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12-03
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Google vs Nvidia,一文深度拆解 TPU 与 GPU 的性能、生态与产业链差距
本文将系统回答一系列核心问题,从价格、性能、架构、生态到产业链与战略动因,深度分析 TPU 与 GPU 的最新差距与潜在走向。值得注意的是,全球两款最先进的大模型——Google Gemini 与 Anthropic Claude——均部分或完全由 TPU 训练完成,而非英伟达 GPU。Google 正努力推动 TPU 的软件易用性,但与 Cuda 上百万人规模的开发者生态相比,差距仍然巨大。
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09-29
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夜盘异动 | 中概股普涨,理想汽车涨超5%,阿里巴巴涨超2%
9月29日,明星中概股夜盘普涨,$理想汽车(LI)$涨超5%,$阿里巴巴(BABA)$、$哔哩哔哩(BILI)$、$文远知行(WRD)$涨超2%,$蔚来(NIO)$、$拼多多(PDD)$、$京东(JD)$、$百度(BIDU)$、网易、$小鹏汽车(XPEV)$涨超1%。
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09-12
业绩这么差不敢预测,也就30元
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07-24
$黄金主连 2508(GCmain)$
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2024-11-01
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@Simon L:
$蔚来(NIO)$ 令人失望,乐道四千三,蔚来跌倒一万六了,小米同样纯电路线,一款车型就突破两万交付,蔚来真的要好好反思一下,做产品不要自high,除开能源类型,产品力比不比得过小米、理想和问界m9
$蔚来(NIO)$ 令人失望,乐道四千三,蔚来跌倒一万六了,小米同样纯电路线,一款车型就突破两万交付,蔚来真的要好好反思一下,做产品不要自high,除开能源类型,产品力比不比得过小米、理想和问界m9
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2024-10-17
透彻!
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2024-06-24
$美国中期国债 1.750% 2025/03/15(US91282CED92.BOND)$
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2024-05-15
$Arcadium Lithium(ALTM)$
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2024-05-07
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2021-10-29
的确如此
6亿中国基民中有多少人赚钱?答案扎心了
近期,中证报联合3家基金公司发布《公募权益类基金投资者盈利洞察报告》。
6亿中国基民中有多少人赚钱?答案扎心了
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tg-width=\"1279\" tg-height=\"1823\"/><span>Google行情走势</span></p><h2 id=\"id_1676079461\">一、TPU 与 GPU 的云端性价比:取决于生态成本与迁移代价</h2><p>两者直接对比价格并不简单,原因在于软件生态的迁移成本:</p><p>1、 GPU 生态完整,开发者使用 Cuda 上手最快</p><p>2、 TPU 更便宜,但前提是开发者愿意为其重写部分代码</p><p>3、 老练的科技巨头如 Apple、Anthropic、Meta 对 TPU 的软件适配难度更低</p><p>前 Google 与英伟达工程师均表示,在特定类型的大规模训练任务下,TPU 在成本效率上可能优于 GPU;尤其是训练 Google 自家 Gemini 时,TPU 的成本优势尤为明显。</p><h2 id=\"id_837929710\">二、黄仁勋曾说“即使对手芯片不要钱也没人会买”?事实没那么简单</h2><p>即便英伟达技术领先,它仍然面临一个关键限制:台积电产能不可能无限度倾斜给单一客户。</p><p>因此市场上会有一部分 “GPU 需求缺口”,这些需求自然会寻找其他可替代芯片,例如 TPU、AWS Trainium、AMD MI300 等。