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2019-07-09

$百威亚太(01876)$$中烟香港(06055)$我是来套积分的

2023-06-20

势在必行

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2020-08-04

当年滴滴收购uber在中国的业务是怎么回事

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2021-07-20

要么穷，要么富，中产就算了

国家卫健委：5月31日后均可生三孩

2019-07-29

$Beyond Meat Inc.(BYND)$上星期做空池是65，我卖了一票，还是65？[惊讶]

2023-05-05

这个续航，有人买么，图啥？

特斯拉中国上调全新Model S及全新Model X全系车型售价

2021-12-10

马斯克是真聪明，舆论造势，卖股顺理成章

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2021-05-06

画纸龙

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2019-07-31

$阿里巴巴(BABA)$今天分拆生效？

2021-08-09

央妈？！

央视发声 “缺芯”不是“炒芯”理由！港股半导体板块走低

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Bartosiak评论称：“Lululemon的国际业务在努力支撑整体业绩，但美国核心业务正在失去节奏。投资者期待的是‘拜日式’（sun salutation），结果却更像是‘下犬式’（downward dog）。现在的关键是，这家品牌能否在关税压力和本土市场疲软中灵活应对而不被击垮。”财报发布后，Lululemon股价在盘后交易中暴跌超15%。截至目前，该公司今年以来累计跌幅已接近50%，反映出投资者对其美国市场复苏前景及利润承压的担忧。","news_type":1,"symbols_score_info":{"LULU":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1479,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":421880747589888,"gmtCreate":1744018672422,"gmtModify":1744018674266,"author":{"id":"3513797424996688","authorId":"3513797424996688","name":"stormm","avatar":"https://static.tigerbbs.com/2406e7a4cb651ae8b225c07335975921","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3513797424996688","idStr":"3513797424996688"},"themes":[],"htmlText":"[开心]&nbsp; 这脚砸的，自己也买不起了","listText":"[开心]&nbsp; 这脚砸的，自己也买不起了","text":"[开心] 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style=\"text-align: start;\">根据投行摩根士丹利的测算，加征关税将使苹果公司每年增加约85亿美元的成本，分析人士称，如果苹果公司将关税成本全部转嫁给消费者，iPhone 16 Pro Max的在美零售价将从现在的1599美元上涨到2300美元（约合16750元人民币）。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/558b132ca87f8ef277904b2519b56f63\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p></p></body></html>","source":"kkj","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>苹果紧急安排五架飞机满载iPhone运往美国，短期不会涨价</title>\n<style 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Max的在美零售价将从现在的1599美元上涨到2300美元（约合16750元人民币）。","news_type":1,"symbols_score_info":{"AAPL":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":521,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":419627685515464,"gmtCreate":1743479739441,"gmtModify":1743479741321,"author":{"id":"3513797424996688","authorId":"3513797424996688","name":"stormm","avatar":"https://static.tigerbbs.com/2406e7a4cb651ae8b225c07335975921","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3513797424996688","idStr":"3513797424996688"},"themes":[],"htmlText":"很早就说了，任职130天","listText":"很早就说了，任职130天","text":"很早就说了，任职130天","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/419627685515464","repostId":"1103260279","repostType":2,"repost":{"id":"1103260279","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1743478064,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1103260279?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2025-04-01 11:27","market":"us","language":"zh","title":"马斯克宣布将辞去美国政府效率部职务","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1103260279","media":"老虎资讯综合","summary":"4月1日，美股夜盘时段，$特斯拉(TSLA)$短线拉升，现涨超2%，此前一度跌近2%。","content":"<html><head></head><body><p>4月1日，美股夜盘时段，<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>短线拉升，现涨超2%，此前一度跌近2%。消息面：埃隆·马斯克计划于5月底辞去美国政府效率部（DOGE）的职务。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f792d0e06e4536607e09876aa74d04a4\" title=\"\" tg-width=\"862\" tg-height=\"831\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">在接受福克斯新闻采访时，马斯克表示，他有信心在离职前完成削减1万亿美元联邦赤字的目标。并强调政府效率低下、存在大量浪费和欺诈，有信心在不影响关键服务的情况下减少15%的支出。<br/><br/>此外，马斯克对国会成员财富异常丰厚的现象表示质疑。他指出，许多国会成员年薪仅20万美元，却拥有高达2000万美元的财产，质疑他们如何在有限的收入下积累如此巨额财富。</p><p style=\"text-align: justify;\">特斯拉股价刚刚经历了自2022年以来最糟糕的一个季度，并遭遇了上市15年来第三大跌幅。这家电动汽车制造商的股价在今年前三个月暴跌36%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/50208c02d7c7fae32a594f88018f8ca3\" title=\"\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">上一次更严重的下跌发生在2022年底，当时股价暴跌54%。该季度包括马斯克出售价值逾220亿美元的特斯拉股票，为其440亿美元收购推特(后更名为X)提供资金。</p><p style=\"text-align: justify;\">上周五，马斯克表示，他的人工智能初创公司xAI已收购X，这笔交易对这家社交媒体公司的估值为330亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">特斯拉第一季度股价下跌导致市值蒸发逾4600亿美元。该季度的大部分时间与马斯克在第二届特朗普政府任职的时间重叠，他当时领导了削减政府支出和监管的工作，并解雇了数万名联邦雇员。</p><p style=\"text-align: justify;\">马斯克领导着所谓的政府效率部(DOGE)。截至周一，DOGE网站声称，截至3月24日，该计划已削减了1400亿美元的联邦支出，这一数字不到特斯拉第一季度市值损失的三分之一。</p><p style=\"text-align: justify;\">“我的特斯拉股票和所有持有特斯拉股票的人的股票都缩水了大约一半，”马斯克周日晚间在威斯康星州绿湾举行的集会上表示，他支持一名右翼法官参加周二的州最高法院选举。“我想说的是，这是一份非常昂贵的工作。”</p><p style=\"text-align: justify;\">DOGE的网站此前存在大量错误，导致该组织修改了其关于节省开支的说法。马斯克对联邦预算中浪费、欺诈和滥用的许多指控也被证明具有误导性或虚假性。</p><p style=\"text-align: justify;\">马斯克最近在接受福克斯新闻布雷特·拜尔采访时表示，他和DOGE计划在5月前将联邦总支出削减1万亿美元。马斯克在白宫的角色是拖累特斯拉股价的一个因素，因为它引发了全球范围内对特斯拉门店和车辆的抗议、抵制和暴力袭击浪潮。</p><p style=\"text-align: justify;\">特朗普总统的汽车关税也是一个令人担忧的问题，因为它们涉及特斯拉的主要供应商，尤其是墨西哥和中国。对关税的担忧引发了科技股更广泛的抛售，纳斯达克指数当季收跌10%，为2022年以来的最大跌幅。</p><p style=\"text-align: justify;\">特斯拉还面临其他不利因素，比如新车销量大幅下滑，以及马斯克承诺推出自动驾驶出租车而竞争对手在扩大市场领先优势带来的压力。</p><p style=\"text-align: justify;\">马斯克曾表示，特斯拉将于6月在得克萨斯州奥斯汀推出无人驾驶叫车业务，但一些分析师对该公司能否实现这一目标表示怀疑。</p><p style=\"text-align: justify;\">大约10年来，马斯克一直承诺，现有的特斯拉汽车只需再进行一次软件升级，就可以变成可以使用的自动驾驶出租车。在该公司第四季度财报电话会议上，马斯克表示，即将推出的特斯拉全自动驾驶软件版本也需要进行硬件升级。</p><p style=\"text-align: justify;\">尽管第一季度股价下跌令股东感到痛苦，但他们在最近经历了类似的波动。2024年第一季度，由于汽车销量下降和竞争加剧，特斯拉股价暴跌29%。但该股在今年的剩余时间里出现反弹，最终上涨63%。</p><p style=\"text-align: justify;\">“从长远来看，我认为特斯拉股票会表现良好，”马斯克在绿湾集会上表示。“所以，你知道，现在可能是一个买入机会。”</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>马斯克宣布将辞去美国政府效率部职务</title>\n<style 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This is a 75 percent decrease over losses of $ per share from the same period last year.  The company reported quarterly sales of $22.50 million which missed the analyst consensus estimate of $23.37 million by 3.70 percent.  