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2024年7月23日，猎豹移动 $猎豹移动(CMCM)$ CFO任今涛出席上市公司价值峰会，在圆桌论坛环节分享了自己对于行业的真知灼见。以下为部分分享内容实录：主持人：我们都知道新的技术出现，一定会推动着社会的变革，我们也知道当今世界上人工智能早已是新技术革命的核心，也会对未来社会和各个行业产生非常大的影响。但同时新技术的出现可能会对有些行业起到负面的影响，可能把一些行业替代掉了，这个行业可能会衰退甚至消亡，但也有可能会产生一些新的帮助，对传统的行业进行一些赋能，甚至会产生一些新的更大的不同的经济模式。我们想请今天的嘉宾结合现在人工智能的热点，来谈一谈对他们子行业过去传统的经济模式的一些影响，包括一些负面的或正面的。任今涛：我结合猎豹移动两个AI相关业务跟大家分享一下案例，大家可能可以有一些感性的理解。比如我们有一个业务，以前是做服务机器人，在AI大模型出现之前，服务机器人和人类语言交互的功能的实现有非常复杂的技术路径，但在去年大模型出现之后，相当于可以给机器人装一个智慧更强的大脑，可以更有效的理解自然语义，和人做交互。我们把大模型和服务机器人结合，和一个消费品企业零售中获得非常好的实践。在传统情况下，食品企业如果要推广新品，要做的是把新品的特点从上到下宣贯下去，因为要沉淀到二、三、四级城市，要培训非常基层的员工怎么样理解这个产品，怎么样跟客户介绍这个产品。现在我们就跟这家企业合作，在全国近千家超市落地了近千台服务机器人，只需要把他们要推的新产品信息录入到机器人里，机器人就可以通过在超市里和目标客户通过语言交互回答各种新产品的问题。一方面帮助企业降低了原来很大的销售人员培训成本，由于机器人交互的模式很新颖，数据在各个超市的网点每天新品的销量也得到了4倍到8倍的提升。这是在服务机器人方面我们的一些

$英特尔(INTC)$  坦白讲有被低估吧。瘦死骆驼比马大，接下来呢，触底反弹机构囤货？ 

IT界重磅展会来袭，AIPC将继续迎烈火？ 6月4日至6月7日，全球IT界的目光将齐聚台湾台北，2024年台北国际电脑展（Computex 2024）将在此隆重举行。作为亚洲最具代表性的资讯产业专业展览之一，本次展会将以人工智能（AI）为主轴，涵盖人工智能运算、前瞻通讯、未来移动、沉浸现实、绿能永续和创新等六大主题。 图片 全球芯片巨头齐聚一堂 本次展会的亮点之一无疑是全球芯片制造领域的顶尖人士将齐聚台北，展示旨在为人工智能时代提供动力的下一代芯片。英伟达的黄仁勋、AMD的苏姿丰、高通的克里斯蒂亚诺·阿蒙和英特尔的帕特·基辛格将发表主题演讲，预计将吸引大量关注。首席执行官们将宣布新的半导体技术，这些技术将为AI和AI PC提供强大的计算能力。 Copilot+ PC引领PC升级潮 微软与高通合作推出的Copilot+ PC将成为展会的另一大焦点。捆绑了Windows 11、GPT-4等多模式模型和高级硬件的Copilot+ PC，被称为“有史以来最快，最支持AI的PC”，预计将引发期待已久的PC升级周期。微软预计到2024年底将在不同制造商中销售5000万台AI PC，合作伙伴包括宏碁、华硕、戴尔、HP、联想和三星。 高通与微软的合作，将移动芯片的专业知识带入笔记本电脑领域，对传统由英特尔和AMD主导的市场形成挑战。AMD和英特尔也将不甘示弱，预计会发布新处理器，以应对高通的进军。 苹果提升Siri功能，推动iPhone升级 苹果也在本次展会上展示了其提升Siri人工智能功能的计划。新的Siri功能将允许用户通过语音控制iPhone上的特定应用程序，这一举措有望提高生产力并带动iPhone升级。 投资机会映射 对于投资者而言，Computex 2024展示的技术创新和市场需求意味着众多的投资机会。摩根士丹利的分析师指出，受益于AI PC崛起的主要美国公司包括戴尔、惠普、苹果

AI的尽头是能源，这也是这一轮生成式AI引领的科技革命背后的隐忧 当下，人工智能（AI）的发展如火如荼，各种创新技术和应用层出不穷。然而，在这场看似无限可能的科技革命背后，有一个不可忽视的问题正悄然逼近：能源危机。AI的尽头，是能源。这个振聋发聩的主题，警示我们在享受AI带来的便捷与高效的同时，必须严肃思考其能源消耗问题及其对全球环境的深远影响。 AI的能源黑洞 从2023年的ChatGPT横空出世，到2024年Sora和Suno AI的惊艳亮相，AI技术的进步几乎每天都在刷新我们的认知。然而，这些看似智能无比的技术背后，却隐藏着惊人的能源消耗。OpenAI的ChatGPT在训练GPT-3模型时，消耗了1287 MWh的电能，相当于1000个普通中国家庭一年的耗电量。 训练AI模型只是能源消耗的开始，更大的挑战在于其日常运行。每一次AI搜索、每一个AI绘图背后，都是服务器在进行复杂的计算，而这些计算需要消耗大量电力。德弗里斯在《焦耳》杂志上发表的文章中提到，谷歌如果全面转向AI搜索，每天的能耗将达到27 GWh，相当于2700万度电。更惊人的是，这只是一个公司在日常运营中的能源需求。 全球能源版图的重塑 根据国际能源署（IEA）的数据，2022年全球数据中心、AI和加密货币的总耗电量达460 TWh，占全球总用电量的2%。到2026年，这一数字预计将翻倍，达到1000 TWh，几乎相当于增加了一个瑞典或德国的总用电量。 在这种趋势下，全球的能源版图将被彻底重塑。我们不仅需要更多的电力，还需要寻找更高效、更环保的发电方式。然而，目前的现实是，全球大部分地区的可再生能源依然紧缺，化石能源仍占据主导地位。如何在不断增长的AI能源需求和环境保护之间找到平衡，成为摆在我们面前的一道难题。 高科技公司的能源博弈 面对如此巨大的能源需求，高科技公司并未停下脚步，反而在加速前进。OpenA

