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09-13
建议作者抄底A股
“股王”跌到1299.9元！什么信号？要重演A股历史？
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谁能替代英伟达？
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洪灝：美股或正处泡沫中，3000点为A股周期性底部
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2023-11-27
请专家接盘
专家：未来房价上涨压力很大！因新开工面积大幅下降
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2023-11-22
可能很快公司都不是他的了
抱歉，原内容已删除
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18:05","market":"us","language":"zh","title":"谁能替代英伟达？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1122933530","media":"产业象限","summary":"英伟达真的不可替代吗？","content":"<html><head></head><body><p>作者丨山茶</p><p style=\"text-align: start;\"> 2月22日，英伟达发布2024财年四季报，营收221亿美元，同比增长265%，净利润123亿美元，同比激增769%，双双大超市场预期。</p><p style=\"text-align: start;\"> 然后，英伟达就杀疯了。</p><p style=\"text-align: start;\"> 一夜之间，英伟达市值暴涨2770亿美元，创下华尔街单日最大涨幅的历史记录。如今，英伟达的市值已经逼近2万亿美元。以国内生产总值计算，英伟达市值超过了大多数其他国家经济体的规模。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6c5a0e52cdbf147c68e0abe93e716f59\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"579\"/></p><p style=\"text-align: start;\"> ▲图源：福布斯</p><p style=\"text-align: start;\"> 从企业层面看，这一市值也超越Meta，成为仅次于微软、苹果和沙特阿美的全球第四大市值的巨无霸。</p><p style=\"text-align: start;\"> 但有意思的现象是，虽然已经跻身第一梯队，但无论是营收还是利润，英伟达都与微软、苹果、甚至被它超过的Meta差距较远。</p><p style=\"text-align: start;\"> 可以对比来看：</p><ul style=\"\"><li><p>微软2024财年Q2营收620.2亿美元，净利润218.7亿美元；</p></li><li><p>苹果2024财年Q1营收1195亿美元，净利润339.16亿美元；</p></li><li><p>Meta2023年Q4营收401亿美元，净利润140.17亿美元。</p></li></ul><p style=\"text-align: start;\"> 《巴伦周刊》使用基于FactSet预测的2023年至2026年预期平均盈利增长，以及基于2024年预测的市盈率，对美股7大巨头企业的PEG比率（市盈率除以盈利增长率）也做了预测，英伟达是其中最低的。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f4cca40d3a9fa164ca00e548916b6058\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"689\"/></p><p style=\"text-align: start;\"> ▲图源：FactSet</p><p style=\"text-align: start;\"> 毫无疑问，如今英伟达的市值存在巨大泡沫，但从国内到国外，投资者却都愿意为这样的泡沫买单。</p><p style=\"text-align: start;\"> 整个市场对英伟达充满信心，因为在某种程度上，市场已经将英伟达与AI时代的未来划上了等号。</p><p style=\"text-align: start;\"> 投资英伟达，就是投资属于未来的AI时代，在这样的逻辑下，英伟达似乎值得任何市值。</p><p style=\"text-align: start;\"> 那么，英伟达真的不可替代吗？谁又会成为英伟达的对手，谁又能将它赶下神坛？</p><p style=\"text-align: start;\"><strong> 01</strong></p><p style=\"text-align: start;\"><strong> 英伟达，凭什么遥遥领先？</strong></p><p style=\"text-align: start;\"> 和其它半导体企业相比，英伟达是“遥遥领先”的，起码在市值上如此。</p><p style=\"text-align: start;\"> 如今，在全球前十的半导体企业中，不算台积电和阿斯麦这样的纯代工厂和光刻机厂商，英伟达的市值约等于剩下七家市值的总和，甚至还有富余。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f4d76826d44e6b625ad23b33d2554716\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"422\"/></p><p style=\"text-align: start;\"> ▲图源：芯东西</p><p style=\"text-align: start;\"> 撑起英伟达市值的，是其全球领先的AI计算芯片，包括A100、H100和即将上市的H200。根据富国银行的统计，英伟达目前在全球数据中心AI加速市场拥有98%的份额，处于绝对的统治地位。</p><p style=\"text-align: start;\"> 很多时候，这些芯片花钱也都很难买到。早在2023年8月的时候，就有媒体报道，英伟达的订单排到了2024年。其芯片的交付周期，也曾一度高达8~11个月（如今已经缩短为3~4个月）。马斯克曾为此吐槽，“英伟达的芯片比毒品还难搞到”。</p><p style=\"text-align: start;\"> 产能不足，供不应求，这些需求应该自然溢出到其他厂商。从供应链安全的角度考虑，面对如此集中的市场，企业似乎也不应该只选择英伟达这一家的产品。</p><p style=\"text-align: start;\"> 但全球的企业排着队将订单送到英伟达手中，难道，除了英伟达的芯片之外，AMD、英特尔这些企业的芯片都办法训练大模型吗？</p><p style=\"text-align: start;\"> 答案当然不是，但使用英伟达的芯片，目前仍然是训练和运行大模型的最优选择。这种优势体现在四个方面，包括硬件性能、软件生态、适用范围和整体性价比。</p><p style=\"text-align: start;\"> 首先是硬件性能。</p><p style=\"text-align: start;\"> 以英伟达在2020年5月发布的NVIDIA A100 GPU为例，这款芯片采用7nm制程和NVIDIA Ampere架构，拥有540亿个晶体管和6912个CUDA核心，最高可以提供80GB的GPU显存，以及2TB/s的全球超快显存带宽。在大模型训练和推理常用的FP16(半精度浮点运算）Tensor Core峰值性能可以达到312TF，使用稀疏计算的情况下，可以达到624TF。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/dc579b9e96df9fd5909a5814f1217423\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"274\"/></p><p style=\"text-align: start;\"> ▲图源：CSDN，NVIDIA GPU A100 Ampere(安培)架构深度解析</p><p style=\"text-align: start;\"> 很多人对这些指标没什么概念，我们来简单解释一下。</p><p style=\"text-align: start;\"> 芯片的制程决定着同样大小的芯片能够放下的晶体管的数量，而晶体管的数量越多，芯片的计算能力越强，这也是5纳米的芯片一定比7纳米的芯片先进的原因。</p><p style=\"text-align: start;\"> 至于CUDA核心，即CUDA线程，是英伟达CUDA平台编程模型中的基本执行单元。我们都知道，GPU最强的能力是并行计算，而CUDA核心越多，意味着芯片能同时并行计算的数量也就越多，芯片的性能更强，完成同样任务的速度更快。</p><p style=\"text-align: start;\"> 需要注意的是，芯片的计算能力强和计算效率高是两个概念。制程和晶体管的数量代表着计算能力，而CUDA核心的数量，代表着计算效率。</p><p style=\"text-align: start;\"> 至于显存和带宽，则决定了GPU在运行时的效率。其中显存决定GPU同时能够存储的最大数据，而显存带宽，则决定显存和显卡之间的数据传输速度。</p><p style=\"text-align: start;\"> 举一个简单直白的例子，在一个流水线上，原材料需要从库房运送到车间进行装备，然后将成品再运回库房。显存决定了库房能够放多少原材料，而显存带宽，则决定每次从库房送原材料的速度。如果库房不够大，或者材料传输速度不够快，那车间的生产能力再强，也无法生产出成品。所以显存和带宽，其实决定芯片能够参与训练多大参数规模的大模型，以及训练大模型的速度。</p><p style=\"text-align: start;\"> 明白了这些基本概念，我们再用最有代表性的两家企业，进行对比。</p><p style=\"text-align: start;\"> 首先是AMD，目前主打的芯片是MI250X，发布于2021年年底，采用7nm工艺，拥有582亿个晶体管，显存128G，显存带宽3.2768 TB/s，FP16峰值性能为369 TF，只有60个计算单元。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3c631f033cdce9f6a3347fd962f92869\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"368\"/></p><p style=\"text-align: start;\"> ▲图源：AMD官网，MI250X</p><p style=\"text-align: start;\"> 其次是英特尔，目前主打芯片Ponte Vecchio，同样发布于2021年，采用7nm工艺，宣称晶体管数量达到1020亿，是全世界晶体管数量最多的芯片。这款芯片显存128GB，显存带宽3.2TB/s，FP16峰值性能184TF，计算单元102个。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/daf6584a9a2581f675341ee9588d33a7\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"308\"/></p><p style=\"text-align: start;\"> ▲图源：英特尔 Hot Chips 演示的幻灯片，展示了 PVC 上的小芯片</p><p style=\"text-align: start;\"> 我们会发现，即使从单纯的数据上看，英特尔和AMD也没有完全被英伟达甩开，甚至在某些领域，这两家的芯片还领先英伟达的A100。</p><p style=\"text-align: start;\"> 但是这里有两个误区，第一个误区是，英特尔和AMD这两款芯片的发布时间比A100都要晚一年，他们真正对标的对手，其实应该是英伟达在2022年初发布的H100，而现在英伟达的芯片已经更新到H200了。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1a8fd05f5f63eecd29a0b65a3eb579fc\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"306\"/></p><p style=\"text-align: start;\"> ▲图源：Semianalysis</p><p style=\"text-align: start;\"> 第二个误区在于，硬件指标并不完全等于芯片的整体能力，软件生态是决定芯片性能和使用的第二个关键指标。</p><p style=\"text-align: start;\"> 这就像手机和操作系统一样，手机的硬件配置再好，没有一个好的操作系统，对于消费者来说仍然不是一款好的手机。而这里需要提到的，就包括英伟达的CUDA平台、NVLink和Tensor Core等软件生态。</p><p style=\"text-align: start;\"> 比如CUDA平台，我们前面提到的CUDA核心就是这个平台的产物，它可以提高芯片的并行计算能力；它可以通过编程，提高GPU的能效比，让同样的工作耗费更少的能源。</p><p style=\"text-align: start;\"> 此外，CUDA平台还支持广泛的应用程序，包括科学计算、深度学习、机器学习、图像处理、视频处理等等，它还允许技术人员通过C++等常用的编程语言来编写GPU代码。打一个不恰当的比方，这相当于中国人不用学习英文，直接使用中文指挥外国人做事情，帮助技术人员节省了巨大成本。</p><p style=\"text-align: start;\"> 但目前市面上大多数程序员已经深度依赖CUDA平台和开发工具，就像我们使用微信许多年了，你的朋友、聊天记录、朋友圈都在这个微信上，即使现在出现一个更好用的社交软件，你也很难迁移。</p><p style=\"text-align: start;\"> CUDA带来的生态壁垒也类似这个道理，其他平台虽然也有自己的软件生态，比如AMD有自己的GCN 架构，英特尔有Xe架构，甚至为开发者提供类似“一键换机”迁移功能，但都很难与英伟达竞争。</p><p style=\"text-align: start;\"> 当然，这里面也有一些曲线救国的做法，比如以AMD为首，越来越多的芯片企业采用了“打不过就加入”的策略，选择将自己的芯片兼容到CUDA平台，早在2012年的时候，AMD就与Nvidia 达成了一项协议，允许AMD在其GCN架构GPU中使用 CUDA 技术，所以现在我们在AMD的芯片中，也会看到CUDA核心。</p><p style=\"text-align: start;\"> 当然，对于英伟达来说，CUDA也只是护城河的一部分，其他的技术如NVLink也至关重要。</p><p style=\"text-align: start;\"> 作为大模型训练的GPU，没有哪家企业会单独使用一张GPU，每次都会使用至少几百张卡，甚至上万张卡一起建立计算集群。NVLink是一种链接技术，可以实现GPU之间的高速、低延迟的互联。如果没有这种技术，整个芯片算力的集群就无法实现1+1>3的效果，而且会增加GPU之间的通信延迟，执行任务的效率会降低，芯片的功耗会增加，最终增加整个系统的运行成本。</p><p style=\"text-align: start;\"> 大模型训练实际上是一个非常消耗能源的事情，国盛证券做过一个计算，假设每天约有1300万独立访客使用ChatGPT，那每天的电费就需要5万美元。而如果没有NVLink，这笔成本还会指数级上升。</p><p style=\"text-align: start;\"> 芯片某种程度上就像购车一样，购车只是第一次成本，之后的油费、保养、保险才是成本的大头。所以黄仁勋才说，“AI系统最重要的不是硬件组成的成本，而是训练和运用AI的费用。”</p><p style=\"text-align: start;\"> 所以，虽然AMD、英特尔在某些芯片上把价格定得比英伟达更低，但是从长期成本来考虑，具有更优软件生态和协同、配套工具的英伟达芯片仍然是性价比最高的选择。</p><p style=\"text-align: start;\"> 当然，这里面还要考虑到使用场景的问题。</p><p style=\"text-align: start;\"> 比如英伟达的大客户，主要是以Meta、微软、亚马逊、Google为代表的云计算平台。有媒体报道，头部云计算厂商在英伟达H100 GPU整体市场份额中的占比达到50%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fbdf7dba458a181a201f58f9d763c484\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"548\"/></p><p style=\"text-align: start;\"> ▲图源：Omida Research</p><p style=\"text-align: start;\"> 而云厂商采购芯片的逻辑，主要是构建算力集群，然后通过云服务平台将这些算力再卖出去。但这里就会存在一个问题，就是云厂商并不知道客户会拿这些算力来做些什么，比如有的企业会用来做机器学习，有企业需要大模型训练，也有企业需要做大模型推理。</p><p style=\"text-align: start;\"> 不同的需求，背后对应的算力配置也不尽相同，它需要底层的芯片能够支持多种编程模型，支持多种数据类型，有较好的可拓展性和良好的性能和功耗等等。而这些，恰恰是英伟达硬件能力加软件生态带来的优势。</p><p style=\"text-align: start;\"> 综合来看，无论是从硬件性能，还是软件生态；无论是从开发工具和部署工具，到长期使用的成本和可开发应用场景。对比同类竞争对手，英伟达都属于最有性价比，且遥遥领先的存在。</p><p style=\"text-align: start;\"> 这就是为什么明明需要排着长队、忍受长时间等待，大家却仍然执着于英伟达芯片的原因。</p><p style=\"text-align: start;\"> <strong> 02</strong></p><p style=\"text-align: start;\"><strong> 谁想替代英伟达？</strong></p><p style=\"text-align: start;\"> 难道英伟达真的不能被超越吗？当然也不是，在巨大的市场利益面前，从传统半导体巨头到初创企业，围剿英伟达的呼声从来就没有停止过。</p><p style=\"text-align: start;\"> 特别是最近几年，随着云计算和云端AI芯片的火爆，已经有无数的半导体公司说过，自家芯片已经在部分性能上超过了英伟达A100，就像今天也有无数大模型企业会说自己已经在某些方面超过OpenAI GPT-3.5一样。</p><p style=\"text-align: start;\"> 在最新披露年报中，英伟达是这样描述自己的竞争风险的。</p><p style=\"text-align: start;\"> 公司的竞争来源主要有两个，一个是 GPU、CPU、DPU、嵌入式SoC和其他加速AI计算处理器产品的公司，比如英特尔、AMD、高通、华为；另一个是提供基于InfiniBand（无线带宽技术）、以太网、光纤通道和专有技术的半导体高性能互连产品供应商，比如华为、思科、惠普这样的通信公司，以及亚马逊、微软、阿里、谷歌、华为这样的云服务公司等等。</p><p style=\"text-align: start;\"> 特别是第一次被英伟达列为对手且被反复提到的华为。从芯片硬件到软件，从云服务到通信解决方案，英伟达几乎将华为当做所有领域的竞争对手。</p><p style=\"text-align: start;\"> 奇怪的是，虽然在2023年8月，科大讯飞创始人刘庆峰就提到华为的GPU已经可以对标A100了，但其实从客观的性能、使用成本，软硬件生态工具，华为与英伟达之间仍然有着代际的差距。</p><p style=\"text-align: start;\"> 华为被如此重视，关键在于两点：</p><p style=\"text-align: start;\"> 一是市场环境的问题，由于众所周知的原因，英伟达的高端芯片在国内的销路并不畅通，在全面国产替代的背景下，其针对中国的特供版芯片在中国的竞争力也在降低。在这样的背景下，华为拥有更多的成长空间，不必直接对标英伟达最先进的H200。</p><p style=\"text-align: start;\"> 另一个关键是华为的生态能力非常齐全，作为通信起家的企业，华为不仅拥有自己的芯片，服务器，还拥有自己的云计算平台和大模型。基本上，华为覆盖了AI这条产业链从头到尾的所有环节，对比英伟达拥有更大的潜力和可能。</p><p style=\"text-align: start;\"> 如今，华为的昇腾910B正在疯狂席卷中国市场，除了科大讯飞之外，国内多地的智算中心也都已经用上了华为的芯片。《财经》之前报道，华为昇腾系列产品目前处在供不应求状态，价格约只有英伟达A100的60%甚至可以更低。</p><p style=\"text-align: start;\"> 为了应对国内市场的变化，英伟达也在积极推出新的产品。2月初，有媒体报道，英伟达的新款国内专供芯片H20已经开始在接受经销商的预定。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/309b546944a748698d8228db3adbee1b\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"308\"/></p><p style=\"text-align: start;\"> ▲图源：NVIDIA 由H2O.ai和NVIDIA提供支持的融合AI生态系统</p><p style=\"text-align: start;\"> 而有趣的是，作为新产品，英伟达H20每张的定价换算成人民币仅在8.6万~11万左右，刚好略低于华为昇腾910B 12万元左右的价格。在英伟达承受中国市场压力的背景下，这被看做是一种防守策略。</p><p style=\"text-align: start;\"> 除了在国内有被黄仁勋亲自认证的竞争对手华为之外，海外市场英伟达其实也是群狼环伺。</p><p style=\"text-align: start;\"> 最虎视眈眈的自然是AMD。