This is a 182.20 percent increase over sal","content":"亿航控股（纳斯达克股票代码：EH）报告季度亏损每股$(0.07)，符合分析师一致预期。 与去年同期每股$(0.04)的亏损相比，亏损减少了75%。 公司报告季度销售额为2250万美元，低于分析师一致预期的2337万美元，低了3.70%。 与去年同期797万美元的销售额相比，本季度销售额增长了182.20%。<br><br>以上内容来自Benzinga Earnings专栏，原文如下：<br><html><body><p>EHang Holdings (NASDAQ:EH) reported quarterly losses of $(0.07) per share which met the analyst consensus estimate. This is a 75 percent decrease over losses of $(0.04) per share from the same period last year.  The company reported quarterly sales of $22.50 million which missed the analyst consensus estimate of $23.37 million by 3.70 percent.  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Over the past three months, Shyam Sankar has sold approximately 5,625,017 shares.</p><p><blockquote>Palantir Technologies高管Shyam Sankar提议在2025年2月20日出售37.5万股Palantir Technologies普通股，总市值约为38,426,062.50美元。过去三个月，Shyam Sankar已出售约5,625,017股股票。</blockquote></p><p></p>\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"","relate_stocks":{"PLTR":"Palantir Technologies Inc."},"source_url":"","is_english":true,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1126318861","content_text":"Palantir Technologies' Officer Shyam Sankar proposes to sell 375,000 shares of Palantir Technologies common stock on February 20, 2025, with a total market value of approximately $38,426,062.50. 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call 量化策略【5月8日】","htmlText":"卖备兑看涨期权（sell covered call），是很多大的基金采用的策略，美股散户也可以借鉴该策略。您可以在持有股票的同时获得收益。 策略执行方法是，持有或买入股票，卖出股票相对应的看涨期权。这个策略适合长期持有某些近期横盘不动或者有利空消息的股票的投资者，通过做备兑，对冲一下风险，可能会获得额外收益。 小涨多赚钱，不涨多赚钱，下跌少亏钱。只有股票暴涨时不推荐做备兑。所以在长期持有一些标的时滚动做备兑，对成熟投资者，可能是一个很好的策略。 收益对比 假设2021年1月1日到12月17日期间投资者持有亚马逊 200股股票 持有期间如果无操作，则最后的总资产为675484美元 持有期间如果进行covered call策略，每周操作一次；如果行权卖出100股股票后，下一个交易日再买入100股。最后的总资产为728898美元。 Covered Call策略：卖出看涨期权池（仅供参考） 期权代码 标的代码 到期日 行权价 权利金 隐含波动率 年化收益率 <a target=\"_blank\" href=\"https://laohu8.com/OPT/TSLA 20240517 205.0 call\">$TSLA 20240517 205.0 call$</a> TSLA 2024/05/17 205.0 0.270000 0.490000 5.54% <a target=\"_blank\" href=\"https://laohu8.com/OPT/PLTR 20240517 24.5 call\">$PLTR 20240517 24.5 call$</a> PLTR 2024/05/17 24.5 0.080000 0.580000 13.64%","listText":"卖备兑看涨期权（sell covered call），是很多大的基金采用的策略，美股散户也可以借鉴该策略。您可以在持有股票的同时获得收益。 策略执行方法是，持有或买入股票，卖出股票相对应的看涨期权。这个策略适合长期持有某些近期横盘不动或者有利空消息的股票的投资者，通过做备兑，对冲一下风险，可能会获得额外收益。 小涨多赚钱，不涨多赚钱，下跌少亏钱。只有股票暴涨时不推荐做备兑。所以在长期持有一些标的时滚动做备兑，对成熟投资者，可能是一个很好的策略。 收益对比 假设2021年1月1日到12月17日期间投资者持有亚马逊 200股股票 持有期间如果无操作，则最后的总资产为675484美元 持有期间如果进行covered call策略，每周操作一次；如果行权卖出100股股票后，下一个交易日再买入100股。最后的总资产为728898美元。 Covered Call策略：卖出看涨期权池（仅供参考） 期权代码 标的代码 到期日 行权价 权利金 隐含波动率 年化收益率 <a target=\"_blank\" href=\"https://laohu8.com/OPT/TSLA 20240517 205.0 call\">$TSLA 20240517 205.0 call$</a> TSLA 2024/05/17 205.0 0.270000 0.490000 5.54% <a target=\"_blank\" href=\"https://laohu8.com/OPT/PLTR 20240517 24.5 call\">$PLTR 20240517 24.5 call$</a> PLTR 2024/05/17 24.5 0.080000 0.580000 13.64%","text":"卖备兑看涨期权（sell covered call），是很多大的基金采用的策略，美股散户也可以借鉴该策略。您可以在持有股票的同时获得收益。 策略执行方法是，持有或买入股票，卖出股票相对应的看涨期权。这个策略适合长期持有某些近期横盘不动或者有利空消息的股票的投资者，通过做备兑，对冲一下风险，可能会获得额外收益。 小涨多赚钱，不涨多赚钱，下跌少亏钱。只有股票暴涨时不推荐做备兑。所以在长期持有一些标的时滚动做备兑，对成熟投资者，可能是一个很好的策略。 收益对比 假设2021年1月1日到12月17日期间投资者持有亚马逊 200股股票 持有期间如果无操作，则最后的总资产为675484美元 持有期间如果进行covered call策略，每周操作一次；如果行权卖出100股股票后，下一个交易日再买入100股。最后的总资产为728898美元。 Covered Call策略：卖出看涨期权池（仅供参考） 期权代码 标的代码 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08:28","market":"hk","language":"zh","title":"详解最强AI芯片架构：英伟达Blackwell GPU究竟牛在哪？现场对话技术高管","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2422581873","media":"芯东西","summary":"结合22页英伟达Blackwell架构技术简报，关于GB200超级芯片、HGX B200/B100、DGX超级计算机等的配置细节被进一步披露。英伟达没透露单个Blackwell GPU die的具体大小，只说是在reticle大小尺寸限制内。技术简报披露了Blackwell x86平台HGX B100、HGX B200的系统配置。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p><strong>单芯不顶事，真正顶事的是解决系统级性能和能效提升的挑战。相比上一代Hopper，Blackwell GPU的主要优化没有依赖制程工艺技术的提升，而是更先进的内存、更快的片内互联速度，并通过升级片间互连、多机互连的速度以及可扩展性、管理软件，消除大量数据处理导致的通信瓶颈，从而将大量GPU连成一个更具成本效益的强大系统。</strong></p></blockquote><p>当今全世界身价最高的两位华人，一位卖铲，一位卖水。</p><p>第一名是<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>创始人兼CEO黄仁勋，靠给AI淘金者们卖GPU，把英伟达推上全球市值第三的宝座；另一位是<a href=\"https://laohu8.com/S/09633\">农夫山泉</a>创始人、董事长兼总经理钟睒睒，凭“大自然的搬运工”笑傲饮用水江湖。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f29de1020e9f38566be2ad5fc0b2c0fa\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"397\"/></p><p>▲在最新彭博亿万富豪榜中，黄仁勋是第17名 ，钟睒睒是第23名</p><p>当前，英伟达市值已经稳坐2万亿美元大关，与<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>的市值差距缩小到0.3万亿美元。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8bf08158426c5def16334c1d99f9b533\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"732\"/></p><p>▲全球市值TOP10中，英伟达过去30天股价涨幅最大（图源：Companies Market Cap）</p><p>在本周英伟达GTC大会上，黄仁勋一本正经地说：<strong>“我们可以附带着卖热水。”</strong></p><p>这可不是句玩笑话，黄仁勋是有数据依据的：英伟达DGX新机的液冷散热，液体入口温度是25℃，接近室温；出口温度升高到45℃，接近按摩浴缸的水温，流速是2L/s。</p><p>当然了，<strong>比起卖水，GPU算力才是英伟达手里的印钞机。</strong></p><p>人称“皮衣刀客”的黄仁勋，一贯具有极强的危机感和风险意识，永远在提前为未来铺路。再加上芯片行业是一个高风险高成本低容错的行业，一步走错，可能就会跌落神坛，满盘皆输。所以在AI算力需求空前爆发、一众强敌虎视眈眈的关键时刻，英伟达不敢在新品上有丝毫懈怠，必然会在短期内打出最大爆发，让对手们望尘莫及。</p><p>当竞争对手们还在以追赶英伟达旗舰GPU为目标时，黄仁勋已经站在next Level，捕捉到数据中心客户需求的痛点——<strong>单芯不顶事，真正顶事的是解决系统级性能和能效提升的挑战。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d8a6fecfef9de05a7a10d69337dcd94e\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"768\"/></p><p>拿单个旗舰GPU比，英伟达的芯片确实配得上“核弹”称号，性能猛，功耗也高。但黄仁勋厉害在早就跳出芯片本身，不断向数据中心客户灌输“<strong>买得越多 省得越多</strong>”的理念，简而言之买英伟达的AI系统方案比其他方案更快更省钱。</p><p>从Blackwell架构设计到AI基础设施的技术布局，都能反映黄仁勋对未来市场需求和行业趋势的前瞻性判断：</p><blockquote><p>1、摩尔定律带动性能提升越来越捉襟见肘，单die面积和晶体管快到极限，后续芯片迭代必须包括高带宽内存、Chiplet先进封装、片内互联等技术的创新组合。再加上片外互连等高性能通信的优化，共同构成了英伟达打造出专为万亿参数级生成式AI设计的系统的基础。</p><p>2、未来，数据中心将被视为AI工厂，在整个生命周期里，AI工厂的目标是产生收益。不同于消费级市场单卖显卡，数据中心市场是个系统级生意，单芯片峰值性能参考价值不大，把很多GPU组合成一个“巨型GPU”，使其在完成同等计算任务时耗费更少的卡、时间和电力，对客户才能带来更大的吸引力。