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暮雪寒寒
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暮雪寒寒
07-09
4万亿了
一场英伟达引发的大泡沫,快破了
暮雪寒寒
02-26
Replying to
@三千波比
:之前在AMD还见过多空双杀,财报日是硬被机构们搞得很危险//
@三千波比
:逼空杀散户的,周三一过就反弹
@期权小班长:跌的有点莫名其妙了,考虑了一下两件事相关,一是墨加关税生效日期是3月4日,也就是下周。二是根据历史数据,总统任期周期的第一年的2月份标普500指数在表现通常不佳。不过一跟二大概是同种归因。
$英伟达(NVDA)$
跌的很莫名其妙,把本周新开仓的看涨期权都都杀了,一点套现机会都不给。但现在也是绝佳卖出机会。上周波动率太低了,包括今天连续三天下跌后,隐含波动率升至120%。不过我已经有持仓了,就不动了。基本面没有实质利空,业绩展望好于60天前,因为Hopper需求已经确定,GB200已经显示出进展。业绩有望超出1月份的预期,并达到4月份的共识预期。大摩分析师预期公司Q1营收指导375亿美元将增加20-25亿美元。并预计以139股价为基准:牛市情况下,价格有3-15%的上涨空间熊市情况下,有5-10%的下跌空间所以财报前先跌了不是什么坏事,下跌空间不存在了。除非是特别黑的黑天鹅出来恶心人,那大跌后反而会反弹的更厉害。机构sell call封顶价格145或者148,对冲很高,157.5-165,显著高于上周。所以机构预期财报并不差。不过再高的价格大概是见不到了,目前来看这个季度股价150封顶了。其实更重要的是财报之后股价怎么走。财报后股价可能不会突破150而是继续像前两个月一样横盘震荡,大多数时候130~140,少数突破140或者跌到120。
$特斯拉(TSLA)$
特斯拉可以说是关税第一首害股。想知道什么时候可以抄底,关注大单
$TSLA 20250620 370.0 PUT$
什么时候平仓
暮雪寒寒
02-15
Replying to
@AliceSam
:我觉得光小米都够对线特斯拉了 [贱笑]//
@AliceSam
:这个还是 太牵强了 [捂脸]阿里对亚马逊,maybe....腾讯对Meta,difficult....比亚迪+理想+小鹏+小米等于特斯拉,i don't think so....金山办公等于微软, not really.... 中芯国际等于台积电,can try.... 寒武纪+海光信息等于英伟达, dreaming....
暮雪寒寒
2024-12-13
真心劝英伟达善良
英伟达中国: 断供传闻不实,中国是重要市场
暮雪寒寒
2024-09-27
股价长期看业绩,短期就看货币
暮雪寒寒
2024-01-24
$恒生科技指数(HSTECH)$
昨天晚上中概那么爆炸,今天就这?
暮雪寒寒
2023-02-20
高盛反买,别墅靠海
高盛不怕调整!预测中国股票指数今年还有24%涨幅
暮雪寒寒
2022-10-05
等老A开盘就给你跌回来[白眼]
港股迅速走高,恒生科技指数涨幅扩大至6%
暮雪寒寒
2022-10-02
这哪里是什么黑天鹅?这就是灰犀牛
美联储罕见警告,下一只"黑天鹅"逼近,什么情况?
暮雪寒寒
2021-06-12
$英伟达(NVDA)$
[惊讶] [惊讶]
暮雪寒寒
2021-03-25
$哔哩哔哩-SW(09626)$
大家猜猜看,开盘破几个点?只求别中了,明知道赔钱的打新,我还是第一次遇到[难过] [难过]
暮雪寒寒
2021-03-25
从来没有这么希望不要中签过[难过]
抱歉,原内容已删除
暮雪寒寒
2020-09-14
都怪当初怂的太快,惹了国家
消息称Tiktok所有者拒绝了微软对其美国业务的收购要约
暮雪寒寒
2020-07-29
$搜狗(SOGO)$
搜狗退市了以后,我手里的股票是不是都没了??直接现金给我??
暮雪寒寒
2020-07-09
$搜狗(SOGO)$
这股票是不是永远没办法回到发行价了?
暮雪寒寒
2018-08-30
$AMD(AMD)$当初买了点,大半年没看过,厉害了这!!!!
暮雪寒寒
2017-11-13
大家心里价位是多少
$阅文集团(00772)$ 已经开启下跌模式了,不知道会不会破90,有没有人分析一下支撑点位是多少?
大家心里价位是多少
暮雪寒寒
2017-11-07
为何阿里每到双十一股票就这鸟样??
$阿里巴巴(BABA)$ 如题。有人恶意做空??。。本以为今年是的意外,会起飞的。
为何阿里每到双十一股票就这鸟样??
暮雪寒寒
2017-09-21
我刚刚看到了万手
$AMD(AMD)$ 这么大起大落真的好么?我害怕。谁来救救我。。都不知道该不该入了。。。
我刚刚看到了万手
暮雪寒寒
2017-09-06
腾讯最近横盘嘛情况?
$腾讯控股(00700)$ 最近腾讯为何一直横盘320-330一直都是酱紫,出了都不敢再买了?难道真要我直接入,然后卸载APP?
腾讯最近横盘嘛情况?
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系列已悄然现身国内市场,前者的现身时间点大约在2024年9月,而后者就发生在最近。华锐智算相关高管表示,“不同供应商的获取货源渠道都各不相同。”而这背后的复杂供应链网络无从探寻。</p><p>(虎嗅注:从2023年10月17日开始,华盛顿方面分阶段叫停了英伟达对华出售的芯片,包括A100、A800、H800、H100、H200;近期Hooper系列最后一张能够对华出售的H20也列入到限制出口名单)</p><p>其中,英伟达Hooper高端系列通常指H200,是H100芯片的升级版,前者比后者价格仅高出二十几万,但效率却高出30%。而Blackwell系列属于英伟达的高端系列,其中B200价格高达300多万,也是目前“流通受限”最严的产品,其流通路径更为隐秘。这两款均用于大模型预训练,而B200更是“一卡难求”。</p><p>回溯时间线,2024年4月,一张黄仁勋与奥特曼(Sam Altman)、OpenAI联创布罗克曼(Greg Brockman)的合影流传在推特上。这张合照背后是H200首批产品的关键交付节点——英伟达CEO黄仁勋亲自送货上门,而OpenAI正是H200的第一批用户。</p><p>短短5个月后,大洋彼岸就传来了H200的货源消息。如今,国内已有供应商具备每周 100 台 H200 服务器的供应能力。据该供应商透露,随着 H100 停产,市场需求正加速向 H200 转移,目前掌握 H200 货源的供应商不超过十家,供需缺口进一步拉大。</p><p>“现在市场上最缺的就是H200,而且据我所知,有一家云厂最近正在各处找H200。”一位从事算力行业18年的老玩家告诉虎嗅,他们长期为<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>、阿里、<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>、字节供应算力服务。</p><p>在这场算力军备赛中,交易链条笼罩着神秘面纱。某国内头部算力供应商表示,行业通行的算力计价规则是,合同中仅标注算力单位 “P”,将服务器交易转化为抽象的算力交易。(虎嗅注:P是算力的计算单位)比如在算力使用方与算力供应商进行算力交易时,并不会直接将卡的型号写进合同内,而是用多少P的算力来代替,也就是说在明面上并不会把具体的卡型号写进去。</p><p>深入产业链底层,隐秘的交易网络浮出水面。此前有媒体披露,部分中国经销商通过特殊采购渠道,经多层转售与包装,实现服务器 “曲线上市”。而虎嗅进一步了解到,还有部分经销商另辟蹊径,借助第三方企业,通过将模组嵌入产品的方式,获取服务器。</p><p>在暗流涌动的产业链背后,国内算力产业的发展也正在呈现新的走向。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>01、智算泡沫从何而来?</strong></p><p>2023年末,来自大洋彼岸的“英伟达禁令”,如同一块巨石投入平静的湖面,一场围绕算力核心资源的暗战随之打响。</p><p>最初的几个月,市场呈现出一种原始的混乱与躁动。暴利的诱惑之下,一些嗅觉敏锐的个体开始铤而走险。“当时市场上充斥着各种背景的‘供应商’,有海外归来的留学生,也有一些消息灵通的个人倒爷,”一位不愿具名的行业人士回忆道,“他们的流转方式相对简单粗暴,虽然交易依然隐秘,但远未形成后来那种层层转包的复杂链条。”</p><p>这些早期的“拓荒者”们,利用信息差和各种非正规渠道,将英伟达高端显卡,辗转供给到市场。由此,显卡的价格自然水涨船高。据一些媒体报道,在他们当中,一些个人供应商甚至将英伟达A100显卡标价至12.8万元人民币,远超其约1万美元的官方建议零售价。更有甚者,有人在社交媒体平台中手持H100芯片,称其单片售价高达25万元人民币。在当时,上述的种种行为和姿态可以说近乎炫耀式的。</p><p>在这种隐秘流通之下,一些大型算力供应商已经开始具备类似的交易网络渠道,而由此引发的智算热潮也在同时期兴起。2022~2024年间,多地抢建智算中心。有数据显示,单单是2024年,智算中心项目就超过了458个。</p><p>然而,这场轰轰烈烈的“炒卡及智算热潮”并未持续太久。到了2024年末,尤其是在DeepSeek等国产大模型以其高性价比横空出世后,一些单纯依赖“囤卡居奇”或缺乏核心技术支撑的算力供应商发现,他们的故事越来越难讲下去了。智算的泡沫,也逐渐出现破裂迹象。</p><p>有数据统计,2025年第一季度,中国大陆共有165个智算中心项目出现新动态,其中高达58%(95个)的项目仍处于已审批或筹建状态,另有33%(54个)处于在建或即将投产状态,而真正实现投产或试运行的,仅有区区16个,占比不足10%。</p><p>当然,呈现出泡沫破裂迹象的不只是国内。近半年来,Meta、<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>等都传出暂停部分全球数据中心项目。泡沫的另一面是令人担忧的低效与闲置。</p><p>有行业人士告诉虎嗅,“目前智算中心的点亮率不足50%,国产芯片由于性能短板,根本无法用于预训练。而且有些智算中心使用的是相对落后的服务器。”</p><p>这种“有卡用不起来”的现象,被行业人士归结为“结构性错配”——并非算力绝对过剩,而是有效的、能满足高端需求的算力供给不足,同时大量已建成的算力资源因技术代差、生态不完善或运营能力不足而无法被充分利用。</p><p>然而,在喧嚣与隐忧并存的智算版图上,科技巨头们却展现出截然不同的姿态。</p><p>据报道,字节跳动计划在2025年在AI基础设施上投入超过123亿美元(约合892亿元人民币),其中400亿元预算将用于在中国采购AI芯片,另有约500亿元计划用于购买英伟达芯片。对此,字节方面向虎嗅回应称,消息不准确。</p><p>同样在AI方面大手笔投入的还有阿里。CEO吴泳铭在2月24日公开宣布,未来三年<a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a>拟投入3800亿元建设AI基础设施。这一数字甚至超过了过去十年的总和。</p><p>但面对大手笔采购,供给端的压力也在突显。"市场的供货都来不及供给大厂们,好多公司签约了都交不出货。"一位智算供应商的销售人员对虎嗅说道。</p><p>对比之下,上述的智算泡沫与如今大厂这种大手笔地投入AI基建,似乎形成鲜明对比:一边是以A股为首的算力供应商纷纷叫停大型智算项目,另一边大厂则在积极投入AI基建。</p><p>而这背后的原因并不难理解。因为智算急剧降温的时间点恰出现在DeepSeek前后。从今年开始,再也没有人提出“百模大战”相关概念了,DeepSeek戳破的是训练需求的泡沫。如今还留在牌桌的只剩下大厂和个别AI模型公司。</p><p>对此,常垒资本管理合伙人冯博也对虎嗅说道,“当训练不是百花齐放的时候,那真正有训练能力和资格的人还会继续买卡训练,比如阿里和字节,而那些没有能力做训练的人就曲终人散了,这些人手里的算力就变成了泡沫。”</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>02、被退租的算力</strong></p><p>任何"泡沫"的诞生都根植于人类对稀缺性的非理性想象。炒茅台和囤算力的人本身并非是茅台爱好者、算力消纳方,而都共同有着投机心理。</p><p>截止到2024年底、2025一季度,<a href=\"https://laohu8.com/S/300287\">飞利信</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/600186\">莲花控股</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/300798\">锦鸡股份</a>等多家公司又相继终止了数亿元的算力租赁合同。与此同时,有算力供应商告诉虎嗅,“在算力租赁的生意里,退租是常有的事。”</p><p>这些终止租赁的企业并非真正的算力需求终端。随着 DeepSeek 引发的行业震荡,AI 行业泡沫逐渐破裂,众多算力供应商不得不直面算力过剩难题,四处寻觅稳定客源,探索新的算力消纳路径。</p><p>虎嗅在调查中发现,一位算力供应商创始人的名片上,除了三家智算、云计算领域的企业,还赫然印着一家投资公司。进一步深挖发现,该投资公司的被投项目涵盖一家<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>公司与一家专注大模型和云系统研发的企业。该创始人向虎嗅透露,“这两家被投企业的全部算力需求,均由自家的算力供应体系来满足;而且被投企业通常会以市场低价购买自家供应的算力。“</p><p>实际上,在智算产业里,像智算+投资绑定的形式绝非孤例。对于不少算力供应商而言,“这是目前消纳卡很好用的方式,只不过没有被摆到台面上。”冯博对虎嗅表示。 </p><p>不过,在上述的故事中,这是一种“垄断式”的算力消纳路径,即算力供应商通过投资锁定算力需求,并直接满足被投项目的全部算力需求。但并非只有这一种方式。</p><p>冯博认为,还有一种模式是,”算力供应商以 LP 身份切入产业基金,构建闭环式算力需求链条的模式值得关注。“</p><p>具体而言,该商业模式呈现出资本联动特征:算力供应商 A 作为潜在有限合伙人(LP),与产业基金 B 达成合作意向。在 B 基金的投资版图中,AI 应用厂商 C 作为被投企业,其业务发展对算力资源存在刚性需求。此时,A 通过战略投资 B 基金,间接绑定 C 公司未来的算力采购需求,构建起“资本投入 - 算力采购”的闭环。</p><p>若交易落地,A 公司将凭借 LP 身份获得优先服务权,成为 C 公司算力采购的首选供应商。这种模式本质上形成了资金的循环流动 ——A 公司对基金 B 的出资,最终通过 C 公司的算力采购回流。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4bb3ea9f815e396f17bc638ff3b03536\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"833\"/></p><p>“这不是一种主流方式,但却是一种还比较好用的方式。”冯博坦言。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>03、泡沫快破了,然后呢?