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投资不是你懂多少，而是确认自己不懂多少---巴菲特

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03-06

一

英特尔困局：Panther Lake 推迟量产时间背后的多维度剖析

02-21

$Meta Platforms, Inc.(META)$

02-13

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鲍威尔今晚勇闯国会山，特朗普将是“高压”听证会的绝对主题

01-15

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美国12月PPI数据低于预期！美股三大期指短线拉升

2024-12-23

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2024-12-22

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干翻英伟达，明年将是转折吗？

2024-12-22

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干翻英伟达，明年将是转折吗？

2024-12-19

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英国央行维持利率不变，符合预期

2024-12-19

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2024-12-10

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谷歌最强量子计算芯片Willow面世！性能吊打超级计算机

2024-11-06

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美股成交额TOP 20 | 英伟达超过苹果成全球市值第一大公司；Palantir涨超23%市值破千亿

2024-07-16

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盘前异动｜特朗普概念股、加密货币概念股集体回调；美股黄金股普涨

2024-03-01

$GLOBALFOUNDRIES Inc.(GFS)$

2024-01-31

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2023-10-13

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2023-09-26

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开盘 | 美股三大指数集体低开，热门中概股普跌

2023-09-04

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外媒头条 | 软银旗下Arm寻求IPO定价47至51美元；特斯拉美国降价引投资者不满

2023-08-25

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异动 | “越南特斯拉”盘前再度上涨！本周四个交易累涨逾218%

