一碗牛肉
04-25
认真拜读，改变自己的认识和思路，摒弃逢低买入，CPU要有想像力，要有想像力！谢谢！！
@AaronHy：
读懂这篇长文 读懂英特尔的交易逻辑
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读懂英特尔的交易逻辑","html":"<html><head></head><body><p>英特尔现在不单单是一家公司，<b>而是美国国家战略的一部分</b>，目前全球最先进的芯片制造产能超过90%集中在台湾，美国政府非常焦虑，万一台海出事，全球芯片供应链瞬间断裂。从IPhone。到F35，战斗机全都造不出来，所以美国砸下了芯片法案，几百亿美元的补贴就是要扶持本土的芯片制造能力，而英特尔是唯一一家有希望扛起这面大旗的美国公司，台积电在亚利桑那建的厂。工人都是从台湾飞过去的，技术还是台湾的。三星在德州的厂良率一直上不去，大客户纷纷跑路。只有<b>英特尔是土生土长的美国公司</b>，有完整的研发和制造能力，有几十年的技术积累，他不成功。美国的芯片制造复兴就是一句空话，所以你会看到<b>美国政府给英特尔的支持力度是空前的，补贴、贷款、国防订单，政策倾斜，能给的都给这不是因为英特尔特别优秀，而是因为美国没有别的选择。</b></p>\n<p>18A是英特尔的技术底牌，全球唯一同时量产GAA加背面供电代工业务是长期愿景，但兑现预期在28年，先进封装是眼前的现金流，已经有客户预付定金抢产能，而背后的战略支撑是美国芯片制造复兴的国家意志，技术有了，客户在谈，政策在扶持。</p>\n<p>另外从这次gtc大会可以看到，<b>CPU已经不是配角</b>！配角这个观点在过去两年几乎成了市场共识。打开任何一篇AI分析报告，主角儿永远是英伟达，GPU、GPU还是GPU？黄仁勋穿着皮夹克往台上一站下就。CPU呢，像个过气明星，偶尔被提一嘴，但从来不是焦点。很多投资人心里的潜台词是英特尔，那不是上个时代的公司吗？</p>\n<p>我们先搞清楚一个基本。AI不只是训练！</p>\n<p>黄教主这次着重的说了AI的五重架构！</p>\n<p>过去两年大家看到的AI军备竞赛主要是什么？是OpenAI、Google、meta这些巨头疯狂囤积GPU，训练越来越大的模型，GPT3、GPT 4、GPT 5参数。量从千亿飙到万亿，现在大模型确实需要海量的GPU，几千块、几百块显卡并联，烧电如烧钱算力。</p>\n<p>但训练只是AI的上半场，当模型训练完成，进入真正的商业应用阶段，情况就完全不一样，这个阶段叫推理模型，不再学习新东西，而是用学到的能力去处理。求你问chatgpt一个问题，他给你答案，这就是推理。你用AI生成一张图片，这也是推理。推理阶段的算力需求和训练阶段有本质区别。训练是一次性投入模型，训完就完了，但推理是。持续消耗，每一个用户、每一次请求、每一秒钟都在吃算力，当AI真正普及到几十亿用户的时候，推理的算力消耗会是训练的几十倍甚至上百倍。而推理这件事儿，并不是所有场景都。需要昂贵的GPU，在很多对延迟敏感、对成本敏感、对能耗敏感的场景里，CPU反而是更经济更合理的选择，但这还不是CPU最重要的价值。</p>\n<p>有个概念叫头节点。什么是头节点？想象一下，未来的AI系统不再是你跟一个chatgpt对话那么简单，而是无数个AI智能体在相互。一个智能体负责搜索信息，一个负责分析数据，一个负责生成报告，一个负责检查错误，他们之间要不断的发指令、传数据、协调行动，这种机器对机器的通信量会是人对机器的成千上万倍。这时候。谁来指挥这个交响乐团？GPU吗？GPU是肌肉，他擅长的是大力出奇迹，同一个动作重复几十亿次，并行计算，暴力求解，但指挥调度这件事儿，恰恰是GPU不擅长的，你需要的是一个大脑。能处理复杂的逻辑判断，能做流量编排，能协调各个模块儿的优先级，能在毫秒级别内做出决策，这个大脑只能是CPU，英特尔把这种角色叫做头节点。它不是干活最多的那个但他是发号施令的那个，就像一个乐团里拉小提琴的，吹长笛的都很重要，但站在最前面挥棒子的指挥家才是决定整场演出成败的关键。</p>\n<p>目前企业端服务器的实际下单量，还有各大云厂商对新一代处理器的真实反馈这个逻辑是成立的！</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ca6df2bca4e181ea9a3f743732689a77\" tg-width=\"3024\" 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5参数。量从千亿飙到万亿，现在大模型确实需要海量的GPU，几千块、几百块显卡并联，烧电如烧钱算力。</p>\n<p>但训练只是AI的上半场，当模型训练完成，进入真正的商业应用阶段，情况就完全不一样，这个阶段叫推理模型，不再学习新东西，而是用学到的能力去处理。求你问chatgpt一个问题，他给你答案，这就是推理。