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OpenAI又开源了,大数据ETF(159739)开盘再度活跃涨近1%

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OpenAI又开源了,大数据ETF(159739)开盘再度活跃涨近1%

截至2024年3月13日 09:38,中证云计算与大数据主题指数(930851)强势上涨1.13%,安恒信息(688023)上涨10.68%,中国软件(600536)涨停,大数据ETF(159739)涨0.90%,盘中成交额已达388.35万元。

图片来源: 图虫创意

截至2024年3月13日09:38,中证云计算与大数据主题指数(930851)强势上涨1.13%,成分股安恒信息(688023)上涨10.68%,中国软件(600536)涨停,广联达(002410)上涨5.74%,星环科技(688031),太极股份(002368)等个股跟涨。大数据ETF(159739)上涨0.90%,盘中成交额已达388.35万元。

大数据ETF紧密跟踪中证云计算与大数据主题指数,中证云计算与大数据主题指数选取50只业务涉及提供云计算服务、大数据服务以及上述服务相关硬件设备的上市公司证券作为指数样本,以反映云计算与大数据主题上市公司证券的整体表现。

数据显示,截至2024年2月29日,中证云计算与大数据主题指数(930851)前十大权重股分别为科大讯飞(002230)、中际旭创(300308)、金山办公(688111)、中科曙光(603019)、紫光股份(000938)、新易盛(300502)、浪潮信息(000977)、恒生电子(600570)、宝信软件(600845)、用友网络(600588),前十大权重股合计占比55.09%。

消息面方面,日前,OpenAI超级对齐团队负责人又正式官宣,要开源内部一直使用的大杀器——Transformer调试器(TransformerDebugger)。研究者可以用TDB工具分析Transformer的内部结构,从而对小模型的特定行为进行调查。这个系统融合了自动解释功能和稀疏自动编码技术(SparseAutoencoders),使得用户在无需编写代码的情况下就能快速探索和理解各种模型。

国盛证券认为,ChatGPT的推出意味着生成式人工智能已突破技术奇点,互联网公司、云计算提供商和企业客户都迫切希望将生成式AI应用到自身业务中,AIGC或引爆新一轮智算需求。在训练端,GPT3.5同级别模型需要数千张H100、GPT4或对应数万张A100、GPT5或对应数万张H100,模型训练对大规模算力集群的需求呈现刚性;在推理端,仅考虑文字问答场景,大约需要数万张H100、对应算力投入数十亿美元;而多模态或有更多提升。


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截至2024年3月13日 09:38,中证云计算与大数据主题指数(930851)强势上涨1.13%,安恒信息(688023)上涨10.68%,中国软件(600536)涨停,大数据ETF(159739)涨0.90%,盘中成交额已达388.35万元。

图片来源: 图虫创意

截至2024年3月13日09:38,中证云计算与大数据主题指数(930851)强势上涨1.13%,成分股安恒信息(688023)上涨10.68%,中国软件(600536)涨停,广联达(002410)上涨5.74%,星环科技(688031),太极股份(002368)等个股跟涨。大数据ETF(159739)上涨0.90%,盘中成交额已达388.35万元。

大数据ETF紧密跟踪中证云计算与大数据主题指数,中证云计算与大数据主题指数选取50只业务涉及提供云计算服务、大数据服务以及上述服务相关硬件设备的上市公司证券作为指数样本,以反映云计算与大数据主题上市公司证券的整体表现。

数据显示,截至2024年2月29日,中证云计算与大数据主题指数(930851)前十大权重股分别为科大讯飞(002230)、中际旭创(300308)、金山办公(688111)、中科曙光(603019)、紫光股份(000938)、新易盛(300502)、浪潮信息(000977)、恒生电子(600570)、宝信软件(600845)、用友网络(600588),前十大权重股合计占比55.09%。

消息面方面,日前,OpenAI超级对齐团队负责人又正式官宣,要开源内部一直使用的大杀器——Transformer调试器(TransformerDebugger)。研究者可以用TDB工具分析Transformer的内部结构,从而对小模型的特定行为进行调查。这个系统融合了自动解释功能和稀疏自动编码技术(SparseAutoencoders),使得用户在无需编写代码的情况下就能快速探索和理解各种模型。

国盛证券认为,ChatGPT的推出意味着生成式人工智能已突破技术奇点,互联网公司、云计算提供商和企业客户都迫切希望将生成式AI应用到自身业务中,AIGC或引爆新一轮智算需求。在训练端,GPT3.5同级别模型需要数千张H100、GPT4或对应数万张A100、GPT5或对应数万张H100,模型训练对大规模算力集群的需求呈现刚性;在推理端,仅考虑文字问答场景,大约需要数万张H100、对应算力投入数十亿美元;而多模态或有更多提升。

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