Kimi长文本输入量提升十倍 相关受益概念股名单 国产大模型加速发展

摘要

国内AI创业公司月之暗面(MoonshotAl)近日宣布，在大模型长上下文窗口技术上取得新的突破，Kimi智能助手已支持200万字超长无损上下文，短短五个月内长文本输入量提升10倍，并于即日起开启产品内测。公司预计将在今年推出自己的多模态模型产品，这将进一步扩展KimiAl的应用范围。

突破与意义

• 东吴证券认为，Kimi的意义不单单是大模型能力层面，更多在于找到明确且刚性的用户需求和应用场景，产品具备较强记忆点。
• Kimi通过在长文本能力上的突破，其应用场景正逐步从长文章分析向AI陪伴(如给定剧本、小说让其扮演其中角色)、AlAgent(给专业领域材料完成特定任务)方向上发展，对于国产大模型

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kimi大模型概念股有哪些

Kimi大模型概念股主要包括与人工智能、机器学习等相关领域的上市公司。 这些公司在开发和应用Kimi大模型方面有着重要的作用和地位。 然而，由于Kimi大模型是一个相对较为新的概念，与之直接相关的上市公司可能并不多见。 不过，我们可以通过分析那些在人工智能领域具有显著影响力和技术实力的公司，来推测哪些可能是Kimi大模型概念股。 首先，一些在人工智能领域有着深厚技术积累的公司，如网络、阿里巴巴和腾讯等，可能在开发和应用Kimi大模型方面具有潜力。 这些公司拥有强大的研发团队和先进的技术设施，有能力在人工智能领域进行创新和应用。 它们可能已经在类似的大模型方面有所布局，或者正在积极探索Kimi大模型的应用场景。 其次，一些专注于机器学习、深度学习等领域的创新型公司也可能与Kimi大模型相关。 这些公司通常具有较强的技术研发能力和创新能力，致力于推动人工智能技术的发展和应用。 它们可能正在研究如何将Kimi大模型应用于具体的业务场景，以提高效率和创造价值。 最后，需要指出的是，Kimi大模型概念股并不是一成不变的。 随着技术的发展和市场的变化，与之相关的上市公司也可能会发生变化。 因此，投资者在关注Kimi大模型概念股时，需要密切关注市场动态和公司公告，以便及时了解相关信息并做出决策。 总之，Kimi大模型概念股主要包括与人工智能、机器学习等相关领域的上市公司。 这些公司在开发和应用Kimi大模型方面有着重要的作用和地位。 投资者在关注这些概念股时，需要注重公司的技术实力、创新能力和市场表现等方面，以便做出明智的投资决策。

Kimi概念股有哪些

Kimi概念股有：华测影视（）：公司AIGC应用研究院，自研的编剧助手、剧本评估、视频检索、AI剧照等功能已在内部应用或内测。 通过对开源技术的学习吸收和消化，目前技术储备已可实现4秒时长的文生视频。 公司将积极探索文生视频等新兴AI技术在传媒领域的落地应用与业态创新。 中广天择（）：公司以区块链技术及线上版权确权技术为支撑，而开展资产数字化运营的有益尝试，将向内整合“节目购”和“淘剧淘”两大版权交易平台的线上资源，对外向知识产权局、知识产权法庭等部门寻求接入服务支持，积极推动数字内容资产的价值重估和安全交易。 因赛集团（）：公司InsightGPT具备文生文、视频智能剪辑、图生视频等功能，目前正在开发文生视频功能。 在现有图生视频等技术框架下，InsightGPT目前可生成20秒以上的视频。 在目前文生视频的逻辑流程中，InsightGPT先结合图像、视频大模型，融合抠图等多种算法，再结合音频模型，整体渲染后最终合成完整视频。 蓝色光标（）：公司一键生成抽象画平台，用户使用“康定斯基模型”输入文本即可在6分钟内生成一幅抽象画作。 该模型的诞生标志着销博特小蓝博APIs新增加AIGC能力，能力范围从原有AI写作拓展到AI绘画。 海天瑞声（）：公司将基于现有商业模式，开发大模型相关的专业训练数据集，该数据集建成后，将提供可供大模型训练和评测的不少于10个品类的专业数据集，显著提升行业内面向大模型训练数据集的类别和质量，协助实现公共数据、社会数据等各类高价值数据资源汇聚，实现基于大模型通用能力和垂直领域数据的训练学习。

英伟达最强芯片投产！AI算力板块又爆发！相关概念股名单出炉！

英伟达宣布，其“全球最强大的芯片”Blackwell芯片已开始投产，预计将于2025年推出Blackwell Ultra AI芯片，并计划于2026年发布下一代AI平台Rubin，采用HBM4记忆芯片。 这一消息影响了A股市场，AI算力概念持续活跃，特别是铜缆高速连接方向表现出色。 英伟达Blackwell芯片作为算力核心，其投产有望推动国产AI算力产业链增长。 AI算力需求在海内外大模型不断迭代中呈现爆发性增长。 算力作为支撑和推动数字经济发展的核心力量，对科技进步发挥着重要作用。 AI算力是指用于人工智能任务的计算能力，涉及复杂的数据处理、模型训练和推断等操作，需要高性能计算设备提供支持。 今年以来，海外应用、算力和模型发展迅速。 OpenAI、Anthropic、马斯克开源的大模型Grok-1，以及英伟达在GTC大会上推出的新一代GPU GB200，共同推动全球AI产业发展。 国内模型和应用也在不断突破，算力需求逐步扩大。 例如，Kimi上下文长度提升、阶跃星辰发布万亿参数大模型预览版，标志着国产AI大模型取得显著进步。 据IDC报告，2023年中国人工智能服务器市场规模预计将达91亿美元，同比增长82.5%，预计到2027年将达到134亿美元，年复合增长率达21.8%。 训练一个1.8万亿参数量的GPT模型，需要8000张Hopper GPU，消耗15兆瓦电力，持续90天。 如果中国有十家大模型公司，则需要8万张H100 GPU。 推理算力需求预计是训练的数倍，高达几十万张H100。 华为凭借其国内AI芯片技术优势，在算力自主可控领域处于领先地位，已形成万卡集群，并在科大讯飞、部分互联网大厂用于AI大模型训练。 科大讯飞携手华为发布的“飞星一号”万卡国产算力平台，支持万亿参数大模型高速训练，采用升腾AI硬件训练服务器和大容量交换机构建无损ROCE组网，配置高空间全闪和混闪并行文件系统。 华为算力产品包括升腾和鲲鹏系列，覆盖端、边、云全场景应用。 升腾AI芯片是国产AI芯片龙头，2022年市场份额约79%。 华为主打的AI芯片产品有310和910B，分别针对推理和大模型训练需求。 升腾计算产业提供全栈AI计算基础设施、行业应用及服务，包括AI芯片、硬件、软件、管理运维工具等。 AI算力产业链包括上游算力基础硬件设施、中游算力网络与平台、以及下游应用场景与用户。 华为与科大讯飞的合作，推出自主可控的星火一体机，为大中型企业与行业客户内部网络部署提供支持。 在投资时需注意风险，股市有风险，投资需谨慎。

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