</strong></p><p>“谈智算泡沫就不能只谈算力,它是一个产业链的问题,想让算力用起来,需要把断掉的点串起来,现在这条产业链还并未形成闭环。”一位深耕行业多年的算力供应商首席营销官向虎嗅精辟地指出了当前智算产业的核心症结。</p><p>进入2025年上半年,AI领域一个显著的趋势是,曾经被各大AI公司挂在嘴边的“预训练”一词,其热度正逐渐被“推理”所取代。无论是面向广阔的C端消费市场,还是赋能千行百业的B端企业级应用,推理需求的增长曲线都显得异常陡峭。</p><p>“不妨做一个简单的推演,”一位行业分析人士估算道,“以目前市场上主流AI应用的体量来计算,如豆包、DeepSeek等为例,假设其每个活跃用户平均每日生成10张图片,这背后所牵引的算力需求,便可能轻易达到百万P级别。这仅仅是图像生成这一单一场景,若叠加文本、语音、视频等多模态交互,其需求量级更是难以估量。”</p><p>这还仅是C端用户的推理需求。对于B端用户,推理需求更是海量。华锐智算某高管告诉虎嗅,车厂建设智算中心都是万P规模起步,“而且我们的客户中除了大厂,有最多算力需求的就是车厂。”</p><p>然而,再将海量的推理需求与算力泡沫联想到一起,故事就显得异常荒谬。为什么这么多的推理需求还是会产生算力泡沫?</p><p>某算力供应商对虎嗅表示,像这样海量的推理需求,需要智算服务商通过工程化技术对算力进行优化,比如压缩起跑时间、提高存储量、缩短推理延迟、提高吞吐量和推理精度等等。</p><p>不仅如此,上文提到的供需错配问题,还有一大部分是来自于芯片问题。对此,有行业知情人士向虎嗅表示,一些国产卡和英伟达的差距还是比较大,它们自身表现发展不匀,同一品牌即使堆再多的卡短板依然存在,这就导致了单一集群无法有效完成AI的训练和推理。</p><p>这种‘短板效应’意味着,即便通过大规模堆叠芯片来构建算力集群,如果短板问题得不到有效解决,整个集群的综合效能依然会受限,难以高效支撑AI大模型的复杂训练与大规模推理任务。</p><p>事实上,算力层面的工程挑战和芯片瓶颈固然严峻,但许多深层次的算力需求未能得到有效满足,其真正的“断点”往往出现在算力层之上的应用生态,特别是L2层(即针对特定行业或场景的)垂类模型的严重缺口。</p><p>在医疗产业就有这样一个需要填补的巨大“窟窿”,人才虹吸效应是国内医疗体系里长期被诟病的结构性问题,优秀医生都集中在一线城市的三甲医院里。但当业界寄希望于医疗大模型实现优质医疗资源下沉时,一个更根本的挑战浮出水面:如何构建可信医疗数据空间?</p><p>因为想要训练出具备全病程诊疗能力的垂类大模型,数据是关键前提。但问题是,必须要有全病程、全年龄段、全性别、全地域的<a href=\"https://laohu8.com/S/603138\">海量数据</a>才能在大模型里形成知识。而现实是医疗数据开放率不足5%。</p><p>某三甲医院信息科主任透露,其医院每年产生的500TB诊疗数据中,真正能用于AI训练的脱敏结构化数据不足3%。更严峻的是,占疾病图谱80%价值的罕见病、慢性病数据,因其敏感性长期沉睡在各医疗机构的"数据孤岛"中。</p><p>而像这样的断点无法解决,产业链就无法形成闭环。算力需求自然也就得不到满足,显然,这显然已经远远超出了传统意义上那些仅仅提供“卡和电”的算力基础设施供应商所能独立应对的范畴。</p><p>不过,如今市场已经有一批新型的智算服务商正悄然崛起。这些企业不再将自身定位局限于单纯的硬件提供或算力租赁,他们还能更组建专业的算法团队和行业专家团队,深度参与到客户的AI应用开发与优化过程中。</p><p>与此同时,面对各种资源错配和算力利用率等问题,各地其实也在根据当地产业需求出台各种各样的算力补贴政策,其中,“算力券”作为一种直接降低企业使用算力成本的补贴方式。只是对于当前阶段的中国智算产业而言,单纯的政策“急救药”恐怕已难以从根本上扭转局面。</p><p>如今,智算产业所需要的是“造血式”培育生态。</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>一场英伟达引发的大泡沫,快破了</title>\n<style 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</p><p>“服务器价格波动剧烈,前段时间每台价格已上浮 15%-20%。随着关税暂停,我们计划恢复原价销售。” 某南部地区芯片供应商向虎嗅透露。 </p><p>与此同时,市场供给端也迎来新变量。虎嗅独家获悉,<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a> Hooper 系列高端产品与 Blackwell 系列已悄然现身国内市场,前者的现身时间点大约在2024年9月,而后者就发生在最近。华锐智算相关高管表示,“不同供应商的获取货源渠道都各不相同。”而这背后的复杂供应链网络无从探寻。</p><p>(虎嗅注:从2023年10月17日开始,华盛顿方面分阶段叫停了英伟达对华出售的芯片,包括A100、A800、H800、H100、H200;近期Hooper系列最后一张能够对华出售的H20也列入到限制出口名单)</p><p>其中,英伟达Hooper高端系列通常指H200,是H100芯片的升级版,前者比后者价格仅高出二十几万,但效率却高出30%。而Blackwell系列属于英伟达的高端系列,其中B200价格高达300多万,也是目前“流通受限”最严的产品,其流通路径更为隐秘。这两款均用于大模型预训练,而B200更是“一卡难求”。</p><p>回溯时间线,2024年4月,一张黄仁勋与奥特曼(Sam Altman)、OpenAI联创布罗克曼(Greg Brockman)的合影流传在推特上。这张合照背后是H200首批产品的关键交付节点——英伟达CEO黄仁勋亲自送货上门,而OpenAI正是H200的第一批用户。</p><p>短短5个月后,大洋彼岸就传来了H200的货源消息。如今,国内已有供应商具备每周 100 台 H200 服务器的供应能力。据该供应商透露,随着 H100 停产,市场需求正加速向 H200 转移,目前掌握 H200 货源的供应商不超过十家,供需缺口进一步拉大。</p><p>“现在市场上最缺的就是H200,而且据我所知,有一家云厂最近正在各处找H200。”一位从事算力行业18年的老玩家告诉虎嗅,他们长期为<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>、阿里、<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>、字节供应算力服务。</p><p>在这场算力军备赛中,交易链条笼罩着神秘面纱。某国内头部算力供应商表示,行业通行的算力计价规则是,合同中仅标注算力单位 “P”,将服务器交易转化为抽象的算力交易。(虎嗅注:P是算力的计算单位)比如在算力使用方与算力供应商进行算力交易时,并不会直接将卡的型号写进合同内,而是用多少P的算力来代替,也就是说在明面上并不会把具体的卡型号写进去。</p><p>深入产业链底层,隐秘的交易网络浮出水面。此前有媒体披露,部分中国经销商通过特殊采购渠道,经多层转售与包装,实现服务器 “曲线上市”。而虎嗅进一步了解到,还有部分经销商另辟蹊径,借助第三方企业,通过将模组嵌入产品的方式,获取服务器。</p><p>在暗流涌动的产业链背后,国内算力产业的发展也正在呈现新的走向。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>01、智算泡沫从何而来?</strong></p><p>2023年末,来自大洋彼岸的“英伟达禁令”,如同一块巨石投入平静的湖面,一场围绕算力核心资源的暗战随之打响。</p><p>最初的几个月,市场呈现出一种原始的混乱与躁动。暴利的诱惑之下,一些嗅觉敏锐的个体开始铤而走险。“当时市场上充斥着各种背景的‘供应商’,有海外归来的留学生,也有一些消息灵通的个人倒爷,”一位不愿具名的行业人士回忆道,“他们的流转方式相对简单粗暴,虽然交易依然隐秘,但远未形成后来那种层层转包的复杂链条。”</p><p>这些早期的“拓荒者”们,利用信息差和各种非正规渠道,将英伟达高端显卡,辗转供给到市场。由此,显卡的价格自然水涨船高。据一些媒体报道,在他们当中,一些个人供应商甚至将英伟达A100显卡标价至12.8万元人民币,远超其约1万美元的官方建议零售价。更有甚者,有人在社交媒体平台中手持H100芯片,称其单片售价高达25万元人民币。在当时,上述的种种行为和姿态可以说近乎炫耀式的。</p><p>在这种隐秘流通之下,一些大型算力供应商已经开始具备类似的交易网络渠道,而由此引发的智算热潮也在同时期兴起。2022~2024年间,多地抢建智算中心。有数据显示,单单是2024年,智算中心项目就超过了458个。</p><p>然而,这场轰轰烈烈的“炒卡及智算热潮”并未持续太久。到了2024年末,尤其是在DeepSeek等国产大模型以其高性价比横空出世后,一些单纯依赖“囤卡居奇”或缺乏核心技术支撑的算力供应商发现,他们的故事越来越难讲下去了。智算的泡沫,也逐渐出现破裂迹象。</p><p>有数据统计,2025年第一季度,中国大陆共有165个智算中心项目出现新动态,其中高达58%(95个)的项目仍处于已审批或筹建状态,另有33%(54个)处于在建或即将投产状态,而真正实现投产或试运行的,仅有区区16个,占比不足10%。</p><p>当然,呈现出泡沫破裂迹象的不只是国内。近半年来,Meta、<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>等都传出暂停部分全球数据中心项目。泡沫的另一面是令人担忧的低效与闲置。</p><p>有行业人士告诉虎嗅,“目前智算中心的点亮率不足50%,国产芯片由于性能短板,根本无法用于预训练。而且有些智算中心使用的是相对落后的服务器。”</p><p>这种“有卡用不起来”的现象,被行业人士归结为“结构性错配”——并非算力绝对过剩,而是有效的、能满足高端需求的算力供给不足,同时大量已建成的算力资源因技术代差、生态不完善或运营能力不足而无法被充分利用。</p><p>然而,在喧嚣与隐忧并存的智算版图上,科技巨头们却展现出截然不同的姿态。</p><p>据报道,字节跳动计划在2025年在AI基础设施上投入超过123亿美元(约合892亿元人民币),其中400亿元预算将用于在中国采购AI芯片,另有约500亿元计划用于购买英伟达芯片。对此,字节方面向虎嗅回应称,消息不准确。</p><p>同样在AI方面大手笔投入的还有阿里。CEO吴泳铭在2月24日公开宣布,未来三年<a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a>拟投入3800亿元建设AI基础设施。这一数字甚至超过了过去十年的总和。</p><p>但面对大手笔采购,供给端的压力也在突显。"市场的供货都来不及供给大厂们,好多公司签约了都交不出货。"一位智算供应商的销售人员对虎嗅说道。</p><p>对比之下,上述的智算泡沫与如今大厂这种大手笔地投入AI基建,似乎形成鲜明对比:一边是以A股为首的算力供应商纷纷叫停大型智算项目,另一边大厂则在积极投入AI基建。</p><p>而这背后的原因并不难理解。因为智算急剧降温的时间点恰出现在DeepSeek前后。从今年开始,再也没有人提出“百模大战”相关概念了,DeepSeek戳破的是训练需求的泡沫。如今还留在牌桌的只剩下大厂和个别AI模型公司。</p><p>对此,常垒资本管理合伙人冯博也对虎嗅说道,“当训练不是百花齐放的时候,那真正有训练能力和资格的人还会继续买卡训练,比如阿里和字节,而那些没有能力做训练的人就曲终人散了,这些人手里的算力就变成了泡沫。”</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>02、被退租的算力</strong></p><p>任何"泡沫"的诞生都根植于人类对稀缺性的非理性想象。炒茅台和囤算力的人本身并非是茅台爱好者、算力消纳方,而都共同有着投机心理。</p><p>截止到2024年底、2025一季度,<a href=\"https://laohu8.com/S/300287\">飞利信</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/600186\">莲花控股</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/300798\">锦鸡股份</a>等多家公司又相继终止了数亿元的算力租赁合同。与此同时,有算力供应商告诉虎嗅,“在算力租赁的生意里,退租是常有的事。”</p><p>这些终止租赁的企业并非真正的算力需求终端。随着 DeepSeek 引发的行业震荡,AI 行业泡沫逐渐破裂,众多算力供应商不得不直面算力过剩难题,四处寻觅稳定客源,探索新的算力消纳路径。</p><p>虎嗅在调查中发现,一位算力供应商创始人的名片上,除了三家智算、云计算领域的企业,还赫然印着一家投资公司。进一步深挖发现,该投资公司的被投项目涵盖一家<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>公司与一家专注大模型和云系统研发的企业。该创始人向虎嗅透露,“这两家被投企业的全部算力需求,均由自家的算力供应体系来满足;而且被投企业通常会以市场低价购买自家供应的算力。“</p><p>实际上,在智算产业里,像智算+投资绑定的形式绝非孤例。对于不少算力供应商而言,“这是目前消纳卡很好用的方式,只不过没有被摆到台面上。”冯博对虎嗅表示。 </p><p>不过,在上述的故事中,这是一种“垄断式”的算力消纳路径,即算力供应商通过投资锁定算力需求,并直接满足被投项目的全部算力需求。但并非只有这一种方式。</p><p>冯博认为,还有一种模式是,”算力供应商以 LP 身份切入产业基金,构建闭环式算力需求链条的模式值得关注。“</p><p>具体而言,该商业模式呈现出资本联动特征:算力供应商 A 作为潜在有限合伙人(LP),与产业基金 B 达成合作意向。在 B 基金的投资版图中,AI 应用厂商 C 作为被投企业,其业务发展对算力资源存在刚性需求。此时,A 通过战略投资 B 基金,间接绑定 C 公司未来的算力采购需求,构建起“资本投入 - 算力采购”的闭环。</p><p>若交易落地,A 公司将凭借 LP 身份获得优先服务权,成为 C 公司算力采购的首选供应商。这种模式本质上形成了资金的循环流动 ——A 公司对基金 B 的出资,最终通过 C 公司的算力采购回流。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4bb3ea9f815e396f17bc638ff3b03536\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"833\"/></p><p>“这不是一种主流方式,但却是一种还比较好用的方式。”冯博坦言。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>03、泡沫快破了,然后呢?</strong></p><p>“谈智算泡沫就不能只谈算力,它是一个产业链的问题,想让算力用起来,需要把断掉的点串起来,现在这条产业链还并未形成闭环。”一位深耕行业多年的算力供应商首席营销官向虎嗅精辟地指出了当前智算产业的核心症结。</p><p>进入2025年上半年,AI领域一个显著的趋势是,曾经被各大AI公司挂在嘴边的“预训练”一词,其热度正逐渐被“推理”所取代。