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2024-12-03

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2021-11-22

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2024-03-08

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title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"419\"/></p><p><strong>具体来看，9月非农呈现出复杂且矛盾的信号：</strong></p><p><strong>一方面，新增非农就业人数超预期上行，</strong>11.9万人的增长相当于市场预期的两倍，而这一点我们在此前报告中早已提示，前期市场对劳动力市场走弱的风险定价到极致，而9月数据由于季调方法往往有上修风险，导致降息预期回调，不过因为政府关门导致这一影响明显滞后；</p><p><strong>从结构上来看，</strong>教育和保健（5.9万人）、休闲和住宿（4.7）行业贡献了最主要的就业增长，政府部门就业也在9月转为正增长（2.2万人）。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2509f739556870afd2b5bd08af21647d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"772\"/></p><p><strong>但另一方面，前值的下修、失业率的走高等又给这份数据的强劲表现打了一定折扣。</strong>9月延续了今年以来劳工部的持续下修模式，7月和8月非农就业人数合计下修3.3万人，8月数据甚至一度下修至负增长区间(-0.4万人)；</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1505280587f1634ad8e2a6207af45677\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"659\"/></p><p><strong>与此同时，</strong>失业率超预期上升至4.4%，创下阶段性新高，其中有劳动参与率回升的影响（9月劳动力参与率上升0.1pct至62.4%），日薪环比增速回落0.2pct至0.2%，这些数据的走弱一定程度上平抑了非农超预期的影响。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c8833fb8082075d4ce496b60dd2cdc70\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"421\"/></p><p><strong>因此，9月就业数据虽然“喜忧参半”，但整体还算相对平稳。</strong>至少做到了“有好消息也有坏消息”，使得“鸽”派和“鹰”派都有充足的论据支持，因此短期内不太能缓解美联储内部对于降息的分歧。但考虑到后续缺乏完整的官方经济数据，11月报告将延迟至12月16日发布，晚于FOMC会议时间，而美联储在9月和10月已经连续降息，12月再次降息的决策变得更加困难。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1d510501bd453bc61f71399499ebe107\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"803\"/></p><p><strong>资产端的走势也反映出了市场对9月数据的纠结</strong>，数据公布后，利率敏感型资产如美元、美债利率、黄金反复上下横跳，但最终变动不大。<strong>而风险资产却呈现显著降温，比特币跌破9万美元，美股则在高开后大幅跳水，创下四月对等关税以来盘中最大逆转，</strong>英伟达财报的超预期并未挽救美股颓势，海外市场风险偏好仍在下行。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e5d8065fe7929a3455e0057dd9cfa0f4\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"424\"/></p><p><strong>那么，如何理解这半个月以来海外市场的风偏下降，后续的市场又怎么看呢？</strong>当市场忙着为下跌找原因的时候，市场也许只是想找个原因下跌。整体上无非就两个理由：一、担忧AI资本开支增速与ROIC无法收敛（动物精神）；二、担心美联储的降息空间。这两点（联储要宽松，AI投资火热，其实就是典型的金发女郎经济）正是十月政府关门到市场高点阶段的最重要助推器，可谓成也萧何，败也萧何。无论是经济的坏消息还是好消息似乎都能被市场交易为好消息，而风险就在于经济数据如果不上不下，因为这样既会让市场担心AI下游需求，又没有货币宽松的支持。<strong>一句话说，经济不好不坏变成了当下最差的情景。</strong></p><p><strong>回过头来看，43天的政府关门带来了一个宏观交易的空窗期，</strong>而勤奋的交易者们把原本三季报之后业绩空窗期中所有的潜在利好全部提前咀嚼一遍了（原本这个阶段宏观信息对市场的影响应该是显著的，包括关税对通胀的影响以及失业走弱的可持续性验证）。英伟达的财报公布完，标志着长达3-4个月的业绩信息空窗期正式开始。市场短时间内找不到新的材料来炒作，那么调整似乎才是对高估值的尊重，当然过度担心似乎也没有必要。</p><p><strong>宏观信息的回归会成为新的助推器吗？</strong>我们认为有难度，回到关门前我们对美国通胀和非农的基本判断：通胀在高关税商品9月逐渐摆上货架之后，未来一年同比读数都至少很难持续下降；与此同时，非农数据的季调方法也让年底的这几个月的新增就业人数读数可能偏高。其实降息到目前这个状态距离联储点阵图给的本轮降息终点（中性利率）已经不远。<strong>未来需要更坏的消息才能让联储回心转意，至少在明年的人事变动之前。</strong></p></body></html>","source":"lsy1582083733592","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\" 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href=https://mp.weixin.qq.com/s/wWqI0erOTycvreQWf7cAzg><strong>川阅全球宏观</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>阔别两个月后，9月美国非农“姗姗来迟”，如何理解这一份迟到的就业数据？9月非农公布的时点相对“尴尬”：如果数据正常发布，大超预期的新增非农可能提前一个月改变市场的乐观定价，但站在当前的时点上，数据似乎显得有些过时；但另一方面，由于11月就业报告的推迟，这又是美联储评估12月议息会议降息与否唯一的官方数据。我们认为，9月数据并未给出一致且明确的政策信号：超预期上行的新增非农和失业率互相矛盾，给了市场...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/wWqI0erOTycvreQWf7cAzg\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/8563c55eda230bf12ce63dc5314b95d0","relate_stocks":{".DJI":"道琼斯",".IXIC":"NASDAQ Composite",".SPX":"S&P 500 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src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20251120140143483d2012m5vzpnj30d\"/><p>伯里认为，<strong>未来的观察者回顾这段时期时，会将当前的AI热潮视为欺诈而非变革。</strong>他认为<strong>“真实的终端需求少得可笑”</strong>，并声称<strong>许多推动AI增长的客户本身就由向他们销售AI技术的公司资助——描绘了一个自我强化的循环，而非可持续的普及应用。</strong></p><p>在后续帖子中，伯里称OpenAI是整个AI繁荣的“关键支柱”，并质疑这家初创公司审计师的可信度。