坚持人工智能主线2个月
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开始第二波挖掘
算力建设是各地的重点。
大中军目前只有0977+ 300418
其他就是挖掘
000070
0977+ 300418 + 300738 + 603019 + 002261 + 300250
以上人工智能进入调整
反而持仓 002328 起势
持仓 002401 呼之欲出
王者：0977
后续强力：晟腾系统核心 002261
特斯拉严重低估： 002328
总仓位80%
其他杂毛不说了。
002401 再等几天
002261 如期启动，华为昇腾不能缺席人工智能。
继续低吸加仓 002328
数据起势，难道开始提前。错过 000032 的低吸，只有买002401.
002649 + 300229 + 300738 + 300271 + 300383
002328 价值投机，分时不做，也不好把握。
002261 看资金博弈结果了，逻辑还是很正的。
放弃看似可能的机会，或许是博弈期间首先要做的，确定性才是我们关注的。
情绪上升期，可以潇洒挥舞，图像好就上。低潮期，要忍得住手，买入点严格要求
利好0977，利空小盘股
600100太可爱的股票了
60100有“中国知网”——大数据
60100有服务器，对标0977
牛散“张素芬”新进
牛
没这问题听到可以。
的。白总你讲。
对刚才前面整个来讲，从 AI 的整个的产业布局来讲，应该主要是在芯片，比如我们的算力这一侧，第二块我们的算法这一侧，第三个是平台这一侧，第四个我们的工程应用项。就应用这个事，目前来讲，思维刚才主要不在算用平台和应用这一侧。这句话刚才结论讲的，前面讲的都是我们的生产的预算的这一侧，平台这一侧。我们现在主要是在基于华为的基础底下构建的，主要是两块，第一个就是基于华为的框架， AI 的框架去开发，我做我们的开发平台，我们开发平台主要是使爱的开发平台简单一些，因为目前来讲整个的市场的备案的人还是非常缺乏的。我们什么时候变得简单，开发更简单。
第二块就是模型，模型我们是基于盘股的大模型来做一下探测，盘古大模型非常大，能有 2000 亿参数，我们主要是基于它基本的一些它的大的模型，我们去做裁剪，基于我们的行业特性去做裁剪。目前来讲我们主要在工业这一侧做行业，只做行业发展板，主要记得工业这方面探索。还有交通在利用这一车，我们目前来讲我们车位的优势行业在制造、教育和和，比如我们的交通。在交通领域，我们目前来讲这城市还在机器识别，包括我们的收费页，包括计费这一侧的一些应用。在工业这一侧主要是在比如我们的质检，我们的工业质检包括我们的比如质量检测，包括安全这一侧，交易这一侧主要是在我们的考试的评价，就是考试的，比如这些服务准确维度到大改的，整个的情况是这样的。还有这么下普通的。
宝。所以今天李总您。
说，我再补充一点。所以我们从拓来讲，我们跟其他的厂家还不一样，我们不庆幸是提供升腾的人工智能的算力，我们的软件团队跟华为的这样的盘股大模型团队，根据它的基础上，根据不同的行业，我们也在做算力的消耗，做盘股大模型基础上再来做行业的应用，就形成了一个完整的整个人智能的端到端的这样的一个服务。所以相对来讲，相比别的公司来讲更加有机会，有市场，用户也更欢迎。
行我感谢李总，李老师分享了很多，现在我们把时间交给线上的投资人，请会议助理播报一下。好。
大家好，如需提问，电话端的参会者，请先按话机上的新号键，再按数字1。网络端的参会者，您可以在直播间互动区域内文字提问，或点击旁边的举手按钮申请语音提问。谢谢。大家好，如需提问，电话端的参会者，请先按话机上的新号键，再按数字1。网络端的参会者，您可以在直播间互动区域内文字提问，或点击旁边的举手按钮申请语音提问。谢谢。
