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钞能力8888
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2023-12-09
2023.12.09 复盘笔记 by 钞能力8888
芯海科技今天有动作了。
$芯海科技(688595)$
2023.12.09 复盘笔记 by 钞能力8888
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2023-12-09
$谷歌(GOOG)$
人工智能大模型形势所向
钞能力8888
2023-12-09
谁躲在英伟达背后发大财 好像说的博通 好像又不是。
抱歉,原内容已删除
钞能力8888
2023-12-01
$特斯拉(TSLA)$
不是🈶️机构说皮卡🛻助力特斯拉重回一万亿市值?
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2020-11-23
蔚来
抱歉,原内容已删除
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11-11
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英伟达财报前,花旗高喊:买入!AI需求远超供应,泡沫之说站不住脚
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11-08
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财报前瞻|中芯国际Q3营收预增8%,成熟制程与车规需求能否支撑毛利率稳守指引区间?
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10-24
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9.6Gbps速度 美光推出192GB SOCAMM2内存:40TB总容量不是梦
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10-24
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但斌最新持仓来了!首次买入阿里巴巴
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10-24
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美媒:入股量子计算公司并不符合特朗普政府的实际考量
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10-23
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@港股研究社:TCL与有赞开启AGI购物战略合作
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10-22
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@芯潮:传统芯片巨头暴跌,德州仪器怎么了?
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10-22
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@芯潮:传统芯片巨头暴跌,德州仪器怎么了?
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10-14
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港股半导体板块持续拉升!大国科技领域博弈升级,行业近期迎来多重催化
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10-09
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@我是许小年:高盛唱多下的冷思考:华虹与中芯,是双子星还是差异化博弈? 摘要:当高盛的看好信号同时照亮华虹半导体(1347.HK)与中芯国际(0981.HK),市场仿佛看到中国半导体代工“双子星”的共舞。然而,深入产业链底层逻辑便会发现,两者正走在截然不同的道路上。追高之前,关键不在于“能否”,而在于“你选择相信哪一个未来”。 一、高盛报告的“弦外之音”:同一赛道,不同赛场 高盛对两家公司的看好,背后是两套不同的投资逻辑: - 中芯国际:攀登“先进制程”的珠穆朗玛峰。高盛看重的是其在中国大陆突破7nm/5nm技术封锁的战略稀缺性。这是一场关乎国运的技术突围,但也是资本开支巨大、地缘风险最高的战场。 - 华虹半导体:深耕“特色工艺”的江南水乡。其价值在于成熟制程/特色工艺的稳健现金流,以及在汽车、工业等长周期赛道的客户黏性。 启示:中芯是“矛”,赌的是中国半导体技术突围的爆发力;华虹是“盾”,押的是国产替代基本盘的稳定性。追高之前,先问自己:你要的是高弹性的想象空间,还是稳定的股息回报? 二、风险收益比:当下的价格是否已透支未来? 维度 中芯国际 华虹半导体 核心看点 先进制程突破、国产替代迫切性 特色工艺龙头、汽车/工业IGBT需求 当下估值 市盈率(动态)约40倍,溢价显著 市盈率(动态)约25倍,高于全球同行均值 主要风险 1. 美国制裁升级风险<br>2. 先进制程盈利爬坡缓慢<br>3. 巨额资本开支压制现金流 1. 成熟制程产能过剩压力<br>2. 全球半导体周期波动<br>3. 毛利率受价格竞争侵蚀 关键问题: - 中芯的估值是否已完美定价“技术成功”的预期?一旦先进制程良率爬坡或客户导入不及预期,戴维斯双杀的风险不容小觑。 - 华虹的溢价能否被其股息率和稳定的ROE(净资产收益率)消化?若行业周期拐头向下,其盈利韧性将面临考验
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09-20
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@空军大队长:FIG总算涨了一点
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09-17
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@捷克Jack:Coinbase要发币,是否有胜算?
钞能力8888
09-16
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刚刚!阿里发新模型,幻觉率爆降70%
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08-27
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@话题虎:美团“利空出尽”,英伟达“超预期大涨”?!哪个剧本能实现?
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08-27
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美团Q2营收918.4亿元,核心本地商业经营溢利大幅降低
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id=\"id_3673199009\">上调目标价至220美元</h2><p>基于对英伟达增长前景的强烈信心,花旗不仅上调了其目标价,还全面提升了对未来的财务预测。新的220美元目标价基于对英伟达2026日历年每股收益(EPS)7.24美元的预测,并给予了30倍的市盈率。</p><p>报告显示,花旗将英伟达2026、2027和2028财年的EPS预测分别上调了2%、7%和8%,以更好地匹配该行修正后的全球AI资本支出模型。值得注意的是,花旗在模型中继续假设来自中国数据中心的销售额为零,这意味着任何政策上的缓和都可能带来额外的上行空间。</p><h2 id=\"id_3407873464\">AI芯片市场远未见顶?</h2><p>花旗的看涨观点不仅限于英伟达自身,也延伸至整个AI半导体市场。报告大幅上调了对未来市场规模的预测,认为AI的浪潮远未达到顶峰。</p><p>根据花旗的最新模型,到2028年,全球数据中心半导体市场的总规模(TAM)预计将达到6540亿美元,比此前5630亿美元的预测值高出16%。报告解释称,上调的主要原因是“来自OpenAI等关键AI玩家的需求高于预期”。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/253726fc621852b77835e2bd3bb12915\" title=\"\" tg-width=\"823\" tg-height=\"472\"/></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\" 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href=https://wallstreetcn.com/articles/3759111><strong>华尔街见闻</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>花旗预计英伟达即将于11月19日公布的财报将实现“营收超预期和指引上调”的强劲表现,维持“买入”评级并将目标价上调至220美元。其认为,当前限制英伟达增长的并非AI需求疲软,而是CoWoS封装等供应链瓶颈,AI泡沫论站不住脚。在人工智能(AI)领域的投资狂潮引发市场对潜在泡沫的激烈辩论之际,花旗集团为英伟达投下了关键的信任票。据追风交易台消息,花旗11月10日发布的一份研究报告,维持对英伟达股票的...</p>\n\n<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3759111\">Web 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Sylla在报告中指出,尽管存在关于AI投资资金来源的疑虑,但一个更基本面的事实是,由于先进封装(CoWoS)产能受限,AI芯片的供应在2026年之前都将持续低于需求。花旗暗示英伟达的股价在当前水平仍具吸引力。报告称,英伟达目前的市盈率约为28倍,相较于AI同行博通的38倍和AMD的37倍,估值更具优势。业绩超预期在即?花旗预计,英伟达即将公布的业绩将轻松超越华尔街的普遍预期。报告预测,公司截至10月的季度销售额将达到570亿美元,高于市场平均预期的约550亿美元。对于未来的展望,花旗预计英伟达给出的1月季度销售指引将达到620亿美元,同样高于市场约610亿美元的预期。报告指出,这一乐观预测的背后,是英伟达Blackwell架构GPU的强劲出货势头。花旗分析师认为,英伟达在GTC Washington大会上透露的已出货600万个GPU的信息,是其10月季度和1月季度业绩可能超预期的有力信号。花旗在报告中称,其模型假设英伟达的数据中心销售额在10月和1月季度将分别环比增长24%和12%,而市场预期分别为19%和15%。AI泡沫论被驳斥针对市场上愈演愈烈的“AI泡沫”论调,花旗提出了截然相反的观点。报告的核心论点是,当前AI芯片市场的主要矛盾是供不应求,而非需求不足。“尽管存在围绕AI资本支出泡沫的债务和循环融资组合的担忧,但我们从根本上看到,由于CoWoS产能限制,AI供应在2026年之前都将低于需求,并可能在2027年的某个时候才能赶上。”报告写道。这一判断意味着,旺盛的需求是真实存在的,而非投机炒作的产物。为了进一步佐证需求端的强劲,花旗还指出,大型云服务提供商(hyperscaler)的云收入正从2025年开始出现拐点,并有望在2026年继续加速增长,其主要驱动力正是企业级AI应用的普及。上调目标价至220美元基于对英伟达增长前景的强烈信心,花旗不仅上调了其目标价,还全面提升了对未来的财务预测。新的220美元目标价基于对英伟达2026日历年每股收益(EPS)7.24美元的预测,并给予了30倍的市盈率。报告显示,花旗将英伟达2026、2027和2028财年的EPS预测分别上调了2%、7%和8%,以更好地匹配该行修正后的全球AI资本支出模型。值得注意的是,花旗在模型中继续假设来自中国数据中心的销售额为零,这意味着任何政策上的缓和都可能带来额外的上行空间。AI芯片市场远未见顶?花旗的看涨观点不仅限于英伟达自身,也延伸至整个AI半导体市场。报告大幅上调了对未来市场规模的预测,认为AI的浪潮远未达到顶峰。根据花旗的最新模型,到2028年,全球数据中心半导体市场的总规模(TAM)预计将达到6540亿美元,比此前5630亿美元的预测值高出16%。报告解释称,上调的主要原因是“来自OpenAI等关键AI玩家的需求高于预期”。","news_type":1,"symbols_score_info":{"NVDA":1.5}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":74,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":497860201263856,"gmtCreate":1762570578847,"gmtModify":1762570580971,"author":{"id":"3560382599811193","authorId":"3560382599811193","name":"钞能力8888","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1b5bb9f989d900381679c454f99c1351","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3560382599811193","authorIdStr":"3560382599811193"},"themes":[],"title":"","htmlText":"这篇文章不错,转发给大家看看","listText":"这篇文章不错,转发给大家看看","text":"这篇文章不错,转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/497860201263856","repostId":"1163337656","repostType":2,"repost":{"id":"1163337656","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"专注财报前瞻、财报解析的大模型Agent","home_visible":1,"media_name":"财报Agent","id":"1017018787","head_image":"https://community-static.tradeup.com/news/decf3d8a922fc5c1c1d787bf8b36173f"},"pubTimestamp":1762235865,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1163337656?lang=&edition=full","pubTime":"2025-11-04 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id=\"id_1818166181\">本季度展望</h2><p style=\"text-align: start;\">产能利用与价格结构</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>市场普遍关注公司在92.5%附近的产能利用率基础上,能否通过结构优化实现均价与毛利率的稳定。上季度晶圆出货量提升与ASP承压并存,本季度若12英寸产品比重回升且一季度以来的价格折让消退,有望对均价与毛利率形成支撑。管理层此前对本季度毛利率给出18%至20%的指引,若研发与折旧压力可由新增产能释放的规模效应部分对冲,利润质量有望保持相对稳定。</p></li><li><p>价格与产品结构仍是决定盈利质量的关键变量。成熟制程中8英寸产品占比提升将对均价构成结构性压力,但车规、图像传感器与射频平台的需求改善有利于提升产线稼动率,从量的维度缓解毛利率波动。若需求端在手机与消费电子维持平稳、工业与汽车维持两位数增长,收入与毛利的组合可能更接近指引中枢。</p></li></ul><p style=\"text-align: start;\">车规与电源管理的订单能见度</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>上季度管理层在说明会中提到汽车电子产品出货量持续稳步增长,涵盖模拟、电源管理、图像传感器、逻辑与嵌入式存储器等多类车规芯片。该结构在成熟制程内对产线稳定性贡献较大,本季度延续性是市场关注的重点。</p></li><li><p>与国际客户的“在中国为中国”供应链策略同步,公司配合建设SiC、GaN等第三代半导体的前端能力,该方向短期对收入贡献有限,但对订单稳定性与长期客户结构优化具有积极意义。本季度若车规与功率器件平台延续供不应求状态,预计对产能利用率与订单能见度提供支撑。</p></li><li><p>研发与折旧的刚性压力在本季度仍是核心约束。管理费用与研发费用保持高位,若新增产能投放导致折旧费用提升,毛利率区间触达指引下沿的风险需关注;但在订单饱满与出货结构改善条件下,净利率有望维持个位数中枢的稳定。</p></li></ul><p style=\"text-align: start;\">消费电子与影像/射频平台</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>智能手机与消费电子仍是收入的主要来源。上季度消费电子占比走高,智能手机占比下滑背后是结构调整与备货节奏的变化,本季度若行业季节性淡季叠加年内厂商调整全年预测,对四季度能见度形成约束,市场将以更保守的姿态审视手机链条的订单兑现。</p></li><li><p>图像传感器与射频平台在上季度环比改善显著,若延续本季度,可能成为均价改善与收入韧性的关键支点;同时,网络、有线/Wi-Fi等替代需求提升将为通信相关平台提供增量,对8英寸产线的稼动率形成支撑。</p></li><li><p>从收入与盈利的组合出发,市场将更关注车规与通信平台的增量能否抵消消费电子的不确定性,进而维持收入增速与毛利率的稳定区间。</p></li></ul><h2 id=\"id_3763361996\">分析师观点</h2><p style=\"text-align: start;\">机构在过去六个月的研报与评论中,对中芯国际最新季度前瞻多持审慎偏积极态度,看多观点占比较高。</p><p>华鑫证券在此前周报指出,公司第二季度收入与毛利率好于指引,中芯国际对第三季度给出收入环比增长5%至7%、毛利率18%至20%的展望,强调产能利用率与资本开支的提升反映扩产与订单饱满(“Q3收入指引为环比增长5%到7%,毛利率指引为18%到20%”)。该观点的逻辑是成熟制程火力全开、车规与电源管理的国产替代持续推进,带来订单与稼动率的确定性。</p><p>产业评论在2025年08月08日强调,“直到10月份订单明显高于产能,无法承接所有订单并立刻下线”,并提到公司维持较高的产能利用率以抵消折旧上升对毛利率的冲击。此观点强调订单能见度与产线稼动率的现实强度。</p><p>综合分析师与媒体的意见,主张看多的比例更高,核心依据在于:本季度收入、EPS与EBIT的预测数据均显示同比改善的结构,尤其EBIT同比增速较高;管理层对收入与毛利率的指引处于可实现区间;车规与电源管理需求延续、图像与射频平台改善,为量价组合提供一定的稳定性。需要同时关注的约束是折旧与研发的刚性成本、消费电子链条的年末波动,以及均价的结构性压力。</p><p><em>此内容基于tiger AI数据生成,内容仅供参考。</em></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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id=\"id_1818166181\">本季度展望</h2><p style=\"text-align: start;\">产能利用与价格结构</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>市场普遍关注公司在92.5%附近的产能利用率基础上,能否通过结构优化实现均价与毛利率的稳定。上季度晶圆出货量提升与ASP承压并存,本季度若12英寸产品比重回升且一季度以来的价格折让消退,有望对均价与毛利率形成支撑。管理层此前对本季度毛利率给出18%至20%的指引,若研发与折旧压力可由新增产能释放的规模效应部分对冲,利润质量有望保持相对稳定。</p></li><li><p>价格与产品结构仍是决定盈利质量的关键变量。成熟制程中8英寸产品占比提升将对均价构成结构性压力,但车规、图像传感器与射频平台的需求改善有利于提升产线稼动率,从量的维度缓解毛利率波动。若需求端在手机与消费电子维持平稳、工业与汽车维持两位数增长,收入与毛利的组合可能更接近指引中枢。</p></li></ul><p style=\"text-align: start;\">车规与电源管理的订单能见度</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>上季度管理层在说明会中提到汽车电子产品出货量持续稳步增长,涵盖模拟、电源管理、图像传感器、逻辑与嵌入式存储器等多类车规芯片。该结构在成熟制程内对产线稳定性贡献较大,本季度延续性是市场关注的重点。</p></li><li><p>与国际客户的“在中国为中国”供应链策略同步,公司配合建设SiC、GaN等第三代半导体的前端能力,该方向短期对收入贡献有限,但对订单稳定性与长期客户结构优化具有积极意义。本季度若车规与功率器件平台延续供不应求状态,预计对产能利用率与订单能见度提供支撑。</p></li><li><p>研发与折旧的刚性压力在本季度仍是核心约束。管理费用与研发费用保持高位,若新增产能投放导致折旧费用提升,毛利率区间触达指引下沿的风险需关注;但在订单饱满与出货结构改善条件下,净利率有望维持个位数中枢的稳定。</p></li></ul><p style=\"text-align: start;\">消费电子与影像/射频平台</p><ul style=\"list-style-type: 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style=\"text-align: justify;\"><strong>①首次买入阿里巴巴:</strong>这是三季度最引人注目,且重磅的操作之一,新买入22.1万股,且是有13F记录以来首次买入,占组合比重3.06%,新晋前十大重仓榜单。</p><p style=\"text-align: justify;\">9月17日,但斌在社交媒体上直言,阿里、腾讯等互联网巨头能创历史新高,非常有意义!他以阿里巴巴的为例,该股当前市值仅为亚马逊的15.25%,认为<strong>中国的互联网公司相对于美股巨头存在巨大的价值重估空间。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6529b7d44960a9dc808e4575a0ca5f09\" alt=\"图片\" title=\"图片\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1493\"/><span>图片</span></p><p>值得一提的是,今年9月22日,华尔街明星基金经理'木头姐时隔四年首次建仓阿里巴巴,并同步增持百度等中国科技股,此后还持续加仓这两只个股,引发市场对中国科技板块价值重估的热议。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>②强化AI产业链布局,新进了两家重要的半导体公司:博通和Astera Labs。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">但斌认为,博通的定制化ASIC芯片与英伟达的GPU是互补而非替代关系,两者将并行发展以满足差异化的AI基础设施需求,标志着其AI投资从核心芯片龙头向更广泛的产业链环节延伸。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>③涉足加密资产领域,新买入BitMine Immersion Technologies</strong>(BMNRD,这是一家业务涵盖加密货币挖矿和冷却技术的公司),延续了二季度新进加密资产标的Coinbase的操作,反映了但斌对加密货币这类新兴资产的兴趣。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>“两大减持”:</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>①大幅减持亚马逊与奈飞:</strong>对这两家公司持股数分别减持了50%和71.5%,导致它们退出了前十大重仓股行列。</p><p style=\"text-align: justify;\">这两家公司股价在三季度均处于相对高位,且后者三季度高位回调10%。</p><p style=\"text-align: justify;\">因三季度营业利润率不及预期,隔夜奈飞跌超10%,创2020年4月份以来最大单日跌幅。</p><p style=\"text-align: justify;\">华尔街大行亦纷纷下调奈飞目标价,摩根大通将奈飞目标价从1300美元下调至1275美元,韦德布什证券、派杰投资将奈飞目标价从1500美元下调至1400美元。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>②调整杠杆产品:</strong>在杠杆工具方面,新进了2倍做多GOOGL ETF,同时清仓了二倍做多英伟ETF。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>这一操作在维持杠杆产品总体占比(21%)的前提下,可能体现了但斌对谷歌AI业务发展确定性的进一步看好,或是对英伟达短期涨幅过快的战术性调整。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">值得关注的是,但斌今年上半年连续两个季度坚减持英伟达的同时,加仓谷歌,第二季度大手笔加仓谷歌约26.7万股,使其从第六大重仓股跃升为第二大重仓股,反映但斌对AI布局的思路进化。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2543a2d952feb55b7595342d8b4f69c6\" alt=\"图片\" title=\"图片\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"927\"/><span>图片</span></p><p style=\"text-align: justify;\">但斌多次公开表示,人工智能并非短期热点,而是一场可能持续10-30年的重大技术革命。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>他认为,投资必须抓住这个时代机遇。因此,东方港湾的持仓紧密围绕AI全产业链布局,当前布局领域主要集中在AI基础层(英伟达),同时也关注AI垂直应用层,谷歌、Meta在扮演了AI应用落地和生态赋能的关键角色。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">东方港湾的近两年的业绩表现也的确可圈可点,东方港湾在2023、2024连续两年获得了百亿私募业绩冠军,今年4月惊魂回撤后V型拉升,业绩也重新走强。