2023-08-25

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美股异动 | AI动力熄火！相关概念股集体下挫

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个季度下滑。</p><p>在 GPU 领域，英特尔明显落后于 <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a> ，英伟达拥有令人惊叹的约 88% 的市场份额。对于人工智能领域的企业而言，英伟达的 GPU 是首选，该领域几乎不依赖英特尔的产品。</p><p>与此同时，像 <a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a> 云科技的 Graviton 芯片或 <a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a> 的张量处理单元（TPU）等 ARM 芯片，正逐渐成为英特尔至强（XEON）CPU 受认可的替代产品。</p><p>市场份额的缩减很大程度上是因为产品本身的落后，AMD 的锐龙（Zen）架构在能效和核心数量上击败了英特尔，尤其是霄龙芯片在很大程度上超越了英特尔的至强芯片。</p><p>在人工智能计算领域，英伟达凭借 A100 和 H100 系列产品成为无可争议的领导者。此外，英伟达凭借新的 Grace - ARM 芯片进军英特尔的核心业务领域，加剧了竞争，AMD 也在其中参与竞争。</p><p>而且，苹果公司凭借 M1 和 M2 芯片改变了高端笔记本电脑和台式电脑市场格局。最重要的是，英特尔仍在为 10 纳米和 7 纳米制程工艺问题而挣扎，这使得采用台积电代工的 AMD 得以超越英特尔。</p><p>因此，近期股价上涨很大程度上是市场的盲目炒作，没有哪个理性的投资者会因为美国副总统的几句话，或者未经证实的收购传闻而进行投资。尤其是考虑到美股目前处于非常脆弱的市场环境，仅凭这一点就可能给任何股票带来巨大压力。</p><p>Panther Lake 的推迟上市只是英特尔诸多问题的一个缩影。要真正走出困境，英特尔需要积极适应市场环境变化，解决技术和市场等核心问题，否则其未来发展仍将充满不确定性，股价表现也难以得到实质性的支撑。</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 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收购传闻的推动，并非基于其自身的业务改善或行业竞争力提升。而关于潜在的收购，尤其是台积电对英特尔的收购，目前仍面临着巨大的审批挑战。从行业格局来看，英特尔和台积电在半导体领域均占据重要地位，若两者合并，将极大地改变全球半导体产业的竞争格局，这必然会引发监管机构的高度关注。但美国外国投资委员会（CFIUS）几乎肯定会以国家安全为由，阻止台积电的收购。此外，国会可能也会反对这样的交易，并且《芯片与科学法案》的法律限制最迟也会阻碍这一收购。无论是从反垄断角度，还是从国家战略层面考虑，这样大规模的收购要获得批准困难重重，因此实现的可能性微乎其微。把股价上涨的希望寄托在这种不太可能发生的收购传闻上，显然缺乏坚实的支撑。此前，美国副总统 JD·万斯的相关言论曾引发市场波动，但这并未从根本上改变英特尔的基本面。英特尔需要的是切实有效的变革，新的领导团队或许能为公司带来全新的战略思路和管理方式。目前英特尔在技术研发、市场竞争等方面面临诸多问题，例如在芯片制程技术上，与竞争对手相比存在一定差距，这导致其产品在性能和功耗等方面缺乏优势。在市场份额争夺中， 美国超微公司 等竞争对手不断蚕食其市场，尤其是在数据中心、个人电脑等核心领域。2024 年，英特尔的 x86 CPU 市场份额占比为 75% - 80%，而 2023 年这一比例为 82%。AMD的市场份额则增长至 20% - 25%，这得益于锐龙桌面 CPU 的市场需求。苹果公司改用自研的 M1/M2 芯片，将英特尔从 Mac 业务中挤了出去，而且 AMD 还在服务器 CPU 领域侵蚀英特尔的市场份额。AMD 的霄龙（EPYC）芯片市场份额达到 25%，而英特尔数据中心业务组的销售额连续 10 个季度下滑。在 GPU 领域，英特尔明显落后于 英伟达 ，英伟达拥有令人惊叹的约 88% 的市场份额。对于人工智能领域的企业而言，英伟达的 GPU 是首选，该领域几乎不依赖英特尔的产品。与此同时，像 亚马逊 云科技的 Graviton 芯片或 谷歌 的张量处理单元（TPU）等 ARM 芯片，正逐渐成为英特尔至强（XEON）CPU 受认可的替代产品。市场份额的缩减很大程度上是因为产品本身的落后，AMD 的锐龙（Zen）架构在能效和核心数量上击败了英特尔，尤其是霄龙芯片在很大程度上超越了英特尔的至强芯片。在人工智能计算领域，英伟达凭借 A100 和 H100 系列产品成为无可争议的领导者。此外，英伟达凭借新的 Grace - ARM 芯片进军英特尔的核心业务领域，加剧了竞争，AMD 也在其中参与竞争。而且，苹果公司凭借 M1 和 M2 芯片改变了高端笔记本电脑和台式电脑市场格局。最重要的是，英特尔仍在为 10 纳米和 7 纳米制程工艺问题而挣扎，这使得采用台积电代工的 AMD 得以超越英特尔。因此，近期股价上涨很大程度上是市场的盲目炒作，没有哪个理性的投资者会因为美国副总统的几句话，或者未经证实的收购传闻而进行投资。尤其是考虑到美股目前处于非常脆弱的市场环境，仅凭这一点就可能给任何股票带来巨大压力。Panther Lake 的推迟上市只是英特尔诸多问题的一个缩影。要真正走出困境，英特尔需要积极适应市场环境变化，解决技术和市场等核心问题，否则其未来发展仍将充满不确定性，股价表现也难以得到实质性的支撑。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":396,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":405805036462408,"gmtCreate":1740100255423,"gmtModify":1740100256354,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/META\">$Meta Platforms, 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Inclusion，简称DEI）的行政命令，关闭了其网站上的网页。</p><p><strong>美联储自2021年以来一直未能实现2%的通胀目标，立法者可能会提高这一目标。</strong>通胀继续使许多美国人难以负担日常生活，这是2024年总统大选的一个决定性主题，也是两党都关心的问题。</p><p>众议院金融服务委员会新任主席弗伦奇-希尔（French Hill）在接受采访时说：“我们的很多成员对美联储在疫情后的政策表示担忧。”</p><p>华盛顿布鲁金斯学会高级研究员萨拉-宾德（Sarah Binder）说，<strong>听证会将是“高度紧张的”</strong>。她说，尽管美联储倾向于不参与党派辩论，但“它不能把自己封闭起来”，因为它在货币政策和监管政策上都需要公众的支持。</p><p>长期以来，鲍威尔一直寻求在国会山建立良好的人际关系，现在特朗普重回白宫，他尤其希望保持与许多共和党议员的良好关系。</p><p>就特朗普而言，他在美联储最近决定按兵不动后抨击了美联储，但此后又表示他可能不会插手。2月2日，他表示保持利率稳定是“正确的做法”。财政部长斯科特-贝森特上周在采访中谈到鲍威尔时说：“我相信他会做正确的事，所以不会有批评。”</p><p>以下是鲍威尔在听证会上可能面临的一些主要议题。</p><h2 id=\"id_1099730289\">货币政策</h2><p>自去年将基准利率总共下调一个百分点后，美联储官员表示，他们希望喘口气，对经济进行评估。鲍威尔没有理由偏离这一信息。</p><p>1月份的就业报告表现稳健，失业率降至4%，通胀率仍高于美联储的目标利率，去年上升了2.6%。</p><p><strong>不过，一些民主党人可能会就特朗普对加拿大和墨西哥的关税威胁及其对经济增长和通胀的潜在影响向鲍威尔提问。鲍威尔在谈及特朗普的政策时一直有所保留，但可能会受到压力，要求他更清晰地阐述这些政策。</strong></p><p>华盛顿政策分析公司LH Meyer的经济学家德里克-唐（Derek Tang）说：“当我们现在有真正的政策需要评估时，沉默策略就变得越来越脆弱。”</p><p>如果鲍威尔真的就关税问题发表评论，可能会引发共和党人的质疑，问他为什么不就前总统拜登时期的疫情救助支出带来的通胀风险发表看法。</p><p>众议院金融服务委员会新任主席希尔说，“许多”众议院委员会成员认为鲍威尔“本应公开反对大幅增加支出。”</p><p>这位阿肯色州共和党人还表示，美联储即将对2020年推出的货币政策框架进行审查，这是他关注的一个问题。</p><p>希尔说：“美联储对其通胀目标的评估，以及其通胀分析和规划，无论是在宪法大道上的美联储，还是在国会山这里，都是人们最关心的问题。因此，我认为这将是一个关键点。”</p><h2 id=\"id_3378692983\">多样性、平等与包容</h2><p>民主党人可能会就美联储为遵守特朗普的行政命令而采取的明显措施向鲍威尔施压，特朗普的行政命令旨在废除联邦政府的DEI政策。</p><p>根据《多德-弗兰克法案》（Dodd-Frank Act），美联储和其他几家<a href=\"https://laohu8.com/S/FISI\">金融机构</a>都有多元化和包容性的义务。鲍威尔表示，美联储正在努力使其做法与“适当且符合适用法律”的DEI行政命令保持一致。</p><p>众议院金融服务委员会的头号民主党人玛克辛-沃特斯（Maxine Waters）在支持《多德-弗兰克法案》中与多元化相关的要求方面发挥了关键作用。</p><p>她上个月致信司法部和其他机构，称特朗普的行政命令“不能凌驾于《多德-弗兰克法案》、联邦反歧视法或员工宪法权利的要求之上”。</p><p>据国会山的助手称，鉴于与DEI有关的举动、巴尔的辞职以及美联储退出了一个气候研究组织，<strong>民主党人可能会就鲍威尔对美联储独立性的看法对他进行质询</strong>。</p><h2 id=\"id_1448494525\">银行监管</h2><p>特朗普在联邦机构中释放了一股放松监管的力量，包括那些监管银行的机构。</p><p>特朗普任命的联邦存款保险公司代理主管特拉维斯-希尔（Travis Hill）在1月份发表了一份声明，其中包括“对法规、指南和手册进行全面审查”，以确保它们能促进经济增长。</p><p>众议院和参议院的共和党人可能会试探鲍威尔，看他是否认同某些方面。参议院银行委员会主席、南卡罗来纳州共和党人蒂姆-斯科特（Tim Scott）的发言人表示，斯科特将强调合规成本给小型银行带来的负担。</p><p>据发言人称，斯科特感兴趣的其他话题还包括未完成的银行资本提案和所谓的“去银行化”，即剥夺一些个人和企业的银行服务的做法。</p><p>鲍威尔可能会暂时避开讨论新的监管举措，称他正在等待白宫任命新的监管副主席。美联储表示，在巴尔的继任者确认之前，不会制定重大规则。不过，预计议员们会向鲍威尔询问意见。</p><p>联邦存款保险公司代理主管希尔说：“银行监管决策的责任在于整个理事会，而他是理事会的主席。”</p></body></html>","source":"xnew_highlight","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>鲍威尔今晚勇闯国会山，特朗普将是“高压”听证会的绝对主题</title>\n<style 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Index","IVV":"标普500指数ETF","OEX":"标普100"},"source_url":"https://xnews.jin10.com/webapp/details.html?id=162511&type=news&data_type=0","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2510849535","content_text":"这次的听证会因特朗普而受到“过度关注”，鲍威尔将在多个方面受到拷问，投资者将从中寻找有关货币政策的线索。美联储主席鲍威尔本周在国会山将面临一系列艰难的听证会，民主党和共和党都可能就特朗普的政策对他进行质询，这些政策包括银行监管，以及取消已经席卷美联储的多样性、公平和包容性的努力。北京时间周二23:00，鲍威尔出席参议院金融、住房和城市事务委员会听证会，并发表半年度货币政策证词。北京时间周三23:00，鲍威尔在众议院金融服务委员会发表半年度货币政策证词。鲍威尔发表半年度证词之际，特朗普关于贸易、税收、移民和监管的提议也给美国经济前景带来了不确定性，使美联储降低通胀和维持健康劳动力市场的努力复杂化。来自共和党人的压力已经导致美联储发生变化。美联储监管副主席巴尔（Michael Barr）上个月表示，他将辞去作为美联储内银行业最高负责人的职务，这为特朗普从其他六位理事中任命自己的监管者铺平了道路。美联储还试图遵守特朗普关于取消联邦政府DEI政策（即多元化、公平性和包容性政策，Diversity, Equity, and Inclusion，简称DEI）的行政命令，关闭了其网站上的网页。美联储自2021年以来一直未能实现2%的通胀目标，立法者可能会提高这一目标。通胀继续使许多美国人难以负担日常生活，这是2024年总统大选的一个决定性主题，也是两党都关心的问题。众议院金融服务委员会新任主席弗伦奇-希尔（French Hill）在接受采访时说：“我们的很多成员对美联储在疫情后的政策表示担忧。”华盛顿布鲁金斯学会高级研究员萨拉-宾德（Sarah Binder）说，听证会将是“高度紧张的”。她说，尽管美联储倾向于不参与党派辩论，但“它不能把自己封闭起来”，因为它在货币政策和监管政策上都需要公众的支持。长期以来，鲍威尔一直寻求在国会山建立良好的人际关系，现在特朗普重回白宫，他尤其希望保持与许多共和党议员的良好关系。就特朗普而言，他在美联储最近决定按兵不动后抨击了美联储，但此后又表示他可能不会插手。2月2日，他表示保持利率稳定是“正确的做法”。财政部长斯科特-贝森特上周在采访中谈到鲍威尔时说：“我相信他会做正确的事，所以不会有批评。”以下是鲍威尔在听证会上可能面临的一些主要议题。货币政策自去年将基准利率总共下调一个百分点后，美联储官员表示，他们希望喘口气，对经济进行评估。鲍威尔没有理由偏离这一信息。1月份的就业报告表现稳健，失业率降至4%，通胀率仍高于美联储的目标利率，去年上升了2.6%。不过，一些民主党人可能会就特朗普对加拿大和墨西哥的关税威胁及其对经济增长和通胀的潜在影响向鲍威尔提问。鲍威尔在谈及特朗普的政策时一直有所保留，但可能会受到压力，要求他更清晰地阐述这些政策。华盛顿政策分析公司LH Meyer的经济学家德里克-唐（Derek Tang）说：“当我们现在有真正的政策需要评估时，沉默策略就变得越来越脆弱。”如果鲍威尔真的就关税问题发表评论，可能会引发共和党人的质疑，问他为什么不就前总统拜登时期的疫情救助支出带来的通胀风险发表看法。众议院金融服务委员会新任主席希尔说，“许多”众议院委员会成员认为鲍威尔“本应公开反对大幅增加支出。”这位阿肯色州共和党人还表示，美联储即将对2020年推出的货币政策框架进行审查，这是他关注的一个问题。希尔说：“美联储对其通胀目标的评估，以及其通胀分析和规划，无论是在宪法大道上的美联储，还是在国会山这里，都是人们最关心的问题。因此，我认为这将是一个关键点。”多样性、平等与包容民主党人可能会就美联储为遵守特朗普的行政命令而采取的明显措施向鲍威尔施压，特朗普的行政命令旨在废除联邦政府的DEI政策。根据《多德-弗兰克法案》（Dodd-Frank Act），美联储和其他几家金融机构都有多元化和包容性的义务。鲍威尔表示，美联储正在努力使其做法与“适当且符合适用法律”的DEI行政命令保持一致。众议院金融服务委员会的头号民主党人玛克辛-沃特斯（Maxine Waters）在支持《多德-弗兰克法案》中与多元化相关的要求方面发挥了关键作用。她上个月致信司法部和其他机构，称特朗普的行政命令“不能凌驾于《多德-弗兰克法案》、联邦反歧视法或员工宪法权利的要求之上”。据国会山的助手称，鉴于与DEI有关的举动、巴尔的辞职以及美联储退出了一个气候研究组织，民主党人可能会就鲍威尔对美联储独立性的看法对他进行质询。银行监管特朗普在联邦机构中释放了一股放松监管的力量，包括那些监管银行的机构。特朗普任命的联邦存款保险公司代理主管特拉维斯-希尔（Travis Hill）在1月份发表了一份声明，其中包括“对法规、指南和手册进行全面审查”，以确保它们能促进经济增长。众议院和参议院的共和党人可能会试探鲍威尔，看他是否认同某些方面。参议院银行委员会主席、南卡罗来纳州共和党人蒂姆-斯科特（Tim Scott）的发言人表示，斯科特将强调合规成本给小型银行带来的负担。据发言人称，斯科特感兴趣的其他话题还包括未完成的银行资本提案和所谓的“去银行化”，即剥夺一些个人和企业的银行服务的做法。鲍威尔可能会暂时避开讨论新的监管举措，称他正在等待白宫任命新的监管副主席。美联储表示，在巴尔的继任者确认之前，不会制定重大规则。不过，预计议员们会向鲍威尔询问意见。联邦存款保险公司代理主管希尔说：“银行监管决策的责任在于整个理事会，而他是理事会的主席。”","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":300,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":392669286625496,"gmtCreate":1736911814992,"gmtModify":1736911816726,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"说说你对这篇新闻的看法...","listText":"说说你对这篇新闻的看法...","text":"说说你对这篇新闻的看法...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/392669286625496","repostId":"1155349298","repostType":2,"repost":{"id":"1155349298","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":1736861414,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1155349298?lang=&edition=full","pubTime":"2025-01-14 21:30","market":"us","language":"zh","title":"美国12月PPI数据低于预期！美股三大期指短线拉升","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1155349298","media":"老虎资讯综合","summary":"美国12月PPI年率+3.3%，预期+3.4%，前值+3.0%","content":"<html><head></head><body><p>1月14日，美国劳工统计局公布的数据显示，美国12月PPI年率3.3%，续刷2023年2月以来新高，预期3.4%，前值3%；美国12月核心PPI年率3.5%，预期3.8%，前值由3.4%修正为3.5%；</p><p>美国12月PPI月率0.2%，为2024年9月以来新低，预期0.3%，前值0.4%；美国12月核心PPI月率0%，预期0.3%，前值0.2%。</p><p>数据发布后，美股三大股指期货短线拉升，道指期货涨0.61%，纳指期货涨0.89%，标普500指数期货涨0.74%；现货黄金短线上扬7美元，现报2673.51美元/盎司；现货白银短线上扬0.2美元，现报29.87美元/盎司；美元指数DXY短线下挫30点，报109.44；美国10年期国债收益率在PPI数据低于预期后下跌，最新下跌4.6个基点，报4.7594%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fcf5812ba3a2bb98fea4b4e971f9a001\" title=\"\" tg-width=\"406\" 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href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>芯片XPU和以太网网络产品组合。</p><p>同时博通还透露，目前正在与三个非常大型的客户开发AI芯片，预计明年公司AI芯片的市场规模为150亿-200亿美元。</p><p>现在市场逐渐意识到，<strong>大型云服务商们对博通定制人工智能芯片和网络设备的需求旺盛，开始对一直统治AI加速芯片市场的英伟达构成了威胁。</strong></p><p>这层理解，直接驱动博通在连续两个交易日里上涨了38%，成为第二家万亿市值的芯片公司。上一次大市值芯片公司能出现如此大的涨幅，还是去年5月份公布超预期业绩指引的英伟达，随后也走上了万亿市值之路。</p><p>历史何其惊人的相似，博通和英伟达的叙事里有一个共同点，那就是<strong>AI芯片需求的爆发式增长</strong>，而英伟达却是博通叙事里的那条“恶龙”。</p><p>众所周知，英伟达的卡非常贵，还很难拿货。对于大型云服务商来说，替换成本不仅仅是自研芯片那么简单，而是算力基础设施投入运营，提供云服务的综合成本(TCO)优化，这直接影响了云服务商之间的竞争。</p><p>因此，过去正当科技大厂们哄抢英伟达芯片的同时，他们还纷纷下场自研芯片，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>找到博通开发TPU，<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>和Marvel达成五年合作协议，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>在过去一年已经实现了“CPU+GPU+DPU”全面自研。</p><p>这里，巨头们的目标是一致的，即<strong>优化成本的定制化芯片需求，而博通提供的解决方案正好能够解决燃眉之急。</strong></p><p><strong>ASIC是一款高度定制化的芯片</strong>，行业称之为专用集成电路，跟通用GPU比起来，ASIC被应用于特定设计和制造设备里，执行和优化某项功能，比如更快的处理速度和更低的能耗。</p><p>一般下游大厂有需求，找芯片设计公司帮忙做出来，自己开发周期长，但一旦做出来之后不用再给英伟达交那么多税，专门应用于自己的算法模型使用即可。实际的例子，就是博通帮助谷歌开发的TPU系列。</p><p><strong>芯片设计公司在XPU的合作模式中承担着越来越重要的角色</strong>，不仅接管了前后端的设计外包，有的甚至能把流片和封装也干了，最终帮助大厂在算力性能和成本上达成平衡点。</p><p>在ASIC市场中，目前博通以55%-60%的份额位居第一，Marvell以13%-15%的份额位列第二。</p><p><strong>国内做ASIC芯片也有这么几家，<a href=\"https://laohu8.com/S/688256\">寒武纪</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/688343\">云天励飞</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/300223\">北京君正</a>以及<a href=\"https://laohu8.com/S/300672\">国科微</a>。</strong></p><p>近期连续上涨，市值已经超过2800亿的寒武纪，公司的AI芯片走的就是ASIC路线，2016年即推出了首款NPU。据悉，公司正在研发的思元590，直接对标华为的升腾910B和英伟达H100。</p><p>虽然公司目前业绩难以匹配上估值，但从三季度存货和预付账款大幅增长的趋势可以看出未来积极的生产投入，随着先进制程芯片自主可控的需求加强，未来收入放量确定性高。</p><p>有机构预计，<strong>客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。</strong></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8374be8a95c54668a1b96d8a2056f6cd\" alt=\"\"/>除了英伟达以外，博通目前在芯片领域里占据了最好的生态地位。</p><p>这是因为，<strong>AI基建并不只是搞定芯片那么简单。</strong></p><p>英伟达统治AI训练市场的王牌，除了芯片，还有CUDA和NV LINK，前者与芯片高度适配的软件开发工具，后者则是能提供高速低延迟工作环境的专用网络协议。</p><p>定制化芯片摆脱了云服务商对CUDA的依赖，但博通出色的不止是ASIC，网络专用协议和相关芯片IP也一应俱全，这使得博通有能力帮助客户搞出XPU+超高速互联集群服务器来。</p><p>而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。</p><p>其一，Blackwell能否在未来继续统治市场，这款芯片将在今年四季度小幅出货，明年预计将成为英伟达主力产品。但随着大型科技公司定制化ASIC成为常态，以及推理计算需求的成倍增长，英伟达GPU可能无法继续统治推理市场。</p><p>其二，英伟达面临的另一个阻力，是过去两年惊人的业绩增长所设定的高标准。</p><p>FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。</p><p>市场对AI芯片竞争格局的认知正在重新修正，明年可能就会有巨大的变化。</p><p>博通定制化ASIC方案崭露头角，跟当年<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>挑战传统IDM，有些异曲同工的。</p><p><strong>02</strong></p><p><strong>明年将是推理之年</strong></p><p>ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：<strong>推理。</strong></p><p>近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。</p><p>Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：<strong>面向智能体时代的AI模型。</strong></p><p>时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，<strong>随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/35e2114a509749daabee02c98fb7a734\" title=\"（Open AI）\"/><span>（Open AI）</span></p><p>Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。</p><p>但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，<strong>下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。</strong></p><p>而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。</p><p>所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即<strong>模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。</strong></p><p>在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。</p><p>巴克莱的另一份报告则预计，预计<strong>AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。</strong></p><p>10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。</p><p>在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。</p><p>谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。</p><p>细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。</p><p><strong>而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。</strong></p><p>今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。</p><p>国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/46fd4b8de09b4540b3e3170d3dfa019c\" title=\"（Ola Friend；官网）\"/><span>（Ola Friend；官网）</span></p><p><strong>03</strong></p><p><strong>AI渗透率即将跨越鸿沟？</strong></p><p>机构预测，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。</p><p>但，<strong>ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退。这两种技术可能将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。</strong></p><p>可以肯定的说，AI目前还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端，未来类似的“英伟达时刻”将会更多出现在推理端。</p><p>不过，欲戴王冠必承其重。譬如Arm，在2月份给出了乐观的预测，并表示这“只是人工智能繁荣的开始”。股价在接下来的三个交易日内飙升93%，但此后股价经历了较大的波动，目前已较7月份的高点下跌逾20%。</p><p>而过去一周，博通2025财年每股净收益的预期上涨了12%。并非每一个“英伟达时刻”都能带来持续增长。（全文完）</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>干翻英伟达，明年将是转折吗？</title>\n<style 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href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a>因为ASIC大涨，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>股价却从11月21日突破新高之后一直震荡向下。</p><p>目前，博通市值高达1.03万亿美元，在半导体芯片公司中仅次于3.29万亿的英伟达。市场对博通及ASIC的关注，甚至盖过了英伟达即将量产发货的Blackwell。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/57735aca33214142a3a9bbdfea43d590\" alt=\"\"/>下游科技大厂对英伟达的抵抗，终于来到高潮了吗？对于国内的AI产业又有什么启示？</p><p><strong>01</strong></p><p><strong>英伟达时刻重现</strong></p><p>上周四盘后，博通公布第四财季及全年财报。除了各项收入指标全面增长，<strong>其中最大的亮点是，</strong>2024年半导体业务收入中有122亿美元来自AI收入，同比增长220%，2倍的增量主要得益于领先的人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>芯片XPU和以太网网络产品组合。</p><p>同时博通还透露，目前正在与三个非常大型的客户开发AI芯片，预计明年公司AI芯片的市场规模为150亿-200亿美元。</p><p>现在市场逐渐意识到，<strong>大型云服务商们对博通定制人工智能芯片和网络设备的需求旺盛，开始对一直统治AI加速芯片市场的英伟达构成了威胁。</strong></p><p>这层理解，直接驱动博通在连续两个交易日里上涨了38%，成为第二家万亿市值的芯片公司。上一次大市值芯片公司能出现如此大的涨幅，还是去年5月份公布超预期业绩指引的英伟达，随后也走上了万亿市值之路。</p><p>历史何其惊人的相似，博通和英伟达的叙事里有一个共同点，那就是<strong>AI芯片需求的爆发式增长</strong>，而英伟达却是博通叙事里的那条“恶龙”。</p><p>众所周知，英伟达的卡非常贵，还很难拿货。对于大型云服务商来说，替换成本不仅仅是自研芯片那么简单，而是算力基础设施投入运营，提供云服务的综合成本(TCO)优化，这直接影响了云服务商之间的竞争。</p><p>因此，过去正当科技大厂们哄抢英伟达芯片的同时，他们还纷纷下场自研芯片，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>找到博通开发TPU，<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>和Marvel达成五年合作协议，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>在过去一年已经实现了“CPU+GPU+DPU”全面自研。</p><p>这里，巨头们的目标是一致的，即<strong>优化成本的定制化芯片需求，而博通提供的解决方案正好能够解决燃眉之急。</strong></p><p><strong>ASIC是一款高度定制化的芯片</strong>，行业称之为专用集成电路，跟通用GPU比起来，ASIC被应用于特定设计和制造设备里，执行和优化某项功能，比如更快的处理速度和更低的能耗。</p><p>一般下游大厂有需求，找芯片设计公司帮忙做出来，自己开发周期长，但一旦做出来之后不用再给英伟达交那么多税，专门应用于自己的算法模型使用即可。实际的例子，就是博通帮助谷歌开发的TPU系列。</p><p><strong>芯片设计公司在XPU的合作模式中承担着越来越重要的角色</strong>，不仅接管了前后端的设计外包，有的甚至能把流片和封装也干了，最终帮助大厂在算力性能和成本上达成平衡点。