也就是说,即便不是性能或价格因素,供应链瓶颈也会推高对竞争芯片的需求。</p><h2 id=\"id_2751473643\">三、性能差距:最先进的 TPU 与最先进 GPU 相比究竟差多少?</h2><p>行业人士给出的对比数据显示:</p><p>1、 Google 最新 TPU Ironwood 的单芯片算力约为英伟达 Blackwell 的一半(以 FLOPS 衡量)</p><p>2、 Google 可以在数据中心内部把数千颗 TPU 串联成一个大型 Pod</p><p>3、 英伟达单连接上限是 256 颗 GPU(可用额外网络线缆扩展)</p><p>单芯片性能上,GPU 明显更强;但 TPU 在规模化训练大模型时,能通过大规模 Pod 获得效率优势。</p><h2 id=\"id_3224065706\">四、TPU 与 GPU 的架构差异:谁更适合哪类模型?</h2><p>GPU 是通用计算加速器,能胜任各类机器学习与图形渲染;TPU 更像是“为矩阵计算而生”的专用加速器。</p><p>TPU 的 systolic array(脉动阵列)结构,使其在矩阵乘法任务上效率极高,且能减少大量访存时间,从而降低能耗。</p><p>但缺点同样明显:只能在部分软件框架下发挥优势,例如 TensorFlow,而主流研究团队依然以 PyTorch 为主。</p><p>因此:</p><p>1、 训练关键的矩阵密集型任务,TPU 成本更好</p><p>2、 若涉及大量自定义算子、复杂图像增强流程,GPU 往往更灵活、更高效</p><p>对图像、视频模型而言,TPU 在卷积类计算上有优势,但 GPU 适合需要频繁试验复杂预处理和图像变换的研究场景。</p><h2 id=\"id_4119786786\">五、谁在使用 TPU?</h2><p>1、 Apple 长期用 TPU 训练最大规模语言模型</p><p>2、 Midjourney 2023 年曾公开表示使用 TPU</p><p>3、 Meta 正在认真评估 TPU,尤其用于下一代模型训练</p><p>4、 Cohere 曾试用 TPU,因早期版本出现问题而改用 GPU</p><p>总体来看,科技巨头更愿意接触 TPU,而中小企业更倾向 GPU,因为后者生态完整、开发门槛低。</p><h2 id=\"id_2695674153\">六、Google 若要真正对标英伟达,需要改造整个供应链</h2><p>若 Google 想把 TPU 大规模卖到其他企业数据中心,就必须复制英伟达的商业模式,包括:</p><p>1、 确保足够产能</p><p>2、 布局全球销售渠道</p><p>3、 与服务器厂商合作做整机交付</p><p>4、 组建大量的客户支持与软件工程团队</p><p>简单说:TPU 想像 GPU 一样卖给全球,需要的是 Google 从研发型公司变成“半导体体系公司”。</p><h2 id=\"id_2442439560\">七、TPU 与 GPU 的制造成本:究竟谁更贵?</h2><p>台积电负责为 Google 与英伟达制造芯片:</p><p>1、 TPU Ironwood 使用比 Blackwell 更先进的工艺</p><p>2、 但 TPU 面积更小,每片晶圆可切割更多芯片,因此抵消部分成本</p><p>3、 两者均需要昂贵的高带宽内存(HBM)</p><p>英伟达销售 GPU 的毛利率约为 63%,而 Google Cloud 整体毛利率只有 24% 左右,说明 Google 并未像英伟达那样把 TPU 当成“高毛利硬件生意”去卖。</p><h2 id=\"id_1575556313\">八、Google TPU 的生产规模:未来两年要翻倍</h2><p>摩根士丹利预测:</p><p>1、 2026 年生产超过 300 万颗 TPU</p><p>2、 2027 年提升至 500 万颗以上</p><p>3、 Google 内部甚至向部分客户透露可能目标更高,但能否获得台积电产能尚不确定</p><p>目前英伟达每年的 GPU 产量约为 Google TPU 的三倍。</p><h2 id=\"id_3953669710\">九、Broadcom 在 TPU 产业链的角色</h2><p>Broadcom 是 TPU 项目的关键合作伙伴,负责:</p><p>1、 芯片的物理设计与封装</p><p>2、 与台积电的制造协调</p><p>3、 提供高速 SerDes(串行器/解串器)知识产权,用于 TPU 间高速通信</p><p><strong>这项合作规模至少价值 80 亿美元。</strong></p><h2 id=\"id_1700195749\">十、如果 Google 将 TPU 租赁到第三方数据中心,会发生什么?</h2><p>若 TPU 部署在非 Google Cloud 的数据中心:</p><p>1、 这些数据中心必须按照 Google 的技术标准设计,否则无法获得成本优势</p><p>2、 Google 可能会在售价中加入额外溢价,以弥补失去的云服务收入(例如存储、数据库等)</p><p>这也是 Google 迟迟不愿开放 TPU 的原因之一:对它来说,TPU 更像是拉动 Google Cloud 的 “绑定武器”。