在线上投资者提问之前，我想先问李总或者项总一个问题。我们昨天写报告的时候也是非常惊讶的，发现地方政府有百分之地方政府建了 20 多个数据中心，芯片的选型 79% 是华为的，华为的升腾的。所以也想刚才李总也分享了整个我们会要建一张很大的一个算力网络，不知道从顶层设计来讲，这张算力网络会有会有多大的一个规模，不知道现在底层设计上有没有大概的一个想法，以及您预计在这样的超算中心里边，华为现有的优势是不是还是可以继续的加强？想问一下李总或者向总。
这个问题我来回答一下。确实来讲，我没有做完全的统计，因为我知道这 20 多个点里面都是做的第一期，第一期，所我就以我们刚才谈到的长沙为例。我们长沙的这样的人工智能算力中心是去年建的，整个规划三年是 1000 P，目前是做了 200 p， 2 百p，做完以后应该很快，原来预计可能要将近一年才能算利，才能消耗满。但实际的运行情况，上线以后不到 3 个月，算力基本上就消耗完，而且还做进一步的，所以要做进一步的一个扩容。而且这样的一些目前的一个应用，主要还是在一些企业，可以面向和政府。随着各行各业的兴起兴起，所以算力的消耗就更大了。所以我们甚至看到了三大运营商，他原来就是做这种基于云我们看到的这样的云中心。
所以我们看到三大运营商不光是自己要用，自己也建自己要用的人工智能的这样的算力中心。他妈我们看到三大运营商也准备他们的政企部，各个省的政企部也准备来自建这样的一个a、i、c，也就是小型的人跟智能的算力中心来给到他的政企客户来用。所以我们觉得特别是随着人跟智能在各行各业的这样的一个应用的信息，特别是亲爱的 GPT 技术的出现，带来的全民对 AI 的关注，所以我们觉得认为市场的增长，市场增长是几倍的这样的一个增长，而且在增量市场上跟国家的导向，我们看到的一个是断供，第二个是国内国产化的这样的一个导向。所以我觉得新生的资产，我相信你看到去年是刚才举证，也谈到了华为的占比是79，我相信占比值会增加，不会降低，而且市场是成倍的在增加。我就跟大哥交流再说了。好的，谢谢李总。
请会议助理给线上投资人发言。
下面有请电话尾号 1586 的投资者提问，请发言，谢谢。
各位领导能听到吗？可以的。你好，我想问一下咱们现在跟华为合作建的这些东西都需要有芯片的保障，我不知道我们怎么看未来两三年这个供应商是不是有租户的，一个供应。
很好。投资人提的问题，其实我们其实从集市中这一两年华为大家可以看到的。首先第一个人工智能生产的人智能，它所消耗的芯片是有限的，它不像服务器，所以华为整的侧面这两年整个策略，跟我们整机伙伴讲的就是它在整个服务器鲲鹏的芯片上，可能会是有节奏的来释放，但是针对人跟智能的。这样的 1 基本上是敞开耕用看，敞开耕用鼓励合作伙伴去打更多的粮食。
为什么？第一个就是人工智能升腾的，这样的消耗的CPU，宽盘的 CPU 是很少的，它的数量也是有限的。第二个，对华为来讲，利用比服务器要高很多，竞争对手少高很多。所以在整个快深层的芯片的供应，我认为不要现在的两到三年，我认为 3 到 5 年肯定也是没问题的。我目前来看，谢谢。
好，谢谢你。行，感谢李总，周总，您继续。
下面游戏行。
继续。
下面有请电话尾号 6662 的投资者提问，请发言，谢谢。
各位领导好，能听见吗？
可以的。
我这样。领导好，我想跟您请教一下我们现在的巴卡服务器升腾910，巴卡服务器 i 5900，它的现在的一个出货情况是怎么样的？大概一个大概。
卖多少钱？具体的你看相近和你们和杨总，你们回答一下，在线上吗？
