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02-11

如果黄仁勋、马斯克选择在中国创业那么他们就没有今天了。

英伟达憾失DeepSeek关键人才？美国放走AI“钱学森”，哈佛教授痛心疾首

01-31

只能靠讲故事续命了，然后创新方面比特斯拉好的公司太多，所谓的未来也不一定是马斯克的天下！

特斯拉无视“扑街”业绩逆势飙升，华尔街警告：股价已完全脱离基本面

01-25

美股目前的估值已经不比当年A股估值低了，疯狂的背后一定是繁花似锦般的泡沫，就像我们全民疯炒的房地产一样。股票的本质是权益工具，拿特斯拉来说按目前的盈利能力计算需要几百年才能收回投资成本，这还没考虑今后任何潜在政治、经济、人为风险，所以高估值一定是高泡沫。一个没有财务知识、没有成本意识、没有风险控制能力的人即使能取得一段时间好成绩但最终一定会一夜回到解放前。

比傻钱还傻的资金拼命买入美股

01-03

我敢打赌，25年你一定不可能跑赢大盘。一月的成功证明不了一个人的能力，能证明的只能是你这次刚好站对了风口；真正的赢家是那些2美元买入特斯拉、8美元买入pltr并能持有至今的潜水员。

01-02

$特斯拉(TSLA)$ 下跌通道

01-02

$特斯拉(TSLA)$ 高估值的结果是血淋淋的教训，怎么涨上去就会怎么跌下来，靠炒作特朗普2.0维持不了经济基础，特别是现在躁动的马斯克已经不是一个实业家而是一个到处树敌的政治家。

2024-12-05

$英特尔(INTC)$ 换谁都没用，除非换我。intel的问题不在没抓住机会，其实它参与了很多创新项目，其没落的根源在于大企业的通病:机构臃肿、效率低下、安逸舒适、不思进取！一个躺在功劳簿上的企业怎么可能不被扫出舞台？创新不是喊口号，只有如履薄冰负重而行的团队才能走得更远！

2024-11-27

说得多的公司大半是不专注技术的公司，他们的思维和精力都用在了宣传上、而没有真正关门苦练内功。

英特尔举行新质生产力技术生态大会，深耕五大AI应用场景

2024-10-17

语言空洞乏味，等于没说。是事实、还是不是事实？说点干货也好呀，难怪公司愈走愈窄。

被点名“全漏洞问题频发”！英特尔回应

2024-10-03

这个大霄就是牵驴的，目的只有一条:诱你入坑。

2024-09-03

$英特尔(INTC)$ 最大的悲哀就在于让一个不懂管理的人上来瞎折腾，基辛格的问题是有钱就任性、根本不知道现金流对企业意味着什么。

2024-08-23

把irobot的失败者拉进来真是一对难兄难弟。

Plug Power Appoints Colin Angle, Former CEO of iRobot, to Board of Directors

2024-01-29

欧盟才是世界进步的绊脚石

Amazon Drops iRobot Acquisition After EU Veto Threat

2023-07-23

按照作者的逻辑推算他投上几万元自己也应该是亿万富翁了吧？但我怎么也想不明白一个亿万富翁居然为这点稿费苟延残喘。

抱歉，原内容已删除

2022-11-04

价格战是自卫也是迭代的手段，不要用自己的无知猜测别人的战略

抱歉，原内容已删除

2022-10-14

他加我不加，不做垫背人[捂嘴]

