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霸气威武

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11-06

$A50指数主连 2411(CNmain)$

11-01

真牛逼啊

惠誉：10月非农就业“真实数字”可能是11.9万人

10-10

天天讲故事就是为了卖卡看看这泡沫还能持续多久

黄仁勋：AI未来在于“推理”，芯片性能提升与成本降低是关键

10-08

大涨？可真是大

A股大涨如期而至！后市上涨空间还有多大？

10-02

$英伟达(NVDA)$ 苍天已死英伟达必定陨落半年之内腰斩

09-18

Replying to @奔驰豪宅哥最爱:维持上涨可惜钱不够啊//@奔驰豪宅哥最爱:不管25还是50，都不会跌。顶多震荡慢慢涨而已

09-13

英伟达到头了剩下的就是故事能说多久了

英伟达延续涨势：显然，现在不是担忧的时候

08-19

最少五年内还是讲故事就怕故事说的好产业变现上一塌糊涂

AI革命的冲击：美国过半大型企业将人工智能列为风险因素

07-31

除了吹牛什么都没落地

英伟达的下一条增长曲线：为日益火爆的人形机器人提供技术平台

06-03

如此假大空还革命所有的工业革命从能源开始

黄仁勋ComputeX 2024大会重磅演讲2万字全文：揭开新工业革命序幕！

02-09

来来来哪里看出没救了随嘴九来

央行：1月M2同比增长8.7%，人民币贷款增加4.92万亿元

2023-10-09

$美国10年期国债收益率(US10Y.BOND)$ 起

2023-03-08

直接加一百个省的磨磨唧唧

抱歉，原内容已删除

2023-03-02

叫吧叫吧狼来了

美联储3月加息50基点？这把野村又抢先“下注”！

2023-01-22

在强势也没用了预期已经转变了

美联储步伐放缓？多名官员表态，支持下月加息25个基点

2022-12-08

我的大刀早就饥渴难耐了

抱歉，原内容已删除

2022-09-26

人家已经自由了怎么说都不重要

以太坊创始人V神谈加密货币的现状与未来

2022-09-20

让他加到顶4.5 这次收割完基本上也要众叛亲离了

前瞻美联储9月会议：75基点预期被消化，利率终点恐远高于4%？

2022-09-19

美联储的终点最多4.5 美元债务三十万亿政府能动的资金也就四万亿多除去利息一万多亿美国军费还不够一万亿你猜能加到哪

抱歉，原内容已删除

2022-09-13

一点不意外意料之中

狠狠一记耳光！市场被通胀报告吓坏了，纳指期货大跌，鹰派美联储预期回归

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看看这泡沫还能持续多久","listText":"天天讲故事就是为了卖卡&nbsp; 看看这泡沫还能持续多久","text":"天天讲故事就是为了卖卡 看看这泡沫还能持续多久","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/358519311069600","repostId":"2474222692","repostType":2,"repost":{"id":"2474222692","pubTimestamp":1728496680,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2474222692?lang=&edition=full","pubTime":"2024-10-10 01:58","market":"us","language":"zh","title":"黄仁勋：AI未来在于“推理”，芯片性能提升与成本降低是关键","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2474222692","media":"搜狐","summary":"财联社10月9日讯 英伟达CEO黄仁勋最新表示，人工智能的未来将是能够“推理”的服务，但要达到这样的阶段需要先把计算成本降下来。黄仁勋表示，这将使未来的软件具有推理能力，与当前他每天都在用的、OpenAI的聊天机器人ChatGPT完全不同。有数据显示，在目前的AI芯片市场上，英伟达已经占据了超过90%的份额。今年3月的时候，黄仁勋曾提到，Blackwell的售价在3万至4万美元之间。年初至今，英伟达股价已累涨170%，令黄仁勋在富豪榜上逼近前十。","content":"<html><head></head><body><p>10月9日，英伟达首席执行官黄仁勋在与Arm首席执行官Rene Haas的对话中，深入探讨了人工智能（AI）的未来发展及其在推理能力方面的潜力。此番言论不仅展现了黄仁勋对AI技术未来的愿景，也阐明了降低计算成本的重要性。黄仁勋表示，未来的AI服务将能够通过数百或数千个步骤对人类提出的问题进行深度推理，并自我反思得出结论。这一能力将使得未来的软件与我们现在所接触的AI聊天机器人（如OpenAI的ChatGPT）形成显著区别。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>推理能力的崛起</strong></p><p style=\"text-align: left;\">推理不仅是人类思维的核心，更是创造智能机器的重要特征。传统的AI系统通常依赖于海量数据进行模式识别，而推理则意味着从这些模式中得出更为复杂的结论。黄仁勋指出，要实现这一目标，芯片性能提升与成本降低是关键。他强调，英伟达的目标是在保持相同成本和能耗的前提下，每年将芯片性能提高两到三倍。这一计划如果成功实施，将在技术层面上大大扩展AI的应用范围，使其能够处理更复杂的逻辑问题。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>芯片性能与市场份额</strong></p><p style=\"text-align: left;\">根据最新的数据，英伟达在AI芯片市场的份额已经超过90%。这种市场主导地位不仅表现在销售数字上，更体现在技术的不断创新与应用。上周，黄仁勋提到，外界对英伟达下一代AI芯片Blackwell的需求“太疯狂了”。该款芯片的售价预计在$30,000至$40,000之间，尽管价格不菲，但由于其强大的功能与潜在价值，引发了广泛的关注。英伟达并不打算单独出售GPU，而是选择将其与网络设备、软件服务等打包出售，这一策略旨在通过综合解决方案巩固市场地位。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>AI的产业应用与创新时代</strong></p><p style=\"text-align: left;\">随着黄仁勋的设想逐步变为现实，AI在各行各业的应用将迎来新的机遇。举例来说，在金融领域，AI推理能够帮助分析市场趋势，制定更加精准的投资策略；在医疗领域，AI能够通过分析病历数据推导出合理的治疗方案；在教育行业，AI可以根据学生的学习进度和兴趣进行个性化教育，帮助其获得更好的学习效果。可以预见，AI的推理能力将提升用户体验，并带动相关行业的革新。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>市场竞争与挑战</strong></p><p style=\"text-align: left;\">然而，英伟达面临的挑战同样不容小觑。尽管目前其市场份额稳固，但一些主要客户正在探索内部替代方案，以降低对英伟达的依赖。对此，竞争对手AMD在即将举行的活动中将分享其最新的AI产品，这意味着行业内部的竞争日益加剧。若英伟达无法继续保持其技术领先和创新能力，可能会导致市场控制力减弱的风险。此外，全球范围内对AI伦理使用的关注也在增加，再加上新技术带来的安全隐忧，英伟达及其同行都需密切关注这些潜在问题。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>结语</strong></p><p style=\"text-align: left;\">综上所述，黄仁勋所描绘的AI未来，无疑是令人期待的。推理能力的突出将为人类带来更加智能化的服务和解决方案，而芯片成本的降低是实现这一目标的关键因素。面对不断变化的市场环境，企业需保持警觉，与时俱进，持续推动技术与产业的融合与创新。最后，强烈建议大家，日常一定要学习使用先进生产力，要把AI用起来。不管任何人，不论你是多熟悉你的业务，也不要排斥AI。聪明的人已经把像chatgpt这样的AI工具用得风生水起了，但大部分职场人还只知道埋头苦干，结果就是吃了信息闭塞的亏。会用AI和不会用AI的人，工作效率真的是天壤之别！其实只要愿意花点时间学学怎么用，简单的操作就能让工作效率翻个好几倍，省下大把时间做自己的事情。比如我常用的AI工具——简单AI，就是一个全能型AI创作助手，功能包括AI绘画、文生图、图生图、AI文案、AI头像、AI素材、AI设计等。可以一键生成创意美图、动漫头像、种草笔记、爆款标题、活动方案等。</p></body></html>","source":"sh","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>黄仁勋：AI未来在于“推理”，芯片性能提升与成本降低是关键</title>\n<style 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Haas的对话中，深入探讨了人工智能（AI）的未来发展及其在推理能力方面的潜力。此番言论不仅展现了黄仁勋对AI技术未来的愿景，也阐明了降低计算成本的重要性。黄仁勋表示，未来的AI服务将能够通过数百或数千个步骤对人类提出的问题进行深度推理，并自我反思得出结论。这一能力将使得未来的软件与我们现在所接触的AI聊天机器人（如OpenAI的ChatGPT）形成显著区别。推理能力的崛起推理不仅是人类思维的核心，更是创造智能机器的重要特征。传统的AI系统通常依赖于海量数据进行模式识别，而推理则意味着从这些模式中得出更为复杂的结论。黄仁勋指出，要实现这一目标，芯片性能提升与成本降低是关键。他强调，英伟达的目标是在保持相同成本和能耗的前提下，每年将芯片性能提高两到三倍。这一计划如果成功实施，将在技术层面上大大扩展AI的应用范围，使其能够处理更复杂的逻辑问题。芯片性能与市场份额根据最新的数据，英伟达在AI芯片市场的份额已经超过90%。这种市场主导地位不仅表现在销售数字上，更体现在技术的不断创新与应用。上周，黄仁勋提到，外界对英伟达下一代AI芯片Blackwell的需求“太疯狂了”。该款芯片的售价预计在$30,000至$40,000之间，尽管价格不菲，但由于其强大的功能与潜在价值，引发了广泛的关注。英伟达并不打算单独出售GPU，而是选择将其与网络设备、软件服务等打包出售，这一策略旨在通过综合解决方案巩固市场地位。AI的产业应用与创新时代随着黄仁勋的设想逐步变为现实，AI在各行各业的应用将迎来新的机遇。举例来说，在金融领域，AI推理能够帮助分析市场趋势，制定更加精准的投资策略；在医疗领域，AI能够通过分析病历数据推导出合理的治疗方案；在教育行业，AI可以根据学生的学习进度和兴趣进行个性化教育，帮助其获得更好的学习效果。可以预见，AI的推理能力将提升用户体验，并带动相关行业的革新。市场竞争与挑战然而，英伟达面临的挑战同样不容小觑。尽管目前其市场份额稳固，但一些主要客户正在探索内部替代方案，以降低对英伟达的依赖。对此，竞争对手AMD在即将举行的活动中将分享其最新的AI产品，这意味着行业内部的竞争日益加剧。若英伟达无法继续保持其技术领先和创新能力，可能会导致市场控制力减弱的风险。此外，全球范围内对AI伦理使用的关注也在增加，再加上新技术带来的安全隐忧，英伟达及其同行都需密切关注这些潜在问题。结语综上所述，黄仁勋所描绘的AI未来，无疑是令人期待的。推理能力的突出将为人类带来更加智能化的服务和解决方案，而芯片成本的降低是实现这一目标的关键因素。面对不断变化的市场环境，企业需保持警觉，与时俱进，持续推动技术与产业的融合与创新。最后，强烈建议大家，日常一定要学习使用先进生产力，要把AI用起来。不管任何人，不论你是多熟悉你的业务，也不要排斥AI。聪明的人已经把像chatgpt这样的AI工具用得风生水起了，但大部分职场人还只知道埋头苦干，结果就是吃了信息闭塞的亏。会用AI和不会用AI的人，工作效率真的是天壤之别！其实只要愿意花点时间学学怎么用，简单的操作就能让工作效率翻个好几倍，省下大把时间做自己的事情。比如我常用的AI工具——简单AI，就是一个全能型AI创作助手，功能包括AI绘画、文生图、图生图、AI文案、AI头像、AI素材、AI设计等。可以一键生成创意美图、动漫头像、种草笔记、爆款标题、活动方案等。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":206,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":357848816533824,"gmtCreate":1728367411338,"gmtModify":1728367413277,"author":{"id":"3554708838834221","authorId":"3554708838834221","name":"霸气威武","avatar":"https://static.tigerbbs.com/884a97d08a6f7f0246c299686e81f873","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3554708838834221","authorIdStr":"3554708838834221"},"themes":[],"htmlText":"大涨？可真是大","listText":"大涨？可真是大","text":"大涨？可真是大","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/357848816533824","repostId":"1129539083","repostType":4,"repost":{"id":"1129539083","pubTimestamp":1728366673,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1129539083?lang=&edition=full","pubTime":"2024-10-08 13:51","market":"sh","language":"zh","title":"A股大涨如期而至！后市上涨空间还有多大？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1129539083","media":"读数一帜","summary":"随后股指有所回落，截至上午收盘，上证指数报收3496.82点，上涨4.81%；深证成指上涨8.25%。港股在国庆长假期间涨逾9%，10月8日开盘出现了大幅回调，截至上午收盘，恒生指数跌幅收窄，下跌5.58%。A股开盘涨超10%早间开盘，上证指数直接飙涨至3674.4点，涨幅达10.13%；深证成指大涨12.67%，创业板指大涨18.44%，北证50更是暴涨26.67%。国庆假期期间做多情绪十分高涨。上涨空间还有多大？","content":"<html><head></head><body><blockquote><p>港股和A股市场正从一轮急剧反弹过渡到一个更为持久的上升周期，未来两个市场都有着巨大的增长潜力</p></blockquote><p>10月8日，在万众期待、投资者拉满的情绪中，A股如期大涨，沪深两市开盘即上涨超10%。市场成交异常活跃，开盘后42分钟，沪深两市成交额突破2万亿元。</p><p><strong>随后股指有所回落，截至上午收盘，上证指数报收3496.82点，上涨4.81%；深证成指上涨8.25%。两市累计成交24801亿元。其中5090只个股上涨，230只个股涨停。</strong></p><p>直接利好因素为同日上午10时国新办举行的新闻发布会。发布会介绍了“系统落实一揽子增量政策扎实推动经济向上结构向优、发展态势持续向好”有关情况，国家发改委主任郑栅洁及四位副主任一同出席。</p><p>发布会上，国家发改委透露了接下来的多项利好政策。资本市场方面，郑栅洁表示，要努力提振资本市场。有关部门将采取有力有效的综合措施，大力引导长期资金入市，打通社保、保险、理财等资金入市的堵点，支持上市公司并购重组，稳步推进公募基金改革，研究出台保护中小投资者的政策措施；各项政策正在加快推出。</p><p>此外，郑栅洁表示，抓紧研究扩大专项债用作资本金的领域规模比例，尽快出台合理扩大地方政府专项债支持范围的具体改革的举措。进一步激发民间投资积极性，实施好政府和社会资本合作（PPP）新机制，支持社会资本参与新型基础设施等领域建设。</p><p>不过，A股与港股出现了明显的跷跷板效应。港股在国庆长假期间涨逾9%，10月8日开盘出现了大幅回调，截至上午收盘，恒生指数跌幅收窄，下跌5.58%。</p><p><strong>A股开盘涨超10%</strong></p><p>早间开盘，上证指数直接飙涨至3674.4点，涨幅达10.13%；深证成指大涨12.67%，创业板指大涨18.44%，北证50更是暴涨26.67%。竞价涨停个股近千只。开盘不到半个小时，A股成交额即突破1万亿元，创最快破万亿元纪录。</p><p>尽管随后指数有所回落，但很快又开始强势上涨。截至上午收盘，上证指数报收3496.82点，上涨4.81%；深证成指上涨8.25%，科创50上涨16.23%，创业板指涨幅14.26%，北证50涨幅18.93%。</p><p>沪深两市累计成交24801亿元，其中上证指数成交10863亿元，深证成指成交13938亿元。根据Wind（万得）数据，截至10月8日午盘，有5090只个股上涨，230只个股涨停。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2db7bb0cde7300db965d35e8042c08d9\" alt=\"（10月8日午盘A股重要股指涨幅  数据来源：Wind）\" title=\"（10月8日午盘A股重要股指涨幅  数据来源：Wind）\" tg-width=\"656\" tg-height=\"774\"/><span>（10月8日午盘A股重要股指涨幅  数据来源：Wind）</span></p><p style=\"text-align: left;\">板块方面，31个申万一级行业全部上涨。电子行业以11.61%的涨幅领涨,计算机行业上涨11.50%,美容护理、电力设备涨幅均超过9%。</p><p><strong>被认为是牛市风向标的非银金融行业涨幅也达到了9.93%。Wind数据显示，近五日，该行业涨幅已经达到了40.69%，涨幅居前。</strong></p><p>投资者加速入场。尽管券商已经在假期做好了充分的开盘准备，但10月8日，依然有投资者反映有券商App再次出现宕机，银证转账功能也出现卡顿现象。</p><p>自9月18日以来，上证指数开始反弹。至今，仅不到10个交易日，上证指数就从2700点左右重返至3496点。这样的上涨速度让投资者们甚为兴奋。</p><p>值得注意的是，节前指数持续逼空，场外资金大幅涌入。国庆假期期间做多情绪十分高涨。海外投资者高度关注中国股市，讨论未来财政政策的途径和规模。全球各知名投行纷纷上调A股评级。</p><p><strong>“短期来看，经过长假看多情绪的渲染，做多热情高涨，指数或在短期内奔向3600点甚至更高。”</strong>国金证券财富中心策略分析师黄岑栋向《财经》表示。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>港股集体回调</strong></p><p>与A股的亮眼表现不同，10月8日港股开盘大幅回调。<strong>恒生指数早盘一度跌超2300点，不但将假期涨幅磨平，还创下了16年来最大跌幅；恒生科技指数最多跌14.39%，低见4611.45点；恒生国企指数盘中最大跌幅见10.92%，是2008年10月27日以来最大跌幅。</strong></p><p>不过，在深跌之后港股开始反弹，截至午间休市，恒生指数跌5.58%，恒生科技指数跌7.87%，国企指数跌6.13%，大市半日成交额达3847.65亿港元，中资券商股、房地产股领跌。 </p><p>国庆长假期间，恒生指数一路震荡向上，从9月30日到10月7日涨9.09%，这也使港股市场的三只主要指数年内表现排到了全球主要指数涨幅前列，远远领先于美股、日股等。截至10月7日收市，恒生中国企业指数年内涨幅达44.42%，冠绝全球主要市场指数，恒生科技指数涨43.09%，恒生指数涨35.5%。</p><p>西京研究院院长赵建提到，由于港股是国际资本自由流动的市场，对美元降息敏感度更高，定价也会表现更充分。<strong>国庆长假期间，港股实际上成为了A股的期货，抢占了中国权益资产的定价权。节后A股开盘后，投资者肯定会争抢在港交所大幅上涨的AH股，直到A股和H股的定价重估到新的平衡位置。</strong></p><p>对于港股10月8日开盘的大幅回落，光大证券国际表示，市场对A股假期后复盘的表现比较关注，而A股也正如市场预期，在早盘出现大幅上涨，但盘中涨幅出现收窄，带动了在假期期间累积较大涨幅的港股出现下跌。如果从过去几周港股累计涨幅看，现在恒生指数回落幅度相对还比较合理。值得注意的是，10月8日上午港股的成交量较大，反映A股开盘后，投资者的博弈活动也趋于活跃。预期港股短线的表现还是视乎A股的走势，而中长期来看，预期投资者继续对政策利好的憧憬之下，未来股指还是具有一定的表现空间。</p><p>中泰国际表示，短期国庆假期后A股和港股通复市后，各部委各地方若能加快政策细则部署，预计本轮资金面带来的上涨有望持续一段时间。但是，极高斜率的暴力拉升难以持续太长时间，港股短期估值修复已非常充分，当市场迎来经济数据和政策落地的验证，大盘波动性或急剧增加，不排除有高位获利回吐压力。</p><p><strong>“暴力上涨难以持续，预料国庆长假后股市出现震荡。”</strong>兴业证券全球首席策略分析师张忆东此前指出。</p><p>张忆东提到，港股和A股市场正从一轮急剧反弹过渡到一个更为持久的上升周期，未来两个市场都有着巨大的增长潜力。不过，由于后市行情会由长线资金主导，股市震荡将是区分主线的时候，需要注意长线资金会否源源不绝过来，以及关注长线资金买什么。现阶段不建议过度追高杀跌，更应要关注基本面。</p><p>摩根大通10月6日发布报告称，A股开盘后港股地产、消费和金融股可能将出现回调，但这是健康的。随着更多个人投资者进入A股，其表现或将优于港股。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>上涨空间还有多大？</strong></p><p>对于后市表现，国内外投资机构普遍看好。</p><p>摩根士丹利预测，如果中国政府在未来几周宣布更多的支持措施，中国股市可能进一步上涨10%至15%。</p><p>花旗也在10月7日表示，中国今年的经济刺激措施可能会超出市场预期，因此将沪深300指数2025年6月末的目标调升至4600点，较现水平有约14%潜在升幅。</p><p>摩根大通近日发布研报认为，即使近期中国股市的大幅反弹可能面临一些短期回调压力，整体政策立场上，应加强对亚洲和全球股票进行多元化资产配置。</p><p>中信建投首席策略官陈果认为，“这次的牛市级别不会小。”在他看来，<strong>大的牛市，一定是在基本面比较悲观的情形下孕育。这种极度悲观的预期，一旦发生扭转，它孕育的牛市的级别，是比较大的，时间上比大家想象的都要长。此次牛市的级别，大概超过绝大多数人的想象。</strong></p><p>星石投资也表示，当前市场情绪及股市表现是对前期悲观预期的修复。“在政策公布前，市场预期和情绪都处于历史底部区域，A股整体处于偏低估状态，市场本身就存在估值向上修复的内生动能。”</p><p>星石投资认为，市场预期好转带来的情绪修复有望持续，随着国内逆周期政策进入新一轮发力期，市场经济预期和风险偏好均有望迎来修复，预计市场风格将逐渐从避险类资产向具备成长性的资产扩散，资产价格正在向资产价值回归。</p><p>景顺亚太区（日本除外）全球市场策略师赵耀庭日前发布报告认为，现在或是重新投资中国股市的好时机。中国股市的股息率高于政府债券收益率，两者间的息差达到长期以来的最高水平。</p><p>“尽管股市反弹，但估值依然较历史平均水平较低，这表明股市在当前基础上仍有逾20%的上涨空间。” 赵耀庭表示。</p><p>中信证券最新发布研报表示，政策信号出现重大变化，市场预期出现大逆转，未来内需政策持续加码或推动价格信号提前到来，行情将迎来大拐点；在预期大逆转后，以散户为主的增量资金集中入场为特征，脉冲式上涨短期内还会持续。</p><p>多家机构将本轮行情定义为牛市启动。十一长假期间，各家券商研究所举办了系列电话会，从各自主题来看，乐观情绪高涨。</p><p>国泰君安研究所举办“重估中国资产”系列电话会；兴业证券研究所在10月7日一连举办七场“做多中国”主题行业线上会议；而银河证券研究所国庆假期期间每天都有主题为“大拐点、大机遇”的行业专场路演举行。</p><p>不过，也有投资者认为，目前牛市尚未到来。</p><p>知名投资人林园近日表示，现在许多人仍然处于亏损状态，<strong>牛市的真正特征是大多数开始赚钱，至少有40%到50%的人在市场中获利，这才是牛市的明显标志。</strong>“至少市场要涨到4500点，才能谈牛市。”林园说。</p></body></html>","source":"lsy1589542236822","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>A股大涨如期而至！后市上涨空间还有多大？</title>\n<style 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数据来源：Wind）板块方面，31个申万一级行业全部上涨。电子行业以11.61%的涨幅领涨,计算机行业上涨11.50%,美容护理、电力设备涨幅均超过9%。被认为是牛市风向标的非银金融行业涨幅也达到了9.93%。Wind数据显示，近五日，该行业涨幅已经达到了40.69%，涨幅居前。投资者加速入场。尽管券商已经在假期做好了充分的开盘准备，但10月8日，依然有投资者反映有券商App再次出现宕机，银证转账功能也出现卡顿现象。自9月18日以来，上证指数开始反弹。至今，仅不到10个交易日，上证指数就从2700点左右重返至3496点。这样的上涨速度让投资者们甚为兴奋。值得注意的是，节前指数持续逼空，场外资金大幅涌入。国庆假期期间做多情绪十分高涨。海外投资者高度关注中国股市，讨论未来财政政策的途径和规模。全球各知名投行纷纷上调A股评级。“短期来看，经过长假看多情绪的渲染，做多热情高涨，指数或在短期内奔向3600点甚至更高。”国金证券财富中心策略分析师黄岑栋向《财经》表示。港股集体回调与A股的亮眼表现不同，10月8日港股开盘大幅回调。恒生指数早盘一度跌超2300点，不但将假期涨幅磨平，还创下了16年来最大跌幅；恒生科技指数最多跌14.39%，低见4611.45点；恒生国企指数盘中最大跌幅见10.92%，是2008年10月27日以来最大跌幅。不过，在深跌之后港股开始反弹，截至午间休市，恒生指数跌5.58%，恒生科技指数跌7.87%，国企指数跌6.13%，大市半日成交额达3847.65亿港元，中资券商股、房地产股领跌。 国庆长假期间，恒生指数一路震荡向上，从9月30日到10月7日涨9.09%，这也使港股市场的三只主要指数年内表现排到了全球主要指数涨幅前列，远远领先于美股、日股等。截至10月7日收市，恒生中国企业指数年内涨幅达44.42%，冠绝全球主要市场指数，恒生科技指数涨43.09%，恒生指数涨35.5%。西京研究院院长赵建提到，由于港股是国际资本自由流动的市场，对美元降息敏感度更高，定价也会表现更充分。国庆长假期间，港股实际上成为了A股的期货，抢占了中国权益资产的定价权。节后A股开盘后，投资者肯定会争抢在港交所大幅上涨的AH股，直到A股和H股的定价重估到新的平衡位置。对于港股10月8日开盘的大幅回落，光大证券国际表示，市场对A股假期后复盘的表现比较关注，而A股也正如市场预期，在早盘出现大幅上涨，但盘中涨幅出现收窄，带动了在假期期间累积较大涨幅的港股出现下跌。如果从过去几周港股累计涨幅看，现在恒生指数回落幅度相对还比较合理。值得注意的是，10月8日上午港股的成交量较大，反映A股开盘后，投资者的博弈活动也趋于活跃。预期港股短线的表现还是视乎A股的走势，而中长期来看，预期投资者继续对政策利好的憧憬之下，未来股指还是具有一定的表现空间。中泰国际表示，短期国庆假期后A股和港股通复市后，各部委各地方若能加快政策细则部署，预计本轮资金面带来的上涨有望持续一段时间。但是，极高斜率的暴力拉升难以持续太长时间，港股短期估值修复已非常充分，当市场迎来经济数据和政策落地的验证，大盘波动性或急剧增加，不排除有高位获利回吐压力。“暴力上涨难以持续，预料国庆长假后股市出现震荡。”兴业证券全球首席策略分析师张忆东此前指出。张忆东提到，港股和A股市场正从一轮急剧反弹过渡到一个更为持久的上升周期，未来两个市场都有着巨大的增长潜力。不过，由于后市行情会由长线资金主导，股市震荡将是区分主线的时候，需要注意长线资金会否源源不绝过来，以及关注长线资金买什么。现阶段不建议过度追高杀跌，更应要关注基本面。摩根大通10月6日发布报告称，A股开盘后港股地产、消费和金融股可能将出现回调，但这是健康的。随着更多个人投资者进入A股，其表现或将优于港股。上涨空间还有多大？对于后市表现，国内外投资机构普遍看好。摩根士丹利预测，如果中国政府在未来几周宣布更多的支持措施，中国股市可能进一步上涨10%至15%。花旗也在10月7日表示，中国今年的经济刺激措施可能会超出市场预期，因此将沪深300指数2025年6月末的目标调升至4600点，较现水平有约14%潜在升幅。摩根大通近日发布研报认为，即使近期中国股市的大幅反弹可能面临一些短期回调压力，整体政策立场上，应加强对亚洲和全球股票进行多元化资产配置。中信建投首席策略官陈果认为，“这次的牛市级别不会小。”在他看来，大的牛市，一定是在基本面比较悲观的情形下孕育。这种极度悲观的预期，一旦发生扭转，它孕育的牛市的级别，是比较大的，时间上比大家想象的都要长。此次牛市的级别，大概超过绝大多数人的想象。星石投资也表示，当前市场情绪及股市表现是对前期悲观预期的修复。“在政策公布前，市场预期和情绪都处于历史底部区域，A股整体处于偏低估状态，市场本身就存在估值向上修复的内生动能。”星石投资认为，市场预期好转带来的情绪修复有望持续，随着国内逆周期政策进入新一轮发力期，市场经济预期和风险偏好均有望迎来修复，预计市场风格将逐渐从避险类资产向具备成长性的资产扩散，资产价格正在向资产价值回归。景顺亚太区（日本除外）全球市场策略师赵耀庭日前发布报告认为，现在或是重新投资中国股市的好时机。中国股市的股息率高于政府债券收益率，两者间的息差达到长期以来的最高水平。“尽管股市反弹，但估值依然较历史平均水平较低，这表明股市在当前基础上仍有逾20%的上涨空间。” 赵耀庭表示。中信证券最新发布研报表示，政策信号出现重大变化，市场预期出现大逆转，未来内需政策持续加码或推动价格信号提前到来，行情将迎来大拐点；在预期大逆转后，以散户为主的增量资金集中入场为特征，脉冲式上涨短期内还会持续。多家机构将本轮行情定义为牛市启动。十一长假期间，各家券商研究所举办了系列电话会，从各自主题来看，乐观情绪高涨。国泰君安研究所举办“重估中国资产”系列电话会；兴业证券研究所在10月7日一连举办七场“做多中国”主题行业线上会议；而银河证券研究所国庆假期期间每天都有主题为“大拐点、大机遇”的行业专场路演举行。不过，也有投资者认为，目前牛市尚未到来。知名投资人林园近日表示，现在许多人仍然处于亏损状态，牛市的真正特征是大多数开始赚钱，至少有40%到50%的人在市场中获利，这才是牛市的明显标志。“至少市场要涨到4500点，才能谈牛市。”林园说。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":154,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":355806825652456,"gmtCreate":1727876367566,"gmtModify":1727876369041,"author":{"id":"3554708838834221","authorId":"3554708838834221","name":"霸气威武","avatar":"https://static.tigerbbs.com/884a97d08a6f7f0246c299686e81f873","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3554708838834221","authorIdStr":"3554708838834221"},"themes":[],"htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$&nbsp;</a> 苍天已死&nbsp; 英伟达必定陨落 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tg-width=\"300\" tg-height=\"400\"/></p><p>尽管如此，拉斯根写道，半导体股票的降温与“AI情绪稍作喘息”有关。与此同时，在非AI领域的芯片市场，如汽车和工业芯片领域，寻找市场底部的探寻仍在继续，关于整体复苏轨迹的争论也在继续。”</p><p>那么，投资者未来应该如何看待这个板块呢？拉斯根推荐了两家最知名的股票作为他的首选。</p><p>那么投资者应该如何看待该行业的未来发展呢？拉斯冈推荐了两家最知名的股票作为他的首选。</p><p>当然，其中之一就是 <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a> 公司（Nvidia Corp. NVDA）。</p><p>“是的，数字非常好（而且上涨得如此之快），以至于投资者担心可持续性。”他写道，“然而，显然现在不是担心的时刻。”</p><p>虽然投资者曾对英伟达上月末财报中的Blackwell芯片推迟感到担忧，但根据拉斯根的说法，这个问题“几乎是个小插曲”，因为公司在第四财季仍能从新芯片中获得“可观”收入，并且明年有望实现“大幅增长”。</p><p>与此同时，英伟达目前的 Hopper 产品线需求仍然强劲，经过多个季度的供应限制后，该产品的供应正在改善。</p><p>那么困扰英伟达投资者的其他担忧又如何呢？他写道：“利润率的担忧似乎在我们看来有些言过其实。”第四财季的利润率可能达到 73% 至 74%，这可能是“底部”，明年随着Blackwell芯片成本的优化和价格的提升，利润率有望改善，业绩仍有上行空间。“我们认为你仍然要参与其中。”</p><p>英伟达股价在周三上涨 8% 之后，周四又上涨 1.92%。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/1b594deba7b429d51bda1d82aafece61\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p>至于 <a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a> 公司（Broadcom Inc. AVGO），他认为，虽然“核心”半导体业务承压，但人工智能业务势头强劲。展望未来，核心业务可能会在明年改善，而VMware交易“明显超出预期”。</p><p>“即便经历了回调，故事对我们来说仍然非常吸引人。”拉斯根写道。</p><p>博通股票周四上涨3.97%。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/c9574f88ba36e54105674b7cebf42c46\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p>他推荐的另一家公司是 <a href=\"https://laohu8.com/S/QCOM\">高通</a> 公司（Qualcomm Inc. QCOM）。</p><p>“我们终于走出了惨淡的智能手机周期，公司在上一季度财报电话会上尽力降低了（12 月季度）的风险。”他写道。然而，投资者仍需注意苹果公司（Apple Inc. AAPL）寻求更多业务转移所带来的风险，这一“阴影”可能需要一些时间才能消散。</p><p>高通股票在周四下跌0.95%。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/2d44f2d8ddb945a5f6960ba61fa7bf2b\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p><em>文章源自MarketWatch《Nvidia’s stock extends gains: ‘The time to worry is clearly not now’》</em></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>英伟达延续涨势：显然，现在不是担忧的时候</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; }\nol{ list-style:decimal; }\nli,li p{ margin:10px 0;}\nimg{ max-width:100%;display:block;margin:0 auto 1em; }\nblockquote{ color:#B5B2B1; border-left:3px solid #aaa; padding:1em; }\nstrong,b{font-weight:bold;}\nem,i{font-style:italic;}\ntable{ width:100%;border-collapse:collapse;border-spacing:1px;margin:1em 0;font-size:.9em; }\nth,td{ padding:5px;text-align:left;border:1px solid #aaa; }\nth{ font-weight:bold;background:#5d5d5d; }\n.symbol-link{font-weight:bold;}\n/* header{ border-bottom:1px solid #494756; } */\n.title{ margin:0 0 8px;line-height:1.3;color:#ddd; }\n.meta {color:#5e5c6d;font-size:13px;margin:0 0 .5em; }\na{text-decoration:none; color:#2a4b87;}\n.meta .head { display: inline-block; overflow: hidden}\n.head .h-thumb { width: 30px; height: 30px; margin: 0; padding: 0; border-radius: 50%; float: left;}\n.head .h-content { margin: 0; padding: 0 0 0 9px; float: left;}\n.head .h-name {font-size: 13px; color: #eee; margin: 0;}\n.head .h-time {font-size: 11px; color: #7E829C; margin: 0;line-height: 11px;}\n.small {font-size: 12.5px; display: inline-block; transform: scale(0.9); -webkit-transform: scale(0.9); transform-origin: left; -webkit-transform-origin: left;}\n.smaller {font-size: 12.5px; display: inline-block; transform: scale(0.8); -webkit-transform: scale(0.8); transform-origin: left; -webkit-transform-origin: left;}\n.bt-text {font-size: 12px;margin: 1.5em 0 0 0}\n.bt-text p {margin: 0}\n</style>\n</head>\n<body>\n<div class=\"wrapper\">\n<header>\n<h2 class=\"title\">\n英伟达延续涨势：显然，现在不是担忧的时候\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n<a class=\"head\" href=\"https://laohu8.com/wemedia/102\">\n\n\n<div class=\"h-thumb\" style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">老虎资讯综合 </p>\n<p class=\"h-time\">2024-09-13 15:42</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><blockquote><p>尽管今年迄今为止，半导体行业相对于标准普尔 500 指数的优异表现已基本消失，但伯恩斯坦（Bernstein）仍看好 <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a> 和 <a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a> 股票，将其作为半导体行业的首选股</p></blockquote><p>你没有看错：今年以来，半导体股作为一个整体仅略高于标准普尔 500 指数，因为“最近该行业的涨势有所消退”。</p><p>伯恩斯坦分析师斯泰西·拉斯根（Stacy Rasgon）指出，截至周四开盘前， <a href=\"https://laohu8.com/S/SOX\">费城半导体指数</a> （SOX）在2024年仅比标普500指数SPX领先120个基点，而三个月前该芯片指数的表现曾超出标普500多达2000个基点。</p><p>也就是说，标普500指数在本周早些时候还曾超过费城半导体指数，直到周三半导体股票大涨。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/762cb0bc742e6d8adf8ce36187b7b7dd\" title=\"\" tg-width=\"300\" tg-height=\"400\"/></p><p>尽管如此，拉斯根写道，半导体股票的降温与“AI情绪稍作喘息”有关。与此同时，在非AI领域的芯片市场，如汽车和工业芯片领域，寻找市场底部的探寻仍在继续，关于整体复苏轨迹的争论也在继续。”</p><p>那么，投资者未来应该如何看待这个板块呢？拉斯根推荐了两家最知名的股票作为他的首选。</p><p>那么投资者应该如何看待该行业的未来发展呢？拉斯冈推荐了两家最知名的股票作为他的首选。</p><p>当然，其中之一就是 <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a> 公司（Nvidia Corp. 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AAPL）寻求更多业务转移所带来的风险，这一“阴影”可能需要一些时间才能消散。</p><p>高通股票在周四下跌0.95%。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/2d44f2d8ddb945a5f6960ba61fa7bf2b\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p><em>文章源自MarketWatch《Nvidia’s stock extends gains: ‘The time to worry is clearly not now’》</em></p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://community-static.tradeup.com/news/448010455418755507226ff8ce790e33","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1142936421","content_text":"尽管今年迄今为止，半导体行业相对于标准普尔 500 指数的优异表现已基本消失，但伯恩斯坦（Bernstein）仍看好 英伟达 和 博通 股票，将其作为半导体行业的首选股你没有看错：今年以来，半导体股作为一个整体仅略高于标准普尔 500 指数，因为“最近该行业的涨势有所消退”。伯恩斯坦分析师斯泰西·拉斯根（Stacy Rasgon）指出，截至周四开盘前， 费城半导体指数 （SOX）在2024年仅比标普500指数SPX领先120个基点，而三个月前该芯片指数的表现曾超出标普500多达2000个基点。也就是说，标普500指数在本周早些时候还曾超过费城半导体指数，直到周三半导体股票大涨。尽管如此，拉斯根写道，半导体股票的降温与“AI情绪稍作喘息”有关。与此同时，在非AI领域的芯片市场，如汽车和工业芯片领域，寻找市场底部的探寻仍在继续，关于整体复苏轨迹的争论也在继续。”那么，投资者未来应该如何看待这个板块呢？拉斯根推荐了两家最知名的股票作为他的首选。那么投资者应该如何看待该行业的未来发展呢？拉斯冈推荐了两家最知名的股票作为他的首选。当然，其中之一就是 英伟达 公司（Nvidia Corp. NVDA）。“是的，数字非常好（而且上涨得如此之快），以至于投资者担心可持续性。”他写道，“然而，显然现在不是担心的时刻。”虽然投资者曾对英伟达上月末财报中的Blackwell芯片推迟感到担忧，但根据拉斯根的说法，这个问题“几乎是个小插曲”，因为公司在第四财季仍能从新芯片中获得“可观”收入，并且明年有望实现“大幅增长”。与此同时，英伟达目前的 Hopper 产品线需求仍然强劲，经过多个季度的供应限制后，该产品的供应正在改善。那么困扰英伟达投资者的其他担忧又如何呢？他写道：“利润率的担忧似乎在我们看来有些言过其实。”第四财季的利润率可能达到 73% 至 74%，这可能是“底部”，明年随着Blackwell芯片成本的优化和价格的提升，利润率有望改善，业绩仍有上行空间。“我们认为你仍然要参与其中。”英伟达股价在周三上涨 8% 之后，周四又上涨 1.92%。至于 博通 公司（Broadcom Inc. AVGO），他认为，虽然“核心”半导体业务承压，但人工智能业务势头强劲。展望未来，核心业务可能会在明年改善，而VMware交易“明显超出预期”。“即便经历了回调，故事对我们来说仍然非常吸引人。”拉斯根写道。博通股票周四上涨3.97%。他推荐的另一家公司是 高通 公司（Qualcomm Inc. QCOM）。“我们终于走出了惨淡的智能手机周期，公司在上一季度财报电话会上尽力降低了（12 月季度）的风险。”他写道。然而，投资者仍需注意苹果公司（Apple Inc. 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AI的研究，在《财富》500强企业中，有56%的公司在其最新的年度报告中将人工智能列为“风险因素”，这一数字较2022年的9%有了显著增长。今年，超过90%的美国大型媒体和娱乐公司表示，快速增长的人工智能系统是公司的潜在业务风险，而86%的软件和技术公司也持相同观点。","content":"<html><head></head><body><p>一项针对企业财务报告的最新调查显示，超过半数的美国大型企业认为人工智能可能对其业务构成风险，凸显了这项新兴技术可能带来的广泛工业变革。</p><p style=\"text-align: start;\">根据大型企业研究平台Arize AI的研究，在《财富》500强企业中，有56%的公司在其最新的年度报告中将人工智能列为“风险因素”，这一数字较2022年的9%有了显著增长。</p><p style=\"text-align: start;\">相比之下，在108家具体讨论生成式人工智能的公司中，仅有33家将其视为机遇。这些公司在年度报告中表示，生成式人工智能的潜在好处包括成本效益、运营效益和加速创新。而超过三分之二的公司则将生成式人工智能指定为风险。</p><p style=\"text-align: start;\">这些态度的转变表明，生成式人工智能的影响已经波及多个行业，并对美国多数大型上市公司产生了本质影响。</p><p style=\"text-align: start;\">自OpenAI于2022年11月发布其广受欢迎的聊天机器人ChatGPT以来，预测性机器学习技术在过去两年里蓬勃发展。此后，大型科技公司已投资数百亿美元开发强大的人工智能系统，数百家初创企业也应运而生，以期抓住颠覆性创新的机遇。</p><p style=\"text-align: start;\">在今年《财富》500强企业的年度财务报告中，提到的人工智能风险包括<strong>竞争加剧</strong>，董事会担心他们可能无法跟上竞争对手的步伐，因为对手能更好地利用人工智能技术。</p><p style=\"text-align: start;\">其他潜在危害还包括声誉或运营问题，例如关于<strong>人工智能可能对人权、就业和隐私造成影响的伦理问题</strong>。</p><p>值得注意的是，不同行业对人工智能的担忧程度各不相同。</p><p style=\"text-align: start;\">今年，超过90%的美国大型媒体和娱乐公司表示，快速增长的人工智能系统是公司的潜在业务风险，而86%的软件和技术公司也持相同观点。</p><p style=\"text-align: start;\">超过三分之二的电信公司，以及超过一半的医疗保健、金融服务、零售、消费品和航空航天公司也向投资者发出了同样的警告。</p><p style=\"text-align: start;\">例如，市值2900亿美元的流媒体服务提供商奈飞 <a href=\"https://laohu8.com/S/NFLX\">Netflix</a> 警告称，竞争对手可能通过部署人工智能来获得优势，这将影响“我们的有效竞争能力，并可能对我们的运营结果产生不利影响”。</p><p style=\"text-align: start;\">电信集团摩托罗拉 <a href=\"https://laohu8.com/S/MSI\">Motorola Solutions</a> 表示：“人工智能并不总是能够按预期运行，数据集可能不足或包含非法、有偏见、有害或冒犯性的信息，这可能会对我们的收益和声誉产生负面影响。”</p><p style=\"text-align: start;\">一些公司提到了与人工智能系统不断演变相关的财务风险，如<strong>不断增加且不可预测的成本</strong>。</p><p style=\"text-align: start;\">市值2500亿美元的软件企业赛富时 <a href=\"https://laohu8.com/S/CRM\">Salesforce.com</a> 表示，其采用人工智能“带来了数据收集和隐私方面的伦理问题”。该公司表示，新兴人工智能应用带来的“不确定性”可能会影响其利润率，这意味着它可能需要投入更多的资金来开发和测试新模型。</p><p style=\"text-align: start;\"><strong>法律、监管和网络安全</strong>方面的人工智能风险也是《财富》500强公司普遍提到的问题。</p><p style=\"text-align: start;\">娱乐巨头迪士尼 <a href=\"https://laohu8.com/S/DIS\">Walt Disney</a> 警告称，“像生成式人工智能这样的新技术发展规则尚未确定”，这可能会对其现有商业模式造成打击，例如使用其知识产权的收入流以及娱乐产品的创作方式。</p><p style=\"text-align: start;\">从辉瑞拆分出来的制药集团 <a href=\"https://laohu8.com/S/VTRS\">Viatris Inc.</a> 警告称，员工或供应商使用人工智能解决方案“可能导致机密信息的公开披露”，以及员工、临床试验参与者或其他人的个人数据“未经授权的访问”。</p><p style=\"text-align: start;\">少数宣扬人工智能具有潜在好处的公司中，有医疗保健集团 <a href=\"https://laohu8.com/S/DGX\">Quest Diagnostics</a> 和 <a href=\"https://laohu8.com/S/CI\">THE CIGNA GROUP</a> ，它们表示生成式人工智能正在改善客户服务、样本处理和索赔分析等业务流程，以及广告公司 <a href=\"https://laohu8.com/S/IPG\">Interpublic</a> ，该公司表示人工智能正在“为整个营销领域的内容创作增光添彩”。</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 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start;\">今年，超过90%的美国大型媒体和娱乐公司表示，快速增长的人工智能系统是公司的潜在业务风险，而86%的软件和技术公司也持相同观点。</p><p style=\"text-align: start;\">超过三分之二的电信公司，以及超过一半的医疗保健、金融服务、零售、消费品和航空航天公司也向投资者发出了同样的警告。</p><p style=\"text-align: start;\">例如，市值2900亿美元的流媒体服务提供商奈飞 <a href=\"https://laohu8.com/S/NFLX\">Netflix</a> 警告称，竞争对手可能通过部署人工智能来获得优势，这将影响“我们的有效竞争能力，并可能对我们的运营结果产生不利影响”。</p><p style=\"text-align: start;\">电信集团摩托罗拉 <a href=\"https://laohu8.com/S/MSI\">Motorola Solutions</a> 表示：“人工智能并不总是能够按预期运行，数据集可能不足或包含非法、有偏见、有害或冒犯性的信息，这可能会对我们的收益和声誉产生负面影响。”</p><p style=\"text-align: start;\">一些公司提到了与人工智能系统不断演变相关的财务风险，如<strong>不断增加且不可预测的成本</strong>。</p><p style=\"text-align: start;\">市值2500亿美元的软件企业赛富时 <a href=\"https://laohu8.com/S/CRM\">Salesforce.com</a> 表示，其采用人工智能“带来了数据收集和隐私方面的伦理问题”。该公司表示，新兴人工智能应用带来的“不确定性”可能会影响其利润率，这意味着它可能需要投入更多的资金来开发和测试新模型。</p><p style=\"text-align: start;\"><strong>法律、监管和网络安全</strong>方面的人工智能风险也是《财富》500强公司普遍提到的问题。</p><p style=\"text-align: start;\">娱乐巨头迪士尼 <a href=\"https://laohu8.com/S/DIS\">Walt Disney</a> 警告称，“像生成式人工智能这样的新技术发展规则尚未确定”，这可能会对其现有商业模式造成打击，例如使用其知识产权的收入流以及娱乐产品的创作方式。</p><p style=\"text-align: start;\">从辉瑞拆分出来的制药集团 <a href=\"https://laohu8.com/S/VTRS\">Viatris Inc.</a> 警告称，员工或供应商使用人工智能解决方案“可能导致机密信息的公开披露”，以及员工、临床试验参与者或其他人的个人数据“未经授权的访问”。</p><p style=\"text-align: start;\">少数宣扬人工智能具有潜在好处的公司中，有医疗保健集团 <a href=\"https://laohu8.com/S/DGX\">Quest Diagnostics</a> 和 <a href=\"https://laohu8.com/S/CI\">THE CIGNA GROUP</a> ，它们表示生成式人工智能正在改善客户服务、样本处理和索赔分析等业务流程，以及广告公司 <a href=\"https://laohu8.com/S/IPG\">Interpublic</a> 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AI的研究，在《财富》500强企业中，有56%的公司在其最新的年度报告中将人工智能列为“风险因素”，这一数字较2022年的9%有了显著增长。相比之下，在108家具体讨论生成式人工智能的公司中，仅有33家将其视为机遇。这些公司在年度报告中表示，生成式人工智能的潜在好处包括成本效益、运营效益和加速创新。而超过三分之二的公司则将生成式人工智能指定为风险。这些态度的转变表明，生成式人工智能的影响已经波及多个行业，并对美国多数大型上市公司产生了本质影响。自OpenAI于2022年11月发布其广受欢迎的聊天机器人ChatGPT以来，预测性机器学习技术在过去两年里蓬勃发展。此后，大型科技公司已投资数百亿美元开发强大的人工智能系统，数百家初创企业也应运而生，以期抓住颠覆性创新的机遇。在今年《财富》500强企业的年度财务报告中，提到的人工智能风险包括竞争加剧，董事会担心他们可能无法跟上竞争对手的步伐，因为对手能更好地利用人工智能技术。其他潜在危害还包括声誉或运营问题，例如关于人工智能可能对人权、就业和隐私造成影响的伦理问题。值得注意的是，不同行业对人工智能的担忧程度各不相同。今年，超过90%的美国大型媒体和娱乐公司表示，快速增长的人工智能系统是公司的潜在业务风险，而86%的软件和技术公司也持相同观点。超过三分之二的电信公司，以及超过一半的医疗保健、金融服务、零售、消费品和航空航天公司也向投资者发出了同样的警告。例如，市值2900亿美元的流媒体服务提供商奈飞 Netflix 警告称，竞争对手可能通过部署人工智能来获得优势，这将影响“我们的有效竞争能力，并可能对我们的运营结果产生不利影响”。电信集团摩托罗拉 Motorola Solutions 表示：“人工智能并不总是能够按预期运行，数据集可能不足或包含非法、有偏见、有害或冒犯性的信息，这可能会对我们的收益和声誉产生负面影响。”一些公司提到了与人工智能系统不断演变相关的财务风险，如不断增加且不可预测的成本。市值2500亿美元的软件企业赛富时 Salesforce.com 表示，其采用人工智能“带来了数据收集和隐私方面的伦理问题”。该公司表示，新兴人工智能应用带来的“不确定性”可能会影响其利润率，这意味着它可能需要投入更多的资金来开发和测试新模型。法律、监管和网络安全方面的人工智能风险也是《财富》500强公司普遍提到的问题。娱乐巨头迪士尼 Walt Disney 警告称，“像生成式人工智能这样的新技术发展规则尚未确定”，这可能会对其现有商业模式造成打击，例如使用其知识产权的收入流以及娱乐产品的创作方式。从辉瑞拆分出来的制药集团 Viatris Inc. 警告称，员工或供应商使用人工智能解决方案“可能导致机密信息的公开披露”，以及员工、临床试验参与者或其他人的个人数据“未经授权的访问”。