自11月公开回归以来，他的这些警告延续了一系列对AI驱动的科技估值飙升的怀疑言论。伯里已披露做空英伟达和<a href=\"https://laohu8.com/S/PLTR\">Palantir</a>的头寸，并多次指责大型AI支出公司歪曲数据中心折旧以夸大收益。</p><p>他的最新警告是在英伟达发布强于预期的第三季度业绩并发布由持续AI驱动需求支持的乐观展望后仅几小时发出的。英伟达CEO黄仁勋驳斥了关于AI泡沫的猜测，称其需求基础超出了超大规模数据中心运营商。</p><p>尽管伯里发出警告，但英伟达股价在盘后交易中仍上涨超过5%，提振了更广泛的科技和AI股票，并推高了美国<span>股指期货</span>。</p><p>伯里本周早些时候表示，虽然他的对冲基金公司Scion Asset Management已办理注销注册，但<strong>他仍活跃于市场。</strong></p><p>“这最后一次的尝试本质上就是一个亲朋好友共同拥有的基金。”他在周二写道，“我没有像大多数人那样进行市场推广或管理，也没有试图通过引入我不认识的投资者来扩大<span>资产</span>规模。我不想再次遇到像创办Scion Capital时那样的问题。”</p><p>“我仍在管理我的资金并活跃于市场，”他补充道。</p><p>这位对冲基金经理在2008年成功做空美国住房市场后关闭了之前的公司Scion Capital，并于2013年开设了Scion Asset Management。不久前Scion Asset Management已终止在美国证券交易委员会（SEC）的注册状态，他在X上发帖表示“11月25日将去做更好的事”。</p><p>“我很高兴摆脱合规负担和我的文件引发的广泛误解，”伯里周二写道。“Scion Asset Management并没有关闭，因为它也是我运行其他投资项目的工具。它不再是RIA（注册投资顾问），也不再为外部投资者管理基金。”</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>没被英伟达财报说服？“大空头”继续炮轰AI：真实需求“少得可笑”</title>\n<style 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Burry）当地时间周三晚间发出尖锐警告，声称人工智能（AI）的真实终端用户需求远低于各大科技公司所报告的规模。这一评论是在英伟达发布又一轮亮眼的季度财报、引发全球科技股反弹后不久发表的。这位因准确预测2008年次贷危机而闻名的知名投资者分享了一张图表，突出显示了微软（MSFT）、OpenAI、甲骨文（ORCL）和英伟达（NVDA）等主要科技巨头之间的AI投资协议。在图片旁边，他指责其中几家公司存在“可疑的收入确认”行为，暗示他们报告的增长可能并未反映真正的市场需求。伯里认为，未来的观察者回顾这段时期时，会将当前的AI热潮视为欺诈而非变革。他认为“真实的终端需求少得可笑”，并声称许多推动AI增长的客户本身就由向他们销售AI技术的公司资助——描绘了一个自我强化的循环，而非可持续的普及应用。在后续帖子中，伯里称OpenAI是整个AI繁荣的“关键支柱”，并质疑这家初创公司审计师的可信度。自11月公开回归以来，他的这些警告延续了一系列对AI驱动的科技估值飙升的怀疑言论。伯里已披露做空英伟达和Palantir的头寸，并多次指责大型AI支出公司歪曲数据中心折旧以夸大收益。他的最新警告是在英伟达发布强于预期的第三季度业绩并发布由持续AI驱动需求支持的乐观展望后仅几小时发出的。英伟达CEO黄仁勋驳斥了关于AI泡沫的猜测，称其需求基础超出了超大规模数据中心运营商。尽管伯里发出警告，但英伟达股价在盘后交易中仍上涨超过5%，提振了更广泛的科技和AI股票，并推高了美国股指期货。伯里本周早些时候表示，虽然他的对冲基金公司Scion Asset Management已办理注销注册，但他仍活跃于市场。“这最后一次的尝试本质上就是一个亲朋好友共同拥有的基金。”他在周二写道，“我没有像大多数人那样进行市场推广或管理，也没有试图通过引入我不认识的投资者来扩大资产规模。我不想再次遇到像创办Scion Capital时那样的问题。”“我仍在管理我的资金并活跃于市场，”他补充道。这位对冲基金经理在2008年成功做空美国住房市场后关闭了之前的公司Scion Capital，并于2013年开设了Scion Asset Management。不久前Scion Asset 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的安装和拆卸，与目前的焊接设计不同。","news_type":1,"symbols_score_info":{"NVDA":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3483,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3558259760766556","authorId":"3558259760766556","name":"相信国运","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"idStr":"3558259760766556","authorIdStr":"3558259760766556"},"content":"哥，信仰还能持续到多少价位，我认知不够用了","text":"哥，信仰还能持续到多少价位，我认知不够用了","html":"哥，信仰还能持续到多少价位，我认知不够用了"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":358896245727344,"gmtCreate":1728661637265,"gmtModify":1728661639117,"author":{"id":"134415299988000","authorId":"134415299988000","name":"我是黄教主","avatar":"https://static.tigerbbs.com/84605b034aa3b9047dd8ebb91977889e","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"134415299988000","authorIdStr":"134415299988000"},"themes":[],"htmlText":"to the moon","listText":"to the moon","text":"to the 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src=\"https://static.tigerbbs.com/bfb6e7fc1672ab21e4a7184433088633\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"543\"/></p><p>截至10月10日收盘，英伟达市值为 3.31 万亿美元，而黄仁勋对 AI 工厂的愿景和规划可能会推动这家明星企业的估值达到 4 万亿美元，使其成为有史以来第一家实现这一里程碑的公司。</p><p>让我们仔细看看英伟达实现这一目标的计划。</p><p><strong>什么是 AI 工厂？</strong></p><p><strong>英伟达设想了一种新的、更先进的数据中心形式，它被称为 AI 工厂，其目的是获取数据、处理数据、将其转换为模型，最后将其转换为可用的信息，英伟达称之为“代币”。这些 AI 工厂将在英伟达的加速计算平台上运行。</strong></p><p>在这种不断发展的模式中，公司将生产数字智能，以满足客户服务、药物研发、自动驾驶汽车和天气预报等需求。</p><p>此外，主权 AI 正在成为英伟达的另一个巨大市场，各国都在生产自己的人工智能来改善基础设施、安全和通信。</p><p>英伟达认为这些 AI 工厂将对所有行业产生重大影响，从制造业到教育再到金融服务。如果事实证明这是真的，那么该公司几乎已经预定了领先地位。</p><p><strong>为什么英伟达可以主宰 AI 时代</strong></p><p>英伟达在数据中心图形处理单元 （GPU） 市场占据主导地位，到 2023 年估计将占 98%。</p><p>虽然随着 AMD 推出 Mi300 加速器和英特尔最近推出 Gaudi 3，该市场的竞争正在升温，但英伟达继续通过其新的 Blackwell 平台扩大优势。与上一代 Hopper 相比，该平台的速度提高了四倍，功耗也降低了四倍。</p><p>英伟达也是唯一一家为 AI 和加速计算提供全栈解决方案的芯片公司，这要归功于其 GPU 上运行的预构建函数和软件的 CUDA 库。