段永平频频出手，基金经理忙着加仓和调研！

2021-11-10

$Palantir Technologies Inc.(PLTR)$每次下跌都是我补仓的机会，pltr是最大持仓股，盈利稳稳的，坚定看多！

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lText":"如果黄仁勋、马斯克选择在中国创业那么他们就没有今天了。","listText":"如果黄仁勋、马斯克选择在中国创业那么他们就没有今天了。","text":"如果黄仁勋、马斯克选择在中国创业那么他们就没有今天了。","images":[],"top":1,"highlighted":2,"essential":1,"paper":1,"likeSize":8,"commentSize":17,"repostSize":1,"link":"https://laohu8.com/post/402292152230336","repostId":"2510864468","repostType":2,"repost":{"id":"2510864468","kind":"news","pubTimestamp":1739203260,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2510864468?lang=&edition=full","pubTime":"2025-02-11 00:01","market":"fut","language":"zh","title":"英伟达憾失DeepSeek关键人才？美国放走AI“钱学森”，哈佛教授痛心疾首","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2510864468","media":"市场资讯","summary":"DeepSeek给美国造成的威胁，还在加剧。然而最终，他选择归国加入DeepSeek，由此的后果就是，美国在AI领域的主导地位被动摇，相关公司市值蒸发一万亿，全球AI格局也被彻底掀翻。当时，DeepSeek的多模态团队只有3个人。此前，OpenAI公开表示，DeepSeek使用了自家的模型蒸馏。大佬们一致认为，OpenAI声称DeepSeek用其模型训练，就是在试图转移话题、让自己独赢。","content":"<html><body><div>\n<p cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold\">【新智元导读】</font>最近，一位哈佛教授痛心疾首地曝出，DeepSeek本来有机会诞生在美国？原本DeepSeek的工程师可以拿到<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>的全职offer，美国却没有将他留住，导致“钱学森回国”的故事再一次上演，美国跟“国运级AI”擦肩而过！</p><p cms-style=\"font-L\">DeepSeek给美国造成的威胁，还在加剧。</p><p cms-style=\"font-L\">就在昨天，DeepSeek的日活数已经达到ChatGPT的23%，每日应用下载量接近500万！</p><div><img cms-height=\"558.172\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/392/w1080h912/20250211/0529-15e1902447dd90f0ae180db54a50a499.jpg\"/><span>a16z联创Marc Andreessen发文</span></div><p cms-style=\"font-L\">谁能想到，做出DeepSeek关键贡献的人才，本来是可能留在美国的。</p><p cms-style=\"font-L\">最近哈佛大学教授曝出这一惊人事实：DeepSeek多模态团队的第4位工程师，本来可以拿到英伟达的全职offer。</p><p cms-style=\"font-L\">然而最终，他选择归国加入DeepSeek，由此的后果就是，美国在AI领域的主导地位被动摇，相关公司市值蒸发一万亿，全球AI格局也被彻底掀翻。</p><p cms-style=\"font-L\">这种结果是阴错阳差，还是一种必然？</p><p cms-style=\"font-L strong-Bold\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold\"></font>美国错失DeepSeek，让“钱学森”再次回国</p><p cms-style=\"font-L\">近日，政治学家、哈佛大学教授、前国防计划助理部长Graham Allison，在X上提问：“谁曾错失了DeepSeek”？</p><div><img cms-height=\"194.062\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/328/w872h256/20250211/f19e-15741db721e73120692f7089719fd3eb.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">他在X痛心发帖称，DeepSeek已刷新对美国AI地位的认知，而美国原本有机会留住DeepSeek的关键员工之一潘梓正（Zizheng Pan）：</p><blockquote><p cms-style=\"font-L\">（DeepSeek超越OpenAI相关模型）颠覆了我们对美国AI主导地位的大部分了解。</p><p cms-style=\"font-L\">这也生动地提醒我们，美国必须多么认真地吸引和留住人才，包括来自中国的人才。</p></blockquote><p cms-style=\"font-L\">潘梓正，是DeepSeek多模态团队的第4位多工程师，在开发DeepSeek的R1模型方面发挥了重要作用。</p><p cms-style=\"font-L\">回国之前，他在英伟达实习过4个月，而且拿到了英伟达的全职邀约。</p><p cms-style=\"font-L\">Graham Allison认为潘梓正之所以如此，是因为硅谷公司未能在美国为他提供这样做的机会。</p><p cms-style=\"font-L\">这种“人才流失”，让Graham Allison痛心疾首，甚至将潘梓正回国提升到钱学森归国的高度！</p><div><img cms-height=\"852.562\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/399/w873h1126/20250211/5dfc-5510cc0815601e6cf974d09350e0fd34.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">像钱学森、黄仁勋以及马斯克这样的的超级人才可以用脚投票，可以在任何地方施展才华、大张宏图。</p><p cms-style=\"font-L\">他认为，美国应该尽力避免这样的“人才流失”：</p><blockquote><p cms-style=\"font-L\">美国的大学教练，在寻找并招募世界上最有才华的运动员。</p><p cms-style=\"font-L\">在中美科技竞争中，美国应该尽一切努力避免失去更多的钱学森和潘梓正这样的人才。</p></blockquote><p cms-style=\"font-L align-Center\"><font cms-style=\"font-L align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\">英伟达憾失人才</font></font></font><font cms-style=\"font-L align-Center\"></font></p><p cms-style=\"font-L\">英伟达的高级研究科学家禹之鼎，在得知DeepSeek超越ChatGPT登顶App Store后，分享了当时的实习生潘梓正回国的选择，对他现在取得的成就感到高兴，并分享了对AI竞争的观点：</p><div><img cms-height=\"257.438\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/413/w873h340/20250211/addb-d8ed23cbee0d75797a8182a2d423ed6c.jpg\"/><span></span></div><blockquote><p cms-style=\"font-L\">在2023年夏季，梓正是英伟达的实习生。后来，当我们考虑是否给他提供全职工作时，他毫不犹豫地选择了加入 DeepSeek。</p><p cms-style=\"font-L\">当时，DeepSeek的多模态团队只有3个人。</p><p cms-style=\"font-L\">梓正当时的决定，至今我仍印象深刻。</p><p cms-style=\"font-L\">在DeepSeek，他做出了重要贡献，参与了包括DeepSeek-VL2、DeepSeek-V3和DeepSeek-R1等多个关键项目。我个人对他的决定和所取得的成就感到非常高兴。</p><p cms-style=\"font-L\">梓正的案例是我近年来看到的一个典型例子。很多最优秀的人才都来自中国，而这些人才并不一定只能在美国公司取得成功。相反，我们从他们身上学到了很多东西。</p><p cms-style=\"font-L\">早在2022年的自动驾驶（AV）领域，类似的“斯普特尼克时刻”就已经发生过，并且将在<span>机器人</span><span></span>技术和大语言模型（LLM）行业继续发生。</p><p cms-style=\"font-L\">我热爱英伟达，并希望看到它继续成为AGI和通用自主系统发展的重要推动力。但如果我们继续编织地缘政治议程，制造对中国研究人员的敌对情绪，我们只会自毁前程，失去更多的竞争力。</p><p cms-style=\"font-L\">我们需要更多的优秀人才、更高的专业水平、更强的学习能力、创造力以及更强的执行力。</p></blockquote><div><img cms-height=\"292.547\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/758/w1080h478/20250211/7582-7277c91f14f39d42d1ce2316015d3c85.jpg\"/><span>潘梓正是DeepSeek-VL2的共同一作</span></div><p cms-style=\"font-L\">在DeepSeek超越ChatGPT登顶App Store下载榜第一时，潘梓正在X上分享了自己的感受：</p><div><img cms-height=\"410.609\" cms-width=\"376.75\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/237/w879h958/20250211/eba4-0e6f1de7f1eafb2a4326074166ab334d.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">潘梓正2024年全职加入DeepSeek，担任研究员。他曾在英伟达AI算法组担任研究实习生。</p><p cms-style=\"font-L\">2021年，潘梓正加入蒙纳士大学（Monash University）ZIP Lab攻读计算机科学博士，导师是Bohan Zhuang教授和Jianfei Cai教授。在此之前，他分别获得阿德莱德大学（University of Adelaide）计算机科学硕士和哈尔滨工业大学（威海）软件工程学士学位。</p><p cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L\">在博士期间，潘梓正的研究兴趣主要集中在深度神经网络的效率方面，包括模型部署、Transformer架构优化、注意力机制、 推理加速和内存高效的训练。</font><font cms-style=\"font-L align-Center\"></font></p><div><img cms-height=\"283.375\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/743/w1080h463/20250211/4eb2-d0622bb643202f7e28e070ecb9bef618.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L strong-Bold\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold\"></font>Lex Fridman硬核播客，揭秘中国AI新星如何撼动全球格局</p><p cms-style=\"font-L\">就在最近，Lex Fridman放出了一期长达5小时的播客，邀请了AI2的模型训练专家Nathan Lambert和Semianalysis硬件专家Dylan Patel。</p><p cms-style=\"font-L\">在这期信息量爆棚的谈话中，他们全程聚焦DeepSeek，讨论了这颗中国AI新星如何撼动全球格局、MoE架构+MLA的技术双刃、DeepSeek开源倒逼行业开放进程、中国式极限优化之道的硬件魔术等。</p><div><img cms-height=\"372.125\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/88/w1080h608/20250211/4479-2f6ca192a4e579a29174421c7fe08285.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L align-Center\"><font cms-style=\"font-L align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\">DeepSeek到底用没用OpenAI数据</font></font></font><font cms-style=\"font-L align-Center\"></font></p><p cms-style=\"font-L\">这次，几位大佬的谈话内容可谓相当犀利，直指问题核心。</p><p cms-style=\"font-L\">比如这个关键问题：DeepSeek究竟用没用OpenAI的数据？</p><p cms-style=\"font-L\">此前，OpenAI公开表示，DeepSeek使用了自家的模型蒸馏。</p><div><img cms-height=\"89.9688\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/427/w1080h147/20250211/8005-b32bf966f320ccbd66d0568a609b0eb5.jpg\"/><span>《金融时报》干脆说，“OpenAI有证据表明DeepSeek用了他们的模型来进行训练”</span></div><p cms-style=\"font-L\">这在道德和法律上站得住脚吗？</p><p cms-style=\"font-L\">虽然OpenAI的服务条款规定，不许用户使用自家模型的输出来构建竞争对手。但这个所谓的规则，其实正是OpenAI虚伪的体现。</p><p cms-style=\"font-L\">Lex Fridman表示：他们和大多数公司一样，本来就是在未经许可（<a href=\"https://laohu8.com/S/603586\">金麒麟</a>分析师）的情况下，使用互联网上的数据进行训练，并从中受益的。</p><p cms-style=\"font-L\">大佬们一致认为，OpenAI声称DeepSeek用其模型训练，就是在试图转移话题、让自己独赢。</p><p cms-style=\"font-L\">而且，过去几天还有很多人把DeepSeek的模型蒸馏到Llama中，因前者在推理上运行很复杂，而Llama很容易提供服务，这违法吗？</p><p cms-style=\"font-L align-Center\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\">DeepSeek的训练成本，为何如此之低</font></p><p cms-style=\"font-L\">Dylan Patel表示，DeepSeek的成本涉及两项关键的技术：一个是MoE，一个就是MLA（多头潜注意力）。</p><p cms-style=\"font-L\">MOE架构的优势在于，一方面，模型可以将数据嵌入到更大的参数空间中，另一方面，在训练或推理时，模型只需要激活其中一部分参数，从而大大提升效率。</p><p cms-style=\"font-L\">DeepSeek模型拥有超过6000亿个参数，相比之下，Llama 405B有4050亿参数。从参数规模上看，DeepSeek模型拥有更大的信息压缩空间，可以容纳更多的世界知识。</p><p cms-style=\"font-L\">但与此同时，DeepSeek模型每次只激活约370亿个参数。也就是说，在训练或推理过程中，只需要计算370亿个参数。相比之下，Llama 405B模型每次推理却需要激活4050亿个参数。</p><div><img cms-height=\"531.859\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/349/w1080h869/20250211/66b8-5d72d73adbb57e6df0b6f08a234bfc65.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">MLA主要用于减少推理过程中的内存占用，在训练过程也是如此，它利用了一些巧妙的低秩近似数学技巧。</p><p cms-style=\"font-L\">Nathan Lambert表示，深入研究潜注意力的细节，会发现DeepSeek在模型实现方面下了很大功夫。</p><p cms-style=\"font-L\">因为，除了注意力机制，语言模型还有其他组件，例如用于扩展上下文长度的嵌入。DeepSeek采用的是旋转位置编码（RoPE）。</p><p cms-style=\"font-L\">将RoPE与传统的MoE结合使用，需要进行一系列操作，例如，将两个注意力矩阵进行复数旋转，这涉及到矩阵乘法。</p><p cms-style=\"font-L\">DeepSeek的MLA架构由于需要一些巧妙的设计，因此实现的复杂性大大增加。而他们成功地将这些技术整合在一起，这表明DeepSeek在高效语言模型训练方面走在了前沿。</p><p cms-style=\"font-L\">Dylan Patel表示，DeepSeek想方设法提高模型训练效率。其中一个方法就是不直接调用NVIDIA的NCCL库，而是自行调度GPU之间的通信。</p><p cms-style=\"font-L\">DeepSeek的独特之处在于，他们通过调度特定的SM（流式多处理器）来管理GPU通信。</p><p cms-style=\"font-L\">DeepSeek会精细地控制哪些SM核心负责模型计算，哪些核心负责allreduce或allgather通信，并在它们之间进行动态切换。这需要极其高深的编程技巧。</p><p cms-style=\"font-L align-Center\"><font cms-style=\"font-L align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\">DeepSeek为何如此便宜</font></font></font><font cms-style=\"font-L align-Center\"></font></p><p cms-style=\"font-L\">在所有声称提供R1服务的公司中，定价都远高于DeepSeek API，而且大多服务无法正常工作，吞吐量极低。</p><p cms-style=\"font-L\">让大佬们震惊的是，一方面中国取得了这种能力，另一方面价格如此之低。（R1的价格，比o1便宜27倍）</p><p cms-style=\"font-L\">训练为什么便宜，上文已经提到。为什么推理成本也这么低呢？</p><p cms-style=\"font-L\">首先，就是DeepSeek在模型架构上的创新。MLA这种全新的注意力机制，跟Transformer注意力机制不同。</p><p cms-style=\"font-L\">这种多头潜注意力，可以将注意力机制的内存占用减少大约80%到90%，尤其有助于处理长上下文。</p><div><img cms-height=\"273.578\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/727/w1080h447/20250211/0f73-4df55fde453b6089c88fedf05d7027ac.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">而且，DeepSeek和OpenAI的服务成本有巨大差异，部分原因是OpenAI的利润率非常高，推理的毛利率超过了75%。</p><p cms-style=\"font-L\">因为OpenAI目前是亏损的，在训练上花费了太多，因此推理的利润率很高。</p><p cms-style=\"font-L\">接下来亮点来了，几位大佬放飞想象，猜测这会不会是一种阴谋论：DeepSeek精心策划了这次发布和定价，做空英伟达和美国公司的股票，配合星际之门的发布……</p><p cms-style=\"font-L\">但这种猜测立马遭到了反驳，Dylan Patel表示，他们只是赶在农历新年前把产品尽快发布而已，并没有没有打算搞个大的，否则为什么选在圣诞节后一天发布V3呢？</p><p cms-style=\"font-L align-Center\"><font cms-style=\"font-L align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\">中国的工业能力，已经远超美国</font></font></font><font cms-style=\"font-L align-Center\"></font></p><p cms-style=\"font-L\">美国无疑在GPU等芯片领域领先于中国。</p><p cms-style=\"font-L\">不过，对GPU出口管制，就能完全阻止中国吗？不太可能。</p><p cms-style=\"font-L\">Dylan Patel认为，美国政府也清楚地认识到这一点， 而Nathan Lambert认为中国会制造自己的芯片。</p><p cms-style=\"font-L\">中国可能拥有更多的人才、更多的STEM毕业生、更多的程序员。美国当然也可以利用世界各地的人才，但这未必能让美国有额外的优势。</p><p cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold\">真正重要的是计算能力。</font></p><p cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L\">中国拥有的电力总和，数量已经惊人。</font><font cms-style=\"font-L\">中国的钢铁厂，其规模相当于整个美国工业的总和，此外还有需要庞大电力的铝厂。</font></p><p cms-style=\"font-L\">即使美国的星际之门真的建成，达到2吉瓦电力，仍小于中国最大的工业设施。</p><p cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L\">就这么说吧，如果中国建造世界上最大的数据中心，只要有芯片，马上就能做到。</font><font cms-style=\"font-L\">所以这只是一个时间问题，而不是能力问题。</font></p><p cms-style=\"font-L\">现在，发电、输电、变电站以及变压器等构建数据中心所需的东西，都将制约美国构建越来越大的训练系统，以及部署越来越多的推理计算能力。</p><p cms-style=\"font-L\">相比之下，如果中国继续坚信Scaling Law，就像纳德拉、扎克伯格和劈柴等美国高管那样，甚至可以比美国更快地实现。</p><p cms-style=\"font-L\">因此，为了减缓中国AI技术的发展，确保AGI无法被大规模训练，美国出台了一系列禁令——通过限制GPU、光刻机等关键要素的出口，意图“封杀”整个半导体产业。</p><p cms-style=\"font-L align-Center\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\">OpenAI o3-Mini能追上DeepSeek R1吗？</font></p><p cms-style=\"font-L\">接下来，几位大佬对几个明星推理模型进行了实测。</p><div><img cms-height=\"241.75\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/675/w1080h395/20250211/bd33-83d3bf4a8b00f6ed0c4dacee57697bc1.