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标签: GPU

AI服务器这波,最实在的增量不在口号,在两块硬东西:高多层高速PCB和高端覆铜板

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semianalysis今天发布了一篇有关麒麟9030使用的中芯N+3工艺解析的

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网友:现在谁还用CPU啊

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算力金属突然火了!别再只盯着GPU,真正的“硬通货”藏在这里谁也没想到,A

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最近美国大模型性能上去了,中国落后的差距在拉大。原因是工程和生态的,可以解释,没

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AI基建全赛道梯队梳理!一张图看懂各细分核心标的🏁AI大行情持续发酵,算力基建

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沐曦股份刚在科创板站稳脚跟,转身就直奔港交所。这家国产GPU独角兽的动作,刚

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沐曦股份刚在科创板站稳脚跟,转身就直奔港交所。这家国产GPU独角兽的动作,刚好踩在AI算力由海外单一供给转向国产并存的节骨眼上,它的目的很明确,就是去拿国际资本,重注砸向下一代通用GPU和软件生态。对于还在高研发投入期、亏损收窄的沐曦来说,光靠A股显然不够解渴。搞通用GPU这事,烧钱周期长、生态壁垒高,不备足粮草很难跟得上。但还是不少人质疑,毕竟公司刚上市不久,理财还没焐热就又要融资,吃相有点难看。但这或许正是硬科技的残酷现实,不拼命砸钱迭代,技术就会掉队,想保持身位就得持续吸金。这种刚上市就再融资的激进打法,你觉得是长期主义还是急于圈钱?评论区聊聊。
最新消息:GPU供电痛点已解决!我国研制出三维片上电容,AI芯片能量缓冲大突破,

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2026年的存储市场像烧开了的水,DRAM价格涨得让人心惊。第一季度合约价环比涨

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今天路透社的一篇报道把磷化铟(简称InP)这种材料带火了。很多人第一反应可能是

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AI会带来失业,也会带来更多就业机会!失业的人会拼命生存,这种生命力很强!正如当

AI会带来失业,也会带来更多就业机会!失业的人会拼命生存,这种生命力很强!正如当年直播干翻了线下零售,但也逼着更多零售商和工厂都招直播主播销售,极大的增加了就业!被迫创业潮大厂降本增效,首当其冲的是总监级中层。这批人有经验、有积蓄、有人脉,却被“逼上梁山”。不是想创业,是没得选。这种“被迫创业”与主动创业完全不同——主动创业是锦上添花,被动创业是背水一战。生存本能驱动的爆发力惊人,就像欧洲大航海:活不下去,才出海。今天的大厂裁员潮,本质上是在向全球输送一批最凶狠的创业者。00后创业者正在涌现00后的产品定义跟老一辈完全不在一个频道,天生就是AI原住民,认为AI工具就像水电一样自然。面对这种变化,VC的出手策略急剧调整——要么投极早期(1000-3000万人民币),要么投极后期,中间成长期几乎不碰。估值涨上来了,数据还没跑出来,竞品突然冒出好几个,根本没法判断谁能胜出。目前市场上形成了两套投资套路:1.完全市场化:产品好、技术领先、卖货赚钱2.国家战略:跟着政策走,投GPU、火箭、大模型、核聚变
谷歌自研TPU想要硬刚英伟达?你知道CPU、GPU、TPU的区别吗?三者的差

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AMD合作伙伴预计首批RDNA5显卡2027H2到来,也有可能延后至2028年

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AI服务器四大被动元件对比表成长性排序:超级电容>MLCC>电感ico

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【AI算力爆发,这个核心赛道正在“狂飙”!】🔥别再只盯着GPU和光模块了!AI

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事件:Semi称英伟达RubinNVL72预计将把单机架的DRAM内存总容

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突发!PC芯片产业链龙头曝光:聚焦其在产业链中的核心地位核心芯片(CPU、GPU

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英伟达Rubin架构GPU单卡功耗都飙到2300W了,传统散热材料真的快要崩了好

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AI瓶颈的三次转移,现在是光连接!第一次是算力——最大红利获得者英伟达第二次

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英伟达不要铜线了。它的GPU机架里,原本缠着2英里长的铜线,现在准备全部

