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Saraat

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In a river

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04-21

$英伟达(NVDA)$ 大侄子买起来哈

03-31

$英伟达(NVDA)$ 大侄子们速度抄底

03-27

$英伟达(NVDA)$ 大侄子们速度搞起来

03-24

$蔚来(NIO)$ 我去年买了个登山包，超耐磨

03-24

都懂

@vision:Replying to @宝贝不哭:啥//@宝贝不哭:只有一个字代表我万语千言

03-20

$老虎证券(TIGR)$ 大股东应该买买买增增增，用实际行动证明自己，就这，股东都不格局让散户格局吗？

03-19

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@老虎国际:老虎证券四季度净利同比增长近28倍；全球总客户资产达417亿美元

03-06

大侄子们速度买起来

03-04

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但斌看空英伟达了

03-02

$英伟达(NVDA)$ 达子公司本身没有什么事情，只是叙事变了，心变了。达子还是达子，以前可以给70倍估值，现在只想给30倍，如此而已。

03-02

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DeepSeek的545%利润率是对算力的核弹吗？

03-01

暴击英伟达

DeepSeek首次披露：理论上一天收入409万成本利润率545% 英伟达CEO黄仁勋要坐不住了

02-26

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英伟达下场，首次优化DeepSeek-R1！B200性能狂飙25倍，碾压H100

02-25

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承认低估阿里，大摩：AGI目标下，阿里云收入三年将翻倍，估值能给1400亿美元！

02-25

反指啊，精确到令人发指，大摩反着买，别墅靠大海

承认低估阿里，大摩：AGI目标下，阿里云收入三年将翻倍，估值能给1400亿美元！

02-18

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潘功胜：中国政府将实施更加积极的财政政策和适度宽松的货币政策

02-04

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@话题虎:特朗普：我不知道英伟达会发生什么！最新关税政策出炉，该加仓吗？

