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2023-03-29

$硅谷银行(SIVBQ)$ 小买100万股

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08-02

$纳斯达克(.IXIC)$ 快点，全仓杀入！今年最后一次机会！！

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08-06

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红杉资本David Cahn：AI时代最重要的三件事——服务器、钢铁和电力

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08-05

$梯瓦制药(TEVA)$ 梯瓦制药工业有限公司总部位于以色列，是世界领先的仿制药制造商。梯瓦一半的销售额来自北美，占美国仿制药处方总数的高个位数百分比。该公司还在欧洲、日本、俄罗斯和以色列占有重要地位。除仿制药外，梯瓦还在三个主要治疗领域拥有一系列创新药物和生物仿制药：中枢神经系统药物 Copaxone、Ajovy 和 Austedo；以及中枢神经系统药物 Copaxone、Ajovy 和 Austedo；呼吸领域有Qvar和ProAir；肿瘤学领域包括 Truxima、Herzuma 和 Bendeka/Treanda。梯瓦还销售活性药物成分，提供合同生产服务，并拥有总部位于美国的仿制药和专科药物经销商 Anda。

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08-05

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@Conan的投资笔记:彼得林奇：很多人投资的问题是选一支股票的时间，都没有超过买面包机

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08-02

$纳斯达克(.IXIC)$ 大奇迹日！来吧！！！

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08-02

$标普500(.SPX)$ 今天是美股的最后一跌，立帖为证[爱你]

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07-24

不容乐观

交易放缓、诉讼拨备拖累利润，德意志银行四年来首次亏损

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07-10

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07-03

明年底才降息？！

立场偏鸽！鲍威尔：通胀取得了相当大的进展，可能在明年底或后年恢复到2%

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05-28

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@巴伦周刊:收益率曲线已倒挂19个月，为什么美国衰退还没来？

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05-24

//@RENSHIHONG: 这篇文章不错，转发给大家看看

Dividend picks by SA analysts: PFE, DVN, SBUX and LOW

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05-23

哦

CIC与GE Vernova达成战略合作解锁绿氢“2美元时代”

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05-22

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@二套房研究员:$英伟达(NVDA)$ 英伟达，全村的希望。如果排除英伟达，标普信息技术行业的盈利增长率将从 23.6% 降至 10.8%；标普500的盈利增长率将从 5.7% 降至 3.2%。$标普500(.SPX)$

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05-21

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@杰森Lu:NVDA一季度财报前瞻

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05-20

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@Alter聊科技:AIPC的“名利场”里，Wintel联盟还有机会吗？

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05-01

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04-12

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@港股挖掘机:谷歌将投资10亿美元，通过两条海底电缆改善美日数字化连接

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04-11

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@读懂财经:291亿投资拉动5万亿财富增长，大模型的泡沫来了？

