格兰：A股，再出利好？！

lameihua

　　先来说个大事。

　　昨天，财爸印发了《关于引导保险资金长期稳健投资进一步加强国有商业保险公司长周期考核的通知》。

　　说的是什么事呢？

　　简单一句话总结，就是要更看重险资长线周期的考核。

　　具体改变就是从看三年拉长到看五年。

　　为什么要进一步拉长周期呢？

　　本质上是让险资在市场操作中，不要过于短视，能够进一步放开手脚。

　　截止到今年一季度，险资的总投资资产已经达到34.9万亿元，其中有8.4%进入了股票市场，是名副其实的巨量长线。

　　可作为市场公认的长线资金，险资也有自己的难处。

　　按照之前的净资产收益率ROE考核计算，当年和3年周期各占50%，这就使得作为长线资金的险资们，必须时刻盯着利润率、ROE这些短期指标变化，一旦市场出现比较大的波动，为了能让业绩好看，就只能变成短线选手，在操作上追涨杀跌。按业内的话说，这叫长钱短投。

　　这次财爸通知最核心的内容，就是给考核规则松绑。

　　把ROE考核制度调整为当年30%，3年50%，5年20%，资本保值增值率从只看当年指标，改为和ROE一样的标准和比例。

　　在调整之后，险资业绩从看三年，延伸到看5年，并且中长期表现权重达到70%，这就意味着，哪怕某一年因行情或交易问题，导致险资短期收益下滑，也不是天塌下来的事，只要3到5年长期收益没大问题，就不会对考核结果产生太大影响。

　　有同学可能有疑问，为什么财爸会在这个时候推出这项通知呢？

　　事实上，这次调整并不是偶然，是村里引导险资长线长投的动作延续。

　　从2023年10月首次打破唯当年论，第一次给了险资忽略短期波动的空间，再到今年1月份六部委联合发文，明确定调国有险企考核必须超过三年，再到现在新增5年周期指标，进一步夯实长期优先考核要求，政策正在一步步给险资吃定心丸，慢慢来，看长远，好收益不怕晚。

　　从这个角度来看，村里对现在的指数，仍然是不满足的。

　　险资作为增量长线资金，对市场有着稳定和助推的作用，进而会提振市场情绪。

　　从本周的科创板借壳到今天的财爸通知，都在侧面证明同一件事，现在的位置还远远不够，A股还会继续涨。

　　再来关注下华为最新的动向。

　　根据外媒The information报道，华为正在计划调整下一代AI芯片的设计策略，着手研发GPU。

　　一定会有同学在这里产生大大的疑问，华为不是早就在做AI芯片了吗？昇腾910系列不是代表作品吗？

　　事实上，虽然我们经常把昇腾910B、910C拿出来和英伟达的GPU作比较，但严格来说，昇腾AI芯片属于专门为高性能AI计算设计的NPU芯片，本质是专用集成电路ASIC。

　　这类芯片对深度学习推理和训练任务进行了特化，在特定场景下能够展现出非常出色的性能和效率，但面对图形渲染、并行计算、科学计算一类的通用计算任务，不管是在灵活性还是在效率上，都远不如通用GPU。

　　现在昇腾910系列的情况进展是什么样呢？

　　五个字，拼命堆算力。

　　从2019年采用一个计算芯粒+一个IO芯粒+4个高带宽内存HBM2芯粒的910，到2023年，将内存升级为成HBM2E的910B，再到今年把两个910B竖着叠起来，用最简单粗暴的方式提升芯片性能的910C，可以看出，昇腾 910 系列的进化，每一步都在解决算力不够用的问题。

　　现如今，大模型训练进入百万亿参数时代，算力集群的规模和效率更是成了核心竞争力。

　　昇腾采用了集群化的思路，既然一个卡不行，那就用量来堆，用384张910C加192个CPU组成一台超级AI服务器，Cloud Matrix 384。

　　为什么要这样做呢？

　　最本质的原因，是我们的单卡性能还不够强。

　　任正非先生说过，国内芯片不能单点突破，要靠"系统性思维"。如果单卡性能达不到顶尖水平，那就用集群优势弥补。384张卡，通过高速网络互联，整体性能就可以对标英伟达的NVLink集群。

　　既然昇腾系列进展好好的，华为为什么还要研发GPU呢？

　　答案藏在市场生态中。

　　长期以来，AI开发人员习惯使用英伟达的Cuda软件生态开发产品，并且Cuda很难兼容其他的软件系统，这就为英伟达构建了难以撼动的护城河。尽管很多国内的科技公司已经测试通过了昇腾芯片，但真正全面采用的寥寥无几。

　　最关键的是，当前很多AI应用，尤其是深度学习领域，使用的通常都是 FP32 单精度、INT8 或 FP16 低精度浮点运算，来保证在较低的成本下完成足够精度的操作。

　　而昇腾这种ASIC架构的AI芯片，虽然可以优化AI的计算效率，但却无法支持双精度浮点计算。这也成了华为拓展国内市场份额中，遇到的最大阻碍。

　　这不，老黄下周就要访华了，圈里都在传，9月份的时候，英伟达将推出专门为中国制定的AI芯片B30，性能在第二代阉割版的H20基础上，继续缩减25%。

　　实话实讲，老美这种做法很阴险，B30带来的隐患，不是性能阉割，而是通过这种温水煮青蛙的方式，让国内的厂商继续使用英伟达，最终拖累我们AI芯片技术发展，错过技术自主可控的时间窗口。

　　老美已经把我们封锁成这样了，如果还没有企业站出来，那么我们的AI制程、AI模型以及AI应用，就会始终落后于老美。

　　从昇腾的集群化突破到GPU的研发布局，华为的每一步都体现着应对行业挑战的战略思考。在全球 AI 芯片竞争日趋激烈的当下，自研GPUd 决策不仅关乎企业自身的发展，更可能影响到中国AI产业的技术路径和生态。

　　扛起中国AI底层基座的，还得是华为。