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品子
06-03
这股价赶上他亲爹了
“英伟达亲儿子”CoreWeave的蜕变:新一代 AI 算力云巨头
品子
05-26
亏了不甘心,涨了要害怕😱
品子
05-21
每次财报不错,但是都是下跌📉
品子
05-17
这篇文章不错,转发给大家看看
@美股投资网:这波美股大涨,有人说是关税好转,有人说是政策松动,但真相远比你想象的复杂!英伟达股价连续大涨,特朗普访中东竟成关键转折点——背后隐藏着哪些不为人知的力量在操控?英伟达的牛市周期,会不会比所有人预期的还要长、还要疯狂?大盘上涨真正原因尽管市场普遍将近期大盘上涨归因于关税环境的改善,但深入分析我们会发现,散户投资者的积极买入和企业大规模的股份回购才是这波市场逆转的真正核心动力。搞懂这两个力量怎么影响市场,才能更清楚现在市场的格局和潜在风险。首先,散户投资者的参与度和买入力度达到了近年来罕见的高点。根据美国银行数据显示,个人投资者已连续21周成为美股净买家,创造了有史以来最长的连续买入纪录,这一力度是2021年和2022年同期的两倍有余。尤其是在过去一个月内,私人客户净买入金额高达创纪录的20亿美元,买入范围广泛,覆盖了11个行业中的10个板块,显示出散户投资者的高度活跃和多元参与。在板块分布上,科技和医疗保健领跑买入,而公用事业——尽管是今年表现最好的板块之一,是唯一出现资金流出的板块。材料股继续吸引稳定的资金流入,延续了连续十周的买入势头。跟散户的热情不同,对冲基金卖得很凶,创纪录卖出了15亿美元,美国银行的机构客户总共卖了27亿美元,这是历史上第二大卖出规模。相比去年熊市,散户和机构的态度分歧明显加大。这种分歧在基金经理的持仓数据中也得到了体现。美银美林每月基金经理调查(FMS)数据显示,截至2025年5月,基金经理对美股的净超配比例跌至近两年来最低点,甚至逼近历史低位。经历了近期意外的市场反弹,不少主动管理资金未能及时调整仓位,陷入“踏空”状态,错失了宝贵的上涨机会。现在,基金经理们眼看着美股持续上涨,为了不让自己今年投资组合太难看,FOMO 错失恐慌情绪可能会促使他们纷纷入场买入美股,从而进一步推高大盘创历史新高。再来看美股回购对市场的支撑作用。2025年4月份,美国公
品子
05-16
达摩一边说英伟达调到160看好,自己却减仓
大摩转向防御?Q1大举买入制药巨头,减仓英伟达、微软等科技股
品子
05-16
这是利好消息还是利空消息呢?
媒体消息:英伟达计划在上海建立研究中心
品子
05-12
好久的消息了,要拿了说事
美对华芯片出口限制新消息!英伟达:已通知中国客户
品子
05-10
$脑再生科技(RGC)$
这是是什么鬼这么厉害
品子
05-09
$英伟达(NVDA)$
死不死活不活的样子
品子
05-07
$英伟达(NVDA)$
看好财报,但他不涨
品子
05-06
好消息,遇到不好行情.还是起不来
超越DeepSeek-R1,英伟达开源新王登顶!14万H100小时训练细节全曝光
品子
05-01
AMD不是专业的吗,都没赶上英伟达、
品子
04-30
我没买
品子
04-30
要怎么了天天生病,盘后要跌了
抱歉,原内容已删除
品子
04-29
希望美梦成真
品子
04-29
$英伟达(NVDA)$
每家公司都有风险,不知道大家怎么看
品子
04-25
$英伟达(NVDA)$
英伟达太弱了
品子
04-25
这算好消息吗,看到达哥坏消息天天都麻木了,分不清了
亚马逊与英伟达:AI数据中心需求持续强劲,建设步伐并未放缓
品子
04-24
$中国宝安(000009)$
持有你五年了,无语😓
品子
04-24
天天都是利空,没有利好的吗
“三大利空”即将考验英伟达
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11:48","market":"us","language":"zh","title":"“英伟达亲儿子”CoreWeave的蜕变:新一代 AI 算力云巨头","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1133289254","media":"老虎资讯综合","summary":"若超大规模云服务商持续供应紧张,CoreWeave 有望在 2030 年前成为事实上的 “第四大超算云”,并可选择向区域合作伙伴授权其技术栈。尽管微软近期未行使 120 亿美元的扩容条款,但业内认为这是工作负载组合调整所致,而非对 CoreWeave 服务的不满。由于每一笔资本支出均对应 “必取必付” 合同,评级机构将其杠杆视为项目融资而非投机性借贷,使 CoreWeave 的融资成本远低于亏损同行。","content":"<html><head></head><body><p>提到 <a href=\"https://laohu8.com/S/CRWV\">CoreWeave, Inc.