这个问题我来回答。对。你好，我是向静。像我们召汉 r a 五五九零零系列的基于鲲鹏处理器和深层处理器的 AI 训练服务器。我们主要是应用于深度学模型开发和训练服务器。它的特点是有高计算的密度，高能效比，这些都是它的优点，可以运用在a、i、g、 c 算力中心、数据中心等场景使用。目前它的应用情况是在长沙人工智能算力中心、重庆人工智能算力中心、全国一体化算力网络贵州主枢纽中心，这些项目都已经出货了。它的售价我觉得这还属于商业，一个保密，不在这个上面，在咱们会上来公布，请您理解。好吧。
明白。好的，谢谢。领导。
行在线上，其他人投资人提问的时候，我也顺便问李总一个问题。李总刚说升腾的芯片它是能够保障，因为现在来看是有不错的利润的。我想问一下升腾的服务器的毛利率，它相比我们传统的 CPU 的，腾讯的毛利率大概会是一个什么样水平的提升？您可能不方便讲具体的一个数字，但能给我们一个大概的。
概念，我认为是几倍，几倍。他说有个多大？有，你看你像一个政府的这样的算力中心，你像重庆他等投资，第一期 10 个亿，第一期就 10 个亿，投资有多大？所以你包括做很多行业，很多韩北企业的a、i、c，基本上最低配就是 5000 万到 2 个亿，所以额度是比较大的。而且它需要的服务支撑、技术要求也比较高，所以当然利润、毛利是相对来讲比服务器要高很多，难度也很大。它相对来讲。而且我在这里再补充一点，虽然我在这里再补充一点，我们也看到渠道，我刚才讲的这些行业，其实有一点我们是回避了讲的中华文，但是可以在这里少的提示一下，实际上下一步还有一个巨大的需要人工智能。
军工部队的市场数据是不方便透露，但是我想的市场，所以整我们的一个无人作战，这样的多名人作战，所以人工智能它不光是在大的算力方面来指挥作战，包括在端侧也需要非常多的这样的一个人格智能的芯片，所以的市场也是巨大的。虽然我们在去年，包括今年，我们在未来的缺货量也是巨大。
好的，感谢李总，请继续接入投资人提问。
下面有请尾号 4880 的投资者提问，请发言，谢谢。
请教一下，领导刚才说了政府端我们的份额，华为的份额还是蛮高的，有79，但我想问一下，从全领域来看，国内所有的 AI 服务器的这个角度去看，升腾大概份额有多少？我们公司大概在升腾 AI 服务器里面出货量大概占了多少，能提供一下这两个。
数据。这个是我来讲一下。首先第一点，华为的人智能整体的占比，因为他就做了不到 3 年，整体的占比还是不高的。原来的主要的供货商主要还是用伟达，其中最主要的英伟达主要是它主要的分布，主要原来主要是在互联网公司，可能不要占到整个的一个大头。还有原来这样的一些像运营商、银行、数字政府，都是因为它比较多。整个华为的占比是比较低的，因为原来到最开始的时候几个点，到去年可能有十几个点。但是今年由于国家的信创的这样一个导向，政府部门、央、国企、行业和国有企业都要求国产化，所以我们看到的是包括原来运营商，我也谈了，原来运营维达的，现在他们就要限制使用，基本上就不能用了，不能用了，所以资产就要空缺起来。这是第一个。
第二个在原来英伟达的这样的一个剧屡战盘，这些互联网公司由于高端的断供，实际上也空缺了很多市场出来，所以现在华为也在跟进。因为这个市场，所以我们可以看到整个国产的人跟智能的这样的一个空间，虽然占比原来比如 10% 几，今年要占到打，比如今年要占到 20% 30，它的市场空间是成倍的在增加，因为意味着基数比较小。这是第一个整占比的角度。第二个叫做我们公司的角度，因为我们去年上半年我们是整个的出货量是排第一的，去排第一的，今年刚开始我们依然。您好，在整个请不要挂在伙伴里面。您。
拨叫的用户正在通话中。 Please hold.
On the subscriber.
You are crazy.
