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2023-06-14

靠谱的人，累积到一定时刻发现的赛道，值得小试下

2023-11-10

看这篇文章有些看懂了

@AutoReport汽车产经:鱼鸟之争、鸡同鸭讲

2023-10-31

漂亮地买入，忍受持有的无聊、无趣以及外界的歌舞升平，自然之道也

2023-09-07

静观其变[龇牙]

抱歉，原内容已删除

2023-08-29

330多以下，每天4个亿

腾讯控股：8月29日回购122万股股份，耗资约4.02亿港元

2023-08-24

如果说经营业绩出人意料的话，那么高达250亿的股票回购则更出人意料了。公司真心认为现在的股价还很低呀[龇牙] [龇牙] [龇牙] 公司都这么做了，貌似也没有什么理由着急卖出了💥💥💥

碾压预期！英伟达Q2收入利润翻倍，指引爆表，拟回购250亿，盘后一度涨逾10%

2023-08-24

对市场此时的感觉不是很好，先卖一点儿，观察观察[贱笑] 游击战的打法不能乱[开心] [开心] [开心]

抱歉，原内容已删除

2023-08-09

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老黄深夜炸场，AIGC进入iPhone时刻！Hugging Face接入最强超算，神秘显卡胜过A100

2023-07-27

[财迷] [财迷] [财迷] [财迷] [财迷]

