徒步天涯的个人主页 - 老虎社区

徒步天涯

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08-26

$拼多多(PDD)$ 拼多多实际价值，只能在10美元附近，原因很简单，低价策略已经发展到接近极限，但是天天还在说投建，就是不分红，秉承着中概股的尿性，骨子带来的不会改

08-22

$中赣通信(02545)$ 耐心等待，0.01时，我来托市

07-24

没用了，上证指数已经不再可以做参考，因为韭菜早就不相信指数了，新一代的韭菜，如果想吸引他们，必须真金白银，不能有一点点虚假，就这么现实，一不会关心题材，二不会研究行情，三不会关心经济，这批韭菜是钢韭菜，不能割，倒逼上市公司实质做好，不过，时间有点长，20年后大盘会迎来上涨，真真的牛市

07-22

这样的企业早死早超生

百度搜索打响守擂战

07-07

茅塞顿开，持有就对了

英伟达GPU，警钟敲响

07-07

穷人扎堆！这个提法很好，的确穷人都爱扎堆，比如我曾经买过的所谓高科技

06-28

$Faraday Future(FFIE)$ 骗老外吧，随便，反正中国人不会买

06-22

直接没看懂，先推荐个入门

06-19

特斯拉

特斯拉跌超1%，遭知名对冲基金经理唱衰只值15美元

06-15

茅台倒了，中国才有希望

万亿茅台大跌，什么信号？科技VS白酒，谁是王者

2023-07-17

$星辉娱乐(300043)$ 不亏就是赚

2021-02-13

2021/02/13 交易笔记 by 徒步天涯

2021/02/13 成本现价浮动收益 Yalla Group(YALA) 8.82 39.50 347.68% 谁知道会什么时候到100？

2021/02/13 交易笔记 by 徒步天涯

2019-08-05

$纳斯达克(.IXIC)$ 为什么我觉得不可怕?是我麻木了，还是坚信这只是暂时。总之，我已经到了一个非常危险的状态，什么都不想做

2019-05-17

$小赢科技(XYF)$ 难以想象，这样好公司，还在犹豫，1000的茅台人人抢

2019-05-04

$Pinterest, Inc.(PINS)$ 难得的伟大公司，10倍股苗子！

2017-12-05

已经决定做美股了

$红黄蓝(RYB)$ 那就坚决不做中概股！

已经决定做美股了

2017-12-04

一个靠流氓软件起家的公司

$搜狗(SOGO)$ 不会有伟大的理想，只有一肚子山寨鬼主意，只想着捞一票就跑，搜狗，永远只是狗，飞不起来

一个靠流氓软件起家的公司

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耐心等待，0.01时，我来托市","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/340846949044584","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1070,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":331056907104440,"gmtCreate":1721831367010,"gmtModify":1721831879458,"author":{"id":"231597644458124","authorId":"231597644458124","name":"徒步天涯","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"231597644458124","idStr":"231597644458124"},"themes":[],"htmlText":"没用了，上证指数已经不再可以做参考，因为韭菜早就不相信指数了，新一代的韭菜，如果想吸引他们，必须真金白银，不能有一点点虚假，就这么现实，一不会关心题材，二不会研究行情，三不会关心经济，这批韭菜是钢韭菜，不能割，倒逼上市公司实质做好，不过，时间有点长，20年后大盘会迎来上涨，真真的牛市","listText":"没用了，上证指数已经不再可以做参考，因为韭菜早就不相信指数了，新一代的韭菜，如果想吸引他们，必须真金白银，不能有一点点虚假，就这么现实，一不会关心题材，二不会研究行情，三不会关心经济，这批韭菜是钢韭菜，不能割，倒逼上市公司实质做好，不过，时间有点长，20年后大盘会迎来上涨，真真的牛市","text":"没用了，上证指数已经不再可以做参考，因为韭菜早就不相信指数了，新一代的韭菜，如果想吸引他们，必须真金白银，不能有一点点虚假，就这么现实，一不会关心题材，二不会研究行情，三不会关心经济，这批韭菜是钢韭菜，不能割，倒逼上市公司实质做好，不过，时间有点长，20年后大盘会迎来上涨，真真的牛市","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/331056907104440","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":852,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":330014853005600,"gmtCreate":1721600516199,"gmtModify":1721600518015,"author":{"id":"231597644458124","authorId":"231597644458124","name":"徒步天涯","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"231597644458124","idStr":"231597644458124"},"themes":[],"htmlText":"这样的企业早死早超生","listText":"这样的企业早死早超生","text":"这样的企业早死早超生","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/330014853005600","repostId":"2452140147","repostType":2,"repost":{"id":"2452140147","kind":"news","pubTimestamp":1721523797,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2452140147?lang=&edition=full","pubTime":"2024-07-21 09:03","market":"hk","language":"zh","title":"百度搜索打响守擂战","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2452140147","media":"Tech星球","summary":"对比2021年11月，彼时百度在中国搜索市场的份额高达86.82%。但新兴力量的冲击下，百度搜索业务市场份额逐渐被侵蚀，竞价推广业务面临的压力剧增。百度移动生态事业群一位于近期离职的员工表示，百度广告收入增速的下降，一方面是因为用户被分流，另一方面则与传统搜索广告占互联网广告份额下降有关。其实不止是百度，搜索引擎巨头Google、Bing也面临着同样的挑战。","content":"<html><head></head><body><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fc53972514e83aa054d65dcb42917dc6\" tg-width=\"640\" tg-height=\"420\"/></p><p>越来越多的厂商，盯上了搜索这个市场。</p><p>7月10日，夸克升级“超级搜索框”，推出以AI搜索为中心的一站式AI服务。此前不久，7月1日，<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>元宝宣布上线了深度搜索功能；6月26日的钉钉生态大会上，钉钉AI搜索也开启了邀请测试。</p><p>搜索引擎作为流量入口，一直是互联网企业争夺的高地。搜索的本质在于信息和服务的分发，随着小红书、抖音、快手、B站、<a href=\"https://laohu8.com/S/ZH\">知乎</a>等平台内容建设趋向完善，在<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>这类的传统搜索引擎之外，用户的选择变得更加多样。</p><p>据Statista最新数据显示，<strong>2024年5月，百度在中国搜索市场虽仍排名第一，但市场份额已经掉到55.85%。对比2021年11月，彼时百度在中国搜索市场的份额高达86.82%。</strong></p><p>一位百度的内部人士透露，尽管市场份额依旧是第一，但内部其实很早就感受了来自外部平台的竞争压力。</p><p>在他看来，搜索业务是百度过去累积起来的护城河，但互联网平台的发展，已有不少产品在搜索这件事上追赶百度。</p><p>今年以来，伴随着百度移动生态战略的调整，百度搜索内部持续推进传统搜索向生成式搜索的迭代，试图让AI赋能搜索这个支柱业务。</p><p>不过，一位百度员工告诉Tech星球，内部不少人认为，AI确实能提升百度搜索业务的效率，但在与商业化模式的融合上，百度搜索的AI重构面临的阻力并不小。</p><p>同时面对内外变局，当下的百度搜索不得不直面的现实是：过往传统搜索构筑的护城河正在一点点变薄，在AI搜索时代，百度如何扩大优势，再回巅峰？</p><p><strong>强力环伺，蚕食份额</strong></p><p>今年5月下旬，常州市青之峰网络科技有限公司，突然传出变故风声。青之峰网络科技有限公司是常州、泰州、<a href=\"https://laohu8.com/S/601008\">连云港</a>、扬州地区百度营销服务中心，同时还是百度授权的河南新乡、焦作、安阳、洛阳、浙江金华等区域的百度营销服务提供商。</p><p>根据其官网介绍，青之峰提供的业务包括网站建设和营销推广两部分业务。一位工作人员表示，营销推广主要包括百度竞价、百度爱采购，网站建设为其自有服务。</p><p>在青之峰抖音官方账号下，一条视频中官方回复表示只是不做百度的竞价业务了，其他业务正常。Tech星球通过泰州青之峰抖音官方账号显示的信息致电对方，接线的工作人员表示，目前可以为客户在百度开户，但竞价业务不做了。另外，自有的网站建设业务是正常的。</p><p>一位百拓信息的员工告诉Tech星球，此前青之峰的相关业务已由百拓信息技术(常州)有限公司接管。</p><p>对于“青之峰代理商身份的变动”一事，百度方面回复Tech星球称，通过代理授权模式进行业务开展的厂商与代理商之间的合作关系，存在新老代理商的汰换都是商业正常情况。</p><p>诸如青之峰这样的代理公司，一直是百度广告业务末端的重要一环，过去各地的分公司和代理共同编织了百度广告收入的渠道网络。</p><p><strong>在搜索广告的鼎盛时期，这些代理公司在百度的带领下赚得盆满钵满。</strong>但新兴力量的冲击下，百度搜索业务市场份额逐渐被侵蚀，竞价推广业务面临的压力剧增。</p><p>而代理商青之峰当下的困境，其实也是百度广告业务下滑的一个缩影。</p><p>从财报来看，近一年间百度在线营销收入增幅从去年第二季度的15%、第三季度的5%，第四季度的6%，一路滑落到今年一季度的3%。而今年一季度互联网广告大盘的增长为4.58%，作为曾经国内广告收入最高的互联网公司，百度的增长跑输了行业大盘。</p><p>与此同时，对比市场中的其他厂商，<a href=\"https://laohu8.com/S/PDD\">拼多多</a>、美团、B站、快手、腾讯分别实现了56%、33.1%、31%、27.4%、26%的广告收入增速。其中，快手Q1在线营销服务收入为167亿元直逼百度的170亿元，但其增长势头更足，达到了27.4%。</p><p>百度移动生态事业群一位于近期离职的员工表示，百度广告收入增速的下降，一方面是因为用户被分流，另一方面则与传统搜索广告占互联网广告份额下降有关。当下短视频和电商广告等新型广告形式，开始受到广告主们的青睐。</p><p><strong>百度所感知到的外部竞争压力，同时也传导到了代理商身上。</strong></p><p>一位青之峰的员工称，今年好几家代理都自愿退出百度。“任务高、代理商亏本、怎么可能做？”而上述百拓信息的员工也透露，在江苏一个地级市，这个季度的的任务是“一个小目标（1亿元）”。</p><p>与此同时，<strong>为了应对市场的冲击，百度的渠道政策也在调整。</strong></p><p>百度营销推广是由百度分公司（直营）和授权代理商在全国各地提供百度营销开户、运营服务，每个分公司和代理商在不同区域，以企业的注册地址划分所属服务中心，国内共有几十家独家代理商。</p><p>根据百度在6月24日所发布的《2024年百度渠道体系杭州等地区代理商引入告知函》显示，目前百度在杭州、嘉兴、湖州三地开始引入普通代理商。这似乎意味着，百度即将打破区域独家总代理的模式。</p><p>对此，Tech星球向百度求证，百度方面回应称，百度广告业务代理授权的区域划分会参考市场的客观情况，以及百度业务的预期进行规划和调整，经济体量较大的省份授权多家代理商是历史延续，一直存在的情况。</p><p>过去，独家代理商的存在减少了区域性竞争，保证了代理商的权益，但现在百度需要引发一场“鲶鱼效应”，重新激活代理商的动力。</p><p><strong>用AI迭代搜索的商业化难题</strong></p><p>随着大模型产品日渐丰富和成熟，Kimi、豆包、元宝等AIGC产品逐渐成为替代传统搜索的工具，它们冲击着百度的市场份额，也挑战着百度的AI能力。</p><p>实际上，<strong>AI一直被百度视作逆风翻盘的底牌，当下百度内部各个业务线也在押注AI改造。</strong>一位百度离职员工表示，当下各产品线都在修修补补，或者跟AI做关联，搜索底层的AI化自然也不例外。</p><p>今年5月份，百度管理层曾透露，目前在百度搜索中，大约11%的搜索结果是利用生成式人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>（AI）技术来推算的。在百度董事长、CEO李彦宏看来，尽管AI在搜索中的应用仍处于早期阶段，但搜索服务最有可能成为AI时代的“杀手级应用”。</p><p>为此，搜索AI化被写进了百度资深副总裁、百度移动生态事业群组（MEG）总经理何俊杰的2024年OKR中。一位内部员工也表示，搜索的AI原生化改造一直在内部推进中，当下百度搜索结果中已经融入了AI生成相关内容。</p><p>在近日的2024世界人工智能大会期间，李彦宏也提到，未来百度搜索的搜索结果中，AI生成的内容比例会不断提升。</p><p>相比传统搜索，AI搜索能够更直白地给出答案，如果不满意，还能根据答案继续追问，省去了传统搜索中，用户需要在巨大的信息库中找出答案的环节。</p><p>对于C端用户而言，AI搜索能够成为一个提效的工具。但从商业化的角度出发，AI搜索却是对传统搜索所构筑的商业模式的一次巨大颠覆。</p><p>一位AI从业者称，在传统搜索中，通过关键词和展示网页排名能够嵌入广告，但直接给出答案的AI搜索却难以在模型发挥能力的基础之上，直接给出嵌入了广告的内容。</p><p>于是，一个现实难题摆在了百度的面前，在传统搜索依旧作为现“金牛业”务存在的今天，内部大力推行AI搜索化是否会导致其收入增长的放缓？</p><p><strong>其实不止是百度，搜索引擎巨头Google、Bing也面临着同样的挑战。</strong></p><p>在2023年第四季度的财报电话会议上，有投资者询问Google母公司Alphabet“如何应对生成式AI对搜索引擎的替代”，管理层打起了太极，给出了模棱两可的回答，表示将整合二者，提供搜索生成服务。</p><p>在李彦宏2024年度OKR中，其关乎移动生态的OKR表述中强调了收入与利润，同时又强调要完成AI原生化改造，引领搜索体验的代际变革。这意味着，百度希望在平衡搜索结果的个性化与广告收入之间，还需要将生成式AI与搜索引擎实现融合。</p><p><strong>在AI搜索商业模式尚不清晰的背景下，百度面临的挑战在于，如何避免AI搜索冲击其营销业务和整体营收增长。</strong></p><p>对此，一位百度大搜业务线的员工认为，尽管市场上AI搜索喊得火热，现阶段广告仍是搜索引擎的主流盈利模式。至于百度，其在涉及到基本盘业务的动作上可能会更为谨慎。</p><p><strong>大象转身</strong></p><p>过去，即便百度每年投入数十亿用于研发，搜索作为百度最成熟的业务之一，很长一段时间内，用户和一些员工几乎感觉不到创新和突破。</p><p>但现在，李彦宏宣称所有的产品都要用大模型重做一遍，体现在搜索上，最直观的结果是，过去当用户搜索“<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>Vision Pro销量时”，百度会给出一些相关的Web Link，但现在AI可以直接回答，并给出预测。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c2e952b1cb7f868702bc0dd69ee489e7\" tg-width=\"640\" tg-height=\"422\"/></p><p>与此同时，百度希望AI可以丰富搜索背后的内容生态。道理很简单，只有强大的内容生态支撑，搜索结果才可以更精准，才可以更大程度留住用户。</p><p>当下百度移动生态系统里覆盖了包括搜索、百度App、百度内容生态、百度贴吧、文心一言App、百度营销在内的多个产品和应用，它们都在百度用AI重构的计划之中。</p><p><strong>而被李彦宏称为“AI重构最彻底”的百度文库，在内部对标的是<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>的Office Copilot。</strong>过去，百度文库主要承担分享知识、查找文档的功能，大模型重新打开了它的想象空间，成为一站式的智能文档创作平台，可以生产结构化、定制化的知识产品和内容。</p><p>AI确实让百度实现了用户的增长。从百度披露的最新数据来看，文心一言累计用户规模已达3亿，日调用次数也达到了5亿，在今年一季度，手机百度APP的月度用户数也达到6.76亿，环比增加了900万。而在今年5月举办的万象大会上，百度文库累计AI用户数也已突破1.4亿，AI功能使用次数已突破15亿。</p><p><strong>AI让百度拥有了足够的市场知名度，</strong>但到目前为止，无论是广告主还是员工，都未感知到AI对业务转化带来显著提升。</p><p><strong>体现在在广告业务的回报上，AI带来的惊喜却并不多。</strong></p><p>2023年第三季度的财报电话会上，尽管百度表示文心大模型重构后的广告系统，在四季度会为百度带来数亿元增量收入，但实际上第四季度百度在线营销收入为192亿元，同比虽有增长，但环比下滑2.5%。</p><p>过去几年，百度一直在寻找第二增长曲线，AI被视为重要引擎。但当下广告营销收入依旧贡献着百度的绝大部分营收份额，而且在这个主要营收的辅助上，AI的能力似乎也未能让增长放缓的广告业务重回增长通道。</p><p>继被淘宝广告、字节广告收入超越之后，在今年一季度，百度广告营收规模又被<a href=\"https://laohu8.com/S/JD\">京东</a>超越，快手以166亿的收入逼近了百度的170亿，超过百度似乎只是时间问题。