</p><p style=\"text-align: start;\"> 2023年6月，AMD发布了Instinct MI300，目标是对标英伟达H100，其晶体管数量达到1530亿，内存192GB、内存带宽5.3TB/s，分别是英伟达H100的大约2倍、2.4倍和1.6倍。</p><p style=\"text-align: start;\"> 软件上，AMD仍然延续兼容CUDA的策略，一方面通过迁移工具，翻译CUDA应用的策略吸引英伟达的开发者，另一方面开源自家的ROCm软件，提高企业和开发者的自主权。</p><p style=\"text-align: start;\"> 对于芯片算力这么基础的部分，没有企业希望英伟达成为自己的唯一供应商，所以在MI300推出之后，包括OpenAI、微软、Meta都纷纷表态将采购MI300。</p><p style=\"text-align: start;\"> 除了AMD，即使是已经在AI上落后的英特尔，也不甘心错过这场泼天富贵。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8d28717f037880c92a52e4c07879af3f\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"309\"/></p><p style=\"text-align: start;\"> ▲图源：彭博社 英特尔公司首席执行官Patrick Gelsinger于2023年12月14日星期四在美国纽约举行的英特尔AI Everywhere发布会上发表讲话</p><p style=\"text-align: start;\"> 英特尔最新的AI芯片Gaudi3将在2024年上市，这款芯片采用5nm工艺，最高配备128GB的内存。按英特尔的宣传，这款芯片的带宽是Gaudi 2(7nm工艺)的1.5倍，BF16功率是其4倍，网络算力是其2倍，并表示Gaudi3的性能将优于英伟达的H100。同时，美国政府也在对英特尔进行扶持，预计将向英特尔提供超过100亿美元的补贴。</p><p style=\"text-align: start;\"> 从战略上，与英伟达的优势在云端不同，英特尔的优势在与其广阔个人终端市场。所以英特尔其实将更大的赌注压在了个人终端的AI化上。英特尔CEO基辛格多次提到，要重构PC体验，并表达对未来AI PC市场的看好。英特尔希望依靠其CPU在个人PC上的优势，率先抢占这一市场，然后再通过消费市场反向促进云端市场的繁荣，打一波农村包围城市的战役。</p><p style=\"text-align: start;\"> 事实上，芯片的行业特点与软件、或者互联网的商业可以通过建立用户规模，或者生态就建立壁垒实现赢者通吃不同。作为高度技术密集型产业，芯片技术的代际变化非常大，只要存在技术迭代的机会，后来者就永远有弯道超车的可能。</p><p style=\"text-align: start;\"> 芯片不同于软件，或者互联网等其他业务模式，建立起一定的用户规模之后可以一直赢者通吃。只要存在技术迭代的机会，后来者就永远有弯道超车的可能。</p><p style=\"text-align: start;\"> 而无论是AMD还是英特尔，亦或者华为，他们都有深厚的技术研发能力和充裕的资金，这些企业可能会在这个阶段暂时落后，但也谁无法笃定，这些企业不会出现一次技术涌现，或者抓住某个技术迭代的关键时期后来居上。</p><p style=\"text-align: start;\"> 从最新财报看，AMD 2023年Q4数据中心的销售额22.8亿美元，同比增长38%，表明市场已经在逐步接纳其AI芯片的使用。</p><p style=\"text-align: start;\"> 而除了AMD和英特尔这样的老牌玩家之外，这个市场上还有很多创业者在前赴后继。</p><p style=\"text-align: start;\"> 最近比较出名的如Groq，其针对大语言模型量身定制的LPU芯片每秒可以生成500个token，远超英伟达芯片的效率。当然，这个成绩仍然是在实验场景下的结果，最终工程化交付还有很长的距离，且这款芯片也还有许多技术问题有待解决。</p><p style=\"text-align: start;\"> 但这本质上代表，面对新的场景，如今的芯片的技术仍有创新空间。</p><p style=\"text-align: start;\"> 所以我们会看到，作为全球最具代表的AI企业，OpenAI也宣布了自己的造芯计划。其创始人CEO Altman前段时间不仅传出7万亿美元的募资芯片，在这之前更是已经投资了包括Cerebras、Rain Neuromorphics和Atomic Semi在内的至少三家芯片公司。</p><p style=\"text-align: start;\"> 远在日本的孙正义，在互联网时代已经功成名就的他也打算放过这次机会，刚刚从巨额的投资亏损中解套的他，立马就提出了募集1000亿美元以创立一家人工智能半导体芯片企业的计划。</p><p style=\"text-align: start;\"> 有媒体报道，在这次计划中，软银将出资300亿美元资金，另有700亿美元的资金可能来自中东地区的机构。而在2023年，软银集团曾以640亿美元的估值收购ARM公司25%股份，这也是孙正义投入芯片的底气之一。</p><p style=\"text-align: start;\"> 当然，对于英伟达来说，更大或者更直接的危险还是来自其最大的客户——云厂商。</p><p style=\"text-align: start;\"> 面对巨大的算力需求，国内如百度、华为、阿里都相继推出了自己的AI芯片，在国外，包括微软、亚马逊、Google也同样在开发自己芯片。</p><p style=\"text-align: start;\"> 当然，这些芯片主要针对的是特定场景的计算需求，与英伟达面向通用场景的GPT仍然有不同。但这也代表，云计算厂商正在逐步减少对英伟达的依赖。而正如前面所提到的，这部分企业才是真正支撑英伟达业绩的主要客户。</p><p style=\"text-align: start;\"> 面对这些既定的，或者潜在的市场变化，英伟达自然也没闲着。据路透社报道，英伟达近期已与微软等主要云厂商联系，商讨为云厂商定制AI芯片的问题。</p><p style=\"text-align: start;\"> 同时，英伟达也在持续推出新的芯片，以期望不断拉开与后来者的距离。目前，英伟达已经公布了其下一代AI芯片B100的消息，设计性能要比H100快3倍。</p><p style=\"text-align: start;\"> 所以，虽然超越英伟达的机会仍然存在，这个世界也从不缺少挑战“霸权”的勇士，但这个任务显然还很漫长。</p></body></html>","source":"lsy1709033562161","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>谁能替代英伟达？</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; 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class=\"title\">\n谁能替代英伟达？\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n2024-02-27 18:05 北京时间 <a href=https://finance.sina.com.cn/tech/csj/2024-02-27/doc-inaknpfi3364051.shtml><strong>产业象限</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>作者丨山茶 2月22日，英伟达发布2024财年四季报，营收221亿美元，同比增长265%，净利润123亿美元，同比激增769%，双双大超市场预期。 然后，英伟达就杀疯了。 一夜之间，英伟达市值暴涨2770亿美元，创下华尔街单日最大涨幅的历史记录。如今，英伟达的市值已经逼近2万亿美元。以国内生产总值计算，英伟达市值超过了大多数其他国家经济体的规模。 ▲图源：福布斯 从企业层面看，这一市值也...</p>\n\n<a href=\"https://finance.sina.com.cn/tech/csj/2024-02-27/doc-inaknpfi3364051.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/7b8db4b0e3e8dc0281ba058cc5847232","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达"},"source_url":"https://finance.sina.com.cn/tech/csj/2024-02-27/doc-inaknpfi3364051.shtml","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1122933530","content_text":"作者丨山茶 2月22日，英伟达发布2024财年四季报，营收221亿美元，同比增长265%，净利润123亿美元，同比激增769%，双双大超市场预期。 然后，英伟达就杀疯了。 一夜之间，英伟达市值暴涨2770亿美元，创下华尔街单日最大涨幅的历史记录。如今，英伟达的市值已经逼近2万亿美元。以国内生产总值计算，英伟达市值超过了大多数其他国家经济体的规模。 ▲图源：福布斯 从企业层面看，这一市值也超越Meta，成为仅次于微软、苹果和沙特阿美的全球第四大市值的巨无霸。 但有意思的现象是，虽然已经跻身第一梯队，但无论是营收还是利润，英伟达都与微软、苹果、甚至被它超过的Meta差距较远。 可以对比来看：微软2024财年Q2营收620.2亿美元，净利润218.7亿美元；苹果2024财年Q1营收1195亿美元，净利润339.16亿美元；Meta2023年Q4营收401亿美元，净利润140.17亿美元。 《巴伦周刊》使用基于FactSet预测的2023年至2026年预期平均盈利增长，以及基于2024年预测的市盈率，对美股7大巨头企业的PEG比率（市盈率除以盈利增长率）也做了预测，英伟达是其中最低的。 ▲图源：FactSet 毫无疑问，如今英伟达的市值存在巨大泡沫，但从国内到国外，投资者却都愿意为这样的泡沫买单。 整个市场对英伟达充满信心，因为在某种程度上，市场已经将英伟达与AI时代的未来划上了等号。 投资英伟达，就是投资属于未来的AI时代，在这样的逻辑下，英伟达似乎值得任何市值。 那么，英伟达真的不可替代吗？谁又会成为英伟达的对手，谁又能将它赶下神坛？ 01 英伟达，凭什么遥遥领先？ 和其它半导体企业相比，英伟达是“遥遥领先”的，起码在市值上如此。 如今，在全球前十的半导体企业中，不算台积电和阿斯麦这样的纯代工厂和光刻机厂商，英伟达的市值约等于剩下七家市值的总和，甚至还有富余。 ▲图源：芯东西 撑起英伟达市值的，是其全球领先的AI计算芯片，包括A100、H100和即将上市的H200。根据富国银行的统计，英伟达目前在全球数据中心AI加速市场拥有98%的份额，处于绝对的统治地位。 很多时候，这些芯片花钱也都很难买到。早在2023年8月的时候，就有媒体报道，英伟达的订单排到了2024年。其芯片的交付周期，也曾一度高达8~11个月（如今已经缩短为3~4个月）。马斯克曾为此吐槽，“英伟达的芯片比毒品还难搞到”。 产能不足，供不应求，这些需求应该自然溢出到其他厂商。从供应链安全的角度考虑，面对如此集中的市场，企业似乎也不应该只选择英伟达这一家的产品。 但全球的企业排着队将订单送到英伟达手中，难道，除了英伟达的芯片之外，AMD、英特尔这些企业的芯片都办法训练大模型吗？ 答案当然不是，但使用英伟达的芯片，目前仍然是训练和运行大模型的最优选择。这种优势体现在四个方面，包括硬件性能、软件生态、适用范围和整体性价比。 首先是硬件性能。 以英伟达在2020年5月发布的NVIDIA A100 GPU为例，这款芯片采用7nm制程和NVIDIA Ampere架构，拥有540亿个晶体管和6912个CUDA核心，最高可以提供80GB的GPU显存，以及2TB/s的全球超快显存带宽。在大模型训练和推理常用的FP16(半精度浮点运算）Tensor Core峰值性能可以达到312TF，使用稀疏计算的情况下，可以达到624TF。 ▲图源：CSDN，NVIDIA GPU A100 Ampere(安培)架构深度解析 很多人对这些指标没什么概念，我们来简单解释一下。 芯片的制程决定着同样大小的芯片能够放下的晶体管的数量，而晶体管的数量越多，芯片的计算能力越强，这也是5纳米的芯片一定比7纳米的芯片先进的原因。 至于CUDA核心，即CUDA线程，是英伟达CUDA平台编程模型中的基本执行单元。我们都知道，GPU最强的能力是并行计算，而CUDA核心越多，意味着芯片能同时并行计算的数量也就越多，芯片的性能更强，完成同样任务的速度更快。 需要注意的是，芯片的计算能力强和计算效率高是两个概念。制程和晶体管的数量代表着计算能力，而CUDA核心的数量，代表着计算效率。 至于显存和带宽，则决定了GPU在运行时的效率。其中显存决定GPU同时能够存储的最大数据，而显存带宽，则决定显存和显卡之间的数据传输速度。 举一个简单直白的例子，在一个流水线上，原材料需要从库房运送到车间进行装备，然后将成品再运回库房。显存决定了库房能够放多少原材料，而显存带宽，则决定每次从库房送原材料的速度。如果库房不够大，或者材料传输速度不够快，那车间的生产能力再强，也无法生产出成品。所以显存和带宽，其实决定芯片能够参与训练多大参数规模的大模型，以及训练大模型的速度。 明白了这些基本概念，我们再用最有代表性的两家企业，进行对比。 首先是AMD，目前主打的芯片是MI250X，发布于2021年年底，采用7nm工艺，拥有582亿个晶体管，显存128G，显存带宽3.2768 TB/s，FP16峰值性能为369 TF，只有60个计算单元。 ▲图源：AMD官网，MI250X 其次是英特尔，目前主打芯片Ponte Vecchio，同样发布于2021年，采用7nm工艺，宣称晶体管数量达到1020亿，是全世界晶体管数量最多的芯片。这款芯片显存128GB，显存带宽3.2TB/s，FP16峰值性能184TF，计算单元102个。 ▲图源：英特尔 Hot Chips 演示的幻灯片，展示了 PVC 上的小芯片 我们会发现，即使从单纯的数据上看，英特尔和AMD也没有完全被英伟达甩开，甚至在某些领域，这两家的芯片还领先英伟达的A100。 但是这里有两个误区，第一个误区是，英特尔和AMD这两款芯片的发布时间比A100都要晚一年，他们真正对标的对手，其实应该是英伟达在2022年初发布的H100，而现在英伟达的芯片已经更新到H200了。 ▲图源：Semianalysis 第二个误区在于，硬件指标并不完全等于芯片的整体能力，软件生态是决定芯片性能和使用的第二个关键指标。 这就像手机和操作系统一样，手机的硬件配置再好，没有一个好的操作系统，对于消费者来说仍然不是一款好的手机。而这里需要提到的，就包括英伟达的CUDA平台、NVLink和Tensor Core等软件生态。 比如CUDA平台，我们前面提到的CUDA核心就是这个平台的产物，它可以提高芯片的并行计算能力；它可以通过编程，提高GPU的能效比，让同样的工作耗费更少的能源。 此外，CUDA平台还支持广泛的应用程序，包括科学计算、深度学习、机器学习、图像处理、视频处理等等，它还允许技术人员通过C++等常用的编程语言来编写GPU代码。打一个不恰当的比方，这相当于中国人不用学习英文，直接使用中文指挥外国人做事情，帮助技术人员节省了巨大成本。 但目前市面上大多数程序员已经深度依赖CUDA平台和开发工具，就像我们使用微信许多年了，你的朋友、聊天记录、朋友圈都在这个微信上，即使现在出现一个更好用的社交软件，你也很难迁移。 CUDA带来的生态壁垒也类似这个道理，其他平台虽然也有自己的软件生态，比如AMD有自己的GCN 架构，英特尔有Xe架构，甚至为开发者提供类似“一键换机”迁移功能，但都很难与英伟达竞争。 当然，这里面也有一些曲线救国的做法，比如以AMD为首，越来越多的芯片企业采用了“打不过就加入”的策略，选择将自己的芯片兼容到CUDA平台，早在2012年的时候，AMD就与Nvidia 达成了一项协议，允许AMD在其GCN架构GPU中使用 CUDA 技术，所以现在我们在AMD的芯片中，也会看到CUDA核心。 当然，对于英伟达来说，CUDA也只是护城河的一部分，其他的技术如NVLink也至关重要。 作为大模型训练的GPU，没有哪家企业会单独使用一张GPU，每次都会使用至少几百张卡，甚至上万张卡一起建立计算集群。NVLink是一种链接技术，可以实现GPU之间的高速、低延迟的互联。如果没有这种技术，整个芯片算力的集群就无法实现1+1>3的效果，而且会增加GPU之间的通信延迟，执行任务的效率会降低，芯片的功耗会增加，最终增加整个系统的运行成本。 大模型训练实际上是一个非常消耗能源的事情，国盛证券做过一个计算，假设每天约有1300万独立访客使用ChatGPT，那每天的电费就需要5万美元。而如果没有NVLink，这笔成本还会指数级上升。 芯片某种程度上就像购车一样，购车只是第一次成本，之后的油费、保养、保险才是成本的大头。所以黄仁勋才说，“AI系统最重要的不是硬件组成的成本，而是训练和运用AI的费用。” 所以，虽然AMD、英特尔在某些芯片上把价格定得比英伟达更低，但是从长期成本来考虑，具有更优软件生态和协同、配套工具的英伟达芯片仍然是性价比最高的选择。 当然，这里面还要考虑到使用场景的问题。 比如英伟达的大客户，主要是以Meta、微软、亚马逊、Google为代表的云计算平台。有媒体报道，头部云计算厂商在英伟达H100 GPU整体市场份额中的占比达到50%。 ▲图源：Omida Research 而云厂商采购芯片的逻辑，主要是构建算力集群，然后通过云服务平台将这些算力再卖出去。但这里就会存在一个问题，就是云厂商并不知道客户会拿这些算力来做些什么，比如有的企业会用来做机器学习，有企业需要大模型训练，也有企业需要做大模型推理。 不同的需求，背后对应的算力配置也不尽相同，它需要底层的芯片能够支持多种编程模型，支持多种数据类型，有较好的可拓展性和良好的性能和功耗等等。而这些，恰恰是英伟达硬件能力加软件生态带来的优势。 综合来看，无论是从硬件性能，还是软件生态；无论是从开发工具和部署工具，到长期使用的成本和可开发应用场景。对比同类竞争对手，英伟达都属于最有性价比，且遥遥领先的存在。 这就是为什么明明需要排着长队、忍受长时间等待，大家却仍然执着于英伟达芯片的原因。 02 谁想替代英伟达？ 难道英伟达真的不能被超越吗？当然也不是，在巨大的市场利益面前，从传统半导体巨头到初创企业，围剿英伟达的呼声从来就没有停止过。 特别是最近几年，随着云计算和云端AI芯片的火爆，已经有无数的半导体公司说过，自家芯片已经在部分性能上超过了英伟达A100，就像今天也有无数大模型企业会说自己已经在某些方面超过OpenAI GPT-3.5一样。 在最新披露年报中，英伟达是这样描述自己的竞争风险的。 公司的竞争来源主要有两个，一个是 GPU、CPU、DPU、嵌入式SoC和其他加速AI计算处理器产品的公司，比如英特尔、AMD、高通、华为；另一个是提供基于InfiniBand（无线带宽技术）、以太网、光纤通道和专有技术的半导体高性能互连产品供应商，比如华为、思科、惠普这样的通信公司，以及亚马逊、微软、阿里、谷歌、华为这样的云服务公司等等。 特别是第一次被英伟达列为对手且被反复提到的华为。从芯片硬件到软件，从云服务到通信解决方案，英伟达几乎将华为当做所有领域的竞争对手。 奇怪的是，虽然在2023年8月，科大讯飞创始人刘庆峰就提到华为的GPU已经可以对标A100了，但其实从客观的性能、使用成本，软硬件生态工具，华为与英伟达之间仍然有着代际的差距。 华为被如此重视，关键在于两点： 一是市场环境的问题，由于众所周知的原因，英伟达的高端芯片在国内的销路并不畅通，在全面国产替代的背景下，其针对中国的特供版芯片在中国的竞争力也在降低。在这样的背景下，华为拥有更多的成长空间，不必直接对标英伟达最先进的H200。 另一个关键是华为的生态能力非常齐全，作为通信起家的企业，华为不仅拥有自己的芯片，服务器，还拥有自己的云计算平台和大模型。基本上，华为覆盖了AI这条产业链从头到尾的所有环节，对比英伟达拥有更大的潜力和可能。 如今，华为的昇腾910B正在疯狂席卷中国市场，除了科大讯飞之外，国内多地的智算中心也都已经用上了华为的芯片。《财经》之前报道，华为昇腾系列产品目前处在供不应求状态，价格约只有英伟达A100的60%甚至可以更低。 为了应对国内市场的变化，英伟达也在积极推出新的产品。2月初，有媒体报道，英伟达的新款国内专供芯片H20已经开始在接受经销商的预定。 ▲图源：NVIDIA 由H2O.ai和NVIDIA提供支持的融合AI生态系统 而有趣的是，作为新产品，英伟达H20每张的定价换算成人民币仅在8.6万~11万左右，刚好略低于华为昇腾910B 12万元左右的价格。在英伟达承受中国市场压力的背景下，这被看做是一种防守策略。 除了在国内有被黄仁勋亲自认证的竞争对手华为之外，海外市场英伟达其实也是群狼环伺。 最虎视眈眈的自然是AMD。 2023年6月，AMD发布了Instinct MI300，目标是对标英伟达H100，其晶体管数量达到1530亿，内存192GB、内存带宽5.3TB/s，分别是英伟达H100的大约2倍、2.4倍和1.6倍。 软件上，AMD仍然延续兼容CUDA的策略，一方面通过迁移工具，翻译CUDA应用的策略吸引英伟达的开发者，另一方面开源自家的ROCm软件，提高企业和开发者的自主权。 对于芯片算力这么基础的部分，没有企业希望英伟达成为自己的唯一供应商，所以在MI300推出之后，包括OpenAI、微软、Meta都纷纷表态将采购MI300。 除了AMD，即使是已经在AI上落后的英特尔，也不甘心错过这场泼天富贵。 ▲图源：彭博社 英特尔公司首席执行官Patrick Gelsinger于2023年12月14日星期四在美国纽约举行的英特尔AI Everywhere发布会上发表讲话 英特尔最新的AI芯片Gaudi3将在2024年上市，这款芯片采用5nm工艺，最高配备128GB的内存。按英特尔的宣传，这款芯片的带宽是Gaudi 2(7nm工艺)的1.5倍，BF16功率是其4倍，网络算力是其2倍，并表示Gaudi3的性能将优于英伟达的H100。同时，美国政府也在对英特尔进行扶持，预计将向英特尔提供超过100亿美元的补贴。 从战略上，与英伟达的优势在云端不同，英特尔的优势在与其广阔个人终端市场。所以英特尔其实将更大的赌注压在了个人终端的AI化上。英特尔CEO基辛格多次提到，要重构PC体验，并表达对未来AI PC市场的看好。英特尔希望依靠其CPU在个人PC上的优势，率先抢占这一市场，然后再通过消费市场反向促进云端市场的繁荣，打一波农村包围城市的战役。 事实上，芯片的行业特点与软件、或者互联网的商业可以通过建立用户规模，或者生态就建立壁垒实现赢者通吃不同。作为高度技术密集型产业，芯片技术的代际变化非常大，只要存在技术迭代的机会，后来者就永远有弯道超车的可能。 芯片不同于软件，或者互联网等其他业务模式，建立起一定的用户规模之后可以一直赢者通吃。