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老黄带着英伟达CPU杀入PC赛道

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MLCC就是电路板上像米粒大小的"微型蓄电滤波电容",号称电子工业的大米。普通服

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你的下一台电脑可能不是电脑了,很多人说RTXSpark要颠覆PC,其实核心就是

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一图拆解十大硬核元器件当下AI产业行情轮番轮动,从光模块狂飙到存储抬升,不少散户

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继存储,GPU,MLCC之后,又一个因为AI而暴涨的板块来了培育钻石,本来是拿来

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AI算力暗藏隐形卡脖子!不起眼的小电容,突然成服务器涨价导火索谁也没料到,狂飙的

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算力价格持续走高,正在悄然重塑所有企业的运营逻辑。💼以前创业,大家比的是谁的

算力价格持续走高,正在悄然重塑所有企业的运营逻辑。💼以前创业,大家比的是谁的PPT更性感、谁的获客成本(CAC)更低;现在AI创业,大家第一步先看你的“算力账本”。不少雄心勃勃的AI初创公司,还没等到产品大规模变现,就已经被每个月高昂的云服务和算力租赁账单压得喘不过气来。这迫使整个行业从“唯模型论”转向“唯效率论”。堆参数的暴力美学玩不起了,企业必须在有限的预算里,精细化压榨每一块GPU的剩余价值。很多公司开始放弃全能大模型,转向垂直领域的“小快灵”微调模型,甚至开始把目光投向“端侧算力”——让用户的手机和电脑去分担一部分计算压力。在这场前所未有的结构性上涨中,算力已经成为企业资产负债表上最不容忽视的变量。算力焦虑,已经从技术总监的电脑屏幕,蔓延到了CEO和CFO的办公桌上。
重点聚焦四大方向,一是AI及半导体硬科技,覆盖存储芯片、GPU芯片、电子布、AI

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如果说AI服务器的核心是GPU,那支撑这颗“心脏”稳定跳动的,是一颗颗毫不起眼的

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重大利好!MLCC迎利好消息!高盛:MLCC已成为AI服务器物料清单第三大成本项

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继存储和GPU之后的又一大热点,高盛力挺高盛:MLCC(陶瓷电容)现在成了AI服

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重大利好!MLCC迎利好消息!高盛:MLCC已成为AI服务器物料清单第三大成本项

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高盛揭秘:AI服务器里最贵的不是铜,是这个小电容!成本占比冲进前三,产能被锁死在

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【胜宏科技】:逻辑更新PCB演变的终极路线co­w­op技术,取代ABF窄版(

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科技行情结束没有?6月怎么走?昨天,英伟达那边传出了大消息,那就是不只想只卖CP