所以我们从今年刚开始，所以我们公司也把整个公司，我们突然的想结合我们的软件能力，把整个人跟智能作为我们的计算的最主要的一个产品，来构建全国的能力和体系。应该我们依然是在今年的整个市场份额中，我们应该是名列前茅。
好，谢谢李总。
下面有请电话尾号 8297 的投资者提问，请发言，谢谢。
你好，基础的一个问，现在对于算 p 多少？ p 是一个什么量级的单位？比如像咱们这Openai，它的涨1万是1万块的 a 100，它对应大概是多少p，能给讲一下吗？现在不太了，理解它。 p 大概是一个什么量级的单位？and？
OK 杨总千金你们看介绍一下。
这个问题，杨总回答一下，是我们技术总监、研发总监。
p。我们通常以前在玩矿机的时候，都是通过算力去等效的， 1P 等于差不多 1000 个t，这是一个 t 的概念，哪怕我们在。比如刚才前面李总也说到我们在创立中心，比如整个长沙规划的是我未来五年是 1000 个 p 是吧？目前只做到了 200 个p。我们想讲的 p 的概念，具体到一个卡，其实我们没那么大了，卡往往都是在200T，比如 300T 这样的。因为打卡能目前的水平也是一个 A100 是在 300T 左右这样的水平。我们的 330 阿 XC 300 I，它基本上在300T，基本上是在 280T 这种水平。你还有什么问题？
我是不是可以理解他，如果他有一万300T，它对应的 p 可以算出 300 万吗？还是多少？
不是1P，是对应 10001000 T 这样的一个水平这样的。但你不能说1万张卡的我们。
就是一 1000 T 是。
吧。对，集群。比如我们在算力中心，现在全国各地算力中心一般起步都是从 100P 到 200P 这样去算的。长沙整个未来五年规划，当然因为讲的是未来是 1000 P，所以未来增长空间还是很大的。单独在一个服务器里边来讲，我觉得我们讲 RX 43300 T 算力，其实只有 280T 这样的算力水平。对于英文档的，比如A100，它是在 300300 T。我英维达比如现在 H 1 百四，现在是被禁运，是对应 1000G 这样的水平。整个华为目前在训练卡在还是处于领先的地位，但具体一维达 H100 还是有距离的。
好的，我还想问一个问题，关于这种 AI 服务器，现在统市场，传统不讲华为的，它是不是里面就要内置一个，像这种芯片目前是不是还是以国外的厂商为主。现有的这种产品目。
对目前旭那种我们讲人工智能的服务器，主要是分两块的，一个国外的主要是因为大为主，国内主要是以为华为为主，华为是领头羊。在整个从市场全部的份额来讲，其实具体英瑞达市场份额，其实华为还目前还是比较小的，但是也可以看到，因为所以英威达被高端的被击迷以后，国内的增长速度也是非常快的。华为增长速度比较快，包括国内的其他厂商也增长非常快的。在服务器里边，我们讲它可以插一说，插两张，或者插 4 张，插 8 张，对这种训练卡或者推理卡这种去获得更高的算力。底座我们底座，华为底座，我们，对我觉得底座，目前说有婴儿的服务器，也有我们鲲鹏的，就华为的服务器会。
好的。我想请问一下，咱们华为系的这种可能说法不太准确。华为系的人工智能的中心，他用的服务器是华为的鲲鹏服务器还是什么服务器？
鲲鹏服务器。
我要回答一下，像目前在全国建的这样的，政府建的算力中心，华为的这样的，基本上都是用的鲲鹏服务器，它的阿特拉斯卡是绑定了的，形成整个的一个整体的人员。这种双离集装箱一样，这个是绑定的，但是在很多行业方面，比如我们看到有些在运商和银行，但也可以就把华为的分门槛跟 X86 服务器结合起来。有的用户说我觉得我要你的人工智能生产的卡，我是跟 X86 来配合，也有这种组合的生产，也支持多服务器的这样的一个组合。
好的。最后想问一下，其实刚刚领导可能也有涉及到华为的关于像这种训练卡，或者它的一个产能的问题。如果未来咱们国家需要算力这种军备竞赛，它目前的一个产能是怎么样的？一个筹备的。
情况从我们来看到的。从华为来讲，整个是把真能的保障，算力网的保障的。首先呈芯片的角度，产能我觉得应该是保障足的，而且也是为了为国家来做人的智能的这样一个军备竞赛，来构建整个未来的 8 大节点，再复制到各个省，包括东输计算的这样的一个算力网的建设，我们了解到的供货保障是充足的。