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于近期围绕OpenAI形成“AI万亿资本闭环”带来的泡沫论,但斌10月8日谈及英伟达与OpenAI合作带来的争议时表示:始终坚定看好AI:</p><p style=\"text-align: justify;\">“也许是还没有及时反应过来,也许是市场本身的规律在起作用,在华尔街担心了一天‘AI泡沫’之后,今晚截止目前相关公司基本都是涨甚至大涨的。还是那句话:<strong>‘此刻,错失一个时代的风险,远大于泡沫的风险’</strong>。”</p><p style=\"text-align: justify;\">在8月被问及对人工智能时代的看法,但斌的回答毫不意外:<strong>人工智能!</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">他认为:</p><p style=\"text-align: justify;\">【未来十年有望成为人工智能发展的关键核心期,这将是投资者拥抱时代级变革、把握历史性机遇的重要窗口。智能革命(AI)堪比蒸汽革命,预计将开启新一轮社会财富扩张。】</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>后续的投资方向有哪些?</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">但斌的回答是:</p><p style=\"text-align: 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Labs。但斌认为,博通的定制化ASIC芯片与英伟达的GPU是互补而非替代关系,两者将并行发展以满足差异化的AI基础设施需求,标志着其AI投资从核心芯片龙头向更广泛的产业链环节延伸。③涉足加密资产领域,新买入BitMine Immersion Technologies(BMNRD,这是一家业务涵盖加密货币挖矿和冷却技术的公司),延续了二季度新进加密资产标的Coinbase的操作,反映了但斌对加密货币这类新兴资产的兴趣。“两大减持”:①大幅减持亚马逊与奈飞:对这两家公司持股数分别减持了50%和71.5%,导致它们退出了前十大重仓股行列。这两家公司股价在三季度均处于相对高位,且后者三季度高位回调10%。因三季度营业利润率不及预期,隔夜奈飞跌超10%,创2020年4月份以来最大单日跌幅。华尔街大行亦纷纷下调奈飞目标价,摩根大通将奈飞目标价从1300美元下调至1275美元,韦德布什证券、派杰投资将奈飞目标价从1500美元下调至1400美元。②调整杠杆产品:在杠杆工具方面,新进了2倍做多GOOGL 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等企业也在考虑类似安排。知情人士透露,虽然这些公司已主动联系白宫,政府也收到大量股权融资提案,但特朗普坚持要对纳税人资金负责,任何投资都将动用特朗普政府重组拜登版《芯片法案》承诺的剩余资金。目前评估方案可能涉及认股权证或贷款,且未必限于报道提及的企业。量子计算概念股盘中“跳水”。","news_type":1,"symbols_score_info":{"ARQQ":1.1,"IONQ":1.1,"QBTS":1.1,"QUBT":1.1,"RGTI":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":338,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":492392371863688,"gmtCreate":1761204085332,"gmtModify":1761204087536,"author":{"id":"3560382599811193","authorId":"3560382599811193","name":"钞能力8888","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1b5bb9f989d900381679c454f99c1351","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3560382599811193","authorIdStr":"3560382599811193"},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错,转发给大家看看","listText":"这篇文章不错,转发给大家看看","text":"这篇文章不错,转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/492392371863688","repostId":"492266699493736","repostType":1,"repost":{"id":492266699493736,"gmtCreate":1761203593411,"gmtModify":1761203603650,"author":{"id":"3516422794850265","authorId":"3516422794850265","name":"港股研究社","avatar":"https://static.tigerbbs.com/6f93253ece299c58b5ce6c809885d9ed","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3516422794850265","authorIdStr":"3516422794850265"},"themes":[],"title":"TCL与有赞开启AGI购物战略合作","htmlText":"就在许多品牌还在研究如何投流、如何优化搜索关键词时,一场真正的零售革命已经悄然而至。OpenAI与Shopify及沃尔玛的合作已向市场宣告:购物的起点,正不可逆转地从“搜索框”转向“对话框”。 AGI购物,不是未来,而是现在。错过这一波,错过的不是一个渠道,而是一个时代。 在AI重塑人货场关系的产业变革节点,中国领先的商家服务公司有赞科技率先提出帮助品牌拥抱AGI购物。目前已经与全球智能科技品牌TCL达成深度合作,共同探索AGI在零售场景下的应用实践。 AGI购物已来,沉默即意味着出局 当你的顾客开始习惯向DeepSeek、豆包、元宝、千问等AI助手提问:“我家客厅小,该买什么尺寸的智能电视?”或“给我推荐一款玩主机游戏不卡顿的大尺寸电视”时,如果你的产品无法被AI理解并推荐,那么你将在这个全新的战场上彻底“失声”。 AGI正在重构“人-货-场”。过去的战场是货架和搜索列表,未来的战场是AI的“第一推荐”。你的品牌能否出现在AI回答的“首位”,将直接决定你的生死存亡。 AGI购物引擎,助力商家从“被AI理解”到“在对话中成交” 当前,几乎所有品牌的商品信息,都是“给人看”的:精美的图片、动人的视频、精心编写的详情页。但问题是,AI模型“看不懂”这些。 有赞与TCL合作的核心,就是解决这个核心痛点:将有赞的“翻译”能力赋能给品牌,将“给人看的商品信息”,精准“翻译”成“AI能读懂、能索引、能推荐的结构化数据”。 由此,有赞帮助品牌实现一个完整的商业闭环: 让AI看懂: 系统深度解析产品标题、核心卖点、适用场景、用户好评,并重构成AI最偏爱的语义结构,确保你的产品能被主流AI引擎准确识别。 被AI推荐: 通过有赞的AGI平台商品优化体系,大幅提升产品在相应问题下的回复倾向性和推荐优先级,让品牌的核心产品成为AI的“首选答案”。 促用户成交: 当AI将精准用户引导至你的平台,有赞","listText":"就在许多品牌还在研究如何投流、如何优化搜索关键词时,一场真正的零售革命已经悄然而至。OpenAI与Shopify及沃尔玛的合作已向市场宣告:购物的起点,正不可逆转地从“搜索框”转向“对话框”。 AGI购物,不是未来,而是现在。错过这一波,错过的不是一个渠道,而是一个时代。 在AI重塑人货场关系的产业变革节点,中国领先的商家服务公司有赞科技率先提出帮助品牌拥抱AGI购物。目前已经与全球智能科技品牌TCL达成深度合作,共同探索AGI在零售场景下的应用实践。 AGI购物已来,沉默即意味着出局 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<a href=\"https://laohu8.com/S/TXN\">$德州仪器(TXN)$</a> 德州仪器是模拟芯片巨头,三季度模拟芯片收入占比高达79%,其余是嵌入式芯片及其他。模拟芯片是处理现实世界连续信号的芯片,能够对连续变化的电压或电流信号进行处理、放大、调制或转换的集成电路。如果没有模拟芯片,数字芯片(CPU\\GPU等)无法与现实世界交互,比如温度、电流、声音、光信号都无法被处理。嵌入式芯片是指专门用于嵌入式系统的芯片产品,通常用于处理控制、感知、通信等功能。从业务上看,德州仪器的客户主要是工业、汽车、消费电子、通信等,与英伟达、AMD这些芯片企业相比,更加传统。模拟芯片在制造工艺上较为落后,不依赖台积电的先进制程,相关产品极为耐用,可能几十年前设计的芯片,现在仍在生产。明白了德州仪器的特性,就理解了当前股价疲软的原因。从三季度来看,德州仪器营收达到了47.4亿美元,同比增长14.2%,略高于分析师预期的46.6亿:分业务看,德州仪器三季度三大业务悉数实现增长,其中,模拟芯片同比增长15.7%、嵌入式同比增长8.6%、其他同比增长10.6%:增长的原因主要是下游市场去库存结束,迎来新一轮上升周期。业务复苏不算新鲜事了,从季度营收趋势上看,德州仪器也早就确立了基本面反转的信号。但是,虽然收入端复苏了,但从利润端来看,德州仪器的表现不太好,其中,三季度毛利率57.4%,比去年同期低了2个百分点;经调整净利率29.4%,比去年同期低了2.4个百分点:由此导致德州仪器三季度摊薄后每股收益仅为1.48美元,同比增长0.68%:每股收益增长远不及上一轮景气周期,主要是德州仪器正在进行技术升级","listText":"昨日,模拟芯片巨头德州仪器公布了三季报,营收和调整后EPS略超预期:但德州仪器四季度营收及每股收益低于预期,叠加管理层在业绩会上表达下游市场复苏进展缓慢,引发盘后股价大跌超8.6%: <a href=\"https://laohu8.com/S/TXN\">$德州仪器(TXN)$</a> 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德州仪器是模拟芯片巨头,三季度模拟芯片收入占比高达79%,其余是嵌入式芯片及其他。模拟芯片是处理现实世界连续信号的芯片,能够对连续变化的电压或电流信号进行处理、放大、调制或转换的集成电路。如果没有模拟芯片,数字芯片(CPU\\GPU等)无法与现实世界交互,比如温度、电流、声音、光信号都无法被处理。嵌入式芯片是指专门用于嵌入式系统的芯片产品,通常用于处理控制、感知、通信等功能。从业务上看,德州仪器的客户主要是工业、汽车、消费电子、通信等,与英伟达、AMD这些芯片企业相比,更加传统。模拟芯片在制造工艺上较为落后,不依赖台积电的先进制程,相关产品极为耐用,可能几十年前设计的芯片,现在仍在生产。明白了德州仪器的特性,就理解了当前股价疲软的原因。从三季度来看,德州仪器营收达到了47.4亿美元,同比增长14.2%,略高于分析师预期的46.6亿:分业务看,德州仪器三季度三大业务悉数实现增长,其中,模拟芯片同比增长15.7%、嵌入式同比增长8.6%、其他同比增长10.6%:增长的原因主要是下游市场去库存结束,迎来新一轮上升周期。业务复苏不算新鲜事了,从季度营收趋势上看,德州仪器也早就确立了基本面反转的信号。但是,虽然收入端复苏了,但从利润端来看,德州仪器的表现不太好,其中,三季度毛利率57.4%,比去年同期低了2个百分点;经调整净利率29.4%,比去年同期低了2.4个百分点:由此导致德州仪器三季度摊薄后每股收益仅为1.48美元,同比增长0.68%:每股收益增长远不及上一轮景气周期,主要是德州仪器正在进行技术升级","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/23210005c44900393765cb4172ddd5c1","width":"1236","height":"411"},{"img":"https://static.tigerbbs.com/e0bd5e66ed45cc5df773cd85a24512a5","width":"1839","height":"813"},{"img":"https://static.tigerbbs.com/71066ad4904e1f5d81026bf4b2c73e42","width":"1704","height":"636"}],"top":1,"highlighted":1,"essential":2,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/491955744964856","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":0,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":8,"langContent":"CN","totalScore":0},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":319,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":491904596660600,"gmtCreate":1761114491546,"gmtModify":1761114493848,"author":{"id":"3560382599811193","authorId":"3560382599811193","name":"钞能力8888","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1b5bb9f989d900381679c454f99c1351","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3560382599811193","authorIdStr":"3560382599811193"},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错,转发给大家看看","listText":"这篇文章不错,转发给大家看看","text":"这篇文章不错,转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/491904596660600","repostId":"491955744964856","repostType":1,"repost":{"id":491955744964856,"gmtCreate":1761114401317,"gmtModify":1761114467386,"author":{"id":"3527667608392900","authorId":"3527667608392900","name":"芯潮","avatar":"https://static.tigerbbs.com/feac0f5f370e5db4646bf8b1ef22253f","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3527667608392900","authorIdStr":"3527667608392900"},"themes":[],"title":"传统芯片巨头暴跌,德州仪器怎么了?","htmlText":"昨日,模拟芯片巨头德州仪器公布了三季报,营收和调整后EPS略超预期:但德州仪器四季度营收及每股收益低于预期,叠加管理层在业绩会上表达下游市场复苏进展缓慢,引发盘后股价大跌超8.6%: <a href=\"https://laohu8.com/S/TXN\">$德州仪器(TXN)$</a> 德州仪器是模拟芯片巨头,三季度模拟芯片收入占比高达79%,其余是嵌入式芯片及其他。模拟芯片是处理现实世界连续信号的芯片,能够对连续变化的电压或电流信号进行处理、放大、调制或转换的集成电路。如果没有模拟芯片,数字芯片(CPU\\GPU等)无法与现实世界交互,比如温度、电流、声音、光信号都无法被处理。嵌入式芯片是指专门用于嵌入式系统的芯片产品,通常用于处理控制、感知、通信等功能。从业务上看,德州仪器的客户主要是工业、汽车、消费电子、通信等,与英伟达、AMD这些芯片企业相比,更加传统。模拟芯片在制造工艺上较为落后,不依赖台积电的先进制程,相关产品极为耐用,可能几十年前设计的芯片,现在仍在生产。明白了德州仪器的特性,就理解了当前股价疲软的原因。从三季度来看,德州仪器营收达到了47.4亿美元,同比增长14.2%,略高于分析师预期的46.6亿:分业务看,德州仪器三季度三大业务悉数实现增长,其中,模拟芯片同比增长15.7%、嵌入式同比增长8.6%、其他同比增长10.6%:增长的原因主要是下游市场去库存结束,迎来新一轮上升周期。业务复苏不算新鲜事了,从季度营收趋势上看,德州仪器也早就确立了基本面反转的信号。但是,虽然收入端复苏了,但从利润端来看,德州仪器的表现不太好,其中,三季度毛利率57.4%,比去年同期低了2个百分点;经调整净利率29.4%,比去年同期低了2.4个百分点:由此导致德州仪器三季度摊薄后每股收益仅为1.48美元,同比增长0.68%:每股收益增长远不及上一轮景气周期,主要是德州仪器正在进行技术升级","listText":"昨日,模拟芯片巨头德州仪器公布了三季报,营收和调整后EPS略超预期:但德州仪器四季度营收及每股收益低于预期,叠加管理层在业绩会上表达下游市场复苏进展缓慢,引发盘后股价大跌超8.6%: <a href=\"https://laohu8.com/S/TXN\">$德州仪器(TXN)$</a> 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德州仪器是模拟芯片巨头,三季度模拟芯片收入占比高达79%,其余是嵌入式芯片及其他。模拟芯片是处理现实世界连续信号的芯片,能够对连续变化的电压或电流信号进行处理、放大、调制或转换的集成电路。如果没有模拟芯片,数字芯片(CPU\\GPU等)无法与现实世界交互,比如温度、电流、声音、光信号都无法被处理。嵌入式芯片是指专门用于嵌入式系统的芯片产品,通常用于处理控制、感知、通信等功能。从业务上看,德州仪器的客户主要是工业、汽车、消费电子、通信等,与英伟达、AMD这些芯片企业相比,更加传统。模拟芯片在制造工艺上较为落后,不依赖台积电的先进制程,相关产品极为耐用,可能几十年前设计的芯片,现在仍在生产。明白了德州仪器的特性,就理解了当前股价疲软的原因。从三季度来看,德州仪器营收达到了47.4亿美元,同比增长14.2%,略高于分析师预期的46.6亿:分业务看,德州仪器三季度三大业务悉数实现增长,其中,模拟芯片同比增长15.7%、嵌入式同比增长8.6%、其他同比增长10.6%:增长的原因主要是下游市场去库存结束,迎来新一轮上升周期。业务复苏不算新鲜事了,从季度营收趋势上看,德州仪器也早就确立了基本面反转的信号。但是,虽然收入端复苏了,但从利润端来看,德州仪器的表现不太好,其中,三季度毛利率57.4%,比去年同期低了2个百分点;经调整净利率29.4%,比去年同期低了2.4个百分点:由此导致德州仪器三季度摊薄后每股收益仅为1.48美元,同比增长0.68%:每股收益增长远不及上一轮景气周期,主要是德州仪器正在进行技术升级","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/23210005c44900393765cb4172ddd5c1","width":"1236","height":"411"},{"img":"https://static.tigerbbs.com/e0bd5e66ed45cc5df773cd85a24512a5","width":"1839","height":"813"},{"img":"https://static.tigerbbs.com/71066ad4904e1f5d81026bf4b2c73e42","width":"1704","height":"636"}],"top":1,"highlighted":1,"essential":2,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/491955744964856","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":0,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":8,"langContent":"CN","totalScore":0},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":467,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":488848968487272,"gmtCreate":1760375409093,"gmtModify":1760375411392,"author":{"id":"3560382599811193","authorId":"3560382599811193","name":"钞能力8888","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1b5bb9f989d900381679c454f99c1351","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3560382599811193","authorIdStr":"3560382599811193"},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错,转发给大家看看","listText":"这篇文章不错,转发给大家看看","text":"这篇文章不错,转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/488848968487272","repostId":"1151075716","repostType":2,"repost":{"id":"1151075716","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":1760322743,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1151075716?lang=&edition=full","pubTime":"2025-10-13 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摘要:当高盛的看好信号同时照亮华虹半导体(1347.HK)与中芯国际(0981.HK),市场仿佛看到中国半导体代工“双子星”的共舞。然而,深入产业链底层逻辑便会发现,两者正走在截然不同的道路上。追高之前,关键不在于“能否”,而在于“你选择相信哪一个未来”。 一、高盛报告的“弦外之音”:同一赛道,不同赛场 高盛对两家公司的看好,背后是两套不同的投资逻辑: - 中芯国际:攀登“先进制程”的珠穆朗玛峰。高盛看重的是其在中国大陆突破7nm/5nm技术封锁的战略稀缺性。这是一场关乎国运的技术突围,但也是资本开支巨大、地缘风险最高的战场。 - 华虹半导体:深耕“特色工艺”的江南水乡。其价值在于成熟制程/特色工艺的稳健现金流,以及在汽车、工业等长周期赛道的客户黏性。 启示:中芯是“矛”,赌的是中国半导体技术突围的爆发力;华虹是“盾”,押的是国产替代基本盘的稳定性。追高之前,先问自己:你要的是高弹性的想象空间,还是稳定的股息回报? 二、风险收益比:当下的价格是否已透支未来? 维度 中芯国际 华虹半导体 核心看点 先进制程突破、国产替代迫切性 特色工艺龙头、汽车/工业IGBT需求 当下估值 市盈率(动态)约40倍,溢价显著 市盈率(动态)约25倍,高于全球同行均值 主要风险 1. 美国制裁升级风险<br>2. 先进制程盈利爬坡缓慢<br>3. 巨额资本开支压制现金流 1. 成熟制程产能过剩压力<br>2. 全球半导体周期波动<br>3. 毛利率受价格竞争侵蚀 关键问题: - 中芯的估值是否已完美定价“技术成功”的预期?一旦先进制程良率爬坡或客户导入不及预期,戴维斯双杀的风险不容小觑。 - 华虹的溢价能否被其股息率和稳定的ROE(净资产收益率)消化?若行业周期拐头向下,其盈利韧性将面临考验","listText":"高盛唱多下的冷思考:华虹与中芯,是双子星还是差异化博弈? 摘要:当高盛的看好信号同时照亮华虹半导体(1347.HK)与中芯国际(0981.HK),市场仿佛看到中国半导体代工“双子星”的共舞。然而,深入产业链底层逻辑便会发现,两者正走在截然不同的道路上。追高之前,关键不在于“能否”,而在于“你选择相信哪一个未来”。 一、高盛报告的“弦外之音”:同一赛道,不同赛场 高盛对两家公司的看好,背后是两套不同的投资逻辑: - 中芯国际:攀登“先进制程”的珠穆朗玛峰。高盛看重的是其在中国大陆突破7nm/5nm技术封锁的战略稀缺性。这是一场关乎国运的技术突围,但也是资本开支巨大、地缘风险最高的战场。 - 华虹半导体:深耕“特色工艺”的江南水乡。其价值在于成熟制程/特色工艺的稳健现金流,以及在汽车、工业等长周期赛道的客户黏性。 启示:中芯是“矛”,赌的是中国半导体技术突围的爆发力;华虹是“盾”,押的是国产替代基本盘的稳定性。追高之前,先问自己:你要的是高弹性的想象空间,还是稳定的股息回报? 二、风险收益比:当下的价格是否已透支未来? 维度 中芯国际 华虹半导体 核心看点 先进制程突破、国产替代迫切性 特色工艺龙头、汽车/工业IGBT需求 当下估值 市盈率(动态)约40倍,溢价显著 市盈率(动态)约25倍,高于全球同行均值 主要风险 1. 美国制裁升级风险<br>2. 先进制程盈利爬坡缓慢<br>3. 巨额资本开支压制现金流 1. 成熟制程产能过剩压力<br>2. 全球半导体周期波动<br>3. 毛利率受价格竞争侵蚀 关键问题: - 中芯的估值是否已完美定价“技术成功”的预期?一旦先进制程良率爬坡或客户导入不及预期,戴维斯双杀的风险不容小觑。 - 华虹的溢价能否被其股息率和稳定的ROE(净资产收益率)消化?若行业周期拐头向下,其盈利韧性将面临考验","text":"高盛唱多下的冷思考:华虹与中芯,是双子星还是差异化博弈? 摘要:当高盛的看好信号同时照亮华虹半导体(1347.HK)与中芯国际(0981.HK),市场仿佛看到中国半导体代工“双子星”的共舞。然而,深入产业链底层逻辑便会发现,两者正走在截然不同的道路上。追高之前,关键不在于“能否”,而在于“你选择相信哪一个未来”。 一、高盛报告的“弦外之音”:同一赛道,不同赛场 高盛对两家公司的看好,背后是两套不同的投资逻辑: - 中芯国际:攀登“先进制程”的珠穆朗玛峰。高盛看重的是其在中国大陆突破7nm/5nm技术封锁的战略稀缺性。这是一场关乎国运的技术突围,但也是资本开支巨大、地缘风险最高的战场。 - 华虹半导体:深耕“特色工艺”的江南水乡。其价值在于成熟制程/特色工艺的稳健现金流,以及在汽车、工业等长周期赛道的客户黏性。 启示:中芯是“矛”,赌的是中国半导体技术突围的爆发力;华虹是“盾”,押的是国产替代基本盘的稳定性。追高之前,先问自己:你要的是高弹性的想象空间,还是稳定的股息回报? 二、风险收益比:当下的价格是否已透支未来? 维度 中芯国际 华虹半导体 核心看点 先进制程突破、国产替代迫切性 特色工艺龙头、汽车/工业IGBT需求 当下估值 市盈率(动态)约40倍,溢价显著 市盈率(动态)约25倍,高于全球同行均值 主要风险 1. 美国制裁升级风险<br>2. 先进制程盈利爬坡缓慢<br>3. 巨额资本开支压制现金流 1. 成熟制程产能过剩压力<br>2. 全球半导体周期波动<br>3. 毛利率受价格竞争侵蚀 关键问题: - 中芯的估值是否已完美定价“技术成功”的预期?一旦先进制程良率爬坡或客户导入不及预期,戴维斯双杀的风险不容小觑。 - 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我今天说一下FIG总算开始涨了,我抄底的标准有三个,收入增长速度30%以上,第一波下跌,以前下跌30%抄底,现在改成下跌60%抄底,就算是跌30%抄底的,今年成功的例子有二十多个,失败的cnc oscr都起来了,sezl第一波下跌抄底是反弹到了150以上的,我当时也是说150出来,结果到了150很多人问我要不要出来,我说可以到180出来,结果这部分没有跑的人后来跌到80多就亏钱了,但是第二波我没有叫大家做,原因也是我只做第一波下跌,说明我这个大跌抄底的理论大体上没有问题,要想短线百分百成功是不可能的,但是只要不割肉,基本上都能涨起来,至少可以保本出来。 