周三，北向資金全天大幅凈買入135.95億元，創2023年7月以來新高；其中滬股通凈買入96.41億元，深股通凈買入39.54億元。銀行、保險為代表的大金融直接把指數最高送到2994，直至3000點。
平安銀安更是早盤漲停，全天成交金額達到53億。而貴州茅臺才成交78億。兩點之后資金開始流出回落，最終收在2950，也是近端阻力的第一個低區。
從低點以來，大盤已經6連陽，但中小盤的賺錢效應實際上是在最近幾天才出現的，也就是中小盤應該是，從年后算，剛剛1連陽（周一為假陰線，周二為假陽線）。做多的短線情緒目前有穩住的趨勢，但同時也要防備有兌現的調整需求。
盤后消息，國務院國資委召開“AI賦能產業煥新”中央企業人工智能專題推進會。
會議強調，中央企業要把發展人工智能放在全局工作中統籌謀劃，深入推進產業煥新，加快布局和發展智能產業。要夯實發展基礎底座，把主要資源集中投入到最需要、最有優勢的領域，加快建設一批智能算力中心，進一步深化開放合作，更好發揮跨央企協同創新平臺作用。開展AI+專項行動，強化需求牽引，加快重點行業賦能，構建一批產業多模態優質數據集，打造從基礎設施、算法工具、智能平臺到解決方案的大模型賦能產業生態。
根據中國信通院發布的《中國算力發展指數白皮書（2023）》顯示，從基礎設施側看，我國通用數據中心、智能計算中心持續加快部署，2022年基礎設施算力規模達到180EF lops，位居全球第二，在用數據中心機架規模超過650萬標準機架，已投運智能計算中心達到25個，在家智能計算中心超過20個。
從計算設備側看，我國近六年累計出貨超過2091萬臺通用服務器，82萬臺AI服務器，算力總規模達到302EFIops，全球占比33%，增速達50%，其中智能算力保持穩定高速增長，增速達72%。
從下游細分來看，《中國數據中心產業發展白皮書（2023年）》顯示，頭部互聯網仍是需求基本面，腰部互聯網、傳統行業與外資企業需求成為增長新動力。隨著產業互聯網崛起，傳統行業客戶需求逐步被激發，其中金融、政務和制造業為需求主體。據統計，2021年數據中心下游應用在傳統行業占比近20%，金融、政府機關、制造業居前三，占比超八成（82.5%）。
根據國際數據公司IDC預測，全球AI計算市場規模將從2022年的195.0億美元增長到2026年的346.6億美元。其中，生成式AI計算市場規模將從2022年的8.2億美元增長到2026年的109.9億美元，復合增長率高達91%。
華為昇騰計算業務總裁張迪煊在2023世界人工智能大會上表示，“這兩年內，大模型帶來了750倍算力需求的增長，而硬件的算力供給（增長）僅有3倍。”而這個算力缺口還在進一步擴大當中，張迪煊預計，到2030年AI 所需的算力，相對2020年還會增長500倍。
大模型技術所帶來的突破以及商業化前景促使全球進入AI競賽。大模型的發展依托于強大的算法、龐大的數據量以及巨大的算力支撐。
當下大模型逐步從單模態走向多模態，對于以英偉達GPU為代表的算力需求快速爆發，全球范圍內算力芯片的供需缺口一定程度上降低了多模態大模型的發展速度，但依舊日無法阻止AI技術向前演進以及商業化逐步落地，因此而對國內外算力產業鏈帶來了巨大的發展機遇。
國產算力同樣面臨著巨大的需求，但卻要面對高端GPU芯片無法進口的局面，進而為國產廠商崛起帶來了發展機遇。
國產CPU企業目前主要有6家，分別是龍芯中科、電科申泰、華為海思、飛騰信息、海光信息、上海兆芯。
按采用的指令系統類型可大致分為三類：第一類，是龍芯中科和電科申泰，早期曾分別采用MIPS兼容的指令系統和類Alpha指令系統，現已分別自主研發指令系統；第二類，是華為海思和飛騰信息，采用ARM指令系統；第三類，是海光信息和上海兆芯，采用X86指令系統。
另外有消息稱，會議現場有10家中央企業簽訂倡議書，表示將主動向社會開放人工智能應用場景。會議原文沒有細說是哪10家央企，但國內科技型大央企主要就是中電子、中電科、中科系、紫光系等。
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