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04-02

好

一文读懂全球算力产业链

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22:30","market":"hk","language":"zh","title":"红杉资本David Cahn：AI时代最重要的三件事——服务器、钢铁和电力","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2457892029","media":"华尔街见闻","summary":"David Cahn指出，没有人会在同一个数据中心训练两次前沿模型。因为当你训练它的时候，GPU会过时，数据中心会太小。这些模型越大，缩放定律就越成为主导。所以有一个非常好的论点，基本上数据中心是最重要的资产。","content":"<html><body><p>8月5日，过去 50 年来最伟大的风险投资公司之一Sequoia Capital 的合伙人David Cahn参与了20VC的节目访谈。</p>\n<p>在加入 Sequoia 合伙企业之前，David 曾担任 Coatue 的普通合伙人和首席运营官，领导了 Hugging Face、Runway 和 Supabase 的投资。</p>\n<p>谈话要点如下：</p>\n<blockquote>\n<p>1.相信人工智能和相信未来两年无限的资本支出是非常不同的概念。你可以相信人工智能，但也可以相信未来 24 个月的资本支出可能难以偿还。</p>\n<p>2.大型科技公司是计算的生产者，初创公司是计算的消费者。</p>\n<p>3.没有人会在同一个数据中心训练两次前沿模型。因为当你训练它的时候，GPU会过时，数据中心会太小。</p>\n<p>4.这些模型越大，缩放定律就越成为主导。所以有一个非常好的论点，基本上数据中心是最重要的资产。</p>\n<p>5.在具有进入壁垒的业务中，你有定价权。在进入壁垒低的业务中，你没有定价权。</p>\n<p>6.模型层和数据中心之间的垂直整合很重要，因为你不能让一个单独的团队运行数据中心，另一个单独的团队构建模型，这是行不通的，因为这些模型越来越大，需要深入地结合这些事情，我认为你看看埃隆和扎克伯格，他们正在做这件事。</p>\n<p>7.所以我认为价格会趋于一致，风险调整后的收益和无风险收益之间的差距将缩小，这意味着随着越来越多的人参与，这个交易将不再那么有利。</p>\n</blockquote>\n<p>访谈全文如下，部分内容有删减：</p>\n<h2>可以同时相信“AI 将改变世界”和“资本支出水平过高”</h2>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>如果今天我们真的要谈论技术或风险投资，那么接下来会发生什么，这只会引出一件事，那就是人工智能。我认为，您已经写了今年关于人工智能的两篇最具开创性的文章。我想从第一篇开始，也就是您在人工智能资本支出博弈论的开头所说的，人工智能会改变世界吗？资本支出水平是否过高？您说有两个不同的问题。您能向我解释一下原因吗？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>我们正在投资数千亿美元，这些数字很大，我认为人们很难理解这些数字。整个 SaaS 经济是一个 2500 亿美元的市场，所以我们谈论的是巨大的资本支出数字。</p>\n<p>在过去的一年里，人工智能领域有很多支持者或推动者说：“无论这个数字有多高，都没关系。人工智能将改变世界，不用担心。”我甚至不反对他们，但我认为这很重要。这就是我写下人工智能 6000 亿美元问题的原因。我认为重要的是，在某个时候我们必须开始查看这些数字并问自己，比如，这将如何发挥作用？这会影响生态系统中的每个人。</p>\n<p>因此，具体回答你的问题，<strong>相信人工智能和相信未来两年无限的资本支出是非常不同的概念。你可以相信人工智能，但也可以相信未来 24 个月的资本支出可能难以偿还。</strong></p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>我完全同意你的观点。事实上，前几天我刚和一家最大的公司里的人交谈过，这家公司可以掌握所有的预算，他说，“你不明白，Harry。这就像曼哈顿计划，你参与其中，你不能退出。”</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>就在我们交谈的 48 小时前，扎克伯格刚刚承认了过度建设的情况。桑达尔谈到了这一点，我认为本周发生了一些有意义的变化。</p>\n<p>扎克伯格、桑达尔和我基本上都相信同一件事。我们有推动者进入人工智能领域，试图说资本支出不重要，预算不重要。你本周从桑达尔和马克·扎克伯格那里听到的是，他们明白这是有风险的，这是一个值得冒的风险，他们必须冒这个险。</p>\n<p>我们可以谈谈这背后的博弈论，以及为什么他们冒这个险是合理的。甚至扎克伯格也没有说它是无风险的。他说，如果 AGI 来了，那太好了，太棒了，这将是一项伟大的投资。如果它没有到来，这可能是一项艰难的投资。这是我们必须承担的风险。</p>\n<h2><strong>数据中心是最重要的资产</strong></h2>\n<p>Harry Stebbings：我可以问一下，您提到了从桑达尔到扎克伯格的全面认识，具体来说，接下来会发生什么？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>我认为它不会发生太大变化。我的观点实际上是，这些我们称之为加密支持者的人，他们在过去 12 个月内进入了人工智能领域，他们大声疾呼人工智能将登上月球。这群人一直在说资本支出都是合理的。</p>\n<p>我不认为任何一家大型科技公司坐在他们的董事会会议室里说，我们现在确切地知道如何偿还这笔资本支出。</p>\n<p>他们在进行战略计算。如果我们不进行这项投资，那么竞争对手就会领先。我认为人们过去没有注意到但现在可能注意到的一件事是，<strong>我们正在处理的是商业史上最强大的寡头垄断之一</strong>。<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>和<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>现在的市值这占全球市值的 10%。</p>\n<p><strong>当然，他们会愿意大举投资以保护他们的垄断地位</strong>。错误的看法是，谷歌知道一些我们不知道的事情，因此进行了这项投资，因此，未来两年将保证数千亿美元的人工智能收入。我认为人们正在做出这种推断，而我对此表示质疑。<strong>我认为，人们会越来越多地意识到这些投资正在发生，但这些投资是投机性的。</strong></p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>这太棒了。投机性投资是由拥有巨额资金的现有企业进行的。如果他们成功了，我们将拥有令人惊叹的产品，消费者将从中获得巨大的价值；如果他们没有成功，那也很好，我们不是为此买单的人，而拥有巨额现金储备的现任者则是。你能接受这种观点的吗？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>这就是我的观点。九个月前，当我第一次提出 2000 亿美元的问题时，我说这对初创公司来说是个好消息。当我提出一个 6000 亿美元的问题时，我说这对初创公司来说是个好消息。</p>\n<p>所以，我一直坚持的一句话是，这对初创公司来说太棒了。这<strong>些大型科技公司是计算的生产者，初创公司是计算的消费者。</strong>因此，如果你认为计算生产过剩，计算价格下降，初创公司就会获胜，因为他们正在购买这些计算。</p>\n<p><strong>计算成本降低直接转化为初创公司更高的毛利率，直接意味着公司更有价值。</strong>所以我很高兴这种情况正在发生。</p>\n<p>我认为这对经济来说很棒。我认为这对技术生态系统来说很棒。但我认为我们需要清楚地了解它是什么，我们确实需要清楚地了解未来几年以及未来会发生什么。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>是否有其他观点认为，这会导致权力继续集中，寡头垄断持续加剧，我们必须考虑这一点。</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>我认为这是一个非常有效的观点，我认为你的观点是这些公司太强大了，他们基本上是在设置进入壁垒，现在，为了成为人工智能云，你需要愿意投入大量资金，所以我认为这是新进入者进入的一个相当大的障碍。他们显然想说：“嘿，我们不能让任何人攻击我们的摇钱树。”</p>\n<p>如今，云业务规模已达 2500 亿美元。因此，云业务的规模与 Saas 部门相当。微软、亚马逊和谷歌控制的业务规模与整个 Saas 部门相当。因此，他们当然会尽一切努力保护云业务。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>我可以问您一个难题吗？我很难调和两种想法，一种是计算生产过剩，这意味着初创公司（消费者）的成本会下降。然后 Sam Altman 非常乐观地表示，计算是未来的货币，这是最重要的事情。这两种信念是矛盾的还是可以一致的？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>我认为它们有点矛盾，我来告诉你为什么。计算是一种委婉的说法，计算是你消费的东西。但你如何让计算变得真正重要？那么计算是什么呢？它是位于伊利诺伊州中部某处的数据中心，拥有一堆 GPU、一堆液体冷却系统和世界上的一堆物理事物。</p>\n<p><strong>所以我认为围绕人工智能的对话变得如此极端的部分原因是，人们使用这些委婉的说法，计算、云，所有这些东西，但它并没有真正捕捉到它的物理现实</strong>。所以最大的问题是，你是一家大型科技公司，你在未来两年内，数据中心需要大约两年的时间来建设。每个数据中心的成本约为 20 亿美元，你要建立它，你实际上不知道如何建立它。因为实际上我们还不知道如何构建 GPU 数据中心，它非常新。</p>\n<p>所以你要以你认为可能的最佳方式进行设置。你要购买 H100 芯片，因为这是目前市场上最好的芯片，你要把它们放在这个数据中心。</p>\n<p>现在想象一下两年后，Nvidia 的 B100 芯片现在是主导芯片。所以现在你需要把所有这些芯片都放在数据中心，你需要移动它们，或者你需要放入这些新芯片，因为这些新芯片现在更好了。液体冷却系统已经发生了变化，所以现在你需要改变液体冷却系统。<strong>所以我完全同意，计算是未来。</strong></p>\n<p>但是，计算是从物理资产中生成的，而物理资产是在世界上实际构建的。如果我们构建错误，我们将不得不处理这个问题。所以，这不仅仅是一个纯粹的事情，我们今天正在构建 15 年的计算，而且我们有更多的计算。这很复杂，有权衡。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>不管是什么，在两年或三年内，不管是哪个时期，如果模型变得更加高效，你还需要补充它们吗？您是否认为模型效率会提高到不需要补充新模型的程度。</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>我认为模型效率会提高。实际上，这是我在博弈论文章中提出的观点之一，即如果您对人工智能持乐观态度，那么您实际上会更担心数据中心过时。我听到有人说了一句很棒的话，从那时起我就一直在思考这个问题，<strong>那就是没有人会在同一个数据中心训练两次前沿模型，因为当你训练它的时候，GPU会过时，数据中心会太小。</strong>我认为这太神奇了，这让人想起，没有人会两次踏入同一条河流。</p>\n<p>我我只是觉得这是一个非常棒的方式，可以简洁扼要地总结这里的问题。假设模型发生变化，假设我们的缩放定律继续成立，所有这些好事都会发生。实际上这意味着，我们可能需要改变数据中心的架构，我们可能需要新的芯片。</p>\n<p>现在每个人都在追逐100000个GPU集群，对吧？这就是一种前沿如果这一切真的发生了，它将极大地改变物理架构，改变这些数据中心实际需要发生的事。你可以争辩，一个模型只是一个数据中心，对吧？</p>\n<p><strong>这些模型越大，缩放定律就越成为主导，</strong>所有这些研究人员，他们从一个实验室跳到另一个实验室，在这些公司推出的实际模型之间已经没有太大的区别了。</p>\n<p>所以我认为有一个非常好的论点，<strong>基本上数据中心是最重要的资产，我们将不得不学习如何构建这些真正的大数据中心。</strong></p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>数据中心是如何变化的？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>这就是正在发生的事情。我认为基本上，很多人现在都没有关注这一点。亚马逊在过去六个月中宣布了 500 亿美元的新数据中心，这就是我谈论人工智能时提到的 6000 亿美元问题，就像这是 6000 亿美元问题的成本线，就像这些数据中心正在建设中。他们必须去雇人去建造这些东西，对吧？就像你要去某个城镇一样。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>我们是否高估了构建这些数据中心的速度，考虑到您在那里提到的复杂性，我们会不会看到模型进展远远超过数据中心开发，这是非常具有挑战性的方式？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>这是缩放定律问题，对吧，这又回到了人们谈论的惨痛教训，我对此并没有非常强烈的意见，但我想说<strong>问题归结为研究人员是否会比我们建立更大的数据中心更快地取得研究突破</strong>，硅谷有很多人说现在最重要的是规模，还有其他人，我见过很多这样的人，我认为他们很聪明，他们会说不，实际上我们会在推理上取得突破，我们将弄清楚如何更好地使用数据，我们将弄清楚如何使模型更高效。</p>\n<p>所以我认为对此有两种思想流派，<strong>我认为今天的证据更强烈地支持缩放定律</strong>，我希望看到更多的证据表明这些其他突破能够推动进步，因为我希望看到尽可能多的进步。如果我们能两者兼得，那比只有一个要好。</p>\n<h2><strong>进入壁垒影响定价权</strong></h2>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>提到初创公司是受益者，因为计算成本会下降，而他们作为消费者会从中受益，也许我的问题是，当你看到 Canva 时，这是一个很好的例子，他们已经将许多 AI 功能集成到他们的核心产品中，无论你何时使用这些功能，他们都在向OpenAI、人工智能或任何供应商付费，而且他们不会为每个座位收取额外的收入。</p>\n<p>所以实际上这已经是在贬低他们的利润了。所以我的问题是，这是否会让公司变得更糟，因为他们不能收取更多的费用，但他们的成本更高，因为整合AI成本更高。</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>马斯克说，唯一重要的是建造有用的东西。就像商业中的其他一切一样，都会自然而然地出现。<strong>如果你做了一些有用的事情，人们通常会为此付费。你不做一些有用的事情，人们就不会为此付费。</strong></p>\n<p>所以我认为Canva和所有这些软件公司的问题是，你能用AI让你的产品更有用吗？我认为如果答案是肯定的，那么你可能有定价权。如果你为最终消费者创造价值，你可能可以赚取利润。我想这就是你的观点，Harry 。</p>\n<p>然而，如果你没有让你的产品更有价值，如果你只是注入AI，这样你就可以告诉投资者你有AI，这样你就可以在你的营销页面上谈论你是如何AI的，那么<strong>你只是注入了一个新的成本项目，实际上对消费者没有好处。如果对消费者没有好处，他们就不会支付更多。</strong></p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>如果你有大量其他提供商提供相同的服务，所有的定价权都会消失，你被迫在竞争中落后，我认为我们已经在很多领域看到了这一点。你怎么想？我错了吗？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>不，我认为你是对的。我认为这里的细微差别<strong>在具有进入壁垒的业务中，你有定价权。在进入壁垒低的业务中，你没有定价权</strong>。所以我实际上认为这将是逐个行业的。有些行业你是对的，产品会被商品化，基本上只会被出价降至0%的毛利率。</p>\n<p>在结构性低毛利率的行业中，很难提高毛利率。所以如果成本上升，你会稍微提高价格来弥补它，但在进入门槛更高的行业，你不会提高太多价格。</p>\n<h2>计算堆栈中垂直集成的未来</h2>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>回到计算机，我必须问一下，我们看到越来越多的参与者谈论拥有垂直堆栈。你认为这将是一个持续的趋势吗？我们会看到来自不同参与者的堆栈继续垂直化，我们应该如何看待？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>既是也不是。不是的那方面，就像很难打赌詹森和 Nvidia 会输。詹森是一位非凡的 CEO 和远见卓识者。</p>\n<p>会有更多的垂直化吗？是的，我认为这实际上又回到了数据中心建设和运行数据中心的问题上，我有一个观点，在过去的几个月和一年里，我的想法发生了变化。</p>\n<p><strong>我认为模型层和数据中心之间的垂直整合很重要，因为你不能让一个单独的团队运行数据中心，另一个单独的团队构建模型，这是行不通的</strong>，因为这些模型越来越大，需要深入地结合这些事情，我认为你看看埃隆和扎克伯格，他们正在做这件事。</p>\n<p>微软和 OpenAI、亚马逊和 Anthropic 面临的一个大问题是，他们如何统一他们的努力。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>这将是我的问题，你认为这是<a href=\"https://laohu8.com/S/V03.SI\">创业公司</a>可以做的事情吗？考虑到资本支出的重度和你谈到的垂直化，即使 open AI 可以筹集 10 亿、20 亿、30 亿，微软也每天可以抛出 3.3 亿美元的自由现金流，这是除了Mag 7之外任何人都可以玩的游戏吗？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>过去几年的证据是，为了参与大型模型游戏，你需要一台提款机，而这台提款机不可能是AI的业务，所以Facebook有一个名为Instagram的提款机。亚马逊有一台叫AWS的提款机。微软是一台名为Azure的提款机。我认为你需要一台提款机才能竞争。Harry Stebbings：</p>\n<p>Facebook是唯一一个没有云作为提款机的公司，你认为它会如何改变他们的行为方式？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>云计算公司在防守，而 Meta 在进攻。我想是的，我认为这是最简单的思考方式。如果云计算人员正在保护他们现有的业务，我认为Meta 有能力发挥创造力，而且我认为 Meta 必须减少防守，因为如果他们决定不值得，他们不必继续投资，云计算公司就陷入了囚徒困境，他们必须继续投资，如果他们不投资，他们就有可能失去有史以来最伟大的业务之一的市场份额。</p>\n<p>Meta 可以为未来而战，扎克伯格还很年轻，做得非常出色。我可以想象扎克伯格在人工智能的未来中扮演着相当重要的角色。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>如果他是今天的扎克伯格，你会做什么？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>他非常敏锐，我认为他所做的是有道理的。他正在创建一个开源替代方案。我认为这对世界有好处。我认为这对 Meta 有好处，所以我认为 Llama 很棒，我认为它很棒。我认为这对于初创企业来说是很好的，因为它们将在Llama的基础上建立。他们正在开源之上构建。</p>\n<p>我认为消费者杀手级用例还没有出现。Meta 的分布非常广泛，因此如果他们解锁杀手级用例，他们就会想出如何做到这一点，并从中赚很多钱。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>鉴于需要长期与摇钱树业务挂钩，小公司会被亚马逊或谷歌这样的公司收购吗？那是唯一的前进道路吗？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>我不知道。人工智能领域发生的很多事情都与反垄断有关。微软和亚马逊可能不想收购这些公司。有这种情况，它们不是全资所有，也不是被控制的，它们有点像49%的所有权，拥有强大的所有权和激励机制、独立的业务。这种情况可能会持续下去。小公司可以被收购，但对于像 Anthropic 这样的公司来说，收购会更困难。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>那些没有在人工智能上投入大量资金的公司呢，比如 Salesforce 和 Netflix？他们是处于优势还是劣势？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>我不知道，我确实认为这三家大公司以下的层级现在很害怕。</p>\n<p>我认为一方面是巨大的机会，在已有分销渠道的情况下，让产品变得更好是一个巨大的优势和模式。所以一方面，你会想，这可能是一个巨大的机会。另一方面，你需要很多钱来与那些大公司竞争，他们将拥有很大的权力。所以我认为小公司非常担心，我认为他们正在尽一切努力来竞争。</p>\n<p>但是，这里有很多博弈论，即三大公司可以负担得起彼此开战并进行军备竞赛，而其他公司则不能。或者他们可以，也许他们会尝试。这是一种不太明显的“严格理性”的计算，扎克伯格本周在他的引言中使用了这个短语。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>你认为这对华尔街来说是“严格理性”的吗？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>华尔街很老练，知道发生了什么。但华尔街和硅谷之间总是存在差距。风险投资家们总是在四处打探。理解上存在一些差距，但华尔街很老练，我不会打赌他们不会。</p>\n<h2>AI时代最重要的三件事——服务器、钢铁和电力</h2>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>Alex Wang不久前在节目中说，实际上，有三件事。一是计算，我们已经讨论过了。二是算法，然后是数据。他说，他和很多人持不同意见。他认为数据是当今模型和人工智能发展的核心瓶颈。你在多大程度上同意他的观点？</p>\n<p>David Cahn：有趣的是，我曾经有点同意他的观点，我认为我的思维模式实际上已经发生了变化，<strong>我认为计算模型和数据已经融合在一起，就像所有大公司都知道他们在做什么一样，他们都在做同样的事情，现在每个人都在使用规模 。</strong></p>\n<p>但我认为今天很难说任何一家大型模型公司都具有数据优势，计算只是一种你需要付费的商品；然后模型，他们都会说他们有一些秘密武器，但同样，如果你相信痛苦的教训，并且相信缩放定律才是最重要的，那么秘密武器就不是那么重要了。</p>\n<p><strong>因此我将提出三件我认为最重要的事情，我会将其总结为服务器、钢铁和电力</strong>，我只是对AI的工业性质更感兴趣，就像正在发生的工业革命一样，与服务器相关的芯片创新来自于<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>、AMD和<a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a>，英伟达拥有惊人的毛利率，竞争将会非常激烈，芯片战争才刚刚开始，所以有很多有趣的事情会发生。</p>\n<p>钢铁，我们之前谈过一点，将有大量的建设项目，其中很多最大的受益者基本上是建筑公司和房地产公司；然后是电力，我们还没有谈论太多，但我认为这里的电力元素非常有趣，我们谈论这场能源革命已经有几年了，也许它最终会因为人工智能而发生。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>所以我想从你提到的芯片力量开始，您如何看待 Nvidia 的产品路线图？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>硅谷的历史是摩尔定律——芯片越来越便宜，越来越好。Nvidia 是一家出色的公司，拥有创新和新产品的记录。詹森正在努力推动他的团队开发下一代芯片。AMD 和 Broadcom 看到了这个巨大的业务并将展开竞争。芯片战争才刚刚开始。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>钢铁的核心考虑因素是什么？如果供应短缺或过剩，会发生什么？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>钢铁是所有工业用品的总称，包括发电机和电池。当我与大型云计算公司交谈时，他们说他们正在打电话给制造商，说他们有一笔巨额订单。他们要求制造商提高生产能力。制造商犹豫不决，因为他们必须建造新工厂，而这需要大量资金。</p>\n<p><strong>供应链动态令人着迷，大型科技公司在管理它方面具有优势。</strong></p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>他们如何说服供应链增加产能？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>微软可以打电话说他们将在未来五年内购买所有产能。工厂人员将建造新工厂。这是大型科技公司的另一个优势。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>我们应该投资工厂人员吗？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>是的，这就是我花时间的地方。供应链很少被挑剔。KKR 和<a href=\"https://laohu8.com/S/BX\">黑石</a>等房地产开发商进行了大规模投资。电力领域也很有趣。<strong>一场巨大的工业运动正在发生。工业革命才刚刚开始。</strong></p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>你能解释一下工业革命和电力需求吗？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>我们没有足够的电力供应来促进工业革命。拜登政府的通胀削减法案激励了<a href=\"https://laohu8.com/S/000591\">太阳能</a>和电池的建设。<strong>在人工智能的推动下，资本主义的力量将推动比政治监管更多的能源革命。</strong></p>\n<p>电力需求超过供应。像 NextEra 这样的公司正在投资新技术。美国有伟大的公司，它们将根据需求进行创新和建设。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>你认为我们正在进入能源危机吗？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>我们总是需要更多的能源。我很乐观。太阳能是一件大事。<strong>有趣的是，有时候最大的变化是无声无息地发生的。</strong>所以我不知道这会不会像人们预料的那样是一场巨大的危机。我认为这将是一条缓慢的道路，需要更多的可再生能源，更多的电力接入电网。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>我们会在几个月后看到您的新文章吗，比如 9000 亿美元的问题？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>我只在有话要说的时候才写。我们有可能达到一万亿美元。数学支持这一点。数字越来越大，我看不到尽头。表外融资正变得越来越普遍，正在改变。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>你认为我们会看到一种新的金融工具的引入，以促进资产负债表到资产负债表外的转变吗？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>资产负债表？这是非常有可能的，我已经和一群房地产投资者谈过了，所以人们不知道的是，用于资助数据中心的大量资金来自房地产开发商、房地产投资者。对我来说，这些大型科技公司基本上是在根据自己的资产负债表发行债务，但这是通过这些中介机构进行的。因此，这被视为一种表外融资。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>这些债务价格的平均利率是多少？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>因为债务人自己承担债务。债务很复杂，所以我不会过多地谈论债务问题。但我要说的是，这些人基本上赚取了略高的收益，他们认为这是非常好的风险调整。顺便说一句，他们可能是对的。你基本上是通过这种金融工程获得微软债务的。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>你认为未来几年这些设施融资的资本供应会发生变化吗？因为我相信亚当·斯密的“看不见的手”理论，资本会流向最佳的投资机会。这是一个没有人会拒绝的好交易。如果你有可用资金，你认为随着大家意识到这个交易的优越性，这个生态系统会如何变化？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>这确实是一个很好的交易。<strong>所以我认为价格会趋于一致，风险调整后的收益和无风险收益之间的差距将缩小，这意味着随着越来越多的人参与，这个交易将不再那么有利。</strong>而且，我认为实际上有大量资金希望参与这种交易。你知道，黑石集团做了这个Corey交易。而黑石集团通常在设计这种创意交易方面非常擅长。这对他们来说是好事。我认为我们将会看到更多这样的交易。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>这是一个有点奇怪的问题。你是亚当·斯密“看不见的手”的坚定信仰者吗？我是。</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>我觉得心理学非常有趣。我实际上花了很多时间阅读心理学。<strong>我认为心理学对经济的影响比人们想象的要大。</strong>所以我认为亚当·斯密只是深刻理解了人类心理学，这就是“看不见的手”的核心。</p>\n<p>而且，我是艾萨克·阿西莫夫《基地》系列的忠实粉丝。他基本上描述了这一点。这是有史以来最伟大的科幻书籍之一。我把它与亚当·斯密联系起来，<strong>我认为亚当·斯密在更小的规模上说，人类行为是可以理解的。资本主义利用了人类本性的这些成分，这是我们迄今为止能够发明的最伟大的系统之一。</strong></p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>关于你的投资，了解到你在27岁时成为了CO2风险投资部门的共同负责人，你与Data Bricks、<a href=\"https://laohu8.com/S/PATH\">UiPath</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/SNOW\">Snowflake</a>合作过，这是我们时代最好的企业之一。我首先想到的是，这些公司对你的交易选择有什么影响？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>首先，澄清一下，我在这些交易中是助理。我建立了模型，打了客户电话，但我不是这些交易的主要投资者。我会说，仅仅因为你提到了这些公司，我会给你一个线索，<strong>这四家公司教给我的教训是听人们的行动，而不是他们说的话。</strong></p>\n<h2><strong>行业中成功的定义：产生十亿美元以上的收益</strong></h2>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>我认为，当你在一个新环境中从0到1时，这可能是最难的学习之一。就像健身房，第一周或一个月是最难的。你没有预料到但最有影响的学习是什么？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>我认为最大的事情是，当我开始时，我真的很天真。我真的不知道风险投资是什么。我不明白这个行业是什么。我真的不知道这份工作是什么。</p>\n<p>我只知道，我想成为一个投资者。我喜欢投资、我喜欢商业，但我真的不知道会发生什么。<strong>我认为多年来对我最有帮助的事情是，每次我见到某人，我都会试图弄清楚他们真的擅长什么，我如何能从中学习。</strong>所以一个人非常擅长资源获取。为什么他们在资源获取方面如此擅长？他们做了哪些事情使他们在资源获取方面非常擅长？我会学到很多。</p>\n<p>另一个人，这个人是一个非常好的领导者。为什么他们是一个好领导者？哦，原来人们真的很喜欢跟随他们。人们自愿选择跟随他们。这可能意味着这个人是一个非常好的领导者。他们的特点是什么？他们做了什么？哦，他们非常忠诚。忠诚在你是领导者时真的很重要。<strong>总之，我认为在早期的学习中有很多都是吸取经验。这是一个非常棒的经历。</strong></p>\n<p>看到那些在他们的领域非常出色的人，理解他们的超级能力是什么，理解他们在做什么，导致这些超级能力的实际行为是什么。</p>\n<p><strong>然后我为自己设定的目标是，我可能不会像你一样100%地擅长你的超级能力。但我希望在你的超级能力上达到80%的水平。如果我能在每个人的10个超级能力中达到80%的水平，那我可能会变得非常出色。</strong></p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>面对没有唯一的方法可以做风险投资，你怎么看待这两种对立，每个人都有自己的方式，并试图向其他人学习，</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>我完全同意这两种相互对立的力量。我几乎会描述一种是，在这个行业中有一个成功的定义。你要么是一个顶尖投资者，要么不是。如果你能产生十亿美元的收益，你就是一个顶尖投资者。而我认为这个行业的一个错觉是，你可以在不成为顶尖投资者的情况下在这个行业中表现出色。</p>\n<p><strong>不，这个行业中有一个成功的定义，那就是产生十亿美元以上的收益。</strong>另一方面，你可以得到很多建议，你可以从那些人那里学习，你可以看到他们在做什么。我坦率地说，我在红杉资本的原因是，坐在顶尖投资者旁边是很酷的。你可以从他们那里学到很多东西。</p>\n<p>你看到罗洛夫，他投资了YouTube和Instagram，对吗？是什么让他做到的？是什么让他们看到的？特别是考虑到我的操作模式是这样的，让我研究人们，弄清楚他们擅长什么，然后达到他们的80%水平。</p>\n<p>你从这些顶尖投资者那里学习。但是我认为，你说的另一面是，风险投资是一场你每天都在场上的游戏。没有人会替你上场。没有人能替你做这份工作。你可以得到所有的建议，你可以得到所有的帮助，你可以得到所有的学习。</p>\n<p><strong>但最终，你必须在场上，你必须向创始人提供他们想要的产品。你必须成为他们愿意合作的人，你必须发展自己的风格来做到这一点。</strong>这份工作最难的部分，那是你不能外包给任何人的，就是关键时刻，星期一早上的合伙人会议。你必须冒险，决定我是否要进行这项投资。</p>\n<p>我喜欢对人们说的一件事是，<strong>我认为风险投资中最难的部分不是弄清楚哪些是好公司。我认为风险投资中最难的部分是弄清楚何时你会为这家公司冒险，所有好的合伙关系都会迫使你冒险。</strong>这是整个系统的核心。这就是为什么这些合伙关系有效，因为它们以这种方式测试你的信念。所以信念是难点，信念是别人无法给予你的。</p>\n<h2>红杉的秘密：风险投资领域最伟大公司的内幕</h2>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>红杉资本如何迫使你冒险？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>整个结构是我们在这里支持你，我们在这里教你，你在这里，你会向我们学习。但最终，你必须做出这些决定，最终，有一个明确的成功定义，那就是成为一个顶尖投资者。</p>\n<p>我认为约束，顺便说一句，我们在红杉资本谈了很多约束。公司需要约束，对吗？<strong>当你有太多资本时，没有约束。我认为约束是迫使你说，这是我将为之奋斗一生的公司，这是我真正相信的东西。</strong></p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>在进入红杉资本合伙关系时，你会有多紧张？你如何看待红杉资本为新来者创造的自由，让他们表达自己的想法?</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>红杉资本做得很好的一件事是，唯一重要的事情是下一次投资，它同样可能来自你或者其他任何人。</p>\n<p>但与此同时，红杉资本不是一个低压力的工作场所，你坐在那些做了这些令人难以置信的投资的人旁边，所以有压力，我认为这改变了你的投资方式。我认为这是追求高水平卓越的良好来源。我认为红杉资本在给予你框架、工具和学习方面做得很好，让你去做这些事情。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>谁是红杉资本中最好的资源获取者？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>我认为索尼娅非常好。我会说索尼娅在AI方面非常出色，她非常积极。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>你如何看待创始人评估框架，以及你的框架如何改变？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>我非常关注这个问题。今年早些时候，我一直在思考这个问题时，我读了一些书。同时，看看我的日常工作，我和很多创始人见面，当时我在组织一个晚餐聚会，我称之为“硬核晚餐”。</p>\n<p>这是为了那些最硬核的年轻创始人，他们要去征服世界。这是一个很棒的晚餐，晚餐前一天，这两个想法在我脑海中碰撞。我在想，这些令人惊叹的历史人物与我明天要一起晚餐的这些有潜力成为历史人物的人有什么共同点，什么让他们变得特别？</p>\n<p>突然我想到了一个框架。它有两个维度，我来描述一下。一个轴是科学，另一个轴是直觉。所以这是一个2x2矩阵。你有科学和直觉，然后你有人类和技术。所以科学应用于技术是最容易理解的，那就是工程师，对吗？<strong>你将科学应用于技术，你就成为了一个好工程师。