尊龙凯时人生就博官网登录1、美股三大指数集体收涨，道指涨683.04点，涨幅1.76%；纳指涨464.21点，涨幅2.87%；标普500指数涨2.3%，创2022年11月以来最大单日涨幅；大型科技股普涨，英伟达涨超6%，Meta涨超4%，特斯拉涨超3%，Arm涨超10%，英特尔涨近8%。中概股普涨，纳斯达克中国金龙指数涨2.8%。百度涨超5%，蔚来涨超4%，微博、小鹏汽车、唯品会、阿里巴巴涨超3%，理想汽车、京东、富途控股、网易、腾讯音乐涨超2%，满帮涨超1%，爱奇艺小幅上涨。

　　2、美国上周首次申领失业救济人数为23.3万人，预估为24万人，前值为24.9万人。欧股主要指数收盘多数下跌，德国DAX30指数涨0.3%，英国富时100指数跌0.3%，法国CAC40指数跌0.26%，欧洲斯托克50指数跌0.03%。

　　3、国际油价全线美元/桶。国际贵金属期货普遍收涨，COMEX黄金期货涨1.44%报2467.4美元/盎司，COMEX白银期货涨2.53%报27.625美元/盎司。

　　8月8日，中国银行间市场交易商协会官网发布消息称部分中小金融机构出借账户和利益输送等国债交易违规行为被查处，已移交央行实施行政处罚。就在前一日，交易商协会对江苏4家农商银行启动自律调查，这些机构涉嫌在国债二级市场交易中涉嫌操纵市场价格、利益输送。

　　明泽投资基金经理陈实：近期海外资本市场波动较大，对A股情绪上造成一定压力。然而，近两个交易日A股整体偏平稳运行，市场在底部区域展现出了韧性，同时也有结构易机会，部分稳增长方向表现相对较好。展望后市，我们认为当前A股估值偏低，在全球资产配置中有较高的安全边际，随着下半年稳增长政策持续发力，国内经济有望进一步复苏，叠加美联储预计实质性降息，市场流动性有望改善，A股中长期有望保持上行趋势。具体配置方面，建议重点关注新质生产力主线对应的科技成长方向，例如高景气、业绩不断提升的AI+产业链，以及以人形机器人、星链为代表的高端制造产业等。另外现代服务业主线对应的创新药板块也值得重点关注。

　　顺时投资权益投资总监易小斌：市场处于下行趋势之中，上周的脉冲并没有激起太多的水花，成交额快速回到6000亿左右的水平昭示着调整的持续，日线和周线都处于短期均线月初的不同，市场走势相对平缓，就目前的估值水平而言，空间也较为有限。市场仍然处于磨底之中，虽然时间的长短和幅度的大小极难准确判断，但现在确实应密切关注市场的变化，最重要的肯定是交易量的放大和热点的持续了。八月中下旬将进入中报的密集公告期，业绩的好坏会成为市场关注的焦点，从两个维度去挖掘单个公司的投资价值：一是业绩长期向好，但增长幅度并不大，在市场资金寻求出处或高低切换的过程中，会受到青睐；二是行业拐点形成已经得到印证，股价长期大幅下跌后到了较低位置，一旦市场企稳或者反弹，这类资产弹性会很大。

　　排排网财富理财师负责人孙恩祥：近期海外市场波动加大，投资者避险情绪有所升温，A股虽然跌幅不大，但再创新低，对于市场情绪和信心造成一定打击。市场成交量再次回到6000亿左右的水平，市场做多信心依然不足。大资金对于宏观预期依然没有明显改善，导致资金还在抱团债券和高股息。但是当前点位也无须恐慌，下行空间有限，稳健的投资者可以等待“高股息抱团瓦解、债市转向，同时A股放量拉大阳线”等见底信号出现时再进场加仓。板块方向上，可以关注低位的创新药、光伏、券商等。同时，电子板块中报业绩较好，调整企稳后依然值得关注。

　　1、根据TrendForce集邦咨询最新报告，随着AI的迭代，搭载的HBM高带宽内存容量也明显增加。以英伟达Hopper系列为例，第一代H100搭载的HBM容量为80GB，而2024年放量的H200则跃升到144GB。在AI与容量增长的推动下，产业整体的HBM消耗量将显著提升，2024年预估增速超过200%，2025年HBM消耗量将再翻倍。平安证券研报认为，HBM是当前AI时代首选的内存技术，全球HBM产值有望由2023年的55亿元增长至2025年的199亿美元。考虑到TSV、MR-MUF等先进封闭技术对设备、材料、封测环节的高标准要求，相关产业链有望持续受益。概念股包括强力新材，华海诚科，联瑞新材等。

　　2、上海市交通委等五部门联合印发《上海市交通领域大规模设施设备更新专项工作方案（2024-2027年）》。方案提出，加快公路水路交通基础设施的数字化改造，建设数字化感知网络、智能化管控系统和网络化服务体系。推动车路云一体化，改造ETC门架系统RSU等设备，实现与车辆信息交互协同。在ETC电子不停车收费系统中，该单元安装在路侧，通过专用短程通信技术与车载单元进行通信，从而实现车辆身份识别以及电子扣费。北京市车路云一体化新型基础设施建设项目项目建议书也提出，建设车路云一体化感知设备、边缘计算单元等路侧智能感知设备。概念股包括东土科技，万集科技，高新兴等。

　　3、据报道，清华大学电子工程系方璐教授课题组和自动化系戴琼海院士课题组日前实现了光计算系统大规模神经网络的高效精准训练。课题组构建了光子传播对称性模型，摒弃了电训练反向传播范式，首创了全前向智能光计算训练架构，研制了通用光训练“太极-II”，摆脱了对离线训练的依赖，支撑智能系统的高效精准光训练。“太极-II”的面世，填补了智能光计算在大规模训练这一核心拼图的空白。长期以来电子的算力增长支撑着AI模型规模的不断发展，然而其高能耗亦带来了前所未有的能源挑战，新兴计算范式的建立与发展迫在眉睫。光计算以其高算力低能耗特性打开了智能计算的新赛道，概念股包括光迅科技，联特科技等。

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