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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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18:59","market":"us","language":"zh","title":"深度 | 十大看点读懂“互联网女皇”首份AI趋势报告","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1165116491","media":"i商周","summary":"近日，被誉为“互联网女皇”的玛丽·米克尔发布一份长达340页的《AI趋势报告》，再度吸引全球科技领域目光。据估算，训练最前沿AI模型的成本在过去八年间增长了约2400倍。根据2017年至2024年的统计数据，中国在发布的\"大规模\"AI系统数量上已与美国并驾齐驱。自动驾驶汽车是这一趋势的突出代表。AI应用的全球普及趋势为此预测提供了有力佐证。","content":"<html><head></head><body><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8a7872b2bb23e33b6d4272c4d3eaf5b7\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"749\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>近日，被誉为“互联网女皇”的玛丽·米克尔（</strong>Mary Meeker）发布一份长达340页的《AI趋势报告》（Trends – Artificial Intelligence），再度吸引全球科技领域目光。</p><p style=\"text-align: justify;\">米克尔之所以闻名天下，是因为其1995年开始发布的《互联网趋势报告》（Internet Trends Report），被视为互联网行业的“圣经”。米克尔目前是风投公司Bond的创始人兼普通合伙人，在创立Bond之前，她曾于2010年至2019年负责凯鹏华盈的增长业务，投资了Facebook、Spotify、Ring和Block（当时是 Square）等公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">《AI趋势报告》延续了米克尔一贯的宏大视野，从印刷术发明到Roomba扫地机器人应用无所不包，试图为AI时代描绘全景图。这报告中，米克尔用“史无前例”形容AI时代的发展速度，并将本轮技术浪潮称作继移动互联网之后的“最大革命”。在她看来，AI不仅是科技进化的下一个篇章，更将成为全球经济与地缘格局重构的核心力量。下面是该报告10个核心观点：</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>一、AI崛起速度史无前例</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">报告的开头，米克尔指出了这一轮AI浪潮的变革速度是史无前例的，她反复强调“unprecedented”（史无前例的）一词，一共用了51次。</p><p style=\"text-align: justify;\">报告揭示了人工智能令人震撼的增长数据。OpenAI的ChatGPT在短短17个月内斩获8亿用户，增长速度超越人类历史上任何一项技术。在用户扩张速度上，ChatGPT仅用三年时间就实现了90%用户来自北美以外地区的全球化布局，而互联网达到同样的里程碑用了整整23年。ChatGPT的年搜索量达3650亿次，是谷歌的5.5倍，谷歌为此奋斗了11年。这个增长速度，是人类有史以来任何科技产品都难以匹敌的。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>二、AI行业剪刀差：训练成本飙升，推理价格骤降</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">报告揭示了AI模型发展中最引人入胜的矛盾现象：训练顶尖AI模型的成本高昂且持续攀升，但运行这些模型（即推理）的单位成本却在迅速下降。</p><p style=\"text-align: justify;\">据估算，训练最前沿AI模型的成本在过去八年间增长了约2400倍。Anthropic公司的CEO Dario Amodei甚至预测，这些训练费用可能会从目前的1亿美元基准，在2025年跃升至10亿美元，甚至在2025至2027年间达到令人难以置信的100亿美元级别。而Inference（推理）成本却在短短两年暴跌99.7%，使得曾经遥不可及的复杂AI工具变得经济可行，点燃了新一轮创新浪潮。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>三、AI实现高增长、高估值，也面临高消耗</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">报告指出，与用户端爆发式增长相对应的是资本支出急剧膨胀。美国&#34;六大&#34;科技公司的合计资本支出在2024年达到2120亿美元，同比增长高达63%。这些支出占其总收入的比例也从十年前的8%攀升至2024年的15%。其中，亚马逊AWS在2024年将其收入的49%投入到AI/ML基础设施建设中。</p><p style=\"text-align: justify;\">米克尔指出，OpenAI、Anthropic与xAI等美国三大AI新贵的估值总和已逼近4000亿美元，预期年收入达到120亿美元。截至2025年5月13日，包括OpenAI、Anthropic、xAI和Perplexity在内的几家主要私营AI模型公司吸引的融资总额更是达到了惊人的约950亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">在生成式AI逐步进入产品化与规模化落地阶段后，这种“先烧后赚”的商业模式能否持续，正成为悬在所有AI创业公司头顶的达摩克利斯之剑。</p><p style=\"text-align: justify;\">报告将当前AI领域的狂热投资与高风险并存的局面，与历史上多次重大的技术变革周期进行了类比，例如19世纪的铁路建设热潮，或是世纪之交的互联网泡沫。这些周期往往都经历过初期市场的非理性繁荣、巨额资本涌入以及残酷的市场竞争，最终才大浪淘沙般地筛选出真正的行业领导者。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>四、AI商业化变现面临三大挑战，中国崛起令人瞩目</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">尽管AI的未来光芒四射，但其商业化变现之路面临三大挑战：市场竞争的极度白热化、性能飞速提升且成本低廉的开源模型的强劲冲击，以及中国作为AI领域新兴超级力量的迅速崛起。</p><p style=\"text-align: justify;\">大规模多模态模型在过去两年内的发布数量激增了1150%，而同期语言模型的发布数量也增长了420%。仅在2025年5月19日那一周，谷歌、微软、Anthropic和OpenAI等行业巨头就密集发布了大量新产品和功能。开源模型正以惊人势头发展。Meta的Llama系列模型下载量在短短8个月内增长了3.4倍，到2025年4月已达到12亿次。</p><p style=\"text-align: justify;\">更关键的是，开源模型的性能正在迅速追赶甚至超越闭源模型，例如中国DeepSeek公司研发的R1模型在极具挑战性的MATH Level 5数学基准测试中取得了93%的优异成绩，已经非常接近OpenAI o3-mini模型95%的得分。</p><p style=\"text-align: justify;\">根据2017年至2024年的统计数据，中国在发布的&#34;大规模&#34;AI系统数量上已与美国并驾齐驱。本土科技巨头如DeepSeek、阿里巴巴（旗下Qwen模型）和百度（旗下Ernie模型）所研发的模型性能正在快速提升，并在中国国内市场占据了主导地位。此外，中国在工业机器人的保有量方面已远超世界其他国家之和。值得注意的是，中国民众对AI所带来益处的乐观程度（高达83%的受访者认为益处大于弊端）也显著高于美国（仅39%的受访者持此观点）。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>五、物理世界智能化加速</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">AI的影响力正超越纯粹的数字领域，渗透并重塑物理世界，&#34;物理智能体&#34;正在兴起。自动驾驶汽车是这一趋势的突出代表。特斯拉的FSD（完全自动驾驶）功能，其累计行驶里程在短短33个月内实现了约100倍的增长，到2025年3月已超过35亿英里。截至2025年4月，Waymo的自动驾驶出租车服务在旧金山网约车市场的份额在20个月内从零迅速攀升至27%。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一智能化浪潮扩展到多个行业。专注于车辆智能软件的Applied Intuition公司，目前已服务于全球18家顶级的汽车原始设备制造商，并将其业务拓展至卡车、建筑机械和国防等多个领域。在国防科技领域，以AI驱动的自主作战系统为核心的Anduril公司，其年收入在过去两年中均实现了翻倍的强劲增长。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>六、下一个十亿用户在哪里？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">全球仍有约26亿人口，即世界总人口的近三分之一，尚未接入互联网。报告提出了一个极具洞察力的观点：当这些潜在的新网民在未来接入互联网时，他们首次接触数字世界的体验，很可能将与以往几代网民截然不同。他们可能不再是通过传统的浏览器和搜索引擎来探索网络，而是直接通过由AI驱动的、支持母语的、具备对话能力的、多模态的智能体界面与之互动。</p><p style=\"text-align: justify;\">AI应用的全球普及趋势为此预测提供了有力佐证。ChatGPT的移动应用程序在短短23个月内就积累了高达5.3亿的月活跃用户，其中印度（14%）、美国（9%）和印度尼西亚（6%）是其主要的用户来源国。同样，DeepSeek的移动应用也在4个月内吸引了5400万的月活跃用户，主要集中在中国（34%）和俄罗斯（9%）。</p><p style=\"text-align: justify;\">为这一趋势提供关键基础设施支持的是低成本卫星互联网技术的普及。SpaceX公司的Starlink服务表现尤为突出，其用户数量在过去3年多的时间里实现了年均202%的惊人增长，总用户数已超过500万，为全球特别是偏远和欠发达地区提供了前所未有的网络连接能力。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>七、AI对劳动力的影响：不是取代而是重新定义</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">针对普遍存在的“AI取代人类工作”的担忧，报告提出了更细致的观察：认知自动化正在兴起，AI系统能够推理、创造和解决问题，正在改变工作方式。</p><p style=\"text-align: justify;\">报告称，AI在处理依赖大量结构化历史数据并进行规则化决策和判断的任务方面展现出核心竞争力，这将不可避免地导致部分现有工作的自动化。然而，回顾技术发展的历史，重大的技术进步往往在取代旧有岗位的同时，也会催生出全新的就业机会和职业领域。未来，人类在工作中的角色可能会发生转变，更多地聚焦于AI系统的监督、指导和训练，以及与AI系统协同合作，共同完成更为复杂和富有创造性的任务。</p><p style=\"text-align: justify;\">正如英伟达的CEO黄仁勋所强调的：&#34;人们不会因为AI本身而失业，但很可能会因为不懂得如何有效利用AI的竞争者而被时代所淘汰。&#34;</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>八、新的地缘政治棋局：AI霸权成为国家核心利益</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">AI技术的领先地位已然演变为国家间竞争的核心焦点，尤其是在美国和中国这两个全球大国之间，这场竞争不仅关乎未来的经济实力，更直接关系到全球影响力的格局重塑。Meta公司的首席技术官Andrew Bosworth毫不讳言地将当前的AI发展态势，特别是与中国的竞争，比作一场新的&#34;太空竞赛&#34;。</p><p style=\"text-align: justify;\">各国的国家战略清晰地反映了这种紧迫感。中国通全力推动包括AI在内的机器人技术、电气化和先进信息技术等关键技术产业的发展。美国则通过《芯片与科学法案》等立法措施（这部分信息其实已经过时了，因为这是拜登任期的事儿），积极应对，力图重振本土半导体制造业，并确保关键技术供应链的韧性和安全。在这场高科技的博弈中，中国台湾台积电（TSMC）凭借其在全球最先进半导体制造领域80-90%的市场份额的绝对主导地位。</p><p style=\"text-align: justify;\">报告通过对比1995年和2025年全球市值最高的30家上市公司及科技公司的榜单，生动地揭示了全球科技领导权的深刻变迁：美国公司的占比得到显著提升（在总体榜单中从53%上升到83%，在科技公司榜单中从53%上升到70%），而曾经占据重要地位的日本公司则大幅减少，与此同时，中国公司作为一股新兴力量登上了全球舞台，成为榜单上的重要组成部分。