WGS当时从117.75跌到55,跌了53%,现在也涨起来了,LCID从33.7跌到15.25,也是跌了53%,现在也涨起来了,也就是说我抄底的大方向没有错,错在抄底太早了,如果WGS跟LCID跌到50%的时候抄底,那现在都赚钱了,那要是跌到60%抄底,那就更容易赚钱了,反而亏钱的概率越低了,所以跌得越多抄底就是一个低风险高收益的方法,缺点就是数量太少了,今年跌60%的股票就没有几个,反而是跌50%的股票常常碰到,像GOGO再跌几天就跌50%了,当然跌50%抄底的话,后面至少可以保本出来,赚多赚少就看个人运气,我一直说了,买点并不难,难的是","listText":"昨天美股在美联储降息25点的情况上大涨了,特别是纳斯达克大涨了,连续半年月天天新高,道琼斯也创了新高,但是明显不如纳斯达克,说明降息对小盘股利好更明显,从2009年开始,道琼斯一直不如纳斯达克,因为道琼斯代表的是传统产业,成长空间有限,纳斯达克代表的是新兴产业,增长空间巨大,也说明我的成长股理论是成立的,降息这波利好炒作基本上也差不多了,当然我不是说大盘就要跌了,而是短期的利好已经兑现了,后面再连续大涨可能性不大了,当然不看好大盘就买短线股FIG,看好大盘就买长线股,哪种情况我都有对策。 我今天说一下FIG总算开始涨了,我抄底的标准有三个,收入增长速度30%以上,第一波下跌,以前下跌30%抄底,现在改成下跌60%抄底,就算是跌30%抄底的,今年成功的例子有二十多个,失败的cnc 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<a href=\"https://laohu8.com/S/COIN\">$Coinbase Global, Inc.(COIN)$</a> 发了个帖子要做代币稳定币时代的核心——分发决定成败稳定币行业范式转移:发行变薄:稳定币发行已高度模块化(如Paxos、Bridge提供API/白牌方案),企业可快速上线稳定币,边际成本低。Coinbase作为合规平台,发行技术门槛低,但发行本身非核心竞争力。分发变厚:真正稀缺的是分发能力——即稳定币能否嵌入用户日常动作(如支付、交易、募资),形成网络效应。Coinbase的胜算高度依赖其现有分发网络能否转化为竞争优势。稳定币的成败取决于三大高势能分发场景(交易所/Launchpad、钱包/跨链桥、商户与PSP)。Coinbase若发币,需在这些场景深度布局,否则可能重蹈 <a href=\"https://laohu8.com/S/PYPL\">$PayPal(PYPL)$</a> 的PYUSD覆辙(PYUSD表现不佳,因分发未达预期)。Coinbase发行稳定币的优势:强大的分发基础Coinbase拥有显著优势,源于其庞大的用户生态和合规基础设施,胜算较高,但需精细化落地。交易所/Launchpad场景:募资与流动性流水线(高势能分发入口)优势:Coinbase是头部交易所,用户基数庞大(超1亿认证用户),可轻松将新稳定币集成到交易、Launchpad和流动性池中。Binance、OKX等平台近半数新项目以稳定币计价,Coinbase可复制此模式,实现“募资-空投-二级流动性”三段式分发(如用稳定币作为默认计价单位),快速形成刚性需求池。案例","listText":"稳定币行业的转型趋势——“发行变薄,分发变厚”出发,成功已从“能否发行”转向“能否分发”,即构建贯穿钱包、桥接、商户的“路网”,让稳定币被自然使用和流通。 <a href=\"https://laohu8.com/S/COIN\">$Coinbase Global, Inc.(COIN)$</a> 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的PYUSD覆辙(PYUSD表现不佳,因分发未达预期)。Coinbase发行稳定币的优势:强大的分发基础Coinbase拥有显著优势,源于其庞大的用户生态和合规基础设施,胜算较高,但需精细化落地。交易所/Launchpad场景:募资与流动性流水线(高势能分发入口)优势:Coinbase是头部交易所,用户基数庞大(超1亿认证用户),可轻松将新稳定币集成到交易、Launchpad和流动性池中。Binance、OKX等平台近半数新项目以稳定币计价,Coinbase可复制此模式,实现“募资-空投-二级流动性”三段式分发(如用稳定币作为默认计价单位),快速形成刚性需求池。案例","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/a4ad57d42b17c883159768539eacfa4d"}],"top":1,"highlighted":1,"essential":2,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/479193283178688","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":0,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":2,"langContent":"CN","totalScore":0},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":755,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":479217686750000,"gmtCreate":1758031436618,"gmtModify":1758031438593,"author":{"id":"3560382599811193","authorId":"3560382599811193","name":"钞能力8888","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1b5bb9f989d900381679c454f99c1351","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3560382599811193","authorIdStr":"3560382599811193"},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错,转发给大家看看","listText":"这篇文章不错,转发给大家看看","text":"这篇文章不错,转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/479217686750000","repostId":"2567129588","repostType":2,"repost":{"id":"2567129588","kind":"news","pubTimestamp":1757948434,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2567129588?lang=&edition=full","pubTime":"2025-09-15 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href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a>通义实验室推出了<strong>FunAudio-ASR端到端语音识别大模型</strong>。这款模型通过创新的Context模块,针对性优化了“幻觉”、“串语种”等关键问题,在高噪声的场景下,<strong>幻觉率从78.5%下降至10.7%,下降幅度接近70%。</strong></p><p>FunAudio-ASR使用了<strong>数千万小时的音频数据</strong>,融合了大语言模型的语义理解能力,从而提升语音识别的上下文一致性与跨语言切换能力。</p><p>通义实验室打造了5大类测试集,重点关注语音识别在远场、嘈杂背景等挑战性场景下的表现,并结合开源测试集评估了模型的性能。<strong>FunAudio-ASR实现了超越Seed-ASR、KimiAudio-8B等业内知名模型的表现。</strong></p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/res/2025/8DB3C56A4673DCCF547E35F002DE00C35DBFA49C_size134_w1000_h733.png\"/></p><p>同时,FunAudio-ASR在实际落地方面也进行了全面优化,支持低延迟流式识别、跨<a href=\"https://laohu8.com/S/300936\">中英</a>文自然切换以及用户可自定义的热词识别,能够覆盖视频会议、实时字幕、智能终端等多样化应用场景。</p><p>FunAudio-ASR提供两个版本,满血版由0.7B参数量的编码器和7B参数量的大语言模型组成,追求最高精度;轻量的nano版本由0.2B参数量的编码器和0.6B参数量的大语言模型,平衡效率与精度。目前,FunAudio-ASR已在钉钉的<strong>“AI听记”、视频会议、DingTalk A1硬件</strong>等多个场景中应用。</p><p>FunAudio-ASR已上线<a href=\"https://laohu8.com/S/09988\">阿里</a>云百炼平台,API定价为0.00022元/秒,<strong>转录一段一小时的音频大约需要8毛钱。</strong>这款模型的技术报告已经发布,开发者也可在魔搭社区体验其效果。</p><p>魔搭社区体验:</p><p>https://modelscope.cn/studios/iic/FunAudio-ASR</p><p>阿里云百炼平台:</p><p>https://help.aliyun.com/zh/model-studio/recording-file-recognition?spm=a2c4g.11186623.help-menu-2400256.d_0_3_1.f43e7432ytYkAa&scm=20140722.H_2880903._.OR_help-T_cn~zh-V_1</p><p>技术报告:</p><p>https://github.com/FunAudioLLM/FunAudioLLM.github.io/blob/master/pdf/FunAudio-ASR.pdf</p><p><strong>一、幻觉、串语种问题获针对性优化,一手体验高噪声环境识别效果</strong></p><p>相比于文本大模型,语音大模型的“幻觉”问题尤为突出。这是因为声学特征与文本特征在向量空间上天然存在差异,<strong>导致模型在“听”完音频后,容易“脑补”出大量不存在的内容。</strong></p><p>尽管通过训练,可以将将声学特征对齐到文本特征空间,但声学特征Embedding与真实的文本Embedding仍然存在这一定的差距,这会导致大语言模型在生成文本时发生幻觉的现象。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/res/2025/14C2026C03A3EC37FFEBF82F3CE8D00CCC09C008_size436_w1000_h516.png\"/></p><p>▲声学特征Embedding与真实的文本Embedding分布差异(图片来源:https://arxiv.org/pdf/2410.18908)</p><p>通义实验室发现,<strong>给语音大模提供必要的上下文,可以减少文本生产时候的幻觉现象。</strong>为此,他们设计了Context增强模块:该模块通过CTC解码器快速生成第一遍解码文本,并将该结果作为上下文信息输入大语言模型,辅助其理解音频内容。</p><p>由于CTC结构轻量且为非自回归模型,几乎不增加额外推理耗时。</p><p>例如,对于这段由AI生成、模仿海盗说话风格的音频,FunAudio-ASR做到了一字不差的识别。</p><p>(待插入)</p><p>此外,通义实验室还观察到幻觉问题在高噪声场景中更易发生,因此在训练数据中加入了大量仿真数据。</p><p>为评估模型在高噪声情况下的表现,他们构建了一个包含28条易触发幻觉音频的测试集,<strong>经优化后,幻觉率从78.5%下降至10.7%。</strong></p><p>智东西在实测中体验了FunAudio-ASR在嘈杂场景的识别能力。这段音频是在嘈杂的展会现场录制的。可以听到,模型基本准确识别了片段中男性说话者的声音,但在声音音量骤降后识别错误了。</p><p>(待插入)</p><p>同时,这段音频中有两位说话者,FunAudio-ASR在识别两人同时说话的部分时,遗漏了一些信息。</p><p>与OpenAI Whisper Large V3的识别结果对比,FunAudio-ASR识别出了更多正确的信息。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/res/2025/E09AB64E3DC63E3D6359E8379B7C30844A6F1D6C_size19_w500_h211.png\"/></p><p>“串语种”是语音大模型落地中的另一类典型问题,例如,输入音频内容为英文,模型输出却为中文文本。</p><p>这是因为文本大模型本身具备翻译能力,<strong>在声学特征映射不够精确时,模型可能在推理过程中“自动启动”翻译功能</strong>,从而影响语音识别的准确性。</p><p>在FunAudio-ASR的Context增强模块中,CTC解码器经过高质量数据训练,本身发生串语种的概率极低。通过将CTC的第一遍解码结果作为提示词输入给大语言模型,可有效引导模型聚焦于语音识别任务,缓解“翻译”行为的发生。</p><p><strong>二、支持术语定制化识别,召回率提升明显</strong></p><p>在企业运用语音识别模型时,个性化定制是必不可少的技术。所谓定制化,是指在识别过程中对特定词/短语(如人名、地名、品牌、专业术语等)施加额外概率偏好,从而显著提高它们的识别召回率,同时尽量不损伤通用识别准确率。</p><p>当前行业的主流做法是将用户提供的领域词,直接作为提示词输入大语言模型。该方法虽简单有效,但随着词量增加,干扰也随之上升,导致召回率下降——即“定制化能力衰减”。</p><p>为缓解这一问题,<strong>通义实验室在Context增强结构中引入</strong><strong>RAG(检索增强生成)机制</strong>,这一机制的运作方式如下:</p><p>(1)构建知识库:将用户配置的定制词构建成专属RAG库;</p><p>(2)动态检索:依据CTC第一遍解码结果,从RAG库中抽取相关词汇;</p><p>(3)精准注入:仅将相关词汇注入大语言模型的提示词中,避免无关信息干扰。</p><p>该方案在不增加推理复杂度的前提下,将定制化上文数量扩充到上千个以上,并且保持较高的定制化识别效果。</p><p>为验证模型的定制化效果,通义实验室在微积分学、有机化学、物理学、哲学、人名等5个领域,选取了1000个专业词汇进行测试。<strong>FunAudio-ASR在关键词准确率上表现超越了支持同类功能的语音识别模型。</strong></p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/res/2025/68B6F3EE9A8C2C2CE1A54D7C336F537AA5209E37_size359_w1000_h389.png\"/></p><p>例如,采用FunAudio-ASR模型的钉钉“AI听记”,拥有对互联网、科技、家装、畜牧、汽车等10+领域、200+细分行业术语的识别能力,并支持在企业授权前提下,结合通讯录、日程等上下文信息进行推理优化,进一步提升结果可靠性。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/res/2025/B5F329CC747FA0E4480E067A5A02E5FA9DCA7DF6_size380_w1000_h320.png\"/></p><p><strong>三、预训练使用数千万小时数据,仅用8张A100完成强化学习</strong></p><p>技术报告中,通义实验室阐述了FunAudio-ASR的技术细节。这一模型包含四个核心组件:</p><p><strong>(1)音频编码器(Audio Encoder)</strong>:提取语音特征,使用多层Transformer Encoder。</p><p><strong>(2)音频适配器(Audio Adaptor)</strong>:连接编码器和LLM,使用两层Transformer Encoder。</p><p><strong>(3)CTC解码器</strong>:用于初步识别假设,支持热词定制。</p><p><strong>(4)基于大语言模型的解码器</strong>:结合音频特征和CTC预测生成最终输出。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/res/2025/99B9AC210F95D96296E0EE4C08B1AC6EF6383AA1_size530_w1000_h601.png\"/></p><p>▲FunAudio-ASR模型架构</p><p>预训练阶段,FunAudio-ASR使用了数千万小时的音频数据,包括无标注音频和有标注的音频-文本数据,数据涵盖AI、<a href=\"https://laohu8.com/S/000504\">生物</a>、电商、教育等多个领域。</p><p>预训练分为自监督预训练和有监督预训练。在自监督阶段,FunAudio-ASR创新地使用Qwen3的权重初始化编码器,加速收敛并提升表示质量。</p><p>有监督预训练则在编码器-解码器架构(AED)下进行,使编码器能够从大规模标注数据中学习更丰富的声学-语言特征,为后续与大语言模型的整合奠定基础。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/res/2025/112E83D9195F88CE43BECEF28438298CB98902F5_size84_w1000_h233.png\"/></p><p>▲FunAudio-ASR预训练管线</p><p>在此基础上,FunAudio-ASR进入有监督微调(SFT)阶段,<strong>该阶段进一步分为五个子阶段,逐步优化不同模块:</strong></p><p>(1)训练适配器以对齐音频表示与大语言模型的语义空间;</p><p>(2)优化编码器和适配器;</p><p>(3)使用LoRA微调大语言模型以防止灾难性遗忘;</p><p>(4)全参数微调阶段;</p><p>(5)引入CTC解码器用于后续的热词检索与增强生成(RAG)。</p><p>整个SFT过程使用了数百万小时的多源数据,包括人工标注语料、伪标注数据、合成语音和噪声增强数据等,确保了模型在多样化场景下的泛化能力。</p><p>为了进一步提升模型对长音频和上下文信息的理解能力,团队还构建了超过5万小时的上下文增强训练数据。</p><p>通过提取关键词、合成相关上下文并混合无关语境,模型学会了在保持高识别精度的同时,有效利用对话历史信息,显著提升了在复杂语境下的表现。</p><p>在强化学习(RL)阶段,团队提出了专为音频-语言模型设计的<strong>FunRL框架</strong>,支持多模块高效协同训练。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/res/2025/B5D63E47BC2BCF2EB1EB9CB5735FAF9882C1E0A2_size65_w500_h493.png\"/></p><p>▲FunRL框架</p><p>该框架采用GRPO算法,并设计了多目标奖励函数,综合优化识别准确率、关键词召回、幻觉抑制和语言一致性。模型仅使用8张A100显卡,在一天内完成RL训练。</p><p>RL训练数据涵盖硬样本、长音频、幻觉样本、关键词样本和常规ASR数据,显著提升了模型在困难场景下的鲁棒性和用户体验。</p><p>最后,FunAudio-ASR还针对实际应用需求进行了全面优化,包括流式识别支持、噪声鲁棒性增强、中英代码切换处理、热词定制和幻觉抑制等。</p><p><strong>结语:生成式AI赋能新一代ASR系统,或成智能交互重要入口</strong></p><p>基于生成式AI的新一代语音识别模型,正在从“能听清”走向“能理解”,并在幻觉抑制、跨语种识别、上下文一致性等关键问题上展现出进展。</p><p>与传统以声学建模与统计学习为主的语音识别系统相比,这类模型不仅具备更强的语义理解与任务适配能力,还能在复杂噪声、多说话人、跨领域等场景中保持更高的鲁棒性和可控性。可以预见,未来语音识别有望告别单纯的“输入工具”,成为终端智能交互的重要入口。</p></body></html>","source":"fenghuang_stock","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\" 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李水青智东西9月15日报道,今天,阿里巴巴通义实验室推出了FunAudio-ASR端到端语音识别大模型。这款模型通过创新的Context模块,针对性优化了“幻觉”、“串语种”等关键问题,在高噪声的场景下,幻觉率从78.5%下降至10.7%,下降幅度接近70%。FunAudio-ASR使用了数千万小时的音频数据,融合了大语言模型的语义理解能力,从而提升语音识别的上下文一致性与跨语言切换能力。通义实验室打造了5大类测试集,重点关注语音识别在远场、嘈杂背景等挑战性场景下的表现,并结合开源测试集评估了模型的性能。FunAudio-ASR实现了超越Seed-ASR、KimiAudio-8B等业内知名模型的表现。同时,FunAudio-ASR在实际落地方面也进行了全面优化,支持低延迟流式识别、跨中英文自然切换以及用户可自定义的热词识别,能够覆盖视频会议、实时字幕、智能终端等多样化应用场景。FunAudio-ASR提供两个版本,满血版由0.7B参数量的编码器和7B参数量的大语言模型组成,追求最高精度;轻量的nano版本由0.2B参数量的编码器和0.6B参数量的大语言模型,平衡效率与精度。目前,FunAudio-ASR已在钉钉的“AI听记”、视频会议、DingTalk A1硬件等多个场景中应用。FunAudio-ASR已上线阿里云百炼平台,API定价为0.00022元/秒,转录一段一小时的音频大约需要8毛钱。这款模型的技术报告已经发布,开发者也可在魔搭社区体验其效果。魔搭社区体验:https://modelscope.cn/studios/iic/FunAudio-ASR阿里云百炼平台:https://help.aliyun.com/zh/model-studio/recording-file-recognition?spm=a2c4g.11186623.help-menu-2400256.d_0_3_1.f43e7432ytYkAa&scm=20140722.H_2880903._.OR_help-T_cn~zh-V_1技术报告:https://github.com/FunAudioLLM/FunAudioLLM.github.io/blob/master/pdf/FunAudio-ASR.pdf一、幻觉、串语种问题获针对性优化,一手体验高噪声环境识别效果相比于文本大模型,语音大模型的“幻觉”问题尤为突出。这是因为声学特征与文本特征在向量空间上天然存在差异,导致模型在“听”完音频后,容易“脑补”出大量不存在的内容。尽管通过训练,可以将将声学特征对齐到文本特征空间,但声学特征Embedding与真实的文本Embedding仍然存在这一定的差距,这会导致大语言模型在生成文本时发生幻觉的现象。▲声学特征Embedding与真实的文本Embedding分布差异(图片来源:https://arxiv.org/pdf/2410.18908)通义实验室发现,给语音大模提供必要的上下文,可以减少文本生产时候的幻觉现象。为此,他们设计了Context增强模块:该模块通过CTC解码器快速生成第一遍解码文本,并将该结果作为上下文信息输入大语言模型,辅助其理解音频内容。由于CTC结构轻量且为非自回归模型,几乎不增加额外推理耗时。例如,对于这段由AI生成、模仿海盗说话风格的音频,FunAudio-ASR做到了一字不差的识别。(待插入)此外,通义实验室还观察到幻觉问题在高噪声场景中更易发生,因此在训练数据中加入了大量仿真数据。为评估模型在高噪声情况下的表现,他们构建了一个包含28条易触发幻觉音频的测试集,经优化后,幻觉率从78.5%下降至10.7%。智东西在实测中体验了FunAudio-ASR在嘈杂场景的识别能力。这段音频是在嘈杂的展会现场录制的。可以听到,模型基本准确识别了片段中男性说话者的声音,但在声音音量骤降后识别错误了。(待插入)同时,这段音频中有两位说话者,FunAudio-ASR在识别两人同时说话的部分时,遗漏了一些信息。与OpenAI Whisper Large V3的识别结果对比,FunAudio-ASR识别出了更多正确的信息。“串语种”是语音大模型落地中的另一类典型问题,例如,输入音频内容为英文,模型输出却为中文文本。这是因为文本大模型本身具备翻译能力,在声学特征映射不够精确时,模型可能在推理过程中“自动启动”翻译功能,从而影响语音识别的准确性。在FunAudio-ASR的Context增强模块中,CTC解码器经过高质量数据训练,本身发生串语种的概率极低。通过将CTC的第一遍解码结果作为提示词输入给大语言模型,可有效引导模型聚焦于语音识别任务,缓解“翻译”行为的发生。二、支持术语定制化识别,召回率提升明显在企业运用语音识别模型时,个性化定制是必不可少的技术。所谓定制化,是指在识别过程中对特定词/短语(如人名、地名、品牌、专业术语等)施加额外概率偏好,从而显著提高它们的识别召回率,同时尽量不损伤通用识别准确率。当前行业的主流做法是将用户提供的领域词,直接作为提示词输入大语言模型。该方法虽简单有效,但随着词量增加,干扰也随之上升,导致召回率下降——即“定制化能力衰减”。为缓解这一问题,通义实验室在Context增强结构中引入RAG(检索增强生成)机制,这一机制的运作方式如下:(1)构建知识库:将用户配置的定制词构建成专属RAG库;(2)动态检索:依据CTC第一遍解码结果,从RAG库中抽取相关词汇;(3)精准注入:仅将相关词汇注入大语言模型的提示词中,避免无关信息干扰。该方案在不增加推理复杂度的前提下,将定制化上文数量扩充到上千个以上,并且保持较高的定制化识别效果。为验证模型的定制化效果,通义实验室在微积分学、有机化学、物理学、哲学、人名等5个领域,选取了1000个专业词汇进行测试。FunAudio-ASR在关键词准确率上表现超越了支持同类功能的语音识别模型。例如,采用FunAudio-ASR模型的钉钉“AI听记”,拥有对互联网、科技、家装、畜牧、汽车等10+领域、200+细分行业术语的识别能力,并支持在企业授权前提下,结合通讯录、日程等上下文信息进行推理优化,进一步提升结果可靠性。三、预训练使用数千万小时数据,仅用8张A100完成强化学习技术报告中,通义实验室阐述了FunAudio-ASR的技术细节。这一模型包含四个核心组件:(1)音频编码器(Audio Encoder):提取语音特征,使用多层Transformer Encoder。(2)音频适配器(Audio Adaptor):连接编码器和LLM,使用两层Transformer Encoder。(3)CTC解码器:用于初步识别假设,支持热词定制。(4)基于大语言模型的解码器:结合音频特征和CTC预测生成最终输出。▲FunAudio-ASR模型架构预训练阶段,FunAudio-ASR使用了数千万小时的音频数据,包括无标注音频和有标注的音频-文本数据,数据涵盖AI、生物、电商、教育等多个领域。预训练分为自监督预训练和有监督预训练。在自监督阶段,FunAudio-ASR创新地使用Qwen3的权重初始化编码器,加速收敛并提升表示质量。有监督预训练则在编码器-解码器架构(AED)下进行,使编码器能够从大规模标注数据中学习更丰富的声学-语言特征,为后续与大语言模型的整合奠定基础。