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"厨房里的激战2免费一",　　证券时报记者陈书玉　　私域流量的运营正在面临“食之无味，弃之可惜”的困境。一批基金内容的创作者，已经感受到了寒意。　　阅读量与收入双降　　“现在内容越来越难做，点击量也越来越差，部分粉丝后台留言也总是攻击性很强。”A先生是一位2021年起号的“90后”基金博主，最近他对证券时报记者讲述了正在面临的困境。　　2021年时，他初出茅庐切入基金内容赛道，以科普类长视频为主，最高点击量曾突破百万，作为一个新号在自己完全没有进行商业推广的情况下，接到多家行业内头部玩家的广告邀约，而最近一年多来，他不仅更新频率明显放缓，点击量也大幅下滑，最近几期视频点击量均不超过10万，广告邀约也无从谈起。　　事实上，A先生的情况并非孤例。据证券时报记者观察和了解，多数基金大V在2023年均出现了阅读量与收入的双双下降，头部玩家也未能幸免，不少中小玩家更是陷入艰难维系的状态。　　“财经内容输出本质上也是个周期行业，现在市场行情不冷不热，广告收入也出现下滑，大V的输出动力自然不足。”一位自媒体从业者对证券时报记者表示，行业下行，个体基本不会逆势做出多大的动作，不过，他认为熬过周期底部，市场信心仍会恢复。　　“2023年我发现一个现象，凡是能火出圈的KOL（在某个领域拥有一定影响力的人）都是在晒自己亏多少钱。”一位业内人士对记者分享了他的观察，他表示，自权益市场震荡加剧，多数基金赚钱效应减弱以来，许多他此前关注的知名财经大V的阅读量均出现明显下滑，而新出圈的博主多为与粉丝分享自己亏钱经历的“共情派”，如某第三方平台有博主晒出自己实盘买基金亏损达百万，经常在平台和粉丝互动分享心情，粉丝数量积攒至50余万。此后，该博主凭借粉丝基础切入直播带货领域，目前粉丝数量超过百万。　　基金大V或被“收编”　　目前，摆在很多像A先生一样的财经自媒体人面前的一个现实问题是，职业生涯该何去何从？继续耕耘自媒体账号等待市场回暖，还是更换赛道去机构任职？　　A先生对证券时报记者表示，此前曾有第三方机构向他发出邀请，他对此感到十分犹豫，目前的确面临着自媒体收入大打折扣需要重新考虑职业生涯的问题，他本人此前并非金融从业背景，很想去机构平台补充一下相关知识和背景。不过，他也在犹豫转型之后可能存在的各方面的不适应。　　一位从自媒体跳槽到机构的人士表示，他入职之前，公司督察长曾和他有过一次谈话，强调了合规意识一定要摆在最前面，“进入一个行业就要接受这个行业的规则，如果连最基本的要求都不能达到，说明不适合这个行业”。　　据悉，目前已有多位自媒体大V加盟基金公司，或是挂靠第三方机构。其中一位对记者表示，财经大V被“收编”可能是一个趋势。在他看来，目前有很多财经大V的商业模式是有问题的，比如做各种付费内容、卖知识星球等，因为监管越来越严格，如果不能挂靠机构，后续的展业是越来越难的，而且风险越来越大。当然，他同时表示，这不代表所有人都会进机构，有些人可能开辟出细分赛道的新打法。　　如何形成双向赋能　　当然，财经自媒体人加入机构如何实现双赢，仍然需要持续探讨。　　此前，大V与金融机构合作投顾仅一年就“分手”一事曾引起业界热议。在监管部门于2021年11月下发《关于规范基金投资建议活动的通知》后，许多大V加入持牌公募、券商，完成转型，此后出现了一些短暂磨合后又“分手”的例子。　　彼时有大V认为，机构可能受限于各种规定，也受限于传统资管思维，对于投顾中的“顾”缺乏一些好的做法。也有机构人士表示，机构方面存在的顾虑主要包括，担心大V的持仓策略和公司的策略并不完全一致，从而产生难以管理、兼容性难保证的问题，以及部分客户可能是冲着大V才购买的投顾服务，而非公司本身，这部分客户的留存以及如何保证客户体验也是一个问题。　　目前来看，两者之间的磨合仍在进行中。从基金公司的角度来看，招募内容人才、打造和推广自身IP是当前多家公司的打法。　　“公募产品不同于一般产品，一般产品，比如口红色号好看与否，是个很主观的判断，但是公募产品的业绩几乎没有主观评价，评判标准非常客观。”一位基金公司高管表示，客户对产品的认可程度最终还是取决于产品本身。站在他的视角来看，引入大V进入机构，更主要的是帮助公司更快地去理解客户的真实需求，因为大V是真实面对过C端粉丝的，能够比较直观地去了解一些潜在客户在想什么。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