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>九、双刃之剑：AI的无限潜力与固有风险并存</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">贯穿这份报告始终的，是对AI技术两面性的认知：既蕴藏着为社会带来前所未有福祉的巨大潜力，同时也伴随着多方面且不容忽视的重大风险。</p><p style=\"text-align: justify;\">报告作者呼应了Stuart Russell和Peter Norvig在其经典著作中的观点：人类文明本身就是人类智慧的产物，因此，如果我们能够掌握远超人类的机器智能，无疑将极大地提升我们作为一个物种的集体抱负。AI和机器人技术有望将人类从单调重复的劳动中解放出来，极大地提高产品和服务的生产效率，甚至可能开创一个普遍繁荣与和平的新纪元。AI加速科学发现的能力，可能为攻克顽疾、应对气候变化和解决资源短缺等全球性挑战带来革命性的突破。正如DeepMind的CEO Demis Hassabis所畅想的：&#34;首先我们解决AI，然后用AI解决其他一切问题。&#34;</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，通往这个美好愿景的道路上布满了潜在的&#34;雷区&#34;。报告强调，远在我们能够宣称&#34;解决AI&#34;之前，我们就将不得不面对其被滥用所带来的种种风险。这些风险已经初露端倪，包括：</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>致命性自主武器系统的研发</p></li><li><p>大规模监控和精准信息操纵的潜力</p></li><li><p>决策过程中算法偏见的固化与放大</p></li><li><p>对现有就业市场的剧烈冲击</p></li><li><p>在安全攸关的关键应用中可能出现的问题</p></li><li><p>全新的网络安全威胁</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">已故的物理学家史蒂芬·霍金的警示言犹在耳：&#34;成功创造出AI可能是人类历史上最重大的事件，但也可能是最后的事件——除非我们学会如何有效地规避其固有的风险。&#34;</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>十、谨慎投资保持战略灵活性</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">对于投资人，米克尔的建议异常冷静：“只投资你愿意损失的金额。”她强调，当前AI市场呈现“看起来无往不利”的繁荣假象，但正因为一切都在上涨，风险往往在最不经意处潜伏。她提醒投资者，要关注长期价值创造，而不是短期泡沫。</p><p style=\"text-align: justify;\">面对AI这个高投入、高风险、高回报的战场，米克尔引用了她最喜欢的一句风投箴言：“只投资你愿意损失的资金。”她将当前的AI创业热潮比作过去的Uber、Amazon和Tesla——都曾长期亏损，却终成巨头。</p><p style=\"text-align: justify;\">她提醒投资者，这一波AI浪潮看似一切都在上涨，但“千万不要把所有鸡蛋放在一个篮子里”。一旦市场热情降温、盈利前景不明，估值泡沫可能随时破裂。</p></body></html>","source":"lsy1705065314559","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>深度 | 十大看点读懂“互联网女皇”首份AI趋势报告</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; 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href=https://mp.weixin.qq.com/s/kczZ8bsfDTolFNMOPnh_DA><strong>i商周</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>近日，被誉为“互联网女皇”的玛丽·米克尔（Mary Meeker）发布一份长达340页的《AI趋势报告》（Trends – Artificial Intelligence），再度吸引全球科技领域目光。米克尔之所以闻名天下，是因为其1995年开始发布的《互联网趋势报告》（Internet Trends Report），被视为互联网行业的“圣经”。米克尔目前是风投公司Bond的创始人兼普通合伙人，在...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/kczZ8bsfDTolFNMOPnh_DA\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/8a7872b2bb23e33b6d4272c4d3eaf5b7","relate_stocks":{},"source_url":"https://mp.weixin.qq.com/s/kczZ8bsfDTolFNMOPnh_DA","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1165116491","content_text":"近日，被誉为“互联网女皇”的玛丽·米克尔（Mary Meeker）发布一份长达340页的《AI趋势报告》（Trends – Artificial Intelligence），再度吸引全球科技领域目光。米克尔之所以闻名天下，是因为其1995年开始发布的《互联网趋势报告》（Internet Trends Report），被视为互联网行业的“圣经”。米克尔目前是风投公司Bond的创始人兼普通合伙人，在创立Bond之前，她曾于2010年至2019年负责凯鹏华盈的增长业务，投资了Facebook、Spotify、Ring和Block（当时是 Square）等公司。《AI趋势报告》延续了米克尔一贯的宏大视野，从印刷术发明到Roomba扫地机器人应用无所不包，试图为AI时代描绘全景图。这报告中，米克尔用“史无前例”形容AI时代的发展速度，并将本轮技术浪潮称作继移动互联网之后的“最大革命”。在她看来，AI不仅是科技进化的下一个篇章，更将成为全球经济与地缘格局重构的核心力量。下面是该报告10个核心观点：一、AI崛起速度史无前例报告的开头，米克尔指出了这一轮AI浪潮的变革速度是史无前例的，她反复强调“unprecedented”（史无前例的）一词，一共用了51次。报告揭示了人工智能令人震撼的增长数据。OpenAI的ChatGPT在短短17个月内斩获8亿用户，增长速度超越人类历史上任何一项技术。在用户扩张速度上，ChatGPT仅用三年时间就实现了90%用户来自北美以外地区的全球化布局，而互联网达到同样的里程碑用了整整23年。ChatGPT的年搜索量达3650亿次，是谷歌的5.5倍，谷歌为此奋斗了11年。这个增长速度，是人类有史以来任何科技产品都难以匹敌的。二、AI行业剪刀差：训练成本飙升，推理价格骤降报告揭示了AI模型发展中最引人入胜的矛盾现象：训练顶尖AI模型的成本高昂且持续攀升，但运行这些模型（即推理）的单位成本却在迅速下降。据估算，训练最前沿AI模型的成本在过去八年间增长了约2400倍。Anthropic公司的CEO Dario Amodei甚至预测，这些训练费用可能会从目前的1亿美元基准，在2025年跃升至10亿美元，甚至在2025至2027年间达到令人难以置信的100亿美元级别。而Inference（推理）成本却在短短两年暴跌99.7%，使得曾经遥不可及的复杂AI工具变得经济可行，点燃了新一轮创新浪潮。三、AI实现高增长、高估值，也面临高消耗报告指出，与用户端爆发式增长相对应的是资本支出急剧膨胀。美国\"六大\"科技公司的合计资本支出在2024年达到2120亿美元，同比增长高达63%。这些支出占其总收入的比例也从十年前的8%攀升至2024年的15%。其中，亚马逊AWS在2024年将其收入的49%投入到AI/ML基础设施建设中。米克尔指出，OpenAI、Anthropic与xAI等美国三大AI新贵的估值总和已逼近4000亿美元，预期年收入达到120亿美元。截至2025年5月13日，包括OpenAI、Anthropic、xAI和Perplexity在内的几家主要私营AI模型公司吸引的融资总额更是达到了惊人的约950亿美元。在生成式AI逐步进入产品化与规模化落地阶段后，这种“先烧后赚”的商业模式能否持续，正成为悬在所有AI创业公司头顶的达摩克利斯之剑。报告将当前AI领域的狂热投资与高风险并存的局面，与历史上多次重大的技术变革周期进行了类比，例如19世纪的铁路建设热潮，或是世纪之交的互联网泡沫。这些周期往往都经历过初期市场的非理性繁荣、巨额资本涌入以及残酷的市场竞争，最终才大浪淘沙般地筛选出真正的行业领导者。四、AI商业化变现面临三大挑战，中国崛起令人瞩目尽管AI的未来光芒四射，但其商业化变现之路面临三大挑战：市场竞争的极度白热化、性能飞速提升且成本低廉的开源模型的强劲冲击，以及中国作为AI领域新兴超级力量的迅速崛起。大规模多模态模型在过去两年内的发布数量激增了1150%，而同期语言模型的发布数量也增长了420%。仅在2025年5月19日那一周，谷歌、微软、Anthropic和OpenAI等行业巨头就密集发布了大量新产品和功能。开源模型正以惊人势头发展。Meta的Llama系列模型下载量在短短8个月内增长了3.4倍，到2025年4月已达到12亿次。更关键的是，开源模型的性能正在迅速追赶甚至超越闭源模型，例如中国DeepSeek公司研发的R1模型在极具挑战性的MATH Level 5数学基准测试中取得了93%的优异成绩，已经非常接近OpenAI o3-mini模型95%的得分。根据2017年至2024年的统计数据，中国在发布的\"大规模\"AI系统数量上已与美国并驾齐驱。本土科技巨头如DeepSeek、阿里巴巴（旗下Qwen模型）和百度（旗下Ernie模型）所研发的模型性能正在快速提升，并在中国国内市场占据了主导地位。此外，中国在工业机器人的保有量方面已远超世界其他国家之和。值得注意的是，中国民众对AI所带来益处的乐观程度（高达83%的受访者认为益处大于弊端）也显著高于美国（仅39%的受访者持此观点）。五、物理世界智能化加速AI的影响力正超越纯粹的数字领域，渗透并重塑物理世界，\"物理智能体\"正在兴起。自动驾驶汽车是这一趋势的突出代表。特斯拉的FSD（完全自动驾驶）功能，其累计行驶里程在短短33个月内实现了约100倍的增长，到2025年3月已超过35亿英里。截至2025年4月，Waymo的自动驾驶出租车服务在旧金山网约车市场的份额在20个月内从零迅速攀升至27%。这一智能化浪潮扩展到多个行业。专注于车辆智能软件的Applied Intuition公司，目前已服务于全球18家顶级的汽车原始设备制造商，并将其业务拓展至卡车、建筑机械和国防等多个领域。在国防科技领域，以AI驱动的自主作战系统为核心的Anduril公司，其年收入在过去两年中均实现了翻倍的强劲增长。六、下一个十亿用户在哪里？全球仍有约26亿人口，即世界总人口的近三分之一，尚未接入互联网。报告提出了一个极具洞察力的观点：当这些潜在的新网民在未来接入互联网时，他们首次接触数字世界的体验，很可能将与以往几代网民截然不同。他们可能不再是通过传统的浏览器和搜索引擎来探索网络，而是直接通过由AI驱动的、支持母语的、具备对话能力的、多模态的智能体界面与之互动。AI应用的全球普及趋势为此预测提供了有力佐证。ChatGPT的移动应用程序在短短23个月内就积累了高达5.3亿的月活跃用户，其中印度（14%）、美国（9%）和印度尼西亚（6%）是其主要的用户来源国。同样，DeepSeek的移动应用也在4个月内吸引了5400万的月活跃用户，主要集中在中国（34%）和俄罗斯（9%）。为这一趋势提供关键基础设施支持的是低成本卫星互联网技术的普及。SpaceX公司的Starlink服务表现尤为突出，其用户数量在过去3年多的时间里实现了年均202%的惊人增长，总用户数已超过500万，为全球特别是偏远和欠发达地区提供了前所未有的网络连接能力。七、AI对劳动力的影响：不是取代而是重新定义针对普遍存在的“AI取代人类工作”的担忧，报告提出了更细致的观察：认知自动化正在兴起，AI系统能够推理、创造和解决问题，正在改变工作方式。报告称，AI在处理依赖大量结构化历史数据并进行规则化决策和判断的任务方面展现出核心竞争力，这将不可避免地导致部分现有工作的自动化。然而，回顾技术发展的历史，重大的技术进步往往在取代旧有岗位的同时，也会催生出全新的就业机会和职业领域。未来，人类在工作中的角色可能会发生转变，更多地聚焦于AI系统的监督、指导和训练，以及与AI系统协同合作，共同完成更为复杂和富有创造性的任务。正如英伟达的CEO黄仁勋所强调的：\"人们不会因为AI本身而失业，但很可能会因为不懂得如何有效利用AI的竞争者而被时代所淘汰。\"八、新的地缘政治棋局：AI霸权成为国家核心利益AI技术的领先地位已然演变为国家间竞争的核心焦点，尤其是在美国和中国这两个全球大国之间，这场竞争不仅关乎未来的经济实力，更直接关系到全球影响力的格局重塑。Meta公司的首席技术官Andrew Bosworth毫不讳言地将当前的AI发展态势，特别是与中国的竞争，比作一场新的\"太空竞赛\"。各国的国家战略清晰地反映了这种紧迫感。中国通全力推动包括AI在内的机器人技术、电气化和先进信息技术等关键技术产业的发展。美国则通过《芯片与科学法案》等立法措施（这部分信息其实已经过时了，因为这是拜登任期的事儿），积极应对，力图重振本土半导体制造业，并确保关键技术供应链的韧性和安全。在这场高科技的博弈中，中国台湾台积电（TSMC）凭借其在全球最先进半导体制造领域80-90%的市场份额的绝对主导地位。报告通过对比1995年和2025年全球市值最高的30家上市公司及科技公司的榜单，生动地揭示了全球科技领导权的深刻变迁：美国公司的占比得到显著提升（在总体榜单中从53%上升到83%，在科技公司榜单中从53%上升到70%），而曾经占据重要地位的日本公司则大幅减少，与此同时，中国公司作为一股新兴力量登上了全球舞台，成为榜单上的重要组成部分。九、双刃之剑：AI的无限潜力与固有风险并存贯穿这份报告始终的，是对AI技术两面性的认知：既蕴藏着为社会带来前所未有福祉的巨大潜力，同时也伴随着多方面且不容忽视的重大风险。