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英文太烂只能做中概股

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2018-02-16

清仓了昨天，感谢🙏趣店

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2018-02-14

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$迅雷(XNET)$ 短期应该会回到14区间，累积收益第一个2字头的股

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2018-02-21

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2020-12-08

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2018-02-02

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2021-01-11

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2018-02-16

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2017-12-15

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12:20","market":"us","language":"zh","title":"著名物理学家、诺贝尔物理学奖得主杨振宁逝世","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1156287093","media":"老虎资讯综合","summary":"享誉世界的物理学家、诺贝尔物理学奖获得者，中国科学院院士，清华大学教授、清华大学高等研究院名誉院长杨振宁先生，因病于2025年10月18日在北京逝世，享年103岁。（新华社）","content":"<html><head></head><body><p>10月18日，据新华社，享誉世界的物理学家、诺贝尔物理学奖获得者，中国科学院院士，清华大学教授、清华大学高等研究院名誉院长杨振宁先生，因病于2025年10月18日在北京逝世，享年103岁。</p><p>杨振宁1922年出生于安徽合肥，上世纪40年代赴美留学任教，1957年获诺贝尔物理学奖。他与米尔斯提出的杨－米尔斯规范场论，是20世纪物理学最为重要的成就之一。回国20多年来，杨振宁在清华大学任教，在培养和延揽人才、促进中外学术交流等方面作出重要贡献。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bed715b2f236ddcdbfedd838a533f7a4\" title=\"\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"1212\"/></p><p>杨振宁先生1922年出生于安徽合肥，1929年随父母来到清华园。1938年考入西南联合大学，1942年入清华大学研究院，1944年获理学硕士学位，1945年作为清华大学留美公费生赴美留学，就读于芝加哥大学，1948年获博士学位后留校工作。1949年加入普林斯顿高等研究院，1952年任永久研究员，1955年任教授。1966年任纽约州立大学石溪分校爱因斯坦讲座教授，创立理论物理研究所（现名为杨振宁理论物理研究所），并在该研究所工作至1999年。1986年起应邀担任香港中文大学博文讲座教授。1997年起任新成立的清华大学高等研究中心（现名为高等研究院）名誉主任，1999年起任清华大学教授。</p><p>杨振宁先生是20世纪最伟大的物理学家之一，为现代物理学的发展作出卓越贡献。他与米尔斯提出的“杨-米尔斯规范场论”奠定了后来粒子物理标准模型的基础，被认为是现代物理学的基石之一，是与麦克斯韦方程和爱因斯坦广义相对论相媲美的最重要的基础物理理论之一。他与李政道合作提出弱相互作用中宇称不守恒的革命性思想，并获得1957年诺贝尔物理学奖，共同成为最早获得诺贝尔奖的中国人。他发现了一维量子多体问题的关键方程式“杨-巴克斯特方程”，开辟了统计物理和量子群等物理和数学研究的新方向。他在粒子物理、场论、统计物理和凝聚态物理等物理学多个领域取得的诸多成就，对这些领域的发展产生深远影响。他是十余个国家和地区科学院的外籍院士，获颁国内外二十余所知名大学的名誉博士学位，还获得了美国国家科学奖章、富兰克林奖章、昂萨格奖、费萨尔国王国际科学奖、中国国际科技合作奖、求是终身成就奖等众多荣誉。</p><p>杨振宁先生毕生心系家国，为祖国的科教事业作出了杰出贡献。1971年他首次回新中国访问，掀起大批华裔学者访华热潮，被誉为架设中美学术交流桥梁第一人，后又向中央领导同志提议恢复和加强基础科学研究。他亲自募集资金设立“对华教育交流委员会”，持续资助中国学者近百人到美国进修，这些学者成为后来中国科技发展的中坚力量。他为促进国内科技交流和进步做了大量工作，为中国重大科学工程和科教政策制定建言献策、发挥了重要影响。回到清华之后，他把高等研究院的发展作为自己的新事业，为清华大学物理学等基础学科的发展和学校人才培养事业倾注了大量心血、作出了极大贡献，对中国高等教育的改革发展产生了重要影响。</p><p>杨振宁先生的一生，是探索未知的不朽传奇，是心怀家国的永恒回响。“宁拙毋巧，宁朴毋华”是他的治学态度，也是他的人生态度。正如他钟爱的诗句“文章千古事，得失寸心知”，杨振宁先生的百年人生是一部闪耀在人类群星中的千古篇章。</p><p>杨振宁先生永垂不朽！</p></body></html>","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>著名物理学家、诺贝尔物理学奖得主杨振宁逝世</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{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; 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href=\"https://laohu8.com/wemedia/102\">\n\n\n<div class=\"h-thumb\" style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">老虎资讯综合 </p>\n<p class=\"h-time\">2025-10-18 12:20</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p>10月18日，据新华社，享誉世界的物理学家、诺贝尔物理学奖获得者，中国科学院院士，清华大学教授、清华大学高等研究院名誉院长杨振宁先生，因病于2025年10月18日在北京逝世，享年103岁。</p><p>杨振宁1922年出生于安徽合肥，上世纪40年代赴美留学任教，1957年获诺贝尔物理学奖。他与米尔斯提出的杨－米尔斯规范场论，是20世纪物理学最为重要的成就之一。回国20多年来，杨振宁在清华大学任教，在培养和延揽人才、促进中外学术交流等方面作出重要贡献。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bed715b2f236ddcdbfedd838a533f7a4\" title=\"\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"1212\"/></p><p>杨振宁先生1922年出生于安徽合肥，1929年随父母来到清华园。1938年考入西南联合大学，1942年入清华大学研究院，1944年获理学硕士学位，1945年作为清华大学留美公费生赴美留学，就读于芝加哥大学，1948年获博士学位后留校工作。1949年加入普林斯顿高等研究院，1952年任永久研究员，1955年任教授。1966年任纽约州立大学石溪分校爱因斯坦讲座教授，创立理论物理研究所（现名为杨振宁理论物理研究所），并在该研究所工作至1999年。1986年起应邀担任香港中文大学博文讲座教授。1997年起任新成立的清华大学高等研究中心（现名为高等研究院）名誉主任，1999年起任清华大学教授。</p><p>杨振宁先生是20世纪最伟大的物理学家之一，为现代物理学的发展作出卓越贡献。他与米尔斯提出的“杨-米尔斯规范场论”奠定了后来粒子物理标准模型的基础，被认为是现代物理学的基石之一，是与麦克斯韦方程和爱因斯坦广义相对论相媲美的最重要的基础物理理论之一。他与李政道合作提出弱相互作用中宇称不守恒的革命性思想，并获得1957年诺贝尔物理学奖，共同成为最早获得诺贝尔奖的中国人。他发现了一维量子多体问题的关键方程式“杨-巴克斯特方程”，开辟了统计物理和量子群等物理和数学研究的新方向。他在粒子物理、场论、统计物理和凝聚态物理等物理学多个领域取得的诸多成就，对这些领域的发展产生深远影响。他是十余个国家和地区科学院的外籍院士，获颁国内外二十余所知名大学的名誉博士学位，还获得了美国国家科学奖章、富兰克林奖章、昂萨格奖、费萨尔国王国际科学奖、中国国际科技合作奖、求是终身成就奖等众多荣誉。</p><p>杨振宁先生毕生心系家国，为祖国的科教事业作出了杰出贡献。1971年他首次回新中国访问，掀起大批华裔学者访华热潮，被誉为架设中美学术交流桥梁第一人，后又向中央领导同志提议恢复和加强基础科学研究。他亲自募集资金设立“对华教育交流委员会”，持续资助中国学者近百人到美国进修，这些学者成为后来中国科技发展的中坚力量。他为促进国内科技交流和进步做了大量工作，为中国重大科学工程和科教政策制定建言献策、发挥了重要影响。回到清华之后，他把高等研究院的发展作为自己的新事业，为清华大学物理学等基础学科的发展和学校人才培养事业倾注了大量心血、作出了极大贡献，对中国高等教育的改革发展产生了重要影响。</p><p>杨振宁先生的一生，是探索未知的不朽传奇，是心怀家国的永恒回响。“宁拙毋巧，宁朴毋华”是他的治学态度，也是他的人生态度。正如他钟爱的诗句“文章千古事，得失寸心知”，杨振宁先生的百年人生是一部闪耀在人类群星中的千古篇章。</p><p>杨振宁先生永垂不朽！</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/7ffbce7608b45a1e57f882c86586df57","relate_stocks":{},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1156287093","content_text":"10月18日，据新华社，享誉世界的物理学家、诺贝尔物理学奖获得者，中国科学院院士，清华大学教授、清华大学高等研究院名誉院长杨振宁先生，因病于2025年10月18日在北京逝世，享年103岁。杨振宁1922年出生于安徽合肥，上世纪40年代赴美留学任教，1957年获诺贝尔物理学奖。他与米尔斯提出的杨－米尔斯规范场论，是20世纪物理学最为重要的成就之一。回国20多年来，杨振宁在清华大学任教，在培养和延揽人才、促进中外学术交流等方面作出重要贡献。杨振宁先生1922年出生于安徽合肥，1929年随父母来到清华园。1938年考入西南联合大学，1942年入清华大学研究院，1944年获理学硕士学位，1945年作为清华大学留美公费生赴美留学，就读于芝加哥大学，1948年获博士学位后留校工作。1949年加入普林斯顿高等研究院，1952年任永久研究员，1955年任教授。1966年任纽约州立大学石溪分校爱因斯坦讲座教授，创立理论物理研究所（现名为杨振宁理论物理研究所），并在该研究所工作至1999年。1986年起应邀担任香港中文大学博文讲座教授。1997年起任新成立的清华大学高等研究中心（现名为高等研究院）名誉主任，1999年起任清华大学教授。杨振宁先生是20世纪最伟大的物理学家之一，为现代物理学的发展作出卓越贡献。他与米尔斯提出的“杨-米尔斯规范场论”奠定了后来粒子物理标准模型的基础，被认为是现代物理学的基石之一，是与麦克斯韦方程和爱因斯坦广义相对论相媲美的最重要的基础物理理论之一。他与李政道合作提出弱相互作用中宇称不守恒的革命性思想，并获得1957年诺贝尔物理学奖，共同成为最早获得诺贝尔奖的中国人。他发现了一维量子多体问题的关键方程式“杨-巴克斯特方程”，开辟了统计物理和量子群等物理和数学研究的新方向。他在粒子物理、场论、统计物理和凝聚态物理等物理学多个领域取得的诸多成就，对这些领域的发展产生深远影响。他是十余个国家和地区科学院的外籍院士，获颁国内外二十余所知名大学的名誉博士学位，还获得了美国国家科学奖章、富兰克林奖章、昂萨格奖、费萨尔国王国际科学奖、中国国际科技合作奖、求是终身成就奖等众多荣誉。杨振宁先生毕生心系家国，为祖国的科教事业作出了杰出贡献。1971年他首次回新中国访问，掀起大批华裔学者访华热潮，被誉为架设中美学术交流桥梁第一人，后又向中央领导同志提议恢复和加强基础科学研究。他亲自募集资金设立“对华教育交流委员会”，持续资助中国学者近百人到美国进修，这些学者成为后来中国科技发展的中坚力量。他为促进国内科技交流和进步做了大量工作，为中国重大科学工程和科教政策制定建言献策、发挥了重要影响。回到清华之后，他把高等研究院的发展作为自己的新事业，为清华大学物理学等基础学科的发展和学校人才培养事业倾注了大量心血、作出了极大贡献，对中国高等教育的改革发展产生了重要影响。杨振宁先生的一生，是探索未知的不朽传奇，是心怀家国的永恒回响。“宁拙毋巧，宁朴毋华”是他的治学态度，也是他的人生态度。正如他钟爱的诗句“文章千古事，得失寸心知”，杨振宁先生的百年人生是一部闪耀在人类群星中的千古篇章。杨振宁先生永垂不朽！","news_type":1,"symbols_score_info":{}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1358,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":421050965192968,"gmtCreate":1743826415936,"gmtModify":1743826418477,"author":{"id":"3434692889688115","authorId":"3434692889688115","name":"赚钱不易","avatar":"https://static.laohu8.com/913bd7191d3bb80cc9feb5856c9d580c","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3434692889688115","authorIdStr":"3434692889688115"},"themes":[],"htmlText":"五年十年价值投资","listText":"五年十年价值投资","text":"五年十年价值投资","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/421050965192968","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2202,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":398118193824152,"gmtCreate":1738219594854,"gmtModify":1738219596774,"author":{"id":"3434692889688115","authorId":"3434692889688115","name":"赚钱不易","avatar":"https://static.laohu8.com/913bd7191d3bb80cc9feb5856c9d580c","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3434692889688115","authorIdStr":"3434692889688115"},"themes":[],"htmlText":"耍无赖弄的产品还宣传的🌍都知道","listText":"耍无赖弄的产品还宣传的🌍都知道","text":"耍无赖弄的产品还宣传的🌍都知道","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":6,"commentSize":1,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/398118193824152","repostId":"1173690005","repostType":2,"repost":{"id":"1173690005","kind":"news","pubTimestamp":1738218806,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1173690005?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2025-01-30 14:33","market":"us","language":"zh","title":"DeepSeek遭遇全球“猎巫”！微软、OpenAI拔网线，已在部分国家被下架","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1173690005","media":"智东西","summary":"硅谷阴招和脏水泼向DeepSeek！智东西1月30日报道，春节期间吸引全球关注的DeepSeek热度丝毫不减。而也有部分AI圈名人发声力挺DeepSeek，如Meta首席科学家杨立昆、Hugging Face CEO Clem Delangue等。意大利数据保护机构也采取了类似措施，他们认为DeepSeek对意大利数百万人数据造成风险，DeepSeek需要在20天时间里作出回应。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p><strong>硅谷阴招和脏水泼向DeepSeek！</strong></p></blockquote><p>1月30日，春节期间吸引全球关注的DeepSeek热度丝毫不减。截至今天上午，DeepSeek-R1已经冲至开源平台Hugging Face最受欢迎模型榜单的<strong>第5名</strong>，离第4名Llama-3-8B的差距还在持续缩小。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f0ccac0f1fae464f3c804cf10d7d1a51\" title=\"▲Hugging Face最受欢迎模型榜单\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"1088\"/><span>▲Hugging Face最受欢迎模型榜单</span></p><p>DeepSeek的服务器似乎也因这场爆火而承受了巨大的压力。在高峰期，与DeepSeek对话需要等待5秒到20秒不等，而联网搜索服务更是长期处于繁忙状态，基本无法使用；面向开发者和企业的DeepSeek开放平台也处于无法访问的状态。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/265a84d2fdf2f81740bff1f64ebc8c7c\" title=\"▲DeepSeek联网搜索功能和开放平台目前均无法使用\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"1171\"/><span>▲DeepSeek联网搜索功能和开放平台目前均无法使用</span></p><p>这让人不由得联想起2022年底、2023年初，ChatGPT刚刚爆火出圈时，似乎也是同样的情景。</p><p>然而，DeepSeek也逃不过树大招风的命运，科技圈大佬对其态度已一时间分裂为多个派别，各持己见。</p><p>就在刚刚，Meta CEO马克·扎克伯格在财报电话会中首次对DeepSeek近期的爆火做出回应，他称Meta对DeepSeek并不感到担忧，反而<strong>增强了他们对开源路径的信心</strong>。</p><p>此外，扎克伯格称DeepSeek一家的成就并不能证明大算力的时代就过去了，“<strong>我持续认为大量的资本支出和基础设施建设能带来长远的战略优势</strong>”。</p><p>而微软CEO Satya Nadella在微软半年财报电话会中称，DeepSeek的产品确有创新，基本上顺应了AI成本下降的大趋势。</p><p>昨晚，Anthropic创始人兼CEO Dario Amodei发布万字长文评价DeepSeek的种种成就，并呼吁美国政府继续维持芯片管制，将H20这样的中国特供版芯片也纳入限制范围，<strong>最终打造以美国为主导的单极世界</strong>。</p><p>Amodei称，DeepSeek的模型与美国前沿模型的<strong>差距有7-10个月</strong>，实际训练价格可能也没有号称的那么低。他还不惜自曝Claude 3.5 Sonnet模型的训练成本为“数千万美元”，以佐证DeepSeek的成本优势并不显著。</p><p>而也有部分AI圈名人发声力挺DeepSeek，如Meta首席科学家杨立昆、Hugging Face CEO Clem Delangue等。广大国际网友也不断用实际行动投票，开发出大量基于R1的衍生模型，丰富开源项目。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/04caf7cb08d97d55b6915a1bad21a350\" title=\"▲杨立昆发文称DeepSeek证明了开源路径的正确性（图源：Linkedin）\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"599\"/><span>▲杨立昆发文称DeepSeek证明了开源路径的正确性（图源：Linkedin）</span></p><p>此外，今天凌晨，OpenAI宣布他们掌握了DeepSeek使用其模型进行违规蒸馏的所谓“证据”，已停用DeepSeek的OpenAI API账号，但拒绝透露更多实质性信息；美国政府传出将对H20芯片施加限制，爱尔兰、意大利等国针对DeepSeek的数据安全问题提起质询，DeepSeek App已在意大利国内的应用市场全面下架。</p><p>一场针对DeepSeek的“猎巫行动”，似乎已在全球范围内悄然发酵......</p><p><strong><em>01.</em></strong></p><p><strong>OpenAI、微软展开联合调查，已取消API接口权限</strong></p><p>据彭博社报道，知情人士透露，近期OpenAI与微软展开了一项联合调查，针对DeepSeek去年使用OpenAI API接口的账户进行审查，并以涉嫌违反服务条款的模型蒸馏为由，取消了他们的访问权限。</p><p>OpenAI向英国《金融时报》进一步分享，他们看到了一些“蒸馏”的证据，并怀疑这一行为背后便是DeepSeek。</p><p>虽然蒸馏是AI行业的常见做法，但OpenAI在服务条款中规定，<strong>用户不得“复制”其服务，也不得使用输出内容来开发竞品。</strong></p><p>OpenAI拒绝向《金融时报》提供更多实质性的信息，而微软与DeepSeek尚未对此事作出回应。</p><p>这一消息曝光后，有不少网友发现了其中的矛盾所在。一位黑客新闻论坛上的网友称，无论此事是真还是假，都不能改变OpenAI被DeepSeek击败的事实——OpenAI拥有对其旗下模型更好的访问权限，<strong>他们理应能更容易地实现DeepSeek现有的成就。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/933f5df2184eaefe011afeabb84f2927\" title=\"\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"100\"/></p><p>还有一位网友认为，这一事件对维持OpenAI的高估值毫无益处，即便真的坐实，投资者也会意识到，仅仅花上几百万美元，就能复刻出OpenAI耗资成千上万亿美元才能取得的成就。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5f97075af1eab4df89dd64fe4f86702e\" title=\"\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"170\"/></p><p><strong><em>02.</em></strong></p><p><strong>Anthropic CEO发文评价DeepSeek，希望用芯片管制打造单极世界</strong></p><p>在OpenAI CEO Sam Altman前日发推回应DeepSeek的热度后，闭关数月近期才开始重新露面的Anthropic CEO Amodei也迅速在个人博客发布了一篇长文，他的核心观点是：</p><p><strong>DeepSeek虽然取得了接近美国前沿AI模型的成就，但这并不意味着美国对中国芯片出口管制不再有必要，反而是变得愈发重要。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0c4db74822dcdbcbf4f9d34af46e6ca2\" title=\"\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"701\"/></p><p>为论证这一观点，Amodei先用大量篇幅讨论了AI发展的三个动因：扩展定律、技术创新和范式转变。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e202d055b61997b1e9e4f95aa3c922b5\" title=\"\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"440\"/></p><p>他认为，AI系统的性能与训练成本成正比，新的创新和效率提升可以改变成本曲线，而 AI 领域每隔一段时间就会出现新的训练范式。DeepSeek-R1验证了大规模强化学习的潜力，是一种新的范式转变，因此也在短期内取得了巨大的成就。</p><p>至于DeepSeek-V3，Amodei称他们内部很早就已经关注到了，并提出几点他自己的论断：</p><p>1、DeepSeek-V3的创新并没有像一些报道中所称的那样，以极低成本超越美国AI公司的模型。以Claude 3.5 Sonnet为例，这款模型的训练成本为几千万美元，并且不依靠其他模型。</p><p>Sonnet的训练大致是在9个月到12个月之前进行的，而DeepSeek-V3是在去年11月-12月完成训练的，Sonnet在多项关键指标上仍然明显领先，这意味着DeepSeek实际上是以更低的价格，创造了一个美国7-10个月之前就已经训练出的模型。</p><p>2、DeepSeek-V3的成本优势并不是一个独特的突破，也没有从根本上改变大模型领域的经济帐。DeepSeek的成本下降基本符合整体趋势，下降幅度甚至低于初代GPT-4到初代Claude 3.5 Sonnet之间10倍的成本下降。</p><p>3、DeepSeek拥有至少5万块英伟达Hopper架构的芯片，包括H100、H800和H20，这些芯片的成本至少有10亿美元。因此，DeepSeek公司的总支出与美国的AI实验室并没有太大差异。</p><p>最终，Amodei呼吁美国政府应加强芯片管制。他认为目前包括H20在内的芯片都应该被纳入监管范围，虽然其训练效率较低，但在采样上的效率较高。如果美国能进一步堵上这些出口“漏洞”，阻止中国获得大量芯片，就更有可能打造出美国领先的单极世界。</p><p><strong><em>03.</em></strong></p><p><strong>多个欧洲国家就数据安全提出质询，DeepSeek在意大利惨遭下架</strong></p><p>除了来自竞争对手的指控之外，DeepSeek也已成为不少监管部门的重点关注对象。</p><p>据TechCrunch报道，爱尔兰数据保护委员会已经向DeepSeek发出信函，要求其提供有关如何处理爱尔兰公民数据的详细信息。</p><p>意大利数据保护机构也采取了类似措施，他们认为DeepSeek对意大利数百万人数据造成风险，DeepSeek需要在20天时间里作出回应。</p><p>目前，DeepSeek应用已经在意大利下架，意大利的谷歌商店和苹果App Store都已没有这款App的踪迹。</p><p>欧洲消费者组织还认为，DeepSeek在保护和限制未成年人方面的做法还不够健全，从年龄验证到未成年人数据处理都没有明确的强制执行方案。</p><p><strong><em>04.</em></strong></p><p><strong>结语：DeepSeek有望走出一条独特的发展道路</strong></p><p>DeepSeek这股神秘的东方开源力量，以多款模型的现象级爆火，将以OpenAI、Anthropic为代表的闭源模型打了个措手不及，俨然成为开闭源路径之争的牌桌上一位有力的玩家。</p><p>不过，这也将DeepSeek一时间推到了风口浪尖，收获声量与赞誉的同时，成为不少争议的焦点。在未来中美AI竞争的大背景之下，DeepSeek或将代表中国AI，走出一条独特的发展道路。</p><p>春节期间DeepSeek掀起的这场AI风暴仍在中美乃至全球科技、政金界产生持续影响，并不断发酵，已经成为改变AI科技产业趋势的风向标事件，智东西将持续跟进相关进展和报道，敬请关注。</p></body></html>","source":"zhidxcom","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>DeepSeek遭遇全球“猎巫”！微软、OpenAI拔网线，已在部分国家被下架</title>\n<style 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Nadella在微软半年财报电话会中称，DeepSeek的产品确有创新，基本上顺应了AI成本下降的大趋势。昨晚，Anthropic创始人兼CEO Dario Amodei发布万字长文评价DeepSeek的种种成就，并呼吁美国政府继续维持芯片管制，将H20这样的中国特供版芯片也纳入限制范围，最终打造以美国为主导的单极世界。Amodei称，DeepSeek的模型与美国前沿模型的差距有7-10个月，实际训练价格可能也没有号称的那么低。他还不惜自曝Claude 3.5 Sonnet模型的训练成本为“数千万美元”，以佐证DeepSeek的成本优势并不显著。而也有部分AI圈名人发声力挺DeepSeek，如Meta首席科学家杨立昆、Hugging Face CEO Clem Delangue等。广大国际网友也不断用实际行动投票，开发出大量基于R1的衍生模型，丰富开源项目。▲杨立昆发文称DeepSeek证明了开源路径的正确性（图源：Linkedin）此外，今天凌晨，OpenAI宣布他们掌握了DeepSeek使用其模型进行违规蒸馏的所谓“证据”，已停用DeepSeek的OpenAI API账号，但拒绝透露更多实质性信息；美国政府传出将对H20芯片施加限制，爱尔兰、意大利等国针对DeepSeek的数据安全问题提起质询，DeepSeek App已在意大利国内的应用市场全面下架。一场针对DeepSeek的“猎巫行动”，似乎已在全球范围内悄然发酵......01.OpenAI、微软展开联合调查，已取消API接口权限据彭博社报道，知情人士透露，近期OpenAI与微软展开了一项联合调查，针对DeepSeek去年使用OpenAI API接口的账户进行审查，并以涉嫌违反服务条款的模型蒸馏为由，取消了他们的访问权限。OpenAI向英国《金融时报》进一步分享，他们看到了一些“蒸馏”的证据，并怀疑这一行为背后便是DeepSeek。虽然蒸馏是AI行业的常见做法，但OpenAI在服务条款中规定，用户不得“复制”其服务，也不得使用输出内容来开发竞品。OpenAI拒绝向《金融时报》提供更多实质性的信息，而微软与DeepSeek尚未对此事作出回应。这一消息曝光后，有不少网友发现了其中的矛盾所在。一位黑客新闻论坛上的网友称，无论此事是真还是假，都不能改变OpenAI被DeepSeek击败的事实——OpenAI拥有对其旗下模型更好的访问权限，他们理应能更容易地实现DeepSeek现有的成就。还有一位网友认为，这一事件对维持OpenAI的高估值毫无益处，即便真的坐实，投资者也会意识到，仅仅花上几百万美元，就能复刻出OpenAI耗资成千上万亿美元才能取得的成就。02.Anthropic CEO发文评价DeepSeek，希望用芯片管制打造单极世界在OpenAI CEO Sam Altman前日发推回应DeepSeek的热度后，闭关数月近期才开始重新露面的Anthropic CEO Amodei也迅速在个人博客发布了一篇长文，他的核心观点是：DeepSeek虽然取得了接近美国前沿AI模型的成就，但这并不意味着美国对中国芯片出口管制不再有必要，反而是变得愈发重要。为论证这一观点，Amodei先用大量篇幅讨论了AI发展的三个动因：扩展定律、技术创新和范式转变。他认为，AI系统的性能与训练成本成正比，新的创新和效率提升可以改变成本曲线，而 AI 领域每隔一段时间就会出现新的训练范式。DeepSeek-R1验证了大规模强化学习的潜力，是一种新的范式转变，因此也在短期内取得了巨大的成就。至于DeepSeek-V3，Amodei称他们内部很早就已经关注到了，并提出几点他自己的论断：1、DeepSeek-V3的创新并没有像一些报道中所称的那样，以极低成本超越美国AI公司的模型。以Claude 3.5 Sonnet为例，这款模型的训练成本为几千万美元，并且不依靠其他模型。Sonnet的训练大致是在9个月到12个月之前进行的，而DeepSeek-V3是在去年11月-12月完成训练的，Sonnet在多项关键指标上仍然明显领先，这意味着DeepSeek实际上是以更低的价格，创造了一个美国7-10个月之前就已经训练出的模型。2、DeepSeek-V3的成本优势并不是一个独特的突破，也没有从根本上改变大模型领域的经济帐。DeepSeek的成本下降基本符合整体趋势，下降幅度甚至低于初代GPT-4到初代Claude 3.5 Sonnet之间10倍的成本下降。3、DeepSeek拥有至少5万块英伟达Hopper架构的芯片，包括H100、H800和H20，这些芯片的成本至少有10亿美元。因此，DeepSeek公司的总支出与美国的AI实验室并没有太大差异。最终，Amodei呼吁美国政府应加强芯片管制。他认为目前包括H20在内的芯片都应该被纳入监管范围，虽然其训练效率较低，但在采样上的效率较高。如果美国能进一步堵上这些出口“漏洞”，阻止中国获得大量芯片，就更有可能打造出美国领先的单极世界。03.多个欧洲国家就数据安全提出质询，DeepSeek在意大利惨遭下架除了来自竞争对手的指控之外，DeepSeek也已成为不少监管部门的重点关注对象。据TechCrunch报道，爱尔兰数据保护委员会已经向DeepSeek发出信函，要求其提供有关如何处理爱尔兰公民数据的详细信息。意大利数据保护机构也采取了类似措施，他们认为DeepSeek对意大利数百万人数据造成风险，DeepSeek需要在20天时间里作出回应。目前，DeepSeek应用已经在意大利下架，意大利的谷歌商店和苹果App Store都已没有这款App的踪迹。欧洲消费者组织还认为，DeepSeek在保护和限制未成年人方面的做法还不够健全，从年龄验证到未成年人数据处理都没有明确的强制执行方案。04.结语：DeepSeek有望走出一条独特的发展道路DeepSeek这股神秘的东方开源力量，以多款模型的现象级爆火，将以OpenAI、Anthropic为代表的闭源模型打了个措手不及，俨然成为开闭源路径之争的牌桌上一位有力的玩家。不过，这也将DeepSeek一时间推到了风口浪尖，收获声量与赞誉的同时，成为不少争议的焦点。在未来中美AI竞争的大背景之下，DeepSeek或将代表中国AI，走出一条独特的发展道路。春节期间DeepSeek掀起的这场AI风暴仍在中美乃至全球科技、政金界产生持续影响，并不断发酵，已经成为改变AI科技产业趋势的风向标事件，智东西将持续跟进相关进展和报道，敬请关注。","news_type":1,"symbols_score_info":{}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":5529,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":320519762165912,"gmtCreate":1719284529397,"gmtModify":1719284531022,"author":{"id":"3434692889688115","authorId":"3434692889688115","name":"赚钱不易","avatar":"https://static.laohu8.com/913bd7191d3bb80cc9feb5856c9d580c","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3434692889688115","authorIdStr":"3434692889688115"},"themes":[],"htmlText":"吃不到葡萄说葡萄酸","listText":"吃不到葡萄说葡萄酸","text":"吃不到葡萄说葡萄酸","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/320519762165912","repostId":"1106363715","repostType":2,"repost":{"id":"1106363715","kind":"news","pubTimestamp":1719283278,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1106363715?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2024-06-25 10:41","market":"us","language":"zh","title":"三天市值蒸发4300亿美元！黄仁勋疯狂减持，英伟达神话碎了吗","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1106363715","media":"新浪科技","summary":"只在“全球第一股”宝座上坐了一天。","content":"<html><head></head><body><p>作者 / 周文猛</p><p>在经历了短暂的全球市值第一后，英伟达的超高市值开始回落，三天内市值总计蒸发4300亿美元。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5b82b88d04f712567fe40574a8d9465d\" title=\"\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p>与此同时，公司创始人兼首席执行官黄仁勋带头抛售公司股票的举动，牵动着投资者们的信心。根据美国证券交易委员会近日披露信息显示，自6月13日至今，黄仁勋已经累计减持公司股份超60万股，套现总金额近7938.3万美元，折合人民币约5.8亿元。具体来看，黄仁勋在当地时间6月13日、6月14日、6月17日、6月18日、6月20日分别出售了12万股英伟达的股票，此外还有12万股待出售中。