</p><h2 id=\"id_1861474751\">十一、Google 为什么执意开放 TPU?</h2><p>核心原因包括:</p><p>1、 金融、科技企业希望在自己的数据中心内部署 TPU(非 Google Cloud)</p><p>2、 Google 已向多家云厂商提议合作代管 TPU</p><p>3、 即便客户最终不用 TPU,也能借此压价英伟达</p><p>4、 TPU 更普及有助推广 Gemini 模型,因为 Gemini 原生针对 TPU 优化</p><p>更深层的原因是:英伟达生态过于强大,Google 必须扩大 TPU 的使用场景才能让自家模型保持竞争力。</p><h2 id=\"id_283570230\">十二、PyTorch XLA、JAX 等新工具是否缩小了 TPU 与 GPU 的软件鸿沟?</h2><p>结论是不明显,至少在短期内如此。</p><p>Google 正努力推动 TPU 的软件易用性,但与 Cuda 上百万人规模的开发者生态相比,差距仍然巨大。</p><p><strong>TPU 想真正走向通用化,还需要几年时间。</strong></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>Google vs Nvidia,一文深度拆解 TPU 与 GPU 的性能、生态与产业链差距</title>\n<style 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GPU;尤其是训练 Google 自家 Gemini 时,TPU 的成本优势尤为明显。</p><h2 id=\"id_837929710\">二、黄仁勋曾说“即使对手芯片不要钱也没人会买”?事实没那么简单</h2><p>即便英伟达技术领先,它仍然面临一个关键限制:台积电产能不可能无限度倾斜给单一客户。</p><p>因此市场上会有一部分 “GPU 需求缺口”,这些需求自然会寻找其他可替代芯片,例如 TPU、AWS Trainium、AMD MI300 等。也就是说,即便不是性能或价格因素,供应链瓶颈也会推高对竞争芯片的需求。</p><h2 id=\"id_2751473643\">三、性能差距:最先进的 TPU 与最先进 GPU 相比究竟差多少?</h2><p>行业人士给出的对比数据显示:</p><p>1、 Google 最新 TPU Ironwood 的单芯片算力约为英伟达 Blackwell 的一半(以 FLOPS 衡量)</p><p>2、 Google 可以在数据中心内部把数千颗 TPU 串联成一个大型 Pod</p><p>3、 英伟达单连接上限是 256 颗 GPU(可用额外网络线缆扩展)</p><p>单芯片性能上,GPU 明显更强;但 TPU 在规模化训练大模型时,能通过大规模 Pod 获得效率优势。</p><h2 id=\"id_3224065706\">四、TPU 与 GPU 的架构差异:谁更适合哪类模型?</h2><p>GPU 是通用计算加速器,能胜任各类机器学习与图形渲染;TPU 更像是“为矩阵计算而生”的专用加速器。</p><p>TPU 的 systolic array(脉动阵列)结构,使其在矩阵乘法任务上效率极高,且能减少大量访存时间,从而降低能耗。</p><p>但缺点同样明显:只能在部分软件框架下发挥优势,例如 TensorFlow,而主流研究团队依然以 PyTorch 为主。</p><p>因此:</p><p>1、 训练关键的矩阵密集型任务,TPU 成本更好</p><p>2、 若涉及大量自定义算子、复杂图像增强流程,GPU 往往更灵活、更高效</p><p>对图像、视频模型而言,TPU 在卷积类计算上有优势,但 GPU 适合需要频繁试验复杂预处理和图像变换的研究场景。</p><h2 id=\"id_4119786786\">五、谁在使用 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id=\"id_3953669710\">九、Broadcom 在 TPU 产业链的角色</h2><p>Broadcom 是 TPU 项目的关键合作伙伴,负责:</p><p>1、 芯片的物理设计与封装</p><p>2、 与台积电的制造协调</p><p>3、 提供高速 SerDes(串行器/解串器)知识产权,用于 TPU 间高速通信</p><p><strong>这项合作规模至少价值 80 亿美元。</strong></p><h2 id=\"id_1700195749\">十、如果 Google 将 TPU 租赁到第三方数据中心,会发生什么?</h2><p>若 TPU 部署在非 Google Cloud 的数据中心:</p><p>1、 这些数据中心必须按照 Google 的技术标准设计,否则无法获得成本优势</p><p>2、 Google 可能会在售价中加入额外溢价,以弥补失去的云服务收入(例如存储、数据库等)</p><p>这也是 Google 迟迟不愿开放 TPU 的原因之一:对它来说,TPU 更像是拉动 Google Cloud 的 “绑定武器”。