你将科学应用于自己，对人类。</strong></p>\n<p>我认为那成了我所说的硬核心态。埃隆显然已经创造了这个术语。一个硬核的人说，如何最大化自己的潜力？他们在有意识地思考这个问题。他们在有形地思考这个问题。他们可能会做的一件事是非常努力地工作<strong>，因为事实证明，努力工作的人通常比不努力工作的人产出更多。但你可能会发现其他的事情，这是我如何最大化我的效率，等等。</strong></p>\n<p>所以我认为这是科学元素，但直觉元素几乎更有趣。这是我一直在努力提高和思考的东西。</p>\n<p>然后想想最后一部分，我认为这是最被低估的部分之一，直觉应用于人类。我认为这就是领导力，嘿，我了解你。我了解你需要什么。我了解你的动机。<strong>我认为优秀的创始人和我都需要这四个维度。</strong></p>\n<p>所以当我审视创始人时，我会问自己，嘿，我认为如果你拥有其中之一，你就会非常优秀。我认为如果你拥有其中两个，你就会很棒。我认为如果你拥有其中三个，你就可以建立一家价值 10 亿美元的公司。你需要所有这四个才能建立一家价值 100 亿美元的公司，1000 亿美元的公司。</p>\n<p>我非常相信成长心态。就像你可以决定我要擅长这些事情，我认为你可以随着时间的推移而努力。</p><div>风险提示及免责条款</div>\n<div>\n            市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。\n          </div>\n</body></html>","source":"wallstreetcn_hot_news","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>红杉资本David Cahn：AI时代最重要的三件事——服务器、钢铁和电力</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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的投资。\n谈话要点如下：\n\n1.相信人工智能和相信未来两年无限的资本支出是非常不同的概念。你可以相信人工智能，但也可以相信未来 24 个月的资本支出可能难以偿还。\n2.大型科技公司是计算的生产者，初创公司是计算的消费者。\n3.没有人会在同一个数据中心训练两次前沿模型。因为当你训练它的时候，GPU会过时，数据中心会太小。\n4.这些模型越大，缩放定律就越成为主导。所以有一个非常好的论点，基本上数据中心是最重要的资产。\n5.在具有进入壁垒的业务中，你有定价权。在进入壁垒低的业务中，你没有定价权。\n6.模型层和数据中心之间的垂直整合很重要，因为你不能让一个单独的团队运行数据中心，另一个单独的团队构建模型，这是行不通的，因为这些模型越来越大，需要深入地结合这些事情，我认为你看看埃隆和扎克伯格，他们正在做这件事。\n7.所以我认为价格会趋于一致，风险调整后的收益和无风险收益之间的差距将缩小，这意味着随着越来越多的人参与，这个交易将不再那么有利。\n\n访谈全文如下，部分内容有删减：\n可以同时相信“AI 将改变世界”和“资本支出水平过高”\nHarry Stebbings：\n如果今天我们真的要谈论技术或风险投资，那么接下来会发生什么，这只会引出一件事，那就是人工智能。我认为，您已经写了今年关于人工智能的两篇最具开创性的文章。我想从第一篇开始，也就是您在人工智能资本支出博弈论的开头所说的，人工智能会改变世界吗？资本支出水平是否过高？您说有两个不同的问题。您能向我解释一下原因吗？\nDavid Cahn：\n我们正在投资数千亿美元，这些数字很大，我认为人们很难理解这些数字。整个 SaaS 经济是一个 2500 亿美元的市场，所以我们谈论的是巨大的资本支出数字。\n在过去的一年里，人工智能领域有很多支持者或推动者说：“无论这个数字有多高，都没关系。人工智能将改变世界，不用担心。”我甚至不反对他们，但我认为这很重要。这就是我写下人工智能 6000 亿美元问题的原因。我认为重要的是，在某个时候我们必须开始查看这些数字并问自己，比如，这将如何发挥作用？这会影响生态系统中的每个人。\n因此，具体回答你的问题，相信人工智能和相信未来两年无限的资本支出是非常不同的概念。你可以相信人工智能，但也可以相信未来 24 个月的资本支出可能难以偿还。\nHarry Stebbings：\n我完全同意你的观点。事实上，前几天我刚和一家最大的公司里的人交谈过，这家公司可以掌握所有的预算，他说，“你不明白，Harry。这就像曼哈顿计划，你参与其中，你不能退出。”\nDavid Cahn：\n就在我们交谈的 48 小时前，扎克伯格刚刚承认了过度建设的情况。桑达尔谈到了这一点，我认为本周发生了一些有意义的变化。\n扎克伯格、桑达尔和我基本上都相信同一件事。我们有推动者进入人工智能领域，试图说资本支出不重要，预算不重要。你本周从桑达尔和马克·扎克伯格那里听到的是，他们明白这是有风险的，这是一个值得冒的风险，他们必须冒这个险。\n我们可以谈谈这背后的博弈论，以及为什么他们冒这个险是合理的。甚至扎克伯格也没有说它是无风险的。他说，如果 AGI 来了，那太好了，太棒了，这将是一项伟大的投资。如果它没有到来，这可能是一项艰难的投资。这是我们必须承担的风险。\n数据中心是最重要的资产\nHarry Stebbings：我可以问一下，您提到了从桑达尔到扎克伯格的全面认识，具体来说，接下来会发生什么？\nDavid Cahn：\n我认为它不会发生太大变化。我的观点实际上是，这些我们称之为加密支持者的人，他们在过去 12 个月内进入了人工智能领域，他们大声疾呼人工智能将登上月球。这群人一直在说资本支出都是合理的。\n我不认为任何一家大型科技公司坐在他们的董事会会议室里说，我们现在确切地知道如何偿还这笔资本支出。\n他们在进行战略计算。如果我们不进行这项投资，那么竞争对手就会领先。我认为人们过去没有注意到但现在可能注意到的一件事是，我们正在处理的是商业史上最强大的寡头垄断之一。微软、亚马逊和谷歌现在的市值这占全球市值的 10%。\n当然，他们会愿意大举投资以保护他们的垄断地位。错误的看法是，谷歌知道一些我们不知道的事情，因此进行了这项投资，因此，未来两年将保证数千亿美元的人工智能收入。我认为人们正在做出这种推断，而我对此表示质疑。我认为，人们会越来越多地意识到这些投资正在发生，但这些投资是投机性的。\nHarry Stebbings：\n这太棒了。投机性投资是由拥有巨额资金的现有企业进行的。如果他们成功了，我们将拥有令人惊叹的产品，消费者将从中获得巨大的价值；如果他们没有成功，那也很好，我们不是为此买单的人，而拥有巨额现金储备的现任者则是。你能接受这种观点的吗？\nDavid Cahn：\n这就是我的观点。九个月前，当我第一次提出 2000 亿美元的问题时，我说这对初创公司来说是个好消息。当我提出一个 6000 亿美元的问题时，我说这对初创公司来说是个好消息。\n所以，我一直坚持的一句话是，这对初创公司来说太棒了。这些大型科技公司是计算的生产者，初创公司是计算的消费者。因此，如果你认为计算生产过剩，计算价格下降，初创公司就会获胜，因为他们正在购买这些计算。\n计算成本降低直接转化为初创公司更高的毛利率，直接意味着公司更有价值。所以我很高兴这种情况正在发生。\n我认为这对经济来说很棒。我认为这对技术生态系统来说很棒。但我认为我们需要清楚地了解它是什么，我们确实需要清楚地了解未来几年以及未来会发生什么。\nHarry Stebbings：\n是否有其他观点认为，这会导致权力继续集中，寡头垄断持续加剧，我们必须考虑这一点。\nDavid Cahn：\n我认为这是一个非常有效的观点，我认为你的观点是这些公司太强大了，他们基本上是在设置进入壁垒，现在，为了成为人工智能云，你需要愿意投入大量资金，所以我认为这是新进入者进入的一个相当大的障碍。他们显然想说：“嘿，我们不能让任何人攻击我们的摇钱树。”\n如今，云业务规模已达 2500 亿美元。因此，云业务的规模与 Saas 部门相当。微软、亚马逊和谷歌控制的业务规模与整个 Saas 部门相当。因此，他们当然会尽一切努力保护云业务。\nHarry Stebbings：\n我可以问您一个难题吗？我很难调和两种想法，一种是计算生产过剩，这意味着初创公司（消费者）的成本会下降。然后 Sam Altman 非常乐观地表示，计算是未来的货币，这是最重要的事情。这两种信念是矛盾的还是可以一致的？\nDavid Cahn：\n我认为它们有点矛盾，我来告诉你为什么。计算是一种委婉的说法，计算是你消费的东西。但你如何让计算变得真正重要？那么计算是什么呢？它是位于伊利诺伊州中部某处的数据中心，拥有一堆 GPU、一堆液体冷却系统和世界上的一堆物理事物。\n所以我认为围绕人工智能的对话变得如此极端的部分原因是，人们使用这些委婉的说法，计算、云，所有这些东西，但它并没有真正捕捉到它的物理现实。所以最大的问题是，你是一家大型科技公司，你在未来两年内，数据中心需要大约两年的时间来建设。每个数据中心的成本约为 20 亿美元，你要建立它，你实际上不知道如何建立它。因为实际上我们还不知道如何构建 GPU 数据中心，它非常新。\n所以你要以你认为可能的最佳方式进行设置。你要购买 H100 芯片，因为这是目前市场上最好的芯片，你要把它们放在这个数据中心。\n现在想象一下两年后，Nvidia 的 B100 芯片现在是主导芯片。所以现在你需要把所有这些芯片都放在数据中心，你需要移动它们，或者你需要放入这些新芯片，因为这些新芯片现在更好了。液体冷却系统已经发生了变化，所以现在你需要改变液体冷却系统。所以我完全同意，计算是未来。\n但是，计算是从物理资产中生成的，而物理资产是在世界上实际构建的。如果我们构建错误，我们将不得不处理这个问题。所以，这不仅仅是一个纯粹的事情，我们今天正在构建 15 年的计算，而且我们有更多的计算。这很复杂，有权衡。\nHarry Stebbings：\n不管是什么，在两年或三年内，不管是哪个时期，如果模型变得更加高效，你还需要补充它们吗？您是否认为模型效率会提高到不需要补充新模型的程度。\nDavid Cahn：\n我认为模型效率会提高。实际上，这是我在博弈论文章中提出的观点之一，即如果您对人工智能持乐观态度，那么您实际上会更担心数据中心过时。我听到有人说了一句很棒的话，从那时起我就一直在思考这个问题，那就是没有人会在同一个数据中心训练两次前沿模型，因为当你训练它的时候，GPU会过时，数据中心会太小。我认为这太神奇了，这让人想起，没有人会两次踏入同一条河流。\n我我只是觉得这是一个非常棒的方式，可以简洁扼要地总结这里的问题。假设模型发生变化，假设我们的缩放定律继续成立，所有这些好事都会发生。实际上这意味着，我们可能需要改变数据中心的架构，我们可能需要新的芯片。\n现在每个人都在追逐100000个GPU集群，对吧？这就是一种前沿如果这一切真的发生了，它将极大地改变物理架构，改变这些数据中心实际需要发生的事。你可以争辩，一个模型只是一个数据中心，对吧？\n这些模型越大，缩放定律就越成为主导，所有这些研究人员，他们从一个实验室跳到另一个实验室，在这些公司推出的实际模型之间已经没有太大的区别了。\n所以我认为有一个非常好的论点，基本上数据中心是最重要的资产，我们将不得不学习如何构建这些真正的大数据中心。\nHarry Stebbings：\n数据中心是如何变化的？\nDavid Cahn：\n这就是正在发生的事情。我认为基本上，很多人现在都没有关注这一点。亚马逊在过去六个月中宣布了 500 亿美元的新数据中心，这就是我谈论人工智能时提到的 6000 亿美元问题，就像这是 6000 亿美元问题的成本线，就像这些数据中心正在建设中。他们必须去雇人去建造这些东西，对吧？就像你要去某个城镇一样。\nHarry Stebbings：\n我们是否高估了构建这些数据中心的速度，考虑到您在那里提到的复杂性，我们会不会看到模型进展远远超过数据中心开发，这是非常具有挑战性的方式？\nDavid Cahn：\n这是缩放定律问题，对吧，这又回到了人们谈论的惨痛教训，我对此并没有非常强烈的意见，但我想说问题归结为研究人员是否会比我们建立更大的数据中心更快地取得研究突破，硅谷有很多人说现在最重要的是规模，还有其他人，我见过很多这样的人，我认为他们很聪明，他们会说不，实际上我们会在推理上取得突破，我们将弄清楚如何更好地使用数据，我们将弄清楚如何使模型更高效。\n所以我认为对此有两种思想流派，我认为今天的证据更强烈地支持缩放定律，我希望看到更多的证据表明这些其他突破能够推动进步，因为我希望看到尽可能多的进步。如果我们能两者兼得，那比只有一个要好。\n进入壁垒影响定价权\nHarry Stebbings：\n提到初创公司是受益者，因为计算成本会下降，而他们作为消费者会从中受益，也许我的问题是，当你看到 Canva 时，这是一个很好的例子，他们已经将许多 AI 功能集成到他们的核心产品中，无论你何时使用这些功能，他们都在向OpenAI、人工智能或任何供应商付费，而且他们不会为每个座位收取额外的收入。\n所以实际上这已经是在贬低他们的利润了。所以我的问题是，这是否会让公司变得更糟，因为他们不能收取更多的费用，但他们的成本更高，因为整合AI成本更高。\nDavid Cahn：\n马斯克说，唯一重要的是建造有用的东西。就像商业中的其他一切一样，都会自然而然地出现。如果你做了一些有用的事情，人们通常会为此付费。你不做一些有用的事情，人们就不会为此付费。\n所以我认为Canva和所有这些软件公司的问题是，你能用AI让你的产品更有用吗？我认为如果答案是肯定的，那么你可能有定价权。如果你为最终消费者创造价值，你可能可以赚取利润。我想这就是你的观点，Harry 。\n然而，如果你没有让你的产品更有价值，如果你只是注入AI，这样你就可以告诉投资者你有AI，这样你就可以在你的营销页面上谈论你是如何AI的，那么你只是注入了一个新的成本项目，实际上对消费者没有好处。如果对消费者没有好处，他们就不会支付更多。\nHarry Stebbings：\n如果你有大量其他提供商提供相同的服务，所有的定价权都会消失，你被迫在竞争中落后，我认为我们已经在很多领域看到了这一点。你怎么想？我错了吗？\nDavid Cahn：\n不，我认为你是对的。我认为这里的细微差别在具有进入壁垒的业务中，你有定价权。在进入壁垒低的业务中，你没有定价权。所以我实际上认为这将是逐个行业的。有些行业你是对的，产品会被商品化，基本上只会被出价降至0%的毛利率。\n在结构性低毛利率的行业中，很难提高毛利率。所以如果成本上升，你会稍微提高价格来弥补它，但在进入门槛更高的行业，你不会提高太多价格。\n计算堆栈中垂直集成的未来\nHarry Stebbings：\n回到计算机，我必须问一下，我们看到越来越多的参与者谈论拥有垂直堆栈。你认为这将是一个持续的趋势吗？我们会看到来自不同参与者的堆栈继续垂直化，我们应该如何看待？\nDavid Cahn：\n既是也不是。不是的那方面，就像很难打赌詹森和 Nvidia 会输。詹森是一位非凡的 CEO 和远见卓识者。\n会有更多的垂直化吗？是的，我认为这实际上又回到了数据中心建设和运行数据中心的问题上，我有一个观点，在过去的几个月和一年里，我的想法发生了变化。\n我认为模型层和数据中心之间的垂直整合很重要，因为你不能让一个单独的团队运行数据中心，另一个单独的团队构建模型，这是行不通的，因为这些模型越来越大，需要深入地结合这些事情，我认为你看看埃隆和扎克伯格，他们正在做这件事。\n微软和 OpenAI、亚马逊和 Anthropic 面临的一个大问题是，他们如何统一他们的努力。\nHarry Stebbings：\n这将是我的问题，你认为这是创业公司可以做的事情吗？考虑到资本支出的重度和你谈到的垂直化，即使 open AI 可以筹集 10 亿、20 亿、30 亿，微软也每天可以抛出 3.3 亿美元的自由现金流，这是除了Mag 7之外任何人都可以玩的游戏吗？\nDavid Cahn：\n过去几年的证据是，为了参与大型模型游戏，你需要一台提款机，而这台提款机不可能是AI的业务，所以Facebook有一个名为Instagram的提款机。亚马逊有一台叫AWS的提款机。微软是一台名为Azure的提款机。我认为你需要一台提款机才能竞争。Harry Stebbings：\nFacebook是唯一一个没有云作为提款机的公司，你认为它会如何改变他们的行为方式？\nDavid Cahn：\n云计算公司在防守，而 Meta 在进攻。我想是的，我认为这是最简单的思考方式。如果云计算人员正在保护他们现有的业务，我认为Meta 有能力发挥创造力，而且我认为 Meta 必须减少防守，因为如果他们决定不值得，他们不必继续投资，云计算公司就陷入了囚徒困境，他们必须继续投资，如果他们不投资，他们就有可能失去有史以来最伟大的业务之一的市场份额。\nMeta 可以为未来而战，扎克伯格还很年轻，做得非常出色。我可以想象扎克伯格在人工智能的未来中扮演着相当重要的角色。\nHarry Stebbings：\n如果他是今天的扎克伯格，你会做什么？\nDavid Cahn：\n他非常敏锐，我认为他所做的是有道理的。他正在创建一个开源替代方案。我认为这对世界有好处。我认为这对 Meta 有好处，所以我认为 Llama 很棒，我认为它很棒。我认为这对于初创企业来说是很好的，因为它们将在Llama的基础上建立。他们正在开源之上构建。\n我认为消费者杀手级用例还没有出现。Meta 的分布非常广泛，因此如果他们解锁杀手级用例，他们就会想出如何做到这一点，并从中赚很多钱。\nHarry Stebbings：\n鉴于需要长期与摇钱树业务挂钩，小公司会被亚马逊或谷歌这样的公司收购吗？那是唯一的前进道路吗？\nDavid Cahn：\n我不知道。人工智能领域发生的很多事情都与反垄断有关。微软和亚马逊可能不想收购这些公司。有这种情况，它们不是全资所有，也不是被控制的，它们有点像49%的所有权，拥有强大的所有权和激励机制、独立的业务。这种情况可能会持续下去。小公司可以被收购，但对于像 Anthropic 这样的公司来说，收购会更困难。\nHarry Stebbings：\n那些没有在人工智能上投入大量资金的公司呢，比如 Salesforce 和 Netflix？他们是处于优势还是劣势？\nDavid Cahn：\n我不知道，我确实认为这三家大公司以下的层级现在很害怕。\n我认为一方面是巨大的机会，在已有分销渠道的情况下，让产品变得更好是一个巨大的优势和模式。所以一方面，你会想，这可能是一个巨大的机会。另一方面，你需要很多钱来与那些大公司竞争，他们将拥有很大的权力。所以我认为小公司非常担心，我认为他们正在尽一切努力来竞争。\n但是，这里有很多博弈论，即三大公司可以负担得起彼此开战并进行军备竞赛，而其他公司则不能。或者他们可以，也许他们会尝试。这是一种不太明显的“严格理性”的计算，扎克伯格本周在他的引言中使用了这个短语。\nHarry Stebbings：\n你认为这对华尔街来说是“严格理性”的吗？\nDavid Cahn：\n华尔街很老练，知道发生了什么。但华尔街和硅谷之间总是存在差距。风险投资家们总是在四处打探。理解上存在一些差距，但华尔街很老练，我不会打赌他们不会。\nAI时代最重要的三件事——服务器、钢铁和电力\nHarry Stebbings：\nAlex Wang不久前在节目中说，实际上，有三件事。一是计算，我们已经讨论过了。二是算法，然后是数据。他说，他和很多人持不同意见。他认为数据是当今模型和人工智能发展的核心瓶颈。你在多大程度上同意他的观点？\nDavid Cahn：有趣的是，我曾经有点同意他的观点，我认为我的思维模式实际上已经发生了变化，我认为计算模型和数据已经融合在一起，就像所有大公司都知道他们在做什么一样，他们都在做同样的事情，现在每个人都在使用规模 。\n但我认为今天很难说任何一家大型模型公司都具有数据优势，计算只是一种你需要付费的商品；然后模型，他们都会说他们有一些秘密武器，但同样，如果你相信痛苦的教训，并且相信缩放定律才是最重要的，那么秘密武器就不是那么重要了。\n因此我将提出三件我认为最重要的事情，我会将其总结为服务器、钢铁和电力，我只是对AI的工业性质更感兴趣，就像正在发生的工业革命一样，与服务器相关的芯片创新来自于英伟达、AMD和博通，英伟达拥有惊人的毛利率，竞争将会非常激烈，芯片战争才刚刚开始，所以有很多有趣的事情会发生。\n钢铁，我们之前谈过一点，将有大量的建设项目，其中很多最大的受益者基本上是建筑公司和房地产公司；然后是电力，我们还没有谈论太多，但我认为这里的电力元素非常有趣，我们谈论这场能源革命已经有几年了，也许它最终会因为人工智能而发生。\nHarry Stebbings：\n所以我想从你提到的芯片力量开始，您如何看待 Nvidia 的产品路线图？\nDavid Cahn：\n硅谷的历史是摩尔定律——芯片越来越便宜，越来越好。Nvidia 是一家出色的公司，拥有创新和新产品的记录。詹森正在努力推动他的团队开发下一代芯片。AMD 和 Broadcom 看到了这个巨大的业务并将展开竞争。芯片战争才刚刚开始。\nHarry Stebbings：\n钢铁的核心考虑因素是什么？如果供应短缺或过剩，会发生什么？\nDavid Cahn：\n钢铁是所有工业用品的总称，包括发电机和电池。当我与大型云计算公司交谈时，他们说他们正在打电话给制造商，说他们有一笔巨额订单。他们要求制造商提高生产能力。制造商犹豫不决，因为他们必须建造新工厂，而这需要大量资金。\n供应链动态令人着迷，大型科技公司在管理它方面具有优势。\nHarry Stebbings：\n他们如何说服供应链增加产能？\nDavid Cahn：\n微软可以打电话说他们将在未来五年内购买所有产能。工厂人员将建造新工厂。这是大型科技公司的另一个优势。\nHarry Stebbings：\n我们应该投资工厂人员吗？\nDavid Cahn：\n是的，这就是我花时间的地方。供应链很少被挑剔。KKR 和黑石等房地产开发商进行了大规模投资。电力领域也很有趣。一场巨大的工业运动正在发生。工业革命才刚刚开始。\nHarry Stebbings：\n你能解释一下工业革命和电力需求吗？\nDavid Cahn：\n我们没有足够的电力供应来促进工业革命。拜登政府的通胀削减法案激励了太阳能和电池的建设。在人工智能的推动下，资本主义的力量将推动比政治监管更多的能源革命。\n电力需求超过供应。像 NextEra 这样的公司正在投资新技术。美国有伟大的公司，它们将根据需求进行创新和建设。\nHarry Stebbings：\n你认为我们正在进入能源危机吗？\nDavid Cahn：\n我们总是需要更多的能源。我很乐观。太阳能是一件大事。有趣的是，有时候最大的变化是无声无息地发生的。所以我不知道这会不会像人们预料的那样是一场巨大的危机。我认为这将是一条缓慢的道路，需要更多的可再生能源，更多的电力接入电网。\nHarry Stebbings：\n我们会在几个月后看到您的新文章吗，比如 9000 亿美元的问题？\nDavid Cahn：\n我只在有话要说的时候才写。我们有可能达到一万亿美元。数学支持这一点。数字越来越大，我看不到尽头。表外融资正变得越来越普遍，正在改变。\nHarry Stebbings：\n你认为我们会看到一种新的金融工具的引入，以促进资产负债表到资产负债表外的转变吗？\nDavid Cahn：\n资产负债表？这是非常有可能的，我已经和一群房地产投资者谈过了，所以人们不知道的是，用于资助数据中心的大量资金来自房地产开发商、房地产投资者。对我来说，这些大型科技公司基本上是在根据自己的资产负债表发行债务，但这是通过这些中介机构进行的。因此，这被视为一种表外融资。\nHarry Stebbings：\n这些债务价格的平均利率是多少？\nDavid Cahn：\n因为债务人自己承担债务。债务很复杂，所以我不会过多地谈论债务问题。但我要说的是，这些人基本上赚取了略高的收益，他们认为这是非常好的风险调整。顺便说一句，他们可能是对的。你基本上是通过这种金融工程获得微软债务的。\nHarry Stebbings：\n你认为未来几年这些设施融资的资本供应会发生变化吗？因为我相信亚当·斯密的“看不见的手”理论，资本会流向最佳的投资机会。这是一个没有人会拒绝的好交易。如果你有可用资金，你认为随着大家意识到这个交易的优越性，这个生态系统会如何变化？\nDavid Cahn：\n这确实是一个很好的交易。所以我认为价格会趋于一致，风险调整后的收益和无风险收益之间的差距将缩小，这意味着随着越来越多的人参与，这个交易将不再那么有利。而且，我认为实际上有大量资金希望参与这种交易。你知道，黑石集团做了这个Corey交易。而黑石集团通常在设计这种创意交易方面非常擅长。这对他们来说是好事。我认为我们将会看到更多这样的交易。\nHarry Stebbings：\n这是一个有点奇怪的问题。你是亚当·斯密“看不见的手”的坚定信仰者吗？我是。\nDavid Cahn：\n我觉得心理学非常有趣。我实际上花了很多时间阅读心理学。我认为心理学对经济的影响比人们想象的要大。所以我认为亚当·斯密只是深刻理解了人类心理学，这就是“看不见的手”的核心。\n而且，我是艾萨克·阿西莫夫《基地》系列的忠实粉丝。他基本上描述了这一点。这是有史以来最伟大的科幻书籍之一。我把它与亚当·斯密联系起来，我认为亚当·斯密在更小的规模上说，人类行为是可以理解的。资本主义利用了人类本性的这些成分，这是我们迄今为止能够发明的最伟大的系统之一。\nHarry Stebbings：\n关于你的投资，了解到你在27岁时成为了CO2风险投资部门的共同负责人，你与Data Bricks、UiPath、Snowflake合作过，这是我们时代最好的企业之一。我首先想到的是，这些公司对你的交易选择有什么影响？\nDavid Cahn：\n首先，澄清一下，我在这些交易中是助理。我建立了模型，打了客户电话，但我不是这些交易的主要投资者。我会说，仅仅因为你提到了这些公司，我会给你一个线索，这四家公司教给我的教训是听人们的行动，而不是他们说的话。\n行业中成功的定义：产生十亿美元以上的收益\nHarry Stebbings：\n我认为，当你在一个新环境中从0到1时，这可能是最难的学习之一。就像健身房，第一周或一个月是最难的。你没有预料到但最有影响的学习是什么？\nDavid Cahn：\n我认为最大的事情是，当我开始时，我真的很天真。我真的不知道风险投资是什么。我不明白这个行业是什么。我真的不知道这份工作是什么。\n我只知道，我想成为一个投资者。我喜欢投资、我喜欢商业，但我真的不知道会发生什么。我认为多年来对我最有帮助的事情是，每次我见到某人，我都会试图弄清楚他们真的擅长什么，我如何能从中学习。所以一个人非常擅长资源获取。为什么他们在资源获取方面如此擅长？他们做了哪些事情使他们在资源获取方面非常擅长？我会学到很多。\n另一个人，这个人是一个非常好的领导者。为什么他们是一个好领导者？哦，原来人们真的很喜欢跟随他们。人们自愿选择跟随他们。这可能意味着这个人是一个非常好的领导者。他们的特点是什么？他们做了什么？哦，他们非常忠诚。忠诚在你是领导者时真的很重要。总之，我认为在早期的学习中有很多都是吸取经验。这是一个非常棒的经历。\n看到那些在他们的领域非常出色的人，理解他们的超级能力是什么，理解他们在做什么，导致这些超级能力的实际行为是什么。\n然后我为自己设定的目标是，我可能不会像你一样100%地擅长你的超级能力。但我希望在你的超级能力上达到80%的水平。如果我能在每个人的10个超级能力中达到80%的水平，那我可能会变得非常出色。\nHarry Stebbings：\n面对没有唯一的方法可以做风险投资，你怎么看待这两种对立，每个人都有自己的方式，并试图向其他人学习，\nDavid Cahn：\n我完全同意这两种相互对立的力量。我几乎会描述一种是，在这个行业中有一个成功的定义。你要么是一个顶尖投资者，要么不是。如果你能产生十亿美元的收益，你就是一个顶尖投资者。而我认为这个行业的一个错觉是，你可以在不成为顶尖投资者的情况下在这个行业中表现出色。\n不，这个行业中有一个成功的定义，那就是产生十亿美元以上的收益。另一方面，你可以得到很多建议，你可以从那些人那里学习，你可以看到他们在做什么。我坦率地说，我在红杉资本的原因是，坐在顶尖投资者旁边是很酷的。你可以从他们那里学到很多东西。\n你看到罗洛夫，他投资了YouTube和Instagram，对吗？是什么让他做到的？是什么让他们看到的？特别是考虑到我的操作模式是这样的，让我研究人们，弄清楚他们擅长什么，然后达到他们的80%水平。\n你从这些顶尖投资者那里学习。但是我认为，你说的另一面是，风险投资是一场你每天都在场上的游戏。没有人会替你上场。没有人能替你做这份工作。你可以得到所有的建议，你可以得到所有的帮助，你可以得到所有的学习。\n但最终，你必须在场上，你必须向创始人提供他们想要的产品。你必须成为他们愿意合作的人，你必须发展自己的风格来做到这一点。这份工作最难的部分，那是你不能外包给任何人的，就是关键时刻，星期一早上的合伙人会议。你必须冒险，决定我是否要进行这项投资。\n我喜欢对人们说的一件事是，我认为风险投资中最难的部分不是弄清楚哪些是好公司。我认为风险投资中最难的部分是弄清楚何时你会为这家公司冒险，所有好的合伙关系都会迫使你冒险。这是整个系统的核心。这就是为什么这些合伙关系有效，因为它们以这种方式测试你的信念。所以信念是难点，信念是别人无法给予你的。\n红杉的秘密：风险投资领域最伟大公司的内幕\nHarry Stebbings：\n红杉资本如何迫使你冒险？\nDavid Cahn：\n整个结构是我们在这里支持你，我们在这里教你，你在这里，你会向我们学习。但最终，你必须做出这些决定，最终，有一个明确的成功定义，那就是成为一个顶尖投资者。\n我认为约束，顺便说一句，我们在红杉资本谈了很多约束。公司需要约束，对吗？当你有太多资本时，没有约束。我认为约束是迫使你说，这是我将为之奋斗一生的公司，这是我真正相信的东西。\nHarry Stebbings：\n在进入红杉资本合伙关系时，你会有多紧张？你如何看待红杉资本为新来者创造的自由，让他们表达自己的想法?\nDavid Cahn：\n红杉资本做得很好的一件事是，唯一重要的事情是下一次投资，它同样可能来自你或者其他任何人。\n但与此同时，红杉资本不是一个低压力的工作场所，你坐在那些做了这些令人难以置信的投资的人旁边，所以有压力，我认为这改变了你的投资方式。我认为这是追求高水平卓越的良好来源。我认为红杉资本在给予你框架、工具和学习方面做得很好，让你去做这些事情。\nHarry Stebbings：\n谁是红杉资本中最好的资源获取者？\nDavid Cahn：\n我认为索尼娅非常好。我会说索尼娅在AI方面非常出色，她非常积极。\nHarry Stebbings：\n你如何看待创始人评估框架，以及你的框架如何改变？\nDavid Cahn：\n我非常关注这个问题。今年早些时候，我一直在思考这个问题时，我读了一些书。同时，看看我的日常工作，我和很多创始人见面，当时我在组织一个晚餐聚会，我称之为“硬核晚餐”。\n这是为了那些最硬核的年轻创始人，他们要去征服世界。这是一个很棒的晚餐，晚餐前一天，这两个想法在我脑海中碰撞。我在想，这些令人惊叹的历史人物与我明天要一起晚餐的这些有潜力成为历史人物的人有什么共同点，什么让他们变得特别？\n突然我想到了一个框架。它有两个维度，我来描述一下。一个轴是科学，另一个轴是直觉。所以这是一个2x2矩阵。你有科学和直觉，然后你有人类和技术。所以科学应用于技术是最容易理解的，那就是工程师，对吗？你将科学应用于技术，你就成为了一个好工程师。你将科学应用于自己，对人类。\n我认为那成了我所说的硬核心态。埃隆显然已经创造了这个术语。一个硬核的人说，如何最大化自己的潜力？他们在有意识地思考这个问题。他们在有形地思考这个问题。他们可能会做的一件事是非常努力地工作，因为事实证明，努力工作的人通常比不努力工作的人产出更多。但你可能会发现其他的事情，这是我如何最大化我的效率，等等。\n所以我认为这是科学元素，但直觉元素几乎更有趣。这是我一直在努力提高和思考的东西。\n然后想想最后一部分，我认为这是最被低估的部分之一，直觉应用于人类。我认为这就是领导力，嘿，我了解你。我了解你需要什么。我了解你的动机。我认为优秀的创始人和我都需要这四个维度。\n所以当我审视创始人时，我会问自己，嘿，我认为如果你拥有其中之一，你就会非常优秀。我认为如果你拥有其中两个，你就会很棒。我认为如果你拥有其中三个，你就可以建立一家价值 10 亿美元的公司。你需要所有这四个才能建立一家价值 100 亿美元的公司，1000 亿美元的公司。\n我非常相信成长心态。就像你可以决定我要擅长这些事情，我认为你可以随着时间的推移而努力。风险提示及免责条款\n\n            市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":111,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":335203899588888,"gmtCreate":1722869036283,"gmtModify":1722869038120,"author":{"id":"4130223792369620","authorId":"4130223792369620","authorIdStr":"4130223792369620","name":"进步的飞鹰","avatar":"https://static.tigerbbs.com/3d1867a8b017713a6506b4e407e31b45","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false},"themes":[],"htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/TEVA\">$梯瓦制药(TEVA)$ </a> 梯瓦制药工业有限公司总部位于以色列，是世界领先的仿制药制造商。 梯瓦一半的销售额来自北美，占美国仿制药处方总数的高个位数百分比。该公司还在欧洲、日本、俄罗斯和以色列占有重要地位。 除仿制药外，梯瓦还在三个主要治疗领域拥有一系列创新药物和生物仿制药：中枢神经系统药物 Copaxone、Ajovy 和 Austedo；以及中枢神经系统药物 Copaxone、Ajovy 和 Austedo；呼吸领域有Qvar和ProAir； 肿瘤学领域包括 Truxima、Herzuma 和 Bendeka/Treanda。 梯瓦还销售活性药物成分，提供合同生产服务，并拥有总部位于美国的仿制药和专科药物经销商 Anda。","listText":"<a 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我理解选择陷入困境的公司，关键问题就是公司是不是会一直处于困境。所谓困境反转就是这意思，就是这家公司最终是什么样是最关键的，而不是你买入时的情况。但这一般对投资研究提出的要求是更高的。所以这需要你的水平和投入的时间也要能跟上。而彼得·林奇说的问题，恰恰是很多投资者，买一个股票用的时间还没有超过买一台面包机用的时间。很多个人投资者博包括一些机构投资者，我觉得当他遇到一个非常大巨大工作难度和工作量投资研究任务后，因为觉得完成难度太高了，结果就拖延症了[龇牙]。这反而给选择这类困境反转公司带来很大困难。 正文部分（这个采访正好发生在1997年市场出现大幅回调，道琼斯指数发生熔断的时候） 提问：可以解释一下股市发生了什么吗? 彼得·林奇：我们经历了一次大牛市，两年前道指只有4000点，今年8月就到了8300点，任何大牛市中途都需要良性回调，我宁愿下跌1000点也不希望直接冲到12000点。日本的工业指数从5000点一路飙升到了15000点，在15000点的时候，估值还是比较合理的，然后又冲到了40000点，结果就是接下来的七年，房价暴涨，过度消费，相当于他们经历了五六年的大萧条。因为股市涨得太高了，把未来7—10年的盈利都提前反映在股价里了。 提问：所有的股票都溢价过高？ 彼得·林奇：是的，二战后。大盘平均股价大约为盈利的10—20倍，道琼斯指数，标普500指数基本都是这个规律。比如麦当劳过去三十年，盈利和股价就是这个关系，标普500的市盈率差不多就是10—20","listText":"彼得林奇这个采访正好发生在1997年市场出现大幅回调，道琼斯指数发生熔断的时候。今天日本股市也熔断了。彼得林奇有一个投资类型是比较偏爱一些陷入困境的公司，这个在他写的三本投资有关书籍中，都多次说过这问题。我觉得比较关键一个问题是：他讲选择困难公司时，很多人的问题是：很多人选股票时花的时间，还没有超过买一台面包机[龇牙] 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大奇迹日！来吧！！！","listText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/.IXIC\">$纳斯达克(.IXIC)$&nbsp;</a><v-v data-views=\"1\"></v-v> 大奇迹日！来吧！！！","text":"$纳斯达克(.IXIC)$ 大奇迹日！来吧！！！","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/334132730134840","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":184,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":334109246509192,"gmtCreate":1722602706172,"gmtModify":1722602707508,"author":{"id":"4130223792369620","authorId":"4130223792369620","authorIdStr":"4130223792369620","name":"进步的飞鹰","avatar":"https://static.tigerbbs.com/3d1867a8b017713a6506b4e407e31b45","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false},"themes":[],"htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/.SPX\">$标普500(.SPX)$&nbsp;</a><v-v data-views=\"1\"></v-v> 今天是美股的最后一跌，立帖为证[爱你]&nbsp;&nbsp;","listText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/.SPX\">$标普500(.SPX)$&nbsp;</a><v-v 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14:52","market":"us","language":"zh","title":"交易放缓、诉讼拨备拖累利润，德意志银行四年来首次亏损","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2453025273","media":"智通财经","summary":"不包括德国邮政银行拨备的税前利润为17亿欧元，高于2023年第二季度的14亿欧元。德意志银行第二季度财报依然维持了该公司业绩超预期的趋势。不过，德意志银行上周在德国受到抨击，因为该国监管机构批评德意志银行在其2019年财务报表中错误地披露了递延所得税资产，这不符合国际会计准则。","content":"<html><head></head><body><p>7月24日，<a href=\"https://laohu8.com/S/DB\">德意志银行</a>结束了连续15个季度的盈利，原因是交易放缓，并且该行计入了与德国邮政银行(Postbank)零售部门遗留问题相关的费用。</p><p>德意志银行Q2归属于股东的净亏损为1.43亿欧元(1.551亿美元)，而分析师的预期为亏损1.45亿欧元。</p><p>固定收益和货币交易业务是德意志银行营收的一个主要驱动因素，但该业务当季下降了约3%，落后于华尔街大型银行5%的平均增幅。</p><p>此外，这家德国最大的银行此前曾表示，由于德国邮政银行的诉讼拨备，该行将在本季度受到冲击，该行周三证实，拨备金额将达到13亿欧元。这起由投资者发起的旷日持久的诉讼称，德意志银行在2010年收购这家零售银行巨头时支付的金额过低。