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　　AI大模型快速发(fā )展拉动该(gāi )算力细(xì )分领域需求(qiú )增长

　　UQD具备无泄漏、高(gāo )流量、低流阻、热(rè )插拔等(děng )特点是(shì )数据中心高效运行(háng )和维护的(de )关键。有业内人(rén )士指出，在服务器液冷系统(tǒng )所需零(líng )组件中(zhōng )，快换接头(tóu )最为紧(jǐn )缺，因为液冷服务(wù )器最忌(jì )讳漏水，而最容易(yì )漏水处，恰恰是在快接头(tóu )。也因此(cǐ )，该零组件的置(zhì )换需求较(jiào )大。天(tiān )风证券指出(chū )，在主(zhǔ )要参与者方面，目(mù )前快速(sù )接头主要参(cān )与者集(jí )中在欧(ōu )美(Parker、Eaton、Staubli、Festo等)，国内(nèi )企业已经(jīng )突破海外垄断。在当下缺(quē )货阶段，国产UQD供应(yīng )商有望(wàng )导入海(hǎi )外供应链，实现超(chāo )预期进展。

　　上(shàng )市公司(sī )中，亿嘉和建立并(bìng )发布的一(yī )种基于多模态超(chāo )融合技术(shù )的大模型YJH-LM，目前(qián )已在商用(yòng )清洁等(děng )机器人上完(wán )成功能(néng )测试。公司持续关(guān )注AIGC技术(shù )发展，目前(qián )公司已(yǐ )在数字(zì )人、内部信息交互(hù )系统等平(píng )台上投入包括“文生文”、“文生图”等AIGC大(dà )模型，产品功(gōng )能模块上的(de )应用也(yě )正在同步开发中。浙文互(hù )联与循环智能签订(dìng )了战略合(hé )作协议，双方将(jiāng )在汽车营(yíng )销垂直领域紧密(mì )合作，在(zài )技术、数据、资源(yuán )等多层(céng )次推进模型共建，共同开(kāi )发围绕汽车(chē )营销全(quán )链条作(zuò )业大模型，并延伸(shēn )至快消、金融等双方优势(shì )领域。

　　国务院：研究制(zhì )定低空(kōng )飞行旅(lǚ )游产品有关(guān )管理规(guī )范

　　国盛证券刘(liú )高畅表(biǎo )示，字节豆包MAU近6000万(wàn )，大模型(xíng )调用量增长迅速(sù )。12月18日，字节召开火山引(yǐn )擎Force大会，火山引(yǐn )擎CEO谭待表示(shì )，截至(zhì )目前，豆包大模型(xíng )日均tokens使(shǐ )用量超过4万(wàn )亿，发(fā )布7个月(yuè )以来增长超过33倍。11月豆包MAU接(jiē )近6000万，在AI产品榜(bǎng )全球总榜(bǎng )中仅次于ChatGPT2.87亿的MAU。11月(yuè )豆包的(de )MAU增速达(dá )16.92%，考虑当前(qián )豆包增(zēng )速，刘高畅认为豆(dòu )包在2025年(nián )的MAU有望接近ChatGPT达到2亿(yì )。字节在(zài )算力端的投入有(yǒu )望高速增(zēng )长，助推AI算力相(xiàng )关产业链(liàn )加速扩(kuò )张。

　　AI大(dà )模型技(jì )术与应用发展峰会(huì )将于12月(yuè )27日13:00-18:00在上海模(mó )速空间(jiān )举办。

　　数据中心液冷(lěng )系统核心(xīn )零部件，国产供(gòng )应商有望(wàng )导入海外供应链

　　上市(shì )公司中(zhōng )，可立克产(chǎn )品应用(yòng )领域广泛，其中磁(cí )性元件(jiàn )主要应用于UPS电源。公司的磁(cí )性元件产品能间(jiān )接应用于(yú )算力服务器、AI相(xiàng )关产品上(shàng )。威尔(ěr )高目前AC-DC电源(yuán )产品已(yǐ )实现批量出货，产(chǎn )品下游(yóu )应用领域众多，包(bāo )括工业(yè )控制、显示、汽车(chē )电子、新(xīn )能源、通讯设备(bèi )、AI智能等(děng )领域。

　　西部证(zhèng )券杨敬(jìng )梅表示(shì )，受益于AI大(dà )模型快(kuài )速发展，算力需求(qiú )快速提(tí )升，而AI服务器作为(wéi )算力承载(zǎi )的核心基础设施(shī )，其出货(huò )量有望快速增长，根据TrendForce，2022-2026年AI服务(wù )器出货量CAGR将(jiāng )达29%。大(dà )模型AI训练服务器对(duì )算力需(xū )求更高，其服务器(qì )电源功率和配置数量明显(xiǎn )提升。

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