只要存在技术迭代的机会，后来者就永远有弯道超车的可能。 而无论是AMD还是英特尔，亦或者华为，他们都有深厚的技术研发能力和充裕的资金，这些企业可能会在这个阶段暂时落后，但也谁无法笃定，这些企业不会出现一次技术涌现，或者抓住某个技术迭代的关键时期后来居上。 从最新财报看，AMD 2023年Q4数据中心的销售额22.8亿美元，同比增长38%，表明市场已经在逐步接纳其AI芯片的使用。 而除了AMD和英特尔这样的老牌玩家之外，这个市场上还有很多创业者在前赴后继。 最近比较出名的如Groq，其针对大语言模型量身定制的LPU芯片每秒可以生成500个token，远超英伟达芯片的效率。当然，这个成绩仍然是在实验场景下的结果，最终工程化交付还有很长的距离，且这款芯片也还有许多技术问题有待解决。 但这本质上代表，面对新的场景，如今的芯片的技术仍有创新空间。 所以我们会看到，作为全球最具代表的AI企业，OpenAI也宣布了自己的造芯计划。其创始人CEO Altman前段时间不仅传出7万亿美元的募资芯片，在这之前更是已经投资了包括Cerebras、Rain Neuromorphics和Atomic Semi在内的至少三家芯片公司。 远在日本的孙正义，在互联网时代已经功成名就的他也打算放过这次机会，刚刚从巨额的投资亏损中解套的他，立马就提出了募集1000亿美元以创立一家人工智能半导体芯片企业的计划。 有媒体报道，在这次计划中，软银将出资300亿美元资金，另有700亿美元的资金可能来自中东地区的机构。而在2023年，软银集团曾以640亿美元的估值收购ARM公司25%股份，这也是孙正义投入芯片的底气之一。 当然，对于英伟达来说，更大或者更直接的危险还是来自其最大的客户——云厂商。 面对巨大的算力需求，国内如百度、华为、阿里都相继推出了自己的AI芯片，在国外，包括微软、亚马逊、Google也同样在开发自己芯片。 当然，这些芯片主要针对的是特定场景的计算需求，与英伟达面向通用场景的GPT仍然有不同。但这也代表，云计算厂商正在逐步减少对英伟达的依赖。而正如前面所提到的，这部分企业才是真正支撑英伟达业绩的主要客户。 面对这些既定的，或者潜在的市场变化，英伟达自然也没闲着。据路透社报道，英伟达近期已与微软等主要云厂商联系，商讨为云厂商定制AI芯片的问题。 同时，英伟达也在持续推出新的芯片，以期望不断拉开与后来者的距离。目前，英伟达已经公布了其下一代AI芯片B100的消息，设计性能要比H100快3倍。 所以，虽然超越英伟达的机会仍然存在，这个世界也从不缺少挑战“霸权”的勇士，但这个任务显然还很漫长。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1084,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":254113588748544,"gmtCreate":1703075850951,"gmtModify":1703080710894,"author":{"id":"3562403735807588","authorId":"3562403735807588","name":"likados","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3562403735807588","authorIdStr":"3562403735807588"},"themes":[],"htmlText":"建议这哥们把所有资产拿去抄底A股","listText":"建议这哥们把所有资产拿去抄底A股","text":"建议这哥们把所有资产拿去抄底A股","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/254113588748544","repostId":"1192415600","repostType":2,"repost":{"id":"1192415600","weMediaInfo":{"introduction":"追踪全球财经热点，精选影响您财富的资讯，投资理财必备神器！","home_visible":1,"media_name":"华尔街见闻","id":"1084101182","head_image":"https://static.tigerbbs.com/66809d1f5c2e43e2bdf15820c6d6897e"},"pubTimestamp":1703056004,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1192415600?lang=&edition=full","pubTime":"2023-12-20 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justify;\">7.今年由于风险偏好偏低的原因，市场选择把所有的现金都存到了存款和低风险的债券里，这也导致了风险资产尤其是股票表现欠佳。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>8.目前A股市场已经处于“周期性底部”，市场的悲观情绪已反映在股价里。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">9.房地产市场的调整是个长周期过程，复苏非朝夕之功，是以30到50年为单位周期的。</p><p style=\"text-align: justify;\">10.房地产的市场的关注点不应该是房子的价格而是看交易量，要形成一个交易活跃、价格由市场决定的资金蓄水和财富仓储体系。</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">近日，思睿集团首席经济学家洪灝就2024年A股、美股港股走势做出分析和展望。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/67b91b35b7aeec48746f2db13fa1fae7\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"426\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">以下是华尔街见闻整理的精华内容：</p><p style=\"text-align: justify;\">非常感谢华尔街见闻，还有各位朋友给我时间和大家分享一下对未来的看法。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们现在面对的市场的环境是否比去年更差？如果不是的话，为什么市场这么悲观，或者说为什么市场对于政策似乎无动于衷？</p><p style=\"text-align: justify;\">同时为什么美联储从去年开始到今年加息还一直加息，但是美国股市还有外围的股市反而一直在涨，这些都是我们今年遇到的非常困惑的问题。</p><p><strong>美国10年期国债收益率飙升 投资环境改变</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我们先讲一下外围的情况，这个是美国的10年期国债收益率，这么多年这个图一直都没有变过，一直到2023年，我们看到一个明显趋势，美国10年期国债收益率突破了40年长期下行的趋势，所以我觉得如果看到了这个图，我们仍然在用以前的思维的模式去思考现在投资的环境，那就说明我们还是没有悟到。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/406561970bdebe48234e4e59cf87820d\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"341\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">现在我们去见一些给我们做财务规划人，他们经常都是简单粗暴的用6040的投资组合：如果你是40岁的话，那么我给你60%的股票，40%的债券，那么如果是60岁的话，我就反过来。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一种6040的的投资组合它建立在一个<strong>最根本的假设就是股债的相关性。</strong>股票涨、债券跌，债券涨、股票跌，双方呈现负相关，一直到2020年股债双涨。当你手上拿着那7个纳斯达克股票，觉得2021年我跑得很好的时候，2022年下半年开始，我们看到股票跌得稀里哗啦，然后你想把仓位转到债券上，结果债券比股票跌的更多。6040就是股票跌40%，债券跌60%。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然到了2024年可能会情况会发生一些变化，毕竟美联储重要的货币政策它已经历史性转向。</p><p><strong>美股进入高波阶段</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我们现在处于一个百年未有的变局之中，我们看这个图，这个是做美股的朋友都知道的美国VIX曲线，美股隐含未来的波动率。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/939497d85b91363d2240712791e3596c\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"344\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">当我们把CBOE 1996年到现在的数据做一个周期的处理和量化滤波的处理，<strong>其实我们可以看到这是一个非常规则的美股波动性的周期，每一个波动性的周期大概是在7到11年左右。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">跟踪我的研究报告的朋友都知道，我一直强调850天均线这一长期移动平均线的重要性，每一个短周期大概是三年半，每一个中周期是2到3个3.5年的周期，每一个长周期大概是10个3.5年的周期，就是<strong>35年的长周期</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们看到很明显的美国的市场的隐含波动率，呈现出一个非常明显的周期性的变化。</p><p style=\"text-align: justify;\">可以看到，第一个高点出现在2001-2002年，美国的恐袭和市场的衰退，市场的隐含波动率VIX飙到历史最高。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二次是2008年到2011年，这时是美国的次贷危机，再加上美国主权债务评级历史性地下调。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么最后是现在，市场重新进入高波的周期，<strong>它产生极端回报的概率非常大</strong>，给各位做财富管理计划的时候，它是我们最需要考虑的地方，因为在高波的时候，我们并不知道你的回报率，它会落在你中型曲线的头还是尾？</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>但是高波阶段是最容易产生泡沫的阶段。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">所以这个时候看明年的市场，<strong>市场现在进入了一个白热化的阶段，尤其是对于AI板块的预期</strong>，以及对于7个大型科技股的预期，我们都知道这7个科技股的估值非常高，现在有很多朋友在硅谷融资，又回到了做PPT融资的时候，一个大学生做一个AI的PPT说自己要做一个AI的应用，那么基本上5000万美元起跳融资，所以钱非常的多，风险偏好非常的高，但是在市场高估阶段，你<strong>实现极高收益率的可能性和极低收益率的可能性都非常高，或者说比一个普通的时期要高。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">再看一个图，这个图是我们做的美股从1872年到现在的一个长周期的图。我们看到市场也很有意思，美股的长周期在1939年、1974年和2009年分别三次触底且都触及了回报率周期的底部。而1929、1956、1989和2000年分别触到了回报率周期的顶部。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/42e9b42f54b2ae66d0e4cc3df52f3098\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"353\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">那么它是非常规则的，<strong>上有顶下有底</strong>，这是我们做交易的最喜欢的一种回报率的分布，因为你知道他什么时候高，什么时候低，因此，你知道他什么时候买什么时候卖，但是条件就是你活得足够长，像巴菲特那么长。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>每一个底部大概35年，那么每一个35年的大周期对应的是10个3.5年的短周期</strong>，每一个3.5年的短周期形成一个10.5年的中周期，每一个太阳黑子的周期是10.5年，为什么？</p><p style=\"text-align: justify;\">我们没有答案，但是我们知道这个规律是可循的。我们知道太阳的黑子影响农业活动，农业的活动直接影响到以前农业社会借贷的行为，如果你年景好丰收了，你不用借，你甚至要还钱，年景不好了你就去借种子借高利贷去地主家里借。</p><p style=\"text-align: justify;\">为什么这一个农业的周期延续到现在我们也不知道，但是人类的行为就这么就是这么神奇，每35年一个短周期，那么现在我们再次进入了一个高波的阶段。</p><p style=\"text-align: justify;\">刚才我们讲了<strong>高波的阶段是最容易产生泡沫的，可能我们现在就在一个泡沫中，就在一个AI半导体的泡沫里</strong>，<strong>这个时候也是最容易产生”肥尾事件”的时候</strong>，比如我们现在看到的各种AI概念股以及加密货币。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们看一下对于短周期，明年6到12个月的市场，当前没有能够回答的问题就是：美国的经济明年是否会衰退？</p><p style=\"text-align: justify;\">2023年，基本所有的经济学家都认为美国经济要衰退，因为美联储加息加成这样了，房子也卖不出去了，房子的开发商也不建新房子了，美国的新房的库存达到历史的最低点，我们的是历史最高点。</p><p><strong>美国明年会衰退吗？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">市场现在无法达成共识，<strong>不能够决定的就是明年美国经济是否衰退。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我们看一下这个图，很多人他喜欢用美国的失业率就是蓝色的线来判断，现在失业率很低，大家收入增长非常快，因此没有失业就没有没有公司的减少，没有收入减少，消费会继续，而美国经济是消费占比70%，所以美国经济明年不会衰退了，大概这个逻辑就这样。</p><p style=\"text-align: justify;\">但是我们知道<strong>每一次美国经济的衰退之前失业率都达到了一个历史的底部，然后飙升。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ae5b95f4a3d8b081ecef22aa38c0b1a6\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"352\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">比如说像2008年美国的失业率飙升的时候，已经是2008年6月份，<strong>也就是说往往是在经济衰退的时候，我们开始看到失业率的飙升，而不是失业率预示的经济衰退。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">失业率本身没有预测的作用，为什么？因为在宏观经济里，我们都知道要达到三个平衡，就是商品，劳动力市场和金融市场的大一统。</p><p style=\"text-align: justify;\">金融市场的大一统的平衡形成了一个市场的均衡价格，这个时候市场不会暴涨，也不会暴跌。这个时候市场处于一个合理估值的状态，这个状态不是某一个瞬间，然后稍逊即逝。</p><p style=\"text-align: justify;\">商品、市场的大一统的平衡体现在商品的供需，因为商品的供需是没有办法伪造的，今年你需要多少钢筋，水泥，你没有办法伪造；今年你要烧多少油多少煤，没有办法伪造，商品的需求反映了当下经济的状况。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>劳动力的失业率是一个滞后的指标。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">因为只有在经济不行的时候，企业家才开始裁员。往往是企业家开始砍人，收入开始减少，消费开始减少，导致社会总需求的减少，社会总需求的减少，反过来影响投资的减少，形成了一个负向的循环。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个时候衰退越来越明显，向下的压力越来越大。市场没有办法达成共识明年美国会不会衰退。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>明年美国会不会衰退我也不知道，但是我觉得如果你要我赌一个可能性的话，我就赌它衰退，因为现在市场过于乐观。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">跟踪过我的研报的朋友都知道，我的著名的短周期的波动的图，黄色的线是我们的美国经济的短周期的波动向下，而其他的线比如左上角的是美国的标普，左边中间是EPS美国的每股的盈利增长，下边是美国的IP（工业产出），右上图是美国的LEI领先经济指标等等。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/865c6d0e21320887c7e5f1985fda76ad\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"354\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">那么这一些指标都指向美国的经济快速放缓，当然我们现在看股市看不出来，看股市（就是左上的蓝色的线）还是在往上走，并没有确认我们经济周期领先指标的下行趋势，这很有意思。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个时候才是我们最需要注意的时候，我们的预期差没有被计入市场价格里，如果最终差的预期兑现，产生一个剧烈的预期的时候，这个时候就是转折点。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果明年美国经济放缓或者衰退，那么最直接的反应就是美联储的利率，<strong>美联储的利率在资产价格上最直接的反应就是美元的汇率</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">我不知道美股里头有多少杠杆，但是我知道除了通过这种结构加杠杆之外，我们还看到现在有一种非常流行的方式，叫做末日期权。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一些期权只有0到1天，今天买今天到期，或者今天买明天到期，类似于彩票。</p><p style=\"text-align: justify;\">今年很有意思，跟去年不一样，去年是在四季度的时候，你还需要把手上一些亏本的股票抛售，然后拿着实现负收益或者说实现亏损去抵消你的税务的负担。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而今年没有没有这个问题，大家拼命的卖Covered Call(备兑开仓)，<strong>因此市场上这些防止美国股票股指下行的期权交易，成交量已经达到了历史有史以来最高</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以如果你想象一下明年走势，如果明年美联储降息，然后美元汇率走弱，我们做了一个周期的调整，黄色的线是美国的贸易的逆差和GDP的比你看一下，黄色的线领先美元汇率周期1-2个周期，就是3.5到7年。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么我们看到了很明显，现在美元汇率所处的位置是非常高，尤其是相对于他们现在的贸易逆差是非常高的，或者说美元汇率过强，反映的是很多人对于美国迷之信心，对于美联储迷之信心，但是要知道美联储犯了无数的错误，包括这一次加息的周期迟了，最后导致这一次加息的速度是有史以来最快的，三次75个点的加息。</p><p><strong>中国国民资产负债表的变化</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">讲一下中国的情况，很有意思，今年我们搞不懂的是为什么政策没办法刺激消费？</p><p style=\"text-align: justify;\">我们看一下居民的资产负债表，宏观经济学里有一个很有意思的等式，储蓄=投资。</p><p style=\"text-align: justify;\">你要投多少钱，我们就要储蓄多少钱，那么每一期的储蓄的积累，等于我们整个资产国民资产负债表上投资的积累。</p><p style=\"text-align: justify;\">根据社科院2020年的专题的报告，总资产大概是500万亿， 500万亿其实等于我们中国的平均房价乘以中国的房地产的存量，就这么简单。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c543fe923e00f5cfd74589ba394454c0\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"362\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">总储蓄280万亿：活期存款55万亿，债券100万亿，理财25万亿，信托20，股票80- 100亿，全加一块儿正好等于280万亿。