</p><p>不过，首席执行官Christian Sewing重申了一项中期承诺，即在多年回报微薄后向股东返还80亿欧元，尽管德国邮政银行的条款让人怀疑德意志银行今年是否有能力进行第二次回购。Sewing誓言要提高盈利能力，并将今年的营收提高到300亿欧元，预计费用收入将抵消贷款收入的下降。</p><p>Sewing在周三的一份声明中表示，第二季度“使我们顺利实现了2025年的目标和对股东的分配承诺”。</p><p>德意志银行第二季度净营收增长2%，达到76亿欧元，其中已完成的措施实现或预期的节省总额达到15亿欧元。</p><p>随着利率上升的势头减弱，企业银行和私人银行(包括零售和财富部门)的营收在本季度都有所下降。资产管理营收增长7%，部分抵消了贷款和交易的下降。</p><p>为交易、股票和债券销售提供咨询的业务营收增长了约一倍，达到5.85亿欧元，推动整个投行业务的业绩增长了10%。达到26亿欧元。德意志银行去年收购了Numis Corp.，扩大了咨询业务，以提高收费收入。</p><p>不包括德国邮政银行拨备的税前利润为17亿欧元，高于2023年第二季度的14亿欧元。</p><p>信贷损失拨备为4.76亿欧元，高于上年同期的4.01亿欧元。衡量银行偿付能力的CET 1资本比率从今年第一季度的13.4%微升至13.5%。</p><p>Sewing表示：“这些结果反映了德意志银行的经营实力。今年上半年，我们的基本盈利能力是2011年以来的最高水平，这表明我们的战略执行取得了成功。”</p><p>德意志银行第二季度财报依然维持了该公司业绩超预期的趋势。今年4月，该行的利润增长了10%，创下了自2013年以来该指标的最佳季度表现。</p><p>不过，德意志银行上周在德国受到抨击，因为该国监管机构批评德意志银行在其2019年财务报表中错误地披露了递延所得税资产，这不符合国际会计准则。</p><p>德国联邦金融监管局估计，德意志银行美国业务的附注中没有单独披露价值约20.76亿欧元的递延所得税资产。</p></body></html>","source":"stock_zhitongcaijing","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; 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href=http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1154888.html><strong>智通财经</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>7月24日，德意志银行结束了连续15个季度的盈利，原因是交易放缓，并且该行计入了与德国邮政银行(Postbank)零售部门遗留问题相关的费用。德意志银行Q2归属于股东的净亏损为1.43亿欧元(1.551亿美元)，而分析师的预期为亏损1.45亿欧元。固定收益和货币交易业务是德意志银行营收的一个主要驱动因素，但该业务当季下降了约3%，落后于华尔街大型银行5%的平均增幅。此外，这家德国最大的银行此前曾...</p>\n\n<a href=\"http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1154888.html\">Web 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21:44","market":"us","language":"zh","title":"立场偏鸽！鲍威尔：通胀取得了相当大的进展，可能在明年底或后年恢复到2%","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1170207919","media":"老虎资讯综合","summary":"7月2日，美联储主席鲍威尔：我们在通胀方面取得了相当大的进展；通胀回落趋势显示出恢复的迹象。劳动力市场仍然强劲；如果劳动力市场意外疲弱，这也会导致我们做出反应。","content":"<html><head></head><body><p>7月2日，北京时间21:30，美联储主席鲍威尔、欧洲央行行长拉加德和巴西央行行长内托在欧洲央行举行的中央银行论坛上发表讲话。</p><p style=\"text-align: justify;\">鲍威尔表示：“劳动力市场仍然强劲，我们继续保持稳健增长。”</p><p style=\"text-align: justify;\">关于通胀，鲍威尔表示，通胀回落趋势显示出恢复的迹象。“<strong>我们在通胀方面取得了相当大的进展，我们重返通胀回落路径。</strong>”但他指出，“在降低政策利率之前需要更有信心，我们需要看到更多像我们最近看到的数据。数据显示我们取得了重大进展。如果劳动力市场意外疲弱，这也会导致我们做出反应。我们有能力慢慢来，做出正确决定。 ”</p><p style=\"text-align: justify;\">鲍威尔表示，服务业通常更难降低通胀，部分服务业通胀是追赶式通胀。<strong>通胀可能会在明年底或后年恢复到2%。</strong>他补充道，<strong>通胀一方面的风险是（我们）动作太快，另一个风险是我们等得太久，劳动力市场走软。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">关于市场质疑当前货币政策是否有限制性，鲍威尔指出：“<strong>我们的政策仍然具有限制性</strong>，并且是合适的。紧缩政策与供应情况密切相关。”</p><p style=\"text-align: justify;\">近期市场担忧美联储独立性的问题，这涉及到美联储首次降息的决定，以及特朗普潜在第二任期或对美联储进行“改革”。鲍威尔表示，“我们已被告知不要参与政治，我们也不会这么做。在美国，独立的美联储得到了非常广泛的支持。<strong>国会两党都支持独立的美联储。</strong>”</p><p><strong>鲍威尔表示，预计未来一年通胀率不超过2.5%左右；4%的失业率水平仍然很低；对2024年点阵图不予置评。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/318d81d4b261d4b5a83eed5a3ffc9dbc\" title=\"\" tg-width=\"698\" tg-height=\"742\"/></p><p>分析师表示，鲍威尔对9月是否降息依然闭口不谈。“<strong>鲍威尔回避了美联储是否会在9月份开始降息的问题。</strong>他坚持一贯的观点，即货币政策的双向风险。过早降息可能会重燃通胀压力，而如果降息太晚，美联储可能会对经济造成不必要的损害。”</p><p style=\"text-align: justify;\">分析师Steve Matthews指出，鲍威尔采取模棱两可的态度并不意外。“鲍威尔今日传达的信息似乎是，考虑到劳动力市场强劲，美联储可以‘慢慢’降息，他并不详细说明降息的时间，毕竟在7月和9月的会议之前将有大量数据出炉，<strong>因此今天的态度并不令人意外。</strong>”</p><p style=\"text-align: justify;\">据Informa Global Markets分析报道，过去的几个月里，<strong>美联储主席鲍威尔在他的观点上明显比FOMC的大多数人都更加鸽派</strong>，这在他在欧洲央行论坛上的讲话中再次得到证实。</p><p style=\"text-align: justify;\"></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; 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justify;\">近期市场担忧美联储独立性的问题，这涉及到美联储首次降息的决定，以及特朗普潜在第二任期或对美联储进行“改革”。鲍威尔表示，“我们已被告知不要参与政治，我们也不会这么做。在美国，独立的美联储得到了非常广泛的支持。<strong>国会两党都支持独立的美联储。</strong>”</p><p><strong>鲍威尔表示，预计未来一年通胀率不超过2.5%左右；4%的失业率水平仍然很低；对2024年点阵图不予置评。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/318d81d4b261d4b5a83eed5a3ffc9dbc\" title=\"\" tg-width=\"698\" tg-height=\"742\"/></p><p>分析师表示，鲍威尔对9月是否降息依然闭口不谈。“<strong>鲍威尔回避了美联储是否会在9月份开始降息的问题。</strong>他坚持一贯的观点，即货币政策的双向风险。过早降息可能会重燃通胀压力，而如果降息太晚，美联储可能会对经济造成不必要的损害。”</p><p style=\"text-align: justify;\">分析师Steve Matthews指出，鲍威尔采取模棱两可的态度并不意外。“鲍威尔今日传达的信息似乎是，考虑到劳动力市场强劲，美联储可以‘慢慢’降息，他并不详细说明降息的时间，毕竟在7月和9月的会议之前将有大量数据出炉，<strong>因此今天的态度并不令人意外。</strong>”</p><p style=\"text-align: justify;\">据Informa Global Markets分析报道，过去的几个月里，<strong>美联储主席鲍威尔在他的观点上明显比FOMC的大多数人都更加鸽派</strong>，这在他在欧洲央行论坛上的讲话中再次得到证实。</p><p style=\"text-align: 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”鲍威尔表示，服务业通常更难降低通胀，部分服务业通胀是追赶式通胀。通胀可能会在明年底或后年恢复到2%。他补充道，通胀一方面的风险是（我们）动作太快，另一个风险是我们等得太久，劳动力市场走软。关于市场质疑当前货币政策是否有限制性，鲍威尔指出：“我们的政策仍然具有限制性，并且是合适的。紧缩政策与供应情况密切相关。”近期市场担忧美联储独立性的问题，这涉及到美联储首次降息的决定，以及特朗普潜在第二任期或对美联储进行“改革”。鲍威尔表示，“我们已被告知不要参与政治，我们也不会这么做。在美国，独立的美联储得到了非常广泛的支持。国会两党都支持独立的美联储。”鲍威尔表示，预计未来一年通胀率不超过2.5%左右；4%的失业率水平仍然很低；对2024年点阵图不予置评。分析师表示，鲍威尔对9月是否降息依然闭口不谈。“鲍威尔回避了美联储是否会在9月份开始降息的问题。他坚持一贯的观点，即货币政策的双向风险。过早降息可能会重燃通胀压力，而如果降息太晚，美联储可能会对经济造成不必要的损害。”分析师Steve Matthews指出，鲍威尔采取模棱两可的态度并不意外。“鲍威尔今日传达的信息似乎是，考虑到劳动力市场强劲，美联储可以‘慢慢’降息，他并不详细说明降息的时间，毕竟在7月和9月的会议之前将有大量数据出炉，因此今天的态度并不令人意外。”据Informa Global 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temperament on Wall Street is mixed at the moment, split between analysts believing that the next leg up in a bull market is set to take place and others forecasting a bearish move lurking around the corner. For investors looking for<span> more safety, dividend picks can act as a strong source of security and income.</span></p> <p>While the dividend universe is vast, Seeking Alpha analysts have recently spotlighted some big-name companies as protentional dividend picks: Pfizer (<span>NYSE:PFE</span>), Devon Energy (<span>NYSE:DVN</span>), Starbucks (<span>NASDAQ:SBUX</span>), and Lowe's Companies (<span>NYSE:LOW</span>). See what SA analysts had to say below about each of these names:</p> <p><b>Pfizer (PFE)</b></p> <p>Paul Franke in Pfizer: Best Trading Momentum Since 2021 And 6% Yield: “Pfizer has been a losing investment for several years, but stronger trading momentum is starting to appear… An easily covered and safety-minded 6% dividend yield is very attractive today. PFE stock could prove one of the smartest defensive plays to own the rest of 2024 and into 2025.”</p> <p><b>Devon Energy (DVN</b>)</p> <p>Leo Nelissen in Devon Energy Believes It Offers '<a href=\"https://laohu8.com/S/RDR.SI\">Incredible</a> Value' - I Agree: “While this is a very low dividend, I have little doubt that the company will find the right balance between buybacks and dividends, making the stock a great investment for both income-focused investors and the ones who like buybacks.”</p> <p><b>Starbucks (SBUX)</b></p> <p>Jason Fieber in Starbucks: A Profitable Blue Chip Dividend Growth Stock: “Starbucks has increased its dividend for 14 consecutive years. The 10-year dividend growth rate of 17.1% shows how generous Starbucks has been with its dividend raises, although more recent dividend increases have slowed into a high single-digit range.”</p> <p><b>Lowe's Companies (LOW)</b></p> <p>Harvesting Dividends in Lowe's Among 9 Companies To Announce Dividend Increases In Second Half Of May: “Along with boosting its dividend, the company returns free cash flow to investors through stock buybacks; since 2019, the company has repurchased 25% of its outstanding shares.”</p> <p>Additionally, investors looking for a more diversified approach to dividend investing, here are some of Wall Street's largest dividend focused ETFs:</p> <ul> <li>Vanguard Dividend Appreciation ETF (VIG).</li> <li>Vanguard High Dividend Yield Index ETF (VYM).</li> <li><a href=\"https://laohu8.com/S/SCHD\">Schwab US Dividend Equity ETF</a> (SCHD).</li> <li><a href=\"https://laohu8.com/S/DGRO\">iShares Core Dividend Growth ETF</a> (DGRO).</li> <li>SPDR S&amp;P Dividend ETF (SDY).</li> <li><a href=\"https://laohu8.com/S/EEMA\">iShares</a> Select Dividend ETF (DVY).</li> </ul> </div> </body></html>","source":"seekingalpha","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; 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For investors looking for more safety, dividend picks can act as a strong source of security and income. While the dividend universe is vast, Seeking Alpha analysts have recently spotlighted some big-name companies as protentional dividend picks: Pfizer (NYSE:PFE), Devon Energy (NYSE:DVN), Starbucks (NASDAQ:SBUX), and Lowe's Companies (NYSE:LOW). See what SA analysts had to say below about each of these names: Pfizer (PFE) Paul Franke in Pfizer: Best Trading Momentum Since 2021 And 6% Yield: “Pfizer has been a losing investment for several years, but stronger trading momentum is starting to appear… An easily covered and safety-minded 6% dividend yield is very attractive today. PFE stock could prove one of the smartest defensive plays to own the rest of 2024 and into 2025.” Devon Energy (DVN) Leo Nelissen in Devon Energy Believes It Offers 'Incredible Value' - I Agree: “While this is a very low dividend, I have little doubt that the company will find the right balance between buybacks and dividends, making the stock a great investment for both income-focused investors and the ones who like buybacks.” Starbucks (SBUX) Jason Fieber in Starbucks: A Profitable Blue Chip Dividend Growth Stock: “Starbucks has increased its dividend for 14 consecutive years. The 10-year dividend growth rate of 17.1% shows how generous Starbucks has been with its dividend raises, although more recent dividend increases have slowed into a high single-digit range.” Lowe's Companies (LOW) Harvesting Dividends in Lowe's Among 9 Companies To Announce Dividend Increases In Second Half Of May: “Along with boosting its dividend, the company returns free cash flow to investors through stock buybacks; since 2019, the company has repurchased 25% of its outstanding shares.” Additionally, investors looking for a more diversified approach to dividend investing, here are some of Wall Street's largest dividend focused ETFs:  Vanguard Dividend Appreciation ETF (VIG). Vanguard High Dividend Yield Index ETF (VYM). Schwab US Dividend Equity ETF (SCHD). iShares Core Dividend Growth ETF (DGRO). 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解锁绿氢“2美元时代”","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2435648248","media":"中国网科技","summary":"GE Vernova将聚焦全球能源转型业务和机遇。CIC与GE Vernova的合作，对重塑传统氢气产业具有重要意义，其目标的实现会将全球氢气生产带入最低碳排放、最广泛生产环境、最具竞争力价格的快速发展轨道。CIC与GE Vernova的这一合作，以及在绿泉项目中采用的创新性模块化方式，将证明在绿氢大规模产业化进程中，灵活、可扩展、环保与经济高效的生产模式是可以兼得的。","content":"<html><body><article><p>5月16日消息，Climate Impact Corporation(“CIC”)今天宣布与GE Vernova(GEV.US)完成战略合作协议签署，双方将共同开发高效绿氢生产模块，旨在实现绿氢生产成本2美元/公斤，该目标一经实现，对全球绿氢大规模产业化生产领域具有重要意义，将推动绿氢产业的强劲发展。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20240516122753623v206f7k9a0rsf3r\"/><p>5月14日，全球大型绿氢项目投资、开发、运营商CIC和GE Vernova的能源转型服务(Power Conversion)在鹿特丹举办的全球氢能高峰会(World Hydrogen Summit)上签署上述协议，CIC的旗舰项目Green Springs (“绿泉项目”)将作为双方合作的首个建设模块。这一位于澳大利亚北领地州的10GW全离网绿氢项目，总投资高达100亿美元，项目计划部署2150套模块，全部投产后年产绿氢将超过50万吨，预计年产值超过10亿美元。</p><p>据介绍，每个模块集成了创新设计的设备和系统，可利用离网间歇式可再生能源生产低碳氢气，无需连接传统电网、城镇公用基础设施，也无需使用当地水源或进行海水淡化。这种模块化技术解决方案将为全球各地拥有极佳光伏资源——通常为缺水的地区，开辟低成本生产绿氢的新机遇，因为它们无需配套昂贵的基础设施。绿泉项目将证明， 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Vernova的这一合作，以及在绿泉项目中采用的创新性模块化方式，将证明在绿氢大规模产业化进程中，灵活、可扩展、环保与经济高效的生产模式是可以兼得的。</p></article></body></html>","source":"tencent","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>CIC与GE Vernova达成战略合作 解锁绿氢“2美元时代”</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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(“绿泉项目”)将作为双方合作的首个建设模块。这一位于澳大利亚北领地州的10GW全离网绿氢项目，总投资高达100亿美元，项目计划部署2150套模块，全部投产后年产绿氢将超过50万吨，预计年产值超过10亿美元。据介绍，每个模块集成了创新设计的设备和系统，可利用离网间歇式可再生能源生产低碳氢气，无需连接传统电网、城镇公用基础设施，也无需使用当地水源或进行海水淡化。这种模块化技术解决方案将为全球各地拥有极佳光伏资源——通常为缺水的地区，开辟低成本生产绿氢的新机遇，因为它们无需配套昂贵的基础设施。绿泉项目将证明， 可在干旱地区摆脱对本地水资源和海水淡化的依赖，大规模生产绿氢。2021年，通用电气(GE)宣布将“一分为三”，其中，GE原有的可再生能源、发电和数字集团将合并成为新的能源公司,GE Vernova，并在今年4月2日在纽交所上市。GE Vernova将聚焦全球能源转型业务和机遇。CIC董事长David Green表示，“CIC很高兴能与碳中和领域的领先专家GE Vernova达成紧密合作，一起重塑传统氢气产业。这一合作令人振奋，将助力CIC早日实现低成本生产绿氢的目标。”GE Vernova能源转型服务执行董事Olivier Jamart表示，“实现每公斤2美元的绿氢生产价格，需要突破传统生产模式。Green Springs项目每公斤2美元的目标，需要我们在技术上有颠覆性创新。凭借在交直流耦合电力电子系统的专业能力，加之在关键行业积累的能源管理系统经验，我有信心，GE Vernova将秉持系统化设计理念，不断提升生产效率、设备可用性和可维护性，为实现目标保驾护航。”CIC与GE Vernova的合作，对重塑传统氢气产业具有重要意义，其目标的实现会将全球氢气生产带入最低碳排放、最广泛生产环境、最具竞争力价格的快速发展轨道。CIC也将和中国主力氢能设备厂商合作，融入模块化生产的全球供应链，建立海外生产基地，利用产业优势提升产品性价比，推动绿氢生产进入“2美元时代”。据了解，绿泉项目目前正在进行BOP阶段的开发工作。项目有望带动全球相似气候条件下模块化生产绿氢技术的广泛应用，进一步释放能源行业及市场化能源企业的发展潜力。绿氢在全球减排进程中扮演着关键角色，但各个国家和地区的政府、企业和投资者均面临一个共同挑战——如何在兼顾可持续性的同时降低绿氢生产成本， 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href=\"https://laohu8.com/S/03396\">$联想控股(03396)$</a> 、华硕、华为、荣耀、三星、雷神……几乎所有的主流PC厂商都推出了AIPC产品。不管你是否理解、是否认同AIPC的理念，在终端厂商自上而下地推动下，属于AIPC的时代都已经到来。 PC重新主流视线的同时，暗淡了多年的Wintel联盟也找回存在感：目前已经推出AIPC的厂商，大多数选择了 <a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">$英特尔(INTC)$</a> 的酷睿Ultra系列处理器，而在操作系统上依然绕不过Windows。 以至于不久前在台北举办的开发者活动中，英特尔和 <a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">$微软(MSFT)$</a> 罕见地联合发声，为AIPC给出了新的定义：须配备NPU、CPU和GPU，并支持微软的Copilot，且键盘上直接配有Copilot物理按键。 企图不言而喻。可问题在于，曾错失移动端的Wintel联盟，是否还有能力继续辖制下游的PC厂商呢？ 01 强敌环伺的英特尔 2000年10月，《财富》杂质刊登了一篇题为《他们的统治结束了》的文章，暗示垄断市场近20年的Wintel联盟即将崩塌：“在新的、更多样化的IT世界里，互联网协议将一切紧密连接，昔日的瓶颈已然不复存在，他们的统治地位也因此动摇。” 回头来看，《财富》的预言似乎只说对了一半，英特尔的市值在2000年一落千丈，至今都没能回到20多年前的高峰。而微软幸运的抓住了移动和云的风口，现在已经是市值超过3万亿美元的巨无霸。 如果说AIPC寄托了微软守住桌面市场的希望，对英特尔则是一场不容失败的生死之战，注定了英特尔要不遗余力地为AIPC摇旗呐喊。 早在2023年9月，英特尔就提出了AIPC的概念，并在2023年底推出了代","listText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/03396\">$联想控股(03396)$</a> 、华硕、华为、荣耀、三星、雷神……几乎所有的主流PC厂商都推出了AIPC产品。不管你是否理解、是否认同AIPC的理念，在终端厂商自上而下地推动下，属于AIPC的时代都已经到来。 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href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">$谷歌(GOOG)$</a>将投资约10亿美元，通过支持建设Proa和Taihei两条全新的海底电缆改善美国和日本之间的数字化连接。据了解，这一消息是在日本首相岸田文雄访问美国，与美国总统拜登会面并加强两国防务与安全合作之际所宣布。据悉，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">$谷歌(GOOG)$</a>将与几家合作伙伴进行合作，其中包括KDDI、Arteria Networks、Citadel Pacific以及北马里亚纳群岛联邦(CNMI)。这些海底电缆是扩大<a href=\"https://laohu8.com/S/601099\">$太平洋(601099)$</a>连接计划的一部分，将在美国大陆和日本之间建立新的光纤线路，以支持谷歌的日本数字化市场计划。据该公司称，此举还将提高美国、日本和一些<a href=\"https://laohu8.com/S/601099\">$太平洋(601099)$</a>岛屿国家和地区之间数字化连接模式的可靠性。有资料显示，Proa海底电缆将连接美国、日本、CNMI和关岛，而Taihei海底电缆将连接美国、日本和夏威夷。谷歌还将出资支持建设连接夏威夷、CNMI和关岛的大型互联电缆。美国和日本在一份联合声明中表示:“在去年10月美国和澳大利亚共同资助海底电缆计划的基础上，美国和日本计划与志同道合的伙伴合作，建立可信的、更有弹性的网络，并打算为太平洋地区提供海底电缆给予资金支持。” <a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">$(GOOG)$</a> <a href=\"https://laohu8.com/S/GOOGL\">$(GOOGL)$</a>","listText":"美国科技巨头<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">$谷歌(GOOG)$</a>将投资约10亿美元，通过支持建设Proa和Taihei两条全新的海底电缆改善美国和日本之间的数字化连接。据了解，这一消息是在日本首相岸田文雄访问美国，与美国总统拜登会面并加强两国防务与安全合作之际所宣布。据悉，<a 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01 /291亿投资，拉动5万亿的财富增长2023年11月，ChatGPT的发布掀起了生成式AI的热潮。根据 PitchBook 的数据，2023 年，超过70轮1亿美元或以上的资金流向了创建模型、提供基础设施或将技术应用于特定应用的初创公司。短短一年内，投资者向近700笔生成式AI交易投入了 2","listText":"2023年，苹果、微软、Alphabet、亚马逊、英伟达、特斯拉和Meta的股票已累计上涨75%，远远超过纳斯达克指数43%的涨幅。算下来，这七家公司的市值在去年增长了近5万亿美元。科技股股价暴涨并非来自于业绩。要知道，整个2023年，除英伟达外，其余六家收入增长均低于20%。造成这一翻天覆地变化的根本原因是，生成式AI与大语言模型在去年席卷了全球科技圈。去年一年，全球生成式AI的投资额高达291亿美元。与传统互联网的故事不同，资本成为生成式AI竞争的最关键因素。所有的科技巨头都直接或间接参与了这场军备竞赛，并主导了模型公司的融资和估值。就在刚刚，亚马逊向Anthropic追加27.5亿美元投资，此次注资完成后，亚马逊对Anthropic的总投资达40亿美元。这是亚马逊30年以来最大的一笔外部投资。巨头们的军备竞赛，也让身为AI军火商的英伟达比前一年多赚了340亿美元。巨头们愿意参与这场千亿美金豪赌，并不令人意外。某种程度上，生成式AI的出现，恰逢其时。当平台型机会几乎消失，人口红利走到尽头，全球互联网的故事宣告结束。在这样的背景下，资本一方面变得前所未有地节制，另一方面又变得前所未有地贪婪，他们坐拥大量现金，但真正值得的押注寥寥无几。而生成式AI，就是一个充满想象力，甚至可以改变世界的故事。但现实也是残酷的。红杉资本最新报告显示，AI行业在英伟达芯片上的部署费用高达500亿美元，而营收却只有30亿美元。显然，生成式AI的远大愿景和羸弱商业化的现实之间，仍然需要无数的故事去填。/ 01 /291亿投资，拉动5万亿的财富增长2023年11月，ChatGPT的发布掀起了生成式AI的热潮。根据 PitchBook 的数据，2023 年，超过70轮1亿美元或以上的资金流向了创建模型、提供基础设施或将技术应用于特定应用的初创公司。短短一年内，投资者向近700笔生成式AI交易投入了 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16:36","market":"us","language":"zh","title":"一文读懂全球算力产业链","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2424067105","media":"华尔街见闻","summary":"据国金证券，上游国产替代芯片及元器件空间广阔；中游国内服务器厂商领军全球，光模块市场份额迅速提升；下游中国数据中心和云计算市场规模持续高速增长。","content":"<html><body><p>作为AI 大模型时代最稀缺的“能源”之一，算力正在成为全球布局的核心。</p>\n<p>在周一发布的研报中，<a href=\"https://laohu8.com/S/600109\">国金证券</a>陈矣骄分析师团队对算力需求的跃迁和相关产业链进行了详细的梳理：<strong>上游国产替代芯片及元器件空间广阔；中游国内服务器厂商领军全球，光模块市场份额迅速提升；下游中国数据中心和云计算市场规模持续高速增长。</strong></p>\n<p>国金证券认为，<strong>通用人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>技术有望启动以算力为主体能源的第四次工业革命，算力需求有望高增。</strong></p>\n<blockquote>\n<p>技术革命是以新一代生产力工具的大范围应用为核心，以主体能源为基础动力的全局性经济范式转 型。历史上共发生过三次技术革命，我们认为，本轮通用型人工智能发展浪潮有望启动第四次技术革命：</p>\n<p>以 AGI 为新一代生产力工具，以算力为主体能源。历史上历次技术革命中主体能源都会随新一代生产力工具的广 泛应用而需求高增，我们预计 AI 算力需求有望在模型规模、算法创新、<a href=\"https://laohu8.com/S/603138\">海量数据</a>、应用落地等多端推动下高增。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/d09c4c36-f023-45e1-9055-5ac040fed2d2.png\"/></p>\n</blockquote>\n<h2><strong>算力需求跃迁：AI 模型训练规模增速超过摩尔定律，进入大模型时代</strong></h2>\n<p>据国金证券，AI模型训练经历了四个发展阶段：</p>\n<blockquote>\n<p>在2010年以前（前深度学习时代），AI训练计算的增长与摩尔定律一致，大约每20个月翻一倍。</p>\n<p>2010~2015年（深度学习时代），AI深度学习训练所需FLOPs相比之前发生斜率突变，每6个月翻一倍，远超摩尔定律。</p>\n<p>2016年至今（大模型时代），AI大模型训练所需FLOPs出现断点跳跃，随着能够处理更长序列和更复杂任务的Transformer等模型问世，算法的持续创新推动了对更高计算能力的需求，2022年训练大模型的算力需求达到了8×1023FLOPs。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/c2ff2ecd-fbf4-4150-82a8-4ab6e372b7d8.png\"/></p>\n</blockquote>\n<h2><strong>透视算力产业链</strong></h2>\n<p>算力产业包括上游的芯片及元器件，中游的服务器与网络设备，下游的数据中心及云服务三部分构成，在其中的各个板块，均已有国产厂商深度布局。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/f077e8bf-006a-4105-ab94-5a7f2f0df12c.png\"/></p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/d2b9cc56-7459-4217-a282-009398e05ca5.png\"/></p>\n<p><strong>上游——芯片/元器件——异构算力蓬勃发展，国产替代空间广阔。</strong></p>\n<p>随着业界对算力需求的不断提高，越来越多的计算平台开始引入CPU、GPU、ASIC、FPGA等多种不同计算单元来进行加速计算。</p>\n<p>根据Yole数据，2022年全球CPU市场规模为650亿美元，预计2028年增长到970亿美元，年复合增长率为7%。