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/63e5a3738ce03bb67948f6409e374c2d\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"592\"/></p><p><strong>金沙江创投主管合伙人朱啸虎直言，“英伟达市值能否继续，就看Scaling Law（规模法则）有没有效果，如果Scaling Law无效了，它的股价就会跌得一塌糊涂。”朱啸虎预计，“到今年底，如果OpenAI发布GPT-5.0未及预期，英伟达就完蛋了。”</strong></p><p>此外，近些天市场上逐渐出现两派声音。一派认为，英伟达算力过剩正逐步成为行业共鸣。另一派认为，AMD、英特尔及一些初创型GPU厂商加入竞争，以及微软、谷歌等英伟达大客户着手自研产品“平替”，它们都在为围剿英伟达做着准备。</p><p><strong>只在“全球第一股”宝座上坐了一天</strong></p><p>截至美东时间6月24日美股收盘，英伟达股价报118.11美元/股，市值2.91万亿美元，较此前3.33万亿美元登顶全球市值第一时，已跌去4300亿美元。</p><p>有媒体统计称，英伟达只在“全球第一股”宝座上坐了一天，就“跌落神坛”了。</p><p>不过，对于一家季度营收刚达到260亿美元的芯片公司而言，这样的表现，属实疯狂。</p><p>要知道，如果按英伟达最新的1股拆10股政策折算，在2022年10月，英伟达的股价还是11.0美元每股左右，进入2023年，英伟达股价便开始持续攀升，股价也从最初约15.0美元/股，涨到50.0美元附近；而进入2024年，英伟达股价再次狂飙，从年初的50.0美元/股，半年间涨到如今的118.11美元/股。</p><p>过去一年半时间内，英伟达总市值翻了10倍。如果把时间线拉长至2014年，英伟达从当初约0.25美元/股攀升至今，10年间股价翻了近500倍。</p><p>据新浪科技统计，在由苹果、谷歌-A/谷歌-C、META、英伟达、特斯拉、亚马逊和微软组成的美国“科技七巨头”中，最近一次的年度财报各家营收分别为3832.85亿美元、3071.57亿美元、1349.02亿美元、609.22亿美元、967.73亿美元、5747.85亿美元、2119.15亿美元，市盈率分别为31.69倍、26.94/27.03倍、27.43倍、73.09倍、42.88倍、52.22倍和38.79倍。</p><p>这组数据可以直接看出，在“七巨头”中，英伟达年度营收最小，但市盈率却最高。</p><p>超高的市盈率背后，代表着资本市场对于公司发展的高度预期，但同时也意味着公司可能存在被高估的成分。</p><p>近期，多位知名行业评论人士先后发文质疑，直言“英伟达近3万亿美元的市值存在泡沫”。</p><p>其中，业界提出的一个简单逻辑是：“1999年，产业界无比确定地认为互联网会席卷世界，于是狂买网络设备制造商思科股票，结果思科到现在还没有达到曾经的最高点。”而英特尔作为PC时代的卖铲人，但它的长期价值“也没有得以持续”。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b3f9041bc0ecac9c1d8e8ca9687a2765\" title=\"\" tg-width=\"1068\" tg-height=\"718\"/></p><p>在与新浪科技沟通中，中欧资本董事长、人工智能专家张俊指出，“截至2024年2月，因为ChatGPT发布带来的影响，美国股市只要关于AI的股票都涨疯了，英伟达涨了5倍、Supermicro涨了7.7倍、ARM涨了3倍、AMD涨了1.2倍，英特尔涨了58%、微软涨了1倍，美国股市让一大批富豪和公司猛增了几万亿美元的财富，这些疯涨的股票里，有大量不正经的泡沫！”</p><p>在张俊看来，近两年英伟达等AI相关科技巨头的市值暴涨，与美国担心制造业被超越，因此举国之力投入AI有着密切的关系，“美国是想用AI工厂和AI机器人，把核心关键产业留在国内。” </p><p><strong>“显卡？可能已经瘀了”</strong></p><p>行行AI智能董事长、顺福资本创始人李明顺同样直言，<strong>英伟达接近3万亿美元的市值“泡沫严重啊”。</strong></p><p>李明顺结合自身经历说道：“过去半年多时间里，我在各地出差，每当遇到做算力方面的朋友，都在问在我身边有没有朋友需要卡，需要算力，这给我的感觉是今天市场上算力已经瘀了，也就是说积压了很多卡，所以发挥不了它的巨大的价值。”</p><p>在他看来，由于国内的很多的大模型公司，都是用开源模型进行微调，不像OpenAI那样从零开始训练，所以它需要大量的算力，而国内都是在像Llama 2一样的开源模型上做微调，所以它用的算力，跟OpenAI远远不在一个量级。此外，由于国内大多数的应用场景都在探索中，此时如果算力投资过大，就会导致ROI算不过来，而这也会导致一些算力的需求减少。</p><p>“在全球范围内，很多的影子公司成为英伟达的代理商，各种压货，不排除这个中间有一些影子公司是英伟达控制的，所以说英伟达在整个市场上控价。所以我认为，在应用没有广泛地推广开来的时候，英伟达的高股价是有巨大风险的”李明顺表示。</p><p>在国内，与去年各家企业哄抢显卡不同的是，今年伴随阿里云、字节跳动、百度智能云、腾讯云等模型厂商先后开启“价格战”模式，越来越多AI应用厂商用于模型训练的成本也随之降低，在一定程度上，这也意味着用于算力的成本开始下降。</p><p>与此同时，一些云厂商也开始做起了收集市场上闲置显卡的生意。近日，有着“中国云计算第一股”称号的优刻得发起“寻找算力合伙人”计划，通过收集市场上闲置的算力资源，用于组建超大规模智算集群，让算力资源发挥真正价值。</p><p>在与新浪科技沟通中，优刻得方面人士表示，“我们收集的卡主要是A100/800，H100/800，4090，主要是nv系。”对于能否收集到想要的卡这一问题，该人士坦言：“卡还是有的，就是资源分配不均的问题。例如之前做训练、数字化转型闲置下来的卡，现在都可能被收集上来”。</p><p><strong>遭国内外多面围攻</strong></p><p>作为AI时代的卖铲人，当前英伟达独一档的GPU显卡性能和产品能力，是其得以备受追捧的关键。但快速增长的同时，英伟达面临的挑战也正在急剧攀升。</p><p>投资者的高期望和潜在的市场饱和风险外，来自AMD、英特尔等强劲竞争对手的压力，以及微软、谷歌等大客户的密谋叛离，正在成为现实问题。</p><p>近期召开的2024年台北国际电脑展期间，AMD和英特尔先后公布了一系列对标英伟达产品的显卡，直接向英伟达开战。</p><p>其中，AMD公布了包括新一代CPU和数据中心服务器AI芯片，据AMD CEO苏姿丰介绍，其最新发布的AI芯片Instinct MI325X，计算性能是英伟达H200（H200是上一代架构Hopper性能最强的产品，性能是H100的2倍）的1.3倍，计划于2024年四季度上市。在迭代节奏上，AMD也提出了“一年一迭代”的速度，与对手保持同频。</p><p>随后，英特尔也祭出了价格武器，在宣布推出下一代服务器CPU至强6的同时，英特尔透露其Gaudi 3 AI芯片的价格将远远低于竞争对手，这是英特尔今年4月推出的最新一代AI芯片，计划今年第三季度大范围上市。按照官方的定位，这款芯片性能是英伟达H100的1.5倍，已与H200大致相当。</p><p>在国内市场，由于美禁令导致的英伟达“中国版特供芯片”性能缩水，这让目前在HBM 技术和CPO 技术方面更具优势的华为，在GPU硬件性能和软件生态上有了快速逼近的机会。与此同时，大量的国产GPU厂商崛起，也正在蚕食着本属于英伟达的市场，英伟达的市场拓展，并未匹配上其出色的产品性能。</p><p>此外，不满英伟达AI芯片价格高昂，Meta、谷歌、微软等英伟达大客户纷纷推出“替代”芯片，同时联合成立Ultra Accelerator Link超级加速链路联盟（UALink），挑战英伟达NVLink统治地位。</p><p>重重问题下，英伟达的超高市值神话，还能持续多久？</p></body></html>","source":"sina_tech","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>三天市值蒸发4300亿美元！黄仁勋疯狂减持，英伟达神话碎了吗</title>\n<style 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Law无效了，它的股价就会跌得一塌糊涂。”朱啸虎预计，“到今年底，如果OpenAI发布GPT-5.0未及预期，英伟达就完蛋了。”此外，近些天市场上逐渐出现两派声音。一派认为，英伟达算力过剩正逐步成为行业共鸣。另一派认为，AMD、英特尔及一些初创型GPU厂商加入竞争，以及微软、谷歌等英伟达大客户着手自研产品“平替”，它们都在为围剿英伟达做着准备。只在“全球第一股”宝座上坐了一天截至美东时间6月24日美股收盘，英伟达股价报118.11美元/股，市值2.91万亿美元，较此前3.33万亿美元登顶全球市值第一时，已跌去4300亿美元。有媒体统计称，英伟达只在“全球第一股”宝座上坐了一天，就“跌落神坛”了。不过，对于一家季度营收刚达到260亿美元的芯片公司而言，这样的表现，属实疯狂。要知道，如果按英伟达最新的1股拆10股政策折算，在2022年10月，英伟达的股价还是11.0美元每股左右，进入2023年，英伟达股价便开始持续攀升，股价也从最初约15.0美元/股，涨到50.0美元附近；而进入2024年，英伟达股价再次狂飙，从年初的50.0美元/股，半年间涨到如今的118.11美元/股。过去一年半时间内，英伟达总市值翻了10倍。如果把时间线拉长至2014年，英伟达从当初约0.25美元/股攀升至今，10年间股价翻了近500倍。据新浪科技统计，在由苹果、谷歌-A/谷歌-C、META、英伟达、特斯拉、亚马逊和微软组成的美国“科技七巨头”中，最近一次的年度财报各家营收分别为3832.85亿美元、3071.57亿美元、1349.02亿美元、609.22亿美元、967.73亿美元、5747.85亿美元、2119.15亿美元，市盈率分别为31.69倍、26.94/27.03倍、27.43倍、73.09倍、42.88倍、52.22倍和38.79倍。这组数据可以直接看出，在“七巨头”中，英伟达年度营收最小，但市盈率却最高。超高的市盈率背后，代表着资本市场对于公司发展的高度预期，但同时也意味着公司可能存在被高估的成分。近期，多位知名行业评论人士先后发文质疑，直言“英伟达近3万亿美元的市值存在泡沫”。其中，业界提出的一个简单逻辑是：“1999年，产业界无比确定地认为互联网会席卷世界，于是狂买网络设备制造商思科股票，结果思科到现在还没有达到曾经的最高点。”而英特尔作为PC时代的卖铲人，但它的长期价值“也没有得以持续”。在与新浪科技沟通中，中欧资本董事长、人工智能专家张俊指出，“截至2024年2月，因为ChatGPT发布带来的影响，美国股市只要关于AI的股票都涨疯了，英伟达涨了5倍、Supermicro涨了7.7倍、ARM涨了3倍、AMD涨了1.2倍，英特尔涨了58%、微软涨了1倍，美国股市让一大批富豪和公司猛增了几万亿美元的财富，这些疯涨的股票里，有大量不正经的泡沫！”在张俊看来，近两年英伟达等AI相关科技巨头的市值暴涨，与美国担心制造业被超越，因此举国之力投入AI有着密切的关系，“美国是想用AI工厂和AI机器人，把核心关键产业留在国内。” “显卡？可能已经瘀了”行行AI智能董事长、顺福资本创始人李明顺同样直言，英伟达接近3万亿美元的市值“泡沫严重啊”。李明顺结合自身经历说道：“过去半年多时间里，我在各地出差，每当遇到做算力方面的朋友，都在问在我身边有没有朋友需要卡，需要算力，这给我的感觉是今天市场上算力已经瘀了，也就是说积压了很多卡，所以发挥不了它的巨大的价值。”在他看来，由于国内的很多的大模型公司，都是用开源模型进行微调，不像OpenAI那样从零开始训练，所以它需要大量的算力，而国内都是在像Llama 2一样的开源模型上做微调，所以它用的算力，跟OpenAI远远不在一个量级。此外，由于国内大多数的应用场景都在探索中，此时如果算力投资过大，就会导致ROI算不过来，而这也会导致一些算力的需求减少。“在全球范围内，很多的影子公司成为英伟达的代理商，各种压货，不排除这个中间有一些影子公司是英伟达控制的，所以说英伟达在整个市场上控价。所以我认为，在应用没有广泛地推广开来的时候，英伟达的高股价是有巨大风险的”李明顺表示。在国内，与去年各家企业哄抢显卡不同的是，今年伴随阿里云、字节跳动、百度智能云、腾讯云等模型厂商先后开启“价格战”模式，越来越多AI应用厂商用于模型训练的成本也随之降低，在一定程度上，这也意味着用于算力的成本开始下降。与此同时，一些云厂商也开始做起了收集市场上闲置显卡的生意。近日，有着“中国云计算第一股”称号的优刻得发起“寻找算力合伙人”计划，通过收集市场上闲置的算力资源，用于组建超大规模智算集群，让算力资源发挥真正价值。在与新浪科技沟通中，优刻得方面人士表示，“我们收集的卡主要是A100/800，H100/800，4090，主要是nv系。”对于能否收集到想要的卡这一问题，该人士坦言：“卡还是有的，就是资源分配不均的问题。例如之前做训练、数字化转型闲置下来的卡，现在都可能被收集上来”。遭国内外多面围攻作为AI时代的卖铲人，当前英伟达独一档的GPU显卡性能和产品能力，是其得以备受追捧的关键。但快速增长的同时，英伟达面临的挑战也正在急剧攀升。投资者的高期望和潜在的市场饱和风险外，来自AMD、英特尔等强劲竞争对手的压力，以及微软、谷歌等大客户的密谋叛离，正在成为现实问题。近期召开的2024年台北国际电脑展期间，AMD和英特尔先后公布了一系列对标英伟达产品的显卡，直接向英伟达开战。其中，AMD公布了包括新一代CPU和数据中心服务器AI芯片，据AMD CEO苏姿丰介绍，其最新发布的AI芯片Instinct MI325X，计算性能是英伟达H200（H200是上一代架构Hopper性能最强的产品，性能是H100的2倍）的1.3倍，计划于2024年四季度上市。在迭代节奏上，AMD也提出了“一年一迭代”的速度，与对手保持同频。随后，英特尔也祭出了价格武器，在宣布推出下一代服务器CPU至强6的同时，英特尔透露其Gaudi 3 AI芯片的价格将远远低于竞争对手，这是英特尔今年4月推出的最新一代AI芯片，计划今年第三季度大范围上市。按照官方的定位，这款芯片性能是英伟达H100的1.5倍，已与H200大致相当。在国内市场，由于美禁令导致的英伟达“中国版特供芯片”性能缩水，这让目前在HBM 技术和CPO 技术方面更具优势的华为，在GPU硬件性能和软件生态上有了快速逼近的机会。与此同时，大量的国产GPU厂商崛起，也正在蚕食着本属于英伟达的市场，英伟达的市场拓展，并未匹配上其出色的产品性能。此外，不满英伟达AI芯片价格高昂，Meta、谷歌、微软等英伟达大客户纷纷推出“替代”芯片，同时联合成立Ultra Accelerator 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业务现在越来越成为焦点。</p><p>早前，苏姿丰接受了外媒 Stratechery 的采访，畅谈了她的职业道路，包括她在晋升过程中学到的经验教训，然后讨论了为什么 AMD 在她的任期内能够取得如此大的成就。在采访中，苏姿丰还分享了她对“ChatGPT”改变行业的看法，以及AMD 如何应对。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ed9364080efc87c17e272460eae87a1b\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"552\" tg-height=\"367\"/></p><p><strong>以下为采访正文：</strong></p><p><strong>一、从IBM学到的经验</strong></p><p><strong>问：我知道你不想过多谈论自己，但我需要一些事实核查。我们刚刚聊过，你出生在台湾，很小的时候移民到美国，最后考上了麻省理工学院，据说当时你在计算机科学和电子工程之间犹豫不决，最后选择了电子工程，主要是因为它更难，这是真的吗？</strong></p><p>Lisa Su：确实如此。我一直都和数学和科学打交道，我的父母总是说：“你必须做这些困难的事情”。当我去麻省理工学院时，当时我正在电气工程和计算机科学之间做出选择。计算机科学，你只需要编写软件程序，而电气工程，你必须建造东西。我想建造东西。</p><p><strong>问：您的博士学位专注于硅和绝缘体技术，然后您去了 IBM。您率先在芯片上使用铜互连。关于您在 IBM 的经历以及您可能学到了什么，我有三个问题：第一，谈到铜互连，你曾在在采访时谈到，当你完成这个技术开发之后，你想开启一段新的历程，但您的老板让您留下来，您觉得在您以为已经完成的时候，您积累的实际经验是最有影响力的，这些经验是什么？（原文：you felt like the actual learnings you accumulated in that time when you thought you were done were some of the most impactful. What were those learnings?）</strong></p><p>Lisa Su：我在 IBM 工作时确实学到了很多东西，那是我职业生涯的早期。当你上学并获得博士学位时，你会认为最有趣的事情是你所做的研究和你写的论文，我们都会写论文之类的东西。</p><p>当你真正加入一家公司并参与一个项目时，这些项目通常需要几年时间才能完成。但此事的性感指出是在你想出新想法的开始阶段。</p><p>我学到的其实是，我参与开发的第一批产品之一是采用铜互连的微处理器，而事实证明，产品推出所需的最后 5% 可能是最难的，大部分秘密都在这里。（原文：it turns out that the last 5% of what it takes to get a product out is probably the hardest, where most of the secret sauce is）如果你学会了如何做到这一点，那么坦率地说，它就是。</p><p><strong>问：所有的软件工程师都在说：“嘿，对我们来说也是一样的。你不知道吗？”</strong></p><p>Lisa Su：（笑）那可能是真的，那可能是真的。但我们对“秘诀”（secret sauce）都有自己的看法。当出现问题时，秘诀就是良率、可靠性。当你试图生产数百万件而不是只生产五件时，你会学到很多东西，反正我就学到了很多。</p><p>是的，作为一名年轻的研究人员，你会想，“嘿，我准备好开始我的下一个研究了”，你会意识到看到你的产品真正出货并摆上货架，你可以走进百思买购买它，这是多么令人欣慰的事情。这些都是我学到的东西。</p><p><strong>问：即使在今天，您是否觉得您的时间和精力最终在您正在构建的目标与实际执行和实现您的承诺之间取得了多大的平衡？</strong></p><p>Lisa Su：当然，今天我个人花了很多时间展望未来路线图和技术。</p><p><strong>问：以下问题纯粹出于好奇，您需要多深入地参与诸如此类的事情，不是具体指您自己，而是 AMD 总体而言，既然您已经是无晶圆厂，那么在考虑实际的最后一英里时，您需要参与多少？与台积电或您的封装合作伙伴或其他任何公司的互动程度如何，以及如何真正提高产量？</strong></p><p>Lisa Su：作为一家无晶圆厂公司或设计公司，我们确实如此。我们实际上在进行端到端开发，因此你可以想象从产品概念的第一天开始——实际上甚至在那之前，我们就在思考哪些技术将准备就绪，我们应该押注的下一个重大事件是什么？这贯穿始终。有时，技术真正实现之前可能要经过五年甚至更长时间。我们也在最后阶段，确保产品以高质量、合适的良率、合适的成本结构和大批量生产交付。</p><p>因此，这实际上是端到端的，不同之处在于，它不是全部由一家公司完成，这在更传统的集成制造模式中很常见，而是通过合作伙伴关系完成。我们发现，它实际上非常有效，因为各方专家都在一起工作。</p><p><strong>问：在IBM阶段，我很好奇的第二个问题是：您曾参与开发 PlayStation 3 的Cell 处理器。这款芯片是技术奇迹，但 PlayStation 3 被认为是最不成功的 PlayStation，从长远来看，这促使索尼的战略发生了真正的转变，从硬件差异化转向独家产品。我想这个问题可以分为两个部分：第一个是：您从那次经历中学到了什么？第二个问题与这个问题相关：那次经历对您后来有多大影响？我更好奇的是，您在 Cell 处理器上投入的所有工作以及它在市场上的实际表现，是否带来了管理方面的收获？</strong></p><p>Lisa Su：是的，你提到这一点很有意思。我从事 PlayStation 开发已有很长时间了，如果你仔细想想，PlayStation 3、4、5……</p><p><strong>问：这就像是贯穿你职业生涯的主线。</strong></p><p>Lisa Su：是的，跨多家公司。我要坦白地说，这些决策更多是围绕架构决策做出的。从这个角度来看，无论是 PlayStation 游戏机还是我们合作完成的其他工作（我们是 AMD，但当时 IBM 的情况也类似），这实际上都是客户或合作伙伴试图实现的密切合作。</p><p>当时，Cell 处理器雄心勃勃，考虑到它试图实现的并行性类型。我再说一次，从商业角度来看，它肯定是成功的。当你对事物进行排名时，我认为历史会告诉你可能会有不同的排名。</p><p><strong>问：我的观点是，游戏机时代经历了几个阶段，在 PlayStation 1 和 PlayStation 2 的那个阶段，他们做出了明智的硬件决策，这让他们的方法与任天堂截然不同。但是，一旦你转向HD，创建成本就会大幅增加，开发人员会积极支持多种处理器，游戏引擎也会随之出现。突然之间，没有人愿意承担在 Cell 上实现差异化的负担，他们只想在 Cell 上运行。</strong></p><p>Lisa Su：也许有人会说，如果你回头来看，可编程性是如此重要。</p><p>要想在第一天就取得真正的商业成功，我们必须同时考虑硬件和软件。正如我们所见，过去 10 多年来，AMD 所做的或已经完成的工作中，我感到非常自豪的一件事就是 PlayStation 4 和 PlayStation 5，我们在硬件方面一直有新的飞跃。</p><p>而且它们与前几代产品兼容，这非常有帮助。</p><p><strong>问：关于IBM的第三个问题是，你曾担任郭士纳 (Lou Gerstner)一年的技术助理。你从他身上学到了什么？</strong></p><p>Lisa Su：（笑）你已经做好功课了，不是吗？和 Lou 在一起的一年是我职业生涯中最有教育意义的经历之一。IBM 在人才培养方面是一家非常出色的公司，因此他们在人才职业生涯早期就发现了他们，并问他们：“嘿，你想要什么样的经历？”</p><p>就我而言，他们问我，你想走技术路线，还是更想走管理路线，术语是 IBM Fellow或 IBM Vice President。老实说，我不认为自己足够聪明，可以成为Bob Dennard那样的IBM Fellow。</p><p>那里有很多很棒的人，所以我就想，“好吧，让我试试管理和商业方面的东西”。他们给了我一个机会和 Lou 一起度过一年，他真是个了不起的人。如果你想想一个刚从学校毕业五年的人，他真的只做过，我们称之为纯工程学，然后就读于基本上是世界上最好的 MBA。</p><p>对我来说最有趣的是真正了解他的时间都花在了哪里。他总是花时间学习，非常关注外部事物，了解市场动态，了解客户动态。这会如何改变你的策略，这会如何改变你指导领导团队的方式？</p><p><strong>问：我一直很欣赏 Lou Gerstner 的另一点是，正如您所说，他不只是从外部观察市场，了解正在发生的事情，而是真正了解 IBM，了解 IBM 的内在能力和独特差异化。基本上，我的观点是，IBM 很大，那实际上意味着什么？你能以某种方式带来什么影响？整个中间件革命，看，我们可以为比我们更老、更大的公司解决这个互联网问题，这将是一个差异化的东西。但后来，显然一切都崩溃了。IBM 应该做云计算，Lou 实际上在他的书中写道，我不知道这是多么回顾过去。如果您接替他，您能带领 IBM 达到更高的高度吗？</strong></p><p>Lisa Su：我不知道我是否会走上那条路。我曾经是一名半导体从业者，现在也是一名半导体从业者。如果认真想想，IBM 对我来说是一份很棒的职业，但如果我想继续做半导体从业者，我就必须去一家半导体公司。然后我就去了飞思卡尔（半导体公司），更多地担任商业职务。</p><p>问：您个人是否承认过“好吧，我现在是个商人”？或者说你选择了这条路，就朝着这个方向前进？</p><p>Lisa Su：我一直都身兼技术与业务两大角色。在飞思卡尔，我一开始是首席技术官。我以首席技术官的身份加入，几年后，我最终负责网络和多媒体业务，这绝对是一种选择，而这个选择最终是我想推动成果，而推动成果需要，是的，技术很棒，但你需要有正确的业务战略。</p><p><strong>问：这是否限制了许多技术人员？他们是否低估了所有与技术无关的结果驱动因素？</strong></p><p>Lisa Su：我认为这是技术人员必须学习的东西。顺便说一句，有很多杰出的 CTO 真正理解这一点。我现在的 CTO 是Mark Papermaster，他是我在 IBM 的合作伙伴，我们一起成长，后来我们在 AMD 成为合作伙伴，他真正理解技术很棒，但你也需要推动业务成果。这就是我喜欢我所做的事情的原因，因为是的，我可以与一支杰出的团队整合出色的技术，但也有机会推动非常重要的业务成果。</p><p><strong>二、进入AMD 时代</strong></p><p><strong>问：让我们谈谈 AMD。我之前提到过游戏机战略，这是你们加入后重点的重大转变。当时的想法是不是像“看，这是一场轻松的胜利，销量很高，我们可以重回游戏”？当时的想法是什么？</strong></p><p>Lisa Su：好吧，我永远不会说任何事情都是轻松取胜的。</p><p>首先我想说一下，我刚加入 AMD 时，我们在 PC 市场的份额大概在 90% 以上，顺便说一句，我真的很喜欢 PC 市场。我相信我们会就此展开更多讨论。但我要提醒大家这一点。PC 市场是周期性的，而且周期可能非常剧烈。</p><p>它们可能非常引人注目。因此，从商业战略的角度来看，在 AMD 成立初期，多元化发展和制定以高性能计算为基本原则的战略对我们来说非常重要。我们是一家计算公司，擅长构建计算能力，那么现在哪些市场可以真正利用这些能力呢？游戏就是其中之一，我们非常幸运，索尼和微软这两家领先的游戏机制造商选择了我们。</p><p><strong>问：是谁推动了游戏机向 x86 的转变？索尼从 Cell 吸取了多少教训？你是不是去找他们说：“看，这是可行的方法”？这种架构的通用性是如何发展起来的？</strong></p><p>Lisa Su：是的，我认为这是一系列选择，所以这是在 x86 和其他架构之间的选择，如果你在考虑软件开发时只考虑 x86 周围的开发者生态系统，我认为这是一个非常关键的部分，但我不知道架构本身是否足够。我认为令人难以置信的图形功能和图形，特别是如果你想定制图形，很少有公司能做到这一点，AMD 就是其中之一。</p><p><strong>问：你们提供的 CPU 和 GPU 之间集成程度如何？AMD 于 2006 年收购了 ATI。所以我的问题是在你去AMD之前，有没有其他公司能够真正为游戏机提供你们所做的产品？</strong></p><p>Lisa Su：我认为我们之所以能做到这些，是因为两个原因。首先，我们拥有基础 IP，也就是我们所说的 CPU 或微处理器核心与图形 IP 功能的组合，而且我们愿意进行定制。坦率地说，我们有庞大的团队负责这些项目，进行定制。</p><p><strong>问：您是否认为这是一种模式：最初，一切都围绕尖端技术，以获得最佳性能，但随着它（我不想说速度变慢，但功能商品化）的发展，定制化变得更加重要。例如，你收购了Xilinx。</strong></p><p>Lisa Su：我认为最好的方法是有几个原则。首先，事实上，世界需要更多的半导体。半导体、芯片现在是我们所做的很多事情的基础，我们所做的很多事情，我们称之为适合广泛用例的标准产品。但你会发现那些高容量的应用，比如游戏机，比如现在在云端完成的一些工作，比如一些我相信会定制的人工智能工作，在这些情况下，因为数量如此之多，所以定制是有意义的。这是我一直坚信的。这是我们战略的一部分，也是我们深度合作战略的一部分。所以如果你有正确的构建模块，那么你就可以与广大客户合作，真正弄清楚他们实现愿景需要什么。</p><p><strong>问：但是，是否存在这样的情况，随着工艺曲线的不断下降，设计成本变得越来越高，定制化有一个底线，而只有 AMD 才有足够的规模来进行定制，这是否有些矛盾呢？</strong></p><p>Lisa Su：我认为重要的是看哪些市场真正适合进行大规模定制，但这并不是全部。可能你的物联网设备你不会想这样做，因为投资回报不高。但对于大型计算能力，我认为需要结合合适的 IP 和与合作伙伴深入合作的能力。顺便说一句，不一定非要进行硬件定制，我们在软件方面也可以做很多事情，我认为这是未来的重要趋势之一。</p><p><strong>问：所以我不得不问，你来到 AMD，在那里待了几年，然后接任首席执行官一职。这是选择困难题的另一个例子吗？</strong></p><p>Lisa Su：我认为是的。我可以这么说，当我加入 AMD 时，我真正的想法是，我一生都在从事高性能处理器的工作，这是我的背景，在美国，很少有公司可以让你从事这种工作。我一直非常尊重 AMD，认为它是一家重要的公司，但我认为我可以有所作为，所以加入这家公司后，我意识到，“天哪，我还有很多东西要学”。在最初的几年里，我确实学到了很多关于这个世界的市场动态的知识，但这也是一个做出改变的绝佳机会。</p><p><strong>问：你能在哪些方面有所突破？我们可以看到其中的差别——我的意思是，只要看看股票图表，我们就能看看你的芯片的表现。因此，在这种情况下，可能很难回到你 10 年前的确切心态，但你当时的计划是什么？你说过什么，“看，我可以做到这一点，这里有办法，这里有一条路，我看到了”？你看到的路是什么？</strong></p><p>Lisa Su：我很清楚地看到，我们拥有构建令人难以置信的路线图所需的基础。我们在这些基础方面非常与众不同。</p><p><strong>问：这些基础是什么？是知识产权还是客户关系？</strong></p><p>Lisa Su：高性能 CPU 和高性能 GPU 是我们的支柱，如果你仔细想想，就会发现这些都是非常不可思议的基石。现在，我们缺少的是一个非常明确的战略，即我们长大后想成为什么样子，以及能够实现这一目标的执行机器。</p><p>因此，从战略角度来看，我认为我们有一些选择。如果你还记得，那是 2014 年，当时最令人兴奋的是手机，比如应用处理器。所以我们会讨论“我们应该进军手机领域吗？”，我们的回答是，“不，我们不应该，因为我们不是一家手机公司。其他公司在这方面做得更好，我们是一家高性能计算公司，所以我们必须制定一个路线图，充分利用我们的优势，这需要我们改革我们的架构、设计和制造方式。”我知道如何做到这一点，这需要时间，你不可能在 12 个月内做到这一点，我觉得这需要五年时间。确实需要五年时间，但很明显，我们拥有这些要素，我们只需要真正有条不紊地构建执行引擎。</p><p><strong>问：刚刚你提到了制造。我们知道，在你接手之前，AMD 已经将 GlobalFoundries 剥离出来，我想在这里使用专业术语，你与 GlobalFoundries 之间不断修改的晶圆协议有多麻烦？这是你在尝试执行战略时必须不断处理的事情吗？</strong></p><p>Lia Su：，AMD 和 GlobalFoundries 曾经是一家公司，是的。</p><p>那份晶圆供应协议也是在我任职之前就签署的，但如果考虑到我们必须要做的几项重大战略，如果你想制造高性能处理器，你就需要最好的技术合作伙伴、最好的制造合作伙伴，而 GlobalFoundries 是一家很棒的公司，他们当时仍然是一个很棒的合作伙伴。只是你需要规模才能在最前沿进行制造，而规模并不存在。</p><p>当他们意识到这一点并表示“我们不会研发 7nm 工艺”后，无论对格芯还是AMD都是一个非常好的决定，而且从财务角度来看，AMD 必须把原来得到的钱全部退还。</p><p>虽然双方之间有业务上的合作，但从技术角度来看，这绝对是正确的选择。正如我所说，GlobalFoundries 是我们的绝佳合作伙伴。我非常尊重 [GlobalFoundries 首席执行官] Tom Caulfield作为合作伙伴，我认为专注于各自擅长的领域对两家公司都有好处。</p><p><strong>问：你们是第一家转向小芯片的高性能芯片制造商，现在每个人都在朝这个方向发展，所以你们在这方面肯定处于领先地位。你们是否因为晶圆协议而被迫这样做，以便你们能够与 GlobalFoundries 和台积电进行一些批量生产，同时仍能交付芯片？</strong></p><p>Lisa Su：完全没有。实际上，我认为这显然是我们做出的最佳决定之一。当然，当时我们也预料不到这一点。</p><p>我们当时考虑的是摩尔定律将走向何方，我们如何才能脱颖而出？坦白说，我们当时的想法是，我们需要为处理器市场带来一些与众不同的东西，因此制造这些良率不高、价格昂贵的巨型芯片并不是答案。</p><p>我记得我们和Mark以及我们的架构师一起度过了一段时光，试图决定：“现在是我们转向小芯片的时候吗？现在是我们押注公司转向小芯片的时候吗？”我们说：“是的，因为我们将获得更高的性能、更多的内核以及更好的成本点”，这给了我们极大的灵活性，我们在此过程中学到了很多东西。</p><p>第一代Zen 1芯片还不错，但我们遇到了一些需要处理的编程模型问题，而这些问题在Zen 2上得到了改善，并在Zen 3上真正取得了进展。</p><p><strong>问：2014 年，当您接手公司并觉得自己可以有所作为时，我看到了几个重大转变。例如您已经转向小芯片，那时台积电也正开始或过渡到 EUV。您在多大程度上看到了市场的长期变化，并因此做出了“看，我可以在这里做点什么”的决定？</strong></p><p>Lisa Su：是的，我们确实仔细研究了技术路线图和台积电当时的进展，以及当时的封装技术，我们决定现在是时候下注了。我想说，我们生活的世界就是我们必须下注，有时需要三到五年才能实现。</p><p><strong>问：是的。我不介意问你关于 2014 年的决定，因为今天重要的决定往往是在那时做出的。</strong></p><p>Lisa Su：完全正确，而且这样做也存在风险，比如“我们真的能通过采用小芯片获得我们预期的性能吗？”，但我们学到了很多东西，我认为历史会证明我们做出了正确的选择，但当时，我们的一些竞争对手称之为胶水，他们将芯片粘合在一起。就像“我们不是将芯片粘合在一起”。</p><p><strong>问：现在他们也在做同样的事情。回顾过去 10 年，AMD 在 x86 领域取得了真正意义上的性能领先，在设计决策和台积电的领先工艺之间，你认为谁的功劳最大？回报如何？</strong></p><p>Lisa Su：我确实相信它们有着千丝万缕的联系。</p><p>台积电是这个领域出色的合作伙伴。当你承担很多设计风险时，你想知道你的技术是否可靠，这样你就知道该把时间和精力花在哪里。</p><p><strong>问：这就是台积电和阿斯麦所做的，比如先采用 300 毫米，然后再采用 EUV，这种合作已经证明是可行的，然后双方可以同时进行合作。</strong></p><p>Lisa Su：没错，我认为这是一次非常具有协同效应的合作关系。</p><p><strong>问：在您任职之前，AMD 最重要的时刻实际上是，我们之前就讨论过，他们从x86 转向 64 位，并在这方面将英特尔逼入绝境，这是一个硬件和软件的故事。那是在您任职之前，但我认为对 AMD 的持续批评之一是软件需要改进。软件在哪里？您不能只是硬件牛仔。当您加入时，有没有一种感觉，“看，我们有这个机会，我们可以随着时间的推移在此基础上继续发展”。AMD 对软件的谨慎态度是什么？您是如何努力改变这种状况的？</strong></p><p>Lisa Su：好吧，让我说清楚一点，根本没有任何保留。</p><p>我认为我们一直相信硬件和软件结合的重要性，而软件的关键在于，我们应该让客户轻松使用我们在这些芯片中融入的所有令人难以置信的功能，这一点是完全明确的。</p><p>我想你会看到，我们实际上已经处于技术开发的几个弧线上。所以，CPU 弧线和我们为构建 Zen 产品组合所做的一切。现在，我们刚刚在 Computex 的数据中心预览了 Zen 5，然后在客户端产品中推出了它。那个特定的弧线是一个弧线。</p><p>现在我们处于下一个弧线，也就是AI 和 GPU。</p><p><strong>问：我想问您另外一件事。就这个趋势而言，我们谈到了小芯片趋势，谈到了 EUV 的事情。HPC的崛起对您的成功有多重要？因为我从中看到的是，他们正在大规模购买，他们实际上会进行 LTV 计算，以表示“看，是的，从长远来看，这些 AMD 处理器是值得的”。第二，如果存在软件漏洞，他们会努力填补，因为他们可以看到长期利益。当您考虑我们实际上能在这里赢得什么时，这是否对您产生了影响？这是一个驱动因素吗？</strong></p><p>Lisa Su：是的，你的观察很独到。当你考虑高性能计算以及事情是如何变化的时候，事实是，HPC是整个市场中非常重要的一部分，我们在那里花了很多时间，你提出的观点绝对正确，也就是说——你想在每个市场中都认为产品总是获胜，但这不一定正确。在超大规模计算市场中，最好的产品才能获胜。</p><p>我们能够证明这一点。坦率地说，这个市场的关键是，一次胜利是不够的，暂时的胜利也是不够的。你必须赢得路线图，而这正是我们在那个特定时间点所做的。</p><p>事实证明，也确实有一些客户会按照路线图进行购买。</p><p>顺便说一句，他们会要求你证明这一点。在 Zen 1 中，他们说，“好吧，这很好”，Zen 2 更好，Zen 3 好得多。路线图的执行使我们处于这样的位置：现在我们与所有超大规模企业建立了非常深入的合作伙伴关系，我们对此非常感激，当你再次思考 AI 之旅时，你会发现这是一次类似的旅程。</p><p><strong>问：还有一个关于 x86 的问题。您如何看待与所有这些相关的消费领域？您可以想象一下，比如说像英特尔这样的公司，他们必须保持晶圆厂满负荷运转，因此他们需要最大限度地利用芯片来满足所有需求。晶圆厂的问题在于，英特尔希望实现整合，而 AMD 则处于不同的位置，因此他们可以满足超大规模生产者的需求，他们更擅长制造出色的芯片。但是，您是否会考虑数量，仅仅因为您想利用设计成本和 IP 投资？我只是好奇，在一个不是您的晶圆厂、不是您的数十亿美元资本支出的世界里，这些计算是如何进行的。我很好奇您与集成商有何不同的看法。</strong></p><p>Lisa Su：我们认为，这关乎规模。2014-15 年，我们是一家市值 40 亿美元的公司，在这种情况下，你可以投入一定数量的研发资金。去年，我们是一家 220 多亿美元的公司，你可以在研发上投入更多资金。</p><p>这与我们如何利用杠杆的计算是一样的。</p><p><strong>问：但如果你在晶圆厂上投入过多的话，破产的风险可能会降低。</strong></p><p>Lisa Su：嗯，我认为关键在于利用 IP。它是我们拥有的引擎、计算引擎。这绝对是我们的首要任务，就是让这些计算引擎走上非常积极的发展路线图，然后我们以此为基础打造产品。</p><p><strong>三、人工智能</strong></p><p><strong>问：2022 年 11 月 ChatGPT 出现时，您的反应是什么？</strong></p><p>Lisa Su：嗯，这实际上是 AI 本质的结晶。</p><p><strong>问：显然，您从事图形游戏行业已有很长时间，一直在考虑高性能计算，因此 GPU 的重要性这一想法对您来说并不陌生。但是，它改变了您周围其他人的看法，之后发生了什么，您是否感到惊讶？</strong></p><p>Lisa Su：我们非常重视高性能计算和人工智能的 GPU 发展。实际上，这可能是我们开启的一个非常重要的弧线，我们可以将其追溯到 2017 年以后的时间范围内。我们一直都在研究 GPU，但真正关注的是——</p><p><strong>问：2017 年发生了什么让您意识到，“等等，我们有这些，我们以为我们购买了 ATI 来玩游戏，但突然间，出现了一个完全不同的应用”？