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BareFace
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BareFace
2020-04-30
关于 美国原油ETF(USO) 期权的问题
关于 美国原油ETF(USO) 期权的问题,有问题的请评论留言,能解答的大神希望给解答一下 第一次做USO期权就碰到了合股,看了几个大神的帖子说没事价格会恢复,目前只是显示问题。找遍了帖子大多数人都是一头雾水,我就代大家提几个问题,希望懂的股友不吝赐教下。 1.价格:我去了盈透发现和老虎显示的价格是完全相同的,目前盈透只允许平仓不允许买入,我想盈透的价格应该不会显示错误,那么价格是否真的确定就是目前显示的价格?(例:USO1 20210115 5.0 Call 这个期权前一天0.16目前显示0.4)请问这到底是是为什么呢?赔钱不怕,但希望弄明白。 2.行权:目前ETF从买入后涨幅已经超过10%那么按道理期权最少也有50%以上的涨幅,但目前期权是跌80%以上,那么如果行权的话如何操作?有何利弊?行权价格又是以什么为准呢? 3.交易:现在盈透和老虎都不允许买入,那为什么交易量一直在涨而且价格也在起伏,是系统错误吗?还是说什么人在交易? 4.期权:最后我很不明白为什么任何时期的期权都会瞬间暴跌,这次合股如果价格没有变化那么为什么期权会这么一直向下呢? 22年1月 20年5月 20年10月 我相信以上的3个问题是大多数赔了钱一头雾水的股友希望弄明白的,如果不足请补充,再次感谢无私的股友不吝赐教!
$美国原油ETF(USO)$
$纳斯达克(.IXIC)$
$苹果(AAPL)$
关于 美国原油ETF(USO) 期权的问题
BareFace
2020-04-02
$标普500(.INX)$
$纳斯达克(.IXIC)$
$波音(BA)$
$道琼斯(.DJI)$
在美联储无限量之后一定还有至少一次的熔断,之后才有可能见底。我之前说过,当时美国疫情感染确诊8万人时,死亡人数只有1000左右,那是因为美国医疗系统发达,感染人数不足以造成全国医疗系统崩溃,属于承托力之内,所以美国民众和政要不会过分惊恐,我推测美国医疗系统承托力在15万之内,超过这个数值后,美国的死亡人数成倍数级增长,只有死亡人数高了才会造成恐慌,有些人说我盼着死人,其实这种人很幼稚,这不是盼着就能来的。美国对于本次新冠疫情太过轻视,对本国医疗系统和医疗水平又过于自信,当然他们也有资格自信,但过于自信就容易造成误判,比如死亡人数比率,因为之前一直控制在1%以下所以觉得稍微认真点会更低,从而低估了病毒传播速度,这次新冠应该比以往任何时期的流感传播力都更强,我估计今年美国死亡人数几乎可以确定在5位数,至于白宫所说10万人死亡数应该是政治考量后给出的,给自己个台阶下。所以我认为接下来的恐慌不再是感染人数而是死亡人数,首次破万或是极速升高的死亡数据是下一次大恐慌的引爆点。欢迎讨论,杠精,儿童绕行
BareFace
2020-04-29
$纳斯达克(.IXIC)$
$WTI原油主连(CLmain)$
$特斯拉(TSLA)$
$苹果(AAPL)$
$标普500ETF(SPY)$
$道琼斯(.DJI)$
$谷歌(GOOG)$
美国的经济重启这次可能会让人大跌眼镜,很可能面临重启2月再次停滞。本来美国要是全国封锁估计6月肯定也就稳定了,10月经济开始回暖,但它偏偏不,现在估计10月也未必稳定的下来,而且估计美国是把所有堵住都压在了疫苗上。那么假如下个月美国开工会是什么结果?首先各国都大概率禁止美国人入境,毕竟自己国家的努力来之不易,船舶和货物估计也差不多,还有美国企业的跨国高管,无法回到工作岗位,国内食品企业更面临高危食品安全问题,未来美国的麻烦会远超想想。
BareFace
2025-10-17
$蔚来(NIO)$
GIC可不是无端指责,而且人家的证据链非常清晰,这次基本上是99%的胜诉率,蔚来股价必然会到3元以下,目前不过是庄家为了跑路强拉股价
BareFace
01-29
$奈飞(NFLX)$
80是底
BareFace
2018-12-28
$趣头条(QTT)$ 谁能给我讲讲,为什么买卖单差价这么大?还没有成交量?美股如何提前行权?
BareFace
2021-04-21
这是要立典型,也是想窃取特斯拉数据
抱歉,原内容已删除
BareFace
2020-04-02
$瑞幸咖啡(LK)$
$道琼斯(.DJI)$
$纳斯达克(.IXIC)$
$标普500(161125)$
$标普500ETF(SPY)$
浑水狙击瑞幸也真是下本,派了近1500个调查员,拍了11260个小时的门店录像,收了25000多个用户小票,调查了一万多用户,还有一大堆瑞幸内部聊天记录,学学吧,做空都要下这么大本钱。[微笑][微笑]
BareFace
2019-04-04
$特斯拉(TSLA)$ 漂亮没了1.5万美金前期赚的全进去了又
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Gemini 3.8 Flash,Meta 发布了 Muse Spark 1.3,一家此前没人讨论过的初创公司 Mostik 则登上了权威媒体 WIRED 的专访。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">如果只看前两件,这很像又一个普通的 AI 刷榜之夜。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/bbedac40eec6e312274931e6cb709d60\" data-align=\"center\" tg-width=\"533\" tg-height=\"334.60555555555555\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">Google 刚刚把 Gemini 推上 DeepSWE 榜首,几个小时之后,Meta 又公布了更高的成绩,<strong>世界第一的头衔甚至只维持了几个小时。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">这种事情到了 2026 年,大家甚至已经快麻木了。</p><p style=\"text-align: left;\">模型发布、benchmark 刷新、X 上庆祝几个小时,然后等待下一家公司继续刷新。</p><p style=\"text-align: left;\">但如果把昨天晚上这三件事连起来看,我觉得真正值得关注的东西完全不在那些榜单上。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>AI 的经济学正在发生突变。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">过去几年,我们讨论 AI 成本,最常看的数字都是每百万 token 多少钱。</p><p style=\"text-align: left;\">但 Agent 出现以后,这套计量方式正在变得越来越不够用。</p><p style=\"text-align: left;\">未来真正重要的问题可能不是“一百万 token 多少钱”,而是修好一个 Bug 多少钱、完成一份研究多少钱、让一个 Agent 连续工作三个小时到底多少钱。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>而昨天晚上,推理成本正在从几个完全不同的方向同时往下降。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">Google 在把 frontier 级别的能力塞进越来越便宜的模型,Meta 在让 Agent 用更少的 token 和工具调用完成同一个任务,而 Mostik 更进一步,他们开始质疑:</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>如果通信的双方本来都是 AI,模型之间为什么还需要用为人类设计的语言交流?</strong></p><h2 style=\"text-align: left;\"><strong>PART.01 Gemini 杀回来了</strong></h2><p style=\"text-align: left;\">先看 Google。</p><p style=\"text-align: left;\">Google发布了他们全新的旗舰模型Gemini 3.8 Flash ,官方称之为这是他们迄今为止最强大的推理与代码模型。</p><p class=\"t-img-caption\"><img alt=\"Image\" src=\"https://community-static.tradeup.com/news/e2e577aa8a0ab635e615eafe6089eef1\" data-align=\"center\" tg-width=\"140\" tg-height=\"140\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">这也是 Google <strong>在六周时间内对 Flash 系列的第三次更新</strong>,从 3.6 到 3.7,再到现在的 3.8。</p><p style=\"text-align: left;\">过去 Flash 给人的印象一直非常简单:<strong>更快、更便宜,但能力会比最强模型差一些。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">Google 现在正在一点点改变这个定义。</p><p style=\"text-align: left;\">这一次 3.8 Flash 最核心的提升集中在 long-horizon coding 和 agentic workflow。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>在衡量 AI 长周期软件工程能力的 DeepSWE v1.1 上,它拿到了约 74% 的成绩。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">DeepSWE 和传统代码 benchmark 最大的区别在于,它不是扔给模型一道算法题,而是真的把 Agent 放进一个代码仓库里。</p><p style=\"text-align: left;\">模型需要理解问题、搜索代码、修改文件、调用工具、运行测试,失败以后继续寻找原因。</p><p style=\"text-align: left;\">一个完整任务可能持续几十甚至上百步。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>在这样的测试里,Gemini 3.8 Flash 一度登上世界第一。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img alt=\"Image\" src=\"https://community-static.tradeup.com/news/0ce7a96d21a8b92ea31e73b3f7a93655\" data-align=\"center\" tg-width=\"140\" tg-height=\"140\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">Claude Opus 5 同样大约是 74%,GPT-5.6 Sol 大约 73%,此前领先的 Fable 5 大约 70%。</p><p style=\"text-align: left;\">如果只看能力,这几个最强模型之间已经没有特别巨大的差距。</p><p style=\"text-align: left;\">真正恐怖的是另外一个数字:<strong>钱。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">Gemini 3.8 Flash 的 API 首发价格依然保持在输入 0.75 美元 / 1M token、输出 3.75 美元 / 1M token。</p><p style=\"text-align: left;\">在 DeepSWE 上完成一道完整任务,它的平均成本只有 2.36 美元。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>作为对比,同样约 74% 的 Claude Opus 5,单任务平均成本达到 11.84 美元;GPT-5.6 Sol 约 73%,平均成本也要 6.46 美元。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img alt=\"Image\" src=\"https://community-static.tradeup.com/news/172a76baf56ee4b98e6fdf9a2aee4462\" data-align=\"center\" tg-width=\"140\" tg-height=\"140\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">也就是说,同一级别的软件工程能力,执行成本已经可以差几倍。</p><p style=\"text-align: left;\">这在 Agent 时代会变得非常重要。</p><p style=\"text-align: left;\">聊天机器人时代,一次回答贵几分钱还是便宜几分钱,普通用户基本没有感知。</p><p style=\"text-align: left;\">但 Agent 完全不一样,一个 coding agent 可能连续运行 100 步,一个 research agent 可能搜索几十个网页、读取几百页资料,未来企业里的 Agent 甚至可能连续工作几个小时。</p><p style=\"text-align: left;\">Google 官方甚至提到,3.8 Flash 遇到复杂任务时会主动 work harder,进行更多推理和工具调用。</p><p style=\"text-align: left;\">Google 没有为了省钱让模型“少思考”,<strong>而是因为 token 已经足够便宜,所以可以允许它跑更长的 loop。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">所以我觉得 3.8 Flash 真正重要的地方不是又拿了一次世界第一。</p><p style=\"text-align: left;\">而是它正在把过去只有最昂贵 frontier model 才能提供的能力,<strong>硬生生压进 Flash 的价格区间。</strong></p><h2 style=\"text-align: left;\"><strong>PART.02 三个半小时后Meta杀回来了</strong></h2><p style=\"text-align: left;\">正在 Google 众人为 Gemini 3.8 Flash 的发布庆祝时,Meta 突然杀回来了。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>Meta 突然发布了Muse Spark 1.3 模型。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">按 Meta 公布的评测,Muse Spark 1.3 在 DeepSWE v1.1 上的成绩达到了 75.4%。</p><p style=\"text-align: left;\">这个数字超过了 Gemini 3.8 Flash、Claude Opus 5 和 GPT-5.6 Sol。</p><p class=\"t-img-caption\"><img alt=\"Image\" src=\"https://community-static.tradeup.com/news/d71d22d50bb167c7e2054dd7475ea90c\" data-align=\"center\" tg-width=\"140\" tg-height=\"140\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">更夸张的是,Muse Spark 1.2 在这个测试上的成绩还只有约 55%。</p><p style=\"text-align: left;\">从 1.2 到 1.3,一个小版本更新直接提升了约 20 个百分点。</p><p style=\"text-align: left;\">但我觉得 Meta 这次真正值得看的同样不是 75.4%。</p><p style=\"text-align: left;\">还有两个数字:<strong>工具调用减少约 20%,token 消耗减少约 25%。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img alt=\"Image\" src=\"https://community-static.tradeup.com/news/3c44921455cd54dd7e02eca1315b4224\" data-align=\"center\" tg-width=\"140\" tg-height=\"140\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">这件事很容易被忽略,但它其实非常接近 Agent 真正商业化以后最重要的问题。</p><p style=\"text-align: left;\">一个 Agent 最浪费钱的地方,很多时候不是正常思考,而是跑偏。</p><p style=\"text-align: left;\">比如 coding agent 在第 20 步错误理解了需求,它可能继续修改五个文件、运行三轮测试、搜索大量代码,最后才发现路线错了,然后全部重来。</p><p style=\"text-align: left;\">几十次 tool call 和几万 token 就这么浪费掉了。</p><p style=\"text-align: left;\">所以一个模型如果能够更早发现任务存在歧义、更早知道自己做不下去、更早询问用户,实际上就是在直接降低成本。</p><p style=\"text-align: left;\">Muse Spark 1.3 这次强化的很多能力都属于这一类:它能在长 thread 里同时维护多个 workflow,遇到模糊任务主动询问,解决不了的问题主动请求帮助,涉及不可逆操作先确认,而且长任务运行很多轮以后也更不容易忘记最开始的约束。</p><p style=\"text-align: left;\">Meta 甚至开始强调模型对自己能力边界的认识:<strong>知道自己会什么,也知道自己不会什么。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img alt=\"Image\" src=\"https://community-static.tradeup.com/news/1cef6346806c0b9c6b85a5a76f5aa30a\" data-align=\"center\" tg-width=\"140\" tg-height=\"140\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">这些能力放在 Chatbot 时代可能没有 benchmark 涨 20 分那么性感,但到了 Agent 时代,它们都可以直接换算成钱。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>Agent 少犯一次错误,本身就是一次推理优化。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">所以把 Google 和 Meta 放在一起看,大模型竞争的计量单位正在悄悄发生变化。</p><p style=\"text-align: left;\">以后大家可能越来越少关心“一百万 token 多少钱”,而越来越关心另一个数字:</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>把一个真实任务从头跑到尾,到底多少钱。</strong></p><h2 style=\"text-align: left;\"><strong>PART.03 Mostik,一个颠覆性的突破</strong></h2><p style=\"text-align: left;\">如果 Google 和 Meta 还在研究如何用更便宜、更少的 token 完成任务,那么 Mostik 开始碰一个更加底层的问题:</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>这些 token 为什么一定要存在?</strong></p><p style=\"text-align: left;\">Mostik 在俄语里的意思是“桥”。</p><p class=\"t-img-caption\"><img alt=\"Image\" src=\"https://community-static.tradeup.com/news/bb70a5e09abac4d07a7c7634a6f6d238\" data-align=\"center\" tg-width=\"140\" tg-height=\"140\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">CEO Sasha Malysheva 是这套方法的主要开发者,它的首席科学家则是日内瓦大学教授、2010 年菲尔兹奖得主 Stanislav Smirnov。</p><p style=\"text-align: left;\">他们正在尝试做一件听起来很简单、实际上极其困难的事情:<strong>让两个 AI 模型不再通过自然语言互相交流。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">今天绝大多数 Multi-Agent 系统都是这么工作的:</p><p style=\"text-align: left;\">Model A 得到一些信息以后,先生成几百甚至几千个 token,把自己的结论用自然语言说出来;Model B 再把这些文字全部读进去,重新理解并建立自己的内部表示,然后继续推理。</p><p style=\"text-align: left;\">但问题在于,大模型内部真正进行计算的东西,本来就不是中文或者英文,而是:</p><h3 style=\"text-align: left; padding-left: 2px;\"><strong>高维连续的数学表示。</strong></h3><p style=\"text-align: left;\">这就相当于两台电脑明明可以直接传数据,电脑 A 却先把文件打印成几百页纸,再让电脑 B 用摄像头一页一页 OCR 回去。</p><p style=\"text-align: left;\">大家过去一直在研究怎么把打印费降下来,Mostik 想干脆把打印机扔掉。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>他们试图在不同模型的内部表示之间建立一座 Bridge,让模型直接交换 latent representation,而不是先生成自然语言。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">硅谷权威媒体 WIRED 披露的一个实验非常有意思。</p><p style=\"text-align: left;\">Mostik 把完整版的 GLM-5.2 753B 和只有 4B、可以运行在移动设备上的 Qwen 3.5 进行了桥接。</p><p style=\"text-align: left;\">最后得到的混合系统,能力落在两个模型之间,但推理成本只有完整 GLM-5.2 的 <strong>1/20</strong>。</p><p style=\"text-align: left;\">当然,现在就说 Mostik 已经解决了模型通信肯定太早。</p><p style=\"text-align: left;\">Latent communication 本身也不是昨天第一次出现,过去几年已经有不少研究尝试交换 embedding、hidden state、KV cache 等内部表示。</p><p style=\"text-align: left;\">真正困难的是,不同模型的架构、参数、训练数据和内部坐标系都不一样,怎么让两个模型真正理解彼此的 latent space,本身就是一个非常困难的问题。</p><p style=\"text-align: left;\">Smirnov 自己也承认,目前甚至还缺少成熟的数学语言来描述不同模型之间的共同表示。</p><p style=\"text-align: left;\">但 1/20 这个数字还是让我非常兴奋。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>因为它让我开始认真思考一种完全不同的未来 AI 架构。</strong></p><h2 style=\"text-align: left;\"><strong>PART.04 未来你只需要一个零点几B模型</strong></h2><p style=\"text-align: left;\">过去两年讨论端侧 AI,我们一直在研究怎么把更大的模型塞进手机:<strong>7B、4B、3B、1B,不断蒸馏、量化、压缩。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">但如果 Mostik 这条路线最后真的能够跑通,我觉得未来的手机也许根本不需要一个“什么都会”的大模型。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>你的设备里可能只需要运行一个 0.xB 或几 B 的小模型。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">它很便宜,可以持续运行,负责理解你当前在哪个 App、刚刚做过什么、设备是什么状态,并且处理绝大多数简单、高频的任务。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>真正碰到困难的问题,再通过潜空间的通信调用远程的大模型。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">但关键区别在于,它不用像今天这样,把十万 token 的 Context 全部重新发送到云端,让远端模型从头读一遍。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>它可能只需要传输一段高度压缩的 latent state。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img alt=\"Image\" src=\"https://community-static.tradeup.com/news/ef59a3e025e01543075f6e2d6361fa92\" data-align=\"center\" tg-width=\"140\" tg-height=\"140\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">远端的大模型完成复杂推理以后,也不一定需要再生成几千 token 的自然语言解释给本地模型,而是直接把新的内部表示传回来。</p><p style=\"text-align: left;\">这样一来,本地的小模型负责高频、廉价、持续运行,云端 frontier model 只负责低频但真正困难的推理,中间再用某种 Bridge 高效通信。</p><p style=\"text-align: left;\">如果未来真的能做到这一点,推理成本下降的幅度可能就远不只是今天模型 API 降价 30% 或者 50%。</p><p style=\"text-align: left;\">它可能会改变我们组织 AI 计算本身的方式。