</p><p><strong>于百度而言，压力与日俱增。</strong></p><p>一位百度大搜业务内部的研发人员认为，在他看来，曾经只要保证线上不出问题，靠着那个搜索框，百度似乎可以一直赚钱。但这种日子已经成为过去，伴随着越来越多玩家的挑战，一些员工觉得百度进入了打仗的状态，不少MEG（百度移动生态事业群组）的员工感到了紧迫，<strong>“此前就像一个养老院，但现在人人自危。”</strong></p><p>不可否认的是，百度依然是搜索市场的老大。但百度需要证明的是，在AI时代，如何重回搜索巅峰。</p></body></html>","source":"techxq","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>百度搜索打响守擂战</title>\n<style 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Pro销量时”，百度会给出一些相关的网页链接，但现在AI可以直接回答，并给出预测。与此同时，百度希望AI可以丰富搜索背后的内容生态。道理很简单，只有强大的内容生态支撑，搜索结果才可以更精准，才可以更大程度留住用户。当下百度移动生态系统里覆盖了包括搜索、百度App、百度内容生态、百度贴吧、文心一言App、百度营销在内的多个产品和应用，它们都在百度用AI重构的计划之中。而被李彦宏称为“AI重构最彻底”的百度文库，在内部对标的是微软的Office Copilot。过去，百度文库主要承担分享知识、查找文档的功能，大模型重新打开了它的想象空间，成为一站式的智能文档创作平台，可以生产结构化、定制化的知识产品和内容。AI确实让百度实现了用户的增长。从百度披露的最新数据来看，文心一言累计用户规模已达3亿，日调用次数也达到了5亿，在今年一季度，手机百度APP的月度用户数也达到6.76亿，环比增加了900万。而在今年5月举办的万象大会上，百度文库累计AI用户数也已突破1.4亿，AI功能使用次数已突破15亿。AI让百度拥有了足够的市场知名度，但到目前为止，无论是广告主还是员工，都未感知到AI对业务转化带来显著提升。体现在在广告业务的回报上，AI带来的惊喜却并不多。2023年第三季度的财报电话会上，尽管百度表示文心大模型重构后的广告系统，在四季度会为百度带来数亿元增量收入，但实际上第四季度百度在线营销收入为192亿元，同比虽有增长，但环比下滑2.5%。过去几年，百度一直在寻找第二增长曲线，AI被视为重要引擎。但当下广告营销收入依旧贡献着百度的绝大部分营收份额，而且在这个主要营收的辅助上，AI的能力似乎也未能让增长放缓的广告业务重回增长通道。继被淘宝广告、字节广告收入超越之后，在今年一季度，百度广告营收规模又被京东超越，快手以166亿的收入逼近了百度的170亿，超过百度似乎只是时间问题。于百度而言，压力与日俱增。一位百度大搜业务内部的研发人员认为，在他看来，曾经只要保证线上不出问题，靠着那个搜索框，百度似乎可以一直赚钱。但这种日子已经成为过去，伴随着越来越多玩家的挑战，一些员工觉得百度进入了打仗的状态，不少MEG（百度移动生态事业群组）的员工感到了紧迫，“此前就像一个养老院，但现在人人自危。”不可否认的是，百度依然是搜索市场的老大。但百度需要证明的是，在AI时代，如何重回搜索巅峰。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":451,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":324917960761376,"gmtCreate":1720354727157,"gmtModify":1720354729178,"author":{"id":"231597644458124","authorId":"231597644458124","name":"徒步天涯","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"231597644458124","idStr":"231597644458124"},"themes":[],"htmlText":"茅塞顿开，持有就对了","listText":"茅塞顿开，持有就对了","text":"茅塞顿开，持有就对了","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/324917960761376","repostId":"1170827191","repostType":2,"repost":{"id":"1170827191","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"最有深度的半导体新媒体，实讯、专业、原创、深度，30万半导体精英关注！专注观察全球半导体最新资讯、技术前沿、发展趋势。《摩尔精英》《中国集成电路》共同出品，欢迎订阅摩尔旗下公众号：摩尔精英、摩尔芯闻、摩尔App","home_visible":1,"media_name":"半导体行业观察","id":"1099700132","head_image":"https://static.tigerbbs.com/705285f8deea4d7b8e48df7848a67868"},"pubTimestamp":1720249459,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1170827191?lang=&edition=full","pubTime":"2024-07-06 15:04","market":"us","language":"zh","title":"英伟达GPU，警钟敲响","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1170827191","media":"半导体行业观察","summary":"占主导地位的公司未来可能会面临某些行为限制。","content":"<html><head></head><body><p><strong>在传出法国将对英伟达发起反垄断调查后不久，又有新的不好消息传出。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">据彭博社引述欧盟竞争事务负责人玛格丽特·维斯塔格 (Margrethe Vestager) 的警告称，英伟达公司的 AI 芯片供应存在“巨大瓶颈”，但表示监管机构仍在考虑如何解决这个问题。</p><p style=\"text-align: justify;\">“我们一直在向他们询问问题，但这还只是初步问题，”她在新加坡之行中告诉彭博社。到目前为止，这“还不具备监管行动的条件”。</p><p style=\"text-align: justify;\">自从英伟达成为人工智能支出热潮的最大受益者以来，监管机构就一直关注着它。它的图形处理单元（简称 GPU）因其能够处理开发 AI 模型所需的大量信息的能力而受到数据中心运营商的青睐。</p><p style=\"text-align: justify;\">芯片已成为科技界最热门的商品之一，云计算提供商相互竞争以获取这些芯片。据估计，Nvidia 的 H100 处理器需求旺盛，已帮助他们获得 80% 以上的市场份额，领先于竞争对手英特尔公司和超微半导体公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">尽管供应紧张，但 Vestager 表示，人工智能芯片供应的二级市场可能有助于激发创新和公平竞争。</p><p style=\"text-align: justify;\">但她表示，占主导地位的公司未来可能会面临某些行为限制。</p><p style=\"text-align: justify;\">“如果你在市场上拥有这种主导地位，那么有些事情你不能做，而小公司可以做，”她说。“但除此之外，只要你做你的生意并尊重这一点，你就很好。”</p><h2 id=\"id_4139301530\" style=\"text-align: start;\">6000亿美元的“大难题”</h2><p style=\"text-align: justify;\">尽管高科技巨头在人工智能基础设施方面投入了大量资金，但人工智能带来的收入增长尚未实现，这表明生态系统的最终用户价值存在巨大差距。事实上， 红杉资本分析师戴维·卡恩（ David Cahn）认为，人工智能公司每年必须赚取约 6000 亿美元才能支付其人工智能基础设施（例如数据中心）的费用。</p><p style=\"text-align: justify;\">去年，Nvidia 的数据中心硬件收入达到 475 亿美元（其中大部分硬件是用于 AI 和 HPC 应用的计算 GPU）。AWS、Google、Meta、Microsoft等公司在 2023 年为 OpenAI 的 ChatGPT 等应用在其 AI 基础设施上投入了巨额资金。然而，他们能赚回这笔投资吗？David Cahn 认为，这可能意味着我们正在目睹金融泡沫的增长。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4a264df9bda45f9770a75afb8ce68fba\" title=\"\" tg-width=\"863\" tg-height=\"272\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">按照David Cahn的算法，6000亿美元这个数字，可以通过一些简单的数学运算来得出。</p><p style=\"text-align: justify;\">你所要做的就是将 Nvidia 的运行率收入预测乘以 2 倍，以反映 AI 数据中心的总成本（GPU 占总拥有成本的一半，另一半包括能源、建筑物、备用发电机等）。然后你再乘以 2 倍，以反映 GPU 最终用户的 50% 毛利率（例如，从 Azure 或 AWS 或 GCP 购买 AI 计算的初创公司或企业，他们也需要赚钱）。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们看看，自 2023 年 9 月<strong>（在当时，他认为人工智能是2000亿美元难题）</strong>以来发生了什么变化？</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>一、供应短缺已经消退：</strong> 2023 年末是 GPU 供应短缺的高峰期。初创公司正在给风险投资公司打电话，给任何愿意与他们交谈的人打电话，寻求帮助以获得 GPU。如今，这种担忧几乎完全消除了。对于我交谈过的大多数人来说，现在以合理的交货时间获得 GPU 相对容易。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>二、GPU 库存不断增长：</strong> Nvidia 在第四季度报告称，其数据中心收入的一半左右来自大型云提供商。仅微软一家就可能占Nvidia 第四季度收入的约 22%。超大规模资本支出正在达到历史水平。这些投资是大型科技公司 2024 年第一季度收益的主要主题，首席执行官们有效地告诉市场：“无论你喜不喜欢，我们都会投资 GPU。”囤积硬件并不是一个新现象，一旦库存足够大以至于需求下降，就会成为重置的催化剂。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>三、OpenAI 仍然占据着 AI 收入的最大份额：</strong> The Information 最近报道称，OpenAI 的收入现在为34 亿美元，高于 2023 年底的 16 亿美元。虽然我们已经看到少数初创公司的收入规模达到不到 1 亿美元，但 OpenAI 与其他公司之间的差距仍然很大。除了 ChatGPT，消费者今天真正使用了多少 AI 产品？想想你每月花 15.49 美元从 Netflix 或每月花 11.99 美元从 Spotify 获得多少价值。从长远来看，AI 公司需要为消费者提供巨大的价值，才能继续掏钱。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>四、1250 亿美元的缺口现在变成了 5000 亿美元的缺口：</strong>在最后的分析中，我慷慨地假设谷歌、微软、苹果和 Meta 每年都能从新的 AI 相关收入中产生 100 亿美元。我还假设甲骨文、字节跳动、阿里巴巴、腾讯、X 和特斯拉每年都有 50 亿美元的新 AI 收入。即使这仍然是正确的，并且我们在名单上再添加几家公司，1250 亿美元的缺口现在也会变成 5000 亿美元的缺口。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>这还没完——B100 即将问世： </strong>今年早些时候，Nvidia 宣布推出 B100 芯片，其性能提升了 2.5 倍，而成本仅增加了 25%。我预计这将导致 NVDA 芯片需求的最终激增。与 H100 相比，B100 的成本与性能相比有了显著的改善，而且由于每个人都想在今年晚些时候买到 B100，因此很可能再次出现供应短缺。</p><p style=\"text-align: justify;\">在之前提出关于GPU的问题时，David Cahn收到的最主要反驳之一是“GPU 资本支出就像修建铁路”，最终火车会开过来，目的地也会到来——新的农业出口、游乐园、购物中心等。</p><p style=\"text-align: justify;\">David Cahn表示，其实他也同意这一点，但他认为这个论调忽略了几点：</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>一、缺乏定价权：</strong>在物理基础设施建设的情况下，您正在建设的基础设施具有一些内在价值。如果您拥有旧金山和洛杉矶之间的轨道，那么您可能拥有某种垄断定价权，因为 A 地和 B 地之间只能铺设这么多轨道。在 GPU 数据中心的情况下，定价权要小得多。GPU 计算正日益成为一种按小时计量的商品。与成为寡头垄断的 CPU 云不同，构建专用 AI 云的新进入者继续涌入市场。在没有垄断或寡头垄断的情况下，高固定成本 + 低边际成本的企业几乎总是会看到价格竞争到边际成本（例如航空公司）。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>二、投资浪费：</strong>即使是铁路行业，以及许多新技术行业，投机性投资狂潮也常常导致高额的资本浪费。《The Engines that Moves Markets 》是一本关于技术投资的最佳教科书，其主要观点（确实，重点关注铁路行业）是，许多人在投机性技术浪潮中损失惨重。挑选赢家很难，但挑选输家（就铁路行业而言，运河）要容易得多。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>三、折旧：</strong>从技术发展史中我们得知，半导体趋于越来越好。Nvidia 将继续生产更好的下一代芯片，如 B100。这将导致上一代芯片的折旧速度加快。由于市场低估了 B100 和下一代芯片的改进速度，因此它高估了今天购买的 H100 在 3-4 年后的价值。同样，物理基础设施不存在这种相似性，它不遵循任何“摩尔定律”类型的曲线，因此成本与性能的关系不断改善。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>四、赢家与输家：</strong>我认为我们需要仔细研究赢家和输家——在基础设施建设过剩的时期，总会有赢家。人工智能很可能是下一波变革性技术浪潮，GPU 计算价格的下降实际上也有利于长期创新，也有利于初创企业。如果David Cahn的预测成真，它将主要对投资者造成伤害。创始人和公司建设者将继续在人工智能领域发展——他们将更有可能取得成功，因为他们将受益于较低的成本和在这一试验期间积累的经验。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>五、人工智能将创造巨大的经济价值。</strong>专注于为最终用户提供价值的公司创建者将获得丰厚的回报。我们正在经历一场可能定义一代人的技术浪潮。像 Nvidia 这样的公司在推动这一转变方面发挥了重要作用，值得称赞，并且很可能在未来很长一段时间内在生态系统中发挥关键作用。</p><p style=\"text-align: justify;\">不过David Cahn也重申，投机狂潮是技术的一部分，所以没什么好害怕的。那些在这一刻保持头脑清醒的人有机会创建极其重要的公司。但我们必须确保不要相信现在已经从硅谷蔓延到全国乃至全世界的妄想。这种妄想认为我们都会快速致富，因为 AGI 明天就会到来，我们都需要储存唯一有价值的资源，那就是 GPU。</p><p style=\"text-align: justify;\">“事实上，前面的道路将是漫长的。它会有起有落。但几乎可以肯定，它是值得的。”David Cahn强调。</p><h2 id=\"id_2227801964\" style=\"text-align: start;\">潜在的挑战者</h2><p style=\"text-align: justify;\">虽然这是一个谈了很多次，但似乎也有了结果的论调。如Futurum Group 首席执行官丹尼尔·纽曼所说，“目前，世界上没有英伟达的天敌。”</p><p style=\"text-align: justify;\">原因如下：Nvidia 的图形处理单元 (GPU) 最初于 1999 年为 PC 视频游戏中的超快 3D 图形而创建，后来被证明非常适合训练大规模生成式 AI 模型，来自 OpenAI、Google、Meta、Anthropic 和 Cohere 等公司推动的模型的规模越来越大，进而需要使用大量 AI 芯片来做训练。多年来，Nvidia 的 GPU 一直被认为是最强大的，也是最抢手的。</p><p style=\"text-align: justify;\">这些成本当然不菲：训练顶级生成式 AI 模型需要数万个最高端的 GPU，每个 GPU 的价格为 3 万至 4 万美元。例如，埃隆·马斯克 (Elon Musk)最近表示，他的公司 xAI 的 Grok 3 模型需要在 10 万个 Nvidia 顶级 GPU 上进行训练才能成为“特别的东西”，这将为 Nvidia 带来超过 30 亿美元的芯片收入。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，Nvidia 的成功不仅仅是芯片的产物，还有让芯片变得易于使用的软件。Nvidia 的软件生态系统已经成为大量专注于 AI 的开发人员的首选，他们几乎没有动力去转换。在上周的年度股东大会上，Nvidia 首席执行官黄仁勋称该公司的软件平台 CUDA（计算统一设备架构）是一个“良性循环”。随着用户的增多，Nvidia 有能力投入更多资金升级该生态系统，从而吸引更多用户。</p><p style=\"text-align: justify;\">相比之下，Nvidia 的半导体竞争对手AMD控制着全球 GPU 市场约 12% 的份额，该公司确实拥有具有竞争力的 GPU，并且正在改进其软件，纽曼说。但是，虽然它可以为不想被 Nvidia 束缚的公司提供另一种选择，但它没有现有的开发者用户群，这些开发者认为 CUDA 易于使用。