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"暗交小拗女一区二区三",来源：软糖核心观点：中性?整体中性。短期看外棉盘面价格回落，“逼仓”看似结束，但“中国相对宽松、中国之外紧张”的格局未改变，ICE仓单数量仍偏少，美棉加快销售和装运，年度末期美棉偏紧的格局未改变。目前主要产棉国国内棉价继续上涨，一旦以印度为代表的市场低价资源被消化完，则市场低价棉资源将基本被消化完，供应将更为紧张。目前主要利空在于需求刚有好转，国外棉价已在偏高水平，对需求产生抑制，越南纺纱开机率已出现下滑。供需之间需找到互相可接受的平衡点，ICE在90附近或得到支撑。则更多以震荡方式消化套保盘为主，期待天气转暖后走货能有所好转。现货情况：中性?大型轧花厂意向套保区间16500-17000，个别企业在16400以上明显增加了套保盘，并在郑棉短期下跌过程中加快现货销售。郑棉在上周出现下跌后，市场基差采购的较多，挂单在15500-16200元/吨不等，进口棉采购减少。进口棉花：中性偏多?1）进口棉纱报价明显上涨，内外棉纱倒挂加剧，主要产棉国棉价也均出现突破之前震荡区间的上涨；2）进口棉内外市场倒挂，全球主要库存在中国。涉棉政策：中性?政策稳市场、稳价格意图明显。1）中国对美棉大量买盘，对外盘短期形成一点支撑；2）抛储于11月中旬停止。产业链库存：中性偏空?1）纱厂短期小幅累库，后续订单不多；2）织厂完成复工，成品库存不高，原料小幅降库，大型布行拿货积极性不高，更多观望。因倒春寒影响春季服装销售。新棉预期：中性偏空?1）美国棉花与粮食比价持续走强，种棉花有更高收益。另外主产区降水较多，有利于改善干旱状况；2）新疆棉花收购近尾声，根据籽棉收购量估算，新疆棉产量在560万吨附近。3）印度累计上市超过360万吨；4）巴西2024年度新棉种植基本完成，产量预期继续调增。终端消费：中性偏多?全球棉纺产业链主动去库存近尾声。主要棉纺出口国在2024年1月纺织服装出口出现好转。宏观层面：中性?1）利好政策继续出台，目前部分城市进一步放松限购，房贷利率下调；2）美国宏观数据显示美国1月零售数据同比增2.34%，环比-0.8%，虽环比不及预期，但整体仍强劲。01中国：棉纱累库，内外棉倒挂加剧新疆新棉：加工量554.1万吨，同比-5%据全国棉花监测系统调查，截至2024年2月29日，全国棉花采摘基本结束，交售占已采摘的比例为99.7%，加工占交售99.6%，销售占交售41.3%，同比下降0.6个百分点，以此估计全国新棉收购进度为99.7%，加工进度为99.3%，轧花厂销售进度为41.2%。（根据现货销售情况，估计实际轧花厂销售进度或在6成以上，高于调查值）截至2024年3月3日，已加工新疆新棉554.1万吨，较前一周增加1.5万吨，加工量累计同比-5%。2月份累计加工新疆棉7.98万吨。截至2024年3月3日，已检验新疆新棉548.55万吨，较前一周增加3.57万吨，检验量累计同比-1.7%。数据来源：中国棉花网，中国棉花信息网，大地期货研究院新疆棉籽继续下跌至2.77元/公斤数据来源：中国棉花信息网，大地期货研究院仓单继续小幅减少数据来源：郑商所，大地期货研究院疆棉公路出运量明显增加，运费上涨数据来源：中国棉花信息网，大地期货研究院天气：新疆气温继续回升，中国东南部仍有降水数据来源：中央气象台，路透，大地期货研究院ICE月差走强，郑棉远月月差走强数据来源：中国棉花信息网，大地期货研究院国产纱小跌，进口纱远期船货价上涨，进口利润倒挂加剧数据来源：TTEB，大地期货研究院纺织产业链：纱厂成品库存增加，原料库存不高数据来源：TTEB，大地期货研究院各地织厂基本复工至放假前水平数据来源：TTEB，大地期货研究院棉/化纤价差仍有走强数据来源：TTEB，大地期货研究院02美国：出口签约下降，ICE净多持仓比例继续提高美棉出口：签约明显减少，装运略增加数据来源：USDA，大地期货研究院棉/粮比价仍在历史同期较高水平数据来源：USDA，wind，大地期货研究院美国天气：预期得州本周降雨增加数据来源：路透，大地期货研究院ICE仓单略增但仍偏少，非商业净多占比小幅提升数据来源：CFTC，USDA，大地期货研究院03印度：棉价加速上涨，棉纱跟涨印度棉价加速上涨，棉纱远期船货美金报价上涨印度国内棉价先涨后回调，其中S-6棉花价格在60500卢比/坎地，折93.2美分/磅附近，较前一周上涨3.41美分/磅左右。棉纱报价暂稳，其中32支棉纱报价在2.90美元/公斤，较前一周上涨0.05美元/公斤。截至2024年3月2日，印度籽棉上市量（10月份至今）折皮棉将近367.7万吨（印度棉花协会调整累计上市量数据）。