</p><p>在ASIC市场中，目前博通以55%-60%的份额位居第一，Marvell以13%-15%的份额位列第二。</p><p><strong>国内做ASIC芯片也有这么几家，<a href=\"https://laohu8.com/S/688256\">寒武纪</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/688343\">云天励飞</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/300223\">北京君正</a>以及<a href=\"https://laohu8.com/S/300672\">国科微</a>。</strong></p><p>近期连续上涨，市值已经超过2800亿的寒武纪，公司的AI芯片走的就是ASIC路线，2016年即推出了首款NPU。据悉，公司正在研发的思元590，直接对标华为的升腾910B和英伟达H100。</p><p>虽然公司目前业绩难以匹配上估值，但从三季度存货和预付账款大幅增长的趋势可以看出未来积极的生产投入，随着先进制程芯片自主可控的需求加强，未来收入放量确定性高。</p><p>有机构预计，<strong>客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。</strong></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8374be8a95c54668a1b96d8a2056f6cd\" alt=\"\"/>除了英伟达以外，博通目前在芯片领域里占据了最好的生态地位。</p><p>这是因为，<strong>AI基建并不只是搞定芯片那么简单。</strong></p><p>英伟达统治AI训练市场的王牌，除了芯片，还有CUDA和NV LINK，前者与芯片高度适配的软件开发工具，后者则是能提供高速低延迟工作环境的专用网络协议。</p><p>定制化芯片摆脱了云服务商对CUDA的依赖，但博通出色的不止是ASIC，网络专用协议和相关芯片IP也一应俱全，这使得博通有能力帮助客户搞出XPU+超高速互联集群服务器来。</p><p>而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。</p><p>其一，Blackwell能否在未来继续统治市场，这款芯片将在今年四季度小幅出货，明年预计将成为英伟达主力产品。但随着大型科技公司定制化ASIC成为常态，以及推理计算需求的成倍增长，英伟达GPU可能无法继续统治推理市场。</p><p>其二，英伟达面临的另一个阻力，是过去两年惊人的业绩增长所设定的高标准。</p><p>FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。</p><p>市场对AI芯片竞争格局的认知正在重新修正，明年可能就会有巨大的变化。</p><p>博通定制化ASIC方案崭露头角，跟当年<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>挑战传统IDM，有些异曲同工的。</p><p><strong>02</strong></p><p><strong>明年将是推理之年</strong></p><p>ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：<strong>推理。</strong></p><p>近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。</p><p>Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：<strong>面向智能体时代的AI模型。</strong></p><p>时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，<strong>随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/35e2114a509749daabee02c98fb7a734\" title=\"（Open AI）\"/><span>（Open AI）</span></p><p>Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。</p><p>但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，<strong>下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。</strong></p><p>而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。</p><p>所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即<strong>模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。</strong></p><p>在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。</p><p>巴克莱的另一份报告则预计，预计<strong>AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。</strong></p><p>10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。</p><p>在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。</p><p>谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。</p><p>细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。</p><p><strong>而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。</strong></p><p>今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。</p><p>国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/46fd4b8de09b4540b3e3170d3dfa019c\" title=\"（Ola Friend；官网）\"/><span>（Ola Friend；官网）</span></p><p><strong>03</strong></p><p><strong>AI渗透率即将跨越鸿沟？</strong></p><p>机构预测，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。</p><p>但，<strong>ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退。这两种技术可能将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。</strong></p><p>可以肯定的说，AI目前还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端，未来类似的“英伟达时刻”将会更多出现在推理端。</p><p>不过，欲戴王冠必承其重。譬如Arm，在2月份给出了乐观的预测，并表示这“只是人工智能繁荣的开始”。股价在接下来的三个交易日内飙升93%，但此后股价经历了较大的波动，目前已较7月份的高点下跌逾20%。</p><p>而过去一周，博通2025财年每股净收益的预期上涨了12%。并非每一个“英伟达时刻”都能带来持续增长。（全文完）</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/f5e8aba7de194dc92d26747c1cfec057","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达","AVGO":"博通"},"source_url":"http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwNjExNDkyOA==&mid=2649859859&idx=1&sn=94186b24d3a89a9e314b493178938168&chksm=83175c0cb460d51afaa8cc0b6685758861404d964429e6a7db6321542b5ba405368a20d9b467#rd","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2493261151","content_text":"就在近几天博通因为ASIC大涨，英伟达股价却从11月21日突破新高之后一直震荡向下。目前，博通市值高达1.03万亿美元，在半导体芯片公司中仅次于3.29万亿的英伟达。市场对博通及ASIC的关注，甚至盖过了英伟达即将量产发货的Blackwell。下游科技大厂对英伟达的抵抗，终于来到高潮了吗？对于国内的AI产业又有什么启示？01英伟达时刻重现上周四盘后，博通公布第四财季及全年财报。除了各项收入指标全面增长，其中最大的亮点是，2024年半导体业务收入中有122亿美元来自AI收入，同比增长220%，2倍的增量主要得益于领先的人工智能芯片XPU和以太网网络产品组合。同时博通还透露，目前正在与三个非常大型的客户开发AI芯片，预计明年公司AI芯片的市场规模为150亿-200亿美元。现在市场逐渐意识到，大型云服务商们对博通定制人工智能芯片和网络设备的需求旺盛，开始对一直统治AI加速芯片市场的英伟达构成了威胁。这层理解，直接驱动博通在连续两个交易日里上涨了38%，成为第二家万亿市值的芯片公司。上一次大市值芯片公司能出现如此大的涨幅，还是去年5月份公布超预期业绩指引的英伟达，随后也走上了万亿市值之路。历史何其惊人的相似，博通和英伟达的叙事里有一个共同点，那就是AI芯片需求的爆发式增长，而英伟达却是博通叙事里的那条“恶龙”。众所周知，英伟达的卡非常贵，还很难拿货。对于大型云服务商来说，替换成本不仅仅是自研芯片那么简单，而是算力基础设施投入运营，提供云服务的综合成本(TCO)优化，这直接影响了云服务商之间的竞争。因此，过去正当科技大厂们哄抢英伟达芯片的同时，他们还纷纷下场自研芯片，谷歌找到博通开发TPU，亚马逊和Marvel达成五年合作协议，微软在过去一年已经实现了“CPU+GPU+DPU”全面自研。这里，巨头们的目标是一致的，即优化成本的定制化芯片需求，而博通提供的解决方案正好能够解决燃眉之急。ASIC是一款高度定制化的芯片，行业称之为专用集成电路，跟通用GPU比起来，ASIC被应用于特定设计和制造设备里，执行和优化某项功能，比如更快的处理速度和更低的能耗。一般下游大厂有需求，找芯片设计公司帮忙做出来，自己开发周期长，但一旦做出来之后不用再给英伟达交那么多税，专门应用于自己的算法模型使用即可。实际的例子，就是博通帮助谷歌开发的TPU系列。芯片设计公司在XPU的合作模式中承担着越来越重要的角色，不仅接管了前后端的设计外包，有的甚至能把流片和封装也干了，最终帮助大厂在算力性能和成本上达成平衡点。在ASIC市场中，目前博通以55%-60%的份额位居第一，Marvell以13%-15%的份额位列第二。国内做ASIC芯片也有这么几家，寒武纪、云天励飞、北京君正以及国科微。近期连续上涨，市值已经超过2800亿的寒武纪，公司的AI芯片走的就是ASIC路线，2016年即推出了首款NPU。据悉，公司正在研发的思元590，直接对标华为的升腾910B和英伟达H100。虽然公司目前业绩难以匹配上估值，但从三季度存货和预付账款大幅增长的趋势可以看出未来积极的生产投入，随着先进制程芯片自主可控的需求加强，未来收入放量确定性高。有机构预计，客户定制化的AI 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Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。巴克莱的另一份报告则预计，预计AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。（Ola Friend；官网）03AI渗透率即将跨越鸿沟？机构预测，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。但，ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退。这两种技术可能将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。可以肯定的说，AI目前还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端，未来类似的“英伟达时刻”将会更多出现在推理端。不过，欲戴王冠必承其重。譬如Arm，在2月份给出了乐观的预测，并表示这“只是人工智能繁荣的开始”。股价在接下来的三个交易日内飙升93%，但此后股价经历了较大的波动，目前已较7月份的高点下跌逾20%。而过去一周，博通2025财年每股净收益的预期上涨了12%。并非每一个“英伟达时刻”都能带来持续增长。（全文完）","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":439,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":384267466870792,"gmtCreate":1734845558215,"gmtModify":1734845560200,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"说说你对这篇新闻的看法...","listText":"说说你对这篇新闻的看法...","text":"说说你对这篇新闻的看法...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/384267466870792","repostId":"2493261151","repostType":2,"repost":{"id":"2493261151","kind":"highlight","weMediaInfo":{"introduction":"早报天天读，汇集天下事，做最好听的有声财经播报。","home_visible":1,"media_name":"格隆汇APP","id":"11","head_image":"https://static.tigerbbs.com/d06797dbcc3b4b9e839c351ca5a14e4d"},"pubTimestamp":1734834645,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2493261151?lang=&edition=full","pubTime":"2024-12-22 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src=\"https://static.tigerbbs.com/8374be8a95c54668a1b96d8a2056f6cd\" alt=\"\"/>除了英伟达以外，博通目前在芯片领域里占据了最好的生态地位。</p><p>这是因为，<strong>AI基建并不只是搞定芯片那么简单。</strong></p><p>英伟达统治AI训练市场的王牌，除了芯片，还有CUDA和NV LINK，前者与芯片高度适配的软件开发工具，后者则是能提供高速低延迟工作环境的专用网络协议。</p><p>定制化芯片摆脱了云服务商对CUDA的依赖，但博通出色的不止是ASIC，网络专用协议和相关芯片IP也一应俱全，这使得博通有能力帮助客户搞出XPU+超高速互联集群服务器来。</p><p>而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。</p><p>其一，Blackwell能否在未来继续统治市场，这款芯片将在今年四季度小幅出货，明年预计将成为英伟达主力产品。但随着大型科技公司定制化ASIC成为常态，以及推理计算需求的成倍增长，英伟达GPU可能无法继续统治推理市场。</p><p>其二，英伟达面临的另一个阻力，是过去两年惊人的业绩增长所设定的高标准。</p><p>FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。</p><p>市场对AI芯片竞争格局的认知正在重新修正，明年可能就会有巨大的变化。</p><p>博通定制化ASIC方案崭露头角，跟当年<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>挑战传统IDM，有些异曲同工的。</p><p><strong>02</strong></p><p><strong>明年将是推理之年</strong></p><p>ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：<strong>推理。</strong></p><p>近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。</p><p>Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：<strong>面向智能体时代的AI模型。</strong></p><p>时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，<strong>随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/35e2114a509749daabee02c98fb7a734\" title=\"（Open AI）\"/><span>（Open AI）</span></p><p>Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。</p><p>但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，<strong>下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。</strong></p><p>而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。</p><p>所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即<strong>模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。</strong></p><p>在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。</p><p>巴克莱的另一份报告则预计，预计<strong>AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。</strong></p><p>10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。</p><p>在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。</p><p>谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。</p><p>细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。</p><p><strong>而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。</strong></p><p>今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。</p><p>国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/46fd4b8de09b4540b3e3170d3dfa019c\" title=\"（Ola Friend；官网）\"/><span>（Ola Friend；官网）</span></p><p><strong>03</strong></p><p><strong>AI渗透率即将跨越鸿沟？</strong></p><p>机构预测，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。</p><p>但，<strong>ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退。这两种技术可能将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。</strong></p><p>可以肯定的说，AI目前还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端，未来类似的“英伟达时刻”将会更多出现在推理端。</p><p>不过，欲戴王冠必承其重。譬如Arm，在2月份给出了乐观的预测，并表示这“只是人工智能繁荣的开始”。股价在接下来的三个交易日内飙升93%，但此后股价经历了较大的波动，目前已较7月份的高点下跌逾20%。</p><p>而过去一周，博通2025财年每股净收益的预期上涨了12%。并非每一个“英伟达时刻”都能带来持续增长。（全文完）</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>干翻英伟达，明年将是转折吗？</title>\n<style 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href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a>因为ASIC大涨，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>股价却从11月21日突破新高之后一直震荡向下。</p><p>目前，博通市值高达1.03万亿美元，在半导体芯片公司中仅次于3.29万亿的英伟达。市场对博通及ASIC的关注，甚至盖过了英伟达即将量产发货的Blackwell。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/57735aca33214142a3a9bbdfea43d590\" alt=\"\"/>下游科技大厂对英伟达的抵抗，终于来到高潮了吗？对于国内的AI产业又有什么启示？</p><p><strong>01</strong></p><p><strong>英伟达时刻重现</strong></p><p>上周四盘后，博通公布第四财季及全年财报。除了各项收入指标全面增长，<strong>其中最大的亮点是，</strong>2024年半导体业务收入中有122亿美元来自AI收入，同比增长220%，2倍的增量主要得益于领先的人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>芯片XPU和以太网网络产品组合。</p><p>同时博通还透露，目前正在与三个非常大型的客户开发AI芯片，预计明年公司AI芯片的市场规模为150亿-200亿美元。</p><p>现在市场逐渐意识到，<strong>大型云服务商们对博通定制人工智能芯片和网络设备的需求旺盛，开始对一直统治AI加速芯片市场的英伟达构成了威胁。</strong></p><p>这层理解，直接驱动博通在连续两个交易日里上涨了38%，成为第二家万亿市值的芯片公司。上一次大市值芯片公司能出现如此大的涨幅，还是去年5月份公布超预期业绩指引的英伟达，随后也走上了万亿市值之路。</p><p>历史何其惊人的相似，博通和英伟达的叙事里有一个共同点，那就是<strong>AI芯片需求的爆发式增长</strong>，而英伟达却是博通叙事里的那条“恶龙”。</p><p>众所周知，英伟达的卡非常贵，还很难拿货。对于大型云服务商来说，替换成本不仅仅是自研芯片那么简单，而是算力基础设施投入运营，提供云服务的综合成本(TCO)优化，这直接影响了云服务商之间的竞争。</p><p>因此，过去正当科技大厂们哄抢英伟达芯片的同时，他们还纷纷下场自研芯片，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>找到博通开发TPU，<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>和Marvel达成五年合作协议，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>在过去一年已经实现了“CPU+GPU+DPU”全面自研。</p><p>这里，巨头们的目标是一致的，即<strong>优化成本的定制化芯片需求，而博通提供的解决方案正好能够解决燃眉之急。</strong></p><p><strong>ASIC是一款高度定制化的芯片</strong>，行业称之为专用集成电路，跟通用GPU比起来，ASIC被应用于特定设计和制造设备里，执行和优化某项功能，比如更快的处理速度和更低的能耗。</p><p>一般下游大厂有需求，找芯片设计公司帮忙做出来，自己开发周期长，但一旦做出来之后不用再给英伟达交那么多税，专门应用于自己的算法模型使用即可。实际的例子，就是博通帮助谷歌开发的TPU系列。</p><p><strong>芯片设计公司在XPU的合作模式中承担着越来越重要的角色</strong>，不仅接管了前后端的设计外包，有的甚至能把流片和封装也干了，最终帮助大厂在算力性能和成本上达成平衡点。</p><p>在ASIC市场中，目前博通以55%-60%的份额位居第一，Marvell以13%-15%的份额位列第二。</p><p><strong>国内做ASIC芯片也有这么几家，<a href=\"https://laohu8.com/S/688256\">寒武纪</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/688343\">云天励飞</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/300223\">北京君正</a>以及<a href=\"https://laohu8.com/S/300672\">国科微</a>。</strong></p><p>近期连续上涨，市值已经超过2800亿的寒武纪，公司的AI芯片走的就是ASIC路线，2016年即推出了首款NPU。据悉，公司正在研发的思元590，直接对标华为的升腾910B和英伟达H100。</p><p>虽然公司目前业绩难以匹配上估值，但从三季度存货和预付账款大幅增长的趋势可以看出未来积极的生产投入，随着先进制程芯片自主可控的需求加强，未来收入放量确定性高。</p><p>有机构预计，<strong>客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。</strong></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8374be8a95c54668a1b96d8a2056f6cd\" alt=\"\"/>除了英伟达以外，博通目前在芯片领域里占据了最好的生态地位。</p><p>这是因为，<strong>AI基建并不只是搞定芯片那么简单。</strong></p><p>英伟达统治AI训练市场的王牌，除了芯片，还有CUDA和NV LINK，前者与芯片高度适配的软件开发工具，后者则是能提供高速低延迟工作环境的专用网络协议。</p><p>定制化芯片摆脱了云服务商对CUDA的依赖，但博通出色的不止是ASIC，网络专用协议和相关芯片IP也一应俱全，这使得博通有能力帮助客户搞出XPU+超高速互联集群服务器来。</p><p>而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。</p><p>其一，Blackwell能否在未来继续统治市场，这款芯片将在今年四季度小幅出货，明年预计将成为英伟达主力产品。但随着大型科技公司定制化ASIC成为常态，以及推理计算需求的成倍增长，英伟达GPU可能无法继续统治推理市场。</p><p>其二，英伟达面临的另一个阻力，是过去两年惊人的业绩增长所设定的高标准。</p><p>FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。</p><p>市场对AI芯片竞争格局的认知正在重新修正，明年可能就会有巨大的变化。</p><p>博通定制化ASIC方案崭露头角，跟当年<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>挑战传统IDM，有些异曲同工的。</p><p><strong>02</strong></p><p><strong>明年将是推理之年</strong></p><p>ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：<strong>推理。</strong></p><p>近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。</p><p>Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：<strong>面向智能体时代的AI模型。</strong></p><p>时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，<strong>随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/35e2114a509749daabee02c98fb7a734\" title=\"（Open AI）\"/><span>（Open AI）</span></p><p>Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。</p><p>但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，<strong>下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。</strong></p><p>而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。</p><p>所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即<strong>模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。</strong></p><p>在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。</p><p>巴克莱的另一份报告则预计，预计<strong>AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。</strong></p><p>10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。</p><p>在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。</p><p>谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。</p><p>细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。</p><p><strong>而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。</strong></p><p>今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。</p><p>国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/46fd4b8de09b4540b3e3170d3dfa019c\" title=\"（Ola Friend；官网）\"/><span>（Ola Friend；官网）</span></p><p><strong>03</strong></p><p><strong>AI渗透率即将跨越鸿沟？</strong></p><p>机构预测，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。</p><p>但，<strong>ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退。这两种技术可能将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。</strong></p><p>可以肯定的说，AI目前还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端，未来类似的“英伟达时刻”将会更多出现在推理端。</p><p>不过，欲戴王冠必承其重。譬如Arm，在2月份给出了乐观的预测，并表示这“只是人工智能繁荣的开始”。股价在接下来的三个交易日内飙升93%，但此后股价经历了较大的波动，目前已较7月份的高点下跌逾20%。</p><p>而过去一周，博通2025财年每股净收益的预期上涨了12%。并非每一个“英伟达时刻”都能带来持续增长。（全文完）</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/f5e8aba7de194dc92d26747c1cfec057","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达","AVGO":"博通"},"source_url":"http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwNjExNDkyOA==&mid=2649859859&idx=1&sn=94186b24d3a89a9e314b493178938168&chksm=83175c0cb460d51afaa8cc0b6685758861404d964429e6a7db6321542b5ba405368a20d9b467#rd","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2493261151","content_text":"就在近几天博通因为ASIC大涨，英伟达股价却从11月21日突破新高之后一直震荡向下。