好的，感谢这位。
主持人。
好不好意思，因为线上还有一些别的提问，感谢这位投资人。好的，请会议助理念一下这些问题，谢谢。
下面是来自网络端的文字提问1、请问升腾的 AI 芯片跟英伟达的 A100 差距有多大？谢谢。
请严总回答一下。对，前面。
我已经讲到了，目前我们生成芯片它分几块，有一个是310B，有 310 P，还有910。在 910 系列， A100 是对应的 312 T 的一个算力。我阿 X 10900 是 2 百八十t，其实差距不大的，差距只有30T，算力比英威达的V100， V100125T 比 V100 也是高很多了。
好的，继续下一个问题。
下一个提问是请教李总和领导们，华为的盘古大模型现在做到什么程度？目前的实质性进展？
谢谢。请白敏君回答一下。盘古大模型。
领导可以听到。
对华为整个大模型团购大模型应该是正式已经发布了，它目前来讲主要是它内部在使用，所以目前来讲我们在我们主要是因为我们原来是战略性合作伙伴，所以我们基于他的大模式，我们主要是在工业在交叉后面做一些裁决。
我也补充一下，实际上华为的盘古大模型应该是研发了非常多年，应该是应用的还是比较成熟。实际上华为大家知道华为有一个天才科学家团队，盘古大模型和人工智能算法的这样的一个研发团队，虽然它的盘古大模型最开始用它自己的华为云来支持华为云的一个运营这样的人工智能的算法模型，同时盘古大模型也运用到像鹏程实验室等等的一个人工这种方面。所以应该来讲，从华为的一个盘古大模型，基于华为内部的这样的人工智能的应用已经是比较成熟，现在只是它针对这种企业或者 c 端，没有做这样的过多的这样的一个场景的应用。随着整个的华为也现在模型成熟了，想也把旁五大模型针对这些行业企业而个人做更多的开放。应该来讲我您觉得华为的盘古大模型跟国外的来比，它的继续能力、继续基础应该也是非常有竞争力的。NP。
好，下一个问题，谢谢您。
下一个问题是请教一下领导，咱们在教育端考试评分和科大讯飞的 AI 考试评分的区别在哪？谢谢。
白炳经理回答一下，我们在交易。
的整个的人工智能这一侧主要应用的方向，主要比如是因为我们有一块业务，主要做考试，主要是做安全这一侧，比如我们的云考试，比如怎么来去保证网络的，我靠上面的安全，我们是抱很不尽力的。继续说第二块，整个评分来讲，其实我们跟科大讯飞的来讲，本质来讲它都是基于比如 OCR 的视频，我们的制服识别来做这个事情的，主要是在经济方面，我们应该是我认为在科大讯飞和我们属于同一水平。在整个因为目前来讲我们整个因为我们是整个考试的龙头，所以我们现在的是高中还考试，所以我们认为在实际应用场景方面，我们可能会比科大性的更有优势。
我还有一下补充一点，我们在人工这里应用在考试，还有在英语的口语听力这样的一个，这评测方面我们也做了充分的应用。人智能的这样的一个技术，英语的等级考试，英语的听力和口语考试也是应得非常成功的。他这样的一个机考在人工智能业务方面也是非常成熟了，现在在全国也就没办批量的推广。
好的，感谢琳琅的回答，我今天时间也不早了，我们结束线上的最后一个提问。
尾号 3320 的投资者提问，请发言，谢谢。
各位领导好。因为我们知道现在 AI 算力的缺口填补得很快，比如长沙本来预计一年才能消耗完第一期算力，现在实际上线 3 个月就消耗完了。在这种情况下，有没有可能国家后续为了快速的填补一个算力的缺口，而因为国家的预算和补贴都是有限的，从而导致逐层的来削弱各个环节端的毛利率。公司在这种情况下能不能保证毛利率端的一个稳定性？
确实，你刚才谈到的整个人工智能，现在包括深圳鹏程很多地方都在建好以后把武汉都在不停的扩容。确实过来，我觉得从国家来讲，把整个人人工智能算利中心的建设是当成一个新基建来看的。实际上我们站在国家和政府的角度，他觉得投入钱在整个政府预算上还是不算大的。大家知道我们建一公里的高速公路得要多少钱？建一公里的地铁需要多少钱？像投资可能比在我们印象中比还比大的多。虽然对一个长安市政府来讲，可能 10 个亿的投资，对整个一个政府来讲还是不多的。所以我们觉得下一步国家把人跟智能算利网作为一个战略来做，投资是可以有，肯定是有保障的。第二点，所以大量的扩充利润，毛利率是否下降，现在我不敢说，但是确实来讲，在人跟智能国产化，现在是华为一技绝成，因为我觉得还是有阶段性的这样的一个垄断优势，我只能说毛利率还会得到一定的保障。
