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在北京时间2023年12月7日凌晨2点，AMD即将举行一场主题为“推动人工智能”的演讲大会，在此次演讲大会上，AMD带来了一款号称比英伟达的H100还强60%的AI显卡，除此之外还有哪些内容，来看看今天的速看发布 $美国超微公司(AMD)$ 转自：里万lilWan

$谷歌(GOOG)$ $谷歌A(GOOGL)$

时代变了？迄今为止规模最大，能力最强的谷歌大模型来了。当地时间 12 月 6 日，谷歌 CEO 桑达尔・皮查伊官宣 Gemini 1.0 版正式上线。这次发布的 Gemini 大模型是原生多模态大模型，是谷歌大模型新时代的第一步，它包括三种量级：能力最强的 Gemini Ultra，适用于多任务的 Gemini Pro 以及适用于特定任务和端侧的 Gemini Nano。图片现在，谷歌的类 ChatGPT 应用 Bard 已经升级到了 Gemini Pro 版本，实现了更为高级的推理、规划、理解等能力，同时继续保持免费。谷歌预计在明年初将推出「Bard Advanced」，其将使用 Gemini Ultra。这是 Bard 问世以来最大的更新。自 ChatGPT 发布以来，我们一直对谷歌声称的竞品 Gemini 模型的能力非常好奇，这款大模型早在今年 3 月就有了风声，5 月的 I/O 大会上进入「即将推出」的状态。随着知情人士不断透露新信息，我们能了解到：据说 Gemini 有万亿参数，训练动用的算力是 GPT-4 的五倍。但 Gemini 的正式发布却似乎因为各种原因而屡遭推迟。为了与 OpenAI 和微软展开竞争，谷歌果断从 PaLM 2 切换到了 Gemini 上，甚至在今年 4 月份直接把谷歌大脑（Google Brain）和 DeepMind 合并在了一起，Gemini 就由新组成的 Google DeepMind 汇合两个实验室的力量进行攻关。图片可见谷歌在大模型军备竞赛上孤注一掷的心态。那么，Gemini 真的能够给我们带来惊喜吗？除了在各种 Benchmark 上拿到最优成绩，甚至超越人类以外，有趣的是，在新闻发布会上，面对记者有关「Gemini 相比以前的大模型有哪些新能力」的提问，Google DeepMind 产品副总裁 Eli Collins 回答

12月7日消息，据国内媒体报道称，即便有新规的压制，但英伟达依然没有放弃中国市场，黄仁勋也是表示，他们仍在中国开发特供芯片。黄仁勋表示，中国市场占英伟达销售额的20%左右，该公司将继续“完美”遵守贸易法规，并为中国市场提供一套符合美国政府最新规定的新产品。他补充说，英伟达需要寻求市场的建议，这一过程正在进行中。黄仁勋坦言他们在中国内外都有很多竞争对手，比如华为、英特尔和不断壮大的半导体初创公司对英伟达在人工智能芯片市场的主导地位构成了严峻挑战。在这之前，按照美国官方的说法，英伟达将被持续针对，即便是他们对先进芯片调整，试图达到出口的标准，依然会被整治。美国方面点名英伟达，声称如果该公司采取某种措施重新设计一款芯片，让中国能够实施人工智能项目，“我第二天就会采取控制措施。” $英伟达(NVDA)$

2023年全球晶圆代工行业正经历着波澜不惊的变革。从全球七大晶圆代工厂的最新财报中可以看出各家代工厂对于明年下一阶段将会面临的挑战和业务可持续发展的计划。与此同时，从财报中也能体现出由于经济不景气、新冠疫情以及一些业务调整带来的市场变化。全球七大晶圆代工厂财报概览首先，台积电作为全球最大的晶圆代工厂之一，在第三季度的业绩中出现了一些波动。其合并营收同比下降10.8%，但环比增长13.7%。净利润同比下降25.0%，但环比增长16.0%。这反映了半导体行业的一般趋势，即受到全球经济和地缘政治不确定性的影响，但在季度内仍然表现强劲。台积电对第四季度的销售额和毛利率做了预测，显示了对未来市场的一定信心。台积电2023年Q3财报数据新台币Q3   2023Q2   2023Q1   2023Q4   2022Q3   2022收入5467.33亿4808.41亿5086.33亿6255.32亿6131.43亿收入成本2500.90亿2206.41亿2221.33亿2363.47亿2426.44亿毛利润2966.42亿2602.00亿2865.00亿3891.85亿3704.99亿总经营支出560.94亿475.75亿446.08亿568.92亿569.29亿营业收入2405.48亿2126.25亿2418.92亿3322.93亿3135.69亿净利润2107.95亿1817.17亿2069.49亿2958.79亿2809.68亿归母净利润2110.00亿1817.99亿2069.87亿2959.04亿2808.66亿基本每股收益8.147.017.9811.4110.83格芯则在第三季度遇到了挑战，营收同比下滑11%，净利润也有所下降。CEO Thomas Caulfield在财报中提到了全球经济和地缘政治的不确定性，但强调了与客户

北京时间12月7日，AMD在美国加州圣何塞举办的Advancing AI大会上正式发布两款AI芯片旗舰产品，Instinct MI300X与MI300A。MI300X是专为生成式AI智能算力设计的数据中心GPU，正面对标英伟达H100；MI300A则是专为超级计算机设计的APU产品。APU为AMD在2011年提出的升级版CPU概念，其将CPU和GPU组合在同一个晶片上，以满足超级计算机高性能计算的要求。与年中发布会预热透露的产品性能一致，MI300X由台积电代工，其基于自家最新的第三代CDNA架构，集成了高达1530亿个晶体管，为历代产品之最。英伟达H100则拥有800亿个晶体管。在衡量AI芯片算力的关键指标上，对应8位精度浮点数（FP8）计算，MI300X 可以达到42 petaFLOPs（每秒千万亿次浮点运算），H100则为32 petaFLOPs。此外，专为生成式AI大语言模型设计的MI300X内存高达192GB，超过了英伟达H100芯片的120GB内存。按照AMD CEO 苏姿丰（Lisa Su）此前提出的“内存容量越多，芯片可以处理的模型集越大”说法，随着大模型的规模复杂性不断增加，且训练好的模型在推理环节需要更大的算力，内存的扩容是AI芯片的进化趋势。目前，集合8张MI300X的Instinct工作台已经可以支持运行Llama2 （700亿参数）、BLOOM（1760亿参数）大模型的训练与推理。AMD并未在发布会现场公布MI300X产品的售价。而据CNBC报道，英伟达的一款晶片售价约为40000美元。苏姿丰此前曾表示，“AMD的新产品价格和运营成本必须低于英伟达才能说服客户。”早在新品正式问世前，AMD就被外界视为打破英伟达垄断AI算力市场的“多一种选择”，算力紧缺又使这种需求愈发迫切。据AMD方面表示，Meta、微软都已加入求购MI300X的名单。根据市场调研