</a> ,投资者们往往都会想到“英伟达亲儿子”这样一个称呼,不过近期这家公司的表现,却明显跑赢了 <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a> ,上市两个月以来累计涨幅已经超过了200%:</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7f996d746f4fff2263e5d9432b95f8c9\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p>公司早期以加密货币挖矿起家,却在生成式 AI 爆发前夜果断转型,将持有的英伟达显卡资源转向定制化云租赁服务,专注于模型训练与推理场景。</p><p>这一决策精准捕捉到行业痛点 —— 当亚马逊、微软等超大规模云服务商受限于 GPU 供应链时,CoreWeave 通过批量预购芯片构建起 “稀缺性护城河”。</p><p>如今这家两年前营收仅 1600 万美元的公司,已成长为市值超 500 亿美元的 AI 算力巨头,在全球运营 33 个数据中心,客户包括微软、OpenAI、Meta 等科技巨头。</p><h2 id=\"id_979183230\" style=\"text-align: start;\">从加密矿企到 AI 算力云巨头</h2><p>CoreWeave 为每个新服务器机架预部署第五代 NVLink 架构,使 72 颗英伟达 Blackwell GPU 形成逻辑统一的加速器,让客户在训练万亿参数模型时避免传统云服务的通信瓶颈。</p><p>这种 “微型超级计算机” 不仅能收取溢价,还因更快的互联效率缩短任务完成时间,从而降低客户成本。</p><p>由于算力稀缺,模型开发者已接受包含高额预付款的多年期 “必取必付” 合同 —— 截至 3 月,此类合同总额达 259 亿美元,同比增长 63%。</p><p>可预测的现金流让 CoreWeave 能够发行高收益债券(最新一笔是 2030 年到期、规模 20 亿美元、票面利率 9.25% 的票据)而非增发股票,为现有股东保留增值空间。</p><p>由于折旧占成本大头,且每新增一颗 GPU 均可接入现有软件栈,随着芯片价格下降,单位经济效益不断提升,形成运营杠杆飞轮 —— 新入局者需数十亿美元前期资本支出才能复制这一模式。</p><p>若超大规模云服务商持续供应紧张,CoreWeave 有望在 2030 年前成为事实上的 “第四大超算云”,并可选择向区域合作伙伴授权其技术栈。</p><p>CoreWeave 的策略核心是在客户提出需求前采购最快的 GPU,并将这些芯片组网如同集成在单一主板上。其 H100 和新部署的 GB200 NVL72 集群采用无阻塞 NVLink 搭配 Quantum-2 InfiniBand,每颗 GPU 提供高达 1.8 TB/s 的双向带宽。</p><p>实际应用中,该架构训练 GPT-4 级模型的速度较前代 A100 集群快 4 倍,同时每 token 能耗降低 25%。更快的任务处理意味着更低的计费时长,因此 CoreWeave 能以低于主流云服务商的价格提供服务,同时每服务器小时赚取更高利润。</p><p>管理层通过将新数据中心选址在廉价可再生能源附近(如与 Bulk Infrastructure 合作的挪威项目),并采用液冷机架最大化密度,进一步强化这一飞轮效应。</p><p>当集群满负荷运行后,新增收入几乎全为毛利,因其自主开发的调度和计费系统边际成本可忽略不计。</p><p>这一优势体现在一季度数据中:毛利率环比提升 470 个基点至 42%,调整后 EBITDA 利润率维持在 60% 以上,尽管员工数量增长了 30%。</p><p>当折旧在明年底达到峰值后,自由现金流将加速增长 —— 管理层预计当前资本支出浪潮在完全投产后将实现这一里程碑。</p><p>需求可见性常是年轻基础设施企业的短板,但 CoreWeave 逆转了这一 “先有鸡还是先有蛋” 的问题:目前 96% 的收入来自 “必取必付” 协议,无论实际使用量如何,客户均需按月支付最低费用。</p><p>标志性案例是 3 月与 OpenAI 签署的五年期、价值最高 119 亿美元的协议,仅该合同就使积压订单增长超 40%。CoreWeave 提供算力,OpenAI 则以 IPO 价格获得 3.5 亿美元股票,在不消耗 CoreWeave 资金的前提下实现利益绑定。</p><p>关键在于,这些合同通常指定 NVLink 互联的算力而非裸 GPU 实例,巩固了 CoreWeave 的工程优势。即便仍是主要客户的微软,去年也预付 30 亿美元锁定 Blackwell 集群,IBM 则在 1 月跟进 GB200 超级计算机订单。</p><p>尽管微软近期未行使 120 亿美元的扩容条款,但业内认为这是工作负载组合调整所致,而非对 CoreWeave 服务的不满。无论如何,当前积压订单是现有收入的 5 倍以上,为投资者提供了罕见的未来现金流清晰展望。