最后，它构建了领先的推理平台，该平台由 OpenAI 的新 o1（AI 初创公司新发布的高级模型）加速。</p><p><strong>英伟达能继续上涨吗？</strong></p><p>英伟达从亲密的合作伙伴服务器提供商 Super Micro Computer 那里得到了一些好消息，该公司表示目前每季度出货量超过 100,000 个 GPU，并指出其超高密度服务器包括 8 个 Nvidia HGX GPU。它还表示，其备受推崇的液体冷却解决方案每个机架最多可容纳 96个英伟达B200 GPU。</p><p>这证明了市场需求仍然强劲。</p><p>虽然一些投资者担心 Microsoft 和 Alphabet 等云基础设施巨头在 AI 上超支，但实际事实继续表明并非如此，像 Blackwell 这样的创新和技术加速应该继续激励 AI 投资。</p><p>领先的生成式人工智能初创公司 OpenAI 在英伟达参与的最新一轮融资中也将其估值几乎翻了一番，达到 1570 亿美元，这也表明 AI 技术市场持续增长。</p><p>黄仁勋对 AI 工厂的愿景正在成为现实，因为像 OpenAI 这样的公司正在竞相构建通用人工智能。这家 AI 芯片制造商可能比您想象的更快达到 4 万亿美元。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>AI工厂，可能让英伟达成为第一家4万亿美元市值的公司！</title>\n<style 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这样的创新和技术加速应该继续激励 AI 投资。领先的生成式人工智能初创公司 OpenAI 在英伟达参与的最新一轮融资中也将其估值几乎翻了一番，达到 1570 亿美元，这也表明 AI 技术市场持续增长。黄仁勋对 AI 工厂的愿景正在成为现实，因为像 OpenAI 这样的公司正在竞相构建通用人工智能。这家 AI 芯片制造商可能比您想象的更快达到 4 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莫非今晚就到1000？","text":"$英伟达(NVDA)$ 莫非今晚就到1000？","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":4,"commentSize":4,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/282134353784864","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":6328,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3575932723568074","authorId":"3575932723568074","name":"暴富暴富888","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"idStr":"3575932723568074","authorIdStr":"3575932723568074"},"content":"去拜拜黄教主","text":"去拜拜黄教主","html":"去拜拜黄教主"}],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":281796329439464,"gmtCreate":1709826318586,"gmtModify":1709826324004,"author":{"id":"134415299988000","authorId":"134415299988000","name":"我是黄教主","avatar":"https://static.tigerbbs.com/84605b034aa3b9047dd8ebb91977889e","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"134415299988000","authorIdStr":"134415299988000"},"themes":[],"htmlText":"<a 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src=\"https://static.tigerbbs.com/b1bdca4b68a2fb253f6eee697e7f24df\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"810\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">给OpenAI送显卡之前，黄总魂牵梦萦的新赛道只有两条：<strong>移动芯片</strong>和<strong>汽车芯片</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">2013年小米3发布，英文不好的雷军和中文不好的黄仁勋罕见同台，后者用蹩脚汉语猛吹了小米一圈彩虹屁。小米3的处理器采用<a href=\"https://laohu8.com/S/QCOM.US\">高通 </a>骁龙800和英伟达的Tegra系列混搭，是英伟达切入手机市场，开辟显卡之外第二战线的绝佳机会。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f687d83374342e29209cbbda1330acde\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"596\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">结果却不尽人意，Tegra芯片因为制程和外挂基带问题，能耗失控发热严重，字面意义上的为发烧而生。</p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达的移动芯片业务此后也未见起色，把市场拱手让与<a href=\"https://laohu8.com/S/QCOM\">高通</a>和联发科，Tegra系列只能在<a href=\"https://laohu8.com/S/NTDOY.US\">任天堂(ADR) </a>Switch上发挥余热。后来黄仁勋去台大演讲，称英伟达“主动放弃”了智能手机市场。</p><p style=\"text-align: justify;\">和移动芯片同时起步的汽车芯片业务，长期收入贡献不高，远不及游戏和数据中心业务耀眼。但英伟达对汽车业务却关怀备至，由1999年加入公司的老将Gary Hicok亲自坐镇，完全没有松手的迹象。按照黄仁勋的规划，汽车业务的收入占比应该达到30%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1e16c8e55c1b15bbf00b6b025173780d\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1103\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">往者不可谏，来者犹可追，汽车芯片这条赛道，还能再创造一个英伟达。</p><p><strong>事先张扬的夺权</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">业界常说新能源车“上半场是电动化，下半场是智能化”，每一个半场带来的不仅仅是汽车的零部件构成的变化，也是产业链的一次权力重组。</p><p style=\"text-align: justify;\">成本占比高达30%以上的动力电池不仅取代发动机，成为电动车最核心的零部件，也创造了LG能源、<a href=\"https://laohu8.com/S/300750\">宁德时代</a>这些资本市场的庞然大物。</p><p style=\"text-align: justify;\">当L2以上的自动驾驶功能逐步普及，汽车成为大号手机，传统的分布式电子架构同样面临高算力芯片的夺权。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>马斯克发动的架构革新，给英伟达的第三条曲线叩开了大门。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">在<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA.US\">特斯拉 </a>之前，汽车的各种智能化功能由遍布车内大大小小的MCU（Micro Controller Unit）实现。