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">有趣的是，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>的Gemini Flash Thinking，无论从价格还是性能上来看都优于R1，而且在去年12月初就发布了，然而却无人关心……</p><p cms-style=\"font-L\">对此，几位大佬的体感是，它的行为模式不如o1那样富有表现力，应用场景较窄。o1在特定任务上可能不是最完美，但灵活性和通用性更强。</p><div><img cms-height=\"231.969\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/659/w1080h379/20250211/a117-8eef17c10079d1870f774a32ddbcf6c7.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">Lex Frieman则表示，自己个人非常喜欢R1的一点，是它会展示完整的思维链token。</p><p cms-style=\"font-L\">在开放式的哲学问题中，我们作为能欣赏智能、推理和反思能力的人类，阅读R1的原始思维链token，会感受到一种独特的美感。</p><p cms-style=\"font-L\">这种非线性的思维过程，类似于詹姆斯·乔伊斯的意识流小说《尤利西斯》和《芬尼根的守灵夜》，令人着迷。</p><div><img cms-height=\"474.328\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/255/w1080h775/20250211/737d-a723f7bfb2ae0c5ef8b1e6306e361d13.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">相比之下，o3-mini给人的感觉是聪明、快速，但缺乏亮点，往往比较平庸，缺乏深度和新意。</p><p cms-style=\"font-L\">从下图中可以看到，从GPT-3到GPT-3.5，再到Llama，推理成本呈指数级下降趋势。</p><div><img cms-height=\"392.922\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/122/w1080h642/20250211/c5f4-3a39951de35fc4d4b53720267a23392d.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">DeepSeek R1是第一个达到如此低成本的推理模型，这个成就很了不起，不过，它的成本水平并没有超出专家们预期的范围。</p><p cms-style=\"font-L\">而在未来，随着模型架构的创新、更高质量的训练数据、更先进的训练技术，以及更高效的推理系统和硬件（比如新一代GPU和ASIC芯片），AI模型的推理成本还会持续下降。</p><p cms-style=\"font-L\">最终，这将解锁AGI的潜力。</p><p cms-style=\"font-L align-Center\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\">谁将赢得AGI竞赛</font></p><p cms-style=\"font-L\">最后，几位大佬预测了一番，谁将是AGI竞赛的最终赢家。</p><p cms-style=\"font-L\">谷歌似乎是领跑者，因为拥有基础设施优势。</p><p cms-style=\"font-L\">但在舆论场上，OpenAI似乎是领先者。它在商业化方面已经走在了最前面，拥有目前AI领域最高的收入。</p><p cms-style=\"font-L\">目前，谁究竟在AI领域赚到钱了，有人盈利了吗？</p><p cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L\">大佬们盘了盘后发现，从财务报表上看，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>在AI领域已经实现了盈利，但在基础设施方面已经投入了巨额资本支出。</font><font cms-style=\"font-L\">谷歌、<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>也是如此。</font></p><p cms-style=\"font-L\">Meta获取的巨额利润来自于推荐系统，并非来自Llama等大模型。</p><p cms-style=\"font-L\">Anthropic和OpenAI显然还没盈利，否则就不需要继续融资了。不过单从营收和成本来看，GPT-4已经开始盈利了，因为它的训练成本只有几亿美元。</p><p cms-style=\"font-L\">最终，谁都无法预料，OpenAI是否会突然陨落。不过目前，各家公司还会继续融资，因为一旦AGI到来，AI带来的回报难以估量。</p><p cms-style=\"font-L\">人们可能并不需要OpenAI花费数十亿美元，去研发“下一个最先进的模型”，只需要ChatGPT级别的AI服务就足够了。</p><p cms-style=\"font-L\">推理、代码生成、AI智能体、计算机使用，这些都是AI未来真正有价值的应用领域。谁不发力，谁就可能被市场淘汰。</p><p cms-style=\"font-L\">参考资料：</p><p cms-style=\"font-L\">https://youtu.be/_1f-o0nqpEI</p><p cms-style=\"font-L\">https://x.com/GrahamTAllison/status/1885442402833621426</p><p cms-style=\"font-L\">https://x.com/ZhidingYu/status/1883958911839133894</p><p cms-style=\"font-L\">来源：新智元</p><p>（转自：中国地产基金百人会）</p>\n<div></div>\n<div>\n<div><img src=\"\"/></div>\n<div>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP</div>\n</div>\n</div></body></html>","source":"sina","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>英伟达憾失DeepSeek关键人才？美国放走AI“钱学森”，哈佛教授痛心疾首</title>\n<style 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Pan）：（DeepSeek超越OpenAI相关模型）颠覆了我们对美国AI主导地位的大部分了解。这也生动地提醒我们，美国必须多么认真地吸引和留住人才，包括来自中国的人才。潘梓正，是DeepSeek多模态团队的第4位多工程师，在开发DeepSeek的R1模型方面发挥了重要作用。回国之前，他在英伟达实习过4个月，而且拿到了英伟达的全职邀约。Graham Allison认为潘梓正之所以如此，是因为硅谷公司未能在美国为他提供这样做的机会。这种“人才流失”，让Graham Allison痛心疾首，甚至将潘梓正回国提升到钱学森归国的高度！像钱学森、黄仁勋以及马斯克这样的的超级人才可以用脚投票，可以在任何地方施展才华、大张宏图。他认为，美国应该尽力避免这样的“人才流失”：美国的大学教练，在寻找并招募世界上最有才华的运动员。在中美科技竞争中，美国应该尽一切努力避免失去更多的钱学森和潘梓正这样的人才。英伟达憾失人才英伟达的高级研究科学家禹之鼎，在得知DeepSeek超越ChatGPT登顶App Store后，分享了当时的实习生潘梓正回国的选择，对他现在取得的成就感到高兴，并分享了对AI竞争的观点：在2023年夏季，梓正是英伟达的实习生。后来，当我们考虑是否给他提供全职工作时，他毫不犹豫地选择了加入 DeepSeek。当时，DeepSeek的多模态团队只有3个人。梓正当时的决定，至今我仍印象深刻。在DeepSeek，他做出了重要贡献，参与了包括DeepSeek-VL2、DeepSeek-V3和DeepSeek-R1等多个关键项目。我个人对他的决定和所取得的成就感到非常高兴。梓正的案例是我近年来看到的一个典型例子。很多最优秀的人才都来自中国，而这些人才并不一定只能在美国公司取得成功。相反，我们从他们身上学到了很多东西。早在2022年的自动驾驶（AV）领域，类似的“斯普特尼克时刻”就已经发生过，并且将在机器人技术和大语言模型（LLM）行业继续发生。我热爱英伟达，并希望看到它继续成为AGI和通用自主系统发展的重要推动力。但如果我们继续编织地缘政治议程，制造对中国研究人员的敌对情绪，我们只会自毁前程，失去更多的竞争力。我们需要更多的优秀人才、更高的专业水平、更强的学习能力、创造力以及更强的执行力。潘梓正是DeepSeek-VL2的共同一作在DeepSeek超越ChatGPT登顶App Store下载榜第一时，潘梓正在X上分享了自己的感受：潘梓正2024年全职加入DeepSeek，担任研究员。他曾在英伟达AI算法组担任研究实习生。2021年，潘梓正加入蒙纳士大学（Monash University）ZIP Lab攻读计算机科学博士，导师是Bohan Zhuang教授和Jianfei Cai教授。在此之前，他分别获得阿德莱德大学（University of Adelaide）计算机科学硕士和哈尔滨工业大学（威海）软件工程学士学位。在博士期间，潘梓正的研究兴趣主要集中在深度神经网络的效率方面，包括模型部署、Transformer架构优化、注意力机制、 推理加速和内存高效的训练。Lex Fridman硬核播客，揭秘中国AI新星如何撼动全球格局就在最近，Lex Fridman放出了一期长达5小时的播客，邀请了AI2的模型训练专家Nathan Lambert和Semianalysis硬件专家Dylan Patel。在这期信息量爆棚的谈话中，他们全程聚焦DeepSeek，讨论了这颗中国AI新星如何撼动全球格局、MoE架构+MLA的技术双刃、DeepSeek开源倒逼行业开放进程、中国式极限优化之道的硬件魔术等。DeepSeek到底用没用OpenAI数据这次，几位大佬的谈话内容可谓相当犀利，直指问题核心。比如这个关键问题：DeepSeek究竟用没用OpenAI的数据？此前，OpenAI公开表示，DeepSeek使用了自家的模型蒸馏。《金融时报》干脆说，“OpenAI有证据表明DeepSeek用了他们的模型来进行训练”这在道德和法律上站得住脚吗？虽然OpenAI的服务条款规定，不许用户使用自家模型的输出来构建竞争对手。但这个所谓的规则，其实正是OpenAI虚伪的体现。Lex Fridman表示：他们和大多数公司一样，本来就是在未经许可（金麒麟分析师）的情况下，使用互联网上的数据进行训练，并从中受益的。大佬们一致认为，OpenAI声称DeepSeek用其模型训练，就是在试图转移话题、让自己独赢。而且，过去几天还有很多人把DeepSeek的模型蒸馏到Llama中，因前者在推理上运行很复杂，而Llama很容易提供服务，这违法吗？DeepSeek的训练成本，为何如此之低Dylan Patel表示，DeepSeek的成本涉及两项关键的技术：一个是MoE，一个就是MLA（多头潜注意力）。MOE架构的优势在于，一方面，模型可以将数据嵌入到更大的参数空间中，另一方面，在训练或推理时，模型只需要激活其中一部分参数，从而大大提升效率。DeepSeek模型拥有超过6000亿个参数，相比之下，Llama 405B有4050亿参数。从参数规模上看，DeepSeek模型拥有更大的信息压缩空间，可以容纳更多的世界知识。但与此同时，DeepSeek模型每次只激活约370亿个参数。也就是说，在训练或推理过程中，只需要计算370亿个参数。相比之下，Llama 405B模型每次推理却需要激活4050亿个参数。MLA主要用于减少推理过程中的内存占用，在训练过程也是如此，它利用了一些巧妙的低秩近似数学技巧。Nathan Lambert表示，深入研究潜注意力的细节，会发现DeepSeek在模型实现方面下了很大功夫。因为，除了注意力机制，语言模型还有其他组件，例如用于扩展上下文长度的嵌入。DeepSeek采用的是旋转位置编码（RoPE）。将RoPE与传统的MoE结合使用，需要进行一系列操作，例如，将两个注意力矩阵进行复数旋转，这涉及到矩阵乘法。DeepSeek的MLA架构由于需要一些巧妙的设计，因此实现的复杂性大大增加。而他们成功地将这些技术整合在一起，这表明DeepSeek在高效语言模型训练方面走在了前沿。Dylan Patel表示，DeepSeek想方设法提高模型训练效率。其中一个方法就是不直接调用NVIDIA的NCCL库，而是自行调度GPU之间的通信。DeepSeek的独特之处在于，他们通过调度特定的SM（流式多处理器）来管理GPU通信。DeepSeek会精细地控制哪些SM核心负责模型计算，哪些核心负责allreduce或allgather通信，并在它们之间进行动态切换。这需要极其高深的编程技巧。DeepSeek为何如此便宜在所有声称提供R1服务的公司中，定价都远高于DeepSeek API，而且大多服务无法正常工作，吞吐量极低。让大佬们震惊的是，一方面中国取得了这种能力，另一方面价格如此之低。（R1的价格，比o1便宜27倍）训练为什么便宜，上文已经提到。为什么推理成本也这么低呢？首先，就是DeepSeek在模型架构上的创新。MLA这种全新的注意力机制，跟Transformer注意力机制不同。这种多头潜注意力，可以将注意力机制的内存占用减少大约80%到90%，尤其有助于处理长上下文。而且，DeepSeek和OpenAI的服务成本有巨大差异，部分原因是OpenAI的利润率非常高，推理的毛利率超过了75%。因为OpenAI目前是亏损的，在训练上花费了太多，因此推理的利润率很高。接下来亮点来了，几位大佬放飞想象，猜测这会不会是一种阴谋论：DeepSeek精心策划了这次发布和定价，做空英伟达和美国公司的股票，配合星际之门的发布……但这种猜测立马遭到了反驳，Dylan Patel表示，他们只是赶在农历新年前把产品尽快发布而已，并没有没有打算搞个大的，否则为什么选在圣诞节后一天发布V3呢？中国的工业能力，已经远超美国美国无疑在GPU等芯片领域领先于中国。不过，对GPU出口管制，就能完全阻止中国吗？不太可能。Dylan Patel认为，美国政府也清楚地认识到这一点， 而Nathan Lambert认为中国会制造自己的芯片。中国可能拥有更多的人才、更多的STEM毕业生、更多的程序员。美国当然也可以利用世界各地的人才，但这未必能让美国有额外的优势。真正重要的是计算能力。中国拥有的电力总和，数量已经惊人。中国的钢铁厂，其规模相当于整个美国工业的总和，此外还有需要庞大电力的铝厂。即使美国的星际之门真的建成，达到2吉瓦电力，仍小于中国最大的工业设施。就这么说吧，如果中国建造世界上最大的数据中心，只要有芯片，马上就能做到。所以这只是一个时间问题，而不是能力问题。现在，发电、输电、变电站以及变压器等构建数据中心所需的东西，都将制约美国构建越来越大的训练系统，以及部署越来越多的推理计算能力。相比之下，如果中国继续坚信Scaling Law，就像纳德拉、扎克伯格和劈柴等美国高管那样，甚至可以比美国更快地实现。因此，为了减缓中国AI技术的发展，确保AGI无法被大规模训练，美国出台了一系列禁令——通过限制GPU、光刻机等关键要素的出口，意图“封杀”整个半导体产业。OpenAI o3-Mini能追上DeepSeek R1吗？接下来，几位大佬对几个明星推理模型进行了实测。有趣的是，谷歌的Gemini Flash Thinking，无论从价格还是性能上来看都优于R1，而且在去年12月初就发布了，然而却无人关心……对此，几位大佬的体感是，它的行为模式不如o1那样富有表现力，应用场景较窄。o1在特定任务上可能不是最完美，但灵活性和通用性更强。Lex Frieman则表示，自己个人非常喜欢R1的一点，是它会展示完整的思维链token。在开放式的哲学问题中，我们作为能欣赏智能、推理和反思能力的人类，阅读R1的原始思维链token，会感受到一种独特的美感。这种非线性的思维过程，类似于詹姆斯·乔伊斯的意识流小说《尤利西斯》和《芬尼根的守灵夜》，令人着迷。相比之下，o3-mini给人的感觉是聪明、快速，但缺乏亮点，往往比较平庸，缺乏深度和新意。从下图中可以看到，从GPT-3到GPT-3.5，再到Llama，推理成本呈指数级下降趋势。DeepSeek R1是第一个达到如此低成本的推理模型，这个成就很了不起，不过，它的成本水平并没有超出专家们预期的范围。而在未来，随着模型架构的创新、更高质量的训练数据、更先进的训练技术，以及更高效的推理系统和硬件（比如新一代GPU和ASIC芯片），AI模型的推理成本还会持续下降。最终，这将解锁AGI的潜力。谁将赢得AGI竞赛最后，几位大佬预测了一番，谁将是AGI竞赛的最终赢家。谷歌似乎是领跑者，因为拥有基础设施优势。但在舆论场上，OpenAI似乎是领先者。它在商业化方面已经走在了最前面，拥有目前AI领域最高的收入。目前，谁究竟在AI领域赚到钱了，有人盈利了吗？大佬们盘了盘后发现，从财务报表上看，微软在AI领域已经实现了盈利，但在基础设施方面已经投入了巨额资本支出。谷歌、亚马逊也是如此。Meta获取的巨额利润来自于推荐系统，并非来自Llama等大模型。Anthropic和OpenAI显然还没盈利，否则就不需要继续融资了。不过单从营收和成本来看，GPT-4已经开始盈利了，因为它的训练成本只有几亿美元。最终，谁都无法预料，OpenAI是否会突然陨落。不过目前，各家公司还会继续融资，因为一旦AGI到来，AI带来的回报难以估量。人们可能并不需要OpenAI花费数十亿美元，去研发“下一个最先进的模型”，只需要ChatGPT级别的AI服务就足够了。推理、代码生成、AI智能体、计算机使用，这些都是AI未来真正有价值的应用领域。谁不发力，谁就可能被市场淘汰。参考资料：https://youtu.be/_1f-o0nqpEIhttps://x.com/GrahamTAllison/status/1885442402833621426https://x.com/ZhidingYu/status/1883958911839133894来源：新智元（转自：中国地产基金百人会）\n\n\n\n海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3234,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3538458176058351","authorId":"3538458176058351","name":"Ruosong","avatar":"https://static.tigerbbs.com/d815eb794e0dfe4ac8a13f8e0d781888","crmLevel":8,"crmLevelSwitch":1,"authorIdStr":"3538458176058351","idStr":"3538458176058351"},"content":"马斯克在中国创业，特斯拉早就年产1000万辆了 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Einhorn指出，目前牛市的投机行为已经超越了常识，像“Fartcoin”这样的加密代币除了交易和投机外，并没有明显的实际用途，也无法满足任何其他未被满足的需求。</p></body></html>","source":"stock_zhitongcaijing","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>特斯拉无视“扑街”业绩逆势飙升，华尔街警告：股价已完全脱离基本面</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{ 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Stein问道，“问题出在哪里？”他指出，虽然马斯克扮演了啦啦队长的角色，但管理层在两个关键点上令人大失所望——2025 年新车的细节和人工智能成就的里程碑，尤其是全自动驾驶技术。自唐纳德·特朗普去年11月赢得美国大选以来，特斯拉的股价一直在狂飙，因为投资者押注马斯克和特朗普的亲密关系将帮助该公司实现人工智能雄心。但鉴于电动汽车业务仍占特斯拉营收的90%，该业务的健康状况仍是关键。事实上，人们对特斯拉汽车业务的担忧与日俱增。特斯拉电动汽车销售放缓和盈利能力下降反映出竞争日益激烈，这迫使该公司大幅打折以提振销量。此外，新一届美国政府坚决反对电动汽车。特朗普已经命令他的团队研究扭转拜登时代旨在促进电动汽车行业的政策。如果美国的电动汽车政策逆转，特斯拉将蒙受损失。与此同时，其自动驾驶出租车可能还需要一段时间才能完全投入商业使用。特斯拉1.3万亿美元市值的很大一部分依赖于自动驾驶业务的前景。马斯克周三表示，该公司预计将于今年6月在奥斯汀开始提供付费服务，使用不依赖人类监督方向盘的自动驾驶特斯拉汽车。对冲基金Telemetry创始人Thomas Thornton表示：“业绩很糟糕，但这家公司现在对马斯克的自动驾驶和机器人出租车愿景寄予厚望。在这个市场中，基本面不再重要，人们正在购买 Fartcoin 这样显然没有内在价值的资产。”据悉，Fartcoin这种MEME代币在特朗普当选总统后迅速走红，市场情绪高涨。Fartcoin市值已接近20亿美元，超过了许多在美国上市的公司。绿光资本创始人David 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Research公司总裁艾德·亚尔德尼分析数据显示，外国投资者在过去三个月内以创纪录的速度购买了765亿美元的美国股票。数据显示，非美国投资者在美国股市的时机把握非常糟糕。他们曾在1987年股灾、2000年互联网泡沫破裂以及2008年全球金融危机前大量买入美国股票。</p><p style=\"text-align: start;\">他表示：“他们的买入行为常常是一个反向指标。他们倾向于在熊市前大量买入。”</p><p style=\"text-align: start;\">《金融时报》本月早些时候采访了一些外国散户投资者。报道称，韩国投资者去年持有的美国股票激增了65%。</p><p style=\"text-align: start;\">他们的逻辑相当合理：美国市场聚集了苹果、英伟达和特斯拉这样的企业赢家，而本地公司难以与之竞争。</p><p style=\"text-align: start;\">这种模式在全球范围内不断重复。例如，根据英国投资协会（当地的一个行业组织）的数据，仅在去年11月，英国散户投资者对美国股票基金的净流入为5.9亿英镑，而同期本国股票基金则出现了5.52亿英镑的净流出。</p><p style=\"text-align: start;\">不仅是普通散户在购买美国股票，机构投资者也在加入。历史学家尼尔·弗格森本周出席了在瑞士达沃斯举行的世界经济论坛。他为《自由新闻》撰文表示：“几乎所有在达沃斯世界经济论坛的人都看好美国股票，唱空欧盟。他们的新共识是，欧洲无法在经济上自我调整，而美国正在快速发展。如果你不持有美国的大型股票，那么你可能会因为错过机会而后悔不已。”</p><p style=\"text-align: start;\">他补充道：“问题是，达沃斯的共识几乎总是错误的。”</p><p style=\"text-align: start;\">仅仅为了反其道而行并不一定能带来胜利。例如，亚尔德尼依然是华尔街最看涨的策略师之一。但在这个案例中，确实存在支持逆向观点的估值论据。</p><p style=\"text-align: start;\">根据FactSet的数据，iShares MSCI全球（不含美国）ETF的预期市盈率为13.4，而SPDR标普500 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PC的目标；推出至强6性能核、能效核处理器，以应对数据中心丰富多样的工作负载挑战，满足现代数据中心算力演进、TCO优化以及绿色节能等需求。</p><p>英特尔新质生产力技术生态大会吸引了信息通信、互联网、制造、教育、医疗健康、交通运输、零售等行业的生态伙伴参与，是英特尔在中国举行的最大规模行业大会之一。</p><p>大会设置近万平方米的科技体验区，展示730多个生态合作成果，集中呈现从软件到硬件、云边端融合的技术、产品及应用，促进数字经济与实体经济融合，共育新质生产力。</p><p><img src=\"data:image/png;base64,iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAAAABAQMAAAAl21bKAAAAA1BMVEXy8vJkA4prAAAACklEQVQI12NgAAAAAgAB4iG8MwAAAABJRU5ErkJggg==\"/></p><p>近万平方米的科技体验区展示730多个生态合作成果</p><p>此次大会安排了5场专题论坛和22场技术课堂，举办多场与英特尔产业生态系统上下游的OEM/ODM厂商、系统集成商（SI）、软件方案提供商（ISV）以及渠道合作伙伴等的交流会，为与会者打造集交流、学习于一体的平台。