报告作者呼应了Stuart Russell和Peter Norvig在其经典著作中的观点：人类文明本身就是人类智慧的产物，因此，如果我们能够掌握远超人类的机器智能，无疑将极大地提升我们作为一个物种的集体抱负。AI和机器人技术有望将人类从单调重复的劳动中解放出来，极大地提高产品和服务的生产效率，甚至可能开创一个普遍繁荣与和平的新纪元。AI加速科学发现的能力，可能为攻克顽疾、应对气候变化和解决资源短缺等全球性挑战带来革命性的突破。正如DeepMind的CEO Demis Hassabis所畅想的：\"首先我们解决AI，然后用AI解决其他一切问题。\"然而，通往这个美好愿景的道路上布满了潜在的\"雷区\"。报告强调，远在我们能够宣称\"解决AI\"之前，我们就将不得不面对其被滥用所带来的种种风险。这些风险已经初露端倪，包括：致命性自主武器系统的研发大规模监控和精准信息操纵的潜力决策过程中算法偏见的固化与放大对现有就业市场的剧烈冲击在安全攸关的关键应用中可能出现的问题全新的网络安全威胁已故的物理学家史蒂芬·霍金的警示言犹在耳：\"成功创造出AI可能是人类历史上最重大的事件，但也可能是最后的事件——除非我们学会如何有效地规避其固有的风险。\"十、谨慎投资保持战略灵活性对于投资人，米克尔的建议异常冷静：“只投资你愿意损失的金额。”她强调，当前AI市场呈现“看起来无往不利”的繁荣假象，但正因为一切都在上涨，风险往往在最不经意处潜伏。她提醒投资者，要关注长期价值创造，而不是短期泡沫。面对AI这个高投入、高风险、高回报的战场，米克尔引用了她最喜欢的一句风投箴言：“只投资你愿意损失的资金。”她将当前的AI创业热潮比作过去的Uber、Amazon和Tesla——都曾长期亏损，却终成巨头。她提醒投资者，这一波AI浪潮看似一切都在上涨，但“千万不要把所有鸡蛋放在一个篮子里”。一旦市场热情降温、盈利前景不明，估值泡沫可能随时破裂。","news_type":1,"symbols_score_info":{}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1612,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":413230284525840,"gmtCreate":1741918564253,"gmtModify":1741918567017,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":5,"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/413230284525840","repostId":"1197820625","repostType":4,"repost":{"id":"1197820625","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":1741874367,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1197820625?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2025-03-13 21:59","market":"us","language":"zh","title":"美股异动 | 特斯拉跌近5%，华尔街称其股价仍偏高","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1197820625","media":"老虎资讯综合","summary":"本周四美股盘前时段， $特斯拉$ 在连涨连日后有所回调，截至发稿报243.04美元，跌幅2.04%：在周三发布的一份报告中，Evercore ISI的Chris McNally将特斯拉全年汽车交付量预测从188万辆下调至175万辆。他在报告中表示，特斯拉正在看到品牌和销量在全球范围内的“破坏”。McNally将特斯拉目标股价从270美元下调至235美元，理由是特斯拉的销售以及该公司的自动驾驶汽车目标面临风险。","content":"<html><head></head><body><p>本周四（3月13日）美股盘初， <a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a> 在连涨两日后大幅回调，截至发稿跌近5%，报236.29美元：</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/80f86b4e093681ae843967dbd5f03de5\" title=\"\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p>前SEC委员Dan Gallagher表示，特斯拉如今的市值仅为三个月前的近一半，但它仍算不上便宜。</p><p>他指出，自去年 12 月中旬触及历史高点后，特斯拉股价基本一直处于下跌态势。大部分跌幅出现在特朗普 1 月 20 日就职之后，从那时起到上周收盘，其股价已跌去约 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Self-Driving的驾驶辅助系统时需要干预的频率“几乎没有改善”。</p><p>另一方面，自从马斯克担任美政府效率部高级顾问以来，美国多州发生针对特斯拉汽车的破坏案件。</p><p>据报道，当地时间3月7日，一名男子在南卡罗来纳州用自制燃烧瓶袭击了一个特斯拉充电站；3月6日，俄勒冈州一家特斯拉汽车经销商店遭到枪击，商铺玻璃被震碎，三辆汽车被毁；3月2日，马里兰州一家特斯拉经销商店的窗户被喷上“拒绝马斯克”（NO MUSK）的标语。</p><p>此外，科罗拉多州、马萨诸塞州、华盛顿州等多地也通报多起针对特斯拉汽车及有关设施的涂鸦、纵火、枪击事件。</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>美股异动 | 特斯拉跌近5%，华尔街称其股价仍偏高</title>\n<style 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href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a> 在连涨两日后大幅回调，截至发稿跌近5%，报236.29美元：</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/80f86b4e093681ae843967dbd5f03de5\" title=\"\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p>前SEC委员Dan Gallagher表示，特斯拉如今的市值仅为三个月前的近一半，但它仍算不上便宜。</p><p>他指出，自去年 12 月中旬触及历史高点后，特斯拉股价基本一直处于下跌态势。大部分跌幅出现在特朗普 1 月 20 日就职之后，从那时起到上周收盘，其股价已跌去约 40%。</p><p>即便面临可能抑制整个汽车行业销量的全球关税前景，其他主要汽车制造商的表现也远没有这么糟糕。但也没有哪家汽车制造商像特斯拉这样估值高昂，而且其首席执行官高调参与极具争议性的国内政治活动。</p><p>马斯克与特朗普政府的往来，已引发全国各地特斯拉经销商遭遇多起抗议和破坏行为。同时，分析师和市场研究公司的多项调查显示，特斯拉的品牌形象已受到损害。</p><p>在特斯拉股价经历近五年来最糟糕的单日跌幅后，特朗普承诺购买一辆新的特斯拉，“以表达对埃隆・马斯克的信心和支持”。但对于一家今年需要交付近 180 万辆新车才能维持去年销量水平的公司而言，这起不了太大作用。</p><p>华尔街预计，人工智能芯片巨头英伟达今年的营收将增长 57%，而据 FactSet 调查的分析师普遍预期，特斯拉今年营收仅增长 15%，但特斯拉目前的市盈率仍是英伟达的三倍多。</p><p>在周三发布的一份报告中，Evercore ISI的Chris McNally将特斯拉全年汽车交付量预测从188万辆下调至175万辆。此前瑞银集团的Joseph Spak在周一将他的预测下调至170万辆，助推特斯拉股价创下2020年9月以来的最大单日跌幅。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/23001a657f12574308820239ae830001\" title=\"\" tg-width=\"550\" tg-height=\"308\"/></p><p style=\"text-align: start;\">McNally将特斯拉目标股价从270美元下调至235美元，理由是特斯拉的销售以及该公司的自动驾驶汽车目标面临风险。他在报告中表示，特斯拉正在看到品牌和销量在全球范围内的“破坏”。</p><p style=\"text-align: start;\">他还写道，投资者越来越怀疑特斯拉是否会很快扩大其产品线，相反，他们怀疑特斯拉语焉不详，所谓要在今年上半年发布的新款更实惠车型只是Model Y的廉价减配版本。</p><p style=\"text-align: start;\">他说，尽管最新版本的软件更新已经全面推出，一个网站收集的数据显示，特斯拉车主在使用名为Full Self-Driving的驾驶辅助系统时需要干预的频率“几乎没有改善”。</p><p>另一方面，自从马斯克担任美政府效率部高级顾问以来，美国多州发生针对特斯拉汽车的破坏案件。</p><p>据报道，当地时间3月7日，一名男子在南卡罗来纳州用自制燃烧瓶袭击了一个特斯拉充电站；3月6日，俄勒冈州一家特斯拉汽车经销商店遭到枪击，商铺玻璃被震碎，三辆汽车被毁；3月2日，马里兰州一家特斯拉经销商店的窗户被喷上“拒绝马斯克”（NO MUSK）的标语。</p><p>此外，科罗拉多州、马萨诸塞州、华盛顿州等多地也通报多起针对特斯拉汽车及有关设施的涂鸦、纵火、枪击事件。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/340d3c04436bbba1df239d6d4a7e3fd2","relate_stocks":{"TSLA":"特斯拉","TSLL":"2倍做多TSLA 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Y的廉价减配版本。他说，尽管最新版本的软件更新已经全面推出，一个网站收集的数据显示，特斯拉车主在使用名为Full Self-Driving的驾驶辅助系统时需要干预的频率“几乎没有改善”。另一方面，自从马斯克担任美政府效率部高级顾问以来，美国多州发生针对特斯拉汽车的破坏案件。据报道，当地时间3月7日，一名男子在南卡罗来纳州用自制燃烧瓶袭击了一个特斯拉充电站；3月6日，俄勒冈州一家特斯拉汽车经销商店遭到枪击，商铺玻璃被震碎，三辆汽车被毁；3月2日，马里兰州一家特斯拉经销商店的窗户被喷上“拒绝马斯克”（NO MUSK）的标语。此外，科罗拉多州、马萨诸塞州、华盛顿州等多地也通报多起针对特斯拉汽车及有关设施的涂鸦、纵火、枪击事件。","news_type":1,"symbols_score_info":{"TSLA":1.1,"TSLL":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":644,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":410475032596528,"gmtCreate":1741223284770,"gmtModify":1741223286595,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"一","listText":"一","text":"一","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/410475032596528","repostId":"1129430028","repostType":2,"repost":{"id":"1129430028","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":1741146833,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1129430028?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2025-03-05 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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。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,"symbols_score_info":{"INTC":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3971,"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":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/META\">$Meta Platforms, 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11:56","market":"hk","language":"zh","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","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2510849535","media":"金十数据","summary":"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。