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知行合一难如上青天
一卖就涨的吃面达人
2025-05-01 10:46:25
微软 FY25 Q3 财报分析:Azure 实力彰显,AI 商业化提速
I. 摘要 整体业绩:微软在 2025 财年第三季度表现强劲,营收、净利润和每股收益等关键指标均显著超越分析师预期,缓解了投资者对云计算增长放缓和 AI 相关支出飙升的担忧。 关键驱动力 - Azure:由 Azure 驱动的智能云部门是主要增长引擎,Azure 同比增长 33%(固定汇率 35%),超出市场普遍预期的 29%。AI 服务为 Azure 贡献了 16 个百分点的增长,但本季度业绩超预期的部分主要来自非 AI Azure 服务,表明核心云迁移和应用需求持续强劲。 AI 商业化初见成
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一卖就涨的吃面达人
2025-04-30 12:07:01
迪洛斯人工智能科技(四川)有限公司:公司概况、AI战略及与东珠生态关系分析
1. 执行摘要 迪洛斯人工智能科技(四川)有限公司(以下简称“迪洛斯”或“迪洛斯智能”)是一家于2025年1月新近成立、总部位于中国四川省成都市的人工智能初创企业。该公司明确聚焦于企业级人工智能应用,特别是面向制造业、重化工和能源等特定工业领域。 A股上市公司东珠生态环保股份有限公司(以下简称“东珠生态”)于2025年2月对迪洛斯进行了战略性投资,持有其10%的少数股权,不构成控股关系。此项投资旨在探索“AI+绿色低碳经济”领域的未来协同效应,但截至目前双方尚未开展实质性业务合作。 迪洛斯拥有一
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AI应用浪潮:驾驭标准化、市场格局与算力变革
OpenAI近期宣布将为ChatGPT增加购物功能。Manus也以5亿美元估值获得融资。 AI应用爆发可以说是今年确定性的事件之一。目前底座大模型已经足够智能,且仍在不断发展中。一些AI应用碰到的痛点,必然会在后续大模型的迭代中得到解决。 新发布的Qwen3就有意增强了主动调用MCP工具。 MCP说人话就是一个转接口,任何你能想到的互联网应用,都可以通过MCP接入大模型。是不是想到《钢铁侠》里的贾维斯呢?如果你把全世界的互联网应用都通过MCP接入大模型,那么大模型就是贾维斯。 譬如你需要下单某个
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2024-12-28 14:14:50
DeepSeek 的创新性训练技术将大幅加快大模型迭代速度
DeepSeek 的创新性应用虽然并非首次提出,但首次实现了实际应用,大幅降低了训练成本。这项技术将显著加快大模型的迭代速度,对 GPU 训练卡构成利空,同时对 ASIC 也带来不利影响。由于 ASIC 只能针对特定计算算子进行加速,在应对快速迭代所需的灵活性方面面临巨大挑战,前景不甚明朗,利空 芯原股份。 训练成本的降低或许会促使更多资本流向推理环节,但在模型快速迭代的情况下,ASIC 在低成本推理上的优势将逐渐消失,因此 GPU 仍是最优选择,并可维持较高的景气度。当然,这一切的前提是大模型
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量化这么做是否属于虚假委托?
这是盘中医药拉升时的几个票,量化不停地排撤单,吸引散户跟风。实际上没出什么钱就拉起来了。 我想问,这种不是监管范围吗?
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微软 FY25 Q3 财报分析:Azure 实力彰显,AI 商业化提速
I. 摘要 整体业绩:微软在 2025 财年第三季度表现强劲,营收、净利润和每股收益等关键指标均显著超越分析师预期,缓解了投资者对云计算增长放缓和 AI 相关支出飙升的担忧。 关键驱动力 - Azure:由 Azure 驱动的智能云部门是主要增长引擎,Azure 同比增长 33%(固定汇率 35%),超出市场普遍预期的 29%。AI 服务为 Azure 贡献了 16 个百分点的增长,但本季度业绩超预期的部分主要来自非 AI Azure 服务,表明核心云迁移和应用需求持续强劲。 AI 商业化初见成
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迪洛斯人工智能科技(四川)有限公司:公司概况、AI战略及与东珠生态关系分析
1. 执行摘要 迪洛斯人工智能科技(四川)有限公司(以下简称“迪洛斯”或“迪洛斯智能”)是一家于2025年1月新近成立、总部位于中国四川省成都市的人工智能初创企业。该公司明确聚焦于企业级人工智能应用,特别是面向制造业、重化工和能源等特定工业领域。 A股上市公司东珠生态环保股份有限公司(以下简称“东珠生态”)于2025年2月对迪洛斯进行了战略性投资,持有其10%的少数股权,不构成控股关系。此项投资旨在探索“AI+绿色低碳经济”领域的未来协同效应,但截至目前双方尚未开展实质性业务合作。 迪洛斯拥有一
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DeepSeek 的创新性应用虽然并非首次提出,但首次实现了实际应用,大幅降低了训练成本。这项技术将显著加快大模型的迭代速度,对 GPU 训练卡构成利空,同时对 ASIC 也带来不利影响。由于 ASIC 只能针对特定计算算子进行加速,在应对快速迭代所需的灵活性方面面临巨大挑战,前景不甚明朗,利空 芯原股份。 训练成本的降低或许会促使更多资本流向推理环节,但在模型快速迭代的情况下,ASIC 在低成本推理上的优势将逐渐消失,因此 GPU 仍是最优选择,并可维持较高的景气度。当然,这一切的前提是大模型
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