目前，博通市值高达1.03万亿美元，在半导体芯片公司中仅次于3.29万亿的英伟达。市场对博通及ASIC的关注，甚至盖过了英伟达即将量产发货的Blackwell。下游科技大厂对英伟达的抵抗，终于来到高潮了吗？对于国内的AI产业又有什么启示？01英伟达时刻重现上周四盘后，博通公布第四财季及全年财报。除了各项收入指标全面增长，其中最大的亮点是，2024年半导体业务收入中有122亿美元来自AI收入，同比增长220%，2倍的增量主要得益于领先的人工智能芯片XPU和以太网网络产品组合。同时博通还透露，目前正在与三个非常大型的客户开发AI芯片，预计明年公司AI芯片的市场规模为150亿-200亿美元。现在市场逐渐意识到，大型云服务商们对博通定制人工智能芯片和网络设备的需求旺盛，开始对一直统治AI加速芯片市场的英伟达构成了威胁。这层理解，直接驱动博通在连续两个交易日里上涨了38%，成为第二家万亿市值的芯片公司。上一次大市值芯片公司能出现如此大的涨幅，还是去年5月份公布超预期业绩指引的英伟达，随后也走上了万亿市值之路。历史何其惊人的相似，博通和英伟达的叙事里有一个共同点，那就是AI芯片需求的爆发式增长，而英伟达却是博通叙事里的那条“恶龙”。众所周知，英伟达的卡非常贵，还很难拿货。对于大型云服务商来说，替换成本不仅仅是自研芯片那么简单，而是算力基础设施投入运营，提供云服务的综合成本(TCO)优化，这直接影响了云服务商之间的竞争。因此，过去正当科技大厂们哄抢英伟达芯片的同时，他们还纷纷下场自研芯片，谷歌找到博通开发TPU，亚马逊和Marvel达成五年合作协议，微软在过去一年已经实现了“CPU+GPU+DPU”全面自研。这里，巨头们的目标是一致的，即优化成本的定制化芯片需求，而博通提供的解决方案正好能够解决燃眉之急。ASIC是一款高度定制化的芯片，行业称之为专用集成电路，跟通用GPU比起来，ASIC被应用于特定设计和制造设备里，执行和优化某项功能，比如更快的处理速度和更低的能耗。一般下游大厂有需求，找芯片设计公司帮忙做出来，自己开发周期长，但一旦做出来之后不用再给英伟达交那么多税，专门应用于自己的算法模型使用即可。实际的例子，就是博通帮助谷歌开发的TPU系列。芯片设计公司在XPU的合作模式中承担着越来越重要的角色，不仅接管了前后端的设计外包，有的甚至能把流片和封装也干了，最终帮助大厂在算力性能和成本上达成平衡点。在ASIC市场中，目前博通以55%-60%的份额位居第一，Marvell以13%-15%的份额位列第二。国内做ASIC芯片也有这么几家，寒武纪、云天励飞、北京君正以及国科微。近期连续上涨，市值已经超过2800亿的寒武纪，公司的AI芯片走的就是ASIC路线，2016年即推出了首款NPU。据悉，公司正在研发的思元590，直接对标华为的升腾910B和英伟达H100。虽然公司目前业绩难以匹配上估值，但从三季度存货和预付账款大幅增长的趋势可以看出未来积极的生产投入，随着先进制程芯片自主可控的需求加强，未来收入放量确定性高。有机构预计，客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。除了英伟达以外，博通目前在芯片领域里占据了最好的生态地位。这是因为，AI基建并不只是搞定芯片那么简单。英伟达统治AI训练市场的王牌，除了芯片，还有CUDA和NV LINK，前者与芯片高度适配的软件开发工具，后者则是能提供高速低延迟工作环境的专用网络协议。定制化芯片摆脱了云服务商对CUDA的依赖，但博通出色的不止是ASIC，网络专用协议和相关芯片IP也一应俱全，这使得博通有能力帮助客户搞出XPU+超高速互联集群服务器来。而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。其一，Blackwell能否在未来继续统治市场，这款芯片将在今年四季度小幅出货，明年预计将成为英伟达主力产品。但随着大型科技公司定制化ASIC成为常态，以及推理计算需求的成倍增长，英伟达GPU可能无法继续统治推理市场。其二，英伟达面临的另一个阻力，是过去两年惊人的业绩增长所设定的高标准。FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。市场对AI芯片竞争格局的认知正在重新修正，明年可能就会有巨大的变化。博通定制化ASIC方案崭露头角，跟当年台积电挑战传统IDM，有些异曲同工的。02明年将是推理之年ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：推理。近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：面向智能体时代的AI模型。时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。（Open AI）Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。巴克莱的另一份报告则预计，预计AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。（Ola Friend；官网）03AI渗透率即将跨越鸿沟？机构预测，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。但，ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退。这两种技术可能将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。可以肯定的说，AI目前还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端，未来类似的“英伟达时刻”将会更多出现在推理端。不过，欲戴王冠必承其重。譬如Arm，在2月份给出了乐观的预测，并表示这“只是人工智能繁荣的开始”。股价在接下来的三个交易日内飙升93%，但此后股价经历了较大的波动，目前已较7月份的高点下跌逾20%。而过去一周，博通2025财年每股净收益的预期上涨了12%。并非每一个“英伟达时刻”都能带来持续增长。（全文完）","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":697,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":383358680998104,"gmtCreate":1734623688069,"gmtModify":1734623689395,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"说说你对这篇新闻的看法...","listText":"说说你对这篇新闻的看法...","text":"说说你对这篇新闻的看法...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/383358680998104","repostId":"1103832088","repostType":2,"repost":{"id":"1103832088","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":1734609894,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1103832088?lang=&edition=full","pubTime":"2024-12-19 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justify;\">除了更强大的性能之外，研究人员还找到了一种减少错误的方法，谷歌称之为<strong>“量子计算中最大的挑战之一”。</strong>量子计算使用的是量子比特，而不是代表1或0的比特，量子比特是一种可以同时存在于多种状态的单位，例如1、0以及介于两者之间的任何状态。量子位很容易出错，因为它们“倾向于与环境快速交换信息”。然而，<strong>谷歌的研究人员发现了一种通过向系统引入更多量子位来减少错误的方法，并且能够实时纠正错误。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌量子人工智能创始人Hartmut Neven在谷歌博客上写道，“这一历史性成就在该领域被称为‘低于阈值’——能够在扩大量子比特数量的同时减少错误。”Neven表示，Willow拥有105个量子位，“现在拥有一流的性能”。微软、亚马逊和IBM也正在开发自己的量子计算系统。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b8da6da6530ae956866462c85668c989\" title=\"\" tg-width=\"538\" tg-height=\"437\"/></p><p>谷歌CEO发文宣布好消息，马斯克跟贴：哇！</p><h2 id=\"id_739050292\" style=\"text-align: left;\">Hartmut Neven的博客全文</h2><p style=\"text-align: justify;\">今天，我很高兴宣布推出我们的最新量子芯片——Willow。这款芯片在多个指标上都展现了最先进的性能，带来了两项重大突破。</p><p style=\"text-align: justify;\">首先，<strong>Willow能够在增加量子比特的同时以指数级的方式减少误差。这解决了量子误差校正领域近30年来的一个关键难题。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">其次，Willow完成了一项标准基准测试计算，仅耗时不到五分钟，而目前世界上最快的超级计算机完成同样任务需要约1025年——这个时间远远超过了宇宙的已知年龄。</p><h3 id=\"id_350458796\" style=\"text-align: left;\">Willow芯片：量子计算的重要里程碑</h3><p style=\"text-align: justify;\">Willow芯片是我们历经10多年努力取得的一项重要成果。2012年，我创立了谷歌量子AI实验室，目标是构建一台能够利用量子力学——即自然界的“操作系统”——的大规模实用量子计算机，为科学发现、实际应用开发以及解决社会重大挑战提供助力。作为谷歌研究的一部分，我们的团队制定了长期路线图，而Willow显著推动了我们向商业相关应用迈进的步伐。</p><h3 id=\"id_3393986020\" style=\"text-align: left;\">量子误差校正的突破性进展</h3><p style=\"text-align: justify;\">误差是量子计算面临的最大挑战之一，因为量子比特（量子计算的基本单元）容易与其环境快速交换信息，这会破坏完成计算所需的信息。<strong>传统上，使用越多的量子比特，误差越多，系统越可能退化为经典计算。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">今天，我们在《自然》杂志上发表的研究成果表明，<strong>随着Willow中量子比特数量的增加，误差率反而减少，系统的量子特性显著增强。</strong>我们测试了从3×3、5×5到7×7的量子比特网格阵列。每次扩展时，通过最新的量子误差校正技术，我们将误差率降低了一半，成功实现了误差率的指数级减少。<strong>这一历史性成就是量子领域所称的“低于阈值”，即在扩大量子比特数量的同时能够减少误差，这是自1995年Peter Shor提出量子误差校正以来的长期挑战。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">此外，这项研究还包含其他科学“首次”。例如，<strong>这是超导量子系统中实时误差校正的首次有力示例</strong>——对任何实用计算来说至关重要。如果无法快速纠正误差，计算将因误差中断。更重要的是，<strong>我们实现了“超越盈亏平衡”的表现</strong>——量子比特阵列的寿命超过了单个物理量子比特，这是系统整体改进的无可辩驳的标志。</p><p style=\"text-align: justify;\">Willow是迄今为止最有说服力的可扩展逻辑量子比特原型，表明<strong>构建实用的大型量子计算机确实可行。</strong></p><h3 id=\"id_1391286552\" style=\"text-align: left;\">超越经典计算：惊人的表现</h3><p style=\"text-align: justify;\">在性能评估中，我们使用了随机电路采样（RCS）基准测试，这是目前量子计算领域最具挑战性的测试之一。Willow以不到五分钟的时间完成了任务，而目前最快的超级计算机需要约1025年才能完成。<strong>这一令人瞠目的结果支持了“多重宇宙”理论，即量子计算可能在多个平行宇宙中进行。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我们对Willow性能的评估基于保守假设，例如假设超级计算机具有无限的存储访问能力。尽管如此，随着量子处理器以双指数速度超越经典计算机，我们预计量子计算将在未来持续显著领先。</p><h3 id=\"id_4151682270\" style=\"text-align: left;\">性能的极致优化</h3><p style=\"text-align: justify;\">Willow芯片在我们位于圣巴巴拉的尖端制造设施中生产，该设施专为量子芯片设计和制造而建。我们关注的不仅仅是量子比特的数量，而是它们的质量。Willow拥有105个量子比特，在量子误差校正和随机电路采样等系统基准测试中表现最佳。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外，<strong>Willow的T1时间（量子比特保持激发状态的时间）接近100微秒，比上一代芯片提升了约5倍。</strong>这些性能指标为评估和比较量子硬件提供了重要依据。</p><h3 id=\"id_2397536854\" style=\"text-align: left;\">未来展望</h3><p style=\"text-align: justify;\">我们的下一个目标是展示一次“有用的、超越经典”的计算，即实现对现实应用具有意义且经典计算无法完成的量子算法。Willow将帮助我们迈向这一目标。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们邀请研究人员、工程师和开发者加入我们的旅程。通过我们的开源软件和教育资源，包括最新的Coursera课程，您可以学习量子误差校正的基础知识，共同开发解决未来问题的量子算法。</p><p style=\"text-align: justify;\">虽然人工智能和量子计算都是颠覆性技术，但我相信量子计算将为AI提供巨大的助力，特别是在数据采集、优化学习架构以及模拟量子效应关键系统方面。量子计算将成为解锁新药研发、更高效电池设计以及核聚变和新能源替代的关键工具。</p><p style=\"text-align: justify;\">Willow的推出标志着我们距离量子计算的未来更近了一步。</p></body></html>","source":"jssj","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>谷歌最强量子计算芯片Willow面世！性能吊打超级计算机</title>\n<style 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Neven在谷歌博客上写道，“这一历史性成就在该领域被称为‘低于阈值’——能够在扩大量子比特数量的同时减少错误。”Neven表示，Willow拥有105个量子位，“现在拥有一流的性能”。微软、亚马逊和IBM也正在开发自己的量子计算系统。谷歌CEO发文宣布好消息，马斯克跟贴：哇！Hartmut Neven的博客全文今天，我很高兴宣布推出我们的最新量子芯片——Willow。这款芯片在多个指标上都展现了最先进的性能，带来了两项重大突破。首先，Willow能够在增加量子比特的同时以指数级的方式减少误差。这解决了量子误差校正领域近30年来的一个关键难题。其次，Willow完成了一项标准基准测试计算，仅耗时不到五分钟，而目前世界上最快的超级计算机完成同样任务需要约1025年——这个时间远远超过了宇宙的已知年龄。Willow芯片：量子计算的重要里程碑Willow芯片是我们历经10多年努力取得的一项重要成果。2012年，我创立了谷歌量子AI实验室，目标是构建一台能够利用量子力学——即自然界的“操作系统”——的大规模实用量子计算机，为科学发现、实际应用开发以及解决社会重大挑战提供助力。作为谷歌研究的一部分，我们的团队制定了长期路线图，而Willow显著推动了我们向商业相关应用迈进的步伐。量子误差校正的突破性进展误差是量子计算面临的最大挑战之一，因为量子比特（量子计算的基本单元）容易与其环境快速交换信息，这会破坏完成计算所需的信息。传统上，使用越多的量子比特，误差越多，系统越可能退化为经典计算。今天，我们在《自然》杂志上发表的研究成果表明，随着Willow中量子比特数量的增加，误差率反而减少，系统的量子特性显著增强。我们测试了从3×3、5×5到7×7的量子比特网格阵列。每次扩展时，通过最新的量子误差校正技术，我们将误差率降低了一半，成功实现了误差率的指数级减少。这一历史性成就是量子领域所称的“低于阈值”，即在扩大量子比特数量的同时能够减少误差，这是自1995年Peter Shor提出量子误差校正以来的长期挑战。此外，这项研究还包含其他科学“首次”。例如，这是超导量子系统中实时误差校正的首次有力示例——对任何实用计算来说至关重要。如果无法快速纠正误差，计算将因误差中断。更重要的是，我们实现了“超越盈亏平衡”的表现——量子比特阵列的寿命超过了单个物理量子比特，这是系统整体改进的无可辩驳的标志。Willow是迄今为止最有说服力的可扩展逻辑量子比特原型，表明构建实用的大型量子计算机确实可行。超越经典计算：惊人的表现在性能评估中，我们使用了随机电路采样（RCS）基准测试，这是目前量子计算领域最具挑战性的测试之一。Willow以不到五分钟的时间完成了任务，而目前最快的超级计算机需要约1025年才能完成。这一令人瞠目的结果支持了“多重宇宙”理论，即量子计算可能在多个平行宇宙中进行。我们对Willow性能的评估基于保守假设，例如假设超级计算机具有无限的存储访问能力。尽管如此，随着量子处理器以双指数速度超越经典计算机，我们预计量子计算将在未来持续显著领先。性能的极致优化Willow芯片在我们位于圣巴巴拉的尖端制造设施中生产，该设施专为量子芯片设计和制造而建。我们关注的不仅仅是量子比特的数量，而是它们的质量。Willow拥有105个量子比特，在量子误差校正和随机电路采样等系统基准测试中表现最佳。此外，Willow的T1时间（量子比特保持激发状态的时间）接近100微秒，比上一代芯片提升了约5倍。这些性能指标为评估和比较量子硬件提供了重要依据。未来展望我们的下一个目标是展示一次“有用的、超越经典”的计算，即实现对现实应用具有意义且经典计算无法完成的量子算法。Willow将帮助我们迈向这一目标。我们邀请研究人员、工程师和开发者加入我们的旅程。通过我们的开源软件和教育资源，包括最新的Coursera课程，您可以学习量子误差校正的基础知识，共同开发解决未来问题的量子算法。虽然人工智能和量子计算都是颠覆性技术，但我相信量子计算将为AI提供巨大的助力，特别是在数据采集、优化学习架构以及模拟量子效应关键系统方面。量子计算将成为解锁新药研发、更高效电池设计以及核聚变和新能源替代的关键工具。Willow的推出标志着我们距离量子计算的未来更近了一步。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":519,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":367918653243496,"gmtCreate":1730864367866,"gmtModify":1730864369967,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"说说你对这篇新闻的看法...","listText":"说说你对这篇新闻的看法...","text":"说说你对这篇新闻的看法...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/367918653243496","repostId":"2481123652","repostType":2,"repost":{"id":"2481123652","kind":"highlight","pubTimestamp":1730843736,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2481123652?lang=&edition=full","pubTime":"2024-11-06 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href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>成为道指30成份股。上周五（11月1日）美股收盘后，标普道琼斯指数公司发布声明称对道琼斯工业平均指数进行调整，英伟达替代其竞争对手英特尔成为其30成分股之一，本周五（11月8日）美股收盘后正式生效。</p><p>标普道琼斯指数公司表示，调整成分股是为了确保指数拥有更具代表性的芯片行业敞口。这一身份变化，正值英伟达持续走高、而英特尔在人工智能（AI）竞赛中萎靡不振之际。今年迄今英伟达估计几乎翻番，而在此期间，英特尔的市值缩水了一半以上。</p><p><strong>第2名<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>收高3.54%，成交166.02亿美元。</strong>特斯拉周二表示，自11月初以来，该公司位于德国柏林的超级工厂所有员工的工资已上涨了4%。而在一个月前，特斯拉表示将从11月1日起为500名临时工提供永久工作岗位。特斯拉还补充称，长期以来一直批评柏林超级工厂工作条件的工会IG Metall没有参与其中。</p><p>特斯拉人力资源主管Erik Demmler表示：“这对我们的员工来说是一个特别受欢迎的消息，尤其是在德国汽车行业的许多公司都在谈论裁员和关闭工厂的时候。”据悉，柏林超级工厂是特斯拉在欧洲唯一的超级工厂，拥有约1.2万名员工。</p><p>此外韦德布什分析师周二表示，如果特朗普当选美国总统，将对电动汽车市场整体产生负面影响，因为美国联邦政府可能会取消电动汽车退税和税收优惠。</p><p>他们指出，马斯克对特朗普的支持是押注于这样一个事实：鉴于特斯拉在该行业无与伦比的规模和范围，没有电动汽车补贴的环境会给特斯拉带来明显的竞争优势。</p><p>韦德布什分析师们写道：“如果哈里斯获胜，我们预计电动汽车税收抵免将保持不变，并最终在2025年增加，因为让更多美国消费者购买电动汽车的目标将是哈里斯政府的一个重点。”</p><p><strong>第3名 <a href=\"https://laohu8.com/S/PLTR\">Palantir Technologies Inc.</a> 收高23.47%，股价创历史新高，成交103.68亿美元，市值突破1000亿美元。</strong>该公司公布的三季度营收超过分析师预期，并上调当期营业收入预测，理由是美国对其人工智能软件需求很高。财报显示，Palantir三季度营收7.26亿美元，同比增长30%，超出市场预期；净利润1.44亿美元，创历史新高；非公认会计准则下每股收益为0.10美元，高于市场预期。</p><p>Palantir将全年营收预期上调至28.05亿-28.09亿美元，该公司还报告了一个备受关注的指标的大幅增长：来自美国商业业务的收入，这是销售增长的关键驱动力。Palantir预计其美国商业收入今年将增长50%以上，达到6.87亿美元以上；预计全年调整后运营利润10.54亿-10.58亿美元。此外，该公司预计四季度营收7.67亿-7.71亿美元，分析师预期7.465亿美元。</p><p><strong>第4名 <a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a> 收高0.73%，成交166.02亿美元。</strong>据报道，微软公司将在2023年至2030年间花费近100亿美元从人工智能（AI）初创公司CoreWeave租用服务器，来运行人工智能模型。该报道称，微软很可能是CoreWeave最大的客户，100亿美元这一金额比以前所知的要大，占CoreWeave与客户签署的170亿美元合同总额的一半以上。CoreWeave和微软没有立即回应置评请求。</p><p><strong>第5名 <a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a> 收高0.65%，成交62.14亿美元。</strong>据知情人士透露，苹果公司将在欧盟首次面临与数字市场法案（DMA）相关的罚款。惩罚将针对该公司应用商店APP Store那些反竞争的业务实践。起因是，苹果没能允许APP开发商们引导用户在APP Store之外支付。金额可能为18亿欧元（折合20亿美元）。</p><p><strong>第6名<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>收高1.90%，成交60亿美元。</strong>亚马逊2024年第三季度营收为1589亿美元，较上年同期的1431亿美元增长11%。2024年第三季度来自北美的收入为955亿美元，较上年同期增长9%；国际业务收入为359亿美元，较上年同期增长12%；来自AWS部门的收入为275亿美元，同比增长19%。</p><p><a href=\"https://laohu8.com/S/GS\">高盛</a>将亚马逊的目标价从230美元上调至240美元，维持“买入”评级。</p><p><strong>第7名<a href=\"https://laohu8.com/S/DJT\">特朗普媒体科技集团</a>收跌1.16%，成交56.12亿美元。</strong>该股周二高开低走，盘中一度上涨超过17%，但尾盘急跌并数次触发熔断。</p><p><strong>第8名 <a href=\"https://laohu8.com/S/META\">Meta Platforms, Inc.</a> 收高2.10%，成交55.32亿美元。</strong>该公司计划利用人工智能技术识别Instagram上谎报年龄的年轻用户，并将他们自动切换为更严格的隐私设置。</p><p>据Meta负责青年和社会影响产品管理的主管Allison Hartnett介绍，该公司将利用名为“成人分类器”（adult classifier）的专有软件工具，基于账户数据将用户划分为18岁以上和18岁以下两个年龄群体。该软件能够筛查用户的个人资料，检查粉丝列表和互动内容，甚至扫描朋友发布的公开生日祝福，以推断用户的实际年龄。</p><p><strong>第11名<a href=\"https://laohu8.com/S/BA\">波音</a>收跌2.62%，成交35.08亿美元。</strong>当地时间周二，波音公司在西雅图的工厂工人经过投票，以59%的支持率通过了新的四年合同，结束了长达八周的罢工，并计划在周三恢复工作。</p><p>这次罢工对波音的财务状况产生了显著影响，财报显示第三季度亏损近62亿美元，年内累计亏损近80亿美元。为应对市场和财务挑战，波音可能需要调整业务策略，包括考虑出售与星际客机飞船相关的业务及国际空间站支持服务，但太空发射系统部门不在此列。</p><p>新合同将为3.3万名机械师带来38%的薪资增长，他们主要负责制造波音在<a href=\"https://laohu8.com/S/601099\">太平洋</a>西北地区的飞机，而罢工使得包括737系列在内的生产线需数周恢复正常，尽管波音希望年底前恢复预定生产水平，但可能需数月时间。</p><p><strong>第14名<a href=\"https://laohu8.com/S/SMCI\">超微电脑</a>收高6.42%，成交23.85亿美元。</strong>超微电脑初步估算第一财季调整后EPS为0.75-0.76美元，分析师预期0.74美元。初步估算第一财季净销售59亿-60亿美元，分析师预期64.7亿美元。初步估算第一财季调整后毛利润率13.3%，分析师预期12%。并无证据表明本公司董事会欺诈或管理不当。仍然无法预料何时递交10-K报告。建议采取一系列补救措施。将采取一切行动，从而实现纳斯达克交易所的合规制度。预计第二财季净销售55亿-61亿美元，分析师预期67.9亿美元。</p><p>公布财报后，超微电脑在周二美股盘后大幅下跌，跌幅一度超过17%。</p><p><strong>第16名 <a href=\"https://laohu8.com/S/ALAB\">Astera Labs, Inc.</a> 收高37.70%，成交22.42亿美元。</strong>该公司宣布推出了一系列全新的智能互连交换机产品组合。这一产品组合包括PCIe 6交换机，该交换机专为应对云规模加速计算平台中的复杂AI工作负载而开发。</p><p>此外，<a href=\"https://laohu8.com/S/MS\">摩根士丹利</a>分析师Joseph Moore维持该股“买入”评级，将目标价从55美元上调至74美元。</p><p><strong>第18名<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>收高2.19%，成交19.07亿美元。</strong>据摩根士丹利的最新报告，台积电正考虑对其3nm制程和CoWoS先进封装工艺提价，以应对市场需求的激增。台积电计划在2025年实施涨价，预计3nm制程价格将上涨高达5%，而CoWoS封装价格可能上涨10%至20%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ac4c72bf867271befac6ab8306282cb3\" tg-width=\"550\" tg-height=\"2417\"/></p></body></html>","source":"highlight_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 name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>美股成交额TOP 20 | 英伟达超过苹果成全球市值第一大公司；Palantir涨超23%市值破千亿</title>\n<style 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Demmler表示：“这对我们的员工来说是一个特别受欢迎的消息，尤其是在德国汽车行业的许多公司都在谈论裁员和关闭工厂的时候。”据悉，柏林超级工厂是特斯拉在欧洲唯一的超级工厂，拥有约1.2万名员工。此外韦德布什分析师周二表示，如果特朗普当选美国总统，将对电动汽车市场整体产生负面影响，因为美国联邦政府可能会取消电动汽车退税和税收优惠。他们指出，马斯克对特朗普的支持是押注于这样一个事实：鉴于特斯拉在该行业无与伦比的规模和范围，没有电动汽车补贴的环境会给特斯拉带来明显的竞争优势。韦德布什分析师们写道：“如果哈里斯获胜，我们预计电动汽车税收抵免将保持不变，并最终在2025年增加，因为让更多美国消费者购买电动汽车的目标将是哈里斯政府的一个重点。”第3名 Palantir Technologies Inc. 收高23.47%，股价创历史新高，成交103.68亿美元，市值突破1000亿美元。该公司公布的三季度营收超过分析师预期，并上调当期营业收入预测，理由是美国对其人工智能软件需求很高。财报显示，Palantir三季度营收7.26亿美元，同比增长30%，超出市场预期；净利润1.44亿美元，创历史新高；非公认会计准则下每股收益为0.10美元，高于市场预期。Palantir将全年营收预期上调至28.05亿-28.09亿美元，该公司还报告了一个备受关注的指标的大幅增长：来自美国商业业务的收入，这是销售增长的关键驱动力。Palantir预计其美国商业收入今年将增长50%以上，达到6.87亿美元以上；预计全年调整后运营利润10.54亿-10.58亿美元。此外，该公司预计四季度营收7.67亿-7.71亿美元，分析师预期7.465亿美元。第4名 微软 收高0.73%，成交166.02亿美元。据报道，微软公司将在2023年至2030年间花费近100亿美元从人工智能（AI）初创公司CoreWeave租用服务器，来运行人工智能模型。该报道称，微软很可能是CoreWeave最大的客户，100亿美元这一金额比以前所知的要大，占CoreWeave与客户签署的170亿美元合同总额的一半以上。CoreWeave和微软没有立即回应置评请求。第5名 苹果 收高0.65%，成交62.14亿美元。据知情人士透露，苹果公司将在欧盟首次面临与数字市场法案（DMA）相关的罚款。惩罚将针对该公司应用商店APP Store那些反竞争的业务实践。起因是，苹果没能允许APP开发商们引导用户在APP Store之外支付。金额可能为18亿欧元（折合20亿美元）。第6名亚马逊收高1.90%，成交60亿美元。亚马逊2024年第三季度营收为1589亿美元，较上年同期的1431亿美元增长11%。2024年第三季度来自北美的收入为955亿美元，较上年同期增长9%；国际业务收入为359亿美元，较上年同期增长12%；来自AWS部门的收入为275亿美元，同比增长19%。高盛将亚马逊的目标价从230美元上调至240美元，维持“买入”评级。第7名特朗普媒体科技集团收跌1.16%，成交56.12亿美元。该股周二高开低走，盘中一度上涨超过17%，但尾盘急跌并数次触发熔断。第8名 Meta Platforms, Inc. 收高2.10%，成交55.32亿美元。该公司计划利用人工智能技术识别Instagram上谎报年龄的年轻用户，并将他们自动切换为更严格的隐私设置。据Meta负责青年和社会影响产品管理的主管Allison Hartnett介绍，该公司将利用名为“成人分类器”（adult classifier）的专有软件工具，基于账户数据将用户划分为18岁以上和18岁以下两个年龄群体。该软件能够筛查用户的个人资料，检查粉丝列表和互动内容，甚至扫描朋友发布的公开生日祝福，以推断用户的实际年龄。第11名波音收跌2.62%，成交35.08亿美元。当地时间周二，波音公司在西雅图的工厂工人经过投票，以59%的支持率通过了新的四年合同，结束了长达八周的罢工，并计划在周三恢复工作。这次罢工对波音的财务状况产生了显著影响，财报显示第三季度亏损近62亿美元，年内累计亏损近80亿美元。为应对市场和财务挑战，波音可能需要调整业务策略，包括考虑出售与星际客机飞船相关的业务及国际空间站支持服务，但太空发射系统部门不在此列。新合同将为3.3万名机械师带来38%的薪资增长，他们主要负责制造波音在太平洋西北地区的飞机，而罢工使得包括737系列在内的生产线需数周恢复正常，尽管波音希望年底前恢复预定生产水平，但可能需数月时间。