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吹泡泡邏輯 首發原文鏈接

成都一位著名的看指數比較厲害的老師（雪球叫氣仔）說過一句話“高位看圖形，低位看邏輯”，鴻博很明顯已經是短期高位了，有買盤衰竭的嫌疑。（不要對比劍橋，板塊的炒作階段已經不一樣了）。

不然你怎么解釋中特估的邏輯？現在才有嗎？過去幾年中特估沒邏輯？所以有風口才有邏輯，沒風口就沒邏輯。

(資料圖片僅供參考)

個股服從板塊，板塊服從指數，這個道理我想不用我多說，想證明自己比市場聰明的人，活了一個，死了九個。

短線角度：

1、3+3已經走完，買盤衰竭，轎子太沉，明牌幾個億短線還是中線未知，接力資金也膽怯吧。2、指數位置結合板塊的高低切，鴻博短期內肯定算高，漢王拓爾思這些也都完成了低位修復，那么昆侖藍色光標都補跌，鴻博想再次穿越也有難度吧。

3、地位和帶動性，很多不深入研究基本面的老師，肯定就覺得他偏獨立，對算力板塊并沒有帶動性，更談不上梯隊完整了。

基本面角度：

1、前面幾天藏著掖著的那張完整的圖出來了，里面寫了A800和H800，和有的文章提過的A100和H100不一樣。（別管真圖假圖，以前的還是現在的，就是流傳了這張圖）

2、基本面老師認為昨天是機構買入，但極大可能是追漲殺跌的量化

3、一則大模型能在手機推理的新聞，導致市場懷疑不需要大模型了，算力需求銳減

4、5.19的G7臨近，走弱肯定會放大這個擔憂

5、最主要還是那個司法凍結。

短線看走勢看圖形，核心邏輯從公司已經公告披露的消息來看，沒有變化，也沒有什么要更新的（除非公司不誠信，這個不是我們能分析到的）。

其實我早在鴻博股份的前世今生（一）就已經研究過他的股權結構，雖然當時有些推測現在被修正，但是參考股權結構應該沒問題。

姑且理解這是個產業資本，他的實控人是通過控制同為一致行動人的河南寓泰控股有限公司和河南輝熠貿易有限公司的股權來間接控制鴻博股份董事會的。

這么做有什么好處呢？就是在處理上市公司控制權的時候（無論是簽對賭協議、質押、轉讓等等）都不會受到證監會和交易所層面過多的干預，因為都是在控股股東的那一層進行。也就是說比起一些上市公司，鴻博股份在被現任實控人拿到控制權的時候，就有資本上的考量，當然也很合理，玩資本的想法多，老老實實創業的有時候想不到這么多層的股權嵌套。

那么接下來說股權被司法凍結的事，確實是控股股東本身的事情，實際上和鴻博沒關系，但被司法凍結的也是有價值的東西，可以理解成凍結的是鴻博股份的控制權。

這種司法凍結可以兩方面看：

利好方面可以理解成大股東股權被凍結了，不能減持了（原本一年半內就承諾過不能減持）。其實可以網上搜索下網上其它公司被司法凍結的案例，有的會通過司法拍賣迎來更有實力的實控人。網上例子很多，我就不展開了。

利空方面也可以理解成，控股公司有債務或其它糾紛，其有價值的股權被凍結后，債權人要拍賣變現，價高者得，如果被其它不想做AI算力的拍到股權，那么公司有可能又要轉型（當然這里要看AI是不是大風口，如果傻子都能看懂是賺錢的事，新的實控人豈會去改變？），還有一層就是這個事件對英偉達的合作有沒有影響。

那么到底有什么影響呢？就短期來看，對公司現有的業務進展，并沒有影響，只要妥善處理就可以。而鴻博股份的合作方國信中數，也是投資公司，這里面有什么玩法，沒有公開信息我也沒法推理，各位自行YY，都不是能實錘的。

即便走司法程序，短期內還到不了變更實控人的程度，而公司短期仍然沒有選舉新董事長，而這個司法凍結會不會涉及新的董事長人選？我們不得而知。（如果光靠想象力，你可以覺得是新實控人不方便直接控制，靠這個司法凍結來控制股權？）

