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03-08

$英伟达(NVDA)$ 莫非今晚就到1000？

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2021-03-05

$蔚来(NIO)$十分想念特朗普…

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2021-06-04

$英伟达(NVDA)$老黄飞起

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03-07

$英伟达(NVDA)$ 即将到达！

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2021-10-26

$英伟达(NVDA)$快追上特斯拉 $特斯拉(TSLA)$

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2020-10-28

$腾讯控股(00700)$600纪念

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2020-08-18

$英伟达(NVDA)$黄教主发威了。

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2021-11-19

$英伟达(NVDA)$老黄不要停！

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2021-05-28

$英伟达(NVDA)$黄教主加油

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2021-06-17

$英伟达(NVDA)$飞飞飞

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2022-05-13

$每日优鲜(MF)$就这还是昨天补了一倍

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2022-04-19

$滴滴(DIDI)$没劲，没有上下20个点的跳跃，一点也不像垃圾股。

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2021-06-24

$英伟达(NVDA)$800指日可待

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2020-10-28

$蚂蚁集团(06688)$请问大家冻结的资金需要是港币吗？假如账户里目前只有美元，没有港币，需要手动转换吗？谢谢

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2022-06-29

$DiDi Global Inc.(DIDIY)$就差滴滴了

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2021-11-08

$Livent Corp.(LTHM)$加电呀！

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2021-02-11

$英伟达(NVDA)$600纪念

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2020-11-13

$蔚来(NIO)$什么时候涨出一辆es6呢？

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2022-04-19

明明是一家公司，被打压的自相残杀。

支付宝回应网商银行暂停转入功能

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2021-06-30

$蔚来(NIO)$nio 又回来了

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src=\"https://static.tigerbbs.com/b1bdca4b68a2fb253f6eee697e7f24df\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"810\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">给OpenAI送显卡之前，黄总魂牵梦萦的新赛道只有两条：<strong>移动芯片</strong>和<strong>汽车芯片</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">2013年小米3发布，英文不好的雷军和中文不好的黄仁勋罕见同台，后者用蹩脚汉语猛吹了小米一圈彩虹屁。小米3的处理器采用<a href=\"https://laohu8.com/S/QCOM.US\">高通 </a>骁龙800和英伟达的Tegra系列混搭，是英伟达切入手机市场，开辟显卡之外第二战线的绝佳机会。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f687d83374342e29209cbbda1330acde\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"596\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">结果却不尽人意，Tegra芯片因为制程和外挂基带问题，能耗失控发热严重，字面意义上的为发烧而生。</p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达的移动芯片业务此后也未见起色，把市场拱手让与<a href=\"https://laohu8.com/S/QCOM\">高通</a>和联发科，Tegra系列只能在<a href=\"https://laohu8.com/S/NTDOY.US\">任天堂(ADR) </a>Switch上发挥余热。后来黄仁勋去台大演讲，称英伟达“主动放弃”了智能手机市场。</p><p style=\"text-align: justify;\">和移动芯片同时起步的汽车芯片业务，长期收入贡献不高，远不及游戏和数据中心业务耀眼。但英伟达对汽车业务却关怀备至，由1999年加入公司的老将Gary Hicok亲自坐镇，完全没有松手的迹象。按照黄仁勋的规划，汽车业务的收入占比应该达到30%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1e16c8e55c1b15bbf00b6b025173780d\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1103\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">往者不可谏，来者犹可追，汽车芯片这条赛道，还能再创造一个英伟达。</p><p><strong>事先张扬的夺权</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">业界常说新能源车“上半场是电动化，下半场是智能化”，每一个半场带来的不仅仅是汽车的零部件构成的变化，也是产业链的一次权力重组。</p><p style=\"text-align: justify;\">成本占比高达30%以上的动力电池不仅取代发动机，成为电动车最核心的零部件，也创造了LG能源、<a href=\"https://laohu8.com/S/300750\">宁德时代</a>这些资本市场的庞然大物。</p><p style=\"text-align: justify;\">当L2以上的自动驾驶功能逐步普及，汽车成为大号手机，传统的分布式电子架构同样面临高算力芯片的夺权。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>马斯克发动的架构革新，给英伟达的第三条曲线叩开了大门。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">在<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA.US\">特斯拉 </a>之前，汽车的各种智能化功能由遍布车内大大小小的MCU（Micro Controller Unit）实现。MCU俗称单片机，可以简单理解为执行单一任务的微型计算机，比如智能雨刷、自动落锁这类功能。</p><p style=\"text-align: justify;\"><a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>的方案是让一个算力更强的芯片取代各类MCU芯片，直接分管多个不同的功能，从而让分散的权力集中在自动驾驶芯片和智能座舱芯片上，由此带来了两个变化：</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>一是车企可以自行修改与控制软件功能迭代。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">分布式电子架构下，汽车的功能大多出厂即写死，无法修改。但特斯拉的集中式架构可以直接改写运行在硬件上的软件，改变硬件功能，即“硬件预埋，软件升级”——先把算力堆上去，再通过OTA慢慢迭代。</p><p style=\"text-align: justify;\">2019年10月，汽车媒体Top Gear在节目里表示保时捷Taycan百公里加速成绩强于Model S后，马斯克迅速指责节目不公平，Top Gear应改名为“Low Gear”，并在破防之余着手修改电机软件算法，让Model S最大功率提升50匹马力，反败为胜。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>二是驱动高速领航、自动泊车甚至更高级别的自动驾驶功能。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">2020年，特斯拉的自动驾驶算法引入Transformer架构，将2D图像拼接为3D视角，并3D空间基础上加入了时序信息，转化为4D空间。2022年，特斯拉又引入占用网络（Occupancy Network），解决通用障碍物识别问题。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种自动驾驶算法的大模型化，让对应的算力需求与日俱增。无论是各类智能化功能，还是自动驾驶算法的驱动，都需要一颗大算力的“超级芯片。”这也是为什么黄仁勋说：TOPS（衡量算力的单位）就是新的马力。