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么剩下就是权益，就是我们房价和我们资产涨出来的那一部分大概是220万亿人民币左右，那么全部加起来500万，就是你的净资产。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以我们整个国民经济的资产负债表大概是1500万亿，我们现在整个国民经济的杠杆大概是三倍左右，大概是280多290万亿，M2大概是280-290万亿， GDP大概是120万亿。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们今年由于风险偏好偏低的原因，选择把所有的现金都存到了存款和低风险的债券里，这也导致了风险资产尤其是股票表现欠佳。</p><p><strong>A股处在周期性的底部</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">所以从去年开始，我们看到了一些我们历史上从来没有看到过的现象。我们知道储蓄拼命的增长，今年好像存了30万亿，储蓄来自于我们居民自己的存款，也一部分来自于我们对外贸易挣回来的国外的储蓄。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/615b5cd23b7506ce1b058086f1d208be\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"353\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">因此理论上，我们会看到，<strong>储蓄增长、M2增长，以及我们贸易盈利的增长基本上应该是同步的。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">同时我们以前有过一个有很有名的理论说的是如果M2涨，我们整个股市都会涨，但是今年的情况是，M2广义货币的增长，大概百分之十点几左右，但是我们股市确实依然是一蹶不振。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们看一下从2022年开始，我们万德全A指数(红色的线)、贸易的盈余、存款的余额以及M2的增长基本上脱钩了。</p><p style=\"text-align: justify;\">也就是说2022-2023年大家更喜欢存钱而不喜欢买东西的，不仅仅不消费也不买股票，这个就是很明显的风险偏好的压抑没有被释放出来。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么如果风险的偏好一直低迷的话，那么市场对于风险资产的投入分配它就会减少。</p><p style=\"text-align: justify;\">人民币汇率已触及周期性底部，今年七八月份的时候，人民币汇率大概是在7.4的水平。那么当你回头一下，尤其是海外的研究，很多报告都觉得人民币汇率基本没戏，因为当时中美两国的息差非常大，我们看到了大量的资本不仅仅是中国的资本，那么海外的资本也留到了美国。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以我们看一下蓝色的线，经过周期调整的人民币汇率的走势很有意思。我们看到了美国市场的波动性不约而同的展示出来一个3.5年的周期，以及由3.5年的短周期叠加出来的中长周期。</p><p>我们看一下蓝色的线就是我们的人民币的汇率，2008年-2009年的时候人民币汇率触底，2016年人民币汇率触底，那么这个是2023年大概4月到8月的时候人民币汇率触底，可以看出每一个低点间隔大概就是两个 3.5 年的短周期形成一个7年的周期。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ab0b3815d4c488c298fc18ca73f7b158\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"361\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>因此当时我们觉得</strong>不管外围发生什么事情，<strong>7.4应该就是这一轮人民币汇率的底部</strong>，这个是由周期本身决定，所以我们看到了这一轮的人民币周期基本上见底。</p><p style=\"text-align: justify;\">再看一下劳动生产率，我们的汇率强不仅仅显示可能我们的息差好等，更重要的是对于国家相对的劳动生产率的一个定价。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>如果某一个国家劳动生产率相对于别的国家增长的更快的话，那么它的汇率就应该走强。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">所以如果我们的劳动生产率的变化触底反弹并领先人民币汇率12个月的话，那么在未来的6到12个月，我们也应该看到人民币相应的走强，那么再叠加中美的息差，再叠加中国的经济周期的运行等等，那么很有理由相信<strong>人民币汇率应该是我们在不确定的环境里头一个比较大概率的能够确定的一个事件</strong>，就是汇率已经在7.4的时候见底了。</p><p style=\"text-align: justify;\">为什么市场没有反应？</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>美国长债的走势跟我们的A股的走势息息相关</strong>，且这个相关性是不会消失，这个时候我们可以比较快的得出一个结论：如果明年美联储降息，或者说由于美国放缓衰退，美联储降息，那么两国息差收敛，同时中国的汇率回暖，那么自然是对我们中国资本市场的一个有力的支撑。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们现在看到了3000点略低于3000点的位置，它应该就是这一轮周期的底部了，这也是和我们去年11月份展望未来12个月的预期是一致的。</p><p style=\"text-align: justify;\">去年我们展望未来12个月的时候，我们预计上证大概在略低于3000到3500点之间，那么今年实际走出来就是2900到3400，所以没有必要太悲观，尤其是在所有人都悲观的时候。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们如果继续悲观的话，对于这个形式无济于事，且很多悲观的情绪已经记录在低迷的股价里了。我们要让股市好起来，需要做更多工作，包括我们停止悲观。</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>洪灝：美股或正处泡沫中，3000点为A股周期性底部</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ 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class=\"title\">\n洪灝：美股或正处泡沫中，3000点为A股周期性底部\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n2023-12-20 15:06 北京时间 <strong>华尔街见闻</strong>\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>洪灝认为，美股已进入高波阶段，是最容易产生泡沫的阶段，现在泡沫可能就在AI半导体板块。精彩观点：1.美国10年期国债收益率飙升，投资环境改变，不能再用固有思维投资。2.美国市场现在进入了一个高波阶段，它产生极端回报的概率非常大，从历史的角度来考虑，这就是一个百年未有的大变局。3.高波阶段是最容易产生泡沫的阶段，可能我们现在就在一个AI半导体的泡沫里，而这个时候也是最容易产生”肥尾事件”的时候。4....</p>\n\n<a href=\"\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/9762a49d10ee040241f74a568c4bd943","relate_stocks":{"000001.SH":"上证指数",".SPX":"S&P 500 Index",".IXIC":"NASDAQ 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投资环境改变我们先讲一下外围的情况，这个是美国的10年期国债收益率，这么多年这个图一直都没有变过，一直到2023年，我们看到一个明显趋势，美国10年期国债收益率突破了40年长期下行的趋势，所以我觉得如果看到了这个图，我们仍然在用以前的思维的模式去思考现在投资的环境，那就说明我们还是没有悟到。现在我们去见一些给我们做财务规划人，他们经常都是简单粗暴的用6040的投资组合：如果你是40岁的话，那么我给你60%的股票，40%的债券，那么如果是60岁的话，我就反过来。这一种6040的的投资组合它建立在一个最根本的假设就是股债的相关性。股票涨、债券跌，债券涨、股票跌，双方呈现负相关，一直到2020年股债双涨。当你手上拿着那7个纳斯达克股票，觉得2021年我跑得很好的时候，2022年下半年开始，我们看到股票跌得稀里哗啦，然后你想把仓位转到债券上，结果债券比股票跌的更多。6040就是股票跌40%，债券跌60%。当然到了2024年可能会情况会发生一些变化，毕竟美联储重要的货币政策它已经历史性转向。美股进入高波阶段我们现在处于一个百年未有的变局之中，我们看这个图，这个是做美股的朋友都知道的美国VIX曲线，美股隐含未来的波动率。当我们把CBOE 1996年到现在的数据做一个周期的处理和量化滤波的处理，其实我们可以看到这是一个非常规则的美股波动性的周期，每一个波动性的周期大概是在7到11年左右。跟踪我的研究报告的朋友都知道，我一直强调850天均线这一长期移动平均线的重要性，每一个短周期大概是三年半，每一个中周期是2到3个3.5年的周期，每一个长周期大概是10个3.5年的周期，就是35年的长周期。我们看到很明显的美国的市场的隐含波动率，呈现出一个非常明显的周期性的变化。可以看到，第一个高点出现在2001-2002年，美国的恐袭和市场的衰退，市场的隐含波动率VIX飙到历史最高。第二次是2008年到2011年，这时是美国的次贷危机，再加上美国主权债务评级历史性地下调。那么最后是现在，市场重新进入高波的周期，它产生极端回报的概率非常大，给各位做财富管理计划的时候，它是我们最需要考虑的地方，因为在高波的时候，我们并不知道你的回报率，它会落在你中型曲线的头还是尾？但是高波阶段是最容易产生泡沫的阶段。所以这个时候看明年的市场，市场现在进入了一个白热化的阶段，尤其是对于AI板块的预期，以及对于7个大型科技股的预期，我们都知道这7个科技股的估值非常高，现在有很多朋友在硅谷融资，又回到了做PPT融资的时候，一个大学生做一个AI的PPT说自己要做一个AI的应用，那么基本上5000万美元起跳融资，所以钱非常的多，风险偏好非常的高，但是在市场高估阶段，你实现极高收益率的可能性和极低收益率的可能性都非常高，或者说比一个普通的时期要高。再看一个图，这个图是我们做的美股从1872年到现在的一个长周期的图。我们看到市场也很有意思，美股的长周期在1939年、1974年和2009年分别三次触底且都触及了回报率周期的底部。而1929、1956、1989和2000年分别触到了回报率周期的顶部。那么它是非常规则的，上有顶下有底，这是我们做交易的最喜欢的一种回报率的分布，因为你知道他什么时候高，什么时候低，因此，你知道他什么时候买什么时候卖，但是条件就是你活得足够长，像巴菲特那么长。每一个底部大概35年，那么每一个35年的大周期对应的是10个3.5年的短周期，每一个3.5年的短周期形成一个10.5年的中周期，每一个太阳黑子的周期是10.5年，为什么？我们没有答案，但是我们知道这个规律是可循的。我们知道太阳的黑子影响农业活动，农业的活动直接影响到以前农业社会借贷的行为，如果你年景好丰收了，你不用借，你甚至要还钱，年景不好了你就去借种子借高利贷去地主家里借。为什么这一个农业的周期延续到现在我们也不知道，但是人类的行为就这么就是这么神奇，每35年一个短周期，那么现在我们再次进入了一个高波的阶段。刚才我们讲了高波的阶段是最容易产生泡沫的，可能我们现在就在一个泡沫中，就在一个AI半导体的泡沫里，这个时候也是最容易产生”肥尾事件”的时候，比如我们现在看到的各种AI概念股以及加密货币。我们看一下对于短周期，明年6到12个月的市场，当前没有能够回答的问题就是：美国的经济明年是否会衰退？2023年，基本所有的经济学家都认为美国经济要衰退，因为美联储加息加成这样了，房子也卖不出去了，房子的开发商也不建新房子了，美国的新房的库存达到历史的最低点，我们的是历史最高点。美国明年会衰退吗？市场现在无法达成共识，不能够决定的就是明年美国经济是否衰退。我们看一下这个图，很多人他喜欢用美国的失业率就是蓝色的线来判断，现在失业率很低，大家收入增长非常快，因此没有失业就没有没有公司的减少，没有收入减少，消费会继续，而美国经济是消费占比70%，所以美国经济明年不会衰退了，大概这个逻辑就这样。但是我们知道每一次美国经济的衰退之前失业率都达到了一个历史的底部，然后飙升。比如说像2008年美国的失业率飙升的时候，已经是2008年6月份，也就是说往往是在经济衰退的时候，我们开始看到失业率的飙升，而不是失业率预示的经济衰退。失业率本身没有预测的作用，为什么？因为在宏观经济里，我们都知道要达到三个平衡，就是商品，劳动力市场和金融市场的大一统。金融市场的大一统的平衡形成了一个市场的均衡价格，这个时候市场不会暴涨，也不会暴跌。这个时候市场处于一个合理估值的状态，这个状态不是某一个瞬间，然后稍逊即逝。商品、市场的大一统的平衡体现在商品的供需，因为商品的供需是没有办法伪造的，今年你需要多少钢筋，水泥，你没有办法伪造；今年你要烧多少油多少煤，没有办法伪造，商品的需求反映了当下经济的状况。劳动力的失业率是一个滞后的指标。因为只有在经济不行的时候，企业家才开始裁员。往往是企业家开始砍人，收入开始减少，消费开始减少，导致社会总需求的减少，社会总需求的减少，反过来影响投资的减少，形成了一个负向的循环。这个时候衰退越来越明显，向下的压力越来越大。市场没有办法达成共识明年美国会不会衰退。明年美国会不会衰退我也不知道，但是我觉得如果你要我赌一个可能性的话，我就赌它衰退，因为现在市场过于乐观。跟踪过我的研报的朋友都知道，我的著名的短周期的波动的图，黄色的线是我们的美国经济的短周期的波动向下，而其他的线比如左上角的是美国的标普，左边中间是EPS美国的每股的盈利增长，下边是美国的IP（工业产出），右上图是美国的LEI领先经济指标等等。那么这一些指标都指向美国的经济快速放缓，当然我们现在看股市看不出来，看股市（就是左上的蓝色的线）还是在往上走，并没有确认我们经济周期领先指标的下行趋势，这很有意思。这个时候才是我们最需要注意的时候，我们的预期差没有被计入市场价格里，如果最终差的预期兑现，产生一个剧烈的预期的时候，这个时候就是转折点。如果明年美国经济放缓或者衰退，那么最直接的反应就是美联储的利率，美联储的利率在资产价格上最直接的反应就是美元的汇率。我不知道美股里头有多少杠杆，但是我知道除了通过这种结构加杠杆之外，我们还看到现在有一种非常流行的方式，叫做末日期权。这一些期权只有0到1天，今天买今天到期，或者今天买明天到期，类似于彩票。今年很有意思，跟去年不一样，去年是在四季度的时候，你还需要把手上一些亏本的股票抛售，然后拿着实现负收益或者说实现亏损去抵消你的税务的负担。然而今年没有没有这个问题，大家拼命的卖Covered Call(备兑开仓)，因此市场上这些防止美国股票股指下行的期权交易，成交量已经达到了历史有史以来最高。所以如果你想象一下明年走势，如果明年美联储降息，然后美元汇率走弱，我们做了一个周期的调整，黄色的线是美国的贸易的逆差和GDP的比你看一下，黄色的线领先美元汇率周期1-2个周期，就是3.5到7年。那么我们看到了很明显，现在美元汇率所处的位置是非常高，尤其是相对于他们现在的贸易逆差是非常高的，或者说美元汇率过强，反映的是很多人对于美国迷之信心，对于美联储迷之信心，但是要知道美联储犯了无数的错误，包括这一次加息的周期迟了，最后导致这一次加息的速度是有史以来最快的，三次75个点的加息。中国国民资产负债表的变化讲一下中国的情况，很有意思，今年我们搞不懂的是为什么政策没办法刺激消费？我们看一下居民的资产负债表，宏观经济学里有一个很有意思的等式，储蓄=投资。你要投多少钱，我们就要储蓄多少钱，那么每一期的储蓄的积累，等于我们整个资产国民资产负债表上投资的积累。根据社科院2020年的专题的报告，总资产大概是500万亿， 500万亿其实等于我们中国的平均房价乘以中国的房地产的存量，就这么简单。总储蓄280万亿：活期存款55万亿，债券100万亿，理财25万亿，信托20，股票80- 100亿，全加一块儿正好等于280万亿。那么剩下就是权益，就是我们房价和我们资产涨出来的那一部分大概是220万亿人民币左右，那么全部加起来500万，就是你的净资产。所以我们整个国民经济的资产负债表大概是1500万亿，我们现在整个国民经济的杠杆大概是三倍左右，大概是280多290万亿，M2大概是280-290万亿， GDP大概是120万亿。我们今年由于风险偏好偏低的原因，选择把所有的现金都存到了存款和低风险的债券里，这也导致了风险资产尤其是股票表现欠佳。A股处在周期性的底部所以从去年开始，我们看到了一些我们历史上从来没有看到过的现象。我们知道储蓄拼命的增长，今年好像存了30万亿，储蓄来自于我们居民自己的存款，也一部分来自于我们对外贸易挣回来的国外的储蓄。因此理论上，我们会看到，储蓄增长、M2增长，以及我们贸易盈利的增长基本上应该是同步的。同时我们以前有过一个有很有名的理论说的是如果M2涨，我们整个股市都会涨，但是今年的情况是，M2广义货币的增长，大概百分之十点几左右，但是我们股市确实依然是一蹶不振。我们看一下从2022年开始，我们万德全A指数(红色的线)、贸易的盈余、存款的余额以及M2的增长基本上脱钩了。也就是说2022-2023年大家更喜欢存钱而不喜欢买东西的，不仅仅不消费也不买股票，这个就是很明显的风险偏好的压抑没有被释放出来。那么如果风险的偏好一直低迷的话，那么市场对于风险资产的投入分配它就会减少。人民币汇率已触及周期性底部，今年七八月份的时候，人民币汇率大概是在7.4的水平。那么当你回头一下，尤其是海外的研究，很多报告都觉得人民币汇率基本没戏，因为当时中美两国的息差非常大，我们看到了大量的资本不仅仅是中国的资本，那么海外的资本也留到了美国。所以我们看一下蓝色的线，经过周期调整的人民币汇率的走势很有意思。我们看到了美国市场的波动性不约而同的展示出来一个3.5年的周期，以及由3.5年的短周期叠加出来的中长周期。我们看一下蓝色的线就是我们的人民币的汇率，2008年-2009年的时候人民币汇率触底，2016年人民币汇率触底，那么这个是2023年大概4月到8月的时候人民币汇率触底，可以看出每一个低点间隔大概就是两个 3.5 年的短周期形成一个7年的周期。因此当时我们觉得不管外围发生什么事情，7.4应该就是这一轮人民币汇率的底部，这个是由周期本身决定，所以我们看到了这一轮的人民币周期基本上见底。再看一下劳动生产率，我们的汇率强不仅仅显示可能我们的息差好等，更重要的是对于国家相对的劳动生产率的一个定价。如果某一个国家劳动生产率相对于别的国家增长的更快的话，那么它的汇率就应该走强。所以如果我们的劳动生产率的变化触底反弹并领先人民币汇率12个月的话，那么在未来的6到12个月，我们也应该看到人民币相应的走强，那么再叠加中美的息差，再叠加中国的经济周期的运行等等，那么很有理由相信人民币汇率应该是我们在不确定的环境里头一个比较大概率的能够确定的一个事件，就是汇率已经在7.4的时候见底了。为什么市场没有反应？美国长债的走势跟我们的A股的走势息息相关，且这个相关性是不会消失，这个时候我们可以比较快的得出一个结论：如果明年美联储降息，或者说由于美国放缓衰退，美联储降息，那么两国息差收敛，同时中国的汇率回暖，那么自然是对我们中国资本市场的一个有力的支撑。我们现在看到了3000点略低于3000点的位置，它应该就是这一轮周期的底部了，这也是和我们去年11月份展望未来12个月的预期是一致的。去年我们展望未来12个月的时候，我们预计上证大概在略低于3000到3500点之间，那么今年实际走出来就是2900到3400，所以没有必要太悲观，尤其是在所有人都悲观的时候。我们如果继续悲观的话，对于这个形式无济于事，且很多悲观的情绪已经记录在低迷的股价里了。我们要让股市好起来，需要做更多工作，包括我们停止悲观。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":622,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":245978031333664,"gmtCreate":1701071739822,"gmtModify":1701074015874,"author":{"id":"3562403735807588","authorId":"3562403735807588","name":"likados","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3562403735807588","authorIdStr":"3562403735807588"},"themes":[],"htmlText":"请专家接盘","listText":"请专家接盘","text":"请专家接盘","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/245978031333664","repostId":"1159405558","repostType":2,"repost":{"id":"1159405558","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":1701071372,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1159405558?lang=&edition=full","pubTime":"2023-11-27 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18:05","market":"us","language":"zh","title":"谁能替代英伟达？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1122933530","media":"产业象限","summary":"英伟达真的不可替代吗？","content":"<html><head></head><body><p>作者丨山茶</p><p style=\"text-align: start;\"> 2月22日，英伟达发布2024财年四季报，营收221亿美元，同比增长265%，净利润123亿美元，同比激增769%，双双大超市场预期。