Partner ContentThe certification validates the full-link privacy coverage—from core OLT infrastructure to smart home apps—meeting stringent GDPR compliance requirementsIt underscores ZTE's commitment to privacy-by-design, building confidence among operators and users and providing a secure regulatory foundation for global market expansionZTE Corporation (0763.HK / 000063.SZ), a global leading provider of information and communication technology solutions, announced that five of its core fixed network and s ...

据交易所数据显示，截至11月27日午后一小时，主力资金流入前20的股票分别为：中兴通讯（8.62亿 元）、工业富联（7.13亿元）、福日电子（4.46亿元）、芯原股份（4.40亿元）、安妮股份（3.62亿 元）、太辰光（3.58亿元）、香农芯创（3.40亿元）、电科芯片（2.85亿元）、兆易创新（2.84亿元）、 新易盛（2.84亿元）、科森科技（2.81亿元）、农业银行（2.70亿元）、剑桥科技（2.67亿元）、赛微电 子（2.34亿元）、鹏辉能源（2.29亿元）、澜起科技（2.28亿元）、万通发展（2.21亿元）、闻泰科技 （2.20亿元）、中科曙光（2.13亿元）、联得装备（2.09亿元）。 ...

11月27日，中兴通讯涨5.22%，截至发稿，报43.11元/股，成交86.20亿元，换手率5.05%，总市值 2062.18亿元。中兴通讯股价已经连续3天上涨，区间累计涨幅7.62%。 华泰紫金先进制造混合发起A（017424）基金经理为郑栋。 截至发稿，郑栋累计任职时间5年315天，现任基金资产总规模1.79亿元，任职期间最佳基金回报 22.05%， 任职期间最差基金回报3.07%。 从基金十大重仓股角度 数据显示，华泰资管旗下1只基金重仓中兴通讯。华泰紫金先进制造混合发起A（017424）三季度持有 股数11.36万股，占基金净值比例为3.53%，位居第七大重仓股。根据测算，今日浮盈赚取约24.31万 元。连续3天上涨期间浮盈赚取32.94万元。 华泰紫金先进制造混合发起A（017424）成立日期2023年3月1日，最新规模3945.43万。今年以来收益 12.5%，同类排名5098/8130；近一年收益19.54%，同类排名4216/8054；成立以来收益4.58%。 风险提示：市场有风险，投资需谨慎。本文为AI大模型自动发布，任何在本文出现的信息（包括但不 限于个股、评论、预测、图表、指标、理论、任 ...

市场表现 - A股市场努比亚手机概念股活跃，联得装备、昀冢科技20CM涨停，道明光学、福日电子10CM涨停，宜安科技、同兴达、中兴通讯等均有表现 [1] 消息面驱动因素 - 消息源Evan Blass于11月24日在X平台发布推文，分享了一组渲染图，展示了Nubia Fold和Nubia Flip 3两款努比亚折叠手机 [1] - 目前还没有关于其技术规格或上市日期的信息，努比亚可能会选择在年底前发布，也可能会等到2026年 [1]

A股市场表现 - 努比亚手机概念股活跃，联得装备、昀冢科技20CM涨停，道明光学、福日电子10CM涨停，宜安科技、同兴达、中兴通讯等均有表现 [1] 消息面驱动因素 - 消息源Evan Blass于11月24日在X平台发布推文，分享了一组渲染图，展示了Nubia Fold和Nubia Flip 3两款努比亚折叠手机 [1] - 目前还没有关于其技术规格或上市日期的信息，努比亚可能会选择在年底前发布，也可能会等到2026年 [1]

主力资金流向 - 截至11月26日午间收盘，主力资金净流入前20名股票累计金额超过120亿元，其中新易盛以16.59亿元居首 [1] - 中际旭创主力资金流入16.32亿元，位列第二 [1] - 阳光电源、浪潮信息、立讯精密主力资金流入分别为9.77亿元、7.77亿元和7.31亿元 [1] 资金流入重点行业 - 通信及光模块行业受到主力资金重点关注，新易盛、中际旭创、天孚通信合计流入超36亿元 [1] - 科技硬件板块资金流入显著，包括立讯精密、沪电股份、胜宏科技等多家公司 [1] - 新能源及工业板块亦有资金流入，如阳光电源、大洋电机、工业富联 [1]

市场表现 - 截至2025年11月26日11:25，国证通信指数强势上涨5.63% [1] - 指数成分股中际旭创上涨13.91%，信维通信上涨10.38%，新易盛上涨10.10% [1] - 永鼎股份、剑桥科技等个股跟涨 [1] 行业驱动因素 - 谷歌正利用其在人工智能模型领域的最新突破对英伟达发起挑战 [1] - Meta与谷歌就2027年在其数据中心使用价值数十亿美元TPU芯片进行谈判，并计划明年从谷歌云租用芯片 [1] - 当前AI趋势明确，人工智能军备竞赛持续，国内外云厂商资本开支高增 [1] - 通信板块作为算力行业，市场规模持续增长 [1] - “十五五”规划建议明确要全面实施“人工智能+”行动 [1] - AI产业革命影响深远，需以长期视角和更高视野观察 [1] 指数构成 - 截至2025年10月31日，国证通信指数前十大权重股合计占比66.96% [1] - 前十大权重股包括中际旭创、新易盛、中兴通讯、中国电信、中国移动、中国联通、天孚通信、中天科技、亨通光电、闻泰科技 [1] 投资工具 - 通信ETF(159695)紧密跟踪国证通信指数，可一键布局光通信产业链 [2] - 场外投资者可通过通信ETF联接基金（019072）布局AI变革下的光通信投资机遇 [3]

