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【协创数据境外收入占比47% 携手张江集团奥飞数据打造AI应用项目******
长江商报消息 ●长江商报记者 沈右荣
明星企业协创数据(300857.SZ)大动作。
12月27日晚,协创数据发布公告,公司及控股子公司与上海张江(集团)有限公司(简称“张江集团”)、关联方奥飞数据签订了《战略合作框架协议书》,共同打造人工智能应用示范项目。
此举,协创数据称,对公司在算力业务开展方面有着积极影响。
协创数据表现出较高的成长性。2017年以来,公司实现了营业收入、归属于母公司股东的净利润(以下简称“归母净利润”)持续双增。今年前三季度,公司归母净利润5.57亿元,同比增长1.84倍,延续了2023年全年的倍增,且已经接近2023年全年归母净利润的2倍。
协创数据以智能制造出海,与韩国、美国、日本等国家地区知名科技企业建立了长期稳定合作关系。今年上半年,公司境外市场收入占比达到47%。
二级市场上,今年9月24日以来,机构看好的协创数据,其股价已经翻了一倍多。
联手他方发力算力业务
抱团发展,这是协创数据最新的大动作。
根据公告,近日,协创数据 及控股子公司广州奥佳软件技术有限公司(以下简称“奥佳软件”) 与张江集团、关联方奥飞数据签订了《战略合作框架协议书》。为充分发挥合作四方在各自服务领域的资源优势,本着“互惠互利,优势互补,共同发展,实现双赢”的原则,经四方友好协商,建立战略合作关系。本次签署的协议为合作意向性协议,后续各方将签署具体合作协议以明确合作事宜并深化各方合作。
奥飞数据为深交所创业板上市公司,其是协创数据的关联方。奥飞数据持有奥佳软件40%股权,协创数据持有其51%股权,为其控股股东。
公告称,张江集团是张江科学城建设主力军、新兴产业推动者、科创生态营造者,具有统筹承担开发建设、项目引进、产业培育、功能服务、创新创业氛围营造等重要功能。奥飞数据是国内领先的互联网云计算与大数据基础服务综合解决方案提供商,致力构建多云多网多端数字产业生态平台,建设适应新一代网络通信技术5G的云计算大数据高速传输处理平台及全球互联互通网络。奥佳软件一直是人工智能和云计算解决方案领域的先行者,致力于成为中国最先进的集群算力和AI服务提供商。
四方合作的主要内容为,共同建立面向新质生产力的AI智能体训推一体创新平台,共同制定训推一体创新平台的建设规划,聚合算力、AI、行业微服务,服务张江的企业。特别是面向AI智能体、自动驾驶、机器人、生物医疗等重点行业提供坚实的训推一体创新平台。共同推动AI智能体训推一体创新平台与当地产业结合,推进行业AI智能体应用创新,打造人工智能应用示范项目。
四方发挥在自身产业链上的服务优势,在AI智能体训推一体创新平台(如大数据、大模型)、算力生态打造等领域积极合作,扩大在供应链体系、客户资源、市场拓展、生态伙伴整合等多方面的深入合作,共同开发、共谋发展。
对于本次合作,协创数据给予了乐观的评价。公司称,协议对公司在算力业务开展方面有着积极的影响,预计将对公司未来的经营业绩产生积极影响。
近年来,协创数据加大了算力业务布局,包括在上海和杭州等地搭建了算力研发体系等。
目前,公司已采购多台ARM算力,X86算力和GPU算力服务器,并根据募投项目安徽协创物联网智能终端及存储设备生产线扩建项目规划予以部署投入使用。
公司还公告称,拟采购金额不超过9亿元的AI GPU服务器,用于建设万卡级大型算力服务集群。
净利连续四个季度倍增
积极布局算力业务的协创数据,是资本严重的优质资产。公司表现出了较好的成长性。
协创数据成立于2005年成立,以存储业务为主,2013年,公司进军物联网终端设备行业,2021年,进军云服务领域,2023年,布局服务器回收业务。根据财报披露,公司经过近20年的潜心经营与不懈探索,公司已经成为全球领先的智能物联终端制造商、综合性云服务提供商、智能存储设备制造商以及服务器再制造行业的先行者和领导者。
协创数据提前进行国际化布局。2019年,协创数据开始在东南亚投资设厂,截至目前,公司在菲律宾、泰国、美国等地区设有工厂,在中国、美国、欧洲、亚太四大服务区域进行了布局,同时,公司还在积极拓展欧洲、中东等市场。