</p><h2 id=\"id_1048781004\" style=\"text-align: start;\">财务表现与风险</h2><p>CoreWeave 一季度财报展现出爆发式增长:营收 9.82 亿美元(同比 + 420%),远超市场预期的 8.53 亿美元;调整后 EBITDA 利润率维持在 60% 以上,核心得益于单位经济模型的优化 —— 每新增一颗 GPU 即可接入现有软件栈,边际成本趋近于零。</p><p>尽管资本支出强劲(一季度 19 亿美元,全年指引 200-230 亿美元),但 259 亿美元的积压订单(约 5 倍于 2025 年营收预期)为现金流提供坚实支撑,叠加微软(贡献 33% 营收)、OpenAI 等头部客户的深度绑定,形成 “高投入 - 高增长 - 高可见性” 的良性循环。</p><p>在不被稀释压垮的前提下为超大规模增长融资,是 CoreWeave 相较早期基础设施挑战者的差异化优势。5 月发行的 20 亿美元、利率 9.25% 的票据紧随 IPO 完成,使总债务达约 130 亿美元,但到期日延至 2030 年,并为现有信贷额度腾出空间。</p><p>由于每一笔资本支出均对应 “必取必付” 合同,评级机构将其杠杆视为项目融资而非投机性借贷,使 CoreWeave 的融资成本远低于亏损同行。仅一季度资本支出就达 19 亿美元,管理层指引全年支出 200-230 亿美元 —— 这一惊人数字与 2026 年底前将 GPU 装机量增至三倍的计划一致。</p><p>风险层面需关注客户集中度(前两大客户占比 77%)与 GPU 供应波动:若英伟达竞品降价或微软等企业自建算力,可能冲击现有盈利模型。</p><p>但当前市场环境下,CoreWeave 凭借对 Blackwell 芯片 25% 的采购份额、液冷技术带来的密度优势(挪威数据中心案例),以及与 OpenAI 等客户的股权绑定(如 3.5 亿美元股票换算力协议),短期内仍难有对手复制其生态。</p><p>截至最新收盘,公司市值 576 亿美元,对应 2025 年市销率约 12 倍。尽管估值高于传统云服务商,但考虑到 AI 算力需求仍处爆发初期、五年期合约背书的确定性,以及向 “第四大超算云” 演进的潜力,其公允价值仍存在一定上行空间。</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>“英伟达亲儿子”CoreWeave的蜕变:新一代 AI 算力云巨头</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{ 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class=\"h-time\">2025-06-03 11:48</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p>提到 <a href=\"https://laohu8.com/S/CRWV\">CoreWeave, Inc.</a> ,投资者们往往都会想到“英伟达亲儿子”这样一个称呼,不过近期这家公司的表现,却明显跑赢了 <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a> ,上市两个月以来累计涨幅已经超过了200%:</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7f996d746f4fff2263e5d9432b95f8c9\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p>公司早期以加密货币挖矿起家,却在生成式 AI 爆发前夜果断转型,将持有的英伟达显卡资源转向定制化云租赁服务,专注于模型训练与推理场景。</p><p>这一决策精准捕捉到行业痛点 —— 当亚马逊、微软等超大规模云服务商受限于 GPU 供应链时,CoreWeave 通过批量预购芯片构建起 “稀缺性护城河”。</p><p>如今这家两年前营收仅 1600 万美元的公司,已成长为市值超 500 亿美元的 AI 算力巨头,在全球运营 33 个数据中心,客户包括微软、OpenAI、Meta 等科技巨头。</p><h2 id=\"id_979183230\" style=\"text-align: start;\">从加密矿企到 AI 算力云巨头</h2><p>CoreWeave 为每个新服务器机架预部署第五代 NVLink 架构,使 72 颗英伟达 Blackwell GPU 形成逻辑统一的加速器,让客户在训练万亿参数模型时避免传统云服务的通信瓶颈。</p><p>这种 “微型超级计算机” 不仅能收取溢价,还因更快的互联效率缩短任务完成时间,从而降低客户成本。</p><p>由于算力稀缺,模型开发者已接受包含高额预付款的多年期 “必取必付” 合同 —— 截至 3 月,此类合同总额达 259 亿美元,同比增长 63%。</p><p>可预测的现金流让 CoreWeave 能够发行高收益债券(最新一笔是 2030 年到期、规模 20 亿美元、票面利率 9.25% 的票据)而非增发股票,为现有股东保留增值空间。