首先,需求显著提升。人工智能的运行依赖大量数据的处理和运算,这就需要强大的算力支持。半导体作为算力的硬件基础,像GPU(图形处理器)、FPGA(现场可编程门阵列)等芯片,在人工智能训练和推理过程中不可或缺。以ChatGPT为代表的大型语言模型的训练,需要数千甚至上万颗GPU协同工作,这使得市场对半导体芯片的需求呈爆发式增长。
其次,技术创新加速。为了满足人工智能不断增长的算力需求,半导体企业加大了研发投入,推动了半导体技术的创新。例如,制程工艺不断向更先进的节点迈进,从7纳米到5纳米甚至3纳米;同时,新的架构和设计理念也不断涌现,如异构计算架构,能够更好地适应人工智能应用的特点。
再者,产业生态拓展。人工智能与半导体的融合催生了新的产业生态。除了传统的芯片设计、制造和封测企业,还出现了专注于人工智能芯片研发的初创企业,以及提供人工智能算法和软件服务的企业,形成了一个更加完整和多元化的产业生态。
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1. 跟踪指数:不同的ETF跟踪的指数可能不同,要选择跟踪主流、具有代表性的半导体指数的ETF,这样能更好地反映半导体行业的整体表现。
2. 规模:一般来说,规模较大的ETF流动性更好,交易成本相对较低,也更能抵御市场冲击。
3. 费率:包括管理费、托管费等,较低的费率可以降低投资成本。
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发布于2025-8-11 13:04 广州

