作为国内AI芯片核心企业，公司4月25日发布一季报，营业收入11.61亿元，同比上升20.04%，归母净利润2.39亿元，同比上升66.87%。1. 公司业绩快速增长，盈利能力稳步提升。其主要原因是，公司围绕通用计算市场，通过技术创新、产品迭代、功能提升等举措，不断提升产品竞争优势。报告期内，公司推出了CPU新产品海光三号，下一代CPU产品海光四号、海光五号，DCU产品深算二号、深算三号研发进展顺利。随着公司业务转型持续深化，2023年公司收入增速将进一步攀升。2. 全面布局国产生态，产业高效协同发展。公司积极构建基于海光CPU和海光DCU完善的国产软硬件生态链，在操作系统、数据库、中间件、云计算平台软件等相互协作。海光CPU既支持面向数据中心、云计算等复杂应用领域的高端服务器；也支持面向政务、企业和教育领域的信息化建设中的中低端服务器以及工作站和边缘计算服务器。预计，在信创大背景下，公司CPU业务有望持续发展。3. AIGC背景下，公司GPGPU产品来黄金发展周期。海光DCU采用“类CUDA”通用并行计算架构。具有全精度浮点数据和各种常见整型数据计算能力，能够充分挖掘应用的并行性，发挥其大规模并行计算的能力。海光DCU主要部署在服务器集群或数据中心，为应用程序提供性能高、能效比高的算力，支撑高复杂度和高吞吐量的数据处理任务。预计，在AIGC大背景下，公司GPGPU产品有望迎来爆发。#5月财经新势力##gp数据库简介#

通过非静止稀疏性发现核的海量数据集的精确高斯过程高斯过程 (GP) 是科学和工程应用中用于随机函数逼近的突出数学框架。这一成功在很大程度上归功于 GP 的分析易处理性、稳健性、非参数结构和不确定性量化的自然包含。不幸的是，由于其不利的 $O(N^3) 数值复杂性，对于大型数据集，使用精确 GP 过于昂贵$ incomputation 和 $O(N^2)$ 在存储中。解决此问题的所有现有方法都使用某种形式的近似——通常考虑完整数据集的子集或找到使协方差矩阵结构良好且稀疏的代表性伪点。这些近似方法会导致函数近似不准确，并且经常限制用户在设计表达内核时的灵活性。我们建议通过允许内核发现——而不是诱导——稀疏结构来利用自然发生的稀疏性，而不是通过数据点几何和结构来诱导稀疏性。本文的前提是 GPs，以其原生的形式，通常是自然稀疏的，但常用的内核不允许我们利用这种稀疏性。精确的同时稀疏GPs的核心概念依赖于内核定义，这些定义提供了足够的灵活性来学习和编码不仅非零而且零协方差。这种超灵活、紧凑支持和非平稳内核的原则，结合 HPC 和约束优化，使我们能够将精确的 GP 扩展到超过 500 万个数据点。《Exact Gaussian Processes for Massive Datasets via Non-Stationary Sparsity-Discovering Kernels》论文地址:网页链接

【算力租赁：人工智能新兴赛道】近日，受益AI算力需求高增长的算力租赁板块站上风口，其中拓维信息5天3板，城地香江两连板，浪潮信息等持续创新高。全球新一轮AI浪潮爆发背景下，大模型和数据中心都需要庞大的算力来作为支撑。数据显示，ChatGPT需要7－8个算力500P的数据中心才能支撑运行，GPT-3训练一次的成本约为140万美元，GPT-4则更多。对于微软、谷歌、百度这样的巨头而言，算力成本显然并不会成为障碍，但对于中小团队来说，如此巨大的成本几乎就是一座不可逾越的大山。为此，早前英伟达方面提出了一个新的模式——算力租赁。算力租赁就是对算力进行出租，是一种通过云计算服务提供商租用计算资源的模式。用户可以根据自己的需求租赁服务器或虚拟机实现大规模的计算任务，而无需拥有自己的计算资源。此前英伟达CEO黄仁勋宣布了DGXCloud计划，将面向商业客户开放用于开发ChatGPT等人工智能技术的超级计算机，几乎任何企业都可以用云租赁的方式使用这些强大、但成本昂贵的设备。英伟达推出租赁算力服务，为的就是让更多创业者参与进来，特别是参与到大语言模型的市场竞争中。未来微软、谷歌云等厂商也将加入。国内方面，随着头部互联网及科技企业纷纷推出大语言模型，国内厂商对算力资源的需求也将呈现井喷，算力租赁服务商有望迎来新的发展空间。此外，算力租赁也获得政策层面的大力支持。近期，上海市发改委印发《上海市加大力度支持民间投资发展若干政策措施》提出，支持民营企业广泛参与数据、算力等人工智能基础设施建设。推动“补需方”改革，支持高校、科研机构、国有企业通过政府采购、租用等方式使用民间投资的数据储存和算力资源；通过科技创新券支持民营企业租用算力、存储资源。与此同时，北京和深圳也提出要提升算力资源统筹供给能力，建设城市级算力统筹调度平台。近期，机构亦开始关注算力租赁概念股。同花顺数据显示，5月份以来，截至6月12日，9家算力租赁板块上市公司获机构密集调研，东方国信、拓维信息期间均受到56家以上机构扎堆调研，鸿博股份、首都在线、世纪华通、四川长虹、顺网科技等5家公司期间也赢得10家及以上机构联袂调研。今年以来，我们《优秀交易员》节目一直强调，今年市场的明线就是以TMT为代表的科技股，重点关注AI核心景气方向。并累计为大家制作了包括算力、通信设备、芯片、数据要素、传媒游戏、教育、智能终端等在内的共12篇科技领域专题报告。我们将这些报告集合，制作了《人工智能浪潮下投资机会系列专题》，感兴趣的朋友扫描下方二维码即可全部解锁免费阅读。

