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投资不是你懂多少，而是确认自己不懂多少---巴菲特

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10:30","market":"hk","language":"zh","title":"干翻英伟达，明年将是转折吗？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2493261151","media":"格隆汇APP","summary":"市场对博通及ASIC的关注，甚至盖过了英伟达即将量产发货的Blackwell。下游科技大厂对英伟达的抵抗，终于来到高潮了吗？01英伟达时刻重现上周四盘后，博通公布第四财季及全年财报。而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。","content":"<html><head></head><body><p>就在近几天<a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a>因为ASIC大涨，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>股价却从11月21日突破新高之后一直震荡向下。</p><p>目前，博通市值高达1.03万亿美元，在半导体芯片公司中仅次于3.29万亿的英伟达。市场对博通及ASIC的关注，甚至盖过了英伟达即将量产发货的Blackwell。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/57735aca33214142a3a9bbdfea43d590\" alt=\"\"/>下游科技大厂对英伟达的抵抗，终于来到高潮了吗？对于国内的AI产业又有什么启示？</p><p><strong>01</strong></p><p><strong>英伟达时刻重现</strong></p><p>上周四盘后，博通公布第四财季及全年财报。除了各项收入指标全面增长，<strong>其中最大的亮点是，</strong>2024年半导体业务收入中有122亿美元来自AI收入，同比增长220%，2倍的增量主要得益于领先的人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>芯片XPU和以太网网络产品组合。</p><p>同时博通还透露，目前正在与三个非常大型的客户开发AI芯片，预计明年公司AI芯片的市场规模为150亿-200亿美元。</p><p>现在市场逐渐意识到，<strong>大型云服务商们对博通定制人工智能芯片和网络设备的需求旺盛，开始对一直统治AI加速芯片市场的英伟达构成了威胁。</strong></p><p>这层理解，直接驱动博通在连续两个交易日里上涨了38%，成为第二家万亿市值的芯片公司。上一次大市值芯片公司能出现如此大的涨幅，还是去年5月份公布超预期业绩指引的英伟达，随后也走上了万亿市值之路。</p><p>历史何其惊人的相似，博通和英伟达的叙事里有一个共同点，那就是<strong>AI芯片需求的爆发式增长</strong>，而英伟达却是博通叙事里的那条“恶龙”。</p><p>众所周知，英伟达的卡非常贵，还很难拿货。对于大型云服务商来说，替换成本不仅仅是自研芯片那么简单，而是算力基础设施投入运营，提供云服务的综合成本(TCO)优化，这直接影响了云服务商之间的竞争。</p><p>因此，过去正当科技大厂们哄抢英伟达芯片的同时，他们还纷纷下场自研芯片，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>找到博通开发TPU，<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>和Marvel达成五年合作协议，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>在过去一年已经实现了“CPU+GPU+DPU”全面自研。</p><p>这里，巨头们的目标是一致的，即<strong>优化成本的定制化芯片需求，而博通提供的解决方案正好能够解决燃眉之急。</strong></p><p><strong>ASIC是一款高度定制化的芯片</strong>，行业称之为专用集成电路，跟通用GPU比起来，ASIC被应用于特定设计和制造设备里，执行和优化某项功能，比如更快的处理速度和更低的能耗。</p><p>一般下游大厂有需求，找芯片设计公司帮忙做出来，自己开发周期长，但一旦做出来之后不用再给英伟达交那么多税，专门应用于自己的算法模型使用即可。实际的例子，就是博通帮助谷歌开发的TPU系列。</p><p><strong>芯片设计公司在XPU的合作模式中承担着越来越重要的角色</strong>，不仅接管了前后端的设计外包，有的甚至能把流片和封装也干了，最终帮助大厂在算力性能和成本上达成平衡点。</p><p>在ASIC市场中，目前博通以55%-60%的份额位居第一，Marvell以13%-15%的份额位列第二。</p><p><strong>国内做ASIC芯片也有这么几家，<a href=\"https://laohu8.com/S/688256\">寒武纪</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/688343\">云天励飞</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/300223\">北京君正</a>以及<a href=\"https://laohu8.com/S/300672\">国科微</a>。</strong></p><p>近期连续上涨，市值已经超过2800亿的寒武纪，公司的AI芯片走的就是ASIC路线，2016年即推出了首款NPU。据悉，公司正在研发的思元590，直接对标华为的升腾910B和英伟达H100。</p><p>虽然公司目前业绩难以匹配上估值，但从三季度存货和预付账款大幅增长的趋势可以看出未来积极的生产投入，随着先进制程芯片自主可控的需求加强，未来收入放量确定性高。</p><p>有机构预计，<strong>客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。</strong></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8374be8a95c54668a1b96d8a2056f6cd\" alt=\"\"/>除了英伟达以外，博通目前在芯片领域里占据了最好的生态地位。</p><p>这是因为，<strong>AI基建并不只是搞定芯片那么简单。</strong></p><p>英伟达统治AI训练市场的王牌，除了芯片，还有CUDA和NV LINK，前者与芯片高度适配的软件开发工具，后者则是能提供高速低延迟工作环境的专用网络协议。</p><p>定制化芯片摆脱了云服务商对CUDA的依赖，但博通出色的不止是ASIC，网络专用协议和相关芯片IP也一应俱全，这使得博通有能力帮助客户搞出XPU+超高速互联集群服务器来。</p><p>而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。</p><p>其一，Blackwell能否在未来继续统治市场，这款芯片将在今年四季度小幅出货，明年预计将成为英伟达主力产品。但随着大型科技公司定制化ASIC成为常态，以及推理计算需求的成倍增长，英伟达GPU可能无法继续统治推理市场。</p><p>其二，英伟达面临的另一个阻力，是过去两年惊人的业绩增长所设定的高标准。</p><p>FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。</p><p>市场对AI芯片竞争格局的认知正在重新修正，明年可能就会有巨大的变化。</p><p>博通定制化ASIC方案崭露头角，跟当年<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>挑战传统IDM，有些异曲同工的。</p><p><strong>02</strong></p><p><strong>明年将是推理之年</strong></p><p>ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：<strong>推理。</strong></p><p>近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。</p><p>Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：<strong>面向智能体时代的AI模型。</strong></p><p>时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，<strong>随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/35e2114a509749daabee02c98fb7a734\" title=\"（Open AI）\"/><span>（Open AI）</span></p><p>Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。</p><p>但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，<strong>下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。</strong></p><p>而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。</p><p>所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即<strong>模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。</strong></p><p>在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。</p><p>巴克莱的另一份报告则预计，预计<strong>AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。</strong></p><p>10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。</p><p>在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。</p><p>谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。</p><p>细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。</p><p><strong>而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。</strong></p><p>今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。</p><p>国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/46fd4b8de09b4540b3e3170d3dfa019c\" title=\"（Ola Friend；官网）\"/><span>（Ola Friend；官网）</span></p><p><strong>03</strong></p><p><strong>AI渗透率即将跨越鸿沟？</strong></p><p>机构预测，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。</p><p>但，<strong>ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退。这两种技术可能将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。</strong></p><p>可以肯定的说，AI目前还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端，未来类似的“英伟达时刻”将会更多出现在推理端。</p><p>不过，欲戴王冠必承其重。譬如Arm，在2月份给出了乐观的预测，并表示这“只是人工智能繁荣的开始”。股价在接下来的三个交易日内飙升93%，但此后股价经历了较大的波动，目前已较7月份的高点下跌逾20%。</p><p>而过去一周，博通2025财年每股净收益的预期上涨了12%。并非每一个“英伟达时刻”都能带来持续增长。（全文完）</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>干翻英伟达，明年将是转折吗？</title>\n<style 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href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a>因为ASIC大涨，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>股价却从11月21日突破新高之后一直震荡向下。</p><p>目前，博通市值高达1.03万亿美元，在半导体芯片公司中仅次于3.29万亿的英伟达。市场对博通及ASIC的关注，甚至盖过了英伟达即将量产发货的Blackwell。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/57735aca33214142a3a9bbdfea43d590\" alt=\"\"/>下游科技大厂对英伟达的抵抗，终于来到高潮了吗？对于国内的AI产业又有什么启示？</p><p><strong>01</strong></p><p><strong>英伟达时刻重现</strong></p><p>上周四盘后，博通公布第四财季及全年财报。除了各项收入指标全面增长，<strong>其中最大的亮点是，</strong>2024年半导体业务收入中有122亿美元来自AI收入，同比增长220%，2倍的增量主要得益于领先的人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>芯片XPU和以太网网络产品组合。</p><p>同时博通还透露，目前正在与三个非常大型的客户开发AI芯片，预计明年公司AI芯片的市场规模为150亿-200亿美元。</p><p>现在市场逐渐意识到，<strong>大型云服务商们对博通定制人工智能芯片和网络设备的需求旺盛，开始对一直统治AI加速芯片市场的英伟达构成了威胁。</strong></p><p>这层理解，直接驱动博通在连续两个交易日里上涨了38%，成为第二家万亿市值的芯片公司。上一次大市值芯片公司能出现如此大的涨幅，还是去年5月份公布超预期业绩指引的英伟达，随后也走上了万亿市值之路。</p><p>历史何其惊人的相似，博通和英伟达的叙事里有一个共同点，那就是<strong>AI芯片需求的爆发式增长</strong>，而英伟达却是博通叙事里的那条“恶龙”。</p><p>众所周知，英伟达的卡非常贵，还很难拿货。对于大型云服务商来说，替换成本不仅仅是自研芯片那么简单，而是算力基础设施投入运营，提供云服务的综合成本(TCO)优化，这直接影响了云服务商之间的竞争。</p><p>因此，过去正当科技大厂们哄抢英伟达芯片的同时，他们还纷纷下场自研芯片，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>找到博通开发TPU，<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>和Marvel达成五年合作协议，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>在过去一年已经实现了“CPU+GPU+DPU”全面自研。</p><p>这里，巨头们的目标是一致的，即<strong>优化成本的定制化芯片需求，而博通提供的解决方案正好能够解决燃眉之急。</strong></p><p><strong>ASIC是一款高度定制化的芯片</strong>，行业称之为专用集成电路，跟通用GPU比起来，ASIC被应用于特定设计和制造设备里，执行和优化某项功能，比如更快的处理速度和更低的能耗。</p><p>一般下游大厂有需求，找芯片设计公司帮忙做出来，自己开发周期长，但一旦做出来之后不用再给英伟达交那么多税，专门应用于自己的算法模型使用即可。实际的例子，就是博通帮助谷歌开发的TPU系列。</p><p><strong>芯片设计公司在XPU的合作模式中承担着越来越重要的角色</strong>，不仅接管了前后端的设计外包，有的甚至能把流片和封装也干了，最终帮助大厂在算力性能和成本上达成平衡点。</p><p>在ASIC市场中，目前博通以55%-60%的份额位居第一，Marvell以13%-15%的份额位列第二。</p><p><strong>国内做ASIC芯片也有这么几家，<a href=\"https://laohu8.com/S/688256\">寒武纪</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/688343\">云天励飞</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/300223\">北京君正</a>以及<a href=\"https://laohu8.com/S/300672\">国科微</a>。</strong></p><p>近期连续上涨，市值已经超过2800亿的寒武纪，公司的AI芯片走的就是ASIC路线，2016年即推出了首款NPU。据悉，公司正在研发的思元590，直接对标华为的升腾910B和英伟达H100。</p><p>虽然公司目前业绩难以匹配上估值，但从三季度存货和预付账款大幅增长的趋势可以看出未来积极的生产投入，随着先进制程芯片自主可控的需求加强，未来收入放量确定性高。</p><p>有机构预计，<strong>客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。</strong></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8374be8a95c54668a1b96d8a2056f6cd\" alt=\"\"/>除了英伟达以外，博通目前在芯片领域里占据了最好的生态地位。</p><p>这是因为，<strong>AI基建并不只是搞定芯片那么简单。</strong></p><p>英伟达统治AI训练市场的王牌，除了芯片，还有CUDA和NV LINK，前者与芯片高度适配的软件开发工具，后者则是能提供高速低延迟工作环境的专用网络协议。</p><p>定制化芯片摆脱了云服务商对CUDA的依赖，但博通出色的不止是ASIC，网络专用协议和相关芯片IP也一应俱全，这使得博通有能力帮助客户搞出XPU+超高速互联集群服务器来。</p><p>而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。</p><p>其一，Blackwell能否在未来继续统治市场，这款芯片将在今年四季度小幅出货，明年预计将成为英伟达主力产品。但随着大型科技公司定制化ASIC成为常态，以及推理计算需求的成倍增长，英伟达GPU可能无法继续统治推理市场。</p><p>其二，英伟达面临的另一个阻力，是过去两年惊人的业绩增长所设定的高标准。</p><p>FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。</p><p>市场对AI芯片竞争格局的认知正在重新修正，明年可能就会有巨大的变化。</p><p>博通定制化ASIC方案崭露头角，跟当年<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>挑战传统IDM，有些异曲同工的。</p><p><strong>02</strong></p><p><strong>明年将是推理之年</strong></p><p>ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：<strong>推理。</strong></p><p>近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。</p><p>Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：<strong>面向智能体时代的AI模型。</strong></p><p>时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，<strong>随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/35e2114a509749daabee02c98fb7a734\" title=\"（Open AI）\"/><span>（Open AI）</span></p><p>Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。</p><p>但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，<strong>下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。</strong></p><p>而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。</p><p>所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即<strong>模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。</strong></p><p>在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。</p><p>巴克莱的另一份报告则预计，预计<strong>AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。</strong></p><p>10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。</p><p>在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。</p><p>谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。</p><p>细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。</p><p><strong>而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。</strong></p><p>今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。</p><p>国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/46fd4b8de09b4540b3e3170d3dfa019c\" title=\"（Ola Friend；官网）\"/><span>（Ola Friend；官网）</span></p><p><strong>03</strong></p><p><strong>AI渗透率即将跨越鸿沟？</strong></p><p>机构预测，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。</p><p>但，<strong>ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退。这两种技术可能将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。</strong></p><p>可以肯定的说，AI目前还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端，未来类似的“英伟达时刻”将会更多出现在推理端。</p><p>不过，欲戴王冠必承其重。譬如Arm，在2月份给出了乐观的预测，并表示这“只是人工智能繁荣的开始”。股价在接下来的三个交易日内飙升93%，但此后股价经历了较大的波动，目前已较7月份的高点下跌逾20%。</p><p>而过去一周，博通2025财年每股净收益的预期上涨了12%。并非每一个“英伟达时刻”都能带来持续增长。（全文完）</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/f5e8aba7de194dc92d26747c1cfec057","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达","AVGO":"博通"},"source_url":"http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwNjExNDkyOA==&mid=2649859859&idx=1&sn=94186b24d3a89a9e314b493178938168&chksm=83175c0cb460d51afaa8cc0b6685758861404d964429e6a7db6321542b5ba405368a20d9b467#rd","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2493261151","content_text":"就在近几天博通因为ASIC大涨，英伟达股价却从11月21日突破新高之后一直震荡向下。目前，博通市值高达1.03万亿美元，在半导体芯片公司中仅次于3.29万亿的英伟达。市场对博通及ASIC的关注，甚至盖过了英伟达即将量产发货的Blackwell。下游科技大厂对英伟达的抵抗，终于来到高潮了吗？对于国内的AI产业又有什么启示？01英伟达时刻重现上周四盘后，博通公布第四财季及全年财报。除了各项收入指标全面增长，其中最大的亮点是，2024年半导体业务收入中有122亿美元来自AI收入，同比增长220%，2倍的增量主要得益于领先的人工智能芯片XPU和以太网网络产品组合。同时博通还透露，目前正在与三个非常大型的客户开发AI芯片，预计明年公司AI芯片的市场规模为150亿-200亿美元。现在市场逐渐意识到，大型云服务商们对博通定制人工智能芯片和网络设备的需求旺盛，开始对一直统治AI加速芯片市场的英伟达构成了威胁。这层理解，直接驱动博通在连续两个交易日里上涨了38%，成为第二家万亿市值的芯片公司。上一次大市值芯片公司能出现如此大的涨幅，还是去年5月份公布超预期业绩指引的英伟达，随后也走上了万亿市值之路。历史何其惊人的相似，博通和英伟达的叙事里有一个共同点，那就是AI芯片需求的爆发式增长，而英伟达却是博通叙事里的那条“恶龙”。众所周知，英伟达的卡非常贵，还很难拿货。对于大型云服务商来说，替换成本不仅仅是自研芯片那么简单，而是算力基础设施投入运营，提供云服务的综合成本(TCO)优化，这直接影响了云服务商之间的竞争。因此，过去正当科技大厂们哄抢英伟达芯片的同时，他们还纷纷下场自研芯片，谷歌找到博通开发TPU，亚马逊和Marvel达成五年合作协议，微软在过去一年已经实现了“CPU+GPU+DPU”全面自研。这里，巨头们的目标是一致的，即优化成本的定制化芯片需求，而博通提供的解决方案正好能够解决燃眉之急。ASIC是一款高度定制化的芯片，行业称之为专用集成电路，跟通用GPU比起来，ASIC被应用于特定设计和制造设备里，执行和优化某项功能，比如更快的处理速度和更低的能耗。一般下游大厂有需求，找芯片设计公司帮忙做出来，自己开发周期长，但一旦做出来之后不用再给英伟达交那么多税，专门应用于自己的算法模型使用即可。实际的例子，就是博通帮助谷歌开发的TPU系列。芯片设计公司在XPU的合作模式中承担着越来越重要的角色，不仅接管了前后端的设计外包，有的甚至能把流片和封装也干了，最终帮助大厂在算力性能和成本上达成平衡点。在ASIC市场中，目前博通以55%-60%的份额位居第一，Marvell以13%-15%的份额位列第二。国内做ASIC芯片也有这么几家，寒武纪、云天励飞、北京君正以及国科微。近期连续上涨，市值已经超过2800亿的寒武纪，公司的AI芯片走的就是ASIC路线，2016年即推出了首款NPU。据悉，公司正在研发的思元590，直接对标华为的升腾910B和英伟达H100。虽然公司目前业绩难以匹配上估值，但从三季度存货和预付账款大幅增长的趋势可以看出未来积极的生产投入，随着先进制程芯片自主可控的需求加强，未来收入放量确定性高。有机构预计，客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。除了英伟达以外，博通目前在芯片领域里占据了最好的生态地位。这是因为，AI基建并不只是搞定芯片那么简单。英伟达统治AI训练市场的王牌，除了芯片，还有CUDA和NV LINK，前者与芯片高度适配的软件开发工具，后者则是能提供高速低延迟工作环境的专用网络协议。定制化芯片摆脱了云服务商对CUDA的依赖，但博通出色的不止是ASIC，网络专用协议和相关芯片IP也一应俱全，这使得博通有能力帮助客户搞出XPU+超高速互联集群服务器来。而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。