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算力基礎設施快速建設發展,雲計算ETF、大數據ETF升超2%
格隆匯 06-18 12:49

雲計算、大數據概念股走強,紫光股份、新易盛升超5%,中際旭創升超4%。

ETF方面,華夏基金雲計算50ETF、華夏基金數據ETF、招商基金雲計算ETF、天弘基金雲計算滬港深ETF、新華基金雲50ETF、富國基金大數據ETF、華泰柏瑞基金雲計算ETF滬港深、易方達基金雲計算ETF、廣發基金數據ETF、鵬華基金大數據ETF、華寶基金大數據產業ETF升超2%。

目前市場上有11只雲計算、大數據主題ETF,分別跟蹤中證滬港深雲計算產業指數、中證雲計算與大數據主題指數、中證雲計算50指數和中證大數據產業指數。

中證滬港深雲計算產業指數從滬港深三地市場中選取50只業務涉及 提供雲計算服務以及為雲計算提供硬件設備的上市公司證券,反映滬港深三地市場雲計算產業上市公司證券的整體表現,成分股包括紫光股份、新易盛、中際旭創、深信服、易華錄等。

中證雲計算與大數據主題指數從滬深市場中選取50只業務涉及提供雲計算服務、大數據服務以及上述服務相關硬件設備的上市公司證券,反映雲計算與大數據主題上市公司證券的整體表現,指數成分股包括紫光股份、千方科技、新易盛、創業慧康、中際旭創、航天宏圖等。

中證雲計算50指數從滬深市場中選取50只業務涉及提供基礎設施即服務、平台即服務、軟件即服務等雲計算服務以及為雲計算提供硬件設備的上市公司證券,反映雲計算產業上市公司證券的整體表現,成分股包括中亦科技、紫光股份、新易盛、中際旭創、科大國創等。

中證大數據產業指數從滬深市場中選取50只業務涉及大數據存儲設備、大數據分析技術、大數據運營平台、大數據生產、大數據應用等領域的上市公司證券,反映大數據產業上市公司證券的整體表現,成分股包括紫光股份、千方科技、創業慧康、四維圖新、綠盟科技等。

機構指出,在AI大模型持續迭代、算力基礎設施加速不斷加強、數據要素市場日益成熟及經濟正在復甦等積極因素催化下,數字經濟指數短期表現將會受益於電子行業復甦,中期會受益於計算機行業復甦,長期會受益於兩大權重行業的共振。

中信證券研報表示,人工智能將成為未來十年最大的投資機遇,有望驅動高達數萬億美元的AI市場。未來兩到三年,大模型仍處於持續迭代階段,算力基礎設施快速建設發展,將成為中長期AI應用的基石。未來三到五年,中國和全球的算力市場規模預計將保持30-50%的複合增長;GPU、高帶寬存儲、服務器、高速光模塊、端側AI等領域隨之發展,並逐漸形成共識;液冷、電力設備、國產算力發展藴藏差異化投資機遇。

消息面上,6月14日,華為雲華東(蕪湖)數據中心正式開服,這標誌着華為雲全國存算網的樞紐節點佈局全面完成。作為全國十大數據中心集羣之一和國家“東數西算”重大戰略工程,蕪湖數據中心集羣圍繞更好服務長三角及全國數字經濟發展需要而構建。

2024年6月5日,以“釋放數據要素價值助力新質生產力發展”為主題的2024全球數字經濟大會數據要素創新發展論壇暨第四屆中國數據要素50人論壇在北京國家會議中心舉行。

本次論壇彙集數據管理與數字經濟領域的傑出專家學者、行業領袖、優秀企業代表,旨在為探索和構建數據要素生態市場,提供一個交流平台,聚焦數據產權、交易流通、收益分配、安全治理的基本規律,統籌數據要素市場的發展和安全,探索和激發數據資源的要素價值,助力新質生產力發展。

從行業基本面看,根據信通院發佈的《數據庫發展研究報吿(2023年)》,2022年全球數據庫市場規模為833億美元,中國數據庫市場規模為59.7億美元(約合403.6億元人民幣),佔全球7.2%;預計到2027年,中國數據庫市場總規模將達到1286.8億元,市場年複合增長率(CAGR)為26.1%。伴隨着數據規模的高速增長,全球數據庫市場增長迅速,整體市場空間巨大。

從整體IT產業鏈來看,我國數據庫產業屬於較具競爭力的一環。從市場收入來看,國產廠商近年來得到快速發展。據賽迪顧問數據,2011年主要中國數據庫廠商市場收入總和僅1.56億元,而2021年、2022年主要中國數據庫廠商市場收入合計均超過16億元,增長逾10倍。

光大證券指出,目前,我國數據庫市場仍主要被國外廠商佔據,但隨着國際形勢的變化、國家相關政策的頒佈,國內企業正在快速發展並努力搶佔市場份額。近年來,雲數據庫服務異軍突起。雲數據庫並非一種全新的數據庫技術,而是以服務的方式提供數據庫管理功能,諸如阿里、騰訊等雲數據庫廠商成績十分耀眼。2022年,阿里雲成為國內唯一、連續第三年入選Gartner領導者象限的服務商。我國數據庫市場規模持續擴大,隨着國產數據庫廠商核心技術得到突破,逐步邁向“好用”階段,數據庫國產率有望顯著提升,國內領先的數據庫產品開發服務商,有望充分受益。

開源證券認為,國內外端側AI持續落地,但目前來看僅有少量AI功能能運行在終端上,大部分AI功能仍然需要通過雲計算方式來實現,隨着用户對AI的需求持續增長,或將帶動邊緣算力設備以及智算中心的持續建設。

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