基金表现 - 集成电路ETF（159546）于11月14日开盘报1.795元，下跌1.81% [1] - 基金自2023年10月11日成立以来累计回报为82.90% [1] - 基金近一个月回报为-6.56% [1] 持仓个股表现 - 基金重仓股中兆易创新开盘跌幅最大，达5.05% [1] - 澜起科技开盘下跌2.97%，寒武纪下跌2.52%，海光信息下跌2.13% [1] - 通富微电下跌2.47%，芯原股份下跌2.10%，紫光国微下跌1.81% [1] - 豪威集团下跌1.18%，长电科技下跌1.15%，中芯国际微跌0.08% [1] 基金基本信息 - 基金业绩比较基准为中证全指集成电路指数收益率 [1] - 基金管理人为国泰基金管理有限公司，基金经理为麻绎文 [1]

行业技术趋势 - 生成式AI和空间计算的快速发展正推动AI定制化芯片的需求增长 [1] - AI的演进正从"云端计算"转向"端侧智能"，便携性智能终端设备的实时算力和能耗控制成为关键突破方向 [1] - 未来垂域模型在教育、医疗、金融等应用领域的"端上微调"将成为主流，是AI产业从云到端的重要跃迁 [1] 公司业务与定位 - 芯原股份在AI定制芯片领域已有较深技术积累 [1] - 公司上市时被誉为"中国半导体IP第一股"，目前已被业界誉为"AI ASIC平台" [1] - 公司将持续探索AI眼镜、AI玩具等新形态应用 [1]

公司技术布局与市场定位 - 公司董事长澄清了行业对通用GPU芯片和AI ASIC在技术布局和应用方向上的认知偏差[1] - 公司作为国内半导体IP领域的资深企业，上市时被誉为"中国半导体IP第一股"[1] - 公司的定制化能力已获得市场验证，业务在业界获得更广泛的关注度和更深的认知度[1] AI芯片行业趋势与应用场景 - 公司明确提出"端侧AI至关重要"的观点，认为端侧市场正孕育巨大增量[1] - 当前市场非常关注云上训练芯片，但以消费电子领域为例，国内手机领域的头部企业已在手机端侧部署AI功能[1] - 大模型持续更新发展，对AI ASIC芯片的需求和技术储备提出要求[1]

行业趋势：AI芯片市场发展 - AI定制化芯片（AI ASIC）需求正显著增长 [1] - GPU与AI ASIC是相辅相成的关系，GPU侧重通用灵活部署，AI ASIC侧重极致性价比 [3] - AI模型持续演进和更新，对算力提出了全新、多样化的要求 [4] 技术演进：AI发展路径 - AI发展需从“读万卷书”（大语言模型训练）跃迁至构建理解人类情感和复杂场景的“世界模型” [4] - 未来AI需要处理空间、物理和上下文信息，进行真正的“思考” [4] - 端侧主要进行推理和微调两种AI计算工作 [5] 市场机遇：端侧AI潜力 - 端侧推理崛起，在手机、汽车、智能眼镜、物联网设备等终端上进行模型推理和微调是未来AI落地和商业化关键 [5] - 端侧智能将成为比云端训练更大的市场机遇，是下一个万亿级黄金赛道 [8] - 端侧应用的核心在于可“离线”执行，体验更流畅自然且注重隐私和安全 [7] 公司战略：芯原股份布局 - 公司在AI加速处理器（如GPU、GPGPU、ASIC）上均有布局，可为不同应用场景定制芯片 [3] - 公司核心战略是依托半导体IP储备和芯片设计服务能力，为端侧革命提供AI ASIC解决方案 [8] - 公司看好AI在智能眼镜上的应用，认为这是一个潜在的增量市场，可实现实时离线语音翻译和场景交互 [7] 应用场景：端侧AI实践 - 在智能手机上，通过AI相关定制芯片可实现远超当前的拍照效果、画质优化和功耗控制 [7] - AI玩具是教育领域的重要颠覆，可通过搭载小模型根据孩子所见所闻即时生成故事并模仿父母声音讲述 [7] - 智能眼镜、AI玩具等端侧应用蕴藏巨大商机 [6][7]

公司战略与市场定位 - 公司战略聚焦于AI芯片定制化服务，不直接参与AI芯片产品竞争，使其面对的AI市场更加宽阔 [3] - 公司在AI加速处理器技术（包括GPU、GPGPU、ASIC）上均有布局 [3] - 公司的定制化能力已获市场验证，被业界誉为“AI ASIC龙头企业” [3] 公司市场表现与认可 - 自去年9月23日至今年同期，公司股价累计上涨约7倍，获得资本市场积极反馈 [3] 行业技术路径分析 - 通用GPU芯片适用于需要通用灵活算力的云端大模型部署领域 [3] - 专用的AI ASIC芯片专注于极致的性能、能效和成本 [3] - 通用GPU与AI ASIC相辅相成，许多领先云服务企业兼顾两者布局 [3] 行业发展趋势与机遇 - 端侧AI至关重要，端侧市场正孕育巨大增量，与云端训练芯片形成互补 [4] - 微软提出“AI PC若小于40TOPS算力则难以达标”的标准，印证了端侧算力升级的紧迫性 [4] - 公司已在端侧AI领域提前布局，并与国内手机头部企业在画质优化等方面展开合作 [4]