</p><p>3、AI模型的规模和数据量将持续增长：未来会用多模态数据来训练更大的模型；世界模型将大行其道，学习掌握现实世界的物理规律和常识；借助合成数据生成技术，AI甚至能模仿人类的学习方式，联想、思考、彼此相互训练。英伟达的目标是不断降低与计算相关的成本和能耗。</p><p>4、高性能推理或生成将至关重要。云端运行的英伟达GPU可能有一半时间都被用于token生成，运行大量的生成式AI任务。这既需要提高吞吐量，以降低服务成本，又要提高交互速度以提高用户体验，一个GPU难以胜任，因此必须找到一种能在许多GPU上并行处理模型工作的方法。</p></blockquote><h2 id=\"id_3685110776\">01.最强AI芯片规格详解：最大功耗2700W，CUDA配置成谜</h2><p>本周二，英伟达发布新一代Blackwell GPU架构，不仅刻意弱化了单芯片的存在感，而且没有明确GPU的代号，而是隐晦地称作“Blackwell GPU”。这使得被公认遥遥领先的Blackwell架构多少笼上了一抹神秘色彩。</p><p>在GTC大会现场，英伟达副总裁Ian Buck和高级副总裁Jonah Alben向智东西&amp;芯东西等全球媒体进一步分享了关于Blackwell架构设计的背后思考。结合22页英伟达Blackwell架构技术简报，关于GB200超级芯片、HGX B200/B100、DGX超级计算机等的配置细节被进一步披露。</p><p>根据现有信息，全新Blackwell GPU没有采用最先进的3nm制程工艺，而是继续沿用4nm的定制增强版工艺<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>4NP，已知的芯片款式有3类——<strong>B100、B200、GB200超级芯片。</strong></p><p>B100不是新发布的主角，仅在HGX B100板卡中被提及。B200是重头戏，GB200又进一步把B200和1颗72核Grace CPU拼在一起。</p><p>B200有2080亿颗晶体管，超过H100（800亿颗晶体管）数量的两倍。英伟达没透露单个Blackwell GPU die的具体大小，只说是在reticle大小尺寸限制内。上一代单die面积为814mm²。由于不知道具体数字，不好计算B200在单位面积性能上的改进幅度。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7963834be3ce378034b84186227edbc0\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"530\"/></p><p>英伟达通过NV-HBI高带宽接口，以10TB/s双向带宽将两个GPU die互联封装，让B200能像单芯片一样运行，不会因为通信损耗而损失性能，没有内存局部性问题，也没有缓存问题，能支持更高的L2缓存带宽。但英伟达并没有透露它具体采用了怎样的芯片封装策略。</p><p>前代GH200超级芯片是把1个H100和1个Grace CPU组合。而GB200超级芯片将2个Blackwell GPU和CPU组合，每个GPU的满配TDP达到1200W，使得整个超级芯片的TDP达到2700W（1200W x 2+300W）。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/30bedffb3f40d5462c2cc6d59056c7de\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"1641\"/></p><p>▲Blackwell GB200规格（图源：芯东西根据技术简报表格译成中文）</p><p>值得关注的是，Blackwell架构技术简报仅披露了Tensor核心数据，对CUDA核心数、Tensor核心数、向量算力等信息只字未提。除了FP64是稠密，其他数据格式都显示了稀疏算力。</p><p>相比之下，标准FP64 Tensor核心计算性能提升幅度不大，H100和H200是67TFLOPS，GB200超级芯片是90TFLOPS，比上一代提高34%。</p><p>一种可能的推测是Blackwell架构的设计全面偏向AI计算，对高性能计算的提升不明显。如果晶体管都用于堆Tensor核心，它的通用能力会变弱，更像个偏科的AI NPU。</p><p>由于采用相同的基础设施设计，从Hopper换用Blackwell主板就像推拉抽屉一样方便。</p><p>技术简报披露了Blackwell x86平台HGX B100、HGX B200的系统配置。HGX B200搭载8个B200，每个GPU的TDP为1000W；HGX B100搭载8个B100，每个GPU的TDP为700W。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7ad63adca716565a31e9398e3c095ab7\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"1390\"/></p><p>▲HGX B200和HGX B100系统规格（图源：Blackwell架构技术简报）</p><p>在数据中心Blackwell GPU发布后，业界关注焦点移向同样基于Blackwell架构的游戏显卡RTX 50系列。目前距离RTX 50系列GPU的发布日期还很遥远，最快也得到今年年底，慢点可能要到明年甚至是后年。</p><p>不过现在已经有很多关于配置的传言，比如采用台积电3nm和28Gbps GDDR 7显存、最大总线宽度有384bit和512bit两种说法，芯片包括从入门级GB207到高端级GB202，会继续优化路径追踪、光线追踪。</p><h2 id=\"id_1371696331\">02.8年AI训练算力提升1000倍，英伟达是怎么做到的？</h2><p>从2016年Pascal GPU的19TFLOPS，到今年Blackwell GPU的20PFLOPS，<strong>黄仁勋宣布英伟达用8年将单卡AI训练性能提升了1000倍。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3ffbf2259cfb6b4d4749a1f099420f75\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"768\"/></p><p>这个听起来令人心潮澎湃的倍数，除了得益于制程工艺迭代、更大的HBM容量和带宽、双die设计外，<strong>数据精度的降低起到关键作用。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ee620b345d87c05c3e40cd3dfba1ab01\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"234\"/></p><p>多数训练是在FP16精度下进行，但实际上不需要用这么高的精度去处理所有参数。英伟达一直在探索怎么通过混合精度操作来在降低内存占用的同时确保吞吐量不受影响。</p><p>Blackwell GPU内置的第二代Transformer引擎，利用先进的动态范围管理算法和细粒度缩放技术（微型tensor缩放）来优化性能和精度，并首度支持FP4新格式，使得FP4 Tensor核性能、HBM模型规模和带宽都实现翻倍。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d4885c1e061baed414c6ce68fbb5a81f\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"469\"/></p><p>同时TensorRT-LLM的创新包括量化到4bit精度、具有专家并行映射的定制化内核，能让MoE模型实时推理使用耗费硬件、能量、成本。NeMo框架、Megatron-Core新型专家并行技术等都也为模型训练性能的提升提供了支持。</p><p>降精度的难点是兼顾用户对准确率的需求。FP4并不在什么时候都有效，英伟达专门强调的是对混合专家模型和大语言模型带来的好处。把精度降到FP4可能会有困惑度增加的问题，英伟达还贴心地加了个过渡的FP6，这个新格式虽然没什么性能优势，但处理数据量比FP8减少25%，能缓解内存压力。</p><h2 id=\"id_1405315452\">03.90天2000块GPU训练1.8万亿参数模型，打破通信瓶颈是关键</h2><p>和消费级显卡策略不同，面向数据中心，黄仁勋并不打算通过卖一颗两颗显卡来赚取蝇头小利，而是走“堆料”路线来帮客户省钱。</p><p>无论是大幅提高性能，还是节省机架空间、降低电力成本，都对在AI大模型竞赛中争分夺秒的企业们相当有吸引力。</p><p>黄仁勋举的例子是训练1.8万亿参数的GPT-MoE混合专家模型：</p><p>用25000个Ampere GPU，需要3~5个月左右；<strong>要是用Hopper，需要约8000个GPU、90天来训练，耗电15MW；而用Blackwell，同样花90天，只需2000个GPU，耗电仅4MW。</strong></p><p>省钱与省电成正比，提高能效的关键是减少通信损耗。据Ian Buck和Jonah Alben分享，在GPU集群上运行庞大的GPT-MoE模型，有60%的时间都花在通信上。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/229fa515b4b29d312ec8c95edeaf8971\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"750\"/></p><p>Ian Buck解释说，这不光是计算问题，还是I/O问题，混合专家模型带来更多并行层和通信层。它将模型分解成一群擅长不同任务的专家，谁擅长什么，就将相应训练和推理任务分配给谁。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/23a8e3f3b6253c3068095effbf3820bf\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"757\"/></p><p>所以实现更快的NVLink Switch互连技术非常重要。所有GPU必须共享计算过程中的结果，在DGX GB200 NVL72机架中，多节点All-to-All通信、all-Reduce的通信速度都较过去暴涨。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/741568c353dc35cd655e9d2668ed8867\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"768\"/></p><p>全新NVLink Switch芯片总带宽达到7.2TB/s，支持GPU纵向扩展，能驱动4个1.8TB/s的NVLink端口。而PCIe 9.0 x16插槽预计要到2032年才能提供2TB/s的带宽。</p><p>从单卡来看，相比H100，Blackwell GPU的训练性能仅提高到2.5倍，即便按新添的FP4精度算，推理性能也只提高到5倍。</p><p>但如果从系统性能来看，相比上一代Hopper集群，Blackwell可将1.8万亿参数的GPT-MoE推理性能提高到30倍。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fa239288aeb208c7accecce54a89e309\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"768\"/></p><p>▲基于第二代Transformer引擎的GB200 1.8T GPT-MoE实时推理性能</p><p>蓝色曲线代表H200，紫红色曲线代表B200，从蓝到紫只涉及从Hopper单芯设计到Blackwell双芯设计的芯片升级。加上全新FP4、Tensor核心、Transformer引擎、NVLink Switch等技术，性能涨到如绿色曲线代表的GB200所示。</p><p>下图中Y轴是每GPU每秒token数，代表数据中心吞吐量；X轴是每用户每秒token数，代表用户的交互体验，越靠近右上方的数据代表两种能力都很强。绿色曲线是峰值性能线。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/eb481ee2325e34300329e99e9d8bdd0d\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"559\"/></p><p>为了找出GPT-MoE训练的正确并行配置，英伟达做了大量实验（得到图中的蓝点），以探索创建硬件和切割模型的正确方法，使其尽可能实现高效运行。其探索包括一些软件重分块、优化策略判断，并将大模型分布在不同的GPU中来满足性能需求。</p><p>左侧TP2代表2个GPU的Tensor并行，EP8代表跨8个GPU的专家并行，DP4代表跨4个GPU的数据并行。