MCU俗称单片机，可以简单理解为执行单一任务的微型计算机，比如智能雨刷、自动落锁这类功能。</p><p style=\"text-align: justify;\"><a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>的方案是让一个算力更强的芯片取代各类MCU芯片，直接分管多个不同的功能，从而让分散的权力集中在自动驾驶芯片和智能座舱芯片上，由此带来了两个变化：</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>一是车企可以自行修改与控制软件功能迭代。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">分布式电子架构下，汽车的功能大多出厂即写死，无法修改。但特斯拉的集中式架构可以直接改写运行在硬件上的软件，改变硬件功能，即“硬件预埋，软件升级”——先把算力堆上去，再通过OTA慢慢迭代。</p><p style=\"text-align: justify;\">2019年10月，汽车媒体Top Gear在节目里表示保时捷Taycan百公里加速成绩强于Model S后，马斯克迅速指责节目不公平，Top Gear应改名为“Low Gear”，并在破防之余着手修改电机软件算法，让Model S最大功率提升50匹马力，反败为胜。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>二是驱动高速领航、自动泊车甚至更高级别的自动驾驶功能。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">2020年，特斯拉的自动驾驶算法引入Transformer架构，将2D图像拼接为3D视角，并3D空间基础上加入了时序信息，转化为4D空间。2022年，特斯拉又引入占用网络（Occupancy Network），解决通用障碍物识别问题。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种自动驾驶算法的大模型化，让对应的算力需求与日俱增。无论是各类智能化功能，还是自动驾驶算法的驱动，都需要一颗大算力的“超级芯片。”这也是为什么黄仁勋说：TOPS（衡量算力的单位）就是新的马力。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4b246c46fd812348130b772e1cf9a127\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"557\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">雷凌、轩逸这类“移动路障”的动力和F1赛车相比不到十倍，但配备高等级自动驾驶能力的汽车，对应算力很有可能是其他车辆的百倍千倍。</p><p style=\"text-align: justify;\">2022年，全球汽车芯片市场规模约为450亿美元，差不多是手机处理器芯片+基带芯片的规模。按照IDC的预测，未来两年L3级别以上自动驾驶汽车出货量年化增长率将超过100%。</p><p style=\"text-align: justify;\">用“超级芯片”代替几十上百颗MCU手中，就是汽车工业正在上演的权力重组，带来的最直接影响是，一台汽车上分散的价值向“超级芯片”集中。特斯拉的HW3.0系统中，两块FSD芯片占据了总成本的61%，各类MCU加在一块仅有5%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b5939fced14da3c76bb186272c5dbe07\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"975\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">生产经久耐用的MCU，是瑞萨、<a href=\"https://laohu8.com/S/NXPI\">恩智浦</a>这类老牌汽车芯片厂的强项。但在算力的赛场上力大砖飞，就是英伟达和高通主场作战了。</p><p><strong>请乖乖交出灵魂</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">掀桌子的马斯克非常清楚核心零部件对新能源车企的重要性，因此过去几年间，特斯拉将自动驾驶芯片（FSD）、云端计算芯片（Dojo）、操作系统（基于Linux自研）陆续“自主可控”。</p><p style=\"text-align: justify;\">最核心的车载芯片有两种。一<strong>种为智能座舱提供算力，支持导航、游戏、影音娱乐等功能。新势力纷纷首发的8295芯片就在此列，特斯拉则采用了AMD的Ryzen系列。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>另一种则为自动驾驶提供算力，对算力要求更高。除了Mobileye、地平线这类上车时间早的新玩家，牌桌上的都是高通、华为这些消费电子时代的巨无霸。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">特斯拉一度是英伟达的大客户，Model S/X都曾搭载过Tegra X2芯片+Pascal架构GPU组成的Drive PX 2系统。但高达1.5万美元的定价注定了双方分手的结局。2019年，特斯拉用“自主可控”的FSD芯片彻底取代了英伟达。</p><p style=\"text-align: justify;\">自研芯片确实可以实现软硬件的最优适配，但问题是，特斯拉的玩法难度实在是太大了。</p><p style=\"text-align: justify;\">对主流汽车芯片公司如瑞萨、<a href=\"https://laohu8.com/S/0KED.UK\">英飞凌</a>来说，高性能计算是完全陌生的领域，船大掉头难；老牌车企则纷纷放弃治疗，主动上了Mobileye和英伟达的贼船；造车新势力虽然嘴上一直在全栈自研，但发布会上依然按部就班首发麒麟电池和高通骁龙8295。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>老玩家心有余力不足的地方，就是“灵魂供应商”的巨大市场。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/edc833b9adc7db7dd5fe9ccd60600b88\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1265\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">从2015年切入汽车市场算起，英伟达的汽车芯片已经推出了六代产品：</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>2015年，英伟达以1TOPS算力的Tegra系列小试牛刀，虽然坑惨了雷总，但深得车企喜爱，早期的Model S/X和<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO.US\">蔚来 </a>ES6/8车型都搭载了这款芯片，主要为智能座舱提供算力。</p></li><li><p>2016年，英伟达推出3TOPS的Tegra Parker处理器。2020年量产30TOPS的Xavier处理器，被2020款小鹏P7采用。</p></li><li><p>2022年，250TOPS算力的英伟达Orin处理器量产，被众多新能源车采用，比如<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO\">蔚来</a>ET7、小鹏P7等。</p></li><li><p>同一年，英伟达发布算力高达2000TOPS的Thor，直接跨过被取消的1000TOPS的产品线。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">Thor将座舱芯片和自动驾驶芯片的功能整合在了一起，所有灵魂集成在一颗芯片上。虽然尚未量产，但吉利旗下的<a href=\"https://laohu8.com/S/ZK.US\">极氪 </a>已经预约了首发。