我能再追着问一个很早的问题吗？因为本来 CPT 这种模型，它不是特别高进度的，不是很高进度的，用国产芯片可能差异虽然有，但不会那么大。后面政府这方面有没有可能考虑增加 2 共的功率的情况，我不知道您有没有了解。
我不太清楚什么叫阿坤，我没，您能解释一下吗？
因为目前华为来说，它的市占率可能比较高，在政府对的生产中心对比如后续有没有可能别的一些厂商采用一些价格更低的打法，让政府考虑登在一些第二供应商的这样一个情况出现。因为本身模型它对算力要算力的精度没那么大，训练对。
对这样的我们了解，在整个全国算利中心的这样的一个推进中，实际上也有一些国内的厂家，比如像航5G，比如许光、百度，他们也参与了这样的一个竞争。但确实他们的算力的能力和他们的继续可能还是差距比较大。尽管他们还区价是很便宜，但政府来讲，我感觉政府的选择基本上加上华为的渠道能力，叫政府对华为的支持，所以大的份额方向不会变。
好的。谢谢刘老。
感谢公司领导，也感谢线上各位投资人。今天的会议进行了一个多小时，相应交流的也是非常的充分。李总把华为大模型，包括各地的政府以及我们要做的 AI 算力都做了一个充分的介绍，后面也欢迎各位投资人跟公司直接交流，或者跟我们来交流华为的一些进展，包括跟拓维的一些合作。今天的会议就到这里，非常感谢李总，感谢公司各位领导，也感谢投资人，谢谢大家。
也谢谢主持人，谢谢各位投资者的时间，谢谢大家。
谢谢大家，感谢大家参加。本次电话会议到此结束，祝大家生活
002261 + 600410 + 600100
就这三只了
1、确定性上涨： 重仓 0977+ 002328 + 600410 + 600100 + 002261
2、不确定性。试仓 002229 + 002877 + 300459 + 300418
2、确定性下跌。第一时间处理
超级重仓了
主要 002261 + 002328
其他玩了
0977+ 600410 + 600100
游戏方面有动向
医药：朗玛科技
广告：易点天下
给自己点赞了
核心股大市值四大金刚，浪潮，汉王，三六零，科大
阶段性放弃300和市值低于100亿的小市值股票
太上皇：中国电信
情绪龙： 002261
轮番把握节奏，预计今天002230+002261
002362有被淘汰的危险
预计强修复
普遍看好
买入+卖出+空仓
空仓就是节奏关键，还是不能
002261 +0977同时亢龙有悔，大幅尾盘走高。
明天有希望第二波正式开启
1、0977 业绩证明，市场份额大
2、 002261 华为国产替代（情绪强）
3、 002229 小市值唯一核心，捆绑国际巨头
4、 002230 技术一直领先，市场开拓能力弱
5、 601360 曾经巨头，未来还是有望
6、 603019 也是正宗，目前业绩明确增长。
002229 不封板则有周一拓维信息不连板预期，鸿博股份则反包涨停的抢位预期
000977 逢低吸纳，胜率100%，图形完美
002328 算潜伏流动资金，有赚减仓，下跌存钱式买入
000977 逢低吸纳，胜率100%，图形完美
002328 算潜伏流动资金，有赚减仓，下跌存钱买入
大概率周三正式启动，耐心等三天
0977中军突破
第二波可期待30%的空间
002229 游资分歧太大，所以节奏重要，或许下周情绪一致了。
0977合力中军，业绩明牌。最适合低吸
首先，鸿博股份与英伟达在人工智能生态发展方面的理念高度一致。人工智能一直以来是鸿博股份看准具有很大可能性的第二主营赛道。鸿博股份认为，对于“以英伟达最先进设备构建超算中心，围绕专用芯片和SoC开发产业实验室，着力AI人才培养，以及通过云资源采购解决目前国内新老数据中心降本增效”这四大举措，与国家目前大力发展的人工智能技术产业可以紧密结合，同时也与全力推动的“东数西算”政策高度吻合。
其次，作为上市公司，鸿博股份负债率远低于同规模公司，且流动资金储备充足。在前期尽调中，鸿博股份已向英伟达提供了不低于3亿元人民币的验资证明，以证明其在未来3年内持续建设创新赋能中心的能力。
