自微软和 Meta 宣布将购买AMD(NASDAQ:AMD)的 AI 芯片作为英伟达的替代品以来，AMD 的股价已上涨 20%，随着其他大型科技公司也考虑 AMD 的 AI 芯片，我们可能会看到进一步的牛市。 科技行业对需要非常强大的人工智能芯片的人工智能工具产生了巨大的兴趣。英伟达凭借先发优势占据了大部分市场份额。不过，英伟达的芯片并不便宜。即使是 OpenAI 等使用英伟达芯片的资金雄厚的公司也抱怨成本令人瞠目结舌。对于大型科技云厂商来说，这一点更为重要，因为他们构建了可供客户使用的人工智能工具。如果AI芯片的成本过高，将会严重影响云公司的利润率。 除了定价之外，选择 AMD 的另一个主要原因是大型科技公司不希望完全依赖单一供应商来满足其芯片需求。它给了英伟达太多的议价能力，让其他公司很难规划未来的人工智能路线图。因此，AMD为需要AI芯片的公司提供了良好的灵活性。 许多分析师指出，取代英伟达CUDA生态系统并不容易。这对 AMD 和选择 AMD 人工智能芯片的科技公司来说是一个挑战，但最终我们会看到一些解决方法。AMD 拥有 ROCm 软件套件，并且正在大力投资改进这项技术。 微软和 Meta最近的声明将鼓励其他公司与 AMD 合作。如果他们中的任何一家不使用 AMD 的 AI 芯片，那么他们在向客户提供的定价和功能方面就会处于不利地位。因此，很有可能他们最终都会对AMD的AI芯片进行大笔投资。 其他使用人工智能芯片的科技公司也需要考虑 AMD 的人工智能芯片，因为它们可以获得更多的市场份额。英伟达和 AMD 之间就谁的芯片更好的问题存在一些来回。这是预料之中的，因为这些基准测试结果可能会影响人工智能芯片客户价值数十亿美元的购买决策。然而，比基准测试结果更重要的是微软和 Meta 已经宣布了购买 AMD 芯片的决定。这表明这些芯片足够好，可以用作英伟达昂贵的 AI 芯

半导体行业预计到2030年将成为万亿美元的产业。根据麦肯锡分析，到2030年该行业每年可能增长6%-8%。该行业的增长是由物联网智能设备、人工智能的发展，以及对机器人和自动驾驶汽车的需求不断增加。 然而，这种增长也给该行业带来了重大挑战：技术人才短缺。据德勤预测，到 2030 年，该行业将需要额外超过 100 万名工人，每年增加超过 10 万人。但寻找并留住合格的候选人并不容易，因为毕业生不足，而且行业与其他行业争夺人才。相比之下，美国每年电气工程和计算机科学专业的研究生不到10万名。 这就是 Synopsys（NASDAQ：SNPS）帮助行业克服这一挑战的地方。 根据Global Market Insights的报告，电子设计自动化 (EDA) 市场规模预计将从 2022 年的 130 亿美元增长到 2032 年的 330 亿美元，预测期内复合年增长率为 10%。 EDA 市场是更广泛的半导体市场的一个专门领域，几乎没有竞争对手。Synopsys 是 EDA 行业的领导者，拥有32% 的市场份额，其次是 Cadence，拥有 30% 的市场份额。这里有趣的一点是，自 2022 年以来，Synopsys EDA 的增长已经开始超过 EDA 市场，如下所示。 Synopsys 还指出，从长远来看，他们的 EDA 细分市场将实现两位数增长。当前 EDA 市场 10% 的增长预测并不能反映 Synopsys 扩大 EDA 市场的潜力。 随着半导体行业面临全球人才短缺以及芯片设计复杂性和成本上升的问题，Synopsys 推出了Synopsys.ai，这是面向芯片制造商的人工智能驱动的 EDA 套件。我们从公开渠道了解到，Synopsys产品已经广受欢迎，需求量很大。客户正在见证令人印象深刻的结果，例如设计生产力提高了 3 倍，验证过程增强了 10 倍，功耗降低了高达 15%。其最新