揭秘大众50亿入股小鹏细节

2023-07-09

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黄仁勋是如何管理万亿英伟达的

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编辑｜于杰 出品｜汽车产经 这几天，车圈最大的瓜就是何小鹏和余承东关于AEB的隔空互掐。吃瓜群众队伍还在不断扩张，争吵已经成功破圈。 社交平台上从财经博主到科技博主，再到教育博主，都要出来评两句。不瞒大家说，就连笔者的亲媳妇，一个连驾照都没有的人，也跑来问我AEB是啥？ 而随着一系列“民间测试视频”的流出，这场争论有了明确的走向——华为占据上风。还是李厂长明智，吵架真吵不过华为。 不过看何小鹏没有打算放弃的意思。今天上午他以千字小作文，回应了在民间测试视频中的落败。 大意是，很灵敏的AEB小鹏不是做不了，而是觉得不应该这么做，要先解决误判率高的问题（逻辑有点复杂，具体的后面再展开）。‍ 原本是大家就事论事，媒体老湿们蹭点流量，广大网友们看个乐子顺便督促下行业发展，皆大欢喜。但随着舆论战升级，这个瓜吃着吃着变味了。很多人直接把小鹏AEB测试成绩不如华为，解读成了小鹏智能驾驶不如华为。 其实，这场辩论中何小鹏和余承东关于“什么是好的AEB”的标准和策略，根本就是不一样的。 可以说两者是鱼鸟之争，甚至可以说是鸡同鸭讲。 NO.1 [&nbsp;&nbsp;AEB看最高刹停速度就够了嘛？&nbsp;] 首先必须要承认，华为的AEB（自动紧急刹车系统）确实很强。至少在障碍识别和刹停这一项上，目前是行业第一。 在黑夜环境中，面对静态的模拟假车，华为系的问界M5和阿维塔11都能做到时速80公里成功识别并刹停。同样的情况，小鹏G9和G6只有时速40公里以下才能刹停。 面对静态的两轮电动车时，问界M5和阿维塔11可以在时速60公里的状态下刹停，小鹏G6则只有在时速30公里之下才能刹停，G9则没有通过该考验。 某网站的测试成绩出来的数个小时内，说“小鹏脸被打肿”、“踢到铁板”的小视频漫天飞，不少人甚至直接上升到了小鹏智能驾驶能力不行。 站在吃瓜群众的角度，以此来判断华为的","listText":"撰文｜Misfire 编辑｜于杰 出品｜汽车产经 这几天，车圈最大的瓜就是何小鹏和余承东关于AEB的隔空互掐。吃瓜群众队伍还在不断扩张，争吵已经成功破圈。 社交平台上从财经博主到科技博主，再到教育博主，都要出来评两句。不瞒大家说，就连笔者的亲媳妇，一个连驾照都没有的人，也跑来问我AEB是啥？ 而随着一系列“民间测试视频”的流出，这场争论有了明确的走向——华为占据上风。还是李厂长明智，吵架真吵不过华为。 不过看何小鹏没有打算放弃的意思。今天上午他以千字小作文，回应了在民间测试视频中的落败。 大意是，很灵敏的AEB小鹏不是做不了，而是觉得不应该这么做，要先解决误判率高的问题（逻辑有点复杂，具体的后面再展开）。‍ 原本是大家就事论事，媒体老湿们蹭点流量，广大网友们看个乐子顺便督促下行业发展，皆大欢喜。但随着舆论战升级，这个瓜吃着吃着变味了。很多人直接把小鹏AEB测试成绩不如华为，解读成了小鹏智能驾驶不如华为。 其实，这场辩论中何小鹏和余承东关于“什么是好的AEB”的标准和策略，根本就是不一样的。 可以说两者是鱼鸟之争，甚至可以说是鸡同鸭讲。 NO.1 [&nbsp;&nbsp;AEB看最高刹停速度就够了嘛？&nbsp;] 首先必须要承认，华为的AEB（自动紧急刹车系统）确实很强。至少在障碍识别和刹停这一项上，目前是行业第一。 在黑夜环境中，面对静态的模拟假车，华为系的问界M5和阿维塔11都能做到时速80公里成功识别并刹停。同样的情况，小鹏G9和G6只有时速40公里以下才能刹停。 面对静态的两轮电动车时，问界M5和阿维塔11可以在时速60公里的状态下刹停，小鹏G6则只有在时速30公里之下才能刹停，G9则没有通过该考验。 某网站的测试成绩出来的数个小时内，说“小鹏脸被打肿”、“踢到铁板”的小视频漫天飞，不少人甚至直接上升到了小鹏智能驾驶能力不行。 站在吃瓜群众的角度，以此来判断华为的","text":"撰文｜Misfire 编辑｜于杰 出品｜汽车产经 这几天，车圈最大的瓜就是何小鹏和余承东关于AEB的隔空互掐。吃瓜群众队伍还在不断扩张，争吵已经成功破圈。 社交平台上从财经博主到科技博主，再到教育博主，都要出来评两句。不瞒大家说，就连笔者的亲媳妇，一个连驾照都没有的人，也跑来问我AEB是啥？ 而随着一系列“民间测试视频”的流出，这场争论有了明确的走向——华为占据上风。还是李厂长明智，吵架真吵不过华为。 不过看何小鹏没有打算放弃的意思。今天上午他以千字小作文，回应了在民间测试视频中的落败。 大意是，很灵敏的AEB小鹏不是做不了，而是觉得不应该这么做，要先解决误判率高的问题（逻辑有点复杂，具体的后面再展开）。‍ 原本是大家就事论事，媒体老湿们蹭点流量，广大网友们看个乐子顺便督促下行业发展，皆大欢喜。但随着舆论战升级，这个瓜吃着吃着变味了。很多人直接把小鹏AEB测试成绩不如华为，解读成了小鹏智能驾驶不如华为。 其实，这场辩论中何小鹏和余承东关于“什么是好的AEB”的标准和策略，根本就是不一样的。 可以说两者是鱼鸟之争，甚至可以说是鸡同鸭讲。 NO.1 [ AEB看最高刹停速度就够了嘛？ ] 首先必须要承认，华为的AEB（自动紧急刹车系统）确实很强。至少在障碍识别和刹停这一项上，目前是行业第一。 在黑夜环境中，面对静态的模拟假车，华为系的问界M5和阿维塔11都能做到时速80公里成功识别并刹停。同样的情况，小鹏G9和G6只有时速40公里以下才能刹停。 面对静态的两轮电动车时，问界M5和阿维塔11可以在时速60公里的状态下刹停，小鹏G6则只有在时速30公里之下才能刹停，G9则没有通过该考验。 某网站的测试成绩出来的数个小时内，说“小鹏脸被打肿”、“踢到铁板”的小视频漫天飞，不少人甚至直接上升到了小鹏智能驾驶能力不行。 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href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯控股</a>：于2023年8月29日回购122万股，每股回购价格为325.4-331.8港元，共耗资约4.02亿港元。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e04a6b08a282b4aea8b03a14d2f3f2ce\" tg-width=\"1571\" tg-height=\"515\"/></p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/e7799eeb7043b8caaf3d109c3b13109e","relate_stocks":{"LU0348814723.USD":"ALLIANZ TOTAL RETURN ASIAN EQUITY \"A\" (USD) INC  NC","LU0128522744.USD":"TEMPLETON EMERGING MARKETS \"A\" ACC","BK1591":"就地过年概念","IE00B5MMRT66.SGD":"NEUBERGER BERMAN CHINA EQUITY \"A\" (SGDHDG) ACC","00700":"腾讯控股","LU0039217434.USD":"HSBC GIF CHINESE EQUITY \"AD\" INC","LU0228367735.SGD":"Eastspring Investments - Asian Equity Fund AS SGD","LU0140636845.USD":"施罗德大中华区股票A Acc","LU0048580855.USD":"富达大中华区A","BK1502":"双十一","BK1531":"手游股","LU0293314216.USD":"ALLIANZ GEM EQUITY HIGH DIVIDEND \"A\" (USD) ACC","BK1589":"北水核心资产","IE0032431581.USD":"PINEBRIDGE GREATER CHINA 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游戏业务收入同比增22%、重回增长。三季度营收指引同比增170%，较预期高28%。黄仁勋称，计算的新时代开启，价值数万亿美元的数据中心向加速计算和生成式AI转变。</blockquote><p style=\"text-align: justify;\">本轮人工智能（AI）热潮的大赢家再次经受住了考验，AI底层算力龙头、芯片巨头英伟达今年内每个季度的已公布业绩都优于预期，最近一个季度的收入比之前就让华尔街惊喜的指引还高，而且本季度的指引继续高于预期。</p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达披露，本周一，公司董事会批准新增回购股票250亿美元的计划，没有到期时间，公司计划本财年继续回购购票。</p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达的财报显示，即使分析师报以很高期望，英伟达也不孚众望，在AI热潮激发的需求带动下，利润继续爆表，并且游戏业务重回增长。</p><p style=\"text-align: justify;\">财报公布后，收涨近3.2%的英伟达股价迅速拉升，周三盘后涨幅一度逾10%，后收窄到6%左右。若周四保持这一涨势，将刷新一个多月前所创的收盘历史高位。在今年二季度成为全球首家市值突破1万亿美元大关的芯片公司后，英伟达周四市值有望超过1.2万亿美元。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/241998772d2e7a82badebaf5816c6c6c\" title=\"\" tg-width=\"830\" tg-height=\"495\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达提供可以帮助AI产品训练大量文本、图像和视频的图形处理单元（GPU），在AI大模型竞赛中掌握着供应算力的“命门”，由此成为今年AI概念热潮中的一大赢家。截至本周三收盘，股价年初以来累涨超220%。</p><p style=\"text-align: justify;\">财报公布前，大部分分析师都看好英伟达股价和业绩。据FactSet数据，覆盖该个股的50位分析师大多看涨，平均目标价约为537美元，比周二收盘价高18%，最高目标价甚至达到1000美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">ChatGPT引爆今年市场对AI技术的狂热，是年内美股上涨的核心逻辑之一。英伟达目前在标普500指数中的权重接近3.1%，其股价高涨成为将美股一大推手。媒体估算，在今年纳斯达克100指数30%以上的累计涨幅中，英伟达贡献最大，有将近7个百分点的涨幅都来自英伟达。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/721e50fb0fe6c4369aba427cc2c8aaea\" tg-width=\"640\" tg-height=\"351\"/></p><h4 id=\"id_621592472\" style=\"text-align: start;\">二季度营收较预期高22% 盈利同比增超四倍 较预期高近30%</h4><p style=\"text-align: justify;\">美东时间8月23日周三美股盘后，英伟达公布，在截至公历2023年7月30日的2024财年第二财季（下称“二季度”），营业收入和每股收益（EPS）均翻倍暴增，不但一扫一季度两位数下滑的颓势，而且分别较华尔街预期水平高22%和29%以上。</p><ul><li><p>二季度营收135.07亿美元，同比增长101%，结束连续三个季度下降之势，远超英伟达此前就高于市场预期的指引区间107.8亿到112.2亿美元 ，分析师预期同比增长约65%至110.4亿美元， 一季度同比下降13%。</p></li><li><p>二季度非GAAP口径下调整后毛利率为71.2%，同比提升25.3个基点，也高于公司指引70%（上下浮动50个基点），分析师预期70.1%，一季度同比下降30个基点至66.8%。</p></li><li><p>二季度非GAAP口径下调整后EPS为2.70美元，同比增长429%，分析师预期同比增约310%至2.09%，一季度同比下降20%。</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b44596e0297586b76623c45902415c02\" tg-width=\"640\" tg-height=\"373\"/></p><h4 id=\"id_1446442665\" style=\"text-align: start;\">AI芯片所在数据中心业务同环比均翻倍激增 较预期高近30% 游戏业务同比重回增长</h4><p style=\"text-align: justify;\">分业务看，AI对英伟达业绩的贡献突出。包括AI显卡在内的英伟达核心业务数据中心同样收入翻倍激增，增速远超一季度，并且刷新一季度所创的单季最高纪录。另一大业务游戏的收入扭转前一季度两位数同比下降之势，也优于预期。</p><ul><li><p>二季度数据中心营收为103.2亿美元，同比增长171%，环比增长141%，较分析师预期79.8亿美元高逾29%，一季度同比和环比分别增长14%和18%。</p></li><li><p>二季度游戏营收24.9亿美元，同比增长22%，环比增长11%，较分析师预期收入23.8亿美元高4.6%， 一季度同比下降38%、环比增长22%。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">英伟达称，数据中心收入主要来自云服务商和大型消费类互联网公司。基于Hopper和Ampere 架构GPU的英伟达HGX平台之所以强劲需求，主要源于开发生成式AI和大语言模型的推动。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/71c6c0f0b50b5e569995c0e15f299463\" tg-width=\"570\" tg-height=\"332\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达表示，游戏业务的收入重回增势主要反映了，在渠道去库存后，市场对英伟达GeForce RTX 40系列GPU的需求。业绩电话会上，英伟达管理层称，游戏GPU的需求已经重拾增长。笔记本显卡需求强劲。需求相当不错。可以预见到今后直至明年的需求前景。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外，英伟达二季度的专业可视化业务收入3.79亿美元，同比下降24%，环比增长28%。英伟达认为，这块业务的同比下滑继续反映了渠道去库存影响，环比增长受到企业工作站和英伟达RTX产品的强劲需求增长推动。</p><p style=\"text-align: justify;\">汽车业务二季度收入2.53亿美元，同比增长15%，环比下降15%。英伟达称，同比增长主要源于自动驾驶平台的销售这个女子，环比下降反映出汽车总体需求下降，尤其是在华需求。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ea7fd650f9ab6bb85dfeb65c0997bf05\" tg-width=\"640\" tg-height=\"314\"/></p><h2 id=\"id_3978452795\" style=\"text-align: start;\">三季度营收指引同比增170% 较预期高28%</h2><p style=\"text-align: justify;\">业绩指引方面，英伟达预计，本季度、即2024财年第三财季（“三季度”），营业收入为160亿美元，正负浮动2%，相当于指引范围在156.8亿到163.2亿美元之间。这将是连续三个季度同比下降后连续两个季度增长。</p><p style=\"text-align: justify;\">以160亿美元计算，英伟达预期三季度营收将同比增长170%，连续两个季度翻倍增长，较分析师预期高28%。分析师预计三季度营收为125亿美元，同比增长近111%。</p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达还预计，三季度非GAAP口径下的调整后毛利率为72.5%、上下浮动50个基点，即72%到73%之间，较一年前同比提高16.4个百分点；三季度的营业费用料将为20亿美元，同比增长11.5%。</p><h4 id=\"id_241312618\" style=\"text-align: start;\">黄仁勋：计算的新时代开启 价值数万亿美元的数据中心向加速计算和生成式AI转变</h4><p style=\"text-align: justify;\">在二季度财报中，英伟达CEO黄仁勋表示：</p><blockquote>“一个计算的新时代已经开启。世界各地的公司正在从通用计算向加速计算和生成式AI转型。”</blockquote><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋称，二季度，一些大型云服务供应商都宣布，计划在其数据中心采用英伟达的H100 AI 芯片。同时，全球领先的企业 IT 系统和软件提供商也宣布和英伟达建立合作伙伴关系，将英伟达的AI引入各个行业。“应用生成式AI的竞赛已经开始。”</p><p style=\"text-align: justify;\">在业绩电话会上，黄仁勋表示，全球在云上安装的数据中心价值已约有1万亿美元。价值数万亿美元的数据中心正在进行加速计算和生成式AI的转变。 我们看到两种平台的转变同时发生。</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋说，加速计算是目前成本效率最高、最节能、最高效的计算方式。现在又出现了生成式AI支持的计算已经出现。生成式AI让人们有理由将传统的通用计算转变为新型的加速计算。</p></body></html>","source":"wallstreetcn","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" 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游戏业务收入同比增22%、重回增长。三季度营收指引同比增170%，较预期高28%。黄仁勋称，计算的新时代开启，价值数万亿美元的数据中心向加速计算和生成式AI转变。本轮人工智能（AI）热潮的大赢家再次经受住了考验，AI底层算力龙头、芯片巨头英伟达今年内每个季度的已公布业绩都优于预期，最近一个季度的收入比之前就让华尔街惊喜的指引还高，而且本季度的指引继续高于预期。英伟达披露，本周一，公司董事会批准新增回购股票250亿美元的计划，没有到期时间，公司计划本财年继续回购购票。英伟达的财报显示，即使分析师报以很高期望，英伟达也不孚众望，在AI热潮激发的需求带动下，利润继续爆表，并且游戏业务重回增长。财报公布后，收涨近3.2%的英伟达股价迅速拉升，周三盘后涨幅一度逾10%，后收窄到6%左右。若周四保持这一涨势，将刷新一个多月前所创的收盘历史高位。在今年二季度成为全球首家市值突破1万亿美元大关的芯片公司后，英伟达周四市值有望超过1.2万亿美元。英伟达提供可以帮助AI产品训练大量文本、图像和视频的图形处理单元（GPU），在AI大模型竞赛中掌握着供应算力的“命门”，由此成为今年AI概念热潮中的一大赢家。截至本周三收盘，股价年初以来累涨超220%。财报公布前，大部分分析师都看好英伟达股价和业绩。据FactSet数据，覆盖该个股的50位分析师大多看涨，平均目标价约为537美元，比周二收盘价高18%，最高目标价甚至达到1000美元。ChatGPT引爆今年市场对AI技术的狂热，是年内美股上涨的核心逻辑之一。英伟达目前在标普500指数中的权重接近3.1%，其股价高涨成为将美股一大推手。媒体估算，在今年纳斯达克100指数30%以上的累计涨幅中，英伟达贡献最大，有将近7个百分点的涨幅都来自英伟达。二季度营收较预期高22% 盈利同比增超四倍 较预期高近30%美东时间8月23日周三美股盘后，英伟达公布，在截至公历2023年7月30日的2024财年第二财季（下称“二季度”），营业收入和每股收益（EPS）均翻倍暴增，不但一扫一季度两位数下滑的颓势，而且分别较华尔街预期水平高22%和29%以上。二季度营收135.07亿美元，同比增长101%，结束连续三个季度下降之势，远超英伟达此前就高于市场预期的指引区间107.8亿到112.2亿美元 ，分析师预期同比增长约65%至110.4亿美元， 一季度同比下降13%。二季度非GAAP口径下调整后毛利率为71.2%，同比提升25.3个基点，也高于公司指引70%（上下浮动50个基点），分析师预期70.1%，一季度同比下降30个基点至66.8%。二季度非GAAP口径下调整后EPS为2.70美元，同比增长429%，分析师预期同比增约310%至2.09%，一季度同比下降20%。AI芯片所在数据中心业务同环比均翻倍激增 较预期高近30% 游戏业务同比重回增长分业务看，AI对英伟达业绩的贡献突出。包括AI显卡在内的英伟达核心业务数据中心同样收入翻倍激增，增速远超一季度，并且刷新一季度所创的单季最高纪录。另一大业务游戏的收入扭转前一季度两位数同比下降之势，也优于预期。二季度数据中心营收为103.2亿美元，同比增长171%，环比增长141%，较分析师预期79.8亿美元高逾29%，一季度同比和环比分别增长14%和18%。二季度游戏营收24.9亿美元，同比增长22%，环比增长11%，较分析师预期收入23.8亿美元高4.6%， 一季度同比下降38%、环比增长22%。英伟达称，数据中心收入主要来自云服务商和大型消费类互联网公司。基于Hopper和Ampere 架构GPU的英伟达HGX平台之所以强劲需求，主要源于开发生成式AI和大语言模型的推动。英伟达表示，游戏业务的收入重回增势主要反映了，在渠道去库存后，市场对英伟达GeForce RTX 40系列GPU的需求。业绩电话会上，英伟达管理层称，游戏GPU的需求已经重拾增长。笔记本显卡需求强劲。需求相当不错。可以预见到今后直至明年的需求前景。此外，英伟达二季度的专业可视化业务收入3.79亿美元，同比下降24%，环比增长28%。英伟达认为，这块业务的同比下滑继续反映了渠道去库存影响，环比增长受到企业工作站和英伟达RTX产品的强劲需求增长推动。汽车业务二季度收入2.53亿美元，同比增长15%，环比下降15%。英伟达称，同比增长主要源于自动驾驶平台的销售这个女子，环比下降反映出汽车总体需求下降，尤其是在华需求。三季度营收指引同比增170% 较预期高28%业绩指引方面，英伟达预计，本季度、即2024财年第三财季（“三季度”），营业收入为160亿美元，正负浮动2%，相当于指引范围在156.8亿到163.2亿美元之间。这将是连续三个季度同比下降后连续两个季度增长。以160亿美元计算，英伟达预期三季度营收将同比增长170%，连续两个季度翻倍增长，较分析师预期高28%。分析师预计三季度营收为125亿美元，同比增长近111%。英伟达还预计，三季度非GAAP口径下的调整后毛利率为72.5%、上下浮动50个基点，即72%到73%之间，较一年前同比提高16.4个百分点；三季度的营业费用料将为20亿美元，同比增长11.5%。黄仁勋：计算的新时代开启 价值数万亿美元的数据中心向加速计算和生成式AI转变在二季度财报中，英伟达CEO黄仁勋表示：“一个计算的新时代已经开启。世界各地的公司正在从通用计算向加速计算和生成式AI转型。”黄仁勋称，二季度，一些大型云服务供应商都宣布，计划在其数据中心采用英伟达的H100 AI 芯片。同时，全球领先的企业 IT 系统和软件提供商也宣布和英伟达建立合作伙伴关系，将英伟达的AI引入各个行业。“应用生成式AI的竞赛已经开始。”在业绩电话会上，黄仁勋表示，全球在云上安装的数据中心价值已约有1万亿美元。价值数万亿美元的数据中心正在进行加速计算和生成式AI的转变。 我们看到两种平台的转变同时发生。黄仁勋说，加速计算是目前成本效率最高、最节能、最高效的计算方式。现在又出现了生成式AI支持的计算已经出现。生成式AI让人们有理由将传统的通用计算转变为新型的加速计算。","news_type":1,"symbols_score_info":{"NVDA":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2752,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":212098647359744,"gmtCreate":1692812741887,"gmtModify":1692812743617,"author":{"id":"3572147457692901","authorId":"3572147457692901","name":"笑傲股海","avatar":"https://static.tigerbbs.com/54e90820f68ad6ee93cc4907e09819bd","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3572147457692901","authorIdStr":"3572147457692901"},"themes":[],"htmlText":"对市场此时的感觉不是很好，先卖一点儿，观察观察[贱笑]&nbsp;游击战的打法不能乱[开心]&nbsp;[开心]&nbsp;[开心]&nbsp;","listText":"对市场此时的感觉不是很好，先卖一点儿，观察观察[贱笑]&nbsp;游击战的打法不能乱[开心]&nbsp;[开心]&nbsp;[开心]&nbsp;","text":"对市场此时的感觉不是很好，先卖一点儿，观察观察[贱笑] 游击战的打法不能乱[开心] [开心] 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href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>盘后将发布2024财年第二季度报告，来兑现5月超预期的业绩指引。此前多家券商均大幅上调了该股的目标价格，离当前股价甚至超过一倍的上涨空间。</p><p style=\"text-align: justify;\">近期股价也经历了较大幅度的波动，继周一暴力拉升8.64%后昨夜盘中一度跳水6%，体现财报临近市场的矛盾心态，投资客在为业绩表现和下个季度指引进行着博弈，但多数8月到期的看涨期权表明，英伟达本周内仍被看好突破500美元的目标价格。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/39aaeb77f39724a4d42d461b87c37c23\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达凭财报表现和在AI生态里的独占地位，它的股价走势将对整个市场产生广泛的影响。年初至今经过两倍的涨幅，市值在标普500指数中的占比接近 3.1%。</p><p style=\"text-align: justify;\">无论是持有英伟达还是其他六巨头，尤其在发完业绩后，由于没能给出超过市场预期的东西，估值面临着回调的压力，另一边是屡屡突破收益率新高的美债，吸引着资金进行配置。</p><p style=\"text-align: justify;\">美股市场亟需一根定海神针。英伟达，能够稳住吗？</p><p><strong>01</strong></p><p>当前华尔街分析师们普遍预计，英伟达的二季度营收将达到111亿美元，同比增长65%；每股收益2.07美元，同比+305%。</p><p>尽管年初至今股价涨幅已经超过两倍，分析师对超预期依然抱有很大的希望，英伟达的目标价均值已从三个月前到300美元飙升至近期的520美元，个别分析师的目标价甚至高达1000美元，股价上涨空间巨大。</p><p>在机构吹风下，市场对英伟达的押注非常乐观。截至8月中旬，今年以来投资者在英伟达的期权上已经投入了超过1000亿美元，其中大约60%与看涨期权相关。</p><p>在标普500指数市值最高的10家公司里，英伟达是唯一一家看涨期权价格高于看跌期权的，表明人们仍愿意押注其上涨，而不是为下跌作保护。</p><p>也正因为超高预期，以及英伟达相对其他竞争者的估值溢价令英伟达股价在近几天承受巨大的波动。大量未平仓的Nvidia看涨期权将于本周到期，如果股价在周五前突破500美元的行权价格，这些期权便可获利，甚至有的看涨期权行权价在600或700美元。</p><p><strong>这反映了财报临近期，交易者纷纷在寻求短线快速获利，</strong>大致的方向以看多为主，除了像大空头主角原型Michael Burry这样坚定的空头。</p><p>回顾上个季度，英伟达Q1营收取得71.9亿美元，同比虽然下降13%，但大超市场预期的65.2亿美元。对于Q2给出的营收指引范围大概在107.8亿美元至112.2亿美元之间，有望创下季度记录。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8eb58ae87e6af4edaad434004dc33d90\" title=\"\" tg-width=\"739\" tg-height=\"463\"/></p><p>高增长的营收展望印证了AI芯片的需求远超市场想象，股价盘后暴涨30%，市值直逼万亿。其中<strong>最具潜力必然是数据中心业务，在上半年掀开人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>竞赛时，英伟达沉淀多年的AI芯片算力及生态脱颖而出，作为难以绕过的卖铲人扼守住了未来万亿空间大赛道的入场券。</strong></p><p>在传统服务器需求慢慢淡出后，AI服务器、GPU相关需求将快速形成接力。<a href=\"https://laohu8.com/S/600030\">中信证券</a>预计北美四大云厂商（<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>、Meta）的资本开支从2024年将进入上行周期，整体增速预计超过20%，带动全球GPU芯片需求达到220万颗以上。</p><p>上季度宏观环境在一定程度上影响了大厂的开支，但AI和大模型需求的增长又给数据中心业务带来了增量，整体同比依旧增长14.2%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a4f34ecda6a0e91c2ff22ec994667df2\" title=\"\" tg-width=\"739\" tg-height=\"426\"/></p><p>此前几大云厂商公布财报时纷纷表示未来将加大对人工智能的投入。其中微软便曾经强调，GPU是其云业务快速增长的关键原材料。如果无法获得所需的基础设施，可能会出现数据中心中断的风险因素。</p><p>这一论述简直在帮着英伟达抬估值，如果稀缺性导致GPU持有量能作为现阶段AI大模型的竞争点，一旦GPU被囤积的话，将会进一步加剧稀缺性，单块H100价格已经被炒到4.5万美元的高度。</p><p>公司收入里，游戏和数据中心业务占了九成左右，上季度同比下滑主要受游戏显卡出货量下降的影响。游戏业务Q1实现营收22.4亿美元，同比下降38.1%，后疫情时期PC市场的需求明显回落，直接削弱了游戏显卡的需求。</p><p>根据IDC，Q2全球PC出货量环比增加了470万台，尽管同比下跌至13.4%，降幅有所收窄，这主要因为去年二季度的基数已经较低。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/aafb21f1962d1baa8ae627565c02d7b4\" title=\"\" tg-width=\"738\" tg-height=\"434\"/></p><p>已经发布财报的AMD作为参照，二季度收入同比下滑了4.5%，收入低于市场预期的16.19亿，而且没能延续前两个季度环比回升的趋势。这说明当前下游需求仍显疲软，照此英伟达的游戏收入虽然难以在接下来一两个季度内反弹，但是下滑幅度有望收窄。</p><p>上一季汽车业务2.96亿的体量尽管还不够显眼，但近几个季度收入加速增长的趋势已经凸显。尤其在高阶自动驾驶持续渗透下，依赖AI大模型训练推理的需求意味着更大的业务增量。</p><p>特别是<a href=\"https://laohu8.com/S/002594\">比亚迪</a>作为全球新能源头部车企与英伟达的绑定，车企庞大的数据规模与英伟达DRIVE Orin计算平台珠联璧合或将成为中国自动驾驶生态难以忽视的联盟，CEO黄教主此前也曾在发布会上介绍了七月份推出的合作车型—腾势N7。</p><p>这款腾势（DENZA）N7，其高阶版智能自动驾驶系统搭载了英伟达7nm Orin芯片，提供254TOPS的高算力，相比上一代Xavier系统级芯片性能提升了7倍，Mobileye最新的Eye Q5的10倍。</p><p>公司对这个季度的毛利率指引同样令人兴奋，在Q1毛利率达到指引上限重回正常区间后，本季度预计将取得68.6%的高毛利率，同比提升25.1%。</p><p>也就是说，在游戏和传统服务器业务依然承压的时候，这个季度公司挑战的是历史新高的季度收入和毛利率，仿佛低谷才走到一半就坐上飞机直奔风口了，盘后30%的涨幅也不足为奇了。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/85b6d0cb44cf5295948be775dbcf131b\" title=\"\" tg-width=\"739\" tg-height=\"474\"/></p><p>如果投资客对本季度英伟达的表现感到满意，那么下个季度的指引将成为持有英伟达股票的重要条件。用当前市盈率衡量英伟达的估值实属贵得高不可攀，但炸裂的业绩预告满足了景气度投资的高增速要求。</p><p>Gartner预计，2023年AI芯片市场规模将达到534亿美元，比2022年增长20.9%，2024年将增长25.6%，达到671亿美元。到2027年，AI芯片营收预计将是2023年市场规模的两倍以上，达到1194亿美元。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/97907aae75daff56ca5f6d70f3e64af7\" title=\"\" tg-width=\"831\" tg-height=\"156\"/></p><p>这些数据让英伟达的估值信仰朝着更广阔的边界延展，基于AI芯片的火爆需求，分析师预计英伟达之后第三季度营收可达124亿美元，相比去年同期翻了两倍有余；全年销售额将增长61%，每股盈利高增240%。</p><p><strong>02</strong></p><p>除了业绩，盘后电话会议里，公司对于目前芯片供需和竞争格局的解答同样值得期待。</p><p>英伟达在AI芯片的卡位优势得益于与早期人工智能学术探索的融合，为随后成为大模型主流训练芯片奠定了基础，数据量的增长引导着算力增长的要求，进一步映射到了对GPU的需求上来。</p><p>由于无法一一满足各家野心勃勃的大厂，英伟达不得不按配额把GPU分给微软、亚马逊、谷歌等云服务厂商，其中不乏一些厂商自行开发与公司竞争的AI芯片。</p><p>对于来自竞争对手的需求，英伟达可能会有不同的态度，虽然没有正式说明，但在分配决策上是否会更加倾斜一些不具备威胁的初创企业，将会影响下游的生态发展。</p><p>而一旦满足了这些大厂的囤积需求，GPU就更稀缺了，与英伟达绑定的<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>短期难以满足这么大的产能供应。即使是下一代超级芯片GH 200预计也要在24年Q2左右投入生产。</p><p>在一篇名为《NVIDIA H100 GPU ：供需》的文章里，深度剖析了当前科技公司对GPU的使用情况和需求。文章推测，H100的需求趋势至少会持续到2024年年底。<strong>整体算来，全球公司需要约43万张H100。</strong>按每个H100约35000美元来计算，GPU总需求耗资150亿美元。</p><p>用AMD的GPU替代呢？这只是简单从绝对算力的角度思考，而忽略了英伟达真正的护城河是围绕CUDA形成的开发生态，如果模型训练转向其他芯片，软件适配效果最终也会影响到整个训练成果。</p><p>H100由台积电制造生产，该制程下英伟达还需要和<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/QCOM\">高通</a>以及AMD一起共享台积电的产能，而晶圆厂需要提前12个月对客户产能进行规划，如果之前低估了H100的需求，产能将会不得已受到限制。</p><p>在半导体大厂普遍减少资本开支的环境下，目前GPU供应主要受产能限制。晶圆产能本身可能很充足，但是其他组件不足同样会严重限制GPU的产能。</p><p>这种短缺主要由芯片制造过程中的一个特定步骤——先进封装（CoWoS）所造成，这是一种将不同芯片堆叠起来以提高系统性能和降低功耗，同时缩小封装尺寸的技术。</p><p>作为H100周围的高带宽内存芯片，HBM的供应也很有限。大模型推理和训练时的工作负载是内存密集型的，为了扩展内存带宽，将数据中心使用的GPU和HBM共同封装。</p><p>但HBM目前的玩家较少，产能更加吃紧，与英伟达合作紧密的SK海力士拥有超过95%的市场份额，紧随其后的<a href=\"https://laohu8.com/S/SMSN.UK\">三星</a>预计将于今年下半年发货。由于目前几乎所有HBM都靠CoWoS，几乎所有领先的数据中心 GPU 都由台积电在 CoWoS 上封装。</p><p><strong>决定AI芯片性能上限的不仅只有算力，还有封力，存力。</strong>从供应链角度来说，先进封装决定了AI芯片的放量速度，AI芯片决定了AI服务器的放量速度，人工智能未来要实现快速发展和迭代，先进封装的产能供应是行业最底层的支撑之一。如果下半年CoWoS容量没有增长，短缺将持续存在。</p><p>台积电方面也确认了AI产能瓶颈主要集中在后端CoWoS环节的说法，今年6月曾公开证实当前市场封装需求远大于现有产能，产能缺口高达20%。为了应对产能不足，台积电斥资900亿新台币，将CoWos产能增扩40%以上。</p><p>根据设备厂商估算，<strong>台积电把六成的先进封装产能都给了英伟达，2023年CoWoS总产能超过12万片，2024年将翻倍，按六成算英伟达将取得14.4-15万片。</strong></p><p>而此前根据Tomshardware网站报道，NVIDIA今年内计划出售超过55万块H100加速卡。对于下半年出货量的趋势，这是今晚较大的关注点。</p><p><strong>03</strong></p><p>在过去的五年里，英伟达仅有两次未能达到华尔街的营收预期。如果业绩超出预期，投资者可能会看淡短期供应短缺带来的失望，公司明后年的盈利前景依旧一片光明。</p><p>结合公司极具竞争力的行业地位和业务需求，远期市销率和市盈率分别为20X/42倍，虽然远高于标普500指数，但是代入明后年的估值基础却并未高得离谱。</p><p>自8月以来，纳斯达克指数回调了6%。长期债券收益率的飙升降低了持有股票的吸引力，担心通胀再度抬头的美联储官员可能再次按下加息的按钮。风险偏好正在扭转。之前持续上涨的科技股因为财报缺乏亮点而按下了暂停键。</p><p>美股市场可能再次需要一场人工智能的及时雨。</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\" 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style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/d06797dbcc3b4b9e839c351ca5a14e4d);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">格隆汇APP </p>\n<p class=\"h-time\">2023-08-23 19:36</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p>今夜，AI保卫战打响了。</p><p style=\"text-align: justify;\">全球AI第一股<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>盘后将发布2024财年第二季度报告，来兑现5月超预期的业绩指引。此前多家券商均大幅上调了该股的目标价格，离当前股价甚至超过一倍的上涨空间。</p><p style=\"text-align: justify;\">近期股价也经历了较大幅度的波动，继周一暴力拉升8.64%后昨夜盘中一度跳水6%，体现财报临近市场的矛盾心态，投资客在为业绩表现和下个季度指引进行着博弈，但多数8月到期的看涨期权表明，英伟达本周内仍被看好突破500美元的目标价格。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/39aaeb77f39724a4d42d461b87c37c23\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达凭财报表现和在AI生态里的独占地位，它的股价走势将对整个市场产生广泛的影响。年初至今经过两倍的涨幅，市值在标普500指数中的占比接近 3.1%。</p><p style=\"text-align: justify;\">无论是持有英伟达还是其他六巨头，尤其在发完业绩后，由于没能给出超过市场预期的东西，估值面临着回调的压力，另一边是屡屡突破收益率新高的美债，吸引着资金进行配置。</p><p style=\"text-align: justify;\">美股市场亟需一根定海神针。英伟达，能够稳住吗？</p><p><strong>01</strong></p><p>当前华尔街分析师们普遍预计，英伟达的二季度营收将达到111亿美元，同比增长65%；每股收益2.07美元，同比+305%。</p><p>尽管年初至今股价涨幅已经超过两倍，分析师对超预期依然抱有很大的希望，英伟达的目标价均值已从三个月前到300美元飙升至近期的520美元，个别分析师的目标价甚至高达1000美元，股价上涨空间巨大。</p><p>在机构吹风下，市场对英伟达的押注非常乐观。截至8月中旬，今年以来投资者在英伟达的期权上已经投入了超过1000亿美元，其中大约60%与看涨期权相关。</p><p>在标普500指数市值最高的10家公司里，英伟达是唯一一家看涨期权价格高于看跌期权的，表明人们仍愿意押注其上涨，而不是为下跌作保护。</p><p>也正因为超高预期，以及英伟达相对其他竞争者的估值溢价令英伟达股价在近几天承受巨大的波动。大量未平仓的Nvidia看涨期权将于本周到期，如果股价在周五前突破500美元的行权价格，这些期权便可获利，甚至有的看涨期权行权价在600或700美元。</p><p><strong>这反映了财报临近期，交易者纷纷在寻求短线快速获利，</strong>大致的方向以看多为主，除了像大空头主角原型Michael Burry这样坚定的空头。</p><p>回顾上个季度，英伟达Q1营收取得71.9亿美元，同比虽然下降13%，但大超市场预期的65.2亿美元。对于Q2给出的营收指引范围大概在107.8亿美元至112.2亿美元之间，有望创下季度记录。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8eb58ae87e6af4edaad434004dc33d90\" title=\"\" tg-width=\"739\" tg-height=\"463\"/></p><p>高增长的营收展望印证了AI芯片的需求远超市场想象，股价盘后暴涨30%，市值直逼万亿。其中<strong>最具潜力必然是数据中心业务，在上半年掀开人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>竞赛时，英伟达沉淀多年的AI芯片算力及生态脱颖而出，作为难以绕过的卖铲人扼守住了未来万亿空间大赛道的入场券。</strong></p><p>在传统服务器需求慢慢淡出后，AI服务器、GPU相关需求将快速形成接力。<a href=\"https://laohu8.com/S/600030\">中信证券</a>预计北美四大云厂商（<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>、Meta）的资本开支从2024年将进入上行周期，整体增速预计超过20%，带动全球GPU芯片需求达到220万颗以上。</p><p>上季度宏观环境在一定程度上影响了大厂的开支，但AI和大模型需求的增长又给数据中心业务带来了增量，整体同比依旧增长14.2%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a4f34ecda6a0e91c2ff22ec994667df2\" title=\"\" tg-width=\"739\" tg-height=\"426\"/></p><p>此前几大云厂商公布财报时纷纷表示未来将加大对人工智能的投入。其中微软便曾经强调，GPU是其云业务快速增长的关键原材料。如果无法获得所需的基础设施，可能会出现数据中心中断的风险因素。