少数宣扬人工智能具有潜在好处的公司中，有医疗保健集团 Quest Diagnostics 和 THE CIGNA GROUP ，它们表示生成式人工智能正在改善客户服务、样本处理和索赔分析等业务流程，以及广告公司 Interpublic 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所有的工业革命从能源开始","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":5,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/312759668486216","repostId":"1171147611","repostType":4,"repost":{"id":"1171147611","pubTimestamp":1717382755,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1171147611?lang=&edition=full","pubTime":"2024-06-03 10:45","market":"us","language":"zh","title":"黄仁勋ComputeX 2024大会重磅演讲2万字全文：揭开新工业革命序幕！","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1171147611","media":"王铮Silvia","summary":"6月2日晚，$英伟达$CEO黄仁勋在台北ComputeX 2024大会上发表重磅演讲《揭开新工业革命序幕》。生成式AI及其影响英伟达的蓝图和接下来会发生什么我很高兴能回来。首先，正在发生的事情以及我们共同工作的意义。全球数据中心的电力使用量正在显著增长。数据将继续以指数级增长，而CPU性能的提升永远不会回来。实际上，性能非常出色，现在很明显，随着CPU的扩展放缓并最终大幅停止，我们应该加速一切。如今，这种情况正在全世界发生。","content":"<html><head></head><body><p>6月2日晚，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>CEO黄仁勋在台北ComputeX 2024大会上发表重磅演讲《揭开新工业革命序幕》。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cee3213ec4485da8d2a8b01e47f4aedf\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"596\"/></p><p><strong>生成式AI及其影响</strong></p><p><strong>英伟达的蓝图和接下来会发生什么</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我很高兴能回来。</p><p style=\"text-align: justify;\">感谢南大（NTU），让我们使用你们的体育场。上次我来这里，我从南大（NTU）获得了学位，并且我做了一场“不要走，要跑”的演讲。今天我们有很多要说的内容；所以我不能走，我必须跑！我们有很多要覆盖的内容，我有很多事要告诉你们。</p><p style=\"text-align: justify;\">我很高兴能在这里——台湾。台湾是我们珍视的合作伙伴的家园；实际上，这就是所有英伟达做的事情的起点，我们的伙伴和我们一起将它带到世界；台湾和我们的合作伙伴创造了这个世界的AI 基础设施。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天，我想和你们谈谈几件事情。首先，正在发生的事情以及我们共同工作的意义。</p><p style=\"text-align: justify;\">什么是生成式AI？它对我们的行业以及每一个行业有什么影响？一个蓝图，告诉我们将如何前进并抓住这个难以置信的机会，以及接下来会发生什么——生成式人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>AI及其影响，我们的蓝图以及接下来会发生什么。</p><p><strong>计算的构造性转变将再次发生</strong></p><p><strong>特定算法的计算边际成本已降低100万倍</strong></p><p><strong>60年里见证了两三次计算的构造性转变</strong></p><p><strong>我们即将再次看到这种情况发生</strong></p><p>这些真是令人兴奋的时代。计算机产业的正在重启，一个你们锻造的产业，一个你们创造的产业，现在你们已经准备好了迈向下一个重大旅程。</p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达位于计算机图形学、仿真和人工智能的交汇处。这是我们的灵魂。今天我要向你们展示的所有东西都是仿真。它是艺术，它是科学，它是计算机科学，它是令人惊叹的计算机架构。没有一样是动画，全部都是自制的。这就是英伟达的灵魂，我们把所有这些都投入到我们称之为Omniverse的虚拟世界中。请欣赏。</p><p style=\"text-align: justify;\">你们所看到的一切的基础是两种基础技术：加速计算和在Omniverse内部运行的AI。这两种技术，这两种计算的基本力量将会重塑计算机产业。</p><p style=\"text-align: justify;\">计算机产业现在大约有60年的历史。在很多方面，我们今天所做的一切都在1964年发明，也就是我出生的第二年。<a href=\"https://laohu8.com/S/IBM\">IBM</a> System 360引入了中央处理单元、通用计算、通过操作系统实现硬件和软件的分离、多任务处理、I/O子系统、DMA以及我们今天使用的所有种类的技术。架构兼容性、向后兼容性、家族兼容性，我们今天所知道的关于计算的所有事情在1964年基本上就已经描述了。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，个人电脑革命使计算民主化，并将其置于每个人的手中和家中。然后在2007年，iPhone引入了移动计算，并把计算机放在了我们的口袋里。从那时起，一切都通过移动云连接起来并且一直在运行。</p><p style=\"text-align: justify;\">过去60年里，我们见证了几次，只是几次，实际上并不多——两三次主要的技术转变，两三次计算领域的构造性转变，一切都变了。我们即将再次看到这种情况发生。</p><p><strong>加速计算的降本经济学</strong></p><p>这里正在发生两件基本的事情。</p><p style=\"text-align: justify;\">第一，处理器，计算机产业运行的引擎——中央处理单元，性能增长已经大幅放缓。然而我们要做计算的数量仍在迅速翻倍，如果处理需求，如果我们需要处理的数据继续以指数级增长，但性能没有，我们将经历计算通胀。</p><p style=\"text-align: justify;\">实际上，我们现在说话的时候正在看到这一点。全球数据中心的电力使用量正在显著增长。计算的成本在增长，我们正在看到计算通胀。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，这种情况不能继续下去。数据将继续以指数级增长，而CPU性能的提升永远不会回来。</p><p style=\"text-align: justify;\">有更好的方法——近二十年来，我们一直在研究加速计算。CUDA增强了CPU，卸载并加速了特定处理器可以做得更好的工作。实际上，性能非常出色，现在很明显，随着CPU的扩展放缓并最终大幅停止，我们应该加速一切。</p><p style=\"text-align: justify;\">我预测，每一个处理密集型的应用都将被加速，而且毫无疑问，每一个数据中心在不久的将来都将被加速。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在，加速计算是非常合理的。这是非常常识性的。如果你看看一个应用，假设有100个单位的时间。它可能是100秒，可能是100小时。在许多情况下，正如你所知，我们现在正在处理运行1000天的AI应用。嗯，加速效果是令人难以置信的。它几乎听起来不可信，但今天，我将为你展示许多例子。好处是非常非凡的。</p><p style=\"text-align: justify;\">100倍的加速，但你只增加了大约三倍的功率，并且你只增加了大约50%的成本。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们在PC行业一直在这样做。我们在价值1000美元的PC上加上一个500美元的GPU，GeForce GPU，性能就大幅提升。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们在数据中心这样做，一个价值十亿美元的数据中心，我们加上价值5亿美元的GPU，突然之间它就变成了一个AI工厂。</p><p style=\"text-align: justify;\">如今，这种情况正在全世界发生。</p><p style=\"text-align: justify;\">嗯，节省是非常显著的。你每花费一美元就能获得60倍的性能，100倍的加速。你只需要增加3倍的功率来获得100倍的加速，你只需要增加1.5倍的成本。节省是惊人的。节省是以美元来衡量的。</p><p style=\"text-align: justify;\">很明显，许多公司在云端处理数据时花费了数亿美元。如果采用加速计算，那么节省数亿美元并不意外。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么，为什么会这样呢？原因非常清楚。我们在通用计算中已经经历了长时间的通货膨胀。现在我们终于决定加速。我们可以重新获得大量的被捕捉的损失，大量被保留的浪费，我们现在可以从系统中释放出来。这将转化为金钱的节省，节省能源。</p><p style=\"text-align: justify;\">这就是为什么你听到我说，你买的越多，你节省的就越多。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在我向你们展示了数学计算。它不是精确的，但它是正确的。对吧？这就是所谓的CEO数学。不是精确的，但它是正确的。你买的越多，你节省的越多。</p><p><strong>计算软件必须重写</strong></p><p><strong>我们已有350个库供使用</strong></p><p>加速计算确实能带来非凡的结果，但这并不容易。</p><p style=\"text-align: justify;\">为什么它能节省这么多钱，但人们却迟迟没有去做呢？原因是这非常困难。没有这样的软件，你通过C编译器，突然之间那个应用程序运行速度就快了100倍。如果真有可能做到这一点，他们就会直接更换CPU。</p><p style=\"text-align: justify;\">要做到这一点，实际上你必须重写软件。这是困难的部分，软件必须完全重写，以便你能够重新分解、重新表达在CPU上编写的算法，以便它可以被加速、卸载，并并行运行。这个计算机科学练习是极其困难的。</p><p style=\"text-align: justify;\">嗯，在过去的20年里，我们让世界变得容易了。当然，非常著名的cuDNN，这个深度学习库处理神经网络。我们有一个AI物理库，你可以用它来进行流体动力学以及许多其他应用，其中神经网络必须遵守物理定律。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们有一个叫做Ariel的新库，它是Akuda加速的5G无线电，这样我们就可以像定义世界网络互联网一样，软件定义和加速电信网络。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，我们加速的能力使我们能够将所有电信基本上转变为同一类型的平台，一个计算平台，就像我们在云中拥有的那样。</p><p style=\"text-align: justify;\">cuLitho是一个计算光刻平台，它允许我们处理芯片制造中计算密集度最高的部分。</p><p style=\"text-align: justify;\"><a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>（TSMC）正在使用cuLitho进行生产，节省了巨大的能源和更多的资金。但台积电的目标是加速他们的技术栈，以便为更进一步的进步做好准备，一个算法和更多的计算，用于更深入、更狭窄的晶体管。</p><p style=\"text-align: justify;\">Pair of Breaks是我们的基因测序库。它是世界上吞吐量最高的基因测序库。cuOpt是一个令人难以置信的库，用于组合优化、路线规划优化、旅行商问题，这些问题非常复杂。</p><p style=\"text-align: justify;\">科学家们基本上得出结论，你需要一台量子计算机来做这件事。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们创建了一个算法，它在加速计算上运行，运行得非常快，23项世界纪录。我们今天保持着每一项主要的世界纪录。</p><p style=\"text-align: justify;\">cuQuantum是一个量子计算机的仿真系统。如果你想设计一台量子计算机，你需要一个模拟器来这样做。如果你想设计量子算法，你需要一个量子仿真器来这样做。你将如何做到这一点？如果量子计算机不存在，你将如何设计这些量子计算机，创建这些量子算法？你使用当今世界上存在的最快的计算机，我们当然称它为 Nvidia CUDA。</p><p style=\"text-align: justify;\">在它上面，我们有一个仿真器，模拟量子计算机。它被全世界数十万研究人员使用。它集成到了所有领先的量子计算框架中，并且被全世界的科学超级计算中心使用。</p><p style=\"text-align: justify;\">QDF是一个难以置信的数据处理库。数据处理消耗了当今云支出的绝大部分。所有这些都应该被加速。QD加速了世界上使用的主要库。Spark，你们许多人可能在公司中使用Spark，pandas，一个叫做polar的新库，当然还有 Network X，这是一个图形处理数据库库。所以这些只是一些例子。还有更多。</p><p style=\"text-align: justify;\">每一个都必须被创建，以便我们能够使生态系统利用加速计算的优势。如果我们没有创建cuDNN，CUDA单独就不可能，也不会有可能让全世界的深度学习科学家使用，因为CUDA和在Tensorflow和Pytorch中使用的算法，深度学习算法，它们之间的分离太远了。</p><p style=\"text-align: justify;\">这几乎就像是在没有OPL的情况下尝试进行计算机图形学。这几乎就像是在没有SQL的情况下进行数据处理。这些特定领域的库真的是我们公司的宝藏。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们有350个这样的库。正是这些库所需要的，也是使我们能够开拓如此多市场的原因。我今天将向你们展示一些其他的例子。</p><p style=\"text-align: justify;\">就在上周，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>宣布他们在云端部署了QDF，并加速了pandas，这是世界上最受欢迎的数据科学库。在座的许多人可能已经使用了pandas，它被全球1000万数据科学家使用，每个月下载量达到1.7亿次。它就是数据科学家的电子表格Excel。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在只需一键，你就可以在Google的云数据中心平台collab中使用pandas，由QDF加速。加速效果真的令人难以置信。让我们来看一下。那是一个很好的演示，对吧？花的时间并不长。</p><p><strong>CUDA已经达到良性循环</strong></p><p><strong>拥有全球500万开发者，服务于每个行业</strong></p><p>当你如此迅速地加速数据处理时，演示不会花费很长时间。好的，Cuda现在已经达到了人们所说的临界点，但它甚至比那更好。</p><p style=\"text-align: justify;\">CUDA现在已经达到了一个良性循环。这种情况很少见。如果你看看历史以及所有的计算架构、计算平台，在微处理器CPU的情况下，它已经存在了60年。在这个层面上，它在60年里没有被改变过。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种计算方式，加速计算，已经存在，创建一个新平台极其困难，因为这是一个先有鸡还是先有蛋的问题。如果没有开发者使用你的平台，那么当然就不会有用户。但如果没有用户，就没有安装基础。如果没有安装基础，开发者就不会对它感兴趣。开发者想要为一个大的安装基础编写软件，但一个大的安装基础需要大量的应用程序，以便用户能够创建那个安装基础。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个先有鸡还是先有蛋的问题很少被打破，并且已经花费了我们20年的时间，一个接一个的领域库，一个接一个的加速库。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在我们拥有全球500万开发者。我们服务于每一个行业，从医疗保健、金融服务，当然还有计算机行业、汽车行业，几乎世界上每一个主要行业，几乎每一个科学领域。</p><p style=\"text-align: justify;\">因为我们的架构有如此多的客户，OEM（原始设备制造商）和云服务提供商都有兴趣构建我们的系统。系统制造商，像在台湾这里这样令人惊叹的系统制造商，都有兴趣构建我们的系统，这进而为市场提供更多的系统，这当然为我们创造了更大的机会，使我们能够扩大规模，研发规模，这进一步加速了应用的发展。</p><p><strong>过去10年</strong></p><p><strong>特定算法的计算边际成本降低100万倍</strong></p><p>每次我们加速应用，计算成本就会下降。这就是我之前向你们展示的那张幻灯片。100倍的加速可以转化为97.96%、98%的节省。所以当我们从100倍加速到200倍加速再到1000倍加速时，节省的成本，计算的边际成本继续下降。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，我们相信通过极大地降低计算成本，市场、开发者、科学家、发明家将继续发现新的算法，这些算法会消耗越来越多的计算资源，以至于有一天会发生某种变化，一种根本性的变化，计算的边际成本如此之低，以至于计算机的新使用方式出现了。</p><p style=\"text-align: justify;\">实际上，这就是我们现在所看到的。多年来，在过去10年中，我们已经将一种特定算法的计算边际成本降低了一百万倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，现在用互联网上的所有数据来训练大型语言模型是非常合乎逻辑和常识的。没有人会对此再三考虑。你可以创造一台能够处理如此多数据并自行编写软件的计算机的想法。</p><p style=\"text-align: justify;\">AI的出现之所以成为可能，是因为我们完全相信，如果我们使计算成本越来越低，就会有人找到一个很好的用途。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天，CUDA已经达到了一个良性循环——安装基础在增长，计算成本在下降，这促使更多的开发者提出更多的创意，这又推动了更多的需求。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在我们正处于一个非常重要事物的开始阶段。但在我向你们展示那个之前，我将向你们展示如果没有我们创造的CUDA，如果没有我们创造的现代版的生成式AI，现代AI的大爆炸，我即将展示给你们的东西是不可能的。</p><p><strong>正在发生的变化</strong></p><p><strong>计算机将执行任务而不是生产软件</strong></p><p><strong>将Nims微服务连接成大型应用</strong></p><p><strong>超级计算机已演变为数据中心</strong></p><p><strong>生产token，成为AI工厂</strong></p><p>这是地球2号。我们创建一个地球的数字孪生兄弟的想法。我们将去模拟地球，以便我们能够预测我们星球的未来，更好地避免灾难或更好地理解气候变化的影响，以便我们能够更好地适应，以便我们能够改变我们的习惯。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在，这个地球的数字孪生兄弟，它可能是世界上曾经承担过的最雄心勃勃的项目之一，我们每年都在迈出大步。我将每年向你们展示结果。但今年，我们取得了一些重大突破。让我们来看看。</p><p style=\"text-align: justify;\">在不久的将来的某一天，我们将能够对地球上每一平方公里进行连续天气预报。你将始终知道气候将会如何。你将始终知道。这将因为训练了人工智能而持续运行，而人工智能所需的能量非常少。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以这是一项令人难以置信的成就。我希望你们喜欢它。非常重要的是，事实上，那是一个Jensen AI说的。那不是我。我写了它，但是一个AI。Jensen AI不得不说出来。</p><p style=\"text-align: justify;\">这确实是一个奇迹。然而，在2012年，发生了一些非常重要的事情。因为我们致力于推进CUDA，因为我们致力于不断提高性能并降低成本。研究人员发现了，人工智能研究人员在2012年发现了CUDA。那是英伟达与AI的第一次接触。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是一个非常重要的日子。我们有明智的决策与科学家合作，使深度学习成为可能。当然，AlexNet实现了巨大的计算机视觉突破。但伟大的智慧在于退后一步，理解背景是什么，深度学习的基础是什么，长期影响是什么，它的潜力是什么？我们意识到这项技术有很大的潜力去扩展一个几十年前发明和发现的算法。</p><p style=\"text-align: justify;\">突然之间，由于更多的数据、更大的网络，以及非常重要的，更多的计算能力，深度学习能够实现人类算法无法做到的事情。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在想象一下，如果我们进一步扩大架构，更大的网络、更多的数据和更强的计算能力。那将可能实现什么？于是我们致力于重新发明一切。</p><p style=\"text-align: justify;\">2012年之后，我们改变了我们的GPU架构，当然还有Tensor。我们在10年前发明了NV Link。现在，Coodie和TensorRT，Nickel，我们收购了Melanocks，TensorRT，Triton推理服务器，所有这些都汇聚在一台全新的计算机上。没有人理解它。实际上，我确信没有人想要购买它。于是我们在GTC上宣布了它，OpenAI，旧金山的一个小公司，他们让我给他们送一台。我在2016年向OpenAI交付了第一台DGX，世界上第一台AI超级计算机。</p><p style=\"text-align: justify;\">在那之后，我们继续从一台AI超级计算机，一个AI设备扩展；我们将其扩展到大型超级计算机，甚至更大。</p><p style=\"text-align: justify;\">到2017年，世界发现了变换器Transformers，这样我们就可以训练大量的数据，并识别和学习在长时间跨度上是序列性的模式。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在对我们来说，训练这些大型语言模型以理解并在自然语言理解上取得突破已成为可能。我们在那之后继续前进。我们建造了更大的（计算机）。</p><p style=\"text-align: justify;\">然后在2022年11月，在数千个、数万个Nvidia GPU和一台非常大的AI超级计算机上训练。OpenAI宣布ChatGPT在5天后拥有一百万用户，在5天后达到一百万，在2个月内达到一亿，是历史上增长最快的应用。而其原因非常简单——它非常容易使用，而且使用起来非常神奇，能够与计算机交互；就像它是人类一样，而不是清楚地知道你想要什么，就像是计算机理解了你的意思。它理解了你的意图。</p><p style=\"text-align: justify;\">无论如何，ChatGPT出现了，这张幻灯片上有件非常重要的事情。让我给你们看点东西。</p><p style=\"text-align: justify;\">在ChatGPT向世界展示之前，人工智能都是关于感知、自然语言理解、计算机视觉、语音识别。都是关于感知和检测。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是世界上第一次解决生成式AI的问题，它一次产生一个token，这些token是单词。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，其中一些token现在可以是图像、图表、表格、歌曲、文字、语音、视频。这些token可以是任何你可以学习其含义的东西。它可以是化学物质的token、蛋白质的token、基因，就像你们之前在地球2号中看到的，我们正在生成天气的token。我们可以学习物理，如果你能学习物理，你就能教一个AI模型物理。AI模型可以学习物理的含义，并且它可以生成物理。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们正在将精度降低到1公里，不是通过过滤，而是通过生成。因此，我们可以使用这种方法为几乎所有有价值的东西生成token。我们可以为汽车生成方向盘控制。我们可以为机械臂生成关节运动。我们能学到的一切，现在都可以生成。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们现在所到达的不是一个AI时代，而是生成式AI时代。但真正重要的是，这台最初作为超级计算机的计算机现在已经演变成一个数据中心，它产生一样东西，它产生tokens，它是一个AI工厂。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个AI工厂正在生成、创造、生产具有巨大价值的东西，一种新的商品。在19世纪90年代末，尼古拉·<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>发明了交流发电机。我们发明了一个AI发电机。交流发电机产生了电子。Nvidia的AI发电机产生token。这两样东西都拥有巨大的市场机会。它几乎在每个行业中都完全可替代，这就是为什么它是一次新的工业革命。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们现在拥有一个新的工厂，为每个行业生产新的商品。这是非常宝贵的价值。而做这件事的方法论是非常可扩展、可复制的。</p><p style=\"text-align: justify;\">请注意，许多不同的AI模型，生成式AI模型正在被以日新月异的速度发明出来。每一个行业现在都在纷纷加入。这是第一次。</p><p style=\"text-align: justify;\">IT行业，这是一个价值3万亿美元的IT行业，即将创造出能够直接服务于100万亿美元产业的东西，不再仅仅是信息存储或数据处理的工具，而是为每个行业生成智能的工厂。</p><p style=\"text-align: justify;\">这将是一个制造业，不是计算机制造业，而是在制造业中使用计算机。这是前所未有的。非常了不起的事情。</p><p style=\"text-align: justify;\">从加速计算开始，到AI，到生成式AI，现在是一场工业革命。现在对我们行业的影响也是相当重大的。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，我们可以为许多行业创造一种新的商品，一种我们称之为token的新产品，但对我们的影响也是相当深远的。</p><p><strong>计算机将执行任务而不是生产软件</strong></p><p><strong>将Nims微服务连接成大型应用程序</strong></p><p>正如我之前所说的，60年来，计算的每一层都发生了变化，从CPU的通用计算到加速GPU计算，计算机需要指令。现在计算机处理LLMs，大型语言模型，AI模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">而过去的计算模型几乎每次你触摸手机时都是基于检索的——一些预录的文本或预录的图像或预录的视频被检索出来，并根据推荐系统重新组合，根据你的习惯呈现给你。</p><p style=\"text-align: justify;\">但在将来，你的计算机将尽可能多地生成，只检索必要的内容。原因是生成数据需要较少的能量去获取信息。生成数据也更具上下文相关性。它将编码知识。它将理解你。不再说给我那个信息或给我那个文件，你可以问我要答案。</p><p style=\"text-align: justify;\">计算机不再是我们使用的工具，计算机现在将生成技能，它执行任务。不再是一个生产软件的行业，这是90年代初的一个革命性的想法。</p><p style=\"text-align: justify;\">还记得<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>为打包软件创造的想法彻底改变了PC行业吗？没有打包的软件，我们会用PC做什么？它推动了这个行业。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在我们有一个新的工厂，一台新的计算机，我们将在这个上面运行的是一种新型的软件，我们称之为Nims，Nvidia推理微服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在发生的情况是Nim在这个工厂内部运行。这个Nim是一个预先训练好的模型。它是一个AI。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，这个AI本身相当复杂，但是运行AI的计算栈是极其复杂的。当你使用ChatGPT时，在他们的栈下面是一大堆软件。在那个提示下面是大量的软件。它非常复杂，因为模型很大，有数十亿到数万亿的参数。它不仅仅在一台计算机上运行，而是在多台计算机上运行。</p><p style=\"text-align: justify;\">它必须在多个GPU上分配工作负载，张量并行性，流水线并行性，数据并行，各种并行性，专家并行性，各种并行性。尽可能快地跨多个GPU分配工作负载，进行处理。</p><p style=\"text-align: justify;\">因为如果你在工厂，如果你经营一个工厂，你的吞吐量直接关联到你的收入，你的吞吐量直接关联到服务质量，以及可以利用你的服务的人数。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们现在所处的世界，数据中心的吞吐量利用变得极其重要。每一个参数都被测量，开始时间、正常运行时间、利用率、吞吐量、空闲时间，等等，因为它是一个工厂。当某事物成为一个工厂时，其运营直接关联到公司的财务表现。所以我们意识到这对大多数公司来说是非常复杂的。所以我们做的是创建了这个AI盒子和容器，容器里有一个难以置信的软件集合是CUDA、cuDNN、TensorRT、Triton用于推理服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">它是云原生的，所以你可以在Kubernetes环境中自动扩展。它有管理服务和钩子，以便你可以监控你的AI。它有通用API、标准API，所以你真的可以与这个盒子对话。</p><p style=\"text-align: justify;\">你下载这个名称，只要在你的电脑上有CUDA，你就可以和它交谈，CUDA现在已经无处不在。它在每个云中，每个计算机制造商都有提供。它在数亿台个人电脑中都有提供。</p><p style=\"text-align: justify;\">当你下载这个，你就拥有了一个AI，你可以像使用ChatGPT一样与它交谈。现在所有的软件都已集成，400个依赖项全部集成到一个中。我们在云端对我们所有的安装基础测试了这个Nim，这些预训练模型针对所有种类，包括Pascal和Ampere以及Hopper的所有不同版本。我甚至忘记了一些名字。难以置信的发明。这是我最喜欢的之一。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，如你所知，我们现在有能力创建大型语言模型和各种预训练模型。我们有所有这些不同版本，无论是基于语言的还是基于视觉的或基于成像的，或者我们有适用于医疗保健、数字生物学的版本，我们有数字人类的版本。但我将在ai.dot/video.com上和你谈论你如何使用它。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天，我们在huggingface上刚刚发布了完全优化的Lama 3 Nim。你可以在那里试用，甚至可以带走。它是免费提供给你的。所以你可以在云端运行它，在任何云端运行。你可以下载，放入你自己的数据中心，你可以托管它，为你的客户使其可用。正如我提到的，我们有各种不同的领域，物理，其中一些用于语义检索称为RAGs，视觉语言，各种不同的语言。</p><p style=\"text-align: justify;\">你使用它的方式是将这些微服务连接成大型应用程序。</p><p><strong>过去指令编写的应用</strong></p><p><strong>变成了组建AI团队的应用</strong></p><p>在即将到来的未来中，最重要的应用之一当然是客户服务。几乎每一个行业都需要Agents。它代表了全球数万亿美元的客户服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">护士，我们的客户服务Agent，在某些方面，其中一些非处方或非诊断基础的护士本质上是零售、快餐、金融服务、保险的客户服务。现在，数千万的客户服务都可以通过语言模型和AI得到增强。所以这些你看到的盒子基本上是NIMs（推理微服务）。</p><p style=\"text-align: justify;\">有些名字是推理Agent，给出一个任务，弄清楚任务是什么，将其分解为一个计划。有些NIMs检索信息。有些NIMs可能会去执行搜索。有些NIMs可能使用像我之前谈到的Kuop这样的工具。它可能需要学习一种叫做ABAP的特定语言。也许有些名字需要进行SQL查询。所以所有这些名字都是现在作为一个团队组装起来的专家。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么发生了什么？应用层已经发生了变化。过去用指令编写的应用，现在变成了组建AI团队的应用。</p><p style=\"text-align: justify;\">很少有人知道如何编写程序。几乎所有人都知道如何分解问题并组建团队。我相信，在未来，每个公司都会有大量的NIMs。</p><p style=\"text-align: justify;\">你可以根据需要调用专家，将它们连接成一个团队，甚至不必弄清楚如何精确地连接它们。你只需将任务交给一个Agent，一个NIM，让它弄清楚如何分解任务以及分配给谁。然后，应用的中心，团队的领导者，如果愿意，团队的领导者将分解任务并分配给各个团队成员。团队成员将执行他们的任务，将其带回给团队领导者。团队领导者将对信息进行推理，并向您呈现信息。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种变化意味着软件开发和问题解决的方式正在向更加模块化和智能化的方向发展。通过利用预训练的AI模型（即NIMs），公司可以创建灵活、可扩展的解决方案，以适应各种业务需求。这种方法降低了技术门槛，使非技术背景的人员也能参与到应用的构建和问题解决中来。</p><p style=\"text-align: justify;\">就像人类一样。这在我们的不远的将来。这就是应用程序将会呈现的方式。当然，我们可以与这些大型AI服务通过文本提示和语音提示进行交互。</p><p><strong>不止Agent，还有数字人类</strong></p><p>然而，在许多应用中，我们希望能够与一个人形的交互对象进行互动。我们称它们为数字人类（Digital Humans）。</p><p style=\"text-align: justify;\">视频技术在数字人类技术上已经研究了一段时间。让我展示给你们看。数字人类有潜力成为一个与你互动的极好的Agent，它们可以更具吸引力，可以更具同情心。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，我们必须跨越这个令人难以置信的现实主义鸿沟，使得数字人类看起来更自然。这当然是我们的愿景。这是我们乐于追求的方向。但让我展示一下我们现在的进展。</p><p><strong>PC将成为非常重要的AI平台</strong></p><p>非常了不起。这些ACE在云端运行，但它也运行在个人电脑上。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们有先见之明，在所有RTX中都包含了张量核心GPU。所以一段时间以来，我们一直在出货AI GPU，为这一天做准备。</p><p style=\"text-align: justify;\">原因非常简单。我们总是知道，为了创建一个新的计算平台，你首先需要一个安装基础。最终，应用程序将会到来。如果你不创建安装基础，应用程序怎么会来呢？所以如果你建造它，他们可能不会来。但如果你不建造它，他们就不能来。所以我们在每一个RTX GPU中都安装了张量核心处理单元。现在世界上有1亿台G Force RTX AIPC，我们正在出货200万台。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这次Computex上，我们展示了四款全新的令人惊叹的笔记本电脑。它们全都能够运行AI。</p><p style=\"text-align: justify;\">你未来的笔记本电脑，你未来的PC将成为一个AI。它将不断地帮助你，在后台辅助你。PC也将运行由AI增强的应用程序。当然，你所有的图片编辑、写作和你使用的所有工具，所有这些东西都将通过AI得到增强。你的PC还将托管具有AI的数字人类的应用程序。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，AI将以不同的方式表现自己，并在PC中得到使用。但PC将成为非常重要的AI平台。</p><p><strong>为下一阶段AI而生</strong></p><p><strong>从Blackwell到Ruben</strong></p><p><strong>为每种类型的<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>系统创建平台</strong></p><p><strong>下一阶段AI将理解物理世界</strong></p><p><strong>Blackwell为此而生</strong></p><p>那么我们从这里走向何方呢？我之前谈到了我们数据中心的扩展，每次我们扩展时，我们都会发现新的变革。</p><p style=\"text-align: justify;\">当我们从DGX扩展到大型AI超级计算机时，我们使Transformers能够在极其庞大的数据集上进行训练。</p><p style=\"text-align: justify;\">事情的开始是这样的，数据是人工监督的。它需要人工标注来训练AI。不幸的是，人工标注的能力是有限的。Transformers使得无监督学习成为可能。现在，Transformers只需查看大量的数据，或查看大量的视频，或查看大量的图像，它就可以通过学习大量的数据，自己发现模式和关系。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么，下一代AI需要基于物理。如今大多数AI并不理解物理定律。为了让AI能够生成图像、视频、3D图形以及许多物理现象，我们需要基于物理的AI，它们理解物理定律。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，实现这一点的方法之一是通过视频学习。另一种方式是合成数据、模拟数据，以及使用计算机彼此学习。这与使用AlphaGo并无不同，让AlphaGo自己和自己对弈，自我对弈，两种相同能力相互对弈很长一段时间，它们会变得更聪明。因此，你将开始看到这种类型的AI出现。</p><p style=\"text-align: justify;\">嗯，如果AI数据是合成生成的并使用强化学习，那么数据生成的速率将继续提高是合理的。每次数据生成增长时，我们必须提供的计算量也需要随之增长。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们即将进入一个阶段，AI可以学习物理定律并理解并基于物理世界数据。因此，我们预计模型将继续增长，我们需要更大的GPU。</p><p style=\"text-align: justify;\">虽然Blackwell是为这一代设计的，这就是Blackwell，它具有几个非常重要的技术。当然，其中之一就是芯片的尺寸。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们在TSMC制造了两个最大的芯片，并且用每秒10TB的链路将它们两个连接在一起，这是世界上技术最先进的Ceres，将这两个连接在一起。</p><p style=\"text-align: justify;\">然后我们将两个这样的芯片放在一个计算节点上，用Grace CPU连接。Grace CPU在训练情况下可以用于几件事情。它可以用于在推理和生成的情况下快速检查点和重启。它可以用于存储上下文内存，以便AI具有内存并理解你想要的对话的上下文。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是我们的第二代Transformer引擎，允许我们根据计算层所需的精度和范围动态适应较低的精度。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是我们的第二代GPU，具有安全AI功能，所以你可以让服务提供商保护你的AI不被盗窃或篡改。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是我们的第五代MV Link，允许我们将多个GPU连接在一起，我马上会展示更多相关内容。这还是我们第一代具有可靠性和可用性引擎的产品。这个系统允许我们测试每一个晶体管、触发器、片上存储器、片外存储器，以便我们在现场确定某个特定芯片是否正在MTBF（平均故障间隔时间）上失败。</p><p style=\"text-align: justify;\">拥有1万个GPU的超级计算机的MTBF以小时计算。拥有10万个GPU的超级计算机的MTBF以分钟计算。因此，如果我们不发明技术来增强其可靠性，超级计算机长时间运行并训练可能持续数月的模型实际上是不可能实现的。可靠性当然会增强正常运行时间，这直接影响成本。</p><p style=\"text-align: justify;\">最后，解压缩引擎数据处理是我们必须要做的最重要的事情之一。我们增加了数据压缩引擎、解压缩引擎，这样我们就可以比现在可能的速度从存储中提取数据快20倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">所有这些都代表了Blackwell。我想我们这里有一个已经投入生产的。在GTC期间，我向你们展示了Blackwell的原型状态。</p><p style=\"text-align: justify;\">女士们、先生们，这就是Blackwell。</p><p style=\"text-align: justify;\">Blackwell正在生产中。难以置信的技术含量。这是我们的生产线板。这是世界上最复杂、性能最高的计算机。这是Grace CPU。这些是Blackwell芯片，你可以看到每一个Blackwell芯片，两个连接在一起。你可以看到它是世界上最大的芯片。然后我们用每秒10TB的链路将两个连接在一起。这就构成了Blackwell计算机。它的性能令人难以置信。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以你看到我们的计算能力，每一代的AI运算速度在八年内增长了1000倍。摩尔定律在八年内也许40、60倍。在过去的八年里，摩尔定律的增长远远低于这个数字。所以即使把摩尔定律在其最佳时期与Blackwell能做的事情相比较，计算量是惊人的。</p><p><strong>Blackwell将能耗降至3/1000</strong></p><p>而每当我们将计算能力提高时，发生的事情就是成本下降。</p><p style=\"text-align: justify;\">我将向你们展示，我们已经通过提高计算能力，用于训练一个GPT-4 2万亿参数、8万亿标记的能耗已经下降了350倍。帕斯卡（Pascal）架构的GPU如果来做这件事，将需要1000千兆瓦时电能。</p><p style=\"text-align: justify;\">1000千兆瓦时意味着，如果有一个千兆瓦的数据中心——世界上没有千兆瓦的数据中心，但如果你有一个千兆瓦数据中心，它将需要一个月的时间。如果你有一个百兆瓦数据中心，它将需要大约一年的时间。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，没有人会创建这样的东西。这就是为什么这些大型语言模型，ChatGPT在8年前是不可能的，只有通过我们不断提高性能、能效，同时保持和提高能效，才使这一切成为可能。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在我们已经用Blackwell将原本需要1000千兆瓦时的能耗降低到了3，一个令人难以置信的进步，仅需要3千兆瓦时。如果是一个10000个GPU的系统，例如，我猜它将只需要几天，大约10天左右。在仅仅八年内的进步是令人难以置信的。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是用于推理的。这是用于生成token的。我们的token生成性能使我们能够将能耗降低到每生成一个token只需17,000 焦耳。那是帕斯卡（Pascal）的能耗，17,000 焦耳。这有点像需要两个灯泡运行两天来产生一个GPT-4的token。生成一个词大约需要三个token。因此，帕斯卡生成GPT-4并提供ChatGPT体验所需的能耗实际上是不可能实现的。但现在我们每个token仅使用0.4焦耳，我们可以以惊人的速度生成token，并且能耗非常少。</p><p><strong>DGX系统如何构建</strong></p><p><strong>数百万个GPU的数据中心时代即将到来</strong></p><p>所以Blackwell是一个巨大的飞跃。即便如此，它还不够大。因此，我们必须构建更大的机器。我们构建它的方式称为DGX。所以这是我们的Blackwell芯片，它被安装进DGX系统中。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是DGX Blackwell。这个设备是空气冷却的，内部有8个这样的GPU。看看这些GPU上的散热器大小，大约15千瓦，15,000瓦，并且完全通过空气冷却。这个版本支持x86，并且进入我们一直在出货的基础设施。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，如果你想要液体冷却，我们有一个新系统。这个新系统基于这个主板，我们称之为MGX，代表模块化。</p><p style=\"text-align: justify;\">这里是两个Blackwell主板。所以这个节点有四个Blackwell芯片。这四个Blackwell芯片，这是液体冷却的。72个这样的GPU通过一个新的MV Link连接在一起。这是MV Link交换机，第五代；MV Link交换机是技术奇迹，这是世界上最先进的交换机。数据传输速率是疯狂的，这些交换机将每一个Blackwell连接到彼此，以至于我们有一个巨大的72 GPU Blackwell。</p><p style=\"text-align: justify;\">这样做的好处是，在一个GPU域中，现在看起来就像一个GPU。这个GPU有72个处理单元，而上一代是8个。因此，我们把处理单元的数量增加了9倍，带宽增加了18倍，AI运算性能（FLOPs）增加了45倍。然而，功率的增加仅为10倍。这是100千瓦。这是10千瓦。而且是针对一个GPU来说的。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，你总是可以连接更多的这些设备在一起，我马上会展示给你看。但奇迹是这个芯片，这个MV Link芯片。</p><p style=\"text-align: justify;\">人们开始意识到MV Link芯片的重要性，因为它将所有这些不同的GPU连接在一起。由于大型语言模型非常大，它不适合只在一个GPU上，不适合只有一个节点。它将需要整个机架的GPU，就像我刚刚站在旁边那个新的DGX一样，来容纳有数万亿参数的大型语言模型，大型的envy link交换机本身是技术奇迹，有500亿个晶体管，74个端口每个端口400千兆位，4个链接的截面带宽为每秒7.2兆字节。</p><p style=\"text-align: justify;\">但其中一件重要的事情是，它在交换机内部有数学功能，这样我们可以在芯片上直接进行归约，这在深度学习中非常重要。所以现在DGX看起来是这样的。很多人说，对Nvidia所做的事情有些困惑。Nvidia怎么可能通过制造GPU变得如此之大？所以有一种印象，认为这就是GPU的样子。现在这是GPU，这是世界上先进的GPU之一。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一个GPU，女士们先生们，DGXgpu。你知道这个GPU的背面是MV link脊柱。这个envy link脊柱有5000根线，2英里长，它就在这里。这是一个envy link脊柱，它连接了很多两个GPU。这是一个电气机械奇迹，收发器使我们可以在整个长度上使用铜。因此，MV length交换机，驱动MV length脊柱使用铜，使我们能够在一个机架上节省20千瓦。现在20千瓦可以用于处理，真是一项令人难以置信的成就。</p><p style=\"text-align: justify;\">即使这个也不够大，对于AI工厂来说，所以我们需要用非常高速的网络将它们全部连接在一起。我们有两种类型的网络。我们有无限带宽（Infiniteband），它已经在全球的超级计算和AI工厂中被使用。它对我们来说增长得非常快。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，并非每个数据中心都能处理无限带宽，因为它们已经在以太网生态系统中投入了太久，而且确实需要一些特殊技能和专业知识来管理无限带宽交换机和无限带宽网络。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以我们做了一件非常困难的事情，我们将无限带宽的功能带到了以太网架构中。原因在于以太网被设计用于高平均吞吐量，因为每一个节点，每一台计算机都连接到互联网上的不同人。</p><p style=\"text-align: justify;\">数据中心与互联网另一端的人之间的大部分通信。然而，在深度学习和AI工厂中，GPU并不是在与互联网上的人通信。它们大部分时间在相互通信。它们相互通信是因为它们都在收集部分产品，然后必须进行归约，然后重新分配。部分产品的模块，归约，重新分配。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种流量非常突发性。重要的不是平均吞吐量，而是最后到达的时间。因为如果你在归约，从每个人那里收集部分产品，如果我要拿取你们所有人的……所以不是平均吞吐量，而是最后给我答案的人。好的，以太网没有这方面的规定。所以我们不得不创造几件事情。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们创建了一个端到端的架构，使得网卡和交换机可以相互通信，我们应用了四种不同的技术来实现这一点。</p><p style=\"text-align: justify;\">第一，Nvidia拥有世界上最先进的RDMA（远程直接内存访问）。所以现在我们有能力为以太网实现网络级别的RDMA，这非常棒。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二，我们有拥塞控制。交换机始终以极快的速度进行遥测。每当GPU或Nyx发送太多信息时，我们可以告诉它们退后，以免创建热点。第三，自适应路由。以太网需要按顺序传输和接收。我们发现拥塞或看到当前未被使用的端口，不管顺序如何，我们会将其发送到可用端口，而Bluefield在另一端重新排序，以便它能够按顺序回来。这种自适应路由功能非常强大。</p><p style=\"text-align: justify;\">最后是噪声隔离。在数据中心随时都可能有多个模型正在训练或其他事情在发生，它们的噪声和流量可能会相互干扰，导致抖动。因此，当一个训练模型的噪声导致最后一个到达的延迟过晚，它真的会减慢训练速度。</p><p style=\"text-align: justify;\">请记住，总的来说，你已经建立了一个价值50亿或30亿美元的数据中心，你用它来训练。如果网络利用率低了40%，并且因此，训练时间延长了20%，那么这个价值50亿美元的数据中心实际上就像一个价值60亿美元的数据中心。所以成本是难以置信的。成本影响相当高。</p><p style=\"text-align: justify;\">Spectrum X以太网基本上允许我们如此显著地提高性能，但网络基本上是免费的。所以这真是一个成就。我们非常自豪，我们有一整套以太网产品线。这是Spectrum x800。它的速率是每秒51.2兆比特，256路辐射。</p><p style=\"text-align: justify;\">下一个即将推出的是5,12路辐射，一年后推出，5,12路辐射，那叫做Spectrum X800 Ultra。然后是X16。但重要的想法是，x800是为数万个GPU设计的。X800 Ultra是为数十万个GPU设计的，X16是为数百万个GPU设计的。</p><p style=\"text-align: justify;\">数百万个GPU的数据中心时代即将到来。原因非常简单。我们当然想要训练更大的模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">但非常重要的是，在将来，你与互联网或计算机的几乎所有交互都可能在云端某处有一个生成式AI在运行。这个生成式AI正在与你合作，与你交互，生成视频或图像或文本或可能是数字人类。所以你几乎一直在与计算机交互，并且总有一个生成式AI连接到其中。有些是在本地，有些在你的设备上，还有很多可能在云端。</p><p style=\"text-align: justify;\">这些生成式AI也将具备很多推理能力。它们不仅仅是一次性给出答案，它们可能会对答案进行迭代，以便在给出答案之前提高答案的质量。因此，我们将在未来进行的生成量将是非凡的。</p><p style=\"text-align: justify;\">让我们一起来看看所有这些结合在一起的情况。今晚，这是我们的首次夜间主题演讲。我想感谢大家今晚7点出席。所以，我即将向你们展示的内容有一种新的氛围。这是夜间主题演讲的氛围。那么，enjoy this~~</p><p><strong>每年上新的节奏</strong></p><p><strong>明年是Blackwell Ultra</strong></p><p>Blackwell当然是Nvidia平台的第一代，在正确的时刻推出。</p><p style=\"text-align: justify;\">正如世界所知，生成式AI时代已经到来。就像世界意识到AI工厂的重要性，就像这场新的工业革命的开始，我们得到了如此多的支持。几乎所有的OEM，每一个计算机制造商，每一个云服务提供商（CSP），每一个GPU云，主权云，甚至是电信公司，全球各地的企业。</p><p style=\"text-align: justify;\">Blackwell 的成功、采用程度和热情真是高得难以置信。我想感谢大家的支持。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们不会就此止步。在这个令人难以置信的增长时期，我们要确保我们继续提高性能，继续降低训练成本、推理成本，并继续扩展AI能力，让每个公司都能拥抱它。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们推动的性能越高，成本下降就越大。Hopper平台当然可能是历史上最成功的数据中心处理器，这只是一段令人难以置信的成功故事。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，Blackwell已经到来，正如你将注意到的，每一个平台都有几个要素。你有 CPU，你有GPU，你有MV Link，你有网卡，你还有连接所有GPU的大型高速交换机，尽可能构成一个大型域。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们所做的一切，我们用非常大型和高速的交换机连接每一个代的设备。正如你将看到的，不仅仅是一个GPU，而是整个平台。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们构建了整个平台。我们将整个平台集成到一个AI工厂超级计算机中。然而，我们将其分解并提供给世界。原因是因为你们可以创造有趣和创新的配置，以及各种不同风格，适应不同的数据中心、不同的客户和不同的地方，有些是用于边缘计算，有些是用于电信。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果我们使系统开放并使你们能够创新，那么所有不同的创新都是可能的。因此，我们设计的是集成的，但我们提供给你们的是分解的，以便你们可以创建模块化系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">Blackwell平台已经在这里了。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们公司遵循一年的节奏，我们的基本理念非常简单: 构建整个数据中心规模的分离式架构，然后按照一年的节奏分部分销售给你们。我们将一切推向技术极限，无论是什么。</p><p style=\"text-align: justify;\">台积电（TSMC）的工艺技术，将其推向绝对极限，无论是封装技术，也将其推向绝对极限，无论是存储技术，也推向极限。CERDE技术、光学技术，一切都被推向极限。然后，在这一切之后，以这样的方式做一切事情，以便我们所有的软件都能在整个安装基础上运行。</p><p style=\"text-align: justify;\">软件惯性是计算机中最重要的事情之一。当计算机向后兼容，并且与已经创建的所有软件在架构上兼容时，你进入市场的能力就会快得多。因此，当我们可以利用已经创建的全部软件安装基础时，速度是令人难以置信的，而Blackwell就在这里。</p><p style=\"text-align: justify;\">明年是Blackwell Ultra，就像我们有H100和H200一样，你们很可能会看到我们为Blackwell Ultra带来的一些非常令人兴奋的新一代产品，再次推向极限。