国联聚汇定期开放债券为债券型-长债基金，根据最新一期基金季报显示，该基金资产配置：无股票类资产，债券占净值比104.85%，现金占净值比0.24%。

中邮核心成长混合为混合型-偏股基金，根据最新一期基金季报显示，该基金资产配置：股票占净值比88.39%，无债券类资产，现金占净值比12.44%。基金十大重仓股如下：

技术:大模型发展呈现"视样定律Lransformer为技术芯。大模型(LLM)发展普遍至现“规模定律”特征，即:模型的性能与模型的规模、数据集大小和训练用的计算至之间存在罪律关系。当前主流大模型普通是基于Transformer模型进行设计的，Trmnsfomer由Encodtr(编码器)和Decodtr(解码器)两类组件构成，而OuenAI的(PT是Tmnsfommer演化树中Decodetr-onr架构的代表。我们纵观(PT系列模型的发展历程，从(PT-1到CPT-3、参教云从1.1亿大幅提升至1746亿，(PT-4非官方估计达到万亿参数(根据stmianadlysis消息，(PT-4包会1.8万亿参教)，实现性能的突破。(PT在众多大模型角逐中能够取得骗目技术角度上，主要源自共可拓展的训练架构与学习范式以及对于教据质至与教据规模的重视。然而，我们认为(PT的成功也并非全部源自技术性因素，OpenA]能够从早期众多的技术路线中识别到并坚定执行这条路线，这需要大模型团队足够的技术前膀和定力。

市场:全球大模型竞争白热化，国产大模型能力对标GPT-3.5Turbo。全球大模型竞争中，OpcnAl、Anthrovic、容歌三大厂商为第一梯队，2024年以来三家大模型能力呈现互相这赶态势。开源大模型厂商中，Metn Al(Lama)、欧洲Mistmd AI等厂商的大模型性能保持前列，因像生成大模型以Midjonumty、stablDifiion、OvtnHI的DALL·日为代表，视频生成以Runwav的(itn、Pika和OpcnAI的Som为代表。2023年底国产大模型迈入爆发期，从参与有来看，国内A]大模型厂商大致可以分为互联网/科技公司、江公司、学术/科研机构、行业专家品牌四类。从模型能力来看。根据ScC[UE上半年最新的评测结果，国内绝大部分闭源模型已超过(PT-3.5Tuo，其基准上表现最好的国产大模型为阿里云的开源模型Qwen2-72B，超过众多国内外闭源模型，与(PT-4o仅差4分。

变现:API同质化、订阅实现难，Agcnt与MaS探索破局之路。OpenA]绝大多教收入来自AP]调用和Cha(;PT订间，但它的成功并不易复制，值得注意的是，一方西，AP是较为普遍的变现方式，但由于大模型性能趋向问质化，全球AP]价格呈现下降趋势，另一方面，相较AP]，实现订阅的难度更高，由于A1-frst应用目前在用广留存度和粘性上精正落后,出都在在拉小场还来按现真一、父业股》。“梨p,为代美的越来越多的人业家上过的场，上品形为既包括面向企业和开发有的aetnt构建平台/框架，也包括服务子各个垂直行业的专业Acn。2)B端:面对企业级需求的快迷增长，目前，微软云Azume、阿里云、华为云、腾讯云、百度云、京东云等云服务提供商都已经推出了Mans(Modelasasewice)，帮助企业降低模型使用门槛。

算力:大模型发展催生海量算力需求，预计帶来千亿美元市场规楼。大模型技术与应用发展催生海云算力需求，根据lint seia等人的研究，2010-2022年在深度学习兴起背示下，机器学习训练算力增长了100亿倍。持续增长的大模型与A]产品研发需求网时也推升了科技巨头的资本支出，2024年2车度微软、Mct谷歌、亚马进四家公司合计资本支出为571亿美元，网比增长66%，环比1季度增长22%。在此背景下，大模型的持续选代升级将为打芯片及服务要发展提供强劲动力，我们对不网参教规模的大模型在训练与推理(问答场云)两个阶段的算力需求进行了测算，假设未来有100家大模型实现持经营，最终测算得到A服务器的市场规模为2301亿关元。如果再考虑问答场景之外的推理场景，A服务器的市场规模将更加巨大。根据IDC数据，2023年的全球A]服务器市场规模是211亿美元，相比2023年全球AI服务器市场规模，大模型的持续速代升级将为A服务器市场带来广间的市场空间。

来源：平安证券

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