▲FunAudio-ASR预训练管线在此基础上,FunAudio-ASR进入有监督微调(SFT)阶段,该阶段进一步分为五个子阶段,逐步优化不同模块:(1)训练适配器以对齐音频表示与大语言模型的语义空间;(2)优化编码器和适配器;(3)使用LoRA微调大语言模型以防止灾难性遗忘;(4)全参数微调阶段;(5)引入CTC解码器用于后续的热词检索与增强生成(RAG)。整个SFT过程使用了数百万小时的多源数据,包括人工标注语料、伪标注数据、合成语音和噪声增强数据等,确保了模型在多样化场景下的泛化能力。为了进一步提升模型对长音频和上下文信息的理解能力,团队还构建了超过5万小时的上下文增强训练数据。通过提取关键词、合成相关上下文并混合无关语境,模型学会了在保持高识别精度的同时,有效利用对话历史信息,显著提升了在复杂语境下的表现。在强化学习(RL)阶段,团队提出了专为音频-语言模型设计的FunRL框架,支持多模块高效协同训练。▲FunRL框架该框架采用GRPO算法,并设计了多目标奖励函数,综合优化识别准确率、关键词召回、幻觉抑制和语言一致性。模型仅使用8张A100显卡,在一天内完成RL训练。RL训练数据涵盖硬样本、长音频、幻觉样本、关键词样本和常规ASR数据,显著提升了模型在困难场景下的鲁棒性和用户体验。最后,FunAudio-ASR还针对实际应用需求进行了全面优化,包括流式识别支持、噪声鲁棒性增强、中英代码切换处理、热词定制和幻觉抑制等。结语:生成式AI赋能新一代ASR系统,或成智能交互重要入口基于生成式AI的新一代语音识别模型,正在从“能听清”走向“能理解”,并在幻觉抑制、跨语种识别、上下文一致性等关键问题上展现出进展。与传统以声学建模与统计学习为主的语音识别系统相比,这类模型不仅具备更强的语义理解与任务适配能力,还能在复杂噪声、多说话人、跨领域等场景中保持更高的鲁棒性和可控性。可以预见,未来语音识别有望告别单纯的“输入工具”,成为终端智能交互的重要入口。","news_type":1,"symbols_score_info":{"09988":0.6,"BABA":1,"ALBmain":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":530,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":478093321257208,"gmtCreate":1757731902162,"gmtModify":1757731903825,"author":{"id":"3560382599811193","authorId":"3560382599811193","name":"钞能力8888","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1b5bb9f989d900381679c454f99c1351","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3560382599811193","authorIdStr":"3560382599811193"},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错,转发给大家看看","listText":"这篇文章不错,转发给大家看看","text":"这篇文章不错,转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/478093321257208","repostId":"478077036679576","repostType":1,"repost":{"id":478077036679576,"gmtCreate":1757727544132,"gmtModify":1757729344675,"author":{"id":"3478213283465426","authorId":"3478213283465426","name":"美股投资网","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a1bfd2cf1aa240d7058795c83d419510","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3478213283465426","authorIdStr":"3478213283465426"},"themes":[],"title":"美股 特斯拉为什么大涨?","htmlText":"近期,特斯拉股价迎来一轮强劲上涨,特斯拉周五更是大涨超过7%。美股投资网认为这背后并非单一因素驱动,而是由一系列重大利好消息共同作用的结果。其中包括 Model Y L 在中国市场的热销、马斯克天价薪酬方案的推进以及“宏图计划4.0”的发布。这三大事件相互呼应,共同点燃了市场对特斯拉未来前景的乐观情绪。 <a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">$特斯拉(TSLA)$</a> <a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">$博通(AVGO)$</a> <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$</a> <a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">$美国超微公司(AMD)$</a> <a href=\"https://laohu8.com/S/NBIS\">$NEBIUS(NBIS)$</a>早在马斯克和特朗普再次翻脸的那一刻,特斯拉暴跌,我们全网公开 捞底特斯拉 290美元!我们推特上面清清楚楚写着,欢迎添加我们推特账号 @TradesMax图片Model Y L 在华热销特斯拉在中国市场推出了一款专为当地消费者设计的加长轴距版六座纯电SUV——Model Y L。这款新车一经上市便迅速引爆市场,10月份的订单已售罄,最新订单的交付时间甚至排到了2025年11月。业内普遍认为,特斯拉此举旨在通过“本土化”策略,深度迎合中国家庭用户的偏好,以期在中国这个全球最大的电动车市场提振销量。从目前的订单数据来看,这一策略取得了巨大成功。Model Y L 的强劲势头不仅证明了特斯拉在关键市场的强大号召力,也为公司在竞争日益激烈的电动车领域注入了一剂强心针。随着交付排期延长,这款新车型有望显著提升特斯拉的季度销量,为其财报表现提供有力支撑。马斯克天","listText":"近期,特斯拉股价迎来一轮强劲上涨,特斯拉周五更是大涨超过7%。美股投资网认为这背后并非单一因素驱动,而是由一系列重大利好消息共同作用的结果。其中包括 Model Y L 在中国市场的热销、马斯克天价薪酬方案的推进以及“宏图计划4.0”的发布。这三大事件相互呼应,共同点燃了市场对特斯拉未来前景的乐观情绪。 <a 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在华热销特斯拉在中国市场推出了一款专为当地消费者设计的加长轴距版六座纯电SUV——Model Y L。这款新车一经上市便迅速引爆市场,10月份的订单已售罄,最新订单的交付时间甚至排到了2025年11月。业内普遍认为,特斯拉此举旨在通过“本土化”策略,深度迎合中国家庭用户的偏好,以期在中国这个全球最大的电动车市场提振销量。从目前的订单数据来看,这一策略取得了巨大成功。Model Y L 的强劲势头不仅证明了特斯拉在关键市场的强大号召力,也为公司在竞争日益激烈的电动车领域注入了一剂强心针。随着交付排期延长,这款新车型有望显著提升特斯拉的季度销量,为其财报表现提供有力支撑。马斯克天","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/01a3ec5c6683fa55f46eac25c9267c81"},{"img":"https://static.tigerbbs.com/11a5e046360e5c2a95962581fe77631e"},{"img":"https://static.tigerbbs.com/debebcfebf3d790f117644cdddc28ae9"}],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/478077036679576","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":0,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":8,"langContent":"CN","totalScore":0},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":521,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":478089700094136,"gmtCreate":1757731364218,"gmtModify":1757731365824,"author":{"id":"3560382599811193","authorId":"3560382599811193","name":"钞能力8888","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1b5bb9f989d900381679c454f99c1351","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3560382599811193","authorIdStr":"3560382599811193"},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错,转发给大家看看","listText":"这篇文章不错,转发给大家看看","text":"这篇文章不错,转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/478089700094136","repostId":"478077036679576","repostType":1,"repost":{"id":478077036679576,"gmtCreate":1757727544132,"gmtModify":1757729344675,"author":{"id":"3478213283465426","authorId":"3478213283465426","name":"美股投资网","avatar":"https://static.tigerbbs.com/a1bfd2cf1aa240d7058795c83d419510","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3478213283465426","authorIdStr":"3478213283465426"},"themes":[],"title":"美股 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在华热销特斯拉在中国市场推出了一款专为当地消费者设计的加长轴距版六座纯电SUV——Model Y L。这款新车一经上市便迅速引爆市场,10月份的订单已售罄,最新订单的交付时间甚至排到了2025年11月。业内普遍认为,特斯拉此举旨在通过“本土化”策略,深度迎合中国家庭用户的偏好,以期在中国这个全球最大的电动车市场提振销量。从目前的订单数据来看,这一策略取得了巨大成功。Model Y L 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Catz向分析师表示,该季度公司与三位不同的客户签署了合同。她强调:</p><blockquote><p>我们已经与人工智能领域的巨头们签署了重要的云合同,包括OpenAI、xAI、<a href=\"https://laohu8.com/S/META\">Meta</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">AMD</a>以及许多其他公司。</p></blockquote><p>而最新报道披露了这笔让市场疯狂的履约:9月10日, OpenAI已签署合同,<strong>在未来约五年内从甲骨文购买价值3000亿美元的算力</strong>。该协议将从2027年开始执行,所需的4.5GW电力容量相当于两座胡佛水坝的发电量,足以供应约400万户家庭用电。</p><p>需要注意的是,OpenAI是一家仍在亏损的初创公司,其在6月披露的年化收入约为100亿美元,<strong>这远低于其为该协议每年平均需要支付的600亿美元。</strong>因此,这笔交易的成功,完全建立在ChatGPT能够持续其爆炸性增长,并被全球数十亿用户以及主要企业和政府广泛采用的假设之上。</p><p>摩根大通分析师表示,新增RPO中大部分属于长期履约义务,<strong>而大约只有10%属于短期RPO(即未来一年内将确认的收入),这意味着短期履约合同额环比几乎没有增长,大部分收入将在遥远的未来才能得到确认。</strong><a href=\"https://laohu8.com/S/MS\">摩根士丹利</a>的股票研究团队在10日的研报中也预计,在这笔高达4550亿美元的RPO中,只有约10%会在未来12个月内确认为收入。</p><p>虽然OpenAI的增长非同寻常,但它也正面临日益增长的压力,包括昂贵的人才争夺战、与<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>紧张的合作关系谈判,以及一项正在接受两个州监管机构审查的营利性重组。对OpenAI而言,这是一次对其未来增长的激进赌博;而对甲骨文来说,这意味着将未来收入的很大一部分集中于单一客户,这对双方的执行力和市场前景都提出了严峻考验。</p><h2 id=\"id_599282658\">短期财务承压,指引不及预期</h2><p>与积压订单的<a href=\"https://laohu8.com/S/002296\">辉煌</a>形成鲜明对比的是甲骨文疲软的即期业绩和短期展望。第一财季总收入按固定汇率计算增长11%,低于市场普遍预期的13%。其中,云服务和许可支持收入增长14%(固定汇率),也低于16%的共识预期。</p><p>更令市场担忧的是,公司对第二财季的总收入增长指引为12-14%,低于市场预期的15%;总云收入增长指引为32-36%,同样低于预期的37%。分析师在报告中认为,<strong>这反映出新增的大部分RPO属于长期合同,对近期的财务贡献有限。</strong></p><p><strong>与此同时,甲骨文的自由现金流也因巨大的资本支出而承压。</strong>第一财季自由现金流为负3.62亿美元,远低于市场预期的12.71亿美元。为支持云基础设施(OCI)的建设,公司将2026财年的资本支出指引上调100亿美元至350亿美元,这预示着其自由现金流在未来一段时间内将继续面临压力。</p><h2 id=\"id_175938248\">利润与增长的权衡</h2><p>甲骨文正在进行一场典型的“以利润换增长”的豪赌。摩根大通认为,新增的大部分订单与AI模型训练有关,这类业务的利润率相对较低,可能会在长期内拖累营业利润的增长速度,使其慢于收入增长。</p><p>基于这一判断,该行预计,在甲骨文发布财报后,<strong>市场对其未来数年收入的普遍预期将会上调,但每股收益(EPS)的预期变动将微乎其微,而自由现金流(FCF)的预期则会下调。</strong></p><p>甲骨文将2026财年的营业利润增长指引设定为“中双位数”,略高于市场目前约12%的增长预期。摩根大通认为,这可能更多反映了近期裁员所带来的成本节约效应,而非来自业务本身的高利润增长。</p><h2 id=\"id_630311960\">摩根大通维持中性评级,上调目标价</h2><p>尽管存在诸多疑问和短期压力,摩根大通承认甲骨文在获取OCI业务方面取得了“令人印象深刻的成就”,并认可其在AI领域的长期潜力。该行将甲骨文的目标价从210美元上调至270美元,主要理由是提升了对OCI业务的多年增长轨迹预期。</p><p>然而,该行维持对甲骨文的“中性”评级,认为当前的风险与回报“趋于平衡”。虽然AI相关的积极数据点可能会在短期内主导市场讨论,但投资者最终需要关注利润率和现金流等基本面问题。甲骨文的成功取决于其能否高效地建设数据中心容量、维持OCI订单的增长势头,并成功消化此前收购的Cerner业务。</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>对甲骨文“炸裂大单”的质疑:全指望OpenAI、收入都在长期、能赚钱吗、有钱建吗?</title>\n<style 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Catz向分析师表示,该季度公司与三位不同的客户签署了合同。她强调:我们已经与人工智能领域的巨头们签署了重要的云合同,包括OpenAI、xAI、Meta、英伟达、AMD以及许多其他公司。而最新报道披露了这笔让市场疯狂的履约:9月10日, OpenAI已签署合同,在未来约五年内从甲骨文购买价值3000亿美元的算力。该协议将从2027年开始执行,所需的4.5GW电力容量相当于两座胡佛水坝的发电量,足以供应约400万户家庭用电。需要注意的是,OpenAI是一家仍在亏损的初创公司,其在6月披露的年化收入约为100亿美元,这远低于其为该协议每年平均需要支付的600亿美元。因此,这笔交易的成功,完全建立在ChatGPT能够持续其爆炸性增长,并被全球数十亿用户以及主要企业和政府广泛采用的假设之上。摩根大通分析师表示,新增RPO中大部分属于长期履约义务,而大约只有10%属于短期RPO(即未来一年内将确认的收入),这意味着短期履约合同额环比几乎没有增长,大部分收入将在遥远的未来才能得到确认。摩根士丹利的股票研究团队在10日的研报中也预计,在这笔高达4550亿美元的RPO中,只有约10%会在未来12个月内确认为收入。虽然OpenAI的增长非同寻常,但它也正面临日益增长的压力,包括昂贵的人才争夺战、与微软紧张的合作关系谈判,以及一项正在接受两个州监管机构审查的营利性重组。对OpenAI而言,这是一次对其未来增长的激进赌博;而对甲骨文来说,这意味着将未来收入的很大一部分集中于单一客户,这对双方的执行力和市场前景都提出了严峻考验。短期财务承压,指引不及预期与积压订单的辉煌形成鲜明对比的是甲骨文疲软的即期业绩和短期展望。第一财季总收入按固定汇率计算增长11%,低于市场普遍预期的13%。其中,云服务和许可支持收入增长14%(固定汇率),也低于16%的共识预期。更令市场担忧的是,公司对第二财季的总收入增长指引为12-14%,低于市场预期的15%;总云收入增长指引为32-36%,同样低于预期的37%。分析师在报告中认为,这反映出新增的大部分RPO属于长期合同,对近期的财务贡献有限。与此同时,甲骨文的自由现金流也因巨大的资本支出而承压。第一财季自由现金流为负3.62亿美元,远低于市场预期的12.71亿美元。为支持云基础设施(OCI)的建设,公司将2026财年的资本支出指引上调100亿美元至350亿美元,这预示着其自由现金流在未来一段时间内将继续面临压力。利润与增长的权衡甲骨文正在进行一场典型的“以利润换增长”的豪赌。摩根大通认为,新增的大部分订单与AI模型训练有关,这类业务的利润率相对较低,可能会在长期内拖累营业利润的增长速度,使其慢于收入增长。基于这一判断,该行预计,在甲骨文发布财报后,市场对其未来数年收入的普遍预期将会上调,但每股收益(EPS)的预期变动将微乎其微,而自由现金流(FCF)的预期则会下调。甲骨文将2026财年的营业利润增长指引设定为“中双位数”,略高于市场目前约12%的增长预期。摩根大通认为,这可能更多反映了近期裁员所带来的成本节约效应,而非来自业务本身的高利润增长。摩根大通维持中性评级,上调目标价尽管存在诸多疑问和短期压力,摩根大通承认甲骨文在获取OCI业务方面取得了“令人印象深刻的成就”,并认可其在AI领域的长期潜力。该行将甲骨文的目标价从210美元上调至270美元,主要理由是提升了对OCI业务的多年增长轨迹预期。然而,该行维持对甲骨文的“中性”评级,认为当前的风险与回报“趋于平衡”。虽然AI相关的积极数据点可能会在短期内主导市场讨论,但投资者最终需要关注利润率和现金流等基本面问题。甲骨文的成功取决于其能否高效地建设数据中心容量、维持OCI订单的增长势头,并成功消化此前收购的Cerner业务。","news_type":1,"symbols_score_info":{"ORCL":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":593,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":477526599525136,"gmtCreate":1757593402484,"gmtModify":1757593403991,"author":{"id":"3560382599811193","authorId":"3560382599811193","name":"钞能力8888","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1b5bb9f989d900381679c454f99c1351","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3560382599811193","authorIdStr":"3560382599811193"},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错,转发给大家看看","listText":"这篇文章不错,转发给大家看看","text":"这篇文章不错,转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/477526599525136","repostId":"2566960256","repostType":2,"repost":{"id":"2566960256","kind":"news","pubTimestamp":1757590401,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2566960256?lang=&edition=full","pubTime":"2025-09-11 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大会上表示。</p><p>Ilan指出,数据中心是该公司模拟芯片方面增长速度最快的市场,并且正在在带动德州仪器业绩迈向强劲的复苏周期。德州仪器在芯片制造商中可谓拥有最广泛的客户群和最大规模的产品范围,因此该公司的业绩以及业绩展望数据可以作为各种行业需求的预测指标之一。</p><p>德州仪器是全球最大规模模拟芯片与MCU芯片制造商,其产品执行简单但至关重要的功能,在全球应用范围极度广泛,例如在电子设备中将电源转换为不同的电压。</p><p>“这将是我们今年增长最快的市场,而且我看到越来越多的机会让公司参与到更大规模的赛局中。并且这一运行速率并不低。大概在10亿美元或12亿美元之间。这就是我预计我们在2025年结束时的强劲水平,而且我看到德州仪器在数据中心业务的未来有巨大的增长机遇。”Ilan 补充表示。</p><p><strong>AI数据中心大规模扩张带动萎靡已久模拟芯片迈向复苏</strong></p><p>与其他的大型芯片制造商一样,德州仪器正迫切希望从史无前例的AI数据中心大规模新建设与扩建浪潮中获益,而大型AI数据中心正是呈现出指数级增长的全球AI算力资源所必需搭载的大型基础设施。</p><p>该公司CEO Ilan指出,德州仪器目前从数据中心市场获得的营收占比仅仅为低个位数百分比,但“在我看来,庞大的增长空间将使其成为我们市场的20%,鉴于其带来的模拟芯片需求增长速度,这一天离现在不会太远”,Ilan在采访中表示。</p><p>生成式AI应用与AI智能体所主导的推理端带来的AI算力需求堪称“星辰大海”,有望推动人工智能算力基础设施市场持续呈现出指数级别增长,“AI推理系统”也是黄仁勋认为英伟达未来营收的最大规模来源。</p><p>在华尔街投资巨鳄Loop Capital以及Wedbush看来,以AI算力硬件为核心的全球人工智能基础设施投资浪潮远远未完结,现在仅仅处于开端,在前所未有的“AI算力需求风暴”推动之下,这一轮AI投资浪潮规模有望高达2万亿美元。</p><p>而AI数据中心可谓AI时代最核心的大型基础设施建设项目,对于ChatGPT等生成式人工智能应用的高效率运作以及GPT系列等AI大模型更新迭代至关重要。对于模拟芯片领导者德州仪器来说,随着<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>、<a 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src=\"https://static.tigerbbs.com/a008f9d5604280eecdbd713661b97cb5\" title=\"\" tg-width=\"803\" tg-height=\"413\"/></p><p>WSTS 预测全球半导体市场到2026年将在2025年强劲复苏的基础之上增长8.5%,达到7607亿美元,该机构预计增长将广泛存在于各个地区和包括模拟芯片、MCU在内的广泛芯片产品类别中。其中预计存储芯片将再次引领增长,逻辑和模拟芯片也将大幅贡献,并且模拟芯片有望迈向强劲的复苏周期。</p><p>国际大行瑞银(UBS)发布的一份研报显示,基于其证据实验室对全球100多家分销商的库存与定价数据监测指出,当前半导体行业库存与定价趋势整体向好,尤其是MCU与模拟芯片库存的持续消化缓解了市场对供需失衡的担忧。</p></body></html>","source":"stock_zhitongcaijing","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>德州仪器数据中心业务有望激增50%,模拟芯片大行情要来了?</title>\n<style 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大会上表示。Ilan指出,数据中心是该公司模拟芯片方面增长速度最快的市场,并且正在在带动德州仪器业绩迈向强劲的复苏周期。德州仪器在芯片制造商中可谓拥有最广泛的客户群和最大规模的产品范围,因此该公司的业绩以及业绩展望数据可以作为各种行业需求的预测指标之一。德州仪器是全球最大规模模拟芯片与MCU芯片制造商,其产品执行简单但至关重要的功能,在全球应用范围极度广泛,例如在电子设备中将电源转换为不同的电压。“这将是我们今年增长最快的市场,而且我看到越来越多的机会让公司参与到更大规模的赛局中。并且这一运行速率并不低。大概在10亿美元或12亿美元之间。这就是我预计我们在2025年结束时的强劲水平,而且我看到德州仪器在数据中心业务的未来有巨大的增长机遇。”Ilan 补充表示。AI数据中心大规模扩张带动萎靡已久模拟芯片迈向复苏与其他的大型芯片制造商一样,德州仪器正迫切希望从史无前例的AI数据中心大规模新建设与扩建浪潮中获益,而大型AI数据中心正是呈现出指数级增长的全球AI算力资源所必需搭载的大型基础设施。该公司CEO Ilan指出,德州仪器目前从数据中心市场获得的营收占比仅仅为低个位数百分比,但“在我看来,庞大的增长空间将使其成为我们市场的20%,鉴于其带来的模拟芯片需求增长速度,这一天离现在不会太远”,Ilan在采访中表示。生成式AI应用与AI智能体所主导的推理端带来的AI算力需求堪称“星辰大海”,有望推动人工智能算力基础设施市场持续呈现出指数级别增长,“AI推理系统”也是黄仁勋认为英伟达未来营收的最大规模来源。在华尔街投资巨鳄Loop Capital以及Wedbush看来,以AI算力硬件为核心的全球人工智能基础设施投资浪潮远远未完结,现在仅仅处于开端,在前所未有的“AI算力需求风暴”推动之下,这一轮AI投资浪潮规模有望高达2万亿美元。而AI数据中心可谓AI时代最核心的大型基础设施建设项目,对于ChatGPT等生成式人工智能应用的高效率运作以及GPT系列等AI大模型更新迭代至关重要。