行业技术趋势 - 生成式AI和空间计算的快速发展正显著推动AI定制化芯片（AI ASIC）需求增长 [1] - AI的演进正从“云端计算”转向“端侧智能” [1][3] - 便携性智能终端设备（如AI眼镜）的实时算力和能耗控制成为关键突破方向 [3] - 未来垂域模型在教育、医疗、金融等应用领域的“端上微调”将成为主流，是AI产业从云到端的重要跃迁 [3] 公司定位与业务 - 芯原股份在AI定制芯片领域有较深技术积累，上市时被誉为“中国半导体IP第一股” [3] - 公司目前被业界誉为“AI ASIC龙头企业” [3] - 公司将持续探索AI眼镜、AI玩具等新形态应用 [3]

行业趋势 - 生成式AI和空间计算的快速发展正显著增长AI定制化芯片（AI ASIC）的需求 [1] - AI的演进正从“云端计算”转向“端侧智能” [1][3] - 对于AI眼镜等便携式智能终端，实时算力和能耗控制是关键突破方向 [3] - 未来垂域模型在教育、医疗、金融等领域的“端上微调”将成为主流，是AI产业从云到端的重要跃迁 [3] 公司定位与业务 - 芯原股份在AI定制芯片领域有较深技术积累，被誉为“AI ASIC龙头企业” [3] - 公司上市时被誉为“中国半导体IP第一股” [3] - 公司将持续探索AI眼镜、AI玩具等新形态应用 [3]

科创板整体融资余额变动 - 截至11月13日，科创板两融余额合计2587.33亿元，较上一交易日增加4.71亿元，其中融资余额合计2578.18亿元，环比增加4.55亿元 [1] - 科创板股中最新融资余额超亿元的有486只，融资余额在10亿元以上的有43只，融资余额在5000万元至1亿元的有79只，融资余额低于5000万元的有21只 [1] - 融资余额环比增加的共有282只，融资净买入超千万元的共有74只，融资净买入在500万元至1000万元的有38只，融资净买入在100万元至500万元的有112只，融资净买入不足百万元的有58只 [1] 融资净买入居前个股 - 融资净买入金额最多的是寒武纪，最新融资余额149.51亿元，环比增加3.07亿元，当日股价上涨1.40% [2] - 融资净买入金额居前的个股包括芯原股份、万润新能、中微公司，净买入金额分别为1.04亿元、9287.07万元、8314.91万元 [2] - 获融资客净买入超1000万元的科创板股当日平均上涨2.45%，涨幅居前的有康鹏科技、华盛锂电、万润新能，分别上涨20.02%、20.00%、17.82% [2] 融资余额减少个股 - 融资余额环比减少的科创板股中，减少金额超千万元的有62只 [1] - 减少金额居前的个股有拓荆科技、源杰科技、天合光能，融资余额分别减少1.26亿元、9521.64万元、8788.98万元 [1] 融资客青睐的行业分布 - 融资客大手笔净买入的科创板股中，电子、电力设备、医药生物等行业最为集中，分别有30只、13只、10只个股上榜 [2] - 从最新融资余额占流通市值比例看，算术平均值为4.49%，融资余额占比最高的是索辰科技，融资余额占流通市值比例为13.41% [2] - 融资余额占比较高的还有华海诚科、艾森股份、晶升股份，占比分别为9.58%、8.87%、8.47% [2]

AI模型与产品发布 - 斯坦福大学教授李飞飞的创业公司WorldLabs推出首款商用世界模型Marble 该模型能通过单张图片、视频或文本提示创建高保真3D世界 并同步推出创意中心MarbleLabs 提供免费增值与付费订阅服务 定价分为四档 免费版支持4次生成 标准版每月20美元 旗舰版每月95美元包含75次生成 [2] - 芯原股份与谷歌联合推出开源Coral NPU IP 旨在加速边缘AI生态发展 该IP面向超低能耗端侧大语言模型应用 基于谷歌的开放机器学习编译器研究成果 目前公司正为AI/AR眼镜与智能家居应用开发验证芯片 [2] - 腾讯混元图像3 0及优图视频特效模型Youtu-Video FX在LiblibAI平台上线 用户可通过该平台使用相关模型进行图片视频生成 [2] 公司AI战略与产品动态 - 据外媒报道阿里巴巴已秘密启动“千问”项目 计划基于Qwen模型打造个人AI助手APP 全面对标ChatGPT 公司管理层将其视为AI时代的未来之战 阿里巴巴对此消息暂不回应 [2] - 美团旗下公司登记首款AI IDE产品“CatPaw”作品著作权 该产品以Agent与人协作为核心 支持代码补全、项目预览调试等功能 并已进入公测阶段 [3]

合作产品发布 - 公司与谷歌联合推出面向始终在线、超低能耗端侧大语言模型应用的Coral NPU IP [1] - 该IP基于谷歌在开放机器学习编译器方面的基础研究成果，并强化AI安全特性 [1] - 该IP提供统一开源技术平台，旨在构建边缘AI生态系统 [1] 产品应用与开发进展 - 公司目前正面向AI/AR眼镜与智能家居等应用开发基于Coral NPU IP的验证芯片 [1] - 开发验证芯片的目的是加速大语言模型在边缘端的部署 [1]