右侧有TP4，跨4个GPU的Tensor并行、跨16个GPU的专家并行。软件层面不同的配置和分布式策略会导致运行时产生不同结果。</p><p>黄仁勋还从通信耗材的角度来说明Blackwell DGX系统能够更省电省钱。图片</p><p>他解释说在DGX背面NVLink主干数据以130TB/s双向带宽通过机箱背面，比互联网总带宽还高，基本上1秒钟内能将所有内容发送给每个人，里面有5000根NVLink铜缆、总长度2英里。</p><p>如果用光传输，就必须使用光模块和retimer，这俩器件要耗电20kW，仅是光模块就要耗电2kW。只是为了驱动NVLink主干，英伟达通过NVLink Switch不耗电就能做到，还能节省20kW用于计算（整个机架功耗为120kW）。</p><h2 id=\"id_2533886249\">04.集结高速通信能力，在单机架上打造E级算力AI超级计算机</h2><p>更快的网络，带来了更强大的计算效率。</p><p>DGX GB200 NVL72采用液冷机架式设计，顾名思义，通过第五代NVLink以1.8TB/s通信速度将72个GPU互连。一个机架最多有高达130TB/s的GPU带宽、30TB内存，训练算力接近E级、推理算力超过E级。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ba762965407bb46fcb2b9209c883f585\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"1430\"/></p><p>相较相同数量H100 GPU的系统，GB200 NVL72为GPT-MoE-1.8T等大语言模型提供4倍的训练性能。在GB200 NVL72中用32个Blackwell GPU运行GPT-MoE-1.8T，速度是64个Hopper GPU的30倍。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/45722788336b39e093618fad969551d9\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"478\"/></p><p><strong>黄仁勋说，这是世界上第一台单机架EFLOPS级机器，整个地球也不过两三台E级机器。</strong></p><p>对比之下，8年前，他交给OpenAI的第一台DGX-1，训练算力只有0.17PFLOPS。</p><p>H100搭配的第四代NVLink总带宽是900GB/s，第五代则翻倍提升到1.8TB/s，是PCle 5带宽的14倍以上。每个GPU的NVLink数量没变，都是18个链路。CPU与B200间的通信速度是300GB/s，比PCIe 6.0 x16插槽的256GB/s更快。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/58d9dad85ad5b12d41289923df8f72a5\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"768\"/></p><p>GB200 NVL72需要强大的网络来实现最佳性能，用到了英伟达Quantum-X800 InfiniBand、Spectrum-X800以太网、BlueField-3 DPU和Magnum IO软件。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d13dd4f5fc5745c6b8f8ef09d0652410\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"768\"/></p><p>两年前，黄仁勋看到的GPU是HGX，重70磅，有35000个零件；现在GPU有60万个零件，重3000磅，“应该没有一头大象沉”，“重量跟一辆碳纤维<a href=\"https://laohu8.com/S/RACE\">法拉利</a>差不多”。</p><p>第五代NVLink把GPU的可扩展数量提高到576个。英伟达还推出一些AI安全功能来确保数据中心GPU的最大正常运行时间。8个GB200 NVL72机架可组成1个SuperPOD，与800Gb/s InfiniBand或以太网互连，或者可以创建一个将576个GPU互连的大型共享内存系统。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7f768c8d76c48db980fe4a291f954201\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"768\"/></p><p>据Ian Buck透露，目前最大配置的576个GPU互连主要是用于研究，而不是生产。</p><h2 id=\"id_1586805556\">05.结语：八年伏脉，一朝登顶</h2><p>从打造垂直生态的角度来看，英伟达越来越像芯片和AI计算领域的苹果，在研发、工程和生态方面都展现出强大而全面的统治力。</p><p>就像苹果用App Store牢牢粘住开发者和消费者一样，英伟达已经打造了完备的芯片、系统、网络、安全以及各种开发者所需的软件，用最好的软硬件组合不断降低在GPU上加速AI计算的门槛，让自己始终处于企业及开发者的首选之列。</p><p>在数据中心，看单个芯片峰值性能没什么意义，很多芯片连在一起实现的实质性算力改进，才有直接参考性。所以黄仁勋要卖“系统”，是一步跨到数据中心客户算力需求的终点。</p><p>相比上一代Hopper，Blackwell GPU的主要优化没有依赖制程工艺技术的提升，而是更先进的内存、更快的片内互联速度，并通过升级片间互连、多机互连的速度以及可扩展性、管理软件，消除大量数据处理导致的通信瓶颈，从而将大量GPU连成一个更具成本效益的强大系统。</p><p>草蛇灰线，伏脉千里。将芯片、存储、网络、软件等各环节协同的系统设计之路，英伟达早在8年前就在探索。2016年4月，黄仁勋亲手将第一台内置8个P100 GPU的超级计算机DGX-1赠予OpenAI团队。之后随着GPU和互连技术的更新换代，DGX也会随之升级，系统性能与日俱增。</p><p>数据中心AI芯片是当前硅谷最热门的硬件产品。而英伟达是这个行业的规则制定者，也是离生成式AI客户需求最近的企业，其对下一代芯片架构的设计与销售策略具有行业风向标的作用。通过实现让数百万个GPU共同执行计算任务并最大限度提高能效的基础创新，黄仁勋反复强调的“买得越多 省得越多”已经越来越具有说服力。</p></body></html>","source":"lsy1584082462595","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>详解最强AI芯片架构：英伟达Blackwell GPU究竟牛在哪？现场对话技术高管</title>\n<style 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Cap）在本周英伟达GTC大会上，黄仁勋一本正经地说：“我们可以附带着卖热水。”这可不是句玩笑话，黄仁勋是有数据依据的：英伟达DGX新机的液冷散热，液体入口温度是25℃，接近室温；出口温度升高到45℃，接近按摩浴缸的水温，流速是2L/s。当然了，比起卖水，GPU算力才是英伟达手里的印钞机。人称“皮衣刀客”的黄仁勋，一贯具有极强的危机感和风险意识，永远在提前为未来铺路。再加上芯片行业是一个高风险高成本低容错的行业，一步走错，可能就会跌落神坛，满盘皆输。所以在AI算力需求空前爆发、一众强敌虎视眈眈的关键时刻，英伟达不敢在新品上有丝毫懈怠，必然会在短期内打出最大爆发，让对手们望尘莫及。当竞争对手们还在以追赶英伟达旗舰GPU为目标时，黄仁勋已经站在next Level，捕捉到数据中心客户需求的痛点——单芯不顶事，真正顶事的是解决系统级性能和能效提升的挑战。拿单个旗舰GPU比，英伟达的芯片确实配得上“核弹”称号，性能猛，功耗也高。但黄仁勋厉害在早就跳出芯片本身，不断向数据中心客户灌输“买得越多 省得越多”的理念，简而言之买英伟达的AI系统方案比其他方案更快更省钱。从Blackwell架构设计到AI基础设施的技术布局，都能反映黄仁勋对未来市场需求和行业趋势的前瞻性判断：1、摩尔定律带动性能提升越来越捉襟见肘，单die面积和晶体管快到极限，后续芯片迭代必须包括高带宽内存、Chiplet先进封装、片内互联等技术的创新组合。再加上片外互连等高性能通信的优化，共同构成了英伟达打造出专为万亿参数级生成式AI设计的系统的基础。2、未来，数据中心将被视为AI工厂，在整个生命周期里，AI工厂的目标是产生收益。不同于消费级市场单卖显卡，数据中心市场是个系统级生意，单芯片峰值性能参考价值不大，把很多GPU组合成一个“巨型GPU”，使其在完成同等计算任务时耗费更少的卡、时间和电力，对客户才能带来更大的吸引力。3、AI模型的规模和数据量将持续增长：未来会用多模态数据来训练更大的模型；世界模型将大行其道，学习掌握现实世界的物理规律和常识；借助合成数据生成技术，AI甚至能模仿人类的学习方式，联想、思考、彼此相互训练。英伟达的目标是不断降低与计算相关的成本和能耗。4、高性能推理或生成将至关重要。云端运行的英伟达GPU可能有一半时间都被用于token生成，运行大量的生成式AI任务。这既需要提高吞吐量，以降低服务成本，又要提高交互速度以提高用户体验，一个GPU难以胜任，因此必须找到一种能在许多GPU上并行处理模型工作的方法。01.最强AI芯片规格详解：最大功耗2700W，CUDA配置成谜本周二，英伟达发布新一代Blackwell GPU架构，不仅刻意弱化了单芯片的存在感，而且没有明确GPU的代号，而是隐晦地称作“Blackwell GPU”。这使得被公认遥遥领先的Blackwell架构多少笼上了一抹神秘色彩。在GTC大会现场，英伟达副总裁Ian Buck和高级副总裁Jonah Alben向智东西&芯东西等全球媒体进一步分享了关于Blackwell架构设计的背后思考。结合22页英伟达Blackwell架构技术简报，关于GB200超级芯片、HGX B200/B100、DGX超级计算机等的配置细节被进一步披露。根据现有信息，全新Blackwell GPU没有采用最先进的3nm制程工艺，而是继续沿用4nm的定制增强版工艺台积电4NP，已知的芯片款式有3类——B100、B200、GB200超级芯片。B100不是新发布的主角，仅在HGX B100板卡中被提及。B200是重头戏，GB200又进一步把B200和1颗72核Grace CPU拼在一起。B200有2080亿颗晶体管，超过H100（800亿颗晶体管）数量的两倍。英伟达没透露单个Blackwell GPU die的具体大小，只说是在reticle大小尺寸限制内。上一代单die面积为814mm²。由于不知道具体数字，不好计算B200在单位面积性能上的改进幅度。英伟达通过NV-HBI高带宽接口，以10TB/s双向带宽将两个GPU die互联封装，让B200能像单芯片一样运行，不会因为通信损耗而损失性能，没有内存局部性问题，也没有缓存问题，能支持更高的L2缓存带宽。但英伟达并没有透露它具体采用了怎样的芯片封装策略。前代GH200超级芯片是把1个H100和1个Grace CPU组合。而GB200超级芯片将2个Blackwell GPU和CPU组合，每个GPU的满配TDP达到1200W，使得整个超级芯片的TDP达到2700W（1200W x 2+300W）。▲Blackwell GB200规格（图源：芯东西根据技术简报表格译成中文）值得关注的是，Blackwell架构技术简报仅披露了Tensor核心数据，对CUDA核心数、Tensor核心数、向量算力等信息只字未提。除了FP64是稠密，其他数据格式都显示了稀疏算力。相比之下，标准FP64 Tensor核心计算性能提升幅度不大，H100和H200是67TFLOPS，GB200超级芯片是90TFLOPS，比上一代提高34%。一种可能的推测是Blackwell架构的设计全面偏向AI计算，对高性能计算的提升不明显。如果晶体管都用于堆Tensor核心，它的通用能力会变弱，更像个偏科的AI NPU。由于采用相同的基础设施设计，从Hopper换用Blackwell主板就像推拉抽屉一样方便。技术简报披露了Blackwell x86平台HGX B100、HGX B200的系统配置。HGX B200搭载8个B200，每个GPU的TDP为1000W；HGX B100搭载8个B100，每个GPU的TDP为700W。▲HGX B200和HGX B100系统规格（图源：Blackwell架构技术简报）在数据中心Blackwell GPU发布后，业界关注焦点移向同样基于Blackwell架构的游戏显卡RTX 50系列。目前距离RTX 50系列GPU的发布日期还很遥远，最快也得到今年年底，慢点可能要到明年甚至是后年。不过现在已经有很多关于配置的传言，比如采用台积电3nm和28Gbps GDDR 7显存、最大总线宽度有384bit和512bit两种说法，芯片包括从入门级GB207到高端级GB202，会继续优化路径追踪、光线追踪。02.8年AI训练算力提升1000倍，英伟达是怎么做到的？从2016年Pascal GPU的19TFLOPS，到今年Blackwell GPU的20PFLOPS，黄仁勋宣布英伟达用8年将单卡AI训练性能提升了1000倍。