</p><h2 style=\"text-align: left;\"><strong>PART.05 结语</strong></h2><p style=\"text-align: left;\">所以回头看昨天晚上,表面上是三条完全不同的新闻。</p><p style=\"text-align: left;\">Google 发布 Gemini 3.8 Flash,把 frontier 级别的能力压进了 Flash 的价格区间;</p><p style=\"text-align: left;\">Meta 发布 Muse Spark 1.3,让 Agent 用更少的 token 和 tool call 完成更多事情;</p><p style=\"text-align: left;\">Mostik 则更进一步,开始尝试让模型之间的一部分 token 从一开始就不要产生。</p><p style=\"text-align: left;\">它们其实都指向同一个变化:</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>智能正在以非常夸张的速度变得便宜。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">而且这种降价已经不只是 API 单价下降。</p><p style=\"text-align: left;\">模型价格在下降,完成任务所需要的计算量在下降,<strong>现在甚至连模型之间交换信息的方式都开始被重新设计。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">这件事最后可能带来的影响,比 benchmark 又涨几个百分点大得多。</p><p style=\"text-align: left;\">因为很多技术真正爆发,从来不是发生在“第一次能用”的时候,而是发生在“终于便宜到可以随便用”的时候。</p><p style=\"text-align: left;\">今天让一个 Agent 花几十美元去完成一件普通人的小任务,也许完全不划算。</p><p style=\"text-align: left;\">如果未来只需要几毛钱,<strong>很多现在根本不会有人考虑的应用突然就成立了。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">今天我们不可能让几十个 Agent 24 小时围绕一个人持续运行,如果推理成本再下降一两个数量级,它可能就会成为默认状态。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>现在已经早上七点了,我本来几个小时前就应该睡了。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">结果 Gemini 发完,Meta 几个小时之后又追了上来,然后我又看到了 Mostik 那个 1/20 的实验。</p><p style=\"text-align: left;\">我躺到床上以后脑子里一直在想这几件事,想到手机里的 0.xB 模型,想到云端的大模型,想到它们也许根本不需要再用自然语言互相说话。</p><p style=\"text-align: left;\">越想越睡不着,最后还是爬起来,把这篇文章写完了。</p><p style=\"text-align: left;\">Gemini 的 74%、Muse 的 75.4%,过几天可能就会出现新的数字把它们覆盖掉。</p><p style=\"text-align: left;\">但我现在确实很难平复这种兴奋。</p><p style=\"text-align: left;\">因为比起谁又拿了一次世界第一,我越来越在意另一个问题:</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>这么聪明的 AI,最后到底可以便宜到什么程度?</strong></p><p style=\"text-align: left;\">一旦强大的智能真的便宜到可以被随意调用,我觉得很多今天看起来还非常疯狂的 AI 产品,可能才刚刚开始。</p></body></html>","source":"lsy1788235442923","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; 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href=https://mp.weixin.qq.com/s/-zR-rgJYKzwq3TD9gLxVzQ><strong>01Founder</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>昨天夜里的硅谷发生了三件大事。Google 发布了 Gemini 3.8 Flash,Meta 发布了 Muse Spark 1.3,一家此前没人讨论过的初创公司 Mostik 则登上了权威媒体 WIRED 的专访。如果只看前两件,这很像又一个普通的 AI 刷榜之夜。Google 刚刚把 Gemini 推上 DeepSWE 榜首,几个小时之后,Meta 又公布了更高的成绩,世界第一的头衔甚至只维持...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/-zR-rgJYKzwq3TD9gLxVzQ\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://community-static.tradeup.com/news/bbedac40eec6e312274931e6cb709d60","relate_stocks":{},"source_url":"https://mp.weixin.qq.com/s/-zR-rgJYKzwq3TD9gLxVzQ","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1152259161","content_text":"昨天夜里的硅谷发生了三件大事。Google 发布了 Gemini 3.8 Flash,Meta 发布了 Muse Spark 1.3,一家此前没人讨论过的初创公司 Mostik 则登上了权威媒体 WIRED 的专访。如果只看前两件,这很像又一个普通的 AI 刷榜之夜。Google 刚刚把 Gemini 推上 DeepSWE 榜首,几个小时之后,Meta 又公布了更高的成绩,世界第一的头衔甚至只维持了几个小时。这种事情到了 2026 年,大家甚至已经快麻木了。模型发布、benchmark 刷新、X 上庆祝几个小时,然后等待下一家公司继续刷新。但如果把昨天晚上这三件事连起来看,我觉得真正值得关注的东西完全不在那些榜单上。AI 的经济学正在发生突变。过去几年,我们讨论 AI 成本,最常看的数字都是每百万 token 多少钱。但 Agent 出现以后,这套计量方式正在变得越来越不够用。未来真正重要的问题可能不是“一百万 token 多少钱”,而是修好一个 Bug 多少钱、完成一份研究多少钱、让一个 Agent 连续工作三个小时到底多少钱。而昨天晚上,推理成本正在从几个完全不同的方向同时往下降。Google 在把 frontier 级别的能力塞进越来越便宜的模型,Meta 在让 Agent 用更少的 token 和工具调用完成同一个任务,而 Mostik 更进一步,他们开始质疑:如果通信的双方本来都是 AI,模型之间为什么还需要用为人类设计的语言交流?PART.01 Gemini 杀回来了先看 Google。Google发布了他们全新的旗舰模型Gemini 3.8 Flash ,官方称之为这是他们迄今为止最强大的推理与代码模型。这也是 Google 在六周时间内对 Flash 系列的第三次更新,从 3.6 到 3.7,再到现在的 3.8。过去 Flash 给人的印象一直非常简单:更快、更便宜,但能力会比最强模型差一些。Google 现在正在一点点改变这个定义。这一次 3.8 Flash 最核心的提升集中在 long-horizon coding 和 agentic workflow。在衡量 AI 长周期软件工程能力的 DeepSWE v1.1 上,它拿到了约 74% 的成绩。DeepSWE 和传统代码 benchmark 最大的区别在于,它不是扔给模型一道算法题,而是真的把 Agent 放进一个代码仓库里。模型需要理解问题、搜索代码、修改文件、调用工具、运行测试,失败以后继续寻找原因。一个完整任务可能持续几十甚至上百步。在这样的测试里,Gemini 3.8 Flash 一度登上世界第一。Claude Opus 5 同样大约是 74%,GPT-5.6 Sol 大约 73%,此前领先的 Fable 5 大约 70%。如果只看能力,这几个最强模型之间已经没有特别巨大的差距。真正恐怖的是另外一个数字:钱。Gemini 3.8 Flash 的 API 首发价格依然保持在输入 0.75 美元 / 1M token、输出 3.75 美元 / 1M token。在 DeepSWE 上完成一道完整任务,它的平均成本只有 2.36 美元。作为对比,同样约 74% 的 Claude Opus 5,单任务平均成本达到 11.84 美元;GPT-5.6 Sol 约 73%,平均成本也要 6.46 美元。也就是说,同一级别的软件工程能力,执行成本已经可以差几倍。这在 Agent 时代会变得非常重要。聊天机器人时代,一次回答贵几分钱还是便宜几分钱,普通用户基本没有感知。但 Agent 完全不一样,一个 coding agent 可能连续运行 100 步,一个 research agent 可能搜索几十个网页、读取几百页资料,未来企业里的 Agent 甚至可能连续工作几个小时。Google 官方甚至提到,3.8 Flash 遇到复杂任务时会主动 work harder,进行更多推理和工具调用。Google 没有为了省钱让模型“少思考”,而是因为 token 已经足够便宜,所以可以允许它跑更长的 loop。所以我觉得 3.8 Flash 真正重要的地方不是又拿了一次世界第一。而是它正在把过去只有最昂贵 frontier model 才能提供的能力,硬生生压进 Flash 的价格区间。PART.02 三个半小时后Meta杀回来了正在 Google 众人为 Gemini 3.8 Flash 的发布庆祝时,Meta 突然杀回来了。Meta 突然发布了Muse Spark 1.3 模型。按 Meta 公布的评测,Muse Spark 1.3 在 DeepSWE v1.1 上的成绩达到了 75.4%。这个数字超过了 Gemini 3.8 Flash、Claude Opus 5 和 GPT-5.6 Sol。更夸张的是,Muse Spark 1.2 在这个测试上的成绩还只有约 55%。从 1.2 到 1.3,一个小版本更新直接提升了约 20 个百分点。但我觉得 Meta 这次真正值得看的同样不是 75.4%。还有两个数字:工具调用减少约 20%,token 消耗减少约 25%。这件事很容易被忽略,但它其实非常接近 Agent 真正商业化以后最重要的问题。一个 Agent 最浪费钱的地方,很多时候不是正常思考,而是跑偏。比如 coding agent 在第 20 步错误理解了需求,它可能继续修改五个文件、运行三轮测试、搜索大量代码,最后才发现路线错了,然后全部重来。几十次 tool call 和几万 token 就这么浪费掉了。所以一个模型如果能够更早发现任务存在歧义、更早知道自己做不下去、更早询问用户,实际上就是在直接降低成本。Muse Spark 1.3 这次强化的很多能力都属于这一类:它能在长 thread 里同时维护多个 workflow,遇到模糊任务主动询问,解决不了的问题主动请求帮助,涉及不可逆操作先确认,而且长任务运行很多轮以后也更不容易忘记最开始的约束。Meta 甚至开始强调模型对自己能力边界的认识:知道自己会什么,也知道自己不会什么。这些能力放在 Chatbot 时代可能没有 benchmark 涨 20 分那么性感,但到了 Agent 时代,它们都可以直接换算成钱。Agent 少犯一次错误,本身就是一次推理优化。所以把 Google 和 Meta 放在一起看,大模型竞争的计量单位正在悄悄发生变化。以后大家可能越来越少关心“一百万 token 多少钱”,而越来越关心另一个数字:把一个真实任务从头跑到尾,到底多少钱。PART.03 Mostik,一个颠覆性的突破如果 Google 和 Meta 还在研究如何用更便宜、更少的 token 完成任务,那么 Mostik 开始碰一个更加底层的问题:这些 token 为什么一定要存在?Mostik 在俄语里的意思是“桥”。CEO Sasha Malysheva 是这套方法的主要开发者,它的首席科学家则是日内瓦大学教授、2010 年菲尔兹奖得主 Stanislav Smirnov。他们正在尝试做一件听起来很简单、实际上极其困难的事情:让两个 AI 模型不再通过自然语言互相交流。今天绝大多数 Multi-Agent 系统都是这么工作的:Model A 得到一些信息以后,先生成几百甚至几千个 token,把自己的结论用自然语言说出来;Model B 再把这些文字全部读进去,重新理解并建立自己的内部表示,然后继续推理。但问题在于,大模型内部真正进行计算的东西,本来就不是中文或者英文,而是:高维连续的数学表示。这就相当于两台电脑明明可以直接传数据,电脑 A 却先把文件打印成几百页纸,再让电脑 B 用摄像头一页一页 OCR 回去。大家过去一直在研究怎么把打印费降下来,Mostik 想干脆把打印机扔掉。他们试图在不同模型的内部表示之间建立一座 Bridge,让模型直接交换 latent representation,而不是先生成自然语言。硅谷权威媒体 WIRED 披露的一个实验非常有意思。Mostik 把完整版的 GLM-5.2 753B 和只有 4B、可以运行在移动设备上的 Qwen 3.5 进行了桥接。最后得到的混合系统,能力落在两个模型之间,但推理成本只有完整 GLM-5.2 的 1/20。当然,现在就说 Mostik 已经解决了模型通信肯定太早。Latent communication 本身也不是昨天第一次出现,过去几年已经有不少研究尝试交换 embedding、hidden state、KV cache 等内部表示。真正困难的是,不同模型的架构、参数、训练数据和内部坐标系都不一样,怎么让两个模型真正理解彼此的 latent space,本身就是一个非常困难的问题。Smirnov 自己也承认,目前甚至还缺少成熟的数学语言来描述不同模型之间的共同表示。但 1/20 这个数字还是让我非常兴奋。因为它让我开始认真思考一种完全不同的未来 AI 架构。PART.04 未来你只需要一个零点几B模型过去两年讨论端侧 AI,我们一直在研究怎么把更大的模型塞进手机:7B、4B、3B、1B,不断蒸馏、量化、压缩。但如果 Mostik 这条路线最后真的能够跑通,我觉得未来的手机也许根本不需要一个“什么都会”的大模型。你的设备里可能只需要运行一个 0.xB 或几 B 的小模型。它很便宜,可以持续运行,负责理解你当前在哪个 App、刚刚做过什么、设备是什么状态,并且处理绝大多数简单、高频的任务。真正碰到困难的问题,再通过潜空间的通信调用远程的大模型。但关键区别在于,它不用像今天这样,把十万 token 的 Context 全部重新发送到云端,让远端模型从头读一遍。它可能只需要传输一段高度压缩的 latent state。远端的大模型完成复杂推理以后,也不一定需要再生成几千 token 的自然语言解释给本地模型,而是直接把新的内部表示传回来。这样一来,本地的小模型负责高频、廉价、持续运行,云端 frontier model 只负责低频但真正困难的推理,中间再用某种 Bridge 高效通信。如果未来真的能做到这一点,推理成本下降的幅度可能就远不只是今天模型 API 降价 30% 或者 50%。它可能会改变我们组织 AI 计算本身的方式。PART.05 结语所以回头看昨天晚上,表面上是三条完全不同的新闻。Google 发布 Gemini 3.8 Flash,把 frontier 级别的能力压进了 Flash 的价格区间;Meta 发布 Muse Spark 1.3,让 Agent 用更少的 token 和 tool call 完成更多事情;Mostik 则更进一步,开始尝试让模型之间的一部分 token 从一开始就不要产生。它们其实都指向同一个变化:智能正在以非常夸张的速度变得便宜。而且这种降价已经不只是 API 单价下降。模型价格在下降,完成任务所需要的计算量在下降,现在甚至连模型之间交换信息的方式都开始被重新设计。这件事最后可能带来的影响,比 benchmark 又涨几个百分点大得多。因为很多技术真正爆发,从来不是发生在“第一次能用”的时候,而是发生在“终于便宜到可以随便用”的时候。今天让一个 Agent 花几十美元去完成一件普通人的小任务,也许完全不划算。如果未来只需要几毛钱,很多现在根本不会有人考虑的应用突然就成立了。今天我们不可能让几十个 Agent 24 小时围绕一个人持续运行,如果推理成本再下降一两个数量级,它可能就会成为默认状态。现在已经早上七点了,我本来几个小时前就应该睡了。结果 Gemini 发完,Meta 几个小时之后又追了上来,然后我又看到了 Mostik 那个 1/20 的实验。我躺到床上以后脑子里一直在想这几件事,想到手机里的 0.xB 模型,想到云端的大模型,想到它们也许根本不需要再用自然语言互相说话。越想越睡不着,最后还是爬起来,把这篇文章写完了。Gemini 的 74%、Muse 的 75.4%,过几天可能就会出现新的数字把它们覆盖掉。但我现在确实很难平复这种兴奋。因为比起谁又拿了一次世界第一,我越来越在意另一个问题:这么聪明的 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left;\">闪迪第一季度营收59.5亿美元,比分析师预期的51.01亿美元高出16.6%,比市场整体预期的47.81亿美元高出24.5%。毛利率达到78.4%,比分析师预期的69.8%高出近9个百分点。非GAAP每股收益23.41美元,比分析师预期的17.00美元高出37.7%,比市场整体预期的15.11美元高出近55%。</p><p style=\"text-align: left;\">然而,股价盘后一度下跌6%。</p><p style=\"text-align: left;\">在财报发布前,闪迪股价已经经历了一轮大幅拉升——NAND存储供需偏紧、数据中心SSD需求爆发、行业定价预期持续走强,这些利好早已被市场提前消化。投资者的预期,在财报发布前已经被推到了相当高的位置。</p><p style=\"text-align: left;\">用报告的原话来说:“我们认为,由于股价在财报前大幅上涨,投资者预期已经显著提升。”</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>换句话说,财报再好,也需要超过“已经很高的预期”,才能推动股价进一步上行。短期的下跌,更多是情绪和仓位的释放,而非基本面的问题。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">报告明确表示:<strong>“尽管股价初期下跌6%,我们预计股价最终将走高。”</strong></p><h2 id=\"id_775125038\" style=\"text-align: left;\">二季度指引:再度大幅超预期</h2><p style=\"text-align: left;\">如果说一季度财报是“超预期”,那二季度指引则是“再度超预期”。</p><p style=\"text-align: left;\">闪迪给出的二季度营收指引中值为80亿美元(区间77.5亿至82.5亿美元),比分析师预期的66.49亿美元高出20.3%,比市场整体预期的69.68亿美元高出14.8%。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>毛利率指引为80%,比分析师预期的74.5%高出约5.5个百分点。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">非GAAP每股收益指引区间为30至33美元,中值31.50美元,比分析师预期的24.21美元高出30.1%,比市场整体预期的25.96美元高出21.3%。</p><p style=\"text-align: left;\">环比来看,营收指引中值较一季度实际营收增长约34.5%,同比增幅高达372%。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>这组数字,几乎没有留下任何可以“失望”的空间。</strong></p><h2 id=\"id_385914130\" style=\"text-align: left;\">420亿美元供应协议:锁定未来,但还需观察</h2><p style=\"text-align: left;\">财报中另一个值得关注的信息,是闪迪披露的“新商业模式”(NBMs,New Business Models)进展。</p><p style=\"text-align: left;\">简单来说,闪迪正在与客户签订长期供应协议——客户提前锁定供货,闪迪获得稳定、可预期的收入。这类似于“预售+长约”的模式,对双方都有好处:客户不用担心供货紧张,闪迪则能提前锁定收入和利润。</p><p style=\"text-align: left;\">目前,闪迪已签署五份此类协议,并正在与其他客户积极谈判。其中三份合同的总合同价值达到420亿美元,包含110亿美元的保障性收入和4亿美元的预付款。这三份协议覆盖了闪迪FY27计划产能的约35%,管理层表示未来有望进一步提升这一比例。</p><p style=\"text-align: left;\">报告对此的评价是:“我们认为这些协议是积极的第一步,但在获得更多关于协议细节和客户范围的信息之前,现在宣布行业结构性转变还为时过早。”</p><h2 id=\"id_3076123290\" style=\"text-align: left;\">NAND供需:持续偏紧,毛利率仍有上行空间</h2><p style=\"text-align: left;\">闪迪管理层在财报电话会上明确表示,NAND行业在整个2026年及以后将持续处于供给偏紧状态。公司目前没有计划改变约20%的年度比特供给增速。</p><p style=\"text-align: left;\">与此同时,企业级市场需求正在加速——2026年企业级比特需求增速预计达到60%以上的高位。</p><p style=\"text-align: left;\">报告认为,在供给受限、需求加速的双重驱动下,闪迪的毛利率仍有进一步提升空间,尽管在公司已给出约80%毛利率指引的背景下,后续预期上调的幅度可能会趋于收窄。</p><h2 id=\"id_2946426395\" style=\"text-align: left;\">企业级SSD:从小基数起步,份额提升空间大</h2><p style=\"text-align: left;\">闪迪的企业级SSD(eSSD)业务正在快速成长。目前,数据中心产品已占公司总营收的25%。</p><p style=\"text-align: left;\">在产品层面,闪迪已完成TLC企业级固态硬盘对多家超大规模云计算客户的认证,并计划在今年6月季度开始出货QLC企业级固态硬盘。</p><p style=\"text-align: left;\">报告判断:“我们认为,闪迪将在未来几个季度内,从相对较低的基数出发,在这一市场中获得显著的份额提升。”</p><h2 id=\"id_1695656664\" style=\"text-align: left;\">目标价大幅上调,EPS预测全面上修</h2><p style=\"text-align: left;\">基于上述判断,<strong>报告将闪迪12个月目标价从700美元大幅上调至1200美元,上调幅度达71%。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bf0385faa91620423a162b242868d951\" tg-width=\"728\" tg-height=\"684\"/></p><p style=\"text-align: left;\">目标价基于22倍市盈率(倍数不变),对应的归一化EPS估算从32美元上调至55美元。</p><p style=\"text-align: left;\">以报告发布时的股价1096.51美元计算,目标价对应的潜在上涨空间约为9.4%至9.8%。</p><p style=\"text-align: left;\">EPS预测方面,报告将各年度预测平均上调约55%:</p><ul style=\"\"><li><p style=\"text-align: left;\">CY2026年EPS预测从101.90美元上调至155.00美元,上调52.1%</p></li><li><p style=\"text-align: left;\">CY2027年EPS预测从127.50美元上调至207.00美元,上调62.3%</p></li><li><p style=\"text-align: left;\">CY2028年EPS预测从120.00美元上调至177.00美元,上调47.5%</p></li></ul><p style=\"text-align: left;\">报告同时指出,对美光也预计会有正面反应,因为美光同样有NAND终端市场敞口。</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>闪迪财报炸裂却大跌!高盛:大幅上调目标价,股价终将走高</title>\n<style 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id=\"id_385914130\" style=\"text-align: left;\">420亿美元供应协议:锁定未来,但还需观察</h2><p style=\"text-align: left;\">财报中另一个值得关注的信息,是闪迪披露的“新商业模式”(NBMs,New Business Models)进展。</p><p style=\"text-align: left;\">简单来说,闪迪正在与客户签订长期供应协议——客户提前锁定供货,闪迪获得稳定、可预期的收入。这类似于“预售+长约”的模式,对双方都有好处:客户不用担心供货紧张,闪迪则能提前锁定收入和利润。</p><p style=\"text-align: left;\">目前,闪迪已签署五份此类协议,并正在与其他客户积极谈判。其中三份合同的总合同价值达到420亿美元,包含110亿美元的保障性收入和4亿美元的预付款。这三份协议覆盖了闪迪FY27计划产能的约35%,管理层表示未来有望进一步提升这一比例。</p><p style=\"text-align: left;\">报告对此的评价是:“我们认为这些协议是积极的第一步,但在获得更多关于协议细节和客户范围的信息之前,现在宣布行业结构性转变还为时过早。”</p><h2 id=\"id_3076123290\" style=\"text-align: left;\">NAND供需:持续偏紧,毛利率仍有上行空间</h2><p style=\"text-align: left;\">闪迪管理层在财报电话会上明确表示,NAND行业在整个2026年及以后将持续处于供给偏紧状态。公司目前没有计划改变约20%的年度比特供给增速。</p><p style=\"text-align: left;\">与此同时,企业级市场需求正在加速——2026年企业级比特需求增速预计达到60%以上的高位。</p><p style=\"text-align: left;\">报告认为,在供给受限、需求加速的双重驱动下,闪迪的毛利率仍有进一步提升空间,尽管在公司已给出约80%毛利率指引的背景下,后续预期上调的幅度可能会趋于收窄。</p><h2 id=\"id_2946426395\" style=\"text-align: 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ACC"},"source_url":"https://wallstreetcn.com/articles/3771456","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2632618514","content_text":"尽管闪迪股价盘后一度下跌6%,分析师认为这是前期预期过高所致,并将12个月目标价从700美元大幅上调至1200美元,EPS预测平均上调约55%。