"厨房里的激战2免费一",数据中心：Blackwell架构带来数据中心及游戏GPU升级根据DigiTimes，Blackwell架构将采用台积电3nm制程，并将扩展到数据中心和消费级GPU，B100采用多芯片（MCM）设计，把GPU组件分成独立的芯片，在定制芯片上具--**--　　投资要点　　数据中心：Blackwell架构带来数据中心及游戏GPU升级　　根据DigiTimes，Blackwell架构将采用台积电3nm制程，并将扩展到数据中心和消费级GPU，B100采用多芯片（MCM）设计，把GPU组件分成独立的芯片，在定制芯片上具备更大的灵活性；预计算力大幅提升，而散热将升级为“水冷”方案，2025年推出的旗舰AI计算芯片B200单张GPU功耗有望达1000W。　　边缘侧：机器人系列软硬件有望迭代　　Jetson系列是用于边缘AI和机器人的计算平台，包括Nano、TX2、XavierNX、AGXXavier系列硬件及Isaac平台，可以简化机器人的开发流程，加速从原型设计到实际部署的过程，并使得机器人能够更好地与周围环境互动，目前有超过120万开发者和超过1万名客户都已选择NVIDIA机器人开发解决方案，其中包括AmazonWebServices、思科、JohnDeere、Medtronic、百事公司和西门子等。　　生成式AI应用：英伟达的长期增长点　　预计英伟达将要发布用于数字广告的WPP/NVIDIA引擎、RTXChat、由SyncTwin支持的工业元宇宙、以及OpenAI为Blender动画创建代码等。　　AI+X应用：与医疗、零售、制造业、娱乐等多个行业的应用不断深入，推动各行业创新　　（1）NVIDIA医疗和生命科学副总裁KimberlyPowell将发表题为《生成式AI赋能下，医疗健康行业将成为最大的科技产业之一》的演讲，探索由生成式AI和加速计算推动的医疗健康新时代；　　（2）WPP首席技术官StephanPretorius将发表题为《AI与市场营销的彻底变革》的演讲，深入探讨营销和广告行业如何通过NVIDIAOmniverse和企业级AI技术，创新性地应用生成式AI和3D设计，并深入展示WPP与其主要客户合作开展的开创性工作。　　相关标的　　（1）芯片：海光信息、寒武纪、景嘉微等；　　（2）服务器：工业富联、浪潮信息、中科曙光、紫光股份、华勤技术等；　　（3）液冷：曙光数创、英维克等；　　风险提示　　上游关键部件供给能力及节奏不及预期的风险、下游需求释放节奏不及预期的风险、AI应用推广速度不及预期的风险、国际局势风险、第三方信息的可信性风险、行业竞争加剧风险等。　　报告全文　　1GTC大会：硬件为王，应用推广　　1.1数据中心：有望发布Blackwell架构及B100芯片，硬件系列全面升级　　新架构有望带来数据中心及消费级GPU的全面升级。英伟达的核心技术之一为微架构的设计和迭代能力，根据DigiTimes，即将推出的Blackwell架构，将采用台积电3nm制程，并将扩展到数据中心和消费级GPU，涵盖计算卡、游戏显卡、人工智能（AI）和视觉运算等产品。　　与上代相比，新架构将使芯片性能大幅提升。采用新架构的下一代GPU——B100，设计上，该产品采用多芯片（MCM）设计，把GPU组件分成独立的芯片，在定制芯片上具备更大的灵活性；性能上，预计算力有大幅提升，具备HBM高带宽内存规格。　　散热上，散热技术将从此前的“风冷”升级为“水冷”方案。