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4b246c46fd812348130b772e1cf9a127\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"557\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">雷凌、轩逸这类“移动路障”的动力和F1赛车相比不到十倍，但配备高等级自动驾驶能力的汽车，对应算力很有可能是其他车辆的百倍千倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">2022年，全球汽车芯片市场规模约为450亿美元，差不多是手机处理器芯片+基带芯片的规模。按照IDC的预测，未来两年L3级别以上自动驾驶汽车出货量年化增长率将超过100%。</p><p style=\"text-align: justify;\">用“超级芯片”代替几十上百颗MCU手中，就是汽车工业正在上演的权力重组，带来的最直接影响是，一台汽车上分散的价值向“超级芯片”集中。特斯拉的HW3.0系统中，两块FSD芯片占据了总成本的61%，各类MCU加在一块仅有5%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b5939fced14da3c76bb186272c5dbe07\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"975\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">生产经久耐用的MCU，是瑞萨、<a href=\"https://laohu8.com/S/NXPI\">恩智浦</a>这类老牌汽车芯片厂的强项。但在算力的赛场上力大砖飞，就是英伟达和高通主场作战了。</p><p><strong>请乖乖交出灵魂</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">掀桌子的马斯克非常清楚核心零部件对新能源车企的重要性，因此过去几年间，特斯拉将自动驾驶芯片（FSD）、云端计算芯片（Dojo）、操作系统（基于Linux自研）陆续“自主可控”。</p><p style=\"text-align: justify;\">最核心的车载芯片有两种。一<strong>种为智能座舱提供算力，支持导航、游戏、影音娱乐等功能。新势力纷纷首发的8295芯片就在此列，特斯拉则采用了AMD的Ryzen系列。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>另一种则为自动驾驶提供算力，对算力要求更高。除了Mobileye、地平线这类上车时间早的新玩家，牌桌上的都是高通、华为这些消费电子时代的巨无霸。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">特斯拉一度是英伟达的大客户，Model S/X都曾搭载过Tegra X2芯片+Pascal架构GPU组成的Drive PX 2系统。但高达1.5万美元的定价注定了双方分手的结局。2019年，特斯拉用“自主可控”的FSD芯片彻底取代了英伟达。</p><p style=\"text-align: justify;\">自研芯片确实可以实现软硬件的最优适配，但问题是，特斯拉的玩法难度实在是太大了。</p><p style=\"text-align: justify;\">对主流汽车芯片公司如瑞萨、<a href=\"https://laohu8.com/S/0KED.UK\">英飞凌</a>来说，高性能计算是完全陌生的领域，船大掉头难；老牌车企则纷纷放弃治疗，主动上了Mobileye和英伟达的贼船；造车新势力虽然嘴上一直在全栈自研，但发布会上依然按部就班首发麒麟电池和高通骁龙8295。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>老玩家心有余力不足的地方，就是“灵魂供应商”的巨大市场。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/edc833b9adc7db7dd5fe9ccd60600b88\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1265\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">从2015年切入汽车市场算起，英伟达的汽车芯片已经推出了六代产品：</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>2015年，英伟达以1TOPS算力的Tegra系列小试牛刀，虽然坑惨了雷总，但深得车企喜爱，早期的Model S/X和<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO.US\">蔚来 </a>ES6/8车型都搭载了这款芯片，主要为智能座舱提供算力。</p></li><li><p>2016年，英伟达推出3TOPS的Tegra Parker处理器。2020年量产30TOPS的Xavier处理器，被2020款小鹏P7采用。</p></li><li><p>2022年，250TOPS算力的英伟达Orin处理器量产，被众多新能源车采用，比如<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO\">蔚来</a>ET7、小鹏P7等。</p></li><li><p>同一年，英伟达发布算力高达2000TOPS的Thor，直接跨过被取消的1000TOPS的产品线。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">Thor将座舱芯片和自动驾驶芯片的功能整合在了一起，所有灵魂集成在一颗芯片上。虽然尚未量产，但吉利旗下的<a href=\"https://laohu8.com/S/ZK.US\">极氪 </a>已经预约了首发。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fff4f29234572cde794ef6a2135df515\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"504\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">从英伟达的产品迭代策略上，就能看出其优势所在。英伟达芯片的“通用性”常被视为其弱点，即GPU既用于游戏、AI运算，也用于自动驾驶，一定不如专门用来处理自动驾驶的“专用芯片”。这个道理在技术层面没错，但在商业层面却反而是英伟达的优势。</p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达各条产品线的最大特点是“架构通用”，每两年更新一次架构，覆盖所有产品。</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>Tegra Parker采用的Pascal架构，最先应用于消费级显卡GTX10系列；</p></li><li><p>Xavier的<a href=\"https://laohu8.com/S/VLTA\">Volta</a>架构，也应用于高性能GPU V100；</p></li><li><p>Orin采用Ampere架构，同时应用于消费级显卡RTX30系列和高性能GPU A100，一鱼三吃。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">就像药企的研发投入需要大规模销量摊薄一样，芯片的竞争力固然是算力，但更重要的是“单个芯片的成本”。</p><p style=\"text-align: justify;\">车企虽然有颗自研的心，但巨大的研发成本难以被汽车销量摊薄。但英伟达可以用游戏和数据中心业务的出货量，把汽车芯片的开发成本压的非常低。Thor采用的Hopper架构，成本可能早就被同架构的H100摊完了。</p><p style=\"text-align: justify;\">这就不难解释，为什么为车企批量供应灵魂的，都是高通、华为、英伟达这类在消费电子领域大杀四方的巨头。</p><p style=\"text-align: justify;\">相比前两个对手，英伟达的汽车梦可能还需要最后一块拼图。</p><p><strong>英伟达还缺什么</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">2016年5月，一辆开启自动驾驶模式的Model S在佛罗里达州撞车，司机当场身亡。5个月后，马斯克宣布与自动驾驶方案商Mobileye分手，转投英伟达的怀抱。</p><p style=\"text-align: justify;\">Mobileye是目前出货量最大的自动驾驶芯片公司，市场份额一度接近垄断。事实上，就算没有这次车祸，特斯拉与Mobileye的反目也是时间问题。</p><p style=\"text-align: justify;\">Mobileye的经营策略是算法与芯片绑定，交付给客户的是一个无法修改算法的“黑箱”，好处是对车企来说成本低廉，也无需自行开发算法。但对马斯克这种连电池都要自产的人来说，肯定不能忍。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b75885b7845016fc0624f80eee79098b\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"540\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达的思路是“平台化芯片”：<strong>提供高算力芯片和完整的软件工具箱，让车企可以基于英伟达的硬件自行开发软件算法。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">算法是自动驾驶的核心竞争力，大型车企一定会尝试自研算法。因此，大部分新势力车企早期都采用了Mobileye的方案，随后都倒戈英伟达。</p><p style=\"text-align: justify;\">从DRIVE OS、DRIVEWORKS到DRIVE AV、DRIVE IX，英伟达的工具链极其丰富，有实力的车企可以从底层系统开始研发，水平一般的选手也能从上层应用研发。相当于给车企提供食材和菜谱，但做出来是文思豆腐还是黑暗料理就各凭本事了——当然，软件授权费请交给黄总。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>这就是英伟达的第一块拼图：软件生态。</strong>英伟达超过70%的研发人员都是软件工程师，不是没有道理。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>英伟达的第二块拼图名为刀法，即多元化的产品组合。</strong>借由众多产品的推出，英伟达可以基于不同的芯片组合成完整的高中低产品线打包销售，无论什么水平的瓷器活，都有一把金刚钻适合你。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>而英伟达目前欠缺的拼图，是“适配”。