近万平方米的科技体验区，从客户端、数据中心、网络与边缘计算领域的创新案例，到英特尔<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>制造、智能座舱、AI创新应用体验的成果。</p></body></html>","source":"ifeng_tech","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\" 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11月27日，英特尔新质生产力技术生态大会在成都举行，大会聚焦产业生态建设和客户应用落地成果，为深化产业生态合作，英特尔携手生态伙伴深耕知识助手、办公助手、娱乐助手、创作助手、垂类助手等五大AI应用场景，让AI为更广泛的PC用户带来便利。英特尔还发布AI PC Open Gateway（AOG）开源项目并揭晓首批合作伙伴，促进AI PC软件生态的快速增长。与企业客户不断推动生命科学、文体、云服务等领域的AI应用落地，以及IT基础设施在高性能和可持续发展方面的应用实践；公开企业AI开放平台Open Platform for Enterprise AI 1.0版本（OPEA V1.0）的技术细节，进一步助力企业释放AI潜能。此外，英特尔推出酷睿Ultra 200S、酷睿Ultra 200V处理器，正稳步推进在2025年底前出货超过1亿台AI PC的目标；推出至强6性能核、能效核处理器，以应对数据中心丰富多样的工作负载挑战，满足现代数据中心算力演进、TCO优化以及绿色节能等需求。英特尔新质生产力技术生态大会吸引了信息通信、互联网、制造、教育、医疗健康、交通运输、零售等行业的生态伙伴参与，是英特尔在中国举行的最大规模行业大会之一。大会设置近万平方米的科技体验区，展示730多个生态合作成果，集中呈现从软件到硬件、云边端融合的技术、产品及应用，促进数字经济与实体经济融合，共育新质生产力。近万平方米的科技体验区展示730多个生态合作成果此次大会安排了5场专题论坛和22场技术课堂，举办多场与英特尔产业生态系统上下游的OEM/ODM厂商、系统集成商（SI）、软件方案提供商（ISV）以及渠道合作伙伴等的交流会，为与会者打造集交流、学习于一体的平台。近万平方米的科技体验区，从客户端、数据中心、网络与边缘计算领域的创新案例，到英特尔智能制造、智能座舱、AI创新应用体验的成果。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":390,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":361001158140176,"gmtCreate":1729170566064,"gmtModify":1729170567989,"author":{"id":"3477648757949014","authorId":"3477648757949014","name":"lanzier","avatar":"https://static.tigerbbs.com/c263a28956df296843cbae991cb53f76","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3477648757949014","idStr":"3477648757949014"},"themes":[],"htmlText":"语言空洞乏味，等于没说。是事实、还是不是事实？说点干货也好呀，难怪公司愈走愈窄。","listText":"语言空洞乏味，等于没说。是事实、还是不是事实？说点干货也好呀，难怪公司愈走愈窄。","text":"语言空洞乏味，等于没说。是事实、还是不是事实？说点干货也好呀，难怪公司愈走愈窄。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/361001158140176","repostId":"1136291727","repostType":2,"repost":{"id":"1136291727","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1729141064,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1136291727?lang=&edition=full","pubTime":"2024-10-17 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style=\"text-align: start;\">The end of the deal is a sign of the intense pressure Amazon is facing to prove its actions don’t harm competition, as its influence grows in retail, cloud-computing, and entertainment. The breakup also spares Amazon the task of stemming the losses incurred by Bedford, Massachusetts-based iRobot, which has seen its fortunes sour in recent years.</p><p style=\"text-align: start;\">The European Commission, the EU’s executive arm that oversees antitrust, is generally known to opt for remedies that correct any risks to fair competition, rather than ban mergers outright. But companies often short-circuit the process by choosing to abandon deals that appear to be headed for a veto.</p><p style=\"text-align: start;\">Amazon’s move, which comes with a $94 million termination fee to be paid to iRobot — follows a similar decision recently from Adobe Inc. executives, who walked away from a planned $20 billion acquisition of startup Figma Inc. after locking horns with antitrust regulators in the EU and the UK.</p><p>Amazon decided not to offer remedies to concerns flagged by regulators. The commission had earlier warned Amazon could be tempted to demote other robot vacuum cleaners on its platform and promote its own products with such labels as “Amazon’s choice” or “Works With Alexa.” The regulator also said Amazon may find it “economically profitable” to shut out rivals, and had attempted to pressure Amazon into offering concessions in order to get the green light in Brussels, to no avail.</p><p style=\"text-align: start;\">While the company considered an appeal, that process was likely to take years, people familiar with the matter said, speaking anonymously to discuss an ongoing investigation. The merger agreement expires this summer and the companies had already renegotiated the terms once; last year after iRobot was forced to secure a $200 million financing facility, and Amazon cut its per-share offer by about 15%.</p><p>Amazon, which builds the Alexa voice assistant and a wide range of home electronics, announced its intention to acquire iRobot in August 2022, a move that would have expanded its foothold in the burgeoning market for smart-home gadgets. The Seattle-based company has also developed its own home robotics franchise with Astro, a $1,600 home security bot it has started marketing as a business security guard.</p><p style=\"text-align: start;\">IRobot’s sales have fallen as pandemic-era home improvement splurges petered out. The company, which had been consistently profitable since its 2005 initial public offering, has racked up about $500 million in net losses since the second quarter of 2021.</p><p>Amazon and iRobot have been close partners for years. The retailer has long been iRobot’s biggest customer, at times accounting for more than a quarter of sales (iRobot in 2021 stopped disclosing the identity of its biggest customer, which, during the most recently reported quarter, accounted for about 22% of revenue.) The vacuum maker, meanwhile, is a customer of the Amazon Web Services cloud-computing group, and has dispatched executives to speak at Amazon events.</p><p>Though small for a company the size of Amazon, an iRobot acquisition would be the fourth-biggest in its history, trailing only its purchases of Whole Foods Market, movie studio MGM and the One Medical concierge health-care service.</p><p style=\"text-align: start;\">Regulators in Europe and the US are increasingly skeptical of Big Tech’s dealmaking. In September, the EU regulator nixed Booking Holdings Inc.’s €1.6 billion ($1.7 billion) bid for Sweden’s Etraveli Group and the bloc is in the very early stages of looking into Microsoft Corp.’s partnership with OpenAI. In the US, the Biden administration set a record for merger challenges.</p><p style=\"text-align: start;\">The European Commission and US Federal Trade Commission were both preparing to try to block Amazon’s takeover of iRobot, which regulators felt would unfairly compromise competition with similar appliances, people familiar with the matter had said. The UK’s Competition and Markets Authority had cleared the acquisition in June.</p><p style=\"text-align: start;\">The EU’s opposition to Amazon’s iRobot acquisition highlights the tension between Amazon’s retail operations and its ambitions for the smart-home ecosystem built around its Alexa voice assistant. The FTC has also expressed concern that the deal would give Amazon too much control over the smart-home device market and potentially violate users’ privacy by giving the company access to data on their homes.</p></body></html>","source":"lsy1584095487587","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>Amazon Drops iRobot Acquisition After EU Veto Threat</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\">\nAmazon Drops iRobot Acquisition After EU Veto Threat\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n2024-01-29 22:38 GMT+8&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href=https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-01-29/amazon-drops-irobot-acquisition-after-eu-veto-threat><strong>Bloomberg</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>EU competition watchdog was preparing to block takeoverTech giant to pay $94 million to iRobot over deal terminationAmazon.com Inc. has abandoned its planned $1.4 billion acquisition of Roomba maker ...</p>\n\n<a href=\"https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-01-29/amazon-drops-irobot-acquisition-after-eu-veto-threat\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"","relate_stocks":{},"source_url":"https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-01-29/amazon-drops-irobot-acquisition-after-eu-veto-threat","is_english":true,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1135178788","content_text":"EU competition watchdog was preparing to block takeoverTech giant to pay $94 million to iRobot over deal terminationAmazon.com Inc. has abandoned its planned $1.4 billion acquisition of Roomba maker iRobot Corp. after clashing with European Union regulators who had threatened to block the deal.iRobot shares tumbled 16.4% in morning trading Monday.The end of the deal is a sign of the intense pressure Amazon is facing to prove its actions don’t harm competition, as its influence grows in retail, cloud-computing, and entertainment. The breakup also spares Amazon the task of stemming the losses incurred by Bedford, Massachusetts-based iRobot, which has seen its fortunes sour in recent years.The European Commission, the EU’s executive arm that oversees antitrust, is generally known to opt for remedies that correct any risks to fair competition, rather than ban mergers outright. But companies often short-circuit the process by choosing to abandon deals that appear to be headed for a veto.Amazon’s move, which comes with a $94 million termination fee to be paid to iRobot — follows a similar decision recently from Adobe Inc. executives, who walked away from a planned $20 billion acquisition of startup Figma Inc. after locking horns with antitrust regulators in the EU and the UK.Amazon decided not to offer remedies to concerns flagged by regulators. The commission had earlier warned Amazon could be tempted to demote other robot vacuum cleaners on its platform and promote its own products with such labels as “Amazon’s choice” or “Works With Alexa.” The regulator also said Amazon may find it “economically profitable” to shut out rivals, and had attempted to pressure Amazon into offering concessions in order to get the green light in Brussels, to no avail.While the company considered an appeal, that process was likely to take years, people familiar with the matter said, speaking anonymously to discuss an ongoing investigation. The merger agreement expires this summer and the companies had already renegotiated the terms once; last year after iRobot was forced to secure a $200 million financing facility, and Amazon cut its per-share offer by about 15%.Amazon, which builds the Alexa voice assistant and a wide range of home electronics, announced its intention to acquire iRobot in August 2022, a move that would have expanded its foothold in the burgeoning market for smart-home gadgets. The Seattle-based company has also developed its own home robotics franchise with Astro, a $1,600 home security bot it has started marketing as a business security guard.IRobot’s sales have fallen as pandemic-era home improvement splurges petered out. The company, which had been consistently profitable since its 2005 initial public offering, has racked up about $500 million in net losses since the second quarter of 2021.Amazon and iRobot have been close partners for years. The retailer has long been iRobot’s biggest customer, at times accounting for more than a quarter of sales (iRobot in 2021 stopped disclosing the identity of its biggest customer, which, during the most recently reported quarter, accounted for about 22% of revenue.) The vacuum maker, meanwhile, is a customer of the Amazon Web Services cloud-computing group, and has dispatched executives to speak at Amazon events.Though small for a company the size of Amazon, an iRobot acquisition would be the fourth-biggest in its history, trailing only its purchases of Whole Foods Market, movie studio MGM and the One Medical concierge health-care service.Regulators in Europe and the US are increasingly skeptical of Big Tech’s dealmaking. In September, the EU regulator nixed Booking Holdings Inc.’s €1.6 billion ($1.7 billion) bid for Sweden’s Etraveli Group and the bloc is in the very early stages of looking into Microsoft Corp.’s partnership with OpenAI. In the US, the Biden administration set a record for merger challenges.The European Commission and US Federal Trade Commission were both preparing to try to block Amazon’s takeover of iRobot, which regulators felt would unfairly compromise competition with similar appliances, people familiar with the matter had said. The UK’s Competition and Markets Authority had cleared the acquisition in June.The EU’s opposition to Amazon’s iRobot acquisition highlights the tension between Amazon’s retail operations and its ambitions for the smart-home ecosystem built around its Alexa voice assistant. 