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Cato_KT
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一个未经工信部公告的消息,直接吓坏了周一的A股科技股,中国人工智能之路任重道远,目前来看信心确实欠缺 这条消息工信部并未透露出一点相关消息,倒是海外媒体大肆报道,这让我有点质疑消息的真实性 不过对于国内科技股来说,临近国庆假期,这几天肯定是草木皆兵,风声鹤唳了 后续还是要关注工信部是否证实消息的真实性 前文提到的概念逻辑——国产芯片负责战略方向与大规模推理→英伟达高端GPU作为训练与高性能算力缺口的补充→通过审批数量与用途来控制对英伟达芯片的依赖性 想要实现这一可能难度不低,起码如果没有配套制度限制,很容易先打击到国内人工智能企业的股价#财报观察员:美光财报临近,AI存储需求成焦点
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Plant China den Kauf der neuesten US-Chips?
Plant China, die neuesten US-Chips zu kaufen? Dies könnte nach dem China-US-Gipfel ein bedeutender Durchbruch in der künstlichen Intelligenz sein, und diesmal haben die Beschaffungsüberlegungen im Vergleich zu zuvor erhebliche Fortschritte gemacht. Sobald die Beschaffung abgeschlossen ist, könnte es der größte Durchbruch dieses Gipfels sein! Bei dieser Beschaffung sind mehrere Details zu beachten: 1. Berichten zufolge ist das Ziel nicht das vorherige H200, sondern das neueste Produkt dieses Monats, die RTX Pro 5500, das als High-End-Cloud-Computing-Gerät positioniert ist. 2. Einige Unternehmen kaufen große Mengen mit 8 Einheiten pro Server und planen, KI-Modelle zu betreiben. Aktuelle Berichte zeigen ein sehr großes Kaufvolumen für ByteDance, etwa 1 Million Einheiten. Nvidias Zielangebot für den chinesischen Markt liegt bei 500.000 Einheiten pro Quartal, und der Betrag pro Byte allein deckt bereits zwei Quartale ab. 3. Derzeit kostet die RTX Pro 5500 Einheit etwa 85.000 bis 90.000 RMB pro Einheit. Basierend auf 1 Million Einheiten liegt die potenzielle Bestellung bei etwa 85–90 Milliarden RMB, was einen enormen Betrag umfasst. Daher hängt der Endbetrag von der tatsächlichen Genehmigungsmenge der Regierung, den Zulassungsstandards und dem tatsächlichen Liefervolumen von NVIDIA ab. #财报观察员: Microns Gewinnbericht rückt näher, die Nachfrage nach KI-Speicher rückt in den Fokus 4. Die politischen Signale haben sich verschoben. Früher bestand die Beschaffungslogik für den H200 aus einer begrenzten Veröffentlichung für fortgeschrittene Trainingsrechenleistung + begrenzte Lokalisierung der Inferenz. Nun wird sich die politische Logik wahrscheinlich auf inländische Chips als strategische Richtung und großflächige Inferenz verschieben→ mit NVIDIA-High-End-GPUs für Training und hohe Leistung

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