其一，Blackwell能否在未来继续统治市场，这款芯片将在今年四季度小幅出货，明年预计将成为英伟达主力产品。但随着大型科技公司定制化ASIC成为常态，以及推理计算需求的成倍增长，英伟达GPU可能无法继续统治推理市场。其二，英伟达面临的另一个阻力，是过去两年惊人的业绩增长所设定的高标准。FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。市场对AI芯片竞争格局的认知正在重新修正，明年可能就会有巨大的变化。博通定制化ASIC方案崭露头角，跟当年台积电挑战传统IDM，有些异曲同工的。02明年将是推理之年ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：推理。近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：面向智能体时代的AI模型。时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。（Open AI）Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。巴克莱的另一份报告则预计，预计AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。（Ola Friend；官网）03AI渗透率即将跨越鸿沟？机构预测，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。但，ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退。这两种技术可能将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。可以肯定的说，AI目前还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端，未来类似的“英伟达时刻”将会更多出现在推理端。不过，欲戴王冠必承其重。譬如Arm，在2月份给出了乐观的预测，并表示这“只是人工智能繁荣的开始”。股价在接下来的三个交易日内飙升93%，但此后股价经历了较大的波动，目前已较7月份的高点下跌逾20%。而过去一周，博通2025财年每股净收益的预期上涨了12%。并非每一个“英伟达时刻”都能带来持续增长。（全文完）","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":0,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":384267466870792,"gmtCreate":1734845558215,"gmtModify":1734845560200,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"说说你对这篇新闻的看法...","listText":"说说你对这篇新闻的看法...","text":"说说你对这篇新闻的看法...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/384267466870792","repostId":"2493261151","repostType":2,"repost":{"id":"2493261151","kind":"highlight","weMediaInfo":{"introduction":"早报天天读，汇集天下事，做最好听的有声财经播报。","home_visible":1,"media_name":"格隆汇APP","id":"11","head_image":"https://static.tigerbbs.com/d06797dbcc3b4b9e839c351ca5a14e4d"},"pubTimestamp":1734834645,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2493261151?lang=&edition=full","pubTime":"2024-12-22 10:30","market":"hk","language":"zh","title":"干翻英伟达，明年将是转折吗？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2493261151","media":"格隆汇APP","summary":"市场对博通及ASIC的关注，甚至盖过了英伟达即将量产发货的Blackwell。下游科技大厂对英伟达的抵抗，终于来到高潮了吗？01英伟达时刻重现上周四盘后，博通公布第四财季及全年财报。而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。","content":"<html><head></head><body><p>就在近几天<a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a>因为ASIC大涨，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>股价却从11月21日突破新高之后一直震荡向下。</p><p>目前，博通市值高达1.03万亿美元，在半导体芯片公司中仅次于3.29万亿的英伟达。市场对博通及ASIC的关注，甚至盖过了英伟达即将量产发货的Blackwell。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/57735aca33214142a3a9bbdfea43d590\" alt=\"\"/>下游科技大厂对英伟达的抵抗，终于来到高潮了吗？对于国内的AI产业又有什么启示？</p><p><strong>01</strong></p><p><strong>英伟达时刻重现</strong></p><p>上周四盘后，博通公布第四财季及全年财报。除了各项收入指标全面增长，<strong>其中最大的亮点是，</strong>2024年半导体业务收入中有122亿美元来自AI收入，同比增长220%，2倍的增量主要得益于领先的人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>芯片XPU和以太网网络产品组合。</p><p>同时博通还透露，目前正在与三个非常大型的客户开发AI芯片，预计明年公司AI芯片的市场规模为150亿-200亿美元。</p><p>现在市场逐渐意识到，<strong>大型云服务商们对博通定制人工智能芯片和网络设备的需求旺盛，开始对一直统治AI加速芯片市场的英伟达构成了威胁。</strong></p><p>这层理解，直接驱动博通在连续两个交易日里上涨了38%，成为第二家万亿市值的芯片公司。上一次大市值芯片公司能出现如此大的涨幅，还是去年5月份公布超预期业绩指引的英伟达，随后也走上了万亿市值之路。</p><p>历史何其惊人的相似，博通和英伟达的叙事里有一个共同点，那就是<strong>AI芯片需求的爆发式增长</strong>，而英伟达却是博通叙事里的那条“恶龙”。</p><p>众所周知，英伟达的卡非常贵，还很难拿货。对于大型云服务商来说，替换成本不仅仅是自研芯片那么简单，而是算力基础设施投入运营，提供云服务的综合成本(TCO)优化，这直接影响了云服务商之间的竞争。</p><p>因此，过去正当科技大厂们哄抢英伟达芯片的同时，他们还纷纷下场自研芯片，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>找到博通开发TPU，<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>和Marvel达成五年合作协议，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>在过去一年已经实现了“CPU+GPU+DPU”全面自研。</p><p>这里，巨头们的目标是一致的，即<strong>优化成本的定制化芯片需求，而博通提供的解决方案正好能够解决燃眉之急。</strong></p><p><strong>ASIC是一款高度定制化的芯片</strong>，行业称之为专用集成电路，跟通用GPU比起来，ASIC被应用于特定设计和制造设备里，执行和优化某项功能，比如更快的处理速度和更低的能耗。</p><p>一般下游大厂有需求，找芯片设计公司帮忙做出来，自己开发周期长，但一旦做出来之后不用再给英伟达交那么多税，专门应用于自己的算法模型使用即可。实际的例子，就是博通帮助谷歌开发的TPU系列。</p><p><strong>芯片设计公司在XPU的合作模式中承担着越来越重要的角色</strong>，不仅接管了前后端的设计外包，有的甚至能把流片和封装也干了，最终帮助大厂在算力性能和成本上达成平衡点。</p><p>在ASIC市场中，目前博通以55%-60%的份额位居第一，Marvell以13%-15%的份额位列第二。</p><p><strong>国内做ASIC芯片也有这么几家，<a href=\"https://laohu8.com/S/688256\">寒武纪</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/688343\">云天励飞</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/300223\">北京君正</a>以及<a href=\"https://laohu8.com/S/300672\">国科微</a>。</strong></p><p>近期连续上涨，市值已经超过2800亿的寒武纪，公司的AI芯片走的就是ASIC路线，2016年即推出了首款NPU。据悉，公司正在研发的思元590，直接对标华为的升腾910B和英伟达H100。</p><p>虽然公司目前业绩难以匹配上估值，但从三季度存货和预付账款大幅增长的趋势可以看出未来积极的生产投入，随着先进制程芯片自主可控的需求加强，未来收入放量确定性高。</p><p>有机构预计，<strong>客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。</strong></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8374be8a95c54668a1b96d8a2056f6cd\" alt=\"\"/>除了英伟达以外，博通目前在芯片领域里占据了最好的生态地位。</p><p>这是因为，<strong>AI基建并不只是搞定芯片那么简单。</strong></p><p>英伟达统治AI训练市场的王牌，除了芯片，还有CUDA和NV LINK，前者与芯片高度适配的软件开发工具，后者则是能提供高速低延迟工作环境的专用网络协议。</p><p>定制化芯片摆脱了云服务商对CUDA的依赖，但博通出色的不止是ASIC，网络专用协议和相关芯片IP也一应俱全，这使得博通有能力帮助客户搞出XPU+超高速互联集群服务器来。</p><p>而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。</p><p>其一，Blackwell能否在未来继续统治市场，这款芯片将在今年四季度小幅出货，明年预计将成为英伟达主力产品。但随着大型科技公司定制化ASIC成为常态，以及推理计算需求的成倍增长，英伟达GPU可能无法继续统治推理市场。</p><p>其二，英伟达面临的另一个阻力，是过去两年惊人的业绩增长所设定的高标准。</p><p>FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。</p><p>市场对AI芯片竞争格局的认知正在重新修正，明年可能就会有巨大的变化。</p><p>博通定制化ASIC方案崭露头角，跟当年<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>挑战传统IDM，有些异曲同工的。</p><p><strong>02</strong></p><p><strong>明年将是推理之年</strong></p><p>ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：<strong>推理。</strong></p><p>近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。</p><p>Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：<strong>面向智能体时代的AI模型。</strong></p><p>时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，<strong>随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/35e2114a509749daabee02c98fb7a734\" title=\"（Open AI）\"/><span>（Open AI）</span></p><p>Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。</p><p>但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，<strong>下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。</strong></p><p>而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。</p><p>所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即<strong>模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。</strong></p><p>在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。</p><p>巴克莱的另一份报告则预计，预计<strong>AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。</strong></p><p>10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。</p><p>在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。</p><p>谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。</p><p>细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。</p><p><strong>而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。</strong></p><p>今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。</p><p>国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/46fd4b8de09b4540b3e3170d3dfa019c\" title=\"（Ola Friend；官网）\"/><span>（Ola Friend；官网）</span></p><p><strong>03</strong></p><p><strong>AI渗透率即将跨越鸿沟？</strong></p><p>机构预测，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。</p><p>但，<strong>ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退。这两种技术可能将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。</strong></p><p>可以肯定的说，AI目前还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端，未来类似的“英伟达时刻”将会更多出现在推理端。</p><p>不过，欲戴王冠必承其重。譬如Arm，在2月份给出了乐观的预测，并表示这“只是人工智能繁荣的开始”。股价在接下来的三个交易日内飙升93%，但此后股价经历了较大的波动，目前已较7月份的高点下跌逾20%。</p><p>而过去一周，博通2025财年每股净收益的预期上涨了12%。并非每一个“英伟达时刻”都能带来持续增长。（全文完）</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>干翻英伟达，明年将是转折吗？</title>\n<style 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href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>芯片XPU和以太网网络产品组合。</p><p>同时博通还透露，目前正在与三个非常大型的客户开发AI芯片，预计明年公司AI芯片的市场规模为150亿-200亿美元。</p><p>现在市场逐渐意识到，<strong>大型云服务商们对博通定制人工智能芯片和网络设备的需求旺盛，开始对一直统治AI加速芯片市场的英伟达构成了威胁。</strong></p><p>这层理解，直接驱动博通在连续两个交易日里上涨了38%，成为第二家万亿市值的芯片公司。上一次大市值芯片公司能出现如此大的涨幅，还是去年5月份公布超预期业绩指引的英伟达，随后也走上了万亿市值之路。</p><p>历史何其惊人的相似，博通和英伟达的叙事里有一个共同点，那就是<strong>AI芯片需求的爆发式增长</strong>，而英伟达却是博通叙事里的那条“恶龙”。</p><p>众所周知，英伟达的卡非常贵，还很难拿货。对于大型云服务商来说，替换成本不仅仅是自研芯片那么简单，而是算力基础设施投入运营，提供云服务的综合成本(TCO)优化，这直接影响了云服务商之间的竞争。</p><p>因此，过去正当科技大厂们哄抢英伟达芯片的同时，他们还纷纷下场自研芯片，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>找到博通开发TPU，<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>和Marvel达成五年合作协议，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>在过去一年已经实现了“CPU+GPU+DPU”全面自研。</p><p>这里，巨头们的目标是一致的，即<strong>优化成本的定制化芯片需求，而博通提供的解决方案正好能够解决燃眉之急。</strong></p><p><strong>ASIC是一款高度定制化的芯片</strong>，行业称之为专用集成电路，跟通用GPU比起来，ASIC被应用于特定设计和制造设备里，执行和优化某项功能，比如更快的处理速度和更低的能耗。</p><p>一般下游大厂有需求，找芯片设计公司帮忙做出来，自己开发周期长，但一旦做出来之后不用再给英伟达交那么多税，专门应用于自己的算法模型使用即可。实际的例子，就是博通帮助谷歌开发的TPU系列。</p><p><strong>芯片设计公司在XPU的合作模式中承担着越来越重要的角色</strong>，不仅接管了前后端的设计外包，有的甚至能把流片和封装也干了，最终帮助大厂在算力性能和成本上达成平衡点。</p><p>在ASIC市场中，目前博通以55%-60%的份额位居第一，Marvell以13%-15%的份额位列第二。</p><p><strong>国内做ASIC芯片也有这么几家，<a href=\"https://laohu8.com/S/688256\">寒武纪</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/688343\">云天励飞</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/300223\">北京君正</a>以及<a href=\"https://laohu8.com/S/300672\">国科微</a>。</strong></p><p>近期连续上涨，市值已经超过2800亿的寒武纪，公司的AI芯片走的就是ASIC路线，2016年即推出了首款NPU。据悉，公司正在研发的思元590，直接对标华为的升腾910B和英伟达H100。</p><p>虽然公司目前业绩难以匹配上估值，但从三季度存货和预付账款大幅增长的趋势可以看出未来积极的生产投入，随着先进制程芯片自主可控的需求加强，未来收入放量确定性高。</p><p>有机构预计，<strong>客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。</strong></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8374be8a95c54668a1b96d8a2056f6cd\" alt=\"\"/>除了英伟达以外，博通目前在芯片领域里占据了最好的生态地位。</p><p>这是因为，<strong>AI基建并不只是搞定芯片那么简单。</strong></p><p>英伟达统治AI训练市场的王牌，除了芯片，还有CUDA和NV LINK，前者与芯片高度适配的软件开发工具，后者则是能提供高速低延迟工作环境的专用网络协议。</p><p>定制化芯片摆脱了云服务商对CUDA的依赖，但博通出色的不止是ASIC，网络专用协议和相关芯片IP也一应俱全，这使得博通有能力帮助客户搞出XPU+超高速互联集群服务器来。</p><p>而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。</p><p>其一，Blackwell能否在未来继续统治市场，这款芯片将在今年四季度小幅出货，明年预计将成为英伟达主力产品。但随着大型科技公司定制化ASIC成为常态，以及推理计算需求的成倍增长，英伟达GPU可能无法继续统治推理市场。</p><p>其二，英伟达面临的另一个阻力，是过去两年惊人的业绩增长所设定的高标准。</p><p>FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。</p><p>市场对AI芯片竞争格局的认知正在重新修正，明年可能就会有巨大的变化。</p><p>博通定制化ASIC方案崭露头角，跟当年<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>挑战传统IDM，有些异曲同工的。</p><p><strong>02</strong></p><p><strong>明年将是推理之年</strong></p><p>ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：<strong>推理。</strong></p><p>近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。</p><p>Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：<strong>面向智能体时代的AI模型。</strong></p><p>时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，<strong>随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/35e2114a509749daabee02c98fb7a734\" title=\"（Open AI）\"/><span>（Open AI）</span></p><p>Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。</p><p>但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，<strong>下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。</strong></p><p>而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。</p><p>所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即<strong>模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。</strong></p><p>在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。</p><p>巴克莱的另一份报告则预计，预计<strong>AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。</strong></p><p>10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。</p><p>在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。</p><p>谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。</p><p>细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。</p><p><strong>而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。</strong></p><p>今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。</p><p>国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/46fd4b8de09b4540b3e3170d3dfa019c\" title=\"（Ola Friend；官网）\"/><span>（Ola 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ASIC的增速预计将超过GPU计算。除了英伟达以外，博通目前在芯片领域里占据了最好的生态地位。这是因为，AI基建并不只是搞定芯片那么简单。英伟达统治AI训练市场的王牌，除了芯片，还有CUDA和NV LINK，前者与芯片高度适配的软件开发工具，后者则是能提供高速低延迟工作环境的专用网络协议。定制化芯片摆脱了云服务商对CUDA的依赖，但博通出色的不止是ASIC，网络专用协议和相关芯片IP也一应俱全，这使得博通有能力帮助客户搞出XPU+超高速互联集群服务器来。而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。其一，Blackwell能否在未来继续统治市场，这款芯片将在今年四季度小幅出货，明年预计将成为英伟达主力产品。但随着大型科技公司定制化ASIC成为常态，以及推理计算需求的成倍增长，英伟达GPU可能无法继续统治推理市场。其二，英伟达面临的另一个阻力，是过去两年惊人的业绩增长所设定的高标准。FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。市场对AI芯片竞争格局的认知正在重新修正，明年可能就会有巨大的变化。博通定制化ASIC方案崭露头角，跟当年台积电挑战传统IDM，有些异曲同工的。02明年将是推理之年ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：推理。近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：面向智能体时代的AI模型。时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。（Open AI）Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。巴克莱的另一份报告则预计，预计AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。（Ola Friend；官网）03AI渗透率即将跨越鸿沟？机构预测，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。但，ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退。这两种技术可能将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。可以肯定的说，AI目前还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端，未来类似的“英伟达时刻”将会更多出现在推理端。不过，欲戴王冠必承其重。譬如Arm，在2月份给出了乐观的预测，并表示这“只是人工智能繁荣的开始”。股价在接下来的三个交易日内飙升93%，但此后股价经历了较大的波动，目前已较7月份的高点下跌逾20%。而过去一周，博通2025财年每股净收益的预期上涨了12%。并非每一个“英伟达时刻”都能带来持续增长。