外界对协创数据的第一印象是,经营业绩稳步增长。2016年,公司营业收入8.39亿元、归母净利润0.30亿元,历经7年不间断增长,2023年,公司的营业收入、归母净利润分别达到46.58亿元、2.87亿元,分别较2016年增长4.55倍、8.57倍。其中,2023年,公司归母净利润同比增长幅度达119.46%。
今年以来,协创数据经营业绩继续高速增长。前三季度,公司实现的营业收入、归母净利润分别为53.95亿元、5.57亿元,同比增长47.95%、184.46%,均创了历史新高,且均已超过2023年全年水平。
从单季度看,今年一二三季度,公司实现的归母净利润分别为1.62亿元、1.96亿元、1.99亿元,同比增长253.42%、191.38%、140.63%,均为倍增。加上2023年第四季度,公司归母净利润已经连续四个季度倍增。
协创数据以智能制造出海,硬件制造方面,公司主要以合作研发制造和自主设计制造模式为客户支持和服务,与联想集团、安克创新、小米生态链企业(创米科技)、中国移动集团(下属专业公司)、360 集团、网易有道、Ring(美国)、Noise(印度)、3-Plus(美国)、LG(韩国)、iHome(美国)、Buffalo(日本)等知名科技型企业以及国内知名电商建立了长期稳定的合作关系。
2023年及今年上半年,协创数据境外市场收入占比分别为46.23%、47.11%。
值得一提的是,协创数据实际控制人、董事长耿四化曾任职于工业富联。公司名誉董事长郭台强是中国台湾上市公司正崴精密的董事长、总经理,其还是工业富联创始人郭台铭之弟。郭台强还是协创数据第二大股东的实际控制人。
责编:ZB
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】【数据中心芯片需求放缓怎么办?英伟达供应商:AI手机将接力******
来源:华尔街见闻
在全球数据中心投资有放缓可能性的背景下,半导体行业面临新挑战。然而,周四英伟达供应商、全球芯片测试设备“龙头”Advantest CEO指出,AI智能手机的需求被看作是行业的新增长点,有望助力行业避免陷入衰退。目前AI手机需求不大,一些分析师预计现有的AI功能或许不足以刺激消费者大规模换机。
在当前全球数据中心投资可能出现放缓的背景下,半导体行业正面临新的挑战。
然而,英伟达供应商、全球芯片测试设备龙头Advantest的首席执行官Doug Lefever12月26日表示,AI智能手机的需求有可能为半导体行业带来新的增长点,助力行业避免陷入“恶性”衰退。
Lefever指出,尽管大型科技公司如Meta、谷歌和微软在AI领域的投入保持强劲,但他们对数据中心的投资可能会出现放缓的迹象。这种放缓虽然不会持续太久,但由于超大规模数据中心的市场集中度较高,任何放缓都可能对半导体供应链造成重大影响。Lefever强调,尽管不愿使用“泡沫”一词,但周期性波动可能会加剧,如果下一个周期来临,可能会相当严峻。
尽管数据中心投资面临不确定性,Lefever对AI智能手机的前景持乐观态度。他认为,尽管AI智能手机的需求目前“有点缓慢”,但有可能在未来迅速起飞。他解释道:
“现在大家都在屏息以待,等待AI手机的杀手级应用出现。如果这类应用诞生,用户开始大规模更换手机,市场将会迎来疯狂的增长。”
目前AI手机需求不大
AI手机的竞争已经在全球范围内展开。周三,三星推出了三款搭载AI功能的新手机:S24、S24 Plus和S24 Ultra。这些手机配备了一系列AI功能,包括实时电话翻译,语音录音转录,视频搜索,照片编辑。这些新机型在美国的售价在800美元到1300美元之间。三星在AI智能手机领域进行大胆尝试,旨在重新激活智能手机市场并与苹果展开差异化竞争。
除三星外,谷歌也在为其Pixel系列开发本地AI技术,国内厂商如荣耀、OPPO和小米也在积极推出搭载AI技术的智能手机。根据市场研究机构Canalys的预测,AI功能将成为未来智能手机的重要卖点,今年5%的智能手机出货量将具备AI功能,到2027年将达到6.35亿部,占智能手机市场总量的45%。
尽管AI手机引发了业界热议,但一些分析师对AI功能能否推动大规模换机持谨慎态度。一些分析师指出,大多数智能手机已经包含了某些AI功能,三星新推出的功能可能不足以推动大规模的换机潮。
大信证券分析师Park Kang-ho认为,现有的AI功能或许不足以刺激消费者大规模更换手机。然而,如果AI手机能够与其他智能设备(如汽车、家电、电脑等)实现更深入的互联互通,可能会引发更广泛的IT设备需求,从而推动整体市场增长。