短期的下跌,更多是情绪和仓位的释放,而非基本面的问题。“我们预计股价最终将走高。”财报和指引双双炸裂,股价却先跌为敬——这背后,藏着一个关于“预期已经太高”的市场逻辑。据追风交易台消息,4月30日,闪迪发布了2026财年第一季度财报。当晚,一份来自华尔街的研究报告随即出炉,对这份财报及公司前景作出详细解读。高盛认为短期的下跌,更多是情绪和仓位的释放,而非基本面的问题。该行表示,“我们预计股价最终将走高”,并将12个月目标价从700美元大幅上调至1200美元,EPS预测平均上调约55%。为什么“炸裂财报”换来下跌?财报数据本身没有任何悬念——全面超预期,而且超出幅度相当惊人。闪迪第一季度营收59.5亿美元,比分析师预期的51.01亿美元高出16.6%,比市场整体预期的47.81亿美元高出24.5%。毛利率达到78.4%,比分析师预期的69.8%高出近9个百分点。非GAAP每股收益23.41美元,比分析师预期的17.00美元高出37.7%,比市场整体预期的15.11美元高出近55%。然而,股价盘后一度下跌6%。在财报发布前,闪迪股价已经经历了一轮大幅拉升——NAND存储供需偏紧、数据中心SSD需求爆发、行业定价预期持续走强,这些利好早已被市场提前消化。投资者的预期,在财报发布前已经被推到了相当高的位置。用报告的原话来说:“我们认为,由于股价在财报前大幅上涨,投资者预期已经显著提升。”换句话说,财报再好,也需要超过“已经很高的预期”,才能推动股价进一步上行。短期的下跌,更多是情绪和仓位的释放,而非基本面的问题。报告明确表示:“尽管股价初期下跌6%,我们预计股价最终将走高。”二季度指引:再度大幅超预期如果说一季度财报是“超预期”,那二季度指引则是“再度超预期”。闪迪给出的二季度营收指引中值为80亿美元(区间77.5亿至82.5亿美元),比分析师预期的66.49亿美元高出20.3%,比市场整体预期的69.68亿美元高出14.8%。毛利率指引为80%,比分析师预期的74.5%高出约5.5个百分点。非GAAP每股收益指引区间为30至33美元,中值31.50美元,比分析师预期的24.21美元高出30.1%,比市场整体预期的25.96美元高出21.3%。环比来看,营收指引中值较一季度实际营收增长约34.5%,同比增幅高达372%。这组数字,几乎没有留下任何可以“失望”的空间。420亿美元供应协议:锁定未来,但还需观察财报中另一个值得关注的信息,是闪迪披露的“新商业模式”(NBMs,New Business Models)进展。简单来说,闪迪正在与客户签订长期供应协议——客户提前锁定供货,闪迪获得稳定、可预期的收入。这类似于“预售+长约”的模式,对双方都有好处:客户不用担心供货紧张,闪迪则能提前锁定收入和利润。目前,闪迪已签署五份此类协议,并正在与其他客户积极谈判。其中三份合同的总合同价值达到420亿美元,包含110亿美元的保障性收入和4亿美元的预付款。这三份协议覆盖了闪迪FY27计划产能的约35%,管理层表示未来有望进一步提升这一比例。报告对此的评价是:“我们认为这些协议是积极的第一步,但在获得更多关于协议细节和客户范围的信息之前,现在宣布行业结构性转变还为时过早。”NAND供需:持续偏紧,毛利率仍有上行空间闪迪管理层在财报电话会上明确表示,NAND行业在整个2026年及以后将持续处于供给偏紧状态。公司目前没有计划改变约20%的年度比特供给增速。与此同时,企业级市场需求正在加速——2026年企业级比特需求增速预计达到60%以上的高位。报告认为,在供给受限、需求加速的双重驱动下,闪迪的毛利率仍有进一步提升空间,尽管在公司已给出约80%毛利率指引的背景下,后续预期上调的幅度可能会趋于收窄。企业级SSD:从小基数起步,份额提升空间大闪迪的企业级SSD(eSSD)业务正在快速成长。目前,数据中心产品已占公司总营收的25%。在产品层面,闪迪已完成TLC企业级固态硬盘对多家超大规模云计算客户的认证,并计划在今年6月季度开始出货QLC企业级固态硬盘。报告判断:“我们认为,闪迪将在未来几个季度内,从相对较低的基数出发,在这一市场中获得显著的份额提升。”目标价大幅上调,EPS预测全面上修基于上述判断,报告将闪迪12个月目标价从700美元大幅上调至1200美元,上调幅度达71%。目标价基于22倍市盈率(倍数不变),对应的归一化EPS估算从32美元上调至55美元。以报告发布时的股价1096.51美元计算,目标价对应的潜在上涨空间约为9.4%至9.8%。EPS预测方面,报告将各年度预测平均上调约55%:CY2026年EPS预测从101.90美元上调至155.00美元,上调52.1%CY2027年EPS预测从127.50美元上调至207.00美元,上调62.3%CY2028年EPS预测从120.00美元上调至177.00美元,上调47.5%报告同时指出,对美光也预计会有正面反应,因为美光同样有NAND终端市场敞口。","news_type":1,"symbols_score_info":{"SNDK":1.98,"SNXX":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1263,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":557034433239064,"gmtCreate":1777018355080,"gmtModify":1777018357553,"author":{"id":"3505127848638856","authorId":"3505127848638856","name":"BareFace","avatar":"https://static.tigerbbs.com/4c7dddc36360ec6259d6c62f1a6038c4","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3505127848638856","idStr":"3505127848638856"},"themes":[],"title":"","htmlText":"比去年同期没有20%增幅,市场反应基本都是预期","listText":"比去年同期没有20%增幅,市场反应基本都是预期","text":"比去年同期没有20%增幅,市场反应基本都是预期","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/557034433239064","repostId":"2629893986","repostType":2,"repost":{"id":"2629893986","kind":"highlight","weMediaInfo":{"introduction":"追踪全球财经热点,精选影响您财富的资讯,投资理财必备神器!","home_visible":1,"media_name":"华尔街见闻","id":"1084101182","head_image":"https://static.tigerbbs.com/66809d1f5c2e43e2bdf15820c6d6897e"},"pubTimestamp":1777004137,"share":"https://www.laohunote.com/m/news/2629893986?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-04-24 12:15","market":"nz","language":"zh","title":"英特尔Q1财报,狠狠打了华尔街的脸","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2629893986","media":"华尔街见闻","summary":"财报全面碾压预期,英特尔盘后狂飙20%逼近80美元,狠狠“打脸”华尔街!暴涨源于马斯克与谷歌超级大单的硬核背书,以及AI推理引爆数据中心需求。市场对英特尔的逻辑已正式从“求生存”转向“大反攻”,机构的“认错”上调潮正酝酿新一轮价值重估。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p>财报全面碾压预期,英特尔盘后狂飙20%站上80美元,狠狠“打脸”华尔街!暴涨源于马斯克与谷歌超级大单的硬核背书,以及AI推理引爆数据中心需求。市场对英特尔的逻辑已正式从“求生存”转向“大反攻”,机构的“认错”上调潮正酝酿新一轮价值重估。</p></blockquote><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/80a799660f0dbd6f265e475d19f21b67\" tg-width=\"855\" tg-height=\"729\"/></p><p>4 月 23 日盘后,英特尔涨近20%,股价站上$80,创下互联网泡沫以来的新高。</p><p style=\"text-align: justify;\">但这个涨幅本身,其实比财报数字更值得思考。在此之前,华尔街 34 位跟踪英特尔的分析师中,有 24 位给的是 Hold,平均目标价 55.33。而那时候英特尔的股价已经在66——也就是说,多数机构的判断不只是保守,是已经落在了现实后面。</p><p style=\"text-align: justify;\">一份大幅超预期的季报,不只是让股价涨了,更是把这个落差暴露出来了。这一轮盘后的 20%,某种程度上是市场在替机构完成了一次迟到的定价修正。</p><h2 id=\"id_2519579491\">全面超预期</h2><p style=\"text-align: justify;\">营收 136亿,分析师预期124 亿,超出约 9.3%。调整后 EPS 0.29,预期0.01。Q2 营收指引中点 143亿,预期131 亿。</p><p style=\"text-align: justify;\">三项核心指标全部大幅超预期,而且超出幅度不是边际性的,是系统性的——期权市场在发布前押注的隐含波动幅度是 9.3%,实际涨了两倍多,这意味着连对冲机构也被打了个措手不及。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/668b43ce1bae8d330d89bed84af0f98e\" tg-width=\"642\" tg-height=\"381\"/></p><p> </p><p style=\"text-align: justify;\">GAAP 口径下净亏损 37亿,非GAAP与GAAP之间约40 亿的差距,来自股权激励、折旧及重组费用。这些是英特尔代工转型正在承受的真实成本,不是会计噪音,但对市场来说也不是新信息——分析师早已将其折价在内。</p><h2 id=\"id_726094617\">24 家 Hold 机构在等什么</h2><p style=\"text-align: justify;\">Hold 共识背后,其实并不主要是估值问题。</p><p style=\"text-align: justify;\">在过去两年英特尔连续失去制程领先地位、市场份额被 AMD 蚕食的过程中,华尔街对这家公司最深的疑虑是执行力:Lip-Bu Tan 讲的故事听起来不错,但英特尔已经讲过太多次"这次真的会好"了。所以即便 AI 代理的需求逻辑清晰、CPU 在推理层的价值重估故事成立,多数机构还是在等一个具体的证明,而不是押注在叙事上。</p><p style=\"text-align: justify;\">这份财报给出的,正是这个证明——以合同的形式。英特尔宣布将为马斯克旗下 Terafab 工厂制造芯片,客户包括 SpaceX、xAI 和 Tesla;同一天,与谷歌签订多年合约,Xeon CPU 将为 Google Cloud 的 AI 推理和其他工作负载提供算力。</p><p style=\"text-align: justify;\">这两笔合同在季报发布的同一天公布,不是巧合的时机安排,而是管理层在用白纸黑字告诉市场:<strong>我们说的需求不只是趋势判断,是已经锁单的收入</strong>。Q2 指引的底气也来自这里——138亿到148 亿,中点比共识高出 $12 亿,这是订单已在手的承诺。</p><h2 id=\"id_2563257334\">数据中心的逻辑变了</h2><p style=\"text-align: justify;\">数据中心与 AI 业务营收 $51 亿,同比增长 22%,经营利润率 31%。</p><p style=\"text-align: justify;\">在 2023 年之前,这个部门被认为是 NVIDIA 碾压后的残局,但 AI 代理架构的大规模部署改变了需求结构。大模型训练用 GPU,但推理——尤其是面向企业的、延迟敏感的、中等规模的推理工作负载——对 CPU 的需求被严重低估了。</p><p style=\"text-align: justify;\">云厂商在 GPU 资源竞争白热化的同时,开始大量采购服务器 CPU 来处理这部分任务,而英特尔的 Xeon 是目前这个场景里供给最有保障的选项。Lip-Bu Tan 在电话会上提到,多家客户正"积极评估"下一代 18A 制程,这个措辞的分量——不是"有兴趣",而是"积极评估"——表明代工业务的商业化正在从意向阶段走向实质阶段。</p><p style=\"text-align: justify;\">相比之下,客户端计算业务营收 $77 亿,同比增长 1%。PC 端的"AI PC"概念已经讲了两年,英特尔也发布了 Core Ultra 系列,但这个换机周期还没有带来真正的需求拉动。这部分业务贡献了公司超过一半的收入,却几乎没有增长——是这份财报里最不性感的部分,也是最真实的风险之一。一旦数据中心的 AI 需求周期出现波动,CCG 几乎没有缓冲能力。</p><h2 id=\"id_1137924114\">代工:还有多长的路</h2><p style=\"text-align: justify;\">Intel Foundry Services 营收 54亿,同比增长1654亿,同比增长1624 亿,只比上一季度收窄了 $7200 万。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个收窄的速度,在投行分析师的报告里通常被描述为"进展符合预期",但换算一下——按这个节奏,IFS 要走到盈亏平衡,需要的时间以年计,而不是季度。</p><p style=\"text-align: justify;\">BNP Paribas 在财报前升级评级的核心理由之一,正是对 14A 节点(18A 的后续节点)更乐观的数据评估——如果 18A 量产顺利,14A 的客户吸引力将进一步提升。</p><p style=\"text-align: justify;\">但这条路上的每一个里程碑,都是 Hold 机构观望的理由,也是真正的多头必须持续验证的东西。</p><h2 id=\"id_3038326763\">接下来的连锁反应</h2><p style=\"text-align: justify;\">24 家 Hold 机构现在面临的处境有点尴尬。平均目标价 55.33,股价盘后触及55.33,股价盘后触及80,这个缺口已经无法用"保持谨慎"来维持——当股价超出目标价超过 40%,分析师要么修正判断,要么承认自己跟丢了。</p><p style=\"text-align: justify;\">历史上每当出现这种集中性的机构滞后定价,后续的批量目标价上调本身也会成为行情的一个助推器:每一次发布新的研报,都是一次有媒体报道的看多信号。HSBC 在财报前已经给出了 $95 的 Street-high 目标价,如果接下来有更多机构陆续跟进上调,这个数字可能成为市场的新锚点。</p><p style=\"text-align: justify;\">两件事的进展值得持续跟踪。一是 18A 制程从"积极评估"到"合同签署"再到"规模量产"的节奏——这条时间线上的每一个具体进展,都会直接影响 IFS 亏损的收窄速度,也会影响英特尔对外部客户的代工吸引力。</p><p style=\"text-align: justify;\">二是那 24 家 Hold 机构的重新定位,不是因为它们的判断决定股价走向,而是因为它们的集体调整会提供一个可观测的信号——当机构共识从"Hold 为主"转向"Buy 为主",通常意味着市场对一家公司的定性已经发生了根本性的转变。</p><p style=\"text-align: justify;\">这份财报改变的,不是英特尔的季度表现,而是这个问题本身。过去两年,大家一直在问的是"英特尔能不能活下去";<strong>这份财报之后,这个问题基本上有了答案,新的问题变成了——能活到多好,以及多快。</strong></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>英特尔Q1财报,狠狠打了华尔街的脸</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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55.33。而那时候英特尔的股价已经在66——也就是说,多数机构的判断不只是保守,是已经落在了现实后面。</p><p style=\"text-align: justify;\">一份大幅超预期的季报,不只是让股价涨了,更是把这个落差暴露出来了。这一轮盘后的 20%,某种程度上是市场在替机构完成了一次迟到的定价修正。</p><h2 id=\"id_2519579491\">全面超预期</h2><p style=\"text-align: justify;\">营收 136亿,分析师预期124 亿,超出约 9.3%。调整后 EPS 0.29,预期0.01。Q2 营收指引中点 143亿,预期131 亿。</p><p style=\"text-align: justify;\">三项核心指标全部大幅超预期,而且超出幅度不是边际性的,是系统性的——期权市场在发布前押注的隐含波动幅度是 9.3%,实际涨了两倍多,这意味着连对冲机构也被打了个措手不及。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/668b43ce1bae8d330d89bed84af0f98e\" tg-width=\"642\" tg-height=\"381\"/></p><p> </p><p style=\"text-align: justify;\">GAAP 口径下净亏损 37亿,非GAAP与GAAP之间约40 亿的差距,来自股权激励、折旧及重组费用。这些是英特尔代工转型正在承受的真实成本,不是会计噪音,但对市场来说也不是新信息——分析师早已将其折价在内。</p><h2 id=\"id_726094617\">24 家 Hold 机构在等什么</h2><p style=\"text-align: justify;\">Hold 共识背后,其实并不主要是估值问题。</p><p style=\"text-align: justify;\">在过去两年英特尔连续失去制程领先地位、市场份额被 AMD 蚕食的过程中,华尔街对这家公司最深的疑虑是执行力:Lip-Bu Tan 讲的故事听起来不错,但英特尔已经讲过太多次"这次真的会好"了。所以即便 AI 代理的需求逻辑清晰、CPU 在推理层的价值重估故事成立,多数机构还是在等一个具体的证明,而不是押注在叙事上。</p><p style=\"text-align: justify;\">这份财报给出的,正是这个证明——以合同的形式。英特尔宣布将为马斯克旗下 Terafab 工厂制造芯片,客户包括 SpaceX、xAI 和 Tesla;同一天,与谷歌签订多年合约,Xeon CPU 将为 Google Cloud 的 AI 推理和其他工作负载提供算力。</p><p style=\"text-align: justify;\">这两笔合同在季报发布的同一天公布,不是巧合的时机安排,而是管理层在用白纸黑字告诉市场:<strong>我们说的需求不只是趋势判断,是已经锁单的收入</strong>。Q2 指引的底气也来自这里——138亿到148 亿,中点比共识高出 $12 亿,这是订单已在手的承诺。</p><h2 id=\"id_2563257334\">数据中心的逻辑变了</h2><p style=\"text-align: justify;\">数据中心与 AI 业务营收 $51 亿,同比增长 22%,经营利润率 31%。</p><p style=\"text-align: justify;\">在 2023 年之前,这个部门被认为是 NVIDIA 碾压后的残局,但 AI 代理架构的大规模部署改变了需求结构。大模型训练用 GPU,但推理——尤其是面向企业的、延迟敏感的、中等规模的推理工作负载——对 CPU 的需求被严重低估了。</p><p style=\"text-align: justify;\">云厂商在 GPU 资源竞争白热化的同时,开始大量采购服务器 CPU 来处理这部分任务,而英特尔的 Xeon 是目前这个场景里供给最有保障的选项。Lip-Bu Tan 在电话会上提到,多家客户正"积极评估"下一代 18A 制程,这个措辞的分量——不是"有兴趣",而是"积极评估"——表明代工业务的商业化正在从意向阶段走向实质阶段。</p><p style=\"text-align: justify;\">相比之下,客户端计算业务营收 $77 亿,同比增长 1%。PC 端的"AI PC"概念已经讲了两年,英特尔也发布了 Core Ultra 系列,但这个换机周期还没有带来真正的需求拉动。这部分业务贡献了公司超过一半的收入,却几乎没有增长——是这份财报里最不性感的部分,也是最真实的风险之一。一旦数据中心的 AI 需求周期出现波动,CCG 几乎没有缓冲能力。</p><h2 id=\"id_1137924114\">代工:还有多长的路</h2><p style=\"text-align: justify;\">Intel Foundry Services 营收 54亿,同比增长1654亿,同比增长1624 亿,只比上一季度收窄了 $7200 万。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个收窄的速度,在投行分析师的报告里通常被描述为"进展符合预期",但换算一下——按这个节奏,IFS 要走到盈亏平衡,需要的时间以年计,而不是季度。</p><p style=\"text-align: justify;\">BNP Paribas 在财报前升级评级的核心理由之一,正是对 14A 节点(18A 的后续节点)更乐观的数据评估——如果 18A 量产顺利,14A 的客户吸引力将进一步提升。</p><p style=\"text-align: justify;\">但这条路上的每一个里程碑,都是 Hold 机构观望的理由,也是真正的多头必须持续验证的东西。</p><h2 id=\"id_3038326763\">接下来的连锁反应</h2><p style=\"text-align: justify;\">24 家 Hold 机构现在面临的处境有点尴尬。平均目标价 55.33,股价盘后触及55.33,股价盘后触及80,这个缺口已经无法用"保持谨慎"来维持——当股价超出目标价超过 40%,分析师要么修正判断,要么承认自己跟丢了。</p><p style=\"text-align: justify;\">历史上每当出现这种集中性的机构滞后定价,后续的批量目标价上调本身也会成为行情的一个助推器:每一次发布新的研报,都是一次有媒体报道的看多信号。HSBC 在财报前已经给出了 $95 的 Street-high 目标价,如果接下来有更多机构陆续跟进上调,这个数字可能成为市场的新锚点。</p><p style=\"text-align: justify;\">两件事的进展值得持续跟踪。一是 18A 制程从"积极评估"到"合同签署"再到"规模量产"的节奏——这条时间线上的每一个具体进展,都会直接影响 IFS 亏损的收窄速度,也会影响英特尔对外部客户的代工吸引力。</p><p style=\"text-align: justify;\">二是那 24 家 Hold 机构的重新定位,不是因为它们的判断决定股价走向,而是因为它们的集体调整会提供一个可观测的信号——当机构共识从"Hold 为主"转向"Buy 为主",通常意味着市场对一家公司的定性已经发生了根本性的转变。</p><p style=\"text-align: justify;\">这份财报改变的,不是英特尔的季度表现,而是这个问题本身。过去两年,大家一直在问的是"英特尔能不能活下去";<strong>这份财报之后,这个问题基本上有了答案,新的问题变成了——能活到多好,以及多快。</strong></p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/c74be4c2a08964ef2daf32217f693b44","relate_stocks":{"BK4141":"半导体产品","LU0274383776.USD":"MANULIFE GF US SMALL CAP EQUITY \"AA\" (USD) INC","INTC":"英特尔","BK4585":"ETF&股票定投概念","LU2089985449.USD":"MANULIFE GF GLOBAL SEMICONDUCTOR OPPORTUNITIES \"AA\" (USD) ACC","BK4534":"瑞士信贷持仓","BK4533":"AQR资本管理(全球第二大对冲基金)","BK4529":"IDC概念","BK4602":"量子计算概念","LU2931357623.SGD":"MANULIFE GF GLOBAL SEMICONDUCTOR OPPORTUNITIES \"AA\" (SGDHDG) ACC","BK4575":"芯片概念","LU2148611432.USD":"AZ ALLOCATION BALANCED BRAVE \"AAZ\" 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日盘后,英特尔涨近20%,股价站上$80,创下互联网泡沫以来的新高。但这个涨幅本身,其实比财报数字更值得思考。在此之前,华尔街 34 位跟踪英特尔的分析师中,有 24 位给的是 Hold,平均目标价 55.33。而那时候英特尔的股价已经在66——也就是说,多数机构的判断不只是保守,是已经落在了现实后面。一份大幅超预期的季报,不只是让股价涨了,更是把这个落差暴露出来了。这一轮盘后的 20%,某种程度上是市场在替机构完成了一次迟到的定价修正。全面超预期营收 136亿,分析师预期124 亿,超出约 9.3%。调整后 EPS 0.29,预期0.01。Q2 营收指引中点 143亿,预期131 亿。三项核心指标全部大幅超预期,而且超出幅度不是边际性的,是系统性的——期权市场在发布前押注的隐含波动幅度是 9.3%,实际涨了两倍多,这意味着连对冲机构也被打了个措手不及。 GAAP 口径下净亏损 37亿,非GAAP与GAAP之间约40 亿的差距,来自股权激励、折旧及重组费用。这些是英特尔代工转型正在承受的真实成本,不是会计噪音,但对市场来说也不是新信息——分析师早已将其折价在内。24 家 Hold 机构在等什么Hold 共识背后,其实并不主要是估值问题。在过去两年英特尔连续失去制程领先地位、市场份额被 AMD 蚕食的过程中,华尔街对这家公司最深的疑虑是执行力:Lip-Bu Tan 讲的故事听起来不错,但英特尔已经讲过太多次\"这次真的会好\"了。所以即便 AI 代理的需求逻辑清晰、CPU 在推理层的价值重估故事成立,多数机构还是在等一个具体的证明,而不是押注在叙事上。这份财报给出的,正是这个证明——以合同的形式。英特尔宣布将为马斯克旗下 Terafab 工厂制造芯片,客户包括 SpaceX、xAI 和 Tesla;同一天,与谷歌签订多年合约,Xeon CPU 将为 Google Cloud 的 AI 推理和其他工作负载提供算力。这两笔合同在季报发布的同一天公布,不是巧合的时机安排,而是管理层在用白纸黑字告诉市场:我们说的需求不只是趋势判断,是已经锁单的收入。Q2 指引的底气也来自这里——138亿到148 亿,中点比共识高出 $12 亿,这是订单已在手的承诺。数据中心的逻辑变了数据中心与 AI 业务营收 $51 亿,同比增长 22%,经营利润率 31%。在 2023 年之前,这个部门被认为是 NVIDIA 碾压后的残局,但 AI 代理架构的大规模部署改变了需求结构。大模型训练用 GPU,但推理——尤其是面向企业的、延迟敏感的、中等规模的推理工作负载——对 CPU 的需求被严重低估了。云厂商在 GPU 资源竞争白热化的同时,开始大量采购服务器 CPU 来处理这部分任务,而英特尔的 Xeon 是目前这个场景里供给最有保障的选项。