还有我提到的下一代Spectrum交换机。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是这个下一代产品首次被提及，我还不确定，我会不会后悔这个决定。</p><p><strong>下一代平台叫Rubin</strong></p><p>往往我们公司的大多数员工甚至都不知道，我们下一代平台叫做Rubin——Rubin平台。我不会在这方面花太多时间。我知道会发生什么。你们会给它拍照，然后你们会去看细则，并且可以随意那样做。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以我们有Rubin平台，一年后，我们将有Rubin Ultra平台。我在这儿向你们展示的所有这些芯片都处于全面开发中，100%都是；节奏是每年在技术的极限，全部在架构上100%兼容。这基本上就是Nvidia正在构建的，以及在其之上的所有丰富的软件。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以在很多方面，从ImageNet那一刻起的过去12年，我们意识到社区的未来将会发生根本性的变化，直到今天，确实正如我之前所展示的，从2012年前的GeForce到今天的Nvidia，公司已经发生了巨大的转变。我要感谢我们所有的合作伙伴一路上对我们的支持。这是Nvidia Blackwell平台。</p><p><strong>机器人技术时代已经到来</strong></p><p><strong>在Omniverse中机器人学习如何成为机器人</strong></p><p>让我来谈谈下一步。下一代AI是理解物理定律的物理AI，能够在我们中间工作的 AI。因此，它们必须理解世界模型，以便它们知道如何解释世界，如何感知世界。它们当然必须具备出色的认知能力，以便它们能够理解我们，理解我们的要求并执行任务。</p><p style=\"text-align: justify;\">在未来，机器人技术是一个更加普遍的概念。当然，当我说到机器人技术时，通常想到的是人形机器人。但这并不是真的。一切都将变得自动化。</p><p style=\"text-align: justify;\">所有的工厂都将是自动化的。工厂将协调机器人，那些机器人将建造自动化的产品，机器人与机器人互动，建造自动化的产品。为了实现这一点，我们需要取得一些突破。让我给你们看一段视频。</p><p style=\"text-align: justify;\">机器人技术的时代已经到来。有一天，所有会动的东西都将是自治的。</p><p style=\"text-align: justify;\">全世界的研究人员和公司正在开发由物理驱动的机器人。AI 模型能够理解指令并在现实世界中自主执行复杂任务。多模态大型语言模型（LLMs）的突破使机器人能够学习、感知和理解周围的世界，并计划它们的行动。通过人类的演示，机器人现在可以学习与世界互动所需的技能，使用粗略和精细的运动技能。</p><p style=\"text-align: justify;\">推进机器人技术发展的关键技术之一是强化学习。正如大型语言模型（LLMs）需要来自人类反馈的强化学习（RLHF）来学习特定技能一样，生成式物理 AI 也可以通过模拟世界中物理反馈的强化学习来学习技能。</p><p style=\"text-align: justify;\">这些模拟环境是机器人学习如何做决策的地方，通过在遵守物理定律的虚拟世界中执行动作。在这些机器人体育馆中，机器人可以安全快速地学习执行复杂和动态任务，通过数百万次的试错行为来提炼它们的技能。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们构建了Nvidia Omniverse作为操作系统，在这里可以创建物理AI。Omniverse 是一个用于虚拟世界模拟的开发平台，结合了实时基于物理的渲染、物理模拟和生成式AI技术。</p><p style=\"text-align: justify;\">在Omniverse中，机器人可以学习如何成为机器人。它们学习如何精确地自主操控物体，例如抓取和操控物体，或者自主导航环境，在避开障碍物和危险的同时寻找最佳路径。在Omniverse中学习可以最小化模拟与现实之间的差距，并最大化学习行为的转移。</p><p style=\"text-align: justify;\">构建具有生成式物理AI的机器人需要三台计算机：Nvidia AI超级计算机用于训练模型、英伟达Jetson Orange和下一代Jetson Thor机器人超级计算机来运行模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">Nvidia Omniverse，机器人可以在模拟世界中学习和提炼技能。我们构建了开发者和公司所需的平台、加速库和 AI 模型，并允许他们使用任何所需的技术。</p><p style=\"text-align: justify;\">他们最适合的堆栈。AI 的下一个浪潮已经到来。由物理 AI 驱动的机器人技术将彻底改变各行各业。这并不是未来，这正在发生。</p><p><strong>为每种类型的机器人系统创建平台</strong></p><p>我们将以几种方式服务市场。</p><p style=\"text-align: justify;\">首先，我们将为每种类型的机器人系统创建平台。一个用于机器人工厂和仓库，一个用于操作物体的机器人，一个用于移动的机器人，以及一个用于人形机器人。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，这些机器人平台几乎就像所有其他东西一样。我们提供计算机加速库和预训练模型。计算机加速库、预训练模型，我们测试一切，我们在Omniverse内部训练一切并整合一切，正如视频所说，Omniverse是机器人学习如何成为机器人的地方。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，机器人仓库的生态系统非常复杂。构建一个现代仓库需要许多公司、许多工具、许多技术。仓库正在日益变得自动化。将来某一天将完全自动化。因此，在这些生态系统中，我们有SDK和API，它们连接到软件行业，SDK和API连接到边缘AI行业和公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，也有为<a href=\"https://laohu8.com/S/PLC\">PLC</a>（可编程逻辑控制器）和机器人系统设计的系统，用于ODM（原始设计制造商）。然后，这些系统由集成商整合，最终为客户建造仓库。这里我们有一个例子，Kenmac为 Giant Group建造了一个机器人仓库。</p><p><strong>全球制造巨头</strong></p><p><strong>如何用AI建造机器人工厂</strong></p><p>好的，现在让我们谈谈工厂，它有一个完全不同的生态系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">富士康正在建造一些世界上最先进的工厂。他们的生态系统同样包括边缘计算机和机器人。用于设计工厂、工作流程的软件，编程机器人，当然还有协调数字工厂和AI工厂的PLC计算机。我们也为这些生态系统中的每一个提供SDK和API。这些都在台湾各地发生。</p><p style=\"text-align: justify;\">富士康已经建造并正在建造他们工厂的数字孪生。台达电子正在建造他们工厂的数字孪生。顺便说一下，一半是真实的，一半是数字的，一半是Omniverse。</p><p style=\"text-align: justify;\">和硕正在建造他们机器人工厂的数字孪生，仁宝也是如此。这真的很厉害。这是富士康新工厂的视频。让我们来看一下。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着世界将传统数据中心现代化为生成式AI工厂，对Nvidia加速计算的需求正在激增。全球最大的电子制造商富士康正在通过使用Nvidia Omniverse和AI建造机器人工厂来满足这一需求。</p><p style=\"text-align: justify;\">工厂规划者使用Omniverse集成来自领先行业应用（如西门子 Team Center X 和 Autodesk Revit）的设施和设备数据。在数字孪生中，他们优化楼层布局和生产线配置，并确定最佳的摄像头位置以监控未来的运营。借助Nvidia Metropolis支持的视觉AI，虚拟集成帮助规划者节省了在建设期间进行物理变更命令的巨大成本。</p><p style=\"text-align: justify;\">富士康团队使用数字孪生作为真实情况的来源，以沟通和验证准确的设备布局。Omniverse数字孪生还是机器人体育馆，富士康开发者在这里训练和测试Nvidia Isaac AI应用程序，用于机器人感知和操控，以及Metropolis AI应用程序，用于传感器融合。</p><p style=\"text-align: justify;\">在Omniverse中，富士康在将运行时间部署到装配线上的Jets和计算机之前，先模拟两个机器人AI。他们模拟Isaac机械手库和AI模型，用于自动光学检查的对象识别、缺陷检测和轨迹规划，将HGX系统转移到测试舱。他们模拟由Isaac感知器驱动的FerRobot AMR（自主移动机器人），当它们进行3D映射和重建时，感知并移动其环境。</p><p style=\"text-align: justify;\">通过Omniverse，他们建立了机器人工厂，这些工厂协调运行在Nvidia Isaac上的机器人，制造Nvidia AI超级计算机，这些计算机反过来训练装箱机器人。因此，机器人工厂是使用三台计算机设计的，在Nvidia AI上训练AI。</p><p style=\"text-align: justify;\">你有机器人在PLC系统上运行，用于协调工厂。然后你当然在Omniverse内部模拟一切。机械臂和AMR机器人也是同样的方式，三个计算机系统。不同之处在于两个Omniverse将会汇聚在一起，因此它们将共享一个虚拟空间。当它们共享一个虚拟空间时，那个机械臂将成为机器人工厂内部的一部分。</p><p style=\"text-align: justify;\">再说一次，三个计算机，我们提供计算机加速层和预训练AI模型。我们已经将Nvidia机械手和Nvidia Omniverse与西门子连接起来，西门子是世界领先的工业自动化软件和系统公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">这真是一个梦幻般的合作伙伴关系，他们正在全球各地的工厂进行合作。</p><p style=\"text-align: justify;\">Semantic Pick AI现在集成了Isaac机械手，Semantic Pick AI运行，操作ABB、库卡、安川、芬克、通用机器人和技术人。所以西门子是一个极好的集成。我们还有各种其他集成。</p><p style=\"text-align: justify;\">让我们来看看。Arcbest正在将Isaac感知器集成到Vox智能自治机器人中，以增强对象识别和人体运动跟踪。在物料搬运方面，<a href=\"https://laohu8.com/S/00285\">比亚迪电子</a>正在将Isaac机械手和感知器集成到他们的AI机器人中，以提高全球客户的制造效率。Ideal Works正在将Isaac感知器构建到他们的iOS软件中，用于AI机器人。实际上，Factory Logistics Intrinsic公司正在采用Isaac机械手到他们的流动状态平台中，以推进机器人抓取。Gideon正在将Isaac感知器集成到托盘AI驱动的叉车中。为了推进AI启用的物流，Argo Robotics正在采用Isaac感知器到高级视觉基础AMR的感知引擎中。Solomon正在他们的Acupic 3D软件中使用Isaac机械手AI模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于工业操控，Techman Robot正在将Isaac Sim和机械手集成到TM Flow中。加速自动化光学检查，Teradine Robotics正在将Isaac机械手集成到Polyscope X中用于协作机器人（cobot），并将Isaac感知器集成到Mere AMR中。Vention正在将Isaac机械手集成到机器逻辑中。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于AI操控机器人，机器人技术已经到来，物理AI已经到来。这不是科幻小说，它正在台湾各地使用，并且非常令人兴奋。那是工厂，工厂内的机器人。当然，所有产品都将是自动化的。所以有两个非常大量的机器人产品。其中之一，当然是自动驾驶汽车或具有很大自主能力汽车。</p><p style=\"text-align: justify;\">Nvidia再次构建了整个堆栈，明年我们将与Mercedes车队一起投入生产。之后在2026年，是JLR车队。我们向世界提供完整的堆栈。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，你可以随意取用我们堆栈的任何部分，任何层次，就像整个Drive堆栈是开放的一样。下一个由机器人工厂制造且内部装有机器人的高容量机器人产品可能会是人形机器人，近年来在认知能力方面，由于基础模型，以及我们正在开发的世界理解能力，这方面都取得了巨大的进步。</p><p style=\"text-align: justify;\">我对这一领域非常兴奋，因为很明显，最容易适应世界的机器人是人形机器人，因为我们为我们自己建造了这个世界。我们还需要为这些机器人提供比其他类型的机器人更多的训练数据，因为我们有相同的身体结构。所以我们能够通过演示能力和视频能力提供的训练数据量将会非常大。所以我们将在这一领域看到很多进展。</p><p style=\"text-align: justify;\">嗯，我想我们有一些机器人要欢迎。我们开始吧。我们还有一些朋友要加入我们。所以机器人的未来已经在这里。AI的下一个浪潮。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，你知道，台湾用键盘制造计算机。你为口袋制造计算机，你在云端制造数据中心计算机，在未来，你将制造会走路的计算机和会滚动的计算机，你知道，四处走动。所以这些都是计算机。</p><p style=\"text-align: justify;\">事实证明，制造这些计算机的技术与制造你们今天已经制造的所有其他计算机的技术非常相似。所以这将是我们非常不平凡的旅程。</p><p style=\"text-align: justify;\">好的，我想感谢，我想说，我想感谢，我做了，我制作了最后一个视频，如果你们不介意的话，这是我们非常喜欢制作的东西。让我们播放它。谢谢，我爱你们。谢谢，感谢大家的到来。祝你们拥有愉快的ComputeX。谢谢！</p></body></html>","source":"lsy1717382766275","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>黄仁勋ComputeX 2024大会重磅演讲2万字全文：揭开新工业革命序幕！</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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2024大会上发表重磅演讲《揭开新工业革命序幕》。生成式AI及其影响英伟达的蓝图和接下来会发生什么我很高兴能回来。感谢南大（NTU），让我们使用你们的体育场。上次我来这里，我从南大（NTU）获得了学位，并且我做了一场“不要走，要跑”的演讲。今天我们有很多要说的内容；所以我不能走，我必须跑！我们有很多要覆盖的内容，我有很多事要告诉你们。我很高兴能...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/1NQ2-PZGpJtKXha601UY_g\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/f51e0887617e5ccdb1f56ab9d6b7e088","relate_stocks":{"LU0061474705.USD":"THREADNEEDLE (LUX) GLOBAL DYNAMIC REAL RETURN \"AU\" (USD) ACC","LU0097036916.USD":"贝莱德美国增长A2 USD","BK4554":"元宇宙及AR概念","BK4585":"ETF&股票定投概念","BK4567":"ESG概念","BK4534":"瑞士信贷持仓","BK4533":"AQR资本管理(全球第二大对冲基金)","BK4587":"ChatGPT概念","LU0082616367.USD":"摩根大通美国科技A（dist）","LU0353189680.USD":"富国美国全盘成长基金Cl A Acc","NVDA":"英伟达","IE00BJJMRY28.SGD":"Janus Henderson Balanced A Inc SGD","LU0061474960.USD":"天利环球焦点基金AU Acc","BK4588":"碎股","IE00BMPRXR70.SGD":"Neuberger Berman 5G Connectivity A Acc SGD-H","BK4550":"红杉资本持仓","BK4579":"人工智能","LU0494093205.USD":"贝莱德ESG灵活多元资产A2 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基础设施。今天，我想和你们谈谈几件事情。首先，正在发生的事情以及我们共同工作的意义。什么是生成式AI？它对我们的行业以及每一个行业有什么影响？一个蓝图，告诉我们将如何前进并抓住这个难以置信的机会，以及接下来会发生什么——生成式人工智能AI及其影响，我们的蓝图以及接下来会发生什么。计算的构造性转变将再次发生特定算法的计算边际成本已降低100万倍60年里见证了两三次计算的构造性转变我们即将再次看到这种情况发生这些真是令人兴奋的时代。计算机产业的正在重启，一个你们锻造的产业，一个你们创造的产业，现在你们已经准备好了迈向下一个重大旅程。英伟达位于计算机图形学、仿真和人工智能的交汇处。这是我们的灵魂。今天我要向你们展示的所有东西都是仿真。它是艺术，它是科学，它是计算机科学，它是令人惊叹的计算机架构。没有一样是动画，全部都是自制的。这就是英伟达的灵魂，我们把所有这些都投入到我们称之为Omniverse的虚拟世界中。请欣赏。你们所看到的一切的基础是两种基础技术：加速计算和在Omniverse内部运行的AI。这两种技术，这两种计算的基本力量将会重塑计算机产业。计算机产业现在大约有60年的历史。在很多方面，我们今天所做的一切都在1964年发明，也就是我出生的第二年。IBM System 360引入了中央处理单元、通用计算、通过操作系统实现硬件和软件的分离、多任务处理、I/O子系统、DMA以及我们今天使用的所有种类的技术。架构兼容性、向后兼容性、家族兼容性，我们今天所知道的关于计算的所有事情在1964年基本上就已经描述了。当然，个人电脑革命使计算民主化，并将其置于每个人的手中和家中。然后在2007年，iPhone引入了移动计算，并把计算机放在了我们的口袋里。从那时起，一切都通过移动云连接起来并且一直在运行。过去60年里，我们见证了几次，只是几次，实际上并不多——两三次主要的技术转变，两三次计算领域的构造性转变，一切都变了。我们即将再次看到这种情况发生。加速计算的降本经济学这里正在发生两件基本的事情。第一，处理器，计算机产业运行的引擎——中央处理单元，性能增长已经大幅放缓。然而我们要做计算的数量仍在迅速翻倍，如果处理需求，如果我们需要处理的数据继续以指数级增长，但性能没有，我们将经历计算通胀。实际上，我们现在说话的时候正在看到这一点。全球数据中心的电力使用量正在显著增长。计算的成本在增长，我们正在看到计算通胀。当然，这种情况不能继续下去。数据将继续以指数级增长，而CPU性能的提升永远不会回来。有更好的方法——近二十年来，我们一直在研究加速计算。CUDA增强了CPU，卸载并加速了特定处理器可以做得更好的工作。实际上，性能非常出色，现在很明显，随着CPU的扩展放缓并最终大幅停止，我们应该加速一切。我预测，每一个处理密集型的应用都将被加速，而且毫无疑问，每一个数据中心在不久的将来都将被加速。现在，加速计算是非常合理的。这是非常常识性的。如果你看看一个应用，假设有100个单位的时间。它可能是100秒，可能是100小时。在许多情况下，正如你所知，我们现在正在处理运行1000天的AI应用。嗯，加速效果是令人难以置信的。它几乎听起来不可信，但今天，我将为你展示许多例子。好处是非常非凡的。100倍的加速，但你只增加了大约三倍的功率，并且你只增加了大约50%的成本。我们在PC行业一直在这样做。我们在价值1000美元的PC上加上一个500美元的GPU，GeForce GPU，性能就大幅提升。我们在数据中心这样做，一个价值十亿美元的数据中心，我们加上价值5亿美元的GPU，突然之间它就变成了一个AI工厂。如今，这种情况正在全世界发生。嗯，节省是非常显著的。你每花费一美元就能获得60倍的性能，100倍的加速。你只需要增加3倍的功率来获得100倍的加速，你只需要增加1.5倍的成本。节省是惊人的。节省是以美元来衡量的。很明显，许多公司在云端处理数据时花费了数亿美元。如果采用加速计算，那么节省数亿美元并不意外。那么，为什么会这样呢？原因非常清楚。我们在通用计算中已经经历了长时间的通货膨胀。现在我们终于决定加速。我们可以重新获得大量的被捕捉的损失，大量被保留的浪费，我们现在可以从系统中释放出来。这将转化为金钱的节省，节省能源。这就是为什么你听到我说，你买的越多，你节省的就越多。现在我向你们展示了数学计算。它不是精确的，但它是正确的。对吧？这就是所谓的CEO数学。不是精确的，但它是正确的。你买的越多，你节省的越多。计算软件必须重写我们已有350个库供使用加速计算确实能带来非凡的结果，但这并不容易。为什么它能节省这么多钱，但人们却迟迟没有去做呢？原因是这非常困难。没有这样的软件，你通过C编译器，突然之间那个应用程序运行速度就快了100倍。如果真有可能做到这一点，他们就会直接更换CPU。要做到这一点，实际上你必须重写软件。这是困难的部分，软件必须完全重写，以便你能够重新分解、重新表达在CPU上编写的算法，以便它可以被加速、卸载，并并行运行。这个计算机科学练习是极其困难的。嗯，在过去的20年里，我们让世界变得容易了。当然，非常著名的cuDNN，这个深度学习库处理神经网络。我们有一个AI物理库，你可以用它来进行流体动力学以及许多其他应用，其中神经网络必须遵守物理定律。我们有一个叫做Ariel的新库，它是Akuda加速的5G无线电，这样我们就可以像定义世界网络互联网一样，软件定义和加速电信网络。因此，我们加速的能力使我们能够将所有电信基本上转变为同一类型的平台，一个计算平台，就像我们在云中拥有的那样。cuLitho是一个计算光刻平台，它允许我们处理芯片制造中计算密集度最高的部分。台积电（TSMC）正在使用cuLitho进行生产，节省了巨大的能源和更多的资金。但台积电的目标是加速他们的技术栈，以便为更进一步的进步做好准备，一个算法和更多的计算，用于更深入、更狭窄的晶体管。Pair of Breaks是我们的基因测序库。它是世界上吞吐量最高的基因测序库。cuOpt是一个令人难以置信的库，用于组合优化、路线规划优化、旅行商问题，这些问题非常复杂。科学家们基本上得出结论，你需要一台量子计算机来做这件事。我们创建了一个算法，它在加速计算上运行，运行得非常快，23项世界纪录。我们今天保持着每一项主要的世界纪录。cuQuantum是一个量子计算机的仿真系统。如果你想设计一台量子计算机，你需要一个模拟器来这样做。如果你想设计量子算法，你需要一个量子仿真器来这样做。你将如何做到这一点？如果量子计算机不存在，你将如何设计这些量子计算机，创建这些量子算法？你使用当今世界上存在的最快的计算机，我们当然称它为 Nvidia CUDA。在它上面，我们有一个仿真器，模拟量子计算机。它被全世界数十万研究人员使用。它集成到了所有领先的量子计算框架中，并且被全世界的科学超级计算中心使用。QDF是一个难以置信的数据处理库。数据处理消耗了当今云支出的绝大部分。所有这些都应该被加速。QD加速了世界上使用的主要库。Spark，你们许多人可能在公司中使用Spark，pandas，一个叫做polar的新库，当然还有 Network X，这是一个图形处理数据库库。所以这些只是一些例子。还有更多。每一个都必须被创建，以便我们能够使生态系统利用加速计算的优势。如果我们没有创建cuDNN，CUDA单独就不可能，也不会有可能让全世界的深度学习科学家使用，因为CUDA和在Tensorflow和Pytorch中使用的算法，深度学习算法，它们之间的分离太远了。这几乎就像是在没有OPL的情况下尝试进行计算机图形学。这几乎就像是在没有SQL的情况下进行数据处理。这些特定领域的库真的是我们公司的宝藏。我们有350个这样的库。正是这些库所需要的，也是使我们能够开拓如此多市场的原因。我今天将向你们展示一些其他的例子。就在上周，谷歌宣布他们在云端部署了QDF，并加速了pandas，这是世界上最受欢迎的数据科学库。在座的许多人可能已经使用了pandas，它被全球1000万数据科学家使用，每个月下载量达到1.7亿次。它就是数据科学家的电子表格Excel。现在只需一键，你就可以在Google的云数据中心平台collab中使用pandas，由QDF加速。加速效果真的令人难以置信。让我们来看一下。那是一个很好的演示，对吧？花的时间并不长。CUDA已经达到良性循环拥有全球500万开发者，服务于每个行业当你如此迅速地加速数据处理时，演示不会花费很长时间。好的，Cuda现在已经达到了人们所说的临界点，但它甚至比那更好。CUDA现在已经达到了一个良性循环。这种情况很少见。如果你看看历史以及所有的计算架构、计算平台，在微处理器CPU的情况下，它已经存在了60年。在这个层面上，它在60年里没有被改变过。这种计算方式，加速计算，已经存在，创建一个新平台极其困难，因为这是一个先有鸡还是先有蛋的问题。如果没有开发者使用你的平台，那么当然就不会有用户。但如果没有用户，就没有安装基础。如果没有安装基础，开发者就不会对它感兴趣。开发者想要为一个大的安装基础编写软件，但一个大的安装基础需要大量的应用程序，以便用户能够创建那个安装基础。这个先有鸡还是先有蛋的问题很少被打破，并且已经花费了我们20年的时间，一个接一个的领域库，一个接一个的加速库。现在我们拥有全球500万开发者。我们服务于每一个行业，从医疗保健、金融服务，当然还有计算机行业、汽车行业，几乎世界上每一个主要行业，几乎每一个科学领域。因为我们的架构有如此多的客户，OEM（原始设备制造商）和云服务提供商都有兴趣构建我们的系统。系统制造商，像在台湾这里这样令人惊叹的系统制造商，都有兴趣构建我们的系统，这进而为市场提供更多的系统，这当然为我们创造了更大的机会，使我们能够扩大规模，研发规模，这进一步加速了应用的发展。过去10年特定算法的计算边际成本降低100万倍每次我们加速应用，计算成本就会下降。这就是我之前向你们展示的那张幻灯片。100倍的加速可以转化为97.96%、98%的节省。所以当我们从100倍加速到200倍加速再到1000倍加速时，节省的成本，计算的边际成本继续下降。当然，我们相信通过极大地降低计算成本，市场、开发者、科学家、发明家将继续发现新的算法，这些算法会消耗越来越多的计算资源，以至于有一天会发生某种变化，一种根本性的变化，计算的边际成本如此之低，以至于计算机的新使用方式出现了。实际上，这就是我们现在所看到的。多年来，在过去10年中，我们已经将一种特定算法的计算边际成本降低了一百万倍。因此，现在用互联网上的所有数据来训练大型语言模型是非常合乎逻辑和常识的。没有人会对此再三考虑。你可以创造一台能够处理如此多数据并自行编写软件的计算机的想法。AI的出现之所以成为可能，是因为我们完全相信，如果我们使计算成本越来越低，就会有人找到一个很好的用途。今天，CUDA已经达到了一个良性循环——安装基础在增长，计算成本在下降，这促使更多的开发者提出更多的创意，这又推动了更多的需求。现在我们正处于一个非常重要事物的开始阶段。但在我向你们展示那个之前，我将向你们展示如果没有我们创造的CUDA，如果没有我们创造的现代版的生成式AI，现代AI的大爆炸，我即将展示给你们的东西是不可能的。正在发生的变化计算机将执行任务而不是生产软件将Nims微服务连接成大型应用超级计算机已演变为数据中心生产token，成为AI工厂这是地球2号。我们创建一个地球的数字孪生兄弟的想法。我们将去模拟地球，以便我们能够预测我们星球的未来，更好地避免灾难或更好地理解气候变化的影响，以便我们能够更好地适应，以便我们能够改变我们的习惯。现在，这个地球的数字孪生兄弟，它可能是世界上曾经承担过的最雄心勃勃的项目之一，我们每年都在迈出大步。我将每年向你们展示结果。但今年，我们取得了一些重大突破。让我们来看看。在不久的将来的某一天，我们将能够对地球上每一平方公里进行连续天气预报。你将始终知道气候将会如何。你将始终知道。这将因为训练了人工智能而持续运行，而人工智能所需的能量非常少。所以这是一项令人难以置信的成就。我希望你们喜欢它。非常重要的是，事实上，那是一个Jensen AI说的。那不是我。我写了它，但是一个AI。Jensen AI不得不说出来。这确实是一个奇迹。然而，在2012年，发生了一些非常重要的事情。因为我们致力于推进CUDA，因为我们致力于不断提高性能并降低成本。研究人员发现了，人工智能研究人员在2012年发现了CUDA。那是英伟达与AI的第一次接触。这是一个非常重要的日子。我们有明智的决策与科学家合作，使深度学习成为可能。当然，AlexNet实现了巨大的计算机视觉突破。但伟大的智慧在于退后一步，理解背景是什么，深度学习的基础是什么，长期影响是什么，它的潜力是什么？我们意识到这项技术有很大的潜力去扩展一个几十年前发明和发现的算法。突然之间，由于更多的数据、更大的网络，以及非常重要的，更多的计算能力，深度学习能够实现人类算法无法做到的事情。现在想象一下，如果我们进一步扩大架构，更大的网络、更多的数据和更强的计算能力。那将可能实现什么？于是我们致力于重新发明一切。2012年之后，我们改变了我们的GPU架构，当然还有Tensor。我们在10年前发明了NV Link。现在，Coodie和TensorRT，Nickel，我们收购了Melanocks，TensorRT，Triton推理服务器，所有这些都汇聚在一台全新的计算机上。没有人理解它。实际上，我确信没有人想要购买它。于是我们在GTC上宣布了它，OpenAI，旧金山的一个小公司，他们让我给他们送一台。我在2016年向OpenAI交付了第一台DGX，世界上第一台AI超级计算机。在那之后，我们继续从一台AI超级计算机，一个AI设备扩展；我们将其扩展到大型超级计算机，甚至更大。到2017年，世界发现了变换器Transformers，这样我们就可以训练大量的数据，并识别和学习在长时间跨度上是序列性的模式。现在对我们来说，训练这些大型语言模型以理解并在自然语言理解上取得突破已成为可能。我们在那之后继续前进。我们建造了更大的（计算机）。然后在2022年11月，在数千个、数万个Nvidia GPU和一台非常大的AI超级计算机上训练。OpenAI宣布ChatGPT在5天后拥有一百万用户，在5天后达到一百万，在2个月内达到一亿，是历史上增长最快的应用。而其原因非常简单——它非常容易使用，而且使用起来非常神奇，能够与计算机交互；就像它是人类一样，而不是清楚地知道你想要什么，就像是计算机理解了你的意思。它理解了你的意图。无论如何，ChatGPT出现了，这张幻灯片上有件非常重要的事情。让我给你们看点东西。在ChatGPT向世界展示之前，人工智能都是关于感知、自然语言理解、计算机视觉、语音识别。都是关于感知和检测。这是世界上第一次解决生成式AI的问题，它一次产生一个token，这些token是单词。当然，其中一些token现在可以是图像、图表、表格、歌曲、文字、语音、视频。这些token可以是任何你可以学习其含义的东西。它可以是化学物质的token、蛋白质的token、基因，就像你们之前在地球2号中看到的，我们正在生成天气的token。我们可以学习物理，如果你能学习物理，你就能教一个AI模型物理。AI模型可以学习物理的含义，并且它可以生成物理。我们正在将精度降低到1公里，不是通过过滤，而是通过生成。因此，我们可以使用这种方法为几乎所有有价值的东西生成token。我们可以为汽车生成方向盘控制。我们可以为机械臂生成关节运动。我们能学到的一切，现在都可以生成。我们现在所到达的不是一个AI时代，而是生成式AI时代。但真正重要的是，这台最初作为超级计算机的计算机现在已经演变成一个数据中心，它产生一样东西，它产生tokens，它是一个AI工厂。这个AI工厂正在生成、创造、生产具有巨大价值的东西，一种新的商品。在19世纪90年代末，尼古拉·特斯拉发明了交流发电机。我们发明了一个AI发电机。交流发电机产生了电子。Nvidia的AI发电机产生token。这两样东西都拥有巨大的市场机会。它几乎在每个行业中都完全可替代，这就是为什么它是一次新的工业革命。我们现在拥有一个新的工厂，为每个行业生产新的商品。这是非常宝贵的价值。而做这件事的方法论是非常可扩展、可复制的。请注意，许多不同的AI模型，生成式AI模型正在被以日新月异的速度发明出来。每一个行业现在都在纷纷加入。这是第一次。IT行业，这是一个价值3万亿美元的IT行业，即将创造出能够直接服务于100万亿美元产业的东西，不再仅仅是信息存储或数据处理的工具，而是为每个行业生成智能的工厂。这将是一个制造业，不是计算机制造业，而是在制造业中使用计算机。这是前所未有的。非常了不起的事情。从加速计算开始，到AI，到生成式AI，现在是一场工业革命。现在对我们行业的影响也是相当重大的。当然，我们可以为许多行业创造一种新的商品，一种我们称之为token的新产品，但对我们的影响也是相当深远的。计算机将执行任务而不是生产软件将Nims微服务连接成大型应用程序正如我之前所说的，60年来，计算的每一层都发生了变化，从CPU的通用计算到加速GPU计算，计算机需要指令。现在计算机处理LLMs，大型语言模型，AI模型。而过去的计算模型几乎每次你触摸手机时都是基于检索的——一些预录的文本或预录的图像或预录的视频被检索出来，并根据推荐系统重新组合，根据你的习惯呈现给你。但在将来，你的计算机将尽可能多地生成，只检索必要的内容。原因是生成数据需要较少的能量去获取信息。生成数据也更具上下文相关性。它将编码知识。它将理解你。不再说给我那个信息或给我那个文件，你可以问我要答案。计算机不再是我们使用的工具，计算机现在将生成技能，它执行任务。不再是一个生产软件的行业，这是90年代初的一个革命性的想法。还记得微软为打包软件创造的想法彻底改变了PC行业吗？没有打包的软件，我们会用PC做什么？它推动了这个行业。现在我们有一个新的工厂，一台新的计算机，我们将在这个上面运行的是一种新型的软件，我们称之为Nims，Nvidia推理微服务。现在发生的情况是Nim在这个工厂内部运行。这个Nim是一个预先训练好的模型。它是一个AI。当然，这个AI本身相当复杂，但是运行AI的计算栈是极其复杂的。当你使用ChatGPT时，在他们的栈下面是一大堆软件。在那个提示下面是大量的软件。它非常复杂，因为模型很大，有数十亿到数万亿的参数。它不仅仅在一台计算机上运行，而是在多台计算机上运行。它必须在多个GPU上分配工作负载，张量并行性，流水线并行性，数据并行，各种并行性，专家并行性，各种并行性。尽可能快地跨多个GPU分配工作负载，进行处理。因为如果你在工厂，如果你经营一个工厂，你的吞吐量直接关联到你的收入，你的吞吐量直接关联到服务质量，以及可以利用你的服务的人数。我们现在所处的世界，数据中心的吞吐量利用变得极其重要。每一个参数都被测量，开始时间、正常运行时间、利用率、吞吐量、空闲时间，等等，因为它是一个工厂。当某事物成为一个工厂时，其运营直接关联到公司的财务表现。所以我们意识到这对大多数公司来说是非常复杂的。所以我们做的是创建了这个AI盒子和容器，容器里有一个难以置信的软件集合是CUDA、cuDNN、TensorRT、Triton用于推理服务。它是云原生的，所以你可以在Kubernetes环境中自动扩展。它有管理服务和钩子，以便你可以监控你的AI。它有通用API、标准API，所以你真的可以与这个盒子对话。你下载这个名称，只要在你的电脑上有CUDA，你就可以和它交谈，CUDA现在已经无处不在。它在每个云中，每个计算机制造商都有提供。它在数亿台个人电脑中都有提供。当你下载这个，你就拥有了一个AI，你可以像使用ChatGPT一样与它交谈。现在所有的软件都已集成，400个依赖项全部集成到一个中。我们在云端对我们所有的安装基础测试了这个Nim，这些预训练模型针对所有种类，包括Pascal和Ampere以及Hopper的所有不同版本。我甚至忘记了一些名字。难以置信的发明。这是我最喜欢的之一。当然，如你所知，我们现在有能力创建大型语言模型和各种预训练模型。我们有所有这些不同版本，无论是基于语言的还是基于视觉的或基于成像的，或者我们有适用于医疗保健、数字生物学的版本，我们有数字人类的版本。但我将在ai.dot/video.com上和你谈论你如何使用它。今天，我们在huggingface上刚刚发布了完全优化的Lama 3 Nim。你可以在那里试用，甚至可以带走。它是免费提供给你的。所以你可以在云端运行它，在任何云端运行。你可以下载，放入你自己的数据中心，你可以托管它，为你的客户使其可用。正如我提到的，我们有各种不同的领域，物理，其中一些用于语义检索称为RAGs，视觉语言，各种不同的语言。你使用它的方式是将这些微服务连接成大型应用程序。过去指令编写的应用变成了组建AI团队的应用在即将到来的未来中，最重要的应用之一当然是客户服务。几乎每一个行业都需要Agents。它代表了全球数万亿美元的客户服务。护士，我们的客户服务Agent，在某些方面，其中一些非处方或非诊断基础的护士本质上是零售、快餐、金融服务、保险的客户服务。现在，数千万的客户服务都可以通过语言模型和AI得到增强。所以这些你看到的盒子基本上是NIMs（推理微服务）。有些名字是推理Agent，给出一个任务，弄清楚任务是什么，将其分解为一个计划。有些NIMs检索信息。有些NIMs可能会去执行搜索。有些NIMs可能使用像我之前谈到的Kuop这样的工具。它可能需要学习一种叫做ABAP的特定语言。也许有些名字需要进行SQL查询。所以所有这些名字都是现在作为一个团队组装起来的专家。那么发生了什么？应用层已经发生了变化。过去用指令编写的应用，现在变成了组建AI团队的应用。很少有人知道如何编写程序。几乎所有人都知道如何分解问题并组建团队。我相信，在未来，每个公司都会有大量的NIMs。你可以根据需要调用专家，将它们连接成一个团队，甚至不必弄清楚如何精确地连接它们。你只需将任务交给一个Agent，一个NIM，让它弄清楚如何分解任务以及分配给谁。然后，应用的中心，团队的领导者，如果愿意，团队的领导者将分解任务并分配给各个团队成员。团队成员将执行他们的任务，将其带回给团队领导者。团队领导者将对信息进行推理，并向您呈现信息。这种变化意味着软件开发和问题解决的方式正在向更加模块化和智能化的方向发展。通过利用预训练的AI模型（即NIMs），公司可以创建灵活、可扩展的解决方案，以适应各种业务需求。这种方法降低了技术门槛，使非技术背景的人员也能参与到应用的构建和问题解决中来。就像人类一样。这在我们的不远的将来。这就是应用程序将会呈现的方式。当然，我们可以与这些大型AI服务通过文本提示和语音提示进行交互。不止Agent，还有数字人类然而，在许多应用中，我们希望能够与一个人形的交互对象进行互动。我们称它们为数字人类（Digital Humans）。视频技术在数字人类技术上已经研究了一段时间。让我展示给你们看。数字人类有潜力成为一个与你互动的极好的Agent，它们可以更具吸引力，可以更具同情心。当然，我们必须跨越这个令人难以置信的现实主义鸿沟，使得数字人类看起来更自然。这当然是我们的愿景。这是我们乐于追求的方向。但让我展示一下我们现在的进展。PC将成为非常重要的AI平台非常了不起。这些ACE在云端运行，但它也运行在个人电脑上。我们有先见之明，在所有RTX中都包含了张量核心GPU。所以一段时间以来，我们一直在出货AI GPU，为这一天做准备。原因非常简单。我们总是知道，为了创建一个新的计算平台，你首先需要一个安装基础。最终，应用程序将会到来。如果你不创建安装基础，应用程序怎么会来呢？所以如果你建造它，他们可能不会来。但如果你不建造它，他们就不能来。所以我们在每一个RTX GPU中都安装了张量核心处理单元。现在世界上有1亿台G Force RTX AIPC，我们正在出货200万台。在这次Computex上，我们展示了四款全新的令人惊叹的笔记本电脑。它们全都能够运行AI。你未来的笔记本电脑，你未来的PC将成为一个AI。它将不断地帮助你，在后台辅助你。PC也将运行由AI增强的应用程序。当然，你所有的图片编辑、写作和你使用的所有工具，所有这些东西都将通过AI得到增强。你的PC还将托管具有AI的数字人类的应用程序。因此，AI将以不同的方式表现自己，并在PC中得到使用。但PC将成为非常重要的AI平台。为下一阶段AI而生从Blackwell到Ruben为每种类型的机器人系统创建平台下一阶段AI将理解物理世界Blackwell为此而生那么我们从这里走向何方呢？我之前谈到了我们数据中心的扩展，每次我们扩展时，我们都会发现新的变革。当我们从DGX扩展到大型AI超级计算机时，我们使Transformers能够在极其庞大的数据集上进行训练。事情的开始是这样的，数据是人工监督的。它需要人工标注来训练AI。不幸的是，人工标注的能力是有限的。Transformers使得无监督学习成为可能。现在，Transformers只需查看大量的数据，或查看大量的视频，或查看大量的图像，它就可以通过学习大量的数据，自己发现模式和关系。那么，下一代AI需要基于物理。如今大多数AI并不理解物理定律。为了让AI能够生成图像、视频、3D图形以及许多物理现象，我们需要基于物理的AI，它们理解物理定律。当然，实现这一点的方法之一是通过视频学习。另一种方式是合成数据、模拟数据，以及使用计算机彼此学习。这与使用AlphaGo并无不同，让AlphaGo自己和自己对弈，自我对弈，两种相同能力相互对弈很长一段时间，它们会变得更聪明。因此，你将开始看到这种类型的AI出现。嗯，如果AI数据是合成生成的并使用强化学习，那么数据生成的速率将继续提高是合理的。每次数据生成增长时，我们必须提供的计算量也需要随之增长。我们即将进入一个阶段，AI可以学习物理定律并理解并基于物理世界数据。因此，我们预计模型将继续增长，我们需要更大的GPU。虽然Blackwell是为这一代设计的，这就是Blackwell，它具有几个非常重要的技术。当然，其中之一就是芯片的尺寸。我们在TSMC制造了两个最大的芯片，并且用每秒10TB的链路将它们两个连接在一起，这是世界上技术最先进的Ceres，将这两个连接在一起。然后我们将两个这样的芯片放在一个计算节点上，用Grace CPU连接。Grace CPU在训练情况下可以用于几件事情。它可以用于在推理和生成的情况下快速检查点和重启。它可以用于存储上下文内存，以便AI具有内存并理解你想要的对话的上下文。这是我们的第二代Transformer引擎，允许我们根据计算层所需的精度和范围动态适应较低的精度。这是我们的第二代GPU，具有安全AI功能，所以你可以让服务提供商保护你的AI不被盗窃或篡改。这是我们的第五代MV Link，允许我们将多个GPU连接在一起，我马上会展示更多相关内容。这还是我们第一代具有可靠性和可用性引擎的产品。这个系统允许我们测试每一个晶体管、触发器、片上存储器、片外存储器，以便我们在现场确定某个特定芯片是否正在MTBF（平均故障间隔时间）上失败。拥有1万个GPU的超级计算机的MTBF以小时计算。拥有10万个GPU的超级计算机的MTBF以分钟计算。因此，如果我们不发明技术来增强其可靠性，超级计算机长时间运行并训练可能持续数月的模型实际上是不可能实现的。可靠性当然会增强正常运行时间，这直接影响成本。最后，解压缩引擎数据处理是我们必须要做的最重要的事情之一。我们增加了数据压缩引擎、解压缩引擎，这样我们就可以比现在可能的速度从存储中提取数据快20倍。所有这些都代表了Blackwell。我想我们这里有一个已经投入生产的。在GTC期间，我向你们展示了Blackwell的原型状态。女士们、先生们，这就是Blackwell。Blackwell正在生产中。难以置信的技术含量。这是我们的生产线板。这是世界上最复杂、性能最高的计算机。这是Grace CPU。这些是Blackwell芯片，你可以看到每一个Blackwell芯片，两个连接在一起。你可以看到它是世界上最大的芯片。然后我们用每秒10TB的链路将两个连接在一起。这就构成了Blackwell计算机。它的性能令人难以置信。所以你看到我们的计算能力，每一代的AI运算速度在八年内增长了1000倍。摩尔定律在八年内也许40、60倍。在过去的八年里，摩尔定律的增长远远低于这个数字。所以即使把摩尔定律在其最佳时期与Blackwell能做的事情相比较，计算量是惊人的。Blackwell将能耗降至3/1000而每当我们将计算能力提高时，发生的事情就是成本下降。我将向你们展示，我们已经通过提高计算能力，用于训练一个GPT-4 2万亿参数、8万亿标记的能耗已经下降了350倍。帕斯卡（Pascal）架构的GPU如果来做这件事，将需要1000千兆瓦时电能。1000千兆瓦时意味着，如果有一个千兆瓦的数据中心——世界上没有千兆瓦的数据中心，但如果你有一个千兆瓦数据中心，它将需要一个月的时间。如果你有一个百兆瓦数据中心，它将需要大约一年的时间。当然，没有人会创建这样的东西。这就是为什么这些大型语言模型，ChatGPT在8年前是不可能的，只有通过我们不断提高性能、能效，同时保持和提高能效，才使这一切成为可能。现在我们已经用Blackwell将原本需要1000千兆瓦时的能耗降低到了3，一个令人难以置信的进步，仅需要3千兆瓦时。如果是一个10000个GPU的系统，例如，我猜它将只需要几天，大约10天左右。在仅仅八年内的进步是令人难以置信的。这是用于推理的。这是用于生成token的。我们的token生成性能使我们能够将能耗降低到每生成一个token只需17,000 焦耳。那是帕斯卡（Pascal）的能耗，17,000 焦耳。这有点像需要两个灯泡运行两天来产生一个GPT-4的token。生成一个词大约需要三个token。因此，帕斯卡生成GPT-4并提供ChatGPT体验所需的能耗实际上是不可能实现的。但现在我们每个token仅使用0.4焦耳，我们可以以惊人的速度生成token，并且能耗非常少。DGX系统如何构建数百万个GPU的数据中心时代即将到来所以Blackwell是一个巨大的飞跃。即便如此，它还不够大。因此，我们必须构建更大的机器。我们构建它的方式称为DGX。所以这是我们的Blackwell芯片，它被安装进DGX系统中。这是DGX Blackwell。这个设备是空气冷却的，内部有8个这样的GPU。看看这些GPU上的散热器大小，大约15千瓦，15,000瓦，并且完全通过空气冷却。这个版本支持x86，并且进入我们一直在出货的基础设施。然而，如果你想要液体冷却，我们有一个新系统。这个新系统基于这个主板，我们称之为MGX，代表模块化。这里是两个Blackwell主板。所以这个节点有四个Blackwell芯片。这四个Blackwell芯片，这是液体冷却的。72个这样的GPU通过一个新的MV Link连接在一起。这是MV Link交换机，第五代；MV Link交换机是技术奇迹，这是世界上最先进的交换机。数据传输速率是疯狂的，这些交换机将每一个Blackwell连接到彼此，以至于我们有一个巨大的72 GPU Blackwell。这样做的好处是，在一个GPU域中，现在看起来就像一个GPU。这个GPU有72个处理单元，而上一代是8个。因此，我们把处理单元的数量增加了9倍，带宽增加了18倍，AI运算性能（FLOPs）增加了45倍。然而，功率的增加仅为10倍。这是100千瓦。这是10千瓦。而且是针对一个GPU来说的。当然，你总是可以连接更多的这些设备在一起，我马上会展示给你看。但奇迹是这个芯片，这个MV Link芯片。人们开始意识到MV Link芯片的重要性，因为它将所有这些不同的GPU连接在一起。由于大型语言模型非常大，它不适合只在一个GPU上，不适合只有一个节点。它将需要整个机架的GPU，就像我刚刚站在旁边那个新的DGX一样，来容纳有数万亿参数的大型语言模型，大型的envy link交换机本身是技术奇迹，有500亿个晶体管，74个端口每个端口400千兆位，4个链接的截面带宽为每秒7.2兆字节。但其中一件重要的事情是，它在交换机内部有数学功能，这样我们可以在芯片上直接进行归约，这在深度学习中非常重要。所以现在DGX看起来是这样的。很多人说，对Nvidia所做的事情有些困惑。Nvidia怎么可能通过制造GPU变得如此之大？所以有一种印象，认为这就是GPU的样子。现在这是GPU，这是世界上先进的GPU之一。这一个GPU，女士们先生们，DGXgpu。你知道这个GPU的背面是MV link脊柱。这个envy link脊柱有5000根线，2英里长，它就在这里。这是一个envy link脊柱，它连接了很多两个GPU。这是一个电气机械奇迹，收发器使我们可以在整个长度上使用铜。因此，MV length交换机，驱动MV length脊柱使用铜，使我们能够在一个机架上节省20千瓦。现在20千瓦可以用于处理，真是一项令人难以置信的成就。即使这个也不够大，对于AI工厂来说，所以我们需要用非常高速的网络将它们全部连接在一起。我们有两种类型的网络。我们有无限带宽（Infiniteband），它已经在全球的超级计算和AI工厂中被使用。它对我们来说增长得非常快。然而，并非每个数据中心都能处理无限带宽，因为它们已经在以太网生态系统中投入了太久，而且确实需要一些特殊技能和专业知识来管理无限带宽交换机和无限带宽网络。所以我们做了一件非常困难的事情，我们将无限带宽的功能带到了以太网架构中。原因在于以太网被设计用于高平均吞吐量，因为每一个节点，每一台计算机都连接到互联网上的不同人。数据中心与互联网另一端的人之间的大部分通信。然而，在深度学习和AI工厂中，GPU并不是在与互联网上的人通信。它们大部分时间在相互通信。它们相互通信是因为它们都在收集部分产品，然后必须进行归约，然后重新分配。部分产品的模块，归约，重新分配。这种流量非常突发性。重要的不是平均吞吐量，而是最后到达的时间。因为如果你在归约，从每个人那里收集部分产品，如果我要拿取你们所有人的……所以不是平均吞吐量，而是最后给我答案的人。好的，以太网没有这方面的规定。所以我们不得不创造几件事情。我们创建了一个端到端的架构，使得网卡和交换机可以相互通信，我们应用了四种不同的技术来实现这一点。第一，Nvidia拥有世界上最先进的RDMA（远程直接内存访问）。所以现在我们有能力为以太网实现网络级别的RDMA，这非常棒。第二，我们有拥塞控制。交换机始终以极快的速度进行遥测。每当GPU或Nyx发送太多信息时，我们可以告诉它们退后，以免创建热点。第三，自适应路由。以太网需要按顺序传输和接收。我们发现拥塞或看到当前未被使用的端口，不管顺序如何，我们会将其发送到可用端口，而Bluefield在另一端重新排序，以便它能够按顺序回来。这种自适应路由功能非常强大。最后是噪声隔离。在数据中心随时都可能有多个模型正在训练或其他事情在发生，它们的噪声和流量可能会相互干扰，导致抖动。因此，当一个训练模型的噪声导致最后一个到达的延迟过晚，它真的会减慢训练速度。请记住，总的来说，你已经建立了一个价值50亿或30亿美元的数据中心，你用它来训练。如果网络利用率低了40%，并且因此，训练时间延长了20%，那么这个价值50亿美元的数据中心实际上就像一个价值60亿美元的数据中心。所以成本是难以置信的。成本影响相当高。Spectrum X以太网基本上允许我们如此显著地提高性能，但网络基本上是免费的。所以这真是一个成就。我们非常自豪，我们有一整套以太网产品线。这是Spectrum x800。它的速率是每秒51.2兆比特，256路辐射。下一个即将推出的是5,12路辐射，一年后推出，5,12路辐射，那叫做Spectrum X800 Ultra。然后是X16。但重要的想法是，x800是为数万个GPU设计的。X800 Ultra是为数十万个GPU设计的，X16是为数百万个GPU设计的。数百万个GPU的数据中心时代即将到来。原因非常简单。我们当然想要训练更大的模型。但非常重要的是，在将来，你与互联网或计算机的几乎所有交互都可能在云端某处有一个生成式AI在运行。这个生成式AI正在与你合作，与你交互，生成视频或图像或文本或可能是数字人类。所以你几乎一直在与计算机交互，并且总有一个生成式AI连接到其中。有些是在本地，有些在你的设备上，还有很多可能在云端。这些生成式AI也将具备很多推理能力。它们不仅仅是一次性给出答案，它们可能会对答案进行迭代，以便在给出答案之前提高答案的质量。因此，我们将在未来进行的生成量将是非凡的。让我们一起来看看所有这些结合在一起的情况。今晚，这是我们的首次夜间主题演讲。我想感谢大家今晚7点出席。所以，我即将向你们展示的内容有一种新的氛围。这是夜间主题演讲的氛围。那么，enjoy this~~每年上新的节奏明年是Blackwell UltraBlackwell当然是Nvidia平台的第一代，在正确的时刻推出。正如世界所知，生成式AI时代已经到来。就像世界意识到AI工厂的重要性，就像这场新的工业革命的开始，我们得到了如此多的支持。几乎所有的OEM，每一个计算机制造商，每一个云服务提供商（CSP），每一个GPU云，主权云，甚至是电信公司，全球各地的企业。Blackwell 的成功、采用程度和热情真是高得难以置信。我想感谢大家的支持。我们不会就此止步。在这个令人难以置信的增长时期，我们要确保我们继续提高性能，继续降低训练成本、推理成本，并继续扩展AI能力，让每个公司都能拥抱它。我们推动的性能越高，成本下降就越大。Hopper平台当然可能是历史上最成功的数据中心处理器，这只是一段令人难以置信的成功故事。然而，Blackwell已经到来，正如你将注意到的，每一个平台都有几个要素。你有 CPU，你有GPU，你有MV Link，你有网卡，你还有连接所有GPU的大型高速交换机，尽可能构成一个大型域。我们所做的一切，我们用非常大型和高速的交换机连接每一个代的设备。正如你将看到的，不仅仅是一个GPU，而是整个平台。我们构建了整个平台。我们将整个平台集成到一个AI工厂超级计算机中。然而，我们将其分解并提供给世界。原因是因为你们可以创造有趣和创新的配置，以及各种不同风格，适应不同的数据中心、不同的客户和不同的地方，有些是用于边缘计算，有些是用于电信。如果我们使系统开放并使你们能够创新，那么所有不同的创新都是可能的。因此，我们设计的是集成的，但我们提供给你们的是分解的，以便你们可以创建模块化系统。Blackwell平台已经在这里了。我们公司遵循一年的节奏，我们的基本理念非常简单: 构建整个数据中心规模的分离式架构，然后按照一年的节奏分部分销售给你们。我们将一切推向技术极限，无论是什么。台积电（TSMC）的工艺技术，将其推向绝对极限，无论是封装技术，也将其推向绝对极限，无论是存储技术，也推向极限。CERDE技术、光学技术，一切都被推向极限。然后，在这一切之后，以这样的方式做一切事情，以便我们所有的软件都能在整个安装基础上运行。软件惯性是计算机中最重要的事情之一。当计算机向后兼容，并且与已经创建的所有软件在架构上兼容时，你进入市场的能力就会快得多。因此，当我们可以利用已经创建的全部软件安装基础时，速度是令人难以置信的，而Blackwell就在这里。明年是Blackwell Ultra，就像我们有H100和H200一样，你们很可能会看到我们为Blackwell Ultra带来的一些非常令人兴奋的新一代产品，再次推向极限。还有我提到的下一代Spectrum交换机。这是这个下一代产品首次被提及，我还不确定，我会不会后悔这个决定。下一代平台叫Rubin往往我们公司的大多数员工甚至都不知道，我们下一代平台叫做Rubin——Rubin平台。我不会在这方面花太多时间。我知道会发生什么。你们会给它拍照，然后你们会去看细则，并且可以随意那样做。所以我们有Rubin平台，一年后，我们将有Rubin Ultra平台。我在这儿向你们展示的所有这些芯片都处于全面开发中，100%都是；节奏是每年在技术的极限，全部在架构上100%兼容。这基本上就是Nvidia正在构建的，以及在其之上的所有丰富的软件。所以在很多方面，从ImageNet那一刻起的过去12年，我们意识到社区的未来将会发生根本性的变化，直到今天，确实正如我之前所展示的，从2012年前的GeForce到今天的Nvidia，公司已经发生了巨大的转变。我要感谢我们所有的合作伙伴一路上对我们的支持。这是Nvidia Blackwell平台。机器人技术时代已经到来在Omniverse中机器人学习如何成为机器人让我来谈谈下一步。下一代AI是理解物理定律的物理AI，能够在我们中间工作的 AI。因此，它们必须理解世界模型，以便它们知道如何解释世界，如何感知世界。它们当然必须具备出色的认知能力，以便它们能够理解我们，理解我们的要求并执行任务。在未来，机器人技术是一个更加普遍的概念。当然，当我说到机器人技术时，通常想到的是人形机器人。但这并不是真的。一切都将变得自动化。所有的工厂都将是自动化的。工厂将协调机器人，那些机器人将建造自动化的产品，机器人与机器人互动，建造自动化的产品。为了实现这一点，我们需要取得一些突破。让我给你们看一段视频。机器人技术的时代已经到来。有一天，所有会动的东西都将是自治的。全世界的研究人员和公司正在开发由物理驱动的机器人。AI 模型能够理解指令并在现实世界中自主执行复杂任务。多模态大型语言模型（LLMs）的突破使机器人能够学习、感知和理解周围的世界，并计划它们的行动。通过人类的演示，机器人现在可以学习与世界互动所需的技能，使用粗略和精细的运动技能。推进机器人技术发展的关键技术之一是强化学习。正如大型语言模型（LLMs）需要来自人类反馈的强化学习（RLHF）来学习特定技能一样，生成式物理 AI 也可以通过模拟世界中物理反馈的强化学习来学习技能。这些模拟环境是机器人学习如何做决策的地方，通过在遵守物理定律的虚拟世界中执行动作。在这些机器人体育馆中，机器人可以安全快速地学习执行复杂和动态任务，通过数百万次的试错行为来提炼它们的技能。我们构建了Nvidia Omniverse作为操作系统，在这里可以创建物理AI。Omniverse 是一个用于虚拟世界模拟的开发平台，结合了实时基于物理的渲染、物理模拟和生成式AI技术。在Omniverse中，机器人可以学习如何成为机器人。它们学习如何精确地自主操控物体，例如抓取和操控物体，或者自主导航环境，在避开障碍物和危险的同时寻找最佳路径。在Omniverse中学习可以最小化模拟与现实之间的差距，并最大化学习行为的转移。构建具有生成式物理AI的机器人需要三台计算机：Nvidia AI超级计算机用于训练模型、英伟达Jetson Orange和下一代Jetson Thor机器人超级计算机来运行模型。Nvidia Omniverse，机器人可以在模拟世界中学习和提炼技能。我们构建了开发者和公司所需的平台、加速库和 AI 模型，并允许他们使用任何所需的技术。他们最适合的堆栈。AI 的下一个浪潮已经到来。由物理 AI 驱动的机器人技术将彻底改变各行各业。这并不是未来，这正在发生。为每种类型的机器人系统创建平台我们将以几种方式服务市场。首先，我们将为每种类型的机器人系统创建平台。一个用于机器人工厂和仓库，一个用于操作物体的机器人，一个用于移动的机器人，以及一个用于人形机器人。因此，这些机器人平台几乎就像所有其他东西一样。我们提供计算机加速库和预训练模型。计算机加速库、预训练模型，我们测试一切，我们在Omniverse内部训练一切并整合一切，正如视频所说，Omniverse是机器人学习如何成为机器人的地方。当然，机器人仓库的生态系统非常复杂。构建一个现代仓库需要许多公司、许多工具、许多技术。仓库正在日益变得自动化。将来某一天将完全自动化。因此，在这些生态系统中，我们有SDK和API，它们连接到软件行业，SDK和API连接到边缘AI行业和公司。当然，也有为PLC（可编程逻辑控制器）和机器人系统设计的系统，用于ODM（原始设计制造商）。然后，这些系统由集成商整合，最终为客户建造仓库。这里我们有一个例子，Kenmac为 Giant Group建造了一个机器人仓库。全球制造巨头如何用AI建造机器人工厂好的，现在让我们谈谈工厂，它有一个完全不同的生态系统。富士康正在建造一些世界上最先进的工厂。他们的生态系统同样包括边缘计算机和机器人。