大家好,今天是1月22日星期三,欢迎来到今日投资机会!
投顾观点:关注AI应用端的人形机器人、AI眼镜和字节豆包大模型(AI玩具、AI耳机等)
1)市场再次回到12月中下旬的节奏,趋势轮动,不接获利盘,没有连续赚钱效应;
2)AI应用端还是和上个月的一样三大赛道:人形机器人、AI眼镜和豆包大模型。但是轮动的节奏没有明显规律,难以精准把握;
3)相对可行的策略可能是只专注于自己看好的赛道来回做T,或平铺板块内的趋势票;
4)上述板块昨日已经情绪高潮,今日有调整预期,可以趁阴线回落时逢低关注;
5)通信设备&液冷服务器以及更上游的ASIC芯片&AIDC电源等硬件端还是有机会轮动,但是短线节奏同样不好把握,看好的话可以等回调时低吸然后锁仓或做T。
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投顾观点:关注语音技术概念。
1)此次字节发布的豆包语音大模型与此前所有大模型不同的点就是:语音技术;
2)如果说之前我们所谓的AI语料包括文字、图片等,那么语音就是新的AI语料,这是目前市场尚未完全发酵的产业链上游;
3)产业链的中游主要包括提供语音解析技术的公司。
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投顾观点:继续关注科创50。
1)我们在过去一个季度持续的《A股大本营》直播以及《今日投资机会》持续强调关注科创50指数;
2)沪指表现略低于预期,主要是由于高股息的三桶油、三大运营商以及四大行持续回落所致;
3)2025年是AI应用爆发之年,无论是下游的端侧还是中游的算力服务,抑或是上游的芯片半导体,都会受益;
4)主打板块轮动的混沌期行情,资金难以聚焦,选股的难度大幅提高,类似19~21年的赛道行情。此时可以考虑放弃选股,选择指数或行业类的ETF也能达到平铺的效果。
2025年1月20日,字节跳动发布豆包实时语音大模型,该模型是一款语音理解和生成一体化的模型,实现了端到端语音对话。相比传统级联模式,该模型在语音表现力、控制力、情绪承接方面表现较强,并具备低时延、对话中可随时打断等特性。在数据收集中,团队筛选并整理大量包含丰富情感的语音数据,涵盖各种场景与情绪状态。在预训练阶段,团队对各模态交织数据进行深入训练,精准捕捉并高效压缩海量语音信息,通过Scaling,最大程度实现语音与文本能力深度融合和能力涌现。在后训练阶段,团队使用了高质量数据与RL算法,进一步提供模型高情商对话能力与安全性,并使大模型同时兼具“智商”与“情商”。
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最后,今日有无新股申购。有2只新股上市:688545兴福电子,301602超研股份。
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祝您投资顺利!
【投顾姓名及其登记编号】
忻豪(S1160622120005)
【风险提示及免责声明】本资料所含信息均来源于公开资料,投顾观点仅供参考,不作为投资决策的依据。文中涉及个股仅作为展示列举,不构成投资建议。投资者应审慎判断,选择与自身风险承受能力及投资目标相匹配的产品和服务。投资者据此操作,风险自负。东方财富证券力求本文内容及观点的客观公正,但不担保其内容的准确性或完整性。在任何情况下,东方财富证券不对任何机构/个人因使用本文内容所引发的任何直接或间接损失负任何责任。市场有风险,投资需谨慎。
(文章来源:优优投顾)
(责任编辑:135)
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1)市场再次回到12月中下旬的节奏,趋势轮动,不接获利盘,没有连续赚钱效应;
2)AI应用端还是和上个月的一样三大赛道:人形机器人、AI眼镜和豆包大模型。但是轮动的节奏没有明显规律,难以精准把握;
3)相对可行的策略可能是只专注于自己看好的赛道来回做T,或平铺板块内的趋势票;
4)上述板块昨日已经情绪高潮,今日有调整预期,可以趁阴线回落时逢低关注;
5)通信设备&液冷服务器以及更上游的ASIC芯片&AIDC电源等硬件端还是有机会轮动,但是短线节奏同样不好把握,看好的话可以等回调时低吸然后锁仓或做T。
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1)此次字节发布的豆包语音大模型与此前所有大模型不同的点就是:语音技术;
2)如果说之前我们所谓的AI语料包括文字、图片等,那么语音就是新的AI语料,这是目前市场尚未完全发酵的产业链上游;
3)产业链的中游主要包括提供语音解析技术的公司。
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1)我们在过去一个季度持续的《A股大本营》直播以及《今日投资机会》持续强调关注科创50指数;
2)沪指表现略低于预期,主要是由于高股息的三桶油、三大运营商以及四大行持续回落所致;
3)2025年是AI应用爆发之年,无论是下游的端侧还是中游的算力服务,抑或是上游的芯片半导体,都会受益;
4)主打板块轮动的混沌期行情,资金难以聚焦,选股的难度大幅提高,类似19~21年的赛道行情。此时可以考虑放弃选股,选择指数或行业类的ETF也能达到平铺的效果。
2025年1月20日,字节跳动发布豆包实时语音大模型,该模型是一款语音理解和生成一体化的模型,实现了端到端语音对话。相比传统级联模式,该模型在语音表现力、控制力、情绪承接方面表现较强,并具备低时延、对话中可随时打断等特性。在数据收集中,团队筛选并整理大量包含丰富情感的语音数据,涵盖各种场景与情绪状态。在预训练阶段,团队对各模态交织数据进行深入训练,精准捕捉并高效压缩海量语音信息,通过Scaling,最大程度实现语音与文本能力深度融合和能力涌现。在后训练阶段,团队使用了高质量数据与RL算法,进一步提供模型高情商对话能力与安全性,并使大模型同时兼具“智商”与“情商”。
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