</p><p style=\"text-align: start;\"> 然后，英伟达就杀疯了。</p><p style=\"text-align: start;\"> 一夜之间，英伟达市值暴涨2770亿美元，创下华尔街单日最大涨幅的历史记录。如今，英伟达的市值已经逼近2万亿美元。以国内生产总值计算，英伟达市值超过了大多数其他国家经济体的规模。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6c5a0e52cdbf147c68e0abe93e716f59\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"579\"/></p><p style=\"text-align: start;\"> ▲图源：福布斯</p><p style=\"text-align: start;\"> 从企业层面看，这一市值也超越Meta，成为仅次于微软、苹果和沙特阿美的全球第四大市值的巨无霸。</p><p style=\"text-align: start;\"> 但有意思的现象是，虽然已经跻身第一梯队，但无论是营收还是利润，英伟达都与微软、苹果、甚至被它超过的Meta差距较远。</p><p style=\"text-align: start;\"> 可以对比来看：</p><ul style=\"\"><li><p>微软2024财年Q2营收620.2亿美元，净利润218.7亿美元；</p></li><li><p>苹果2024财年Q1营收1195亿美元，净利润339.16亿美元；</p></li><li><p>Meta2023年Q4营收401亿美元，净利润140.17亿美元。</p></li></ul><p style=\"text-align: start;\"> 《巴伦周刊》使用基于FactSet预测的2023年至2026年预期平均盈利增长，以及基于2024年预测的市盈率，对美股7大巨头企业的PEG比率（市盈率除以盈利增长率）也做了预测，英伟达是其中最低的。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f4cca40d3a9fa164ca00e548916b6058\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"689\"/></p><p style=\"text-align: start;\"> ▲图源：FactSet</p><p style=\"text-align: start;\"> 毫无疑问，如今英伟达的市值存在巨大泡沫，但从国内到国外，投资者却都愿意为这样的泡沫买单。</p><p style=\"text-align: start;\"> 整个市场对英伟达充满信心，因为在某种程度上，市场已经将英伟达与AI时代的未来划上了等号。</p><p style=\"text-align: start;\"> 投资英伟达，就是投资属于未来的AI时代，在这样的逻辑下，英伟达似乎值得任何市值。</p><p style=\"text-align: start;\"> 那么，英伟达真的不可替代吗？谁又会成为英伟达的对手，谁又能将它赶下神坛？</p><p style=\"text-align: start;\"><strong> 01</strong></p><p style=\"text-align: start;\"><strong> 英伟达，凭什么遥遥领先？</strong></p><p style=\"text-align: start;\"> 和其它半导体企业相比，英伟达是“遥遥领先”的，起码在市值上如此。</p><p style=\"text-align: start;\"> 如今，在全球前十的半导体企业中，不算台积电和阿斯麦这样的纯代工厂和光刻机厂商，英伟达的市值约等于剩下七家市值的总和，甚至还有富余。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f4d76826d44e6b625ad23b33d2554716\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"422\"/></p><p style=\"text-align: start;\"> ▲图源：芯东西</p><p style=\"text-align: start;\"> 撑起英伟达市值的，是其全球领先的AI计算芯片，包括A100、H100和即将上市的H200。根据富国银行的统计，英伟达目前在全球数据中心AI加速市场拥有98%的份额，处于绝对的统治地位。</p><p style=\"text-align: start;\"> 很多时候，这些芯片花钱也都很难买到。早在2023年8月的时候，就有媒体报道，英伟达的订单排到了2024年。其芯片的交付周期，也曾一度高达8~11个月（如今已经缩短为3~4个月）。马斯克曾为此吐槽，“英伟达的芯片比毒品还难搞到”。</p><p style=\"text-align: start;\"> 产能不足，供不应求，这些需求应该自然溢出到其他厂商。从供应链安全的角度考虑，面对如此集中的市场，企业似乎也不应该只选择英伟达这一家的产品。</p><p style=\"text-align: start;\"> 但全球的企业排着队将订单送到英伟达手中，难道，除了英伟达的芯片之外，AMD、英特尔这些企业的芯片都办法训练大模型吗？</p><p style=\"text-align: start;\"> 答案当然不是，但使用英伟达的芯片，目前仍然是训练和运行大模型的最优选择。这种优势体现在四个方面，包括硬件性能、软件生态、适用范围和整体性价比。</p><p style=\"text-align: start;\"> 首先是硬件性能。</p><p style=\"text-align: start;\"> 以英伟达在2020年5月发布的NVIDIA A100 GPU为例，这款芯片采用7nm制程和NVIDIA Ampere架构，拥有540亿个晶体管和6912个CUDA核心，最高可以提供80GB的GPU显存，以及2TB/s的全球超快显存带宽。在大模型训练和推理常用的FP16(半精度浮点运算）Tensor Core峰值性能可以达到312TF，使用稀疏计算的情况下，可以达到624TF。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/dc579b9e96df9fd5909a5814f1217423\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"274\"/></p><p style=\"text-align: start;\"> ▲图源：CSDN，NVIDIA GPU A100 Ampere(安培)架构深度解析</p><p style=\"text-align: start;\"> 很多人对这些指标没什么概念，我们来简单解释一下。</p><p style=\"text-align: start;\"> 芯片的制程决定着同样大小的芯片能够放下的晶体管的数量，而晶体管的数量越多，芯片的计算能力越强，这也是5纳米的芯片一定比7纳米的芯片先进的原因。</p><p style=\"text-align: start;\"> 至于CUDA核心，即CUDA线程，是英伟达CUDA平台编程模型中的基本执行单元。我们都知道，GPU最强的能力是并行计算，而CUDA核心越多，意味着芯片能同时并行计算的数量也就越多，芯片的性能更强，完成同样任务的速度更快。</p><p style=\"text-align: start;\"> 需要注意的是，芯片的计算能力强和计算效率高是两个概念。制程和晶体管的数量代表着计算能力，而CUDA核心的数量，代表着计算效率。</p><p style=\"text-align: start;\"> 至于显存和带宽，则决定了GPU在运行时的效率。其中显存决定GPU同时能够存储的最大数据，而显存带宽，则决定显存和显卡之间的数据传输速度。</p><p style=\"text-align: start;\"> 举一个简单直白的例子，在一个流水线上，原材料需要从库房运送到车间进行装备，然后将成品再运回库房。显存决定了库房能够放多少原材料，而显存带宽，则决定每次从库房送原材料的速度。如果库房不够大，或者材料传输速度不够快，那车间的生产能力再强，也无法生产出成品。所以显存和带宽，其实决定芯片能够参与训练多大参数规模的大模型，以及训练大模型的速度。</p><p style=\"text-align: start;\"> 明白了这些基本概念，我们再用最有代表性的两家企业，进行对比。</p><p style=\"text-align: start;\"> 首先是AMD，目前主打的芯片是MI250X，发布于2021年年底，采用7nm工艺，拥有582亿个晶体管，显存128G，显存带宽3.2768 TB/s，FP16峰值性能为369 TF，只有60个计算单元。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3c631f033cdce9f6a3347fd962f92869\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"368\"/></p><p style=\"text-align: start;\"> ▲图源：AMD官网，MI250X</p><p style=\"text-align: start;\"> 其次是英特尔，目前主打芯片Ponte Vecchio，同样发布于2021年，采用7nm工艺，宣称晶体管数量达到1020亿，是全世界晶体管数量最多的芯片。这款芯片显存128GB，显存带宽3.2TB/s，FP16峰值性能184TF，计算单元102个。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/daf6584a9a2581f675341ee9588d33a7\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"308\"/></p><p style=\"text-align: start;\"> ▲图源：英特尔 Hot Chips 演示的幻灯片，展示了 PVC 上的小芯片</p><p style=\"text-align: start;\"> 我们会发现，即使从单纯的数据上看，英特尔和AMD也没有完全被英伟达甩开，甚至在某些领域，这两家的芯片还领先英伟达的A100。</p><p style=\"text-align: start;\"> 但是这里有两个误区，第一个误区是，英特尔和AMD这两款芯片的发布时间比A100都要晚一年，他们真正对标的对手，其实应该是英伟达在2022年初发布的H100，而现在英伟达的芯片已经更新到H200了。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1a8fd05f5f63eecd29a0b65a3eb579fc\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"306\"/></p><p style=\"text-align: start;\"> ▲图源：Semianalysis</p><p style=\"text-align: start;\"> 第二个误区在于，硬件指标并不完全等于芯片的整体能力，软件生态是决定芯片性能和使用的第二个关键指标。</p><p style=\"text-align: start;\"> 这就像手机和操作系统一样，手机的硬件配置再好，没有一个好的操作系统，对于消费者来说仍然不是一款好的手机。而这里需要提到的，就包括英伟达的CUDA平台、NVLink和Tensor Core等软件生态。</p><p style=\"text-align: start;\"> 比如CUDA平台，我们前面提到的CUDA核心就是这个平台的产物，它可以提高芯片的并行计算能力；它可以通过编程，提高GPU的能效比，让同样的工作耗费更少的能源。</p><p style=\"text-align: start;\"> 此外，CUDA平台还支持广泛的应用程序，包括科学计算、深度学习、机器学习、图像处理、视频处理等等，它还允许技术人员通过C++等常用的编程语言来编写GPU代码。打一个不恰当的比方，这相当于中国人不用学习英文，直接使用中文指挥外国人做事情，帮助技术人员节省了巨大成本。</p><p style=\"text-align: start;\"> 但目前市面上大多数程序员已经深度依赖CUDA平台和开发工具，就像我们使用微信许多年了，你的朋友、聊天记录、朋友圈都在这个微信上，即使现在出现一个更好用的社交软件，你也很难迁移。</p><p style=\"text-align: start;\"> CUDA带来的生态壁垒也类似这个道理，其他平台虽然也有自己的软件生态，比如AMD有自己的GCN 架构，英特尔有Xe架构，甚至为开发者提供类似“一键换机”迁移功能，但都很难与英伟达竞争。</p><p style=\"text-align: start;\"> 当然，这里面也有一些曲线救国的做法，比如以AMD为首，越来越多的芯片企业采用了“打不过就加入”的策略，选择将自己的芯片兼容到CUDA平台，早在2012年的时候，AMD就与Nvidia 达成了一项协议，允许AMD在其GCN架构GPU中使用 CUDA 技术，所以现在我们在AMD的芯片中，也会看到CUDA核心。</p><p style=\"text-align: start;\"> 当然，对于英伟达来说，CUDA也只是护城河的一部分，其他的技术如NVLink也至关重要。</p><p style=\"text-align: start;\"> 作为大模型训练的GPU，没有哪家企业会单独使用一张GPU，每次都会使用至少几百张卡，甚至上万张卡一起建立计算集群。NVLink是一种链接技术，可以实现GPU之间的高速、低延迟的互联。如果没有这种技术，整个芯片算力的集群就无法实现1+1>3的效果，而且会增加GPU之间的通信延迟，执行任务的效率会降低，芯片的功耗会增加，最终增加整个系统的运行成本。</p><p style=\"text-align: start;\"> 大模型训练实际上是一个非常消耗能源的事情，国盛证券做过一个计算，假设每天约有1300万独立访客使用ChatGPT，那每天的电费就需要5万美元。而如果没有NVLink，这笔成本还会指数级上升。</p><p style=\"text-align: start;\"> 芯片某种程度上就像购车一样，购车只是第一次成本，之后的油费、保养、保险才是成本的大头。所以黄仁勋才说，“AI系统最重要的不是硬件组成的成本，而是训练和运用AI的费用。”</p><p style=\"text-align: start;\"> 所以，虽然AMD、英特尔在某些芯片上把价格定得比英伟达更低，但是从长期成本来考虑，具有更优软件生态和协同、配套工具的英伟达芯片仍然是性价比最高的选择。</p><p style=\"text-align: start;\"> 当然，这里面还要考虑到使用场景的问题。</p><p style=\"text-align: start;\"> 比如英伟达的大客户，主要是以Meta、微软、亚马逊、Google为代表的云计算平台。有媒体报道，头部云计算厂商在英伟达H100 GPU整体市场份额中的占比达到50%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fbdf7dba458a181a201f58f9d763c484\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"548\"/></p><p style=\"text-align: start;\"> ▲图源：Omida Research</p><p style=\"text-align: start;\"> 而云厂商采购芯片的逻辑，主要是构建算力集群，然后通过云服务平台将这些算力再卖出去。但这里就会存在一个问题，就是云厂商并不知道客户会拿这些算力来做些什么，比如有的企业会用来做机器学习，有企业需要大模型训练，也有企业需要做大模型推理。</p><p style=\"text-align: start;\"> 不同的需求，背后对应的算力配置也不尽相同，它需要底层的芯片能够支持多种编程模型，支持多种数据类型，有较好的可拓展性和良好的性能和功耗等等。而这些，恰恰是英伟达硬件能力加软件生态带来的优势。</p><p style=\"text-align: start;\"> 综合来看，无论是从硬件性能，还是软件生态；无论是从开发工具和部署工具，到长期使用的成本和可开发应用场景。对比同类竞争对手，英伟达都属于最有性价比，且遥遥领先的存在。</p><p style=\"text-align: start;\"> 这就是为什么明明需要排着长队、忍受长时间等待，大家却仍然执着于英伟达芯片的原因。</p><p style=\"text-align: start;\"> <strong> 02</strong></p><p style=\"text-align: start;\"><strong> 谁想替代英伟达？</strong></p><p style=\"text-align: start;\"> 难道英伟达真的不能被超越吗？当然也不是，在巨大的市场利益面前，从传统半导体巨头到初创企业，围剿英伟达的呼声从来就没有停止过。</p><p style=\"text-align: start;\"> 特别是最近几年，随着云计算和云端AI芯片的火爆，已经有无数的半导体公司说过，自家芯片已经在部分性能上超过了英伟达A100，就像今天也有无数大模型企业会说自己已经在某些方面超过OpenAI GPT-3.5一样。</p><p style=\"text-align: start;\"> 在最新披露年报中，英伟达是这样描述自己的竞争风险的。</p><p style=\"text-align: start;\"> 公司的竞争来源主要有两个，一个是 GPU、CPU、DPU、嵌入式SoC和其他加速AI计算处理器产品的公司，比如英特尔、AMD、高通、华为；另一个是提供基于InfiniBand（无线带宽技术）、以太网、光纤通道和专有技术的半导体高性能互连产品供应商，比如华为、思科、惠普这样的通信公司，以及亚马逊、微软、阿里、谷歌、华为这样的云服务公司等等。</p><p style=\"text-align: start;\"> 特别是第一次被英伟达列为对手且被反复提到的华为。从芯片硬件到软件，从云服务到通信解决方案，英伟达几乎将华为当做所有领域的竞争对手。</p><p style=\"text-align: start;\"> 奇怪的是，虽然在2023年8月，科大讯飞创始人刘庆峰就提到华为的GPU已经可以对标A100了，但其实从客观的性能、使用成本，软硬件生态工具，华为与英伟达之间仍然有着代际的差距。</p><p style=\"text-align: start;\"> 华为被如此重视，关键在于两点：</p><p style=\"text-align: start;\"> 一是市场环境的问题，由于众所周知的原因，英伟达的高端芯片在国内的销路并不畅通，在全面国产替代的背景下，其针对中国的特供版芯片在中国的竞争力也在降低。在这样的背景下，华为拥有更多的成长空间，不必直接对标英伟达最先进的H200。</p><p style=\"text-align: start;\"> 另一个关键是华为的生态能力非常齐全，作为通信起家的企业，华为不仅拥有自己的芯片，服务器，还拥有自己的云计算平台和大模型。基本上，华为覆盖了AI这条产业链从头到尾的所有环节，对比英伟达拥有更大的潜力和可能。</p><p style=\"text-align: start;\"> 如今，华为的昇腾910B正在疯狂席卷中国市场，除了科大讯飞之外，国内多地的智算中心也都已经用上了华为的芯片。《财经》之前报道，华为昇腾系列产品目前处在供不应求状态，价格约只有英伟达A100的60%甚至可以更低。</p><p style=\"text-align: start;\"> 为了应对国内市场的变化，英伟达也在积极推出新的产品。2月初，有媒体报道，英伟达的新款国内专供芯片H20已经开始在接受经销商的预定。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/309b546944a748698d8228db3adbee1b\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"308\"/></p><p style=\"text-align: start;\"> ▲图源：NVIDIA 由H2O.ai和NVIDIA提供支持的融合AI生态系统</p><p style=\"text-align: start;\"> 而有趣的是，作为新产品，英伟达H20每张的定价换算成人民币仅在8.6万~11万左右，刚好略低于华为昇腾910B 12万元左右的价格。在英伟达承受中国市场压力的背景下，这被看做是一种防守策略。</p><p style=\"text-align: start;\"> 除了在国内有被黄仁勋亲自认证的竞争对手华为之外，海外市场英伟达其实也是群狼环伺。</p><p style=\"text-align: start;\"> 最虎视眈眈的自然是AMD。</p><p style=\"text-align: start;\"> 2023年6月，AMD发布了Instinct MI300，目标是对标英伟达H100，其晶体管数量达到1530亿，内存192GB、内存带宽5.3TB/s，分别是英伟达H100的大约2倍、2.4倍和1.6倍。</p><p style=\"text-align: start;\"> 软件上，AMD仍然延续兼容CUDA的策略，一方面通过迁移工具，翻译CUDA应用的策略吸引英伟达的开发者，另一方面开源自家的ROCm软件，提高企业和开发者的自主权。</p><p style=\"text-align: start;\"> 对于芯片算力这么基础的部分，没有企业希望英伟达成为自己的唯一供应商，所以在MI300推出之后，包括OpenAI、微软、Meta都纷纷表态将采购MI300。</p><p style=\"text-align: start;\"> 除了AMD，即使是已经在AI上落后的英特尔，也不甘心错过这场泼天富贵。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8d28717f037880c92a52e4c07879af3f\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"309\"/></p><p style=\"text-align: start;\"> ▲图源：彭博社 英特尔公司首席执行官Patrick Gelsinger于2023年12月14日星期四在美国纽约举行的英特尔AI Everywhere发布会上发表讲话</p><p style=\"text-align: start;\"> 英特尔最新的AI芯片Gaudi3将在2024年上市，这款芯片采用5nm工艺，最高配备128GB的内存。