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外，虽然亚马逊的 AWS、微软Azure 和谷歌云等大型云服务提供商都生产自己的专有芯片，但他们并不打算取代 Nvidia。相反，他们希望有多种 AI 芯片可供选择，以优化自己的数据中心基础设施，降低价格，并向最广泛的潜在客户群销售他们的云服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">J. Gold Associates 分析师杰克·戈尔德 (Jack Gold) 解释说：“Nvidia 拥有早期发展势头，当你建立一个快速增长的市场时，其他人很难赶上。”他表示 Nvidia 在创建其他人所没有的独特生态系统方面做得很好。</p><p style=\"text-align: justify;\">Wedbush 股票研究高级副总裁 Matt Bryson 补充说，要取代 Nvidia 用于训练大规模 AI 模型的芯片将特别困难，他解释说，目前计算能力的大部分支出都流向了这一领域。“我认为这种动态在未来一段时间内不会发生变化，”他说。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，<strong>越来越多的人工智能芯片初创公司，包括 Cerebras、SambaNova、Groq 以及最新的 Etched和 Axelera ，都看到了从英伟达人工智能芯片业务中分一杯羹的机会。</strong>他们专注于满足人工智能公司的特殊需求，尤其是所谓的“推理”，即通过已经训练过的人工智能模型运行数据，让模型输出信息（例如，ChatGPT 的每个答案都需要推理）。</p><p style=\"text-align: justify;\">例如，就在上周，Etched筹集了1.2 亿美元，用于开发一种专门用于运行 transformer 模型的专用芯片Sohu，Transformer 模型是 OpenAI 的 ChatGPT、谷歌的 Gemini 和 Anthropic 的 Claude 使用的一种 AI 模型架构。据介绍，该芯片将由台积电采用其 4nm 工艺生产，该公司表示还已从“顶级供应商”那里获得高带宽内存和服务器供应，但没有透露这些公司的名字。Etched 还声称，Sohu 的速度比 Nvidia 即将推出的 Blackwell GPU“快一个数量级，而且更便宜”，八芯片 Sohu 服务器每秒可处理超过 500,000 个 Llama 70B token。该公司通过推断已发布的 Nvidia H100 服务器 MLperf 基准测试数据做出了这一判断，该基准测试显示，八 GPU 服务器每秒可处理 23,000 个 Llama 70B token。Etched 首席执行官 Uberti在接受采访时表示，一台Sohu服务器将取代 160 块 H100 GPU。</p><p style=\"text-align: justify;\">荷兰初创公司 Axelera AI 正在开发用于人工智能应用的芯片，该公司上周宣称也已获得6800万美元美元融资，该公司正在筹集资金以支持其雄心勃勃的增长计划。这家总部位于埃因霍温的公司旨在成为欧洲版的 Nvidia，提供据称比竞争对手节能 10 倍、价格便宜 5 倍的 AI 芯片。Axelera 创新的核心是 Thetis Core 芯片，它在一个周期内可以执行惊人的 260,000 次计算，而普通计算机只能执行 16 次或 32 次计算。这种能力使其非常适合 AI 神经网络计算，主要是矢量矩阵乘法。他们的芯片提供了高性能和可用性，而成本仅为现有市场解决方案的一小部分。这可以使 AI 普及，让更广泛的应用程序和用户能够使用它。</p><p style=\"text-align: justify;\">与此同时，据报道，专注于以闪电般的速度运行模型的 Groq 正在以25 亿美元的估值筹集新资金，而 Cerebras据称在发布其最新芯片仅几个月后就秘密提交了首次公开募股申请，该公司声称该芯片可以训练比 GPT-4 或 Gemini 大 10 倍的 AI 模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">所有这些初创公司一开始都可能专注于一个小市场，比如为某些任务提供更高效、更快或更便宜的芯片。他们也可能更专注于特定行业的专用芯片或个人电脑和智能手机等人工智能设备。“最好的策略是开拓一个小众市场，而不是试图征服世界，而这正是他们大多数人正在尝试做的，”Tirias Research 首席分析师 Jim McGregor 说。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，也许更切题的问题是：这些初创公司与云提供商以及 AMD 和英特尔等半导体巨头一起能够占领多少市场份额？这还有待观察，尤其是因为运行 AI 模型或推理的芯片市场仍然很新。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; 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style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/705285f8deea4d7b8e48df7848a67868);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">半导体行业观察 </p>\n<p class=\"h-time\">2024-07-06 15:04</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p><strong>在传出法国将对英伟达发起反垄断调查后不久，又有新的不好消息传出。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">据彭博社引述欧盟竞争事务负责人玛格丽特·维斯塔格 (Margrethe Vestager) 的警告称，英伟达公司的 AI 芯片供应存在“巨大瓶颈”，但表示监管机构仍在考虑如何解决这个问题。</p><p style=\"text-align: justify;\">“我们一直在向他们询问问题，但这还只是初步问题，”她在新加坡之行中告诉彭博社。到目前为止，这“还不具备监管行动的条件”。</p><p style=\"text-align: justify;\">自从英伟达成为人工智能支出热潮的最大受益者以来，监管机构就一直关注着它。它的图形处理单元（简称 GPU）因其能够处理开发 AI 模型所需的大量信息的能力而受到数据中心运营商的青睐。</p><p style=\"text-align: justify;\">芯片已成为科技界最热门的商品之一，云计算提供商相互竞争以获取这些芯片。据估计，Nvidia 的 H100 处理器需求旺盛，已帮助他们获得 80% 以上的市场份额，领先于竞争对手英特尔公司和超微半导体公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">尽管供应紧张，但 Vestager 表示，人工智能芯片供应的二级市场可能有助于激发创新和公平竞争。</p><p style=\"text-align: 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50% 毛利率（例如，从 Azure 或 AWS 或 GCP 购买 AI 计算的初创公司或企业，他们也需要赚钱）。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们看看，自 2023 年 9 月<strong>（在当时，他认为人工智能是2000亿美元难题）</strong>以来发生了什么变化？</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>一、供应短缺已经消退：</strong> 2023 年末是 GPU 供应短缺的高峰期。初创公司正在给风险投资公司打电话，给任何愿意与他们交谈的人打电话，寻求帮助以获得 GPU。如今，这种担忧几乎完全消除了。对于我交谈过的大多数人来说，现在以合理的交货时间获得 GPU 相对容易。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>二、GPU 库存不断增长：</strong> Nvidia 在第四季度报告称，其数据中心收入的一半左右来自大型云提供商。仅微软一家就可能占Nvidia 第四季度收入的约 22%。超大规模资本支出正在达到历史水平。这些投资是大型科技公司 2024 年第一季度收益的主要主题，首席执行官们有效地告诉市场：“无论你喜不喜欢，我们都会投资 GPU。”囤积硬件并不是一个新现象，一旦库存足够大以至于需求下降，就会成为重置的催化剂。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>三、OpenAI 仍然占据着 AI 收入的最大份额：</strong> The Information 最近报道称，OpenAI 的收入现在为34 亿美元，高于 2023 年底的 16 亿美元。虽然我们已经看到少数初创公司的收入规模达到不到 1 亿美元，但 OpenAI 与其他公司之间的差距仍然很大。除了 ChatGPT，消费者今天真正使用了多少 AI 产品？想想你每月花 15.49 美元从 Netflix 或每月花 11.99 美元从 Spotify 获得多少价值。从长远来看，AI 公司需要为消费者提供巨大的价值，才能继续掏钱。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>四、1250 亿美元的缺口现在变成了 5000 亿美元的缺口：</strong>在最后的分析中，我慷慨地假设谷歌、微软、苹果和 Meta 每年都能从新的 AI 相关收入中产生 100 亿美元。我还假设甲骨文、字节跳动、阿里巴巴、腾讯、X 和特斯拉每年都有 50 亿美元的新 AI 收入。即使这仍然是正确的，并且我们在名单上再添加几家公司，1250 亿美元的缺口现在也会变成 5000 亿美元的缺口。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>这还没完——B100 即将问世： </strong>今年早些时候，Nvidia 宣布推出 B100 芯片，其性能提升了 2.5 倍，而成本仅增加了 25%。我预计这将导致 NVDA 芯片需求的最终激增。与 H100 相比，B100 的成本与性能相比有了显著的改善，而且由于每个人都想在今年晚些时候买到 B100，因此很可能再次出现供应短缺。</p><p style=\"text-align: justify;\">在之前提出关于GPU的问题时，David Cahn收到的最主要反驳之一是“GPU 资本支出就像修建铁路”，最终火车会开过来，目的地也会到来——新的农业出口、游乐园、购物中心等。</p><p style=\"text-align: justify;\">David Cahn表示，其实他也同意这一点，但他认为这个论调忽略了几点：</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>一、缺乏定价权：</strong>在物理基础设施建设的情况下，您正在建设的基础设施具有一些内在价值。如果您拥有旧金山和洛杉矶之间的轨道，那么您可能拥有某种垄断定价权，因为 A 地和 B 地之间只能铺设这么多轨道。在 GPU 数据中心的情况下，定价权要小得多。GPU 计算正日益成为一种按小时计量的商品。与成为寡头垄断的 CPU 云不同，构建专用 AI 云的新进入者继续涌入市场。在没有垄断或寡头垄断的情况下，高固定成本 + 低边际成本的企业几乎总是会看到价格竞争到边际成本（例如航空公司）。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>二、投资浪费：</strong>即使是铁路行业，以及许多新技术行业，投机性投资狂潮也常常导致高额的资本浪费。《The Engines that Moves Markets 》是一本关于技术投资的最佳教科书，其主要观点（确实，重点关注铁路行业）是，许多人在投机性技术浪潮中损失惨重。挑选赢家很难，但挑选输家（就铁路行业而言，运河）要容易得多。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>三、折旧：</strong>从技术发展史中我们得知，半导体趋于越来越好。Nvidia 将继续生产更好的下一代芯片，如 B100。这将导致上一代芯片的折旧速度加快。由于市场低估了 B100 和下一代芯片的改进速度，因此它高估了今天购买的 H100 在 3-4 年后的价值。同样，物理基础设施不存在这种相似性，它不遵循任何“摩尔定律”类型的曲线，因此成本与性能的关系不断改善。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>四、赢家与输家：</strong>我认为我们需要仔细研究赢家和输家——在基础设施建设过剩的时期，总会有赢家。人工智能很可能是下一波变革性技术浪潮，GPU 计算价格的下降实际上也有利于长期创新，也有利于初创企业。如果David Cahn的预测成真，它将主要对投资者造成伤害。创始人和公司建设者将继续在人工智能领域发展——他们将更有可能取得成功，因为他们将受益于较低的成本和在这一试验期间积累的经验。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>五、人工智能将创造巨大的经济价值。</strong>专注于为最终用户提供价值的公司创建者将获得丰厚的回报。我们正在经历一场可能定义一代人的技术浪潮。像 Nvidia 这样的公司在推动这一转变方面发挥了重要作用，值得称赞，并且很可能在未来很长一段时间内在生态系统中发挥关键作用。</p><p style=\"text-align: justify;\">不过David Cahn也重申，投机狂潮是技术的一部分，所以没什么好害怕的。那些在这一刻保持头脑清醒的人有机会创建极其重要的公司。但我们必须确保不要相信现在已经从硅谷蔓延到全国乃至全世界的妄想。这种妄想认为我们都会快速致富，因为 AGI 明天就会到来，我们都需要储存唯一有价值的资源，那就是 GPU。</p><p style=\"text-align: justify;\">“事实上，前面的道路将是漫长的。它会有起有落。但几乎可以肯定，它是值得的。”David Cahn强调。</p><h2 id=\"id_2227801964\" style=\"text-align: start;\">潜在的挑战者</h2><p style=\"text-align: justify;\">虽然这是一个谈了很多次，但似乎也有了结果的论调。如Futurum Group 首席执行官丹尼尔·纽曼所说，“目前，世界上没有英伟达的天敌。”</p><p style=\"text-align: justify;\">原因如下：Nvidia 的图形处理单元 (GPU) 最初于 1999 年为 PC 视频游戏中的超快 3D 图形而创建，后来被证明非常适合训练大规模生成式 AI 模型，来自 OpenAI、Google、Meta、Anthropic 和 Cohere 等公司推动的模型的规模越来越大，进而需要使用大量 AI 芯片来做训练。多年来，Nvidia 的 GPU 一直被认为是最强大的，也是最抢手的。</p><p style=\"text-align: justify;\">这些成本当然不菲：训练顶级生成式 AI 模型需要数万个最高端的 GPU，每个 GPU 的价格为 3 万至 4 万美元。例如，埃隆·马斯克 (Elon Musk)最近表示，他的公司 xAI 的 Grok 3 模型需要在 10 万个 Nvidia 顶级 GPU 上进行训练才能成为“特别的东西”，这将为 Nvidia 带来超过 30 亿美元的芯片收入。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，Nvidia 的成功不仅仅是芯片的产物，还有让芯片变得易于使用的软件。Nvidia 的软件生态系统已经成为大量专注于 AI 的开发人员的首选，他们几乎没有动力去转换。在上周的年度股东大会上，Nvidia 首席执行官黄仁勋称该公司的软件平台 CUDA（计算统一设备架构）是一个“良性循环”。随着用户的增多，Nvidia 有能力投入更多资金升级该生态系统，从而吸引更多用户。</p><p style=\"text-align: justify;\">相比之下，Nvidia 的半导体竞争对手AMD控制着全球 GPU 市场约 12% 的份额，该公司确实拥有具有竞争力的 GPU，并且正在改进其软件，纽曼说。但是，虽然它可以为不想被 Nvidia 束缚的公司提供另一种选择，但它没有现有的开发者用户群，这些开发者认为 CUDA 易于使用。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外，虽然亚马逊的 AWS、微软Azure 和谷歌云等大型云服务提供商都生产自己的专有芯片，但他们并不打算取代 Nvidia。相反，他们希望有多种 AI 芯片可供选择，以优化自己的数据中心基础设施，降低价格，并向最广泛的潜在客户群销售他们的云服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">J. Gold Associates 分析师杰克·戈尔德 (Jack Gold) 解释说：“Nvidia 拥有早期发展势头，当你建立一个快速增长的市场时，其他人很难赶上。”他表示 Nvidia 在创建其他人所没有的独特生态系统方面做得很好。</p><p style=\"text-align: justify;\">Wedbush 股票研究高级副总裁 Matt Bryson 补充说，要取代 Nvidia 用于训练大规模 AI 模型的芯片将特别困难，他解释说，目前计算能力的大部分支出都流向了这一领域。“我认为这种动态在未来一段时间内不会发生变化，”他说。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，<strong>越来越多的人工智能芯片初创公司，包括 Cerebras、SambaNova、Groq 以及最新的 Etched和 Axelera ，都看到了从英伟达人工智能芯片业务中分一杯羹的机会。</strong>他们专注于满足人工智能公司的特殊需求，尤其是所谓的“推理”，即通过已经训练过的人工智能模型运行数据，让模型输出信息（例如，ChatGPT 的每个答案都需要推理）。</p><p style=\"text-align: justify;\">例如，就在上周，Etched筹集了1.2 亿美元，用于开发一种专门用于运行 transformer 模型的专用芯片Sohu，Transformer 模型是 OpenAI 的 ChatGPT、谷歌的 Gemini 和 Anthropic 的 Claude 使用的一种 AI 模型架构。据介绍，该芯片将由台积电采用其 4nm 工艺生产，该公司表示还已从“顶级供应商”那里获得高带宽内存和服务器供应，但没有透露这些公司的名字。Etched 还声称，Sohu 的速度比 Nvidia 即将推出的 Blackwell GPU“快一个数量级，而且更便宜”，八芯片 Sohu 服务器每秒可处理超过 500,000 个 Llama 70B token。