这个听起来令人心潮澎湃的倍数，除了得益于制程工艺迭代、更大的HBM容量和带宽、双die设计外，数据精度的降低起到关键作用。多数训练是在FP16精度下进行，但实际上不需要用这么高的精度去处理所有参数。英伟达一直在探索怎么通过混合精度操作来在降低内存占用的同时确保吞吐量不受影响。Blackwell GPU内置的第二代Transformer引擎，利用先进的动态范围管理算法和细粒度缩放技术（微型tensor缩放）来优化性能和精度，并首度支持FP4新格式，使得FP4 Tensor核性能、HBM模型规模和带宽都实现翻倍。同时TensorRT-LLM的创新包括量化到4bit精度、具有专家并行映射的定制化内核，能让MoE模型实时推理使用耗费硬件、能量、成本。NeMo框架、Megatron-Core新型专家并行技术等都也为模型训练性能的提升提供了支持。降精度的难点是兼顾用户对准确率的需求。FP4并不在什么时候都有效，英伟达专门强调的是对混合专家模型和大语言模型带来的好处。把精度降到FP4可能会有困惑度增加的问题，英伟达还贴心地加了个过渡的FP6，这个新格式虽然没什么性能优势，但处理数据量比FP8减少25%，能缓解内存压力。03.90天2000块GPU训练1.8万亿参数模型，打破通信瓶颈是关键和消费级显卡策略不同，面向数据中心，黄仁勋并不打算通过卖一颗两颗显卡来赚取蝇头小利，而是走“堆料”路线来帮客户省钱。无论是大幅提高性能，还是节省机架空间、降低电力成本，都对在AI大模型竞赛中争分夺秒的企业们相当有吸引力。黄仁勋举的例子是训练1.8万亿参数的GPT-MoE混合专家模型：用25000个Ampere GPU，需要3~5个月左右；要是用Hopper，需要约8000个GPU、90天来训练，耗电15MW；而用Blackwell，同样花90天，只需2000个GPU，耗电仅4MW。省钱与省电成正比，提高能效的关键是减少通信损耗。据Ian Buck和Jonah Alben分享，在GPU集群上运行庞大的GPT-MoE模型，有60%的时间都花在通信上。Ian Buck解释说，这不光是计算问题，还是I/O问题，混合专家模型带来更多并行层和通信层。它将模型分解成一群擅长不同任务的专家，谁擅长什么，就将相应训练和推理任务分配给谁。所以实现更快的NVLink Switch互连技术非常重要。所有GPU必须共享计算过程中的结果，在DGX GB200 NVL72机架中，多节点All-to-All通信、all-Reduce的通信速度都较过去暴涨。全新NVLink Switch芯片总带宽达到7.2TB/s，支持GPU纵向扩展，能驱动4个1.8TB/s的NVLink端口。而PCIe 9.0 x16插槽预计要到2032年才能提供2TB/s的带宽。从单卡来看，相比H100，Blackwell GPU的训练性能仅提高到2.5倍，即便按新添的FP4精度算，推理性能也只提高到5倍。但如果从系统性能来看，相比上一代Hopper集群，Blackwell可将1.8万亿参数的GPT-MoE推理性能提高到30倍。▲基于第二代Transformer引擎的GB200 1.8T GPT-MoE实时推理性能蓝色曲线代表H200，紫红色曲线代表B200，从蓝到紫只涉及从Hopper单芯设计到Blackwell双芯设计的芯片升级。加上全新FP4、Tensor核心、Transformer引擎、NVLink Switch等技术，性能涨到如绿色曲线代表的GB200所示。下图中Y轴是每GPU每秒token数，代表数据中心吞吐量；X轴是每用户每秒token数，代表用户的交互体验，越靠近右上方的数据代表两种能力都很强。绿色曲线是峰值性能线。为了找出GPT-MoE训练的正确并行配置，英伟达做了大量实验（得到图中的蓝点），以探索创建硬件和切割模型的正确方法，使其尽可能实现高效运行。其探索包括一些软件重分块、优化策略判断，并将大模型分布在不同的GPU中来满足性能需求。左侧TP2代表2个GPU的Tensor并行，EP8代表跨8个GPU的专家并行，DP4代表跨4个GPU的数据并行。右侧有TP4，跨4个GPU的Tensor并行、跨16个GPU的专家并行。软件层面不同的配置和分布式策略会导致运行时产生不同结果。黄仁勋还从通信耗材的角度来说明Blackwell DGX系统能够更省电省钱。图片他解释说在DGX背面NVLink主干数据以130TB/s双向带宽通过机箱背面，比互联网总带宽还高，基本上1秒钟内能将所有内容发送给每个人，里面有5000根NVLink铜缆、总长度2英里。如果用光传输，就必须使用光模块和retimer，这俩器件要耗电20kW，仅是光模块就要耗电2kW。只是为了驱动NVLink主干，英伟达通过NVLink Switch不耗电就能做到，还能节省20kW用于计算（整个机架功耗为120kW）。04.集结高速通信能力，在单机架上打造E级算力AI超级计算机更快的网络，带来了更强大的计算效率。DGX GB200 NVL72采用液冷机架式设计，顾名思义，通过第五代NVLink以1.8TB/s通信速度将72个GPU互连。一个机架最多有高达130TB/s的GPU带宽、30TB内存，训练算力接近E级、推理算力超过E级。相较相同数量H100 GPU的系统，GB200 NVL72为GPT-MoE-1.8T等大语言模型提供4倍的训练性能。在GB200 NVL72中用32个Blackwell GPU运行GPT-MoE-1.8T，速度是64个Hopper GPU的30倍。黄仁勋说，这是世界上第一台单机架EFLOPS级机器，整个地球也不过两三台E级机器。对比之下，8年前，他交给OpenAI的第一台DGX-1，训练算力只有0.17PFLOPS。H100搭配的第四代NVLink总带宽是900GB/s，第五代则翻倍提升到1.8TB/s，是PCle 5带宽的14倍以上。每个GPU的NVLink数量没变，都是18个链路。CPU与B200间的通信速度是300GB/s，比PCIe 6.0 x16插槽的256GB/s更快。GB200 NVL72需要强大的网络来实现最佳性能，用到了英伟达Quantum-X800 InfiniBand、Spectrum-X800以太网、BlueField-3 DPU和Magnum IO软件。两年前，黄仁勋看到的GPU是HGX，重70磅，有35000个零件；现在GPU有60万个零件，重3000磅，“应该没有一头大象沉”，“重量跟一辆碳纤维法拉利差不多”。第五代NVLink把GPU的可扩展数量提高到576个。英伟达还推出一些AI安全功能来确保数据中心GPU的最大正常运行时间。8个GB200 NVL72机架可组成1个SuperPOD，与800Gb/s InfiniBand或以太网互连，或者可以创建一个将576个GPU互连的大型共享内存系统。据Ian Buck透露，目前最大配置的576个GPU互连主要是用于研究，而不是生产。05.结语：八年伏脉，一朝登顶从打造垂直生态的角度来看，英伟达越来越像芯片和AI计算领域的苹果，在研发、工程和生态方面都展现出强大而全面的统治力。就像苹果用App Store牢牢粘住开发者和消费者一样，英伟达已经打造了完备的芯片、系统、网络、安全以及各种开发者所需的软件，用最好的软硬件组合不断降低在GPU上加速AI计算的门槛，让自己始终处于企业及开发者的首选之列。在数据中心，看单个芯片峰值性能没什么意义，很多芯片连在一起实现的实质性算力改进，才有直接参考性。所以黄仁勋要卖“系统”，是一步跨到数据中心客户算力需求的终点。相比上一代Hopper，Blackwell GPU的主要优化没有依赖制程工艺技术的提升，而是更先进的内存、更快的片内互联速度，并通过升级片间互连、多机互连的速度以及可扩展性、管理软件，消除大量数据处理导致的通信瓶颈，从而将大量GPU连成一个更具成本效益的强大系统。草蛇灰线，伏脉千里。将芯片、存储、网络、软件等各环节协同的系统设计之路，英伟达早在8年前就在探索。2016年4月，黄仁勋亲手将第一台内置8个P100 GPU的超级计算机DGX-1赠予OpenAI团队。之后随着GPU和互连技术的更新换代，DGX也会随之升级，系统性能与日俱增。数据中心AI芯片是当前硅谷最热门的硬件产品。而英伟达是这个行业的规则制定者，也是离生成式AI客户需求最近的企业，其对下一代芯片架构的设计与销售策略具有行业风向标的作用。通过实现让数百万个GPU共同执行计算任务并最大限度提高能效的基础创新，黄仁勋反复强调的“买得越多 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src=\"https://static.tigerbbs.com/f95fc3f8b8a7397392e6a8ccc4dea783\" title=\"\" tg-width=\"558\" tg-height=\"311\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">谁能想到，就在一两年前，这个机器人还只是特斯拉在AI Day上的PPT概念图，而现在它已经“走”到了大家的面前。</p><p style=\"text-align: justify;\">面对这个机器人，马斯克更是直言：<strong>“未来特斯拉的长期价值，将大部分体现在人形机器人——擎天柱（Optimus）上”</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">这番话语也得到了中国众多车企的认可。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>新能源车企纷纷驶入“人形机器人”新赛道</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">在近些年，尤其是今年以来，中国车企纷纷加速“驶入”人形机器人赛道：</p><p style=\"text-align: justify;\">小鹏发布了自研人形机器人PX5；而准新能源车企小米则在去年就推出了人形仿生机器人CyberOne，瞄准家庭服务场景；<a href=\"https://laohu8.com/S/002594\">比亚迪</a>则选择投资人形机器人<a href=\"https://laohu8.com/S/V03.SI\">创业公司</a>——智元机器人。后者因创始人，从华为离职的“天才少年”——“稚晖君”彭志辉而出名。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/987daf68dcd42f20e6ec2b615a47af20\" title=\"\" tg-width=\"645\" tg-height=\"360\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">彭志辉从华为离职之后，就一手创办了智元机器人，对标特斯拉的擎天柱，将产品的主要方向定为人性机器人，并且只用了不到一年，就在今年8月，推出了第一代产品——远征A1人性机器人，并发布了其自研的PowerFlow关节电机，反关节设计和灵巧手SkillHand。</p><p style=\"text-align: justify;\">同样在8月，比亚迪投资了这家公司，并成为了它的第七大股东，尽管认缴金额仅有191.497万元，但这却是比亚迪公开投资的第一家机器人公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">而10月份，同样是新能源车企的小鹏公布了自研的双足人形机器人PX5。它拥有双足行走及跨障碍能力，可在室内外大步行走、敏捷运动、抗扰越障。</p><p style=\"text-align: justify;\">从2000年由日本本田推出的人形机器人Ashimo，到以韩国<a href=\"https://laohu8.com/S/HYUD.UK\">现代汽车</a>占股80%的波士顿动力，再到特斯拉和中国车企，<strong>为何这些车企都热衷于“人形机器人”？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">有业内专家表示，尽管现在<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>汽车和人形机器人的外在相去甚远，但本质上它们都是机器人属性。马斯克就曾将特斯拉定义为实际上最大的机器人——一种装有轮子的机器人。“我们可以采用相同的技术，放入到人形机器人中，让它变得更有用。”马斯克说道。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>新能源车企和人形机器人产品在某些技术层面上是互通的，车企参与开发人形机器人可以充分借助现有资源降低制造成本、缩短开发进程。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">在硬件层面，新能源汽车使用的算力芯片、控制板、高性能电池、能源管理系统以及各类传感器都可以移植到人形机器人上；在软件层面，基于智能汽车发展起来的环境感知、目标识别和路径感知等算法也都可以在人形机器人上进行定制优化。可以说，相比于其他企业，新能源车企开发人形机器人从一开始就“站在了巨人的肩膀上”。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>人形机器人的大规模应用面临三大难关</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">国际机器人协会预测，在2021年至2030年这十年期间，全球人形机器人市场规模年复合增长率将达到71%。