第14名超微电脑收高6.42%，成交23.85亿美元。超微电脑初步估算第一财季调整后EPS为0.75-0.76美元，分析师预期0.74美元。初步估算第一财季净销售59亿-60亿美元，分析师预期64.7亿美元。初步估算第一财季调整后毛利润率13.3%，分析师预期12%。并无证据表明本公司董事会欺诈或管理不当。仍然无法预料何时递交10-K报告。建议采取一系列补救措施。将采取一切行动，从而实现纳斯达克交易所的合规制度。预计第二财季净销售55亿-61亿美元，分析师预期67.9亿美元。公布财报后，超微电脑在周二美股盘后大幅下跌，跌幅一度超过17%。第16名 Astera Labs, Inc. 收高37.70%，成交22.42亿美元。该公司宣布推出了一系列全新的智能互连交换机产品组合。这一产品组合包括PCIe 6交换机，该交换机专为应对云规模加速计算平台中的复杂AI工作负载而开发。此外，摩根士丹利分析师Joseph Moore维持该股“买入”评级，将目标价从55美元上调至74美元。第18名台积电收高2.19%，成交19.07亿美元。据摩根士丹利的最新报告，台积电正考虑对其3nm制程和CoWoS先进封装工艺提价，以应对市场需求的激增。台积电计划在2025年实施涨价，预计3nm制程价格将上涨高达5%，而CoWoS封装价格可能上涨10%至20%。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":734,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":328065112727792,"gmtCreate":1721124126422,"gmtModify":1721124128239,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"说说你对这篇新闻的看法...","listText":"说说你对这篇新闻的看法...","text":"说说你对这篇新闻的看法...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/328065112727792","repostId":"1198304063","repostType":2,"repost":{"id":"1198304063","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":1721117144,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1198304063?lang=&edition=full","pubTime":"2024-07-16 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主要客户也是IPO投资者3、美商业组织称拜登政府关于“工作时间”的规定将伤害中小企业4、调查显示分析师和投资者看好下周金价表现5、实验室培育钻石受市场欢迎致原钻价格下跌6、特斯拉美国降价引发投资者不满：“这是短期麻醉剂”受美国劳动节假期影响，美股周一（9月4日）休市一日，9月5日恢复交易受美国劳动节假期影响，美股9月4日（周一）休市一日，9月5日（周二）恢复正常交易。美国洲际交易所（ICE）旗下布伦特原油期货合约交易提前于北京时间5日1：30结束，美国芝加哥商品交易所（CME）旗下贵金属、美国原油期货合约交易提前于北京时间5日2：30结束。美国劳动节起源于19世纪因工人们的斗争而引起的美国劳工运动。自20世纪初以来，这个假日一直被用来纪念劳动力在美国经济发展中所起的作用，并表扬他们对国家的贡献。软银旗下Arm寻求IPO定价47至51美元 主要客户也是IPO投资者软银旗下的芯片设计公司Arm计划在下周开始首次公开募股（IPO）时定价每股股票支付47至51美元的价格。 这意味着Arm的估值大约在500亿美元至540亿美元之间，发行规模为50亿美元至54亿美元。这将使Arm成为自2021年电动汽车制造商Rivian Automotive上市以来在纽约上市市值最高的公司。如果投资者需求强劲，软银可能会在IPO价格之前提高这一区间。Arm目前寻求的估值较640亿美元有所下降，软银上个月从其价值1000亿美元的愿景基金中收购了该公司25%的股份。美商业组织称拜登政府关于“工作时间”的规定将伤害中小企业美国几个贸易组织表示，拜登政府提出的增加数百万工人加班的规定可能会对已经在通胀压力中挣扎的小企业产生负面影响。美国劳工部提出的“恢复和延长加班保护”规则将要求雇主向年收入低于5.5万美元的某些工人支付加班费，这比目前的3.6万美元门槛大幅增加。恰逢劳动节，拜登政府周三宣布的提案很快遭到了零售和酒店业团体的批评。全国零售联合会在一份声明中指出，劳工部“拟议的门槛远高于通货膨胀率”，并补充说，政府可能无权“通过自动加息束缚未来政府的手脚。”调查显示分析师和投资者看好下周金价表现贵金属网站Kitco的调查显示，在经历了数周的谨慎和意见分歧之后，市场分析师和普通投资者都对黄金表现持乐观态度。参与调查的11位华尔街分析师中，7名分析师预计下周金价将走高，3人看跌，1人料持平。参与网络调查的534名普通投资者中，有360人看涨，101人看跌，73人持中性态度。Adrian Day资产管理公司总裁Adrian Day表示，形势似乎逐渐有利于黄金，多数消息表明全球经济正在走弱。市场已经定价了美国结束加息的预期，尽管“高利率将维持更长时间”仍在继续。实验室培育钻石受市场欢迎致原钻价格下跌随着越来越多的美国人转而选择用实验室合成的钻石制作订婚戒指，以及疫情后消费者在旅游和服务上耗尽积蓄，经济面临逆风，钻石需求全面减弱，一种钻石原石价格出现暴跌。为了应对需求的疲软，垄断型钻石开采公司戴比尔斯大幅下调了“精选可加工钻石”的价格，所谓“精选可加工钻石”指的是2至4克拉的原钻，经过抛光后可切割成约为原钻一半大小的钻石，从而生产出高质量但并非完美无瑕的钻石，并镶嵌在戒指上。据知情人士透露，戴比尔斯过去一年将这类钻石的价格下调了40%以上，其中7月份的一次下调幅度超过15%。特斯拉美国降价引发投资者不满：“这是短期麻醉剂”特斯拉本周在美国大幅下调Model S和X的售价，此举甚至引发了该公司一些最坚定支持者的不满。知名特斯拉多头、未来基金（Future Fund）管理合伙人加里·布莱克（Gary Black）在X平台上发帖称，降价是一种“短期麻醉剂”，会让潜在客户等待进一步降价。这位基金经理重申了他长期以来的观点，即从长期来看，广告可以教育潜在买家为什么应该购买电动汽车，以及特斯拉与其他电动汽车的区别。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1697,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":212630250881280,"gmtCreate":1692951520573,"gmtModify":1692951521998,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"说说你对这篇新闻的看法...","listText":"说说你对这篇新闻的看法...","text":"说说你对这篇新闻的看法...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/212630250881280","repostId":"1141489161","repostType":2,"repost":{"id":"1141489161","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":1692950749,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1141489161?lang=&edition=full","pubTime":"2023-08-25 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tg-height=\"240\"/></p><p>进入 2025 年，英特尔股价年内涨幅达 15.8%，看似形势好转，但深入分析便会发现，这一涨幅主要是受 <a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a> 和 <a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a> 收购传闻的推动，并非基于其自身的业务改善或行业竞争力提升。</p><p>而关于潜在的收购，尤其是台积电对英特尔的收购，目前仍面临着巨大的审批挑战。</p><p>从行业格局来看，英特尔和台积电在半导体领域均占据重要地位，若两者合并，将极大地改变全球半导体产业的竞争格局，这必然会引发监管机构的高度关注。</p><p>但美国外国投资委员会（CFIUS）几乎肯定会以国家安全为由，阻止台积电的收购。此外，国会可能也会反对这样的交易，并且《芯片与科学法案》的法律限制最迟也会阻碍这一收购。</p><p>无论是从反垄断角度，还是从国家战略层面考虑，这样大规模的收购要获得批准困难重重，因此实现的可能性微乎其微。把股价上涨的希望寄托在这种不太可能发生的收购传闻上，显然缺乏坚实的支撑。</p><p>此前，美国副总统 JD·万斯的相关言论曾引发市场波动，但这并未从根本上改变英特尔的基本面。英特尔需要的是切实有效的变革，新的领导团队或许能为公司带来全新的战略思路和管理方式。</p><p>目前英特尔在技术研发、市场竞争等方面面临诸多问题，例如在芯片制程技术上，与竞争对手相比存在一定差距，这导致其产品在性能和功耗等方面缺乏优势。</p><p>在市场份额争夺中， <a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">美国超微公司</a> 等竞争对手不断蚕食其市场，尤其是在数据中心、个人电脑等核心领域。</p><p>2024 年，英特尔的 x86 CPU 市场份额占比为 75% - 80%，而 2023 年这一比例为 82%。AMD的市场份额则增长至 20% - 25%，这得益于锐龙桌面 CPU 的市场需求。</p><p>苹果公司改用自研的 M1/M2 芯片，将英特尔从 Mac 业务中挤了出去，而且 AMD 还在服务器 CPU 领域侵蚀英特尔的市场份额。AMD 的霄龙（EPYC）芯片市场份额达到 25%，而英特尔数据中心业务组的销售额连续 10 个季度下滑。</p><p>在 GPU 领域，英特尔明显落后于 <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a> ，英伟达拥有令人惊叹的约 88% 的市场份额。对于人工智能领域的企业而言，英伟达的 GPU 是首选，该领域几乎不依赖英特尔的产品。</p><p>与此同时，像 <a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a> 云科技的 Graviton 芯片或 <a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a> 的张量处理单元（TPU）等 ARM 芯片，正逐渐成为英特尔至强（XEON）CPU 受认可的替代产品。</p><p>市场份额的缩减很大程度上是因为产品本身的落后，AMD 的锐龙（Zen）架构在能效和核心数量上击败了英特尔，尤其是霄龙芯片在很大程度上超越了英特尔的至强芯片。</p><p>在人工智能计算领域，英伟达凭借 A100 和 H100 系列产品成为无可争议的领导者。此外，英伟达凭借新的 Grace - ARM 芯片进军英特尔的核心业务领域，加剧了竞争，AMD 也在其中参与竞争。</p><p>而且，苹果公司凭借 M1 和 M2 芯片改变了高端笔记本电脑和台式电脑市场格局。最重要的是，英特尔仍在为 10 纳米和 7 纳米制程工艺问题而挣扎，这使得采用台积电代工的 AMD 得以超越英特尔。</p><p>因此，近期股价上涨很大程度上是市场的盲目炒作，没有哪个理性的投资者会因为美国副总统的几句话，或者未经证实的收购传闻而进行投资。尤其是考虑到美股目前处于非常脆弱的市场环境，仅凭这一点就可能给任何股票带来巨大压力。</p><p>Panther Lake 的推迟上市只是英特尔诸多问题的一个缩影。要真正走出困境，英特尔需要积极适应市场环境变化，解决技术和市场等核心问题，否则其未来发展仍将充满不确定性，股价表现也难以得到实质性的支撑。</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 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收购传闻的推动，并非基于其自身的业务改善或行业竞争力提升。</p><p>而关于潜在的收购，尤其是台积电对英特尔的收购，目前仍面临着巨大的审批挑战。</p><p>从行业格局来看，英特尔和台积电在半导体领域均占据重要地位，若两者合并，将极大地改变全球半导体产业的竞争格局，这必然会引发监管机构的高度关注。</p><p>但美国外国投资委员会（CFIUS）几乎肯定会以国家安全为由，阻止台积电的收购。此外，国会可能也会反对这样的交易，并且《芯片与科学法案》的法律限制最迟也会阻碍这一收购。</p><p>无论是从反垄断角度，还是从国家战略层面考虑，这样大规模的收购要获得批准困难重重，因此实现的可能性微乎其微。把股价上涨的希望寄托在这种不太可能发生的收购传闻上，显然缺乏坚实的支撑。</p><p>此前，美国副总统 JD·万斯的相关言论曾引发市场波动，但这并未从根本上改变英特尔的基本面。英特尔需要的是切实有效的变革，新的领导团队或许能为公司带来全新的战略思路和管理方式。</p><p>目前英特尔在技术研发、市场竞争等方面面临诸多问题，例如在芯片制程技术上，与竞争对手相比存在一定差距，这导致其产品在性能和功耗等方面缺乏优势。</p><p>在市场份额争夺中， <a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">美国超微公司</a> 等竞争对手不断蚕食其市场，尤其是在数据中心、个人电脑等核心领域。</p><p>2024 年，英特尔的 x86 CPU 市场份额占比为 75% - 80%，而 2023 年这一比例为 82%。AMD的市场份额则增长至 20% - 25%，这得益于锐龙桌面 CPU 的市场需求。</p><p>苹果公司改用自研的 M1/M2 芯片，将英特尔从 Mac 业务中挤了出去，而且 AMD 还在服务器 CPU 领域侵蚀英特尔的市场份额。AMD 的霄龙（EPYC）芯片市场份额达到 25%，而英特尔数据中心业务组的销售额连续 10 个季度下滑。</p><p>在 GPU 领域，英特尔明显落后于 <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a> ，英伟达拥有令人惊叹的约 88% 的市场份额。对于人工智能领域的企业而言，英伟达的 GPU 是首选，该领域几乎不依赖英特尔的产品。</p><p>与此同时，像 <a 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的推迟上市只是英特尔诸多问题的一个缩影。要真正走出困境，英特尔需要积极适应市场环境变化，解决技术和市场等核心问题，否则其未来发展仍将充满不确定性，股价表现也难以得到实质性的支撑。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/c74be4c2a08964ef2daf32217f693b44","relate_stocks":{"INTC":"英特尔"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1129430028","content_text":"知名分析师郭明錤发布的最新产业调查显示， 英特尔 的 Panther Lake（PTL）量产时间已从 2025 年 9 月初延后至 2025 年第四季度中期。由于芯片与成品（PC/NB）出货时间大约相差 2 - 4 周，这意味着 PTL 笔记本电脑（NB）可能要到 2026 年才会普及。这一延迟不仅使英特尔错失 2025 年年末销售旺季，还让其在 2025 年下半年的营收与利润面临下行风险。而这一事件，只是英特尔当前困境的冰山一角。从股价表现来看，英特尔股票的波动异常剧烈。去年年初其股价曾接近 50 美元，然而到了 2024 年 9 月却已跌至 18.90 美元，尽管在此期间半导体行业整体呈现上涨态势，这也反映出市场对其发展前景的担忧。进入 2025 年，英特尔股价年内涨幅达 15.8%，看似形势好转，但深入分析便会发现，这一涨幅主要是受 博通 和 台积电 收购传闻的推动，并非基于其自身的业务改善或行业竞争力提升。而关于潜在的收购，尤其是台积电对英特尔的收购，目前仍面临着巨大的审批挑战。从行业格局来看，英特尔和台积电在半导体领域均占据重要地位，若两者合并，将极大地改变全球半导体产业的竞争格局，这必然会引发监管机构的高度关注。但美国外国投资委员会（CFIUS）几乎肯定会以国家安全为由，阻止台积电的收购。此外，国会可能也会反对这样的交易，并且《芯片与科学法案》的法律限制最迟也会阻碍这一收购。无论是从反垄断角度，还是从国家战略层面考虑，这样大规模的收购要获得批准困难重重，因此实现的可能性微乎其微。把股价上涨的希望寄托在这种不太可能发生的收购传闻上，显然缺乏坚实的支撑。此前，美国副总统 JD·万斯的相关言论曾引发市场波动，但这并未从根本上改变英特尔的基本面。英特尔需要的是切实有效的变革，新的领导团队或许能为公司带来全新的战略思路和管理方式。目前英特尔在技术研发、市场竞争等方面面临诸多问题，例如在芯片制程技术上，与竞争对手相比存在一定差距，这导致其产品在性能和功耗等方面缺乏优势。在市场份额争夺中， 美国超微公司 等竞争对手不断蚕食其市场，尤其是在数据中心、个人电脑等核心领域。2024 年，英特尔的 x86 CPU 市场份额占比为 75% - 80%，而 2023 年这一比例为 82%。AMD的市场份额则增长至 20% - 25%，这得益于锐龙桌面 CPU 的市场需求。苹果公司改用自研的 M1/M2 芯片，将英特尔从 Mac 业务中挤了出去，而且 AMD 还在服务器 CPU 领域侵蚀英特尔的市场份额。AMD 的霄龙（EPYC）芯片市场份额达到 25%，而英特尔数据中心业务组的销售额连续 10 个季度下滑。在 GPU 领域，英特尔明显落后于 英伟达 ，英伟达拥有令人惊叹的约 88% 的市场份额。对于人工智能领域的企业而言，英伟达的 GPU 是首选，该领域几乎不依赖英特尔的产品。与此同时，像 亚马逊 云科技的 Graviton 芯片或 谷歌 的张量处理单元（TPU）等 ARM 芯片，正逐渐成为英特尔至强（XEON）CPU 受认可的替代产品。市场份额的缩减很大程度上是因为产品本身的落后，AMD 的锐龙（Zen）架构在能效和核心数量上击败了英特尔，尤其是霄龙芯片在很大程度上超越了英特尔的至强芯片。在人工智能计算领域，英伟达凭借 A100 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Inclusion，简称DEI）的行政命令，关闭了其网站上的网页。</p><p><strong>美联储自2021年以来一直未能实现2%的通胀目标，立法者可能会提高这一目标。</strong>通胀继续使许多美国人难以负担日常生活，这是2024年总统大选的一个决定性主题，也是两党都关心的问题。</p><p>众议院金融服务委员会新任主席弗伦奇-希尔（French Hill）在接受采访时说：“我们的很多成员对美联储在疫情后的政策表示担忧。”</p><p>华盛顿布鲁金斯学会高级研究员萨拉-宾德（Sarah Binder）说，<strong>听证会将是“高度紧张的”</strong>。她说，尽管美联储倾向于不参与党派辩论，但“它不能把自己封闭起来”，因为它在货币政策和监管政策上都需要公众的支持。</p><p>长期以来，鲍威尔一直寻求在国会山建立良好的人际关系，现在特朗普重回白宫，他尤其希望保持与许多共和党议员的良好关系。</p><p>就特朗普而言，他在美联储最近决定按兵不动后抨击了美联储，但此后又表示他可能不会插手。2月2日，他表示保持利率稳定是“正确的做法”。财政部长斯科特-贝森特上周在采访中谈到鲍威尔时说：“我相信他会做正确的事，所以不会有批评。”</p><p>以下是鲍威尔在听证会上可能面临的一些主要议题。</p><h2 id=\"id_1099730289\">货币政策</h2><p>自去年将基准利率总共下调一个百分点后，美联储官员表示，他们希望喘口气，对经济进行评估。鲍威尔没有理由偏离这一信息。</p><p>1月份的就业报告表现稳健，失业率降至4%，通胀率仍高于美联储的目标利率，去年上升了2.6%。</p><p><strong>不过，一些民主党人可能会就特朗普对加拿大和墨西哥的关税威胁及其对经济增长和通胀的潜在影响向鲍威尔提问。鲍威尔在谈及特朗普的政策时一直有所保留，但可能会受到压力，要求他更清晰地阐述这些政策。</strong></p><p>华盛顿政策分析公司LH Meyer的经济学家德里克-唐（Derek Tang）说：“当我们现在有真正的政策需要评估时，沉默策略就变得越来越脆弱。”</p><p>如果鲍威尔真的就关税问题发表评论，可能会引发共和党人的质疑，问他为什么不就前总统拜登时期的疫情救助支出带来的通胀风险发表看法。</p><p>众议院金融服务委员会新任主席希尔说，“许多”众议院委员会成员认为鲍威尔“本应公开反对大幅增加支出。”</p><p>这位阿肯色州共和党人还表示，美联储即将对2020年推出的货币政策框架进行审查，这是他关注的一个问题。</p><p>希尔说：“美联储对其通胀目标的评估，以及其通胀分析和规划，无论是在宪法大道上的美联储，还是在国会山这里，都是人们最关心的问题。因此，我认为这将是一个关键点。”</p><h2 id=\"id_3378692983\">多样性、平等与包容</h2><p>民主党人可能会就美联储为遵守特朗普的行政命令而采取的明显措施向鲍威尔施压，特朗普的行政命令旨在废除联邦政府的DEI政策。</p><p>根据《多德-弗兰克法案》（Dodd-Frank Act），美联储和其他几家<a href=\"https://laohu8.com/S/FISI\">金融机构</a>都有多元化和包容性的义务。鲍威尔表示，美联储正在努力使其做法与“适当且符合适用法律”的DEI行政命令保持一致。</p><p>众议院金融服务委员会的头号民主党人玛克辛-沃特斯（Maxine Waters）在支持《多德-弗兰克法案》中与多元化相关的要求方面发挥了关键作用。</p><p>她上个月致信司法部和其他机构，称特朗普的行政命令“不能凌驾于《多德-弗兰克法案》、联邦反歧视法或员工宪法权利的要求之上”。</p><p>据国会山的助手称，鉴于与DEI有关的举动、巴尔的辞职以及美联储退出了一个气候研究组织，<strong>民主党人可能会就鲍威尔对美联储独立性的看法对他进行质询</strong>。</p><h2 id=\"id_1448494525\">银行监管</h2><p>特朗普在联邦机构中释放了一股放松监管的力量，包括那些监管银行的机构。</p><p>特朗普任命的联邦存款保险公司代理主管特拉维斯-希尔（Travis Hill）在1月份发表了一份声明，其中包括“对法规、指南和手册进行全面审查”，以确保它们能促进经济增长。</p><p>众议院和参议院的共和党人可能会试探鲍威尔，看他是否认同某些方面。参议院银行委员会主席、南卡罗来纳州共和党人蒂姆-斯科特（Tim Scott）的发言人表示，斯科特将强调合规成本给小型银行带来的负担。</p><p>据发言人称，斯科特感兴趣的其他话题还包括未完成的银行资本提案和所谓的“去银行化”，即剥夺一些个人和企业的银行服务的做法。</p><p>鲍威尔可能会暂时避开讨论新的监管举措，称他正在等待白宫任命新的监管副主席。美联储表示，在巴尔的继任者确认之前，不会制定重大规则。不过，预计议员们会向鲍威尔询问意见。</p><p>联邦存款保险公司代理主管希尔说：“银行监管决策的责任在于整个理事会，而他是理事会的主席。”</p></body></html>","source":"xnew_highlight","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>鲍威尔今晚勇闯国会山，特朗普将是“高压”听证会的绝对主题</title>\n<style 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Binder）说，听证会将是“高度紧张的”。她说，尽管美联储倾向于不参与党派辩论，但“它不能把自己封闭起来”，因为它在货币政策和监管政策上都需要公众的支持。长期以来，鲍威尔一直寻求在国会山建立良好的人际关系，现在特朗普重回白宫，他尤其希望保持与许多共和党议员的良好关系。就特朗普而言，他在美联储最近决定按兵不动后抨击了美联储，但此后又表示他可能不会插手。2月2日，他表示保持利率稳定是“正确的做法”。财政部长斯科特-贝森特上周在采访中谈到鲍威尔时说：“我相信他会做正确的事，所以不会有批评。”以下是鲍威尔在听证会上可能面临的一些主要议题。货币政策自去年将基准利率总共下调一个百分点后，美联储官员表示，他们希望喘口气，对经济进行评估。鲍威尔没有理由偏离这一信息。1月份的就业报告表现稳健，失业率降至4%，通胀率仍高于美联储的目标利率，去年上升了2.6%。不过，一些民主党人可能会就特朗普对加拿大和墨西哥的关税威胁及其对经济增长和通胀的潜在影响向鲍威尔提问。鲍威尔在谈及特朗普的政策时一直有所保留，但可能会受到压力，要求他更清晰地阐述这些政策。华盛顿政策分析公司LH Meyer的经济学家德里克-唐（Derek Tang）说：“当我们现在有真正的政策需要评估时，沉默策略就变得越来越脆弱。”如果鲍威尔真的就关税问题发表评论，可能会引发共和党人的质疑，问他为什么不就前总统拜登时期的疫情救助支出带来的通胀风险发表看法。众议院金融服务委员会新任主席希尔说，“许多”众议院委员会成员认为鲍威尔“本应公开反对大幅增加支出。”这位阿肯色州共和党人还表示，美联储即将对2020年推出的货币政策框架进行审查，这是他关注的一个问题。希尔说：“美联储对其通胀目标的评估，以及其通胀分析和规划，无论是在宪法大道上的美联储，还是在国会山这里，都是人们最关心的问题。因此，我认为这将是一个关键点。”多样性、平等与包容民主党人可能会就美联储为遵守特朗普的行政命令而采取的明显措施向鲍威尔施压，特朗普的行政命令旨在废除联邦政府的DEI政策。根据《多德-弗兰克法案》（Dodd-Frank Act），美联储和其他几家金融机构都有多元化和包容性的义务。鲍威尔表示，美联储正在努力使其做法与“适当且符合适用法律”的DEI行政命令保持一致。众议院金融服务委员会的头号民主党人玛克辛-沃特斯（Maxine Waters）在支持《多德-弗兰克法案》中与多元化相关的要求方面发挥了关键作用。她上个月致信司法部和其他机构，称特朗普的行政命令“不能凌驾于《多德-弗兰克法案》、联邦反歧视法或员工宪法权利的要求之上”。据国会山的助手称，鉴于与DEI有关的举动、巴尔的辞职以及美联储退出了一个气候研究组织，民主党人可能会就鲍威尔对美联储独立性的看法对他进行质询。银行监管特朗普在联邦机构中释放了一股放松监管的力量，包括那些监管银行的机构。特朗普任命的联邦存款保险公司代理主管特拉维斯-希尔（Travis Hill）在1月份发表了一份声明，其中包括“对法规、指南和手册进行全面审查”，以确保它们能促进经济增长。众议院和参议院的共和党人可能会试探鲍威尔，看他是否认同某些方面。参议院银行委员会主席、南卡罗来纳州共和党人蒂姆-斯科特（Tim Scott）的发言人表示，斯科特将强调合规成本给小型银行带来的负担。据发言人称，斯科特感兴趣的其他话题还包括未完成的银行资本提案和所谓的“去银行化”，即剥夺一些个人和企业的银行服务的做法。鲍威尔可能会暂时避开讨论新的监管举措，称他正在等待白宫任命新的监管副主席。美联储表示，在巴尔的继任者确认之前，不会制定重大规则。不过，预计议员们会向鲍威尔询问意见。联邦存款保险公司代理主管希尔说：“银行监管决策的责任在于整个理事会，而他是理事会的主席。”","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":300,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":392669286625496,"gmtCreate":1736911814992,"gmtModify":1736911816726,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"说说你对这篇新闻的看法...","listText":"说说你对这篇新闻的看法...","text":"说说你对这篇新闻的看法...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/392669286625496","repostId":"1155349298","repostType":2,"repost":{"id":"1155349298","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":1736861414,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1155349298?lang=&edition=full","pubTime":"2025-01-14 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10:30","market":"us","language":"zh","title":"干翻英伟达，明年将是转折吗？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2493261151","media":"格隆汇APP","summary":"市场对博通及ASIC的关注，甚至盖过了英伟达即将量产发货的Blackwell。下游科技大厂对英伟达的抵抗，终于来到高潮了吗？01英伟达时刻重现上周四盘后，博通公布第四财季及全年财报。而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。","content":"<html><head></head><body><p>就在近几天<a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a>因为ASIC大涨，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>股价却从11月21日突破新高之后一直震荡向下。</p><p>目前，博通市值高达1.03万亿美元，在半导体芯片公司中仅次于3.29万亿的英伟达。市场对博通及ASIC的关注，甚至盖过了英伟达即将量产发货的Blackwell。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/57735aca33214142a3a9bbdfea43d590\" alt=\"\"/>下游科技大厂对英伟达的抵抗，终于来到高潮了吗？对于国内的AI产业又有什么启示？</p><p><strong>01</strong></p><p><strong>英伟达时刻重现</strong></p><p>上周四盘后，博通公布第四财季及全年财报。除了各项收入指标全面增长，<strong>其中最大的亮点是，</strong>2024年半导体业务收入中有122亿美元来自AI收入，同比增长220%，2倍的增量主要得益于领先的人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>芯片XPU和以太网网络产品组合。</p><p>同时博通还透露，目前正在与三个非常大型的客户开发AI芯片，预计明年公司AI芯片的市场规模为150亿-200亿美元。</p><p>现在市场逐渐意识到，<strong>大型云服务商们对博通定制人工智能芯片和网络设备的需求旺盛，开始对一直统治AI加速芯片市场的英伟达构成了威胁。</strong></p><p>这层理解，直接驱动博通在连续两个交易日里上涨了38%，成为第二家万亿市值的芯片公司。上一次大市值芯片公司能出现如此大的涨幅，还是去年5月份公布超预期业绩指引的英伟达，随后也走上了万亿市值之路。</p><p>历史何其惊人的相似，博通和英伟达的叙事里有一个共同点，那就是<strong>AI芯片需求的爆发式增长</strong>，而英伟达却是博通叙事里的那条“恶龙”。</p><p>众所周知，英伟达的卡非常贵，还很难拿货。对于大型云服务商来说，替换成本不仅仅是自研芯片那么简单，而是算力基础设施投入运营，提供云服务的综合成本(TCO)优化，这直接影响了云服务商之间的竞争。</p><p>因此，过去正当科技大厂们哄抢英伟达芯片的同时，他们还纷纷下场自研芯片，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>找到博通开发TPU，<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>和Marvel达成五年合作协议，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>在过去一年已经实现了“CPU+GPU+DPU”全面自研。</p><p>这里，巨头们的目标是一致的，即<strong>优化成本的定制化芯片需求，而博通提供的解决方案正好能够解决燃眉之急。</strong></p><p><strong>ASIC是一款高度定制化的芯片</strong>，行业称之为专用集成电路，跟通用GPU比起来，ASIC被应用于特定设计和制造设备里，执行和优化某项功能，比如更快的处理速度和更低的能耗。</p><p>一般下游大厂有需求，找芯片设计公司帮忙做出来，自己开发周期长，但一旦做出来之后不用再给英伟达交那么多税，专门应用于自己的算法模型使用即可。实际的例子，就是博通帮助谷歌开发的TPU系列。</p><p><strong>芯片设计公司在XPU的合作模式中承担着越来越重要的角色</strong>，不仅接管了前后端的设计外包，有的甚至能把流片和封装也干了，最终帮助大厂在算力性能和成本上达成平衡点。</p><p>在ASIC市场中，目前博通以55%-60%的份额位居第一，Marvell以13%-15%的份额位列第二。</p><p><strong>国内做ASIC芯片也有这么几家，<a href=\"https://laohu8.com/S/688256\">寒武纪</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/688343\">云天励飞</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/300223\">北京君正</a>以及<a href=\"https://laohu8.com/S/300672\">国科微</a>。</strong></p><p>近期连续上涨，市值已经超过2800亿的寒武纪，公司的AI芯片走的就是ASIC路线，2016年即推出了首款NPU。据悉，公司正在研发的思元590，直接对标华为的升腾910B和英伟达H100。</p><p>虽然公司目前业绩难以匹配上估值，但从三季度存货和预付账款大幅增长的趋势可以看出未来积极的生产投入，随着先进制程芯片自主可控的需求加强，未来收入放量确定性高。