日上市量在1.4-1.7万吨左右。数据来源：中国棉花信息网，TTEB，大地期货研究院印度纺纱开机率继续提高、越南开机率恢复数据来源：TTEB，大地期货研究院印度天气：预期3月份降水逐渐减少数据来源：路透，大地期货研究院04越南：1月纺织服装出口开门红，但高价制约棉花消费巴基斯坦平衡表：进口增加从巴基斯坦新棉上市节奏看，USDA对巴基斯坦145.9万吨的产量预期，存在高估，实际可能在132万吨左右。数据来源：USDA，大地期货研究院越南纺织服装出口：1月“开门红”数据来源：孟加拉海关，大地期货研究院陈晓燕从业资格证号：F03113174投资咨询证号：Z0018709联系方式：chenxy@ddqh.com本报告由大地期货有限公司撰写，报告中所提供的信息仅供参考。报告根据国际和行业通行的准则，以合法渠道获得这些信息，本公司对这些信息的准确性及完整性不作任何保证，也不保证本公司作出的任何建议不会发生任何变更。本报告不能作为投资研究决策的依据，不能作为道义的、责任的和法律的依据或者凭证，无论是否已经明示或暗示。在任何情况下，报告中的信息或所表达的意见并不构成所述期货买卖的出价或询价，投资者据此做出的任何投资决策与本公司和作者无关。在任何情况下，本公司不就本报告中的任何内容对任何投资作出任何形式的担保或保证。本公司对于报告所提供信息所导致的任何直接的或间接的投资盈亏后果不承担任何责任。本报告版权仅归大地期货有限公司所有，未获得事先书面授权，任何机构或个人不得以任何形式翻版、复制和发布。如征得本公司同意引用、刊发的，需在允许的范围内使用，并注明出处为“大地期货”，且不得对本报告进行有悖原意的引用、删节和修改。本公司保留追究相关责任的权利。大地期货有限公司对于本免责声明条款具有修改权和最终解释权。新浪合作大平台期货开户安全快捷有保障海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

"暗交小拗女一区二区三",文丨新浪科技周文猛期数：No.35嘉宾：英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强近一年以来，随着基于大模型技术的新一轮人工智能技术浪潮崛起，如何有效应对AI部署带来的功耗和成本挑战？如何构建可持续的算力系统？AIPC能改善消费电子需求--**--　　文丨新浪科技周文猛　　期数：No.35　　嘉宾：英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强　　近一年以来，随着基于大模型技术的新一轮人工智能技术浪潮崛起，如何有效应对AI部署带来的功耗和成本挑战？如何构建可持续的算力系统？AIPC能改善消费电子需求减弱的现状吗？一系列的问题，成为整个科技行业的热门议题。　　近日，新浪科技《科创100人》采访了英特尔研究院副总裁、英特尔中国研究院院长宋继强。对话中，宋继强指出，“应对大模型部署的功耗和成本挑战，可以从芯片制程、系统架构、异构算力以及数据中心规划设计等多维度入手。”　　作为最为底层的芯片算力企业，英特尔和国内外众多云厂商、电信厂商已有超过十年的合作，其间作为顾问去帮这些企业成立数据中心，做架构优化，过程中积累了大量的经验。谈及国内该如何构建可持续的算力系统时，宋继强强调，“在新建数据中心的时候，一定要严卡能效比。”　　在宋继强看来，AIPC概念的提出，类似于之前在计算机上加上WiFi功能一样的变革。因为体积和算力的原因，电脑可以把多种算力架构组合进去，支持更多的生成式AI创新。　　“与手机相比，PC能支持更多生成式AI创新”　　近一年以来，随着生成式AI技术的快速发展，越来越多的PC和消费电子厂商纷纷围绕AI技术展开创新，AIPC的概念也随之出现。作为个人电脑领域最为底层的芯片算力提供商，英特尔如何看待这一轮AI浪潮对于PC等消费电子行业的影响呢？　　宋继强表示，AI PC这一波新的技术增长或应用增长拐点，就像当年把WiFi做到笔记本上一样，因为他突然给传统的PC或笔记本增加了一些AI能力，这会导致交互方式发生很大的变化，如果PC再去结合诸如边缘智能设备进行工作，这将带来很多生产力上的改变，催生出一些新兴的应用。　　“这些被催生出的新兴应用都跟终端设备有关，但目前在手机上的挑战可能要比在 PC上更大。”宋继强表示。　　在宋继强看来，由于手机体积较小能够支撑的算力有限，而笔记本或者台式机则可以把多种架构组合起来去实现更多的功能，因此也将能够支撑更多的硬件创新。　　“应对AI大模型部署挑战，要从三方面下手”　　在部署大模型的过程中，AI工作负载带来的功耗和成本挑战，是目前业界迫切希望解决的。