伊顿公司 数据中心领域的订单在过去12个月中增长了一倍以上 在美国的谈判量则增长了4倍以上。 这一显著增长反映出市场对高性能数据中心的需求激增。 新季度财报超预期，数据中心扛起大旗 财报关键点与亮点总结 收入增长：Eaton Corporation在2024年第一季度实现了强劲的收入增长，达到$5.9 billion，同比增长8%。 订单增长：公司订单超出预期，特别是在电气领域，美洲和全球市场的订单增长，显示出市场对公司产品的强劲需求。 利润与利润率：调整后的每股收益（EPS）为$2.40，同比增长28%，创下季度记录。运营利润增长了27%，利润率扩大了340个基点至23.1%。 现金流：运营现金流为$475 million，同比增长42%；自由现金流为$292 million，同比增长40%。 市场展望：公司提高了对有机增长的市场展望，预计全年有机增长了7%至9%，并提高了对电气美洲的展望至10%至12%。 关键业务细分总结与业绩情况 电气美洲：实现了17%的有机销售增长，订单增长了8%，运营利润率达到了29.2%，同比增长630个基点。 电气全球：有机销售增长了1%，订单增长了4%，运营利润率为18.3%，与去年持平。 航空航天：有机销售增长了9%，订单增长了2%，运营利润率为23.1%，同比增长60个基点。 车辆：总收入下降了2%，有机销售下降了3%，运营利润率为16%，同比增长150个基点。 下季度及全年收入展望及增速 全年展望：公司预计2024年调整后的EPS在$10.20至$10.60之间，中点代表14%的同比增长。 第二季度展望：预计有机增长16.5%至8.5%，运营利润率在22.4%至22.8%之间，调整后的EPS在$2.52至$2.62之间。 产品订单情况 电气和航空航天订单持续增长，电气订单增长了7%，航空航天订单增长了2%。 电气和航空航天的积压订单分

除了英伟达的AI芯片，电力瓶颈正在成为制约AI发展的重要因素。 从市场表现上来看，AI能源的表现甚至超过了以英伟达为首的AI芯片产业链，以CEG/VST/MOD为代表的数据中心发电或者散热股票都走出了波澜壮阔的行情。 由于人工智能（AI）技术的发展，美国数据中心在电力需求上的急剧增长： 1. 数据中心的电力消耗增长 电力消耗预测：从2023年的95 TWh增加到2030年的372 TWh，年复合增长率（CAGR）为22%。这一显著增长主要由AI数据中心推动，因为AI数据中心机架的电力需求是传统数据中心的约7倍。 资本支出激增：例如，Microsoft和Google的季度资本支出分别增长了79%和90%，预计将进一步增加。这表明技术巨头正在大量投资于AI基础设施，从而推动了对高效电力管理解决方案的需求。 2. 对公用事业的影响 电力需求预测修正：Georgia Power和Dominion Energy等能源公司调整了对未来电力需求的预测，Georgia Power的负载增长预测比之前预测的高出约17倍，Dominion Energy预计数据中心将在未来十年内显著推动电力需求增长。 北美电力可靠性组织（NERC）的报告：预测未来9年新电力需求增长翻倍，这是过去十年未见的增长水平。 大规模部署高性能计算资源时可能遇到的能源管理挑战。部署超过100,000个H100 GPU在同一个州，电网负荷问题凸显了几个关键点： 能源需求巨大：H100 GPU是NVIDIA推出的高性能计算卡，旨在用于深度学习、机器学习和高性能计算任务。单个H100 GPU的能源需求就相当高，超过100,000个这样的GPU集中在一个地方运行，对电力供应的需求将是巨大的。 电网压力：大规模的GPU集群运行不仅需要稳定的电力供应，还可能需要额外的冷却设施来维持设备的运行温度。这些都会对当地的电网造成额外压力。如果

众所周知，近两年以来AI领域的发展如火如荼， $英伟达(NVDA)$、 $英特尔(INTC)$ 、 $IBM(IBM)$ 等公司都曾因AI而收获了股价的大涨。 不过，英特尔最新披露的业绩似乎并不能令投资者满意，其股价在4月25日（以下均指美东时间）盘后大跌了7.75%。 值得一提的是，不算4月25日的盘后跌幅，英特尔在2024年其实也已经累跌了29.92%。 英特尔一季度业绩如何？ 4月25日，英特尔披露了2024年一季报。 数据显示，公认会计准则下，一季度，英特尔的营收同比增长9%至127.2亿美元，基本落在指引区间122亿到132亿美元的中间；期内，归母净亏损3.8亿美元，较上年同期亏损27.6亿美元亦大幅收窄。 对比来看，英特尔一季度再度遭遇亏损，但根据反馈其利润端的表现其实要稍好于预期。 而非公认会计准则下，一季度，英特尔的归母净利润为8亿美元，同比扭亏为盈。另外，英特尔的毛利率为45.1%，同比上升了6.7个百分点，超过此前的指引及市场预期。 对于上述业绩，英特尔首席财务官称，一季度的营收符合公司的预期，在毛利率好于预期和强有力的支出纪律的推动下，公司的非公认会计准则每股收益高于预期。 AI相关业务增速一般，芯片代工继续亏损 虽然说一季度的整体业绩表现要好于预期，但细看下来有些业务却令投资者不满意。 一季度，英特尔旗下业务结构进行了调整。英特尔首次将芯片制造外包业务——晶圆代工服务（IFS）与代工技术开发、代工制造和供应链合并为英特尔代工，将其季度收入和盈亏单独核算。 另外，一季度英特尔还将做PC芯片业务的客户端计算业务CCG、数