01-28

$英伟达(NVDA)$ 大殖子们速度抄底了

01-28

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href=\"https://laohu8.com/S/TIGR\">$老虎证券(TIGR)$</a> 公布截至2024年12月31日的第四季度及全年未经审计财务数据。数据显示，公司第四季度营收1.24亿美元，同比增长77.3%；全年营收3.92亿美元，同比增长43.7%，均创历史新高。季内归属于母公司的non-GAAP净利润为3050万美元，环比增长51.7%，同比增长2772.5%，刷新历史记录；全年归属母公司的non-GAAP净利润达到7050万美元，同比增长65%，亦创历史新高。四季度，老虎国际全球开户客户新增8.1万，同比增长70.1%，全球开户数达244.9万。季内入金客户新增5.9万，同比增长51.4%；2024年全年，公司新增入金客户18.7万，年度入金目标超额完成。截至2024年底，入金客户总数达到109.2万，同比增长20.7%。四季度市场交易度活跃，公司总交易额同比增长142.2%至1980亿美元；季内来自个人和机构客户的净入金达11亿美元，其中零售用户为主要贡献群体，推动客户总资产同比增长36.4%至417亿美元，创下历史新高。老虎国际创始人及CEO巫天华表示：“过去一年，老虎各项业务发展迅速，财务和运营表现均取得强劲增长。2024第四季度及全年，我们的营收和利润均创下历史新高，其中四季度归属母公司的non-GAAP净利几乎是23年同期的28倍。过去三年，老虎的入金用户数和客户资产分别实现 17.5% 和 34.7% 的年均复合增长，充分体现出我们在现有市场的渗透潜力，以及来自各地客户的持续信赖与支持，这也是推动公司长期增长的核心动力。”","listText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/TIGR\">$老虎证券(TIGR)$</a> 公布截至2024年12月31日的第四季度及全年未经审计财务数据。数据显示，公司第四季度营收1.24亿美元，同比增长77.3%；全年营收3.92亿美元，同比增长43.7%，均创历史新高。季内归属于母公司的non-GAAP净利润为3050万美元，环比增长51.7%，同比增长2772.5%，刷新历史记录；全年归属母公司的non-GAAP净利润达到7050万美元，同比增长65%，亦创历史新高。四季度，老虎国际全球开户客户新增8.1万，同比增长70.1%，全球开户数达244.9万。季内入金客户新增5.9万，同比增长51.4%；2024年全年，公司新增入金客户18.7万，年度入金目标超额完成。截至2024年底，入金客户总数达到109.2万，同比增长20.7%。四季度市场交易度活跃，公司总交易额同比增长142.2%至1980亿美元；季内来自个人和机构客户的净入金达11亿美元，其中零售用户为主要贡献群体，推动客户总资产同比增长36.4%至417亿美元，创下历史新高。老虎国际创始人及CEO巫天华表示：“过去一年，老虎各项业务发展迅速，财务和运营表现均取得强劲增长。2024第四季度及全年，我们的营收和利润均创下历史新高，其中四季度归属母公司的non-GAAP净利几乎是23年同期的28倍。过去三年，老虎的入金用户数和客户资产分别实现 17.5% 和 34.7% 的年均复合增长，充分体现出我们在现有市场的渗透潜力，以及来自各地客户的持续信赖与支持，这也是推动公司长期增长的核心动力。”","text":"$老虎证券(TIGR)$ 公布截至2024年12月31日的第四季度及全年未经审计财务数据。数据显示，公司第四季度营收1.24亿美元，同比增长77.3%；全年营收3.92亿美元，同比增长43.7%，均创历史新高。季内归属于母公司的non-GAAP净利润为3050万美元，环比增长51.7%，同比增长2772.5%，刷新历史记录；全年归属母公司的non-GAAP净利润达到7050万美元，同比增长65%，亦创历史新高。四季度，老虎国际全球开户客户新增8.1万，同比增长70.1%，全球开户数达244.9万。季内入金客户新增5.9万，同比增长51.4%；2024年全年，公司新增入金客户18.7万，年度入金目标超额完成。截至2024年底，入金客户总数达到109.2万，同比增长20.7%。四季度市场交易度活跃，公司总交易额同比增长142.2%至1980亿美元；季内来自个人和机构客户的净入金达11亿美元，其中零售用户为主要贡献群体，推动客户总资产同比增长36.4%至417亿美元，创下历史新高。老虎国际创始人及CEO巫天华表示：“过去一年，老虎各项业务发展迅速，财务和运营表现均取得强劲增长。2024第四季度及全年，我们的营收和利润均创下历史新高，其中四季度归属母公司的non-GAAP净利几乎是23年同期的28倍。过去三年，老虎的入金用户数和客户资产分别实现 17.5% 和 34.7% 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12:34","market":"hk","language":"zh","title":"但斌看空英伟达了","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2516619910","media":"易简财经","summary":"昨天但斌的一条朋友圈掀起了轩然大波，长期看好纳斯达克的他居然开始看空英伟达了。对此，DeepSeek认为，但斌的观点属于“偷换概念式正确”，存在明显的逻辑漏洞：1. 混淆资源属性：煤炭烧完就没了，但算力芯片是固定资产，这点没错。","content":"<html><body><div>\n<p cms-style=\"font-L\">昨天但斌的一条朋友圈掀起了轩然大波，长期看好纳斯达克的他居然开始看空<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>了。</p><p cms-style=\"font-L\">他表示：“<font cms-style=\"font-L color210\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold color210\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold color210\">英伟达的周期，不是源自它‘2B’或者‘非平台’的属性，而是在于它始终是个‘<font cms-style=\"font-L strong-Bold color210\">资本品</font>’/‘<font cms-style=\"font-L strong-Bold color210\">耐用消费品</font>’。</font></font></font></p><p cms-style=\"font-L\">如果一个公司的产品是重复消费的‘快速消耗品’，需求量会相对稳定，像食品饮料、在线游戏、煤炭。但如果一个公司的产品是<font cms-style=\"font-L\">‘资本品’/‘耐用消费品’</font>，因为可复用,下游需求量通常会呈现巨大波动性。</p><p cms-style=\"font-L\">所以，杰文斯悖论应用在算力上，有个错误我们之前没注意：模型成本下降，算力效率提升，AI场景确实会得到扩展，算力总需求也会因此大幅提升。但不一样的是，煤炭是一次性消耗资源，而算力是可重复使用的资源；即便每年算力需求总量大幅上升了，但产生算力的ai芯片需求量，也有可能是下降的！</p><p cms-style=\"font-L\">简单来说，<font cms-style=\"font-L strong-Bold\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold color210\">因为‘<font cms-style=\"font-L strong-Bold color210\">可复用资本品’</font>的属性，英伟达产品收入是AI需求的‘二阶导’，而收入增速是‘三阶导’。</font></font></p><p cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold color210\">所以，英伟达周期波动性肯定非常大，即便在AI算力需求一直增长的情况下。</font></font><font cms-style=\"font-L\">”</font></p><div><img cms-height=\"1433.48\" cms-width=\"661\" src=\"http://n.sinaimg.cn/sinakd20250304s/504/w664h1440/20250304/6884-4eb07c8946516e47da33558fc9d1e5a2.jpg\"/><span></span></div><p cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L\">对此，DeepSeek认为，<font cms-style=\"font-L color210\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold color210\">但</font></font></font><font cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold color210\">斌的观点属于“偷换概念式正确”，存在明显的逻辑漏洞：</font></font></font></p><p cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L\">1. <font cms-style=\"font-L strong-Bold\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold color210\">混淆资源属性：</font></font>煤炭烧完</font><font cms-style=\"font-L\">就没了，但算力芯片是固定资产，这点没错。但芯片也有使用寿命（3-5年），且AI应用爆发带来的算力饥渴会迫使企业持续购置新芯片来扩容，就像LED灯省电了，但家家都装100盏灯，总耗电量反而飙升——这时候你会因为旧灯泡没坏就停止买新灯泡吗？</font></p><p cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L\">2. </font><font cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold color210\">忽视技术迭代：</font></font></font><font cms-style=\"font-L\">AI模型复杂度每年翻倍（参考摩尔定律），现在够用的芯片三年后可能连基础推理都跑不动。就像10年前的显卡跑不了《原神》，效率提升抵不过需求膨胀。</font></p><p cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L\">3. </font><font cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold color210\">低估场景革命：</font></font></font><font cms-style=\"font-L\">当AI客服成本从100元降到1分钱，每个小卖部都会装10个AI客服，这种指数级场景扩张根本不是现有芯片存量能覆盖的。</font><font cms-style=\"font-L\">现实是由于高端芯片获取难度大、公共算力建设不足，算力租赁市场价格暴涨，啪啪打脸“芯片需求下降论”。</font></p><p cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L\">结论：</font><font cms-style=\"font-L\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold color210\">但斌用静态思维分析动态市场，忽略了技术代差和需求爆破的双重碾压。</font></font></font><font cms-style=\"font-L\">这就好比说“汽车省油了所以加油站会倒闭”——殊不知省出来的油钱全被更疯</font><font cms-style=\"font-L\">狂的公路旅行烧光了。</font><font cms-style=\"font-L strong-Bold\"><font cms-style=\"font-L strong-Bold color210\"></font></font></p>\n<div>\n<div><img src=\"\"/></div>\n<div>海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP</div>\n</div>\n</div></body></html>","source":"sina","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 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混淆资源属性：煤炭烧完就没了，但算力芯片是固定资产，这点没错。但芯片也有使用寿命（3-5年），且AI应用爆发带来的算力饥渴会迫使企业持续购置新芯片来扩容，就像LED灯省电了，但家家都装100盏灯，总耗电量反而飙升——这时候你会因为旧灯泡没坏就停止买新灯泡吗？2. 忽视技术迭代：AI模型复杂度每年翻倍（参考摩尔定律），现在够用的芯片三年后可能连基础推理都跑不动。