无论是面向广阔的C端消费市场,还是赋能千行百业的B端企业级应用,推理需求的增长曲线都显得异常陡峭。</p><p>“不妨做一个简单的推演,”一位行业分析人士估算道,“以目前市场上主流AI应用的体量来计算,如豆包、DeepSeek等为例,假设其每个活跃用户平均每日生成10张图片,这背后所牵引的算力需求,便可能轻易达到百万P级别。这仅仅是图像生成这一单一场景,若叠加文本、语音、视频等多模态交互,其需求量级更是难以估量。”</p><p>这还仅是C端用户的推理需求。对于B端用户,推理需求更是海量。华锐智算某高管告诉虎嗅,车厂建设智算中心都是万P规模起步,“而且我们的客户中除了大厂,有最多算力需求的就是车厂。”</p><p>然而,再将海量的推理需求与算力泡沫联想到一起,故事就显得异常荒谬。为什么这么多的推理需求还是会产生算力泡沫?</p><p>某算力供应商对虎嗅表示,像这样海量的推理需求,需要智算服务商通过工程化技术对算力进行优化,比如压缩起跑时间、提高存储量、缩短推理延迟、提高吞吐量和推理精度等等。</p><p>不仅如此,上文提到的供需错配问题,还有一大部分是来自于芯片问题。对此,有行业知情人士向虎嗅表示,一些国产卡和英伟达的差距还是比较大,它们自身表现发展不匀,同一品牌即使堆再多的卡短板依然存在,这就导致了单一集群无法有效完成AI的训练和推理。</p><p>这种‘短板效应’意味着,即便通过大规模堆叠芯片来构建算力集群,如果短板问题得不到有效解决,整个集群的综合效能依然会受限,难以高效支撑AI大模型的复杂训练与大规模推理任务。</p><p>事实上,算力层面的工程挑战和芯片瓶颈固然严峻,但许多深层次的算力需求未能得到有效满足,其真正的“断点”往往出现在算力层之上的应用生态,特别是L2层(即针对特定行业或场景的)垂类模型的严重缺口。</p><p>在医疗产业就有这样一个需要填补的巨大“窟窿”,人才虹吸效应是国内医疗体系里长期被诟病的结构性问题,优秀医生都集中在一线城市的三甲医院里。但当业界寄希望于医疗大模型实现优质医疗资源下沉时,一个更根本的挑战浮出水面:如何构建可信医疗数据空间?</p><p>因为想要训练出具备全病程诊疗能力的垂类大模型,数据是关键前提。但问题是,必须要有全病程、全年龄段、全性别、全地域的<a href=\"https://laohu8.com/S/603138\">海量数据</a>才能在大模型里形成知识。而现实是医疗数据开放率不足5%。</p><p>某三甲医院信息科主任透露,其医院每年产生的500TB诊疗数据中,真正能用于AI训练的脱敏结构化数据不足3%。更严峻的是,占疾病图谱80%价值的罕见病、慢性病数据,因其敏感性长期沉睡在各医疗机构的"数据孤岛"中。</p><p>而像这样的断点无法解决,产业链就无法形成闭环。算力需求自然也就得不到满足,显然,这显然已经远远超出了传统意义上那些仅仅提供“卡和电”的算力基础设施供应商所能独立应对的范畴。</p><p>不过,如今市场已经有一批新型的智算服务商正悄然崛起。这些企业不再将自身定位局限于单纯的硬件提供或算力租赁,他们还能更组建专业的算法团队和行业专家团队,深度参与到客户的AI应用开发与优化过程中。</p><p>与此同时,面对各种资源错配和算力利用率等问题,各地其实也在根据当地产业需求出台各种各样的算力补贴政策,其中,“算力券”作为一种直接降低企业使用算力成本的补贴方式。只是对于当前阶段的中国智算产业而言,单纯的政策“急救药”恐怕已难以从根本上扭转局面。</p><p>如今,智算产业所需要的是“造血式”培育生态。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/3f1c866c487eb9e101f73a62d4495ce9","relate_stocks":{"BK4587":"ChatGPT概念","IE00BKDWB100.SGD":"PINEBRIDGE US LARGE CAP RESEARCH ENHANCED \"A5H\" (SGDHDG) ACC","IE00BYXW3230.USD":"PINEBRIDGE GLOBAL DYNAMIC ASSET ALLOCATION \"AA\" (USD) ACC","IE00BKPKM429.USD":"NEUBERGER BERMAN GLOBAL SUSTAINABLE EQUITY \"A\" (USD) ACC","IE00B775H168.HKD":"JANUS 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“曲线上市”。而虎嗅进一步了解到,还有部分经销商另辟蹊径,借助第三方企业,通过将模组嵌入产品的方式,获取服务器。在暗流涌动的产业链背后,国内算力产业的发展也正在呈现新的走向。01、智算泡沫从何而来?2023年末,来自大洋彼岸的“英伟达禁令”,如同一块巨石投入平静的湖面,一场围绕算力核心资源的暗战随之打响。最初的几个月,市场呈现出一种原始的混乱与躁动。暴利的诱惑之下,一些嗅觉敏锐的个体开始铤而走险。“当时市场上充斥着各种背景的‘供应商’,有海外归来的留学生,也有一些消息灵通的个人倒爷,”一位不愿具名的行业人士回忆道,“他们的流转方式相对简单粗暴,虽然交易依然隐秘,但远未形成后来那种层层转包的复杂链条。”这些早期的“拓荒者”们,利用信息差和各种非正规渠道,将英伟达高端显卡,辗转供给到市场。由此,显卡的价格自然水涨船高。据一些媒体报道,在他们当中,一些个人供应商甚至将英伟达A100显卡标价至12.8万元人民币,远超其约1万美元的官方建议零售价。更有甚者,有人在社交媒体平台中手持H100芯片,称其单片售价高达25万元人民币。在当时,上述的种种行为和姿态可以说近乎炫耀式的。在这种隐秘流通之下,一些大型算力供应商已经开始具备类似的交易网络渠道,而由此引发的智算热潮也在同时期兴起。2022~2024年间,多地抢建智算中心。有数据显示,单单是2024年,智算中心项目就超过了458个。然而,这场轰轰烈烈的“炒卡及智算热潮”并未持续太久。到了2024年末,尤其是在DeepSeek等国产大模型以其高性价比横空出世后,一些单纯依赖“囤卡居奇”或缺乏核心技术支撑的算力供应商发现,他们的故事越来越难讲下去了。智算的泡沫,也逐渐出现破裂迹象。有数据统计,2025年第一季度,中国大陆共有165个智算中心项目出现新动态,其中高达58%(95个)的项目仍处于已审批或筹建状态,另有33%(54个)处于在建或即将投产状态,而真正实现投产或试运行的,仅有区区16个,占比不足10%。当然,呈现出泡沫破裂迹象的不只是国内。近半年来,Meta、微软等都传出暂停部分全球数据中心项目。泡沫的另一面是令人担忧的低效与闲置。有行业人士告诉虎嗅,“目前智算中心的点亮率不足50%,国产芯片由于性能短板,根本无法用于预训练。而且有些智算中心使用的是相对落后的服务器。”这种“有卡用不起来”的现象,被行业人士归结为“结构性错配”——并非算力绝对过剩,而是有效的、能满足高端需求的算力供给不足,同时大量已建成的算力资源因技术代差、生态不完善或运营能力不足而无法被充分利用。然而,在喧嚣与隐忧并存的智算版图上,科技巨头们却展现出截然不同的姿态。据报道,字节跳动计划在2025年在AI基础设施上投入超过123亿美元(约合892亿元人民币),其中400亿元预算将用于在中国采购AI芯片,另有约500亿元计划用于购买英伟达芯片。对此,字节方面向虎嗅回应称,消息不准确。同样在AI方面大手笔投入的还有阿里。CEO吴泳铭在2月24日公开宣布,未来三年阿里巴巴拟投入3800亿元建设AI基础设施。这一数字甚至超过了过去十年的总和。但面对大手笔采购,供给端的压力也在突显。\"市场的供货都来不及供给大厂们,好多公司签约了都交不出货。\"一位智算供应商的销售人员对虎嗅说道。对比之下,上述的智算泡沫与如今大厂这种大手笔地投入AI基建,似乎形成鲜明对比:一边是以A股为首的算力供应商纷纷叫停大型智算项目,另一边大厂则在积极投入AI基建。而这背后的原因并不难理解。因为智算急剧降温的时间点恰出现在DeepSeek前后。从今年开始,再也没有人提出“百模大战”相关概念了,DeepSeek戳破的是训练需求的泡沫。如今还留在牌桌的只剩下大厂和个别AI模型公司。对此,常垒资本管理合伙人冯博也对虎嗅说道,“当训练不是百花齐放的时候,那真正有训练能力和资格的人还会继续买卡训练,比如阿里和字节,而那些没有能力做训练的人就曲终人散了,这些人手里的算力就变成了泡沫。”02、被退租的算力任何\"泡沫\"的诞生都根植于人类对稀缺性的非理性想象。炒茅台和囤算力的人本身并非是茅台爱好者、算力消纳方,而都共同有着投机心理。截止到2024年底、2025一季度,飞利信、莲花控股、锦鸡股份等多家公司又相继终止了数亿元的算力租赁合同。与此同时,有算力供应商告诉虎嗅,“在算力租赁的生意里,退租是常有的事。”这些终止租赁的企业并非真正的算力需求终端。随着 DeepSeek 引发的行业震荡,AI 行业泡沫逐渐破裂,众多算力供应商不得不直面算力过剩难题,四处寻觅稳定客源,探索新的算力消纳路径。虎嗅在调查中发现,一位算力供应商创始人的名片上,除了三家智算、云计算领域的企业,还赫然印着一家投资公司。进一步深挖发现,该投资公司的被投项目涵盖一家机器人公司与一家专注大模型和云系统研发的企业。该创始人向虎嗅透露,“这两家被投企业的全部算力需求,均由自家的算力供应体系来满足;而且被投企业通常会以市场低价购买自家供应的算力。“实际上,在智算产业里,像智算+投资绑定的形式绝非孤例。对于不少算力供应商而言,“这是目前消纳卡很好用的方式,只不过没有被摆到台面上。”冯博对虎嗅表示。 不过,在上述的故事中,这是一种“垄断式”的算力消纳路径,即算力供应商通过投资锁定算力需求,并直接满足被投项目的全部算力需求。但并非只有这一种方式。冯博认为,还有一种模式是,”算力供应商以 LP 身份切入产业基金,构建闭环式算力需求链条的模式值得关注。“具体而言,该商业模式呈现出资本联动特征:算力供应商 A 作为潜在有限合伙人(LP),与产业基金 B 达成合作意向。在 B 基金的投资版图中,AI 应用厂商 C 作为被投企业,其业务发展对算力资源存在刚性需求。此时,A 通过战略投资 B 基金,间接绑定 C 公司未来的算力采购需求,构建起“资本投入 - 算力采购”的闭环。若交易落地,A 公司将凭借 LP 身份获得优先服务权,成为 C 公司算力采购的首选供应商。这种模式本质上形成了资金的循环流动 ——A 公司对基金 B 的出资,最终通过 C 公司的算力采购回流。“这不是一种主流方式,但却是一种还比较好用的方式。”冯博坦言。03、泡沫快破了,然后呢?“谈智算泡沫就不能只谈算力,它是一个产业链的问题,想让算力用起来,需要把断掉的点串起来,现在这条产业链还并未形成闭环。”一位深耕行业多年的算力供应商首席营销官向虎嗅精辟地指出了当前智算产业的核心症结。进入2025年上半年,AI领域一个显著的趋势是,曾经被各大AI公司挂在嘴边的“预训练”一词,其热度正逐渐被“推理”所取代。无论是面向广阔的C端消费市场,还是赋能千行百业的B端企业级应用,推理需求的增长曲线都显得异常陡峭。“不妨做一个简单的推演,”一位行业分析人士估算道,“以目前市场上主流AI应用的体量来计算,如豆包、DeepSeek等为例,假设其每个活跃用户平均每日生成10张图片,这背后所牵引的算力需求,便可能轻易达到百万P级别。这仅仅是图像生成这一单一场景,若叠加文本、语音、视频等多模态交互,其需求量级更是难以估量。”这还仅是C端用户的推理需求。对于B端用户,推理需求更是海量。华锐智算某高管告诉虎嗅,车厂建设智算中心都是万P规模起步,“而且我们的客户中除了大厂,有最多算力需求的就是车厂。”然而,再将海量的推理需求与算力泡沫联想到一起,故事就显得异常荒谬。为什么这么多的推理需求还是会产生算力泡沫?某算力供应商对虎嗅表示,像这样海量的推理需求,需要智算服务商通过工程化技术对算力进行优化,比如压缩起跑时间、提高存储量、缩短推理延迟、提高吞吐量和推理精度等等。不仅如此,上文提到的供需错配问题,还有一大部分是来自于芯片问题。对此,有行业知情人士向虎嗅表示,一些国产卡和英伟达的差距还是比较大,它们自身表现发展不匀,同一品牌即使堆再多的卡短板依然存在,这就导致了单一集群无法有效完成AI的训练和推理。这种‘短板效应’意味着,即便通过大规模堆叠芯片来构建算力集群,如果短板问题得不到有效解决,整个集群的综合效能依然会受限,难以高效支撑AI大模型的复杂训练与大规模推理任务。事实上,算力层面的工程挑战和芯片瓶颈固然严峻,但许多深层次的算力需求未能得到有效满足,其真正的“断点”往往出现在算力层之上的应用生态,特别是L2层(即针对特定行业或场景的)垂类模型的严重缺口。在医疗产业就有这样一个需要填补的巨大“窟窿”,人才虹吸效应是国内医疗体系里长期被诟病的结构性问题,优秀医生都集中在一线城市的三甲医院里。但当业界寄希望于医疗大模型实现优质医疗资源下沉时,一个更根本的挑战浮出水面:如何构建可信医疗数据空间?因为想要训练出具备全病程诊疗能力的垂类大模型,数据是关键前提。但问题是,必须要有全病程、全年龄段、全性别、全地域的海量数据才能在大模型里形成知识。而现实是医疗数据开放率不足5%。某三甲医院信息科主任透露,其医院每年产生的500TB诊疗数据中,真正能用于AI训练的脱敏结构化数据不足3%。更严峻的是,占疾病图谱80%价值的罕见病、慢性病数据,因其敏感性长期沉睡在各医疗机构的\"数据孤岛\"中。而像这样的断点无法解决,产业链就无法形成闭环。算力需求自然也就得不到满足,显然,这显然已经远远超出了传统意义上那些仅仅提供“卡和电”的算力基础设施供应商所能独立应对的范畴。不过,如今市场已经有一批新型的智算服务商正悄然崛起。这些企业不再将自身定位局限于单纯的硬件提供或算力租赁,他们还能更组建专业的算法团队和行业专家团队,深度参与到客户的AI应用开发与优化过程中。与此同时,面对各种资源错配和算力利用率等问题,各地其实也在根据当地产业需求出台各种各样的算力补贴政策,其中,“算力券”作为一种直接降低企业使用算力成本的补贴方式。只是对于当前阶段的中国智算产业而言,单纯的政策“急救药”恐怕已难以从根本上扭转局面。如今,智算产业所需要的是“造血式”培育生态。","news_type":1,"symbols_score_info":{"NVDA":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":409,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":407479108628968,"gmtCreate":1740500718909,"gmtModify":1740501445422,"author":{"id":"3466494169760674","authorId":"3466494169760674","name":"暮雪寒寒","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3466494169760674","authorIdStr":"3466494169760674"},"themes":[],"htmlText":"Replying 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跌的很莫名其妙,把本周新开仓的看涨期权都都杀了,一点套现机会都不给。但现在也是绝佳卖出机会。上周波动率太低了,包括今天连续三天下跌后,隐含波动率升至120%。不过我已经有持仓了,就不动了。