【iOS 18首批AI功能可完全运行于设备端】 据彭博社记者马克・古尔曼透露，苹果将于iOS 18推出的首批全新AI功能将完全运行于设备端，而无需依赖云服务器。古尔曼今日在其Power On通讯的问答环节中表示：“随着全球都在翘首期盼苹果在6月10日发布的重磅AI技术，目前看来首批功能将完全在设备上运行。这意味着为这些新功能提供支持的大型语言模型将不会用到云端处理。” 古尔曼还指出，苹果未来可能会提供一些基于云端的AI功能，这些功能可能由谷歌的Gemini或其他供应商提供支持。据报道，苹果已经与谷歌、OpenAI和中国百度等公司就潜在的生成式AI合作进行了讨论。虽然iOS 18预计不会包含苹果自研的类似于ChatGPT的聊天机器人，但目前尚不清楚Gemini或其他聊天机器人是否会直接集成到iOS 18中。（IT之家） 【英特尔发布大型神经拟态系统】 美国英特尔公司日前发布名为Hala Point的大型神经拟态系统，旨在支持类脑人工智能领域的前沿研究，解决人工智能在效率和可持续性等方面的挑战。根据英特尔公司发表的新闻公报，英特尔在其第一代大规模研究系统Pohoiki Springs的基础上，改进了Hala Point大型神经拟态系统的架构，将神经元容量提高了10倍以上，性能提高了12倍。在运行传统深度神经网络时，每秒可进行20千万亿次运算。（新华社） 【OpenAI官宣在东京开设首个亚洲办事处，将发布针对日语进行优化的GPT-4模型】 OpenAI宣布在日本东京设立该公司在亚洲的首个办事处，将业务扩展到亚洲，并将发布针对日语进行优化的GPT-4定制模型。OpenAI称，将致力于与日本政府、当地企业和研究机构合作，开发安全的人工智能工具，满足日本的独特需求，并创造新的机会。Tadao Na

当前算法是一次性长时间训练好的模型就能在该领域重复使用，不需要每个人都去训练一次！也就是只有大公司的云算力需求，个人需求没有经济效率和可行性（且以后算法肯定闭源），难以个性化需求持续爆发，等过两年ai pc热潮过后就到顶，再过三五年某些科学家团队宣布ai算法无法替代人类解决大部分问题后，ai应用就彻底不热了、司空见惯的用ai陪你下棋打牌玩游戏写稿子做插图。

都差不多一个吊样[开心]  ai电脑能热几年但等到算法闭源就没啥用处了、以后肯定是云算力才是主流

【通义千问开源320亿参数模型，已实现7款大语言模型全开源】 4月7日，阿里云通义千问开源320亿参数模型Qwen1.5-32B。通义千问此前已开源5亿、18亿、40亿、70亿、140亿和720亿参数6款大语言模型。此次开源的320亿参数模型，将在性能、效率和内存占用之间实现更理想的平衡。目前，通义千问共开源了7款大语言模型，在海内外开源社区累计下载量突破300万。（品玩快讯） 【Mistral Large模型现已在Amazon Bedrock上正式可用】 亚马逊云科技宣布Mistral AI的Mistral Large模型现已在Amazon Bedrock上正式可用。据介绍，Amazon Bedrock是亚马逊云科技的一项完全托管服务，可提供安全且便捷的方式，让用户能够访问市场上全面、高性能、完全托管的基础模型（FM）。（亚马逊AWS官方博客） 【百度智能云发布千帆大模型一体机，加速企业私有化部署大模型】 近日，百度智能云GENERATE全球生态大会在成都召开。会上，百度智能云发布千帆大模型一体机，为企业私有化部署大模型提供最佳解决方案。百度副总裁谢广军表示，千帆大模型一体机是软硬一体化的企业专属大模型解决方案，提供了开箱即用的大模型工具链。在核心功能方面，千帆大模型一体机预置了百度自研的文心大模型，以及Llama、Baichuan、ChatGLM等十余个主流开源大模型，并结合不同算力资源进行了深度定制，能够在更低能耗的条件下拥有更高的性能表现。（36氪） 【OpenAI和Meta准备推出具有“推理”能力的新AI模型】 FT中文网消息，OpenAI和Meta即将发布新的人工智能模型，他们表示这些模型将具备推理和规划的能力，这是在机器中实现超人认知的关键步骤。本周，OpenAI和Meta的高管表示，他们正准备推出其