中国电子学会数据显示，到2030年，我国人形机器人市场规模有望达到约8700亿元。未来人形机器人的数量将远超新能源汽车的数量，并创造一个新的万亿级市场。</p><p style=\"text-align: justify;\">虽然远方有美景，但也要留意脚下的石块。现在，人形机器人的大规模应用还存在着<strong>三大难关。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">机器人本身并非新产品，尤其是工业机器人，已经广泛应用了数十年，但人形机器人则是“新生儿”。之所以选择设计人形机器人，业内的共识是，它更加通用，能够适应多样化的环境，因此也能完成多样化的任务，随之而来的就是其<strong>复杂的设计和极高的制造难度</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">尽管最终大家都想要把机器人做成人形，但在实际设计上却是五花八门，不少关键零部件都需要厂商自己研发制造，例如特斯拉在制造擎天柱时，就因为找不到合适的执行器和传感器，智能依靠自己研发定制。并且不同厂商的人形机器人，大小不同，这就导致了很多核心零部件无法适配、通用和量产。</p><p style=\"text-align: justify;\">也是因为这个原因，人形机器人的<strong>制造成本很难降低</strong>下来，一台波士顿动力的Atlas机器人制造成本就预计超百万美元。所以，像特斯拉和智元机器人都在强调要控制成本。除了硬件制造成本，与人形机器人相配套的大量云服务、大模型使用等软件成本也并不低。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/71823bd93f45140a51c948b6b6763949\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"358\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">因此，智元机器人就希望将产品先用于To B场景，例如在汽车装备中执行拧螺丝的操作，再落地于To C场景，其他大部分厂商也选择了同样的策略。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>第三个，就是商业场景。</strong>企业更乐意去畅想这样的落地应用。例如让机器人到医院照顾病人、在工厂巡逻、在门店介绍产品，在家里做家务等等。从这些方面来看，大模型在人形机器人上的支持必不可少。</p><p style=\"text-align: justify;\">因为在这些场景中，这些机器人的服务对象是不同的人，必定会出现大量不同的任务场景，这就要求机器人能够依靠AI大模型，针对不同的任务场景，自主自发地采取不同的应对措施，而不是简单地依靠设定好的任务映射去执行。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这些方面，已经有不少人开始在做尝试，例如将GPT-4接入波士顿动力的机器狗，让它成为一个导游等等。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/69a5d826a2142fa4409adbcbcfd05336\" title=\"\" tg-width=\"540\" tg-height=\"720\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">就在最近，东京大学发布的人形机器人Alter3成为了<strong>首款由GPT-4驱动的人形机器人</strong>。不需要任何事先的编程调教，直接通过口头反馈，就可以让Alter3自主地做出各种人类动作，例如弹奏重金属音乐、表演自拍、扮鬼吓人等等。甚至没有意识的它还能通过GPT-4反馈的文本中推断出适当的情况，并做出富有情绪感的动作出来。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>人形机器人的未来将如何发展</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">今年10月，工信部印发了《人形机器人创新发展指导意见》，指出人形机器人“有望成为机器人继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品”，并且已经明确2025年实现批量生产。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e6f474a449c756a4ce827f4d232b2ce6\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"850\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">这种颠覆性，并不仅仅指其具有能够迅速成为“爆款”的可能，同时也是指它具备带动和主导上下游快速变革的“生态性”，进而推动整个经济活动迅速变迁，最终重塑全球产业发展格局。</p><p style=\"text-align: justify;\">当前我国现存63.89万家机器人相关企业，其中，现存23.84万家工业机器人相关企业，7.65万家服务机器人相关企业，<strong>相关企业已经持续十年正增长。</strong>随着相关技术的突破与落地，<strong>国内势必将掀起人形机器人的热潮</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">前文所提到的智元机器人，就在近日完成了新一轮A3轮融资，本轮融资由蓝驰创投、中科创星、鼎晖投资、长飞基金、C资本、高瓴创投、立景创新、三花控股集团、基石资本、临港新片区基金和银杏谷资本投资，其第二代人形机器人预计将于2024年面世。</p><p style=\"text-align: justify;\">AI浪潮最大的赢家，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>创始人黄仁勋曾说：“具身智能将引领下一波人工智能浪潮。”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c85f259f7be12f5146e9cac7e0dfb454\" title=\"\" tg-width=\"800\" tg-height=\"533\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">如果说今年大爆发的AI是一种提升效率的工具，那么，目前生成式AI所能做的生成图像、视频、音乐还有文字等，对整个社会的变革将很有限，<strong>因为它只局限在线上</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">也因此常常被人吐槽，“发展AI是为了让AI代替我去做各种苦活累活，我来写诗画画；而不是AI来写诗画画，而我继续做苦活累活”。</p><p style=\"text-align: justify;\">要想让整个社会因为AI得到变革，提升效率，那么在线下场景中大规模应用AI是非常重要的一步。</p><p style=\"text-align: justify;\">当前的AI，仅有“大脑”，而没有“躯体”。只有当AI具备“躯体”，成为具身智能，亲自去体验并理解现实世界，而非等待人类给其“投喂”信息，它才更有可能获得革命性的突破。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>因此若以实现AGI为目标，发展人形机器人也将成为一条必由之路。</strong></p></body></html>","source":"lsy1702645010387","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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Day上的PPT概念图，而现在它已经“走”到了大家的面前。面对这个机器人，马斯克更是直言：“未来特斯拉的长期价值，将大部分体现在人形机器人——擎天柱（Optimus）上”。这番话语也得到了中国众多车企的认可。新能源车企纷纷驶入“人形机器人”新赛道在近些年，尤其是今年以来，中国车企纷纷加速“驶入”人形机器人赛道：小鹏发布了自研人形机器人PX5；而准新能源车企小米则在去年就推出了人形仿生机器人CyberOne，瞄准家庭服务场景；比亚迪则选择投资人形机器人创业公司——智元机器人。后者因创始人，从华为离职的“天才少年”——“稚晖君”彭志辉而出名。彭志辉从华为离职之后，就一手创办了智元机器人，对标特斯拉的擎天柱，将产品的主要方向定为人性机器人，并且只用了不到一年，就在今年8月，推出了第一代产品——远征A1人性机器人，并发布了其自研的PowerFlow关节电机，反关节设计和灵巧手SkillHand。同样在8月，比亚迪投资了这家公司，并成为了它的第七大股东，尽管认缴金额仅有191.497万元，但这却是比亚迪公开投资的第一家机器人公司。而10月份，同样是新能源车企的小鹏公布了自研的双足人形机器人PX5。它拥有双足行走及跨障碍能力，可在室内外大步行走、敏捷运动、抗扰越障。从2000年由日本本田推出的人形机器人Ashimo，到以韩国现代汽车占股80%的波士顿动力，再到特斯拉和中国车企，为何这些车企都热衷于“人形机器人”？有业内专家表示，尽管现在智能汽车和人形机器人的外在相去甚远，但本质上它们都是机器人属性。马斯克就曾将特斯拉定义为实际上最大的机器人——一种装有轮子的机器人。“我们可以采用相同的技术，放入到人形机器人中，让它变得更有用。”马斯克说道。新能源车企和人形机器人产品在某些技术层面上是互通的，车企参与开发人形机器人可以充分借助现有资源降低制造成本、缩短开发进程。在硬件层面，新能源汽车使用的算力芯片、控制板、高性能电池、能源管理系统以及各类传感器都可以移植到人形机器人上；在软件层面，基于智能汽车发展起来的环境感知、目标识别和路径感知等算法也都可以在人形机器人上进行定制优化。可以说，相比于其他企业，新能源车企开发人形机器人从一开始就“站在了巨人的肩膀上”。人形机器人的大规模应用面临三大难关国际机器人协会预测，在2021年至2030年这十年期间，全球人形机器人市场规模年复合增长率将达到71%。中国电子学会数据显示，到2030年，我国人形机器人市场规模有望达到约8700亿元。未来人形机器人的数量将远超新能源汽车的数量，并创造一个新的万亿级市场。虽然远方有美景，但也要留意脚下的石块。现在，人形机器人的大规模应用还存在着三大难关。机器人本身并非新产品，尤其是工业机器人，已经广泛应用了数十年，但人形机器人则是“新生儿”。之所以选择设计人形机器人，业内的共识是，它更加通用，能够适应多样化的环境，因此也能完成多样化的任务，随之而来的就是其复杂的设计和极高的制造难度。尽管最终大家都想要把机器人做成人形，但在实际设计上却是五花八门，不少关键零部件都需要厂商自己研发制造，例如特斯拉在制造擎天柱时，就因为找不到合适的执行器和传感器，智能依靠自己研发定制。并且不同厂商的人形机器人，大小不同，这就导致了很多核心零部件无法适配、通用和量产。也是因为这个原因，人形机器人的制造成本很难降低下来，一台波士顿动力的Atlas机器人制造成本就预计超百万美元。所以，像特斯拉和智元机器人都在强调要控制成本。除了硬件制造成本，与人形机器人相配套的大量云服务、大模型使用等软件成本也并不低。因此，智元机器人就希望将产品先用于To B场景，例如在汽车装备中执行拧螺丝的操作，再落地于To C场景，其他大部分厂商也选择了同样的策略。第三个，就是商业场景。企业更乐意去畅想这样的落地应用。例如让机器人到医院照顾病人、在工厂巡逻、在门店介绍产品，在家里做家务等等。从这些方面来看，大模型在人形机器人上的支持必不可少。因为在这些场景中，这些机器人的服务对象是不同的人，必定会出现大量不同的任务场景，这就要求机器人能够依靠AI大模型，针对不同的任务场景，自主自发地采取不同的应对措施，而不是简单地依靠设定好的任务映射去执行。在这些方面，已经有不少人开始在做尝试，例如将GPT-4接入波士顿动力的机器狗，让它成为一个导游等等。就在最近，东京大学发布的人形机器人Alter3成为了首款由GPT-4驱动的人形机器人。不需要任何事先的编程调教，直接通过口头反馈，就可以让Alter3自主地做出各种人类动作，例如弹奏重金属音乐、表演自拍、扮鬼吓人等等。甚至没有意识的它还能通过GPT-4反馈的文本中推断出适当的情况，并做出富有情绪感的动作出来。人形机器人的未来将如何发展今年10月，工信部印发了《人形机器人创新发展指导意见》，指出人形机器人“有望成为机器人继计算机、智能手机、新能源汽车后的颠覆性产品”，并且已经明确2025年实现批量生产。这种颠覆性，并不仅仅指其具有能够迅速成为“爆款”的可能，同时也是指它具备带动和主导上下游快速变革的“生态性”，进而推动整个经济活动迅速变迁，最终重塑全球产业发展格局。当前我国现存63.89万家机器人相关企业，其中，现存23.84万家工业机器人相关企业，7.65万家服务机器人相关企业，相关企业已经持续十年正增长。