基本面没有实质利空,业绩展望好于60天前,因为Hopper需求已经确定,GB200已经显示出进展。业绩有望超出1月份的预期,并达到4月份的共识预期。大摩分析师预期公司Q1营收指导375亿美元将增加20-25亿美元。并预计以139股价为基准:牛市情况下,价格有3-15%的上涨空间熊市情况下,有5-10%的下跌空间所以财报前先跌了不是什么坏事,下跌空间不存在了。除非是特别黑的黑天鹅出来恶心人,那大跌后反而会反弹的更厉害。机构sell call封顶价格145或者148,对冲很高,157.5-165,显著高于上周。所以机构预期财报并不差。不过再高的价格大概是见不到了,目前来看这个季度股价150封顶了。其实更重要的是财报之后股价怎么走。财报后股价可能不会突破150而是继续像前两个月一样横盘震荡,大多数时候130~140,少数突破140或者跌到120。 <a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">$特斯拉(TSLA)$</a> 特斯拉可以说是关税第一首害股。想知道什么时候可以抄底,关注大单 <a href=\"https://laohu8.com/OPT/TSLA%2020250620%20370.0%20PUT\">$TSLA 20250620 370.0 PUT$</a> 什么时候平仓","listText":"跌的有点莫名其妙了,考虑了一下两件事相关,一是墨加关税生效日期是3月4日,也就是下周。二是根据历史数据,总统任期周期的第一年的2月份标普500指数在表现通常不佳。不过一跟二大概是同种归因。 <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$</a> 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就在最新报告中上调了中国经济增速预期,<b>预计2023年中国四个季度经济平均增速6.5%,显著高于去年11月底预测的5.5%。</b></p><p>高盛还认为,<b>中国经济加快恢复还将提振全球经济增长。到2023年年底,在中国经济加快恢复与内需复苏的推动下,全球经济将多增长1个百分点。</b></p><p>高盛在该报告中指出,中国经济将通过国内需求、国际旅行需求和大宗商品需求三个渠道为全球经济增长带来直接的积极影响。预计今年中国内需将增加5%,带动部分亚太地区经济体的GDP增速提升约0.4个百分点;中国对外服务需求逐渐复苏,尤其是出境旅游,将提振出游目的国经济;此外,中国经济加快恢复或提振国际大宗商品需求和价格。中国每天的石油需求可能会回升100万桶,或令布油价格每桶再上涨约15美元。</p><p>除了高盛外,多家外资机构此前纷纷看好中国的增长前景。</p><p>本月初,惠誉评级在修正后的预测中表示,2023年中国经济将增长5%,远高于去年12月预测的4.1%。惠誉 Brian Coulton 研究团队认为:“(中国)从新冠冲击中迅速反弹,意味着2023年上半年的经济活动要比我们预测的强。”</p><p>惠誉指出,上调预期是基于“消费和经济活动复苏速度快于最初预期的证据”,此外,中国最新的PMI数据显示,中国经济将进一步增长。</p><p>数据显示,自2022年11月7日以来,北向资金已经连续13周净流入A股。2023年1月16日至1月20日是净流入A股最多的一周,金额达到485.13亿元。从月度数据来看,2月以来,北向资金净流入A股83.54亿元,而1月净流入金额达1412.9亿元。这可以说是外资看好中国的最好证明。</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\" 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就在最新报告中上调了中国经济增速预期,预计2023年中国四个季度经济平均增速6.5%,显著高于去年11月底预测的5.5%。高盛还认为,中国经济加快恢复还将提振全球经济增长。到2023年年底,在中国经济加快恢复与内需复苏的推动下,全球经济将多增长1个百分点。高盛在该报告中指出,中国经济将通过国内需求、国际旅行需求和大宗商品需求三个渠道为全球经济增长带来直接的积极影响。预计今年中国内需将增加5%,带动部分亚太地区经济体的GDP增速提升约0.4个百分点;中国对外服务需求逐渐复苏,尤其是出境旅游,将提振出游目的国经济;此外,中国经济加快恢复或提振国际大宗商品需求和价格。中国每天的石油需求可能会回升100万桶,或令布油价格每桶再上涨约15美元。除了高盛外,多家外资机构此前纷纷看好中国的增长前景。本月初,惠誉评级在修正后的预测中表示,2023年中国经济将增长5%,远高于去年12月预测的4.1%。惠誉 Brian Coulton 研究团队认为:“(中国)从新冠冲击中迅速反弹,意味着2023年上半年的经济活动要比我们预测的强。”惠誉指出,上调预期是基于“消费和经济活动复苏速度快于最初预期的证据”,此外,中国最新的PMI数据显示,中国经济将进一步增长。数据显示,自2022年11月7日以来,北向资金已经连续13周净流入A股。2023年1月16日至1月20日是净流入A股最多的一周,金额达到485.13亿元。从月度数据来看,2月以来,北向资金净流入A股83.54亿元,而1月净流入金额达1412.9亿元。这可以说是外资看好中国的最好证明。","news_type":1,"symbols_score_info":{"000001.SH":0.9,"HSI":0.9}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2749,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":668585248,"gmtCreate":1664941339084,"gmtModify":1664943373266,"author":{"id":"3466494169760674","authorId":"3466494169760674","name":"暮雪寒寒","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3466494169760674","authorIdStr":"3466494169760674"},"themes":[],"htmlText":"等老A开盘就给你跌回来[白眼] ","listText":"等老A开盘就给你跌回来[白眼] 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href=\"https://laohu8.com/S/MCO\">穆迪</a>,将重新评估英国政府的信用评级。一旦信用评级遭下调,将对英国的外债形成巨大压力。</p><p><b>美股的惨烈9月</b></p><p>刚刚过去的9月,美股经历了惨烈一跌。</p><p>9月的最后一个交易日,美股三大指数再度集体重挫,标普500指数、道琼斯工业指数双双跌破6月低点,单月跌幅分别达9.3%、8.8%,均创下2020年3月美国疫情暴发以来的最大月度跌幅,更是2002年以来最惨的9月,而纳斯达克指数单月跌幅更是达10.5%。</p><p>其实,整个第三季度,美股都笼罩在熊市阴霾之下,标普500指数季度跌幅达5.3%,为连续三个季度下滑,这是自2008 年金融危机以来最长的季度连跌。</p><p>若将时间周期继续拉长,2022年以来,标普累计跌幅已达到25%,跌幅已经排到史上第三(1931年以来),相比2022年1月的纪录高位,标普500的总市值累计蒸发约10万亿美元(约合人民币71万亿元)。</p><p>连续的暴跌之下,美股多头正在陷入绝望时刻。即使是最乐观的美国散户投资者也开始出逃,同时花费创纪录的资金锁定保护性期权。</p><p>据<a href=\"https://laohu8.com/S/JPM\">摩根大通</a>根据交易所公开数据测算,散户投资者在此前一周净抛售29亿美元股票,超过了6月中旬市场低谷的卖出股票数量的4倍,是过去五年以来的第二大单周抛售量。</p><p>此外,Sundial Capital Research编制的Options Clearing Corp的数据显示,由于对即将到来的市场崩盘忧心忡忡,美股的小资金群体上周史无前例地花费了180亿美元(约合人民币1280亿元)买入看跌期权。</p><p>与此同时,<a href=\"https://laohu8.com/S/MS\">摩根士丹利</a>追踪的对冲基金已将股票敞口削减至历史最低水平,连续第11个交易日增加针对ETF的空头头寸。基金经理的现金水平也接近历史高位,市场观望情绪愈发强烈。</p><p><b>面对这一轮惨烈的抛售潮,华尔街的“死多头”的信心也开始动摇。</b></p><p>号称华尔街最坚定的多头,摩根大通的策略分析师Marko Kolanovic悲观地强调,美联储政策失误和地缘政治升级的风险正在增加,使得2022年美股目标位面临下调风险。</p><p>而让多头更绝望的是,美股熊市的痛苦可能还未结束。</p><p>据美国媒体统计,在美国历史的几轮熊市中,20个月内美股平均跌幅达到39%,这意味着,当前美股仍存在19%的潜在下跌空间;而当前这轮熊市持续的时间为9个月,不足过去14轮熊市平均持续时间的50%。</p><p><b>美联储警告金融风险</b></p><p>当前,美股市场的投资者不得不思考的重要问题是,美联储的紧缩周期何时才会结束。</p><p>因为,美股过去的6轮熊市中,所有的底部都是美联储降息时形成的。但目前华尔街交易员们预计,在2023年4月之前,美联储利率可能不会见顶。</p><p>而刚刚出炉的通胀数据,也不容乐观,其中美联储最重视的通胀指标意外加速上行。</p><p>9月30日,美国商务部披露的最新数据显示,美国核心PCE物价指数(剔除食品和能源价格)8月同比增长4.9%,高于预期的4.7%,前值为4.6%(上修至4.7%),同比增速创今年5月以来最高纪录;8月核心PCE物价指数环比增长0.6%,高于预期的0.5%,前值0.1%(下修至0%),环比增速仍接近历史高位。</p><p>同时,美联储副主席布雷纳德(Lael Brainard)于当地时间9月30日再次强调称,不应过早撤除遏制高通胀的行动,要将较高的限制性利率保持一段时间。</p><p>这也意味着,美联储的加息风暴大概率仍将继续,未来何时结束,仍取决于美国的通胀数据。芝商所美联储观察工具显示,投资者目前预计美联储11月加息75个基点的概率为57%。</p><p>但面对全球金融市场动荡,美联储也开始紧张。布雷纳德30日的讲话大部分内容都涉及到,全球央行迅速加息可能带来的金融稳定风险。其进一步表示,美联储正在密切关注自身政策行动对全球经济和金融系统的影响。</p><p>华尔街机构则更为紧张,美国银行在最新的报告中警告称,当前美国的信用压力指标已经接近临界点,如果美联储再不从控制通胀和意外风险找准平衡点,美国有可能爆发英国那样的金融市场危机。</p><p>美国银行的高收益债券策略团队认为,如果信用压力指标(CSI)达到75%以上的“临界区”,局面将变得失控,现在已经到了重视风险管理的时候。这意味着,在下一次议息会议上,美联储应当放缓加息步伐,之后应该暂停,以使经济能够完全适应已经实施的所有极端紧缩政策。</p><p><b>欧洲的下一只“黑天鹅”</b></p><p><b>当前,欧洲金融市场的“风暴眼”——英国,即将面临下一只“黑天鹅”。</b></p><p>10月21日,全球三大评级机构中的标普、穆迪,将重新评估英国政府的信用评级。若财政状况持续紧张,英国主权信用评级可能遭到下调。</p><p>而一旦信用评级遭下调,将对英国的外债形成巨大压力,外界向英国提供债务融资将面临“额外风险”,或将对英国经济前景造成冲击。</p><p>市场对这一次的信用评级非常担忧,因为标普已经率先发出了“警报信号”。当地时间9月30日,标普维持英国AA/A-1+主权评级,但将评级展望由“稳定”下调为“负面”。</p><p>标普表示,英国公布减税政策后,英国财政赤字将增加,财政失衡的风险上升。</p><p>标普估算,如果新减税政策继续实施,到2025年英国政府预算赤字与GDP的占比将扩大2.6个百分点,这将使当局很难实现降低公共债务占国民收入比例的雄心。</p><p>标普认为,英国经济将在未来几个季度陷入萎缩,明年GDP将下滑0.5%。</p><p>同时,穆迪已经将英国政府推出的50年来最大规模减税计划打上了“负面”标签。穆迪认为,这一举措将威胁到英国在投资者心目中的信誉,但穆迪尚未将英国评级展望下调为负面。</p><p>目前,穆迪对英国的主权评级为Aa3,惠誉是AA-,这二者为同一档,而标普对英国的信用评级为AA,比穆迪和惠誉高一档。</p><p><b>对于当前的英国而言,已是山雨欲来风满楼。</b></p><p>此前,激进的减税计划一度引发英国资本市场大地震,英国国债上演“大崩盘”,英镑暴跌刷新历史新低。为了避免更大的危机,英国央行不得不出手救市。</p><p>而刚上任不久的英国女首相特拉斯似乎正在失去大多数英国民众的支持。当地时间9月30日,英国舆观调查公司(YouGov)公布的民调显示,在接受调查的近5000名英国人中,约51%的人认为,特拉斯应该辞职,54%的人认为,英国财政大臣克沃滕应该辞职。</p><p>支持率大跌的重要原因之一便是,特拉斯政府刚刚出台的经济新政,其中包括,50年来最激进的减税政策,预计减税总额高达450亿英镑,以及大规模的能源支持计划,预计将在两年内花费超过1000亿英镑。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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href=\"https://laohu8.com/S/MCO\">穆迪</a>,将重新评估英国政府的信用评级。一旦信用评级遭下调,将对英国的外债形成巨大压力。</p><p><b>美股的惨烈9月</b></p><p>刚刚过去的9月,美股经历了惨烈一跌。</p><p>9月的最后一个交易日,美股三大指数再度集体重挫,标普500指数、道琼斯工业指数双双跌破6月低点,单月跌幅分别达9.3%、8.8%,均创下2020年3月美国疫情暴发以来的最大月度跌幅,更是2002年以来最惨的9月,而纳斯达克指数单月跌幅更是达10.5%。</p><p>其实,整个第三季度,美股都笼罩在熊市阴霾之下,标普500指数季度跌幅达5.3%,为连续三个季度下滑,这是自2008 年金融危机以来最长的季度连跌。</p><p>若将时间周期继续拉长,2022年以来,标普累计跌幅已达到25%,跌幅已经排到史上第三(1931年以来),相比2022年1月的纪录高位,标普500的总市值累计蒸发约10万亿美元(约合人民币71万亿元)。</p><p>连续的暴跌之下,美股多头正在陷入绝望时刻。即使是最乐观的美国散户投资者也开始出逃,同时花费创纪录的资金锁定保护性期权。</p><p>据<a href=\"https://laohu8.com/S/JPM\">摩根大通</a>根据交易所公开数据测算,散户投资者在此前一周净抛售29亿美元股票,超过了6月中旬市场低谷的卖出股票数量的4倍,是过去五年以来的第二大单周抛售量。</p><p>此外,Sundial Capital Research编制的Options Clearing Corp的数据显示,由于对即将到来的市场崩盘忧心忡忡,美股的小资金群体上周史无前例地花费了180亿美元(约合人民币1280亿元)买入看跌期权。