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@小虎周报：【一周科技动态】英伟达被甲骨文，博通财报拖累，AI领导地位是否还在？

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id=\"id_45781663\">本周宏观主线</h2><p>12月FOMC如期降息25bp，并启动约400亿美元的短期国债购入以补充体系准备金，但市场的核心关注点并非政策操作本身，而是鲍威尔罕见地承认当前就业增长可能被“系统性高估”。</p><p>最新点阵图对2026年利率路径分歧显著扩大，尽管中位数仍指向一次25bp降息，但区间从零降息到150bp降息全覆盖，反映决策层对经济后续走势缺乏共识。</p><p><strong>企业层面，Oracle 财报引发市场对 AI Capex 回报率的首次系统性担忧。</strong> 疲软的云收入与大幅提升的资本开支导致股价重挫近11%，并拖累纳指，使投资者开始重新评估 AI 投资周期中“上游算力繁荣与下游需求兑现”之间的结构性错配。整个科技板块的估值溢价因此面临一定压缩。</p><p>大科技本周在周五科技股抛售大跌。截止12.4收盘，过去一周过半下跌。截止周五收盘，nvidia，goog大跌4%左右。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/589beb9c48d91aa90a54f86f72f4b5dd\" tg-width=\"989\" tg-height=\"1070\"></p><h2 id=\"id_2299278392\">一周大科技核心观点- <a data-mention-id=\"NVDA\" class=\"teditor-mention\" data-mention-name=\"NVIDIA\" href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$NVIDIA(NVDA)$</a> 被 <a data-mention-id=\"ORCL\" class=\"teditor-mention\" data-mention-name=\"甲骨文\" href=\"https://laohu8.com/S/ORCL\">$甲骨文(ORCL)$</a> ， <a data-mention-id=\"AVGO\" class=\"teditor-mention\" data-mention-name=\"博通\" href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">$博通(AVGO)$</a> 财报拖累，美银维持看好nvidia在ai领域的领先地位</h2><p>据路透社报道，中国对H200芯片的需求已超出英伟达当前产能，英伟达正评估增加H200 AI芯片产量。但是nvda在周五暴跌.</p><p><strong>美银最新的 NVDA 投资者会议总结给出强烈的正面信号：维持 Buy，重申最高评级 Top Pick，目标价 $275。</strong></p><p>NVDA 当前估值为 <strong>25x/19x 2026/2027 PE</strong>，美银认为相比“收益增速”只有 <strong>0.5×PEG</strong>，明显低估（Mag7 与成长股平均 PEG 在 2x）。</p><p>BofA 认为，Nvidia 在 AI 计算领域的技术与商业领先度继续强化。</p><p>Blackwell 架构相较 Hopper 的代际性能提升预计达 10–15 倍，基于 Blackwell 训练的模型将在 2026 年初陆续出现，届时其训练与推理性能预计将进一步扩大行业领先差距。公司同时确认下一代 Rubin 架构仍按 2026 年下半年如期落地，CPX 加速器也将于 2026 年四季度量产。</p><p>在商业端，公司对 2025–2026 年至少 5000 亿美元的收入提供“需求与供应双重可见性”；来自 OpenAI 与 Anthropic/Microsoft 的新增 LOI 为潜在上行因素。</p><p>客户侧的算力利用率依旧极高：发布 5 年的 Ampere GPU 目前仍维持接近 100% 使用率，验证 GPU 周期可持续 5–6 年，AI 资本开支仍处扩张阶段。毛利率维持中段 70% 以上指引不变。</p><p>Bernstein 最近也发布了对 AI 数据中心结构的观察，训练端内存需求远高于推理端，中型模型训练需消耗约 1TB 内存，而推理仅需支持 KV cache 和临时 tensor，后者资源需求明显较低。HBM/DRAM 因供需紧张持续涨价，Hyperscaler 因 HDD 供给不足加速向 SSD 迁移，尽管 SSD 成本更高（5–10 倍），但在性能、能耗、冷却费用等方面具备更低 TCO。