AI驱动存储芯片需求,数字经济ETF易方达涨1.08%
AI技术深度融入成熟赛道,有望实现从流程优化到价值重构的跨越,建议关注垂类AI应用投资机会。
截至5月27日10点31分,上证指数跌0.20%,深证成指涨1.06%,创业板指涨2.56%。影视院线、半导体、国家大基金持股等板块涨幅居前。
ETF方面,数字经济ETF易方达(159311)涨1.08%,成分股士兰微(600460.SH)、紫光国微(002049.SZ)、圣邦股份(300661.SZ)、晶合集成(688249.SH)、三环集团(300408.SZ)、华润微(688396.SH)涨超5%,瑞芯微(603893.SH)、澜起科技(688008.SH)、中微公司(688012.SH)、卓胜微(300782.SZ)等上涨。
消息面上,全球存储芯片巨头美光科技股价于美东时间5月26日大涨19.29%,总市值首次突破1万亿美元。瑞银分析师上调美光评级,指出人工智能对存储芯片的需求全面爆发,已彻底重塑市场对美光的估值逻辑。美光签订的长期DRAM供货协议及行业供给持续紧缺,支撑了其需求前景。
中国信通院表示,随着大模型与科学智能应用的加速渗透,决定模型能力上限的关键因素正从更大的参数规模转向更高质量的数据供给:一方面,大模型的训练、对齐与持续迭代对高质量、结构化、可追溯数据集的依赖显著增强,高质量数据已成为决定模型泛化能力与可靠性的关键生产要素。另一方面,在产业与科研场景中,受实验成本高昂、周期漫长、数据敏感性与合规约束严格,以及采集标注标准不一等多重现实因素制约,高质量数据集长期处于稀缺状态;加之真实数据往往难以覆盖长尾工况与复杂条件,致使“有效数据供给不足”成为科学智能规模化落地的核心瓶颈。在这种背景下,算力需求不再局限于通用训练,而是进一步扩展到高精度仿真、高质量数据生成,以及“仿真—训练—验证”协同迭代的全流程能力。在“数据生成—模型训练—生态反馈”的闭环中,科学计算主要承担数据生成与计算验证职责,是高质量科研数据的重要来源,也是科研算力体系的核心支撑。面向这一趋势,双精度与混合精度计算、超大规模并行与高效调度、高速互联与PB/EB级数据吞吐,以及在能效与可控性约束下的系统级协同优化,正在成为科学计算平台演进的共性门槛与重点布局方向。平台服务到下游应用场景的产业链结构。
数字经济ETF易方达(159311)以数据要素为线索全面布局未来经济,包含科技但不止科技。