联合对抗英伟达？今天，超过50家科技大厂名校和机构，共同成立了全新的人工智能联盟。以开源为旗号，誓于OpenAI和英伟达一决高下。今天，由Meta和IBM牵头，总计50余家科技公司、高校和机构共同成立了——AI联盟（AI Alliance）。在联盟的成员里，有不少老牌科技公司：AMD，英特尔，戴尔，甲骨文，索尼，以及在AI浪潮之后崛起的初创公司：Hugging Face，Stability AI。成员中的高校主要来自美国，包括了很多计算机领域的知名院校，比如UC伯克利，耶鲁，康奈尔，UIUC，纽约大学等，也有不少在美国之外声誉很高的大学：帝国理工，苏黎世联邦理工，东京大学，希伯来大学等高校。组织成员甚至还包括了像NASA这样的政府机构。根据Meta官方的说法，联盟的主要任务就是「支持开放创新（Open Inovation）和开放科学（Open Science）」。IBM高级副总裁兼IBM研究院院长Darío Gil表示：「如果你认为人工智能的未来将由两个、三个或五个机构决定，那你就错了。」「我希望它（联盟）能让人们更加清晰和自信，相信开放创新的世界是一个值得投入的世界。」根据AI联盟官方的数据，这50多个机构汇集了每年超过800亿美元的研发资金，研究机构的学生超过40万人，公司员工超过100万人。从联盟组织发起人的官方表态就能明显看出，联盟成立的目的就是大力推进AI领域的开源，希望将所有愿意参与到AI开源的组织和机构聚合到一起，形成对抗AI闭源巨头的合力。联盟成立的首要工作，是将发布一个用于评价人工智能安全性和模型验证的基准测试工具。开源AI「复仇者联盟」随着人工智能产业的蓬勃发展，从技术路径上也分裂成「开放」理念持不同观点的两大阵营。人工智能开源的倡导者表示，开源促进了创新，并提供了至关重要的透明度，而反对者则认为，开源这些强大的技术会使它们容易被滥用。很多OpenAI的

花旗表示，对半导体行业看好，并将美光科技列为芯片行业首选股，此前该行业公布10月份销售额超过预期。除了将美光科技列为首选外，花旗还对安森美半导体（ON.US）、ADI公司、AMD、微芯科技和格芯给出了“买入”评级。 $美光科技(MU)$ 根据美国半导体行业协会（Semiconductor Industry Association）的数据，10月份的月度销售额为464亿美元，环比下降6.3%，但高于花旗预估的449亿美元。因此，花旗分析师Christopher Danely将其对2023年半导体销售额的预期从同比下降11%上调至下降10%，即5173亿美元。Danely在一份投资者报告中写道：“随着DRAM芯片减产开始成为现实，DRAM价格已在（2023年下半年）开始反弹。因此，美光科技是我们的首选。”Danely还将他对半导体行业2024年销售额的预期上调至同比增长7%，即5559亿美元，而此前的预期为增长5%。Danely解释说：“2023年的销量将下降20%，这将是2001年以来最糟糕的一年。我们相信这将为2024年的库存补充提供一些动力。因此，我们认为2024年的增长可能会继续上升。”

IT之家 12 月 5 日消息，虽然 OpenAI 正努力发展企业用户，然而，该公司的一些高管提醒人们，不要期望这项技术能迅速改变他们的业务。 $C3.ai, Inc.(AI)$ 在接受 CNBC 采访时，OpenAI 首席运营官 Brad Lightcap 表示，人工智能最被过度炒作的部分之一就是“可以一举带来实质性的商业变革”。Lightcap 指出，许多公司接触 OpenAI，期待生成式 AI 能解决许多问题，大幅削减成本，并在他们的业务陷入困境时带来增长。他说，尽管 AI 还有进一步提升的空间，但“永远不会有一项 AI 技术能完全解决这些问题”，并且这项技术仍处于起步阶段。他补充说，AI 仍处于实验阶段，尚未成为关键工具和应用程序的一部分。IT之家注意到，OpenAI 此前已经推出了其受欢迎的 ChatGPT 的企业版，承诺为那些希望保护专有和敏感数据的公司提供更好的保护措施，并为模型提供更多的微调选项。Lightcap 表示，该公司仍在努力为诸多企业协调和部署 ChatGPT 企业版。消费者和企业看到了生成式 AI 的潜力，围绕意外数据泄露的担忧促使 OpenAI、微软和亚马逊等开发商推出了面向企业的生成式 AI 模型版本。在早期采用 AI 的公司中，一些员工抱怨说，AI 并没有真正减轻他们的工作负担。《The Information》的一份新报告指出，摩根士丹利内部有员工抱怨，该银行与 OpenAI 合作构建的聊天机器人并未被其预期的财富管理师目标受众使用，因为人们更喜欢打电话给真人咨询信息。在新闻业，出版商也尝试使用 AI 生成新闻报道，以更少的钱生产更多内容，但在出现一些不敏感、愚蠢和不准确的文章后，一些公司放慢了他们的计划。

T之家 11 月 27 日消息，台湾《经济日报》今日报道称， $台积电(TSM)$ 在相隔三年后，明年将针对部分成熟制程恢复让价，让价幅度在 2% 左右。另有 IC 设计厂商透露，台积电提供的让价方式是在一整季的投片完成后用下一季度的开光罩费用来进行抵免。根据最新业绩公告，台积电 10 月合并营收约为 2432.03 亿元新台币（IT之家备注：当前约 549.64 亿元人民币），较上月增加了 34.8%，较去年同期增加了 15.7%。2023 年 1 至 10 月累计营收约为 17794.1 亿元新台币（当前约 4021.47 亿元人民币），较去年同期减少了 3.7%。台积电第三季度营收 5467.3 亿元新台币（当前约 1235.61 亿元人民币），同比下降 10.8%，环比增长 13.7%；第三季度净利润 2108.0 亿元新台币（当前约 476.41 亿元人民币），同比下降 25.0%，环比增长 16.0%。台积电正加速迈向 2nm。根据 MoneyDJ 报道，位于新竹宝山的台积电工厂预计于 2024 年第 2 季度开始安装设备，预计 2025 年第 4 季度量产，初期月产量约 3 万片晶圆。

12月1日消息，近日，据外媒报道，意法半导体（STMicroelectronics）将于意大利西西里岛Catane投资50亿欧元，新建一座碳化硅、超级半导体晶圆厂。该晶圆厂将专门生产碳化硅芯片，为电动车关键技术并具强大成长潜力。 $意法半导体(STM)$ 报道称，此举是意法半导体继与格芯在法国东南部Crolles的75亿欧元晶圆厂计划后为平衡集团在意法两国布属所为。值得一提的是，今年6月，意法半导体宣布将与三安光电在中国重庆成立200mm碳化硅器件制造合资企业，预计2025年第四季度投产，预计到2030年碳化硅收入将超过50亿美元。本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/202312/453511.htm

IBM量子研究路线图显示，到十年结束时，它将实现有用的计算，例如模拟催化剂分子的工作。奥利弗·戴尔表示：“这一直是一个梦想，也是一个遥远的梦想。”。“事实上，让它离我足够近，我们可以从今天的位置看到这条路，对我来说还是巨大的（挑战）。”也就是说，尽管这项量子计算研究具有里程碑意义，但截至目前仍无法实现商业化。当地时间12月4日，IBM 在公司量子峰会上首次推出了量子计算芯片“IBM Quantum Heron”（苍鹭），这是IBM历史上第一个实用级量子处理器。 $IBM(IBM)$ 据悉，“苍鹭”处理器拥有133个固定频率量子位，超过了127个量子位的“Eagle”（老鹰）处理器。IBM表示，与“老鹰”相比，“苍鹭”处理器的设备性能提高了3至5倍，而且它的错误率创下了历史新低，比之前的量子处理器低三分之二。图源：IBM官网多年来，IBM一直遵循量子计算路线图，每年量子比特的数量大约翻一番。据了解，比特是一个有0,1两个取值的东西。任何一个物体,如果它存在两种不同的状态,那么我们就可以用这两种不同的状态来实现一个比特。目前，量子比特还没有一个简单明确的定义。正常其他的粒子的比特只有两种，就是0和1，但是量子却有无数种。可以把正常的比特比做成一个开关，只有开和关，但是量子的却是一个旋钮，可以有无数种选择。三个量子比特相当于8个经典比特的计算器同时进行平行运算，速度快了8倍！然而，相较于传统计算机，尽管量子计算利用量子的纠缠和叠加，实现更加强大的并行计算能力，且计算速度要快得多，但这些量子态也是出了名的变化无常，出错概率很大。为了解决这个问题，物理学界尝试通过诱导多个物理量子位（例如，每个物理量子位或单个离子编码在超导电路中）来共同编码一个信息量子位，即所谓的“逻辑量子位”