</p><p>与此同时,<a href=\"https://laohu8.com/S/MS\">摩根士丹利</a>追踪的对冲基金已将股票敞口削减至历史最低水平,连续第11个交易日增加针对ETF的空头头寸。基金经理的现金水平也接近历史高位,市场观望情绪愈发强烈。</p><p><b>面对这一轮惨烈的抛售潮,华尔街的“死多头”的信心也开始动摇。</b></p><p>号称华尔街最坚定的多头,摩根大通的策略分析师Marko Kolanovic悲观地强调,美联储政策失误和地缘政治升级的风险正在增加,使得2022年美股目标位面临下调风险。</p><p>而让多头更绝望的是,美股熊市的痛苦可能还未结束。</p><p>据美国媒体统计,在美国历史的几轮熊市中,20个月内美股平均跌幅达到39%,这意味着,当前美股仍存在19%的潜在下跌空间;而当前这轮熊市持续的时间为9个月,不足过去14轮熊市平均持续时间的50%。</p><p><b>美联储警告金融风险</b></p><p>当前,美股市场的投资者不得不思考的重要问题是,美联储的紧缩周期何时才会结束。</p><p>因为,美股过去的6轮熊市中,所有的底部都是美联储降息时形成的。但目前华尔街交易员们预计,在2023年4月之前,美联储利率可能不会见顶。</p><p>而刚刚出炉的通胀数据,也不容乐观,其中美联储最重视的通胀指标意外加速上行。</p><p>9月30日,美国商务部披露的最新数据显示,美国核心PCE物价指数(剔除食品和能源价格)8月同比增长4.9%,高于预期的4.7%,前值为4.6%(上修至4.7%),同比增速创今年5月以来最高纪录;8月核心PCE物价指数环比增长0.6%,高于预期的0.5%,前值0.1%(下修至0%),环比增速仍接近历史高位。</p><p>同时,美联储副主席布雷纳德(Lael Brainard)于当地时间9月30日再次强调称,不应过早撤除遏制高通胀的行动,要将较高的限制性利率保持一段时间。</p><p>这也意味着,美联储的加息风暴大概率仍将继续,未来何时结束,仍取决于美国的通胀数据。芝商所美联储观察工具显示,投资者目前预计美联储11月加息75个基点的概率为57%。</p><p>但面对全球金融市场动荡,美联储也开始紧张。布雷纳德30日的讲话大部分内容都涉及到,全球央行迅速加息可能带来的金融稳定风险。其进一步表示,美联储正在密切关注自身政策行动对全球经济和金融系统的影响。</p><p>华尔街机构则更为紧张,美国银行在最新的报告中警告称,当前美国的信用压力指标已经接近临界点,如果美联储再不从控制通胀和意外风险找准平衡点,美国有可能爆发英国那样的金融市场危机。</p><p>美国银行的高收益债券策略团队认为,如果信用压力指标(CSI)达到75%以上的“临界区”,局面将变得失控,现在已经到了重视风险管理的时候。这意味着,在下一次议息会议上,美联储应当放缓加息步伐,之后应该暂停,以使经济能够完全适应已经实施的所有极端紧缩政策。</p><p><b>欧洲的下一只“黑天鹅”</b></p><p><b>当前,欧洲金融市场的“风暴眼”——英国,即将面临下一只“黑天鹅”。</b></p><p>10月21日,全球三大评级机构中的标普、穆迪,将重新评估英国政府的信用评级。若财政状况持续紧张,英国主权信用评级可能遭到下调。</p><p>而一旦信用评级遭下调,将对英国的外债形成巨大压力,外界向英国提供债务融资将面临“额外风险”,或将对英国经济前景造成冲击。</p><p>市场对这一次的信用评级非常担忧,因为标普已经率先发出了“警报信号”。当地时间9月30日,标普维持英国AA/A-1+主权评级,但将评级展望由“稳定”下调为“负面”。</p><p>标普表示,英国公布减税政策后,英国财政赤字将增加,财政失衡的风险上升。</p><p>标普估算,如果新减税政策继续实施,到2025年英国政府预算赤字与GDP的占比将扩大2.6个百分点,这将使当局很难实现降低公共债务占国民收入比例的雄心。</p><p>标普认为,英国经济将在未来几个季度陷入萎缩,明年GDP将下滑0.5%。</p><p>同时,穆迪已经将英国政府推出的50年来最大规模减税计划打上了“负面”标签。穆迪认为,这一举措将威胁到英国在投资者心目中的信誉,但穆迪尚未将英国评级展望下调为负面。</p><p>目前,穆迪对英国的主权评级为Aa3,惠誉是AA-,这二者为同一档,而标普对英国的信用评级为AA,比穆迪和惠誉高一档。</p><p><b>对于当前的英国而言,已是山雨欲来风满楼。</b></p><p>此前,激进的减税计划一度引发英国资本市场大地震,英国国债上演“大崩盘”,英镑暴跌刷新历史新低。为了避免更大的危机,英国央行不得不出手救市。</p><p>而刚上任不久的英国女首相特拉斯似乎正在失去大多数英国民众的支持。当地时间9月30日,英国舆观调查公司(YouGov)公布的民调显示,在接受调查的近5000名英国人中,约51%的人认为,特拉斯应该辞职,54%的人认为,英国财政大臣克沃滕应该辞职。</p><p>支持率大跌的重要原因之一便是,特拉斯政府刚刚出台的经济新政,其中包括,50年来最激进的减税政策,预计减税总额高达450亿英镑,以及大规模的能源支持计划,预计将在两年内花费超过1000亿英镑。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/0f9e9a265cb0e7e8cb195039b2fe24a4","relate_stocks":{"161125":"标普500","513500":"标普500ETF","BK4581":"高盛持仓","SQQQ":"纳指三倍做空ETF","SDS":"两倍做空标普500ETF","BK4534":"瑞士信贷持仓","SPXU":"三倍做空标普500ETF","DXD":"道指两倍做空ETF","DDM":"道指两倍做多ETF","SH":"标普500反向ETF","SPY":"标普500ETF","BK4504":"桥水持仓","QLD":"纳指两倍做多ETF","BK4559":"巴菲特持仓",".DJI":"道琼斯","BK4550":"红杉资本持仓",".IXIC":"NASDAQ 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系列已悄然现身国内市场,前者的现身时间点大约在2024年9月,而后者就发生在最近。华锐智算相关高管表示,“不同供应商的获取货源渠道都各不相同。”而这背后的复杂供应链网络无从探寻。</p><p>(虎嗅注:从2023年10月17日开始,华盛顿方面分阶段叫停了英伟达对华出售的芯片,包括A100、A800、H800、H100、H200;近期Hooper系列最后一张能够对华出售的H20也列入到限制出口名单)</p><p>其中,英伟达Hooper高端系列通常指H200,是H100芯片的升级版,前者比后者价格仅高出二十几万,但效率却高出30%。而Blackwell系列属于英伟达的高端系列,其中B200价格高达300多万,也是目前“流通受限”最严的产品,其流通路径更为隐秘。这两款均用于大模型预训练,而B200更是“一卡难求”。</p><p>回溯时间线,2024年4月,一张黄仁勋与奥特曼(Sam Altman)、OpenAI联创布罗克曼(Greg Brockman)的合影流传在推特上。这张合照背后是H200首批产品的关键交付节点——英伟达CEO黄仁勋亲自送货上门,而OpenAI正是H200的第一批用户。</p><p>短短5个月后,大洋彼岸就传来了H200的货源消息。如今,国内已有供应商具备每周 100 台 H200 服务器的供应能力。据该供应商透露,随着 H100 停产,市场需求正加速向 H200 转移,目前掌握 H200 货源的供应商不超过十家,供需缺口进一步拉大。</p><p>“现在市场上最缺的就是H200,而且据我所知,有一家云厂最近正在各处找H200。”一位从事算力行业18年的老玩家告诉虎嗅,他们长期为<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>、阿里、<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>、字节供应算力服务。</p><p>在这场算力军备赛中,交易链条笼罩着神秘面纱。某国内头部算力供应商表示,行业通行的算力计价规则是,合同中仅标注算力单位 “P”,将服务器交易转化为抽象的算力交易。(虎嗅注:P是算力的计算单位)比如在算力使用方与算力供应商进行算力交易时,并不会直接将卡的型号写进合同内,而是用多少P的算力来代替,也就是说在明面上并不会把具体的卡型号写进去。</p><p>深入产业链底层,隐秘的交易网络浮出水面。此前有媒体披露,部分中国经销商通过特殊采购渠道,经多层转售与包装,实现服务器 “曲线上市”。而虎嗅进一步了解到,还有部分经销商另辟蹊径,借助第三方企业,通过将模组嵌入产品的方式,获取服务器。</p><p>在暗流涌动的产业链背后,国内算力产业的发展也正在呈现新的走向。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>01、智算泡沫从何而来?</strong></p><p>2023年末,来自大洋彼岸的“英伟达禁令”,如同一块巨石投入平静的湖面,一场围绕算力核心资源的暗战随之打响。</p><p>最初的几个月,市场呈现出一种原始的混乱与躁动。暴利的诱惑之下,一些嗅觉敏锐的个体开始铤而走险。“当时市场上充斥着各种背景的‘供应商’,有海外归来的留学生,也有一些消息灵通的个人倒爷,”一位不愿具名的行业人士回忆道,“他们的流转方式相对简单粗暴,虽然交易依然隐秘,但远未形成后来那种层层转包的复杂链条。”</p><p>这些早期的“拓荒者”们,利用信息差和各种非正规渠道,将英伟达高端显卡,辗转供给到市场。由此,显卡的价格自然水涨船高。据一些媒体报道,在他们当中,一些个人供应商甚至将英伟达A100显卡标价至12.8万元人民币,远超其约1万美元的官方建议零售价。更有甚者,有人在社交媒体平台中手持H100芯片,称其单片售价高达25万元人民币。在当时,上述的种种行为和姿态可以说近乎炫耀式的。</p><p>在这种隐秘流通之下,一些大型算力供应商已经开始具备类似的交易网络渠道,而由此引发的智算热潮也在同时期兴起。2022~2024年间,多地抢建智算中心。有数据显示,单单是2024年,智算中心项目就超过了458个。</p><p>然而,这场轰轰烈烈的“炒卡及智算热潮”并未持续太久。到了2024年末,尤其是在DeepSeek等国产大模型以其高性价比横空出世后,一些单纯依赖“囤卡居奇”或缺乏核心技术支撑的算力供应商发现,他们的故事越来越难讲下去了。智算的泡沫,也逐渐出现破裂迹象。</p><p>有数据统计,2025年第一季度,中国大陆共有165个智算中心项目出现新动态,其中高达58%(95个)的项目仍处于已审批或筹建状态,另有33%(54个)处于在建或即将投产状态,而真正实现投产或试运行的,仅有区区16个,占比不足10%。</p><p>当然,呈现出泡沫破裂迹象的不只是国内。近半年来,Meta、<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>等都传出暂停部分全球数据中心项目。泡沫的另一面是令人担忧的低效与闲置。</p><p>有行业人士告诉虎嗅,“目前智算中心的点亮率不足50%,国产芯片由于性能短板,根本无法用于预训练。而且有些智算中心使用的是相对落后的服务器。”</p><p>这种“有卡用不起来”的现象,被行业人士归结为“结构性错配”——并非算力绝对过剩,而是有效的、能满足高端需求的算力供给不足,同时大量已建成的算力资源因技术代差、生态不完善或运营能力不足而无法被充分利用。</p><p>然而,在喧嚣与隐忧并存的智算版图上,科技巨头们却展现出截然不同的姿态。</p><p>据报道,字节跳动计划在2025年在AI基础设施上投入超过123亿美元(约合892亿元人民币),其中400亿元预算将用于在中国采购AI芯片,另有约500亿元计划用于购买英伟达芯片。对此,字节方面向虎嗅回应称,消息不准确。</p><p>同样在AI方面大手笔投入的还有阿里。CEO吴泳铭在2月24日公开宣布,未来三年<a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a>拟投入3800亿元建设AI基础设施。这一数字甚至超过了过去十年的总和。</p><p>但面对大手笔采购,供给端的压力也在突显。"市场的供货都来不及供给大厂们,好多公司签约了都交不出货。"一位智算供应商的销售人员对虎嗅说道。</p><p>对比之下,上述的智算泡沫与如今大厂这种大手笔地投入AI基建,似乎形成鲜明对比:一边是以A股为首的算力供应商纷纷叫停大型智算项目,另一边大厂则在积极投入AI基建。</p><p>而这背后的原因并不难理解。因为智算急剧降温的时间点恰出现在DeepSeek前后。从今年开始,再也没有人提出“百模大战”相关概念了,DeepSeek戳破的是训练需求的泡沫。如今还留在牌桌的只剩下大厂和个别AI模型公司。</p><p>对此,常垒资本管理合伙人冯博也对虎嗅说道,“当训练不是百花齐放的时候,那真正有训练能力和资格的人还会继续买卡训练,比如阿里和字节,而那些没有能力做训练的人就曲终人散了,这些人手里的算力就变成了泡沫。”</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>02、被退租的算力</strong></p><p>任何"泡沫"的诞生都根植于人类对稀缺性的非理性想象。炒茅台和囤算力的人本身并非是茅台爱好者、算力消纳方,而都共同有着投机心理。</p><p>截止到2024年底、2025一季度,<a href=\"https://laohu8.com/S/300287\">飞利信</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/600186\">莲花控股</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/300798\">锦鸡股份</a>等多家公司又相继终止了数亿元的算力租赁合同。与此同时,有算力供应商告诉虎嗅,“在算力租赁的生意里,退租是常有的事。”</p><p>这些终止租赁的企业并非真正的算力需求终端。随着 DeepSeek 引发的行业震荡,AI 行业泡沫逐渐破裂,众多算力供应商不得不直面算力过剩难题,四处寻觅稳定客源,探索新的算力消纳路径。</p><p>虎嗅在调查中发现,一位算力供应商创始人的名片上,除了三家智算、云计算领域的企业,还赫然印着一家投资公司。进一步深挖发现,该投资公司的被投项目涵盖一家<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>公司与一家专注大模型和云系统研发的企业。该创始人向虎嗅透露,“这两家被投企业的全部算力需求,均由自家的算力供应体系来满足;而且被投企业通常会以市场低价购买自家供应的算力。“</p><p>实际上,在智算产业里,像智算+投资绑定的形式绝非孤例。对于不少算力供应商而言,“这是目前消纳卡很好用的方式,只不过没有被摆到台面上。”冯博对虎嗅表示。 </p><p>不过,在上述的故事中,这是一种“垄断式”的算力消纳路径,即算力供应商通过投资锁定算力需求,并直接满足被投项目的全部算力需求。但并非只有这一种方式。</p><p>冯博认为,还有一种模式是,”算力供应商以 LP 身份切入产业基金,构建闭环式算力需求链条的模式值得关注。