（全文完）","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":0,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":383358680998104,"gmtCreate":1734623688069,"gmtModify":1734623689395,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"说说你对这篇新闻的看法...","listText":"说说你对这篇新闻的看法...","text":"说说你对这篇新闻的看法...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/383358680998104","repostId":"1103832088","repostType":2,"repost":{"id":"1103832088","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":1734609894,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1103832088?lang=&edition=full","pubTime":"2024-12-19 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11:50","market":"us","language":"zh","title":"谷歌最强量子计算芯片Willow面世！性能吊打超级计算机","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1131101443","media":"金十数据","summary":"Willow拥有105个量子位，“拥有一流的性能”。","content":"<html><head></head><body><p>周二，截至发稿，谷歌盘前涨幅超3%。谷歌的量子计算实验室刚刚实现了一个重要的里程碑，标记着我们距离量子计算的未来更近了一步。Willow五分钟能完成超级计算机花费宇宙年龄730万亿倍时间才能完成的任务，这不仅标记着我们距离量子计算的未来更近了一步，还支持了“多重宇宙”理论。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ea02c03b83b1cffda0366a0da25110f1\" tg-width=\"450\" tg-height=\"126\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">周一，该公司透露，其新型量子计算芯片Willow能够<strong>在不到五分钟的时间内完成计算挑战，</strong>而就算是此前世界上最快的超级计算机，也要花费1025年的时间，也就是10,000,000,000,000,000,000,000,000年，远远超过宇宙的年龄（约137亿年）。这一令人瞠目的结果<strong>支持了“多重宇宙”理论，即量子计算可能在多个平行宇宙中进行。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">除了更强大的性能之外，研究人员还找到了一种减少错误的方法，谷歌称之为<strong>“量子计算中最大的挑战之一”。</strong>量子计算使用的是量子比特，而不是代表1或0的比特，量子比特是一种可以同时存在于多种状态的单位，例如1、0以及介于两者之间的任何状态。量子位很容易出错，因为它们“倾向于与环境快速交换信息”。然而，<strong>谷歌的研究人员发现了一种通过向系统引入更多量子位来减少错误的方法，并且能够实时纠正错误。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌量子人工智能创始人Hartmut Neven在谷歌博客上写道，“这一历史性成就在该领域被称为‘低于阈值’——能够在扩大量子比特数量的同时减少错误。”Neven表示，Willow拥有105个量子位，“现在拥有一流的性能”。微软、亚马逊和IBM也正在开发自己的量子计算系统。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b8da6da6530ae956866462c85668c989\" title=\"\" tg-width=\"538\" tg-height=\"437\"/></p><p>谷歌CEO发文宣布好消息，马斯克跟贴：哇！</p><h2 id=\"id_739050292\" style=\"text-align: left;\">Hartmut Neven的博客全文</h2><p style=\"text-align: justify;\">今天，我很高兴宣布推出我们的最新量子芯片——Willow。这款芯片在多个指标上都展现了最先进的性能，带来了两项重大突破。</p><p style=\"text-align: justify;\">首先，<strong>Willow能够在增加量子比特的同时以指数级的方式减少误差。这解决了量子误差校正领域近30年来的一个关键难题。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">其次，Willow完成了一项标准基准测试计算，仅耗时不到五分钟，而目前世界上最快的超级计算机完成同样任务需要约1025年——这个时间远远超过了宇宙的已知年龄。</p><h3 id=\"id_350458796\" style=\"text-align: left;\">Willow芯片：量子计算的重要里程碑</h3><p style=\"text-align: justify;\">Willow芯片是我们历经10多年努力取得的一项重要成果。2012年，我创立了谷歌量子AI实验室，目标是构建一台能够利用量子力学——即自然界的“操作系统”——的大规模实用量子计算机，为科学发现、实际应用开发以及解决社会重大挑战提供助力。作为谷歌研究的一部分，我们的团队制定了长期路线图，而Willow显著推动了我们向商业相关应用迈进的步伐。</p><h3 id=\"id_3393986020\" style=\"text-align: left;\">量子误差校正的突破性进展</h3><p style=\"text-align: justify;\">误差是量子计算面临的最大挑战之一，因为量子比特（量子计算的基本单元）容易与其环境快速交换信息，这会破坏完成计算所需的信息。<strong>传统上，使用越多的量子比特，误差越多，系统越可能退化为经典计算。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">今天，我们在《自然》杂志上发表的研究成果表明，<strong>随着Willow中量子比特数量的增加，误差率反而减少，系统的量子特性显著增强。</strong>我们测试了从3×3、5×5到7×7的量子比特网格阵列。每次扩展时，通过最新的量子误差校正技术，我们将误差率降低了一半，成功实现了误差率的指数级减少。<strong>这一历史性成就是量子领域所称的“低于阈值”，即在扩大量子比特数量的同时能够减少误差，这是自1995年Peter Shor提出量子误差校正以来的长期挑战。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">此外，这项研究还包含其他科学“首次”。例如，<strong>这是超导量子系统中实时误差校正的首次有力示例</strong>——对任何实用计算来说至关重要。如果无法快速纠正误差，计算将因误差中断。更重要的是，<strong>我们实现了“超越盈亏平衡”的表现</strong>——量子比特阵列的寿命超过了单个物理量子比特，这是系统整体改进的无可辩驳的标志。</p><p style=\"text-align: justify;\">Willow是迄今为止最有说服力的可扩展逻辑量子比特原型，表明<strong>构建实用的大型量子计算机确实可行。</strong></p><h3 id=\"id_1391286552\" style=\"text-align: left;\">超越经典计算：惊人的表现</h3><p style=\"text-align: justify;\">在性能评估中，我们使用了随机电路采样（RCS）基准测试，这是目前量子计算领域最具挑战性的测试之一。Willow以不到五分钟的时间完成了任务，而目前最快的超级计算机需要约1025年才能完成。<strong>这一令人瞠目的结果支持了“多重宇宙”理论，即量子计算可能在多个平行宇宙中进行。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我们对Willow性能的评估基于保守假设，例如假设超级计算机具有无限的存储访问能力。尽管如此，随着量子处理器以双指数速度超越经典计算机，我们预计量子计算将在未来持续显著领先。</p><h3 id=\"id_4151682270\" style=\"text-align: left;\">性能的极致优化</h3><p style=\"text-align: justify;\">Willow芯片在我们位于圣巴巴拉的尖端制造设施中生产，该设施专为量子芯片设计和制造而建。我们关注的不仅仅是量子比特的数量，而是它们的质量。Willow拥有105个量子比特，在量子误差校正和随机电路采样等系统基准测试中表现最佳。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外，<strong>Willow的T1时间（量子比特保持激发状态的时间）接近100微秒，比上一代芯片提升了约5倍。</strong>这些性能指标为评估和比较量子硬件提供了重要依据。</p><h3 id=\"id_2397536854\" style=\"text-align: left;\">未来展望</h3><p style=\"text-align: justify;\">我们的下一个目标是展示一次“有用的、超越经典”的计算，即实现对现实应用具有意义且经典计算无法完成的量子算法。Willow将帮助我们迈向这一目标。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们邀请研究人员、工程师和开发者加入我们的旅程。通过我们的开源软件和教育资源，包括最新的Coursera课程，您可以学习量子误差校正的基础知识，共同开发解决未来问题的量子算法。</p><p style=\"text-align: justify;\">虽然人工智能和量子计算都是颠覆性技术，但我相信量子计算将为AI提供巨大的助力，特别是在数据采集、优化学习架构以及模拟量子效应关键系统方面。量子计算将成为解锁新药研发、更高效电池设计以及核聚变和新能源替代的关键工具。</p><p style=\"text-align: justify;\">Willow的推出标志着我们距离量子计算的未来更近了一步。</p></body></html>","source":"jssj","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>谷歌最强量子计算芯片Willow面世！性能吊打超级计算机</title>\n<style 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Shor提出量子误差校正以来的长期挑战。此外，这项研究还包含其他科学“首次”。例如，这是超导量子系统中实时误差校正的首次有力示例——对任何实用计算来说至关重要。如果无法快速纠正误差，计算将因误差中断。更重要的是，我们实现了“超越盈亏平衡”的表现——量子比特阵列的寿命超过了单个物理量子比特，这是系统整体改进的无可辩驳的标志。Willow是迄今为止最有说服力的可扩展逻辑量子比特原型，表明构建实用的大型量子计算机确实可行。超越经典计算：惊人的表现在性能评估中，我们使用了随机电路采样（RCS）基准测试，这是目前量子计算领域最具挑战性的测试之一。Willow以不到五分钟的时间完成了任务，而目前最快的超级计算机需要约1025年才能完成。这一令人瞠目的结果支持了“多重宇宙”理论，即量子计算可能在多个平行宇宙中进行。我们对Willow性能的评估基于保守假设，例如假设超级计算机具有无限的存储访问能力。尽管如此，随着量子处理器以双指数速度超越经典计算机，我们预计量子计算将在未来持续显著领先。性能的极致优化Willow芯片在我们位于圣巴巴拉的尖端制造设施中生产，该设施专为量子芯片设计和制造而建。我们关注的不仅仅是量子比特的数量，而是它们的质量。Willow拥有105个量子比特，在量子误差校正和随机电路采样等系统基准测试中表现最佳。此外，Willow的T1时间（量子比特保持激发状态的时间）接近100微秒，比上一代芯片提升了约5倍。这些性能指标为评估和比较量子硬件提供了重要依据。未来展望我们的下一个目标是展示一次“有用的、超越经典”的计算，即实现对现实应用具有意义且经典计算无法完成的量子算法。Willow将帮助我们迈向这一目标。我们邀请研究人员、工程师和开发者加入我们的旅程。通过我们的开源软件和教育资源，包括最新的Coursera课程，您可以学习量子误差校正的基础知识，共同开发解决未来问题的量子算法。虽然人工智能和量子计算都是颠覆性技术，但我相信量子计算将为AI提供巨大的助力，特别是在数据采集、优化学习架构以及模拟量子效应关键系统方面。量子计算将成为解锁新药研发、更高效电池设计以及核聚变和新能源替代的关键工具。Willow的推出标志着我们距离量子计算的未来更近了一步。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":367918653243496,"gmtCreate":1730864367866,"gmtModify":1730864369967,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"说说你对这篇新闻的看法...","listText":"说说你对这篇新闻的看法...","text":"说说你对这篇新闻的看法...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/367918653243496","repostId":"2481123652","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":215,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":328065112727792,"gmtCreate":1721124126422,"gmtModify":1721124128239,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"说说你对这篇新闻的看法...","listText":"说说你对这篇新闻的看法...","text":"说说你对这篇新闻的看法...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/328065112727792","repostId":"1198304063","repostType":2,"repost":{"id":"1198304063","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":1721117144,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1198304063?lang=&edition=full","pubTime":"2024-07-16 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class=\"title\">\n开盘 | 美股三大指数集体低开，热门中概股普跌\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n<a class=\"head\" href=\"https://laohu8.com/wemedia/102\">\n\n\n<div class=\"h-thumb\" style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">老虎资讯综合 </p>\n<p class=\"h-time\">2023-09-25 21:30</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p>9月25日，美股三大指数集体低开，道琼斯指数开盘下跌68.08点，跌幅0.2%，报33895.76点；标普500指数开盘下跌13.93点，跌幅0.32%，报4306.13点；纳斯达克综合指数开盘下跌51.14点，跌幅0.39%，报13160.67点。</p><p>热门中概股普跌，<a href=\"https://laohu8.com/S/LI\">理想汽车</a>跌超6%，<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO\">蔚来</a>跌逾5%，<a href=\"https://laohu8.com/S/JD\">京东</a>跌逾3%，<a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a>跌近3%。</p><p>博彩股走低，<a href=\"https://laohu8.com/S/LVS\">金沙集团</a>跌逾2%，<a href=\"https://laohu8.com/S/WYNN\">永利度假村</a>跌1.7%。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>跌近1%，Barclays：特斯拉第三季度产量恐令市场失望。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>微涨，<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>将向Anthropic投资多达40亿美元，并宣布双方将在未来展开更广泛的合作。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/ff6e3231d788a5a6d28cf7965385cc7f","relate_stocks":{".IXIC":"NASDAQ Composite","TTTN":"老虎中美互联网巨头ETF",".DJI":"道琼斯",".SPX":"S&P 500 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02:43","market":"us","language":"zh","title":"外媒头条 | 软银旗下Arm寻求IPO定价47至51美元；特斯拉美国降价引投资者不满","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2364131897","media":"环球市场播报","summary":"软银旗下Arm寻求IPO定价47至51美元 主要客户也是IPO投资者软银旗下的芯片设计公司Arm计划在下周开始首次公开募股时定价每股股票支付47至51美元的价格。Arm目前寻求的估值较640亿美元有所下降，软银上个月从其价值1000亿美元的愿景基金中收购了该公司25%的股份。特斯拉美国降价引发投资者不满：“这是短期麻醉剂”特斯拉本周在美国大幅下调Model S和X的售价，此举甚至引发了该公司一些最坚定支持者的不满。","content":"<html><head></head><body><p><strong>全球财经媒体昨夜今晨共同关注的头条新闻主要有：</strong></p><blockquote><p><strong>1、受美国劳动节假期影响，美股周一（9月4日）休市一日，9月5日恢复交易</strong></p><p><strong>2、软银旗下Arm寻求IPO定价47至51美元 主要客户也是IPO投资者</strong></p><p><strong>3、美商业组织称拜登政府关于“工作时间”的规定将伤害中小企业</strong></p><p><strong>4、调查显示分析师和投资者看好下周金价表现</strong></p><p><strong>5、实验室培育钻石受市场欢迎致原钻价格下跌</strong></p><p><strong>6、<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>美国降价引发投资者不满：“这是短期麻醉剂”</strong></p></blockquote><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/920e5d0830fe89ed7998d152868343c8\" tg-width=\"550\" 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Automotive上市以来在纽约上市市值最高的公司。如果投资者需求强劲，软银可能会在IPO价格之前提高这一区间。Arm目前寻求的估值较640亿美元有所下降，软银上个月从其价值1000亿美元的愿景基金中收购了该公司25%的股份。美商业组织称拜登政府关于“工作时间”的规定将伤害中小企业美国几个贸易组织表示，拜登政府提出的增加数百万工人加班的规定可能会对已经在通胀压力中挣扎的小企业产生负面影响。美国劳工部提出的“恢复和延长加班保护”规则将要求雇主向年收入低于5.5万美元的某些工人支付加班费，这比目前的3.6万美元门槛大幅增加。恰逢劳动节，拜登政府周三宣布的提案很快遭到了零售和酒店业团体的批评。全国零售联合会在一份声明中指出，劳工部“拟议的门槛远高于通货膨胀率”，并补充说，政府可能无权“通过自动加息束缚未来政府的手脚。”调查显示分析师和投资者看好下周金价表现贵金属网站Kitco的调查显示，在经历了数周的谨慎和意见分歧之后，市场分析师和普通投资者都对黄金表现持乐观态度。参与调查的11位华尔街分析师中，7名分析师预计下周金价将走高，3人看跌，1人料持平。参与网络调查的534名普通投资者中，有360人看涨，101人看跌，73人持中性态度。Adrian Day资产管理公司总裁Adrian Day表示，形势似乎逐渐有利于黄金，多数消息表明全球经济正在走弱。市场已经定价了美国结束加息的预期，尽管“高利率将维持更长时间”仍在继续。实验室培育钻石受市场欢迎致原钻价格下跌随着越来越多的美国人转而选择用实验室合成的钻石制作订婚戒指，以及疫情后消费者在旅游和服务上耗尽积蓄，经济面临逆风，钻石需求全面减弱，一种钻石原石价格出现暴跌。为了应对需求的疲软，垄断型钻石开采公司戴比尔斯大幅下调了“精选可加工钻石”的价格，所谓“精选可加工钻石”指的是2至4克拉的原钻，经过抛光后可切割成约为原钻一半大小的钻石，从而生产出高质量但并非完美无瑕的钻石，并镶嵌在戒指上。据知情人士透露，戴比尔斯过去一年将这类钻石的价格下调了40%以上，其中7月份的一次下调幅度超过15%。特斯拉美国降价引发投资者不满：“这是短期麻醉剂”特斯拉本周在美国大幅下调Model S和X的售价，此举甚至引发了该公司一些最坚定支持者的不满。知名特斯拉多头、未来基金（Future Fund）管理合伙人加里·布莱克（Gary Black）在X平台上发帖称，降价是一种“短期麻醉剂”，会让潜在客户等待进一步降价。这位基金经理重申了他长期以来的观点，即从长期来看，广告可以教育潜在买家为什么应该购买电动汽车，以及特斯拉与其他电动汽车的区别。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1279,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":212630250881280,"gmtCreate":1692951520573,"gmtModify":1692951521998,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"说说你对这篇新闻的看法...","listText":"说说你对这篇新闻的看法...","text":"说说你对这篇新闻的看法...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/212630250881280","repostId":"1141489161","repostType":2,"repost":{"id":"1141489161","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":1692950749,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1141489161?lang=&edition=full","pubTime":"2023-08-25 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07:20","market":"hk","language":"zh","title":"杰克逊霍尔央行年会前瞻：美联储对抗通胀最后一步怎么走？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2361031146","media":"华尔街见闻","summary":"本周五，美联储主席鲍威尔将在怀俄明州的杰克逊霍尔全球央行行长年会上发表讲话。市场预计，他的这一讲话将制定美联储抑制通胀行动的最后步骤，并强化其完成这项工作的承诺。在鲍威尔发表讲话之际，美联储正进入他所说的抗击通胀的最困难阶段——如何对利率进行下一步调整，以确保紧缩适度。到目前为止，美联储的一系列加息行动对经济有何影响尚无定论。","content":"<html><head></head><body><blockquote><strong>市场分析认为，随着美联储加息进入“最后一英里”，加上经济的不确定性越来越大，本周鲍威尔在杰克逊霍尔央行年会的讲话，将会采用更为模糊的措辞。市场期待的是，鲍威尔能够明确告知市场美联储依赖数据做出决策的方法论，这样将有助于消除市场对单一数据的过度反应。</strong></blockquote><p>本周五，美联储主席鲍威尔将在怀俄明州的杰克逊霍尔全球央行行长年会上发表讲话。市场预计，他的这一讲话将制定美联储抑制通胀行动的最后步骤，并强化其完成这项工作的承诺。</p><p>在鲍威尔发表讲话之际，美联储正进入他所说的抗击通胀的最困难阶段——如何对利率进行下一步调整，以确保紧缩适度。到目前为止，美联储的一系列加息行动对经济有何影响尚无定论。</p><h2 id=\"id_4264680518\">美联储走到加息的“最后一英里”，反而困难重重</h2><p>去年开启加息周期以来，美联储前进的方向一直很明确：继续提高利率，以控制四十年来最快的通货膨胀。现在，随着通胀继续降温，美联储内部开始产生分歧，市场预计，鲍威尔在周五可能会概述美联储将如何评估是否应该继续加息，并确定何时开始降息。</p><p>美联储前副主席Donald Kohn表示：</p><blockquote><strong>鲍威尔将警告市场美联储不会过早放松紧缩政策，我认为这将成为他讲话的关键主题。对他来说，阐明美联储根据数据来制定政策的方法论实际上会很有帮助，这么做有助于抑制市场对每项数据的过度反应。</strong></blockquote><p>鲍威尔定于美国东部时间周五上午10点05分就经济前景发表讲话，欧洲央行行长拉加德也将于当天晚些时候发表讲话。</p><p>到目前为止，美国通胀指标已较一年前大幅下降，而且经济几乎没有显示出受到货币状况收紧影响的迹象。但随着通胀风险消退和其他经济风险上升，美联储官员日益分为两个阵营：</p><blockquote>一个阵营认为，加息政策的效应有明显滞后，效果尚未完全体现，并担心信贷条件的持续收紧将产生比预期更大的影响。 另一个阵营则认为，加息的大部分影响已经显现，他们希望进一步加息来确保通胀能够降至2%的目标。</blockquote><p>被视为“美联储喉舌”、有“新美联储通讯社”之称的华尔街日报记者Nick Timiraos最近也表示，当前美联储加息接近进入最后阶段，也是最困难的阶段：</p><blockquote>在第一阶段，即2022年，美联储迅速提高利率，每次加息都是50个基点或者75个基点； 今年年初，美联储进入了第二阶段，放慢了加息的速度，以找到一个既能抑制需求又不会造成不必要的经济疲软的利率水平；在第三阶段，美联储的焦点转向经通胀调整后的利率或“实际利率”——这意味着，即使美联储维持基准利率稳定，由于通胀已经下降，其效果也将如同加息一样。</blockquote><p>市场对美联储是否会在9月加息也越来越不确定。根据期货市场的反应，市场目前预计今年不会再次加息，但他们也不排除美联储在今年四季度再加息一次的可能性。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/MS\">摩根士丹利</a>的Ellen Zentner表示：</p><blockquote>我们预计鲍威尔将继续强调美联储将依赖数据并考虑数据的“整体性”，9月份的议息会议将维持利率不变。</blockquote><h2 id=\"id_1470278293\">关于中性利率和经济，鲍威尔的措辞可能更为模糊</h2><p>市场现在认为，美国的中性利率，即既不刺激经济也不减缓经济的利率水平，可能会高于新冠疫情之前的水平。本周，<a href=\"https://laohu8.com/S/US10Y.BOND\">美国10年期国债收益率</a>自2007年以来首次升至4.35%，反映出市场对利率可能继续走高的预期。</p><p><strong>关于中性利率，市场认为，鲍威尔不会在周五做出明确表态。</strong></p><p><strong>对于鲍威尔在周五的整体发言，有预测认为，将不太会具有明确性，相反，更多的将是更模糊的措辞。