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p><strong>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。</strong></p></blockquote><p>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。</p><blockquote><p>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。</p><p>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。</p></blockquote><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</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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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,"symbols_score_info":{"OEX":0.6,".SPX":0.6,"IVV":0.6,"ESmain":0.6,"SPXU":0.6,"SH":0.6,"UPRO":0.6,"SDS":0.6,"SSO":0.6,"OEF":0.6,"SPY":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2435,"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":5,"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=zh_CN&edition=full","pubTime":"2025-01-14 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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 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,"symbols_score_info":{"AVGO":1.1,"NVDA":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3693,"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":5,"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=zh_CN&edition=full","pubTime":"2024-12-22 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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,"symbols_score_info":{"AVGO":1.1,"NVDA":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":4700,"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":5,"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=zh_CN&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,"symbols_score_info":{"GOOGL":1.1,"GOOG":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1138,"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":5,"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=zh_CN&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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href=https://finance.sina.com.cn/stock/usstock/c/2024-11-06/doc-incvaiqt9035382.shtml><strong>环球市场播报</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>周二美股成交额第1名英伟达收高2.84%，成交220.49亿美元。在投资者对人工智能长期增长前景持续乐观的推动下，英伟达市值周二超越苹果，成为全球市值最大的公司。英伟达股价上涨2.9%，至139.93美元，对应市值3.43万亿美元。这一市值超过了苹果的3.38万亿美元，以及微软的3.06万亿美元；英伟达市值上个月超过了微软。今年迄今英伟达股价已上涨183%，市值增加逾2.2万亿美元。此外英伟达公司...</p>\n\n<a href=\"https://finance.sina.com.cn/stock/usstock/c/2024-11-06/doc-incvaiqt9035382.shtml\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/2578fef036607345dce47cc401e172a3","relate_stocks":{"AAPL":"苹果","PLTR":"Palantir Technologies 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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,"symbols_score_info":{"TSM":0.6,"TSLA":0.7,"MSFT":0.7,"AAPL":0.7,"SMCI":0.6,"NVDA":1,"PLTR":0.7,"BA":0.7,"AMZN":0.7}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1757,"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":5,"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=zh_CN&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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}\n.symbol-link{font-weight:bold;}\n/* header{ border-bottom:1px solid #494756; } */\n.title{ margin:0 0 8px;line-height:1.3;color:#ddd; }\n.meta {color:#5e5c6d;font-size:13px;margin:0 0 .5em; }\na{text-decoration:none; color:#2a4b87;}\n.meta .head { display: inline-block; overflow: hidden}\n.head .h-thumb { width: 30px; height: 30px; margin: 0; padding: 0; border-radius: 50%; float: left;}\n.head .h-content { margin: 0; padding: 0 0 0 9px; float: left;}\n.head .h-name {font-size: 13px; color: #eee; margin: 0;}\n.head .h-time {font-size: 11px; color: #7E829C; margin: 0;line-height: 11px;}\n.small {font-size: 12.5px; display: inline-block; transform: scale(0.9); -webkit-transform: scale(0.9); transform-origin: left; -webkit-transform-origin: left;}\n.smaller {font-size: 12.5px; display: inline-block; transform: scale(0.8); -webkit-transform: scale(0.8); transform-origin: left; -webkit-transform-origin: left;}\n.bt-text {font-size: 12px;margin: 1.5em 0 0 0}\n.bt-text p {margin: 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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>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/d0106dec22444a01b2b5834725139f57","relate_stocks":{"TSLA":"特斯拉"},"source_url":"http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MTQzMjE1NjQwMQ==&mid=2655982362&idx=1&sn=3b03c296158077a96ac56159a8192597&chksm=67117a5bd2ec3eed211668e91bcddd233989171c61ab9730552077a455ea08b876b15bfe70c7&scene=0#rd","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2407259498","content_text":"2019年3月13日，在虎嗅《彪悍特斯拉》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“五到十年内可能突破1万亿美元”。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。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。”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。好消息：营收967.7亿美元、同比增长18.8%；交付180.9万辆、同比增长38%；坏消息：整车销售毛利润率17.1%、较2022年下降9.2个百分点；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%；自由现金流下降42%；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。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。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”。从业绩看拐点特斯拉并不是天生就会赚钱。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。2017年在“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%；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%。2017年7月，Modle 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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。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。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。2020年-2022年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。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。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。2022年，特斯拉净利润达125.9亿美元，净利润率15.5%。 2023年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%。这是特斯拉自2017年以来，毛利润首次下降。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。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%！增速放缓只是表象2017年，特斯拉交付首次突破10万辆，同比增长36%；2018年，交付24.6万辆，同比增长138%；2019年、2020年增速回落，2021年交付93.6万辆，同比增长87%；2022年，交付131.4万辆，增速再次回落到40%；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%。