</p><p>这一论述简直在帮着英伟达抬估值，如果稀缺性导致GPU持有量能作为现阶段AI大模型的竞争点，一旦GPU被囤积的话，将会进一步加剧稀缺性，单块H100价格已经被炒到4.5万美元的高度。</p><p>公司收入里，游戏和数据中心业务占了九成左右，上季度同比下滑主要受游戏显卡出货量下降的影响。游戏业务Q1实现营收22.4亿美元，同比下降38.1%，后疫情时期PC市场的需求明显回落，直接削弱了游戏显卡的需求。</p><p>根据IDC，Q2全球PC出货量环比增加了470万台，尽管同比下跌至13.4%，降幅有所收窄，这主要因为去年二季度的基数已经较低。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/aafb21f1962d1baa8ae627565c02d7b4\" title=\"\" tg-width=\"738\" tg-height=\"434\"/></p><p>已经发布财报的AMD作为参照，二季度收入同比下滑了4.5%，收入低于市场预期的16.19亿，而且没能延续前两个季度环比回升的趋势。这说明当前下游需求仍显疲软，照此英伟达的游戏收入虽然难以在接下来一两个季度内反弹，但是下滑幅度有望收窄。</p><p>上一季汽车业务2.96亿的体量尽管还不够显眼，但近几个季度收入加速增长的趋势已经凸显。尤其在高阶自动驾驶持续渗透下，依赖AI大模型训练推理的需求意味着更大的业务增量。</p><p>特别是<a href=\"https://laohu8.com/S/002594\">比亚迪</a>作为全球新能源头部车企与英伟达的绑定，车企庞大的数据规模与英伟达DRIVE Orin计算平台珠联璧合或将成为中国自动驾驶生态难以忽视的联盟，CEO黄教主此前也曾在发布会上介绍了七月份推出的合作车型—腾势N7。</p><p>这款腾势（DENZA）N7，其高阶版智能自动驾驶系统搭载了英伟达7nm Orin芯片，提供254TOPS的高算力，相比上一代Xavier系统级芯片性能提升了7倍，Mobileye最新的Eye Q5的10倍。</p><p>公司对这个季度的毛利率指引同样令人兴奋，在Q1毛利率达到指引上限重回正常区间后，本季度预计将取得68.6%的高毛利率，同比提升25.1%。</p><p>也就是说，在游戏和传统服务器业务依然承压的时候，这个季度公司挑战的是历史新高的季度收入和毛利率，仿佛低谷才走到一半就坐上飞机直奔风口了，盘后30%的涨幅也不足为奇了。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/85b6d0cb44cf5295948be775dbcf131b\" title=\"\" tg-width=\"739\" tg-height=\"474\"/></p><p>如果投资客对本季度英伟达的表现感到满意，那么下个季度的指引将成为持有英伟达股票的重要条件。用当前市盈率衡量英伟达的估值实属贵得高不可攀，但炸裂的业绩预告满足了景气度投资的高增速要求。</p><p>Gartner预计，2023年AI芯片市场规模将达到534亿美元，比2022年增长20.9%，2024年将增长25.6%，达到671亿美元。到2027年，AI芯片营收预计将是2023年市场规模的两倍以上，达到1194亿美元。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/97907aae75daff56ca5f6d70f3e64af7\" title=\"\" tg-width=\"831\" tg-height=\"156\"/></p><p>这些数据让英伟达的估值信仰朝着更广阔的边界延展，基于AI芯片的火爆需求，分析师预计英伟达之后第三季度营收可达124亿美元，相比去年同期翻了两倍有余；全年销售额将增长61%，每股盈利高增240%。</p><p><strong>02</strong></p><p>除了业绩，盘后电话会议里，公司对于目前芯片供需和竞争格局的解答同样值得期待。</p><p>英伟达在AI芯片的卡位优势得益于与早期人工智能学术探索的融合，为随后成为大模型主流训练芯片奠定了基础，数据量的增长引导着算力增长的要求，进一步映射到了对GPU的需求上来。</p><p>由于无法一一满足各家野心勃勃的大厂，英伟达不得不按配额把GPU分给微软、亚马逊、谷歌等云服务厂商，其中不乏一些厂商自行开发与公司竞争的AI芯片。</p><p>对于来自竞争对手的需求，英伟达可能会有不同的态度，虽然没有正式说明，但在分配决策上是否会更加倾斜一些不具备威胁的初创企业，将会影响下游的生态发展。</p><p>而一旦满足了这些大厂的囤积需求，GPU就更稀缺了，与英伟达绑定的<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>短期难以满足这么大的产能供应。即使是下一代超级芯片GH 200预计也要在24年Q2左右投入生产。</p><p>在一篇名为《NVIDIA H100 GPU ：供需》的文章里，深度剖析了当前科技公司对GPU的使用情况和需求。文章推测，H100的需求趋势至少会持续到2024年年底。<strong>整体算来，全球公司需要约43万张H100。</strong>按每个H100约35000美元来计算，GPU总需求耗资150亿美元。</p><p>用AMD的GPU替代呢？这只是简单从绝对算力的角度思考，而忽略了英伟达真正的护城河是围绕CUDA形成的开发生态，如果模型训练转向其他芯片，软件适配效果最终也会影响到整个训练成果。</p><p>H100由台积电制造生产，该制程下英伟达还需要和<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/QCOM\">高通</a>以及AMD一起共享台积电的产能，而晶圆厂需要提前12个月对客户产能进行规划，如果之前低估了H100的需求，产能将会不得已受到限制。</p><p>在半导体大厂普遍减少资本开支的环境下，目前GPU供应主要受产能限制。晶圆产能本身可能很充足，但是其他组件不足同样会严重限制GPU的产能。</p><p>这种短缺主要由芯片制造过程中的一个特定步骤——先进封装（CoWoS）所造成，这是一种将不同芯片堆叠起来以提高系统性能和降低功耗，同时缩小封装尺寸的技术。</p><p>作为H100周围的高带宽内存芯片，HBM的供应也很有限。大模型推理和训练时的工作负载是内存密集型的，为了扩展内存带宽，将数据中心使用的GPU和HBM共同封装。</p><p>但HBM目前的玩家较少，产能更加吃紧，与英伟达合作紧密的SK海力士拥有超过95%的市场份额，紧随其后的<a href=\"https://laohu8.com/S/SMSN.UK\">三星</a>预计将于今年下半年发货。由于目前几乎所有HBM都靠CoWoS，几乎所有领先的数据中心 GPU 都由台积电在 CoWoS 上封装。</p><p><strong>决定AI芯片性能上限的不仅只有算力，还有封力，存力。</strong>从供应链角度来说，先进封装决定了AI芯片的放量速度，AI芯片决定了AI服务器的放量速度，人工智能未来要实现快速发展和迭代，先进封装的产能供应是行业最底层的支撑之一。如果下半年CoWoS容量没有增长，短缺将持续存在。</p><p>台积电方面也确认了AI产能瓶颈主要集中在后端CoWoS环节的说法，今年6月曾公开证实当前市场封装需求远大于现有产能，产能缺口高达20%。为了应对产能不足，台积电斥资900亿新台币，将CoWos产能增扩40%以上。</p><p>根据设备厂商估算，<strong>台积电把六成的先进封装产能都给了英伟达，2023年CoWoS总产能超过12万片，2024年将翻倍，按六成算英伟达将取得14.4-15万片。</strong></p><p>而此前根据Tomshardware网站报道，NVIDIA今年内计划出售超过55万块H100加速卡。对于下半年出货量的趋势，这是今晚较大的关注点。</p><p><strong>03</strong></p><p>在过去的五年里，英伟达仅有两次未能达到华尔街的营收预期。如果业绩超出预期，投资者可能会看淡短期供应短缺带来的失望，公司明后年的盈利前景依旧一片光明。</p><p>结合公司极具竞争力的行业地位和业务需求，远期市销率和市盈率分别为20X/42倍，虽然远高于标普500指数，但是代入明后年的估值基础却并未高得离谱。</p><p>自8月以来，纳斯达克指数回调了6%。长期债券收益率的飙升降低了持有股票的吸引力，担心通胀再度抬头的美联储官员可能再次按下加息的按钮。风险偏好正在扭转。之前持续上涨的科技股因为财报缺乏亮点而按下了暂停键。</p><p>美股市场可能再次需要一场人工智能的及时雨。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/3f1c866c487eb9e101f73a62d4495ce9","relate_stocks":{"LU0820561818.USD":"安联收益及增长平衡基金Cl AM 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3.1%。无论是持有英伟达还是其他六巨头，尤其在发完业绩后，由于没能给出超过市场预期的东西，估值面临着回调的压力，另一边是屡屡突破收益率新高的美债，吸引着资金进行配置。美股市场亟需一根定海神针。英伟达，能够稳住吗？01当前华尔街分析师们普遍预计，英伟达的二季度营收将达到111亿美元，同比增长65%；每股收益2.07美元，同比+305%。尽管年初至今股价涨幅已经超过两倍，分析师对超预期依然抱有很大的希望，英伟达的目标价均值已从三个月前到300美元飙升至近期的520美元，个别分析师的目标价甚至高达1000美元，股价上涨空间巨大。在机构吹风下，市场对英伟达的押注非常乐观。截至8月中旬，今年以来投资者在英伟达的期权上已经投入了超过1000亿美元，其中大约60%与看涨期权相关。在标普500指数市值最高的10家公司里，英伟达是唯一一家看涨期权价格高于看跌期权的，表明人们仍愿意押注其上涨，而不是为下跌作保护。也正因为超高预期，以及英伟达相对其他竞争者的估值溢价令英伟达股价在近几天承受巨大的波动。大量未平仓的Nvidia看涨期权将于本周到期，如果股价在周五前突破500美元的行权价格，这些期权便可获利，甚至有的看涨期权行权价在600或700美元。这反映了财报临近期，交易者纷纷在寻求短线快速获利，大致的方向以看多为主，除了像大空头主角原型Michael Burry这样坚定的空头。回顾上个季度，英伟达Q1营收取得71.9亿美元，同比虽然下降13%，但大超市场预期的65.2亿美元。对于Q2给出的营收指引范围大概在107.8亿美元至112.2亿美元之间，有望创下季度记录。高增长的营收展望印证了AI芯片的需求远超市场想象，股价盘后暴涨30%，市值直逼万亿。其中最具潜力必然是数据中心业务，在上半年掀开人工智能竞赛时，英伟达沉淀多年的AI芯片算力及生态脱颖而出，作为难以绕过的卖铲人扼守住了未来万亿空间大赛道的入场券。在传统服务器需求慢慢淡出后，AI服务器、GPU相关需求将快速形成接力。中信证券预计北美四大云厂商（亚马逊、微软、谷歌、Meta）的资本开支从2024年将进入上行周期，整体增速预计超过20%，带动全球GPU芯片需求达到220万颗以上。上季度宏观环境在一定程度上影响了大厂的开支，但AI和大模型需求的增长又给数据中心业务带来了增量，整体同比依旧增长14.2%。此前几大云厂商公布财报时纷纷表示未来将加大对人工智能的投入。其中微软便曾经强调，GPU是其云业务快速增长的关键原材料。如果无法获得所需的基础设施，可能会出现数据中心中断的风险因素。这一论述简直在帮着英伟达抬估值，如果稀缺性导致GPU持有量能作为现阶段AI大模型的竞争点，一旦GPU被囤积的话，将会进一步加剧稀缺性，单块H100价格已经被炒到4.5万美元的高度。公司收入里，游戏和数据中心业务占了九成左右，上季度同比下滑主要受游戏显卡出货量下降的影响。游戏业务Q1实现营收22.4亿美元，同比下降38.1%，后疫情时期PC市场的需求明显回落，直接削弱了游戏显卡的需求。根据IDC，Q2全球PC出货量环比增加了470万台，尽管同比下跌至13.4%，降幅有所收窄，这主要因为去年二季度的基数已经较低。已经发布财报的AMD作为参照，二季度收入同比下滑了4.5%，收入低于市场预期的16.19亿，而且没能延续前两个季度环比回升的趋势。这说明当前下游需求仍显疲软，照此英伟达的游戏收入虽然难以在接下来一两个季度内反弹，但是下滑幅度有望收窄。上一季汽车业务2.96亿的体量尽管还不够显眼，但近几个季度收入加速增长的趋势已经凸显。尤其在高阶自动驾驶持续渗透下，依赖AI大模型训练推理的需求意味着更大的业务增量。特别是比亚迪作为全球新能源头部车企与英伟达的绑定，车企庞大的数据规模与英伟达DRIVE Orin计算平台珠联璧合或将成为中国自动驾驶生态难以忽视的联盟，CEO黄教主此前也曾在发布会上介绍了七月份推出的合作车型—腾势N7。这款腾势（DENZA）N7，其高阶版智能自动驾驶系统搭载了英伟达7nm Orin芯片，提供254TOPS的高算力，相比上一代Xavier系统级芯片性能提升了7倍，Mobileye最新的Eye Q5的10倍。公司对这个季度的毛利率指引同样令人兴奋，在Q1毛利率达到指引上限重回正常区间后，本季度预计将取得68.6%的高毛利率，同比提升25.1%。也就是说，在游戏和传统服务器业务依然承压的时候，这个季度公司挑战的是历史新高的季度收入和毛利率，仿佛低谷才走到一半就坐上飞机直奔风口了，盘后30%的涨幅也不足为奇了。如果投资客对本季度英伟达的表现感到满意，那么下个季度的指引将成为持有英伟达股票的重要条件。用当前市盈率衡量英伟达的估值实属贵得高不可攀，但炸裂的业绩预告满足了景气度投资的高增速要求。Gartner预计，2023年AI芯片市场规模将达到534亿美元，比2022年增长20.9%，2024年将增长25.6%，达到671亿美元。到2027年，AI芯片营收预计将是2023年市场规模的两倍以上，达到1194亿美元。这些数据让英伟达的估值信仰朝着更广阔的边界延展，基于AI芯片的火爆需求，分析师预计英伟达之后第三季度营收可达124亿美元，相比去年同期翻了两倍有余；全年销售额将增长61%，每股盈利高增240%。02除了业绩，盘后电话会议里，公司对于目前芯片供需和竞争格局的解答同样值得期待。英伟达在AI芯片的卡位优势得益于与早期人工智能学术探索的融合，为随后成为大模型主流训练芯片奠定了基础，数据量的增长引导着算力增长的要求，进一步映射到了对GPU的需求上来。由于无法一一满足各家野心勃勃的大厂，英伟达不得不按配额把GPU分给微软、亚马逊、谷歌等云服务厂商，其中不乏一些厂商自行开发与公司竞争的AI芯片。对于来自竞争对手的需求，英伟达可能会有不同的态度，虽然没有正式说明，但在分配决策上是否会更加倾斜一些不具备威胁的初创企业，将会影响下游的生态发展。而一旦满足了这些大厂的囤积需求，GPU就更稀缺了，与英伟达绑定的台积电短期难以满足这么大的产能供应。即使是下一代超级芯片GH 200预计也要在24年Q2左右投入生产。在一篇名为《NVIDIA H100 GPU ：供需》的文章里，深度剖析了当前科技公司对GPU的使用情况和需求。文章推测，H100的需求趋势至少会持续到2024年年底。整体算来，全球公司需要约43万张H100。按每个H100约35000美元来计算，GPU总需求耗资150亿美元。用AMD的GPU替代呢？这只是简单从绝对算力的角度思考，而忽略了英伟达真正的护城河是围绕CUDA形成的开发生态，如果模型训练转向其他芯片，软件适配效果最终也会影响到整个训练成果。H100由台积电制造生产，该制程下英伟达还需要和苹果、高通以及AMD一起共享台积电的产能，而晶圆厂需要提前12个月对客户产能进行规划，如果之前低估了H100的需求，产能将会不得已受到限制。在半导体大厂普遍减少资本开支的环境下，目前GPU供应主要受产能限制。晶圆产能本身可能很充足，但是其他组件不足同样会严重限制GPU的产能。这种短缺主要由芯片制造过程中的一个特定步骤——先进封装（CoWoS）所造成，这是一种将不同芯片堆叠起来以提高系统性能和降低功耗，同时缩小封装尺寸的技术。作为H100周围的高带宽内存芯片，HBM的供应也很有限。大模型推理和训练时的工作负载是内存密集型的，为了扩展内存带宽，将数据中心使用的GPU和HBM共同封装。但HBM目前的玩家较少，产能更加吃紧，与英伟达合作紧密的SK海力士拥有超过95%的市场份额，紧随其后的三星预计将于今年下半年发货。由于目前几乎所有HBM都靠CoWoS，几乎所有领先的数据中心 GPU 都由台积电在 CoWoS 上封装。决定AI芯片性能上限的不仅只有算力，还有封力，存力。从供应链角度来说，先进封装决定了AI芯片的放量速度，AI芯片决定了AI服务器的放量速度，人工智能未来要实现快速发展和迭代，先进封装的产能供应是行业最底层的支撑之一。如果下半年CoWoS容量没有增长，短缺将持续存在。台积电方面也确认了AI产能瓶颈主要集中在后端CoWoS环节的说法，今年6月曾公开证实当前市场封装需求远大于现有产能，产能缺口高达20%。为了应对产能不足，台积电斥资900亿新台币，将CoWos产能增扩40%以上。根据设备厂商估算，台积电把六成的先进封装产能都给了英伟达，2023年CoWoS总产能超过12万片，2024年将翻倍，按六成算英伟达将取得14.4-15万片。而此前根据Tomshardware网站报道，NVIDIA今年内计划出售超过55万块H100加速卡。对于下半年出货量的趋势，这是今晚较大的关注点。03在过去的五年里，英伟达仅有两次未能达到华尔街的营收预期。如果业绩超出预期，投资者可能会看淡短期供应短缺带来的失望，公司明后年的盈利前景依旧一片光明。结合公司极具竞争力的行业地位和业务需求，远期市销率和市盈率分别为20X/42倍，虽然远高于标普500指数，但是代入明后年的估值基础却并未高得离谱。自8月以来，纳斯达克指数回调了6%。长期债券收益率的飙升降低了持有股票的吸引力，担心通胀再度抬头的美联储官员可能再次按下加息的按钮。风险偏好正在扭转。之前持续上涨的科技股因为财报缺乏亮点而按下了暂停键。美股市场可能再次需要一场人工智能的及时雨。","news_type":1,"symbols_score_info":{"NVDA":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3219,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":206912988385496,"gmtCreate":1691545226118,"gmtModify":1691545227287,"author":{"id":"3572147457692901","authorId":"3572147457692901","name":"笑傲股海","avatar":"https://static.tigerbbs.com/54e90820f68ad6ee93cc4907e09819bd","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3572147457692901","authorIdStr":"3572147457692901"},"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/206912988385496","repostId":"1137698356","repostType":2,"repost":{"id":"1137698356","kind":"news","pubTimestamp":1691542542,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1137698356?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2023-08-09 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style=\"text-align: justify;\">一系列重磅更新接踵而至——下一代GH200超级芯片平台、AI Workbench、OpenUSD……</p><p style=\"text-align: justify;\">而英伟达也借此将过去数十年的所有创新，比如人工智能、虚拟世界、加速、模拟、协作等等，一举融合到一起。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这个LLM大爆炸的时代，老黄依然敢大胆放话：「买得越多，省得越多！」</p><p><strong>英伟达最强AI超算再升级</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">在5年前的SIGGRAPH上，英伟达通过将人工智能和实时光线追踪技术引入GPU，重新定义了计算机图形学。</p><p style=\"text-align: justify;\">老黄表示：「当我们通过AI重新定义计算机图形学时，我们也在为AI重新定义GPU。」</p><p style=\"text-align: justify;\">随之而来的，便是日益强大的计算系统。比如，集成了8个GPU并拥有1万亿个晶体管的NVIDIA HGX H100。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6759b1c56f77155431c8a93d1eacd5b7\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"487\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">就在今天，老黄再次让AI计算上了一个台阶——</p><p style=\"text-align: justify;\">除了为NVIDIA GH200 Grace Hopper配备更加先进的HBM3e内存外，下一代GH200超级芯片平台还将具有连接多个GPU的能力，从而实现卓越的性能和易于扩展的服务器设计。</p><p style=\"text-align: justify;\">而这个拥有多种配置的全新平台，将能够处理世界上最复杂的生成式工作负载，包括大语言模型、推荐系统和向量数据库等等。</p><p style=\"text-align: justify;\">比如，双核心方案就包括一台配备了144个Arm Neoverse核心并搭载了282GB HBM3e内存的服务器，可以提供8 petaflops的AI算力。</p><p style=\"text-align: justify;\">其中，全新的HBM3e内存要比当前的HBM3快了50%。而10TB/sec的组合带宽，也使得新平台可以运行比上一版本大3.5倍的模型，同时通过3倍更快的内存带宽提高性能。</p><p style=\"text-align: justify;\">据悉，该产品预计将在2024年第二季度推出。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0eff2143922f48658add165e101aa13c\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"600\"/></p><p><strong>RTX工作站：绝佳刀法，4款显卡齐上新</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">这次老黄的桌面AI工作站GPU系列也全面上新，一口气推出了4款新品：RTX 6000、RTX 5000、RTX 4500和RTX 4000。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果H100以及配套的产品线展示的是英伟达GPU性能的天际线的话，针对桌面和数据中心推出的这几款产品，则是老黄对成本敏感客户秀出的绝佳「刀法」。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/95f81348bf05b50e7803d8a83dfff9c1\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"310\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">在发布这新GPU的时候，现场还出现了一个意外的小花絮。</p><p style=\"text-align: justify;\">老黄从后台拿出第一块GPU的时候，似乎不小心在镜面面板上沾了指纹。</p><p style=\"text-align: justify;\">老黄发现后觉得可能是自己搞砸了，就很不好意思地和现场观众说对不起，表示这次产品发布可能是有史以来最差的一次。</p><p style=\"text-align: justify;\">看来就算开发布会熟练如老黄，也会有翻车的时刻。</p><p style=\"text-align: justify;\">而如此可爱的老黄，也惹得在场观众不断发笑。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0e71d54e6d75d789e4565ae5a6ba6ae0\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"383\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">言归正传，作为旗舰级专业卡，RTX 6000的性能参数毫无疑问是4款新品中最强的。</p><p style=\"text-align: justify;\">凭借着48GB的显存，18176个CUDA核心，568个Tensor核心，142个RT核心，和高达960GB/s的带宽，它可谓是一骑绝尘。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b8c75289b80a26c04d41f0d8eafd286d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"482\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">RTX 5000配备了32GB显存，12800个CUDA核心，400个Tensor核心，100个RT核心。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9325ea6a51cfab542b963165e26ae730\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1005\" tg-height=\"704\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">RTX 4500配备了24GB显存，7680个CUDA核心，240个Tensor核心，60个RT核心。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/50483d5045cb6b46006ba907a1bd5720\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"998\" tg-height=\"449\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">RTX 4000配备了20GB显存，6144个CUDA核心，192个Tensor核心，48个RT核心。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b720f269d9ae0646c9b23e82f92b4bcf\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"983\" tg-height=\"396\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">基于新发布的4张新的GPU，针对企业客户，老黄还准备一套一站式解决方案—— RTX Workstation。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/287612445449084acc0370d2c1239248\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"600\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">支持最多4张RTX 6000 GPU，可以在15小时内完成8.6亿token的GPT3-40B的微调。</p><p style=\"text-align: justify;\">还能让Stable Diffusion XL每分钟生成40张图片，比4090快5倍。</p><p><strong>OVX服务器：搭载L40S，性能小胜A100</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">而专为搭建数据中心而设计的NVIDIA L40S GPU，性能就更加爆炸了。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cde5f2421193ad45107d80eededbf72d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">基于Ada Lovelace架构的L40S，配备有48GB的GDDR6显存和846GB/s的带宽。</p><p style=\"text-align: justify;\">在第四代Tensor核心和FP8 Transformer引擎的加持下，可以提供超过1.45 petaflops的张量处理能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于算力要求较高的任务，L40S的18,176个CUDA核心可以提供近5倍于A100的单精度浮点（FP32）性能，从而加速复杂计算和数据密集型分析。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外，为了支持如实时渲染、产品设计和3D内容创建等专业视觉处理工作，英伟达还为L40S 还配备了142个第三代RT核心，可以提供212 teraflops的光线追踪性能。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fdc009d81307f77541b1eda6562b3c69\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1145\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">对于具有数十亿参数和多种模态的生成式AI工作负载，L40S相较于老前辈A100可实现高达1.2倍的推理性能提升，以及高达1.7倍的训练性能提升。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ef467d15d394a73dcb0ae98bdcebe70e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"563\" tg-height=\"386\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">在L40S GPU的加持下，老黄又针对数据中心市场，推出了最多可搭载8张L40S的OVX服务器。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8522b14038607b83432ecb37114440d9\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"600\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">对于拥有8.6亿token的GPT3-40B模型，OVX服务器只需7个小时就能完成微调。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于Stable Diffusion XL模型，则可实现每分钟80张的图像生成。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e1340845cf97ea5478615dd238f7590b\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"600\"/></p><p><strong>AI Workbench：加速定制生成式AI应用</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">除了各种强大的硬件之外，老黄还重磅发布了全新的NVIDIA AI Workbench，来帮助开发和部署生成式AI模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">概括来说，AI Workbench为开发者提供了一个统一且易于使用的工具包，能够快速在PC或工作站上创建、测试和微调模型，并无缝扩展到几乎任何数据中心、公有云或NVIDIA DGX Cloud上。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d96055b4ef317862d897d3cdab08986f\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"600\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">具体而言，AI Workbench的优势如下：</p><p style=\"text-align: justify;\">-<strong> 易于使用</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">AI Workbench通过提供一个单一的平台来管理数据、模型和计算资源，简化了开发过程，支持跨机器和环境的协作。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>- 集成AI开发工具和存储库</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">AI Workbench与GitHub、NVIDIA NGC、Hugging Face等服务集成，开发者可以使用JupyterLab和VS Code等工具，并在不同平台和基础设施上进行开发。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>- 增强协作</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">AI Workbench采用的是以项目为中心的架构，便于开发者进行自动化版本控制、容器管理和处理机密信息等复杂任务，同时也可以支持团队之间的协作。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>- 访问加速计算资源</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">AI Workbench部署采用客户端-服务器模式。团队可以现在在本地计算资源上进行开发，然后在训练任务变得更大时切换到数据中心或云资源上。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/88694d13024e4a314973219e1b16b091\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"441\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Stable Diffusion XL自定义图像生成</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">首先，打开AI Workbench并克隆一个存储库。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/93ff0e9b8b20d13deeef86ec66b62b47\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"636\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">接下来，在Jupyter Notebook中，从Hugging Face加载预训练的Stable Diffusion XL模型，并要求它生成一个「太空中的Toy Jensen」。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，根据输出的图像可以看出，模型并不知道Toy Jensen是谁。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a3921d4cffb27d1baddfc3d186ea6d2d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"773\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">这时就可以通过DreamBooth，并使用8张Toy Jensen的图片对模型进行微调。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/63eb50a6d15b8e9cd46495e53a854e43\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">最后，在用户界面上重新运行推理。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在，知道了Toy Jensen是谁的模型，就可以生成切合需求的图像了。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b71e48099fa709fd58d26839065e8260\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"560\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Hugging Face一键访问最强算力</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">作为最受AI开发者喜爱的平台之一，拥有200万用户、超25万个模型，以及5万个数据集的Hugging Face，这次也与英伟达成功达成了合作。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在，开发者可以通过Hugging Face平台直接获得英伟达DGX Cloud AI超算的加持，从而更加高效地完成AI模型的训练和微调。</p><p style=\"text-align: justify;\">其中，每个DGX Cloud实例都配备有8个H100或A100 80GB GPU，每个节点共有640GB显存，可满足顶级AI工作负载的性能要求。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外，英伟达还将联合Hugging Face推出全新的「Training Cluster as a Service」服务，简化企业创建和定制生成式AI模型的过程。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/803c03b139e60ef870dfbef96a3bd5f8\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"600\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">对此，老黄激动得表示：「这次，Hugging Face和英伟达将世界上最大的AI社区与全球领先的云AI计算平台真正地连接在了一起。Hugging Face的用户只需点击一下，即可访问英伟达的最强AI算力。」</p><p><strong>AI Enterprise 4.0：定制企业级生成式AI</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">为了进一步加速生成式AI的应用，英伟达也将其企业级平台NVIDIAAI Enterprise升级到了4.0版本。</p><p style=\"text-align: justify;\">目前，AI Enterprise 4.0不仅可以为企业提供生成式AI所需的工具，同时还提供了生产部署所需的安全性和API稳定性。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7c35f9ab30754b244774218a1306cf38\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"574\"/></p><p><strong>- NVIDIA NeMo</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">一个用于构建、定制和部署大语言模型的云原生框架。借助NeMo，英伟达AI Enterprise可以为创建和定制大语言模型应用提供了端到端的支持。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>- NVIDIA Triton管理服务</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">帮助企业进行自动化和优化生产部署，使其在Kubernetes中能够自动部署多个推理服务器实例，并通过模型协调实现可扩展A 的高效运行。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>- NVIDIA Base Command Manager Essentials集群管理软件</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">帮助企业在数据中心、多云和混合云环境中最大化AI服务器的性能和利用率。</p><p style=\"text-align: justify;\">除了英伟达自己，AI Enterprise 4.0还将集成到给其他的合作伙伴，比如Google Cloud和Microsoft Azure等。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外，MLOps提供商，包括Azure Machine Learning、ClearML、Domino Data Lab、Run:AI和Weights &amp; Biases，也将与英伟达AI平台进行无缝集成，从而简化生成式AI模型的开发。</p><p style=\"text-align: justify;\">Omniverse：在元宇宙中加入大语言模型</p><p style=\"text-align: justify;\">最后，是NVIDIA Omniverse平台的更新。</p><p style=\"text-align: justify;\">在接入了OpenUSD和AIGC工具之后，开发者可以更加轻松地生成模拟真实世界的3D场景和图形。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f8730f5f54e801233a0522dc1200f23e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"360\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">就像它的名字一样，Omniverse的定位是一个集合了各种工具的3D图形制作协作平台。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/df535d68cfad56e49faffe26406c461f\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"288\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">3D开发者可以像文字编辑们在飞书或者钉钉中一样，在Omniverse上共同制作3D图形和场景。</p><p style=\"text-align: justify;\">而且可以将不同的3D制作工具制作出来的成果直接整合在Omniverse之内，将3D图形和场景的制作工作流彻底打通，化繁为简。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>OpenUSD</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">而这次更新中，接入的OpenUSD是什么东西？