從目前公開消息來看，沒有看到重大利空，當然確實有了不確定性，當你面臨的是未知的時候，可以自己去推測，也可以觀望，疊加上5.19臨近，給他一段時間消化短線籌碼也沒什么不好。畢竟對手盤少，板塊殺，再看好，一己之力是接不住的。

再說說有人對服務器預期是A100 H100，宣傳單是A800 H800的顧慮，這個大可不必，不管英博數科能買到啥，都是國內性能最好的，不管公開的是啥，也說明了他只能這么說（也可能就只有H800），但是依然不影響是國內最頂尖性能的算力，依然是供不應求。

今天市場上還有個對大模型和算力的利空，本來想單獨寫一篇，想想算了，借著鴻博這篇一并說了，畢竟這利空也涉及鴻博。

下面請看這篇各個群轉發的所謂的利空大模型和算力的消息

“

XX電子 XX團隊

【AI大語言模型小型化，打破智能終端性能冗余窘境】

1、谷歌PaLM 2全面進化，“大語言模型的小型化”迎重大突破。在谷歌I/O 2023大會上，推出PaLM 2，改進了數學、代碼、推理、多語言翻譯和自然語言生成能力。PaLM 2包含了4個不同參數的模型，包括壁虎（Gecko）、水獺（Otter）、野牛（Bison）和獨角獸（Unicorn），并在特定領域的數據上進行了微調，為企業客戶執行某些任務。其中，PaLM 2最輕量版本Gecko小到可以在手機上運行，每秒可以處理20個token，大約每秒16或17個單詞，“大語言模型的小型化”迎重大突破。

2、小型化模型將打破智能終端性能冗余窘境，終端接口的硬件性能將迎大升級。目前，以手機為代表的智能終端性能冗余，算力需求基本滿足目前應用需求場景，導致終端消費者換機動力不足，全球手機總銷量下滑明顯。而AI大語言模型的小型化發展，將帶來智能終端的再升級。在手機、智能家居、機器人等終端應用上內嵌部署AI模型，將迎來終端的核心架構的變化，終端推理計算能力要求將大升級，對應存儲、傳輸、執行、感知等硬件需求也將同步升級。

3、“云端大模型+終端小模型”，AI發展助推云管端硬件迭代。以OpenAI為代表的大模型主要在云端進行訓練與推理，終端主要負責輸入與輸出的接口，對終端的形態變化改變較小。以PaLM 2 Gecko為代表的大模型可在手機端進行推理運算，可在本地運行，將帶來”個性化“與”私密性“上重大提升。離線的、永遠在線的、個性化的、私密安全的LLM將降低服務成本、加速AI商業化滲透，相應終端硬件將大幅受益。

4、推薦智能終端產業鏈，包括蘋果MR、手機品牌、智能家居等方向。重點推薦品牌與終端算力芯片相關標的，包括兆威機電、立訊精密、瑞芯微，相關受益標的樂鑫科技、傳音控股等。歡迎聯系XX電子團隊：XX/ XX

”

為啥隱去名字呢？我想因為我覺得無厘頭，也不想有人借題發揮，畢竟別人的內容是拿來參考的。

我們都知道國內的大模型和國外的差距有多大吧？由于美國的限制，國內的算力和國外差距有多大吧？

我們也知道一句話叫“把書先從薄讀到厚，再從厚讀到薄”

人家模型小型化，是先完成了小到大，再不斷進步從大到小的技術迭代升級，而且這個大語言模型的小型化，如果說終端小型化沒毛病的，但是你終端小型化，就不要大模型了？就像手機越來越小，運營商那邊不要華為的通信設備了？（反正我感覺這就像有人覺得一旦手機小型化，功能越多，利空華為的運營商通信設備？難道不是終端越多，大小加一塊更缺了？）

我們國內的大模型是在完成小到大的起步階段吧？難不成有人想直接跨越小到小？（我不是專業搞大模型的，但我的常識不允許我這么理解）

很多人留言讓我寫（九），但是我不想在我覺得有風險的地方寫（畢竟有小白在看），但是現在調整這么多了，也有了不確定性，警示作用足夠了。我來發這篇給一直關注的參考吧。，如果真的看好人工智能，整個板塊里面值得買的股其實不多了，如果板塊炒作徹底結束，就啥邏輯也別看了，這個需要自己注意風險。

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$鴻博股份(SZ002229)$

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