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OpenAI又開源了,大數據ETF(159739)開盤再度活躍漲近1%

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OpenAI又開源了,大數據ETF(159739)開盤再度活躍漲近1%

截至2024年3月13日 09:38,中證云計算與大數據主題指數(930851)強勢上漲1.13%,安恒信息(688023)上漲10.68%,中國軟件(600536)漲停,大數據ETF(159739)漲0.90%,盤中成交額已達388.35萬元。

圖片來源: 圖蟲創意

截至2024年3月13日09:38,中證云計算與大數據主題指數(930851)強勢上漲1.13%,成分股安恒信息(688023)上漲10.68%,中國軟件(600536)漲停,廣聯達(002410)上漲5.74%,星環科技(688031),太極股份(002368)等個股跟漲。大數據ETF(159739)上漲0.90%,盤中成交額已達388.35萬元。

大數據ETF緊密跟蹤中證云計算與大數據主題指數,中證云計算與大數據主題指數選取50只業務涉及提供云計算服務、大數據服務以及上述服務相關硬件設備的上市公司證券作為指數樣本,以反映云計算與大數據主題上市公司證券的整體表現。

數據顯示,截至2024年2月29日,中證云計算與大數據主題指數(930851)前十大權重股分別為科大訊飛(002230)、中際旭創(300308)、金山辦公(688111)、中科曙光(603019)、紫光股份(000938)、新易盛(300502)、浪潮信息(000977)、恒生電子(600570)、寶信軟件(600845)、用友網絡(600588),前十大權重股合計占比55.09%。

消息面方面,日前,OpenAI超級對齊團隊負責人又正式官宣,要開源內部一直使用的大殺器——Transformer調試器(TransformerDebugger)。研究者可以用TDB工具分析Transformer的內部結構,從而對小模型的特定行為進行調查。這個系統融合了自動解釋功能和稀疏自動編碼技術(SparseAutoencoders),使得用戶在無需編寫代碼的情況下就能快速探索和理解各種模型。

國盛證券認為,ChatGPT的推出意味著生成式人工智能已突破技術奇點,互聯網公司、云計算提供商和企業客戶都迫切希望將生成式AI應用到自身業務中,AIGC或引爆新一輪智算需求。在訓練端,GPT3.5同級別模型需要數千張H100、GPT4或對應數萬張A100、GPT5或對應數萬張H100,模型訓練對大規模算力集群的需求呈現剛性;在推理端,僅考慮文字問答場景,大約需要數萬張H100、對應算力投入數十億美元;而多模態或有更多提升。


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截至2024年3月13日 09:38,中證云計算與大數據主題指數(930851)強勢上漲1.13%,安恒信息(688023)上漲10.68%,中國軟件(600536)漲停,大數據ETF(159739)漲0.90%,盤中成交額已達388.35萬元。

圖片來源: 圖蟲創意

截至2024年3月13日09:38,中證云計算與大數據主題指數(930851)強勢上漲1.13%,成分股安恒信息(688023)上漲10.68%,中國軟件(600536)漲停,廣聯達(002410)上漲5.74%,星環科技(688031),太極股份(002368)等個股跟漲。大數據ETF(159739)上漲0.90%,盤中成交額已達388.35萬元。

大數據ETF緊密跟蹤中證云計算與大數據主題指數,中證云計算與大數據主題指數選取50只業務涉及提供云計算服務、大數據服務以及上述服務相關硬件設備的上市公司證券作為指數樣本,以反映云計算與大數據主題上市公司證券的整體表現。

數據顯示,截至2024年2月29日,中證云計算與大數據主題指數(930851)前十大權重股分別為科大訊飛(002230)、中際旭創(300308)、金山辦公(688111)、中科曙光(603019)、紫光股份(000938)、新易盛(300502)、浪潮信息(000977)、恒生電子(600570)、寶信軟件(600845)、用友網絡(600588),前十大權重股合計占比55.09%。

消息面方面,日前,OpenAI超級對齊團隊負責人又正式官宣,要開源內部一直使用的大殺器——Transformer調試器(TransformerDebugger)。研究者可以用TDB工具分析Transformer的內部結構,從而對小模型的特定行為進行調查。這個系統融合了自動解釋功能和稀疏自動編碼技術(SparseAutoencoders),使得用戶在無需編寫代碼的情況下就能快速探索和理解各種模型。

國盛證券認為,ChatGPT的推出意味著生成式人工智能已突破技術奇點,互聯網公司、云計算提供商和企業客戶都迫切希望將生成式AI應用到自身業務中,AIGC或引爆新一輪智算需求。在訓練端,GPT3.5同級別模型需要數千張H100、GPT4或對應數萬張A100、GPT5或對應數萬張H100,模型訓練對大規模算力集群的需求呈現剛性;在推理端,僅考慮文字問答場景,大約需要數萬張H100、對應算力投入數十億美元;而多模態或有更多提升。

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