用于设计工厂、工作流程的软件，编程机器人，当然还有协调数字工厂和AI工厂的PLC计算机。我们也为这些生态系统中的每一个提供SDK和API。这些都在台湾各地发生。富士康已经建造并正在建造他们工厂的数字孪生。台达电子正在建造他们工厂的数字孪生。顺便说一下，一半是真实的，一半是数字的，一半是Omniverse。和硕正在建造他们机器人工厂的数字孪生，仁宝也是如此。这真的很厉害。这是富士康新工厂的视频。让我们来看一下。随着世界将传统数据中心现代化为生成式AI工厂，对Nvidia加速计算的需求正在激增。全球最大的电子制造商富士康正在通过使用Nvidia Omniverse和AI建造机器人工厂来满足这一需求。工厂规划者使用Omniverse集成来自领先行业应用（如西门子 Team Center X 和 Autodesk Revit）的设施和设备数据。在数字孪生中，他们优化楼层布局和生产线配置，并确定最佳的摄像头位置以监控未来的运营。借助Nvidia Metropolis支持的视觉AI，虚拟集成帮助规划者节省了在建设期间进行物理变更命令的巨大成本。富士康团队使用数字孪生作为真实情况的来源，以沟通和验证准确的设备布局。Omniverse数字孪生还是机器人体育馆，富士康开发者在这里训练和测试Nvidia Isaac AI应用程序，用于机器人感知和操控，以及Metropolis AI应用程序，用于传感器融合。在Omniverse中，富士康在将运行时间部署到装配线上的Jets和计算机之前，先模拟两个机器人AI。他们模拟Isaac机械手库和AI模型，用于自动光学检查的对象识别、缺陷检测和轨迹规划，将HGX系统转移到测试舱。他们模拟由Isaac感知器驱动的FerRobot AMR（自主移动机器人），当它们进行3D映射和重建时，感知并移动其环境。通过Omniverse，他们建立了机器人工厂，这些工厂协调运行在Nvidia Isaac上的机器人，制造Nvidia AI超级计算机，这些计算机反过来训练装箱机器人。因此，机器人工厂是使用三台计算机设计的，在Nvidia AI上训练AI。你有机器人在PLC系统上运行，用于协调工厂。然后你当然在Omniverse内部模拟一切。机械臂和AMR机器人也是同样的方式，三个计算机系统。不同之处在于两个Omniverse将会汇聚在一起，因此它们将共享一个虚拟空间。当它们共享一个虚拟空间时，那个机械臂将成为机器人工厂内部的一部分。再说一次，三个计算机，我们提供计算机加速层和预训练AI模型。我们已经将Nvidia机械手和Nvidia Omniverse与西门子连接起来，西门子是世界领先的工业自动化软件和系统公司。这真是一个梦幻般的合作伙伴关系，他们正在全球各地的工厂进行合作。Semantic Pick AI现在集成了Isaac机械手，Semantic Pick AI运行，操作ABB、库卡、安川、芬克、通用机器人和技术人。所以西门子是一个极好的集成。我们还有各种其他集成。让我们来看看。Arcbest正在将Isaac感知器集成到Vox智能自治机器人中，以增强对象识别和人体运动跟踪。在物料搬运方面，比亚迪电子正在将Isaac机械手和感知器集成到他们的AI机器人中，以提高全球客户的制造效率。Ideal Works正在将Isaac感知器构建到他们的iOS软件中，用于AI机器人。实际上，Factory Logistics Intrinsic公司正在采用Isaac机械手到他们的流动状态平台中，以推进机器人抓取。Gideon正在将Isaac感知器集成到托盘AI驱动的叉车中。为了推进AI启用的物流，Argo Robotics正在采用Isaac感知器到高级视觉基础AMR的感知引擎中。Solomon正在他们的Acupic 3D软件中使用Isaac机械手AI模型。对于工业操控，Techman Robot正在将Isaac Sim和机械手集成到TM Flow中。加速自动化光学检查，Teradine Robotics正在将Isaac机械手集成到Polyscope X中用于协作机器人（cobot），并将Isaac感知器集成到Mere AMR中。Vention正在将Isaac机械手集成到机器逻辑中。对于AI操控机器人，机器人技术已经到来，物理AI已经到来。这不是科幻小说，它正在台湾各地使用，并且非常令人兴奋。那是工厂，工厂内的机器人。当然，所有产品都将是自动化的。所以有两个非常大量的机器人产品。其中之一，当然是自动驾驶汽车或具有很大自主能力汽车。Nvidia再次构建了整个堆栈，明年我们将与Mercedes车队一起投入生产。之后在2026年，是JLR车队。我们向世界提供完整的堆栈。然而，你可以随意取用我们堆栈的任何部分，任何层次，就像整个Drive堆栈是开放的一样。下一个由机器人工厂制造且内部装有机器人的高容量机器人产品可能会是人形机器人，近年来在认知能力方面，由于基础模型，以及我们正在开发的世界理解能力，这方面都取得了巨大的进步。我对这一领域非常兴奋，因为很明显，最容易适应世界的机器人是人形机器人，因为我们为我们自己建造了这个世界。我们还需要为这些机器人提供比其他类型的机器人更多的训练数据，因为我们有相同的身体结构。所以我们能够通过演示能力和视频能力提供的训练数据量将会非常大。所以我们将在这一领域看到很多进展。嗯，我想我们有一些机器人要欢迎。我们开始吧。我们还有一些朋友要加入我们。所以机器人的未来已经在这里。AI的下一个浪潮。当然，你知道，台湾用键盘制造计算机。你为口袋制造计算机，你在云端制造数据中心计算机，在未来，你将制造会走路的计算机和会滚动的计算机，你知道，四处走动。所以这些都是计算机。事实证明，制造这些计算机的技术与制造你们今天已经制造的所有其他计算机的技术非常相似。所以这将是我们非常不平凡的旅程。好的，我想感谢，我想说，我想感谢，我做了，我制作了最后一个视频，如果你们不介意的话，这是我们非常喜欢制作的东西。让我们播放它。谢谢，我爱你们。谢谢，感谢大家的到来。祝你们拥有愉快的ComputeX。谢谢！","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1071,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3546249304196282","authorId":"3546249304196282","name":"火火兔爸","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1914631c23e50a7645217a36cc9d9598","crmLevel":9,"crmLevelSwitch":1,"idStr":"3546249304196282","authorIdStr":"3546249304196282"},"content":"你就是想骗自己不要买入","text":"你就是想骗自己不要买入","html":"你就是想骗自己不要买入"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":272094554099840,"gmtCreate":1707467150090,"gmtModify":1707467151653,"author":{"id":"3554708838834221","authorId":"3554708838834221","name":"霸气威武","avatar":"https://static.tigerbbs.com/884a97d08a6f7f0246c299686e81f873","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3554708838834221","authorIdStr":"3554708838834221"},"themes":[],"htmlText":"来来来哪里看出没救了&nbsp; 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justify;\">初步统计，2024年1月末社会融资规模存量为384.29万亿元，同比增长9.5%。其中，对实体经济发放的人民币贷款余额为240.32万亿元，同比增长10.1%；对实体经济发放的外币贷款折合人民币余额为1.76万亿元，同比下降0.9%；委托贷款余额为11.23万亿元，同比下降0.7%；信托贷款余额为3.98万亿元，同比增长6.3%；未贴现的银行承兑汇票余额为3.05万亿元，同比增长3%；企业债券余额为31.41万亿元，同比增长1.3%；政府债券余额为70.09万亿元，同比增长15.7%；非金融企业境内股票余额为11.47万亿元，同比增长6.9%。</p><p style=\"text-align: justify;\">从结构看，1月末对实体经济发放的人民币贷款余额占同期社会融资规模存量的62.5%，同比高0.3个百分点；对实体经济发放的外币贷款折合人民币余额占比0.5%，同比持平；委托贷款余额占比2.9%，同比低0.3个百分点；信托贷款余额占比1%，同比低0.1个百分点；未贴现的银行承兑汇票余额占比0.8%，同比持平；企业债券余额占比8.2%，同比低0.6个百分点；政府债券余额占比18.2%，同比高0.9个百分点；非金融企业境内股票余额占比3%，同比低0.1个百分点。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>一、广义货币增长8.7%</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">1月末，广义货币(M2)余额297.63万亿元,同比增长8.7%。狭义货币(M1)余额69.42万亿元,同比增长5.9%。流通中货币(M0)余额12.14万亿元,同比增长5.9%。当月净投放现金7954亿元。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>二、1月份人民币贷款增加4.92万亿元</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">1月末，本外币贷款余额247.25万亿元，同比增长10%。月末人民币贷款余额242.5万亿元，同比增长10.4%。</p><p style=\"text-align: justify;\">1月份人民币贷款增加4.92万亿元，同比多增162亿元。分部门看，住户贷款增加9801亿元，其中，短期贷款增加3528亿元，中长期贷款增加6272亿元；企（事）业单位贷款增加3.86万亿元，其中，短期贷款增加1.46万亿元，中长期贷款增加3.31万亿元，票据融资减少9733亿元；非银行业金融机构贷款增加249亿元。</p><p style=\"text-align: justify;\">1月末，外币贷款余额6677亿美元，同比下降10.7%。1月份外币贷款增加113亿美元，同比多增55亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>三、1月份人民币存款增加5.48万亿元</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">1月末，本外币存款余额295.62万亿元，同比增长8.9%。月末人民币存款余额289.74万亿元，同比增长9.2%。</p><p style=\"text-align: justify;\">1月份人民币存款增加5.48万亿元，同比少增1.39万亿元。其中，住户存款增加2.53万亿元，非金融企业存款增加1.14万亿元，财政性存款增加8604亿元，非银行业金融机构存款增加5526亿元。</p><p style=\"text-align: justify;\">1月末，外币存款余额8273亿美元，同比下降6.8%。1月份外币存款增加295亿美元，同比少增44亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>四、1月份银行间人民币市场同业拆借月加权平均利率为1.83%，质押式债券回购月加权平均利率为1.9%</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">1月份银行间人民币市场以拆借、现券和回购方式合计成交211.52万亿元，日均成交9.61万亿元，日均成交同比增长40.4%。其中，同业拆借日均成交同比下降12.9%，现券日均成交同比增长71.6%，质押式回购日均成交同比增长40.7%。</p><p style=\"text-align: justify;\">1月份同业拆借加权平均利率为1.83%，分别比上月和上年同期高0.05个和0.39个百分点。质押式回购加权平均利率为1.9%，与上月持平，比上年同期高0.34个百分点。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>五、1月份经常项下跨境人民币结算金额为13347亿元，直接投资跨境人民币结算金额为6976亿元</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">1月份，经常项下跨境人民币结算金额为13347亿元，其中货物贸易、服务贸易及其他经常项目分别为10772亿元、2575亿元；直接投资跨境人民币结算金额为6976亿元，其中对外直接投资、外商直接投资分别为2261亿元、4715亿元。</p></body></html>","source":"111133","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>央行：1月M2同比增长8.7%，人民币贷款增加4.92万亿元</title>\n<style 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Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/c34c809115b2b1d82a068ba5bc69d6e0","relate_stocks":{"000001.SH":"上证指数"},"source_url":"http://www.pbc.gov.cn/goutongjiaoliu/113456/113469/5238570/index.html","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1102340635","content_text":"初步统计，2024年1月社会融资规模增量为6.5万亿元，比上年同期多5061亿元。其中，对实体经济发放的人民币贷款增加4.84万亿元，同比少增913亿元；对实体经济发放的外币贷款折合人民币增加989亿元，同比多增1120亿元；委托贷款减少359亿元，同比多减943亿元；信托贷款增加732亿元，同比多增794亿元；未贴现的银行承兑汇票增加5635亿元，同比多增2672亿元；企业债券净融资4835亿元，同比多3197亿元；政府债券净融资2947亿元，同比少1193亿元；非金融企业境内股票融资422亿元，同比少542亿元。初步统计，2024年1月末社会融资规模存量为384.29万亿元，同比增长9.5%。其中，对实体经济发放的人民币贷款余额为240.32万亿元，同比增长10.1%；对实体经济发放的外币贷款折合人民币余额为1.76万亿元，同比下降0.9%；委托贷款余额为11.23万亿元，同比下降0.7%；信托贷款余额为3.98万亿元，同比增长6.3%；未贴现的银行承兑汇票余额为3.05万亿元，同比增长3%；企业债券余额为31.41万亿元，同比增长1.3%；政府债券余额为70.09万亿元，同比增长15.7%；非金融企业境内股票余额为11.47万亿元，同比增长6.9%。从结构看，1月末对实体经济发放的人民币贷款余额占同期社会融资规模存量的62.5%，同比高0.3个百分点；对实体经济发放的外币贷款折合人民币余额占比0.5%，同比持平；委托贷款余额占比2.9%，同比低0.3个百分点；信托贷款余额占比1%，同比低0.1个百分点；未贴现的银行承兑汇票余额占比0.8%，同比持平；企业债券余额占比8.2%，同比低0.6个百分点；政府债券余额占比18.2%，同比高0.9个百分点；非金融企业境内股票余额占比3%，同比低0.1个百分点。一、广义货币增长8.7%1月末，广义货币(M2)余额297.63万亿元,同比增长8.7%。狭义货币(M1)余额69.42万亿元,同比增长5.9%。流通中货币(M0)余额12.14万亿元,同比增长5.9%。当月净投放现金7954亿元。二、1月份人民币贷款增加4.92万亿元1月末，本外币贷款余额247.25万亿元，同比增长10%。月末人民币贷款余额242.5万亿元，同比增长10.4%。1月份人民币贷款增加4.92万亿元，同比多增162亿元。分部门看，住户贷款增加9801亿元，其中，短期贷款增加3528亿元，中长期贷款增加6272亿元；企（事）业单位贷款增加3.86万亿元，其中，短期贷款增加1.46万亿元，中长期贷款增加3.31万亿元，票据融资减少9733亿元；非银行业金融机构贷款增加249亿元。1月末，外币贷款余额6677亿美元，同比下降10.7%。1月份外币贷款增加113亿美元，同比多增55亿美元。三、1月份人民币存款增加5.48万亿元1月末，本外币存款余额295.62万亿元，同比增长8.9%。月末人民币存款余额289.74万亿元，同比增长9.2%。1月份人民币存款增加5.48万亿元，同比少增1.39万亿元。其中，住户存款增加2.53万亿元，非金融企业存款增加1.14万亿元，财政性存款增加8604亿元，非银行业金融机构存款增加5526亿元。1月末，外币存款余额8273亿美元，同比下降6.8%。1月份外币存款增加295亿美元，同比少增44亿美元。四、1月份银行间人民币市场同业拆借月加权平均利率为1.83%，质押式债券回购月加权平均利率为1.9%1月份银行间人民币市场以拆借、现券和回购方式合计成交211.52万亿元，日均成交9.61万亿元，日均成交同比增长40.4%。其中，同业拆借日均成交同比下降12.9%，现券日均成交同比增长71.6%，质押式回购日均成交同比增长40.7%。1月份同业拆借加权平均利率为1.83%，分别比上月和上年同期高0.05个和0.39个百分点。质押式回购加权平均利率为1.9%，与上月持平，比上年同期高0.34个百分点。五、1月份经常项下跨境人民币结算金额为13347亿元，直接投资跨境人民币结算金额为6976亿元1月份，经常项下跨境人民币结算金额为13347亿元，其中货物贸易、服务贸易及其他经常项目分别为10772亿元、2575亿元；直接投资跨境人民币结算金额为6976亿元，其中对外直接投资、外商直接投资分别为2261亿元、4715亿元。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":743,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":228616539377848,"gmtCreate":1696854494585,"gmtModify":1696854495940,"author":{"id":"3554708838834221","authorId":"3554708838834221","name":"霸气威武","avatar":"https://static.tigerbbs.com/884a97d08a6f7f0246c299686e81f873","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3554708838834221","authorIdStr":"3554708838834221"},"themes":[],"htmlText":"<a 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15:05","market":"us","language":"zh","title":"美联储3月加息50基点？这把野村又抢先“下注”！","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2316967988","media":"金十数据","summary":"过去曾两次逆大流作出美联储加息预测的野村，胜率是50%。策略师指出，无论如何，关键在于市场可能会看到美联储在3月的会议上再次出现强硬态度。","content":"<html><head></head><body><blockquote>过去曾两次逆大流作出美联储加息预测的野村，胜率是50%。策略师指出，无论如何，关键在于市场可能会看到美联储在3月的会议上再次出现强硬态度。</blockquote><p>在过去的一年里，野村证券曾在美联储利率政策走向方面做出过几次大胆的预测：6月，野村是第一家预计美联储加息75个基点的投行。这一观点在原“美联储喉舌”Hilsenrath发布一份报告后迅速成为市场共识。一个月后，野村又发布了一份更加吸睛的预测——预计7月加息100个基点。结果证明它是错误的。</p><p>总的来说，野村“不走寻常路”的胜率为二分之一，这仍然是一个不错的记录。</p><p>本周，野村又一次做出大胆预测。野村证券的策略师Aichi Amemiya写道，他现在<b>预计美联储3月将加息50个基点，随后5月和6月各加息25个基点，“因为持续性的通胀将推动美联储采取更鹰派的立场</b>”。</p><p>此前，最新的美联储会议纪要显示， “有几位”官员赞成加息50个基点。这让人怀疑美联储似乎在25个基点和重启50个基点之间左右为难。</p><p>野村表示，通胀回升导致其修改了对美联储3月份加息幅度和终端利率水平的预测。</p><p>Amemiya写道，<b>即将公布的通胀数据可能表明，近几个月来的潜在通胀趋势可能已经停止放缓</b>。虽然美联储在2月份将加息步伐放缓至25个基点，但近期持续的通胀以及强劲的劳动力市场和宽松的金融状况表明：</p><blockquote>1）美联储可能难以依赖商品主导的反通胀进程，因为这一趋势可能是短暂的；</blockquote><blockquote>2）潜在的通胀趋势可能正在重新加速，从而增加了美联储紧缩不足的风险；</blockquote><blockquote>3）美联储可能需要采取积极的政策行动来收紧金融状况。</blockquote><p>在此背景下，野村将近期预测调整如下（图1）：</p><blockquote><ul><li>3月加息50个基点（此前为25个基点），5月和6月分别加息25个基点（与此前一致）；</li><li>终端利率预期预计将达到5.50-5.75%（此前为5.25-5.50%）；</li><li>对首次降息的预期为2024年3月（与此前一致）；</li><li>缩减资产负债表的行动将持续到2024年3月（与此前一致）。</li></ul></blockquote><p>3月份加息50个基点的预期听起来可能很激进。<b>换句话说，野村现在认为美联储距离暂停加息的距离比该行最初认为的要远，其美联储可能需要更多加息前置来收紧金融状况和控制通胀。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ad690eec9d57dc959c5c777bd0e4c527\" tg-width=\"716\" tg-height=\"422\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>野村表示，鉴于近期金融状况持续宽松（如下方右图所示），美联储有动机达到更高的终端利率。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a11841e5661d42a80a34b7de477ad8d5\" tg-width=\"1100\" tg-height=\"539\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p>周三，在明尼阿波利斯联储主席卡什卡利发表讲话，以及亚特兰大联储主席博斯蒂克发表一篇关于在降低通胀和造成过多经济痛苦之间“取得微妙平衡”的文章之后，Amemiya今天跟进了他的预测：</p><blockquote>“卡什卡利回答了关于加息幅度的问题，表明他对25个基点或50个基点持开放态度，这为我们预测美联储3月份加息50个基点的观点提供了支持。不过，他强调更重要的是FOMC在点阵图中发出的信号。他表示，<b>3月份的点阵图比美联储将在3月份会议上加息多少要重要得多</b>。他还称，1月份的数据令人担忧，使他倾向于推高（利率）。<b>这表明他可能会将他对2023年终端利率的预期从去年12月的5.375%上调至5.625%。”</b></blockquote><p>野村表示，虽然它预计美联储将在3月会议上加息50个基点，<b>但美联储也可能将对2023年终端利率的预测中值上调至5.625%，这可能会产生类似的市场影响。</b></p><p>策略师指出，关键在于是市场<b>可能会看到美联储在3月的会议上再次出现强硬态度，要么以加息50个基点的形式，要么以点阵图中更高的预期中值出现</b>。</p><p>与此同时，在野村看来，博斯蒂克的文章显得偏鹰派，但他的最终利率预期仍保持在5.00-5.25%。值得注意的是，他提到“一些评论员认为美联储应该考虑扭转政策的观点正在得到提振”。这一评论与野村的想法有些出入，该行认为，最近的市场发展倾向于预期和定价更高的终端利率。</p><p>尽管其他投行对美联储的加息预期也变得越来越鹰派，但<b>没有人愿意消耗其可信度来预测美联储将再次改变其加息策略</b>。如果美联储在2月份加息25个基点后本月加息50个基点，这将是默认其在继“暂时性通货膨胀”言论和6月意外加息75个基点之后犯下了另一个严重错误。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0aea4ebddd6c2485543f93c110506071\" tg-width=\"573\" tg-height=\"282\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>在2月大部分时间里，市场预计美联储3月仅有一次25个基点的加息，现在加息50个基点的几率卷土重来，而且还在上升。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ab0d5ee1fb6d7c4c372d5d27333ea1ce\" tg-width=\"1269\" tg-height=\"692\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p></body></html>","source":"xnew_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 name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>美联储3月加息50基点？这把野村又抢先“下注”！</title>\n<style 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“有几位”官员赞成加息50个基点。这让人怀疑美联储似乎在25个基点和重启50个基点之间左右为难。野村表示，通胀回升导致其修改了对美联储3月份加息幅度和终端利率水平的预测。Amemiya写道，即将公布的通胀数据可能表明，近几个月来的潜在通胀趋势可能已经停止放缓。虽然美联储在2月份将加息步伐放缓至25个基点，但近期持续的通胀以及强劲的劳动力市场和宽松的金融状况表明：1）美联储可能难以依赖商品主导的反通胀进程，因为这一趋势可能是短暂的；2）潜在的通胀趋势可能正在重新加速，从而增加了美联储紧缩不足的风险；3）美联储可能需要采取积极的政策行动来收紧金融状况。在此背景下，野村将近期预测调整如下（图1）：3月加息50个基点（此前为25个基点），5月和6月分别加息25个基点（与此前一致）；终端利率预期预计将达到5.50-5.75%（此前为5.25-5.50%）；对首次降息的预期为2024年3月（与此前一致）；缩减资产负债表的行动将持续到2024年3月（与此前一致）。3月份加息50个基点的预期听起来可能很激进。换句话说，野村现在认为美联储距离暂停加息的距离比该行最初认为的要远，其美联储可能需要更多加息前置来收紧金融状况和控制通胀。野村表示，鉴于近期金融状况持续宽松（如下方右图所示），美联储有动机达到更高的终端利率。周三，在明尼阿波利斯联储主席卡什卡利发表讲话，以及亚特兰大联储主席博斯蒂克发表一篇关于在降低通胀和造成过多经济痛苦之间“取得微妙平衡”的文章之后，Amemiya今天跟进了他的预测：“卡什卡利回答了关于加息幅度的问题，表明他对25个基点或50个基点持开放态度，这为我们预测美联储3月份加息50个基点的观点提供了支持。不过，他强调更重要的是FOMC在点阵图中发出的信号。他表示，3月份的点阵图比美联储将在3月份会议上加息多少要重要得多。他还称，1月份的数据令人担忧，使他倾向于推高（利率）。这表明他可能会将他对2023年终端利率的预期从去年12月的5.375%上调至5.625%。”野村表示，虽然它预计美联储将在3月会议上加息50个基点，但美联储也可能将对2023年终端利率的预测中值上调至5.625%，这可能会产生类似的市场影响。策略师指出，关键在于是市场可能会看到美联储在3月的会议上再次出现强硬态度，要么以加息50个基点的形式，要么以点阵图中更高的预期中值出现。与此同时，在野村看来，博斯蒂克的文章显得偏鹰派，但他的最终利率预期仍保持在5.00-5.25%。值得注意的是，他提到“一些评论员认为美联储应该考虑扭转政策的观点正在得到提振”。这一评论与野村的想法有些出入，该行认为，最近的市场发展倾向于预期和定价更高的终端利率。尽管其他投行对美联储的加息预期也变得越来越鹰派，但没有人愿意消耗其可信度来预测美联储将再次改变其加息策略。如果美联储在2月份加息25个基点后本月加息50个基点，这将是默认其在继“暂时性通货膨胀”言论和6月意外加息75个基点之后犯下了另一个严重错误。在2月大部分时间里，市场预计美联储3月仅有一次25个基点的加息，现在加息50个基点的几率卷土重来，而且还在上升。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1657,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":626504994,"gmtCreate":1674380971118,"gmtModify":1674380972959,"author":{"id":"3554708838834221","authorId":"3554708838834221","name":"霸气威武","avatar":"https://static.tigerbbs.com/884a97d08a6f7f0246c299686e81f873","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3554708838834221","authorIdStr":"3554708838834221"},"themes":[],"htmlText":"在强势也没用了预期已经转变了","listText":"在强势也没用了预期已经转变了","text":"在强势也没用了预期已经转变了","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":1,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/626504994","repostId":"2305396025","repostType":4,"repost":{"id":"2305396025","pubTimestamp":1674266887,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2305396025?lang=&edition=full","pubTime":"2023-01-21 10:08","market":"sh","language":"zh","title":"美联储步伐放缓？多名官员表态，支持下月加息25个基点","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2305396025","media":"格隆汇","summary":"已成定局？","content":"<html><head></head><body><blockquote>摘要：已成定局？</blockquote><p>本周，多名美联储官员发表公开讲话，都释放出了乐观信号。目前，市场普遍预计美联储将在下次会议中加息25个基点。在接近利率终点时，他们支持将25个基点的小幅加息作为一种更加谨慎行事的方式。</p><p>当地时间1月20日，美联储理事克里斯托弗·沃勒就当前国际经济形势背景讨论了美国2023年经济前景。</p><p>沃勒在讲话中指出，虽然2022年12月美国消费者价格指数环比下降，核心通胀率从11月的6%降至12月的5.7%，但他对美国2023年通胀前景持谨慎态度。因为美国2022年12月的核心通胀率与11月相比有所上升并且与10月和3月美联储开始加息时的数据持平。</p><blockquote>货币政策应该继续收紧，赞成联邦公开市场委员会（FOMC）计划将基准利率再上调25个基点的决定，并继续就达成2%的通胀目标做出努力。</blockquote><p>周三，2023年美联储票委、费城联储主席哈克表示，他支持美联储放慢加息步伐至25个基点，因为有迹象显示，高企的通货膨胀正在降温。同时预计美联储将提高利率至5%以上，并在这个水平“停留”一段时间。</p><p>对于去年美联储的激进加息，哈克指出：&#34;我预计今年还会加息几次，不过在我看来，我们一次加息75个基点的日子肯定已经过去了，今后加息25个基点将是适当的。在今年的某个时候，美联储的政策将处于抑制经济活动的水平，以帮助将通胀降低到2%的目标水平。&#34;</p><p>此外，通胀仍有上行风险，美国核心通胀率应该在今年降至3.5%，明年缓解到2.5%，并在2025年回到2%的目标水平。他还补充说，美国经济今年预计增长1%;而美国今年的失业率将从目前的3.5%上升到4.5%，随后几年将回落到4%。</p><p>哈克表示，预计美联储将把利率提高到5%以上，加息停止点的不确定性是央行应该放慢加息步伐的原因。</p><blockquote>让我们升至5%以上，并在那里停留一段时间，然后看看经济表现如何。没有必要将货币政策推到会严重影响经济活动的水平。</blockquote><p>美国纽约联邦储备银行行长<a href=\"https://laohu8.com/S/WMB\">威廉姆斯</a>也在周四表示，联储还没有完成为了削减顽固价格压力所采取的激进紧缩行动。由于通货膨胀率仍然很高，而且有迹象表明供需持续失衡，很明显，货币政策仍有更多工作要做，才能将通货膨胀率持续降至2%的目标。</p><blockquote>遏制通胀可能需要“低于趋势”的经济增长以及劳动力市场走软。但是，恢复物价稳定对于实现就业最大化和长期物价稳定至关重要，我们必须坚持到底，直到任务完成。</blockquote><p>此外，达拉斯联储主席洛根也表示，进一步放慢加息幅度将确保FOMC拥有最佳的货币政策决定。FOMC恪守物价稳定性目标，美国通胀太高。服务业通胀偏高，是经济过热的症候。</p><p>洛根指出，需要加息，直至有证据表明通胀放缓。必须将紧俏的劳动力市场带入更好的平衡状态。需要看到更多数据表明劳动力市场不存在过热。美联储官员们不应当被局限在利率峰值这个问题上，而必须评估数据。</p></body></html>","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 name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>美联储步伐放缓？多名官员表态，支持下月加息25个基点</title>\n<style 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11:31","market":"us","language":"zh","title":"以太坊创始人V神谈加密货币的现状与未来","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1114548821","media":"36氪","summary":"编者按：跟风光的去年相比，最近加密货币圈的情况不是很好。实际上，几乎所有的币种都近乎崩盘了。在这个时候，思想领袖能够出来分析原因，预测大势，对于把握现状和未来无疑大有裨益。最近，以太坊的创始人维塔利克","content":"<html><head></head><body><p><b>编者按：</b>跟风光的去年相比，最近加密货币圈的情况不是很好。实际上，几乎所有的币种都近乎崩盘了。在这个时候，思想领袖能够出来分析原因，预测大势，对于把握现状和未来无疑大有裨益。最近，以太坊的创始人维塔利克·布特林就接受了采访，谈到了工作量证明与权益证明、加密货币市场崩盘、加密货币安全、去中心化治理、以及“创业社会”等议题，值得大家参考。文章来自编译。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ca39645985fec2d51e56ee4c4108e8d9\" tg-width=\"1253\" tg-height=\"705\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>在加密货币/区块链圈，维塔利克·布特林（Vitalik Buterin，V神）是最知名、最受喜爱的人物之一了——知名是因为以太坊而闻名，他与 Gavin Wood 共同创立的这个区块链平台已成为整个 web3 世界的平台；他之所以最受大家喜爱，因为他显然是个非常聪明、非常友好的人，他只想做出很酷的东西，而不是欺骗任何人。除了作为加密货币的代言人之一， 布特林还维护着一个有趣的 <a href=\"https://laohu8.com/S/TWTR\">Twitter</a> 账号以及一个博客，他会在上面就各种主题发表非常有智慧的原创评论。</p><p>正如我们所说那样，以太坊，这个为加密货币世界大多数<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>合约等复杂结构和产品提供动力的平台正在经历划时代的转变。在一个计划在两周内完成的叫做合并（Merge）的过程中，以太坊将验证交易的方式从工作量证明（POW）切换为了权益证明（POS）。此举将让以太坊的能源使用和碳排放显著降低。</p><p>在此次采访中，我（Noah Smith，简称N.S.）与布特林（简称V.B.）讨论了工作量证明与权益证明、最近加密货币市场的崩盘、加密货币的安全、去中心化治理、以及“创业社会”等议题。</p><p><b>N.S.：呃，我想我们应该先聊一点时事。近几个月来，几乎所有的加密货币都崩盘了。你觉得原因是什么？这会对加密货币/区块链生态体系的长期未来产生什么影响吗？</b></p><p>V.B.：其实我反而对这次崩盘没有早点到来感到惊讶。一般来说，加密货币的泡沫在突破上一个顶部之后会持续约 6-9 个月，之后很快就会快速下跌。但这一次，牛市持续了近一年半的时间。大家的心态似乎已经调整到高价是新常态。一直以来，我都知道牛市终究是要结束的，跌是一定的，只是我不知道是什么时候。对于加密货币一直存在的最终周期性动态，感觉现在大家曲解得太厉害了，而且这种情况可能还会持续很长时间。当行情上涨时，很多人会说这是新的范式和未来，而当价格下跌时，大家又说它存在根本性缺陷，注定是要失败的。但<b>现实往往会更复杂，总是会介于这两个极端之间</b>。</p><p>我确实认为行情下挫对于“揭示”从一开始就存在的问题是有帮助的。在繁荣时期，不可持续的商业模式往往能取得成功，因为一切都在上涨，所以人们可以支配的资金也在增长，通过不断涌入的新资金可以暂时支撑住局面。就像我们在 Terra 这个例子看到的那样，在崩溃期间，这种模式不再有效。在高杠杆和庞氏骗局等极端情况下这一点尤其如此（2017 年的老玩家应该记得 “BIT-CONNE-EEE-ECT !!!” 编者注：指 BitConnect 在 2018 年 1 月突然关闭，这是加密货币界中最著名的高收益投资庞氏骗局之一），但从更微妙的层面来说也是如此，比如在牛市期间协议开发就很容易维持，但是当价格暴跌时，新扩张的团队往往在财务上就很难维持下去。我不是说自己有解决这些情况的办法，但就像我往常的建议一样，大家应该记住这个领域的历史，用长远的眼光去看待事物。</p><p><b>N.S.：言之有理。稍后我想谈点有趣的技术问题，不过请多讲讲金融方面的东西。对于加密货币当中交易量和持有量最大的比特币，我们已经看到一种模式的反复出现，也就是泡沫和破裂总是相当有规律，但每次暴涨的回报百分比都要比上一次低一些。在我看来，这像是一条采用曲线的走势——随着持有某些加密货币的民众越来越多，新用户可获得的经济收益越来越小。是不是现在已经到了这样一个阶段，也就是比特币的采用已经饱和，回报率已经下降到黄金的水平？</b></p><p>V.B.：<b>到了未来的中期，加密货币会稳定下来，波动性将会变得跟黄金或股市差不多</b>，我认为肯定是这样的。主要问题是价格会稳定在什么水平。在我看来，早期的很多波动都与生存的不确定性（existential uncertainty）有关：2011 年，当比特币在六个月内从 31 美元跌至 2 美元时，人们确实不知道比特币是不是只是一时之热，会不会就此崩盘。 2014 年，这种不确定性比之前少了，但依然存在。然后到了 2017 年之后，这种不确定性转移到它能不能获得主流合法性，从而支撑更高的价格水平，尽管现在已经是 2022 年，我们已经走了很长一段路，但大势仍然差不多。</p><p>随着时间的推移，这些生存问题会变得越来越明确。如果到了 2040 年，加密货币已经在若干细分市场扎根的话：比方说取代黄金的价值存储组件，变成“<b>金融上的 Linux</b>”，一个始终可用的替代金融层，最终变成一些重要但还没有完全取代主流的重要事物的真正后端的话，那么它在 2042 年消失或者彻底接管世界的机会就会小很多，个别事件对这种可能性的影响也会小得多。</p><p>用数学的方式来表述的话：就是<b>加密货币的价格被限制在一个有界的范围之内</b>（在零与全球所有财富之间），加密货币只能在此范围内保持高度波动，这种情况将持续很长时间，<b>直到反复的高买低卖成为一种在数学上几乎肯定会获胜的套利策略</b>。</p><p><b>N.S.：还有，比特币的能耗测算表明，这个网络的能耗与比特币的价格密切相关。但是股票、房地产或黄金却没有这种情况——这些资产都不需要增加能源使用来支撑更高的价格。从长远来看，这似乎是一股会压低比特币价格的力量，你觉得呢？</b></p><p>V.B.：通常我会将<b>比特币的供求曲线的相互作用与供给如何产生看作是两个独立的问题</b>。难度调整确保了<b>比特币的铸造数量是按进度固定的</b>：目前是每 10 分钟可挖掘 6.25 枚，从 2024 年左右开始讲变成每 10 分钟 3.125 枚，依此类推。不管总算力或价格如何，这个时间表都是固定的。因此，从经济学的角度来看，协议是把这些代币交给矿工、核心开发人员还是养兔子的都没关系。所以<b>对于挖矿“支撑”了比特币的价值这种理念我是不认同的</b>。</p><p>没必要地消耗大量电力的共识系统不仅对环境有害，而且还需要每年发行数十万枚 BTC （比特币）或 ETH （以太币）。当然了，最终发行量会降到接近于零，到时候就不再是问题了，但之后比特币得应付另一个问题：如何维持安全......</p><p>希望安全有保障也是以太坊转向权益证明的一个非常重要的<a href=\"https://laohu8.com/S/838275\">驱动力</a>。</p><p><b>N.S.：那我们就谈谈那些安全问题。有很多人似乎认为，如果一种代币被叫做“加密货币”的话，那决定该代币的转账与所有权的协议必须是安全的——必须有谁在什么地方处理好这方面的事情。但是从你上一条回答来看，你似乎更担心安全性的问题，至少是比特币的安全问题。能不能详细解释一下？</b></p><p>V.B.：效率和安全不是孤立的问题。问题始终是这个：你每年每花出去的一美元可以买到多大的安全性？如果一个系统的安全性太低，你可以用铸造更多加密货币为代价来增加安全性，这时候你已经通过牺牲效率重新获得了安全性。我曾经在一篇文章中讨论过其中的一些深层次的经济原因，说明了为什么权益证明可以用相同的成本买到约 20 倍的安全性。基本上，<b>以工作量证明矿工的身份参与，其持续成本和进入成本都是中位数，但以权益证明验证者身份参与，其持续成本较低，但进入成本较高</b>。</p><p>事实证明，<b>安全程度仅取决于进入成本</b>，因为这是攻击者发动攻击必须支付的费用。所以，你会希望共识系统的持续成本低一点，但进入成本可以高一些，而<b>这正是 PoS 的优势</b>。此外，两者在响应攻击的选项方面也存在差异：如果是 PoW，你只能通过修改 PoW 算法来响应攻击，这样一来所有现有的挖矿硬件就都用不了了，但如果是 PoS 的话，你可以让协议只干掉攻击者的资产，所以攻击者要付出很大代价，但生态体系却能很快恢复。</p><p>至于比特币，我的担心有两个原因。首先，<b>从长远来看，比特币的安全性完全靠费用保障，但比特币没有把手续费收入做到保障数万亿美元系统所需的水平</b>。现在比特币每天收取的费用约为 300000 美元，在过去五年其实都没有涨多少。在这方面以太坊则要成功得多，因为以太坊区块链更多是为了支持使用和应用。</p><p>其次，<b>相对于权益证明，工作量证明单位交易费用所提供的安全性要低得多，而比特币换掉工作证明似乎缺乏政治上的可行性</b>。如果比特币市值达到 5 万亿美元，但攻击这个区块链只需要 50 亿美元的话，这样一个未来会是什么样的？当然，如果比特币真的受到了攻击，我确实希望很快能形成这样一种政治意愿，至少大家愿意转向混合权益证明，但我预计这会是一次痛苦的转变。</p><p><b>N.S.：嗯，你关于权益证明安全成本的看法完全说得过去。比特币的高能耗成本其实就是高安全成本。不过，我们还是讲谈谈那个政治问题，为什么比特币圈不愿接受工作量证明系统的任何替代方案？权益证明这种想法会不会导致权益大的利益相关者修改网络协议，以牺牲小用户为代价来换取自己的优势？工作量证明创造出一个庞大的矿工阶层，他们有保护自己收入源源不断的动力，哪怕这些代表了用户成本会持续不断，这是不是事实？</b></p><p>V.B.：关于工作量证明存在一些争议。在我看来，最有力的论据是“无成本模拟”（costless simulation）问题。其想法是，在权益证明区块链里，攻击者可以在多年前的某个时候联系代币的所有者，用非常低的价格买下他们旧的私钥（因为这些代币此后已经被转移到由不同密钥控制的地址），然后利用这些代币出创建一条不同的区块链，并在隔绝的环境下开始分叉，让历史数据看起来似乎是有效的。<b>一个从零开始接入该网络，只知道协议规则的节点，将无法区分实际的区块链与攻击者提供的模拟链之间的区别。另一方面，在 PoW 的情况下，创建这样一条模拟的替代链需要把等量的工作量证明重做一遍。</b></p><p>在 PoS 里，这是靠添加<b>弱主观性</b>阶段（weak subjectivity period）来解决的：节点需要偶尔连接上互联网（比方说每月一次），而且首次同步的节点可能需要询问所信任的一些来源（未必得是中心化的来源；也可以是朋友）合法的链是哪个。质押者必须在这段时间内锁定自己的代币，如果<b>有人看到质押者支持两条相互冲突的区块链，就可以发一笔交易给对方来“罚没”对方，将其大部分或全部质押金扣除</b>。在这个模型里，这一切都是完全合理的。但 PoW 支持者对弱主观性阶段感到不爽；他们喜欢更纯粹的做法，也就是只需协议规则即可。</p><p>对于他们的观点，我的看法是，其实这种纯粹主义并不可行。不管怎样，你都需要可信来源来提供协议规则，尤其是考虑到你需要软件更新来提高效率或偶尔修复错误。而且我不认为纯粹主义者害怕的那种攻击有现实的可能：<b>你得说服一大群人，让他们相信每一位说自己看到过的某个最近的区块哈希是错的，而除了攻击者之外之前没人见过的另一个区块哈希才是对的</b>。一旦你开始研究细节，就会发现这似乎行不通。</p><p>也有人说 PoS 会让权益大的利益相关者可以控制协议，但我认为这些观点是完全错误的。<b>他们错误地认为 PoW 和 PoS 是治理机制，但其实二者是共识机制</b>。他们所做的只是帮助网络在正确的区块链上达成一致。违反协议规则的区块（比方说，如果它试图铸造超出协议规则允许范围的代币）将不会被网络接受，不管有多少矿工或质押者支持都不行。治理是一个完全独立的过程，用户可以自由选择下载什么软件、BIP （比特币改进提议）和 EIP （以太坊改进提议）以及所有的核心开发调用，协调哪些变更获得提议的官僚机构等等这些都是治理。有趣的是，比特币矿工（他们往往是最支持 PoW的人）对此应该很了解，因为 2017 年的比特币内战已经很好地证明了矿工在治理过程中非常的无力。PoS 的情况完全一样；质押者不选择规则，他们只是执行规则并帮助交易下订。</p><p>可能还有一种论点，就是 PoS 的中心化压力比 PoW 大，因为权益的数字属性令中心化更加容易，或者因为最优的 PoW 挖矿活动牵涉到利用当地规模有限的机会获取廉价电力。虽说我认为大家有点夸大，但这些绝对是我所担心的事情。尤其是，今以太坊权益证明目前尚未具备提取 ETH 的能力。这会给加入质押池制造压力，因为如果你质押进池子里面的话，那不管什么时候你想取回资金，你都可以将你的权益卖给其他人，所以在获得流动性方面池化有巨大的竞争优势。但是，等明年启用提款功能之后，情况就不一样了。</p><p>质押目前还有一个问题，由于同样缺乏提款能力，入<b>池的质押者想换到另一个质押池（或切换到单独质押）并不容易，但明年就可以做到</b>。至于挖矿的去中心化，我只是怀疑这些高度分散的小规模采矿机会的重要性有没有那么高。挖矿是一项高度工业化的活动，美国以外的大型矿场（约占全球哈希算力的 35% ）似乎与各国政府关系密切，因此未来 PoW 能扛住审查的故事具有高度的偶然性。高度民主化的<b>早期工作量证明时代是很美好，对促进加密货币所有权的更加平等起到了极大的促进作用，但这是不可持续的，而且这样的日子不会再有</b>。</p><p><b>N.S.：那我们就谈谈治理吧。在我看来，治理似乎一直是区块链技术当中最有前途、最有趣的——治理是避开繁琐的企业成立过程，建立流动、临时性的经济合作的潜在手段，尤其是它可以跨越国界。我是科幻小说《彩虹尽头》（Rainbows End）的忠实粉丝，里面提到的大部分经济都是基于这种合作。但实际上，到目前为止，在实现这一点的方式上似乎还存在很多问题——事实上，你曾用一系列的博客文章来批评僵化的区块链治理体系，批评它们试图将一切人类判断和信任都剔除掉。你能不能简要介绍一下你对区块链应该如何治理的看法？</b></p><p>V.B.：<b>区块链之所以有趣，原因之一是它们与我们熟悉的许多事物具有许多共同的属性，但又与其中的任何一个并不完全相像</b>。就像<b>企业</b>一样，区块链有你可以购买并希望能升值的代币。但与企业不一样的是，区块链不依赖外部权威来解决内部纠纷，这一点与<b>国家</b>更像。区块链就是自己裁决的“根”；你甚至可以说，它试图成为“主权国家”（当然，区块链并不是真正独立于现有民族国家的基础设施，但是，其实大多数民族国家也不是真正独立）。</p><p>就像国家所渴望的那样，区块链高度开放、高度透明，任何人都可以验证规则是否得到遵守。区块链往往会催生出看起来像<b>宗教</b>一样的东西，激发追随者持久而虔诚的热情，但它们的经济成分要比宗教复杂得多。</p><p>无论是从平等主义理想，还是从更重要的分叉自由方来看，区块链都像是一个<b>开源软件项目</b>：如果协议的“官方”版本走错了方向，被社区一部分人认为违反了核心价值观的话，他们进行协调，从中分叉出去然后继续发展自己的区块链，他们还可以在舆论法庭上与原版竞争区块链的合法性。</p><p>但区块链又与开源软件项目不太一样：有数十亿美元的资本与区块链利益攸关，分叉出错的成本要高得多。如果分叉的成本太高，正如一些人所认为的那样，<b>区块链在治理的作用更像核威慑，而不是治理过程打算要发生的常规部分</b>。</p><p>所有这些都意味着<b>区块链是一个强大的基座，可以用这个基座来承载其他应用的治理逻辑，但它也是一个复杂的事物，本身需要一种新的不一样的治理形式</b>。我们已经看到比特币和以太坊均出现了各种形式的“宪法危机”，最引人注目的是以太坊的 DAO 分叉以及比特币区块大小之争。在这两种情况下，双方都有部分群体对项目应该体现什么样的价值观秉持强烈的不同理念，最终都是用区块链分叉的方式解决。</p><p>有趣的是，<b>比特币和以太坊都回避了正式的治理</b>；没有具体的个人或理事会或投票机制具有决定哪些协议变更成为正式的合法权利。是有个 All Core Devs call（核心开发者全员大会），但即便如此，关于怎么算反对有效（sufficient objection）的规则也没有明确定义，对于任何真正有争议的事情，核心开发者往往会退后一步，听取社区的意见。</p><p>当然，也经常有人会跳出来说，这种类似无政府主义的设计看起来很丑陋，需要替换成更“妥当”的形式化系统。但他们几乎从来都没有成功过。在我看来，<b>当前这种“无结构的暴政”其实充满了智慧</b>。尤其是，它很好地捕捉到了这样一种想法，即<b>规模相对较小的核心开发团队应该能够独立做出不会真正影响核心愿景的详细技术决策，但对于类似拯救代币的的硬分叉，或者切换到权益证明这样哲学意义重大的事情，你需要获得的认同要广泛得多</b>。</p><p>区块链之上的应用治理是另一种挑战。在此，对应用的“可分叉”程度也存在分歧：是像 ENS （以太坊域名服务）一样，如果治理出现故障，可以用不同的规则进行分叉并说服所有基础设施迁移过去，还是像 DAI稳定币一样，因为要依赖在 ETH 等其他资产形式的储备金，所以没法在不对其他一切进行分叉的情况下安全地对DAI进行分叉？如果应用是可分叉的，那当然好；这种应用可以提供额外的后背方案，而且你希望可以利用（就像 Hive那样）。如果应用不可分叉，那确实就需要一些可信任的、完全正规的治理。</p><p>关于这一点，我很长一段时间以来的主题都是这个，那就是<b>目前流行的代币驱动的治理技术（由代币持有者投票）确实已经不行了，我们得转向更好的，尤其是不那么“金融化”的机制</b>。代币驱动的治理模式自然对富人有利，而且从各种长期的方式来看很容易就会崩溃。去年我曾经在一片文章中谈到过一个智能合约的例子，这种智能合约可以用对用户非常友好的方式，让代币持有者自动接受贿赂，然后按照最高出价者的方式进行投票：</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/927b8a8dc4f620abbad85a645b1531db\" tg-width=\"384\" tg-height=\"238\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>这会把每一项治理决策都变成拍卖，导致只有最富有的参与者才有任何发言权</b>。最好情况下，这会导致无情的利润最大化，最坏情况下，这会导致高速榨取，然后项目迅速崩溃。</p><p>对于代币持有者的治理，我首选的替代方案是应该<b>让多个利益相关者参与治理，理论上这种治理方案应该代表的是人，而不仅仅是代币</b>。 Optimism 利用了“公民身份”这个概念来做这件事，也就是把这种身份分配给贡献者和生态体系的参与者，并且把这种身份故意设置成了不可转让。但我们仍处于早期阶段，还在弄清楚该怎么做这件事情才对。</p><p><b>N.S.：我们再多谈谈区块链也许可以促成的人类组织的替代形式吧。你对 Balaji Srinivasan 的《网络国家》（The Network State）的点评我非常喜欢，评价非常深刻。有没有可能建立以加密货币为组成部分的“创业社会”（startup societies）？到目前为止，你见过任何有希望的尝试吗？</b></p><p>V.B.：我认为到目前为止这件事情之所以还没发生，原因之一是<b>区块链生态体系与完全态的创业社会之间存在根本区别</b>。区块链生态体系是靠说服很多人少量参与进来，或顶多适中地参与进来，从而在经济上能生存下来。你只需要几个核心开发者，甚至他们也不一定要做出很大的个人牺牲。他们始终生活在一个“正常”的城市之中，做的工作一般都跟其他的差不多。但反过来，创业社会这个东西的层次要深得多。你需要大家去冒险，搬到一个特定的地方，而且这个地方可能是一个非常规的地方，存在很大的缺陷，只能靠社区本身创造出来的优点来克服。Balaji是对的，<b>让大家去做这样的事情需要有深刻的道德叙事</b>。</p><p>不过我认为加密货币的道德叙事确实非常深刻，在 2009-2014 时代，加密货币是这个生态体系的核心，那时候大家还不知道加密货币作为一个行业能不能生存，普通的加密货币人几乎都没有线下的加密或不必社交圈，甚至法律问题仍然存疑。<b>大家有一种十分强烈的看法，那就是把加密货币当作宏大的网络自由主义运动的延续，是 PGP、 BitTorrent 、Tor、阿桑奇、斯诺登等的精神继承者，或者兄弟姐妹，这种强烈的理念发挥了思想和道德粘合剂的作用，让人们愿意为这个领域做出巨大的牺牲，甘愿冒巨大的风险</b>。最近，该行业已经走向成熟，随之而来则是出现了一定程度的稀释。这种稀释有利于被主流采用，事实上，新一点的区块链项目往往会以获得大规模采用为目标，刻意淡化自己的与众不同。 像 NFT 正在将加密货币的吸引力扩散到远离其原始用户群的群体之中。</p><p>但在目前这个时候，<b>这种增长也导致现有的区块链太“瘦”了，没法成为一个好的网络国家</b>。以太坊的用户社区实在是太多了，而且很多社区之间存在着很大的分歧（比方说，有“觉醒”的以太坊人，肯定也有“反觉醒”的以太坊人，国际分歧就更不用说了）。大家在捍卫这个区块链的完整性以及运营的问题上，形成了压倒一切的有力共识，正如我们最近看到对阻止这链上进行审查的事情上，整个社区都是团结一致的，但没有团结到可以形成像国家这样的事物。</p><p>此外，到目前为止，<b>刻意建立本地加密货币社区的尝试效果也很糟糕</b>。在我看来，问题基本上是由于他们都用某种形式的“低税率”当作主要卖点，<b>虽然从个人的角度来看税率低是个不错的好处，但如果你的目标是吸引真正有趣的人的话，这就是个很糟糕的筛选器</b>。当低税收是吸引别人过来的主要原因时，形成的社区其实就很无聊很差劲了。<b>网络效应的重点在质量，而不仅仅是数量</b>。我认为目前确实有形成某种创业社会的空间。对一个以特定价值观为导向的实际社区的需求很大，这样一个社区可以提供一个建设性地表达这些价值观的渠道，而不仅仅是只有在推特上发动结果为零和的战争，再加上还有逃避美国高昂的生活成本以及逃离现实的实用主义需求。但是到目前为止我看到的项目都做得不好。</p><p><b>这个答案的核心大部分与文化有关</b>。有没有链上土地登记、智能合约产权以及哈伯格税（Harberger tax，要点是财产所有者自行对财产并估价缴税，并接受别人按估价购买）什么的都是次要的。我确实认为创业社会应该尝试一些与我们习惯的截然不同的想法。比方说，我会尽量淡化对特定土地、房屋以及公寓的绝对所有权的想法，并通过类似城市加密货币之类的东西来强调与社区的经济一致性。但我认为像这样的创新长期价值更大，仅凭这一点并不足以在短期内吸引到别人。<b>刚开始的时候，与加密货币和区块链技术的一致性主要是象征性的，但随着时间的推移会演变成更实用的东西。</b></p><p><b>N.S.：还有一个问题：Balaji 把焦点放在核心领袖对在线创业社会的重要性上，在那篇文章中，你不同意这个看法。作为以太坊的创始人以及“形象代表”，你是否认为自己的角色被媒体和普通的加密货币爱好者过分强调了？</b></p><p>V.B.：从一开始我就非常希望以太坊能够发展成为我的影响力可以降低的东西，因为有太多优秀的人开始成长，表达自己。实际上，我认为在过去两年里一直都是这种情况！2015 年的时候，基本上以太坊 80% 的“研究”都是我做的 ，我甚至还写了大量的 Python 代码。到了 2017 年，我的编码工作已经少很多了，但可能 70% 的研究工作还是我做的。到 2020 年，可能只有三分之一的研究是我做的，写代码已经非常少了。大部分的“高级理论化”工作还是我来做。但是在过去这两年，哪怕是高级理论化工作的占比也已经慢慢但肯定减少了。我们有了很多新的，伟大的以太坊知名人士，比如 Polynya ，他在 L2 层可扩展性方面承担了大量思想领袖的角色。Flashbots 团队一直负责牵头着整个 MEV 领域的研究。