</p><p>由于折旧占成本大头,且每新增一颗 GPU 均可接入现有软件栈,随着芯片价格下降,单位经济效益不断提升,形成运营杠杆飞轮 —— 新入局者需数十亿美元前期资本支出才能复制这一模式。</p><p>若超大规模云服务商持续供应紧张,CoreWeave 有望在 2030 年前成为事实上的 “第四大超算云”,并可选择向区域合作伙伴授权其技术栈。</p><p>CoreWeave 的策略核心是在客户提出需求前采购最快的 GPU,并将这些芯片组网如同集成在单一主板上。其 H100 和新部署的 GB200 NVL72 集群采用无阻塞 NVLink 搭配 Quantum-2 InfiniBand,每颗 GPU 提供高达 1.8 TB/s 的双向带宽。</p><p>实际应用中,该架构训练 GPT-4 级模型的速度较前代 A100 集群快 4 倍,同时每 token 能耗降低 25%。更快的任务处理意味着更低的计费时长,因此 CoreWeave 能以低于主流云服务商的价格提供服务,同时每服务器小时赚取更高利润。</p><p>管理层通过将新数据中心选址在廉价可再生能源附近(如与 Bulk Infrastructure 合作的挪威项目),并采用液冷机架最大化密度,进一步强化这一飞轮效应。</p><p>当集群满负荷运行后,新增收入几乎全为毛利,因其自主开发的调度和计费系统边际成本可忽略不计。</p><p>这一优势体现在一季度数据中:毛利率环比提升 470 个基点至 42%,调整后 EBITDA 利润率维持在 60% 以上,尽管员工数量增长了 30%。</p><p>当折旧在明年底达到峰值后,自由现金流将加速增长 —— 管理层预计当前资本支出浪潮在完全投产后将实现这一里程碑。</p><p>需求可见性常是年轻基础设施企业的短板,但 CoreWeave 逆转了这一 “先有鸡还是先有蛋” 的问题:目前 96% 的收入来自 “必取必付” 协议,无论实际使用量如何,客户均需按月支付最低费用。</p><p>标志性案例是 3 月与 OpenAI 签署的五年期、价值最高 119 亿美元的协议,仅该合同就使积压订单增长超 40%。CoreWeave 提供算力,OpenAI 则以 IPO 价格获得 3.5 亿美元股票,在不消耗 CoreWeave 资金的前提下实现利益绑定。</p><p>关键在于,这些合同通常指定 NVLink 互联的算力而非裸 GPU 实例,巩固了 CoreWeave 的工程优势。即便仍是主要客户的微软,去年也预付 30 亿美元锁定 Blackwell 集群,IBM 则在 1 月跟进 GB200 超级计算机订单。</p><p>尽管微软近期未行使 120 亿美元的扩容条款,但业内认为这是工作负载组合调整所致,而非对 CoreWeave 服务的不满。无论如何,当前积压订单是现有收入的 5 倍以上,为投资者提供了罕见的未来现金流清晰展望。</p><h2 id=\"id_1048781004\" style=\"text-align: start;\">财务表现与风险</h2><p>CoreWeave 一季度财报展现出爆发式增长:营收 9.82 亿美元(同比 + 420%),远超市场预期的 8.53 亿美元;调整后 EBITDA 利润率维持在 60% 以上,核心得益于单位经济模型的优化 —— 每新增一颗 GPU 即可接入现有软件栈,边际成本趋近于零。</p><p>尽管资本支出强劲(一季度 19 亿美元,全年指引 200-230 亿美元),但 259 亿美元的积压订单(约 5 倍于 2025 年营收预期)为现金流提供坚实支撑,叠加微软(贡献 33% 营收)、OpenAI 等头部客户的深度绑定,形成 “高投入 - 高增长 - 高可见性” 的良性循环。</p><p>在不被稀释压垮的前提下为超大规模增长融资,是 CoreWeave 相较早期基础设施挑战者的差异化优势。5 月发行的 20 亿美元、利率 9.25% 的票据紧随 IPO 完成,使总债务达约 130 亿美元,但到期日延至 2030 年,并为现有信贷额度腾出空间。</p><p>由于每一笔资本支出均对应 “必取必付” 合同,评级机构将其杠杆视为项目融资而非投机性借贷,使 CoreWeave 的融资成本远低于亏损同行。仅一季度资本支出就达 19 亿美元,管理层指引全年支出 200-230 亿美元 —— 这一惊人数字与 2026 年底前将 GPU 装机量增至三倍的计划一致。</p><p>风险层面需关注客户集中度(前两大客户占比 77%)与 GPU 供应波动:若英伟达竞品降价或微软等企业自建算力,可能冲击现有盈利模型。</p><p>但当前市场环境下,CoreWeave 凭借对 Blackwell 芯片 25% 的采购份额、液冷技术带来的密度优势(挪威数据中心案例),以及与 OpenAI 等客户的股权绑定(如 3.5 亿美元股票换算力协议),短期内仍难有对手复制其生态。</p><p>截至最新收盘,公司市值 576 亿美元,对应 2025 年市销率约 12 倍。尽管估值高于传统云服务商,但考虑到 AI 算力需求仍处爆发初期、五年期合约背书的确定性,以及向 “第四大超算云” 演进的潜力,其公允价值仍存在一定上行空间。