英伟达CEO对AI基础设施与投资前景的展望 - 公司CEO黄仁勋表示，AI发展需要"人类历史上规模最大的基础设施建设"，将带动数万亿美元的新增投资 [1] - 公司CEO将AI产业比作一个由能源、芯片、云基础设施、模型和应用组成的"五层蛋糕" [1] - 公司CEO指出，AI应用是"五层蛋糕"中最关键的一层，因为这是经济效益的源泉 [1] AI投资与就业市场影响 - 公司CEO提到，2025年是全球风险投资额最高的一年，全球投入资金超过1000亿美元 [1] - 公司CEO指出，2025年全球风险投资中大部分投入于AI原生初创企业 [1] - 公司CEO表示，由于运行和训练AI需要建设数据中心，水管工、电工和建筑工人将能拿到"六位数薪资" [1] - 公司CEO称，该领域薪资水平几乎翻了一番，每个人都应该有机会获得体面的收入 [1]

公司概况与融资 - 芯片初创公司Upscale AI宣布完成2亿美元A轮融资，旨在挑战英伟达在机架级AI系统交换机领域的地位，并与思科、博通和AMD等公司竞争 [1] - 本轮融资由Tiger Global、Premji Invest和Xora Innovation领投，多家知名风投及企业投资机构参投，使公司总融资额超过3亿美元 [1] - 投资者的迅速涌入反映了行业共识：网络是人工智能扩展的关键瓶颈，传统网络架构不适用于AI时代 [1] 市场定位与战略 - 公司专注于开拓预计到本十年末将达到1000亿美元的人工智能互连市场 [6] - 公司策略是将GPU、AI加速器、内存、存储和网络整合到一个单一的同步AI引擎中 [6] - 公司致力于普及AI计算的网络，坚信异构计算和异构网络是未来的发展方向，旨在为客户提供除英伟达NVSwitch之外的更多选择 [9][10] - 公司平台基于开放标准和开源技术构建，并积极参与相关联盟与基金会，如Ultra Accelerator Link联盟、Ultra Ethernet联盟等 [7] 核心产品与技术 - 公司核心产品是名为SkyHammer的解决方案，这是一款专为纵向扩展网络（连接机架内部硬件组件）而优化的芯片，能提供确定性延迟 [6][9] - SkyHammer通过缩短加速器、内存和存储之间的距离，实现统一机架，并将整个堆栈转换为一个统一的同步系统 [6] - 该芯片采用从头开始构建的内存结构ASIC，专门为AI工作负载设计，支持内存语义协议，并生成实时遥测数据以优化性能 [13] - SkyHammer兼容多种开源网络技术，包括UALink、ESUN和UEC，其中UEC可为多达100万个芯片的AI集群提供支持 [13][14] - 该平台将同时支持UALink和与其竞争的ESUN协议，并将扩展对开源网络操作系统SONiC的支持 [17] 行业背景与挑战 - 英伟达的网络业务（如NVLink）是其重要护城河，其2026财年第三季度网络业务收入同比增长162%，达到81.9亿美元 [3] - 传统数据中心网络解决方案是为AI出现之前的世界设计的，不适合机架级规模所需的大规模、高度同步的扩展 [2] - 随着单芯片性能扩展乏力，Scale Up和Scale Out的连接需求将成为主流，市场需要高基数、高总带宽的交换机 [3] - 目前能够与英伟达NVSwitch竞争的专用UALink交换机尚未问世，AMD的首批基于UALink的机架式系统将通过以太网隧道传输该协议 [16] 创始团队与背景 - 公司创始人Rajiv Khemani是连续芯片创业专家，曾担任Cavium Networks首席运营官，该公司后被Marvell以60亿美元收购 [3][4] - Khemani也是Innovium的联合创始人兼首席执行官，该公司于2021年被Marvell以11亿美元收购 [4] - 2022年，Khemani联合创立了Auradine，致力于研发AI和区块链计算及网络芯片，该公司在2025年4月前共筹集了超过3亿美元 [5] - 2024年5月，Khemani和联合创始人Barun Kar将Auradine的部分网络业务剥离，成立了Upscale AI [6] - 联合创始人Barun Kar曾任Palo Alto Networks工程高级副总裁，并在Juniper Networks管理以太网路由器和交换机产品 [6] 发展计划与目标 - 凭借新增的2亿美元融资，公司将推出首个涵盖芯片、系统和软件的全栈式交钥匙平台，旨在连接未来通用人工智能的异构系统 [7] - 公司已与超大规模数据中心运营商和GPU供应商建立合作关系，并完成了架构验证，当前资金重点是将创新转化为实际部署 [18] - 公司目前主要专注于纵向扩展网络产品，但长期计划将产品线扩展到更传统的横向扩展交换机 [18]