</strong></p><p>Lisa Su：这是下一个重大机遇，我们知道这是下一个重大机遇。这是我和Mark讨论过的事情，即通过将 CPU 和 GPU 放在系统中并一起设计，我们将得到更好的答案，而第一个近期应用是超级计算。我们非常关注这些将驻留在国家实验室和深度研究设施中的大型机器，我们知道我们可以构建这些大规模并行 GPU 机器来实现这一点。在 AI 部分，我们也一直认为它显然是 HPC 加 AI 的结合。</p><p><strong>问：您之前说过，AI 是 HPC 的杀手级应用。</strong></p><p>Lisa Su：是的。</p><p><strong>问：但是当你和高性能计算领域的人交谈时，他们会说，“嗯，这有点不同”，在多大程度上这是同一类别与相邻类别的不同？</strong></p><p>Lisa Su：它们是相邻但高度相关的类别，这完全取决于您在计算中想要的精度，无论您是使用完整精度还是要使用其他一些数据格式。但我认为真正的关键，也是我们真正有远见的事情是，由于我们的 chiplet 策略，我们可以构建一个高度模块化的系统，可以称之为集成的 CPU 和 GPU，或者它可能只是人们需要的令人难以置信的 GPU 功能。</p><p>因此，对我来说，ChatGPT 的出现让我更加清晰，现在每个人都知道了 AI 的用途。以前，只有科学家和工程师才会考虑 AI，而现在每个人都可以使用 AI。这些模型并不完美，但它们非常好，因此，我认为，我们如何尽快将更多的 AI 计算交到人们手中已经非常清晰。由于我们构建设计系统的方式，我们实际上可以有两种风格。我们有仅限 HPC 的风格，也就是我们所说的 MI300A，还有仅限 AI 的风格，也就是 MI300X。</p><p><strong>问：这是一种不舒服的转变吗？比如，“实际上，不，我们想要更低的精度，因为可扩展性非常重要”。</strong></p><p>Lisa Su：这并不令人不舒服。速度非常快。</p><p><strong>问：事情发生得太快了。AMD 表现非常好，几个月前创下了历史新高。但总的来说，显然Nvidia 占据了主导地位，因为它拥有很多发展势头和上升空间。从您的角度来看，在那段时期，AMD 需要迎头赶上，而 Nvidia 又具备哪些优势？</strong></p><p>Lisa Su：我认为思考这个问题的方式就是，重点在哪里，相对而言——看，我非常赞赏 [Nvidia 首席执行官] Jensen [Huang] 和 Nvidia。他们在这个领域投资了很长时间，直到事情的发展方向完全明朗。我们也在投资，尽管我想说我们有几个弧线。我们有 CPU 弧线，然后我们有 GPU 弧线。</p><p><strong>问：嘿，你正忙着压垮英特尔，所以我明白了。</strong></p><p>Lisa Su：我想换一种说法，我们正处于 AI 的起步阶段。我发现一个奇怪的现象是，人们总是在短时间内思考技术。技术不是短时间的运动，我们正处于一个 10 年的弧线中，可能已经走过了前 18 个月。从这个角度来看，我认为我们非常清楚我们需要去哪里，路线图应该是什么样的。你之前提到过软件，非常清楚我们如何让开发人员非常轻松地完成这一转变，我们收购 Xilinx 的一大好处是我们获得了一支由 5,000 人组成的非凡团队，其中包括大量软件人才，他们目前正在努力让 AMD AI 尽可能易于使用。</p><p><strong>问：这种对比确实让我印象深刻的一点是，Nvidia 真正聪明的举措之一就是收购Mellanox及其在网络领域的产品组合，并将所有这些芯片整合在一起，特别用于训练。在您的 Computex 主题演讲中，您谈到了新的Ultra Accelerator Link和 Ultra Ethernet Link 标准，以及将许多公司聚集在一起的想法，这有点让人回想起数据中心领域的开放计算项目。这非常合理，尤其是考虑到 Nvidia 的专有解决方案具有我们熟知和喜爱的高利润率，就像他们的其他产品一样。</strong></p><p><strong>但我想这是我关于您长期发展的问题——您是否认为，从克莱顿·克里斯滕森 (Clayton Christensen) 的理论角度来看，由于我们处于人工智能的早期阶段，因此在许多方面，更专有的集成解决方案成为焦点，这可能并不奇怪？在某种程度上，开放和模块化都是有意义的，但可能在一段时间内还不够好。</strong></p><p>Lisa Su：我会这样说。当你展望五年后的市场时，我看到的是一个拥有多种解决方案的世界。我不相信一刀切，从这个角度来看，开放和模块化的美妙之处在于你能够……我不想在这里使用“定制”这个词，因为它们可能不是全部都是定制的，但你能够量身定制。</p><p>量身定制是正确的词——你能够针对不同的工作量量身定制解决方案，我相信没有一家公司能够为所有可能的工作量提供所有可能的解决方案。所以，我认为我们将以不同的方式实现这一目标。</p><p>顺便说一句，我坚信我们将要构建的这些大型 GPU 将在一段时间内继续成为宇宙的中心，是的，你将需要整个网络系统和参考系统结合在一起。我们所做的重点是，所有这些部分都将成为未来的参考架构，因此我认为从架构上讲这将非常重要。</p><p>我唯一想说的是，没有一种万能的解决方案，因此模块化和开放性将允许生态系统在他们想要创新的地方进行创新。你为超大规模企业 1 想要的解决方案可能与你为超大规模企业 2 或 3 想要的解决方案不同。</p><p><strong>问：那么，您认为在标准方法与“这是微软方法”、“这是 Meta 方法”之间的平衡点在哪里？它们之间有一些共同点，但实际上它们都根据各自的用例和需求进行了相当程度的定制。同样，这不是明年，而是从长远来看。</strong></p><p>Lisa Su：我认为，在未来三、四或五年内，你将会看到针对不同工作负载的更多定制，而算法将会 — 目前，我们正处于一个算法变化非常快的时期。在某个时候，你会觉得“嘿，它更稳定了，更清晰了”，而就我们讨论的规模而言，你可以从中获得显著的好处，不仅从成本角度，而且从功率角度。人们谈论芯片效率、系统效率现在与性能同等重要，甚至更重要，出于所有这些原因，我认为你会看到多种解决方案。</p><p><strong>问：这是您的 x86 业务被低估的顺风吗？您在主题演讲中谈到了云端大多数 CPU 的使用年限超过五年的事实，您曾说过类似这样的话：“我们的一个 CPU 可以取代五六个旧 CPU”。您认为这是否真的如此——因为我认为目前您的公司和英特尔公司都担心所有的支出都花在了 AI 上，甚至没有人再购买 CPU，这是否是一种功耗墙？如果我们可以从数据中心中取出一堆 CPU，我们可以通过放置其他 CPU 来节省电力？</strong></p><p>Lisa Su：我认为两点都是正确的。我认为数据中心的现代化绝对必须实现。这将会发生，然后另一点是——这也许现在不会发生。</p><p>我认为我们看到投资重新回到了现代化领域，但另一件真正重要的事情是，尽管我们非常喜欢 GPU，但它是我们未来巨大的增长动力，但并不是所有的工作负载都会用到 GPU。你会有传统的工作负载，你会有混合的工作负载，我认为这是故事的关键点，在大型企业中你必须做很多事情，我们的目标是确保我们在所有这些功能中都有正确的解决方案。</p><p><strong>问：您认为实际上有多少推理可以回到 CPU？</strong></p><p>Lisa Su：我认为大量的推理将在 CPU 上完成，正如您所想，我们正在谈论的非常大的模型显然需要在 GPU 上进行，但有多少公司真的能够负担得起最大的模型？所以，您现在已经可以看到，对于较小的模型，它们对这些事情进行了更多的微调，CPU 完全有能力做到这一点，特别是如果你走到边缘。</p><p><strong>四、与 Nvidia 竞争</strong></p><p>问：您在上次财报电话会议上指出，MI300 的供应受限，这是有史以来最快的增长速度，但可能与一些投资者的预期不同，对年底的预测有些令人失望。您认为这种需求受限的转变与325 的推出有多大关系，而事实上 Nvidia 的供应量总体上有所增加，因为每个人都在试图弄清楚这一点？您的长期机会是成为这种定制供应商——量身定制的供应商吗？抱歉，这是我们要说的词——而不是“看，我不想说买，但只要我们需要 GPU，我们就会从任何人那里购买”。您认为您的需求曲线相对于竞争和该领域的快速发展处于什么位置？</p><p>Lisa Su：再次，让我退一步，确保我们能把握住谈话的主题。对人工智能计算的需求已经超出了预期，我认为没有人会预测到这种需求，所以当我说供应链紧张时，这是可以预料到的，因为没有人预料到你会在这个时间段内需要这么多的 GPU。事实上，半导体行业非常擅长建设产能，这就是我们所看到的。正如我们开始预测的那样——</p><p>问：所以您觉得这更多的是因为网上有大量供应吗？</p><p>Lisa Su：当然，这就是我们的工作。我们的工作就是让你不受制造能力的限制。</p><p>实际上，对我们来说，这是为了确保客户真正增加他们的工作负载，这需要我们与客户进行大量的深入工作和深度合作。所以说实话，我对这里的机会感到非常高兴。我们以前经历过这种情况，它与我们最初增加数据中心服务器 CPU 时看到的情况非常相似，我们的客户与我们密切合作，优化他们的软件，然后他们添加新的工作负载，增加更多的容量，这也是我希望在这里发生的事情。</p><p>人工智能的不同之处在于，我认为客户愿意承担更多风险，因为他们希望尽快获得尽可能多的利益。</p><p>问：这对您是否是一个挑战？因为愿意承担更多风险意味着他们更容易接受高利润以获得领先的 GPU 或其他任何东西，或者拥有最大生态系统、开发者生态系统的 GPU？</p><p>Lisa Su：我想说的是，我对我们在软件方面取得的进展感到非常高兴。</p><p>我们看到的是出色的开箱即用性能。事实上，一切都运行正常，事实上，许多开发者生态系统都希望提升抽象层，因为每个人都想要选择。</p><p><strong>问：您是否认为您将进入这样一个阶段：抽象层的提升将成为跨公司的公共层，而不是让一家公司内部提升抽象层，这样他们就可以购买任何 CPU，但这不一定对您进入另一家公司有利，或者您认为这将是-</strong></p><p>Lisa Su：我绝对相信它会遍及整个行业。像 PyTorch 这样的技术，我认为 PyTorch 被广泛采用，OpenAI Triton也是如此。这些都是更大的行业事物，坦率地说，部分愿望是需要很长时间才能编程到硬件。每个人都希望快速创新，因此从快速创新的角度来看，抽象层是好的。</p><p><strong>问：你们是台积电新节点的第二波采用者，可能落后一年或一年半。你们是否感到了上升到顶级的压力？显然，对于这个世界上的一些参与者来说，你们是一家相对较小的公司，220 亿美元令人印象深刻，但你们仍然需要考虑这方面的成本。还是说你们只是迫切需要走在绝对前沿？</strong></p><p>Lisa Su：嗯，我认为从无晶圆厂的角度来看，就整体产量而言，我们肯定是前五名之一，而且绝对前沿的技术很有帮助。我们不会考虑是否应该这样做，我认为我们考虑的是从路线图的角度，例如，我们谈到了 GPU 推出的一年节奏。</p><p><strong>问：不幸的是，对于您来说，情况与 Nvidia 有点相反，这是否有点令人沮丧？</strong></p><p>Lisa Su：不，一点也不。再说一遍，对我来说最重要的事情之一是，我们的路线图基于我们认为可能实现的目标以及我们认为客户想要和需要的东西。</p><p>问：有没有可能出现 AMD使用英特尔晶圆厂的情况？</p><p>Lisa Su：我想说，我们对目前的制造关系非常满意。</p><p>问：我确实想到了，英特尔和 AMD 从一开始就是技术史上最大的竞争对手之一。但是，当你退一步思考时，你是否想在这些对话中退一步思考，是否有一点是你们是并肩作战的，因为真正的敌人是 Arm？</p><p>Lisa Su：您说得好像 Arm 是敌人一样，但我不认为 ARM 是敌人，所以我就从这个开始吧。我们在整个产品组合中都使用 Arm。我认为 x86 是一种非凡的架构，并且具备功能，但请不要将 AMD 视为一家 x86 公司，我们是一家计算公司，我们将针对正确的工作负载使用正确的计算引擎。</p><p>这与我的想法有关——如果你看看今天的半导体行业，你会发现我们既有竞争的地方，也有合作的地方。所以，关于你提到的英特尔，我们确实在某些领域竞争，但我们也在某些领域合作。英特尔是 UALink 联盟的一部分，他们是超级以太网联盟的一部分。</p><p><strong>问：他们对这种模块化和标准化也非常感兴趣。</strong></p><p>Lisa Su：我们同意这个想法，建立一条可以跨越不同加速器的链接实际上是一件好事。所以，我认为整个行业都是如此。我们处在一个既有竞争的地方，也有可以合作的地方。</p><p><strong>问：过去 10 年，你们在 x86 领域取得了令人惊叹的成就，在服务器领域和数据中心领域，你们的成就不言而喻。现在，就像出现了一位新冠军，你们准备好迎接新一轮的挑战了吗？</strong></p><p>Lisa Su：这是下一个弧线。我可以告诉你，我们今天在高性能计算领域所取得的成就令人惊叹，谁能想象得到？这就像一个新世界。这令人兴奋不已。</p><p>问：您感觉精力充沛，准备出发了吗？</p><p>Lisa Su：绝对准备好了。非常准备好了。</p></body></html>","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>AMD Lisa 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11:07</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p>AMD CEO Lisa Su（苏姿丰）绝对称得上是芯片届的风云人物，尤其是进入了AI新时代，她的声望达到了十年来最高点。</p><p>翻看其成长历史，苏姿丰在麻省理工学院获得电气工程博士学位后（在麻省理工学院学习八年半，获得三个电气工程学位），在德州仪器开始了她的职业生涯，她在开发绝缘体上硅晶体管技术方面发挥了重要作用。随后，苏姿丰在 IBM 工作了 12 年，领导了半导体铜互连的开发，领导开发了 PlayStation 3 中使用的 Cell 微处理器的团队，并担任了首席执行官 Lou Gerstner 的技术助理。</p><p>在担任飞思卡尔半导体公司首席技术官一段时间后，苏姿丰于 2012 年加入 AMD，并于 2014 年升任首席执行官。</p><p>在带领 AMD 的十年里， Lisa Su取得了非凡的成功——在数十年落后于英特尔之后，AMD 开发出了世界上最好的 x86 芯片，并且继续从英特尔手中夺取数据中心市场的重要份额。除了传统的 PC 业务和图形芯片业务外，AMD 还是游戏机游戏领域的主要参与者。随着 AMD 在数据中心 GPU 市场上与 Nvidia 展开竞争，GPU 业务现在越来越成为焦点。</p><p>早前，苏姿丰接受了外媒 Stratechery 的采访，畅谈了她的职业道路，包括她在晋升过程中学到的经验教训，然后讨论了为什么 AMD 在她的任期内能够取得如此大的成就。在采访中，苏姿丰还分享了她对“ChatGPT”改变行业的看法，以及AMD 如何应对。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ed9364080efc87c17e272460eae87a1b\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"552\" tg-height=\"367\"/></p><p><strong>以下为采访正文：</strong></p><p><strong>一、从IBM学到的经验</strong></p><p><strong>问：我知道你不想过多谈论自己，但我需要一些事实核查。我们刚刚聊过，你出生在台湾，很小的时候移民到美国，最后考上了麻省理工学院，据说当时你在计算机科学和电子工程之间犹豫不决，最后选择了电子工程，主要是因为它更难，这是真的吗？</strong></p><p>Lisa Su：确实如此。我一直都和数学和科学打交道，我的父母总是说：“你必须做这些困难的事情”。当我去麻省理工学院时，当时我正在电气工程和计算机科学之间做出选择。计算机科学，你只需要编写软件程序，而电气工程，你必须建造东西。我想建造东西。</p><p><strong>问：您的博士学位专注于硅和绝缘体技术，然后您去了 IBM。您率先在芯片上使用铜互连。关于您在 IBM 的经历以及您可能学到了什么，我有三个问题：第一，谈到铜互连，你曾在在采访时谈到，当你完成这个技术开发之后，你想开启一段新的历程，但您的老板让您留下来，您觉得在您以为已经完成的时候，您积累的实际经验是最有影响力的，这些经验是什么？（原文：you felt like the actual learnings you accumulated in that time when you thought you were done were some of the most impactful. What were those learnings?）</strong></p><p>Lisa Su：我在 IBM 工作时确实学到了很多东西，那是我职业生涯的早期。当你上学并获得博士学位时，你会认为最有趣的事情是你所做的研究和你写的论文，我们都会写论文之类的东西。</p><p>当你真正加入一家公司并参与一个项目时，这些项目通常需要几年时间才能完成。但此事的性感指出是在你想出新想法的开始阶段。</p><p>我学到的其实是，我参与开发的第一批产品之一是采用铜互连的微处理器，而事实证明，产品推出所需的最后 5% 可能是最难的，大部分秘密都在这里。（原文：it turns out that the last 5% of what it takes to get a product out is probably the hardest, where most of the secret sauce is）如果你学会了如何做到这一点，那么坦率地说，它就是。</p><p><strong>问：所有的软件工程师都在说：“嘿，对我们来说也是一样的。你不知道吗？”</strong></p><p>Lisa Su：（笑）那可能是真的，那可能是真的。但我们对“秘诀”（secret sauce）都有自己的看法。当出现问题时，秘诀就是良率、可靠性。当你试图生产数百万件而不是只生产五件时，你会学到很多东西，反正我就学到了很多。</p><p>是的，作为一名年轻的研究人员，你会想，“嘿，我准备好开始我的下一个研究了”，你会意识到看到你的产品真正出货并摆上货架，你可以走进百思买购买它，这是多么令人欣慰的事情。这些都是我学到的东西。</p><p><strong>问：即使在今天，您是否觉得您的时间和精力最终在您正在构建的目标与实际执行和实现您的承诺之间取得了多大的平衡？</strong></p><p>Lisa Su：当然，今天我个人花了很多时间展望未来路线图和技术。</p><p><strong>问：以下问题纯粹出于好奇，您需要多深入地参与诸如此类的事情，不是具体指您自己，而是 AMD 总体而言，既然您已经是无晶圆厂，那么在考虑实际的最后一英里时，您需要参与多少？与台积电或您的封装合作伙伴或其他任何公司的互动程度如何，以及如何真正提高产量？</strong></p><p>Lisa Su：作为一家无晶圆厂公司或设计公司，我们确实如此。我们实际上在进行端到端开发，因此你可以想象从产品概念的第一天开始——实际上甚至在那之前，我们就在思考哪些技术将准备就绪，我们应该押注的下一个重大事件是什么？这贯穿始终。有时，技术真正实现之前可能要经过五年甚至更长时间。我们也在最后阶段，确保产品以高质量、合适的良率、合适的成本结构和大批量生产交付。</p><p>因此，这实际上是端到端的，不同之处在于，它不是全部由一家公司完成，这在更传统的集成制造模式中很常见，而是通过合作伙伴关系完成。我们发现，它实际上非常有效，因为各方专家都在一起工作。</p><p><strong>问：在IBM阶段，我很好奇的第二个问题是：您曾参与开发 PlayStation 3 的Cell 处理器。这款芯片是技术奇迹，但 PlayStation 3 被认为是最不成功的 PlayStation，从长远来看，这促使索尼的战略发生了真正的转变，从硬件差异化转向独家产品。我想这个问题可以分为两个部分：第一个是：您从那次经历中学到了什么？第二个问题与这个问题相关：那次经历对您后来有多大影响？我更好奇的是，您在 Cell 处理器上投入的所有工作以及它在市场上的实际表现，是否带来了管理方面的收获？</strong></p><p>Lisa Su：是的，你提到这一点很有意思。我从事 PlayStation 开发已有很长时间了，如果你仔细想想，PlayStation 3、4、5……</p><p><strong>问：这就像是贯穿你职业生涯的主线。</strong></p><p>Lisa Su：是的，跨多家公司。我要坦白地说，这些决策更多是围绕架构决策做出的。从这个角度来看，无论是 PlayStation 游戏机还是我们合作完成的其他工作（我们是 AMD，但当时 IBM 的情况也类似），这实际上都是客户或合作伙伴试图实现的密切合作。</p><p>当时，Cell 处理器雄心勃勃，考虑到它试图实现的并行性类型。我再说一次，从商业角度来看，它肯定是成功的。当你对事物进行排名时，我认为历史会告诉你可能会有不同的排名。</p><p><strong>问：我的观点是，游戏机时代经历了几个阶段，在 PlayStation 1 和 PlayStation 2 的那个阶段，他们做出了明智的硬件决策，这让他们的方法与任天堂截然不同。但是，一旦你转向HD，创建成本就会大幅增加，开发人员会积极支持多种处理器，游戏引擎也会随之出现。突然之间，没有人愿意承担在 Cell 上实现差异化的负担，他们只想在 Cell 上运行。</strong></p><p>Lisa Su：也许有人会说，如果你回头来看，可编程性是如此重要。</p><p>要想在第一天就取得真正的商业成功，我们必须同时考虑硬件和软件。正如我们所见，过去 10 多年来，AMD 所做的或已经完成的工作中，我感到非常自豪的一件事就是 PlayStation 4 和 PlayStation 5，我们在硬件方面一直有新的飞跃。</p><p>而且它们与前几代产品兼容，这非常有帮助。</p><p><strong>问：关于IBM的第三个问题是，你曾担任郭士纳 (Lou Gerstner)一年的技术助理。你从他身上学到了什么？</strong></p><p>Lisa Su：（笑）你已经做好功课了，不是吗？和 Lou 在一起的一年是我职业生涯中最有教育意义的经历之一。IBM 在人才培养方面是一家非常出色的公司，因此他们在人才职业生涯早期就发现了他们，并问他们：“嘿，你想要什么样的经历？”</p><p>就我而言，他们问我，你想走技术路线，还是更想走管理路线，术语是 IBM Fellow或 IBM Vice President。老实说，我不认为自己足够聪明，可以成为Bob Dennard那样的IBM Fellow。</p><p>那里有很多很棒的人，所以我就想，“好吧，让我试试管理和商业方面的东西”。他们给了我一个机会和 Lou 一起度过一年，他真是个了不起的人。如果你想想一个刚从学校毕业五年的人，他真的只做过，我们称之为纯工程学，然后就读于基本上是世界上最好的 MBA。</p><p>对我来说最有趣的是真正了解他的时间都花在了哪里。他总是花时间学习，非常关注外部事物，了解市场动态，了解客户动态。这会如何改变你的策略，这会如何改变你指导领导团队的方式？</p><p><strong>问：我一直很欣赏 Lou Gerstner 的另一点是，正如您所说，他不只是从外部观察市场，了解正在发生的事情，而是真正了解 IBM，了解 IBM 的内在能力和独特差异化。基本上，我的观点是，IBM 很大，那实际上意味着什么？你能以某种方式带来什么影响？整个中间件革命，看，我们可以为比我们更老、更大的公司解决这个互联网问题，这将是一个差异化的东西。但后来，显然一切都崩溃了。IBM 应该做云计算，Lou 实际上在他的书中写道，我不知道这是多么回顾过去。如果您接替他，您能带领 IBM 达到更高的高度吗？</strong></p><p>Lisa Su：我不知道我是否会走上那条路。我曾经是一名半导体从业者，现在也是一名半导体从业者。如果认真想想，IBM 对我来说是一份很棒的职业，但如果我想继续做半导体从业者，我就必须去一家半导体公司。然后我就去了飞思卡尔（半导体公司），更多地担任商业职务。</p><p>问：您个人是否承认过“好吧，我现在是个商人”？或者说你选择了这条路，就朝着这个方向前进？</p><p>Lisa Su：我一直都身兼技术与业务两大角色。在飞思卡尔，我一开始是首席技术官。我以首席技术官的身份加入，几年后，我最终负责网络和多媒体业务，这绝对是一种选择，而这个选择最终是我想推动成果，而推动成果需要，是的，技术很棒，但你需要有正确的业务战略。</p><p><strong>问：这是否限制了许多技术人员？他们是否低估了所有与技术无关的结果驱动因素？</strong></p><p>Lisa Su：我认为这是技术人员必须学习的东西。顺便说一句，有很多杰出的 CTO 真正理解这一点。我现在的 CTO 是Mark Papermaster，他是我在 IBM 的合作伙伴，我们一起成长，后来我们在 AMD 成为合作伙伴，他真正理解技术很棒，但你也需要推动业务成果。这就是我喜欢我所做的事情的原因，因为是的，我可以与一支杰出的团队整合出色的技术，但也有机会推动非常重要的业务成果。</p><p><strong>二、进入AMD 时代</strong></p><p><strong>问：让我们谈谈 AMD。我之前提到过游戏机战略，这是你们加入后重点的重大转变。当时的想法是不是像“看，这是一场轻松的胜利，销量很高，我们可以重回游戏”？当时的想法是什么？</strong></p><p>Lisa Su：好吧，我永远不会说任何事情都是轻松取胜的。</p><p>首先我想说一下，我刚加入 AMD 时，我们在 PC 市场的份额大概在 90% 以上，顺便说一句，我真的很喜欢 PC 市场。我相信我们会就此展开更多讨论。但我要提醒大家这一点。PC 市场是周期性的，而且周期可能非常剧烈。</p><p>它们可能非常引人注目。因此，从商业战略的角度来看，在 AMD 成立初期，多元化发展和制定以高性能计算为基本原则的战略对我们来说非常重要。我们是一家计算公司，擅长构建计算能力，那么现在哪些市场可以真正利用这些能力呢？游戏就是其中之一，我们非常幸运，索尼和微软这两家领先的游戏机制造商选择了我们。</p><p><strong>问：是谁推动了游戏机向 x86 的转变？索尼从 Cell 吸取了多少教训？你是不是去找他们说：“看，这是可行的方法”？这种架构的通用性是如何发展起来的？</strong></p><p>Lisa Su：是的，我认为这是一系列选择，所以这是在 x86 和其他架构之间的选择，如果你在考虑软件开发时只考虑 x86 周围的开发者生态系统，我认为这是一个非常关键的部分，但我不知道架构本身是否足够。我认为令人难以置信的图形功能和图形，特别是如果你想定制图形，很少有公司能做到这一点，AMD 就是其中之一。</p><p><strong>问：你们提供的 CPU 和 GPU 之间集成程度如何？AMD 于 2006 年收购了 ATI。所以我的问题是在你去AMD之前，有没有其他公司能够真正为游戏机提供你们所做的产品？</strong></p><p>Lisa Su：我认为我们之所以能做到这些，是因为两个原因。首先，我们拥有基础 IP，也就是我们所说的 CPU 或微处理器核心与图形 IP 功能的组合，而且我们愿意进行定制。坦率地说，我们有庞大的团队负责这些项目，进行定制。</p><p><strong>问：您是否认为这是一种模式：最初，一切都围绕尖端技术，以获得最佳性能，但随着它（我不想说速度变慢，但功能商品化）的发展，定制化变得更加重要。例如，你收购了Xilinx。</strong></p><p>Lisa Su：我认为最好的方法是有几个原则。首先，事实上，世界需要更多的半导体。半导体、芯片现在是我们所做的很多事情的基础，我们所做的很多事情，我们称之为适合广泛用例的标准产品。但你会发现那些高容量的应用，比如游戏机，比如现在在云端完成的一些工作，比如一些我相信会定制的人工智能工作，在这些情况下，因为数量如此之多，所以定制是有意义的。这是我一直坚信的。这是我们战略的一部分，也是我们深度合作战略的一部分。所以如果你有正确的构建模块，那么你就可以与广大客户合作，真正弄清楚他们实现愿景需要什么。</p><p><strong>问：但是，是否存在这样的情况，随着工艺曲线的不断下降，设计成本变得越来越高，定制化有一个底线，而只有 AMD 才有足够的规模来进行定制，这是否有些矛盾呢？</strong></p><p>Lisa Su：我认为重要的是看哪些市场真正适合进行大规模定制，但这并不是全部。可能你的物联网设备你不会想这样做，因为投资回报不高。但对于大型计算能力，我认为需要结合合适的 IP 和与合作伙伴深入合作的能力。顺便说一句，不一定非要进行硬件定制，我们在软件方面也可以做很多事情，我认为这是未来的重要趋势之一。</p><p><strong>问：所以我不得不问，你来到 AMD，在那里待了几年，然后接任首席执行官一职。这是选择困难题的另一个例子吗？</strong></p><p>Lisa Su：我认为是的。我可以这么说，当我加入 AMD 时，我真正的想法是，我一生都在从事高性能处理器的工作，这是我的背景，在美国，很少有公司可以让你从事这种工作。我一直非常尊重 AMD，认为它是一家重要的公司，但我认为我可以有所作为，所以加入这家公司后，我意识到，“天哪，我还有很多东西要学”。在最初的几年里，我确实学到了很多关于这个世界的市场动态的知识，但这也是一个做出改变的绝佳机会。</p><p><strong>问：你能在哪些方面有所突破？我们可以看到其中的差别——我的意思是，只要看看股票图表，我们就能看看你的芯片的表现。因此，在这种情况下，可能很难回到你 10 年前的确切心态，但你当时的计划是什么？你说过什么，“看，我可以做到这一点，这里有办法，这里有一条路，我看到了”？你看到的路是什么？</strong></p><p>Lisa Su：我很清楚地看到，我们拥有构建令人难以置信的路线图所需的基础。我们在这些基础方面非常与众不同。</p><p><strong>问：这些基础是什么？是知识产权还是客户关系？</strong></p><p>Lisa Su：高性能 CPU 和高性能 GPU 是我们的支柱，如果你仔细想想，就会发现这些都是非常不可思议的基石。现在，我们缺少的是一个非常明确的战略，即我们长大后想成为什么样子，以及能够实现这一目标的执行机器。</p><p>因此，从战略角度来看，我认为我们有一些选择。如果你还记得，那是 2014 年，当时最令人兴奋的是手机，比如应用处理器。所以我们会讨论“我们应该进军手机领域吗？”，我们的回答是，“不，我们不应该，因为我们不是一家手机公司。其他公司在这方面做得更好，我们是一家高性能计算公司，所以我们必须制定一个路线图，充分利用我们的优势，这需要我们改革我们的架构、设计和制造方式。”我知道如何做到这一点，这需要时间，你不可能在 12 个月内做到这一点，我觉得这需要五年时间。确实需要五年时间，但很明显，我们拥有这些要素，我们只需要真正有条不紊地构建执行引擎。</p><p><strong>问：刚刚你提到了制造。我们知道，在你接手之前，AMD 已经将 GlobalFoundries 剥离出来，我想在这里使用专业术语，你与 GlobalFoundries 之间不断修改的晶圆协议有多麻烦？这是你在尝试执行战略时必须不断处理的事情吗？</strong></p><p>Lia Su：，AMD 和 GlobalFoundries 曾经是一家公司，是的。</p><p>那份晶圆供应协议也是在我任职之前就签署的，但如果考虑到我们必须要做的几项重大战略，如果你想制造高性能处理器，你就需要最好的技术合作伙伴、最好的制造合作伙伴，而 GlobalFoundries 是一家很棒的公司，他们当时仍然是一个很棒的合作伙伴。只是你需要规模才能在最前沿进行制造，而规模并不存在。</p><p>当他们意识到这一点并表示“我们不会研发 7nm 工艺”后，无论对格芯还是AMD都是一个非常好的决定，而且从财务角度来看，AMD 必须把原来得到的钱全部退还。</p><p>虽然双方之间有业务上的合作，但从技术角度来看，这绝对是正确的选择。正如我所说，GlobalFoundries 是我们的绝佳合作伙伴。我非常尊重 [GlobalFoundries 首席执行官] Tom Caulfield作为合作伙伴，我认为专注于各自擅长的领域对两家公司都有好处。</p><p><strong>问：你们是第一家转向小芯片的高性能芯片制造商，现在每个人都在朝这个方向发展，所以你们在这方面肯定处于领先地位。你们是否因为晶圆协议而被迫这样做，以便你们能够与 GlobalFoundries 和台积电进行一些批量生产，同时仍能交付芯片？</strong></p><p>Lisa Su：完全没有。实际上，我认为这显然是我们做出的最佳决定之一。当然，当时我们也预料不到这一点。</p><p>我们当时考虑的是摩尔定律将走向何方，我们如何才能脱颖而出？坦白说，我们当时的想法是，我们需要为处理器市场带来一些与众不同的东西，因此制造这些良率不高、价格昂贵的巨型芯片并不是答案。</p><p>我记得我们和Mark以及我们的架构师一起度过了一段时光，试图决定：“现在是我们转向小芯片的时候吗？现在是我们押注公司转向小芯片的时候吗？”我们说：“是的，因为我们将获得更高的性能、更多的内核以及更好的成本点”，这给了我们极大的灵活性，我们在此过程中学到了很多东西。</p><p>第一代Zen 1芯片还不错，但我们遇到了一些需要处理的编程模型问题，而这些问题在Zen 2上得到了改善，并在Zen 3上真正取得了进展。</p><p><strong>问：2014 年，当您接手公司并觉得自己可以有所作为时，我看到了几个重大转变。例如您已经转向小芯片，那时台积电也正开始或过渡到 EUV。您在多大程度上看到了市场的长期变化，并因此做出了“看，我可以在这里做点什么”的决定？</strong></p><p>Lisa Su：是的，我们确实仔细研究了技术路线图和台积电当时的进展，以及当时的封装技术，我们决定现在是时候下注了。我想说，我们生活的世界就是我们必须下注，有时需要三到五年才能实现。</p><p><strong>问：是的。我不介意问你关于 2014 年的决定，因为今天重要的决定往往是在那时做出的。</strong></p><p>Lisa Su：完全正确，而且这样做也存在风险，比如“我们真的能通过采用小芯片获得我们预期的性能吗？”，但我们学到了很多东西，我认为历史会证明我们做出了正确的选择，但当时，我们的一些竞争对手称之为胶水，他们将芯片粘合在一起。就像“我们不是将芯片粘合在一起”。</p><p><strong>问：现在他们也在做同样的事情。回顾过去 10 年，AMD 在 x86 领域取得了真正意义上的性能领先，在设计决策和台积电的领先工艺之间，你认为谁的功劳最大？回报如何？</strong></p><p>Lisa Su：我确实相信它们有着千丝万缕的联系。</p><p>台积电是这个领域出色的合作伙伴。当你承担很多设计风险时，你想知道你的技术是否可靠，这样你就知道该把时间和精力花在哪里。</p><p><strong>问：这就是台积电和阿斯麦所做的，比如先采用 300 毫米，然后再采用 EUV，这种合作已经证明是可行的，然后双方可以同时进行合作。</strong></p><p>Lisa Su：没错，我认为这是一次非常具有协同效应的合作关系。</p><p><strong>问：在您任职之前，AMD 最重要的时刻实际上是，我们之前就讨论过，他们从x86 转向 64 位，并在这方面将英特尔逼入绝境，这是一个硬件和软件的故事。那是在您任职之前，但我认为对 AMD 的持续批评之一是软件需要改进。软件在哪里？您不能只是硬件牛仔。当您加入时，有没有一种感觉，“看，我们有这个机会，我们可以随着时间的推移在此基础上继续发展”。AMD 对软件的谨慎态度是什么？您是如何努力改变这种状况的？</strong></p><p>Lisa Su：好吧，让我说清楚一点，根本没有任何保留。</p><p>我认为我们一直相信硬件和软件结合的重要性，而软件的关键在于，我们应该让客户轻松使用我们在这些芯片中融入的所有令人难以置信的功能，这一点是完全明确的。</p><p>我想你会看到，我们实际上已经处于技术开发的几个弧线上。所以，CPU 弧线和我们为构建 Zen 产品组合所做的一切。现在，我们刚刚在 Computex 的数据中心预览了 Zen 5，然后在客户端产品中推出了它。那个特定的弧线是一个弧线。</p><p>现在我们处于下一个弧线，也就是AI 和 GPU。</p><p><strong>问：我想问您另外一件事。就这个趋势而言，我们谈到了小芯片趋势，谈到了 EUV 的事情。HPC的崛起对您的成功有多重要？因为我从中看到的是，他们正在大规模购买，他们实际上会进行 LTV 计算，以表示“看，是的，从长远来看，这些 AMD 处理器是值得的”。第二，如果存在软件漏洞，他们会努力填补，因为他们可以看到长期利益。当您考虑我们实际上能在这里赢得什么时，这是否对您产生了影响？这是一个驱动因素吗？</strong></p><p>Lisa Su：是的，你的观察很独到。当你考虑高性能计算以及事情是如何变化的时候，事实是，HPC是整个市场中非常重要的一部分，我们在那里花了很多时间，你提出的观点绝对正确，也就是说——你想在每个市场中都认为产品总是获胜，但这不一定正确。在超大规模计算市场中，最好的产品才能获胜。</p><p>我们能够证明这一点。坦率地说，这个市场的关键是，一次胜利是不够的，暂时的胜利也是不够的。你必须赢得路线图，而这正是我们在那个特定时间点所做的。</p><p>事实证明，也确实有一些客户会按照路线图进行购买。</p><p>顺便说一句，他们会要求你证明这一点。在 Zen 1 中，他们说，“好吧，这很好”，Zen 2 更好，Zen 3 好得多。路线图的执行使我们处于这样的位置：现在我们与所有超大规模企业建立了非常深入的合作伙伴关系，我们对此非常感激，当你再次思考 AI 之旅时，你会发现这是一次类似的旅程。</p><p><strong>问：还有一个关于 x86 的问题。您如何看待与所有这些相关的消费领域？您可以想象一下，比如说像英特尔这样的公司，他们必须保持晶圆厂满负荷运转，因此他们需要最大限度地利用芯片来满足所有需求。晶圆厂的问题在于，英特尔希望实现整合，而 AMD 则处于不同的位置，因此他们可以满足超大规模生产者的需求，他们更擅长制造出色的芯片。但是，您是否会考虑数量，仅仅因为您想利用设计成本和 IP 投资？我只是好奇，在一个不是您的晶圆厂、不是您的数十亿美元资本支出的世界里，这些计算是如何进行的。我很好奇您与集成商有何不同的看法。</strong></p><p>Lisa Su：我们认为，这关乎规模。2014-15 年，我们是一家市值 40 亿美元的公司，在这种情况下，你可以投入一定数量的研发资金。去年，我们是一家 220 多亿美元的公司，你可以在研发上投入更多资金。</p><p>这与我们如何利用杠杆的计算是一样的。</p><p><strong>问：但如果你在晶圆厂上投入过多的话，破产的风险可能会降低。</strong></p><p>Lisa Su：嗯，我认为关键在于利用 IP。它是我们拥有的引擎、计算引擎。这绝对是我们的首要任务，就是让这些计算引擎走上非常积极的发展路线图，然后我们以此为基础打造产品。</p><p><strong>三、人工智能</strong></p><p><strong>问：2022 年 11 月 ChatGPT 出现时，您的反应是什么？</strong></p><p>Lisa Su：嗯，这实际上是 AI 本质的结晶。</p><p><strong>问：显然，您从事图形游戏行业已有很长时间，一直在考虑高性能计算，因此 GPU 的重要性这一想法对您来说并不陌生。但是，它改变了您周围其他人的看法，之后发生了什么，您是否感到惊讶？</strong></p><p>Lisa Su：我们非常重视高性能计算和人工智能的 GPU 发展。实际上，这可能是我们开启的一个非常重要的弧线，我们可以将其追溯到 2017 年以后的时间范围内。我们一直都在研究 GPU，但真正关注的是——</p><p><strong>问：2017 年发生了什么让您意识到，“等等，我们有这些，我们以为我们购买了 ATI 来玩游戏，但突然间，出现了一个完全不同的应用”？