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/03e38a3a3c63bd5a9d8d8ca2d384d1c5","relate_stocks":{},"source_url":"","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1133289254","content_text":"提到 CoreWeave, Inc. ,投资者们往往都会想到“英伟达亲儿子”这样一个称呼,不过近期这家公司的表现,却明显跑赢了 英伟达 ,上市两个月以来累计涨幅已经超过了200%:公司早期以加密货币挖矿起家,却在生成式 AI 爆发前夜果断转型,将持有的英伟达显卡资源转向定制化云租赁服务,专注于模型训练与推理场景。这一决策精准捕捉到行业痛点 —— 当亚马逊、微软等超大规模云服务商受限于 GPU 供应链时,CoreWeave 通过批量预购芯片构建起 “稀缺性护城河”。如今这家两年前营收仅 1600 万美元的公司,已成长为市值超 500 亿美元的 AI 算力巨头,在全球运营 33 个数据中心,客户包括微软、OpenAI、Meta 等科技巨头。从加密矿企到 AI 算力云巨头CoreWeave 为每个新服务器机架预部署第五代 NVLink 架构,使 72 颗英伟达 Blackwell GPU 形成逻辑统一的加速器,让客户在训练万亿参数模型时避免传统云服务的通信瓶颈。这种 “微型超级计算机” 不仅能收取溢价,还因更快的互联效率缩短任务完成时间,从而降低客户成本。由于算力稀缺,模型开发者已接受包含高额预付款的多年期 “必取必付” 合同 —— 截至 3 月,此类合同总额达 259 亿美元,同比增长 63%。可预测的现金流让 CoreWeave 能够发行高收益债券(最新一笔是 2030 年到期、规模 20 亿美元、票面利率 9.25% 的票据)而非增发股票,为现有股东保留增值空间。由于折旧占成本大头,且每新增一颗 GPU 均可接入现有软件栈,随着芯片价格下降,单位经济效益不断提升,形成运营杠杆飞轮 —— 新入局者需数十亿美元前期资本支出才能复制这一模式。若超大规模云服务商持续供应紧张,CoreWeave 有望在 2030 年前成为事实上的 “第四大超算云”,并可选择向区域合作伙伴授权其技术栈。CoreWeave 的策略核心是在客户提出需求前采购最快的 GPU,并将这些芯片组网如同集成在单一主板上。其 H100 和新部署的 GB200 NVL72 集群采用无阻塞 NVLink 搭配 Quantum-2 InfiniBand,每颗 GPU 提供高达 1.8 TB/s 的双向带宽。实际应用中,该架构训练 GPT-4 级模型的速度较前代 A100 集群快 4 倍,同时每 token 能耗降低 25%。更快的任务处理意味着更低的计费时长,因此 CoreWeave 能以低于主流云服务商的价格提供服务,同时每服务器小时赚取更高利润。管理层通过将新数据中心选址在廉价可再生能源附近(如与 Bulk Infrastructure 合作的挪威项目),并采用液冷机架最大化密度,进一步强化这一飞轮效应。当集群满负荷运行后,新增收入几乎全为毛利,因其自主开发的调度和计费系统边际成本可忽略不计。这一优势体现在一季度数据中:毛利率环比提升 470 个基点至 42%,调整后 EBITDA 利润率维持在 60% 以上,尽管员工数量增长了 30%。当折旧在明年底达到峰值后,自由现金流将加速增长 —— 管理层预计当前资本支出浪潮在完全投产后将实现这一里程碑。需求可见性常是年轻基础设施企业的短板,但 CoreWeave 逆转了这一 “先有鸡还是先有蛋” 的问题:目前 96% 的收入来自 “必取必付” 协议,无论实际使用量如何,客户均需按月支付最低费用。标志性案例是 3 月与 OpenAI 签署的五年期、价值最高 119 亿美元的协议,仅该合同就使积压订单增长超 40%。CoreWeave 提供算力,OpenAI 则以 IPO 价格获得 3.5 亿美元股票,在不消耗 CoreWeave 资金的前提下实现利益绑定。关键在于,这些合同通常指定 NVLink 互联的算力而非裸 GPU 实例,巩固了 CoreWeave 的工程优势。即便仍是主要客户的微软,去年也预付 30 亿美元锁定 Blackwell 集群,IBM 则在 1 月跟进 GB200 超级计算机订单。尽管微软近期未行使 120 亿美元的扩容条款,但业内认为这是工作负载组合调整所致,而非对 CoreWeave 服务的不满。无论如何,当前积压订单是现有收入的 5 倍以上,为投资者提供了罕见的未来现金流清晰展望。财务表现与风险CoreWeave 一季度财报展现出爆发式增长:营收 9.82 亿美元(同比 + 420%),远超市场预期的 8.53 亿美元;调整后 EBITDA 利润率维持在 60% 以上,核心得益于单位经济模型的优化 —— 每新增一颗 GPU 即可接入现有软件栈,边际成本趋近于零。尽管资本支出强劲(一季度 19 亿美元,全年指引 200-230 亿美元),但 259 亿美元的积压订单(约 5 倍于 2025 年营收预期)为现金流提供坚实支撑,叠加微软(贡献 33% 营收)、OpenAI 等头部客户的深度绑定,形成 “高投入 - 高增长 - 高可见性” 的良性循环。