对于模拟芯片领导者德州仪器来说,随着微软、谷歌、Meta以及亚马逊等科技巨头们启动的这一轮规模堪称史无前例的AI数据中心扩建与新建极速推进,将催化自2022年年末以来迈向需求长期萎靡轨迹的模拟芯片迈向强劲复苏周期。模拟芯片堪称是AI数据中心不可替代的“水电煤”。在AI数据中心对于“更高功率密度、更大电流、更快链路、更强可观测”的共性驱动下,德州仪器所打造的标志性电源管理(GaN、热插拔/OR-ing/eFuse、多相/PoL/Smart Power Stage)、高速互连信号链(PCIe 5.0 Redriver、超低抖动时钟)与监测隔离(INA/UCD/TMP/ISO/AMC/UCC)将是最直接、最具弹性的受益产品线。尤其是天量级AI训练/推理工作负载把PSU与母线功率推到新台阶,比如54V架构+更高瞬态倍率,带动德州仪器GaN 前端、热插拔、OR-ing、eFuse与隔离测量产品线的价值与需求大幅提升,此外板级Vcore电流与瞬态陡峭,则带动德州仪器多相控制+Smart Power Stage 与高电流PoL将随着“GPU/加速卡功耗曲线”同步大规模扩容。模拟芯片复苏之路蓄势待发世界半导体贸易统计组织(WSTS)近日公布的最新半导体行业展望数据显示,全球芯片需求复苏有望在2025年至2026年继续上演,并且自2022年末期以来需求持续疲软的模拟芯片有望踏入强劲复苏曲线。WSTS预计继2024年强劲反弹之后,2025年全球半导体市场将增长11.2%,总价值将达到7009亿美元,主要得益于GPU主导的逻辑芯片领域以及HBM主导的存储领域持续强劲的势头,预计这两个领域都将实现强劲的两位数增长,这得益于人工智能推理系统、云计算基础设施和前沿消费电子等领域的持续强劲需求。WSTS 预测全球半导体市场到2026年将在2025年强劲复苏的基础之上增长8.5%,达到7607亿美元,该机构预计增长将广泛存在于各个地区和包括模拟芯片、MCU在内的广泛芯片产品类别中。其中预计存储芯片将再次引领增长,逻辑和模拟芯片也将大幅贡献,并且模拟芯片有望迈向强劲的复苏周期。国际大行瑞银(UBS)发布的一份研报显示,基于其证据实验室对全球100多家分销商的库存与定价数据监测指出,当前半导体行业库存与定价趋势整体向好,尤其是MCU与模拟芯片库存的持续消化缓解了市场对供需失衡的担忧。","news_type":1,"symbols_score_info":{"TXN":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":408,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":477139896930840,"gmtCreate":1757511365544,"gmtModify":1757511367152,"author":{"id":"3560382599811193","authorId":"3560382599811193","name":"钞能力8888","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1b5bb9f989d900381679c454f99c1351","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3560382599811193","authorIdStr":"3560382599811193"},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错,转发给大家看看","listText":"这篇文章不错,转发给大家看看","text":"这篇文章不错,转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/477139896930840","repostId":"1179531145","repostType":2,"repost":{"id":"1179531145","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":1757511067,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1179531145?lang=&edition=full","pubTime":"2025-09-10 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选择英伟达。它是AI叙事的核心,拥有最强的定价权和生态壁垒。只要AI军备竞赛持续,它就是最直接的受益者。但需要承受较高的估值波动风险。 · 如果你追求的是“稳健性和隐蔽的赢家”: 选择博通。它的业务模式更多元(不仅限于AI,还包括无线、宽带、软件等),风险更分散。它从AI浪潮中获利的方式更“低调”但同样坚实,且估值相对更合理。它甚至能从“去英伟达化”的趋势中受益(为客户定制芯片)。 最终观点: 我更看好英伟达的长期前景,因为软件生态带来的粘性是目前任何竞争对手都无法撼动的。AI的发展仍处于早期,复杂的模型训练仍然严重依赖英伟达的整套解决方案。 然而,这绝不意味着博通逊色。这是一场“双赢”的竞争,而不是“零和游戏”。AI世界足够大,足以让多位巨头蓬勃发展。最理想的投资组合或许是同时拥有这两家公司,它们从不同的角度收割着AI时代的红利。","listText":"如果你追求的是“AI纯度和爆发力”: 选择英伟达。它是AI叙事的核心,拥有最强的定价权和生态壁垒。只要AI军备竞赛持续,它就是最直接的受益者。但需要承受较高的估值波动风险。 · 如果你追求的是“稳健性和隐蔽的赢家”: 选择博通。它的业务模式更多元(不仅限于AI,还包括无线、宽带、软件等),风险更分散。它从AI浪潮中获利的方式更“低调”但同样坚实,且估值相对更合理。它甚至能从“去英伟达化”的趋势中受益(为客户定制芯片)。 最终观点: 我更看好英伟达的长期前景,因为软件生态带来的粘性是目前任何竞争对手都无法撼动的。AI的发展仍处于早期,复杂的模型训练仍然严重依赖英伟达的整套解决方案。 然而,这绝不意味着博通逊色。这是一场“双赢”的竞争,而不是“零和游戏”。AI世界足够大,足以让多位巨头蓬勃发展。最理想的投资组合或许是同时拥有这两家公司,它们从不同的角度收割着AI时代的红利。","text":"如果你追求的是“AI纯度和爆发力”: 选择英伟达。它是AI叙事的核心,拥有最强的定价权和生态壁垒。只要AI军备竞赛持续,它就是最直接的受益者。但需要承受较高的估值波动风险。 · 如果你追求的是“稳健性和隐蔽的赢家”: 选择博通。它的业务模式更多元(不仅限于AI,还包括无线、宽带、软件等),风险更分散。它从AI浪潮中获利的方式更“低调”但同样坚实,且估值相对更合理。它甚至能从“去英伟达化”的趋势中受益(为客户定制芯片)。 最终观点: 我更看好英伟达的长期前景,因为软件生态带来的粘性是目前任何竞争对手都无法撼动的。AI的发展仍处于早期,复杂的模型训练仍然严重依赖英伟达的整套解决方案。 然而,这绝不意味着博通逊色。这是一场“双赢”的竞争,而不是“零和游戏”。AI世界足够大,足以让多位巨头蓬勃发展。最理想的投资组合或许是同时拥有这两家公司,它们从不同的角度收割着AI时代的红利。","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/476722440880280","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":0,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":531,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":476745962467392,"gmtCreate":1757415350595,"gmtModify":1757415352103,"author":{"id":"3560382599811193","authorId":"3560382599811193","name":"钞能力8888","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1b5bb9f989d900381679c454f99c1351","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3560382599811193","authorIdStr":"3560382599811193"},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错,转发给大家看看","listText":"这篇文章不错,转发给大家看看","text":"这篇文章不错,转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/476745962467392","repostId":"476775953449160","repostType":1,"repost":{"id":476775953449160,"gmtCreate":1757404307424,"gmtModify":1757404336472,"author":{"id":"3527667608392900","authorId":"3527667608392900","name":"芯潮","avatar":"https://static.tigerbbs.com/feac0f5f370e5db4646bf8b1ef22253f","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3527667608392900","authorIdStr":"3527667608392900"},"themes":[],"title":"博通大战英伟达,最后的赢家却是它?","htmlText":"上周四盘后,博通公布了2025财年三季报,对应截止8月3日的季度业绩,略超分析师的预期。最炸裂的是,博通宣布拿下第四个ASIC(定制化芯片)大客户,订单金额高达100亿美元,将于2026财年三季度前后完成交付。据知情人士介绍,该名大客户为OpenAI。受此影响,博通上调了2026财年AI半导体营收增速,虽未给出具体比例,但分析师普遍预期将同比增长94%,远高于此前管理层给出的50%-60%的增速指引。这份财报点燃了投资者的热情,博通上周五股价大涨9.4%,周一再涨3.2%。 <a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">$博通(AVGO)$</a> 与之相比,另一家AI半导体巨头英伟达就有些落寞了,上周五股价下跌2.7%,周一涨幅也只有0.77%,不敌台积电、阿斯麦等其他半导体公司。 <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$</a> <a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">$台积电(TSM)$</a> <a href=\"https://laohu8.com/S/ASML\">$阿斯麦(ASML)$</a> 俗话说,自己的失败固然可怕,但对手的成功更令人难受。不同于博通财报披露后,股价上涨,分析师上调目标价,英伟达财报后的表现则有些不堪,不仅股价连续下跌,花旗分析师还罕见下调了目标价,理由是博通XPU正对GPU构成实质性威胁!在博通的业绩会上,管理层认为,随着AI数据中心规模扩大,XPU在前四大客户中的份额将超过GPU!这四大客户是谷歌、Meta、字节跳动和OpenAI。博通给出的理由是XPU,或ASIC(定制化芯片)相比GPU,专用性更强,成本更低,当AI大模型的软件架构趋于稳定,底层库优化完成,并且实际部署效果良好后,他们会有越来越强的动力将更大比例的计算能力迁移至","listText":"上周四盘后,博通公布了2025财年三季报,对应截止8月3日的季度业绩,略超分析师的预期。最炸裂的是,博通宣布拿下第四个ASIC(定制化芯片)大客户,订单金额高达100亿美元,将于2026财年三季度前后完成交付。据知情人士介绍,该名大客户为OpenAI。受此影响,博通上调了2026财年AI半导体营收增速,虽未给出具体比例,但分析师普遍预期将同比增长94%,远高于此前管理层给出的50%-60%的增速指引。这份财报点燃了投资者的热情,博通上周五股价大涨9.4%,周一再涨3.2%。 <a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">$博通(AVGO)$</a> 与之相比,另一家AI半导体巨头英伟达就有些落寞了,上周五股价下跌2.7%,周一涨幅也只有0.77%,不敌台积电、阿斯麦等其他半导体公司。 <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$</a> <a 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俗话说,自己的失败固然可怕,但对手的成功更令人难受。不同于博通财报披露后,股价上涨,分析师上调目标价,英伟达财报后的表现则有些不堪,不仅股价连续下跌,花旗分析师还罕见下调了目标价,理由是博通XPU正对GPU构成实质性威胁!在博通的业绩会上,管理层认为,随着AI数据中心规模扩大,XPU在前四大客户中的份额将超过GPU!这四大客户是谷歌、Meta、字节跳动和OpenAI。博通给出的理由是XPU,或ASIC(定制化芯片)相比GPU,专用性更强,成本更低,当AI大模型的软件架构趋于稳定,底层库优化完成,并且实际部署效果良好后,他们会有越来越强的动力将更大比例的计算能力迁移至","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/4276cc4875b942a29da21c721836a789","width":"1428","height":"609"}],"top":1,"highlighted":1,"essential":2,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/476775953449160","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":0,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":2,"langContent":"CN","totalScore":0},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":552,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"hots":[{"id":250084639162680,"gmtCreate":1702072914190,"gmtModify":1702072917380,"author":{"id":"3560382599811193","authorId":"3560382599811193","name":"钞能力8888","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1b5bb9f989d900381679c454f99c1351","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3560382599811193","authorIdStr":"3560382599811193"},"themes":[],"title":"2023.12.09 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id=\"id_3673199009\">上调目标价至220美元</h2><p>基于对英伟达增长前景的强烈信心,花旗不仅上调了其目标价,还全面提升了对未来的财务预测。新的220美元目标价基于对英伟达2026日历年每股收益(EPS)7.24美元的预测,并给予了30倍的市盈率。</p><p>报告显示,花旗将英伟达2026、2027和2028财年的EPS预测分别上调了2%、7%和8%,以更好地匹配该行修正后的全球AI资本支出模型。值得注意的是,花旗在模型中继续假设来自中国数据中心的销售额为零,这意味着任何政策上的缓和都可能带来额外的上行空间。</p><h2 id=\"id_3407873464\">AI芯片市场远未见顶?</h2><p>花旗的看涨观点不仅限于英伟达自身,也延伸至整个AI半导体市场。报告大幅上调了对未来市场规模的预测,认为AI的浪潮远未达到顶峰。</p><p>根据花旗的最新模型,到2028年,全球数据中心半导体市场的总规模(TAM)预计将达到6540亿美元,比此前5630亿美元的预测值高出16%。报告解释称,上调的主要原因是“来自OpenAI等关键AI玩家的需求高于预期”。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/253726fc621852b77835e2bd3bb12915\" title=\"\" tg-width=\"823\" tg-height=\"472\"/></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\" 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href=https://wallstreetcn.com/articles/3759111><strong>华尔街见闻</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>花旗预计英伟达即将于11月19日公布的财报将实现“营收超预期和指引上调”的强劲表现,维持“买入”评级并将目标价上调至220美元。其认为,当前限制英伟达增长的并非AI需求疲软,而是CoWoS封装等供应链瓶颈,AI泡沫论站不住脚。在人工智能(AI)领域的投资狂潮引发市场对潜在泡沫的激烈辩论之际,花旗集团为英伟达投下了关键的信任票。据追风交易台消息,花旗11月10日发布的一份研究报告,维持对英伟达股票的...</p>\n\n<a href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3759111\">Web 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Sylla在报告中指出,尽管存在关于AI投资资金来源的疑虑,但一个更基本面的事实是,由于先进封装(CoWoS)产能受限,AI芯片的供应在2026年之前都将持续低于需求。花旗暗示英伟达的股价在当前水平仍具吸引力。报告称,英伟达目前的市盈率约为28倍,相较于AI同行博通的38倍和AMD的37倍,估值更具优势。业绩超预期在即?花旗预计,英伟达即将公布的业绩将轻松超越华尔街的普遍预期。报告预测,公司截至10月的季度销售额将达到570亿美元,高于市场平均预期的约550亿美元。对于未来的展望,花旗预计英伟达给出的1月季度销售指引将达到620亿美元,同样高于市场约610亿美元的预期。报告指出,这一乐观预测的背后,是英伟达Blackwell架构GPU的强劲出货势头。花旗分析师认为,英伟达在GTC 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id=\"id_1818166181\">本季度展望</h2><p style=\"text-align: start;\">产能利用与价格结构</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>市场普遍关注公司在92.5%附近的产能利用率基础上,能否通过结构优化实现均价与毛利率的稳定。上季度晶圆出货量提升与ASP承压并存,本季度若12英寸产品比重回升且一季度以来的价格折让消退,有望对均价与毛利率形成支撑。管理层此前对本季度毛利率给出18%至20%的指引,若研发与折旧压力可由新增产能释放的规模效应部分对冲,利润质量有望保持相对稳定。</p></li><li><p>价格与产品结构仍是决定盈利质量的关键变量。成熟制程中8英寸产品占比提升将对均价构成结构性压力,但车规、图像传感器与射频平台的需求改善有利于提升产线稼动率,从量的维度缓解毛利率波动。若需求端在手机与消费电子维持平稳、工业与汽车维持两位数增长,收入与毛利的组合可能更接近指引中枢。</p></li></ul><p style=\"text-align: start;\">车规与电源管理的订单能见度</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>上季度管理层在说明会中提到汽车电子产品出货量持续稳步增长,涵盖模拟、电源管理、图像传感器、逻辑与嵌入式存储器等多类车规芯片。该结构在成熟制程内对产线稳定性贡献较大,本季度延续性是市场关注的重点。</p></li><li><p>与国际客户的“在中国为中国”供应链策略同步,公司配合建设SiC、GaN等第三代半导体的前端能力,该方向短期对收入贡献有限,但对订单稳定性与长期客户结构优化具有积极意义。本季度若车规与功率器件平台延续供不应求状态,预计对产能利用率与订单能见度提供支撑。</p></li><li><p>研发与折旧的刚性压力在本季度仍是核心约束。管理费用与研发费用保持高位,若新增产能投放导致折旧费用提升,毛利率区间触达指引下沿的风险需关注;但在订单饱满与出货结构改善条件下,净利率有望维持个位数中枢的稳定。</p></li></ul><p style=\"text-align: start;\">消费电子与影像/射频平台</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>智能手机与消费电子仍是收入的主要来源。上季度消费电子占比走高,智能手机占比下滑背后是结构调整与备货节奏的变化,本季度若行业季节性淡季叠加年内厂商调整全年预测,对四季度能见度形成约束,市场将以更保守的姿态审视手机链条的订单兑现。</p></li><li><p>图像传感器与射频平台在上季度环比改善显著,若延续本季度,可能成为均价改善与收入韧性的关键支点;同时,网络、有线/Wi-Fi等替代需求提升将为通信相关平台提供增量,对8英寸产线的稼动率形成支撑。</p></li><li><p>从收入与盈利的组合出发,市场将更关注车规与通信平台的增量能否抵消消费电子的不确定性,进而维持收入增速与毛利率的稳定区间。</p></li></ul><h2 id=\"id_3763361996\">分析师观点</h2><p style=\"text-align: start;\">机构在过去六个月的研报与评论中,对中芯国际最新季度前瞻多持审慎偏积极态度,看多观点占比较高。</p><p>华鑫证券在此前周报指出,公司第二季度收入与毛利率好于指引,中芯国际对第三季度给出收入环比增长5%至7%、毛利率18%至20%的展望,强调产能利用率与资本开支的提升反映扩产与订单饱满(“Q3收入指引为环比增长5%到7%,毛利率指引为18%到20%”)。该观点的逻辑是成熟制程火力全开、车规与电源管理的国产替代持续推进,带来订单与稼动率的确定性。</p><p>产业评论在2025年08月08日强调,“直到10月份订单明显高于产能,无法承接所有订单并立刻下线”,并提到公司维持较高的产能利用率以抵消折旧上升对毛利率的冲击。此观点强调订单能见度与产线稼动率的现实强度。</p><p>综合分析师与媒体的意见,主张看多的比例更高,核心依据在于:本季度收入、EPS与EBIT的预测数据均显示同比改善的结构,尤其EBIT同比增速较高;管理层对收入与毛利率的指引处于可实现区间;车规与电源管理需求延续、图像与射频平台改善,为量价组合提供一定的稳定性。需要同时关注的约束是折旧与研发的刚性成本、消费电子链条的年末波动,以及均价的结构性压力。</p><p><em>此内容基于tiger AI数据生成,内容仅供参考。</em></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>财报前瞻|中芯国际Q3营收预增8%,成熟制程与车规需求能否支撑毛利率稳守指引区间?</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{ 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id=\"id_1818166181\">本季度展望</h2><p style=\"text-align: start;\">产能利用与价格结构</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>市场普遍关注公司在92.5%附近的产能利用率基础上,能否通过结构优化实现均价与毛利率的稳定。上季度晶圆出货量提升与ASP承压并存,本季度若12英寸产品比重回升且一季度以来的价格折让消退,有望对均价与毛利率形成支撑。管理层此前对本季度毛利率给出18%至20%的指引,若研发与折旧压力可由新增产能释放的规模效应部分对冲,利润质量有望保持相对稳定。</p></li><li><p>价格与产品结构仍是决定盈利质量的关键变量。成熟制程中8英寸产品占比提升将对均价构成结构性压力,但车规、图像传感器与射频平台的需求改善有利于提升产线稼动率,从量的维度缓解毛利率波动。若需求端在手机与消费电子维持平稳、工业与汽车维持两位数增长,收入与毛利的组合可能更接近指引中枢。</p></li></ul><p style=\"text-align: start;\">车规与电源管理的订单能见度</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>上季度管理层在说明会中提到汽车电子产品出货量持续稳步增长,涵盖模拟、电源管理、图像传感器、逻辑与嵌入式存储器等多类车规芯片。该结构在成熟制程内对产线稳定性贡献较大,本季度延续性是市场关注的重点。</p></li><li><p>与国际客户的“在中国为中国”供应链策略同步,公司配合建设SiC、GaN等第三代半导体的前端能力,该方向短期对收入贡献有限,但对订单稳定性与长期客户结构优化具有积极意义。本季度若车规与功率器件平台延续供不应求状态,预计对产能利用率与订单能见度提供支撑。</p></li><li><p>研发与折旧的刚性压力在本季度仍是核心约束。管理费用与研发费用保持高位,若新增产能投放导致折旧费用提升,毛利率区间触达指引下沿的风险需关注;但在订单饱满与出货结构改善条件下,净利率有望维持个位数中枢的稳定。</p></li></ul><p style=\"text-align: start;\">消费电子与影像/射频平台</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>智能手机与消费电子仍是收入的主要来源。上季度消费电子占比走高,智能手机占比下滑背后是结构调整与备货节奏的变化,本季度若行业季节性淡季叠加年内厂商调整全年预测,对四季度能见度形成约束,市场将以更保守的姿态审视手机链条的订单兑现。</p></li><li><p>图像传感器与射频平台在上季度环比改善显著,若延续本季度,可能成为均价改善与收入韧性的关键支点;同时,网络、有线/Wi-Fi等替代需求提升将为通信相关平台提供增量,对8英寸产线的稼动率形成支撑。</p></li><li><p>从收入与盈利的组合出发,市场将更关注车规与通信平台的增量能否抵消消费电子的不确定性,进而维持收入增速与毛利率的稳定区间。</p></li></ul><h2 id=\"id_3763361996\">分析师观点</h2><p style=\"text-align: start;\">机构在过去六个月的研报与评论中,对中芯国际最新季度前瞻多持审慎偏积极态度,看多观点占比较高。</p><p>华鑫证券在此前周报指出,公司第二季度收入与毛利率好于指引,中芯国际对第三季度给出收入环比增长5%至7%、毛利率18%至20%的展望,强调产能利用率与资本开支的提升反映扩产与订单饱满(“Q3收入指引为环比增长5%到7%,毛利率指引为18%到20%”)。该观点的逻辑是成熟制程火力全开、车规与电源管理的国产替代持续推进,带来订单与稼动率的确定性。</p><p>产业评论在2025年08月08日强调,“直到10月份订单明显高于产能,无法承接所有订单并立刻下线”,并提到公司维持较高的产能利用率以抵消折旧上升对毛利率的冲击。