</strong></p><p>彼得森国际经济研究所所长Adam Posen表示：</p><blockquote>鲍威尔这次的讲话不可能紧凑和明确，因为经济前景确实更加不确定。 从某种意义上说，当之前的政策错误时，美联储的决策会更容易，只要改过来就行了。但是，当美联储必须设法接近正确的政策但又不确定自己是否到位时，情况会更加困难，而这就是美联储现在的处境。</blockquote></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>杰克逊霍尔央行年会前瞻：美联储对抗通胀最后一步怎么走？</title>\n<style 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08:14","market":"us","language":"zh","title":"Q2财报季大幕拉开！全球股市涨势面临关键考验","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2352079272","media":"智通财经","summary":"第二季度财报季的大幕已经拉开。随着数百家公司在未来几周公布业绩，今年全球股市近10万亿美元的涨势将面临成败攸关的关键时刻。经通胀因素调整后的美国消费者支出在年初飙升后已基本陷入停滞。","content":"<html><head></head><body><blockquote>标普500指数成分股公司在第二季度的利润预计将同比下降9%，成为2020年以来表现最糟糕的一个季度;欧洲的情况可能更糟糕，第二季度利润预计将同比下降12%。</blockquote><p>第二季度财报季的大幕已经拉开。随着数百家公司在未来几周公布业绩，今年全球股市近10万亿美元的涨势将面临成败攸关的关键时刻。媒体汇编的数据显示，标普500指数成分股公司在第二季度的利润预计将同比下降9%，成为2020年以来表现最糟糕的一个季度;欧洲的情况可能更糟糕，第二季度利润预计将同比下降12%。不过，由于市场预期已经很低，而且有一些指标显示企业盈利将在明年复苏，策略师们对市场将作何反应存在分歧。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/692722e976662f7b2ce07afaa3ca23f4\" title=\"\" tg-width=\"1200\" tg-height=\"675\"/></p><p>Pictet Asset Management的高级投资经理Evgenia Molotova表示：“我怀疑企业在第二季度能否表现出同样程度的盈利韧性。”“营收增长和利润稳定将是衡量今年下半年盈利能否反弹的关键。”</p><p>市场观察人士关注的领域包括：美元贬值对美国大型出口商的影响、推动今年股市上涨的人工智能热潮背后的实质、以及企业受成本上升和消费者紧缩程度的线索。</p><p>以下是投资者正在关注的四件事：</p><p><strong>1、大型科技股的影响力</strong></p><p>围绕人工智能的热潮刺激了以科技股为主的纳斯达克100指数在今年上半年创下历史新高。如今，投资者将寻找这项新兴技术对企业盈利影响的证据。<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/AMZN\">亚马逊</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>和Alphabet(GOOGL.US)这几家大型科技公司的表现将备受关注。</p><p>WisdomTree宏观经济研究主管Aneeka Gupta表：“如果对人工智能的热情未能充分体现在科技公司的盈利中，我们可能至少会经历一次股价的暂时调整。”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ec3b66f319e7d76bdc681dfd7967b84b\" title=\"\" tg-width=\"1200\" tg-height=\"675\"/></p><p><strong>2、通胀效应</strong></p><p>通胀降温的迹象让人们乐观地认为，美联储可能很快就会停止加息。但对企业来说，这则消息并不乐观，因为劳动力和其他成本仍在上升，而企业正努力进一步对客户提价。</p><p>美国银行财富管理公司的高级投资策略师Rob Haworth表示：“整体通胀放缓的速度快于工资放缓的速度，这可能有助于消费者，但会损害企业利润率。”“我们将密切关注工资增长与物价上涨之间的相互作用，以判断企业是否仍面临压力。”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4d197444d26b3abc4d563010bf7c6ade\" title=\"\" tg-width=\"1200\" tg-height=\"675\"/></p><p><strong>3、消费者需求疲软</strong></p><p>市场人士表示，他们关注的焦点是消费者支出，并关注汽车销售以及旅游和酒店业，以评估美国企业的健康状况。另一个重点关注领域将是公司债务负担和再融资计划，尤其是那些资产负债表较弱的公司。</p><p>Baird的投资策略分析师Ross Mayfield表示：“在强劲的劳动力市场和储蓄过剩的刺激下，消费者数月以来一直支撑着美国经济。因此，任何有关消费者勒紧腰带、减少交易获减少服务支出的证据都将是关键。”</p><p>经通胀因素调整后的美国消费者支出在年初飙升后已基本陷入停滞。此外，来自企业的一些早期迹象并不乐观。存储芯片制造商<a href=\"https://laohu8.com/S/MU\">美光科技</a>(MU.US)预计，个人电脑和智能手机市场将出现萎缩。德国化工巨头巴斯夫(BASFY.US)大幅下调了对今年的业绩预期，并将其归咎于全球工业产出低迷和消费品需求下降。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/MS\">摩根士丹利</a>策略师Michael Wilson是华尔街最悲观的空头之一。他表示，市场对明年企业盈利将迅速复苏的预测可能过于乐观，如果企业对盈利前景持谨慎态度，股市可能很容易遭到抛售。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c9ff01933b76da4ace5e579b776c8b1d\" title=\"\" tg-width=\"1200\" tg-height=\"675\"/></p><p><strong>4、欧洲面临更大挑战</strong></p><p>巴克莱策略师表示，由于制造业疲软，预计欧洲企业利润降幅将大于美国企业。随着欧元和瑞士法郎等货币走强，欧洲大型出口商还面临着进一步的逆风。瑞士手表制造商Swatch Group AG警告称，汇率变动将影响今年的销售。</p><p>今年4月至6月期间，欧洲斯托克600指数以美元计算的表现落后于标准普尔500指数，股市开始反映出欧洲面临的挑战。虽然较低的估值使欧洲股市对一些人来说再次具有吸引力，但其他人表示，欧洲股市缺乏科技股可能会使其前景保持动荡。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3aaec4bd6ee9ceaadd6472abe3f8cbef\" title=\"\" tg-width=\"1200\" tg-height=\"675\"/></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>Q2财报季大幕拉开！全球股市涨势面临关键考验</title>\n<style 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Molotova表示：“我怀疑企业在第二季度能否表现出同样程度的盈利韧性。”“营收增长和利润稳定将是衡量今年下半年盈利能否反弹的关键。”市场观察人士关注的领域包括：美元贬值对美国大型出口商的影响、推动今年股市上涨的人工智能热潮背后的实质、以及企业受成本上升和消费者紧缩程度的线索。以下是投资者正在关注的四件事：1、大型科技股的影响力围绕人工智能的热潮刺激了以科技股为主的纳斯达克100指数在今年上半年创下历史新高。如今，投资者将寻找这项新兴技术对企业盈利影响的证据。苹果、微软、亚马逊、英伟达和Alphabet(GOOGL.US)这几家大型科技公司的表现将备受关注。WisdomTree宏观经济研究主管Aneeka Gupta表：“如果对人工智能的热情未能充分体现在科技公司的盈利中，我们可能至少会经历一次股价的暂时调整。”2、通胀效应通胀降温的迹象让人们乐观地认为，美联储可能很快就会停止加息。但对企业来说，这则消息并不乐观，因为劳动力和其他成本仍在上升，而企业正努力进一步对客户提价。美国银行财富管理公司的高级投资策略师Rob Haworth表示：“整体通胀放缓的速度快于工资放缓的速度，这可能有助于消费者，但会损害企业利润率。”“我们将密切关注工资增长与物价上涨之间的相互作用，以判断企业是否仍面临压力。”3、消费者需求疲软市场人士表示，他们关注的焦点是消费者支出，并关注汽车销售以及旅游和酒店业，以评估美国企业的健康状况。另一个重点关注领域将是公司债务负担和再融资计划，尤其是那些资产负债表较弱的公司。Baird的投资策略分析师Ross Mayfield表示：“在强劲的劳动力市场和储蓄过剩的刺激下，消费者数月以来一直支撑着美国经济。因此，任何有关消费者勒紧腰带、减少交易获减少服务支出的证据都将是关键。”经通胀因素调整后的美国消费者支出在年初飙升后已基本陷入停滞。此外，来自企业的一些早期迹象并不乐观。存储芯片制造商美光科技(MU.US)预计，个人电脑和智能手机市场将出现萎缩。德国化工巨头巴斯夫(BASFY.US)大幅下调了对今年的业绩预期，并将其归咎于全球工业产出低迷和消费品需求下降。摩根士丹利策略师Michael 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start;\">在卖出特斯拉股票的同时，伍德的基金周一买入了价值超过380万美元的芯片股，包括逾18500股AMD股票，价值近200万美元；以及逾18000股<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>股票，价值180多万美元。</p><p style=\"text-align: start;\">自6月中旬美联储宣布暂停加息以来，芯片股和其他市场板块都经历了回调。AMD股价在过去五个交易日下跌超过9%，周一收盘下跌2.27%。自今年年初以来，该股仍上涨了67%以上。</p><p style=\"text-align: start;\">与此同时，台积电股价在过去五个交易日中仅下跌了3.91%，今年年初以来涨幅超过35%。</p></body></html>","source":"XLCJ","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>“木头姐”继续减仓特斯拉，买入AMD和台积电</title>\n<style 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class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f83da42abd46ff05d43b89e8828a3539\" tg-width=\"640\" tg-height=\"420\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">White 表示，考虑到美债收益率曲线的形状，以及市场对美联储降息的定价，再次加息只会提高即期利率。由于市场认为，加息对经济的损害需要通过进一步降息来解决，预期调整的规模可能会进一步扩大。如果美联储发出关于“加息周期仍在继续”的信号，曲线就会恢复原状，但鉴于经济正徘徊在衰退边缘，这种情况极不可能发生。</p><p style=\"text-align: justify;\">White 指出，由于美联储释放了鹰派信号，市场也预期将出现更高的利率峰值，但这一峰值被提前了，随后的降息也被提前定价。<strong>但市场明显忽视了美联储之前所说明的“加息时间将会更长”。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9ce012c6f06bc60e619f73db2cdb04dc\" tg-width=\"640\" tg-height=\"418\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">至于再次加息的负面影响，White 表示，加息将增加美联储为准备金余额和RRP工具支付的金额。这虽然对储备金过剩的大型银行来说是件好事，对货币市场基金及其客户也有好处，<strong>但对储备不足的小型银行来说，这意味着更大的压力。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">其中一些小银行仍在支付利息费用，不断加息还将进一步加大许多小银行持有至到期投资组合的压力；此外，加息还会对政府不断上升的利率成本施加压力。</p><p style=\"text-align: justify;\">White 总结道，如果把美联储的下一次加息比作是一项交易，那么它的风险回报率是极低的。</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>“你无法对抗曲线”！利率曲线表明美联储继续加息的好处已微乎其微</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 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class=\"title\">\n“你无法对抗曲线”！利率曲线表明美联储继续加息的好处已微乎其微\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n2023-04-18 22:00 北京时间&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href=https://wallstreetcn.com/articles/3686833><strong>华尔街见闻</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>“如果把美联储的下一次加息比作是一项交易，那么它的风险回报率是极低的。”虽然市场预计美联储将再次加息，但短期利率曲线显示，美联储再次加息几乎没有什么好处，但负面影响却在不断增加。4月18日，彭博 Markets Live 博客宏观策略师 Simon White 表示，美联储与利率曲线的斗争已经进入了另一个阶段——再次加息对抑制通胀的额外作用可以忽略不计，但可能仍会产生不受市场欢迎的负面影响。截至...</p>\n\n<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3686833\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/42d623bf2f962cffafc93d5db7d45f9c","relate_stocks":{".DJI":"道琼斯"},"source_url":"https://wallstreetcn.com/articles/3686833","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1158838571","content_text":"“如果把美联储的下一次加息比作是一项交易，那么它的风险回报率是极低的。”虽然市场预计美联储将再次加息，但短期利率曲线显示，美联储再次加息几乎没有什么好处，但负面影响却在不断增加。4月18日，彭博 Markets Live 博客宏观策略师 Simon White 表示，美联储与利率曲线的斗争已经进入了另一个阶段——再次加息对抑制通胀的额外作用可以忽略不计，但可能仍会产生不受市场欢迎的负面影响。截至目前，芝商所的美联储观察工具FedWatch显示，市场对美联储在5月会议上加息25个基点的预期概率已经达到了86.7%。目前，短期美债收益率与联邦基金利率已经呈现深度倒挂。White 认为，这意味着，美联储再加息一次，这种倒挂将沿着曲线传递到更长的期限，从而能够对抑制通胀产生更大的影响。事实上，这是联邦基金利率曲线的前端在所谓的“最后一次加息”前首次出现倒挂。因此在之前的每一轮紧缩周期中，美联储的最后一次加息总是大有裨益的。White 表示，考虑到美债收益率曲线的形状，以及市场对美联储降息的定价，再次加息只会提高即期利率。由于市场认为，加息对经济的损害需要通过进一步降息来解决，预期调整的规模可能会进一步扩大。如果美联储发出关于“加息周期仍在继续”的信号，曲线就会恢复原状，但鉴于经济正徘徊在衰退边缘，这种情况极不可能发生。White 指出，由于美联储释放了鹰派信号，市场也预期将出现更高的利率峰值，但这一峰值被提前了，随后的降息也被提前定价。但市场明显忽视了美联储之前所说明的“加息时间将会更长”。至于再次加息的负面影响，White 表示，加息将增加美联储为准备金余额和RRP工具支付的金额。这虽然对储备金过剩的大型银行来说是件好事，对货币市场基金及其客户也有好处，但对储备不足的小型银行来说，这意味着更大的压力。其中一些小银行仍在支付利息费用，不断加息还将进一步加大许多小银行持有至到期投资组合的压力；此外，加息还会对政府不断上升的利率成本施加压力。White 总结道，如果把美联储的下一次加息比作是一项交易，那么它的风险回报率是极低的。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":794,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":620674891,"gmtCreate":1669754690913,"gmtModify":1669754691663,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"<a 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href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>芯片XPU和以太网网络产品组合。</p><p>同时博通还透露，目前正在与三个非常大型的客户开发AI芯片，预计明年公司AI芯片的市场规模为150亿-200亿美元。</p><p>现在市场逐渐意识到，<strong>大型云服务商们对博通定制人工智能芯片和网络设备的需求旺盛，开始对一直统治AI加速芯片市场的英伟达构成了威胁。</strong></p><p>这层理解，直接驱动博通在连续两个交易日里上涨了38%，成为第二家万亿市值的芯片公司。上一次大市值芯片公司能出现如此大的涨幅，还是去年5月份公布超预期业绩指引的英伟达，随后也走上了万亿市值之路。</p><p>历史何其惊人的相似，博通和英伟达的叙事里有一个共同点，那就是<strong>AI芯片需求的爆发式增长</strong>，而英伟达却是博通叙事里的那条“恶龙”。</p><p>众所周知，英伟达的卡非常贵，还很难拿货。对于大型云服务商来说，替换成本不仅仅是自研芯片那么简单，而是算力基础设施投入运营，提供云服务的综合成本(TCO)优化，这直接影响了云服务商之间的竞争。</p><p>因此，过去正当科技大厂们哄抢英伟达芯片的同时，他们还纷纷下场自研芯片，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>找到博通开发TPU，<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>和Marvel达成五年合作协议，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>在过去一年已经实现了“CPU+GPU+DPU”全面自研。</p><p>这里，巨头们的目标是一致的，即<strong>优化成本的定制化芯片需求，而博通提供的解决方案正好能够解决燃眉之急。</strong></p><p><strong>ASIC是一款高度定制化的芯片</strong>，行业称之为专用集成电路，跟通用GPU比起来，ASIC被应用于特定设计和制造设备里，执行和优化某项功能，比如更快的处理速度和更低的能耗。</p><p>一般下游大厂有需求，找芯片设计公司帮忙做出来，自己开发周期长，但一旦做出来之后不用再给英伟达交那么多税，专门应用于自己的算法模型使用即可。实际的例子，就是博通帮助谷歌开发的TPU系列。</p><p><strong>芯片设计公司在XPU的合作模式中承担着越来越重要的角色</strong>，不仅接管了前后端的设计外包，有的甚至能把流片和封装也干了，最终帮助大厂在算力性能和成本上达成平衡点。</p><p>在ASIC市场中，目前博通以55%-60%的份额位居第一，Marvell以13%-15%的份额位列第二。</p><p><strong>国内做ASIC芯片也有这么几家，<a href=\"https://laohu8.com/S/688256\">寒武纪</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/688343\">云天励飞</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/300223\">北京君正</a>以及<a href=\"https://laohu8.com/S/300672\">国科微</a>。</strong></p><p>近期连续上涨，市值已经超过2800亿的寒武纪，公司的AI芯片走的就是ASIC路线，2016年即推出了首款NPU。据悉，公司正在研发的思元590，直接对标华为的升腾910B和英伟达H100。</p><p>虽然公司目前业绩难以匹配上估值，但从三季度存货和预付账款大幅增长的趋势可以看出未来积极的生产投入，随着先进制程芯片自主可控的需求加强，未来收入放量确定性高。</p><p>有机构预计，<strong>客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。</strong></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8374be8a95c54668a1b96d8a2056f6cd\" alt=\"\"/>除了英伟达以外，博通目前在芯片领域里占据了最好的生态地位。</p><p>这是因为，<strong>AI基建并不只是搞定芯片那么简单。</strong></p><p>英伟达统治AI训练市场的王牌，除了芯片，还有CUDA和NV LINK，前者与芯片高度适配的软件开发工具，后者则是能提供高速低延迟工作环境的专用网络协议。</p><p>定制化芯片摆脱了云服务商对CUDA的依赖，但博通出色的不止是ASIC，网络专用协议和相关芯片IP也一应俱全，这使得博通有能力帮助客户搞出XPU+超高速互联集群服务器来。</p><p>而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。</p><p>其一，Blackwell能否在未来继续统治市场，这款芯片将在今年四季度小幅出货，明年预计将成为英伟达主力产品。但随着大型科技公司定制化ASIC成为常态，以及推理计算需求的成倍增长，英伟达GPU可能无法继续统治推理市场。</p><p>其二，英伟达面临的另一个阻力，是过去两年惊人的业绩增长所设定的高标准。</p><p>FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。</p><p>市场对AI芯片竞争格局的认知正在重新修正，明年可能就会有巨大的变化。</p><p>博通定制化ASIC方案崭露头角，跟当年<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>挑战传统IDM，有些异曲同工的。</p><p><strong>02</strong></p><p><strong>明年将是推理之年</strong></p><p>ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：<strong>推理。</strong></p><p>近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。</p><p>Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：<strong>面向智能体时代的AI模型。</strong></p><p>时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，<strong>随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/35e2114a509749daabee02c98fb7a734\" title=\"（Open AI）\"/><span>（Open AI）</span></p><p>Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。</p><p>但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，<strong>下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。</strong></p><p>而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。</p><p>所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即<strong>模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。</strong></p><p>在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。</p><p>巴克莱的另一份报告则预计，预计<strong>AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。</strong></p><p>10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。</p><p>在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。</p><p>谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。</p><p>细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。</p><p><strong>而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。</strong></p><p>今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。</p><p>国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/46fd4b8de09b4540b3e3170d3dfa019c\" title=\"（Ola Friend；官网）\"/><span>（Ola Friend；官网）</span></p><p><strong>03</strong></p><p><strong>AI渗透率即将跨越鸿沟？</strong></p><p>机构预测，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。</p><p>但，<strong>ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退。这两种技术可能将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。</strong></p><p>可以肯定的说，AI目前还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端，未来类似的“英伟达时刻”将会更多出现在推理端。</p><p>不过，欲戴王冠必承其重。譬如Arm，在2月份给出了乐观的预测，并表示这“只是人工智能繁荣的开始”。股价在接下来的三个交易日内飙升93%，但此后股价经历了较大的波动，目前已较7月份的高点下跌逾20%。</p><p>而过去一周，博通2025财年每股净收益的预期上涨了12%。并非每一个“英伟达时刻”都能带来持续增长。（全文完）</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>干翻英伟达，明年将是转折吗？</title>\n<style 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href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a>因为ASIC大涨，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>股价却从11月21日突破新高之后一直震荡向下。</p><p>目前，博通市值高达1.03万亿美元，在半导体芯片公司中仅次于3.29万亿的英伟达。市场对博通及ASIC的关注，甚至盖过了英伟达即将量产发货的Blackwell。