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%。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。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 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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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10:28","market":"us","language":"zh","title":"盈利预期行至上修拐点，美股多头们期待的“变盘”即将上演？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2374671339","media":"智通财经","summary":"有望于Q4步入上修轨迹这些上修举措表明，随着企业准备发布第三季度财报，市场乐观情绪日益增强。彭博行业研究统计的预期数据显示，华尔街分析师们普遍预期标普500指数的整体每股收益即将步入上升通道，从明年开始可能将恢复高达10%的高增速路径。分析师们对于标普500成分公司的乐观盈利预期，意味着美股看涨趋势全面到来只是时间问题。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p>在财报季到来前，美股市场出现自2022年初以来最乐观的EPS预期上修数据。</p></blockquote><p>华尔街分析师们甚至在业绩密集披露期之前就提高了对美国企业的盈利预期(EPS预期)，这表明随着通胀回落缓解了众多行业面临的压力，利润至暗时期可能已经过去。</p><p>彭博行业研究(Bloomberg Intelligence)汇编的预期数据显示，这推动了一项被称为每股收益(EPS)修正趋势的指标(衡量未来12个月EPS预期的上下变化)大致转向正区间，远高于2022年11月的负70%的低点。<strong>这是自2022年第一季度以来财报季开启前最乐观的业绩上修数据，一般来说只有在高管们发布最新预测后，业绩预期才会整体有所上调。</strong></p><p>分析师们对于标普500成分公司的乐观盈利预期，意味着美股看涨趋势全面到来只是时间问题。此外，彭博统计数据显示，<strong>自2021年初以来，标普500成分公司中实际EPS指标超出分析师预期的比例一直维持在80%左右。</strong>根据彭博模型，业绩这个因子在财报季可能比利率预期对股价的影响更大。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e445d6d8f3c2cda65fb861f81579b07a\" tg-width=\"893\" tg-height=\"479\"/></p><p>从DCF模型来看，虽然相当于DCF估值模型中分母端r指标的10年期美债收益率续创2007年以来最高点，且持稳于高位，<strong>但如果分子端的现金流预期能够持续向上修复，很大程度上能够拉高股票等风险资产的定价范围，也就是拉高风险资产的估值水平。而分子端现金流预期极大程度上以财报季的业绩表现为基准，因此企业利润上修，尤其是每股收益这项指标能否超出预期，对于股票等全球风险资产定价趋势至关重要。</strong></p><p><strong>EPS已熬过至暗时刻! 有望于Q4步入上修轨迹</strong></p><p>这些上修举措表明，随着企业准备发布第三季度财报，市场乐观情绪日益增强。虽然标普500指数整体利润水平料将连续四个季度下滑，但这可能标志着利润下跌跌势的结束，分析师们普遍预计EPS将在今年最后三个月迈入上修路径。</p><p>这种前乐观的前景为美股本月的反弹提供了重要支撑，加上市场仍然乐观地认为，尽管一些行业仍受到通胀压力和就业市场吃紧造成的挤压，但美联储仍有可能在经济增长未受影响的情况下结束本轮加息。</p><p>Wealth Consulting Group首席执行官Jimmy Lee表示:“一些分析师被迫改变了他们的盈利预期，许多人越来越看<a href=\"https://laohu8.com/S/TAL\">好未来</a>一年左右的利润增长趋势，以及未来几个季度企业们在没有美联储继续加息这一不利因素的情况下能够应对的情况。”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c4dac5df2a5d1feedbfa287c570deb20\" tg-width=\"816\" tg-height=\"456\"/></p><p><strong>标普500指数利润修正已过最低点——利润修正趋势可能会在明年支撑美股上涨</strong></p><p>目前交易员们焦急等待将于周四公布的消费者价格数据，以巩固对美联储政策的预期路径，以及权衡政策预期对经济和企业利润的影响。周三，美国劳工部报告称，9月份生产者支付价格(即PPI)上涨速度快于预期，但利率期货市场仍在押注美联储本轮加息周期可能已经结束。</p><p>“我希望我们最终会出现一个‘金发姑娘’(Goldilocks)情形，即通胀进一步下降，美联储更快地变得鸽派，从而刺激未来更早降息的预期升温，进而在不损害就业和经济的情况下降低通胀。”来自Wealth Consulting Group的Lee表示。&#34;如果发生这种情况，本季度晚些时候风险资产将呈现大幅上涨趋势，股票市场的基金经理们将追逐他们错过的基准回报。”</p><p><strong>业绩复苏趋势尚未平衡，科技行业复苏预期尤为强劲</strong></p><p>预期数据显示，标普500指数(S&amp;P 500)中许多行业的利润预期都有所改善。彭博行业研究的数据显示，<strong>近几周，随着原油价格攀升，能源生产商、科技公司和那些依赖可自由支配的消费者支出的公司走在了行业预期前列，尤其是包括各大芯片巨头的科技公司业绩复苏预期最为强劲。公用事业和房地产仍然是业绩预期最弱的行业。</strong></p><p>在削减成本之后，科技和通信服务公司的利润水平预计将在第三和第四季度大幅提高，而必需消费品、医疗保健和材料公司的利润预计将继续承压。</p><p>这一分歧凸显出，随着美联储加息影响波及整个经济，且通胀仍居高不下，一些行业的前景仍不明朗。因此，据Univest支持的财富咨询公司Girard的首席投资官Timothy Chubb表示，在投资者信心出现彻底好转之前，可能需要分析师们更广泛地上调更多行业利润预期。</p><p>标普500指数中最大市值的科技股可以说主导了今年的盈利复苏趋势。彭博行业研究统计数据显示，<strong>包括苹果公司(AAPL.US)、<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>(MSFT.US)和<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>母公司Alphabet(GOOGL.US)在内的五大科技巨头预计在截至9月份的三个月里利润将同比增长29%。相比之下，标普500指数整体EPS可能下滑约1%，剔除这五大科技公司后的下降幅度则高达4.3%。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f7aca96944ccb0103560ef6b21dfc0f2\" tg-width=\"788\" tg-height=\"457\"/></p><p><strong>前5大科技公司利润增幅将继续领先于其他标普成分公司——预计第三季度将实现29%的同比增幅</strong></p><p><strong>财报季来了，美股的“翻身季”也跟着来了?</strong></p><p>在有着“全球资产定价之锚”称号的10年期美债收益率飙升之际，美股基准指数——标普500指数陷入长达两个月的抛售浪潮，其中9月跌幅甚至达到近5%。<strong>但随着美股财报季到来，寄望于美股从2023年最糟糕的一个月中走出的多头势力有着保持乐观的理由:标普500指数成分公司的整体利润有望从第四季度开启大反弹浪潮，并且历史数据显示实际业绩超预期的可能性非常大。</strong></p><p>彭博行业研究统计的预期数据显示<strong>，华尔街分析师们普遍预期标普500指数的整体每股收益(EPS)即将步入上升通道，从明年开始可能将恢复高达10%的高增速路径。</strong>对于一个坚持不懈地展望未来的股票市场来说，看涨的重点理由之一就是企业利润水平将在今年Q4起恢复增长趋势——这也是支撑<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>和Meta等大型科技股高估值的重要逻辑。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4ccd58cebe0a7575685516ea6fdaed2b\" tg-width=\"1296\" tg-height=\"768\"/></p><p><strong>在过去的30年里，历史数据显示大约60%的标普500指数成分公司在某个季度的每股收益将超过分析师普遍预期。不过近几年的统计数据显示，自2021年初以来，这一比例一直维持在80%左右。</strong></p><p>来自彭博行业研究的高级分析师Wendy Soong表示:“分析师在最近几个季度大幅下调业绩预期，因此企业能够更轻松地实现利润增长，从而提振市场，本财报季可能会继续出现这一情形。”</p><p><strong><a href=\"https://laohu8.com/S/GS\">高盛</a>近日表示，从过去的情况来看，财报季大概率是美股丰收期，尤其是对科技巨头而言。</strong>高盛援引历史数据称，即将到来的第三季度业绩可能会催化大型科技股的势头逆转，自2016年第四季度以来，大型科技公司业绩在81%时间里超过分析师普遍预期。</p><p>分析师们对于标普500成分公司的乐观盈利预期，意味着美股看涨趋势全面到来只是时间问题。从长期投资主义框架来看，随着市场在近期激进定价高利率预期，大幅回调将创造出难得的逢低买入良机。</p><p><strong>美国投资机构Fundstrat全球股票策略师Mark Newton周二表示，美股正处于触底的过程之中，这意味着投资者可能很快就会看到完美的逢低买入良机</strong>。国际大行瑞银预计，标普500指数今年年底将达到4500点，在利润预期支撑下，瑞银预计该指数到明年6月份将达到4700点。</p><p>美国银行近期将标普500指数年终目标点位从4,300点上调至4,600点(标普500指数当前为4376.95点)，并预计该指数可能最高升至4,700点。美银策略师股票策略师Savita Subramanian列出5大理由看涨美股，其中至关重要的一点在于：市场看空情绪急剧升温意味着反转行情降临，“美银卖方指标”暗示未来12个月美股将上涨超10%。</p></body></html>","source":"stock_zhitongcaijing","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" 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Chubb表示，在投资者信心出现彻底好转之前，可能需要分析师们更广泛地上调更多行业利润预期。标普500指数中最大市值的科技股可以说主导了今年的盈利复苏趋势。彭博行业研究统计数据显示，包括苹果公司(AAPL.US)、微软(MSFT.US)和谷歌母公司Alphabet(GOOGL.US)在内的五大科技巨头预计在截至9月份的三个月里利润将同比增长29%。相比之下，标普500指数整体EPS可能下滑约1%，剔除这五大科技公司后的下降幅度则高达4.3%。前5大科技公司利润增幅将继续领先于其他标普成分公司——预计第三季度将实现29%的同比增幅财报季来了，美股的“翻身季”也跟着来了?在有着“全球资产定价之锚”称号的10年期美债收益率飙升之际，美股基准指数——标普500指数陷入长达两个月的抛售浪潮，其中9月跌幅甚至达到近5%。但随着美股财报季到来，寄望于美股从2023年最糟糕的一个月中走出的多头势力有着保持乐观的理由:标普500指数成分公司的整体利润有望从第四季度开启大反弹浪潮，并且历史数据显示实际业绩超预期的可能性非常大。彭博行业研究统计的预期数据显示，华尔街分析师们普遍预期标普500指数的整体每股收益(EPS)即将步入上升通道，从明年开始可能将恢复高达10%的高增速路径。对于一个坚持不懈地展望未来的股票市场来说，看涨的重点理由之一就是企业利润水平将在今年Q4起恢复增长趋势——这也是支撑英伟达、特斯拉和Meta等大型科技股高估值的重要逻辑。在过去的30年里，历史数据显示大约60%的标普500指数成分公司在某个季度的每股收益将超过分析师普遍预期。不过近几年的统计数据显示，自2021年初以来，这一比例一直维持在80%左右。来自彭博行业研究的高级分析师Wendy Soong表示:“分析师在最近几个季度大幅下调业绩预期，因此企业能够更轻松地实现利润增长，从而提振市场，本财报季可能会继续出现这一情形。”高盛近日表示，从过去的情况来看，财报季大概率是美股丰收期，尤其是对科技巨头而言。高盛援引历史数据称，即将到来的第三季度业绩可能会催化大型科技股的势头逆转，自2016年第四季度以来，大型科技公司业绩在81%时间里超过分析师普遍预期。分析师们对于标普500成分公司的乐观盈利预期，意味着美股看涨趋势全面到来只是时间问题。从长期投资主义框架来看，随着市场在近期激进定价高利率预期，大幅回调将创造出难得的逢低买入良机。美国投资机构Fundstrat全球股票策略师Mark Newton周二表示，美股正处于触底的过程之中，这意味着投资者可能很快就会看到完美的逢低买入良机。国际大行瑞银预计，标普500指数今年年底将达到4500点，在利润预期支撑下，瑞银预计该指数到明年6月份将达到4700点。美国银行近期将标普500指数年终目标点位从4,300点上调至4,600点(标普500指数当前为4376.95点)，并预计该指数可能最高升至4,700点。