此观点强调订单能见度与产线稼动率的现实强度。</p><p>综合分析师与媒体的意见,主张看多的比例更高,核心依据在于:本季度收入、EPS与EBIT的预测数据均显示同比改善的结构,尤其EBIT同比增速较高;管理层对收入与毛利率的指引处于可实现区间;车规与电源管理需求延续、图像与射频平台改善,为量价组合提供一定的稳定性。需要同时关注的约束是折旧与研发的刚性成本、消费电子链条的年末波动,以及均价的结构性压力。</p><p><em>此内容基于tiger 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style=\"text-align: justify;\"><strong>①首次买入阿里巴巴:</strong>这是三季度最引人注目,且重磅的操作之一,新买入22.1万股,且是有13F记录以来首次买入,占组合比重3.06%,新晋前十大重仓榜单。</p><p style=\"text-align: justify;\">9月17日,但斌在社交媒体上直言,阿里、腾讯等互联网巨头能创历史新高,非常有意义!他以阿里巴巴的为例,该股当前市值仅为亚马逊的15.25%,认为<strong>中国的互联网公司相对于美股巨头存在巨大的价值重估空间。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6529b7d44960a9dc808e4575a0ca5f09\" alt=\"图片\" title=\"图片\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"1493\"/><span>图片</span></p><p>值得一提的是,今年9月22日,华尔街明星基金经理'木头姐时隔四年首次建仓阿里巴巴,并同步增持百度等中国科技股,此后还持续加仓这两只个股,引发市场对中国科技板块价值重估的热议。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>②强化AI产业链布局,新进了两家重要的半导体公司:博通和Astera Labs。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">但斌认为,博通的定制化ASIC芯片与英伟达的GPU是互补而非替代关系,两者将并行发展以满足差异化的AI基础设施需求,标志着其AI投资从核心芯片龙头向更广泛的产业链环节延伸。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>③涉足加密资产领域,新买入BitMine Immersion Technologies</strong>(BMNRD,这是一家业务涵盖加密货币挖矿和冷却技术的公司),延续了二季度新进加密资产标的Coinbase的操作,反映了但斌对加密货币这类新兴资产的兴趣。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>“两大减持”:</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>①大幅减持亚马逊与奈飞:</strong>对这两家公司持股数分别减持了50%和71.5%,导致它们退出了前十大重仓股行列。</p><p style=\"text-align: justify;\">这两家公司股价在三季度均处于相对高位,且后者三季度高位回调10%。</p><p style=\"text-align: justify;\">因三季度营业利润率不及预期,隔夜奈飞跌超10%,创2020年4月份以来最大单日跌幅。</p><p style=\"text-align: justify;\">华尔街大行亦纷纷下调奈飞目标价,摩根大通将奈飞目标价从1300美元下调至1275美元,韦德布什证券、派杰投资将奈飞目标价从1500美元下调至1400美元。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>②调整杠杆产品:</strong>在杠杆工具方面,新进了2倍做多GOOGL ETF,同时清仓了二倍做多英伟ETF。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>这一操作在维持杠杆产品总体占比(21%)的前提下,可能体现了但斌对谷歌AI业务发展确定性的进一步看好,或是对英伟达短期涨幅过快的战术性调整。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">值得关注的是,但斌今年上半年连续两个季度坚减持英伟达的同时,加仓谷歌,第二季度大手笔加仓谷歌约26.7万股,使其从第六大重仓股跃升为第二大重仓股,反映但斌对AI布局的思路进化。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2543a2d952feb55b7595342d8b4f69c6\" alt=\"图片\" title=\"图片\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"927\"/><span>图片</span></p><p style=\"text-align: justify;\">但斌多次公开表示,人工智能并非短期热点,而是一场可能持续10-30年的重大技术革命。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>他认为,投资必须抓住这个时代机遇。因此,东方港湾的持仓紧密围绕AI全产业链布局,当前布局领域主要集中在AI基础层(英伟达),同时也关注AI垂直应用层,谷歌、Meta在扮演了AI应用落地和生态赋能的关键角色。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">东方港湾的近两年的业绩表现也的确可圈可点,东方港湾在2023、2024连续两年获得了百亿私募业绩冠军,今年4月惊魂回撤后V型拉升,业绩也重新走强。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于近期围绕OpenAI形成“AI万亿资本闭环”带来的泡沫论,但斌10月8日谈及英伟达与OpenAI合作带来的争议时表示:始终坚定看好AI:</p><p style=\"text-align: justify;\">“也许是还没有及时反应过来,也许是市场本身的规律在起作用,在华尔街担心了一天‘AI泡沫’之后,今晚截止目前相关公司基本都是涨甚至大涨的。还是那句话:<strong>‘此刻,错失一个时代的风险,远大于泡沫的风险’</strong>。”</p><p style=\"text-align: justify;\">在8月被问及对人工智能时代的看法,但斌的回答毫不意外:<strong>人工智能!</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">他认为:</p><p style=\"text-align: justify;\">【未来十年有望成为人工智能发展的关键核心期,这将是投资者拥抱时代级变革、把握历史性机遇的重要窗口。智能革命(AI)堪比蒸汽革命,预计将开启新一轮社会财富扩张。】</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>后续的投资方向有哪些?</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">但斌的回答是:</p><p style=\"text-align: justify;\">【目前,投资布局人工智能领域是我们的主要方向之一,同时也会关注A股、港股和美股等市场中优质的投资标的。在投资思路上,我们会以成熟的行业龙头企业为主,同时也会关注和寻找新兴领域可能存在的投资机会。】</p></body></html>","source":"lsy1653219549182","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>但斌最新持仓来了!首次买入阿里巴巴</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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Labs。但斌认为,博通的定制化ASIC芯片与英伟达的GPU是互补而非替代关系,两者将并行发展以满足差异化的AI基础设施需求,标志着其AI投资从核心芯片龙头向更广泛的产业链环节延伸。③涉足加密资产领域,新买入BitMine Immersion Technologies(BMNRD,这是一家业务涵盖加密货币挖矿和冷却技术的公司),延续了二季度新进加密资产标的Coinbase的操作,反映了但斌对加密货币这类新兴资产的兴趣。“两大减持”:①大幅减持亚马逊与奈飞:对这两家公司持股数分别减持了50%和71.5%,导致它们退出了前十大重仓股行列。这两家公司股价在三季度均处于相对高位,且后者三季度高位回调10%。因三季度营业利润率不及预期,隔夜奈飞跌超10%,创2020年4月份以来最大单日跌幅。华尔街大行亦纷纷下调奈飞目标价,摩根大通将奈飞目标价从1300美元下调至1275美元,韦德布什证券、派杰投资将奈飞目标价从1500美元下调至1400美元。②调整杠杆产品:在杠杆工具方面,新进了2倍做多GOOGL ETF,同时清仓了二倍做多英伟ETF。这一操作在维持杠杆产品总体占比(21%)的前提下,可能体现了但斌对谷歌AI业务发展确定性的进一步看好,或是对英伟达短期涨幅过快的战术性调整。值得关注的是,但斌今年上半年连续两个季度坚减持英伟达的同时,加仓谷歌,第二季度大手笔加仓谷歌约26.7万股,使其从第六大重仓股跃升为第二大重仓股,反映但斌对AI布局的思路进化。图片但斌多次公开表示,人工智能并非短期热点,而是一场可能持续10-30年的重大技术革命。他认为,投资必须抓住这个时代机遇。因此,东方港湾的持仓紧密围绕AI全产业链布局,当前布局领域主要集中在AI基础层(英伟达),同时也关注AI垂直应用层,谷歌、Meta在扮演了AI应用落地和生态赋能的关键角色。东方港湾的近两年的业绩表现也的确可圈可点,东方港湾在2023、2024连续两年获得了百亿私募业绩冠军,今年4月惊魂回撤后V型拉升,业绩也重新走强。对于近期围绕OpenAI形成“AI万亿资本闭环”带来的泡沫论,但斌10月8日谈及英伟达与OpenAI合作带来的争议时表示:始终坚定看好AI:“也许是还没有及时反应过来,也许是市场本身的规律在起作用,在华尔街担心了一天‘AI泡沫’之后,今晚截止目前相关公司基本都是涨甚至大涨的。还是那句话:‘此刻,错失一个时代的风险,远大于泡沫的风险’。”在8月被问及对人工智能时代的看法,但斌的回答毫不意外:人工智能!他认为:【未来十年有望成为人工智能发展的关键核心期,这将是投资者拥抱时代级变革、把握历史性机遇的重要窗口。智能革命(AI)堪比蒸汽革命,预计将开启新一轮社会财富扩张。】后续的投资方向有哪些?但斌的回答是:【目前,投资布局人工智能领域是我们的主要方向之一,同时也会关注A股、港股和美股等市场中优质的投资标的。在投资思路上,我们会以成熟的行业龙头企业为主,同时也会关注和寻找新兴领域可能存在的投资机会。】","news_type":1,"symbols_score_info":{"09988":1.1,"BABA":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":266,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":492458363949624,"gmtCreate":1761249827052,"gmtModify":1761249829053,"author":{"id":"3560382599811193","authorId":"3560382599811193","name":"钞能力8888","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1b5bb9f989d900381679c454f99c1351","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3560382599811193","authorIdStr":"3560382599811193"},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错,转发给大家看看","listText":"这篇文章不错,转发给大家看看","text":"这篇文章不错,转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/492458363949624","repostId":"1130499739","repostType":2,"repost":{"id":"1130499739","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":1761235051,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1130499739?lang=&edition=full","pubTime":"2025-10-23 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等企业也在考虑类似安排。知情人士透露,虽然这些公司已主动联系白宫,政府也收到大量股权融资提案,但特朗普坚持要对纳税人资金负责,任何投资都将动用特朗普政府重组拜登版《芯片法案》承诺的剩余资金。目前评估方案可能涉及认股权证或贷款,且未必限于报道提及的企业。量子计算概念股盘中“跳水”。","news_type":1,"symbols_score_info":{"ARQQ":1.1,"IONQ":1.1,"QBTS":1.1,"QUBT":1.1,"RGTI":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":338,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":492392371863688,"gmtCreate":1761204085332,"gmtModify":1761204087536,"author":{"id":"3560382599811193","authorId":"3560382599811193","name":"钞能力8888","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1b5bb9f989d900381679c454f99c1351","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3560382599811193","authorIdStr":"3560382599811193"},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错,转发给大家看看","listText":"这篇文章不错,转发给大家看看","text":"这篇文章不错,转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/492392371863688","repostId":"492266699493736","repostType":1,"repost":{"id":492266699493736,"gmtCreate":1761203593411,"gmtModify":1761203603650,"author":{"id":"3516422794850265","authorId":"3516422794850265","name":"港股研究社","avatar":"https://static.tigerbbs.com/6f93253ece299c58b5ce6c809885d9ed","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3516422794850265","authorIdStr":"3516422794850265"},"themes":[],"title":"TCL与有赞开启AGI购物战略合作","htmlText":"就在许多品牌还在研究如何投流、如何优化搜索关键词时,一场真正的零售革命已经悄然而至。OpenAI与Shopify及沃尔玛的合作已向市场宣告:购物的起点,正不可逆转地从“搜索框”转向“对话框”。 AGI购物,不是未来,而是现在。错过这一波,错过的不是一个渠道,而是一个时代。 在AI重塑人货场关系的产业变革节点,中国领先的商家服务公司有赞科技率先提出帮助品牌拥抱AGI购物。目前已经与全球智能科技品牌TCL达成深度合作,共同探索AGI在零售场景下的应用实践。 AGI购物已来,沉默即意味着出局 当你的顾客开始习惯向DeepSeek、豆包、元宝、千问等AI助手提问:“我家客厅小,该买什么尺寸的智能电视?”或“给我推荐一款玩主机游戏不卡顿的大尺寸电视”时,如果你的产品无法被AI理解并推荐,那么你将在这个全新的战场上彻底“失声”。 AGI正在重构“人-货-场”。过去的战场是货架和搜索列表,未来的战场是AI的“第一推荐”。你的品牌能否出现在AI回答的“首位”,将直接决定你的生死存亡。 AGI购物引擎,助力商家从“被AI理解”到“在对话中成交” 当前,几乎所有品牌的商品信息,都是“给人看”的:精美的图片、动人的视频、精心编写的详情页。但问题是,AI模型“看不懂”这些。 有赞与TCL合作的核心,就是解决这个核心痛点:将有赞的“翻译”能力赋能给品牌,将“给人看的商品信息”,精准“翻译”成“AI能读懂、能索引、能推荐的结构化数据”。 由此,有赞帮助品牌实现一个完整的商业闭环: 让AI看懂: 系统深度解析产品标题、核心卖点、适用场景、用户好评,并重构成AI最偏爱的语义结构,确保你的产品能被主流AI引擎准确识别。 被AI推荐: 通过有赞的AGI平台商品优化体系,大幅提升产品在相应问题下的回复倾向性和推荐优先级,让品牌的核心产品成为AI的“首选答案”。 促用户成交: 当AI将精准用户引导至你的平台,有赞","listText":"就在许多品牌还在研究如何投流、如何优化搜索关键词时,一场真正的零售革命已经悄然而至。OpenAI与Shopify及沃尔玛的合作已向市场宣告:购物的起点,正不可逆转地从“搜索框”转向“对话框”。 AGI购物,不是未来,而是现在。错过这一波,错过的不是一个渠道,而是一个时代。 在AI重塑人货场关系的产业变革节点,中国领先的商家服务公司有赞科技率先提出帮助品牌拥抱AGI购物。目前已经与全球智能科技品牌TCL达成深度合作,共同探索AGI在零售场景下的应用实践。 AGI购物已来,沉默即意味着出局 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AGI正在重构“人-货-场”。过去的战场是货架和搜索列表,未来的战场是AI的“第一推荐”。你的品牌能否出现在AI回答的“首位”,将直接决定你的生死存亡。 AGI购物引擎,助力商家从“被AI理解”到“在对话中成交” 当前,几乎所有品牌的商品信息,都是“给人看”的:精美的图片、动人的视频、精心编写的详情页。但问题是,AI模型“看不懂”这些。 有赞与TCL合作的核心,就是解决这个核心痛点:将有赞的“翻译”能力赋能给品牌,将“给人看的商品信息”,精准“翻译”成“AI能读懂、能索引、能推荐的结构化数据”。 由此,有赞帮助品牌实现一个完整的商业闭环: 让AI看懂: 系统深度解析产品标题、核心卖点、适用场景、用户好评,并重构成AI最偏爱的语义结构,确保你的产品能被主流AI引擎准确识别。 被AI推荐: 通过有赞的AGI平台商品优化体系,大幅提升产品在相应问题下的回复倾向性和推荐优先级,让品牌的核心产品成为AI的“首选答案”。 促用户成交: 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<a href=\"https://laohu8.com/S/TXN\">$德州仪器(TXN)$</a> 德州仪器是模拟芯片巨头,三季度模拟芯片收入占比高达79%,其余是嵌入式芯片及其他。模拟芯片是处理现实世界连续信号的芯片,能够对连续变化的电压或电流信号进行处理、放大、调制或转换的集成电路。如果没有模拟芯片,数字芯片(CPU\\GPU等)无法与现实世界交互,比如温度、电流、声音、光信号都无法被处理。嵌入式芯片是指专门用于嵌入式系统的芯片产品,通常用于处理控制、感知、通信等功能。从业务上看,德州仪器的客户主要是工业、汽车、消费电子、通信等,与英伟达、AMD这些芯片企业相比,更加传统。模拟芯片在制造工艺上较为落后,不依赖台积电的先进制程,相关产品极为耐用,可能几十年前设计的芯片,现在仍在生产。明白了德州仪器的特性,就理解了当前股价疲软的原因。从三季度来看,德州仪器营收达到了47.4亿美元,同比增长14.2%,略高于分析师预期的46.6亿:分业务看,德州仪器三季度三大业务悉数实现增长,其中,模拟芯片同比增长15.7%、嵌入式同比增长8.6%、其他同比增长10.6%:增长的原因主要是下游市场去库存结束,迎来新一轮上升周期。业务复苏不算新鲜事了,从季度营收趋势上看,德州仪器也早就确立了基本面反转的信号。但是,虽然收入端复苏了,但从利润端来看,德州仪器的表现不太好,其中,三季度毛利率57.4%,比去年同期低了2个百分点;经调整净利率29.4%,比去年同期低了2.4个百分点:由此导致德州仪器三季度摊薄后每股收益仅为1.48美元,同比增长0.68%:每股收益增长远不及上一轮景气周期,主要是德州仪器正在进行技术升级","listText":"昨日,模拟芯片巨头德州仪器公布了三季报,营收和调整后EPS略超预期:但德州仪器四季度营收及每股收益低于预期,叠加管理层在业绩会上表达下游市场复苏进展缓慢,引发盘后股价大跌超8.6%: <a href=\"https://laohu8.com/S/TXN\">$德州仪器(TXN)$</a> 德州仪器是模拟芯片巨头,三季度模拟芯片收入占比高达79%,其余是嵌入式芯片及其他。模拟芯片是处理现实世界连续信号的芯片,能够对连续变化的电压或电流信号进行处理、放大、调制或转换的集成电路。如果没有模拟芯片,数字芯片(CPU\\GPU等)无法与现实世界交互,比如温度、电流、声音、光信号都无法被处理。嵌入式芯片是指专门用于嵌入式系统的芯片产品,通常用于处理控制、感知、通信等功能。从业务上看,德州仪器的客户主要是工业、汽车、消费电子、通信等,与英伟达、AMD这些芯片企业相比,更加传统。模拟芯片在制造工艺上较为落后,不依赖台积电的先进制程,相关产品极为耐用,可能几十年前设计的芯片,现在仍在生产。明白了德州仪器的特性,就理解了当前股价疲软的原因。从三季度来看,德州仪器营收达到了47.4亿美元,同比增长14.2%,略高于分析师预期的46.6亿:分业务看,德州仪器三季度三大业务悉数实现增长,其中,模拟芯片同比增长15.7%、嵌入式同比增长8.6%、其他同比增长10.6%:增长的原因主要是下游市场去库存结束,迎来新一轮上升周期。业务复苏不算新鲜事了,从季度营收趋势上看,德州仪器也早就确立了基本面反转的信号。但是,虽然收入端复苏了,但从利润端来看,德州仪器的表现不太好,其中,三季度毛利率57.4%,比去年同期低了2个百分点;经调整净利率29.4%,比去年同期低了2.4个百分点:由此导致德州仪器三季度摊薄后每股收益仅为1.48美元,同比增长0.68%:每股收益增长远不及上一轮景气周期,主要是德州仪器正在进行技术升级","text":"昨日,模拟芯片巨头德州仪器公布了三季报,营收和调整后EPS略超预期:但德州仪器四季度营收及每股收益低于预期,叠加管理层在业绩会上表达下游市场复苏进展缓慢,引发盘后股价大跌超8.6%: $德州仪器(TXN)$ 德州仪器是模拟芯片巨头,三季度模拟芯片收入占比高达79%,其余是嵌入式芯片及其他。模拟芯片是处理现实世界连续信号的芯片,能够对连续变化的电压或电流信号进行处理、放大、调制或转换的集成电路。如果没有模拟芯片,数字芯片(CPU\\GPU等)无法与现实世界交互,比如温度、电流、声音、光信号都无法被处理。嵌入式芯片是指专门用于嵌入式系统的芯片产品,通常用于处理控制、感知、通信等功能。从业务上看,德州仪器的客户主要是工业、汽车、消费电子、通信等,与英伟达、AMD这些芯片企业相比,更加传统。模拟芯片在制造工艺上较为落后,不依赖台积电的先进制程,相关产品极为耐用,可能几十年前设计的芯片,现在仍在生产。明白了德州仪器的特性,就理解了当前股价疲软的原因。从三季度来看,德州仪器营收达到了47.4亿美元,同比增长14.2%,略高于分析师预期的46.6亿:分业务看,德州仪器三季度三大业务悉数实现增长,其中,模拟芯片同比增长15.7%、嵌入式同比增长8.6%、其他同比增长10.6%:增长的原因主要是下游市场去库存结束,迎来新一轮上升周期。业务复苏不算新鲜事了,从季度营收趋势上看,德州仪器也早就确立了基本面反转的信号。但是,虽然收入端复苏了,但从利润端来看,德州仪器的表现不太好,其中,三季度毛利率57.4%,比去年同期低了2个百分点;经调整净利率29.4%,比去年同期低了2.4个百分点:由此导致德州仪器三季度摊薄后每股收益仅为1.48美元,同比增长0.68%:每股收益增长远不及上一轮景气周期,主要是德州仪器正在进行技术升级","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/23210005c44900393765cb4172ddd5c1","width":"1236","height":"411"},{"img":"https://static.tigerbbs.com/e0bd5e66ed45cc5df773cd85a24512a5","width":"1839","height":"813"},{"img":"https://static.tigerbbs.com/71066ad4904e1f5d81026bf4b2c73e42","width":"1704","height":"636"}],"top":1,"highlighted":1,"essential":2,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/491955744964856","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":0,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":8,"langContent":"CN","totalScore":0},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":319,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":491904596660600,"gmtCreate":1761114491546,"gmtModify":1761114493848,"author":{"id":"3560382599811193","authorId":"3560382599811193","name":"钞能力8888","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1b5bb9f989d900381679c454f99c1351","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3560382599811193","authorIdStr":"3560382599811193"},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错,转发给大家看看","listText":"这篇文章不错,转发给大家看看","text":"这篇文章不错,转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/491904596660600","repostId":"491955744964856","repostType":1,"repost":{"id":491955744964856,"gmtCreate":1761114401317,"gmtModify":1761114467386,"author":{"id":"3527667608392900","authorId":"3527667608392900","name":"芯潮","avatar":"https://static.tigerbbs.com/feac0f5f370e5db4646bf8b1ef22253f","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3527667608392900","authorIdStr":"3527667608392900"},"themes":[],"title":"传统芯片巨头暴跌,德州仪器怎么了?","htmlText":"昨日,模拟芯片巨头德州仪器公布了三季报,营收和调整后EPS略超预期:但德州仪器四季度营收及每股收益低于预期,叠加管理层在业绩会上表达下游市场复苏进展缓慢,引发盘后股价大跌超8.6%: 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justify;\">浙商证券指出,算力已成为推动新一轮科技革命和产业变革的新引擎,半导体自主可控刻不容缓,我国本土制造、半导体设备、算力芯片等有望借此窗口期加速成长。