</strong>即与车企对接的交付团队，以及对应的交付能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">2020年6月，英伟达宣布与奔驰合作，为后者提供包括自动驾驶在内AI软件架构，黄仁勋的站台对象也从Model X变成了奔驰S级。</p><p style=\"text-align: justify;\">原因不难理解，按照英伟达和奔驰的合作方式，英伟达会根据对应奔驰产品的销量抽成，这种全新的合作模式是黄仁勋实现汽车业务30%收入占比的关键。但英伟达却在合作过程中频频翻车，一度传出奔驰要求引入新供应商。</p><p style=\"text-align: justify;\">补足“适配”环节的短板，促使英伟达从小鹏挖走了自动驾驶副总裁吴新宙，后者称为全球科技公司级别最高的华人高管。此后，英伟达陆续从小鹏自动驾驶团队挖走多人，不久前又挖走了<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>Apollo团队技术负责人之一的罗琦，足见英伟达对适配能力的重视。</p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达的核心能力一直是“卖卡”，以及围绕芯片产品的软件开发，但“进厂”经验长期不足。理解了这一点，就不难解释为什么英伟达将华为视为最重要的竞争对手。</p><p style=\"text-align: justify;\">在2024年年报中，华为首次出现在英伟达竞争对手列表。五个领域里，华为在GPU加速芯片、云服务商自研芯片、Arm架构CPU、网络产品四大领域榜上有名，第一次上榜就超过了老对手AMD（三个）。华为不仅“进厂”经验丰富，在光通信等通信领域，能力也超过做芯片的英伟达。</p><p style=\"text-align: justify;\">但对广大车企、自动驾驶公司和Tier 1供应商来说，他们恐怕也将领教PC生产商的梦魇：每一台笔记本电脑上的“Nvidia Geforce”贴纸，都已在暗中标好了价格。</p></body></html>","source":"lsy1571969218062","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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href=https://mp.weixin.qq.com/s/Qs5SlQp3v0CHMQ2fkVJZHQ><strong>远川科技评论</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>整个2023年，英伟达市值上涨了238%，并在2024年继续碾过血压升高的华尔街空头和怕高的苦命人，再度上涨近50%。但由于英伟达业绩过于骇人，导致股票估值反而越来越便宜。2016年黄仁勋上门配送显卡，马斯克亲自签收的名场面被视为英伟达押注AI的例证。但考虑到当时搞AGI约等于民科，很难说英伟达对AI有多上心。人工智能泰斗级学者杰夫·辛顿曾恳请英伟达赞助一块显卡用来搞研究，被一口回绝。给...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/Qs5SlQp3v0CHMQ2fkVJZHQ\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/3f1c866c487eb9e101f73a62d4495ce9","relate_stocks":{"LU0234570918.USD":"高盛全球核心股票组合Acc Close","LU0109391861.USD":"富兰克林美国机遇基金A Acc","BK4527":"明星科技股","IE0004445239.USD":"JANUS HENDERSON US FORTY \"A2\" (USD) ACC","LU0642271901.SGD":"Janus Henderson Horizon Global Technology Leaders A2 SGD-H","IE00B19Z9505.USD":"美盛-美国大盘成长股A 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Hicok亲自坐镇，完全没有松手的迹象。按照黄仁勋的规划，汽车业务的收入占比应该达到30%。往者不可谏，来者犹可追，汽车芯片这条赛道，还能再创造一个英伟达。事先张扬的夺权业界常说新能源车“上半场是电动化，下半场是智能化”，每一个半场带来的不仅仅是汽车的零部件构成的变化，也是产业链的一次权力重组。成本占比高达30%以上的动力电池不仅取代发动机，成为电动车最核心的零部件，也创造了LG能源、宁德时代这些资本市场的庞然大物。当L2以上的自动驾驶功能逐步普及，汽车成为大号手机，传统的分布式电子架构同样面临高算力芯片的夺权。马斯克发动的架构革新，给英伟达的第三条曲线叩开了大门。在特斯拉 之前，汽车的各种智能化功能由遍布车内大大小小的MCU（Micro Controller Unit）实现。MCU俗称单片机，可以简单理解为执行单一任务的微型计算机，比如智能雨刷、自动落锁这类功能。特斯拉的方案是让一个算力更强的芯片取代各类MCU芯片，直接分管多个不同的功能，从而让分散的权力集中在自动驾驶芯片和智能座舱芯片上，由此带来了两个变化：一是车企可以自行修改与控制软件功能迭代。分布式电子架构下，汽车的功能大多出厂即写死，无法修改。但特斯拉的集中式架构可以直接改写运行在硬件上的软件，改变硬件功能，即“硬件预埋，软件升级”——先把算力堆上去，再通过OTA慢慢迭代。2019年10月，汽车媒体Top Gear在节目里表示保时捷Taycan百公里加速成绩强于Model S后，马斯克迅速指责节目不公平，Top Gear应改名为“Low Gear”，并在破防之余着手修改电机软件算法，让Model S最大功率提升50匹马力，反败为胜。二是驱动高速领航、自动泊车甚至更高级别的自动驾驶功能。2020年，特斯拉的自动驾驶算法引入Transformer架构，将2D图像拼接为3D视角，并3D空间基础上加入了时序信息，转化为4D空间。2022年，特斯拉又引入占用网络（Occupancy Network），解决通用障碍物识别问题。这种自动驾驶算法的大模型化，让对应的算力需求与日俱增。无论是各类智能化功能，还是自动驾驶算法的驱动，都需要一颗大算力的“超级芯片。”这也是为什么黄仁勋说：TOPS（衡量算力的单位）就是新的马力。雷凌、轩逸这类“移动路障”的动力和F1赛车相比不到十倍，但配备高等级自动驾驶能力的汽车，对应算力很有可能是其他车辆的百倍千倍。2022年，全球汽车芯片市场规模约为450亿美元，差不多是手机处理器芯片+基带芯片的规模。按照IDC的预测，未来两年L3级别以上自动驾驶汽车出货量年化增长率将超过100%。用“超级芯片”代替几十上百颗MCU手中，就是汽车工业正在上演的权力重组，带来的最直接影响是，一台汽车上分散的价值向“超级芯片”集中。特斯拉的HW3.0系统中，两块FSD芯片占据了总成本的61%，各类MCU加在一块仅有5%。生产经久耐用的MCU，是瑞萨、恩智浦这类老牌汽车芯片厂的强项。但在算力的赛场上力大砖飞，就是英伟达和高通主场作战了。请乖乖交出灵魂掀桌子的马斯克非常清楚核心零部件对新能源车企的重要性，因此过去几年间，特斯拉将自动驾驶芯片（FSD）、云端计算芯片（Dojo）、操作系统（基于Linux自研）陆续“自主可控”。最核心的车载芯片有两种。一种为智能座舱提供算力，支持导航、游戏、影音娱乐等功能。新势力纷纷首发的8295芯片就在此列，特斯拉则采用了AMD的Ryzen系列。另一种则为自动驾驶提供算力，对算力要求更高。除了Mobileye、地平线这类上车时间早的新玩家，牌桌上的都是高通、华为这些消费电子时代的巨无霸。特斯拉一度是英伟达的大客户，Model S/X都曾搭载过Tegra X2芯片+Pascal架构GPU组成的Drive PX 2系统。但高达1.5万美元的定价注定了双方分手的结局。2019年，特斯拉用“自主可控”的FSD芯片彻底取代了英伟达。自研芯片确实可以实现软硬件的最优适配，但问题是，特斯拉的玩法难度实在是太大了。对主流汽车芯片公司如瑞萨、英飞凌来说，高性能计算是完全陌生的领域，船大掉头难；老牌车企则纷纷放弃治疗，主动上了Mobileye和英伟达的贼船；造车新势力虽然嘴上一直在全栈自研，但发布会上依然按部就班首发麒麟电池和高通骁龙8295。老玩家心有余力不足的地方，就是“灵魂供应商”的巨大市场。从2015年切入汽车市场算起，英伟达的汽车芯片已经推出了六代产品：2015年，英伟达以1TOPS算力的Tegra系列小试牛刀，虽然坑惨了雷总，但深得车企喜爱，早期的Model S/X和蔚来 ES6/8车型都搭载了这款芯片，主要为智能座舱提供算力。2016年，英伟达推出3TOPS的Tegra Parker处理器。2020年量产30TOPS的Xavier处理器，被2020款小鹏P7采用。2022年，250TOPS算力的英伟达Orin处理器量产，被众多新能源车采用，比如蔚来ET7、小鹏P7等。同一年，英伟达发布算力高达2000TOPS的Thor，直接跨过被取消的1000TOPS的产品线。Thor将座舱芯片和自动驾驶芯片的功能整合在了一起，所有灵魂集成在一颗芯片上。虽然尚未量产，但吉利旗下的极氪 已经预约了首发。从英伟达的产品迭代策略上，就能看出其优势所在。英伟达芯片的“通用性”常被视为其弱点，即GPU既用于游戏、AI运算，也用于自动驾驶，一定不如专门用来处理自动驾驶的“专用芯片”。这个道理在技术层面没错，但在商业层面却反而是英伟达的优势。英伟达各条产品线的最大特点是“架构通用”，每两年更新一次架构，覆盖所有产品。Tegra Parker采用的Pascal架构，最先应用于消费级显卡GTX10系列；Xavier的Volta架构，也应用于高性能GPU V100；Orin采用Ampere架构，同时应用于消费级显卡RTX30系列和高性能GPU A100，一鱼三吃。就像药企的研发投入需要大规模销量摊薄一样，芯片的竞争力固然是算力，但更重要的是“单个芯片的成本”。车企虽然有颗自研的心，但巨大的研发成本难以被汽车销量摊薄。但英伟达可以用游戏和数据中心业务的出货量，把汽车芯片的开发成本压的非常低。Thor采用的Hopper架构，成本可能早就被同架构的H100摊完了。这就不难解释，为什么为车企批量供应灵魂的，都是高通、华为、英伟达这类在消费电子领域大杀四方的巨头。相比前两个对手，英伟达的汽车梦可能还需要最后一块拼图。英伟达还缺什么2016年5月，一辆开启自动驾驶模式的Model S在佛罗里达州撞车，司机当场身亡。5个月后，马斯克宣布与自动驾驶方案商Mobileye分手，转投英伟达的怀抱。Mobileye是目前出货量最大的自动驾驶芯片公司，市场份额一度接近垄断。事实上，就算没有这次车祸，特斯拉与Mobileye的反目也是时间问题。Mobileye的经营策略是算法与芯片绑定，交付给客户的是一个无法修改算法的“黑箱”，好处是对车企来说成本低廉，也无需自行开发算法。但对马斯克这种连电池都要自产的人来说，肯定不能忍。英伟达的思路是“平台化芯片”：提供高算力芯片和完整的软件工具箱，让车企可以基于英伟达的硬件自行开发软件算法。算法是自动驾驶的核心竞争力，大型车企一定会尝试自研算法。