</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/410cf1ddf4c8df085443f860c4fa6694\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"624\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">OpenUSD（Universal Scene Description）提供了一个开源，通用的场景描述格式，使不同品牌、不同类型的3D设计软件可以无障碍的协作。</p><p style=\"text-align: justify;\">Omnivers本身就是建立在USD体系之上的，这次Omniverse针对OpenUSD的升级，使得Omniverse能为开发者，企业推出了更多的框架和资源服务。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e529e322bfde10d84190f1bdd0b3899f\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"363\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">基于OpenUSD这个开源的3D图像编辑格式，5家公司（<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>，皮克斯，<a href=\"https://laohu8.com/S/ADBE\">Adobe</a>，Autodesk，英伟达）成立了AOUSD联盟，进一步推动了3D图像业界采用OpenUSD格式。</p><p style=\"text-align: justify;\">而且，借助AOUSD联盟的成立，Omniverse的开发者也可以方便的创建各种兼容于苹果的ARKit或者是RealityKit的素材和内容，更新后Omniverse也支持OpenXR的标准，使得Omniverse能够支持HTC VIVE，Magic Leap，Vajio等VR头显设备。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1b68c7264c311dafa168f74bd22ccafe\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>API，ChatUSD和其他更新</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">此外，英伟达还发布了新的Omniverse Cloud API，让开发者可以更加无缝地部署OpenUSD管线和应用程序。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ff477c310be20f6dda0db5eb08c0787b\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"287\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">而最引人瞩目的，就是支持基于大语言模型的ChatUSD的支持。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/87b3ad1f7f4650bd75c2bc201e56b525\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"641\" tg-height=\"258\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">基于大语言模型技术的ChatUSD能像Github Copilot一样，在Omniverse平台中回答开发者的相关问题，或者自动生成Python-USD的代码，让开发人员效率暴增。</p><p style=\"text-align: justify;\">总而言之，英伟达再次用暴力的产品，令人惊叹的技术，高瞻远瞩的洞见，让全世界再次看到，它未来将如何引领世界AI和图形计算的新浪潮。</p><p style=\"text-align: justify;\">在老黄的经典名言「the more you buy，the more you save！」中，老黄缓缓走下舞台，却把现场气氛推向了最高潮。</p></body></html>","source":"lsy1569730104218","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>老黄深夜炸场，AIGC进入iPhone时刻！Hugging Face接入最强超算，神秘显卡胜过A100</title>\n<style 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Workbench、OpenUSD……而英伟达也借此将过去数十年的所有创新，比如人工智能、虚拟世界、加速、模拟、协作等等，一举融合到一起。在这个LLM大爆炸的时代，老黄依然敢大胆放话：「买得越多，省得越多！」英伟达最强AI超算再升级在5年前的SIGGRAPH上，英伟达通过将人工智能和实时光线追踪技术引入GPU，重新定义了计算机图形学。老黄表示：「当我们通过AI重新定义计算机图形学时，我们也在为AI重新定义GPU。」随之而来的，便是日益强大的计算系统。比如，集成了8个GPU并拥有1万亿个晶体管的NVIDIA HGX H100。就在今天，老黄再次让AI计算上了一个台阶——除了为NVIDIA GH200 Grace Hopper配备更加先进的HBM3e内存外，下一代GH200超级芯片平台还将具有连接多个GPU的能力，从而实现卓越的性能和易于扩展的服务器设计。而这个拥有多种配置的全新平台，将能够处理世界上最复杂的生成式工作负载，包括大语言模型、推荐系统和向量数据库等等。比如，双核心方案就包括一台配备了144个Arm Neoverse核心并搭载了282GB HBM3e内存的服务器，可以提供8 petaflops的AI算力。其中，全新的HBM3e内存要比当前的HBM3快了50%。而10TB/sec的组合带宽，也使得新平台可以运行比上一版本大3.5倍的模型，同时通过3倍更快的内存带宽提高性能。据悉，该产品预计将在2024年第二季度推出。RTX工作站：绝佳刀法，4款显卡齐上新这次老黄的桌面AI工作站GPU系列也全面上新，一口气推出了4款新品：RTX 6000、RTX 5000、RTX 4500和RTX 4000。如果H100以及配套的产品线展示的是英伟达GPU性能的天际线的话，针对桌面和数据中心推出的这几款产品，则是老黄对成本敏感客户秀出的绝佳「刀法」。在发布这新GPU的时候，现场还出现了一个意外的小花絮。老黄从后台拿出第一块GPU的时候，似乎不小心在镜面面板上沾了指纹。老黄发现后觉得可能是自己搞砸了，就很不好意思地和现场观众说对不起，表示这次产品发布可能是有史以来最差的一次。看来就算开发布会熟练如老黄，也会有翻车的时刻。而如此可爱的老黄，也惹得在场观众不断发笑。言归正传，作为旗舰级专业卡，RTX 6000的性能参数毫无疑问是4款新品中最强的。凭借着48GB的显存，18176个CUDA核心，568个Tensor核心，142个RT核心，和高达960GB/s的带宽，它可谓是一骑绝尘。RTX 5000配备了32GB显存，12800个CUDA核心，400个Tensor核心，100个RT核心。RTX 4500配备了24GB显存，7680个CUDA核心，240个Tensor核心，60个RT核心。RTX 4000配备了20GB显存，6144个CUDA核心，192个Tensor核心，48个RT核心。基于新发布的4张新的GPU，针对企业客户，老黄还准备一套一站式解决方案—— RTX Workstation。支持最多4张RTX 6000 GPU，可以在15小时内完成8.6亿token的GPT3-40B的微调。还能让Stable Diffusion XL每分钟生成40张图片，比4090快5倍。OVX服务器：搭载L40S，性能小胜A100而专为搭建数据中心而设计的NVIDIA L40S GPU，性能就更加爆炸了。基于Ada Lovelace架构的L40S，配备有48GB的GDDR6显存和846GB/s的带宽。在第四代Tensor核心和FP8 Transformer引擎的加持下，可以提供超过1.45 petaflops的张量处理能力。对于算力要求较高的任务，L40S的18,176个CUDA核心可以提供近5倍于A100的单精度浮点（FP32）性能，从而加速复杂计算和数据密集型分析。此外，为了支持如实时渲染、产品设计和3D内容创建等专业视觉处理工作，英伟达还为L40S 还配备了142个第三代RT核心，可以提供212 teraflops的光线追踪性能。对于具有数十亿参数和多种模态的生成式AI工作负载，L40S相较于老前辈A100可实现高达1.2倍的推理性能提升，以及高达1.7倍的训练性能提升。在L40S GPU的加持下，老黄又针对数据中心市场，推出了最多可搭载8张L40S的OVX服务器。对于拥有8.6亿token的GPT3-40B模型，OVX服务器只需7个小时就能完成微调。对于Stable Diffusion XL模型，则可实现每分钟80张的图像生成。AI Workbench：加速定制生成式AI应用除了各种强大的硬件之外，老黄还重磅发布了全新的NVIDIA AI Workbench，来帮助开发和部署生成式AI模型。概括来说，AI Workbench为开发者提供了一个统一且易于使用的工具包，能够快速在PC或工作站上创建、测试和微调模型，并无缝扩展到几乎任何数据中心、公有云或NVIDIA DGX Cloud上。具体而言，AI Workbench的优势如下：- 易于使用AI Workbench通过提供一个单一的平台来管理数据、模型和计算资源，简化了开发过程，支持跨机器和环境的协作。- 集成AI开发工具和存储库AI Workbench与GitHub、NVIDIA NGC、Hugging Face等服务集成，开发者可以使用JupyterLab和VS Code等工具，并在不同平台和基础设施上进行开发。- 增强协作AI Workbench采用的是以项目为中心的架构，便于开发者进行自动化版本控制、容器管理和处理机密信息等复杂任务，同时也可以支持团队之间的协作。- 访问加速计算资源AI Workbench部署采用客户端-服务器模式。团队可以现在在本地计算资源上进行开发，然后在训练任务变得更大时切换到数据中心或云资源上。Stable Diffusion XL自定义图像生成首先，打开AI Workbench并克隆一个存储库。接下来，在Jupyter Notebook中，从Hugging Face加载预训练的Stable Diffusion XL模型，并要求它生成一个「太空中的Toy Jensen」。然而，根据输出的图像可以看出，模型并不知道Toy Jensen是谁。这时就可以通过DreamBooth，并使用8张Toy Jensen的图片对模型进行微调。最后，在用户界面上重新运行推理。现在，知道了Toy Jensen是谁的模型，就可以生成切合需求的图像了。Hugging Face一键访问最强算力作为最受AI开发者喜爱的平台之一，拥有200万用户、超25万个模型，以及5万个数据集的Hugging Face，这次也与英伟达成功达成了合作。现在，开发者可以通过Hugging Face平台直接获得英伟达DGX Cloud AI超算的加持，从而更加高效地完成AI模型的训练和微调。其中，每个DGX Cloud实例都配备有8个H100或A100 80GB GPU，每个节点共有640GB显存，可满足顶级AI工作负载的性能要求。此外，英伟达还将联合Hugging Face推出全新的「Training Cluster as a Service」服务，简化企业创建和定制生成式AI模型的过程。对此，老黄激动得表示：「这次，Hugging Face和英伟达将世界上最大的AI社区与全球领先的云AI计算平台真正地连接在了一起。Hugging Face的用户只需点击一下，即可访问英伟达的最强AI算力。」AI Enterprise 4.0：定制企业级生成式AI为了进一步加速生成式AI的应用，英伟达也将其企业级平台NVIDIAAI Enterprise升级到了4.0版本。目前，AI Enterprise 4.0不仅可以为企业提供生成式AI所需的工具，同时还提供了生产部署所需的安全性和API稳定性。- NVIDIA NeMo一个用于构建、定制和部署大语言模型的云原生框架。借助NeMo，英伟达AI Enterprise可以为创建和定制大语言模型应用提供了端到端的支持。- NVIDIA Triton管理服务帮助企业进行自动化和优化生产部署，使其在Kubernetes中能够自动部署多个推理服务器实例，并通过模型协调实现可扩展A 的高效运行。- NVIDIA Base Command Manager Essentials集群管理软件帮助企业在数据中心、多云和混合云环境中最大化AI服务器的性能和利用率。除了英伟达自己，AI Enterprise 4.0还将集成到给其他的合作伙伴，比如Google Cloud和Microsoft Azure等。此外，MLOps提供商，包括Azure Machine Learning、ClearML、Domino Data Lab、Run:AI和Weights & Biases，也将与英伟达AI平台进行无缝集成，从而简化生成式AI模型的开发。Omniverse：在元宇宙中加入大语言模型最后，是NVIDIA Omniverse平台的更新。在接入了OpenUSD和AIGC工具之后，开发者可以更加轻松地生成模拟真实世界的3D场景和图形。就像它的名字一样，Omniverse的定位是一个集合了各种工具的3D图形制作协作平台。3D开发者可以像文字编辑们在飞书或者钉钉中一样，在Omniverse上共同制作3D图形和场景。而且可以将不同的3D制作工具制作出来的成果直接整合在Omniverse之内，将3D图形和场景的制作工作流彻底打通，化繁为简。OpenUSD而这次更新中，接入的OpenUSD是什么东西？OpenUSD（Universal Scene Description）提供了一个开源，通用的场景描述格式，使不同品牌、不同类型的3D设计软件可以无障碍的协作。Omnivers本身就是建立在USD体系之上的，这次Omniverse针对OpenUSD的升级，使得Omniverse能为开发者，企业推出了更多的框架和资源服务。基于OpenUSD这个开源的3D图像编辑格式，5家公司（苹果，皮克斯，Adobe，Autodesk，英伟达）成立了AOUSD联盟，进一步推动了3D图像业界采用OpenUSD格式。而且，借助AOUSD联盟的成立，Omniverse的开发者也可以方便的创建各种兼容于苹果的ARKit或者是RealityKit的素材和内容，更新后Omniverse也支持OpenXR的标准，使得Omniverse能够支持HTC VIVE，Magic Leap，Vajio等VR头显设备。API，ChatUSD和其他更新此外，英伟达还发布了新的Omniverse Cloud API，让开发者可以更加无缝地部署OpenUSD管线和应用程序。而最引人瞩目的，就是支持基于大语言模型的ChatUSD的支持。基于大语言模型技术的ChatUSD能像Github Copilot一样，在Omniverse平台中回答开发者的相关问题，或者自动生成Python-USD的代码，让开发人员效率暴增。总而言之，英伟达再次用暴力的产品，令人惊叹的技术，高瞻远瞩的洞见，让全世界再次看到，它未来将如何引领世界AI和图形计算的新浪潮。在老黄的经典名言「the more you buy，the more you 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tg-height=\"537\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">7月26日晚间，何小鹏在社交媒体上少见地发了一张合照。不是和李斌、李想，而是与大众汽车集团(中国)董事长兼CEO贝瑞德。</p><p style=\"text-align: justify;\">两个人都笑得很开心。就在当晚，大众集团和小鹏汽车先后公告，大众将以7亿美元的代价向小鹏汽车增资，获取小鹏汽车约4.99%的股份，成为第三大股东；同时，大众还宣布，奥迪已与上汽集团达成合作。</p><p style=\"text-align: justify;\">资本市场反应热烈，7月26日，小鹏汽车美股开盘持续拉升，一度涨超40%。港股也在7月27日全天上涨，至收盘涨33.88%。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>对于中国乃至全球汽车工业史来说，这是具有非凡意义的一幕。这是首次有全球汽车巨头，认可了中国新势力的技术，并进行股权合作；也是首次有百年跨国车企，在中国“反向合资”。双方各取所需，在全球汽车市场巨变之时，展开了一次跨时代的合作。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">这也是全球汽车市场大整合的序幕。一个新的时代，已然降临。</p><h2 id=\"id_2142997331\">意料之外</h2><p style=\"text-align: justify;\">大众与小鹏合作的消息，震惊市场。不亚于38年前，第一辆桑塔纳在上海大众安亭一厂下线。</p><p style=\"text-align: justify;\">以7亿美元（约合50亿元人民币）的代价，大众入股了小鹏，并且双方签署了长期合作技术框架协议。</p><p style=\"text-align: justify;\">双方初步合作的核心，是大众要基于小鹏G9的车型平台、智能座舱和智驾软件等技术方面优势，共同开发两款大众品牌的B级纯电车型，计划在 2026 年启动生产。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于大众来说，它获得了小鹏的技术，能针对中国市场提供比现有产品更具竞争力的产品；小鹏则得到了大众的背书，借此在供应商乃至海外市场提升影响力。</p><p style=\"text-align: justify;\">这对去年G9上市遭遇滑铁卢、至今未能缓过来的小鹏来说，是比获得资金更有价值的事情。</p><p style=\"text-align: justify;\">谁也没想到，大众在中国寻觅良久，最后合作的会是小鹏。在此之前，小鹏是一家深陷困境的车企，今年销量持续下滑，新推出的G6虽然口碑不错，但尚未被市场证明。</p><p style=\"text-align: justify;\">接近何小鹏的人士透露，去年底大众主动向小鹏汽车抛来橄榄枝，寻求合作；今年初，小鹏汽车内部也有引入战投的说法，只是没想到老板们保密工作做得这么好，最后引入的是大众。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>大众看中小鹏的核心，是小鹏在智能座舱、智能驾驶等方面的技术优势。华尔街见闻从接近交易人士处了解到，小鹏此次与大众合作的核心，是小鹏技术变现。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">根据协议，小鹏汽车未来两年会从大众汽车获得技术服务费收入，到2026年正式车型量产后，则会根据车型销量获得相应收入。具体收益会根据小鹏在车型平台、智能网联、智驾软件等方面贡献的价值量计算。</p><p style=\"text-align: justify;\">小鹏汽车在合作中扮演的是一个技术平台公司的角色，贡献智能平台和软件，自动驾驶底层技术在小鹏，软件以OTA方式交付。大众则负责上车体和车型设计、内外饰部分。换而言之，双方合作的车型，“灵魂”来自小鹏，大众在软件上烧了数百亿无果后，直接选择牵手中国新势力负责新车型智能化部分。</p><p style=\"text-align: justify;\">花旗银行认为，未来预计小鹏G9的软件和XNGP智能辅助驾驶系统可能会开放给大众，这可能会为小鹏带来相对较高的毛利率。</p><p style=\"text-align: justify;\">接近大众集团的人士则在与华尔街见闻交流时表示，目前合作就是针对中国市场，合作也非常初期。现在要谈进一步的合作，甚至把在中国研发的车型、技术应用到海外，都有些太早了。</p><p style=\"text-align: justify;\">这让大众在大胆变革，牵手小鹏的同时，又多了份谨慎。从其入股比例也可以看到，有香港投行人士表示，4.99%的持股比，让大众对小鹏的持股卡在了5%的公告线上，让其未来对股份处置更加灵活。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于小鹏而言，这也是较好的安排，可以更大程度上保持自身的独立性。前述人士认为，大众虽然通过此次入股进入小鹏董事会，但获得的是没有投票权的“观察员”席位，这意味着未来小鹏的发展不会受到大众的影响。双方会在技术合作的同时，保持相对独立性。</p><p style=\"text-align: justify;\">至于大众和小鹏合作的前景，坊间也有很多疑虑。此前，奔驰和比亚迪、吉利都曾有过“强强合作”的联手，但是从最后的结果看，如果合作双方未能开诚布公，打着各自的算盘，最终并非是“1+1&gt;2”。</p><p style=\"text-align: justify;\">能否合作双赢，还待双方继续推进合作，在2026年推动新车型上市，并得到市场认可。这会是个漫长的过程。</p><h2 id=\"id_944499372\">全球变局</h2><p style=\"text-align: justify;\">在很多业内人士看来，大众与小鹏的合作的意义在于，在以欧美日车企为绝对主导的燃油时代，中国只能以合资方式发展汽车工业，自主品牌长期处于弱势；如今，大众这样的全球巨头，也躬身向中国的新势力学习、合作了。</p><p style=\"text-align: justify;\">过去几年，传统车企还想着可以利用自己在燃油车时代积累的体系能力优势，在平衡产业链、供应链以及燃油车与新能源汽车资源占比的同时，逐渐摸索出在中国汽车市场里的生存之法。</p><p style=\"text-align: justify;\">残酷的现实却是，新能源汽车市场里，传统汽车巨头沦为了“杂牌电动车”。与新势力相比，BBA和大众等纯电车型的销量尚不能打，更别提与比亚迪、特斯拉竞争了。</p><p style=\"text-align: justify;\">大众可能会在今年失去“中国第一汽车制造商”的宝座。上半年，“南北大众”的汽车销量与比亚迪之间仅有20余万辆的差距，对于下半年市场，传统车企的态度也相对保守，在销量预期上并不乐观。</p><p style=\"text-align: justify;\">智能化是传统汽车巨头与中国新势力之间最大的差距，也会是接下来彻底分化车企格局的关键。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这场行业变局的上半场里，消费者对电动汽车的观念发生变化，也用脚投票，选择了他们心中在电动化层面领先的产品。</p><p style=\"text-align: justify;\">有汽车行业人士对华尔街见闻表示，像特斯拉的电子电气架构（EEA）相对领先传统车企五年，迭代速度也很快；特斯拉、小鹏、华为问界等车企在自动驾驶技术研发和商用上，也都快于传统车企。</p><p style=\"text-align: justify;\">尤其是在软件的开发上，车企只能根据自家需求，正向迭代开发，没法像在硬件上一样逆向研发。而这也一直是大众等传统车企的弱项，一直在追赶，却又无法给出让消费者满意的产品。</p><p style=\"text-align: justify;\">无论是近期工信部表态，支持L3及以上高级别自动驾驶，或是相关部委发文，要在2025年前，形成能够支撑组合驾驶辅助和自动驾驶通用功能的智能网联汽车标准体系，都表明自动驾驶在中国来到了一个奇点。</p><p style=\"text-align: justify;\">在电动化引领世界汽车工业风潮后，中国在智能化方面也会继续引领全球浪潮。未来的新世界，仍然会有巨头出现，但不见得是大众、BBA。</p><p style=\"text-align: justify;\">传统车企自然不想错过这个时代的机遇。宝马不断加码中国，在中国拥有德国之外最大的研发和创新网络；奔驰董事会主席康林松表态，要从2025年起把中国作为下一代电动汽车计划的中心。</p><p style=\"text-align: justify;\">此次大众牵手小鹏，奥迪深化与上汽集团合作，则把车企巨头对中国市场的重视程度推向了一个全新的高度。</p><p style=\"text-align: justify;\">曾经，中国车企靠合资奠定现代汽车工业的基础；如今，大众要靠与小鹏合作，利用中国汽车新势力的技术，来抢占中国新能源汽车市场。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这场前所未有的变局之下，市场不再论资排辈。这也是中国车企换道超车，竞逐未来全球巨头、改写百年汽车工业史的机遇所在。</p></body></html>","source":"wallstreetcn_api","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>揭秘大众50亿入股小鹏细节</title>\n<style 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13:34","market":"us","language":"zh","title":"黄仁勋是如何管理万亿英伟达的","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2349911325","media":"华尔街见闻","summary":"创建并经营管理一家公司，要做的第一件事就是从基本原则开始。","content":"<html><head></head><body><blockquote>创建并经营管理一家公司，要做的第一件事就是从基本原则开始。</blockquote><p>“我们意识到，大模型的发展可能是自60多年前IBM推出System/360使用GPS和深度学习加速计算以来，真正创造并重新发明了计算机。”黄仁勋表示。</p><p style=\"text-align: justify;\">近日，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋参加了Sana举办的人工智能峰会。会后，黄仁勋和Sana创始人Joel Hellermark展开了一场精彩对话。对话中，黄仁勋畅谈了对AI发展的想象，他还表示，未来我们了解信息、预测需求以及与供应链合作的方式都会被AI彻底改变。</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋除了谈AI未来的发展，他还分享了自己管理英伟达的方法。分享中，他反复强调赋予员工获取信息的权利非常重要，要让员工清楚地了解每一个决定的由来，有助于他们理解并执行该决定。同时他希望自己的公司规模不要太大，这样公司信息的传播能更有效率，扁平化的公司管理结构，使得他的公司能够在技术变革来临时做出快速反应，他认为这对于一家技术驱动型公司来说是非常重要的。</p><p style=\"text-align: justify;\">以下是访谈的精彩观点：</p><blockquote>1.大模型的发展可能是自60多年前IBM推出System/360使用GPS和深度学习加速计算以来，真正创造并重新发明了计算机。2.我们第一次实现了编程的民主化，我相信这将赋予数十亿人权利，利用计算机去创造更多价值，我也希望AI的发展能弥合现有的数字鸿沟。3.随着时间的推移，我们了解所需信息的方式、预测需求的方式以及与供应链合作的方式，所有这些都将被人工智能彻底改变。4.创建并经营管理一家公司，要做的第一件事就是从基本原则开始。5.现代领导力真正的伟大之处，在于如果我做错了什么，我只会说那是错的，我改变主意了。6.为他人创造生活、工作的环境是领导者的使命——实现这一使命最重要的方式是不让人们做商品工作。</blockquote><p style=\"text-align: justify;\">以下为对话全文（有删改）：</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b2206a3269747ecc2792659d005e11ac\" tg-width=\"569\" tg-height=\"292\"/></p><h2>AI改变世界</h2><p style=\"text-align: justify;\">Joel Hellermark：你还记得是什么时候开始了解深度学习并对其发展产生信心的吗？</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：我了解深度学习的时间和其他人差不多，也许稍微早一点。2012年，我们有几位研究人员同时向ImageNet提交大型图像，参加那年的大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）。当时我们做了两件事，一是使用最新的GPU，也就是当时刚推出的GeForce GTX 580。第二就是学习了深度神经网络编程。我们很幸运，这么早就了解接触了这些。不过那时人工智能还不是很流行，神经网络研究在当时是一个存疑的研究领域。尽管如此，我们觉得这个研究领域还是非常有希望的，所以一直坚持去研究它。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>真正让我印象深刻的，是它的有效性。</strong>当你看到令人惊讶的技术时，就会产生更浓的兴趣去探究它，比如规模如何、能解决什么其他问题等。由于深度神经网络的性质，每一层的性质都是相互隔离的，并且在反向传播学习中非常有效——它会被极大地扩展，会有更大的规模。事实证明我们是对的，根据观察，深度学习既是一种解决难题的算法，也是一种开发软件的新方法。</p><p style=\"text-align: justify;\">假设你有一个任意维度的通用函数，无论问题的维度和大小如何，只要你有一个足够大的模型，你就让它学习并不断解决这个问题。这个推断对我们来说非常重要。我们对它的潜力深信不疑，这将成为开发软件的新方法。从那时起，我们意识到大模型的发展可能是自60多年前IBM推出System/360使用GPS和深度学习加速计算以来，真正创造并重新发明了计算机。这是一个非常重要的时刻，我们也很幸运地把所有的点都连接起来。</p><p style=\"text-align: justify;\">Joel Hellermark：你觉得这种模型驱动架构的发展，下一步会回到哪里？</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：研究人员要把几乎所有问题或者每种数据都转化为Transformer可以学习的内容。你可以创建一个视觉Transformer、音频Transformer、文本Transformer等等。多模态确实非常重要，它们有更高的性能。例如，你正在训练一个视觉神经网络，但你没有见过斑马，这个时候如果再加上另一种形式的讯息，比如文字，你就会明白斑马是一匹有黑白条纹的马，马的图像和形容斑马的文字组合起来，能够让你在从来没见过斑马的情况下想象到它是什么样的。这就延长了你的感知能力。使用多模态可以增强我们的感知能力，所以过去我们会使用相机、雷达或激光雷达来延长我们对环境的感知范围。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>现在我们有了Transformer，并且以一种理解多模态的方式表达了Transformer。所以我认为下一代的人工智能模型将会有更好的性能，也会更安全、更稳健，做更多的事情。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">Joel Hellermark：我认为真正令人着迷的是，我们几乎能够从语言中去获得所有信息，建构世界模型。之前您也提到了要教这些模型基础的物理知识，如果这些模型是多模态的，或许在使用中就可以推导出这些物理定律，那我们还有必要去教这些基础知识吗？</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：几乎所有的东西都能用文字描述，物理学、牛顿定律这些都已经用文字描述过了，你可以想象我们可以通过世界上的词汇库来学习几乎所有的物理学知识。如果你从来没见过红色，那你很难想象红色意味着什么，但是，如果有足够多的诗歌来描述红苹果的美丽，用红色来表达爱心或者其他东西时，我不会感到惊讶。</p><p style=\"text-align: justify;\">把所有这些单词连接起来，通过比较你就能感受到，“哦，这一定是红色的。”你能够在没有亲眼见过的情况下能了解到这一点。如果你没有能力将所有这些不同的事物结合起来，你就永远不会理解事物之间的微妙之处和细微差别。现在我认为教人工智能物理是可能的，但如果你想预测物理定律，想把人工智能建立在物理基础上，这与今天使用强化学习人类反馈来建立大语言模型没有什么不同。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>在未来，你会使用强化学习物理反馈来建立大模型。</strong>通过某种物理模拟来表达，而不是由人类来实现。我们创建了这个名为Omniverse的系统，它遵循物理定律，这样我们就可以为Omniverse提供本质上是实体机器人的数字孪生。该具体的语言模型将通过Omniverse获得强化学习物理反馈、模拟物理反馈，数字孪生反馈。所以我确认某些类型的机器人需要以物理事实为基础。你想要以道德真理为基础，这就是人性。这两者应该对齐，帮助我们创建更安全的聊天机器人。</p><p style=\"text-align: justify;\">Joel Hellermark：你觉得我们目前AI发展的瓶颈在哪里，我们是在现有的模型基础上去改进，还是需要彻底地突破？</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：首先，我不太清楚它背后的科学原理，但直觉告诉我，我们的很多应用规则，要么是后天习得的，要么是直接表达出来的。在公司或者社会里，许多原则和规则是通过简单的语言来表达的，不需要人学习，比如“你不能杀人”这并不是我们学会的，是被赋予的，不能违背。很多规则无需学习即可表达出来。我认为某种形式的符号推理可以增强这些已有学习模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">我不知道这背后的科学原理是什么，但我们的确通过强化学习、经验学习来增强我们的智力。</p><p style=\"text-align: justify;\">Joel Hellermark：随着时间的推移，如果人工智能达到了一定的数量级，远远超过了人类的智慧，那这个时候人类应该处于什么位置，还能发挥什么作用？</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：我不知道，但是我周围的确有人在某些技能方面比我聪明好几倍，但我和他们共处并没有什么困难。我已经生活在一个被超级智能所包围的环境中，他们能够做一些我无法想象的事。但不知为何，我也能和他们和谐相处。随着时间的推移，我们已提升了很多，我们已经将非常重要的人力资源商品化，也能通过耕种使食物的捕猎民主化，不需要被强制追着食物跑，不再被食物追赶。然后，我们实现权利行使民主化，即使是弱小的人也能在这个世界活得很好。再后来，我们实现了能源获取的民主化，社会生产力得以提高。现在，我认为我们正在实现信息生产的民主化。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>那些拥有深厚专业知识的或者对世界有着探索激情的人，仍然会提供更大的价值。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">在过去40年的职业生涯中，依然存在相当一部分人没有学会如何使用计算机。你在十几岁的时候可能就开始学习计算机编程了，但对世界上绝大多数人来说，他们不知道Python、Pascal、Fortran、C++或Java。他们不知道如何进行计算机编程。现在有了ChatGPT，可以使用人类的语言进行编程。</p><p>我们第一次实现了编程的民主化，我相信这将赋予数十亿人权利，利用计算机去创造更多价值，我也希望AI的发展能弥合现有的数字鸿沟。</p><h2>AI能做什么</h2><p style=\"text-align: justify;\">Joel Hellermark：人工智能在应用层面，你最感兴趣的是什么？</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：我把它归类为三件事。</p><p style=\"text-align: justify;\">第一件事就是人工智能可以做什么？它们可以增强、改变我们所做的工作，比如现在我们设计芯片的方式已经完全改变了。</p><p style=\"text-align: justify;\">二是，人工智能现在可以让我们做哪些事情，让我们的产品与众不同？<strong>它不仅彻底改变了我们设计产品的方式，也彻底改变了我们制造的产品。</strong>例如，世界上有很多游戏玩家，用过去构建显卡的方式，设计可编程着色器，我们推出了一款出色的处理器和出色的编译器，并将它们与游戏等集成在一起。但现在你甚至无法单独运送GeForce，因为有一台超级计算机在后面学习如何预测混合丢失的像素。就像玩拼图游戏一样，你给出一块，然后应该猜出其它16块。所以我们教人工智能，我们在后台有一台超级计算机，只是学习如何做到这一点，并改进算法，每当我们改进算法时我们都会下载它。现在，我们使用人工智能不仅革新了我们设计GPU的方式，而且还改变了GPU生成图像的方式。因此，它帮助我们创造了更节能的处理器，其功能超过了“摩尔定律”的预测。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>第三点是把整个公司变成一个人工智能。</strong>所有的员工都能通过这个一直在运行的系统增强自身能力。这样我们就不会去寻找那些永远找不到的信息，可以把这些点连接起来，去预测市场中的机会。有时候供应链变了或者市场需求变了，我们不可能看到所有的信号，但对于人工智能来说，这并非不能实现。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，随着时间的推移，我们了解所需信息的方式、预测需求的方式以及与供应链合作的方式，所有这些都将被人工智能彻底改变。</p><p style=\"text-align: justify;\">Joel Hellermark：你现在对人工智能的发展会有逆反观点吗？比如反对它的开发这些。</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：我在这方面没有什么逆反的想法。目前大多数关于人工智能的讨论要么超出了对其发展前景的热情，要么超出了对其危险性的担忧，但其实介于发展前景和危险性的极端情况之间的，很可能才是事实。</p><p style=\"text-align: justify;\">纵观历史，任何有能力的技术都给社会和经济带来了巨大的变革和中断，所以我们必须要考虑发展技术的风险。以前谁会想到会有一大群人在做网页设计师，这在从前是一个不存在的职业，但今天却变得很火热。人工智能的早期版本就能让我们创建一个全新的行业。现在我们必须重新进行培训，重新掌握技能，以便能够改变被取代的工作岗位。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>我相信，将来会有我们从未想过的全新行业被创造出来</strong>，例如，现在很活跃的Prompt Engineer（提示工程师），它将是一个巨大的产业，确切说，它可能是最重要的编程行业。你会看到AI正在帮助编写提示，来提示其他AI，这确实非常棒。我喜欢关于安全的讨论，我们必须在人工智能的能力和安全性方面尽可能多地投入。我们恰好也从事自动驾驶汽车领域的工作，可能有同样多的资源投入来确保人工智能和汽车的安全。</p><p style=\"text-align: justify;\">构建人工智能相关的技术，以便将其保留在与对齐相关的技术操作领域，强化学习人类反馈，用事实来补充它的学习，降低出错的概率。我们将会看到新想法的爆发，大模型被其他人工智能技术、方法和实践所包围，所有这些行动把大模型变成更有用的聊天机器人。</p><h2>英伟达是怎样炼成的</h2><p> </p><p>Joel Hellermark：你是如何经营一家公司的，在你创建并经营管理这家公司的过程中，有没有一些技巧和方法？</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：创<strong>建并经营管理一家公司，要做的第一件事就是从基本原则开始。</strong>你创建的这台机器是什么？它的输入是什么？输出是什么？所处的条件是什么？这个行业是怎样的？这是一个快速发展的行业吗？它是受到严格监管的行业吗？你想构建什么？你可以从这个角度来想一下：我想和公司一起做几件事情，我想创造什么东西。NVIDIA的使命是解决那些几乎不可能解决的计算问题。如果一个问题可以用普通计算机解决，我们就不会去做。我们必须去寻找普通计算机无法解决的问题，这样你也能吸引那些想发明新的计算方式并将其应用于解决一些真正困难问题的优秀人才。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>其次，我其实想要一家更小的公司，而不是更大的公司。</strong>通常公司需要尽可能大才能做好很多工作，但也要尽可能小。如果想要一个服从命令和控制的组织，那么你就把它做成一个金字塔，就像罗马帝国时期的旧军队一样。但如果你想赋予人们权利，就要尽可能地让它变得平坦，这样信息传播得更快。为了使组织结构尽可能平坦，必须充分考虑第一层。第一层恰好是资深工作人员，他们需要的管理最少，我的管理团队中没有一个人会来找我寻求工作建议，他们自己就做得很好。</p><p style=\"text-align: justify;\">有很多人向我汇报工作，我不需要一对一进行指导。他们都非常快乐，他们知道自己在做什么，且都是各自领域的专家，所以那些一对一的交流真的没有必要。如果有一个重要的战略方向，你为什么要告诉一个人？你得告诉所有人。因此，当我们在制定未来的发展战略时，我会在某个时间发送给所有人，然后他们会给我反馈，我们再完善它。公司的管理是扁平化的，而且你已经对公司十分了解，再加上给员工充分授权去访问公司的信息，这样公司也很敏捷。</p><p style=\"text-align: justify;\">事实证明，通过很多直接下属，而不是一对一，能使公司管理扁平化，信息传播更快、更通畅。我们没有业务部门，也没有分歧，每个人都像一个人一样工作。公司的运行方式使我们能够快速构建加速计算。如果你让我去做炸鸡，或者瑞典肉丸，肯定没有机会，但是在加速计算领域，我们就可以做得很好。</p><p style=\"text-align: justify;\">Joel Hellermark：你有40名直接下属？</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：对，但我面临的最大挑战是把大家聚在一起。当我想聚一聚的时候，要么有人出去了，或者有人在度假，或者有人在做什么。确切地说，每个人都坐在办公室的概率大约是0%。</p><p style=\"text-align: justify;\">Joel Hellermark：随着时间的推移，你的领导风格发生了怎样的变化？</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：我真的没有风格，只有我自己，有很多事情我想做的更好。<strong>如果工作中发生了什么事，而我不喜欢它的方向，我会直接说出来，不会把任何人拉到一边，不会做一对一指导。</strong>这可能有点直接，但人们知道我除了提出问题之外并不想做任何事情。我还花了很多时间对我的决定进行推理和解释，这赋予了员工权力，让他们了解领导是如何思考并作出这个决定的。我参加的每一次会议，都会解释我是如何思考这个问题的，我会推理一下。我认为这种管理过程就是一种赋权。我们也不会只召开副总裁会议，或者董事长会议，我开的会议里都有刚毕业的大学生，他们来自不同组织，都坐在那里。这是一件非常有趣的事情，那里就像我的办公室，大家都聚在一起讨论问题。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>我最想要的是见多识广、技能娴熟、经验丰富的人，他们可能曾经遇到过现在出现的问题，他们是能直接解决问题的人，我们需要的是真正的专家。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">Joel Hellermark：你为那里的员工提供了怎样的交流模式，你是怎么把优先要做的事情传达下去的？我听说过一些关于发送电子邮件的事情，这是怎么回事？