随着相关技术的突破与落地，国内势必将掀起人形机器人的热潮。前文所提到的智元机器人，就在近日完成了新一轮A3轮融资，本轮融资由蓝驰创投、中科创星、鼎晖投资、长飞基金、C资本、高瓴创投、立景创新、三花控股集团、基石资本、临港新片区基金和银杏谷资本投资，其第二代人形机器人预计将于2024年面世。AI浪潮最大的赢家，英伟达创始人黄仁勋曾说：“具身智能将引领下一波人工智能浪潮。”如果说今年大爆发的AI是一种提升效率的工具，那么，目前生成式AI所能做的生成图像、视频、音乐还有文字等，对整个社会的变革将很有限，因为它只局限在线上。也因此常常被人吐槽，“发展AI是为了让AI代替我去做各种苦活累活，我来写诗画画；而不是AI来写诗画画，而我继续做苦活累活”。要想让整个社会因为AI得到变革，提升效率，那么在线下场景中大规模应用AI是非常重要的一步。当前的AI，仅有“大脑”，而没有“躯体”。只有当AI具备“躯体”，成为具身智能，亲自去体验并理解现实世界，而非等待人类给其“投喂”信息，它才更有可能获得革命性的突破。因此若以实现AGI为目标，发展人形机器人也将成为一条必由之路。","news_type":1,"symbols_score_info":{"TSLL":1,"002594":1,"TSLA":1,"00285":1,"01211":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":4529,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":191404848992536,"gmtCreate":1687747955164,"gmtModify":1687747956685,"author":{"id":"3513797424996688","authorId":"3513797424996688","name":"stormm","avatar":"https://static.tigerbbs.com/2406e7a4cb651ae8b225c07335975921","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3513797424996688","idStr":"3513797424996688"},"themes":[],"htmlText":"为啥你也叫3.5","listText":"为啥你也叫3.5","text":"为啥你也叫3.5","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/191404848992536","repostId":"1132513902","repostType":2,"repost":{"id":"1132513902","kind":"news","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":1687747667,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1132513902?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2023-06-26 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justify;\">李彦宏在演讲中还透露，百度文心大模型已经迭代到到3.5版本。与3.0版本相比，训练速度提升了2倍，推理速度提升了17倍，模型效果累计提升超过50%。“文心大模型3.5版本，不仅是技术上的升级，更是安全上的升级。”李彦宏强调，“在数据质量、生成效果和内容安全性上，都得到了明显提升。”</p><p style=\"text-align: justify;\">李彦宏认为，以大模型为关键驱动的数字经济，与实体经济深度融合，将做强做优做大实体经济。汽车制造、能源、交通等行业，大模型可以深入核心业务场景，在智能客服、供应链、系统调度等版块创新，促进行业的数字化转型和智能化提升。</p><p style=\"text-align: justify;\">人工智能大模型带来的治理挑战也不容忽视。李彦宏对此表示，“坚持技术发展和安全可控的双轮驱动，才能行稳致远。如果我们安全、负责任地驾驭AI发展之路，大模型就会重塑数字世界，人工智能就可以为中国经济、乃至全球经济创造无与伦比的繁荣，提高全人类福祉。”</p><p style=\"text-align: justify;\">以下是演讲实录：</p><blockquote>尊敬的各位领导，各位嘉宾，大家上午好！</blockquote><blockquote>很高兴参加世界互联网大会数字文明尼山对话，我演讲的主题是《大模型重塑数字世界》。</blockquote><blockquote>过去一年，人工智能在技术、产品、应用等各个层面，都以“周”为迭代速度向前突进。大模型成功压缩了人类对于世界的认知，让我们看到了实现通用人工智能的路径。大模型发展的下一个前沿，不仅是模仿人类，完成人类的“规定动作”，更是帮助人类去研究和发现未知领域，突破人类过去没有突破过的极限。如果能够迈出去这一步，将更加意义非凡。</blockquote><blockquote>大模型如何重塑数字世界？我想从技术和应用两个层面来谈谈：</blockquote><blockquote>技术层面，人工智能时代，IT技术栈发生了根本性改变，从原来的芯片、操作系统和应用三层架构，变成了芯片、框架、模型、应用四层架构：</blockquote><blockquote>底层是芯片层，主流芯片从CPU变成了GPU。芯片之上是框架层，主流框架包括百度飞桨，Meta的PyTorch，<a 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Moe）日前在媒体交流会上这样表示。经济的快速复苏为中国权益资产的表现奠定了基础。高盛预计，2023年中国的每股盈余（EPS）增长有望达到17%。并且包括对冲基金在内的海外机构投资者对中国市场的配置仍有上升空间，如果企业盈利增长，促进市场信心提升，全球范围内的观望资金都有望回流。建议高配中国股票“从长期战略角度来看，我们建议高配中国股票。”慕天辉表示。他分析，几乎世界各地的GDP增长都在放缓，特别是美国和欧洲，但在去年的低基数上，中国正在恢复GDP增长，而且增长仍然相当强劲。与此同时，中国市场政策层面对于增长的支持力度仍然是显著的。“各种现象都表明政府把增长作为核心政策方向之一来关注。”慕天辉表示，“例如，房地产市场的政策一直在改善，对互联网平台公司的监管也在放松。监管对平台公司正在采取更有建设性的态度，并认识到他们是整个经济的关键组成部分之一。”此外，中国股市与美国股市的相关性较低。“基于对美国整体经济的担忧，对债务上限谈判的担忧，以及对市场估值和盈利增长不匹配的担忧，我们认为美国股市可能在今年夏季会出现调整。如果担心美国股市的潜在调整，那么中国A股是非常好的对冲配置。因此我们战略上看好A股。”慕天辉特别提及了全球不同类型投资基金对中国资产的配置。他表示，对冲基金往往更关注短期市场变化。从去年四季度到2023年1月，对冲基金对中国的投资出现过一拨迅速和明显的改善，峰值达到自身历史分位的91%。而目前这一数值回落至大约56%。“对冲基金承担风险的意愿更高，但获利了结的速度也更快。这意味着，如果投资者对盈利潜力的信心增强，对冲基金仍有多余的现金布局，快速重新评估风险。”另一方面，关注更长市场周期的共同基金目前对于中国的投资相对更保守，配置水平大约位于历史的23%分位。在共同基金内部，新兴市场基金对中国的配置大概处在历史分位的70%左右；而以美国为代表的全球基金对中国的风险敞口处在历史分位的8%。在慕天辉看来，如果信心水平提高，海外基金对中国股票的持仓还有很大的提升空间：“如果中国的股票能够恢复势头，开始在价格上有所表现，全球范围内都有观望资金来为市场添加‘燃料’。当然前提是，我们必须看到基本面的稳定和改善。”中国引领亚洲地区盈利复苏对于亚太地区的整体表现，慕天辉分享了三个主要观点。首先，继2022年疲软表现后，亚太地区的盈利增长在2023年开始恢复，并且这一复苏趋势在2024年有望更加明显。就整个地区而言，高盛预测，今年的盈利增长为2%，2024年的盈利增长为17%左右。“当然不同市场内部的复苏差异同样显著。我们认为，中国今年将有最好的盈利增长表现，预计2023年中国的每股盈余（EPS）增长约为17%。但北亚，特别是韩国等地区将出现显著的盈利负增长，这主要是源自半导体行业的挑战。”但慕天辉提示，在2024年走出周期底部后，半导体行业的利润将有非常明显的恢复，预计将贡献韩国市场2024年60-70%的EPS增长。其次，就估值而言，慕天辉认为，亚太地区整体估值大致处于合理区间。“我们认为中国现在被低估了，但就整个地区而言，亚太市场的估值基本合理。”“这意味着估值不会有太大的变化，真正成为股票价格关键驱动力的将是基本的盈利增长。因此，关键变量在于2024年亚太地区整体利润增长的预期。”慕天辉表示。同时，从外资流向来看，高盛的统计数据显示，自2020年初疫情发生以来至最近的阶段低点，外资在亚洲除中国外的新兴市场地区总共净卖出了约1140亿美元；而从低点至今，外资大约回流了220亿美元，这意味只有大约20%的资金出现回流。“该地区的整体投资者仓位仍然相当保守，这是我们对整体市场持积极看法的额外原因之一：不仅盈利增长强劲，估值合理，而且投资者对其的风险偏好有较大的增长空间。我们预计未来应该会有更多积极的资金流动出现。”慕天辉说。看好国有企业重估和专精特新“小巨人”在对A股市场的整体看好下，哪些行业值得配置？慕天辉提及上市国有企业的投资机遇：“国有企业目前的表现优于私有企业，这在全球投资者中都具有很大的吸引力。我们认为，在国有企业领域有很多机会，因为许多国有企业的业绩和盈利能力正在改善。”高盛研究团队此前在研报中表示，投资于技术（即未来增长）及股东分红是实现国企估值上行的关键。驱动国企股票跑赢市场的潜在因素包括：行业所获的政策支持、稳定的净资产回报率、高研发投入、高股息分红和回购，以及股东与管理层利益的一致性。此外，“专精特新小巨人”也成为了高盛2023年的投资关键词。慕天辉表示，“小巨人”指的是掌握了重点科技的中小型企业，例如硬技术、生物技术或者是清洁能源。这一类企业往往都是政府筛选作为后续政策支持或者发展的重点企业，分布于政策支持的各个关键领域。高盛表示，专精特新“小巨人”具有5个重要的共同点，分别为靠盈利增长拉动回报、总市值不太高、处于增长比较好的行业、估值不能太贵，以及受益于政策支持。美联储需要更多时间确认通胀下行“考虑到全球经济状况和不同资产的估值，我们在短期内对全球资产市场普遍持中立到略微谨慎的态度。”慕天辉表示。高盛的主要观点是，短期内看好现金以及大宗商品。“因为我们认为，许多大宗商品包括石油和非贵金属，在结构性供应受限的背景下，其目前的市场定价仍有不少上涨空间。”慕天辉表示，“至于市场最关注的股票，我们持中性观点，我们更看好美国以外的市场。例如欧洲、亚太除日本以外等地区的股票，我们更乐观一点。”不过从宏观经济来看，慕天辉提及高盛对美国经济的预期较市场共识更为乐观：该机构预计美国经济今年衰退的概率大约为35%，而市场共识是60%左右。“我们对经济的看法比共识更积极的关键原因是，劳动力市场仍然相当强劲。我们认为，劳动力市场的调整可以在失业率没有太大上升的情况下实现。”慕天辉表示。劳动力市场的强劲表现也直接影响到了高盛对于美联储加息路径的预测。“美联储刚刚在5月FOMC会议上将利率提高到5%。我们一致认为这是美联储今年的最后一次加息。”慕天辉说。但与市场预期不同的是，市场预计美联储在明年1月之前会降息4次。而高盛认为美联储将按兵不动，直到2024年第二季度。原因在于美联储需要更多的时间确保通胀水平下行。“这一判断的依据仍是我们认为美国经济仍将比一致预期更强。”","news_type":1,"symbols_score_info":{"GS":0.9}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2801,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":656047184,"gmtCreate":1683251286948,"gmtModify":1683251288401,"author":{"id":"3513797424996688","authorId":"3513797424996688","name":"stormm","avatar":"https://static.tigerbbs.com/2406e7a4cb651ae8b225c07335975921","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3513797424996688","idStr":"3513797424996688"},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错，转发给大家看看","listText":"这篇文章不错，转发给大家看看","text":"这篇文章不错，转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/656047184","repostId":"658270933","repostType":1,"repost":{"id":658270933,"gmtCreate":1682683914922,"gmtModify":1682683992035,"author":{"id":"3527667584262733","authorId":"3527667584262733","name":"期权小助手","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a5496ca83f1c81b8c311afcb3ea30bc8","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3527667584262733","idStr":"3527667584262733"},"themes":[],"title":"详解恐慌指数VIX和一日恐慌指数VIX1D指数之间的区别","htmlText":"什么是芝加哥期权交易所波动率指数(VIX指数) <a href=\"https://laohu8.com/S/VIX\">$标普500波动率指数(VIX)$</a> ?