创业板指冲高回落 收盘涨1.65% 光纤概念股涨幅居前

　　A股三大指数今日冲高回落，创业板指盘中涨幅一度达到4%。截止收盘，沪指涨0.22%，收报4083.97点；深证成指涨0.73%，收报15704.71点；创业板指涨1.65%，收报4122.99点。沪深京三市成交额达到31534亿，较昨日放量3402亿。

　　行业板块涨少跌多，稀土、煤炭、小金属、半导体、通信设备板块涨幅居前，影视院线、教育、航空机场、玻璃玻纤、广告营销板块跌幅居前。

　　个股方面，上涨股票数量超过1700只，逾80只股票涨停。光纤概念股涨幅居前，久之洋20cm涨停，新安股份、三孚股份、亨通光电涨停。

　　行业资金流向：80.43亿净流入半导体

　　行业资金方面，截至收盘，半导体、通信设备、小金属等净流入排名靠前，其中半导体净流入80.43亿。

　　净流出方面，元件、电池、电网设备等净流出排名靠前，其中元件净流出50.19亿元。

　　今日要闻

　　5月A股新开户同比大增78% 逼近2.6亿 “科技行情”拉动入市

　　上交所最新披露的A股新开户数据，2026年5月A股新开户276.53万户，较4月的249.13万户环比增长11.00%；较2025年5月的155.56万户同比增长77.76%。截至5月末，2026年以来A股累计新开户1729.68万户，同比增长57.94%。

　　突发！美军发动空袭 伊朗袭击美第五舰队总部！中东多地机场运营暂停

　　美东时间2日晚，美军中央司令部在社交媒体发文，称伊朗2日在整个中东范围发动袭击，美军拦截若干伊朗弹道导弹和无人机。作为回应，美军对伊朗格什姆岛发动“自卫性”空袭。据伊朗媒体3日稍早时间报道，霍尔木兹海峡格什姆岛传出爆炸声，其地点位于该岛南部，该岛的苏扎和马桑地区居民反馈称听到多次爆炸。

　　英伟达联手加持、大厂扎堆投资！宇树科技“闪电”提交IPO注册

　　6月2日晚间，上交所官网显示，宇树科技科创板IPO于6月1日过会，并于6月2日“闪电”提交注册。此外，6月2日，英伟达CEO黄仁勋宣布，英伟达将与宇树科技联手推出新一代人形机器人参考设计“H2Plus”。

　　突破传统传输极限！光纤领域取得重要技术突破 多只绩优股获资金关注(名单)

　　近日，全球首条S+C+L三波段（短波段+常规通信波段+长波段）超低损多芯光缆线路在山东青岛正式建成开通。去年及今年一季度净利增幅均在20%以上的绩优光纤概念股共20只，其中有12股近一周获得融资客青睐。

　　电子行业成交额连续15个月霸榜！关键信号出现了吗？

　　2024年10月以来，电子行业已连续20个月的月度成交额超2万亿元，今年5月更是首次突破15万亿元，达到15.98万亿元。2025年3月以来，电子行业成交额占A股比例连续15个月居首，今年5月占比更是近28%，创历史新高。

　　机构观点

　　中信建投：机器人是AI应用的重要方向，板块波动聚焦优质环节

　　中信建投研报指出，物理AI是人工智能的下一波浪潮，机器人是AI最好的物理载体之一，未来将有数十亿个自主系统和机器人系统在物理世界中运行。近期机器人板块有所调整，判断主要系资金情绪面波动，但物理AI叙事是切实推进的产业趋势，值得高度重视。此外，Optimus量产渐行渐近，近期对供应链量产量纲指引逐步清晰，其放量节奏逐步得以验证，后续V3产品发布、量产推进仍值得密切关注。此外，国产机器人公司IPO持续推进，有望带来本体估值重估，板块催化不断，聚焦优质环节。

　　华泰证券：光模块功耗提升驱动液冷加速渗透

　　华泰证券研报称，AI算力扩容驱动光模块需求高增，800G/1.6T产品高速迭代带动功耗攀升，液冷散热成为必选项，催生光模块液冷Cage（即通信连接器壳体）广阔市场空间。目前全球光模块Cage的生产制造主要集中于国内厂商，随着高速光模块需求持续提升，功耗不断增长，带动液冷在光模块Cage中加速渗透，光模块液冷有望迎来广阔市场空间。研报认为，国内的传统Cage厂商积极研发液冷类高级产品，布局扩充配套产能，同时利用传统产品的客户资源，持续配合进行产品测试认证，有望充分把握行业机遇。

　　天风证券：煤化工盈利或进入上行周期

　　天风证券研报称，当前国内煤炭基本面较2021—2022年期间偏宽松，煤油比或难因煤价大幅上涨而抬升，而美伊冲突演绎存在变数，但即便冲突缓和，原油供应缺口短时间难以恢复，油价中枢或难以回落至冲突前水平，通过煤油比下降带来的煤化工下游价差拉大，叠加“十五五”时期产能增速或放缓，煤化工盈利或进入上行周期。

　　中泰证券：推理是未来AI算力的核心，CPU将迎来价值重估

　　算力结构转型正从以训练为主转向以推理为核心——当前70%以上算力用于集中式训练，未来70%以上算力将用于分布式推理，推理需求规模有望达到训练阶段的5-10倍。训练与推理的底层差异决定CPU在训练场景是“辅助”，在推理场景可以成为"主力“——1）基于Little's Law（吞吐=并发数/延迟），CPU和GPU选择了”压低延迟“和”堆高并发的不同路线。2）训练以大规模稠密矩阵运算为主，大部分时间GPU在计算，CPU仅承担数据搬运+集群调度，时间占比10-30%；推理具有碎片化、长尾化、延迟敏感特点，CPU在Decode、稀疏计算、长上下文管理、Embedding等多个任务中更具竞争力，可完成70%以上运行负载。

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