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/57735aca33214142a3a9bbdfea43d590\" alt=\"\"/>下游科技大厂对英伟达的抵抗，终于来到高潮了吗？对于国内的AI产业又有什么启示？</p><p><strong>01</strong></p><p><strong>英伟达时刻重现</strong></p><p>上周四盘后，博通公布第四财季及全年财报。除了各项收入指标全面增长，<strong>其中最大的亮点是，</strong>2024年半导体业务收入中有122亿美元来自AI收入，同比增长220%，2倍的增量主要得益于领先的人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>芯片XPU和以太网网络产品组合。</p><p>同时博通还透露，目前正在与三个非常大型的客户开发AI芯片，预计明年公司AI芯片的市场规模为150亿-200亿美元。</p><p>现在市场逐渐意识到，<strong>大型云服务商们对博通定制人工智能芯片和网络设备的需求旺盛，开始对一直统治AI加速芯片市场的英伟达构成了威胁。</strong></p><p>这层理解，直接驱动博通在连续两个交易日里上涨了38%，成为第二家万亿市值的芯片公司。上一次大市值芯片公司能出现如此大的涨幅，还是去年5月份公布超预期业绩指引的英伟达，随后也走上了万亿市值之路。</p><p>历史何其惊人的相似，博通和英伟达的叙事里有一个共同点，那就是<strong>AI芯片需求的爆发式增长</strong>，而英伟达却是博通叙事里的那条“恶龙”。</p><p>众所周知，英伟达的卡非常贵，还很难拿货。对于大型云服务商来说，替换成本不仅仅是自研芯片那么简单，而是算力基础设施投入运营，提供云服务的综合成本(TCO)优化，这直接影响了云服务商之间的竞争。</p><p>因此，过去正当科技大厂们哄抢英伟达芯片的同时，他们还纷纷下场自研芯片，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>找到博通开发TPU，<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>和Marvel达成五年合作协议，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>在过去一年已经实现了“CPU+GPU+DPU”全面自研。</p><p>这里，巨头们的目标是一致的，即<strong>优化成本的定制化芯片需求，而博通提供的解决方案正好能够解决燃眉之急。</strong></p><p><strong>ASIC是一款高度定制化的芯片</strong>，行业称之为专用集成电路，跟通用GPU比起来，ASIC被应用于特定设计和制造设备里，执行和优化某项功能，比如更快的处理速度和更低的能耗。</p><p>一般下游大厂有需求，找芯片设计公司帮忙做出来，自己开发周期长，但一旦做出来之后不用再给英伟达交那么多税，专门应用于自己的算法模型使用即可。实际的例子，就是博通帮助谷歌开发的TPU系列。</p><p><strong>芯片设计公司在XPU的合作模式中承担着越来越重要的角色</strong>，不仅接管了前后端的设计外包，有的甚至能把流片和封装也干了，最终帮助大厂在算力性能和成本上达成平衡点。</p><p>在ASIC市场中，目前博通以55%-60%的份额位居第一，Marvell以13%-15%的份额位列第二。</p><p><strong>国内做ASIC芯片也有这么几家，<a href=\"https://laohu8.com/S/688256\">寒武纪</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/688343\">云天励飞</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/300223\">北京君正</a>以及<a href=\"https://laohu8.com/S/300672\">国科微</a>。</strong></p><p>近期连续上涨，市值已经超过2800亿的寒武纪，公司的AI芯片走的就是ASIC路线，2016年即推出了首款NPU。据悉，公司正在研发的思元590，直接对标华为的升腾910B和英伟达H100。</p><p>虽然公司目前业绩难以匹配上估值，但从三季度存货和预付账款大幅增长的趋势可以看出未来积极的生产投入，随着先进制程芯片自主可控的需求加强，未来收入放量确定性高。</p><p>有机构预计，<strong>客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。</strong></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8374be8a95c54668a1b96d8a2056f6cd\" alt=\"\"/>除了英伟达以外，博通目前在芯片领域里占据了最好的生态地位。</p><p>这是因为，<strong>AI基建并不只是搞定芯片那么简单。</strong></p><p>英伟达统治AI训练市场的王牌，除了芯片，还有CUDA和NV LINK，前者与芯片高度适配的软件开发工具，后者则是能提供高速低延迟工作环境的专用网络协议。</p><p>定制化芯片摆脱了云服务商对CUDA的依赖，但博通出色的不止是ASIC，网络专用协议和相关芯片IP也一应俱全，这使得博通有能力帮助客户搞出XPU+超高速互联集群服务器来。</p><p>而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。</p><p>其一，Blackwell能否在未来继续统治市场，这款芯片将在今年四季度小幅出货，明年预计将成为英伟达主力产品。但随着大型科技公司定制化ASIC成为常态，以及推理计算需求的成倍增长，英伟达GPU可能无法继续统治推理市场。</p><p>其二，英伟达面临的另一个阻力，是过去两年惊人的业绩增长所设定的高标准。</p><p>FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。</p><p>市场对AI芯片竞争格局的认知正在重新修正，明年可能就会有巨大的变化。</p><p>博通定制化ASIC方案崭露头角，跟当年<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>挑战传统IDM，有些异曲同工的。</p><p><strong>02</strong></p><p><strong>明年将是推理之年</strong></p><p>ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：<strong>推理。</strong></p><p>近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。</p><p>Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：<strong>面向智能体时代的AI模型。</strong></p><p>时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，<strong>随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/35e2114a509749daabee02c98fb7a734\" title=\"（Open AI）\"/><span>（Open AI）</span></p><p>Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。</p><p>但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，<strong>下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。</strong></p><p>而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。</p><p>所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即<strong>模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。</strong></p><p>在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。</p><p>巴克莱的另一份报告则预计，预计<strong>AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。</strong></p><p>10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。</p><p>在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。</p><p>谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。</p><p>细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。</p><p><strong>而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。</strong></p><p>今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。</p><p>国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/46fd4b8de09b4540b3e3170d3dfa019c\" title=\"（Ola Friend；官网）\"/><span>（Ola Friend；官网）</span></p><p><strong>03</strong></p><p><strong>AI渗透率即将跨越鸿沟？</strong></p><p>机构预测，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。</p><p>但，<strong>ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退。这两种技术可能将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。</strong></p><p>可以肯定的说，AI目前还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端，未来类似的“英伟达时刻”将会更多出现在推理端。</p><p>不过，欲戴王冠必承其重。譬如Arm，在2月份给出了乐观的预测，并表示这“只是人工智能繁荣的开始”。股价在接下来的三个交易日内飙升93%，但此后股价经历了较大的波动，目前已较7月份的高点下跌逾20%。</p><p>而过去一周，博通2025财年每股净收益的预期上涨了12%。并非每一个“英伟达时刻”都能带来持续增长。（全文完）</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/f5e8aba7de194dc92d26747c1cfec057","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达","AVGO":"博通"},"source_url":"http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwNjExNDkyOA==&mid=2649859859&idx=1&sn=94186b24d3a89a9e314b493178938168&chksm=83175c0cb460d51afaa8cc0b6685758861404d964429e6a7db6321542b5ba405368a20d9b467#rd","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2493261151","content_text":"就在近几天博通因为ASIC大涨，英伟达股价却从11月21日突破新高之后一直震荡向下。目前，博通市值高达1.03万亿美元，在半导体芯片公司中仅次于3.29万亿的英伟达。市场对博通及ASIC的关注，甚至盖过了英伟达即将量产发货的Blackwell。下游科技大厂对英伟达的抵抗，终于来到高潮了吗？对于国内的AI产业又有什么启示？01英伟达时刻重现上周四盘后，博通公布第四财季及全年财报。除了各项收入指标全面增长，其中最大的亮点是，2024年半导体业务收入中有122亿美元来自AI收入，同比增长220%，2倍的增量主要得益于领先的人工智能芯片XPU和以太网网络产品组合。同时博通还透露，目前正在与三个非常大型的客户开发AI芯片，预计明年公司AI芯片的市场规模为150亿-200亿美元。现在市场逐渐意识到，大型云服务商们对博通定制人工智能芯片和网络设备的需求旺盛，开始对一直统治AI加速芯片市场的英伟达构成了威胁。这层理解，直接驱动博通在连续两个交易日里上涨了38%，成为第二家万亿市值的芯片公司。上一次大市值芯片公司能出现如此大的涨幅，还是去年5月份公布超预期业绩指引的英伟达，随后也走上了万亿市值之路。历史何其惊人的相似，博通和英伟达的叙事里有一个共同点，那就是AI芯片需求的爆发式增长，而英伟达却是博通叙事里的那条“恶龙”。众所周知，英伟达的卡非常贵，还很难拿货。对于大型云服务商来说，替换成本不仅仅是自研芯片那么简单，而是算力基础设施投入运营，提供云服务的综合成本(TCO)优化，这直接影响了云服务商之间的竞争。因此，过去正当科技大厂们哄抢英伟达芯片的同时，他们还纷纷下场自研芯片，谷歌找到博通开发TPU，亚马逊和Marvel达成五年合作协议，微软在过去一年已经实现了“CPU+GPU+DPU”全面自研。这里，巨头们的目标是一致的，即优化成本的定制化芯片需求，而博通提供的解决方案正好能够解决燃眉之急。ASIC是一款高度定制化的芯片，行业称之为专用集成电路，跟通用GPU比起来，ASIC被应用于特定设计和制造设备里，执行和优化某项功能，比如更快的处理速度和更低的能耗。一般下游大厂有需求，找芯片设计公司帮忙做出来，自己开发周期长，但一旦做出来之后不用再给英伟达交那么多税，专门应用于自己的算法模型使用即可。实际的例子，就是博通帮助谷歌开发的TPU系列。芯片设计公司在XPU的合作模式中承担着越来越重要的角色，不仅接管了前后端的设计外包，有的甚至能把流片和封装也干了，最终帮助大厂在算力性能和成本上达成平衡点。在ASIC市场中，目前博通以55%-60%的份额位居第一，Marvell以13%-15%的份额位列第二。国内做ASIC芯片也有这么几家，寒武纪、云天励飞、北京君正以及国科微。近期连续上涨，市值已经超过2800亿的寒武纪，公司的AI芯片走的就是ASIC路线，2016年即推出了首款NPU。据悉，公司正在研发的思元590，直接对标华为的升腾910B和英伟达H100。虽然公司目前业绩难以匹配上估值，但从三季度存货和预付账款大幅增长的趋势可以看出未来积极的生产投入，随着先进制程芯片自主可控的需求加强，未来收入放量确定性高。有机构预计，客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。除了英伟达以外，博通目前在芯片领域里占据了最好的生态地位。这是因为，AI基建并不只是搞定芯片那么简单。英伟达统治AI训练市场的王牌，除了芯片，还有CUDA和NV LINK，前者与芯片高度适配的软件开发工具，后者则是能提供高速低延迟工作环境的专用网络协议。定制化芯片摆脱了云服务商对CUDA的依赖，但博通出色的不止是ASIC，网络专用协议和相关芯片IP也一应俱全，这使得博通有能力帮助客户搞出XPU+超高速互联集群服务器来。而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。其一，Blackwell能否在未来继续统治市场，这款芯片将在今年四季度小幅出货，明年预计将成为英伟达主力产品。但随着大型科技公司定制化ASIC成为常态，以及推理计算需求的成倍增长，英伟达GPU可能无法继续统治推理市场。其二，英伟达面临的另一个阻力，是过去两年惊人的业绩增长所设定的高标准。FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。市场对AI芯片竞争格局的认知正在重新修正，明年可能就会有巨大的变化。博通定制化ASIC方案崭露头角，跟当年台积电挑战传统IDM，有些异曲同工的。02明年将是推理之年ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：推理。近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：面向智能体时代的AI模型。时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。（Open AI）Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。巴克莱的另一份报告则预计，预计AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。（Ola Friend；官网）03AI渗透率即将跨越鸿沟？机构预测，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。但，ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退。这两种技术可能将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。可以肯定的说，AI目前还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端，未来类似的“英伟达时刻”将会更多出现在推理端。不过，欲戴王冠必承其重。譬如Arm，在2月份给出了乐观的预测，并表示这“只是人工智能繁荣的开始”。股价在接下来的三个交易日内飙升93%，但此后股价经历了较大的波动，目前已较7月份的高点下跌逾20%。而过去一周，博通2025财年每股净收益的预期上涨了12%。并非每一个“英伟达时刻”都能带来持续增长。（全文完）","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":0,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":384267466870792,"gmtCreate":1734845558215,"gmtModify":1734845560200,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"说说你对这篇新闻的看法...","listText":"说说你对这篇新闻的看法...","text":"说说你对这篇新闻的看法...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/384267466870792","repostId":"2493261151","repostType":2,"repost":{"id":"2493261151","kind":"highlight","weMediaInfo":{"introduction":"早报天天读，汇集天下事，做最好听的有声财经播报。","home_visible":1,"media_name":"格隆汇APP","id":"11","head_image":"https://static.tigerbbs.com/d06797dbcc3b4b9e839c351ca5a14e4d"},"pubTimestamp":1734834645,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2493261151?lang=&edition=full","pubTime":"2024-12-22 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src=\"https://static.tigerbbs.com/8374be8a95c54668a1b96d8a2056f6cd\" alt=\"\"/>除了英伟达以外，博通目前在芯片领域里占据了最好的生态地位。</p><p>这是因为，<strong>AI基建并不只是搞定芯片那么简单。</strong></p><p>英伟达统治AI训练市场的王牌，除了芯片，还有CUDA和NV LINK，前者与芯片高度适配的软件开发工具，后者则是能提供高速低延迟工作环境的专用网络协议。</p><p>定制化芯片摆脱了云服务商对CUDA的依赖，但博通出色的不止是ASIC，网络专用协议和相关芯片IP也一应俱全，这使得博通有能力帮助客户搞出XPU+超高速互联集群服务器来。</p><p>而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。</p><p>其一，Blackwell能否在未来继续统治市场，这款芯片将在今年四季度小幅出货，明年预计将成为英伟达主力产品。但随着大型科技公司定制化ASIC成为常态，以及推理计算需求的成倍增长，英伟达GPU可能无法继续统治推理市场。</p><p>其二，英伟达面临的另一个阻力，是过去两年惊人的业绩增长所设定的高标准。</p><p>FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。</p><p>市场对AI芯片竞争格局的认知正在重新修正，明年可能就会有巨大的变化。</p><p>博通定制化ASIC方案崭露头角，跟当年<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>挑战传统IDM，有些异曲同工的。</p><p><strong>02</strong></p><p><strong>明年将是推理之年</strong></p><p>ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：<strong>推理。</strong></p><p>近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。</p><p>Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：<strong>面向智能体时代的AI模型。</strong></p><p>时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，<strong>随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/35e2114a509749daabee02c98fb7a734\" title=\"（Open AI）\"/><span>（Open AI）</span></p><p>Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。</p><p>但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，<strong>下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。</strong></p><p>而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。</p><p>所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即<strong>模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。</strong></p><p>在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。</p><p>巴克莱的另一份报告则预计，预计<strong>AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。</strong></p><p>10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。</p><p>在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。</p><p>谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。</p><p>细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。</p><p><strong>而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。</strong></p><p>今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。</p><p>国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/46fd4b8de09b4540b3e3170d3dfa019c\" title=\"（Ola Friend；官网）\"/><span>（Ola Friend；官网）</span></p><p><strong>03</strong></p><p><strong>AI渗透率即将跨越鸿沟？</strong></p><p>机构预测，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。</p><p>但，<strong>ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退。这两种技术可能将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。</strong></p><p>可以肯定的说，AI目前还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端，未来类似的“英伟达时刻”将会更多出现在推理端。</p><p>不过，欲戴王冠必承其重。譬如Arm，在2月份给出了乐观的预测，并表示这“只是人工智能繁荣的开始”。股价在接下来的三个交易日内飙升93%，但此后股价经历了较大的波动，目前已较7月份的高点下跌逾20%。</p><p>而过去一周，博通2025财年每股净收益的预期上涨了12%。并非每一个“英伟达时刻”都能带来持续增长。（全文完）</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>干翻英伟达，明年将是转折吗？</title>\n<style 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href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a>因为ASIC大涨，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>股价却从11月21日突破新高之后一直震荡向下。</p><p>目前，博通市值高达1.03万亿美元，在半导体芯片公司中仅次于3.29万亿的英伟达。市场对博通及ASIC的关注，甚至盖过了英伟达即将量产发货的Blackwell。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/57735aca33214142a3a9bbdfea43d590\" alt=\"\"/>下游科技大厂对英伟达的抵抗，终于来到高潮了吗？对于国内的AI产业又有什么启示？</p><p><strong>01</strong></p><p><strong>英伟达时刻重现</strong></p><p>上周四盘后，博通公布第四财季及全年财报。除了各项收入指标全面增长，<strong>其中最大的亮点是，</strong>2024年半导体业务收入中有122亿美元来自AI收入，同比增长220%，2倍的增量主要得益于领先的人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>芯片XPU和以太网网络产品组合。</p><p>同时博通还透露，目前正在与三个非常大型的客户开发AI芯片，预计明年公司AI芯片的市场规模为150亿-200亿美元。</p><p>现在市场逐渐意识到，<strong>大型云服务商们对博通定制人工智能芯片和网络设备的需求旺盛，开始对一直统治AI加速芯片市场的英伟达构成了威胁。</strong></p><p>这层理解，直接驱动博通在连续两个交易日里上涨了38%，成为第二家万亿市值的芯片公司。上一次大市值芯片公司能出现如此大的涨幅，还是去年5月份公布超预期业绩指引的英伟达，随后也走上了万亿市值之路。</p><p>历史何其惊人的相似，博通和英伟达的叙事里有一个共同点，那就是<strong>AI芯片需求的爆发式增长</strong>，而英伟达却是博通叙事里的那条“恶龙”。</p><p>众所周知，英伟达的卡非常贵，还很难拿货。对于大型云服务商来说，替换成本不仅仅是自研芯片那么简单，而是算力基础设施投入运营，提供云服务的综合成本(TCO)优化，这直接影响了云服务商之间的竞争。