Advantest受益于半导体需求激增
公开资料显示,Advantest总部位于日本东京,是全球领先的半导体测试设备制造商之一,尤其在为英伟达等公司提供高端图形处理单元(GPU)测试设备方面发挥着关键作用。随着半导体技术的不断进步,对测试设备的需求也随之激增。Lefever强调,随着芯片变得越来越复杂和昂贵,市场对其服务的需求也呈爆炸式增长。
近年来,Advantest的表现亮眼,其股价在过去一年上涨超过80%,五年期间更是增长了约500%。这一显著涨幅反映出市场对该公司在半导体测试领域主导地位的高度认可。
尽管日本自1980年代以来失去了全球芯片生产的领先地位,但Advantest等日本半导体测试设备和材料制造商依然在全球半导体供应链中占据着关键地位。虽然这些公司处于相对专业化的利基市场,但它们的产品和服务对于全球半导体产业链的顺畅运转至关重要。
Lefever指出,现代先进芯片的生产过程中,每颗芯片需要进行多次测试,通常在从晶圆切割到成品组装的过程中,至少需要进行10到20次测试。五年前,这一数字通常仅为个位数。这一趋势凸显了芯片质量控制的日益重要性,并推动了对测试设备需求的激增。
此外,测试时间的延长也是推动业绩增长的重要因素。例如,英伟达最新的Blackwell产品的测试时间比上一代产品长了3到4倍。这种变化表明,芯片在设计和生产过程中变得愈加复杂,需要更长时间进行精密测试。
受益于半导体需求的激增,Advantest在2024财年的业绩展望也出现了大幅上调。公司预计,2024财年净利润将增长16%,达到1220亿日元(约合7.92亿美元)。Lefever表示:“我们对未来的需求充满信心,特别是在AI相关领域,随着技术的不断突破,半导体测试设备市场将继续增长。”
风险提示及免责条款
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】【《街头篮球》战术Battle SG该如何夹缝求生?******
作为一名《街头篮球》SG,我们首先要了解SG这个职业本身,我们可以看出背2、换手2、背身为横向突破技能。SG相较于PG来说,纵向运球破防成功率更大,而且因为詹姆斯后撤步运球的存在,也不会存在背身A不倒人,达不到破防效果这么一种说法。相较于PG的超级运球,詹姆斯突破运球更多了无限种可能性,这也是SG耐玩的最根本原因之一。
SG的进攻,更倾向于A人的位置(A点),如何把握好自己的A点,让自己始终A过之后站在三分线上(拉开自己与防守者的空间)。
关于SG的A人组合 (我装了背2和换手2,背3,背身)
SG因为有了后撤步和詹姆斯后撤运球,让SG的A人的组合非常多。
总结一下:
1、 后撤步 (运用在队友给你垂直挡拆时候拉人很有用,非常安全实用的技能)
2: 左+后撤 、右+后撤、 普通左右+后撤、普通右左+后撤 ( 多运于在消A和叠拉时候)。
3: 后撤+左、 后撤+右 后撤+左右、 后撤+右左 (运用在内线后撤完AD上篮,DS、DD 或者直接投篮有用,适合拉那些喜欢死贴的对手)。
下面是我自己实战中詹姆斯运球A人用的比较多的。
左边(3种A顺序)+后撤+右边(3种A顺序),同理 右边(3种A顺序)+后撤+左边(3种A顺序)
左边+后撤+左边(下一轮A的顺序) 同理 右边+后撤+右边(下一轮A的顺序)
1、普通左+后撤+普通右 (同理右边) 慎用,容易失误。
2、 普通左+后撤+左背2、 普通右+后撤+右背2 普通左右+后撤+左背2 普通右左+后撤+右背2 这几个组合拉人效果奇佳,但是这种是比较容易失误的组合。建议在A过几次之后,对面已经记不清你的A顺序,不敢紧贴的时候用。
3、 左背2+后撤+左换手2 、右背2+后撤+右换手2 、左背2+后撤+右背2(右边同理) 、左换手2+后撤+右换手2(右边同理) 这几个应该是我们常用的,不会失误,拉人效果还可以,主要看对手。
4、 左换手2+后撤+左普通A 、右换手2+后撤+右普通A 这种主要对付那种站着不动,或是没反应过来容易拉倒。
5、 背身运球一般用于防守者贴身时候可以直接绕过,从而给自己拉开空间。我一般开球直接背身运球+DD,可以适当打一个心理球,不建议频繁使用。实战中多观察对手的防守站位,灵活运用各个技能吧。
但是无论自己A人多么秀,FS还是要以多传球为主,相信队友。其实SG得分的能力真的是如探囊取物,三分,中投都不差,之前遇到过一个盆友把SG当PG玩,撕裂防守给队友创造得分机会也不是一招上策!