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11:45","market":"hk","language":"zh","title":"段永平频频出手，基金经理忙着加仓和调研！","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2275609230","media":"华尔街见闻","summary":"大量资金借道ETF入市。","content":"<html><head></head><body><p><b>市场震荡之际，知名投资人动作频频。“中国巴菲特”段永平透露，10月12日买入了茅台，10月13日又加仓了<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>。此前，“私募魔女”李蓓也在月报中强调已加仓。</b></p><p>“最近我专注盯盘和调研公司，并且略微提高了股票仓位。”沪上一位基金经理张华（化名）告诉记者。</p><p>除此之外，大量资金正借助ETF入市。统计数据显示，9月14日以来的16个交易日，ETF单日份额均实现净增长，合计有超500亿资金涌入了ETF。</p><h2><b>段永平多次出手</b></h2><p>10月12日，段永平在雪球发文表示，当日已经买入了<a href=\"https://laohu8.com/S/600519\">贵州茅台</a>，计划第二天再买点腾讯。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3fd88c34e00cbbc9e88301e28e242248\" tg-width=\"800\" tg-height=\"677\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>10月13日，段永平再次发文称，以32.05美元的价格买了10万股腾讯ADR。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/182ebc2955f12caa18769280cdcfcc7d\" tg-width=\"800\" tg-height=\"482\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>有意思的是，此前段永平已多次加仓贵州茅台和腾讯。例如，9月29日，段永平表示，最近加仓了一些贵州茅台。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7bdc67f3725948d953fd78f117dd1b5b\" tg-width=\"800\" tg-height=\"533\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><h2><b>基金经理忙着加仓和调研</b></h2><p>除了段永平以外，近期多位知名投资人亦有所行动。李蓓旗下的半夏投资发布的9月策略报告显示，9月末，半夏投资已经将A股的净多仓（包括股票、期货、期权工具等）提高到40%，后续将会进一步加仓。</p><p>无独有偶，竹润投资透露，9月初开始已逐渐加大权益仓位的配置，其中，就“固收+”产品而言，权益类资产的比例已经超过三成，而转债产品的仓位已增加至七成以上。</p><p>“最近在逐渐提高仓位，重点研究一些优质成长股，已买了一部分作为底仓来进行观察。一旦后续趋势更为明确，将进一步提高仓位。”张华说，当前三季报进入披露窗口期，业绩亮眼的公司股价或将更为坚挺。</p><p>值得注意的是，多位知名基金经理也前往上市公司调研，积极寻觅投资机会。例如，9月底，易方达基金经理陈皓、王元春，景顺长城基金经理余广、刘苏等调研了<a href=\"https://laohu8.com/S/300979\">华利集团</a>。9月29日，兴证全球基金经理谢治宇、乔迁、童兰等调研了<a href=\"https://laohu8.com/S/002120\">韵达股份</a>。此外，10月12日，勤辰资产合伙人崔莹等调研了<a href=\"https://laohu8.com/S/001332\">锡装股份</a>。</p><h2><b>大量资金借道ETF入市</b></h2><p>值得关注的是，近期有大量资金借道ETF入市。Choice数据显示，9月14日至10月12日，ETF份额连续16个交易日实现净增长，合计净增长470.96亿份。这意味着近期有超500亿资金入市。</p><p>具体来看，华夏上证50ETF、华泰柏瑞沪深300ETF、华夏上证科创板50成份ETF、华夏<a href=\"https://laohu8.com/S/03032\">恒生科技ETF</a>份额净增长均超过20亿份。</p><p>除此以外，从后续增量资金角度来看，<a href=\"https://laohu8.com/S/601377\">兴业证券</a>策略团队表示，社保基金、企业年金、养老金等预计保持稳定流入态势。具体而言，四季度社保基金增量预计达63亿元，企业年金、职业年金增量预计达197亿元，基本养老金增量预计达43亿元。</p><p>此外，部分积极信号也已显现。从10月12日的收盘情况来看，沪深300股指期货主力合约罕见小幅升水。业内人士分析称，近期IF和IC合约升水或主要因为抄底资金偏多造成。</p><h2><b>看好A股长期投资价值</b></h2><p>部分基金公司也大手笔自购旗下新基金，例如，钱亚风云近期自购了中欧行业景气一年持有期混合基金100万元。此外，中欧基金亦同时自购该基金1000万元。谈及为何在现阶段发行新产品并跟投，钱亚风云表示，后市结构性行情突出，权益投资的性价比凸显。</p><p>存量基金也出现自购行为，9月28日，宝盈基金公告称，基于对<a href=\"https://laohu8.com/S/00170\">中国资本</a>市场长期健康稳定发展和公司主动投资管理能力的信心，基金经理张仲维近期已出资申购其管理的宝盈科技30灵活配置混合100万元，且持有期限不少于1年。</p><p>站在当前时点，多家机构也相继发声看好A股的长期投资价值。万家基金表示，短期来看，随着三季报披露季的来临，预计市场进一步聚焦景气确定性更强的方向。中期来看，在稳增长持续发力、内需有望逐步回暖、海外利空因素冲击有望趋缓、全球通胀水平有望回落的背景下，A股也有望在估值和盈利的共振修复下重拾上行趋势。</p><p>“虽然市场短期有所下跌，但A股长周期向好，战略上要保持乐观，指数下跌反而给了投资者很多捡拾优质筹码的机会。”华夏基金基金经理郑泽鸿说，做投资首先要看长期方向，面临一些短期波动时才能从容应对。</p></body></html>","source":"wallstreetcn_api","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>段永平频频出手，基金经理忙着加仓和调研！</title>\n<style 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00:01","market":"fut","language":"zh","title":"英伟达憾失DeepSeek关键人才？美国放走AI“钱学森”，哈佛教授痛心疾首","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2510864468","media":"市场资讯","summary":"DeepSeek给美国造成的威胁，还在加剧。然而最终，他选择归国加入DeepSeek，由此的后果就是，美国在AI领域的主导地位被动摇，相关公司市值蒸发一万亿，全球AI格局也被彻底掀翻。当时，DeepSeek的多模态团队只有3个人。此前，OpenAI公开表示，DeepSeek使用了自家的模型蒸馏。大佬们一致认为，OpenAI声称DeepSeek用其模型训练，就是在试图转移话题、让自己独赢。","content":"<html><body><div>\n<p cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold\">【新智元导读】</font>最近，一位哈佛教授痛心疾首地曝出，DeepSeek本来有机会诞生在美国？原本DeepSeek的工程师可以拿到<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>的全职offer，美国却没有将他留住，导致“钱学森回国”的故事再一次上演，美国跟“国运级AI”擦肩而过！</p><p cms-style=\"font-L\">DeepSeek给美国造成的威胁，还在加剧。</p><p cms-style=\"font-L\">就在昨天，DeepSeek的日活数已经达到ChatGPT的23%，每日应用下载量接近500万！</p><div><img cms-height=\"558.172\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/392/w1080h912/20250211/0529-15e1902447dd90f0ae180db54a50a499.jpg\"/><span>a16z联创Marc Andreessen发文</span></div><p cms-style=\"font-L\">谁能想到，做出DeepSeek关键贡献的人才，本来是可能留在美国的。</p><p cms-style=\"font-L\">最近哈佛大学教授曝出这一惊人事实：DeepSeek多模态团队的第4位工程师，本来可以拿到英伟达的全职offer。</p><p cms-style=\"font-L\">然而最终，他选择归国加入DeepSeek，由此的后果就是，美国在AI领域的主导地位被动摇，相关公司市值蒸发一万亿，全球AI格局也被彻底掀翻。</p><p cms-style=\"font-L\">这种结果是阴错阳差，还是一种必然？</p><p cms-style=\"font-L strong-Bold\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold\"></font>美国错失DeepSeek，让“钱学森”再次回国</p><p cms-style=\"font-L\">近日，政治学家、哈佛大学教授、前国防计划助理部长Graham Allison，在X上提问：“谁曾错失了DeepSeek”？</p><div><img cms-height=\"194.062\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/328/w872h256/20250211/f19e-15741db721e73120692f7089719fd3eb.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">他在X痛心发帖称，DeepSeek已刷新对美国AI地位的认知，而美国原本有机会留住DeepSeek的关键员工之一潘梓正（Zizheng Pan）：</p><blockquote><p cms-style=\"font-L\">（DeepSeek超越OpenAI相关模型）颠覆了我们对美国AI主导地位的大部分了解。</p><p cms-style=\"font-L\">这也生动地提醒我们，美国必须多么认真地吸引和留住人才，包括来自中国的人才。</p></blockquote><p cms-style=\"font-L\">潘梓正，是DeepSeek多模态团队的第4位多工程师，在开发DeepSeek的R1模型方面发挥了重要作用。</p><p cms-style=\"font-L\">回国之前，他在英伟达实习过4个月，而且拿到了英伟达的全职邀约。</p><p cms-style=\"font-L\">Graham Allison认为潘梓正之所以如此，是因为硅谷公司未能在美国为他提供这样做的机会。</p><p cms-style=\"font-L\">这种“人才流失”，让Graham Allison痛心疾首，甚至将潘梓正回国提升到钱学森归国的高度！</p><div><img cms-height=\"852.562\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/399/w873h1126/20250211/5dfc-5510cc0815601e6cf974d09350e0fd34.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">像钱学森、黄仁勋以及马斯克这样的的超级人才可以用脚投票，可以在任何地方施展才华、大张宏图。</p><p cms-style=\"font-L\">他认为，美国应该尽力避免这样的“人才流失”：</p><blockquote><p cms-style=\"font-L\">美国的大学教练，在寻找并招募世界上最有才华的运动员。</p><p cms-style=\"font-L\">在中美科技竞争中，美国应该尽一切努力避免失去更多的钱学森和潘梓正这样的人才。</p></blockquote><p cms-style=\"font-L align-Center\"><font cms-style=\"font-L align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\">英伟达憾失人才</font></font></font><font cms-style=\"font-L align-Center\"></font></p><p cms-style=\"font-L\">英伟达的高级研究科学家禹之鼎，在得知DeepSeek超越ChatGPT登顶App Store后，分享了当时的实习生潘梓正回国的选择，对他现在取得的成就感到高兴，并分享了对AI竞争的观点：</p><div><img cms-height=\"257.438\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/413/w873h340/20250211/addb-d8ed23cbee0d75797a8182a2d423ed6c.jpg\"/><span></span></div><blockquote><p cms-style=\"font-L\">在2023年夏季，梓正是英伟达的实习生。后来，当我们考虑是否给他提供全职工作时，他毫不犹豫地选择了加入 DeepSeek。</p><p cms-style=\"font-L\">当时，DeepSeek的多模态团队只有3个人。</p><p cms-style=\"font-L\">梓正当时的决定，至今我仍印象深刻。</p><p cms-style=\"font-L\">在DeepSeek，他做出了重要贡献，参与了包括DeepSeek-VL2、DeepSeek-V3和DeepSeek-R1等多个关键项目。我个人对他的决定和所取得的成就感到非常高兴。</p><p cms-style=\"font-L\">梓正的案例是我近年来看到的一个典型例子。很多最优秀的人才都来自中国，而这些人才并不一定只能在美国公司取得成功。相反，我们从他们身上学到了很多东西。</p><p cms-style=\"font-L\">早在2022年的自动驾驶（AV）领域，类似的“斯普特尼克时刻”就已经发生过，并且将在<span>机器人</span><span></span>技术和大语言模型（LLM）行业继续发生。</p><p cms-style=\"font-L\">我热爱英伟达，并希望看到它继续成为AGI和通用自主系统发展的重要推动力。但如果我们继续编织地缘政治议程，制造对中国研究人员的敌对情绪，我们只会自毁前程，失去更多的竞争力。</p><p cms-style=\"font-L\">我们需要更多的优秀人才、更高的专业水平、更强的学习能力、创造力以及更强的执行力。</p></blockquote><div><img cms-height=\"292.547\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/758/w1080h478/20250211/7582-7277c91f14f39d42d1ce2316015d3c85.jpg\"/><span>潘梓正是DeepSeek-VL2的共同一作</span></div><p cms-style=\"font-L\">在DeepSeek超越ChatGPT登顶App Store下载榜第一时，潘梓正在X上分享了自己的感受：</p><div><img cms-height=\"410.609\" cms-width=\"376.75\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/237/w879h958/20250211/eba4-0e6f1de7f1eafb2a4326074166ab334d.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">潘梓正2024年全职加入DeepSeek，担任研究员。他曾在英伟达AI算法组担任研究实习生。</p><p cms-style=\"font-L\">2021年，潘梓正加入蒙纳士大学（Monash University）ZIP Lab攻读计算机科学博士，导师是Bohan Zhuang教授和Jianfei Cai教授。在此之前，他分别获得阿德莱德大学（University of Adelaide）计算机科学硕士和哈尔滨工业大学（威海）软件工程学士学位。</p><p cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L\">在博士期间，潘梓正的研究兴趣主要集中在深度神经网络的效率方面，包括模型部署、Transformer架构优化、注意力机制、 推理加速和内存高效的训练。</font><font cms-style=\"font-L align-Center\"></font></p><div><img cms-height=\"283.375\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/743/w1080h463/20250211/4eb2-d0622bb643202f7e28e070ecb9bef618.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L strong-Bold\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold\"></font>Lex Fridman硬核播客，揭秘中国AI新星如何撼动全球格局</p><p cms-style=\"font-L\">就在最近，Lex Fridman放出了一期长达5小时的播客，邀请了AI2的模型训练专家Nathan Lambert和Semianalysis硬件专家Dylan Patel。</p><p cms-style=\"font-L\">在这期信息量爆棚的谈话中，他们全程聚焦DeepSeek，讨论了这颗中国AI新星如何撼动全球格局、MoE架构+MLA的技术双刃、DeepSeek开源倒逼行业开放进程、中国式极限优化之道的硬件魔术等。</p><div><img cms-height=\"372.125\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/88/w1080h608/20250211/4479-2f6ca192a4e579a29174421c7fe08285.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L align-Center\"><font cms-style=\"font-L align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\">DeepSeek到底用没用OpenAI数据</font></font></font><font cms-style=\"font-L align-Center\"></font></p><p cms-style=\"font-L\">这次，几位大佬的谈话内容可谓相当犀利，直指问题核心。</p><p cms-style=\"font-L\">比如这个关键问题：DeepSeek究竟用没用OpenAI的数据？</p><p cms-style=\"font-L\">此前，OpenAI公开表示，DeepSeek使用了自家的模型蒸馏。</p><div><img cms-height=\"89.9688\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/427/w1080h147/20250211/8005-b32bf966f320ccbd66d0568a609b0eb5.jpg\"/><span>《金融时报》干脆说，“OpenAI有证据表明DeepSeek用了他们的模型来进行训练”</span></div><p cms-style=\"font-L\">这在道德和法律上站得住脚吗？</p><p cms-style=\"font-L\">虽然OpenAI的服务条款规定，不许用户使用自家模型的输出来构建竞争对手。但这个所谓的规则，其实正是OpenAI虚伪的体现。</p><p cms-style=\"font-L\">Lex Fridman表示：他们和大多数公司一样，本来就是在未经许可（<a href=\"https://laohu8.com/S/603586\">金麒麟</a>分析师）的情况下，使用互联网上的数据进行训练，并从中受益的。</p><p cms-style=\"font-L\">大佬们一致认为，OpenAI声称DeepSeek用其模型训练，就是在试图转移话题、让自己独赢。</p><p cms-style=\"font-L\">而且，过去几天还有很多人把DeepSeek的模型蒸馏到Llama中，因前者在推理上运行很复杂，而Llama很容易提供服务，这违法吗？</p><p cms-style=\"font-L align-Center\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\">DeepSeek的训练成本，为何如此之低</font></p><p cms-style=\"font-L\">Dylan Patel表示，DeepSeek的成本涉及两项关键的技术：一个是MoE，一个就是MLA（多头潜注意力）。</p><p cms-style=\"font-L\">MOE架构的优势在于，一方面，模型可以将数据嵌入到更大的参数空间中，另一方面，在训练或推理时，模型只需要激活其中一部分参数，从而大大提升效率。</p><p cms-style=\"font-L\">DeepSeek模型拥有超过6000亿个参数，相比之下，Llama 405B有4050亿参数。从参数规模上看，DeepSeek模型拥有更大的信息压缩空间，可以容纳更多的世界知识。</p><p cms-style=\"font-L\">但与此同时，DeepSeek模型每次只激活约370亿个参数。也就是说，在训练或推理过程中，只需要计算370亿个参数。相比之下，Llama 405B模型每次推理却需要激活4050亿个参数。</p><div><img cms-height=\"531.859\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/349/w1080h869/20250211/66b8-5d72d73adbb57e6df0b6f08a234bfc65.