</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：<strong>我不看任何的状态报告。</strong>因为这种报告在你得到它的时候就没有价值了，它几乎不再提供任何信息，它们已经被提炼过，并且加入了视角和偏见，让你再也看不到基本的事实了，所以我倾向于接受任何人提供的信息。如果你发送电子邮件，并将其命名为“最重要的五件事”，无论你的最重要的五件事是什么，是你观察到了什么，做了什么，学到了什么或都只是事情，这都是重要的信息，将其发给我，我都会阅读。所以折合这些，我每天早上的阅读量大约有一百本书那么多，但我每天都会去读。</p><p style=\"text-align: justify;\">Joel Hellermark：你是如何去平衡团队决定和你自身的计划？刚才你说的“最重要的五件事”是一种自下而上的想法传递，比如你的团队里资深的工程师，他做了一个决定，那你的战略计划同时也需要执行，你应该怎么去平衡和取舍呢？</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：<strong>首先，战略不是文字，是行动。如果公司有一套战略，但人们的行动，他们“最重要的五件事”不是这样的，那么显然他们没有执行该战略。</strong>所以事实证明，战略并不是我说了什么，而是他们所做的。你得对你的员工在做什么有了解，我甚至都不需要每周阅读他们“最重要的五件事”，只需要进行系统采样，就大致了解他们在干什么，公司有没有在朝着你的目标发展。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>其次，我们不做定期规划，因为世界是有生命、会呼吸的。所以我们没有5年计划，也没有1年计划，我就是在做现在正在做的事情，不断地调整和适应。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">Joel Hellermark：会不会遇到偏离剧本的情况？是什么让你在这些事情上这么相信自己的直觉？</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：<strong>公司所追求的大多数事，都应该是通过基本原则推理出来的。</strong>如果有一个重要的假设让你相信计算机必须改变，或者芯片架构必须改变，或者软件开发的方式、数据中心必须改变。你不知不觉中，就会形成一种基于第一原则思维的世界观。下一步就是你以足够的奉献精神和信念去追求它，这样你就能实现它，通常这真的很难。但如果你错了，你就会改变主意。现代领导力真正的伟大之处，在于如果我做错了什么，我只会说那是错的，我改变主意了。有趣的是，由于你不断地适应和调整计划，随着时间的推移，人们甚至都不会注意到你在去年已经改变了35次主意。所以我从来不做长期规划，5年计划对技术行业来说实在太荒谬了。</p><p style=\"text-align: justify;\">Joel Hellermark：很少有公司真正专注于帮助人们去完成他们的工作，但是你一直热衷于此。这期间，你采取了哪些措施去帮助NVIDIA的员工从事他们毕生的事业？</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：<strong>为他人创造生活、工作的环境是领导者的使命——实现这一使命的最重要的方式是不让人们做商品工作。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">例如，我们公司从不谈论市场份额。我有23%的市场份额，他们有27%的市场份额，这有什么好讨论的。你为什么要和别人争夺市场份额？市场份额的整体概念表明，有一大群人在做同样的事情。如果他们在做同样的事情，我们为什么要这么做？为什么我要浪费这些才华横溢的人的生命去做一些已经做过的事情？除非我们只是享受竞争（但我不享受竞争）。所以我们不会去和人们争夺已经商品化的市场，这是一种去做以前从未做过的事情的思维方式。</p><p style=\"text-align: justify;\">证明这一点的另一方面就是，放弃已经商品化的业务。我们过去已经放弃了许多业务，这向员工清楚表明，我们不会去做商品工作。因此，选择正确的工作和远离错误的工作相结合，这是为员工创造环境的最佳方式。剩下的就是你我已经讨论过的问题，即赋予员工获得信息的权利。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>有些公司是非常沉默的，信息不对组织之外传播，我鼓励我们公司保持透明。赋予人们获取信息的权利，剩下的就看你在工作中如何表现自己了。如果公司里存在等级观念，那么显然这就没有赋权。</strong>但如果任何人都能参加会议并作出贡献，哪怕是一个刚毕业的大学生，这就赋权到位了，所以我认为赋权是一件非常重要的事情。</p></body></html>","source":"wallstreetcn_api","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" 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Hellermark展开了一场精彩对话。对话中，黄仁勋畅谈了对AI发展的想象，他还表示，未来我们了解信息、预测需求以及与供应链合作的方式都会被AI彻底改变。黄仁勋除了谈AI未来的发展，他还分享了自己管理英伟达的方法。分享中，他反复强调赋予员工获取信息的权利非常重要，要让员工清楚地了解每一个决定的由来，有助于他们理解并执行该决定。同时他希望自己的公司规模不要太大，这样公司信息的传播能更有效率，扁平化的公司管理结构，使得他的公司能够在技术变革来临时做出快速反应，他认为这对于一家技术驱动型公司来说是非常重要的。以下是访谈的精彩观点：1.大模型的发展可能是自60多年前IBM推出System/360使用GPS和深度学习加速计算以来，真正创造并重新发明了计算机。2.我们第一次实现了编程的民主化，我相信这将赋予数十亿人权利，利用计算机去创造更多价值，我也希望AI的发展能弥合现有的数字鸿沟。3.随着时间的推移，我们了解所需信息的方式、预测需求的方式以及与供应链合作的方式，所有这些都将被人工智能彻底改变。4.创建并经营管理一家公司，要做的第一件事就是从基本原则开始。5.现代领导力真正的伟大之处，在于如果我做错了什么，我只会说那是错的，我改变主意了。6.为他人创造生活、工作的环境是领导者的使命——实现这一使命最重要的方式是不让人们做商品工作。以下为对话全文（有删改）：AI改变世界Joel Hellermark：你还记得是什么时候开始了解深度学习并对其发展产生信心的吗？黄仁勋：我了解深度学习的时间和其他人差不多，也许稍微早一点。2012年，我们有几位研究人员同时向ImageNet提交大型图像，参加那年的大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）。当时我们做了两件事，一是使用最新的GPU，也就是当时刚推出的GeForce GTX 580。第二就是学习了深度神经网络编程。我们很幸运，这么早就了解接触了这些。不过那时人工智能还不是很流行，神经网络研究在当时是一个存疑的研究领域。尽管如此，我们觉得这个研究领域还是非常有希望的，所以一直坚持去研究它。真正让我印象深刻的，是它的有效性。当你看到令人惊讶的技术时，就会产生更浓的兴趣去探究它，比如规模如何、能解决什么其他问题等。由于深度神经网络的性质，每一层的性质都是相互隔离的，并且在反向传播学习中非常有效——它会被极大地扩展，会有更大的规模。事实证明我们是对的，根据观察，深度学习既是一种解决难题的算法，也是一种开发软件的新方法。假设你有一个任意维度的通用函数，无论问题的维度和大小如何，只要你有一个足够大的模型，你就让它学习并不断解决这个问题。这个推断对我们来说非常重要。我们对它的潜力深信不疑，这将成为开发软件的新方法。从那时起，我们意识到大模型的发展可能是自60多年前IBM推出System/360使用GPS和深度学习加速计算以来，真正创造并重新发明了计算机。这是一个非常重要的时刻，我们也很幸运地把所有的点都连接起来。Joel Hellermark：你觉得这种模型驱动架构的发展，下一步会回到哪里？黄仁勋：研究人员要把几乎所有问题或者每种数据都转化为Transformer可以学习的内容。你可以创建一个视觉Transformer、音频Transformer、文本Transformer等等。多模态确实非常重要，它们有更高的性能。例如，你正在训练一个视觉神经网络，但你没有见过斑马，这个时候如果再加上另一种形式的讯息，比如文字，你就会明白斑马是一匹有黑白条纹的马，马的图像和形容斑马的文字组合起来，能够让你在从来没见过斑马的情况下想象到它是什么样的。这就延长了你的感知能力。使用多模态可以增强我们的感知能力，所以过去我们会使用相机、雷达或激光雷达来延长我们对环境的感知范围。现在我们有了Transformer，并且以一种理解多模态的方式表达了Transformer。所以我认为下一代的人工智能模型将会有更好的性能，也会更安全、更稳健，做更多的事情。Joel Hellermark：我认为真正令人着迷的是，我们几乎能够从语言中去获得所有信息，建构世界模型。之前您也提到了要教这些模型基础的物理知识，如果这些模型是多模态的，或许在使用中就可以推导出这些物理定律，那我们还有必要去教这些基础知识吗？黄仁勋：几乎所有的东西都能用文字描述，物理学、牛顿定律这些都已经用文字描述过了，你可以想象我们可以通过世界上的词汇库来学习几乎所有的物理学知识。如果你从来没见过红色，那你很难想象红色意味着什么，但是，如果有足够多的诗歌来描述红苹果的美丽，用红色来表达爱心或者其他东西时，我不会感到惊讶。把所有这些单词连接起来，通过比较你就能感受到，“哦，这一定是红色的。”你能够在没有亲眼见过的情况下能了解到这一点。如果你没有能力将所有这些不同的事物结合起来，你就永远不会理解事物之间的微妙之处和细微差别。现在我认为教人工智能物理是可能的，但如果你想预测物理定律，想把人工智能建立在物理基础上，这与今天使用强化学习人类反馈来建立大语言模型没有什么不同。在未来，你会使用强化学习物理反馈来建立大模型。通过某种物理模拟来表达，而不是由人类来实现。我们创建了这个名为Omniverse的系统，它遵循物理定律，这样我们就可以为Omniverse提供本质上是实体机器人的数字孪生。该具体的语言模型将通过Omniverse获得强化学习物理反馈、模拟物理反馈，数字孪生反馈。所以我确认某些类型的机器人需要以物理事实为基础。你想要以道德真理为基础，这就是人性。这两者应该对齐，帮助我们创建更安全的聊天机器人。Joel Hellermark：你觉得我们目前AI发展的瓶颈在哪里，我们是在现有的模型基础上去改进，还是需要彻底地突破？黄仁勋：首先，我不太清楚它背后的科学原理，但直觉告诉我，我们的很多应用规则，要么是后天习得的，要么是直接表达出来的。在公司或者社会里，许多原则和规则是通过简单的语言来表达的，不需要人学习，比如“你不能杀人”这并不是我们学会的，是被赋予的，不能违背。很多规则无需学习即可表达出来。我认为某种形式的符号推理可以增强这些已有学习模型。我不知道这背后的科学原理是什么，但我们的确通过强化学习、经验学习来增强我们的智力。Joel Hellermark：随着时间的推移，如果人工智能达到了一定的数量级，远远超过了人类的智慧，那这个时候人类应该处于什么位置，还能发挥什么作用？黄仁勋：我不知道，但是我周围的确有人在某些技能方面比我聪明好几倍，但我和他们共处并没有什么困难。我已经生活在一个被超级智能所包围的环境中，他们能够做一些我无法想象的事。但不知为何，我也能和他们和谐相处。随着时间的推移，我们已提升了很多，我们已经将非常重要的人力资源商品化，也能通过耕种使食物的捕猎民主化，不需要被强制追着食物跑，不再被食物追赶。然后，我们实现权利行使民主化，即使是弱小的人也能在这个世界活得很好。再后来，我们实现了能源获取的民主化，社会生产力得以提高。现在，我认为我们正在实现信息生产的民主化。那些拥有深厚专业知识的或者对世界有着探索激情的人，仍然会提供更大的价值。在过去40年的职业生涯中，依然存在相当一部分人没有学会如何使用计算机。你在十几岁的时候可能就开始学习计算机编程了，但对世界上绝大多数人来说，他们不知道Python、Pascal、Fortran、C++或Java。他们不知道如何进行计算机编程。现在有了ChatGPT，可以使用人类的语言进行编程。我们第一次实现了编程的民主化，我相信这将赋予数十亿人权利，利用计算机去创造更多价值，我也希望AI的发展能弥合现有的数字鸿沟。AI能做什么Joel Hellermark：人工智能在应用层面，你最感兴趣的是什么？黄仁勋：我把它归类为三件事。第一件事就是人工智能可以做什么？它们可以增强、改变我们所做的工作，比如现在我们设计芯片的方式已经完全改变了。二是，人工智能现在可以让我们做哪些事情，让我们的产品与众不同？它不仅彻底改变了我们设计产品的方式，也彻底改变了我们制造的产品。例如，世界上有很多游戏玩家，用过去构建显卡的方式，设计可编程着色器，我们推出了一款出色的处理器和出色的编译器，并将它们与游戏等集成在一起。但现在你甚至无法单独运送GeForce，因为有一台超级计算机在后面学习如何预测混合丢失的像素。就像玩拼图游戏一样，你给出一块，然后应该猜出其它16块。所以我们教人工智能，我们在后台有一台超级计算机，只是学习如何做到这一点，并改进算法，每当我们改进算法时我们都会下载它。现在，我们使用人工智能不仅革新了我们设计GPU的方式，而且还改变了GPU生成图像的方式。因此，它帮助我们创造了更节能的处理器，其功能超过了“摩尔定律”的预测。第三点是把整个公司变成一个人工智能。所有的员工都能通过这个一直在运行的系统增强自身能力。这样我们就不会去寻找那些永远找不到的信息，可以把这些点连接起来，去预测市场中的机会。有时候供应链变了或者市场需求变了，我们不可能看到所有的信号，但对于人工智能来说，这并非不能实现。因此，随着时间的推移，我们了解所需信息的方式、预测需求的方式以及与供应链合作的方式，所有这些都将被人工智能彻底改变。Joel Hellermark：你现在对人工智能的发展会有逆反观点吗？比如反对它的开发这些。黄仁勋：我在这方面没有什么逆反的想法。目前大多数关于人工智能的讨论要么超出了对其发展前景的热情，要么超出了对其危险性的担忧，但其实介于发展前景和危险性的极端情况之间的，很可能才是事实。纵观历史，任何有能力的技术都给社会和经济带来了巨大的变革和中断，所以我们必须要考虑发展技术的风险。以前谁会想到会有一大群人在做网页设计师，这在从前是一个不存在的职业，但今天却变得很火热。人工智能的早期版本就能让我们创建一个全新的行业。现在我们必须重新进行培训，重新掌握技能，以便能够改变被取代的工作岗位。我相信，将来会有我们从未想过的全新行业被创造出来，例如，现在很活跃的Prompt Engineer（提示工程师），它将是一个巨大的产业，确切说，它可能是最重要的编程行业。你会看到AI正在帮助编写提示，来提示其他AI，这确实非常棒。我喜欢关于安全的讨论，我们必须在人工智能的能力和安全性方面尽可能多地投入。我们恰好也从事自动驾驶汽车领域的工作，可能有同样多的资源投入来确保人工智能和汽车的安全。构建人工智能相关的技术，以便将其保留在与对齐相关的技术操作领域，强化学习人类反馈，用事实来补充它的学习，降低出错的概率。我们将会看到新想法的爆发，大模型被其他人工智能技术、方法和实践所包围，所有这些行动把大模型变成更有用的聊天机器人。英伟达是怎样炼成的 Joel Hellermark：你是如何经营一家公司的，在你创建并经营管理这家公司的过程中，有没有一些技巧和方法？黄仁勋：创建并经营管理一家公司，要做的第一件事就是从基本原则开始。你创建的这台机器是什么？它的输入是什么？输出是什么？所处的条件是什么？这个行业是怎样的？这是一个快速发展的行业吗？它是受到严格监管的行业吗？你想构建什么？你可以从这个角度来想一下：我想和公司一起做几件事情，我想创造什么东西。NVIDIA的使命是解决那些几乎不可能解决的计算问题。如果一个问题可以用普通计算机解决，我们就不会去做。我们必须去寻找普通计算机无法解决的问题，这样你也能吸引那些想发明新的计算方式并将其应用于解决一些真正困难问题的优秀人才。其次，我其实想要一家更小的公司，而不是更大的公司。通常公司需要尽可能大才能做好很多工作，但也要尽可能小。如果想要一个服从命令和控制的组织，那么你就把它做成一个金字塔，就像罗马帝国时期的旧军队一样。但如果你想赋予人们权利，就要尽可能地让它变得平坦，这样信息传播得更快。为了使组织结构尽可能平坦，必须充分考虑第一层。第一层恰好是资深工作人员，他们需要的管理最少，我的管理团队中没有一个人会来找我寻求工作建议，他们自己就做得很好。有很多人向我汇报工作，我不需要一对一进行指导。他们都非常快乐，他们知道自己在做什么，且都是各自领域的专家，所以那些一对一的交流真的没有必要。如果有一个重要的战略方向，你为什么要告诉一个人？你得告诉所有人。因此，当我们在制定未来的发展战略时，我会在某个时间发送给所有人，然后他们会给我反馈，我们再完善它。公司的管理是扁平化的，而且你已经对公司十分了解，再加上给员工充分授权去访问公司的信息，这样公司也很敏捷。事实证明，通过很多直接下属，而不是一对一，能使公司管理扁平化，信息传播更快、更通畅。我们没有业务部门，也没有分歧，每个人都像一个人一样工作。公司的运行方式使我们能够快速构建加速计算。如果你让我去做炸鸡，或者瑞典肉丸，肯定没有机会，但是在加速计算领域，我们就可以做得很好。Joel Hellermark：你有40名直接下属？黄仁勋：对，但我面临的最大挑战是把大家聚在一起。当我想聚一聚的时候，要么有人出去了，或者有人在度假，或者有人在做什么。确切地说，每个人都坐在办公室的概率大约是0%。Joel Hellermark：随着时间的推移，你的领导风格发生了怎样的变化？黄仁勋：我真的没有风格，只有我自己，有很多事情我想做的更好。如果工作中发生了什么事，而我不喜欢它的方向，我会直接说出来，不会把任何人拉到一边，不会做一对一指导。这可能有点直接，但人们知道我除了提出问题之外并不想做任何事情。我还花了很多时间对我的决定进行推理和解释，这赋予了员工权力，让他们了解领导是如何思考并作出这个决定的。我参加的每一次会议，都会解释我是如何思考这个问题的，我会推理一下。我认为这种管理过程就是一种赋权。我们也不会只召开副总裁会议，或者董事长会议，我开的会议里都有刚毕业的大学生，他们来自不同组织，都坐在那里。这是一件非常有趣的事情，那里就像我的办公室，大家都聚在一起讨论问题。我最想要的是见多识广、技能娴熟、经验丰富的人，他们可能曾经遇到过现在出现的问题，他们是能直接解决问题的人，我们需要的是真正的专家。Joel Hellermark：你为那里的员工提供了怎样的交流模式，你是怎么把优先要做的事情传达下去的？我听说过一些关于发送电子邮件的事情，这是怎么回事？黄仁勋：我不看任何的状态报告。因为这种报告在你得到它的时候就没有价值了，它几乎不再提供任何信息，它们已经被提炼过，并且加入了视角和偏见，让你再也看不到基本的事实了，所以我倾向于接受任何人提供的信息。如果你发送电子邮件，并将其命名为“最重要的五件事”，无论你的最重要的五件事是什么，是你观察到了什么，做了什么，学到了什么或都只是事情，这都是重要的信息，将其发给我，我都会阅读。所以折合这些，我每天早上的阅读量大约有一百本书那么多，但我每天都会去读。Joel Hellermark：你是如何去平衡团队决定和你自身的计划？刚才你说的“最重要的五件事”是一种自下而上的想法传递，比如你的团队里资深的工程师，他做了一个决定，那你的战略计划同时也需要执行，你应该怎么去平衡和取舍呢？黄仁勋：首先，战略不是文字，是行动。如果公司有一套战略，但人们的行动，他们“最重要的五件事”不是这样的，那么显然他们没有执行该战略。所以事实证明，战略并不是我说了什么，而是他们所做的。你得对你的员工在做什么有了解，我甚至都不需要每周阅读他们“最重要的五件事”，只需要进行系统采样，就大致了解他们在干什么，公司有没有在朝着你的目标发展。其次，我们不做定期规划，因为世界是有生命、会呼吸的。所以我们没有5年计划，也没有1年计划，我就是在做现在正在做的事情，不断地调整和适应。Joel Hellermark：会不会遇到偏离剧本的情况？是什么让你在这些事情上这么相信自己的直觉？黄仁勋：公司所追求的大多数事，都应该是通过基本原则推理出来的。如果有一个重要的假设让你相信计算机必须改变，或者芯片架构必须改变，或者软件开发的方式、数据中心必须改变。你不知不觉中，就会形成一种基于第一原则思维的世界观。下一步就是你以足够的奉献精神和信念去追求它，这样你就能实现它，通常这真的很难。但如果你错了，你就会改变主意。现代领导力真正的伟大之处，在于如果我做错了什么，我只会说那是错的，我改变主意了。有趣的是，由于你不断地适应和调整计划，随着时间的推移，人们甚至都不会注意到你在去年已经改变了35次主意。所以我从来不做长期规划，5年计划对技术行业来说实在太荒谬了。Joel Hellermark：很少有公司真正专注于帮助人们去完成他们的工作，但是你一直热衷于此。这期间，你采取了哪些措施去帮助NVIDIA的员工从事他们毕生的事业？黄仁勋：为他人创造生活、工作的环境是领导者的使命——实现这一使命的最重要的方式是不让人们做商品工作。例如，我们公司从不谈论市场份额。我有23%的市场份额，他们有27%的市场份额，这有什么好讨论的。你为什么要和别人争夺市场份额？市场份额的整体概念表明，有一大群人在做同样的事情。如果他们在做同样的事情，我们为什么要这么做？为什么我要浪费这些才华横溢的人的生命去做一些已经做过的事情？除非我们只是享受竞争（但我不享受竞争）。所以我们不会去和人们争夺已经商品化的市场，这是一种去做以前从未做过的事情的思维方式。证明这一点的另一方面就是，放弃已经商品化的业务。我们过去已经放弃了许多业务，这向员工清楚表明，我们不会去做商品工作。因此，选择正确的工作和远离错误的工作相结合，这是为员工创造环境的最佳方式。剩下的就是你我已经讨论过的问题，即赋予员工获得信息的权利。有些公司是非常沉默的，信息不对组织之外传播，我鼓励我们公司保持透明。赋予人们获取信息的权利，剩下的就看你在工作中如何表现自己了。如果公司里存在等级观念，那么显然这就没有赋权。但如果任何人都能参加会议并作出贡献，哪怕是一个刚毕业的大学生，这就赋权到位了，所以我认为赋权是一件非常重要的事情。","news_type":1,"symbols_score_info":{"NVDA":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2236,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":195053669282024,"gmtCreate":1688627526185,"gmtModify":1688627527520,"author":{"id":"3572147457692901","authorId":"3572147457692901","name":"笑傲股海","avatar":"https://static.tigerbbs.com/54e90820f68ad6ee93cc4907e09819bd","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3572147457692901","authorIdStr":"3572147457692901"},"themes":[],"htmlText":"感觉是在夸Temu","listText":"感觉是在夸Temu","text":"感觉是在夸Temu","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/195053669282024","repostId":"194722929979432","repostType":1,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3231,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":188809509830824,"gmtCreate":1687121487980,"gmtModify":1687121489462,"author":{"id":"3572147457692901","authorId":"3572147457692901","name":"笑傲股海","avatar":"https://static.tigerbbs.com/54e90820f68ad6ee93cc4907e09819bd","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3572147457692901","authorIdStr":"3572147457692901"},"themes":[],"htmlText":"希望如此","listText":"希望如此","text":"希望如此","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/188809509830824","repostId":"186665940725776","repostType":1,"repost":{"id":186665940725776,"gmtCreate":1686578630074,"gmtModify":1741598947662,"author":{"id":"3524030243818067","authorId":"3524030243818067","name":"4207f134","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1ebc2483f5c94ab5917a7ec0eb2e1f05","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3524030243818067","authorIdStr":"3524030243818067"},"themes":[],"title":"美股牛市回来了，这次可能是长牛","htmlText":"股市在弄明白未来会发生什么时的速度非常快，一眨眼你可能就会错过牛市。美国股市以攀爬“忧虑之墙”（Wall 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今年年初，对股市能否保持涨势持怀疑立场的人士认为，在脱离去年10月低点的“熊市反弹”势头减弱之际，预计接下来股市会下跌。他们给出的理由包括：美联储连续快速加息导致所有企业的资本成本上升，不管是初创企业还是银行；美国经济正在放缓，衰退迟早会到来；企业盈利增长陷入停滞；除了少数几家大型科技公司外，其他公司的股票均表现不佳。 虽然负面因素不少，但当时标普500指数估值似乎依然偏高，尤其是考虑到企业盈利前景黯淡这一点。更令人不安的是，标普500指数始终无法突破4200点，这说明有一些未知风险在限制股市的上行空间。 然而，不管是债务上限僵局、小范围银行业危机还是企业盈利下滑的可能性，都没有阻止股市的上涨。此外，空头显然忘记了一点：股市永远是向前看的，而不是向后看。所有对潜在经济衰退的担忧，都无法掩盖标普500指数已经在2022年经历过熊市的事实。 与此同时，如果美联储停止加息，企业盈利开始复苏，股市有望守住目前的估值水平，想想看：4200点的关口都被突破了。标普500指数目前已从去年10月12日低点上涨了19.5%，距离进入牛市仅一步之遥。 此外，事实证明经济增长仍具有弹性，再加上美联储接近暂停加息、企业盈利将再次加速增长以及更多股票做好了参与上涨行情的准备，接下来的牛市将获得支撑。 Yardeni Research的埃德·亚德尼(Ed Yardeni)说：“美股正处于牛市的观点变得越来越有说服力，也越来越难以反驳。”衰退不意味着股市一定会暴跌让人觉得有些不可思议的是，这一观点首先要从一场可能无","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/c7db20a06b3e7b6ee6a1ba9b9d9d6897","width":"700","height":"467"},{"img":"https://static.tigerbbs.com/22e1509c1887474dd464fe9451c04a40","width":"677","height":"474"},{"img":"https://static.tigerbbs.com/7cc19bbc0f4a7688f39ef32b69d5449b","width":"700","height":"467"}],"top":1,"highlighted":2,"essential":2,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/186665940725776","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":0,"authorTweetTopStatus":1,"verified":1,"comments":[],"imageCount":4,"langContent":"CN","totalScore":0},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3556,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":188541649076248,"gmtCreate":1687056088462,"gmtModify":1687056090250,"author":{"id":"3572147457692901","authorId":"3572147457692901","name":"笑傲股海","avatar":"https://static.tigerbbs.com/54e90820f68ad6ee93cc4907e09819bd","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3572147457692901","authorIdStr":"3572147457692901"},"themes":[],"htmlText":"比尔的特质是我们最喜欢的特质--务实！","listText":"比尔的特质是我们最喜欢的特质--务实！","text":"比尔的特质是我们最喜欢的特质--务实！","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/188541649076248","repostId":"1179698297","repostType":4,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1532,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":187846003282104,"gmtCreate":1686886835776,"gmtModify":1686886837639,"author":{"id":"3572147457692901","authorId":"3572147457692901","name":"笑傲股海","avatar":"https://static.tigerbbs.com/54e90820f68ad6ee93cc4907e09819bd","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3572147457692901","authorIdStr":"3572147457692901"},"themes":[],"htmlText":"慢慢从原来的中跳出来，观察特斯拉","listText":"慢慢从原来的中跳出来，观察特斯拉","text":"慢慢从原来的中跳出来，观察特斯拉","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/187846003282104","repostId":"185479354933352","repostType":1,"repost":{"id":185479354933352,"gmtCreate":1686322402865,"gmtModify":1686323134069,"author":{"id":"3548388348794551","authorId":"3548388348794551","name":"问就是加仓up","avatar":"https://static.tigerbbs.com/4e98ddf789d46c5627f944fc581c0fe9","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3548388348794551","authorIdStr":"3548388348794551"},"themes":[],"title":"特斯拉新高可期","htmlText":"特斯拉连续十日上涨，今天收盘以后应该就是十一连涨，上一次还是十一连跌。之前发过一个帖子，在英伟达财报新高之后就在思考接下来买啥，然后选了发现巨头都有新高的潜力，就买个距离新高最远的特斯拉的leap 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今晚的大涨直接突破了之前的两个高点，已经摸到了之前那波下跌的上半段位置，最近几天的消息一方面是墨西哥建厂，同时很多国内产业链公司也去协同，另一方面就是今天通用宣布未来生产的电动汽车将使用和特斯拉相同的充电硬件，旨在支持特斯拉的充电技术成为行业标准，而且特斯拉明年将对通用其次开放1.2w个超级充电桩。在此之前福特也已经宣布了类似的的措施。 此外，马斯克又开始说乐意讲自己的自动驾驶授权给其他车企，以后除了卖车赚钱，还可以收授权费，对于fsd这类技术来说，一旦研发成功，边际成本很低，拥有更大规模的用户，对于技术的发展更有优势，自动驾驶的研发，大部分公司有心无力。买授权，组装生产是很多普通公司更容易实现的。 其实最近大半年，特斯拉的基本面变化并不是特别大，&nbsp;变化最大的应该是市场与人心。半年前市场都在炒作萧条与崩盘的恐怖故事，而最近几天美股市场几乎进入了技术性牛市，大部分人考虑的是如何赚到更多的钱，风险已经是次要的事。而同样一个股票，在基本面相同的情况下，人在不同的情境中会有截然不同的态度，如果环境稳定，讲故事画大饼一起吃肉喝酒才是根本，当环境糟糕时，鬼故事最灵验，说啥都能信。其实这就是人对未来的预期，每一天的股票交易，都是无数预期的开始或者结束。 对于特斯拉，叙事已经在不断推演，作为美股市场人气最高的股票之一，一旦大环境开","text":"特斯拉连续十日上涨，今天收盘以后应该就是十一连涨，上一次还是十一连跌。之前发过一个帖子，在英伟达财报新高之后就在思考接下来买啥，然后选了发现巨头都有新高的潜力，就买个距离新高最远的特斯拉的leap call 。 本文仅为个人投资思考记录，不构成任何投资建议。 这是特斯拉最近几个月的走势，从300美金的高台一路跳水，跌到100美金，一路随着大盘的下跌，各种鬼故事不绝于耳，中间也出过十一连跌的奇迹，和今天十一连涨几乎是对称的。 今晚的大涨直接突破了之前的两个高点，已经摸到了之前那波下跌的上半段位置，最近几天的消息一方面是墨西哥建厂，同时很多国内产业链公司也去协同，另一方面就是今天通用宣布未来生产的电动汽车将使用和特斯拉相同的充电硬件，旨在支持特斯拉的充电技术成为行业标准，而且特斯拉明年将对通用其次开放1.2w个超级充电桩。在此之前福特也已经宣布了类似的的措施。 此外，马斯克又开始说乐意讲自己的自动驾驶授权给其他车企，以后除了卖车赚钱，还可以收授权费，对于fsd这类技术来说，一旦研发成功，边际成本很低，拥有更大规模的用户，对于技术的发展更有优势，自动驾驶的研发，大部分公司有心无力。买授权，组装生产是很多普通公司更容易实现的。 其实最近大半年，特斯拉的基本面变化并不是特别大， 变化最大的应该是市场与人心。半年前市场都在炒作萧条与崩盘的恐怖故事，而最近几天美股市场几乎进入了技术性牛市，大部分人考虑的是如何赚到更多的钱，风险已经是次要的事。而同样一个股票，在基本面相同的情况下，人在不同的情境中会有截然不同的态度，如果环境稳定，讲故事画大饼一起吃肉喝酒才是根本，当环境糟糕时，鬼故事最灵验，说啥都能信。其实这就是人对未来的预期，每一天的股票交易，都是无数预期的开始或者结束。 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本文仅为个人投资记录，不构成任何投资建议。 本文纯描述现状，以及一些个人看法。 电商购物节从最早的双十一出现，之后又有了618，再往后各种节日都有促销，只不过力度最大的依然数双十一和618。但是如果你有记忆，最早的这两个购物节是真的有便宜，东西是真的直接降价了。之后慢慢的套路开始变得复杂，直至现在，购物如果不动点脑子，你根本参与不了优惠，或者说你只是优惠陷阱的韭菜罢了。平台通过一个又一个的规则，让你拿到平台想让你获得的优惠，如果你不去深究，很多优惠只是数字游戏。 截了三个图，是不同平台的购物结算界面，好好的买个东西，先给你把价格画的很高，然后一堆优惠，最后给你出现一个总价，而且这里边的优惠，有的是你提前付的钱，比如说定金，有的是平台给的优惠，名目五花八门，什么商品优惠，促销立减，plus优惠，红包，跨店，但凡你是个新手，真的会对这些玩意一脸闷比，当然不存在新手，但是真的费脑子。现在的购物，已经逐渐成了需要花足够的时间去计算，然后才能获得真正的实惠，什么前四小时超低价，前十分钟超级优惠。平台提供了真正优惠以外的所有优惠。对比一下图一的拼多多，优惠就是优惠，一眼就能看明白所有的一切，算是目前买东西比较简单的一个平台了。而且最无语的是，即使你在其他平台苦苦算了一个礼拜，最后发现折后价依然高于拼多多。 与平台购物越来越复杂形成对比的另一个方向是电商直播，有主播帮你把关，确实有很多黑心主播，所以你可以发现，头部效应极其明显，第一和第二比后边几十名之和的量都大。比如说淘宝的李佳琦，基本上能谈到最优质的资源和最好的价格，用户也对其形成了极高的信任，商家，主播，用户都处于一个正反馈作用，商家可能前期花费大量资金用于宣传，但是一旦拥有品牌效应，","listText":"电商竞争日益激烈，截止到现在了，除了京东淘宝拼多多这些传统模式电商，抖音和快手的直播购物也正在逐渐成为电商领域的重要参与者。甚至说这些平台更受欢迎。 本文仅为个人投资记录，不构成任何投资建议。 本文纯描述现状，以及一些个人看法。 电商购物节从最早的双十一出现，之后又有了618，再往后各种节日都有促销，只不过力度最大的依然数双十一和618。但是如果你有记忆，最早的这两个购物节是真的有便宜，东西是真的直接降价了。之后慢慢的套路开始变得复杂，直至现在，购物如果不动点脑子，你根本参与不了优惠，或者说你只是优惠陷阱的韭菜罢了。平台通过一个又一个的规则，让你拿到平台想让你获得的优惠，如果你不去深究，很多优惠只是数字游戏。 截了三个图，是不同平台的购物结算界面，好好的买个东西，先给你把价格画的很高，然后一堆优惠，最后给你出现一个总价，而且这里边的优惠，有的是你提前付的钱，比如说定金，有的是平台给的优惠，名目五花八门，什么商品优惠，促销立减，plus优惠，红包，跨店，但凡你是个新手，真的会对这些玩意一脸闷比，当然不存在新手，但是真的费脑子。现在的购物，已经逐渐成了需要花足够的时间去计算，然后才能获得真正的实惠，什么前四小时超低价，前十分钟超级优惠。平台提供了真正优惠以外的所有优惠。对比一下图一的拼多多，优惠就是优惠，一眼就能看明白所有的一切，算是目前买东西比较简单的一个平台了。而且最无语的是，即使你在其他平台苦苦算了一个礼拜，最后发现折后价依然高于拼多多。 与平台购物越来越复杂形成对比的另一个方向是电商直播，有主播帮你把关，确实有很多黑心主播，所以你可以发现，头部效应极其明显，第一和第二比后边几十名之和的量都大。比如说淘宝的李佳琦，基本上能谈到最优质的资源和最好的价格，用户也对其形成了极高的信任，商家，主播，用户都处于一个正反馈作用，商家可能前期花费大量资金用于宣传，但是一旦拥有品牌效应，","text":"电商竞争日益激烈，截止到现在了，除了京东淘宝拼多多这些传统模式电商，抖音和快手的直播购物也正在逐渐成为电商领域的重要参与者。甚至说这些平台更受欢迎。 本文仅为个人投资记录，不构成任何投资建议。 本文纯描述现状，以及一些个人看法。 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“&nbsp;在情绪冲击之下，美团掀起基本面和成长性的反击。 坦白说，在美团这份财报发布之前，我们对它的预期是不高的。 这个不高的预期来源于三个方面：首先，一季度即便有到店业务恢复的预期，但由于春节假期加上冬季气候的影响，恢复应该是相当有限的；其次，四季度的极端情况推高了配送服务的收入，一季度应该会是下降的；最后，来自流量大户抖音的冲击，多少会对美团带来一些影响。 但在看到这份财报之后，才体会到本地生活对“边界感”的把控。比如，在这次一季度的财报会上，美团披露了大量的业务进展细节：万物到家的闪购业务订单量同比增长35%，商家量增加30%以上；到店酒旅GTV同比增超52%，三月份同比增长超100%；一些新业务的开展顺利，增速均超过50%…… 我们发现，与这些业务线上的增长亮点相比，财报上超越预期的表现只是一个结果的呈现。而美团越来越像一个开在手机上的“本地广场”，向着综合消费场景入口的方向演进，这种路径也让美团成为现在中概股中为数不多的仍然具备成长性的企业。 01&nbsp;&nbsp;复苏开启新起点 美团的这份财报，突出的就是一个成长性。 2023年一季度，美团实现营收586.2亿元，同比增长26.7%，从收入层面上看，应该是互联网大厂中增速最高的公司之一，超越了市场此前的预估收入574.8亿元；实现净利润33.6亿元，去年同期则是亏损57亿元，市场预期则为亏损2.1亿元。 之所以能看到与预期比较大幅度的偏差，一方面是美团本身在业务层面的表现足够优秀，另一方面，在经历了三年疫情之后，也需要重新审视这家公司，调整预期，用新的视角看待美团。 先来看一看旧的估值逻辑：美团的不同业务条线呈现出此消彼长的状态。但总体来说，根据公司2022年一季度披露的口径看（也是最后一次对外卖和到店具体收入数字的披露），餐饮外卖的收入约是到店收入的三倍以上。 所以，在很长一段时间里，市场对于美","listText":"图片 “&nbsp;在情绪冲击之下，美团掀起基本面和成长性的反击。 坦白说，在美团这份财报发布之前，我们对它的预期是不高的。 这个不高的预期来源于三个方面：首先，一季度即便有到店业务恢复的预期，但由于春节假期加上冬季气候的影响，恢复应该是相当有限的；其次，四季度的极端情况推高了配送服务的收入，一季度应该会是下降的；最后，来自流量大户抖音的冲击，多少会对美团带来一些影响。 但在看到这份财报之后，才体会到本地生活对“边界感”的把控。比如，在这次一季度的财报会上，美团披露了大量的业务进展细节：万物到家的闪购业务订单量同比增长35%，商家量增加30%以上；到店酒旅GTV同比增超52%，三月份同比增长超100%；一些新业务的开展顺利，增速均超过50%…… 我们发现，与这些业务线上的增长亮点相比，财报上超越预期的表现只是一个结果的呈现。而美团越来越像一个开在手机上的“本地广场”，向着综合消费场景入口的方向演进，这种路径也让美团成为现在中概股中为数不多的仍然具备成长性的企业。 01&nbsp;&nbsp;复苏开启新起点 美团的这份财报，突出的就是一个成长性。 2023年一季度，美团实现营收586.2亿元，同比增长26.7%，从收入层面上看，应该是互联网大厂中增速最高的公司之一，超越了市场此前的预估收入574.8亿元；实现净利润33.6亿元，去年同期则是亏损57亿元，市场预期则为亏损2.1亿元。 之所以能看到与预期比较大幅度的偏差，一方面是美团本身在业务层面的表现足够优秀，另一方面，在经历了三年疫情之后，也需要重新审视这家公司，调整预期，用新的视角看待美团。 先来看一看旧的估值逻辑：美团的不同业务条线呈现出此消彼长的状态。但总体来说，根据公司2022年一季度披露的口径看（也是最后一次对外卖和到店具体收入数字的披露），餐饮外卖的收入约是到店收入的三倍以上。 所以，在很长一段时间里，市场对于美","text":"图片 “ 在情绪冲击之下，美团掀起基本面和成长性的反击。 坦白说，在美团这份财报发布之前，我们对它的预期是不高的。 这个不高的预期来源于三个方面：首先，一季度即便有到店业务恢复的预期，但由于春节假期加上冬季气候的影响，恢复应该是相当有限的；其次，四季度的极端情况推高了配送服务的收入，一季度应该会是下降的；最后，来自流量大户抖音的冲击，多少会对美团带来一些影响。 但在看到这份财报之后，才体会到本地生活对“边界感”的把控。比如，在这次一季度的财报会上，美团披露了大量的业务进展细节：万物到家的闪购业务订单量同比增长35%，商家量增加30%以上；到店酒旅GTV同比增超52%，三月份同比增长超100%；一些新业务的开展顺利，增速均超过50%…… 我们发现，与这些业务线上的增长亮点相比，财报上超越预期的表现只是一个结果的呈现。而美团越来越像一个开在手机上的“本地广场”，向着综合消费场景入口的方向演进，这种路径也让美团成为现在中概股中为数不多的仍然具备成长性的企业。 01 复苏开启新起点 美团的这份财报，突出的就是一个成长性。 2023年一季度，美团实现营收586.2亿元，同比增长26.7%，从收入层面上看，应该是互联网大厂中增速最高的公司之一，超越了市场此前的预估收入574.8亿元；实现净利润33.6亿元，去年同期则是亏损57亿元，市场预期则为亏损2.1亿元。 之所以能看到与预期比较大幅度的偏差，一方面是美团本身在业务层面的表现足够优秀，另一方面，在经历了三年疫情之后，也需要重新审视这家公司，调整预期，用新的视角看待美团。 先来看一看旧的估值逻辑：美团的不同业务条线呈现出此消彼长的状态。