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/4548a8f2-496d-468a-9dee-6aeb575d81c5.png\"/></p>\n<p>MPU（通用微处理器）是CPU的一个关键下游应用领域，主要面向服务器、桌面（台式机/笔记本）、超级计算机等市场。</p>\n<p>2020年我国MPU市场规模达到2336亿元，约占全球39.7%。假设我国占全球市场比重保持不变，2023年我国MPU市场规模有望达3382亿元。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/8db0b0be-4d5e-4334-8632-d561fdca4408.png\"/></p>\n<p>竞争方面，Intel约占全球MPU市场半壁江山，Intel与AMD独占x86全球市场据CounterpointAnalysis，2022年，Intel约占全球服务器CPU市场份额70.8%，AMD约占全球服务器CPU市场份额19.8%，二者合计约占90.6%；2021年，二者合计约占92.5%。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/6491e9a2-4d36-45ca-89d0-f030e1057002.png\"/></p>\n<p>如今，中国厂商，如紫光展锐与华为海思已逐步走进国际视野，在21年ICInsight竞争格局中分别位列第八、九位，国金预计未来其份额有待进一步提升。</p>\n<p>相较于侧重低延迟计算的CPU，GPU更侧重并行计算，可用很多简单的计算单元去完成大量的计算任务，</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/8d4bf111-5081-40d0-847a-10566ed6006e.png\"/></p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/cc5733ba-ccf1-45f5-aec1-4b205e3bd9e2.png\"/></p>\n<p>在当下最火的GPU市场，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>CUDA大幅降低GPU并行计算的编程难度，实现GPU的通用化。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/ebff6723-c37f-4525-b3c8-350f91f00952.png\"/></p>\n<p>2022年全球GPU市场规模达422亿美元，英伟达占全球GPU市场份额近90%，AMD与Intel约占10%。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/c1d08b2b-1420-4b27-b8de-c65b0f18ba6e.png\"/></p>\n<p>据PrecedenceResearch，2022年，全球GPU市场规模未来10年CAGR有望保持30%以上，<strong>2032年全球GPU市场规模有望达到7731亿美元。</strong></p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/43955d21-ced8-440e-b30d-69266bcecd6a.png\"/></p>\n<p>随着算力从通用走向定制，ASIC专用设计芯片市场正在逐步壮大。</p>\n<p>据MarketMonitor，2022年，全球ASIC市场规模在千亿体量，我国市场规模约在335亿元，约占全球市场的33.4%。预计2028年全球市场有望达1,677亿元，22~28年CAGR或达8.9%。</p>\n<p>不同于CPU、GPU、FPGA，目前全球ASIC市场并未形成明显的头部厂商。由于ASIC开发周期长，仅有大厂有资金与实力进行研发。同时，ASIC是全定制芯片，在某些特定场景下运行效率最高，故某些场景下游市场空间足够大时，量产ASIC芯片可以实现丰厚的利润。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/eb392189-0ae9-49d5-8d70-874b4a6f6b41.png\"/></p>\n<p>另外，FPGA（现场可编程芯片）也在崛起。</p>\n<p>无论是CPU、GPU、DSP、Memory还是各类ASIC芯片，在芯片被制造完成之后，其芯片的功能就已被固定，用户无法对其硬件功能进行任何修改，而FPGA芯片在制造完成后，其功能并未固定，用户可以根据自己的实际需要，将空白的FPGA芯片转化为具有特定功能的集成电路芯片。</p>\n<p>据Frost&amp;Sullivan，2023年全球FPGA市场规模有望达94亿美元，18~23年CAGR有望达11.7%；同年，我国FPGA市场规模有望达250亿元，约占全球市场规模的37.9%，18~23年CAGR有望达16.7%。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/15da3eb3-4e1a-4b49-bd19-5e8be1438c26.png\"/></p>\n<p><strong>中游——服务器/网络设备——国内服务器厂商领军全球，光模块市场份额迅速提升。</strong></p>\n<p>服务器在网络中为其它客户机提供计算或应用服务。2022年全球服务器市场高达千亿美元，我国约占全球市场四分之一，国产厂商<a href=\"https://laohu8.com/S/000977\">浪潮信息</a>在2023年Q3全球服务器市场份额排名第二，仅次于戴尔。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/3ab7fcf5-b6f7-496a-96cc-9668f678be1e.png\"/></p>\n<p>光模块的功能是实现光电转换，是光通信系统的核心器件。2022年光模块全球前10名中国占据6家，<a href=\"https://laohu8.com/S/300308\">中际旭创</a>与Coherent市占率并列全球第一。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/e35d6759-7d65-4da9-97fa-4fa2cd19efaa.png\"/></p>\n<p>交换机为接入它的任意两个网络节点提供独享的电信号通路。据IDC，2022年全球交换机行业市场规模达到437亿美元，同比增长17.0%，且预计未来5年的增速稳定在4%左右，预计2027年规模将达到535亿美元。</p>\n<p>据IDC，2022年中国交换机市场约为72亿美元，同比增长9.4%。预计2023年将进一步增长至78亿美元。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/f2b6ef57-7e01-45cf-8f10-6507d12be0a9.png\"/></p>\n<p>存储器是用来存储程序和各种数据信息的记忆部件，NAND和DRAM市场是主要细分市场。</p>\n<p><strong>全球存储市场基本被国外厂商垄断</strong>，<a href=\"https://laohu8.com/S/SMSN.UK\">三星</a>据NAND、DRAM市场份额首位，不过随着AIServer、AIPC、AIMobile持续放量，国内存储市场有望迎来新发展机遇。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/fb54be02-f706-4eaa-ac34-5134871ef8b7.png\"/></p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/34cf2eb9-a015-44f9-bf8b-95ca3ac93909.png\"/></p>\n<p><strong>下游——数据中心/云服务——东数西算铸基，算力租赁牵引。</strong></p>\n<p>国金证券指出，受新基建、数字化转型及数字中国远景目标等国家政策促进及企业降本增效需求的驱动，我国数据中心市场规模持续高速增长。</p>\n<p>2021年，我国数据中心市场规模达到1500亿元，近五年CAGR达到29.96%。随着我国各地区、各行业数字化转型的深入推进，我国数据中心市场规模将保持持续增长态势，预计2023年市场规模将达到2470亿元。</p>\n<p>从全球市场来看，全球数据中心产业规模在2022年达到1308亿美元，2019——2022年CAGR约20%。</p>\n<p>竞争方面，美国第三方数据中心Equinix公司是全球数据中心的龙头，2022年Q2该公司全球市场份额占比达13%。</p>\n<p>国内市场，2020年我国数据中心市场格局以运营商数据中心为主，凭借其网络带宽和机房资源优势，三大电信运营商市场份额占比超50%。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/a86e46f2-6038-485e-87eb-57915cac6f2c.png\"/></p>\n<p>云计算服务，是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池，获取括网络，服务器等服务。</p>\n<p>据中国信通院，2021年全球云计算市场规模达到3305亿美元，同比增长32.44%。初步统计2022年全球云计算市场规模4053亿美元，增幅22.6%。中国云计算产业正处蓬勃发展阶段。据智研咨询，2021年中国云计算市场规模达3410亿元，增速53.1%。初步统计2022年中国云计算市场规模达到4552.4亿元，增长33.5%。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/1ad19ec9-6887-497b-a34c-a4042bd3a147.png\"/></p>\n<p>据Gartner，全球云计算市场竞争格局为一超多强，2022年AWS在全球云基础设施服务市场份额为40%，保持行业第一位置，Azure、阿里云、<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>云分别占据第二至四位，分别占比21.5%、7.7%、7.5%。</p>\n<p>据Canalys，2022年国内前四大云计算厂商分别为阿里云、华为云、腾讯云和<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>智能云，占云服务客户支出总额的79%。</p>\n<p><span>本文主要观点来自国金证券，原文作者：陈矣骄S1130523020001、孟灿S1130522050001，原文标题：《算力深度报告一：算力研究框架——产业链全梳理》</span></p><div>风险提示及免责条款</div>\n<div>\n            市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。\n          </div>\n</body></html>","source":"wallstreetcn_hot_news","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" 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href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3711874\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://wpimg-wscn.awtmt.com/e1db7f2f-9626-457a-8652-5f5abd5411e7.jpeg","relate_stocks":{"LU1303367103.USD":"摩根大通多经理另类基金 A (acc)","ON":"安森美半导体","LU0348723411.USD":"ALLIANZ GLOBAL HI-TECH GROWTH \"A\" (USD) INC","LU1316542783.SGD":"Janus Henderson Horizon Global Technology Leaders A2 SGD","LU1923623000.USD":"Natixis Thematics AI & Robotics Fund R/A USD","LU2098885051.SGD":"JPMorgan Funds - Multi-Manager Alternatives A (acc) SGD","LU1720051108.HKD":"ALLIANZ GLOBAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE \"AT\" (HKD) ACC","BK4534":"瑞士信贷持仓","LU2458330169.SGD":"FRANKLIN SHARIAH TECHNOLOGY \"A\" (SGD) ACC","LU1854103824.USD":"M&G (LUX) POSITIVE IMPACT \"A\" (USD) INC","LU2458330243.SGD":"FRANKLIN SHARIAH TECHNOLOGY \"A-H1\" (SGDHDG) ACC","LU2357305700.SGD":"Allianz Global Artificial Intelligence ET 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大模型时代最稀缺的“能源”之一，算力正在成为全球布局的核心。\n在周一发布的研报中，国金证券陈矣骄分析师团队对算力需求的跃迁和相关产业链进行了详细的梳理：上游国产替代芯片及元器件空间广阔；中游国内服务器厂商领军全球，光模块市场份额迅速提升；下游中国数据中心和云计算市场规模持续高速增长。\n国金证券认为，通用人工智能技术有望启动以算力为主体能源的第四次工业革命，算力需求有望高增。\n\n技术革命是以新一代生产力工具的大范围应用为核心，以主体能源为基础动力的全局性经济范式转 型。历史上共发生过三次技术革命，我们认为，本轮通用型人工智能发展浪潮有望启动第四次技术革命：\n以 AGI 为新一代生产力工具，以算力为主体能源。历史上历次技术革命中主体能源都会随新一代生产力工具的广 泛应用而需求高增，我们预计 AI 算力需求有望在模型规模、算法创新、海量数据、应用落地等多端推动下高增。\n\n\n算力需求跃迁：AI 模型训练规模增速超过摩尔定律，进入大模型时代\n据国金证券，AI模型训练经历了四个发展阶段：\n\n在2010年以前（前深度学习时代），AI训练计算的增长与摩尔定律一致，大约每20个月翻一倍。\n2010~2015年（深度学习时代），AI深度学习训练所需FLOPs相比之前发生斜率突变，每6个月翻一倍，远超摩尔定律。\n2016年至今（大模型时代），AI大模型训练所需FLOPs出现断点跳跃，随着能够处理更长序列和更复杂任务的Transformer等模型问世，算法的持续创新推动了对更高计算能力的需求，2022年训练大模型的算力需求达到了8×1023FLOPs。\n\n\n透视算力产业链\n算力产业包括上游的芯片及元器件，中游的服务器与网络设备，下游的数据中心及云服务三部分构成，在其中的各个板块，均已有国产厂商深度布局。\n\n\n上游——芯片/元器件——异构算力蓬勃发展，国产替代空间广阔。\n随着业界对算力需求的不断提高，越来越多的计算平台开始引入CPU、GPU、ASIC、FPGA等多种不同计算单元来进行加速计算。\n根据Yole数据，2022年全球CPU市场规模为650亿美元，预计2028年增长到970亿美元，年复合增长率为7%。\n\nMPU（通用微处理器）是CPU的一个关键下游应用领域，主要面向服务器、桌面（台式机/笔记本）、超级计算机等市场。\n2020年我国MPU市场规模达到2336亿元，约占全球39.7%。假设我国占全球市场比重保持不变，2023年我国MPU市场规模有望达3382亿元。\n\n竞争方面，Intel约占全球MPU市场半壁江山，Intel与AMD独占x86全球市场据CounterpointAnalysis，2022年，Intel约占全球服务器CPU市场份额70.8%，AMD约占全球服务器CPU市场份额19.8%，二者合计约占90.6%；2021年，二者合计约占92.5%。\n\n如今，中国厂商，如紫光展锐与华为海思已逐步走进国际视野，在21年ICInsight竞争格局中分别位列第八、九位，国金预计未来其份额有待进一步提升。\n相较于侧重低延迟计算的CPU，GPU更侧重并行计算，可用很多简单的计算单元去完成大量的计算任务，\n\n\n在当下最火的GPU市场，英伟达CUDA大幅降低GPU并行计算的编程难度，实现GPU的通用化。\n\n2022年全球GPU市场规模达422亿美元，英伟达占全球GPU市场份额近90%，AMD与Intel约占10%。\n\n据PrecedenceResearch，2022年，全球GPU市场规模未来10年CAGR有望保持30%以上，2032年全球GPU市场规模有望达到7731亿美元。\n\n随着算力从通用走向定制，ASIC专用设计芯片市场正在逐步壮大。\n据MarketMonitor，2022年，全球ASIC市场规模在千亿体量，我国市场规模约在335亿元，约占全球市场的33.4%。预计2028年全球市场有望达1,677亿元，22~28年CAGR或达8.9%。\n不同于CPU、GPU、FPGA，目前全球ASIC市场并未形成明显的头部厂商。由于ASIC开发周期长，仅有大厂有资金与实力进行研发。同时，ASIC是全定制芯片，在某些特定场景下运行效率最高，故某些场景下游市场空间足够大时，量产ASIC芯片可以实现丰厚的利润。\n\n另外，FPGA（现场可编程芯片）也在崛起。\n无论是CPU、GPU、DSP、Memory还是各类ASIC芯片，在芯片被制造完成之后，其芯片的功能就已被固定，用户无法对其硬件功能进行任何修改，而FPGA芯片在制造完成后，其功能并未固定，用户可以根据自己的实际需要，将空白的FPGA芯片转化为具有特定功能的集成电路芯片。\n据Frost&Sullivan，2023年全球FPGA市场规模有望达94亿美元，18~23年CAGR有望达11.7%；同年，我国FPGA市场规模有望达250亿元，约占全球市场规模的37.9%，18~23年CAGR有望达16.7%。\n\n中游——服务器/网络设备——国内服务器厂商领军全球，光模块市场份额迅速提升。\n服务器在网络中为其它客户机提供计算或应用服务。2022年全球服务器市场高达千亿美元，我国约占全球市场四分之一，国产厂商浪潮信息在2023年Q3全球服务器市场份额排名第二，仅次于戴尔。\n\n光模块的功能是实现光电转换，是光通信系统的核心器件。2022年光模块全球前10名中国占据6家，中际旭创与Coherent市占率并列全球第一。\n\n交换机为接入它的任意两个网络节点提供独享的电信号通路。据IDC，2022年全球交换机行业市场规模达到437亿美元，同比增长17.0%，且预计未来5年的增速稳定在4%左右，预计2027年规模将达到535亿美元。\n据IDC，2022年中国交换机市场约为72亿美元，同比增长9.4%。预计2023年将进一步增长至78亿美元。\n\n存储器是用来存储程序和各种数据信息的记忆部件，NAND和DRAM市场是主要细分市场。\n全球存储市场基本被国外厂商垄断，三星据NAND、DRAM市场份额首位，不过随着AIServer、AIPC、AIMobile持续放量，国内存储市场有望迎来新发展机遇。\n\n\n下游——数据中心/云服务——东数西算铸基，算力租赁牵引。\n国金证券指出，受新基建、数字化转型及数字中国远景目标等国家政策促进及企业降本增效需求的驱动，我国数据中心市场规模持续高速增长。\n2021年，我国数据中心市场规模达到1500亿元，近五年CAGR达到29.96%。随着我国各地区、各行业数字化转型的深入推进，我国数据中心市场规模将保持持续增长态势，预计2023年市场规模将达到2470亿元。\n从全球市场来看，全球数据中心产业规模在2022年达到1308亿美元，2019——2022年CAGR约20%。\n竞争方面，美国第三方数据中心Equinix公司是全球数据中心的龙头，2022年Q2该公司全球市场份额占比达13%。\n国内市场，2020年我国数据中心市场格局以运营商数据中心为主，凭借其网络带宽和机房资源优势，三大电信运营商市场份额占比超50%。\n\n云计算服务，是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池，获取括网络，服务器等服务。\n据中国信通院，2021年全球云计算市场规模达到3305亿美元，同比增长32.44%。初步统计2022年全球云计算市场规模4053亿美元，增幅22.6%。中国云计算产业正处蓬勃发展阶段。据智研咨询，2021年中国云计算市场规模达3410亿元，增速53.1%。初步统计2022年中国云计算市场规模达到4552.4亿元，增长33.5%。\n\n据Gartner，全球云计算市场竞争格局为一超多强，2022年AWS在全球云基础设施服务市场份额为40%，保持行业第一位置，Azure、阿里云、谷歌云分别占据第二至四位，分别占比21.5%、7.7%、7.5%。\n据Canalys，2022年国内前四大云计算厂商分别为阿里云、华为云、腾讯云和百度智能云，占云服务客户支出总额的79%。\n本文主要观点来自国金证券，原文作者：陈矣骄S1130523020001、孟灿S1130522050001，原文标题：《算力深度报告一：算力研究框架——产业链全梳理》风险提示及免责条款\n\n            市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":365,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":288477471731760,"gmtCreate":1711461822110,"gmtModify":1711461823690,"author":{"id":"4130223792369620","authorId":"4130223792369620","authorIdStr":"4130223792369620","name":"进步的飞鹰","avatar":"https://static.tigerbbs.com/3d1867a8b017713a6506b4e407e31b45","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错，转发给大家看看","listText":"这篇文章不错，转发给大家看看","text":"这篇文章不错，转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/288477471731760","repostId":"286071189868776","repostType":1,"repost":{"id":286071189868776,"gmtCreate":1710859915455,"gmtModify":1710859917518,"author":{"id":"4111482418969490","authorId":"4111482418969490","authorIdStr":"4111482418969490","name":"Alitaishan 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22:30","market":"hk","language":"zh","title":"红杉资本David Cahn：AI时代最重要的三件事——服务器、钢铁和电力","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2457892029","media":"华尔街见闻","summary":"David Cahn指出，没有人会在同一个数据中心训练两次前沿模型。因为当你训练它的时候，GPU会过时，数据中心会太小。这些模型越大，缩放定律就越成为主导。所以有一个非常好的论点，基本上数据中心是最重要的资产。","content":"<html><body><p>8月5日，过去 50 年来最伟大的风险投资公司之一Sequoia Capital 的合伙人David Cahn参与了20VC的节目访谈。</p>\n<p>在加入 Sequoia 合伙企业之前，David 曾担任 Coatue 的普通合伙人和首席运营官，领导了 Hugging Face、Runway 和 Supabase 的投资。</p>\n<p>谈话要点如下：</p>\n<blockquote>\n<p>1.相信人工智能和相信未来两年无限的资本支出是非常不同的概念。你可以相信人工智能，但也可以相信未来 24 个月的资本支出可能难以偿还。</p>\n<p>2.大型科技公司是计算的生产者，初创公司是计算的消费者。</p>\n<p>3.没有人会在同一个数据中心训练两次前沿模型。因为当你训练它的时候，GPU会过时，数据中心会太小。</p>\n<p>4.这些模型越大，缩放定律就越成为主导。所以有一个非常好的论点，基本上数据中心是最重要的资产。</p>\n<p>5.在具有进入壁垒的业务中，你有定价权。在进入壁垒低的业务中，你没有定价权。</p>\n<p>6.模型层和数据中心之间的垂直整合很重要，因为你不能让一个单独的团队运行数据中心，另一个单独的团队构建模型，这是行不通的，因为这些模型越来越大，需要深入地结合这些事情，我认为你看看埃隆和扎克伯格，他们正在做这件事。</p>\n<p>7.所以我认为价格会趋于一致，风险调整后的收益和无风险收益之间的差距将缩小，这意味着随着越来越多的人参与，这个交易将不再那么有利。</p>\n</blockquote>\n<p>访谈全文如下，部分内容有删减：</p>\n<h2>可以同时相信“AI 将改变世界”和“资本支出水平过高”</h2>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>如果今天我们真的要谈论技术或风险投资，那么接下来会发生什么，这只会引出一件事，那就是人工智能。我认为，您已经写了今年关于人工智能的两篇最具开创性的文章。我想从第一篇开始，也就是您在人工智能资本支出博弈论的开头所说的，人工智能会改变世界吗？资本支出水平是否过高？您说有两个不同的问题。您能向我解释一下原因吗？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>我们正在投资数千亿美元，这些数字很大，我认为人们很难理解这些数字。整个 SaaS 经济是一个 2500 亿美元的市场，所以我们谈论的是巨大的资本支出数字。</p>\n<p>在过去的一年里，人工智能领域有很多支持者或推动者说：“无论这个数字有多高，都没关系。人工智能将改变世界，不用担心。”我甚至不反对他们，但我认为这很重要。这就是我写下人工智能 6000 亿美元问题的原因。我认为重要的是，在某个时候我们必须开始查看这些数字并问自己，比如，这将如何发挥作用？这会影响生态系统中的每个人。</p>\n<p>因此，具体回答你的问题，<strong>相信人工智能和相信未来两年无限的资本支出是非常不同的概念。你可以相信人工智能，但也可以相信未来 24 个月的资本支出可能难以偿还。</strong></p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>我完全同意你的观点。事实上，前几天我刚和一家最大的公司里的人交谈过，这家公司可以掌握所有的预算，他说，“你不明白，Harry。这就像曼哈顿计划，你参与其中，你不能退出。”</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>就在我们交谈的 48 小时前，扎克伯格刚刚承认了过度建设的情况。桑达尔谈到了这一点，我认为本周发生了一些有意义的变化。</p>\n<p>扎克伯格、桑达尔和我基本上都相信同一件事。我们有推动者进入人工智能领域，试图说资本支出不重要，预算不重要。你本周从桑达尔和马克·扎克伯格那里听到的是，他们明白这是有风险的，这是一个值得冒的风险，他们必须冒这个险。</p>\n<p>我们可以谈谈这背后的博弈论，以及为什么他们冒这个险是合理的。甚至扎克伯格也没有说它是无风险的。他说，如果 AGI 来了，那太好了，太棒了，这将是一项伟大的投资。如果它没有到来，这可能是一项艰难的投资。这是我们必须承担的风险。</p>\n<h2><strong>数据中心是最重要的资产</strong></h2>\n<p>Harry Stebbings：我可以问一下，您提到了从桑达尔到扎克伯格的全面认识，具体来说，接下来会发生什么？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>我认为它不会发生太大变化。我的观点实际上是，这些我们称之为加密支持者的人，他们在过去 12 个月内进入了人工智能领域，他们大声疾呼人工智能将登上月球。这群人一直在说资本支出都是合理的。</p>\n<p>我不认为任何一家大型科技公司坐在他们的董事会会议室里说，我们现在确切地知道如何偿还这笔资本支出。</p>\n<p>他们在进行战略计算。如果我们不进行这项投资，那么竞争对手就会领先。我认为人们过去没有注意到但现在可能注意到的一件事是，<strong>我们正在处理的是商业史上最强大的寡头垄断之一</strong>。<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>和<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>现在的市值这占全球市值的 10%。</p>\n<p><strong>当然，他们会愿意大举投资以保护他们的垄断地位</strong>。错误的看法是，谷歌知道一些我们不知道的事情，因此进行了这项投资，因此，未来两年将保证数千亿美元的人工智能收入。我认为人们正在做出这种推断，而我对此表示质疑。<strong>我认为，人们会越来越多地意识到这些投资正在发生，但这些投资是投机性的。</strong></p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>这太棒了。投机性投资是由拥有巨额资金的现有企业进行的。如果他们成功了，我们将拥有令人惊叹的产品，消费者将从中获得巨大的价值；如果他们没有成功，那也很好，我们不是为此买单的人，而拥有巨额现金储备的现任者则是。你能接受这种观点的吗？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>这就是我的观点。九个月前，当我第一次提出 2000 亿美元的问题时，我说这对初创公司来说是个好消息。当我提出一个 6000 亿美元的问题时，我说这对初创公司来说是个好消息。</p>\n<p>所以，我一直坚持的一句话是，这对初创公司来说太棒了。这<strong>些大型科技公司是计算的生产者，初创公司是计算的消费者。</strong>因此，如果你认为计算生产过剩，计算价格下降，初创公司就会获胜，因为他们正在购买这些计算。</p>\n<p><strong>计算成本降低直接转化为初创公司更高的毛利率，直接意味着公司更有价值。</strong>所以我很高兴这种情况正在发生。</p>\n<p>我认为这对经济来说很棒。我认为这对技术生态系统来说很棒。但我认为我们需要清楚地了解它是什么，我们确实需要清楚地了解未来几年以及未来会发生什么。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>是否有其他观点认为，这会导致权力继续集中，寡头垄断持续加剧，我们必须考虑这一点。</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>我认为这是一个非常有效的观点，我认为你的观点是这些公司太强大了，他们基本上是在设置进入壁垒，现在，为了成为人工智能云，你需要愿意投入大量资金，所以我认为这是新进入者进入的一个相当大的障碍。他们显然想说：“嘿，我们不能让任何人攻击我们的摇钱树。”</p>\n<p>如今，云业务规模已达 2500 亿美元。因此，云业务的规模与 Saas 部门相当。微软、亚马逊和谷歌控制的业务规模与整个 Saas 部门相当。因此，他们当然会尽一切努力保护云业务。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>我可以问您一个难题吗？我很难调和两种想法，一种是计算生产过剩，这意味着初创公司（消费者）的成本会下降。然后 Sam Altman 非常乐观地表示，计算是未来的货币，这是最重要的事情。这两种信念是矛盾的还是可以一致的？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>我认为它们有点矛盾，我来告诉你为什么。计算是一种委婉的说法，计算是你消费的东西。但你如何让计算变得真正重要？那么计算是什么呢？它是位于伊利诺伊州中部某处的数据中心，拥有一堆 GPU、一堆液体冷却系统和世界上的一堆物理事物。</p>\n<p><strong>所以我认为围绕人工智能的对话变得如此极端的部分原因是，人们使用这些委婉的说法，计算、云，所有这些东西，但它并没有真正捕捉到它的物理现实</strong>。所以最大的问题是，你是一家大型科技公司，你在未来两年内，数据中心需要大约两年的时间来建设。每个数据中心的成本约为 20 亿美元，你要建立它，你实际上不知道如何建立它。因为实际上我们还不知道如何构建 GPU 数据中心，它非常新。</p>\n<p>所以你要以你认为可能的最佳方式进行设置。你要购买 H100 芯片，因为这是目前市场上最好的芯片，你要把它们放在这个数据中心。</p>\n<p>现在想象一下两年后，Nvidia 的 B100 芯片现在是主导芯片。所以现在你需要把所有这些芯片都放在数据中心，你需要移动它们，或者你需要放入这些新芯片，因为这些新芯片现在更好了。液体冷却系统已经发生了变化，所以现在你需要改变液体冷却系统。<strong>所以我完全同意，计算是未来。</strong></p>\n<p>但是，计算是从物理资产中生成的，而物理资产是在世界上实际构建的。如果我们构建错误，我们将不得不处理这个问题。所以，这不仅仅是一个纯粹的事情，我们今天正在构建 15 年的计算，而且我们有更多的计算。这很复杂，有权衡。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>不管是什么，在两年或三年内，不管是哪个时期，如果模型变得更加高效，你还需要补充它们吗？您是否认为模型效率会提高到不需要补充新模型的程度。</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>我认为模型效率会提高。实际上，这是我在博弈论文章中提出的观点之一，即如果您对人工智能持乐观态度，那么您实际上会更担心数据中心过时。我听到有人说了一句很棒的话，从那时起我就一直在思考这个问题，<strong>那就是没有人会在同一个数据中心训练两次前沿模型，因为当你训练它的时候，GPU会过时，数据中心会太小。</strong>我认为这太神奇了，这让人想起，没有人会两次踏入同一条河流。</p>\n<p>我我只是觉得这是一个非常棒的方式，可以简洁扼要地总结这里的问题。假设模型发生变化，假设我们的缩放定律继续成立，所有这些好事都会发生。实际上这意味着，我们可能需要改变数据中心的架构，我们可能需要新的芯片。</p>\n<p>现在每个人都在追逐100000个GPU集群，对吧？这就是一种前沿如果这一切真的发生了，它将极大地改变物理架构，改变这些数据中心实际需要发生的事。你可以争辩，一个模型只是一个数据中心，对吧？</p>\n<p><strong>这些模型越大，缩放定律就越成为主导，</strong>所有这些研究人员，他们从一个实验室跳到另一个实验室，在这些公司推出的实际模型之间已经没有太大的区别了。</p>\n<p>所以我认为有一个非常好的论点，<strong>基本上数据中心是最重要的资产，我们将不得不学习如何构建这些真正的大数据中心。</strong></p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>数据中心是如何变化的？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>这就是正在发生的事情。我认为基本上，很多人现在都没有关注这一点。亚马逊在过去六个月中宣布了 500 亿美元的新数据中心，这就是我谈论人工智能时提到的 6000 亿美元问题，就像这是 6000 亿美元问题的成本线，就像这些数据中心正在建设中。他们必须去雇人去建造这些东西，对吧？就像你要去某个城镇一样。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>我们是否高估了构建这些数据中心的速度，考虑到您在那里提到的复杂性，我们会不会看到模型进展远远超过数据中心开发，这是非常具有挑战性的方式？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>这是缩放定律问题，对吧，这又回到了人们谈论的惨痛教训，我对此并没有非常强烈的意见，但我想说<strong>问题归结为研究人员是否会比我们建立更大的数据中心更快地取得研究突破</strong>，硅谷有很多人说现在最重要的是规模，还有其他人，我见过很多这样的人，我认为他们很聪明，他们会说不，实际上我们会在推理上取得突破，我们将弄清楚如何更好地使用数据，我们将弄清楚如何使模型更高效。</p>\n<p>所以我认为对此有两种思想流派，<strong>我认为今天的证据更强烈地支持缩放定律</strong>，我希望看到更多的证据表明这些其他突破能够推动进步，因为我希望看到尽可能多的进步。如果我们能两者兼得，那比只有一个要好。</p>\n<h2><strong>进入壁垒影响定价权</strong></h2>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>提到初创公司是受益者，因为计算成本会下降，而他们作为消费者会从中受益，也许我的问题是，当你看到 Canva 时，这是一个很好的例子，他们已经将许多 AI 功能集成到他们的核心产品中，无论你何时使用这些功能，他们都在向OpenAI、人工智能或任何供应商付费，而且他们不会为每个座位收取额外的收入。</p>\n<p>所以实际上这已经是在贬低他们的利润了。所以我的问题是，这是否会让公司变得更糟，因为他们不能收取更多的费用，但他们的成本更高，因为整合AI成本更高。</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>马斯克说，唯一重要的是建造有用的东西。就像商业中的其他一切一样，都会自然而然地出现。<strong>如果你做了一些有用的事情，人们通常会为此付费。你不做一些有用的事情，人们就不会为此付费。</strong></p>\n<p>所以我认为Canva和所有这些软件公司的问题是，你能用AI让你的产品更有用吗？我认为如果答案是肯定的，那么你可能有定价权。如果你为最终消费者创造价值，你可能可以赚取利润。我想这就是你的观点，Harry 。</p>\n<p>然而，如果你没有让你的产品更有价值，如果你只是注入AI，这样你就可以告诉投资者你有AI，这样你就可以在你的营销页面上谈论你是如何AI的，那么<strong>你只是注入了一个新的成本项目，实际上对消费者没有好处。如果对消费者没有好处，他们就不会支付更多。</strong></p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>如果你有大量其他提供商提供相同的服务，所有的定价权都会消失，你被迫在竞争中落后，我认为我们已经在很多领域看到了这一点。你怎么想？我错了吗？