必读要闻一：给AI插上腾飞的翅膀，大模型场景下该产品或迎重要发展机遇
机构指出，随着ChatGPT的问世和AIGC的快速发展，数据源的质量和数量往往与大模型训练效果高度相关，数据成为AIGC应用产品的核心竞争壁垒之一，向量数据库或迎重要发展机遇。
目前的大模型都是预训练模型，对于训练截止日之后发生的事情一无所知，向量数据库可以通过存储最新信息后给大模型访问来弥补这点不足。东北证券指出，向量数据库给AI插上腾飞的翅膀，预测到2030年，全球向量数据库市场规模有望达到500亿美元，国内向量数据库市场规模有望超过600亿人民币。
(相关资料图)
上市公司中，星环科技(688031)自研向量数据库Transwarp Hippo，能够高效地解决向量相似度检索以及高密度向量聚类等问题。美亚柏科(300188)掌握针对向量数据的提取、优化、检索等计算技术，并已将相关技术应用于公司“慧视”视图中台等相关产品。
必读要闻二：全球首个符合ASIL-D的车规级Chiplet D2D互连IP流片
本月初，芯砺智能全球首个符合ASIL-D功能安全等级的车规级Chiplet D2D互连IP流片。据悉，芯砺智能的Chiplet D2D互连IP可广泛应用于包括自动驾驶、高性能边缘计算、机器人、人工智能等领域。
后摩尔时代，通过提升芯片制程来提高芯片性能的难度越来越高，先进封装发挥的作用将愈加突出。Chiplet模式具有开发周期短、设计灵活性强、设计成本低等特点。国联证券研报指出，Chiplet是半导体性能长期提升的重要路径，AMD、英特尔、英伟达等全球高端芯片龙头以及寒武纪等国内算力芯片龙头均已布局Chiplet产品。
上市公司中，芯原股份(688521)近年来一直致力于Chiplet技术和生态发展的推进。同兴达(002845)子公司的芯片先进封测全流程封装测试项目团队掌握chiplet相关技术。
必读要闻三：埃森哲计划在三年内针对数据和AI业务投资30亿美元
埃森哲表示，计划在三年内投资30亿美元，专攻数据和人工智能（AI）业务。该公司还表示，正在推出一个名为AINavigatorforEnterprise的新平台，该平台将帮助客户找出如何在他们的业务中使用AI。
当前AI大模型的训练，数据端需要巨大数据量的大规模数据集投喂，是直接影响AI大模型在垂直行业落地效果的关键，相比于模型和算力，数据稀缺性明显。天风证券缪欣君认为，数据流通是数据资源体系构建的关键，是数据要素建设重点方向，算力之外，重视数据要素在AI大模型中的价值。
上市公司中，云赛智联(600602)是数据要素市场的核心参与商，已构建政企大数据平台。中科江南(301153)已经成为广州数据交易所登记入库的数据经纪人和第三方专业服务机构。
必读要闻四：这类产品或为AI下一个浪潮，诸多大厂已在该领域进行布局
日前，荷兰代尔夫特大学和瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）科学家探索了人类与大型语言模型（LLM）之间不同程度的合作，借助ChatGPT设计并研制出了一款番茄收割机器人。
2023年5月英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋在ITFWorld2023半导体大会上，认为人工智能下一个浪潮将是“具身智能”。目前诸多大厂已在具身智能领域进行布局。华西证券指出，具身智能的出现会持续引领“大模型+机器人”潮流，机器人产业链及布局具身智能多模态大模型的厂商有望深度受益。
上市公司中，江苏雷利(300660)微型行星滚柱丝杆、滑动丝杆可以用于人形机器人，产品在样品测试阶段已得到客户认可。海天瑞声(688787)表示，公司提供的训练数据覆盖多个AI核心领域，可服务于包括具身智能等在内的多场景人工智能应用的开发。
钛小股·财经研究院
2023.06.15
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