就像10年前的显卡跑不了《原神》，效率提升抵不过需求膨胀。3. 低估场景革命：当AI客服成本从100元降到1分钱，每个小卖部都会装10个AI客服，这种指数级场景扩张根本不是现有芯片存量能覆盖的。现实是由于高端芯片获取难度大、公共算力建设不足，算力租赁市场价格暴涨，啪啪打脸“芯片需求下降论”。结论：但斌用静态思维分析动态市场，忽略了技术代差和需求爆破的双重碾压。这就好比说“汽车省油了所以加油站会倒闭”——殊不知省出来的油钱全被更疯狂的公路旅行烧光了。\n\n\n海量资讯、精准解读，尽在新浪财经APP","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":437,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":409144626254160,"gmtCreate":1740906607898,"gmtModify":1740906609485,"author":{"id":"3494285125388429","authorId":"3494285125388429","name":"Saraat","avatar":"https://static.tigerbbs.com/7fd697144f3aab0355b28cc6f7d75e8e","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3494285125388429","authorIdStr":"3494285125388429"},"themes":[],"htmlText":"<a 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12:23","market":"hk","language":"zh","title":"DeepSeek的545%利润率是对算力的核弹吗？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2516596819","media":"华尔街见闻","summary":"DeepSeek的“暴利”表明，通过极致的infra优化，也能实现极高的算力利用率和性能。但是关于DeepSeek的是否是对算力的核弹，外界仍有不少分歧。知名投资人段永平赞同此前英伟达CEO黄仁勋的观点，DeepSeek会激发市场对更高效AI模型的追求，认为算力需求会持续增长。但是也有国外科技博主表示，DeepSeek已经把英伟达“击倒”，按照DeepSeek目前对算力的超高利用率，满足全球的AI需求绰绰有余。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p>DeepSeek的“暴利”表明，通过极致的infra优化能实现极高的算力利用率和性能。但是关于DeepSeek的是否是对算力的核弹，外界仍有不少分歧。知名投资人段永平赞同此前英伟达CEO黄仁勋的观点，DeepSeek会激发市场对更高效AI模型的追求，认为算力需求会持续增长。但是也有国外科技博主表示，DeepSeek已经把英伟达“击倒”，按照DeepSeek目前对算力的超高利用率，满足全球的AI需求绰绰有余。</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">在过去一周的开源周上，DeepSeek“五天五连炸”让市场拍案叫绝。而就当外界以为这场盛宴即将落下帷幕之时，DeepSeek拿出了更令人震惊的“彩蛋”——<strong>成本利润率高达545%，V3/R1推理系统理论日利润达到346万元人民币。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">而在市场为这超高“暴利”连连感叹的同时，也更关心这几个问题：如何解读545%这个利润率？是否是对算力的核弹？这对云产业链意味着什么？这对大模型同行意味着什么？这对生态又意味着什么？数位科技博主的主要观点如下：</p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\"><strong>利润率545%目前仍是理论收益，DeepSeek R1模型的利润率约为85%。</strong>而如果按照V3的定价，利润率会降至70%左右。即便如此，这个数字仍然非常可观。</p><p style=\"text-align: justify;\">而对算力产业链来说，DeepSeek的案例证明，即使在硬件条件相对有限的情况下（使用H800），<strong>通过极致的infra优化，也能实现极高的算力利用率和性能。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>但是关于DeepSeek的创新是否会减少对算力的需求这一点，外界仍有不少分歧。知名投资人段永平赞同此前英伟达CEO黄仁勋的观点，认为算力需求会持续增长。但是也有国外科技博主表示，DeepSeek已经把英伟达“击倒”，按照DeepSeek目前对算力的超高利用率来看，全球的AI需求都没有这么多。</strong></p></blockquote><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">此外DeepSeek的案例证明，<strong>让AI云计算与传统云计算的相似性更加明显。</strong>AI云计算也将同样面临着“低峰期闲置率”和“高峰期稳定性”的挑战。</p><p style=\"text-align: justify;\">DeepSeek的开源和技术披露，为整个行业树立了新的标杆。<strong>同行可能要面临更大的竞争压力，新一轮价格战正在路上。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">对于行业生态来说，DeepSeek通过开源技术和输出，<strong>将吸引业界在其基础上构建to B和to C业务，形成完整的产业上下游。</strong></p></blockquote><h2 id=\"id_1781532362\">一、如何解读这个利润率？</h2><p style=\"text-align: justify;\">首先需要明确的是，DeepSeek官方公布的545%利润率是基于特定条件下的“理论”计算，即假设所有tokens都按照R1模型的定价计算，且未考虑V3的更低定价、免费服务占比以及夜间折扣等因素。<strong>实际上，根据DeepSeek官方的说法，他们真实的利润率远没有这么夸张。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>按照科技博主180K的解读，DeepSeek R1模型的利润率约为85%，而如果按照V3的定价，利润率会降至70%左右。即便如此，这个数字仍然非常可观。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">180K表示，这一点可以通过对比Anthropic的利润率来更深入地理解。根据TD Cowen的拆解，Anthropic 2024年的利润率预计为61%。如果按照DeepSeek的口径，并考虑AWS的云计算利润率（假设为25%-40%），Anthropic的利润率可以达到74%。极端情况下，如果假设AWS的利润率为50%，Anthropic的利润率甚至可以达到85%，与DeepSeek的R1模型相当。</p><p style=\"text-align: justify;\">这说明，尽管OpenAI和Anthropic在成本控制上可能不如DeepSeek极致，<strong>但它们凭借更高的定价和更慷慨的客户（至少目前如此），也能实现类似的高利润率。</strong>需要注意的是，OpenAI经常被报道“亏损”，这是因为在融资时，投资者通常关注的是财务会计上的盈亏，而非大模型租赁角度的理论成本，模型训练成本、数据授权费用、人员和宣传等运营支出通常也被计入。</p><h2 id=\"id_1776734532\">二、是否是对算力的核弹？</h2><p style=\"text-align: justify;\">DeepSeek的案例证明，即使在硬件条件相对有限的情况下（使用H800），通过极致的infra优化，也能实现极高的算力利用率和性能，这对整个算力产业链影响巨大：</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>首先，科技博主180K认为，“有效算力”的重要性将凸显。</strong>行业将更加关注“有效算力”（算力 x 算力利用率），而不仅仅是单纯的算力堆砌。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>并且国产芯片的上限有望提升。</strong>如果H800都能跑出如此效果，那么通过infra优化，国产芯片的性能上限或许能进一步提高。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>另外，科技博主信息平权认为，“杰文斯悖论”持续生效。</strong>算力效率的提升并不会减少算力需求，反而会刺激更多应用场景的出现，推动算力需求的持续增长。正如巴克莱银行在去年6月的预测，到2026年，业界的资本支出足以支撑“12000+个ChatGPT级别的应用”。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cbcfdff0a59da170b4bfd842ef64b86e\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"478\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>而且短期内算力需求逻辑可能受到质疑。</strong>一些企业，特别是海外大厂的CIO或CFO，可能会面临来自投资人和老板的压力，被要求解释为什么他们的ROI远低于DeepSeek。</p><p style=\"text-align: justify;\">知名投资人段永平也在雪球上表示，DeepSeek的经验的确证明了模型预训练阶段较低的算力也可以达成比较好的训练结果。<strong>而且他也赞同黄仁勋的说法，认为DeepSeek的创新不会减少对算力的需求。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/50990de6443b1dcf3279e41a4898692f\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"416\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">此前黄仁勋曾在2月的访谈中表示，认为市场对DeepSeek的理解完全搞反了。他表示，R1的出现并非意味着市场不再需要算力资源，而是激发了市场对更高效AI模型的追求，从而推动整个行业的发展。</p><p style=\"text-align: justify;\">但是国外科技博主Zephyr则认为，<strong>DeepSeek已经将英伟达“击倒”。而且按照DeepSeek目前对算力的超高利用率来看，满足全球的AI需求绰绰有余。</strong></p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">DeepSeek已经将英伟达“击倒”。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/153f9f64f484d554e1444c52c4b4ec67\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"987\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">我之所以这么说，是因为 DeepSeek 目前每天在 300 台 H800 节点（共 2400 张 H800）上处理 <strong>6000 亿</strong> 个 token，并输出 <strong>1500 亿</strong> 个 token。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果算力扩大 <strong>100 倍</strong>（即 24 万张 H800），每天就能处理 <strong>60 万亿</strong> 个 token，并输出 <strong>15 万亿</strong> 个 token。</p><p style=\"text-align: justify;\">但全球的 AI 需求并没有这么高。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3445a2f461a2e3622eb006e1803f66fc\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"565\"/></p></blockquote><h2 id=\"id_1098071685\">三、对云产业链意味着什么？</h2><p style=\"text-align: justify;\">DeepSeek的成功案例，让AI云计算与传统云计算的相似性更加明显。AI云计算也将同样面临着“低峰期闲置率”和“高峰期稳定性”的挑战。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>科技博主180K认为，云计算的规模效应会更加显著。</strong>DeepSeek的实践表明，大规模集群和高并发利用率能显著降低成本。用户数量的正外部性更加明显，即用户越多，平抑波动的能力越强，算力冗余需求越低。