该公司通过推断已发布的 Nvidia H100 服务器 MLperf 基准测试数据做出了这一判断，该基准测试显示，八 GPU 服务器每秒可处理 23,000 个 Llama 70B token。Etched 首席执行官 Uberti在接受采访时表示，一台Sohu服务器将取代 160 块 H100 GPU。</p><p style=\"text-align: justify;\">荷兰初创公司 Axelera AI 正在开发用于人工智能应用的芯片，该公司上周宣称也已获得6800万美元美元融资，该公司正在筹集资金以支持其雄心勃勃的增长计划。这家总部位于埃因霍温的公司旨在成为欧洲版的 Nvidia，提供据称比竞争对手节能 10 倍、价格便宜 5 倍的 AI 芯片。Axelera 创新的核心是 Thetis Core 芯片，它在一个周期内可以执行惊人的 260,000 次计算，而普通计算机只能执行 16 次或 32 次计算。这种能力使其非常适合 AI 神经网络计算，主要是矢量矩阵乘法。他们的芯片提供了高性能和可用性，而成本仅为现有市场解决方案的一小部分。这可以使 AI 普及，让更广泛的应用程序和用户能够使用它。</p><p style=\"text-align: justify;\">与此同时，据报道，专注于以闪电般的速度运行模型的 Groq 正在以25 亿美元的估值筹集新资金，而 Cerebras据称在发布其最新芯片仅几个月后就秘密提交了首次公开募股申请，该公司声称该芯片可以训练比 GPT-4 或 Gemini 大 10 倍的 AI 模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">所有这些初创公司一开始都可能专注于一个小市场，比如为某些任务提供更高效、更快或更便宜的芯片。他们也可能更专注于特定行业的专用芯片或个人电脑和智能手机等人工智能设备。“最好的策略是开拓一个小众市场，而不是试图征服世界，而这正是他们大多数人正在尝试做的，”Tirias Research 首席分析师 Jim McGregor 说。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，也许更切题的问题是：这些初创公司与云提供商以及 AMD 和英特尔等半导体巨头一起能够占领多少市场份额？这还有待观察，尤其是因为运行 AI 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或每月花 11.99 美元从 Spotify 获得多少价值。从长远来看，AI 公司需要为消费者提供巨大的价值，才能继续掏钱。四、1250 亿美元的缺口现在变成了 5000 亿美元的缺口：在最后的分析中，我慷慨地假设谷歌、微软、苹果和 Meta 每年都能从新的 AI 相关收入中产生 100 亿美元。我还假设甲骨文、字节跳动、阿里巴巴、腾讯、X 和特斯拉每年都有 50 亿美元的新 AI 收入。即使这仍然是正确的，并且我们在名单上再添加几家公司，1250 亿美元的缺口现在也会变成 5000 亿美元的缺口。这还没完——B100 即将问世： 今年早些时候，Nvidia 宣布推出 B100 芯片，其性能提升了 2.5 倍，而成本仅增加了 25%。我预计这将导致 NVDA 芯片需求的最终激增。与 H100 相比，B100 的成本与性能相比有了显著的改善，而且由于每个人都想在今年晚些时候买到 B100，因此很可能再次出现供应短缺。在之前提出关于GPU的问题时，David Cahn收到的最主要反驳之一是“GPU 资本支出就像修建铁路”，最终火车会开过来，目的地也会到来——新的农业出口、游乐园、购物中心等。David Cahn表示，其实他也同意这一点，但他认为这个论调忽略了几点：一、缺乏定价权：在物理基础设施建设的情况下，您正在建设的基础设施具有一些内在价值。如果您拥有旧金山和洛杉矶之间的轨道，那么您可能拥有某种垄断定价权，因为 A 地和 B 地之间只能铺设这么多轨道。在 GPU 数据中心的情况下，定价权要小得多。GPU 计算正日益成为一种按小时计量的商品。与成为寡头垄断的 CPU 云不同，构建专用 AI 云的新进入者继续涌入市场。在没有垄断或寡头垄断的情况下，高固定成本 + 低边际成本的企业几乎总是会看到价格竞争到边际成本（例如航空公司）。二、投资浪费：即使是铁路行业，以及许多新技术行业，投机性投资狂潮也常常导致高额的资本浪费。《The Engines that Moves Markets 》是一本关于技术投资的最佳教科书，其主要观点（确实，重点关注铁路行业）是，许多人在投机性技术浪潮中损失惨重。挑选赢家很难，但挑选输家（就铁路行业而言，运河）要容易得多。三、折旧：从技术发展史中我们得知，半导体趋于越来越好。Nvidia 将继续生产更好的下一代芯片，如 B100。这将导致上一代芯片的折旧速度加快。由于市场低估了 B100 和下一代芯片的改进速度，因此它高估了今天购买的 H100 在 3-4 年后的价值。同样，物理基础设施不存在这种相似性，它不遵循任何“摩尔定律”类型的曲线，因此成本与性能的关系不断改善。四、赢家与输家：我认为我们需要仔细研究赢家和输家——在基础设施建设过剩的时期，总会有赢家。人工智能很可能是下一波变革性技术浪潮，GPU 计算价格的下降实际上也有利于长期创新，也有利于初创企业。如果David Cahn的预测成真，它将主要对投资者造成伤害。创始人和公司建设者将继续在人工智能领域发展——他们将更有可能取得成功，因为他们将受益于较低的成本和在这一试验期间积累的经验。五、人工智能将创造巨大的经济价值。专注于为最终用户提供价值的公司创建者将获得丰厚的回报。我们正在经历一场可能定义一代人的技术浪潮。像 Nvidia 这样的公司在推动这一转变方面发挥了重要作用，值得称赞，并且很可能在未来很长一段时间内在生态系统中发挥关键作用。不过David Cahn也重申，投机狂潮是技术的一部分，所以没什么好害怕的。那些在这一刻保持头脑清醒的人有机会创建极其重要的公司。但我们必须确保不要相信现在已经从硅谷蔓延到全国乃至全世界的妄想。这种妄想认为我们都会快速致富，因为 AGI 明天就会到来，我们都需要储存唯一有价值的资源，那就是 GPU。“事实上，前面的道路将是漫长的。它会有起有落。但几乎可以肯定，它是值得的。”David Cahn强调。潜在的挑战者虽然这是一个谈了很多次，但似乎也有了结果的论调。如Futurum Group 首席执行官丹尼尔·纽曼所说，“目前，世界上没有英伟达的天敌。”原因如下：Nvidia 的图形处理单元 (GPU) 最初于 1999 年为 PC 视频游戏中的超快 3D 图形而创建，后来被证明非常适合训练大规模生成式 AI 模型，来自 OpenAI、Google、Meta、Anthropic 和 Cohere 等公司推动的模型的规模越来越大，进而需要使用大量 AI 芯片来做训练。多年来，Nvidia 的 GPU 一直被认为是最强大的，也是最抢手的。这些成本当然不菲：训练顶级生成式 AI 模型需要数万个最高端的 GPU，每个 GPU 的价格为 3 万至 4 万美元。例如，埃隆·马斯克 (Elon 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Gold Associates 分析师杰克·戈尔德 (Jack Gold) 解释说：“Nvidia 拥有早期发展势头，当你建立一个快速增长的市场时，其他人很难赶上。”他表示 Nvidia 在创建其他人所没有的独特生态系统方面做得很好。Wedbush 股票研究高级副总裁 Matt Bryson 补充说，要取代 Nvidia 用于训练大规模 AI 模型的芯片将特别困难，他解释说，目前计算能力的大部分支出都流向了这一领域。“我认为这种动态在未来一段时间内不会发生变化，”他说。然而，越来越多的人工智能芯片初创公司，包括 Cerebras、SambaNova、Groq 以及最新的 Etched和 Axelera ，都看到了从英伟达人工智能芯片业务中分一杯羹的机会。他们专注于满足人工智能公司的特殊需求，尤其是所谓的“推理”，即通过已经训练过的人工智能模型运行数据，让模型输出信息（例如，ChatGPT 的每个答案都需要推理）。例如，就在上周，Etched筹集了1.2 亿美元，用于开发一种专门用于运行 transformer 模型的专用芯片Sohu，Transformer 模型是 OpenAI 的 ChatGPT、谷歌的 Gemini 和 Anthropic 的 Claude 使用的一种 AI 模型架构。据介绍，该芯片将由台积电采用其 4nm 工艺生产，该公司表示还已从“顶级供应商”那里获得高带宽内存和服务器供应，但没有透露这些公司的名字。Etched 还声称，Sohu 的速度比 Nvidia 即将推出的 Blackwell GPU“快一个数量级，而且更便宜”，八芯片 Sohu 服务器每秒可处理超过 500,000 个 Llama 70B token。该公司通过推断已发布的 Nvidia H100 服务器 MLperf 基准测试数据做出了这一判断，该基准测试显示，八 GPU 服务器每秒可处理 23,000 个 Llama 70B token。Etched 首席执行官 Uberti在接受采访时表示，一台Sohu服务器将取代 160 块 H100 GPU。荷兰初创公司 Axelera AI 正在开发用于人工智能应用的芯片，该公司上周宣称也已获得6800万美元美元融资，该公司正在筹集资金以支持其雄心勃勃的增长计划。这家总部位于埃因霍温的公司旨在成为欧洲版的 Nvidia，提供据称比竞争对手节能 10 倍、价格便宜 5 倍的 AI 芯片。Axelera 创新的核心是 Thetis Core 芯片，它在一个周期内可以执行惊人的 260,000 次计算，而普通计算机只能执行 16 次或 32 次计算。这种能力使其非常适合 AI 神经网络计算，主要是矢量矩阵乘法。他们的芯片提供了高性能和可用性，而成本仅为现有市场解决方案的一小部分。这可以使 AI 普及，让更广泛的应用程序和用户能够使用它。与此同时，据报道，专注于以闪电般的速度运行模型的 Groq 正在以25 亿美元的估值筹集新资金，而 Cerebras据称在发布其最新芯片仅几个月后就秘密提交了首次公开募股申请，该公司声称该芯片可以训练比 GPT-4 或 Gemini 大 10 倍的 AI 模型。所有这些初创公司一开始都可能专注于一个小市场，比如为某些任务提供更高效、更快或更便宜的芯片。他们也可能更专注于特定行业的专用芯片或个人电脑和智能手机等人工智能设备。“最好的策略是开拓一个小众市场，而不是试图征服世界，而这正是他们大多数人正在尝试做的，”Tirias Research 首席分析师 Jim McGregor 说。因此，也许更切题的问题是：这些初创公司与云提供商以及 AMD 和英特尔等半导体巨头一起能够占领多少市场份额？这还有待观察，尤其是因为运行 AI 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tg-height=\"240\"/></p><p><strong>茅台大跌是什么信号</strong></p><p>作为A股“股王”，贵州茅台大跌相对罕见。据证券时报·数据宝统计，过去10年间（2014年6月15日至2024年6月14日），贵州茅台单日跌幅超过1.5%的交易日有354次，2018年10月29日，公司股价跌停，引发市场恐慌。自2023年以来，公司大幅下跌交易日明显下降；今年以来，仅6个交易日跌幅超过1.5%。</p><p>贵州茅台大幅下跌有什么信号？<strong>历次数据显示，持续下行或成为阶段性底部的重要指示</strong>，2022年9月29日至2022年10月31日，贵州茅台股价下跌近30%。自2022年10月31日起，贵州茅台后5日涨10.82%，后10日涨12.72%，沪深300指数后5日涨6.61%，后10日涨7.14%；上证指数由2900点附近上涨至3100点左右。</p><p>2020年3月11日至2020年3月19日，贵州茅台下跌13.84%，自2022年3月19日起，其股价后5日涨5.65%，后10日涨13.59%；沪深300指数后5日涨1.7%，后10日涨2.7%，后20日涨5.59%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/dfc0ec48d7a048eca3a44b3659255d6e\" alt=\"\"/><strong>两大板块出现明显分歧</strong></p><p>贵州茅台是众多白酒公司的代表之一，从盘面来看，自5月21日至6月14日，白酒指数跌幅超过13%，同期科技50指数仅小幅下跌，半导体产业指数、芯片指数呈逆势上涨。白酒板块与以半导体为主的科技板块出现明显分歧。</p><p>事实上，这种分歧在历史上曾多次出现。从2023年全年来看，白酒指数下跌超过17%，而半导体产业指数上涨8.28%，芯片指数涨幅超过10%。再往前看，2020年白酒指数全年涨幅接近140%，芯片、半导体产业涨幅比前者的一半还低。</p><p>为何会出现这样的分歧，科技板块与白酒板块谁更具备吸引力。</p><p>一方面来自于美股<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>“市值一哥”的争夺战，带动科技股关注度提升，这种情绪传导至A股市场；另一方面，A股“科特估”横空出世，在发展新质生产力，以及科技强国的重要使命下，科技板块获得大量资金的关注。</p><p>为对比分析，以白酒指数、半导体产业指数为重点研究对象，分析两者的异同。</p><p>从估值来看，早在2022年末，白酒指数与半导体产业指数估值基本相当，均为34倍左右，近10年间（2014年6月14日至2024年6月14日）白酒指数最低估值仅11.28倍，半导体产业指数最低估值30.62倍，也就是说白酒板块此时的估值已居相对高位。</p><p>截至今年6月14日，白酒指数估值21.43倍，半导体产业指数估值接近77倍，两者较对应行业近10年间的最高估值均有较大差距。与近10年间的平均估值相比，半导体产业指数当前估值超过前者，白酒指数不到前者的0.7倍。<strong>不过从科技50指数来看，当前估值不到30倍，仍处于相对低位。</strong></p><p>从成长性来看，自2021年至2023年，白酒指数净利润同比增速保持15%以上，半导体产业2023年整体下滑；从盈利性来看，白酒指数加权净资产收益率（ROE）持续超过25%，半导体产业指数ROE由2021年的12.06%持续下滑至2023年的4.77%；科技50指数ROE保持在10%至20%之间。</p><p>从杠杆资金来看，截至6月13日，白酒指数成份股年内（较2023年末）获融资客减仓0.16%，半导体产业指数获融资客加仓2.19%。</p><p>从机构持仓来看，截至今年一季末，6家半导体产业指数成份股获QFII持仓，其中3家获加仓；白酒指数成份股无1家获QFII持仓。</p><p>现阶段，半导体板块财务指标整体不及白酒股，且科技股当前估值略高。不过通过机构一致预测数据来计算，<strong>白酒指数成份股2024年净利润整体增幅18%左右，受上一年业绩下滑（亏损）影响，半导体产业指数成份股2024年整体增幅或超过70%。</strong></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1b28124a3ff34342b8bfd10d4c0eb29d\" alt=\"\"/><strong>如何选择？</strong></p><p>综上所述，在财务方面，半导体产业“一高两低”，即未来业绩成长性可观，过去的成长性、盈利性一般。虽然半导体产业指数估值远超过白酒指数，但由于市场对科技股估值普遍给予较高水平，根据历史数据来看，半导体产业指数当下估值相对合理。</p><p>以贵州茅台、<a href=\"https://laohu8.com/S/000858\">五粮液</a>为主的白酒长期以来被赋予了金融和奢侈品属性的标签，被认为具有抵御通货膨胀的潜力。</p><p>对科技公司而言，科技成果的落地需要时间的沉淀，国家集成电路产业大基金多次战略投资半导体产业；央行14日发文称，2024年4月，中国人民银行联合科技部等部门设立5000亿元科技创新和技术改造再贷款，其中1000亿元额度专门用于支持初创期、成长期科技型中小企业首次贷款，激励<a href=\"https://laohu8.com/S/FISI\">金融机构</a>更大力度投早、投小、投硬科技，足见国家对科技创新的投资决心。</p><p>那么究竟该如何选择，专业人士认为，<strong>白酒行业的未来本质上依赖于消费者群体的偏好和变迁。</strong>目前白酒消费群体主要集中在80年代之前出生的人群，随着时代的变迁，年轻人对白酒的态度却呈现出明显的顾忌和偏好下降的趋势。根据里斯战略定位咨询发布的《年轻人的酒——中国酒类品类创新研究报告》显示，白酒在年轻人“过去一年最常喝什么酒”的回答中仅占9%，远低于啤酒、葡萄酒和果酒的占比。</p><p>对于科技股，<a href=\"https://laohu8.com/S/601901\">方正证券</a>表示，对于科技股的行情具备充足信心，核心原因在于：无论是“中特估”还是“科特估”都是资本市场服务于实体经济使命的一部分，但短期信号仍需考量多方面因素。<strong>当前对于“科特估”需要保持关注，但也需要多一些耐心。</strong></p><p><strong>绩优持续分红半导体公司出炉</strong></p><p>复盘历史数据，无论是任何行业板块，具备稳定的成长性、稳定的分红以及稳定盈利性的公司通常能走出“慢牛”行情。基于上文分析，科技产业的成长性、盈利性普遍低于白酒行业，因此在设置参数时，尽量给予较低门槛。据数据宝统计，2022年至2024年（2024年取机构预测数据）净利润增幅均超过5%，2021年至2023年加权ROE均超过5%，且2021年至2023年实施分红的半导体产业公司，经过筛选仅有9家，包括<strong><a href=\"https://laohu8.com/S/300316\">晶盛机电</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/688019\">安集科技</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/002371\">北方华创</a></strong>等公司。</p><p>从机构预测数据来看，2024年净利润增幅有望超过30%的公司有<a href=\"https://laohu8.com/S/002409\">雅克科技</a>、北方华创及<a href=\"https://laohu8.com/S/688037\">芯源微</a>。雅克科技主要致力于电子半导体材料，深冷复合材料以及塑料助剂材料研发和生产，上市以来公司累计分红7.28亿元。</p><p>除<a href=\"https://laohu8.com/S/300346\">南大光电</a>及雅克科技外，其余7家公司2023年加权ROE均超过10%，晶盛机电、安集科技超过20%。</p><p>从分红来看，上述9家公司，有3家公司上市以来累计现金分红超过10亿元，分别是<strong><a href=\"https://laohu8.com/S/000063\">中兴通讯</a>、晶盛机电</strong>及<strong>中科曙光</strong>，其中中兴通讯累计分红超过90亿元，上市以来累计分红率达到28.51%，位居9家公司第2位，仅次于南大光电。