博通（NASDAQ：AVGO）预计将于 2024 年 3 月 7 日公布其 FQ1'24 收益，一致估计收入为 $117.3亿，调整后 EBITDA 为 $66.6亿，调整后每股收益为 10.42 美元。 环比/同比大幅上涨归因于最近完成的 VMware 交易，价格为 690亿美元，这对其顶线/底线带来了极大的增值。 尽管我们之前担心博通昂贵的收购对资产负债表的影响，净债务为 $234.3亿，但看来这些担忧可能是没有根据的，因为管理层相对高效，迄今为止的成本优化。 例如，就在 VMware 交易完成几天后，博通开始多次裁员，同时寻求剥离前者的最终用户计算和 Carbon Black 网络安全部门。 这一发展确实并不令人意外，因为它与 Hock Tan 迄今为止的收购策略密切相关，博通在 2018 年以 18.9B 美元的价格收购了 CA Technologies，导致员工人数大幅减少近 -41%，并出售了Veracode SaaS 平台9.5 亿美元。 同时保留 CA Technologies 最赚钱的大型机软件业务，并将接口/功能集成到现有产品中，并将人工智能和机器学习纳入整个企业产品组合中。 博通2019 年收购赛门铁克以及随后向 SaaS 行业多家参与者出售较小部件时也观察到了同样的情况，这体现了管理层的目标，即提供“高性能设计和集成能力......并具有有吸引力的利润”。 由于博通高度关注通过战略收购实现盈利增长，因此管理层指导2024 财年收入达到 500亿美元（同比增长 2%/同比增长 39.6%），调整后 EBITDA 达到 30B 美元（同比增长 30.4%），这并不奇怪。考后/同比增长 48.5%）。 这一充满希望的指引也引发了共识，预计博通预计到 2026 财年将实现营收/利润扩张，复合年增长率为 +18.6%/+19%。相比之下，之前的共识预测复合年增

摩根士丹利在近日的一份报告中列出了2023年剩余时间里与人工智能（AI）相关的13个“潜在催化剂”，其中包括谷歌、亚马逊等众多大型科技公司即将举办的活动。 大摩分析师在一份投资者报告中写道，“监控这些时刻很重要，因为它们可能有助于市场更好地了解、评估和分析每家公司未来的AI机会和风险。” 第一个时间点是谷歌公司的Google Cloud Next大会，定于当地时间8月29日举行。分析师们预计，此次大会或将推出新的人工智能产品，“量化”人工智能客户的兴趣，并建立新的人工智能合作伙伴关系。 另外两个与谷歌相关AI时间点分别是：谷歌新搜索引擎SGE的推出、以及谷歌大型机器学习模型Gemini的发布。目前这两个活动的日期还未确定。 SGE是谷歌在5月公布的新搜索引擎，通过结合生成式AI技术，用户在搜索后不会再只是出现一堆链接，而是出现经过整合的整体回答。而Gemini将是谷歌最大的AI集成产品，重点是将AI的文本生成功能与文生图功能相结合，打造一款多模态产品，预计最早将于今年秋季推出。 接下来的关键时刻是热门社交网站Pinterest的投资者日，定于9月19日。大摩分析师写道，“在Pinterest的投资者日上，我们预计会听到更多有关其在用户和广告客户方面的AI投资，以及这些投资将如何推动更持久的用户粘性和货币化增长，直到2024年。” Meta公司今年剩余时间内则有两个潜在的“AI时刻”。9月27日将举办Meta Connect活动，人们的目光聚焦在Meta是否会发布新的面向用户的AI工具，包括大型语言模型聊天体验，或者是潜在的新开发人员、创作者或广告客户工具。 此外，Meta可能会继续向市场介绍更多关于其大型语言模型LLaMA、和面向广告主的生成式AI工具AI Sandbox。活动名为Meta Llama & AI Sandbox Learnings，日期待定，将关注开