当然看好intel,后发力强啊

$Taiwan Semiconductor Manufacturing(TSM)$ 可谓是和 $NVIDIA Corp(NVDA)$ 一样的赚钱机器，在刚刚公布的24年Q1财报中，果不其然地又超了预期。收入5926.4亿新台币，市场预期5834.6亿新台币毛利率53.1%，市场预期53.0%净利润2254.9亿新台币，市场预期2151亿新台币相比昨天的阿斯麦 $ASML Holding NV(ASML)$ 的大跌眼镜，可谓冰火两重天。其实对光刻机的需求，最重要的不是大陆地区的“波动砍单”，相对而言，大陆地区对ASML的贡献仍有49%，倒是台积电、韩国、美国等地的客户对ASML的需求相对保守。也许有人觉得奇怪了，明明不是AI算力不足推升对芯片的需求吗？但人家台积电可没有说需要更多的光刻机，有可能有两个原因2022年和2023年的资本支出（CapEx）相对较高，已经把新建厂房的远期需求计算进去了，而2024年的CapEx相对保守，并没有进一步增加开支的计划，换句话说，也没有那么激进；AI推升的需求有可能还未传导至光刻系统等设备端（有延迟），但可能会随着台积电美国工厂的开工，以及其他高端制程工厂的进一步完善而得到回升，也就是订单会后续跟上。按照TSM的23年报里的指引，24年的CapEx为28-32 Billion USD，Q1只花了5.77B，那接下来三个季度，平均每季要达到7.42B；这可能也是ASML高层对2024年业绩指引仍乐观的基础吧。我认为台积电的资本开支不用太激进是没毛病的，苹果iPhone15的销量不及预期，且2024年全年的销量

$阿斯麦(ASML)$ Q1财报公布，营收52.9亿欧元，同比下降20.9%，不及预期的54.7亿欧元。其中EUV光刻机收入18亿欧元，出售11台，略超预期的16.7亿欧元。GAAP每股收益为3.11欧元，高于市场预期的2.84欧元。中国客户的销售额占总销售额的49%，约20亿欧元同时，预计2024年Q2营收在57至62亿欧元之间，不及市场预期的64亿欧元简评：订单下降是Q1业绩不及预期的主要原因，但是主要并非EUV的订单（市场预期出售9台，而实际卖了11），不及预期的是DUV的方面；毛利率上升是拉升利润率的主要原因，市场预期毛利率在为48.8%，而实际达到了51%之间，接下来几个季度也是这个水平，那市场可能会调整预期；公司预计2024年营收将与2023年相当，也就是Q2之后仍然会出现同比增长，以此来弥补Q1的缺失，考虑到 $台积电(TSM)$ 等的扩产，这些目标不难实现；中长期只要市场供需状况不发生改变，利润率还是很容易保持，这也能在营收不到预期的情况下，进一步支撑估值。会带崩大盘吗？财报出来的夜盘一度跌12%，不过夜盘交易量小，流动性不太好，有点过度恐惧。利润率提升就代表公司仍处在行业上升周期。短期内市场情绪回调，并不是因为对AI业务的信心下降，而只是对收入数字上的担心。考虑到会有越来越多的大公司独立研发芯片（降低 $英伟达(NVDA)$ 的权重并不代表降低需求），中期仍然看好。

$美国超微公司(AMD)$ amd利润这么低 为什么估值这么高？有大佬指导下吗？300多的市盈率，每季度收益还是下降的 为什么啊？

$美国超微公司(AMD)$ 中短期的价格战是可行的，但长期是不可能的，最后形成寡头竞争，不断优化产品，造福社会，看 intel $英特尔(INTC)$ 和 AMD，1995年到2008年，性能快速进步，价格保持稳定，给到消费者的CPU性能越来越强，AMD一直在价格战，逼的 intel 没法挤牙膏。当然有的阶段AMD产品不给力，intel就开始躺着捞钱挤牙膏了。

$美国超微公司(AMD)$ 股票虽然长期处于英伟达（Nvidia）的阴影之下，但其强劲的增长潜力和市场前景使其成为值得关注的芯片股。2023年，AMD在数据中心收入方面实现了显著增长，尤其是第四代EPYC CPU和AMD Instinct GPU的推动，使得第四季度收入同比增长38%。尽管2024年第一季度的营收预期为54亿美元，但分析师预计其数据中心GPU收入将大幅增长，全年超过35亿美元，毛利率预计约为52%。AMD股票受益于人工智能的兴起，推出了MI300X处理器，分析师预计其增长潜力巨大，有望推动股价上涨84%。Baird 分析师重申了对 AMD 的乐观预期，维持买入评级和200美元的目标价，暗示该公司股价可能上涨17% 。尽管有报道称 AMD 的 MI300X 芯片订单减少，Baird 说，这可能是由于过度订购，类似于英伟达的经验。该公司预计，在对生成性人工智能需求不断增长的推动下，AMD 的收入指引将出现令人满意的上升。管理层对第一季度的预期似乎比较保守. 预计营收同比持平54亿美元，低估了对人工智能的需求。此外，AMD与黑莓的合作将提升其机器人系统的性能和可靠性，而Versal系列Gen 2的推出则进一步扩展了其产品组合，特别是在AI嵌入式系统领域。CEO Lisa Su预测，到2027年，AI数据中心芯片市场将达到4000亿美元，这为AMD的长期增长提供了广阔的空间。分析师认为，这一市场潜力可能会推动AMD股价上涨至500美元以上，使其成为长期投资者的理想选择。对此你怎么看？你更看好英伟达还是AMD?