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>云厂商的竞争优势可能发生变化。</strong>拥有自身业务的云厂商（如阿里、腾讯、苹果等）可能比没有自身业务的云厂商更具成本优势，因为它们可以将推理集群作为所有业务的底座，实现更大的规模效应。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>而且云计算的利润率有提升空间。</strong>DeepSeek的案例表明，在AI时代，通过极致的infra优化，云计算的利润率有进一步提升的潜力。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>此外，私有云部署的吸引力可能下降。</strong>超稀疏的MoE模型可能并不适合个人或“半桶水”的企业部署，小规模GPU部署的成本可能远高于大厂。这可能导致更多企业选择公有云或混合云模式。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>普通云计算/AI应用需要为高强度用户并发预留更多空间。</strong>用户对DeepSeek的“服务器繁忙”有较高的容忍度，但对于其他应用则不然。这可能导致普通云计算/AI应用的利润率进一步下降。</p><h2 id=\"id_466295910\">四、对大模型同行意味着什么？</h2><p style=\"text-align: justify;\">DeepSeek的开源和技术披露，为整个行业树立了新的标杆。</p><p style=\"text-align: justify;\">科技博主信息平权认为，<strong>DeepSeek的案例表明推理成本的“底线”被大幅拉低，可以远低于之前的预期。而且新一轮价格战可能爆发，同行们将面临更大的降价压力以保持竞争力。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">并且DeepSeek为所有推理团队提供了明确的优化路径和目标，后续压力会加大。</p><p style=\"text-align: justify;\">另外在这种情况下，OpenAI的高价订阅模式也将面临挑战，每月200美元的高昂订阅费有些尴尬。</p><h2 id=\"id_3822751089\">五、对生态意味着什么？</h2><p style=\"text-align: justify;\"><strong>DeepSeek的战略是专注于基础模型和前沿创新，通过开源技术和输出，吸引业界在其基础上构建to B和to C业务，形成完整的产业上下游。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">科技博主极客公园表示，生态合作伙伴的盈利空间增大。云平台和上下游通过部署DeepSeek的服务，理论上可以获得很高的收益和利润率。</p><p style=\"text-align: justify;\">展望后续生态，模型架构的差异化可能成为竞争关键。因为DeepSeek V3/R1的架构与主流模型有较大差异，这要求供应商进行适配，开发难度较高。</p><p style=\"text-align: justify;\">而且DeepSeek的开源举措，降低了社区复现其推理系统的难度，有利于生态的繁荣。</p><p style=\"text-align: justify;\">科技博主180K则表示，整个行业可能将开始卷Infra。某种程度上，Infra的重要性在提高，估值也可以提升。</p><p style=\"text-align: justify;\">总而言之，DeepSeek的超高利润率，不仅是一个数字上的奇迹，更是对整个AI行业的一次深刻启示。它揭示了infra优化的巨大潜力，推动了算力、云、大模型以及生态的变革，预示着一个更加高效、低成本、竞争激烈的AI时代即将到来。</p></body></html>","source":"wallstreetcn_hot_news","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>DeepSeek的545%利润率是对算力的核弹吗？</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ 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R1模型的利润率约为85%。而如果按照V3的定价，利润率会降至70%左右。即便如此，这个数字仍然非常可观。而对算力产业链来说，DeepSeek的案例证明，即使在硬件条件相对有限的情况下（使用H800），通过极致的infra优化，也能实现极高的算力利用率和性能。但是关于DeepSeek的创新是否会减少对算力的需求这一点，外界仍有不少分歧。知名投资人段永平赞同此前英伟达CEO黄仁勋的观点，认为算力需求会持续增长。但是也有国外科技博主表示，DeepSeek已经把英伟达“击倒”，按照DeepSeek目前对算力的超高利用率来看，全球的AI需求都没有这么多。此外DeepSeek的案例证明，让AI云计算与传统云计算的相似性更加明显。AI云计算也将同样面临着“低峰期闲置率”和“高峰期稳定性”的挑战。DeepSeek的开源和技术披露，为整个行业树立了新的标杆。同行可能要面临更大的竞争压力，新一轮价格战正在路上。对于行业生态来说，DeepSeek通过开源技术和输出，将吸引业界在其基础上构建to B和to C业务，形成完整的产业上下游。一、如何解读这个利润率？首先需要明确的是，DeepSeek官方公布的545%利润率是基于特定条件下的“理论”计算，即假设所有tokens都按照R1模型的定价计算，且未考虑V3的更低定价、免费服务占比以及夜间折扣等因素。实际上，根据DeepSeek官方的说法，他们真实的利润率远没有这么夸张。按照科技博主180K的解读，DeepSeek R1模型的利润率约为85%，而如果按照V3的定价，利润率会降至70%左右。即便如此，这个数字仍然非常可观。180K表示，这一点可以通过对比Anthropic的利润率来更深入地理解。根据TD Cowen的拆解，Anthropic 2024年的利润率预计为61%。如果按照DeepSeek的口径，并考虑AWS的云计算利润率（假设为25%-40%），Anthropic的利润率可以达到74%。极端情况下，如果假设AWS的利润率为50%，Anthropic的利润率甚至可以达到85%，与DeepSeek的R1模型相当。这说明，尽管OpenAI和Anthropic在成本控制上可能不如DeepSeek极致，但它们凭借更高的定价和更慷慨的客户（至少目前如此），也能实现类似的高利润率。需要注意的是，OpenAI经常被报道“亏损”，这是因为在融资时，投资者通常关注的是财务会计上的盈亏，而非大模型租赁角度的理论成本，模型训练成本、数据授权费用、人员和宣传等运营支出通常也被计入。二、是否是对算力的核弹？DeepSeek的案例证明，即使在硬件条件相对有限的情况下（使用H800），通过极致的infra优化，也能实现极高的算力利用率和性能，这对整个算力产业链影响巨大：首先，科技博主180K认为，“有效算力”的重要性将凸显。行业将更加关注“有效算力”（算力 x 算力利用率），而不仅仅是单纯的算力堆砌。并且国产芯片的上限有望提升。如果H800都能跑出如此效果，那么通过infra优化，国产芯片的性能上限或许能进一步提高。另外，科技博主信息平权认为，“杰文斯悖论”持续生效。算力效率的提升并不会减少算力需求，反而会刺激更多应用场景的出现，推动算力需求的持续增长。正如巴克莱银行在去年6月的预测，到2026年，业界的资本支出足以支撑“12000+个ChatGPT级别的应用”。而且短期内算力需求逻辑可能受到质疑。一些企业，特别是海外大厂的CIO或CFO，可能会面临来自投资人和老板的压力，被要求解释为什么他们的ROI远低于DeepSeek。知名投资人段永平也在雪球上表示，DeepSeek的经验的确证明了模型预训练阶段较低的算力也可以达成比较好的训练结果。而且他也赞同黄仁勋的说法，认为DeepSeek的创新不会减少对算力的需求。此前黄仁勋曾在2月的访谈中表示，认为市场对DeepSeek的理解完全搞反了。他表示，R1的出现并非意味着市场不再需要算力资源，而是激发了市场对更高效AI模型的追求，从而推动整个行业的发展。但是国外科技博主Zephyr则认为，DeepSeek已经将英伟达“击倒”。而且按照DeepSeek目前对算力的超高利用率来看，满足全球的AI需求绰绰有余。DeepSeek已经将英伟达“击倒”。我之所以这么说，是因为 DeepSeek 目前每天在 300 台 H800 节点（共 2400 张 H800）上处理 6000 亿 个 token，并输出 1500 亿 个 token。如果算力扩大 100 倍（即 24 万张 H800），每天就能处理 60 万亿 个 token，并输出 15 万亿 个 token。但全球的 AI 需求并没有这么高。三、对云产业链意味着什么？DeepSeek的成功案例，让AI云计算与传统云计算的相似性更加明显。AI云计算也将同样面临着“低峰期闲置率”和“高峰期稳定性”的挑战。科技博主180K认为，云计算的规模效应会更加显著。DeepSeek的实践表明，大规模集群和高并发利用率能显著降低成本。用户数量的正外部性更加明显，即用户越多，平抑波动的能力越强，算力冗余需求越低。云厂商的竞争优势可能发生变化。拥有自身业务的云厂商（如阿里、腾讯、苹果等）可能比没有自身业务的云厂商更具成本优势，因为它们可以将推理集群作为所有业务的底座，实现更大的规模效应。而且云计算的利润率有提升空间。DeepSeek的案例表明，在AI时代，通过极致的infra优化，云计算的利润率有进一步提升的潜力。此外，私有云部署的吸引力可能下降。超稀疏的MoE模型可能并不适合个人或“半桶水”的企业部署，小规模GPU部署的成本可能远高于大厂。这可能导致更多企业选择公有云或混合云模式。普通云计算/AI应用需要为高强度用户并发预留更多空间。用户对DeepSeek的“服务器繁忙”有较高的容忍度，但对于其他应用则不然。这可能导致普通云计算/AI应用的利润率进一步下降。四、对大模型同行意味着什么？DeepSeek的开源和技术披露，为整个行业树立了新的标杆。科技博主信息平权认为，DeepSeek的案例表明推理成本的“底线”被大幅拉低，可以远低于之前的预期。而且新一轮价格战可能爆发，同行们将面临更大的降价压力以保持竞争力。并且DeepSeek为所有推理团队提供了明确的优化路径和目标，后续压力会加大。另外在这种情况下，OpenAI的高价订阅模式也将面临挑战，每月200美元的高昂订阅费有些尴尬。五、对生态意味着什么？DeepSeek的战略是专注于基础模型和前沿创新，通过开源技术和输出，吸引业界在其基础上构建to B和to C业务，形成完整的产业上下游。科技博主极客公园表示，生态合作伙伴的盈利空间增大。云平台和上下游通过部署DeepSeek的服务，理论上可以获得很高的收益和利润率。展望后续生态，模型架构的差异化可能成为竞争关键。因为DeepSeek V3/R1的架构与主流模型有较大差异，这要求供应商进行适配，开发难度较高。而且DeepSeek的开源举措，降低了社区复现其推理系统的难度，有利于生态的繁荣。科技博主180K则表示，整个行业可能将开始卷Infra。某种程度上，Infra的重要性在提高，估值也可以提升。总而言之，DeepSeek的超高利润率，不仅是一个数字上的奇迹，更是对整个AI行业的一次深刻启示。它揭示了infra优化的巨大潜力，推动了算力、云、大模型以及生态的变革，预示着一个更加高效、低成本、竞争激烈的AI时代即将到来。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":257,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":408881926463616,"gmtCreate":1740842328781,"gmtModify":1740842330417,"author":{"id":"3494285125388429","authorId":"3494285125388429","name":"Saraat","avatar":"https://static.tigerbbs.com/7fd697144f3aab0355b28cc6f7d75e8e","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3494285125388429","authorIdStr":"3494285125388429"},"themes":[],"htmlText":"暴击英伟达","listText":"暴击英伟达","text":"暴击英伟达","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/408881926463616","repostId":"2516511645","repostType":2,"repost":{"id":"2516511645","kind":"news","pubTimestamp":1740837584,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2516511645?lang=&edition=full","pubTime":"2025-03-01 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$562,027（约409万元），成本利润率545%。”</p><p>这意味着，DeepSeek理论上一天的利润为474,955美元（约350万元）。</p><p>据悉，DeepSeek R1 的定价：$0.14 / 百万输入 tokens (缓存命中)，$0.55 / 百万输入 tokens (缓存未命中)，$2.19 / 百万输出 tokens。