美银策略师股票策略师Savita 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tg-height=\"502\"/></p><p><strong>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</strong></p><p>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。</p><p>美国<a href=\"https://laohu8.com/S/ICE\">洲际交易所</a>（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<a href=\"https://laohu8.com/S/CME\">芝加哥商品交易所</a>（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。</p><p>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。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a10446af4112b8dfc1dab3e36c9f4d36\" tg-width=\"550\" tg-height=\"367\"/></p><p><strong>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</strong></p><p>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。 </p><p>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。</p><p>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。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cfb9c4ef9e12866f36d003635a9d38dd\" tg-width=\"550\" tg-height=\"309\"/></p><p><strong>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</strong></p><p>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。</p><p>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。</p><p>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。”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1e09a1f54263da7575232eb27c554348\" tg-width=\"550\" tg-height=\"303\"/></p><p><strong>调查显示分析师和投资者看好下周金价表现</strong></p><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1345d5ae1842946ad1fb290ca8f35773\" tg-width=\"550\" 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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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,"symbols_score_info":{".DJI":1.1,"TSLL":1,"TSLA":1,".SPX":1.1,".IXIC":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2405,"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":5,"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=zh_CN&edition=full","pubTime":"2023-08-25 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18:59","market":"us","language":"zh","title":"深度 | 十大看点读懂“互联网女皇”首份AI趋势报告","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1165116491","media":"i商周","summary":"近日，被誉为“互联网女皇”的玛丽·米克尔发布一份长达340页的《AI趋势报告》，再度吸引全球科技领域目光。据估算，训练最前沿AI模型的成本在过去八年间增长了约2400倍。根据2017年至2024年的统计数据，中国在发布的\"大规模\"AI系统数量上已与美国并驾齐驱。自动驾驶汽车是这一趋势的突出代表。AI应用的全球普及趋势为此预测提供了有力佐证。","content":"<html><head></head><body><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8a7872b2bb23e33b6d4272c4d3eaf5b7\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"749\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>近日，被誉为“互联网女皇”的玛丽·米克尔（</strong>Mary Meeker）发布一份长达340页的《AI趋势报告》（Trends – Artificial Intelligence），再度吸引全球科技领域目光。</p><p style=\"text-align: justify;\">米克尔之所以闻名天下，是因为其1995年开始发布的《互联网趋势报告》（Internet Trends Report），被视为互联网行业的“圣经”。米克尔目前是风投公司Bond的创始人兼普通合伙人，在创立Bond之前，她曾于2010年至2019年负责凯鹏华盈的增长业务，投资了Facebook、Spotify、Ring和Block（当时是 Square）等公司。</p><p style=\"text-align: justify;\">《AI趋势报告》延续了米克尔一贯的宏大视野，从印刷术发明到Roomba扫地机器人应用无所不包，试图为AI时代描绘全景图。这报告中，米克尔用“史无前例”形容AI时代的发展速度，并将本轮技术浪潮称作继移动互联网之后的“最大革命”。在她看来，AI不仅是科技进化的下一个篇章，更将成为全球经济与地缘格局重构的核心力量。下面是该报告10个核心观点：</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>一、AI崛起速度史无前例</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">报告的开头，米克尔指出了这一轮AI浪潮的变革速度是史无前例的，她反复强调“unprecedented”（史无前例的）一词，一共用了51次。</p><p style=\"text-align: justify;\">报告揭示了人工智能令人震撼的增长数据。OpenAI的ChatGPT在短短17个月内斩获8亿用户，增长速度超越人类历史上任何一项技术。在用户扩张速度上，ChatGPT仅用三年时间就实现了90%用户来自北美以外地区的全球化布局，而互联网达到同样的里程碑用了整整23年。ChatGPT的年搜索量达3650亿次，是谷歌的5.5倍，谷歌为此奋斗了11年。这个增长速度，是人类有史以来任何科技产品都难以匹敌的。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>二、AI行业剪刀差：训练成本飙升，推理价格骤降</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">报告揭示了AI模型发展中最引人入胜的矛盾现象：训练顶尖AI模型的成本高昂且持续攀升，但运行这些模型（即推理）的单位成本却在迅速下降。</p><p style=\"text-align: justify;\">据估算，训练最前沿AI模型的成本在过去八年间增长了约2400倍。Anthropic公司的CEO Dario Amodei甚至预测，这些训练费用可能会从目前的1亿美元基准，在2025年跃升至10亿美元，甚至在2025至2027年间达到令人难以置信的100亿美元级别。而Inference（推理）成本却在短短两年暴跌99.7%，使得曾经遥不可及的复杂AI工具变得经济可行，点燃了新一轮创新浪潮。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>三、AI实现高增长、高估值，也面临高消耗</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">报告指出，与用户端爆发式增长相对应的是资本支出急剧膨胀。美国&#34;六大&#34;科技公司的合计资本支出在2024年达到2120亿美元，同比增长高达63%。这些支出占其总收入的比例也从十年前的8%攀升至2024年的15%。其中，亚马逊AWS在2024年将其收入的49%投入到AI/ML基础设施建设中。</p><p style=\"text-align: justify;\">米克尔指出，OpenAI、Anthropic与xAI等美国三大AI新贵的估值总和已逼近4000亿美元，预期年收入达到120亿美元。截至2025年5月13日，包括OpenAI、Anthropic、xAI和Perplexity在内的几家主要私营AI模型公司吸引的融资总额更是达到了惊人的约950亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">在生成式AI逐步进入产品化与规模化落地阶段后，这种“先烧后赚”的商业模式能否持续，正成为悬在所有AI创业公司头顶的达摩克利斯之剑。</p><p style=\"text-align: justify;\">报告将当前AI领域的狂热投资与高风险并存的局面，与历史上多次重大的技术变革周期进行了类比，例如19世纪的铁路建设热潮，或是世纪之交的互联网泡沫。这些周期往往都经历过初期市场的非理性繁荣、巨额资本涌入以及残酷的市场竞争，最终才大浪淘沙般地筛选出真正的行业领导者。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>四、AI商业化变现面临三大挑战，中国崛起令人瞩目</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">尽管AI的未来光芒四射，但其商业化变现之路面临三大挑战：市场竞争的极度白热化、性能飞速提升且成本低廉的开源模型的强劲冲击，以及中国作为AI领域新兴超级力量的迅速崛起。</p><p style=\"text-align: justify;\">大规模多模态模型在过去两年内的发布数量激增了1150%，而同期语言模型的发布数量也增长了420%。仅在2025年5月19日那一周，谷歌、微软、Anthropic和OpenAI等行业巨头就密集发布了大量新产品和功能。开源模型正以惊人势头发展。Meta的Llama系列模型下载量在短短8个月内增长了3.4倍，到2025年4月已达到12亿次。</p><p style=\"text-align: justify;\">更关键的是，开源模型的性能正在迅速追赶甚至超越闭源模型，例如中国DeepSeek公司研发的R1模型在极具挑战性的MATH Level 5数学基准测试中取得了93%的优异成绩，已经非常接近OpenAI o3-mini模型95%的得分。</p><p style=\"text-align: justify;\">根据2017年至2024年的统计数据，中国在发布的&#34;大规模&#34;AI系统数量上已与美国并驾齐驱。本土科技巨头如DeepSeek、阿里巴巴（旗下Qwen模型）和百度（旗下Ernie模型）所研发的模型性能正在快速提升，并在中国国内市场占据了主导地位。此外，中国在工业机器人的保有量方面已远超世界其他国家之和。值得注意的是，中国民众对AI所带来益处的乐观程度（高达83%的受访者认为益处大于弊端）也显著高于美国（仅39%的受访者持此观点）。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>五、物理世界智能化加速</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">AI的影响力正超越纯粹的数字领域，渗透并重塑物理世界，&#34;物理智能体&#34;正在兴起。自动驾驶汽车是这一趋势的突出代表。特斯拉的FSD（完全自动驾驶）功能，其累计行驶里程在短短33个月内实现了约100倍的增长，到2025年3月已超过35亿英里。截至2025年4月，Waymo的自动驾驶出租车服务在旧金山网约车市场的份额在20个月内从零迅速攀升至27%。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一智能化浪潮扩展到多个行业。专注于车辆智能软件的Applied Intuition公司，目前已服务于全球18家顶级的汽车原始设备制造商，并将其业务拓展至卡车、建筑机械和国防等多个领域。在国防科技领域，以AI驱动的自主作战系统为核心的Anduril公司，其年收入在过去两年中均实现了翻倍的强劲增长。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>六、下一个十亿用户在哪里？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">全球仍有约26亿人口，即世界总人口的近三分之一，尚未接入互联网。