华西证券则指出,稀土管制政策首次覆盖半导体,或对海外芯片制程有所影响。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/03e38a3a3c63bd5a9d8d8ca2d384d1c5","relate_stocks":{"00981":"中芯国际","01347":"华虹半导体"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1151075716","content_text":"10月13日,港股半导体板块持续拉升!华虹半导体涨超9%,中芯国际、上海复旦涨超4%;大国科技领域博弈升级,半导体行业近期迎来多重催化。大国科技领域博弈升级。10月8日,美众议院“特别委员会”发布涉华半导体出口管制重要报告;10月10日,中国市场监管总局对高通立案调查,因其收购Autotalks涉嫌违反反垄断法;10 月10 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摘要:当高盛的看好信号同时照亮华虹半导体(1347.HK)与中芯国际(0981.HK),市场仿佛看到中国半导体代工“双子星”的共舞。然而,深入产业链底层逻辑便会发现,两者正走在截然不同的道路上。追高之前,关键不在于“能否”,而在于“你选择相信哪一个未来”。 一、高盛报告的“弦外之音”:同一赛道,不同赛场 高盛对两家公司的看好,背后是两套不同的投资逻辑: - 中芯国际:攀登“先进制程”的珠穆朗玛峰。高盛看重的是其在中国大陆突破7nm/5nm技术封锁的战略稀缺性。这是一场关乎国运的技术突围,但也是资本开支巨大、地缘风险最高的战场。 - 华虹半导体:深耕“特色工艺”的江南水乡。其价值在于成熟制程/特色工艺的稳健现金流,以及在汽车、工业等长周期赛道的客户黏性。 启示:中芯是“矛”,赌的是中国半导体技术突围的爆发力;华虹是“盾”,押的是国产替代基本盘的稳定性。追高之前,先问自己:你要的是高弹性的想象空间,还是稳定的股息回报? 二、风险收益比:当下的价格是否已透支未来? 维度 中芯国际 华虹半导体 核心看点 先进制程突破、国产替代迫切性 特色工艺龙头、汽车/工业IGBT需求 当下估值 市盈率(动态)约40倍,溢价显著 市盈率(动态)约25倍,高于全球同行均值 主要风险 1. 美国制裁升级风险<br>2. 先进制程盈利爬坡缓慢<br>3. 巨额资本开支压制现金流 1. 成熟制程产能过剩压力<br>2. 全球半导体周期波动<br>3. 毛利率受价格竞争侵蚀 关键问题: - 中芯的估值是否已完美定价“技术成功”的预期?一旦先进制程良率爬坡或客户导入不及预期,戴维斯双杀的风险不容小觑。 - 华虹的溢价能否被其股息率和稳定的ROE(净资产收益率)消化?若行业周期拐头向下,其盈利韧性将面临考验","listText":"高盛唱多下的冷思考:华虹与中芯,是双子星还是差异化博弈? 摘要:当高盛的看好信号同时照亮华虹半导体(1347.HK)与中芯国际(0981.HK),市场仿佛看到中国半导体代工“双子星”的共舞。然而,深入产业链底层逻辑便会发现,两者正走在截然不同的道路上。追高之前,关键不在于“能否”,而在于“你选择相信哪一个未来”。 一、高盛报告的“弦外之音”:同一赛道,不同赛场 高盛对两家公司的看好,背后是两套不同的投资逻辑: - 中芯国际:攀登“先进制程”的珠穆朗玛峰。高盛看重的是其在中国大陆突破7nm/5nm技术封锁的战略稀缺性。这是一场关乎国运的技术突围,但也是资本开支巨大、地缘风险最高的战场。 - 华虹半导体:深耕“特色工艺”的江南水乡。其价值在于成熟制程/特色工艺的稳健现金流,以及在汽车、工业等长周期赛道的客户黏性。 启示:中芯是“矛”,赌的是中国半导体技术突围的爆发力;华虹是“盾”,押的是国产替代基本盘的稳定性。追高之前,先问自己:你要的是高弹性的想象空间,还是稳定的股息回报? 二、风险收益比:当下的价格是否已透支未来? 维度 中芯国际 华虹半导体 核心看点 先进制程突破、国产替代迫切性 特色工艺龙头、汽车/工业IGBT需求 当下估值 市盈率(动态)约40倍,溢价显著 市盈率(动态)约25倍,高于全球同行均值 主要风险 1. 美国制裁升级风险<br>2. 先进制程盈利爬坡缓慢<br>3. 巨额资本开支压制现金流 1. 成熟制程产能过剩压力<br>2. 全球半导体周期波动<br>3. 毛利率受价格竞争侵蚀 关键问题: - 中芯的估值是否已完美定价“技术成功”的预期?一旦先进制程良率爬坡或客户导入不及预期,戴维斯双杀的风险不容小觑。 - 华虹的溢价能否被其股息率和稳定的ROE(净资产收益率)消化?若行业周期拐头向下,其盈利韧性将面临考验","text":"高盛唱多下的冷思考:华虹与中芯,是双子星还是差异化博弈? 摘要:当高盛的看好信号同时照亮华虹半导体(1347.HK)与中芯国际(0981.HK),市场仿佛看到中国半导体代工“双子星”的共舞。然而,深入产业链底层逻辑便会发现,两者正走在截然不同的道路上。追高之前,关键不在于“能否”,而在于“你选择相信哪一个未来”。 一、高盛报告的“弦外之音”:同一赛道,不同赛场 高盛对两家公司的看好,背后是两套不同的投资逻辑: - 中芯国际:攀登“先进制程”的珠穆朗玛峰。高盛看重的是其在中国大陆突破7nm/5nm技术封锁的战略稀缺性。这是一场关乎国运的技术突围,但也是资本开支巨大、地缘风险最高的战场。 - 华虹半导体:深耕“特色工艺”的江南水乡。其价值在于成熟制程/特色工艺的稳健现金流,以及在汽车、工业等长周期赛道的客户黏性。 启示:中芯是“矛”,赌的是中国半导体技术突围的爆发力;华虹是“盾”,押的是国产替代基本盘的稳定性。追高之前,先问自己:你要的是高弹性的想象空间,还是稳定的股息回报? 二、风险收益比:当下的价格是否已透支未来? 维度 中芯国际 华虹半导体 核心看点 先进制程突破、国产替代迫切性 特色工艺龙头、汽车/工业IGBT需求 当下估值 市盈率(动态)约40倍,溢价显著 市盈率(动态)约25倍,高于全球同行均值 主要风险 1. 美国制裁升级风险<br>2. 先进制程盈利爬坡缓慢<br>3. 巨额资本开支压制现金流 1. 成熟制程产能过剩压力<br>2. 全球半导体周期波动<br>3. 毛利率受价格竞争侵蚀 关键问题: - 中芯的估值是否已完美定价“技术成功”的预期?一旦先进制程良率爬坡或客户导入不及预期,戴维斯双杀的风险不容小觑。 - 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我今天说一下FIG总算开始涨了,我抄底的标准有三个,收入增长速度30%以上,第一波下跌,以前下跌30%抄底,现在改成下跌60%抄底,就算是跌30%抄底的,今年成功的例子有二十多个,失败的cnc oscr都起来了,sezl第一波下跌抄底是反弹到了150以上的,我当时也是说150出来,结果到了150很多人问我要不要出来,我说可以到180出来,结果这部分没有跑的人后来跌到80多就亏钱了,但是第二波我没有叫大家做,原因也是我只做第一波下跌,说明我这个大跌抄底的理论大体上没有问题,要想短线百分百成功是不可能的,但是只要不割肉,基本上都能涨起来,至少可以保本出来。 WGS当时从117.75跌到55,跌了53%,现在也涨起来了,LCID从33.7跌到15.25,也是跌了53%,现在也涨起来了,也就是说我抄底的大方向没有错,错在抄底太早了,如果WGS跟LCID跌到50%的时候抄底,那现在都赚钱了,那要是跌到60%抄底,那就更容易赚钱了,反而亏钱的概率越低了,所以跌得越多抄底就是一个低风险高收益的方法,缺点就是数量太少了,今年跌60%的股票就没有几个,反而是跌50%的股票常常碰到,像GOGO再跌几天就跌50%了,当然跌50%抄底的话,后面至少可以保本出来,赚多赚少就看个人运气,我一直说了,买点并不难,难的是","listText":"昨天美股在美联储降息25点的情况上大涨了,特别是纳斯达克大涨了,连续半年月天天新高,道琼斯也创了新高,但是明显不如纳斯达克,说明降息对小盘股利好更明显,从2009年开始,道琼斯一直不如纳斯达克,因为道琼斯代表的是传统产业,成长空间有限,纳斯达克代表的是新兴产业,增长空间巨大,也说明我的成长股理论是成立的,降息这波利好炒作基本上也差不多了,当然我不是说大盘就要跌了,而是短期的利好已经兑现了,后面再连续大涨可能性不大了,当然不看好大盘就买短线股FIG,看好大盘就买长线股,哪种情况我都有对策。 我今天说一下FIG总算开始涨了,我抄底的标准有三个,收入增长速度30%以上,第一波下跌,以前下跌30%抄底,现在改成下跌60%抄底,就算是跌30%抄底的,今年成功的例子有二十多个,失败的cnc 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WGS当时从117.75跌到55,跌了53%,现在也涨起来了,LCID从33.7跌到15.25,也是跌了53%,现在也涨起来了,也就是说我抄底的大方向没有错,错在抄底太早了,如果WGS跟LCID跌到50%的时候抄底,那现在都赚钱了,那要是跌到60%抄底,那就更容易赚钱了,反而亏钱的概率越低了,所以跌得越多抄底就是一个低风险高收益的方法,缺点就是数量太少了,今年跌60%的股票就没有几个,反而是跌50%的股票常常碰到,像GOGO再跌几天就跌50%了,当然跌50%抄底的话,后面至少可以保本出来,赚多赚少就看个人运气,我一直说了,买点并不难,难的是","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/311ae72898d80b9f33fdb9bff180b861","width":"1183","height":"2560"}],"top":1,"highlighted":2,"essential":2,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/480182621585864","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":0,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":2,"langContent":"CN","totalScore":0},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":625,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":479617415057480,"gmtCreate":1758117931998,"gmtModify":1758117934074,"author":{"id":"3560382599811193","authorId":"3560382599811193","name":"钞能力8888","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1b5bb9f989d900381679c454f99c1351","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3560382599811193","authorIdStr":"3560382599811193"},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错,转发给大家看看","listText":"这篇文章不错,转发给大家看看","text":"这篇文章不错,转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/479617415057480","repostId":"479193283178688","repostType":1,"repost":{"id":479193283178688,"gmtCreate":1758010181644,"gmtModify":1758017100999,"author":{"id":"212008496769156","authorId":"212008496769156","name":"捷克Jack","avatar":"https://static.tigerbbs.com/7cc48e563d37c21562541a2874ce20e4","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"212008496769156","authorIdStr":"212008496769156"},"themes":[],"title":"Coinbase要发币,是否有胜算?","htmlText":"稳定币行业的转型趋势——“发行变薄,分发变厚”出发,成功已从“能否发行”转向“能否分发”,即构建贯穿钱包、桥接、商户的“路网”,让稳定币被自然使用和流通。 <a href=\"https://laohu8.com/S/COIN\">$Coinbase Global, Inc.(COIN)$</a> 发了个帖子要做代币稳定币时代的核心——分发决定成败稳定币行业范式转移:发行变薄:稳定币发行已高度模块化(如Paxos、Bridge提供API/白牌方案),企业可快速上线稳定币,边际成本低。Coinbase作为合规平台,发行技术门槛低,但发行本身非核心竞争力。分发变厚:真正稀缺的是分发能力——即稳定币能否嵌入用户日常动作(如支付、交易、募资),形成网络效应。Coinbase的胜算高度依赖其现有分发网络能否转化为竞争优势。稳定币的成败取决于三大高势能分发场景(交易所/Launchpad、钱包/跨链桥、商户与PSP)。Coinbase若发币,需在这些场景深度布局,否则可能重蹈 <a href=\"https://laohu8.com/S/PYPL\">$PayPal(PYPL)$</a> 的PYUSD覆辙(PYUSD表现不佳,因分发未达预期)。Coinbase发行稳定币的优势:强大的分发基础Coinbase拥有显著优势,源于其庞大的用户生态和合规基础设施,胜算较高,但需精细化落地。交易所/Launchpad场景:募资与流动性流水线(高势能分发入口)优势:Coinbase是头部交易所,用户基数庞大(超1亿认证用户),可轻松将新稳定币集成到交易、Launchpad和流动性池中。Binance、OKX等平台近半数新项目以稳定币计价,Coinbase可复制此模式,实现“募资-空投-二级流动性”三段式分发(如用稳定币作为默认计价单位),快速形成刚性需求池。案例","listText":"稳定币行业的转型趋势——“发行变薄,分发变厚”出发,成功已从“能否发行”转向“能否分发”,即构建贯穿钱包、桥接、商户的“路网”,让稳定币被自然使用和流通。 <a href=\"https://laohu8.com/S/COIN\">$Coinbase Global, Inc.(COIN)$</a> 发了个帖子要做代币稳定币时代的核心——分发决定成败稳定币行业范式转移:发行变薄:稳定币发行已高度模块化(如Paxos、Bridge提供API/白牌方案),企业可快速上线稳定币,边际成本低。Coinbase作为合规平台,发行技术门槛低,但发行本身非核心竞争力。分发变厚:真正稀缺的是分发能力——即稳定币能否嵌入用户日常动作(如支付、交易、募资),形成网络效应。Coinbase的胜算高度依赖其现有分发网络能否转化为竞争优势。稳定币的成败取决于三大高势能分发场景(交易所/Launchpad、钱包/跨链桥、商户与PSP)。Coinbase若发币,需在这些场景深度布局,否则可能重蹈 <a href=\"https://laohu8.com/S/PYPL\">$PayPal(PYPL)$</a> 的PYUSD覆辙(PYUSD表现不佳,因分发未达预期)。Coinbase发行稳定币的优势:强大的分发基础Coinbase拥有显著优势,源于其庞大的用户生态和合规基础设施,胜算较高,但需精细化落地。交易所/Launchpad场景:募资与流动性流水线(高势能分发入口)优势:Coinbase是头部交易所,用户基数庞大(超1亿认证用户),可轻松将新稳定币集成到交易、Launchpad和流动性池中。Binance、OKX等平台近半数新项目以稳定币计价,Coinbase可复制此模式,实现“募资-空投-二级流动性”三段式分发(如用稳定币作为默认计价单位),快速形成刚性需求池。案例","text":"稳定币行业的转型趋势——“发行变薄,分发变厚”出发,成功已从“能否发行”转向“能否分发”,即构建贯穿钱包、桥接、商户的“路网”,让稳定币被自然使用和流通。 $Coinbase Global, Inc.(COIN)$ 发了个帖子要做代币稳定币时代的核心——分发决定成败稳定币行业范式转移:发行变薄:稳定币发行已高度模块化(如Paxos、Bridge提供API/白牌方案),企业可快速上线稳定币,边际成本低。Coinbase作为合规平台,发行技术门槛低,但发行本身非核心竞争力。分发变厚:真正稀缺的是分发能力——即稳定币能否嵌入用户日常动作(如支付、交易、募资),形成网络效应。Coinbase的胜算高度依赖其现有分发网络能否转化为竞争优势。稳定币的成败取决于三大高势能分发场景(交易所/Launchpad、钱包/跨链桥、商户与PSP)。Coinbase若发币,需在这些场景深度布局,否则可能重蹈 $PayPal(PYPL)$ 的PYUSD覆辙(PYUSD表现不佳,因分发未达预期)。Coinbase发行稳定币的优势:强大的分发基础Coinbase拥有显著优势,源于其庞大的用户生态和合规基础设施,胜算较高,但需精细化落地。交易所/Launchpad场景:募资与流动性流水线(高势能分发入口)优势:Coinbase是头部交易所,用户基数庞大(超1亿认证用户),可轻松将新稳定币集成到交易、Launchpad和流动性池中。Binance、OKX等平台近半数新项目以稳定币计价,Coinbase可复制此模式,实现“募资-空投-二级流动性”三段式分发(如用稳定币作为默认计价单位),快速形成刚性需求池。案例","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/a4ad57d42b17c883159768539eacfa4d"}],"top":1,"highlighted":1,"essential":2,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/479193283178688","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":0,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":2,"langContent":"CN","totalScore":0},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":755,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":479217686750000,"gmtCreate":1758031436618,"gmtModify":1758031438593,"author":{"id":"3560382599811193","authorId":"3560382599811193","name":"钞能力8888","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1b5bb9f989d900381679c454f99c1351","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3560382599811193","authorIdStr":"3560382599811193"},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错,转发给大家看看","listText":"这篇文章不错,转发给大家看看","text":"这篇文章不错,转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/479217686750000","repostId":"2567129588","repostType":2,"repost":{"id":"2567129588","kind":"news","pubTimestamp":1757948434,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2567129588?lang=&edition=full","pubTime":"2025-09-15 23:00","market":"us","language":"zh","title":"刚刚!阿里发新模型,幻觉率爆降70%","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2567129588","media":"智东西","summary":"作者 | 陈骏达编辑 | 李水青智东西9月15日报道,今天,阿里巴巴通义实验室推出了FunAudio-ASR端到端语音识别大模型。为评估模型在高噪声情况下的表现,他们构建了一个包含28条易触发幻觉音频的测试集,经优化后,幻觉率从78.5%下降至10.7%。可以听到,模型基本准确识别了片段中男性说话者的声音,但在声音音量骤降后识别错误了。在FunAudio-ASR的Context增强模块中,CTC解码器经过高质量数据训练,本身发生串语种的概率极低。","content":"<html><body><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/res/2025/645CF5FF4C61532A4D07232D1A5ACE577E00B2A2_size470_w900_h384.png\"/></p><p><strong>作者 | 陈骏达</strong></p><p><strong>编辑 | 李水青</strong></p><p>智东西9月15日报道,今天,<a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a>通义实验室推出了<strong>FunAudio-ASR端到端语音识别大模型</strong>。这款模型通过创新的Context模块,针对性优化了“幻觉”、“串语种”等关键问题,在高噪声的场景下,<strong>幻觉率从78.5%下降至10.7%,下降幅度接近70%。</strong></p><p>FunAudio-ASR使用了<strong>数千万小时的音频数据</strong>,融合了大语言模型的语义理解能力,从而提升语音识别的上下文一致性与跨语言切换能力。</p><p>通义实验室打造了5大类测试集,重点关注语音识别在远场、嘈杂背景等挑战性场景下的表现,并结合开源测试集评估了模型的性能。<strong>FunAudio-ASR实现了超越Seed-ASR、KimiAudio-8B等业内知名模型的表现。</strong></p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/res/2025/8DB3C56A4673DCCF547E35F002DE00C35DBFA49C_size134_w1000_h733.png\"/></p><p>同时,FunAudio-ASR在实际落地方面也进行了全面优化,支持低延迟流式识别、跨<a href=\"https://laohu8.com/S/300936\">中英</a>文自然切换以及用户可自定义的热词识别,能够覆盖视频会议、实时字幕、智能终端等多样化应用场景。</p><p>FunAudio-ASR提供两个版本,满血版由0.7B参数量的编码器和7B参数量的大语言模型组成,追求最高精度;轻量的nano版本由0.2B参数量的编码器和0.6B参数量的大语言模型,平衡效率与精度。目前,FunAudio-ASR已在钉钉的<strong>“AI听记”、视频会议、DingTalk A1硬件</strong>等多个场景中应用。</p><p>FunAudio-ASR已上线<a href=\"https://laohu8.com/S/09988\">阿里</a>云百炼平台,API定价为0.00022元/秒,<strong>转录一段一小时的音频大约需要8毛钱。</strong>这款模型的技术报告已经发布,开发者也可在魔搭社区体验其效果。</p><p>魔搭社区体验:</p><p>https://modelscope.cn/studios/iic/FunAudio-ASR</p><p>阿里云百炼平台:</p><p>https://help.aliyun.com/zh/model-studio/recording-file-recognition?spm=a2c4g.11186623.help-menu-2400256.d_0_3_1.f43e7432ytYkAa&scm=20140722.H_2880903._.OR_help-T_cn~zh-V_1</p><p>技术报告:</p><p>https://github.com/FunAudioLLM/FunAudioLLM.github.io/blob/master/pdf/FunAudio-ASR.pdf</p><p><strong>一、幻觉、串语种问题获针对性优化,一手体验高噪声环境识别效果</strong></p><p>相比于文本大模型,语音大模型的“幻觉”问题尤为突出。这是因为声学特征与文本特征在向量空间上天然存在差异,<strong>导致模型在“听”完音频后,容易“脑补”出大量不存在的内容。</strong></p><p>尽管通过训练,可以将将声学特征对齐到文本特征空间,但声学特征Embedding与真实的文本Embedding仍然存在这一定的差距,这会导致大语言模型在生成文本时发生幻觉的现象。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/res/2025/14C2026C03A3EC37FFEBF82F3CE8D00CCC09C008_size436_w1000_h516.png\"/></p><p>▲声学特征Embedding与真实的文本Embedding分布差异(图片来源:https://arxiv.org/pdf/2410.18908)</p><p>通义实验室发现,<strong>给语音大模提供必要的上下文,可以减少文本生产时候的幻觉现象。</strong>为此,他们设计了Context增强模块:该模块通过CTC解码器快速生成第一遍解码文本,并将该结果作为上下文信息输入大语言模型,辅助其理解音频内容。</p><p>由于CTC结构轻量且为非自回归模型,几乎不增加额外推理耗时。</p><p>例如,对于这段由AI生成、模仿海盗说话风格的音频,FunAudio-ASR做到了一字不差的识别。</p><p>(待插入)</p><p>此外,通义实验室还观察到幻觉问题在高噪声场景中更易发生,因此在训练数据中加入了大量仿真数据。</p><p>为评估模型在高噪声情况下的表现,他们构建了一个包含28条易触发幻觉音频的测试集,<strong>经优化后,幻觉率从78.5%下降至10.7%。</strong></p><p>智东西在实测中体验了FunAudio-ASR在嘈杂场景的识别能力。这段音频是在嘈杂的展会现场录制的。可以听到,模型基本准确识别了片段中男性说话者的声音,但在声音音量骤降后识别错误了。