</p><p>DeepSeek还指出，实际上没有这么多收入，因为 V3 的定价更低，同时收费服务只占了一部分，另外夜间还会有折扣。</p><p>硅基流动创始人、CEO袁进辉指出，“主要是V3/R1架构和其它主流模型差别太大了，由大量小Expert组成，导致瞄准其它主流模型结构开发的系统都不再有效，必须按照DeepSeek报告描述的方法才能达到最好的效率，而开发这样的系统难度很高，需要时间，幸好这周DeepSeek五连发已经把主要模块开源出来了，降低了社区复现的难度。”</p><p>“这些成果充分体现DeepSeek团队第一性原理思考方式和强悍的意志，他们应该是首先是基于某些原因想到了用这样的模型结构，然后发现这样的结构无论是训练还是推理，要做好都有非常大的工程挑战，这些问题在他们工程团队来说并不是搞不定的，关键是花那么大力气做完是否有大的收益呢，在最终结果出来前，谁也说不准，他们还是赌了，结果是赌对了。”</p><p>更有人评论称，怀疑DeepSeek的模型结构就是为了榨干系统和芯片的每一滴油水来设计的。</p><p>这可能让OpenAI CEO Altman（奥特曼）很不好想。外媒曾曝出，OpenAI在2024年可能面临惊人的50亿美元亏损，并可能在未来12个月内耗尽其现金储备。</p><p>DeepSeek也挑战了市场对AI、估值和高支出的叙述。DeepSeek的高性能预算产品也“质疑未来在<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>芯片和开发上花费数千亿美元的必要性”。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250301223033386v152czgaea9g4y3\"/><p>DeepSeek火爆以来，英伟达在2025年就失去了上涨的势头。有行业人士评论称，DeepSeek这一波操作，英伟达等公司的股价可能又撑不住了。</p><p><strong>以下是DeepSeek-V3 / R1 推理系统概览在知乎贴文：</strong></p><p>DeepSeek-V3 / R1 推理系统的优化目标是：更大的吞吐，更低的延迟。为了实现这两个目标，我们的方案是使用大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism / EP）。</p><p>首先 EP 使得 batch size 大大增加，从而提高 GPU 矩阵乘法的效率，提高吞吐。其次 EP 使得专家分散在不同的 GPU 上，每个 GPU 只需要计算很少的专家（因此更少的访存需求），从而降低延迟。但 EP 同时也增加了系统的复杂性。</p><p>复杂性主要体现在两个方面：EP 引入跨节点的传输。为了优化吞吐，需要设计合适的计算流程使得传输和计算可以同步进行。EP 涉及多个节点，因此天然需要 Data Parallelism（DP），不同的 DP 之间需要进行负载均衡。</p><p>因此，本文的主要内容是如何使用 EP 增大 batch size，如何隐藏传输的耗时，如何进行负载均衡。</p><p><strong>大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism / EP）</strong></p><p>由于 DeepSeek-V3 / R1 的专家数量众多，并且每层 256 个专家中仅激活其中 8 个。模型的高度稀疏性决定了我们必须采用很大的 overall batch size，才能给每个专家提供足够的 expert batch size，从而实现更大的吞吐、更低的延时。需要大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism / EP）。</p><p>我们采用多机多卡间的专家并行策略来达到以下目的：</p><p>Prefill：路由专家 EP32、MLA 和共享专家 DP32，一个部署单元是 4 节点，32 个冗余路由专家，每张卡 9 个路由专家和 1 个共享专家</p><p>Decode：路由专家 EP144、MLA 和共享专家 DP144，一个部署单元是 18 节点，32 个冗余路由专家，每张卡 2 个路由专家和 1 个共享专家</p><p><strong>计算通信重叠</strong></p><p>多机多卡的专家并行会引入比较大的通信开销，所以我们使用了双 batch 重叠来掩盖通信开销，提高整体吞吐。</p><p>对于 prefill 阶段，两个 batch 的计算和通信交错进行，一个 batch 在进行计算的时候可以去掩盖另一个 batch 的通信开销；</p><p>对于 decode 阶段，不同阶段的执行时间有所差别，所以我们把 attention 部分拆成了两个 stage，共计 5 个 stage 的流水线来实现计算和通信的重叠。</p><p><strong>尽可能地负载均衡</strong></p><p>由于采用了很大规模的并行（包括数据并行和专家并行），如果某个 GPU 的计算或通信负载过重，将成为性能瓶颈，拖慢整个系统；同时其他 GPU 因为等待而空转，造成整体利用率下降。因此我们需要尽可能地为每个 GPU 分配均衡的计算负载、通信负载。</p><p><strong>1,Prefill Load Balancer</strong></p><p>核心问题：不同数据并行（DP）实例上的请求个数、长度不同，导致 core-attention 计算量、dispatch 发送量也不同优化目标：各 GPU 的计算量尽量相同（core-attention 计算负载均衡）、输入的 token 数量也尽量相同（dispatch 发送量负载均衡），避免部分 GPU 处理时间过长</p><p><strong>2,Decode Load Balancer</strong></p><p>核心问题：不同数据并行（DP）实例上的请求数量、长度不同，导致 core-attention 计算量（与 KVCache 占用量相关）、dispatch 发送量不同优化目标：各 GPU 的 KVCache 占用量尽量相同（core-attention 计算负载均衡）、请求数量尽量相同（dispatch 发送量负载均衡）</p><p><strong>3,Expert-Parallel Load Balancer</strong></p><p>核心问题：对于给定 MoE 模型，存在一些天然的高负载专家（expert），导致不同 GPU 的专家计算负载不均衡优化目标：每个 GPU 上的专家计算量均衡（即最小化所有 GPU 的 dispatch 接收量的最大值）</p><p>线上系统的实际统计数据DeepSeek V3 和 R1 的所有服务均使用 H800 GPU，使用和训练一致的精度，即矩阵计算和 dispatch 传输采用和训练一致的 FP8 格式，core-attention 计算和 combine 传输采用和训练一致的 BF16，最大程度保证了服务效果。</p><p>另外，由于白天的服务负荷高，晚上的服务负荷低，因此我们实现了一套机制，在白天负荷高的时候，用所有节点部署推理服务。晚上负荷低的时候，减少推理节点，以用来做研究和训练。</p><p>在最近的 24 小时里（北京时间 2025/02/27 12:00 至 2025/02/28 12:00），DeepSeek V3 和 R1 推理服务占用节点总和，峰值占用为 278 个节点，平均占用 226.75 个节点（每个节点为 8 个 H800 GPU）。假定 GPU 租赁成本为 2 美金/小时，总成本为 $87,072/天。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250301223034297v152cucggl6jbhy\"/><p>在 24 小时统计时段内，DeepSeek V3 和 R1：输入 token 总数为 608B，其中 342B tokens（56.3%）命中 KVCache 硬盘缓存。</p><p>输出 token 总数为 168B。平均输出速率为 20~22 tps，平均每输出一个 token 的 KVCache 长度是 4989。</p><p>平均每台 H800 的吞吐量为：对于 prefill 任务，输入吞吐约 73.7k tokens/s（含缓存命中）；对于 decode 任务，输出吞吐约 14.8k tokens/s。</p><p>以上统计包括了网页、APP 和 API 的所有负载。如果所有 tokens 全部按照 DeepSeek R1 的定价[1]计算，理论上一天的总收入为 $562,027，成本利润率 545%。</p><p>当然我们实际上没有这么多收入，因为 V3 的定价更低，同时收费服务只占了一部分，另外夜间还会有折扣。</p><p>———————————————</p><p>雷递由媒体人雷建平创办，若转载请写明来源。</p><img src=\"https://fid-75186.picgzc.qpic.cn/20250301223035847v152pjf45gs3nzl\"/></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>DeepSeek首次披露：理论上一天收入409万 成本利润率545% 英伟达CEO黄仁勋要坐不住了</title>\n<style 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的定价更低，同时收费服务只占了一部分，另外夜间还会有折扣。硅基流动创始人、CEO袁进辉指出，“主要是V3/R1架构和其它主流模型差别太大了，由大量小Expert组成，导致瞄准其它主流模型结构开发的系统都不再有效，必须按照DeepSeek报告描述的方法才能达到最好的效率，而开发这样的系统难度很高，需要时间，幸好这周DeepSeek五连发已经把主要模块开源出来了，降低了社区复现的难度。”“这些成果充分体现DeepSeek团队第一性原理思考方式和强悍的意志，他们应该是首先是基于某些原因想到了用这样的模型结构，然后发现这样的结构无论是训练还是推理，要做好都有非常大的工程挑战，这些问题在他们工程团队来说并不是搞不定的，关键是花那么大力气做完是否有大的收益呢，在最终结果出来前，谁也说不准，他们还是赌了，结果是赌对了。”更有人评论称，怀疑DeepSeek的模型结构就是为了榨干系统和芯片的每一滴油水来设计的。这可能让OpenAI CEO Altman（奥特曼）很不好想。外媒曾曝出，OpenAI在2024年可能面临惊人的50亿美元亏损，并可能在未来12个月内耗尽其现金储备。DeepSeek也挑战了市场对AI、估值和高支出的叙述。DeepSeek的高性能预算产品也“质疑未来在英伟达芯片和开发上花费数千亿美元的必要性”。DeepSeek火爆以来，英伟达在2025年就失去了上涨的势头。有行业人士评论称，DeepSeek这一波操作，英伟达等公司的股价可能又撑不住了。以下是DeepSeek-V3 / R1 推理系统概览在知乎贴文：DeepSeek-V3 / R1 推理系统的优化目标是：更大的吞吐，更低的延迟。为了实现这两个目标，我们的方案是使用大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism / EP）。首先 EP 使得 batch size 大大增加，从而提高 GPU 矩阵乘法的效率，提高吞吐。其次 EP 使得专家分散在不同的 GPU 上，每个 GPU 只需要计算很少的专家（因此更少的访存需求），从而降低延迟。但 EP 同时也增加了系统的复杂性。复杂性主要体现在两个方面：EP 引入跨节点的传输。为了优化吞吐，需要设计合适的计算流程使得传输和计算可以同步进行。EP 涉及多个节点，因此天然需要 Data Parallelism（DP），不同的 DP 之间需要进行负载均衡。因此，本文的主要内容是如何使用 EP 增大 batch size，如何隐藏传输的耗时，如何进行负载均衡。大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism / EP）由于 DeepSeek-V3 / R1 的专家数量众多，并且每层 256 个专家中仅激活其中 8 个。模型的高度稀疏性决定了我们必须采用很大的 overall batch size，才能给每个专家提供足够的 expert batch size，从而实现更大的吞吐、更低的延时。需要大规模跨节点专家并行（Expert Parallelism / EP）。我们采用多机多卡间的专家并行策略来达到以下目的：Prefill：路由专家 EP32、MLA 和共享专家 DP32，一个部署单元是 4 节点，32 个冗余路由专家，每张卡 9 个路由专家和 1 个共享专家Decode：路由专家 EP144、MLA 和共享专家 DP144，一个部署单元是 18 节点，32 个冗余路由专家，每张卡 2 个路由专家和 1 个共享专家计算通信重叠多机多卡的专家并行会引入比较大的通信开销，所以我们使用了双 batch 重叠来掩盖通信开销，提高整体吞吐。对于 prefill 阶段，两个 batch 的计算和通信交错进行，一个 batch 在进行计算的时候可以去掩盖另一个 batch 的通信开销；对于 decode 阶段，不同阶段的执行时间有所差别，所以我们把 attention 部分拆成了两个 stage，共计 5 个 stage 的流水线来实现计算和通信的重叠。尽可能地负载均衡由于采用了很大规模的并行（包括数据并行和专家并行），如果某个 GPU 的计算或通信负载过重，将成为性能瓶颈，拖慢整个系统；同时其他 GPU 因为等待而空转，造成整体利用率下降。因此我们需要尽可能地为每个 GPU 分配均衡的计算负载、通信负载。