像 Barry Whitehat 和 Brian Gu 这样的人也已经担负起零知识证明技术的职责，而最初被聘为研究人员的 Justin 和 Dankrad 也愈发主动承担起思想领袖的作用。</p><p>这些都是好事！我认为公众可能还有点后知后觉，但我希望随着时间的推移大家能明白这一点。</p><p><b>N.S.：好了，到最后一个问题的时间了，老规矩：在做的项目当中哪一个最让你感到兴奋？</b></p><p>V.B.：我想说，最让我兴奋的不是任何一个项目，而是各种有趣想法最后融合成一个生态体系。在技术层面上确实如此，以太坊正在接近合并（译者注：目前合并已完成了），而区块链可扩展性、可用性和隐私性的重大改进都将在此之后很快到来。在社会理念的层面上也是如此，关于去中心化组织、激进的经济和民主机制、互联网社区等等的许多想法同时也正趋于成熟。</p><p>在远离加密货币的科学前沿，生物技术和人工智能的进步令人惊叹——有人可能会说，也许后者的进步有点太惊人了。我们开始理解 21 世纪的社会和技术会是什么样子，以及我们正在制作的一块块拼图怎么才能拼成这幅图景。</p><p>到 2022 年，感觉加密货币终于可以发挥作用了；许多主流组织甚至政府都把它当作付款和收款的手段，我怀疑其他应用很快就会出现。<b>感觉未来没有那么不确定了，但我们对这一切将如何发展的看法比以前要多了许多。</b></p></body></html>","source":"36k","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>以太坊创始人V神谈加密货币的现状与未来</title>\n<style 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世界的平台；他之所以最受大家喜爱，因为他显然是个非常聪明、非常友好的人，他只想做出很酷的东西，而不是欺骗任何人。除了作为加密货币的代言人之一， 布特林还维护着一个有趣的 Twitter 账号以及一个博客，他会在上面就各种主题发表非常有智慧的原创评论。正如我们所说那样，以太坊，这个为加密货币世界大多数智能合约等复杂结构和产品提供动力的平台正在经历划时代的转变。在一个计划在两周内完成的叫做合并（Merge）的过程中，以太坊将验证交易的方式从工作量证明（POW）切换为了权益证明（POS）。此举将让以太坊的能源使用和碳排放显著降低。在此次采访中，我（Noah Smith，简称N.S.）与布特林（简称V.B.）讨论了工作量证明与权益证明、最近加密货币市场的崩盘、加密货币的安全、去中心化治理、以及“创业社会”等议题。N.S.：呃，我想我们应该先聊一点时事。近几个月来，几乎所有的加密货币都崩盘了。你觉得原因是什么？这会对加密货币/区块链生态体系的长期未来产生什么影响吗？V.B.：其实我反而对这次崩盘没有早点到来感到惊讶。一般来说，加密货币的泡沫在突破上一个顶部之后会持续约 6-9 个月，之后很快就会快速下跌。但这一次，牛市持续了近一年半的时间。大家的心态似乎已经调整到高价是新常态。一直以来，我都知道牛市终究是要结束的，跌是一定的，只是我不知道是什么时候。对于加密货币一直存在的最终周期性动态，感觉现在大家曲解得太厉害了，而且这种情况可能还会持续很长时间。当行情上涨时，很多人会说这是新的范式和未来，而当价格下跌时，大家又说它存在根本性缺陷，注定是要失败的。但现实往往会更复杂，总是会介于这两个极端之间。我确实认为行情下挫对于“揭示”从一开始就存在的问题是有帮助的。在繁荣时期，不可持续的商业模式往往能取得成功，因为一切都在上涨，所以人们可以支配的资金也在增长，通过不断涌入的新资金可以暂时支撑住局面。就像我们在 Terra 这个例子看到的那样，在崩溃期间，这种模式不再有效。在高杠杆和庞氏骗局等极端情况下这一点尤其如此（2017 年的老玩家应该记得 “BIT-CONNE-EEE-ECT !!!” 编者注：指 BitConnect 在 2018 年 1 月突然关闭，这是加密货币界中最著名的高收益投资庞氏骗局之一），但从更微妙的层面来说也是如此，比如在牛市期间协议开发就很容易维持，但是当价格暴跌时，新扩张的团队往往在财务上就很难维持下去。我不是说自己有解决这些情况的办法，但就像我往常的建议一样，大家应该记住这个领域的历史，用长远的眼光去看待事物。N.S.：言之有理。稍后我想谈点有趣的技术问题，不过请多讲讲金融方面的东西。对于加密货币当中交易量和持有量最大的比特币，我们已经看到一种模式的反复出现，也就是泡沫和破裂总是相当有规律，但每次暴涨的回报百分比都要比上一次低一些。在我看来，这像是一条采用曲线的走势——随着持有某些加密货币的民众越来越多，新用户可获得的经济收益越来越小。是不是现在已经到了这样一个阶段，也就是比特币的采用已经饱和，回报率已经下降到黄金的水平？V.B.：到了未来的中期，加密货币会稳定下来，波动性将会变得跟黄金或股市差不多，我认为肯定是这样的。主要问题是价格会稳定在什么水平。在我看来，早期的很多波动都与生存的不确定性（existential uncertainty）有关：2011 年，当比特币在六个月内从 31 美元跌至 2 美元时，人们确实不知道比特币是不是只是一时之热，会不会就此崩盘。 2014 年，这种不确定性比之前少了，但依然存在。然后到了 2017 年之后，这种不确定性转移到它能不能获得主流合法性，从而支撑更高的价格水平，尽管现在已经是 2022 年，我们已经走了很长一段路，但大势仍然差不多。随着时间的推移，这些生存问题会变得越来越明确。如果到了 2040 年，加密货币已经在若干细分市场扎根的话：比方说取代黄金的价值存储组件，变成“金融上的 Linux”，一个始终可用的替代金融层，最终变成一些重要但还没有完全取代主流的重要事物的真正后端的话，那么它在 2042 年消失或者彻底接管世界的机会就会小很多，个别事件对这种可能性的影响也会小得多。用数学的方式来表述的话：就是加密货币的价格被限制在一个有界的范围之内（在零与全球所有财富之间），加密货币只能在此范围内保持高度波动，这种情况将持续很长时间，直到反复的高买低卖成为一种在数学上几乎肯定会获胜的套利策略。N.S.：还有，比特币的能耗测算表明，这个网络的能耗与比特币的价格密切相关。但是股票、房地产或黄金却没有这种情况——这些资产都不需要增加能源使用来支撑更高的价格。从长远来看，这似乎是一股会压低比特币价格的力量，你觉得呢？V.B.：通常我会将比特币的供求曲线的相互作用与供给如何产生看作是两个独立的问题。难度调整确保了比特币的铸造数量是按进度固定的：目前是每 10 分钟可挖掘 6.25 枚，从 2024 年左右开始讲变成每 10 分钟 3.125 枚，依此类推。不管总算力或价格如何，这个时间表都是固定的。因此，从经济学的角度来看，协议是把这些代币交给矿工、核心开发人员还是养兔子的都没关系。所以对于挖矿“支撑”了比特币的价值这种理念我是不认同的。没必要地消耗大量电力的共识系统不仅对环境有害，而且还需要每年发行数十万枚 BTC （比特币）或 ETH （以太币）。当然了，最终发行量会降到接近于零，到时候就不再是问题了，但之后比特币得应付另一个问题：如何维持安全......希望安全有保障也是以太坊转向权益证明的一个非常重要的驱动力。N.S.：那我们就谈谈那些安全问题。有很多人似乎认为，如果一种代币被叫做“加密货币”的话，那决定该代币的转账与所有权的协议必须是安全的——必须有谁在什么地方处理好这方面的事情。但是从你上一条回答来看，你似乎更担心安全性的问题，至少是比特币的安全问题。能不能详细解释一下？V.B.：效率和安全不是孤立的问题。问题始终是这个：你每年每花出去的一美元可以买到多大的安全性？如果一个系统的安全性太低，你可以用铸造更多加密货币为代价来增加安全性，这时候你已经通过牺牲效率重新获得了安全性。我曾经在一篇文章中讨论过其中的一些深层次的经济原因，说明了为什么权益证明可以用相同的成本买到约 20 倍的安全性。基本上，以工作量证明矿工的身份参与，其持续成本和进入成本都是中位数，但以权益证明验证者身份参与，其持续成本较低，但进入成本较高。事实证明，安全程度仅取决于进入成本，因为这是攻击者发动攻击必须支付的费用。所以，你会希望共识系统的持续成本低一点，但进入成本可以高一些，而这正是 PoS 的优势。此外，两者在响应攻击的选项方面也存在差异：如果是 PoW，你只能通过修改 PoW 算法来响应攻击，这样一来所有现有的挖矿硬件就都用不了了，但如果是 PoS 的话，你可以让协议只干掉攻击者的资产，所以攻击者要付出很大代价，但生态体系却能很快恢复。至于比特币，我的担心有两个原因。首先，从长远来看，比特币的安全性完全靠费用保障，但比特币没有把手续费收入做到保障数万亿美元系统所需的水平。现在比特币每天收取的费用约为 300000 美元，在过去五年其实都没有涨多少。在这方面以太坊则要成功得多，因为以太坊区块链更多是为了支持使用和应用。其次，相对于权益证明，工作量证明单位交易费用所提供的安全性要低得多，而比特币换掉工作证明似乎缺乏政治上的可行性。如果比特币市值达到 5 万亿美元，但攻击这个区块链只需要 50 亿美元的话，这样一个未来会是什么样的？当然，如果比特币真的受到了攻击，我确实希望很快能形成这样一种政治意愿，至少大家愿意转向混合权益证明，但我预计这会是一次痛苦的转变。N.S.：嗯，你关于权益证明安全成本的看法完全说得过去。比特币的高能耗成本其实就是高安全成本。不过，我们还是讲谈谈那个政治问题，为什么比特币圈不愿接受工作量证明系统的任何替代方案？权益证明这种想法会不会导致权益大的利益相关者修改网络协议，以牺牲小用户为代价来换取自己的优势？工作量证明创造出一个庞大的矿工阶层，他们有保护自己收入源源不断的动力，哪怕这些代表了用户成本会持续不断，这是不是事实？V.B.：关于工作量证明存在一些争议。在我看来，最有力的论据是“无成本模拟”（costless simulation）问题。其想法是，在权益证明区块链里，攻击者可以在多年前的某个时候联系代币的所有者，用非常低的价格买下他们旧的私钥（因为这些代币此后已经被转移到由不同密钥控制的地址），然后利用这些代币出创建一条不同的区块链，并在隔绝的环境下开始分叉，让历史数据看起来似乎是有效的。一个从零开始接入该网络，只知道协议规则的节点，将无法区分实际的区块链与攻击者提供的模拟链之间的区别。另一方面，在 PoW 的情况下，创建这样一条模拟的替代链需要把等量的工作量证明重做一遍。在 PoS 里，这是靠添加弱主观性阶段（weak subjectivity period）来解决的：节点需要偶尔连接上互联网（比方说每月一次），而且首次同步的节点可能需要询问所信任的一些来源（未必得是中心化的来源；也可以是朋友）合法的链是哪个。质押者必须在这段时间内锁定自己的代币，如果有人看到质押者支持两条相互冲突的区块链，就可以发一笔交易给对方来“罚没”对方，将其大部分或全部质押金扣除。在这个模型里，这一切都是完全合理的。但 PoW 支持者对弱主观性阶段感到不爽；他们喜欢更纯粹的做法，也就是只需协议规则即可。对于他们的观点，我的看法是，其实这种纯粹主义并不可行。不管怎样，你都需要可信来源来提供协议规则，尤其是考虑到你需要软件更新来提高效率或偶尔修复错误。而且我不认为纯粹主义者害怕的那种攻击有现实的可能：你得说服一大群人，让他们相信每一位说自己看到过的某个最近的区块哈希是错的，而除了攻击者之外之前没人见过的另一个区块哈希才是对的。一旦你开始研究细节，就会发现这似乎行不通。也有人说 PoS 会让权益大的利益相关者可以控制协议，但我认为这些观点是完全错误的。他们错误地认为 PoW 和 PoS 是治理机制，但其实二者是共识机制。他们所做的只是帮助网络在正确的区块链上达成一致。违反协议规则的区块（比方说，如果它试图铸造超出协议规则允许范围的代币）将不会被网络接受，不管有多少矿工或质押者支持都不行。治理是一个完全独立的过程，用户可以自由选择下载什么软件、BIP （比特币改进提议）和 EIP （以太坊改进提议）以及所有的核心开发调用，协调哪些变更获得提议的官僚机构等等这些都是治理。有趣的是，比特币矿工（他们往往是最支持 PoW的人）对此应该很了解，因为 2017 年的比特币内战已经很好地证明了矿工在治理过程中非常的无力。PoS 的情况完全一样；质押者不选择规则，他们只是执行规则并帮助交易下订。可能还有一种论点，就是 PoS 的中心化压力比 PoW 大，因为权益的数字属性令中心化更加容易，或者因为最优的 PoW 挖矿活动牵涉到利用当地规模有限的机会获取廉价电力。虽说我认为大家有点夸大，但这些绝对是我所担心的事情。尤其是，今以太坊权益证明目前尚未具备提取 ETH 的能力。这会给加入质押池制造压力，因为如果你质押进池子里面的话，那不管什么时候你想取回资金，你都可以将你的权益卖给其他人，所以在获得流动性方面池化有巨大的竞争优势。但是，等明年启用提款功能之后，情况就不一样了。质押目前还有一个问题，由于同样缺乏提款能力，入池的质押者想换到另一个质押池（或切换到单独质押）并不容易，但明年就可以做到。至于挖矿的去中心化，我只是怀疑这些高度分散的小规模采矿机会的重要性有没有那么高。挖矿是一项高度工业化的活动，美国以外的大型矿场（约占全球哈希算力的 35% ）似乎与各国政府关系密切，因此未来 PoW 能扛住审查的故事具有高度的偶然性。高度民主化的早期工作量证明时代是很美好，对促进加密货币所有权的更加平等起到了极大的促进作用，但这是不可持续的，而且这样的日子不会再有。N.S.：那我们就谈谈治理吧。在我看来，治理似乎一直是区块链技术当中最有前途、最有趣的——治理是避开繁琐的企业成立过程，建立流动、临时性的经济合作的潜在手段，尤其是它可以跨越国界。我是科幻小说《彩虹尽头》（Rainbows End）的忠实粉丝，里面提到的大部分经济都是基于这种合作。但实际上，到目前为止，在实现这一点的方式上似乎还存在很多问题——事实上，你曾用一系列的博客文章来批评僵化的区块链治理体系，批评它们试图将一切人类判断和信任都剔除掉。你能不能简要介绍一下你对区块链应该如何治理的看法？V.B.：区块链之所以有趣，原因之一是它们与我们熟悉的许多事物具有许多共同的属性，但又与其中的任何一个并不完全相像。就像企业一样，区块链有你可以购买并希望能升值的代币。但与企业不一样的是，区块链不依赖外部权威来解决内部纠纷，这一点与国家更像。区块链就是自己裁决的“根”；你甚至可以说，它试图成为“主权国家”（当然，区块链并不是真正独立于现有民族国家的基础设施，但是，其实大多数民族国家也不是真正独立）。就像国家所渴望的那样，区块链高度开放、高度透明，任何人都可以验证规则是否得到遵守。区块链往往会催生出看起来像宗教一样的东西，激发追随者持久而虔诚的热情，但它们的经济成分要比宗教复杂得多。无论是从平等主义理想，还是从更重要的分叉自由方来看，区块链都像是一个开源软件项目：如果协议的“官方”版本走错了方向，被社区一部分人认为违反了核心价值观的话，他们进行协调，从中分叉出去然后继续发展自己的区块链，他们还可以在舆论法庭上与原版竞争区块链的合法性。但区块链又与开源软件项目不太一样：有数十亿美元的资本与区块链利益攸关，分叉出错的成本要高得多。如果分叉的成本太高，正如一些人所认为的那样，区块链在治理的作用更像核威慑，而不是治理过程打算要发生的常规部分。所有这些都意味着区块链是一个强大的基座，可以用这个基座来承载其他应用的治理逻辑，但它也是一个复杂的事物，本身需要一种新的不一样的治理形式。我们已经看到比特币和以太坊均出现了各种形式的“宪法危机”，最引人注目的是以太坊的 DAO 分叉以及比特币区块大小之争。在这两种情况下，双方都有部分群体对项目应该体现什么样的价值观秉持强烈的不同理念，最终都是用区块链分叉的方式解决。有趣的是，比特币和以太坊都回避了正式的治理；没有具体的个人或理事会或投票机制具有决定哪些协议变更成为正式的合法权利。是有个 All Core Devs call（核心开发者全员大会），但即便如此，关于怎么算反对有效（sufficient objection）的规则也没有明确定义，对于任何真正有争议的事情，核心开发者往往会退后一步，听取社区的意见。当然，也经常有人会跳出来说，这种类似无政府主义的设计看起来很丑陋，需要替换成更“妥当”的形式化系统。但他们几乎从来都没有成功过。在我看来，当前这种“无结构的暴政”其实充满了智慧。尤其是，它很好地捕捉到了这样一种想法，即规模相对较小的核心开发团队应该能够独立做出不会真正影响核心愿景的详细技术决策，但对于类似拯救代币的的硬分叉，或者切换到权益证明这样哲学意义重大的事情，你需要获得的认同要广泛得多。区块链之上的应用治理是另一种挑战。在此，对应用的“可分叉”程度也存在分歧：是像 ENS （以太坊域名服务）一样，如果治理出现故障，可以用不同的规则进行分叉并说服所有基础设施迁移过去，还是像 DAI稳定币一样，因为要依赖在 ETH 等其他资产形式的储备金，所以没法在不对其他一切进行分叉的情况下安全地对DAI进行分叉？如果应用是可分叉的，那当然好；这种应用可以提供额外的后背方案，而且你希望可以利用（就像 Hive那样）。如果应用不可分叉，那确实就需要一些可信任的、完全正规的治理。关于这一点，我很长一段时间以来的主题都是这个，那就是目前流行的代币驱动的治理技术（由代币持有者投票）确实已经不行了，我们得转向更好的，尤其是不那么“金融化”的机制。代币驱动的治理模式自然对富人有利，而且从各种长期的方式来看很容易就会崩溃。去年我曾经在一片文章中谈到过一个智能合约的例子，这种智能合约可以用对用户非常友好的方式，让代币持有者自动接受贿赂，然后按照最高出价者的方式进行投票：这会把每一项治理决策都变成拍卖，导致只有最富有的参与者才有任何发言权。最好情况下，这会导致无情的利润最大化，最坏情况下，这会导致高速榨取，然后项目迅速崩溃。对于代币持有者的治理，我首选的替代方案是应该让多个利益相关者参与治理，理论上这种治理方案应该代表的是人，而不仅仅是代币。 Optimism 利用了“公民身份”这个概念来做这件事，也就是把这种身份分配给贡献者和生态体系的参与者，并且把这种身份故意设置成了不可转让。但我们仍处于早期阶段，还在弄清楚该怎么做这件事情才对。N.S.：我们再多谈谈区块链也许可以促成的人类组织的替代形式吧。你对 Balaji Srinivasan 的《网络国家》（The Network State）的点评我非常喜欢，评价非常深刻。有没有可能建立以加密货币为组成部分的“创业社会”（startup societies）？到目前为止，你见过任何有希望的尝试吗？V.B.：我认为到目前为止这件事情之所以还没发生，原因之一是区块链生态体系与完全态的创业社会之间存在根本区别。区块链生态体系是靠说服很多人少量参与进来，或顶多适中地参与进来，从而在经济上能生存下来。你只需要几个核心开发者，甚至他们也不一定要做出很大的个人牺牲。他们始终生活在一个“正常”的城市之中，做的工作一般都跟其他的差不多。但反过来，创业社会这个东西的层次要深得多。你需要大家去冒险，搬到一个特定的地方，而且这个地方可能是一个非常规的地方，存在很大的缺陷，只能靠社区本身创造出来的优点来克服。Balaji是对的，让大家去做这样的事情需要有深刻的道德叙事。不过我认为加密货币的道德叙事确实非常深刻，在 2009-2014 时代，加密货币是这个生态体系的核心，那时候大家还不知道加密货币作为一个行业能不能生存，普通的加密货币人几乎都没有线下的加密或不必社交圈，甚至法律问题仍然存疑。大家有一种十分强烈的看法，那就是把加密货币当作宏大的网络自由主义运动的延续，是 PGP、 BitTorrent 、Tor、阿桑奇、斯诺登等的精神继承者，或者兄弟姐妹，这种强烈的理念发挥了思想和道德粘合剂的作用，让人们愿意为这个领域做出巨大的牺牲，甘愿冒巨大的风险。最近，该行业已经走向成熟，随之而来则是出现了一定程度的稀释。这种稀释有利于被主流采用，事实上，新一点的区块链项目往往会以获得大规模采用为目标，刻意淡化自己的与众不同。 像 NFT 正在将加密货币的吸引力扩散到远离其原始用户群的群体之中。但在目前这个时候，这种增长也导致现有的区块链太“瘦”了，没法成为一个好的网络国家。以太坊的用户社区实在是太多了，而且很多社区之间存在着很大的分歧（比方说，有“觉醒”的以太坊人，肯定也有“反觉醒”的以太坊人，国际分歧就更不用说了）。大家在捍卫这个区块链的完整性以及运营的问题上，形成了压倒一切的有力共识，正如我们最近看到对阻止这链上进行审查的事情上，整个社区都是团结一致的，但没有团结到可以形成像国家这样的事物。此外，到目前为止，刻意建立本地加密货币社区的尝试效果也很糟糕。在我看来，问题基本上是由于他们都用某种形式的“低税率”当作主要卖点，虽然从个人的角度来看税率低是个不错的好处，但如果你的目标是吸引真正有趣的人的话，这就是个很糟糕的筛选器。当低税收是吸引别人过来的主要原因时，形成的社区其实就很无聊很差劲了。网络效应的重点在质量，而不仅仅是数量。我认为目前确实有形成某种创业社会的空间。对一个以特定价值观为导向的实际社区的需求很大，这样一个社区可以提供一个建设性地表达这些价值观的渠道，而不仅仅是只有在推特上发动结果为零和的战争，再加上还有逃避美国高昂的生活成本以及逃离现实的实用主义需求。但是到目前为止我看到的项目都做得不好。这个答案的核心大部分与文化有关。有没有链上土地登记、智能合约产权以及哈伯格税（Harberger tax，要点是财产所有者自行对财产并估价缴税，并接受别人按估价购买）什么的都是次要的。我确实认为创业社会应该尝试一些与我们习惯的截然不同的想法。比方说，我会尽量淡化对特定土地、房屋以及公寓的绝对所有权的想法，并通过类似城市加密货币之类的东西来强调与社区的经济一致性。但我认为像这样的创新长期价值更大，仅凭这一点并不足以在短期内吸引到别人。刚开始的时候，与加密货币和区块链技术的一致性主要是象征性的，但随着时间的推移会演变成更实用的东西。N.S.：还有一个问题：Balaji 把焦点放在核心领袖对在线创业社会的重要性上，在那篇文章中，你不同意这个看法。作为以太坊的创始人以及“形象代表”，你是否认为自己的角色被媒体和普通的加密货币爱好者过分强调了？V.B.：从一开始我就非常希望以太坊能够发展成为我的影响力可以降低的东西，因为有太多优秀的人开始成长，表达自己。实际上，我认为在过去两年里一直都是这种情况！2015 年的时候，基本上以太坊 80% 的“研究”都是我做的 ，我甚至还写了大量的 Python 代码。到了 2017 年，我的编码工作已经少很多了，但可能 70% 的研究工作还是我做的。到 2020 年，可能只有三分之一的研究是我做的，写代码已经非常少了。大部分的“高级理论化”工作还是我来做。但是在过去这两年，哪怕是高级理论化工作的占比也已经慢慢但肯定减少了。我们有了很多新的，伟大的以太坊知名人士，比如 Polynya ，他在 L2 层可扩展性方面承担了大量思想领袖的角色。Flashbots 团队一直负责牵头着整个 MEV 领域的研究。像 Barry Whitehat 和 Brian Gu 这样的人也已经担负起零知识证明技术的职责，而最初被聘为研究人员的 Justin 和 Dankrad 也愈发主动承担起思想领袖的作用。这些都是好事！我认为公众可能还有点后知后觉，但我希望随着时间的推移大家能明白这一点。N.S.：好了，到最后一个问题的时间了，老规矩：在做的项目当中哪一个最让你感到兴奋？V.B.：我想说，最让我兴奋的不是任何一个项目，而是各种有趣想法最后融合成一个生态体系。在技术层面上确实如此，以太坊正在接近合并（译者注：目前合并已完成了），而区块链可扩展性、可用性和隐私性的重大改进都将在此之后很快到来。在社会理念的层面上也是如此，关于去中心化组织、激进的经济和民主机制、互联网社区等等的许多想法同时也正趋于成熟。在远离加密货币的科学前沿，生物技术和人工智能的进步令人惊叹——有人可能会说，也许后者的进步有点太惊人了。我们开始理解 21 世纪的社会和技术会是什么样子，以及我们正在制作的一块块拼图怎么才能拼成这幅图景。到 2022 年，感觉加密货币终于可以发挥作用了；许多主流组织甚至政府都把它当作付款和收款的手段，我怀疑其他应用很快就会出现。感觉未来没有那么不确定了，但我们对这一切将如何发展的看法比以前要多了许多。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1883,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":661914721,"gmtCreate":1663647029664,"gmtModify":1663647031092,"author":{"id":"3554708838834221","authorId":"3554708838834221","name":"霸气威武","avatar":"https://static.tigerbbs.com/884a97d08a6f7f0246c299686e81f873","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3554708838834221","authorIdStr":"3554708838834221"},"themes":[],"htmlText":"让他加到顶4.5 这次收割完基本上也要众叛亲离了","listText":"让他加到顶4.5 这次收割完基本上也要众叛亲离了","text":"让他加到顶4.5 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class=\"meta\">\n\n\n2022-09-20 11:17 北京时间&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href=https://www.yicai.com/news/101541101.html><strong>第一财经</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>高盛称，基金利率将于2023年升至4.25%-4.5%的峰值。当地时间20日，为期两天的美联储9月货币政策会议将在华盛顿正式拉开帷幕。根据最新联邦基金利率期货，投资者预计9月加息75基点的可能性为85%，加息100基点的可能性为15%。在上月通胀数据公布后，包括野村在内的多家机构预计本月美联储或将加息100基点，美国前财长萨默斯（Larry Summers）也建议美联储考虑通过加息100基点来增强...</p>\n\n<a href=\"https://www.yicai.com/news/101541101.html\">Web 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“我们将继续努力，直到工作完成。”上周公布的8月通胀数据显示，物价降温并未像预期那样顺利。除了能源以外，食品杂货、租金、家居用品、医疗保健等品类价格水平迅速走高，通胀压力依然在持续扩散。多位联储官员此前明确表示，目前没有理由放松政策力度。美联储副主席布雷纳德（Lael Brainard）此前表示，美联储需要进一步提高政策利率，并在一段时间内将利率保持在较高水平，以让外界相信通胀正在向目标下降。健康的就业市场将给了进一步加息的政策空间。自7月议息会议以来，美国新增非农就业岗位超过80万个，劳动力参与率8月份达到62.4%，更多求职者加入劳动力大军将有助于在未来几个月保持就业增长。紧张的供需形势下，亚特兰大联储工资跟踪报告显示，截至8月的美国职工收入年增长率为5.7%。除加息外，本月起美联储缩减资产负债表的规模也达到了上限，“加息+缩表”组合下货币政策紧缩力度为近几十年来罕见。根据此前公布的实施计划，今年6月起， 美联储开始以475亿美元的速度不再续作部分到期的美国国债和抵押贷款支持证券MBS。9月缩表的速度将增加一倍，达到950亿美元。由于量化紧缩的速度前所未有，这也成为了近期资产价格波动的重要因素。经济展望面临考验美联储将在公布决议声明的同时更新经济预测摘要（SEP），最新数据预测将延长至2025年。通胀预期上，房租、医疗、食物等类别价格压力短期将延续，2022年PCE预期或将小幅上修。考虑到近期公布的纽约联储和密歇根大学消费调查结果，一年期和三年期通胀前景有所改善。机构预计，明后两年PCE预期有望下修，而长期通胀目标2%料维持不变。美联储6月预测，本轮加息的利率终点为3.8%，不过严峻的物价形势或将迫使本轮联邦基金利率被进一步上修。CME FedWatch显示，最终利率区间至少将达到4.50%至4.75% ，接近2007年末金融危机前夕的水平。高盛发布报告称，2022年底的基金利率将达到4%-4.25%，2023年将再升至4.25%-4.5%的峰值，然后2024年将降息一次，2025年再降息两次，长期利率将保持在2.5%不变。富国银行发布报告称，尽管措辞强硬，但很少有美联储官员主张联邦基金利率峰值远高于4%。预计2023年联邦基金利率的预测中值为4.125%。对于2024年和2025年，通胀回落有望推动政策逐步放松。随着利率不断接近中性利率和限制区间，经济压力将愈发明显。鲍威尔上月表示，加息可能会造成“持续低于趋势的增长期”。近期美国经济放缓的迹象愈发明显，受需求回落打压，制造业、服务业采购经理人指数PMI已经跌破荣枯线。亚特兰大联储GDPNow工具预测显示，三季度经济增速从此前高点2.1%不断下修至0.5%。2023年可能成为美国经济的低谷。施瓦茨告诉记者，美联储更积极的货币政策紧缩，以及全球经济疲软带来的负面溢出效应，将共同推动美国经济在2023年上半年陷入温和衰退。他对2022年实际GDP增长的预测保持不变，为1.7%，因为2022年下半年的经济势头应保持弹性。但2023年的预测下调至零。经济下行将导致失业率上升。施瓦茨指出，作为商业活动放缓的关键部分，随着国内外需求减弱，工资增长压力犹存，企业利润率下降和销售收入放缓将导致公司减少招聘和资本支出。到2023年底，失业率将上升到4.8%。此外，毕马威首席经济学家斯旺克（Diane Swonk）发布报告称，经济前景的悲观预期将意味着，明年失业率将被修正到至少4.5%。美国前财长萨默斯则认为，对于美联储而言，失业率必须上升到至少5%才能成功实现通胀降温的目标。未来行动的线索对于美联储而言，由于对抗通胀的斗争远未结束，实现软着陆的难度正在上升。 美国财政部长耶伦本月早些时候表示，（经济衰退）是一个令人担忧的问题。美联储需要高超的技能，也需要一些运气，才能实现在保持劳动力市场强劲的同时降低通胀。”市场的焦点将转向9月以后的政策路径前景。在7月会议后的新闻发布会上，鲍威尔曾表示，（加息）速度取决于未来数据和经济状况，决定将在每次会议上作出，不是像以前那样提供明确的指引。第一财经记者注意到，这一点随后在美联储内部达成了重要共识。美联储理事沃勒（Christopher Waller）指出，未来的政策利率目标应该完全取决于数据及加息对经济活动，就业和通胀的影响。为了实现通胀目标，美联储也在给外界有关降息的预期泼冷水。美联储三号人物、纽约联储主席威廉姆斯（John Williams）近日表示， 利率需要在一段时间内保持限制水平以遏制通胀，然后才能考虑降低利率。 克利夫兰联储主席梅斯特（Loretta Mester）则表示， 需要看到几个月环比数据下降来证实通胀回落。梅斯特支持将美联储基准利率提高到4%以上，并预计明年不会降息。因预测6月加息75基点一举成名的“新美联储通讯社”记者周一发表报道称，虽然没有明确预测经济陷入衰退，但美联储官员之前已明确表达了容忍衰退的意愿。鲍威尔已不再主动提到避免衰退的软着陆，而是将降低高通胀定位为美联储要“无条件”做到的任务，并警告称，如果现在无法成功压低通胀，今后甚至会面对更糟糕的后果。外界将密切关注鲍威尔在新闻发布会上的最新表态，对经济衰退风险的表述值得关注。也有不少市场观点认为，由于通胀风险仍然不容忽视，届时美联储主席将重申强硬的政策立场。但面对经济增长面临下行风险，他可能重申政策将取决于经济和数据，并保留未来放慢加息步伐的可能性。CME FedWatch显示，市场预计年底联邦基金利率将达到4.25%-4.50%，这意味着包括本月在内的年内剩余3次会议上需要加息200个基点，明年开始加息幅度将放缓，3月达到峰值4.50%-4.75%后，利率水平将至少保持到7月。施瓦茨向第一财经记者表示，从历史上看，降息至少在利率达到峰值后半年开始，本轮加息周期可能会更长，因为美联储需要时间来确认通胀下降的趋势。考虑到美联储恢复价格稳定的坚定决心，虽然经济衰退并非不可避免，但加息前置已经加剧了这种风险，特别是2023年。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1793,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":661040858,"gmtCreate":1663597212274,"gmtModify":1663597578279,"author":{"id":"3554708838834221","authorId":"3554708838834221","name":"霸气威武","avatar":"https://static.tigerbbs.com/884a97d08a6f7f0246c299686e81f873","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3554708838834221","authorIdStr":"3554708838834221"},"themes":[],"htmlText":"美联储的终点最多4.5 美元债务三十万亿 政府能动的资金也就四万亿多&nbsp; 除去利息一万多亿美国军费还不够一万亿 你猜能加到哪","listText":"美联储的终点最多4.5 美元债务三十万亿 政府能动的资金也就四万亿多&nbsp; 除去利息一万多亿美国军费还不够一万亿 你猜能加到哪","text":"美联储的终点最多4.5 美元债务三十万亿 政府能动的资金也就四万亿多 除去利息一万多亿美国军费还不够一万亿 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Rowe Price首席美国分析师Blerina Uruci写道:&#34;由于基数效应，未来两份报告中，年度核心通胀可能会加速，这将令美联储不安。&#34;她表示，这对央行官员来说应该无关紧要，因为他们将更关注增长势头，并将关注三个月和六个月的年率化增速，因此美联储有理由保持鹰派立场。”</p><p>策略师们说，美联储9月21日的利率决定可能会受到8月CPI报告的影响，但就他们对长期前景的看法而言，该报告中的细节可能更为重要。这可能有助于塑造人们对美联储停止加息时的最终利率的预期。</p><p>之前市场对美联储最终利率的预期一直在小幅走高，在数据公布前，市场认为到明年年初，美联储最终利率将达到4%。</p><p>毕马威(KPMG)首席经济学家黛安•斯旺克(Diane Swonk)表示:“这是我们开始寻找核心模式是否会发生转变的地方，美联储是否会放慢脚步。”她预计决策者下周将把联邦基金目标区间上调75个基点。这将使联邦基金的目标区间升至3%至3.25%，接下来的问题就是美联储想要走多远。”</p><p>这对市场来说是一个关键问题，因为一些专业人士预计美联储将在年底前暂停加息。其他人预计明年初会暂停，一些投资者认为央行将在2023年下半年开始降息。</p><p>以美联储主席杰罗姆•鲍威尔(Jerome Powell)为首的美联储官员强调，他们将加息并保持利率不变。然而，市场仍认为政策制定者不会像他们所说的那样强硬。</p><p>但也有一些分析师不认为这份报告对美联储有太大影响。我认为美联储面临的问题是，尽管通胀正在放缓，但经济成长动能却在升温，部分原因是能源价格走低，这提高了购买力。</p><p>在这样的情况下，消费者似乎正在把原本用于给汽车加油的钱转移到其他商品和服务上。这可能会让经济保持比美联储希望的更热，一些经济学家目前预计第三季度的经济增长率为3%或更高。</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>狠狠一记耳光！市场被通胀报告吓坏了，纳指期货大跌，鹰派美联储预期回归</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; }\nol{ list-style:decimal; }\nli,li p{ margin:10px 0;}\nimg{ max-width:100%;display:block;margin:0 auto 1em; }\nblockquote{ color:#B5B2B1; border-left:3px solid #aaa; padding:1em; }\nstrong,b{font-weight:bold;}\nem,i{font-style:italic;}\ntable{ width:100%;border-collapse:collapse;border-spacing:1px;margin:1em 0;font-size:.9em; }\nth,td{ padding:5px;text-align:left;border:1px solid #aaa; }\nth{ font-weight:bold;background:#5d5d5d; }\n.symbol-link{font-weight:bold;}\n/* header{ border-bottom:1px solid #494756; } */\n.title{ margin:0 0 8px;line-height:1.3;color:#ddd; }\n.meta {color:#5e5c6d;font-size:13px;margin:0 0 .5em; }\na{text-decoration:none; color:#2a4b87;}\n.meta .head { display: inline-block; overflow: hidden}\n.head .h-thumb { width: 30px; height: 30px; margin: 0; padding: 0; border-radius: 50%; float: left;}\n.head .h-content { margin: 0; padding: 0 0 0 9px; float: left;}\n.head .h-name {font-size: 13px; color: #eee; margin: 0;}\n.head .h-time {font-size: 11px; color: #7E829C; margin: 0;line-height: 11px;}\n.small {font-size: 12.5px; display: inline-block; transform: scale(0.9); -webkit-transform: scale(0.9); transform-origin: left; -webkit-transform-origin: left;}\n.smaller {font-size: 12.5px; display: inline-block; transform: scale(0.8); -webkit-transform: scale(0.8); transform-origin: left; -webkit-transform-origin: left;}\n.bt-text {font-size: 12px;margin: 1.5em 0 0 0}\n.bt-text p {margin: 0}\n</style>\n</head>\n<body>\n<div class=\"wrapper\">\n<header>\n<h2 class=\"title\">\n狠狠一记耳光！市场被通胀报告吓坏了，纳指期货大跌，鹰派美联储预期回归\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n<a class=\"head\" href=\"https://laohu8.com/wemedia/99\">\n\n\n<div class=\"h-thumb\" style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/c71e30d1317b4a5cb20a41998e10ac68);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">Wind万得 </p>\n<p class=\"h-time\">2022-09-13 21:11</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p>美国8月CPI意外超预期，在数据公布后，美元、美债收益率直线拉升，美股期货跳水，市场对鹰派美联储预期加强。</p><p>这份报告也关键，因为预计它将影响美联储下周加息幅度的决定。在数据公布前，市场预计8月份 CPI比上月下降了0.1%，按年率计算，整体CPI预计从7月份的8.5%降至8%。</p><p>但是实际数据显示，美国8月未季调CPI同比升8.3%。对于美联储而言，市场普遍预期该报告将证实其需要继续对抗通胀，下周将加息0.75个百分点，为连续第三次加息。如果通胀数据低于预期，一些经济学家表示，美联储加息0.5%的可能性微乎其微。</p><p>火热的美国通胀报告出炉后，美股期货跌幅仍在扩大，目前纳指期货跌超3%，标普500指数期货跌2.3%，道指期货跌1.8%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0c1c3ebdd8666947d0ba06040328fbc4\" tg-width=\"437\" tg-height=\"179\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>根据美国汽车协会的数据，自6月中旬达到5.01美元的峰值以来，全美无铅汽油的平均价格整个夏天都在下降，周一降至每加仑3.71美元。但是CPI数据显示，美国通胀增速远比市场之前想象要快。</p><p>T. 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Rowe Price首席美国分析师Blerina Uruci写道:\"由于基数效应，未来两份报告中，年度核心通胀可能会加速，这将令美联储不安。\"她表示，这对央行官员来说应该无关紧要，因为他们将更关注增长势头，并将关注三个月和六个月的年率化增速，因此美联储有理由保持鹰派立场。”策略师们说，美联储9月21日的利率决定可能会受到8月CPI报告的影响，但就他们对长期前景的看法而言，该报告中的细节可能更为重要。这可能有助于塑造人们对美联储停止加息时的最终利率的预期。之前市场对美联储最终利率的预期一直在小幅走高，在数据公布前，市场认为到明年年初，美联储最终利率将达到4%。毕马威(KPMG)首席经济学家黛安•斯旺克(Diane Swonk)表示:“这是我们开始寻找核心模式是否会发生转变的地方，美联储是否会放慢脚步。”她预计决策者下周将把联邦基金目标区间上调75个基点。这将使联邦基金的目标区间升至3%至3.25%，接下来的问题就是美联储想要走多远。”这对市场来说是一个关键问题，因为一些专业人士预计美联储将在年底前暂停加息。其他人预计明年初会暂停，一些投资者认为央行将在2023年下半年开始降息。以美联储主席杰罗姆•鲍威尔(Jerome Powell)为首的美联储官员强调，他们将加息并保持利率不变。然而，市场仍认为政策制定者不会像他们所说的那样强硬。但也有一些分析师不认为这份报告对美联储有太大影响。我认为美联储面临的问题是，尽管通胀正在放缓，但经济成长动能却在升温，部分原因是能源价格走低，这提高了购买力。在这样的情况下，消费者似乎正在把原本用于给汽车加油的钱转移到其他商品和服务上。这可能会让经济保持比美联储希望的更热，一些经济学家目前预计第三季度的经济增长率为3%或更高。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2351,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"hots":[{"id":312759668486216,"gmtCreate":1717391474650,"gmtModify":1717391476502,"author":{"id":"3554708838834221","authorId":"3554708838834221","name":"霸气威武","avatar":"https://static.tigerbbs.com/884a97d08a6f7f0246c299686e81f873","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3554708838834221","authorIdStr":"3554708838834221"},"themes":[],"htmlText":"如此假大空 还革命&nbsp; 所有的工业革命从能源开始","listText":"如此假大空 还革命&nbsp; 所有的工业革命从能源开始","text":"如此假大空 还革命 所有的工业革命从能源开始","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":5,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/312759668486216","repostId":"1171147611","repostType":4,"repost":{"id":"1171147611","pubTimestamp":1717382755,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1171147611?lang=&edition=full","pubTime":"2024-06-03 10:45","market":"us","language":"zh","title":"黄仁勋ComputeX 2024大会重磅演讲2万字全文：揭开新工业革命序幕！","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1171147611","media":"王铮Silvia","summary":"6月2日晚，$英伟达$CEO黄仁勋在台北ComputeX 2024大会上发表重磅演讲《揭开新工业革命序幕》。生成式AI及其影响英伟达的蓝图和接下来会发生什么我很高兴能回来。首先，正在发生的事情以及我们共同工作的意义。全球数据中心的电力使用量正在显著增长。数据将继续以指数级增长，而CPU性能的提升永远不会回来。实际上，性能非常出色，现在很明显，随着CPU的扩展放缓并最终大幅停止，我们应该加速一切。如今，这种情况正在全世界发生。","content":"<html><head></head><body><p>6月2日晚，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>CEO黄仁勋在台北ComputeX 2024大会上发表重磅演讲《揭开新工业革命序幕》。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cee3213ec4485da8d2a8b01e47f4aedf\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"596\"/></p><p><strong>生成式AI及其影响</strong></p><p><strong>英伟达的蓝图和接下来会发生什么</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我很高兴能回来。</p><p style=\"text-align: justify;\">感谢南大（NTU），让我们使用你们的体育场。上次我来这里，我从南大（NTU）获得了学位，并且我做了一场“不要走，要跑”的演讲。今天我们有很多要说的内容；所以我不能走，我必须跑！我们有很多要覆盖的内容，我有很多事要告诉你们。</p><p style=\"text-align: justify;\">我很高兴能在这里——台湾。台湾是我们珍视的合作伙伴的家园；实际上，这就是所有英伟达做的事情的起点，我们的伙伴和我们一起将它带到世界；台湾和我们的合作伙伴创造了这个世界的AI 基础设施。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天，我想和你们谈谈几件事情。首先，正在发生的事情以及我们共同工作的意义。</p><p style=\"text-align: justify;\">什么是生成式AI？它对我们的行业以及每一个行业有什么影响？一个蓝图，告诉我们将如何前进并抓住这个难以置信的机会，以及接下来会发生什么——生成式人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>AI及其影响，我们的蓝图以及接下来会发生什么。</p><p><strong>计算的构造性转变将再次发生</strong></p><p><strong>特定算法的计算边际成本已降低100万倍</strong></p><p><strong>60年里见证了两三次计算的构造性转变</strong></p><p><strong>我们即将再次看到这种情况发生</strong></p><p>这些真是令人兴奋的时代。计算机产业的正在重启，一个你们锻造的产业，一个你们创造的产业，现在你们已经准备好了迈向下一个重大旅程。</p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达位于计算机图形学、仿真和人工智能的交汇处。这是我们的灵魂。今天我要向你们展示的所有东西都是仿真。它是艺术，它是科学，它是计算机科学，它是令人惊叹的计算机架构。没有一样是动画，全部都是自制的。这就是英伟达的灵魂，我们把所有这些都投入到我们称之为Omniverse的虚拟世界中。请欣赏。</p><p style=\"text-align: justify;\">你们所看到的一切的基础是两种基础技术：加速计算和在Omniverse内部运行的AI。这两种技术，这两种计算的基本力量将会重塑计算机产业。</p><p style=\"text-align: justify;\">计算机产业现在大约有60年的历史。在很多方面，我们今天所做的一切都在1964年发明，也就是我出生的第二年。<a href=\"https://laohu8.com/S/IBM\">IBM</a> System 360引入了中央处理单元、通用计算、通过操作系统实现硬件和软件的分离、多任务处理、I/O子系统、DMA以及我们今天使用的所有种类的技术。架构兼容性、向后兼容性、家族兼容性，我们今天所知道的关于计算的所有事情在1964年基本上就已经描述了。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，个人电脑革命使计算民主化，并将其置于每个人的手中和家中。然后在2007年，iPhone引入了移动计算，并把计算机放在了我们的口袋里。从那时起，一切都通过移动云连接起来并且一直在运行。</p><p style=\"text-align: justify;\">过去60年里，我们见证了几次，只是几次，实际上并不多——两三次主要的技术转变，两三次计算领域的构造性转变，一切都变了。我们即将再次看到这种情况发生。</p><p><strong>加速计算的降本经济学</strong></p><p>这里正在发生两件基本的事情。</p><p style=\"text-align: justify;\">第一，处理器，计算机产业运行的引擎——中央处理单元，性能增长已经大幅放缓。然而我们要做计算的数量仍在迅速翻倍，如果处理需求，如果我们需要处理的数据继续以指数级增长，但性能没有，我们将经历计算通胀。</p><p style=\"text-align: justify;\">实际上，我们现在说话的时候正在看到这一点。全球数据中心的电力使用量正在显著增长。计算的成本在增长，我们正在看到计算通胀。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，这种情况不能继续下去。数据将继续以指数级增长，而CPU性能的提升永远不会回来。</p><p style=\"text-align: justify;\">有更好的方法——近二十年来，我们一直在研究加速计算。CUDA增强了CPU，卸载并加速了特定处理器可以做得更好的工作。实际上，性能非常出色，现在很明显，随着CPU的扩展放缓并最终大幅停止，我们应该加速一切。</p><p style=\"text-align: justify;\">我预测，每一个处理密集型的应用都将被加速，而且毫无疑问，每一个数据中心在不久的将来都将被加速。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在，加速计算是非常合理的。这是非常常识性的。如果你看看一个应用，假设有100个单位的时间。它可能是100秒，可能是100小时。在许多情况下，正如你所知，我们现在正在处理运行1000天的AI应用。嗯，加速效果是令人难以置信的。它几乎听起来不可信，但今天，我将为你展示许多例子。好处是非常非凡的。</p><p style=\"text-align: justify;\">100倍的加速，但你只增加了大约三倍的功率，并且你只增加了大约50%的成本。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们在PC行业一直在这样做。我们在价值1000美元的PC上加上一个500美元的GPU，GeForce GPU，性能就大幅提升。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们在数据中心这样做，一个价值十亿美元的数据中心，我们加上价值5亿美元的GPU，突然之间它就变成了一个AI工厂。</p><p style=\"text-align: justify;\">如今，这种情况正在全世界发生。</p><p style=\"text-align: justify;\">嗯，节省是非常显著的。你每花费一美元就能获得60倍的性能，100倍的加速。你只需要增加3倍的功率来获得100倍的加速，你只需要增加1.5倍的成本。节省是惊人的。节省是以美元来衡量的。</p><p style=\"text-align: justify;\">很明显，许多公司在云端处理数据时花费了数亿美元。如果采用加速计算，那么节省数亿美元并不意外。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么，为什么会这样呢？原因非常清楚。我们在通用计算中已经经历了长时间的通货膨胀。现在我们终于决定加速。我们可以重新获得大量的被捕捉的损失，大量被保留的浪费，我们现在可以从系统中释放出来。这将转化为金钱的节省，节省能源。</p><p style=\"text-align: justify;\">这就是为什么你听到我说，你买的越多，你节省的就越多。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在我向你们展示了数学计算。它不是精确的，但它是正确的。对吧？这就是所谓的CEO数学。不是精确的，但它是正确的。你买的越多，你节省的越多。</p><p><strong>计算软件必须重写</strong></p><p><strong>我们已有350个库供使用</strong></p><p>加速计算确实能带来非凡的结果，但这并不容易。</p><p style=\"text-align: justify;\">为什么它能节省这么多钱，但人们却迟迟没有去做呢？原因是这非常困难。没有这样的软件，你通过C编译器，突然之间那个应用程序运行速度就快了100倍。如果真有可能做到这一点，他们就会直接更换CPU。</p><p style=\"text-align: justify;\">要做到这一点，实际上你必须重写软件。这是困难的部分，软件必须完全重写，以便你能够重新分解、重新表达在CPU上编写的算法，以便它可以被加速、卸载，并并行运行。这个计算机科学练习是极其困难的。</p><p style=\"text-align: justify;\">嗯，在过去的20年里，我们让世界变得容易了。当然，非常著名的cuDNN，这个深度学习库处理神经网络。我们有一个AI物理库，你可以用它来进行流体动力学以及许多其他应用，其中神经网络必须遵守物理定律。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们有一个叫做Ariel的新库，它是Akuda加速的5G无线电，这样我们就可以像定义世界网络互联网一样，软件定义和加速电信网络。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，我们加速的能力使我们能够将所有电信基本上转变为同一类型的平台，一个计算平台，就像我们在云中拥有的那样。</p><p style=\"text-align: justify;\">cuLitho是一个计算光刻平台，它允许我们处理芯片制造中计算密集度最高的部分。</p><p style=\"text-align: justify;\"><a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>（TSMC）正在使用cuLitho进行生产，节省了巨大的能源和更多的资金。但台积电的目标是加速他们的技术栈，以便为更进一步的进步做好准备，一个算法和更多的计算，用于更深入、更狭窄的晶体管。</p><p style=\"text-align: justify;\">Pair of Breaks是我们的基因测序库。它是世界上吞吐量最高的基因测序库。cuOpt是一个令人难以置信的库，用于组合优化、路线规划优化、旅行商问题，这些问题非常复杂。</p><p style=\"text-align: justify;\">科学家们基本上得出结论，你需要一台量子计算机来做这件事。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们创建了一个算法，它在加速计算上运行，运行得非常快，23项世界纪录。我们今天保持着每一项主要的世界纪录。</p><p style=\"text-align: justify;\">cuQuantum是一个量子计算机的仿真系统。如果你想设计一台量子计算机，你需要一个模拟器来这样做。如果你想设计量子算法，你需要一个量子仿真器来这样做。你将如何做到这一点？如果量子计算机不存在，你将如何设计这些量子计算机，创建这些量子算法？你使用当今世界上存在的最快的计算机，我们当然称它为 Nvidia CUDA。</p><p style=\"text-align: justify;\">在它上面，我们有一个仿真器，模拟量子计算机。它被全世界数十万研究人员使用。它集成到了所有领先的量子计算框架中，并且被全世界的科学超级计算中心使用。</p><p style=\"text-align: justify;\">QDF是一个难以置信的数据处理库。数据处理消耗了当今云支出的绝大部分。所有这些都应该被加速。QD加速了世界上使用的主要库。Spark，你们许多人可能在公司中使用Spark，pandas，一个叫做polar的新库，当然还有 Network X，这是一个图形处理数据库库。所以这些只是一些例子。还有更多。</p><p style=\"text-align: justify;\">每一个都必须被创建，以便我们能够使生态系统利用加速计算的优势。如果我们没有创建cuDNN，CUDA单独就不可能，也不会有可能让全世界的深度学习科学家使用，因为CUDA和在Tensorflow和Pytorch中使用的算法，深度学习算法，它们之间的分离太远了。</p><p style=\"text-align: justify;\">这几乎就像是在没有OPL的情况下尝试进行计算机图形学。这几乎就像是在没有SQL的情况下进行数据处理。这些特定领域的库真的是我们公司的宝藏。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们有350个这样的库。正是这些库所需要的，也是使我们能够开拓如此多市场的原因。我今天将向你们展示一些其他的例子。</p><p style=\"text-align: justify;\">就在上周，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>宣布他们在云端部署了QDF，并加速了pandas，这是世界上最受欢迎的数据科学库。在座的许多人可能已经使用了pandas，它被全球1000万数据科学家使用，每个月下载量达到1.7亿次。它就是数据科学家的电子表格Excel。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在只需一键，你就可以在Google的云数据中心平台collab中使用pandas，由QDF加速。加速效果真的令人难以置信。