【GPT将带来一场中产危机？8成劳动人口受影响，学历收入越高越危险】（思进注：我之前曾多次提到，与之前的三次科技革命，体力劳动者被取代不同，在GPT引发的这一次以AI（人工智能）所引领的第四次工业革命（目前称工业4.0）之中，教育程度越高、入行门槛越高、收入越高的工作，会面临更大的风险，而不易被GPT替代的行业，则以体力劳动为主……再转发下文，和大家分享……）撰文 | 李珊珊来源 | 知识分子（北京科学新媒体知识分子官方账号）GPT来了，我会失业吗？这是自去年这个AI的3.5版发布后，这个星球上很多人都在问的问题。3月中旬，研发出了GPT的OpenAI公司亲自发布了自己这类大语言模型对劳动力市场会带来的“早期影响力”报告揭示了一些残酷事实。报告中写道：在考虑到当前的功能和未来可以很容易接入的支持软件时，在美国，大约有80%的劳动人口的工作会受到GPT引入的影响，这些人中，约19%的人，50%的工作会受到GPT的影响，这个范围涵盖所有的薪资水平。所谓受到影响，文中所用的词为“GPT暴露”。利用美国劳工部的一个分类数据库，研究者把每个工作划分为不同的独立任务，然后评估每一项任务是否可由GPT完成。若GPT可以完成，并“将工作时间至少减少50%，同时保持质量一致”，即被认为是“GPT暴露”——OpenAI很谨慎地未用“替代”的说法。而在GPT加上支持软件之后会发生百分百“GPT暴露”的职业中，法务秘书、行政助理、会计师、审计师、Web和数字界面设计师、临床数据专家、气候政策分析师、作家、记者，甚至数学家等都榜上有名，而另一些如区块链工程师等职业，则被认为其95%左右的工作达到了GPT暴露。那份报告也列出了不容易被GPT取代的职业（GPT暴露率低于15%），比如：护士、司机、厨师、清洁工等。那份研究中，GPT自己将86个职业标记为“全暴露”（fully exposed），即整份工作的几乎所有分解任务都可以被GPT完成；而在人工标记组中，也有15个职业被标记为“全暴露”。文章并没有公开这些被标记为全暴露的职业的列表。研究报告还顺带指出：教育程度越高、入行门槛越高、收入越高的工作，会面临更大的风险。……详情请见全文：GPT将带来一场中产危机？8成劳动人口受影响，学历收入越高越危险【思进免责声明】本号致力于“好文”推送，并对文中观点保持中立，所发内容仅供学习、参考、交流之目的。文章来自网络，感谢原作者，版权归原作者或机构所有，若涉及版权问题，烦请留言联系，侵删。

实测：AI对投资的理解和帮助。AI有没有能力取代投资顾问的工作，甚至直接接管人类的投资决策？今天就实测一下AI的水平，全程高能！建议看到后，先出王炸。我们问AI个高难度问题，如果一家公司净利润800亿，所有利润都是自由现金流。假设公司续存30年，每年利润增长10%，每年通胀率8%，贴现率设为2%，则它的合理市值是多少。这个问题同时考验AI的逻辑能力、语言理解能力、计算能力以及对估值的理解。结果PPI给了一个离谱的答案：五百九十一万亿。可以仔细看一下回答全文，计算过程的思路清晰。后因为重复计算了现金流总额导致结果出错，应该是公式因子抓取错误。同样的问题，我们给到号称要全面超越GP的星火模型，结果超出预期。它用了不一样的思路。GP是从公式出发，星光则是分部计算。先算出现金流总量，再进行折线，逻辑很清楚。但后一步还是在计算方面出了错误。使用GPM需要魔法，很麻烦。既然能力差不多，我们就用星火继续测试。下一个问题，写一个简单的量化交易动量模型代码。这个问题主要考验AI的工具生产能力。这是回答，它把每天成交量收盘价的关系作为变量进行训练，用成交量去预测走势和收益率。这个模型显然不靠谱。但这足够说明AI已经具备了量化工具生产的能力。下一个问题分析美联储加息对纯碱价格的影响。这个问题考验数据甄别与分析的能力，答案全面。但也出现了加息会提高风险偏好这种误导性言论。下一个如果让你去投资，会选择长期持有优秀公司还是短线交易，主要考验AI的主观分析能力。它先和稀说AI模型不具备能力，但还是忍不住补充的，长期持有更加稳健和可持续。后问了个不礼貌的问题，它还挺实诚。后说下结论。AI作为辅助工具已经足够了，但在投资分析方面还有很多缺陷，暂时没法做到代替人类决策的能力，但他学习能力很强，他可能会很快就能取代一批从业者成为家庭私人投顾。但目前看他很难完全取代投顾，因为他不像一些投资大师拥有实时把很多信息联系起来分析能力，也不如一些投顾那样会忽悠人销售能力短板。

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