1,Prefill Load Balancer核心问题：不同数据并行（DP）实例上的请求个数、长度不同，导致 core-attention 计算量、dispatch 发送量也不同优化目标：各 GPU 的计算量尽量相同（core-attention 计算负载均衡）、输入的 token 数量也尽量相同（dispatch 发送量负载均衡），避免部分 GPU 处理时间过长2,Decode Load Balancer核心问题：不同数据并行（DP）实例上的请求数量、长度不同，导致 core-attention 计算量（与 KVCache 占用量相关）、dispatch 发送量不同优化目标：各 GPU 的 KVCache 占用量尽量相同（core-attention 计算负载均衡）、请求数量尽量相同（dispatch 发送量负载均衡）3,Expert-Parallel Load Balancer核心问题：对于给定 MoE 模型，存在一些天然的高负载专家（expert），导致不同 GPU 的专家计算负载不均衡优化目标：每个 GPU 上的专家计算量均衡（即最小化所有 GPU 的 dispatch 接收量的最大值）线上系统的实际统计数据DeepSeek V3 和 R1 的所有服务均使用 H800 GPU，使用和训练一致的精度，即矩阵计算和 dispatch 传输采用和训练一致的 FP8 格式，core-attention 计算和 combine 传输采用和训练一致的 BF16，最大程度保证了服务效果。另外，由于白天的服务负荷高，晚上的服务负荷低，因此我们实现了一套机制，在白天负荷高的时候，用所有节点部署推理服务。晚上负荷低的时候，减少推理节点，以用来做研究和训练。在最近的 24 小时里（北京时间 2025/02/27 12:00 至 2025/02/28 12:00），DeepSeek V3 和 R1 推理服务占用节点总和，峰值占用为 278 个节点，平均占用 226.75 个节点（每个节点为 8 个 H800 GPU）。假定 GPU 租赁成本为 2 美金/小时，总成本为 $87,072/天。在 24 小时统计时段内，DeepSeek V3 和 R1：输入 token 总数为 608B，其中 342B tokens（56.3%）命中 KVCache 硬盘缓存。输出 token 总数为 168B。平均输出速率为 20~22 tps，平均每输出一个 token 的 KVCache 长度是 4989。平均每台 H800 的吞吐量为：对于 prefill 任务，输入吞吐约 73.7k tokens/s（含缓存命中）；对于 decode 任务，输出吞吐约 14.8k tokens/s。以上统计包括了网页、APP 和 API 的所有负载。如果所有 tokens 全部按照 DeepSeek R1 的定价[1]计算，理论上一天的总收入为 $562,027，成本利润率 545%。当然我们实际上没有这么多收入，因为 V3 的定价更低，同时收费服务只占了一部分，另外夜间还会有折扣。———————————————雷递由媒体人雷建平创办，若转载请写明来源。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":498,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":407838939677272,"gmtCreate":1740584989247,"gmtModify":1740584991071,"author":{"id":"3494285125388429","authorId":"3494285125388429","name":"Saraat","avatar":"https://static.tigerbbs.com/7fd697144f3aab0355b28cc6f7d75e8e","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3494285125388429","authorIdStr":"3494285125388429"},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错，转发给大家看看","listText":"这篇文章不错，转发给大家看看","text":"这篇文章不错，转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/407838939677272","repostId":"2514856774","repostType":2,"repost":{"id":"2514856774","kind":"news","pubTimestamp":1740581127,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2514856774?lang=&edition=full","pubTime":"2025-02-26 22:45","market":"hk","language":"zh","title":"英伟达下场，首次优化DeepSeek-R1！B200性能狂飙25倍，碾压H100","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2514856774","media":"华尔街见闻","summary":"最近，英伟达开源了首个在Blackwell架构上优化的DeepSeek-R1，实现了推理速度提升25倍，和每token成本降低20倍的惊人成果。同时，DeepSeek连续开源多个英伟达GPU优化项目，共同探索模型性能极限。","content":"<html><body><p>当FP4的魔法与Blackwell的强大算力相遇，会碰撞出怎样的火花？</p>\n<p>答案是：推理性能暴涨25倍，成本狂降20倍！</p>\n<p>随着DeepSeek-R1本地化部署的爆火，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>也亲自下场，开源了首个基于Blackwell架构的优化方案——DeepSeek-R1-FP4。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/7c25e800-ff9f-402b-add1-482a3f8284b0.png\"/></p>\n<p>在新模型的加持下，B200实现了高达21,088 token每秒的的推理吞吐量，相比于H100的844 token每秒，提升了25倍。</p>\n<p>与此同时，每token的成本也实现了20倍的降低。</p>\n<p>通过在Blackwell架构上应用TensorRT DeepSeek优化，英伟达让具有FP4生产级精度的模型，在MMLU通用智能基准测试中达到了FP8模型性能的99.8%。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/12326fc1-a988-45c8-adc9-d49e3040e03e.png\"/></p>\n<h2>DeepSeek-R1首次基于Blackwell GPU优化</h2>\n<p>目前，英伟达基于FP4优化的DeepSeek-R1检查点现已在Hugging Face上开源。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/239a6414-e0cc-4868-95a9-0b4320845173.png\"/></p>\n<p>模型地址：https://huggingface.co/nvidia/DeepSeek-R1-FP4</p>\n<p><strong>后训练量化</strong></p>\n<p>模型将Transformer模块内的线性算子的权重和激活量化到了FP4，适用于TensorRT-LLM推理。</p>\n<p>这种优化将每个参数从8位减少到4位，从而让磁盘空间和GPU显存的需求减少了约1.6倍。</p>\n<p><strong>使用TensorRT-LLM部署</strong></p>\n<p>要使用TensorRT-LLM LLM API部署量化后的FP4权重文件，并为给定的提示生成文本响应，请参照以下示例代码：</p>\n<p>硬件要求：需要支持TensorRT-LLM的英伟达GPU（如B200），并且需要8个GPU来实现tensor_parallel_size=8的张量并行。</p>\n<p>性能优化：代码利用FP4量化、TensorRT引擎和并行计算，旨在实现高效、低成本的推理，适合生产环境或高吞吐量应用。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/4cdd0507-f77c-4ea8-8dc9-783c7c5867fb.png\"/></p>\n<p>对于此次优化的成果，网友表示惊叹。</p>\n<p>“FP4魔法让AI未来依然敏锐！”网友Isha评论道。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/d15ae77b-c345-40aa-9094-37391041223d.png\"/></p>\n<p>网友algorusty则声称，有了这次的优化后，美国供应商能够以每百万token 0.25美元的价格提供R1。</p>\n<p>“还会有利润。”</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/6500994e-9e87-47ab-af97-f2e833a55764.png\"/></p>\n<p>网友Phil则将这次的优化与DeepSeek本周的开源5连发结合了起来。</p>\n<p>“这展示了硬件和开源模型结合的可能性。”他表示。</p>\n<p><img src=\"https://wpimg-wscn.awtmt.com/6642e288-815f-422d-84e0-89f7de163010.png\"/></p>\n<h2>DeepSeek全面开源</h2>\n<p>如今DeepSeek持续5天的“开源周”已经进行到了第3天。</p>\n<p>周一，他们开源了FlashMLA。这是DeepSeek专为英伟达Hopper GPU打造的高效MLA解码内核，特别针对变长序列进行了优化，目前已正式投产使用。</p>\n<p>周二开源了DeepEP，这是一个专为混合专家系统（MoE）和专家并行（EP）设计的通信库。</p>\n<p>周三开源的是DeepGEMM。这是一个支持稠密和MoE模型的FP8 GEMM（通用矩阵乘法）计算库，可为V3/R1的训练和推理提供强大支持。</p>\n<p>总的来说，不管是英伟达开源的DeepSeek-R1-FP4，还是DeepSeek开源的三个仓库，都是通过对英伟达GPU和集群的优化，来推动AI模型的高效计算和部署。</p>\n<p><span>本文来源：新智元，原文标题：《英伟达下场，首次优化DeepSeek-R1！B200性能狂飙25倍，碾压H100》</span></p><div>风险提示及免责条款</div>\n<div>\n            市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。\n          </div>\n</body></html>","source":"wallstreetcn_hot_news","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" 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token每秒，提升了25倍。\n与此同时，每token的成本也实现了20倍的降低。\n通过在Blackwell架构上应用TensorRT DeepSeek优化，英伟达让具有FP4生产级精度的模型，在MMLU通用智能基准测试中达到了FP8模型性能的99.8%。\n\nDeepSeek-R1首次基于Blackwell GPU优化\n目前，英伟达基于FP4优化的DeepSeek-R1检查点现已在Hugging Face上开源。\n\n模型地址：https://huggingface.co/nvidia/DeepSeek-R1-FP4\n后训练量化\n模型将Transformer模块内的线性算子的权重和激活量化到了FP4，适用于TensorRT-LLM推理。\n这种优化将每个参数从8位减少到4位，从而让磁盘空间和GPU显存的需求减少了约1.6倍。\n使用TensorRT-LLM部署\n要使用TensorRT-LLM LLM API部署量化后的FP4权重文件，并为给定的提示生成文本响应，请参照以下示例代码：\n硬件要求：需要支持TensorRT-LLM的英伟达GPU（如B200），并且需要8个GPU来实现tensor_parallel_size=8的张量并行。\n性能优化：代码利用FP4量化、TensorRT引擎和并行计算，旨在实现高效、低成本的推理，适合生产环境或高吞吐量应用。\n\n对于此次优化的成果，网友表示惊叹。\n“FP4魔法让AI未来依然敏锐！”网友Isha评论道。\n\n网友algorusty则声称，有了这次的优化后，美国供应商能够以每百万token 0.25美元的价格提供R1。\n“还会有利润。”\n\n网友Phil则将这次的优化与DeepSeek本周的开源5连发结合了起来。\n“这展示了硬件和开源模型结合的可能性。”他表示。\n\nDeepSeek全面开源\n如今DeepSeek持续5天的“开源周”已经进行到了第3天。\n周一，他们开源了FlashMLA。这是DeepSeek专为英伟达Hopper GPU打造的高效MLA解码内核，特别针对变长序列进行了优化，目前已正式投产使用。\n周二开源了DeepEP，这是一个专为混合专家系统（MoE）和专家并行（EP）设计的通信库。\n周三开源的是DeepGEMM。这是一个支持稠密和MoE模型的FP8 GEMM（通用矩阵乘法）计算库，可为V3/R1的训练和推理提供强大支持。\n总的来说，不管是英伟达开源的DeepSeek-R1-FP4，还是DeepSeek开源的三个仓库，都是通过对英伟达GPU和集群的优化，来推动AI模型的高效计算和部署。