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"小小水蜜桃8",　　财联社2月29日讯（编辑胡家荣）今日半导体股再度迎来反弹，截至发稿，上海复旦（01385.HK）、（00981.HK）、华虹半导体（01347.HK）分别上涨9.08%、6.94%、4.74%。注：半导体股的表现　　消息方面，标普全球在一份报告中表示，随着加工技术的进步，台湾半导体制造商等公司面临水资源短缺的风险，这可能会推高芯片价格。　　这一报告指出，在产能扩张和先进工艺技术需求的推动下，半导体行业的用水量正以每年中到高个位数的速度增长。该机构称，全球芯片制造商的用水量已经与拥有750万人口的中国香港相当。　　芯片制造需要大量水资源　　芯片制造是一个需要大量水的行业，因为工厂每天要消耗大量的水用于冷却机器，并确保晶圆片没有灰尘或碎片。　　标普全球分析师HinsLi表示：“水的使用和芯片的复杂程度之间有直接的联系，因为晶圆厂在每道工序之间使用超纯水（经过极高纯度处理的淡水）来冲洗晶圆片。芯片越先进，工艺步骤越多，消耗的水就越多。”　　标普全球表示：“水供应安全将成为影响半导体公司信用状况日益重要的因素。对水资源的不当处理可能会扰乱企业的运营，损害财务业绩，并可能影响客户关系。”　　以台积电为例，该公司作为在2015年升级到16nm工艺节点后，单位用水量增长了35%以上。标普全球表示：“这主要是由于向先进节点的迁移，这需要更多的制造工艺。”“鉴于台积电在先进制程芯片制造领域的主导地位，与水有关的潜在运营中断可能会扰乱全球科技供应链。”　　标普全球还表示，在供水有限的情况下，台积电还可以专注于生产更先进的芯片，而不是通常利润率较低的成熟制程芯片，这可能将提振该公司的收益。　　近日国内芯片企业被裁定“无罪”　　除了以上之外，根据近日报道，中国芯片企业福建晋华集成电路有限公司在美国摆脱了所谓“经济间谍”和其他刑事指控，终于获得清白。美国旧金山的法官玛克辛·切斯尼在非陪审团审判后裁定该公司无罪。此前报道称，美国司法部打击中国所谓“窃取知识产权”的行动受挫。　　福建省晋华集成电路有限公司2月28日发布声明称，“晋华公司一直依法经营，尊重知识产权。公司在美刑事案件经法庭审理，所有指控罪名都不成立。我们对判决表示欢迎”。　　事实上，早在去年12月底，美光科技发言人在一份媒体电邮声明中称，已与福建省晋华集成电路有限公司达成全球和解协议，两家公司将在全球范围内各自撤销对对方的起诉，结束双方之间的所有诉讼。　　机构：半导体行业处于底部区间　　近日表示，短期来看，应该提高对需求端变化的敏锐度，优先复苏的品种财务报表有望优先改善。长期来看，半导体蓝筹股当前已经处于估值的较低水位，经营上持续优化迭代的公司在下一轮周期高点有望取得更好的市场份额和盈利水平。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

"小小水蜜桃8",　　本报记者袁传玺　　在经历了去年AI大模型爆发式增长后，AI技术迎来新一轮更新迭代。文生视频模型Sora的出现，开启了AI的新时代，也对企业的算力提出更高的要求。　　浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任、研究员盘和林对《证券日报》--**--　　本报记者袁传玺　　在经历了去年AI大模型爆发式增长后，AI技术迎来新一轮更新迭代。文生视频模型Sora的出现，开启了AI的新时代，也对企业的算力提出更高的要求。　　浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任、研究员盘和林对《证券日报》记者表示，Sora的出现，让国内AI企业趋之若鹜，但实现Sora同等级应用的难度并不小，对算力的需求会越来越大，所以各大AI企业应从现实出发，考虑应用落地的难易度。　　AI发展步伐加快　　大模型驱动的生成式AI具有极为广阔的应用前景，有望为众多行业带来强大的赋能效应。随着Sora的出现，AI发展的步伐将进一步加快。　　“Sora在视频处理领域有巨大潜力，为未来更复杂、更精细的视频处理任务提供了可能性。”艾媒咨询CEO兼首席分析师张毅对《证券日报》记者表示，Sora的文生视频、图生视频等功能需要AI模型具备强大的泛化能力，这要求AI模型能够学习和理解视频内容的内在规律和结构，从而生成更加逼真、生动的视频内容。这也将推动AI模型在泛化能力方面进一步发展。　　“Sora的出现不仅为人工智能领域提供了新的可能性，也将促进人工智能与其他技术的融合。例如，可以将Sora与虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术结合，创建更加逼真的虚拟场景和交互体验；也可以将Sora与深度学习、计算机视觉等技术结合，提高视频处理和分析的准确性和效率。”张毅进一步表示。　　研报表示，随着OpenAI发布Sora，文生视频模型能力大幅提升，内容创作工作流有望被颠覆，下一个亿级用户的互联网平台雏形已然出现。2000亿美元的短视频创作生态有望率先被颠覆，生成式AI在视频创作和世界模型的大踏步进步将实现对视频、3D、游戏等下游应用场景的渗透。　　算力或成AI企业门槛　　生成式AI模型的训练是一个计算极为密集的过程。这些模型包含数百万乃至数十亿个参数，需要在庞大的数据集上进行多轮迭代训练。在训练过程中，涉及大量矩阵运算和梯度计算等计算密集型操作。因此，为确保训练过程的顺利进行，必须依赖强大的计算资源来加速。　　例如，ChatGPT的训练参数达到了1750亿、训练数据45TB，每天生成45亿字的内容，支撑其算力至少需要上万颗英伟达的GPUA100，单次模型训练成本超过1200万美元。　　而Sora的出现对企业的算力提出了更高的要求。近日，360创始人周鸿祎提到，Sora的技术路线如果被开源，国内将能很快赶上，但在追赶Sora时，算力有可能成为门槛。“Sora能生成一分钟的视频，就意味着也能生成10分钟、60分钟的视频，但不做更长的视频，或因算力和成本的限制。”周鸿祎猜测。　　银河证券研报称，据相关研究推测，Sora参数规模估算在30B，如果按此参数测算，推演出Sora训练单次算力需求或可达到8.4×10^23Flops，相当于GPT-3的2.7倍。伴随Sora不断迭代，训练数据集规模增大，未来算力需求将呈现指数级爆发式增长。　　盘和林也表示，鉴于Sora设立时间并不久，估计现阶段参数量不大，但由于模型本身是一个不断积累的过程，未来几年参数量还会不断增长，Sora需要的参数量更为庞大，对算力的需求势必更大。　　“算力或将成为AI企业的门槛与瓶颈，因为目前国内AI企业算力存在缺口，算力主要依赖于软件生态的CUDA和硬件生态的GPU，所以国内AI产业应该努力解决算力的问题，为AI应用的研发提供强有力的基础保障。”盘和林进一步表示。海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP文章关键词：

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作者：所向文

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