让我们来看一下。那是一个很好的演示，对吧？花的时间并不长。</p><p><strong>CUDA已经达到良性循环</strong></p><p><strong>拥有全球500万开发者，服务于每个行业</strong></p><p>当你如此迅速地加速数据处理时，演示不会花费很长时间。好的，Cuda现在已经达到了人们所说的临界点，但它甚至比那更好。</p><p style=\"text-align: justify;\">CUDA现在已经达到了一个良性循环。这种情况很少见。如果你看看历史以及所有的计算架构、计算平台，在微处理器CPU的情况下，它已经存在了60年。在这个层面上，它在60年里没有被改变过。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种计算方式，加速计算，已经存在，创建一个新平台极其困难，因为这是一个先有鸡还是先有蛋的问题。如果没有开发者使用你的平台，那么当然就不会有用户。但如果没有用户，就没有安装基础。如果没有安装基础，开发者就不会对它感兴趣。开发者想要为一个大的安装基础编写软件，但一个大的安装基础需要大量的应用程序，以便用户能够创建那个安装基础。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个先有鸡还是先有蛋的问题很少被打破，并且已经花费了我们20年的时间，一个接一个的领域库，一个接一个的加速库。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在我们拥有全球500万开发者。我们服务于每一个行业，从医疗保健、金融服务，当然还有计算机行业、汽车行业，几乎世界上每一个主要行业，几乎每一个科学领域。</p><p style=\"text-align: justify;\">因为我们的架构有如此多的客户，OEM（原始设备制造商）和云服务提供商都有兴趣构建我们的系统。系统制造商，像在台湾这里这样令人惊叹的系统制造商，都有兴趣构建我们的系统，这进而为市场提供更多的系统，这当然为我们创造了更大的机会，使我们能够扩大规模，研发规模，这进一步加速了应用的发展。</p><p><strong>过去10年</strong></p><p><strong>特定算法的计算边际成本降低100万倍</strong></p><p>每次我们加速应用，计算成本就会下降。这就是我之前向你们展示的那张幻灯片。100倍的加速可以转化为97.96%、98%的节省。所以当我们从100倍加速到200倍加速再到1000倍加速时，节省的成本，计算的边际成本继续下降。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，我们相信通过极大地降低计算成本，市场、开发者、科学家、发明家将继续发现新的算法，这些算法会消耗越来越多的计算资源，以至于有一天会发生某种变化，一种根本性的变化，计算的边际成本如此之低，以至于计算机的新使用方式出现了。</p><p style=\"text-align: justify;\">实际上，这就是我们现在所看到的。多年来，在过去10年中，我们已经将一种特定算法的计算边际成本降低了一百万倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，现在用互联网上的所有数据来训练大型语言模型是非常合乎逻辑和常识的。没有人会对此再三考虑。你可以创造一台能够处理如此多数据并自行编写软件的计算机的想法。</p><p style=\"text-align: justify;\">AI的出现之所以成为可能，是因为我们完全相信，如果我们使计算成本越来越低，就会有人找到一个很好的用途。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天，CUDA已经达到了一个良性循环——安装基础在增长，计算成本在下降，这促使更多的开发者提出更多的创意，这又推动了更多的需求。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在我们正处于一个非常重要事物的开始阶段。但在我向你们展示那个之前，我将向你们展示如果没有我们创造的CUDA，如果没有我们创造的现代版的生成式AI，现代AI的大爆炸，我即将展示给你们的东西是不可能的。</p><p><strong>正在发生的变化</strong></p><p><strong>计算机将执行任务而不是生产软件</strong></p><p><strong>将Nims微服务连接成大型应用</strong></p><p><strong>超级计算机已演变为数据中心</strong></p><p><strong>生产token，成为AI工厂</strong></p><p>这是地球2号。我们创建一个地球的数字孪生兄弟的想法。我们将去模拟地球，以便我们能够预测我们星球的未来，更好地避免灾难或更好地理解气候变化的影响，以便我们能够更好地适应，以便我们能够改变我们的习惯。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在，这个地球的数字孪生兄弟，它可能是世界上曾经承担过的最雄心勃勃的项目之一，我们每年都在迈出大步。我将每年向你们展示结果。但今年，我们取得了一些重大突破。让我们来看看。</p><p style=\"text-align: justify;\">在不久的将来的某一天，我们将能够对地球上每一平方公里进行连续天气预报。你将始终知道气候将会如何。你将始终知道。这将因为训练了人工智能而持续运行，而人工智能所需的能量非常少。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以这是一项令人难以置信的成就。我希望你们喜欢它。非常重要的是，事实上，那是一个Jensen AI说的。那不是我。我写了它，但是一个AI。Jensen AI不得不说出来。</p><p style=\"text-align: justify;\">这确实是一个奇迹。然而，在2012年，发生了一些非常重要的事情。因为我们致力于推进CUDA，因为我们致力于不断提高性能并降低成本。研究人员发现了，人工智能研究人员在2012年发现了CUDA。那是英伟达与AI的第一次接触。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是一个非常重要的日子。我们有明智的决策与科学家合作，使深度学习成为可能。当然，AlexNet实现了巨大的计算机视觉突破。但伟大的智慧在于退后一步，理解背景是什么，深度学习的基础是什么，长期影响是什么，它的潜力是什么？我们意识到这项技术有很大的潜力去扩展一个几十年前发明和发现的算法。</p><p style=\"text-align: justify;\">突然之间，由于更多的数据、更大的网络，以及非常重要的，更多的计算能力，深度学习能够实现人类算法无法做到的事情。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在想象一下，如果我们进一步扩大架构，更大的网络、更多的数据和更强的计算能力。那将可能实现什么？于是我们致力于重新发明一切。</p><p style=\"text-align: justify;\">2012年之后，我们改变了我们的GPU架构，当然还有Tensor。我们在10年前发明了NV Link。现在，Coodie和TensorRT，Nickel，我们收购了Melanocks，TensorRT，Triton推理服务器，所有这些都汇聚在一台全新的计算机上。没有人理解它。实际上，我确信没有人想要购买它。于是我们在GTC上宣布了它，OpenAI，旧金山的一个小公司，他们让我给他们送一台。我在2016年向OpenAI交付了第一台DGX，世界上第一台AI超级计算机。</p><p style=\"text-align: justify;\">在那之后，我们继续从一台AI超级计算机，一个AI设备扩展；我们将其扩展到大型超级计算机，甚至更大。</p><p style=\"text-align: justify;\">到2017年，世界发现了变换器Transformers，这样我们就可以训练大量的数据，并识别和学习在长时间跨度上是序列性的模式。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在对我们来说，训练这些大型语言模型以理解并在自然语言理解上取得突破已成为可能。我们在那之后继续前进。我们建造了更大的（计算机）。</p><p style=\"text-align: justify;\">然后在2022年11月，在数千个、数万个Nvidia GPU和一台非常大的AI超级计算机上训练。OpenAI宣布ChatGPT在5天后拥有一百万用户，在5天后达到一百万，在2个月内达到一亿，是历史上增长最快的应用。而其原因非常简单——它非常容易使用，而且使用起来非常神奇，能够与计算机交互；就像它是人类一样，而不是清楚地知道你想要什么，就像是计算机理解了你的意思。它理解了你的意图。</p><p style=\"text-align: justify;\">无论如何，ChatGPT出现了，这张幻灯片上有件非常重要的事情。让我给你们看点东西。</p><p style=\"text-align: justify;\">在ChatGPT向世界展示之前，人工智能都是关于感知、自然语言理解、计算机视觉、语音识别。都是关于感知和检测。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是世界上第一次解决生成式AI的问题，它一次产生一个token，这些token是单词。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，其中一些token现在可以是图像、图表、表格、歌曲、文字、语音、视频。这些token可以是任何你可以学习其含义的东西。它可以是化学物质的token、蛋白质的token、基因，就像你们之前在地球2号中看到的，我们正在生成天气的token。我们可以学习物理，如果你能学习物理，你就能教一个AI模型物理。AI模型可以学习物理的含义，并且它可以生成物理。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们正在将精度降低到1公里，不是通过过滤，而是通过生成。因此，我们可以使用这种方法为几乎所有有价值的东西生成token。我们可以为汽车生成方向盘控制。我们可以为机械臂生成关节运动。我们能学到的一切，现在都可以生成。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们现在所到达的不是一个AI时代，而是生成式AI时代。但真正重要的是，这台最初作为超级计算机的计算机现在已经演变成一个数据中心，它产生一样东西，它产生tokens，它是一个AI工厂。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个AI工厂正在生成、创造、生产具有巨大价值的东西，一种新的商品。在19世纪90年代末，尼古拉·<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>发明了交流发电机。我们发明了一个AI发电机。交流发电机产生了电子。Nvidia的AI发电机产生token。这两样东西都拥有巨大的市场机会。它几乎在每个行业中都完全可替代，这就是为什么它是一次新的工业革命。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们现在拥有一个新的工厂，为每个行业生产新的商品。这是非常宝贵的价值。而做这件事的方法论是非常可扩展、可复制的。</p><p style=\"text-align: justify;\">请注意，许多不同的AI模型，生成式AI模型正在被以日新月异的速度发明出来。每一个行业现在都在纷纷加入。这是第一次。</p><p style=\"text-align: justify;\">IT行业，这是一个价值3万亿美元的IT行业，即将创造出能够直接服务于100万亿美元产业的东西，不再仅仅是信息存储或数据处理的工具，而是为每个行业生成智能的工厂。</p><p style=\"text-align: justify;\">这将是一个制造业，不是计算机制造业，而是在制造业中使用计算机。这是前所未有的。非常了不起的事情。</p><p style=\"text-align: justify;\">从加速计算开始，到AI，到生成式AI，现在是一场工业革命。现在对我们行业的影响也是相当重大的。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，我们可以为许多行业创造一种新的商品，一种我们称之为token的新产品，但对我们的影响也是相当深远的。</p><p><strong>计算机将执行任务而不是生产软件</strong></p><p><strong>将Nims微服务连接成大型应用程序</strong></p><p>正如我之前所说的，60年来，计算的每一层都发生了变化，从CPU的通用计算到加速GPU计算，计算机需要指令。现在计算机处理LLMs，大型语言模型，AI模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">而过去的计算模型几乎每次你触摸手机时都是基于检索的——一些预录的文本或预录的图像或预录的视频被检索出来，并根据推荐系统重新组合，根据你的习惯呈现给你。</p><p style=\"text-align: justify;\">但在将来，你的计算机将尽可能多地生成，只检索必要的内容。原因是生成数据需要较少的能量去获取信息。生成数据也更具上下文相关性。它将编码知识。它将理解你。不再说给我那个信息或给我那个文件，你可以问我要答案。</p><p style=\"text-align: justify;\">计算机不再是我们使用的工具，计算机现在将生成技能，它执行任务。不再是一个生产软件的行业，这是90年代初的一个革命性的想法。</p><p style=\"text-align: justify;\">还记得<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>为打包软件创造的想法彻底改变了PC行业吗？没有打包的软件，我们会用PC做什么？它推动了这个行业。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在我们有一个新的工厂，一台新的计算机，我们将在这个上面运行的是一种新型的软件，我们称之为Nims，Nvidia推理微服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在发生的情况是Nim在这个工厂内部运行。这个Nim是一个预先训练好的模型。它是一个AI。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，这个AI本身相当复杂，但是运行AI的计算栈是极其复杂的。当你使用ChatGPT时，在他们的栈下面是一大堆软件。在那个提示下面是大量的软件。它非常复杂，因为模型很大，有数十亿到数万亿的参数。它不仅仅在一台计算机上运行，而是在多台计算机上运行。</p><p style=\"text-align: justify;\">它必须在多个GPU上分配工作负载，张量并行性，流水线并行性，数据并行，各种并行性，专家并行性，各种并行性。尽可能快地跨多个GPU分配工作负载，进行处理。</p><p style=\"text-align: justify;\">因为如果你在工厂，如果你经营一个工厂，你的吞吐量直接关联到你的收入，你的吞吐量直接关联到服务质量，以及可以利用你的服务的人数。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们现在所处的世界，数据中心的吞吐量利用变得极其重要。每一个参数都被测量，开始时间、正常运行时间、利用率、吞吐量、空闲时间，等等，因为它是一个工厂。当某事物成为一个工厂时，其运营直接关联到公司的财务表现。所以我们意识到这对大多数公司来说是非常复杂的。所以我们做的是创建了这个AI盒子和容器，容器里有一个难以置信的软件集合是CUDA、cuDNN、TensorRT、Triton用于推理服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">它是云原生的，所以你可以在Kubernetes环境中自动扩展。它有管理服务和钩子，以便你可以监控你的AI。它有通用API、标准API，所以你真的可以与这个盒子对话。</p><p style=\"text-align: justify;\">你下载这个名称，只要在你的电脑上有CUDA，你就可以和它交谈，CUDA现在已经无处不在。它在每个云中，每个计算机制造商都有提供。它在数亿台个人电脑中都有提供。</p><p style=\"text-align: justify;\">当你下载这个，你就拥有了一个AI，你可以像使用ChatGPT一样与它交谈。现在所有的软件都已集成，400个依赖项全部集成到一个中。我们在云端对我们所有的安装基础测试了这个Nim，这些预训练模型针对所有种类，包括Pascal和Ampere以及Hopper的所有不同版本。我甚至忘记了一些名字。难以置信的发明。这是我最喜欢的之一。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，如你所知，我们现在有能力创建大型语言模型和各种预训练模型。我们有所有这些不同版本，无论是基于语言的还是基于视觉的或基于成像的，或者我们有适用于医疗保健、数字生物学的版本，我们有数字人类的版本。但我将在ai.dot/video.com上和你谈论你如何使用它。</p><p style=\"text-align: justify;\">今天，我们在huggingface上刚刚发布了完全优化的Lama 3 Nim。你可以在那里试用，甚至可以带走。它是免费提供给你的。所以你可以在云端运行它，在任何云端运行。你可以下载，放入你自己的数据中心，你可以托管它，为你的客户使其可用。正如我提到的，我们有各种不同的领域，物理，其中一些用于语义检索称为RAGs，视觉语言，各种不同的语言。</p><p style=\"text-align: justify;\">你使用它的方式是将这些微服务连接成大型应用程序。</p><p><strong>过去指令编写的应用</strong></p><p><strong>变成了组建AI团队的应用</strong></p><p>在即将到来的未来中，最重要的应用之一当然是客户服务。几乎每一个行业都需要Agents。它代表了全球数万亿美元的客户服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">护士，我们的客户服务Agent，在某些方面，其中一些非处方或非诊断基础的护士本质上是零售、快餐、金融服务、保险的客户服务。现在，数千万的客户服务都可以通过语言模型和AI得到增强。所以这些你看到的盒子基本上是NIMs（推理微服务）。</p><p style=\"text-align: justify;\">有些名字是推理Agent，给出一个任务，弄清楚任务是什么，将其分解为一个计划。有些NIMs检索信息。有些NIMs可能会去执行搜索。有些NIMs可能使用像我之前谈到的Kuop这样的工具。它可能需要学习一种叫做ABAP的特定语言。也许有些名字需要进行SQL查询。所以所有这些名字都是现在作为一个团队组装起来的专家。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么发生了什么？应用层已经发生了变化。过去用指令编写的应用，现在变成了组建AI团队的应用。</p><p style=\"text-align: justify;\">很少有人知道如何编写程序。几乎所有人都知道如何分解问题并组建团队。我相信，在未来，每个公司都会有大量的NIMs。</p><p style=\"text-align: justify;\">你可以根据需要调用专家，将它们连接成一个团队，甚至不必弄清楚如何精确地连接它们。你只需将任务交给一个Agent，一个NIM，让它弄清楚如何分解任务以及分配给谁。然后，应用的中心，团队的领导者，如果愿意，团队的领导者将分解任务并分配给各个团队成员。团队成员将执行他们的任务，将其带回给团队领导者。团队领导者将对信息进行推理，并向您呈现信息。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种变化意味着软件开发和问题解决的方式正在向更加模块化和智能化的方向发展。通过利用预训练的AI模型（即NIMs），公司可以创建灵活、可扩展的解决方案，以适应各种业务需求。这种方法降低了技术门槛，使非技术背景的人员也能参与到应用的构建和问题解决中来。</p><p style=\"text-align: justify;\">就像人类一样。这在我们的不远的将来。这就是应用程序将会呈现的方式。当然，我们可以与这些大型AI服务通过文本提示和语音提示进行交互。</p><p><strong>不止Agent，还有数字人类</strong></p><p>然而，在许多应用中，我们希望能够与一个人形的交互对象进行互动。我们称它们为数字人类（Digital Humans）。</p><p style=\"text-align: justify;\">视频技术在数字人类技术上已经研究了一段时间。让我展示给你们看。数字人类有潜力成为一个与你互动的极好的Agent，它们可以更具吸引力，可以更具同情心。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，我们必须跨越这个令人难以置信的现实主义鸿沟，使得数字人类看起来更自然。这当然是我们的愿景。这是我们乐于追求的方向。但让我展示一下我们现在的进展。</p><p><strong>PC将成为非常重要的AI平台</strong></p><p>非常了不起。这些ACE在云端运行，但它也运行在个人电脑上。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们有先见之明，在所有RTX中都包含了张量核心GPU。所以一段时间以来，我们一直在出货AI GPU，为这一天做准备。</p><p style=\"text-align: justify;\">原因非常简单。我们总是知道，为了创建一个新的计算平台，你首先需要一个安装基础。最终，应用程序将会到来。如果你不创建安装基础，应用程序怎么会来呢？所以如果你建造它，他们可能不会来。但如果你不建造它，他们就不能来。所以我们在每一个RTX GPU中都安装了张量核心处理单元。现在世界上有1亿台G Force RTX AIPC，我们正在出货200万台。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这次Computex上，我们展示了四款全新的令人惊叹的笔记本电脑。它们全都能够运行AI。</p><p style=\"text-align: justify;\">你未来的笔记本电脑，你未来的PC将成为一个AI。它将不断地帮助你，在后台辅助你。PC也将运行由AI增强的应用程序。当然，你所有的图片编辑、写作和你使用的所有工具，所有这些东西都将通过AI得到增强。你的PC还将托管具有AI的数字人类的应用程序。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，AI将以不同的方式表现自己，并在PC中得到使用。但PC将成为非常重要的AI平台。</p><p><strong>为下一阶段AI而生</strong></p><p><strong>从Blackwell到Ruben</strong></p><p><strong>为每种类型的<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>系统创建平台</strong></p><p><strong>下一阶段AI将理解物理世界</strong></p><p><strong>Blackwell为此而生</strong></p><p>那么我们从这里走向何方呢？我之前谈到了我们数据中心的扩展，每次我们扩展时，我们都会发现新的变革。</p><p style=\"text-align: justify;\">当我们从DGX扩展到大型AI超级计算机时，我们使Transformers能够在极其庞大的数据集上进行训练。</p><p style=\"text-align: justify;\">事情的开始是这样的，数据是人工监督的。它需要人工标注来训练AI。不幸的是，人工标注的能力是有限的。Transformers使得无监督学习成为可能。现在，Transformers只需查看大量的数据，或查看大量的视频，或查看大量的图像，它就可以通过学习大量的数据，自己发现模式和关系。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么，下一代AI需要基于物理。如今大多数AI并不理解物理定律。为了让AI能够生成图像、视频、3D图形以及许多物理现象，我们需要基于物理的AI，它们理解物理定律。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，实现这一点的方法之一是通过视频学习。另一种方式是合成数据、模拟数据，以及使用计算机彼此学习。这与使用AlphaGo并无不同，让AlphaGo自己和自己对弈，自我对弈，两种相同能力相互对弈很长一段时间，它们会变得更聪明。因此，你将开始看到这种类型的AI出现。</p><p style=\"text-align: justify;\">嗯，如果AI数据是合成生成的并使用强化学习，那么数据生成的速率将继续提高是合理的。每次数据生成增长时，我们必须提供的计算量也需要随之增长。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们即将进入一个阶段，AI可以学习物理定律并理解并基于物理世界数据。因此，我们预计模型将继续增长，我们需要更大的GPU。</p><p style=\"text-align: justify;\">虽然Blackwell是为这一代设计的，这就是Blackwell，它具有几个非常重要的技术。当然，其中之一就是芯片的尺寸。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们在TSMC制造了两个最大的芯片，并且用每秒10TB的链路将它们两个连接在一起，这是世界上技术最先进的Ceres，将这两个连接在一起。</p><p style=\"text-align: justify;\">然后我们将两个这样的芯片放在一个计算节点上，用Grace CPU连接。Grace CPU在训练情况下可以用于几件事情。它可以用于在推理和生成的情况下快速检查点和重启。它可以用于存储上下文内存，以便AI具有内存并理解你想要的对话的上下文。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是我们的第二代Transformer引擎，允许我们根据计算层所需的精度和范围动态适应较低的精度。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是我们的第二代GPU，具有安全AI功能，所以你可以让服务提供商保护你的AI不被盗窃或篡改。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是我们的第五代MV Link，允许我们将多个GPU连接在一起，我马上会展示更多相关内容。这还是我们第一代具有可靠性和可用性引擎的产品。这个系统允许我们测试每一个晶体管、触发器、片上存储器、片外存储器，以便我们在现场确定某个特定芯片是否正在MTBF（平均故障间隔时间）上失败。</p><p style=\"text-align: justify;\">拥有1万个GPU的超级计算机的MTBF以小时计算。拥有10万个GPU的超级计算机的MTBF以分钟计算。因此，如果我们不发明技术来增强其可靠性，超级计算机长时间运行并训练可能持续数月的模型实际上是不可能实现的。可靠性当然会增强正常运行时间，这直接影响成本。</p><p style=\"text-align: justify;\">最后，解压缩引擎数据处理是我们必须要做的最重要的事情之一。我们增加了数据压缩引擎、解压缩引擎，这样我们就可以比现在可能的速度从存储中提取数据快20倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">所有这些都代表了Blackwell。我想我们这里有一个已经投入生产的。在GTC期间，我向你们展示了Blackwell的原型状态。</p><p style=\"text-align: justify;\">女士们、先生们，这就是Blackwell。</p><p style=\"text-align: justify;\">Blackwell正在生产中。难以置信的技术含量。这是我们的生产线板。这是世界上最复杂、性能最高的计算机。这是Grace CPU。这些是Blackwell芯片，你可以看到每一个Blackwell芯片，两个连接在一起。你可以看到它是世界上最大的芯片。然后我们用每秒10TB的链路将两个连接在一起。这就构成了Blackwell计算机。它的性能令人难以置信。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以你看到我们的计算能力，每一代的AI运算速度在八年内增长了1000倍。摩尔定律在八年内也许40、60倍。在过去的八年里，摩尔定律的增长远远低于这个数字。所以即使把摩尔定律在其最佳时期与Blackwell能做的事情相比较，计算量是惊人的。</p><p><strong>Blackwell将能耗降至3/1000</strong></p><p>而每当我们将计算能力提高时，发生的事情就是成本下降。</p><p style=\"text-align: justify;\">我将向你们展示，我们已经通过提高计算能力，用于训练一个GPT-4 2万亿参数、8万亿标记的能耗已经下降了350倍。帕斯卡（Pascal）架构的GPU如果来做这件事，将需要1000千兆瓦时电能。</p><p style=\"text-align: justify;\">1000千兆瓦时意味着，如果有一个千兆瓦的数据中心——世界上没有千兆瓦的数据中心，但如果你有一个千兆瓦数据中心，它将需要一个月的时间。如果你有一个百兆瓦数据中心，它将需要大约一年的时间。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，没有人会创建这样的东西。这就是为什么这些大型语言模型，ChatGPT在8年前是不可能的，只有通过我们不断提高性能、能效，同时保持和提高能效，才使这一切成为可能。</p><p style=\"text-align: justify;\">现在我们已经用Blackwell将原本需要1000千兆瓦时的能耗降低到了3，一个令人难以置信的进步，仅需要3千兆瓦时。如果是一个10000个GPU的系统，例如，我猜它将只需要几天，大约10天左右。在仅仅八年内的进步是令人难以置信的。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是用于推理的。这是用于生成token的。我们的token生成性能使我们能够将能耗降低到每生成一个token只需17,000 焦耳。那是帕斯卡（Pascal）的能耗，17,000 焦耳。这有点像需要两个灯泡运行两天来产生一个GPT-4的token。生成一个词大约需要三个token。因此，帕斯卡生成GPT-4并提供ChatGPT体验所需的能耗实际上是不可能实现的。但现在我们每个token仅使用0.4焦耳，我们可以以惊人的速度生成token，并且能耗非常少。</p><p><strong>DGX系统如何构建</strong></p><p><strong>数百万个GPU的数据中心时代即将到来</strong></p><p>所以Blackwell是一个巨大的飞跃。即便如此，它还不够大。因此，我们必须构建更大的机器。我们构建它的方式称为DGX。所以这是我们的Blackwell芯片，它被安装进DGX系统中。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是DGX Blackwell。这个设备是空气冷却的，内部有8个这样的GPU。看看这些GPU上的散热器大小，大约15千瓦，15,000瓦，并且完全通过空气冷却。这个版本支持x86，并且进入我们一直在出货的基础设施。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，如果你想要液体冷却，我们有一个新系统。这个新系统基于这个主板，我们称之为MGX，代表模块化。</p><p style=\"text-align: justify;\">这里是两个Blackwell主板。所以这个节点有四个Blackwell芯片。这四个Blackwell芯片，这是液体冷却的。72个这样的GPU通过一个新的MV Link连接在一起。这是MV Link交换机，第五代；MV Link交换机是技术奇迹，这是世界上最先进的交换机。数据传输速率是疯狂的，这些交换机将每一个Blackwell连接到彼此，以至于我们有一个巨大的72 GPU Blackwell。</p><p style=\"text-align: justify;\">这样做的好处是，在一个GPU域中，现在看起来就像一个GPU。这个GPU有72个处理单元，而上一代是8个。因此，我们把处理单元的数量增加了9倍，带宽增加了18倍，AI运算性能（FLOPs）增加了45倍。然而，功率的增加仅为10倍。这是100千瓦。这是10千瓦。而且是针对一个GPU来说的。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，你总是可以连接更多的这些设备在一起，我马上会展示给你看。但奇迹是这个芯片，这个MV Link芯片。</p><p style=\"text-align: justify;\">人们开始意识到MV Link芯片的重要性，因为它将所有这些不同的GPU连接在一起。由于大型语言模型非常大，它不适合只在一个GPU上，不适合只有一个节点。它将需要整个机架的GPU，就像我刚刚站在旁边那个新的DGX一样，来容纳有数万亿参数的大型语言模型，大型的envy link交换机本身是技术奇迹，有500亿个晶体管，74个端口每个端口400千兆位，4个链接的截面带宽为每秒7.2兆字节。</p><p style=\"text-align: justify;\">但其中一件重要的事情是，它在交换机内部有数学功能，这样我们可以在芯片上直接进行归约，这在深度学习中非常重要。所以现在DGX看起来是这样的。很多人说，对Nvidia所做的事情有些困惑。Nvidia怎么可能通过制造GPU变得如此之大？所以有一种印象，认为这就是GPU的样子。现在这是GPU，这是世界上先进的GPU之一。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一个GPU，女士们先生们，DGXgpu。你知道这个GPU的背面是MV link脊柱。这个envy link脊柱有5000根线，2英里长，它就在这里。这是一个envy link脊柱，它连接了很多两个GPU。这是一个电气机械奇迹，收发器使我们可以在整个长度上使用铜。因此，MV length交换机，驱动MV length脊柱使用铜，使我们能够在一个机架上节省20千瓦。现在20千瓦可以用于处理，真是一项令人难以置信的成就。</p><p style=\"text-align: justify;\">即使这个也不够大，对于AI工厂来说，所以我们需要用非常高速的网络将它们全部连接在一起。我们有两种类型的网络。我们有无限带宽（Infiniteband），它已经在全球的超级计算和AI工厂中被使用。它对我们来说增长得非常快。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，并非每个数据中心都能处理无限带宽，因为它们已经在以太网生态系统中投入了太久，而且确实需要一些特殊技能和专业知识来管理无限带宽交换机和无限带宽网络。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以我们做了一件非常困难的事情，我们将无限带宽的功能带到了以太网架构中。原因在于以太网被设计用于高平均吞吐量，因为每一个节点，每一台计算机都连接到互联网上的不同人。</p><p style=\"text-align: justify;\">数据中心与互联网另一端的人之间的大部分通信。然而，在深度学习和AI工厂中，GPU并不是在与互联网上的人通信。它们大部分时间在相互通信。它们相互通信是因为它们都在收集部分产品，然后必须进行归约，然后重新分配。部分产品的模块，归约，重新分配。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种流量非常突发性。重要的不是平均吞吐量，而是最后到达的时间。因为如果你在归约，从每个人那里收集部分产品，如果我要拿取你们所有人的……所以不是平均吞吐量，而是最后给我答案的人。好的，以太网没有这方面的规定。所以我们不得不创造几件事情。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们创建了一个端到端的架构，使得网卡和交换机可以相互通信，我们应用了四种不同的技术来实现这一点。</p><p style=\"text-align: justify;\">第一，Nvidia拥有世界上最先进的RDMA（远程直接内存访问）。所以现在我们有能力为以太网实现网络级别的RDMA，这非常棒。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二，我们有拥塞控制。交换机始终以极快的速度进行遥测。每当GPU或Nyx发送太多信息时，我们可以告诉它们退后，以免创建热点。第三，自适应路由。以太网需要按顺序传输和接收。我们发现拥塞或看到当前未被使用的端口，不管顺序如何，我们会将其发送到可用端口，而Bluefield在另一端重新排序，以便它能够按顺序回来。这种自适应路由功能非常强大。</p><p style=\"text-align: justify;\">最后是噪声隔离。在数据中心随时都可能有多个模型正在训练或其他事情在发生，它们的噪声和流量可能会相互干扰，导致抖动。因此，当一个训练模型的噪声导致最后一个到达的延迟过晚，它真的会减慢训练速度。</p><p style=\"text-align: justify;\">请记住，总的来说，你已经建立了一个价值50亿或30亿美元的数据中心，你用它来训练。如果网络利用率低了40%，并且因此，训练时间延长了20%，那么这个价值50亿美元的数据中心实际上就像一个价值60亿美元的数据中心。所以成本是难以置信的。成本影响相当高。</p><p style=\"text-align: justify;\">Spectrum X以太网基本上允许我们如此显著地提高性能，但网络基本上是免费的。所以这真是一个成就。我们非常自豪，我们有一整套以太网产品线。这是Spectrum x800。它的速率是每秒51.2兆比特，256路辐射。</p><p style=\"text-align: justify;\">下一个即将推出的是5,12路辐射，一年后推出，5,12路辐射，那叫做Spectrum X800 Ultra。然后是X16。但重要的想法是，x800是为数万个GPU设计的。X800 Ultra是为数十万个GPU设计的，X16是为数百万个GPU设计的。</p><p style=\"text-align: justify;\">数百万个GPU的数据中心时代即将到来。原因非常简单。我们当然想要训练更大的模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">但非常重要的是，在将来，你与互联网或计算机的几乎所有交互都可能在云端某处有一个生成式AI在运行。这个生成式AI正在与你合作，与你交互，生成视频或图像或文本或可能是数字人类。所以你几乎一直在与计算机交互，并且总有一个生成式AI连接到其中。有些是在本地，有些在你的设备上，还有很多可能在云端。</p><p style=\"text-align: justify;\">这些生成式AI也将具备很多推理能力。它们不仅仅是一次性给出答案，它们可能会对答案进行迭代，以便在给出答案之前提高答案的质量。因此，我们将在未来进行的生成量将是非凡的。</p><p style=\"text-align: justify;\">让我们一起来看看所有这些结合在一起的情况。今晚，这是我们的首次夜间主题演讲。我想感谢大家今晚7点出席。所以，我即将向你们展示的内容有一种新的氛围。这是夜间主题演讲的氛围。那么，enjoy this~~</p><p><strong>每年上新的节奏</strong></p><p><strong>明年是Blackwell Ultra</strong></p><p>Blackwell当然是Nvidia平台的第一代，在正确的时刻推出。</p><p style=\"text-align: justify;\">正如世界所知，生成式AI时代已经到来。就像世界意识到AI工厂的重要性，就像这场新的工业革命的开始，我们得到了如此多的支持。几乎所有的OEM，每一个计算机制造商，每一个云服务提供商（CSP），每一个GPU云，主权云，甚至是电信公司，全球各地的企业。</p><p style=\"text-align: justify;\">Blackwell 的成功、采用程度和热情真是高得难以置信。我想感谢大家的支持。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们不会就此止步。在这个令人难以置信的增长时期，我们要确保我们继续提高性能，继续降低训练成本、推理成本，并继续扩展AI能力，让每个公司都能拥抱它。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们推动的性能越高，成本下降就越大。Hopper平台当然可能是历史上最成功的数据中心处理器，这只是一段令人难以置信的成功故事。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，Blackwell已经到来，正如你将注意到的，每一个平台都有几个要素。你有 CPU，你有GPU，你有MV Link，你有网卡，你还有连接所有GPU的大型高速交换机，尽可能构成一个大型域。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们所做的一切，我们用非常大型和高速的交换机连接每一个代的设备。正如你将看到的，不仅仅是一个GPU，而是整个平台。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们构建了整个平台。我们将整个平台集成到一个AI工厂超级计算机中。然而，我们将其分解并提供给世界。原因是因为你们可以创造有趣和创新的配置，以及各种不同风格，适应不同的数据中心、不同的客户和不同的地方，有些是用于边缘计算，有些是用于电信。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果我们使系统开放并使你们能够创新，那么所有不同的创新都是可能的。因此，我们设计的是集成的，但我们提供给你们的是分解的，以便你们可以创建模块化系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">Blackwell平台已经在这里了。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们公司遵循一年的节奏，我们的基本理念非常简单: 构建整个数据中心规模的分离式架构，然后按照一年的节奏分部分销售给你们。我们将一切推向技术极限，无论是什么。</p><p style=\"text-align: justify;\">台积电（TSMC）的工艺技术，将其推向绝对极限，无论是封装技术，也将其推向绝对极限，无论是存储技术，也推向极限。CERDE技术、光学技术，一切都被推向极限。然后，在这一切之后，以这样的方式做一切事情，以便我们所有的软件都能在整个安装基础上运行。</p><p style=\"text-align: justify;\">软件惯性是计算机中最重要的事情之一。当计算机向后兼容，并且与已经创建的所有软件在架构上兼容时，你进入市场的能力就会快得多。因此，当我们可以利用已经创建的全部软件安装基础时，速度是令人难以置信的，而Blackwell就在这里。</p><p style=\"text-align: justify;\">明年是Blackwell Ultra，就像我们有H100和H200一样，你们很可能会看到我们为Blackwell Ultra带来的一些非常令人兴奋的新一代产品，再次推向极限。还有我提到的下一代Spectrum交换机。</p><p style=\"text-align: justify;\">这是这个下一代产品首次被提及，我还不确定，我会不会后悔这个决定。</p><p><strong>下一代平台叫Rubin</strong></p><p>往往我们公司的大多数员工甚至都不知道，我们下一代平台叫做Rubin——Rubin平台。我不会在这方面花太多时间。我知道会发生什么。你们会给它拍照，然后你们会去看细则，并且可以随意那样做。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以我们有Rubin平台，一年后，我们将有Rubin Ultra平台。我在这儿向你们展示的所有这些芯片都处于全面开发中，100%都是；节奏是每年在技术的极限，全部在架构上100%兼容。这基本上就是Nvidia正在构建的，以及在其之上的所有丰富的软件。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以在很多方面，从ImageNet那一刻起的过去12年，我们意识到社区的未来将会发生根本性的变化，直到今天，确实正如我之前所展示的，从2012年前的GeForce到今天的Nvidia，公司已经发生了巨大的转变。我要感谢我们所有的合作伙伴一路上对我们的支持。这是Nvidia Blackwell平台。</p><p><strong>机器人技术时代已经到来</strong></p><p><strong>在Omniverse中机器人学习如何成为机器人</strong></p><p>让我来谈谈下一步。下一代AI是理解物理定律的物理AI，能够在我们中间工作的 AI。因此，它们必须理解世界模型，以便它们知道如何解释世界，如何感知世界。它们当然必须具备出色的认知能力，以便它们能够理解我们，理解我们的要求并执行任务。</p><p style=\"text-align: justify;\">在未来，机器人技术是一个更加普遍的概念。当然，当我说到机器人技术时，通常想到的是人形机器人。但这并不是真的。一切都将变得自动化。</p><p style=\"text-align: justify;\">所有的工厂都将是自动化的。工厂将协调机器人，那些机器人将建造自动化的产品，机器人与机器人互动，建造自动化的产品。为了实现这一点，我们需要取得一些突破。让我给你们看一段视频。</p><p style=\"text-align: justify;\">机器人技术的时代已经到来。有一天，所有会动的东西都将是自治的。</p><p style=\"text-align: justify;\">全世界的研究人员和公司正在开发由物理驱动的机器人。AI 模型能够理解指令并在现实世界中自主执行复杂任务。多模态大型语言模型（LLMs）的突破使机器人能够学习、感知和理解周围的世界，并计划它们的行动。通过人类的演示，机器人现在可以学习与世界互动所需的技能，使用粗略和精细的运动技能。</p><p style=\"text-align: justify;\">推进机器人技术发展的关键技术之一是强化学习。正如大型语言模型（LLMs）需要来自人类反馈的强化学习（RLHF）来学习特定技能一样，生成式物理 AI 也可以通过模拟世界中物理反馈的强化学习来学习技能。</p><p style=\"text-align: justify;\">这些模拟环境是机器人学习如何做决策的地方，通过在遵守物理定律的虚拟世界中执行动作。在这些机器人体育馆中，机器人可以安全快速地学习执行复杂和动态任务，通过数百万次的试错行为来提炼它们的技能。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们构建了Nvidia Omniverse作为操作系统，在这里可以创建物理AI。Omniverse 是一个用于虚拟世界模拟的开发平台，结合了实时基于物理的渲染、物理模拟和生成式AI技术。</p><p style=\"text-align: justify;\">在Omniverse中，机器人可以学习如何成为机器人。它们学习如何精确地自主操控物体，例如抓取和操控物体，或者自主导航环境，在避开障碍物和危险的同时寻找最佳路径。在Omniverse中学习可以最小化模拟与现实之间的差距，并最大化学习行为的转移。</p><p style=\"text-align: justify;\">构建具有生成式物理AI的机器人需要三台计算机：Nvidia AI超级计算机用于训练模型、英伟达Jetson Orange和下一代Jetson Thor机器人超级计算机来运行模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">Nvidia Omniverse，机器人可以在模拟世界中学习和提炼技能。我们构建了开发者和公司所需的平台、加速库和 AI 模型，并允许他们使用任何所需的技术。</p><p style=\"text-align: justify;\">他们最适合的堆栈。AI 的下一个浪潮已经到来。由物理 AI 驱动的机器人技术将彻底改变各行各业。这并不是未来，这正在发生。</p><p><strong>为每种类型的机器人系统创建平台</strong></p><p>我们将以几种方式服务市场。</p><p style=\"text-align: justify;\">首先，我们将为每种类型的机器人系统创建平台。一个用于机器人工厂和仓库，一个用于操作物体的机器人，一个用于移动的机器人，以及一个用于人形机器人。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，这些机器人平台几乎就像所有其他东西一样。我们提供计算机加速库和预训练模型。计算机加速库、预训练模型，我们测试一切，我们在Omniverse内部训练一切并整合一切，正如视频所说，Omniverse是机器人学习如何成为机器人的地方。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，机器人仓库的生态系统非常复杂。构建一个现代仓库需要许多公司、许多工具、许多技术。仓库正在日益变得自动化。将来某一天将完全自动化。因此，在这些生态系统中，我们有SDK和API，它们连接到软件行业，SDK和API连接到边缘AI行业和公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，也有为<a href=\"https://laohu8.com/S/PLC\">PLC</a>（可编程逻辑控制器）和机器人系统设计的系统，用于ODM（原始设计制造商）。然后，这些系统由集成商整合，最终为客户建造仓库。这里我们有一个例子，Kenmac为 Giant Group建造了一个机器人仓库。</p><p><strong>全球制造巨头</strong></p><p><strong>如何用AI建造机器人工厂</strong></p><p>好的，现在让我们谈谈工厂，它有一个完全不同的生态系统。</p><p style=\"text-align: justify;\">富士康正在建造一些世界上最先进的工厂。他们的生态系统同样包括边缘计算机和机器人。用于设计工厂、工作流程的软件，编程机器人，当然还有协调数字工厂和AI工厂的PLC计算机。我们也为这些生态系统中的每一个提供SDK和API。这些都在台湾各地发生。</p><p style=\"text-align: justify;\">富士康已经建造并正在建造他们工厂的数字孪生。台达电子正在建造他们工厂的数字孪生。顺便说一下，一半是真实的，一半是数字的，一半是Omniverse。</p><p style=\"text-align: justify;\">和硕正在建造他们机器人工厂的数字孪生，仁宝也是如此。这真的很厉害。这是富士康新工厂的视频。让我们来看一下。</p><p style=\"text-align: justify;\">随着世界将传统数据中心现代化为生成式AI工厂，对Nvidia加速计算的需求正在激增。全球最大的电子制造商富士康正在通过使用Nvidia Omniverse和AI建造机器人工厂来满足这一需求。</p><p style=\"text-align: justify;\">工厂规划者使用Omniverse集成来自领先行业应用（如西门子 Team Center X 和 Autodesk Revit）的设施和设备数据。在数字孪生中，他们优化楼层布局和生产线配置，并确定最佳的摄像头位置以监控未来的运营。借助Nvidia Metropolis支持的视觉AI，虚拟集成帮助规划者节省了在建设期间进行物理变更命令的巨大成本。</p><p style=\"text-align: justify;\">富士康团队使用数字孪生作为真实情况的来源，以沟通和验证准确的设备布局。Omniverse数字孪生还是机器人体育馆，富士康开发者在这里训练和测试Nvidia Isaac AI应用程序，用于机器人感知和操控，以及Metropolis AI应用程序，用于传感器融合。</p><p style=\"text-align: justify;\">在Omniverse中，富士康在将运行时间部署到装配线上的Jets和计算机之前，先模拟两个机器人AI。他们模拟Isaac机械手库和AI模型，用于自动光学检查的对象识别、缺陷检测和轨迹规划，将HGX系统转移到测试舱。他们模拟由Isaac感知器驱动的FerRobot AMR（自主移动机器人），当它们进行3D映射和重建时，感知并移动其环境。</p><p style=\"text-align: justify;\">通过Omniverse，他们建立了机器人工厂，这些工厂协调运行在Nvidia Isaac上的机器人，制造Nvidia AI超级计算机，这些计算机反过来训练装箱机器人。因此，机器人工厂是使用三台计算机设计的，在Nvidia AI上训练AI。</p><p style=\"text-align: justify;\">你有机器人在PLC系统上运行，用于协调工厂。然后你当然在Omniverse内部模拟一切。机械臂和AMR机器人也是同样的方式，三个计算机系统。不同之处在于两个Omniverse将会汇聚在一起，因此它们将共享一个虚拟空间。当它们共享一个虚拟空间时，那个机械臂将成为机器人工厂内部的一部分。</p><p style=\"text-align: justify;\">再说一次，三个计算机，我们提供计算机加速层和预训练AI模型。我们已经将Nvidia机械手和Nvidia Omniverse与西门子连接起来，西门子是世界领先的工业自动化软件和系统公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">这真是一个梦幻般的合作伙伴关系，他们正在全球各地的工厂进行合作。</p><p style=\"text-align: justify;\">Semantic Pick AI现在集成了Isaac机械手，Semantic Pick AI运行，操作ABB、库卡、安川、芬克、通用机器人和技术人。所以西门子是一个极好的集成。我们还有各种其他集成。</p><p style=\"text-align: justify;\">让我们来看看。Arcbest正在将Isaac感知器集成到Vox智能自治机器人中，以增强对象识别和人体运动跟踪。在物料搬运方面，<a href=\"https://laohu8.com/S/00285\">比亚迪电子</a>正在将Isaac机械手和感知器集成到他们的AI机器人中，以提高全球客户的制造效率。Ideal Works正在将Isaac感知器构建到他们的iOS软件中，用于AI机器人。实际上，Factory Logistics Intrinsic公司正在采用Isaac机械手到他们的流动状态平台中，以推进机器人抓取。Gideon正在将Isaac感知器集成到托盘AI驱动的叉车中。为了推进AI启用的物流，Argo Robotics正在采用Isaac感知器到高级视觉基础AMR的感知引擎中。Solomon正在他们的Acupic 3D软件中使用Isaac机械手AI模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于工业操控，Techman Robot正在将Isaac Sim和机械手集成到TM Flow中。加速自动化光学检查，Teradine Robotics正在将Isaac机械手集成到Polyscope X中用于协作机器人（cobot），并将Isaac感知器集成到Mere AMR中。Vention正在将Isaac机械手集成到机器逻辑中。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于AI操控机器人，机器人技术已经到来，物理AI已经到来。这不是科幻小说，它正在台湾各地使用，并且非常令人兴奋。那是工厂，工厂内的机器人。当然，所有产品都将是自动化的。所以有两个非常大量的机器人产品。其中之一，当然是自动驾驶汽车或具有很大自主能力汽车。</p><p style=\"text-align: justify;\">Nvidia再次构建了整个堆栈，明年我们将与Mercedes车队一起投入生产。之后在2026年，是JLR车队。我们向世界提供完整的堆栈。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，你可以随意取用我们堆栈的任何部分，任何层次，就像整个Drive堆栈是开放的一样。下一个由机器人工厂制造且内部装有机器人的高容量机器人产品可能会是人形机器人，近年来在认知能力方面，由于基础模型，以及我们正在开发的世界理解能力，这方面都取得了巨大的进步。</p><p style=\"text-align: justify;\">我对这一领域非常兴奋，因为很明显，最容易适应世界的机器人是人形机器人，因为我们为我们自己建造了这个世界。我们还需要为这些机器人提供比其他类型的机器人更多的训练数据，因为我们有相同的身体结构。所以我们能够通过演示能力和视频能力提供的训练数据量将会非常大。所以我们将在这一领域看到很多进展。</p><p style=\"text-align: justify;\">嗯，我想我们有一些机器人要欢迎。我们开始吧。我们还有一些朋友要加入我们。所以机器人的未来已经在这里。AI的下一个浪潮。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然，你知道，台湾用键盘制造计算机。你为口袋制造计算机，你在云端制造数据中心计算机，在未来，你将制造会走路的计算机和会滚动的计算机，你知道，四处走动。所以这些都是计算机。</p><p style=\"text-align: justify;\">事实证明，制造这些计算机的技术与制造你们今天已经制造的所有其他计算机的技术非常相似。所以这将是我们非常不平凡的旅程。</p><p style=\"text-align: justify;\">好的，我想感谢，我想说，我想感谢，我做了，我制作了最后一个视频，如果你们不介意的话，这是我们非常喜欢制作的东西。让我们播放它。谢谢，我爱你们。谢谢，感谢大家的到来。祝你们拥有愉快的ComputeX。谢谢！</p></body></html>","source":"lsy1717382766275","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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2024大会上发表重磅演讲《揭开新工业革命序幕》。生成式AI及其影响英伟达的蓝图和接下来会发生什么我很高兴能回来。感谢南大（NTU），让我们使用你们的体育场。上次我来这里，我从南大（NTU）获得了学位，并且我做了一场“不要走，要跑”的演讲。今天我们有很多要说的内容；所以我不能走，我必须跑！我们有很多要覆盖的内容，我有很多事要告诉你们。我很高兴能...