\n本文来源：新智元，原文标题：《英伟达下场，首次优化DeepSeek-R1！B200性能狂飙25倍，碾压H100》风险提示及免责条款\n\n            市场有风险，投资需谨慎。本文不构成个人投资建议，也未考虑到个别用户特殊的投资目标、财务状况或需要。用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资，责任自负。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":334,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":407150170100224,"gmtCreate":1740420337210,"gmtModify":1740420338224,"author":{"id":"3494285125388429","authorId":"3494285125388429","name":"Saraat","avatar":"https://static.tigerbbs.com/7fd697144f3aab0355b28cc6f7d75e8e","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3494285125388429","authorIdStr":"3494285125388429"},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错，转发给大家看看","listText":"这篇文章不错，转发给大家看看","text":"这篇文章不错，转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/407150170100224","repostId":"2513799382","repostType":2,"repost":{"id":"2513799382","kind":"news","pubTimestamp":1740385977,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2513799382?lang=&edition=full","pubTime":"2025-02-24 16:32","market":"hk","language":"zh","title":"承认低估阿里，大摩：AGI目标下，阿里云收入三年将翻倍，估值能给1400亿美元！","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2513799382","media":"华尔街见闻","summary":"大摩预计，阿里云收入将在三年内翻倍，从2025财年的1180亿元增长至2028财年的2400亿元。基本情景下，将阿里目标价上调至200美元，其中云业务估值为每股60美元。结合阿里已发行股票数量，阿里云市值可达1400亿美元。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p>大摩预计，阿里云收入将在三年内翻倍，从2025财年的1180亿元增长至2028财年的2400亿元。基本情景下，将阿里目标价上调至200美元，其中云业务估值为每股60美元。结合阿里已发行股票数量，阿里云市值可达1400亿美元。</p></blockquote><p>云端起风了，大摩预计阿里股价、估值要起飞？</p><p>23日，<a href=\"https://laohu8.com/S/MS\">摩根士丹利</a>Gary Yu团队发布研报，大幅上调<a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a>评级至“超配”，目标价从100美元上调至200美元，乐观估值更是达到300美元。</p><p>大摩坦承，此前低估了人工智能驱动的云计算需求激增，以及阿里核心电商业务的韧性。<strong>大摩预测阿里云收入将在三年内翻倍，从2025财年的1180亿元增长至2028财年的2400亿元。</strong>阿里云的EBITDA利润率将从2025财年的约20%提高到2028财年的约35%。</p><p>基于对阿里云增长前景的乐观预期，以及对电商业务韧性的重新评估，大摩预计，<strong>在基础情景下，阿里的分拆估值（SOTP）为每股200美元，其中云业务估值为每股60美元（对应5倍EV/销售额）,结合阿里已发行股票数量，阿里云市值为1400亿美元。</strong></p><p>值得注意的是，吴泳铭24日宣布，<strong>未来三年，阿里将投入超过3800亿元用于建设云和AI硬件基础设施。</strong>这也创下中国民营企业在云和AI硬件基础设施建设领域有史以来最大规模投资纪录。</p><h2 id=\"id_2212661539\">阿里云：三年收入翻倍，AGI目标引领增长</h2><p>大摩分析师承认此前低估了阿里巴巴,特别是在人工智能驱动的云计算需求激增和核心电商业务韧性方面。</p><p>大摩认为，作为中国最大的超大规模云服务商，阿里巴巴凭借其卓越的技术和备受好评的开源大语言模型（LLM）“通义千问”（Qwen），有望抓住AI云计算的巨大机遇。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a755f5917e6c4a01fc8cc2123374c3a8\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"371\"/></p><p>基于以下几点，<strong>大摩预测阿里云收入将在三年内翻倍，从2025财年的1180亿元增长至2028财年的2400亿元。</strong></p><blockquote><ol start=\"1\" style=\"\"><li><p><strong>AI需求激增：</strong> DeepSeek模型发布后，阿里云需求显著增长，其中推理需求占增量需求的60-70%。AI相关产品收入已连续六个季度实现三位数增长。</p></li><li><p><strong>激进的资本支出：</strong> 阿里巴巴在最近的2025财年第三季度财报中，承诺将在未来三年加大资本支出，预计将超过过去十年的总和（约3000亿人民币）。</p></li><li><p><strong>竞争格局改善：</strong> 中国云行业竞争激烈，虽盈利能力低于美国，但GPU（而非CPU）基础设施的竞争格局有所改善，供应限制仅限于少数几家超大规模云服务商（阿里巴巴、<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>、字节跳动）。</p></li></ol></blockquote><p>大摩预计，<strong>阿里云的EBITDA利润率将从2025财年的约20%提高到2028财年的约35%。</strong>虽然由于折旧增加，EBITA利润率在2026-2027财年将暂时下降至5-8%，但随着AI相关产品收入规模的扩大，预计将在2028财年恢复至8%，长期来看有望达到15%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/62def91765a217db3581175f34900f60\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"364\"/></p><h2 id=\"id_3942481293\">估值重估：阿里云价值凸显，电商业务回暖</h2><p>基于对阿里云增长前景的乐观预期，以及对电商业务韧性的重新评估，<strong>大摩基于DCF模型，将目标阿里股价从100美元上调至180美元，</strong>对应2027财年的预期市盈率（P/E）为16.6倍，高于当前2026财年的13.6倍市盈率。</p><blockquote><ul style=\"\"><li><p><strong>基础情境下的分拆估值为每股200美元</strong>，其中TTG（阿里核心业务，包括淘天集团、国际电商业务、本地生活服务和菜鸟）估值为每股90美元（对应10倍市盈率），<strong>云业务估值为每股60美元（对应5倍EV/销售额）。</strong></p></li><li><p><strong>在乐观情景下，分拆估值为每股300美元，</strong>其中TTG估值为每股120美元（对应12倍市盈率），<strong>云业务估值为每股100美元（对应7倍EV/销售额）。</strong></p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7437fff7a69ecc992cac71930b8e6244\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"671\"/></p></blockquote><p>值得注意的是，在乐观情景下，阿里云的估值（100美元/股）已接近TTG的估值（120美元/股），凸显了其在阿里巴巴整体业务中的重要性。</p><p>大摩同时将中国互联网行业的评级上调至“有吸引力”。报告认为，随着市场关注点转向中国的技术突破，中国互联网公司为AI的推动者和采用者提供了绝佳的投资机会。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fde6ce4bde769b70b3c1d0b163a9f238\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"416\"/></p></body></html>","source":"wallstreetcn_hot_news","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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href=https://wallstreetcn.com/articles/3741708><strong>华尔街见闻</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>大摩预计，阿里云收入将在三年内翻倍，从2025财年的1180亿元增长至2028财年的2400亿元。基本情景下，将阿里目标价上调至200美元，其中云业务估值为每股60美元。结合阿里已发行股票数量，阿里云市值可达1400亿美元。云端起风了，大摩预计阿里股价、估值要起飞？23日，摩根士丹利Gary Yu团队发布研报，大幅上调阿里巴巴评级至“超配”，目标价从100美元上调至200美元，乐观估值更是达到...</p>\n\n<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3741708\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/506b224c463bd8a5e3d5185361a6fd30","relate_stocks":{"BK4587":"ChatGPT概念","LU0329678337.USD":"FIDELITY EMERGING ASIA \"A\" (USD)","BK4524":"宅经济概念","LU1152091168.USD":"UBS (LUX) EQUITY FUND - CHINA OPPORTUNITY (USD) \"PM\" INC","LU1046421795.USD":"富达环球科技A-ACC","BK4527":"明星科技股","BABA":"阿里巴巴","SG9999000459.SGD":"Aberdeen Standard Pacific Equity SGD","BK4579":"人工智能","LU0865486749.SGD":"Eastspring Investments - Asian Equity Income AS SGD-H","LU1668664300.SGD":"Blackrock World Financials A2 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16:32","market":"hk","language":"zh","title":"承认低估阿里，大摩：AGI目标下，阿里云收入三年将翻倍，估值能给1400亿美元！","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2513799382","media":"华尔街见闻","summary":"大摩预计，阿里云收入将在三年内翻倍，从2025财年的1180亿元增长至2028财年的2400亿元。基本情景下，将阿里目标价上调至200美元，其中云业务估值为每股60美元。结合阿里已发行股票数量，阿里云市值可达1400亿美元。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p>大摩预计，阿里云收入将在三年内翻倍，从2025财年的1180亿元增长至2028财年的2400亿元。基本情景下，将阿里目标价上调至200美元，其中云业务估值为每股60美元。结合阿里已发行股票数量，阿里云市值可达1400亿美元。</p></blockquote><p>云端起风了，大摩预计阿里股价、估值要起飞？</p><p>23日，<a href=\"https://laohu8.com/S/MS\">摩根士丹利</a>Gary Yu团队发布研报，大幅上调<a 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style=\"\"><li><p><strong>AI需求激增：</strong> DeepSeek模型发布后，阿里云需求显著增长，其中推理需求占增量需求的60-70%。