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>不，我认为你是对的。我认为这里的细微差别<strong>在具有进入壁垒的业务中，你有定价权。在进入壁垒低的业务中，你没有定价权</strong>。所以我实际上认为这将是逐个行业的。有些行业你是对的，产品会被商品化，基本上只会被出价降至0%的毛利率。</p>\n<p>在结构性低毛利率的行业中，很难提高毛利率。所以如果成本上升，你会稍微提高价格来弥补它，但在进入门槛更高的行业，你不会提高太多价格。</p>\n<h2>计算堆栈中垂直集成的未来</h2>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>回到计算机，我必须问一下，我们看到越来越多的参与者谈论拥有垂直堆栈。你认为这将是一个持续的趋势吗？我们会看到来自不同参与者的堆栈继续垂直化，我们应该如何看待？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>既是也不是。不是的那方面，就像很难打赌詹森和 Nvidia 会输。詹森是一位非凡的 CEO 和远见卓识者。</p>\n<p>会有更多的垂直化吗？是的，我认为这实际上又回到了数据中心建设和运行数据中心的问题上，我有一个观点，在过去的几个月和一年里，我的想法发生了变化。</p>\n<p><strong>我认为模型层和数据中心之间的垂直整合很重要，因为你不能让一个单独的团队运行数据中心，另一个单独的团队构建模型，这是行不通的</strong>，因为这些模型越来越大，需要深入地结合这些事情，我认为你看看埃隆和扎克伯格，他们正在做这件事。</p>\n<p>微软和 OpenAI、亚马逊和 Anthropic 面临的一个大问题是，他们如何统一他们的努力。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>这将是我的问题，你认为这是<a href=\"https://laohu8.com/S/V03.SI\">创业公司</a>可以做的事情吗？考虑到资本支出的重度和你谈到的垂直化，即使 open AI 可以筹集 10 亿、20 亿、30 亿，微软也每天可以抛出 3.3 亿美元的自由现金流，这是除了Mag 7之外任何人都可以玩的游戏吗？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>过去几年的证据是，为了参与大型模型游戏，你需要一台提款机，而这台提款机不可能是AI的业务，所以Facebook有一个名为Instagram的提款机。亚马逊有一台叫AWS的提款机。微软是一台名为Azure的提款机。我认为你需要一台提款机才能竞争。Harry Stebbings：</p>\n<p>Facebook是唯一一个没有云作为提款机的公司，你认为它会如何改变他们的行为方式？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>云计算公司在防守，而 Meta 在进攻。我想是的，我认为这是最简单的思考方式。如果云计算人员正在保护他们现有的业务，我认为Meta 有能力发挥创造力，而且我认为 Meta 必须减少防守，因为如果他们决定不值得，他们不必继续投资，云计算公司就陷入了囚徒困境，他们必须继续投资，如果他们不投资，他们就有可能失去有史以来最伟大的业务之一的市场份额。</p>\n<p>Meta 可以为未来而战，扎克伯格还很年轻，做得非常出色。我可以想象扎克伯格在人工智能的未来中扮演着相当重要的角色。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>如果他是今天的扎克伯格，你会做什么？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>他非常敏锐，我认为他所做的是有道理的。他正在创建一个开源替代方案。我认为这对世界有好处。我认为这对 Meta 有好处，所以我认为 Llama 很棒，我认为它很棒。我认为这对于初创企业来说是很好的，因为它们将在Llama的基础上建立。他们正在开源之上构建。</p>\n<p>我认为消费者杀手级用例还没有出现。Meta 的分布非常广泛，因此如果他们解锁杀手级用例，他们就会想出如何做到这一点，并从中赚很多钱。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>鉴于需要长期与摇钱树业务挂钩，小公司会被亚马逊或谷歌这样的公司收购吗？那是唯一的前进道路吗？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>我不知道。人工智能领域发生的很多事情都与反垄断有关。微软和亚马逊可能不想收购这些公司。有这种情况，它们不是全资所有，也不是被控制的，它们有点像49%的所有权，拥有强大的所有权和激励机制、独立的业务。这种情况可能会持续下去。小公司可以被收购，但对于像 Anthropic 这样的公司来说，收购会更困难。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>那些没有在人工智能上投入大量资金的公司呢，比如 Salesforce 和 Netflix？他们是处于优势还是劣势？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>我不知道，我确实认为这三家大公司以下的层级现在很害怕。</p>\n<p>我认为一方面是巨大的机会，在已有分销渠道的情况下，让产品变得更好是一个巨大的优势和模式。所以一方面，你会想，这可能是一个巨大的机会。另一方面，你需要很多钱来与那些大公司竞争，他们将拥有很大的权力。所以我认为小公司非常担心，我认为他们正在尽一切努力来竞争。</p>\n<p>但是，这里有很多博弈论，即三大公司可以负担得起彼此开战并进行军备竞赛，而其他公司则不能。或者他们可以，也许他们会尝试。这是一种不太明显的“严格理性”的计算，扎克伯格本周在他的引言中使用了这个短语。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>你认为这对华尔街来说是“严格理性”的吗？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>华尔街很老练，知道发生了什么。但华尔街和硅谷之间总是存在差距。风险投资家们总是在四处打探。理解上存在一些差距，但华尔街很老练，我不会打赌他们不会。</p>\n<h2>AI时代最重要的三件事——服务器、钢铁和电力</h2>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>Alex Wang不久前在节目中说，实际上，有三件事。一是计算，我们已经讨论过了。二是算法，然后是数据。他说，他和很多人持不同意见。他认为数据是当今模型和人工智能发展的核心瓶颈。你在多大程度上同意他的观点？</p>\n<p>David Cahn：有趣的是，我曾经有点同意他的观点，我认为我的思维模式实际上已经发生了变化，<strong>我认为计算模型和数据已经融合在一起，就像所有大公司都知道他们在做什么一样，他们都在做同样的事情，现在每个人都在使用规模 。</strong></p>\n<p>但我认为今天很难说任何一家大型模型公司都具有数据优势，计算只是一种你需要付费的商品；然后模型，他们都会说他们有一些秘密武器，但同样，如果你相信痛苦的教训，并且相信缩放定律才是最重要的，那么秘密武器就不是那么重要了。</p>\n<p><strong>因此我将提出三件我认为最重要的事情，我会将其总结为服务器、钢铁和电力</strong>，我只是对AI的工业性质更感兴趣，就像正在发生的工业革命一样，与服务器相关的芯片创新来自于<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>、AMD和<a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a>，英伟达拥有惊人的毛利率，竞争将会非常激烈，芯片战争才刚刚开始，所以有很多有趣的事情会发生。</p>\n<p>钢铁，我们之前谈过一点，将有大量的建设项目，其中很多最大的受益者基本上是建筑公司和房地产公司；然后是电力，我们还没有谈论太多，但我认为这里的电力元素非常有趣，我们谈论这场能源革命已经有几年了，也许它最终会因为人工智能而发生。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>所以我想从你提到的芯片力量开始，您如何看待 Nvidia 的产品路线图？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>硅谷的历史是摩尔定律——芯片越来越便宜，越来越好。Nvidia 是一家出色的公司，拥有创新和新产品的记录。詹森正在努力推动他的团队开发下一代芯片。AMD 和 Broadcom 看到了这个巨大的业务并将展开竞争。芯片战争才刚刚开始。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>钢铁的核心考虑因素是什么？如果供应短缺或过剩，会发生什么？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>钢铁是所有工业用品的总称，包括发电机和电池。当我与大型云计算公司交谈时，他们说他们正在打电话给制造商，说他们有一笔巨额订单。他们要求制造商提高生产能力。制造商犹豫不决，因为他们必须建造新工厂，而这需要大量资金。</p>\n<p><strong>供应链动态令人着迷，大型科技公司在管理它方面具有优势。</strong></p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>他们如何说服供应链增加产能？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>微软可以打电话说他们将在未来五年内购买所有产能。工厂人员将建造新工厂。这是大型科技公司的另一个优势。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>我们应该投资工厂人员吗？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>是的，这就是我花时间的地方。供应链很少被挑剔。KKR 和<a href=\"https://laohu8.com/S/BX\">黑石</a>等房地产开发商进行了大规模投资。电力领域也很有趣。<strong>一场巨大的工业运动正在发生。工业革命才刚刚开始。</strong></p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>你能解释一下工业革命和电力需求吗？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>我们没有足够的电力供应来促进工业革命。拜登政府的通胀削减法案激励了<a href=\"https://laohu8.com/S/000591\">太阳能</a>和电池的建设。<strong>在人工智能的推动下，资本主义的力量将推动比政治监管更多的能源革命。</strong></p>\n<p>电力需求超过供应。像 NextEra 这样的公司正在投资新技术。美国有伟大的公司，它们将根据需求进行创新和建设。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>你认为我们正在进入能源危机吗？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>我们总是需要更多的能源。我很乐观。太阳能是一件大事。<strong>有趣的是，有时候最大的变化是无声无息地发生的。</strong>所以我不知道这会不会像人们预料的那样是一场巨大的危机。我认为这将是一条缓慢的道路，需要更多的可再生能源，更多的电力接入电网。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>我们会在几个月后看到您的新文章吗，比如 9000 亿美元的问题？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>我只在有话要说的时候才写。我们有可能达到一万亿美元。数学支持这一点。数字越来越大，我看不到尽头。表外融资正变得越来越普遍，正在改变。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>你认为我们会看到一种新的金融工具的引入，以促进资产负债表到资产负债表外的转变吗？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>资产负债表？这是非常有可能的，我已经和一群房地产投资者谈过了，所以人们不知道的是，用于资助数据中心的大量资金来自房地产开发商、房地产投资者。对我来说，这些大型科技公司基本上是在根据自己的资产负债表发行债务，但这是通过这些中介机构进行的。因此，这被视为一种表外融资。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>这些债务价格的平均利率是多少？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>因为债务人自己承担债务。债务很复杂，所以我不会过多地谈论债务问题。但我要说的是，这些人基本上赚取了略高的收益，他们认为这是非常好的风险调整。顺便说一句，他们可能是对的。你基本上是通过这种金融工程获得微软债务的。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>你认为未来几年这些设施融资的资本供应会发生变化吗？因为我相信亚当·斯密的“看不见的手”理论，资本会流向最佳的投资机会。这是一个没有人会拒绝的好交易。如果你有可用资金，你认为随着大家意识到这个交易的优越性，这个生态系统会如何变化？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>这确实是一个很好的交易。<strong>所以我认为价格会趋于一致，风险调整后的收益和无风险收益之间的差距将缩小，这意味着随着越来越多的人参与，这个交易将不再那么有利。</strong>而且，我认为实际上有大量资金希望参与这种交易。你知道，黑石集团做了这个Corey交易。而黑石集团通常在设计这种创意交易方面非常擅长。这对他们来说是好事。我认为我们将会看到更多这样的交易。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>这是一个有点奇怪的问题。你是亚当·斯密“看不见的手”的坚定信仰者吗？我是。</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>我觉得心理学非常有趣。我实际上花了很多时间阅读心理学。<strong>我认为心理学对经济的影响比人们想象的要大。</strong>所以我认为亚当·斯密只是深刻理解了人类心理学，这就是“看不见的手”的核心。</p>\n<p>而且，我是艾萨克·阿西莫夫《基地》系列的忠实粉丝。他基本上描述了这一点。这是有史以来最伟大的科幻书籍之一。我把它与亚当·斯密联系起来，<strong>我认为亚当·斯密在更小的规模上说，人类行为是可以理解的。资本主义利用了人类本性的这些成分，这是我们迄今为止能够发明的最伟大的系统之一。</strong></p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>关于你的投资，了解到你在27岁时成为了CO2风险投资部门的共同负责人，你与Data Bricks、<a href=\"https://laohu8.com/S/PATH\">UiPath</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/SNOW\">Snowflake</a>合作过，这是我们时代最好的企业之一。我首先想到的是，这些公司对你的交易选择有什么影响？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>首先，澄清一下，我在这些交易中是助理。我建立了模型，打了客户电话，但我不是这些交易的主要投资者。我会说，仅仅因为你提到了这些公司，我会给你一个线索，<strong>这四家公司教给我的教训是听人们的行动，而不是他们说的话。</strong></p>\n<h2><strong>行业中成功的定义：产生十亿美元以上的收益</strong></h2>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>我认为，当你在一个新环境中从0到1时，这可能是最难的学习之一。就像健身房，第一周或一个月是最难的。你没有预料到但最有影响的学习是什么？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>我认为最大的事情是，当我开始时，我真的很天真。我真的不知道风险投资是什么。我不明白这个行业是什么。我真的不知道这份工作是什么。</p>\n<p>我只知道，我想成为一个投资者。我喜欢投资、我喜欢商业，但我真的不知道会发生什么。<strong>我认为多年来对我最有帮助的事情是，每次我见到某人，我都会试图弄清楚他们真的擅长什么，我如何能从中学习。</strong>所以一个人非常擅长资源获取。为什么他们在资源获取方面如此擅长？他们做了哪些事情使他们在资源获取方面非常擅长？我会学到很多。</p>\n<p>另一个人，这个人是一个非常好的领导者。为什么他们是一个好领导者？哦，原来人们真的很喜欢跟随他们。人们自愿选择跟随他们。这可能意味着这个人是一个非常好的领导者。他们的特点是什么？他们做了什么？哦，他们非常忠诚。忠诚在你是领导者时真的很重要。<strong>总之，我认为在早期的学习中有很多都是吸取经验。这是一个非常棒的经历。</strong></p>\n<p>看到那些在他们的领域非常出色的人，理解他们的超级能力是什么，理解他们在做什么，导致这些超级能力的实际行为是什么。</p>\n<p><strong>然后我为自己设定的目标是，我可能不会像你一样100%地擅长你的超级能力。但我希望在你的超级能力上达到80%的水平。如果我能在每个人的10个超级能力中达到80%的水平，那我可能会变得非常出色。</strong></p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>面对没有唯一的方法可以做风险投资，你怎么看待这两种对立，每个人都有自己的方式，并试图向其他人学习，</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>我完全同意这两种相互对立的力量。我几乎会描述一种是，在这个行业中有一个成功的定义。你要么是一个顶尖投资者，要么不是。如果你能产生十亿美元的收益，你就是一个顶尖投资者。而我认为这个行业的一个错觉是，你可以在不成为顶尖投资者的情况下在这个行业中表现出色。</p>\n<p><strong>不，这个行业中有一个成功的定义，那就是产生十亿美元以上的收益。</strong>另一方面，你可以得到很多建议，你可以从那些人那里学习，你可以看到他们在做什么。我坦率地说，我在红杉资本的原因是，坐在顶尖投资者旁边是很酷的。你可以从他们那里学到很多东西。</p>\n<p>你看到罗洛夫，他投资了YouTube和Instagram，对吗？是什么让他做到的？是什么让他们看到的？特别是考虑到我的操作模式是这样的，让我研究人们，弄清楚他们擅长什么，然后达到他们的80%水平。</p>\n<p>你从这些顶尖投资者那里学习。但是我认为，你说的另一面是，风险投资是一场你每天都在场上的游戏。没有人会替你上场。没有人能替你做这份工作。你可以得到所有的建议，你可以得到所有的帮助，你可以得到所有的学习。</p>\n<p><strong>但最终，你必须在场上，你必须向创始人提供他们想要的产品。你必须成为他们愿意合作的人，你必须发展自己的风格来做到这一点。</strong>这份工作最难的部分，那是你不能外包给任何人的，就是关键时刻，星期一早上的合伙人会议。你必须冒险，决定我是否要进行这项投资。</p>\n<p>我喜欢对人们说的一件事是，<strong>我认为风险投资中最难的部分不是弄清楚哪些是好公司。我认为风险投资中最难的部分是弄清楚何时你会为这家公司冒险，所有好的合伙关系都会迫使你冒险。</strong>这是整个系统的核心。这就是为什么这些合伙关系有效，因为它们以这种方式测试你的信念。所以信念是难点，信念是别人无法给予你的。</p>\n<h2>红杉的秘密：风险投资领域最伟大公司的内幕</h2>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>红杉资本如何迫使你冒险？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>整个结构是我们在这里支持你，我们在这里教你，你在这里，你会向我们学习。但最终，你必须做出这些决定，最终，有一个明确的成功定义，那就是成为一个顶尖投资者。</p>\n<p>我认为约束，顺便说一句，我们在红杉资本谈了很多约束。公司需要约束，对吗？<strong>当你有太多资本时，没有约束。我认为约束是迫使你说，这是我将为之奋斗一生的公司，这是我真正相信的东西。</strong></p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>在进入红杉资本合伙关系时，你会有多紧张？你如何看待红杉资本为新来者创造的自由，让他们表达自己的想法?</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>红杉资本做得很好的一件事是，唯一重要的事情是下一次投资，它同样可能来自你或者其他任何人。</p>\n<p>但与此同时，红杉资本不是一个低压力的工作场所，你坐在那些做了这些令人难以置信的投资的人旁边，所以有压力，我认为这改变了你的投资方式。我认为这是追求高水平卓越的良好来源。我认为红杉资本在给予你框架、工具和学习方面做得很好，让你去做这些事情。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>谁是红杉资本中最好的资源获取者？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>我认为索尼娅非常好。我会说索尼娅在AI方面非常出色，她非常积极。</p>\n<p>Harry Stebbings：</p>\n<p>你如何看待创始人评估框架，以及你的框架如何改变？</p>\n<p>David Cahn：</p>\n<p>我非常关注这个问题。今年早些时候，我一直在思考这个问题时，我读了一些书。同时，看看我的日常工作，我和很多创始人见面，当时我在组织一个晚餐聚会，我称之为“硬核晚餐”。</p>\n<p>这是为了那些最硬核的年轻创始人，他们要去征服世界。这是一个很棒的晚餐，晚餐前一天，这两个想法在我脑海中碰撞。我在想，这些令人惊叹的历史人物与我明天要一起晚餐的这些有潜力成为历史人物的人有什么共同点，什么让他们变得特别？</p>\n<p>突然我想到了一个框架。它有两个维度，我来描述一下。一个轴是科学，另一个轴是直觉。所以这是一个2x2矩阵。你有科学和直觉，然后你有人类和技术。所以科学应用于技术是最容易理解的，那就是工程师，对吗？<strong>你将科学应用于技术，你就成为了一个好工程师。你将科学应用于自己，对人类。</strong></p>\n<p>我认为那成了我所说的硬核心态。埃隆显然已经创造了这个术语。一个硬核的人说，如何最大化自己的潜力？他们在有意识地思考这个问题。他们在有形地思考这个问题。他们可能会做的一件事是非常努力地工作<strong>，因为事实证明，努力工作的人通常比不努力工作的人产出更多。但你可能会发现其他的事情，这是我如何最大化我的效率，等等。</strong></p>\n<p>所以我认为这是科学元素，但直觉元素几乎更有趣。这是我一直在努力提高和思考的东西。</p>\n<p>然后想想最后一部分，我认为这是最被低估的部分之一，直觉应用于人类。我认为这就是领导力，嘿，我了解你。我了解你需要什么。我了解你的动机。<strong>我认为优秀的创始人和我都需要这四个维度。</strong></p>\n<p>所以当我审视创始人时，我会问自己，嘿，我认为如果你拥有其中之一，你就会非常优秀。我认为如果你拥有其中两个，你就会很棒。我认为如果你拥有其中三个，你就可以建立一家价值 10 亿美元的公司。你需要所有这四个才能建立一家价值 100 亿美元的公司，1000 亿美元的公司。</p>\n<p>我非常相信成长心态。就像你可以决定我要擅长这些事情，我认为你可以随着时间的推移而努力。</p><div>风险提示及免责条款</div>\n<div>\n            市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。\n          </div>\n</body></html>","source":"wallstreetcn_hot_news","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>红杉资本David Cahn：AI时代最重要的三件事——服务器、钢铁和电力</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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的投资。\n谈话要点如下：\n\n1.相信人工智能和相信未来两年无限的资本支出是非常不同的概念。你可以相信人工智能，但也可以相信未来 24 个月的资本支出可能难以偿还。\n2.大型科技公司是计算的生产者，初创公司是计算的消费者。\n3.没有人会在同一个数据中心训练两次前沿模型。因为当你训练它的时候，GPU会过时，数据中心会太小。\n4.这些模型越大，缩放定律就越成为主导。所以有一个非常好的论点，基本上数据中心是最重要的资产。\n5.在具有进入壁垒的业务中，你有定价权。在进入壁垒低的业务中，你没有定价权。\n6.模型层和数据中心之间的垂直整合很重要，因为你不能让一个单独的团队运行数据中心，另一个单独的团队构建模型，这是行不通的，因为这些模型越来越大，需要深入地结合这些事情，我认为你看看埃隆和扎克伯格，他们正在做这件事。\n7.所以我认为价格会趋于一致，风险调整后的收益和无风险收益之间的差距将缩小，这意味着随着越来越多的人参与，这个交易将不再那么有利。\n\n访谈全文如下，部分内容有删减：\n可以同时相信“AI 将改变世界”和“资本支出水平过高”\nHarry Stebbings：\n如果今天我们真的要谈论技术或风险投资，那么接下来会发生什么，这只会引出一件事，那就是人工智能。我认为，您已经写了今年关于人工智能的两篇最具开创性的文章。我想从第一篇开始，也就是您在人工智能资本支出博弈论的开头所说的，人工智能会改变世界吗？资本支出水平是否过高？您说有两个不同的问题。您能向我解释一下原因吗？\nDavid Cahn：\n我们正在投资数千亿美元，这些数字很大，我认为人们很难理解这些数字。整个 SaaS 经济是一个 2500 亿美元的市场，所以我们谈论的是巨大的资本支出数字。\n在过去的一年里，人工智能领域有很多支持者或推动者说：“无论这个数字有多高，都没关系。人工智能将改变世界，不用担心。”我甚至不反对他们，但我认为这很重要。这就是我写下人工智能 6000 亿美元问题的原因。我认为重要的是，在某个时候我们必须开始查看这些数字并问自己，比如，这将如何发挥作用？这会影响生态系统中的每个人。\n因此，具体回答你的问题，相信人工智能和相信未来两年无限的资本支出是非常不同的概念。你可以相信人工智能，但也可以相信未来 24 个月的资本支出可能难以偿还。\nHarry Stebbings：\n我完全同意你的观点。事实上，前几天我刚和一家最大的公司里的人交谈过，这家公司可以掌握所有的预算，他说，“你不明白，Harry。这就像曼哈顿计划，你参与其中，你不能退出。”\nDavid Cahn：\n就在我们交谈的 48 小时前，扎克伯格刚刚承认了过度建设的情况。桑达尔谈到了这一点，我认为本周发生了一些有意义的变化。\n扎克伯格、桑达尔和我基本上都相信同一件事。我们有推动者进入人工智能领域，试图说资本支出不重要，预算不重要。你本周从桑达尔和马克·扎克伯格那里听到的是，他们明白这是有风险的，这是一个值得冒的风险，他们必须冒这个险。\n我们可以谈谈这背后的博弈论，以及为什么他们冒这个险是合理的。甚至扎克伯格也没有说它是无风险的。他说，如果 AGI 来了，那太好了，太棒了，这将是一项伟大的投资。如果它没有到来，这可能是一项艰难的投资。这是我们必须承担的风险。\n数据中心是最重要的资产\nHarry Stebbings：我可以问一下，您提到了从桑达尔到扎克伯格的全面认识，具体来说，接下来会发生什么？\nDavid Cahn：\n我认为它不会发生太大变化。我的观点实际上是，这些我们称之为加密支持者的人，他们在过去 12 个月内进入了人工智能领域，他们大声疾呼人工智能将登上月球。这群人一直在说资本支出都是合理的。\n我不认为任何一家大型科技公司坐在他们的董事会会议室里说，我们现在确切地知道如何偿还这笔资本支出。\n他们在进行战略计算。如果我们不进行这项投资，那么竞争对手就会领先。我认为人们过去没有注意到但现在可能注意到的一件事是，我们正在处理的是商业史上最强大的寡头垄断之一。微软、亚马逊和谷歌现在的市值这占全球市值的 10%。\n当然，他们会愿意大举投资以保护他们的垄断地位。错误的看法是，谷歌知道一些我们不知道的事情，因此进行了这项投资，因此，未来两年将保证数千亿美元的人工智能收入。我认为人们正在做出这种推断，而我对此表示质疑。我认为，人们会越来越多地意识到这些投资正在发生，但这些投资是投机性的。\nHarry Stebbings：\n这太棒了。投机性投资是由拥有巨额资金的现有企业进行的。如果他们成功了，我们将拥有令人惊叹的产品，消费者将从中获得巨大的价值；如果他们没有成功，那也很好，我们不是为此买单的人，而拥有巨额现金储备的现任者则是。你能接受这种观点的吗？\nDavid Cahn：\n这就是我的观点。九个月前，当我第一次提出 2000 亿美元的问题时，我说这对初创公司来说是个好消息。当我提出一个 6000 亿美元的问题时，我说这对初创公司来说是个好消息。\n所以，我一直坚持的一句话是，这对初创公司来说太棒了。这些大型科技公司是计算的生产者，初创公司是计算的消费者。因此，如果你认为计算生产过剩，计算价格下降，初创公司就会获胜，因为他们正在购买这些计算。\n计算成本降低直接转化为初创公司更高的毛利率，直接意味着公司更有价值。所以我很高兴这种情况正在发生。\n我认为这对经济来说很棒。我认为这对技术生态系统来说很棒。但我认为我们需要清楚地了解它是什么，我们确实需要清楚地了解未来几年以及未来会发生什么。\nHarry Stebbings：\n是否有其他观点认为，这会导致权力继续集中，寡头垄断持续加剧，我们必须考虑这一点。\nDavid Cahn：\n我认为这是一个非常有效的观点，我认为你的观点是这些公司太强大了，他们基本上是在设置进入壁垒，现在，为了成为人工智能云，你需要愿意投入大量资金，所以我认为这是新进入者进入的一个相当大的障碍。他们显然想说：“嘿，我们不能让任何人攻击我们的摇钱树。”\n如今，云业务规模已达 2500 亿美元。因此，云业务的规模与 Saas 部门相当。微软、亚马逊和谷歌控制的业务规模与整个 Saas 部门相当。因此，他们当然会尽一切努力保护云业务。\nHarry Stebbings：\n我可以问您一个难题吗？我很难调和两种想法，一种是计算生产过剩，这意味着初创公司（消费者）的成本会下降。然后 Sam Altman 非常乐观地表示，计算是未来的货币，这是最重要的事情。这两种信念是矛盾的还是可以一致的？\nDavid Cahn：\n我认为它们有点矛盾，我来告诉你为什么。计算是一种委婉的说法，计算是你消费的东西。但你如何让计算变得真正重要？那么计算是什么呢？它是位于伊利诺伊州中部某处的数据中心，拥有一堆 GPU、一堆液体冷却系统和世界上的一堆物理事物。\n所以我认为围绕人工智能的对话变得如此极端的部分原因是，人们使用这些委婉的说法，计算、云，所有这些东西，但它并没有真正捕捉到它的物理现实。所以最大的问题是，你是一家大型科技公司，你在未来两年内，数据中心需要大约两年的时间来建设。每个数据中心的成本约为 20 亿美元，你要建立它，你实际上不知道如何建立它。因为实际上我们还不知道如何构建 GPU 数据中心，它非常新。\n所以你要以你认为可能的最佳方式进行设置。你要购买 H100 芯片，因为这是目前市场上最好的芯片，你要把它们放在这个数据中心。\n现在想象一下两年后，Nvidia 的 B100 芯片现在是主导芯片。所以现在你需要把所有这些芯片都放在数据中心，你需要移动它们，或者你需要放入这些新芯片，因为这些新芯片现在更好了。液体冷却系统已经发生了变化，所以现在你需要改变液体冷却系统。所以我完全同意，计算是未来。\n但是，计算是从物理资产中生成的，而物理资产是在世界上实际构建的。如果我们构建错误，我们将不得不处理这个问题。所以，这不仅仅是一个纯粹的事情，我们今天正在构建 15 年的计算，而且我们有更多的计算。这很复杂，有权衡。\nHarry Stebbings：\n不管是什么，在两年或三年内，不管是哪个时期，如果模型变得更加高效，你还需要补充它们吗？您是否认为模型效率会提高到不需要补充新模型的程度。\nDavid Cahn：\n我认为模型效率会提高。实际上，这是我在博弈论文章中提出的观点之一，即如果您对人工智能持乐观态度，那么您实际上会更担心数据中心过时。我听到有人说了一句很棒的话，从那时起我就一直在思考这个问题，那就是没有人会在同一个数据中心训练两次前沿模型，因为当你训练它的时候，GPU会过时，数据中心会太小。我认为这太神奇了，这让人想起，没有人会两次踏入同一条河流。\n我我只是觉得这是一个非常棒的方式，可以简洁扼要地总结这里的问题。假设模型发生变化，假设我们的缩放定律继续成立，所有这些好事都会发生。实际上这意味着，我们可能需要改变数据中心的架构，我们可能需要新的芯片。\n现在每个人都在追逐100000个GPU集群，对吧？这就是一种前沿如果这一切真的发生了，它将极大地改变物理架构，改变这些数据中心实际需要发生的事。你可以争辩，一个模型只是一个数据中心，对吧？\n这些模型越大，缩放定律就越成为主导，所有这些研究人员，他们从一个实验室跳到另一个实验室，在这些公司推出的实际模型之间已经没有太大的区别了。\n所以我认为有一个非常好的论点，基本上数据中心是最重要的资产，我们将不得不学习如何构建这些真正的大数据中心。\nHarry Stebbings：\n数据中心是如何变化的？\nDavid Cahn：\n这就是正在发生的事情。我认为基本上，很多人现在都没有关注这一点。亚马逊在过去六个月中宣布了 500 亿美元的新数据中心，这就是我谈论人工智能时提到的 6000 亿美元问题，就像这是 6000 亿美元问题的成本线，就像这些数据中心正在建设中。他们必须去雇人去建造这些东西，对吧？就像你要去某个城镇一样。\nHarry Stebbings：\n我们是否高估了构建这些数据中心的速度，考虑到您在那里提到的复杂性，我们会不会看到模型进展远远超过数据中心开发，这是非常具有挑战性的方式？\nDavid Cahn：\n这是缩放定律问题，对吧，这又回到了人们谈论的惨痛教训，我对此并没有非常强烈的意见，但我想说问题归结为研究人员是否会比我们建立更大的数据中心更快地取得研究突破，硅谷有很多人说现在最重要的是规模，还有其他人，我见过很多这样的人，我认为他们很聪明，他们会说不，实际上我们会在推理上取得突破，我们将弄清楚如何更好地使用数据，我们将弄清楚如何使模型更高效。\n所以我认为对此有两种思想流派，我认为今天的证据更强烈地支持缩放定律，我希望看到更多的证据表明这些其他突破能够推动进步，因为我希望看到尽可能多的进步。如果我们能两者兼得，那比只有一个要好。\n进入壁垒影响定价权\nHarry Stebbings：\n提到初创公司是受益者，因为计算成本会下降，而他们作为消费者会从中受益，也许我的问题是，当你看到 Canva 时，这是一个很好的例子，他们已经将许多 AI 功能集成到他们的核心产品中，无论你何时使用这些功能，他们都在向OpenAI、人工智能或任何供应商付费，而且他们不会为每个座位收取额外的收入。\n所以实际上这已经是在贬低他们的利润了。所以我的问题是，这是否会让公司变得更糟，因为他们不能收取更多的费用，但他们的成本更高，因为整合AI成本更高。\nDavid Cahn：\n马斯克说，唯一重要的是建造有用的东西。就像商业中的其他一切一样，都会自然而然地出现。如果你做了一些有用的事情，人们通常会为此付费。你不做一些有用的事情，人们就不会为此付费。\n所以我认为Canva和所有这些软件公司的问题是，你能用AI让你的产品更有用吗？我认为如果答案是肯定的，那么你可能有定价权。如果你为最终消费者创造价值，你可能可以赚取利润。我想这就是你的观点，Harry 。\n然而，如果你没有让你的产品更有价值，如果你只是注入AI，这样你就可以告诉投资者你有AI，这样你就可以在你的营销页面上谈论你是如何AI的，那么你只是注入了一个新的成本项目，实际上对消费者没有好处。如果对消费者没有好处，他们就不会支付更多。\nHarry Stebbings：\n如果你有大量其他提供商提供相同的服务，所有的定价权都会消失，你被迫在竞争中落后，我认为我们已经在很多领域看到了这一点。你怎么想？我错了吗？\nDavid Cahn：\n不，我认为你是对的。我认为这里的细微差别在具有进入壁垒的业务中，你有定价权。在进入壁垒低的业务中，你没有定价权。所以我实际上认为这将是逐个行业的。有些行业你是对的，产品会被商品化，基本上只会被出价降至0%的毛利率。\n在结构性低毛利率的行业中，很难提高毛利率。所以如果成本上升，你会稍微提高价格来弥补它，但在进入门槛更高的行业，你不会提高太多价格。\n计算堆栈中垂直集成的未来\nHarry Stebbings：\n回到计算机，我必须问一下，我们看到越来越多的参与者谈论拥有垂直堆栈。你认为这将是一个持续的趋势吗？我们会看到来自不同参与者的堆栈继续垂直化，我们应该如何看待？\nDavid Cahn：\n既是也不是。不是的那方面，就像很难打赌詹森和 Nvidia 会输。詹森是一位非凡的 CEO 和远见卓识者。\n会有更多的垂直化吗？是的，我认为这实际上又回到了数据中心建设和运行数据中心的问题上，我有一个观点，在过去的几个月和一年里，我的想法发生了变化。\n我认为模型层和数据中心之间的垂直整合很重要，因为你不能让一个单独的团队运行数据中心，另一个单独的团队构建模型，这是行不通的，因为这些模型越来越大，需要深入地结合这些事情，我认为你看看埃隆和扎克伯格，他们正在做这件事。\n微软和 OpenAI、亚马逊和 Anthropic 面临的一个大问题是，他们如何统一他们的努力。\nHarry Stebbings：\n这将是我的问题，你认为这是创业公司可以做的事情吗？考虑到资本支出的重度和你谈到的垂直化，即使 open AI 可以筹集 10 亿、20 亿、30 亿，微软也每天可以抛出 3.3 亿美元的自由现金流，这是除了Mag 7之外任何人都可以玩的游戏吗？\nDavid Cahn：\n过去几年的证据是，为了参与大型模型游戏，你需要一台提款机，而这台提款机不可能是AI的业务，所以Facebook有一个名为Instagram的提款机。亚马逊有一台叫AWS的提款机。微软是一台名为Azure的提款机。我认为你需要一台提款机才能竞争。Harry Stebbings：\nFacebook是唯一一个没有云作为提款机的公司，你认为它会如何改变他们的行为方式？\nDavid Cahn：\n云计算公司在防守，而 Meta 在进攻。我想是的，我认为这是最简单的思考方式。如果云计算人员正在保护他们现有的业务，我认为Meta 有能力发挥创造力，而且我认为 Meta 必须减少防守，因为如果他们决定不值得，他们不必继续投资，云计算公司就陷入了囚徒困境，他们必须继续投资，如果他们不投资，他们就有可能失去有史以来最伟大的业务之一的市场份额。\nMeta 可以为未来而战，扎克伯格还很年轻，做得非常出色。