法案核心内容与立法进展 - 美国众议院外交事务委员会以42票赞成、2票反对的压倒性优势通过一项两党联合提案 旨在将先进AI芯片出口的审查权从政府移交至国会 参照军售审查模式进行监管 [1][3] - 法案要求政府在批准先进AI芯片出口前必须事先通知国会 国会有权通过联合决议案审查并否决针对中国、俄罗斯、伊朗等国的出口许可 [1] - 法案赋予国会相关委员会权限 允许其查阅待出口芯片的数量及相关终端用户的详细信息 [1] - 法案制定了许可豁免机制 经认证的美国“可信”AI企业向美国盟友及中立国家出口芯片时可享受豁免 [1] - 法案明确规定 未来至少两年内全面禁止向中国出售英伟达更先进的Blackwell芯片 同时将现行出口管制措施正式纳入法律条文 [1] - 该法案下一步将提交众议院全体会议表决 仍需参众两院通过并获得总统签署才能生效 目前参议院尚未出台配套法案 [3] 法案背后的政治博弈与各方立场 - 此次提案是美国国会最新一次试图限制特朗普政府推动英伟达、AMD重返中国AI芯片市场的尝试 [3] - 部分众议院共和党议员打破党派立场共同支持该法案 担忧特朗普可能在拟于4月进行的访华行程中批准向中方出售更先进的芯片 舆论指出这是共和党议员公开倒戈以制衡总统权力 在本届任期内实属罕见 [4] - 白宫人工智能事务负责人萨克斯公开批评该法案 称其由“反特朗普派”及前奥巴马、拜登政府幕僚推动 目的是削弱特朗普权威并破坏其“美国优先”议程 [5] - 特朗普阵营内部支持对华芯片销售者主张 进军中国市场将使中国企业对美国技术形成依赖 从而巩固美国技术领先地位 并让美方产品得以与华为等中企竞争 [5] - 众议院外交事务委员会主席马斯特猛烈抨击反对该法案的势力 并以中国AI初创企业“深度求索”为例警告 即便中国使用美国的二流或三流芯片 也“足够好到”在AI军备竞赛中击败美国 [5] 特朗普政府的政策辩护与出口限制细节 - 特朗普政府于上周二正式批准英伟达对华出口H200 AI芯片 条件是以25%销售额抽成 [1] - 白宫科技政策办公室主任克拉齐奥斯为芯片出口决定辩护 称政府此举意在通过商业竞争压制中国本土芯片产业发展 并强调此次批准的H200并非“最优质芯片” 最先进的芯片型号不会对华出售 [6] - 克拉齐奥斯反驳了出口会导致美国国内供应短缺的担忧 声称对华出口总量将被限制在美国客户采购量的50%以内 [6] - 芯片使用范围将受严格地理限制 中国企业被禁止使用H200芯片在海外建设数据中心 以防与亚马逊等美国超大规模数据中心运营商形成竞争 芯片只能在中国境内的设施使用 [6][7] 市场反应与行业影响 - 英伟达公司发言人暂未就此事做出回应 [3] - 英伟达CEO黄仁勋此前坦言 不确定中国是否会接受H200芯片 白宫的萨克斯也承认 中方“想要实现半导体独立” [7] - 彭博社指出 作为最大的半导体市场 中国正寻求发展本土芯片产业 以减少对美国产品的依赖 [7]

公司股权变动 - 国产自动驾驶芯片设计公司新芯航途（苏州）科技有限公司发生工商变更 [1] - 宁波均智汽车科技有限公司对新芯航途的持股比例增至2.78% [1] - 宁波均智汽车科技有限公司为均胜电子100%控股的子公司 [1]

2026.01.22 此前，研究团队已经在国际上率先提出"纤维器件"新概念，并已创建30多种纤维器件，相关成果7次登 上《自然》，部分技术转让给国内头部企业，率先建成发光纤维、纤维锂离子电池等产线，初步实现在 汽车、服装等领域的应用。 本文字数：1501，阅读时长大约3分钟 作者 |第一财经 钱童心 1月22日，国际权威学术期刊《自然》发表了一项来自中国研究团队的原创技术突破。研究人员突破传 统硅基芯片范式，在一根比头发丝更细的纤维里构建起高密度集成电路，在国际上率先研制出"纤维芯 片"。 这项原创研究成果来自聚合物分子工程全国重点实验室，复旦大学纤维电子材料与器件研究院、高分子 科学系、先进材料实验室彭慧胜、陈培宁团队。该"纤维芯片"的信息处理能力与一些经典商业芯片相 当，且具有高度柔软、适应拉伸扭曲等复杂形变、可编织等独特优势，有望为脑机接口、电子织物、虚 拟现实等未来产业提供关键支撑。 但要实现纤维器件的更大规模化应用，必须攻克"芯片"的核心技术壁垒，包括空间限制、光刻适配以及 稳定性挑战。 过去的芯片开发依托于硅基，如何在高分子材料上开发出芯片？为此，研究人员另辟蹊径，参考了"卷 寿司"的想法，不局限 ...