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/be794f04d79f439d99a024ea5fb76bdb\" alt=\"\"/></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>万亿茅台大跌，什么信号？科技VS白酒，谁是王者</title>\n<style 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tg-height=\"240\"/></p><p><strong>茅台大跌是什么信号</strong></p><p>作为A股“股王”，贵州茅台大跌相对罕见。据证券时报·数据宝统计，过去10年间（2014年6月15日至2024年6月14日），贵州茅台单日跌幅超过1.5%的交易日有354次，2018年10月29日，公司股价跌停，引发市场恐慌。自2023年以来，公司大幅下跌交易日明显下降；今年以来，仅6个交易日跌幅超过1.5%。</p><p>贵州茅台大幅下跌有什么信号？<strong>历次数据显示，持续下行或成为阶段性底部的重要指示</strong>，2022年9月29日至2022年10月31日，贵州茅台股价下跌近30%。自2022年10月31日起，贵州茅台后5日涨10.82%，后10日涨12.72%，沪深300指数后5日涨6.61%，后10日涨7.14%；上证指数由2900点附近上涨至3100点左右。</p><p>2020年3月11日至2020年3月19日，贵州茅台下跌13.84%，自2022年3月19日起，其股价后5日涨5.65%，后10日涨13.59%；沪深300指数后5日涨1.7%，后10日涨2.7%，后20日涨5.59%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/dfc0ec48d7a048eca3a44b3659255d6e\" alt=\"\"/><strong>两大板块出现明显分歧</strong></p><p>贵州茅台是众多白酒公司的代表之一，从盘面来看，自5月21日至6月14日，白酒指数跌幅超过13%，同期科技50指数仅小幅下跌，半导体产业指数、芯片指数呈逆势上涨。白酒板块与以半导体为主的科技板块出现明显分歧。</p><p>事实上，这种分歧在历史上曾多次出现。从2023年全年来看，白酒指数下跌超过17%，而半导体产业指数上涨8.28%，芯片指数涨幅超过10%。再往前看，2020年白酒指数全年涨幅接近140%，芯片、半导体产业涨幅比前者的一半还低。</p><p>为何会出现这样的分歧，科技板块与白酒板块谁更具备吸引力。</p><p>一方面来自于美股<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>“市值一哥”的争夺战，带动科技股关注度提升，这种情绪传导至A股市场；另一方面，A股“科特估”横空出世，在发展新质生产力，以及科技强国的重要使命下，科技板块获得大量资金的关注。</p><p>为对比分析，以白酒指数、半导体产业指数为重点研究对象，分析两者的异同。</p><p>从估值来看，早在2022年末，白酒指数与半导体产业指数估值基本相当，均为34倍左右，近10年间（2014年6月14日至2024年6月14日）白酒指数最低估值仅11.28倍，半导体产业指数最低估值30.62倍，也就是说白酒板块此时的估值已居相对高位。</p><p>截至今年6月14日，白酒指数估值21.43倍，半导体产业指数估值接近77倍，两者较对应行业近10年间的最高估值均有较大差距。与近10年间的平均估值相比，半导体产业指数当前估值超过前者，白酒指数不到前者的0.7倍。<strong>不过从科技50指数来看，当前估值不到30倍，仍处于相对低位。</strong></p><p>从成长性来看，自2021年至2023年，白酒指数净利润同比增速保持15%以上，半导体产业2023年整体下滑；从盈利性来看，白酒指数加权净资产收益率（ROE）持续超过25%，半导体产业指数ROE由2021年的12.06%持续下滑至2023年的4.77%；科技50指数ROE保持在10%至20%之间。</p><p>从杠杆资金来看，截至6月13日，白酒指数成份股年内（较2023年末）获融资客减仓0.16%，半导体产业指数获融资客加仓2.19%。</p><p>从机构持仓来看，截至今年一季末，6家半导体产业指数成份股获QFII持仓，其中3家获加仓；白酒指数成份股无1家获QFII持仓。</p><p>现阶段，半导体板块财务指标整体不及白酒股，且科技股当前估值略高。不过通过机构一致预测数据来计算，<strong>白酒指数成份股2024年净利润整体增幅18%左右，受上一年业绩下滑（亏损）影响，半导体产业指数成份股2024年整体增幅或超过70%。</strong></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1b28124a3ff34342b8bfd10d4c0eb29d\" alt=\"\"/><strong>如何选择？</strong></p><p>综上所述，在财务方面，半导体产业“一高两低”，即未来业绩成长性可观，过去的成长性、盈利性一般。虽然半导体产业指数估值远超过白酒指数，但由于市场对科技股估值普遍给予较高水平，根据历史数据来看，半导体产业指数当下估值相对合理。</p><p>以贵州茅台、<a href=\"https://laohu8.com/S/000858\">五粮液</a>为主的白酒长期以来被赋予了金融和奢侈品属性的标签，被认为具有抵御通货膨胀的潜力。</p><p>对科技公司而言，科技成果的落地需要时间的沉淀，国家集成电路产业大基金多次战略投资半导体产业；央行14日发文称，2024年4月，中国人民银行联合科技部等部门设立5000亿元科技创新和技术改造再贷款，其中1000亿元额度专门用于支持初创期、成长期科技型中小企业首次贷款，激励<a href=\"https://laohu8.com/S/FISI\">金融机构</a>更大力度投早、投小、投硬科技，足见国家对科技创新的投资决心。</p><p>那么究竟该如何选择，专业人士认为，<strong>白酒行业的未来本质上依赖于消费者群体的偏好和变迁。</strong>目前白酒消费群体主要集中在80年代之前出生的人群，随着时代的变迁，年轻人对白酒的态度却呈现出明显的顾忌和偏好下降的趋势。根据里斯战略定位咨询发布的《年轻人的酒——中国酒类品类创新研究报告》显示，白酒在年轻人“过去一年最常喝什么酒”的回答中仅占9%，远低于啤酒、葡萄酒和果酒的占比。</p><p>对于科技股，<a href=\"https://laohu8.com/S/601901\">方正证券</a>表示，对于科技股的行情具备充足信心，核心原因在于：无论是“中特估”还是“科特估”都是资本市场服务于实体经济使命的一部分，但短期信号仍需考量多方面因素。<strong>当前对于“科特估”需要保持关注，但也需要多一些耐心。</strong></p><p><strong>绩优持续分红半导体公司出炉</strong></p><p>复盘历史数据，无论是任何行业板块，具备稳定的成长性、稳定的分红以及稳定盈利性的公司通常能走出“慢牛”行情。基于上文分析，科技产业的成长性、盈利性普遍低于白酒行业，因此在设置参数时，尽量给予较低门槛。据数据宝统计，2022年至2024年（2024年取机构预测数据）净利润增幅均超过5%，2021年至2023年加权ROE均超过5%，且2021年至2023年实施分红的半导体产业公司，经过筛选仅有9家，包括<strong><a href=\"https://laohu8.com/S/300316\">晶盛机电</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/688019\">安集科技</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/002371\">北方华创</a></strong>等公司。</p><p>从机构预测数据来看，2024年净利润增幅有望超过30%的公司有<a href=\"https://laohu8.com/S/002409\">雅克科技</a>、北方华创及<a href=\"https://laohu8.com/S/688037\">芯源微</a>。雅克科技主要致力于电子半导体材料，深冷复合材料以及塑料助剂材料研发和生产，上市以来公司累计分红7.28亿元。</p><p>除<a href=\"https://laohu8.com/S/300346\">南大光电</a>及雅克科技外，其余7家公司2023年加权ROE均超过10%，晶盛机电、安集科技超过20%。</p><p>从分红来看，上述9家公司，有3家公司上市以来累计现金分红超过10亿元，分别是<strong><a href=\"https://laohu8.com/S/000063\">中兴通讯</a>、晶盛机电</strong>及<strong>中科曙光</strong>，其中中兴通讯累计分红超过90亿元，上市以来累计分红率达到28.51%，位居9家公司第2位，仅次于南大光电。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/be794f04d79f439d99a024ea5fb76bdb\" 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09:03","market":"hk","language":"zh","title":"百度搜索打响守擂战","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2452140147","media":"Tech星球","summary":"对比2021年11月，彼时百度在中国搜索市场的份额高达86.82%。但新兴力量的冲击下，百度搜索业务市场份额逐渐被侵蚀，竞价推广业务面临的压力剧增。百度移动生态事业群一位于近期离职的员工表示，百度广告收入增速的下降，一方面是因为用户被分流，另一方面则与传统搜索广告占互联网广告份额下降有关。其实不止是百度，搜索引擎巨头Google、Bing也面临着同样的挑战。","content":"<html><head></head><body><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fc53972514e83aa054d65dcb42917dc6\" tg-width=\"640\" tg-height=\"420\"/></p><p>越来越多的厂商，盯上了搜索这个市场。</p><p>7月10日，夸克升级“超级搜索框”，推出以AI搜索为中心的一站式AI服务。此前不久，7月1日，<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>元宝宣布上线了深度搜索功能；6月26日的钉钉生态大会上，钉钉AI搜索也开启了邀请测试。</p><p>搜索引擎作为流量入口，一直是互联网企业争夺的高地。搜索的本质在于信息和服务的分发，随着小红书、抖音、快手、B站、<a href=\"https://laohu8.com/S/ZH\">知乎</a>等平台内容建设趋向完善，在<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>这类的传统搜索引擎之外，用户的选择变得更加多样。</p><p>据Statista最新数据显示，<strong>2024年5月，百度在中国搜索市场虽仍排名第一，但市场份额已经掉到55.85%。对比2021年11月，彼时百度在中国搜索市场的份额高达86.82%。</strong></p><p>一位百度的内部人士透露，尽管市场份额依旧是第一，但内部其实很早就感受了来自外部平台的竞争压力。</p><p>在他看来，搜索业务是百度过去累积起来的护城河，但互联网平台的发展，已有不少产品在搜索这件事上追赶百度。</p><p>今年以来，伴随着百度移动生态战略的调整，百度搜索内部持续推进传统搜索向生成式搜索的迭代，试图让AI赋能搜索这个支柱业务。</p><p>不过，一位百度员工告诉Tech星球，内部不少人认为，AI确实能提升百度搜索业务的效率，但在与商业化模式的融合上，百度搜索的AI重构面临的阻力并不小。</p><p>同时面对内外变局，当下的百度搜索不得不直面的现实是：过往传统搜索构筑的护城河正在一点点变薄，在AI搜索时代，百度如何扩大优势，再回巅峰？</p><p><strong>强力环伺，蚕食份额</strong></p><p>今年5月下旬，常州市青之峰网络科技有限公司，突然传出变故风声。青之峰网络科技有限公司是常州、泰州、<a href=\"https://laohu8.com/S/601008\">连云港</a>、扬州地区百度营销服务中心，同时还是百度授权的河南新乡、焦作、安阳、洛阳、浙江金华等区域的百度营销服务提供商。</p><p>根据其官网介绍，青之峰提供的业务包括网站建设和营销推广两部分业务。一位工作人员表示，营销推广主要包括百度竞价、百度爱采购，网站建设为其自有服务。</p><p>在青之峰抖音官方账号下，一条视频中官方回复表示只是不做百度的竞价业务了，其他业务正常。Tech星球通过泰州青之峰抖音官方账号显示的信息致电对方，接线的工作人员表示，目前可以为客户在百度开户，但竞价业务不做了。另外，自有的网站建设业务是正常的。</p><p>一位百拓信息的员工告诉Tech星球，此前青之峰的相关业务已由百拓信息技术(常州)有限公司接管。</p><p>对于“青之峰代理商身份的变动”一事，百度方面回复Tech星球称，通过代理授权模式进行业务开展的厂商与代理商之间的合作关系，存在新老代理商的汰换都是商业正常情况。</p><p>诸如青之峰这样的代理公司，一直是百度广告业务末端的重要一环，过去各地的分公司和代理共同编织了百度广告收入的渠道网络。</p><p><strong>在搜索广告的鼎盛时期，这些代理公司在百度的带领下赚得盆满钵满。</strong>但新兴力量的冲击下，百度搜索业务市场份额逐渐被侵蚀，竞价推广业务面临的压力剧增。</p><p>而代理商青之峰当下的困境，其实也是百度广告业务下滑的一个缩影。</p><p>从财报来看，近一年间百度在线营销收入增幅从去年第二季度的15%、第三季度的5%，第四季度的6%，一路滑落到今年一季度的3%。而今年一季度互联网广告大盘的增长为4.58%，作为曾经国内广告收入最高的互联网公司，百度的增长跑输了行业大盘。</p><p>与此同时，对比市场中的其他厂商，<a href=\"https://laohu8.com/S/PDD\">拼多多</a>、美团、B站、快手、腾讯分别实现了56%、33.1%、31%、27.4%、26%的广告收入增速。其中，快手Q1在线营销服务收入为167亿元直逼百度的170亿元，但其增长势头更足，达到了27.4%。</p><p>百度移动生态事业群一位于近期离职的员工表示，百度广告收入增速的下降，一方面是因为用户被分流，另一方面则与传统搜索广告占互联网广告份额下降有关。当下短视频和电商广告等新型广告形式，开始受到广告主们的青睐。</p><p><strong>百度所感知到的外部竞争压力，同时也传导到了代理商身上。</strong></p><p>一位青之峰的员工称，今年好几家代理都自愿退出百度。“任务高、代理商亏本、怎么可能做？”而上述百拓信息的员工也透露，在江苏一个地级市，这个季度的的任务是“一个小目标（1亿元）”。</p><p>与此同时，<strong>为了应对市场的冲击，百度的渠道政策也在调整。</strong></p><p>百度营销推广是由百度分公司（直营）和授权代理商在全国各地提供百度营销开户、运营服务，每个分公司和代理商在不同区域，以企业的注册地址划分所属服务中心，国内共有几十家独家代理商。</p><p>根据百度在6月24日所发布的《2024年百度渠道体系杭州等地区代理商引入告知函》显示，目前百度在杭州、嘉兴、湖州三地开始引入普通代理商。这似乎意味着，百度即将打破区域独家总代理的模式。</p><p>对此，Tech星球向百度求证，百度方面回应称，百度广告业务代理授权的区域划分会参考市场的客观情况，以及百度业务的预期进行规划和调整，经济体量较大的省份授权多家代理商是历史延续，一直存在的情况。</p><p>过去，独家代理商的存在减少了区域性竞争，保证了代理商的权益，但现在百度需要引发一场“鲶鱼效应”，重新激活代理商的动力。</p><p><strong>用AI迭代搜索的商业化难题</strong></p><p>随着大模型产品日渐丰富和成熟，Kimi、豆包、元宝等AIGC产品逐渐成为替代传统搜索的工具，它们冲击着百度的市场份额，也挑战着百度的AI能力。</p><p>实际上，<strong>AI一直被百度视作逆风翻盘的底牌，当下百度内部各个业务线也在押注AI改造。</strong>一位百度离职员工表示，当下各产品线都在修修补补，或者跟AI做关联，搜索底层的AI化自然也不例外。</p><p>今年5月份，百度管理层曾透露，目前在百度搜索中，大约11%的搜索结果是利用生成式人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>（AI）技术来推算的。在百度董事长、CEO李彦宏看来，尽管AI在搜索中的应用仍处于早期阶段，但搜索服务最有可能成为AI时代的“杀手级应用”。</p><p>为此，搜索AI化被写进了百度资深副总裁、百度移动生态事业群组（MEG）总经理何俊杰的2024年OKR中。一位内部员工也表示，搜索的AI原生化改造一直在内部推进中，当下百度搜索结果中已经融入了AI生成相关内容。</p><p>在近日的2024世界人工智能大会期间，李彦宏也提到，未来百度搜索的搜索结果中，AI生成的内容比例会不断提升。</p><p>相比传统搜索，AI搜索能够更直白地给出答案，如果不满意，还能根据答案继续追问，省去了传统搜索中，用户需要在巨大的信息库中找出答案的环节。</p><p>对于C端用户而言，AI搜索能够成为一个提效的工具。但从商业化的角度出发，AI搜索却是对传统搜索所构筑的商业模式的一次巨大颠覆。</p><p>一位AI从业者称，在传统搜索中，通过关键词和展示网页排名能够嵌入广告，但直接给出答案的AI搜索却难以在模型发挥能力的基础之上，直接给出嵌入了广告的内容。</p><p>于是，一个现实难题摆在了百度的面前，在传统搜索依旧作为现“金牛业”务存在的今天，内部大力推行AI搜索化是否会导致其收入增长的放缓？</p><p><strong>其实不止是百度，搜索引擎巨头Google、Bing也面临着同样的挑战。</strong></p><p>在2023年第四季度的财报电话会议上，有投资者询问Google母公司Alphabet“如何应对生成式AI对搜索引擎的替代”，管理层打起了太极，给出了模棱两可的回答，表示将整合二者，提供搜索生成服务。</p><p>在李彦宏2024年度OKR中，其关乎移动生态的OKR表述中强调了收入与利润，同时又强调要完成AI原生化改造，引领搜索体验的代际变革。这意味着，百度希望在平衡搜索结果的个性化与广告收入之间，还需要将生成式AI与搜索引擎实现融合。</p><p><strong>在AI搜索商业模式尚不清晰的背景下，百度面临的挑战在于，如何避免AI搜索冲击其营销业务和整体营收增长。</strong></p><p>对此，一位百度大搜业务线的员工认为，尽管市场上AI搜索喊得火热，现阶段广告仍是搜索引擎的主流盈利模式。至于百度，其在涉及到基本盘业务的动作上可能会更为谨慎。</p><p><strong>大象转身</strong></p><p>过去，即便百度每年投入数十亿用于研发，搜索作为百度最成熟的业务之一，很长一段时间内，用户和一些员工几乎感觉不到创新和突破。