</p><h2 id=\"id_1861474751\">十一、Google 为什么执意开放 TPU?</h2><p>核心原因包括:</p><p>1、 金融、科技企业希望在自己的数据中心内部署 TPU(非 Google Cloud)</p><p>2、 Google 已向多家云厂商提议合作代管 TPU</p><p>3、 即便客户最终不用 TPU,也能借此压价英伟达</p><p>4、 TPU 更普及有助推广 Gemini 模型,因为 Gemini 原生针对 TPU 优化</p><p>更深层的原因是:英伟达生态过于强大,Google 必须扩大 TPU 的使用场景才能让自家模型保持竞争力。</p><h2 id=\"id_283570230\">十二、PyTorch XLA、JAX 等新工具是否缩小了 TPU 与 GPU 的软件鸿沟?</h2><p>结论是不明显,至少在短期内如此。</p><p>Google 正努力推动 TPU 的软件易用性,但与 Cuda 上百万人规模的开发者生态相比,差距仍然巨大。</p><p><strong>TPU 想真正走向通用化,还需要几年时间。</strong></p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/38b14d4c1528b585f44d427c7a09d860","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达","NVDX":"2倍做多NVDA ETF-T-Rex","GOOG":"谷歌","AVGO":"博通","GOOGL":"谷歌A"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1196993917","content_text":"本文将系统回答一系列核心问题,从价格、性能、架构、生态到产业链与战略动因,深度分析 TPU 与 GPU 的最新差距与潜在走向。过去数月,Google 试图将自研 AI 芯片 TPU(Tensor Processing Unit)出售或租赁给非 Google Cloud 客户,这一动作不仅撼动行业,也引发了英伟达的密切关注。值得注意的是,全球两款最先进的大模型——Google Gemini 与 Anthropic Claude——均部分或完全由 TPU 训练完成,而非英伟达 GPU。这一现实正在改变 AI 计算市场的竞争格局。越来越多的科技巨头也开始重新评估 TPU 的价值,其中包括英伟达的大客户 Meta。虽然英伟达依旧在性能与生态上占据压倒性优势,但 Google 正在以更开放的策略推动 TPU 进入更多数据中心,与英伟达正面竞争的趋势越发明显。Google行情走势一、TPU 与 GPU 的云端性价比:取决于生态成本与迁移代价两者直接对比价格并不简单,原因在于软件生态的迁移成本:1、 GPU 生态完整,开发者使用 Cuda 上手最快2、 TPU 更便宜,但前提是开发者愿意为其重写部分代码3、 老练的科技巨头如 Apple、Anthropic、Meta 对 TPU 的软件适配难度更低前 Google 与英伟达工程师均表示,在特定类型的大规模训练任务下,TPU 在成本效率上可能优于 GPU;尤其是训练 Google 自家 Gemini 时,TPU 的成本优势尤为明显。二、黄仁勋曾说“即使对手芯片不要钱也没人会买”?事实没那么简单即便英伟达技术领先,它仍然面临一个关键限制:台积电产能不可能无限度倾斜给单一客户。因此市场上会有一部分 “GPU 需求缺口”,这些需求自然会寻找其他可替代芯片,例如 TPU、AWS Trainium、AMD MI300 等。也就是说,即便不是性能或价格因素,供应链瓶颈也会推高对竞争芯片的需求。三、性能差距:最先进的 TPU 与最先进 GPU 相比究竟差多少?行业人士给出的对比数据显示:1、 Google 最新 TPU Ironwood 的单芯片算力约为英伟达 Blackwell 的一半(以 FLOPS 衡量)2、 Google 可以在数据中心内部把数千颗 TPU 串联成一个大型 Pod3、 英伟达单连接上限是 256 颗 GPU(可用额外网络线缆扩展)单芯片性能上,GPU 明显更强;但 TPU 在规模化训练大模型时,能通过大规模 Pod 获得效率优势。四、TPU 与 GPU 的架构差异:谁更适合哪类模型?GPU 是通用计算加速器,能胜任各类机器学习与图形渲染;TPU 更像是“为矩阵计算而生”的专用加速器。TPU 的 systolic array(脉动阵列)结构,使其在矩阵乘法任务上效率极高,且能减少大量访存时间,从而降低能耗。但缺点同样明显:只能在部分软件框架下发挥优势,例如 TensorFlow,而主流研究团队依然以 PyTorch 为主。因此:1、 训练关键的矩阵密集型任务,TPU 成本更好2、 若涉及大量自定义算子、复杂图像增强流程,GPU 往往更灵活、更高效对图像、视频模型而言,TPU 在卷积类计算上有优势,但 GPU 适合需要频繁试验复杂预处理和图像变换的研究场景。