在不被稀释压垮的前提下为超大规模增长融资,是 CoreWeave 相较早期基础设施挑战者的差异化优势。5 月发行的 20 亿美元、利率 9.25% 的票据紧随 IPO 完成,使总债务达约 130 亿美元,但到期日延至 2030 年,并为现有信贷额度腾出空间。由于每一笔资本支出均对应 “必取必付” 合同,评级机构将其杠杆视为项目融资而非投机性借贷,使 CoreWeave 的融资成本远低于亏损同行。仅一季度资本支出就达 19 亿美元,管理层指引全年支出 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\n \n 这波美股大涨,有人说是关税好转,有人说是政策松动,但真相远比你想象的复杂!英伟达股价连续大涨,特朗普访中东竟成关键转折点——背后隐藏着哪些不为人知的力量在操控?英伟达的牛市周期,会不会比所有人预期的还要长、还要疯狂?大盘上涨真正原因尽管市场普遍将近期大盘上涨归因于关税环境的改善,但深入分析我们会发现,散户投资者的积极买入和企业大规模的股份回购才是这波市场逆转的真正核心动力。搞懂这两个力量怎么影响市场,才能更清楚现在市场的格局和潜在风险。首先,散户投资者的参与度和买入力度达到了近年来罕见的高点。根据美国银行数据显示,个人投资者已连续21周成为美股净买家,创造了有史以来最长的连续买入纪录,这一力度是2021年和2022年同期的两倍有余。尤其是在过去一个月内,私人客户净买入金额高达创纪录的20亿美元,买入范围广泛,覆盖了11个行业中的10个板块,显示出散户投资者的高度活跃和多元参与。在板块分布上,科技和医疗保健领跑买入,而公用事业——尽管是今年表现最好的板块之一,是唯一出现资金流出的板块。材料股继续吸引稳定的资金流入,延续了连续十周的买入势头。跟散户的热情不同,对冲基金卖得很凶,创纪录卖出了15亿美元,美国银行的机构客户总共卖了27亿美元,这是历史上第二大卖出规模。相比去年熊市,散户和机构的态度分歧明显加大。这种分歧在基金经理的持仓数据中也得到了体现。美银美林每月基金经理调查(FMS)数据显示,截至2025年5月,基金经理对美股的净超配比例跌至近两年来最低点,甚至逼近历史低位。经历了近期意外的市场反弹,不少主动管理资金未能及时调整仓位,陷入“踏空”状态,错失了宝贵的上涨机会。现在,基金经理们眼看着美股持续上涨,为了不让自己今年投资组合太难看,FOMO 错失恐慌情绪可能会促使他们纷纷入场买入美股,从而进一步推高大盘创历史新高。再来看美股回购对市场的支撑作用。2025年4月份,美国公\n \n","listText":"这波美股大涨,有人说是关税好转,有人说是政策松动,但真相远比你想象的复杂!英伟达股价连续大涨,特朗普访中东竟成关键转折点——背后隐藏着哪些不为人知的力量在操控?英伟达的牛市周期,会不会比所有人预期的还要长、还要疯狂?大盘上涨真正原因尽管市场普遍将近期大盘上涨归因于关税环境的改善,但深入分析我们会发现,散户投资者的积极买入和企业大规模的股份回购才是这波市场逆转的真正核心动力。搞懂这两个力量怎么影响市场,才能更清楚现在市场的格局和潜在风险。首先,散户投资者的参与度和买入力度达到了近年来罕见的高点。根据美国银行数据显示,个人投资者已连续21周成为美股净买家,创造了有史以来最长的连续买入纪录,这一力度是2021年和2022年同期的两倍有余。尤其是在过去一个月内,私人客户净买入金额高达创纪录的20亿美元,买入范围广泛,覆盖了11个行业中的10个板块,显示出散户投资者的高度活跃和多元参与。在板块分布上,科技和医疗保健领跑买入,而公用事业——尽管是今年表现最好的板块之一,是唯一出现资金流出的板块。材料股继续吸引稳定的资金流入,延续了连续十周的买入势头。跟散户的热情不同,对冲基金卖得很凶,创纪录卖出了15亿美元,美国银行的机构客户总共卖了27亿美元,这是历史上第二大卖出规模。相比去年熊市,散户和机构的态度分歧明显加大。这种分歧在基金经理的持仓数据中也得到了体现。美银美林每月基金经理调查(FMS)数据显示,截至2025年5月,基金经理对美股的净超配比例跌至近两年来最低点,甚至逼近历史低位。经历了近期意外的市场反弹,不少主动管理资金未能及时调整仓位,陷入“踏空”状态,错失了宝贵的上涨机会。现在,基金经理们眼看着美股持续上涨,为了不让自己今年投资组合太难看,FOMO 错失恐慌情绪可能会促使他们纷纷入场买入美股,从而进一步推高大盘创历史新高。再来看美股回购对市场的支撑作用。2025年4月份,美国公","text":"这波美股大涨,有人说是关税好转,有人说是政策松动,但真相远比你想象的复杂!英伟达股价连续大涨,特朗普访中东竟成关键转折点——背后隐藏着哪些不为人知的力量在操控?英伟达的牛市周期,会不会比所有人预期的还要长、还要疯狂?大盘上涨真正原因尽管市场普遍将近期大盘上涨归因于关税环境的改善,但深入分析我们会发现,散户投资者的积极买入和企业大规模的股份回购才是这波市场逆转的真正核心动力。搞懂这两个力量怎么影响市场,才能更清楚现在市场的格局和潜在风险。