AI相关产品收入已连续六个季度实现三位数增长。</p></li><li><p><strong>激进的资本支出：</strong> 阿里巴巴在最近的2025财年第三季度财报中，承诺将在未来三年加大资本支出，预计将超过过去十年的总和（约3000亿人民币）。</p></li><li><p><strong>竞争格局改善：</strong> 中国云行业竞争激烈，虽盈利能力低于美国，但GPU（而非CPU）基础设施的竞争格局有所改善，供应限制仅限于少数几家超大规模云服务商（阿里巴巴、<a href=\"https://laohu8.com/S/00700\">腾讯</a>、字节跳动）。</p></li></ol></blockquote><p>大摩预计，<strong>阿里云的EBITDA利润率将从2025财年的约20%提高到2028财年的约35%。</strong>虽然由于折旧增加，EBITA利润率在2026-2027财年将暂时下降至5-8%，但随着AI相关产品收入规模的扩大，预计将在2028财年恢复至8%，长期来看有望达到15%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/62def91765a217db3581175f34900f60\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"364\"/></p><h2 id=\"id_3942481293\">估值重估：阿里云价值凸显，电商业务回暖</h2><p>基于对阿里云增长前景的乐观预期，以及对电商业务韧性的重新评估，<strong>大摩基于DCF模型，将目标阿里股价从100美元上调至180美元，</strong>对应2027财年的预期市盈率（P/E）为16.6倍，高于当前2026财年的13.6倍市盈率。</p><blockquote><ul style=\"\"><li><p><strong>基础情境下的分拆估值为每股200美元</strong>，其中TTG（阿里核心业务，包括淘天集团、国际电商业务、本地生活服务和菜鸟）估值为每股90美元（对应10倍市盈率），<strong>云业务估值为每股60美元（对应5倍EV/销售额）。</strong></p></li><li><p><strong>在乐观情景下，分拆估值为每股300美元，</strong>其中TTG估值为每股120美元（对应12倍市盈率），<strong>云业务估值为每股100美元（对应7倍EV/销售额）。</strong></p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7437fff7a69ecc992cac71930b8e6244\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"671\"/></p></blockquote><p>值得注意的是，在乐观情景下，阿里云的估值（100美元/股）已接近TTG的估值（120美元/股），凸显了其在阿里巴巴整体业务中的重要性。</p><p>大摩同时将中国互联网行业的评级上调至“有吸引力”。报告认为，随着市场关注点转向中国的技术突破，中国互联网公司为AI的推动者和采用者提供了绝佳的投资机会。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fde6ce4bde769b70b3c1d0b163a9f238\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"416\"/></p></body></html>","source":"wallstreetcn_hot_news","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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href=https://wallstreetcn.com/articles/3741708><strong>华尔街见闻</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>大摩预计，阿里云收入将在三年内翻倍，从2025财年的1180亿元增长至2028财年的2400亿元。基本情景下，将阿里目标价上调至200美元，其中云业务估值为每股60美元。结合阿里已发行股票数量，阿里云市值可达1400亿美元。云端起风了，大摩预计阿里股价、估值要起飞？23日，摩根士丹利Gary Yu团队发布研报，大幅上调阿里巴巴评级至“超配”，目标价从100美元上调至200美元，乐观估值更是达到...</p>\n\n<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3741708\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/506b224c463bd8a5e3d5185361a6fd30","relate_stocks":{"BK4587":"ChatGPT概念","LU0329678337.USD":"FIDELITY EMERGING ASIA \"A\" (USD)","BK4524":"宅经济概念","LU1152091168.USD":"UBS (LUX) EQUITY FUND - CHINA OPPORTUNITY (USD) \"PM\" INC","LU1046421795.USD":"富达环球科技A-ACC","BK4527":"明星科技股","BABA":"阿里巴巴","SG9999000459.SGD":"Aberdeen Standard Pacific Equity SGD","BK4579":"人工智能","LU0865486749.SGD":"Eastspring Investments - Asian Equity Income AS SGD-H","LU1668664300.SGD":"Blackrock World Financials A2 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justify;\">潘功胜指出，2024年，中国经济持续回升向好，实现了全年5%的经济增长目标。特别是去年9月下旬以来，中国政府推出了一揽子增量政策，有效提振社会信心，经济明显回升。<strong>下一步，中国政府将实施更加积极的财政政策和适度宽松的货币政策，强化宏观经济政策的逆周期调节，持续推动中国经济增长模式转型，巩固和增强经济回升向好势头。</strong></p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/44ec94d065c17663c1d4e09e95c3bd04\" tg-width=\"450\" tg-height=\"600\"/></p></body></html>","source":"111133","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>潘功胜：中国政府将实施更加积极的财政政策和适度宽松的货币政策</title>\n<style 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<a href=\"https://laohu8.com/S/.SPX\">$标普500(.SPX)$</a> <a href=\"https://laohu8.com/S/HXC\">$纳斯达克中国金龙指数(HXC)$</a> 对于增加关税的问题，特朗普表示关税不会导致通货膨胀，关税带来的“痛苦”很大，最终都会发现是值得的。（原话是 the \"pain from tariffs\" will be \"worth the price.\"）特朗普想通过贸易保护来重振美国制造业，上周五黄仁勋终于和特朗普会面了，特朗普接受访问称不知道（英伟达）会发生什么，但要对芯片加关税。之前一直没有黄仁勋和特朗普见面的消息，甚至黄也没出席特朗普的就职典礼，现在见面或许对英伟达来说并不是一件好事？ <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$</a> [正经]回顾2018年-2019年，由于中美贸易战、市场对通胀和加息的担忧等因素，标普500指数9月到12月，经历了约3个月17%的下跌。大家觉得特朗普2.0的贸易战，会导致美股暴跌吗？当前期指大跌，是否是加仓好时机呢？[思考]评论区分享你的观点或近期操作策略，一起赢取1000虎币奖励！🔥🔥","listText":"特朗普宣布将对加拿大、墨西哥的商品征收25%的关税，对中国商品征收10%的关税。虽然对市场是利空，但这个关税幅度和市场之前的预期倒是一致。[呆住] <a href=\"https://laohu8.com/S/.SPX\">$标普500(.SPX)$</a> <a href=\"https://laohu8.com/S/HXC\">$纳斯达克中国金龙指数(HXC)$</a> 对于增加关税的问题，特朗普表示关税不会导致通货膨胀，关税带来的“痛苦”很大，最终都会发现是值得的。（原话是 the \"pain from tariffs\" will be \"worth the price.\"）特朗普想通过贸易保护来重振美国制造业，上周五黄仁勋终于和特朗普会面了，特朗普接受访问称不知道（英伟达）会发生什么，但要对芯片加关税。之前一直没有黄仁勋和特朗普见面的消息，甚至黄也没出席特朗普的就职典礼，现在见面或许对英伟达来说并不是一件好事？ <a 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[正经]回顾2018年-2019年，由于中美贸易战、市场对通胀和加息的担忧等因素，标普500指数9月到12月，经历了约3个月17%的下跌。大家觉得特朗普2.0的贸易战，会导致美股暴跌吗？当前期指大跌，是否是加仓好时机呢？[思考]评论区分享你的观点或近期操作策略，一起赢取1000虎币奖励！🔥🔥","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/fa129bc43dbb39bce75799659cfd88ec"}],"top":1,"highlighted":2,"essential":2,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/399469405663280","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":0,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"subType":2,"comments":[],"imageCount":2,"langContent":"CN","totalScore":0},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":601,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":397311375655504,"gmtCreate":1738022687197,"gmtModify":1738022688738,"author":{"id":"3494285125388429","authorId":"3494285125388429","name":"Saraat","avatar":"https://static.tigerbbs.com/7fd697144f3aab0355b28cc6f7d75e8e","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3494285125388429","authorIdStr":"3494285125388429"},"themes":[],"htmlText":"<a 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你不应该卖盈利的来这个啊，盈利的继续盈利啊。老虎，荔枝，蔚来都是狠厉害的股啊。","text":"35一路跌下来一路不停。 你不应该卖盈利的来这个啊，盈利的继续盈利啊。老虎，荔枝，蔚来都是狠厉害的股啊。","html":"35一路跌下来一路不停。 你不应该卖盈利的来这个啊，盈利的继续盈利啊。老虎，荔枝，蔚来都是狠厉害的股啊。"}],"imageCount":1,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":305846501,"gmtCreate":1604938544903,"gmtModify":1703835395271,"author":{"id":"3494285125388429","authorId":"3494285125388429","name":"Saraat","avatar":"https://static.tigerbbs.com/7fd697144f3aab0355b28cc6f7d75e8e","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":1,"followedFlag":false,"idStr":"3494285125388429","authorIdStr":"3494285125388429"},"themes":[],"htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO\">$蔚来(NIO)$</a>不敢下车了","listText":"<a 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