作为最早在网上连载《光刻机之战》系列和翻译出版ASML传记《光刻巨人》的始作俑者，我近两年一直躲开这个话题。一方面因为深入技术讨论的门槛越来越高，另外一方面实在也怕沸腾派以理服人。 昨天ASML宣布联席总裁温宁克和范登布林克明年4月份退休，让我突然想给过去的一点历史做个小注脚。 看过《光刻巨人》的朋友一定对范登布林克(Martin van den Blink)记忆犹新，他也正是三十年来ASML的技术领路人。 去年范登布林克在接受采访时，曾暗示目前即将出货的High-NA EUV光刻机(NA=0.55)可能是ASML最后一代产品。虽然业界已经开始在讨论Hyper-NA(超NA，即NA>0.7)，但老范认为它的成本会恐怖到不可能，大概原因是他能看到这一代产品已经把合作伙伴们逼到极限。(注：NA简单地说，是来描述系统可以收集和聚焦多少的光) 用比EUV更短波长的光(射线)呢？也被否决了。因为波长再降低，反射角调整会导致光损失到难以承受，光路上反射镜如果增大很多倍会导致光刻机变成个难以生产和运输的大怪物。 接下来，我们回顾一下，ASML光刻机是怎样一步步走上“绝路”的。 一、 光刻这个词，全名叫Photolithography，简称Lithography或者Litho。Litho原义是一种印刷方法，利用油和水不相容的原理，把文字和空白分开。现代的胶板印刷，也是一模一样的原理：印版搞到滚筒上，滚筒上有无图文部分亲水而有图文部分亲油(油墨)。彩色印刷呢，CMYK四种颜色的油墨依次上筒，但显然要保证每次套印一定要对齐。 请记住套印这个词(overlay)，也是把光刻机一步一步逼疯的关键之一。光刻里面的overlay，一般也是指不同层的图案对准的精度。印刷机的套印精度大概是0.05mm，据说这样就够骗过人眼了，而最先进的光刻机overlay精度是<1nm，两者差了5万倍。 早期

高通从中国市场溃退，我们已经能够看到模糊的影子，听到隐约的脚步了——题记 Mate 60横空出世，让很多人都在问同一个问题：中国还需要高通吗？ 答案是目前暂时还需要，除华为外其他企业需要；从长远看，肯定不需要，华为不需要，其他企业也不需要。 现在情况很尴尬：华为要的，高通给不了；高通能给的，华为自己实现自给自足了。这种情况，以后将在高通现在的其他中国合作伙伴，如小米，OPPO、vivo中蔓延，也就是说将来，高通现在的中国主要合作伙伴都不需要了——尽管他们将来不是像华为那样，能够自给自足地解决芯片问题，而是其他中国芯片企业帮助他们解决，当然也包括华为。 短期看，当然华为也需要高通，如先进的5G芯片，7nm以下先进制式芯片。然而，受限于美国对中国实施的制裁政策，高通想给也给不了。如此以来，高通对华为来说，已经意义不大。这种现实将促使华为继续整合内外资源，加大科研力度，攻坚克难，拿下最后一块芯片高地——也就是说，到时候华为芯片技术跟高通相比，差距并不大，甚至有朝一日会超越。那个时候，高通和华为，已经不是产业链上的互补关系了，而是你死我活的竞争关系。 如今，随着华为Mate 60芯片自我研发和生产量产问题的解决，高通在华为的供应链上渐渐混成了鸡肋，从华为供应链彻底退出只是个时间问题了。现在看来，这个时间应该不会用时太久了，大概率就是明年，即华为先进芯片供应完全能够自给自足以后，这点从华为Mate 60市场供应得到缓解可以窥斑见豹。 一朝被蛇咬，十年怕井绳。在中国消费电子产品芯片的供应链上都是如此——将来亦会向智慧汽车产业链方向延伸。从长远来看，高通从中国市场退出，正在成为美国对华为芯片进行限制的一个长期附带付作用。感谢美国让中国科研和中国企业觉醒，那种全球化分工，尤其是先进科技领域，只是一厢情愿，如果你没有那个水平，别人是不会给你的；即使给你了，也会漫天要价——只有你有了，规模

今年的华尔街明星当是英伟达。凭借独一份的AI芯片，英伟达业绩不断刷新预期，市值一路“狂飙”。 $英伟达(NVDA)$ 根据最新公布的截至10月29日的第三财季业绩，英伟达季度营收达181亿美元，同比增长206%，远超市场预期；净利润达92.4亿美元，远超去年同期的6.8亿美元。同时，这也是英伟达连续20个财季业绩超出预期。不过，这次超预期的业绩表现，却没能换来股价的进一步攀升。财报公布后英伟达股价应声而跌。许多投资者认为，今年以来，英伟达股价已经涨了2倍多，市值达到1.2万亿美元。前期的上涨已经包含公司业绩向好的预期，后续需要更加“炸裂”的业绩，才能支撑股价继续上行。一些投资者显然期待更多。根据英伟达财报，其四季度营收指引虽然高于华尔街一致预期的179亿美元，但却低于最高预期的210亿美元。部分期望较高的投资者希望人工智能产业能继续给英伟达带来爆炸性的销售增长。这也意味着英伟达的容错率在不断缩小。当前，人工智能市场竞争日趋激烈。不少互联网巨头如谷歌和亚马逊等，都推出了自研AI芯片计划。微软近期官宣推出2款自研AI芯片；AMD也将推出1款与英伟达竞争的产品MI300。除了AI产品的比拼，云端的竞争也愈加白热化。谷歌、亚马逊、微软等公司的自研芯片或许不会直接对外售卖，但应用在云服务上也会分食英伟达的蛋糕。长远来看，随着各大科技企业纷纷布局自身基础架构，以及利用自研平台进行开发和维护，英伟达的“魅力”很可能会逐渐褪色。市场之外的风险也不容忽视。10月份，美国政府更新了芯片出口限制政策，其中受限制影响的地区收入约占英伟达数据中心收入的四分之一。英伟达对出口限制的影响作出了预警，表示下一季度财报可能会受到负面影响。英伟达表示，公司正在开发一些不会触发出口限制的新芯片，与相关地区客户加强合作，努力减轻不利影

台积电是全球最大的芯片代工厂，为美国的苹果、高通、英伟达等知名公司提供芯片制造服务。台积电的技术水平和生产质量都是业界的佼佼者，让美国公司能够在半导体市场上占据优势，同时也节省了自己的制造成本。 $台积电(TSM)$ 图片台积电与美国的合作不仅限于芯片制造，还涉及到研发、投资、创新等方面。台积电在美国设有多个办事处和研发中心，也支持了美国的一些半导体公司和创业企业。可以说，台积电是美国半导体产业的重要合作伙伴。但是，当美国政府要求台积电在美国建立芯片工厂时，台积电却犹豫了。因为台积电知道，在美国建厂并不是一件容易的事情，而是充满了各种挑战和风险。首先，台积电在美国建厂会面临供应链的问题。在亚洲，台积电已经建立了完善的供应链网络，与众多的供应商和合作伙伴形成了紧密的联系。在美国，台积电可能需要重新建立和维护供应链，这会增加时间和成本的开销。其次，台积电在美国建厂会面临人才的问题。在亚洲，台积电可以招募和培养大量的工程师和技术人员，为其芯片制造提供强大的支持。在美国，台积电可能会遇到人才的短缺和竞争，而且还要面对美国工会的阻力，因为他们担心台积电会抢走他们的饭碗。最后，台积电在美国建厂会面临成本的问题。在亚洲，台积电可以享受较低的土地、水电、税收等成本，为其芯片制造提供优惠的环境。在美国，台积电可能会承担更高的成本，而且还要面对美国政府的各种限制和要求，比如分享利润、不在中国大陆扩产等等。图片正是因为这些原因，台积电最初并不想在美国建厂。但是，美国政府用巨额的补贴来诱惑台积电，让台积电动心了。台积电于2021年开始在美国亚利桑那州动工，计划在2024年投产第一座5nm工厂。但是，台积电很快就发现，美国的补贴并不是那么好拿的，而且还有很多附加的条件。台积电开始感到失望了。台积电在美国的建厂之路，从期待到