首先,散户投资者的参与度和买入力度达到了近年来罕见的高点。根据美国银行数据显示,个人投资者已连续21周成为美股净买家,创造了有史以来最长的连续买入纪录,这一力度是2021年和2022年同期的两倍有余。尤其是在过去一个月内,私人客户净买入金额高达创纪录的20亿美元,买入范围广泛,覆盖了11个行业中的10个板块,显示出散户投资者的高度活跃和多元参与。在板块分布上,科技和医疗保健领跑买入,而公用事业——尽管是今年表现最好的板块之一,是唯一出现资金流出的板块。材料股继续吸引稳定的资金流入,延续了连续十周的买入势头。跟散户的热情不同,对冲基金卖得很凶,创纪录卖出了15亿美元,美国银行的机构客户总共卖了27亿美元,这是历史上第二大卖出规模。相比去年熊市,散户和机构的态度分歧明显加大。这种分歧在基金经理的持仓数据中也得到了体现。美银美林每月基金经理调查(FMS)数据显示,截至2025年5月,基金经理对美股的净超配比例跌至近两年来最低点,甚至逼近历史低位。经历了近期意外的市场反弹,不少主动管理资金未能及时调整仓位,陷入“踏空”状态,错失了宝贵的上涨机会。现在,基金经理们眼看着美股持续上涨,为了不让自己今年投资组合太难看,FOMO 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13:18","market":"us","language":"zh","title":"超越DeepSeek-R1,英伟达开源新王登顶!14万H100小时训练细节全曝光","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1151099748","media":"新智元","summary":"现在,英伟达Llama-Nemotron系列模型,正式超越DeepSeek-R1!换句话说,在推理吞吐量和内存效率上显著超越DeepSeek-R1的一系列推理模型,已经开源可用了。值得一提的是,LN-Ultra不仅在性能上超越了DeepSeek-R1,还能在单个8xH100节点上运行,推理吞吐量更高。第三阶段:进行有监督微调,结合标准指令数据和来自DeepSeek-R1等强大教师模型的推理过程,从而让模型具备多步骤推理能力。值得注意的是,LN-Ultra始终在准确性和效率上优于DeepSeek-R1和Llama-3.1-405B,取得了准确性和效率的最佳平衡。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p>导读:超越DeepSeek-R1的<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>开源新王Llama-Nemotron,是怎么训练出来的?刚刚放出的论文,把一切细节毫无保留地全部揭秘了!</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">现在,英伟达Llama-Nemotron系列模型,正式超越DeepSeek-R1!</p><p style=\"text-align: justify;\">而且,这些模型已经全部开源了。</p><p style=\"text-align: justify;\">换句话说,在推理吞吐量和内存效率上显著超越DeepSeek-R1的一系列推理模型,已经开源可用了。</p><p style=\"text-align: justify;\">超越DeepSeek-R1的模型,究竟是怎么炼出的?</p><p style=\"text-align: justify;\">就在刚刚,英伟达发布了技术报告中,揭秘了模型训练的关键——</p><ul style=\"\"><li><p>利用合成数据监督微调+强化学习,全面提升模型的推理能力</p></li><li><p>从头构建完善的后训练流程</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/53bfc05afb75a4fa59c3683b2591119c\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"626\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">上个月,英伟达正式官宣了的Llama-Nemotron 253B,一下子就让发布3天的Llama 4变成了「陪衬」。(后者还陷入了刷榜等「诚信危机」)</p><p style=\"text-align: justify;\">发布之后,英伟达的这一系列模型在业界引起不小的轰动。</p><p style=\"text-align: justify;\">根据人工分析<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>指数,截至2025年4月,Llama-Nemotron-Ultra被认为是目前「最智能」的开源模型。