按英特尔的宣传，这款芯片的带宽是Gaudi 2(7nm工艺)的1.5倍，BF16功率是其4倍，网络算力是其2倍，并表示Gaudi3的性能将优于英伟达的H100。同时，美国政府也在对英特尔进行扶持，预计将向英特尔提供超过100亿美元的补贴。</p><p style=\"text-align: start;\"> 从战略上，与英伟达的优势在云端不同，英特尔的优势在与其广阔个人终端市场。所以英特尔其实将更大的赌注压在了个人终端的AI化上。英特尔CEO基辛格多次提到，要重构PC体验，并表达对未来AI PC市场的看好。英特尔希望依靠其CPU在个人PC上的优势，率先抢占这一市场，然后再通过消费市场反向促进云端市场的繁荣，打一波农村包围城市的战役。</p><p style=\"text-align: start;\"> 事实上，芯片的行业特点与软件、或者互联网的商业可以通过建立用户规模，或者生态就建立壁垒实现赢者通吃不同。作为高度技术密集型产业，芯片技术的代际变化非常大，只要存在技术迭代的机会，后来者就永远有弯道超车的可能。</p><p style=\"text-align: start;\"> 芯片不同于软件，或者互联网等其他业务模式，建立起一定的用户规模之后可以一直赢者通吃。只要存在技术迭代的机会，后来者就永远有弯道超车的可能。</p><p style=\"text-align: start;\"> 而无论是AMD还是英特尔，亦或者华为，他们都有深厚的技术研发能力和充裕的资金，这些企业可能会在这个阶段暂时落后，但也谁无法笃定，这些企业不会出现一次技术涌现，或者抓住某个技术迭代的关键时期后来居上。</p><p style=\"text-align: start;\"> 从最新财报看，AMD 2023年Q4数据中心的销售额22.8亿美元，同比增长38%，表明市场已经在逐步接纳其AI芯片的使用。</p><p style=\"text-align: start;\"> 而除了AMD和英特尔这样的老牌玩家之外，这个市场上还有很多创业者在前赴后继。</p><p style=\"text-align: start;\"> 最近比较出名的如Groq，其针对大语言模型量身定制的LPU芯片每秒可以生成500个token，远超英伟达芯片的效率。当然，这个成绩仍然是在实验场景下的结果，最终工程化交付还有很长的距离，且这款芯片也还有许多技术问题有待解决。</p><p style=\"text-align: start;\"> 但这本质上代表，面对新的场景，如今的芯片的技术仍有创新空间。</p><p style=\"text-align: start;\"> 所以我们会看到，作为全球最具代表的AI企业，OpenAI也宣布了自己的造芯计划。其创始人CEO Altman前段时间不仅传出7万亿美元的募资芯片，在这之前更是已经投资了包括Cerebras、Rain Neuromorphics和Atomic Semi在内的至少三家芯片公司。</p><p style=\"text-align: start;\"> 远在日本的孙正义，在互联网时代已经功成名就的他也打算放过这次机会，刚刚从巨额的投资亏损中解套的他，立马就提出了募集1000亿美元以创立一家人工智能半导体芯片企业的计划。</p><p style=\"text-align: start;\"> 有媒体报道，在这次计划中，软银将出资300亿美元资金，另有700亿美元的资金可能来自中东地区的机构。而在2023年，软银集团曾以640亿美元的估值收购ARM公司25%股份，这也是孙正义投入芯片的底气之一。</p><p style=\"text-align: start;\"> 当然，对于英伟达来说，更大或者更直接的危险还是来自其最大的客户——云厂商。</p><p style=\"text-align: start;\"> 面对巨大的算力需求，国内如百度、华为、阿里都相继推出了自己的AI芯片，在国外，包括微软、亚马逊、Google也同样在开发自己芯片。</p><p style=\"text-align: start;\"> 当然，这些芯片主要针对的是特定场景的计算需求，与英伟达面向通用场景的GPT仍然有不同。但这也代表，云计算厂商正在逐步减少对英伟达的依赖。而正如前面所提到的，这部分企业才是真正支撑英伟达业绩的主要客户。</p><p style=\"text-align: start;\"> 面对这些既定的，或者潜在的市场变化，英伟达自然也没闲着。据路透社报道，英伟达近期已与微软等主要云厂商联系，商讨为云厂商定制AI芯片的问题。</p><p style=\"text-align: start;\"> 同时，英伟达也在持续推出新的芯片，以期望不断拉开与后来者的距离。目前，英伟达已经公布了其下一代AI芯片B100的消息，设计性能要比H100快3倍。</p><p style=\"text-align: start;\"> 所以，虽然超越英伟达的机会仍然存在，这个世界也从不缺少挑战“霸权”的勇士，但这个任务显然还很漫长。</p></body></html>","source":"lsy1709033562161","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>谁能替代英伟达？</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; 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class=\"title\">\n谁能替代英伟达？\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n2024-02-27 18:05 北京时间 <a href=https://finance.sina.com.cn/tech/csj/2024-02-27/doc-inaknpfi3364051.shtml><strong>产业象限</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>作者丨山茶 2月22日，英伟达发布2024财年四季报，营收221亿美元，同比增长265%，净利润123亿美元，同比激增769%，双双大超市场预期。 然后，英伟达就杀疯了。 一夜之间，英伟达市值暴涨2770亿美元，创下华尔街单日最大涨幅的历史记录。如今，英伟达的市值已经逼近2万亿美元。以国内生产总值计算，英伟达市值超过了大多数其他国家经济体的规模。 ▲图源：福布斯 从企业层面看，这一市值也...</p>\n\n<a href=\"https://finance.sina.com.cn/tech/csj/2024-02-27/doc-inaknpfi3364051.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/7b8db4b0e3e8dc0281ba058cc5847232","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达"},"source_url":"https://finance.sina.com.cn/tech/csj/2024-02-27/doc-inaknpfi3364051.shtml","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1122933530","content_text":"作者丨山茶 2月22日，英伟达发布2024财年四季报，营收221亿美元，同比增长265%，净利润123亿美元，同比激增769%，双双大超市场预期。 然后，英伟达就杀疯了。 一夜之间，英伟达市值暴涨2770亿美元，创下华尔街单日最大涨幅的历史记录。如今，英伟达的市值已经逼近2万亿美元。以国内生产总值计算，英伟达市值超过了大多数其他国家经济体的规模。 ▲图源：福布斯 从企业层面看，这一市值也超越Meta，成为仅次于微软、苹果和沙特阿美的全球第四大市值的巨无霸。 但有意思的现象是，虽然已经跻身第一梯队，但无论是营收还是利润，英伟达都与微软、苹果、甚至被它超过的Meta差距较远。 可以对比来看：微软2024财年Q2营收620.2亿美元，净利润218.7亿美元；苹果2024财年Q1营收1195亿美元，净利润339.16亿美元；Meta2023年Q4营收401亿美元，净利润140.17亿美元。 《巴伦周刊》使用基于FactSet预测的2023年至2026年预期平均盈利增长，以及基于2024年预测的市盈率，对美股7大巨头企业的PEG比率（市盈率除以盈利增长率）也做了预测，英伟达是其中最低的。 ▲图源：FactSet 毫无疑问，如今英伟达的市值存在巨大泡沫，但从国内到国外，投资者却都愿意为这样的泡沫买单。 整个市场对英伟达充满信心，因为在某种程度上，市场已经将英伟达与AI时代的未来划上了等号。 投资英伟达，就是投资属于未来的AI时代，在这样的逻辑下，英伟达似乎值得任何市值。 那么，英伟达真的不可替代吗？谁又会成为英伟达的对手，谁又能将它赶下神坛？ 01 英伟达，凭什么遥遥领先？ 和其它半导体企业相比，英伟达是“遥遥领先”的，起码在市值上如此。 如今，在全球前十的半导体企业中，不算台积电和阿斯麦这样的纯代工厂和光刻机厂商，英伟达的市值约等于剩下七家市值的总和，甚至还有富余。 ▲图源：芯东西 撑起英伟达市值的，是其全球领先的AI计算芯片，包括A100、H100和即将上市的H200。根据富国银行的统计，英伟达目前在全球数据中心AI加速市场拥有98%的份额，处于绝对的统治地位。 很多时候，这些芯片花钱也都很难买到。早在2023年8月的时候，就有媒体报道，英伟达的订单排到了2024年。其芯片的交付周期，也曾一度高达8~11个月（如今已经缩短为3~4个月）。马斯克曾为此吐槽，“英伟达的芯片比毒品还难搞到”。 产能不足，供不应求，这些需求应该自然溢出到其他厂商。从供应链安全的角度考虑，面对如此集中的市场，企业似乎也不应该只选择英伟达这一家的产品。 但全球的企业排着队将订单送到英伟达手中，难道，除了英伟达的芯片之外，AMD、英特尔这些企业的芯片都办法训练大模型吗？ 答案当然不是，但使用英伟达的芯片，目前仍然是训练和运行大模型的最优选择。这种优势体现在四个方面，包括硬件性能、软件生态、适用范围和整体性价比。 首先是硬件性能。 以英伟达在2020年5月发布的NVIDIA A100 GPU为例，这款芯片采用7nm制程和NVIDIA Ampere架构，拥有540亿个晶体管和6912个CUDA核心，最高可以提供80GB的GPU显存，以及2TB/s的全球超快显存带宽。在大模型训练和推理常用的FP16(半精度浮点运算）Tensor Core峰值性能可以达到312TF，使用稀疏计算的情况下，可以达到624TF。 ▲图源：CSDN，NVIDIA GPU A100 Ampere(安培)架构深度解析 很多人对这些指标没什么概念，我们来简单解释一下。 芯片的制程决定着同样大小的芯片能够放下的晶体管的数量，而晶体管的数量越多，芯片的计算能力越强，这也是5纳米的芯片一定比7纳米的芯片先进的原因。 至于CUDA核心，即CUDA线程，是英伟达CUDA平台编程模型中的基本执行单元。我们都知道，GPU最强的能力是并行计算，而CUDA核心越多，意味着芯片能同时并行计算的数量也就越多，芯片的性能更强，完成同样任务的速度更快。 需要注意的是，芯片的计算能力强和计算效率高是两个概念。制程和晶体管的数量代表着计算能力，而CUDA核心的数量，代表着计算效率。 至于显存和带宽，则决定了GPU在运行时的效率。其中显存决定GPU同时能够存储的最大数据，而显存带宽，则决定显存和显卡之间的数据传输速度。 举一个简单直白的例子，在一个流水线上，原材料需要从库房运送到车间进行装备，然后将成品再运回库房。显存决定了库房能够放多少原材料，而显存带宽，则决定每次从库房送原材料的速度。如果库房不够大，或者材料传输速度不够快，那车间的生产能力再强，也无法生产出成品。所以显存和带宽，其实决定芯片能够参与训练多大参数规模的大模型，以及训练大模型的速度。 明白了这些基本概念，我们再用最有代表性的两家企业，进行对比。 首先是AMD，目前主打的芯片是MI250X，发布于2021年年底，采用7nm工艺，拥有582亿个晶体管，显存128G，显存带宽3.2768 TB/s，FP16峰值性能为369 TF，只有60个计算单元。 ▲图源：AMD官网，MI250X 其次是英特尔，目前主打芯片Ponte Vecchio，同样发布于2021年，采用7nm工艺，宣称晶体管数量达到1020亿，是全世界晶体管数量最多的芯片。这款芯片显存128GB，显存带宽3.2TB/s，FP16峰值性能184TF，计算单元102个。 ▲图源：英特尔 Hot Chips 演示的幻灯片，展示了 PVC 上的小芯片 我们会发现，即使从单纯的数据上看，英特尔和AMD也没有完全被英伟达甩开，甚至在某些领域，这两家的芯片还领先英伟达的A100。 但是这里有两个误区，第一个误区是，英特尔和AMD这两款芯片的发布时间比A100都要晚一年，他们真正对标的对手，其实应该是英伟达在2022年初发布的H100，而现在英伟达的芯片已经更新到H200了。 ▲图源：Semianalysis 第二个误区在于，硬件指标并不完全等于芯片的整体能力，软件生态是决定芯片性能和使用的第二个关键指标。 这就像手机和操作系统一样，手机的硬件配置再好，没有一个好的操作系统，对于消费者来说仍然不是一款好的手机。而这里需要提到的，就包括英伟达的CUDA平台、NVLink和Tensor Core等软件生态。 比如CUDA平台，我们前面提到的CUDA核心就是这个平台的产物，它可以提高芯片的并行计算能力；它可以通过编程，提高GPU的能效比，让同样的工作耗费更少的能源。 此外，CUDA平台还支持广泛的应用程序，包括科学计算、深度学习、机器学习、图像处理、视频处理等等，它还允许技术人员通过C++等常用的编程语言来编写GPU代码。打一个不恰当的比方，这相当于中国人不用学习英文，直接使用中文指挥外国人做事情，帮助技术人员节省了巨大成本。 但目前市面上大多数程序员已经深度依赖CUDA平台和开发工具，就像我们使用微信许多年了，你的朋友、聊天记录、朋友圈都在这个微信上，即使现在出现一个更好用的社交软件，你也很难迁移。 CUDA带来的生态壁垒也类似这个道理，其他平台虽然也有自己的软件生态，比如AMD有自己的GCN 架构，英特尔有Xe架构，甚至为开发者提供类似“一键换机”迁移功能，但都很难与英伟达竞争。 当然，这里面也有一些曲线救国的做法，比如以AMD为首，越来越多的芯片企业采用了“打不过就加入”的策略，选择将自己的芯片兼容到CUDA平台，早在2012年的时候，AMD就与Nvidia 达成了一项协议，允许AMD在其GCN架构GPU中使用 CUDA 技术，所以现在我们在AMD的芯片中，也会看到CUDA核心。 当然，对于英伟达来说，CUDA也只是护城河的一部分，其他的技术如NVLink也至关重要。 作为大模型训练的GPU，没有哪家企业会单独使用一张GPU，每次都会使用至少几百张卡，甚至上万张卡一起建立计算集群。NVLink是一种链接技术，可以实现GPU之间的高速、低延迟的互联。如果没有这种技术，整个芯片算力的集群就无法实现1+1>3的效果，而且会增加GPU之间的通信延迟，执行任务的效率会降低，芯片的功耗会增加，最终增加整个系统的运行成本。 大模型训练实际上是一个非常消耗能源的事情，国盛证券做过一个计算，假设每天约有1300万独立访客使用ChatGPT，那每天的电费就需要5万美元。而如果没有NVLink，这笔成本还会指数级上升。 芯片某种程度上就像购车一样，购车只是第一次成本，之后的油费、保养、保险才是成本的大头。所以黄仁勋才说，“AI系统最重要的不是硬件组成的成本，而是训练和运用AI的费用。” 所以，虽然AMD、英特尔在某些芯片上把价格定得比英伟达更低，但是从长期成本来考虑，具有更优软件生态和协同、配套工具的英伟达芯片仍然是性价比最高的选择。 当然，这里面还要考虑到使用场景的问题。 比如英伟达的大客户，主要是以Meta、微软、亚马逊、Google为代表的云计算平台。有媒体报道，头部云计算厂商在英伟达H100 GPU整体市场份额中的占比达到50%。 ▲图源：Omida Research 而云厂商采购芯片的逻辑，主要是构建算力集群，然后通过云服务平台将这些算力再卖出去。但这里就会存在一个问题，就是云厂商并不知道客户会拿这些算力来做些什么，比如有的企业会用来做机器学习，有企业需要大模型训练，也有企业需要做大模型推理。 不同的需求，背后对应的算力配置也不尽相同，它需要底层的芯片能够支持多种编程模型，支持多种数据类型，有较好的可拓展性和良好的性能和功耗等等。而这些，恰恰是英伟达硬件能力加软件生态带来的优势。 综合来看，无论是从硬件性能，还是软件生态；无论是从开发工具和部署工具，到长期使用的成本和可开发应用场景。对比同类竞争对手，英伟达都属于最有性价比，且遥遥领先的存在。 这就是为什么明明需要排着长队、忍受长时间等待，大家却仍然执着于英伟达芯片的原因。 02 谁想替代英伟达？ 难道英伟达真的不能被超越吗？当然也不是，在巨大的市场利益面前，从传统半导体巨头到初创企业，围剿英伟达的呼声从来就没有停止过。 特别是最近几年，随着云计算和云端AI芯片的火爆，已经有无数的半导体公司说过，自家芯片已经在部分性能上超过了英伟达A100，就像今天也有无数大模型企业会说自己已经在某些方面超过OpenAI GPT-3.5一样。 在最新披露年报中，英伟达是这样描述自己的竞争风险的。 公司的竞争来源主要有两个，一个是 GPU、CPU、DPU、嵌入式SoC和其他加速AI计算处理器产品的公司，比如英特尔、AMD、高通、华为；另一个是提供基于InfiniBand（无线带宽技术）、以太网、光纤通道和专有技术的半导体高性能互连产品供应商，比如华为、思科、惠普这样的通信公司，以及亚马逊、微软、阿里、谷歌、华为这样的云服务公司等等。 特别是第一次被英伟达列为对手且被反复提到的华为。从芯片硬件到软件，从云服务到通信解决方案，英伟达几乎将华为当做所有领域的竞争对手。 奇怪的是，虽然在2023年8月，科大讯飞创始人刘庆峰就提到华为的GPU已经可以对标A100了，但其实从客观的性能、使用成本，软硬件生态工具，华为与英伟达之间仍然有着代际的差距。 华为被如此重视，关键在于两点： 一是市场环境的问题，由于众所周知的原因，英伟达的高端芯片在国内的销路并不畅通，在全面国产替代的背景下，其针对中国的特供版芯片在中国的竞争力也在降低。在这样的背景下，华为拥有更多的成长空间，不必直接对标英伟达最先进的H200。 另一个关键是华为的生态能力非常齐全，作为通信起家的企业，华为不仅拥有自己的芯片，服务器，还拥有自己的云计算平台和大模型。基本上，华为覆盖了AI这条产业链从头到尾的所有环节，对比英伟达拥有更大的潜力和可能。 如今，华为的昇腾910B正在疯狂席卷中国市场，除了科大讯飞之外，国内多地的智算中心也都已经用上了华为的芯片。《财经》之前报道，华为昇腾系列产品目前处在供不应求状态，价格约只有英伟达A100的60%甚至可以更低。 为了应对国内市场的变化，英伟达也在积极推出新的产品。2月初，有媒体报道，英伟达的新款国内专供芯片H20已经开始在接受经销商的预定。 ▲图源：NVIDIA 由H2O.ai和NVIDIA提供支持的融合AI生态系统 而有趣的是，作为新产品，英伟达H20每张的定价换算成人民币仅在8.6万~11万左右，刚好略低于华为昇腾910B 12万元左右的价格。在英伟达承受中国市场压力的背景下，这被看做是一种防守策略。 除了在国内有被黄仁勋亲自认证的竞争对手华为之外，海外市场英伟达其实也是群狼环伺。 最虎视眈眈的自然是AMD。 2023年6月，AMD发布了Instinct MI300，目标是对标英伟达H100，其晶体管数量达到1530亿，内存192GB、内存带宽5.3TB/s，分别是英伟达H100的大约2倍、2.4倍和1.6倍。 软件上，AMD仍然延续兼容CUDA的策略，一方面通过迁移工具，翻译CUDA应用的策略吸引英伟达的开发者，另一方面开源自家的ROCm软件，提高企业和开发者的自主权。 对于芯片算力这么基础的部分，没有企业希望英伟达成为自己的唯一供应商，所以在MI300推出之后，包括OpenAI、微软、Meta都纷纷表态将采购MI300。 除了AMD，即使是已经在AI上落后的英特尔，也不甘心错过这场泼天富贵。 ▲图源：彭博社 英特尔公司首席执行官Patrick Gelsinger于2023年12月14日星期四在美国纽约举行的英特尔AI Everywhere发布会上发表讲话 英特尔最新的AI芯片Gaudi3将在2024年上市，这款芯片采用5nm工艺，最高配备128GB的内存。按英特尔的宣传，这款芯片的带宽是Gaudi 2(7nm工艺)的1.5倍，BF16功率是其4倍，网络算力是其2倍，并表示Gaudi3的性能将优于英伟达的H100。同时，美国政府也在对英特尔进行扶持，预计将向英特尔提供超过100亿美元的补贴。 从战略上，与英伟达的优势在云端不同，英特尔的优势在与其广阔个人终端市场。所以英特尔其实将更大的赌注压在了个人终端的AI化上。英特尔CEO基辛格多次提到，要重构PC体验，并表达对未来AI PC市场的看好。英特尔希望依靠其CPU在个人PC上的优势，率先抢占这一市场，然后再通过消费市场反向促进云端市场的繁荣，打一波农村包围城市的战役。 事实上，芯片的行业特点与软件、或者互联网的商业可以通过建立用户规模，或者生态就建立壁垒实现赢者通吃不同。作为高度技术密集型产业，芯片技术的代际变化非常大，只要存在技术迭代的机会，后来者就永远有弯道超车的可能。 芯片不同于软件，或者互联网等其他业务模式，建立起一定的用户规模之后可以一直赢者通吃。只要存在技术迭代的机会，后来者就永远有弯道超车的可能。 而无论是AMD还是英特尔，亦或者华为，他们都有深厚的技术研发能力和充裕的资金，这些企业可能会在这个阶段暂时落后，但也谁无法笃定，这些企业不会出现一次技术涌现，或者抓住某个技术迭代的关键时期后来居上。 从最新财报看，AMD 2023年Q4数据中心的销售额22.8亿美元，同比增长38%，表明市场已经在逐步接纳其AI芯片的使用。 而除了AMD和英特尔这样的老牌玩家之外，这个市场上还有很多创业者在前赴后继。 最近比较出名的如Groq，其针对大语言模型量身定制的LPU芯片每秒可以生成500个token，远超英伟达芯片的效率。当然，这个成绩仍然是在实验场景下的结果，最终工程化交付还有很长的距离，且这款芯片也还有许多技术问题有待解决。 但这本质上代表，面对新的场景，如今的芯片的技术仍有创新空间。 所以我们会看到，作为全球最具代表的AI企业，OpenAI也宣布了自己的造芯计划。其创始人CEO Altman前段时间不仅传出7万亿美元的募资芯片，在这之前更是已经投资了包括Cerebras、Rain Neuromorphics和Atomic Semi在内的至少三家芯片公司。 远在日本的孙正义，在互联网时代已经功成名就的他也打算放过这次机会，刚刚从巨额的投资亏损中解套的他，立马就提出了募集1000亿美元以创立一家人工智能半导体芯片企业的计划。 有媒体报道，在这次计划中，软银将出资300亿美元资金，另有700亿美元的资金可能来自中东地区的机构。而在2023年，软银集团曾以640亿美元的估值收购ARM公司25%股份，这也是孙正义投入芯片的底气之一。 