5月券商金股揭晓：科技成长与涨价主线
【导读】券商5月金股清单正式发布，“科技成长”与“涨价题材”成为重点关注方向 中国基金报记者 舍梨 回看4月的市场表现，A股呈现较为明显的反弹走势。数据显示，沪指稳住4100点；科创50指数当月大涨超过25%；创业板指月内上涨15．45%，不仅站上2015年6月3日的历史高点，也刷新近十年来的新高。 券商“金股”的走势同样不俗。4月收益排名前20的券商金股组合全部录得正收益，其中招商证券(15.720, 0.05, 0.32%)凭借27.40%的月度收益率位居第一，华鑫证券、东兴证券等多家券商的表现也达到
688302毛利率破98%，三年超30%总报酬率仅4股
2025年A股年报披露告一段落。本文围绕销售毛利率与总资产报酬率两项“硬核”盈利指标，梳理上市公司经营表现与赚钱能力的真实成色。 据证券时报·数据宝统计，剔除金融行业（银行及非银金融）后，申万一级行业中，美容护理、食品饮料表现突出，销售毛利率均超过45%；传媒、医药生物紧随其后，分别为32.45%、32.42%。相对而言，钢铁与交通运输行业销售毛利率较低，均未达到10%。 对照2024年数据看，除综合行业外，钢铁行业销售毛利率明显上行：由2024年的4.82%提升至2025年的7.26%，累计增加2.44
追觅CEO放狠话：对标华米格局太小，手机要和苹果三星平分秋色
追觅科技掌门人俞浩日前于社交媒体发声，给自家尚未大规模发售的手机业务定下了令人咋舌的宏伟愿景。他坦言，早前内部流传的“同华为、小米鼎足而立”的观点显得“眼界太窄”，追觅手机的真实意图是在全球舞台上同苹果、三星三足鼎立，并最终问鼎全球榜首。他更是罕见地给出了具体的市值预期，直言“追觅手机事业部，必将突破苹果4万亿美元的市值大关”。 这家因智能清洁家电而广为人知的公司，其涉足手机领域的起点是2025年9月。彼时俞浩在内部确立了进军手机赛道的基调，毅然舍弃中低端市场的激烈竞争，直接锁定5000元以上的超高端领域
2026年全球AI基建投资将超7000亿美元，国产算力产业链迎来机遇
供需矛盾激化迫使科技巨头高价竞购芯片与服务器等核心资源，持续抬升资本开支水平。这场资本竞赛本质上是一场算力资源的激烈争夺。相比之下，国内投资步伐更为稳健，虽受美国制裁限制难以获取尖端算力芯片，但依托华为及其深度合作伙伴DeepSeek，仍具备发展动能。市场普遍认为A股半导体设备、材料、光模块等板块估值已处高位，尽管相较底部涨幅可观，但面对海外巨头真金白银的巨额投入，当前价位似乎又具备合理性。国内AI算力产业链全景图：AI芯片设计环节：华为海思(昇腾)、燧原科技、寒武纪、平头哥、百度昆仑芯、中昊芯英、鲲云科
AI光模块“小夹子”成瓶颈？奕东电子海外设厂应对产能困局
近期，奕东电子面临订单激增的局面，但这并非源于芯片需求的爆发，而是由于一种名为“Cage”的精密金属组件生产难度极高。这种看似简单的金属件，实则需精确锁定光模块内部的核心部件，同时承担散热和防止电磁干扰的双重功能，对制造精度提出了严苛要求。英伟达旗下备受瞩目的AI芯片H20和A100所使用的光模块，均离不开这种关键组件的支撑。目前，国内能够稳定供应此类高精度零件的企业屈指可数，奕东电子便是其中之一。然而，即便如此，其2026年第一季度的订单已全部排满，产能已无法满足需求。问题的关键不在于芯片短缺，而在于这
AI算力加速叠加政策与涨价信号：10家低估光通信龙头谁将领跑
千万别错过机会！如果你觉得光通信的行情已经结束，那就真的看偏了。AI 算力加速 + 政策持续发力 + 关键材料走高，4 项关键催化因素接连点燃板块热度，任何一条都足以带动行情上行！1. 海外订单迎来高光：4月10日，美国光通信龙头Lumentum发布消息，受AI需求带动，光通信组件订单明显上扬；其光模块与光器件排产计划已延伸至明年，产能紧张成为常态，推动全球光通信行业进入加速增长通道。2. 材料涨价证据确凿：4月20日央视披露，光纤、光模块等核心材料价格同比大幅攀升，涨幅可达60%，部分稀缺材料甚至出现翻
光通信崛起：AI重塑产业格局
“易中天”三家企业牢牢占据全球AI“运力”关键环节，业绩实现飞跃，从昔日市值百亿级的“小盘股”蜕变为如今市值万亿级的“科技蓝筹”。随着人工智能浪潮席卷而来，光通信板块在A股市场表现抢眼。关于“要站在光里”还是“光站在那里”的讨论，成为了投资者热议的焦点。具体而言，光模块领域的“三巨头”——新易盛、中际旭创、天孚通信，其股价更是屡破历史纪录。数据显示，4月22日万得光模块（CPO）指数与光通信指数均上涨逾5%，年初至今涨幅分别高达75.8%和67.77%，领跑A股板块。当日，“易中天”三股合计市值飙升至1.