五、谁在使用 TPU?1、 Apple 长期用 TPU 训练最大规模语言模型2、 Midjourney 2023 年曾公开表示使用 TPU3、 Meta 正在认真评估 TPU,尤其用于下一代模型训练4、 Cohere 曾试用 TPU,因早期版本出现问题而改用 GPU总体来看,科技巨头更愿意接触 TPU,而中小企业更倾向 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referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p><b>3、机构的盈利情况完胜个人基民。</b>机构客户的盈利户数占比高出个人客户近5个百分点,平均收益率则超越个人客户2.35个百分点。</p>\n<p>另据支付宝今年相关调查报告显示,6亿的基民人数中,能够盈利的基民不到20%,而亏损的基民数量高得多。这比直接炒股要略好一些,因为在大A里,能够稳定盈利的仅占一成。</p>\n<p>为什么基民老是亏钱,而且是越年轻的男基民亏得越狠?是不是老扎心了!?</p>\n<p>1亏钱逻辑</p>\n<p>在A股市场里,1.9亿股民有很多亏钱的痛点,包括追涨杀跌、投资太分散、恐惧、没纪律、没耐心等。那么,这些痛点基民又有多少呢?</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/12d0bab9742d0bbf68ce121cbf837845\" tg-width=\"994\" tg-height=\"650\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p><b>人性使然,追涨杀跌。</b></p>\n<p>每当A股市场亢奋的时候,基金份额买入量大幅增加,每当市场大跌陷入熊市时,基金份额萎缩非常快,有图有真相:</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c15a3c2ed4f4480cdd736e4be60fa85d\" tg-width=\"995\" tg-height=\"676\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>A股大涨,新基金发行规模异常凶猛。去年7月,上证指数垂直型上拉,大牛市声音此起彼伏,新基金当月募集超过5000亿元。</p>\n<p>今年1月,募集超过4800亿元。其中,1月18日,易方达竞争优势一天销售2374亿(募集上限仅150亿,退还基民1224亿),成为中国公募基金历史上首次募集规模最大的产品,用“疯狂抢购”来形容一点也不夸张。然而,今年该基金净值倒亏5%,跑输大盘,在同类基金中排名中非常靠后。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f9c0f01877fbc949c44b15caf73ce413\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"493\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>张坤旗下易方达中小盘(已改名易方达优质精选),今年业绩位列1394/1582,去年Q4规模401亿,较Q3大幅增加42.5%,而今年Q2仅为287亿,较去年末大幅下降近30%。很显然,追涨杀跌在基民身上体现的淋漓尽致。</p>\n<p><b>一般人,还拿不住基金。</b></p>\n<p>基民也喜欢追题材热点,喜欢高抛低吸(做T),跟股民相差无几。当然,持基时间一定不会太长。据《基金个人投资者投资情况问卷调查》显示,有将近50%的人持有基金的时间不足(含)1年,持有3年以上的比例不足20%。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7a0a44804fbfa8eeb48dae757ed856c8\" tg-width=\"994\" tg-height=\"688\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>而持有时间是保持盈利非常重要的维度之一。我们都知道,A股市场波动大,牛市时间短,可能占比不到20%,震荡市才是历年的常态。这也造成了我们投资基金20%的时间赚80%的钱。如果这时你不再,自然赚不到钱。</p>\n<p>这对于掌托基金的基金经理同样如此,大多数时间是在回本的路上。据小基快跑,有研究员对成立6年、年化收益超20%且规模超100亿的绩优基金做了一组测算:</p>\n<blockquote>\n 这些绩优基金在遭遇最大回撤后,回到前期高点平均耗时1415天(近4年),占基金成立总天数的37%,而最大上涨区间占成立总天数的比例为22%,这个区间涨幅对基金净值的贡献达62%。\n</blockquote>\n<p>100亿、6年、20%,如此优秀的基金经理,同样有超过1/3的时间是在回本,而60%以上的回报是在20%的时间里获得的。</p>\n<p><b>迷信冠军基金,这是基民的又一大痛点。