当然，对于英伟达来说，更大或者更直接的危险还是来自其最大的客户——云厂商。 面对巨大的算力需求，国内如百度、华为、阿里都相继推出了自己的AI芯片，在国外，包括微软、亚马逊、Google也同样在开发自己芯片。 当然，这些芯片主要针对的是特定场景的计算需求，与英伟达面向通用场景的GPT仍然有不同。但这也代表，云计算厂商正在逐步减少对英伟达的依赖。而正如前面所提到的，这部分企业才是真正支撑英伟达业绩的主要客户。 面对这些既定的，或者潜在的市场变化，英伟达自然也没闲着。据路透社报道，英伟达近期已与微软等主要云厂商联系，商讨为云厂商定制AI芯片的问题。 同时，英伟达也在持续推出新的芯片，以期望不断拉开与后来者的距离。目前，英伟达已经公布了其下一代AI芯片B100的消息，设计性能要比H100快3倍。 所以，虽然超越英伟达的机会仍然存在，这个世界也从不缺少挑战“霸权”的勇士，但这个任务显然还很漫长。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1084,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":254113588748544,"gmtCreate":1703075850951,"gmtModify":1703080710894,"author":{"id":"3562403735807588","authorId":"3562403735807588","name":"likados","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3562403735807588","idStr":"3562403735807588"},"themes":[],"htmlText":"建议这哥们把所有资产拿去抄底A股","listText":"建议这哥们把所有资产拿去抄底A股","text":"建议这哥们把所有资产拿去抄底A股","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/254113588748544","repostId":"1192415600","repostType":2,"repost":{"id":"1192415600","weMediaInfo":{"introduction":"追踪全球财经热点，精选影响您财富的资讯，投资理财必备神器！","home_visible":1,"media_name":"华尔街见闻","id":"1084101182","head_image":"https://static.tigerbbs.com/66809d1f5c2e43e2bdf15820c6d6897e"},"pubTimestamp":1703056004,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1192415600?lang=&edition=full","pubTime":"2023-12-20 15:06","market":"us","language":"zh","title":"洪灝：美股或正处泡沫中，3000点为A股周期性底部","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1192415600","media":"华尔街见闻","summary":"美股已进入高波阶段，是最容易产生泡沫的阶段，现在泡沫可能就在AI半导体板块。","content":"<html><head></head><body><p>洪灝认为，美股已进入高波阶段，是最容易产生泡沫的阶段，现在泡沫可能就在AI半导体板块。</p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">精彩观点：</p><p style=\"text-align: justify;\">1.美国10年期国债收益率飙升，投资环境改变，不能再用固有思维投资。</p><p style=\"text-align: justify;\">2.美国市场现在进入了一个高波阶段，它产生极端回报的概率非常大，从历史的角度来考虑，这就是一个百年未有的大变局。</p><p style=\"text-align: justify;\">3.<strong>高波阶段是最容易产生泡沫的阶段，可能我们现在就在一个AI半导体的泡沫里，而这个时候也是最容易产生”肥尾事件”的时候。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">4.美国历史上的每次衰退时，失业率都曾触及过历史低位，然后开始飙升。经济衰退会带来失业率飙升，并非失业率预示着经济衰退。</p><p style=\"text-align: justify;\">5.市场上这些防止美国股票股指下行的期权交易，成交量已经达到了历史有史以来最高。</p><p style=\"text-align: justify;\">6.从根本上决定汇率走势的中国劳动生产率已经触底回升，再叠加中美的息差与中国的经济周期的运行等等，人民币汇率触底是大概率的能够确定的。</p><p style=\"text-align: justify;\">7.今年由于风险偏好偏低的原因，市场选择把所有的现金都存到了存款和低风险的债券里，这也导致了风险资产尤其是股票表现欠佳。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>8.目前A股市场已经处于“周期性底部”，市场的悲观情绪已反映在股价里。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">9.房地产市场的调整是个长周期过程，复苏非朝夕之功，是以30到50年为单位周期的。</p><p style=\"text-align: justify;\">10.房地产的市场的关注点不应该是房子的价格而是看交易量，要形成一个交易活跃、价格由市场决定的资金蓄水和财富仓储体系。</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">近日，思睿集团首席经济学家洪灝就2024年A股、美股港股走势做出分析和展望。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/67b91b35b7aeec48746f2db13fa1fae7\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"426\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">以下是华尔街见闻整理的精华内容：</p><p style=\"text-align: justify;\">非常感谢华尔街见闻，还有各位朋友给我时间和大家分享一下对未来的看法。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们现在面对的市场的环境是否比去年更差？如果不是的话，为什么市场这么悲观，或者说为什么市场对于政策似乎无动于衷？</p><p style=\"text-align: justify;\">同时为什么美联储从去年开始到今年加息还一直加息，但是美国股市还有外围的股市反而一直在涨，这些都是我们今年遇到的非常困惑的问题。</p><p><strong>美国10年期国债收益率飙升 投资环境改变</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我们先讲一下外围的情况，这个是美国的10年期国债收益率，这么多年这个图一直都没有变过，一直到2023年，我们看到一个明显趋势，美国10年期国债收益率突破了40年长期下行的趋势，所以我觉得如果看到了这个图，我们仍然在用以前的思维的模式去思考现在投资的环境，那就说明我们还是没有悟到。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/406561970bdebe48234e4e59cf87820d\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"341\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">现在我们去见一些给我们做财务规划人，他们经常都是简单粗暴的用6040的投资组合：如果你是40岁的话，那么我给你60%的股票，40%的债券，那么如果是60岁的话，我就反过来。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一种6040的的投资组合它建立在一个<strong>最根本的假设就是股债的相关性。</strong>股票涨、债券跌，债券涨、股票跌，双方呈现负相关，一直到2020年股债双涨。当你手上拿着那7个纳斯达克股票，觉得2021年我跑得很好的时候，2022年下半年开始，我们看到股票跌得稀里哗啦，然后你想把仓位转到债券上，结果债券比股票跌的更多。6040就是股票跌40%，债券跌60%。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然到了2024年可能会情况会发生一些变化，毕竟美联储重要的货币政策它已经历史性转向。</p><p><strong>美股进入高波阶段</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我们现在处于一个百年未有的变局之中，我们看这个图，这个是做美股的朋友都知道的美国VIX曲线，美股隐含未来的波动率。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/939497d85b91363d2240712791e3596c\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"344\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">当我们把CBOE 1996年到现在的数据做一个周期的处理和量化滤波的处理，<strong>其实我们可以看到这是一个非常规则的美股波动性的周期，每一个波动性的周期大概是在7到11年左右。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">跟踪我的研究报告的朋友都知道，我一直强调850天均线这一长期移动平均线的重要性，每一个短周期大概是三年半，每一个中周期是2到3个3.5年的周期，每一个长周期大概是10个3.5年的周期，就是<strong>35年的长周期</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们看到很明显的美国的市场的隐含波动率，呈现出一个非常明显的周期性的变化。</p><p style=\"text-align: justify;\">可以看到，第一个高点出现在2001-2002年，美国的恐袭和市场的衰退，市场的隐含波动率VIX飙到历史最高。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二次是2008年到2011年，这时是美国的次贷危机，再加上美国主权债务评级历史性地下调。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么最后是现在，市场重新进入高波的周期，<strong>它产生极端回报的概率非常大</strong>，给各位做财富管理计划的时候，它是我们最需要考虑的地方，因为在高波的时候，我们并不知道你的回报率，它会落在你中型曲线的头还是尾？</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>但是高波阶段是最容易产生泡沫的阶段。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">所以这个时候看明年的市场，<strong>市场现在进入了一个白热化的阶段，尤其是对于AI板块的预期</strong>，以及对于7个大型科技股的预期，我们都知道这7个科技股的估值非常高，现在有很多朋友在硅谷融资，又回到了做PPT融资的时候，一个大学生做一个AI的PPT说自己要做一个AI的应用，那么基本上5000万美元起跳融资，所以钱非常的多，风险偏好非常的高，但是在市场高估阶段，你<strong>实现极高收益率的可能性和极低收益率的可能性都非常高，或者说比一个普通的时期要高。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">再看一个图，这个图是我们做的美股从1872年到现在的一个长周期的图。我们看到市场也很有意思，美股的长周期在1939年、1974年和2009年分别三次触底且都触及了回报率周期的底部。而1929、1956、1989和2000年分别触到了回报率周期的顶部。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/42e9b42f54b2ae66d0e4cc3df52f3098\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"353\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">那么它是非常规则的，<strong>上有顶下有底</strong>，这是我们做交易的最喜欢的一种回报率的分布，因为你知道他什么时候高，什么时候低，因此，你知道他什么时候买什么时候卖，但是条件就是你活得足够长，像巴菲特那么长。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>每一个底部大概35年，那么每一个35年的大周期对应的是10个3.5年的短周期</strong>，每一个3.5年的短周期形成一个10.5年的中周期，每一个太阳黑子的周期是10.5年，为什么？</p><p style=\"text-align: justify;\">我们没有答案，但是我们知道这个规律是可循的。我们知道太阳的黑子影响农业活动，农业的活动直接影响到以前农业社会借贷的行为，如果你年景好丰收了，你不用借，你甚至要还钱，年景不好了你就去借种子借高利贷去地主家里借。</p><p style=\"text-align: justify;\">为什么这一个农业的周期延续到现在我们也不知道，但是人类的行为就这么就是这么神奇，每35年一个短周期，那么现在我们再次进入了一个高波的阶段。</p><p style=\"text-align: justify;\">刚才我们讲了<strong>高波的阶段是最容易产生泡沫的，可能我们现在就在一个泡沫中，就在一个AI半导体的泡沫里</strong>，<strong>这个时候也是最容易产生”肥尾事件”的时候</strong>，比如我们现在看到的各种AI概念股以及加密货币。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们看一下对于短周期，明年6到12个月的市场，当前没有能够回答的问题就是：美国的经济明年是否会衰退？</p><p style=\"text-align: justify;\">2023年，基本所有的经济学家都认为美国经济要衰退，因为美联储加息加成这样了，房子也卖不出去了，房子的开发商也不建新房子了，美国的新房的库存达到历史的最低点，我们的是历史最高点。</p><p><strong>美国明年会衰退吗？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">市场现在无法达成共识，<strong>不能够决定的就是明年美国经济是否衰退。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我们看一下这个图，很多人他喜欢用美国的失业率就是蓝色的线来判断，现在失业率很低，大家收入增长非常快，因此没有失业就没有没有公司的减少，没有收入减少，消费会继续，而美国经济是消费占比70%，所以美国经济明年不会衰退了，大概这个逻辑就这样。</p><p style=\"text-align: justify;\">但是我们知道<strong>每一次美国经济的衰退之前失业率都达到了一个历史的底部，然后飙升。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ae5b95f4a3d8b081ecef22aa38c0b1a6\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"352\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">比如说像2008年美国的失业率飙升的时候，已经是2008年6月份，<strong>也就是说往往是在经济衰退的时候，我们开始看到失业率的飙升，而不是失业率预示的经济衰退。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">失业率本身没有预测的作用，为什么？因为在宏观经济里，我们都知道要达到三个平衡，就是商品，劳动力市场和金融市场的大一统。</p><p style=\"text-align: justify;\">金融市场的大一统的平衡形成了一个市场的均衡价格，这个时候市场不会暴涨，也不会暴跌。这个时候市场处于一个合理估值的状态，这个状态不是某一个瞬间，然后稍逊即逝。</p><p style=\"text-align: justify;\">商品、市场的大一统的平衡体现在商品的供需，因为商品的供需是没有办法伪造的，今年你需要多少钢筋，水泥，你没有办法伪造；今年你要烧多少油多少煤，没有办法伪造，商品的需求反映了当下经济的状况。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>劳动力的失业率是一个滞后的指标。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">因为只有在经济不行的时候，企业家才开始裁员。往往是企业家开始砍人，收入开始减少，消费开始减少，导致社会总需求的减少，社会总需求的减少，反过来影响投资的减少，形成了一个负向的循环。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个时候衰退越来越明显，向下的压力越来越大。市场没有办法达成共识明年美国会不会衰退。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>明年美国会不会衰退我也不知道，但是我觉得如果你要我赌一个可能性的话，我就赌它衰退，因为现在市场过于乐观。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">跟踪过我的研报的朋友都知道，我的著名的短周期的波动的图，黄色的线是我们的美国经济的短周期的波动向下，而其他的线比如左上角的是美国的标普，左边中间是EPS美国的每股的盈利增长，下边是美国的IP（工业产出），右上图是美国的LEI领先经济指标等等。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/865c6d0e21320887c7e5f1985fda76ad\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"354\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">那么这一些指标都指向美国的经济快速放缓，当然我们现在看股市看不出来，看股市（就是左上的蓝色的线）还是在往上走，并没有确认我们经济周期领先指标的下行趋势，这很有意思。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个时候才是我们最需要注意的时候，我们的预期差没有被计入市场价格里，如果最终差的预期兑现，产生一个剧烈的预期的时候，这个时候就是转折点。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果明年美国经济放缓或者衰退，那么最直接的反应就是美联储的利率，<strong>美联储的利率在资产价格上最直接的反应就是美元的汇率</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">我不知道美股里头有多少杠杆，但是我知道除了通过这种结构加杠杆之外，我们还看到现在有一种非常流行的方式，叫做末日期权。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一些期权只有0到1天，今天买今天到期，或者今天买明天到期，类似于彩票。</p><p style=\"text-align: justify;\">今年很有意思，跟去年不一样，去年是在四季度的时候，你还需要把手上一些亏本的股票抛售，然后拿着实现负收益或者说实现亏损去抵消你的税务的负担。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而今年没有没有这个问题，大家拼命的卖Covered Call(备兑开仓)，<strong>因此市场上这些防止美国股票股指下行的期权交易，成交量已经达到了历史有史以来最高</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以如果你想象一下明年走势，如果明年美联储降息，然后美元汇率走弱，我们做了一个周期的调整，黄色的线是美国的贸易的逆差和GDP的比你看一下，黄色的线领先美元汇率周期1-2个周期，就是3.5到7年。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么我们看到了很明显，现在美元汇率所处的位置是非常高，尤其是相对于他们现在的贸易逆差是非常高的，或者说美元汇率过强，反映的是很多人对于美国迷之信心，对于美联储迷之信心，但是要知道美联储犯了无数的错误，包括这一次加息的周期迟了，最后导致这一次加息的速度是有史以来最快的，三次75个点的加息。</p><p><strong>中国国民资产负债表的变化</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">讲一下中国的情况，很有意思，今年我们搞不懂的是为什么政策没办法刺激消费？</p><p style=\"text-align: justify;\">我们看一下居民的资产负债表，宏观经济学里有一个很有意思的等式，储蓄=投资。</p><p style=\"text-align: justify;\">你要投多少钱，我们就要储蓄多少钱，那么每一期的储蓄的积累，等于我们整个资产国民资产负债表上投资的积累。</p><p style=\"text-align: justify;\">根据社科院2020年的专题的报告，总资产大概是500万亿， 500万亿其实等于我们中国的平均房价乘以中国的房地产的存量，就这么简单。