申万宏源证券怎么切换经典版

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哈喽，姐妹们，是不是经常感觉一买就跌，一卖就飞，好像总是错过那些大牛股？或许我们该换个更高位的视角看市场。今天呀，我们不 拆涨跌，聊聊如何抓住能持续数年的大机会。它的核心密码呀，往往就是产业趋势短期波动由情绪决定，但长期股价终将回归产业基本面。当技术、政策和市场需求形成合力， 一个产业就会进入加速成长期，而资本市场就会提前反应。回顾上一轮流势，新能源行情就是典型案例。再看当下， 新一轮科技浪潮的核心无疑是人工智能。正如今年的政府工作报告就强调，要生化人工智能加行动，并加快建设算力基础设施，这就意味着我们可能正处在类似新能源早期的基础设施建设阶段。 未来我们将逐步向应用层拓展，以及这种产业节奏比追逐每日涨跌更重要。把握产业趋势需要耐心，因为产业发展需要时间。对于普通投资者，如何提升自己的产业认知呢？ 一方面可以借助专业研究，比如我们深爱红源证券的投顾团队，就致力于跟踪产业变迁，为您梳理投资逻辑。 客户可以免费体验价值三千元的投顾服务体验券。另一方面，精准的工具也能辅助决策。我们为新客户提供 level two 行情免费体验，九十天更深的行情信息，帮助您更好地观察市场动向。 私我就能免费领取！投资市场长跑，选对时代的方向比短期冲刺更重要。希望产业趋势这个视角能给你带来启发。我是乐乐，我们下期再见，拜拜！

哈喽，宝子们，最近市场波动加大，很多朋友们问我，二零二六年的市场到底会怎么走？是继续追高 ai 算力这些热门赛道，还是转向看似传统的周期板块，面对纷繁的信息和起伏的 k 线， 我们到底该如何自处？今天我们不谈复杂的 k 线图，想和大家聊聊投资中比技术更底层的东西，心态与认知。这让我想起一本很受投资者推崇的书，投资者的扑克。 作者是有十八年实战经验的操盘手扁虫鱼，他没有教人快速致富，而是坦诚分享了自己如何从亏损中爬起， 最终活下来的生存哲学。书中有几个观点，我觉得特别适合当下的二零二六年市场。第一个观点，市场不是 k 线，是情绪的集合体。作者说，市场的表面是价格波动，实质是千万交易者贪婪与恐惧的叠加。 这就像一座情绪化的山丘，形状时刻在变。单纯追逐 k 线图，很容易被情绪裹挟，你的对手可能不是基本面，而是市场的集体心理。 第二个观点，交易首先是自我管理，其次才是行情管理。书中指出，很多亏损不是因为看错，而是因为管不住自己。仓位过重、止损犹豫、情绪交易，这些都是隐性负债。 在结构性分化的市场里，波动是常态，比预测明天涨跌更重要的是提前给自己设定规则，如严格的止损纪律。第三个观点，无论翻倍多少次，破产都只需要一次，这是最残酷也是最温情的忠告。因此，预设逃生通道比追求高收益更重要， 一次致命的回撤，可能需要你翻倍才能回本。在二零二六年控制回撤、保住本金， 是你能够持续参与这场长跑的关键。理解市场、管理、自我，都需要清晰的视野和更专业的陪伴。 现在在声望红源证券开户，你可以免费领取价值三千元的头固服务体验券，让我们专业的头固为你提供资产配置的参考。同时，投资是一场长跑，比的不是某一刻的冲刺速度，而是长期稳定前行的耐力。 在二零二六年这个关键年份，希望我们都能保持冷静，提升认知，用理性和纪律来应对市场变化。