英伟达将扩大自动驾驶中国团队，共同推动 AI 定义汽车的到来。该团队由前小鹏自动驾驶副总裁吴新宙领导。招募部门包括：自动驾驶软件组、自动驾驶平台组、系统集成 & 测试组、地图 & 仿真组和产品组。吴新宙表示：“中国有最适合高级别自动驾驶技术落地的土壤，也培养了全球最顶尖的自动驾驶量产人才。希望中国自动驾驶团队能够在技术和产品打磨上成为推动英伟达自动驾驶产品化的核心力量，以中国区的人才和经验一起打造全球化的自动驾驶产品。”今年8月，原小鹏汽车自动驾驶副总裁吴新宙加入英伟达，担任“全球副总裁”这一级别的职位，向黄仁勋汇报。来源：微博 电动知士运营小妹

“一位知名分析师表示，英伟达股价乘着人工智能热的东风大幅上涨，现在“脱离了现实”。尽管英伟达（Nvidia）在上周二收盘后公布了非常出色的第三季度业绩数据，包括营收同比增长高达206%，达到181.2亿美元，但周三，该公司却股价下跌。英伟达的营收高于外界普遍预估的161亿美元，但其股价在感恩节前一天却下跌了超过2%。这可能与该芯片厂商公布业绩前过高的估值有关。 $英伟达(NVDA)$ 一位持怀疑态度的知名分析师表示，英伟达股价乘着人工智能热的东风大幅上涨，现在“脱离了现实”。这位分析师的观点与该领域的许多支持者不同。华尔街大多数专家为英伟达最近的业绩报告而欢呼。Wedbush科技分析师丹·艾夫斯在上周二的一份报告中表示，该公司业绩出色，证明AI是自互联网诞生以来最重要的科技主题，他称英伟达CEO黄仁勋是“AI教父”。另外一位资深科技分析师、深水资产管理公司（Deepwater Asset Management）的吉恩·蒙斯特在一次视频网络直播中表示“最重要的是，黄仁勋给出了这场AI盛宴能持续下去的合理理由。”但投资研究公司New Constructs的CEO大卫·特雷纳的观点截然不同。这位华尔街资深人士写道，英伟达的估值是“完美定价”，这并非好事。毕竟，现实世界中没有任何事情是完美无缺的。特雷纳警告称：“使英伟达股价上涨的AI热，与加密货币热一样。加密货币热让许多股票暴涨，但几个月后，随着热度消退，这些股票纷纷暴跌。”01“完美定价”通过计算可以看出，英伟达的股价是其历史收益的120倍左右。然而，由于快速增长率，其股价只有远期收益的30倍左右。这高于标普500的平均远期市盈率20，但绝对不像回顾性数据那么不可思议。图片New Constructs的特雷纳依旧认为，英伟达无法维持当前的增长水平。他

在不断发展的技术领域，英伟达（NASDAQ：NVDA）堪称创新和增长的灯塔。2024 财年第三季度是英伟达发展历程中的一个重要里程碑，展示了其数据中心收入的迅速增长、产品架构的关键转变以及游戏和专业可视化领域的强劲扩张。 $英伟达(NVDA)$ 英伟达2024 财年第三季度数据中心收入大幅增长，同比增长279% ，环比大幅增长 41%。全球对英伟达HGX 平台的高需求是这一增长背后的关键驱动力。该平台满足了对训练大型语言模型、推荐引擎和生成人工智能应用程序日益增长的需求。同样，数据中心计算也出现了惊人的增长，同比增长 324%，环比增长 38%。这一增长主要得益于基于 Hopper GPU 架构的 HGX 平台的强劲增长。大量采用来自云服务提供商 (CSP)、GPU 专业 CSP、消费互联网公司和企业。             图片          值得注意的是，虽然基于Ampere GPU架构的数据中心产品销量依然可观，但出现了环比下滑。这种下降表明架构的生命周期已接近尾声，公司正在向新的架构和产品线过渡。尽管如此，英伟达仍通过提升 L40S GPU 和 GH200 Grace Hopper 超级芯片来满足广泛的客户群而获得了初始收入。大约一半的数据中心收入来自CSP，而消费互联网公司和企业贡献了剩下的一半。          第三季度游戏业务收入增长显着，同比增长 81%，环比增长 15%。收入激增归因于对 GeForce RTX 40 系列 GPU 的需求增加，尤其是在返校季和假期初期。需求

随着以ChatGPT、文心一言为代表的AI工具的盛行，现在基于大语言模型的AI应用和工具遍地开花，掀起了新一轮AI浪潮。毫无疑问，基于AI带来的创新确实可以通过强化想法或激发新的思维方式来改变许多不同的领域，比如说创作和写作等生产力领域。相信现在大多数人都用过ChatGPT、文心一言等AI工具来处理文字内容，比如生成文案、视频脚本等，这就是AI带来的革新。不仅仅是我们普通用户，科技巨头的高层也在积极融入AI办公时代。近日，AMD CMO（首席营销官）John Taylor就分享了自己在工作中使用AI工具的感受。他在文章中还讨论了AI如何增强世界各地创意人员的工作和娱乐能力以及AMD如何与微软合作，以确保未来的Windows设备利用AMD Ryzen AI推动创新。 $美国超微公司(AMD)$ 大语言模型应用提高生产力“AI在企业中立即具有影响力的应用之一恰好是我个人最初想开发的技能之一——写作和编辑。当时我参加了新闻和文案写作课程，喜欢论文形式的考试，并学习了编辑标记。今天，作为世界上为数不多的、能够从数据中心到个人电脑为企业AI提供动力的公司之一的营销人员和沟通者，我发现自己强烈主张团队成员将AI融入他们的编辑、业务沟通和文案撰写中。”作为公司首席营销官，John Taylor从一开始就带领团队积极拥抱AI时代，让团队积极使用Office 365中的Microsoft CoPilot。“我现在每天都在Office 365中使用Microsoft CoPilot，我对团队提出的‘拥抱AI’建议是否与帮助我成功的技能不一致？我不这么认为。相反，我认为AI工具是一种强化想法和评估观点的方式，不至于让我们错过一些观点，同时让我的团队和我有更多的时间处理其他有价值的任务。”John Taylor认为，新兴