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c543fe923e00f5cfd74589ba394454c0\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"362\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">总储蓄280万亿：活期存款55万亿，债券100万亿，理财25万亿，信托20，股票80- 100亿，全加一块儿正好等于280万亿。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么剩下就是权益，就是我们房价和我们资产涨出来的那一部分大概是220万亿人民币左右，那么全部加起来500万，就是你的净资产。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以我们整个国民经济的资产负债表大概是1500万亿，我们现在整个国民经济的杠杆大概是三倍左右，大概是280多290万亿，M2大概是280-290万亿， GDP大概是120万亿。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们今年由于风险偏好偏低的原因，选择把所有的现金都存到了存款和低风险的债券里，这也导致了风险资产尤其是股票表现欠佳。</p><p><strong>A股处在周期性的底部</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">所以从去年开始，我们看到了一些我们历史上从来没有看到过的现象。我们知道储蓄拼命的增长，今年好像存了30万亿，储蓄来自于我们居民自己的存款，也一部分来自于我们对外贸易挣回来的国外的储蓄。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/615b5cd23b7506ce1b058086f1d208be\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"353\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">因此理论上，我们会看到，<strong>储蓄增长、M2增长，以及我们贸易盈利的增长基本上应该是同步的。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">同时我们以前有过一个有很有名的理论说的是如果M2涨，我们整个股市都会涨，但是今年的情况是，M2广义货币的增长，大概百分之十点几左右，但是我们股市确实依然是一蹶不振。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们看一下从2022年开始，我们万德全A指数(红色的线)、贸易的盈余、存款的余额以及M2的增长基本上脱钩了。</p><p style=\"text-align: justify;\">也就是说2022-2023年大家更喜欢存钱而不喜欢买东西的，不仅仅不消费也不买股票，这个就是很明显的风险偏好的压抑没有被释放出来。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么如果风险的偏好一直低迷的话，那么市场对于风险资产的投入分配它就会减少。</p><p style=\"text-align: justify;\">人民币汇率已触及周期性底部，今年七八月份的时候，人民币汇率大概是在7.4的水平。那么当你回头一下，尤其是海外的研究，很多报告都觉得人民币汇率基本没戏，因为当时中美两国的息差非常大，我们看到了大量的资本不仅仅是中国的资本，那么海外的资本也留到了美国。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以我们看一下蓝色的线，经过周期调整的人民币汇率的走势很有意思。我们看到了美国市场的波动性不约而同的展示出来一个3.5年的周期，以及由3.5年的短周期叠加出来的中长周期。</p><p>我们看一下蓝色的线就是我们的人民币的汇率，2008年-2009年的时候人民币汇率触底，2016年人民币汇率触底，那么这个是2023年大概4月到8月的时候人民币汇率触底，可以看出每一个低点间隔大概就是两个 3.5 年的短周期形成一个7年的周期。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ab0b3815d4c488c298fc18ca73f7b158\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"361\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>因此当时我们觉得</strong>不管外围发生什么事情，<strong>7.4应该就是这一轮人民币汇率的底部</strong>，这个是由周期本身决定，所以我们看到了这一轮的人民币周期基本上见底。</p><p style=\"text-align: justify;\">再看一下劳动生产率，我们的汇率强不仅仅显示可能我们的息差好等，更重要的是对于国家相对的劳动生产率的一个定价。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>如果某一个国家劳动生产率相对于别的国家增长的更快的话，那么它的汇率就应该走强。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">所以如果我们的劳动生产率的变化触底反弹并领先人民币汇率12个月的话，那么在未来的6到12个月，我们也应该看到人民币相应的走强，那么再叠加中美的息差，再叠加中国的经济周期的运行等等，那么很有理由相信<strong>人民币汇率应该是我们在不确定的环境里头一个比较大概率的能够确定的一个事件</strong>，就是汇率已经在7.4的时候见底了。</p><p style=\"text-align: justify;\">为什么市场没有反应？</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>美国长债的走势跟我们的A股的走势息息相关</strong>，且这个相关性是不会消失，这个时候我们可以比较快的得出一个结论：如果明年美联储降息，或者说由于美国放缓衰退，美联储降息，那么两国息差收敛，同时中国的汇率回暖，那么自然是对我们中国资本市场的一个有力的支撑。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们现在看到了3000点略低于3000点的位置，它应该就是这一轮周期的底部了，这也是和我们去年11月份展望未来12个月的预期是一致的。</p><p style=\"text-align: justify;\">去年我们展望未来12个月的时候，我们预计上证大概在略低于3000到3500点之间，那么今年实际走出来就是2900到3400，所以没有必要太悲观，尤其是在所有人都悲观的时候。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们如果继续悲观的话，对于这个形式无济于事，且很多悲观的情绪已经记录在低迷的股价里了。我们要让股市好起来，需要做更多工作，包括我们停止悲观。</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>洪灝：美股或正处泡沫中，3000点为A股周期性底部</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ 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class=\"title\">\n洪灝：美股或正处泡沫中，3000点为A股周期性底部\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n2023-12-20 15:06 北京时间 <strong>华尔街见闻</strong>\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>洪灝认为，美股已进入高波阶段，是最容易产生泡沫的阶段，现在泡沫可能就在AI半导体板块。精彩观点：1.美国10年期国债收益率飙升，投资环境改变，不能再用固有思维投资。2.美国市场现在进入了一个高波阶段，它产生极端回报的概率非常大，从历史的角度来考虑，这就是一个百年未有的大变局。3.高波阶段是最容易产生泡沫的阶段，可能我们现在就在一个AI半导体的泡沫里，而这个时候也是最容易产生”肥尾事件”的时候。4....</p>\n\n<a href=\"\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/9762a49d10ee040241f74a568c4bd943","relate_stocks":{"000001.SH":"上证指数",".SPX":"S&P 500 Index",".IXIC":"NASDAQ 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投资环境改变我们先讲一下外围的情况，这个是美国的10年期国债收益率，这么多年这个图一直都没有变过，一直到2023年，我们看到一个明显趋势，美国10年期国债收益率突破了40年长期下行的趋势，所以我觉得如果看到了这个图，我们仍然在用以前的思维的模式去思考现在投资的环境，那就说明我们还是没有悟到。现在我们去见一些给我们做财务规划人，他们经常都是简单粗暴的用6040的投资组合：如果你是40岁的话，那么我给你60%的股票，40%的债券，那么如果是60岁的话，我就反过来。这一种6040的的投资组合它建立在一个最根本的假设就是股债的相关性。股票涨、债券跌，债券涨、股票跌，双方呈现负相关，一直到2020年股债双涨。当你手上拿着那7个纳斯达克股票，觉得2021年我跑得很好的时候，2022年下半年开始，我们看到股票跌得稀里哗啦，然后你想把仓位转到债券上，结果债券比股票跌的更多。6040就是股票跌40%，债券跌60%。当然到了2024年可能会情况会发生一些变化，毕竟美联储重要的货币政策它已经历史性转向。美股进入高波阶段我们现在处于一个百年未有的变局之中，我们看这个图，这个是做美股的朋友都知道的美国VIX曲线，美股隐含未来的波动率。当我们把CBOE 1996年到现在的数据做一个周期的处理和量化滤波的处理，其实我们可以看到这是一个非常规则的美股波动性的周期，每一个波动性的周期大概是在7到11年左右。跟踪我的研究报告的朋友都知道，我一直强调850天均线这一长期移动平均线的重要性，每一个短周期大概是三年半，每一个中周期是2到3个3.5年的周期，每一个长周期大概是10个3.5年的周期，就是35年的长周期。我们看到很明显的美国的市场的隐含波动率，呈现出一个非常明显的周期性的变化。可以看到，第一个高点出现在2001-2002年，美国的恐袭和市场的衰退，市场的隐含波动率VIX飙到历史最高。第二次是2008年到2011年，这时是美国的次贷危机，再加上美国主权债务评级历史性地下调。那么最后是现在，市场重新进入高波的周期，它产生极端回报的概率非常大，给各位做财富管理计划的时候，它是我们最需要考虑的地方，因为在高波的时候，我们并不知道你的回报率，它会落在你中型曲线的头还是尾？但是高波阶段是最容易产生泡沫的阶段。所以这个时候看明年的市场，市场现在进入了一个白热化的阶段，尤其是对于AI板块的预期，以及对于7个大型科技股的预期，我们都知道这7个科技股的估值非常高，现在有很多朋友在硅谷融资，又回到了做PPT融资的时候，一个大学生做一个AI的PPT说自己要做一个AI的应用，那么基本上5000万美元起跳融资，所以钱非常的多，风险偏好非常的高，但是在市场高估阶段，你实现极高收益率的可能性和极低收益率的可能性都非常高，或者说比一个普通的时期要高。再看一个图，这个图是我们做的美股从1872年到现在的一个长周期的图。我们看到市场也很有意思，美股的长周期在1939年、1974年和2009年分别三次触底且都触及了回报率周期的底部。而1929、1956、1989和2000年分别触到了回报率周期的顶部。那么它是非常规则的，上有顶下有底，这是我们做交易的最喜欢的一种回报率的分布，因为你知道他什么时候高，什么时候低，因此，你知道他什么时候买什么时候卖，但是条件就是你活得足够长，像巴菲特那么长。每一个底部大概35年，那么每一个35年的大周期对应的是10个3.5年的短周期，每一个3.5年的短周期形成一个10.5年的中周期，每一个太阳黑子的周期是10.5年，为什么？我们没有答案，但是我们知道这个规律是可循的。我们知道太阳的黑子影响农业活动，农业的活动直接影响到以前农业社会借贷的行为，如果你年景好丰收了，你不用借，你甚至要还钱，年景不好了你就去借种子借高利贷去地主家里借。为什么这一个农业的周期延续到现在我们也不知道，但是人类的行为就这么就是这么神奇，每35年一个短周期，那么现在我们再次进入了一个高波的阶段。刚才我们讲了高波的阶段是最容易产生泡沫的，可能我们现在就在一个泡沫中，就在一个AI半导体的泡沫里，这个时候也是最容易产生”肥尾事件”的时候，比如我们现在看到的各种AI概念股以及加密货币。我们看一下对于短周期，明年6到12个月的市场，当前没有能够回答的问题就是：美国的经济明年是否会衰退？2023年，基本所有的经济学家都认为美国经济要衰退，因为美联储加息加成这样了，房子也卖不出去了，房子的开发商也不建新房子了，美国的新房的库存达到历史的最低点，我们的是历史最高点。美国明年会衰退吗？市场现在无法达成共识，不能够决定的就是明年美国经济是否衰退。我们看一下这个图，很多人他喜欢用美国的失业率就是蓝色的线来判断，现在失业率很低，大家收入增长非常快，因此没有失业就没有没有公司的减少，没有收入减少，消费会继续，而美国经济是消费占比70%，所以美国经济明年不会衰退了，大概这个逻辑就这样。但是我们知道每一次美国经济的衰退之前失业率都达到了一个历史的底部，然后飙升。比如说像2008年美国的失业率飙升的时候，已经是2008年6月份，也就是说往往是在经济衰退的时候，我们开始看到失业率的飙升，而不是失业率预示的经济衰退。失业率本身没有预测的作用，为什么？因为在宏观经济里，我们都知道要达到三个平衡，就是商品，劳动力市场和金融市场的大一统。金融市场的大一统的平衡形成了一个市场的均衡价格，这个时候市场不会暴涨，也不会暴跌。这个时候市场处于一个合理估值的状态，这个状态不是某一个瞬间，然后稍逊即逝。商品、市场的大一统的平衡体现在商品的供需，因为商品的供需是没有办法伪造的，今年你需要多少钢筋，水泥，你没有办法伪造；今年你要烧多少油多少煤，没有办法伪造，商品的需求反映了当下经济的状况。劳动力的失业率是一个滞后的指标。因为只有在经济不行的时候，企业家才开始裁员。往往是企业家开始砍人，收入开始减少，消费开始减少，导致社会总需求的减少，社会总需求的减少，反过来影响投资的减少，形成了一个负向的循环。这个时候衰退越来越明显，向下的压力越来越大。市场没有办法达成共识明年美国会不会衰退。明年美国会不会衰退我也不知道，但是我觉得如果你要我赌一个可能性的话，我就赌它衰退，因为现在市场过于乐观。跟踪过我的研报的朋友都知道，我的著名的短周期的波动的图，黄色的线是我们的美国经济的短周期的波动向下，而其他的线比如左上角的是美国的标普，左边中间是EPS美国的每股的盈利增长，下边是美国的IP（工业产出），右上图是美国的LEI领先经济指标等等。那么这一些指标都指向美国的经济快速放缓，当然我们现在看股市看不出来，看股市（就是左上的蓝色的线）还是在往上走，并没有确认我们经济周期领先指标的下行趋势，这很有意思。这个时候才是我们最需要注意的时候，我们的预期差没有被计入市场价格里，如果最终差的预期兑现，产生一个剧烈的预期的时候，这个时候就是转折点。如果明年美国经济放缓或者衰退，那么最直接的反应就是美联储的利率，美联储的利率在资产价格上最直接的反应就是美元的汇率。我不知道美股里头有多少杠杆，但是我知道除了通过这种结构加杠杆之外，我们还看到现在有一种非常流行的方式，叫做末日期权。这一些期权只有0到1天，今天买今天到期，或者今天买明天到期，类似于彩票。今年很有意思，跟去年不一样，去年是在四季度的时候，你还需要把手上一些亏本的股票抛售，然后拿着实现负收益或者说实现亏损去抵消你的税务的负担。然而今年没有没有这个问题，大家拼命的卖Covered Call(备兑开仓)，因此市场上这些防止美国股票股指下行的期权交易，成交量已经达到了历史有史以来最高。所以如果你想象一下明年走势，如果明年美联储降息，然后美元汇率走弱，我们做了一个周期的调整，黄色的线是美国的贸易的逆差和GDP的比你看一下，黄色的线领先美元汇率周期1-2个周期，就是3.5到7年。那么我们看到了很明显，现在美元汇率所处的位置是非常高，尤其是相对于他们现在的贸易逆差是非常高的，或者说美元汇率过强，反映的是很多人对于美国迷之信心，对于美联储迷之信心，但是要知道美联储犯了无数的错误，包括这一次加息的周期迟了，最后导致这一次加息的速度是有史以来最快的，三次75个点的加息。中国国民资产负债表的变化讲一下中国的情况，很有意思，今年我们搞不懂的是为什么政策没办法刺激消费？我们看一下居民的资产负债表，宏观经济学里有一个很有意思的等式，储蓄=投资。你要投多少钱，我们就要储蓄多少钱，那么每一期的储蓄的积累，等于我们整个资产国民资产负债表上投资的积累。根据社科院2020年的专题的报告，总资产大概是500万亿， 500万亿其实等于我们中国的平均房价乘以中国的房地产的存量，就这么简单。总储蓄280万亿：活期存款55万亿，债券100万亿，理财25万亿，信托20，股票80- 100亿，全加一块儿正好等于280万亿。那么剩下就是权益，就是我们房价和我们资产涨出来的那一部分大概是220万亿人民币左右，那么全部加起来500万，就是你的净资产。所以我们整个国民经济的资产负债表大概是1500万亿，我们现在整个国民经济的杠杆大概是三倍左右，大概是280多290万亿，M2大概是280-290万亿， GDP大概是120万亿。我们今年由于风险偏好偏低的原因，选择把所有的现金都存到了存款和低风险的债券里，这也导致了风险资产尤其是股票表现欠佳。A股处在周期性的底部所以从去年开始，我们看到了一些我们历史上从来没有看到过的现象。我们知道储蓄拼命的增长，今年好像存了30万亿，储蓄来自于我们居民自己的存款，也一部分来自于我们对外贸易挣回来的国外的储蓄。因此理论上，我们会看到，储蓄增长、M2增长，以及我们贸易盈利的增长基本上应该是同步的。同时我们以前有过一个有很有名的理论说的是如果M2涨，我们整个股市都会涨，但是今年的情况是，M2广义货币的增长，大概百分之十点几左右，但是我们股市确实依然是一蹶不振。我们看一下从2022年开始，我们万德全A指数(红色的线)、贸易的盈余、存款的余额以及M2的增长基本上脱钩了。也就是说2022-2023年大家更喜欢存钱而不喜欢买东西的，不仅仅不消费也不买股票，这个就是很明显的风险偏好的压抑没有被释放出来。那么如果风险的偏好一直低迷的话，那么市场对于风险资产的投入分配它就会减少。人民币汇率已触及周期性底部，今年七八月份的时候，人民币汇率大概是在7.4的水平。那么当你回头一下，尤其是海外的研究，很多报告都觉得人民币汇率基本没戏，因为当时中美两国的息差非常大，我们看到了大量的资本不仅仅是中国的资本，那么海外的资本也留到了美国。所以我们看一下蓝色的线，经过周期调整的人民币汇率的走势很有意思。我们看到了美国市场的波动性不约而同的展示出来一个3.5年的周期，以及由3.5年的短周期叠加出来的中长周期。我们看一下蓝色的线就是我们的人民币的汇率，2008年-2009年的时候人民币汇率触底，2016年人民币汇率触底，那么这个是2023年大概4月到8月的时候人民币汇率触底，可以看出每一个低点间隔大概就是两个 3.5 年的短周期形成一个7年的周期。因此当时我们觉得不管外围发生什么事情，7.4应该就是这一轮人民币汇率的底部，这个是由周期本身决定，所以我们看到了这一轮的人民币周期基本上见底。再看一下劳动生产率，我们的汇率强不仅仅显示可能我们的息差好等，更重要的是对于国家相对的劳动生产率的一个定价。如果某一个国家劳动生产率相对于别的国家增长的更快的话，那么它的汇率就应该走强。所以如果我们的劳动生产率的变化触底反弹并领先人民币汇率12个月的话，那么在未来的6到12个月，我们也应该看到人民币相应的走强，那么再叠加中美的息差，再叠加中国的经济周期的运行等等，那么很有理由相信人民币汇率应该是我们在不确定的环境里头一个比较大概率的能够确定的一个事件，就是汇率已经在7.4的时候见底了。为什么市场没有反应？美国长债的走势跟我们的A股的走势息息相关，且这个相关性是不会消失，这个时候我们可以比较快的得出一个结论：如果明年美联储降息，或者说由于美国放缓衰退，美联储降息，那么两国息差收敛，同时中国的汇率回暖，那么自然是对我们中国资本市场的一个有力的支撑。我们现在看到了3000点略低于3000点的位置，它应该就是这一轮周期的底部了，这也是和我们去年11月份展望未来12个月的预期是一致的。去年我们展望未来12个月的时候，我们预计上证大概在略低于3000到3500点之间，那么今年实际走出来就是2900到3400，所以没有必要太悲观，尤其是在所有人都悲观的时候。我们如果继续悲观的话，对于这个形式无济于事，且很多悲观的情绪已经记录在低迷的股价里了。我们要让股市好起来，需要做更多工作，包括我们停止悲观。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":622,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":348829647700280,"gmtCreate":1726204087037,"gmtModify":1726204088977,"author":{"id":"3562403735807588","authorId":"3562403735807588","name":"likados","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3562403735807588","idStr":"3562403735807588"},"themes":[],"htmlText":"建议作者抄底A股","listText":"建议作者抄底A股","text":"建议作者抄底A股","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/348829647700280","repostId":"1165722705","repostType":2,"repost":{"id":"1165722705","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":1726203601,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1165722705?lang=&edition=full","pubTime":"2024-09-13 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