Meta（NASDAQ：META）是 2023 年最好的投资之一，其股价较 1 月份的低点几乎上涨了两倍。在成本节约和多次扩张的推动下，即使在 2022 年大幅抛售之后仍相信 Meta 的股东今年也获得了丰厚的回报。另一方面，去年有许多投资者因为受到有关 Meta 及其未来前景的负面消息的影响而恐慌并抛售。 现在媒体报道发生了变化，Meta 再次成为大多数人喜爱的投资，在我看来这是一个转折点。Meta 的前景是否发生了如此大的变化，或者人们只是理解首席执行官马克扎克伯格将长期参与其中？人们现在是否将投资虚拟宇宙以及随之而来的所有其他发明视为积极的事情，而不是亿万富翁的烧钱想法？ 我认为 Meta 的实验室为未来准备了很多惊喜，也许他们甚至还准备了类似亚马逊的 AWS 之类的东西。如果他们投入大量资金却无法在虚拟宇宙和人工智能（“AI”）领域找到巨大的机会，那才奇怪。而且他们在这一领域拥有世界上最优秀的科学家和专家。 Meta 的资产负债表坚如磐石。长期债务仅为183.83 亿美元，而仅现金就翻了一番，达到 368.90 亿美元。此外，TTM的净利润为29,734美元，也高于长期债务。有人甚至可能会说，Meta 可以使用更多一点的杠杆，但由于投入资本回报率和股本回报率已经非常出色，因此没有必要。当债务低于净收入的 4 倍时，从资产负债表的角度来看，我认为一家公司是安全的，而 Meta 低于 1 倍，在我看来，这使其非常安全。 Meta 的自由现金流状况也非常强劲，为他们提供了充足的增长空间，并有望在未来向股东返还更多现金。 FCF TTM：367.93 亿美元。 23 年第三季度 136.39 亿美元。 22 年第二季度 109.55 亿美元。 23 年第一季度 69.11 亿美元。 22 年第 4 季度 52.88 亿美元。 我认为我们需要为 SBC 调整这个数字，我们有以

截至 2024 年 1 月 28 日的 24 财年（24 年 2 月 21 日发布），英伟达（NASDAQ:NVDA）拥有约 260亿美元的现金和短期投资，而长期债务约为 85亿美元。英伟达的财务状况非常出色。公司的资产负债表上现金充足，而且有少量债务不会破坏它。可以肯定地说，英伟达不存在破产风险，因为它从运营中产生了超过 280亿美元的现金，并且手头有相当大的流动性缓冲。让我们从利润率开始，看看该公司全年其他指标的表现。 该公司一直表现出色，并在如此短的时间内从一家专注于游戏的公司转变为一个全新的野兽。自从转向数据中心以来，该公司的盈利能力和效率呈爆炸式增长。利润率全面飙升，而且看起来这种情况还将持续下去。 当然，该公司的 ROA 和 ROE 也飙升，因为其净利润在一年内增长了 5 倍以上。管理层在有效利用公司资产和股东权益、创造价值方面的工作值得称赞，很快得到了市场的认可。 就相对于一些同行的竞争优势而言，英伟达遥遥领先于其他公司，后备军官训练队 (ROTC) 比例超过 46%，高于 2023 年 4 月末的 7.5% 左右。显然，英伟达在人工智能竞赛中很早就脱颖而出，目前占据市场主导地位。如果我要打赌谁会赢得或已经赢得了 AI 竞赛，那么英伟达将是主导者。总资本回报率如此可观，我愿意支付溢价来拥有它。但问题是这会产生多少溢价，但我也会在后面的部分中介绍这一点。 就推动公司整体转型的收入而言，收入同比增长 135%，某些季度同比增长近 300%。营收业绩的改善使得该股在一年内上涨了 260%，年初至今上涨了 93%。 该公司面临的最大问题是，这种收入增长能维持多久。另一年？两个还是三个？如果未来三年能够每年翻一番，到 2027 财年，该公司将成为一家接近 5 万亿收入的公司。到那时，该公司的价值可能在 7万亿美元左右，首席执行官黄仁勋届时很可能成为世界首富。据《财富》报