最后，鸿博股份现有业务结构简单，客户固定且背景清晰，既不涉及军工产业，也不包含美国商务部的制裁名单企业。其简单的业务和客户结构使得英伟达对鸿博股份的尽调能顺利进行。
与英伟达在人工智能生态发展上的理念共识、公众公司的身份、优质的资金状况、以及过往业务中无军工和其他美国制裁名单企业的单纯客户结构，这些都使得鸿博股份成为英伟达在中国的唯一民营企业身份合作伙伴。
限制令短期内不构成对业务的影响
当被问及，目前英伟达的A100正是美国商务部对中国指定的限售产品，这一政策是否会影响超算中心的建设和交付的问题时，周韡韡表示，美国商务部的政策是在8月31日推出的，而鸿博股份、英博数科与英伟达的合作事宜和背景调查已经在8月10日完成，不在此政策的追溯范围之内，所以北京创新赋能中心一期的建设交付不受影响。而对于未来的建设采购，美国商务部这一限售不等于禁售和断供，只是对于售卖对象的最终用途增加了一道审核许可。前期尽调阶段，鸿博股份、英伟达、以及英博数科已共同承诺未来创新赋能中心的服务和产品不会用于军事和核武器等领域，并达成了愿意遵守国际人权约定的承诺。按公司公告出的合作协议中对非军事等用途的承诺，英博数科已申请了豁免名单，同时英伟达也就如何帮助客户获取这一许可推出了细则，因此北京创新赋能中心的业务应该不受太大的影响。
北京AI创新赋能中心四大业务规划
北京AI创新赋能中心由超算中心、培训中心、产业实验室和云资源采购平台四大业务模块所构成：
超算中心：国内首个对公众开放的英伟达标准单元DGX超算中心，市场需求旺盛
该超算中心一期由一个标准单元共计20台英伟达Superpod DGX A100组成，配备Infiniband实现内网零延时，算力规模100P，同时配备了由32张GPU所组成的特别针对元宇宙及渲染的设备，预计交付使用时间为今年12月底之前。英博数科已与北京企商在线签署合作协议，机房托管于北京国际大数据产业园。目前一期硬件投建费用为6100万，预计投产后的第一个自然年算力出租收入在2700万元至3300万元之间。
在被问及超算中心特色和目标客户时，周韡韡表示，长期以来DGX A100一直是高端超算、智算中心的标配。此次北京创新赋能中心一期建设，不仅拥有20台DGX A100, 亮点还在于配套了最佳网络传输和存储方案。虽然目前公司收到的算力租洽业务已经超出了一期可负载的100P算力，且都来自于知名的无人驾驶公司和国内一线研究机构，但英博数科还是会秉持赋能中心为人工智能生态发展繁荣而生的初心，开放Poc测试单元，通过企业申请和邀约的方式，让更多的企业感受真正高效的超算设备给人工智能带来的效率提升，同时也会前置超算中心的二期建设。
对于即将于2022年底投产的超算中心一期，目前英博数科已接到将近800P的租用意向，远超于首期算力供应。就目前市场反馈，鸿博股份，英伟达，以及英博数科均表示出了极大的业务信心。
培训中心：注重实践，快速培养AI人才
培训中心主要围绕具备英伟达全球证书认证的DLI培训和针对企业如何提高英伟达全栈产品使用效率的定制化培训。英伟达具有证书认证的AI人才培训由多个课程单元组成，具有注重实践、课程交付周期短（单独一门课程交付时间6-8小时不等）、价格亲民的特点，可以通过学了解英伟达目前的AI软硬件操作，同时快速将各类人才转化为AI从业者。学者通过一定数量和科目的学考核后即可获得英伟达全球共认的AI人才认证证书。作为向社会输送人工智能人才的重要方式，在合作协议中，英博数科也做出了承诺：为北京市每年完成超过1万人次的AI人才培训和对不少于150家学校提供K12以下AI启蒙教育。
鸿博股份副总经理陈显章表示，鸿博长期以来在承担社会责任，推动公益发展中不遗余力，公司为上千名残障人士提供了就业机会，并且其中还涌现出残奥会世界冠军、千手观音表演等有代表性的人物和作品，这一理念也会在英博数科得到延续，通过助力K12以下的青少年AI启蒙，从根本上提升我国的人工智能发展人才储备；而快速、低价、重实践、易掌握的英伟达认证培训体系在为自身积累AI人才储备的同时，也希望能够解决更多社会就业人才转化的问题。
产业实验室：融合英伟达AI基础设施与具体应用场景，提供综合解决方案