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">MLA主要用于减少推理过程中的内存占用，在训练过程也是如此，它利用了一些巧妙的低秩近似数学技巧。</p><p cms-style=\"font-L\">Nathan Lambert表示，深入研究潜注意力的细节，会发现DeepSeek在模型实现方面下了很大功夫。</p><p cms-style=\"font-L\">因为，除了注意力机制，语言模型还有其他组件，例如用于扩展上下文长度的嵌入。DeepSeek采用的是旋转位置编码（RoPE）。</p><p cms-style=\"font-L\">将RoPE与传统的MoE结合使用，需要进行一系列操作，例如，将两个注意力矩阵进行复数旋转，这涉及到矩阵乘法。</p><p cms-style=\"font-L\">DeepSeek的MLA架构由于需要一些巧妙的设计，因此实现的复杂性大大增加。而他们成功地将这些技术整合在一起，这表明DeepSeek在高效语言模型训练方面走在了前沿。</p><p cms-style=\"font-L\">Dylan Patel表示，DeepSeek想方设法提高模型训练效率。其中一个方法就是不直接调用NVIDIA的NCCL库，而是自行调度GPU之间的通信。</p><p cms-style=\"font-L\">DeepSeek的独特之处在于，他们通过调度特定的SM（流式多处理器）来管理GPU通信。</p><p cms-style=\"font-L\">DeepSeek会精细地控制哪些SM核心负责模型计算，哪些核心负责allreduce或allgather通信，并在它们之间进行动态切换。这需要极其高深的编程技巧。</p><p cms-style=\"font-L align-Center\"><font cms-style=\"font-L align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\">DeepSeek为何如此便宜</font></font></font><font cms-style=\"font-L align-Center\"></font></p><p cms-style=\"font-L\">在所有声称提供R1服务的公司中，定价都远高于DeepSeek API，而且大多服务无法正常工作，吞吐量极低。</p><p cms-style=\"font-L\">让大佬们震惊的是，一方面中国取得了这种能力，另一方面价格如此之低。（R1的价格，比o1便宜27倍）</p><p cms-style=\"font-L\">训练为什么便宜，上文已经提到。为什么推理成本也这么低呢？</p><p cms-style=\"font-L\">首先，就是DeepSeek在模型架构上的创新。MLA这种全新的注意力机制，跟Transformer注意力机制不同。</p><p cms-style=\"font-L\">这种多头潜注意力，可以将注意力机制的内存占用减少大约80%到90%，尤其有助于处理长上下文。</p><div><img cms-height=\"273.578\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/727/w1080h447/20250211/0f73-4df55fde453b6089c88fedf05d7027ac.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">而且，DeepSeek和OpenAI的服务成本有巨大差异，部分原因是OpenAI的利润率非常高，推理的毛利率超过了75%。</p><p cms-style=\"font-L\">因为OpenAI目前是亏损的，在训练上花费了太多，因此推理的利润率很高。</p><p cms-style=\"font-L\">接下来亮点来了，几位大佬放飞想象，猜测这会不会是一种阴谋论：DeepSeek精心策划了这次发布和定价，做空英伟达和美国公司的股票，配合星际之门的发布……</p><p cms-style=\"font-L\">但这种猜测立马遭到了反驳，Dylan Patel表示，他们只是赶在农历新年前把产品尽快发布而已，并没有没有打算搞个大的，否则为什么选在圣诞节后一天发布V3呢？</p><p cms-style=\"font-L align-Center\"><font cms-style=\"font-L align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\">中国的工业能力，已经远超美国</font></font></font><font cms-style=\"font-L align-Center\"></font></p><p cms-style=\"font-L\">美国无疑在GPU等芯片领域领先于中国。</p><p cms-style=\"font-L\">不过，对GPU出口管制，就能完全阻止中国吗？不太可能。</p><p cms-style=\"font-L\">Dylan Patel认为，美国政府也清楚地认识到这一点， 而Nathan Lambert认为中国会制造自己的芯片。</p><p cms-style=\"font-L\">中国可能拥有更多的人才、更多的STEM毕业生、更多的程序员。美国当然也可以利用世界各地的人才，但这未必能让美国有额外的优势。</p><p cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold\">真正重要的是计算能力。</font></p><p cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L\">中国拥有的电力总和，数量已经惊人。</font><font cms-style=\"font-L\">中国的钢铁厂，其规模相当于整个美国工业的总和，此外还有需要庞大电力的铝厂。</font></p><p cms-style=\"font-L\">即使美国的星际之门真的建成，达到2吉瓦电力，仍小于中国最大的工业设施。</p><p cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L\">就这么说吧，如果中国建造世界上最大的数据中心，只要有芯片，马上就能做到。</font><font cms-style=\"font-L\">所以这只是一个时间问题，而不是能力问题。</font></p><p cms-style=\"font-L\">现在，发电、输电、变电站以及变压器等构建数据中心所需的东西，都将制约美国构建越来越大的训练系统，以及部署越来越多的推理计算能力。</p><p cms-style=\"font-L\">相比之下，如果中国继续坚信Scaling Law，就像纳德拉、扎克伯格和劈柴等美国高管那样，甚至可以比美国更快地实现。</p><p cms-style=\"font-L\">因此，为了减缓中国AI技术的发展，确保AGI无法被大规模训练，美国出台了一系列禁令——通过限制GPU、光刻机等关键要素的出口，意图“封杀”整个半导体产业。</p><p cms-style=\"font-L align-Center\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\">OpenAI o3-Mini能追上DeepSeek R1吗？</font></p><p cms-style=\"font-L\">接下来，几位大佬对几个明星推理模型进行了实测。</p><div><img cms-height=\"241.75\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/675/w1080h395/20250211/bd33-83d3bf4a8b00f6ed0c4dacee57697bc1.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">有趣的是，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>的Gemini Flash Thinking，无论从价格还是性能上来看都优于R1，而且在去年12月初就发布了，然而却无人关心……</p><p cms-style=\"font-L\">对此，几位大佬的体感是，它的行为模式不如o1那样富有表现力，应用场景较窄。o1在特定任务上可能不是最完美，但灵活性和通用性更强。</p><div><img cms-height=\"231.969\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/659/w1080h379/20250211/a117-8eef17c10079d1870f774a32ddbcf6c7.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">Lex Frieman则表示，自己个人非常喜欢R1的一点，是它会展示完整的思维链token。</p><p cms-style=\"font-L\">在开放式的哲学问题中，我们作为能欣赏智能、推理和反思能力的人类，阅读R1的原始思维链token，会感受到一种独特的美感。</p><p cms-style=\"font-L\">这种非线性的思维过程，类似于詹姆斯·乔伊斯的意识流小说《尤利西斯》和《芬尼根的守灵夜》，令人着迷。</p><div><img cms-height=\"474.328\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/255/w1080h775/20250211/737d-a723f7bfb2ae0c5ef8b1e6306e361d13.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">相比之下，o3-mini给人的感觉是聪明、快速，但缺乏亮点，往往比较平庸，缺乏深度和新意。</p><p cms-style=\"font-L\">从下图中可以看到，从GPT-3到GPT-3.5，再到Llama，推理成本呈指数级下降趋势。</p><div><img cms-height=\"392.922\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/spider20250211/122/w1080h642/20250211/c5f4-3a39951de35fc4d4b53720267a23392d.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\">DeepSeek R1是第一个达到如此低成本的推理模型，这个成就很了不起，不过，它的成本水平并没有超出专家们预期的范围。</p><p cms-style=\"font-L\">而在未来，随着模型架构的创新、更高质量的训练数据、更先进的训练技术，以及更高效的推理系统和硬件（比如新一代GPU和ASIC芯片），AI模型的推理成本还会持续下降。</p><p cms-style=\"font-L\">最终，这将解锁AGI的潜力。</p><p cms-style=\"font-L align-Center\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold align-Center color30\">谁将赢得AGI竞赛</font></p><p cms-style=\"font-L\">最后，几位大佬预测了一番，谁将是AGI竞赛的最终赢家。</p><p cms-style=\"font-L\">谷歌似乎是领跑者，因为拥有基础设施优势。</p><p cms-style=\"font-L\">但在舆论场上，OpenAI似乎是领先者。它在商业化方面已经走在了最前面，拥有目前AI领域最高的收入。</p><p cms-style=\"font-L\">目前，谁究竟在AI领域赚到钱了，有人盈利了吗？</p><p cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L\">大佬们盘了盘后发现，从财务报表上看，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>在AI领域已经实现了盈利，但在基础设施方面已经投入了巨额资本支出。</font><font cms-style=\"font-L\">谷歌、<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>也是如此。</font></p><p cms-style=\"font-L\">Meta获取的巨额利润来自于推荐系统，并非来自Llama等大模型。</p><p cms-style=\"font-L\">Anthropic和OpenAI显然还没盈利，否则就不需要继续融资了。不过单从营收和成本来看，GPT-4已经开始盈利了，因为它的训练成本只有几亿美元。</p><p cms-style=\"font-L\">最终，谁都无法预料，OpenAI是否会突然陨落。不过目前，各家公司还会继续融资，因为一旦AGI到来，AI带来的回报难以估量。</p><p cms-style=\"font-L\">人们可能并不需要OpenAI花费数十亿美元，去研发“下一个最先进的模型”，只需要ChatGPT级别的AI服务就足够了。</p><p cms-style=\"font-L\">推理、代码生成、AI智能体、计算机使用，这些都是AI未来真正有价值的应用领域。谁不发力，谁就可能被市场淘汰。</p><p cms-style=\"font-L\">参考资料：</p><p cms-style=\"font-L\">https://youtu.be/_1f-o0nqpEI</p><p cms-style=\"font-L\">https://x.com/GrahamTAllison/status/1885442402833621426</p><p cms-style=\"font-L\">https://x.com/ZhidingYu/status/1883958911839133894</p><p cms-style=\"font-L\">来源：新智元</p><p>（转自：中国地产基金百人会）</p>\n<div></div>\n<div>\n<div><img src=\"\"/></div>\n<div>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP</div>\n</div>\n</div></body></html>","source":"sina","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>英伟达憾失DeepSeek关键人才？美国放走AI“钱学森”，哈佛教授痛心疾首</title>\n<style 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Pan）：（DeepSeek超越OpenAI相关模型）颠覆了我们对美国AI主导地位的大部分了解。这也生动地提醒我们，美国必须多么认真地吸引和留住人才，包括来自中国的人才。潘梓正，是DeepSeek多模态团队的第4位多工程师，在开发DeepSeek的R1模型方面发挥了重要作用。回国之前，他在英伟达实习过4个月，而且拿到了英伟达的全职邀约。Graham Allison认为潘梓正之所以如此，是因为硅谷公司未能在美国为他提供这样做的机会。这种“人才流失”，让Graham Allison痛心疾首，甚至将潘梓正回国提升到钱学森归国的高度！像钱学森、黄仁勋以及马斯克这样的的超级人才可以用脚投票，可以在任何地方施展才华、大张宏图。他认为，美国应该尽力避免这样的“人才流失”：美国的大学教练，在寻找并招募世界上最有才华的运动员。在中美科技竞争中，美国应该尽一切努力避免失去更多的钱学森和潘梓正这样的人才。英伟达憾失人才英伟达的高级研究科学家禹之鼎，在得知DeepSeek超越ChatGPT登顶App Store后，分享了当时的实习生潘梓正回国的选择，对他现在取得的成就感到高兴，并分享了对AI竞争的观点：在2023年夏季，梓正是英伟达的实习生。后来，当我们考虑是否给他提供全职工作时，他毫不犹豫地选择了加入 DeepSeek。当时，DeepSeek的多模态团队只有3个人。梓正当时的决定，至今我仍印象深刻。在DeepSeek，他做出了重要贡献，参与了包括DeepSeek-VL2、DeepSeek-V3和DeepSeek-R1等多个关键项目。我个人对他的决定和所取得的成就感到非常高兴。梓正的案例是我近年来看到的一个典型例子。很多最优秀的人才都来自中国，而这些人才并不一定只能在美国公司取得成功。相反，我们从他们身上学到了很多东西。早在2022年的自动驾驶（AV）领域，类似的“斯普特尼克时刻”就已经发生过，并且将在机器人技术和大语言模型（LLM）行业继续发生。我热爱英伟达，并希望看到它继续成为AGI和通用自主系统发展的重要推动力。但如果我们继续编织地缘政治议程，制造对中国研究人员的敌对情绪，我们只会自毁前程，失去更多的竞争力。我们需要更多的优秀人才、更高的专业水平、更强的学习能力、创造力以及更强的执行力。潘梓正是DeepSeek-VL2的共同一作在DeepSeek超越ChatGPT登顶App Store下载榜第一时，潘梓正在X上分享了自己的感受：潘梓正2024年全职加入DeepSeek，担任研究员。他曾在英伟达AI算法组担任研究实习生。2021年，潘梓正加入蒙纳士大学（Monash University）ZIP Lab攻读计算机科学博士，导师是Bohan Zhuang教授和Jianfei Cai教授。在此之前，他分别获得阿德莱德大学（University of Adelaide）计算机科学硕士和哈尔滨工业大学（威海）软件工程学士学位。在博士期间，潘梓正的研究兴趣主要集中在深度神经网络的效率方面，包括模型部署、Transformer架构优化、注意力机制、 推理加速和内存高效的训练。Lex Fridman硬核播客，揭秘中国AI新星如何撼动全球格局就在最近，Lex Fridman放出了一期长达5小时的播客，邀请了AI2的模型训练专家Nathan Lambert和Semianalysis硬件专家Dylan Patel。在这期信息量爆棚的谈话中，他们全程聚焦DeepSeek，讨论了这颗中国AI新星如何撼动全球格局、MoE架构+MLA的技术双刃、DeepSeek开源倒逼行业开放进程、中国式极限优化之道的硬件魔术等。DeepSeek到底用没用OpenAI数据这次，几位大佬的谈话内容可谓相当犀利，直指问题核心。比如这个关键问题：DeepSeek究竟用没用OpenAI的数据？此前，OpenAI公开表示，DeepSeek使用了自家的模型蒸馏。《金融时报》干脆说，“OpenAI有证据表明DeepSeek用了他们的模型来进行训练”这在道德和法律上站得住脚吗？虽然OpenAI的服务条款规定，不许用户使用自家模型的输出来构建竞争对手。但这个所谓的规则，其实正是OpenAI虚伪的体现。Lex Fridman表示：他们和大多数公司一样，本来就是在未经许可（金麒麟分析师）的情况下，使用互联网上的数据进行训练，并从中受益的。大佬们一致认为，OpenAI声称DeepSeek用其模型训练，就是在试图转移话题、让自己独赢。而且，过去几天还有很多人把DeepSeek的模型蒸馏到Llama中，因前者在推理上运行很复杂，而Llama很容易提供服务，这违法吗？DeepSeek的训练成本，为何如此之低Dylan Patel表示，DeepSeek的成本涉及两项关键的技术：一个是MoE，一个就是MLA（多头潜注意力）。MOE架构的优势在于，一方面，模型可以将数据嵌入到更大的参数空间中，另一方面，在训练或推理时，模型只需要激活其中一部分参数，从而大大提升效率。DeepSeek模型拥有超过6000亿个参数，相比之下，Llama 405B有4050亿参数。从参数规模上看，DeepSeek模型拥有更大的信息压缩空间，可以容纳更多的世界知识。但与此同时，DeepSeek模型每次只激活约370亿个参数。也就是说，在训练或推理过程中，只需要计算370亿个参数。相比之下，Llama 405B模型每次推理却需要激活4050亿个参数。MLA主要用于减少推理过程中的内存占用，在训练过程也是如此，它利用了一些巧妙的低秩近似数学技巧。Nathan Lambert表示，深入研究潜注意力的细节，会发现DeepSeek在模型实现方面下了很大功夫。因为，除了注意力机制，语言模型还有其他组件，例如用于扩展上下文长度的嵌入。DeepSeek采用的是旋转位置编码（RoPE）。将RoPE与传统的MoE结合使用，需要进行一系列操作，例如，将两个注意力矩阵进行复数旋转，这涉及到矩阵乘法。DeepSeek的MLA架构由于需要一些巧妙的设计，因此实现的复杂性大大增加。而他们成功地将这些技术整合在一起，这表明DeepSeek在高效语言模型训练方面走在了前沿。Dylan Patel表示，DeepSeek想方设法提高模型训练效率。其中一个方法就是不直接调用NVIDIA的NCCL库，而是自行调度GPU之间的通信。DeepSeek的独特之处在于，他们通过调度特定的SM（流式多处理器）来管理GPU通信。DeepSeek会精细地控制哪些SM核心负责模型计算，哪些核心负责allreduce或allgather通信，并在它们之间进行动态切换。这需要极其高深的编程技巧。DeepSeek为何如此便宜在所有声称提供R1服务的公司中，定价都远高于DeepSeek API，而且大多服务无法正常工作，吞吐量极低。让大佬们震惊的是，一方面中国取得了这种能力，另一方面价格如此之低。（R1的价格，比o1便宜27倍）训练为什么便宜，上文已经提到。为什么推理成本也这么低呢？首先，就是DeepSeek在模型架构上的创新。MLA这种全新的注意力机制，跟Transformer注意力机制不同。这种多头潜注意力，可以将注意力机制的内存占用减少大约80%到90%，尤其有助于处理长上下文。而且，DeepSeek和OpenAI的服务成本有巨大差异，部分原因是OpenAI的利润率非常高，推理的毛利率超过了75%。因为OpenAI目前是亏损的，在训练上花费了太多，因此推理的利润率很高。接下来亮点来了，几位大佬放飞想象，猜测这会不会是一种阴谋论：DeepSeek精心策划了这次发布和定价，做空英伟达和美国公司的股票，配合星际之门的发布……但这种猜测立马遭到了反驳，Dylan Patel表示，他们只是赶在农历新年前把产品尽快发布而已，并没有没有打算搞个大的，否则为什么选在圣诞节后一天发布V3呢？中国的工业能力，已经远超美国美国无疑在GPU等芯片领域领先于中国。不过，对GPU出口管制，就能完全阻止中国吗？不太可能。Dylan Patel认为，美国政府也清楚地认识到这一点， 而Nathan Lambert认为中国会制造自己的芯片。中国可能拥有更多的人才、更多的STEM毕业生、更多的程序员。美国当然也可以利用世界各地的人才，但这未必能让美国有额外的优势。真正重要的是计算能力。中国拥有的电力总和，数量已经惊人。中国的钢铁厂，其规模相当于整个美国工业的总和，此外还有需要庞大电力的铝厂。即使美国的星际之门真的建成，达到2吉瓦电力，仍小于中国最大的工业设施。就这么说吧，如果中国建造世界上最大的数据中心，只要有芯片，马上就能做到。所以这只是一个时间问题，而不是能力问题。现在，发电、输电、变电站以及变压器等构建数据中心所需的东西，都将制约美国构建越来越大的训练系统，以及部署越来越多的推理计算能力。相比之下，如果中国继续坚信Scaling Law，就像纳德拉、扎克伯格和劈柴等美国高管那样，甚至可以比美国更快地实现。因此，为了减缓中国AI技术的发展，确保AGI无法被大规模训练，美国出台了一系列禁令——通过限制GPU、光刻机等关键要素的出口，意图“封杀”整个半导体产业。OpenAI o3-Mini能追上DeepSeek R1吗？接下来，几位大佬对几个明星推理模型进行了实测。有趣的是，谷歌的Gemini Flash Thinking，无论从价格还是性能上来看都优于R1，而且在去年12月初就发布了，然而却无人关心……对此，几位大佬的体感是，它的行为模式不如o1那样富有表现力，应用场景较窄。o1在特定任务上可能不是最完美，但灵活性和通用性更强。Lex Frieman则表示，自己个人非常喜欢R1的一点，是它会展示完整的思维链token。在开放式的哲学问题中，我们作为能欣赏智能、推理和反思能力的人类，阅读R1的原始思维链token，会感受到一种独特的美感。这种非线性的思维过程，类似于詹姆斯·乔伊斯的意识流小说《尤利西斯》和《芬尼根的守灵夜》，令人着迷。相比之下，o3-mini给人的感觉是聪明、快速，但缺乏亮点，往往比较平庸，缺乏深度和新意。从下图中可以看到，从GPT-3到GPT-3.5，再到Llama，推理成本呈指数级下降趋势。DeepSeek R1是第一个达到如此低成本的推理模型，这个成就很了不起，不过，它的成本水平并没有超出专家们预期的范围。而在未来，随着模型架构的创新、更高质量的训练数据、更先进的训练技术，以及更高效的推理系统和硬件（比如新一代GPU和ASIC芯片），AI模型的推理成本还会持续下降。最终，这将解锁AGI的潜力。谁将赢得AGI竞赛最后，几位大佬预测了一番，谁将是AGI竞赛的最终赢家。谷歌似乎是领跑者，因为拥有基础设施优势。但在舆论场上，OpenAI似乎是领先者。它在商业化方面已经走在了最前面，拥有目前AI领域最高的收入。目前，谁究竟在AI领域赚到钱了，有人盈利了吗？大佬们盘了盘后发现，从财务报表上看，微软在AI领域已经实现了盈利，但在基础设施方面已经投入了巨额资本支出。谷歌、亚马逊也是如此。Meta获取的巨额利润来自于推荐系统，并非来自Llama等大模型。Anthropic和OpenAI显然还没盈利，否则就不需要继续融资了。