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/1NQ2-PZGpJtKXha601UY_g\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/f51e0887617e5ccdb1f56ab9d6b7e088","relate_stocks":{"LU0061474705.USD":"THREADNEEDLE (LUX) GLOBAL DYNAMIC REAL RETURN \"AU\" (USD) ACC","LU0097036916.USD":"贝莱德美国增长A2 USD","BK4554":"元宇宙及AR概念","BK4585":"ETF&股票定投概念","BK4567":"ESG概念","BK4534":"瑞士信贷持仓","BK4533":"AQR资本管理(全球第二大对冲基金)","BK4587":"ChatGPT概念","LU0082616367.USD":"摩根大通美国科技A（dist）","LU0353189680.USD":"富国美国全盘成长基金Cl A Acc","NVDA":"英伟达","IE00BJJMRY28.SGD":"Janus Henderson Balanced A Inc SGD","LU0061474960.USD":"天利环球焦点基金AU Acc","BK4588":"碎股","IE00BMPRXR70.SGD":"Neuberger Berman 5G Connectivity A Acc SGD-H","BK4550":"红杉资本持仓","BK4579":"人工智能","LU0494093205.USD":"贝莱德ESG灵活多元资产A2 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基础设施。今天，我想和你们谈谈几件事情。首先，正在发生的事情以及我们共同工作的意义。什么是生成式AI？它对我们的行业以及每一个行业有什么影响？一个蓝图，告诉我们将如何前进并抓住这个难以置信的机会，以及接下来会发生什么——生成式人工智能AI及其影响，我们的蓝图以及接下来会发生什么。计算的构造性转变将再次发生特定算法的计算边际成本已降低100万倍60年里见证了两三次计算的构造性转变我们即将再次看到这种情况发生这些真是令人兴奋的时代。计算机产业的正在重启，一个你们锻造的产业，一个你们创造的产业，现在你们已经准备好了迈向下一个重大旅程。英伟达位于计算机图形学、仿真和人工智能的交汇处。这是我们的灵魂。今天我要向你们展示的所有东西都是仿真。它是艺术，它是科学，它是计算机科学，它是令人惊叹的计算机架构。没有一样是动画，全部都是自制的。这就是英伟达的灵魂，我们把所有这些都投入到我们称之为Omniverse的虚拟世界中。请欣赏。你们所看到的一切的基础是两种基础技术：加速计算和在Omniverse内部运行的AI。这两种技术，这两种计算的基本力量将会重塑计算机产业。计算机产业现在大约有60年的历史。在很多方面，我们今天所做的一切都在1964年发明，也就是我出生的第二年。IBM System 360引入了中央处理单元、通用计算、通过操作系统实现硬件和软件的分离、多任务处理、I/O子系统、DMA以及我们今天使用的所有种类的技术。架构兼容性、向后兼容性、家族兼容性，我们今天所知道的关于计算的所有事情在1964年基本上就已经描述了。当然，个人电脑革命使计算民主化，并将其置于每个人的手中和家中。然后在2007年，iPhone引入了移动计算，并把计算机放在了我们的口袋里。从那时起，一切都通过移动云连接起来并且一直在运行。过去60年里，我们见证了几次，只是几次，实际上并不多——两三次主要的技术转变，两三次计算领域的构造性转变，一切都变了。我们即将再次看到这种情况发生。加速计算的降本经济学这里正在发生两件基本的事情。第一，处理器，计算机产业运行的引擎——中央处理单元，性能增长已经大幅放缓。然而我们要做计算的数量仍在迅速翻倍，如果处理需求，如果我们需要处理的数据继续以指数级增长，但性能没有，我们将经历计算通胀。实际上，我们现在说话的时候正在看到这一点。全球数据中心的电力使用量正在显著增长。计算的成本在增长，我们正在看到计算通胀。当然，这种情况不能继续下去。数据将继续以指数级增长，而CPU性能的提升永远不会回来。有更好的方法——近二十年来，我们一直在研究加速计算。CUDA增强了CPU，卸载并加速了特定处理器可以做得更好的工作。实际上，性能非常出色，现在很明显，随着CPU的扩展放缓并最终大幅停止，我们应该加速一切。我预测，每一个处理密集型的应用都将被加速，而且毫无疑问，每一个数据中心在不久的将来都将被加速。现在，加速计算是非常合理的。这是非常常识性的。如果你看看一个应用，假设有100个单位的时间。它可能是100秒，可能是100小时。在许多情况下，正如你所知，我们现在正在处理运行1000天的AI应用。嗯，加速效果是令人难以置信的。它几乎听起来不可信，但今天，我将为你展示许多例子。好处是非常非凡的。100倍的加速，但你只增加了大约三倍的功率，并且你只增加了大约50%的成本。我们在PC行业一直在这样做。我们在价值1000美元的PC上加上一个500美元的GPU，GeForce GPU，性能就大幅提升。我们在数据中心这样做，一个价值十亿美元的数据中心，我们加上价值5亿美元的GPU，突然之间它就变成了一个AI工厂。如今，这种情况正在全世界发生。嗯，节省是非常显著的。你每花费一美元就能获得60倍的性能，100倍的加速。你只需要增加3倍的功率来获得100倍的加速，你只需要增加1.5倍的成本。节省是惊人的。节省是以美元来衡量的。很明显，许多公司在云端处理数据时花费了数亿美元。如果采用加速计算，那么节省数亿美元并不意外。那么，为什么会这样呢？原因非常清楚。我们在通用计算中已经经历了长时间的通货膨胀。现在我们终于决定加速。我们可以重新获得大量的被捕捉的损失，大量被保留的浪费，我们现在可以从系统中释放出来。这将转化为金钱的节省，节省能源。这就是为什么你听到我说，你买的越多，你节省的就越多。现在我向你们展示了数学计算。它不是精确的，但它是正确的。对吧？这就是所谓的CEO数学。不是精确的，但它是正确的。你买的越多，你节省的越多。计算软件必须重写我们已有350个库供使用加速计算确实能带来非凡的结果，但这并不容易。为什么它能节省这么多钱，但人们却迟迟没有去做呢？原因是这非常困难。没有这样的软件，你通过C编译器，突然之间那个应用程序运行速度就快了100倍。如果真有可能做到这一点，他们就会直接更换CPU。要做到这一点，实际上你必须重写软件。这是困难的部分，软件必须完全重写，以便你能够重新分解、重新表达在CPU上编写的算法，以便它可以被加速、卸载，并并行运行。这个计算机科学练习是极其困难的。嗯，在过去的20年里，我们让世界变得容易了。当然，非常著名的cuDNN，这个深度学习库处理神经网络。我们有一个AI物理库，你可以用它来进行流体动力学以及许多其他应用，其中神经网络必须遵守物理定律。我们有一个叫做Ariel的新库，它是Akuda加速的5G无线电，这样我们就可以像定义世界网络互联网一样，软件定义和加速电信网络。因此，我们加速的能力使我们能够将所有电信基本上转变为同一类型的平台，一个计算平台，就像我们在云中拥有的那样。cuLitho是一个计算光刻平台，它允许我们处理芯片制造中计算密集度最高的部分。台积电（TSMC）正在使用cuLitho进行生产，节省了巨大的能源和更多的资金。但台积电的目标是加速他们的技术栈，以便为更进一步的进步做好准备，一个算法和更多的计算，用于更深入、更狭窄的晶体管。Pair of Breaks是我们的基因测序库。它是世界上吞吐量最高的基因测序库。cuOpt是一个令人难以置信的库，用于组合优化、路线规划优化、旅行商问题，这些问题非常复杂。科学家们基本上得出结论，你需要一台量子计算机来做这件事。我们创建了一个算法，它在加速计算上运行，运行得非常快，23项世界纪录。我们今天保持着每一项主要的世界纪录。cuQuantum是一个量子计算机的仿真系统。如果你想设计一台量子计算机，你需要一个模拟器来这样做。如果你想设计量子算法，你需要一个量子仿真器来这样做。你将如何做到这一点？如果量子计算机不存在，你将如何设计这些量子计算机，创建这些量子算法？你使用当今世界上存在的最快的计算机，我们当然称它为 Nvidia CUDA。在它上面，我们有一个仿真器，模拟量子计算机。它被全世界数十万研究人员使用。它集成到了所有领先的量子计算框架中，并且被全世界的科学超级计算中心使用。QDF是一个难以置信的数据处理库。数据处理消耗了当今云支出的绝大部分。所有这些都应该被加速。QD加速了世界上使用的主要库。Spark，你们许多人可能在公司中使用Spark，pandas，一个叫做polar的新库，当然还有 Network X，这是一个图形处理数据库库。所以这些只是一些例子。还有更多。每一个都必须被创建，以便我们能够使生态系统利用加速计算的优势。如果我们没有创建cuDNN，CUDA单独就不可能，也不会有可能让全世界的深度学习科学家使用，因为CUDA和在Tensorflow和Pytorch中使用的算法，深度学习算法，它们之间的分离太远了。这几乎就像是在没有OPL的情况下尝试进行计算机图形学。这几乎就像是在没有SQL的情况下进行数据处理。这些特定领域的库真的是我们公司的宝藏。我们有350个这样的库。正是这些库所需要的，也是使我们能够开拓如此多市场的原因。我今天将向你们展示一些其他的例子。就在上周，谷歌宣布他们在云端部署了QDF，并加速了pandas，这是世界上最受欢迎的数据科学库。在座的许多人可能已经使用了pandas，它被全球1000万数据科学家使用，每个月下载量达到1.7亿次。它就是数据科学家的电子表格Excel。现在只需一键，你就可以在Google的云数据中心平台collab中使用pandas，由QDF加速。加速效果真的令人难以置信。让我们来看一下。那是一个很好的演示，对吧？花的时间并不长。CUDA已经达到良性循环拥有全球500万开发者，服务于每个行业当你如此迅速地加速数据处理时，演示不会花费很长时间。好的，Cuda现在已经达到了人们所说的临界点，但它甚至比那更好。CUDA现在已经达到了一个良性循环。这种情况很少见。如果你看看历史以及所有的计算架构、计算平台，在微处理器CPU的情况下，它已经存在了60年。在这个层面上，它在60年里没有被改变过。这种计算方式，加速计算，已经存在，创建一个新平台极其困难，因为这是一个先有鸡还是先有蛋的问题。如果没有开发者使用你的平台，那么当然就不会有用户。但如果没有用户，就没有安装基础。如果没有安装基础，开发者就不会对它感兴趣。开发者想要为一个大的安装基础编写软件，但一个大的安装基础需要大量的应用程序，以便用户能够创建那个安装基础。这个先有鸡还是先有蛋的问题很少被打破，并且已经花费了我们20年的时间，一个接一个的领域库，一个接一个的加速库。现在我们拥有全球500万开发者。我们服务于每一个行业，从医疗保健、金融服务，当然还有计算机行业、汽车行业，几乎世界上每一个主要行业，几乎每一个科学领域。因为我们的架构有如此多的客户，OEM（原始设备制造商）和云服务提供商都有兴趣构建我们的系统。系统制造商，像在台湾这里这样令人惊叹的系统制造商，都有兴趣构建我们的系统，这进而为市场提供更多的系统，这当然为我们创造了更大的机会，使我们能够扩大规模，研发规模，这进一步加速了应用的发展。过去10年特定算法的计算边际成本降低100万倍每次我们加速应用，计算成本就会下降。这就是我之前向你们展示的那张幻灯片。100倍的加速可以转化为97.96%、98%的节省。所以当我们从100倍加速到200倍加速再到1000倍加速时，节省的成本，计算的边际成本继续下降。当然，我们相信通过极大地降低计算成本，市场、开发者、科学家、发明家将继续发现新的算法，这些算法会消耗越来越多的计算资源，以至于有一天会发生某种变化，一种根本性的变化，计算的边际成本如此之低，以至于计算机的新使用方式出现了。实际上，这就是我们现在所看到的。多年来，在过去10年中，我们已经将一种特定算法的计算边际成本降低了一百万倍。因此，现在用互联网上的所有数据来训练大型语言模型是非常合乎逻辑和常识的。没有人会对此再三考虑。你可以创造一台能够处理如此多数据并自行编写软件的计算机的想法。AI的出现之所以成为可能，是因为我们完全相信，如果我们使计算成本越来越低，就会有人找到一个很好的用途。今天，CUDA已经达到了一个良性循环——安装基础在增长，计算成本在下降，这促使更多的开发者提出更多的创意，这又推动了更多的需求。现在我们正处于一个非常重要事物的开始阶段。但在我向你们展示那个之前，我将向你们展示如果没有我们创造的CUDA，如果没有我们创造的现代版的生成式AI，现代AI的大爆炸，我即将展示给你们的东西是不可能的。正在发生的变化计算机将执行任务而不是生产软件将Nims微服务连接成大型应用超级计算机已演变为数据中心生产token，成为AI工厂这是地球2号。我们创建一个地球的数字孪生兄弟的想法。我们将去模拟地球，以便我们能够预测我们星球的未来，更好地避免灾难或更好地理解气候变化的影响，以便我们能够更好地适应，以便我们能够改变我们的习惯。现在，这个地球的数字孪生兄弟，它可能是世界上曾经承担过的最雄心勃勃的项目之一，我们每年都在迈出大步。我将每年向你们展示结果。但今年，我们取得了一些重大突破。让我们来看看。在不久的将来的某一天，我们将能够对地球上每一平方公里进行连续天气预报。你将始终知道气候将会如何。你将始终知道。这将因为训练了人工智能而持续运行，而人工智能所需的能量非常少。所以这是一项令人难以置信的成就。我希望你们喜欢它。非常重要的是，事实上，那是一个Jensen AI说的。那不是我。我写了它，但是一个AI。Jensen AI不得不说出来。这确实是一个奇迹。然而，在2012年，发生了一些非常重要的事情。因为我们致力于推进CUDA，因为我们致力于不断提高性能并降低成本。研究人员发现了，人工智能研究人员在2012年发现了CUDA。那是英伟达与AI的第一次接触。这是一个非常重要的日子。我们有明智的决策与科学家合作，使深度学习成为可能。当然，AlexNet实现了巨大的计算机视觉突破。但伟大的智慧在于退后一步，理解背景是什么，深度学习的基础是什么，长期影响是什么，它的潜力是什么？我们意识到这项技术有很大的潜力去扩展一个几十年前发明和发现的算法。突然之间，由于更多的数据、更大的网络，以及非常重要的，更多的计算能力，深度学习能够实现人类算法无法做到的事情。现在想象一下，如果我们进一步扩大架构，更大的网络、更多的数据和更强的计算能力。那将可能实现什么？于是我们致力于重新发明一切。2012年之后，我们改变了我们的GPU架构，当然还有Tensor。我们在10年前发明了NV Link。现在，Coodie和TensorRT，Nickel，我们收购了Melanocks，TensorRT，Triton推理服务器，所有这些都汇聚在一台全新的计算机上。没有人理解它。实际上，我确信没有人想要购买它。于是我们在GTC上宣布了它，OpenAI，旧金山的一个小公司，他们让我给他们送一台。我在2016年向OpenAI交付了第一台DGX，世界上第一台AI超级计算机。在那之后，我们继续从一台AI超级计算机，一个AI设备扩展；我们将其扩展到大型超级计算机，甚至更大。到2017年，世界发现了变换器Transformers，这样我们就可以训练大量的数据，并识别和学习在长时间跨度上是序列性的模式。现在对我们来说，训练这些大型语言模型以理解并在自然语言理解上取得突破已成为可能。我们在那之后继续前进。我们建造了更大的（计算机）。然后在2022年11月，在数千个、数万个Nvidia GPU和一台非常大的AI超级计算机上训练。OpenAI宣布ChatGPT在5天后拥有一百万用户，在5天后达到一百万，在2个月内达到一亿，是历史上增长最快的应用。而其原因非常简单——它非常容易使用，而且使用起来非常神奇，能够与计算机交互；就像它是人类一样，而不是清楚地知道你想要什么，就像是计算机理解了你的意思。它理解了你的意图。无论如何，ChatGPT出现了，这张幻灯片上有件非常重要的事情。让我给你们看点东西。在ChatGPT向世界展示之前，人工智能都是关于感知、自然语言理解、计算机视觉、语音识别。都是关于感知和检测。这是世界上第一次解决生成式AI的问题，它一次产生一个token，这些token是单词。当然，其中一些token现在可以是图像、图表、表格、歌曲、文字、语音、视频。这些token可以是任何你可以学习其含义的东西。它可以是化学物质的token、蛋白质的token、基因，就像你们之前在地球2号中看到的，我们正在生成天气的token。我们可以学习物理，如果你能学习物理，你就能教一个AI模型物理。AI模型可以学习物理的含义，并且它可以生成物理。我们正在将精度降低到1公里，不是通过过滤，而是通过生成。因此，我们可以使用这种方法为几乎所有有价值的东西生成token。我们可以为汽车生成方向盘控制。我们可以为机械臂生成关节运动。我们能学到的一切，现在都可以生成。我们现在所到达的不是一个AI时代，而是生成式AI时代。但真正重要的是，这台最初作为超级计算机的计算机现在已经演变成一个数据中心，它产生一样东西，它产生tokens，它是一个AI工厂。这个AI工厂正在生成、创造、生产具有巨大价值的东西，一种新的商品。在19世纪90年代末，尼古拉·特斯拉发明了交流发电机。我们发明了一个AI发电机。交流发电机产生了电子。Nvidia的AI发电机产生token。这两样东西都拥有巨大的市场机会。它几乎在每个行业中都完全可替代，这就是为什么它是一次新的工业革命。我们现在拥有一个新的工厂，为每个行业生产新的商品。这是非常宝贵的价值。而做这件事的方法论是非常可扩展、可复制的。请注意，许多不同的AI模型，生成式AI模型正在被以日新月异的速度发明出来。每一个行业现在都在纷纷加入。这是第一次。IT行业，这是一个价值3万亿美元的IT行业，即将创造出能够直接服务于100万亿美元产业的东西，不再仅仅是信息存储或数据处理的工具，而是为每个行业生成智能的工厂。这将是一个制造业，不是计算机制造业，而是在制造业中使用计算机。这是前所未有的。非常了不起的事情。从加速计算开始，到AI，到生成式AI，现在是一场工业革命。现在对我们行业的影响也是相当重大的。当然，我们可以为许多行业创造一种新的商品，一种我们称之为token的新产品，但对我们的影响也是相当深远的。计算机将执行任务而不是生产软件将Nims微服务连接成大型应用程序正如我之前所说的，60年来，计算的每一层都发生了变化，从CPU的通用计算到加速GPU计算，计算机需要指令。现在计算机处理LLMs，大型语言模型，AI模型。而过去的计算模型几乎每次你触摸手机时都是基于检索的——一些预录的文本或预录的图像或预录的视频被检索出来，并根据推荐系统重新组合，根据你的习惯呈现给你。但在将来，你的计算机将尽可能多地生成，只检索必要的内容。原因是生成数据需要较少的能量去获取信息。生成数据也更具上下文相关性。它将编码知识。它将理解你。不再说给我那个信息或给我那个文件，你可以问我要答案。计算机不再是我们使用的工具，计算机现在将生成技能，它执行任务。不再是一个生产软件的行业，这是90年代初的一个革命性的想法。还记得微软为打包软件创造的想法彻底改变了PC行业吗？没有打包的软件，我们会用PC做什么？它推动了这个行业。现在我们有一个新的工厂，一台新的计算机，我们将在这个上面运行的是一种新型的软件，我们称之为Nims，Nvidia推理微服务。现在发生的情况是Nim在这个工厂内部运行。这个Nim是一个预先训练好的模型。它是一个AI。当然，这个AI本身相当复杂，但是运行AI的计算栈是极其复杂的。当你使用ChatGPT时，在他们的栈下面是一大堆软件。在那个提示下面是大量的软件。它非常复杂，因为模型很大，有数十亿到数万亿的参数。它不仅仅在一台计算机上运行，而是在多台计算机上运行。它必须在多个GPU上分配工作负载，张量并行性，流水线并行性，数据并行，各种并行性，专家并行性，各种并行性。尽可能快地跨多个GPU分配工作负载，进行处理。因为如果你在工厂，如果你经营一个工厂，你的吞吐量直接关联到你的收入，你的吞吐量直接关联到服务质量，以及可以利用你的服务的人数。我们现在所处的世界，数据中心的吞吐量利用变得极其重要。每一个参数都被测量，开始时间、正常运行时间、利用率、吞吐量、空闲时间，等等，因为它是一个工厂。当某事物成为一个工厂时，其运营直接关联到公司的财务表现。所以我们意识到这对大多数公司来说是非常复杂的。所以我们做的是创建了这个AI盒子和容器，容器里有一个难以置信的软件集合是CUDA、cuDNN、TensorRT、Triton用于推理服务。它是云原生的，所以你可以在Kubernetes环境中自动扩展。它有管理服务和钩子，以便你可以监控你的AI。它有通用API、标准API，所以你真的可以与这个盒子对话。你下载这个名称，只要在你的电脑上有CUDA，你就可以和它交谈，CUDA现在已经无处不在。它在每个云中，每个计算机制造商都有提供。它在数亿台个人电脑中都有提供。当你下载这个，你就拥有了一个AI，你可以像使用ChatGPT一样与它交谈。现在所有的软件都已集成，400个依赖项全部集成到一个中。我们在云端对我们所有的安装基础测试了这个Nim，这些预训练模型针对所有种类，包括Pascal和Ampere以及Hopper的所有不同版本。我甚至忘记了一些名字。难以置信的发明。这是我最喜欢的之一。当然，如你所知，我们现在有能力创建大型语言模型和各种预训练模型。我们有所有这些不同版本，无论是基于语言的还是基于视觉的或基于成像的，或者我们有适用于医疗保健、数字生物学的版本，我们有数字人类的版本。但我将在ai.dot/video.com上和你谈论你如何使用它。今天，我们在huggingface上刚刚发布了完全优化的Lama 3 Nim。你可以在那里试用，甚至可以带走。它是免费提供给你的。所以你可以在云端运行它，在任何云端运行。你可以下载，放入你自己的数据中心，你可以托管它，为你的客户使其可用。正如我提到的，我们有各种不同的领域，物理，其中一些用于语义检索称为RAGs，视觉语言，各种不同的语言。你使用它的方式是将这些微服务连接成大型应用程序。过去指令编写的应用变成了组建AI团队的应用在即将到来的未来中，最重要的应用之一当然是客户服务。几乎每一个行业都需要Agents。它代表了全球数万亿美元的客户服务。护士，我们的客户服务Agent，在某些方面，其中一些非处方或非诊断基础的护士本质上是零售、快餐、金融服务、保险的客户服务。现在，数千万的客户服务都可以通过语言模型和AI得到增强。所以这些你看到的盒子基本上是NIMs（推理微服务）。有些名字是推理Agent，给出一个任务，弄清楚任务是什么，将其分解为一个计划。有些NIMs检索信息。有些NIMs可能会去执行搜索。有些NIMs可能使用像我之前谈到的Kuop这样的工具。它可能需要学习一种叫做ABAP的特定语言。也许有些名字需要进行SQL查询。所以所有这些名字都是现在作为一个团队组装起来的专家。那么发生了什么？应用层已经发生了变化。过去用指令编写的应用，现在变成了组建AI团队的应用。很少有人知道如何编写程序。几乎所有人都知道如何分解问题并组建团队。我相信，在未来，每个公司都会有大量的NIMs。你可以根据需要调用专家，将它们连接成一个团队，甚至不必弄清楚如何精确地连接它们。你只需将任务交给一个Agent，一个NIM，让它弄清楚如何分解任务以及分配给谁。然后，应用的中心，团队的领导者，如果愿意，团队的领导者将分解任务并分配给各个团队成员。团队成员将执行他们的任务，将其带回给团队领导者。团队领导者将对信息进行推理，并向您呈现信息。这种变化意味着软件开发和问题解决的方式正在向更加模块化和智能化的方向发展。通过利用预训练的AI模型（即NIMs），公司可以创建灵活、可扩展的解决方案，以适应各种业务需求。这种方法降低了技术门槛，使非技术背景的人员也能参与到应用的构建和问题解决中来。就像人类一样。这在我们的不远的将来。这就是应用程序将会呈现的方式。当然，我们可以与这些大型AI服务通过文本提示和语音提示进行交互。不止Agent，还有数字人类然而，在许多应用中，我们希望能够与一个人形的交互对象进行互动。我们称它们为数字人类（Digital Humans）。视频技术在数字人类技术上已经研究了一段时间。让我展示给你们看。数字人类有潜力成为一个与你互动的极好的Agent，它们可以更具吸引力，可以更具同情心。当然，我们必须跨越这个令人难以置信的现实主义鸿沟，使得数字人类看起来更自然。这当然是我们的愿景。这是我们乐于追求的方向。但让我展示一下我们现在的进展。PC将成为非常重要的AI平台非常了不起。这些ACE在云端运行，但它也运行在个人电脑上。我们有先见之明，在所有RTX中都包含了张量核心GPU。所以一段时间以来，我们一直在出货AI GPU，为这一天做准备。原因非常简单。我们总是知道，为了创建一个新的计算平台，你首先需要一个安装基础。最终，应用程序将会到来。如果你不创建安装基础，应用程序怎么会来呢？所以如果你建造它，他们可能不会来。但如果你不建造它，他们就不能来。所以我们在每一个RTX GPU中都安装了张量核心处理单元。现在世界上有1亿台G Force RTX AIPC，我们正在出货200万台。在这次Computex上，我们展示了四款全新的令人惊叹的笔记本电脑。它们全都能够运行AI。你未来的笔记本电脑，你未来的PC将成为一个AI。它将不断地帮助你，在后台辅助你。PC也将运行由AI增强的应用程序。当然，你所有的图片编辑、写作和你使用的所有工具，所有这些东西都将通过AI得到增强。你的PC还将托管具有AI的数字人类的应用程序。因此，AI将以不同的方式表现自己，并在PC中得到使用。但PC将成为非常重要的AI平台。为下一阶段AI而生从Blackwell到Ruben为每种类型的机器人系统创建平台下一阶段AI将理解物理世界Blackwell为此而生那么我们从这里走向何方呢？我之前谈到了我们数据中心的扩展，每次我们扩展时，我们都会发现新的变革。当我们从DGX扩展到大型AI超级计算机时，我们使Transformers能够在极其庞大的数据集上进行训练。事情的开始是这样的，数据是人工监督的。它需要人工标注来训练AI。不幸的是，人工标注的能力是有限的。Transformers使得无监督学习成为可能。现在，Transformers只需查看大量的数据，或查看大量的视频，或查看大量的图像，它就可以通过学习大量的数据，自己发现模式和关系。那么，下一代AI需要基于物理。如今大多数AI并不理解物理定律。为了让AI能够生成图像、视频、3D图形以及许多物理现象，我们需要基于物理的AI，它们理解物理定律。当然，实现这一点的方法之一是通过视频学习。另一种方式是合成数据、模拟数据，以及使用计算机彼此学习。这与使用AlphaGo并无不同，让AlphaGo自己和自己对弈，自我对弈，两种相同能力相互对弈很长一段时间，它们会变得更聪明。因此，你将开始看到这种类型的AI出现。嗯，如果AI数据是合成生成的并使用强化学习，那么数据生成的速率将继续提高是合理的。每次数据生成增长时，我们必须提供的计算量也需要随之增长。我们即将进入一个阶段，AI可以学习物理定律并理解并基于物理世界数据。因此，我们预计模型将继续增长，我们需要更大的GPU。虽然Blackwell是为这一代设计的，这就是Blackwell，它具有几个非常重要的技术。当然，其中之一就是芯片的尺寸。我们在TSMC制造了两个最大的芯片，并且用每秒10TB的链路将它们两个连接在一起，这是世界上技术最先进的Ceres，将这两个连接在一起。然后我们将两个这样的芯片放在一个计算节点上，用Grace CPU连接。Grace CPU在训练情况下可以用于几件事情。它可以用于在推理和生成的情况下快速检查点和重启。它可以用于存储上下文内存，以便AI具有内存并理解你想要的对话的上下文。这是我们的第二代Transformer引擎，允许我们根据计算层所需的精度和范围动态适应较低的精度。这是我们的第二代GPU，具有安全AI功能，所以你可以让服务提供商保护你的AI不被盗窃或篡改。这是我们的第五代MV Link，允许我们将多个GPU连接在一起，我马上会展示更多相关内容。这还是我们第一代具有可靠性和可用性引擎的产品。这个系统允许我们测试每一个晶体管、触发器、片上存储器、片外存储器，以便我们在现场确定某个特定芯片是否正在MTBF（平均故障间隔时间）上失败。拥有1万个GPU的超级计算机的MTBF以小时计算。拥有10万个GPU的超级计算机的MTBF以分钟计算。因此，如果我们不发明技术来增强其可靠性，超级计算机长时间运行并训练可能持续数月的模型实际上是不可能实现的。可靠性当然会增强正常运行时间，这直接影响成本。最后，解压缩引擎数据处理是我们必须要做的最重要的事情之一。我们增加了数据压缩引擎、解压缩引擎，这样我们就可以比现在可能的速度从存储中提取数据快20倍。所有这些都代表了Blackwell。我想我们这里有一个已经投入生产的。在GTC期间，我向你们展示了Blackwell的原型状态。女士们、先生们，这就是Blackwell。Blackwell正在生产中。难以置信的技术含量。这是我们的生产线板。这是世界上最复杂、性能最高的计算机。这是Grace CPU。这些是Blackwell芯片，你可以看到每一个Blackwell芯片，两个连接在一起。你可以看到它是世界上最大的芯片。然后我们用每秒10TB的链路将两个连接在一起。这就构成了Blackwell计算机。它的性能令人难以置信。所以你看到我们的计算能力，每一代的AI运算速度在八年内增长了1000倍。摩尔定律在八年内也许40、60倍。在过去的八年里，摩尔定律的增长远远低于这个数字。所以即使把摩尔定律在其最佳时期与Blackwell能做的事情相比较，计算量是惊人的。Blackwell将能耗降至3/1000而每当我们将计算能力提高时，发生的事情就是成本下降。我将向你们展示，我们已经通过提高计算能力，用于训练一个GPT-4 2万亿参数、8万亿标记的能耗已经下降了350倍。帕斯卡（Pascal）架构的GPU如果来做这件事，将需要1000千兆瓦时电能。1000千兆瓦时意味着，如果有一个千兆瓦的数据中心——世界上没有千兆瓦的数据中心，但如果你有一个千兆瓦数据中心，它将需要一个月的时间。如果你有一个百兆瓦数据中心，它将需要大约一年的时间。当然，没有人会创建这样的东西。这就是为什么这些大型语言模型，ChatGPT在8年前是不可能的，只有通过我们不断提高性能、能效，同时保持和提高能效，才使这一切成为可能。现在我们已经用Blackwell将原本需要1000千兆瓦时的能耗降低到了3，一个令人难以置信的进步，仅需要3千兆瓦时。如果是一个10000个GPU的系统，例如，我猜它将只需要几天，大约10天左右。在仅仅八年内的进步是令人难以置信的。这是用于推理的。这是用于生成token的。我们的token生成性能使我们能够将能耗降低到每生成一个token只需17,000 焦耳。那是帕斯卡（Pascal）的能耗，17,000 焦耳。这有点像需要两个灯泡运行两天来产生一个GPT-4的token。生成一个词大约需要三个token。因此，帕斯卡生成GPT-4并提供ChatGPT体验所需的能耗实际上是不可能实现的。但现在我们每个token仅使用0.4焦耳，我们可以以惊人的速度生成token，并且能耗非常少。DGX系统如何构建数百万个GPU的数据中心时代即将到来所以Blackwell是一个巨大的飞跃。即便如此，它还不够大。因此，我们必须构建更大的机器。我们构建它的方式称为DGX。所以这是我们的Blackwell芯片，它被安装进DGX系统中。这是DGX Blackwell。这个设备是空气冷却的，内部有8个这样的GPU。看看这些GPU上的散热器大小，大约15千瓦，15,000瓦，并且完全通过空气冷却。这个版本支持x86，并且进入我们一直在出货的基础设施。然而，如果你想要液体冷却，我们有一个新系统。这个新系统基于这个主板，我们称之为MGX，代表模块化。这里是两个Blackwell主板。所以这个节点有四个Blackwell芯片。这四个Blackwell芯片，这是液体冷却的。72个这样的GPU通过一个新的MV Link连接在一起。这是MV Link交换机，第五代；MV Link交换机是技术奇迹，这是世界上最先进的交换机。数据传输速率是疯狂的，这些交换机将每一个Blackwell连接到彼此，以至于我们有一个巨大的72 GPU Blackwell。这样做的好处是，在一个GPU域中，现在看起来就像一个GPU。这个GPU有72个处理单元，而上一代是8个。因此，我们把处理单元的数量增加了9倍，带宽增加了18倍，AI运算性能（FLOPs）增加了45倍。然而，功率的增加仅为10倍。这是100千瓦。这是10千瓦。而且是针对一个GPU来说的。当然，你总是可以连接更多的这些设备在一起，我马上会展示给你看。但奇迹是这个芯片，这个MV Link芯片。人们开始意识到MV Link芯片的重要性，因为它将所有这些不同的GPU连接在一起。由于大型语言模型非常大，它不适合只在一个GPU上，不适合只有一个节点。它将需要整个机架的GPU，就像我刚刚站在旁边那个新的DGX一样，来容纳有数万亿参数的大型语言模型，大型的envy link交换机本身是技术奇迹，有500亿个晶体管，74个端口每个端口400千兆位，4个链接的截面带宽为每秒7.2兆字节。但其中一件重要的事情是，它在交换机内部有数学功能，这样我们可以在芯片上直接进行归约，这在深度学习中非常重要。所以现在DGX看起来是这样的。很多人说，对Nvidia所做的事情有些困惑。Nvidia怎么可能通过制造GPU变得如此之大？所以有一种印象，认为这就是GPU的样子。现在这是GPU，这是世界上先进的GPU之一。这一个GPU，女士们先生们，DGXgpu。你知道这个GPU的背面是MV link脊柱。这个envy link脊柱有5000根线，2英里长，它就在这里。这是一个envy link脊柱，它连接了很多两个GPU。这是一个电气机械奇迹，收发器使我们可以在整个长度上使用铜。因此，MV length交换机，驱动MV length脊柱使用铜，使我们能够在一个机架上节省20千瓦。现在20千瓦可以用于处理，真是一项令人难以置信的成就。即使这个也不够大，对于AI工厂来说，所以我们需要用非常高速的网络将它们全部连接在一起。我们有两种类型的网络。我们有无限带宽（Infiniteband），它已经在全球的超级计算和AI工厂中被使用。它对我们来说增长得非常快。然而，并非每个数据中心都能处理无限带宽，因为它们已经在以太网生态系统中投入了太久，而且确实需要一些特殊技能和专业知识来管理无限带宽交换机和无限带宽网络。所以我们做了一件非常困难的事情，我们将无限带宽的功能带到了以太网架构中。原因在于以太网被设计用于高平均吞吐量，因为每一个节点，每一台计算机都连接到互联网上的不同人。数据中心与互联网另一端的人之间的大部分通信。然而，在深度学习和AI工厂中，GPU并不是在与互联网上的人通信。它们大部分时间在相互通信。它们相互通信是因为它们都在收集部分产品，然后必须进行归约，然后重新分配。部分产品的模块，归约，重新分配。这种流量非常突发性。重要的不是平均吞吐量，而是最后到达的时间。因为如果你在归约，从每个人那里收集部分产品，如果我要拿取你们所有人的……所以不是平均吞吐量，而是最后给我答案的人。好的，以太网没有这方面的规定。所以我们不得不创造几件事情。我们创建了一个端到端的架构，使得网卡和交换机可以相互通信，我们应用了四种不同的技术来实现这一点。第一，Nvidia拥有世界上最先进的RDMA（远程直接内存访问）。所以现在我们有能力为以太网实现网络级别的RDMA，这非常棒。第二，我们有拥塞控制。交换机始终以极快的速度进行遥测。每当GPU或Nyx发送太多信息时，我们可以告诉它们退后，以免创建热点。第三，自适应路由。以太网需要按顺序传输和接收。我们发现拥塞或看到当前未被使用的端口，不管顺序如何，我们会将其发送到可用端口，而Bluefield在另一端重新排序，以便它能够按顺序回来。这种自适应路由功能非常强大。最后是噪声隔离。在数据中心随时都可能有多个模型正在训练或其他事情在发生，它们的噪声和流量可能会相互干扰，导致抖动。因此，当一个训练模型的噪声导致最后一个到达的延迟过晚，它真的会减慢训练速度。请记住，总的来说，你已经建立了一个价值50亿或30亿美元的数据中心，你用它来训练。如果网络利用率低了40%，并且因此，训练时间延长了20%，那么这个价值50亿美元的数据中心实际上就像一个价值60亿美元的数据中心。所以成本是难以置信的。成本影响相当高。Spectrum X以太网基本上允许我们如此显著地提高性能，但网络基本上是免费的。所以这真是一个成就。我们非常自豪，我们有一整套以太网产品线。这是Spectrum x800。它的速率是每秒51.2兆比特，256路辐射。下一个即将推出的是5,12路辐射，一年后推出，5,12路辐射，那叫做Spectrum X800 Ultra。然后是X16。但重要的想法是，x800是为数万个GPU设计的。X800 Ultra是为数十万个GPU设计的，X16是为数百万个GPU设计的。数百万个GPU的数据中心时代即将到来。原因非常简单。我们当然想要训练更大的模型。但非常重要的是，在将来，你与互联网或计算机的几乎所有交互都可能在云端某处有一个生成式AI在运行。这个生成式AI正在与你合作，与你交互，生成视频或图像或文本或可能是数字人类。所以你几乎一直在与计算机交互，并且总有一个生成式AI连接到其中。有些是在本地，有些在你的设备上，还有很多可能在云端。这些生成式AI也将具备很多推理能力。它们不仅仅是一次性给出答案，它们可能会对答案进行迭代，以便在给出答案之前提高答案的质量。因此，我们将在未来进行的生成量将是非凡的。让我们一起来看看所有这些结合在一起的情况。今晚，这是我们的首次夜间主题演讲。我想感谢大家今晚7点出席。所以，我即将向你们展示的内容有一种新的氛围。这是夜间主题演讲的氛围。那么，enjoy this~~每年上新的节奏明年是Blackwell UltraBlackwell当然是Nvidia平台的第一代，在正确的时刻推出。正如世界所知，生成式AI时代已经到来。就像世界意识到AI工厂的重要性，就像这场新的工业革命的开始，我们得到了如此多的支持。几乎所有的OEM，每一个计算机制造商，每一个云服务提供商（CSP），每一个GPU云，主权云，甚至是电信公司，全球各地的企业。Blackwell 的成功、采用程度和热情真是高得难以置信。我想感谢大家的支持。我们不会就此止步。在这个令人难以置信的增长时期，我们要确保我们继续提高性能，继续降低训练成本、推理成本，并继续扩展AI能力，让每个公司都能拥抱它。我们推动的性能越高，成本下降就越大。Hopper平台当然可能是历史上最成功的数据中心处理器，这只是一段令人难以置信的成功故事。然而，Blackwell已经到来，正如你将注意到的，每一个平台都有几个要素。你有 CPU，你有GPU，你有MV Link，你有网卡，你还有连接所有GPU的大型高速交换机，尽可能构成一个大型域。我们所做的一切，我们用非常大型和高速的交换机连接每一个代的设备。正如你将看到的，不仅仅是一个GPU，而是整个平台。我们构建了整个平台。我们将整个平台集成到一个AI工厂超级计算机中。然而，我们将其分解并提供给世界。原因是因为你们可以创造有趣和创新的配置，以及各种不同风格，适应不同的数据中心、不同的客户和不同的地方，有些是用于边缘计算，有些是用于电信。如果我们使系统开放并使你们能够创新，那么所有不同的创新都是可能的。因此，我们设计的是集成的，但我们提供给你们的是分解的，以便你们可以创建模块化系统。Blackwell平台已经在这里了。我们公司遵循一年的节奏，我们的基本理念非常简单: 构建整个数据中心规模的分离式架构，然后按照一年的节奏分部分销售给你们。我们将一切推向技术极限，无论是什么。台积电（TSMC）的工艺技术，将其推向绝对极限，无论是封装技术，也将其推向绝对极限，无论是存储技术，也推向极限。CERDE技术、光学技术，一切都被推向极限。然后，在这一切之后，以这样的方式做一切事情，以便我们所有的软件都能在整个安装基础上运行。软件惯性是计算机中最重要的事情之一。当计算机向后兼容，并且与已经创建的所有软件在架构上兼容时，你进入市场的能力就会快得多。因此，当我们可以利用已经创建的全部软件安装基础时，速度是令人难以置信的，而Blackwell就在这里。明年是Blackwell Ultra，就像我们有H100和H200一样，你们很可能会看到我们为Blackwell Ultra带来的一些非常令人兴奋的新一代产品，再次推向极限。还有我提到的下一代Spectrum交换机。这是这个下一代产品首次被提及，我还不确定，我会不会后悔这个决定。下一代平台叫Rubin往往我们公司的大多数员工甚至都不知道，我们下一代平台叫做Rubin——Rubin平台。我不会在这方面花太多时间。我知道会发生什么。你们会给它拍照，然后你们会去看细则，并且可以随意那样做。所以我们有Rubin平台，一年后，我们将有Rubin Ultra平台。我在这儿向你们展示的所有这些芯片都处于全面开发中，100%都是；节奏是每年在技术的极限，全部在架构上100%兼容。这基本上就是Nvidia正在构建的，以及在其之上的所有丰富的软件。所以在很多方面，从ImageNet那一刻起的过去12年，我们意识到社区的未来将会发生根本性的变化，直到今天，确实正如我之前所展示的，从2012年前的GeForce到今天的Nvidia，公司已经发生了巨大的转变。我要感谢我们所有的合作伙伴一路上对我们的支持。这是Nvidia Blackwell平台。机器人技术时代已经到来在Omniverse中机器人学习如何成为机器人让我来谈谈下一步。下一代AI是理解物理定律的物理AI，能够在我们中间工作的 AI。因此，它们必须理解世界模型，以便它们知道如何解释世界，如何感知世界。它们当然必须具备出色的认知能力，以便它们能够理解我们，理解我们的要求并执行任务。在未来，机器人技术是一个更加普遍的概念。当然，当我说到机器人技术时，通常想到的是人形机器人。但这并不是真的。一切都将变得自动化。所有的工厂都将是自动化的。工厂将协调机器人，那些机器人将建造自动化的产品，机器人与机器人互动，建造自动化的产品。为了实现这一点，我们需要取得一些突破。让我给你们看一段视频。机器人技术的时代已经到来。有一天，所有会动的东西都将是自治的。全世界的研究人员和公司正在开发由物理驱动的机器人。AI 模型能够理解指令并在现实世界中自主执行复杂任务。多模态大型语言模型（LLMs）的突破使机器人能够学习、感知和理解周围的世界，并计划它们的行动。通过人类的演示，机器人现在可以学习与世界互动所需的技能，使用粗略和精细的运动技能。推进机器人技术发展的关键技术之一是强化学习。正如大型语言模型（LLMs）需要来自人类反馈的强化学习（RLHF）来学习特定技能一样，生成式物理 AI 也可以通过模拟世界中物理反馈的强化学习来学习技能。这些模拟环境是机器人学习如何做决策的地方，通过在遵守物理定律的虚拟世界中执行动作。在这些机器人体育馆中，机器人可以安全快速地学习执行复杂和动态任务，通过数百万次的试错行为来提炼它们的技能。我们构建了Nvidia Omniverse作为操作系统，在这里可以创建物理AI。Omniverse 是一个用于虚拟世界模拟的开发平台，结合了实时基于物理的渲染、物理模拟和生成式AI技术。在Omniverse中，机器人可以学习如何成为机器人。它们学习如何精确地自主操控物体，例如抓取和操控物体，或者自主导航环境，在避开障碍物和危险的同时寻找最佳路径。在Omniverse中学习可以最小化模拟与现实之间的差距，并最大化学习行为的转移。构建具有生成式物理AI的机器人需要三台计算机：Nvidia AI超级计算机用于训练模型、英伟达Jetson Orange和下一代Jetson Thor机器人超级计算机来运行模型。Nvidia Omniverse，机器人可以在模拟世界中学习和提炼技能。我们构建了开发者和公司所需的平台、加速库和 AI 模型，并允许他们使用任何所需的技术。他们最适合的堆栈。AI 的下一个浪潮已经到来。由物理 AI 驱动的机器人技术将彻底改变各行各业。这并不是未来，这正在发生。为每种类型的机器人系统创建平台我们将以几种方式服务市场。首先，我们将为每种类型的机器人系统创建平台。一个用于机器人工厂和仓库，一个用于操作物体的机器人，一个用于移动的机器人，以及一个用于人形机器人。因此，这些机器人平台几乎就像所有其他东西一样。我们提供计算机加速库和预训练模型。计算机加速库、预训练模型，我们测试一切，我们在Omniverse内部训练一切并整合一切，正如视频所说，Omniverse是机器人学习如何成为机器人的地方。当然，机器人仓库的生态系统非常复杂。构建一个现代仓库需要许多公司、许多工具、许多技术。仓库正在日益变得自动化。将来某一天将完全自动化。因此，在这些生态系统中，我们有SDK和API，它们连接到软件行业，SDK和API连接到边缘AI行业和公司。当然，也有为PLC（可编程逻辑控制器）和机器人系统设计的系统，用于ODM（原始设计制造商）。然后，这些系统由集成商整合，最终为客户建造仓库。这里我们有一个例子，Kenmac为 Giant Group建造了一个机器人仓库。全球制造巨头如何用AI建造机器人工厂好的，现在让我们谈谈工厂，它有一个完全不同的生态系统。富士康正在建造一些世界上最先进的工厂。他们的生态系统同样包括边缘计算机和机器人。用于设计工厂、工作流程的软件，编程机器人，当然还有协调数字工厂和AI工厂的PLC计算机。我们也为这些生态系统中的每一个提供SDK和API。这些都在台湾各地发生。富士康已经建造并正在建造他们工厂的数字孪生。台达电子正在建造他们工厂的数字孪生。顺便说一下，一半是真实的，一半是数字的，一半是Omniverse。和硕正在建造他们机器人工厂的数字孪生，仁宝也是如此。这真的很厉害。这是富士康新工厂的视频。让我们来看一下。随着世界将传统数据中心现代化为生成式AI工厂，对Nvidia加速计算的需求正在激增。全球最大的电子制造商富士康正在通过使用Nvidia Omniverse和AI建造机器人工厂来满足这一需求。工厂规划者使用Omniverse集成来自领先行业应用（如西门子 Team Center X 和 Autodesk Revit）的设施和设备数据。在数字孪生中，他们优化楼层布局和生产线配置，并确定最佳的摄像头位置以监控未来的运营。借助Nvidia Metropolis支持的视觉AI，虚拟集成帮助规划者节省了在建设期间进行物理变更命令的巨大成本。富士康团队使用数字孪生作为真实情况的来源，以沟通和验证准确的设备布局。Omniverse数字孪生还是机器人体育馆，富士康开发者在这里训练和测试Nvidia Isaac AI应用程序，用于机器人感知和操控，以及Metropolis AI应用程序，用于传感器融合。在Omniverse中，富士康在将运行时间部署到装配线上的Jets和计算机之前，先模拟两个机器人AI。他们模拟Isaac机械手库和AI模型，用于自动光学检查的对象识别、缺陷检测和轨迹规划，将HGX系统转移到测试舱。他们模拟由Isaac感知器驱动的FerRobot AMR（自主移动机器人），当它们进行3D映射和重建时，感知并移动其环境。通过Omniverse，他们建立了机器人工厂，这些工厂协调运行在Nvidia Isaac上的机器人，制造Nvidia AI超级计算机，这些计算机反过来训练装箱机器人。因此，机器人工厂是使用三台计算机设计的，在Nvidia AI上训练AI。你有机器人在PLC系统上运行，用于协调工厂。然后你当然在Omniverse内部模拟一切。机械臂和AMR机器人也是同样的方式，三个计算机系统。不同之处在于两个Omniverse将会汇聚在一起，因此它们将共享一个虚拟空间。当它们共享一个虚拟空间时，那个机械臂将成为机器人工厂内部的一部分。再说一次，三个计算机，我们提供计算机加速层和预训练AI模型。我们已经将Nvidia机械手和Nvidia Omniverse与西门子连接起来，西门子是世界领先的工业自动化软件和系统公司。这真是一个梦幻般的合作伙伴关系，他们正在全球各地的工厂进行合作。Semantic Pick AI现在集成了Isaac机械手，Semantic Pick AI运行，操作ABB、库卡、安川、芬克、通用机器人和技术人。所以西门子是一个极好的集成。我们还有各种其他集成。让我们来看看。Arcbest正在将Isaac感知器集成到Vox智能自治机器人中，以增强对象识别和人体运动跟踪。在物料搬运方面，比亚迪电子正在将Isaac机械手和感知器集成到他们的AI机器人中，以提高全球客户的制造效率。Ideal Works正在将Isaac感知器构建到他们的iOS软件中，用于AI机器人。实际上，Factory Logistics Intrinsic公司正在采用Isaac机械手到他们的流动状态平台中，以推进机器人抓取。Gideon正在将Isaac感知器集成到托盘AI驱动的叉车中。为了推进AI启用的物流，Argo Robotics正在采用Isaac感知器到高级视觉基础AMR的感知引擎中。Solomon正在他们的Acupic 3D软件中使用Isaac机械手AI模型。对于工业操控，Techman Robot正在将Isaac Sim和机械手集成到TM Flow中。加速自动化光学检查，Teradine Robotics正在将Isaac机械手集成到Polyscope X中用于协作机器人（cobot），并将Isaac感知器集成到Mere AMR中。Vention正在将Isaac机械手集成到机器逻辑中。对于AI操控机器人，机器人技术已经到来，物理AI已经到来。这不是科幻小说，它正在台湾各地使用，并且非常令人兴奋。那是工厂，工厂内的机器人。当然，所有产品都将是自动化的。所以有两个非常大量的机器人产品。其中之一，当然是自动驾驶汽车或具有很大自主能力汽车。Nvidia再次构建了整个堆栈，明年我们将与Mercedes车队一起投入生产。之后在2026年，是JLR车队。我们向世界提供完整的堆栈。然而，你可以随意取用我们堆栈的任何部分，任何层次，就像整个Drive堆栈是开放的一样。下一个由机器人工厂制造且内部装有机器人的高容量机器人产品可能会是人形机器人，近年来在认知能力方面，由于基础模型，以及我们正在开发的世界理解能力，这方面都取得了巨大的进步。我对这一领域非常兴奋，因为很明显，最容易适应世界的机器人是人形机器人，因为我们为我们自己建造了这个世界。我们还需要为这些机器人提供比其他类型的机器人更多的训练数据，因为我们有相同的身体结构。所以我们能够通过演示能力和视频能力提供的训练数据量将会非常大。所以我们将在这一领域看到很多进展。嗯，我想我们有一些机器人要欢迎。我们开始吧。我们还有一些朋友要加入我们。所以机器人的未来已经在这里。AI的下一个浪潮。当然，你知道，台湾用键盘制造计算机。你为口袋制造计算机，你在云端制造数据中心计算机，在未来，你将制造会走路的计算机和会滚动的计算机，你知道，四处走动。所以这些都是计算机。事实证明，制造这些计算机的技术与制造你们今天已经制造的所有其他计算机的技术非常相似。所以这将是我们非常不平凡的旅程。好的，我想感谢，我想说，我想感谢，我做了，我制作了最后一个视频，如果你们不介意的话，这是我们非常喜欢制作的东西。让我们播放它。谢谢，我爱你们。谢谢，感谢大家的到来。祝你们拥有愉快的ComputeX。谢谢！","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1071,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3546249304196282","authorId":"3546249304196282","name":"火火兔爸","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1914631c23e50a7645217a36cc9d9598","crmLevel":9,"crmLevelSwitch":1,"idStr":"3546249304196282","authorIdStr":"3546249304196282"},"content":"你就是想骗自己不要买入","text":"你就是想骗自己不要买入","html":"你就是想骗自己不要买入"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":355806825652456,"gmtCreate":1727876367566,"gmtModify":1727876369041,"author":{"id":"3554708838834221","authorId":"3554708838834221","name":"霸气威武","avatar":"https://static.tigerbbs.com/884a97d08a6f7f0246c299686e81f873","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3554708838834221","authorIdStr":"3554708838834221"},"themes":[],"htmlText":"<a 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10:08","market":"sh","language":"zh","title":"美联储步伐放缓？多名官员表态，支持下月加息25个基点","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2305396025","media":"格隆汇","summary":"已成定局？","content":"<html><head></head><body><blockquote>摘要：已成定局？</blockquote><p>本周，多名美联储官员发表公开讲话，都释放出了乐观信号。目前，市场普遍预计美联储将在下次会议中加息25个基点。在接近利率终点时，他们支持将25个基点的小幅加息作为一种更加谨慎行事的方式。</p><p>当地时间1月20日，美联储理事克里斯托弗·沃勒就当前国际经济形势背景讨论了美国2023年经济前景。</p><p>沃勒在讲话中指出，虽然2022年12月美国消费者价格指数环比下降，核心通胀率从11月的6%降至12月的5.7%，但他对美国2023年通胀前景持谨慎态度。因为美国2022年12月的核心通胀率与11月相比有所上升并且与10月和3月美联储开始加息时的数据持平。</p><blockquote>货币政策应该继续收紧，赞成联邦公开市场委员会（FOMC）计划将基准利率再上调25个基点的决定，并继续就达成2%的通胀目标做出努力。</blockquote><p>周三，2023年美联储票委、费城联储主席哈克表示，他支持美联储放慢加息步伐至25个基点，因为有迹象显示，高企的通货膨胀正在降温。同时预计美联储将提高利率至5%以上，并在这个水平“停留”一段时间。</p><p>对于去年美联储的激进加息，哈克指出：&#34;我预计今年还会加息几次，不过在我看来，我们一次加息75个基点的日子肯定已经过去了，今后加息25个基点将是适当的。在今年的某个时候，美联储的政策将处于抑制经济活动的水平，以帮助将通胀降低到2%的目标水平。&#34;</p><p>此外，通胀仍有上行风险，美国核心通胀率应该在今年降至3.5%，明年缓解到2.5%，并在2025年回到2%的目标水平。他还补充说，美国经济今年预计增长1%;而美国今年的失业率将从目前的3.5%上升到4.5%，随后几年将回落到4%。</p><p>哈克表示，预计美联储将把利率提高到5%以上，加息停止点的不确定性是央行应该放慢加息步伐的原因。</p><blockquote>让我们升至5%以上，并在那里停留一段时间，然后看看经济表现如何。没有必要将货币政策推到会严重影响经济活动的水平。</blockquote><p>美国纽约联邦储备银行行长<a href=\"https://laohu8.com/S/WMB\">威廉姆斯</a>也在周四表示，联储还没有完成为了削减顽固价格压力所采取的激进紧缩行动。由于通货膨胀率仍然很高，而且有迹象表明供需持续失衡，很明显，货币政策仍有更多工作要做，才能将通货膨胀率持续降至2%的目标。</p><blockquote>遏制通胀可能需要“低于趋势”的经济增长以及劳动力市场走软。但是，恢复物价稳定对于实现就业最大化和长期物价稳定至关重要，我们必须坚持到底，直到任务完成。</blockquote><p>此外，达拉斯联储主席洛根也表示，进一步放慢加息幅度将确保FOMC拥有最佳的货币政策决定。FOMC恪守物价稳定性目标，美国通胀太高。服务业通胀偏高，是经济过热的症候。</p><p>洛根指出，需要加息，直至有证据表明通胀放缓。必须将紧俏的劳动力市场带入更好的平衡状态。需要看到更多数据表明劳动力市场不存在过热。美联储官员们不应当被局限在利率峰值这个问题上，而必须评估数据。</p></body></html>","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 name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>美联储步伐放缓？多名官员表态，支持下月加息25个基点</title>\n<style 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13:51","market":"sh","language":"zh","title":"A股大涨如期而至！后市上涨空间还有多大？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1129539083","media":"读数一帜","summary":"随后股指有所回落，截至上午收盘，上证指数报收3496.82点，上涨4.81%；深证成指上涨8.25%。港股在国庆长假期间涨逾9%，10月8日开盘出现了大幅回调，截至上午收盘，恒生指数跌幅收窄，下跌5.58%。A股开盘涨超10%早间开盘，上证指数直接飙涨至3674.4点，涨幅达10.13%；深证成指大涨12.67%，创业板指大涨18.44%，北证50更是暴涨26.67%。国庆假期期间做多情绪十分高涨。上涨空间还有多大？","content":"<html><head></head><body><blockquote><p>港股和A股市场正从一轮急剧反弹过渡到一个更为持久的上升周期，未来两个市场都有着巨大的增长潜力</p></blockquote><p>10月8日，在万众期待、投资者拉满的情绪中，A股如期大涨，沪深两市开盘即上涨超10%。市场成交异常活跃，开盘后42分钟，沪深两市成交额突破2万亿元。</p><p><strong>随后股指有所回落，截至上午收盘，上证指数报收3496.82点，上涨4.81%；深证成指上涨8.25%。两市累计成交24801亿元。其中5090只个股上涨，230只个股涨停。</strong></p><p>直接利好因素为同日上午10时国新办举行的新闻发布会。发布会介绍了“系统落实一揽子增量政策扎实推动经济向上结构向优、发展态势持续向好”有关情况，国家发改委主任郑栅洁及四位副主任一同出席。</p><p>发布会上，国家发改委透露了接下来的多项利好政策。资本市场方面，郑栅洁表示，要努力提振资本市场。有关部门将采取有力有效的综合措施，大力引导长期资金入市，打通社保、保险、理财等资金入市的堵点，支持上市公司并购重组，稳步推进公募基金改革，研究出台保护中小投资者的政策措施；各项政策正在加快推出。</p><p>此外，郑栅洁表示，抓紧研究扩大专项债用作资本金的领域规模比例，尽快出台合理扩大地方政府专项债支持范围的具体改革的举措。进一步激发民间投资积极性，实施好政府和社会资本合作（PPP）新机制，支持社会资本参与新型基础设施等领域建设。</p><p>不过，A股与港股出现了明显的跷跷板效应。港股在国庆长假期间涨逾9%，10月8日开盘出现了大幅回调，截至上午收盘，恒生指数跌幅收窄，下跌5.58%。</p><p><strong>A股开盘涨超10%</strong></p><p>早间开盘，上证指数直接飙涨至3674.4点，涨幅达10.13%；深证成指大涨12.67%，创业板指大涨18.44%，北证50更是暴涨26.67%。竞价涨停个股近千只。开盘不到半个小时，A股成交额即突破1万亿元，创最快破万亿元纪录。</p><p>尽管随后指数有所回落，但很快又开始强势上涨。截至上午收盘，上证指数报收3496.82点，上涨4.81%；深证成指上涨8.25%，科创50上涨16.23%，创业板指涨幅14.26%，北证50涨幅18.93%。</p><p>沪深两市累计成交24801亿元，其中上证指数成交10863亿元，深证成指成交13938亿元。根据Wind（万得）数据，截至10月8日午盘，有5090只个股上涨，230只个股涨停。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2db7bb0cde7300db965d35e8042c08d9\" alt=\"（10月8日午盘A股重要股指涨幅  数据来源：Wind）\" title=\"（10月8日午盘A股重要股指涨幅  数据来源：Wind）\" tg-width=\"656\" tg-height=\"774\"/><span>（10月8日午盘A股重要股指涨幅  数据来源：Wind）</span></p><p style=\"text-align: left;\">板块方面，31个申万一级行业全部上涨。电子行业以11.61%的涨幅领涨,计算机行业上涨11.50%,美容护理、电力设备涨幅均超过9%。</p><p><strong>被认为是牛市风向标的非银金融行业涨幅也达到了9.93%。