$美国超微公司(AMD)$  今天晚上再回撤，可以等低点做多，博超短线明后天反弹 

$美国超微公司(AMD)$  这比大 A 吃跌停还恶心

$美国超微公司(AMD)$ md 没底了 天天跌？苏妈干嘛去了[难过] 

2024年7月23日，猎豹移动 $猎豹移动(CMCM)$ CFO任今涛出席上市公司价值峰会，在圆桌论坛环节分享了自己对于行业的真知灼见。以下为部分分享内容实录：主持人：我们都知道新的技术出现，一定会推动着社会的变革，我们也知道当今世界上人工智能早已是新技术革命的核心，也会对未来社会和各个行业产生非常大的影响。但同时新技术的出现可能会对有些行业起到负面的影响，可能把一些行业替代掉了，这个行业可能会衰退甚至消亡，但也有可能会产生一些新的帮助，对传统的行业进行一些赋能，甚至会产生一些新的更大的不同的经济模式。我们想请今天的嘉宾结合现在人工智能的热点，来谈一谈对他们子行业过去传统的经济模式的一些影响，包括一些负面的或正面的。任今涛：我结合猎豹移动两个AI相关业务跟大家分享一下案例，大家可能可以有一些感性的理解。比如我们有一个业务，以前是做服务机器人，在AI大模型出现之前，服务机器人和人类语言交互的功能的实现有非常复杂的技术路径，但在去年大模型出现之后，相当于可以给机器人装一个智慧更强的大脑，可以更有效的理解自然语义，和人做交互。我们把大模型和服务机器人结合，和一个消费品企业零售中获得非常好的实践。在传统情况下，食品企业如果要推广新品，要做的是把新品的特点从上到下宣贯下去，因为要沉淀到二、三、四级城市，要培训非常基层的员工怎么样理解这个产品，怎么样跟客户介绍这个产品。现在我们就跟这家企业合作，在全国近千家超市落地了近千台服务机器人，只需要把他们要推的新产品信息录入到机器人里，机器人就可以通过在超市里和目标客户通过语言交互回答各种新产品的问题。一方面帮助企业降低了原来很大的销售人员培训成本，由于机器人交互的模式很新颖，数据在各个超市的网点每天新品的销量也得到了4倍到8倍的提升。这是在服务机器人方面我们的一些

IT界重磅展会来袭，AIPC将继续迎烈火？ 6月4日至6月7日，全球IT界的目光将齐聚台湾台北，2024年台北国际电脑展（Computex 2024）将在此隆重举行。作为亚洲最具代表性的资讯产业专业展览之一，本次展会将以人工智能（AI）为主轴，涵盖人工智能运算、前瞻通讯、未来移动、沉浸现实、绿能永续和创新等六大主题。 图片 全球芯片巨头齐聚一堂 本次展会的亮点之一无疑是全球芯片制造领域的顶尖人士将齐聚台北，展示旨在为人工智能时代提供动力的下一代芯片。英伟达的黄仁勋、AMD的苏姿丰、高通的克里斯蒂亚诺·阿蒙和英特尔的帕特·基辛格将发表主题演讲，预计将吸引大量关注。首席执行官们将宣布新的半导体技术，这些技术将为AI和AI PC提供强大的计算能力。 Copilot+ PC引领PC升级潮 微软与高通合作推出的Copilot+ PC将成为展会的另一大焦点。捆绑了Windows 11、GPT-4等多模式模型和高级硬件的Copilot+ PC，被称为“有史以来最快，最支持AI的PC”，预计将引发期待已久的PC升级周期。微软预计到2024年底将在不同制造商中销售5000万台AI PC，合作伙伴包括宏碁、华硕、戴尔、HP、联想和三星。 高通与微软的合作，将移动芯片的专业知识带入笔记本电脑领域，对传统由英特尔和AMD主导的市场形成挑战。AMD和英特尔也将不甘示弱，预计会发布新处理器，以应对高通的进军。 苹果提升Siri功能，推动iPhone升级 苹果也在本次展会上展示了其提升Siri人工智能功能的计划。新的Siri功能将允许用户通过语音控制iPhone上的特定应用程序，这一举措有望提高生产力并带动iPhone升级。 投资机会映射 对于投资者而言，Computex 2024展示的技术创新和市场需求意味着众多的投资机会。摩根士丹利的分析师指出，受益于AI PC崛起的主要美国公司包括戴尔、惠普、苹果

伊顿公司 数据中心领域的订单在过去12个月中增长了一倍以上 在美国的谈判量则增长了4倍以上。 这一显著增长反映出市场对高性能数据中心的需求激增。 新季度财报超预期，数据中心扛起大旗 财报关键点与亮点总结 收入增长：Eaton Corporation在2024年第一季度实现了强劲的收入增长，达到$5.9 billion，同比增长8%。 订单增长：公司订单超出预期，特别是在电气领域，美洲和全球市场的订单增长，显示出市场对公司产品的强劲需求。 利润与利润率：调整后的每股收益（EPS）为$2.40，同比增长28%，创下季度记录。运营利润增长了27%，利润率扩大了340个基点至23.1%。 现金流：运营现金流为$475 million，同比增长42%；自由现金流为$292 million，同比增长40%。 市场展望：公司提高了对有机增长的市场展望，预计全年有机增长了7%至9%，并提高了对电气美洲的展望至10%至12%。 关键业务细分总结与业绩情况 电气美洲：实现了17%的有机销售增长，订单增长了8%，运营利润率达到了29.2%，同比增长630个基点。 电气全球：有机销售增长了1%，订单增长了4%，运营利润率为18.3%，与去年持平。 航空航天：有机销售增长了9%，订单增长了2%，运营利润率为23.1%，同比增长60个基点。 车辆：总收入下降了2%，有机销售下降了3%，运营利润率为16%，同比增长150个基点。 下季度及全年收入展望及增速 全年展望：公司预计2024年调整后的EPS在$10.20至$10.60之间，中点代表14%的同比增长。 第二季度展望：预计有机增长16.5%至8.5%，运营利润率在22.4%至22.8%之间，调整后的EPS在$2.52至$2.62之间。 产品订单情况 电气和航空航天订单持续增长，电气订单增长了7%，航空航天订单增长了2%。 电气和航空航天的积压订单分