</b></p>\n<p>基民做出购买基金决策时,60%的关注点放在了过往基金业绩身上。这是符合人性的,一是惯性思维,幻想着过去优秀的大概率会继续优秀;二是择基不想麻烦,省事想走捷径,最底层的懒癌发作。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/244f51e13e1820796ee357589f1332e7\" tg-width=\"993\" tg-height=\"689\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p><b>然而冠军基金并不能带来超额收益。</b>天风研究显示,TOP10基金(每年末买入上年业绩最好的10只基金)与中证偏股型基金走势大体相符,并没有帮助投资者获取良好的收益。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5ccdabfb0fe8419ee8efb4c56e133e9e\" tg-width=\"994\" tg-height=\"687\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p><b>每年的冠军基金,往往是次两年的“坑”。</b>截止10月26日,今年基金涨幅TOP3分别为前海开源公用事业、前海开源新经济A、全鹰民族新兴,涨幅均超过97%,大幅跑赢沪深300指数100%+。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cf75c238cf5ba9d18629b82d2b6c20ea\" tg-width=\"992\" tg-height=\"629\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>这3家基金收益冠军,我们可以发现均是重仓新能源产业链(含锂电池),包括比亚迪、宁德时代、亿纬锂能等,以及光伏产业链,包括阳光能源、隆基股份、晶澳科技等。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/82e56a5ef7acdbbe669cb078c43e74ba\" tg-width=\"991\" tg-height=\"712\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>今年基金冠亚军,均踩中了行业大风口。而在2020年3月之前的2年时间内,均取得了非常糟糕的成绩,涨幅为-7%、4%。</p>\n<p>冠军基金之所以能取得冠军,就是因为当年仓位配置激进,绝对重仓押注单个赛道,碰上当年热门风口,一举夺冠。而这往往不可持续,因为行业风口会大轮换。</p>\n<p><b>当然,基民亏钱不能完全怪自己。</b></p>\n<p>基金经理也是市场的一环,多有风格漂移、过度自信、盲目从众等弱点,业绩很难有持续性,让基民也很难受。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/32a15c81ccb3b355a115c2f41f366d4f\" tg-width=\"992\" tg-height=\"713\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>这跟大A市场环境有一定关联。1.9亿股民在赌场里面厮杀,快涨快跌,高波动性让股市上蹿下跳,投资难度倍增。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/475e554b36df2868c51c522b80e60f0f\" tg-width=\"992\" tg-height=\"715\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>2<b>周而复始</b></p>\n<p>今年前三季度,中国公募基金发行规模已经突破2.3万亿元,大有超越去年的火热势头。而去年全年规模高达29913亿元,创下历史最高记录。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9b47821df7a71513fcd4fb4066fa01de\" tg-width=\"710\" tg-height=\"710\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>把时间维度拉长,20年来基金大规模发行跟大盘指数的表现均是密切相关的。第一波发行高潮是2007年,其次是2015年,还有就是去年到现在。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a56816c4dc66d96650ad90006df29628\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"493\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>2007年大牛市,受到赚钱效应刺激,基民排队购买基金,与当前线上火爆抢购可以一拼。