Lip-Bu Tan 在电话会上提到,多家客户正\"积极评估\"下一代 18A 制程,这个措辞的分量——不是\"有兴趣\",而是\"积极评估\"——表明代工业务的商业化正在从意向阶段走向实质阶段。相比之下,客户端计算业务营收 $77 亿,同比增长 1%。PC 端的\"AI PC\"概念已经讲了两年,英特尔也发布了 Core Ultra 系列,但这个换机周期还没有带来真正的需求拉动。这部分业务贡献了公司超过一半的收入,却几乎没有增长——是这份财报里最不性感的部分,也是最真实的风险之一。一旦数据中心的 AI 需求周期出现波动,CCG 几乎没有缓冲能力。代工:还有多长的路Intel Foundry Services 营收 54亿,同比增长1654亿,同比增长1624 亿,只比上一季度收窄了 $7200 万。这个收窄的速度,在投行分析师的报告里通常被描述为\"进展符合预期\",但换算一下——按这个节奏,IFS 要走到盈亏平衡,需要的时间以年计,而不是季度。BNP Paribas 在财报前升级评级的核心理由之一,正是对 14A 节点(18A 的后续节点)更乐观的数据评估——如果 18A 量产顺利,14A 的客户吸引力将进一步提升。但这条路上的每一个里程碑,都是 Hold 机构观望的理由,也是真正的多头必须持续验证的东西。接下来的连锁反应24 家 Hold 机构现在面临的处境有点尴尬。平均目标价 55.33,股价盘后触及55.33,股价盘后触及80,这个缺口已经无法用\"保持谨慎\"来维持——当股价超出目标价超过 40%,分析师要么修正判断,要么承认自己跟丢了。历史上每当出现这种集中性的机构滞后定价,后续的批量目标价上调本身也会成为行情的一个助推器:每一次发布新的研报,都是一次有媒体报道的看多信号。HSBC 在财报前已经给出了 $95 的 Street-high 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justify;\">首先,我要感谢我们的"赛前热身"主持人,他们表现出色:来自Conviction的Sarah Guo、红杉资本的Alfred Lin(英伟达的第一位风险投资人),以及英伟达第一位重要机构投资人Gavin Baker。这三位对技术有着深刻的理解,在技术生态系统中拥有广泛的影响力。此外,也感谢我亲自挑选的所有贵宾。</p><p style=\"text-align: justify;\">同时,我要感谢所有参会企业。英伟达作为平台公司,拥有技术、平台和丰富的生态系统。今天,涵盖百万亿美元产业的企业几乎全部汇聚于此——450家企业赞助了本次活动,非常感谢。</p><p style=\"text-align: justify;\">本次大会共设1,000场技术专题,汇聚2,000位演讲嘉宾,将覆盖人工智能"五层蛋糕"的每一层——从土地、电力与基础设施,到芯片、平台、模型,以及最终推动整个产业腾飞的各类应用。</p><h2 id=\"cuda-20\">CUDA的20年历程</h2><p style=\"text-align: justify;\">今年是CUDA诞生20周年。</p><p style=\"text-align: justify;\">20年来,我们始终致力于这一架构——这项革命性的发明:SIMT(单指令多线程),允许标量代码衍生为多线程应用,比传统方式更易于编程。近年来,我们还新增了Tiles(瓦片)支持,帮助开发者更便捷地对Tensor Core及当今AI数学结构进行编程。</p><p style=\"text-align: justify;\">迄今为止,CUDA已积累了数千种工具、编译器、框架与库,在开源社区中拥有数十万个公开项目,并已深度集成至每一个主流生态系统中。</p><h2 id=\"92798ce4\">飞轮效应与安装基础</h2><p style=\"text-align: justify;\">下面这张图,基本上描述了英伟达战略的全貌。</p><p style=\"text-align: justify;\">最难实现、也最具战略价值的,是底层的安装基础。历经20年,我们在全球构建了数亿颗运行CUDA的GPU和计算系统。我们覆盖了每一家云服务商和每一家计算机厂商,服务于几乎每一个行业。</p><p style=\"text-align: justify;\">CUDA的安装基础,正是飞轮加速的根本原因。 庞大的安装基础吸引开发者,开发者创造新算法,新算法催生突破——例如深度学习的诞生。这些突破开辟全新市场,新市场汇聚更多生态伙伴,进而形成更大的安装基础。这一飞轮正在持续加速。</p><p style=\"text-align: justify;\">目前,英伟达库的下载量正以惊人速度增长,且增速仍在不断提升。这一飞轮使得计算平台能够持续支撑海量应用和层出不穷的技术突破。</p><p style=\"text-align: justify;\">更重要的是,它也使基础设施拥有了极长的使用寿命。原因很简单:英伟达 CUDA能运行的应用范围极广,覆盖AI生命周期的每个阶段、每种数据处理平台,以及各类科学原理求解器,因此一旦安装英伟达 GPU,其使用寿命便极为可观。</p><p style=\"text-align: justify;\">这也解释了为什么我们六年前发布的Ampere架构,其云端定价至今仍在上涨。</p><p style=\"text-align: justify;\">与此同时,随着我们持续更新软件,计算成本也在不断下降——这不仅体现在初次部署时的性能跃升,更体现在加速计算带来的长期持续降本效应。由于所有GPU在架构上互相兼容,我们愿意持续支持和维护全球每一块GPU。安装基础越大,每次新优化所惠及的用户就越多。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一动态组合,使英伟达架构在扩大覆盖范围、加速增长的同时,持续压低计算成本,从而反过来推动新一轮增长。</p><h2 id=\"cuda-ge-force\">CUDA的起点:GeForce</h2><p style=\"text-align: justify;\">CUDA的旅程,实际上始于25年前的GeForce。</p><p style=\"text-align: justify;\">GeForce是英伟达有史以来最成功的市场营销。我们从你们还年幼、尚未具备消费能力时就开始吸引未来的客户——那时是你们的父母在为你们买单,年复一年,直到有一天你们成长为出色的计算机科学家,成为真正的开发者。</p><p style=\"text-align: justify;\">25年前,我们发明了可编程着色器——世界上第一款可编程加速器,也是像素着色器的起点。这一发明驱动我们不断深入探索,5年后催生了CUDA。</p><p style=\"text-align: justify;\">将CUDA从GeForce推广到每一台计算机,是我们当时最重大的投资之一——即便当时难以负担,它也消耗了公司绝大部分利润。我们坚信其潜力,尽管初期艰辛,但经过20年、13代架构的坚守,CUDA如今已无处不在。</p><p style=\"text-align: justify;\">大约8年前,我们推出了RTX,对架构进行了彻底重新设计,引入了两项当时全新的理念:硬件光线追踪与AI驱动的图形渲染。就如同GeForce将AI带到了世界面前——让Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever、Geoffrey Hinton、Andrew Ng等人发现GPU是加速深度学习的利器,从而点燃了AI的大爆炸——如今,AI也将反过来彻底革新计算机图形学。</p><h2 id=\"dlss-5\">神经渲染:DLSS 5</h2><p style=\"text-align: justify;\">今天,我要向大家展示图形技术的未来。我们称之为神经渲染——3D图形与人工智能的融合,这就是DLSS 5。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>(播放视频)</em></strong></p><p style=\"text-align: justify;\">效果震撼,对吧?我们将可控的3D图形(虚拟世界的"结构化数据")与生成式AI(概率计算)融合在一起:一个完全可预测,另一个概率驱动却高度逼真。两者结合,生成的内容既美观、逼真,又完全可控。</p><p style=\"text-align: justify;\">结构化信息与生成式AI的融合,将在一个又一个行业中不断重演。结构化数据,是可信AI的基石。</p><h2 id=\"5ab68cc7\">结构化数据与非结构化数据平台</h2><p style=\"text-align: justify;\">接下来这张图可能会让你们有些震惊,但请耐心听我说完。</p><p style=\"text-align: justify;\">结构化数据——SQL、Spark、Pandas、Velox,以及Snowflake、Databricks、Amazon EMR、Azure Fabric、Google BigQuery等重要平台——都在处理数据框(Data Frame)。这些数据框本质上是巨型电子表格,承载着所有业务信息,是企业计算的"基准事实"。</p><p style=\"text-align: justify;\">在AI时代,这些结构化数据将被AI高速调用,因此必须被极致加速。未来的AI Agent也将广泛使用结构化数据库。</p><p style=\"text-align: justify;\">非结构化数据则代表着世界上绝大多数的信息:向量数据库、PDF、视频、语音……全球每年生成的信息中,约90%都是非结构化数据。过去,这些数据几乎毫无用处——我们将它们存入文件系统,却无法检索、无法查询。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在,AI改变了这一切。就像AI解决了多模态感知与理解问题,同样的技术可以读取PDF、理解其含义,并将其嵌入可检索、可查询的更大结构中。</p><p style=\"text-align: justify;\">为此,英伟达创建了两个基础库:</p><ul style=\"\"><li><p>cuDF:用于数据框(Data Frame)和结构化数据加速</p></li><li><p>cuVS:用于向量存储(Vector Store)、语义数据和非结构化AI数据加速</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">这两个平台将成为未来最重要的计算平台之一。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天,我们正式宣布多项合作:</p><ul style=\"\"><li><p>IBM(SQL的发明者)正在使用cuDF加速其WatsonX数据平台</p></li><li><p>戴尔与我们合作打造了Dell AI数据平台,整合cuDF与cuVS,专为AI时代设计</p></li><li><p>Google Cloud:我们加速其Vertex AI和BigQuery平台;以Snapchat为例,我们帮助其将计算成本降低了近80%</p></li><li><p>AWS:我们加速EMR、SageMaker和Bedrock,并将把OpenAI引入AWS,推动其大规模云计算消费</p></li><li><p>Microsoft Azure:我们加速Azure AI Foundry,深度支持必应搜索,并扩展Azure区域部署</p></li><li><p>CoreWeave:全球第一家AI原生云,为GPU托管和AI推理而生</p></li><li><p>Oracle:我们是Oracle的第一位AI客户</p></li><li><p>Palantir + 戴尔:三方合作,可在任意国家、任意隔离区域、完全本地化地部署AI平台</p></li></ul><h2 id=\"nvidia\">英伟达的核心战略:垂直整合,水平开放</h2><p style=\"text-align: justify;\">英伟达是全球首家垂直整合、同时水平开放的计算公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">加速计算不是一个芯片问题,也不是一个系统问题,其核心是应用加速。要持续为每个应用领域带来显著加速和成本降低,就必须深入理解应用、理解领域、理解算法,并在每一种部署场景中落地实施——无论是数据中心云端、本地部署、边缘计算还是机器人系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">这就是英伟达必须深耕一个又一个垂直领域的原因。我们在理解算法的基础上,将其整合进计算平台,开放给全世界使用。</p><p style=\"text-align: justify;\">本届GTC几乎涵盖了英伟达生态的每一个垂直领域,包括:</p><ul style=\"\"><li><p>自动驾驶</p></li><li><p>金融服务(本次GTC与会者中占比最大的行业,希望来的是开发者,不是交易员)</p></li><li><p>医疗健康(正经历其"ChatGPT时刻")</p></li><li><p>工业制造</p></li><li><p>娱乐与游戏</p></li><li><p>机器人(110台机器人参展,几乎每家机器人公司都在与英伟达合作)</p></li><li><p>电信(约2万亿美元规模的行业,基站将演变为AI边缘计算基础设施)</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">我们在本届大会上宣布100个库和约40个模型的更新。这些库是公司的核心资产,是激活计算平台、解决实际问题的关键。</p><p style=\"text-align: justify;\">其中最重要的库之一是cuDNN(CUDA深度神经网络库),它彻底革命性地改变了人工智能,点燃了现代AI的大爆炸。</p><h2 id=\"cfacaa36\">推理拐点的到来</h2><p style=\"text-align: justify;\">过去两年里,究竟发生了什么?三件大事推动了这一切:</p><p style=\"text-align: justify;\">第一:ChatGPT与生成式AI时代的开启(2022年底至2023年)。 AI不仅能感知与理解,还能翻译、创作,生成全新内容。生成式计算从根本上改变了计算机的架构方式与建设逻辑。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二:推理AI的崛起(o1及o3模型)。 推理AI使模型能够反思、规划,将复杂问题分解为可处理的步骤,让AI更加值得信赖,并扎根于事实。这使ChatGPT的使用量急剧攀升,同时也大幅增加了输入与输出Token的计算量。</p><p style=\"text-align: justify;\">第三:Claude Code与Agentic AI的诞生。 这是第一个真正意义上的Agentic模型,能够读取文件、编写代码、编译、测试、评估,并迭代优化。Claude Code彻底革新了软件工程。如今英伟达内部,每一位软件工程师都在使用AI Agent辅助编程。</p><p style=\"text-align: justify;\">AI经历了从"感知"到"生成",从"生成"到"推理",再从"推理"到"执行"的演进历程——如今的AI能够完成真正富有成效的工作。</p><p style=\"text-align: justify;\">推理拐点已然到来。 AI每次思考、执行、读取、推理,都需要进行推断(Inference),Token生成需求呈爆炸式增长。过去两年间,单次工作的计算需求提升了约10,000倍,使用量提升了约100倍,计算总需求的增幅接近100万倍。</p><h2 id=\"5000-1\">从5000亿到1万亿美元</h2><p style=\"text-align: justify;\">去年GTC上,我提到我们看到了至2026年、对Blackwell和Rubin约5000亿美元的高可信度需求。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天,在GTC整整一年后,站在当下,我可以清晰地看到:至少到2027年,需求将达到1万亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">而且,我确信实际计算需求将远高于此。</p><p style=\"text-align: justify;\">去年是英伟达的推理之年。我们全力确保在训练和后训练之外,在AI生命周期的每个阶段都表现卓越,从而使基础设施投资能够长期持续发挥价值。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们也很高兴看到Anthropic选择了英伟达,Meta SL也选择了英伟达。当前,开源模型已接近前沿水平,并已无处不在。英伟达是目前全球唯一能够在语言、生物学、计算机图形学、计算机视觉、语音、蛋白质与化学、机器人等所有AI领域,跨所有AI模型,覆盖边缘到云端全场景的计算平台。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们架构的"可迁移性(Fungibility)",使其成为构建AI基础设施时最低成本、最高置信度的平台。当你投入万亿美元建设基础设施时,你需要完全的信心——英伟达是目前全球唯一能够让你充满信心部署的计算平台,无论是云端、本地还是任何国家。</p><p style=\"text-align: justify;\">目前,我们60%的业务来自五大超大规模云服务商,另外40%来自区域云、主权云、企业、工业、机器人、边缘和超算等多个领域。这种多元化的覆盖本身就是韧性所在——AI已不再是单一应用,而是一场真正意义上的计算平台转变。</p><h2 id=\"b4c058b7\">推理性能的突破</h2><p style=\"text-align: justify;\">我们在推理优化上取得了根本性突破:</p><p style=\"text-align: justify;\">这是有史以来最全面的AI推理性能测评(来自Semi Analysis)。分析维度如下:</p><ul style=\"\"><li><p>纵轴(每瓦Token数):反映吞吐量。每个数据中心都受电力约束,1吉瓦的工厂无法变成2吉瓦,必须在有限电力内最大化Token产出。</p></li><li><p>横轴(推理速度/Token速率):反映交互性与AI"智能度"。速度越快,模型越大、上下文越长、思考越深——也就越"聪明"。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">结果令人震惊:</p><p style=\"text-align: justify;\">从Hopper H200到Grace Blackwell,摩尔定律预期能带来约1.5倍的提升,但实际提升达到35倍的每瓦性能。Semi Analysis的Dylan Patel甚至指出我报告的数据过于保守——实际上是50倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">这意味着英伟达的每Token成本是全球最低。一个吉瓦数据中心建设成本约400亿美元(摊销15年),无论如何都必须付出这笔固定成本——因此必须在其上安装性能最优的计算系统,才能实现最低的Token成本。这一点,目前无可匹敌。</p><p style=\"text-align: justify;\">以Fireworks AI为例:我们更新了他们的软件后,同一套系统的Token速率从约700 tokens/秒提升至近5,000 tokens/秒,提升了7倍。这就是极致协同设计的威力。</p><p style=\"text-align: justify;\">Token工厂的商业逻辑:</p><p style=\"text-align: justify;\">未来每家云服务商、AI公司都将从Token工厂的视角审视其业务。不同Token速率对应不同服务等级与定价:</p><ul style=\"\"><li><p>免费层:高吞吐、低速度</p></li><li><p>基础层:约3美元/百万Token</p></li><li><p>标准层:约6美元/百万Token</p></li><li><p>高级层:约45美元/百万Token</p></li><li><p>顶级层:约150美元/百万Token(高速、超长上下文、最大模型)</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">以Grace Blackwell为例:与Hopper相比,在最具商业价值的服务层级,其吞吐量提升了35倍,可大幅增加可变现容量,将整体数据中心收益提升约5倍。</p><h2 id=\"vera-rubin\">Vera Rubin:下一代架构</h2><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>(播放视频)</em></strong></p><p style=\"text-align: justify;\">现在,我不再只展示一颗芯片——我展示的是整个系统。这就是Vera Rubin。</p><p style=\"text-align: justify;\">Vera Rubin专为Agentic系统设计,其核心逻辑非常清晰:</p><ul style=\"\"><li><p>大型语言模型将越来越大,需要生成更多Token、更快速地思考;</p></li><li><p>AI Agent将频繁访问内存(KV Cache)、结构化数据(cuDF)和非结构化数据(cuVS);</p></li><li><p>存储系统将承受巨大压力;</p></li><li><p>工具调用要求CPU具备极高的单线程性能。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">为此,我们打造了全新的Vera CPU——全球唯一使用LPDDR5的数据中心CPU,兼具极高单线程性能、出色数据处理能力和无与伦比的能效比。</p><p style=\"text-align: justify;\">Vera Rubin系统的核心特性:</p><ul style=\"\"><li><p>100%液冷,所有线缆大幅简化</p></li><li><p>安装时间从两天缩短至两小时</p></li><li><p>使用45°C热水冷却,大幅降低数据中心冷却能耗</p></li><li><p>搭载第六代NVLink交换系统(全球唯一)——完全液冷,极难实现,我为团队感到无比自豪</p></li><li><p>全球首款CPO Spectrum-X交换机(共封装光学)已量产:光子直接集成至芯片,电子信号转换为光子,直接连接至芯片。该工艺与台积电联合研发,我们是全球唯一量产者,称为"CoOP",彻底革命性。</p></li><li><p>各系列CPU也进入量产,已确定将成为数十亿美元规模的独立业务</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">Rubin Ultra(超级版):</p><p style=\"text-align: justify;\">Rubin Ultra采用全新"Kyber"机架,支持144颗GPU构成单一NVLink域。计算节点从正面插入,NVLink交换机从背面通过中板连接,整体构成一台巨型计算机。</p><p style=\"text-align: justify;\">在技术路线图方面:</p><ul style=\"\"><li><p>Blackwell(当前):Oberon系统,支持NVLink 72</p></li><li><p>Vera Rubin:Kyber机架(NVLink 144)+ Oberon铜缆/光学扩展至NVLink 576</p></li><li><p>Vera Rubin Ultra:Rubin Ultra芯片 + LP35(首次引入NVFP4计算结构)</p></li><li><p>Feynman(下一代):全新GPU + LP40 + Rosa CPU(Rosalyn简称)+ Bluefield 5 + CX 10 + 铜缆与CPO双模扩展</p></li></ul><h2 id=\"grok\">Grok收购与异构推理突破</h2><p style=\"text-align: justify;\">我们收购了Grok的技术团队,并获得了技术授权,进行深度集成。</p><p style=\"text-align: justify;\">Grok处理器的核心特点:</p><ul style=\"\"><li><p>确定性数据流处理器,静态编译,由编译器调度计算</p></li><li><p>计算与数据同时到达,完全软件调度,无动态调度</p></li><li><p>拥有海量SRAM,专为推理这一单一工作负载设计</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">其局限在于:单颗Grok芯片仅有500MB存储(相比之下,单颗Rubin芯片有288GB),无法容纳大型模型的参数及KV Cache,限制了其规模化能力——直到我们有了一个绝妙的想法。</p><p style=\"text-align: justify;\">Dynamo:推理解耦框架</p><p style=\"text-align: justify;\">我们开发了Dynamo软件,将推理流程重新架构:</p><ul style=\"\"><li><p>预填充(Prefill)阶段:在Vera Rubin上执行(需要大量算力)</p></li><li><p>解码(Decode)阶段的Attention计算:在Vera Rubin上执行(需要大量算力)</p></li><li><p>解码阶段的前馈网络(FFN)/ Token生成:在Grok芯片上执行(需要大带宽、低延迟)</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">两款架构截然不同的处理器——一个专为高吞吐量,一个专为低延迟——通过Dynamo紧密耦合,延迟降低约50%。</p><p style=\"text-align: justify;\">结果:在最具商业价值的服务层级,性能提升35倍,同时开辟了此前从未有过的全新推理性能层级。</p><p style=\"text-align: justify;\">Grok LP30由三星代工制造,目前已投入量产,预计2026年第三季度开始出货。</p><p style=\"text-align: justify;\">Grok的最优部署策略:</p><ul style=\"\"><li><p>若工作负载以高吞吐量为主:100% Vera Rubin</p></li><li><p>若有大量高价值代码生成或高速Token需求:建议将25%算力配置为Grok,其余75%保持Vera Rubin。</p></li></ul><h2 id=\"ai\">AI工厂规模与展望</h2><p style=\"text-align: justify;\">在一个吉瓦级工厂中,仅用两年时间,通过上述架构优化,Token生成速率将从2200万提升至7亿,提升幅度350倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">这就是极致协同设计的力量——垂直整合、水平开放,让所有人共享这一成果。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着AI工厂规模急剧扩张,我们发现一个关键问题:数据中心中各类技术供应商过去从未互相接触,各自独立开发,导致大量能源浪费。</p><p style=\"text-align: justify;\">为此,我们创建了英伟达 DSX平台,基于Omniverse,让所有合作伙伴能够在虚拟世界中共同设计吉瓦级AI工厂——涵盖机械、热管理、电气、网络的全系统仿真,并与电网实时互联,通过Max-Q技术动态优化功耗与冷却。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们相信,仅这一平台就能释放约两倍的效率提升——在万亿美元规模下,这是极其巨大的价值。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外,英伟达还将进军太空:Thor芯片已通过辐射认证,部署于卫星之中。我们正与合作伙伴开发Vera Rubin Space-1,在太空中建设数据中心(需解决纯辐射散热的工程挑战)。