在宋继强看来，AI工作的功耗问题，实际上可以从四方面分别进行解读。　　第一，芯片本身是否来自高能效比的工艺节点。如果我们想让AI性能和能效提高，就要选用更具有高能效比的工艺节点去生产。比如，英特尔现在4年5个节点往前推进，从Intel7、Intel 4、Intel 3，到2024年上半年和下半年分别会大批量生产的Intel 20A和Intel 18A，这些节点每代都会比前一代有两位数性能提升。　　“这些都是相对绝对的，因为它是半导体制程所带来，能定义出一个晶体管的能效比、漏电情况、计算次数等，这是最底层的，也是芯片级的。”宋继强表示。　　第二，架构设计是否能够跟工作负载特点吻合。有了基础的晶体管制造工艺后，上面就是架构层的事，是如何组织晶体管并让它去形成技术。这里会涉及CPU、GPU、NPU以及DPU等不同的架构，这些架构由于工作模式不同，所以对于自己擅长那部分的工作负载能效比就挺好。比如在模型部署应用里，有一些是属于前期的数据清洗和处理分析，包括数据结构的优化等，这些通过传统CPU加上一些内存架构优化，其实就挺好。如果后面涉及大模型，再引入GPU或者一些专门的AI加速器，性价比会更好。　　在宋继强看来，现在的大模型所面临的其实不是计算式主瓶颈，而是内存的带宽和容量是一个很大的瓶颈，所以整个系统的架构里面是不是把这部分专门进行优化，也是它最后效率高低的一个差别。因为只要你负载没运行完，这些都在耗电，不管它是在空转地等数据，还是其他的都在耗电。同时，一些复杂的工作也可以用更具突破性的架构去实现，比如说类脑计算芯片，做同一类任务，你用类脑芯片去实现和用这个传统的CPU+GPU实现，他们的能效比、能耗能相差到千倍以上。　　上层系统是否从网络到软件都进行了优化。以数据中心服务器是否用最先进的绿色计算方案为例，在整个服务器数据中心里，要知道怎么给它供电、散热，怎么去减少空调的功率。因为在数据中心里边，除了数据中心计算消耗的电量外，它产生了热，空调就要去对它进行冷却，所以空调的电量也是能耗的一部分。　　当然，宋继强也看到，对于想要提高AI能效比的企业而言，想要很好地兼顾好这些不同层面的技术因素，难度也是非常大的。在数智化需求侧期待快速提升时，有什么基于现在技术更灵活、快速的方案呢？据他介绍，在芯片制造、处理器架构以及整个计算系统构成环节，英特尔IDM2.0所提供的系统级代工服务，能够给客户提供全栈式的优化计算方案。此外，英特尔还可以通过专用软件工具或合作客户解决方案，去帮客户优化并构造解决相应的AI能耗和成本问题。　　“建数据中心，生态不统一最让人头疼”　　据宋继强介绍，在数据中心能耗优化和算网融合的能效比优化方面，英特尔和国内外支持的众多云厂商、电信厂商，已有超过十年的合作历史，英特尔通常会作为顾问去帮这些企业成立数据中心，并做整个架构的优化，过程中也积累了大量的经验。　　在宋继强看来，在推动可持续的算力生态建设过程中，一定要严卡能效比。毕竟，现在国内数据中心上量太快了，各个城市都在建设。因此，一定要通过数智驱动等手段，把能效真正地降下来。比如，通过加上传感器做运维辅助，让整个IT系统在运行工作负载的时候能够节能；又或者通过优化空调用电，做到非IT系统的节能。　　他结合英特尔绿色数据中心技术框架2.0分享表示，在建数据中心时鼓励要更多地采用稍微先进一些的数据中心架构模式。“因为，一旦数据中心建成并成为基础设施，都是朝着使用10—15年去的，如果中间再去替换的话，成本都非常高”。因此，在做实施时，尽量找有前瞻性的企业或顾问团来做方案，也是非常重要的。　　宋继强表示，国内现在在建一些新的计算中心时，有时候也会找英特尔去做咨询。会发现，他们遇到的一些问题是，之前采用的一些异构算力或者技术供应商，经历一年两年以后都消失了，又得重新迭代。“所以现在国内建计算中心的时候也是很头疼的，而且大家的生态都不统一，在这上面开发应用是很大的一个投资风险。”　　据他介绍，目前英特尔也会参与国内一些智能算力中心的硬件能效比或计算能力评测中，去定制一些行业标准，去比较不同芯片或不同架构组合对于解决问题的能力，做类似于基准测试的定义，进而促进行业的规范发展。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP

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作者：慕容熙彬

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编 审：银迎

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