2007年最高峰的时候,公募基金占比市值的25.7%。</p>\n<p>后来,股市崩盘,泡沫破裂,基民损失尤为惨重——基金份额大幅缩水,基金净值出现暴跌,5毛基金到处都是。当然,这对于基金业的发展冲击巨大。2010-2016年期间,公募市值占比从6.83%下降到区区只有3.28%,从市场绝对的话语权主力变成了一只不痛不痒的市场配角。</p>\n<p>过了很多年,市场再度火爆。2015年牛市,机构抱团疯炒小票,吸引大量基民参与资本市场。后来的剧情,大家也都知道了,前期疯炒的中小盘跌成狗,当年诸多牛股下跌到只剩2-3层,市场上的5毛基金再度出现,基民再度为股灾付出了承重的代价。</p>\n<p>后来,从2018年开始,公募基金开始追随外资的步伐,开始大幅重仓头部龙头,包括白酒、食品、新能源车、光伏等行业。</p>\n<p>经过2年多时间疯狂助推核心资产,公募基金也获利颇多,盈利中位数最近2年每年都维持了50%的高位水平。<b>以史为鉴,过往将近20年历史,一般基金经过2-3年的大幅盈利之后,次年将遭遇下杀的概率很大。</b></p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b5efc0b74c0292bb5f6329f69678b2d5\" tg-width=\"993\" tg-height=\"713\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p>今年有些应验,基金小年板上钉钉。2021年上半年股票型基金平均收益率仅为8.31%,混合型基金为7.66%,QDII基金为8.7%。下半年行情也不怎么样,全年业绩应该跟过去两年相去甚远。尤其是去年被无数基民捧上天的所谓顶流基金,今年能不亏钱都算阿弥陀佛了。基金公司赚的盘满钵满,基民亏得一败涂地,顽疾无解。</p>\n<p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1985bda1c1c7b2d4860e85ff60b3f1e5\" tg-width=\"990\" tg-height=\"713\" referrerpolicy=\"no-referrer\"></p>\n<p><b>不管是股市,还是基金,人性没变,周而复始。</b></p>\n<p>3<b>尾声</b></p>\n<p><b>查理芒格曾经说过,如果我知道我会死在哪里,那我就永远不会去那个地方。</b>那么,对于聪明投资者而言,知道了基民缘何亏钱,就不要去趟浑水了。</p>\n<p>投资基金,看似简单,其实不然。尚佳策略或许是结合自己的行业能力圈去选择基金,并结合前10大重仓股估值高低去分批布局,而不是只看过往业绩表现。除此之外,选择前景行业的指数基金(ETF),并评估估值水平进行定投,也是一个好的办法。</p>\n<p>一切看起来容易,也知道很多道理,但依旧赚不了钱,这才是基民的常态。因为市场是一个博弈场,是不允许绝大多数人盈利的。</p>\n<p><b>很无奈,但这就是残酷现实。</b></p>","source":"gelonghui_highlight","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 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href=https://www.gelonghui.com/p/493536><strong>格隆汇</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>在中国,基民人数已经突破6亿,并且还有大把年轻人的理财意识正在觉醒。\n但买基金真的容易赚钱吗?\n近期,中证报联合3家基金公司发布《公募权益类基金投资者盈利洞察报告》,里面有几组数据引起了我的注意:\n1、女性买基金比男性更赚钱。截至2021年3月31日,女性投资者平均收益率高出男性1.57个百分点。女性在投资上更舍得投入,平均投入26711元,比男性高出1500元,而且女性投资者比男性的平均交易频率...</p>\n\n<a href=\"https://www.gelonghui.com/p/493536\">Web 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这些绩优基金在遭遇最大回撤后,回到前期高点平均耗时1415天(近4年),占基金成立总天数的37%,而最大上涨区间占成立总天数的比例为22%,这个区间涨幅对基金净值的贡献达62%。\n\n100亿、6年、20%,如此优秀的基金经理,同样有超过1/3的时间是在回本,而60%以上的回报是在20%的时间里获得的。\n迷信冠军基金,这是基民的又一大痛点。\n基民做出购买基金决策时,60%的关注点放在了过往基金业绩身上。这是符合人性的,一是惯性思维,幻想着过去优秀的大概率会继续优秀;二是择基不想麻烦,省事想走捷径,最底层的懒癌发作。\n\n然而冠军基金并不能带来超额收益。