但总体来说，根据公司2022年一季度披露的口径看（也是最后一次对外卖和到店具体收入数字的披露），餐饮外卖的收入约是到店收入的三倍以上。 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新进名创优品、天境生物值得注意的是，高毅资产和高瓴资本、景林资产的第一大重仓股均为拼多多，这一现象颇为罕见。Choice数据显示，拼多多去年四季度涨幅可观，股价上涨超139%。今年以来股价的表现依旧亮眼，截至1月17日，股价涨幅超过14%。另外，去年四季度高毅资产还新买入两家中概股：名创优品和天境生物。公开资料显示，生活用品零售商名创优品于去年10月15日正式登陆纽交所，该企业设立于2013年，光大证券数据显示，截至2020年6月，公司门店达到4222家，进驻美加澳德等80多个国家和地区。2020财年实现营收89.79亿元，同比略下滑4.43%，调整后净利润为9.71亿元，同比增长11.7%。12月18日，名创优品还举行品牌发布会，推出上市后首个新品牌“TOPTOY”，该品牌将独立开店运营，建立潮玩全产业链一体化平台，打造亚洲潮流文化集合地。天风证券研究报告分析称，TOPTOY与泡泡玛特有一定的定位差异，重点发力产业链下游，强调“集合”，即90%产品与供应商合作，单体零售店面积大，在深圳、重庆、西安开店，将打造一线城市网红打卡点，抢占消费者注意力。天境生物则成立于2016年，是一家处于临床阶段的创新生物药公司。公司聚焦肿瘤免疫和自身免疫疾病领域创新生物药的早期发现、药物开发和商业化。截至去年底，高毅资产持股数量达8.9万股，持仓市值为419万美元。有意思的是，高瓴资本在去年9月份也盯上了天境生物，协同GIC、Avidity Partners、奥博资本等多家明星私募，通过私募配售的方式对公司投资约4.18亿美元。截至去年底，其持股市值为7056万美元，持股数量达149.6万股。大笔减持阿里巴巴不仅第一大重仓股趋同，高毅资产还和景林资产、高瓴资本一样，在四季度大笔减持了阿里巴巴。数据显示，高瓴资本去年三季度末持有阿里巴巴404万股，持股市值在其持仓中排名第四，而截至2020年末，阿里巴巴已经从高瓴资本的持仓中消失；景林资产去年三季度末持有阿里巴巴122.3万股，2020年末持股数量减至38万股；高毅资产去年三季度末持有阿里巴巴4.6万股，而到去年底，其持股数量减至1.97万股。","news_type":1,"symbols_score_info":{"MNSO":0.9,"IMAB":0.9,"PDD":0.9}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1340,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"hots":[{"id":187119933472896,"gmtCreate":1686707511612,"gmtModify":1686708869448,"author":{"id":"3572147457692901","authorId":"3572147457692901","name":"笑傲股海","avatar":"https://static.tigerbbs.com/54e90820f68ad6ee93cc4907e09819bd","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3572147457692901","idStr":"3572147457692901"},"themes":[],"htmlText":"靠谱的人，累积到一定时刻发现的赛道，值得小试下","listText":"靠谱的人，累积到一定时刻发现的赛道，值得小试下","text":"靠谱的人，累积到一定时刻发现的赛道，值得小试下","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/d9ff28d3834b7f417e6fbb6bfa2fd610","width":"750","height":"1273"}],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":1,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/187119933472896","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1684,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":1,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":239842407289064,"gmtCreate":1699579089054,"gmtModify":1699579090557,"author":{"id":"3572147457692901","authorId":"3572147457692901","name":"笑傲股海","avatar":"https://static.tigerbbs.com/54e90820f68ad6ee93cc4907e09819bd","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3572147457692901","idStr":"3572147457692901"},"themes":[],"htmlText":"看这篇文章有些看懂了","listText":"看这篇文章有些看懂了","text":"看这篇文章有些看懂了","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/239842407289064","repostId":"239678735147016","repostType":1,"repost":{"id":239678735147016,"gmtCreate":1699543200041,"gmtModify":1699543514282,"author":{"id":"10000000000010357","authorId":"10000000000010357","name":"AutoReport汽车产经","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b622b4cddbd4b35221e7755b6b57deeb","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"10000000000010357","idStr":"10000000000010357"},"themes":[],"title":"鱼鸟之争、鸡同鸭讲","htmlText":"撰文｜Misfire 编辑｜于杰 出品｜汽车产经 这几天，车圈最大的瓜就是何小鹏和余承东关于AEB的隔空互掐。吃瓜群众队伍还在不断扩张，争吵已经成功破圈。 社交平台上从财经博主到科技博主，再到教育博主，都要出来评两句。不瞒大家说，就连笔者的亲媳妇，一个连驾照都没有的人，也跑来问我AEB是啥？ 而随着一系列“民间测试视频”的流出，这场争论有了明确的走向——华为占据上风。还是李厂长明智，吵架真吵不过华为。 不过看何小鹏没有打算放弃的意思。今天上午他以千字小作文，回应了在民间测试视频中的落败。 大意是，很灵敏的AEB小鹏不是做不了，而是觉得不应该这么做，要先解决误判率高的问题（逻辑有点复杂，具体的后面再展开）。‍ 原本是大家就事论事，媒体老湿们蹭点流量，广大网友们看个乐子顺便督促下行业发展，皆大欢喜。但随着舆论战升级，这个瓜吃着吃着变味了。很多人直接把小鹏AEB测试成绩不如华为，解读成了小鹏智能驾驶不如华为。 其实，这场辩论中何小鹏和余承东关于“什么是好的AEB”的标准和策略，根本就是不一样的。 可以说两者是鱼鸟之争，甚至可以说是鸡同鸭讲。 NO.1 [&nbsp;&nbsp;AEB看最高刹停速度就够了嘛？&nbsp;] 首先必须要承认，华为的AEB（自动紧急刹车系统）确实很强。至少在障碍识别和刹停这一项上，目前是行业第一。 在黑夜环境中，面对静态的模拟假车，华为系的问界M5和阿维塔11都能做到时速80公里成功识别并刹停。同样的情况，小鹏G9和G6只有时速40公里以下才能刹停。 面对静态的两轮电动车时，问界M5和阿维塔11可以在时速60公里的状态下刹停，小鹏G6则只有在时速30公里之下才能刹停，G9则没有通过该考验。 某网站的测试成绩出来的数个小时内，说“小鹏脸被打肿”、“踢到铁板”的小视频漫天飞，不少人甚至直接上升到了小鹏智能驾驶能力不行。 站在吃瓜群众的角度，以此来判断华为的","listText":"撰文｜Misfire 编辑｜于杰 出品｜汽车产经 这几天，车圈最大的瓜就是何小鹏和余承东关于AEB的隔空互掐。吃瓜群众队伍还在不断扩张，争吵已经成功破圈。 社交平台上从财经博主到科技博主，再到教育博主，都要出来评两句。不瞒大家说，就连笔者的亲媳妇，一个连驾照都没有的人，也跑来问我AEB是啥？ 而随着一系列“民间测试视频”的流出，这场争论有了明确的走向——华为占据上风。还是李厂长明智，吵架真吵不过华为。 不过看何小鹏没有打算放弃的意思。今天上午他以千字小作文，回应了在民间测试视频中的落败。 大意是，很灵敏的AEB小鹏不是做不了，而是觉得不应该这么做，要先解决误判率高的问题（逻辑有点复杂，具体的后面再展开）。‍ 原本是大家就事论事，媒体老湿们蹭点流量，广大网友们看个乐子顺便督促下行业发展，皆大欢喜。但随着舆论战升级，这个瓜吃着吃着变味了。很多人直接把小鹏AEB测试成绩不如华为，解读成了小鹏智能驾驶不如华为。 其实，这场辩论中何小鹏和余承东关于“什么是好的AEB”的标准和策略，根本就是不一样的。 可以说两者是鱼鸟之争，甚至可以说是鸡同鸭讲。 NO.1 [&nbsp;&nbsp;AEB看最高刹停速度就够了嘛？&nbsp;] 首先必须要承认，华为的AEB（自动紧急刹车系统）确实很强。至少在障碍识别和刹停这一项上，目前是行业第一。 在黑夜环境中，面对静态的模拟假车，华为系的问界M5和阿维塔11都能做到时速80公里成功识别并刹停。同样的情况，小鹏G9和G6只有时速40公里以下才能刹停。 面对静态的两轮电动车时，问界M5和阿维塔11可以在时速60公里的状态下刹停，小鹏G6则只有在时速30公里之下才能刹停，G9则没有通过该考验。 某网站的测试成绩出来的数个小时内，说“小鹏脸被打肿”、“踢到铁板”的小视频漫天飞，不少人甚至直接上升到了小鹏智能驾驶能力不行。 站在吃瓜群众的角度，以此来判断华为的","text":"撰文｜Misfire 编辑｜于杰 出品｜汽车产经 这几天，车圈最大的瓜就是何小鹏和余承东关于AEB的隔空互掐。吃瓜群众队伍还在不断扩张，争吵已经成功破圈。 社交平台上从财经博主到科技博主，再到教育博主，都要出来评两句。不瞒大家说，就连笔者的亲媳妇，一个连驾照都没有的人，也跑来问我AEB是啥？ 而随着一系列“民间测试视频”的流出，这场争论有了明确的走向——华为占据上风。还是李厂长明智，吵架真吵不过华为。 不过看何小鹏没有打算放弃的意思。今天上午他以千字小作文，回应了在民间测试视频中的落败。 大意是，很灵敏的AEB小鹏不是做不了，而是觉得不应该这么做，要先解决误判率高的问题（逻辑有点复杂，具体的后面再展开）。‍ 原本是大家就事论事，媒体老湿们蹭点流量，广大网友们看个乐子顺便督促下行业发展，皆大欢喜。但随着舆论战升级，这个瓜吃着吃着变味了。很多人直接把小鹏AEB测试成绩不如华为，解读成了小鹏智能驾驶不如华为。 其实，这场辩论中何小鹏和余承东关于“什么是好的AEB”的标准和策略，根本就是不一样的。 可以说两者是鱼鸟之争，甚至可以说是鸡同鸭讲。 NO.1 [ AEB看最高刹停速度就够了嘛？ ] 首先必须要承认，华为的AEB（自动紧急刹车系统）确实很强。至少在障碍识别和刹停这一项上，目前是行业第一。 在黑夜环境中，面对静态的模拟假车，华为系的问界M5和阿维塔11都能做到时速80公里成功识别并刹停。同样的情况，小鹏G9和G6只有时速40公里以下才能刹停。 面对静态的两轮电动车时，问界M5和阿维塔11可以在时速60公里的状态下刹停，小鹏G6则只有在时速30公里之下才能刹停，G9则没有通过该考验。 某网站的测试成绩出来的数个小时内，说“小鹏脸被打肿”、“踢到铁板”的小视频漫天飞，不少人甚至直接上升到了小鹏智能驾驶能力不行。 站在吃瓜群众的角度，以此来判断华为的","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/4c68161bc4b74742881822442f987a48"},{"img":"https://static.tigerbbs.com/53e8599493714166977a8520ca0f71a2"},{"img":"https://static.tigerbbs.com/345edf4fca4d4eb0985571f72b36663b"}],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/239678735147016","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":0,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":6,"langContent":"CN","totalScore":0},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3910,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":236314658824232,"gmtCreate":1698715933025,"gmtModify":1698715934627,"author":{"id":"3572147457692901","authorId":"3572147457692901","name":"笑傲股海","avatar":"https://static.tigerbbs.com/54e90820f68ad6ee93cc4907e09819bd","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3572147457692901","idStr":"3572147457692901"},"themes":[],"htmlText":"漂亮地买入，忍受持有的无聊、无趣以及外界的歌舞升平，自然之道也","listText":"漂亮地买入，忍受持有的无聊、无趣以及外界的歌舞升平，自然之道也","text":"漂亮地买入，忍受持有的无聊、无趣以及外界的歌舞升平，自然之道也","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/236314658824232","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2383,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":217387063410920,"gmtCreate":1694096918670,"gmtModify":1694096920140,"author":{"id":"3572147457692901","authorId":"3572147457692901","name":"笑傲股海","avatar":"https://static.tigerbbs.com/54e90820f68ad6ee93cc4907e09819bd","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3572147457692901","idStr":"3572147457692901"},"themes":[],"htmlText":"静观其变[龇牙]&nbsp;&nbsp;","listText":"静观其变[龇牙]&nbsp;&nbsp;","text":"静观其变[龇牙]","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/217387063410920","repostId":"1171166825","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2363,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":214160304103624,"gmtCreate":1693303644857,"gmtModify":1693303646471,"author":{"id":"3572147457692901","authorId":"3572147457692901","name":"笑傲股海","avatar":"https://static.tigerbbs.com/54e90820f68ad6ee93cc4907e09819bd","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3572147457692901","idStr":"3572147457692901"},"themes":[],"htmlText":"330多以下，每天4个亿","listText":"330多以下，每天4个亿","text":"330多以下，每天4个亿","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/214160304103624","repostId":"1165073541","repostType":2,"repost":{"id":"1165073541","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":1693302937,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1165073541?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2023-08-29 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href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯控股</a>：于2023年8月29日回购122万股，每股回购价格为325.4-331.8港元，共耗资约4.02亿港元。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e04a6b08a282b4aea8b03a14d2f3f2ce\" tg-width=\"1571\" tg-height=\"515\"/></p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/e7799eeb7043b8caaf3d109c3b13109e","relate_stocks":{"LU0348814723.USD":"ALLIANZ TOTAL RETURN ASIAN EQUITY \"A\" (USD) INC  NC","LU0128522744.USD":"TEMPLETON EMERGING MARKETS \"A\" ACC","BK1591":"就地过年概念","IE00B5MMRT66.SGD":"NEUBERGER BERMAN CHINA EQUITY \"A\" (SGDHDG) ACC","00700":"腾讯控股","LU0039217434.USD":"HSBC GIF CHINESE EQUITY \"AD\" INC","LU0228367735.SGD":"Eastspring Investments - Asian Equity Fund AS SGD","LU0140636845.USD":"施罗德大中华区股票A Acc","LU0048580855.USD":"富达大中华区A","BK1502":"双十一","BK1531":"手游股","LU0293314216.USD":"ALLIANZ GEM EQUITY HIGH DIVIDEND \"A\" (USD) ACC","BK1589":"北水核心资产","IE0032431581.USD":"PINEBRIDGE GREATER CHINA 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游戏业务收入同比增22%、重回增长。三季度营收指引同比增170%，较预期高28%。黄仁勋称，计算的新时代开启，价值数万亿美元的数据中心向加速计算和生成式AI转变。</blockquote><p style=\"text-align: justify;\">本轮人工智能（AI）热潮的大赢家再次经受住了考验，AI底层算力龙头、芯片巨头英伟达今年内每个季度的已公布业绩都优于预期，最近一个季度的收入比之前就让华尔街惊喜的指引还高，而且本季度的指引继续高于预期。</p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达披露，本周一，公司董事会批准新增回购股票250亿美元的计划，没有到期时间，公司计划本财年继续回购购票。</p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达的财报显示，即使分析师报以很高期望，英伟达也不孚众望，在AI热潮激发的需求带动下，利润继续爆表，并且游戏业务重回增长。</p><p style=\"text-align: justify;\">财报公布后，收涨近3.2%的英伟达股价迅速拉升，周三盘后涨幅一度逾10%，后收窄到6%左右。若周四保持这一涨势，将刷新一个多月前所创的收盘历史高位。在今年二季度成为全球首家市值突破1万亿美元大关的芯片公司后，英伟达周四市值有望超过1.2万亿美元。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/241998772d2e7a82badebaf5816c6c6c\" title=\"\" tg-width=\"830\" tg-height=\"495\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达提供可以帮助AI产品训练大量文本、图像和视频的图形处理单元（GPU），在AI大模型竞赛中掌握着供应算力的“命门”，由此成为今年AI概念热潮中的一大赢家。截至本周三收盘，股价年初以来累涨超220%。</p><p style=\"text-align: justify;\">财报公布前，大部分分析师都看好英伟达股价和业绩。据FactSet数据，覆盖该个股的50位分析师大多看涨，平均目标价约为537美元，比周二收盘价高18%，最高目标价甚至达到1000美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">ChatGPT引爆今年市场对AI技术的狂热，是年内美股上涨的核心逻辑之一。英伟达目前在标普500指数中的权重接近3.1%，其股价高涨成为将美股一大推手。媒体估算，在今年纳斯达克100指数30%以上的累计涨幅中，英伟达贡献最大，有将近7个百分点的涨幅都来自英伟达。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/721e50fb0fe6c4369aba427cc2c8aaea\" tg-width=\"640\" tg-height=\"351\"/></p><h4 id=\"id_621592472\" style=\"text-align: start;\">二季度营收较预期高22% 盈利同比增超四倍 较预期高近30%</h4><p style=\"text-align: justify;\">美东时间8月23日周三美股盘后，英伟达公布，在截至公历2023年7月30日的2024财年第二财季（下称“二季度”），营业收入和每股收益（EPS）均翻倍暴增，不但一扫一季度两位数下滑的颓势，而且分别较华尔街预期水平高22%和29%以上。</p><ul><li><p>二季度营收135.07亿美元，同比增长101%，结束连续三个季度下降之势，远超英伟达此前就高于市场预期的指引区间107.8亿到112.2亿美元 ，分析师预期同比增长约65%至110.4亿美元， 一季度同比下降13%。</p></li><li><p>二季度非GAAP口径下调整后毛利率为71.2%，同比提升25.3个基点，也高于公司指引70%（上下浮动50个基点），分析师预期70.1%，一季度同比下降30个基点至66.8%。</p></li><li><p>二季度非GAAP口径下调整后EPS为2.70美元，同比增长429%，分析师预期同比增约310%至2.09%，一季度同比下降20%。</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b44596e0297586b76623c45902415c02\" tg-width=\"640\" tg-height=\"373\"/></p><h4 id=\"id_1446442665\" style=\"text-align: start;\">AI芯片所在数据中心业务同环比均翻倍激增 较预期高近30% 游戏业务同比重回增长</h4><p style=\"text-align: justify;\">分业务看，AI对英伟达业绩的贡献突出。包括AI显卡在内的英伟达核心业务数据中心同样收入翻倍激增，增速远超一季度，并且刷新一季度所创的单季最高纪录。另一大业务游戏的收入扭转前一季度两位数同比下降之势，也优于预期。</p><ul><li><p>二季度数据中心营收为103.2亿美元，同比增长171%，环比增长141%，较分析师预期79.8亿美元高逾29%，一季度同比和环比分别增长14%和18%。</p></li><li><p>二季度游戏营收24.9亿美元，同比增长22%，环比增长11%，较分析师预期收入23.8亿美元高4.6%， 一季度同比下降38%、环比增长22%。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">英伟达称，数据中心收入主要来自云服务商和大型消费类互联网公司。基于Hopper和Ampere 架构GPU的英伟达HGX平台之所以强劲需求，主要源于开发生成式AI和大语言模型的推动。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/71c6c0f0b50b5e569995c0e15f299463\" tg-width=\"570\" tg-height=\"332\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达表示，游戏业务的收入重回增势主要反映了，在渠道去库存后，市场对英伟达GeForce RTX 40系列GPU的需求。业绩电话会上，英伟达管理层称，游戏GPU的需求已经重拾增长。笔记本显卡需求强劲。需求相当不错。可以预见到今后直至明年的需求前景。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外，英伟达二季度的专业可视化业务收入3.79亿美元，同比下降24%，环比增长28%。英伟达认为，这块业务的同比下滑继续反映了渠道去库存影响，环比增长受到企业工作站和英伟达RTX产品的强劲需求增长推动。</p><p style=\"text-align: justify;\">汽车业务二季度收入2.53亿美元，同比增长15%，环比下降15%。英伟达称，同比增长主要源于自动驾驶平台的销售这个女子，环比下降反映出汽车总体需求下降，尤其是在华需求。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ea7fd650f9ab6bb85dfeb65c0997bf05\" tg-width=\"640\" tg-height=\"314\"/></p><h2 id=\"id_3978452795\" style=\"text-align: start;\">三季度营收指引同比增170% 较预期高28%</h2><p style=\"text-align: justify;\">业绩指引方面，英伟达预计，本季度、即2024财年第三财季（“三季度”），营业收入为160亿美元，正负浮动2%，相当于指引范围在156.8亿到163.2亿美元之间。这将是连续三个季度同比下降后连续两个季度增长。</p><p style=\"text-align: justify;\">以160亿美元计算，英伟达预期三季度营收将同比增长170%，连续两个季度翻倍增长，较分析师预期高28%。分析师预计三季度营收为125亿美元，同比增长近111%。</p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达还预计，三季度非GAAP口径下的调整后毛利率为72.5%、上下浮动50个基点，即72%到73%之间，较一年前同比提高16.4个百分点；三季度的营业费用料将为20亿美元，同比增长11.5%。</p><h4 id=\"id_241312618\" style=\"text-align: start;\">黄仁勋：计算的新时代开启 价值数万亿美元的数据中心向加速计算和生成式AI转变</h4><p style=\"text-align: justify;\">在二季度财报中，英伟达CEO黄仁勋表示：</p><blockquote>“一个计算的新时代已经开启。世界各地的公司正在从通用计算向加速计算和生成式AI转型。”</blockquote><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋称，二季度，一些大型云服务供应商都宣布，计划在其数据中心采用英伟达的H100 AI 芯片。同时，全球领先的企业 IT 系统和软件提供商也宣布和英伟达建立合作伙伴关系，将英伟达的AI引入各个行业。“应用生成式AI的竞赛已经开始。”</p><p style=\"text-align: justify;\">在业绩电话会上，黄仁勋表示，全球在云上安装的数据中心价值已约有1万亿美元。价值数万亿美元的数据中心正在进行加速计算和生成式AI的转变。 我们看到两种平台的转变同时发生。</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋说，加速计算是目前成本效率最高、最节能、最高效的计算方式。现在又出现了生成式AI支持的计算已经出现。生成式AI让人们有理由将传统的通用计算转变为新型的加速计算。</p></body></html>","source":"wallstreetcn","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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>碾压预期！英伟达Q2收入利润翻倍，指引爆表，拟回购250亿，盘后一度涨逾10%</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{ 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游戏业务收入同比增22%、重回增长。三季度营收指引同比增170%，较预期高28%。黄仁勋称，计算的新时代开启，价值数万亿美元的数据中心向加速计算和生成式AI转变。本轮人工智能（AI）热潮的大赢家再次经受住了考验，AI底层算力龙头、芯片巨头英伟达今年内每个季度的已公布业绩都优于预期，最近一个季度的收入比之前就让华尔街惊喜的指引还高，而且本季度的指引继续高于预期。英伟达披露，本周一，公司董事会批准新增回购股票250亿美元的计划，没有到期时间，公司计划本财年继续回购购票。英伟达的财报显示，即使分析师报以很高期望，英伟达也不孚众望，在AI热潮激发的需求带动下，利润继续爆表，并且游戏业务重回增长。财报公布后，收涨近3.2%的英伟达股价迅速拉升，周三盘后涨幅一度逾10%，后收窄到6%左右。若周四保持这一涨势，将刷新一个多月前所创的收盘历史高位。在今年二季度成为全球首家市值突破1万亿美元大关的芯片公司后，英伟达周四市值有望超过1.2万亿美元。英伟达提供可以帮助AI产品训练大量文本、图像和视频的图形处理单元（GPU），在AI大模型竞赛中掌握着供应算力的“命门”，由此成为今年AI概念热潮中的一大赢家。截至本周三收盘，股价年初以来累涨超220%。财报公布前，大部分分析师都看好英伟达股价和业绩。据FactSet数据，覆盖该个股的50位分析师大多看涨，平均目标价约为537美元，比周二收盘价高18%，最高目标价甚至达到1000美元。ChatGPT引爆今年市场对AI技术的狂热，是年内美股上涨的核心逻辑之一。英伟达目前在标普500指数中的权重接近3.1%，其股价高涨成为将美股一大推手。媒体估算，在今年纳斯达克100指数30%以上的累计涨幅中，英伟达贡献最大，有将近7个百分点的涨幅都来自英伟达。二季度营收较预期高22% 盈利同比增超四倍 较预期高近30%美东时间8月23日周三美股盘后，英伟达公布，在截至公历2023年7月30日的2024财年第二财季（下称“二季度”），营业收入和每股收益（EPS）均翻倍暴增，不但一扫一季度两位数下滑的颓势，而且分别较华尔街预期水平高22%和29%以上。二季度营收135.07亿美元，同比增长101%，结束连续三个季度下降之势，远超英伟达此前就高于市场预期的指引区间107.8亿到112.2亿美元 ，分析师预期同比增长约65%至110.4亿美元， 一季度同比下降13%。二季度非GAAP口径下调整后毛利率为71.2%，同比提升25.3个基点，也高于公司指引70%（上下浮动50个基点），分析师预期70.1%，一季度同比下降30个基点至66.8%。二季度非GAAP口径下调整后EPS为2.70美元，同比增长429%，分析师预期同比增约310%至2.09%，一季度同比下降20%。AI芯片所在数据中心业务同环比均翻倍激增 较预期高近30% 游戏业务同比重回增长分业务看，AI对英伟达业绩的贡献突出。包括AI显卡在内的英伟达核心业务数据中心同样收入翻倍激增，增速远超一季度，并且刷新一季度所创的单季最高纪录。另一大业务游戏的收入扭转前一季度两位数同比下降之势，也优于预期。二季度数据中心营收为103.2亿美元，同比增长171%，环比增长141%，较分析师预期79.8亿美元高逾29%，一季度同比和环比分别增长14%和18%。二季度游戏营收24.9亿美元，同比增长22%，环比增长11%，较分析师预期收入23.8亿美元高4.6%， 一季度同比下降38%、环比增长22%。英伟达称，数据中心收入主要来自云服务商和大型消费类互联网公司。基于Hopper和Ampere 架构GPU的英伟达HGX平台之所以强劲需求，主要源于开发生成式AI和大语言模型的推动。英伟达表示，游戏业务的收入重回增势主要反映了，在渠道去库存后，市场对英伟达GeForce RTX 40系列GPU的需求。业绩电话会上，英伟达管理层称，游戏GPU的需求已经重拾增长。笔记本显卡需求强劲。需求相当不错。可以预见到今后直至明年的需求前景。此外，英伟达二季度的专业可视化业务收入3.79亿美元，同比下降24%，环比增长28%。英伟达认为，这块业务的同比下滑继续反映了渠道去库存影响，环比增长受到企业工作站和英伟达RTX产品的强劲需求增长推动。汽车业务二季度收入2.53亿美元，同比增长15%，环比下降15%。英伟达称，同比增长主要源于自动驾驶平台的销售这个女子，环比下降反映出汽车总体需求下降，尤其是在华需求。三季度营收指引同比增170% 较预期高28%业绩指引方面，英伟达预计，本季度、即2024财年第三财季（“三季度”），营业收入为160亿美元，正负浮动2%，相当于指引范围在156.8亿到163.2亿美元之间。这将是连续三个季度同比下降后连续两个季度增长。以160亿美元计算，英伟达预期三季度营收将同比增长170%，连续两个季度翻倍增长，较分析师预期高28%。分析师预计三季度营收为125亿美元，同比增长近111%。英伟达还预计，三季度非GAAP口径下的调整后毛利率为72.5%、上下浮动50个基点，即72%到73%之间，较一年前同比提高16.4个百分点；三季度的营业费用料将为20亿美元，同比增长11.5%。黄仁勋：计算的新时代开启 价值数万亿美元的数据中心向加速计算和生成式AI转变在二季度财报中，英伟达CEO黄仁勋表示：“一个计算的新时代已经开启。世界各地的公司正在从通用计算向加速计算和生成式AI转型。”黄仁勋称，二季度，一些大型云服务供应商都宣布，计划在其数据中心采用英伟达的H100 AI 芯片。同时，全球领先的企业 IT 系统和软件提供商也宣布和英伟达建立合作伙伴关系，将英伟达的AI引入各个行业。“应用生成式AI的竞赛已经开始。”在业绩电话会上，黄仁勋表示，全球在云上安装的数据中心价值已约有1万亿美元。价值数万亿美元的数据中心正在进行加速计算和生成式AI的转变。 我们看到两种平台的转变同时发生。黄仁勋说，加速计算是目前成本效率最高、最节能、最高效的计算方式。现在又出现了生成式AI支持的计算已经出现。生成式AI让人们有理由将传统的通用计算转变为新型的加速计算。","news_type":1,"symbols_score_info":{"NVDA":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2752,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":212098647359744,"gmtCreate":1692812741887,"gmtModify":1692812743617,"author":{"id":"3572147457692901","authorId":"3572147457692901","name":"笑傲股海","avatar":"https://static.tigerbbs.com/54e90820f68ad6ee93cc4907e09819bd","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3572147457692901","idStr":"3572147457692901"},"themes":[],"htmlText":"对市场此时的感觉不是很好，先卖一点儿，观察观察[贱笑]&nbsp;游击战的打法不能乱[开心]&nbsp;[开心]&nbsp;[开心]&nbsp;","listText":"对市场此时的感觉不是很好，先卖一点儿，观察观察[贱笑]&nbsp;游击战的打法不能乱[开心]&nbsp;[开心]&nbsp;[开心]&nbsp;","text":"对市场此时的感觉不是很好，先卖一点儿，观察观察[贱笑] 游击战的打法不能乱[开心] [开心] 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08:55","market":"us","language":"zh","title":"老黄深夜炸场，AIGC进入iPhone时刻！Hugging Face接入最强超算，神秘显卡胜过A100","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1137698356","media":"新智元","summary":"生成式AI的时代已经来临，属于它的iPhone时刻到了！比如，集成了8个GPU并拥有1万亿个晶体管的NVIDIA HGX H100。据悉，该产品预计将在2024年第二季度推出。在发布这新GPU的时候，现场还出现了一个意外的小花絮。接下来，在Jupyter Notebook中，从Hugging Face加载预训练的Stable Diffusion XL模型，并要求它生成一个「太空中的Toy Jensen」。Hugging Face一键访问最强算力作为最受AI开发者喜爱的平台之一，拥有200万用户、超25万个模型，以及5万个数","content":"<html><head></head><body><blockquote><a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>下一代GH200超级芯片平台具有连接多个GPU的能力，从而实现卓越的性能和易于扩展的服务器设计，能够处理世界上最复杂的生成式工作负载，包括大语言模型、推荐系统和向量数据库等。专为搭建数据中心而设计的NVIDIA L40S GPU，性能就更加爆炸了，小胜A100。</blockquote><p style=\"text-align: justify;\">生成式AI的时代已经来临，属于它的iPhone时刻到了！</p><p style=\"text-align: justify;\">就在8月8日，英伟达CEO黄仁勋，再次登上了世界顶级计算机图形学会议SIGGRAPH的舞台。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/80bc021c47fed1776ad1b3a061c24efe\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"285\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">一系列重磅更新接踵而至——下一代GH200超级芯片平台、AI Workbench、OpenUSD……</p><p style=\"text-align: justify;\">而英伟达也借此将过去数十年的所有创新，比如人工智能、虚拟世界、加速、模拟、协作等等，一举融合到一起。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这个LLM大爆炸的时代，老黄依然敢大胆放话：「买得越多，省得越多！」</p><p><strong>英伟达最强AI超算再升级</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">在5年前的SIGGRAPH上，英伟达通过将人工智能和实时光线追踪技术引入GPU，重新定义了计算机图形学。</p><p style=\"text-align: justify;\">老黄表示：「当我们通过AI重新定义计算机图形学时，我们也在为AI重新定义GPU。」</p><p style=\"text-align: justify;\">随之而来的，便是日益强大的计算系统。比如，集成了8个GPU并拥有1万亿个晶体管的NVIDIA HGX H100。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6759b1c56f77155431c8a93d1eacd5b7\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"487\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">就在今天，老黄再次让AI计算上了一个台阶——</p><p style=\"text-align: justify;\">除了为NVIDIA GH200 Grace Hopper配备更加先进的HBM3e内存外，下一代GH200超级芯片平台还将具有连接多个GPU的能力，从而实现卓越的性能和易于扩展的服务器设计。</p><p style=\"text-align: justify;\">而这个拥有多种配置的全新平台，将能够处理世界上最复杂的生成式工作负载，包括大语言模型、推荐系统和向量数据库等等。</p><p style=\"text-align: justify;\">比如，双核心方案就包括一台配备了144个Arm Neoverse核心并搭载了282GB HBM3e内存的服务器，可以提供8 petaflops的AI算力。</p><p style=\"text-align: justify;\">其中，全新的HBM3e内存要比当前的HBM3快了50%。而10TB/sec的组合带宽，也使得新平台可以运行比上一版本大3.5倍的模型，同时通过3倍更快的内存带宽提高性能。</p><p style=\"text-align: justify;\">据悉，该产品预计将在2024年第二季度推出。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0eff2143922f48658add165e101aa13c\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"600\"/></p><p><strong>RTX工作站：绝佳刀法，4款显卡齐上新</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">这次老黄的桌面AI工作站GPU系列也全面上新，一口气推出了4款新品：RTX 6000、RTX 5000、RTX 4500和RTX 4000。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果H100以及配套的产品线展示的是英伟达GPU性能的天际线的话，针对桌面和数据中心推出的这几款产品，则是老黄对成本敏感客户秀出的绝佳「刀法」。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/95f81348bf05b50e7803d8a83dfff9c1\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"310\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">在发布这新GPU的时候，现场还出现了一个意外的小花絮。