AMD（NASDAQ：AMD）多年来一直是英伟达的主要竞争对手。然而，在过去 12 个月的人工智能（“AI”）热潮中，它似乎已经落后了。并不是说该AMD表现不好，但它的表现绝对不如英伟达。 去年，英伟达在销售其“人工智能数据中心芯片”方面取得了巨大成功。其中最强大的是H100，它已成为开发人工智能应用程序的黄金标准。 然而，英伟达成功的一个关键因素还依赖于 CUDA 背后的强大功能，CUDA 本质上是一个用于优化 GPU 性能的软件平台。正是软件和硬件之间的这种联系为英伟达提供了护城河。 虽然AMD也生产GPU，但尚未在人工智能应用中采用，但其新芯片将专门为此设计。 AMD即将推出Instinct™ MI300系列加速器，应该能够与英伟达的产品竞争。事实上，这导致首席执行官将其 AI 芯片收入目标从 2 美元提高到 35 亿美元。 这将与 AMD ROCm（相当于英伟达CUDA）的进一步发展结合在一起。 虽然 ROCm 需要迎头赶上，但由于它是在几年后推出的，它确实受益于它是开源的，任何人都可以在其上开发应用程序。 ROCm 6 的附加功能和优化以及开源 AI 软件社区不断增长的贡献量使多个大型超大规模和企业客户能够在 AMD Instinct 加速器上快速推出其最先进的大型语言模型。 资料来源：AMD 财报电话会议。 显然，AMD 还需要迎头赶上，但问题是这样的。每个人都支持他们。英伟达的客户对被其芯片和封闭软件所困感到不满英伟达的客户将非常乐意实现投资多元化，并为 AMD 的芯片提供机会。 现在，让我们继续比较AMD和英伟达的盈利能力。 首先是AMD的利润率，然后是英伟达。 现在，正如我们所看到的，尽管可以说这些公司都从事同一业务，但 英伟达一直拥有较高的利润率，而且这种差异在最近一年变得更大。 正如我们所看到的，英伟达的 ROA 和 ROE 也高得多。 造成这种情

近日，小马智行获得北京市智能网联汽车政策先行区首批乘用车“车内无人、车外远程”出行服务商业化试点通知书，获准在北京亦庄开启车内无人自动驾驶出行服务（Robotaxi）收费。 这是继广州南沙后，小马智行在国内第二个开展Robotaxi收费运营的城市，也是国内首个实现车内无人的Robotaxi收费运营的城市。这一重大突破，不仅展示了小马智行在自动驾驶技术和服务方面的领先优势，也透露了小马智行对AI业务的长远规划和多元化布局。 小马智行打造全栈式自动驾驶技术，适用于各类车型及应用场景的“虚拟司机” 小马智行成立于2016年底，是一家致力于提供安全、先进、可靠的全栈式自动驾驶技术的公司，旨在实现未来交通方式的彻底变革。小马智行的技术目标是打造适用于各类车型及应用场景的“虚拟司机”（Virtual Driver），同时布局自动驾驶出行服务（Robotaxi）、自动驾驶卡车（Robotruck）及乘用车智能驾驶领域。 小马智行具备业内领先的全栈式软件、硬件研发能力，不断迈向自动驾驶技术无人化和应用规模化。在软件方面，小马智行拥有强大的感知、预测、规划、控制等算法能力，能够应对复杂的道路环境和交通场景；在硬件方面，小马智行拥有自主研发的域控制器、传感器集成方案和数据闭环工具链，能够提高系统性能和稳定性。目前，小马智行已推出第六代L4自动驾驶软硬件系统，并已批量下线超过100台Robotaxi车辆。 小马智行在全球多地取得了自动驾驶测试及营运的资质或牌照，在城市及高速路中已累积超过2100万公里自动驾驶里程（截止2023年4月），不断攻克由复杂天气、路况导致的长尾场景，为规模化的自动驾驶产品及服务奠定基础。据易观分析报告显示，2022年中国Robotaxi市场规模达到12.8亿元，其中小马智行以5.1亿元占据39.8%的市场份额，位居第一。 覆盖三大解决方案，“虚拟司机”探索多元化的商业化