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最近市场都在传谷歌搞了个大杀器 turbocount， 说能让大模型推理速度狂飙八倍，内存暴降六倍，甚至有人喊这是谷歌的 deep sea 时刻。但深万红源最新研报却泼了一盆冷水，这可能只是被媒体过度包装的常规学术进展。 真的吗？八倍提速，六倍压缩，听起来太夸张了，我印象中 k v catch 优化确实是个热点，但真有这么神？ 恰恰相反，深万宏源深入拆解原始论文后，发现谷歌官方博克和媒体报道严重失真，论文里实际只在零点二五压缩笔下做实验，也就是四倍压缩，根本没验证六到八倍的场景。 四倍，那和现在主流的 i n t 四方案差不多啊，而且他们拿 f p 十六当对比基准，这不有点田忌赛马吗？ 完全正确。工程实践中，大家早就用 i n t 八甚至 i n t 四了。 turbocont 用二点五比特量化，宣称效果惊艳，但研报指出，二点五比特的精度其实已经明显低于三点五比特，而后者才接近无损。这意味着什么？精度回退风险很高。 这数据很关键。也就是说，所谓六八倍提效，其实是拿二点五比特跟全精度 f p 十六比，而不是跟工业界实际部署的四比特方案比。难怪声望宏源说这是指标泡沫。 不仅如此， turbo quant 的 核心技术，比如随机旋转及坐标变换 q g l 机制，其实在二零二四到二零二五年初的几篇论文里都出现过，比如南洋理工的 rabbit q， 莱斯大学的 k i v i， 还有人大的 polycount 等等。你是说 turboqant 其实是集大成者，而不是开创者。正是如此， 深邃宏源整理了一张技术眼镜表，从二零一七年 johnson linton strauss 引理的量化版 q j l， 到二零二四年 rabbit q 的 随机旋转，再到二零二五年两种 polo quant 对 root 特性的利用， turbo quant 更像是把这些思路整合进一个理论框架。 这么看，它更像是理论缝合，而非颠覆性突破。那它的真正价值在哪儿？ 研报认为，最大贡献是从信息论和数字通信理论出发，首次把 k v k s 压缩建模为矢量量化问题，比如把注意力机制类比成 f i r 滤波器， 这打开了用通信理论重新设计 ai 系统的新路径。这个视角确实新颖，不过理论再漂亮，也得看落地。 turboqant 在 硬件上有什么限制？ 限制很大，它高度依赖大规模矩阵乘法，只有 nvidia volta 架构之后的高端 gpu， 比如 a 一 零零、 h 一 零零才能发挥效果， 在端侧芯片或其他处理器上，不仅效果差，甚至可能无效。所以它只适用于服务器级推理，对手机边缘设备基本没用。 没错，而且在 jamma meso 上表现不错，但换到其他模型，尤其面对造车数据对抗性输入或低资源语种时，稳定性明显下降，这说明它的以计算换存储策略普适性有限。 那对存储产业链的影响呢？之前不是说 ai 会大幅拉动 hbm 需求吗？ 这里有个关键误区，深万宏源特别提醒，别以为所有存储厂商都受益，实际上， ai native 存储正分化出五大技术路径，带宽流、直连流、持化流、架构流、主控流，不同厂商各压一注，能举个例子吗？ 比如 sk 海力士、三星这些 ssd 厂商主推宽带流，用高宽带闪存替代部分 hbm， 而英伟达联合美光推直连流，让 gpu 直接接管 ssd， iops 能冲到二点三亿次，延迟，还比 cpu 调度低百分之五十以上。 二点三亿次 l p s， 这速度太惊人了。那 d r a m 厂商呢？它们更倾向池化流，比如用 c x l 技术构建 tb 级共享内存池，或者通过 d p o 扩展单 g p o 的 kvatch 到十六 tb。 你 看，同样是优化存储，但 g p o 厂、 s s d 厂、 d r a m 厂的利益根本不一致，所以 turbocharger 这类算法并不会让整个存储行业雨露均沾，反而可能加具路线之争， 完全正确。申万宏源强调，市场容易把一篇论文当成产业拐点，但真正决定胜负的是工程落地能力、硬件兼容性和场景适配性。 turboqant 目前还停留在论文阶段，缺乏成熟的 gpu 优化实现。 说到这儿，我突然想到，既然 turboqant 只压缩 kv cache， 那 对显存三座大山中的权重和激活值毫无影响，而权重才是 hbm 消耗的大头吧？ 精准研报明确指出， kv cache 压缩虽有用，但在大模型部署中，模型权重仍占显存主导。所以指望靠 turboqant 就 大幅降低 hbm 需求显然不现实。 看来我们得警惕这种算法蓄势泡沫。学术创新值得鼓励，但投资决策必须回归工程现实。 总结一下， turboqant 是 理论上有启发、工程上有限制的渐进式进展，媒体报道夸大其词，存储产业链利益分化明显，真正机会在于识别不同技术路径下的真实受益环节。 而且要特别注意场景差异，高端服务器和端测设备的需求完全不同，不能一概而论。最后需要提醒大家的是，以上内容仅代表研报观点，不构成投资建议。投资有风险，入市需谨慎。感谢您的收听，关注我，带你分析更多研报！