</p><p style=\"text-align: justify;\">老黄从后台拿出第一块GPU的时候，似乎不小心在镜面面板上沾了指纹。</p><p style=\"text-align: justify;\">老黄发现后觉得可能是自己搞砸了，就很不好意思地和现场观众说对不起，表示这次产品发布可能是有史以来最差的一次。</p><p style=\"text-align: justify;\">看来就算开发布会熟练如老黄，也会有翻车的时刻。</p><p style=\"text-align: justify;\">而如此可爱的老黄，也惹得在场观众不断发笑。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0e71d54e6d75d789e4565ae5a6ba6ae0\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"383\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">言归正传，作为旗舰级专业卡，RTX 6000的性能参数毫无疑问是4款新品中最强的。</p><p style=\"text-align: justify;\">凭借着48GB的显存，18176个CUDA核心，568个Tensor核心，142个RT核心，和高达960GB/s的带宽，它可谓是一骑绝尘。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b8c75289b80a26c04d41f0d8eafd286d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"482\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">RTX 5000配备了32GB显存，12800个CUDA核心，400个Tensor核心，100个RT核心。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9325ea6a51cfab542b963165e26ae730\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1005\" tg-height=\"704\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">RTX 4500配备了24GB显存，7680个CUDA核心，240个Tensor核心，60个RT核心。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/50483d5045cb6b46006ba907a1bd5720\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"998\" tg-height=\"449\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">RTX 4000配备了20GB显存，6144个CUDA核心，192个Tensor核心，48个RT核心。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b720f269d9ae0646c9b23e82f92b4bcf\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"983\" tg-height=\"396\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">基于新发布的4张新的GPU，针对企业客户，老黄还准备一套一站式解决方案—— RTX Workstation。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/287612445449084acc0370d2c1239248\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"600\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">支持最多4张RTX 6000 GPU，可以在15小时内完成8.6亿token的GPT3-40B的微调。</p><p style=\"text-align: justify;\">还能让Stable Diffusion XL每分钟生成40张图片，比4090快5倍。</p><p><strong>OVX服务器：搭载L40S，性能小胜A100</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">而专为搭建数据中心而设计的NVIDIA L40S GPU，性能就更加爆炸了。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cde5f2421193ad45107d80eededbf72d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">基于Ada Lovelace架构的L40S，配备有48GB的GDDR6显存和846GB/s的带宽。</p><p style=\"text-align: justify;\">在第四代Tensor核心和FP8 Transformer引擎的加持下，可以提供超过1.45 petaflops的张量处理能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于算力要求较高的任务，L40S的18,176个CUDA核心可以提供近5倍于A100的单精度浮点（FP32）性能，从而加速复杂计算和数据密集型分析。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外，为了支持如实时渲染、产品设计和3D内容创建等专业视觉处理工作，英伟达还为L40S 还配备了142个第三代RT核心，可以提供212 teraflops的光线追踪性能。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fdc009d81307f77541b1eda6562b3c69\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1145\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">对于具有数十亿参数和多种模态的生成式AI工作负载，L40S相较于老前辈A100可实现高达1.2倍的推理性能提升，以及高达1.7倍的训练性能提升。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ef467d15d394a73dcb0ae98bdcebe70e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"563\" tg-height=\"386\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">在L40S GPU的加持下，老黄又针对数据中心市场，推出了最多可搭载8张L40S的OVX服务器。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8522b14038607b83432ecb37114440d9\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"600\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">对于拥有8.6亿token的GPT3-40B模型，OVX服务器只需7个小时就能完成微调。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于Stable Diffusion XL模型，则可实现每分钟80张的图像生成。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e1340845cf97ea5478615dd238f7590b\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"600\"/></p><p><strong>AI Workbench：加速定制生成式AI应用</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">除了各种强大的硬件之外，老黄还重磅发布了全新的NVIDIA AI Workbench，来帮助开发和部署生成式AI模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">概括来说，AI Workbench为开发者提供了一个统一且易于使用的工具包，能够快速在PC或工作站上创建、测试和微调模型，并无缝扩展到几乎任何数据中心、公有云或NVIDIA DGX Cloud上。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d96055b4ef317862d897d3cdab08986f\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"600\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">具体而言，AI Workbench的优势如下：</p><p style=\"text-align: justify;\">-<strong> 易于使用</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">AI Workbench通过提供一个单一的平台来管理数据、模型和计算资源，简化了开发过程，支持跨机器和环境的协作。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>- 集成AI开发工具和存储库</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">AI Workbench与GitHub、NVIDIA NGC、Hugging Face等服务集成，开发者可以使用JupyterLab和VS Code等工具，并在不同平台和基础设施上进行开发。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>- 增强协作</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">AI Workbench采用的是以项目为中心的架构，便于开发者进行自动化版本控制、容器管理和处理机密信息等复杂任务，同时也可以支持团队之间的协作。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>- 访问加速计算资源</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">AI Workbench部署采用客户端-服务器模式。团队可以现在在本地计算资源上进行开发，然后在训练任务变得更大时切换到数据中心或云资源上。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/88694d13024e4a314973219e1b16b091\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"441\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Stable Diffusion XL自定义图像生成</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">首先，打开AI Workbench并克隆一个存储库。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/93ff0e9b8b20d13deeef86ec66b62b47\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"636\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">接下来，在Jupyter Notebook中，从Hugging Face加载预训练的Stable Diffusion XL模型，并要求它生成一个「太空中的Toy Jensen」。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，根据输出的图像可以看出，模型并不知道Toy Jensen是谁。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a3921d4cffb27d1baddfc3d186ea6d2d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"773\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">这时就可以通过DreamBooth，并使用8张Toy Jensen的图片对模型进行微调。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/63eb50a6d15b8e9cd46495e53a854e43\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">最后，在用户界面上重新运行推理。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在，知道了Toy Jensen是谁的模型，就可以生成切合需求的图像了。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b71e48099fa709fd58d26839065e8260\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"560\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>Hugging Face一键访问最强算力</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">作为最受AI开发者喜爱的平台之一，拥有200万用户、超25万个模型，以及5万个数据集的Hugging Face，这次也与英伟达成功达成了合作。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在，开发者可以通过Hugging Face平台直接获得英伟达DGX Cloud AI超算的加持，从而更加高效地完成AI模型的训练和微调。</p><p style=\"text-align: justify;\">其中，每个DGX Cloud实例都配备有8个H100或A100 80GB GPU，每个节点共有640GB显存，可满足顶级AI工作负载的性能要求。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外，英伟达还将联合Hugging Face推出全新的「Training Cluster as a Service」服务，简化企业创建和定制生成式AI模型的过程。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/803c03b139e60ef870dfbef96a3bd5f8\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"600\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">对此，老黄激动得表示：「这次，Hugging Face和英伟达将世界上最大的AI社区与全球领先的云AI计算平台真正地连接在了一起。Hugging Face的用户只需点击一下，即可访问英伟达的最强AI算力。」</p><p><strong>AI Enterprise 4.0：定制企业级生成式AI</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">为了进一步加速生成式AI的应用，英伟达也将其企业级平台NVIDIAAI Enterprise升级到了4.0版本。</p><p style=\"text-align: justify;\">目前，AI Enterprise 4.0不仅可以为企业提供生成式AI所需的工具，同时还提供了生产部署所需的安全性和API稳定性。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7c35f9ab30754b244774218a1306cf38\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"574\"/></p><p><strong>- NVIDIA NeMo</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">一个用于构建、定制和部署大语言模型的云原生框架。借助NeMo，英伟达AI Enterprise可以为创建和定制大语言模型应用提供了端到端的支持。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>- NVIDIA Triton管理服务</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">帮助企业进行自动化和优化生产部署，使其在Kubernetes中能够自动部署多个推理服务器实例，并通过模型协调实现可扩展A 的高效运行。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>- NVIDIA Base Command Manager Essentials集群管理软件</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">帮助企业在数据中心、多云和混合云环境中最大化AI服务器的性能和利用率。</p><p style=\"text-align: justify;\">除了英伟达自己，AI Enterprise 4.0还将集成到给其他的合作伙伴，比如Google Cloud和Microsoft Azure等。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外，MLOps提供商，包括Azure Machine Learning、ClearML、Domino Data Lab、Run:AI和Weights &amp; Biases，也将与英伟达AI平台进行无缝集成，从而简化生成式AI模型的开发。</p><p style=\"text-align: justify;\">Omniverse：在元宇宙中加入大语言模型</p><p style=\"text-align: justify;\">最后，是NVIDIA Omniverse平台的更新。</p><p style=\"text-align: justify;\">在接入了OpenUSD和AIGC工具之后，开发者可以更加轻松地生成模拟真实世界的3D场景和图形。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f8730f5f54e801233a0522dc1200f23e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"360\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">就像它的名字一样，Omniverse的定位是一个集合了各种工具的3D图形制作协作平台。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/df535d68cfad56e49faffe26406c461f\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"288\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">3D开发者可以像文字编辑们在飞书或者钉钉中一样，在Omniverse上共同制作3D图形和场景。</p><p style=\"text-align: justify;\">而且可以将不同的3D制作工具制作出来的成果直接整合在Omniverse之内，将3D图形和场景的制作工作流彻底打通，化繁为简。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>OpenUSD</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">而这次更新中，接入的OpenUSD是什么东西？</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/410cf1ddf4c8df085443f860c4fa6694\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"624\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">OpenUSD（Universal Scene Description）提供了一个开源，通用的场景描述格式，使不同品牌、不同类型的3D设计软件可以无障碍的协作。</p><p style=\"text-align: justify;\">Omnivers本身就是建立在USD体系之上的，这次Omniverse针对OpenUSD的升级，使得Omniverse能为开发者，企业推出了更多的框架和资源服务。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e529e322bfde10d84190f1bdd0b3899f\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"363\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">基于OpenUSD这个开源的3D图像编辑格式，5家公司（<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>，皮克斯，<a href=\"https://laohu8.com/S/ADBE\">Adobe</a>，Autodesk，英伟达）成立了AOUSD联盟，进一步推动了3D图像业界采用OpenUSD格式。</p><p style=\"text-align: justify;\">而且，借助AOUSD联盟的成立，Omniverse的开发者也可以方便的创建各种兼容于苹果的ARKit或者是RealityKit的素材和内容，更新后Omniverse也支持OpenXR的标准，使得Omniverse能够支持HTC VIVE，Magic Leap，Vajio等VR头显设备。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1b68c7264c311dafa168f74bd22ccafe\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>API，ChatUSD和其他更新</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">此外，英伟达还发布了新的Omniverse Cloud API，让开发者可以更加无缝地部署OpenUSD管线和应用程序。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ff477c310be20f6dda0db5eb08c0787b\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"287\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">而最引人瞩目的，就是支持基于大语言模型的ChatUSD的支持。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/87b3ad1f7f4650bd75c2bc201e56b525\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"641\" tg-height=\"258\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">基于大语言模型技术的ChatUSD能像Github Copilot一样，在Omniverse平台中回答开发者的相关问题，或者自动生成Python-USD的代码，让开发人员效率暴增。</p><p style=\"text-align: justify;\">总而言之，英伟达再次用暴力的产品，令人惊叹的技术，高瞻远瞩的洞见，让全世界再次看到，它未来将如何引领世界AI和图形计算的新浪潮。</p><p style=\"text-align: justify;\">在老黄的经典名言「the more you buy，the more you save！」中，老黄缓缓走下舞台，却把现场气氛推向了最高潮。</p></body></html>","source":"lsy1569730104218","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>老黄深夜炸场，AIGC进入iPhone时刻！Hugging Face接入最强超算，神秘显卡胜过A100</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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Workbench、OpenUSD……而英伟达也借此将过去数十年的所有创新，比如人工智能、虚拟世界、加速、模拟、协作等等，一举融合到一起。在这个LLM大爆炸的时代，老黄依然敢大胆放话：「买得越多，省得越多！」英伟达最强AI超算再升级在5年前的SIGGRAPH上，英伟达通过将人工智能和实时光线追踪技术引入GPU，重新定义了计算机图形学。老黄表示：「当我们通过AI重新定义计算机图形学时，我们也在为AI重新定义GPU。」随之而来的，便是日益强大的计算系统。比如，集成了8个GPU并拥有1万亿个晶体管的NVIDIA HGX H100。就在今天，老黄再次让AI计算上了一个台阶——除了为NVIDIA GH200 Grace Hopper配备更加先进的HBM3e内存外，下一代GH200超级芯片平台还将具有连接多个GPU的能力，从而实现卓越的性能和易于扩展的服务器设计。而这个拥有多种配置的全新平台，将能够处理世界上最复杂的生成式工作负载，包括大语言模型、推荐系统和向量数据库等等。比如，双核心方案就包括一台配备了144个Arm Neoverse核心并搭载了282GB HBM3e内存的服务器，可以提供8 petaflops的AI算力。其中，全新的HBM3e内存要比当前的HBM3快了50%。而10TB/sec的组合带宽，也使得新平台可以运行比上一版本大3.5倍的模型，同时通过3倍更快的内存带宽提高性能。据悉，该产品预计将在2024年第二季度推出。RTX工作站：绝佳刀法，4款显卡齐上新这次老黄的桌面AI工作站GPU系列也全面上新，一口气推出了4款新品：RTX 6000、RTX 5000、RTX 4500和RTX 4000。如果H100以及配套的产品线展示的是英伟达GPU性能的天际线的话，针对桌面和数据中心推出的这几款产品，则是老黄对成本敏感客户秀出的绝佳「刀法」。在发布这新GPU的时候，现场还出现了一个意外的小花絮。老黄从后台拿出第一块GPU的时候，似乎不小心在镜面面板上沾了指纹。老黄发现后觉得可能是自己搞砸了，就很不好意思地和现场观众说对不起，表示这次产品发布可能是有史以来最差的一次。看来就算开发布会熟练如老黄，也会有翻车的时刻。而如此可爱的老黄，也惹得在场观众不断发笑。言归正传，作为旗舰级专业卡，RTX 6000的性能参数毫无疑问是4款新品中最强的。凭借着48GB的显存，18176个CUDA核心，568个Tensor核心，142个RT核心，和高达960GB/s的带宽，它可谓是一骑绝尘。RTX 5000配备了32GB显存，12800个CUDA核心，400个Tensor核心，100个RT核心。RTX 4500配备了24GB显存，7680个CUDA核心，240个Tensor核心，60个RT核心。RTX 4000配备了20GB显存，6144个CUDA核心，192个Tensor核心，48个RT核心。基于新发布的4张新的GPU，针对企业客户，老黄还准备一套一站式解决方案—— RTX Workstation。支持最多4张RTX 6000 GPU，可以在15小时内完成8.6亿token的GPT3-40B的微调。还能让Stable Diffusion XL每分钟生成40张图片，比4090快5倍。OVX服务器：搭载L40S，性能小胜A100而专为搭建数据中心而设计的NVIDIA L40S GPU，性能就更加爆炸了。基于Ada Lovelace架构的L40S，配备有48GB的GDDR6显存和846GB/s的带宽。在第四代Tensor核心和FP8 Transformer引擎的加持下，可以提供超过1.45 petaflops的张量处理能力。对于算力要求较高的任务，L40S的18,176个CUDA核心可以提供近5倍于A100的单精度浮点（FP32）性能，从而加速复杂计算和数据密集型分析。此外，为了支持如实时渲染、产品设计和3D内容创建等专业视觉处理工作，英伟达还为L40S 还配备了142个第三代RT核心，可以提供212 teraflops的光线追踪性能。对于具有数十亿参数和多种模态的生成式AI工作负载，L40S相较于老前辈A100可实现高达1.2倍的推理性能提升，以及高达1.7倍的训练性能提升。在L40S GPU的加持下，老黄又针对数据中心市场，推出了最多可搭载8张L40S的OVX服务器。对于拥有8.6亿token的GPT3-40B模型，OVX服务器只需7个小时就能完成微调。对于Stable Diffusion XL模型，则可实现每分钟80张的图像生成。AI Workbench：加速定制生成式AI应用除了各种强大的硬件之外，老黄还重磅发布了全新的NVIDIA AI Workbench，来帮助开发和部署生成式AI模型。概括来说，AI Workbench为开发者提供了一个统一且易于使用的工具包，能够快速在PC或工作站上创建、测试和微调模型，并无缝扩展到几乎任何数据中心、公有云或NVIDIA DGX Cloud上。具体而言，AI Workbench的优势如下：- 易于使用AI Workbench通过提供一个单一的平台来管理数据、模型和计算资源，简化了开发过程，支持跨机器和环境的协作。- 集成AI开发工具和存储库AI Workbench与GitHub、NVIDIA NGC、Hugging Face等服务集成，开发者可以使用JupyterLab和VS Code等工具，并在不同平台和基础设施上进行开发。- 增强协作AI Workbench采用的是以项目为中心的架构，便于开发者进行自动化版本控制、容器管理和处理机密信息等复杂任务，同时也可以支持团队之间的协作。- 访问加速计算资源AI Workbench部署采用客户端-服务器模式。团队可以现在在本地计算资源上进行开发，然后在训练任务变得更大时切换到数据中心或云资源上。Stable Diffusion XL自定义图像生成首先，打开AI Workbench并克隆一个存储库。接下来，在Jupyter Notebook中，从Hugging Face加载预训练的Stable Diffusion XL模型，并要求它生成一个「太空中的Toy Jensen」。然而，根据输出的图像可以看出，模型并不知道Toy Jensen是谁。这时就可以通过DreamBooth，并使用8张Toy Jensen的图片对模型进行微调。最后，在用户界面上重新运行推理。现在，知道了Toy Jensen是谁的模型，就可以生成切合需求的图像了。Hugging Face一键访问最强算力作为最受AI开发者喜爱的平台之一，拥有200万用户、超25万个模型，以及5万个数据集的Hugging Face，这次也与英伟达成功达成了合作。现在，开发者可以通过Hugging Face平台直接获得英伟达DGX Cloud AI超算的加持，从而更加高效地完成AI模型的训练和微调。其中，每个DGX Cloud实例都配备有8个H100或A100 80GB GPU，每个节点共有640GB显存，可满足顶级AI工作负载的性能要求。此外，英伟达还将联合Hugging Face推出全新的「Training Cluster as a Service」服务，简化企业创建和定制生成式AI模型的过程。对此，老黄激动得表示：「这次，Hugging Face和英伟达将世界上最大的AI社区与全球领先的云AI计算平台真正地连接在了一起。Hugging Face的用户只需点击一下，即可访问英伟达的最强AI算力。」AI Enterprise 4.0：定制企业级生成式AI为了进一步加速生成式AI的应用，英伟达也将其企业级平台NVIDIAAI Enterprise升级到了4.0版本。目前，AI Enterprise 4.0不仅可以为企业提供生成式AI所需的工具，同时还提供了生产部署所需的安全性和API稳定性。- NVIDIA NeMo一个用于构建、定制和部署大语言模型的云原生框架。借助NeMo，英伟达AI Enterprise可以为创建和定制大语言模型应用提供了端到端的支持。- NVIDIA Triton管理服务帮助企业进行自动化和优化生产部署，使其在Kubernetes中能够自动部署多个推理服务器实例，并通过模型协调实现可扩展A 的高效运行。- NVIDIA Base Command Manager Essentials集群管理软件帮助企业在数据中心、多云和混合云环境中最大化AI服务器的性能和利用率。除了英伟达自己，AI Enterprise 4.0还将集成到给其他的合作伙伴，比如Google Cloud和Microsoft Azure等。此外，MLOps提供商，包括Azure Machine Learning、ClearML、Domino Data Lab、Run:AI和Weights & Biases，也将与英伟达AI平台进行无缝集成，从而简化生成式AI模型的开发。Omniverse：在元宇宙中加入大语言模型最后，是NVIDIA Omniverse平台的更新。在接入了OpenUSD和AIGC工具之后，开发者可以更加轻松地生成模拟真实世界的3D场景和图形。就像它的名字一样，Omniverse的定位是一个集合了各种工具的3D图形制作协作平台。3D开发者可以像文字编辑们在飞书或者钉钉中一样，在Omniverse上共同制作3D图形和场景。而且可以将不同的3D制作工具制作出来的成果直接整合在Omniverse之内，将3D图形和场景的制作工作流彻底打通，化繁为简。OpenUSD而这次更新中，接入的OpenUSD是什么东西？OpenUSD（Universal Scene Description）提供了一个开源，通用的场景描述格式，使不同品牌、不同类型的3D设计软件可以无障碍的协作。Omnivers本身就是建立在USD体系之上的，这次Omniverse针对OpenUSD的升级，使得Omniverse能为开发者，企业推出了更多的框架和资源服务。基于OpenUSD这个开源的3D图像编辑格式，5家公司（苹果，皮克斯，Adobe，Autodesk，英伟达）成立了AOUSD联盟，进一步推动了3D图像业界采用OpenUSD格式。而且，借助AOUSD联盟的成立，Omniverse的开发者也可以方便的创建各种兼容于苹果的ARKit或者是RealityKit的素材和内容，更新后Omniverse也支持OpenXR的标准，使得Omniverse能够支持HTC VIVE，Magic Leap，Vajio等VR头显设备。API，ChatUSD和其他更新此外，英伟达还发布了新的Omniverse Cloud API，让开发者可以更加无缝地部署OpenUSD管线和应用程序。而最引人瞩目的，就是支持基于大语言模型的ChatUSD的支持。基于大语言模型技术的ChatUSD能像Github Copilot一样，在Omniverse平台中回答开发者的相关问题，或者自动生成Python-USD的代码，让开发人员效率暴增。总而言之，英伟达再次用暴力的产品，令人惊叹的技术，高瞻远瞩的洞见，让全世界再次看到，它未来将如何引领世界AI和图形计算的新浪潮。在老黄的经典名言「the more you buy，the more you save！」中，老黄缓缓走下舞台，却把现场气氛推向了最高潮。","news_type":1,"symbols_score_info":{"NVDA":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3186,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":202486248050880,"gmtCreate":1690473567643,"gmtModify":1690473569169,"author":{"id":"3572147457692901","authorId":"3572147457692901","name":"笑傲股海","avatar":"https://static.tigerbbs.com/54e90820f68ad6ee93cc4907e09819bd","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3572147457692901","idStr":"3572147457692901"},"themes":[],"htmlText":"[财迷]&nbsp;[财迷]&nbsp;[财迷]&nbsp;[财迷]&nbsp;[财迷]&nbsp;","listText":"[财迷]&nbsp;[财迷]&nbsp;[财迷]&nbsp;[财迷]&nbsp;[财迷]&nbsp;","text":"[财迷] [财迷] [财迷] [财迷] 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tg-height=\"537\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">7月26日晚间，何小鹏在社交媒体上少见地发了一张合照。不是和李斌、李想，而是与大众汽车集团(中国)董事长兼CEO贝瑞德。</p><p style=\"text-align: justify;\">两个人都笑得很开心。就在当晚，大众集团和小鹏汽车先后公告，大众将以7亿美元的代价向小鹏汽车增资，获取小鹏汽车约4.99%的股份，成为第三大股东；同时，大众还宣布，奥迪已与上汽集团达成合作。</p><p style=\"text-align: justify;\">资本市场反应热烈，7月26日，小鹏汽车美股开盘持续拉升，一度涨超40%。港股也在7月27日全天上涨，至收盘涨33.88%。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>对于中国乃至全球汽车工业史来说，这是具有非凡意义的一幕。这是首次有全球汽车巨头，认可了中国新势力的技术，并进行股权合作；也是首次有百年跨国车企，在中国“反向合资”。双方各取所需，在全球汽车市场巨变之时，展开了一次跨时代的合作。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">这也是全球汽车市场大整合的序幕。一个新的时代，已然降临。</p><h2 id=\"id_2142997331\">意料之外</h2><p style=\"text-align: justify;\">大众与小鹏合作的消息，震惊市场。不亚于38年前，第一辆桑塔纳在上海大众安亭一厂下线。</p><p style=\"text-align: justify;\">以7亿美元（约合50亿元人民币）的代价，大众入股了小鹏，并且双方签署了长期合作技术框架协议。</p><p style=\"text-align: justify;\">双方初步合作的核心，是大众要基于小鹏G9的车型平台、智能座舱和智驾软件等技术方面优势，共同开发两款大众品牌的B级纯电车型，计划在 2026 年启动生产。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于大众来说，它获得了小鹏的技术，能针对中国市场提供比现有产品更具竞争力的产品；小鹏则得到了大众的背书，借此在供应商乃至海外市场提升影响力。</p><p style=\"text-align: justify;\">这对去年G9上市遭遇滑铁卢、至今未能缓过来的小鹏来说，是比获得资金更有价值的事情。</p><p style=\"text-align: justify;\">谁也没想到，大众在中国寻觅良久，最后合作的会是小鹏。在此之前，小鹏是一家深陷困境的车企，今年销量持续下滑，新推出的G6虽然口碑不错，但尚未被市场证明。</p><p style=\"text-align: justify;\">接近何小鹏的人士透露，去年底大众主动向小鹏汽车抛来橄榄枝，寻求合作；今年初，小鹏汽车内部也有引入战投的说法，只是没想到老板们保密工作做得这么好，最后引入的是大众。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>大众看中小鹏的核心，是小鹏在智能座舱、智能驾驶等方面的技术优势。华尔街见闻从接近交易人士处了解到，小鹏此次与大众合作的核心，是小鹏技术变现。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">根据协议，小鹏汽车未来两年会从大众汽车获得技术服务费收入，到2026年正式车型量产后，则会根据车型销量获得相应收入。具体收益会根据小鹏在车型平台、智能网联、智驾软件等方面贡献的价值量计算。</p><p style=\"text-align: justify;\">小鹏汽车在合作中扮演的是一个技术平台公司的角色，贡献智能平台和软件，自动驾驶底层技术在小鹏，软件以OTA方式交付。大众则负责上车体和车型设计、内外饰部分。换而言之，双方合作的车型，“灵魂”来自小鹏，大众在软件上烧了数百亿无果后，直接选择牵手中国新势力负责新车型智能化部分。</p><p style=\"text-align: justify;\">花旗银行认为，未来预计小鹏G9的软件和XNGP智能辅助驾驶系统可能会开放给大众，这可能会为小鹏带来相对较高的毛利率。</p><p style=\"text-align: justify;\">接近大众集团的人士则在与华尔街见闻交流时表示，目前合作就是针对中国市场，合作也非常初期。现在要谈进一步的合作，甚至把在中国研发的车型、技术应用到海外，都有些太早了。</p><p style=\"text-align: justify;\">这让大众在大胆变革，牵手小鹏的同时，又多了份谨慎。从其入股比例也可以看到，有香港投行人士表示，4.99%的持股比，让大众对小鹏的持股卡在了5%的公告线上，让其未来对股份处置更加灵活。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于小鹏而言，这也是较好的安排，可以更大程度上保持自身的独立性。前述人士认为，大众虽然通过此次入股进入小鹏董事会，但获得的是没有投票权的“观察员”席位，这意味着未来小鹏的发展不会受到大众的影响。双方会在技术合作的同时，保持相对独立性。</p><p style=\"text-align: justify;\">至于大众和小鹏合作的前景，坊间也有很多疑虑。此前，奔驰和比亚迪、吉利都曾有过“强强合作”的联手，但是从最后的结果看，如果合作双方未能开诚布公，打着各自的算盘，最终并非是“1+1&gt;2”。</p><p style=\"text-align: justify;\">能否合作双赢，还待双方继续推进合作，在2026年推动新车型上市，并得到市场认可。这会是个漫长的过程。</p><h2 id=\"id_944499372\">全球变局</h2><p style=\"text-align: justify;\">在很多业内人士看来，大众与小鹏的合作的意义在于，在以欧美日车企为绝对主导的燃油时代，中国只能以合资方式发展汽车工业，自主品牌长期处于弱势；如今，大众这样的全球巨头，也躬身向中国的新势力学习、合作了。</p><p style=\"text-align: justify;\">过去几年，传统车企还想着可以利用自己在燃油车时代积累的体系能力优势，在平衡产业链、供应链以及燃油车与新能源汽车资源占比的同时，逐渐摸索出在中国汽车市场里的生存之法。