</p><p>有机构预计，<strong>客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。</strong></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8374be8a95c54668a1b96d8a2056f6cd\" alt=\"\"/>除了英伟达以外，博通目前在芯片领域里占据了最好的生态地位。</p><p>这是因为，<strong>AI基建并不只是搞定芯片那么简单。</strong></p><p>英伟达统治AI训练市场的王牌，除了芯片，还有CUDA和NV LINK，前者与芯片高度适配的软件开发工具，后者则是能提供高速低延迟工作环境的专用网络协议。</p><p>定制化芯片摆脱了云服务商对CUDA的依赖，但博通出色的不止是ASIC，网络专用协议和相关芯片IP也一应俱全，这使得博通有能力帮助客户搞出XPU+超高速互联集群服务器来。</p><p>而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。</p><p>其一，Blackwell能否在未来继续统治市场，这款芯片将在今年四季度小幅出货，明年预计将成为英伟达主力产品。但随着大型科技公司定制化ASIC成为常态，以及推理计算需求的成倍增长，英伟达GPU可能无法继续统治推理市场。</p><p>其二，英伟达面临的另一个阻力，是过去两年惊人的业绩增长所设定的高标准。</p><p>FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。</p><p>市场对AI芯片竞争格局的认知正在重新修正，明年可能就会有巨大的变化。</p><p>博通定制化ASIC方案崭露头角，跟当年<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>挑战传统IDM，有些异曲同工的。</p><p><strong>02</strong></p><p><strong>明年将是推理之年</strong></p><p>ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：<strong>推理。</strong></p><p>近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。</p><p>Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：<strong>面向智能体时代的AI模型。</strong></p><p>时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，<strong>随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/35e2114a509749daabee02c98fb7a734\" title=\"（Open AI）\"/><span>（Open AI）</span></p><p>Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。</p><p>但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，<strong>下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。</strong></p><p>而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。</p><p>所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即<strong>模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。</strong></p><p>在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。</p><p>巴克莱的另一份报告则预计，预计<strong>AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。</strong></p><p>10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。</p><p>在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。</p><p>谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。</p><p>细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。</p><p><strong>而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。</strong></p><p>今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。</p><p>国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/46fd4b8de09b4540b3e3170d3dfa019c\" title=\"（Ola Friend；官网）\"/><span>（Ola Friend；官网）</span></p><p><strong>03</strong></p><p><strong>AI渗透率即将跨越鸿沟？</strong></p><p>机构预测，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。</p><p>但，<strong>ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退。这两种技术可能将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。</strong></p><p>可以肯定的说，AI目前还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端，未来类似的“英伟达时刻”将会更多出现在推理端。</p><p>不过，欲戴王冠必承其重。譬如Arm，在2月份给出了乐观的预测，并表示这“只是人工智能繁荣的开始”。股价在接下来的三个交易日内飙升93%，但此后股价经历了较大的波动，目前已较7月份的高点下跌逾20%。</p><p>而过去一周，博通2025财年每股净收益的预期上涨了12%。并非每一个“英伟达时刻”都能带来持续增长。（全文完）</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>干翻英伟达，明年将是转折吗？</title>\n<style 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href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>芯片XPU和以太网网络产品组合。</p><p>同时博通还透露，目前正在与三个非常大型的客户开发AI芯片，预计明年公司AI芯片的市场规模为150亿-200亿美元。</p><p>现在市场逐渐意识到，<strong>大型云服务商们对博通定制人工智能芯片和网络设备的需求旺盛，开始对一直统治AI加速芯片市场的英伟达构成了威胁。</strong></p><p>这层理解，直接驱动博通在连续两个交易日里上涨了38%，成为第二家万亿市值的芯片公司。上一次大市值芯片公司能出现如此大的涨幅，还是去年5月份公布超预期业绩指引的英伟达，随后也走上了万亿市值之路。</p><p>历史何其惊人的相似，博通和英伟达的叙事里有一个共同点，那就是<strong>AI芯片需求的爆发式增长</strong>，而英伟达却是博通叙事里的那条“恶龙”。</p><p>众所周知，英伟达的卡非常贵，还很难拿货。对于大型云服务商来说，替换成本不仅仅是自研芯片那么简单，而是算力基础设施投入运营，提供云服务的综合成本(TCO)优化，这直接影响了云服务商之间的竞争。</p><p>因此，过去正当科技大厂们哄抢英伟达芯片的同时，他们还纷纷下场自研芯片，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>找到博通开发TPU，<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>和Marvel达成五年合作协议，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>在过去一年已经实现了“CPU+GPU+DPU”全面自研。</p><p>这里，巨头们的目标是一致的，即<strong>优化成本的定制化芯片需求，而博通提供的解决方案正好能够解决燃眉之急。</strong></p><p><strong>ASIC是一款高度定制化的芯片</strong>，行业称之为专用集成电路，跟通用GPU比起来，ASIC被应用于特定设计和制造设备里，执行和优化某项功能，比如更快的处理速度和更低的能耗。</p><p>一般下游大厂有需求，找芯片设计公司帮忙做出来，自己开发周期长，但一旦做出来之后不用再给英伟达交那么多税，专门应用于自己的算法模型使用即可。实际的例子，就是博通帮助谷歌开发的TPU系列。</p><p><strong>芯片设计公司在XPU的合作模式中承担着越来越重要的角色</strong>，不仅接管了前后端的设计外包，有的甚至能把流片和封装也干了，最终帮助大厂在算力性能和成本上达成平衡点。</p><p>在ASIC市场中，目前博通以55%-60%的份额位居第一，Marvell以13%-15%的份额位列第二。</p><p><strong>国内做ASIC芯片也有这么几家，<a href=\"https://laohu8.com/S/688256\">寒武纪</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/688343\">云天励飞</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/300223\">北京君正</a>以及<a href=\"https://laohu8.com/S/300672\">国科微</a>。</strong></p><p>近期连续上涨，市值已经超过2800亿的寒武纪，公司的AI芯片走的就是ASIC路线，2016年即推出了首款NPU。据悉，公司正在研发的思元590，直接对标华为的升腾910B和英伟达H100。</p><p>虽然公司目前业绩难以匹配上估值，但从三季度存货和预付账款大幅增长的趋势可以看出未来积极的生产投入，随着先进制程芯片自主可控的需求加强，未来收入放量确定性高。</p><p>有机构预计，<strong>客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。</strong></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8374be8a95c54668a1b96d8a2056f6cd\" alt=\"\"/>除了英伟达以外，博通目前在芯片领域里占据了最好的生态地位。</p><p>这是因为，<strong>AI基建并不只是搞定芯片那么简单。</strong></p><p>英伟达统治AI训练市场的王牌，除了芯片，还有CUDA和NV LINK，前者与芯片高度适配的软件开发工具，后者则是能提供高速低延迟工作环境的专用网络协议。</p><p>定制化芯片摆脱了云服务商对CUDA的依赖，但博通出色的不止是ASIC，网络专用协议和相关芯片IP也一应俱全，这使得博通有能力帮助客户搞出XPU+超高速互联集群服务器来。</p><p>而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。</p><p>其一，Blackwell能否在未来继续统治市场，这款芯片将在今年四季度小幅出货，明年预计将成为英伟达主力产品。但随着大型科技公司定制化ASIC成为常态，以及推理计算需求的成倍增长，英伟达GPU可能无法继续统治推理市场。</p><p>其二，英伟达面临的另一个阻力，是过去两年惊人的业绩增长所设定的高标准。</p><p>FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。</p><p>市场对AI芯片竞争格局的认知正在重新修正，明年可能就会有巨大的变化。</p><p>博通定制化ASIC方案崭露头角，跟当年<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>挑战传统IDM，有些异曲同工的。</p><p><strong>02</strong></p><p><strong>明年将是推理之年</strong></p><p>ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：<strong>推理。</strong></p><p>近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。</p><p>Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：<strong>面向智能体时代的AI模型。</strong></p><p>时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，<strong>随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/35e2114a509749daabee02c98fb7a734\" title=\"（Open AI）\"/><span>（Open AI）</span></p><p>Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。</p><p>但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，<strong>下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。</strong></p><p>而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。</p><p>所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即<strong>模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。</strong></p><p>在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。</p><p>巴克莱的另一份报告则预计，预计<strong>AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。</strong></p><p>10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。</p><p>在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。</p><p>谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。</p><p>细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。</p><p><strong>而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。</strong></p><p>今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。</p><p>国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/46fd4b8de09b4540b3e3170d3dfa019c\" title=\"（Ola Friend；官网）\"/><span>（Ola Friend；官网）</span></p><p><strong>03</strong></p><p><strong>AI渗透率即将跨越鸿沟？</strong></p><p>机构预测，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。</p><p>但，<strong>ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退。这两种技术可能将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。</strong></p><p>可以肯定的说，AI目前还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端，未来类似的“英伟达时刻”将会更多出现在推理端。</p><p>不过，欲戴王冠必承其重。譬如Arm，在2月份给出了乐观的预测，并表示这“只是人工智能繁荣的开始”。股价在接下来的三个交易日内飙升93%，但此后股价经历了较大的波动，目前已较7月份的高点下跌逾20%。</p><p>而过去一周，博通2025财年每股净收益的预期上涨了12%。并非每一个“英伟达时刻”都能带来持续增长。（全文完）</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/f5e8aba7de194dc92d26747c1cfec057","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达","AVGO":"博通"},"source_url":"http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwNjExNDkyOA==&mid=2649859859&idx=1&sn=94186b24d3a89a9e314b493178938168&chksm=83175c0cb460d51afaa8cc0b6685758861404d964429e6a7db6321542b5ba405368a20d9b467#rd","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2493261151","content_text":"就在近几天博通因为ASIC大涨，英伟达股价却从11月21日突破新高之后一直震荡向下。目前，博通市值高达1.03万亿美元，在半导体芯片公司中仅次于3.29万亿的英伟达。市场对博通及ASIC的关注，甚至盖过了英伟达即将量产发货的Blackwell。下游科技大厂对英伟达的抵抗，终于来到高潮了吗？对于国内的AI产业又有什么启示？01英伟达时刻重现上周四盘后，博通公布第四财季及全年财报。除了各项收入指标全面增长，其中最大的亮点是，2024年半导体业务收入中有122亿美元来自AI收入，同比增长220%，2倍的增量主要得益于领先的人工智能芯片XPU和以太网网络产品组合。同时博通还透露，目前正在与三个非常大型的客户开发AI芯片，预计明年公司AI芯片的市场规模为150亿-200亿美元。现在市场逐渐意识到，大型云服务商们对博通定制人工智能芯片和网络设备的需求旺盛，开始对一直统治AI加速芯片市场的英伟达构成了威胁。这层理解，直接驱动博通在连续两个交易日里上涨了38%，成为第二家万亿市值的芯片公司。上一次大市值芯片公司能出现如此大的涨幅，还是去年5月份公布超预期业绩指引的英伟达，随后也走上了万亿市值之路。历史何其惊人的相似，博通和英伟达的叙事里有一个共同点，那就是AI芯片需求的爆发式增长，而英伟达却是博通叙事里的那条“恶龙”。众所周知，英伟达的卡非常贵，还很难拿货。对于大型云服务商来说，替换成本不仅仅是自研芯片那么简单，而是算力基础设施投入运营，提供云服务的综合成本(TCO)优化，这直接影响了云服务商之间的竞争。因此，过去正当科技大厂们哄抢英伟达芯片的同时，他们还纷纷下场自研芯片，谷歌找到博通开发TPU，亚马逊和Marvel达成五年合作协议，微软在过去一年已经实现了“CPU+GPU+DPU”全面自研。这里，巨头们的目标是一致的，即优化成本的定制化芯片需求，而博通提供的解决方案正好能够解决燃眉之急。ASIC是一款高度定制化的芯片，行业称之为专用集成电路，跟通用GPU比起来，ASIC被应用于特定设计和制造设备里，执行和优化某项功能，比如更快的处理速度和更低的能耗。一般下游大厂有需求，找芯片设计公司帮忙做出来，自己开发周期长，但一旦做出来之后不用再给英伟达交那么多税，专门应用于自己的算法模型使用即可。实际的例子，就是博通帮助谷歌开发的TPU系列。芯片设计公司在XPU的合作模式中承担着越来越重要的角色，不仅接管了前后端的设计外包，有的甚至能把流片和封装也干了，最终帮助大厂在算力性能和成本上达成平衡点。在ASIC市场中，目前博通以55%-60%的份额位居第一，Marvell以13%-15%的份额位列第二。国内做ASIC芯片也有这么几家，寒武纪、云天励飞、北京君正以及国科微。近期连续上涨，市值已经超过2800亿的寒武纪，公司的AI芯片走的就是ASIC路线，2016年即推出了首款NPU。据悉，公司正在研发的思元590，直接对标华为的升腾910B和英伟达H100。虽然公司目前业绩难以匹配上估值，但从三季度存货和预付账款大幅增长的趋势可以看出未来积极的生产投入，随着先进制程芯片自主可控的需求加强，未来收入放量确定性高。有机构预计，客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。除了英伟达以外，博通目前在芯片领域里占据了最好的生态地位。这是因为，AI基建并不只是搞定芯片那么简单。英伟达统治AI训练市场的王牌，除了芯片，还有CUDA和NV LINK，前者与芯片高度适配的软件开发工具，后者则是能提供高速低延迟工作环境的专用网络协议。定制化芯片摆脱了云服务商对CUDA的依赖，但博通出色的不止是ASIC，网络专用协议和相关芯片IP也一应俱全，这使得博通有能力帮助客户搞出XPU+超高速互联集群服务器来。而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。其一，Blackwell能否在未来继续统治市场，这款芯片将在今年四季度小幅出货，明年预计将成为英伟达主力产品。但随着大型科技公司定制化ASIC成为常态，以及推理计算需求的成倍增长，英伟达GPU可能无法继续统治推理市场。其二，英伟达面临的另一个阻力，是过去两年惊人的业绩增长所设定的高标准。FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。市场对AI芯片竞争格局的认知正在重新修正，明年可能就会有巨大的变化。博通定制化ASIC方案崭露头角，跟当年台积电挑战传统IDM，有些异曲同工的。02明年将是推理之年ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：推理。近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：面向智能体时代的AI模型。时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。（Open AI）Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。巴克莱的另一份报告则预计，预计AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。（Ola Friend；官网）03AI渗透率即将跨越鸿沟？机构预测，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。但，ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退。这两种技术可能将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。可以肯定的说，AI目前还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端，未来类似的“英伟达时刻”将会更多出现在推理端。不过，欲戴王冠必承其重。譬如Arm，在2月份给出了乐观的预测，并表示这“只是人工智能繁荣的开始”。股价在接下来的三个交易日内飙升93%，但此后股价经历了较大的波动，目前已较7月份的高点下跌逾20%。而过去一周，博通2025财年每股净收益的预期上涨了12%。并非每一个“英伟达时刻”都能带来持续增长。（全文完）","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":439,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":384267466870792,"gmtCreate":1734845558215,"gmtModify":1734845560200,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"说说你对这篇新闻的看法...","listText":"说说你对这篇新闻的看法...","text":"说说你对这篇新闻的看法...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/384267466870792","repostId":"2493261151","repostType":2,"repost":{"id":"2493261151","kind":"highlight","weMediaInfo":{"introduction":"早报天天读，汇集天下事，做最好听的有声财经播报。","home_visible":1,"media_name":"格隆汇APP","id":"11","head_image":"https://static.tigerbbs.com/d06797dbcc3b4b9e839c351ca5a14e4d"},"pubTimestamp":1734834645,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2493261151?lang=&edition=full","pubTime":"2024-12-22 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href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>芯片XPU和以太网网络产品组合。</p><p>同时博通还透露，目前正在与三个非常大型的客户开发AI芯片，预计明年公司AI芯片的市场规模为150亿-200亿美元。</p><p>现在市场逐渐意识到，<strong>大型云服务商们对博通定制人工智能芯片和网络设备的需求旺盛，开始对一直统治AI加速芯片市场的英伟达构成了威胁。</strong></p><p>这层理解，直接驱动博通在连续两个交易日里上涨了38%，成为第二家万亿市值的芯片公司。上一次大市值芯片公司能出现如此大的涨幅，还是去年5月份公布超预期业绩指引的英伟达，随后也走上了万亿市值之路。</p><p>历史何其惊人的相似，博通和英伟达的叙事里有一个共同点，那就是<strong>AI芯片需求的爆发式增长</strong>，而英伟达却是博通叙事里的那条“恶龙”。</p><p>众所周知，英伟达的卡非常贵，还很难拿货。对于大型云服务商来说，替换成本不仅仅是自研芯片那么简单，而是算力基础设施投入运营，提供云服务的综合成本(TCO)优化，这直接影响了云服务商之间的竞争。</p><p>因此，过去正当科技大厂们哄抢英伟达芯片的同时，他们还纷纷下场自研芯片，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>找到博通开发TPU，<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>和Marvel达成五年合作协议，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>在过去一年已经实现了“CPU+GPU+DPU”全面自研。</p><p>这里，巨头们的目标是一致的，即<strong>优化成本的定制化芯片需求，而博通提供的解决方案正好能够解决燃眉之急。</strong></p><p><strong>ASIC是一款高度定制化的芯片</strong>，行业称之为专用集成电路，跟通用GPU比起来，ASIC被应用于特定设计和制造设备里，执行和优化某项功能，比如更快的处理速度和更低的能耗。</p><p>一般下游大厂有需求，找芯片设计公司帮忙做出来，自己开发周期长，但一旦做出来之后不用再给英伟达交那么多税，专门应用于自己的算法模型使用即可。实际的例子，就是博通帮助谷歌开发的TPU系列。</p><p><strong>芯片设计公司在XPU的合作模式中承担着越来越重要的角色</strong>，不仅接管了前后端的设计外包，有的甚至能把流片和封装也干了，最终帮助大厂在算力性能和成本上达成平衡点。</p><p>在ASIC市场中，目前博通以55%-60%的份额位居第一，Marvell以13%-15%的份额位列第二。</p><p><strong>国内做ASIC芯片也有这么几家，<a href=\"https://laohu8.com/S/688256\">寒武纪</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/688343\">云天励飞</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/300223\">北京君正</a>以及<a href=\"https://laohu8.com/S/300672\">国科微</a>。</strong></p><p>近期连续上涨，市值已经超过2800亿的寒武纪，公司的AI芯片走的就是ASIC路线，2016年即推出了首款NPU。据悉，公司正在研发的思元590，直接对标华为的升腾910B和英伟达H100。</p><p>虽然公司目前业绩难以匹配上估值，但从三季度存货和预付账款大幅增长的趋势可以看出未来积极的生产投入，随着先进制程芯片自主可控的需求加强，未来收入放量确定性高。</p><p>有机构预计，<strong>客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。</strong></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8374be8a95c54668a1b96d8a2056f6cd\" alt=\"\"/>除了英伟达以外，博通目前在芯片领域里占据了最好的生态地位。</p><p>这是因为，<strong>AI基建并不只是搞定芯片那么简单。</strong></p><p>英伟达统治AI训练市场的王牌，除了芯片，还有CUDA和NV LINK，前者与芯片高度适配的软件开发工具，后者则是能提供高速低延迟工作环境的专用网络协议。</p><p>定制化芯片摆脱了云服务商对CUDA的依赖，但博通出色的不止是ASIC，网络专用协议和相关芯片IP也一应俱全，这使得博通有能力帮助客户搞出XPU+超高速互联集群服务器来。</p><p>而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。</p><p>其一，Blackwell能否在未来继续统治市场，这款芯片将在今年四季度小幅出货，明年预计将成为英伟达主力产品。但随着大型科技公司定制化ASIC成为常态，以及推理计算需求的成倍增长，英伟达GPU可能无法继续统治推理市场。</p><p>其二，英伟达面临的另一个阻力，是过去两年惊人的业绩增长所设定的高标准。</p><p>FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。</p><p>市场对AI芯片竞争格局的认知正在重新修正，明年可能就会有巨大的变化。</p><p>博通定制化ASIC方案崭露头角，跟当年<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>挑战传统IDM，有些异曲同工的。</p><p><strong>02</strong></p><p><strong>明年将是推理之年</strong></p><p>ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：<strong>推理。</strong></p><p>近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。</p><p>Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：<strong>面向智能体时代的AI模型。</strong></p><p>时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，<strong>随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/35e2114a509749daabee02c98fb7a734\" title=\"（Open AI）\"/><span>（Open AI）</span></p><p>Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。</p><p>但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，<strong>下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。</strong></p><p>而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。</p><p>所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即<strong>模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。</strong></p><p>在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。</p><p>巴克莱的另一份报告则预计，预计<strong>AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。</strong></p><p>10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。</p><p>在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。