不过单从营收和成本来看，GPT-4已经开始盈利了，因为它的训练成本只有几亿美元。最终，谁都无法预料，OpenAI是否会突然陨落。不过目前，各家公司还会继续融资，因为一旦AGI到来，AI带来的回报难以估量。人们可能并不需要OpenAI花费数十亿美元，去研发“下一个最先进的模型”，只需要ChatGPT级别的AI服务就足够了。推理、代码生成、AI智能体、计算机使用，这些都是AI未来真正有价值的应用领域。谁不发力，谁就可能被市场淘汰。参考资料：https://youtu.be/_1f-o0nqpEIhttps://x.com/GrahamTAllison/status/1885442402833621426https://x.com/ZhidingYu/status/1883958911839133894来源：新智元（转自：中国地产基金百人会）\n\n\n\n海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3234,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3538458176058351","authorId":"3538458176058351","name":"Ruosong","avatar":"https://static.tigerbbs.com/d815eb794e0dfe4ac8a13f8e0d781888","crmLevel":8,"crmLevelSwitch":1,"idStr":"3538458176058351","authorIdStr":"3538458176058351"},"content":"马斯克在中国创业，特斯拉早就年产1000万辆了 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ISI和巴克莱予特斯拉“持有”评级，而摩根大通予“卖出”评级。</p><p>就连更为乐观的分析师也发现，这份报告没有什么值得高兴的地方。Canaccord Genuity的George Gianarikas对特斯拉的评级为“买入”，他表示：“特斯拉的业绩和一些近期评论让我们感到失望。”</p><p>Truist 分析师William Stein问道，“问题出在哪里？”他指出，虽然马斯克扮演了啦啦队长的角色，但管理层在两个关键点上令人大失所望——2025 年新车的细节和人工智能成就的里程碑，尤其是全自动驾驶技术。</p><p>自唐纳德·特朗普去年11月赢得美国大选以来，特斯拉的股价一直在狂飙，因为投资者押注马斯克和特朗普的亲密关系将帮助该公司实现人工智能雄心。但鉴于电动汽车业务仍占特斯拉营收的90%，该业务的健康状况仍是关键。</p><p>事实上，人们对特斯拉汽车业务的担忧与日俱增。特斯拉电动汽车销售放缓和盈利能力下降反映出竞争日益激烈，这迫使该公司大幅打折以提振销量。此外，新一届美国政府坚决反对电动汽车。特朗普已经命令他的团队研究扭转拜登时代旨在促进电动汽车行业的政策。</p><p>如果美国的电动汽车政策逆转，特斯拉将蒙受损失。与此同时，其自动驾驶出租车可能还需要一段时间才能完全投入商业使用。特斯拉1.3万亿美元市值的很大一部分依赖于自动驾驶业务的前景。马斯克周三表示，该公司预计将于今年6月在奥斯汀开始提供付费服务，使用不依赖人类监督方向盘的自动驾驶特斯拉汽车。</p><p>对冲基金Telemetry创始人Thomas Thornton表示：“业绩很糟糕，但这家公司现在对马斯克的自动驾驶和机器人出租车愿景寄予厚望。在这个市场中，基本面不再重要，人们正在购买 Fartcoin 这样显然没有内在价值的资产。”</p><p>据悉，Fartcoin这种MEME代币在特朗普当选总统后迅速走红，市场情绪高涨。Fartcoin市值已接近20亿美元，超过了许多在美国上市的公司。绿光资本创始人David Einhorn指出，目前牛市的投机行为已经超越了常识，像“Fartcoin”这样的加密代币除了交易和投机外，并没有明显的实际用途，也无法满足任何其他未被满足的需求。</p></body></html>","source":"stock_zhitongcaijing","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>特斯拉无视“扑街”业绩逆势飙升，华尔街警告：股价已完全脱离基本面</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{ 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Stein问道，“问题出在哪里？”他指出，虽然马斯克扮演了啦啦队长的角色，但管理层在两个关键点上令人大失所望——2025 年新车的细节和人工智能成就的里程碑，尤其是全自动驾驶技术。自唐纳德·特朗普去年11月赢得美国大选以来，特斯拉的股价一直在狂飙，因为投资者押注马斯克和特朗普的亲密关系将帮助该公司实现人工智能雄心。但鉴于电动汽车业务仍占特斯拉营收的90%，该业务的健康状况仍是关键。事实上，人们对特斯拉汽车业务的担忧与日俱增。特斯拉电动汽车销售放缓和盈利能力下降反映出竞争日益激烈，这迫使该公司大幅打折以提振销量。此外，新一届美国政府坚决反对电动汽车。特朗普已经命令他的团队研究扭转拜登时代旨在促进电动汽车行业的政策。如果美国的电动汽车政策逆转，特斯拉将蒙受损失。与此同时，其自动驾驶出租车可能还需要一段时间才能完全投入商业使用。特斯拉1.3万亿美元市值的很大一部分依赖于自动驾驶业务的前景。马斯克周三表示，该公司预计将于今年6月在奥斯汀开始提供付费服务，使用不依赖人类监督方向盘的自动驾驶特斯拉汽车。对冲基金Telemetry创始人Thomas Thornton表示：“业绩很糟糕，但这家公司现在对马斯克的自动驾驶和机器人出租车愿景寄予厚望。在这个市场中，基本面不再重要，人们正在购买 Fartcoin 这样显然没有内在价值的资产。”据悉，Fartcoin这种MEME代币在特朗普当选总统后迅速走红，市场情绪高涨。Fartcoin市值已接近20亿美元，超过了许多在美国上市的公司。绿光资本创始人David 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class=\"title\">\n比傻钱还傻的资金拼命买入美股\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n2025-01-25 09:10 北京时间&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href=https://mp.weixin.qq.com/s/BsNXqJ9QmVtlqZ56KbECoQ><strong>有限次重复博弈</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>“傻钱”（Dumb money）是对散户投资者的一种贬义称呼（也是一部关于GameStop股票飙升的电影的标题）。通常情况下，普通投资者总是最后一个得知投资新闻，并最终成为专业投资者的接盘侠。不过也会有例外。例如，在GameStop事件中，一个大型对冲基金被迫退出市场。但通常情况下，专业投资者占据上风。如果有一个群体比“傻钱”更不精明，那可能就是外国散户投资者。不幸的是，他们正在疯狂购买美国股票，...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/BsNXqJ9QmVtlqZ56KbECoQ\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/d8d6ac8df9927810fa41a461bdcd1022","relate_stocks":{},"source_url":"https://mp.weixin.qq.com/s/BsNXqJ9QmVtlqZ56KbECoQ","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1139745064","content_text":"“傻钱”（Dumb money）是对散户投资者的一种贬义称呼（也是一部关于GameStop股票飙升的电影的标题）。通常情况下，普通投资者总是最后一个得知投资新闻，并最终成为专业投资者的接盘侠。不过也会有例外。例如，在GameStop事件中，一个大型对冲基金被迫退出市场。但通常情况下，专业投资者占据上风。如果有一个群体比“傻钱”更不精明，那可能就是外国散户投资者。不幸的是，他们正在疯狂购买美国股票，仿佛这些股票即将消失。Yardeni Research公司总裁艾德·亚尔德尼分析数据显示，外国投资者在过去三个月内以创纪录的速度购买了765亿美元的美国股票。数据显示，非美国投资者在美国股市的时机把握非常糟糕。他们曾在1987年股灾、2000年互联网泡沫破裂以及2008年全球金融危机前大量买入美国股票。他表示：“他们的买入行为常常是一个反向指标。他们倾向于在熊市前大量买入。”《金融时报》本月早些时候采访了一些外国散户投资者。报道称，韩国投资者去年持有的美国股票激增了65%。他们的逻辑相当合理：美国市场聚集了苹果、英伟达和特斯拉这样的企业赢家，而本地公司难以与之竞争。这种模式在全球范围内不断重复。例如，根据英国投资协会（当地的一个行业组织）的数据，仅在去年11月，英国散户投资者对美国股票基金的净流入为5.9亿英镑，而同期本国股票基金则出现了5.52亿英镑的净流出。不仅是普通散户在购买美国股票，机构投资者也在加入。历史学家尼尔·弗格森本周出席了在瑞士达沃斯举行的世界经济论坛。他为《自由新闻》撰文表示：“几乎所有在达沃斯世界经济论坛的人都看好美国股票，唱空欧盟。他们的新共识是，欧洲无法在经济上自我调整，而美国正在快速发展。如果你不持有美国的大型股票，那么你可能会因为错过机会而后悔不已。”他补充道：“问题是，达沃斯的共识几乎总是错误的。”仅仅为了反其道而行并不一定能带来胜利。例如，亚尔德尼依然是华尔街最看涨的策略师之一。但在这个案例中，确实存在支持逆向观点的估值论据。根据FactSet的数据，iShares MSCI全球（不含美国）ETF的预期市盈率为13.4，而SPDR标普500 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PC的目标；推出至强6性能核、能效核处理器，以应对数据中心丰富多样的工作负载挑战，满足现代数据中心算力演进、TCO优化以及绿色节能等需求。英特尔新质生产力技术生态大会吸引了信息通信、互联网、制造、教育、医疗健康、交通运输、零售等行业的生态伙伴参与，是英特尔在中国举行的最大规模行业大会之一。大会设置近万平方米的科技体验区，展示730多个生态合作成果，集中呈现从软件到硬件、云边端融合的技术、产品及应用，促进数字经济与实体经济融合，共育新质生产力。近万平方米的科技体验区展示730多个生态合作成果此次大会安排了5场专题论坛和22场技术课堂，举办多场与英特尔产业生态系统上下游的OEM/ODM厂商、系统集成商（SI）、软件方案提供商（ISV）以及渠道合作伙伴等的交流会，为与会者打造集交流、学习于一体的平台。近万平方米的科技体验区，从客户端、数据中心、网络与边缘计算领域的创新案例，到英特尔智能制造、智能座舱、AI创新应用体验的成果。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":390,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":361001158140176,"gmtCreate":1729170566064,"gmtModify":1729170567989,"author":{"id":"3477648757949014","authorId":"3477648757949014","name":"lanzier","avatar":"https://static.tigerbbs.com/c263a28956df296843cbae991cb53f76","crmLevel":3,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3477648757949014","authorIdStr":"3477648757949014"},"themes":[],"htmlText":"语言空洞乏味，等于没说。是事实、还是不是事实？说点干货也好呀，难怪公司愈走愈窄。","listText":"语言空洞乏味，等于没说。是事实、还是不是事实？说点干货也好呀，难怪公司愈走愈窄。","text":"语言空洞乏味，等于没说。是事实、还是不是事实？说点干货也好呀，难怪公司愈走愈窄。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/361001158140176","repostId":"1136291727","repostType":2,"repost":{"id":"1136291727","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据，旨在帮助投资者理解世界，做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1729141064,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1136291727?lang=&edition=full","pubTime":"2024-10-17 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X交付2400台），交付均价6.9万美元；</p><p>2017年Q1，交付2.5万台（其中Model X交付1.2万台），交付均价9.2万美元；</p><p>2017年Q2，交付数回落到2.2万台（其中Model X交付1万台），交付均价10.4万美元；</p><p>2017年Q3，特斯拉重拾升势，交付2.6万台（其中Model X交付1.2万台），交付均价回落到9万美元，特斯拉交付均价环比下降1.4万美元，折合人民币近10万元。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a29603f5b28c4bcb97f494562d39c222\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"622\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>特斯拉显然是在“以价换量”，而且幅度不小，<b>这是马斯克第一次向市场低头。</b></p><p>2）卖得贵、亏得多</p><p>特斯拉早年目标用户是中产阶层中的上层，交付均价超过9万美元，远高于奔驰、宝车在美国的售价。</p><p>马斯克看准这群人“不差钱、只要酷”的心态，不断试探潜在用户的承受能力。2017年Q2，交付均价10万美元、毛利润2.9万美元，毛利润率高达27.9%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8bb8652ecfb74488b64429e2f615fa03\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"558\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>2017年，特斯拉交付突破10万台，但距离“规模经济”还差得远。2017年经营亏损16.3亿美元、亏损率达90%。</p><p>尽管对现金流非常重视，特斯拉早年经营活动现金流净额仍是负数，但小于净亏损。</p><p>2015年经营亏损7.1亿美元、净亏损8.9亿美元（亏损率91%）、经营活动现金净流出5.2亿美元。</p><p>2017年是特斯拉的至暗时刻，净亏损达22.4亿美元，但经营活动现金净流出已大幅降至6056万美元，仅为2015年的11.6%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/317ea0efa5644fb88c5d5130e87f36f2\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"592\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>特斯拉早年惨重的亏损再次印证了汽车产业的“规模经济”铁律。<b>即便有精英人士的包容、有钢铁侠的号召力、有黑科技，售价超过9万美元，单车毛利润一度接近3万美元，特斯拉还是亏得奄奄一息。</b>那时华尔街大多数人相信这家公司早晚会倒闭。</p><p>2017年Q3还发生了一件大事——Model 3下线了，当季交付220台，定价3.5万美元。</p><p>Model 3下线后、开始盈利前</p><p>1）Model 3占比超过80%</p><p>2017年Q4，Model 3交付1550台；</p><p>2018年Q3，Model 3交付数环比暴涨203%至5.58万台；季度总交付8.35万台，环比增长105%、同比增长219%。</p><p>2018年Q4，Model 3交付6.3万台，占总交付数的80.8%;</p><p>2019年Q2，总交付数9.5万台、同比增长134%。其中Model 3交付近7.76万台，占比81.5%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5720200e5ed945dbac3db2bac8f1832f\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"576\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>随着Model 3销量占比提高，特斯拉交付均价大幅下降。</p><p>2017年Q4，Model 3占比5.2%、交付均价仍高于9万美元；</p><p>2018年Q4，Model 3占比接近70%、交付均价跌破7万美元；</p><p>2019年Q2，Model 3占比81.5%、交付均价已降至5.65万美元，较2017年Q4低37.6%。</p><p>2）毛利润率保持在20%以上</p><p>2017年Q2，单车毛利润高达2.9万美元，2018年Q2跌至1.7万美元，2019年Q2接近1万美元。2017年Q4~2019年Q3，单车毛利润一降再降，但毛利润率保持在20%一线。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/27d6b2f2e4d44badb9cc46b3c5d0fac3\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"601\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>2016年H2，特斯拉交付4.7万台，销售毛利润11亿美元，单车毛利润2.3万美元，毛利润率26.1%;</p><p>2018年H1，交付7万台，较2016年H1增长51.4%，但毛利润仅增长13.8%、至12.3亿美元，单车毛利润降至1.7万美元、毛利润率20.2%。</p><p>2）再次向市场低头</p><p>2016年H2~2018年H1间的这八个季度，特斯拉整车业务盈利能力几乎停滞不前。</p><p>2018年H2，Model 3交付较上半年暴涨347%！带动总交付增长146%，而交付均价只降了17%，所以毛利润暴涨至30.8亿美元，毛利润率24.8%。</p><p>2019年Q1，Model X/S大幅减产，Model 3交付亦减少约19%；2019年Q2，Model 3交付再创新高、达7.8万台，占总交付数的81.5%，交付均价降至5.65万美元（2018年Q4为7万美元）。<b>这是马斯克第二次向市场低头。</b></p><p>2019年H1，特斯拉毛利润17.7亿美元，不到2018年H2的一半。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2a990b94831e4e4a9ac659aa7c99df6a\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"558\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>2020年Q1，特斯拉开始交付另一款“中低价”车型——Model Y，距2017年Q3开始交付Model 3已经过去整整9个季度，节奏有点慢。</p><p>有了Model Y的加持，特斯拉交付数快速增长，终于达到规模经济的门槛，迈入“数钱时代”。</p><p>“两个台阶”、“第三、第四次低头”</p><p>1）销量——两年两个台阶</p><p>Model Y开始交付以来，中低档车型占比在95%~99%之间，总交付数两年上了两个台阶：</p><p>2020年H2，总交付数32万台、较上半年增加78.6%，主要归功于Model 3在中国量产。<b>为提高产能利用率，特斯拉数次降价，这是马斯克第三次向市场低头。</b></p><p>2021年Q4~2022年Q1，6个月交付61.9万台，较2021年H1提高60.3%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c112315231764faf9ad7367c4abb389f\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"668\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>2020年，特斯拉交付50万台、同比增长35.9%，当年扭亏为盈；2021年，特斯拉交付93.6万台、同比增长87.6%，利润爆棚；2022年前三季，特斯拉交付91万台、同比增长44.8%，赚得盆满钵满。</p><p><b>特斯拉的经历说明，电动车产销规模的“极格线”约为50万台，远高于燃油车。</b></p><p>比亚迪车型丰富，总体定位低于特斯拉，2022年前三季度交付118万台，扣非净利润达83.6亿、同比增长844%！</p><p><b>看来，中<a href=\"https://laohu8.com/S/600617\">国新能源</a>车企大规模盈利的门槛不低于100万台/年。</b></p><p>2）价格——第四次向市场低头</p><p>2019年Q2交付9.5万台，单车毛利润1.07万美元、毛利润率18.9%；</p><p>2020年Q2交付数微降至9.1万台，单车毛利润却提高到1.45万美元、毛利润率提高到25.4%;</p><p>2022年Q1交付31万台，单车毛利润1.8万美元、毛利润率32.9%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f497d0dd7f9b4a019f80993a3acdc7f4\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"659\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>2021年H1，特斯拉毛利润53亿美元；2021年H2，毛利润增至86亿美元；2022年H1，毛利润96亿美元，同比增长81%；2022年Q3，单季毛利润52亿美元，超过2021年H1。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6bb215f0c1a946cc9e4d644312f04ae6\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"587\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>2022年Q3毛利润率已经下滑3个百分点，在此背景下宣布降价显然为的是提高销量。这是马斯克第四次向市场低头。</b></p><p>练就“钞能力”</p><p>观众总是健忘的，臆想特斯拉天然具备“钞能力”，忘记这家企业曾筚路蓝缕、几近破产。</p><p>1）成本、费用、毛利润</p><p>蓝色折线代表毛利润（率），彩色堆叠柱代表费用（率），蓝色淹没彩色方能赚取经营利润。</p><p>从2020年开始，蓝线拔地而起，毛利润率依次达到21%、25%、26%。</p><p>彩色堆叠柱越来越“挫”：2018年研发费用率、市场/行政费用率合计达20%；2020年降至14.7%；2022年前三季仅为9.1%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/718979ba8ef947a59cb0c54adf31d684\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"636\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>规模经济不仅体现在降低制造成本、提高毛利润率，还显著降低了费用率。例如2021年，研发费用同比增加了11亿美元，费用率只上升0.1个百分点；市场/行政费用同比增加了14亿美元，费用下还减少了1.6个百分点。</p><p>总费用率下降1.5个百分点。</p><p>4）经营利润、现金流</p><p>2021年以来，特斯拉经营利润率稳步提高。</p><p>2022年H1经营利润达61亿美元，利润率19%；</p><p>2022年Q3，单季经营利润达37亿美元，利润率20%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f143f0756983479c94a7c10edfa9e3ad\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"630\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>早在2018年，深陷亏损的特斯拉经营现金流已然回正，这是他能活下来的关键。