我可以想象扎克伯格在人工智能的未来中扮演着相当重要的角色。\nHarry Stebbings：\n如果他是今天的扎克伯格，你会做什么？\nDavid Cahn：\n他非常敏锐，我认为他所做的是有道理的。他正在创建一个开源替代方案。我认为这对世界有好处。我认为这对 Meta 有好处，所以我认为 Llama 很棒，我认为它很棒。我认为这对于初创企业来说是很好的，因为它们将在Llama的基础上建立。他们正在开源之上构建。\n我认为消费者杀手级用例还没有出现。Meta 的分布非常广泛，因此如果他们解锁杀手级用例，他们就会想出如何做到这一点，并从中赚很多钱。\nHarry Stebbings：\n鉴于需要长期与摇钱树业务挂钩，小公司会被亚马逊或谷歌这样的公司收购吗？那是唯一的前进道路吗？\nDavid Cahn：\n我不知道。人工智能领域发生的很多事情都与反垄断有关。微软和亚马逊可能不想收购这些公司。有这种情况，它们不是全资所有，也不是被控制的，它们有点像49%的所有权，拥有强大的所有权和激励机制、独立的业务。这种情况可能会持续下去。小公司可以被收购，但对于像 Anthropic 这样的公司来说，收购会更困难。\nHarry Stebbings：\n那些没有在人工智能上投入大量资金的公司呢，比如 Salesforce 和 Netflix？他们是处于优势还是劣势？\nDavid Cahn：\n我不知道，我确实认为这三家大公司以下的层级现在很害怕。\n我认为一方面是巨大的机会，在已有分销渠道的情况下，让产品变得更好是一个巨大的优势和模式。所以一方面，你会想，这可能是一个巨大的机会。另一方面，你需要很多钱来与那些大公司竞争，他们将拥有很大的权力。所以我认为小公司非常担心，我认为他们正在尽一切努力来竞争。\n但是，这里有很多博弈论，即三大公司可以负担得起彼此开战并进行军备竞赛，而其他公司则不能。或者他们可以，也许他们会尝试。这是一种不太明显的“严格理性”的计算，扎克伯格本周在他的引言中使用了这个短语。\nHarry Stebbings：\n你认为这对华尔街来说是“严格理性”的吗？\nDavid Cahn：\n华尔街很老练，知道发生了什么。但华尔街和硅谷之间总是存在差距。风险投资家们总是在四处打探。理解上存在一些差距，但华尔街很老练，我不会打赌他们不会。\nAI时代最重要的三件事——服务器、钢铁和电力\nHarry Stebbings：\nAlex Wang不久前在节目中说，实际上，有三件事。一是计算，我们已经讨论过了。二是算法，然后是数据。他说，他和很多人持不同意见。他认为数据是当今模型和人工智能发展的核心瓶颈。你在多大程度上同意他的观点？\nDavid Cahn：有趣的是，我曾经有点同意他的观点，我认为我的思维模式实际上已经发生了变化，我认为计算模型和数据已经融合在一起，就像所有大公司都知道他们在做什么一样，他们都在做同样的事情，现在每个人都在使用规模 。\n但我认为今天很难说任何一家大型模型公司都具有数据优势，计算只是一种你需要付费的商品；然后模型，他们都会说他们有一些秘密武器，但同样，如果你相信痛苦的教训，并且相信缩放定律才是最重要的，那么秘密武器就不是那么重要了。\n因此我将提出三件我认为最重要的事情，我会将其总结为服务器、钢铁和电力，我只是对AI的工业性质更感兴趣，就像正在发生的工业革命一样，与服务器相关的芯片创新来自于英伟达、AMD和博通，英伟达拥有惊人的毛利率，竞争将会非常激烈，芯片战争才刚刚开始，所以有很多有趣的事情会发生。\n钢铁，我们之前谈过一点，将有大量的建设项目，其中很多最大的受益者基本上是建筑公司和房地产公司；然后是电力，我们还没有谈论太多，但我认为这里的电力元素非常有趣，我们谈论这场能源革命已经有几年了，也许它最终会因为人工智能而发生。\nHarry Stebbings：\n所以我想从你提到的芯片力量开始，您如何看待 Nvidia 的产品路线图？\nDavid Cahn：\n硅谷的历史是摩尔定律——芯片越来越便宜，越来越好。Nvidia 是一家出色的公司，拥有创新和新产品的记录。詹森正在努力推动他的团队开发下一代芯片。AMD 和 Broadcom 看到了这个巨大的业务并将展开竞争。芯片战争才刚刚开始。\nHarry Stebbings：\n钢铁的核心考虑因素是什么？如果供应短缺或过剩，会发生什么？\nDavid Cahn：\n钢铁是所有工业用品的总称，包括发电机和电池。当我与大型云计算公司交谈时，他们说他们正在打电话给制造商，说他们有一笔巨额订单。他们要求制造商提高生产能力。制造商犹豫不决，因为他们必须建造新工厂，而这需要大量资金。\n供应链动态令人着迷，大型科技公司在管理它方面具有优势。\nHarry Stebbings：\n他们如何说服供应链增加产能？\nDavid Cahn：\n微软可以打电话说他们将在未来五年内购买所有产能。工厂人员将建造新工厂。这是大型科技公司的另一个优势。\nHarry Stebbings：\n我们应该投资工厂人员吗？\nDavid Cahn：\n是的，这就是我花时间的地方。供应链很少被挑剔。KKR 和黑石等房地产开发商进行了大规模投资。电力领域也很有趣。一场巨大的工业运动正在发生。工业革命才刚刚开始。\nHarry Stebbings：\n你能解释一下工业革命和电力需求吗？\nDavid Cahn：\n我们没有足够的电力供应来促进工业革命。拜登政府的通胀削减法案激励了太阳能和电池的建设。在人工智能的推动下，资本主义的力量将推动比政治监管更多的能源革命。\n电力需求超过供应。像 NextEra 这样的公司正在投资新技术。美国有伟大的公司，它们将根据需求进行创新和建设。\nHarry Stebbings：\n你认为我们正在进入能源危机吗？\nDavid Cahn：\n我们总是需要更多的能源。我很乐观。太阳能是一件大事。有趣的是，有时候最大的变化是无声无息地发生的。所以我不知道这会不会像人们预料的那样是一场巨大的危机。我认为这将是一条缓慢的道路，需要更多的可再生能源，更多的电力接入电网。\nHarry Stebbings：\n我们会在几个月后看到您的新文章吗，比如 9000 亿美元的问题？\nDavid Cahn：\n我只在有话要说的时候才写。我们有可能达到一万亿美元。数学支持这一点。数字越来越大，我看不到尽头。表外融资正变得越来越普遍，正在改变。\nHarry Stebbings：\n你认为我们会看到一种新的金融工具的引入，以促进资产负债表到资产负债表外的转变吗？\nDavid Cahn：\n资产负债表？这是非常有可能的，我已经和一群房地产投资者谈过了，所以人们不知道的是，用于资助数据中心的大量资金来自房地产开发商、房地产投资者。对我来说，这些大型科技公司基本上是在根据自己的资产负债表发行债务，但这是通过这些中介机构进行的。因此，这被视为一种表外融资。\nHarry Stebbings：\n这些债务价格的平均利率是多少？\nDavid Cahn：\n因为债务人自己承担债务。债务很复杂，所以我不会过多地谈论债务问题。但我要说的是，这些人基本上赚取了略高的收益，他们认为这是非常好的风险调整。顺便说一句，他们可能是对的。你基本上是通过这种金融工程获得微软债务的。\nHarry Stebbings：\n你认为未来几年这些设施融资的资本供应会发生变化吗？因为我相信亚当·斯密的“看不见的手”理论，资本会流向最佳的投资机会。这是一个没有人会拒绝的好交易。如果你有可用资金，你认为随着大家意识到这个交易的优越性，这个生态系统会如何变化？\nDavid Cahn：\n这确实是一个很好的交易。所以我认为价格会趋于一致，风险调整后的收益和无风险收益之间的差距将缩小，这意味着随着越来越多的人参与，这个交易将不再那么有利。而且，我认为实际上有大量资金希望参与这种交易。你知道，黑石集团做了这个Corey交易。而黑石集团通常在设计这种创意交易方面非常擅长。这对他们来说是好事。我认为我们将会看到更多这样的交易。\nHarry Stebbings：\n这是一个有点奇怪的问题。你是亚当·斯密“看不见的手”的坚定信仰者吗？我是。\nDavid Cahn：\n我觉得心理学非常有趣。我实际上花了很多时间阅读心理学。我认为心理学对经济的影响比人们想象的要大。所以我认为亚当·斯密只是深刻理解了人类心理学，这就是“看不见的手”的核心。\n而且，我是艾萨克·阿西莫夫《基地》系列的忠实粉丝。他基本上描述了这一点。这是有史以来最伟大的科幻书籍之一。我把它与亚当·斯密联系起来，我认为亚当·斯密在更小的规模上说，人类行为是可以理解的。资本主义利用了人类本性的这些成分，这是我们迄今为止能够发明的最伟大的系统之一。\nHarry Stebbings：\n关于你的投资，了解到你在27岁时成为了CO2风险投资部门的共同负责人，你与Data Bricks、UiPath、Snowflake合作过，这是我们时代最好的企业之一。我首先想到的是，这些公司对你的交易选择有什么影响？\nDavid Cahn：\n首先，澄清一下，我在这些交易中是助理。我建立了模型，打了客户电话，但我不是这些交易的主要投资者。我会说，仅仅因为你提到了这些公司，我会给你一个线索，这四家公司教给我的教训是听人们的行动，而不是他们说的话。\n行业中成功的定义：产生十亿美元以上的收益\nHarry Stebbings：\n我认为，当你在一个新环境中从0到1时，这可能是最难的学习之一。就像健身房，第一周或一个月是最难的。你没有预料到但最有影响的学习是什么？\nDavid Cahn：\n我认为最大的事情是，当我开始时，我真的很天真。我真的不知道风险投资是什么。我不明白这个行业是什么。我真的不知道这份工作是什么。\n我只知道，我想成为一个投资者。我喜欢投资、我喜欢商业，但我真的不知道会发生什么。我认为多年来对我最有帮助的事情是，每次我见到某人，我都会试图弄清楚他们真的擅长什么，我如何能从中学习。所以一个人非常擅长资源获取。为什么他们在资源获取方面如此擅长？他们做了哪些事情使他们在资源获取方面非常擅长？我会学到很多。\n另一个人，这个人是一个非常好的领导者。为什么他们是一个好领导者？哦，原来人们真的很喜欢跟随他们。人们自愿选择跟随他们。这可能意味着这个人是一个非常好的领导者。他们的特点是什么？他们做了什么？哦，他们非常忠诚。忠诚在你是领导者时真的很重要。总之，我认为在早期的学习中有很多都是吸取经验。这是一个非常棒的经历。\n看到那些在他们的领域非常出色的人，理解他们的超级能力是什么，理解他们在做什么，导致这些超级能力的实际行为是什么。\n然后我为自己设定的目标是，我可能不会像你一样100%地擅长你的超级能力。但我希望在你的超级能力上达到80%的水平。如果我能在每个人的10个超级能力中达到80%的水平，那我可能会变得非常出色。\nHarry Stebbings：\n面对没有唯一的方法可以做风险投资，你怎么看待这两种对立，每个人都有自己的方式，并试图向其他人学习，\nDavid Cahn：\n我完全同意这两种相互对立的力量。我几乎会描述一种是，在这个行业中有一个成功的定义。你要么是一个顶尖投资者，要么不是。如果你能产生十亿美元的收益，你就是一个顶尖投资者。而我认为这个行业的一个错觉是，你可以在不成为顶尖投资者的情况下在这个行业中表现出色。\n不，这个行业中有一个成功的定义，那就是产生十亿美元以上的收益。另一方面，你可以得到很多建议，你可以从那些人那里学习，你可以看到他们在做什么。我坦率地说，我在红杉资本的原因是，坐在顶尖投资者旁边是很酷的。你可以从他们那里学到很多东西。\n你看到罗洛夫，他投资了YouTube和Instagram，对吗？是什么让他做到的？是什么让他们看到的？特别是考虑到我的操作模式是这样的，让我研究人们，弄清楚他们擅长什么，然后达到他们的80%水平。\n你从这些顶尖投资者那里学习。但是我认为，你说的另一面是，风险投资是一场你每天都在场上的游戏。没有人会替你上场。没有人能替你做这份工作。你可以得到所有的建议，你可以得到所有的帮助，你可以得到所有的学习。\n但最终，你必须在场上，你必须向创始人提供他们想要的产品。你必须成为他们愿意合作的人，你必须发展自己的风格来做到这一点。这份工作最难的部分，那是你不能外包给任何人的，就是关键时刻，星期一早上的合伙人会议。你必须冒险，决定我是否要进行这项投资。\n我喜欢对人们说的一件事是，我认为风险投资中最难的部分不是弄清楚哪些是好公司。我认为风险投资中最难的部分是弄清楚何时你会为这家公司冒险，所有好的合伙关系都会迫使你冒险。这是整个系统的核心。这就是为什么这些合伙关系有效，因为它们以这种方式测试你的信念。所以信念是难点，信念是别人无法给予你的。\n红杉的秘密：风险投资领域最伟大公司的内幕\nHarry Stebbings：\n红杉资本如何迫使你冒险？\nDavid Cahn：\n整个结构是我们在这里支持你，我们在这里教你，你在这里，你会向我们学习。但最终，你必须做出这些决定，最终，有一个明确的成功定义，那就是成为一个顶尖投资者。\n我认为约束，顺便说一句，我们在红杉资本谈了很多约束。公司需要约束，对吗？当你有太多资本时，没有约束。我认为约束是迫使你说，这是我将为之奋斗一生的公司，这是我真正相信的东西。\nHarry Stebbings：\n在进入红杉资本合伙关系时，你会有多紧张？你如何看待红杉资本为新来者创造的自由，让他们表达自己的想法?\nDavid Cahn：\n红杉资本做得很好的一件事是，唯一重要的事情是下一次投资，它同样可能来自你或者其他任何人。\n但与此同时，红杉资本不是一个低压力的工作场所，你坐在那些做了这些令人难以置信的投资的人旁边，所以有压力，我认为这改变了你的投资方式。我认为这是追求高水平卓越的良好来源。我认为红杉资本在给予你框架、工具和学习方面做得很好，让你去做这些事情。\nHarry Stebbings：\n谁是红杉资本中最好的资源获取者？\nDavid Cahn：\n我认为索尼娅非常好。我会说索尼娅在AI方面非常出色，她非常积极。\nHarry Stebbings：\n你如何看待创始人评估框架，以及你的框架如何改变？\nDavid Cahn：\n我非常关注这个问题。今年早些时候，我一直在思考这个问题时，我读了一些书。同时，看看我的日常工作，我和很多创始人见面，当时我在组织一个晚餐聚会，我称之为“硬核晚餐”。\n这是为了那些最硬核的年轻创始人，他们要去征服世界。这是一个很棒的晚餐，晚餐前一天，这两个想法在我脑海中碰撞。我在想，这些令人惊叹的历史人物与我明天要一起晚餐的这些有潜力成为历史人物的人有什么共同点，什么让他们变得特别？\n突然我想到了一个框架。它有两个维度，我来描述一下。一个轴是科学，另一个轴是直觉。所以这是一个2x2矩阵。你有科学和直觉，然后你有人类和技术。所以科学应用于技术是最容易理解的，那就是工程师，对吗？你将科学应用于技术，你就成为了一个好工程师。你将科学应用于自己，对人类。\n我认为那成了我所说的硬核心态。埃隆显然已经创造了这个术语。一个硬核的人说，如何最大化自己的潜力？他们在有意识地思考这个问题。他们在有形地思考这个问题。他们可能会做的一件事是非常努力地工作，因为事实证明，努力工作的人通常比不努力工作的人产出更多。但你可能会发现其他的事情，这是我如何最大化我的效率，等等。\n所以我认为这是科学元素，但直觉元素几乎更有趣。这是我一直在努力提高和思考的东西。\n然后想想最后一部分，我认为这是最被低估的部分之一，直觉应用于人类。我认为这就是领导力，嘿，我了解你。我了解你需要什么。我了解你的动机。我认为优秀的创始人和我都需要这四个维度。\n所以当我审视创始人时，我会问自己，嘿，我认为如果你拥有其中之一，你就会非常优秀。我认为如果你拥有其中两个，你就会很棒。我认为如果你拥有其中三个，你就可以建立一家价值 10 亿美元的公司。你需要所有这四个才能建立一家价值 100 亿美元的公司，1000 亿美元的公司。\n我非常相信成长心态。就像你可以决定我要擅长这些事情，我认为你可以随着时间的推移而努力。风险提示及免责条款\n\n            市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":111,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":335203899588888,"gmtCreate":1722869036283,"gmtModify":1722869038120,"author":{"id":"4130223792369620","authorId":"4130223792369620","authorIdStr":"4130223792369620","name":"进步的飞鹰","avatar":"https://static.tigerbbs.com/3d1867a8b017713a6506b4e407e31b45","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false},"themes":[],"htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/TEVA\">$梯瓦制药(TEVA)$ </a> 梯瓦制药工业有限公司总部位于以色列，是世界领先的仿制药制造商。 梯瓦一半的销售额来自北美，占美国仿制药处方总数的高个位数百分比。该公司还在欧洲、日本、俄罗斯和以色列占有重要地位。 除仿制药外，梯瓦还在三个主要治疗领域拥有一系列创新药物和生物仿制药：中枢神经系统药物 Copaxone、Ajovy 和 Austedo；以及中枢神经系统药物 Copaxone、Ajovy 和 Austedo；呼吸领域有Qvar和ProAir； 肿瘤学领域包括 Truxima、Herzuma 和 Bendeka/Treanda。 梯瓦还销售活性药物成分，提供合同生产服务，并拥有总部位于美国的仿制药和专科药物经销商 Anda。","listText":"<a 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我理解选择陷入困境的公司，关键问题就是公司是不是会一直处于困境。所谓困境反转就是这意思，就是这家公司最终是什么样是最关键的，而不是你买入时的情况。但这一般对投资研究提出的要求是更高的。所以这需要你的水平和投入的时间也要能跟上。而彼得·林奇说的问题，恰恰是很多投资者，买一个股票用的时间还没有超过买一台面包机用的时间。很多个人投资者博包括一些机构投资者，我觉得当他遇到一个非常大巨大工作难度和工作量投资研究任务后，因为觉得完成难度太高了，结果就拖延症了[龇牙]。这反而给选择这类困境反转公司带来很大困难。 正文部分（这个采访正好发生在1997年市场出现大幅回调，道琼斯指数发生熔断的时候） 提问：可以解释一下股市发生了什么吗? 彼得·林奇：我们经历了一次大牛市，两年前道指只有4000点，今年8月就到了8300点，任何大牛市中途都需要良性回调，我宁愿下跌1000点也不希望直接冲到12000点。日本的工业指数从5000点一路飙升到了15000点，在15000点的时候，估值还是比较合理的，然后又冲到了40000点，结果就是接下来的七年，房价暴涨，过度消费，相当于他们经历了五六年的大萧条。因为股市涨得太高了，把未来7—10年的盈利都提前反映在股价里了。 提问：所有的股票都溢价过高？ 彼得·林奇：是的，二战后。大盘平均股价大约为盈利的10—20倍，道琼斯指数，标普500指数基本都是这个规律。比如麦当劳过去三十年，盈利和股价就是这个关系，标普500的市盈率差不多就是10—20","listText":"彼得林奇这个采访正好发生在1997年市场出现大幅回调，道琼斯指数发生熔断的时候。今天日本股市也熔断了。彼得林奇有一个投资类型是比较偏爱一些陷入困境的公司，这个在他写的三本投资有关书籍中，都多次说过这问题。我觉得比较关键一个问题是：他讲选择困难公司时，很多人的问题是：很多人选股票时花的时间，还没有超过买一台面包机[龇牙] 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14:52","market":"us","language":"zh","title":"交易放缓、诉讼拨备拖累利润，德意志银行四年来首次亏损","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2453025273","media":"智通财经","summary":"不包括德国邮政银行拨备的税前利润为17亿欧元，高于2023年第二季度的14亿欧元。德意志银行第二季度财报依然维持了该公司业绩超预期的趋势。不过，德意志银行上周在德国受到抨击，因为该国监管机构批评德意志银行在其2019年财务报表中错误地披露了递延所得税资产，这不符合国际会计准则。","content":"<html><head></head><body><p>7月24日，<a href=\"https://laohu8.com/S/DB\">德意志银行</a>结束了连续15个季度的盈利，原因是交易放缓，并且该行计入了与德国邮政银行(Postbank)零售部门遗留问题相关的费用。</p><p>德意志银行Q2归属于股东的净亏损为1.43亿欧元(1.551亿美元)，而分析师的预期为亏损1.45亿欧元。</p><p>固定收益和货币交易业务是德意志银行营收的一个主要驱动因素，但该业务当季下降了约3%，落后于华尔街大型银行5%的平均增幅。</p><p>此外，这家德国最大的银行此前曾表示，由于德国邮政银行的诉讼拨备，该行将在本季度受到冲击，该行周三证实，拨备金额将达到13亿欧元。这起由投资者发起的旷日持久的诉讼称，德意志银行在2010年收购这家零售银行巨头时支付的金额过低。</p><p>不过，首席执行官Christian Sewing重申了一项中期承诺，即在多年回报微薄后向股东返还80亿欧元，尽管德国邮政银行的条款让人怀疑德意志银行今年是否有能力进行第二次回购。Sewing誓言要提高盈利能力，并将今年的营收提高到300亿欧元，预计费用收入将抵消贷款收入的下降。</p><p>Sewing在周三的一份声明中表示，第二季度“使我们顺利实现了2025年的目标和对股东的分配承诺”。</p><p>德意志银行第二季度净营收增长2%，达到76亿欧元，其中已完成的措施实现或预期的节省总额达到15亿欧元。</p><p>随着利率上升的势头减弱，企业银行和私人银行(包括零售和财富部门)的营收在本季度都有所下降。资产管理营收增长7%，部分抵消了贷款和交易的下降。</p><p>为交易、股票和债券销售提供咨询的业务营收增长了约一倍，达到5.85亿欧元，推动整个投行业务的业绩增长了10%。达到26亿欧元。德意志银行去年收购了Numis Corp.，扩大了咨询业务，以提高收费收入。</p><p>不包括德国邮政银行拨备的税前利润为17亿欧元，高于2023年第二季度的14亿欧元。</p><p>信贷损失拨备为4.76亿欧元，高于上年同期的4.01亿欧元。衡量银行偿付能力的CET 1资本比率从今年第一季度的13.4%微升至13.5%。</p><p>Sewing表示：“这些结果反映了德意志银行的经营实力。今年上半年，我们的基本盈利能力是2011年以来的最高水平，这表明我们的战略执行取得了成功。”</p><p>德意志银行第二季度财报依然维持了该公司业绩超预期的趋势。今年4月，该行的利润增长了10%，创下了自2013年以来该指标的最佳季度表现。</p><p>不过，德意志银行上周在德国受到抨击，因为该国监管机构批评德意志银行在其2019年财务报表中错误地披露了递延所得税资产，这不符合国际会计准则。</p><p>德国联邦金融监管局估计，德意志银行美国业务的附注中没有单独披露价值约20.76亿欧元的递延所得税资产。</p></body></html>","source":"stock_zhitongcaijing","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; 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href=http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1154888.html><strong>智通财经</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>7月24日，德意志银行结束了连续15个季度的盈利，原因是交易放缓，并且该行计入了与德国邮政银行(Postbank)零售部门遗留问题相关的费用。德意志银行Q2归属于股东的净亏损为1.43亿欧元(1.551亿美元)，而分析师的预期为亏损1.45亿欧元。固定收益和货币交易业务是德意志银行营收的一个主要驱动因素，但该业务当季下降了约3%，落后于华尔街大型银行5%的平均增幅。此外，这家德国最大的银行此前曾...</p>\n\n<a href=\"http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1154888.html\">Web 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Sewing重申了一项中期承诺，即在多年回报微薄后向股东返还80亿欧元，尽管德国邮政银行的条款让人怀疑德意志银行今年是否有能力进行第二次回购。Sewing誓言要提高盈利能力，并将今年的营收提高到300亿欧元，预计费用收入将抵消贷款收入的下降。Sewing在周三的一份声明中表示，第二季度“使我们顺利实现了2025年的目标和对股东的分配承诺”。德意志银行第二季度净营收增长2%，达到76亿欧元，其中已完成的措施实现或预期的节省总额达到15亿欧元。随着利率上升的势头减弱，企业银行和私人银行(包括零售和财富部门)的营收在本季度都有所下降。资产管理营收增长7%，部分抵消了贷款和交易的下降。为交易、股票和债券销售提供咨询的业务营收增长了约一倍，达到5.85亿欧元，推动整个投行业务的业绩增长了10%。达到26亿欧元。德意志银行去年收购了Numis Corp.，扩大了咨询业务，以提高收费收入。不包括德国邮政银行拨备的税前利润为17亿欧元，高于2023年第二季度的14亿欧元。信贷损失拨备为4.76亿欧元，高于上年同期的4.01亿欧元。衡量银行偿付能力的CET 1资本比率从今年第一季度的13.4%微升至13.5%。Sewing表示：“这些结果反映了德意志银行的经营实力。今年上半年，我们的基本盈利能力是2011年以来的最高水平，这表明我们的战略执行取得了成功。”德意志银行第二季度财报依然维持了该公司业绩超预期的趋势。今年4月，该行的利润增长了10%，创下了自2013年以来该指标的最佳季度表现。不过，德意志银行上周在德国受到抨击，因为该国监管机构批评德意志银行在其2019年财务报表中错误地披露了递延所得税资产，这不符合国际会计准则。德国联邦金融监管局估计，德意志银行美国业务的附注中没有单独披露价值约20.76亿欧元的递延所得税资产。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":157,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":326140140036312,"gmtCreate":1720625649752,"gmtModify":1720625651485,"author":{"id":"4130223792369620","authorId":"4130223792369620","authorIdStr":"4130223792369620","name":"进步的飞鹰","avatar":"https://static.tigerbbs.com/3d1867a8b017713a6506b4e407e31b45","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错，转发给大家看看","listText":"这篇文章不错，转发给大家看看","text":"这篇文章不错，转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/326140140036312","repostId":"325716122902616","repostType":1,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":220,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":323299089318072,"gmtCreate":1719939454899,"gmtModify":1719939456874,"author":{"id":"4130223792369620","authorId":"4130223792369620","authorIdStr":"4130223792369620","name":"进步的飞鹰","avatar":"https://static.tigerbbs.com/3d1867a8b017713a6506b4e407e31b45","crmLevel":7,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false},"themes":[],"htmlText":"明年底才降息？！","listText":"明年底才降息？！","text":"明年底才降息？！","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/323299089318072","repostId":"1170207919","repostType":4,"repost":{"id":"1170207919","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":1719927857,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1170207919?lang=&edition=full","pubTime":"2024-07-02 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justify;\">近期市场担忧美联储独立性的问题，这涉及到美联储首次降息的决定，以及特朗普潜在第二任期或对美联储进行“改革”。鲍威尔表示，“我们已被告知不要参与政治，我们也不会这么做。在美国，独立的美联储得到了非常广泛的支持。<strong>国会两党都支持独立的美联储。</strong>”</p><p><strong>鲍威尔表示，预计未来一年通胀率不超过2.5%左右；4%的失业率水平仍然很低；对2024年点阵图不予置评。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/318d81d4b261d4b5a83eed5a3ffc9dbc\" title=\"\" tg-width=\"698\" tg-height=\"742\"/></p><p>分析师表示，鲍威尔对9月是否降息依然闭口不谈。“<strong>鲍威尔回避了美联储是否会在9月份开始降息的问题。</strong>他坚持一贯的观点，即货币政策的双向风险。过早降息可能会重燃通胀压力，而如果降息太晚，美联储可能会对经济造成不必要的损害。”</p><p style=\"text-align: justify;\">分析师Steve Matthews指出，鲍威尔采取模棱两可的态度并不意外。“鲍威尔今日传达的信息似乎是，考虑到劳动力市场强劲，美联储可以‘慢慢’降息，他并不详细说明降息的时间，毕竟在7月和9月的会议之前将有大量数据出炉，<strong>因此今天的态度并不令人意外。</strong>”</p><p style=\"text-align: justify;\">据Informa Global Markets分析报道，过去的几个月里，<strong>美联储主席鲍威尔在他的观点上明显比FOMC的大多数人都更加鸽派</strong>，这在他在欧洲央行论坛上的讲话中再次得到证实。</p><p style=\"text-align: justify;\"></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; 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”鲍威尔表示，服务业通常更难降低通胀，部分服务业通胀是追赶式通胀。通胀可能会在明年底或后年恢复到2%。他补充道，通胀一方面的风险是（我们）动作太快，另一个风险是我们等得太久，劳动力市场走软。关于市场质疑当前货币政策是否有限制性，鲍威尔指出：“我们的政策仍然具有限制性，并且是合适的。紧缩政策与供应情况密切相关。”近期市场担忧美联储独立性的问题，这涉及到美联储首次降息的决定，以及特朗普潜在第二任期或对美联储进行“改革”。鲍威尔表示，“我们已被告知不要参与政治，我们也不会这么做。在美国，独立的美联储得到了非常广泛的支持。国会两党都支持独立的美联储。”鲍威尔表示，预计未来一年通胀率不超过2.5%左右；4%的失业率水平仍然很低；对2024年点阵图不予置评。分析师表示，鲍威尔对9月是否降息依然闭口不谈。“鲍威尔回避了美联储是否会在9月份开始降息的问题。他坚持一贯的观点，即货币政策的双向风险。过早降息可能会重燃通胀压力，而如果降息太晚，美联储可能会对经济造成不必要的损害。”分析师Steve Matthews指出，鲍威尔采取模棱两可的态度并不意外。“鲍威尔今日传达的信息似乎是，考虑到劳动力市场强劲，美联储可以‘慢慢’降息，他并不详细说明降息的时间，毕竟在7月和9月的会议之前将有大量数据出炉，因此今天的态度并不令人意外。”据Informa Global 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Solow)曾经说，所有事都会让米尔顿·弗里德曼（Milton Friedman，美国著名经济学家，和索洛一样获得过诺贝尔经济学奖）想到货币供应量，然后他打趣说：“所有事都会让我想到性，但我不会把它写进论文里。”而我则可能会受到过度“痴迷”于收益率曲线的“指控”。从历史上看，收益率曲线的形状是一个预测未来经济状况的指标：收益率曲线通常是向上倾斜的，这意味着未来经济可能扩张；当收益率曲线向下倾斜、即倒挂时，常常是未来经济形势将变得更加严峻的预警信号，随之而来的是更低的利率。最能说明收益率曲线这一指标的威力有多大的，是美联储和债券市场之间“拉锯战”的结局。联邦基金利率的制定和调整由美联储决定，而债券市场历来可以根据自己对货币政策和经济的预期自由地为长期借贷成本定价。目前收益率曲线的两端都受到了美联储施加的影响力。美联储大规模购买美国国债和抵押贷款支持证券导致中期和长期收益率下降，扭曲了收益率曲线的形状。更重要的是，虽然美联储已经开始缩表，但之前的大规模债券购买所注入的流动性让金融环境变得更加宽松。坎贝尔·哈维(Campbell Harvey)是收益率曲线分析元老级的人物，他在1986年发表的博士论文中阐述了这一指标的可靠性。哈维现任杜克大学富库商学院教授，也是Research Affiliates的高级顾问和研究主管。他的研究表明，自1969年以来，之前的八次经济衰退都发生在3个月期美债收益率高于10年期美债收益率之后，收益率曲线倒挂之后金融环境收紧，经济不可避免地陷入衰退。2022年11月3个月期美债收益率高于10年期美债收益率以来，收益率曲线倒挂的现象已经持续了19个月，那么，这是否说明这一曾经令人敬畏的经济领先指标不管用了？哈维的答案：不是。哈维在一次采访中指出，上述时间间","listText":"这一次衰退还未到的原因，是美联储正在扭曲收益率。去年12月去世的经济学家罗伯特·索洛(Robert Solow)曾经说，所有事都会让米尔顿·弗里德曼（Milton 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For investors looking for<span> more safety, dividend picks can act as a strong source of security and income.</span></p> <p>While the dividend universe is vast, Seeking Alpha analysts have recently spotlighted some big-name companies as protentional dividend picks: Pfizer (<span>NYSE:PFE</span>), Devon Energy (<span>NYSE:DVN</span>), Starbucks (<span>NASDAQ:SBUX</span>), and Lowe's Companies (<span>NYSE:LOW</span>). See what SA analysts had to say below about each of these names:</p> <p><b>Pfizer (PFE)</b></p> <p>Paul Franke in Pfizer: Best Trading Momentum Since 2021 And 6% Yield: “Pfizer has been a losing investment for several years, but stronger trading momentum is starting to appear… An easily covered and safety-minded 6% dividend yield is very attractive today. PFE stock could prove one of the smartest defensive plays to own the rest of 2024 and into 2025.”</p> <p><b>Devon Energy (DVN</b>)</p> <p>Leo Nelissen in Devon Energy Believes It Offers '<a href=\"https://laohu8.com/S/RDR.SI\">Incredible</a> Value' - I Agree: “While this is a very low dividend, I have little doubt that the company will find the right balance between buybacks and dividends, making the stock a great investment for both income-focused investors and the ones who like buybacks.”</p> <p><b>Starbucks (SBUX)</b></p> <p>Jason Fieber in Starbucks: A Profitable Blue Chip Dividend Growth Stock: “Starbucks has increased its dividend for 14 consecutive years. The 10-year dividend growth rate of 17.1% shows how generous Starbucks has been with its dividend raises, although more recent dividend increases have slowed into a high single-digit range.”</p> <p><b>Lowe's Companies (LOW)</b></p> <p>Harvesting Dividends in Lowe's Among 9 Companies To Announce Dividend Increases In Second Half Of May: “Along with boosting its dividend, the company returns free cash flow to investors through stock buybacks; since 2019, the company has repurchased 25% of its outstanding shares.”