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科技行情结束没有?6月怎么走?昨天,英伟达那边传出了大消息,那就是不只想只卖CPU了,要全面进军PC市场。以前英伟达在PC产业链中扮演的是独立显卡供应商,是被整机厂商请进去的,现在英伟达是想将GPU、与AI单元整合为单颗SoC,直接向一些电脑厂商出手心脏,大家应该明白了吧,目前苹果的MAC系列就是走的这条路,如此看来英伟达是想将人工智能未来与PC直接联系起来,并且颠覆现在的W系统。目前科技行业本身就很敏感,特别是人工智能领域几乎每天都有迭代的消息出现,对于英伟达上个周末放出的这个大招,估计今天在市场会有一定的炒作效应,科技板块与传统领域最大的区别在于,当一个新的事物要出现的时候,市场资金往往会率先给出炒作溢价,看看今天哪些板块会有表现吧。说到这里,对上个周末的消息面做一个回顾,大家最关心的便是科技行情到底有没有结束,比如说芯片、人工智能等,从我的理解角度看,科技行情当然没有结束了,只是接下来选择会越来越难了,因为大家所了解的一些行业,目前因为过热而带来的被降温的情形,比如说芯片就很典型,上周五直接重挫5%,加上上周末两大大模型未来要上市的消息,很显然这是改变科创板的供给,这种情形下短期内调整的概率就比较明显了。科创板仅仅是一个典型代表,之前被大幅度炒作过的科技股,我觉得接下来都有被降温的可能,即便没有消息面影响,参与炒作的资金也会有自我调整的动作,应该说资金会从高位流向低位的潜在迭代的板块,或者说依然在科技板块,而炒作的方向会发生改变,估计这个面会越来越窄,6月份的科技行情大概率真不如以前了,难度变得更大。既然如此,很多人问为何不切换到低位板块上去呢?我依然觉得这种概率很小,原因有两方面:其一,科技是一条大主线,这是产业趋势所决定,是基本面因素推动的,即便是芯片出现调整,其他的细分领域未来也有表现的可能,只要科技这条主线不变,资金就不会轻易的去低位板块;其二,低位板块的老登们大部分业绩比较差,成长性几乎很难形成对市场的影响力,即便是一些大型的企业业绩持续保持稳定,而这些只有在市场趋势出现逆转,风险加大的时候,是被资金当成避险效应,很难在一个正常市场格局下发挥主导效应。从这个角度来说,目前不要觉得科技板块位置高了,就轻易的做出离场的决定,目前唯一劣势的点在于之前的大幅度上涨,我想市场经历一段时间的消化之后,资金还是会对科技板块给予积极的关注,因为这些行业无论是业绩还是成长性都受到资金的关照,关键是给我最大的感触在于,人工智能时代才刚刚开启,AI应用还没有大面积到我们的生活中,这个时候就对行情有悲观的想法,确实有点不切实际。至于指数层面,我觉得还是要看4000点到4100点这个区间内的震荡,只要这底线能被守住,市场就不会缺少机会。免责声明:文中内容仅供参考,不构成任何操作建议或提示,股市有风险,投资请谨慎!
AIPC三大核心技术路线x86+NPU:该路线生态成熟,且兼容性强,缺点是能效

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周末大利好!谷歌TPU迎360亿史诗级大单!概念股名单曝光(最新)本文仅为个人观

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周末大利好!谷歌TPU迎360亿史诗级大单!概念股名单曝光(最新)本文仅为个人观点分享,不构成任何投资建议。市场有风险,投资需谨慎,所有操作盈亏自负。这个周末,AI科技圈炸出史诗级产业利好:一笔360亿美元TPU超级融资落地,谷歌TPU赛道直接被注入千亿级强心剂,国内整条TPU配套链迎来全新业绩爆发点。一、360亿TPU超级融资,到底是什么?5月29日,阿波罗+黑石联合宣布:牵头筹备360亿美元专项融资,全部用于Anthropic向谷歌采购定制TPU芯片。担保方:博通(TPU联合开发+供货+担保)规模:约2500亿人民币,私募信贷史上顶级、芯片专项融资史上最大总量:超100万颗TPUv7,全球首个超大规模TPU算力集群,服务Claude大模型训练+推理模式:资管出钱→买TPU→租给AI公司→芯片厂供货维护→巨头担保完美解决行业两大痛点:1.大模型训练烧钱太快、现金流压力极大;2.轻资产AI公司无抵押、银行贷不到大钱。资本用真金白银投票:TPU路线被高度认可,规模化落地正式开启。二、TPU为什么能撼动英伟达GPU霸权?过去几年,高端AI算力基本是英伟达GPU一家独大,弊端很明显:贵:高端GPU单价高,中型集群成本数十亿;功耗高:数据中心电费、运维常年居高不下;产能紧:台积电顶级制程被锁定,一芯难求。谷歌TPU(张量处理器):专为大模型训练/推理定制,砍掉冗余、全力做AI运算。成本:同等算力下,比GPU便宜30%-40%;功耗:直接减半,大幅降数据中心运营成本;效率:大模型训练/推理更适配、性价比更高。Anthropic弃GPU、重仓TPU,不是个案,是拐点:AI芯片正式告别英伟达一家垄断;进入GPU+TPU+定制ASIC三足鼎立时代;国内供应链摆脱单一绑定英伟达,打开全新增长曲线。三、TPU产业链:A股核心受益环节+公司(按刚需排序)1)光模块(最直接、最先爆)中际旭创:谷歌1.6TDR8光模块独家,800G份额60%-70%,TPU集群“光连接心脏”光库科技:谷歌OCS光交换机核心代工,份额超70%2)PCB(算力板核心)沪电股份:TPU主板核心供应商,份额30%,30-40层高阶板主力深南电路:TPUv7高端板,份额10%-15%3)芯片封装+服务器代工长电科技:国内唯一谷歌审核通过,TPUv7/v82.5D/3D高端封装工业富联:谷歌TPU服务器核心代工,月产数百组算力机柜4)液冷散热(高功耗刚需)英维克:谷歌CDU液冷龙头,北美市占40%+,TPU机柜液冷1/4份额高澜股份:谷歌+英伟达双认证,冷板+浸没式双路线5)电源管理(高稳定刚需)新雷能:TPU一次/二次电源,锁定数亿美元意向订单欧陆通:谷歌服务器一次电源核心供应商6)配套辅助澜起科技:内存接口芯片龙头,适配TPU高速传输立讯精密:TPU服务器高速连接器+结构件四、行情节奏:短期、中期、长期怎么看短期(1-2周):资金优先冲光模块、液冷,刚需最强、认可度最高;中期(1-3个月):从消息炒作→业绩兑现,有实单、能落地的龙头走独立行情;长期(半年+):TPU持续抢GPU份额,订单→业绩→估值正向循环,深度绑定谷歌、有独家供货权、技术壁垒高的龙头吃最大红利。五、最后总结:算力无限,电力/算力硬件有限五月炒GPU/光模块,六月主线切TPU+算电协同,不是玄学,是AI产业周期+供应链重构的必然。360亿融资+百万颗TPU,不是短期炒作,是全球AI芯片格局改写的拐点。国内供应链终于迎来不依赖英伟达的第二增长曲线,从光模块、PCB、封装到液冷、电源,全链受益、增量明确。风险提示:以上为公开信息梳理,不构成投资建议。AI板块波动大,理性看待利好,不盲目跟风。
被严重低估的AI新赛道!高盛喊出“新内存”,MLCC的4倍空间藏在哪?当市场还在