报告提出了一个极具洞察力的观点：当这些潜在的新网民在未来接入互联网时，他们首次接触数字世界的体验，很可能将与以往几代网民截然不同。他们可能不再是通过传统的浏览器和搜索引擎来探索网络，而是直接通过由AI驱动的、支持母语的、具备对话能力的、多模态的智能体界面与之互动。</p><p style=\"text-align: justify;\">AI应用的全球普及趋势为此预测提供了有力佐证。ChatGPT的移动应用程序在短短23个月内就积累了高达5.3亿的月活跃用户，其中印度（14%）、美国（9%）和印度尼西亚（6%）是其主要的用户来源国。同样，DeepSeek的移动应用也在4个月内吸引了5400万的月活跃用户，主要集中在中国（34%）和俄罗斯（9%）。</p><p style=\"text-align: justify;\">为这一趋势提供关键基础设施支持的是低成本卫星互联网技术的普及。SpaceX公司的Starlink服务表现尤为突出，其用户数量在过去3年多的时间里实现了年均202%的惊人增长，总用户数已超过500万，为全球特别是偏远和欠发达地区提供了前所未有的网络连接能力。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>七、AI对劳动力的影响：不是取代而是重新定义</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">针对普遍存在的“AI取代人类工作”的担忧，报告提出了更细致的观察：认知自动化正在兴起，AI系统能够推理、创造和解决问题，正在改变工作方式。</p><p style=\"text-align: justify;\">报告称，AI在处理依赖大量结构化历史数据并进行规则化决策和判断的任务方面展现出核心竞争力，这将不可避免地导致部分现有工作的自动化。然而，回顾技术发展的历史，重大的技术进步往往在取代旧有岗位的同时，也会催生出全新的就业机会和职业领域。未来，人类在工作中的角色可能会发生转变，更多地聚焦于AI系统的监督、指导和训练，以及与AI系统协同合作，共同完成更为复杂和富有创造性的任务。</p><p style=\"text-align: justify;\">正如英伟达的CEO黄仁勋所强调的：&#34;人们不会因为AI本身而失业，但很可能会因为不懂得如何有效利用AI的竞争者而被时代所淘汰。&#34;</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>八、新的地缘政治棋局：AI霸权成为国家核心利益</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">AI技术的领先地位已然演变为国家间竞争的核心焦点，尤其是在美国和中国这两个全球大国之间，这场竞争不仅关乎未来的经济实力，更直接关系到全球影响力的格局重塑。Meta公司的首席技术官Andrew Bosworth毫不讳言地将当前的AI发展态势，特别是与中国的竞争，比作一场新的&#34;太空竞赛&#34;。</p><p style=\"text-align: justify;\">各国的国家战略清晰地反映了这种紧迫感。中国通全力推动包括AI在内的机器人技术、电气化和先进信息技术等关键技术产业的发展。美国则通过《芯片与科学法案》等立法措施（这部分信息其实已经过时了，因为这是拜登任期的事儿），积极应对，力图重振本土半导体制造业，并确保关键技术供应链的韧性和安全。在这场高科技的博弈中，中国台湾台积电（TSMC）凭借其在全球最先进半导体制造领域80-90%的市场份额的绝对主导地位。</p><p style=\"text-align: justify;\">报告通过对比1995年和2025年全球市值最高的30家上市公司及科技公司的榜单，生动地揭示了全球科技领导权的深刻变迁：美国公司的占比得到显著提升（在总体榜单中从53%上升到83%，在科技公司榜单中从53%上升到70%），而曾经占据重要地位的日本公司则大幅减少，与此同时，中国公司作为一股新兴力量登上了全球舞台，成为榜单上的重要组成部分。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>九、双刃之剑：AI的无限潜力与固有风险并存</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">贯穿这份报告始终的，是对AI技术两面性的认知：既蕴藏着为社会带来前所未有福祉的巨大潜力，同时也伴随着多方面且不容忽视的重大风险。</p><p style=\"text-align: justify;\">报告作者呼应了Stuart Russell和Peter Norvig在其经典著作中的观点：人类文明本身就是人类智慧的产物，因此，如果我们能够掌握远超人类的机器智能，无疑将极大地提升我们作为一个物种的集体抱负。AI和机器人技术有望将人类从单调重复的劳动中解放出来，极大地提高产品和服务的生产效率，甚至可能开创一个普遍繁荣与和平的新纪元。AI加速科学发现的能力，可能为攻克顽疾、应对气候变化和解决资源短缺等全球性挑战带来革命性的突破。正如DeepMind的CEO Demis Hassabis所畅想的：&#34;首先我们解决AI，然后用AI解决其他一切问题。&#34;</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，通往这个美好愿景的道路上布满了潜在的&#34;雷区&#34;。报告强调，远在我们能够宣称&#34;解决AI&#34;之前，我们就将不得不面对其被滥用所带来的种种风险。这些风险已经初露端倪，包括：</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>致命性自主武器系统的研发</p></li><li><p>大规模监控和精准信息操纵的潜力</p></li><li><p>决策过程中算法偏见的固化与放大</p></li><li><p>对现有就业市场的剧烈冲击</p></li><li><p>在安全攸关的关键应用中可能出现的问题</p></li><li><p>全新的网络安全威胁</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">已故的物理学家史蒂芬·霍金的警示言犹在耳：&#34;成功创造出AI可能是人类历史上最重大的事件，但也可能是最后的事件——除非我们学会如何有效地规避其固有的风险。&#34;</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>十、谨慎投资保持战略灵活性</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">对于投资人，米克尔的建议异常冷静：“只投资你愿意损失的金额。”她强调，当前AI市场呈现“看起来无往不利”的繁荣假象，但正因为一切都在上涨，风险往往在最不经意处潜伏。她提醒投资者，要关注长期价值创造，而不是短期泡沫。</p><p style=\"text-align: justify;\">面对AI这个高投入、高风险、高回报的战场，米克尔引用了她最喜欢的一句风投箴言：“只投资你愿意损失的资金。”她将当前的AI创业热潮比作过去的Uber、Amazon和Tesla——都曾长期亏损，却终成巨头。</p><p style=\"text-align: justify;\">她提醒投资者，这一波AI浪潮看似一切都在上涨，但“千万不要把所有鸡蛋放在一个篮子里”。一旦市场热情降温、盈利前景不明，估值泡沫可能随时破裂。</p></body></html>","source":"lsy1705065314559","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>深度 | 十大看点读懂“互联网女皇”首份AI趋势报告</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; 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Report），被视为互联网行业的“圣经”。米克尔目前是风投公司Bond的创始人兼普通合伙人，在创立Bond之前，她曾于2010年至2019年负责凯鹏华盈的增长业务，投资了Facebook、Spotify、Ring和Block（当时是 Square）等公司。《AI趋势报告》延续了米克尔一贯的宏大视野，从印刷术发明到Roomba扫地机器人应用无所不包，试图为AI时代描绘全景图。这报告中，米克尔用“史无前例”形容AI时代的发展速度，并将本轮技术浪潮称作继移动互联网之后的“最大革命”。在她看来，AI不仅是科技进化的下一个篇章，更将成为全球经济与地缘格局重构的核心力量。下面是该报告10个核心观点：一、AI崛起速度史无前例报告的开头，米克尔指出了这一轮AI浪潮的变革速度是史无前例的，她反复强调“unprecedented”（史无前例的）一词，一共用了51次。报告揭示了人工智能令人震撼的增长数据。OpenAI的ChatGPT在短短17个月内斩获8亿用户，增长速度超越人类历史上任何一项技术。在用户扩张速度上，ChatGPT仅用三年时间就实现了90%用户来自北美以外地区的全球化布局，而互联网达到同样的里程碑用了整整23年。ChatGPT的年搜索量达3650亿次，是谷歌的5.5倍，谷歌为此奋斗了11年。这个增长速度，是人类有史以来任何科技产品都难以匹敌的。二、AI行业剪刀差：训练成本飙升，推理价格骤降报告揭示了AI模型发展中最引人入胜的矛盾现象：训练顶尖AI模型的成本高昂且持续攀升，但运行这些模型（即推理）的单位成本却在迅速下降。据估算，训练最前沿AI模型的成本在过去八年间增长了约2400倍。Anthropic公司的CEO Dario Amodei甚至预测，这些训练费用可能会从目前的1亿美元基准，在2025年跃升至10亿美元，甚至在2025至2027年间达到令人难以置信的100亿美元级别。而Inference（推理）成本却在短短两年暴跌99.7%，使得曾经遥不可及的复杂AI工具变得经济可行，点燃了新一轮创新浪潮。三、AI实现高增长、高估值，也面临高消耗报告指出，与用户端爆发式增长相对应的是资本支出急剧膨胀。美国\"六大\"科技公司的合计资本支出在2024年达到2120亿美元，同比增长高达63%。这些支出占其总收入的比例也从十年前的8%攀升至2024年的15%。其中，亚马逊AWS在2024年将其收入的49%投入到AI/ML基础设施建设中。米克尔指出，OpenAI、Anthropic与xAI等美国三大AI新贵的估值总和已逼近4000亿美元，预期年收入达到120亿美元。截至2025年5月13日，包括OpenAI、Anthropic、xAI和Perplexity在内的几家主要私营AI模型公司吸引的融资总额更是达到了惊人的约950亿美元。在生成式AI逐步进入产品化与规模化落地阶段后，这种“先烧后赚”的商业模式能否持续，正成为悬在所有AI创业公司头顶的达摩克利斯之剑。报告将当前AI领域的狂热投资与高风险并存的局面，与历史上多次重大的技术变革周期进行了类比，例如19世纪的铁路建设热潮，或是世纪之交的互联网泡沫。这些周期往往都经历过初期市场的非理性繁荣、巨额资本涌入以及残酷的市场竞争，最终才大浪淘沙般地筛选出真正的行业领导者。四、AI商业化变现面临三大挑战，中国崛起令人瞩目尽管AI的未来光芒四射，但其商业化变现之路面临三大挑战：市场竞争的极度白热化、性能飞速提升且成本低廉的开源模型的强劲冲击，以及中国作为AI领域新兴超级力量的迅速崛起。大规模多模态模型在过去两年内的发布数量激增了1150%，而同期语言模型的发布数量也增长了420%。仅在2025年5月19日那一周，谷歌、微软、Anthropic和OpenAI等行业巨头就密集发布了大量新产品和功能。开源模型正以惊人势头发展。Meta的Llama系列模型下载量在短短8个月内增长了3.4倍，到2025年4月已达到12亿次。更关键的是，开源模型的性能正在迅速追赶甚至超越闭源模型，例如中国DeepSeek公司研发的R1模型在极具挑战性的MATH Level 5数学基准测试中取得了93%的优异成绩，已经非常接近OpenAI o3-mini模型95%的得分。根据2017年至2024年的统计数据，中国在发布的\"大规模\"AI系统数量上已与美国并驾齐驱。本土科技巨头如DeepSeek、阿里巴巴（旗下Qwen模型）和百度（旗下Ernie模型）所研发的模型性能正在快速提升，并在中国国内市场占据了主导地位。此外，中国在工业机器人的保有量方面已远超世界其他国家之和。值得注意的是，中国民众对AI所带来益处的乐观程度（高达83%的受访者认为益处大于弊端）也显著高于美国（仅39%的受访者持此观点）。五、物理世界智能化加速AI的影响力正超越纯粹的数字领域，渗透并重塑物理世界，\"物理智能体\"正在兴起。自动驾驶汽车是这一趋势的突出代表。特斯拉的FSD（完全自动驾驶）功能，其累计行驶里程在短短33个月内实现了约100倍的增长，到2025年3月已超过35亿英里。截至2025年4月，Waymo的自动驾驶出租车服务在旧金山网约车市场的份额在20个月内从零迅速攀升至27%。这一智能化浪潮扩展到多个行业。专注于车辆智能软件的Applied Intuition公司，目前已服务于全球18家顶级的汽车原始设备制造商，并将其业务拓展至卡车、建筑机械和国防等多个领域。在国防科技领域，以AI驱动的自主作战系统为核心的Anduril公司，其年收入在过去两年中均实现了翻倍的强劲增长。六、下一个十亿用户在哪里？全球仍有约26亿人口，即世界总人口的近三分之一，尚未接入互联网。报告提出了一个极具洞察力的观点：当这些潜在的新网民在未来接入互联网时，他们首次接触数字世界的体验，很可能将与以往几代网民截然不同。他们可能不再是通过传统的浏览器和搜索引擎来探索网络，而是直接通过由AI驱动的、支持母语的、具备对话能力的、多模态的智能体界面与之互动。AI应用的全球普及趋势为此预测提供了有力佐证。ChatGPT的移动应用程序在短短23个月内就积累了高达5.3亿的月活跃用户，其中印度（14%）、美国（9%）和印度尼西亚（6%）是其主要的用户来源国。同样，DeepSeek的移动应用也在4个月内吸引了5400万的月活跃用户，主要集中在中国（34%）和俄罗斯（9%）。为这一趋势提供关键基础设施支持的是低成本卫星互联网技术的普及。SpaceX公司的Starlink服务表现尤为突出，其用户数量在过去3年多的时间里实现了年均202%的惊人增长，总用户数已超过500万，为全球特别是偏远和欠发达地区提供了前所未有的网络连接能力。