</p><h2 id=\"open-claw-ai-agent\">OpenClaw:AI Agent的操作系统</h2><p style=\"text-align: justify;\">现在谈谈一个重大新发现。</p><p style=\"text-align: justify;\">Peter Steinberger开发了一款软件,叫做OpenClaw。它成为了有史以来最受欢迎的开源项目,在短短几周内超越了Linux三十年来的传播速度。</p><p style=\"text-align: justify;\">OpenClaw是什么? 它是一个Agentic系统,能够:</p><ul style=\"\"><li><p>连接大型语言模型</p></li><li><p>访问工具和文件系统</p></li><li><p>执行调度和定时任务</p></li><li><p>将问题分解为逐步执行的子任务</p></li><li><p>生成并调用子Agent</p></li><li><p>支持多模态交互(文字、语音、手势等)</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">换言之,OpenClaw本质上是Agentic计算机的操作系统。就像Windows使个人电脑成为可能,OpenClaw使个人Agent成为可能。</p><p style=\"text-align: justify;\">每家企业的关键问题已变为:你的OpenClaw战略是什么?</p><p style=\"text-align: justify;\">就像曾经每家公司都需要Linux战略、HTTP/HTML战略、Kubernetes战略,今天每家公司都必须有OpenClaw战略和Agentic系统战略。</p><p style=\"text-align: justify;\">企业IT的范式转变:</p><p style=\"text-align: justify;\">旧模式:数据中心存储文件 → 软件工具 → 人类使用工具</p><p style=\"text-align: justify;\">新模式:每一家SaaS公司都将成为AaaS(Agentic as a Service)公司,提供专业化的Agent服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而,企业内部的Agentic系统存在重大安全挑战:它可以访问敏感信息、执行代码、对外通信。为此,我们与Peter Steinberger合作,联合全球顶尖安全专家,开发了OpenClaw Enterprise版本,基于OpenShell安全技术,配备策略引擎、网络护栏和隐私路由器,打造了企业级安全的参考架构,我们将其命名为NemoClaw,可直接下载使用。</p><h2 id=\"id_2650430099\">英伟达开放模型计划</h2><p style=\"text-align: justify;\">英伟达已在每个AI领域的前沿模型上确立了领导地位:</p><table style=\"border-collapse: collapse;\"><tbody><tr><th style=\"text-align: left;\"><p><strong>模型</strong></p></th><th style=\"text-align: left;\"><p><strong>领域</strong></p></th></tr></tbody><tbody><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>Nemotron</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>大型语言模型</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>Cosmos</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>世界基础模型</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>GROOT</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>通用机器人模型</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>Alpamayo</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>自动驾驶</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>BioNeMo</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>数字生物学/药物发现</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>PhysicsNeMo</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>AI物理仿真</p></td></tr></tbody></table><p style=\"text-align: justify;\">今天,我们正式宣布成立Nemotron联盟,与以下公司合作共同打造Nemotron 4:</p><ul style=\"\"><li><p>BlackForest Labs(图像生成)</p></li><li><p>Cursor(代码编辑)</p></li><li><p>LangChain(自定义Agent构建框架,十亿次下载)</p></li><li><p>Mistral(开源大模型)</p></li><li><p>Perplexity(AI搜索)</p></li><li><p>Reflection(多模态Agentic系统)</p></li><li><p>Sarvam(印度AI公司)</p></li><li><p>Thinking Machines(Mira Murati创立的实验室)</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">这些公司正在与我们合作,共同将NemoClaw参考设计、英伟达 Agentic AI工具包以及全系列开放模型深度集成到各自的产品与服务中。</p><h2 id=\"id_1488199160\">物理AI与机器人</h2><p style=\"text-align: justify;\">除数字Agent之外,我们长期致力于物理AI与机器人领域。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们为机器人系统打造了三台关键计算机:</p><ul style=\"\"><li><p>训练计算机</p></li><li><p>合成数据生成与仿真计算机</p></li><li><p>机器人本体内置计算机</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">我们与Siemens、Cadence等众多合作伙伴深度集成,并宣布了一系列重大合作:</p><p style=\"text-align: justify;\">自动驾驶领域: 自动驾驶的"ChatGPT时刻"已经到来。今天,我们宣布四家全新RoboTaxi合作伙伴:比亚迪、现代、日产、吉利,加上之前的奔驰、丰田、通用,每年合计生产1800万辆汽车,全面接入英伟达 RoboTaxi Ready平台。同时,我们宣布与Uber达成重大合作,将在多个城市部署RoboTaxi车辆并接入其网络。</p><p style=\"text-align: justify;\">工业机器人领域: 我们与ABB、Universal Robots、KUKA及卡特彼勒等众多工业机器人公司合作,将物理AI模型与仿真系统整合部署至全球制造产线。</p><p style=\"text-align: justify;\">电信领域: T-Mobile也出现在这里——未来的无线基站将演变为英伟达 Aerial AI RAN,能够动态推理流量、自适应调整波束赋形,在提升信号质量的同时显著节省能耗。</p><p style=\"text-align: justify;\">最后,我们展示了与迪士尼联合开发的"奥拉夫"机器人——基于Jetson计算平台、Omniverse训练环境,以及与迪士尼、DeepMind联合开发的Newton物理求解器(运行于英伟达 Warp之上),实现了真实物理世界中的自适应运动。这是物理AI的精彩呈现,也是未来主题公园的生动预演。</p><h2 id=\"e9de55c8\">总结</h2><p style=\"text-align: justify;\">本次GTC,我们围绕四大核心主题展开:</p><ol start=\"1\" style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\">推理拐点——AI从"能理解"到"能生成"到"能推理"再到"能工作"的跃迁,计算需求暴增百万倍,推理拐点正式到来;</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">AI工厂——数据中心正在从存储文件的"数据中心"演变为生产Token的"AI工厂",Vera Rubin将在每一服务层级实现约5倍的收益提升;</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">OpenClaw与Agent革命——企业IT正在经历深刻变革,每家公司都必须制定Agent战略,NemoClaw提供了安全可用的参考设计;</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">物理AI与机器人——自动驾驶、工业机器人、人形机器人,物理AI的时代已经到来。</p></li></ol><p style=\"text-align: justify;\">祝大家GTC愉快,谢谢!</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>黄仁勋GTC演讲全文:推理时代到来,2027营收至少万亿美元,龙虾就是新操作系统</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; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; margin-bottom:.6em; }\nh3,h4,h5,h6{ line-height:1.35; margin-bottom:1em; }\nh1{ font-size:24px; }\nh2{ font-size:20px; }\nh3{ font-size:18px; }\nh4{ font-size:16px; }\nh5{ font-size:14px; }\nh6{ font-size:12px; }\np,ul,ol,blockquote,dl,table{ margin:1.2em 0; }\nul,ol{ margin-left:2em; }\nul{ list-style:disc; 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07:05</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><blockquote><p>在GTC 2026大会上,英伟达CEO黄仁勋将公司定位为“AI工厂”构建者,称“到2027年将看到至少1万亿美元的高确信度需求”。他提出“Token工厂经济学”,强调每瓦性能是商业变现的核心。黄仁勋断言Agent(智能体)将终结传统SaaS模式,未来“年薪+Token预算”将成为职场新标配。</p></blockquote><h2 id=\"95a028bc\">开场致辞</h2><p style=\"text-align: justify;\">主持人: 欢迎英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋登台。</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋,创始人兼首席执行官:</p><p style=\"text-align: justify;\">欢迎来到GTC。这是一场技术大会,看到这么多人一大早就排队入场,非常高兴。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天我们将围绕三大平台展开讨论:CUDA-X平台、系统平台,以及全新的AI工厂平台。当然,最重要的是生态系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">首先,我要感谢我们的"赛前热身"主持人,他们表现出色:来自Conviction的Sarah Guo、红杉资本的Alfred Lin(英伟达的第一位风险投资人),以及英伟达第一位重要机构投资人Gavin Baker。这三位对技术有着深刻的理解,在技术生态系统中拥有广泛的影响力。此外,也感谢我亲自挑选的所有贵宾。</p><p style=\"text-align: justify;\">同时,我要感谢所有参会企业。英伟达作为平台公司,拥有技术、平台和丰富的生态系统。今天,涵盖百万亿美元产业的企业几乎全部汇聚于此——450家企业赞助了本次活动,非常感谢。</p><p style=\"text-align: justify;\">本次大会共设1,000场技术专题,汇聚2,000位演讲嘉宾,将覆盖人工智能"五层蛋糕"的每一层——从土地、电力与基础设施,到芯片、平台、模型,以及最终推动整个产业腾飞的各类应用。</p><h2 id=\"cuda-20\">CUDA的20年历程</h2><p style=\"text-align: justify;\">今年是CUDA诞生20周年。</p><p style=\"text-align: justify;\">20年来,我们始终致力于这一架构——这项革命性的发明:SIMT(单指令多线程),允许标量代码衍生为多线程应用,比传统方式更易于编程。近年来,我们还新增了Tiles(瓦片)支持,帮助开发者更便捷地对Tensor Core及当今AI数学结构进行编程。</p><p style=\"text-align: justify;\">迄今为止,CUDA已积累了数千种工具、编译器、框架与库,在开源社区中拥有数十万个公开项目,并已深度集成至每一个主流生态系统中。</p><h2 id=\"92798ce4\">飞轮效应与安装基础</h2><p style=\"text-align: justify;\">下面这张图,基本上描述了英伟达战略的全貌。</p><p style=\"text-align: justify;\">最难实现、也最具战略价值的,是底层的安装基础。历经20年,我们在全球构建了数亿颗运行CUDA的GPU和计算系统。我们覆盖了每一家云服务商和每一家计算机厂商,服务于几乎每一个行业。</p><p style=\"text-align: justify;\">CUDA的安装基础,正是飞轮加速的根本原因。 庞大的安装基础吸引开发者,开发者创造新算法,新算法催生突破——例如深度学习的诞生。这些突破开辟全新市场,新市场汇聚更多生态伙伴,进而形成更大的安装基础。这一飞轮正在持续加速。</p><p style=\"text-align: justify;\">目前,英伟达库的下载量正以惊人速度增长,且增速仍在不断提升。这一飞轮使得计算平台能够持续支撑海量应用和层出不穷的技术突破。</p><p style=\"text-align: justify;\">更重要的是,它也使基础设施拥有了极长的使用寿命。原因很简单:英伟达 CUDA能运行的应用范围极广,覆盖AI生命周期的每个阶段、每种数据处理平台,以及各类科学原理求解器,因此一旦安装英伟达 GPU,其使用寿命便极为可观。</p><p style=\"text-align: justify;\">这也解释了为什么我们六年前发布的Ampere架构,其云端定价至今仍在上涨。</p><p style=\"text-align: justify;\">与此同时,随着我们持续更新软件,计算成本也在不断下降——这不仅体现在初次部署时的性能跃升,更体现在加速计算带来的长期持续降本效应。由于所有GPU在架构上互相兼容,我们愿意持续支持和维护全球每一块GPU。安装基础越大,每次新优化所惠及的用户就越多。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一动态组合,使英伟达架构在扩大覆盖范围、加速增长的同时,持续压低计算成本,从而反过来推动新一轮增长。</p><h2 id=\"cuda-ge-force\">CUDA的起点:GeForce</h2><p style=\"text-align: justify;\">CUDA的旅程,实际上始于25年前的GeForce。</p><p style=\"text-align: justify;\">GeForce是英伟达有史以来最成功的市场营销。我们从你们还年幼、尚未具备消费能力时就开始吸引未来的客户——那时是你们的父母在为你们买单,年复一年,直到有一天你们成长为出色的计算机科学家,成为真正的开发者。</p><p style=\"text-align: justify;\">25年前,我们发明了可编程着色器——世界上第一款可编程加速器,也是像素着色器的起点。这一发明驱动我们不断深入探索,5年后催生了CUDA。</p><p style=\"text-align: justify;\">将CUDA从GeForce推广到每一台计算机,是我们当时最重大的投资之一——即便当时难以负担,它也消耗了公司绝大部分利润。我们坚信其潜力,尽管初期艰辛,但经过20年、13代架构的坚守,CUDA如今已无处不在。</p><p style=\"text-align: justify;\">大约8年前,我们推出了RTX,对架构进行了彻底重新设计,引入了两项当时全新的理念:硬件光线追踪与AI驱动的图形渲染。就如同GeForce将AI带到了世界面前——让Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever、Geoffrey Hinton、Andrew Ng等人发现GPU是加速深度学习的利器,从而点燃了AI的大爆炸——如今,AI也将反过来彻底革新计算机图形学。</p><h2 id=\"dlss-5\">神经渲染:DLSS 5</h2><p style=\"text-align: justify;\">今天,我要向大家展示图形技术的未来。我们称之为神经渲染——3D图形与人工智能的融合,这就是DLSS 5。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>(播放视频)</em></strong></p><p style=\"text-align: justify;\">效果震撼,对吧?我们将可控的3D图形(虚拟世界的"结构化数据")与生成式AI(概率计算)融合在一起:一个完全可预测,另一个概率驱动却高度逼真。两者结合,生成的内容既美观、逼真,又完全可控。</p><p style=\"text-align: justify;\">结构化信息与生成式AI的融合,将在一个又一个行业中不断重演。结构化数据,是可信AI的基石。</p><h2 id=\"5ab68cc7\">结构化数据与非结构化数据平台</h2><p style=\"text-align: justify;\">接下来这张图可能会让你们有些震惊,但请耐心听我说完。</p><p style=\"text-align: justify;\">结构化数据——SQL、Spark、Pandas、Velox,以及Snowflake、Databricks、Amazon EMR、Azure Fabric、Google BigQuery等重要平台——都在处理数据框(Data Frame)。这些数据框本质上是巨型电子表格,承载着所有业务信息,是企业计算的"基准事实"。</p><p style=\"text-align: justify;\">在AI时代,这些结构化数据将被AI高速调用,因此必须被极致加速。未来的AI Agent也将广泛使用结构化数据库。</p><p style=\"text-align: justify;\">非结构化数据则代表着世界上绝大多数的信息:向量数据库、PDF、视频、语音……全球每年生成的信息中,约90%都是非结构化数据。过去,这些数据几乎毫无用处——我们将它们存入文件系统,却无法检索、无法查询。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在,AI改变了这一切。就像AI解决了多模态感知与理解问题,同样的技术可以读取PDF、理解其含义,并将其嵌入可检索、可查询的更大结构中。</p><p style=\"text-align: justify;\">为此,英伟达创建了两个基础库:</p><ul style=\"\"><li><p>cuDF:用于数据框(Data Frame)和结构化数据加速</p></li><li><p>cuVS:用于向量存储(Vector Store)、语义数据和非结构化AI数据加速</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">这两个平台将成为未来最重要的计算平台之一。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天,我们正式宣布多项合作:</p><ul style=\"\"><li><p>IBM(SQL的发明者)正在使用cuDF加速其WatsonX数据平台</p></li><li><p>戴尔与我们合作打造了Dell AI数据平台,整合cuDF与cuVS,专为AI时代设计</p></li><li><p>Google Cloud:我们加速其Vertex AI和BigQuery平台;以Snapchat为例,我们帮助其将计算成本降低了近80%</p></li><li><p>AWS:我们加速EMR、SageMaker和Bedrock,并将把OpenAI引入AWS,推动其大规模云计算消费</p></li><li><p>Microsoft Azure:我们加速Azure AI Foundry,深度支持必应搜索,并扩展Azure区域部署</p></li><li><p>CoreWeave:全球第一家AI原生云,为GPU托管和AI推理而生</p></li><li><p>Oracle:我们是Oracle的第一位AI客户</p></li><li><p>Palantir + 戴尔:三方合作,可在任意国家、任意隔离区域、完全本地化地部署AI平台</p></li></ul><h2 id=\"nvidia\">英伟达的核心战略:垂直整合,水平开放</h2><p style=\"text-align: justify;\">英伟达是全球首家垂直整合、同时水平开放的计算公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">加速计算不是一个芯片问题,也不是一个系统问题,其核心是应用加速。要持续为每个应用领域带来显著加速和成本降低,就必须深入理解应用、理解领域、理解算法,并在每一种部署场景中落地实施——无论是数据中心云端、本地部署、边缘计算还是机器人系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">这就是英伟达必须深耕一个又一个垂直领域的原因。我们在理解算法的基础上,将其整合进计算平台,开放给全世界使用。</p><p style=\"text-align: justify;\">本届GTC几乎涵盖了英伟达生态的每一个垂直领域,包括:</p><ul style=\"\"><li><p>自动驾驶</p></li><li><p>金融服务(本次GTC与会者中占比最大的行业,希望来的是开发者,不是交易员)</p></li><li><p>医疗健康(正经历其"ChatGPT时刻")</p></li><li><p>工业制造</p></li><li><p>娱乐与游戏</p></li><li><p>机器人(110台机器人参展,几乎每家机器人公司都在与英伟达合作)</p></li><li><p>电信(约2万亿美元规模的行业,基站将演变为AI边缘计算基础设施)</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">我们在本届大会上宣布100个库和约40个模型的更新。这些库是公司的核心资产,是激活计算平台、解决实际问题的关键。</p><p style=\"text-align: justify;\">其中最重要的库之一是cuDNN(CUDA深度神经网络库),它彻底革命性地改变了人工智能,点燃了现代AI的大爆炸。</p><h2 id=\"cfacaa36\">推理拐点的到来</h2><p style=\"text-align: justify;\">过去两年里,究竟发生了什么?三件大事推动了这一切:</p><p style=\"text-align: justify;\">第一:ChatGPT与生成式AI时代的开启(2022年底至2023年)。 AI不仅能感知与理解,还能翻译、创作,生成全新内容。生成式计算从根本上改变了计算机的架构方式与建设逻辑。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二:推理AI的崛起(o1及o3模型)。 推理AI使模型能够反思、规划,将复杂问题分解为可处理的步骤,让AI更加值得信赖,并扎根于事实。这使ChatGPT的使用量急剧攀升,同时也大幅增加了输入与输出Token的计算量。</p><p style=\"text-align: justify;\">第三:Claude Code与Agentic AI的诞生。 这是第一个真正意义上的Agentic模型,能够读取文件、编写代码、编译、测试、评估,并迭代优化。Claude Code彻底革新了软件工程。如今英伟达内部,每一位软件工程师都在使用AI Agent辅助编程。</p><p style=\"text-align: justify;\">AI经历了从"感知"到"生成",从"生成"到"推理",再从"推理"到"执行"的演进历程——如今的AI能够完成真正富有成效的工作。</p><p style=\"text-align: justify;\">推理拐点已然到来。 AI每次思考、执行、读取、推理,都需要进行推断(Inference),Token生成需求呈爆炸式增长。过去两年间,单次工作的计算需求提升了约10,000倍,使用量提升了约100倍,计算总需求的增幅接近100万倍。</p><h2 id=\"5000-1\">从5000亿到1万亿美元</h2><p style=\"text-align: justify;\">去年GTC上,我提到我们看到了至2026年、对Blackwell和Rubin约5000亿美元的高可信度需求。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天,在GTC整整一年后,站在当下,我可以清晰地看到:至少到2027年,需求将达到1万亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">而且,我确信实际计算需求将远高于此。</p><p style=\"text-align: justify;\">去年是英伟达的推理之年。我们全力确保在训练和后训练之外,在AI生命周期的每个阶段都表现卓越,从而使基础设施投资能够长期持续发挥价值。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们也很高兴看到Anthropic选择了英伟达,Meta SL也选择了英伟达。当前,开源模型已接近前沿水平,并已无处不在。英伟达是目前全球唯一能够在语言、生物学、计算机图形学、计算机视觉、语音、蛋白质与化学、机器人等所有AI领域,跨所有AI模型,覆盖边缘到云端全场景的计算平台。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们架构的"可迁移性(Fungibility)",使其成为构建AI基础设施时最低成本、最高置信度的平台。当你投入万亿美元建设基础设施时,你需要完全的信心——英伟达是目前全球唯一能够让你充满信心部署的计算平台,无论是云端、本地还是任何国家。