截至2025年9月11日 13:10，中证软件服务指数强势上涨3.40%，成分股指南针上涨8.50%，财富趋势上涨6.41%，虹软科技上涨6.21%，电科数字、拓维信息 等个股跟涨。软件ETF(159852)上涨3.44%。 流动性方面，软件ETF盘中换手6.78%，成交3.27亿元。拉长时间看，截至9月10日，软件ETF近1月日均成交5.67亿元，居可比基金第一。 规模方面，软件ETF近3月规模增长18.03亿元，实现显著增长，新增规模位居可比基金第一。 截至9月10日，软件ETF近3年净值上涨17.05%。从收益能力看，截至2025年9月10日，软件ETF自成立以来，最高单月回报为39.35%，最长连涨月数为3个 月，最长连涨涨幅为69.40%，上涨月份平均收益率为10.06%。 消息面上，在2025世界智能产业博览会上，中科曙光协同AI芯片、AI整机、大模型等20多家产业链上下游企业，共同发布了国内首个AI计算开放架构，推 出AI超集群系统，开放多项技术能力，并宣布依托国家先进计算产业创新中心启动 "AI计算开放架构联合实验室" 建设。 中信证券研报认为，2025H1，计算机行业收入明显提速，净利润显著 ...

1.辛巴被相关部门带走调查？辛选集团相关人士回应来了 有报道称，辛选集团创始人辛巴（辛有志）被相关部门带走调查，之后辛巴意外前往香港。针对上述消 息，辛选集团相关人士回应称：不属实。 点评：等子弹飞一会。 2.《南京照相馆》在英国两大主流院线上映 中国影片《南京照相馆》当地时间9月5日正式登陆英国，在英国"电影世界公司"和"奥迪恩"两大主流院线放 映，为英国观众提供了解南京大屠杀历史的机会。影片英国发行方欧洲时报英国分社评论说，《南京照相 馆》超越了单一的文化圈层，成为不同背景群体之间对战争记忆和历史真相的共同对话。"对熟悉二战记忆 的欧洲人来说，南京照相馆的底片与纽伦堡法庭的证据一样，提醒着人们：真相，必须被看见。 3.国内首个AI计算开放架构发布 在2025世界智能产业博览会上，中科曙光协同AI芯片、AI整机、大模型等20多家产业链上下游企业，共同 发布了国内首个AI计算开放架构，推出AI超集群系统，开放多项技术能力，并宣布依托国家先进计算产业 创新中心启动"AI计算开放架构联合实验室"建设。据介绍，曙光AI超集群单机柜支持96加速卡、百P级AI算 力，最大可实现百万卡大规模扩展。 4.易会满任期内300 ...

Core Viewpoint - The launch of China's first AI computing open architecture and AI supercluster system by Zhongke Shuguang and over 20 industry chain enterprises aims to enhance collaborative innovation in AI computing, addressing computing power bottlenecks and promoting accessible computing power [1] Group 1: AI Computing Open Architecture - The AI computing open architecture is designed for large-scale intelligent computing scenarios, focusing on efficient tightly-coupled system design centered around GPUs [1] - The initiative aims to connect AI industry chain enterprises, transitioning from single-point breakthroughs in computing, storage, networking, power, cooling, management, and software to cluster innovation [1] - Zhongke Shuguang has built over 20 large-scale computing clusters in the past decade, deploying more than 500,000 heterogeneous accelerator cards [1] Group 2: AI Supercluster System - The newly launched Shuguang AI supercluster system features four main characteristics: ultra-high performance, ultra-high efficiency, ultra-high reliability, and comprehensive openness [1] - This system is designed to provide a robust computing foundation for trillion-parameter large model training and inference, industry large model fine-tuning, high-throughput inference, and multi-modal large model development [1]