时代变了？迄今为止规模最大，能力最强的谷歌大模型来了。当地时间 12 月 6 日，谷歌 CEO 桑达尔・皮查伊官宣 Gemini 1.0 版正式上线。这次发布的 Gemini 大模型是原生多模态大模型，是谷歌大模型新时代的第一步，它包括三种量级：能力最强的 Gemini Ultra，适用于多任务的 Gemini Pro 以及适用于特定任务和端侧的 Gemini Nano。图片现在，谷歌的类 ChatGPT 应用 Bard 已经升级到了 Gemini Pro 版本，实现了更为高级的推理、规划、理解等能力，同时继续保持免费。谷歌预计在明年初将推出「Bard Advanced」，其将使用 Gemini Ultra。这是 Bard 问世以来最大的更新。自 ChatGPT 发布以来，我们一直对谷歌声称的竞品 Gemini 模型的能力非常好奇，这款大模型早在今年 3 月就有了风声，5 月的 I/O 大会上进入「即将推出」的状态。随着知情人士不断透露新信息，我们能了解到：据说 Gemini 有万亿参数，训练动用的算力是 GPT-4 的五倍。但 Gemini 的正式发布却似乎因为各种原因而屡遭推迟。为了与 OpenAI 和微软展开竞争，谷歌果断从 PaLM 2 切换到了 Gemini 上，甚至在今年 4 月份直接把谷歌大脑（Google Brain）和 DeepMind 合并在了一起，Gemini 就由新组成的 Google DeepMind 汇合两个实验室的力量进行攻关。图片可见谷歌在大模型军备竞赛上孤注一掷的心态。那么，Gemini 真的能够给我们带来惊喜吗？除了在各种 Benchmark 上拿到最优成绩，甚至超越人类以外，有趣的是，在新闻发布会上，面对记者有关「Gemini 相比以前的大模型有哪些新能力」的提问，Google DeepMind 产品副总裁 Eli Collins 回答

联合对抗英伟达？今天，超过50家科技大厂名校和机构，共同成立了全新的人工智能联盟。以开源为旗号，誓于OpenAI和英伟达一决高下。今天，由Meta和IBM牵头，总计50余家科技公司、高校和机构共同成立了——AI联盟（AI Alliance）。在联盟的成员里，有不少老牌科技公司：AMD，英特尔，戴尔，甲骨文，索尼，以及在AI浪潮之后崛起的初创公司：Hugging Face，Stability AI。成员中的高校主要来自美国，包括了很多计算机领域的知名院校，比如UC伯克利，耶鲁，康奈尔，UIUC，纽约大学等，也有不少在美国之外声誉很高的大学：帝国理工，苏黎世联邦理工，东京大学，希伯来大学等高校。组织成员甚至还包括了像NASA这样的政府机构。根据Meta官方的说法，联盟的主要任务就是「支持开放创新（Open Inovation）和开放科学（Open Science）」。IBM高级副总裁兼IBM研究院院长Darío Gil表示：「如果你认为人工智能的未来将由两个、三个或五个机构决定，那你就错了。」「我希望它（联盟）能让人们更加清晰和自信，相信开放创新的世界是一个值得投入的世界。」根据AI联盟官方的数据，这50多个机构汇集了每年超过800亿美元的研发资金，研究机构的学生超过40万人，公司员工超过100万人。从联盟组织发起人的官方表态就能明显看出，联盟成立的目的就是大力推进AI领域的开源，希望将所有愿意参与到AI开源的组织和机构聚合到一起，形成对抗AI闭源巨头的合力。联盟成立的首要工作，是将发布一个用于评价人工智能安全性和模型验证的基准测试工具。开源AI「复仇者联盟」随着人工智能产业的蓬勃发展，从技术路径上也分裂成「开放」理念持不同观点的两大阵营。人工智能开源的倡导者表示，开源促进了创新，并提供了至关重要的透明度，而反对者则认为，开源这些强大的技术会使它们容易被滥用。很多OpenAI的

2023年全球晶圆代工行业正经历着波澜不惊的变革。从全球七大晶圆代工厂的最新财报中可以看出各家代工厂对于明年下一阶段将会面临的挑战和业务可持续发展的计划。与此同时，从财报中也能体现出由于经济不景气、新冠疫情以及一些业务调整带来的市场变化。全球七大晶圆代工厂财报概览首先，台积电作为全球最大的晶圆代工厂之一，在第三季度的业绩中出现了一些波动。其合并营收同比下降10.8%，但环比增长13.7%。净利润同比下降25.0%，但环比增长16.0%。这反映了半导体行业的一般趋势，即受到全球经济和地缘政治不确定性的影响，但在季度内仍然表现强劲。台积电对第四季度的销售额和毛利率做了预测，显示了对未来市场的一定信心。台积电2023年Q3财报数据新台币Q3   2023Q2   2023Q1   2023Q4   2022Q3   2022收入5467.33亿4808.41亿5086.33亿6255.32亿6131.43亿收入成本2500.90亿2206.41亿2221.33亿2363.47亿2426.44亿毛利润2966.42亿2602.00亿2865.00亿3891.85亿3704.99亿总经营支出560.94亿475.75亿446.08亿568.92亿569.29亿营业收入2405.48亿2126.25亿2418.92亿3322.93亿3135.69亿净利润2107.95亿1817.17亿2069.49亿2958.79亿2809.68亿归母净利润2110.00亿1817.99亿2069.87亿2959.04亿2808.66亿基本每股收益8.147.017.9811.4110.83格芯则在第三季度遇到了挑战，营收同比下滑11%，净利润也有所下降。CEO Thomas Caulfield在财报中提到了全球经济和地缘政治的不确定性，但强调了与客户

北京时间12月7日，AMD在美国加州圣何塞举办的Advancing AI大会上正式发布两款AI芯片旗舰产品，Instinct MI300X与MI300A。MI300X是专为生成式AI智能算力设计的数据中心GPU，正面对标英伟达H100；MI300A则是专为超级计算机设计的APU产品。APU为AMD在2011年提出的升级版CPU概念，其将CPU和GPU组合在同一个晶片上，以满足超级计算机高性能计算的要求。与年中发布会预热透露的产品性能一致，MI300X由台积电代工，其基于自家最新的第三代CDNA架构，集成了高达1530亿个晶体管，为历代产品之最。英伟达H100则拥有800亿个晶体管。在衡量AI芯片算力的关键指标上，对应8位精度浮点数（FP8）计算，MI300X 可以达到42 petaFLOPs（每秒千万亿次浮点运算），H100则为32 petaFLOPs。此外，专为生成式AI大语言模型设计的MI300X内存高达192GB，超过了英伟达H100芯片的120GB内存。按照AMD CEO 苏姿丰（Lisa Su）此前提出的“内存容量越多，芯片可以处理的模型集越大”说法，随着大模型的规模复杂性不断增加，且训练好的模型在推理环节需要更大的算力，内存的扩容是AI芯片的进化趋势。目前，集合8张MI300X的Instinct工作台已经可以支持运行Llama2 （700亿参数）、BLOOM（1760亿参数）大模型的训练与推理。AMD并未在发布会现场公布MI300X产品的售价。而据CNBC报道，英伟达的一款晶片售价约为40000美元。苏姿丰此前曾表示，“AMD的新产品价格和运营成本必须低于英伟达才能说服客户。”早在新品正式问世前，AMD就被外界视为打破英伟达垄断AI算力市场的“多一种选择”，算力紧缺又使这种需求愈发迫切。据AMD方面表示，Meta、微软都已加入求购MI300X的名单。根据市场调研

