会议主要讨论的核心内容 AI芯片 - 英伟达预期在2026年发布Ruby架构新GPU [5][6] - 英伟达H20芯片在5-6月份开始大规模出货,预计全年出货超过100万颗 [7] - AMD计划在2024-2026年连续3年发布新一代数据中心GPU,其中2025年的MI350性能较现有MI300提升35倍 [7] - 英特尔预期在2024年Q3和Q4分别推出支持风冷和夜冷的高低三系列加速器,价格优势明显 [8] - 国内厂商如华为生腾、天津之星、摩尔线程等在产品迭代和生态建设方面持续发力 [8][9] AI服务器 - 台湾服务器厂商如广达、鸿海等在2024年Q2和Q3均呈现营收同比和环比增长,全年AI服务器有望实现三位数增长 [10][11] - 国内厂商如浪潮、中科曙光、神州数码等也在持续发力服务器产品升级和计算中心建设 [13] 算力产业链其他环节 - 台湾散热厂商如双虹、骑虹在2024年Q2和全年营收均有望大幅增长,受益于服务器需求 [15][16] - 主控芯片厂商信华在2024年Q3有望实现营收大增,AI服务器带动BMC需求 [17] - 光模块厂商如中际旭创、新一胜等正在加快1.6T光模块的市场导入 [17] - GPU产业链上游的CoreOS产能和下游的CSP/运营商资本开支均有望持续增长 [18][19] 问答环节重要的提问和回答 无相关内容。本次会议为公司内部研究分析师的总结报告,未涉及问答环节。

会议主要讨论的核心内容 云基础设施和边缘AI的发展 - 云基础设施建设正处于高速发展阶段,NVIDIA数据中心收入占云厂商资本支出的50%左右 [1][2] - 云厂商对AI的重视程度也在快速提升,NVIDIA数据中心收入占其营业现金流的23% [2][3] Apple手机行业的发展趋势 - 智能手机行业正经历从移动互联网时代到AI时代的转变 [7][8][9] - Apple手机历史上的几次重大功能和外观升级都带来了明显的销量增长 [8][9][10] - 未来AI时代Apple手机可能会在交互方式、功能升级和生态闭环等方面实现创新 [7][8][9][11] 投资机会分析 - 云基础设施投资处于高位,但边缘AI有望持续增长 [12][13] - Apple手机产业链公司估值有望恢复,部分港股公司估值仍处低位 [13][14][15] - 深度学习、散热和光学等领域的上游供应商有望受益 [15][16][17][18] 问答环节重要的提问和回答 问: 您对Apple手机行业未来的发展趋势有何看法? 答: 我们认为Apple手机行业未来发展趋势与移动互联网时代类似,主要体现在三个方面:1)交互方式创新 2)功能和外观升级 3)生态闭环优化。这些因素都有望带动Apple手机进入新一轮增长周期。[7][8][9][11] 问: 您如何看待云基础设施和边缘AI的投资机会? 答: 从数据来看,云基础设施投资处于高位,但边缘AI有望持续增长。NVIDIA数据中心收入占云厂商资本支出和营业现金流的比重都较高,反映了云基础设施建设的火热。未来随着大模型等技术的发展,边缘AI也有望快速发展。[1][2][3][12][13] 问: 您认为Apple产业链中哪些细分领域有较好的投资机会? 答: 我们看好深度学习、散热和光学等领域的上游供应商。其中深度学习领域的MEMS麦克风、热管理领域的VC热板、光学领域的摄像头模组都有较好的增长预期。相关的港股公司包括瑞声科技、顺宇照明、高偉電子等。[15][16][17][18]

会议主要讨论的核心内容 - 大模型已经成为行业标配,主要体现在三个方面:大模型厂商在搭建生态圈[6][7]、各行业龙头公司在应用大模型并搭建自己的生态圈[7][8]、一些积极应用大模型的公司[7] - 大模型技术路径将在未来2-3年内发生转变,从大模型过渡到更高级的"巨神智能"技术[8][9] - 人形机器人是未来技术路径升级的重要体现,其地位高于MR眼镜等其他硬件[8][9] 问答环节重要的提问和回答 - 客户更关注公司的实际业绩和数据,而不再过于关注大模型这一概念[1][2] - 公司正在转变选股逻辑,不再单纯依赖大模型,而是更关注公司在AI六大空间的具体落地情况和未来业绩表现[2][9][10] - 公司正在构建以"大模型+行业应用+硬件"为核心的新逻辑,并在此基础上进行A股和港股两地的股票池构建[11][12][13]

会议主要讨论的核心内容 行业发展概况 - 整个科技浪潮的发展需要遵循网络-终端-内容-应用的规律 [1][2][3] - 行业经历了从蒙眼阶段到沉淀积累再到快速发展的过程 [3] - 新一代AI技术的突破是行业发展的关键拐点 [3] - 行业发展呈现从海外到国内的时间漫步过程 [33] 行业需求分析 - AI技术发展带来了算力需求的大幅增长 [7][8][9] - 数据中心和边缘计算的算力需求持续高涨 [25][26] - 不同应用场景对算力的需求差异较大 [33] 技术发展趋势 - 光电集成、线性驱动等新技术正在推动行业进步 [16][17][18] - 芯片制造和产业链协同发展是关键 [21][22] - 能耗控制和高密度化是未来发展方向 [26] 市场格局分析 - 中国企业在全球市场份额不断提升 [12][13] - 国内外龙头企业在高端市场的竞争优势明显 [13][14] - 国内外市场需求差异较大 [14]