</p><p>但现在，李彦宏宣称所有的产品都要用大模型重做一遍，体现在搜索上，最直观的结果是，过去当用户搜索“<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>Vision Pro销量时”，百度会给出一些相关的Web Link，但现在AI可以直接回答，并给出预测。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c2e952b1cb7f868702bc0dd69ee489e7\" tg-width=\"640\" tg-height=\"422\"/></p><p>与此同时，百度希望AI可以丰富搜索背后的内容生态。道理很简单，只有强大的内容生态支撑，搜索结果才可以更精准，才可以更大程度留住用户。</p><p>当下百度移动生态系统里覆盖了包括搜索、百度App、百度内容生态、百度贴吧、文心一言App、百度营销在内的多个产品和应用，它们都在百度用AI重构的计划之中。</p><p><strong>而被李彦宏称为“AI重构最彻底”的百度文库，在内部对标的是<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>的Office Copilot。</strong>过去，百度文库主要承担分享知识、查找文档的功能，大模型重新打开了它的想象空间，成为一站式的智能文档创作平台，可以生产结构化、定制化的知识产品和内容。</p><p>AI确实让百度实现了用户的增长。从百度披露的最新数据来看，文心一言累计用户规模已达3亿，日调用次数也达到了5亿，在今年一季度，手机百度APP的月度用户数也达到6.76亿，环比增加了900万。而在今年5月举办的万象大会上，百度文库累计AI用户数也已突破1.4亿，AI功能使用次数已突破15亿。</p><p><strong>AI让百度拥有了足够的市场知名度，</strong>但到目前为止，无论是广告主还是员工，都未感知到AI对业务转化带来显著提升。</p><p><strong>体现在在广告业务的回报上，AI带来的惊喜却并不多。</strong></p><p>2023年第三季度的财报电话会上，尽管百度表示文心大模型重构后的广告系统，在四季度会为百度带来数亿元增量收入，但实际上第四季度百度在线营销收入为192亿元，同比虽有增长，但环比下滑2.5%。</p><p>过去几年，百度一直在寻找第二增长曲线，AI被视为重要引擎。但当下广告营销收入依旧贡献着百度的绝大部分营收份额，而且在这个主要营收的辅助上，AI的能力似乎也未能让增长放缓的广告业务重回增长通道。</p><p>继被淘宝广告、字节广告收入超越之后，在今年一季度，百度广告营收规模又被<a href=\"https://laohu8.com/S/JD\">京东</a>超越，快手以166亿的收入逼近了百度的170亿，超过百度似乎只是时间问题。</p><p><strong>于百度而言，压力与日俱增。</strong></p><p>一位百度大搜业务内部的研发人员认为，在他看来，曾经只要保证线上不出问题，靠着那个搜索框，百度似乎可以一直赚钱。但这种日子已经成为过去，伴随着越来越多玩家的挑战，一些员工觉得百度进入了打仗的状态，不少MEG（百度移动生态事业群组）的员工感到了紧迫，<strong>“此前就像一个养老院，但现在人人自危。”</strong></p><p>不可否认的是，百度依然是搜索市场的老大。但百度需要证明的是，在AI时代，如何重回搜索巅峰。</p></body></html>","source":"techxq","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>百度搜索打响守擂战</title>\n<style 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Pro销量时”，百度会给出一些相关的网页链接，但现在AI可以直接回答，并给出预测。与此同时，百度希望AI可以丰富搜索背后的内容生态。道理很简单，只有强大的内容生态支撑，搜索结果才可以更精准，才可以更大程度留住用户。当下百度移动生态系统里覆盖了包括搜索、百度App、百度内容生态、百度贴吧、文心一言App、百度营销在内的多个产品和应用，它们都在百度用AI重构的计划之中。而被李彦宏称为“AI重构最彻底”的百度文库，在内部对标的是微软的Office Copilot。过去，百度文库主要承担分享知识、查找文档的功能，大模型重新打开了它的想象空间，成为一站式的智能文档创作平台，可以生产结构化、定制化的知识产品和内容。AI确实让百度实现了用户的增长。从百度披露的最新数据来看，文心一言累计用户规模已达3亿，日调用次数也达到了5亿，在今年一季度，手机百度APP的月度用户数也达到6.76亿，环比增加了900万。而在今年5月举办的万象大会上，百度文库累计AI用户数也已突破1.4亿，AI功能使用次数已突破15亿。AI让百度拥有了足够的市场知名度，但到目前为止，无论是广告主还是员工，都未感知到AI对业务转化带来显著提升。体现在在广告业务的回报上，AI带来的惊喜却并不多。2023年第三季度的财报电话会上，尽管百度表示文心大模型重构后的广告系统，在四季度会为百度带来数亿元增量收入，但实际上第四季度百度在线营销收入为192亿元，同比虽有增长，但环比下滑2.5%。过去几年，百度一直在寻找第二增长曲线，AI被视为重要引擎。但当下广告营销收入依旧贡献着百度的绝大部分营收份额，而且在这个主要营收的辅助上，AI的能力似乎也未能让增长放缓的广告业务重回增长通道。继被淘宝广告、字节广告收入超越之后，在今年一季度，百度广告营收规模又被京东超越，快手以166亿的收入逼近了百度的170亿，超过百度似乎只是时间问题。于百度而言，压力与日俱增。一位百度大搜业务内部的研发人员认为，在他看来，曾经只要保证线上不出问题，靠着那个搜索框，百度似乎可以一直赚钱。但这种日子已经成为过去，伴随着越来越多玩家的挑战，一些员工觉得百度进入了打仗的状态，不少MEG（百度移动生态事业群组）的员工感到了紧迫，“此前就像一个养老院，但现在人人自危。”不可否认的是，百度依然是搜索市场的老大。但百度需要证明的是，在AI时代，如何重回搜索巅峰。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":451,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":126953,"gmtCreate":1512430087150,"gmtModify":1704885224188,"author":{"id":"231597644458124","authorId":"231597644458124","name":"徒步天涯","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"231597644458124","authorIdStr":"231597644458124"},"themes":[],"title":"已经决定做美股了","htmlText":"$红黄蓝(RYB)$ 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15:04","market":"us","language":"zh","title":"英伟达GPU，警钟敲响","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1170827191","media":"半导体行业观察","summary":"占主导地位的公司未来可能会面临某些行为限制。","content":"<html><head></head><body><p><strong>在传出法国将对英伟达发起反垄断调查后不久，又有新的不好消息传出。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">据彭博社引述欧盟竞争事务负责人玛格丽特·维斯塔格 (Margrethe Vestager) 的警告称，英伟达公司的 AI 芯片供应存在“巨大瓶颈”，但表示监管机构仍在考虑如何解决这个问题。</p><p style=\"text-align: justify;\">“我们一直在向他们询问问题，但这还只是初步问题，”她在新加坡之行中告诉彭博社。到目前为止，这“还不具备监管行动的条件”。</p><p style=\"text-align: justify;\">自从英伟达成为人工智能支出热潮的最大受益者以来，监管机构就一直关注着它。它的图形处理单元（简称 GPU）因其能够处理开发 AI 模型所需的大量信息的能力而受到数据中心运营商的青睐。</p><p style=\"text-align: justify;\">芯片已成为科技界最热门的商品之一，云计算提供商相互竞争以获取这些芯片。据估计，Nvidia 的 H100 处理器需求旺盛，已帮助他们获得 80% 以上的市场份额，领先于竞争对手英特尔公司和超微半导体公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">尽管供应紧张，但 Vestager 表示，人工智能芯片供应的二级市场可能有助于激发创新和公平竞争。</p><p style=\"text-align: justify;\">但她表示，占主导地位的公司未来可能会面临某些行为限制。</p><p style=\"text-align: justify;\">“如果你在市场上拥有这种主导地位，那么有些事情你不能做，而小公司可以做，”她说。“但除此之外，只要你做你的生意并尊重这一点，你就很好。”</p><h2 id=\"id_4139301530\" style=\"text-align: start;\">6000亿美元的“大难题”</h2><p style=\"text-align: justify;\">尽管高科技巨头在人工智能基础设施方面投入了大量资金，但人工智能带来的收入增长尚未实现，这表明生态系统的最终用户价值存在巨大差距。事实上， 红杉资本分析师戴维·卡恩（ David Cahn）认为，人工智能公司每年必须赚取约 6000 亿美元才能支付其人工智能基础设施（例如数据中心）的费用。</p><p style=\"text-align: justify;\">去年，Nvidia 的数据中心硬件收入达到 475 亿美元（其中大部分硬件是用于 AI 和 HPC 应用的计算 GPU）。AWS、Google、Meta、Microsoft等公司在 2023 年为 OpenAI 的 ChatGPT 等应用在其 AI 基础设施上投入了巨额资金。然而，他们能赚回这笔投资吗？David Cahn 认为，这可能意味着我们正在目睹金融泡沫的增长。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4a264df9bda45f9770a75afb8ce68fba\" title=\"\" tg-width=\"863\" tg-height=\"272\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">按照David Cahn的算法，6000亿美元这个数字，可以通过一些简单的数学运算来得出。</p><p style=\"text-align: justify;\">你所要做的就是将 Nvidia 的运行率收入预测乘以 2 倍，以反映 AI 数据中心的总成本（GPU 占总拥有成本的一半，另一半包括能源、建筑物、备用发电机等）。然后你再乘以 2 倍，以反映 GPU 最终用户的 50% 毛利率（例如，从 Azure 或 AWS 或 GCP 购买 AI 计算的初创公司或企业，他们也需要赚钱）。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们看看，自 2023 年 9 月<strong>（在当时，他认为人工智能是2000亿美元难题）</strong>以来发生了什么变化？</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>一、供应短缺已经消退：</strong> 2023 年末是 GPU 供应短缺的高峰期。初创公司正在给风险投资公司打电话，给任何愿意与他们交谈的人打电话，寻求帮助以获得 GPU。如今，这种担忧几乎完全消除了。对于我交谈过的大多数人来说，现在以合理的交货时间获得 GPU 相对容易。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>二、GPU 库存不断增长：</strong> Nvidia 在第四季度报告称，其数据中心收入的一半左右来自大型云提供商。仅微软一家就可能占Nvidia 第四季度收入的约 22%。超大规模资本支出正在达到历史水平。这些投资是大型科技公司 2024 年第一季度收益的主要主题，首席执行官们有效地告诉市场：“无论你喜不喜欢，我们都会投资 GPU。”囤积硬件并不是一个新现象，一旦库存足够大以至于需求下降，就会成为重置的催化剂。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>三、OpenAI 仍然占据着 AI 收入的最大份额：</strong> The Information 最近报道称，OpenAI 的收入现在为34 亿美元，高于 2023 年底的 16 亿美元。虽然我们已经看到少数初创公司的收入规模达到不到 1 亿美元，但 OpenAI 与其他公司之间的差距仍然很大。除了 ChatGPT，消费者今天真正使用了多少 AI 产品？想想你每月花 15.49 美元从 Netflix 或每月花 11.99 美元从 Spotify 获得多少价值。从长远来看，AI 公司需要为消费者提供巨大的价值，才能继续掏钱。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>四、1250 亿美元的缺口现在变成了 5000 亿美元的缺口：</strong>在最后的分析中，我慷慨地假设谷歌、微软、苹果和 Meta 每年都能从新的 AI 相关收入中产生 100 亿美元。我还假设甲骨文、字节跳动、阿里巴巴、腾讯、X 和特斯拉每年都有 50 亿美元的新 AI 收入。即使这仍然是正确的，并且我们在名单上再添加几家公司，1250 亿美元的缺口现在也会变成 5000 亿美元的缺口。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>这还没完——B100 即将问世： </strong>今年早些时候，Nvidia 宣布推出 B100 芯片，其性能提升了 2.5 倍，而成本仅增加了 25%。我预计这将导致 NVDA 芯片需求的最终激增。与 H100 相比，B100 的成本与性能相比有了显著的改善，而且由于每个人都想在今年晚些时候买到 B100，因此很可能再次出现供应短缺。</p><p style=\"text-align: justify;\">在之前提出关于GPU的问题时，David Cahn收到的最主要反驳之一是“GPU 资本支出就像修建铁路”，最终火车会开过来，目的地也会到来——新的农业出口、游乐园、购物中心等。</p><p style=\"text-align: justify;\">David Cahn表示，其实他也同意这一点，但他认为这个论调忽略了几点：</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>一、缺乏定价权：</strong>在物理基础设施建设的情况下，您正在建设的基础设施具有一些内在价值。如果您拥有旧金山和洛杉矶之间的轨道，那么您可能拥有某种垄断定价权，因为 A 地和 B 地之间只能铺设这么多轨道。在 GPU 数据中心的情况下，定价权要小得多。GPU 计算正日益成为一种按小时计量的商品。与成为寡头垄断的 CPU 云不同，构建专用 AI 云的新进入者继续涌入市场。在没有垄断或寡头垄断的情况下，高固定成本 + 低边际成本的企业几乎总是会看到价格竞争到边际成本（例如航空公司）。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>二、投资浪费：</strong>即使是铁路行业，以及许多新技术行业，投机性投资狂潮也常常导致高额的资本浪费。《The Engines that Moves Markets 》是一本关于技术投资的最佳教科书，其主要观点（确实，重点关注铁路行业）是，许多人在投机性技术浪潮中损失惨重。挑选赢家很难，但挑选输家（就铁路行业而言，运河）要容易得多。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>三、折旧：</strong>从技术发展史中我们得知，半导体趋于越来越好。Nvidia 将继续生产更好的下一代芯片，如 B100。这将导致上一代芯片的折旧速度加快。由于市场低估了 B100 和下一代芯片的改进速度，因此它高估了今天购买的 H100 在 3-4 年后的价值。同样，物理基础设施不存在这种相似性，它不遵循任何“摩尔定律”类型的曲线，因此成本与性能的关系不断改善。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>四、赢家与输家：</strong>我认为我们需要仔细研究赢家和输家——在基础设施建设过剩的时期，总会有赢家。人工智能很可能是下一波变革性技术浪潮，GPU 计算价格的下降实际上也有利于长期创新，也有利于初创企业。如果David Cahn的预测成真，它将主要对投资者造成伤害。创始人和公司建设者将继续在人工智能领域发展——他们将更有可能取得成功，因为他们将受益于较低的成本和在这一试验期间积累的经验。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>五、人工智能将创造巨大的经济价值。</strong>专注于为最终用户提供价值的公司创建者将获得丰厚的回报。我们正在经历一场可能定义一代人的技术浪潮。像 Nvidia 这样的公司在推动这一转变方面发挥了重要作用，值得称赞，并且很可能在未来很长一段时间内在生态系统中发挥关键作用。</p><p style=\"text-align: justify;\">不过David Cahn也重申，投机狂潮是技术的一部分，所以没什么好害怕的。那些在这一刻保持头脑清醒的人有机会创建极其重要的公司。但我们必须确保不要相信现在已经从硅谷蔓延到全国乃至全世界的妄想。这种妄想认为我们都会快速致富，因为 AGI 明天就会到来，我们都需要储存唯一有价值的资源，那就是 GPU。</p><p style=\"text-align: justify;\">“事实上，前面的道路将是漫长的。它会有起有落。但几乎可以肯定，它是值得的。”David Cahn强调。</p><h2 id=\"id_2227801964\" style=\"text-align: start;\">潜在的挑战者</h2><p style=\"text-align: justify;\">虽然这是一个谈了很多次，但似乎也有了结果的论调。如Futurum Group 首席执行官丹尼尔·纽曼所说，“目前，世界上没有英伟达的天敌。”</p><p style=\"text-align: justify;\">原因如下：Nvidia 的图形处理单元 (GPU) 最初于 1999 年为 PC 视频游戏中的超快 3D 图形而创建，后来被证明非常适合训练大规模生成式 AI 模型，来自 OpenAI、Google、Meta、Anthropic 和 Cohere 等公司推动的模型的规模越来越大，进而需要使用大量 AI 芯片来做训练。多年来，Nvidia 的 GPU 一直被认为是最强大的，也是最抢手的。