英伟达CEO黄仁勋曾表示，坚信浸没式液冷技术是未来方向，并将带动整片散热市场迎来全面革新；据Barron’s报道，戴尔的一位高管在最近的财报电话会议上透露，英伟达将于2025年推出旗舰AI计算芯片B200GPU，单张GPU功耗达1000W。　　1.2边缘侧：机器人系列应用有望迎来升级　　英伟达Jetson系列是用于边缘AI和机器人的计算平台，每个NVIDIAJetson都是一个完整的系统模组（SOM），其中包括GPU、CPU、内存、电源管理和高速接口等；在边缘生成式AI、NVIDIA Metropolis和Isaac平台的支持下，Jetson提供可扩展的软件、AI堆栈、灵活的微服务和API、生产就绪型ROS软件包以及触手可及的特定于应用程序的AI工作流，Jetson还与其他NVIDIA平台无缝集成，共享AI软件和云原生工作流。此外，它还拥有构建软件定义自主机器和突破性边缘AI解决方案所需的节能性能。　　AgilityRobotics、波士顿动力公司、迪士尼和GoogleDeepMind等公司将在现场展出25款机器人，包括人形机器人、工业机械手等：　　（1）波士顿动力人工智能研究所执行董事MarcRaibert和NVIDIA机器人研究高级总监DieterFox将发表题为《机器人及AI的角色：过去，现在和未来》的演讲，探讨从传统控制时代到今天，人工智能是如何影响机器人技术的。　　（2）波士顿动力公司首席技术官AaronSaunders将发表题为《来看看在机器人世界如何解锁生态系统》的演讲，介绍NVIDIAAGXOrin如何将机器人生态系统提升到一个新的水平，释放AI和云空间的机遇。　　1.3生成式AI应用：英伟达的新增长点　　用于数字广告的WPP/NVIDIA引擎：这个新引擎与3D设计、制造和创意供应链工具生态相连（包括来自Adobe和GettyImages的工具），这让WPP的艺术家和设计师能够将3D内容创作与生成式AI相结合，使其客户能够以高度个性化且吸引人的方式接触消费者，同时保持公司品牌形象、产品和徽标的质量、准确性和精确性。　　RTXChat：默认使用人工智能初创公司Mistral的开源模型，但也支持其他基于文本的模型，包括Meta的Llama2，利用RTXGPU上的NvidiaTensorcore来加快查询速度，可以在本地运行并检索、分析保存在电脑上的文件（支持文本、PDF、．doc、．docx和．xml等格式）。　　此外可能还有由SyncTwin支持的工业元宇宙、以及OpenAI为Blender动画创建代码等内容发布。　　1.4AI+X应用：与医疗、零售、制造业、娱乐等多个行业的应用不断深入，推动各行业创新　　NVIDIA医疗和生命科学副总裁KimberlyPowell将发表题为《生成式AI赋能下，医疗健康行业将成为最大的科技产业之一》的演讲，探索由生成式AI和加速计算推动的医疗健康新时代。　　来自ARK投资管理有限责任公司、NVIDIA、微软和ScrippsResearch的嘉宾将发表题为《生成式AI在现代医学中的作用》的演讲，探讨通过哪些方法，让这些技术不仅是工具，更是成为重新定义医疗服务、发现新药和提高患者疗效的关键驱动力。　　ChanZuckerbergInitiative（CZI）基金会联合创始人兼联合首席执行官PriscillaChan和NVIDIA医疗AI全球负责人MonaFlores将发表题为《AI如何赋能生物医学未来》的演讲，讨论AI如何赋能新一代生物医学。CZI基金会正在与NVIDIA合作打造非营利性生物高性能计算系统，这也是全球最大的同类系统之一。该系统将创建细胞和细胞状态的预测模型，帮助科学家更快地进行实验和测试假设，为取得突破性进展铺平道路，进而更快地为病人诊断以及提供更好的治疗方案。　　欧莱雅集团首席数字与营销官AsmitaDubey将发表题为《利用生成式AI强化美妆行业营销》的演讲，介绍欧莱雅集团如何利用生成式AI这一独特机遇，运用技术来释放人类的创造潜能。欧莱雅集团正在为美妆行业开创美妆科技，并相信这一技术新领域将使营销人员能够快速发挥创造力、提高效率，并最终实现更佳的消费者体验。　　