AI的尽头是能源，这也是这一轮生成式AI引领的科技革命背后的隐忧 当下，人工智能（AI）的发展如火如荼，各种创新技术和应用层出不穷。然而，在这场看似无限可能的科技革命背后，有一个不可忽视的问题正悄然逼近：能源危机。AI的尽头，是能源。这个振聋发聩的主题，警示我们在享受AI带来的便捷与高效的同时，必须严肃思考其能源消耗问题及其对全球环境的深远影响。 AI的能源黑洞 从2023年的ChatGPT横空出世，到2024年Sora和Suno AI的惊艳亮相，AI技术的进步几乎每天都在刷新我们的认知。然而，这些看似智能无比的技术背后，却隐藏着惊人的能源消耗。OpenAI的ChatGPT在训练GPT-3模型时，消耗了1287 MWh的电能，相当于1000个普通中国家庭一年的耗电量。 训练AI模型只是能源消耗的开始，更大的挑战在于其日常运行。每一次AI搜索、每一个AI绘图背后，都是服务器在进行复杂的计算，而这些计算需要消耗大量电力。德弗里斯在《焦耳》杂志上发表的文章中提到，谷歌如果全面转向AI搜索，每天的能耗将达到27 GWh，相当于2700万度电。更惊人的是，这只是一个公司在日常运营中的能源需求。 全球能源版图的重塑 根据国际能源署（IEA）的数据，2022年全球数据中心、AI和加密货币的总耗电量达460 TWh，占全球总用电量的2%。到2026年，这一数字预计将翻倍，达到1000 TWh，几乎相当于增加了一个瑞典或德国的总用电量。 在这种趋势下，全球的能源版图将被彻底重塑。我们不仅需要更多的电力，还需要寻找更高效、更环保的发电方式。然而，目前的现实是，全球大部分地区的可再生能源依然紧缺，化石能源仍占据主导地位。如何在不断增长的AI能源需求和环境保护之间找到平衡，成为摆在我们面前的一道难题。 高科技公司的能源博弈 面对如此巨大的能源需求，高科技公司并未停下脚步，反而在加速前进。OpenA

除了英伟达的AI芯片，电力瓶颈正在成为制约AI发展的重要因素。 从市场表现上来看，AI能源的表现甚至超过了以英伟达为首的AI芯片产业链，以CEG/VST/MOD为代表的数据中心发电或者散热股票都走出了波澜壮阔的行情。 由于人工智能（AI）技术的发展，美国数据中心在电力需求上的急剧增长： 1. 数据中心的电力消耗增长 电力消耗预测：从2023年的95 TWh增加到2030年的372 TWh，年复合增长率（CAGR）为22%。这一显著增长主要由AI数据中心推动，因为AI数据中心机架的电力需求是传统数据中心的约7倍。 资本支出激增：例如，Microsoft和Google的季度资本支出分别增长了79%和90%，预计将进一步增加。这表明技术巨头正在大量投资于AI基础设施，从而推动了对高效电力管理解决方案的需求。 2. 对公用事业的影响 电力需求预测修正：Georgia Power和Dominion Energy等能源公司调整了对未来电力需求的预测，Georgia Power的负载增长预测比之前预测的高出约17倍，Dominion Energy预计数据中心将在未来十年内显著推动电力需求增长。 北美电力可靠性组织（NERC）的报告：预测未来9年新电力需求增长翻倍，这是过去十年未见的增长水平。 大规模部署高性能计算资源时可能遇到的能源管理挑战。部署超过100,000个H100 GPU在同一个州，电网负荷问题凸显了几个关键点： 能源需求巨大：H100 GPU是NVIDIA推出的高性能计算卡，旨在用于深度学习、机器学习和高性能计算任务。单个H100 GPU的能源需求就相当高，超过100,000个这样的GPU集中在一个地方运行，对电力供应的需求将是巨大的。 电网压力：大规模的GPU集群运行不仅需要稳定的电力供应，还可能需要额外的冷却设施来维持设备的运行温度。这些都会对当地的电网造成额外压力。如果

众所周知，近两年以来AI领域的发展如火如荼， $英伟达(NVDA)$、 $英特尔(INTC)$ 、 $IBM(IBM)$ 等公司都曾因AI而收获了股价的大涨。 不过，英特尔最新披露的业绩似乎并不能令投资者满意，其股价在4月25日（以下均指美东时间）盘后大跌了7.75%。 值得一提的是，不算4月25日的盘后跌幅，英特尔在2024年其实也已经累跌了29.92%。 英特尔一季度业绩如何？ 4月25日，英特尔披露了2024年一季报。 数据显示，公认会计准则下，一季度，英特尔的营收同比增长9%至127.2亿美元，基本落在指引区间122亿到132亿美元的中间；期内，归母净亏损3.8亿美元，较上年同期亏损27.6亿美元亦大幅收窄。 对比来看，英特尔一季度再度遭遇亏损，但根据反馈其利润端的表现其实要稍好于预期。 而非公认会计准则下，一季度，英特尔的归母净利润为8亿美元，同比扭亏为盈。另外，英特尔的毛利率为45.1%，同比上升了6.7个百分点，超过此前的指引及市场预期。 对于上述业绩，英特尔首席财务官称，一季度的营收符合公司的预期，在毛利率好于预期和强有力的支出纪律的推动下，公司的非公认会计准则每股收益高于预期。 AI相关业务增速一般，芯片代工继续亏损 虽然说一季度的整体业绩表现要好于预期，但细看下来有些业务却令投资者不满意。 一季度，英特尔旗下业务结构进行了调整。英特尔首次将芯片制造外包业务——晶圆代工服务（IFS）与代工技术开发、代工制造和供应链合并为英特尔代工，将其季度收入和盈亏单独核算。 另外，一季度英特尔还将做PC芯片业务的客户端计算业务CCG、数