你用AI生成一张图片，这也是推理。推理阶段的算力需求和训练阶段有本质区别。训练是一次性投入模型，训完就完了，但推理是。持续消耗，每一个用户、每一次请求、每一秒钟都在吃算力，当AI真正普及到几十亿用户的时候，推理的算力消耗会是训练的几十倍甚至上百倍。而推理这件事儿，并不是所有场景都。需要昂贵的GPU，在很多对延迟敏感、对成本敏感、对能耗敏感的场景里，CPU反而是更经济更合理的选择，但这还不是CPU最重要的价值。</p>\n<p>有个概念叫头节点。什么是头节点？想象一下，未来的AI系统不再是你跟一个chatgpt对话那么简单，而是无数个AI智能体在相互。一个智能体负责搜索信息，一个负责分析数据，一个负责生成报告，一个负责检查错误，他们之间要不断的发指令、传数据、协调行动，这种机器对机器的通信量会是人对机器的成千上万倍。这时候。谁来指挥这个交响乐团？GPU吗？GPU是肌肉，他擅长的是大力出奇迹，同一个动作重复几十亿次，并行计算，暴力求解，但指挥调度这件事儿，恰恰是GPU不擅长的，你需要的是一个大脑。能处理复杂的逻辑判断，能做流量编排，能协调各个模块儿的优先级，能在毫秒级别内做出决策，这个大脑只能是CPU，英特尔把这种角色叫做头节点。它不是干活最多的那个但他是发号施令的那个，就像一个乐团里拉小提琴的，吹长笛的都很重要，但站在最前面挥棒子的指挥家才是决定整场演出成败的关键。</p>\n<p>目前企业端服务器的实际下单量，还有各大云厂商对新一代处理器的真实反馈这个逻辑是成立的！</p>\n<p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ca6df2bca4e181ea9a3f743732689a77\" tg-width=\"3024\" 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但训练只是AI的上半场，当模型训练完成，进入真正的商业应用阶段，情况就完全不一样，这个阶段叫推理模型，不再学习新东西，而是用学到的能力去处理。求你问chatgpt一个问题，他给你答案，这就是推理。你用AI生成一张图片，这也是推理。推理阶段的算力需求和训练阶段有本质区别。训练是一次性投入模型，训完就完了，但推理是。持续消耗，每一个用户、每一次请求、每一秒钟都在吃算力，当AI真正普及到几十亿用户的时候，推理的算力消耗会是训练的几十倍甚至上百倍。而推理这件事儿，并不是所有场景都。需要昂贵的GPU，在很多对延迟敏感、对成本敏感、对能耗敏感的场景里，CPU反而是更经济更合理的选择，但这还不是CPU最重要的价值。 有个概念叫头节点。什么是头节点？想象一下，未来的AI系统不再是你跟一个chatgpt对话那么简单，而是无数个AI智能体在相互。一个智能体负责搜索信息，一个负责分析数据，一个负责生成报告，一个负责检查错误，他们之间要不断的发指令、传数据、协调行动，这种机器对机器的通信量会是人对机器的成千上万倍。这时候。谁来指挥这个交响乐团？GPU吗？GPU是肌肉，他擅长的是大力出奇迹，同一个动作重复几十亿次，并行计算，暴力求解，但指挥调度这件事儿，恰恰是GPU不擅长的，你需要的是一个大脑。能处理复杂的逻辑判断，能做流量编排，能协调各个模块儿的优先级，能在毫秒级别内做出决策，这个大脑只能是CPU，英特尔把这种角色叫做头节点。它不是干活最多的那个但他是发号施令的那个，就像一个乐团里拉小提琴的，吹长笛的都很重要，但站在最前面挥棒子的指挥家才是决定整场演出成败的关键。 目前企业端服务器的实际下单量，还有各大云厂商对新一代处理器的真实反馈这个逻辑是成立的！ AI越普及，CPU的需求不是下降，而是上升。因为当AI工作负载变得越来越复杂，当智能体之间的协作变得越来越频繁，原来一台服务器配一颗CPU就够了，现在可能需要两颗、4颗。一个数据中心有1000台服务器就够了，现在可能需要5000台。 这是一波被市场严重低估的升级周期，大家都盯着英伟达的GPU卖了多少，却没注意到每卖出一颗高端GPU。背后可能需要配套更多的CPU来做调度和控制。 GPU和CPU不是替代关系，而是互补关系，AI越火，GPU越缺，CPU也越缺，这就引出了一个关键的价值重估问题。市场给英伟达的。估值是AI基础设施的核心，但如果CPU在AI时代的角色不是配角，而是指挥官，那英特尔的估值逻辑就需要重启，它不应该被当当做一家夕阳产业的遗老，而应该被当做AI基础设施的另一条腿。 英特尔去年虽然涨了百分之七八十！但还是在被严重低估！ 当然英特尔现在也有问题，就是时间！英特尔需要时间去爬良率，需要时间去赢得客户信任，需要时间去证明自己不是一个迟暮的巨人。 我愿意等英特尔未来的崛起！两万股英特尔，接近100万刀的投入！投资按年起步！陆续建仓$英特尔(INTC)$ 认真反复读懂这篇文章！未来两至三年，特朗普任期内，英特尔必将重获新生！ 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