</p><p style=\"text-align: justify;\">这些成本当然不菲：训练顶级生成式 AI 模型需要数万个最高端的 GPU，每个 GPU 的价格为 3 万至 4 万美元。例如，埃隆·马斯克 (Elon Musk)最近表示，他的公司 xAI 的 Grok 3 模型需要在 10 万个 Nvidia 顶级 GPU 上进行训练才能成为“特别的东西”，这将为 Nvidia 带来超过 30 亿美元的芯片收入。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，Nvidia 的成功不仅仅是芯片的产物，还有让芯片变得易于使用的软件。Nvidia 的软件生态系统已经成为大量专注于 AI 的开发人员的首选，他们几乎没有动力去转换。在上周的年度股东大会上，Nvidia 首席执行官黄仁勋称该公司的软件平台 CUDA（计算统一设备架构）是一个“良性循环”。随着用户的增多，Nvidia 有能力投入更多资金升级该生态系统，从而吸引更多用户。</p><p style=\"text-align: justify;\">相比之下，Nvidia 的半导体竞争对手AMD控制着全球 GPU 市场约 12% 的份额，该公司确实拥有具有竞争力的 GPU，并且正在改进其软件，纽曼说。但是，虽然它可以为不想被 Nvidia 束缚的公司提供另一种选择，但它没有现有的开发者用户群，这些开发者认为 CUDA 易于使用。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外，虽然亚马逊的 AWS、微软Azure 和谷歌云等大型云服务提供商都生产自己的专有芯片，但他们并不打算取代 Nvidia。相反，他们希望有多种 AI 芯片可供选择，以优化自己的数据中心基础设施，降低价格，并向最广泛的潜在客户群销售他们的云服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">J. Gold Associates 分析师杰克·戈尔德 (Jack Gold) 解释说：“Nvidia 拥有早期发展势头，当你建立一个快速增长的市场时，其他人很难赶上。”他表示 Nvidia 在创建其他人所没有的独特生态系统方面做得很好。</p><p style=\"text-align: justify;\">Wedbush 股票研究高级副总裁 Matt Bryson 补充说，要取代 Nvidia 用于训练大规模 AI 模型的芯片将特别困难，他解释说，目前计算能力的大部分支出都流向了这一领域。“我认为这种动态在未来一段时间内不会发生变化，”他说。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，<strong>越来越多的人工智能芯片初创公司，包括 Cerebras、SambaNova、Groq 以及最新的 Etched和 Axelera ，都看到了从英伟达人工智能芯片业务中分一杯羹的机会。</strong>他们专注于满足人工智能公司的特殊需求，尤其是所谓的“推理”，即通过已经训练过的人工智能模型运行数据，让模型输出信息（例如，ChatGPT 的每个答案都需要推理）。</p><p style=\"text-align: justify;\">例如，就在上周，Etched筹集了1.2 亿美元，用于开发一种专门用于运行 transformer 模型的专用芯片Sohu，Transformer 模型是 OpenAI 的 ChatGPT、谷歌的 Gemini 和 Anthropic 的 Claude 使用的一种 AI 模型架构。据介绍，该芯片将由台积电采用其 4nm 工艺生产，该公司表示还已从“顶级供应商”那里获得高带宽内存和服务器供应，但没有透露这些公司的名字。Etched 还声称，Sohu 的速度比 Nvidia 即将推出的 Blackwell GPU“快一个数量级，而且更便宜”，八芯片 Sohu 服务器每秒可处理超过 500,000 个 Llama 70B token。该公司通过推断已发布的 Nvidia H100 服务器 MLperf 基准测试数据做出了这一判断，该基准测试显示，八 GPU 服务器每秒可处理 23,000 个 Llama 70B token。Etched 首席执行官 Uberti在接受采访时表示，一台Sohu服务器将取代 160 块 H100 GPU。</p><p style=\"text-align: justify;\">荷兰初创公司 Axelera AI 正在开发用于人工智能应用的芯片，该公司上周宣称也已获得6800万美元美元融资，该公司正在筹集资金以支持其雄心勃勃的增长计划。这家总部位于埃因霍温的公司旨在成为欧洲版的 Nvidia，提供据称比竞争对手节能 10 倍、价格便宜 5 倍的 AI 芯片。Axelera 创新的核心是 Thetis Core 芯片，它在一个周期内可以执行惊人的 260,000 次计算，而普通计算机只能执行 16 次或 32 次计算。这种能力使其非常适合 AI 神经网络计算，主要是矢量矩阵乘法。他们的芯片提供了高性能和可用性，而成本仅为现有市场解决方案的一小部分。这可以使 AI 普及，让更广泛的应用程序和用户能够使用它。</p><p style=\"text-align: justify;\">与此同时，据报道，专注于以闪电般的速度运行模型的 Groq 正在以25 亿美元的估值筹集新资金，而 Cerebras据称在发布其最新芯片仅几个月后就秘密提交了首次公开募股申请，该公司声称该芯片可以训练比 GPT-4 或 Gemini 大 10 倍的 AI 模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">所有这些初创公司一开始都可能专注于一个小市场，比如为某些任务提供更高效、更快或更便宜的芯片。他们也可能更专注于特定行业的专用芯片或个人电脑和智能手机等人工智能设备。“最好的策略是开拓一个小众市场，而不是试图征服世界，而这正是他们大多数人正在尝试做的，”Tirias Research 首席分析师 Jim McGregor 说。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，也许更切题的问题是：这些初创公司与云提供商以及 AMD 和英特尔等半导体巨头一起能够占领多少市场份额？这还有待观察，尤其是因为运行 AI 模型或推理的芯片市场仍然很新。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; 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style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/705285f8deea4d7b8e48df7848a67868);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">半导体行业观察 </p>\n<p class=\"h-time\">2024-07-06 15:04</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p><strong>在传出法国将对英伟达发起反垄断调查后不久，又有新的不好消息传出。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">据彭博社引述欧盟竞争事务负责人玛格丽特·维斯塔格 (Margrethe Vestager) 的警告称，英伟达公司的 AI 芯片供应存在“巨大瓶颈”，但表示监管机构仍在考虑如何解决这个问题。</p><p style=\"text-align: justify;\">“我们一直在向他们询问问题，但这还只是初步问题，”她在新加坡之行中告诉彭博社。到目前为止，这“还不具备监管行动的条件”。</p><p style=\"text-align: justify;\">自从英伟达成为人工智能支出热潮的最大受益者以来，监管机构就一直关注着它。它的图形处理单元（简称 GPU）因其能够处理开发 AI 模型所需的大量信息的能力而受到数据中心运营商的青睐。</p><p style=\"text-align: justify;\">芯片已成为科技界最热门的商品之一，云计算提供商相互竞争以获取这些芯片。据估计，Nvidia 的 H100 处理器需求旺盛，已帮助他们获得 80% 以上的市场份额，领先于竞争对手英特尔公司和超微半导体公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">尽管供应紧张，但 Vestager 表示，人工智能芯片供应的二级市场可能有助于激发创新和公平竞争。</p><p style=\"text-align: justify;\">但她表示，占主导地位的公司未来可能会面临某些行为限制。</p><p style=\"text-align: justify;\">“如果你在市场上拥有这种主导地位，那么有些事情你不能做，而小公司可以做，”她说。“但除此之外，只要你做你的生意并尊重这一点，你就很好。”</p><h2 id=\"id_4139301530\" style=\"text-align: start;\">6000亿美元的“大难题”</h2><p style=\"text-align: justify;\">尽管高科技巨头在人工智能基础设施方面投入了大量资金，但人工智能带来的收入增长尚未实现，这表明生态系统的最终用户价值存在巨大差距。事实上， 红杉资本分析师戴维·卡恩（ David Cahn）认为，人工智能公司每年必须赚取约 6000 亿美元才能支付其人工智能基础设施（例如数据中心）的费用。</p><p style=\"text-align: justify;\">去年，Nvidia 的数据中心硬件收入达到 475 亿美元（其中大部分硬件是用于 AI 和 HPC 应用的计算 GPU）。AWS、Google、Meta、Microsoft等公司在 2023 年为 OpenAI 的 ChatGPT 等应用在其 AI 基础设施上投入了巨额资金。然而，他们能赚回这笔投资吗？David Cahn 认为，这可能意味着我们正在目睹金融泡沫的增长。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4a264df9bda45f9770a75afb8ce68fba\" title=\"\" tg-width=\"863\" tg-height=\"272\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">按照David Cahn的算法，6000亿美元这个数字，可以通过一些简单的数学运算来得出。</p><p style=\"text-align: justify;\">你所要做的就是将 Nvidia 的运行率收入预测乘以 2 倍，以反映 AI 数据中心的总成本（GPU 占总拥有成本的一半，另一半包括能源、建筑物、备用发电机等）。然后你再乘以 2 倍，以反映 GPU 最终用户的 50% 毛利率（例如，从 Azure 或 AWS 或 GCP 购买 AI 计算的初创公司或企业，他们也需要赚钱）。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们看看，自 2023 年 9 月<strong>（在当时，他认为人工智能是2000亿美元难题）</strong>以来发生了什么变化？</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>一、供应短缺已经消退：</strong> 2023 年末是 GPU 供应短缺的高峰期。初创公司正在给风险投资公司打电话，给任何愿意与他们交谈的人打电话，寻求帮助以获得 GPU。如今，这种担忧几乎完全消除了。对于我交谈过的大多数人来说，现在以合理的交货时间获得 GPU 相对容易。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>二、GPU 库存不断增长：</strong> Nvidia 在第四季度报告称，其数据中心收入的一半左右来自大型云提供商。仅微软一家就可能占Nvidia 第四季度收入的约 22%。超大规模资本支出正在达到历史水平。这些投资是大型科技公司 2024 年第一季度收益的主要主题，首席执行官们有效地告诉市场：“无论你喜不喜欢，我们都会投资 GPU。”囤积硬件并不是一个新现象，一旦库存足够大以至于需求下降，就会成为重置的催化剂。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>三、OpenAI 仍然占据着 AI 收入的最大份额：</strong> The Information 最近报道称，OpenAI 的收入现在为34 亿美元，高于 2023 年底的 16 亿美元。虽然我们已经看到少数初创公司的收入规模达到不到 1 亿美元，但 OpenAI 与其他公司之间的差距仍然很大。除了 ChatGPT，消费者今天真正使用了多少 AI 产品？想想你每月花 15.49 美元从 Netflix 或每月花 11.99 美元从 Spotify 获得多少价值。从长远来看，AI 公司需要为消费者提供巨大的价值，才能继续掏钱。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>四、1250 亿美元的缺口现在变成了 5000 亿美元的缺口：</strong>在最后的分析中，我慷慨地假设谷歌、微软、苹果和 Meta 每年都能从新的 AI 相关收入中产生 100 亿美元。我还假设甲骨文、字节跳动、阿里巴巴、腾讯、X 和特斯拉每年都有 50 亿美元的新 AI 收入。即使这仍然是正确的，并且我们在名单上再添加几家公司，1250 亿美元的缺口现在也会变成 5000 亿美元的缺口。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>这还没完——B100 即将问世： </strong>今年早些时候，Nvidia 宣布推出 B100 芯片，其性能提升了 2.5 倍，而成本仅增加了 25%。我预计这将导致 NVDA 芯片需求的最终激增。与 H100 相比，B100 的成本与性能相比有了显著的改善，而且由于每个人都想在今年晚些时候买到 B100，因此很可能再次出现供应短缺。</p><p style=\"text-align: justify;\">在之前提出关于GPU的问题时，David Cahn收到的最主要反驳之一是“GPU 资本支出就像修建铁路”，最终火车会开过来，目的地也会到来——新的农业出口、游乐园、购物中心等。</p><p style=\"text-align: justify;\">David Cahn表示，其实他也同意这一点，但他认为这个论调忽略了几点：</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>一、缺乏定价权：</strong>在物理基础设施建设的情况下，您正在建设的基础设施具有一些内在价值。如果您拥有旧金山和洛杉矶之间的轨道，那么您可能拥有某种垄断定价权，因为 A 地和 B 地之间只能铺设这么多轨道。在 GPU 数据中心的情况下，定价权要小得多。GPU 计算正日益成为一种按小时计量的商品。与成为寡头垄断的 CPU 云不同，构建专用 AI 云的新进入者继续涌入市场。在没有垄断或寡头垄断的情况下，高固定成本 + 低边际成本的企业几乎总是会看到价格竞争到边际成本（例如航空公司）。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>二、投资浪费：</strong>即使是铁路行业，以及许多新技术行业，投机性投资狂潮也常常导致高额的资本浪费。《The Engines that Moves Markets 》是一本关于技术投资的最佳教科书，其主要观点（确实，重点关注铁路行业）是，许多人在投机性技术浪潮中损失惨重。挑选赢家很难，但挑选输家（就铁路行业而言，运河）要容易得多。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>三、折旧：</strong>从技术发展史中我们得知，半导体趋于越来越好。Nvidia 将继续生产更好的下一代芯片，如 B100。这将导致上一代芯片的折旧速度加快。由于市场低估了 B100 和下一代芯片的改进速度，因此它高估了今天购买的 H100 在 3-4 年后的价值。同样，物理基础设施不存在这种相似性，它不遵循任何“摩尔定律”类型的曲线，因此成本与性能的关系不断改善。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>四、赢家与输家：</strong>我认为我们需要仔细研究赢家和输家——在基础设施建设过剩的时期，总会有赢家。人工智能很可能是下一波变革性技术浪潮，GPU 计算价格的下降实际上也有利于长期创新，也有利于初创企业。如果David Cahn的预测成真，它将主要对投资者造成伤害。创始人和公司建设者将继续在人工智能领域发展——他们将更有可能取得成功，因为他们将受益于较低的成本和在这一试验期间积累的经验。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>五、人工智能将创造巨大的经济价值。</strong>专注于为最终用户提供价值的公司创建者将获得丰厚的回报。我们正在经历一场可能定义一代人的技术浪潮。像 Nvidia 这样的公司在推动这一转变方面发挥了重要作用，值得称赞，并且很可能在未来很长一段时间内在生态系统中发挥关键作用。</p><p style=\"text-align: justify;\">不过David Cahn也重申，投机狂潮是技术的一部分，所以没什么好害怕的。那些在这一刻保持头脑清醒的人有机会创建极其重要的公司。但我们必须确保不要相信现在已经从硅谷蔓延到全国乃至全世界的妄想。这种妄想认为我们都会快速致富，因为 AGI 明天就会到来，我们都需要储存唯一有价值的资源，那就是 GPU。</p><p style=\"text-align: justify;\">“事实上，前面的道路将是漫长的。它会有起有落。但几乎可以肯定，它是值得的。”David Cahn强调。</p><h2 id=\"id_2227801964\" style=\"text-align: start;\">潜在的挑战者</h2><p style=\"text-align: justify;\">虽然这是一个谈了很多次，但似乎也有了结果的论调。如Futurum Group 首席执行官丹尼尔·纽曼所说，“目前，世界上没有英伟达的天敌。”</p><p style=\"text-align: justify;\">原因如下：Nvidia 的图形处理单元 (GPU) 最初于 1999 年为 PC 视频游戏中的超快 3D 图形而创建，后来被证明非常适合训练大规模生成式 AI 模型，来自 OpenAI、Google、Meta、Anthropic 和 Cohere 等公司推动的模型的规模越来越大，进而需要使用大量 AI 芯片来做训练。多年来，Nvidia 的 GPU 一直被认为是最强大的，也是最抢手的。</p><p style=\"text-align: justify;\">这些成本当然不菲：训练顶级生成式 AI 模型需要数万个最高端的 GPU，每个 GPU 的价格为 3 万至 4 万美元。例如，埃隆·马斯克 (Elon Musk)最近表示，他的公司 xAI 的 Grok 3 模型需要在 10 万个 Nvidia 顶级 GPU 上进行训练才能成为“特别的东西”，这将为 Nvidia 带来超过 30 亿美元的芯片收入。