【通义千问开源320亿参数模型，已实现7款大语言模型全开源】 4月7日，阿里云通义千问开源320亿参数模型Qwen1.5-32B。通义千问此前已开源5亿、18亿、40亿、70亿、140亿和720亿参数6款大语言模型。此次开源的320亿参数模型，将在性能、效率和内存占用之间实现更理想的平衡。目前，通义千问共开源了7款大语言模型，在海内外开源社区累计下载量突破300万。（品玩快讯） 【Mistral Large模型现已在Amazon Bedrock上正式可用】 亚马逊云科技宣布Mistral AI的Mistral Large模型现已在Amazon Bedrock上正式可用。据介绍，Amazon Bedrock是亚马逊云科技的一项完全托管服务，可提供安全且便捷的方式，让用户能够访问市场上全面、高性能、完全托管的基础模型（FM）。（亚马逊AWS官方博客） 【百度智能云发布千帆大模型一体机，加速企业私有化部署大模型】 近日，百度智能云GENERATE全球生态大会在成都召开。会上，百度智能云发布千帆大模型一体机，为企业私有化部署大模型提供最佳解决方案。百度副总裁谢广军表示，千帆大模型一体机是软硬一体化的企业专属大模型解决方案，提供了开箱即用的大模型工具链。在核心功能方面，千帆大模型一体机预置了百度自研的文心大模型，以及Llama、Baichuan、ChatGLM等十余个主流开源大模型，并结合不同算力资源进行了深度定制，能够在更低能耗的条件下拥有更高的性能表现。（36氪） 【OpenAI和Meta准备推出具有“推理”能力的新AI模型】 FT中文网消息，OpenAI和Meta即将发布新的人工智能模型，他们表示这些模型将具备推理和规划的能力，这是在机器中实现超人认知的关键步骤。本周，OpenAI和Meta的高管表示，他们正准备推出其

【iOS 18首批AI功能可完全运行于设备端】 据彭博社记者马克・古尔曼透露，苹果将于iOS 18推出的首批全新AI功能将完全运行于设备端，而无需依赖云服务器。古尔曼今日在其Power On通讯的问答环节中表示：“随着全球都在翘首期盼苹果在6月10日发布的重磅AI技术，目前看来首批功能将完全在设备上运行。这意味着为这些新功能提供支持的大型语言模型将不会用到云端处理。” 古尔曼还指出，苹果未来可能会提供一些基于云端的AI功能，这些功能可能由谷歌的Gemini或其他供应商提供支持。据报道，苹果已经与谷歌、OpenAI和中国百度等公司就潜在的生成式AI合作进行了讨论。虽然iOS 18预计不会包含苹果自研的类似于ChatGPT的聊天机器人，但目前尚不清楚Gemini或其他聊天机器人是否会直接集成到iOS 18中。（IT之家） 【英特尔发布大型神经拟态系统】 美国英特尔公司日前发布名为Hala Point的大型神经拟态系统，旨在支持类脑人工智能领域的前沿研究，解决人工智能在效率和可持续性等方面的挑战。根据英特尔公司发表的新闻公报，英特尔在其第一代大规模研究系统Pohoiki Springs的基础上，改进了Hala Point大型神经拟态系统的架构，将神经元容量提高了10倍以上，性能提高了12倍。在运行传统深度神经网络时，每秒可进行20千万亿次运算。（新华社） 【OpenAI官宣在东京开设首个亚洲办事处，将发布针对日语进行优化的GPT-4模型】 OpenAI宣布在日本东京设立该公司在亚洲的首个办事处，将业务扩展到亚洲，并将发布针对日语进行优化的GPT-4定制模型。OpenAI称，将致力于与日本政府、当地企业和研究机构合作，开发安全的人工智能工具，满足日本的独特需求，并创造新的机会。Tadao Na

$英特尔(INTC)$  坦白讲有被低估吧。瘦死骆驼比马大，接下来呢，触底反弹机构囤货？ 

$Taiwan Semiconductor Manufacturing(TSM)$ 可谓是和 $NVIDIA Corp(NVDA)$ 一样的赚钱机器，在刚刚公布的24年Q1财报中，果不其然地又超了预期。收入5926.4亿新台币，市场预期5834.6亿新台币毛利率53.1%，市场预期53.0%净利润2254.9亿新台币，市场预期2151亿新台币相比昨天的阿斯麦 $ASML Holding NV(ASML)$ 的大跌眼镜，可谓冰火两重天。其实对光刻机的需求，最重要的不是大陆地区的“波动砍单”，相对而言，大陆地区对ASML的贡献仍有49%，倒是台积电、韩国、美国等地的客户对ASML的需求相对保守。也许有人觉得奇怪了，明明不是AI算力不足推升对芯片的需求吗？但人家台积电可没有说需要更多的光刻机，有可能有两个原因2022年和2023年的资本支出（CapEx）相对较高，已经把新建厂房的远期需求计算进去了，而2024年的CapEx相对保守，并没有进一步增加开支的计划，换句话说，也没有那么激进；AI推升的需求有可能还未传导至光刻系统等设备端（有延迟），但可能会随着台积电美国工厂的开工，以及其他高端制程工厂的进一步完善而得到回升，也就是订单会后续跟上。按照TSM的23年报里的指引，24年的CapEx为28-32 Billion USD，Q1只花了5.77B，那接下来三个季度，平均每季要达到7.42B；这可能也是ASML高层对2024年业绩指引仍乐观的基础吧。我认为台积电的资本开支不用太激进是没毛病的，苹果iPhone15的销量不及预期，且2024年全年的销量