</p><p>因此，过去正当科技大厂们哄抢英伟达芯片的同时，他们还纷纷下场自研芯片，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>找到博通开发TPU，<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>和Marvel达成五年合作协议，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>在过去一年已经实现了“CPU+GPU+DPU”全面自研。</p><p>这里，巨头们的目标是一致的，即<strong>优化成本的定制化芯片需求，而博通提供的解决方案正好能够解决燃眉之急。</strong></p><p><strong>ASIC是一款高度定制化的芯片</strong>，行业称之为专用集成电路，跟通用GPU比起来，ASIC被应用于特定设计和制造设备里，执行和优化某项功能，比如更快的处理速度和更低的能耗。</p><p>一般下游大厂有需求，找芯片设计公司帮忙做出来，自己开发周期长，但一旦做出来之后不用再给英伟达交那么多税，专门应用于自己的算法模型使用即可。实际的例子，就是博通帮助谷歌开发的TPU系列。</p><p><strong>芯片设计公司在XPU的合作模式中承担着越来越重要的角色</strong>，不仅接管了前后端的设计外包，有的甚至能把流片和封装也干了，最终帮助大厂在算力性能和成本上达成平衡点。</p><p>在ASIC市场中，目前博通以55%-60%的份额位居第一，Marvell以13%-15%的份额位列第二。</p><p><strong>国内做ASIC芯片也有这么几家，<a href=\"https://laohu8.com/S/688256\">寒武纪</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/688343\">云天励飞</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/300223\">北京君正</a>以及<a href=\"https://laohu8.com/S/300672\">国科微</a>。</strong></p><p>近期连续上涨，市值已经超过2800亿的寒武纪，公司的AI芯片走的就是ASIC路线，2016年即推出了首款NPU。据悉，公司正在研发的思元590，直接对标华为的升腾910B和英伟达H100。</p><p>虽然公司目前业绩难以匹配上估值，但从三季度存货和预付账款大幅增长的趋势可以看出未来积极的生产投入，随着先进制程芯片自主可控的需求加强，未来收入放量确定性高。</p><p>有机构预计，<strong>客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。</strong></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8374be8a95c54668a1b96d8a2056f6cd\" alt=\"\"/>除了英伟达以外，博通目前在芯片领域里占据了最好的生态地位。</p><p>这是因为，<strong>AI基建并不只是搞定芯片那么简单。</strong></p><p>英伟达统治AI训练市场的王牌，除了芯片，还有CUDA和NV LINK，前者与芯片高度适配的软件开发工具，后者则是能提供高速低延迟工作环境的专用网络协议。</p><p>定制化芯片摆脱了云服务商对CUDA的依赖，但博通出色的不止是ASIC，网络专用协议和相关芯片IP也一应俱全，这使得博通有能力帮助客户搞出XPU+超高速互联集群服务器来。</p><p>而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。</p><p>其一，Blackwell能否在未来继续统治市场，这款芯片将在今年四季度小幅出货，明年预计将成为英伟达主力产品。但随着大型科技公司定制化ASIC成为常态，以及推理计算需求的成倍增长，英伟达GPU可能无法继续统治推理市场。</p><p>其二，英伟达面临的另一个阻力，是过去两年惊人的业绩增长所设定的高标准。</p><p>FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。</p><p>市场对AI芯片竞争格局的认知正在重新修正，明年可能就会有巨大的变化。</p><p>博通定制化ASIC方案崭露头角，跟当年<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>挑战传统IDM，有些异曲同工的。</p><p><strong>02</strong></p><p><strong>明年将是推理之年</strong></p><p>ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：<strong>推理。</strong></p><p>近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。</p><p>Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：<strong>面向智能体时代的AI模型。</strong></p><p>时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，<strong>随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/35e2114a509749daabee02c98fb7a734\" title=\"（Open AI）\"/><span>（Open AI）</span></p><p>Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。</p><p>但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，<strong>下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。</strong></p><p>而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。</p><p>所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即<strong>模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。</strong></p><p>在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。</p><p>巴克莱的另一份报告则预计，预计<strong>AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。</strong></p><p>10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。</p><p>在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。</p><p>谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。</p><p>细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。</p><p><strong>而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。</strong></p><p>今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。</p><p>国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/46fd4b8de09b4540b3e3170d3dfa019c\" title=\"（Ola Friend；官网）\"/><span>（Ola Friend；官网）</span></p><p><strong>03</strong></p><p><strong>AI渗透率即将跨越鸿沟？</strong></p><p>机构预测，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。</p><p>但，<strong>ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退。这两种技术可能将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。</strong></p><p>可以肯定的说，AI目前还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端，未来类似的“英伟达时刻”将会更多出现在推理端。</p><p>不过，欲戴王冠必承其重。譬如Arm，在2月份给出了乐观的预测，并表示这“只是人工智能繁荣的开始”。股价在接下来的三个交易日内飙升93%，但此后股价经历了较大的波动，目前已较7月份的高点下跌逾20%。</p><p>而过去一周，博通2025财年每股净收益的预期上涨了12%。并非每一个“英伟达时刻”都能带来持续增长。（全文完）</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/f5e8aba7de194dc92d26747c1cfec057","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达","AVGO":"博通"},"source_url":"http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwNjExNDkyOA==&mid=2649859859&idx=1&sn=94186b24d3a89a9e314b493178938168&chksm=83175c0cb460d51afaa8cc0b6685758861404d964429e6a7db6321542b5ba405368a20d9b467#rd","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2493261151","content_text":"就在近几天博通因为ASIC大涨，英伟达股价却从11月21日突破新高之后一直震荡向下。目前，博通市值高达1.03万亿美元，在半导体芯片公司中仅次于3.29万亿的英伟达。市场对博通及ASIC的关注，甚至盖过了英伟达即将量产发货的Blackwell。下游科技大厂对英伟达的抵抗，终于来到高潮了吗？对于国内的AI产业又有什么启示？01英伟达时刻重现上周四盘后，博通公布第四财季及全年财报。除了各项收入指标全面增长，其中最大的亮点是，2024年半导体业务收入中有122亿美元来自AI收入，同比增长220%，2倍的增量主要得益于领先的人工智能芯片XPU和以太网网络产品组合。同时博通还透露，目前正在与三个非常大型的客户开发AI芯片，预计明年公司AI芯片的市场规模为150亿-200亿美元。现在市场逐渐意识到，大型云服务商们对博通定制人工智能芯片和网络设备的需求旺盛，开始对一直统治AI加速芯片市场的英伟达构成了威胁。这层理解，直接驱动博通在连续两个交易日里上涨了38%，成为第二家万亿市值的芯片公司。上一次大市值芯片公司能出现如此大的涨幅，还是去年5月份公布超预期业绩指引的英伟达，随后也走上了万亿市值之路。历史何其惊人的相似，博通和英伟达的叙事里有一个共同点，那就是AI芯片需求的爆发式增长，而英伟达却是博通叙事里的那条“恶龙”。众所周知，英伟达的卡非常贵，还很难拿货。对于大型云服务商来说，替换成本不仅仅是自研芯片那么简单，而是算力基础设施投入运营，提供云服务的综合成本(TCO)优化，这直接影响了云服务商之间的竞争。因此，过去正当科技大厂们哄抢英伟达芯片的同时，他们还纷纷下场自研芯片，谷歌找到博通开发TPU，亚马逊和Marvel达成五年合作协议，微软在过去一年已经实现了“CPU+GPU+DPU”全面自研。这里，巨头们的目标是一致的，即优化成本的定制化芯片需求，而博通提供的解决方案正好能够解决燃眉之急。ASIC是一款高度定制化的芯片，行业称之为专用集成电路，跟通用GPU比起来，ASIC被应用于特定设计和制造设备里，执行和优化某项功能，比如更快的处理速度和更低的能耗。一般下游大厂有需求，找芯片设计公司帮忙做出来，自己开发周期长，但一旦做出来之后不用再给英伟达交那么多税，专门应用于自己的算法模型使用即可。实际的例子，就是博通帮助谷歌开发的TPU系列。芯片设计公司在XPU的合作模式中承担着越来越重要的角色，不仅接管了前后端的设计外包，有的甚至能把流片和封装也干了，最终帮助大厂在算力性能和成本上达成平衡点。在ASIC市场中，目前博通以55%-60%的份额位居第一，Marvell以13%-15%的份额位列第二。国内做ASIC芯片也有这么几家，寒武纪、云天励飞、北京君正以及国科微。近期连续上涨，市值已经超过2800亿的寒武纪，公司的AI芯片走的就是ASIC路线，2016年即推出了首款NPU。据悉，公司正在研发的思元590，直接对标华为的升腾910B和英伟达H100。虽然公司目前业绩难以匹配上估值，但从三季度存货和预付账款大幅增长的趋势可以看出未来积极的生产投入，随着先进制程芯片自主可控的需求加强，未来收入放量确定性高。有机构预计，客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。除了英伟达以外，博通目前在芯片领域里占据了最好的生态地位。这是因为，AI基建并不只是搞定芯片那么简单。英伟达统治AI训练市场的王牌，除了芯片，还有CUDA和NV LINK，前者与芯片高度适配的软件开发工具，后者则是能提供高速低延迟工作环境的专用网络协议。定制化芯片摆脱了云服务商对CUDA的依赖，但博通出色的不止是ASIC，网络专用协议和相关芯片IP也一应俱全，这使得博通有能力帮助客户搞出XPU+超高速互联集群服务器来。而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。其一，Blackwell能否在未来继续统治市场，这款芯片将在今年四季度小幅出货，明年预计将成为英伟达主力产品。但随着大型科技公司定制化ASIC成为常态，以及推理计算需求的成倍增长，英伟达GPU可能无法继续统治推理市场。其二，英伟达面临的另一个阻力，是过去两年惊人的业绩增长所设定的高标准。FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。市场对AI芯片竞争格局的认知正在重新修正，明年可能就会有巨大的变化。博通定制化ASIC方案崭露头角，跟当年台积电挑战传统IDM，有些异曲同工的。02明年将是推理之年ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：推理。近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：面向智能体时代的AI模型。时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。（Open AI）Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。巴克莱的另一份报告则预计，预计AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。（Ola Friend；官网）03AI渗透率即将跨越鸿沟？机构预测，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。但，ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退。这两种技术可能将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。可以肯定的说，AI目前还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端，未来类似的“英伟达时刻”将会更多出现在推理端。不过，欲戴王冠必承其重。譬如Arm，在2月份给出了乐观的预测，并表示这“只是人工智能繁荣的开始”。股价在接下来的三个交易日内飙升93%，但此后股价经历了较大的波动，目前已较7月份的高点下跌逾20%。而过去一周，博通2025财年每股净收益的预期上涨了12%。并非每一个“英伟达时刻”都能带来持续增长。（全文完）","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":0,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":383358680998104,"gmtCreate":1734623688069,"gmtModify":1734623689395,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"说说你对这篇新闻的看法...","listText":"说说你对这篇新闻的看法...","text":"说说你对这篇新闻的看法...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/383358680998104","repostId":"1103832088","repostType":2,"repost":{"id":"1103832088","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":1734609894,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1103832088?lang=&edition=full","pubTime":"2024-12-19 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justify;\">除了更强大的性能之外，研究人员还找到了一种减少错误的方法，谷歌称之为<strong>“量子计算中最大的挑战之一”。</strong>量子计算使用的是量子比特，而不是代表1或0的比特，量子比特是一种可以同时存在于多种状态的单位，例如1、0以及介于两者之间的任何状态。量子位很容易出错，因为它们“倾向于与环境快速交换信息”。然而，<strong>谷歌的研究人员发现了一种通过向系统引入更多量子位来减少错误的方法，并且能够实时纠正错误。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌量子人工智能创始人Hartmut Neven在谷歌博客上写道，“这一历史性成就在该领域被称为‘低于阈值’——能够在扩大量子比特数量的同时减少错误。”Neven表示，Willow拥有105个量子位，“现在拥有一流的性能”。微软、亚马逊和IBM也正在开发自己的量子计算系统。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b8da6da6530ae956866462c85668c989\" title=\"\" tg-width=\"538\" tg-height=\"437\"/></p><p>谷歌CEO发文宣布好消息，马斯克跟贴：哇！</p><h2 id=\"id_739050292\" style=\"text-align: left;\">Hartmut Neven的博客全文</h2><p style=\"text-align: justify;\">今天，我很高兴宣布推出我们的最新量子芯片——Willow。这款芯片在多个指标上都展现了最先进的性能，带来了两项重大突破。</p><p style=\"text-align: justify;\">首先，<strong>Willow能够在增加量子比特的同时以指数级的方式减少误差。这解决了量子误差校正领域近30年来的一个关键难题。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">其次，Willow完成了一项标准基准测试计算，仅耗时不到五分钟，而目前世界上最快的超级计算机完成同样任务需要约1025年——这个时间远远超过了宇宙的已知年龄。</p><h3 id=\"id_350458796\" style=\"text-align: left;\">Willow芯片：量子计算的重要里程碑</h3><p style=\"text-align: justify;\">Willow芯片是我们历经10多年努力取得的一项重要成果。2012年，我创立了谷歌量子AI实验室，目标是构建一台能够利用量子力学——即自然界的“操作系统”——的大规模实用量子计算机，为科学发现、实际应用开发以及解决社会重大挑战提供助力。作为谷歌研究的一部分，我们的团队制定了长期路线图，而Willow显著推动了我们向商业相关应用迈进的步伐。</p><h3 id=\"id_3393986020\" style=\"text-align: left;\">量子误差校正的突破性进展</h3><p style=\"text-align: justify;\">误差是量子计算面临的最大挑战之一，因为量子比特（量子计算的基本单元）容易与其环境快速交换信息，这会破坏完成计算所需的信息。<strong>传统上，使用越多的量子比特，误差越多，系统越可能退化为经典计算。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">今天，我们在《自然》杂志上发表的研究成果表明，<strong>随着Willow中量子比特数量的增加，误差率反而减少，系统的量子特性显著增强。</strong>我们测试了从3×3、5×5到7×7的量子比特网格阵列。每次扩展时，通过最新的量子误差校正技术，我们将误差率降低了一半，成功实现了误差率的指数级减少。<strong>这一历史性成就是量子领域所称的“低于阈值”，即在扩大量子比特数量的同时能够减少误差，这是自1995年Peter Shor提出量子误差校正以来的长期挑战。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">此外，这项研究还包含其他科学“首次”。例如，<strong>这是超导量子系统中实时误差校正的首次有力示例</strong>——对任何实用计算来说至关重要。如果无法快速纠正误差，计算将因误差中断。更重要的是，<strong>我们实现了“超越盈亏平衡”的表现</strong>——量子比特阵列的寿命超过了单个物理量子比特，这是系统整体改进的无可辩驳的标志。</p><p style=\"text-align: justify;\">Willow是迄今为止最有说服力的可扩展逻辑量子比特原型，表明<strong>构建实用的大型量子计算机确实可行。</strong></p><h3 id=\"id_1391286552\" style=\"text-align: left;\">超越经典计算：惊人的表现</h3><p style=\"text-align: justify;\">在性能评估中，我们使用了随机电路采样（RCS）基准测试，这是目前量子计算领域最具挑战性的测试之一。Willow以不到五分钟的时间完成了任务，而目前最快的超级计算机需要约1025年才能完成。<strong>这一令人瞠目的结果支持了“多重宇宙”理论，即量子计算可能在多个平行宇宙中进行。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我们对Willow性能的评估基于保守假设，例如假设超级计算机具有无限的存储访问能力。尽管如此，随着量子处理器以双指数速度超越经典计算机，我们预计量子计算将在未来持续显著领先。</p><h3 id=\"id_4151682270\" style=\"text-align: left;\">性能的极致优化</h3><p style=\"text-align: justify;\">Willow芯片在我们位于圣巴巴拉的尖端制造设施中生产，该设施专为量子芯片设计和制造而建。我们关注的不仅仅是量子比特的数量，而是它们的质量。Willow拥有105个量子比特，在量子误差校正和随机电路采样等系统基准测试中表现最佳。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外，<strong>Willow的T1时间（量子比特保持激发状态的时间）接近100微秒，比上一代芯片提升了约5倍。</strong>这些性能指标为评估和比较量子硬件提供了重要依据。</p><h3 id=\"id_2397536854\" style=\"text-align: left;\">未来展望</h3><p style=\"text-align: justify;\">我们的下一个目标是展示一次“有用的、超越经典”的计算，即实现对现实应用具有意义且经典计算无法完成的量子算法。Willow将帮助我们迈向这一目标。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们邀请研究人员、工程师和开发者加入我们的旅程。通过我们的开源软件和教育资源，包括最新的Coursera课程，您可以学习量子误差校正的基础知识，共同开发解决未来问题的量子算法。</p><p style=\"text-align: justify;\">虽然人工智能和量子计算都是颠覆性技术，但我相信量子计算将为AI提供巨大的助力，特别是在数据采集、优化学习架构以及模拟量子效应关键系统方面。量子计算将成为解锁新药研发、更高效电池设计以及核聚变和新能源替代的关键工具。</p><p style=\"text-align: justify;\">Willow的推出标志着我们距离量子计算的未来更近了一步。</p></body></html>","source":"jssj","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>谷歌最强量子计算芯片Willow面世！性能吊打超级计算机</title>\n<style 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Neven在谷歌博客上写道，“这一历史性成就在该领域被称为‘低于阈值’——能够在扩大量子比特数量的同时减少错误。”Neven表示，Willow拥有105个量子位，“现在拥有一流的性能”。微软、亚马逊和IBM也正在开发自己的量子计算系统。谷歌CEO发文宣布好消息，马斯克跟贴：哇！Hartmut Neven的博客全文今天，我很高兴宣布推出我们的最新量子芯片——Willow。这款芯片在多个指标上都展现了最先进的性能，带来了两项重大突破。首先，Willow能够在增加量子比特的同时以指数级的方式减少误差。这解决了量子误差校正领域近30年来的一个关键难题。其次，Willow完成了一项标准基准测试计算，仅耗时不到五分钟，而目前世界上最快的超级计算机完成同样任务需要约1025年——这个时间远远超过了宇宙的已知年龄。Willow芯片：量子计算的重要里程碑Willow芯片是我们历经10多年努力取得的一项重要成果。2012年，我创立了谷歌量子AI实验室，目标是构建一台能够利用量子力学——即自然界的“操作系统”——的大规模实用量子计算机，为科学发现、实际应用开发以及解决社会重大挑战提供助力。作为谷歌研究的一部分，我们的团队制定了长期路线图，而Willow显著推动了我们向商业相关应用迈进的步伐。量子误差校正的突破性进展误差是量子计算面临的最大挑战之一，因为量子比特（量子计算的基本单元）容易与其环境快速交换信息，这会破坏完成计算所需的信息。传统上，使用越多的量子比特，误差越多，系统越可能退化为经典计算。今天，我们在《自然》杂志上发表的研究成果表明，随着Willow中量子比特数量的增加，误差率反而减少，系统的量子特性显著增强。我们测试了从3×3、5×5到7×7的量子比特网格阵列。每次扩展时，通过最新的量子误差校正技术，我们将误差率降低了一半，成功实现了误差率的指数级减少。这一历史性成就是量子领域所称的“低于阈值”，即在扩大量子比特数量的同时能够减少误差，这是自1995年Peter Shor提出量子误差校正以来的长期挑战。此外，这项研究还包含其他科学“首次”。例如，这是超导量子系统中实时误差校正的首次有力示例——对任何实用计算来说至关重要。如果无法快速纠正误差，计算将因误差中断。更重要的是，我们实现了“超越盈亏平衡”的表现——量子比特阵列的寿命超过了单个物理量子比特，这是系统整体改进的无可辩驳的标志。Willow是迄今为止最有说服力的可扩展逻辑量子比特原型，表明构建实用的大型量子计算机确实可行。超越经典计算：惊人的表现在性能评估中，我们使用了随机电路采样（RCS）基准测试，这是目前量子计算领域最具挑战性的测试之一。Willow以不到五分钟的时间完成了任务，而目前最快的超级计算机需要约1025年才能完成。这一令人瞠目的结果支持了“多重宇宙”理论，即量子计算可能在多个平行宇宙中进行。我们对Willow性能的评估基于保守假设，例如假设超级计算机具有无限的存储访问能力。尽管如此，随着量子处理器以双指数速度超越经典计算机，我们预计量子计算将在未来持续显著领先。性能的极致优化Willow芯片在我们位于圣巴巴拉的尖端制造设施中生产，该设施专为量子芯片设计和制造而建。我们关注的不仅仅是量子比特的数量，而是它们的质量。Willow拥有105个量子比特，在量子误差校正和随机电路采样等系统基准测试中表现最佳。此外，Willow的T1时间（量子比特保持激发状态的时间）接近100微秒，比上一代芯片提升了约5倍。这些性能指标为评估和比较量子硬件提供了重要依据。未来展望我们的下一个目标是展示一次“有用的、超越经典”的计算，即实现对现实应用具有意义且经典计算无法完成的量子算法。Willow将帮助我们迈向这一目标。我们邀请研究人员、工程师和开发者加入我们的旅程。通过我们的开源软件和教育资源，包括最新的Coursera课程，您可以学习量子误差校正的基础知识，共同开发解决未来问题的量子算法。