因此，大部分新势力车企早期都采用了Mobileye的方案，随后都倒戈英伟达。从DRIVE OS、DRIVEWORKS到DRIVE AV、DRIVE IX，英伟达的工具链极其丰富，有实力的车企可以从底层系统开始研发，水平一般的选手也能从上层应用研发。相当于给车企提供食材和菜谱，但做出来是文思豆腐还是黑暗料理就各凭本事了——当然，软件授权费请交给黄总。这就是英伟达的第一块拼图：软件生态。英伟达超过70%的研发人员都是软件工程师，不是没有道理。英伟达的第二块拼图名为刀法，即多元化的产品组合。借由众多产品的推出，英伟达可以基于不同的芯片组合成完整的高中低产品线打包销售，无论什么水平的瓷器活，都有一把金刚钻适合你。而英伟达目前欠缺的拼图，是“适配”。即与车企对接的交付团队，以及对应的交付能力。2020年6月，英伟达宣布与奔驰合作，为后者提供包括自动驾驶在内AI软件架构，黄仁勋的站台对象也从Model X变成了奔驰S级。原因不难理解，按照英伟达和奔驰的合作方式，英伟达会根据对应奔驰产品的销量抽成，这种全新的合作模式是黄仁勋实现汽车业务30%收入占比的关键。但英伟达却在合作过程中频频翻车，一度传出奔驰要求引入新供应商。补足“适配”环节的短板，促使英伟达从小鹏挖走了自动驾驶副总裁吴新宙，后者称为全球科技公司级别最高的华人高管。此后，英伟达陆续从小鹏自动驾驶团队挖走多人，不久前又挖走了百度Apollo团队技术负责人之一的罗琦，足见英伟达对适配能力的重视。英伟达的核心能力一直是“卖卡”，以及围绕芯片产品的软件开发，但“进厂”经验长期不足。理解了这一点，就不难解释为什么英伟达将华为视为最重要的竞争对手。在2024年年报中，华为首次出现在英伟达竞争对手列表。五个领域里，华为在GPU加速芯片、云服务商自研芯片、Arm架构CPU、网络产品四大领域榜上有名，第一次上榜就超过了老对手AMD（三个）。华为不仅“进厂”经验丰富，在光通信等通信领域，能力也超过做芯片的英伟达。但对广大车企、自动驾驶公司和Tier 1供应商来说，他们恐怕也将领教PC生产商的梦魇：每一台笔记本电脑上的“Nvidia Geforce”贴纸，都已在暗中标好了价格。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":468,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":274515311071312,"gmtCreate":1708058205866,"gmtModify":1708058207336,"author":{"id":"134415299988000","authorId":"134415299988000","name":"我是黄教主","avatar":"https://static.tigerbbs.com/84605b034aa3b9047dd8ebb91977889e","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"还是要买Nvidia","listText":"还是要买Nvidia","text":"还是要买Nvidia","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":1,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/274515311071312","repostId":"2411550300","repostType":4,"repost":{"id":"2411550300","pubTimestamp":1708048487,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2411550300?lang=&edition=full","pubTime":"2024-02-16 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style=\"text-align: start;\">　　雨后东京街头，潮湿地面反射霓虹灯光影效果堪比RTX ON。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/490c7dfe4ee7ae21885c2ca493a1bbaa\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"359\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　行驶中的列车窗外偶遇遮挡，车内人物倒影短暂出现非常惊艳。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6a65d52e6407bb3a9546eb30444dd061\" title=\"\" tg-width=\"700\" tg-height=\"393\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　也可以来一段好莱坞大片质感的电影预告片：</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fa312d03e0f7187438708f89c00eb9e9\" title=\"\" tg-width=\"634\" tg-height=\"348\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　竖屏超近景视角下，这只蜥蜴细节拉满：</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/70194d0bd6de2047c3390c166ab6b5bd\" title=\"\" tg-width=\"258\" tg-height=\"450\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　网友直呼game over，工作要丢了：</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9ac6affb9b5036dafa32afb34c03f782\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"119\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　甚至有人已经开始“悼念”一整个行业：</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/001b228080a2217ffb3e23bf55fa3ffd\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"432\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　AI理解运动中的物理世界</p><p style=\"text-align: start;\">　　OpenAI表示，正在教AI理解和模拟运动中的物理世界，目标是训练模型来帮助人们解决需要现实世界交互的问题</p><p style=\"text-align: start;\">　　根据文本提示生成视频，仅仅是整个计划其中的一步。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2ac9122632ecf13d4287b1a66faca09f\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"219\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　目前Sora已经能生成具有多个角色、包含特定运动的复杂场景，不仅能理解用户在提示中提出的要求，还了解这些物体在物理世界中的存在方式。</p><p style=\"text-align: start;\">　　比如一大群纸飞机在树林中飞过，Sora知道碰撞后会发生什么，并表现其中的光影变化。</p><blockquote><p>一群纸飞机在茂密的丛林中翩翩起舞，在树林中穿梭，就像候鸟一样。</p></blockquote><p style=\"text-align: start;\">　　Sora还可以在单个视频中创建多个镜头，并依靠对语言的深入理解准确地解释提示词，保留角色和视觉风格。</p><blockquote><p>美丽、白雪皑皑的东京熙熙攘攘。镜头穿过熙熙攘攘的城市街道，跟随几个人享受美丽的雪天并在附近的摊位购物。绚丽的樱花花瓣随着雪花随风飘扬。</p></blockquote><p style=\"text-align: start;\">　　对于Sora当前存在的弱点，OpenAI也不避讳，指出它可能难以准确模拟复杂场景的物理原理，并且可能无法理解因果关系。</p><p style=\"text-align: start;\">　　例如“五只灰狼幼崽在一条偏僻的碎石路上互相嬉戏、追逐”，狼的数量会变化，一些凭空出现或消失。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/43efea8415deb36ed48a94b01d51456d\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"480\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　该模型还可能混淆提示的空间细节，例如混淆左右，并且可能难以精确描述随着时间推移发生的事件，例如遵循特定的相机轨迹。</p><p style=\"text-align: start;\">　　如提示词“篮球穿过篮筐然后爆炸”中，篮球没有正确被篮筐阻挡。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/39492a61c0beed91e7fe99e5cfb92f54\" title=\"\" tg-width=\"700\" tg-height=\"393\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　技术方面，目前OpenAI透露的不多，简单介绍如下：</p><p style=\"text-align: start;\">　　Sora是一种扩散模型，从噪声开始，能够一次生成整个视频或扩展视频的长度，</p><p style=\"text-align: start;\">　　关键之处在于一次生成多帧的预测，确保画面主体即使暂时离开视野也能保持不变。</p><p style=\"text-align: start;\">　　与GPT模型类似，Sora使用了Transformer架构，有很强的扩展性。</p><p style=\"text-align: start;\">　　在数据方面，OpenAI将视频和图像表示为patch，类似于GPT中的token。</p><p style=\"text-align: start;\">　　通过这种统一的数据表示方式，可以在比以前更广泛的视觉数据上训练模型，涵盖不同的持续时间、分辨率和纵横比。