</strong></p><p>Lisa Su：这是下一个重大机遇，我们知道这是下一个重大机遇。这是我和Mark讨论过的事情，即通过将 CPU 和 GPU 放在系统中并一起设计，我们将得到更好的答案，而第一个近期应用是超级计算。我们非常关注这些将驻留在国家实验室和深度研究设施中的大型机器，我们知道我们可以构建这些大规模并行 GPU 机器来实现这一点。在 AI 部分，我们也一直认为它显然是 HPC 加 AI 的结合。</p><p><strong>问：您之前说过，AI 是 HPC 的杀手级应用。</strong></p><p>Lisa Su：是的。</p><p><strong>问：但是当你和高性能计算领域的人交谈时，他们会说，“嗯，这有点不同”，在多大程度上这是同一类别与相邻类别的不同？</strong></p><p>Lisa Su：它们是相邻但高度相关的类别，这完全取决于您在计算中想要的精度，无论您是使用完整精度还是要使用其他一些数据格式。但我认为真正的关键，也是我们真正有远见的事情是，由于我们的 chiplet 策略，我们可以构建一个高度模块化的系统，可以称之为集成的 CPU 和 GPU，或者它可能只是人们需要的令人难以置信的 GPU 功能。</p><p>因此，对我来说，ChatGPT 的出现让我更加清晰，现在每个人都知道了 AI 的用途。以前，只有科学家和工程师才会考虑 AI，而现在每个人都可以使用 AI。这些模型并不完美，但它们非常好，因此，我认为，我们如何尽快将更多的 AI 计算交到人们手中已经非常清晰。由于我们构建设计系统的方式，我们实际上可以有两种风格。我们有仅限 HPC 的风格，也就是我们所说的 MI300A，还有仅限 AI 的风格，也就是 MI300X。</p><p><strong>问：这是一种不舒服的转变吗？比如，“实际上，不，我们想要更低的精度，因为可扩展性非常重要”。</strong></p><p>Lisa Su：这并不令人不舒服。速度非常快。</p><p><strong>问：事情发生得太快了。AMD 表现非常好，几个月前创下了历史新高。但总的来说，显然Nvidia 占据了主导地位，因为它拥有很多发展势头和上升空间。从您的角度来看，在那段时期，AMD 需要迎头赶上，而 Nvidia 又具备哪些优势？</strong></p><p>Lisa Su：我认为思考这个问题的方式就是，重点在哪里，相对而言——看，我非常赞赏 [Nvidia 首席执行官] Jensen [Huang] 和 Nvidia。他们在这个领域投资了很长时间，直到事情的发展方向完全明朗。我们也在投资，尽管我想说我们有几个弧线。我们有 CPU 弧线，然后我们有 GPU 弧线。</p><p><strong>问：嘿，你正忙着压垮英特尔，所以我明白了。</strong></p><p>Lisa Su：我想换一种说法，我们正处于 AI 的起步阶段。我发现一个奇怪的现象是，人们总是在短时间内思考技术。技术不是短时间的运动，我们正处于一个 10 年的弧线中，可能已经走过了前 18 个月。从这个角度来看，我认为我们非常清楚我们需要去哪里，路线图应该是什么样的。你之前提到过软件，非常清楚我们如何让开发人员非常轻松地完成这一转变，我们收购 Xilinx 的一大好处是我们获得了一支由 5,000 人组成的非凡团队，其中包括大量软件人才，他们目前正在努力让 AMD AI 尽可能易于使用。</p><p><strong>问：这种对比确实让我印象深刻的一点是，Nvidia 真正聪明的举措之一就是收购Mellanox及其在网络领域的产品组合，并将所有这些芯片整合在一起，特别用于训练。在您的 Computex 主题演讲中，您谈到了新的Ultra Accelerator Link和 Ultra Ethernet Link 标准，以及将许多公司聚集在一起的想法，这有点让人回想起数据中心领域的开放计算项目。这非常合理，尤其是考虑到 Nvidia 的专有解决方案具有我们熟知和喜爱的高利润率，就像他们的其他产品一样。</strong></p><p><strong>但我想这是我关于您长期发展的问题——您是否认为，从克莱顿·克里斯滕森 (Clayton Christensen) 的理论角度来看，由于我们处于人工智能的早期阶段，因此在许多方面，更专有的集成解决方案成为焦点，这可能并不奇怪？在某种程度上，开放和模块化都是有意义的，但可能在一段时间内还不够好。</strong></p><p>Lisa Su：我会这样说。当你展望五年后的市场时，我看到的是一个拥有多种解决方案的世界。我不相信一刀切，从这个角度来看，开放和模块化的美妙之处在于你能够……我不想在这里使用“定制”这个词，因为它们可能不是全部都是定制的，但你能够量身定制。</p><p>量身定制是正确的词——你能够针对不同的工作量量身定制解决方案，我相信没有一家公司能够为所有可能的工作量提供所有可能的解决方案。所以，我认为我们将以不同的方式实现这一目标。</p><p>顺便说一句，我坚信我们将要构建的这些大型 GPU 将在一段时间内继续成为宇宙的中心，是的，你将需要整个网络系统和参考系统结合在一起。我们所做的重点是，所有这些部分都将成为未来的参考架构，因此我认为从架构上讲这将非常重要。</p><p>我唯一想说的是，没有一种万能的解决方案，因此模块化和开放性将允许生态系统在他们想要创新的地方进行创新。你为超大规模企业 1 想要的解决方案可能与你为超大规模企业 2 或 3 想要的解决方案不同。</p><p><strong>问：那么，您认为在标准方法与“这是微软方法”、“这是 Meta 方法”之间的平衡点在哪里？它们之间有一些共同点，但实际上它们都根据各自的用例和需求进行了相当程度的定制。同样，这不是明年，而是从长远来看。</strong></p><p>Lisa Su：我认为，在未来三、四或五年内，你将会看到针对不同工作负载的更多定制，而算法将会 — 目前，我们正处于一个算法变化非常快的时期。在某个时候，你会觉得“嘿，它更稳定了，更清晰了”，而就我们讨论的规模而言，你可以从中获得显著的好处，不仅从成本角度，而且从功率角度。人们谈论芯片效率、系统效率现在与性能同等重要，甚至更重要，出于所有这些原因，我认为你会看到多种解决方案。</p><p><strong>问：这是您的 x86 业务被低估的顺风吗？您在主题演讲中谈到了云端大多数 CPU 的使用年限超过五年的事实，您曾说过类似这样的话：“我们的一个 CPU 可以取代五六个旧 CPU”。您认为这是否真的如此——因为我认为目前您的公司和英特尔公司都担心所有的支出都花在了 AI 上，甚至没有人再购买 CPU，这是否是一种功耗墙？如果我们可以从数据中心中取出一堆 CPU，我们可以通过放置其他 CPU 来节省电力？</strong></p><p>Lisa Su：我认为两点都是正确的。我认为数据中心的现代化绝对必须实现。这将会发生，然后另一点是——这也许现在不会发生。</p><p>我认为我们看到投资重新回到了现代化领域，但另一件真正重要的事情是，尽管我们非常喜欢 GPU，但它是我们未来巨大的增长动力，但并不是所有的工作负载都会用到 GPU。你会有传统的工作负载，你会有混合的工作负载，我认为这是故事的关键点，在大型企业中你必须做很多事情，我们的目标是确保我们在所有这些功能中都有正确的解决方案。</p><p><strong>问：您认为实际上有多少推理可以回到 CPU？</strong></p><p>Lisa Su：我认为大量的推理将在 CPU 上完成，正如您所想，我们正在谈论的非常大的模型显然需要在 GPU 上进行，但有多少公司真的能够负担得起最大的模型？所以，您现在已经可以看到，对于较小的模型，它们对这些事情进行了更多的微调，CPU 完全有能力做到这一点，特别是如果你走到边缘。</p><p><strong>四、与 Nvidia 竞争</strong></p><p>问：您在上次财报电话会议上指出，MI300 的供应受限，这是有史以来最快的增长速度，但可能与一些投资者的预期不同，对年底的预测有些令人失望。您认为这种需求受限的转变与325 的推出有多大关系，而事实上 Nvidia 的供应量总体上有所增加，因为每个人都在试图弄清楚这一点？您的长期机会是成为这种定制供应商——量身定制的供应商吗？抱歉，这是我们要说的词——而不是“看，我不想说买，但只要我们需要 GPU，我们就会从任何人那里购买”。您认为您的需求曲线相对于竞争和该领域的快速发展处于什么位置？</p><p>Lisa Su：再次，让我退一步，确保我们能把握住谈话的主题。对人工智能计算的需求已经超出了预期，我认为没有人会预测到这种需求，所以当我说供应链紧张时，这是可以预料到的，因为没有人预料到你会在这个时间段内需要这么多的 GPU。事实上，半导体行业非常擅长建设产能，这就是我们所看到的。正如我们开始预测的那样——</p><p>问：所以您觉得这更多的是因为网上有大量供应吗？</p><p>Lisa Su：当然，这就是我们的工作。我们的工作就是让你不受制造能力的限制。</p><p>实际上，对我们来说，这是为了确保客户真正增加他们的工作负载，这需要我们与客户进行大量的深入工作和深度合作。所以说实话，我对这里的机会感到非常高兴。我们以前经历过这种情况，它与我们最初增加数据中心服务器 CPU 时看到的情况非常相似，我们的客户与我们密切合作，优化他们的软件，然后他们添加新的工作负载，增加更多的容量，这也是我希望在这里发生的事情。</p><p>人工智能的不同之处在于，我认为客户愿意承担更多风险，因为他们希望尽快获得尽可能多的利益。</p><p>问：这对您是否是一个挑战？因为愿意承担更多风险意味着他们更容易接受高利润以获得领先的 GPU 或其他任何东西，或者拥有最大生态系统、开发者生态系统的 GPU？</p><p>Lisa Su：我想说的是，我对我们在软件方面取得的进展感到非常高兴。</p><p>我们看到的是出色的开箱即用性能。事实上，一切都运行正常，事实上，许多开发者生态系统都希望提升抽象层，因为每个人都想要选择。</p><p><strong>问：您是否认为您将进入这样一个阶段：抽象层的提升将成为跨公司的公共层，而不是让一家公司内部提升抽象层，这样他们就可以购买任何 CPU，但这不一定对您进入另一家公司有利，或者您认为这将是-</strong></p><p>Lisa Su：我绝对相信它会遍及整个行业。像 PyTorch 这样的技术，我认为 PyTorch 被广泛采用，OpenAI Triton也是如此。这些都是更大的行业事物，坦率地说，部分愿望是需要很长时间才能编程到硬件。每个人都希望快速创新，因此从快速创新的角度来看，抽象层是好的。</p><p><strong>问：你们是台积电新节点的第二波采用者，可能落后一年或一年半。你们是否感到了上升到顶级的压力？显然，对于这个世界上的一些参与者来说，你们是一家相对较小的公司，220 亿美元令人印象深刻，但你们仍然需要考虑这方面的成本。还是说你们只是迫切需要走在绝对前沿？</strong></p><p>Lisa Su：嗯，我认为从无晶圆厂的角度来看，就整体产量而言，我们肯定是前五名之一，而且绝对前沿的技术很有帮助。我们不会考虑是否应该这样做，我认为我们考虑的是从路线图的角度，例如，我们谈到了 GPU 推出的一年节奏。</p><p><strong>问：不幸的是，对于您来说，情况与 Nvidia 有点相反，这是否有点令人沮丧？</strong></p><p>Lisa Su：不，一点也不。再说一遍，对我来说最重要的事情之一是，我们的路线图基于我们认为可能实现的目标以及我们认为客户想要和需要的东西。</p><p>问：有没有可能出现 AMD使用英特尔晶圆厂的情况？</p><p>Lisa Su：我想说，我们对目前的制造关系非常满意。</p><p>问：我确实想到了，英特尔和 AMD 从一开始就是技术史上最大的竞争对手之一。但是，当你退一步思考时，你是否想在这些对话中退一步思考，是否有一点是你们是并肩作战的，因为真正的敌人是 Arm？</p><p>Lisa Su：您说得好像 Arm 是敌人一样，但我不认为 ARM 是敌人，所以我就从这个开始吧。我们在整个产品组合中都使用 Arm。我认为 x86 是一种非凡的架构，并且具备功能，但请不要将 AMD 视为一家 x86 公司，我们是一家计算公司，我们将针对正确的工作负载使用正确的计算引擎。</p><p>这与我的想法有关——如果你看看今天的半导体行业，你会发现我们既有竞争的地方，也有合作的地方。所以，关于你提到的英特尔，我们确实在某些领域竞争，但我们也在某些领域合作。英特尔是 UALink 联盟的一部分，他们是超级以太网联盟的一部分。</p><p><strong>问：他们对这种模块化和标准化也非常感兴趣。</strong></p><p>Lisa Su：我们同意这个想法，建立一条可以跨越不同加速器的链接实际上是一件好事。所以，我认为整个行业都是如此。我们处在一个既有竞争的地方，也有可以合作的地方。</p><p><strong>问：过去 10 年，你们在 x86 领域取得了令人惊叹的成就，在服务器领域和数据中心领域，你们的成就不言而喻。现在，就像出现了一位新冠军，你们准备好迎接新一轮的挑战了吗？</strong></p><p>Lisa Su：这是下一个弧线。我可以告诉你，我们今天在高性能计算领域所取得的成就令人惊叹，谁能想象得到？这就像一个新世界。这令人兴奋不已。</p><p>问：您感觉精力充沛，准备出发了吗？</p><p>Lisa Su：绝对准备好了。非常准备好了。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/e115dc0bfc2dec4dcdbda7231a41ffa0","relate_stocks":{"AMD":"美国超微公司"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1178390150","content_text":"AMD CEO Lisa Su（苏姿丰）绝对称得上是芯片届的风云人物，尤其是进入了AI新时代，她的声望达到了十年来最高点。翻看其成长历史，苏姿丰在麻省理工学院获得电气工程博士学位后（在麻省理工学院学习八年半，获得三个电气工程学位），在德州仪器开始了她的职业生涯，她在开发绝缘体上硅晶体管技术方面发挥了重要作用。随后，苏姿丰在 IBM 工作了 12 年，领导了半导体铜互连的开发，领导开发了 PlayStation 3 中使用的 Cell 微处理器的团队，并担任了首席执行官 Lou Gerstner 的技术助理。在担任飞思卡尔半导体公司首席技术官一段时间后，苏姿丰于 2012 年加入 AMD，并于 2014 年升任首席执行官。在带领 AMD 的十年里， Lisa Su取得了非凡的成功——在数十年落后于英特尔之后，AMD 开发出了世界上最好的 x86 芯片，并且继续从英特尔手中夺取数据中心市场的重要份额。除了传统的 PC 业务和图形芯片业务外，AMD 还是游戏机游戏领域的主要参与者。随着 AMD 在数据中心 GPU 市场上与 Nvidia 展开竞争，GPU 业务现在越来越成为焦点。早前，苏姿丰接受了外媒 Stratechery 的采访，畅谈了她的职业道路，包括她在晋升过程中学到的经验教训，然后讨论了为什么 AMD 在她的任期内能够取得如此大的成就。在采访中，苏姿丰还分享了她对“ChatGPT”改变行业的看法，以及AMD 如何应对。以下为采访正文：一、从IBM学到的经验问：我知道你不想过多谈论自己，但我需要一些事实核查。我们刚刚聊过，你出生在台湾，很小的时候移民到美国，最后考上了麻省理工学院，据说当时你在计算机科学和电子工程之间犹豫不决，最后选择了电子工程，主要是因为它更难，这是真的吗？Lisa Su：确实如此。我一直都和数学和科学打交道，我的父母总是说：“你必须做这些困难的事情”。当我去麻省理工学院时，当时我正在电气工程和计算机科学之间做出选择。计算机科学，你只需要编写软件程序，而电气工程，你必须建造东西。我想建造东西。问：您的博士学位专注于硅和绝缘体技术，然后您去了 IBM。您率先在芯片上使用铜互连。关于您在 IBM 的经历以及您可能学到了什么，我有三个问题：第一，谈到铜互连，你曾在在采访时谈到，当你完成这个技术开发之后，你想开启一段新的历程，但您的老板让您留下来，您觉得在您以为已经完成的时候，您积累的实际经验是最有影响力的，这些经验是什么？（原文：you felt like the actual learnings you accumulated in that time when you thought you were done were some of the most impactful. What were those learnings?）Lisa Su：我在 IBM 工作时确实学到了很多东西，那是我职业生涯的早期。当你上学并获得博士学位时，你会认为最有趣的事情是你所做的研究和你写的论文，我们都会写论文之类的东西。当你真正加入一家公司并参与一个项目时，这些项目通常需要几年时间才能完成。但此事的性感指出是在你想出新想法的开始阶段。我学到的其实是，我参与开发的第一批产品之一是采用铜互连的微处理器，而事实证明，产品推出所需的最后 5% 可能是最难的，大部分秘密都在这里。（原文：it turns out that the last 5% of what it takes to get a product out is probably the hardest, where most of the secret sauce is）如果你学会了如何做到这一点，那么坦率地说，它就是。问：所有的软件工程师都在说：“嘿，对我们来说也是一样的。你不知道吗？”Lisa Su：（笑）那可能是真的，那可能是真的。但我们对“秘诀”（secret sauce）都有自己的看法。当出现问题时，秘诀就是良率、可靠性。当你试图生产数百万件而不是只生产五件时，你会学到很多东西，反正我就学到了很多。是的，作为一名年轻的研究人员，你会想，“嘿，我准备好开始我的下一个研究了”，你会意识到看到你的产品真正出货并摆上货架，你可以走进百思买购买它，这是多么令人欣慰的事情。这些都是我学到的东西。问：即使在今天，您是否觉得您的时间和精力最终在您正在构建的目标与实际执行和实现您的承诺之间取得了多大的平衡？Lisa Su：当然，今天我个人花了很多时间展望未来路线图和技术。问：以下问题纯粹出于好奇，您需要多深入地参与诸如此类的事情，不是具体指您自己，而是 AMD 总体而言，既然您已经是无晶圆厂，那么在考虑实际的最后一英里时，您需要参与多少？与台积电或您的封装合作伙伴或其他任何公司的互动程度如何，以及如何真正提高产量？Lisa Su：作为一家无晶圆厂公司或设计公司，我们确实如此。我们实际上在进行端到端开发，因此你可以想象从产品概念的第一天开始——实际上甚至在那之前，我们就在思考哪些技术将准备就绪，我们应该押注的下一个重大事件是什么？这贯穿始终。有时，技术真正实现之前可能要经过五年甚至更长时间。我们也在最后阶段，确保产品以高质量、合适的良率、合适的成本结构和大批量生产交付。因此，这实际上是端到端的，不同之处在于，它不是全部由一家公司完成，这在更传统的集成制造模式中很常见，而是通过合作伙伴关系完成。我们发现，它实际上非常有效，因为各方专家都在一起工作。问：在IBM阶段，我很好奇的第二个问题是：您曾参与开发 PlayStation 3 的Cell 处理器。这款芯片是技术奇迹，但 PlayStation 3 被认为是最不成功的 PlayStation，从长远来看，这促使索尼的战略发生了真正的转变，从硬件差异化转向独家产品。我想这个问题可以分为两个部分：第一个是：您从那次经历中学到了什么？第二个问题与这个问题相关：那次经历对您后来有多大影响？我更好奇的是，您在 Cell 处理器上投入的所有工作以及它在市场上的实际表现，是否带来了管理方面的收获？Lisa Su：是的，你提到这一点很有意思。我从事 PlayStation 开发已有很长时间了，如果你仔细想想，PlayStation 3、4、5……问：这就像是贯穿你职业生涯的主线。Lisa Su：是的，跨多家公司。我要坦白地说，这些决策更多是围绕架构决策做出的。从这个角度来看，无论是 PlayStation 游戏机还是我们合作完成的其他工作（我们是 AMD，但当时 IBM 的情况也类似），这实际上都是客户或合作伙伴试图实现的密切合作。当时，Cell 处理器雄心勃勃，考虑到它试图实现的并行性类型。我再说一次，从商业角度来看，它肯定是成功的。当你对事物进行排名时，我认为历史会告诉你可能会有不同的排名。问：我的观点是，游戏机时代经历了几个阶段，在 PlayStation 1 和 PlayStation 2 的那个阶段，他们做出了明智的硬件决策，这让他们的方法与任天堂截然不同。但是，一旦你转向HD，创建成本就会大幅增加，开发人员会积极支持多种处理器，游戏引擎也会随之出现。突然之间，没有人愿意承担在 Cell 上实现差异化的负担，他们只想在 Cell 上运行。Lisa Su：也许有人会说，如果你回头来看，可编程性是如此重要。要想在第一天就取得真正的商业成功，我们必须同时考虑硬件和软件。正如我们所见，过去 10 多年来，AMD 所做的或已经完成的工作中，我感到非常自豪的一件事就是 PlayStation 4 和 PlayStation 5，我们在硬件方面一直有新的飞跃。而且它们与前几代产品兼容，这非常有帮助。问：关于IBM的第三个问题是，你曾担任郭士纳 (Lou Gerstner)一年的技术助理。你从他身上学到了什么？Lisa Su：（笑）你已经做好功课了，不是吗？和 Lou 在一起的一年是我职业生涯中最有教育意义的经历之一。IBM 在人才培养方面是一家非常出色的公司，因此他们在人才职业生涯早期就发现了他们，并问他们：“嘿，你想要什么样的经历？”就我而言，他们问我，你想走技术路线，还是更想走管理路线，术语是 IBM Fellow或 IBM Vice President。老实说，我不认为自己足够聪明，可以成为Bob Dennard那样的IBM Fellow。那里有很多很棒的人，所以我就想，“好吧，让我试试管理和商业方面的东西”。他们给了我一个机会和 Lou 一起度过一年，他真是个了不起的人。如果你想想一个刚从学校毕业五年的人，他真的只做过，我们称之为纯工程学，然后就读于基本上是世界上最好的 MBA。对我来说最有趣的是真正了解他的时间都花在了哪里。他总是花时间学习，非常关注外部事物，了解市场动态，了解客户动态。这会如何改变你的策略，这会如何改变你指导领导团队的方式？问：我一直很欣赏 Lou Gerstner 的另一点是，正如您所说，他不只是从外部观察市场，了解正在发生的事情，而是真正了解 IBM，了解 IBM 的内在能力和独特差异化。基本上，我的观点是，IBM 很大，那实际上意味着什么？你能以某种方式带来什么影响？整个中间件革命，看，我们可以为比我们更老、更大的公司解决这个互联网问题，这将是一个差异化的东西。但后来，显然一切都崩溃了。IBM 应该做云计算，Lou 实际上在他的书中写道，我不知道这是多么回顾过去。如果您接替他，您能带领 IBM 达到更高的高度吗？Lisa Su：我不知道我是否会走上那条路。我曾经是一名半导体从业者，现在也是一名半导体从业者。如果认真想想，IBM 对我来说是一份很棒的职业，但如果我想继续做半导体从业者，我就必须去一家半导体公司。然后我就去了飞思卡尔（半导体公司），更多地担任商业职务。问：您个人是否承认过“好吧，我现在是个商人”？或者说你选择了这条路，就朝着这个方向前进？Lisa Su：我一直都身兼技术与业务两大角色。在飞思卡尔，我一开始是首席技术官。我以首席技术官的身份加入，几年后，我最终负责网络和多媒体业务，这绝对是一种选择，而这个选择最终是我想推动成果，而推动成果需要，是的，技术很棒，但你需要有正确的业务战略。问：这是否限制了许多技术人员？他们是否低估了所有与技术无关的结果驱动因素？Lisa Su：我认为这是技术人员必须学习的东西。顺便说一句，有很多杰出的 CTO 真正理解这一点。我现在的 CTO 是Mark Papermaster，他是我在 IBM 的合作伙伴，我们一起成长，后来我们在 AMD 成为合作伙伴，他真正理解技术很棒，但你也需要推动业务成果。这就是我喜欢我所做的事情的原因，因为是的，我可以与一支杰出的团队整合出色的技术，但也有机会推动非常重要的业务成果。二、进入AMD 时代问：让我们谈谈 AMD。我之前提到过游戏机战略，这是你们加入后重点的重大转变。当时的想法是不是像“看，这是一场轻松的胜利，销量很高，我们可以重回游戏”？当时的想法是什么？Lisa Su：好吧，我永远不会说任何事情都是轻松取胜的。首先我想说一下，我刚加入 AMD 时，我们在 PC 市场的份额大概在 90% 以上，顺便说一句，我真的很喜欢 PC 市场。我相信我们会就此展开更多讨论。但我要提醒大家这一点。PC 市场是周期性的，而且周期可能非常剧烈。它们可能非常引人注目。因此，从商业战略的角度来看，在 AMD 成立初期，多元化发展和制定以高性能计算为基本原则的战略对我们来说非常重要。我们是一家计算公司，擅长构建计算能力，那么现在哪些市场可以真正利用这些能力呢？游戏就是其中之一，我们非常幸运，索尼和微软这两家领先的游戏机制造商选择了我们。问：是谁推动了游戏机向 x86 的转变？索尼从 Cell 吸取了多少教训？你是不是去找他们说：“看，这是可行的方法”？这种架构的通用性是如何发展起来的？Lisa Su：是的，我认为这是一系列选择，所以这是在 x86 和其他架构之间的选择，如果你在考虑软件开发时只考虑 x86 周围的开发者生态系统，我认为这是一个非常关键的部分，但我不知道架构本身是否足够。我认为令人难以置信的图形功能和图形，特别是如果你想定制图形，很少有公司能做到这一点，AMD 就是其中之一。问：你们提供的 CPU 和 GPU 之间集成程度如何？AMD 于 2006 年收购了 ATI。所以我的问题是在你去AMD之前，有没有其他公司能够真正为游戏机提供你们所做的产品？Lisa Su：我认为我们之所以能做到这些，是因为两个原因。首先，我们拥有基础 IP，也就是我们所说的 CPU 或微处理器核心与图形 IP 功能的组合，而且我们愿意进行定制。坦率地说，我们有庞大的团队负责这些项目，进行定制。问：您是否认为这是一种模式：最初，一切都围绕尖端技术，以获得最佳性能，但随着它（我不想说速度变慢，但功能商品化）的发展，定制化变得更加重要。例如，你收购了Xilinx。Lisa Su：我认为最好的方法是有几个原则。首先，事实上，世界需要更多的半导体。半导体、芯片现在是我们所做的很多事情的基础，我们所做的很多事情，我们称之为适合广泛用例的标准产品。但你会发现那些高容量的应用，比如游戏机，比如现在在云端完成的一些工作，比如一些我相信会定制的人工智能工作，在这些情况下，因为数量如此之多，所以定制是有意义的。这是我一直坚信的。这是我们战略的一部分，也是我们深度合作战略的一部分。所以如果你有正确的构建模块，那么你就可以与广大客户合作，真正弄清楚他们实现愿景需要什么。问：但是，是否存在这样的情况，随着工艺曲线的不断下降，设计成本变得越来越高，定制化有一个底线，而只有 AMD 才有足够的规模来进行定制，这是否有些矛盾呢？Lisa Su：我认为重要的是看哪些市场真正适合进行大规模定制，但这并不是全部。可能你的物联网设备你不会想这样做，因为投资回报不高。但对于大型计算能力，我认为需要结合合适的 IP 和与合作伙伴深入合作的能力。顺便说一句，不一定非要进行硬件定制，我们在软件方面也可以做很多事情，我认为这是未来的重要趋势之一。问：所以我不得不问，你来到 AMD，在那里待了几年，然后接任首席执行官一职。这是选择困难题的另一个例子吗？Lisa Su：我认为是的。我可以这么说，当我加入 AMD 时，我真正的想法是，我一生都在从事高性能处理器的工作，这是我的背景，在美国，很少有公司可以让你从事这种工作。我一直非常尊重 AMD，认为它是一家重要的公司，但我认为我可以有所作为，所以加入这家公司后，我意识到，“天哪，我还有很多东西要学”。在最初的几年里，我确实学到了很多关于这个世界的市场动态的知识，但这也是一个做出改变的绝佳机会。问：你能在哪些方面有所突破？我们可以看到其中的差别——我的意思是，只要看看股票图表，我们就能看看你的芯片的表现。因此，在这种情况下，可能很难回到你 10 年前的确切心态，但你当时的计划是什么？你说过什么，“看，我可以做到这一点，这里有办法，这里有一条路，我看到了”？你看到的路是什么？Lisa Su：我很清楚地看到，我们拥有构建令人难以置信的路线图所需的基础。我们在这些基础方面非常与众不同。问：这些基础是什么？是知识产权还是客户关系？Lisa Su：高性能 CPU 和高性能 GPU 是我们的支柱，如果你仔细想想，就会发现这些都是非常不可思议的基石。现在，我们缺少的是一个非常明确的战略，即我们长大后想成为什么样子，以及能够实现这一目标的执行机器。因此，从战略角度来看，我认为我们有一些选择。如果你还记得，那是 2014 年，当时最令人兴奋的是手机，比如应用处理器。所以我们会讨论“我们应该进军手机领域吗？”，我们的回答是，“不，我们不应该，因为我们不是一家手机公司。其他公司在这方面做得更好，我们是一家高性能计算公司，所以我们必须制定一个路线图，充分利用我们的优势，这需要我们改革我们的架构、设计和制造方式。”我知道如何做到这一点，这需要时间，你不可能在 12 个月内做到这一点，我觉得这需要五年时间。确实需要五年时间，但很明显，我们拥有这些要素，我们只需要真正有条不紊地构建执行引擎。问：刚刚你提到了制造。我们知道，在你接手之前，AMD 已经将 GlobalFoundries 剥离出来，我想在这里使用专业术语，你与 GlobalFoundries 之间不断修改的晶圆协议有多麻烦？这是你在尝试执行战略时必须不断处理的事情吗？Lia Su：，AMD 和 GlobalFoundries 曾经是一家公司，是的。那份晶圆供应协议也是在我任职之前就签署的，但如果考虑到我们必须要做的几项重大战略，如果你想制造高性能处理器，你就需要最好的技术合作伙伴、最好的制造合作伙伴，而 GlobalFoundries 是一家很棒的公司，他们当时仍然是一个很棒的合作伙伴。只是你需要规模才能在最前沿进行制造，而规模并不存在。当他们意识到这一点并表示“我们不会研发 7nm 工艺”后，无论对格芯还是AMD都是一个非常好的决定，而且从财务角度来看，AMD 必须把原来得到的钱全部退还。虽然双方之间有业务上的合作，但从技术角度来看，这绝对是正确的选择。正如我所说，GlobalFoundries 是我们的绝佳合作伙伴。我非常尊重 [GlobalFoundries 首席执行官] Tom Caulfield作为合作伙伴，我认为专注于各自擅长的领域对两家公司都有好处。问：你们是第一家转向小芯片的高性能芯片制造商，现在每个人都在朝这个方向发展，所以你们在这方面肯定处于领先地位。你们是否因为晶圆协议而被迫这样做，以便你们能够与 GlobalFoundries 和台积电进行一些批量生产，同时仍能交付芯片？Lisa Su：完全没有。实际上，我认为这显然是我们做出的最佳决定之一。当然，当时我们也预料不到这一点。我们当时考虑的是摩尔定律将走向何方，我们如何才能脱颖而出？坦白说，我们当时的想法是，我们需要为处理器市场带来一些与众不同的东西，因此制造这些良率不高、价格昂贵的巨型芯片并不是答案。我记得我们和Mark以及我们的架构师一起度过了一段时光，试图决定：“现在是我们转向小芯片的时候吗？现在是我们押注公司转向小芯片的时候吗？”我们说：“是的，因为我们将获得更高的性能、更多的内核以及更好的成本点”，这给了我们极大的灵活性，我们在此过程中学到了很多东西。第一代Zen 1芯片还不错，但我们遇到了一些需要处理的编程模型问题，而这些问题在Zen 2上得到了改善，并在Zen 3上真正取得了进展。问：2014 年，当您接手公司并觉得自己可以有所作为时，我看到了几个重大转变。例如您已经转向小芯片，那时台积电也正开始或过渡到 EUV。您在多大程度上看到了市场的长期变化，并因此做出了“看，我可以在这里做点什么”的决定？Lisa Su：是的，我们确实仔细研究了技术路线图和台积电当时的进展，以及当时的封装技术，我们决定现在是时候下注了。我想说，我们生活的世界就是我们必须下注，有时需要三到五年才能实现。问：是的。我不介意问你关于 2014 年的决定，因为今天重要的决定往往是在那时做出的。Lisa Su：完全正确，而且这样做也存在风险，比如“我们真的能通过采用小芯片获得我们预期的性能吗？”，但我们学到了很多东西，我认为历史会证明我们做出了正确的选择，但当时，我们的一些竞争对手称之为胶水，他们将芯片粘合在一起。就像“我们不是将芯片粘合在一起”。问：现在他们也在做同样的事情。回顾过去 10 年，AMD 在 x86 领域取得了真正意义上的性能领先，在设计决策和台积电的领先工艺之间，你认为谁的功劳最大？回报如何？Lisa Su：我确实相信它们有着千丝万缕的联系。台积电是这个领域出色的合作伙伴。当你承担很多设计风险时，你想知道你的技术是否可靠，这样你就知道该把时间和精力花在哪里。问：这就是台积电和阿斯麦所做的，比如先采用 300 毫米，然后再采用 EUV，这种合作已经证明是可行的，然后双方可以同时进行合作。Lisa Su：没错，我认为这是一次非常具有协同效应的合作关系。问：在您任职之前，AMD 最重要的时刻实际上是，我们之前就讨论过，他们从x86 转向 64 位，并在这方面将英特尔逼入绝境，这是一个硬件和软件的故事。那是在您任职之前，但我认为对 AMD 的持续批评之一是软件需要改进。软件在哪里？您不能只是硬件牛仔。当您加入时，有没有一种感觉，“看，我们有这个机会，我们可以随着时间的推移在此基础上继续发展”。AMD 对软件的谨慎态度是什么？您是如何努力改变这种状况的？Lisa Su：好吧，让我说清楚一点，根本没有任何保留。我认为我们一直相信硬件和软件结合的重要性，而软件的关键在于，我们应该让客户轻松使用我们在这些芯片中融入的所有令人难以置信的功能，这一点是完全明确的。我想你会看到，我们实际上已经处于技术开发的几个弧线上。所以，CPU 弧线和我们为构建 Zen 产品组合所做的一切。现在，我们刚刚在 Computex 的数据中心预览了 Zen 5，然后在客户端产品中推出了它。那个特定的弧线是一个弧线。现在我们处于下一个弧线，也就是AI 和 GPU。问：我想问您另外一件事。就这个趋势而言，我们谈到了小芯片趋势，谈到了 EUV 的事情。HPC的崛起对您的成功有多重要？因为我从中看到的是，他们正在大规模购买，他们实际上会进行 LTV 计算，以表示“看，是的，从长远来看，这些 AMD 处理器是值得的”。第二，如果存在软件漏洞，他们会努力填补，因为他们可以看到长期利益。当您考虑我们实际上能在这里赢得什么时，这是否对您产生了影响？这是一个驱动因素吗？Lisa Su：是的，你的观察很独到。当你考虑高性能计算以及事情是如何变化的时候，事实是，HPC是整个市场中非常重要的一部分，我们在那里花了很多时间，你提出的观点绝对正确，也就是说——你想在每个市场中都认为产品总是获胜，但这不一定正确。在超大规模计算市场中，最好的产品才能获胜。我们能够证明这一点。坦率地说，这个市场的关键是，一次胜利是不够的，暂时的胜利也是不够的。你必须赢得路线图，而这正是我们在那个特定时间点所做的。事实证明，也确实有一些客户会按照路线图进行购买。顺便说一句，他们会要求你证明这一点。在 Zen 1 中，他们说，“好吧，这很好”，Zen 2 更好，Zen 3 好得多。路线图的执行使我们处于这样的位置：现在我们与所有超大规模企业建立了非常深入的合作伙伴关系，我们对此非常感激，当你再次思考 AI 之旅时，你会发现这是一次类似的旅程。问：还有一个关于 x86 的问题。您如何看待与所有这些相关的消费领域？您可以想象一下，比如说像英特尔这样的公司，他们必须保持晶圆厂满负荷运转，因此他们需要最大限度地利用芯片来满足所有需求。晶圆厂的问题在于，英特尔希望实现整合，而 AMD 则处于不同的位置，因此他们可以满足超大规模生产者的需求，他们更擅长制造出色的芯片。但是，您是否会考虑数量，仅仅因为您想利用设计成本和 IP 投资？我只是好奇，在一个不是您的晶圆厂、不是您的数十亿美元资本支出的世界里，这些计算是如何进行的。我很好奇您与集成商有何不同的看法。Lisa Su：我们认为，这关乎规模。2014-15 年，我们是一家市值 40 亿美元的公司，在这种情况下，你可以投入一定数量的研发资金。去年，我们是一家 220 多亿美元的公司，你可以在研发上投入更多资金。这与我们如何利用杠杆的计算是一样的。问：但如果你在晶圆厂上投入过多的话，破产的风险可能会降低。Lisa Su：嗯，我认为关键在于利用 IP。它是我们拥有的引擎、计算引擎。这绝对是我们的首要任务，就是让这些计算引擎走上非常积极的发展路线图，然后我们以此为基础打造产品。三、人工智能问：2022 年 11 月 ChatGPT 出现时，您的反应是什么？Lisa Su：嗯，这实际上是 AI 本质的结晶。问：显然，您从事图形游戏行业已有很长时间，一直在考虑高性能计算，因此 GPU 的重要性这一想法对您来说并不陌生。但是，它改变了您周围其他人的看法，之后发生了什么，您是否感到惊讶？Lisa Su：我们非常重视高性能计算和人工智能的 GPU 发展。实际上，这可能是我们开启的一个非常重要的弧线，我们可以将其追溯到 2017 年以后的时间范围内。我们一直都在研究 GPU，但真正关注的是——问：2017 年发生了什么让您意识到，“等等，我们有这些，我们以为我们购买了 ATI 来玩游戏，但突然间，出现了一个完全不同的应用”？Lisa Su：这是下一个重大机遇，我们知道这是下一个重大机遇。这是我和Mark讨论过的事情，即通过将 CPU 和 GPU 放在系统中并一起设计，我们将得到更好的答案，而第一个近期应用是超级计算。我们非常关注这些将驻留在国家实验室和深度研究设施中的大型机器，我们知道我们可以构建这些大规模并行 GPU 机器来实现这一点。在 AI 部分，我们也一直认为它显然是 HPC 加 AI 的结合。问：您之前说过，AI 是 HPC 的杀手级应用。Lisa Su：是的。问：但是当你和高性能计算领域的人交谈时，他们会说，“嗯，这有点不同”，在多大程度上这是同一类别与相邻类别的不同？Lisa Su：它们是相邻但高度相关的类别，这完全取决于您在计算中想要的精度，无论您是使用完整精度还是要使用其他一些数据格式。但我认为真正的关键，也是我们真正有远见的事情是，由于我们的 chiplet 策略，我们可以构建一个高度模块化的系统，可以称之为集成的 CPU 和 GPU，或者它可能只是人们需要的令人难以置信的 GPU 功能。因此，对我来说，ChatGPT 的出现让我更加清晰，现在每个人都知道了 AI 的用途。以前，只有科学家和工程师才会考虑 AI，而现在每个人都可以使用 AI。这些模型并不完美，但它们非常好，因此，我认为，我们如何尽快将更多的 AI 计算交到人们手中已经非常清晰。由于我们构建设计系统的方式，我们实际上可以有两种风格。我们有仅限 HPC 的风格，也就是我们所说的 MI300A，还有仅限 AI 的风格，也就是 MI300X。问：这是一种不舒服的转变吗？比如，“实际上，不，我们想要更低的精度，因为可扩展性非常重要”。Lisa Su：这并不令人不舒服。速度非常快。问：事情发生得太快了。AMD 表现非常好，几个月前创下了历史新高。但总的来说，显然Nvidia 占据了主导地位，因为它拥有很多发展势头和上升空间。从您的角度来看，在那段时期，AMD 需要迎头赶上，而 Nvidia 又具备哪些优势？Lisa Su：我认为思考这个问题的方式就是，重点在哪里，相对而言——看，我非常赞赏 [Nvidia 首席执行官] Jensen [Huang] 和 Nvidia。他们在这个领域投资了很长时间，直到事情的发展方向完全明朗。我们也在投资，尽管我想说我们有几个弧线。我们有 CPU 弧线，然后我们有 GPU 弧线。问：嘿，你正忙着压垮英特尔，所以我明白了。Lisa Su：我想换一种说法，我们正处于 AI 的起步阶段。我发现一个奇怪的现象是，人们总是在短时间内思考技术。技术不是短时间的运动，我们正处于一个 10 年的弧线中，可能已经走过了前 18 个月。从这个角度来看，我认为我们非常清楚我们需要去哪里，路线图应该是什么样的。你之前提到过软件，非常清楚我们如何让开发人员非常轻松地完成这一转变，我们收购 Xilinx 的一大好处是我们获得了一支由 5,000 人组成的非凡团队，其中包括大量软件人才，他们目前正在努力让 AMD AI 尽可能易于使用。问：这种对比确实让我印象深刻的一点是，Nvidia 真正聪明的举措之一就是收购Mellanox及其在网络领域的产品组合，并将所有这些芯片整合在一起，特别用于训练。在您的 Computex 主题演讲中，您谈到了新的Ultra Accelerator Link和 Ultra Ethernet Link 标准，以及将许多公司聚集在一起的想法，这有点让人回想起数据中心领域的开放计算项目。