会议主要讨论的核心内容 海外AI发展的两大核心产业链逻辑 [1][2][3] 1) 国链产业链和英伟达产业链是海外AI发展的两大核心逻辑 2) 这两条产业链在海外的兑现度相对较高 OpenAI的战略转变 [3][4][5][6][7] 1) OpenAI正在从专注模型能力转向嵌入终端,满足更多用户需求 2) OpenAI正在大量与苹果合作,绑定苹果终端,以期通过终端普及AI 3) 这将带动云端算力需求的大幅增加,主要由微软和英伟达受益 AI手机的兑现度分析 [11][12][13][14][15][16] 1) 苹果AI手机有望抢占安卓手机海外市场份额 2) AI手机能够满足用户需求,有望带动换机需求 3) 隐私保护是用户关注的重点,有利于口碑较好的厂商 投资机会分析 [18][19][20] 1) 重点关注与苹果和英伟达产业链相关的白马标的 2) 国内关注互联网巨头推出类似GPT-4的模型带来的机会 问答环节重要的提问和回答 无相关内容

会议主要讨论的核心内容 1. 苹果公司与OpenAI在Mac系统上的深度绑定和结合 [1][2][3][4][5][6][9] - 苹果系统在端侧放置小模型,学习用户操作习惯和方法 - 苹果系统可以准确识别已打开的应用,并捕捉应用界面 - OpenAI的AI助手可以调用苹果生态系统的设备,如电脑摄像头 2. OpenAI针对Windows电脑的解决方案 [10][11] - 通过远程会议模式,模拟用户操作来控制电脑 - 收购协作软件公司Multi,实现多人同时操控同一台电脑 3. 端测APP与网页版APP的功能差异 [12][13][14][15][16] - 端测APP在输出方面更强大,可以快速提供处理结果和下载链接 - 端测APP可以帮助编写代码和游戏,但图片编辑功能还有待提升 问答环节重要的提问和回答 1. 提问:OpenAI如何与苹果公司在Mac系统上进行深度合作? [1][2][3][4][5][6][9] 回答:苹果系统在端侧放置小模型学习用户习惯,OpenAI的AI助手可以调用苹果生态系统的设备,双方实现深度绑定。 2. 提问:OpenAI针对Windows电脑的解决方案是什么? [10][11] 回答:OpenAI通过远程会议模式模拟用户操作来控制电脑,同时收购协作软件公司Multi实现多人同时操控同一台电脑。 3. 提问:端测APP与网页版APP有哪些功能差异? [12][13][14][15][16] 回答:端测APP在输出方面更强大,可以快速提供处理结果和下载链接,还可以帮助编写代码和游戏,但图片编辑功能还有待提升。

大模型与行业应用 - 大模型是实现通用人工智能的第一代技术,但其迭代浮动问题将导致性价比边际递减,下一代技术路径可能是巨神智能这样的身体肌肉记忆 [4][5] - 大模型与机器人之间存在层级关系,机器人是大模型落地应用的一种计算平台 [5][6] - 大模型的行业应用需要经历基础设施建设和生态圈搭建的过程,目前各大厂商正在选定自己的阵营 [7][11] 行业应用 - 各行业龙头公司都在积极布局行业应用,利用自身的结构化数据优势切入,带动了小型模型厂商的发展 [14][15] - 行业应用的发展呈现百花齐放的态势,各细分行业前三的公司基本上都会在明年有具象成果 [15] 智能交互硬件 - 智能交互硬件以机器人为代表,目前处于参数指标公布但尚未大规模量产的阶段,需要等待特斯拉等龙头公司确定标准 [16][17] - 除了知名机器人公司,还有一些学术派和产业联盟在布局智能交互硬件,未来将与大模型和行业应用形成标配 [17][18]

- 纪要涉及的行业：科技行业、通信行业[1] - 纪要提到的核心观点和论据： - 核心观点：AI驱动新一代光波块落地加速，归光时代或提前到来[1] - 论据：无 - 其他重要但是可能被忽略的内容：科技组每月一次的AI落地月度跟踪已到第五期，本次主要对6月份行业重要发展和脉络进行总结并对未来展望[1]

- 纪要涉及的行业或者公司：未提及 - 纪要提到的核心观点和论据：未提及 - 其他重要但是可能被忽略的内容：电话会议面向国金证券专业投资机构客户或受邀客户，用于交流研究观点；专家发言仅代表个人观点，会议内容不构成投资建议[1]

由于文档中未提及行业、公司相关内容，也没有核心观点、论据以及其他重要但可能被忽略的内容，因此无有效信息可供总结。