</p><p style=\"text-align: start;\">　　Sora建立在过去对DALL·E和GPT模型的研究之上。它使用DALL·E 3的重述提示词技术，为视觉训练数据生成高度描述性的标注，因此能够更忠实地遵循用户的文本指令。</p><p style=\"text-align: start;\">　　除了能够仅根据文本指令生成视频之外，该模型还能够获取现有的静态图像并从中生成视频，准确地让图像内容动起来并关注小细节。</p><p style=\"text-align: start;\">　　该模型还可以获取现有视频并对其进行扩展或填充缺失的帧，请参阅技术论文了解更多信息（晚些时候发布）。</p><p style=\"text-align: start;\">　　Sora 是能够理解和模拟现实世界的模型的基础，OpenAI相信这一功能将成为实现AGI的重要里程碑。</p><p style=\"text-align: start;\">　　奥特曼在线接单</p><p style=\"text-align: start;\">　　目前已有一些视觉艺术家、设计师和电影制作人（以及OpenAI员工）获得了Sora访问权限。</p><p style=\"text-align: start;\">　　他们开始不断po出新的作品，奥特曼也开始了在线接单模式。</p><p style=\"text-align: start;\">　　带上你的提示词@sama，就有可能收到生成好的视频回复。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b240031f575e632cf45a55038f975fcd\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"933\"/></p></body></html>","source":"lsy1569318700471","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>效果炸裂！OpenAI首个视频生成模型发布，1分钟流畅高清，网友：整个行业RIP</title>\n<style 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over，工作要丢了：　　甚至有人已经开始“悼念”一整个行业：　　AI理解运动中的物理世界　　OpenAI表示，正在教AI理解和模拟运动中的物理世界，目标是训练模型来帮助人们解决需要现实世界交互的问题　　根据文本提示生成视频，仅仅是整个计划其中的一步。　　目前Sora已经能生成具有多个角色、包含特定运动的复杂场景，不仅能理解用户在提示中提出的要求，还了解这些物体在物理世界中的存在方式。　　比如一大群纸飞机在树林中飞过，Sora知道碰撞后会发生什么，并表现其中的光影变化。一群纸飞机在茂密的丛林中翩翩起舞，在树林中穿梭，就像候鸟一样。　　Sora还可以在单个视频中创建多个镜头，并依靠对语言的深入理解准确地解释提示词，保留角色和视觉风格。美丽、白雪皑皑的东京熙熙攘攘。镜头穿过熙熙攘攘的城市街道，跟随几个人享受美丽的雪天并在附近的摊位购物。绚丽的樱花花瓣随着雪花随风飘扬。　　对于Sora当前存在的弱点，OpenAI也不避讳，指出它可能难以准确模拟复杂场景的物理原理，并且可能无法理解因果关系。　　例如“五只灰狼幼崽在一条偏僻的碎石路上互相嬉戏、追逐”，狼的数量会变化，一些凭空出现或消失。　　该模型还可能混淆提示的空间细节，例如混淆左右，并且可能难以精确描述随着时间推移发生的事件，例如遵循特定的相机轨迹。　　如提示词“篮球穿过篮筐然后爆炸”中，篮球没有正确被篮筐阻挡。　　技术方面，目前OpenAI透露的不多，简单介绍如下：　　Sora是一种扩散模型，从噪声开始，能够一次生成整个视频或扩展视频的长度，　　关键之处在于一次生成多帧的预测，确保画面主体即使暂时离开视野也能保持不变。　　与GPT模型类似，Sora使用了Transformer架构，有很强的扩展性。　　在数据方面，OpenAI将视频和图像表示为patch，类似于GPT中的token。　　通过这种统一的数据表示方式，可以在比以前更广泛的视觉数据上训练模型，涵盖不同的持续时间、分辨率和纵横比。　　Sora建立在过去对DALL·E和GPT模型的研究之上。它使用DALL·E 3的重述提示词技术，为视觉训练数据生成高度描述性的标注，因此能够更忠实地遵循用户的文本指令。　　除了能够仅根据文本指令生成视频之外，该模型还能够获取现有的静态图像并从中生成视频，准确地让图像内容动起来并关注小细节。　　该模型还可以获取现有视频并对其进行扩展或填充缺失的帧，请参阅技术论文了解更多信息（晚些时候发布）。　　Sora 是能够理解和模拟现实世界的模型的基础，OpenAI相信这一功能将成为实现AGI的重要里程碑。　　奥特曼在线接单　　目前已有一些视觉艺术家、设计师和电影制作人（以及OpenAI员工）获得了Sora访问权限。　　他们开始不断po出新的作品，奥特曼也开始了在线接单模式。　　带上你的提示词@sama，就有可能收到生成好的视频回复。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":340,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":269452696682536,"gmtCreate":1706801278419,"gmtModify":1706801279529,"author":{"id":"134415299988000","authorId":"134415299988000","name":"我是黄教主","avatar":"https://static.tigerbbs.com/84605b034aa3b9047dd8ebb91977889e","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/LTHM\">$Livent Corp.(LTHM)$</a> 为什么没有交易呢？","listText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/LTHM\">$Livent Corp.(LTHM)$</a> 为什么没有交易呢？","text":"$Livent Corp.(LTHM)$ 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src=\"http://img.jrjimg.cn/2023/11/weixin/one_20231105100220557.png\"/></p><p>然而，英伟达目前420美元左右的股价，与该股8月份曾达到的502美元历史性新高相比较而言相差甚远。很明显，随着有“全球资产定价之锚”称号的10年期美债收益率一度升破5%创下2007年以来最高点，美股市场整体开启回调趋势，估值高企的英伟达也不可避免地陷入调整。</p><p><img src=\"http://img.jrjimg.cn/2023/11/weixin/one_20231105100220636.jpg\"/></p><p>但换个角度来看，英伟达目前的股价看起来非常便宜，并且展望今年之后，根据分析师预期数据，从2024年到2030年，预计英伟达的年化营收增速有望达到24.6%，营业利润在此期间的年化增速有望达到31.1%。如果英伟达能够实现这一目标，根据模型预测数据，英伟达股价在2030年将达到1197美元。</p><p>美股市场的剧烈波动凸显股票市场的非理性特征，表明股票资产经常被高估或低估。今天的情况看起来更加微妙，尽管英伟达的估值看起来很高，但目前的估值只是其高速增长叙事逻辑的其中一部分。“业绩增速爆表”似乎证明了英伟达的高估值是合理的，而且按照分析师中性业绩预期，基于估值模型测算出的英伟达未来目标价远高于当前水平。</p><p>由于上个季度的超预期业绩增速，因而一些获利盘趁着业绩利好获利出逃，以及10年期美债收益率冲高这两大因素大力刺激之下，英伟达股价随美股大盘而回调。此外，该公司的预期销售额增速和预期市盈率均有所下降。</p><p>如果我们将眼光着眼于更长时间线——即2024年—2030年，如果分析师们预言成真，即在此期间英伟达的年化营收增速有望达到24.6%。如果英伟达能够实现这一目标，预计到2030年底每股收益可能达到34.19美元。假设预期市盈率大幅收缩，并远低于其约35x预期PE的历史平均水平，那么英伟达的股价达到约1197美元可谓合情合理。</p><p>此外，如果不考虑英伟达股息率，也不考虑英伟达决定在未来十年是否增加股息——因为该科技巨头更青睐进行投资研发以维持其市场主导地位，那么英伟达股票在未来7年的年化回报率可能约为28.4%。</p><p>英伟达——AI领域的“最强王者”</p><p>英伟达目前是全球市值最高的芯片公司，拥有1.05万亿美元的市值，也是唯一一家晋升“万亿美元俱乐部”的芯片公司。</p><p>英伟达因其在游戏、人工智能和深度学习领域的创新硬件产品而享誉全球，在这些领域英伟达GPU可谓处于垄断地位，并且具备极高的溢价能力。他们尖端的GPU芯片解决方案不仅为游戏机提供动力，还推动了数据中心、自动驾驶汽车和许多领域的科技进步。</p><p>随着全球逐步迈入AI时代，各行各业对英伟达服务器GPU芯片——即用于AI训练与推理领域的A100/H100芯片需求激增，使得该科技巨头在最近一次业绩会议上发布了令全球震惊的强劲无比第三季度营收预期。</p><p>由于各行各业对于英伟达A100/H100芯片需求激增，目前数据中心业务已经成为英伟达最核心的业务，而不是此前依赖游戏显卡的游戏业务。英伟达在细分业务方面，英伟达为全球数据中心提供服务器GPU的业务部门——数据中心业务，曾经可谓是英伟达“副业”(自英伟达创立之处，游戏业务一直是英伟达的最重要业务)，已经成为该科技巨头整体营收的最强大贡献力量。该业务部门Q2营收达103亿美元，增速达到惊人的171%，远远超过华尔街分析师预期的79.8亿美元。</p><p><img src=\"http://img.jrjimg.cn/2023/11/weixin/one_20231105100220730.jpg\"/></p><p>英伟达在快速扩张的数字世界中曾经扮演的“先锋角色”已经转化为“非凡的AI领域领导者”。截至2023财年末，该公司实现了令人印象深刻的营收规模，达到269.7亿美元，过去十年期间的年化增长率为55.3%。即使我们把时间跨度缩短到过去5年，英伟达也一直保持着强劲的增长，自2019年以来的平均年化增长率高达26%。</p><p>尽管利润率起伏不定，但英伟达在此期间的平均营业利润率仍保持在25.2%左右。然而，由于电子产品需求普遍下降，2023财年英伟达营业利润面临挑战。</p><p><img src=\"http://img.jrjimg.cn/2023/11/weixin/one_20231105100220954.png\"/></p><p>然而，英伟达在2024财年第二季度出现了明显的业绩积极转变。该公司报告称，其营业利润率达到50%，标志着在消费电子产品需求下降后数个月，全球科技行业，尤其是AI浪潮之下数据中心领域出现了显著的GPU硬件需求复苏趋势。