技术突破概述 - 复旦大学研究团队在国际上率先研制出“纤维芯片”，相关成果发表于《自然》期刊 [3] - 该技术突破传统硅基芯片范式，在一根比头发丝更细的纤维里构建高密度集成电路 [3] - 纤维芯片的信息处理能力与一些经典商业芯片相当，并具有高度柔软、可拉伸扭曲、可编织等独特优势 [3] 技术原理与性能 - 研究人员参考“卷寿司”想法，在纤维内部构建螺旋式多层电路，极大提升空间利用率 [4] - 按1微米光刻精度推算，1毫米长的纤维目前可集成1万个晶体管，与一些商业医用植入芯片相当 [5] - 经过多年攻关，团队最终实现了每厘米10万个晶体管的集成密度 [5] - 制备工艺与现有成熟光刻工艺有效兼容，使用等离子刻蚀技术将表面粗糙度降至1纳米以下，达到商业光刻要求 [5] - 材料柔性极佳，能弯曲、拉伸、扭曲，经得住十几吨卡车碾压，按工业标准水洗数十次后性能依然稳定，在100℃高温下也能正常工作 [5] 应用前景与产业化 - 纤维芯片有望为脑机接口、电子织物、虚拟现实等未来产业提供关键支撑 [3] - 基于“一根纤维就是一个微型电子系统”的设计理念，可在单根纤维上集成供电、传感、显示、信号处理等功能，无需外接处理器 [6] - 潜在应用包括：编织成柔软透气的电子织物，使衣服变身“智能显示屏”；制成智能触觉手套用于远程医疗机器人手术，提升人机交互体验 [6] - 在脑机接口植入后，可自主实现数据的收集、运算及分析，无需外部设备 [6] - 医疗器械开发者认为，纤维芯片未来有望改变植入医疗器械的规则，极致压缩体积，是为生物体内器械植入量身打造的技术 [6] - 研究团队此前已创建30多种纤维器件，相关成果7次登上《自然》，部分技术已转让给国内头部企业，并率先建成发光纤维、纤维锂离子电池等产线，初步实现在汽车、服装等领域的应用 [3] 战略定位与行业影响 - 纤维芯片并非为了取代传统硅基芯片，而是开辟了全新的应用路径 [5] - 研究人员希望这种新的研究思路能给芯片产业提供一种新的借鉴，有可能向另外一个赛道去发展 [5] - 未来可穿戴是一个重要的方向和领域，纤维被认为是一个非常理想的载体 [5]

公司业绩与财务表现 - 公司预计2025年度实现营业收入14.50亿元至15.20亿元，同比增长超过230%，相比上年同期增加10.12亿元到10.82亿元 [3][6] - 公司预计2025年归属于母公司所有者的净利润为亏损9.5亿元至10.6亿元，扣除非经常性损益后预计亏损10.40亿元到11.50亿元，尽管亏损幅度同比收窄34.50%到41.30%，但绝对亏损额依然巨大 [3][7][8] - 公司营收已连续第四年保持增长，从2022年的4000多万元增长至2024年的4.38亿元，2025年上半年达7.02亿元，全年预计15亿元左右的营收意味着下半年增速维持高位 [7] 募投项目与资金状况 - 公司首次公开发行股票实际募集资金净额为75.76亿元，低于原计划80亿元的投资总额，存在4.24亿元资金缺口 [3][9] - 公司通过调整三大研发项目的拟投入募集资金金额并使用自有资金补足缺口，以确保“新一代自主可控AI训推一体芯片研发”等核心项目投资总额不变 [4][9][12] - 具体调整包括：AI训推一体芯片研发项目拟投入募集资金从25.10亿元调整为23.57亿元，图形芯片研发项目调整为23.51亿元，AI SoC芯片研发项目调整为18.62亿元，补充流动资金项目10.06亿元保持不变 [10][11] - 在募集资金到位前，公司已以自筹资金预先投入募投项目1.79亿元，并支付发行费用1760.13万元，后续将使用募集资金置换 [14] 行业背景与市场竞争 - 全球AI算力芯片市场规模预计2025年为970亿美元，2026年将达到1200亿美元，同比增长25% [17] - 