它只是一个经过计算得出的数字。它测量的东西要复杂一些。它提供了标准普尔500指数(S&amp;P 500)持续30天的预期波动率。这一指标是根据标准普尔500指数期权(SPX)的实时中间报价得出的，这些期权的到期日为当前交易日后23至37天。VIX指数的产出读数是对标准普尔500指数标准差的无方向性年化预期。(简单介绍一下数学参考点:VIX指数为16意味着标准普尔500指数的年波动幅度预计为+/- 16%，相当于日波动幅度为+/- ~1%。)对于那些愿意深入研究的人来说，这是实际的公式.0天的时间范围对于理解VIX指数的重要性至关重要。由于该计算使用的是期限在23至37天之间的一系列标准普尔指数期权系列，因此其目的不是为了提供对30天区间前后波动率的预期。为了涵盖其他时间框架，我们之前使用与VIX指数相同的方法发布了9天(VIX9D)， 3个月(VIX3M)， 6个月(VIX6M)和1年(VIX1Y)时间框架的波动性指数。考虑到短期期权的交易量，特别是距离到期日只有一天或零天的期权，以及对市场短期/日内波动率的相关关注，我们有了开发芝加哥期权交易所1日波动率指数(VIX1D指数)的“成分”。VIX1D指数的重要特性这个新指数使用两个期限的标准普尔指数期权(零日和一天到期日)。为了考虑当日到期期权(即当日结束时“消失”的期权)的影响，VIX1D指数采用了对这两种标准普尔指数期权条进行时间加权的方法来衡量。在交易日开始时，VIX1D指数的计算几乎完全以当天到期的标准普尔x期权条为权重，随着405分钟交易日的进行，权重逐渐转向次日到期的标准普尔x期权。VIX1D指数的计算使用营业年和营业分钟，这与使用日历年和日历分钟的","listText":"什么是芝加哥期权交易所波动率指数(VIX指数) <a href=\"https://laohu8.com/S/VIX\">$标普500波动率指数(VIX)$</a> ?它只是一个经过计算得出的数字。它测量的东西要复杂一些。它提供了标准普尔500指数(S&amp;P 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我们没有出游，只是呼朋唤友一帮子人去隔壁城市 胡吃海喝了一天，昨晚半夜才从新山回来（不要问为什么半夜，问就是不想挤人潮过海关），到家已经凌晨3点多了，东倒西歪的随便睡了一阵子，醒来看着塞满的冰箱和满地的购物袋，累并快乐着啊。 趁着心情非常美好，来看看财报，充电一下。财报一出，NET 狂泻21%能抄底了么？ 是机会，还是危机？来来来，浅浅的研究一下（吃瓜八卦一下[贱笑]）。。。 首先Google一下最近的财报更新，基本数据浏览一遍。不要问我为什么 <a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">$谷歌(GOOG)$</a> 从，问就是情有独钟，什么东西都要问一下谷哥，这是情哥哥。[开心] 看了很多大神们的财报分析，也跟着 <a href=\"https://laohu8.com/U/4093504281887960\">@芝士虎</a> <a href=\"https://laohu8.com/U/3537499478386870\">@大叔观点时间</a> <a href=\"https://laohu8.com/U/3556673506813374\">@谋定后动</a> 等各位老师的样本，仿写了一些财报感想。有经验的老师们，各种财报都见识过，自然一读就懂，重点都排在他们眼前 如明灯。 昨晚看到一个适合新手的财报观察方式，觉得非常不错，现在来套用一下。这位老师（因为是别的平台的老师，所以这里不提名）根据以下四个财务特征，来初步确定一家公司是否是一家好的投资公司。稳定和增长的收益、高股本回报率(ROE)、股息收益率和正现金流。 收益 盈利是决定一只股票价值的关键指标之一（傻子都懂啊，赚钱排第一[你懂的]）。增长和稳定性是最突出的两个指标。 盈利增长通常以同比等期间","listText":"虎友们五一快乐啊。都去哪里玩了啊，秀秀美丽的图啊，给大伙儿看看拥挤的街道，攻城一样的人潮 [贱笑] 我们没有出游，只是呼朋唤友一帮子人去隔壁城市 胡吃海喝了一天，昨晚半夜才从新山回来（不要问为什么半夜，问就是不想挤人潮过海关），到家已经凌晨3点多了，东倒西歪的随便睡了一阵子，醒来看着塞满的冰箱和满地的购物袋，累并快乐着啊。 趁着心情非常美好，来看看财报，充电一下。财报一出，NET 狂泻21%能抄底了么？ 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等各位老师的样本，仿写了一些财报感想。有经验的老师们，各种财报都见识过，自然一读就懂，重点都排在他们眼前 如明灯。 昨晚看到一个适合新手的财报观察方式，觉得非常不错，现在来套用一下。这位老师（因为是别的平台的老师，所以这里不提名）根据以下四个财务特征，来初步确定一家公司是否是一家好的投资公司。稳定和增长的收益、高股本回报率(ROE)、股息收益率和正现金流。 收益 盈利是决定一只股票价值的关键指标之一（傻子都懂啊，赚钱排第一[你懂的]）。增长和稳定性是最突出的两个指标。 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B第六年，腾讯过分温柔","htmlText":"腾讯做2B，方向是正确的，初心是果决的，行动是温柔的，事实是掉队的。 2018年，率先打出“互联网的下半场属于产业互联网”的大旗，宣布“拥抱产业互联网”，腾讯发力To B业务，绝对是有先发优势和认知基础的。 然而，昔日的先行者，却成了后进生。 我们知道，云化是产业互联网的基础，云市场的表现也被认为是To B业务的风向标。根据调研机构Canalys数据，2022年腾讯云占据中国云市场的第三名，听起来好像挺不错，但实际处境尴尬。腾讯云起步于2010年，原本仅次于阿里云，如今被华为云赶超，身后还有百度智能云、京东智能云、运营商云等后起之秀在虎视眈眈。 从密集出台的产业互联网发展政策，以及互联网企业纷纷跟进To B来看，腾讯显然抢先下了一步好棋。靠产业互联网打开To B市场，本该是腾讯保持住竞争力的最好机会，如今“盛宴”开席，腾讯努力了六年，座次却跌跌不休。 关于腾讯在To B市场失意的细节原因，已经有很多详尽分析。而我们跟腾讯的小伙伴们常年都有交流，加上对海内外科技动向及产业/从业者的跟进，或许可以给出另一个角度的解释——性格决定命运，在“动物凶猛”的To B市场，腾讯的过分温柔，未必是好事。 行业功守道：腾讯的“反差萌” 通过产业互联网发力To B，腾讯显然是开启了风口，站在了前沿的那一个。实际行动中，也显现出了极大的决心，体现在集团层面的重大战略调整，成立了云与智慧产业事业群（CSIG）统一接入To B业务，承担产业互联网的探索任务，后续又进行了大量企业服务领域的相关投资。 内部变革大刀阔斧，真金白银砸钱，技术积累上也并不逊色，为什么腾讯云和企服业务的盈利状况，始终不尽如人意呢？ 一个重要原因是，相比其他互联网云、运营商云的凶猛进攻，腾讯云的市场策略，过于保守和温柔。这种“反差萌”对于身处激烈竞争环境的企业，并不是好事。 云市场正在发生高速变化，AI、5G、IoT等新技术驱动","listText":"腾讯做2B，方向是正确的，初心是果决的，行动是温柔的，事实是掉队的。 2018年，率先打出“互联网的下半场属于产业互联网”的大旗，宣布“拥抱产业互联网”，腾讯发力To B业务，绝对是有先发优势和认知基础的。 然而，昔日的先行者，却成了后进生。 我们知道，云化是产业互联网的基础，云市场的表现也被认为是To B业务的风向标。根据调研机构Canalys数据，2022年腾讯云占据中国云市场的第三名，听起来好像挺不错，但实际处境尴尬。腾讯云起步于2010年，原本仅次于阿里云，如今被华为云赶超，身后还有百度智能云、京东智能云、运营商云等后起之秀在虎视眈眈。 从密集出台的产业互联网发展政策，以及互联网企业纷纷跟进To B来看，腾讯显然抢先下了一步好棋。靠产业互联网打开To B市场，本该是腾讯保持住竞争力的最好机会，如今“盛宴”开席，腾讯努力了六年，座次却跌跌不休。 关于腾讯在To B市场失意的细节原因，已经有很多详尽分析。而我们跟腾讯的小伙伴们常年都有交流，加上对海内外科技动向及产业/从业者的跟进，或许可以给出另一个角度的解释——性格决定命运，在“动物凶猛”的To B市场，腾讯的过分温柔，未必是好事。 行业功守道：腾讯的“反差萌” 通过产业互联网发力To B，腾讯显然是开启了风口，站在了前沿的那一个。实际行动中，也显现出了极大的决心，体现在集团层面的重大战略调整，成立了云与智慧产业事业群（CSIG）统一接入To B业务，承担产业互联网的探索任务，后续又进行了大量企业服务领域的相关投资。 内部变革大刀阔斧，真金白银砸钱，技术积累上也并不逊色，为什么腾讯云和企服业务的盈利状况，始终不尽如人意呢？ 一个重要原因是，相比其他互联网云、运营商云的凶猛进攻，腾讯云的市场策略，过于保守和温柔。这种“反差萌”对于身处激烈竞争环境的企业，并不是好事。 云市场正在发生高速变化，AI、5G、IoT等新技术驱动","text":"腾讯做2B，方向是正确的，初心是果决的，行动是温柔的，事实是掉队的。 2018年，率先打出“互联网的下半场属于产业互联网”的大旗，宣布“拥抱产业互联网”，腾讯发力To B业务，绝对是有先发优势和认知基础的。 然而，昔日的先行者，却成了后进生。 我们知道，云化是产业互联网的基础，云市场的表现也被认为是To B业务的风向标。根据调研机构Canalys数据，2022年腾讯云占据中国云市场的第三名，听起来好像挺不错，但实际处境尴尬。腾讯云起步于2010年，原本仅次于阿里云，如今被华为云赶超，身后还有百度智能云、京东智能云、运营商云等后起之秀在虎视眈眈。 从密集出台的产业互联网发展政策，以及互联网企业纷纷跟进To B来看，腾讯显然抢先下了一步好棋。靠产业互联网打开To B市场，本该是腾讯保持住竞争力的最好机会，如今“盛宴”开席，腾讯努力了六年，座次却跌跌不休。 关于腾讯在To B市场失意的细节原因，已经有很多详尽分析。而我们跟腾讯的小伙伴们常年都有交流，加上对海内外科技动向及产业/从业者的跟进，或许可以给出另一个角度的解释——性格决定命运，在“动物凶猛”的To B市场，腾讯的过分温柔，未必是好事。 行业功守道：腾讯的“反差萌” 通过产业互联网发力To B，腾讯显然是开启了风口，站在了前沿的那一个。实际行动中，也显现出了极大的决心，体现在集团层面的重大战略调整，成立了云与智慧产业事业群（CSIG）统一接入To B业务，承担产业互联网的探索任务，后续又进行了大量企业服务领域的相关投资。 内部变革大刀阔斧，真金白银砸钱，技术积累上也并不逊色，为什么腾讯云和企服业务的盈利状况，始终不尽如人意呢？ 一个重要原因是，相比其他互联网云、运营商云的凶猛进攻，腾讯云的市场策略，过于保守和温柔。这种“反差萌”对于身处激烈竞争环境的企业，并不是好事。 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class=\"title\">\n浙江台州一特斯拉连撞两车致2死1伤，警方通报\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n2022-11-29 11:55 北京时间&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href=https://www.ithome.com/0/657/409.htm><strong>IT之家</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>作者：远洋昨天下午，网传浙江台州市一辆特斯拉疑因失控发生车祸。网传视频显示，11月28日下午3时许，台州街头，一辆黑色特斯拉车速极快地通过路口，先后撞上两辆车，一辆白色大众途观受损严重，尾部在巨大的冲击力下已经严重变形。据红星新闻报道，一名当时在路桥大道路口等红绿灯的目击者称，出事车辆是在左转车道闯了红灯。“特斯拉从我身边的左转车道快速开了过去，后来在下个红绿灯路口发生碰撞，有两人在车内昏迷。”...</p>\n\n<a 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