TPU 在能效和扩展性上具有成本优势，但 GPU 的生态完整性与软件支持仍令其在通用 AI 工作负载中更具优势。High Bandwidth Flash 等新型高速非易失性存储正在成为 DRAM 与 SSD 之间的新层级，将改善推理侧性能与能耗结构。</p><p>Nvidia 自 ChatGPT 发布以来季度收入呈现连续加速的趋势：自 2022Q3 的 59 亿美元增长至 2025Q3 的 570 亿美元，三年间实现近十倍增长。AI 训练与推理规模化所带来的硬件需求外溢效应仍在强化。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d75d243e44f49cb36274edf70ff8b355\" tg-width=\"1200\" tg-height=\"850\"></p><p>综合来看，Nvidia 在架构路线图、生态黏性、供应链把控及需求可见性方面仍维持强势地位，短期竞争或监管扰动尚未改变其在全球 AI 基础设施中的核心地位。</p><p>然而openai和甲骨文与nvidia的密切关系让市场担心，如果这两家暴雷，也会拖累nvidia。这也是为什么本周oracle财报会如此拖累nvidia和ai板块。</p><h2 id=\"id_2132638696\" style=\"text-align: left;\">给个持仓大科技股的理由——为何\"TANMAMG\"组合总超大盘？</h2><p>七巨头（Magnificent Seven）组成一个投资组合(“TANMAMG”组合)，等权重、每季度重新调整权重。回测结果从2015年以来表现是远超标普500的总回报达到了3112.63%，同期SPY回报303.16%，超额收益2809.47%，仍然在高位。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/00027f095a419eb2c79911f8e909de78\" tg-width=\"1067\" tg-height=\"612\"></p><p>今年以来大科技收益再创新高，回报为25.21%，超过SPY的18.62%。</p><p 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数据中心结构的观察，训练端内存需求远高于推理端，中型模型训练需消耗约 1TB 内存，而推理仅需支持 KV cache 和临时 tensor，后者资源需求明显较低。HBM/DRAM 因供需紧张持续涨价，Hyperscaler 因 HDD 供给不足加速向 SSD 迁移，尽管 SSD 成本更高（5–10 倍），但在性能、能耗、冷却费用等方面具备更低 TCO。TPU 在能效和扩展性上具有成本优势，但 GPU 的生态完整性与软件支持仍令其在通用 AI 工作负载中更具优势。High Bandwidth Flash 等新型高速非易失性存储正在成为 DRAM 与 SSD 之间的新层级，将改善推理侧性能与能耗结构。</p><p>Nvidia 自 ChatGPT 发布以来季度收入呈现连续加速的趋势：自 2022Q3 的 59 亿美元增长至 2025Q3 的 570 亿美元，三年间实现近十倍增长。AI 训练与推理规模化所带来的硬件需求外溢效应仍在强化。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d75d243e44f49cb36274edf70ff8b355\" tg-width=\"1200\" tg-height=\"850\"></p><p>综合来看，Nvidia 在架构路线图、生态黏性、供应链把控及需求可见性方面仍维持强势地位，短期竞争或监管扰动尚未改变其在全球 AI 基础设施中的核心地位。</p><p>然而openai和甲骨文与nvidia的密切关系让市场担心，如果这两家暴雷，也会拖累nvidia。这也是为什么本周oracle财报会如此拖累nvidia和ai板块。</p><h2 id=\"id_2132638696\" style=\"text-align: left;\">给个持仓大科技股的理由——为何\"TANMAMG\"组合总超大盘？</h2><p>七巨头（Magnificent Seven）组成一个投资组合(“TANMAMG”组合)，等权重、每季度重新调整权重。回测结果从2015年以来表现是远超标普500的总回报达到了3112.63%，同期SPY回报303.16%，超额收益2809.47%，仍然在高位。</p><p class=\"t-img-caption\"><img 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