这非常合理，尤其是考虑到 Nvidia 的专有解决方案具有我们熟知和喜爱的高利润率，就像他们的其他产品一样。但我想这是我关于您长期发展的问题——您是否认为，从克莱顿·克里斯滕森 (Clayton Christensen) 的理论角度来看，由于我们处于人工智能的早期阶段，因此在许多方面，更专有的集成解决方案成为焦点，这可能并不奇怪？在某种程度上，开放和模块化都是有意义的，但可能在一段时间内还不够好。Lisa Su：我会这样说。当你展望五年后的市场时，我看到的是一个拥有多种解决方案的世界。我不相信一刀切，从这个角度来看，开放和模块化的美妙之处在于你能够……我不想在这里使用“定制”这个词，因为它们可能不是全部都是定制的，但你能够量身定制。量身定制是正确的词——你能够针对不同的工作量量身定制解决方案，我相信没有一家公司能够为所有可能的工作量提供所有可能的解决方案。所以，我认为我们将以不同的方式实现这一目标。顺便说一句，我坚信我们将要构建的这些大型 GPU 将在一段时间内继续成为宇宙的中心，是的，你将需要整个网络系统和参考系统结合在一起。我们所做的重点是，所有这些部分都将成为未来的参考架构，因此我认为从架构上讲这将非常重要。我唯一想说的是，没有一种万能的解决方案，因此模块化和开放性将允许生态系统在他们想要创新的地方进行创新。你为超大规模企业 1 想要的解决方案可能与你为超大规模企业 2 或 3 想要的解决方案不同。问：那么，您认为在标准方法与“这是微软方法”、“这是 Meta 方法”之间的平衡点在哪里？它们之间有一些共同点，但实际上它们都根据各自的用例和需求进行了相当程度的定制。同样，这不是明年，而是从长远来看。Lisa Su：我认为，在未来三、四或五年内，你将会看到针对不同工作负载的更多定制，而算法将会 — 目前，我们正处于一个算法变化非常快的时期。在某个时候，你会觉得“嘿，它更稳定了，更清晰了”，而就我们讨论的规模而言，你可以从中获得显著的好处，不仅从成本角度，而且从功率角度。人们谈论芯片效率、系统效率现在与性能同等重要，甚至更重要，出于所有这些原因，我认为你会看到多种解决方案。问：这是您的 x86 业务被低估的顺风吗？您在主题演讲中谈到了云端大多数 CPU 的使用年限超过五年的事实，您曾说过类似这样的话：“我们的一个 CPU 可以取代五六个旧 CPU”。您认为这是否真的如此——因为我认为目前您的公司和英特尔公司都担心所有的支出都花在了 AI 上，甚至没有人再购买 CPU，这是否是一种功耗墙？如果我们可以从数据中心中取出一堆 CPU，我们可以通过放置其他 CPU 来节省电力？Lisa Su：我认为两点都是正确的。我认为数据中心的现代化绝对必须实现。这将会发生，然后另一点是——这也许现在不会发生。我认为我们看到投资重新回到了现代化领域，但另一件真正重要的事情是，尽管我们非常喜欢 GPU，但它是我们未来巨大的增长动力，但并不是所有的工作负载都会用到 GPU。你会有传统的工作负载，你会有混合的工作负载，我认为这是故事的关键点，在大型企业中你必须做很多事情，我们的目标是确保我们在所有这些功能中都有正确的解决方案。问：您认为实际上有多少推理可以回到 CPU？Lisa Su：我认为大量的推理将在 CPU 上完成，正如您所想，我们正在谈论的非常大的模型显然需要在 GPU 上进行，但有多少公司真的能够负担得起最大的模型？所以，您现在已经可以看到，对于较小的模型，它们对这些事情进行了更多的微调，CPU 完全有能力做到这一点，特别是如果你走到边缘。四、与 Nvidia 竞争问：您在上次财报电话会议上指出，MI300 的供应受限，这是有史以来最快的增长速度，但可能与一些投资者的预期不同，对年底的预测有些令人失望。您认为这种需求受限的转变与325 的推出有多大关系，而事实上 Nvidia 的供应量总体上有所增加，因为每个人都在试图弄清楚这一点？您的长期机会是成为这种定制供应商——量身定制的供应商吗？抱歉，这是我们要说的词——而不是“看，我不想说买，但只要我们需要 GPU，我们就会从任何人那里购买”。您认为您的需求曲线相对于竞争和该领域的快速发展处于什么位置？Lisa Su：再次，让我退一步，确保我们能把握住谈话的主题。对人工智能计算的需求已经超出了预期，我认为没有人会预测到这种需求，所以当我说供应链紧张时，这是可以预料到的，因为没有人预料到你会在这个时间段内需要这么多的 GPU。事实上，半导体行业非常擅长建设产能，这就是我们所看到的。正如我们开始预测的那样——问：所以您觉得这更多的是因为网上有大量供应吗？Lisa Su：当然，这就是我们的工作。我们的工作就是让你不受制造能力的限制。实际上，对我们来说，这是为了确保客户真正增加他们的工作负载，这需要我们与客户进行大量的深入工作和深度合作。所以说实话，我对这里的机会感到非常高兴。我们以前经历过这种情况，它与我们最初增加数据中心服务器 CPU 时看到的情况非常相似，我们的客户与我们密切合作，优化他们的软件，然后他们添加新的工作负载，增加更多的容量，这也是我希望在这里发生的事情。人工智能的不同之处在于，我认为客户愿意承担更多风险，因为他们希望尽快获得尽可能多的利益。问：这对您是否是一个挑战？因为愿意承担更多风险意味着他们更容易接受高利润以获得领先的 GPU 或其他任何东西，或者拥有最大生态系统、开发者生态系统的 GPU？Lisa Su：我想说的是，我对我们在软件方面取得的进展感到非常高兴。我们看到的是出色的开箱即用性能。事实上，一切都运行正常，事实上，许多开发者生态系统都希望提升抽象层，因为每个人都想要选择。问：您是否认为您将进入这样一个阶段：抽象层的提升将成为跨公司的公共层，而不是让一家公司内部提升抽象层，这样他们就可以购买任何 CPU，但这不一定对您进入另一家公司有利，或者您认为这将是-Lisa Su：我绝对相信它会遍及整个行业。像 PyTorch 这样的技术，我认为 PyTorch 被广泛采用，OpenAI Triton也是如此。这些都是更大的行业事物，坦率地说，部分愿望是需要很长时间才能编程到硬件。每个人都希望快速创新，因此从快速创新的角度来看，抽象层是好的。问：你们是台积电新节点的第二波采用者，可能落后一年或一年半。你们是否感到了上升到顶级的压力？显然，对于这个世界上的一些参与者来说，你们是一家相对较小的公司，220 亿美元令人印象深刻，但你们仍然需要考虑这方面的成本。还是说你们只是迫切需要走在绝对前沿？Lisa Su：嗯，我认为从无晶圆厂的角度来看，就整体产量而言，我们肯定是前五名之一，而且绝对前沿的技术很有帮助。我们不会考虑是否应该这样做，我认为我们考虑的是从路线图的角度，例如，我们谈到了 GPU 推出的一年节奏。问：不幸的是，对于您来说，情况与 Nvidia 有点相反，这是否有点令人沮丧？Lisa Su：不，一点也不。再说一遍，对我来说最重要的事情之一是，我们的路线图基于我们认为可能实现的目标以及我们认为客户想要和需要的东西。问：有没有可能出现 AMD使用英特尔晶圆厂的情况？Lisa Su：我想说，我们对目前的制造关系非常满意。问：我确实想到了，英特尔和 AMD 从一开始就是技术史上最大的竞争对手之一。但是，当你退一步思考时，你是否想在这些对话中退一步思考，是否有一点是你们是并肩作战的，因为真正的敌人是 Arm？Lisa Su：您说得好像 Arm 是敌人一样，但我不认为 ARM 是敌人，所以我就从这个开始吧。我们在整个产品组合中都使用 Arm。我认为 x86 是一种非凡的架构，并且具备功能，但请不要将 AMD 视为一家 x86 公司，我们是一家计算公司，我们将针对正确的工作负载使用正确的计算引擎。这与我的想法有关——如果你看看今天的半导体行业，你会发现我们既有竞争的地方，也有合作的地方。所以，关于你提到的英特尔，我们确实在某些领域竞争，但我们也在某些领域合作。英特尔是 UALink 联盟的一部分，他们是超级以太网联盟的一部分。问：他们对这种模块化和标准化也非常感兴趣。Lisa Su：我们同意这个想法，建立一条可以跨越不同加速器的链接实际上是一件好事。所以，我认为整个行业都是如此。我们处在一个既有竞争的地方，也有可以合作的地方。问：过去 10 年，你们在 x86 领域取得了令人惊叹的成就，在服务器领域和数据中心领域，你们的成就不言而喻。现在，就像出现了一位新冠军，你们准备好迎接新一轮的挑战了吗？Lisa Su：这是下一个弧线。我可以告诉你，我们今天在高性能计算领域所取得的成就令人惊叹，谁能想象得到？这就像一个新世界。这令人兴奋不已。问：您感觉精力充沛，准备出发了吗？Lisa Su：绝对准备好了。非常准备好了。","news_type":1,"symbols_score_info":{"AMD":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":4235,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":281252184211688,"gmtCreate":1709695677766,"gmtModify":1709695679558,"author":{"id":"3434692889688115","authorId":"3434692889688115","name":"赚钱不易","avatar":"https://static.laohu8.com/913bd7191d3bb80cc9feb5856c9d580c","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3434692889688115","authorIdStr":"3434692889688115"},"themes":[],"htmlText":"马斯克拿到开源的可能性更大","listText":"马斯克拿到开源的可能性更大","text":"马斯克拿到开源的可能性更大","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/281252184211688","repostId":"1163823659","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2540,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":275691506602024,"gmtCreate":1708319055115,"gmtModify":1708319056718,"author":{"id":"3434692889688115","authorId":"3434692889688115","name":"赚钱不易","avatar":"https://static.laohu8.com/913bd7191d3bb80cc9feb5856c9d580c","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3434692889688115","authorIdStr":"3434692889688115"},"themes":[],"htmlText":"拆机做视频蹭热度的公司就那么点而已","listText":"拆机做视频蹭热度的公司就那么点而已","text":"拆机做视频蹭热度的公司就那么点而已","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/275691506602024","repostId":"1176471477","repostType":2,"repost":{"id":"1176471477","kind":"news","pubTimestamp":1708314235,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1176471477?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2024-02-19 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Pro终于正式开售。苹果官网信息，苹果Vision Pro 256 GB 版本售价为3499 美元；512GB版本售价为3699 元，1TB版本售价为3899美元。目前，3500美元约合人民币2.5万元，3900美元约合人民币2.85万元。国内的淘宝、京东、咸鱼等国内电商APP上，Vision Pro售价38999至89999元不等。有代购人士表示，预计Vision Pro会炒至8万-10万元人民币，价格翻了三到四倍。据苹果分析师郭明錤称，苹果在第一个预购周末已售出了16万至18万台Vision Pro头显。自那以后，销售可能有所放缓。苹果预计将生产约50万台Vision Pro头显，但有网友认为这一销量目标过于乐观。","news_type":1,"symbols_score_info":{"AAPL":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3036,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":272024591782000,"gmtCreate":1707464013020,"gmtModify":1707464014514,"author":{"id":"3434692889688115","authorId":"3434692889688115","name":"赚钱不易","avatar":"https://static.laohu8.com/913bd7191d3bb80cc9feb5856c9d580c","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3434692889688115","authorIdStr":"3434692889688115"},"themes":[],"htmlText":"少增是什么意思？说人话不好嘛","listText":"少增是什么意思？说人话不好嘛","text":"少增是什么意思？说人话不好嘛","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/272024591782000","repostId":"1102340635","repostType":2,"repost":{"id":"1102340635","kind":"news","pubTimestamp":1707462148,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1102340635?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2024-02-09 15:02","market":"sh","language":"zh","title":"央行：1月M2同比增长8.7%，人民币贷款增加4.92万亿元","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1102340635","media":"中国人民银行","summary":"2024年1月社会融资规模增量为6.5万亿元，比上年同期多5061亿元。","content":"<html><head></head><body><p>初步统计，2024年1月社会融资规模增量为6.5万亿元，比上年同期多5061亿元。其中，对实体经济发放的人民币贷款增加4.84万亿元，同比少增913亿元；对实体经济发放的外币贷款折合人民币增加989亿元，同比多增1120亿元；委托贷款减少359亿元，同比多减943亿元；信托贷款增加732亿元，同比多增794亿元；未贴现的银行承兑汇票增加5635亿元，同比多增2672亿元；企业债券净融资4835亿元，同比多3197亿元；政府债券净融资2947亿元，同比少1193亿元；非金融企业境内股票融资422亿元，同比少542亿元。</p><p style=\"text-align: justify;\">初步统计，2024年1月末社会融资规模存量为384.29万亿元，同比增长9.5%。其中，对实体经济发放的人民币贷款余额为240.32万亿元，同比增长10.1%；对实体经济发放的外币贷款折合人民币余额为1.76万亿元，同比下降0.9%；委托贷款余额为11.23万亿元，同比下降0.7%；信托贷款余额为3.98万亿元，同比增长6.3%；未贴现的银行承兑汇票余额为3.05万亿元，同比增长3%；企业债券余额为31.41万亿元，同比增长1.3%；政府债券余额为70.09万亿元，同比增长15.7%；非金融企业境内股票余额为11.47万亿元，同比增长6.9%。</p><p style=\"text-align: justify;\">从结构看，1月末对实体经济发放的人民币贷款余额占同期社会融资规模存量的62.5%，同比高0.3个百分点；对实体经济发放的外币贷款折合人民币余额占比0.5%，同比持平；委托贷款余额占比2.9%，同比低0.3个百分点；信托贷款余额占比1%，同比低0.1个百分点；未贴现的银行承兑汇票余额占比0.8%，同比持平；企业债券余额占比8.2%，同比低0.6个百分点；政府债券余额占比18.2%，同比高0.9个百分点；非金融企业境内股票余额占比3%，同比低0.1个百分点。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>一、广义货币增长8.7%</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">1月末，广义货币(M2)余额297.63万亿元,同比增长8.7%。狭义货币(M1)余额69.42万亿元,同比增长5.9%。流通中货币(M0)余额12.14万亿元,同比增长5.9%。当月净投放现金7954亿元。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>二、1月份人民币贷款增加4.92万亿元</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">1月末，本外币贷款余额247.25万亿元，同比增长10%。月末人民币贷款余额242.5万亿元，同比增长10.4%。</p><p style=\"text-align: justify;\">1月份人民币贷款增加4.92万亿元，同比多增162亿元。分部门看，住户贷款增加9801亿元，其中，短期贷款增加3528亿元，中长期贷款增加6272亿元；企（事）业单位贷款增加3.86万亿元，其中，短期贷款增加1.46万亿元，中长期贷款增加3.31万亿元，票据融资减少9733亿元；非银行业金融机构贷款增加249亿元。</p><p style=\"text-align: justify;\">1月末，外币贷款余额6677亿美元，同比下降10.7%。1月份外币贷款增加113亿美元，同比多增55亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>三、1月份人民币存款增加5.48万亿元</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">1月末，本外币存款余额295.62万亿元，同比增长8.9%。月末人民币存款余额289.74万亿元，同比增长9.2%。</p><p style=\"text-align: justify;\">1月份人民币存款增加5.48万亿元，同比少增1.39万亿元。其中，住户存款增加2.53万亿元，非金融企业存款增加1.14万亿元，财政性存款增加8604亿元，非银行业金融机构存款增加5526亿元。</p><p style=\"text-align: justify;\">1月末，外币存款余额8273亿美元，同比下降6.8%。1月份外币存款增加295亿美元，同比少增44亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>四、1月份银行间人民币市场同业拆借月加权平均利率为1.83%，质押式债券回购月加权平均利率为1.9%</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">1月份银行间人民币市场以拆借、现券和回购方式合计成交211.52万亿元，日均成交9.61万亿元，日均成交同比增长40.4%。其中，同业拆借日均成交同比下降12.9%，现券日均成交同比增长71.6%，质押式回购日均成交同比增长40.7%。</p><p style=\"text-align: justify;\">1月份同业拆借加权平均利率为1.83%，分别比上月和上年同期高0.05个和0.39个百分点。质押式回购加权平均利率为1.9%，与上月持平，比上年同期高0.34个百分点。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>五、1月份经常项下跨境人民币结算金额为13347亿元，直接投资跨境人民币结算金额为6976亿元</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">1月份，经常项下跨境人民币结算金额为13347亿元，其中货物贸易、服务贸易及其他经常项目分别为10772亿元、2575亿元；直接投资跨境人民币结算金额为6976亿元，其中对外直接投资、外商直接投资分别为2261亿元、4715亿元。</p></body></html>","source":"111133","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>央行：1月M2同比增长8.7%，人民币贷款增加4.92万亿元</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{ 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16:54","market":"us","language":"zh","title":"京东诉阿里“二选一”案一审胜诉，京东获赔10亿元","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1127138922","media":"老虎资讯综合","summary":"据京东黑板报公众号，12月29日，北京市高级人民法院对京东诉浙江天猫网络有限公司、浙江天猫技术有限公司、阿里巴巴集团控股有限公司“二选一”案做出一审判决，认定其滥用市场支配地位实施“二选一”的垄断行为成立，对京东造成严重损害，并判决向京东赔偿10亿元。","content":"<html><head></head><body><p>京东诉阿里“二选一”案，一审结果出炉！</p><p>据京东黑板报公众号，12月29日，北京市高级人民法院对京东诉浙江天猫网络有限公司、浙江天猫技术有限公司、阿里巴巴集团控股有限公司“二选一”案做出一审判决，认定其滥用市场支配地位实施“二选一”的垄断行为成立，对京东造成严重损害，并判决向京东赔偿10亿元。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cde189b888227a44489f2aaffb0f2906\" title=\"\" tg-width=\"711\" tg-height=\"592\"/></p><p>对此，阿里巴巴方面回应称：已获悉此消息，我们尊重法院的判决结果。</p><p>来看详情——</p><p><strong>京东称获赔10亿元</strong></p><p><strong>阿里：尊重判决结果</strong></p><p>首先来看，“京东黑板报”此次发布的声明内容——</p><p>12月29日，北京市高级人民法院对京东诉浙江天猫网络有限公司、浙江天猫技术有限公司、阿里巴巴集团控股有限公司“二选一”案做出一审判决，认定其滥用市场支配地位实施“二选一”的垄断行为成立，对京东造成严重损害，并判决向京东赔偿10亿元。我们感谢法院的公正判决！感谢社会各界对京东维护自身权益、追求公平正义的支持！</p><p>此次判决不仅是京东反抗“二选一”垄断行为的一次公正裁决，更是以法治维护市场公平竞争秩序的标志性时刻，也将是中国反垄断法治进程中浓墨重彩的一笔。</p><p>公平竞争是市场经济的核心，“二选一”等垄断行为不仅限制了市场竞争，损害了品牌、商家和消费者的合法权益，更削弱了市场发展的创新和活力。</p><p>从2017年京东为反抗“二选一”垄断发起的诉讼，到2023年京东采销打破“超级主播价格垄断”的行业潜规则，京东始终为品牌和商家谋发展、为消费者争低价。此次判决极大地鼓舞了京东始终坚守正道成功的商业信仰，我们将以更坚定的信心投身到助力实体经济高质量发展中去。</p><p>对此，阿里巴巴方面回应称：已获悉此消息，我们尊重法院的判决结果。</p><p><strong>“二选一”扰乱电商秩序</strong></p><p>京东和阿里之间关于“二选一”的矛盾及诉讼，由来已久。</p><p>回顾来看，早在2013年，京东就曾公开表态有商家被阿里巴巴强迫“二选一”。2015年双11前夕，“木林森”官方致函京东称，由于受到某平台压力，该品牌将撤掉京东的会场资源。随后，京东实名举报阿里“逼迫”商家“二选一”，严重扰乱了电商市场的秩序。</p><p>2017年，京东向北京市高级人民法院正式起诉阿里巴巴“二选一”。2019年，最高人民法院作出终审裁定，驳回阿里关于“管辖权异议”的请求，认定北京市高级人民法院对此案有管辖权。</p><p>2020年，北京市高级人民法院对京东诉阿里“二选一”垄断案组织了不公开质证。直至此次京东披露，2023年12月，北京市高级人民法院认定阿里滥用市场支配地位实施“二选一”的垄断行为成立，并判决向京东赔偿10亿元。</p><p>2021年2月，国务院反垄断委员会印发了《国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南》。《指南》提及，反垄断执法机构应当坚持、保护市场公平竞争、依法科学高效监管、激发创新创造活力和维护各方合法利益等四项原则对平台经济领域开展反垄断监管。</p><p>此外，2021年4月，阿里巴巴因“二选一”被国家市场监督管理总局行政处罚182.28亿元，创下历史纪录。彼时阿里巴巴表示，“对此处罚，我们诚恳接受，坚决服从。我们将强化依法经营，进一步加强合规体系建设，立足创新发展，更好履行社会责任”。</p><p>          </p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/baa5e1cd38bd1f87c17af5cd358f06db\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"964\" tg-height=\"466\"/></p><p>2021年8月，市场监管总局在《禁止网络不正当竞争行为规定（公开征求意见稿）》中表示，对于网络平台“二选一”、大数据杀熟、网络虚假宣传虚假交易等网络领域不正当竞争行为将面临更严格、更细致的监管。   </p><p>对于互联网平台常见的“二选一”现象，要求经营者不得利用技术手段，通过影响用户选择、限流、屏蔽、商品下架等方式，减少其他经营者之间的交易机会，实施“二选一”行为，妨碍、破坏其他经营者合法提供的网络产品或者服务的正常运行，扰乱市场公平竞争秩序。</p><p>时移世易，近年来随着电商巨头们的持续“混战”和直播新秀的崛起，要求消费者“二选一”的情况已不再常见。不过，监管部门仍持续提醒商家，严禁“二选一”行为。</p><p>例如，在上月的“双十一”期间，市场监管总局向电商平台企业发出《“双十一”网络集中促销合规提示》。其中即提到，严格禁止不正当竞争行为。严格禁止“二选一”等违法行为，公平参与市场竞争。采取积极措施防止平台内虚假交易、刷单炒信等违法行为发生。</p></body></html>","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\" 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16:54</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p>京东诉阿里“二选一”案，一审结果出炉！</p><p>据京东黑板报公众号，12月29日，北京市高级人民法院对京东诉浙江天猫网络有限公司、浙江天猫技术有限公司、阿里巴巴集团控股有限公司“二选一”案做出一审判决，认定其滥用市场支配地位实施“二选一”的垄断行为成立，对京东造成严重损害，并判决向京东赔偿10亿元。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cde189b888227a44489f2aaffb0f2906\" title=\"\" tg-width=\"711\" 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        </p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/baa5e1cd38bd1f87c17af5cd358f06db\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"964\" tg-height=\"466\"/></p><p>2021年8月，市场监管总局在《禁止网络不正当竞争行为规定（公开征求意见稿）》中表示，对于网络平台“二选一”、大数据杀熟、网络虚假宣传虚假交易等网络领域不正当竞争行为将面临更严格、更细致的监管。   </p><p>对于互联网平台常见的“二选一”现象，要求经营者不得利用技术手段，通过影响用户选择、限流、屏蔽、商品下架等方式，减少其他经营者之间的交易机会，实施“二选一”行为，妨碍、破坏其他经营者合法提供的网络产品或者服务的正常运行，扰乱市场公平竞争秩序。</p><p>时移世易，近年来随着电商巨头们的持续“混战”和直播新秀的崛起，要求消费者“二选一”的情况已不再常见。不过，监管部门仍持续提醒商家，严禁“二选一”行为。</p><p>例如，在上月的“双十一”期间，市场监管总局向电商平台企业发出《“双十一”网络集中促销合规提示》。其中即提到，严格禁止不正当竞争行为。严格禁止“二选一”等违法行为，公平参与市场竞争。采取积极措施防止平台内虚假交易、刷单炒信等违法行为发生。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/847d34c1e3c7971d406d09709e533466","relate_stocks":{"BABA":"阿里巴巴","09988":"阿里巴巴-W","09618":"京东集团-SW","JD":"京东"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1127138922","content_text":"京东诉阿里“二选一”案，一审结果出炉！据京东黑板报公众号，12月29日，北京市高级人民法院对京东诉浙江天猫网络有限公司、浙江天猫技术有限公司、阿里巴巴集团控股有限公司“二选一”案做出一审判决，认定其滥用市场支配地位实施“二选一”的垄断行为成立，对京东造成严重损害，并判决向京东赔偿10亿元。对此，阿里巴巴方面回应称：已获悉此消息，我们尊重法院的判决结果。来看详情——京东称获赔10亿元阿里：尊重判决结果首先来看，“京东黑板报”此次发布的声明内容——12月29日，北京市高级人民法院对京东诉浙江天猫网络有限公司、浙江天猫技术有限公司、阿里巴巴集团控股有限公司“二选一”案做出一审判决，认定其滥用市场支配地位实施“二选一”的垄断行为成立，对京东造成严重损害，并判决向京东赔偿10亿元。我们感谢法院的公正判决！感谢社会各界对京东维护自身权益、追求公平正义的支持！此次判决不仅是京东反抗“二选一”垄断行为的一次公正裁决，更是以法治维护市场公平竞争秩序的标志性时刻，也将是中国反垄断法治进程中浓墨重彩的一笔。公平竞争是市场经济的核心，“二选一”等垄断行为不仅限制了市场竞争，损害了品牌、商家和消费者的合法权益，更削弱了市场发展的创新和活力。从2017年京东为反抗“二选一”垄断发起的诉讼，到2023年京东采销打破“超级主播价格垄断”的行业潜规则，京东始终为品牌和商家谋发展、为消费者争低价。此次判决极大地鼓舞了京东始终坚守正道成功的商业信仰，我们将以更坚定的信心投身到助力实体经济高质量发展中去。对此，阿里巴巴方面回应称：已获悉此消息，我们尊重法院的判决结果。“二选一”扰乱电商秩序京东和阿里之间关于“二选一”的矛盾及诉讼，由来已久。回顾来看，早在2013年，京东就曾公开表态有商家被阿里巴巴强迫“二选一”。2015年双11前夕，“木林森”官方致函京东称，由于受到某平台压力，该品牌将撤掉京东的会场资源。随后，京东实名举报阿里“逼迫”商家“二选一”，严重扰乱了电商市场的秩序。2017年，京东向北京市高级人民法院正式起诉阿里巴巴“二选一”。2019年，最高人民法院作出终审裁定，驳回阿里关于“管辖权异议”的请求，认定北京市高级人民法院对此案有管辖权。2020年，北京市高级人民法院对京东诉阿里“二选一”垄断案组织了不公开质证。直至此次京东披露，2023年12月，北京市高级人民法院认定阿里滥用市场支配地位实施“二选一”的垄断行为成立，并判决向京东赔偿10亿元。2021年2月，国务院反垄断委员会印发了《国务院反垄断委员会关于平台经济领域的反垄断指南》。《指南》提及，反垄断执法机构应当坚持、保护市场公平竞争、依法科学高效监管、激发创新创造活力和维护各方合法利益等四项原则对平台经济领域开展反垄断监管。此外，2021年4月，阿里巴巴因“二选一”被国家市场监督管理总局行政处罚182.28亿元，创下历史纪录。彼时阿里巴巴表示，“对此处罚，我们诚恳接受，坚决服从。我们将强化依法经营，进一步加强合规体系建设，立足创新发展，更好履行社会责任”。          2021年8月，市场监管总局在《禁止网络不正当竞争行为规定（公开征求意见稿）》中表示，对于网络平台“二选一”、大数据杀熟、网络虚假宣传虚假交易等网络领域不正当竞争行为将面临更严格、更细致的监管。   对于互联网平台常见的“二选一”现象，要求经营者不得利用技术手段，通过影响用户选择、限流、屏蔽、商品下架等方式，减少其他经营者之间的交易机会，实施“二选一”行为，妨碍、破坏其他经营者合法提供的网络产品或者服务的正常运行，扰乱市场公平竞争秩序。时移世易，近年来随着电商巨头们的持续“混战”和直播新秀的崛起，要求消费者“二选一”的情况已不再常见。不过，监管部门仍持续提醒商家，严禁“二选一”行为。例如，在上月的“双十一”期间，市场监管总局向电商平台企业发出《“双十一”网络集中促销合规提示》。其中即提到，严格禁止不正当竞争行为。严格禁止“二选一”等违法行为，公平参与市场竞争。采取积极措施防止平台内虚假交易、刷单炒信等违法行为发生。","news_type":1,"symbols_score_info":{"09618":1.1,"09988":1.1,"JD":1.1,"BABA":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":5599,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":234200315175184,"gmtCreate":1698205587025,"gmtModify":1698212189280,"author":{"id":"3434692889688115","authorId":"3434692889688115","name":"赚钱不易","avatar":"https://static.laohu8.com/913bd7191d3bb80cc9feb5856c9d580c","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3434692889688115","authorIdStr":"3434692889688115"},"themes":[],"htmlText":"然并卵","listText":"然并卵","text":"然并卵","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/234200315175184","repostId":"1113378130","repostType":2,"repost":{"id":"1113378130","kind":"news","pubTimestamp":1698205142,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1113378130?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2023-10-25 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style=\"text-align: justify;\">大卫-格雷伯在《债：第一个5000年》中，有一段描述：</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>“救赎”的含义将不再是把某些东西（ps：往往是欠条）重新购买回来，而是摧毁掉整个记账体系。</em></strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>在许多中东城市，这种情况真的会发生：在清除债务的时候，最普遍的一种行为就是举行毁灭石板的仪式，石板上记录着债务的情况。</em></strong></p><p style=\"text-align: justify;\">事实上，很多文明都存在或多或少地存在“救赎行为”，以期待部分重启游戏，让经济重新焕发活力。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/19735535a67285e6bb76b25aa87b3601\" tg-width=\"700\" tg-height=\"398\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">在这篇文章中，我们将讨论现代意义上的“债务救赎”，并探讨它的运作机制。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>债务对应原则和债务错位</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我们以<strong><em>善意情形</em></strong>为基本出发点，大致有两类项目可以举债投资，一类是公益性强的项目；另一类是收益性强的项目。</p><p style=\"text-align: justify;\">相对应的，不同的主体<strong><em>非经营性筹资能力</em></strong>是不同的，中央政府最强、地方政府次之，最差的是企业和居民。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b7a216cba3cc8b90f2e16513b27a0200\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"518\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">于是，我们可以获得一个大致的举债原则：</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>债务对应原则</em></strong></p><p style=\"text-align: justify;\">非经营性筹资能力强的主体，可以承担更多的公益性债务；非经济性筹资能力弱的主体，可以承担更多的收益性强的债务。 如果违背这个原则，就会出现</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>债务错位</em></strong></p><p style=\"text-align: justify;\">随着时间的推移，债务就会累积。