</p><p style=\"text-align: justify;\">目前,我们60%的业务来自五大超大规模云服务商,另外40%来自区域云、主权云、企业、工业、机器人、边缘和超算等多个领域。这种多元化的覆盖本身就是韧性所在——AI已不再是单一应用,而是一场真正意义上的计算平台转变。</p><h2 id=\"b4c058b7\">推理性能的突破</h2><p style=\"text-align: justify;\">我们在推理优化上取得了根本性突破:</p><p style=\"text-align: justify;\">这是有史以来最全面的AI推理性能测评(来自Semi Analysis)。分析维度如下:</p><ul style=\"\"><li><p>纵轴(每瓦Token数):反映吞吐量。每个数据中心都受电力约束,1吉瓦的工厂无法变成2吉瓦,必须在有限电力内最大化Token产出。</p></li><li><p>横轴(推理速度/Token速率):反映交互性与AI"智能度"。速度越快,模型越大、上下文越长、思考越深——也就越"聪明"。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">结果令人震惊:</p><p style=\"text-align: justify;\">从Hopper H200到Grace Blackwell,摩尔定律预期能带来约1.5倍的提升,但实际提升达到35倍的每瓦性能。Semi Analysis的Dylan Patel甚至指出我报告的数据过于保守——实际上是50倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">这意味着英伟达的每Token成本是全球最低。一个吉瓦数据中心建设成本约400亿美元(摊销15年),无论如何都必须付出这笔固定成本——因此必须在其上安装性能最优的计算系统,才能实现最低的Token成本。这一点,目前无可匹敌。</p><p style=\"text-align: justify;\">以Fireworks AI为例:我们更新了他们的软件后,同一套系统的Token速率从约700 tokens/秒提升至近5,000 tokens/秒,提升了7倍。这就是极致协同设计的威力。</p><p style=\"text-align: justify;\">Token工厂的商业逻辑:</p><p style=\"text-align: justify;\">未来每家云服务商、AI公司都将从Token工厂的视角审视其业务。不同Token速率对应不同服务等级与定价:</p><ul style=\"\"><li><p>免费层:高吞吐、低速度</p></li><li><p>基础层:约3美元/百万Token</p></li><li><p>标准层:约6美元/百万Token</p></li><li><p>高级层:约45美元/百万Token</p></li><li><p>顶级层:约150美元/百万Token(高速、超长上下文、最大模型)</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">以Grace Blackwell为例:与Hopper相比,在最具商业价值的服务层级,其吞吐量提升了35倍,可大幅增加可变现容量,将整体数据中心收益提升约5倍。</p><h2 id=\"vera-rubin\">Vera Rubin:下一代架构</h2><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>(播放视频)</em></strong></p><p style=\"text-align: justify;\">现在,我不再只展示一颗芯片——我展示的是整个系统。这就是Vera Rubin。</p><p style=\"text-align: justify;\">Vera Rubin专为Agentic系统设计,其核心逻辑非常清晰:</p><ul style=\"\"><li><p>大型语言模型将越来越大,需要生成更多Token、更快速地思考;</p></li><li><p>AI Agent将频繁访问内存(KV Cache)、结构化数据(cuDF)和非结构化数据(cuVS);</p></li><li><p>存储系统将承受巨大压力;</p></li><li><p>工具调用要求CPU具备极高的单线程性能。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">为此,我们打造了全新的Vera CPU——全球唯一使用LPDDR5的数据中心CPU,兼具极高单线程性能、出色数据处理能力和无与伦比的能效比。</p><p style=\"text-align: justify;\">Vera Rubin系统的核心特性:</p><ul style=\"\"><li><p>100%液冷,所有线缆大幅简化</p></li><li><p>安装时间从两天缩短至两小时</p></li><li><p>使用45°C热水冷却,大幅降低数据中心冷却能耗</p></li><li><p>搭载第六代NVLink交换系统(全球唯一)——完全液冷,极难实现,我为团队感到无比自豪</p></li><li><p>全球首款CPO Spectrum-X交换机(共封装光学)已量产:光子直接集成至芯片,电子信号转换为光子,直接连接至芯片。该工艺与台积电联合研发,我们是全球唯一量产者,称为"CoOP",彻底革命性。</p></li><li><p>各系列CPU也进入量产,已确定将成为数十亿美元规模的独立业务</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">Rubin Ultra(超级版):</p><p style=\"text-align: justify;\">Rubin Ultra采用全新"Kyber"机架,支持144颗GPU构成单一NVLink域。计算节点从正面插入,NVLink交换机从背面通过中板连接,整体构成一台巨型计算机。</p><p style=\"text-align: justify;\">在技术路线图方面:</p><ul style=\"\"><li><p>Blackwell(当前):Oberon系统,支持NVLink 72</p></li><li><p>Vera Rubin:Kyber机架(NVLink 144)+ Oberon铜缆/光学扩展至NVLink 576</p></li><li><p>Vera Rubin Ultra:Rubin Ultra芯片 + LP35(首次引入NVFP4计算结构)</p></li><li><p>Feynman(下一代):全新GPU + LP40 + Rosa CPU(Rosalyn简称)+ Bluefield 5 + CX 10 + 铜缆与CPO双模扩展</p></li></ul><h2 id=\"grok\">Grok收购与异构推理突破</h2><p style=\"text-align: justify;\">我们收购了Grok的技术团队,并获得了技术授权,进行深度集成。</p><p style=\"text-align: justify;\">Grok处理器的核心特点:</p><ul style=\"\"><li><p>确定性数据流处理器,静态编译,由编译器调度计算</p></li><li><p>计算与数据同时到达,完全软件调度,无动态调度</p></li><li><p>拥有海量SRAM,专为推理这一单一工作负载设计</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">其局限在于:单颗Grok芯片仅有500MB存储(相比之下,单颗Rubin芯片有288GB),无法容纳大型模型的参数及KV Cache,限制了其规模化能力——直到我们有了一个绝妙的想法。</p><p style=\"text-align: justify;\">Dynamo:推理解耦框架</p><p style=\"text-align: justify;\">我们开发了Dynamo软件,将推理流程重新架构:</p><ul style=\"\"><li><p>预填充(Prefill)阶段:在Vera Rubin上执行(需要大量算力)</p></li><li><p>解码(Decode)阶段的Attention计算:在Vera Rubin上执行(需要大量算力)</p></li><li><p>解码阶段的前馈网络(FFN)/ Token生成:在Grok芯片上执行(需要大带宽、低延迟)</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">两款架构截然不同的处理器——一个专为高吞吐量,一个专为低延迟——通过Dynamo紧密耦合,延迟降低约50%。</p><p style=\"text-align: justify;\">结果:在最具商业价值的服务层级,性能提升35倍,同时开辟了此前从未有过的全新推理性能层级。</p><p style=\"text-align: justify;\">Grok LP30由三星代工制造,目前已投入量产,预计2026年第三季度开始出货。</p><p style=\"text-align: justify;\">Grok的最优部署策略:</p><ul style=\"\"><li><p>若工作负载以高吞吐量为主:100% Vera Rubin</p></li><li><p>若有大量高价值代码生成或高速Token需求:建议将25%算力配置为Grok,其余75%保持Vera Rubin。</p></li></ul><h2 id=\"ai\">AI工厂规模与展望</h2><p style=\"text-align: justify;\">在一个吉瓦级工厂中,仅用两年时间,通过上述架构优化,Token生成速率将从2200万提升至7亿,提升幅度350倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">这就是极致协同设计的力量——垂直整合、水平开放,让所有人共享这一成果。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着AI工厂规模急剧扩张,我们发现一个关键问题:数据中心中各类技术供应商过去从未互相接触,各自独立开发,导致大量能源浪费。</p><p style=\"text-align: justify;\">为此,我们创建了英伟达 DSX平台,基于Omniverse,让所有合作伙伴能够在虚拟世界中共同设计吉瓦级AI工厂——涵盖机械、热管理、电气、网络的全系统仿真,并与电网实时互联,通过Max-Q技术动态优化功耗与冷却。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们相信,仅这一平台就能释放约两倍的效率提升——在万亿美元规模下,这是极其巨大的价值。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外,英伟达还将进军太空:Thor芯片已通过辐射认证,部署于卫星之中。我们正与合作伙伴开发Vera Rubin Space-1,在太空中建设数据中心(需解决纯辐射散热的工程挑战)。</p><h2 id=\"open-claw-ai-agent\">OpenClaw:AI Agent的操作系统</h2><p style=\"text-align: justify;\">现在谈谈一个重大新发现。</p><p style=\"text-align: justify;\">Peter Steinberger开发了一款软件,叫做OpenClaw。它成为了有史以来最受欢迎的开源项目,在短短几周内超越了Linux三十年来的传播速度。</p><p style=\"text-align: justify;\">OpenClaw是什么? 它是一个Agentic系统,能够:</p><ul style=\"\"><li><p>连接大型语言模型</p></li><li><p>访问工具和文件系统</p></li><li><p>执行调度和定时任务</p></li><li><p>将问题分解为逐步执行的子任务</p></li><li><p>生成并调用子Agent</p></li><li><p>支持多模态交互(文字、语音、手势等)</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">换言之,OpenClaw本质上是Agentic计算机的操作系统。就像Windows使个人电脑成为可能,OpenClaw使个人Agent成为可能。</p><p style=\"text-align: justify;\">每家企业的关键问题已变为:你的OpenClaw战略是什么?</p><p style=\"text-align: justify;\">就像曾经每家公司都需要Linux战略、HTTP/HTML战略、Kubernetes战略,今天每家公司都必须有OpenClaw战略和Agentic系统战略。</p><p style=\"text-align: justify;\">企业IT的范式转变:</p><p style=\"text-align: justify;\">旧模式:数据中心存储文件 → 软件工具 → 人类使用工具</p><p style=\"text-align: justify;\">新模式:每一家SaaS公司都将成为AaaS(Agentic as a Service)公司,提供专业化的Agent服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而,企业内部的Agentic系统存在重大安全挑战:它可以访问敏感信息、执行代码、对外通信。为此,我们与Peter Steinberger合作,联合全球顶尖安全专家,开发了OpenClaw Enterprise版本,基于OpenShell安全技术,配备策略引擎、网络护栏和隐私路由器,打造了企业级安全的参考架构,我们将其命名为NemoClaw,可直接下载使用。</p><h2 id=\"id_2650430099\">英伟达开放模型计划</h2><p style=\"text-align: justify;\">英伟达已在每个AI领域的前沿模型上确立了领导地位:</p><table style=\"border-collapse: collapse;\"><tbody><tr><th style=\"text-align: left;\"><p><strong>模型</strong></p></th><th style=\"text-align: left;\"><p><strong>领域</strong></p></th></tr></tbody><tbody><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>Nemotron</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>大型语言模型</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>Cosmos</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>世界基础模型</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>GROOT</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>通用机器人模型</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>Alpamayo</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>自动驾驶</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>BioNeMo</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>数字生物学/药物发现</p></td></tr><tr><td style=\"text-align: left;\"><p>PhysicsNeMo</p></td><td style=\"text-align: left;\"><p>AI物理仿真</p></td></tr></tbody></table><p style=\"text-align: justify;\">今天,我们正式宣布成立Nemotron联盟,与以下公司合作共同打造Nemotron 4:</p><ul style=\"\"><li><p>BlackForest Labs(图像生成)</p></li><li><p>Cursor(代码编辑)</p></li><li><p>LangChain(自定义Agent构建框架,十亿次下载)</p></li><li><p>Mistral(开源大模型)</p></li><li><p>Perplexity(AI搜索)</p></li><li><p>Reflection(多模态Agentic系统)</p></li><li><p>Sarvam(印度AI公司)</p></li><li><p>Thinking Machines(Mira Murati创立的实验室)</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">这些公司正在与我们合作,共同将NemoClaw参考设计、英伟达 Agentic AI工具包以及全系列开放模型深度集成到各自的产品与服务中。</p><h2 id=\"id_1488199160\">物理AI与机器人</h2><p style=\"text-align: justify;\">除数字Agent之外,我们长期致力于物理AI与机器人领域。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们为机器人系统打造了三台关键计算机:</p><ul style=\"\"><li><p>训练计算机</p></li><li><p>合成数据生成与仿真计算机</p></li><li><p>机器人本体内置计算机</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">我们与Siemens、Cadence等众多合作伙伴深度集成,并宣布了一系列重大合作:</p><p style=\"text-align: justify;\">自动驾驶领域: 自动驾驶的"ChatGPT时刻"已经到来。今天,我们宣布四家全新RoboTaxi合作伙伴:比亚迪、现代、日产、吉利,加上之前的奔驰、丰田、通用,每年合计生产1800万辆汽车,全面接入英伟达 RoboTaxi Ready平台。同时,我们宣布与Uber达成重大合作,将在多个城市部署RoboTaxi车辆并接入其网络。</p><p style=\"text-align: justify;\">工业机器人领域: 我们与ABB、Universal Robots、KUKA及卡特彼勒等众多工业机器人公司合作,将物理AI模型与仿真系统整合部署至全球制造产线。</p><p style=\"text-align: justify;\">电信领域: T-Mobile也出现在这里——未来的无线基站将演变为英伟达 Aerial AI RAN,能够动态推理流量、自适应调整波束赋形,在提升信号质量的同时显著节省能耗。</p><p style=\"text-align: justify;\">最后,我们展示了与迪士尼联合开发的"奥拉夫"机器人——基于Jetson计算平台、Omniverse训练环境,以及与迪士尼、DeepMind联合开发的Newton物理求解器(运行于英伟达 Warp之上),实现了真实物理世界中的自适应运动。这是物理AI的精彩呈现,也是未来主题公园的生动预演。</p><h2 id=\"e9de55c8\">总结</h2><p style=\"text-align: justify;\">本次GTC,我们围绕四大核心主题展开:</p><ol start=\"1\" style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\">推理拐点——AI从"能理解"到"能生成"到"能推理"再到"能工作"的跃迁,计算需求暴增百万倍,推理拐点正式到来;</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">AI工厂——数据中心正在从存储文件的"数据中心"演变为生产Token的"AI工厂",Vera Rubin将在每一服务层级实现约5倍的收益提升;</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">OpenClaw与Agent革命——企业IT正在经历深刻变革,每家公司都必须制定Agent战略,NemoClaw提供了安全可用的参考设计;</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\">物理AI与机器人——自动驾驶、工业机器人、人形机器人,物理AI的时代已经到来。</p></li></ol><p style=\"text-align: justify;\">祝大家GTC愉快,谢谢!</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/67964d277b096da10e6ac63abbb2f8ab","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1122269827","content_text":"在GTC 2026大会上,英伟达CEO黄仁勋将公司定位为“AI工厂”构建者,称“到2027年将看到至少1万亿美元的高确信度需求”。他提出“Token工厂经济学”,强调每瓦性能是商业变现的核心。黄仁勋断言Agent(智能体)将终结传统SaaS模式,未来“年薪+Token预算”将成为职场新标配。开场致辞主持人: 欢迎英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋登台。黄仁勋,创始人兼首席执行官:欢迎来到GTC。这是一场技术大会,看到这么多人一大早就排队入场,非常高兴。今天我们将围绕三大平台展开讨论:CUDA-X平台、系统平台,以及全新的AI工厂平台。当然,最重要的是生态系统。首先,我要感谢我们的\"赛前热身\"主持人,他们表现出色:来自Conviction的Sarah Guo、红杉资本的Alfred Lin(英伟达的第一位风险投资人),以及英伟达第一位重要机构投资人Gavin Baker。这三位对技术有着深刻的理解,在技术生态系统中拥有广泛的影响力。此外,也感谢我亲自挑选的所有贵宾。同时,我要感谢所有参会企业。英伟达作为平台公司,拥有技术、平台和丰富的生态系统。今天,涵盖百万亿美元产业的企业几乎全部汇聚于此——450家企业赞助了本次活动,非常感谢。本次大会共设1,000场技术专题,汇聚2,000位演讲嘉宾,将覆盖人工智能\"五层蛋糕\"的每一层——从土地、电力与基础设施,到芯片、平台、模型,以及最终推动整个产业腾飞的各类应用。CUDA的20年历程今年是CUDA诞生20周年。20年来,我们始终致力于这一架构——这项革命性的发明:SIMT(单指令多线程),允许标量代码衍生为多线程应用,比传统方式更易于编程。近年来,我们还新增了Tiles(瓦片)支持,帮助开发者更便捷地对Tensor Core及当今AI数学结构进行编程。迄今为止,CUDA已积累了数千种工具、编译器、框架与库,在开源社区中拥有数十万个公开项目,并已深度集成至每一个主流生态系统中。飞轮效应与安装基础下面这张图,基本上描述了英伟达战略的全貌。最难实现、也最具战略价值的,是底层的安装基础。历经20年,我们在全球构建了数亿颗运行CUDA的GPU和计算系统。我们覆盖了每一家云服务商和每一家计算机厂商,服务于几乎每一个行业。CUDA的安装基础,正是飞轮加速的根本原因。 庞大的安装基础吸引开发者,开发者创造新算法,新算法催生突破——例如深度学习的诞生。这些突破开辟全新市场,新市场汇聚更多生态伙伴,进而形成更大的安装基础。这一飞轮正在持续加速。目前,英伟达库的下载量正以惊人速度增长,且增速仍在不断提升。这一飞轮使得计算平台能够持续支撑海量应用和层出不穷的技术突破。更重要的是,它也使基础设施拥有了极长的使用寿命。原因很简单:英伟达 CUDA能运行的应用范围极广,覆盖AI生命周期的每个阶段、每种数据处理平台,以及各类科学原理求解器,因此一旦安装英伟达 GPU,其使用寿命便极为可观。这也解释了为什么我们六年前发布的Ampere架构,其云端定价至今仍在上涨。与此同时,随着我们持续更新软件,计算成本也在不断下降——这不仅体现在初次部署时的性能跃升,更体现在加速计算带来的长期持续降本效应。由于所有GPU在架构上互相兼容,我们愿意持续支持和维护全球每一块GPU。安装基础越大,每次新优化所惠及的用户就越多。这一动态组合,使英伟达架构在扩大覆盖范围、加速增长的同时,持续压低计算成本,从而反过来推动新一轮增长。CUDA的起点:GeForceCUDA的旅程,实际上始于25年前的GeForce。GeForce是英伟达有史以来最成功的市场营销。我们从你们还年幼、尚未具备消费能力时就开始吸引未来的客户——那时是你们的父母在为你们买单,年复一年,直到有一天你们成长为出色的计算机科学家,成为真正的开发者。25年前,我们发明了可编程着色器——世界上第一款可编程加速器,也是像素着色器的起点。这一发明驱动我们不断深入探索,5年后催生了CUDA。将CUDA从GeForce推广到每一台计算机,是我们当时最重大的投资之一——即便当时难以负担,它也消耗了公司绝大部分利润。我们坚信其潜力,尽管初期艰辛,但经过20年、13代架构的坚守,CUDA如今已无处不在。大约8年前,我们推出了RTX,对架构进行了彻底重新设计,引入了两项当时全新的理念:硬件光线追踪与AI驱动的图形渲染。就如同GeForce将AI带到了世界面前——让Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever、Geoffrey Hinton、Andrew Ng等人发现GPU是加速深度学习的利器,从而点燃了AI的大爆炸——如今,AI也将反过来彻底革新计算机图形学。神经渲染:DLSS 5今天,我要向大家展示图形技术的未来。我们称之为神经渲染——3D图形与人工智能的融合,这就是DLSS 5。(播放视频)效果震撼,对吧?我们将可控的3D图形(虚拟世界的\"结构化数据\")与生成式AI(概率计算)融合在一起:一个完全可预测,另一个概率驱动却高度逼真。两者结合,生成的内容既美观、逼真,又完全可控。结构化信息与生成式AI的融合,将在一个又一个行业中不断重演。结构化数据,是可信AI的基石。结构化数据与非结构化数据平台接下来这张图可能会让你们有些震惊,但请耐心听我说完。结构化数据——SQL、Spark、Pandas、Velox,以及Snowflake、Databricks、Amazon EMR、Azure Fabric、Google BigQuery等重要平台——都在处理数据框(Data Frame)。这些数据框本质上是巨型电子表格,承载着所有业务信息,是企业计算的\"基准事实\"。在AI时代,这些结构化数据将被AI高速调用,因此必须被极致加速。未来的AI Agent也将广泛使用结构化数据库。非结构化数据则代表着世界上绝大多数的信息:向量数据库、PDF、视频、语音……全球每年生成的信息中,约90%都是非结构化数据。过去,这些数据几乎毫无用处——我们将它们存入文件系统,却无法检索、无法查询。现在,AI改变了这一切。就像AI解决了多模态感知与理解问题,同样的技术可以读取PDF、理解其含义,并将其嵌入可检索、可查询的更大结构中。为此,英伟达创建了两个基础库:cuDF:用于数据框(Data Frame)和结构化数据加速cuVS:用于向量存储(Vector Store)、语义数据和非结构化AI数据加速这两个平台将成为未来最重要的计算平台之一。今天,我们正式宣布多项合作:IBM(SQL的发明者)正在使用cuDF加速其WatsonX数据平台戴尔与我们合作打造了Dell AI数据平台,整合cuDF与cuVS,专为AI时代设计Google Cloud:我们加速其Vertex AI和BigQuery平台;以Snapchat为例,我们帮助其将计算成本降低了近80%AWS:我们加速EMR、SageMaker和Bedrock,并将把OpenAI引入AWS,推动其大规模云计算消费Microsoft Azure:我们加速Azure AI Foundry,深度支持必应搜索,并扩展Azure区域部署CoreWeave:全球第一家AI原生云,为GPU托管和AI推理而生Oracle:我们是Oracle的第一位AI客户Palantir + 戴尔:三方合作,可在任意国家、任意隔离区域、完全本地化地部署AI平台英伟达的核心战略:垂直整合,水平开放英伟达是全球首家垂直整合、同时水平开放的计算公司。