天风研究显示,TOP10基金(每年末买入上年业绩最好的10只基金)与中证偏股型基金走势大体相符,并没有帮助投资者获取良好的收益。\n\n每年的冠军基金,往往是次两年的“坑”。截止10月26日,今年基金涨幅TOP3分别为前海开源公用事业、前海开源新经济A、全鹰民族新兴,涨幅均超过97%,大幅跑赢沪深300指数100%+。\n\n这3家基金收益冠军,我们可以发现均是重仓新能源产业链(含锂电池),包括比亚迪、宁德时代、亿纬锂能等,以及光伏产业链,包括阳光能源、隆基股份、晶澳科技等。\n\n今年基金冠亚军,均踩中了行业大风口。而在2020年3月之前的2年时间内,均取得了非常糟糕的成绩,涨幅为-7%、4%。\n冠军基金之所以能取得冠军,就是因为当年仓位配置激进,绝对重仓押注单个赛道,碰上当年热门风口,一举夺冠。而这往往不可持续,因为行业风口会大轮换。\n当然,基民亏钱不能完全怪自己。\n基金经理也是市场的一环,多有风格漂移、过度自信、盲目从众等弱点,业绩很难有持续性,让基民也很难受。\n\n这跟大A市场环境有一定关联。1.9亿股民在赌场里面厮杀,快涨快跌,高波动性让股市上蹿下跳,投资难度倍增。\n\n2周而复始\n今年前三季度,中国公募基金发行规模已经突破2.3万亿元,大有超越去年的火热势头。而去年全年规模高达29913亿元,创下历史最高记录。\n\n把时间维度拉长,20年来基金大规模发行跟大盘指数的表现均是密切相关的。第一波发行高潮是2007年,其次是2015年,还有就是去年到现在。\n\n2007年大牛市,受到赚钱效应刺激,基民排队购买基金,与当前线上火爆抢购可以一拼。2007年最高峰的时候,公募基金占比市值的25.7%。\n后来,股市崩盘,泡沫破裂,基民损失尤为惨重——基金份额大幅缩水,基金净值出现暴跌,5毛基金到处都是。当然,这对于基金业的发展冲击巨大。2010-2016年期间,公募市值占比从6.83%下降到区区只有3.28%,从市场绝对的话语权主力变成了一只不痛不痒的市场配角。\n过了很多年,市场再度火爆。2015年牛市,机构抱团疯炒小票,吸引大量基民参与资本市场。后来的剧情,大家也都知道了,前期疯炒的中小盘跌成狗,当年诸多牛股下跌到只剩2-3层,市场上的5毛基金再度出现,基民再度为股灾付出了承重的代价。\n后来,从2018年开始,公募基金开始追随外资的步伐,开始大幅重仓头部龙头,包括白酒、食品、新能源车、光伏等行业。\n经过2年多时间疯狂助推核心资产,公募基金也获利颇多,盈利中位数最近2年每年都维持了50%的高位水平。以史为鉴,过往将近20年历史,一般基金经过2-3年的大幅盈利之后,次年将遭遇下杀的概率很大。\n\n今年有些应验,基金小年板上钉钉。2021年上半年股票型基金平均收益率仅为8.31%,混合型基金为7.66%,QDII基金为8.7%。下半年行情也不怎么样,全年业绩应该跟过去两年相去甚远。尤其是去年被无数基民捧上天的所谓顶流基金,今年能不亏钱都算阿弥陀佛了。基金公司赚的盘满钵满,基民亏得一败涂地,顽疾无解。\n\n不管是股市,还是基金,人性没变,周而复始。\n3尾声\n查理芒格曾经说过,如果我知道我会死在哪里,那我就永远不会去那个地方。那么,对于聪明投资者而言,知道了基民缘何亏钱,就不要去趟浑水了。\n投资基金,看似简单,其实不然。尚佳策略或许是结合自己的行业能力圈去选择基金,并结合前10大重仓股估值高低去分批布局,而不是只看过往业绩表现。除此之外,选择前景行业的指数基金(ETF),并评估估值水平进行定投,也是一个好的办法。\n一切看起来容易,也知道很多道理,但依旧赚不了钱,这才是基民的常态。因为市场是一个博弈场,是不允许绝大多数人盈利的。\n很无奈,但这就是残酷现实。","news_type":1,"symbols_score_info":{"000001.SH":0.9}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3555,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3463057643110414","authorId":"3463057643110414","name":"躺平躺到地狱了","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a5631398706333ec0e71a2194d3b45cc","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":1,"authorIdStr":"3463057643110414","idStr":"3463057643110414"},"content":"元旦快乐!感谢支持!祝:2024年交大运,发大财!","text":"元旦快乐!感谢支持!祝:2024年交大运,发大财!","html":"元旦快乐!感谢支持!祝:2024年交大运,发大财!"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"defaultTab":"posts","isTTM":false}