英伟达推理芯片提前出货：千亿链条新机遇
引言2026 年 4 月，供应链端传出重要进展：英伟达在完成收购 Groq 后推出的首款推理专用芯片 Groq 3 LPX，将原本计划在年底才启动的发货安排，提前到第三季度展开。预计全年交付量可达 150 万颗，同时配套的 LPX 机架交付规模超过 6000 台。此次调整并不只是简单的产能加快，更像是 AI 产业从 “训练驱动” 转向 “推理释放”的关键拐点。目前全球 AI 算力需求的结构正在重塑：到 2026 年，推理算力需求预计将达到训练算力的 4-5 倍；在中国市场，这一比例可进一步放大至 8 倍。
AI算力与应用24小时速览(2026.04.28-29)
汇总时间：2026年4月29日 07:00 | 覆盖范围：过去24小时研报、纪要、观点解读、公众号文章#板块关键进展相关标的1AI算力-海外2026Q1海外算力板块平均增速达到150%，旭创等头部企业增速超过200%，行业景气进一步提速中际旭创、新易盛2AI算力-国内国内算力Q1增速在50%-100%区间，相比2025年30%-50%明显加快；超节点阶段进入全量商业化前的关键临界点紫光股份、浪潮信息、华工科技3AI算力-液冷液冷业务拐点已出现：曙光数创Q1收入同比+783%，冷板与液冷产品明显放量；鸿富瀚
AI五层塔：模型到算力电力，我们终将抵达未来(03)
Part .5 模型层的决赛圈我觉得，模型层的第一轮初赛已经落下帷幕；当前基础模型的研发迭代，确实需要真正站在世界顶端的天才，以及持续投入的海量算力预算，所以不少玩家在赛程中逐渐退出，只剩下少数还在赛场上；结合二蛋自身的使用体验、身边朋友的反馈，以及各位博主的观察，我将模型大致分成几个层级；第一梯队：Anthropic ；不论是不是因为使用门槛偏高，凡是用过CC的朋友都和我说，和其他AI在“智商”层面确实有本质差异；但当前对东大的封禁让可用性越来越受限；而且成本也很高；第二梯队：GPT（Openai）、G
6.0升级：AI+HR智能体实战，从零搭建六大模块数字员工
AI赋能HR智能体实战从零起步搭建HR六大模块数字员工5月22-23日上海站/仅余2个名额6月05-06日深圳站/报名火热7月10-11日上海站/报名火热全程自带电脑参训学习，现场电脑实操演练课程背景随着生成式AI技术加速迭代，人力资源管理正在从"信息化"迈向"智能化"。据Gartner预测，2025年将有60%的企业用AI处理HR基础的事务性工作。HR数字员工（Digital HR Agent）已成为企业降本增效、改善员工体验、推动数据驱动决策的关键抓手。能否掌握智能体开
AI算力与AI应用日更投研简报
日期：2026年4月28日（周二）| 覆盖区间：4月27日07:00 — 4月28日07:00过去24小时AI产业链最关键的三条动态：1.DeepSeek-V4正式亮相并开源，首次基于国产算力（昇腾/寒武纪）完成训练与推理验证，API定价明显下探至历史低位，国产AI商业化闭环的叙事进一步具备落地条件 2.北美四大云服务商即将集中披露一季报（本周四凌晨），2026年合计资本开支预计同比上调53%至5708亿美元，AI算力景气度的验证窗口正在逼近 3.光模块产业链供需错配仍在加剧，预计2026年全球AI光模块
东山精密：一季度净利润暴涨143%，已超去年全年八成
在2025年营收成功跨越400亿元门槛后，作为今年表现耀眼的超级牛股、光通讯领军企业东山精密(186.700, -1.20, -0.64%)于4月27日发布了今年首季业绩报告。2026年一季度，公司营收达131.38亿元，较去年同期增长52.72%；净利润为11.10亿元，同比大幅增长143.47%；扣非净利润10.59亿元，同比增长高达166.99%。 特别值得注意的是，公司第一季度净利润11.10亿元，已经超过了去年全年净利润总额的五分之四。 针对业绩大幅攀升的原因，东山精密在季度报告中指出，本季度内
AI算力点燃光纤热潮：一根光纤牵动万亿产业
自2026年以来，全球光纤行业迎来一波较为明显的景气回升，整体呈现出需求与价格同步抬升的态势。本轮周期背后的关键力量，来自AI算力基础设施建设所引发的需求集中释放，同时也暴露出行业供给端能力与需求节奏之间的结构性不匹配。从需求侧看，全球大型科技企业正在加快建设AI数据中心，单个机柜所需光纤用量较以往普通机房显著提高，约达到传统水平的5至10倍，从而直接推升光纤消耗量。与此同时，云计算与大数据中心的扩建仍在持续，数据中心之间的互联对长距离、超大带宽光纤的需求维持高位。除常规光纤产品走俏外，G.654.E等更
别让AI总失忆：a16z详解为何下一代模型要会“持续学习”
预计阅读时间：8 分钟导读在克里斯托弗·诺兰的经典影片《记忆碎片》里，男主因脑部受伤罹患顺行性遗忘症。他的生活每隔几分钟就像被“刷新”一次，被永远困在一个“没有过去的现在”。为了活下去，他只能把关键信息刻在皮肤上、用宝丽来照片铺满墙面，把这些当作额外加装的“外置记忆”。顶级风投 a16z 在最新的深度长文中提醒：当下的大型语言模型（LLM）其实也遭遇了类似处境。它们在预训练阶段把海量知识固化进“参数”之中，但模型一旦上线，就几乎失去生成新长期记忆的能力。于是我们不得不为它们搭起复杂的“脚手架”：聊天记录充