Dana merealisasikan keuntungan pada saham teknologi setelah reli: Apa syarat agar AI fisik tetap aktif?
Tinjauan pasar tengah hari Cailianshe menunjukkan pasar bergerak berbeda arah setelah reli kuat Jumat lalu, dengan tekanan jual yang menonjol pada saham teknologi. AI fisik masih aktif, tetapi potensi kenaikan sektor dan keberlanjutan tema kendaraan otonom menjadi kunci untuk menilai apakah reli dapat berlanjut.
Sumber asli：财联社Pertama diterbitkan di Unhidea：Tanggal sumber asli：
Pokok utama
Cailianshe menilai perbedaan pergerakan setelah reli masih dalam batas yang dapat diterima, tetapi realisasi keuntungan pada saham teknologi terlihat jelas. Keberlanjutan AI fisik bergantung pada potensi kenaikan sektor dan keberlanjutan tema kendaraan otonom.
Di mana tekanan utama dalam perbedaan pergerakan setelah reli?
Pada perdagangan pagi 26 Oktober, Indeks Komposit Shanghai relatif kuat, sementara ChiNext dan STAR Market berfluktuasi lemah. Setelah reli kuat Jumat lalu, pasar bergerak berbeda arah. Cailianshe menilai tingkat perbedaan itu masih dapat diterima, tetapi kinerja indeks sedikit lebih lemah daripada perkiraannya.
Volume perdagangan turun tajam dibandingkan sesi sebelumnya, tetapi lebih baik daripada skenario awal penulis yang memperkirakan penurunan sekitar 20%. Volume yang sedikit lebih baik tidak menghilangkan tekanan realisasi keuntungan, dan saham ChiNext, STAR Market serta saham yang berada di level tinggi masih relatif lemah.
Mengapa saham teknologi menjadi fokus pengamatan tekanan jual?
Chip dan semikonduktor merupakan bidang yang relatif aktif dalam reli Jumat lalu, tetapi Yuexin Semiconductor yang disebutkan dalam artikel tidak mempertahankan kekuatannya pada pagi itu, dengan harga saham di bawah penutupan sebelumnya. Berdasarkan hal tersebut, penulis menilai dana sedang merealisasikan keuntungan pada saham teknologi, sementara kinerja perangkat keras daya komputasi lebih lemah.
Di luar teknologi, minyak dan gas, pelayaran, properti, saham konsumen, dan media semuanya menunjukkan pergerakan, dengan dana mengalir ke berbagai bidang. Penulis lebih memperhatikan ritel dan department store serta drama pendek dan gim, karena menilai segmen-segmen ini memiliki daya tahan yang relatif lebih kuat.
Bagaimana AI fisik dapat beralih dari tema yang aktif menjadi tren?
Robotika dan AI fisik tetap aktif di tengah perbedaan pergerakan pasar, tetapi potensi kenaikan sektor memiliki batas. Penulis menjadikan kemampuan Daye Co., Ltd. untuk kembali mencapai dan bertahan pada batas kenaikan harian pada sore hari sebagai hal yang perlu diamati: jika gagal, ruang kenaikan sektor mungkin terdampak.
Pergerakan pasar menunjukkan tanda-tanda AI fisik mengarah ke kendaraan otonom. Penulis menilai kendaraan otonom berpeluang menjadi bidang penerapan AI fisik pertama dalam skala besar; hanya jika reli dapat berlanjut, hal itu mungkin menjadi sinyal peralihan dari spekulasi tema menuju pasar yang mengikuti tren.
Apa titik hubungan ThunderSoft dengan penerapan AI fisik?
Artikel ini berfokus pada ThunderSoft, dengan dasar pemikiran pada sistem operasi sebagai antarmuka tingkat sistem: mobil dan robot memerlukan koordinasi terpadu atas berbagai jenis daya komputasi, kendali waktu nyata, dan kolaborasi perangkat-cloud, dan perusahaan menghubungkan unsur-unsur tersebut melalui sistem operasi asli AI.
Di bidang otomotif, pengendali domain dari anak usahanya, Changxing Intelligent Driving, telah mendukung kendaraan otonom perkotaan tingkat L2.9 hingga L3, dan dapat diperluas ke skenario pengiriman serta pembersihan tanpa awak tingkat L4; Dishui AIOS dan AIBOX bekerja sama untuk menghadirkan model besar di kendaraan. Titik hubungan bisnisnya adalah integrasi sistem kendaraan otonom dan AI di dalam kendaraan.
Di bidang robotika, perusahaan mendorong jalur rekayasa dari pembuktian konsep hingga produksi massal melalui “AIOS＋AI pada perangkat＋platform chip”. Artikel menyebutkan bahwa perusahaan telah melayani lebih dari 100 pelanggan besar, mencapai tingkat pembelian ulang 60%, dan bekerja sama dengan Beijing Humanoid Robot Innovation Center untuk mendorong penerapan berskala besar pada klaster lini produksi.