具体如下图所示，</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/db8cc6aa8c7450d336cf78d509e05d53\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"585\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">譬如，地方政府承担了过多的超过自己非经营性筹资能力的债务，债务就会不断累积。</p><p style=\"text-align: justify;\">这些债务是化不掉的，这是因为，<strong><em>一方面项目的收益性太弱；另一方面超过自身的非经营性筹资能力</em></strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，债务增加的本质是<strong><em>债务错位的累积</em></strong>，让下级政府承担上级政府该承担的债务，就会造成下级政府债务的积累，以此类推。</p><h2 id=\"id_694896728\" style=\"text-align: start;\">债务压力的传导机制</h2><p style=\"text-align: justify;\">这种淤积会带来经济危害，<strong><em>因为各级地方政府会跟企业和居民</em></strong>发生关系，形成应收账款，从而挤压企业和居民的资产负债表。更进一步，企业和居民之间再相互欠款，形成更多的债务。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c9318c45254032db67de608de1c4127f\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"557\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">这种情况跟电脑运行久了会出现bug类似。经济运行久了，也会因为不同原因发生债务错位，从而积累债务。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果不加处置的话，<strong><em>上级资产负债表会自发地挤压下一级的资产负债表</em></strong>，最终，层层传导，层层放大，给企业+居民造成了较大的金融压抑。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这里，我们一定要注意一点，这个债务传导具备<strong><em>乘数效应</em></strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">也就是说，在财政纪律十分严明的情况下，整个债务系统自身会带刹车效果，并且是带乘数效应的。特殊事件的冲击，譬如疫情，会进一步放大这个刹车效果。</p><p style=\"text-align: justify;\">这时候就需要<strong><em>中央财政的“救赎”</em></strong>，它会沿着反方向带来层层的缓释效果，最终影响到广泛的实体经济。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以，我们根本不用担心那一万亿增量国债的经济效果，<strong><em>它的效果一定是巨大的</em></strong>。</p><h2 id=\"id_510591853\" style=\"text-align: start;\">债务控制系统</h2><p style=\"text-align: justify;\">事实上，在债务错位不可避免的大前提下，庞大的债务系统本身就是一种<strong><em>调控工具</em></strong>。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/85028e9fe6d3756157216e800fec846c\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"558\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">如上图所示，当中央缓释力度弱时，债务错位累积较快，经济进入了财政收缩周期，而且，在天灾密集的时期，债务错位会增加得更快；当中央缓释力度强的时候，债务错位大量地被处置，经济进入财政扩张周期。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，整个债务系统就成为一个操作机器：</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>1、繁荣时期，中央希望经济自己消化债务错位，收紧了财政；</em></strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>2、衰退时期，中央主动帮助经济消化债务错位，放松了财政；</em></strong></p><p style=\"text-align: justify;\">事实上，我们根本不用去关注<strong><em>实物工作量或者GDP</em></strong>的问题，债务系统很庞大，乘数效应也不低，“增发国债转移支付给地方”的做法必然产生巨大的经济效果。</p><p style=\"text-align: justify;\">事实上，这个体系的控制原理跟<strong><em>核反应堆的原理类似</em></strong>，</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>核反应堆中核燃料原子核的裂变，是通过中子轰击引起的，没有中子的轰击，就不可能有大量原子核的裂变。因此，可以通过调节中子数量来达到调节原子核裂变的规模，从而达到调节核反应堆功率的目的。</em></strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>调节中子的数量，是通过移动控制棒来实现的。控制棒由镉或碳化硼等易吸收中子的材料制成。如果将控制棒插入反应堆的核燃料内，则吸收的中子多，裂变反应的规模就会减少，反应堆功率就会下降；如果将控制棒从反应堆的核燃料区向外抽出，则吸收的中子少，裂变反应的规模就会增加，反应堆功率就会上升。当反应堆的功率上升到所要求的程度时，再适当插入控制棒，使吸收的中子数量适中，从而使反应堆的功率保持在一个稳定的水平。</em></strong></p><p style=\"text-align: justify;\">所以，我们不应该把这一万亿国债视作核反应燃料，而是应该<strong><em>把它视作控制棒</em></strong>。现在我们正在“抽出控制棒”，提升整个经济的活力。</p><h2 id=\"id_2908212531\" style=\"text-align: start;\">3%的紧箍咒</h2><p style=\"text-align: justify;\">曾几何时，各个国家的财政赤字都被套上了一个紧箍咒，突破3%成为一件不好的事情。</p><p style=\"text-align: justify;\">但是，为什么是3%，为什么每个国家都是3%，却讨论得不是很清楚。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9e5831961ffd678e77d1cb22a93ac6e8\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"558\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">然而，债务错位的原因是复杂的，有些经济体</p><h2 id=\"id_2238004332\" style=\"text-align: start;\"><em>债务错位率</em></h2><p style=\"text-align: justify;\">天然就很高，其自然中枢保持一个较高水平。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这种情况下，如果政府依然恪守3%的紧箍咒，随着时间的推移，整个财政会越来越紧，造成显著的经济压抑。</p><p style=\"text-align: justify;\">这就好比，你长了一双40码的脚，却因为某个原因穿了一双38码的鞋子，不适感不会随着时间的推移消失，反而越来越重。正确的做法就是找一双适合自己的鞋子。 这一次我们在这个问题上也有很重大的突破：</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>2、全国财政赤字将由38800亿元增加到48800亿元，预计赤字率由3%提高到3.8%左右；</em></strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我们开始正视一个问题：<strong><em>为什么是3%？</em></strong></p><h2 id=\"id_1536928998\" style=\"text-align: start;\">结束语</h2><p style=\"text-align: justify;\">综上所述，我们就搞清楚了债务调控体系以及一万亿增量国债的意义：</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>1、债务错位不可避免，任何经济体都会出现；</em></strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>2、随着债务错位的累积，大量的债务会淤积，从而，压抑实体经济的活力；</em></strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>3、定期的债务复位是必要的，但是，多少合适是一个有争议的话题；</em></strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>4、一万亿增量国债标志着系统进入财政扩张周期；</em></strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>5、整个债务系统具备乘数效应；</em></strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>6、我们不应该把增量赤字当成燃料本身，而应该当成控制棒；</em></strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>ps：数据来自wind</em></strong></p></body></html>","source":"lsy1570662791124","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>增发一万亿国债意味着什么，一个新时代开启了！</title>\n<style 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如果违背这个原则，就会出现债务错位随着时间的推移，债务就会累积。具体如下图所示，譬如，地方政府承担了过多的超过自己非经营性筹资能力的债务，债务就会不断累积。这些债务是化不掉的，这是因为，一方面项目的收益性太弱；另一方面超过自身的非经营性筹资能力。因此，债务增加的本质是债务错位的累积，让下级政府承担上级政府该承担的债务，就会造成下级政府债务的积累，以此类推。债务压力的传导机制这种淤积会带来经济危害，因为各级地方政府会跟企业和居民发生关系，形成应收账款，从而挤压企业和居民的资产负债表。更进一步，企业和居民之间再相互欠款，形成更多的债务。这种情况跟电脑运行久了会出现bug类似。经济运行久了，也会因为不同原因发生债务错位，从而积累债务。如果不加处置的话，上级资产负债表会自发地挤压下一级的资产负债表，最终，层层传导，层层放大，给企业+居民造成了较大的金融压抑。在这里，我们一定要注意一点，这个债务传导具备乘数效应。也就是说，在财政纪律十分严明的情况下，整个债务系统自身会带刹车效果，并且是带乘数效应的。特殊事件的冲击，譬如疫情，会进一步放大这个刹车效果。这时候就需要中央财政的“救赎”，它会沿着反方向带来层层的缓释效果，最终影响到广泛的实体经济。所以，我们根本不用担心那一万亿增量国债的经济效果，它的效果一定是巨大的。债务控制系统事实上，在债务错位不可避免的大前提下，庞大的债务系统本身就是一种调控工具。如上图所示，当中央缓释力度弱时，债务错位累积较快，经济进入了财政收缩周期，而且，在天灾密集的时期，债务错位会增加得更快；当中央缓释力度强的时候，债务错位大量地被处置，经济进入财政扩张周期。因此，整个债务系统就成为一个操作机器：1、繁荣时期，中央希望经济自己消化债务错位，收紧了财政；2、衰退时期，中央主动帮助经济消化债务错位，放松了财政；事实上，我们根本不用去关注实物工作量或者GDP的问题，债务系统很庞大，乘数效应也不低，“增发国债转移支付给地方”的做法必然产生巨大的经济效果。事实上，这个体系的控制原理跟核反应堆的原理类似，核反应堆中核燃料原子核的裂变，是通过中子轰击引起的，没有中子的轰击，就不可能有大量原子核的裂变。因此，可以通过调节中子数量来达到调节原子核裂变的规模，从而达到调节核反应堆功率的目的。调节中子的数量，是通过移动控制棒来实现的。控制棒由镉或碳化硼等易吸收中子的材料制成。如果将控制棒插入反应堆的核燃料内，则吸收的中子多，裂变反应的规模就会减少，反应堆功率就会下降；如果将控制棒从反应堆的核燃料区向外抽出，则吸收的中子少，裂变反应的规模就会增加，反应堆功率就会上升。当反应堆的功率上升到所要求的程度时，再适当插入控制棒，使吸收的中子数量适中，从而使反应堆的功率保持在一个稳定的水平。所以，我们不应该把这一万亿国债视作核反应燃料，而是应该把它视作控制棒。现在我们正在“抽出控制棒”，提升整个经济的活力。3%的紧箍咒曾几何时，各个国家的财政赤字都被套上了一个紧箍咒，突破3%成为一件不好的事情。但是，为什么是3%，为什么每个国家都是3%，却讨论得不是很清楚。然而，债务错位的原因是复杂的，有些经济体债务错位率天然就很高，其自然中枢保持一个较高水平。在这种情况下，如果政府依然恪守3%的紧箍咒，随着时间的推移，整个财政会越来越紧，造成显著的经济压抑。这就好比，你长了一双40码的脚，却因为某个原因穿了一双38码的鞋子，不适感不会随着时间的推移消失，反而越来越重。正确的做法就是找一双适合自己的鞋子。 这一次我们在这个问题上也有很重大的突破：2、全国财政赤字将由38800亿元增加到48800亿元，预计赤字率由3%提高到3.8%左右；我们开始正视一个问题：为什么是3%？结束语综上所述，我们就搞清楚了债务调控体系以及一万亿增量国债的意义：1、债务错位不可避免，任何经济体都会出现；2、随着债务错位的累积，大量的债务会淤积，从而，压抑实体经济的活力；3、定期的债务复位是必要的，但是，多少合适是一个有争议的话题；4、一万亿增量国债标志着系统进入财政扩张周期；5、整个债务系统具备乘数效应；6、我们不应该把增量赤字当成燃料本身，而应该当成控制棒；ps：数据来自wind","news_type":1,"symbols_score_info":{"000001.SH":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3300,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":226499691663576,"gmtCreate":1696305778748,"gmtModify":1696308322305,"author":{"id":"3434692889688115","authorId":"3434692889688115","name":"赚钱不易","avatar":"https://static.laohu8.com/913bd7191d3bb80cc9feb5856c9d580c","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3434692889688115","authorIdStr":"3434692889688115"},"themes":[],"htmlText":"和政府大力宣传的e租宝比，毛毛雨了","listText":"和政府大力宣传的e租宝比，毛毛雨了","text":"和政府大力宣传的e租宝比，毛毛雨了","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/226499691663576","repostId":"1124497997","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3037,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":650870925,"gmtCreate":1679061826267,"gmtModify":1679061827964,"author":{"id":"3434692889688115","authorId":"3434692889688115","name":"赚钱不易","avatar":"https://static.laohu8.com/913bd7191d3bb80cc9feb5856c9d580c","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3434692889688115","authorIdStr":"3434692889688115"},"themes":[],"htmlText":"浓浓的官僚文风","listText":"浓浓的官僚文风","text":"浓浓的官僚文风","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":3,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/650870925","repostId":"1155519134","repostType":2,"repost":{"id":"1155519134","kind":"news","pubTimestamp":1679044077,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1155519134?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2023-03-17 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referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p><b>不难发现，二者相比，文心一言的中文支持的确更加出色，虽然藏头诗的顺序不对，但是真的写了一首诗。</b></p><p>而GPT-4甚至尚不理解“藏头诗”的意思。不过，它写的内容，似乎非常能代表美国市场投资者的呼喊，此处应当@鲍威尔。</p><p>02 硅谷银行为什么会倒闭？</p><p>第二个问题，我们结合最近的热点，询问它们对硅谷银行倒闭的理解。</p><p>文心一言回答道：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6d2ab1a74bfb73f23cc87dce491cc6a2\" tg-width=\"634\" tg-height=\"368\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p>GPT-4回答道：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1b7fd00691e84dbbd5c3cc6efa696590\" tg-width=\"634\" tg-height=\"310\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p>可以看到，文心一言的答案要更加简洁清晰，而GPT-4的回答则更像是对网页内容的摘录汇总，不过相比之下，百度的回答更宽泛，可能放之四海而皆准，GPT-4的答案更具针对性。</p><p>03 欧美银行业危机可能会蔓延到哪些领域？</p><p>我们接着询问了它们对欧美银行业危机后续发展的看法。</p><p>文心一言回答道：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2249b203b3efb21f67fb6420f84b81aa\" tg-width=\"634\" tg-height=\"418\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p>GPT-4回答道：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9370724b19c69841a0fb89760d71d278\" tg-width=\"634\" tg-height=\"266\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p>两个AI聊天机器人的回答都中规中矩，不过文心一言的答案出现了错别字和不通顺的地方。</p><p>此外，<b>GPT-4还会贴心地附上网页链接，以供进一步提问，而文心一言则更接近初版ChatGPT的使用体验。</b></p><p>04 美联储3月会加息吗？</p><p>下一个问题，可能是当下全球市场的焦点——美联储3月会加息吗？</p><p>文心一言回答道：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/97e2480eb71f5fbe9fb0491976a59cdd\" tg-width=\"634\" tg-height=\"186\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p>不知道它的“根据以上知识”是从何而来。这里的回答完全不对题，而且句子出现了严重的错乱。甚至说“预计第一次加息将在22年上半年进行”，还认为加息“取决于奥密克戎的传播速度”。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a6357b7789338bdfd4878c028fce5fd0\" tg-width=\"634\" tg-height=\"244\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p>GPT-4没有明确给出具体的“是或否”，而是为我们搜集了市场上三种不同的观点，并给出了参考链接。</p><p>05 欧美会在今年陷入经济衰退吗？</p><p>我们继续将市场关心的大问题抛给了聊天机器人。</p><p>文心一言回答道：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d8c5207a1c51482f5a18065261cdc3a7\" tg-width=\"634\" tg-height=\"210\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p><b>虽然它给出了美国经济陷入衰退的具体时间节点。但内容却似乎是研报内容的拼接，且所引数据来源不明。美国2月PMI实际公布于本月初，而非“本周一”。美国2季度GPD数据也要等到今年7月才会公布。</b></p><p>GPT-4回答道：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e34b54b71b9a844a8ba8c5967a7c07a6\" tg-width=\"634\" tg-height=\"240\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p>相比之下，GPT-4认为欧美经济可能会在今年”放缓或负增长“，且都有链接可供进一步查阅。</p><p>06 作为普通人，今年我应该采取什么样的投资策略？</p><p>下一个问题，我们问了AI聊天机器人普通人今年的投资策略。</p><p>文心一言回答道：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3ff4f5b4d4aadc2ceba18184a54bb46b\" tg-width=\"634\" tg-height=\"426\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p>GPT-4回答道：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8e848b8f306bcb5d289059b175ca370c\" tg-width=\"634\" tg-height=\"238\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p>两个AI聊天机器人都给出了细致的建议，但相比之下，GPT-4的回答更简洁具体。</p><p>07 如何看待GPT-4全面接入微软Office办公套件？</p><p>下一个问题，我们问了它们对昨夜重磅新闻的观点。</p><p>文心一言回答道：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/607b575433f3e430b6a3f3fda343449c\" tg-width=\"634\" tg-height=\"326\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p>GPT-4回答道：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9b2b1fa164a97d9f135ebbff10df5862\" tg-width=\"634\" tg-height=\"422\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p>这个问题相对简单，两个AI聊天机器人的回答都非常顺畅，也不存在什么逻辑错误。相比之下，GPT-4的回答更全面一些，<b>它甚至警告了自己身上携带的风险。</b></p><p>08 人工智能可以取代人类吗？</p><p>下一个问题是对人工智能的终极拷问。</p><p><b>面对这个问题，文心一言似乎是提前设定好了答案。无论点击多少次“重新生成”，它的回答都是一样的，并且生成的速度极快，回答其他问题往往需要一分钟，而回答这个问题只需要几秒。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/be5e40f58077bc5e5d46bf6ce69518c5\" tg-width=\"634\" tg-height=\"256\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p>GPT-4则回答道：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3de1719be7000576dfa6a03d50373a24\" tg-width=\"634\" tg-height=\"318\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p>希望它们都是真心这么认为的。</p><p>09 请你以哲学家齐泽克的口吻点评当前的人工智能热潮</p><p>接下来，我们想请它们cosplay一下当红哲学家齐泽克。</p><p>但文心一言似乎并没有这方面的语料，只是给出了一个相当机械的回答：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d6c6e7de41ee7d07a555d6b1b8e90273\" tg-width=\"634\" tg-height=\"304\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p>GPT-4则要灵动许多，显然拿捏了齐泽克的灵魂，能熟练使用“存在者”，“主体”、“客体”、nostalgia这样的词汇，cos得活灵活现：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ac1ba85c746e78687f702900ea09e4eb\" tg-width=\"634\" tg-height=\"470\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p>10 你认为，在百度之后，哪家中国公司最有可能做出AI聊天机器人？</p><p>最后，我们问了一个和中国AI市场后续发展相关的问题。</p><p>文心一言对问题的理解很到位，给出了一个具体的清单和理由。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5a6291bdea9fbecae62721de3f84832d\" tg-width=\"634\" tg-height=\"366\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p><b>而GPT-4似乎没有读懂题目里的“在百度之后”，列出了一个包含百度在内的清单：</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ad9c41d4d3dff660712a626f42329b69\" tg-width=\"634\" tg-height=\"282\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p>ONE MORE THING 假设文心一言是一个人类，请帮我画一幅她的肖像。</p><p>最后一个问题，是单独留给文心一言的。文心一言目前集成了AIGC作画功能，GPT-4暂时还用不了。</p><p>我们请它为自己创作了一幅肖像画，这是它的作品：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8c9883ee7fb48b070bf21bacdbe29ad2\" tg-width=\"634\" tg-height=\"384\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p>文心一言表现比预期要好</p><p>综上，我们认为，文心一言的表现比大众预期要更好。<b>虽然在使用体验上和GPT-4有一定差距、出错的概率高一些，但对中文的理解显然要更强。</b></p><p>要知道，初代的ChatGPT也有很大概率“胡言乱语”，在中文支持上也远逊于文心一言。目前百度展示出的产品，至少让我们看到它了在AI领域的深厚积淀。假以时日，文心一言想必还能做得更好。</p><p>如果你还有其他感兴趣的问题，可以在评论区留言，我们会帮你问问文心一言。</p></body></html>","source":"live_wallstreetcn","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://wallstreetcn.com/articles/3684281><strong>华尔街见闻</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>在昨天文心一言的发布会上，百度CEO李彦宏说，文心一言的体验“还称不上完美”，但百度至少是最先推出成型产品的大厂之一，并且，作为扎根于中国市场的大语言模型，文心一言具备“中文领域最先进的自然语言处理能力”。不过，百度的发布会正赶在GPT-4登场的第二天，因为发布会现场使用了录播进行演示，因此被市场解读为百度的信心不足。但花旗银行、美国银行的分析师在试用文心一言后，普遍给出了正面的评价。百度的股价也...</p>\n\n<a 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硅谷银行为什么会倒闭？第二个问题，我们结合最近的热点，询问它们对硅谷银行倒闭的理解。文心一言回答道：GPT-4回答道：可以看到，文心一言的答案要更加简洁清晰，而GPT-4的回答则更像是对网页内容的摘录汇总，不过相比之下，百度的回答更宽泛，可能放之四海而皆准，GPT-4的答案更具针对性。03 欧美银行业危机可能会蔓延到哪些领域？我们接着询问了它们对欧美银行业危机后续发展的看法。文心一言回答道：GPT-4回答道：两个AI聊天机器人的回答都中规中矩，不过文心一言的答案出现了错别字和不通顺的地方。此外，GPT-4还会贴心地附上网页链接，以供进一步提问，而文心一言则更接近初版ChatGPT的使用体验。04 美联储3月会加息吗？下一个问题，可能是当下全球市场的焦点——美联储3月会加息吗？文心一言回答道：不知道它的“根据以上知识”是从何而来。这里的回答完全不对题，而且句子出现了严重的错乱。甚至说“预计第一次加息将在22年上半年进行”，还认为加息“取决于奥密克戎的传播速度”。GPT-4没有明确给出具体的“是或否”，而是为我们搜集了市场上三种不同的观点，并给出了参考链接。05 欧美会在今年陷入经济衰退吗？我们继续将市场关心的大问题抛给了聊天机器人。文心一言回答道：虽然它给出了美国经济陷入衰退的具体时间节点。但内容却似乎是研报内容的拼接，且所引数据来源不明。美国2月PMI实际公布于本月初，而非“本周一”。美国2季度GPD数据也要等到今年7月才会公布。GPT-4回答道：相比之下，GPT-4认为欧美经济可能会在今年”放缓或负增长“，且都有链接可供进一步查阅。06 作为普通人，今年我应该采取什么样的投资策略？下一个问题，我们问了AI聊天机器人普通人今年的投资策略。文心一言回答道：GPT-4回答道：两个AI聊天机器人都给出了细致的建议，但相比之下，GPT-4的回答更简洁具体。07 如何看待GPT-4全面接入微软Office办公套件？下一个问题，我们问了它们对昨夜重磅新闻的观点。文心一言回答道：GPT-4回答道：这个问题相对简单，两个AI聊天机器人的回答都非常顺畅，也不存在什么逻辑错误。相比之下，GPT-4的回答更全面一些，它甚至警告了自己身上携带的风险。08 人工智能可以取代人类吗？下一个问题是对人工智能的终极拷问。面对这个问题，文心一言似乎是提前设定好了答案。无论点击多少次“重新生成”，它的回答都是一样的，并且生成的速度极快，回答其他问题往往需要一分钟，而回答这个问题只需要几秒。GPT-4则回答道：希望它们都是真心这么认为的。09 请你以哲学家齐泽克的口吻点评当前的人工智能热潮接下来，我们想请它们cosplay一下当红哲学家齐泽克。但文心一言似乎并没有这方面的语料，只是给出了一个相当机械的回答：GPT-4则要灵动许多，显然拿捏了齐泽克的灵魂，能熟练使用“存在者”，“主体”、“客体”、nostalgia这样的词汇，cos得活灵活现：10 你认为，在百度之后，哪家中国公司最有可能做出AI聊天机器人？最后，我们问了一个和中国AI市场后续发展相关的问题。文心一言对问题的理解很到位，给出了一个具体的清单和理由。而GPT-4似乎没有读懂题目里的“在百度之后”，列出了一个包含百度在内的清单：ONE MORE THING 假设文心一言是一个人类，请帮我画一幅她的肖像。最后一个问题，是单独留给文心一言的。文心一言目前集成了AIGC作画功能，GPT-4暂时还用不了。我们请它为自己创作了一幅肖像画，这是它的作品：文心一言表现比预期要好综上，我们认为，文心一言的表现比大众预期要更好。虽然在使用体验上和GPT-4有一定差距、出错的概率高一些，但对中文的理解显然要更强。要知道，初代的ChatGPT也有很大概率“胡言乱语”，在中文支持上也远逊于文心一言。目前百度展示出的产品，至少让我们看到它了在AI领域的深厚积淀。假以时日，文心一言想必还能做得更好。如果你还有其他感兴趣的问题，可以在评论区留言，我们会帮你问问文心一言。","news_type":1,"symbols_score_info":{"09888":0.9,"BIDU":0.9}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2669,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":664891135,"gmtCreate":1667904730227,"gmtModify":1667906008410,"author":{"id":"3434692889688115","authorId":"3434692889688115","name":"赚钱不易","avatar":"https://static.laohu8.com/913bd7191d3bb80cc9feb5856c9d580c","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3434692889688115","authorIdStr":"3434692889688115"},"themes":[],"htmlText":"好像小丑","listText":"好像小丑","text":"好像小丑","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/664891135","repostId":"1184151461","repostType":2,"repost":{"id":"1184151461","kind":"news","pubTimestamp":1667904450,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1184151461?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2022-11-08 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08:01","market":"us","language":"zh","title":"马斯克没有打价格战的基因","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2280289575","media":"虎嗅APP","summary":"一旦“洋品牌”要靠价格吸引中国消费者，离败退不远了。","content":"<html><head></head><body><p>2022年10月24日，<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>突然宣布降价、立即执行，降幅在1.4万~3.7万之间。</p><p>此举刺激了国人对价格战的敏感神经，“蔚小理零”被认为遭到“降维打击”，还有人为<a href=\"https://laohu8.com/S/002594\">比亚迪</a>如何应对操碎了心。</p><p><b>特斯拉没有打价格战的基因。</b>况且一旦“洋品牌”要靠价格吸引中国消费者，离败退不远了。想象一下，假如<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>沦落到与小米打价格战，还能在中国撑多久？</p><p>马斯克有众多梦想，新能源车对他来讲不是“星辰大海”，而是现金牛。净利润=单车利润x销量，怎么赚钱怎么来，仅此而已。</p><p>Model 3下线前，命悬一线</p><p>1）第一次向市场低头</p><p>从2012年6月开始交付Model S，到2015年9月开始交付Model X，特斯拉产能爬升异常缓慢。</p><p>2016年Q1，Model S、Model X交付数分别为1.24万台、2400台，合计1.44万台；</p><p>2017年Q3，Model S、Model X交付数分别为1.41万台、1.19万台，合计2.6万台，同比增幅仅6.7%。