个股跟踪和行业日常20260125
一、市场感观
越来越多的人认识到牛市已至，周边听到谈论股票的越来越多，但大家都在担心是不是涨太多。目前看大家都还比较理性。近期多个场合聊到了技术分析，对我以往轻视技术分析的观念有较大的颠覆性认知。买票应该在业绩上升预期足同时市场行情起势的时候。人气、资金、市场情绪和业绩的共振，才能赚到具有财富积累意义的钱。业绩和市场情绪没有走完，就不要走。但是，期间是可以考虑波段操作的。所以，技术分析对股票投资的作用不是在于选哪只股（选择哪只股票，更多的应该交给基本面和业绩的分析），而在于：1.什么时候应该建仓买入；2.持有期间，哪些节点可以波段操作（比如涨一波，出现回调迹象，卖掉一部分；在阶段底部再买回来）；3.什么时候卖掉（逐步卖掉，或者全仓一次性卖掉）。二、行业信息
有色金属市场热潮喧嚣。本周金银齐创2020年来最大单周涨幅，纽约期银主力合约COMEX 3月白银期货曾涨破103.10美元/盎司，纽约黄金期货涨破4990美元。黄金已逼近5000美元大关。周五伦敦金属交易所（LME）期铜交易价一度涨至13180美元/吨以上，报收13115美元/吨。LME期镍报收18756美元/吨，收涨约4.2%，创2024年6月以来新高。整理媒体报道，三星电子在今年第一季度将NAND闪存的供应价格上调了100%以上，远超市场预期。这是继DRAM内存价格被曝上调近70%之后，存储市场的又一重磅调价信号。报道称，三星电子已于去年底完成了与主要客户的谈判，目前已着手启动二季度新一轮价格上调；SK 海力士也在维持类似涨幅。价格暴涨核心原因是供需失衡，AI基础设施投资的扩大，终端存储因“端侧 AI（On-device AI）”热潮兴起需求的增长，但是去年厂商却没有大规模扩产。商业航天热度方兴未艾。2025年底，我国正式向ITU提交新增20.3万颗卫星的频率与轨道资源申请，覆盖14个卫星星座，包括中低轨卫星。近期，马斯克提出Space X和特斯拉计划部署合计200GW光伏产能，数据中心配光储+太空光伏有望驱动新一轮设备扩产。市场的热度不仅继续停留在商业航天板块，也在向光伏、算力中心扩散。从具体产能需求看，中长期对光伏、算力中心上下游应有实质性的带动。三、行业研究积累——AI芯片
最近认真了解了黄仁勋“AI 五层蛋糕” 理论，能源→芯片→基建→大模型→应用五层架构模型清晰展示了AI行业发展的核心脉络、支撑和约束框架，也是普通人利用碎片化时间学习、归纳AI知识体系的指引和提纲。挺好的，后续我可以尝试按这个思路学习下去。训练好一个大模型，花费巨大。根据报道，70亿量级参数的大模型，训练一次几十万美金；700亿参数要几百万美金，上万亿的参数需要上亿的美金。所以，好的AI芯片和架构，对大模型的部署至关重要。人工智能芯片（AI Chip）是专门为AI 计算（训练 + 推理）优化的专用芯片，核心是提升算力、能效比、部署成本。按功能、架构、应用场景、部署位置可分为多个维度。（一）按核心功能：训练芯片vs 推理芯片
1. 训练芯片（Training Chip）
核心目标：用海量数据训练出高精度AI 模型（如大模型、CNN、Transformer）。关键需求：极高算力、大显存、高带宽、支持分布式训练。应用场景：云端大模型训练、自动驾驶仿真训练、科研超算。2. 推理芯片（Inference Chip）
核心目标：把训练好的模型部署运行，做实时预测/ 识别 / 生成。关键需求：低延迟、低功耗、高性价比、适配端/ 边 / 云。（二）按架构与技术路线：通用vs 专用
1. GPU（图形处理器）
原本为图形渲染设计，因并行计算能力强，成为AI 训练 / 推理的主力。2. NPU（神经网络处理器）
专门为神经网络计算（矩阵乘、卷积、激活）设计的专用处理器，是AI 芯片的主流形态。3. TPU（张量处理单元）
谷歌专为TensorFlow 设计的云端 AI 专用芯片，主打张量计算。4. FPGA（现场可编程门阵列）
可现场编程重构的半定制芯片，灵活性介于CPU/GPU 与 ASIC 之间。5. ASIC（专用集成电路）
为单一/ 特定 AI 任务 全定制设计的芯片，性能 / 能效比最高。6. 其他架构
DSP（数字信号处理器）：适合轻量 AI 推理 + 信号处理（如音频、雷达），功耗低。存算一体（Compute-in-Memory）：把计算单元嵌入内存，解决 “内存墙”，是下一代 AI 芯片方向，目前仍在产业化初期。（三）按部署位置：云端vs 边缘 vs 端侧
1. 云端 AI 芯片
2. 边缘 AI 芯片
部署：边缘网关、工业控制器、5G 基站、车载域控制器。3. 端侧 AI 芯片
（四）按应用场景：垂直领域专用AI 芯片
1. 视觉 AI 芯片（Computer Vision）
2. 车载 AI 芯片（Automotive）
3. 语音 / 自然语言 AI 芯片
4. 大模型 AI 芯片
5. 工业 / 机器人 AI 芯片