全球AI算力建设仍处于初期，供不应求将长期存在，目前缺货涉及AI算力中心几乎所有大部件，是系统性需求增加带来的系统性供不应求 [16][18] - 在系统级竞争下，GPU厂商的关键竞争力指标包括系统级交付能力、对大模型的适配能力以及供应链整合能力 [18] - 2024年公司在国内GPU市场份额占比不足1%，而英伟达在包含全功能GPU的市场中占据54.4%的份额，公司在研发实力、技术积累、客户生态等方面与国际巨头存在差距 [20] 公司战略与研发投入 - 公司业绩亏损主因是保持高研发投入，目前仍处于持续研发投入期，尚未盈利且存在累计未弥补亏损 [8] - 为追赶差距并证明产品可用性，公司宣布基于MTT S5000完成了对DeepSeek-V3 671B满血版大模型的适配，实测单卡预填充吞吐量超过4000 tokens/s [19] - 2022年至2025年上半年，公司累计研发投入已超过43亿元，在市场份额不足1%的背景下，维持高强度研发投入是避免掉队的关键 [20] - 市场对国产芯片的要求已从初期的“有无替代”迅速转向对综合性能、性价比和生态兼容性的比拼 [20]

涉及的公司与行业 * 公司：澜起科技，专注于互联类芯片和津逮服务器平台[2] * 行业：半导体芯片，具体为数据中心、服务器领域的内存互联芯片、高速运力芯片及相关配套芯片[2][3] 核心业务与产品线 * 主要业务分为互联类芯片产品线和津逮服务器平台产品线[5] * 互联类芯片包括内存互联芯片（如RCD、DB、MRCD、MDB、CKD）和高速运力芯片（如Retimer、CXL、PCIe Switch）[3][5] * 内存互联芯片用于内存条，与三星、海力士、美光合作，负责数据信号缓存、温度控制、电源管理[3] * 提供SPD串行检测器、温度传感器、电源管理芯片等配套产品[2][5] 市场前景与增长驱动 * **内存迭代**：从DDR4到DDR5的迭代推动内存互联芯片（如RCD、DB）数量提升，并新增CKD需求[2][9] * **AI服务器需求**：AI时代MRDIMM等新型高速内存模组更新迭代，提升内存模组价值量和数量[2][9] * **新型模组订单**：预计从2025年10月开始，新型MRDIMM模组将在六个月内实现约1.4亿美元订单[2][6] * **市场规模预测**：新型MRDIMM模组2025年市场规模达0.37亿美元，2026年增至0.9亿美元[2][6] CXL MXC技术领域2026年市场规模约6亿美元，2030年预计达9.72亿美元[3][18] * **CPU/GPU比例变化**：AGI时代CPU需求增加，CPU与GPU比例上升（如从1:8变为1:2或1:1），将导致负责CPU与GPU间信息传输的运力芯片需求同步上升[2][12] 市场地位与竞争优势 * 在ICDDB及MRCDMDB（内存互联芯片）领域市占率领先全球，达36.8%，位居第一[2][9][11] * 在技术迭代方面，与瑞萨电子同步，并领先Renesas一部分[11] * 在CXL MXC芯片领域处于领先地位，目前市占率接近100%，主要竞争对手Alpha Wave尚未推出新产品[18] * 在Retimer芯片领域市占率排名第二，为10.9%[15] 具体产品应用与客户 * RCD、DB及其升级版MRCD、MDB主要用于联想超微、浪潮信息及戴尔等品牌的高端AI服务器，这些服务器支持DIMM类形态[2][7] * 终端服务器和通用服务器也广泛采用DIMM类形态，扩大了公司产品应用范围[8] * 英伟达、AMD、中科曙光等企业使用LPDDR5X内存，不需要澜起科技的RCD、DB等主芯片，但仍需要SPD、电源管理等配套芯片[7] * Retimer芯片用于PCIe协议，应用场景包括GPU之间、服务器AIC卡、主板CPU间连接[13] 