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fff4f29234572cde794ef6a2135df515\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"504\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">从英伟达的产品迭代策略上，就能看出其优势所在。英伟达芯片的“通用性”常被视为其弱点，即GPU既用于游戏、AI运算，也用于自动驾驶，一定不如专门用来处理自动驾驶的“专用芯片”。这个道理在技术层面没错，但在商业层面却反而是英伟达的优势。</p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达各条产品线的最大特点是“架构通用”，每两年更新一次架构，覆盖所有产品。</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>Tegra Parker采用的Pascal架构，最先应用于消费级显卡GTX10系列；</p></li><li><p>Xavier的<a href=\"https://laohu8.com/S/VLTA\">Volta</a>架构，也应用于高性能GPU V100；</p></li><li><p>Orin采用Ampere架构，同时应用于消费级显卡RTX30系列和高性能GPU A100，一鱼三吃。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">就像药企的研发投入需要大规模销量摊薄一样，芯片的竞争力固然是算力，但更重要的是“单个芯片的成本”。</p><p style=\"text-align: justify;\">车企虽然有颗自研的心，但巨大的研发成本难以被汽车销量摊薄。但英伟达可以用游戏和数据中心业务的出货量，把汽车芯片的开发成本压的非常低。Thor采用的Hopper架构，成本可能早就被同架构的H100摊完了。</p><p style=\"text-align: justify;\">这就不难解释，为什么为车企批量供应灵魂的，都是高通、华为、英伟达这类在消费电子领域大杀四方的巨头。</p><p style=\"text-align: justify;\">相比前两个对手，英伟达的汽车梦可能还需要最后一块拼图。</p><p><strong>英伟达还缺什么</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">2016年5月，一辆开启自动驾驶模式的Model S在佛罗里达州撞车，司机当场身亡。5个月后，马斯克宣布与自动驾驶方案商Mobileye分手，转投英伟达的怀抱。</p><p style=\"text-align: justify;\">Mobileye是目前出货量最大的自动驾驶芯片公司，市场份额一度接近垄断。事实上，就算没有这次车祸，特斯拉与Mobileye的反目也是时间问题。</p><p style=\"text-align: justify;\">Mobileye的经营策略是算法与芯片绑定，交付给客户的是一个无法修改算法的“黑箱”，好处是对车企来说成本低廉，也无需自行开发算法。但对马斯克这种连电池都要自产的人来说，肯定不能忍。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b75885b7845016fc0624f80eee79098b\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"540\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达的思路是“平台化芯片”：<strong>提供高算力芯片和完整的软件工具箱，让车企可以基于英伟达的硬件自行开发软件算法。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">算法是自动驾驶的核心竞争力，大型车企一定会尝试自研算法。因此，大部分新势力车企早期都采用了Mobileye的方案，随后都倒戈英伟达。</p><p style=\"text-align: justify;\">从DRIVE OS、DRIVEWORKS到DRIVE AV、DRIVE IX，英伟达的工具链极其丰富，有实力的车企可以从底层系统开始研发，水平一般的选手也能从上层应用研发。相当于给车企提供食材和菜谱，但做出来是文思豆腐还是黑暗料理就各凭本事了——当然，软件授权费请交给黄总。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>这就是英伟达的第一块拼图：软件生态。</strong>英伟达超过70%的研发人员都是软件工程师，不是没有道理。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>英伟达的第二块拼图名为刀法，即多元化的产品组合。</strong>借由众多产品的推出，英伟达可以基于不同的芯片组合成完整的高中低产品线打包销售，无论什么水平的瓷器活，都有一把金刚钻适合你。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>而英伟达目前欠缺的拼图，是“适配”。</strong>即与车企对接的交付团队，以及对应的交付能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">2020年6月，英伟达宣布与奔驰合作，为后者提供包括自动驾驶在内AI软件架构，黄仁勋的站台对象也从Model X变成了奔驰S级。</p><p style=\"text-align: justify;\">原因不难理解，按照英伟达和奔驰的合作方式，英伟达会根据对应奔驰产品的销量抽成，这种全新的合作模式是黄仁勋实现汽车业务30%收入占比的关键。但英伟达却在合作过程中频频翻车，一度传出奔驰要求引入新供应商。</p><p style=\"text-align: justify;\">补足“适配”环节的短板，促使英伟达从小鹏挖走了自动驾驶副总裁吴新宙，后者称为全球科技公司级别最高的华人高管。此后，英伟达陆续从小鹏自动驾驶团队挖走多人，不久前又挖走了<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>Apollo团队技术负责人之一的罗琦，足见英伟达对适配能力的重视。</p><p style=\"text-align: justify;\">英伟达的核心能力一直是“卖卡”，以及围绕芯片产品的软件开发，但“进厂”经验长期不足。理解了这一点，就不难解释为什么英伟达将华为视为最重要的竞争对手。</p><p style=\"text-align: justify;\">在2024年年报中，华为首次出现在英伟达竞争对手列表。五个领域里，华为在GPU加速芯片、云服务商自研芯片、Arm架构CPU、网络产品四大领域榜上有名，第一次上榜就超过了老对手AMD（三个）。华为不仅“进厂”经验丰富，在光通信等通信领域，能力也超过做芯片的英伟达。</p><p style=\"text-align: justify;\">但对广大车企、自动驾驶公司和Tier 1供应商来说，他们恐怕也将领教PC生产商的梦魇：每一台笔记本电脑上的“Nvidia Geforce”贴纸，都已在暗中标好了价格。</p></body></html>","source":"lsy1571969218062","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\" 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href=https://mp.weixin.qq.com/s/Qs5SlQp3v0CHMQ2fkVJZHQ><strong>远川科技评论</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>整个2023年，英伟达市值上涨了238%，并在2024年继续碾过血压升高的华尔街空头和怕高的苦命人，再度上涨近50%。但由于英伟达业绩过于骇人，导致股票估值反而越来越便宜。2016年黄仁勋上门配送显卡，马斯克亲自签收的名场面被视为英伟达押注AI的例证。但考虑到当时搞AGI约等于民科，很难说英伟达对AI有多上心。人工智能泰斗级学者杰夫·辛顿曾恳请英伟达赞助一块显卡用来搞研究，被一口回绝。给...