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今天的华为,在全球范围内拥有18万名员工,其中研究人员占到45%,年均研发投入占到销售额的15%左右,2017年投入的研发资金约有870亿元人民币,其中大部分用于半导体、5G通信和人工智能领域,华为一家的投入就超过了包括英特尔和高通在内的美国整个半导体行业。华为至少有700名数学家、800多名物理学家、120多名化学家、六七千名基础研究的专家、六万多名各种高级工程师、工程师……这样一支研发队伍,几乎囊括了产、学、研各个领域。

指数成分股的更改相对比较常见。道指成分股上一次出现变动是在2018年,当时通用电气(General Electric Co.)在经历大幅下跌之后被药店连锁企业沃博联公司(Walgreens Boots Alliance Inc.)取代。陶氏杜邦成立于2017年,由陶氏化学公司(Dow Chemical Co.)和杜邦(DuPont Co.)合并而成,该公司正致力于分拆为三个独立实体,分别以材料、农业以及特种产品为业务重点。材料业务公司将被命名为陶氏,农业公司Corteva Agriscience计划于6月1日分拆,剩馀业务将组成新的杜邦(DuPont)。

如果未来出现新股在上市首日就破发,或者基本收平扣除交易成本出现实质性破发,那么将意味着“无脑打新赚钱”的时代已经终结。一旦出现这一现象,将会对A股生态带来剧变,笔者认为三大影响可能来袭。影响一:上市不久被大幅炒高的次新股面临回落压力。炒新的关键在于“新”字,一“新”遮百丑,无论是财务爆雷还是大小非减持的概率都很低甚至没有,有利于炒家发挥;但随着时间的推移,新股也会慢慢变旧,有利于炒作的因素在不断减弱,而如果比原来炒作过的次新股还要新的新股没有被炒作,那么这些被大幅炒高、出现估值泡沫的次新股就面临巨大的价值回归引力,投机、投资价值降低带来的“双杀”效应,对参与其中的投资者将带来比较大的杀伤力。

数据、算力和算法,驱动着人工智能的第三次浪潮。其中,算力正是重要的基石。手机端的芯片算力几年间已经发展到如此惊人,用于云端的AI芯片需要处理自动驾驶等复杂场景的海量数据,又需要多强大的算力呢?OpenAI近期发布的研究显示,仅2012年以来,人们对于算力的需求增长六年就超过30万倍,平均每年增长10倍,远远超过了摩尔定律的发展速度,因为深度学习神经网络需要对张量(可以简化理解为矩阵)进行大规模并行计算,颠覆了传统的浮点计算,对算力的需求正在出现指数级的爆发式增长。例如原来1个时钟单元只能计算1次浮点计算,现在可以通过新的算子同时对N×N的矩阵计算,如果N=10,那就是同时计算了100次,计算次数较原来增长了100倍,新算子带来了对新芯片的强大算力诉求。

雷诺集团执行委员会成员兼销售和区域执行副总裁奥利维尔·缪尔格表示:“今年上半年,全球汽车市场急剧下滑,但雷诺集团在没有新产品投入市场的情况下仍然保持住了已有的4.4%的市场份额。今年下半年,雷诺集团将发起产品攻势,在欧洲推出新Clio和新ZOE,在俄罗斯推出Arkana,在印度推出Triber,并在中国推出第一款电动汽车雷诺e诺。”

第二个诱因是房地产价格的持续上涨和购房购地需求的持续增长。房地产市场化改革以来,房地产价格呈现的是单边的持续上涨状态,这让房地产价格上涨成为一种普遍的社会预期,尽管三四线城市和小城镇的房市已经出现供大于求的状况,但相对于其他行业来说,需求依然保持持续增长,房地产市场的投资回报率依然较高,这使得政府和企业依然对发展房地产热情不减。

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