英伟达从硬件到底层的开发平台，开发者工具有目前全球最完善的自建体系，以 CUDA 为代表的开发平台被当前超过九成的AI工程师所使用。但拥有庞大软硬件基础设施体系，技术快速发展迭代的同时也给每个具体的商业应用环境从业人员带来了选择的困难。
英博数科将特别针对机器人、智能制造、生物医学与AI制药研发、元宇宙及渲染这四大板块建设实验室。就企业的具体开发中所遇到的软硬件问题，联合英伟达团队的工程师，共同给出最有效率的解决方案，同时，在这一合作平台中的企业也会有机会被纳入英伟达全球生态计划，得到科研硬件赞助、投资机构对接、供应链优化等一系列服务。同时针对具体的应用环境，英博数科将与企业共同进行专用芯片和SoC的开发。英伟达也是少有的已经在元宇宙领域实现成功交付案例的公司，比如宝马、波音的数字工厂，根据统计相较之前的传统生产模式，实现工业元宇宙后的成本至少下降了20%。元宇宙需要的基础设施除了高速的算力，还有高效的网络传输，而众所周知，中国目前的网络基础建设在全球领先，元宇宙也必将会像此前的移动互联网时代那样，造就大批新类型的伟大企业，并让国民经济取得再度弯道超车领先世界的机会。而英伟达的成功经验也有望在国内复制推广。此部分将在项目启动的第一年中带来不低于2000万元的研发生产收益。
云资源采购平台：赋能数据中心，助力东数细算与节能减排
目前我国大力发展科技特别是人工智能产业的发展，而数据中心就充当着工业发展中发电厂一样的基础设施的角色。根据浪潮联合IDC发布的研究报告，在算力上每投入1元钱就可以带来GDP上3到4元的增长，一个国家的算力指数也成为科技竞争力的重要指标。
我国数据中心起步早，但同时带来的问题是由于科技快速发展，现有的数据中心无法满足目前人工智能所需要的AI算力，市场对AIDC智算中心的需求量几乎每3到4个月就增长一倍；同时，大量传统数据中心的能耗已经达峰，但效率已无法满足需求增长，英博数科的云资源采购平台就是从智算中心的配置规划开始解决这些问题。
芯片的制程精度越高，能耗越低，目前的DGX A100对比同样算力输出的其他国产顶级设备能耗仅为二百分之一。经过实测，英伟达无锡智算中心60P算力满负载运行的情况下，包含运维工作人员办公在内，每月电费开销不超过7万元人民币。这对于国内的传统数据中心降能增效是非常好的解决方案。
但想要实现最高效率的算力又节省综合能耗，在整体硬件采买布局阶段就需要对所有涉及的硬件有非常深入的了解，并且结合具体的数据中心行业需求给出灵活调整。英博数科的云资源采购平台针对于希望达到国际T4级别，综合能耗PUE低于1.2的智算中心给出设计规划，同时也可以提供极具竞争力的设备价格和交付周期。
目前，我国的数据中心产业为万亿级市场规模，以寒武纪、浪潮为代表的数据中心服务器生产企业市值也均在百亿人民币以上。英博数科如果可以利用与英伟达的深度合作优势向国内的智算中心输入高端设备，甚至给出替代性解决方案，将会成为其自身以及母公司鸿博股份收入倍增的重要节点。针对这方面的询问，英博数科总经理周韡韡表示，“国产替代是一个循序渐进的过程，此次鸿博、英伟达、英博的合作协议中对于CUDA、Tesla、用于工业元宇宙开发的Omniverse等等，英伟达均承诺以许可的方式保持技术文档等全面同步更新，如何最大化的挖掘这些底层技术延展的含金量是公司始终的考虑和发展人才储备的方向；现阶段，英博数科也在与一家国内头部互联网公司沟通，共同研发并制造生产专用于云游戏平台的服务设备，完成后将首先用于福州的云计算基地。”
三年五中心规划
周韡韡表示，预计在未来三年内，创新赋能中心将在北京、上海、深圳、福州、以及武汉分别落地，形成东部地区重要算力节点的全面布局。董秘王彬彬也表示，鸿博将大力支持创新赋能中心的地域拓展，毫不动摇的坚持在中国建立技术领先生态服务全面的超算中心群，助力中国数字化转型。
相关观点认为对，所以这个主题或许真可以做数月
反正今年是复苏年，不用业绩证伪。
人工智能今年绝对是一个大话题，巨头公司纷纷加入，下一步“商业化”场景落地和“大数据”应该还有牛股
目前集中在“算力”基础建设
否则直接杀伐了
002261 完成一天震荡，方向明天选择。
002229 温吞一天，继续做
002328 或许到启动日了