收評：A股三大指數漲跌不一滬指跌0.74% 地下管網概念股爆發(fā)

    4月23日截至收盤，滬指跌0.74%，報3021.98點，深成指跌0.61%，報9183.14點，創(chuàng)業(yè)板指漲0.15%，報1753.16點，科創(chuàng)50指數跌0.54%，報727.85點。滬深兩市合計成交額7753.45億元，北向資金實際凈賣出29.97億元。

    熱點板塊

    地下管網概念股爆發(fā)，招標股份漲停，韓建河山、檢驗設計、中設股份等漲停。

    軍工信息化概念大漲，興圖新科、廣哈通信20cm漲停，奧維通信、四創(chuàng)電子、航天長峰盤中漲停。

    CIPS概念股走強，華峰超纖、南天信息漲停，四方精創(chuàng)、中油資本、中亦科技、艾融軟件、高偉達等紛紛上漲。

    跨境支付板塊異動拉升，華峰超纖、南天信息漲停，仁東控股漲超5%，四方精創(chuàng)、兆日科技、楚天龍、飛天誠信等跟漲。

    氫能源概念股震蕩走高，納爾股份午后漲停，百利科技、京城股份、藍科高新、凱龍股份、德爾股份等跟漲。

    機器人概念午后拉升，金奧博直線漲停，豐立智能、貝斯特、東方精工、鳴志電器等紛紛跟漲。

    創(chuàng)新藥概念午后震蕩回升，甘李藥業(yè)漲停，凱因科技、奧賽康、億帆醫(yī)藥、吉貝爾、榮昌生物等跟漲。

    消息面

    人社部：吸引更多人才學習數字技術、從事數字職業(yè)促進新質生產力發(fā)展

    人社部專業(yè)技術人員管理司司長李金生今日在國新辦發(fā)布會上表示，為進一步加快數字人才培育，人社部堅持需求引領、問題導向，會同有關部門研究制定了《加快數字人才培育支撐數字經濟發(fā)展行動方案（2024-2026年）》，旨在打出數字人才培育“組合拳”，增加數字人才有效供給，形成數字人才集聚效應，更好支撐數字經濟高質量發(fā)展。“下一步，我們將指導督促各有關方面貫徹落實好《行動方案》，結合本部門、本地區(qū)實際，配套支持政策措施，創(chuàng)造性地開展數字人才培育，吸引更多人才學習數字技術、從事數字職業(yè)，服務數字產業(yè)化和產業(yè)數字化，促進新質生產力發(fā)展。”李金生表示。

    小米：截止到4月20號小米SU7鎖單量已經超過7萬臺

    小米集團總裁、小米品牌總經理盧偉冰發(fā)文稱，雷軍今天在小米投資者大會上宣布，截止到4月20號，小米SU7鎖單量已經超過7萬臺。2024年小米su7交付目標超過10萬輛。

    2024年全國文化和旅游消費促進活動啟動

    文化和旅游部4月23日在廣東珠海啟動2024年全國文化和旅游消費促進活動。2024年全國文化和旅游消費促進活動以“文旅惠民樂民共享美好生活”為主題，活動時間為2024年4月至2025年2月，分為全國“五一”文化和旅游消費周、暑期文化和旅游消費季、國慶文化和旅游消費月、春節(jié)文化和旅游消費月、專題消費促進活動等部分。

    北京出臺房貸新政？有商業(yè)銀行稱已收到通知公積金貸款尚未調整

    有市場消息稱，人民銀行北京市分行、金融監(jiān)管總局北京監(jiān)管局、北京市住建委聯(lián)合發(fā)布通知，明確住房套數認定標準執(zhí)行口徑，4月23日后簽訂購房網簽合同，且離婚不滿一年的房貸申請人，如家庭名下在北京市無成套住房，執(zhí)行首套房信貸政策。有商業(yè)銀行向記者表示，上述消息屬實，已收到相關通知。此外，記者從北京住房公積金中心了解到，該政策目前只涉及商業(yè)貸款調整，公積金方面目前尚未接到相關通知，仍執(zhí)行原政策。

    機構觀點：

    華泰證券：研報稱，已披露的數據顯示A股一季報盈利顯著回升，但結合宏觀數據看整體盈利表現或相對平淡。結構上科技周期、制造出海、設備更新、大宗漲價、消費修復或是行業(yè)一季報的關注點。二季度A股或處蓄勢階段，短期白馬穩(wěn)定更穩(wěn)健，中期主線關注中國優(yōu)勢制造和硬科技等。

    中信證券：研報表示Meta于北京時間2024年4月18日開源了最新的大語言模型LLaMA-3，提供了8B、70B和400B+三個版本的Dense模型。其中70B版本的性能已達GPT-3.5+水平，逼近GPT-4，而400B+版本有望進一步縮小與GPT-4的差距。LLaMA-3打破了業(yè)界對Chinchilla定律的認知，證實了通過持續(xù)喂入海量優(yōu)質數據，即使是8B和70B的小模型也能獲得超出預期的能力提升。這為通過小模型+大數據的模式在性能和效率間取得更好平衡提供了新思路。LLaMA-3創(chuàng)新性地使用LLaMA-2模型對訓練數據進行質量把控，但代價在于更加高昂的成本。在明確增加訓練數據量是提升性能的最好方法的前提下，合成數據或將成為高質量數據獲取的主要途徑，其發(fā)展情況將直接影響開源與閉源模型的差距。商業(yè)化方面，Meta已將LLaMA-3應用于全新AI助手，并將通過Facebook、Instagram等平臺和AR眼鏡推出服務。國內廠商可通過中文化微調迅速獲得接近GPT-4水準的基礎模型。綜上，我們看好LLaMA-3引領的從應用層到算力層的認知智能變革，建議未來兩個季度內年重點配置高質量訓練數據構建、多模態(tài)大模型研發(fā)、MoE等新型架構創(chuàng)新、算力基礎設施升級等領域的優(yōu)質標的。