虽然人工智能和量子计算都是颠覆性技术，但我相信量子计算将为AI提供巨大的助力，特别是在数据采集、优化学习架构以及模拟量子效应关键系统方面。量子计算将成为解锁新药研发、更高效电池设计以及核聚变和新能源替代的关键工具。Willow的推出标志着我们距离量子计算的未来更近了一步。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":367918653243496,"gmtCreate":1730864367866,"gmtModify":1730864369967,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"说说你对这篇新闻的看法...","listText":"说说你对这篇新闻的看法...","text":"说说你对这篇新闻的看法...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/367918653243496","repostId":"2481123652","repostType":2,"repost":{"id":"2481123652","kind":"highlight","pubTimestamp":1730843736,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2481123652?lang=&edition=full","pubTime":"2024-11-06 05:55","market":"hk","language":"zh","title":"美股成交额TOP 20 | 英伟达超过苹果成全球市值第一大公司；Palantir涨超23%市值破千亿","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2481123652","media":"环球市场播报","summary":"英伟达股价上涨2.9%，至139.93美元，对应市值3.43万亿美元。今年迄今英伟达股价已上涨183%，市值增加逾2.2万亿美元。第3名 $Palantir Technologies Inc.$ 收高23.47%，股价创历史新高，成交103.68亿美元，市值突破1000亿美元。财报显示，Palantir三季度营收7.26亿美元，同比增长30%，超出市场预期；净利润1.44亿美元，创历史新高；非公认会计准则下每股收益为0.10美元，高于市场预期。并无证据表明本公司董事会欺诈或管理不当。公布财报后，超微电脑在周二美股盘后大幅下跌，跌幅一度超过17%。","content":"<html><head></head><body><p><strong>周二美股成交额第1名<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>收高2.84%，成交220.49亿美元。</strong>在投资者对人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>长期增长前景持续乐观的推动下，英伟达市值周二超越<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>，成为全球市值最大的公司。</p><p>英伟达股价上涨2.9%，至139.93美元，对应市值3.43万亿美元。这一市值超过了苹果的3.38万亿美元，以及<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>的3.06万亿美元；英伟达市值上个月超过了微软。今年迄今英伟达股价已上涨183%，市值增加逾2.2万亿美元。</p><p>此外英伟达公司将在本周取代<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>成为道指30成份股。上周五（11月1日）美股收盘后，标普道琼斯指数公司发布声明称对道琼斯工业平均指数进行调整，英伟达替代其竞争对手英特尔成为其30成分股之一，本周五（11月8日）美股收盘后正式生效。</p><p>标普道琼斯指数公司表示，调整成分股是为了确保指数拥有更具代表性的芯片行业敞口。这一身份变化，正值英伟达持续走高、而英特尔在人工智能（AI）竞赛中萎靡不振之际。今年迄今英伟达估计几乎翻番，而在此期间，英特尔的市值缩水了一半以上。</p><p><strong>第2名<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>收高3.54%，成交166.02亿美元。</strong>特斯拉周二表示，自11月初以来，该公司位于德国柏林的超级工厂所有员工的工资已上涨了4%。而在一个月前，特斯拉表示将从11月1日起为500名临时工提供永久工作岗位。特斯拉还补充称，长期以来一直批评柏林超级工厂工作条件的工会IG Metall没有参与其中。</p><p>特斯拉人力资源主管Erik Demmler表示：“这对我们的员工来说是一个特别受欢迎的消息，尤其是在德国汽车行业的许多公司都在谈论裁员和关闭工厂的时候。”据悉，柏林超级工厂是特斯拉在欧洲唯一的超级工厂，拥有约1.2万名员工。</p><p>此外韦德布什分析师周二表示，如果特朗普当选美国总统，将对电动汽车市场整体产生负面影响，因为美国联邦政府可能会取消电动汽车退税和税收优惠。</p><p>他们指出，马斯克对特朗普的支持是押注于这样一个事实：鉴于特斯拉在该行业无与伦比的规模和范围，没有电动汽车补贴的环境会给特斯拉带来明显的竞争优势。</p><p>韦德布什分析师们写道：“如果哈里斯获胜，我们预计电动汽车税收抵免将保持不变，并最终在2025年增加，因为让更多美国消费者购买电动汽车的目标将是哈里斯政府的一个重点。”</p><p><strong>第3名 <a href=\"https://laohu8.com/S/PLTR\">Palantir Technologies Inc.</a> 收高23.47%，股价创历史新高，成交103.68亿美元，市值突破1000亿美元。</strong>该公司公布的三季度营收超过分析师预期，并上调当期营业收入预测，理由是美国对其人工智能软件需求很高。财报显示，Palantir三季度营收7.26亿美元，同比增长30%，超出市场预期；净利润1.44亿美元，创历史新高；非公认会计准则下每股收益为0.10美元，高于市场预期。</p><p>Palantir将全年营收预期上调至28.05亿-28.09亿美元，该公司还报告了一个备受关注的指标的大幅增长：来自美国商业业务的收入，这是销售增长的关键驱动力。Palantir预计其美国商业收入今年将增长50%以上，达到6.87亿美元以上；预计全年调整后运营利润10.54亿-10.58亿美元。此外，该公司预计四季度营收7.67亿-7.71亿美元，分析师预期7.465亿美元。</p><p><strong>第4名 <a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a> 收高0.73%，成交166.02亿美元。</strong>据报道，微软公司将在2023年至2030年间花费近100亿美元从人工智能（AI）初创公司CoreWeave租用服务器，来运行人工智能模型。该报道称，微软很可能是CoreWeave最大的客户，100亿美元这一金额比以前所知的要大，占CoreWeave与客户签署的170亿美元合同总额的一半以上。CoreWeave和微软没有立即回应置评请求。</p><p><strong>第5名 <a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a> 收高0.65%，成交62.14亿美元。</strong>据知情人士透露，苹果公司将在欧盟首次面临与数字市场法案（DMA）相关的罚款。惩罚将针对该公司应用商店APP Store那些反竞争的业务实践。起因是，苹果没能允许APP开发商们引导用户在APP Store之外支付。金额可能为18亿欧元（折合20亿美元）。</p><p><strong>第6名<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>收高1.90%，成交60亿美元。</strong>亚马逊2024年第三季度营收为1589亿美元，较上年同期的1431亿美元增长11%。2024年第三季度来自北美的收入为955亿美元，较上年同期增长9%；国际业务收入为359亿美元，较上年同期增长12%；来自AWS部门的收入为275亿美元，同比增长19%。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/GS\">高盛</a>将亚马逊的目标价从230美元上调至240美元，维持“买入”评级。</p><p><strong>第7名<a href=\"https://laohu8.com/S/DJT\">特朗普媒体科技集团</a>收跌1.16%，成交56.12亿美元。</strong>该股周二高开低走，盘中一度上涨超过17%，但尾盘急跌并数次触发熔断。</p><p><strong>第8名 <a href=\"https://laohu8.com/S/META\">Meta Platforms, Inc.</a> 收高2.10%，成交55.32亿美元。</strong>该公司计划利用人工智能技术识别Instagram上谎报年龄的年轻用户，并将他们自动切换为更严格的隐私设置。</p><p>据Meta负责青年和社会影响产品管理的主管Allison Hartnett介绍，该公司将利用名为“成人分类器”（adult classifier）的专有软件工具，基于账户数据将用户划分为18岁以上和18岁以下两个年龄群体。该软件能够筛查用户的个人资料，检查粉丝列表和互动内容，甚至扫描朋友发布的公开生日祝福，以推断用户的实际年龄。</p><p><strong>第11名<a href=\"https://laohu8.com/S/BA\">波音</a>收跌2.62%，成交35.08亿美元。</strong>当地时间周二，波音公司在西雅图的工厂工人经过投票，以59%的支持率通过了新的四年合同，结束了长达八周的罢工，并计划在周三恢复工作。</p><p>这次罢工对波音的财务状况产生了显著影响，财报显示第三季度亏损近62亿美元，年内累计亏损近80亿美元。为应对市场和财务挑战，波音可能需要调整业务策略，包括考虑出售与星际客机飞船相关的业务及国际空间站支持服务，但太空发射系统部门不在此列。</p><p>新合同将为3.3万名机械师带来38%的薪资增长，他们主要负责制造波音在<a href=\"https://laohu8.com/S/601099\">太平洋</a>西北地区的飞机，而罢工使得包括737系列在内的生产线需数周恢复正常，尽管波音希望年底前恢复预定生产水平，但可能需数月时间。</p><p><strong>第14名<a href=\"https://laohu8.com/S/SMCI\">超微电脑</a>收高6.42%，成交23.85亿美元。</strong>超微电脑初步估算第一财季调整后EPS为0.75-0.76美元，分析师预期0.74美元。初步估算第一财季净销售59亿-60亿美元，分析师预期64.7亿美元。初步估算第一财季调整后毛利润率13.3%，分析师预期12%。并无证据表明本公司董事会欺诈或管理不当。仍然无法预料何时递交10-K报告。建议采取一系列补救措施。将采取一切行动，从而实现纳斯达克交易所的合规制度。预计第二财季净销售55亿-61亿美元，分析师预期67.9亿美元。</p><p>公布财报后，超微电脑在周二美股盘后大幅下跌，跌幅一度超过17%。</p><p><strong>第16名 <a href=\"https://laohu8.com/S/ALAB\">Astera Labs, Inc.</a> 收高37.70%，成交22.42亿美元。</strong>该公司宣布推出了一系列全新的智能互连交换机产品组合。这一产品组合包括PCIe 6交换机，该交换机专为应对云规模加速计算平台中的复杂AI工作负载而开发。</p><p>此外，<a href=\"https://laohu8.com/S/MS\">摩根士丹利</a>分析师Joseph Moore维持该股“买入”评级，将目标价从55美元上调至74美元。</p><p><strong>第18名<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>收高2.19%，成交19.07亿美元。</strong>据摩根士丹利的最新报告，台积电正考虑对其3nm制程和CoWoS先进封装工艺提价，以应对市场需求的激增。台积电计划在2025年实施涨价，预计3nm制程价格将上涨高达5%，而CoWoS封装价格可能上涨10%至20%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ac4c72bf867271befac6ab8306282cb3\" tg-width=\"550\" tg-height=\"2417\"/></p></body></html>","source":"highlight_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>美股成交额TOP 20 | 英伟达超过苹果成全球市值第一大公司；Palantir涨超23%市值破千亿</title>\n<style 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href=https://finance.sina.com.cn/stock/usstock/c/2024-11-06/doc-incvaiqt9035382.shtml><strong>环球市场播报</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>周二美股成交额第1名英伟达收高2.84%，成交220.49亿美元。在投资者对人工智能长期增长前景持续乐观的推动下，英伟达市值周二超越苹果，成为全球市值最大的公司。英伟达股价上涨2.9%，至139.93美元，对应市值3.43万亿美元。这一市值超过了苹果的3.38万亿美元，以及微软的3.06万亿美元；英伟达市值上个月超过了微软。今年迄今英伟达股价已上涨183%，市值增加逾2.2万亿美元。此外英伟达公司...</p>\n\n<a href=\"https://finance.sina.com.cn/stock/usstock/c/2024-11-06/doc-incvaiqt9035382.shtml\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/2578fef036607345dce47cc401e172a3","relate_stocks":{"TSLA":"特斯拉","SMCI":"超微电脑","MSFT":"微软","NVDA":"英伟达","PLTR":"Palantir Technologies 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Demmler表示：“这对我们的员工来说是一个特别受欢迎的消息，尤其是在德国汽车行业的许多公司都在谈论裁员和关闭工厂的时候。”据悉，柏林超级工厂是特斯拉在欧洲唯一的超级工厂，拥有约1.2万名员工。此外韦德布什分析师周二表示，如果特朗普当选美国总统，将对电动汽车市场整体产生负面影响，因为美国联邦政府可能会取消电动汽车退税和税收优惠。他们指出，马斯克对特朗普的支持是押注于这样一个事实：鉴于特斯拉在该行业无与伦比的规模和范围，没有电动汽车补贴的环境会给特斯拉带来明显的竞争优势。韦德布什分析师们写道：“如果哈里斯获胜，我们预计电动汽车税收抵免将保持不变，并最终在2025年增加，因为让更多美国消费者购买电动汽车的目标将是哈里斯政府的一个重点。”第3名 Palantir Technologies Inc. 收高23.47%，股价创历史新高，成交103.68亿美元，市值突破1000亿美元。该公司公布的三季度营收超过分析师预期，并上调当期营业收入预测，理由是美国对其人工智能软件需求很高。财报显示，Palantir三季度营收7.26亿美元，同比增长30%，超出市场预期；净利润1.44亿美元，创历史新高；非公认会计准则下每股收益为0.10美元，高于市场预期。Palantir将全年营收预期上调至28.05亿-28.09亿美元，该公司还报告了一个备受关注的指标的大幅增长：来自美国商业业务的收入，这是销售增长的关键驱动力。Palantir预计其美国商业收入今年将增长50%以上，达到6.87亿美元以上；预计全年调整后运营利润10.54亿-10.58亿美元。此外，该公司预计四季度营收7.67亿-7.71亿美元，分析师预期7.465亿美元。第4名 微软 收高0.73%，成交166.02亿美元。据报道，微软公司将在2023年至2030年间花费近100亿美元从人工智能（AI）初创公司CoreWeave租用服务器，来运行人工智能模型。该报道称，微软很可能是CoreWeave最大的客户，100亿美元这一金额比以前所知的要大，占CoreWeave与客户签署的170亿美元合同总额的一半以上。CoreWeave和微软没有立即回应置评请求。第5名 苹果 收高0.65%，成交62.14亿美元。据知情人士透露，苹果公司将在欧盟首次面临与数字市场法案（DMA）相关的罚款。惩罚将针对该公司应用商店APP Store那些反竞争的业务实践。起因是，苹果没能允许APP开发商们引导用户在APP Store之外支付。金额可能为18亿欧元（折合20亿美元）。第6名亚马逊收高1.90%，成交60亿美元。亚马逊2024年第三季度营收为1589亿美元，较上年同期的1431亿美元增长11%。2024年第三季度来自北美的收入为955亿美元，较上年同期增长9%；国际业务收入为359亿美元，较上年同期增长12%；来自AWS部门的收入为275亿美元，同比增长19%。高盛将亚马逊的目标价从230美元上调至240美元，维持“买入”评级。第7名特朗普媒体科技集团收跌1.16%，成交56.12亿美元。该股周二高开低走，盘中一度上涨超过17%，但尾盘急跌并数次触发熔断。第8名 Meta Platforms, Inc. 收高2.10%，成交55.32亿美元。该公司计划利用人工智能技术识别Instagram上谎报年龄的年轻用户，并将他们自动切换为更严格的隐私设置。据Meta负责青年和社会影响产品管理的主管Allison Hartnett介绍，该公司将利用名为“成人分类器”（adult classifier）的专有软件工具，基于账户数据将用户划分为18岁以上和18岁以下两个年龄群体。该软件能够筛查用户的个人资料，检查粉丝列表和互动内容，甚至扫描朋友发布的公开生日祝福，以推断用户的实际年龄。第11名波音收跌2.62%，成交35.08亿美元。当地时间周二，波音公司在西雅图的工厂工人经过投票，以59%的支持率通过了新的四年合同，结束了长达八周的罢工，并计划在周三恢复工作。这次罢工对波音的财务状况产生了显著影响，财报显示第三季度亏损近62亿美元，年内累计亏损近80亿美元。为应对市场和财务挑战，波音可能需要调整业务策略，包括考虑出售与星际客机飞船相关的业务及国际空间站支持服务，但太空发射系统部门不在此列。新合同将为3.3万名机械师带来38%的薪资增长，他们主要负责制造波音在太平洋西北地区的飞机，而罢工使得包括737系列在内的生产线需数周恢复正常，尽管波音希望年底前恢复预定生产水平，但可能需数月时间。第14名超微电脑收高6.42%，成交23.85亿美元。超微电脑初步估算第一财季调整后EPS为0.75-0.76美元，分析师预期0.74美元。初步估算第一财季净销售59亿-60亿美元，分析师预期64.7亿美元。初步估算第一财季调整后毛利润率13.3%，分析师预期12%。并无证据表明本公司董事会欺诈或管理不当。仍然无法预料何时递交10-K报告。建议采取一系列补救措施。将采取一切行动，从而实现纳斯达克交易所的合规制度。预计第二财季净销售55亿-61亿美元，分析师预期67.9亿美元。公布财报后，超微电脑在周二美股盘后大幅下跌，跌幅一度超过17%。第16名 Astera Labs, Inc. 收高37.70%，成交22.42亿美元。该公司宣布推出了一系列全新的智能互连交换机产品组合。这一产品组合包括PCIe 6交换机，该交换机专为应对云规模加速计算平台中的复杂AI工作负载而开发。此外，摩根士丹利分析师Joseph Moore维持该股“买入”评级，将目标价从55美元上调至74美元。第18名台积电收高2.19%，成交19.07亿美元。据摩根士丹利的最新报告，台积电正考虑对其3nm制程和CoWoS先进封装工艺提价，以应对市场需求的激增。台积电计划在2025年实施涨价，预计3nm制程价格将上涨高达5%，而CoWoS封装价格可能上涨10%至20%。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":215,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":328065112727792,"gmtCreate":1721124126422,"gmtModify":1721124128239,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"说说你对这篇新闻的看法...","listText":"说说你对这篇新闻的看法...","text":"说说你对这篇新闻的看法...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/328065112727792","repostId":"1198304063","repostType":2,"repost":{"id":"1198304063","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":1721117144,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1198304063?lang=&edition=full","pubTime":"2024-07-16 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11:04","market":"us","language":"zh","title":"特斯拉拐点到了，马斯克已“黔驴技穷”？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2407259498","media":"虎嗅APP","summary":"行至“拐点”的马斯克还能玩出新花样么？","content":"<html><head></head><body><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d0106dec22444a01b2b5834725139f57\" alt=\"\"/>2019年3月13日，在虎嗅《彪悍<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>》一文中笔者认为“特斯拉渡劫成功”、“业绩拐点已至”。2020年2月12日，笔者在另一篇文章中预言特斯拉市值<strong>“五到十年内可能突破1万亿美元”。</strong></p><p>出人意料的是，特斯拉市值于2022年1月就攀升至1.24万亿美元。此后特斯拉股价振荡下行，截至2024年1月26日收盘，最新市值为5825亿美元。</p><p>2023年1月30日，笔者在《特斯拉真正的隐忧》一文中写道：“特斯拉的隐忧不是降价，而是像福特那样失去引领技术创新的标杆地位。”</p><p>2024年1月24日，特斯拉发布了《2023年Q4及全年业绩报告》，披露了两个好消息、三个坏消息。</p><blockquote><p><strong>好消息：</strong></p><p>营收967.7亿美元、同比增长18.8%；</p><p>交付180.9万辆、同比增长38%；</p><p><strong>坏消息：</strong></p><p>整车销售毛利润率17.1%、较2022年下降9.2个百分点；</p><p>经营利润下降35%；调整后EBITDA下降13%；非通用会计准则下每股收益（EPS）下降23%；</p><p>自由现金流下降42%；</p></blockquote><p>好消息算不上给力，因为增速放缓。坏消息足够劲爆，因为这些重要指标都是自2017年以来首次下降，而且幅度可观。</p><p>2019年，特斯拉业绩开始向上拐——二级导数为正。2023开始，特斯拉再次来到拐点，这次二阶导数为负。</p><p>其实在一两年前，特斯拉已经行至拐点，但不太容易察觉，可如今冰冷的事实已经摆在眼前，马斯克显然已“黔驴技穷”。</p><p>从业绩看拐点</p><p><strong>特斯拉并不是天生就会赚钱。</strong>这家公司创立于2003年，曾连续亏损17年，直到2020年才开始盈利。</p><ul style=\"\"><li><p>2017年</p></li></ul><p>在“悲惨”的2017年，特斯拉总营收117.6亿美元（其中整车销售收入85.4亿美元）、总成本95.4亿美元，毛利润22.2亿美元，毛利润率18.9%；</p><p>其中，研发费用13.8亿，费用率12%；市场及行政费用24.8亿、费用率21%；总费用38.6亿、总费用率32.8%；经营亏损16.3亿美元、亏损率13.9%。</p><p>2017年7月，Modle 3开始交付，但三季度只生产了260辆；四季度，Model 3产量提高到2425辆。所以，唱主角的仍是Model X/Y，全年交付10.1万辆，同比增长33%；</p><p><strong>可以看到，即使交付突破10万辆、均价高达8.2万美元，仍无法摆脱巨亏。</strong></p><ul style=\"\"><li><p>2018年、2019年</p></li></ul><p>2018年，Model 3交付14.6万辆，占比达59.5%；Model X/Y合计交付9.9万辆，占比40.5%；全年交付24.5万辆，均价降至7.2万美元。</p><p>2018年，总营收214.6亿美元（其中整车销售收入176.3亿美元）；毛利润增至40.4亿美元，毛利润率18.8%；</p><p>研发费用14.6亿，费用率6.8%；市场及行政费用28.3亿，费用率13%；总费用42.9亿，总费用率20%；经营亏损收窄至3.88亿美元，亏损率降至1.8%。计入利息支出后，净亏损超过10亿美元。</p><p>2019年，交付量提高50%至36.8万辆；Model 3交付逾30万辆，占比达81.8%；Model X/Y合计交付6.7万辆，占比18.2%；由于产品结构变化，交付均价进一步跌至5.4万美元。</p><p>以价换量的代价是毛利润率下降2.3个百分点，特斯拉奋力将总费用压缩3亿美元、总费用率下降3.8个百分点。最终经营亏损6900万美元，计入利息支出后净亏损7.8亿美元。</p><p><strong>可以看到，在年交付量突破40万辆前，特斯拉无论如何也无法扭亏为盈。</strong></p><ul style=\"\"><li><p>2020年-2022年</p></li></ul><p>2020年-2022年，特斯拉交付量先后达到50万辆、93.6万辆、131.4万辆。</p><p>尽管均价一路降至4万美元以下，毛利润率却从2020年的21%攀升至2022年的25,6%。2022年毛利润达208.5亿美元。</p><p>由于营收大幅增长，在费用支出提高的同时，费用率却显著降低——2022年，研发费用、市场/行政费用分别达到30.8亿美元、39.5亿美元，总费用率仅为8.6%，比2020年低6.1个百分点。</p><p>2022年，特斯拉净利润达125.9亿美元，净利润率15.5%。</p><ul style=\"\"><li><p> 2023年</p></li></ul><p>2023年，特斯拉营收达到创纪录的967.7亿美元，同比增长18.8%；毛利润率却下降7.2个百分点，毛利润金额177亿美元，同比下降15.3%。<strong>这是特斯拉自2017年以来，毛利润首次下降。</strong></p><p>另一方面，2023年总费用达87.7亿美元，总费用率微涨0.4个百分点。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/38cccf77ee1540eb9244e120953fbbdb\" alt=\"\"/><strong>毛利润降、费用升，特斯拉2023年经营利润为88.9亿美元，同比下降34.9%！</strong></p><p>增速放缓只是表象</p><p>2017年，特斯拉交付首次突破10万辆，同比增长36%；</p><p>2018年，交付24.6万辆，同比增长138%；</p><p>2019年、2020年增速回落，2021年交付93.6万辆，同比增长87%；</p><p>2022年，交付131.4万辆，增速再次回落到40%；</p><p>2023年各季，除Q2增长83%，其余三季增速屡创新低。Q4交付48.5万辆，同比增速仅为19.5%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/14332f4cdfc644a68a7cee160b65fecc\" alt=\"\"/></p><p>2023全年交付180.9万辆，同比增长37.7%。其中Model 3/Y交付174万辆，占比96.2%；Model S/X交付6.9万辆，占比3.8%。</p><p>增速放缓的直接原因是产品迭代不及时、消费者审美视疲劳，而更深层原因是特斯拉创新能力下降，别说拿出令人惊艳的黑科技，就连正常的车型更新都做不到。</p><p>Model 3、Model Y分别于2016年4月、2019年3月发布，至今已将近5-8年。按照特斯拉的计划，将面向“对价格更敏感的潜在买家”推出成本、售价更低的Model 2和Model Q。一再推迟后，Model 2据称将于2024年发布，Model Q尚无官方信息。</p><p>马斯克说特斯拉是科技公司，这一点没错。