$美国超微公司(AMD)$ 股票虽然长期处于英伟达（Nvidia）的阴影之下，但其强劲的增长潜力和市场前景使其成为值得关注的芯片股。2023年，AMD在数据中心收入方面实现了显著增长，尤其是第四代EPYC CPU和AMD Instinct GPU的推动，使得第四季度收入同比增长38%。尽管2024年第一季度的营收预期为54亿美元，但分析师预计其数据中心GPU收入将大幅增长，全年超过35亿美元，毛利率预计约为52%。AMD股票受益于人工智能的兴起，推出了MI300X处理器，分析师预计其增长潜力巨大，有望推动股价上涨84%。Baird 分析师重申了对 AMD 的乐观预期，维持买入评级和200美元的目标价，暗示该公司股价可能上涨17% 。尽管有报道称 AMD 的 MI300X 芯片订单减少，Baird 说，这可能是由于过度订购，类似于英伟达的经验。该公司预计，在对生成性人工智能需求不断增长的推动下，AMD 的收入指引将出现令人满意的上升。管理层对第一季度的预期似乎比较保守. 预计营收同比持平54亿美元，低估了对人工智能的需求。此外，AMD与黑莓的合作将提升其机器人系统的性能和可靠性，而Versal系列Gen 2的推出则进一步扩展了其产品组合，特别是在AI嵌入式系统领域。CEO Lisa Su预测，到2027年，AI数据中心芯片市场将达到4000亿美元，这为AMD的长期增长提供了广阔的空间。分析师认为，这一市场潜力可能会推动AMD股价上涨至500美元以上，使其成为长期投资者的理想选择。对此你怎么看？你更看好英伟达还是AMD?

$阿斯麦(ASML)$ Q1财报公布，营收52.9亿欧元，同比下降20.9%，不及预期的54.7亿欧元。其中EUV光刻机收入18亿欧元，出售11台，略超预期的16.7亿欧元。GAAP每股收益为3.11欧元，高于市场预期的2.84欧元。中国客户的销售额占总销售额的49%，约20亿欧元同时，预计2024年Q2营收在57至62亿欧元之间，不及市场预期的64亿欧元简评：订单下降是Q1业绩不及预期的主要原因，但是主要并非EUV的订单（市场预期出售9台，而实际卖了11），不及预期的是DUV的方面；毛利率上升是拉升利润率的主要原因，市场预期毛利率在为48.8%，而实际达到了51%之间，接下来几个季度也是这个水平，那市场可能会调整预期；公司预计2024年营收将与2023年相当，也就是Q2之后仍然会出现同比增长，以此来弥补Q1的缺失，考虑到 $台积电(TSM)$ 等的扩产，这些目标不难实现；中长期只要市场供需状况不发生改变，利润率还是很容易保持，这也能在营收不到预期的情况下，进一步支撑估值。会带崩大盘吗？财报出来的夜盘一度跌12%，不过夜盘交易量小，流动性不太好，有点过度恐惧。利润率提升就代表公司仍处在行业上升周期。短期内市场情绪回调，并不是因为对AI业务的信心下降，而只是对收入数字上的担心。考虑到会有越来越多的大公司独立研发芯片（降低 $英伟达(NVDA)$ 的权重并不代表降低需求），中期仍然看好。

当前算法是一次性长时间训练好的模型就能在该领域重复使用，不需要每个人都去训练一次！也就是只有大公司的云算力需求，个人需求没有经济效率和可行性（且以后算法肯定闭源），难以个性化需求持续爆发，等过两年ai pc热潮过后就到顶，再过三五年某些科学家团队宣布ai算法无法替代人类解决大部分问题后，ai应用就彻底不热了、司空见惯的用ai陪你下棋打牌玩游戏写稿子做插图。

$美国超微公司(AMD)$ 中短期的价格战是可行的，但长期是不可能的，最后形成寡头竞争，不断优化产品，造福社会，看 intel $英特尔(INTC)$ 和 AMD，1995年到2008年，性能快速进步，价格保持稳定，给到消费者的CPU性能越来越强，AMD一直在价格战，逼的 intel 没法挤牙膏。当然有的阶段AMD产品不给力，intel就开始躺着捞钱挤牙膏了。

$美国超微公司(AMD)$ amd利润这么低 为什么估值这么高？有大佬指导下吗？300多的市盈率，每季度收益还是下降的 为什么啊？

都差不多一个吊样[开心]  ai电脑能热几年但等到算法闭源就没啥用处了、以后肯定是云算力才是主流

$美国超微公司(AMD)$ md 没底了 天天跌？苏妈干嘛去了[难过] 

$美国超微公司(AMD)$  今天晚上再回撤，可以等低点做多，博超短线明后天反弹 

$美国超微公司(AMD)$  这比大 A 吃跌停还恶心

当然看好intel,后发力强啊