在阿里巴巴超级计算机中，每8个GPU需要24颗Retimer芯片，每颗价格约50-100美元[14] 未来增长点与增量业务 1. **CXL MXC技术**：用于内存扩展和池化，是未来的重要增长点[3][4] 2. **PCIe Retimer和PCIe Switch**：Retimer芯片用于放大高速信号传输中的衰减信号[3] Switch芯片是未来的重要增量，目前正在研发，尚未批量出货[4][16] 3. **周期迭代逻辑**：随着DDR4到DDR5的迭代周期，公司预计未来五年内实现收入和利润大幅增长[4] 4. **AI PC及笔记本端内存模组**：如LPDM2，对SPD、PMIC和CKD等辅助芯片有大量需求，尤其是在QC端是一个显著增量[9] 财务预测与估值 * 公司预计2025年收入为55至60亿人民币，利润约为45亿人民币[3][19] * 结合目前情况，其估值可能达到2,500亿人民币[19] * 公司修改了股权激励方案，预计对2027年利润产生积极影响，大约增加3亿元左右[19] 风险与挑战 * **客户集中度风险**：主要客户包括三星、海力士等，占全球90%以上市场份额，集中度高可能对业绩产生影响[20] * **外汇损益风险**：公司大部分销售以美元结算，存在外汇损益风险[20] * **研发与迭代风险**：产品研发与技术迭代对于公司持续发展至关重要，需要持续关注[20] 在Retimer芯片领域，公司在PCIe 5.0一代中落后领先者约10个月，在6.X一代中落后约9个月[15]

高盛报告核心观点 - 谷歌与博通合作的最新TPU v7芯片量产，其单位算力的推理成本暴降70%，这标志着ASIC专用芯片在AI推理成本上对通用GPU形成颠覆性优势，可能引发行业逻辑的根本性改变 [1][2][11] AI计算范式转变：从训练到推理 - AI行业正从“造车”（训练大模型）阶段进入“跑车接客”（模型推理）阶段，核心关注点从算力速度转向每单位计算成本 [3][4] - 高盛报告聚焦“推理成本”，TPU v7的70%成本降幅源于“系统工程能力的绝对碾压”，而非单纯的硬件性能提升 [5] - 类比说明：英伟达GPU像追求极致速度但高能耗的超跑，而谷歌TPU v7像高效运送大量乘客（处理海量Token）的高铁，在规模化任务中人均能耗（单位成本）优势显著 [6] TPU v7成本降低的技术路径 - 成本红利来自三个维度：芯片间数据传输等待时间几乎为零；封装更紧凑，计算模块与内存距离近，信号损耗少；ASIC架构专一，剔除了GPU中为通用计算保留的冗余功能，硅片利用率极高 [7][8] - TPU v7的绝对成本已与英伟达GB200 NVL72解决方案基本持平，改变了客户的选择逻辑，从“买不起英伟达的无奈妥协”转向基于性价比的主动选择 [9][10] - 对于Meta、微软等科技巨头，推理成本占运营成本大头，使用TPU有望大幅降低该成本，直接提升净利润 [10] Anthropic的210亿美元大单及其战略意义 - Anthropic签署价值210亿美元的定制芯片（ASIC）采购大单，覆盖从2025年底至2026年及以后的周期，金额相当于2024年全球一半AI初创公司的融资总额 [12][13] - 此举背后有谷歌、亚马逊等大金主支持，特别是谷歌作为二股东，资金通过博通转化为定制TPU算力 [14] - Anthropic的战略目标有三：第一，从“租房”（购买高价通用GPU）转向“买地”（自建定制ASIC算力），长远可节省大半成本 [15]；第二，掌握“算力主权”，获得供应链的确定性和自主权，避免受制于英伟达的产能和分配 [16][17][18]；第三，实现软硬一体极致优化，为自家Claude模型量身定制芯片，提升效率和性能 [19][20] - 