</p><p>谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。</p><p>细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。</p><p><strong>而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。</strong></p><p>今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。</p><p>国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/46fd4b8de09b4540b3e3170d3dfa019c\" title=\"（Ola Friend；官网）\"/><span>（Ola Friend；官网）</span></p><p><strong>03</strong></p><p><strong>AI渗透率即将跨越鸿沟？</strong></p><p>机构预测，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。</p><p>但，<strong>ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退。这两种技术可能将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。</strong></p><p>可以肯定的说，AI目前还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端，未来类似的“英伟达时刻”将会更多出现在推理端。</p><p>不过，欲戴王冠必承其重。譬如Arm，在2月份给出了乐观的预测，并表示这“只是人工智能繁荣的开始”。股价在接下来的三个交易日内飙升93%，但此后股价经历了较大的波动，目前已较7月份的高点下跌逾20%。</p><p>而过去一周，博通2025财年每股净收益的预期上涨了12%。并非每一个“英伟达时刻”都能带来持续增长。（全文完）</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>干翻英伟达，明年将是转折吗？</title>\n<style 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href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a>因为ASIC大涨，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>股价却从11月21日突破新高之后一直震荡向下。</p><p>目前，博通市值高达1.03万亿美元，在半导体芯片公司中仅次于3.29万亿的英伟达。市场对博通及ASIC的关注，甚至盖过了英伟达即将量产发货的Blackwell。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/57735aca33214142a3a9bbdfea43d590\" alt=\"\"/>下游科技大厂对英伟达的抵抗，终于来到高潮了吗？对于国内的AI产业又有什么启示？</p><p><strong>01</strong></p><p><strong>英伟达时刻重现</strong></p><p>上周四盘后，博通公布第四财季及全年财报。除了各项收入指标全面增长，<strong>其中最大的亮点是，</strong>2024年半导体业务收入中有122亿美元来自AI收入，同比增长220%，2倍的增量主要得益于领先的人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>芯片XPU和以太网网络产品组合。</p><p>同时博通还透露，目前正在与三个非常大型的客户开发AI芯片，预计明年公司AI芯片的市场规模为150亿-200亿美元。</p><p>现在市场逐渐意识到，<strong>大型云服务商们对博通定制人工智能芯片和网络设备的需求旺盛，开始对一直统治AI加速芯片市场的英伟达构成了威胁。</strong></p><p>这层理解，直接驱动博通在连续两个交易日里上涨了38%，成为第二家万亿市值的芯片公司。上一次大市值芯片公司能出现如此大的涨幅，还是去年5月份公布超预期业绩指引的英伟达，随后也走上了万亿市值之路。</p><p>历史何其惊人的相似，博通和英伟达的叙事里有一个共同点，那就是<strong>AI芯片需求的爆发式增长</strong>，而英伟达却是博通叙事里的那条“恶龙”。</p><p>众所周知，英伟达的卡非常贵，还很难拿货。对于大型云服务商来说，替换成本不仅仅是自研芯片那么简单，而是算力基础设施投入运营，提供云服务的综合成本(TCO)优化，这直接影响了云服务商之间的竞争。</p><p>因此，过去正当科技大厂们哄抢英伟达芯片的同时，他们还纷纷下场自研芯片，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>找到博通开发TPU，<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>和Marvel达成五年合作协议，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>在过去一年已经实现了“CPU+GPU+DPU”全面自研。</p><p>这里，巨头们的目标是一致的，即<strong>优化成本的定制化芯片需求，而博通提供的解决方案正好能够解决燃眉之急。</strong></p><p><strong>ASIC是一款高度定制化的芯片</strong>，行业称之为专用集成电路，跟通用GPU比起来，ASIC被应用于特定设计和制造设备里，执行和优化某项功能，比如更快的处理速度和更低的能耗。</p><p>一般下游大厂有需求，找芯片设计公司帮忙做出来，自己开发周期长，但一旦做出来之后不用再给英伟达交那么多税，专门应用于自己的算法模型使用即可。实际的例子，就是博通帮助谷歌开发的TPU系列。</p><p><strong>芯片设计公司在XPU的合作模式中承担着越来越重要的角色</strong>，不仅接管了前后端的设计外包，有的甚至能把流片和封装也干了，最终帮助大厂在算力性能和成本上达成平衡点。</p><p>在ASIC市场中，目前博通以55%-60%的份额位居第一，Marvell以13%-15%的份额位列第二。</p><p><strong>国内做ASIC芯片也有这么几家，<a href=\"https://laohu8.com/S/688256\">寒武纪</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/688343\">云天励飞</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/300223\">北京君正</a>以及<a href=\"https://laohu8.com/S/300672\">国科微</a>。</strong></p><p>近期连续上涨，市值已经超过2800亿的寒武纪，公司的AI芯片走的就是ASIC路线，2016年即推出了首款NPU。据悉，公司正在研发的思元590，直接对标华为的升腾910B和英伟达H100。</p><p>虽然公司目前业绩难以匹配上估值，但从三季度存货和预付账款大幅增长的趋势可以看出未来积极的生产投入，随着先进制程芯片自主可控的需求加强，未来收入放量确定性高。</p><p>有机构预计，<strong>客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。</strong></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8374be8a95c54668a1b96d8a2056f6cd\" alt=\"\"/>除了英伟达以外，博通目前在芯片领域里占据了最好的生态地位。</p><p>这是因为，<strong>AI基建并不只是搞定芯片那么简单。</strong></p><p>英伟达统治AI训练市场的王牌，除了芯片，还有CUDA和NV LINK，前者与芯片高度适配的软件开发工具，后者则是能提供高速低延迟工作环境的专用网络协议。</p><p>定制化芯片摆脱了云服务商对CUDA的依赖，但博通出色的不止是ASIC，网络专用协议和相关芯片IP也一应俱全，这使得博通有能力帮助客户搞出XPU+超高速互联集群服务器来。</p><p>而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。</p><p>其一，Blackwell能否在未来继续统治市场，这款芯片将在今年四季度小幅出货，明年预计将成为英伟达主力产品。但随着大型科技公司定制化ASIC成为常态，以及推理计算需求的成倍增长，英伟达GPU可能无法继续统治推理市场。</p><p>其二，英伟达面临的另一个阻力，是过去两年惊人的业绩增长所设定的高标准。</p><p>FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。</p><p>市场对AI芯片竞争格局的认知正在重新修正，明年可能就会有巨大的变化。</p><p>博通定制化ASIC方案崭露头角，跟当年<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>挑战传统IDM，有些异曲同工的。</p><p><strong>02</strong></p><p><strong>明年将是推理之年</strong></p><p>ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：<strong>推理。</strong></p><p>近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。</p><p>Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：<strong>面向智能体时代的AI模型。</strong></p><p>时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，<strong>随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/35e2114a509749daabee02c98fb7a734\" title=\"（Open AI）\"/><span>（Open AI）</span></p><p>Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。</p><p>但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，<strong>下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。</strong></p><p>而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。</p><p>所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即<strong>模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。</strong></p><p>在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。</p><p>巴克莱的另一份报告则预计，预计<strong>AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。</strong></p><p>10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。</p><p>在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。</p><p>谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。</p><p>细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。</p><p><strong>而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。</strong></p><p>今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。</p><p>国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/46fd4b8de09b4540b3e3170d3dfa019c\" title=\"（Ola Friend；官网）\"/><span>（Ola 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ASIC的增速预计将超过GPU计算。除了英伟达以外，博通目前在芯片领域里占据了最好的生态地位。这是因为，AI基建并不只是搞定芯片那么简单。英伟达统治AI训练市场的王牌，除了芯片，还有CUDA和NV LINK，前者与芯片高度适配的软件开发工具，后者则是能提供高速低延迟工作环境的专用网络协议。定制化芯片摆脱了云服务商对CUDA的依赖，但博通出色的不止是ASIC，网络专用协议和相关芯片IP也一应俱全，这使得博通有能力帮助客户搞出XPU+超高速互联集群服务器来。而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。其一，Blackwell能否在未来继续统治市场，这款芯片将在今年四季度小幅出货，明年预计将成为英伟达主力产品。但随着大型科技公司定制化ASIC成为常态，以及推理计算需求的成倍增长，英伟达GPU可能无法继续统治推理市场。其二，英伟达面临的另一个阻力，是过去两年惊人的业绩增长所设定的高标准。FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。市场对AI芯片竞争格局的认知正在重新修正，明年可能就会有巨大的变化。博通定制化ASIC方案崭露头角，跟当年台积电挑战传统IDM，有些异曲同工的。02明年将是推理之年ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：推理。近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：面向智能体时代的AI模型。时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。（Open AI）Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。巴克莱的另一份报告则预计，预计AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。（Ola Friend；官网）03AI渗透率即将跨越鸿沟？机构预测，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。但，ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退。这两种技术可能将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。可以肯定的说，AI目前还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端，未来类似的“英伟达时刻”将会更多出现在推理端。不过，欲戴王冠必承其重。譬如Arm，在2月份给出了乐观的预测，并表示这“只是人工智能繁荣的开始”。股价在接下来的三个交易日内飙升93%，但此后股价经历了较大的波动，目前已较7月份的高点下跌逾20%。而过去一周，博通2025财年每股净收益的预期上涨了12%。并非每一个“英伟达时刻”都能带来持续增长。（全文完）","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":697,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":383358680998104,"gmtCreate":1734623688069,"gmtModify":1734623689395,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"说说你对这篇新闻的看法...","listText":"说说你对这篇新闻的看法...","text":"说说你对这篇新闻的看法...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/383358680998104","repostId":"1103832088","repostType":2,"repost":{"id":"1103832088","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":1734609894,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1103832088?lang=&edition=full","pubTime":"2024-12-19 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20:04</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n英国央行将基准利率维持在4.75%，符合市场预期。今年累计降息50个基点。\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"","relate_stocks":{},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1103832088","content_text":"英国央行将基准利率维持在4.75%，符合市场预期。今年累计降息50个基点。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":508,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":380147206721624,"gmtCreate":1733834662777,"gmtModify":1733834664311,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"说说你对这篇新闻的看法...","listText":"说说你对这篇新闻的看法...","text":"说说你对这篇新闻的看法...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/380147206721624","repostId":"1131101443","repostType":2,"repost":{"id":"1131101443","kind":"news","pubTimestamp":1733802637,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1131101443?lang=&edition=full","pubTime":"2024-12-10 11:50","market":"us","language":"zh","title":"谷歌最强量子计算芯片Willow面世！性能吊打超级计算机","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1131101443","media":"金十数据","summary":"Willow拥有105个量子位，“拥有一流的性能”。","content":"<html><head></head><body><p>周二，截至发稿，谷歌盘前涨幅超3%。谷歌的量子计算实验室刚刚实现了一个重要的里程碑，标记着我们距离量子计算的未来更近了一步。Willow五分钟能完成超级计算机花费宇宙年龄730万亿倍时间才能完成的任务，这不仅标记着我们距离量子计算的未来更近了一步，还支持了“多重宇宙”理论。</p><p></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ea02c03b83b1cffda0366a0da25110f1\" tg-width=\"450\" tg-height=\"126\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">周一，该公司透露，其新型量子计算芯片Willow能够<strong>在不到五分钟的时间内完成计算挑战，</strong>而就算是此前世界上最快的超级计算机，也要花费1025年的时间，也就是10,000,000,000,000,000,000,000,000年，远远超过宇宙的年龄（约137亿年）。这一令人瞠目的结果<strong>支持了“多重宇宙”理论，即量子计算可能在多个平行宇宙中进行。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">除了更强大的性能之外，研究人员还找到了一种减少错误的方法，谷歌称之为<strong>“量子计算中最大的挑战之一”。</strong>量子计算使用的是量子比特，而不是代表1或0的比特，量子比特是一种可以同时存在于多种状态的单位，例如1、0以及介于两者之间的任何状态。量子位很容易出错，因为它们“倾向于与环境快速交换信息”。然而，<strong>谷歌的研究人员发现了一种通过向系统引入更多量子位来减少错误的方法，并且能够实时纠正错误。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">谷歌量子人工智能创始人Hartmut Neven在谷歌博客上写道，“这一历史性成就在该领域被称为‘低于阈值’——能够在扩大量子比特数量的同时减少错误。”Neven表示，Willow拥有105个量子位，“现在拥有一流的性能”。微软、亚马逊和IBM也正在开发自己的量子计算系统。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b8da6da6530ae956866462c85668c989\" title=\"\" tg-width=\"538\" tg-height=\"437\"/></p><p>谷歌CEO发文宣布好消息，马斯克跟贴：哇！</p><h2 id=\"id_739050292\" style=\"text-align: left;\">Hartmut Neven的博客全文</h2><p style=\"text-align: justify;\">今天，我很高兴宣布推出我们的最新量子芯片——Willow。这款芯片在多个指标上都展现了最先进的性能，带来了两项重大突破。</p><p style=\"text-align: justify;\">首先，<strong>Willow能够在增加量子比特的同时以指数级的方式减少误差。这解决了量子误差校正领域近30年来的一个关键难题。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">其次，Willow完成了一项标准基准测试计算，仅耗时不到五分钟，而目前世界上最快的超级计算机完成同样任务需要约1025年——这个时间远远超过了宇宙的已知年龄。</p><h3 id=\"id_350458796\" style=\"text-align: left;\">Willow芯片：量子计算的重要里程碑</h3><p style=\"text-align: justify;\">Willow芯片是我们历经10多年努力取得的一项重要成果。2012年，我创立了谷歌量子AI实验室，目标是构建一台能够利用量子力学——即自然界的“操作系统”——的大规模实用量子计算机，为科学发现、实际应用开发以及解决社会重大挑战提供助力。作为谷歌研究的一部分，我们的团队制定了长期路线图，而Willow显著推动了我们向商业相关应用迈进的步伐。</p><h3 id=\"id_3393986020\" style=\"text-align: left;\">量子误差校正的突破性进展</h3><p style=\"text-align: justify;\">误差是量子计算面临的最大挑战之一，因为量子比特（量子计算的基本单元）容易与其环境快速交换信息，这会破坏完成计算所需的信息。<strong>传统上，使用越多的量子比特，误差越多，系统越可能退化为经典计算。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">今天，我们在《自然》杂志上发表的研究成果表明，<strong>随着Willow中量子比特数量的增加，误差率反而减少，系统的量子特性显著增强。</strong>我们测试了从3×3、5×5到7×7的量子比特网格阵列。每次扩展时，通过最新的量子误差校正技术，我们将误差率降低了一半，成功实现了误差率的指数级减少。<strong>这一历史性成就是量子领域所称的“低于阈值”，即在扩大量子比特数量的同时能够减少误差，这是自1995年Peter Shor提出量子误差校正以来的长期挑战。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">此外，这项研究还包含其他科学“首次”。例如，<strong>这是超导量子系统中实时误差校正的首次有力示例</strong>——对任何实用计算来说至关重要。如果无法快速纠正误差，计算将因误差中断。更重要的是，<strong>我们实现了“超越盈亏平衡”的表现</strong>——量子比特阵列的寿命超过了单个物理量子比特，这是系统整体改进的无可辩驳的标志。</p><p style=\"text-align: justify;\">Willow是迄今为止最有说服力的可扩展逻辑量子比特原型，表明<strong>构建实用的大型量子计算机确实可行。</strong></p><h3 id=\"id_1391286552\" style=\"text-align: left;\">超越经典计算：惊人的表现</h3><p style=\"text-align: justify;\">在性能评估中，我们使用了随机电路采样（RCS）基准测试，这是目前量子计算领域最具挑战性的测试之一。Willow以不到五分钟的时间完成了任务，而目前最快的超级计算机需要约1025年才能完成。<strong>这一令人瞠目的结果支持了“多重宇宙”理论，即量子计算可能在多个平行宇宙中进行。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我们对Willow性能的评估基于保守假设，例如假设超级计算机具有无限的存储访问能力。尽管如此，随着量子处理器以双指数速度超越经典计算机，我们预计量子计算将在未来持续显著领先。</p><h3 id=\"id_4151682270\" style=\"text-align: left;\">性能的极致优化</h3><p style=\"text-align: justify;\">Willow芯片在我们位于圣巴巴拉的尖端制造设施中生产，该设施专为量子芯片设计和制造而建。我们关注的不仅仅是量子比特的数量，而是它们的质量。Willow拥有105个量子比特，在量子误差校正和随机电路采样等系统基准测试中表现最佳。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外，<strong>Willow的T1时间（量子比特保持激发状态的时间）接近100微秒，比上一代芯片提升了约5倍。</strong>这些性能指标为评估和比较量子硬件提供了重要依据。</p><h3 id=\"id_2397536854\" style=\"text-align: left;\">未来展望</h3><p style=\"text-align: justify;\">我们的下一个目标是展示一次“有用的、超越经典”的计算，即实现对现实应用具有意义且经典计算无法完成的量子算法。Willow将帮助我们迈向这一目标。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们邀请研究人员、工程师和开发者加入我们的旅程。通过我们的开源软件和教育资源，包括最新的Coursera课程，您可以学习量子误差校正的基础知识，共同开发解决未来问题的量子算法。</p><p style=\"text-align: justify;\">虽然人工智能和量子计算都是颠覆性技术，但我相信量子计算将为AI提供巨大的助力，特别是在数据采集、优化学习架构以及模拟量子效应关键系统方面。量子计算将成为解锁新药研发、更高效电池设计以及核聚变和新能源替代的关键工具。</p><p style=\"text-align: justify;\">Willow的推出标志着我们距离量子计算的未来更近了一步。</p></body></html>","source":"jssj","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>谷歌最强量子计算芯片Willow面世！性能吊打超级计算机</title>\n<style 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Neven在谷歌博客上写道，“这一历史性成就在该领域被称为‘低于阈值’——能够在扩大量子比特数量的同时减少错误。”Neven表示，Willow拥有105个量子位，“现在拥有一流的性能”。微软、亚马逊和IBM也正在开发自己的量子计算系统。谷歌CEO发文宣布好消息，马斯克跟贴：哇！Hartmut Neven的博客全文今天，我很高兴宣布推出我们的最新量子芯片——Willow。这款芯片在多个指标上都展现了最先进的性能，带来了两项重大突破。首先，Willow能够在增加量子比特的同时以指数级的方式减少误差。这解决了量子误差校正领域近30年来的一个关键难题。其次，Willow完成了一项标准基准测试计算，仅耗时不到五分钟，而目前世界上最快的超级计算机完成同样任务需要约1025年——这个时间远远超过了宇宙的已知年龄。Willow芯片：量子计算的重要里程碑Willow芯片是我们历经10多年努力取得的一项重要成果。2012年，我创立了谷歌量子AI实验室，目标是构建一台能够利用量子力学——即自然界的“操作系统”——的大规模实用量子计算机，为科学发现、实际应用开发以及解决社会重大挑战提供助力。作为谷歌研究的一部分，我们的团队制定了长期路线图，而Willow显著推动了我们向商业相关应用迈进的步伐。量子误差校正的突破性进展误差是量子计算面临的最大挑战之一，因为量子比特（量子计算的基本单元）容易与其环境快速交换信息，这会破坏完成计算所需的信息。传统上，使用越多的量子比特，误差越多，系统越可能退化为经典计算。今天，我们在《自然》杂志上发表的研究成果表明，随着Willow中量子比特数量的增加，误差率反而减少，系统的量子特性显著增强。我们测试了从3×3、5×5到7×7的量子比特网格阵列。每次扩展时，通过最新的量子误差校正技术，我们将误差率降低了一半，成功实现了误差率的指数级减少。这一历史性成就是量子领域所称的“低于阈值”，即在扩大量子比特数量的同时能够减少误差，这是自1995年Peter Shor提出量子误差校正以来的长期挑战。此外，这项研究还包含其他科学“首次”。例如，这是超导量子系统中实时误差校正的首次有力示例——对任何实用计算来说至关重要。如果无法快速纠正误差，计算将因误差中断。更重要的是，我们实现了“超越盈亏平衡”的表现——量子比特阵列的寿命超过了单个物理量子比特，这是系统整体改进的无可辩驳的标志。Willow是迄今为止最有说服力的可扩展逻辑量子比特原型，表明构建实用的大型量子计算机确实可行。超越经典计算：惊人的表现在性能评估中，我们使用了随机电路采样（RCS）基准测试，这是目前量子计算领域最具挑战性的测试之一。Willow以不到五分钟的时间完成了任务，而目前最快的超级计算机需要约1025年才能完成。这一令人瞠目的结果支持了“多重宇宙”理论，即量子计算可能在多个平行宇宙中进行。我们对Willow性能的评估基于保守假设，例如假设超级计算机具有无限的存储访问能力。尽管如此，随着量子处理器以双指数速度超越经典计算机，我们预计量子计算将在未来持续显著领先。性能的极致优化Willow芯片在我们位于圣巴巴拉的尖端制造设施中生产，该设施专为量子芯片设计和制造而建。我们关注的不仅仅是量子比特的数量，而是它们的质量。Willow拥有105个量子比特，在量子误差校正和随机电路采样等系统基准测试中表现最佳。此外，Willow的T1时间（量子比特保持激发状态的时间）接近100微秒，比上一代芯片提升了约5倍。这些性能指标为评估和比较量子硬件提供了重要依据。未来展望我们的下一个目标是展示一次“有用的、超越经典”的计算，即实现对现实应用具有意义且经典计算无法完成的量子算法。Willow将帮助我们迈向这一目标。我们邀请研究人员、工程师和开发者加入我们的旅程。通过我们的开源软件和教育资源，包括最新的Coursera课程，您可以学习量子误差校正的基础知识，共同开发解决未来问题的量子算法。虽然人工智能和量子计算都是颠覆性技术，但我相信量子计算将为AI提供巨大的助力，特别是在数据采集、优化学习架构以及模拟量子效应关键系统方面。量子计算将成为解锁新药研发、更高效电池设计以及核聚变和新能源替代的关键工具。Willow的推出标志着我们距离量子计算的未来更近了一步。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":519,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":367918653243496,"gmtCreate":1730864367866,"gmtModify":1730864369967,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"说说你对这篇新闻的看法...","listText":"说说你对这篇新闻的看法...","text":"说说你对这篇新闻的看法...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/367918653243496","repostId":"2481123652","repostType":2,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":734,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":328065112727792,"gmtCreate":1721124126422,"gmtModify":1721124128239,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"说说你对这篇新闻的看法...","listText":"说说你对这篇新闻的看法...","text":"说说你对这篇新闻的看法...