</p><p>因此，英伟达成功实现了营收来源的多元化，尤其是在数据中心领域，该领域在过去几年中成为最大的细分市场，在第二季度创造出103亿美元的营收，环比增长141%，占总收入的76%。</p><p>值得注意的是，该公司的整体营收同比增长101%，达到惊人的135亿美元，净利润率高则达46%，凸显出英伟达处于行业AI芯片领域的绝对垄断地位。根据美国银行与花旗集团发布的研究报告，英伟达目前在“人工智能芯片领域”占有至少90%的市场份额。</p><p><img src=\"http://img.jrjimg.cn/2023/11/weixin/one_20231105100221040.png\"/></p><p>为了更深入地了解英伟达的营收分布图，参考类似于上图的图表。在2022财年第二季度，英伟达的游戏部门占其营收的47%。时间快进到2024财年第二季度，游戏业务现在占比不到18.4%。</p><p>鉴于有研究机构预计游戏市场2023年到2030年的市场规模复合年增长率(CAGR)为13.4%，这一转变变得至关重要。然而，更加有利可图的数据中心市场，特别是专注于人工智能、物联网和大数据领域的数据中心市场，预计到2030年将以高达21%的复合年增长率扩张。</p><p>知名市场研究机构Gartner预计，2023年应用于AI领域的芯片市场规模将达到534亿美元，较2022年增长20.9%，2024年则将增长25.6%，达到671亿美元。到2027年，AI用途芯片的营收规模预计将是2023年市场规模的两倍以上，达到1194亿美元。</p><p>鉴于英伟达在加速计算平台领域的领先地位，通过DGX Systems、HGX A100、EGX platform和vGPU解决方案等产品，为现代数据中心提供加速深度学习、机器学习和高性能计算工作负载的能力，华尔街的分析师们普遍预计英伟达将继续保持其主导地位，并实现更大范围的扩张。</p><p><img src=\"http://img.jrjimg.cn/2023/11/weixin/one_20231105100221088.png\"/></p><p>因此，考虑到以上这些因素，分析师们普遍预计英伟达强劲的业绩增长势头将在2024财年持续下去的原因非常明显。英伟达高管们预计第三季度营收将徘徊在160亿美元左右，较去年同期增长169%，这主要是受蓬勃发展的数据中心业务的推动。据此，推算出英伟达第三财季的每股收益约为2.95美元。</p><p><img src=\"http://img.jrjimg.cn/2023/11/weixin/one_20231105100221141.png\"/></p><p>美国芯片出口限制，以及未来面临激烈的市场竞争</p><p>从影响英伟达业绩预期的因素来看，不得不提的是，英伟达已然发现自己置身于科技世界的旋涡之中。在OpenAI的ChatGPT取得巨大成功之后，全球各地的科技公司和开发人员急切地将生成式人工智能集成到他们的应用程序中。</p><p>事实证明，这一趋势对英伟达来说是一个福音，英伟达的高端服务器芯片，包括A100和H100，仍然是人工智能工作负载的首选芯片，就目前来看处于垄断地位。</p><p>然而，尽管英伟达在人工智能芯片市场占据主导地位，但<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>和AMD等英伟达一直以来的竞争对手已经意识到AI时代带来的高速增长基于，正在投入大量资金来缩小与英伟达A100/H100芯片之间的性能差距。</p><p>AMD最近推出了MI300X芯片，专门为生成式人工智能工作负载中的大型语言模型训练和推理所量身定制。AMD的芯片具有令人印象深刻的规格，包括192GB的高带宽内存，超过了英伟达H100 GPU的120GB带宽，这可能对英伟达构成强有力的竞争。</p><p>此外，谷歌(Google)等大型科技巨头正在加大对人工智能和机器学习领域的专属芯片的关注。谷歌TPU可以说是专门为机器学习任务设计的芯片。虽然英伟达目前在整体性能上占据优势，并利用专有软件和编程语言来留住旗下的大型客户，但日益激烈的竞争威胁到英伟达目前的发展轨迹，使其快速增长和高利润率可能难以长期维持。</p><p>雪上加霜的是，美国最近对高端芯片的出口限制可能迫使英伟达在未来一年取消价值数十亿美元的对华订单。就目前来看，英伟达已经完成了今年在其最重要海外市场中国的尖端人工智能芯片订单，并且原本在11月中旬新限制生效之前交付明年的部分订单。然而，拜登政府上周通知英伟达，针对于英伟达AI芯片出口管制将“立即”生效。</p><p>在这些新限制下，任何生产超过性能基准的人工智能芯片的公司，在出口到中国和其他指定国家之前，都必须获得美国商务部的许可，这给英伟达的未来营收前景增加了一层复杂性和不确定性。美国芯片出口管制也是造成英伟达估值收缩的重要逻辑，虽然花旗继续维持对英伟达股票的“买入”评级，但将其给予的目标价从630美元下调至575美元，<a href=\"https://laohu8.com/S/MS\">摩根士丹利</a>分析师们也火速下调了该机构对英伟达的目标股价(从630美元小幅下调至600美元)。</p><p>英伟达股价看起来仍然很贵，但真的是这样吗?</p><p>许多以价值投资为导向的投资者很快指出，英伟达的估值过高。但目前的估值只是其高速增长叙事逻辑的其中一部分。“业绩增速爆表”似乎证明了英伟达的高估值是合理的，而且按照分析师中性业绩预期，基于估值模型测算出的英伟达未来目标价远高于当前水平。</p><p>自今年夏天以来，英伟达的股价已经从历史高点回落，目前的市盈率为77.14倍，比5年期的平均水平高出39.2%。</p><p>然而，考虑到英伟达充满希望的业绩增长前景，这一点至关重要。这样一来，与历史平均水平相比，英伟达的股价就显得不那么贵了。</p><p>目前英伟达的预期市盈率为42.21x，相比于5年期平均水平61.12x下滑31%。此外，英伟达预期EV/EBITDA为35.58x，比5年期的平均“预期EV/EBITDA水平”47.34x要低24.9%。</p><p>仅考虑未来1年的基础，我们似乎可以得出结论，英伟达目前的股价较5年平均水平约有高达27.5%的折让比例。</p><p><img src=\"http://img.jrjimg.cn/2023/11/weixin/one_20231105100221264.png\"/></p><p>然而，这种观点并不包括整个估值场景。根据华尔街分析师预期，从2023财年到2024财年，英伟达整体营收将增长约100%，达到540.8亿美元。这一预测与公司在24财年第一季度至第二季度的表现以及提供的第三季度指引基本一致。</p><p>考虑到上述业绩趋势以及芯片出口管制等限制性因素，结合最新的分析师预期数据，从2024年到2030年英伟达的年化营收增速有望达到24.6%，营业利润在此期间的年化增速有望达到31.1%。</p><p>在这种假设下，分师保守预测数据显示，英伟达有望保持平均46%的营业利润率。虽然这一数字低于24财年报告的利润率，但一些分析师表示这一预期受到未来几年竞争将加剧以及美国出口管制带来的影响，进而给英伟达的利润率带来压力。</p><p><img src=\"http://img.jrjimg.cn/2023/11/weixin/one_20231105100221358.png\"/></p><p>如果英伟达能够实现这一相对中性的目标预期，预计到2030年底每股收益将达到34.19美元。假设预期市盈率大幅收缩，并保持在远低于35x预期市盈率的历史平均水平，根据模型预测，预计英伟达股价在英伟达的2030财年将达到1197美元，这一预期似乎合乎情理。</p><p><img src=\"http://img.jrjimg.cn/2023/11/weixin/one_20231105100221419.jpg\"/></p><p>基于上述的预期指引，如果不考虑英伟达股息率，也不考虑英伟达决定在未来十年是否增加股息——因为该科技巨头更青睐进行投资研发以维持其市场主导地位，那么英伟达股票在未来7年的年化回报率可能约为28.4%。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/GS\">高盛</a>预测AI将在未来十年提高生产率</p><p>在许多持怀疑态度的投资者看来，人工智能只是另一种炒作，一旦兴奋消退，英伟达等科技巨头的高估值将暴跌，但是多头力量明显不相信这种观点。</p><p>比如，华尔街大行高盛相信人工智能有望提升全球生产率，还有一些投资机构预计AI将在本世纪20年代和30年代开创一个新的生产力时代。</p><p>而英伟达，则站在人类社会转向AI时代的最前沿，通过其几乎垄断性的数据中心硬件产品为人工智能解决方案提供必不可少的基础设施，进而抓住机遇。</p><p>随着全球逐步迈入AI时代以及万物互联进程加速，意味着全球算力需求迎来爆炸式增长，尤其是基于AI训练与推理的各项AI细分任务涉及大量的矩阵运算等对硬件性能要求极高的计算密集型高强度操作。因此，拥有大量计算核心、能够同时执行多个高密集型AI任务，并且极度擅长处理并行计算的英伟达GPU未来很长一段时间将成为AI领域的最核心基础硬件。</p><p>此外，近期AI技术突破，以及AI与应用融合趋于完善，全球各企业竞相布局以人工智能为代表的先进技术，帮助企业实现赋能新业务，以及优化决策流程和经营效率，从而催生出对人工智能更多元的定制化需求。IDC最新预计数据显示，2022年全球人工智能IT总投资规模为1288亿美元，2027年预计增至4236亿美元，五年复合增长率(CAGR)约为26.9%。</p><p>高盛预计，人工智能将在2027年为美国国内生产总值(GDP)贡献0.1个百分点，并在2034年加速至0.4个百分点。高盛补充称，在人工智能的影响下，对2027年美国GDP增长率的预测上调至2%，对2034年美国GDP增长率的预测则上调至2.3%。</p><p>高盛还预测，从2028年开始，人工智能将为欧元区GDP贡献0.1个百分点，到2034年加速至0.3个百分点、并使欧元区经济增长达到1.4%。该行还预测，到2034年，人工智能将为中国GDP贡献0.2个百分点，将其经济增速提高至3.2%;到2033年，人工智能将为日本GDP贡献0.3个百分点，将其经济增速提高至0.9%。</p><p>高盛表示，在美国等主要发达市场经济体，预计生成式人工智能可以实现约25%的工作任务自动化，在新兴市场，这一比例高达20%。高盛经济学家指出，人工智能远不止是类似于19世纪的工业革命或20世纪初的电力采用这类“范式转换”现象，像这样的“结构性突破”会导致生产率在较长时间内加速增长，但这种情况非常罕见，自16世纪以来只有三次。</p>\n<div>\n<div>\r\n            责任编辑：李欣\r\n          </div>\n</div>\n</div></body></html>","source":"jinrongjie_highlight","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>英伟达， 股价破千不是奢望?</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ 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class=\"title\">\n英伟达， 股价破千不是奢望?