IBM量子研究路线图显示，到十年结束时，它将实现有用的计算，例如模拟催化剂分子的工作。奥利弗·戴尔表示：“这一直是一个梦想，也是一个遥远的梦想。”。“事实上，让它离我足够近，我们可以从今天的位置看到这条路，对我来说还是巨大的（挑战）。”也就是说，尽管这项量子计算研究具有里程碑意义，但截至目前仍无法实现商业化。当地时间12月4日，IBM 在公司量子峰会上首次推出了量子计算芯片“IBM Quantum Heron”（苍鹭），这是IBM历史上第一个实用级量子处理器。 $IBM(IBM)$ 据悉，“苍鹭”处理器拥有133个固定频率量子位，超过了127个量子位的“Eagle”（老鹰）处理器。IBM表示，与“老鹰”相比，“苍鹭”处理器的设备性能提高了3至5倍，而且它的错误率创下了历史新低，比之前的量子处理器低三分之二。图源：IBM官网多年来，IBM一直遵循量子计算路线图，每年量子比特的数量大约翻一番。据了解，比特是一个有0,1两个取值的东西。任何一个物体,如果它存在两种不同的状态,那么我们就可以用这两种不同的状态来实现一个比特。目前，量子比特还没有一个简单明确的定义。正常其他的粒子的比特只有两种，就是0和1，但是量子却有无数种。可以把正常的比特比做成一个开关，只有开和关，但是量子的却是一个旋钮，可以有无数种选择。三个量子比特相当于8个经典比特的计算器同时进行平行运算，速度快了8倍！然而，相较于传统计算机，尽管量子计算利用量子的纠缠和叠加，实现更加强大的并行计算能力，且计算速度要快得多，但这些量子态也是出了名的变化无常，出错概率很大。为了解决这个问题，物理学界尝试通过诱导多个物理量子位（例如，每个物理量子位或单个离子编码在超导电路中）来共同编码一个信息量子位，即所谓的“逻辑量子位”

在北京时间2023年12月7日凌晨2点，AMD即将举行一场主题为“推动人工智能”的演讲大会，在此次演讲大会上，AMD带来了一款号称比英伟达的H100还强60%的AI显卡，除此之外还有哪些内容，来看看今天的速看发布 $美国超微公司(AMD)$ 转自：里万lilWan

12月7日消息，据国内媒体报道称，即便有新规的压制，但英伟达依然没有放弃中国市场，黄仁勋也是表示，他们仍在中国开发特供芯片。黄仁勋表示，中国市场占英伟达销售额的20%左右，该公司将继续“完美”遵守贸易法规，并为中国市场提供一套符合美国政府最新规定的新产品。他补充说，英伟达需要寻求市场的建议，这一过程正在进行中。黄仁勋坦言他们在中国内外都有很多竞争对手，比如华为、英特尔和不断壮大的半导体初创公司对英伟达在人工智能芯片市场的主导地位构成了严峻挑战。在这之前，按照美国官方的说法，英伟达将被持续针对，即便是他们对先进芯片调整，试图达到出口的标准，依然会被整治。美国方面点名英伟达，声称如果该公司采取某种措施重新设计一款芯片，让中国能够实施人工智能项目，“我第二天就会采取控制措施。” $英伟达(NVDA)$

IT之家 12 月 5 日消息，虽然 OpenAI 正努力发展企业用户，然而，该公司的一些高管提醒人们，不要期望这项技术能迅速改变他们的业务。 $C3.ai, Inc.(AI)$ 在接受 CNBC 采访时，OpenAI 首席运营官 Brad Lightcap 表示，人工智能最被过度炒作的部分之一就是“可以一举带来实质性的商业变革”。Lightcap 指出，许多公司接触 OpenAI，期待生成式 AI 能解决许多问题，大幅削减成本，并在他们的业务陷入困境时带来增长。他说，尽管 AI 还有进一步提升的空间，但“永远不会有一项 AI 技术能完全解决这些问题”，并且这项技术仍处于起步阶段。他补充说，AI 仍处于实验阶段，尚未成为关键工具和应用程序的一部分。IT之家注意到，OpenAI 此前已经推出了其受欢迎的 ChatGPT 的企业版，承诺为那些希望保护专有和敏感数据的公司提供更好的保护措施，并为模型提供更多的微调选项。Lightcap 表示，该公司仍在努力为诸多企业协调和部署 ChatGPT 企业版。消费者和企业看到了生成式 AI 的潜力，围绕意外数据泄露的担忧促使 OpenAI、微软和亚马逊等开发商推出了面向企业的生成式 AI 模型版本。在早期采用 AI 的公司中，一些员工抱怨说，AI 并没有真正减轻他们的工作负担。《The Information》的一份新报告指出，摩根士丹利内部有员工抱怨，该银行与 OpenAI 合作构建的聊天机器人并未被其预期的财富管理师目标受众使用，因为人们更喜欢打电话给真人咨询信息。在新闻业，出版商也尝试使用 AI 生成新闻报道，以更少的钱生产更多内容，但在出现一些不敏感、愚蠢和不准确的文章后，一些公司放慢了他们的计划。

$谷歌(GOOG)$ $谷歌A(GOOGL)$

花旗表示，对半导体行业看好，并将美光科技列为芯片行业首选股，此前该行业公布10月份销售额超过预期。除了将美光科技列为首选外，花旗还对安森美半导体（ON.US）、ADI公司、AMD、微芯科技和格芯给出了“买入”评级。 $美光科技(MU)$ 根据美国半导体行业协会（Semiconductor Industry Association）的数据，10月份的月度销售额为464亿美元，环比下降6.3%，但高于花旗预估的449亿美元。因此，花旗分析师Christopher Danely将其对2023年半导体销售额的预期从同比下降11%上调至下降10%，即5173亿美元。Danely在一份投资者报告中写道：“随着DRAM芯片减产开始成为现实，DRAM价格已在（2023年下半年）开始反弹。因此，美光科技是我们的首选。”Danely还将他对半导体行业2024年销售额的预期上调至同比增长7%，即5559亿美元，而此前的预期为增长5%。Danely解释说：“2023年的销量将下降20%，这将是2001年以来最糟糕的一年。我们相信这将为2024年的库存补充提供一些动力。因此，我们认为2024年的增长可能会继续上升。”

T之家 11 月 27 日消息，台湾《经济日报》今日报道称， $台积电(TSM)$ 在相隔三年后，明年将针对部分成熟制程恢复让价，让价幅度在 2% 左右。另有 IC 设计厂商透露，台积电提供的让价方式是在一整季的投片完成后用下一季度的开光罩费用来进行抵免。根据最新业绩公告，台积电 10 月合并营收约为 2432.03 亿元新台币（IT之家备注：当前约 549.64 亿元人民币），较上月增加了 34.8%，较去年同期增加了 15.7%。2023 年 1 至 10 月累计营收约为 17794.1 亿元新台币（当前约 4021.47 亿元人民币），较去年同期减少了 3.7%。台积电第三季度营收 5467.3 亿元新台币（当前约 1235.61 亿元人民币），同比下降 10.8%，环比增长 13.7%；第三季度净利润 2108.0 亿元新台币（当前约 476.41 亿元人民币），同比下降 25.0%，环比增长 16.0%。台积电正加速迈向 2nm。根据 MoneyDJ 报道，位于新竹宝山的台积电工厂预计于 2024 年第 2 季度开始安装设备，预计 2025 年第 4 季度量产，初期月产量约 3 万片晶圆。

12月1日消息，近日，据外媒报道，意法半导体（STMicroelectronics）将于意大利西西里岛Catane投资50亿欧元，新建一座碳化硅、超级半导体晶圆厂。该晶圆厂将专门生产碳化硅芯片，为电动车关键技术并具强大成长潜力。 $意法半导体(STM)$ 报道称，此举是意法半导体继与格芯在法国东南部Crolles的75亿欧元晶圆厂计划后为平衡集团在意法两国布属所为。值得一提的是，今年6月，意法半导体宣布将与三安光电在中国重庆成立200mm碳化硅器件制造合资企业，预计2025年第四季度投产，预计到2030年碳化硅收入将超过50亿美元。本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/202312/453511.htm