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/328065112727792","repostId":"1198304063","repostType":2,"repost":{"id":"1198304063","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":1721117144,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1198304063?lang=&edition=full","pubTime":"2024-07-16 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href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>》一文中笔者认为“特斯拉渡劫成功”、“业绩拐点已至”。2020年2月12日，笔者在另一篇文章中预言特斯拉市值<strong>“五到十年内可能突破1万亿美元”。</strong></p><p>出人意料的是，特斯拉市值于2022年1月就攀升至1.24万亿美元。此后特斯拉股价振荡下行，截至2024年1月26日收盘，最新市值为5825亿美元。</p><p>2023年1月30日，笔者在《特斯拉真正的隐忧》一文中写道：“特斯拉的隐忧不是降价，而是像福特那样失去引领技术创新的标杆地位。”</p><p>2024年1月24日，特斯拉发布了《2023年Q4及全年业绩报告》，披露了两个好消息、三个坏消息。</p><blockquote><p><strong>好消息：</strong></p><p>营收967.7亿美元、同比增长18.8%；</p><p>交付180.9万辆、同比增长38%；</p><p><strong>坏消息：</strong></p><p>整车销售毛利润率17.1%、较2022年下降9.2个百分点；</p><p>经营利润下降35%；调整后EBITDA下降13%；非通用会计准则下每股收益（EPS）下降23%；</p><p>自由现金流下降42%；</p></blockquote><p>好消息算不上给力，因为增速放缓。坏消息足够劲爆，因为这些重要指标都是自2017年以来首次下降，而且幅度可观。</p><p>2019年，特斯拉业绩开始向上拐——二级导数为正。2023开始，特斯拉再次来到拐点，这次二阶导数为负。</p><p>其实在一两年前，特斯拉已经行至拐点，但不太容易察觉，可如今冰冷的事实已经摆在眼前，马斯克显然已“黔驴技穷”。</p><p>从业绩看拐点</p><p><strong>特斯拉并不是天生就会赚钱。</strong>这家公司创立于2003年，曾连续亏损17年，直到2020年才开始盈利。</p><ul style=\"\"><li><p>2017年</p></li></ul><p>在“悲惨”的2017年，特斯拉总营收117.6亿美元（其中整车销售收入85.4亿美元）、总成本95.4亿美元，毛利润22.2亿美元，毛利润率18.9%；</p><p>其中，研发费用13.8亿，费用率12%；市场及行政费用24.8亿、费用率21%；总费用38.6亿、总费用率32.8%；经营亏损16.3亿美元、亏损率13.9%。</p><p>2017年7月，Modle 3开始交付，但三季度只生产了260辆；四季度，Model 3产量提高到2425辆。所以，唱主角的仍是Model X/Y，全年交付10.1万辆，同比增长33%；</p><p><strong>可以看到，即使交付突破10万辆、均价高达8.2万美元，仍无法摆脱巨亏。</strong></p><ul style=\"\"><li><p>2018年、2019年</p></li></ul><p>2018年，Model 3交付14.6万辆，占比达59.5%；Model X/Y合计交付9.9万辆，占比40.5%；全年交付24.5万辆，均价降至7.2万美元。</p><p>2018年，总营收214.6亿美元（其中整车销售收入176.3亿美元）；毛利润增至40.4亿美元，毛利润率18.8%；</p><p>研发费用14.6亿，费用率6.8%；市场及行政费用28.3亿，费用率13%；总费用42.9亿，总费用率20%；经营亏损收窄至3.88亿美元，亏损率降至1.8%。计入利息支出后，净亏损超过10亿美元。</p><p>2019年，交付量提高50%至36.8万辆；Model 3交付逾30万辆，占比达81.8%；Model X/Y合计交付6.7万辆，占比18.2%；由于产品结构变化，交付均价进一步跌至5.4万美元。</p><p>以价换量的代价是毛利润率下降2.3个百分点，特斯拉奋力将总费用压缩3亿美元、总费用率下降3.8个百分点。最终经营亏损6900万美元，计入利息支出后净亏损7.8亿美元。</p><p><strong>可以看到，在年交付量突破40万辆前，特斯拉无论如何也无法扭亏为盈。</strong></p><ul style=\"\"><li><p>2020年-2022年</p></li></ul><p>2020年-2022年，特斯拉交付量先后达到50万辆、93.6万辆、131.4万辆。</p><p>尽管均价一路降至4万美元以下，毛利润率却从2020年的21%攀升至2022年的25,6%。2022年毛利润达208.5亿美元。</p><p>由于营收大幅增长，在费用支出提高的同时，费用率却显著降低——2022年，研发费用、市场/行政费用分别达到30.8亿美元、39.5亿美元，总费用率仅为8.6%，比2020年低6.1个百分点。</p><p>2022年，特斯拉净利润达125.9亿美元，净利润率15.5%。</p><ul style=\"\"><li><p> 2023年</p></li></ul><p>2023年，特斯拉营收达到创纪录的967.7亿美元，同比增长18.8%；毛利润率却下降7.2个百分点，毛利润金额177亿美元，同比下降15.3%。<strong>这是特斯拉自2017年以来，毛利润首次下降。</strong></p><p>另一方面，2023年总费用达87.7亿美元，总费用率微涨0.4个百分点。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/38cccf77ee1540eb9244e120953fbbdb\" alt=\"\"/><strong>毛利润降、费用升，特斯拉2023年经营利润为88.9亿美元，同比下降34.9%！</strong></p><p>增速放缓只是表象</p><p>2017年，特斯拉交付首次突破10万辆，同比增长36%；</p><p>2018年，交付24.6万辆，同比增长138%；</p><p>2019年、2020年增速回落，2021年交付93.6万辆，同比增长87%；</p><p>2022年，交付131.4万辆，增速再次回落到40%；</p><p>2023年各季，除Q2增长83%，其余三季增速屡创新低。Q4交付48.5万辆，同比增速仅为19.5%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/14332f4cdfc644a68a7cee160b65fecc\" alt=\"\"/></p><p>2023全年交付180.9万辆，同比增长37.7%。其中Model 3/Y交付174万辆，占比96.2%；Model S/X交付6.9万辆，占比3.8%。</p><p>增速放缓的直接原因是产品迭代不及时、消费者审美视疲劳，而更深层原因是特斯拉创新能力下降，别说拿出令人惊艳的黑科技，就连正常的车型更新都做不到。</p><p>Model 3、Model Y分别于2016年4月、2019年3月发布，至今已将近5-8年。按照特斯拉的计划，将面向“对价格更敏感的潜在买家”推出成本、售价更低的Model 2和Model Q。一再推迟后，Model 2据称将于2024年发布，Model Q尚无官方信息。</p><p>马斯克说特斯拉是科技公司，这一点没错。但科技公司的特点是研发能力强、成果丰硕，新产品就好比承载研发成果的“班轮”，至少每年得发一班吧。<strong>不然的话，用户如何体验到你的牛X，同行凭什么“仰望”？</strong></p><p>最近，市场上有些言论令人“捧腹”，华尔街知名特斯拉多头Daniel lves就表示：“虽然全球电动汽车需求明显放缓，但现在尚属于该市场的早期阶段。其中，特斯拉处于引领地位。”这话放在2016年4月没问题，但2024年还拿八年前发布的Model 3“引领”就搞笑了。</p><p>中国某知名财经媒体也称：“在全球范围内，特斯拉是技术与工程创新最激进的电动车厂商，没有之一。”<strong>笔者倒认为，如今每年不发布新车、新技术的电动车厂商很少了。一款电动车只凭小改就想卖十年，的确可以说“没有之一”。</strong></p><p>从2016年9月发布iPhone 7至2023年9月发布iPhone 15，<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>手机已经换了8代。难道特斯拉这期间的研发成果，不足以推出新一代与Model 3同尺寸、哪怕更贵的“高档纯电轿车”？</p><p>服务员会“科目三”很好，但首先要及时把菜端上桌。假如2024年苹果还在卖iPhone 7、自诩为科技公司、人形机器人有眉目了……股价得跌成什么样子？</p><p>以价换量的边际效用归零</p><p>2012年6月，Model S开始交付，到2014年累计交付5.7万辆；2015年，Model S交付10.7万辆；第三季度Model X 开始交付，数量较少。</p><p>2017年Model 3开始交付后，特斯拉才开始“走量”。</p><p>2018年，Model 3交付14.6万辆、Model S/X交付9.9万辆，合计24.5万辆。整车销售收入、成本分别为176亿美元、137亿美元，单车售价、单车成本分别为7.2万美元、5.6万美元，毛利润率22.4%；</p><p>2019-2021年，特斯拉交付价格单边下降，但毛利润率却稳步上升。</p><p>2021年交付均价、成本分别降至4.8万美元、3.5万美元，毛利润率提高到28.4%。</p><p><strong>这是以成本和技术优势“碾压”对手、扩大市场份额。杀敌一千，自身不仅没有损失，反而越来越强大，是健康的价格战。</strong></p><p>2023年1月，特斯拉官宣降价——Model 3、Model Y最大降幅分别为3.6万、4.8万。</p><p>中国区降价当季，特斯拉全球交付同比增长36.4%；二季度全球交付大涨83%；随后两个季度，增速一路跌破20%，<strong>降价的边际效用已经归零。</strong></p><p>更糟的是，随着降价整车销售毛利润率直接跌破20%，2023年四个季度分别为18.3%、17.5%、15.7%、16.6%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/11fa276f04ab444db07170578ec01d71\" alt=\"\"/><strong>2023年1月启动的降价已经然不健康。</strong></p><p>2024年1月，特斯拉又打响价格战“第一枪”——Model 3和Model Y价格下调6500元至15500元不等。调整后，Model 3起售价为24.59万元，Model Y 起售价25.89万元。此外，特斯拉官网还宣布了，Model 3后驱现车保险补贴及低息金融政策，总优惠高达2.2万元。</p><p>创新乏力，老车型吸引力下降、新车型难产，唯有用低价刺激市场需求。如果不能像2023年Q2那样掀起交付“小高潮”，特斯拉就只好寄希望于Model 2大卖。</p><p>问题是Model 2在哪里生产还没定。2023年末，墨西哥政府给特斯拉发了用地许可，破土动工的时间尚无下文。马斯克还表示Model 2可能在柏林工厂生产。一切顺利的话，2025年可以大规模交付。</p><p>如果Model 3销量进一步下降，倒是可以为Model 2腾出部分产能。但此消彼长，Model 2对交付量的拉动会大打折扣。</p><p>此外，皮卡、4860电池也“受困”于产能，暂时无法扭转局面。这次，行至“拐点”的马斯克还能玩出新花样么？</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>特斯拉拐点到了，马斯克已“黔驴技穷”？</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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href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>》一文中笔者认为“特斯拉渡劫成功”、“业绩拐点已至”。2020年2月12日，笔者在另一篇文章中预言特斯拉市值<strong>“五到十年内可能突破1万亿美元”。</strong></p><p>出人意料的是，特斯拉市值于2022年1月就攀升至1.24万亿美元。此后特斯拉股价振荡下行，截至2024年1月26日收盘，最新市值为5825亿美元。</p><p>2023年1月30日，笔者在《特斯拉真正的隐忧》一文中写道：“特斯拉的隐忧不是降价，而是像福特那样失去引领技术创新的标杆地位。”</p><p>2024年1月24日，特斯拉发布了《2023年Q4及全年业绩报告》，披露了两个好消息、三个坏消息。</p><blockquote><p><strong>好消息：</strong></p><p>营收967.7亿美元、同比增长18.8%；</p><p>交付180.9万辆、同比增长38%；</p><p><strong>坏消息：</strong></p><p>整车销售毛利润率17.1%、较2022年下降9.2个百分点；</p><p>经营利润下降35%；调整后EBITDA下降13%；非通用会计准则下每股收益（EPS）下降23%；</p><p>自由现金流下降42%；</p></blockquote><p>好消息算不上给力，因为增速放缓。坏消息足够劲爆，因为这些重要指标都是自2017年以来首次下降，而且幅度可观。</p><p>2019年，特斯拉业绩开始向上拐——二级导数为正。2023开始，特斯拉再次来到拐点，这次二阶导数为负。</p><p>其实在一两年前，特斯拉已经行至拐点，但不太容易察觉，可如今冰冷的事实已经摆在眼前，马斯克显然已“黔驴技穷”。</p><p>从业绩看拐点</p><p><strong>特斯拉并不是天生就会赚钱。</strong>这家公司创立于2003年，曾连续亏损17年，直到2020年才开始盈利。</p><ul style=\"\"><li><p>2017年</p></li></ul><p>在“悲惨”的2017年，特斯拉总营收117.6亿美元（其中整车销售收入85.4亿美元）、总成本95.4亿美元，毛利润22.2亿美元，毛利润率18.9%；</p><p>其中，研发费用13.8亿，费用率12%；市场及行政费用24.8亿、费用率21%；总费用38.6亿、总费用率32.8%；经营亏损16.3亿美元、亏损率13.9%。</p><p>2017年7月，Modle 3开始交付，但三季度只生产了260辆；四季度，Model 3产量提高到2425辆。所以，唱主角的仍是Model X/Y，全年交付10.1万辆，同比增长33%；</p><p><strong>可以看到，即使交付突破10万辆、均价高达8.2万美元，仍无法摆脱巨亏。</strong></p><ul style=\"\"><li><p>2018年、2019年</p></li></ul><p>2018年，Model 3交付14.6万辆，占比达59.5%；Model X/Y合计交付9.9万辆，占比40.5%；全年交付24.5万辆，均价降至7.2万美元。</p><p>2018年，总营收214.6亿美元（其中整车销售收入176.3亿美元）；毛利润增至40.4亿美元，毛利润率18.8%；</p><p>研发费用14.6亿，费用率6.8%；市场及行政费用28.3亿，费用率13%；总费用42.9亿，总费用率20%；经营亏损收窄至3.88亿美元，亏损率降至1.8%。计入利息支出后，净亏损超过10亿美元。</p><p>2019年，交付量提高50%至36.8万辆；Model 3交付逾30万辆，占比达81.8%；Model X/Y合计交付6.7万辆，占比18.2%；由于产品结构变化，交付均价进一步跌至5.4万美元。</p><p>以价换量的代价是毛利润率下降2.3个百分点，特斯拉奋力将总费用压缩3亿美元、总费用率下降3.8个百分点。最终经营亏损6900万美元，计入利息支出后净亏损7.8亿美元。</p><p><strong>可以看到，在年交付量突破40万辆前，特斯拉无论如何也无法扭亏为盈。</strong></p><ul style=\"\"><li><p>2020年-2022年</p></li></ul><p>2020年-2022年，特斯拉交付量先后达到50万辆、93.6万辆、131.4万辆。</p><p>尽管均价一路降至4万美元以下，毛利润率却从2020年的21%攀升至2022年的25,6%。2022年毛利润达208.5亿美元。</p><p>由于营收大幅增长，在费用支出提高的同时，费用率却显著降低——2022年，研发费用、市场/行政费用分别达到30.8亿美元、39.5亿美元，总费用率仅为8.6%，比2020年低6.1个百分点。</p><p>2022年，特斯拉净利润达125.9亿美元，净利润率15.5%。</p><ul style=\"\"><li><p> 2023年</p></li></ul><p>2023年，特斯拉营收达到创纪录的967.7亿美元，同比增长18.8%；毛利润率却下降7.2个百分点，毛利润金额177亿美元，同比下降15.3%。<strong>这是特斯拉自2017年以来，毛利润首次下降。</strong></p><p>另一方面，2023年总费用达87.7亿美元，总费用率微涨0.4个百分点。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/38cccf77ee1540eb9244e120953fbbdb\" alt=\"\"/><strong>毛利润降、费用升，特斯拉2023年经营利润为88.9亿美元，同比下降34.9%！</strong></p><p>增速放缓只是表象</p><p>2017年，特斯拉交付首次突破10万辆，同比增长36%；</p><p>2018年，交付24.6万辆，同比增长138%；</p><p>2019年、2020年增速回落，2021年交付93.6万辆，同比增长87%；</p><p>2022年，交付131.4万辆，增速再次回落到40%；</p><p>2023年各季，除Q2增长83%，其余三季增速屡创新低。Q4交付48.5万辆，同比增速仅为19.5%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/14332f4cdfc644a68a7cee160b65fecc\" alt=\"\"/></p><p>2023全年交付180.9万辆，同比增长37.7%。其中Model 3/Y交付174万辆，占比96.2%；Model S/X交付6.9万辆，占比3.8%。</p><p>增速放缓的直接原因是产品迭代不及时、消费者审美视疲劳，而更深层原因是特斯拉创新能力下降，别说拿出令人惊艳的黑科技，就连正常的车型更新都做不到。</p><p>Model 3、Model Y分别于2016年4月、2019年3月发布，至今已将近5-8年。按照特斯拉的计划，将面向“对价格更敏感的潜在买家”推出成本、售价更低的Model 2和Model Q。一再推迟后，Model 2据称将于2024年发布，Model Q尚无官方信息。</p><p>马斯克说特斯拉是科技公司，这一点没错。但科技公司的特点是研发能力强、成果丰硕，新产品就好比承载研发成果的“班轮”，至少每年得发一班吧。<strong>不然的话，用户如何体验到你的牛X，同行凭什么“仰望”？</strong></p><p>最近，市场上有些言论令人“捧腹”，华尔街知名特斯拉多头Daniel lves就表示：“虽然全球电动汽车需求明显放缓，但现在尚属于该市场的早期阶段。其中，特斯拉处于引领地位。”这话放在2016年4月没问题，但2024年还拿八年前发布的Model 3“引领”就搞笑了。</p><p>中国某知名财经媒体也称：“在全球范围内，特斯拉是技术与工程创新最激进的电动车厂商，没有之一。”<strong>笔者倒认为，如今每年不发布新车、新技术的电动车厂商很少了。一款电动车只凭小改就想卖十年，的确可以说“没有之一”。</strong></p><p>从2016年9月发布iPhone 7至2023年9月发布iPhone 15，<a href=\"https://laohu8.com/S/AAPL\">苹果</a>手机已经换了8代。难道特斯拉这期间的研发成果，不足以推出新一代与Model 3同尺寸、哪怕更贵的“高档纯电轿车”？</p><p>服务员会“科目三”很好，但首先要及时把菜端上桌。假如2024年苹果还在卖iPhone 7、自诩为科技公司、人形机器人有眉目了……股价得跌成什么样子？</p><p>以价换量的边际效用归零</p><p>2012年6月，Model S开始交付，到2014年累计交付5.7万辆；2015年，Model S交付10.7万辆；第三季度Model X 开始交付，数量较少。</p><p>2017年Model 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2可能在柏林工厂生产。一切顺利的话，2025年可以大规模交付。</p><p>如果Model 3销量进一步下降，倒是可以为Model 2腾出部分产能。但此消彼长，Model 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3开始交付，但三季度只生产了260辆；四季度，Model 3产量提高到2425辆。所以，唱主角的仍是Model X/Y，全年交付10.1万辆，同比增长33%；可以看到，即使交付突破10万辆、均价高达8.2万美元，仍无法摆脱巨亏。2018年、2019年2018年，Model 3交付14.6万辆，占比达59.5%；Model X/Y合计交付9.9万辆，占比40.5%；全年交付24.5万辆，均价降至7.2万美元。2018年，总营收214.6亿美元（其中整车销售收入176.3亿美元）；毛利润增至40.4亿美元，毛利润率18.8%；研发费用14.6亿，费用率6.8%；市场及行政费用28.3亿，费用率13%；总费用42.9亿，总费用率20%；经营亏损收窄至3.88亿美元，亏损率降至1.8%。计入利息支出后，净亏损超过10亿美元。2019年，交付量提高50%至36.8万辆；Model 3交付逾30万辆，占比达81.8%；Model 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Q。一再推迟后，Model 2据称将于2024年发布，Model Q尚无官方信息。马斯克说特斯拉是科技公司，这一点没错。但科技公司的特点是研发能力强、成果丰硕，新产品就好比承载研发成果的“班轮”，至少每年得发一班吧。不然的话，用户如何体验到你的牛X，同行凭什么“仰望”？最近，市场上有些言论令人“捧腹”，华尔街知名特斯拉多头Daniel lves就表示：“虽然全球电动汽车需求明显放缓，但现在尚属于该市场的早期阶段。其中，特斯拉处于引领地位。”这话放在2016年4月没问题，但2024年还拿八年前发布的Model 3“引领”就搞笑了。中国某知名财经媒体也称：“在全球范围内，特斯拉是技术与工程创新最激进的电动车厂商，没有之一。”笔者倒认为，如今每年不发布新车、新技术的电动车厂商很少了。一款电动车只凭小改就想卖十年，的确可以说“没有之一”。从2016年9月发布iPhone 7至2023年9月发布iPhone 15，苹果手机已经换了8代。难道特斯拉这期间的研发成果，不足以推出新一代与Model 3同尺寸、哪怕更贵的“高档纯电轿车”？服务员会“科目三”很好，但首先要及时把菜端上桌。假如2024年苹果还在卖iPhone 7、自诩为科技公司、人形机器人有眉目了……股价得跌成什么样子？以价换量的边际效用归零2012年6月，Model S开始交付，到2014年累计交付5.7万辆；2015年，Model S交付10.7万辆；第三季度Model X 开始交付，数量较少。2017年Model 3开始交付后，特斯拉才开始“走量”。2018年，Model 3交付14.6万辆、Model S/X交付9.9万辆，合计24.5万辆。整车销售收入、成本分别为176亿美元、137亿美元，单车售价、单车成本分别为7.2万美元、5.6万美元，毛利润率22.4%；2019-2021年，特斯拉交付价格单边下降，但毛利润率却稳步上升。2021年交付均价、成本分别降至4.8万美元、3.5万美元，毛利润率提高到28.4%。这是以成本和技术优势“碾压”对手、扩大市场份额。杀敌一千，自身不仅没有损失，反而越来越强大，是健康的价格战。2023年1月，特斯拉官宣降价——Model 3、Model Y最大降幅分别为3.6万、4.8万。中国区降价当季，特斯拉全球交付同比增长36.4%；二季度全球交付大涨83%；随后两个季度，增速一路跌破20%，降价的边际效用已经归零。更糟的是，随着降价整车销售毛利润率直接跌破20%，2023年四个季度分别为18.3%、17.5%、15.7%、16.6%。2023年1月启动的降价已经然不健康。2024年1月，特斯拉又打响价格战“第一枪”——Model 3和Model Y价格下调6500元至15500元不等。调整后，Model 3起售价为24.59万元，Model Y 起售价25.89万元。此外，特斯拉官网还宣布了，Model 3后驱现车保险补贴及低息金融政策，总优惠高达2.2万元。创新乏力，老车型吸引力下降、新车型难产，唯有用低价刺激市场需求。如果不能像2023年Q2那样掀起交付“小高潮”，特斯拉就只好寄希望于Model 2大卖。问题是Model 2在哪里生产还没定。2023年末，墨西哥政府给特斯拉发了用地许可，破土动工的时间尚无下文。马斯克还表示Model 2可能在柏林工厂生产。一切顺利的话，2025年可以大规模交付。如果Model 3销量进一步下降，倒是可以为Model 2腾出部分产能。但此消彼长，Model 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tg-height=\"367\"/></p><p><strong>实验室培育钻石受市场欢迎致原钻价格下跌</strong></p><p>随着越来越多的美国人转而选择用实验室合成的钻石制作订婚戒指，以及疫情后消费者在旅游和服务上耗尽积蓄，经济面临逆风，钻石需求全面减弱，一种钻石原石价格出现暴跌。</p><p>为了应对需求的疲软，垄断型钻石开采公司戴比尔斯大幅下调了“精选可加工钻石”的价格，所谓“精选可加工钻石”指的是2至4克拉的原钻，经过抛光后可切割成约为原钻一半大小的钻石，从而生产出高质量但并非完美无瑕的钻石，并镶嵌在戒指上。</p><p>据知情人士透露，戴比尔斯过去一年将这类钻石的价格下调了40%以上，其中7月份的一次下调幅度超过15%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/44ec28ac56a5101a74a8b154ea9050ba\" tg-width=\"550\" tg-height=\"366\"/></p><p><strong>特斯拉美国降价引发投资者不满：“这是短期麻醉剂”</strong></p><p>特斯拉本周在美国大幅下调Model S和X的售价，此举甚至引发了该公司一些最坚定支持者的不满。</p><p>知名特斯拉多头、未来基金（Future Fund）管理合伙人加里·布莱克（Gary Black）在X平台上发帖称，降价是一种“短期麻醉剂”，会让潜在客户等待进一步降价。</p><p>这位基金经理重申了他长期以来的观点，即从长期来看，广告可以教育潜在买家为什么应该购买电动汽车，以及特斯拉与其他电动汽车的区别。</p></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\" 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href=https://finance.sina.com.cn/stock/usstock/c/2023-09-04/doc-imzknmau3072250.shtml><strong>环球市场播报</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>全球财经媒体昨夜今晨共同关注的头条新闻主要有：1、受美国劳动节假期影响，美股周一（9月4日）休市一日，9月5日恢复交易2、软银旗下Arm寻求IPO定价47至51美元 主要客户也是IPO投资者3、美商业组织称拜登政府关于“工作时间”的规定将伤害中小企业4、调查显示分析师和投资者看好下周金价表现5、实验室培育钻石受市场欢迎致原钻价格下跌6、特斯拉美国降价引发投资者不满：“这是短期麻醉剂”受美国劳动节...</p>\n\n<a href=\"https://finance.sina.com.cn/stock/usstock/c/2023-09-04/doc-imzknmau3072250.shtml\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/a10446af4112b8dfc1dab3e36c9f4d36","relate_stocks":{},"source_url":"https://finance.sina.com.cn/stock/usstock/c/2023-09-04/doc-imzknmau3072250.shtml","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/b0d1b7e8843deea78cc308b15114de44","article_id":"2364131897","content_text":"全球财经媒体昨夜今晨共同关注的头条新闻主要有：1、受美国劳动节假期影响，美股周一（9月4日）休市一日，9月5日恢复交易2、软银旗下Arm寻求IPO定价47至51美元 主要客户也是IPO投资者3、美商业组织称拜登政府关于“工作时间”的规定将伤害中小企业4、调查显示分析师和投资者看好下周金价表现5、实验室培育钻石受市场欢迎致原钻价格下跌6、特斯拉美国降价引发投资者不满：“这是短期麻醉剂”受美国劳动节假期影响，美股周一（9月4日）休市一日，9月5日恢复交易受美国劳动节假期影响，美股9月4日（周一）休市一日，9月5日（周二）恢复正常交易。美国洲际交易所（ICE）旗下布伦特原油期货合约交易提前于北京时间5日1：30结束，美国芝加哥商品交易所（CME）旗下贵金属、美国原油期货合约交易提前于北京时间5日2：30结束。美国劳动节起源于19世纪因工人们的斗争而引起的美国劳工运动。自20世纪初以来，这个假日一直被用来纪念劳动力在美国经济发展中所起的作用，并表扬他们对国家的贡献。软银旗下Arm寻求IPO定价47至51美元 主要客户也是IPO投资者软银旗下的芯片设计公司Arm计划在下周开始首次公开募股（IPO）时定价每股股票支付47至51美元的价格。 这意味着Arm的估值大约在500亿美元至540亿美元之间，发行规模为50亿美元至54亿美元。这将使Arm成为自2021年电动汽车制造商Rivian Automotive上市以来在纽约上市市值最高的公司。如果投资者需求强劲，软银可能会在IPO价格之前提高这一区间。Arm目前寻求的估值较640亿美元有所下降，软银上个月从其价值1000亿美元的愿景基金中收购了该公司25%的股份。美商业组织称拜登政府关于“工作时间”的规定将伤害中小企业美国几个贸易组织表示，拜登政府提出的增加数百万工人加班的规定可能会对已经在通胀压力中挣扎的小企业产生负面影响。美国劳工部提出的“恢复和延长加班保护”规则将要求雇主向年收入低于5.5万美元的某些工人支付加班费，这比目前的3.6万美元门槛大幅增加。恰逢劳动节，拜登政府周三宣布的提案很快遭到了零售和酒店业团体的批评。全国零售联合会在一份声明中指出，劳工部“拟议的门槛远高于通货膨胀率”，并补充说，政府可能无权“通过自动加息束缚未来政府的手脚。”调查显示分析师和投资者看好下周金价表现贵金属网站Kitco的调查显示，在经历了数周的谨慎和意见分歧之后，市场分析师和普通投资者都对黄金表现持乐观态度。参与调查的11位华尔街分析师中，7名分析师预计下周金价将走高，3人看跌，1人料持平。参与网络调查的534名普通投资者中，有360人看涨，101人看跌，73人持中性态度。Adrian Day资产管理公司总裁Adrian Day表示，形势似乎逐渐有利于黄金，多数消息表明全球经济正在走弱。市场已经定价了美国结束加息的预期，尽管“高利率将维持更长时间”仍在继续。实验室培育钻石受市场欢迎致原钻价格下跌随着越来越多的美国人转而选择用实验室合成的钻石制作订婚戒指，以及疫情后消费者在旅游和服务上耗尽积蓄，经济面临逆风，钻石需求全面减弱，一种钻石原石价格出现暴跌。为了应对需求的疲软，垄断型钻石开采公司戴比尔斯大幅下调了“精选可加工钻石”的价格，所谓“精选可加工钻石”指的是2至4克拉的原钻，经过抛光后可切割成约为原钻一半大小的钻石，从而生产出高质量但并非完美无瑕的钻石，并镶嵌在戒指上。据知情人士透露，戴比尔斯过去一年将这类钻石的价格下调了40%以上，其中7月份的一次下调幅度超过15%。特斯拉美国降价引发投资者不满：“这是短期麻醉剂”特斯拉本周在美国大幅下调Model S和X的售价，此举甚至引发了该公司一些最坚定支持者的不满。知名特斯拉多头、未来基金（Future Fund）管理合伙人加里·布莱克（Gary Black）在X平台上发帖称，降价是一种“短期麻醉剂”，会让潜在客户等待进一步降价。这位基金经理重申了他长期以来的观点，即从长期来看，广告可以教育潜在买家为什么应该购买电动汽车，以及特斯拉与其他电动汽车的区别。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1697,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":212630250881280,"gmtCreate":1692951520573,"gmtModify":1692951521998,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"说说你对这篇新闻的看法...","listText":"说说你对这篇新闻的看法...","text":"说说你对这篇新闻的看法...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/212630250881280","repostId":"1141489161","repostType":2,"repost":{"id":"1141489161","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":1692950749,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1141489161?lang=&edition=full","pubTime":"2023-08-25 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