\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n2023-11-05 10:02 北京时间&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href=https://usstock.jrj.com.cn/2023/11/05100238265881.shtml><strong>智通财经APP</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>英伟达(NVDA.US)在2023年堪称是全球股票市场最火热的投资标的，得益于去年ChatGPT横空出世引发的人工智能投资狂潮，英伟达股价在2023年的表现异常出色。今年以来，英伟达股价涨幅达到了惊人的180%。这一成就不仅令该股轻松超过美股基准指数——标普500指数(S&P 500)，同时也轻松超过了特斯拉(TSLA.US)、微软(MSFT.US)、苹果(AAPL.US)和谷歌(GOOGL.US...</p>\n\n<a href=\"https://usstock.jrj.com.cn/2023/11/05100238265881.shtml\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"http://imgcloud.jrjimg.cn/2023/11/weixin/one_20231105100220557.png","relate_stocks":{"LU0820561909.HKD":"ALLIANZ INCOME AND GROWTH \"AM\" (HKD) INC","LU0082616367.USD":"摩根大通美国科技A（dist）","GB00BDT5M118.USD":"天利环球扩展Alpha基金A Acc","LU0109392836.USD":"富兰克林科技股A","LU0053666078.USD":"摩根大通基金-美国股票A（离岸）美元","IE0004445015.USD":"JANUS HENDERSON BALANCED \"A2\" (USD) 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500)，同时也轻松超过了特斯拉(TSLA.US)、微软(MSFT.US)、苹果(AAPL.US)和谷歌(GOOGL.US)等大型科技巨头，虽然上述科技巨头的表现也令人印象深刻，但与英伟达相比相差甚远。然而，英伟达目前420美元左右的股价，与该股8月份曾达到的502美元历史性新高相比较而言相差甚远。很明显，随着有“全球资产定价之锚”称号的10年期美债收益率一度升破5%创下2007年以来最高点，美股市场整体开启回调趋势，估值高企的英伟达也不可避免地陷入调整。但换个角度来看，英伟达目前的股价看起来非常便宜，并且展望今年之后，根据分析师预期数据，从2024年到2030年，预计英伟达的年化营收增速有望达到24.6%，营业利润在此期间的年化增速有望达到31.1%。如果英伟达能够实现这一目标，根据模型预测数据，英伟达股价在2030年将达到1197美元。美股市场的剧烈波动凸显股票市场的非理性特征，表明股票资产经常被高估或低估。今天的情况看起来更加微妙，尽管英伟达的估值看起来很高，但目前的估值只是其高速增长叙事逻辑的其中一部分。“业绩增速爆表”似乎证明了英伟达的高估值是合理的，而且按照分析师中性业绩预期，基于估值模型测算出的英伟达未来目标价远高于当前水平。由于上个季度的超预期业绩增速，因而一些获利盘趁着业绩利好获利出逃，以及10年期美债收益率冲高这两大因素大力刺激之下，英伟达股价随美股大盘而回调。此外，该公司的预期销售额增速和预期市盈率均有所下降。如果我们将眼光着眼于更长时间线——即2024年—2030年，如果分析师们预言成真，即在此期间英伟达的年化营收增速有望达到24.6%。如果英伟达能够实现这一目标，预计到2030年底每股收益可能达到34.19美元。假设预期市盈率大幅收缩，并远低于其约35x预期PE的历史平均水平，那么英伟达的股价达到约1197美元可谓合情合理。此外，如果不考虑英伟达股息率，也不考虑英伟达决定在未来十年是否增加股息——因为该科技巨头更青睐进行投资研发以维持其市场主导地位，那么英伟达股票在未来7年的年化回报率可能约为28.4%。英伟达——AI领域的“最强王者”英伟达目前是全球市值最高的芯片公司，拥有1.05万亿美元的市值，也是唯一一家晋升“万亿美元俱乐部”的芯片公司。英伟达因其在游戏、人工智能和深度学习领域的创新硬件产品而享誉全球，在这些领域英伟达GPU可谓处于垄断地位，并且具备极高的溢价能力。他们尖端的GPU芯片解决方案不仅为游戏机提供动力，还推动了数据中心、自动驾驶汽车和许多领域的科技进步。随着全球逐步迈入AI时代，各行各业对英伟达服务器GPU芯片——即用于AI训练与推理领域的A100/H100芯片需求激增，使得该科技巨头在最近一次业绩会议上发布了令全球震惊的强劲无比第三季度营收预期。由于各行各业对于英伟达A100/H100芯片需求激增，目前数据中心业务已经成为英伟达最核心的业务，而不是此前依赖游戏显卡的游戏业务。英伟达在细分业务方面，英伟达为全球数据中心提供服务器GPU的业务部门——数据中心业务，曾经可谓是英伟达“副业”(自英伟达创立之处，游戏业务一直是英伟达的最重要业务)，已经成为该科技巨头整体营收的最强大贡献力量。该业务部门Q2营收达103亿美元，增速达到惊人的171%，远远超过华尔街分析师预期的79.8亿美元。英伟达在快速扩张的数字世界中曾经扮演的“先锋角色”已经转化为“非凡的AI领域领导者”。截至2023财年末，该公司实现了令人印象深刻的营收规模，达到269.7亿美元，过去十年期间的年化增长率为55.3%。即使我们把时间跨度缩短到过去5年，英伟达也一直保持着强劲的增长，自2019年以来的平均年化增长率高达26%。尽管利润率起伏不定，但英伟达在此期间的平均营业利润率仍保持在25.2%左右。然而，由于电子产品需求普遍下降，2023财年英伟达营业利润面临挑战。然而，英伟达在2024财年第二季度出现了明显的业绩积极转变。该公司报告称，其营业利润率达到50%，标志着在消费电子产品需求下降后数个月，全球科技行业，尤其是AI浪潮之下数据中心领域出现了显著的GPU硬件需求复苏趋势。因此，英伟达成功实现了营收来源的多元化，尤其是在数据中心领域，该领域在过去几年中成为最大的细分市场，在第二季度创造出103亿美元的营收，环比增长141%，占总收入的76%。值得注意的是，该公司的整体营收同比增长101%，达到惊人的135亿美元，净利润率高则达46%，凸显出英伟达处于行业AI芯片领域的绝对垄断地位。根据美国银行与花旗集团发布的研究报告，英伟达目前在“人工智能芯片领域”占有至少90%的市场份额。为了更深入地了解英伟达的营收分布图，参考类似于上图的图表。在2022财年第二季度，英伟达的游戏部门占其营收的47%。时间快进到2024财年第二季度，游戏业务现在占比不到18.4%。鉴于有研究机构预计游戏市场2023年到2030年的市场规模复合年增长率(CAGR)为13.4%，这一转变变得至关重要。然而，更加有利可图的数据中心市场，特别是专注于人工智能、物联网和大数据领域的数据中心市场，预计到2030年将以高达21%的复合年增长率扩张。知名市场研究机构Gartner预计，2023年应用于AI领域的芯片市场规模将达到534亿美元，较2022年增长20.9%，2024年则将增长25.6%，达到671亿美元。到2027年，AI用途芯片的营收规模预计将是2023年市场规模的两倍以上，达到1194亿美元。鉴于英伟达在加速计算平台领域的领先地位，通过DGX Systems、HGX A100、EGX platform和vGPU解决方案等产品，为现代数据中心提供加速深度学习、机器学习和高性能计算工作负载的能力，华尔街的分析师们普遍预计英伟达将继续保持其主导地位，并实现更大范围的扩张。因此，考虑到以上这些因素，分析师们普遍预计英伟达强劲的业绩增长势头将在2024财年持续下去的原因非常明显。英伟达高管们预计第三季度营收将徘徊在160亿美元左右，较去年同期增长169%，这主要是受蓬勃发展的数据中心业务的推动。据此，推算出英伟达第三财季的每股收益约为2.95美元。美国芯片出口限制，以及未来面临激烈的市场竞争从影响英伟达业绩预期的因素来看，不得不提的是，英伟达已然发现自己置身于科技世界的旋涡之中。在OpenAI的ChatGPT取得巨大成功之后，全球各地的科技公司和开发人员急切地将生成式人工智能集成到他们的应用程序中。事实证明，这一趋势对英伟达来说是一个福音，英伟达的高端服务器芯片，包括A100和H100，仍然是人工智能工作负载的首选芯片，就目前来看处于垄断地位。然而，尽管英伟达在人工智能芯片市场占据主导地位，但英特尔和AMD等英伟达一直以来的竞争对手已经意识到AI时代带来的高速增长基于，正在投入大量资金来缩小与英伟达A100/H100芯片之间的性能差距。AMD最近推出了MI300X芯片，专门为生成式人工智能工作负载中的大型语言模型训练和推理所量身定制。AMD的芯片具有令人印象深刻的规格，包括192GB的高带宽内存，超过了英伟达H100 GPU的120GB带宽，这可能对英伟达构成强有力的竞争。此外，谷歌(Google)等大型科技巨头正在加大对人工智能和机器学习领域的专属芯片的关注。谷歌TPU可以说是专门为机器学习任务设计的芯片。虽然英伟达目前在整体性能上占据优势，并利用专有软件和编程语言来留住旗下的大型客户，但日益激烈的竞争威胁到英伟达目前的发展轨迹，使其快速增长和高利润率可能难以长期维持。雪上加霜的是，美国最近对高端芯片的出口限制可能迫使英伟达在未来一年取消价值数十亿美元的对华订单。就目前来看，英伟达已经完成了今年在其最重要海外市场中国的尖端人工智能芯片订单，并且原本在11月中旬新限制生效之前交付明年的部分订单。然而，拜登政府上周通知英伟达，针对于英伟达AI芯片出口管制将“立即”生效。在这些新限制下，任何生产超过性能基准的人工智能芯片的公司，在出口到中国和其他指定国家之前，都必须获得美国商务部的许可，这给英伟达的未来营收前景增加了一层复杂性和不确定性。美国芯片出口管制也是造成英伟达估值收缩的重要逻辑，虽然花旗继续维持对英伟达股票的“买入”评级，但将其给予的目标价从630美元下调至575美元，摩根士丹利分析师们也火速下调了该机构对英伟达的目标股价(从630美元小幅下调至600美元)。英伟达股价看起来仍然很贵，但真的是这样吗?许多以价值投资为导向的投资者很快指出，英伟达的估值过高。但目前的估值只是其高速增长叙事逻辑的其中一部分。“业绩增速爆表”似乎证明了英伟达的高估值是合理的，而且按照分析师中性业绩预期，基于估值模型测算出的英伟达未来目标价远高于当前水平。自今年夏天以来，英伟达的股价已经从历史高点回落，目前的市盈率为77.14倍，比5年期的平均水平高出39.2%。然而，考虑到英伟达充满希望的业绩增长前景，这一点至关重要。这样一来，与历史平均水平相比，英伟达的股价就显得不那么贵了。目前英伟达的预期市盈率为42.21x，相比于5年期平均水平61.12x下滑31%。此外，英伟达预期EV/EBITDA为35.58x，比5年期的平均“预期EV/EBITDA水平”47.34x要低24.9%。仅考虑未来1年的基础，我们似乎可以得出结论，英伟达目前的股价较5年平均水平约有高达27.5%的折让比例。