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/Qs5SlQp3v0CHMQ2fkVJZHQ\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/3f1c866c487eb9e101f73a62d4495ce9","relate_stocks":{"LU0820561909.HKD":"ALLIANZ INCOME AND GROWTH \"AM\" (HKD) INC","LU0234570918.USD":"高盛全球核心股票组合Acc Close","LU0109391861.USD":"富兰克林美国机遇基金A Acc","BK4529":"IDC概念","LU0353189763.USD":"ALLSPRING  US ALL CAP GROWTH FUND \"I\" (USD) ACC","BK4592":"伊斯兰概念","LU0097036916.USD":"贝莱德美国增长A2 USD","LU0466842654.USD":"HSBC ISLAMIC GLOBAL EQUITY INDEX \"A\" (USD) ACC","BK4549":"软银资本持仓","LU0689472784.USD":"安联收益及增长基金Cl AM AT 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骁龙800和英伟达的Tegra系列混搭，是英伟达切入手机市场，开辟显卡之外第二战线的绝佳机会。结果却不尽人意，Tegra芯片因为制程和外挂基带问题，能耗失控发热严重，字面意义上的为发烧而生。英伟达的移动芯片业务此后也未见起色，把市场拱手让与高通和联发科，Tegra系列只能在任天堂(ADR) Switch上发挥余热。后来黄仁勋去台大演讲，称英伟达“主动放弃”了智能手机市场。和移动芯片同时起步的汽车芯片业务，长期收入贡献不高，远不及游戏和数据中心业务耀眼。但英伟达对汽车业务却关怀备至，由1999年加入公司的老将Gary Hicok亲自坐镇，完全没有松手的迹象。按照黄仁勋的规划，汽车业务的收入占比应该达到30%。往者不可谏，来者犹可追，汽车芯片这条赛道，还能再创造一个英伟达。事先张扬的夺权业界常说新能源车“上半场是电动化，下半场是智能化”，每一个半场带来的不仅仅是汽车的零部件构成的变化，也是产业链的一次权力重组。成本占比高达30%以上的动力电池不仅取代发动机，成为电动车最核心的零部件，也创造了LG能源、宁德时代这些资本市场的庞然大物。当L2以上的自动驾驶功能逐步普及，汽车成为大号手机，传统的分布式电子架构同样面临高算力芯片的夺权。马斯克发动的架构革新，给英伟达的第三条曲线叩开了大门。在特斯拉 之前，汽车的各种智能化功能由遍布车内大大小小的MCU（Micro Controller Unit）实现。MCU俗称单片机，可以简单理解为执行单一任务的微型计算机，比如智能雨刷、自动落锁这类功能。特斯拉的方案是让一个算力更强的芯片取代各类MCU芯片，直接分管多个不同的功能，从而让分散的权力集中在自动驾驶芯片和智能座舱芯片上，由此带来了两个变化：一是车企可以自行修改与控制软件功能迭代。分布式电子架构下，汽车的功能大多出厂即写死，无法修改。但特斯拉的集中式架构可以直接改写运行在硬件上的软件，改变硬件功能，即“硬件预埋，软件升级”——先把算力堆上去，再通过OTA慢慢迭代。2019年10月，汽车媒体Top Gear在节目里表示保时捷Taycan百公里加速成绩强于Model S后，马斯克迅速指责节目不公平，Top Gear应改名为“Low Gear”，并在破防之余着手修改电机软件算法，让Model S最大功率提升50匹马力，反败为胜。二是驱动高速领航、自动泊车甚至更高级别的自动驾驶功能。2020年，特斯拉的自动驾驶算法引入Transformer架构，将2D图像拼接为3D视角，并3D空间基础上加入了时序信息，转化为4D空间。2022年，特斯拉又引入占用网络（Occupancy Network），解决通用障碍物识别问题。这种自动驾驶算法的大模型化，让对应的算力需求与日俱增。无论是各类智能化功能，还是自动驾驶算法的驱动，都需要一颗大算力的“超级芯片。”这也是为什么黄仁勋说：TOPS（衡量算力的单位）就是新的马力。雷凌、轩逸这类“移动路障”的动力和F1赛车相比不到十倍，但配备高等级自动驾驶能力的汽车，对应算力很有可能是其他车辆的百倍千倍。2022年，全球汽车芯片市场规模约为450亿美元，差不多是手机处理器芯片+基带芯片的规模。按照IDC的预测，未来两年L3级别以上自动驾驶汽车出货量年化增长率将超过100%。用“超级芯片”代替几十上百颗MCU手中，就是汽车工业正在上演的权力重组，带来的最直接影响是，一台汽车上分散的价值向“超级芯片”集中。特斯拉的HW3.0系统中，两块FSD芯片占据了总成本的61%，各类MCU加在一块仅有5%。生产经久耐用的MCU，是瑞萨、恩智浦这类老牌汽车芯片厂的强项。但在算力的赛场上力大砖飞，就是英伟达和高通主场作战了。请乖乖交出灵魂掀桌子的马斯克非常清楚核心零部件对新能源车企的重要性，因此过去几年间，特斯拉将自动驾驶芯片（FSD）、云端计算芯片（Dojo）、操作系统（基于Linux自研）陆续“自主可控”。最核心的车载芯片有两种。一种为智能座舱提供算力，支持导航、游戏、影音娱乐等功能。新势力纷纷首发的8295芯片就在此列，特斯拉则采用了AMD的Ryzen系列。另一种则为自动驾驶提供算力，对算力要求更高。除了Mobileye、地平线这类上车时间早的新玩家，牌桌上的都是高通、华为这些消费电子时代的巨无霸。特斯拉一度是英伟达的大客户，Model S/X都曾搭载过Tegra X2芯片+Pascal架构GPU组成的Drive PX 2系统。但高达1.5万美元的定价注定了双方分手的结局。2019年，特斯拉用“自主可控”的FSD芯片彻底取代了英伟达。自研芯片确实可以实现软硬件的最优适配，但问题是，特斯拉的玩法难度实在是太大了。对主流汽车芯片公司如瑞萨、英飞凌来说，高性能计算是完全陌生的领域，船大掉头难；老牌车企则纷纷放弃治疗，主动上了Mobileye和英伟达的贼船；造车新势力虽然嘴上一直在全栈自研，但发布会上依然按部就班首发麒麟电池和高通骁龙8295。老玩家心有余力不足的地方，就是“灵魂供应商”的巨大市场。从2015年切入汽车市场算起，英伟达的汽车芯片已经推出了六代产品：2015年，英伟达以1TOPS算力的Tegra系列小试牛刀，虽然坑惨了雷总，但深得车企喜爱，早期的Model S/X和蔚来 ES6/8车型都搭载了这款芯片，主要为智能座舱提供算力。2016年，英伟达推出3TOPS的Tegra Parker处理器。2020年量产30TOPS的Xavier处理器，被2020款小鹏P7采用。2022年，250TOPS算力的英伟达Orin处理器量产，被众多新能源车采用，比如蔚来ET7、小鹏P7等。同一年，英伟达发布算力高达2000TOPS的Thor，直接跨过被取消的1000TOPS的产品线。Thor将座舱芯片和自动驾驶芯片的功能整合在了一起，所有灵魂集成在一颗芯片上。虽然尚未量产，但吉利旗下的极氪 已经预约了首发。从英伟达的产品迭代策略上，就能看出其优势所在。英伟达芯片的“通用性”常被视为其弱点，即GPU既用于游戏、AI运算，也用于自动驾驶，一定不如专门用来处理自动驾驶的“专用芯片”。这个道理在技术层面没错，但在商业层面却反而是英伟达的优势。英伟达各条产品线的最大特点是“架构通用”，每两年更新一次架构，覆盖所有产品。Tegra Parker采用的Pascal架构，最先应用于消费级显卡GTX10系列；Xavier的Volta架构，也应用于高性能GPU V100；Orin采用Ampere架构，同时应用于消费级显卡RTX30系列和高性能GPU A100，一鱼三吃。就像药企的研发投入需要大规模销量摊薄一样，芯片的竞争力固然是算力，但更重要的是“单个芯片的成本”。车企虽然有颗自研的心，但巨大的研发成本难以被汽车销量摊薄。但英伟达可以用游戏和数据中心业务的出货量，把汽车芯片的开发成本压的非常低。Thor采用的Hopper架构，成本可能早就被同架构的H100摊完了。这就不难解释，为什么为车企批量供应灵魂的，都是高通、华为、英伟达这类在消费电子领域大杀四方的巨头。相比前两个对手，英伟达的汽车梦可能还需要最后一块拼图。英伟达还缺什么2016年5月，一辆开启自动驾驶模式的Model S在佛罗里达州撞车，司机当场身亡。5个月后，马斯克宣布与自动驾驶方案商Mobileye分手，转投英伟达的怀抱。Mobileye是目前出货量最大的自动驾驶芯片公司，市场份额一度接近垄断。事实上，就算没有这次车祸，特斯拉与Mobileye的反目也是时间问题。Mobileye的经营策略是算法与芯片绑定，交付给客户的是一个无法修改算法的“黑箱”，好处是对车企来说成本低廉，也无需自行开发算法。但对马斯克这种连电池都要自产的人来说，肯定不能忍。英伟达的思路是“平台化芯片”：提供高算力芯片和完整的软件工具箱，让车企可以基于英伟达的硬件自行开发软件算法。算法是自动驾驶的核心竞争力，大型车企一定会尝试自研算法。因此，大部分新势力车企早期都采用了Mobileye的方案，随后都倒戈英伟达。从DRIVE OS、DRIVEWORKS到DRIVE AV、DRIVE IX，英伟达的工具链极其丰富，有实力的车企可以从底层系统开始研发，水平一般的选手也能从上层应用研发。