Wind数据显示，近五日，该行业涨幅已经达到了40.69%，涨幅居前。</strong></p><p>投资者加速入场。尽管券商已经在假期做好了充分的开盘准备，但10月8日，依然有投资者反映有券商App再次出现宕机，银证转账功能也出现卡顿现象。</p><p>自9月18日以来，上证指数开始反弹。至今，仅不到10个交易日，上证指数就从2700点左右重返至3496点。这样的上涨速度让投资者们甚为兴奋。</p><p>值得注意的是，节前指数持续逼空，场外资金大幅涌入。国庆假期期间做多情绪十分高涨。海外投资者高度关注中国股市，讨论未来财政政策的途径和规模。全球各知名投行纷纷上调A股评级。</p><p><strong>“短期来看，经过长假看多情绪的渲染，做多热情高涨，指数或在短期内奔向3600点甚至更高。”</strong>国金证券财富中心策略分析师黄岑栋向《财经》表示。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>港股集体回调</strong></p><p>与A股的亮眼表现不同，10月8日港股开盘大幅回调。<strong>恒生指数早盘一度跌超2300点，不但将假期涨幅磨平，还创下了16年来最大跌幅；恒生科技指数最多跌14.39%，低见4611.45点；恒生国企指数盘中最大跌幅见10.92%，是2008年10月27日以来最大跌幅。</strong></p><p>不过，在深跌之后港股开始反弹，截至午间休市，恒生指数跌5.58%，恒生科技指数跌7.87%，国企指数跌6.13%，大市半日成交额达3847.65亿港元，中资券商股、房地产股领跌。 </p><p>国庆长假期间，恒生指数一路震荡向上，从9月30日到10月7日涨9.09%，这也使港股市场的三只主要指数年内表现排到了全球主要指数涨幅前列，远远领先于美股、日股等。截至10月7日收市，恒生中国企业指数年内涨幅达44.42%，冠绝全球主要市场指数，恒生科技指数涨43.09%，恒生指数涨35.5%。</p><p>西京研究院院长赵建提到，由于港股是国际资本自由流动的市场，对美元降息敏感度更高，定价也会表现更充分。<strong>国庆长假期间，港股实际上成为了A股的期货，抢占了中国权益资产的定价权。节后A股开盘后，投资者肯定会争抢在港交所大幅上涨的AH股，直到A股和H股的定价重估到新的平衡位置。</strong></p><p>对于港股10月8日开盘的大幅回落，光大证券国际表示，市场对A股假期后复盘的表现比较关注，而A股也正如市场预期，在早盘出现大幅上涨，但盘中涨幅出现收窄，带动了在假期期间累积较大涨幅的港股出现下跌。如果从过去几周港股累计涨幅看，现在恒生指数回落幅度相对还比较合理。值得注意的是，10月8日上午港股的成交量较大，反映A股开盘后，投资者的博弈活动也趋于活跃。预期港股短线的表现还是视乎A股的走势，而中长期来看，预期投资者继续对政策利好的憧憬之下，未来股指还是具有一定的表现空间。</p><p>中泰国际表示，短期国庆假期后A股和港股通复市后，各部委各地方若能加快政策细则部署，预计本轮资金面带来的上涨有望持续一段时间。但是，极高斜率的暴力拉升难以持续太长时间，港股短期估值修复已非常充分，当市场迎来经济数据和政策落地的验证，大盘波动性或急剧增加，不排除有高位获利回吐压力。</p><p><strong>“暴力上涨难以持续，预料国庆长假后股市出现震荡。”</strong>兴业证券全球首席策略分析师张忆东此前指出。</p><p>张忆东提到，港股和A股市场正从一轮急剧反弹过渡到一个更为持久的上升周期，未来两个市场都有着巨大的增长潜力。不过，由于后市行情会由长线资金主导，股市震荡将是区分主线的时候，需要注意长线资金会否源源不绝过来，以及关注长线资金买什么。现阶段不建议过度追高杀跌，更应要关注基本面。</p><p>摩根大通10月6日发布报告称，A股开盘后港股地产、消费和金融股可能将出现回调，但这是健康的。随着更多个人投资者进入A股，其表现或将优于港股。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>上涨空间还有多大？</strong></p><p>对于后市表现，国内外投资机构普遍看好。</p><p>摩根士丹利预测，如果中国政府在未来几周宣布更多的支持措施，中国股市可能进一步上涨10%至15%。</p><p>花旗也在10月7日表示，中国今年的经济刺激措施可能会超出市场预期，因此将沪深300指数2025年6月末的目标调升至4600点，较现水平有约14%潜在升幅。</p><p>摩根大通近日发布研报认为，即使近期中国股市的大幅反弹可能面临一些短期回调压力，整体政策立场上，应加强对亚洲和全球股票进行多元化资产配置。</p><p>中信建投首席策略官陈果认为，“这次的牛市级别不会小。”在他看来，<strong>大的牛市，一定是在基本面比较悲观的情形下孕育。这种极度悲观的预期，一旦发生扭转，它孕育的牛市的级别，是比较大的，时间上比大家想象的都要长。此次牛市的级别，大概超过绝大多数人的想象。</strong></p><p>星石投资也表示，当前市场情绪及股市表现是对前期悲观预期的修复。“在政策公布前，市场预期和情绪都处于历史底部区域，A股整体处于偏低估状态，市场本身就存在估值向上修复的内生动能。”</p><p>星石投资认为，市场预期好转带来的情绪修复有望持续，随着国内逆周期政策进入新一轮发力期，市场经济预期和风险偏好均有望迎来修复，预计市场风格将逐渐从避险类资产向具备成长性的资产扩散，资产价格正在向资产价值回归。</p><p>景顺亚太区（日本除外）全球市场策略师赵耀庭日前发布报告认为，现在或是重新投资中国股市的好时机。中国股市的股息率高于政府债券收益率，两者间的息差达到长期以来的最高水平。</p><p>“尽管股市反弹，但估值依然较历史平均水平较低，这表明股市在当前基础上仍有逾20%的上涨空间。” 赵耀庭表示。</p><p>中信证券最新发布研报表示，政策信号出现重大变化，市场预期出现大逆转，未来内需政策持续加码或推动价格信号提前到来，行情将迎来大拐点；在预期大逆转后，以散户为主的增量资金集中入场为特征，脉冲式上涨短期内还会持续。</p><p>多家机构将本轮行情定义为牛市启动。十一长假期间，各家券商研究所举办了系列电话会，从各自主题来看，乐观情绪高涨。</p><p>国泰君安研究所举办“重估中国资产”系列电话会；兴业证券研究所在10月7日一连举办七场“做多中国”主题行业线上会议；而银河证券研究所国庆假期期间每天都有主题为“大拐点、大机遇”的行业专场路演举行。</p><p>不过，也有投资者认为，目前牛市尚未到来。</p><p>知名投资人林园近日表示，现在许多人仍然处于亏损状态，<strong>牛市的真正特征是大多数开始赚钱，至少有40%到50%的人在市场中获利，这才是牛市的明显标志。</strong>“至少市场要涨到4500点，才能谈牛市。”林园说。</p></body></html>","source":"lsy1589542236822","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>A股大涨如期而至！后市上涨空间还有多大？</title>\n<style 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数据来源：Wind）板块方面，31个申万一级行业全部上涨。电子行业以11.61%的涨幅领涨,计算机行业上涨11.50%,美容护理、电力设备涨幅均超过9%。被认为是牛市风向标的非银金融行业涨幅也达到了9.93%。Wind数据显示，近五日，该行业涨幅已经达到了40.69%，涨幅居前。投资者加速入场。尽管券商已经在假期做好了充分的开盘准备，但10月8日，依然有投资者反映有券商App再次出现宕机，银证转账功能也出现卡顿现象。自9月18日以来，上证指数开始反弹。至今，仅不到10个交易日，上证指数就从2700点左右重返至3496点。这样的上涨速度让投资者们甚为兴奋。值得注意的是，节前指数持续逼空，场外资金大幅涌入。国庆假期期间做多情绪十分高涨。海外投资者高度关注中国股市，讨论未来财政政策的途径和规模。全球各知名投行纷纷上调A股评级。“短期来看，经过长假看多情绪的渲染，做多热情高涨，指数或在短期内奔向3600点甚至更高。”国金证券财富中心策略分析师黄岑栋向《财经》表示。港股集体回调与A股的亮眼表现不同，10月8日港股开盘大幅回调。恒生指数早盘一度跌超2300点，不但将假期涨幅磨平，还创下了16年来最大跌幅；恒生科技指数最多跌14.39%，低见4611.45点；恒生国企指数盘中最大跌幅见10.92%，是2008年10月27日以来最大跌幅。不过，在深跌之后港股开始反弹，截至午间休市，恒生指数跌5.58%，恒生科技指数跌7.87%，国企指数跌6.13%，大市半日成交额达3847.65亿港元，中资券商股、房地产股领跌。 国庆长假期间，恒生指数一路震荡向上，从9月30日到10月7日涨9.09%，这也使港股市场的三只主要指数年内表现排到了全球主要指数涨幅前列，远远领先于美股、日股等。截至10月7日收市，恒生中国企业指数年内涨幅达44.42%，冠绝全球主要市场指数，恒生科技指数涨43.09%，恒生指数涨35.5%。西京研究院院长赵建提到，由于港股是国际资本自由流动的市场，对美元降息敏感度更高，定价也会表现更充分。国庆长假期间，港股实际上成为了A股的期货，抢占了中国权益资产的定价权。节后A股开盘后，投资者肯定会争抢在港交所大幅上涨的AH股，直到A股和H股的定价重估到新的平衡位置。对于港股10月8日开盘的大幅回落，光大证券国际表示，市场对A股假期后复盘的表现比较关注，而A股也正如市场预期，在早盘出现大幅上涨，但盘中涨幅出现收窄，带动了在假期期间累积较大涨幅的港股出现下跌。如果从过去几周港股累计涨幅看，现在恒生指数回落幅度相对还比较合理。值得注意的是，10月8日上午港股的成交量较大，反映A股开盘后，投资者的博弈活动也趋于活跃。预期港股短线的表现还是视乎A股的走势，而中长期来看，预期投资者继续对政策利好的憧憬之下，未来股指还是具有一定的表现空间。中泰国际表示，短期国庆假期后A股和港股通复市后，各部委各地方若能加快政策细则部署，预计本轮资金面带来的上涨有望持续一段时间。但是，极高斜率的暴力拉升难以持续太长时间，港股短期估值修复已非常充分，当市场迎来经济数据和政策落地的验证，大盘波动性或急剧增加，不排除有高位获利回吐压力。“暴力上涨难以持续，预料国庆长假后股市出现震荡。”兴业证券全球首席策略分析师张忆东此前指出。张忆东提到，港股和A股市场正从一轮急剧反弹过渡到一个更为持久的上升周期，未来两个市场都有着巨大的增长潜力。不过，由于后市行情会由长线资金主导，股市震荡将是区分主线的时候，需要注意长线资金会否源源不绝过来，以及关注长线资金买什么。现阶段不建议过度追高杀跌，更应要关注基本面。摩根大通10月6日发布报告称，A股开盘后港股地产、消费和金融股可能将出现回调，但这是健康的。随着更多个人投资者进入A股，其表现或将优于港股。上涨空间还有多大？对于后市表现，国内外投资机构普遍看好。摩根士丹利预测，如果中国政府在未来几周宣布更多的支持措施，中国股市可能进一步上涨10%至15%。花旗也在10月7日表示，中国今年的经济刺激措施可能会超出市场预期，因此将沪深300指数2025年6月末的目标调升至4600点，较现水平有约14%潜在升幅。摩根大通近日发布研报认为，即使近期中国股市的大幅反弹可能面临一些短期回调压力，整体政策立场上，应加强对亚洲和全球股票进行多元化资产配置。中信建投首席策略官陈果认为，“这次的牛市级别不会小。”在他看来，大的牛市，一定是在基本面比较悲观的情形下孕育。这种极度悲观的预期，一旦发生扭转，它孕育的牛市的级别，是比较大的，时间上比大家想象的都要长。此次牛市的级别，大概超过绝大多数人的想象。星石投资也表示，当前市场情绪及股市表现是对前期悲观预期的修复。“在政策公布前，市场预期和情绪都处于历史底部区域，A股整体处于偏低估状态，市场本身就存在估值向上修复的内生动能。”星石投资认为，市场预期好转带来的情绪修复有望持续，随着国内逆周期政策进入新一轮发力期，市场经济预期和风险偏好均有望迎来修复，预计市场风格将逐渐从避险类资产向具备成长性的资产扩散，资产价格正在向资产价值回归。景顺亚太区（日本除外）全球市场策略师赵耀庭日前发布报告认为，现在或是重新投资中国股市的好时机。中国股市的股息率高于政府债券收益率，两者间的息差达到长期以来的最高水平。“尽管股市反弹，但估值依然较历史平均水平较低，这表明股市在当前基础上仍有逾20%的上涨空间。” 赵耀庭表示。中信证券最新发布研报表示，政策信号出现重大变化，市场预期出现大逆转，未来内需政策持续加码或推动价格信号提前到来，行情将迎来大拐点；在预期大逆转后，以散户为主的增量资金集中入场为特征，脉冲式上涨短期内还会持续。多家机构将本轮行情定义为牛市启动。十一长假期间，各家券商研究所举办了系列电话会，从各自主题来看，乐观情绪高涨。国泰君安研究所举办“重估中国资产”系列电话会；兴业证券研究所在10月7日一连举办七场“做多中国”主题行业线上会议；而银河证券研究所国庆假期期间每天都有主题为“大拐点、大机遇”的行业专场路演举行。不过，也有投资者认为，目前牛市尚未到来。知名投资人林园近日表示，现在许多人仍然处于亏损状态，牛市的真正特征是大多数开始赚钱，至少有40%到50%的人在市场中获利，这才是牛市的明显标志。“至少市场要涨到4500点，才能谈牛市。”林园说。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":154,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":228616539377848,"gmtCreate":1696854494585,"gmtModify":1696854495940,"author":{"id":"3554708838834221","authorId":"3554708838834221","name":"霸气威武","avatar":"https://static.tigerbbs.com/884a97d08a6f7f0246c299686e81f873","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3554708838834221","authorIdStr":"3554708838834221"},"themes":[],"htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/US10Y.BOND\">$美国10年期国债收益率(US10Y.BOND)$ &nbsp;</a>起","listText":"<a 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href=\"https://laohu8.com/S/DB\">德意志银行</a>，被市场成为华尔街最悲观的银行，最近几天因为对美联储加息的看法“过于”激进成为焦点。该行的美国经济学家Matt Luzzetti 表示，美联储在2023年一季度结束加息，届时美国联邦基准利率将达到4.9%，接近5%！</p><p>美联储将在当地时间9月20-21日举行议息会议。在会议前夕公布的美国通胀数据再一次超预期，市场已经完全接受了美联储本轮加息周期的终点利率为4%的“激进观点”。然而，投行们在情绪极端脆弱的时候，再给市场浇冷水。</p><p>在上一轮美联储加息周期，最终的利率停留在 2.25%-2.5%，如果<a href=\"https://laohu8.com/S/0H7D.UK\">德意志银行</a>的预测成真，那么本轮美联储加息的幅度就是上一次的两倍，而且在一年以内完成。上周，桥水基金创始人达里奥表示，如果美联储将利率提高到4.5%，美股还得再跌20%。</p><p>现在，由于美联储加息，对金融市场更广泛的影响。一年期美债收益率已经在上周达到 4.004%，高于4%。美国房贷利率已经达到6%，达到2008年以来的最高水平。</p><p>德意志银行在报告中解释称，接近5%的加息终点利率的前提条件是“预计美国的通胀在较高水平停留更长的时间”。Matt Luzzetti 进一步解释称，在以往所有的紧缩周期中，美联储经常会将联邦基准利率提高至高于通胀的水平，不管通胀水平是高还是低。</p><p>Matt Luzzetti 对媒体表示，美联储现在需要更加严厉的政策，真实利率或者称经通胀调整后的利率必须为正。现在，美联储官员不能依靠预测“让通胀随着时间下降”，他们必须做点什么让利率高于通胀，至少在明年初做到这一点。</p><p>但是，德意志银行并不认为，接近5%的利率会在美国持续很久。</p><p>美股近期的士气受到超预期通胀数据的打压。<a href=\"https://laohu8.com/S/FDX\">联邦快递</a>公司（FedEx）的盈利警告进一步加深了弥漫市场的悲观情绪。<a href=\"https://laohu8.com/S/0HB5.UK\">法国巴黎银行</a>首席美国经济学家Carl Riccadonna认为，这符合他的观点，即美国经济正在“大幅减速”。</p><p>德意志银行并不是第一次发表悲观看法。今年4月，德意志银行第一家称美国经济衰退的华尔街大银行。就在同一个月，它更进一步地说，看到了符合其悲观假设的下行风险。6月份，该行宏观策略师Tim Wessel表示，看到了通胀无法减速的可能性。就在三天前，该行研究分析师Henry Allen表示，当谈到美国经济能否实现软着陆的辩论时，“悲观主义者将不幸获胜”。</p><p>不巧的是，越来越多的投行加入德意志银行。</p><p>上周五，荷兰金融服务公司荷兰合作银行（Rabobank）称，对利率高于预期的前景再次表示担忧。该行策略师Philip Marey表示，预计明年美国联邦基金利率将达到5%的峰值，高于此前预测的4.5%，因为持续的通货膨胀和已经开始的工资与价格螺旋上升。荷兰合作银行还表示，预计美联储不会在2024年前改变其利率立场，即2023年美联储不会开启降息。</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>美联储本轮加息终点，已有投行看到5%</title>\n<style 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Marey表示，预计明年美国联邦基金利率将达到5%的峰值，高于此前预测的4.5%，因为持续的通货膨胀和已经开始的工资与价格螺旋上升。荷兰合作银行还表示，预计美联储不会在2024年前改变其利率立场，即2023年美联储不会开启降息。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2466,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":663831048,"gmtCreate":1663075622984,"gmtModify":1663075624290,"author":{"id":"3554708838834221","authorId":"3554708838834221","name":"霸气威武","avatar":"https://static.tigerbbs.com/884a97d08a6f7f0246c299686e81f873","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3554708838834221","authorIdStr":"3554708838834221"},"themes":[],"htmlText":"一点不意外意料之中","listText":"一点不意外意料之中","text":"一点不意外意料之中","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/663831048","repostId":"1189792631","repostType":4,"repost":{"id":"1189792631","weMediaInfo":{"introduction":"中国大陆领先的金融数据、信息和软件服务企业，总部位于上海陆家嘴金融中心。","home_visible":1,"media_name":"Wind万得","id":"99","head_image":"https://static.tigerbbs.com/c71e30d1317b4a5cb20a41998e10ac68"},"pubTimestamp":1663074696,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1189792631?lang=&edition=full","pubTime":"2022-09-13 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href=\"https://laohu8.com/S/PDD\">拼多多</a>一直被视为电商市场上“斜刺里杀出来的野蛮人”。</p>\n<p>2015年成立，硬生生地在“军阀割据”的电商市场上撕开了一条下沉市场的上升之路，五年内拿到7.31亿年度活跃消费者，逼近淘宝天猫的7.57亿。</p>\n<p>2020年，对于任何电商平台而言都是关键年份。疫情突发、新需求激增，直播带货、社区团购，需求端的变革推倒了第一张多米诺骨牌。</p>\n<p>FN商业（ID：FN-24H）盘点了拼多多在2020年的十大代表性事件，并以此记录电商市场的变与不变。</p>\n<h2 label=\"一级标题\">1 直播电商，“低调”入场</h2>\n<p>2020年1月20日，拼多多正式上线“多多直播”。</p>\n<p>2020年是直播电商爆发之年，淘宝、<a href=\"https://laohu8.com/S/JD\">京东</a>、快手、<a href=\"https://laohu8.com/S/DYIN\">抖音</a>等电商平台和内容平台都成为直播带货的阵地。</p>\n<p>拼多多加入直播战场时，淘宝直播已经构建起了李佳琦、薇娅等头部主播搭配商家自播的完整护城河，快手有辛巴和散打哥等一线主播，抖音以重金扶持罗永浩，在极短时间内跻身行业头部。</p>\n<p>据媒体报道，拼多多的“多多直播”于2019年11月24日就已经开始内测微信小程序，不过当时拼多多回应称，多多直播仅是一个面向商家的服务插件。</p>\n<p>2019年11月27日，拼多多以“百亿品牌补贴”为入口，低调开启其直播首秀，根据当时的媒体报道，直播涉及母婴、美妆类产品，有10万用户观看。</p>\n<p>一年之后，多多直播依然“低调”。</p>\n<h2 label=\"一级标题\">2 营收猛增，月活大涨</h2>\n<p>2020年11月12日，拼多多发布2020年第三季度财报。财报显示，截至9月底的12个月，拼多多平台交易额达14576亿元，同比增长73%，在第三季度，拼多多营收超过142亿元，同比增长89%。</p>\n<p>不过，财报也暴露了拼多多当前最大的难题：平台交易额（GMV）增速放缓。</p>\n<p><img src=\"https://img.36krcdn.com/20210122/v2_65067c696b184c3bb6c65c0c6e43e304_img_000\"/></p>\n<p classname=\"img-desc\" label=\"图片描述\">（来源：36氪）</p>\n<p>财报显示，截至今年9月底的前12个月GMV达14576亿元，同比增长73%。2020年Q2开始，拼多多年度GMV增速放缓，此前年度GMV为12687亿元，同比增速为79%。</p>\n<p>截至9月底，拼多多平台年度活跃买家数达7.313亿，同比增长36%。其中，第三季度单季增长了4810万。同时，拼多多App的平均月活用户数达6.434亿，较去年同期增长2.138亿，单季度大涨7460万。</p>\n<p>同时，拼多多依然在加码用户端的投入。财报显示，第三季度，拼多多的销售与市场推广费用约100.72亿元，同比增长46%。截至9月底，拼多多持有现金、现金等价物及短期投资达456亿元。</p>\n<h2 label=\"一级标题\">3 上市之后，首次单季盈利</h2>\n<p>11月12日，拼多多发布2020年第三季度财报。财报显示，拼多多营收142.098亿元，同比增长89%。按照非美国通用会计准则（NON-GAAP）计算，拼多多三季度归属于普通股股东净利润为4.664亿元，去年同期为净亏损16.604亿元。</p>\n<p>靠百亿补贴野蛮生长的拼多多，第一次证明了“盈利”的可能性。</p>\n<p>不过，需要指出的是，拼多多的经营利润和GAAP下的净利润依然为负，这意味着拼多多在成本控制上仍有较大进步空间，例如减少营销费用的支出。</p>\n<p>按照拼多多发布财报时近1600亿美元的市值来看，即使实现了单季盈利，但利润依然微薄。</p>\n<h2 label=\"一级标题\">4 创始人黄峥卸任CEO</h2>\n<p>2020年7月1日，拼多多宣布组织架构升级，创始人黄峥卸任公司CEO，由公司原CTO陈磊接任CEO一职，黄峥继续担任董事长。</p>\n<p>同时，据当时披露的SEC文件显示，黄峥在拼多多的持股比例大幅降低，从2020年4月的43.3%降至29.4%。持股比例下降了13.9%，按照拼多多当时1028亿美元市值计算，黄峥身家消失了142.89亿美元，换算成人民币，超过千亿。</p>\n<p><img src=\"https://img.36krcdn.com/20210122/v2_f79cc8bfbd5e4232a5ae8c2cfa2121b3_img_000\"/></p>\n<p label=\"正文\">6月底，黄峥的身家达到454亿美元（约合人民币3210亿），首次超越马云，成为中国第二大富豪。</p>\n<h2 label=\"一级标题\">5 正面PK<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a></h2>\n<p>7月21日，连锁汽车销售平台宜买车在拼多多上推出了特斯拉Model 3的万人团购活动，团购价25.18万元，比特斯拉官网售价低了近4万元。</p>\n<p>但特斯拉方面却在当天发布声明称，“我司未与宜买车或拼多多就该团购活动有任何合作。”</p>\n<p>拼多多也马上回应称，本次活动卖的就是正品特斯拉，差额将由拼多多进行补贴，新车保证渠道正规，且带有汽车销售发票。</p>\n<p>8月14日，拼团成功的武汉用户提车时被特斯拉拒绝交付。随后，拼多多、特斯拉与用户，就“转卖”问题展开了舆论拉锯战。</p>\n<p>拼多多一定要让用户在拼多多上买到特斯拉，特斯拉一定不让用户在拼多多上买到特斯拉。究其根源，无非是希望消费者在购买高端品牌时，不会在潜意识里把拼多多排除在外。</p>\n<h2 label=\"一级标题\">6 快团团试水社区团购</h2>\n<p>2020年3月，拼多多推出线下团购工具“快团团”。彼时，社区团购行业呈现出爆发的趋势，二三线城市及以下的市场还有巨大的空白，这恰好是拼多多最擅长的领域。</p>\n<p>据拼多多方面介绍，“快团团”是一款辅助商家在线收集社区居民共同需求并在线下单及收款的团购工具。商家可以通过“快团团”上线商品团购页面，并由社区消费者发起团购，达到人数条件后，由商家按照当地防疫要求无接触配送至社区门口。</p>\n<p>当时，快团团已快速发展到服务超1万个社区的周边商家，并为当地社区消费者提供生鲜、日用品等的集中团购服务。</p>\n<p>但其热度并未持续太久，几个月后，快团团在社区团购的厮杀中销声匿迹，只留下了很多负面消息。</p>\n<p><img src=\"https://img.36krcdn.com/20210122/v2_709bf357108e41d488c71a1b7e5ae86d_img_000\"/></p>\n<h2 label=\"一级标题\">7 多多买菜正式发力</h2>\n<p>2020年8月，拼多多在App内上线买菜业务“多多买菜”，重返社区团购赛场，希望通过高频的社区生鲜消费场景打开新的流量入口，并带动整个平台GMV的增长。</p>\n<p>据悉，多多买菜是拼多多2020年唯一的超一级项目，并投入10亿补贴抢占市场。</p>\n<p>虽然拼多多在<a href=\"https://laohu8.com/S/000061\">农产品</a>领域根基稳固，手握供应链优势，但当时的社区团购已经是互联网巨头的必争之地，相比于阿里的菜鸟网络、京东的京东物流、美团数以万计的骑手，配送网络是社区团购的胜负手，也是拼多多最感乏力的环节。</p>\n<p>但在线上流量见顶的背景下，社区团购被视为消费互联网时代的最后一片蓝海，是任何电商平台都无法放弃的赛道。</p>\n<p>拼多多选择以人工换取效率，用量变引发质变。</p>\n<h2 label=\"一级标题\">8 硬核奋斗模式</h2>\n<p>2020年10月，拼多多五周年庆典，董事长黄峥发表内部演讲称，拼多多全员都要“开启硬核奋斗模式”。</p>\n<p>这次演讲中，近半的篇幅围绕“多多买菜”展开：</p>\n<p>“买菜是个好业务，是个苦业务，是个长期业务，也是拼多多人的试金石。别人睡觉的时候你在拣货、送货，这里面的苦是显而易见的，将来还会更苦。吃了苦，很可能吃力不讨好，哑巴吃黄连，有苦说不出，你说你苦不苦？”</p>\n<p><img src=\"https://img.36krcdn.com/20210122/v2_bd4811488aa04897ab32af6b06a8d4a1_img_000\"/></p>\n<p>在知乎、脉脉等平台上，有拼多多员工匿名爆料每月最低300工时等新规，正是 “ 硬核奋斗模式” 的具体表现。要达到每月300小时的工作标准，每天工作10小时也要全月无休才能完成，工作强度甚至比“996”工作制更为硬核，也为后来的事件埋下了隐患。</p>\n<h2 label=\"一级标题\">9多多钱包，支付体系</h2>\n<p>2020年12月，拼多多上线“多多钱包”。</p>\n<p>据官方介绍，多多钱包是拼多多官方推出的支付服务，在拼多多APP上交易时可使用多多钱包，平台的活动红包也可提现至银行卡。</p>\n<p>但拼多多并没有大力宣传多多钱包业务，甚至没有在购物环节推荐用户使用，只有用户开通并绑定银行卡后，在购物时才会有多多钱包支付选项，并有随机立减或返现、最高100元这样的拉新策略。</p>\n<p>2020年初，黄峥实际控制的杭州乐顾投资咨询有限公司在已经全资控股付费通的股东上海易翼一年半之后，由后者认缴出资6083.99万元，获得付费通50.01%的股权并完成工商变更，正式成为付费通的控股股东，拼多多曲线获得支付牌照。</p>\n<p>又经过一年的布局，多多钱包低调上线，成为拼多多搭建支付体系并进军金融业务的核心环节。</p>\n<p>2020年9月，拼多多成为中央广播电视总台2021年《春节联欢晚会》独家红包互动合作伙伴，很可能是计划通过春晚活动来推广“多多钱包”支付系统，以此复制微信支付的崛起之路。</p>\n<p>但变化来得猝不及防，一系列事件在2021年1月集中爆发，抖音代替拼多多成为2021年春晚独家红包互动伙伴，虽未披露原因，但懂的人都懂。</p>\n<h2 label=\"一级标题\">10 股价大涨</h2>\n<p>12月31日消息，截至12月30日美股收盘，拼多多股价上涨7.77%，报179.11美元每股，市值破2100亿美元，达到2196.47亿。</p>\n<p>2020年，拼多多市值年内最大涨幅达330.92%，成为中国公司市值增长的第一名。</p>\n<p>2000多亿美元的市值上，肆意挥洒着打工人的汗水，他们在下班的路上，看着清晨初升的太阳。</p></div></body></html>","source":"36kr_stock","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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营收猛增，月活大涨\n2020年11月12日，拼多多发布2020年第三季度财报。财报显示，截至9月底的12个月，拼多多平台交易额达14576亿元，同比增长73%，在第三季度，拼多多营收超过142亿元，同比增长89%。\n不过，财报也暴露了拼多多当前最大的难题：平台交易额（GMV）增速放缓。\n\n（来源：36氪）\n财报显示，截至今年9月底的前12个月GMV达14576亿元，同比增长73%。2020年Q2开始，拼多多年度GMV增速放缓，此前年度GMV为12687亿元，同比增速为79%。\n截至9月底，拼多多平台年度活跃买家数达7.313亿，同比增长36%。其中，第三季度单季增长了4810万。同时，拼多多App的平均月活用户数达6.434亿，较去年同期增长2.138亿，单季度大涨7460万。\n同时，拼多多依然在加码用户端的投入。财报显示，第三季度，拼多多的销售与市场推广费用约100.72亿元，同比增长46%。截至9月底，拼多多持有现金、现金等价物及短期投资达456亿元。\n3 上市之后，首次单季盈利\n11月12日，拼多多发布2020年第三季度财报。财报显示，拼多多营收142.098亿元，同比增长89%。按照非美国通用会计准则（NON-GAAP）计算，拼多多三季度归属于普通股股东净利润为4.664亿元，去年同期为净亏损16.604亿元。\n靠百亿补贴野蛮生长的拼多多，第一次证明了“盈利”的可能性。\n不过，需要指出的是，拼多多的经营利润和GAAP下的净利润依然为负，这意味着拼多多在成本控制上仍有较大进步空间，例如减少营销费用的支出。\n按照拼多多发布财报时近1600亿美元的市值来看，即使实现了单季盈利，但利润依然微薄。\n4 创始人黄峥卸任CEO\n2020年7月1日，拼多多宣布组织架构升级，创始人黄峥卸任公司CEO，由公司原CTO陈磊接任CEO一职，黄峥继续担任董事长。\n同时，据当时披露的SEC文件显示，黄峥在拼多多的持股比例大幅降低，从2020年4月的43.3%降至29.4%。持股比例下降了13.9%，按照拼多多当时1028亿美元市值计算，黄峥身家消失了142.89亿美元，换算成人民币，超过千亿。\n\n6月底，黄峥的身家达到454亿美元（约合人民币3210亿），首次超越马云，成为中国第二大富豪。\n5 正面PK特斯拉\n7月21日，连锁汽车销售平台宜买车在拼多多上推出了特斯拉Model 3的万人团购活动，团购价25.18万元，比特斯拉官网售价低了近4万元。\n但特斯拉方面却在当天发布声明称，“我司未与宜买车或拼多多就该团购活动有任何合作。”\n拼多多也马上回应称，本次活动卖的就是正品特斯拉，差额将由拼多多进行补贴，新车保证渠道正规，且带有汽车销售发票。\n8月14日，拼团成功的武汉用户提车时被特斯拉拒绝交付。随后，拼多多、特斯拉与用户，就“转卖”问题展开了舆论拉锯战。\n拼多多一定要让用户在拼多多上买到特斯拉，特斯拉一定不让用户在拼多多上买到特斯拉。究其根源，无非是希望消费者在购买高端品牌时，不会在潜意识里把拼多多排除在外。\n6 快团团试水社区团购\n2020年3月，拼多多推出线下团购工具“快团团”。彼时，社区团购行业呈现出爆发的趋势，二三线城市及以下的市场还有巨大的空白，这恰好是拼多多最擅长的领域。\n据拼多多方面介绍，“快团团”是一款辅助商家在线收集社区居民共同需求并在线下单及收款的团购工具。商家可以通过“快团团”上线商品团购页面，并由社区消费者发起团购，达到人数条件后，由商家按照当地防疫要求无接触配送至社区门口。\n当时，快团团已快速发展到服务超1万个社区的周边商家，并为当地社区消费者提供生鲜、日用品等的集中团购服务。\n但其热度并未持续太久，几个月后，快团团在社区团购的厮杀中销声匿迹，只留下了很多负面消息。\n\n7 多多买菜正式发力\n2020年8月，拼多多在App内上线买菜业务“多多买菜”，重返社区团购赛场，希望通过高频的社区生鲜消费场景打开新的流量入口，并带动整个平台GMV的增长。\n据悉，多多买菜是拼多多2020年唯一的超一级项目，并投入10亿补贴抢占市场。\n虽然拼多多在农产品领域根基稳固，手握供应链优势，但当时的社区团购已经是互联网巨头的必争之地，相比于阿里的菜鸟网络、京东的京东物流、美团数以万计的骑手，配送网络是社区团购的胜负手，也是拼多多最感乏力的环节。\n但在线上流量见顶的背景下，社区团购被视为消费互联网时代的最后一片蓝海，是任何电商平台都无法放弃的赛道。\n拼多多选择以人工换取效率，用量变引发质变。\n8 硬核奋斗模式\n2020年10月，拼多多五周年庆典，董事长黄峥发表内部演讲称，拼多多全员都要“开启硬核奋斗模式”。\n这次演讲中，近半的篇幅围绕“多多买菜”展开：\n“买菜是个好业务，是个苦业务，是个长期业务，也是拼多多人的试金石。别人睡觉的时候你在拣货、送货，这里面的苦是显而易见的，将来还会更苦。吃了苦，很可能吃力不讨好，哑巴吃黄连，有苦说不出，你说你苦不苦？”\n\n在知乎、脉脉等平台上，有拼多多员工匿名爆料每月最低300工时等新规，正是 “ 硬核奋斗模式” 的具体表现。要达到每月300小时的工作标准，每天工作10小时也要全月无休才能完成，工作强度甚至比“996”工作制更为硬核，也为后来的事件埋下了隐患。\n9多多钱包，支付体系\n2020年12月，拼多多上线“多多钱包”。\n据官方介绍，多多钱包是拼多多官方推出的支付服务，在拼多多APP上交易时可使用多多钱包，平台的活动红包也可提现至银行卡。\n但拼多多并没有大力宣传多多钱包业务，甚至没有在购物环节推荐用户使用，只有用户开通并绑定银行卡后，在购物时才会有多多钱包支付选项，并有随机立减或返现、最高100元这样的拉新策略。\n2020年初，黄峥实际控制的杭州乐顾投资咨询有限公司在已经全资控股付费通的股东上海易翼一年半之后，由后者认缴出资6083.99万元，获得付费通50.01%的股权并完成工商变更，正式成为付费通的控股股东，拼多多曲线获得支付牌照。\n又经过一年的布局，多多钱包低调上线，成为拼多多搭建支付体系并进军金融业务的核心环节。\n2020年9月，拼多多成为中央广播电视总台2021年《春节联欢晚会》独家红包互动合作伙伴，很可能是计划通过春晚活动来推广“多多钱包”支付系统，以此复制微信支付的崛起之路。\n但变化来得猝不及防，一系列事件在2021年1月集中爆发，抖音代替拼多多成为2021年春晚独家红包互动伙伴，虽未披露原因，但懂的人都懂。\n10 股价大涨\n12月31日消息，截至12月30日美股收盘，拼多多股价上涨7.77%，报179.11美元每股，市值破2100亿美元，达到2196.47亿。\n2020年，拼多多市值年内最大涨幅达330.92%，成为中国公司市值增长的第一名。\n2000多亿美元的市值上，肆意挥洒着打工人的汗水，他们在下班的路上，看着清晨初升的太阳。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1798,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":952725439,"gmtCreate":1592227815121,"gmtModify":1704198360025,"author":{"id":"3554708838834221","authorId":"3554708838834221","name":"霸气威武","avatar":"https://static.tigerbbs.com/884a97d08a6f7f0246c299686e81f873","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3554708838834221","authorIdStr":"3554708838834221"},"themes":[],"htmlText":"大家好我是渣渣辉","listText":"大家好我是渣渣辉","text":"大家好我是渣渣辉","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":1,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/952725439","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2208,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3527667803686145","authorId":"3527667803686145","name":"社区成长助手","avatar":"https://static.tigerbbs.com/2b7c7106b5c0c8b0037faa67439d898f","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"idStr":"3527667803686145","authorIdStr":"3527667803686145"},"content":"终于等到了您的初发帖[比心][比心]发帖时关联相关股票或者相关话题，可以获得更多曝光哦～如果您想创作优质文章，请查看老虎社区创作指引","text":"终于等到了您的初发帖[比心][比心]发帖时关联相关股票或者相关话题，可以获得更多曝光哦～如果您想创作优质文章，请查看老虎社区创作指引","html":"终于等到了您的初发帖[比心][比心]发帖时关联相关股票或者相关话题，可以获得更多曝光哦～如果您想创作优质文章，请查看老虎社区创作指引"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":627626869,"gmtCreate":1678285079051,"gmtModify":1678285082570,"author":{"id":"3554708838834221","authorId":"3554708838834221","name":"霸气威武","avatar":"https://static.tigerbbs.com/884a97d08a6f7f0246c299686e81f873","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3554708838834221","authorIdStr":"3554708838834221"},"themes":[],"htmlText":"直接加一百个省的磨磨唧唧","listText":"直接加一百个省的磨磨唧唧","text":"直接加一百个省的磨磨唧唧","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/627626869","repostId":"2317283696","repostType":4,"repost":{"id":"2317283696","pubTimestamp":1678281914,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2317283696?lang=&edition=full","pubTime":"2023-03-08 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Luzzetti表示，<b>他的总体言论“似乎不仅仅为50个基点打开了大门”，而是成为了一种“事实”，现在只有惊人的疲弱数据才能阻止出现这种结果</b>。</p><p>自美联储官员2月1日召开会议以来，几份经济报告显示，1月份的招聘、支出和通胀都强于预期。更重要的是，修正后的数据显示，<b>通胀和劳动力需求并没有像去年底最初报道的那样疲软</b>。鲍威尔说：</p><blockquote>“在某种程度上，我们真的看到了我们认为正在看到的情况的逆转。”</blockquote><p>Timiraos表示，上个月，鲍威尔也曾表示，放慢加息速度将更好地确保美联储不会过多加息。但他却在周二“转向”，并说：</p><blockquote>“在我看来，数据中没有任何迹象表明我们收紧得太紧了。”</blockquote><p>鲍威尔说，近期的上涨在一定程度上可能反映了1月份异常温暖的天气，这可能会干扰经济数据的季节性调整。但他补充称，这种逆转的幅度，以及对之前数据的修正“<b>表明通胀压力高于我们上次议息会议时的预期</b>。”</p><p>Luzzetti说，鲍威尔对修正数据的强调承认，<b>美国经济最近的强劲势头可能并不仅限于一个月</b>。他说：</p><blockquote>“我们从2月会议以来得到的几个月的数据几乎都在推动美联储向更鹰派的方向推进。”</blockquote><p>Timiraos还说，在听证会中<b>，两党多数议员对鲍威尔过去一年的利率管理方式表示赞赏，或只是提出了温和的批评。</b></p><p>在听证会中，马萨诸塞州民主党参议员伊丽莎白·沃伦对他提出了质疑，因为她担心美联储遏制通胀的努力可能导致比美联储官员所说的更大程度的失业。沃伦称，随着美联储试图减缓经济增长，近200万的工人可能会失业。</p><p>鲍威尔说，通货膨胀“非常高，它严重伤害了这个国家所有的劳动人民。”</p><p>沃伦问道，这是否意味着失业工人将“只能忍受”？<b>鲍威尔的回答可能反应出了美联储的坚决</b>，他说：</p><blockquote>“如果我们放弃工作，通胀保持在5%或6%，工人阶级的生活会更好吗?”</blockquote><p>鲍威尔星期三将重登国会山，参加众议院一个委员会举行的第二天听证会。<b>这将是其在3月议息会议前发表的最后一次公开讲话，也是美联储下次会议前影响市场预期的最后一次机会</b>。官员们将于周六开始他们的会前静默期。</p><p><b>近期强劲的经济数据改变了投资者的利率预期</b>。美联储上次开会时，利率期货市场的投资者预计，官员们今年只会将联邦基金利率再上调一次，升至4.9%的高点，并于今年秋季开始降息。</p><p>根据芝商所的“美联储观察工具”，在周二的听证会之前，投资者预计利率将在年中升至5.5%左右，并一直保持到2023年底。在听证会后，投资者预计联邦基金利率今年将升至5.5%至5.75%之间，本月加息50个基点的概率从听证会前的32%升至72%，而在两周前，这一几率仅不到30%。</p><p><img 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Duy说：“美联储越来越接近于接受这样一个事实：在任何合理的时间框架内，他们都不会在不导致硬着陆的情况下将通胀率恢复到2%。”美联储官员上个月放慢了加息步伐，将基准联邦基金利率上调了25个基点，至4.5%至4.75%之间。在此之前，美联储在去年11月、12月分别加息75个基点和50个基点。官员们上个月表示，采取较小的步伐将更好地让他们评估去年快速加息的影响，并降低过度加息的风险。去年12月，他们中的大多数人认为，今年他们将把利率提高到5%至5.5%之间，并将这一水平维持到2024年。美联储官员将在3月的议息会议上提交新的预测。鲍威尔说，官员们对下次加息规模的决定也将受到政府周五公布的2月份非农就业报告和下周公布的通胀报告的影响。但德意志银行首席美国经济学家Matthew Luzzetti表示，他的总体言论“似乎不仅仅为50个基点打开了大门”，而是成为了一种“事实”，现在只有惊人的疲弱数据才能阻止出现这种结果。自美联储官员2月1日召开会议以来，几份经济报告显示，1月份的招聘、支出和通胀都强于预期。更重要的是，修正后的数据显示，通胀和劳动力需求并没有像去年底最初报道的那样疲软。鲍威尔说：“在某种程度上，我们真的看到了我们认为正在看到的情况的逆转。”Timiraos表示，上个月，鲍威尔也曾表示，放慢加息速度将更好地确保美联储不会过多加息。但他却在周二“转向”，并说：“在我看来，数据中没有任何迹象表明我们收紧得太紧了。”鲍威尔说，近期的上涨在一定程度上可能反映了1月份异常温暖的天气，这可能会干扰经济数据的季节性调整。但他补充称，这种逆转的幅度，以及对之前数据的修正“表明通胀压力高于我们上次议息会议时的预期。”Luzzetti说，鲍威尔对修正数据的强调承认，美国经济最近的强劲势头可能并不仅限于一个月。他说：“我们从2月会议以来得到的几个月的数据几乎都在推动美联储向更鹰派的方向推进。”Timiraos还说，在听证会中，两党多数议员对鲍威尔过去一年的利率管理方式表示赞赏，或只是提出了温和的批评。在听证会中，马萨诸塞州民主党参议员伊丽莎白·沃伦对他提出了质疑，因为她担心美联储遏制通胀的努力可能导致比美联储官员所说的更大程度的失业。沃伦称，随着美联储试图减缓经济增长，近200万的工人可能会失业。鲍威尔说，通货膨胀“非常高，它严重伤害了这个国家所有的劳动人民。”沃伦问道，这是否意味着失业工人将“只能忍受”？鲍威尔的回答可能反应出了美联储的坚决，他说：“如果我们放弃工作，通胀保持在5%或6%，工人阶级的生活会更好吗?”鲍威尔星期三将重登国会山，参加众议院一个委员会举行的第二天听证会。这将是其在3月议息会议前发表的最后一次公开讲话，也是美联储下次会议前影响市场预期的最后一次机会。官员们将于周六开始他们的会前静默期。近期强劲的经济数据改变了投资者的利率预期。美联储上次开会时，利率期货市场的投资者预计，官员们今年只会将联邦基金利率再上调一次，升至4.9%的高点，并于今年秋季开始降息。根据芝商所的“美联储观察工具”，在周二的听证会之前，投资者预计利率将在年中升至5.5%左右，并一直保持到2023年底。在听证会后，投资者预计联邦基金利率今年将升至5.5%至5.75%之间，本月加息50个基点的概率从听证会前的32%升至72%，而在两周前，这一几率仅不到30%。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1609,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":624779268,"gmtCreate":1677742025354,"gmtModify":1677742026912,"author":{"id":"3554708838834221","authorId":"3554708838834221","name":"霸气威武","avatar":"https://static.tigerbbs.com/884a97d08a6f7f0246c299686e81f873","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3554708838834221","authorIdStr":"3554708838834221"},"themes":[],"htmlText":"叫吧叫吧狼来了","listText":"叫吧叫吧狼来了","text":"叫吧叫吧狼来了","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/624779268","repostId":"2316967988","repostType":4,"repost":{"id":"2316967988","pubTimestamp":1677740725,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2316967988?lang=&edition=full","pubTime":"2023-03-02 15:05","market":"us","language":"zh","title":"美联储3月加息50基点？这把野村又抢先“下注”！","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2316967988","media":"金十数据","summary":"过去曾两次逆大流作出美联储加息预测的野村，胜率是50%。策略师指出，无论如何，关键在于市场可能会看到美联储在3月的会议上再次出现强硬态度。","content":"<html><head></head><body><blockquote>过去曾两次逆大流作出美联储加息预测的野村，胜率是50%。策略师指出，无论如何，关键在于市场可能会看到美联储在3月的会议上再次出现强硬态度。</blockquote><p>在过去的一年里，野村证券曾在美联储利率政策走向方面做出过几次大胆的预测：6月，野村是第一家预计美联储加息75个基点的投行。这一观点在原“美联储喉舌”Hilsenrath发布一份报告后迅速成为市场共识。一个月后，野村又发布了一份更加吸睛的预测——预计7月加息100个基点。结果证明它是错误的。</p><p>总的来说，野村“不走寻常路”的胜率为二分之一，这仍然是一个不错的记录。</p><p>本周，野村又一次做出大胆预测。野村证券的策略师Aichi Amemiya写道，他现在<b>预计美联储3月将加息50个基点，随后5月和6月各加息25个基点，“因为持续性的通胀将推动美联储采取更鹰派的立场</b>”。</p><p>此前，最新的美联储会议纪要显示， “有几位”官员赞成加息50个基点。这让人怀疑美联储似乎在25个基点和重启50个基点之间左右为难。</p><p>野村表示，通胀回升导致其修改了对美联储3月份加息幅度和终端利率水平的预测。</p><p>Amemiya写道，<b>即将公布的通胀数据可能表明，近几个月来的潜在通胀趋势可能已经停止放缓</b>。虽然美联储在2月份将加息步伐放缓至25个基点，但近期持续的通胀以及强劲的劳动力市场和宽松的金融状况表明：</p><blockquote>1）美联储可能难以依赖商品主导的反通胀进程，因为这一趋势可能是短暂的；</blockquote><blockquote>2）潜在的通胀趋势可能正在重新加速，从而增加了美联储紧缩不足的风险；</blockquote><blockquote>3）美联储可能需要采取积极的政策行动来收紧金融状况。</blockquote><p>在此背景下，野村将近期预测调整如下（图1）：</p><blockquote><ul><li>3月加息50个基点（此前为25个基点），5月和6月分别加息25个基点（与此前一致）；</li><li>终端利率预期预计将达到5.50-5.75%（此前为5.25-5.50%）；</li><li>对首次降息的预期为2024年3月（与此前一致）；</li><li>缩减资产负债表的行动将持续到2024年3月（与此前一致）。</li></ul></blockquote><p>3月份加息50个基点的预期听起来可能很激进。<b>换句话说，野村现在认为美联储距离暂停加息的距离比该行最初认为的要远，其美联储可能需要更多加息前置来收紧金融状况和控制通胀。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ad690eec9d57dc959c5c777bd0e4c527\" tg-width=\"716\" tg-height=\"422\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>野村表示，鉴于近期金融状况持续宽松（如下方右图所示），美联储有动机达到更高的终端利率。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a11841e5661d42a80a34b7de477ad8d5\" tg-width=\"1100\" 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“有几位”官员赞成加息50个基点。这让人怀疑美联储似乎在25个基点和重启50个基点之间左右为难。野村表示，通胀回升导致其修改了对美联储3月份加息幅度和终端利率水平的预测。Amemiya写道，即将公布的通胀数据可能表明，近几个月来的潜在通胀趋势可能已经停止放缓。虽然美联储在2月份将加息步伐放缓至25个基点，但近期持续的通胀以及强劲的劳动力市场和宽松的金融状况表明：1）美联储可能难以依赖商品主导的反通胀进程，因为这一趋势可能是短暂的；2）潜在的通胀趋势可能正在重新加速，从而增加了美联储紧缩不足的风险；3）美联储可能需要采取积极的政策行动来收紧金融状况。在此背景下，野村将近期预测调整如下（图1）：3月加息50个基点（此前为25个基点），5月和6月分别加息25个基点（与此前一致）；终端利率预期预计将达到5.50-5.75%（此前为5.25-5.50%）；对首次降息的预期为2024年3月（与此前一致）；缩减资产负债表的行动将持续到2024年3月（与此前一致）。3月份加息50个基点的预期听起来可能很激进。换句话说，野村现在认为美联储距离暂停加息的距离比该行最初认为的要远，其美联储可能需要更多加息前置来收紧金融状况和控制通胀。野村表示，鉴于近期金融状况持续宽松（如下方右图所示），美联储有动机达到更高的终端利率。周三，在明尼阿波利斯联储主席卡什卡利发表讲话，以及亚特兰大联储主席博斯蒂克发表一篇关于在降低通胀和造成过多经济痛苦之间“取得微妙平衡”的文章之后，Amemiya今天跟进了他的预测：“卡什卡利回答了关于加息幅度的问题，表明他对25个基点或50个基点持开放态度，这为我们预测美联储3月份加息50个基点的观点提供了支持。不过，他强调更重要的是FOMC在点阵图中发出的信号。他表示，3月份的点阵图比美联储将在3月份会议上加息多少要重要得多。他还称，1月份的数据令人担忧，使他倾向于推高（利率）。这表明他可能会将他对2023年终端利率的预期从去年12月的5.375%上调至5.625%。”野村表示，虽然它预计美联储将在3月会议上加息50个基点，但美联储也可能将对2023年终端利率的预测中值上调至5.625%，这可能会产生类似的市场影响。策略师指出，关键在于是市场可能会看到美联储在3月的会议上再次出现强硬态度，要么以加息50个基点的形式，要么以点阵图中更高的预期中值出现。与此同时，在野村看来，博斯蒂克的文章显得偏鹰派，但他的最终利率预期仍保持在5.00-5.25%。值得注意的是，他提到“一些评论员认为美联储应该考虑扭转政策的观点正在得到提振”。这一评论与野村的想法有些出入，该行认为，最近的市场发展倾向于预期和定价更高的终端利率。尽管其他投行对美联储的加息预期也变得越来越鹰派，但没有人愿意消耗其可信度来预测美联储将再次改变其加息策略。如果美联储在2月份加息25个基点后本月加息50个基点，这将是默认其在继“暂时性通货膨胀”言论和6月意外加息75个基点之后犯下了另一个严重错误。在2月大部分时间里，市场预计美联储3月仅有一次25个基点的加息，现在加息50个基点的几率卷土重来，而且还在上升。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1657,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":629642093,"gmtCreate":1670498803513,"gmtModify":1670498905949,"author":{"id":"3554708838834221","authorId":"3554708838834221","name":"霸气威武","avatar":"https://static.tigerbbs.com/884a97d08a6f7f0246c299686e81f873","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3554708838834221","authorIdStr":"3554708838834221"},"themes":[],"htmlText":"我的大刀早就饥渴难耐了","listText":"我的大刀早就饥渴难耐了","text":"我的大刀早就饥渴难耐了","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/629642093","repostId":"1137999572","repostType":4,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1708,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":687163059,"gmtCreate":1660812976174,"gmtModify":1660812976174,"author":{"id":"3554708838834221","authorId":"3554708838834221","name":"霸气威武","avatar":"https://static.tigerbbs.com/884a97d08a6f7f0246c299686e81f873","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3554708838834221","authorIdStr":"3554708838834221"},"themes":[],"htmlText":"我就看多英特尔&nbsp; 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