“</p><p>具体而言,该商业模式呈现出资本联动特征:算力供应商 A 作为潜在有限合伙人(LP),与产业基金 B 达成合作意向。在 B 基金的投资版图中,AI 应用厂商 C 作为被投企业,其业务发展对算力资源存在刚性需求。此时,A 通过战略投资 B 基金,间接绑定 C 公司未来的算力采购需求,构建起“资本投入 - 算力采购”的闭环。</p><p>若交易落地,A 公司将凭借 LP 身份获得优先服务权,成为 C 公司算力采购的首选供应商。这种模式本质上形成了资金的循环流动 ——A 公司对基金 B 的出资,最终通过 C 公司的算力采购回流。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4bb3ea9f815e396f17bc638ff3b03536\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"833\"/></p><p>“这不是一种主流方式,但却是一种还比较好用的方式。”冯博坦言。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>03、泡沫快破了,然后呢?</strong></p><p>“谈智算泡沫就不能只谈算力,它是一个产业链的问题,想让算力用起来,需要把断掉的点串起来,现在这条产业链还并未形成闭环。”一位深耕行业多年的算力供应商首席营销官向虎嗅精辟地指出了当前智算产业的核心症结。</p><p>进入2025年上半年,AI领域一个显著的趋势是,曾经被各大AI公司挂在嘴边的“预训练”一词,其热度正逐渐被“推理”所取代。无论是面向广阔的C端消费市场,还是赋能千行百业的B端企业级应用,推理需求的增长曲线都显得异常陡峭。</p><p>“不妨做一个简单的推演,”一位行业分析人士估算道,“以目前市场上主流AI应用的体量来计算,如豆包、DeepSeek等为例,假设其每个活跃用户平均每日生成10张图片,这背后所牵引的算力需求,便可能轻易达到百万P级别。这仅仅是图像生成这一单一场景,若叠加文本、语音、视频等多模态交互,其需求量级更是难以估量。”</p><p>这还仅是C端用户的推理需求。对于B端用户,推理需求更是海量。华锐智算某高管告诉虎嗅,车厂建设智算中心都是万P规模起步,“而且我们的客户中除了大厂,有最多算力需求的就是车厂。”</p><p>然而,再将海量的推理需求与算力泡沫联想到一起,故事就显得异常荒谬。为什么这么多的推理需求还是会产生算力泡沫?</p><p>某算力供应商对虎嗅表示,像这样海量的推理需求,需要智算服务商通过工程化技术对算力进行优化,比如压缩起跑时间、提高存储量、缩短推理延迟、提高吞吐量和推理精度等等。</p><p>不仅如此,上文提到的供需错配问题,还有一大部分是来自于芯片问题。对此,有行业知情人士向虎嗅表示,一些国产卡和英伟达的差距还是比较大,它们自身表现发展不匀,同一品牌即使堆再多的卡短板依然存在,这就导致了单一集群无法有效完成AI的训练和推理。</p><p>这种‘短板效应’意味着,即便通过大规模堆叠芯片来构建算力集群,如果短板问题得不到有效解决,整个集群的综合效能依然会受限,难以高效支撑AI大模型的复杂训练与大规模推理任务。</p><p>事实上,算力层面的工程挑战和芯片瓶颈固然严峻,但许多深层次的算力需求未能得到有效满足,其真正的“断点”往往出现在算力层之上的应用生态,特别是L2层(即针对特定行业或场景的)垂类模型的严重缺口。</p><p>在医疗产业就有这样一个需要填补的巨大“窟窿”,人才虹吸效应是国内医疗体系里长期被诟病的结构性问题,优秀医生都集中在一线城市的三甲医院里。但当业界寄希望于医疗大模型实现优质医疗资源下沉时,一个更根本的挑战浮出水面:如何构建可信医疗数据空间?</p><p>因为想要训练出具备全病程诊疗能力的垂类大模型,数据是关键前提。但问题是,必须要有全病程、全年龄段、全性别、全地域的<a href=\"https://laohu8.com/S/603138\">海量数据</a>才能在大模型里形成知识。而现实是医疗数据开放率不足5%。</p><p>某三甲医院信息科主任透露,其医院每年产生的500TB诊疗数据中,真正能用于AI训练的脱敏结构化数据不足3%。更严峻的是,占疾病图谱80%价值的罕见病、慢性病数据,因其敏感性长期沉睡在各医疗机构的"数据孤岛"中。</p><p>而像这样的断点无法解决,产业链就无法形成闭环。算力需求自然也就得不到满足,显然,这显然已经远远超出了传统意义上那些仅仅提供“卡和电”的算力基础设施供应商所能独立应对的范畴。</p><p>不过,如今市场已经有一批新型的智算服务商正悄然崛起。这些企业不再将自身定位局限于单纯的硬件提供或算力租赁,他们还能更组建专业的算法团队和行业专家团队,深度参与到客户的AI应用开发与优化过程中。</p><p>与此同时,面对各种资源错配和算力利用率等问题,各地其实也在根据当地产业需求出台各种各样的算力补贴政策,其中,“算力券”作为一种直接降低企业使用算力成本的补贴方式。只是对于当前阶段的中国智算产业而言,单纯的政策“急救药”恐怕已难以从根本上扭转局面。</p><p>如今,智算产业所需要的是“造血式”培育生态。</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>一场英伟达引发的大泡沫,快破了</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{ margin-left:2em; }\nul{ list-style:disc; 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</p><p>“服务器价格波动剧烈,前段时间每台价格已上浮 15%-20%。随着关税暂停,我们计划恢复原价销售。” 某南部地区芯片供应商向虎嗅透露。 </p><p>与此同时,市场供给端也迎来新变量。虎嗅独家获悉,<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a> Hooper 系列高端产品与 Blackwell 系列已悄然现身国内市场,前者的现身时间点大约在2024年9月,而后者就发生在最近。华锐智算相关高管表示,“不同供应商的获取货源渠道都各不相同。”而这背后的复杂供应链网络无从探寻。</p><p>(虎嗅注:从2023年10月17日开始,华盛顿方面分阶段叫停了英伟达对华出售的芯片,包括A100、A800、H800、H100、H200;近期Hooper系列最后一张能够对华出售的H20也列入到限制出口名单)</p><p>其中,英伟达Hooper高端系列通常指H200,是H100芯片的升级版,前者比后者价格仅高出二十几万,但效率却高出30%。而Blackwell系列属于英伟达的高端系列,其中B200价格高达300多万,也是目前“流通受限”最严的产品,其流通路径更为隐秘。这两款均用于大模型预训练,而B200更是“一卡难求”。</p><p>回溯时间线,2024年4月,一张黄仁勋与奥特曼(Sam Altman)、OpenAI联创布罗克曼(Greg Brockman)的合影流传在推特上。这张合照背后是H200首批产品的关键交付节点——英伟达CEO黄仁勋亲自送货上门,而OpenAI正是H200的第一批用户。</p><p>短短5个月后,大洋彼岸就传来了H200的货源消息。如今,国内已有供应商具备每周 100 台 H200 服务器的供应能力。据该供应商透露,随着 H100 停产,市场需求正加速向 H200 转移,目前掌握 H200 货源的供应商不超过十家,供需缺口进一步拉大。</p><p>“现在市场上最缺的就是H200,而且据我所知,有一家云厂最近正在各处找H200。”一位从事算力行业18年的老玩家告诉虎嗅,他们长期为<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>、阿里、<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>、字节供应算力服务。</p><p>在这场算力军备赛中,交易链条笼罩着神秘面纱。某国内头部算力供应商表示,行业通行的算力计价规则是,合同中仅标注算力单位 “P”,将服务器交易转化为抽象的算力交易。(虎嗅注:P是算力的计算单位)比如在算力使用方与算力供应商进行算力交易时,并不会直接将卡的型号写进合同内,而是用多少P的算力来代替,也就是说在明面上并不会把具体的卡型号写进去。</p><p>深入产业链底层,隐秘的交易网络浮出水面。此前有媒体披露,部分中国经销商通过特殊采购渠道,经多层转售与包装,实现服务器 “曲线上市”。而虎嗅进一步了解到,还有部分经销商另辟蹊径,借助第三方企业,通过将模组嵌入产品的方式,获取服务器。</p><p>在暗流涌动的产业链背后,国内算力产业的发展也正在呈现新的走向。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>01、智算泡沫从何而来?</strong></p><p>2023年末,来自大洋彼岸的“英伟达禁令”,如同一块巨石投入平静的湖面,一场围绕算力核心资源的暗战随之打响。</p><p>最初的几个月,市场呈现出一种原始的混乱与躁动。暴利的诱惑之下,一些嗅觉敏锐的个体开始铤而走险。“当时市场上充斥着各种背景的‘供应商’,有海外归来的留学生,也有一些消息灵通的个人倒爷,”一位不愿具名的行业人士回忆道,“他们的流转方式相对简单粗暴,虽然交易依然隐秘,但远未形成后来那种层层转包的复杂链条。”</p><p>这些早期的“拓荒者”们,利用信息差和各种非正规渠道,将英伟达高端显卡,辗转供给到市场。由此,显卡的价格自然水涨船高。据一些媒体报道,在他们当中,一些个人供应商甚至将英伟达A100显卡标价至12.8万元人民币,远超其约1万美元的官方建议零售价。更有甚者,有人在社交媒体平台中手持H100芯片,称其单片售价高达25万元人民币。在当时,上述的种种行为和姿态可以说近乎炫耀式的。</p><p>在这种隐秘流通之下,一些大型算力供应商已经开始具备类似的交易网络渠道,而由此引发的智算热潮也在同时期兴起。2022~2024年间,多地抢建智算中心。有数据显示,单单是2024年,智算中心项目就超过了458个。</p><p>然而,这场轰轰烈烈的“炒卡及智算热潮”并未持续太久。到了2024年末,尤其是在DeepSeek等国产大模型以其高性价比横空出世后,一些单纯依赖“囤卡居奇”或缺乏核心技术支撑的算力供应商发现,他们的故事越来越难讲下去了。智算的泡沫,也逐渐出现破裂迹象。</p><p>有数据统计,2025年第一季度,中国大陆共有165个智算中心项目出现新动态,其中高达58%(95个)的项目仍处于已审批或筹建状态,另有33%(54个)处于在建或即将投产状态,而真正实现投产或试运行的,仅有区区16个,占比不足10%。</p><p>当然,呈现出泡沫破裂迹象的不只是国内。近半年来,Meta、<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>等都传出暂停部分全球数据中心项目。泡沫的另一面是令人担忧的低效与闲置。</p><p>有行业人士告诉虎嗅,“目前智算中心的点亮率不足50%,国产芯片由于性能短板,根本无法用于预训练。而且有些智算中心使用的是相对落后的服务器。”</p><p>这种“有卡用不起来”的现象,被行业人士归结为“结构性错配”——并非算力绝对过剩,而是有效的、能满足高端需求的算力供给不足,同时大量已建成的算力资源因技术代差、生态不完善或运营能力不足而无法被充分利用。</p><p>然而,在喧嚣与隐忧并存的智算版图上,科技巨头们却展现出截然不同的姿态。</p><p>据报道,字节跳动计划在2025年在AI基础设施上投入超过123亿美元(约合892亿元人民币),其中400亿元预算将用于在中国采购AI芯片,另有约500亿元计划用于购买英伟达芯片。对此,字节方面向虎嗅回应称,消息不准确。</p><p>同样在AI方面大手笔投入的还有阿里。CEO吴泳铭在2月24日公开宣布,未来三年<a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a>拟投入3800亿元建设AI基础设施。这一数字甚至超过了过去十年的总和。</p><p>但面对大手笔采购,供给端的压力也在突显。"市场的供货都来不及供给大厂们,好多公司签约了都交不出货。"一位智算供应商的销售人员对虎嗅说道。</p><p>对比之下,上述的智算泡沫与如今大厂这种大手笔地投入AI基建,似乎形成鲜明对比:一边是以A股为首的算力供应商纷纷叫停大型智算项目,另一边大厂则在积极投入AI基建。</p><p>而这背后的原因并不难理解。因为智算急剧降温的时间点恰出现在DeepSeek前后。从今年开始,再也没有人提出“百模大战”相关概念了,DeepSeek戳破的是训练需求的泡沫。如今还留在牌桌的只剩下大厂和个别AI模型公司。</p><p>对此,常垒资本管理合伙人冯博也对虎嗅说道,“当训练不是百花齐放的时候,那真正有训练能力和资格的人还会继续买卡训练,比如阿里和字节,而那些没有能力做训练的人就曲终人散了,这些人手里的算力就变成了泡沫。”</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>02、被退租的算力</strong></p><p>任何"泡沫"的诞生都根植于人类对稀缺性的非理性想象。炒茅台和囤算力的人本身并非是茅台爱好者、算力消纳方,而都共同有着投机心理。</p><p>截止到2024年底、2025一季度,<a href=\"https://laohu8.com/S/300287\">飞利信</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/600186\">莲花控股</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/300798\">锦鸡股份</a>等多家公司又相继终止了数亿元的算力租赁合同。与此同时,有算力供应商告诉虎嗅,“在算力租赁的生意里,退租是常有的事。”</p><p>这些终止租赁的企业并非真正的算力需求终端。随着 DeepSeek 引发的行业震荡,AI 行业泡沫逐渐破裂,众多算力供应商不得不直面算力过剩难题,四处寻觅稳定客源,探索新的算力消纳路径。</p><p>虎嗅在调查中发现,一位算力供应商创始人的名片上,除了三家智算、云计算领域的企业,还赫然印着一家投资公司。进一步深挖发现,该投资公司的被投项目涵盖一家<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>公司与一家专注大模型和云系统研发的企业。该创始人向虎嗅透露,“这两家被投企业的全部算力需求,均由自家的算力供应体系来满足;而且被投企业通常会以市场低价购买自家供应的算力。“</p><p>实际上,在智算产业里,像智算+投资绑定的形式绝非孤例。对于不少算力供应商而言,“这是目前消纳卡很好用的方式,只不过没有被摆到台面上。”冯博对虎嗅表示。 </p><p>不过,在上述的故事中,这是一种“垄断式”的算力消纳路径,即算力供应商通过投资锁定算力需求,并直接满足被投项目的全部算力需求。但并非只有这一种方式。</p><p>冯博认为,还有一种模式是,”算力供应商以 LP 身份切入产业基金,构建闭环式算力需求链条的模式值得关注。“</p><p>具体而言,该商业模式呈现出资本联动特征:算力供应商 A 作为潜在有限合伙人(LP),与产业基金 B 达成合作意向。在 B 基金的投资版图中,AI 应用厂商 C 作为被投企业,其业务发展对算力资源存在刚性需求。