相当于给车企提供食材和菜谱，但做出来是文思豆腐还是黑暗料理就各凭本事了——当然，软件授权费请交给黄总。这就是英伟达的第一块拼图：软件生态。英伟达超过70%的研发人员都是软件工程师，不是没有道理。英伟达的第二块拼图名为刀法，即多元化的产品组合。借由众多产品的推出，英伟达可以基于不同的芯片组合成完整的高中低产品线打包销售，无论什么水平的瓷器活，都有一把金刚钻适合你。而英伟达目前欠缺的拼图，是“适配”。即与车企对接的交付团队，以及对应的交付能力。2020年6月，英伟达宣布与奔驰合作，为后者提供包括自动驾驶在内AI软件架构，黄仁勋的站台对象也从Model X变成了奔驰S级。原因不难理解，按照英伟达和奔驰的合作方式，英伟达会根据对应奔驰产品的销量抽成，这种全新的合作模式是黄仁勋实现汽车业务30%收入占比的关键。但英伟达却在合作过程中频频翻车，一度传出奔驰要求引入新供应商。补足“适配”环节的短板，促使英伟达从小鹏挖走了自动驾驶副总裁吴新宙，后者称为全球科技公司级别最高的华人高管。此后，英伟达陆续从小鹏自动驾驶团队挖走多人，不久前又挖走了百度Apollo团队技术负责人之一的罗琦，足见英伟达对适配能力的重视。英伟达的核心能力一直是“卖卡”，以及围绕芯片产品的软件开发，但“进厂”经验长期不足。理解了这一点，就不难解释为什么英伟达将华为视为最重要的竞争对手。在2024年年报中，华为首次出现在英伟达竞争对手列表。五个领域里，华为在GPU加速芯片、云服务商自研芯片、Arm架构CPU、网络产品四大领域榜上有名，第一次上榜就超过了老对手AMD（三个）。华为不仅“进厂”经验丰富，在光通信等通信领域，能力也超过做芯片的英伟达。但对广大车企、自动驾驶公司和Tier 1供应商来说，他们恐怕也将领教PC生产商的梦魇：每一台笔记本电脑上的“Nvidia Geforce”贴纸，都已在暗中标好了价格。","news_type":1,"symbols_score_info":{"NVDA":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3339,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":274515311071312,"gmtCreate":1708058205866,"gmtModify":1708058207336,"author":{"id":"134415299988000","authorId":"134415299988000","name":"我是黄教主","avatar":"https://static.tigerbbs.com/84605b034aa3b9047dd8ebb91977889e","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"134415299988000","authorIdStr":"134415299988000"},"themes":[],"htmlText":"还是要买Nvidia","listText":"还是要买Nvidia","text":"还是要买Nvidia","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":1,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/274515311071312","repostId":"2411550300","repostType":4,"repost":{"id":"2411550300","kind":"news","pubTimestamp":1708048487,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2411550300?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2024-02-16 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style=\"text-align: start;\">　　雨后东京街头，潮湿地面反射霓虹灯光影效果堪比RTX ON。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/490c7dfe4ee7ae21885c2ca493a1bbaa\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"359\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　行驶中的列车窗外偶遇遮挡，车内人物倒影短暂出现非常惊艳。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6a65d52e6407bb3a9546eb30444dd061\" title=\"\" tg-width=\"700\" tg-height=\"393\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　也可以来一段好莱坞大片质感的电影预告片：</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fa312d03e0f7187438708f89c00eb9e9\" title=\"\" tg-width=\"634\" tg-height=\"348\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　竖屏超近景视角下，这只蜥蜴细节拉满：</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/70194d0bd6de2047c3390c166ab6b5bd\" title=\"\" tg-width=\"258\" tg-height=\"450\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　网友直呼game over，工作要丢了：</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9ac6affb9b5036dafa32afb34c03f782\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"119\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　甚至有人已经开始“悼念”一整个行业：</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/001b228080a2217ffb3e23bf55fa3ffd\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"432\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　AI理解运动中的物理世界</p><p style=\"text-align: start;\">　　OpenAI表示，正在教AI理解和模拟运动中的物理世界，目标是训练模型来帮助人们解决需要现实世界交互的问题</p><p style=\"text-align: start;\">　　根据文本提示生成视频，仅仅是整个计划其中的一步。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2ac9122632ecf13d4287b1a66faca09f\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"219\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　目前Sora已经能生成具有多个角色、包含特定运动的复杂场景，不仅能理解用户在提示中提出的要求，还了解这些物体在物理世界中的存在方式。</p><p style=\"text-align: start;\">　　比如一大群纸飞机在树林中飞过，Sora知道碰撞后会发生什么，并表现其中的光影变化。</p><blockquote><p>一群纸飞机在茂密的丛林中翩翩起舞，在树林中穿梭，就像候鸟一样。</p></blockquote><p style=\"text-align: start;\">　　Sora还可以在单个视频中创建多个镜头，并依靠对语言的深入理解准确地解释提示词，保留角色和视觉风格。</p><blockquote><p>美丽、白雪皑皑的东京熙熙攘攘。镜头穿过熙熙攘攘的城市街道，跟随几个人享受美丽的雪天并在附近的摊位购物。