上证报中国证券网讯（卢伊 记者 徐蔚）11月25日，A股两融余额为24630.32亿元，较上一交易日增加43.63亿元，占A股流 通市值比例为2.59%。当日两融交易额为1879.83亿元，较上一交易日增加230.65亿元，占A股成交额的10.29%。 | 融资融券余额 | | | 融资余额 | | | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | 24,630.32↑ 亿元 43.63(0.18%) | | | 24,462.88 ↑ 亿元 39.90(0.16%) | | | | 深市 | 沪市 | 北交所 | 沪市 | 深市 | 北交所 | | 12,039.56 ↑ 亿元 | 12,515.82↑ 亿元 | 74.94 ↓ 亿元 | 12,403.98 ↑ 亿元 | 11,983.96 ▲ 亿元 | 74.93 ↓ 亿元 | | 28.14(0.23%) | 15.99(0.13%) | -0.49(-0.65%) | 13.66(0.11%) | 28.14(0.22%) | -0.49(-0.66%) | 资金流向方面，申万31个一级行业中有24个行业获融资净买入 ...

Wind统计显示，11月25日，申万31个一级行业中有24个行业获融资净买入，其中，通信行业获融资净 买入额居首，当日净买入16.51亿元；获融资净买入居前的行业还有国防军工、电子、机械设备、计算 机、交通运输、房地产等。 （文章来源：证券时报网） 个股方面，11月25日，有1775只个股获融资净买入，净买入金额在3000万元以上的有154股。其中，25 股获融资净买入额超1亿元。新易盛获融资净买入额居首，净买入5.13亿元；融资净买入金额居前的还 有光库科技、中兴通讯、立讯精密、中际旭创、胜宏科技、长芯博创、阳光电源、易点天下等股。 ...

文章核心观点 - 当前基于Transformer架构的大模型面临算力消耗大、效率低、与物理世界脱节等核心瓶颈，通用人工智能的实现路径亟待突破 [2] - 行业正从“规模竞赛”转向“效率革命”，探索超越自回归Transformer的新计算范式，特别是物理第一性原理模型与新型硬件的融合 [2][38] - 中兴通讯的论文为下一代AI大模型计算范式提供了重要参考，其自身在微架构创新和新型算法硬件探索方面的实践抢占了技术高地 [2][36][38] LLM现状及瓶颈 - 大模型性能遵循规模扩展定律，依赖计算量、参数量和训练数据量的堆叠，但训练沉没成本极高，例如Grok4模型在20万卡集群耗时半年才完成预训练 [4][5] - Transformer架构计算效率低，算术强度仅为2，远低于卷积神经网络的数百，导致模型算力利用率低，并高度依赖先进工艺和高带宽存储器 [6] - 随着模型参数和上下文长度增加，Transformer架构瓶颈与摩尔定律放缓的矛盾将更突出，面临“功耗墙”和“内存墙”挑战 [7] - 现有LLM存在幻觉、可解释性差等问题，其“Next Token Prediction”核心被部分学者认为难以真正理解物理世界，智能进步严重依赖“暴力缩放” [9] LLM自回归模式的工程改进和优化 - 算法层面通过优化注意力机制（如GQA、MLA、Flash-Attention）和采用低精度量化（如4-bit）来提升效率，但量化会引入误差 [13][14] - 循环递归参数复用架构（如Universal Transformer）通过参数共享提升算术强度，但其大规模扩展后的能力尚不明确 [15] - 集群系统采用张量、数据、流水线和专家并行等范式，混合专家模型可将计算量缩减为原来的1/32，预填充和解码阶段分离部署可提升硬件利用率 [16] - 端云AI协同搭建“快慢思考”系统，端侧处理实时推理，云端处理复杂任务 [17] 硬件工程创新 - 微架构领域专用化，引入异步数据搬移和混合精度训练；通过Scale Up和Scale Out域划分进行互联优化，Scale Up域采用Nvlink提供200纳秒超低延迟 [18] - 光电混合集群和“存算一体”等新型计算范式是构建万卡以上集群、突破“内存墙”的关键技术 [18][19] - 基于光IO技术重构计算体系结构和基于3D DRAM构建新型内存体系是两大前瞻性硬件工程技术 [21] - 万卡以上集群部署需通过算网存仿真平台进行优化 [20] 下一代AI大模型计算范式演进和展望 - AGI的实现需根本性变革，产业界正探索不以Next-Token Prediction为核心的新范式，基于能量、动力学等第一性原理的模型成为重要方向 [23][24] - 新模型发展分为两类：一是改进的Transformer架构，如Diffusion LLM可将推理吞吐量提升10倍以上，能耗减少至1/10；二是基于物理第一性原理的架构，如液态神经模型和基于能量的模型 [26][27][28] - 未来AI计算更受能耗限制，催生三大新型计算范式：物理原理启发（光计算、量子计算、电磁计算）、基于材料特性（概率计算、吸引子网络、热力学计算）和生物启发（类脑计算、DNA计算）的架构 [29][30][31][32][33][34] 中兴通讯的探索与实践 - 公司在微架构层面进行创新，如利用8T SRAM数字存内计算技术实现高能效AI加速器，其XPU-PIM异构架构在能效和吞吐量上相比常规GPU有数量级提升 [36] - 公司探索从物理第一性原理出发的新路线，如循环式Transformer架构可在减少超50%参数量的同时保持模型表达能力，基于FPGA的稀疏玻尔兹曼机将训练时间从超过10小时缩短至5分钟，加速超2个数量级 [36][37] - 公司在光连接、新型内存等支撑性工程技术以及大规模仿真平台等架构技术方面展开前瞻性研究 [37]