</p><p>2017财年，三款车型合计交付10.3万台（其中Model 3交付1764台），整车业务收入85.4亿美元，净亏损22.4亿美元。</p><p>随着Model X交付数日益增长，特斯拉单车均价逐季提高：</p><p>2016年Q1，交付1.48万台（其中Model X交付2400台），交付均价6.9万美元；</p><p>2017年Q1，交付2.5万台（其中Model X交付1.2万台），交付均价9.2万美元；</p><p>2017年Q2，交付数回落到2.2万台（其中Model X交付1万台），交付均价10.4万美元；</p><p>2017年Q3，特斯拉重拾升势，交付2.6万台（其中Model X交付1.2万台），交付均价回落到9万美元，特斯拉交付均价环比下降1.4万美元，折合人民币近10万元。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a29603f5b28c4bcb97f494562d39c222\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"622\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>特斯拉显然是在“以价换量”，而且幅度不小，<b>这是马斯克第一次向市场低头。</b></p><p>2）卖得贵、亏得多</p><p>特斯拉早年目标用户是中产阶层中的上层，交付均价超过9万美元，远高于奔驰、宝车在美国的售价。</p><p>马斯克看准这群人“不差钱、只要酷”的心态，不断试探潜在用户的承受能力。2017年Q2，交付均价10万美元、毛利润2.9万美元，毛利润率高达27.9%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8bb8652ecfb74488b64429e2f615fa03\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"558\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>2017年，特斯拉交付突破10万台，但距离“规模经济”还差得远。2017年经营亏损16.3亿美元、亏损率达90%。</p><p>尽管对现金流非常重视，特斯拉早年经营活动现金流净额仍是负数，但小于净亏损。</p><p>2015年经营亏损7.1亿美元、净亏损8.9亿美元（亏损率91%）、经营活动现金净流出5.2亿美元。</p><p>2017年是特斯拉的至暗时刻，净亏损达22.4亿美元，但经营活动现金净流出已大幅降至6056万美元，仅为2015年的11.6%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/317ea0efa5644fb88c5d5130e87f36f2\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"592\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>特斯拉早年惨重的亏损再次印证了汽车产业的“规模经济”铁律。<b>即便有精英人士的包容、有钢铁侠的号召力、有黑科技，售价超过9万美元，单车毛利润一度接近3万美元，特斯拉还是亏得奄奄一息。</b>那时华尔街大多数人相信这家公司早晚会倒闭。</p><p>2017年Q3还发生了一件大事——Model 3下线了，当季交付220台，定价3.5万美元。</p><p>Model 3下线后、开始盈利前</p><p>1）Model 3占比超过80%</p><p>2017年Q4，Model 3交付1550台；</p><p>2018年Q3，Model 3交付数环比暴涨203%至5.58万台；季度总交付8.35万台，环比增长105%、同比增长219%。</p><p>2018年Q4，Model 3交付6.3万台，占总交付数的80.8%;</p><p>2019年Q2，总交付数9.5万台、同比增长134%。其中Model 3交付近7.76万台，占比81.5%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5720200e5ed945dbac3db2bac8f1832f\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"576\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>随着Model 3销量占比提高，特斯拉交付均价大幅下降。</p><p>2017年Q4，Model 3占比5.2%、交付均价仍高于9万美元；</p><p>2018年Q4，Model 3占比接近70%、交付均价跌破7万美元；</p><p>2019年Q2，Model 3占比81.5%、交付均价已降至5.65万美元，较2017年Q4低37.6%。</p><p>2）毛利润率保持在20%以上</p><p>2017年Q2，单车毛利润高达2.9万美元，2018年Q2跌至1.7万美元，2019年Q2接近1万美元。2017年Q4~2019年Q3，单车毛利润一降再降，但毛利润率保持在20%一线。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/27d6b2f2e4d44badb9cc46b3c5d0fac3\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"601\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>2016年H2，特斯拉交付4.7万台，销售毛利润11亿美元，单车毛利润2.3万美元，毛利润率26.1%;</p><p>2018年H1，交付7万台，较2016年H1增长51.4%，但毛利润仅增长13.8%、至12.3亿美元，单车毛利润降至1.7万美元、毛利润率20.2%。</p><p>2）再次向市场低头</p><p>2016年H2~2018年H1间的这八个季度，特斯拉整车业务盈利能力几乎停滞不前。</p><p>2018年H2，Model 3交付较上半年暴涨347%！带动总交付增长146%，而交付均价只降了17%，所以毛利润暴涨至30.8亿美元，毛利润率24.8%。</p><p>2019年Q1，Model X/S大幅减产，Model 3交付亦减少约19%；2019年Q2，Model 3交付再创新高、达7.8万台，占总交付数的81.5%，交付均价降至5.65万美元（2018年Q4为7万美元）。<b>这是马斯克第二次向市场低头。</b></p><p>2019年H1，特斯拉毛利润17.7亿美元，不到2018年H2的一半。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2a990b94831e4e4a9ac659aa7c99df6a\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"558\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>2020年Q1，特斯拉开始交付另一款“中低价”车型——Model Y，距2017年Q3开始交付Model 3已经过去整整9个季度，节奏有点慢。</p><p>有了Model Y的加持，特斯拉交付数快速增长，终于达到规模经济的门槛，迈入“数钱时代”。</p><p>“两个台阶”、“第三、第四次低头”</p><p>1）销量——两年两个台阶</p><p>Model Y开始交付以来，中低档车型占比在95%~99%之间，总交付数两年上了两个台阶：</p><p>2020年H2，总交付数32万台、较上半年增加78.6%，主要归功于Model 3在中国量产。<b>为提高产能利用率，特斯拉数次降价，这是马斯克第三次向市场低头。</b></p><p>2021年Q4~2022年Q1，6个月交付61.9万台，较2021年H1提高60.3%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c112315231764faf9ad7367c4abb389f\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"668\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>2020年，特斯拉交付50万台、同比增长35.9%，当年扭亏为盈；2021年，特斯拉交付93.6万台、同比增长87.6%，利润爆棚；2022年前三季，特斯拉交付91万台、同比增长44.8%，赚得盆满钵满。</p><p><b>特斯拉的经历说明，电动车产销规模的“极格线”约为50万台，远高于燃油车。</b></p><p>比亚迪车型丰富，总体定位低于特斯拉，2022年前三季度交付118万台，扣非净利润达83.6亿、同比增长844%！</p><p><b>看来，中<a href=\"https://laohu8.com/S/600617\">国新能源</a>车企大规模盈利的门槛不低于100万台/年。</b></p><p>2）价格——第四次向市场低头</p><p>2019年Q2交付9.5万台，单车毛利润1.07万美元、毛利润率18.9%；</p><p>2020年Q2交付数微降至9.1万台，单车毛利润却提高到1.45万美元、毛利润率提高到25.4%;</p><p>2022年Q1交付31万台，单车毛利润1.8万美元、毛利润率32.9%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f497d0dd7f9b4a019f80993a3acdc7f4\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"659\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>2021年H1，特斯拉毛利润53亿美元；2021年H2，毛利润增至86亿美元；2022年H1，毛利润96亿美元，同比增长81%；2022年Q3，单季毛利润52亿美元，超过2021年H1。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6bb215f0c1a946cc9e4d644312f04ae6\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"587\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>2022年Q3毛利润率已经下滑3个百分点，在此背景下宣布降价显然为的是提高销量。这是马斯克第四次向市场低头。</b></p><p>练就“钞能力”</p><p>观众总是健忘的，臆想特斯拉天然具备“钞能力”，忘记这家企业曾筚路蓝缕、几近破产。</p><p>1）成本、费用、毛利润</p><p>蓝色折线代表毛利润（率），彩色堆叠柱代表费用（率），蓝色淹没彩色方能赚取经营利润。</p><p>从2020年开始，蓝线拔地而起，毛利润率依次达到21%、25%、26%。</p><p>彩色堆叠柱越来越“挫”：2018年研发费用率、市场/行政费用率合计达20%；2020年降至14.7%；2022年前三季仅为9.1%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/718979ba8ef947a59cb0c54adf31d684\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"636\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>规模经济不仅体现在降低制造成本、提高毛利润率，还显著降低了费用率。例如2021年，研发费用同比增加了11亿美元，费用率只上升0.1个百分点；市场/行政费用同比增加了14亿美元，费用下还减少了1.6个百分点。</p><p>总费用率下降1.5个百分点。</p><p>4）经营利润、现金流</p><p>2021年以来，特斯拉经营利润率稳步提高。</p><p>2022年H1经营利润达61亿美元，利润率19%；</p><p>2022年Q3，单季经营利润达37亿美元，利润率20%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f143f0756983479c94a7c10edfa9e3ad\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"630\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>早在2018年，深陷亏损的特斯拉经营现金流已然回正，这是他能活下来的关键。</p><p>2020年，特斯拉首次获得8.6亿美元净利润（折合人民币59.5亿），而经营活动现金净流入达59.3亿美元（折合人民币410亿）。</p><p>值得注意的是，比亚迪2020年经营活动现金净流入达454亿，较特斯拉高11%（比亚迪没有单独披露整车业务现金流）。</p><p>2021年，特斯拉经营活动现金流超过比亚迪，折合人民币732亿。</p><p>2022年前三季，比亚迪经营活动现金流反超特斯拉，达到910亿元，领先优势为14%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6d386f53769b4789b5c86e8a101187b9\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"689\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/><b>对马斯克来讲，新能源车是昔日的梦想、如今的现实，其意义有二：一是赚钱，为实现其它梦想（如移民火星）创造条件；二是积攒数据让自动驾驶早日成熟。</b></p><p>这两点都需要尽可能大的销量来支撑。</p><p>马斯克未必把任何能源车企当竞争对手，却不得不向市场低头。</p></body></html>","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>马斯克没有打价格战的基因</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{ 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}\n.symbol-link{font-weight:bold;}\n/* header{ border-bottom:1px solid #494756; } */\n.title{ margin:0 0 8px;line-height:1.3;color:#ddd; }\n.meta {color:#5e5c6d;font-size:13px;margin:0 0 .5em; }\na{text-decoration:none; color:#2a4b87;}\n.meta .head { display: inline-block; overflow: hidden}\n.head .h-thumb { width: 30px; height: 30px; margin: 0; padding: 0; border-radius: 50%; float: left;}\n.head .h-content { margin: 0; padding: 0 0 0 9px; float: left;}\n.head .h-name {font-size: 13px; color: #eee; margin: 0;}\n.head .h-time {font-size: 11px; color: #7E829C; margin: 0;line-height: 11px;}\n.small {font-size: 12.5px; display: inline-block; transform: scale(0.9); -webkit-transform: scale(0.9); transform-origin: left; -webkit-transform-origin: left;}\n.smaller {font-size: 12.5px; display: inline-block; transform: scale(0.8); -webkit-transform: scale(0.8); transform-origin: left; -webkit-transform-origin: left;}\n.bt-text {font-size: 12px;margin: 1.5em 0 0 0}\n.bt-text p {margin: 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X，特斯拉产能爬升异常缓慢。</p><p>2016年Q1，Model S、Model X交付数分别为1.24万台、2400台，合计1.44万台；</p><p>2017年Q3，Model S、Model X交付数分别为1.41万台、1.19万台，合计2.6万台，同比增幅仅6.7%。</p><p>2017财年，三款车型合计交付10.3万台（其中Model 3交付1764台），整车业务收入85.4亿美元，净亏损22.4亿美元。</p><p>随着Model X交付数日益增长，特斯拉单车均价逐季提高：</p><p>2016年Q1，交付1.48万台（其中Model X交付2400台），交付均价6.9万美元；</p><p>2017年Q1，交付2.5万台（其中Model X交付1.2万台），交付均价9.2万美元；</p><p>2017年Q2，交付数回落到2.2万台（其中Model X交付1万台），交付均价10.4万美元；</p><p>2017年Q3，特斯拉重拾升势，交付2.6万台（其中Model X交付1.2万台），交付均价回落到9万美元，特斯拉交付均价环比下降1.4万美元，折合人民币近10万元。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a29603f5b28c4bcb97f494562d39c222\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"622\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>特斯拉显然是在“以价换量”，而且幅度不小，<b>这是马斯克第一次向市场低头。</b></p><p>2）卖得贵、亏得多</p><p>特斯拉早年目标用户是中产阶层中的上层，交付均价超过9万美元，远高于奔驰、宝车在美国的售价。</p><p>马斯克看准这群人“不差钱、只要酷”的心态，不断试探潜在用户的承受能力。2017年Q2，交付均价10万美元、毛利润2.9万美元，毛利润率高达27.9%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8bb8652ecfb74488b64429e2f615fa03\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"558\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>2017年，特斯拉交付突破10万台，但距离“规模经济”还差得远。2017年经营亏损16.3亿美元、亏损率达90%。</p><p>尽管对现金流非常重视，特斯拉早年经营活动现金流净额仍是负数，但小于净亏损。</p><p>2015年经营亏损7.1亿美元、净亏损8.9亿美元（亏损率91%）、经营活动现金净流出5.2亿美元。</p><p>2017年是特斯拉的至暗时刻，净亏损达22.4亿美元，但经营活动现金净流出已大幅降至6056万美元，仅为2015年的11.6%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/317ea0efa5644fb88c5d5130e87f36f2\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"592\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>特斯拉早年惨重的亏损再次印证了汽车产业的“规模经济”铁律。<b>即便有精英人士的包容、有钢铁侠的号召力、有黑科技，售价超过9万美元，单车毛利润一度接近3万美元，特斯拉还是亏得奄奄一息。</b>那时华尔街大多数人相信这家公司早晚会倒闭。</p><p>2017年Q3还发生了一件大事——Model 3下线了，当季交付220台，定价3.5万美元。</p><p>Model 3下线后、开始盈利前</p><p>1）Model 3占比超过80%</p><p>2017年Q4，Model 3交付1550台；</p><p>2018年Q3，Model 3交付数环比暴涨203%至5.58万台；季度总交付8.35万台，环比增长105%、同比增长219%。</p><p>2018年Q4，Model 3交付6.3万台，占总交付数的80.8%;</p><p>2019年Q2，总交付数9.5万台、同比增长134%。其中Model 3交付近7.76万台，占比81.5%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5720200e5ed945dbac3db2bac8f1832f\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"576\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>随着Model 3销量占比提高，特斯拉交付均价大幅下降。</p><p>2017年Q4，Model 3占比5.2%、交付均价仍高于9万美元；</p><p>2018年Q4，Model 3占比接近70%、交付均价跌破7万美元；</p><p>2019年Q2，Model 3占比81.5%、交付均价已降至5.65万美元，较2017年Q4低37.6%。</p><p>2）毛利润率保持在20%以上</p><p>2017年Q2，单车毛利润高达2.9万美元，2018年Q2跌至1.7万美元，2019年Q2接近1万美元。2017年Q4~2019年Q3，单车毛利润一降再降，但毛利润率保持在20%一线。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/27d6b2f2e4d44badb9cc46b3c5d0fac3\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"601\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>2016年H2，特斯拉交付4.7万台，销售毛利润11亿美元，单车毛利润2.3万美元，毛利润率26.1%;</p><p>2018年H1，交付7万台，较2016年H1增长51.4%，但毛利润仅增长13.8%、至12.3亿美元，单车毛利润降至1.7万美元、毛利润率20.2%。</p><p>2）再次向市场低头</p><p>2016年H2~2018年H1间的这八个季度，特斯拉整车业务盈利能力几乎停滞不前。</p><p>2018年H2，Model 3交付较上半年暴涨347%！带动总交付增长146%，而交付均价只降了17%，所以毛利润暴涨至30.8亿美元，毛利润率24.8%。</p><p>2019年Q1，Model X/S大幅减产，Model 3交付亦减少约19%；2019年Q2，Model 3交付再创新高、达7.8万台，占总交付数的81.5%，交付均价降至5.65万美元（2018年Q4为7万美元）。<b>这是马斯克第二次向市场低头。</b></p><p>2019年H1，特斯拉毛利润17.7亿美元，不到2018年H2的一半。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2a990b94831e4e4a9ac659aa7c99df6a\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"558\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>2020年Q1，特斯拉开始交付另一款“中低价”车型——Model Y，距2017年Q3开始交付Model 3已经过去整整9个季度，节奏有点慢。</p><p>有了Model Y的加持，特斯拉交付数快速增长，终于达到规模经济的门槛，迈入“数钱时代”。</p><p>“两个台阶”、“第三、第四次低头”</p><p>1）销量——两年两个台阶</p><p>Model Y开始交付以来，中低档车型占比在95%~99%之间，总交付数两年上了两个台阶：</p><p>2020年H2，总交付数32万台、较上半年增加78.6%，主要归功于Model 3在中国量产。<b>为提高产能利用率，特斯拉数次降价，这是马斯克第三次向市场低头。</b></p><p>2021年Q4~2022年Q1，6个月交付61.9万台，较2021年H1提高60.3%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c112315231764faf9ad7367c4abb389f\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"668\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>2020年，特斯拉交付50万台、同比增长35.9%，当年扭亏为盈；2021年，特斯拉交付93.6万台、同比增长87.6%，利润爆棚；2022年前三季，特斯拉交付91万台、同比增长44.8%，赚得盆满钵满。</p><p><b>特斯拉的经历说明，电动车产销规模的“极格线”约为50万台，远高于燃油车。</b></p><p>比亚迪车型丰富，总体定位低于特斯拉，2022年前三季度交付118万台，扣非净利润达83.6亿、同比增长844%！</p><p><b>看来，中<a href=\"https://laohu8.com/S/600617\">国新能源</a>车企大规模盈利的门槛不低于100万台/年。</b></p><p>2）价格——第四次向市场低头</p><p>2019年Q2交付9.5万台，单车毛利润1.07万美元、毛利润率18.9%；</p><p>2020年Q2交付数微降至9.1万台，单车毛利润却提高到1.45万美元、毛利润率提高到25.4%;</p><p>2022年Q1交付31万台，单车毛利润1.8万美元、毛利润率32.9%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f497d0dd7f9b4a019f80993a3acdc7f4\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"659\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>2021年H1，特斯拉毛利润53亿美元；2021年H2，毛利润增至86亿美元；2022年H1，毛利润96亿美元，同比增长81%；2022年Q3，单季毛利润52亿美元，超过2021年H1。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6bb215f0c1a946cc9e4d644312f04ae6\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"587\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>2022年Q3毛利润率已经下滑3个百分点，在此背景下宣布降价显然为的是提高销量。这是马斯克第四次向市场低头。</b></p><p>练就“钞能力”</p><p>观众总是健忘的，臆想特斯拉天然具备“钞能力”，忘记这家企业曾筚路蓝缕、几近破产。</p><p>1）成本、费用、毛利润</p><p>蓝色折线代表毛利润（率），彩色堆叠柱代表费用（率），蓝色淹没彩色方能赚取经营利润。</p><p>从2020年开始，蓝线拔地而起，毛利润率依次达到21%、25%、26%。</p><p>彩色堆叠柱越来越“挫”：2018年研发费用率、市场/行政费用率合计达20%；2020年降至14.7%；2022年前三季仅为9.1%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/718979ba8ef947a59cb0c54adf31d684\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"636\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>规模经济不仅体现在降低制造成本、提高毛利润率，还显著降低了费用率。例如2021年，研发费用同比增加了11亿美元，费用率只上升0.1个百分点；市场/行政费用同比增加了14亿美元，费用下还减少了1.6个百分点。</p><p>总费用率下降1.5个百分点。</p><p>4）经营利润、现金流</p><p>2021年以来，特斯拉经营利润率稳步提高。</p><p>2022年H1经营利润达61亿美元，利润率19%；</p><p>2022年Q3，单季经营利润达37亿美元，利润率20%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f143f0756983479c94a7c10edfa9e3ad\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"630\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>早在2018年，深陷亏损的特斯拉经营现金流已然回正，这是他能活下来的关键。</p><p>2020年，特斯拉首次获得8.6亿美元净利润（折合人民币59.5亿），而经营活动现金净流入达59.3亿美元（折合人民币410亿）。</p><p>值得注意的是，比亚迪2020年经营活动现金净流入达454亿，较特斯拉高11%（比亚迪没有单独披露整车业务现金流）。</p><p>2021年，特斯拉经营活动现金流超过比亚迪，折合人民币732亿。</p><p>2022年前三季，比亚迪经营活动现金流反超特斯拉，达到910亿元，领先优势为14%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6d386f53769b4789b5c86e8a101187b9\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"689\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/><b>对马斯克来讲，新能源车是昔日的梦想、如今的现实，其意义有二：一是赚钱，为实现其它梦想（如移民火星）创造条件；二是积攒数据让自动驾驶早日成熟。</b></p><p>这两点都需要尽可能大的销量来支撑。</p><p>马斯克未必把任何能源车企当竞争对手，却不得不向市场低头。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/4aa99ec5829c44fd8a9fb9791710f0c3","relate_stocks":{"TSLA":"特斯拉"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2280289575","content_text":"2022年10月24日，特斯拉突然宣布降价、立即执行，降幅在1.4万~3.7万之间。此举刺激了国人对价格战的敏感神经，“蔚小理零”被认为遭到“降维打击”，还有人为比亚迪如何应对操碎了心。特斯拉没有打价格战的基因。况且一旦“洋品牌”要靠价格吸引中国消费者，离败退不远了。想象一下，假如苹果沦落到与小米打价格战，还能在中国撑多久？马斯克有众多梦想，新能源车对他来讲不是“星辰大海”，而是现金牛。净利润=单车利润x销量，怎么赚钱怎么来，仅此而已。Model 3下线前，命悬一线1）第一次向市场低头从2012年6月开始交付Model S，到2015年9月开始交付Model X，特斯拉产能爬升异常缓慢。2016年Q1，Model S、Model X交付数分别为1.24万台、2400台，合计1.44万台；2017年Q3，Model S、Model X交付数分别为1.41万台、1.19万台，合计2.6万台，同比增幅仅6.7%。2017财年，三款车型合计交付10.3万台（其中Model 3交付1764台），整车业务收入85.4亿美元，净亏损22.4亿美元。随着Model X交付数日益增长，特斯拉单车均价逐季提高：2016年Q1，交付1.48万台（其中Model X交付2400台），交付均价6.9万美元；2017年Q1，交付2.5万台（其中Model X交付1.2万台），交付均价9.2万美元；2017年Q2，交付数回落到2.2万台（其中Model X交付1万台），交付均价10.4万美元；2017年Q3，特斯拉重拾升势，交付2.6万台（其中Model X交付1.2万台），交付均价回落到9万美元，特斯拉交付均价环比下降1.4万美元，折合人民币近10万元。特斯拉显然是在“以价换量”，而且幅度不小，这是马斯克第一次向市场低头。2）卖得贵、亏得多特斯拉早年目标用户是中产阶层中的上层，交付均价超过9万美元，远高于奔驰、宝车在美国的售价。马斯克看准这群人“不差钱、只要酷”的心态，不断试探潜在用户的承受能力。2017年Q2，交付均价10万美元、毛利润2.9万美元，毛利润率高达27.9%。2017年，特斯拉交付突破10万台，但距离“规模经济”还差得远。2017年经营亏损16.3亿美元、亏损率达90%。尽管对现金流非常重视，特斯拉早年经营活动现金流净额仍是负数，但小于净亏损。2015年经营亏损7.1亿美元、净亏损8.9亿美元（亏损率91%）、经营活动现金净流出5.2亿美元。2017年是特斯拉的至暗时刻，净亏损达22.4亿美元，但经营活动现金净流出已大幅降至6056万美元，仅为2015年的11.6%。特斯拉早年惨重的亏损再次印证了汽车产业的“规模经济”铁律。即便有精英人士的包容、有钢铁侠的号召力、有黑科技，售价超过9万美元，单车毛利润一度接近3万美元，特斯拉还是亏得奄奄一息。那时华尔街大多数人相信这家公司早晚会倒闭。2017年Q3还发生了一件大事——Model 3下线了，当季交付220台，定价3.5万美元。Model 3下线后、开始盈利前1）Model 3占比超过80%2017年Q4，Model 3交付1550台；2018年Q3，Model 3交付数环比暴涨203%至5.58万台；季度总交付8.35万台，环比增长105%、同比增长219%。2018年Q4，Model 3交付6.3万台，占总交付数的80.8%;2019年Q2，总交付数9.5万台、同比增长134%。其中Model 3交付近7.76万台，占比81.5%。随着Model 3销量占比提高，特斯拉交付均价大幅下降。2017年Q4，Model 3占比5.2%、交付均价仍高于9万美元；2018年Q4，Model 3占比接近70%、交付均价跌破7万美元；2019年Q2，Model 3占比81.5%、交付均价已降至5.65万美元，较2017年Q4低37.6%。2）毛利润率保持在20%以上2017年Q2，单车毛利润高达2.9万美元，2018年Q2跌至1.7万美元，2019年Q2接近1万美元。2017年Q4~2019年Q3，单车毛利润一降再降，但毛利润率保持在20%一线。2016年H2，特斯拉交付4.7万台，销售毛利润11亿美元，单车毛利润2.3万美元，毛利润率26.1%;2018年H1，交付7万台，较2016年H1增长51.4%，但毛利润仅增长13.8%、至12.3亿美元，单车毛利润降至1.7万美元、毛利润率20.2%。2）再次向市场低头2016年H2~2018年H1间的这八个季度，特斯拉整车业务盈利能力几乎停滞不前。2018年H2，Model 3交付较上半年暴涨347%！带动总交付增长146%，而交付均价只降了17%，所以毛利润暴涨至30.8亿美元，毛利润率24.8%。2019年Q1，Model X/S大幅减产，Model 3交付亦减少约19%；2019年Q2，Model 3交付再创新高、达7.8万台，占总交付数的81.5%，交付均价降至5.65万美元（2018年Q4为7万美元）。这是马斯克第二次向市场低头。2019年H1，特斯拉毛利润17.7亿美元，不到2018年H2的一半。2020年Q1，特斯拉开始交付另一款“中低价”车型——Model Y，距2017年Q3开始交付Model 3已经过去整整9个季度，节奏有点慢。有了Model Y的加持，特斯拉交付数快速增长，终于达到规模经济的门槛，迈入“数钱时代”。“两个台阶”、“第三、第四次低头”1）销量——两年两个台阶Model Y开始交付以来，中低档车型占比在95%~99%之间，总交付数两年上了两个台阶：2020年H2，总交付数32万台、较上半年增加78.6%，主要归功于Model 3在中国量产。为提高产能利用率，特斯拉数次降价，这是马斯克第三次向市场低头。2021年Q4~2022年Q1，6个月交付61.9万台，较2021年H1提高60.3%。2020年，特斯拉交付50万台、同比增长35.9%，当年扭亏为盈；2021年，特斯拉交付93.6万台、同比增长87.6%，利润爆棚；2022年前三季，特斯拉交付91万台、同比增长44.8%，赚得盆满钵满。特斯拉的经历说明，电动车产销规模的“极格线”约为50万台，远高于燃油车。比亚迪车型丰富，总体定位低于特斯拉，2022年前三季度交付118万台，扣非净利润达83.6亿、同比增长844%！看来，中国新能源车企大规模盈利的门槛不低于100万台/年。2）价格——第四次向市场低头2019年Q2交付9.5万台，单车毛利润1.07万美元、毛利润率18.9%；2020年Q2交付数微降至9.1万台，单车毛利润却提高到1.45万美元、毛利润率提高到25.4%;2022年Q1交付31万台，单车毛利润1.8万美元、毛利润率32.9%。2021年H1，特斯拉毛利润53亿美元；2021年H2，毛利润增至86亿美元；2022年H1，毛利润96亿美元，同比增长81%；2022年Q3，单季毛利润52亿美元，超过2021年H1。2022年Q3毛利润率已经下滑3个百分点，在此背景下宣布降价显然为的是提高销量。这是马斯克第四次向市场低头。练就“钞能力”观众总是健忘的，臆想特斯拉天然具备“钞能力”，忘记这家企业曾筚路蓝缕、几近破产。1）成本、费用、毛利润蓝色折线代表毛利润（率），彩色堆叠柱代表费用（率），蓝色淹没彩色方能赚取经营利润。从2020年开始，蓝线拔地而起，毛利润率依次达到21%、25%、26%。彩色堆叠柱越来越“挫”：2018年研发费用率、市场/行政费用率合计达20%；2020年降至14.7%；2022年前三季仅为9.1%。规模经济不仅体现在降低制造成本、提高毛利润率，还显著降低了费用率。例如2021年，研发费用同比增加了11亿美元，费用率只上升0.1个百分点；市场/行政费用同比增加了14亿美元，费用下还减少了1.6个百分点。总费用率下降1.5个百分点。4）经营利润、现金流2021年以来，特斯拉经营利润率稳步提高。2022年H1经营利润达61亿美元，利润率19%；2022年Q3，单季经营利润达37亿美元，利润率20%。早在2018年，深陷亏损的特斯拉经营现金流已然回正，这是他能活下来的关键。2020年，特斯拉首次获得8.6亿美元净利润（折合人民币59.5亿），而经营活动现金净流入达59.3亿美元（折合人民币410亿）。值得注意的是，比亚迪2020年经营活动现金净流入达454亿，较特斯拉高11%（比亚迪没有单独披露整车业务现金流）。2021年，特斯拉经营活动现金流超过比亚迪，折合人民币732亿。2022年前三季，比亚迪经营活动现金流反超特斯拉，达到910亿元，领先优势为14%。