作为最早在网上连载《光刻机之战》系列和翻译出版ASML传记《光刻巨人》的始作俑者，我近两年一直躲开这个话题。一方面因为深入技术讨论的门槛越来越高，另外一方面实在也怕沸腾派以理服人。 昨天ASML宣布联席总裁温宁克和范登布林克明年4月份退休，让我突然想给过去的一点历史做个小注脚。 看过《光刻巨人》的朋友一定对范登布林克(Martin van den Blink)记忆犹新，他也正是三十年来ASML的技术领路人。 去年范登布林克在接受采访时，曾暗示目前即将出货的High-NA EUV光刻机(NA=0.55)可能是ASML最后一代产品。虽然业界已经开始在讨论Hyper-NA(超NA，即NA>0.7)，但老范认为它的成本会恐怖到不可能，大概原因是他能看到这一代产品已经把合作伙伴们逼到极限。(注：NA简单地说，是来描述系统可以收集和聚焦多少的光) 用比EUV更短波长的光(射线)呢？也被否决了。因为波长再降低，反射角调整会导致光损失到难以承受，光路上反射镜如果增大很多倍会导致光刻机变成个难以生产和运输的大怪物。 接下来，我们回顾一下，ASML光刻机是怎样一步步走上“绝路”的。 一、 光刻这个词，全名叫Photolithography，简称Lithography或者Litho。Litho原义是一种印刷方法，利用油和水不相容的原理，把文字和空白分开。现代的胶板印刷，也是一模一样的原理：印版搞到滚筒上，滚筒上有无图文部分亲水而有图文部分亲油(油墨)。彩色印刷呢，CMYK四种颜色的油墨依次上筒，但显然要保证每次套印一定要对齐。 请记住套印这个词(overlay)，也是把光刻机一步一步逼疯的关键之一。光刻里面的overlay，一般也是指不同层的图案对准的精度。印刷机的套印精度大概是0.05mm，据说这样就够骗过人眼了，而最先进的光刻机overlay精度是<1nm，两者差了5万倍。 早期

高通从中国市场溃退，我们已经能够看到模糊的影子，听到隐约的脚步了——题记 Mate 60横空出世，让很多人都在问同一个问题：中国还需要高通吗？ 答案是目前暂时还需要，除华为外其他企业需要；从长远看，肯定不需要，华为不需要，其他企业也不需要。 现在情况很尴尬：华为要的，高通给不了；高通能给的，华为自己实现自给自足了。这种情况，以后将在高通现在的其他中国合作伙伴，如小米，OPPO、vivo中蔓延，也就是说将来，高通现在的中国主要合作伙伴都不需要了——尽管他们将来不是像华为那样，能够自给自足地解决芯片问题，而是其他中国芯片企业帮助他们解决，当然也包括华为。 短期看，当然华为也需要高通，如先进的5G芯片，7nm以下先进制式芯片。然而，受限于美国对中国实施的制裁政策，高通想给也给不了。如此以来，高通对华为来说，已经意义不大。这种现实将促使华为继续整合内外资源，加大科研力度，攻坚克难，拿下最后一块芯片高地——也就是说，到时候华为芯片技术跟高通相比，差距并不大，甚至有朝一日会超越。那个时候，高通和华为，已经不是产业链上的互补关系了，而是你死我活的竞争关系。 如今，随着华为Mate 60芯片自我研发和生产量产问题的解决，高通在华为的供应链上渐渐混成了鸡肋，从华为供应链彻底退出只是个时间问题了。现在看来，这个时间应该不会用时太久了，大概率就是明年，即华为先进芯片供应完全能够自给自足以后，这点从华为Mate 60市场供应得到缓解可以窥斑见豹。 一朝被蛇咬，十年怕井绳。在中国消费电子产品芯片的供应链上都是如此——将来亦会向智慧汽车产业链方向延伸。从长远来看，高通从中国市场退出，正在成为美国对华为芯片进行限制的一个长期附带付作用。感谢美国让中国科研和中国企业觉醒，那种全球化分工，尤其是先进科技领域，只是一厢情愿，如果你没有那个水平，别人是不会给你的；即使给你了，也会漫天要价——只有你有了，规模

在不断发展的技术领域，英伟达（NASDAQ：NVDA）堪称创新和增长的灯塔。2024 财年第三季度是英伟达发展历程中的一个重要里程碑，展示了其数据中心收入的迅速增长、产品架构的关键转变以及游戏和专业可视化领域的强劲扩张。 $英伟达(NVDA)$ 英伟达2024 财年第三季度数据中心收入大幅增长，同比增长279% ，环比大幅增长 41%。全球对英伟达HGX 平台的高需求是这一增长背后的关键驱动力。该平台满足了对训练大型语言模型、推荐引擎和生成人工智能应用程序日益增长的需求。同样，数据中心计算也出现了惊人的增长，同比增长 324%，环比增长 38%。这一增长主要得益于基于 Hopper GPU 架构的 HGX 平台的强劲增长。大量采用来自云服务提供商 (CSP)、GPU 专业 CSP、消费互联网公司和企业。             图片          值得注意的是，虽然基于Ampere GPU架构的数据中心产品销量依然可观，但出现了环比下滑。这种下降表明架构的生命周期已接近尾声，公司正在向新的架构和产品线过渡。尽管如此，英伟达仍通过提升 L40S GPU 和 GH200 Grace Hopper 超级芯片来满足广泛的客户群而获得了初始收入。大约一半的数据中心收入来自CSP，而消费互联网公司和企业贡献了剩下的一半。          第三季度游戏业务收入增长显着，同比增长 81%，环比增长 15%。收入激增归因于对 GeForce RTX 40 系列 GPU 的需求增加，尤其是在返校季和假期初期。需求

2019 年，AMD 推出了一款新的 GPU 架构，这是该公司七年来首次推出主要的图形芯片设计。自首次亮相以来，该架构经历了两次修订，强调了 chiplet 和缓存在渲染领域的重要性。鉴于这些发展，评估 AMD 凭借其工程能力所取得的成就并考虑每次更新的影响是有意义的。 $美国超微公司(AMD)$ 我们将探索这项技术，评估其在游戏中的表现，并研究其对 AMD 的财务影响。RDNA 是否像 Zen 一样取得了巨大的成功? 或者，各种各样的修改是否会给 AMD 带来另一个「Bulldozer」时刻? 让我们来看看。为什么 GCN 需要改变目前 AMD 的 GPU 分为两个截然不同的产品领域，一个是针对游戏的，另一个是用于超级计算机、大数据分析和机器学习系统的。然而，它们都有着相同的传统——一种被称为 Graphics Core Next（GCN）的架构。它首次出现于 2012 年，尽管在此过程中进行了一些重大修改，但仍使用了近 10 年。GCN 是对其前身 TeraScale 的彻底改革，从一开始，它就被设计为具有高度可扩展性，在图形和通用计算（GPGPU）应用中同样适用。缩放是处理单元组合在一起的方式。从 GCN 的最初版本到最终版本，GPU 的基础由 4 个计算单元 (CU) 组成。每个处理器都包含 4 个 SIMD(单指令，多数据) 矢量单元，在 16 个数据点上执行数学运算，大小为 32 位，还有一个标量单元用于基于整数的逻辑运算。每个矢量 SIMD 都有一个 64 kB 的寄存器文件，所有四个单元共享一个 64 kB 的暂存块 (称为本地数据共享，LDS)，所有处理单元共享一个 16 kB 的 L1 数据缓存。四组 CU 共享一个 16 kB 的标量缓存和一个 32 kB 的指令缓存，所有这