加速计算不是一个芯片问题,也不是一个系统问题,其核心是应用加速。要持续为每个应用领域带来显著加速和成本降低,就必须深入理解应用、理解领域、理解算法,并在每一种部署场景中落地实施——无论是数据中心云端、本地部署、边缘计算还是机器人系统。这就是英伟达必须深耕一个又一个垂直领域的原因。我们在理解算法的基础上,将其整合进计算平台,开放给全世界使用。本届GTC几乎涵盖了英伟达生态的每一个垂直领域,包括:自动驾驶金融服务(本次GTC与会者中占比最大的行业,希望来的是开发者,不是交易员)医疗健康(正经历其\"ChatGPT时刻\")工业制造娱乐与游戏机器人(110台机器人参展,几乎每家机器人公司都在与英伟达合作)电信(约2万亿美元规模的行业,基站将演变为AI边缘计算基础设施)我们在本届大会上宣布100个库和约40个模型的更新。这些库是公司的核心资产,是激活计算平台、解决实际问题的关键。其中最重要的库之一是cuDNN(CUDA深度神经网络库),它彻底革命性地改变了人工智能,点燃了现代AI的大爆炸。推理拐点的到来过去两年里,究竟发生了什么?三件大事推动了这一切:第一:ChatGPT与生成式AI时代的开启(2022年底至2023年)。 AI不仅能感知与理解,还能翻译、创作,生成全新内容。生成式计算从根本上改变了计算机的架构方式与建设逻辑。第二:推理AI的崛起(o1及o3模型)。 推理AI使模型能够反思、规划,将复杂问题分解为可处理的步骤,让AI更加值得信赖,并扎根于事实。这使ChatGPT的使用量急剧攀升,同时也大幅增加了输入与输出Token的计算量。第三:Claude Code与Agentic AI的诞生。 这是第一个真正意义上的Agentic模型,能够读取文件、编写代码、编译、测试、评估,并迭代优化。Claude Code彻底革新了软件工程。如今英伟达内部,每一位软件工程师都在使用AI Agent辅助编程。AI经历了从\"感知\"到\"生成\",从\"生成\"到\"推理\",再从\"推理\"到\"执行\"的演进历程——如今的AI能够完成真正富有成效的工作。推理拐点已然到来。 AI每次思考、执行、读取、推理,都需要进行推断(Inference),Token生成需求呈爆炸式增长。过去两年间,单次工作的计算需求提升了约10,000倍,使用量提升了约100倍,计算总需求的增幅接近100万倍。从5000亿到1万亿美元去年GTC上,我提到我们看到了至2026年、对Blackwell和Rubin约5000亿美元的高可信度需求。今天,在GTC整整一年后,站在当下,我可以清晰地看到:至少到2027年,需求将达到1万亿美元。而且,我确信实际计算需求将远高于此。去年是英伟达的推理之年。我们全力确保在训练和后训练之外,在AI生命周期的每个阶段都表现卓越,从而使基础设施投资能够长期持续发挥价值。我们也很高兴看到Anthropic选择了英伟达,Meta SL也选择了英伟达。当前,开源模型已接近前沿水平,并已无处不在。英伟达是目前全球唯一能够在语言、生物学、计算机图形学、计算机视觉、语音、蛋白质与化学、机器人等所有AI领域,跨所有AI模型,覆盖边缘到云端全场景的计算平台。我们架构的\"可迁移性(Fungibility)\",使其成为构建AI基础设施时最低成本、最高置信度的平台。当你投入万亿美元建设基础设施时,你需要完全的信心——英伟达是目前全球唯一能够让你充满信心部署的计算平台,无论是云端、本地还是任何国家。目前,我们60%的业务来自五大超大规模云服务商,另外40%来自区域云、主权云、企业、工业、机器人、边缘和超算等多个领域。这种多元化的覆盖本身就是韧性所在——AI已不再是单一应用,而是一场真正意义上的计算平台转变。推理性能的突破我们在推理优化上取得了根本性突破:这是有史以来最全面的AI推理性能测评(来自Semi Analysis)。分析维度如下:纵轴(每瓦Token数):反映吞吐量。每个数据中心都受电力约束,1吉瓦的工厂无法变成2吉瓦,必须在有限电力内最大化Token产出。横轴(推理速度/Token速率):反映交互性与AI\"智能度\"。速度越快,模型越大、上下文越长、思考越深——也就越\"聪明\"。结果令人震惊:从Hopper H200到Grace Blackwell,摩尔定律预期能带来约1.5倍的提升,但实际提升达到35倍的每瓦性能。Semi Analysis的Dylan Patel甚至指出我报告的数据过于保守——实际上是50倍。这意味着英伟达的每Token成本是全球最低。一个吉瓦数据中心建设成本约400亿美元(摊销15年),无论如何都必须付出这笔固定成本——因此必须在其上安装性能最优的计算系统,才能实现最低的Token成本。这一点,目前无可匹敌。以Fireworks AI为例:我们更新了他们的软件后,同一套系统的Token速率从约700 tokens/秒提升至近5,000 tokens/秒,提升了7倍。这就是极致协同设计的威力。Token工厂的商业逻辑:未来每家云服务商、AI公司都将从Token工厂的视角审视其业务。不同Token速率对应不同服务等级与定价:免费层:高吞吐、低速度基础层:约3美元/百万Token标准层:约6美元/百万Token高级层:约45美元/百万Token顶级层:约150美元/百万Token(高速、超长上下文、最大模型)以Grace Blackwell为例:与Hopper相比,在最具商业价值的服务层级,其吞吐量提升了35倍,可大幅增加可变现容量,将整体数据中心收益提升约5倍。Vera Rubin:下一代架构(播放视频)现在,我不再只展示一颗芯片——我展示的是整个系统。这就是Vera Rubin。Vera Rubin专为Agentic系统设计,其核心逻辑非常清晰:大型语言模型将越来越大,需要生成更多Token、更快速地思考;AI Agent将频繁访问内存(KV Cache)、结构化数据(cuDF)和非结构化数据(cuVS);存储系统将承受巨大压力;工具调用要求CPU具备极高的单线程性能。为此,我们打造了全新的Vera CPU——全球唯一使用LPDDR5的数据中心CPU,兼具极高单线程性能、出色数据处理能力和无与伦比的能效比。Vera Rubin系统的核心特性:100%液冷,所有线缆大幅简化安装时间从两天缩短至两小时使用45°C热水冷却,大幅降低数据中心冷却能耗搭载第六代NVLink交换系统(全球唯一)——完全液冷,极难实现,我为团队感到无比自豪全球首款CPO Spectrum-X交换机(共封装光学)已量产:光子直接集成至芯片,电子信号转换为光子,直接连接至芯片。该工艺与台积电联合研发,我们是全球唯一量产者,称为\"CoOP\",彻底革命性。各系列CPU也进入量产,已确定将成为数十亿美元规模的独立业务Rubin Ultra(超级版):Rubin Ultra采用全新\"Kyber\"机架,支持144颗GPU构成单一NVLink域。计算节点从正面插入,NVLink交换机从背面通过中板连接,整体构成一台巨型计算机。在技术路线图方面:Blackwell(当前):Oberon系统,支持NVLink 72Vera Rubin:Kyber机架(NVLink 144)+ Oberon铜缆/光学扩展至NVLink 576Vera Rubin Ultra:Rubin Ultra芯片 + LP35(首次引入NVFP4计算结构)Feynman(下一代):全新GPU + LP40 + Rosa CPU(Rosalyn简称)+ Bluefield 5 + CX 10 + 铜缆与CPO双模扩展Grok收购与异构推理突破我们收购了Grok的技术团队,并获得了技术授权,进行深度集成。Grok处理器的核心特点:确定性数据流处理器,静态编译,由编译器调度计算计算与数据同时到达,完全软件调度,无动态调度拥有海量SRAM,专为推理这一单一工作负载设计其局限在于:单颗Grok芯片仅有500MB存储(相比之下,单颗Rubin芯片有288GB),无法容纳大型模型的参数及KV Cache,限制了其规模化能力——直到我们有了一个绝妙的想法。Dynamo:推理解耦框架我们开发了Dynamo软件,将推理流程重新架构:预填充(Prefill)阶段:在Vera Rubin上执行(需要大量算力)解码(Decode)阶段的Attention计算:在Vera Rubin上执行(需要大量算力)解码阶段的前馈网络(FFN)/ Token生成:在Grok芯片上执行(需要大带宽、低延迟)两款架构截然不同的处理器——一个专为高吞吐量,一个专为低延迟——通过Dynamo紧密耦合,延迟降低约50%。结果:在最具商业价值的服务层级,性能提升35倍,同时开辟了此前从未有过的全新推理性能层级。Grok LP30由三星代工制造,目前已投入量产,预计2026年第三季度开始出货。Grok的最优部署策略:若工作负载以高吞吐量为主:100% Vera Rubin若有大量高价值代码生成或高速Token需求:建议将25%算力配置为Grok,其余75%保持Vera Rubin。AI工厂规模与展望在一个吉瓦级工厂中,仅用两年时间,通过上述架构优化,Token生成速率将从2200万提升至7亿,提升幅度350倍。这就是极致协同设计的力量——垂直整合、水平开放,让所有人共享这一成果。随着AI工厂规模急剧扩张,我们发现一个关键问题:数据中心中各类技术供应商过去从未互相接触,各自独立开发,导致大量能源浪费。为此,我们创建了英伟达 DSX平台,基于Omniverse,让所有合作伙伴能够在虚拟世界中共同设计吉瓦级AI工厂——涵盖机械、热管理、电气、网络的全系统仿真,并与电网实时互联,通过Max-Q技术动态优化功耗与冷却。我们相信,仅这一平台就能释放约两倍的效率提升——在万亿美元规模下,这是极其巨大的价值。此外,英伟达还将进军太空:Thor芯片已通过辐射认证,部署于卫星之中。我们正与合作伙伴开发Vera Rubin Space-1,在太空中建设数据中心(需解决纯辐射散热的工程挑战)。OpenClaw:AI Agent的操作系统现在谈谈一个重大新发现。Peter Steinberger开发了一款软件,叫做OpenClaw。它成为了有史以来最受欢迎的开源项目,在短短几周内超越了Linux三十年来的传播速度。OpenClaw是什么? 它是一个Agentic系统,能够:连接大型语言模型访问工具和文件系统执行调度和定时任务将问题分解为逐步执行的子任务生成并调用子Agent支持多模态交互(文字、语音、手势等)换言之,OpenClaw本质上是Agentic计算机的操作系统。就像Windows使个人电脑成为可能,OpenClaw使个人Agent成为可能。每家企业的关键问题已变为:你的OpenClaw战略是什么?就像曾经每家公司都需要Linux战略、HTTP/HTML战略、Kubernetes战略,今天每家公司都必须有OpenClaw战略和Agentic系统战略。企业IT的范式转变:旧模式:数据中心存储文件 → 软件工具 → 人类使用工具新模式:每一家SaaS公司都将成为AaaS(Agentic as a Service)公司,提供专业化的Agent服务。然而,企业内部的Agentic系统存在重大安全挑战:它可以访问敏感信息、执行代码、对外通信。为此,我们与Peter Steinberger合作,联合全球顶尖安全专家,开发了OpenClaw Enterprise版本,基于OpenShell安全技术,配备策略引擎、网络护栏和隐私路由器,打造了企业级安全的参考架构,我们将其命名为NemoClaw,可直接下载使用。英伟达开放模型计划英伟达已在每个AI领域的前沿模型上确立了领导地位:模型领域Nemotron大型语言模型Cosmos世界基础模型GROOT通用机器人模型Alpamayo自动驾驶BioNeMo数字生物学/药物发现PhysicsNeMoAI物理仿真今天,我们正式宣布成立Nemotron联盟,与以下公司合作共同打造Nemotron 4:BlackForest Labs(图像生成)Cursor(代码编辑)LangChain(自定义Agent构建框架,十亿次下载)Mistral(开源大模型)Perplexity(AI搜索)Reflection(多模态Agentic系统)Sarvam(印度AI公司)Thinking Machines(Mira Murati创立的实验室)这些公司正在与我们合作,共同将NemoClaw参考设计、英伟达 Agentic AI工具包以及全系列开放模型深度集成到各自的产品与服务中。物理AI与机器人除数字Agent之外,我们长期致力于物理AI与机器人领域。我们为机器人系统打造了三台关键计算机:训练计算机合成数据生成与仿真计算机机器人本体内置计算机我们与Siemens、Cadence等众多合作伙伴深度集成,并宣布了一系列重大合作:自动驾驶领域: 自动驾驶的\"ChatGPT时刻\"已经到来。今天,我们宣布四家全新RoboTaxi合作伙伴:比亚迪、现代、日产、吉利,加上之前的奔驰、丰田、通用,每年合计生产1800万辆汽车,全面接入英伟达 RoboTaxi Ready平台。同时,我们宣布与Uber达成重大合作,将在多个城市部署RoboTaxi车辆并接入其网络。工业机器人领域: 我们与ABB、Universal Robots、KUKA及卡特彼勒等众多工业机器人公司合作,将物理AI模型与仿真系统整合部署至全球制造产线。电信领域: T-Mobile也出现在这里——未来的无线基站将演变为英伟达 Aerial AI RAN,能够动态推理流量、自适应调整波束赋形,在提升信号质量的同时显著节省能耗。最后,我们展示了与迪士尼联合开发的\"奥拉夫\"机器人——基于Jetson计算平台、Omniverse训练环境,以及与迪士尼、DeepMind联合开发的Newton物理求解器(运行于英伟达 Warp之上),实现了真实物理世界中的自适应运动。这是物理AI的精彩呈现,也是未来主题公园的生动预演。总结本次GTC,我们围绕四大核心主题展开:推理拐点——AI从\"能理解\"到\"能生成\"到\"能推理\"再到\"能工作\"的跃迁,计算需求暴增百万倍,推理拐点正式到来;AI工厂——数据中心正在从存储文件的\"数据中心\"演变为生产Token的\"AI工厂\",Vera Rubin将在每一服务层级实现约5倍的收益提升;OpenClaw与Agent革命——企业IT正在经历深刻变革,每家公司都必须制定Agent战略,NemoClaw提供了安全可用的参考设计;物理AI与机器人——自动驾驶、工业机器人、人形机器人,物理AI的时代已经到来。祝大家GTC愉快,谢谢!","news_type":1,"symbols_score_info":{"NVDA":2}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2844,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3498680662745699","authorId":"3498680662745699","name":"Mediator","avatar":"https://static.tigerbbs.com/d8e87dde6bf3c649a64fab23f1240a60","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":1,"authorIdStr":"3498680662745699","idStr":"3498680662745699"},"content":"摊不了15年,以前是3年,现在为了报表好看5年已经是极限,你说的问题确实存在,AI基建目前看来确实很难收回成本,不要说利润,所以市场现在正在重估,而不是继续听黄仁勋讲故事。","text":"摊不了15年,以前是3年,现在为了报表好看5年已经是极限,你说的问题确实存在,AI基建目前看来确实很难收回成本,不要说利润,所以市场现在正在重估,而不是继续听黄仁勋讲故事。","html":"摊不了15年,以前是3年,现在为了报表好看5年已经是极限,你说的问题确实存在,AI基建目前看来确实很难收回成本,不要说利润,所以市场现在正在重估,而不是继续听黄仁勋讲故事。"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":541549074178112,"gmtCreate":1773239620135,"gmtModify":1773239623060,"author":{"id":"3505127848638856","authorId":"3505127848638856","name":"BareFace","avatar":"https://static.tigerbbs.com/4c7dddc36360ec6259d6c62f1a6038c4","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3505127848638856","idStr":"3505127848638856"},"themes":[],"title":"","htmlText":"国际原油还有一波大的行情,一定会涨到150附近,至于原因太多他多了,这是一个综合原因的考量,但是!一定不会长,这个价格持续不会超过1周,所以目前是一个上车的好时机,到了150附近后,我建议反向做空,100附近下车,这是一波福利而非一波中期行情","listText":"国际原油还有一波大的行情,一定会涨到150附近,至于原因太多他多了,这是一个综合原因的考量,但是!一定不会长,这个价格持续不会超过1周,所以目前是一个上车的好时机,到了150附近后,我建议反向做空,100附近下车,这是一波福利而非一波中期行情","text":"国际原油还有一波大的行情,一定会涨到150附近,至于原因太多他多了,这是一个综合原因的考量,但是!一定不会长,这个价格持续不会超过1周,所以目前是一个上车的好时机,到了150附近后,我建议反向做空,100附近下车,这是一波福利而非一波中期行情","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/541549074178112","repostId":"2618451069","repostType":2,"repost":{"id":"2618451069","kind":"highlight","weMediaInfo":{"introduction":"追踪全球财经热点,精选影响您财富的资讯,投资理财必备神器!","home_visible":1,"media_name":"华尔街见闻","id":"1084101182","head_image":"https://static.tigerbbs.com/66809d1f5c2e43e2bdf15820c6d6897e"},"pubTimestamp":1773225204,"share":"https://www.laohunote.com/m/news/2618451069?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-03-11 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href=\"https://laohu8.com/S/JPM\">摩根大通</a>测算,若海峡封锁持续两周,海湾地区每日将减少约380万桶原油供应,相当于全球总产量的3%以上。据媒体援引消息人士,七国集团正紧急磋商史上最大规模的战略石油储备释放方案,以应对潜在冲击。</p>\n<h2>霍尔木兹阴云密布,伊朗出口渠道保持运转</h2>\n<p>据油轮追踪机构Kpler数据,<strong>自冲突爆发以来,已有七艘油轮在伊朗近海完成原油装载,其中至少两艘最新作业位于波斯湾内。</strong>尽管霍尔木兹海峡安全形势持续恶化,伊朗原油出口渠道仍保持运转。</p>\n<p>自美以联军发动空袭以来,伊朗方面屡次威胁攻击穿越海峡的船只,导致大量商船绕行或滞航。国际海事组织统计显示,冲突爆发后不到两周内,霍尔木兹海峡附近已有十艘船只遭伊方袭击,造成至少七名船员死亡。</p>\n<p>伊朗外交部发言人接受CNBC采访时警告称,过境霍尔木兹海峡的油轮“必须非常小心”。对此,特朗普在福克斯新闻采访中回应称,滞留船只应“拿出勇气”强行通过,并称“没什么好怕的,他们没有海军,我们已经击沉了他们所有的船”。</p>\n<h2>伊朗探索绕道出口替代方案</h2>\n<p>据CNBC报道,伊朗已重启位于霍尔木兹海峡以南、阿曼湾沿岸的贾斯克石油天然气码头的原油装载作业。此举被视为德黑兰在当前地缘紧张局势下,试图绕开海峡、探索替代出口路线的信号。</p>\n<p><strong>贾斯克设施是伊朗唯一无需经过霍尔木兹海峡、可直接通向阿曼海的原油出口通道。</strong>然而,其运营效率远低于该国主要出口枢纽——位于霍尔木兹岛附近的哈尔克岛码头。</p>\n<p>油轮追踪机构TankerTrackers联合创始人Samir Madani表示,目前一艘伊朗船只正在贾斯克装载约200万桶原油,这是该地点五年来第五次进行装载作业。但他指出,在贾斯克为一艘超大型原油船(VLCC)完成装载最长需耗时10天,而在哈尔克岛仅需一至两天。</p>\n<p>Kpler分析师Nhway Khin Soe认为,<strong>贾斯克的重新启用显示德黑兰正在评估替代路线,但其能否成为可持续的出口通道仍存疑</strong>。Madani则直言,该设施“在国内宣传层面具有一定价值,但物流层面的优势十分有限”。</p>\n<p>霍尔木兹紧张局势未见缓和,全球能源市场仍面临持续的供应风险。分析认为,地缘冲突的演进方向,仍是主导未来油价走势的核心变量。</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>过去六天,伊朗石油的出口量,比战前还多!</title>\n<style 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15:06","market":"us","language":"zh","title":"比特币短线跳水,一度跌至6.3万美元!美以对伊朗发动联合打击,伊朗最高领袖办公室附近遭袭","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1143811956","media":"华尔街见闻","summary":"以美联合突袭伊朗,德黑兰多处遇袭,最高领袖紧急转移。据央视,当地时间28日,以色列国防部长表示,以色列对伊朗发动了先发制人的打击,并宣布全国进入紧急状态。美国官员称,美国对伊朗的空袭正在进行中。央视称,截至目前共有大约30个伊朗境内目标遭到袭击,其中包括伊朗总统府和伊朗情报与国家安全部。据新华社,伊朗最高领袖办公室附近遭袭。伊朗方面消息称,伊朗最高领袖哈梅内伊目前不在德黑兰,已被转移至一处安全地点。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p>以美联合突袭伊朗,德黑兰多处遇袭,最高领袖紧急转移。地缘核爆级危机重挫风险资产,比特币短线跳水超千美元。美双航母压阵、多国紧急撤侨,全球资本屏息紧盯中东火药桶!</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">中东战火再起!</p><p style=\"text-align: justify;\">据央视,当地时间28日,以色列国防部长表示,以色列对伊朗发动了先发制人的打击,并宣布全国进入紧急状态。美国官员称,美国对伊朗的空袭正在进行中。</p><p style=\"text-align: justify;\">央视援引当地媒体报道称,以美联合袭击伊朗,并表示两国已为此筹备数月。以色列安全部门消息人士称,以色列和美国过去24小时评估认为,与伊朗没有谈判的可能,所以发动了此次打击。</p><p style=\"text-align: justify;\">央视称,截至目前共有大约30个伊朗境内目标遭到袭击,其中包括伊朗总统府和伊朗情报与国家安全部。据新华社,伊朗最高领袖办公室附近遭袭。伊朗方面消息称,伊朗最高领袖哈梅内伊目前不在德黑兰,已被转移至一处安全地点。</p><p style=\"text-align: justify;\">新华社援引以色列国防军称,以色列全境拉响警报,并直接向手机设备发送了预警指示,要求民众停留在避难所附近。</p><p style=\"text-align: justify;\">下面是来自伊朗现场的图片和视频(来源于网络)。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f3af26ebe6848f97b26cb001c315e03f\" tg-width=\"675\" tg-height=\"1200\"/></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/90c26b28de1132ebbcb50b3d009359a0\" tg-width=\"960\" tg-height=\"1280\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"> 比特币短线跳水,跌破64000美元。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/be52b418bd494a86c5bdc2da6939b1c7\" tg-width=\"1179\" tg-height=\"1735\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"> </p><h2 id=\"id_3893335245\">“让以色列先动手”</h2><p style=\"text-align: justify;\">观察者网援引美国"政客新闻网"报道称,特朗普的高级顾问圈内流传着一套战略算计:<strong>希望以色列率先对伊朗发动打击,待伊朗作出报复后,再以"遭受攻击"为由,为美国介入提供政治正当性。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">两名知情人士透露,由于美伊谈判迟迟未能取得突破,特朗普核心圈子已在认真考虑对伊朗采取军事行动。其中一名人士直言:"美国政府内部普遍认为,如果以色列首先且单独行动,然后伊朗发动反击,在政治上会好很多——这会给我们更多采取行动的理由。"</p><p style=\"text-align: justify;\">这一思路背后有清晰的民意逻辑。最新民调显示,多数美国人支持"推翻伊朗政权",但不愿为此承担美军伤亡的风险。一旦美国或其盟友遭到伊朗反击,民意天平将更容易倒向支持动武一侧,从而降低特朗普政府的政治风险。</p><p style=\"text-align: justify;\">不过,消息人士也指出,无论以色列是否率先行动,"最可能的情景仍是美以联合出手"。以色列总理内塔尼亚胡已公开呼吁美国采取"强硬措施",打压伊朗的核项目、弹道导弹计划及其在地区的代理人网络。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于上述报道,白宫发言人安娜·凯利回应称:"媒体可以继续猜测总统的想法,但只有总统自己知道他可能做什么或不会做什么。"以色列驻美大使馆则拒绝置评。</p><h2 id=\"f8fea59f\">核谈判陷入僵局,外交进程充满张力</h2><p style=\"text-align: justify;\">美伊之间围绕伊朗核问题的间接谈判已于近期密集展开。本月6日和17日,双方先后在阿曼马斯喀特和瑞士日内瓦完成前两轮磋商;第三轮谈判于26日在日内瓦举行,未能达成任何协议,双方计划于3月2日在奥地利维也纳继续进行技术层面磋商。</p><p style=\"text-align: justify;\">谈判的核心分歧在于铀浓缩问题。特朗普明确表态,绝不接受任何允许伊朗进行铀浓缩的协议,并称伊朗始终未能说出那句关键的话——承诺不发展核武器。伊朗方面则长期坚持,在限制但不终止核计划的条件下,要求美方解除严重的国际制裁。</p><p style=\"text-align: justify;\">与此同时,谈判斡旋方阿曼释放出相对乐观的信号。阿曼外交大臣巴德尔27日在华盛顿会见美国副总统万斯后表示,谈判已取得"关键、重要且前所未有的进展"——伊朗已同意永远不拥有可用于制造核武器的核材料,承诺实现"零积累、零库存",并接受国际原子能机构的全面核查。巴德尔称"和平近在咫尺",认为约三个月时间足以落实各项关键安排。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而,国际原子能机构同日发布报告,指出自去年6月以色列对伊朗发动12天战争并轰炸相关核设施后,伊朗已不允许核查人员进入敏感核设施,目前无法确认伊朗铀浓缩活动现状及库存规模,外界对伊朗核能力的实际掌握存在严重盲区。