】【媒体:有了“AI使用率”检测,会增加原创论文么******
技术的升维会打破系统力量的平衡,往往猝不及防,貌似让问题之新锐前所未有,其实有时只是将老问题放在了一个极化环境下。论文尤其文科论文原创性的问题,说是一个痼疾恐怕不会有异议。
ChatGPT迄今已发布两周年,媒体持续关注着学术研究日益上涨的“AI”含量。最新报道显示,国内多所学校开始探索人工智能技术在学生论文中的应用边界,有高校要求学生填写人工智能使用情况说明表、有高校使用现有AIGC检测工具进行检测、有高校则针对本科生毕业论文出台了AI使用的专门规定。
华东师范大学联合北京师范大学新闻传播学院发布《生成式人工智能学生使用指南》。来源:澎湃新闻目前对论文文本中AI率检测的有效工具是缺乏的,一些自称可以检测AI使用率的工具又可以被反向应用——就像传统“查重”工具同样能教作者“去重”一样,因而高校在这个问题上方法有限,实际上是把能用到的治理杠杆都集束起来而已,比如警示、自查、教师甄别、规则引导。约束手段的乏力,似乎更加重了高校尤其是文科教育者对原创性、批判性的焦虑。
技术的升维会打破系统力量的平衡,往往猝不及防,貌似让问题之新锐前所未有,其实有时只是将老问题放在了一个极化环境下。论文尤其文科论文原创性的问题,说是一个痼疾恐怕不会有异议。今天学者们忧虑的、高度依赖AI生成的论文,在20年前可能是高度依赖“Control C + Control V”的论文,在10年前可能是高度依赖“降重神器”的论文,性质上没有差别。原创意识是一种珍贵的自觉,甚至是一种自信,它需要建立在对专业神圣性的深度信任之上。专业本身、专业的讲述者引发的这种信任越多,有原创意图的学生就会越多。当然,即便如此,也不会人人皆有。
教育者的另一个焦虑是,AI生成论文,严重缺乏人文主义精神和批判性,但它的高速简便却在强烈吸引着学生竞相采用。无疑如此,只是要更进一步想想,这个致命的吸引力从何而来?今天的学术评判标准,整体上都在朝向高效率、高功绩标准,所有行内人都在不断寻找,什么手段能高度压缩时间、什么办法能带来最高性价比的投入产出。否则,拿什么来跑过“非升即走”的倒计时,拿什么来达到论文、项目的订单量,拿什么来紧紧卡住年龄申请各类“基金”“人才”?
是否能找到最高产高效的方法,其结果,与其说是奖励性的,不如说是惩罚性的。也即,找到了只是过关,而找不到却是淘汰。大学生在高校中的学习,实际范围远大于专业知识,其中必定包括对这套“学术算法”的了解与识别。如果这套被习得的“学术算法”,本身就是反人文主义的,那么这个悖论也无法在更年轻一代思维里得到解决。从这个角度看,预防AI生成论文或许只是一个大问题的子命题。
从过往经验看,技术手段与技术治理手段一定会在一定时间内达到均衡,所以更精准化的AI检测工具早晚会出现。需要想一想的事情是,上述那些问题,比如缺乏原创性、批判性与人文主义,会不会随着工具的升级而消失。
来源:微信公号“光明论”
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