一、CUDA架构，助力AI加速计算生态GPU适用于处理大数据集，CUDA核是本质原因。最开始，GPU(图形处理单元)作为一种专用计算机处理器，可以满足实施高分辨率3D图形计算密集型任务的需求。到2012年，由于GPU已经发展成为高度并行的多核系统，让它具备了处理大量数据的能力。简而言之，CPU做的专注线性计算，GPU做的是并行计算(数据之间没有直接关系)，而本质的原因是CUDA核的不同，CUDA核越多，计算性能越强，而GPU的CUDA核数是CPU的上百倍，如AMD EPYC 7003系列7763核心数为64个，而英伟达A100 40GB核心数为6912个。 $英伟达(NVDA)$ 图片CUDA的本质是“软件定义硬件”，实现“软件调用硬件”。CUDA是一种并行计算平台和应用程序编程接口(API)，允许软件使用特定类型的图形处理单元(GPU)进行通用目的的处理，称为通用图形处理单元计算(GPGPU)。CUDA提供了直接访问GPU虚拟指令集和并行计算元素的软件层，用于执行计算内核。CUDA支持的GPU还可以使用编程框架，通过将代码编译为CUDA来使用HIP。CUDA将从前多种不同的代码整合成了一气呵成的代码，这样极大的加快了开发模型的训练速度。可以简单理解，CUDA是英伟达实现软硬件适配的一种“类编译器”，将软件的代码转换成硬件汇编代码，CUDA是英伟达实现软硬件生态的护城河。图片CUDA助力加速计算及深度学习：GPU通过图形应用程序的算法存在算法密集、高度并行、控制简单、分多个阶段执行等特征，英伟达引入的CUDA使GPU超越了图形领域。同时，CUDA的框架和库可以充分发挥GPU的并行计算能力，提供高效的矩阵运算、卷积运算等计算任务的实现，大大简化深度学习的编程工作，提高开发效率和代码质量。在经GPU

台积电是全球最大的芯片代工厂，为美国的苹果、高通、英伟达等知名公司提供芯片制造服务。台积电的技术水平和生产质量都是业界的佼佼者，让美国公司能够在半导体市场上占据优势，同时也节省了自己的制造成本。 $台积电(TSM)$ 图片台积电与美国的合作不仅限于芯片制造，还涉及到研发、投资、创新等方面。台积电在美国设有多个办事处和研发中心，也支持了美国的一些半导体公司和创业企业。可以说，台积电是美国半导体产业的重要合作伙伴。但是，当美国政府要求台积电在美国建立芯片工厂时，台积电却犹豫了。因为台积电知道，在美国建厂并不是一件容易的事情，而是充满了各种挑战和风险。首先，台积电在美国建厂会面临供应链的问题。在亚洲，台积电已经建立了完善的供应链网络，与众多的供应商和合作伙伴形成了紧密的联系。在美国，台积电可能需要重新建立和维护供应链，这会增加时间和成本的开销。其次，台积电在美国建厂会面临人才的问题。在亚洲，台积电可以招募和培养大量的工程师和技术人员，为其芯片制造提供强大的支持。在美国，台积电可能会遇到人才的短缺和竞争，而且还要面对美国工会的阻力，因为他们担心台积电会抢走他们的饭碗。最后，台积电在美国建厂会面临成本的问题。在亚洲，台积电可以享受较低的土地、水电、税收等成本，为其芯片制造提供优惠的环境。在美国，台积电可能会承担更高的成本，而且还要面对美国政府的各种限制和要求，比如分享利润、不在中国大陆扩产等等。图片正是因为这些原因，台积电最初并不想在美国建厂。但是，美国政府用巨额的补贴来诱惑台积电，让台积电动心了。台积电于2021年开始在美国亚利桑那州动工，计划在2024年投产第一座5nm工厂。但是，台积电很快就发现，美国的补贴并不是那么好拿的，而且还有很多附加的条件。台积电开始感到失望了。台积电在美国的建厂之路，从期待到

随着以ChatGPT、文心一言为代表的AI工具的盛行，现在基于大语言模型的AI应用和工具遍地开花，掀起了新一轮AI浪潮。毫无疑问，基于AI带来的创新确实可以通过强化想法或激发新的思维方式来改变许多不同的领域，比如说创作和写作等生产力领域。相信现在大多数人都用过ChatGPT、文心一言等AI工具来处理文字内容，比如生成文案、视频脚本等，这就是AI带来的革新。不仅仅是我们普通用户，科技巨头的高层也在积极融入AI办公时代。近日，AMD CMO（首席营销官）John Taylor就分享了自己在工作中使用AI工具的感受。他在文章中还讨论了AI如何增强世界各地创意人员的工作和娱乐能力以及AMD如何与微软合作，以确保未来的Windows设备利用AMD Ryzen AI推动创新。 $美国超微公司(AMD)$ 大语言模型应用提高生产力“AI在企业中立即具有影响力的应用之一恰好是我个人最初想开发的技能之一——写作和编辑。当时我参加了新闻和文案写作课程，喜欢论文形式的考试，并学习了编辑标记。今天，作为世界上为数不多的、能够从数据中心到个人电脑为企业AI提供动力的公司之一的营销人员和沟通者，我发现自己强烈主张团队成员将AI融入他们的编辑、业务沟通和文案撰写中。”作为公司首席营销官，John Taylor从一开始就带领团队积极拥抱AI时代，让团队积极使用Office 365中的Microsoft CoPilot。“我现在每天都在Office 365中使用Microsoft CoPilot，我对团队提出的‘拥抱AI’建议是否与帮助我成功的技能不一致？我不这么认为。相反，我认为AI工具是一种强化想法和评估观点的方式，不至于让我们错过一些观点，同时让我的团队和我有更多的时间处理其他有价值的任务。”John Taylor认为，新兴

“一位知名分析师表示，英伟达股价乘着人工智能热的东风大幅上涨，现在“脱离了现实”。尽管英伟达（Nvidia）在上周二收盘后公布了非常出色的第三季度业绩数据，包括营收同比增长高达206%，达到181.2亿美元，但周三，该公司却股价下跌。英伟达的营收高于外界普遍预估的161亿美元，但其股价在感恩节前一天却下跌了超过2%。这可能与该芯片厂商公布业绩前过高的估值有关。 $英伟达(NVDA)$ 一位持怀疑态度的知名分析师表示，英伟达股价乘着人工智能热的东风大幅上涨，现在“脱离了现实”。这位分析师的观点与该领域的许多支持者不同。华尔街大多数专家为英伟达最近的业绩报告而欢呼。Wedbush科技分析师丹·艾夫斯在上周二的一份报告中表示，该公司业绩出色，证明AI是自互联网诞生以来最重要的科技主题，他称英伟达CEO黄仁勋是“AI教父”。另外一位资深科技分析师、深水资产管理公司（Deepwater Asset Management）的吉恩·蒙斯特在一次视频网络直播中表示“最重要的是，黄仁勋给出了这场AI盛宴能持续下去的合理理由。”但投资研究公司New Constructs的CEO大卫·特雷纳的观点截然不同。这位华尔街资深人士写道，英伟达的估值是“完美定价”，这并非好事。毕竟，现实世界中没有任何事情是完美无缺的。特雷纳警告称：“使英伟达股价上涨的AI热，与加密货币热一样。加密货币热让许多股票暴涨，但几个月后，随着热度消退，这些股票纷纷暴跌。”01“完美定价”通过计算可以看出，英伟达的股价是其历史收益的120倍左右。然而，由于快速增长率，其股价只有远期收益的30倍左右。这高于标普500的平均远期市盈率20，但绝对不像回顾性数据那么不可思议。图片New Constructs的特雷纳依旧认为，英伟达无法维持当前的增长水平。他