</p><h2 id=\"e0717a45\">军事部署急剧升级,战争风险骤然攀升</h2><p style=\"text-align: justify;\">在外交谈判陷入僵局的同时,美军在中东地区的军事部署持续强化,引发国际社会高度警惕。</p><ul style=\"\"><li><p>双航母集结:美军最大航母"福特"号27日从希腊克里特岛启航后抵达以色列水域,预计停靠海法港,与已在波斯湾部署的"林肯"号共同构成"双航母打击群",时隔近一年再度形成这一高强度战备态势。</p></li><li><p>加油机大规模抵以:约20架美军空中加油机于26日晚抵达以色列本·古里安机场,外界普遍将此解读为对伊朗实施空中打击的前期准备。</p></li><li><p>军事选项已呈报总统:美国中央司令部司令Brad Cooper上将已于26日向特朗普汇报针对伊朗的军事行动选项,参谋长联席会议主席Dan Cain亦出席了简报会。</p></li><li><p>国务卿访以在即:美国国务卿鲁比奥宣布将于3月2日至3日访问以色列,与以方就伊朗问题、黎巴嫩局势等地区安全议题展开磋商。分析人士认为,此行安排暗示任何潜在军事行动尚有一段时间窗口。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">面对上述军事压力,伊朗武装部队总参谋部发言人谢卡尔希27日警告,美国任何挑衅行为都将遭到"果断且毁灭性"的回击,并称"任何鲁莽举动都将在该地区引发大规模冲突"。</p><h2 id=\"4d382202\">多国紧急撤离,战争预期向国际社会蔓延</h2><p style=\"text-align: justify;\">军事紧张态势已引发广泛的外交与民间反应:</p><p style=\"text-align: justify;\">人员撤离方面,美国国务院27日批准驻以色列使团非紧急人员及家属撤离,驻以大使赫卡比在内部邮件中建议相关人员"今天离开",并警告未来数天航班供应存在不确定性;英国宣布已从伊朗暂时撤出使馆工作人员,使馆转为远程运作;大量美国公民在过去24小时内经巴格达机场撤离伊拉克。</p><p style=\"text-align: justify;\">旅行警告方面,中国外交部提醒中国公民暂勿前往伊朗,已在伊朗者应尽快撤离;波兰、哈萨克斯坦、希腊、加拿大等国相继发出类似警告,呼吁本国公民立即离开伊朗或以色列。</p><p style=\"text-align: justify;\">航空业方面,土耳其已取消飞往德黑兰及大不里士的多班航班,荷兰KLM等航空公司宣布暂停飞往特拉维夫的航班。</p><p style=\"text-align: justify;\">联合国秘书长古特雷斯27日敦促美伊双方"专注于外交轨道",联合国发言人表示,国际社会既看到外交渠道传出的积极信息,也观察到"令人极为担忧的军事动向"。伊拉克外长亦与伊朗外长通话,双方强调通过谈判解决问题是"最恰当的方式"。</p></body></html>","source":"lsy1762389672944","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>比特币短线跳水,一度跌至6.3万美元!美以对伊朗发动联合打击,伊朗最高领袖办公室附近遭袭</title>\n<style 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“让以色列先动手”观察者网援引美国\"政客新闻网\"报道称,特朗普的高级顾问圈内流传着一套战略算计:希望以色列率先对伊朗发动打击,待伊朗作出报复后,再以\"遭受攻击\"为由,为美国介入提供政治正当性。两名知情人士透露,由于美伊谈判迟迟未能取得突破,特朗普核心圈子已在认真考虑对伊朗采取军事行动。其中一名人士直言:\"美国政府内部普遍认为,如果以色列首先且单独行动,然后伊朗发动反击,在政治上会好很多——这会给我们更多采取行动的理由。\"这一思路背后有清晰的民意逻辑。最新民调显示,多数美国人支持\"推翻伊朗政权\",但不愿为此承担美军伤亡的风险。一旦美国或其盟友遭到伊朗反击,民意天平将更容易倒向支持动武一侧,从而降低特朗普政府的政治风险。不过,消息人士也指出,无论以色列是否率先行动,\"最可能的情景仍是美以联合出手\"。以色列总理内塔尼亚胡已公开呼吁美国采取\"强硬措施\",打压伊朗的核项目、弹道导弹计划及其在地区的代理人网络。对于上述报道,白宫发言人安娜·凯利回应称:\"媒体可以继续猜测总统的想法,但只有总统自己知道他可能做什么或不会做什么。\"以色列驻美大使馆则拒绝置评。核谈判陷入僵局,外交进程充满张力美伊之间围绕伊朗核问题的间接谈判已于近期密集展开。本月6日和17日,双方先后在阿曼马斯喀特和瑞士日内瓦完成前两轮磋商;第三轮谈判于26日在日内瓦举行,未能达成任何协议,双方计划于3月2日在奥地利维也纳继续进行技术层面磋商。谈判的核心分歧在于铀浓缩问题。特朗普明确表态,绝不接受任何允许伊朗进行铀浓缩的协议,并称伊朗始终未能说出那句关键的话——承诺不发展核武器。伊朗方面则长期坚持,在限制但不终止核计划的条件下,要求美方解除严重的国际制裁。与此同时,谈判斡旋方阿曼释放出相对乐观的信号。阿曼外交大臣巴德尔27日在华盛顿会见美国副总统万斯后表示,谈判已取得\"关键、重要且前所未有的进展\"——伊朗已同意永远不拥有可用于制造核武器的核材料,承诺实现\"零积累、零库存\",并接受国际原子能机构的全面核查。巴德尔称\"和平近在咫尺\",认为约三个月时间足以落实各项关键安排。然而,国际原子能机构同日发布报告,指出自去年6月以色列对伊朗发动12天战争并轰炸相关核设施后,伊朗已不允许核查人员进入敏感核设施,目前无法确认伊朗铀浓缩活动现状及库存规模,外界对伊朗核能力的实际掌握存在严重盲区。军事部署急剧升级,战争风险骤然攀升在外交谈判陷入僵局的同时,美军在中东地区的军事部署持续强化,引发国际社会高度警惕。双航母集结:美军最大航母\"福特\"号27日从希腊克里特岛启航后抵达以色列水域,预计停靠海法港,与已在波斯湾部署的\"林肯\"号共同构成\"双航母打击群\",时隔近一年再度形成这一高强度战备态势。加油机大规模抵以:约20架美军空中加油机于26日晚抵达以色列本·古里安机场,外界普遍将此解读为对伊朗实施空中打击的前期准备。军事选项已呈报总统:美国中央司令部司令Brad 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justify;\">分析认为,向市场证明自身在监管审批方面具备优势,是派拉蒙天舞阻击奈飞收购计划的核心策略之一。若派拉蒙天舞能顺利度过上述等待期,将被视为获得政府层面的初步认可,公司也有望借此说服华纳兄弟探索股东投票反对与奈飞的交易,从而为自身报价赢得更多支持。</p></body></html>","source":"highlight_zhitongcaijin","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>派拉蒙加码收购华纳兄弟,承诺代付解约费以对抗奈飞</title>\n<style 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href=\"https://laohu8.com/S/NIO\">蔚来</a> 三季度营收218亿元人民币,同比增长16.7%,环比增长14.7%,创历史新高。上年同期为186.7亿元。</p><p>三季度净亏损为34.805亿元,同比降31.2%,环比下降30.3%;经调整净亏损为27.35亿元,较去年同期收窄38%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/78e20fa6d1ddc595d8a7c69568ddcaaa\" title=\"\" tg-width=\"1213\" tg-height=\"389\"/></p><p>三季度汽车销售额为192.023亿元,较2024年第三季度增长15.0%、较2025年第二季度增长19.0%。</p><p>三季度共交付了87,071辆汽车,较2024年第三季度增长40.8%,较2025年第二季度增长20.8%。</p><p>预计第四季度总营收将在327.58亿元至340.39亿元之间;四季度的汽车交付量将在120,000辆至125,000辆之间。</p><p>蔚来盘前拉升大涨超8%。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/61183b1d82099560d1c08f6c7c7e45f7\" title=\"\" tg-width=\"1158\" 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三季度营收218亿元人民币,同比增长16.7%,环比增长14.7%,创历史新高。上年同期为186.7亿元。三季度净亏损为34.805亿元,同比降31.2%,环比下降30.3%;经调整净亏损为27.35亿元,较去年同期收窄38%。三季度汽车销售额为192.023亿元,较2024年第三季度增长15.0%、较2025年第二季度增长19.0%。三季度共交付了87,071辆汽车,较2024年第三季度增长40.8%,较2025年第二季度增长20.8%。预计第四季度总营收将在327.58亿元至340.39亿元之间;四季度的汽车交付量将在120,000辆至125,000辆之间。蔚来盘前拉升大涨超8%。","news_type":1,"symbols_score_info":{"NIO":2,"09866":2,"NIO.SI":2}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3063,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"4122156316749760","authorId":"4122156316749760","name":"JiA","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a27711eadc9cec0890159959c0f7e0ca","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"authorIdStr":"4122156316749760","idStr":"4122156316749760"},"content":"人家说的是四季度单季度盈利 黑子也做个功课好吗","text":"人家说的是四季度单季度盈利 黑子也做个功课好吗","html":"人家说的是四季度单季度盈利 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justify;\">(一)实施服务消费提质惠民行动。印发《服务消费提质惠民行动工作方案》,从加强政策支持、搭建平台载体、扩大对外开放、强化标准引领、优化消费环境等方面提出工作举措。持续深化“购在中国”品牌打造,开展“服务消费季”系列促消费活动,围绕贴近群众生活、需求潜力大、带动作用强的重点领域开展服务消费促进活动,培育服务消费品牌,打造服务消费热点。<strong>(商务部牵头)</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">(二)开展消费新业态新模式新场景试点城市建设。积极发展首发经济,推动创新和丰富服务消费场景,支持优质消费资源与知名IP跨界合作,打造一批商旅文体健融合的消费新场景,培育一批新型消费龙头企业。<strong>(财政部、商务部按职责分工负责)</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>二、丰富高品质服务供给</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">(三)扩大服务业高水平对外开放。推动互联网、文化等领域有序开放,扩大电信、医疗、教育等领域开放试点。加快推进服务业扩大开放综合试点示范。支持将更多服务消费领域纳入《鼓励外商投资产业目录》,提供差异化服务供给。<strong>(中央宣传部、国家发展改革委、教育部、工业和信息化部、商务部、文化和旅游部、国家卫生健康委按职责分工负责)</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">(四)统筹利用现有资金渠道,支持推出一批文学、艺术、影视、动漫等领域精品创作,充分利用已有场馆,打造一批辐射带动作用强的剧场、博物馆、美术馆、科技馆,培育一批群众性文化活动和赛事品牌,优化文化产品和服务供给。支持世界文化遗产、文博场馆、非遗机构、历史文化名城,挖掘传统文化IP市场价值,打造服务消费新场景。支持有条件的地方以优质演艺、动漫、游戏、影视作品等线上流量带动线下场景创新。<strong>(党委宣传、财政、商务、文化和旅游、广电、文物主管部门按职责分工负责)</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">(五)结合实际、因地制宜延长热门文博场馆、景区营业时间,优化预约方式,鼓励推行免预约。支持文博场馆创新办展方式,其收益可按规定用于绩效激励,根据工作成效合理核定绩效工资总量。鼓励文博单位开放馆藏资源,与社会力量合作开发文创、数字产品,推动市场化方式举办的各类文化展览进商场、进社区、进公园。<strong>(财政、人力资源社会保障、商务、文化和旅游、文物主管部门按职责分工负责)</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">(六)鼓励引进国外优秀体育赛事,支持地方举办大众体育赛事,打造一批具有较高知名度的精品赛事、职业联赛以及具有自主知识产权的体育竞赛表演品牌。持续开展“跟着赛事去旅行”“体育赛事进景区、进街区、进商圈”“乐享精彩赛事 寻味中华美食”等活动,发挥体育赛事和相关活动带动效应。<strong>(商务、文化和旅游、体育主管部门按职责分工负责)</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">(七)培育多元化教育和培训市场。规范发展文化艺术、科技、体育类非学科教育培训,完善许可条件,符合条件的线上、线下非学科类培训机构可依法依规申请行政许可。鼓励相关机构以市场化为导向开展职业技能培训,完善培训评价机制。有序发展社区学院、市民夜校、老年培训,提供优质技能培训、文化艺术培训,鼓励有条件的地方提供免费或低租金场地设施。<strong>(教育、科技、民政、人力资源社会保障、体育主管部门按职责分工负责)</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">(八)加快推进长期护理保险制度建设,扩大长期护理保险制度覆盖面。加强对养老护理、家政服务、长期照护等领域从业人员培养培训,落实有关支持政策。开展家政服务职业技能专项培训行动,完善以职业能力为导向的家政服务职业评价体系,引导家政企业开展岗前培训、企业新型学徒制培训、技师培训等。<strong>(教育、财政、民政、人力资源社会保障、商务、医保主管部门,工会、妇联按职责分工负责)</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">(九)有条件的地方可结合实际对普惠托育机构给予场地支持和适当运营补助。支持有条件的幼儿园招收2—3岁幼儿,发展社区嵌入式托育、家庭托育点,鼓励用人单位提供托育服务,并按相关规定给予政策支持。<strong>(发展改革、教育、财政、卫生健康主管部门,工会按职责分工负责)</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">(十)放宽中高端医疗、休闲度假等领域市场准入,减少限制性措施,吸引更多外商投资、民营资本进入,增加优质服务供给。<strong>(商务部、文化和旅游部、国家卫生健康委按职责分工负责)</strong> </p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>三、激发服务消费新增量</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">( 十一)吸引更多境外人员入境消费。有序扩大单方面免签国家范围,优化完善区域性入境免签政策,持续优化外国人来华签证政策和通讯、住宿、支付等便利化措施,为更多符合条件的人员签发5年多次签证。加强我国文旅资源国际宣传推广,发挥美食、中医药、文物古迹等传统文化资源优势,鼓励旅行社、在线旅游平台推出若干适合外国人的特色旅游线路。加强“留学中国”品牌建设,吸引外国优秀学生来华学习。培育面向国际的医疗、会展等市场。<strong>(商务部牵头,外交部、教育部、工业和信息化部、文化和旅游部、国家卫生健康委、中国人民银行、国家移民局、国家文物局、国家中医药局按职责分工负责)</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">(十二)拓展数字服务消费,鼓励电商平台创新线上线下融合的数字服务消费场景,支持生活服务企业数字化转型和推广运营。开展“人工智能+消费”典型应用案例推荐,持续打造信息消费新产品新场景新热点。<strong>(商务、工业和信息化主管部门按职责分工负责)</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">(十三)优化学生假期安排,完善配套政策。在放假总天数和教学时间总量保持不变的情况下,鼓励有条件的地方结合气候条件、生产安排、职工带薪休假制度落实等因素,科学调整每学年的教学和放假时间,探索设置中小学春秋假,相应缩短寒暑假时间,增加旅游出行等服务消费时间。<strong>(教育、人力资源社会保障主管部门按职责分工负责)</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>四、加强财政金融支持</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">(十四)统筹利用中央预算内投资、地方政府专项债券等各类资金渠道,支持符合条件的文化、旅游、养老、托育、体育等服务设施建设。<strong>(国家发展改革委、财政部按职责分工负责)</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">(十五)支持服务贸易创新发展引导基金按市场化原则投资符合条件的服务消费企业,引导社会资本加大对服务消费相关领域投资。<strong>(财政部、商务部按职责分工负责)</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">(十六)综合运用货币信贷等政策工具,支持金融机构扩大服务消费领域信贷投放,加大对服务消费领域经营主体信贷投放力度,合理确定贷款利率水平,可持续支持服务消费。支持金融机构针对服务消费经营主体特点和融资需求,创新开发特色金融产品和服务。鼓励金融机构加强对多元化服务消费场景、集聚区和相关重点项目建设支持。<strong>(中国人民银行、金融监管总局按职责分工负责)</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">(十七)加大消费信贷支持力度。支持地方通过新设或纳入现有风险补偿专项资金等方式,分担消费信贷风险,开展重点领域消费贷款贴息,引导金融机构和商家合作开发适合服务消费特点的产品和服务,形成“政府补贴+金融支持+商家优惠”组合拳。<strong>(财政部、商务部、中国人民银行、金融监管总局按职责分工负责)</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">(十八)聚焦与居民日常生活密切相关的服务消费领域,对服务业经营主体给予财政贴息支持,推动降低经营主体融资成本,激发服务消费市场活力。<strong>(财政部、商务部、中国人民银行等部门按职责分工负责)</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>五、健全统计监测制度</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">(十九)优化服务消费统计方法。加快推进分地区服务零售额测算工作,客观反映分地区服务消费发展情况。创新统计监测方法,鼓励有条件的地方利用大数据等信息技术手段开展服务消费监测分析。<strong>(国家统计局、商务部按职责分工负责)</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">各有关部门和单位要坚决落实党中央、国务院决策部署,推动各项政策措施落实落细。商务部要发挥促进服务消费发展工作协调机制作用,牵头完善支持政策,增加优质服务供给,更好满足人民群众多样化服务消费需求。</p><p style=\"text-align: right;\">商务部 国家发展改革委 教育部</p><p style=\"text-align: right;\">工业和信息化部 财政部 人力资源社会保障部</p><p style=\"text-align: right;\">文化和旅游部 国家卫生健康委 中国人民银行</p></body></html>","source":"SWB","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\" 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寻味中华美食”等活动,发挥体育赛事和相关活动带动效应。(商务、文化和旅游、体育主管部门按职责分工负责)(七)培育多元化教育和培训市场。规范发展文化艺术、科技、体育类非学科教育培训,完善许可条件,符合条件的线上、线下非学科类培训机构可依法依规申请行政许可。鼓励相关机构以市场化为导向开展职业技能培训,完善培训评价机制。有序发展社区学院、市民夜校、老年培训,提供优质技能培训、文化艺术培训,鼓励有条件的地方提供免费或低租金场地设施。(教育、科技、民政、人力资源社会保障、体育主管部门按职责分工负责)(八)加快推进长期护理保险制度建设,扩大长期护理保险制度覆盖面。加强对养老护理、家政服务、长期照护等领域从业人员培养培训,落实有关支持政策。开展家政服务职业技能专项培训行动,完善以职业能力为导向的家政服务职业评价体系,引导家政企业开展岗前培训、企业新型学徒制培训、技师培训等。(教育、财政、民政、人力资源社会保障、商务、医保主管部门,工会、妇联按职责分工负责)(九)有条件的地方可结合实际对普惠托育机构给予场地支持和适当运营补助。支持有条件的幼儿园招收2—3岁幼儿,发展社区嵌入式托育、家庭托育点,鼓励用人单位提供托育服务,并按相关规定给予政策支持。(发展改革、教育、财政、卫生健康主管部门,工会按职责分工负责)(十)放宽中高端医疗、休闲度假等领域市场准入,减少限制性措施,吸引更多外商投资、民营资本进入,增加优质服务供给。(商务部、文化和旅游部、国家卫生健康委按职责分工负责) 三、激发服务消费新增量( 十一)吸引更多境外人员入境消费。有序扩大单方面免签国家范围,优化完善区域性入境免签政策,持续优化外国人来华签证政策和通讯、住宿、支付等便利化措施,为更多符合条件的人员签发5年多次签证。加强我国文旅资源国际宣传推广,发挥美食、中医药、文物古迹等传统文化资源优势,鼓励旅行社、在线旅游平台推出若干适合外国人的特色旅游线路。加强“留学中国”品牌建设,吸引外国优秀学生来华学习。培育面向国际的医疗、会展等市场。(商务部牵头,外交部、教育部、工业和信息化部、文化和旅游部、国家卫生健康委、中国人民银行、国家移民局、国家文物局、国家中医药局按职责分工负责)(十二)拓展数字服务消费,鼓励电商平台创新线上线下融合的数字服务消费场景,支持生活服务企业数字化转型和推广运营。开展“人工智能+消费”典型应用案例推荐,持续打造信息消费新产品新场景新热点。(商务、工业和信息化主管部门按职责分工负责)(十三)优化学生假期安排,完善配套政策。在放假总天数和教学时间总量保持不变的情况下,鼓励有条件的地方结合气候条件、生产安排、职工带薪休假制度落实等因素,科学调整每学年的教学和放假时间,探索设置中小学春秋假,相应缩短寒暑假时间,增加旅游出行等服务消费时间。(教育、人力资源社会保障主管部门按职责分工负责)四、加强财政金融支持(十四)统筹利用中央预算内投资、地方政府专项债券等各类资金渠道,支持符合条件的文化、旅游、养老、托育、体育等服务设施建设。(国家发展改革委、财政部按职责分工负责)(十五)支持服务贸易创新发展引导基金按市场化原则投资符合条件的服务消费企业,引导社会资本加大对服务消费相关领域投资。(财政部、商务部按职责分工负责)(十六)综合运用货币信贷等政策工具,支持金融机构扩大服务消费领域信贷投放,加大对服务消费领域经营主体信贷投放力度,合理确定贷款利率水平,可持续支持服务消费。支持金融机构针对服务消费经营主体特点和融资需求,创新开发特色金融产品和服务。鼓励金融机构加强对多元化服务消费场景、集聚区和相关重点项目建设支持。(中国人民银行、金融监管总局按职责分工负责)(十七)加大消费信贷支持力度。支持地方通过新设或纳入现有风险补偿专项资金等方式,分担消费信贷风险,开展重点领域消费贷款贴息,引导金融机构和商家合作开发适合服务消费特点的产品和服务,形成“政府补贴+金融支持+商家优惠”组合拳。(财政部、商务部、中国人民银行、金融监管总局按职责分工负责)(十八)聚焦与居民日常生活密切相关的服务消费领域,对服务业经营主体给予财政贴息支持,推动降低经营主体融资成本,激发服务消费市场活力。(财政部、商务部、中国人民银行等部门按职责分工负责)五、健全统计监测制度(十九)优化服务消费统计方法。加快推进分地区服务零售额测算工作,客观反映分地区服务消费发展情况。创新统计监测方法,鼓励有条件的地方利用大数据等信息技术手段开展服务消费监测分析。(国家统计局、商务部按职责分工负责)各有关部门和单位要坚决落实党中央、国务院决策部署,推动各项政策措施落实落细。商务部要发挥促进服务消费发展工作协调机制作用,牵头完善支持政策,增加优质服务供给,更好满足人民群众多样化服务消费需求。商务部 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2.行权:目前ETF从买入后涨幅已经超过10%那么按道理期权最少也有50%以上的涨幅,但目前期权是跌80%以上,那么如果行权的话如何操作?有何利弊?行权价格又是以什么为准呢? 3.交易:现在盈透和老虎都不允许买入,那为什么交易量一直在涨而且价格也在起伏,是系统错误吗?还是说什么人在交易? 4.期权:最后我很不明白为什么任何时期的期权都会瞬间暴跌,这次合股如果价格没有变化那么为什么期权会这么一直向下呢? 22年1月 20年5月 20年10月 我相信以上的3个问题是大多数赔了钱一头雾水的股友希望弄明白的,如果不足请补充,再次感谢无私的股友不吝赐教! <a target=\"_blank\" href=\"https://laohu8.com/S/USO\">$美国原油ETF(USO)$</a> <a target=\"_blank\" href=\"https://laohu8.com/S/.IXIC\">$纳斯达克(.IXIC)$</a> <a target=\"_blank\" href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">$苹果(AAPL)$</a> ","listText":"关于 美国原油ETF(USO) 期权的问题,有问题的请评论留言,能解答的大神希望给解答一下 第一次做USO期权就碰到了合股,看了几个大神的帖子说没事价格会恢复,目前只是显示问题。找遍了帖子大多数人都是一头雾水,我就代大家提几个问题,希望懂的股友不吝赐教下。 1.价格:我去了盈透发现和老虎显示的价格是完全相同的,目前盈透只允许平仓不允许买入,我想盈透的价格应该不会显示错误,那么价格是否真的确定就是目前显示的价格?(例:USO1 20210115 5.0 Call 这个期权前一天0.16目前显示0.4)请问这到底是是为什么呢?赔钱不怕,但希望弄明白。 2.行权:目前ETF从买入后涨幅已经超过10%那么按道理期权最少也有50%以上的涨幅,但目前期权是跌80%以上,那么如果行权的话如何操作?有何利弊?行权价格又是以什么为准呢? 3.交易:现在盈透和老虎都不允许买入,那为什么交易量一直在涨而且价格也在起伏,是系统错误吗?还是说什么人在交易? 4.期权:最后我很不明白为什么任何时期的期权都会瞬间暴跌,这次合股如果价格没有变化那么为什么期权会这么一直向下呢? 22年1月 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