然而，这种观点并不包括整个估值场景。根据华尔街分析师预期，从2023财年到2024财年，英伟达整体营收将增长约100%，达到540.8亿美元。这一预测与公司在24财年第一季度至第二季度的表现以及提供的第三季度指引基本一致。考虑到上述业绩趋势以及芯片出口管制等限制性因素，结合最新的分析师预期数据，从2024年到2030年英伟达的年化营收增速有望达到24.6%，营业利润在此期间的年化增速有望达到31.1%。在这种假设下，分师保守预测数据显示，英伟达有望保持平均46%的营业利润率。虽然这一数字低于24财年报告的利润率，但一些分析师表示这一预期受到未来几年竞争将加剧以及美国出口管制带来的影响，进而给英伟达的利润率带来压力。如果英伟达能够实现这一相对中性的目标预期，预计到2030年底每股收益将达到34.19美元。假设预期市盈率大幅收缩，并保持在远低于35x预期市盈率的历史平均水平，根据模型预测，预计英伟达股价在英伟达的2030财年将达到1197美元，这一预期似乎合乎情理。基于上述的预期指引，如果不考虑英伟达股息率，也不考虑英伟达决定在未来十年是否增加股息——因为该科技巨头更青睐进行投资研发以维持其市场主导地位，那么英伟达股票在未来7年的年化回报率可能约为28.4%。高盛预测AI将在未来十年提高生产率在许多持怀疑态度的投资者看来，人工智能只是另一种炒作，一旦兴奋消退，英伟达等科技巨头的高估值将暴跌，但是多头力量明显不相信这种观点。比如，华尔街大行高盛相信人工智能有望提升全球生产率，还有一些投资机构预计AI将在本世纪20年代和30年代开创一个新的生产力时代。而英伟达，则站在人类社会转向AI时代的最前沿，通过其几乎垄断性的数据中心硬件产品为人工智能解决方案提供必不可少的基础设施，进而抓住机遇。随着全球逐步迈入AI时代以及万物互联进程加速，意味着全球算力需求迎来爆炸式增长，尤其是基于AI训练与推理的各项AI细分任务涉及大量的矩阵运算等对硬件性能要求极高的计算密集型高强度操作。因此，拥有大量计算核心、能够同时执行多个高密集型AI任务，并且极度擅长处理并行计算的英伟达GPU未来很长一段时间将成为AI领域的最核心基础硬件。此外，近期AI技术突破，以及AI与应用融合趋于完善，全球各企业竞相布局以人工智能为代表的先进技术，帮助企业实现赋能新业务，以及优化决策流程和经营效率，从而催生出对人工智能更多元的定制化需求。IDC最新预计数据显示，2022年全球人工智能IT总投资规模为1288亿美元，2027年预计增至4236亿美元，五年复合增长率(CAGR)约为26.9%。高盛预计，人工智能将在2027年为美国国内生产总值(GDP)贡献0.1个百分点，并在2034年加速至0.4个百分点。高盛补充称，在人工智能的影响下，对2027年美国GDP增长率的预测上调至2%，对2034年美国GDP增长率的预测则上调至2.3%。高盛还预测，从2028年开始，人工智能将为欧元区GDP贡献0.1个百分点，到2034年加速至0.3个百分点、并使欧元区经济增长达到1.4%。该行还预测，到2034年，人工智能将为中国GDP贡献0.2个百分点，将其经济增速提高至3.2%;到2033年，人工智能将为日本GDP贡献0.3个百分点，将其经济增速提高至0.9%。高盛表示，在美国等主要发达市场经济体，预计生成式人工智能可以实现约25%的工作任务自动化，在新兴市场，这一比例高达20%。高盛经济学家指出，人工智能远不止是类似于19世纪的工业革命或20世纪初的电力采用这类“范式转换”现象，像这样的“结构性突破”会导致生产率在较长时间内加速增长，但这种情况非常罕见，自16世纪以来只有三次。\n\n\r\n            责任编辑：李欣","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":367,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":192542433685584,"gmtCreate":1688049454643,"gmtModify":1688049456031,"author":{"id":"134415299988000","authorId":"134415299988000","name":"我是黄教主","avatar":"https://static.tigerbbs.com/84605b034aa3b9047dd8ebb91977889e","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"还能更低吗？","listText":"还能更低吗？","text":"还能更低吗？","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/192542433685584","repostId":"2346763869","repostType":4,"repost":{"id":"2346763869","pubTimestamp":1687998832,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2346763869?lang=&edition=full","pubTime":"2023-06-29 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Zhu继续说道。</p><p>他指出，如果核心电子商务领域的竞争问题得不到解决，他“不相信低市盈率和适度的每股收益（EPS）增长能够推动持久的股价表现。”</p><p>阿里巴巴正处于重大转型之中，计划剥离其云计算业务，并改组剩下的公司的领导层。此次分拆尤其旨在释放股东价值，其思路是，阿里巴巴庞大企业的各个部门可以单独获得更高的估值。Robin Zhu说，他不太确定此举将如何发挥作用。</p><p>他写道:“关于云计算的分拆，我们的主要问题涉及与潜在的美国制裁风险相关的适当折扣、私营部门的商业情绪，以及……有多少阿里巴巴股东愿意在第一天出售。”他最近下调了这部分业务的目标市盈率，指出其中30%与私有云或混合云服务有关，这一领域可能会继续拖累增长和利润率。</p><p>阿里巴巴有兴趣分拆其菜鸟物流业务和生鲜杂货业务，但Robin Zhu怀疑投资者是否会“给予太多信任”。</p></body></html>","source":"tencent","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>伯恩斯坦怀疑阿里巴巴的低股价可能是一个价值陷阱</title>\n<style 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Zhu继续说道。他指出，如果核心电子商务领域的竞争问题得不到解决，他“不相信低市盈率和适度的每股收益（EPS）增长能够推动持久的股价表现。”阿里巴巴正处于重大转型之中，计划剥离其云计算业务，并改组剩下的公司的领导层。此次分拆尤其旨在释放股东价值，其思路是，阿里巴巴庞大企业的各个部门可以单独获得更高的估值。Robin Zhu说，他不太确定此举将如何发挥作用。他写道:“关于云计算的分拆，我们的主要问题涉及与潜在的美国制裁风险相关的适当折扣、私营部门的商业情绪，以及……有多少阿里巴巴股东愿意在第一天出售。”他最近下调了这部分业务的目标市盈率，指出其中30%与私有云或混合云服务有关，这一领域可能会继续拖累增长和利润率。阿里巴巴有兴趣分拆其菜鸟物流业务和生鲜杂货业务，但Robin Zhu怀疑投资者是否会“给予太多信任”。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":539,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":650496877,"gmtCreate":1679412689599,"gmtModify":1679412690653,"author":{"id":"134415299988000","authorId":"134415299988000","name":"我是黄教主","avatar":"https://static.tigerbbs.com/84605b034aa3b9047dd8ebb91977889e","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0},"themes":[],"htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$&nbsp;</a>发布CPU啦，老黄起飞！","listText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$&nbsp;</a>发布CPU啦，老黄起飞！","text":"$英伟达(NVDA)$ 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工业经济形势依然复杂严峻，企稳回升的基础还不牢固，要进一步增强责任感和紧迫感，全力巩固经济回升势头。</p><p>会议强调，各地区要将思想和行动统一到党中央、国务院决策部署，特别是7月28日中共中央政治局会议精神上来，按照“疫情要防住、经济要稳住、发展要安全”的总体要求，高效统筹抓好疫情防控和经济社会发展，切实采取有力措施提振工业经济。</p><p>一是围绕政策落实和扩大需求，在工业稳增长上下更大功夫。对照年初确定的工业增长目标，查找差距、明确举措、尽快赶上；把稳增长各项措施落到实处，持续释放政策效应；<b>着力挖掘市场需求潜力，推动重大投资项目尽快形成实物量，引导扩大汽车、家电、绿色建材等大宗商品消费需求。</b></p><p>二是围绕纾困帮扶和环境优化，在保市场主体上下更大功夫。针对企业反映的涉企乱收费、乱罚款和拖欠账款等问题加强清理整治，切实减轻企业负担，持续优化营商环境；发挥好各地联系帮扶企业机制作用，协调解决企业反映的困难问题，特别是要持续抓好迎峰度夏期间电力保障；深入开展“一起益企”中小企业服务行动，助力中小企业和困难行业持续恢复。</p><p>三是围绕统筹疫情防控和工业经济发展，在保障产业链供应链稳定上下更大功夫。持之以恒落实疫情防控工作，抓好重点医疗物资供需衔接；抓好重点产业链供应链稳定畅通，发挥重点行业产业链供应链畅通协调平台作用，强化区域间、上下游行业信息共享和协同配合；落实好各地出台的疫情防控工作指南（指引），指导、保障企业稳定生产。四是围绕监测调度和风险预警，在守住工业经济安全底线上下更大功夫。加强对重点地市、重点行业、重点企业、产业园区情况监测调度，密切跟踪分析生产成本、市场需求、企业排产、项目建设、要素保障、产业链供应链运行等方面情况，及早发现苗头性、趋势性问题，第一时间推动协调解决。</p><p>会上，河北、辽宁、上海、江苏、浙江、安徽、福建、山东、河南、广东等10个省份工业和信息化部门负责同志作交流发言。工业和信息化部有关司局负责人参加会议。</p></body></html>","source":"lsy1602744809309","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" 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