三大指数早盘走势分化 沪指涨0.24%重回3300点上方 MLOps概念股涨幅居前

　　今日A股三大指数开盘涨跌不一走势分化，沪指重返3300点上方，截至上午收盘，沪指涨0.24%，深成指跌0.31%，创业板指跌0.88%。盘面上，人工智能概念分化，AI新概念MLOps概念火了，启明信息（002232）一度封板，CPO概念龙头剑桥科技（603083）触及8天5板，年内股价涨幅超3倍，当虹科技、海天瑞声、汉王科技（002362）、同花顺（300033）等ChatGPT概念股走低；中药股震荡反弹，猪肉等养殖板块继续走强，播恩集团（001366）3连板；半导体及元件概念再度走高，全志科技（300458）冲击涨停；以基建、运营商为首的中字头个股大涨，中国中铁（601390）、中储股份（600787）双双涨停，中国电信（601728）涨超8%，中国移动（600941）涨超5%，中国交建（601800）、中国铁建（601186）、中国联通、中国卫通（601698）、中金黄金（600489）等跟涨。

　　下跌方面，以光伏、锂电、储能为代表的新能源概念大幅走低，创业板权重股宁德时代（300750）跌超3%。

　　焦点股方面，华录集团拟整合进入中国电科，易华录（300212）盘中股价大涨超8%。

　　展望后市，国盛证券认为，A股科技股牛市再现，关注人工智能第三波主升。

　　热门板块

　　1、MLOps概念活跃

　　MLOps概念拉升，启明信息直线封板，星环科技涨超15%，科大国创（300520）、绿盟科技（300369）、万达信息（300168）跟涨。

　　点评：MLOps是完成AI模型开发和落地的一套工具包，从数据采集和处理-模型接入-模型开发-模型部署和应用-监控和运维，MLOps提供一整套对应AI全生命周期的工具和服务。

　　2、CPO概念冲高

　　CPO概念股持续拉升，CPO龙头股剑桥科技一度封涨停，股价创历史新高，近8个交易日录得5次涨停，今年以来涨幅高达304%；华工科技（000988）涨停，博创科技（300548）涨近8%，新易盛（300502）、全信股份（300447）、紫光股份（000938）跟涨。

　　点评：民生证券认为，当前大算力应用场景的快速发展将加速推动光模块从800G进一步向1.6T演进，在1.6T速率下，传统可插拔光模块的集成度、功耗等问题将更为凸显，而具备性能优势的CPO方案有望作为重要技术路径迎来加速发展。

　　3、猪肉股走强

　　猪肉股继续走强，播恩集团3连板，新五丰（600975）涨近7%，巨星农牧（603477）、天康生物（002100）、东瑞股份（001201）、温氏股份（300498）等跟涨。

　　点评：浙商证券（601878）认为，4月生猪市场将延续供强需弱格局，猪价有进一步下跌的可能，持续亏损下母猪产能有望继续出清。

　　4、新能源概念走低

　　以光伏、锂电、储能为代表的新能源概念股大幅走低，阳光电源（300274）、铭利达（301268）、盛弘股份（300693）等跌超4%，京山轻机（000821）、昱能科技、宁德时代、亿纬锂能（300014）等纷纷走低。

　　机构观点

　　展望后市，国盛证券认为，A科技股牛市再现，关注人工智能第三波主升。

　　中原证券（601375）：短线关注半导体、新能源、汽车以及医疗服务等行业的投资机会

　　中原证券表示，随着政策落实到位，经济持续复苏，工业盈利增速下降幅度有望收窄。近期行业板块呈现较强的二八效应，北向资金连续3周净流入，场内融资资金明显回升，资金活跃度明显所有回升。海外银行业危机得到各方及时处理，对市场的影响有所降低。未来股指总体预计将维持震荡格局，同时仍需密切关注政策面、资金面以及外部因素的变化情况。我们建议投资者保持六成仓位，短线关注半导体、软件开发、新能源、汽车以及医疗服务等行业的投资机会。

　　国盛证券：科技股牛市再现 关注人工智能第三波主升

　　国盛证券认为，周一两市指数放量反弹，突破近期小箱体，市场重回上升趋势，同时泛科技方向进入牛市行情，不断吸引场外增量资金入场，市场赚钱效应较高，总体保持积极乐观。因此，可轻指数重板块，继续围绕人工智能方向积极做多，对于部分涨幅较大的可以考虑做高低切换，寻找新的细分领域，积极参与人工智能第三波大主升行情，或者潜伏低位新能源，做一季报预期。

　　中信建投：重视AI垂直行业投资机会

　　中信建投（601066）认为，以GPT-4为代表的大语言模型除了赋能和升级搜索引擎、办公软件、图片/视频/音频生成、CAD/EDA等工业设计、代码自动生成等以ToC为主的工具类场景应用外，未来通过与垂直行业深度结合，基于通用模型形成具备垂直行业know-how与知识图谱的行业大模型，可以为用户提供专业度更高、可实际商用的AI解决方案。借助通用大模型在垂直行业落地AI应用的过程中，数据和行业know-how是关键。例如建筑行业的项目数据、医疗行业的医保数据、金融行业的用户画像数据、海运行业的船位数据等是AI大模型赋能相关垂直行业的关键，相关企业将主要受益。