但科技公司的特点是研发能力强、成果丰硕，新产品就好比承载研发成果的“班轮”，至少每年得发一班吧。<strong>不然的话，用户如何体验到你的牛X，同行凭什么“仰望”？</strong></p><p>最近，市场上有些言论令人“捧腹”，华尔街知名特斯拉多头Daniel lves就表示：“虽然全球电动汽车需求明显放缓，但现在尚属于该市场的早期阶段。其中，特斯拉处于引领地位。”这话放在2016年4月没问题，但2024年还拿八年前发布的Model 3“引领”就搞笑了。</p><p>中国某知名财经媒体也称：“在全球范围内，特斯拉是技术与工程创新最激进的电动车厂商，没有之一。”<strong>笔者倒认为，如今每年不发布新车、新技术的电动车厂商很少了。一款电动车只凭小改就想卖十年，的确可以说“没有之一”。</strong></p><p>从2016年9月发布iPhone 7至2023年9月发布iPhone 15，<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>手机已经换了8代。难道特斯拉这期间的研发成果，不足以推出新一代与Model 3同尺寸、哪怕更贵的“高档纯电轿车”？</p><p>服务员会“科目三”很好，但首先要及时把菜端上桌。假如2024年苹果还在卖iPhone 7、自诩为科技公司、人形机器人有眉目了……股价得跌成什么样子？</p><p>以价换量的边际效用归零</p><p>2012年6月，Model S开始交付，到2014年累计交付5.7万辆；2015年，Model S交付10.7万辆；第三季度Model X 开始交付，数量较少。</p><p>2017年Model 3开始交付后，特斯拉才开始“走量”。</p><p>2018年，Model 3交付14.6万辆、Model S/X交付9.9万辆，合计24.5万辆。整车销售收入、成本分别为176亿美元、137亿美元，单车售价、单车成本分别为7.2万美元、5.6万美元，毛利润率22.4%；</p><p>2019-2021年，特斯拉交付价格单边下降，但毛利润率却稳步上升。</p><p>2021年交付均价、成本分别降至4.8万美元、3.5万美元，毛利润率提高到28.4%。</p><p><strong>这是以成本和技术优势“碾压”对手、扩大市场份额。杀敌一千，自身不仅没有损失，反而越来越强大，是健康的价格战。</strong></p><p>2023年1月，特斯拉官宣降价——Model 3、Model Y最大降幅分别为3.6万、4.8万。</p><p>中国区降价当季，特斯拉全球交付同比增长36.4%；二季度全球交付大涨83%；随后两个季度，增速一路跌破20%，<strong>降价的边际效用已经归零。</strong></p><p>更糟的是，随着降价整车销售毛利润率直接跌破20%，2023年四个季度分别为18.3%、17.5%、15.7%、16.6%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/11fa276f04ab444db07170578ec01d71\" alt=\"\"/><strong>2023年1月启动的降价已经然不健康。</strong></p><p>2024年1月，特斯拉又打响价格战“第一枪”——Model 3和Model Y价格下调6500元至15500元不等。调整后，Model 3起售价为24.59万元，Model Y 起售价25.89万元。此外，特斯拉官网还宣布了，Model 3后驱现车保险补贴及低息金融政策，总优惠高达2.2万元。</p><p>创新乏力，老车型吸引力下降、新车型难产，唯有用低价刺激市场需求。如果不能像2023年Q2那样掀起交付“小高潮”，特斯拉就只好寄希望于Model 2大卖。</p><p>问题是Model 2在哪里生产还没定。2023年末，墨西哥政府给特斯拉发了用地许可，破土动工的时间尚无下文。马斯克还表示Model 2可能在柏林工厂生产。一切顺利的话，2025年可以大规模交付。</p><p>如果Model 3销量进一步下降，倒是可以为Model 2腾出部分产能。但此消彼长，Model 2对交付量的拉动会大打折扣。</p><p>此外，皮卡、4860电池也“受困”于产能，暂时无法扭转局面。这次，行至“拐点”的马斯克还能玩出新花样么？</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>特斯拉拐点到了，马斯克已“黔驴技穷”？</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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3/Y交付174万辆，占比96.2%；Model S/X交付6.9万辆，占比3.8%。</p><p>增速放缓的直接原因是产品迭代不及时、消费者审美视疲劳，而更深层原因是特斯拉创新能力下降，别说拿出令人惊艳的黑科技，就连正常的车型更新都做不到。</p><p>Model 3、Model Y分别于2016年4月、2019年3月发布，至今已将近5-8年。按照特斯拉的计划，将面向“对价格更敏感的潜在买家”推出成本、售价更低的Model 2和Model Q。一再推迟后，Model 2据称将于2024年发布，Model Q尚无官方信息。</p><p>马斯克说特斯拉是科技公司，这一点没错。但科技公司的特点是研发能力强、成果丰硕，新产品就好比承载研发成果的“班轮”，至少每年得发一班吧。<strong>不然的话，用户如何体验到你的牛X，同行凭什么“仰望”？</strong></p><p>最近，市场上有些言论令人“捧腹”，华尔街知名特斯拉多头Daniel lves就表示：“虽然全球电动汽车需求明显放缓，但现在尚属于该市场的早期阶段。其中，特斯拉处于引领地位。”这话放在2016年4月没问题，但2024年还拿八年前发布的Model 3“引领”就搞笑了。</p><p>中国某知名财经媒体也称：“在全球范围内，特斯拉是技术与工程创新最激进的电动车厂商，没有之一。”<strong>笔者倒认为，如今每年不发布新车、新技术的电动车厂商很少了。一款电动车只凭小改就想卖十年，的确可以说“没有之一”。</strong></p><p>从2016年9月发布iPhone 7至2023年9月发布iPhone 15，<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>手机已经换了8代。难道特斯拉这期间的研发成果，不足以推出新一代与Model 3同尺寸、哪怕更贵的“高档纯电轿车”？</p><p>服务员会“科目三”很好，但首先要及时把菜端上桌。假如2024年苹果还在卖iPhone 7、自诩为科技公司、人形机器人有眉目了……股价得跌成什么样子？</p><p>以价换量的边际效用归零</p><p>2012年6月，Model S开始交付，到2014年累计交付5.7万辆；2015年，Model S交付10.7万辆；第三季度Model X 开始交付，数量较少。</p><p>2017年Model 3开始交付后，特斯拉才开始“走量”。</p><p>2018年，Model 3交付14.6万辆、Model S/X交付9.9万辆，合计24.5万辆。整车销售收入、成本分别为176亿美元、137亿美元，单车售价、单车成本分别为7.2万美元、5.6万美元，毛利润率22.4%；</p><p>2019-2021年，特斯拉交付价格单边下降，但毛利润率却稳步上升。</p><p>2021年交付均价、成本分别降至4.8万美元、3.5万美元，毛利润率提高到28.4%。</p><p><strong>这是以成本和技术优势“碾压”对手、扩大市场份额。杀敌一千，自身不仅没有损失，反而越来越强大，是健康的价格战。</strong></p><p>2023年1月，特斯拉官宣降价——Model 3、Model Y最大降幅分别为3.6万、4.8万。</p><p>中国区降价当季，特斯拉全球交付同比增长36.4%；二季度全球交付大涨83%；随后两个季度，增速一路跌破20%，<strong>降价的边际效用已经归零。</strong></p><p>更糟的是，随着降价整车销售毛利润率直接跌破20%，2023年四个季度分别为18.3%、17.5%、15.7%、16.6%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/11fa276f04ab444db07170578ec01d71\" alt=\"\"/><strong>2023年1月启动的降价已经然不健康。</strong></p><p>2024年1月，特斯拉又打响价格战“第一枪”——Model 3和Model Y价格下调6500元至15500元不等。调整后，Model 3起售价为24.59万元，Model Y 起售价25.89万元。此外，特斯拉官网还宣布了，Model 3后驱现车保险补贴及低息金融政策，总优惠高达2.2万元。</p><p>创新乏力，老车型吸引力下降、新车型难产，唯有用低价刺激市场需求。如果不能像2023年Q2那样掀起交付“小高潮”，特斯拉就只好寄希望于Model 2大卖。</p><p>问题是Model 2在哪里生产还没定。2023年末，墨西哥政府给特斯拉发了用地许可，破土动工的时间尚无下文。马斯克还表示Model 2可能在柏林工厂生产。一切顺利的话，2025年可以大规模交付。</p><p>如果Model 3销量进一步下降，倒是可以为Model 2腾出部分产能。但此消彼长，Model 2对交付量的拉动会大打折扣。</p><p>此外，皮卡、4860电池也“受困”于产能，暂时无法扭转局面。这次，行至“拐点”的马斯克还能玩出新花样么？</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/d0106dec22444a01b2b5834725139f57","relate_stocks":{"TSLA":"特斯拉"},"source_url":"http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MTQzMjE1NjQwMQ==&mid=2655982362&idx=1&sn=3b03c296158077a96ac56159a8192597&chksm=67117a5bd2ec3eed211668e91bcddd233989171c61ab9730552077a455ea08b876b15bfe70c7&scene=0#rd","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2407259498","content_text":"2019年3月13日，在虎嗅《彪悍特斯拉》一文中笔者认为“特斯拉渡劫成功”、“业绩拐点已至”。2020年2月12日，笔者在另一篇文章中预言特斯拉市值“五到十年内可能突破1万亿美元”。出人意料的是，特斯拉市值于2022年1月就攀升至1.24万亿美元。此后特斯拉股价振荡下行，截至2024年1月26日收盘，最新市值为5825亿美元。2023年1月30日，笔者在《特斯拉真正的隐忧》一文中写道：“特斯拉的隐忧不是降价，而是像福特那样失去引领技术创新的标杆地位。”2024年1月24日，特斯拉发布了《2023年Q4及全年业绩报告》，披露了两个好消息、三个坏消息。好消息：营收967.7亿美元、同比增长18.8%；交付180.9万辆、同比增长38%；坏消息：整车销售毛利润率17.1%、较2022年下降9.2个百分点；经营利润下降35%；调整后EBITDA下降13%；非通用会计准则下每股收益（EPS）下降23%；自由现金流下降42%；好消息算不上给力，因为增速放缓。坏消息足够劲爆，因为这些重要指标都是自2017年以来首次下降，而且幅度可观。2019年，特斯拉业绩开始向上拐——二级导数为正。2023开始，特斯拉再次来到拐点，这次二阶导数为负。其实在一两年前，特斯拉已经行至拐点，但不太容易察觉，可如今冰冷的事实已经摆在眼前，马斯克显然已“黔驴技穷”。从业绩看拐点特斯拉并不是天生就会赚钱。这家公司创立于2003年，曾连续亏损17年，直到2020年才开始盈利。2017年在“悲惨”的2017年，特斯拉总营收117.6亿美元（其中整车销售收入85.4亿美元）、总成本95.4亿美元，毛利润22.2亿美元，毛利润率18.9%；其中，研发费用13.8亿，费用率12%；市场及行政费用24.8亿、费用率21%；总费用38.6亿、总费用率32.8%；经营亏损16.3亿美元、亏损率13.9%。2017年7月，Modle 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tg-height=\"479\"/></p><p>从DCF模型来看，虽然相当于DCF估值模型中分母端r指标的10年期美债收益率续创2007年以来最高点，且持稳于高位，<strong>但如果分子端的现金流预期能够持续向上修复，很大程度上能够拉高股票等风险资产的定价范围，也就是拉高风险资产的估值水平。而分子端现金流预期极大程度上以财报季的业绩表现为基准，因此企业利润上修，尤其是每股收益这项指标能否超出预期，对于股票等全球风险资产定价趋势至关重要。</strong></p><p><strong>EPS已熬过至暗时刻! 有望于Q4步入上修轨迹</strong></p><p>这些上修举措表明，随着企业准备发布第三季度财报，市场乐观情绪日益增强。虽然标普500指数整体利润水平料将连续四个季度下滑，但这可能标志着利润下跌跌势的结束，分析师们普遍预计EPS将在今年最后三个月迈入上修路径。</p><p>这种前乐观的前景为美股本月的反弹提供了重要支撑，加上市场仍然乐观地认为，尽管一些行业仍受到通胀压力和就业市场吃紧造成的挤压，但美联储仍有可能在经济增长未受影响的情况下结束本轮加息。</p><p>Wealth Consulting Group首席执行官Jimmy Lee表示:“一些分析师被迫改变了他们的盈利预期，许多人越来越看<a href=\"https://laohu8.com/S/TAL\">好未来</a>一年左右的利润增长趋势，以及未来几个季度企业们在没有美联储继续加息这一不利因素的情况下能够应对的情况。”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c4dac5df2a5d1feedbfa287c570deb20\" tg-width=\"816\" tg-height=\"456\"/></p><p><strong>标普500指数利润修正已过最低点——利润修正趋势可能会在明年支撑美股上涨</strong></p><p>目前交易员们焦急等待将于周四公布的消费者价格数据，以巩固对美联储政策的预期路径，以及权衡政策预期对经济和企业利润的影响。周三，美国劳工部报告称，9月份生产者支付价格(即PPI)上涨速度快于预期，但利率期货市场仍在押注美联储本轮加息周期可能已经结束。</p><p>“我希望我们最终会出现一个‘金发姑娘’(Goldilocks)情形，即通胀进一步下降，美联储更快地变得鸽派，从而刺激未来更早降息的预期升温，进而在不损害就业和经济的情况下降低通胀。”来自Wealth Consulting Group的Lee表示。&#34;如果发生这种情况，本季度晚些时候风险资产将呈现大幅上涨趋势，股票市场的基金经理们将追逐他们错过的基准回报。”</p><p><strong>业绩复苏趋势尚未平衡，科技行业复苏预期尤为强劲</strong></p><p>预期数据显示，标普500指数(S&amp;P 500)中许多行业的利润预期都有所改善。彭博行业研究的数据显示，<strong>近几周，随着原油价格攀升，能源生产商、科技公司和那些依赖可自由支配的消费者支出的公司走在了行业预期前列，尤其是包括各大芯片巨头的科技公司业绩复苏预期最为强劲。公用事业和房地产仍然是业绩预期最弱的行业。</strong></p><p>在削减成本之后，科技和通信服务公司的利润水平预计将在第三和第四季度大幅提高，而必需消费品、医疗保健和材料公司的利润预计将继续承压。</p><p>这一分歧凸显出，随着美联储加息影响波及整个经济，且通胀仍居高不下，一些行业的前景仍不明朗。因此，据Univest支持的财富咨询公司Girard的首席投资官Timothy Chubb表示，在投资者信心出现彻底好转之前，可能需要分析师们更广泛地上调更多行业利润预期。</p><p>标普500指数中最大市值的科技股可以说主导了今年的盈利复苏趋势。彭博行业研究统计数据显示，<strong>包括苹果公司(AAPL.US)、<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>(MSFT.US)和<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>母公司Alphabet(GOOGL.US)在内的五大科技巨头预计在截至9月份的三个月里利润将同比增长29%。相比之下，标普500指数整体EPS可能下滑约1%，剔除这五大科技公司后的下降幅度则高达4.3%。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f7aca96944ccb0103560ef6b21dfc0f2\" tg-width=\"788\" tg-height=\"457\"/></p><p><strong>前5大科技公司利润增幅将继续领先于其他标普成分公司——预计第三季度将实现29%的同比增幅</strong></p><p><strong>财报季来了，美股的“翻身季”也跟着来了?</strong></p><p>在有着“全球资产定价之锚”称号的10年期美债收益率飙升之际，美股基准指数——标普500指数陷入长达两个月的抛售浪潮，其中9月跌幅甚至达到近5%。<strong>但随着美股财报季到来，寄望于美股从2023年最糟糕的一个月中走出的多头势力有着保持乐观的理由:标普500指数成分公司的整体利润有望从第四季度开启大反弹浪潮，并且历史数据显示实际业绩超预期的可能性非常大。</strong></p><p>彭博行业研究统计的预期数据显示<strong>，华尔街分析师们普遍预期标普500指数的整体每股收益(EPS)即将步入上升通道，从明年开始可能将恢复高达10%的高增速路径。</strong>对于一个坚持不懈地展望未来的股票市场来说，看涨的重点理由之一就是企业利润水平将在今年Q4起恢复增长趋势——这也是支撑<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>和Meta等大型科技股高估值的重要逻辑。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4ccd58cebe0a7575685516ea6fdaed2b\" tg-width=\"1296\" tg-height=\"768\"/></p><p><strong>在过去的30年里，历史数据显示大约60%的标普500指数成分公司在某个季度的每股收益将超过分析师普遍预期。不过近几年的统计数据显示，自2021年初以来，这一比例一直维持在80%左右。</strong></p><p>来自彭博行业研究的高级分析师Wendy Soong表示:“分析师在最近几个季度大幅下调业绩预期，因此企业能够更轻松地实现利润增长，从而提振市场，本财报季可能会继续出现这一情形。”</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/S/GS\">高盛</a>近日表示，从过去的情况来看，财报季大概率是美股丰收期，尤其是对科技巨头而言。</strong>高盛援引历史数据称，即将到来的第三季度业绩可能会催化大型科技股的势头逆转，自2016年第四季度以来，大型科技公司业绩在81%时间里超过分析师普遍预期。</p><p>分析师们对于标普500成分公司的乐观盈利预期，意味着美股看涨趋势全面到来只是时间问题。从长期投资主义框架来看，随着市场在近期激进定价高利率预期，大幅回调将创造出难得的逢低买入良机。</p><p><strong>美国投资机构Fundstrat全球股票策略师Mark Newton周二表示，美股正处于触底的过程之中，这意味着投资者可能很快就会看到完美的逢低买入良机</strong>。国际大行瑞银预计，标普500指数今年年底将达到4500点，在利润预期支撑下，瑞银预计该指数到明年6月份将达到4700点。</p><p>美国银行近期将标普500指数年终目标点位从4,300点上调至4,600点(标普500指数当前为4376.95点)，并预计该指数可能最高升至4,700点。美银策略师股票策略师Savita Subramanian列出5大理由看涨美股，其中至关重要的一点在于：市场看空情绪急剧升温意味着反转行情降临，“美银卖方指标”暗示未来12个月美股将上涨超10%。</p></body></html>","source":"stock_zhitongcaijing","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" 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href=http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1004981.html><strong>智通财经</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>在财报季到来前，美股市场出现自2022年初以来最乐观的EPS预期上修数据。华尔街分析师们甚至在业绩密集披露期之前就提高了对美国企业的盈利预期(EPS预期)，这表明随着通胀回落缓解了众多行业面临的压力，利润至暗时期可能已经过去。彭博行业研究(Bloomberg Intelligence)汇编的预期数据显示，这推动了一项被称为每股收益(EPS)修正趋势的指标(衡量未来12个月EPS预期的上下变化)大致...</p>\n\n<a href=\"http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1004981.html\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/fd680cd945fd32917c8ece66ec685e5f","relate_stocks":{"BK4581":"高盛持仓","BK4550":"红杉资本持仓","BK4588":"碎股","UPRO":"三倍做多标普500ETF","SDS":"两倍做空标普500ETF","BK4504":"桥水持仓",".SPX":"S&P 500 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Intelligence)汇编的预期数据显示，这推动了一项被称为每股收益(EPS)修正趋势的指标(衡量未来12个月EPS预期的上下变化)大致转向正区间，远高于2022年11月的负70%的低点。这是自2022年第一季度以来财报季开启前最乐观的业绩上修数据，一般来说只有在高管们发布最新预测后，业绩预期才会整体有所上调。分析师们对于标普500成分公司的乐观盈利预期，意味着美股看涨趋势全面到来只是时间问题。此外，彭博统计数据显示，自2021年初以来，标普500成分公司中实际EPS指标超出分析师预期的比例一直维持在80%左右。根据彭博模型，业绩这个因子在财报季可能比利率预期对股价的影响更大。从DCF模型来看，虽然相当于DCF估值模型中分母端r指标的10年期美债收益率续创2007年以来最高点，且持稳于高位，但如果分子端的现金流预期能够持续向上修复，很大程度上能够拉高股票等风险资产的定价范围，也就是拉高风险资产的估值水平。而分子端现金流预期极大程度上以财报季的业绩表现为基准，因此企业利润上修，尤其是每股收益这项指标能否超出预期，对于股票等全球风险资产定价趋势至关重要。EPS已熬过至暗时刻! 有望于Q4步入上修轨迹这些上修举措表明，随着企业准备发布第三季度财报，市场乐观情绪日益增强。虽然标普500指数整体利润水平料将连续四个季度下滑，但这可能标志着利润下跌跌势的结束，分析师们普遍预计EPS将在今年最后三个月迈入上修路径。这种前乐观的前景为美股本月的反弹提供了重要支撑，加上市场仍然乐观地认为，尽管一些行业仍受到通胀压力和就业市场吃紧造成的挤压，但美联储仍有可能在经济增长未受影响的情况下结束本轮加息。Wealth Consulting Group首席执行官Jimmy Lee表示:“一些分析师被迫改变了他们的盈利预期，许多人越来越看好未来一年左右的利润增长趋势，以及未来几个季度企业们在没有美联储继续加息这一不利因素的情况下能够应对的情况。”标普500指数利润修正已过最低点——利润修正趋势可能会在明年支撑美股上涨目前交易员们焦急等待将于周四公布的消费者价格数据，以巩固对美联储政策的预期路径，以及权衡政策预期对经济和企业利润的影响。周三，美国劳工部报告称，9月份生产者支付价格(即PPI)上涨速度快于预期，但利率期货市场仍在押注美联储本轮加息周期可能已经结束。“我希望我们最终会出现一个‘金发姑娘’(Goldilocks)情形，即通胀进一步下降，美联储更快地变得鸽派，从而刺激未来更早降息的预期升温，进而在不损害就业和经济的情况下降低通胀。”来自Wealth Consulting Group的Lee表示。\"如果发生这种情况，本季度晚些时候风险资产将呈现大幅上涨趋势，股票市场的基金经理们将追逐他们错过的基准回报。”业绩复苏趋势尚未平衡，科技行业复苏预期尤为强劲预期数据显示，标普500指数(S&P 500)中许多行业的利润预期都有所改善。彭博行业研究的数据显示，近几周，随着原油价格攀升，能源生产商、科技公司和那些依赖可自由支配的消费者支出的公司走在了行业预期前列，尤其是包括各大芯片巨头的科技公司业绩复苏预期最为强劲。公用事业和房地产仍然是业绩预期最弱的行业。在削减成本之后，科技和通信服务公司的利润水平预计将在第三和第四季度大幅提高，而必需消费品、医疗保健和材料公司的利润预计将继续承压。这一分歧凸显出，随着美联储加息影响波及整个经济，且通胀仍居高不下，一些行业的前景仍不明朗。因此，据Univest支持的财富咨询公司Girard的首席投资官Timothy Chubb表示，在投资者信心出现彻底好转之前，可能需要分析师们更广泛地上调更多行业利润预期。标普500指数中最大市值的科技股可以说主导了今年的盈利复苏趋势。彭博行业研究统计数据显示，包括苹果公司(AAPL.US)、微软(MSFT.US)和谷歌母公司Alphabet(GOOGL.US)在内的五大科技巨头预计在截至9月份的三个月里利润将同比增长29%。相比之下，标普500指数整体EPS可能下滑约1%，剔除这五大科技公司后的下降幅度则高达4.3%。前5大科技公司利润增幅将继续领先于其他标普成分公司——预计第三季度将实现29%的同比增幅财报季来了，美股的“翻身季”也跟着来了?在有着“全球资产定价之锚”称号的10年期美债收益率飙升之际，美股基准指数——标普500指数陷入长达两个月的抛售浪潮，其中9月跌幅甚至达到近5%。但随着美股财报季到来，寄望于美股从2023年最糟糕的一个月中走出的多头势力有着保持乐观的理由:标普500指数成分公司的整体利润有望从第四季度开启大反弹浪潮，并且历史数据显示实际业绩超预期的可能性非常大。彭博行业研究统计的预期数据显示，华尔街分析师们普遍预期标普500指数的整体每股收益(EPS)即将步入上升通道，从明年开始可能将恢复高达10%的高增速路径。对于一个坚持不懈地展望未来的股票市场来说，看涨的重点理由之一就是企业利润水平将在今年Q4起恢复增长趋势——这也是支撑英伟达、特斯拉和Meta等大型科技股高估值的重要逻辑。在过去的30年里，历史数据显示大约60%的标普500指数成分公司在某个季度的每股收益将超过分析师普遍预期。不过近几年的统计数据显示，自2021年初以来，这一比例一直维持在80%左右。来自彭博行业研究的高级分析师Wendy Soong表示:“分析师在最近几个季度大幅下调业绩预期，因此企业能够更轻松地实现利润增长，从而提振市场，本财报季可能会继续出现这一情形。”高盛近日表示，从过去的情况来看，财报季大概率是美股丰收期，尤其是对科技巨头而言。高盛援引历史数据称，即将到来的第三季度业绩可能会催化大型科技股的势头逆转，自2016年第四季度以来，大型科技公司业绩在81%时间里超过分析师普遍预期。分析师们对于标普500成分公司的乐观盈利预期，意味着美股看涨趋势全面到来只是时间问题。从长期投资主义框架来看，随着市场在近期激进定价高利率预期，大幅回调将创造出难得的逢低买入良机。美国投资机构Fundstrat全球股票策略师Mark Newton周二表示，美股正处于触底的过程之中，这意味着投资者可能很快就会看到完美的逢低买入良机。国际大行瑞银预计，标普500指数今年年底将达到4500点，在利润预期支撑下，瑞银预计该指数到明年6月份将达到4700点。美国银行近期将标普500指数年终目标点位从4,300点上调至4,600点(标普500指数当前为4376.95点)，并预计该指数可能最高升至4,700点。美银策略师股票策略师Savita 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href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>跌近1%，Barclays：特斯拉第三季度产量恐令市场失望。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>微涨，<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>将向Anthropic投资多达40亿美元，并宣布双方将在未来展开更广泛的合作。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/ff6e3231d788a5a6d28cf7965385cc7f","relate_stocks":{".IXIC":"NASDAQ Composite","TTTN":"老虎中美互联网巨头ETF",".DJI":"道琼斯",".SPX":"S&P 500 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