绚丽的樱花花瓣随着雪花随风飘扬。</p></blockquote><p style=\"text-align: start;\">　　对于Sora当前存在的弱点，OpenAI也不避讳，指出它可能难以准确模拟复杂场景的物理原理，并且可能无法理解因果关系。</p><p style=\"text-align: start;\">　　例如“五只灰狼幼崽在一条偏僻的碎石路上互相嬉戏、追逐”，狼的数量会变化，一些凭空出现或消失。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/43efea8415deb36ed48a94b01d51456d\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"480\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　该模型还可能混淆提示的空间细节，例如混淆左右，并且可能难以精确描述随着时间推移发生的事件，例如遵循特定的相机轨迹。</p><p style=\"text-align: start;\">　　如提示词“篮球穿过篮筐然后爆炸”中，篮球没有正确被篮筐阻挡。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/39492a61c0beed91e7fe99e5cfb92f54\" title=\"\" tg-width=\"700\" tg-height=\"393\"/></p><p style=\"text-align: start;\">　　技术方面，目前OpenAI透露的不多，简单介绍如下：</p><p style=\"text-align: start;\">　　Sora是一种扩散模型，从噪声开始，能够一次生成整个视频或扩展视频的长度，</p><p style=\"text-align: start;\">　　关键之处在于一次生成多帧的预测，确保画面主体即使暂时离开视野也能保持不变。</p><p style=\"text-align: start;\">　　与GPT模型类似，Sora使用了Transformer架构，有很强的扩展性。</p><p style=\"text-align: start;\">　　在数据方面，OpenAI将视频和图像表示为patch，类似于GPT中的token。</p><p style=\"text-align: start;\">　　通过这种统一的数据表示方式，可以在比以前更广泛的视觉数据上训练模型，涵盖不同的持续时间、分辨率和纵横比。</p><p style=\"text-align: start;\">　　Sora建立在过去对DALL·E和GPT模型的研究之上。它使用DALL·E 3的重述提示词技术，为视觉训练数据生成高度描述性的标注，因此能够更忠实地遵循用户的文本指令。</p><p style=\"text-align: start;\">　　除了能够仅根据文本指令生成视频之外，该模型还能够获取现有的静态图像并从中生成视频，准确地让图像内容动起来并关注小细节。</p><p style=\"text-align: start;\">　　该模型还可以获取现有视频并对其进行扩展或填充缺失的帧，请参阅技术论文了解更多信息（晚些时候发布）。</p><p style=\"text-align: start;\">　　Sora 是能够理解和模拟现实世界的模型的基础，OpenAI相信这一功能将成为实现AGI的重要里程碑。</p><p style=\"text-align: start;\">　　奥特曼在线接单</p><p style=\"text-align: start;\">　　目前已有一些视觉艺术家、设计师和电影制作人（以及OpenAI员工）获得了Sora访问权限。</p><p style=\"text-align: start;\">　　他们开始不断po出新的作品，奥特曼也开始了在线接单模式。</p><p style=\"text-align: start;\">　　带上你的提示词@sama，就有可能收到生成好的视频回复。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b240031f575e632cf45a55038f975fcd\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"933\"/></p></body></html>","source":"lsy1569318700471","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>效果炸裂！OpenAI首个视频生成模型发布，1分钟流畅高清，网友：整个行业RIP</title>\n<style 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3的重述提示词技术，为视觉训练数据生成高度描述性的标注，因此能够更忠实地遵循用户的文本指令。　　除了能够仅根据文本指令生成视频之外，该模型还能够获取现有的静态图像并从中生成视频，准确地让图像内容动起来并关注小细节。　　该模型还可以获取现有视频并对其进行扩展或填充缺失的帧，请参阅技术论文了解更多信息（晚些时候发布）。　　Sora 是能够理解和模拟现实世界的模型的基础，OpenAI相信这一功能将成为实现AGI的重要里程碑。　　奥特曼在线接单　　目前已有一些视觉艺术家、设计师和电影制作人（以及OpenAI员工）获得了Sora访问权限。　　他们开始不断po出新的作品，奥特曼也开始了在线接单模式。　　带上你的提示词@sama，就有可能收到生成好的视频回复。","news_type":1,"symbols_score_info":{"MSFT":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3858,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"hots":[{"id":377524328186280,"gmtCreate":1733208153548,"gmtModify":1733208155399,"author":{"id":"134415299988000","authorId":"134415299988000","name":"我是黄教主","avatar":"https://static.tigerbbs.com/84605b034aa3b9047dd8ebb91977889e","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"134415299988000","idStr":"134415299988000"},"themes":[],"htmlText":"然后订单转向GB300，还是Nvidia","listText":"然后订单转向GB300，还是Nvidia","text":"然后订单转向GB300，还是Nvidia","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":3,"repostSize":1,"link":"https://laohu8.com/post/377524328186280","repostId":"1111170527","repostType":4,"repost":{"id":"1111170527","kind":"news","pubTimestamp":1733194825,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1111170527?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2024-12-03 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的五倍，尤其是在人工智能方面。GB200 旨在处理大规模机器学习模型，例如用于大型语言模型（LLM）的人工智能训练。不过其功耗相当高，根据冷却配置的不同，需要 700W 到 1200W 的功率。而英伟达的 GB300 将采用全液冷系统，并且还将采用插槽式设计，便于 GPU 的安装和拆卸，与目前的焊接设计不同。</p></body></html>","source":"ithome","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>消息称英伟达GB200芯片量产时间推迟，微软削减40%订单</title>\n<style 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