</p><p>(待插入)</p><p>同时,这段音频中有两位说话者,FunAudio-ASR在识别两人同时说话的部分时,遗漏了一些信息。</p><p>与OpenAI Whisper Large V3的识别结果对比,FunAudio-ASR识别出了更多正确的信息。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/res/2025/E09AB64E3DC63E3D6359E8379B7C30844A6F1D6C_size19_w500_h211.png\"/></p><p>“串语种”是语音大模型落地中的另一类典型问题,例如,输入音频内容为英文,模型输出却为中文文本。</p><p>这是因为文本大模型本身具备翻译能力,<strong>在声学特征映射不够精确时,模型可能在推理过程中“自动启动”翻译功能</strong>,从而影响语音识别的准确性。</p><p>在FunAudio-ASR的Context增强模块中,CTC解码器经过高质量数据训练,本身发生串语种的概率极低。通过将CTC的第一遍解码结果作为提示词输入给大语言模型,可有效引导模型聚焦于语音识别任务,缓解“翻译”行为的发生。</p><p><strong>二、支持术语定制化识别,召回率提升明显</strong></p><p>在企业运用语音识别模型时,个性化定制是必不可少的技术。所谓定制化,是指在识别过程中对特定词/短语(如人名、地名、品牌、专业术语等)施加额外概率偏好,从而显著提高它们的识别召回率,同时尽量不损伤通用识别准确率。</p><p>当前行业的主流做法是将用户提供的领域词,直接作为提示词输入大语言模型。该方法虽简单有效,但随着词量增加,干扰也随之上升,导致召回率下降——即“定制化能力衰减”。</p><p>为缓解这一问题,<strong>通义实验室在Context增强结构中引入</strong><strong>RAG(检索增强生成)机制</strong>,这一机制的运作方式如下:</p><p>(1)构建知识库:将用户配置的定制词构建成专属RAG库;</p><p>(2)动态检索:依据CTC第一遍解码结果,从RAG库中抽取相关词汇;</p><p>(3)精准注入:仅将相关词汇注入大语言模型的提示词中,避免无关信息干扰。</p><p>该方案在不增加推理复杂度的前提下,将定制化上文数量扩充到上千个以上,并且保持较高的定制化识别效果。</p><p>为验证模型的定制化效果,通义实验室在微积分学、有机化学、物理学、哲学、人名等5个领域,选取了1000个专业词汇进行测试。<strong>FunAudio-ASR在关键词准确率上表现超越了支持同类功能的语音识别模型。</strong></p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/res/2025/68B6F3EE9A8C2C2CE1A54D7C336F537AA5209E37_size359_w1000_h389.png\"/></p><p>例如,采用FunAudio-ASR模型的钉钉“AI听记”,拥有对互联网、科技、家装、畜牧、汽车等10+领域、200+细分行业术语的识别能力,并支持在企业授权前提下,结合通讯录、日程等上下文信息进行推理优化,进一步提升结果可靠性。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/res/2025/B5F329CC747FA0E4480E067A5A02E5FA9DCA7DF6_size380_w1000_h320.png\"/></p><p><strong>三、预训练使用数千万小时数据,仅用8张A100完成强化学习</strong></p><p>技术报告中,通义实验室阐述了FunAudio-ASR的技术细节。这一模型包含四个核心组件:</p><p><strong>(1)音频编码器(Audio Encoder)</strong>:提取语音特征,使用多层Transformer Encoder。</p><p><strong>(2)音频适配器(Audio Adaptor)</strong>:连接编码器和LLM,使用两层Transformer Encoder。</p><p><strong>(3)CTC解码器</strong>:用于初步识别假设,支持热词定制。</p><p><strong>(4)基于大语言模型的解码器</strong>:结合音频特征和CTC预测生成最终输出。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/res/2025/99B9AC210F95D96296E0EE4C08B1AC6EF6383AA1_size530_w1000_h601.png\"/></p><p>▲FunAudio-ASR模型架构</p><p>预训练阶段,FunAudio-ASR使用了数千万小时的音频数据,包括无标注音频和有标注的音频-文本数据,数据涵盖AI、<a href=\"https://laohu8.com/S/000504\">生物</a>、电商、教育等多个领域。</p><p>预训练分为自监督预训练和有监督预训练。在自监督阶段,FunAudio-ASR创新地使用Qwen3的权重初始化编码器,加速收敛并提升表示质量。</p><p>有监督预训练则在编码器-解码器架构(AED)下进行,使编码器能够从大规模标注数据中学习更丰富的声学-语言特征,为后续与大语言模型的整合奠定基础。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/res/2025/112E83D9195F88CE43BECEF28438298CB98902F5_size84_w1000_h233.png\"/></p><p>▲FunAudio-ASR预训练管线</p><p>在此基础上,FunAudio-ASR进入有监督微调(SFT)阶段,<strong>该阶段进一步分为五个子阶段,逐步优化不同模块:</strong></p><p>(1)训练适配器以对齐音频表示与大语言模型的语义空间;</p><p>(2)优化编码器和适配器;</p><p>(3)使用LoRA微调大语言模型以防止灾难性遗忘;</p><p>(4)全参数微调阶段;</p><p>(5)引入CTC解码器用于后续的热词检索与增强生成(RAG)。</p><p>整个SFT过程使用了数百万小时的多源数据,包括人工标注语料、伪标注数据、合成语音和噪声增强数据等,确保了模型在多样化场景下的泛化能力。</p><p>为了进一步提升模型对长音频和上下文信息的理解能力,团队还构建了超过5万小时的上下文增强训练数据。</p><p>通过提取关键词、合成相关上下文并混合无关语境,模型学会了在保持高识别精度的同时,有效利用对话历史信息,显著提升了在复杂语境下的表现。</p><p>在强化学习(RL)阶段,团队提出了专为音频-语言模型设计的<strong>FunRL框架</strong>,支持多模块高效协同训练。</p><p><img src=\"https://x0.ifengimg.com/res/2025/B5D63E47BC2BCF2EB1EB9CB5735FAF9882C1E0A2_size65_w500_h493.png\"/></p><p>▲FunRL框架</p><p>该框架采用GRPO算法,并设计了多目标奖励函数,综合优化识别准确率、关键词召回、幻觉抑制和语言一致性。模型仅使用8张A100显卡,在一天内完成RL训练。</p><p>RL训练数据涵盖硬样本、长音频、幻觉样本、关键词样本和常规ASR数据,显著提升了模型在困难场景下的鲁棒性和用户体验。</p><p>最后,FunAudio-ASR还针对实际应用需求进行了全面优化,包括流式识别支持、噪声鲁棒性增强、中英代码切换处理、热词定制和幻觉抑制等。</p><p><strong>结语:生成式AI赋能新一代ASR系统,或成智能交互重要入口</strong></p><p>基于生成式AI的新一代语音识别模型,正在从“能听清”走向“能理解”,并在幻觉抑制、跨语种识别、上下文一致性等关键问题上展现出进展。</p><p>与传统以声学建模与统计学习为主的语音识别系统相比,这类模型不仅具备更强的语义理解与任务适配能力,还能在复杂噪声、多说话人、跨领域等场景中保持更高的鲁棒性和可控性。可以预见,未来语音识别有望告别单纯的“输入工具”,成为终端智能交互的重要入口。</p></body></html>","source":"fenghuang_stock","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>刚刚!阿里发新模型,幻觉率爆降70%</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; margin-bottom:.6em; }\nh3,h4,h5,h6{ line-height:1.35; margin-bottom:1em; }\nh1{ font-size:24px; }\nh2{ font-size:20px; }\nh3{ font-size:18px; }\nh4{ font-size:16px; }\nh5{ font-size:14px; }\nh6{ font-size:12px; }\np,ul,ol,blockquote,dl,table{ margin:1.2em 0; 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李水青智东西9月15日报道,今天,阿里巴巴通义实验室推出了FunAudio-ASR端到端语音识别大模型。这款模型通过创新的Context模块,针对性优化了“幻觉”、“串语种”等关键问题,在高噪声的场景下,幻觉率从78.5%下降至10.7%,下降幅度接近70%。FunAudio-ASR使用了数千万小时的音频数据,融合了大语言模型的语义理解能力,从而提升语音识别的上下文一致性与跨语言切换能力。通义实验室打造了5大类测试集,重点关注语音识别在远场、嘈杂背景等挑战性场景下的表现,并结合开源测试集评估了模型的性能。FunAudio-ASR实现了超越Seed-ASR、KimiAudio-8B等业内知名模型的表现。同时,FunAudio-ASR在实际落地方面也进行了全面优化,支持低延迟流式识别、跨中英文自然切换以及用户可自定义的热词识别,能够覆盖视频会议、实时字幕、智能终端等多样化应用场景。FunAudio-ASR提供两个版本,满血版由0.7B参数量的编码器和7B参数量的大语言模型组成,追求最高精度;轻量的nano版本由0.2B参数量的编码器和0.6B参数量的大语言模型,平衡效率与精度。目前,FunAudio-ASR已在钉钉的“AI听记”、视频会议、DingTalk A1硬件等多个场景中应用。FunAudio-ASR已上线阿里云百炼平台,API定价为0.00022元/秒,转录一段一小时的音频大约需要8毛钱。这款模型的技术报告已经发布,开发者也可在魔搭社区体验其效果。魔搭社区体验:https://modelscope.cn/studios/iic/FunAudio-ASR阿里云百炼平台:https://help.aliyun.com/zh/model-studio/recording-file-recognition?spm=a2c4g.11186623.help-menu-2400256.d_0_3_1.f43e7432ytYkAa&scm=20140722.H_2880903._.OR_help-T_cn~zh-V_1技术报告:https://github.com/FunAudioLLM/FunAudioLLM.github.io/blob/master/pdf/FunAudio-ASR.pdf一、幻觉、串语种问题获针对性优化,一手体验高噪声环境识别效果相比于文本大模型,语音大模型的“幻觉”问题尤为突出。这是因为声学特征与文本特征在向量空间上天然存在差异,导致模型在“听”完音频后,容易“脑补”出大量不存在的内容。尽管通过训练,可以将将声学特征对齐到文本特征空间,但声学特征Embedding与真实的文本Embedding仍然存在这一定的差距,这会导致大语言模型在生成文本时发生幻觉的现象。▲声学特征Embedding与真实的文本Embedding分布差异(图片来源:https://arxiv.org/pdf/2410.18908)通义实验室发现,给语音大模提供必要的上下文,可以减少文本生产时候的幻觉现象。为此,他们设计了Context增强模块:该模块通过CTC解码器快速生成第一遍解码文本,并将该结果作为上下文信息输入大语言模型,辅助其理解音频内容。由于CTC结构轻量且为非自回归模型,几乎不增加额外推理耗时。例如,对于这段由AI生成、模仿海盗说话风格的音频,FunAudio-ASR做到了一字不差的识别。(待插入)此外,通义实验室还观察到幻觉问题在高噪声场景中更易发生,因此在训练数据中加入了大量仿真数据。为评估模型在高噪声情况下的表现,他们构建了一个包含28条易触发幻觉音频的测试集,经优化后,幻觉率从78.5%下降至10.7%。智东西在实测中体验了FunAudio-ASR在嘈杂场景的识别能力。这段音频是在嘈杂的展会现场录制的。可以听到,模型基本准确识别了片段中男性说话者的声音,但在声音音量骤降后识别错误了。(待插入)同时,这段音频中有两位说话者,FunAudio-ASR在识别两人同时说话的部分时,遗漏了一些信息。与OpenAI Whisper Large V3的识别结果对比,FunAudio-ASR识别出了更多正确的信息。“串语种”是语音大模型落地中的另一类典型问题,例如,输入音频内容为英文,模型输出却为中文文本。这是因为文本大模型本身具备翻译能力,在声学特征映射不够精确时,模型可能在推理过程中“自动启动”翻译功能,从而影响语音识别的准确性。在FunAudio-ASR的Context增强模块中,CTC解码器经过高质量数据训练,本身发生串语种的概率极低。通过将CTC的第一遍解码结果作为提示词输入给大语言模型,可有效引导模型聚焦于语音识别任务,缓解“翻译”行为的发生。二、支持术语定制化识别,召回率提升明显在企业运用语音识别模型时,个性化定制是必不可少的技术。所谓定制化,是指在识别过程中对特定词/短语(如人名、地名、品牌、专业术语等)施加额外概率偏好,从而显著提高它们的识别召回率,同时尽量不损伤通用识别准确率。当前行业的主流做法是将用户提供的领域词,直接作为提示词输入大语言模型。该方法虽简单有效,但随着词量增加,干扰也随之上升,导致召回率下降——即“定制化能力衰减”。为缓解这一问题,通义实验室在Context增强结构中引入RAG(检索增强生成)机制,这一机制的运作方式如下:(1)构建知识库:将用户配置的定制词构建成专属RAG库;(2)动态检索:依据CTC第一遍解码结果,从RAG库中抽取相关词汇;(3)精准注入:仅将相关词汇注入大语言模型的提示词中,避免无关信息干扰。该方案在不增加推理复杂度的前提下,将定制化上文数量扩充到上千个以上,并且保持较高的定制化识别效果。为验证模型的定制化效果,通义实验室在微积分学、有机化学、物理学、哲学、人名等5个领域,选取了1000个专业词汇进行测试。FunAudio-ASR在关键词准确率上表现超越了支持同类功能的语音识别模型。例如,采用FunAudio-ASR模型的钉钉“AI听记”,拥有对互联网、科技、家装、畜牧、汽车等10+领域、200+细分行业术语的识别能力,并支持在企业授权前提下,结合通讯录、日程等上下文信息进行推理优化,进一步提升结果可靠性。三、预训练使用数千万小时数据,仅用8张A100完成强化学习技术报告中,通义实验室阐述了FunAudio-ASR的技术细节。这一模型包含四个核心组件:(1)音频编码器(Audio Encoder):提取语音特征,使用多层Transformer Encoder。(2)音频适配器(Audio Adaptor):连接编码器和LLM,使用两层Transformer Encoder。(3)CTC解码器:用于初步识别假设,支持热词定制。(4)基于大语言模型的解码器:结合音频特征和CTC预测生成最终输出。▲FunAudio-ASR模型架构预训练阶段,FunAudio-ASR使用了数千万小时的音频数据,包括无标注音频和有标注的音频-文本数据,数据涵盖AI、生物、电商、教育等多个领域。预训练分为自监督预训练和有监督预训练。在自监督阶段,FunAudio-ASR创新地使用Qwen3的权重初始化编码器,加速收敛并提升表示质量。有监督预训练则在编码器-解码器架构(AED)下进行,使编码器能够从大规模标注数据中学习更丰富的声学-语言特征,为后续与大语言模型的整合奠定基础。▲FunAudio-ASR预训练管线在此基础上,FunAudio-ASR进入有监督微调(SFT)阶段,该阶段进一步分为五个子阶段,逐步优化不同模块:(1)训练适配器以对齐音频表示与大语言模型的语义空间;(2)优化编码器和适配器;(3)使用LoRA微调大语言模型以防止灾难性遗忘;(4)全参数微调阶段;(5)引入CTC解码器用于后续的热词检索与增强生成(RAG)。整个SFT过程使用了数百万小时的多源数据,包括人工标注语料、伪标注数据、合成语音和噪声增强数据等,确保了模型在多样化场景下的泛化能力。为了进一步提升模型对长音频和上下文信息的理解能力,团队还构建了超过5万小时的上下文增强训练数据。通过提取关键词、合成相关上下文并混合无关语境,模型学会了在保持高识别精度的同时,有效利用对话历史信息,显著提升了在复杂语境下的表现。在强化学习(RL)阶段,团队提出了专为音频-语言模型设计的FunRL框架,支持多模块高效协同训练。▲FunRL框架该框架采用GRPO算法,并设计了多目标奖励函数,综合优化识别准确率、关键词召回、幻觉抑制和语言一致性。模型仅使用8张A100显卡,在一天内完成RL训练。RL训练数据涵盖硬样本、长音频、幻觉样本、关键词样本和常规ASR数据,显著提升了模型在困难场景下的鲁棒性和用户体验。最后,FunAudio-ASR还针对实际应用需求进行了全面优化,包括流式识别支持、噪声鲁棒性增强、中英代码切换处理、热词定制和幻觉抑制等。结语:生成式AI赋能新一代ASR系统,或成智能交互重要入口基于生成式AI的新一代语音识别模型,正在从“能听清”走向“能理解”,并在幻觉抑制、跨语种识别、上下文一致性等关键问题上展现出进展。与传统以声学建模与统计学习为主的语音识别系统相比,这类模型不仅具备更强的语义理解与任务适配能力,还能在复杂噪声、多说话人、跨领域等场景中保持更高的鲁棒性和可控性。可以预见,未来语音识别有望告别单纯的“输入工具”,成为终端智能交互的重要入口。","news_type":1,"symbols_score_info":{"09988":0.6,"BABA":1,"ALBmain":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":530,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":472152504295728,"gmtCreate":1756303260975,"gmtModify":1756303262952,"author":{"id":"3560382599811193","authorId":"3560382599811193","name":"钞能力8888","avatar":"https://static.tigerbbs.com/1b5bb9f989d900381679c454f99c1351","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3560382599811193","authorIdStr":"3560382599811193"},"themes":[],"htmlText":"这篇文章不错,转发给大家看看","listText":"这篇文章不错,转发给大家看看","text":"这篇文章不错,转发给大家看看","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/472152504295728","repostId":"472089865027784","repostType":1,"repost":{"id":472089865027784,"gmtCreate":1756278683849,"gmtModify":1756303805352,"author":{"id":"3502767768442965","authorId":"3502767768442965","name":"话题虎","avatar":"https://static.tigerbbs.com/d418c2def5dc1d094b03270b450f71ce","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3502767768442965","authorIdStr":"3502767768442965"},"themes":[],"title":"美团“利空出尽”,英伟达“超预期大涨”?!哪个剧本能实现?","htmlText":"接下来,喜欢中概股和美股的都有福了[爱你]首先是英伟达,(财报前,盈利创纪录的寒武纪先涨起来了),现在处于“公司高估值,市场高预期”——预计单季度营收461亿美元,同比+53.61%,EPS 0.94美元,同比+40.76%,且是在股价过去三个月上涨了近39%,市值达到4.4万亿美元的条件下,另外上次财报已不计中国市场,但自H20消息发布后,市场对截至10月的季度数据中心收入预期又上调5%。财报数据好,不否认,但要想超预期就变得更难了。——“高预期”带来的风险,过往的财报数据也有体现,近四次英伟达财报都是呈现“sell the fact, 股价回调”的状态,没有大涨的情况,财报前后两日收盘价变化:(所以这次盘后大涨的概率maybe也不大,想接货的还可以考虑sp一下。反正市场现在都在观望中[暗中观察])另外美团也要发财报了,这周刚发完财报的拼多多就不说了,现在美团到底跌到底部没有?身边的人,问就是不买中概[回头]。今年迄今港股科技巨头中,跌的最惨的就是美团,绩前继续跌,可能市场确实在担心最新财报。(摩拳擦掌,说不一定利空出尽就是利好~)两边财报,一边“超预期大涨”,一边“底部反弹”,大家觉得哪边概率高?财报前你有何操作策略可以分享?评论区分享你的观点或财报前的操作策略,一起赢取1000虎币奖励!🎁 <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$</a> <a href=\"https://laohu8.com/S/03690\">$美团-W(03690)$</a> <a href=\"https://laohu8.com/S/QQQ\">$纳指100ETF(QQQ)$</a> <a href=\"https://laohu8.com/S/03032\">$恒生科技ETF(03032)$</a>","listText":"接下来,喜欢中概股和美股的都有福了[爱你]首先是英伟达,(财报前,盈利创纪录的寒武纪先涨起来了),现在处于“公司高估值,市场高预期”——预计单季度营收461亿美元,同比+53.61%,EPS 0.94美元,同比+40.76%,且是在股价过去三个月上涨了近39%,市值达到4.4万亿美元的条件下,另外上次财报已不计中国市场,但自H20消息发布后,市场对截至10月的季度数据中心收入预期又上调5%。财报数据好,不否认,但要想超预期就变得更难了。——“高预期”带来的风险,过往的财报数据也有体现,近四次英伟达财报都是呈现“sell the fact, 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style=\"\"><li><p>二季度核心本地商业收入653.5亿元,预估675.5亿元。</p></li><li><p><strong>核心本地商业分部的经营溢利由2025年第一季度的人民币135亿元减少至第二季度的37亿元,该分部的经营利润率由21.0%环比减少15.3个百分点至5.7%。</strong>经营溢利及经营利润率的减少主要由于毛利率下降以及由于为在外卖及即时零售业务的激烈竞争中提升用户黏性并巩固市场地位而不断调整业务策略导致交易用户激励和推广及广告开支增加。</p></li><li><p>二季度新业务收入264.9亿元,预估259.6亿元。</p></li><li><p>二季度配送服务收入236.6亿元,预估261.8亿元。</p></li><li><p>二季度佣金收入264.7亿元,预估259.1亿元。</p></li><li><p>二季度线上营销服务收入136.5亿元,预估143.2亿元。</p></li><li><p>二季度其他收入280.6亿元,预估271.4亿元。</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/de57c2acb0472f6c0703d3592a5444ef\" title=\"\" tg-width=\"886\" tg-height=\"886\"/></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\" 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style=\"\"><li><p>二季度核心本地商业收入653.5亿元,预估675.5亿元。</p></li><li><p><strong>核心本地商业分部的经营溢利由2025年第一季度的人民币135亿元减少至第二季度的37亿元,该分部的经营利润率由21.0%环比减少15.3个百分点至5.7%。</strong>经营溢利及经营利润率的减少主要由于毛利率下降以及由于为在外卖及即时零售业务的激烈竞争中提升用户黏性并巩固市场地位而不断调整业务策略导致交易用户激励和推广及广告开支增加。</p></li><li><p>二季度新业务收入264.9亿元,预估259.6亿元。</p></li><li><p>二季度配送服务收入236.6亿元,预估261.8亿元。</p></li><li><p>二季度佣金收入264.7亿元,预估259.1亿元。</p></li><li><p>二季度线上营销服务收入136.5亿元,预估143.2亿元。</p></li><li><p>二季度其他收入280.6亿元,预估271.4亿元。</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/de57c2acb0472f6c0703d3592a5444ef\" title=\"\" tg-width=\"886\" tg-height=\"886\"/></p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/4589810b25a8b6d34214e0147613ce0c","relate_stocks":{"MPNGY":"美团ADR","03690":"美团-W"},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1180009692","content_text":"8月27日周三, 美团-W 发布2025年第二季度业绩。第二季度收入由2024年同期的人民币823亿元增长11.7%至918.4亿元,预估936.9亿元。第二季度调整后净利润14.9亿元,同比下降89%,预估98.5亿元。第二季度调整后息税折旧及摊销前利润27.8亿元,同比下降81.5%,预估122.2亿元。截至6月30日,美团持有的现金及现金等价物和短期理财投资分别为1,017亿元和694亿元。业务分项二季度核心本地商业收入653.5亿元,预估675.5亿元。核心本地商业分部的经营溢利由2025年第一季度的人民币135亿元减少至第二季度的37亿元,该分部的经营利润率由21.0%环比减少15.3个百分点至5.7%。经营溢利及经营利润率的减少主要由于毛利率下降以及由于为在外卖及即时零售业务的激烈竞争中提升用户黏性并巩固市场地位而不断调整业务策略导致交易用户激励和推广及广告开支增加。二季度新业务收入264.9亿元,预估259.6亿元。二季度配送服务收入236.6亿元,预估261.8亿元。二季度佣金收入264.7亿元,预估259.1亿元。二季度线上营销服务收入136.5亿元,预估143.2亿元。二季度其他收入280.6亿元,预估271.4亿元。","news_type":1,"symbols_score_info":{"03690":1.1,"MPNGY":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":347,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"lives":[]}