</p><p style=\"text-align: justify;\">残酷的现实却是，新能源汽车市场里，传统汽车巨头沦为了“杂牌电动车”。与新势力相比，BBA和大众等纯电车型的销量尚不能打，更别提与比亚迪、特斯拉竞争了。</p><p style=\"text-align: justify;\">大众可能会在今年失去“中国第一汽车制造商”的宝座。上半年，“南北大众”的汽车销量与比亚迪之间仅有20余万辆的差距，对于下半年市场，传统车企的态度也相对保守，在销量预期上并不乐观。</p><p style=\"text-align: justify;\">智能化是传统汽车巨头与中国新势力之间最大的差距，也会是接下来彻底分化车企格局的关键。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这场行业变局的上半场里，消费者对电动汽车的观念发生变化，也用脚投票，选择了他们心中在电动化层面领先的产品。</p><p style=\"text-align: justify;\">有汽车行业人士对华尔街见闻表示，像特斯拉的电子电气架构（EEA）相对领先传统车企五年，迭代速度也很快；特斯拉、小鹏、华为问界等车企在自动驾驶技术研发和商用上，也都快于传统车企。</p><p style=\"text-align: justify;\">尤其是在软件的开发上，车企只能根据自家需求，正向迭代开发，没法像在硬件上一样逆向研发。而这也一直是大众等传统车企的弱项，一直在追赶，却又无法给出让消费者满意的产品。</p><p style=\"text-align: justify;\">无论是近期工信部表态，支持L3及以上高级别自动驾驶，或是相关部委发文，要在2025年前，形成能够支撑组合驾驶辅助和自动驾驶通用功能的智能网联汽车标准体系，都表明自动驾驶在中国来到了一个奇点。</p><p style=\"text-align: justify;\">在电动化引领世界汽车工业风潮后，中国在智能化方面也会继续引领全球浪潮。未来的新世界，仍然会有巨头出现，但不见得是大众、BBA。</p><p style=\"text-align: justify;\">传统车企自然不想错过这个时代的机遇。宝马不断加码中国，在中国拥有德国之外最大的研发和创新网络；奔驰董事会主席康林松表态，要从2025年起把中国作为下一代电动汽车计划的中心。</p><p style=\"text-align: justify;\">此次大众牵手小鹏，奥迪深化与上汽集团合作，则把车企巨头对中国市场的重视程度推向了一个全新的高度。</p><p style=\"text-align: justify;\">曾经，中国车企靠合资奠定现代汽车工业的基础；如今，大众要靠与小鹏合作，利用中国汽车新势力的技术，来抢占中国新能源汽车市场。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这场前所未有的变局之下，市场不再论资排辈。这也是中国车企换道超车，竞逐未来全球巨头、改写百年汽车工业史的机遇所在。</p></body></html>","source":"wallstreetcn_api","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>揭秘大众50亿入股小鹏细节</title>\n<style 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13:34","market":"us","language":"zh","title":"黄仁勋是如何管理万亿英伟达的","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2349911325","media":"华尔街见闻","summary":"创建并经营管理一家公司，要做的第一件事就是从基本原则开始。","content":"<html><head></head><body><blockquote>创建并经营管理一家公司，要做的第一件事就是从基本原则开始。</blockquote><p>“我们意识到，大模型的发展可能是自60多年前IBM推出System/360使用GPS和深度学习加速计算以来，真正创造并重新发明了计算机。”黄仁勋表示。</p><p style=\"text-align: justify;\">近日，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋参加了Sana举办的人工智能峰会。会后，黄仁勋和Sana创始人Joel Hellermark展开了一场精彩对话。对话中，黄仁勋畅谈了对AI发展的想象，他还表示，未来我们了解信息、预测需求以及与供应链合作的方式都会被AI彻底改变。</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋除了谈AI未来的发展，他还分享了自己管理英伟达的方法。分享中，他反复强调赋予员工获取信息的权利非常重要，要让员工清楚地了解每一个决定的由来，有助于他们理解并执行该决定。同时他希望自己的公司规模不要太大，这样公司信息的传播能更有效率，扁平化的公司管理结构，使得他的公司能够在技术变革来临时做出快速反应，他认为这对于一家技术驱动型公司来说是非常重要的。</p><p style=\"text-align: justify;\">以下是访谈的精彩观点：</p><blockquote>1.大模型的发展可能是自60多年前IBM推出System/360使用GPS和深度学习加速计算以来，真正创造并重新发明了计算机。2.我们第一次实现了编程的民主化，我相信这将赋予数十亿人权利，利用计算机去创造更多价值，我也希望AI的发展能弥合现有的数字鸿沟。3.随着时间的推移，我们了解所需信息的方式、预测需求的方式以及与供应链合作的方式，所有这些都将被人工智能彻底改变。4.创建并经营管理一家公司，要做的第一件事就是从基本原则开始。5.现代领导力真正的伟大之处，在于如果我做错了什么，我只会说那是错的，我改变主意了。6.为他人创造生活、工作的环境是领导者的使命——实现这一使命最重要的方式是不让人们做商品工作。</blockquote><p style=\"text-align: justify;\">以下为对话全文（有删改）：</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b2206a3269747ecc2792659d005e11ac\" tg-width=\"569\" tg-height=\"292\"/></p><h2>AI改变世界</h2><p style=\"text-align: justify;\">Joel Hellermark：你还记得是什么时候开始了解深度学习并对其发展产生信心的吗？</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：我了解深度学习的时间和其他人差不多，也许稍微早一点。2012年，我们有几位研究人员同时向ImageNet提交大型图像，参加那年的大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）。当时我们做了两件事，一是使用最新的GPU，也就是当时刚推出的GeForce GTX 580。第二就是学习了深度神经网络编程。我们很幸运，这么早就了解接触了这些。不过那时人工智能还不是很流行，神经网络研究在当时是一个存疑的研究领域。尽管如此，我们觉得这个研究领域还是非常有希望的，所以一直坚持去研究它。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>真正让我印象深刻的，是它的有效性。</strong>当你看到令人惊讶的技术时，就会产生更浓的兴趣去探究它，比如规模如何、能解决什么其他问题等。由于深度神经网络的性质，每一层的性质都是相互隔离的，并且在反向传播学习中非常有效——它会被极大地扩展，会有更大的规模。事实证明我们是对的，根据观察，深度学习既是一种解决难题的算法，也是一种开发软件的新方法。</p><p style=\"text-align: justify;\">假设你有一个任意维度的通用函数，无论问题的维度和大小如何，只要你有一个足够大的模型，你就让它学习并不断解决这个问题。这个推断对我们来说非常重要。我们对它的潜力深信不疑，这将成为开发软件的新方法。从那时起，我们意识到大模型的发展可能是自60多年前IBM推出System/360使用GPS和深度学习加速计算以来，真正创造并重新发明了计算机。这是一个非常重要的时刻，我们也很幸运地把所有的点都连接起来。</p><p style=\"text-align: justify;\">Joel Hellermark：你觉得这种模型驱动架构的发展，下一步会回到哪里？</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：研究人员要把几乎所有问题或者每种数据都转化为Transformer可以学习的内容。你可以创建一个视觉Transformer、音频Transformer、文本Transformer等等。多模态确实非常重要，它们有更高的性能。例如，你正在训练一个视觉神经网络，但你没有见过斑马，这个时候如果再加上另一种形式的讯息，比如文字，你就会明白斑马是一匹有黑白条纹的马，马的图像和形容斑马的文字组合起来，能够让你在从来没见过斑马的情况下想象到它是什么样的。这就延长了你的感知能力。使用多模态可以增强我们的感知能力，所以过去我们会使用相机、雷达或激光雷达来延长我们对环境的感知范围。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>现在我们有了Transformer，并且以一种理解多模态的方式表达了Transformer。所以我认为下一代的人工智能模型将会有更好的性能，也会更安全、更稳健，做更多的事情。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">Joel Hellermark：我认为真正令人着迷的是，我们几乎能够从语言中去获得所有信息，建构世界模型。之前您也提到了要教这些模型基础的物理知识，如果这些模型是多模态的，或许在使用中就可以推导出这些物理定律，那我们还有必要去教这些基础知识吗？</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：几乎所有的东西都能用文字描述，物理学、牛顿定律这些都已经用文字描述过了，你可以想象我们可以通过世界上的词汇库来学习几乎所有的物理学知识。如果你从来没见过红色，那你很难想象红色意味着什么，但是，如果有足够多的诗歌来描述红苹果的美丽，用红色来表达爱心或者其他东西时，我不会感到惊讶。</p><p style=\"text-align: justify;\">把所有这些单词连接起来，通过比较你就能感受到，“哦，这一定是红色的。”你能够在没有亲眼见过的情况下能了解到这一点。如果你没有能力将所有这些不同的事物结合起来，你就永远不会理解事物之间的微妙之处和细微差别。现在我认为教人工智能物理是可能的，但如果你想预测物理定律，想把人工智能建立在物理基础上，这与今天使用强化学习人类反馈来建立大语言模型没有什么不同。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>在未来，你会使用强化学习物理反馈来建立大模型。</strong>通过某种物理模拟来表达，而不是由人类来实现。我们创建了这个名为Omniverse的系统，它遵循物理定律，这样我们就可以为Omniverse提供本质上是实体机器人的数字孪生。该具体的语言模型将通过Omniverse获得强化学习物理反馈、模拟物理反馈，数字孪生反馈。所以我确认某些类型的机器人需要以物理事实为基础。你想要以道德真理为基础，这就是人性。这两者应该对齐，帮助我们创建更安全的聊天机器人。</p><p style=\"text-align: justify;\">Joel Hellermark：你觉得我们目前AI发展的瓶颈在哪里，我们是在现有的模型基础上去改进，还是需要彻底地突破？</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：首先，我不太清楚它背后的科学原理，但直觉告诉我，我们的很多应用规则，要么是后天习得的，要么是直接表达出来的。在公司或者社会里，许多原则和规则是通过简单的语言来表达的，不需要人学习，比如“你不能杀人”这并不是我们学会的，是被赋予的，不能违背。很多规则无需学习即可表达出来。我认为某种形式的符号推理可以增强这些已有学习模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">我不知道这背后的科学原理是什么，但我们的确通过强化学习、经验学习来增强我们的智力。</p><p style=\"text-align: justify;\">Joel Hellermark：随着时间的推移，如果人工智能达到了一定的数量级，远远超过了人类的智慧，那这个时候人类应该处于什么位置，还能发挥什么作用？</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：我不知道，但是我周围的确有人在某些技能方面比我聪明好几倍，但我和他们共处并没有什么困难。我已经生活在一个被超级智能所包围的环境中，他们能够做一些我无法想象的事。但不知为何，我也能和他们和谐相处。随着时间的推移，我们已提升了很多，我们已经将非常重要的人力资源商品化，也能通过耕种使食物的捕猎民主化，不需要被强制追着食物跑，不再被食物追赶。然后，我们实现权利行使民主化，即使是弱小的人也能在这个世界活得很好。再后来，我们实现了能源获取的民主化，社会生产力得以提高。现在，我认为我们正在实现信息生产的民主化。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>那些拥有深厚专业知识的或者对世界有着探索激情的人，仍然会提供更大的价值。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">在过去40年的职业生涯中，依然存在相当一部分人没有学会如何使用计算机。你在十几岁的时候可能就开始学习计算机编程了，但对世界上绝大多数人来说，他们不知道Python、Pascal、Fortran、C++或Java。他们不知道如何进行计算机编程。现在有了ChatGPT，可以使用人类的语言进行编程。</p><p>我们第一次实现了编程的民主化，我相信这将赋予数十亿人权利，利用计算机去创造更多价值，我也希望AI的发展能弥合现有的数字鸿沟。</p><h2>AI能做什么</h2><p style=\"text-align: justify;\">Joel Hellermark：人工智能在应用层面，你最感兴趣的是什么？</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：我把它归类为三件事。</p><p style=\"text-align: justify;\">第一件事就是人工智能可以做什么？它们可以增强、改变我们所做的工作，比如现在我们设计芯片的方式已经完全改变了。</p><p style=\"text-align: justify;\">二是，人工智能现在可以让我们做哪些事情，让我们的产品与众不同？<strong>它不仅彻底改变了我们设计产品的方式，也彻底改变了我们制造的产品。</strong>例如，世界上有很多游戏玩家，用过去构建显卡的方式，设计可编程着色器，我们推出了一款出色的处理器和出色的编译器，并将它们与游戏等集成在一起。但现在你甚至无法单独运送GeForce，因为有一台超级计算机在后面学习如何预测混合丢失的像素。就像玩拼图游戏一样，你给出一块，然后应该猜出其它16块。所以我们教人工智能，我们在后台有一台超级计算机，只是学习如何做到这一点，并改进算法，每当我们改进算法时我们都会下载它。现在，我们使用人工智能不仅革新了我们设计GPU的方式，而且还改变了GPU生成图像的方式。因此，它帮助我们创造了更节能的处理器，其功能超过了“摩尔定律”的预测。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>第三点是把整个公司变成一个人工智能。</strong>所有的员工都能通过这个一直在运行的系统增强自身能力。这样我们就不会去寻找那些永远找不到的信息，可以把这些点连接起来，去预测市场中的机会。有时候供应链变了或者市场需求变了，我们不可能看到所有的信号，但对于人工智能来说，这并非不能实现。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，随着时间的推移，我们了解所需信息的方式、预测需求的方式以及与供应链合作的方式，所有这些都将被人工智能彻底改变。</p><p style=\"text-align: justify;\">Joel Hellermark：你现在对人工智能的发展会有逆反观点吗？比如反对它的开发这些。</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：我在这方面没有什么逆反的想法。目前大多数关于人工智能的讨论要么超出了对其发展前景的热情，要么超出了对其危险性的担忧，但其实介于发展前景和危险性的极端情况之间的，很可能才是事实。</p><p style=\"text-align: justify;\">纵观历史，任何有能力的技术都给社会和经济带来了巨大的变革和中断，所以我们必须要考虑发展技术的风险。以前谁会想到会有一大群人在做网页设计师，这在从前是一个不存在的职业，但今天却变得很火热。人工智能的早期版本就能让我们创建一个全新的行业。现在我们必须重新进行培训，重新掌握技能，以便能够改变被取代的工作岗位。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>我相信，将来会有我们从未想过的全新行业被创造出来</strong>，例如，现在很活跃的Prompt Engineer（提示工程师），它将是一个巨大的产业，确切说，它可能是最重要的编程行业。你会看到AI正在帮助编写提示，来提示其他AI，这确实非常棒。我喜欢关于安全的讨论，我们必须在人工智能的能力和安全性方面尽可能多地投入。我们恰好也从事自动驾驶汽车领域的工作，可能有同样多的资源投入来确保人工智能和汽车的安全。</p><p style=\"text-align: justify;\">构建人工智能相关的技术，以便将其保留在与对齐相关的技术操作领域，强化学习人类反馈，用事实来补充它的学习，降低出错的概率。我们将会看到新想法的爆发，大模型被其他人工智能技术、方法和实践所包围，所有这些行动把大模型变成更有用的聊天机器人。</p><h2>英伟达是怎样炼成的</h2><p> </p><p>Joel Hellermark：你是如何经营一家公司的，在你创建并经营管理这家公司的过程中，有没有一些技巧和方法？</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：创<strong>建并经营管理一家公司，要做的第一件事就是从基本原则开始。</strong>你创建的这台机器是什么？它的输入是什么？输出是什么？所处的条件是什么？这个行业是怎样的？这是一个快速发展的行业吗？它是受到严格监管的行业吗？你想构建什么？你可以从这个角度来想一下：我想和公司一起做几件事情，我想创造什么东西。NVIDIA的使命是解决那些几乎不可能解决的计算问题。如果一个问题可以用普通计算机解决，我们就不会去做。我们必须去寻找普通计算机无法解决的问题，这样你也能吸引那些想发明新的计算方式并将其应用于解决一些真正困难问题的优秀人才。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>其次，我其实想要一家更小的公司，而不是更大的公司。</strong>通常公司需要尽可能大才能做好很多工作，但也要尽可能小。如果想要一个服从命令和控制的组织，那么你就把它做成一个金字塔，就像罗马帝国时期的旧军队一样。但如果你想赋予人们权利，就要尽可能地让它变得平坦，这样信息传播得更快。为了使组织结构尽可能平坦，必须充分考虑第一层。第一层恰好是资深工作人员，他们需要的管理最少，我的管理团队中没有一个人会来找我寻求工作建议，他们自己就做得很好。</p><p style=\"text-align: justify;\">有很多人向我汇报工作，我不需要一对一进行指导。他们都非常快乐，他们知道自己在做什么，且都是各自领域的专家，所以那些一对一的交流真的没有必要。如果有一个重要的战略方向，你为什么要告诉一个人？你得告诉所有人。因此，当我们在制定未来的发展战略时，我会在某个时间发送给所有人，然后他们会给我反馈，我们再完善它。公司的管理是扁平化的，而且你已经对公司十分了解，再加上给员工充分授权去访问公司的信息，这样公司也很敏捷。</p><p style=\"text-align: justify;\">事实证明，通过很多直接下属，而不是一对一，能使公司管理扁平化，信息传播更快、更通畅。我们没有业务部门，也没有分歧，每个人都像一个人一样工作。公司的运行方式使我们能够快速构建加速计算。如果你让我去做炸鸡，或者瑞典肉丸，肯定没有机会，但是在加速计算领域，我们就可以做得很好。</p><p style=\"text-align: justify;\">Joel Hellermark：你有40名直接下属？</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：对，但我面临的最大挑战是把大家聚在一起。当我想聚一聚的时候，要么有人出去了，或者有人在度假，或者有人在做什么。确切地说，每个人都坐在办公室的概率大约是0%。</p><p style=\"text-align: justify;\">Joel Hellermark：随着时间的推移，你的领导风格发生了怎样的变化？</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：我真的没有风格，只有我自己，有很多事情我想做的更好。<strong>如果工作中发生了什么事，而我不喜欢它的方向，我会直接说出来，不会把任何人拉到一边，不会做一对一指导。</strong>这可能有点直接，但人们知道我除了提出问题之外并不想做任何事情。我还花了很多时间对我的决定进行推理和解释，这赋予了员工权力，让他们了解领导是如何思考并作出这个决定的。我参加的每一次会议，都会解释我是如何思考这个问题的，我会推理一下。我认为这种管理过程就是一种赋权。我们也不会只召开副总裁会议，或者董事长会议，我开的会议里都有刚毕业的大学生，他们来自不同组织，都坐在那里。这是一件非常有趣的事情，那里就像我的办公室，大家都聚在一起讨论问题。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>我最想要的是见多识广、技能娴熟、经验丰富的人，他们可能曾经遇到过现在出现的问题，他们是能直接解决问题的人，我们需要的是真正的专家。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">Joel Hellermark：你为那里的员工提供了怎样的交流模式，你是怎么把优先要做的事情传达下去的？我听说过一些关于发送电子邮件的事情，这是怎么回事？</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：<strong>我不看任何的状态报告。</strong>因为这种报告在你得到它的时候就没有价值了，它几乎不再提供任何信息，它们已经被提炼过，并且加入了视角和偏见，让你再也看不到基本的事实了，所以我倾向于接受任何人提供的信息。如果你发送电子邮件，并将其命名为“最重要的五件事”，无论你的最重要的五件事是什么，是你观察到了什么，做了什么，学到了什么或都只是事情，这都是重要的信息，将其发给我，我都会阅读。所以折合这些，我每天早上的阅读量大约有一百本书那么多，但我每天都会去读。</p><p style=\"text-align: justify;\">Joel Hellermark：你是如何去平衡团队决定和你自身的计划？刚才你说的“最重要的五件事”是一种自下而上的想法传递，比如你的团队里资深的工程师，他做了一个决定，那你的战略计划同时也需要执行，你应该怎么去平衡和取舍呢？</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：<strong>首先，战略不是文字，是行动。如果公司有一套战略，但人们的行动，他们“最重要的五件事”不是这样的，那么显然他们没有执行该战略。</strong>所以事实证明，战略并不是我说了什么，而是他们所做的。你得对你的员工在做什么有了解，我甚至都不需要每周阅读他们“最重要的五件事”，只需要进行系统采样，就大致了解他们在干什么，公司有没有在朝着你的目标发展。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>其次，我们不做定期规划，因为世界是有生命、会呼吸的。所以我们没有5年计划，也没有1年计划，我就是在做现在正在做的事情，不断地调整和适应。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">Joel Hellermark：会不会遇到偏离剧本的情况？是什么让你在这些事情上这么相信自己的直觉？</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：<strong>公司所追求的大多数事，都应该是通过基本原则推理出来的。</strong>如果有一个重要的假设让你相信计算机必须改变，或者芯片架构必须改变，或者软件开发的方式、数据中心必须改变。你不知不觉中，就会形成一种基于第一原则思维的世界观。下一步就是你以足够的奉献精神和信念去追求它，这样你就能实现它，通常这真的很难。但如果你错了，你就会改变主意。现代领导力真正的伟大之处，在于如果我做错了什么，我只会说那是错的，我改变主意了。有趣的是，由于你不断地适应和调整计划，随着时间的推移，人们甚至都不会注意到你在去年已经改变了35次主意。所以我从来不做长期规划，5年计划对技术行业来说实在太荒谬了。</p><p style=\"text-align: justify;\">Joel Hellermark：很少有公司真正专注于帮助人们去完成他们的工作，但是你一直热衷于此。这期间，你采取了哪些措施去帮助NVIDIA的员工从事他们毕生的事业？</p><p style=\"text-align: justify;\">黄仁勋：<strong>为他人创造生活、工作的环境是领导者的使命——实现这一使命的最重要的方式是不让人们做商品工作。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">例如，我们公司从不谈论市场份额。我有23%的市场份额，他们有27%的市场份额，这有什么好讨论的。你为什么要和别人争夺市场份额？市场份额的整体概念表明，有一大群人在做同样的事情。如果他们在做同样的事情，我们为什么要这么做？为什么我要浪费这些才华横溢的人的生命去做一些已经做过的事情？除非我们只是享受竞争（但我不享受竞争）。所以我们不会去和人们争夺已经商品化的市场，这是一种去做以前从未做过的事情的思维方式。</p><p style=\"text-align: justify;\">证明这一点的另一方面就是，放弃已经商品化的业务。我们过去已经放弃了许多业务，这向员工清楚表明，我们不会去做商品工作。因此，选择正确的工作和远离错误的工作相结合，这是为员工创造环境的最佳方式。剩下的就是你我已经讨论过的问题，即赋予员工获得信息的权利。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>有些公司是非常沉默的，信息不对组织之外传播，我鼓励我们公司保持透明。赋予人们获取信息的权利，剩下的就看你在工作中如何表现自己了。如果公司里存在等级观念，那么显然这就没有赋权。</strong>但如果任何人都能参加会议并作出贡献，哪怕是一个刚毕业的大学生，这就赋权到位了，所以我认为赋权是一件非常重要的事情。</p></body></html>","source":"wallstreetcn_api","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" 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Hellermark展开了一场精彩对话。对话中，黄仁勋畅谈了对AI发展的想象，他还表示，未来我们了解信息、预测需求以及与供应链合作的方式都会被AI彻底改变。黄仁勋除了谈AI未来的发展，他还分享了自己管理英伟达的方法。分享中，他反复强调赋予员工获取信息的权利非常重要，要让员工清楚地了解每一个决定的由来，有助于他们理解并执行该决定。同时他希望自己的公司规模不要太大，这样公司信息的传播能更有效率，扁平化的公司管理结构，使得他的公司能够在技术变革来临时做出快速反应，他认为这对于一家技术驱动型公司来说是非常重要的。以下是访谈的精彩观点：1.大模型的发展可能是自60多年前IBM推出System/360使用GPS和深度学习加速计算以来，真正创造并重新发明了计算机。2.我们第一次实现了编程的民主化，我相信这将赋予数十亿人权利，利用计算机去创造更多价值，我也希望AI的发展能弥合现有的数字鸿沟。3.随着时间的推移，我们了解所需信息的方式、预测需求的方式以及与供应链合作的方式，所有这些都将被人工智能彻底改变。4.创建并经营管理一家公司，要做的第一件事就是从基本原则开始。5.现代领导力真正的伟大之处，在于如果我做错了什么，我只会说那是错的，我改变主意了。6.为他人创造生活、工作的环境是领导者的使命——实现这一使命最重要的方式是不让人们做商品工作。以下为对话全文（有删改）：AI改变世界Joel Hellermark：你还记得是什么时候开始了解深度学习并对其发展产生信心的吗？黄仁勋：我了解深度学习的时间和其他人差不多，也许稍微早一点。2012年，我们有几位研究人员同时向ImageNet提交大型图像，参加那年的大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）。当时我们做了两件事，一是使用最新的GPU，也就是当时刚推出的GeForce GTX 580。第二就是学习了深度神经网络编程。我们很幸运，这么早就了解接触了这些。不过那时人工智能还不是很流行，神经网络研究在当时是一个存疑的研究领域。尽管如此，我们觉得这个研究领域还是非常有希望的，所以一直坚持去研究它。真正让我印象深刻的，是它的有效性。当你看到令人惊讶的技术时，就会产生更浓的兴趣去探究它，比如规模如何、能解决什么其他问题等。由于深度神经网络的性质，每一层的性质都是相互隔离的，并且在反向传播学习中非常有效——它会被极大地扩展，会有更大的规模。事实证明我们是对的，根据观察，深度学习既是一种解决难题的算法，也是一种开发软件的新方法。假设你有一个任意维度的通用函数，无论问题的维度和大小如何，只要你有一个足够大的模型，你就让它学习并不断解决这个问题。这个推断对我们来说非常重要。我们对它的潜力深信不疑，这将成为开发软件的新方法。从那时起，我们意识到大模型的发展可能是自60多年前IBM推出System/360使用GPS和深度学习加速计算以来，真正创造并重新发明了计算机。这是一个非常重要的时刻，我们也很幸运地把所有的点都连接起来。Joel Hellermark：你觉得这种模型驱动架构的发展，下一步会回到哪里？黄仁勋：研究人员要把几乎所有问题或者每种数据都转化为Transformer可以学习的内容。你可以创建一个视觉Transformer、音频Transformer、文本Transformer等等。多模态确实非常重要，它们有更高的性能。例如，你正在训练一个视觉神经网络，但你没有见过斑马，这个时候如果再加上另一种形式的讯息，比如文字，你就会明白斑马是一匹有黑白条纹的马，马的图像和形容斑马的文字组合起来，能够让你在从来没见过斑马的情况下想象到它是什么样的。这就延长了你的感知能力。使用多模态可以增强我们的感知能力，所以过去我们会使用相机、雷达或激光雷达来延长我们对环境的感知范围。现在我们有了Transformer，并且以一种理解多模态的方式表达了Transformer。所以我认为下一代的人工智能模型将会有更好的性能，也会更安全、更稳健，做更多的事情。Joel Hellermark：我认为真正令人着迷的是，我们几乎能够从语言中去获得所有信息，建构世界模型。之前您也提到了要教这些模型基础的物理知识，如果这些模型是多模态的，或许在使用中就可以推导出这些物理定律，那我们还有必要去教这些基础知识吗？黄仁勋：几乎所有的东西都能用文字描述，物理学、牛顿定律这些都已经用文字描述过了，你可以想象我们可以通过世界上的词汇库来学习几乎所有的物理学知识。如果你从来没见过红色，那你很难想象红色意味着什么，但是，如果有足够多的诗歌来描述红苹果的美丽，用红色来表达爱心或者其他东西时，我不会感到惊讶。把所有这些单词连接起来，通过比较你就能感受到，“哦，这一定是红色的。”你能够在没有亲眼见过的情况下能了解到这一点。如果你没有能力将所有这些不同的事物结合起来，你就永远不会理解事物之间的微妙之处和细微差别。现在我认为教人工智能物理是可能的，但如果你想预测物理定律，想把人工智能建立在物理基础上，这与今天使用强化学习人类反馈来建立大语言模型没有什么不同。在未来，你会使用强化学习物理反馈来建立大模型。通过某种物理模拟来表达，而不是由人类来实现。我们创建了这个名为Omniverse的系统，它遵循物理定律，这样我们就可以为Omniverse提供本质上是实体机器人的数字孪生。该具体的语言模型将通过Omniverse获得强化学习物理反馈、模拟物理反馈，数字孪生反馈。所以我确认某些类型的机器人需要以物理事实为基础。你想要以道德真理为基础，这就是人性。这两者应该对齐，帮助我们创建更安全的聊天机器人。Joel Hellermark：你觉得我们目前AI发展的瓶颈在哪里，我们是在现有的模型基础上去改进，还是需要彻底地突破？黄仁勋：首先，我不太清楚它背后的科学原理，但直觉告诉我，我们的很多应用规则，要么是后天习得的，要么是直接表达出来的。在公司或者社会里，许多原则和规则是通过简单的语言来表达的，不需要人学习，比如“你不能杀人”这并不是我们学会的，是被赋予的，不能违背。很多规则无需学习即可表达出来。我认为某种形式的符号推理可以增强这些已有学习模型。我不知道这背后的科学原理是什么，但我们的确通过强化学习、经验学习来增强我们的智力。Joel Hellermark：随着时间的推移，如果人工智能达到了一定的数量级，远远超过了人类的智慧，那这个时候人类应该处于什么位置，还能发挥什么作用？黄仁勋：我不知道，但是我周围的确有人在某些技能方面比我聪明好几倍，但我和他们共处并没有什么困难。我已经生活在一个被超级智能所包围的环境中，他们能够做一些我无法想象的事。但不知为何，我也能和他们和谐相处。随着时间的推移，我们已提升了很多，我们已经将非常重要的人力资源商品化，也能通过耕种使食物的捕猎民主化，不需要被强制追着食物跑，不再被食物追赶。然后，我们实现权利行使民主化，即使是弱小的人也能在这个世界活得很好。再后来，我们实现了能源获取的民主化，社会生产力得以提高。现在，我认为我们正在实现信息生产的民主化。那些拥有深厚专业知识的或者对世界有着探索激情的人，仍然会提供更大的价值。在过去40年的职业生涯中，依然存在相当一部分人没有学会如何使用计算机。你在十几岁的时候可能就开始学习计算机编程了，但对世界上绝大多数人来说，他们不知道Python、Pascal、Fortran、C++或Java。他们不知道如何进行计算机编程。现在有了ChatGPT，可以使用人类的语言进行编程。我们第一次实现了编程的民主化，我相信这将赋予数十亿人权利，利用计算机去创造更多价值，我也希望AI的发展能弥合现有的数字鸿沟。AI能做什么Joel Hellermark：人工智能在应用层面，你最感兴趣的是什么？黄仁勋：我把它归类为三件事。第一件事就是人工智能可以做什么？它们可以增强、改变我们所做的工作，比如现在我们设计芯片的方式已经完全改变了。二是，人工智能现在可以让我们做哪些事情，让我们的产品与众不同？它不仅彻底改变了我们设计产品的方式，也彻底改变了我们制造的产品。例如，世界上有很多游戏玩家，用过去构建显卡的方式，设计可编程着色器，我们推出了一款出色的处理器和出色的编译器，并将它们与游戏等集成在一起。但现在你甚至无法单独运送GeForce，因为有一台超级计算机在后面学习如何预测混合丢失的像素。就像玩拼图游戏一样，你给出一块，然后应该猜出其它16块。所以我们教人工智能，我们在后台有一台超级计算机，只是学习如何做到这一点，并改进算法，每当我们改进算法时我们都会下载它。现在，我们使用人工智能不仅革新了我们设计GPU的方式，而且还改变了GPU生成图像的方式。因此，它帮助我们创造了更节能的处理器，其功能超过了“摩尔定律”的预测。第三点是把整个公司变成一个人工智能。所有的员工都能通过这个一直在运行的系统增强自身能力。这样我们就不会去寻找那些永远找不到的信息，可以把这些点连接起来，去预测市场中的机会。有时候供应链变了或者市场需求变了，我们不可能看到所有的信号，但对于人工智能来说，这并非不能实现。因此，随着时间的推移，我们了解所需信息的方式、预测需求的方式以及与供应链合作的方式，所有这些都将被人工智能彻底改变。Joel Hellermark：你现在对人工智能的发展会有逆反观点吗？比如反对它的开发这些。黄仁勋：我在这方面没有什么逆反的想法。目前大多数关于人工智能的讨论要么超出了对其发展前景的热情，要么超出了对其危险性的担忧，但其实介于发展前景和危险性的极端情况之间的，很可能才是事实。纵观历史，任何有能力的技术都给社会和经济带来了巨大的变革和中断，所以我们必须要考虑发展技术的风险。以前谁会想到会有一大群人在做网页设计师，这在从前是一个不存在的职业，但今天却变得很火热。人工智能的早期版本就能让我们创建一个全新的行业。现在我们必须重新进行培训，重新掌握技能，以便能够改变被取代的工作岗位。我相信，将来会有我们从未想过的全新行业被创造出来，例如，现在很活跃的Prompt Engineer（提示工程师），它将是一个巨大的产业，确切说，它可能是最重要的编程行业。你会看到AI正在帮助编写提示，来提示其他AI，这确实非常棒。我喜欢关于安全的讨论，我们必须在人工智能的能力和安全性方面尽可能多地投入。我们恰好也从事自动驾驶汽车领域的工作，可能有同样多的资源投入来确保人工智能和汽车的安全。构建人工智能相关的技术，以便将其保留在与对齐相关的技术操作领域，强化学习人类反馈，用事实来补充它的学习，降低出错的概率。我们将会看到新想法的爆发，大模型被其他人工智能技术、方法和实践所包围，所有这些行动把大模型变成更有用的聊天机器人。英伟达是怎样炼成的 Joel Hellermark：你是如何经营一家公司的，在你创建并经营管理这家公司的过程中，有没有一些技巧和方法？黄仁勋：创建并经营管理一家公司，要做的第一件事就是从基本原则开始。你创建的这台机器是什么？它的输入是什么？输出是什么？所处的条件是什么？这个行业是怎样的？这是一个快速发展的行业吗？它是受到严格监管的行业吗？你想构建什么？你可以从这个角度来想一下：我想和公司一起做几件事情，我想创造什么东西。NVIDIA的使命是解决那些几乎不可能解决的计算问题。如果一个问题可以用普通计算机解决，我们就不会去做。我们必须去寻找普通计算机无法解决的问题，这样你也能吸引那些想发明新的计算方式并将其应用于解决一些真正困难问题的优秀人才。其次，我其实想要一家更小的公司，而不是更大的公司。通常公司需要尽可能大才能做好很多工作，但也要尽可能小。如果想要一个服从命令和控制的组织，那么你就把它做成一个金字塔，就像罗马帝国时期的旧军队一样。但如果你想赋予人们权利，就要尽可能地让它变得平坦，这样信息传播得更快。为了使组织结构尽可能平坦，必须充分考虑第一层。第一层恰好是资深工作人员，他们需要的管理最少，我的管理团队中没有一个人会来找我寻求工作建议，他们自己就做得很好。有很多人向我汇报工作，我不需要一对一进行指导。他们都非常快乐，他们知道自己在做什么，且都是各自领域的专家，所以那些一对一的交流真的没有必要。如果有一个重要的战略方向，你为什么要告诉一个人？你得告诉所有人。因此，当我们在制定未来的发展战略时，我会在某个时间发送给所有人，然后他们会给我反馈，我们再完善它。公司的管理是扁平化的，而且你已经对公司十分了解，再加上给员工充分授权去访问公司的信息，这样公司也很敏捷。事实证明，通过很多直接下属，而不是一对一，能使公司管理扁平化，信息传播更快、更通畅。我们没有业务部门，也没有分歧，每个人都像一个人一样工作。公司的运行方式使我们能够快速构建加速计算。如果你让我去做炸鸡，或者瑞典肉丸，肯定没有机会，但是在加速计算领域，我们就可以做得很好。Joel Hellermark：你有40名直接下属？黄仁勋：对，但我面临的最大挑战是把大家聚在一起。当我想聚一聚的时候，要么有人出去了，或者有人在度假，或者有人在做什么。确切地说，每个人都坐在办公室的概率大约是0%。Joel Hellermark：随着时间的推移，你的领导风格发生了怎样的变化？黄仁勋：我真的没有风格，只有我自己，有很多事情我想做的更好。如果工作中发生了什么事，而我不喜欢它的方向，我会直接说出来，不会把任何人拉到一边，不会做一对一指导。这可能有点直接，但人们知道我除了提出问题之外并不想做任何事情。我还花了很多时间对我的决定进行推理和解释，这赋予了员工权力，让他们了解领导是如何思考并作出这个决定的。我参加的每一次会议，都会解释我是如何思考这个问题的，我会推理一下。我认为这种管理过程就是一种赋权。我们也不会只召开副总裁会议，或者董事长会议，我开的会议里都有刚毕业的大学生，他们来自不同组织，都坐在那里。这是一件非常有趣的事情，那里就像我的办公室，大家都聚在一起讨论问题。我最想要的是见多识广、技能娴熟、经验丰富的人，他们可能曾经遇到过现在出现的问题，他们是能直接解决问题的人，我们需要的是真正的专家。Joel Hellermark：你为那里的员工提供了怎样的交流模式，你是怎么把优先要做的事情传达下去的？我听说过一些关于发送电子邮件的事情，这是怎么回事？黄仁勋：我不看任何的状态报告。因为这种报告在你得到它的时候就没有价值了，它几乎不再提供任何信息，它们已经被提炼过，并且加入了视角和偏见，让你再也看不到基本的事实了，所以我倾向于接受任何人提供的信息。如果你发送电子邮件，并将其命名为“最重要的五件事”，无论你的最重要的五件事是什么，是你观察到了什么，做了什么，学到了什么或都只是事情，这都是重要的信息，将其发给我，我都会阅读。所以折合这些，我每天早上的阅读量大约有一百本书那么多，但我每天都会去读。Joel Hellermark：你是如何去平衡团队决定和你自身的计划？刚才你说的“最重要的五件事”是一种自下而上的想法传递，比如你的团队里资深的工程师，他做了一个决定，那你的战略计划同时也需要执行，你应该怎么去平衡和取舍呢？黄仁勋：首先，战略不是文字，是行动。如果公司有一套战略，但人们的行动，他们“最重要的五件事”不是这样的，那么显然他们没有执行该战略。所以事实证明，战略并不是我说了什么，而是他们所做的。你得对你的员工在做什么有了解，我甚至都不需要每周阅读他们“最重要的五件事”，只需要进行系统采样，就大致了解他们在干什么，公司有没有在朝着你的目标发展。其次，我们不做定期规划，因为世界是有生命、会呼吸的。所以我们没有5年计划，也没有1年计划，我就是在做现在正在做的事情，不断地调整和适应。Joel Hellermark：会不会遇到偏离剧本的情况？是什么让你在这些事情上这么相信自己的直觉？黄仁勋：公司所追求的大多数事，都应该是通过基本原则推理出来的。如果有一个重要的假设让你相信计算机必须改变，或者芯片架构必须改变，或者软件开发的方式、数据中心必须改变。你不知不觉中，就会形成一种基于第一原则思维的世界观。下一步就是你以足够的奉献精神和信念去追求它，这样你就能实现它，通常这真的很难。但如果你错了，你就会改变主意。现代领导力真正的伟大之处，在于如果我做错了什么，我只会说那是错的，我改变主意了。有趣的是，由于你不断地适应和调整计划，随着时间的推移，人们甚至都不会注意到你在去年已经改变了35次主意。所以我从来不做长期规划，5年计划对技术行业来说实在太荒谬了。Joel Hellermark：很少有公司真正专注于帮助人们去完成他们的工作，但是你一直热衷于此。这期间，你采取了哪些措施去帮助NVIDIA的员工从事他们毕生的事业？黄仁勋：为他人创造生活、工作的环境是领导者的使命——实现这一使命的最重要的方式是不让人们做商品工作。例如，我们公司从不谈论市场份额。我有23%的市场份额，他们有27%的市场份额，这有什么好讨论的。你为什么要和别人争夺市场份额？市场份额的整体概念表明，有一大群人在做同样的事情。如果他们在做同样的事情，我们为什么要这么做？为什么我要浪费这些才华横溢的人的生命去做一些已经做过的事情？除非我们只是享受竞争（但我不享受竞争）。所以我们不会去和人们争夺已经商品化的市场，这是一种去做以前从未做过的事情的思维方式。证明这一点的另一方面就是，放弃已经商品化的业务。我们过去已经放弃了许多业务，这向员工清楚表明，我们不会去做商品工作。因此，选择正确的工作和远离错误的工作相结合，这是为员工创造环境的最佳方式。剩下的就是你我已经讨论过的问题，即赋予员工获得信息的权利。有些公司是非常沉默的，信息不对组织之外传播，我鼓励我们公司保持透明。赋予人们获取信息的权利，剩下的就看你在工作中如何表现自己了。如果公司里存在等级观念，那么显然这就没有赋权。但如果任何人都能参加会议并作出贡献，哪怕是一个刚毕业的大学生，这就赋权到位了，所以我认为赋权是一件非常重要的事情。","news_type":1,"symbols_score_info":{"NVDA":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2236,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"lives":[]}