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，Nvidia 的成功不仅仅是芯片的产物，还有让芯片变得易于使用的软件。Nvidia 的软件生态系统已经成为大量专注于 AI 的开发人员的首选，他们几乎没有动力去转换。在上周的年度股东大会上，Nvidia 首席执行官黄仁勋称该公司的软件平台 CUDA（计算统一设备架构）是一个“良性循环”。随着用户的增多，Nvidia 有能力投入更多资金升级该生态系统，从而吸引更多用户。</p><p style=\"text-align: justify;\">相比之下，Nvidia 的半导体竞争对手AMD控制着全球 GPU 市场约 12% 的份额，该公司确实拥有具有竞争力的 GPU，并且正在改进其软件，纽曼说。但是，虽然它可以为不想被 Nvidia 束缚的公司提供另一种选择，但它没有现有的开发者用户群，这些开发者认为 CUDA 易于使用。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外，虽然亚马逊的 AWS、微软Azure 和谷歌云等大型云服务提供商都生产自己的专有芯片，但他们并不打算取代 Nvidia。相反，他们希望有多种 AI 芯片可供选择，以优化自己的数据中心基础设施，降低价格，并向最广泛的潜在客户群销售他们的云服务。</p><p style=\"text-align: justify;\">J. Gold Associates 分析师杰克·戈尔德 (Jack Gold) 解释说：“Nvidia 拥有早期发展势头，当你建立一个快速增长的市场时，其他人很难赶上。”他表示 Nvidia 在创建其他人所没有的独特生态系统方面做得很好。</p><p style=\"text-align: justify;\">Wedbush 股票研究高级副总裁 Matt Bryson 补充说，要取代 Nvidia 用于训练大规模 AI 模型的芯片将特别困难，他解释说，目前计算能力的大部分支出都流向了这一领域。“我认为这种动态在未来一段时间内不会发生变化，”他说。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，<strong>越来越多的人工智能芯片初创公司，包括 Cerebras、SambaNova、Groq 以及最新的 Etched和 Axelera ，都看到了从英伟达人工智能芯片业务中分一杯羹的机会。</strong>他们专注于满足人工智能公司的特殊需求，尤其是所谓的“推理”，即通过已经训练过的人工智能模型运行数据，让模型输出信息（例如，ChatGPT 的每个答案都需要推理）。</p><p style=\"text-align: justify;\">例如，就在上周，Etched筹集了1.2 亿美元，用于开发一种专门用于运行 transformer 模型的专用芯片Sohu，Transformer 模型是 OpenAI 的 ChatGPT、谷歌的 Gemini 和 Anthropic 的 Claude 使用的一种 AI 模型架构。据介绍，该芯片将由台积电采用其 4nm 工艺生产，该公司表示还已从“顶级供应商”那里获得高带宽内存和服务器供应，但没有透露这些公司的名字。Etched 还声称，Sohu 的速度比 Nvidia 即将推出的 Blackwell GPU“快一个数量级，而且更便宜”，八芯片 Sohu 服务器每秒可处理超过 500,000 个 Llama 70B token。该公司通过推断已发布的 Nvidia H100 服务器 MLperf 基准测试数据做出了这一判断，该基准测试显示，八 GPU 服务器每秒可处理 23,000 个 Llama 70B token。Etched 首席执行官 Uberti在接受采访时表示，一台Sohu服务器将取代 160 块 H100 GPU。</p><p style=\"text-align: justify;\">荷兰初创公司 Axelera AI 正在开发用于人工智能应用的芯片，该公司上周宣称也已获得6800万美元美元融资，该公司正在筹集资金以支持其雄心勃勃的增长计划。这家总部位于埃因霍温的公司旨在成为欧洲版的 Nvidia，提供据称比竞争对手节能 10 倍、价格便宜 5 倍的 AI 芯片。Axelera 创新的核心是 Thetis Core 芯片，它在一个周期内可以执行惊人的 260,000 次计算，而普通计算机只能执行 16 次或 32 次计算。这种能力使其非常适合 AI 神经网络计算，主要是矢量矩阵乘法。他们的芯片提供了高性能和可用性，而成本仅为现有市场解决方案的一小部分。这可以使 AI 普及，让更广泛的应用程序和用户能够使用它。</p><p style=\"text-align: justify;\">与此同时，据报道，专注于以闪电般的速度运行模型的 Groq 正在以25 亿美元的估值筹集新资金，而 Cerebras据称在发布其最新芯片仅几个月后就秘密提交了首次公开募股申请，该公司声称该芯片可以训练比 GPT-4 或 Gemini 大 10 倍的 AI 模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">所有这些初创公司一开始都可能专注于一个小市场，比如为某些任务提供更高效、更快或更便宜的芯片。他们也可能更专注于特定行业的专用芯片或个人电脑和智能手机等人工智能设备。“最好的策略是开拓一个小众市场，而不是试图征服世界，而这正是他们大多数人正在尝试做的，”Tirias Research 首席分析师 Jim McGregor 说。</p><p style=\"text-align: justify;\">因此，也许更切题的问题是：这些初创公司与云提供商以及 AMD 和英特尔等半导体巨头一起能够占领多少市场份额？这还有待观察，尤其是因为运行 AI 模型或推理的芯片市场仍然很新。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/7308276753c5ff6ceaac8e2cceebffd3","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1170827191","content_text":"在传出法国将对英伟达发起反垄断调查后不久，又有新的不好消息传出。据彭博社引述欧盟竞争事务负责人玛格丽特·维斯塔格 (Margrethe Vestager) 的警告称，英伟达公司的 AI 芯片供应存在“巨大瓶颈”，但表示监管机构仍在考虑如何解决这个问题。“我们一直在向他们询问问题，但这还只是初步问题，”她在新加坡之行中告诉彭博社。到目前为止，这“还不具备监管行动的条件”。自从英伟达成为人工智能支出热潮的最大受益者以来，监管机构就一直关注着它。它的图形处理单元（简称 GPU）因其能够处理开发 AI 模型所需的大量信息的能力而受到数据中心运营商的青睐。芯片已成为科技界最热门的商品之一，云计算提供商相互竞争以获取这些芯片。据估计，Nvidia 的 H100 处理器需求旺盛，已帮助他们获得 80% 以上的市场份额，领先于竞争对手英特尔公司和超微半导体公司。尽管供应紧张，但 Vestager 表示，人工智能芯片供应的二级市场可能有助于激发创新和公平竞争。但她表示，占主导地位的公司未来可能会面临某些行为限制。“如果你在市场上拥有这种主导地位，那么有些事情你不能做，而小公司可以做，”她说。“但除此之外，只要你做你的生意并尊重这一点，你就很好。”6000亿美元的“大难题”尽管高科技巨头在人工智能基础设施方面投入了大量资金，但人工智能带来的收入增长尚未实现，这表明生态系统的最终用户价值存在巨大差距。事实上， 红杉资本分析师戴维·卡恩（ David Cahn）认为，人工智能公司每年必须赚取约 6000 亿美元才能支付其人工智能基础设施（例如数据中心）的费用。去年，Nvidia 的数据中心硬件收入达到 475 亿美元（其中大部分硬件是用于 AI 和 HPC 应用的计算 GPU）。AWS、Google、Meta、Microsoft等公司在 2023 年为 OpenAI 的 ChatGPT 等应用在其 AI 基础设施上投入了巨额资金。然而，他们能赚回这笔投资吗？David Cahn 认为，这可能意味着我们正在目睹金融泡沫的增长。按照David Cahn的算法，6000亿美元这个数字，可以通过一些简单的数学运算来得出。你所要做的就是将 Nvidia 的运行率收入预测乘以 2 倍，以反映 AI 数据中心的总成本（GPU 占总拥有成本的一半，另一半包括能源、建筑物、备用发电机等）。然后你再乘以 2 倍，以反映 GPU 最终用户的 50% 毛利率（例如，从 Azure 或 AWS 或 GCP 购买 AI 计算的初创公司或企业，他们也需要赚钱）。我们看看，自 2023 年 9 月（在当时，他认为人工智能是2000亿美元难题）以来发生了什么变化？一、供应短缺已经消退： 2023 年末是 GPU 供应短缺的高峰期。初创公司正在给风险投资公司打电话，给任何愿意与他们交谈的人打电话，寻求帮助以获得 GPU。如今，这种担忧几乎完全消除了。对于我交谈过的大多数人来说，现在以合理的交货时间获得 GPU 相对容易。二、GPU 库存不断增长： Nvidia 在第四季度报告称，其数据中心收入的一半左右来自大型云提供商。仅微软一家就可能占Nvidia 第四季度收入的约 22%。超大规模资本支出正在达到历史水平。这些投资是大型科技公司 2024 年第一季度收益的主要主题，首席执行官们有效地告诉市场：“无论你喜不喜欢，我们都会投资 GPU。”囤积硬件并不是一个新现象，一旦库存足够大以至于需求下降，就会成为重置的催化剂。三、OpenAI 仍然占据着 AI 收入的最大份额： The Information 最近报道称，OpenAI 的收入现在为34 亿美元，高于 2023 年底的 16 亿美元。虽然我们已经看到少数初创公司的收入规模达到不到 1 亿美元，但 OpenAI 与其他公司之间的差距仍然很大。除了 ChatGPT，消费者今天真正使用了多少 AI 产品？想想你每月花 15.49 美元从 Netflix 或每月花 11.99 美元从 Spotify 获得多少价值。从长远来看，AI 公司需要为消费者提供巨大的价值，才能继续掏钱。四、1250 亿美元的缺口现在变成了 5000 亿美元的缺口：在最后的分析中，我慷慨地假设谷歌、微软、苹果和 Meta 每年都能从新的 AI 相关收入中产生 100 亿美元。我还假设甲骨文、字节跳动、阿里巴巴、腾讯、X 和特斯拉每年都有 50 亿美元的新 AI 收入。即使这仍然是正确的，并且我们在名单上再添加几家公司，1250 亿美元的缺口现在也会变成 5000 亿美元的缺口。这还没完——B100 即将问世： 今年早些时候，Nvidia 宣布推出 B100 芯片，其性能提升了 2.5 倍，而成本仅增加了 25%。我预计这将导致 NVDA 芯片需求的最终激增。与 H100 相比，B100 的成本与性能相比有了显著的改善，而且由于每个人都想在今年晚些时候买到 B100，因此很可能再次出现供应短缺。在之前提出关于GPU的问题时，David Cahn收到的最主要反驳之一是“GPU 资本支出就像修建铁路”，最终火车会开过来，目的地也会到来——新的农业出口、游乐园、购物中心等。David Cahn表示，其实他也同意这一点，但他认为这个论调忽略了几点：一、缺乏定价权：在物理基础设施建设的情况下，您正在建设的基础设施具有一些内在价值。如果您拥有旧金山和洛杉矶之间的轨道，那么您可能拥有某种垄断定价权，因为 A 地和 B 地之间只能铺设这么多轨道。在 GPU 数据中心的情况下，定价权要小得多。GPU 计算正日益成为一种按小时计量的商品。与成为寡头垄断的 CPU 云不同，构建专用 AI 云的新进入者继续涌入市场。在没有垄断或寡头垄断的情况下，高固定成本 + 低边际成本的企业几乎总是会看到价格竞争到边际成本（例如航空公司）。二、投资浪费：即使是铁路行业，以及许多新技术行业，投机性投资狂潮也常常导致高额的资本浪费。《The Engines that Moves Markets 》是一本关于技术投资的最佳教科书，其主要观点（确实，重点关注铁路行业）是，许多人在投机性技术浪潮中损失惨重。挑选赢家很难，但挑选输家（就铁路行业而言，运河）要容易得多。三、折旧：从技术发展史中我们得知，半导体趋于越来越好。Nvidia 将继续生产更好的下一代芯片，如 B100。这将导致上一代芯片的折旧速度加快。由于市场低估了 B100 和下一代芯片的改进速度，因此它高估了今天购买的 H100 在 3-4 年后的价值。同样，物理基础设施不存在这种相似性，它不遵循任何“摩尔定律”类型的曲线，因此成本与性能的关系不断改善。四、赢家与输家：我认为我们需要仔细研究赢家和输家——在基础设施建设过剩的时期，总会有赢家。人工智能很可能是下一波变革性技术浪潮，GPU 计算价格的下降实际上也有利于长期创新，也有利于初创企业。如果David Cahn的预测成真，它将主要对投资者造成伤害。创始人和公司建设者将继续在人工智能领域发展——他们将更有可能取得成功，因为他们将受益于较低的成本和在这一试验期间积累的经验。五、人工智能将创造巨大的经济价值。专注于为最终用户提供价值的公司创建者将获得丰厚的回报。我们正在经历一场可能定义一代人的技术浪潮。像 Nvidia 这样的公司在推动这一转变方面发挥了重要作用，值得称赞，并且很可能在未来很长一段时间内在生态系统中发挥关键作用。不过David Cahn也重申，投机狂潮是技术的一部分，所以没什么好害怕的。那些在这一刻保持头脑清醒的人有机会创建极其重要的公司。但我们必须确保不要相信现在已经从硅谷蔓延到全国乃至全世界的妄想。这种妄想认为我们都会快速致富，因为 AGI 明天就会到来，我们都需要储存唯一有价值的资源，那就是 GPU。“事实上，前面的道路将是漫长的。它会有起有落。但几乎可以肯定，它是值得的。”David Cahn强调。潜在的挑战者虽然这是一个谈了很多次，但似乎也有了结果的论调。如Futurum Group 首席执行官丹尼尔·纽曼所说，“目前，世界上没有英伟达的天敌。”原因如下：Nvidia 的图形处理单元 (GPU) 最初于 1999 年为 PC 视频游戏中的超快 3D 图形而创建，后来被证明非常适合训练大规模生成式 AI 模型，来自 OpenAI、Google、Meta、Anthropic 和 Cohere 等公司推动的模型的规模越来越大，进而需要使用大量 AI 芯片来做训练。多年来，Nvidia 的 GPU 一直被认为是最强大的，也是最抢手的。这些成本当然不菲：训练顶级生成式 AI 模型需要数万个最高端的 GPU，每个 GPU 的价格为 3 万至 4 万美元。例如，埃隆·马斯克 (Elon Musk)最近表示，他的公司 xAI 的 Grok 3 模型需要在 10 万个 Nvidia 顶级 GPU 上进行训练才能成为“特别的东西”，这将为 Nvidia 带来超过 30 亿美元的芯片收入。然而，Nvidia 的成功不仅仅是芯片的产物，还有让芯片变得易于使用的软件。Nvidia 的软件生态系统已经成为大量专注于 AI 的开发人员的首选，他们几乎没有动力去转换。在上周的年度股东大会上，Nvidia 首席执行官黄仁勋称该公司的软件平台 CUDA（计算统一设备架构）是一个“良性循环”。随着用户的增多，Nvidia 有能力投入更多资金升级该生态系统，从而吸引更多用户。相比之下，Nvidia 的半导体竞争对手AMD控制着全球 GPU 市场约 12% 的份额，该公司确实拥有具有竞争力的 GPU，并且正在改进其软件，纽曼说。但是，虽然它可以为不想被 Nvidia 束缚的公司提供另一种选择，但它没有现有的开发者用户群，这些开发者认为 CUDA 易于使用。此外，虽然亚马逊的 AWS、微软Azure 和谷歌云等大型云服务提供商都生产自己的专有芯片，但他们并不打算取代 Nvidia。相反，他们希望有多种 AI 芯片可供选择，以优化自己的数据中心基础设施，降低价格，并向最广泛的潜在客户群销售他们的云服务。J. Gold Associates 分析师杰克·戈尔德 (Jack Gold) 解释说：“Nvidia 拥有早期发展势头，当你建立一个快速增长的市场时，其他人很难赶上。”他表示 Nvidia 在创建其他人所没有的独特生态系统方面做得很好。Wedbush 股票研究高级副总裁 Matt Bryson 补充说，要取代 Nvidia 用于训练大规模 AI 模型的芯片将特别困难，他解释说，目前计算能力的大部分支出都流向了这一领域。“我认为这种动态在未来一段时间内不会发生变化，”他说。然而，越来越多的人工智能芯片初创公司，包括 Cerebras、SambaNova、Groq 以及最新的 Etched和 Axelera ，都看到了从英伟达人工智能芯片业务中分一杯羹的机会。他们专注于满足人工智能公司的特殊需求，尤其是所谓的“推理”，即通过已经训练过的人工智能模型运行数据，让模型输出信息（例如，ChatGPT 的每个答案都需要推理）。例如，就在上周，Etched筹集了1.2 亿美元，用于开发一种专门用于运行 transformer 模型的专用芯片Sohu，Transformer 模型是 OpenAI 的 ChatGPT、谷歌的 Gemini 和 Anthropic 的 Claude 使用的一种 AI 模型架构。据介绍，该芯片将由台积电采用其 4nm 工艺生产，该公司表示还已从“顶级供应商”那里获得高带宽内存和服务器供应，但没有透露这些公司的名字。Etched 还声称，Sohu 的速度比 Nvidia 即将推出的 Blackwell GPU“快一个数量级，而且更便宜”，八芯片 Sohu 服务器每秒可处理超过 500,000 个 Llama 70B token。该公司通过推断已发布的 Nvidia H100 服务器 MLperf 基准测试数据做出了这一判断，该基准测试显示，八 GPU 服务器每秒可处理 23,000 个 Llama 70B token。Etched 首席执行官 Uberti在接受采访时表示，一台Sohu服务器将取代 160 块 H100 GPU。荷兰初创公司 Axelera AI 正在开发用于人工智能应用的芯片，该公司上周宣称也已获得6800万美元美元融资，该公司正在筹集资金以支持其雄心勃勃的增长计划。这家总部位于埃因霍温的公司旨在成为欧洲版的 Nvidia，提供据称比竞争对手节能 10 倍、价格便宜 5 倍的 AI 芯片。Axelera 创新的核心是 Thetis Core 芯片，它在一个周期内可以执行惊人的 260,000 次计算，而普通计算机只能执行 16 次或 32 次计算。这种能力使其非常适合 AI 神经网络计算，主要是矢量矩阵乘法。他们的芯片提供了高性能和可用性，而成本仅为现有市场解决方案的一小部分。这可以使 AI 普及，让更广泛的应用程序和用户能够使用它。与此同时，据报道，专注于以闪电般的速度运行模型的 Groq 正在以25 亿美元的估值筹集新资金，而 Cerebras据称在发布其最新芯片仅几个月后就秘密提交了首次公开募股申请，该公司声称该芯片可以训练比 GPT-4 或 Gemini 大 10 倍的 AI 模型。所有这些初创公司一开始都可能专注于一个小市场，比如为某些任务提供更高效、更快或更便宜的芯片。他们也可能更专注于特定行业的专用芯片或个人电脑和智能手机等人工智能设备。“最好的策略是开拓一个小众市场，而不是试图征服世界，而这正是他们大多数人正在尝试做的，”Tirias Research 首席分析师 Jim McGregor 说。因此，也许更切题的问题是：这些初创公司与云提供商以及 AMD 和英特尔等半导体巨头一起能够占领多少市场份额？这还有待观察，尤其是因为运行 AI 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