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一图看懂GPU、CPU、TPU、NPU的区别!

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龙芯首款自研GPU9A1000完成流片!AI算力40TOPS,国产GPU阵营再

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三星半导体的下一代“聚宝盆”出样了。三星已率先向客户提供HBM4E12层堆叠

三星半导体的下一代“聚宝盆”出样了。三星已率先向客户提供HBM4E12层堆叠样品。今年2月刚量产HBM4,3个月后就把HBM4E送去客户验证,这个节奏很猛。HBM4E单Pin速度最高16Gbps,单堆叠带宽达到3.6TB/s,容量提升到48GB,同时能效提升16%,热阻改善14%以上。AI时代,GPU负责算,HBM负责喂数据。谁能拿下下一代HBM订单,谁就能吃到AI服务器最肥的一块肉。对三星半导体来说,HBM4E很可能就是下一个真正的聚宝盆。
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Pro和9060Pro相比麒麟9030Pro的提升:CPU单核提升15%

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算力进入新阶段,以后CPU和GPU用的更多了以前国内就是单独拼命堆服务器、堆显

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黄仁勋接受采访时被问到,现在这么有钱了,还有什么梦想。没想到他的回答让人意外,他

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人工智能三大支柱(算力芯片、通信网络、工业体系)的构成、作用和价值一、第一支