WPP首席技术官StephanPretorius将发表题为《AI与市场营销的彻底变革》的演讲，深入探讨营销和广告行业如何通过NVIDIAOmniverse和企业级AI技术，创新性地应用生成式AI和3D设计，并深入展示WPP与其主要客户合作开展的开创性工作。　　NVIDIA副总裁兼零售与快消品AI业务总经理 AzitaMartin和Lowe’s执行副总裁兼首席数字与信息官SeemantiniGodbole将发表题为《Lowe’s如何利用AI推动创新力和灵活性》的演讲。从电子商务个性化到计算机视觉技术和商店数字孪生，Lowe‘s致力于提高生产力，并提升客户和员工的全渠道体验。Lowe’s执行副总裁兼首席数字与信息官SeemantiniGodbole将概述如何利用AI来推动整个企业的发展以及AI应用的最佳实践。　　西门子技术产品经理LiamMcManus、梅赛德斯-奔驰的ErichJehle-Graf和NVIDIACAE全球业务开发部门的IanPegler将发表题为《加速梅赛德斯-奔驰的空气动力学分析》的演讲。在梅赛德斯、西门子和NVIDIA的联合展示中，将演示在NVIDIAGPU上使用西门子SimcenterSTAR-CCM+所带来的性能提升。在过去十年中，汽车公司陆续开始采用虚拟设计方法，通过使用计算机辅助工程（CAE）工具进行早期设计验证来大幅节省时间和成本、避免问题的发生并提高产品性能。由于空气动力学会直接影响续航里程，而空气声学则会影响乘员的舒适度，因此仿真对于梅赛德斯EQE等电动汽车的开发至关重要。西门子SimcenterSTAR-CCM+在预测性能方面起到关键作用。会议中将通过集成GPU求解器展示性能的跃升，然后讨论其对设计流程的影响，同时深入剖析受益于GPU加速的其他汽车仿真应用以及GraceHopper架构的潜力。　　三星电子公司副总裁，管理信息系统团队负责人SeokjinYoun将发表题为《基于Omniverse的半导体制造厂数字孪生平台》的演讲。三星正在筹备基于Omniverse的半导体制造厂数字孪生，用于半导体制造厂架构、基础设施模拟和半导体制造规划。该半导体制造厂数字孪生平台基于NVIDIAOmniverse及其生态系统构建，能够达到5级智能工厂。　　JulesUrbach将对GPU驱动和AI驱动渲染的未来进行讨论，例如，到2030年代及以后，GPU驱动和AI驱动渲染将如何影响游戏、视觉特效、媒体、设计和艺术的发展。他将讨论OctaneRender和TheRenderNetwork（业界首个区块链分布式GPU渲染网络和3D市场）的路线图。Jules还将详细说明全息影像、AI、光场技术和实时渲染如何影响未来的媒体，以及OTOY如何通过OctaneRender、Brigade和TheRenderNetwork帮助推动这一未来。　　2风险提示　　上游关键部件供给能力及节奏不及预期的风险：产业链仍面临供给不足导致算力不足的风险，可能会影响AI应用推广的进程；　　下游需求释放节奏不及预期的风险：算力需求受下游应用带来的训练和推理需求直接影响，可能会影响各家厂商出货情况；　　AI应用推广速度不及预期的风险：目前AI应用处于初期阶段，需求尚不明确，推广速度和节奏影响整个产业链的需求情况；　　国际局势风险：国际局势影响算力的供需关系；　　第三方信息的可信性风险：较多数据及信息来自第三方，存在可信性风险；　　行业竞争加剧风险等。　　本文编选自“计算机蜀你最牛”微信公众号，智通财经编辑：陈筱亦。股市回暖，抄底炒股先开户！智能定投、条件单、个股雷达……送给你>>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

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作者：秘析莲

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