</p> <p>Additionally, investors looking for a more diversified approach to dividend investing, here are some of Wall Street's largest dividend focused ETFs:</p> <ul> <li>Vanguard Dividend Appreciation ETF (VIG).</li> <li>Vanguard High Dividend Yield Index ETF (VYM).</li> <li><a href=\"https://laohu8.com/S/SCHD\">Schwab US Dividend Equity ETF</a> (SCHD).</li> <li><a href=\"https://laohu8.com/S/DGRO\">iShares Core Dividend Growth ETF</a> (DGRO).</li> <li>SPDR S&amp;P Dividend ETF (SDY).</li> <li><a href=\"https://laohu8.com/S/EEMA\">iShares</a> Select Dividend ETF (DVY).</li> </ul> </div> </body></html>","source":"seekingalpha","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; 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解锁绿氢“2美元时代”","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2435648248","media":"中国网科技","summary":"GE Vernova将聚焦全球能源转型业务和机遇。CIC与GE Vernova的合作，对重塑传统氢气产业具有重要意义，其目标的实现会将全球氢气生产带入最低碳排放、最广泛生产环境、最具竞争力价格的快速发展轨道。CIC与GE Vernova的这一合作，以及在绿泉项目中采用的创新性模块化方式，将证明在绿氢大规模产业化进程中，灵活、可扩展、环保与经济高效的生产模式是可以兼得的。","content":"<html><body><article><p>5月16日消息，Climate Impact Corporation(“CIC”)今天宣布与GE Vernova(GEV.US)完成战略合作协议签署，双方将共同开发高效绿氢生产模块，旨在实现绿氢生产成本2美元/公斤，该目标一经实现，对全球绿氢大规模产业化生产领域具有重要意义，将推动绿氢产业的强劲发展。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20240516122753623v206f7k9a0rsf3r\"/><p>5月14日，全球大型绿氢项目投资、开发、运营商CIC和GE Vernova的能源转型服务(Power Conversion)在鹿特丹举办的全球氢能高峰会(World Hydrogen Summit)上签署上述协议，CIC的旗舰项目Green Springs (“绿泉项目”)将作为双方合作的首个建设模块。这一位于澳大利亚北领地州的10GW全离网绿氢项目，总投资高达100亿美元，项目计划部署2150套模块，全部投产后年产绿氢将超过50万吨，预计年产值超过10亿美元。</p><p>据介绍，每个模块集成了创新设计的设备和系统，可利用离网间歇式可再生能源生产低碳氢气，无需连接传统电网、城镇公用基础设施，也无需使用当地水源或进行海水淡化。这种模块化技术解决方案将为全球各地拥有极佳光伏资源——通常为缺水的地区，开辟低成本生产绿氢的新机遇，因为它们无需配套昂贵的基础设施。绿泉项目将证明， 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Vernova的这一合作，以及在绿泉项目中采用的创新性模块化方式，将证明在绿氢大规模产业化进程中，灵活、可扩展、环保与经济高效的生产模式是可以兼得的。</p></article></body></html>","source":"tencent","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>CIC与GE Vernova达成战略合作 解锁绿氢“2美元时代”</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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EPS 和 $24.57B的营收， 二季度指引 $5.92 EPS 和$26.57B的营收，FY25全年展望$25 EPS (93%年增长), $112.36B (84.5%年增长)。由于四季度财报的超预期，分析师们最近三个月上调了20%的增长预期，这也让英伟达这次财报超预期的难度增大。估值现在股价较上季度财报前上涨37%，较财报后一天上涨18%，按股价$925估值: 市盈率77.5x, Forward P/E 37x. 市销率37.4x, Forward P/S 20.3x。 英伟达上季度财报超预期后一天上涨16.4%, 过去八个财报6次财报后收涨，平均涨幅12.4%，本周期权价格预计股价上下波动9.6% ($836-1014), IV 84.2%，6月月期权价格预计五周内股价上下波动13.5%($800-1050), IV 53.9%。我在上个季度财报点评里面说过，英伟达估值不便宜，但英伟达的体型和增速让投资者不能把他当作一个普通的科技股或者成长股，这是一个营收比去年多$51.5B的公司，净利润比去年多赚$30-32B的公司，人工智能浪潮的黄金铲子。个人操作4月份在$750加仓抄底了英伟达，在$910减仓了一半股票，都有披露。聊聊公司英伟达现在是世界上最值钱的半导体公司，其设计的显卡在游戏，数据处理，自动驾驶，机器人，AR/VR, 人工智能上面都能发挥非常突出的效果，其CUDA平台和构架让开发者可以进行深度学习，机器学习，大语言模型训练。GeForce显卡系列称霸游戏行业和主机市场，特斯拉使用英伟达GPU训练自动驾驶，用于专业图形设计和动画制作的Quadro, OpenAI使用英伟达GPU来支持AI迭代ChatGPT4o, Meta和TikTok使用H100芯片来支持用户AI算法, 投资英国半导体巨头Arm H","listText":"英伟达即将在本周三下午公布一季度财报，华尔街预期$5.57 EPS 和 $24.57B的营收， 二季度指引 $5.92 EPS 和$26.57B的营收，FY25全年展望$25 EPS (93%年增长), $112.36B (84.5%年增长)。由于四季度财报的超预期，分析师们最近三个月上调了20%的增长预期，这也让英伟达这次财报超预期的难度增大。估值现在股价较上季度财报前上涨37%，较财报后一天上涨18%，按股价$925估值: 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href=\"https://laohu8.com/S/03396\">$联想控股(03396)$</a> 、华硕、华为、荣耀、三星、雷神……几乎所有的主流PC厂商都推出了AIPC产品。不管你是否理解、是否认同AIPC的理念，在终端厂商自上而下地推动下，属于AIPC的时代都已经到来。 PC重新主流视线的同时，暗淡了多年的Wintel联盟也找回存在感：目前已经推出AIPC的厂商，大多数选择了 <a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">$英特尔(INTC)$</a> 的酷睿Ultra系列处理器，而在操作系统上依然绕不过Windows。 以至于不久前在台北举办的开发者活动中，英特尔和 <a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">$微软(MSFT)$</a> 罕见地联合发声，为AIPC给出了新的定义：须配备NPU、CPU和GPU，并支持微软的Copilot，且键盘上直接配有Copilot物理按键。 企图不言而喻。可问题在于，曾错失移动端的Wintel联盟，是否还有能力继续辖制下游的PC厂商呢？ 01 强敌环伺的英特尔 2000年10月，《财富》杂质刊登了一篇题为《他们的统治结束了》的文章，暗示垄断市场近20年的Wintel联盟即将崩塌：“在新的、更多样化的IT世界里，互联网协议将一切紧密连接，昔日的瓶颈已然不复存在，他们的统治地位也因此动摇。” 回头来看，《财富》的预言似乎只说对了一半，英特尔的市值在2000年一落千丈，至今都没能回到20多年前的高峰。而微软幸运的抓住了移动和云的风口，现在已经是市值超过3万亿美元的巨无霸。 如果说AIPC寄托了微软守住桌面市场的希望，对英特尔则是一场不容失败的生死之战，注定了英特尔要不遗余力地为AIPC摇旗呐喊。 早在2023年9月，英特尔就提出了AIPC的概念，并在2023年底推出了代","listText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/03396\">$联想控股(03396)$</a> 、华硕、华为、荣耀、三星、雷神……几乎所有的主流PC厂商都推出了AIPC产品。不管你是否理解、是否认同AIPC的理念，在终端厂商自上而下地推动下，属于AIPC的时代都已经到来。 PC重新主流视线的同时，暗淡了多年的Wintel联盟也找回存在感：目前已经推出AIPC的厂商，大多数选择了 <a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">$英特尔(INTC)$</a> 的酷睿Ultra系列处理器，而在操作系统上依然绕不过Windows。 以至于不久前在台北举办的开发者活动中，英特尔和 <a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">$微软(MSFT)$</a> 罕见地联合发声，为AIPC给出了新的定义：须配备NPU、CPU和GPU，并支持微软的Copilot，且键盘上直接配有Copilot物理按键。 企图不言而喻。可问题在于，曾错失移动端的Wintel联盟，是否还有能力继续辖制下游的PC厂商呢？ 01 强敌环伺的英特尔 2000年10月，《财富》杂质刊登了一篇题为《他们的统治结束了》的文章，暗示垄断市场近20年的Wintel联盟即将崩塌：“在新的、更多样化的IT世界里，互联网协议将一切紧密连接，昔日的瓶颈已然不复存在，他们的统治地位也因此动摇。” 回头来看，《财富》的预言似乎只说对了一半，英特尔的市值在2000年一落千丈，至今都没能回到20多年前的高峰。而微软幸运的抓住了移动和云的风口，现在已经是市值超过3万亿美元的巨无霸。 如果说AIPC寄托了微软守住桌面市场的希望，对英特尔则是一场不容失败的生死之战，注定了英特尔要不遗余力地为AIPC摇旗呐喊。 早在2023年9月，英特尔就提出了AIPC的概念，并在2023年底推出了代","text":"$联想控股(03396)$ 、华硕、华为、荣耀、三星、雷神……几乎所有的主流PC厂商都推出了AIPC产品。不管你是否理解、是否认同AIPC的理念，在终端厂商自上而下地推动下，属于AIPC的时代都已经到来。 PC重新主流视线的同时，暗淡了多年的Wintel联盟也找回存在感：目前已经推出AIPC的厂商，大多数选择了 $英特尔(INTC)$ 的酷睿Ultra系列处理器，而在操作系统上依然绕不过Windows。 以至于不久前在台北举办的开发者活动中，英特尔和 $微软(MSFT)$ 罕见地联合发声，为AIPC给出了新的定义：须配备NPU、CPU和GPU，并支持微软的Copilot，且键盘上直接配有Copilot物理按键。 企图不言而喻。可问题在于，曾错失移动端的Wintel联盟，是否还有能力继续辖制下游的PC厂商呢？ 01 强敌环伺的英特尔 2000年10月，《财富》杂质刊登了一篇题为《他们的统治结束了》的文章，暗示垄断市场近20年的Wintel联盟即将崩塌：“在新的、更多样化的IT世界里，互联网协议将一切紧密连接，昔日的瓶颈已然不复存在，他们的统治地位也因此动摇。” 回头来看，《财富》的预言似乎只说对了一半，英特尔的市值在2000年一落千丈，至今都没能回到20多年前的高峰。而微软幸运的抓住了移动和云的风口，现在已经是市值超过3万亿美元的巨无霸。 如果说AIPC寄托了微软守住桌面市场的希望，对英特尔则是一场不容失败的生死之战，注定了英特尔要不遗余力地为AIPC摇旗呐喊。 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01 /291亿投资，拉动5万亿的财富增长2023年11月，ChatGPT的发布掀起了生成式AI的热潮。根据 PitchBook 的数据，2023 年，超过70轮1亿美元或以上的资金流向了创建模型、提供基础设施或将技术应用于特定应用的初创公司。短短一年内，投资者向近700笔生成式AI交易投入了 2","listText":"2023年，苹果、微软、Alphabet、亚马逊、英伟达、特斯拉和Meta的股票已累计上涨75%，远远超过纳斯达克指数43%的涨幅。算下来，这七家公司的市值在去年增长了近5万亿美元。科技股股价暴涨并非来自于业绩。要知道，整个2023年，除英伟达外，其余六家收入增长均低于20%。造成这一翻天覆地变化的根本原因是，生成式AI与大语言模型在去年席卷了全球科技圈。去年一年，全球生成式AI的投资额高达291亿美元。与传统互联网的故事不同，资本成为生成式AI竞争的最关键因素。所有的科技巨头都直接或间接参与了这场军备竞赛，并主导了模型公司的融资和估值。就在刚刚，亚马逊向Anthropic追加27.5亿美元投资，此次注资完成后，亚马逊对Anthropic的总投资达40亿美元。这是亚马逊30年以来最大的一笔外部投资。巨头们的军备竞赛，也让身为AI军火商的英伟达比前一年多赚了340亿美元。巨头们愿意参与这场千亿美金豪赌，并不令人意外。某种程度上，生成式AI的出现，恰逢其时。当平台型机会几乎消失，人口红利走到尽头，全球互联网的故事宣告结束。在这样的背景下，资本一方面变得前所未有地节制，另一方面又变得前所未有地贪婪，他们坐拥大量现金，但真正值得的押注寥寥无几。而生成式AI，就是一个充满想象力，甚至可以改变世界的故事。但现实也是残酷的。红杉资本最新报告显示，AI行业在英伟达芯片上的部署费用高达500亿美元，而营收却只有30亿美元。显然，生成式AI的远大愿景和羸弱商业化的现实之间，仍然需要无数的故事去填。/ 01 /291亿投资，拉动5万亿的财富增长2023年11月，ChatGPT的发布掀起了生成式AI的热潮。根据 PitchBook 的数据，2023 年，超过70轮1亿美元或以上的资金流向了创建模型、提供基础设施或将技术应用于特定应用的初创公司。短短一年内，投资者向近700笔生成式AI交易投入了 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16:36","market":"us","language":"zh","title":"一文读懂全球算力产业链","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2424067105","media":"华尔街见闻","summary":"据国金证券，上游国产替代芯片及元器件空间广阔；中游国内服务器厂商领军全球，光模块市场份额迅速提升；下游中国数据中心和云计算市场规模持续高速增长。","content":"<html><body><p>作为AI 大模型时代最稀缺的“能源”之一，算力正在成为全球布局的核心。</p>\n<p>在周一发布的研报中，<a href=\"https://laohu8.com/S/600109\">国金证券</a>陈矣骄分析师团队对算力需求的跃迁和相关产业链进行了详细的梳理：<strong>上游国产替代芯片及元器件空间广阔；中游国内服务器厂商领军全球，光模块市场份额迅速提升；下游中国数据中心和云计算市场规模持续高速增长。</strong></p>\n<p>国金证券认为，<strong>通用人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>技术有望启动以算力为主体能源的第四次工业革命，算力需求有望高增。</strong></p>\n<blockquote>\n<p>技术革命是以新一代生产力工具的大范围应用为核心，以主体能源为基础动力的全局性经济范式转 型。历史上共发生过三次技术革命，我们认为，本轮通用型人工智能发展浪潮有望启动第四次技术革命：</p>\n<p>以 AGI 为新一代生产力工具，以算力为主体能源。历史上历次技术革命中主体能源都会随新一代生产力工具的广 泛应用而需求高增，我们预计 AI 算力需求有望在模型规模、算法创新、<a href=\"https://laohu8.com/S/603138\">海量数据</a>、应用落地等多端推动下高增。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/d09c4c36-f023-45e1-9055-5ac040fed2d2.png\"/></p>\n</blockquote>\n<h2><strong>算力需求跃迁：AI 模型训练规模增速超过摩尔定律，进入大模型时代</strong></h2>\n<p>据国金证券，AI模型训练经历了四个发展阶段：</p>\n<blockquote>\n<p>在2010年以前（前深度学习时代），AI训练计算的增长与摩尔定律一致，大约每20个月翻一倍。</p>\n<p>2010~2015年（深度学习时代），AI深度学习训练所需FLOPs相比之前发生斜率突变，每6个月翻一倍，远超摩尔定律。</p>\n<p>2016年至今（大模型时代），AI大模型训练所需FLOPs出现断点跳跃，随着能够处理更长序列和更复杂任务的Transformer等模型问世，算法的持续创新推动了对更高计算能力的需求，2022年训练大模型的算力需求达到了8×1023FLOPs。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/c2ff2ecd-fbf4-4150-82a8-4ab6e372b7d8.png\"/></p>\n</blockquote>\n<h2><strong>透视算力产业链</strong></h2>\n<p>算力产业包括上游的芯片及元器件，中游的服务器与网络设备，下游的数据中心及云服务三部分构成，在其中的各个板块，均已有国产厂商深度布局。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/f077e8bf-006a-4105-ab94-5a7f2f0df12c.png\"/></p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/d2b9cc56-7459-4217-a282-009398e05ca5.png\"/></p>\n<p><strong>上游——芯片/元器件——异构算力蓬勃发展，国产替代空间广阔。</strong></p>\n<p>随着业界对算力需求的不断提高，越来越多的计算平台开始引入CPU、GPU、ASIC、FPGA等多种不同计算单元来进行加速计算。</p>\n<p>根据Yole数据，2022年全球CPU市场规模为650亿美元，预计2028年增长到970亿美元，年复合增长率为7%。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/4548a8f2-496d-468a-9dee-6aeb575d81c5.png\"/></p>\n<p>MPU（通用微处理器）是CPU的一个关键下游应用领域，主要面向服务器、桌面（台式机/笔记本）、超级计算机等市场。</p>\n<p>2020年我国MPU市场规模达到2336亿元，约占全球39.7%。假设我国占全球市场比重保持不变，2023年我国MPU市场规模有望达3382亿元。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/8db0b0be-4d5e-4334-8632-d561fdca4408.png\"/></p>\n<p>竞争方面，Intel约占全球MPU市场半壁江山，Intel与AMD独占x86全球市场据CounterpointAnalysis，2022年，Intel约占全球服务器CPU市场份额70.8%，AMD约占全球服务器CPU市场份额19.8%，二者合计约占90.6%；2021年，二者合计约占92.5%。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/6491e9a2-4d36-45ca-89d0-f030e1057002.png\"/></p>\n<p>如今，中国厂商，如紫光展锐与华为海思已逐步走进国际视野，在21年ICInsight竞争格局中分别位列第八、九位，国金预计未来其份额有待进一步提升。</p>\n<p>相较于侧重低延迟计算的CPU，GPU更侧重并行计算，可用很多简单的计算单元去完成大量的计算任务，</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/8d4bf111-5081-40d0-847a-10566ed6006e.png\"/></p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/cc5733ba-ccf1-45f5-aec1-4b205e3bd9e2.png\"/></p>\n<p>在当下最火的GPU市场，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>CUDA大幅降低GPU并行计算的编程难度，实现GPU的通用化。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/ebff6723-c37f-4525-b3c8-350f91f00952.png\"/></p>\n<p>2022年全球GPU市场规模达422亿美元，英伟达占全球GPU市场份额近90%，AMD与Intel约占10%。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/c1d08b2b-1420-4b27-b8de-c65b0f18ba6e.png\"/></p>\n<p>据PrecedenceResearch，2022年，全球GPU市场规模未来10年CAGR有望保持30%以上，<strong>2032年全球GPU市场规模有望达到7731亿美元。</strong></p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/43955d21-ced8-440e-b30d-69266bcecd6a.png\"/></p>\n<p>随着算力从通用走向定制，ASIC专用设计芯片市场正在逐步壮大。</p>\n<p>据MarketMonitor，2022年，全球ASIC市场规模在千亿体量，我国市场规模约在335亿元，约占全球市场的33.4%。预计2028年全球市场有望达1,677亿元，22~28年CAGR或达8.9%。</p>\n<p>不同于CPU、GPU、FPGA，目前全球ASIC市场并未形成明显的头部厂商。由于ASIC开发周期长，仅有大厂有资金与实力进行研发。同时，ASIC是全定制芯片，在某些特定场景下运行效率最高，故某些场景下游市场空间足够大时，量产ASIC芯片可以实现丰厚的利润。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/eb392189-0ae9-49d5-8d70-874b4a6f6b41.png\"/></p>\n<p>另外，FPGA（现场可编程芯片）也在崛起。</p>\n<p>无论是CPU、GPU、DSP、Memory还是各类ASIC芯片，在芯片被制造完成之后，其芯片的功能就已被固定，用户无法对其硬件功能进行任何修改，而FPGA芯片在制造完成后，其功能并未固定，用户可以根据自己的实际需要，将空白的FPGA芯片转化为具有特定功能的集成电路芯片。</p>\n<p>据Frost&amp;Sullivan，2023年全球FPGA市场规模有望达94亿美元，18~23年CAGR有望达11.7%；同年，我国FPGA市场规模有望达250亿元，约占全球市场规模的37.9%，18~23年CAGR有望达16.7%。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/15da3eb3-4e1a-4b49-bd19-5e8be1438c26.png\"/></p>\n<p><strong>中游——服务器/网络设备——国内服务器厂商领军全球，光模块市场份额迅速提升。</strong></p>\n<p>服务器在网络中为其它客户机提供计算或应用服务。2022年全球服务器市场高达千亿美元，我国约占全球市场四分之一，国产厂商<a href=\"https://laohu8.com/S/000977\">浪潮信息</a>在2023年Q3全球服务器市场份额排名第二，仅次于戴尔。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/3ab7fcf5-b6f7-496a-96cc-9668f678be1e.png\"/></p>\n<p>光模块的功能是实现光电转换，是光通信系统的核心器件。2022年光模块全球前10名中国占据6家，<a href=\"https://laohu8.com/S/300308\">中际旭创</a>与Coherent市占率并列全球第一。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/e35d6759-7d65-4da9-97fa-4fa2cd19efaa.png\"/></p>\n<p>交换机为接入它的任意两个网络节点提供独享的电信号通路。据IDC，2022年全球交换机行业市场规模达到437亿美元，同比增长17.0%，且预计未来5年的增速稳定在4%左右，预计2027年规模将达到535亿美元。</p>\n<p>据IDC，2022年中国交换机市场约为72亿美元，同比增长9.4%。预计2023年将进一步增长至78亿美元。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/f2b6ef57-7e01-45cf-8f10-6507d12be0a9.png\"/></p>\n<p>存储器是用来存储程序和各种数据信息的记忆部件，NAND和DRAM市场是主要细分市场。</p>\n<p><strong>全球存储市场基本被国外厂商垄断</strong>，<a href=\"https://laohu8.com/S/SMSN.UK\">三星</a>据NAND、DRAM市场份额首位，不过随着AIServer、AIPC、AIMobile持续放量，国内存储市场有望迎来新发展机遇。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/fb54be02-f706-4eaa-ac34-5134871ef8b7.png\"/></p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/34cf2eb9-a015-44f9-bf8b-95ca3ac93909.png\"/></p>\n<p><strong>下游——数据中心/云服务——东数西算铸基，算力租赁牵引。</strong></p>\n<p>国金证券指出，受新基建、数字化转型及数字中国远景目标等国家政策促进及企业降本增效需求的驱动，我国数据中心市场规模持续高速增长。</p>\n<p>2021年，我国数据中心市场规模达到1500亿元，近五年CAGR达到29.96%。随着我国各地区、各行业数字化转型的深入推进，我国数据中心市场规模将保持持续增长态势，预计2023年市场规模将达到2470亿元。</p>\n<p>从全球市场来看，全球数据中心产业规模在2022年达到1308亿美元，2019——2022年CAGR约20%。</p>\n<p>竞争方面，美国第三方数据中心Equinix公司是全球数据中心的龙头，2022年Q2该公司全球市场份额占比达13%。</p>\n<p>国内市场，2020年我国数据中心市场格局以运营商数据中心为主，凭借其网络带宽和机房资源优势，三大电信运营商市场份额占比超50%。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/a86e46f2-6038-485e-87eb-57915cac6f2c.png\"/></p>\n<p>云计算服务，是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池，获取括网络，服务器等服务。</p>\n<p>据中国信通院，2021年全球云计算市场规模达到3305亿美元，同比增长32.44%。初步统计2022年全球云计算市场规模4053亿美元，增幅22.6%。中国云计算产业正处蓬勃发展阶段。据智研咨询，2021年中国云计算市场规模达3410亿元，增速53.1%。初步统计2022年中国云计算市场规模达到4552.4亿元，增长33.5%。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/1ad19ec9-6887-497b-a34c-a4042bd3a147.png\"/></p>\n<p>据Gartner，全球云计算市场竞争格局为一超多强，2022年AWS在全球云基础设施服务市场份额为40%，保持行业第一位置，Azure、阿里云、<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>云分别占据第二至四位，分别占比21.5%、7.7%、7.5%。</p>\n<p>据Canalys，2022年国内前四大云计算厂商分别为阿里云、华为云、腾讯云和<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>智能云，占云服务客户支出总额的79%。</p>\n<p><span>本文主要观点来自国金证券，原文作者：陈矣骄S1130523020001、孟灿S1130522050001，原文标题：《算力深度报告一：算力研究框架——产业链全梳理》</span></p><div>风险提示及免责条款</div>\n<div>\n            市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。\n          </div>\n</body></html>","source":"wallstreetcn_hot_news","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>一文读懂全球算力产业链</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; margin-bottom:.6em; }\nh3,h4,h5,h6{ line-height:1.35; margin-bottom:1em; }\nh1{ font-size:24px; }\nh2{ font-size:20px; }\nh3{ font-size:18px; }\nh4{ font-size:16px; }\nh5{ font-size:14px; }\nh6{ font-size:12px; }\np,ul,ol,blockquote,dl,table{ margin:1.2em 0; }\nul,ol{ 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大模型时代最稀缺的“能源”之一，算力正在成为全球布局的核心。\n在周一发布的研报中，国金证券陈矣骄分析师团队对算力需求的跃迁和相关产业链进行了详细的梳理：上游国产替代芯片及元器件空间广阔；中游国内服务器厂商领军全球，光模块市场份额迅速提升；下游中国数据中心和云计算市场规模持续高速增长。\n国金证券认为，通用人工智能技术有望启动以算力为主体能源的第四次工业革命，算力需求有望高增。\n\n技术革命是以新一代生产力工具的大范围应用为核心，以主体能源为基础动力的全局性经济范式转 型。历史上共发生过三次技术革命，我们认为，本轮通用型人工智能发展浪潮有望启动第四次技术革命：\n以 AGI 为新一代生产力工具，以算力为主体能源。历史上历次技术革命中主体能源都会随新一代生产力工具的广 泛应用而需求高增，我们预计 AI 算力需求有望在模型规模、算法创新、海量数据、应用落地等多端推动下高增。\n\n\n算力需求跃迁：AI 模型训练规模增速超过摩尔定律，进入大模型时代\n据国金证券，AI模型训练经历了四个发展阶段：\n\n在2010年以前（前深度学习时代），AI训练计算的增长与摩尔定律一致，大约每20个月翻一倍。\n2010~2015年（深度学习时代），AI深度学习训练所需FLOPs相比之前发生斜率突变，每6个月翻一倍，远超摩尔定律。\n2016年至今（大模型时代），AI大模型训练所需FLOPs出现断点跳跃，随着能够处理更长序列和更复杂任务的Transformer等模型问世，算法的持续创新推动了对更高计算能力的需求，2022年训练大模型的算力需求达到了8×1023FLOPs。\n\n\n透视算力产业链\n算力产业包括上游的芯片及元器件，中游的服务器与网络设备，下游的数据中心及云服务三部分构成，在其中的各个板块，均已有国产厂商深度布局。\n\n\n上游——芯片/元器件——异构算力蓬勃发展，国产替代空间广阔。\n随着业界对算力需求的不断提高，越来越多的计算平台开始引入CPU、GPU、ASIC、FPGA等多种不同计算单元来进行加速计算。\n根据Yole数据，2022年全球CPU市场规模为650亿美元，预计2028年增长到970亿美元，年复合增长率为7%。\n\nMPU（通用微处理器）是CPU的一个关键下游应用领域，主要面向服务器、桌面（台式机/笔记本）、超级计算机等市场。\n2020年我国MPU市场规模达到2336亿元，约占全球39.7%。假设我国占全球市场比重保持不变，2023年我国MPU市场规模有望达3382亿元。\n\n竞争方面，Intel约占全球MPU市场半壁江山，Intel与AMD独占x86全球市场据CounterpointAnalysis，2022年，Intel约占全球服务器CPU市场份额70.8%，AMD约占全球服务器CPU市场份额19.8%，二者合计约占90.6%；2021年，二者合计约占92.5%。\n\n如今，中国厂商，如紫光展锐与华为海思已逐步走进国际视野，在21年ICInsight竞争格局中分别位列第八、九位，国金预计未来其份额有待进一步提升。\n相较于侧重低延迟计算的CPU，GPU更侧重并行计算，可用很多简单的计算单元去完成大量的计算任务，\n\n\n在当下最火的GPU市场，英伟达CUDA大幅降低GPU并行计算的编程难度，实现GPU的通用化。\n\n2022年全球GPU市场规模达422亿美元，英伟达占全球GPU市场份额近90%，AMD与Intel约占10%。\n\n据PrecedenceResearch，2022年，全球GPU市场规模未来10年CAGR有望保持30%以上，2032年全球GPU市场规模有望达到7731亿美元。\n\n随着算力从通用走向定制，ASIC专用设计芯片市场正在逐步壮大。\n据MarketMonitor，2022年，全球ASIC市场规模在千亿体量，我国市场规模约在335亿元，约占全球市场的33.4%。预计2028年全球市场有望达1,677亿元，22~28年CAGR或达8.9%。\n不同于CPU、GPU、FPGA，目前全球ASIC市场并未形成明显的头部厂商。由于ASIC开发周期长，仅有大厂有资金与实力进行研发。同时，ASIC是全定制芯片，在某些特定场景下运行效率最高，故某些场景下游市场空间足够大时，量产ASIC芯片可以实现丰厚的利润。\n\n另外，FPGA（现场可编程芯片）也在崛起。\n无论是CPU、GPU、DSP、Memory还是各类ASIC芯片，在芯片被制造完成之后，其芯片的功能就已被固定，用户无法对其硬件功能进行任何修改，而FPGA芯片在制造完成后，其功能并未固定，用户可以根据自己的实际需要，将空白的FPGA芯片转化为具有特定功能的集成电路芯片。\n据Frost&Sullivan，2023年全球FPGA市场规模有望达94亿美元，18~23年CAGR有望达11.7%；同年，我国FPGA市场规模有望达250亿元，约占全球市场规模的37.9%，18~23年CAGR有望达16.7%。\n\n中游——服务器/网络设备——国内服务器厂商领军全球，光模块市场份额迅速提升。\n服务器在网络中为其它客户机提供计算或应用服务。2022年全球服务器市场高达千亿美元，我国约占全球市场四分之一，国产厂商浪潮信息在2023年Q3全球服务器市场份额排名第二，仅次于戴尔。\n\n光模块的功能是实现光电转换，是光通信系统的核心器件。2022年光模块全球前10名中国占据6家，中际旭创与Coherent市占率并列全球第一。\n\n交换机为接入它的任意两个网络节点提供独享的电信号通路。据IDC，2022年全球交换机行业市场规模达到437亿美元，同比增长17.0%，且预计未来5年的增速稳定在4%左右，预计2027年规模将达到535亿美元。\n据IDC，2022年中国交换机市场约为72亿美元，同比增长9.4%。预计2023年将进一步增长至78亿美元。\n\n存储器是用来存储程序和各种数据信息的记忆部件，NAND和DRAM市场是主要细分市场。\n全球存储市场基本被国外厂商垄断，三星据NAND、DRAM市场份额首位，不过随着AIServer、AIPC、AIMobile持续放量，国内存储市场有望迎来新发展机遇。\n\n\n下游——数据中心/云服务——东数西算铸基，算力租赁牵引。\n国金证券指出，受新基建、数字化转型及数字中国远景目标等国家政策促进及企业降本增效需求的驱动，我国数据中心市场规模持续高速增长。\n2021年，我国数据中心市场规模达到1500亿元，近五年CAGR达到29.96%。随着我国各地区、各行业数字化转型的深入推进，我国数据中心市场规模将保持持续增长态势，预计2023年市场规模将达到2470亿元。\n从全球市场来看，全球数据中心产业规模在2022年达到1308亿美元，2019——2022年CAGR约20%。\n竞争方面，美国第三方数据中心Equinix公司是全球数据中心的龙头，2022年Q2该公司全球市场份额占比达13%。\n国内市场，2020年我国数据中心市场格局以运营商数据中心为主，凭借其网络带宽和机房资源优势，三大电信运营商市场份额占比超50%。\n\n云计算服务，是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池，获取括网络，服务器等服务。\n据中国信通院，2021年全球云计算市场规模达到3305亿美元，同比增长32.44%。初步统计2022年全球云计算市场规模4053亿美元，增幅22.6%。中国云计算产业正处蓬勃发展阶段。据智研咨询，2021年中国云计算市场规模达3410亿元，增速53.1%。初步统计2022年中国云计算市场规模达到4552.4亿元，增长33.5%。\n\n据Gartner，全球云计算市场竞争格局为一超多强，2022年AWS在全球云基础设施服务市场份额为40%，保持行业第一位置，Azure、阿里云、谷歌云分别占据第二至四位，分别占比21.5%、7.7%、7.5%。\n据Canalys，2022年国内前四大云计算厂商分别为阿里云、华为云、腾讯云和百度智能云，占云服务客户支出总额的79%。\n本文主要观点来自国金证券，原文作者：陈矣骄S1130523020001、孟灿S1130522050001，原文标题：《算力深度报告一：算力研究框架——产业链全梳理》风险提示及免责条款\n\n            市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":365,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"lives":[]}