这笔交易标志着大模型行业阵营分化加速，有资源和技术优势的巨头正通过定制化算力拉大与普通玩家的差距 [21] 博通的新角色与商业模式优势 - 在AI芯片新战场，博通完成了从“芯片设计公司”到“AI军火商总装厂”的身份跃迁，成为各大科技厂的“白手套”和“代工厂” [22][23] - 博通深度参与了谷歌TPU v7、亚马逊Trainium的核心技术，并承接了Anthropic的210亿美元定制订单 [23] - 其商业模式采用“NRE（定制研发费）+ 量产分成”模式，无论芯片最终成败都能先收取高额研发费，量产后再按颗抽成，收入确定性强，风险低于英伟达 [24][25] - 博通的核心技术壁垒在于先进的光互连技术和CoWoS封装能力，能够高效连接和堆叠数百个芯片而不发热、不堵车，这种“连接”技术比单纯设计GPU难度更高 [25] - 博通提供从电路设计、封装、测试到供应链管理的全套解决方案，大幅降低了科技公司自研芯片的门槛，推动了整个ASIC定制芯片市场的繁荣 [26][27] - 博通客户群分散（包括苹果、谷歌、亚马逊甚至英伟达），收入来源多元，抗风险能力强，在高盛看来，其在AI行业理性化过程中业绩确定性高于英伟达 [27] 对中国AI芯片行业的启示与机会 - 外部制裁倒逼中国AI行业加速发展ASIC专用芯片，走上与谷歌、亚马逊类似的道路 [28] - 华为昇腾及字节、腾讯、百度等公司均在推进自研芯片，逻辑与Anthropic一致，即通过定制化解决通用芯片获取难、成本高的问题 [29] - 国内AI芯片设计公司（如寒武纪、海光等）迎来黄金窗口期，只要性能达到英伟达的八成且价格减半，就可能获得大厂青睐 [29] - 中国行业现状是缺乏像博通那样掌握核心“连接”与“封装”技术的公司，在先进封装（如CoWoS、Chiplet）和光互连技术上与国际领先者存在代差 [30][31] - 投资机会明确存在于掌握“连接技术”和“封装技术”的上游企业，它们是产业链中稳定的“卖铲人”，例如光模块领域的光迅科技，先进封装领域的通富微电、长电科技 [31] - 若ASIC能将推理成本大幅降低（例如降至十分之一），将极大推动中国拥有海量数据和应用场景的行业（如短剧、游戏、电商、教育）爆发，关注点应从亏损的大模型公司转向能实现AI低成本落地的“场景玩家” [32][33] - 需警惕国内厂商一拥而上进行低价内卷导致利润微薄和技术低质化的风险，真正的机会属于拥有核心壁垒（独家模型算法、芯片架构或封装技术）的公司 [33]

公司股价与交易表现 - 1月22日，恒烁股份股价上涨5.1%，报收82.00元/股，成交额达2.85亿元，换手率为5.45%，总市值为68.06亿元 [1] 公司基本信息 - 公司全称为恒烁半导体(合肥)股份有限公司，位于安徽省合肥市，成立于2015年2月13日，于2022年8月29日上市 [1] - 公司主营业务为存储芯片和MCU芯片的研发、设计及销售，其主营业务收入构成为：存储芯片占83.57%，微控制器及其他占16.37%，其他业务占0.06% [1] 主要流通股东动态 - 华夏基金旗下产品“华夏行业景气混合A”位列公司十大流通股东，该基金在三季度增持9.92万股，截至当时持有324.27万股，占流通股比例为4.97% [2] - 根据测算，1月22日该基金因公司股价上涨浮盈约1290.61万元 [2] 相关基金产品表现 - “华夏行业景气混合A”基金成立于2017年2月4日，最新规模为89.72亿元 [2] - 该基金今年以来收益率为9.08%，同类排名1882/8843；近一年收益率为72.03%，同类排名599/8096；成立以来收益率为433.63% [2] - 该基金的基金经理为钟帅，其累计任职时间为5年180天，现任基金资产总规模为132.6亿元，任职期间最佳基金回报为212.68%，最差基金回报为9.85% [3]