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人工智能三大支柱(算力芯片、通信网络、工业体系)的构成、作用和价值一、第一支柱:算力芯片,AI的“发动机”。核心硬件通用GPU:英伟达A100/H100、AMDMI250,大模型训练主力,强并行计算。AI专用芯片(ASIC/NPU/DCU):华为昇腾、寒武纪、壁仞、海光,针对深度学习定制,能效更高、成本更低。FPGA:可编程,适合边缘低延迟推理(工业、自动驾驶)。存算一体/光计算芯片:前沿方向,解决“存储-计算”数据搬运瓶颈。核心作用提供原始算力:支撑大模型训练(如GPT-4需数万GPU)、推理(每天千亿次调用)。定义能效上限:决定AI能跑多快、多大模型、功耗多少(直接影响电费与成本)。构建算力集群:通过NVLink/InfiniBand互联,组成“超级大脑”,支撑分布式训练。一句话价值没有算力芯片,AI就是纸上谈兵;芯片的性能与供给,决定国家AI竞争力的底线。目前来看,美国在算力算法和芯片方面,略占优势,中国在迎头赶上。二、第二支柱:通信网络,AI的“血管”。构成(三层网络)数据中心内网(高速互联):InfiniBand、NVLink、400G/800G光模块,低延迟、高带宽,GPU间通信。骨干网/算力网络:5G和未来的6G基站网络、光纤、卫星互联网,连接智算中心、边缘节点、用户终端。边缘接入网:工业以太网、Wi-Fi7、物联网(IoT),设备端数据采集与实时控制。核心作用数据高速流通:海量训练数据、模型参数、推理请求在云-边-端实时传输。支撑云边端协同:大模型在云端训练,边缘实时推理(自动驾驶、工业质检),终端交互。保障低延迟高可靠:自动驾驶、远程医疗、工业控制等场景,毫秒级延迟是安全底线。目前的5G技术和未来的6G技术,是人工智能的支撑性基础技术。5G的研发和应用,中国走在世界的前列。6G的研发,目前中国又走在前列。一句话价值网络不通,算力无用;网络带宽与延迟,直接决定AI应用的可用性与体验。三、第三支柱:工业体系,AI的“骨骼与土壤”。构成(四大产业链)半导体制造:晶圆代工(台积电、中芯国际等)、光刻/刻蚀/沉积设备、先进封装(Chiplet),决定芯片能否量产。算力基建(智算中心AIDC):高密度服务器、液冷散热、高压供电、储能/绿电,大规模算力交付。算力的运算,需要消耗相应的电力,电力决定算力。得益于风电、光伏发电、水电和核电的大发展,从近3年发电量来看,中国的年发电量几乎是美国、印度、俄罗斯、日本、德国、法国和英国的总和。液冷散热、特高压供电、储能/绿电,还有在人形机器人中将电能转化为精准机械运动,也是中国的强项。整机与智能制造:AI服务器、工业机器人、智能产线,支撑算力硬件规模化生产与AI落地。软件与生态:操作系统、AI框架(TensorFlow/PyTorch)、编译器、行业解决方案,让硬件可用、模型可落地。核心作用硬件规模化供给:稳定、低成本生产GPU/NPU、服务器、光模块,支撑AI算力爆发式需求。工程化落地能力:把算法模型变成可量产、可运维、可迭代的产品(如工业质检、自动驾驶、无人机、无人艇、机器狗、战狼等)。得益于中国完整的工业体系和供应链,相对美国的产业空心化来说,中国人工智能产品的工程化、产品化、市场化和迭代能力都相对要好些。产业链安全自主:避免“卡脖子”,保障芯片、设备、软件的自主可控,支撑长期发展。一句话价值工业体系不强,AI只能“空中楼阁”;完整的产业链,是AI从实验室走向产业的根本保障。四、三者关系总结算力芯片是动力源,提供计算能力;通信网络是传输纽带,连接算力、数据与场景;工业体系是制造与工程底座,保障硬件量产与应用落地。三者缺一不可,共同构成AI产业的“硬支撑”,决定一个国家AI发展的上限与安全。
蜜雪冰城还是太有效率了,黄仁勋前脚手握蜜桃四季春,蜜雪后脚就把广告发出来了,还特

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那个被欺负的亚洲男孩,后来成了硅谷最狠的人1963年,台湾还在农业社会的尾巴

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下午,黄仁勋穿着那件万年不变的黑色皮衣,在南锣鼓巷喝了一杯蜜雪冰城。这边他刚

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AI真正卡脖子的地方,看懂这张图,才算看懂未来机会很多人以为AI瓶颈只是G

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大家都在盯着英伟达的显卡看,却忘了那些昂贵的GPU如果连不上,也就是一堆昂贵的铁

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看罢此图,深感老马目光之毒辣同行还在卷模型参数,他已洞悉天机,开始圈地建“算力帝国”疯狂囤积55万GPU,不仅为Grok筑基,更化身“算力包租公”,把余力租给Cursor们这哪是单纯做AI,分明是在抢占AI时代的“石油”与“电力”,商业闭环既成,规则由其定义
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