</p><p>2020年，特斯拉首次获得8.6亿美元净利润（折合人民币59.5亿），而经营活动现金净流入达59.3亿美元（折合人民币410亿）。</p><p>值得注意的是，比亚迪2020年经营活动现金净流入达454亿，较特斯拉高11%（比亚迪没有单独披露整车业务现金流）。</p><p>2021年，特斯拉经营活动现金流超过比亚迪，折合人民币732亿。</p><p>2022年前三季，比亚迪经营活动现金流反超特斯拉，达到910亿元，领先优势为14%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6d386f53769b4789b5c86e8a101187b9\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"689\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/><b>对马斯克来讲，新能源车是昔日的梦想、如今的现实，其意义有二：一是赚钱，为实现其它梦想（如移民火星）创造条件；二是积攒数据让自动驾驶早日成熟。</b></p><p>这两点都需要尽可能大的销量来支撑。</p><p>马斯克未必把任何能源车企当竞争对手，却不得不向市场低头。</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>马斯克没有打价格战的基因</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{ 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}\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: 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X，特斯拉产能爬升异常缓慢。</p><p>2016年Q1，Model S、Model X交付数分别为1.24万台、2400台，合计1.44万台；</p><p>2017年Q3，Model S、Model X交付数分别为1.41万台、1.19万台，合计2.6万台，同比增幅仅6.7%。</p><p>2017财年，三款车型合计交付10.3万台（其中Model 3交付1764台），整车业务收入85.4亿美元，净亏损22.4亿美元。</p><p>随着Model X交付数日益增长，特斯拉单车均价逐季提高：</p><p>2016年Q1，交付1.48万台（其中Model X交付2400台），交付均价6.9万美元；</p><p>2017年Q1，交付2.5万台（其中Model X交付1.2万台），交付均价9.2万美元；</p><p>2017年Q2，交付数回落到2.2万台（其中Model X交付1万台），交付均价10.4万美元；</p><p>2017年Q3，特斯拉重拾升势，交付2.6万台（其中Model X交付1.2万台），交付均价回落到9万美元，特斯拉交付均价环比下降1.4万美元，折合人民币近10万元。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a29603f5b28c4bcb97f494562d39c222\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"622\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>特斯拉显然是在“以价换量”，而且幅度不小，<b>这是马斯克第一次向市场低头。</b></p><p>2）卖得贵、亏得多</p><p>特斯拉早年目标用户是中产阶层中的上层，交付均价超过9万美元，远高于奔驰、宝车在美国的售价。</p><p>马斯克看准这群人“不差钱、只要酷”的心态，不断试探潜在用户的承受能力。2017年Q2，交付均价10万美元、毛利润2.9万美元，毛利润率高达27.9%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8bb8652ecfb74488b64429e2f615fa03\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"558\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>2017年，特斯拉交付突破10万台，但距离“规模经济”还差得远。2017年经营亏损16.3亿美元、亏损率达90%。</p><p>尽管对现金流非常重视，特斯拉早年经营活动现金流净额仍是负数，但小于净亏损。</p><p>2015年经营亏损7.1亿美元、净亏损8.9亿美元（亏损率91%）、经营活动现金净流出5.2亿美元。</p><p>2017年是特斯拉的至暗时刻，净亏损达22.4亿美元，但经营活动现金净流出已大幅降至6056万美元，仅为2015年的11.6%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/317ea0efa5644fb88c5d5130e87f36f2\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"592\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>特斯拉早年惨重的亏损再次印证了汽车产业的“规模经济”铁律。<b>即便有精英人士的包容、有钢铁侠的号召力、有黑科技，售价超过9万美元，单车毛利润一度接近3万美元，特斯拉还是亏得奄奄一息。</b>那时华尔街大多数人相信这家公司早晚会倒闭。</p><p>2017年Q3还发生了一件大事——Model 3下线了，当季交付220台，定价3.5万美元。</p><p>Model 3下线后、开始盈利前</p><p>1）Model 3占比超过80%</p><p>2017年Q4，Model 3交付1550台；</p><p>2018年Q3，Model 3交付数环比暴涨203%至5.58万台；季度总交付8.35万台，环比增长105%、同比增长219%。</p><p>2018年Q4，Model 3交付6.3万台，占总交付数的80.8%;</p><p>2019年Q2，总交付数9.5万台、同比增长134%。其中Model 3交付近7.76万台，占比81.5%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5720200e5ed945dbac3db2bac8f1832f\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"576\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>随着Model 3销量占比提高，特斯拉交付均价大幅下降。</p><p>2017年Q4，Model 3占比5.2%、交付均价仍高于9万美元；</p><p>2018年Q4，Model 3占比接近70%、交付均价跌破7万美元；</p><p>2019年Q2，Model 3占比81.5%、交付均价已降至5.65万美元，较2017年Q4低37.6%。</p><p>2）毛利润率保持在20%以上</p><p>2017年Q2，单车毛利润高达2.9万美元，2018年Q2跌至1.7万美元，2019年Q2接近1万美元。2017年Q4~2019年Q3，单车毛利润一降再降，但毛利润率保持在20%一线。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/27d6b2f2e4d44badb9cc46b3c5d0fac3\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"601\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>2016年H2，特斯拉交付4.7万台，销售毛利润11亿美元，单车毛利润2.3万美元，毛利润率26.1%;</p><p>2018年H1，交付7万台，较2016年H1增长51.4%，但毛利润仅增长13.8%、至12.3亿美元，单车毛利润降至1.7万美元、毛利润率20.2%。</p><p>2）再次向市场低头</p><p>2016年H2~2018年H1间的这八个季度，特斯拉整车业务盈利能力几乎停滞不前。</p><p>2018年H2，Model 3交付较上半年暴涨347%！带动总交付增长146%，而交付均价只降了17%，所以毛利润暴涨至30.8亿美元，毛利润率24.8%。</p><p>2019年Q1，Model X/S大幅减产，Model 3交付亦减少约19%；2019年Q2，Model 3交付再创新高、达7.8万台，占总交付数的81.5%，交付均价降至5.65万美元（2018年Q4为7万美元）。<b>这是马斯克第二次向市场低头。</b></p><p>2019年H1，特斯拉毛利润17.7亿美元，不到2018年H2的一半。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2a990b94831e4e4a9ac659aa7c99df6a\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"558\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>2020年Q1，特斯拉开始交付另一款“中低价”车型——Model Y，距2017年Q3开始交付Model 3已经过去整整9个季度，节奏有点慢。</p><p>有了Model Y的加持，特斯拉交付数快速增长，终于达到规模经济的门槛，迈入“数钱时代”。</p><p>“两个台阶”、“第三、第四次低头”</p><p>1）销量——两年两个台阶</p><p>Model Y开始交付以来，中低档车型占比在95%~99%之间，总交付数两年上了两个台阶：</p><p>2020年H2，总交付数32万台、较上半年增加78.6%，主要归功于Model 3在中国量产。<b>为提高产能利用率，特斯拉数次降价，这是马斯克第三次向市场低头。</b></p><p>2021年Q4~2022年Q1，6个月交付61.9万台，较2021年H1提高60.3%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c112315231764faf9ad7367c4abb389f\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"668\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>2020年，特斯拉交付50万台、同比增长35.9%，当年扭亏为盈；2021年，特斯拉交付93.6万台、同比增长87.6%，利润爆棚；2022年前三季，特斯拉交付91万台、同比增长44.8%，赚得盆满钵满。</p><p><b>特斯拉的经历说明，电动车产销规模的“极格线”约为50万台，远高于燃油车。</b></p><p>比亚迪车型丰富，总体定位低于特斯拉，2022年前三季度交付118万台，扣非净利润达83.6亿、同比增长844%！</p><p><b>看来，中<a href=\"https://laohu8.com/S/600617\">国新能源</a>车企大规模盈利的门槛不低于100万台/年。</b></p><p>2）价格——第四次向市场低头</p><p>2019年Q2交付9.5万台，单车毛利润1.07万美元、毛利润率18.9%；</p><p>2020年Q2交付数微降至9.1万台，单车毛利润却提高到1.45万美元、毛利润率提高到25.4%;</p><p>2022年Q1交付31万台，单车毛利润1.8万美元、毛利润率32.9%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f497d0dd7f9b4a019f80993a3acdc7f4\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"659\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>2021年H1，特斯拉毛利润53亿美元；2021年H2，毛利润增至86亿美元；2022年H1，毛利润96亿美元，同比增长81%；2022年Q3，单季毛利润52亿美元，超过2021年H1。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6bb215f0c1a946cc9e4d644312f04ae6\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"587\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>2022年Q3毛利润率已经下滑3个百分点，在此背景下宣布降价显然为的是提高销量。这是马斯克第四次向市场低头。</b></p><p>练就“钞能力”</p><p>观众总是健忘的，臆想特斯拉天然具备“钞能力”，忘记这家企业曾筚路蓝缕、几近破产。</p><p>1）成本、费用、毛利润</p><p>蓝色折线代表毛利润（率），彩色堆叠柱代表费用（率），蓝色淹没彩色方能赚取经营利润。</p><p>从2020年开始，蓝线拔地而起，毛利润率依次达到21%、25%、26%。</p><p>彩色堆叠柱越来越“挫”：2018年研发费用率、市场/行政费用率合计达20%；2020年降至14.7%；2022年前三季仅为9.1%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/718979ba8ef947a59cb0c54adf31d684\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"636\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>规模经济不仅体现在降低制造成本、提高毛利润率，还显著降低了费用率。例如2021年，研发费用同比增加了11亿美元，费用率只上升0.1个百分点；市场/行政费用同比增加了14亿美元，费用下还减少了1.6个百分点。</p><p>总费用率下降1.5个百分点。</p><p>4）经营利润、现金流</p><p>2021年以来，特斯拉经营利润率稳步提高。</p><p>2022年H1经营利润达61亿美元，利润率19%；</p><p>2022年Q3，单季经营利润达37亿美元，利润率20%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f143f0756983479c94a7c10edfa9e3ad\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"630\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>早在2018年，深陷亏损的特斯拉经营现金流已然回正，这是他能活下来的关键。</p><p>2020年，特斯拉首次获得8.6亿美元净利润（折合人民币59.5亿），而经营活动现金净流入达59.3亿美元（折合人民币410亿）。</p><p>值得注意的是，比亚迪2020年经营活动现金净流入达454亿，较特斯拉高11%（比亚迪没有单独披露整车业务现金流）。</p><p>2021年，特斯拉经营活动现金流超过比亚迪，折合人民币732亿。</p><p>2022年前三季，比亚迪经营活动现金流反超特斯拉，达到910亿元，领先优势为14%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6d386f53769b4789b5c86e8a101187b9\" tg-width=\"1000\" tg-height=\"689\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/><b>对马斯克来讲，新能源车是昔日的梦想、如今的现实，其意义有二：一是赚钱，为实现其它梦想（如移民火星）创造条件；二是积攒数据让自动驾驶早日成熟。</b></p><p>这两点都需要尽可能大的销量来支撑。</p><p>马斯克未必把任何能源车企当竞争对手，却不得不向市场低头。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/4aa99ec5829c44fd8a9fb9791710f0c3","relate_stocks":{"TSLA":"特斯拉"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2280289575","content_text":"2022年10月24日，特斯拉突然宣布降价、立即执行，降幅在1.4万~3.7万之间。此举刺激了国人对价格战的敏感神经，“蔚小理零”被认为遭到“降维打击”，还有人为比亚迪如何应对操碎了心。特斯拉没有打价格战的基因。况且一旦“洋品牌”要靠价格吸引中国消费者，离败退不远了。想象一下，假如苹果沦落到与小米打价格战，还能在中国撑多久？马斯克有众多梦想，新能源车对他来讲不是“星辰大海”，而是现金牛。净利润=单车利润x销量，怎么赚钱怎么来，仅此而已。Model 3下线前，命悬一线1）第一次向市场低头从2012年6月开始交付Model S，到2015年9月开始交付Model X，特斯拉产能爬升异常缓慢。2016年Q1，Model S、Model X交付数分别为1.24万台、2400台，合计1.44万台；2017年Q3，Model S、Model X交付数分别为1.41万台、1.19万台，合计2.6万台，同比增幅仅6.7%。2017财年，三款车型合计交付10.3万台（其中Model 3交付1764台），整车业务收入85.4亿美元，净亏损22.4亿美元。随着Model X交付数日益增长，特斯拉单车均价逐季提高：2016年Q1，交付1.48万台（其中Model X交付2400台），交付均价6.9万美元；2017年Q1，交付2.5万台（其中Model X交付1.2万台），交付均价9.2万美元；2017年Q2，交付数回落到2.2万台（其中Model X交付1万台），交付均价10.4万美元；2017年Q3，特斯拉重拾升势，交付2.6万台（其中Model X交付1.2万台），交付均价回落到9万美元，特斯拉交付均价环比下降1.4万美元，折合人民币近10万元。特斯拉显然是在“以价换量”，而且幅度不小，这是马斯克第一次向市场低头。2）卖得贵、亏得多特斯拉早年目标用户是中产阶层中的上层，交付均价超过9万美元，远高于奔驰、宝车在美国的售价。马斯克看准这群人“不差钱、只要酷”的心态，不断试探潜在用户的承受能力。2017年Q2，交付均价10万美元、毛利润2.9万美元，毛利润率高达27.9%。2017年，特斯拉交付突破10万台，但距离“规模经济”还差得远。2017年经营亏损16.3亿美元、亏损率达90%。尽管对现金流非常重视，特斯拉早年经营活动现金流净额仍是负数，但小于净亏损。2015年经营亏损7.1亿美元、净亏损8.9亿美元（亏损率91%）、经营活动现金净流出5.2亿美元。2017年是特斯拉的至暗时刻，净亏损达22.4亿美元，但经营活动现金净流出已大幅降至6056万美元，仅为2015年的11.6%。特斯拉早年惨重的亏损再次印证了汽车产业的“规模经济”铁律。即便有精英人士的包容、有钢铁侠的号召力、有黑科技，售价超过9万美元，单车毛利润一度接近3万美元，特斯拉还是亏得奄奄一息。那时华尔街大多数人相信这家公司早晚会倒闭。2017年Q3还发生了一件大事——Model 3下线了，当季交付220台，定价3.5万美元。Model 3下线后、开始盈利前1）Model 3占比超过80%2017年Q4，Model 3交付1550台；2018年Q3，Model 3交付数环比暴涨203%至5.58万台；季度总交付8.35万台，环比增长105%、同比增长219%。2018年Q4，Model 3交付6.3万台，占总交付数的80.8%;2019年Q2，总交付数9.5万台、同比增长134%。其中Model 3交付近7.76万台，占比81.5%。随着Model 3销量占比提高，特斯拉交付均价大幅下降。2017年Q4，Model 3占比5.2%、交付均价仍高于9万美元；2018年Q4，Model 3占比接近70%、交付均价跌破7万美元；2019年Q2，Model 3占比81.5%、交付均价已降至5.65万美元，较2017年Q4低37.6%。2）毛利润率保持在20%以上2017年Q2，单车毛利润高达2.9万美元，2018年Q2跌至1.7万美元，2019年Q2接近1万美元。2017年Q4~2019年Q3，单车毛利润一降再降，但毛利润率保持在20%一线。2016年H2，特斯拉交付4.7万台，销售毛利润11亿美元，单车毛利润2.3万美元，毛利润率26.1%;2018年H1，交付7万台，较2016年H1增长51.4%，但毛利润仅增长13.8%、至12.3亿美元，单车毛利润降至1.7万美元、毛利润率20.2%。2）再次向市场低头2016年H2~2018年H1间的这八个季度，特斯拉整车业务盈利能力几乎停滞不前。2018年H2，Model 3交付较上半年暴涨347%！带动总交付增长146%，而交付均价只降了17%，所以毛利润暴涨至30.8亿美元，毛利润率24.8%。2019年Q1，Model X/S大幅减产，Model 3交付亦减少约19%；2019年Q2，Model 3交付再创新高、达7.8万台，占总交付数的81.5%，交付均价降至5.65万美元（2018年Q4为7万美元）。这是马斯克第二次向市场低头。2019年H1，特斯拉毛利润17.7亿美元，不到2018年H2的一半。2020年Q1，特斯拉开始交付另一款“中低价”车型——Model Y，距2017年Q3开始交付Model 3已经过去整整9个季度，节奏有点慢。有了Model Y的加持，特斯拉交付数快速增长，终于达到规模经济的门槛，迈入“数钱时代”。“两个台阶”、“第三、第四次低头”1）销量——两年两个台阶Model Y开始交付以来，中低档车型占比在95%~99%之间，总交付数两年上了两个台阶：2020年H2，总交付数32万台、较上半年增加78.6%，主要归功于Model 3在中国量产。为提高产能利用率，特斯拉数次降价，这是马斯克第三次向市场低头。2021年Q4~2022年Q1，6个月交付61.9万台，较2021年H1提高60.3%。2020年，特斯拉交付50万台、同比增长35.9%，当年扭亏为盈；2021年，特斯拉交付93.6万台、同比增长87.6%，利润爆棚；2022年前三季，特斯拉交付91万台、同比增长44.8%，赚得盆满钵满。特斯拉的经历说明，电动车产销规模的“极格线”约为50万台，远高于燃油车。比亚迪车型丰富，总体定位低于特斯拉，2022年前三季度交付118万台，扣非净利润达83.6亿、同比增长844%！看来，中国新能源车企大规模盈利的门槛不低于100万台/年。2）价格——第四次向市场低头2019年Q2交付9.5万台，单车毛利润1.07万美元、毛利润率18.9%；2020年Q2交付数微降至9.1万台，单车毛利润却提高到1.45万美元、毛利润率提高到25.4%;2022年Q1交付31万台，单车毛利润1.8万美元、毛利润率32.9%。2021年H1，特斯拉毛利润53亿美元；2021年H2，毛利润增至86亿美元；2022年H1，毛利润96亿美元，同比增长81%；2022年Q3，单季毛利润52亿美元，超过2021年H1。2022年Q3毛利润率已经下滑3个百分点，在此背景下宣布降价显然为的是提高销量。这是马斯克第四次向市场低头。练就“钞能力”观众总是健忘的，臆想特斯拉天然具备“钞能力”，忘记这家企业曾筚路蓝缕、几近破产。1）成本、费用、毛利润蓝色折线代表毛利润（率），彩色堆叠柱代表费用（率），蓝色淹没彩色方能赚取经营利润。从2020年开始，蓝线拔地而起，毛利润率依次达到21%、25%、26%。彩色堆叠柱越来越“挫”：2018年研发费用率、市场/行政费用率合计达20%；2020年降至14.7%；2022年前三季仅为9.1%。规模经济不仅体现在降低制造成本、提高毛利润率，还显著降低了费用率。例如2021年，研发费用同比增加了11亿美元，费用率只上升0.1个百分点；市场/行政费用同比增加了14亿美元，费用下还减少了1.6个百分点。总费用率下降1.5个百分点。4）经营利润、现金流2021年以来，特斯拉经营利润率稳步提高。2022年H1经营利润达61亿美元，利润率19%；2022年Q3，单季经营利润达37亿美元，利润率20%。早在2018年，深陷亏损的特斯拉经营现金流已然回正，这是他能活下来的关键。2020年，特斯拉首次获得8.6亿美元净利润（折合人民币59.5亿），而经营活动现金净流入达59.3亿美元（折合人民币410亿）。值得注意的是，比亚迪2020年经营活动现金净流入达454亿，较特斯拉高11%（比亚迪没有单独披露整车业务现金流）。2021年，特斯拉经营活动现金流超过比亚迪，折合人民币732亿。2022年前三季，比亚迪经营活动现金流反超特斯拉，达到910亿元，领先优势为14%。对马斯克来讲，新能源车是昔日的梦想、如今的现实，其意义有二：一是赚钱，为实现其它梦想（如移民火星）创造条件；二是积攒数据让自动驾驶早日成熟。这两点都需要尽可能大的销量来支撑。马斯克未必把任何能源车企当竞争对手，却不得不向市场低头。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1443,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"lives":[]}