七、AI对劳动力的影响：不是取代而是重新定义针对普遍存在的“AI取代人类工作”的担忧，报告提出了更细致的观察：认知自动化正在兴起，AI系统能够推理、创造和解决问题，正在改变工作方式。报告称，AI在处理依赖大量结构化历史数据并进行规则化决策和判断的任务方面展现出核心竞争力，这将不可避免地导致部分现有工作的自动化。然而，回顾技术发展的历史，重大的技术进步往往在取代旧有岗位的同时，也会催生出全新的就业机会和职业领域。未来，人类在工作中的角色可能会发生转变，更多地聚焦于AI系统的监督、指导和训练，以及与AI系统协同合作，共同完成更为复杂和富有创造性的任务。正如英伟达的CEO黄仁勋所强调的：\"人们不会因为AI本身而失业，但很可能会因为不懂得如何有效利用AI的竞争者而被时代所淘汰。\"八、新的地缘政治棋局：AI霸权成为国家核心利益AI技术的领先地位已然演变为国家间竞争的核心焦点，尤其是在美国和中国这两个全球大国之间，这场竞争不仅关乎未来的经济实力，更直接关系到全球影响力的格局重塑。Meta公司的首席技术官Andrew Bosworth毫不讳言地将当前的AI发展态势，特别是与中国的竞争，比作一场新的\"太空竞赛\"。各国的国家战略清晰地反映了这种紧迫感。中国通全力推动包括AI在内的机器人技术、电气化和先进信息技术等关键技术产业的发展。美国则通过《芯片与科学法案》等立法措施（这部分信息其实已经过时了，因为这是拜登任期的事儿），积极应对，力图重振本土半导体制造业，并确保关键技术供应链的韧性和安全。在这场高科技的博弈中，中国台湾台积电（TSMC）凭借其在全球最先进半导体制造领域80-90%的市场份额的绝对主导地位。报告通过对比1995年和2025年全球市值最高的30家上市公司及科技公司的榜单，生动地揭示了全球科技领导权的深刻变迁：美国公司的占比得到显著提升（在总体榜单中从53%上升到83%，在科技公司榜单中从53%上升到70%），而曾经占据重要地位的日本公司则大幅减少，与此同时，中国公司作为一股新兴力量登上了全球舞台，成为榜单上的重要组成部分。九、双刃之剑：AI的无限潜力与固有风险并存贯穿这份报告始终的，是对AI技术两面性的认知：既蕴藏着为社会带来前所未有福祉的巨大潜力，同时也伴随着多方面且不容忽视的重大风险。报告作者呼应了Stuart Russell和Peter Norvig在其经典著作中的观点：人类文明本身就是人类智慧的产物，因此，如果我们能够掌握远超人类的机器智能，无疑将极大地提升我们作为一个物种的集体抱负。AI和机器人技术有望将人类从单调重复的劳动中解放出来，极大地提高产品和服务的生产效率，甚至可能开创一个普遍繁荣与和平的新纪元。AI加速科学发现的能力，可能为攻克顽疾、应对气候变化和解决资源短缺等全球性挑战带来革命性的突破。正如DeepMind的CEO Demis Hassabis所畅想的：\"首先我们解决AI，然后用AI解决其他一切问题。\"然而，通往这个美好愿景的道路上布满了潜在的\"雷区\"。报告强调，远在我们能够宣称\"解决AI\"之前，我们就将不得不面对其被滥用所带来的种种风险。这些风险已经初露端倪，包括：致命性自主武器系统的研发大规模监控和精准信息操纵的潜力决策过程中算法偏见的固化与放大对现有就业市场的剧烈冲击在安全攸关的关键应用中可能出现的问题全新的网络安全威胁已故的物理学家史蒂芬·霍金的警示言犹在耳：\"成功创造出AI可能是人类历史上最重大的事件，但也可能是最后的事件——除非我们学会如何有效地规避其固有的风险。\"十、谨慎投资保持战略灵活性对于投资人，米克尔的建议异常冷静：“只投资你愿意损失的金额。”她强调，当前AI市场呈现“看起来无往不利”的繁荣假象，但正因为一切都在上涨，风险往往在最不经意处潜伏。她提醒投资者，要关注长期价值创造，而不是短期泡沫。面对AI这个高投入、高风险、高回报的战场，米克尔引用了她最喜欢的一句风投箴言：“只投资你愿意损失的资金。”她将当前的AI创业热潮比作过去的Uber、Amazon和Tesla——都曾长期亏损，却终成巨头。她提醒投资者，这一波AI浪潮看似一切都在上涨，但“千万不要把所有鸡蛋放在一个篮子里”。一旦市场热情降温、盈利前景不明，估值泡沫可能随时破裂。","news_type":1,"symbols_score_info":{}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1612,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":611326641,"gmtCreate":1650333038943,"gmtModify":1650333038943,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"啥时候出手机？","listText":"啥时候出手机？","text":"啥时候出手机？","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/611326641","repostId":"1198269425","repostType":4,"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1769,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":413230284525840,"gmtCreate":1741918564253,"gmtModify":1741918567017,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":5,"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/413230284525840","repostId":"1197820625","repostType":4,"repost":{"id":"1197820625","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":1741874367,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1197820625?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2025-03-13 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href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a> 在连涨两日后大幅回调，截至发稿跌近5%，报236.29美元：</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/80f86b4e093681ae843967dbd5f03de5\" title=\"\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p>前SEC委员Dan Gallagher表示，特斯拉如今的市值仅为三个月前的近一半，但它仍算不上便宜。</p><p>他指出，自去年 12 月中旬触及历史高点后，特斯拉股价基本一直处于下跌态势。大部分跌幅出现在特朗普 1 月 20 日就职之后，从那时起到上周收盘，其股价已跌去约 40%。</p><p>即便面临可能抑制整个汽车行业销量的全球关税前景，其他主要汽车制造商的表现也远没有这么糟糕。但也没有哪家汽车制造商像特斯拉这样估值高昂，而且其首席执行官高调参与极具争议性的国内政治活动。</p><p>马斯克与特朗普政府的往来，已引发全国各地特斯拉经销商遭遇多起抗议和破坏行为。同时，分析师和市场研究公司的多项调查显示，特斯拉的品牌形象已受到损害。</p><p>在特斯拉股价经历近五年来最糟糕的单日跌幅后，特朗普承诺购买一辆新的特斯拉，“以表达对埃隆・马斯克的信心和支持”。但对于一家今年需要交付近 180 万辆新车才能维持去年销量水平的公司而言，这起不了太大作用。</p><p>华尔街预计，人工智能芯片巨头英伟达今年的营收将增长 57%，而据 FactSet 调查的分析师普遍预期，特斯拉今年营收仅增长 15%，但特斯拉目前的市盈率仍是英伟达的三倍多。</p><p>在周三发布的一份报告中，Evercore ISI的Chris McNally将特斯拉全年汽车交付量预测从188万辆下调至175万辆。此前瑞银集团的Joseph Spak在周一将他的预测下调至170万辆，助推特斯拉股价创下2020年9月以来的最大单日跌幅。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/23001a657f12574308820239ae830001\" 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Y的廉价减配版本。他说，尽管最新版本的软件更新已经全面推出，一个网站收集的数据显示，特斯拉车主在使用名为Full Self-Driving的驾驶辅助系统时需要干预的频率“几乎没有改善”。另一方面，自从马斯克担任美政府效率部高级顾问以来，美国多州发生针对特斯拉汽车的破坏案件。据报道，当地时间3月7日，一名男子在南卡罗来纳州用自制燃烧瓶袭击了一个特斯拉充电站；3月6日，俄勒冈州一家特斯拉汽车经销商店遭到枪击，商铺玻璃被震碎，三辆汽车被毁；3月2日，马里兰州一家特斯拉经销商店的窗户被喷上“拒绝马斯克”（NO 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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。</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 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,"symbols_score_info":{"INTC":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3971,"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":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/META\">$Meta Platforms, 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11:56","market":"hk","language":"zh","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","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2510849535","media":"金十数据","summary":"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。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p><strong>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。</strong></p></blockquote><p>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。</p><blockquote><p>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。</p><p>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。</p></blockquote><p>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。</p><p>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。</p><p>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。</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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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 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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,"symbols_score_info":{"AVGO":1.1,"NVDA":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3693,"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":5,"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=zh_CN&edition=full","pubTime":"2024-12-22 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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,"symbols_score_info":{"AVGO":1.1,"NVDA":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":4700,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"lives":[]}