此时,A 通过战略投资 B 基金,间接绑定 C 公司未来的算力采购需求,构建起“资本投入 - 算力采购”的闭环。</p><p>若交易落地,A 公司将凭借 LP 身份获得优先服务权,成为 C 公司算力采购的首选供应商。这种模式本质上形成了资金的循环流动 ——A 公司对基金 B 的出资,最终通过 C 公司的算力采购回流。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4bb3ea9f815e396f17bc638ff3b03536\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"833\"/></p><p>“这不是一种主流方式,但却是一种还比较好用的方式。”冯博坦言。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>03、泡沫快破了,然后呢?</strong></p><p>“谈智算泡沫就不能只谈算力,它是一个产业链的问题,想让算力用起来,需要把断掉的点串起来,现在这条产业链还并未形成闭环。”一位深耕行业多年的算力供应商首席营销官向虎嗅精辟地指出了当前智算产业的核心症结。</p><p>进入2025年上半年,AI领域一个显著的趋势是,曾经被各大AI公司挂在嘴边的“预训练”一词,其热度正逐渐被“推理”所取代。无论是面向广阔的C端消费市场,还是赋能千行百业的B端企业级应用,推理需求的增长曲线都显得异常陡峭。</p><p>“不妨做一个简单的推演,”一位行业分析人士估算道,“以目前市场上主流AI应用的体量来计算,如豆包、DeepSeek等为例,假设其每个活跃用户平均每日生成10张图片,这背后所牵引的算力需求,便可能轻易达到百万P级别。这仅仅是图像生成这一单一场景,若叠加文本、语音、视频等多模态交互,其需求量级更是难以估量。”</p><p>这还仅是C端用户的推理需求。对于B端用户,推理需求更是海量。华锐智算某高管告诉虎嗅,车厂建设智算中心都是万P规模起步,“而且我们的客户中除了大厂,有最多算力需求的就是车厂。”</p><p>然而,再将海量的推理需求与算力泡沫联想到一起,故事就显得异常荒谬。为什么这么多的推理需求还是会产生算力泡沫?</p><p>某算力供应商对虎嗅表示,像这样海量的推理需求,需要智算服务商通过工程化技术对算力进行优化,比如压缩起跑时间、提高存储量、缩短推理延迟、提高吞吐量和推理精度等等。</p><p>不仅如此,上文提到的供需错配问题,还有一大部分是来自于芯片问题。对此,有行业知情人士向虎嗅表示,一些国产卡和英伟达的差距还是比较大,它们自身表现发展不匀,同一品牌即使堆再多的卡短板依然存在,这就导致了单一集群无法有效完成AI的训练和推理。</p><p>这种‘短板效应’意味着,即便通过大规模堆叠芯片来构建算力集群,如果短板问题得不到有效解决,整个集群的综合效能依然会受限,难以高效支撑AI大模型的复杂训练与大规模推理任务。</p><p>事实上,算力层面的工程挑战和芯片瓶颈固然严峻,但许多深层次的算力需求未能得到有效满足,其真正的“断点”往往出现在算力层之上的应用生态,特别是L2层(即针对特定行业或场景的)垂类模型的严重缺口。</p><p>在医疗产业就有这样一个需要填补的巨大“窟窿”,人才虹吸效应是国内医疗体系里长期被诟病的结构性问题,优秀医生都集中在一线城市的三甲医院里。但当业界寄希望于医疗大模型实现优质医疗资源下沉时,一个更根本的挑战浮出水面:如何构建可信医疗数据空间?</p><p>因为想要训练出具备全病程诊疗能力的垂类大模型,数据是关键前提。但问题是,必须要有全病程、全年龄段、全性别、全地域的<a href=\"https://laohu8.com/S/603138\">海量数据</a>才能在大模型里形成知识。而现实是医疗数据开放率不足5%。</p><p>某三甲医院信息科主任透露,其医院每年产生的500TB诊疗数据中,真正能用于AI训练的脱敏结构化数据不足3%。更严峻的是,占疾病图谱80%价值的罕见病、慢性病数据,因其敏感性长期沉睡在各医疗机构的"数据孤岛"中。</p><p>而像这样的断点无法解决,产业链就无法形成闭环。算力需求自然也就得不到满足,显然,这显然已经远远超出了传统意义上那些仅仅提供“卡和电”的算力基础设施供应商所能独立应对的范畴。</p><p>不过,如今市场已经有一批新型的智算服务商正悄然崛起。这些企业不再将自身定位局限于单纯的硬件提供或算力租赁,他们还能更组建专业的算法团队和行业专家团队,深度参与到客户的AI应用开发与优化过程中。</p><p>与此同时,面对各种资源错配和算力利用率等问题,各地其实也在根据当地产业需求出台各种各样的算力补贴政策,其中,“算力券”作为一种直接降低企业使用算力成本的补贴方式。只是对于当前阶段的中国智算产业而言,单纯的政策“急救药”恐怕已难以从根本上扭转局面。</p><p>如今,智算产业所需要的是“造血式”培育生态。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/3f1c866c487eb9e101f73a62d4495ce9","relate_stocks":{"BK4587":"ChatGPT概念","IE00BKDWB100.SGD":"PINEBRIDGE US LARGE CAP RESEARCH ENHANCED \"A5H\" (SGDHDG) ACC","IE00BYXW3230.USD":"PINEBRIDGE GLOBAL DYNAMIC ASSET ALLOCATION \"AA\" (USD) ACC","IE00BKPKM429.USD":"NEUBERGER BERMAN GLOBAL SUSTAINABLE EQUITY \"A\" (USD) ACC","IE00B775H168.HKD":"JANUS 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系列已悄然现身国内市场,前者的现身时间点大约在2024年9月,而后者就发生在最近。华锐智算相关高管表示,“不同供应商的获取货源渠道都各不相同。”而这背后的复杂供应链网络无从探寻。(虎嗅注:从2023年10月17日开始,华盛顿方面分阶段叫停了英伟达对华出售的芯片,包括A100、A800、H800、H100、H200;近期Hooper系列最后一张能够对华出售的H20也列入到限制出口名单)其中,英伟达Hooper高端系列通常指H200,是H100芯片的升级版,前者比后者价格仅高出二十几万,但效率却高出30%。而Blackwell系列属于英伟达的高端系列,其中B200价格高达300多万,也是目前“流通受限”最严的产品,其流通路径更为隐秘。这两款均用于大模型预训练,而B200更是“一卡难求”。回溯时间线,2024年4月,一张黄仁勋与奥特曼(Sam Altman)、OpenAI联创布罗克曼(Greg Brockman)的合影流传在推特上。这张合照背后是H200首批产品的关键交付节点——英伟达CEO黄仁勋亲自送货上门,而OpenAI正是H200的第一批用户。短短5个月后,大洋彼岸就传来了H200的货源消息。如今,国内已有供应商具备每周 100 台 H200 服务器的供应能力。据该供应商透露,随着 H100 停产,市场需求正加速向 H200 转移,目前掌握 H200 货源的供应商不超过十家,供需缺口进一步拉大。“现在市场上最缺的就是H200,而且据我所知,有一家云厂最近正在各处找H200。”一位从事算力行业18年的老玩家告诉虎嗅,他们长期为百度、阿里、腾讯、字节供应算力服务。在这场算力军备赛中,交易链条笼罩着神秘面纱。某国内头部算力供应商表示,行业通行的算力计价规则是,合同中仅标注算力单位 “P”,将服务器交易转化为抽象的算力交易。(虎嗅注:P是算力的计算单位)比如在算力使用方与算力供应商进行算力交易时,并不会直接将卡的型号写进合同内,而是用多少P的算力来代替,也就是说在明面上并不会把具体的卡型号写进去。深入产业链底层,隐秘的交易网络浮出水面。此前有媒体披露,部分中国经销商通过特殊采购渠道,经多层转售与包装,实现服务器 “曲线上市”。而虎嗅进一步了解到,还有部分经销商另辟蹊径,借助第三方企业,通过将模组嵌入产品的方式,获取服务器。在暗流涌动的产业链背后,国内算力产业的发展也正在呈现新的走向。01、智算泡沫从何而来?2023年末,来自大洋彼岸的“英伟达禁令”,如同一块巨石投入平静的湖面,一场围绕算力核心资源的暗战随之打响。最初的几个月,市场呈现出一种原始的混乱与躁动。暴利的诱惑之下,一些嗅觉敏锐的个体开始铤而走险。“当时市场上充斥着各种背景的‘供应商’,有海外归来的留学生,也有一些消息灵通的个人倒爷,”一位不愿具名的行业人士回忆道,“他们的流转方式相对简单粗暴,虽然交易依然隐秘,但远未形成后来那种层层转包的复杂链条。”这些早期的“拓荒者”们,利用信息差和各种非正规渠道,将英伟达高端显卡,辗转供给到市场。由此,显卡的价格自然水涨船高。据一些媒体报道,在他们当中,一些个人供应商甚至将英伟达A100显卡标价至12.8万元人民币,远超其约1万美元的官方建议零售价。更有甚者,有人在社交媒体平台中手持H100芯片,称其单片售价高达25万元人民币。在当时,上述的种种行为和姿态可以说近乎炫耀式的。在这种隐秘流通之下,一些大型算力供应商已经开始具备类似的交易网络渠道,而由此引发的智算热潮也在同时期兴起。2022~2024年间,多地抢建智算中心。有数据显示,单单是2024年,智算中心项目就超过了458个。然而,这场轰轰烈烈的“炒卡及智算热潮”并未持续太久。到了2024年末,尤其是在DeepSeek等国产大模型以其高性价比横空出世后,一些单纯依赖“囤卡居奇”或缺乏核心技术支撑的算力供应商发现,他们的故事越来越难讲下去了。智算的泡沫,也逐渐出现破裂迹象。有数据统计,2025年第一季度,中国大陆共有165个智算中心项目出现新动态,其中高达58%(95个)的项目仍处于已审批或筹建状态,另有33%(54个)处于在建或即将投产状态,而真正实现投产或试运行的,仅有区区16个,占比不足10%。当然,呈现出泡沫破裂迹象的不只是国内。近半年来,Meta、微软等都传出暂停部分全球数据中心项目。泡沫的另一面是令人担忧的低效与闲置。有行业人士告诉虎嗅,“目前智算中心的点亮率不足50%,国产芯片由于性能短板,根本无法用于预训练。而且有些智算中心使用的是相对落后的服务器。”这种“有卡用不起来”的现象,被行业人士归结为“结构性错配”——并非算力绝对过剩,而是有效的、能满足高端需求的算力供给不足,同时大量已建成的算力资源因技术代差、生态不完善或运营能力不足而无法被充分利用。然而,在喧嚣与隐忧并存的智算版图上,科技巨头们却展现出截然不同的姿态。据报道,字节跳动计划在2025年在AI基础设施上投入超过123亿美元(约合892亿元人民币),其中400亿元预算将用于在中国采购AI芯片,另有约500亿元计划用于购买英伟达芯片。对此,字节方面向虎嗅回应称,消息不准确。同样在AI方面大手笔投入的还有阿里。CEO吴泳铭在2月24日公开宣布,未来三年阿里巴巴拟投入3800亿元建设AI基础设施。这一数字甚至超过了过去十年的总和。但面对大手笔采购,供给端的压力也在突显。\"市场的供货都来不及供给大厂们,好多公司签约了都交不出货。\"一位智算供应商的销售人员对虎嗅说道。对比之下,上述的智算泡沫与如今大厂这种大手笔地投入AI基建,似乎形成鲜明对比:一边是以A股为首的算力供应商纷纷叫停大型智算项目,另一边大厂则在积极投入AI基建。而这背后的原因并不难理解。因为智算急剧降温的时间点恰出现在DeepSeek前后。从今年开始,再也没有人提出“百模大战”相关概念了,DeepSeek戳破的是训练需求的泡沫。如今还留在牌桌的只剩下大厂和个别AI模型公司。对此,常垒资本管理合伙人冯博也对虎嗅说道,“当训练不是百花齐放的时候,那真正有训练能力和资格的人还会继续买卡训练,比如阿里和字节,而那些没有能力做训练的人就曲终人散了,这些人手里的算力就变成了泡沫。”02、被退租的算力任何\"泡沫\"的诞生都根植于人类对稀缺性的非理性想象。炒茅台和囤算力的人本身并非是茅台爱好者、算力消纳方,而都共同有着投机心理。截止到2024年底、2025一季度,飞利信、莲花控股、锦鸡股份等多家公司又相继终止了数亿元的算力租赁合同。与此同时,有算力供应商告诉虎嗅,“在算力租赁的生意里,退租是常有的事。”这些终止租赁的企业并非真正的算力需求终端。随着 DeepSeek 引发的行业震荡,AI 行业泡沫逐渐破裂,众多算力供应商不得不直面算力过剩难题,四处寻觅稳定客源,探索新的算力消纳路径。虎嗅在调查中发现,一位算力供应商创始人的名片上,除了三家智算、云计算领域的企业,还赫然印着一家投资公司。进一步深挖发现,该投资公司的被投项目涵盖一家机器人公司与一家专注大模型和云系统研发的企业。该创始人向虎嗅透露,“这两家被投企业的全部算力需求,均由自家的算力供应体系来满足;而且被投企业通常会以市场低价购买自家供应的算力。“实际上,在智算产业里,像智算+投资绑定的形式绝非孤例。对于不少算力供应商而言,“这是目前消纳卡很好用的方式,只不过没有被摆到台面上。”冯博对虎嗅表示。 不过,在上述的故事中,这是一种“垄断式”的算力消纳路径,即算力供应商通过投资锁定算力需求,并直接满足被投项目的全部算力需求。但并非只有这一种方式。冯博认为,还有一种模式是,”算力供应商以 LP 身份切入产业基金,构建闭环式算力需求链条的模式值得关注。“具体而言,该商业模式呈现出资本联动特征:算力供应商 A 作为潜在有限合伙人(LP),与产业基金 B 达成合作意向。在 B 基金的投资版图中,AI 应用厂商 C 作为被投企业,其业务发展对算力资源存在刚性需求。此时,A 通过战略投资 B 基金,间接绑定 C 公司未来的算力采购需求,构建起“资本投入 - 算力采购”的闭环。若交易落地,A 公司将凭借 LP 身份获得优先服务权,成为 C 公司算力采购的首选供应商。这种模式本质上形成了资金的循环流动 ——A 公司对基金 B 的出资,最终通过 C 公司的算力采购回流。“这不是一种主流方式,但却是一种还比较好用的方式。”冯博坦言。03、泡沫快破了,然后呢?“谈智算泡沫就不能只谈算力,它是一个产业链的问题,想让算力用起来,需要把断掉的点串起来,现在这条产业链还并未形成闭环。”一位深耕行业多年的算力供应商首席营销官向虎嗅精辟地指出了当前智算产业的核心症结。进入2025年上半年,AI领域一个显著的趋势是,曾经被各大AI公司挂在嘴边的“预训练”一词,其热度正逐渐被“推理”所取代。无论是面向广阔的C端消费市场,还是赋能千行百业的B端企业级应用,推理需求的增长曲线都显得异常陡峭。“不妨做一个简单的推演,”一位行业分析人士估算道,“以目前市场上主流AI应用的体量来计算,如豆包、DeepSeek等为例,假设其每个活跃用户平均每日生成10张图片,这背后所牵引的算力需求,便可能轻易达到百万P级别。这仅仅是图像生成这一单一场景,若叠加文本、语音、视频等多模态交互,其需求量级更是难以估量。”这还仅是C端用户的推理需求。对于B端用户,推理需求更是海量。华锐智算某高管告诉虎嗅,车厂建设智算中心都是万P规模起步,“而且我们的客户中除了大厂,有最多算力需求的就是车厂。”然而,再将海量的推理需求与算力泡沫联想到一起,故事就显得异常荒谬。为什么这么多的推理需求还是会产生算力泡沫?某算力供应商对虎嗅表示,像这样海量的推理需求,需要智算服务商通过工程化技术对算力进行优化,比如压缩起跑时间、提高存储量、缩短推理延迟、提高吞吐量和推理精度等等。不仅如此,上文提到的供需错配问题,还有一大部分是来自于芯片问题。