对马斯克来讲，新能源车是昔日的梦想、如今的现实，其意义有二：一是赚钱，为实现其它梦想（如移民火星）创造条件；二是积攒数据让自动驾驶早日成熟。这两点都需要尽可能大的销量来支撑。马斯克未必把任何能源车企当竞争对手，却不得不向市场低头。","news_type":1,"symbols_score_info":{"TSLA":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2613,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":669581725,"gmtCreate":1662520290368,"gmtModify":1662520291919,"author":{"id":"3434692889688115","authorId":"3434692889688115","name":"赚钱不易","avatar":"https://static.laohu8.com/913bd7191d3bb80cc9feb5856c9d580c","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3434692889688115","authorIdStr":"3434692889688115"},"themes":[],"htmlText":"吹牛拍马不用缴税","listText":"吹牛拍马不用缴税","text":"吹牛拍马不用缴税","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/669581725","repostId":"1117440489","repostType":2,"repost":{"id":"1117440489","kind":"news","pubTimestamp":1662519594,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1117440489?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2022-09-07 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href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>机黑科技。</p><p>这些黑科技功能能否弥补5G的缺失，要看9月21日发售后，届时经销商是否会对Mate50加价发售，市场对这款机型的热情都可“管中窥豹”。当然，华为也并非仅仅依赖这款手机“翻身”。这场发布会上，华为也推出了笔记本、音响等诸多生态产品，以及问界M5 EV纯电版车。</p><p>华为与苹果竞争，某种维度已经搁置，当然是非产品和技术实力的因素。极速进军新能源领域的华为，竞争对手或许已经不是苹果。</p><p><b>不得不发的旗舰机</b></p><p>华为的Mate系列之所以备受期待，主要原因是这款机型，几乎算是国产智能机，唯一一款“冲高端”成功的系列机型。</p><p>一直以来，国内外的高端智能手机市场，几乎被<a href=\"https://laohu8.com/S/SMSN.UK\">三星</a>和苹果把持。Mate系列算是坚持了10年，某种程度算是打造了自己的高端品牌形象。“大屏长续航、AI影像、反向充电、隔空手势操作都是华为的创新”，这次发布会，余承东回忆了华为Mate系列的发展节点。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0d6f63821612f39689a0678fde0e0d8a\" tg-width=\"550\" tg-height=\"308\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>对于旗舰机来说，不断地创新是吸引消费者购买的关键。这也意味着，虽然华为两年没有发布新旗舰，但其技术也在不断积累。所以尽管没有5G，Mate也会抢占一些技术首发权，对于华为来说也是十分必要的事情。</p><p>所以大家会看到，华为首发了一些黑科技。</p><p>最值得关注的是Mate50率先支持了卫星通信能力，这样用户即便是身处荒漠无人区、出海遇险、地震救援等无地面网络信号覆盖的环境下，也能随时通过通过App，将文字和位置信息发出求助，并支持多条位置生成轨迹地图。</p><p>这项技术很多厂商都在研发，预计在2022年，吉利收购后的魅族手机，以及即将发布iPhone14，都会采用卫星通信技术。华为抢先发布这一技术，也是为保住华为在通信领域的领先。但坊间也有不少人认为，这一技术适应场景多是徒步、野外作业等人群，日常生活场景中很难用到。</p><p>还有华为新发布的XMAGE影像系统，首发10档可变光圈，还有业界最大F1.4光圈、支持2.5cm超级微距拍摄。同时，华为Mate50支持100变焦范围，华为Mate50 Pro支持200倍的变焦范围，这套影像系统目前算业界天花板，可如果技术留存到明年，也不会有优势。</p><p>当然，华为这次还带来了没电也能打电话能力，华为Mate50系列在1%低电量下自动进入应急模式，支持通话12分钟、亮码10次，或者扫码4次等应急操作。</p><p>其他诸如昆仑屏幕、智感扫码也是华为系列相对热门的创新。正是这些技术能力创新，华为需要通过新款手机将其推向市场应用。</p><p>当然，不少消费者认为Mate 50外观设计不够好看，再加上4G的智能手机，也让不少本打算换机的消费者打起了退堂鼓，这也是仁者见仁的选择。</p><p>毕竟从横向看，如今能和Mate全方面抗衡的机型，也就是三星的 S22U，以及小米的12 SU，还有即将发售的iPhone 14。但苹果传统的挤牙膏式创新，iPhone 14预计也很难带来颠覆式创新，赢得市场还是依靠整体优化体验感。</p><p><b>华为艰难拓展布局</b></p><p>在没有华为Mate 新款的两年时间里，华为出售了荣耀和X86服务器业务，但也没能阻止财报数据的下滑。</p><p>根据华为最新财报数据显示，2022年上半年，华为实现营收2986.80亿元，净利润为146.29亿元。华为销售收入的总体降幅不是很大，同比下降了5%左右，但净利润已经腰斩，去年同期还有360亿元。</p><p>与华为一起度过难关的，还有全国的华为门店。</p><p>第一年中，不少店依靠华为Mate40系列的溢价销售，还赚得盆满钵满。第二年中，华为开始加大布局智能生态体系，期待用生态产品顶上，维持着单店成交额。</p><p>为此，这两年华为也接连发布了不少智能生态产品。从这次发布会看也可以看出，华为的生态产品之多，已经媲美“小米杂货铺”的数量。</p><p>在智能机配套的产品方面，这次华为带来了华为 FreeBuds Pro2、华为 Sound X 剧院版和华为 Sound Joy，以及Watch GT 3 Pro等几款产品。这些产品本身技术升级空间不大，都是小功能迭代升级。</p><p>更重头的是，一些华为大件产品。在大屏幕显示器上，华为带来了分体式笔记本MateBook E Go ，以及华为最大的平板电脑产品MatePad Pro。在kindle败退的市场中，华为也推出了墨水屏MatePad Paper 。</p><p>还有不太被关注的高性能主机市场，华为带来了华为 MateStation S，以及一款新奇产品华为家庭存储，这款产品凭借华为的分布式存储，能帮助手机和PC实现 2TB+2TB、8TB+8TB 两种版本扩容。</p><p>如果说这些生态的共同特性，可以总结出亮点。首先都是属于鸿蒙生态，这让华为的众多产品能够实现超级互联功能，因为不同硬件产品之间都用鸿蒙系统，不仅解决了其他生态还需应用互动的累赘，更是能让硬件之间也可以数据打通。</p><p>另一个特点就是价格都贵，这次华为手机最高就到了12999元的售价，在国内2000元左右的主流智能机消费市场，这款价格确实不低。而且华为的生态产品也普遍比较贵，这次发布会中，不算华为 Sound X 鎏金版和墨水屏尊享版等特殊版本，其他普通版本产品也并不便宜。以智能音箱看，华为Sound X new售价达到了1899元，小米的高保真音箱是448元，品质和技术造成的差距，是否造成了4倍的差价，还得打问号。</p><p>但似乎市场对华为的一些产品还比较认可，根据市场研究机构Canalys发布的最新数据显示，二季度，在中国市场，华为台式机和笔记本电脑出货量为83.8万台，同比增长80.7%，市场份额为7.3%，排名第四；华为平板电脑出货量为103.9万台，同比增长0.5%，市场份额为17.7%，排名第二。这些生态产品，确实为华为消费者业务“止渴”。</p><p>也许华为Mate系列，由于缺少5G能力，已经被规划为引流款，而众多生态产品高定价，则被规划为利润款。但对于华为的体量来说，显然生态产品短期还难以撑起跌落的营收。</p><p>那么，华为的真正依靠是什么？</p><p><b>竞争对手或已经不是苹果</b></p><p>在2022年中，华为净利润降50%之际，华为创始人任正非带来了第6次“寒冬论”。称除了为生存下来的连续性投资以及能够盈利的主要目标，未来几年内不能产生价值和利润的边缘业务应该缩减或关闭。</p><p>其实华为资金端募集的难度，早已经初见端倪。据《证券日报》统计，截至 8 月初，华为今年发债募资额将达到 240 亿元，创下历史新高，已经是去年 80 亿元的 3 倍。</p><p>而华为的这场发布会的压轴产品，或许是华为未来的答案。</p><p>在这场发布会上，余承东最后介绍了AITO问界M5 EV。这款纯电车型 ，定位五座中型 SUV，搭载 HarmonyOS 3 智能座舱，标准版与性能版的售价分别为 28.86 与 31.98 万元。车机系统一直是问界系列的强项，也是这款车备受关注的原因。但由于问界系列是华为智选，不是Hi car合作模式，所以没有华为最强的自动驾驶方案，目前这款电动车的辅助驾驶仅为L2 级别。</p><p>即便如此，问界系列的大销，也让华为找到了新的方向。据华为披露，截至2022年9月6日20点30分，问界M5 EV订单用户已超过3万。而自AITO问界系列自今年3月5日开启交付，仅用170天就完成超3万台交付，缺芯、疫情、高温、限电等诸多因素，似乎并未太大影响销售成绩，同时在8月份，问界实现单月交付破万的成绩单，AITO也成为成长最快的智能电动汽车品牌。</p><p>值得关注的是，新的问界 M7 已经发布，即将开始市场销售。对于两款车未来的销量，华为也是比较有信心，这从问界系列的合作伙伴赛里斯，已经在重庆二厂投产，三厂开建的扩产力度中可见一斑。外加Hi car合作模式中，阿维塔11、极狐阿尔法S等车型已经发布，华为系新能源车已经成为市场中的重要力量。</p><p>据IT之家报道，有经销商采访时提到：“按一辆成交价 30 万计算加上车贷及保险收入，卖一辆车能赚近三万块，这个毛利水平相当于卖 60 台华为手机。”新造车无疑是华为手机业务遇挫后，华为可以真正依靠的新业务。</p><p>目前，华为已经率先进入新造车这条万亿赛道，相较苹果造车8年难产来说，华为已经领先一步。</p><p>或许是在智能机领域躺赚的太舒服，苹果在可预见的两年内，已经也不会推出汽车产品。而对于华为来说，余承东曾言2023年王者归来，华为手机面临的桎梏，届时应该也很难解除。所以短期内，大家的焦点竞争对手可能已经不是彼此。</p><p>华为每年造车相关的投入超15亿美元，全力以赴的新造车道路上，华为终于可以大施拳脚。再造万亿美元的<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>，对于华为来说也并非是遥不可及的梦想。当然，华为还有造车还有最后一道“紧箍咒”，那便是2023年前不亲自下场造车。</p><p>也许竞争紧迫，华为已经在路上了。</p></body></html>","source":"techxq","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\" 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CEO余承东不想过多提及的处理器，正是华为的“芯痛”——不能用麒麟系列最新芯片，用的是高通骁龙的芯片。不过，这款新手机意外地采用了骁龙8+处理器，不是此前传言的上一代“火龙”；不意外地是这款芯片只有4G，没有...</p>\n\n<a href=\"http://finance.sina.com.cn/tech/csj/2022-09-07/doc-imqmmtha6275960.shtml\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/7f0607d088fd08637f4d6d330897aafb","relate_stocks":{"AAPL":"苹果"},"source_url":"http://finance.sina.com.cn/tech/csj/2022-09-07/doc-imqmmtha6275960.shtml","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1117440489","content_text":"文/杨晓鹤9月6日，时隔两年归来，华为再次发布了Mate系列手机。虽然发布会依旧有“吊打苹果”传统，不过“余大嘴”余承东一句英文简单带过了处理器介绍，还是让大家化身侦探。实际上，华为终端BG CEO余承东不想过多提及的处理器，正是华为的“芯痛”——不能用麒麟系列最新芯片，用的是高通骁龙的芯片。不过，这款新手机意外地采用了骁龙8+处理器，不是此前传言的上一代“火龙”；不意外地是这款芯片只有4G，没有5G。实际上，被封禁两年的华为，不仅5G芯片，甚至高端摄像头、12G运行内存都受到一定程度的影响，可以说新发布的Mate 50，也是在带着脚镣跳舞。这些措施也让华为的消费者业务遭受重创。数据统计，2020年上半年国内高端手机市场上，华为44.1%的份额，超越苹果成为世界第一，如今在很多统计中，已经被归类到前五以外的Others（其他）。因为没有高端芯片，2021年华为直接没有推出Mate系列旗舰机，在这个快速迭代的数码市场，消费者一年时间就会忘掉旧爱，转投新欢。从数据看，过去两年中，苹果以16%的市场份额排名升至第二，要知道苹果手机定位高端市场，出货量鲜有低端机型。可以说，华为曾经想挑战的那个巨无霸，如今更加强大。为了不被2天后发布的iPhone 14 打败，这次华为也推出了卫星通信等智能机黑科技。这些黑科技功能能否弥补5G的缺失，要看9月21日发售后，届时经销商是否会对Mate50加价发售，市场对这款机型的热情都可“管中窥豹”。当然，华为也并非仅仅依赖这款手机“翻身”。这场发布会上，华为也推出了笔记本、音响等诸多生态产品，以及问界M5 EV纯电版车。华为与苹果竞争，某种维度已经搁置，当然是非产品和技术实力的因素。极速进军新能源领域的华为，竞争对手或许已经不是苹果。不得不发的旗舰机华为的Mate系列之所以备受期待，主要原因是这款机型，几乎算是国产智能机，唯一一款“冲高端”成功的系列机型。一直以来，国内外的高端智能手机市场，几乎被三星和苹果把持。Mate系列算是坚持了10年，某种程度算是打造了自己的高端品牌形象。“大屏长续航、AI影像、反向充电、隔空手势操作都是华为的创新”，这次发布会，余承东回忆了华为Mate系列的发展节点。对于旗舰机来说，不断地创新是吸引消费者购买的关键。这也意味着，虽然华为两年没有发布新旗舰，但其技术也在不断积累。所以尽管没有5G，Mate也会抢占一些技术首发权，对于华为来说也是十分必要的事情。所以大家会看到，华为首发了一些黑科技。最值得关注的是Mate50率先支持了卫星通信能力，这样用户即便是身处荒漠无人区、出海遇险、地震救援等无地面网络信号覆盖的环境下，也能随时通过通过App，将文字和位置信息发出求助，并支持多条位置生成轨迹地图。这项技术很多厂商都在研发，预计在2022年，吉利收购后的魅族手机，以及即将发布iPhone14，都会采用卫星通信技术。华为抢先发布这一技术，也是为保住华为在通信领域的领先。但坊间也有不少人认为，这一技术适应场景多是徒步、野外作业等人群，日常生活场景中很难用到。还有华为新发布的XMAGE影像系统，首发10档可变光圈，还有业界最大F1.4光圈、支持2.5cm超级微距拍摄。同时，华为Mate50支持100变焦范围，华为Mate50 Pro支持200倍的变焦范围，这套影像系统目前算业界天花板，可如果技术留存到明年，也不会有优势。当然，华为这次还带来了没电也能打电话能力，华为Mate50系列在1%低电量下自动进入应急模式，支持通话12分钟、亮码10次，或者扫码4次等应急操作。其他诸如昆仑屏幕、智感扫码也是华为系列相对热门的创新。正是这些技术能力创新，华为需要通过新款手机将其推向市场应用。当然，不少消费者认为Mate 50外观设计不够好看，再加上4G的智能手机，也让不少本打算换机的消费者打起了退堂鼓，这也是仁者见仁的选择。毕竟从横向看，如今能和Mate全方面抗衡的机型，也就是三星的 S22U，以及小米的12 SU，还有即将发售的iPhone 14。但苹果传统的挤牙膏式创新，iPhone 14预计也很难带来颠覆式创新，赢得市场还是依靠整体优化体验感。华为艰难拓展布局在没有华为Mate 新款的两年时间里，华为出售了荣耀和X86服务器业务，但也没能阻止财报数据的下滑。根据华为最新财报数据显示，2022年上半年，华为实现营收2986.80亿元，净利润为146.29亿元。华为销售收入的总体降幅不是很大，同比下降了5%左右，但净利润已经腰斩，去年同期还有360亿元。与华为一起度过难关的，还有全国的华为门店。第一年中，不少店依靠华为Mate40系列的溢价销售，还赚得盆满钵满。第二年中，华为开始加大布局智能生态体系，期待用生态产品顶上，维持着单店成交额。为此，这两年华为也接连发布了不少智能生态产品。从这次发布会看也可以看出，华为的生态产品之多，已经媲美“小米杂货铺”的数量。在智能机配套的产品方面，这次华为带来了华为 FreeBuds Pro2、华为 Sound X 剧院版和华为 Sound Joy，以及Watch GT 3 Pro等几款产品。这些产品本身技术升级空间不大，都是小功能迭代升级。更重头的是，一些华为大件产品。在大屏幕显示器上，华为带来了分体式笔记本MateBook E Go ，以及华为最大的平板电脑产品MatePad Pro。在kindle败退的市场中，华为也推出了墨水屏MatePad Paper 。还有不太被关注的高性能主机市场，华为带来了华为 MateStation S，以及一款新奇产品华为家庭存储，这款产品凭借华为的分布式存储，能帮助手机和PC实现 2TB+2TB、8TB+8TB 两种版本扩容。如果说这些生态的共同特性，可以总结出亮点。首先都是属于鸿蒙生态，这让华为的众多产品能够实现超级互联功能，因为不同硬件产品之间都用鸿蒙系统，不仅解决了其他生态还需应用互动的累赘，更是能让硬件之间也可以数据打通。另一个特点就是价格都贵，这次华为手机最高就到了12999元的售价，在国内2000元左右的主流智能机消费市场，这款价格确实不低。而且华为的生态产品也普遍比较贵，这次发布会中，不算华为 Sound X 鎏金版和墨水屏尊享版等特殊版本，其他普通版本产品也并不便宜。以智能音箱看，华为Sound X new售价达到了1899元，小米的高保真音箱是448元，品质和技术造成的差距，是否造成了4倍的差价，还得打问号。但似乎市场对华为的一些产品还比较认可，根据市场研究机构Canalys发布的最新数据显示，二季度，在中国市场，华为台式机和笔记本电脑出货量为83.8万台，同比增长80.7%，市场份额为7.3%，排名第四；华为平板电脑出货量为103.9万台，同比增长0.5%，市场份额为17.7%，排名第二。这些生态产品，确实为华为消费者业务“止渴”。也许华为Mate系列，由于缺少5G能力，已经被规划为引流款，而众多生态产品高定价，则被规划为利润款。但对于华为的体量来说，显然生态产品短期还难以撑起跌落的营收。那么，华为的真正依靠是什么？竞争对手或已经不是苹果在2022年中，华为净利润降50%之际，华为创始人任正非带来了第6次“寒冬论”。称除了为生存下来的连续性投资以及能够盈利的主要目标，未来几年内不能产生价值和利润的边缘业务应该缩减或关闭。其实华为资金端募集的难度，早已经初见端倪。据《证券日报》统计，截至 8 月初，华为今年发债募资额将达到 240 亿元，创下历史新高，已经是去年 80 亿元的 3 倍。而华为的这场发布会的压轴产品，或许是华为未来的答案。在这场发布会上，余承东最后介绍了AITO问界M5 EV。这款纯电车型 ，定位五座中型 SUV，搭载 HarmonyOS 3 智能座舱，标准版与性能版的售价分别为 28.86 与 31.98 万元。车机系统一直是问界系列的强项，也是这款车备受关注的原因。但由于问界系列是华为智选，不是Hi car合作模式，所以没有华为最强的自动驾驶方案，目前这款电动车的辅助驾驶仅为L2 级别。即便如此，问界系列的大销，也让华为找到了新的方向。据华为披露，截至2022年9月6日20点30分，问界M5 EV订单用户已超过3万。而自AITO问界系列自今年3月5日开启交付，仅用170天就完成超3万台交付，缺芯、疫情、高温、限电等诸多因素，似乎并未太大影响销售成绩，同时在8月份，问界实现单月交付破万的成绩单，AITO也成为成长最快的智能电动汽车品牌。值得关注的是，新的问界 M7 已经发布，即将开始市场销售。对于两款车未来的销量，华为也是比较有信心，这从问界系列的合作伙伴赛里斯，已经在重庆二厂投产，三厂开建的扩产力度中可见一斑。外加Hi car合作模式中，阿维塔11、极狐阿尔法S等车型已经发布，华为系新能源车已经成为市场中的重要力量。据IT之家报道，有经销商采访时提到：“按一辆成交价 30 万计算加上车贷及保险收入，卖一辆车能赚近三万块，这个毛利水平相当于卖 60 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10:57</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p>7月19日，工信部新闻发言人田玉龙：关于购置税的免征问题，大家普遍关心，国务院高度重视，常务会要求相关部门结合实际，认真研究免征新能源汽车购置税延期的问题。目前我们相关部门正在加紧研究，尽快出台有关结果。</p><p>总的来看，我国新能源汽车进入了规模化快速发展阶段，稳定和扩大新能源汽车消费是保障汽车产业平稳发展的重要途径，我们会同有关部门进一步扩大新能源汽车的推广规模，促进汽车消费，为稳定经济大盘作出积极贡献。主要是几方面：一是持续提升产品供给质量。另一方面，积极营造良好的使用环境，加强行业监测，做好汽车芯片、上游原材料的保供稳价工作。做好保供稳价，全力保障产业链供应链稳定畅通。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/a530a2a17bc301499c9e286759c5657e","relate_stocks":{},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1153100701","content_text":"7月19日，工信部新闻发言人田玉龙：关于购置税的免征问题，大家普遍关心，国务院高度重视，常务会要求相关部门结合实际，认真研究免征新能源汽车购置税延期的问题。目前我们相关部门正在加紧研究，尽快出台有关结果。总的来看，我国新能源汽车进入了规模化快速发展阶段，稳定和扩大新能源汽车消费是保障汽车产业平稳发展的重要途径，我们会同有关部门进一步扩大新能源汽车的推广规模，促进汽车消费，为稳定经济大盘作出积极贡献。主要是几方面：一是持续提升产品供给质量。另一方面，积极营造良好的使用环境，加强行业监测，做好汽车芯片、上游原材料的保供稳价工作。做好保供稳价，全力保障产业链供应链稳定畅通。","news_type":1,"symbols_score_info":{}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2249,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":635152648,"gmtCreate":1646906599213,"gmtModify":1646906599213,"author":{"id":"3434692889688115","authorId":"3434692889688115","name":"赚钱不易","avatar":"https://static.laohu8.com/913bd7191d3bb80cc9feb5856c9d580c","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3434692889688115","authorIdStr":"3434692889688115"},"themes":[],"htmlText":"腾讯早知道了吧，所以清了这个赔钱货","listText":"腾讯早知道了吧，所以清了这个赔钱货","text":"腾讯早知道了吧，所以清了这个赔钱货","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":3,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/635152648","repostId":"1194943700","repostType":2,"repost":{"id":"1194943700","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1646905010,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1194943700?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2022-03-10 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tg-width=\"1111\" tg-height=\"578\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>全年业绩</b></p><p>京东集团2021年全年净收入达到9516亿元人民币（约1493亿美元），同比增长27.6%。</p><p>2021年在非美国通用会计准则下的经营利润为134亿元人民币（约21亿美元），经营利润率为1.4%。</p><p>2021年营业现金流为423亿元人民币(合66亿美元)，而2020年全年为425亿元人民币。</p><p><b>一图看懂京东财报</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5d30c9de1831194f689153cafb716ae6\" tg-width=\"550\" tg-height=\"2079\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p></body></html>","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>京东2021年四季度营收2759亿元，净亏损高于预期</title>\n<style 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referrerpolicy=\"no-referrer\"/>图源：东方IC</p><p>汽车这个特殊的产品品类一直是苹果公司发展历程中最痛的伤疤之一。早在2013年，苹果便宣布进军汽车领域。2014年，大家熟悉的CarPlay面世，并适配进入海量汽车，与用户手中的iPhone无缝连接。最为命运多舛的是，苹果曾经秘密启动的电动汽车开发计划，该计划曾被命名为“泰坦（Project Titan）”，遭受核心团队分崩离析、项目搁浅等惨痛经历，错失入局电动车市场完美时机，并让<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>“发育”成许多人心目中最有能力挑战苹果的科技公司。</p><p>错过了就是错过了，如果苹果公司在今年赶鸭子上架发布其汽车新品，那么这或许会是一个令人遗憾的决定。<b>作为全球科技企业翘楚，正当所有人笃信“风口理论”，快速甚至疯狂地迭代发布新品时，苹果应该扮演最冷静的角色。</b></p><p>出招，即大招。</p><p>苹果公司最核心的产品iPhone的成功，并不在于把握住哪个风口，而是重新定义<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>手机和用户体验；当每年秋季新iPhone面对全球消费者如约而至的时候，苹果靠的是芯片、生态等领域堆建起的无法逾越的能力壁垒；苹果之所以成为一个“富可敌国”的公司，靠的是强大到偏执的供应链掌控力，以及自研核心技术带来的超高附加值。</p><p>如果缺了上述任何一个条件，Apple Car将很可能成为一辆披着苹果外壳的令人乏味的新品，外观设计等显性化创新将成为吸引消费者购买的、略显无聊的噱头。这似乎走回了苹果已离职前“二号人物”安格拉·阿伦茨的老路，这位来自Burberry的时尚“女魔头”并不是苹果的“真命天女”。</p><p>苹果绝对是一家科技公司。毫无疑问，Apple Car将是一款非常漂亮的新车，问题是它能不能拥有苹果的、令人骄傲的基因，或者用通俗点的话来说——绝对的差异化竞争力和技术壁垒。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6e2d9ffca395e17c0a4db15d5fe57257\" tg-width=\"550\" tg-height=\"307\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/>图源：东方IC</p><p>太阳底下没有新鲜事，例如在当前的全球手机行业，如果有哪个手机厂商想寻找一家光学镜头厂商合作来提升影像实力，那么它很可能将无功而返。因为光学镜头供应链已经提供不了更多选择，徕卡与华为、蔡氏与vivo、哈苏与一加均已达成战略协议，新入局者根本没有空间。</p><p>苹果在汽车市场也面临类似的窘境，核心技术和零配件供应链市场早已被特斯拉和中国造车新势力瓜分殆尽，苹果很难找到对等的合作伙伴，如电池方面，苹果就很难挖掘到足够优秀和特别的供应商。在关键领域自动驾驶等核心技术上，苹果也缺乏足够积累，抛开所有技术细节不谈，电动汽车厂商拥有的海量驾驶数据就是苹果所缺乏的，这些数据本身也是难以逾越的门槛。</p><p>库克在接受媒体采访时曾透露过，苹果非常关注自动驾驶。苹果CEO极为罕见地分享了苹果公司未来发力的主要方向，汽车成为苹果公司的“阳谋”。</p><p>回过头来看看苹果汽车团队的高管们，监督Apple Car开发的负责人John Giannandrea来自苹果人工智能部门，而Apple Watch团队的Kevin Lynch也成为汽车团队的高管之一，在原有团队散伙之后，这样的管理层多少会有些让人担心。</p><p>慢工出细活是苹果一贯的处事风格，如今心急火燎地推出汽车新品，多少有些让人大跌眼镜。</p><p>如果以此来分析苹果公司的动机，可以推测出两种思维模式。</p><p>一种是，趁着目前电动车市场火热，不能再给特斯拉留下继续发展壮大的时间窗口，此时苹果汽车趁势而上，凭借无与伦比的品牌影响力，收获一大批用户；另一种则是，目前电动车市场面临电池等关键技术瓶颈，自动驾驶场景也仍处在成熟期，这正好给了苹果汽车“退而结网”的时机，让苹果能够在关键技术上扎实创新，实现自研可控，并借助强大的生态系统，对汽车产品和市场展现足够的掌控力。</p><p>手机，是全球第一科技消费品；汽车，是全球第一工业消费品。苹果正在悄然开启一个新的时代，有机构预测，电动汽车新品的发布将能为苹果公司带来万亿美元的估值贡献。</p><p>最新消息，苹果心心念念的5G芯片终于有着落了。在不惜与<a href=\"https://laohu8.com/S/QCOM\">高通</a>“大打出手”，打起世纪官司并落败，几经坎坷苹果自研的5G调制解调器芯片已经开始在<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>试产，预计2023年规模商用于iPhone、iPad等产品中。在核心元器件和技术上，苹果一直都有“自己动手，丰衣足食”的传统，不习惯像腾讯那样将自己的“半条命”交给合作伙伴。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1b8662ba443fd2ecce07f208f370d2c0\" tg-width=\"550\" tg-height=\"209\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>在1吨多重的汽车机身中，苹果最有可能创造价值的仍是芯片，在智能终端领域保持芯片技术领先的苹果，有能力推出由神经网络处理器组成、拥有强大AI能力的汽车芯片处理器。“以芯入车”将是苹果最合理、最可行、也最高效的技术路径，对此，我们所有人都将拭目以待。</p><p>2007年，第一代iPhone上市，比全球第一款智能手机问世晚了十多年；如今，第一代苹果汽车上市，晚几年又何妨！</p></body></html>","source":"lsy1568283298901","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>苹果汽车，凭什么干过特斯拉？</title>\n<style 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Car将很难成为一款真正的创新产品，即便销量长虹，也仅仅是在消费苹果公司顶级的品牌忠诚度。图源：东方IC汽车这个特殊的产品品类一直是苹果公司发展历程中最痛的伤疤之一。早在2013年，苹果便宣布进军汽车领域。2014年，大家熟悉的CarPlay面世，并适配进入海量汽车，与用户手中的iPhone无缝连接。最为命运多舛的是，苹果曾经秘密启动的电动汽车开发计划，该计划曾被命名为“泰坦（Project Titan）”，遭受核心团队分崩离析、项目搁浅等惨痛经历，错失入局电动车市场完美时机，并让特斯拉“发育”成许多人心目中最有能力挑战苹果的科技公司。错过了就是错过了，如果苹果公司在今年赶鸭子上架发布其汽车新品，那么这或许会是一个令人遗憾的决定。作为全球科技企业翘楚，正当所有人笃信“风口理论”，快速甚至疯狂地迭代发布新品时，苹果应该扮演最冷静的角色。出招，即大招。苹果公司最核心的产品iPhone的成功，并不在于把握住哪个风口，而是重新定义智能手机和用户体验；当每年秋季新iPhone面对全球消费者如约而至的时候，苹果靠的是芯片、生态等领域堆建起的无法逾越的能力壁垒；苹果之所以成为一个“富可敌国”的公司，靠的是强大到偏执的供应链掌控力，以及自研核心技术带来的超高附加值。如果缺了上述任何一个条件，Apple Car将很可能成为一辆披着苹果外壳的令人乏味的新品，外观设计等显性化创新将成为吸引消费者购买的、略显无聊的噱头。这似乎走回了苹果已离职前“二号人物”安格拉·阿伦茨的老路，这位来自Burberry的时尚“女魔头”并不是苹果的“真命天女”。苹果绝对是一家科技公司。毫无疑问，Apple Car将是一款非常漂亮的新车，问题是它能不能拥有苹果的、令人骄傲的基因，或者用通俗点的话来说——绝对的差异化竞争力和技术壁垒。图源：东方IC太阳底下没有新鲜事，例如在当前的全球手机行业，如果有哪个手机厂商想寻找一家光学镜头厂商合作来提升影像实力，那么它很可能将无功而返。因为光学镜头供应链已经提供不了更多选择，徕卡与华为、蔡氏与vivo、哈苏与一加均已达成战略协议，新入局者根本没有空间。苹果在汽车市场也面临类似的窘境，核心技术和零配件供应链市场早已被特斯拉和中国造车新势力瓜分殆尽，苹果很难找到对等的合作伙伴，如电池方面，苹果就很难挖掘到足够优秀和特别的供应商。在关键领域自动驾驶等核心技术上，苹果也缺乏足够积累，抛开所有技术细节不谈，电动汽车厂商拥有的海量驾驶数据就是苹果所缺乏的，这些数据本身也是难以逾越的门槛。库克在接受媒体采访时曾透露过，苹果非常关注自动驾驶。苹果CEO极为罕见地分享了苹果公司未来发力的主要方向，汽车成为苹果公司的“阳谋”。回过头来看看苹果汽车团队的高管们，监督Apple Car开发的负责人John Giannandrea来自苹果人工智能部门，而Apple Watch团队的Kevin 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刚才平掉，赚几千算新年一血，睡觉去了，明天开始可以休三天，太爽了……看不懂的看我昨天帖子","images":[{"img":"https://static.laohu8.com/1571db22b7149fe7bf4ffc4f848dca44"}],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"likeSize":1,"commentSize":12,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/160608","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3775,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3434692889688115","authorId":"3434692889688115","name":"赚钱不易","avatar":"https://static.laohu8.com/913bd7191d3bb80cc9feb5856c9d580c","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"authorIdStr":"3434692889688115","idStr":"3434692889688115"},"content":"13.3挂了个多单……万一建仓进场了呢哈哈😄","text":"13.3挂了个多单……万一建仓进场了呢哈哈😄","html":"13.3挂了个多单……万一建仓进场了呢哈哈😄"},{"author":{"id":"3434692889688115","authorId":"3434692889688115","name":"赚钱不易","avatar":"https://static.laohu8.com/913bd7191d3bb80cc9feb5856c9d580c","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"authorIdStr":"3434692889688115","idStr":"3434692889688115"},"content":"跌成这鬼样……居然说中了","text":"跌成这鬼样……居然说中了","html":"跌成这鬼样……居然说中了"}],"imageCount":1,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":239899,"gmtCreate":1533882745434,"gmtModify":1704769951558,"author":{"id":"3434692889688115","authorId":"3434692889688115","name":"赚钱不易","avatar":"https://static.laohu8.com/913bd7191d3bb80cc9feb5856c9d580c","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3434692889688115","idStr":"3434692889688115"},"themes":[],"htmlText":"$猎豹移动(CMCM)$ 猎豹保证金上调的通知有人收到吗？","listText":"$猎豹移动(CMCM)$ 猎豹保证金上调的通知有人收到吗？","text":"$猎豹移动(CMCM)$ 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