对此,有行业知情人士向虎嗅表示,一些国产卡和英伟达的差距还是比较大,它们自身表现发展不匀,同一品牌即使堆再多的卡短板依然存在,这就导致了单一集群无法有效完成AI的训练和推理。这种‘短板效应’意味着,即便通过大规模堆叠芯片来构建算力集群,如果短板问题得不到有效解决,整个集群的综合效能依然会受限,难以高效支撑AI大模型的复杂训练与大规模推理任务。事实上,算力层面的工程挑战和芯片瓶颈固然严峻,但许多深层次的算力需求未能得到有效满足,其真正的“断点”往往出现在算力层之上的应用生态,特别是L2层(即针对特定行业或场景的)垂类模型的严重缺口。在医疗产业就有这样一个需要填补的巨大“窟窿”,人才虹吸效应是国内医疗体系里长期被诟病的结构性问题,优秀医生都集中在一线城市的三甲医院里。但当业界寄希望于医疗大模型实现优质医疗资源下沉时,一个更根本的挑战浮出水面:如何构建可信医疗数据空间?因为想要训练出具备全病程诊疗能力的垂类大模型,数据是关键前提。但问题是,必须要有全病程、全年龄段、全性别、全地域的海量数据才能在大模型里形成知识。而现实是医疗数据开放率不足5%。某三甲医院信息科主任透露,其医院每年产生的500TB诊疗数据中,真正能用于AI训练的脱敏结构化数据不足3%。更严峻的是,占疾病图谱80%价值的罕见病、慢性病数据,因其敏感性长期沉睡在各医疗机构的\"数据孤岛\"中。而像这样的断点无法解决,产业链就无法形成闭环。算力需求自然也就得不到满足,显然,这显然已经远远超出了传统意义上那些仅仅提供“卡和电”的算力基础设施供应商所能独立应对的范畴。不过,如今市场已经有一批新型的智算服务商正悄然崛起。这些企业不再将自身定位局限于单纯的硬件提供或算力租赁,他们还能更组建专业的算法团队和行业专家团队,深度参与到客户的AI应用开发与优化过程中。与此同时,面对各种资源错配和算力利用率等问题,各地其实也在根据当地产业需求出台各种各样的算力补贴政策,其中,“算力券”作为一种直接降低企业使用算力成本的补贴方式。只是对于当前阶段的中国智算产业而言,单纯的政策“急救药”恐怕已难以从根本上扭转局面。如今,智算产业所需要的是“造血式”培育生态。","news_type":1,"symbols_score_info":{"NVDA":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":409,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":668622651,"gmtCreate":1664678860573,"gmtModify":1664678863434,"author":{"id":"3466494169760674","authorId":"3466494169760674","name":"暮雪寒寒","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3466494169760674","authorIdStr":"3466494169760674"},"themes":[],"htmlText":"这哪里是什么黑天鹅?这就是灰犀牛","listText":"这哪里是什么黑天鹅?这就是灰犀牛","text":"这哪里是什么黑天鹅?这就是灰犀牛","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/668622651","repostId":"1153575084","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3761,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":972022236,"gmtCreate":1600040788525,"gmtModify":1703820094796,"author":{"id":"3466494169760674","authorId":"3466494169760674","name":"暮雪寒寒","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3466494169760674","authorIdStr":"3466494169760674"},"themes":[],"htmlText":"都怪当初怂的太快,惹了国家","listText":"都怪当初怂的太快,惹了国家","text":"都怪当初怂的太快,惹了国家","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/972022236","repostId":"1169000878","repostType":4,"repost":{"id":"1169000878","kind":"news","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":1600038604,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1169000878?lang=&edition=full","pubTime":"2020-09-14 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跌的很莫名其妙,把本周新开仓的看涨期权都都杀了,一点套现机会都不给。但现在也是绝佳卖出机会。上周波动率太低了,包括今天连续三天下跌后,隐含波动率升至120%。不过我已经有持仓了,就不动了。基本面没有实质利空,业绩展望好于60天前,因为Hopper需求已经确定,GB200已经显示出进展。业绩有望超出1月份的预期,并达到4月份的共识预期。大摩分析师预期公司Q1营收指导375亿美元将增加20-25亿美元。并预计以139股价为基准:牛市情况下,价格有3-15%的上涨空间熊市情况下,有5-10%的下跌空间所以财报前先跌了不是什么坏事,下跌空间不存在了。除非是特别黑的黑天鹅出来恶心人,那大跌后反而会反弹的更厉害。机构sell call封顶价格145或者148,对冲很高,157.5-165,显著高于上周。所以机构预期财报并不差。不过再高的价格大概是见不到了,目前来看这个季度股价150封顶了。其实更重要的是财报之后股价怎么走。财报后股价可能不会突破150而是继续像前两个月一样横盘震荡,大多数时候130~140,少数突破140或者跌到120。 <a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">$特斯拉(TSLA)$</a> 特斯拉可以说是关税第一首害股。想知道什么时候可以抄底,关注大单 <a href=\"https://laohu8.com/OPT/TSLA%2020250620%20370.0%20PUT\">$TSLA 20250620 370.0 PUT$</a> 什么时候平仓","listText":"跌的有点莫名其妙了,考虑了一下两件事相关,一是墨加关税生效日期是3月4日,也就是下周。二是根据历史数据,总统任期周期的第一年的2月份标普500指数在表现通常不佳。不过一跟二大概是同种归因。 <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$</a> 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跌的很莫名其妙,把本周新开仓的看涨期权都都杀了,一点套现机会都不给。但现在也是绝佳卖出机会。上周波动率太低了,包括今天连续三天下跌后,隐含波动率升至120%。不过我已经有持仓了,就不动了。基本面没有实质利空,业绩展望好于60天前,因为Hopper需求已经确定,GB200已经显示出进展。业绩有望超出1月份的预期,并达到4月份的共识预期。大摩分析师预期公司Q1营收指导375亿美元将增加20-25亿美元。并预计以139股价为基准:牛市情况下,价格有3-15%的上涨空间熊市情况下,有5-10%的下跌空间所以财报前先跌了不是什么坏事,下跌空间不存在了。除非是特别黑的黑天鹅出来恶心人,那大跌后反而会反弹的更厉害。机构sell call封顶价格145或者148,对冲很高,157.5-165,显著高于上周。所以机构预期财报并不差。不过再高的价格大概是见不到了,目前来看这个季度股价150封顶了。其实更重要的是财报之后股价怎么走。财报后股价可能不会突破150而是继续像前两个月一样横盘震荡,大多数时候130~140,少数突破140或者跌到120。 $特斯拉(TSLA)$ 特斯拉可以说是关税第一首害股。想知道什么时候可以抄底,关注大单 $TSLA 20250620 370.0 PUT$ 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就在最新报告中上调了中国经济增速预期,<b>预计2023年中国四个季度经济平均增速6.5%,显著高于去年11月底预测的5.5%。</b></p><p>高盛还认为,<b>中国经济加快恢复还将提振全球经济增长。到2023年年底,在中国经济加快恢复与内需复苏的推动下,全球经济将多增长1个百分点。</b></p><p>高盛在该报告中指出,中国经济将通过国内需求、国际旅行需求和大宗商品需求三个渠道为全球经济增长带来直接的积极影响。预计今年中国内需将增加5%,带动部分亚太地区经济体的GDP增速提升约0.4个百分点;中国对外服务需求逐渐复苏,尤其是出境旅游,将提振出游目的国经济;此外,中国经济加快恢复或提振国际大宗商品需求和价格。中国每天的石油需求可能会回升100万桶,或令布油价格每桶再上涨约15美元。</p><p>除了高盛外,多家外资机构此前纷纷看好中国的增长前景。</p><p>本月初,惠誉评级在修正后的预测中表示,2023年中国经济将增长5%,远高于去年12月预测的4.1%。惠誉 Brian Coulton 研究团队认为:“(中国)从新冠冲击中迅速反弹,意味着2023年上半年的经济活动要比我们预测的强。”</p><p>惠誉指出,上调预期是基于“消费和经济活动复苏速度快于最初预期的证据”,此外,中国最新的PMI数据显示,中国经济将进一步增长。</p><p>数据显示,自2022年11月7日以来,北向资金已经连续13周净流入A股。2023年1月16日至1月20日是净流入A股最多的一周,金额达到485.13亿元。从月度数据来看,2月以来,北向资金净流入A股83.54亿元,而1月净流入金额达1412.9亿元。这可以说是外资看好中国的最好证明。</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\" 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Kinger Lau 等在最新报告中表示,MSCI中国指数有可能在2023年底前达到85点,较当前水平再上涨约24%。中国股市自1月下旬以来的下跌势头即将出现逆转。策略师们写道:(中国)股市的主要主题将...</p>\n\n<a href=\"\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/fb2ed00ac5de2097917e40947bc4a36a","relate_stocks":{"000001.SH":"上证指数","HSI":"恒生指数"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1170663535","content_text":"高盛预计,随着中国经济复苏推动企业盈利大幅增长,中国股市自1月下旬以来的下跌势头即将出现逆转,在年底前还有24%的增长空间。高盛认为中国股市在年底前还有24%的增长空间。当地时间周一,高盛策略师 Kinger Lau 等在最新报告中表示,MSCI中国指数有可能在2023年底前达到85点,较当前水平再上涨约24%。中国股市自1月下旬以来的下跌势头即将出现逆转。策略师们写道:(中国)股市的主要主题将逐渐从重新开放转向复苏,潜在收益的驱动力可能从多重扩张转向盈利增长或兑现。他们补充称,增长动力应主要倾向于消费经济,服务业的运行仍明显低于2019年疫情前的水平。在2月10日,高盛经济学家 Joseph Briggs 和 Devesh Kodnani 就在最新报告中上调了中国经济增速预期,预计2023年中国四个季度经济平均增速6.5%,显著高于去年11月底预测的5.5%。高盛还认为,中国经济加快恢复还将提振全球经济增长。到2023年年底,在中国经济加快恢复与内需复苏的推动下,全球经济将多增长1个百分点。高盛在该报告中指出,中国经济将通过国内需求、国际旅行需求和大宗商品需求三个渠道为全球经济增长带来直接的积极影响。预计今年中国内需将增加5%,带动部分亚太地区经济体的GDP增速提升约0.4个百分点;中国对外服务需求逐渐复苏,尤其是出境旅游,将提振出游目的国经济;此外,中国经济加快恢复或提振国际大宗商品需求和价格。中国每天的石油需求可能会回升100万桶,或令布油价格每桶再上涨约15美元。除了高盛外,多家外资机构此前纷纷看好中国的增长前景。本月初,惠誉评级在修正后的预测中表示,2023年中国经济将增长5%,远高于去年12月预测的4.1%。惠誉 Brian Coulton 研究团队认为:“(中国)从新冠冲击中迅速反弹,意味着2023年上半年的经济活动要比我们预测的强。”惠誉指出,上调预期是基于“消费和经济活动复苏速度快于最初预期的证据”,此外,中国最新的PMI数据显示,中国经济将进一步增长。数据显示,自2022年11月7日以来,北向资金已经连续13周净流入A股。2023年1月16日至1月20日是净流入A股最多的一周,金额达到485.13亿元。从月度数据来看,2月以来,北向资金净流入A股83.54亿元,而1月净流入金额达1412.9亿元。这可以说是外资看好中国的最好证明。","news_type":1,"symbols_score_info":{"000001.SH":0.9,"HSI":0.9}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2749,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":358859205,"gmtCreate":1616681147907,"gmtModify":1616681147907,"author":{"id":"3466494169760674","authorId":"3466494169760674","name":"暮雪寒寒","avatar":"https://static.laohu8.com/default-avatar.jpg","crmLevel":4,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3466494169760674","authorIdStr":"3466494169760674"},"themes":[],"htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/09626\">$哔哩哔哩-SW(09626)$</a>大家猜猜看,开盘破几个点?只求别中了,明知道赔钱的打新,我还是第一次遇到[难过] [难过] ","listText":"<a 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