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/005f418eb13302d60cfb9bb91ccb8450\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"485\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">这次,英伟达一口气推出了Llama-Nemotron系列三个模型——<strong>LN-Nano 8B,LN-Super 49B和LN-Ultra 253B</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">值得一提的是,LN-Ultra不仅在<strong>性能上超越了DeepSeek-R1</strong>,还能在单个8xH100节点上运行,<strong>推理吞吐量更高</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">这些模型针对高吞吐量推理进行了优化,同时保持强大的推理能力和最多128K的上下文长度。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fff8148f966ed24a5447e1fc2882a2f8\" alt=\"LN-Ultra在各类推理任务中展现出领先的开源模型性能\" title=\"LN-Ultra在各类推理任务中展现出领先的开源模型性能\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"664\"/><span>LN-Ultra在各类推理任务中展现出领先的开源模型性能</span></p><p style=\"text-align: justify;\">并且,在全球AI开源届,英伟达首次推出了<strong>推理开关功能</strong>,用户只需通过系统提示词「detailed thinking on/off」就可以动态切换标准聊天模式和推理模式。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种设计让模型既能满足日常通用需求,也能胜任复杂的多步骤推理,无需使用不同的模型或架构。</p><p><strong>揭秘构建过程</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">Llama-Nemotron模型的构建,分为五个阶段。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>第一阶段</strong>:利用神经架构搜索(NAS)在Llama 3系列模型基础上优化推理效率,并引入前馈网络融合(FFN Fusion)。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>第二阶段</strong>:通过知识蒸馏和继续预训练来恢复模型性能。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>第三阶段</strong>:进行有监督微调(SFT),结合标准指令数据和来自DeepSeek-R1等强大教师模型的推理过程,从而让模型具备多步骤推理能力。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>第四阶段</strong>:在复杂的数学和STEM数据集上进行大规模强化学习,这是学生模型能够超越教师模型能力的关键一步。对于LN-Ultra,这一阶段在GPQA-D基准测试上带来了显著性能提升,确立其作为当前开源领域科学推理最强模型的地位。</p><p style=\"text-align: justify;\">为了支持如此大规模的强化学习训练,团队专门开发了新的训练框架,包含多项优化措施,其中最重要的是支持 FP8精度的生成能力。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>最后一个阶段</strong>:简短的对齐训练,重点在于指令跟随和符合人类偏好。</p><p><br/><strong>全新架构设计:优化推理效率</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">借助神经架构搜索Puzzle框架,LN-Super和LN-Ultra优化了模型推理效率。</p><p style=\"text-align: justify;\">Puzzle能够在实际部署限制下,将大语言模型转化为更适配硬件运行的高效版本,如图3所示。</p><p style=\"text-align: justify;\">通过<strong>「逐块局部蒸馏」</strong>的方式,开发者利用Llama 3 Instruct构建了<strong>替代Transformer模块</strong>的库。</p><p style=\"text-align: justify;\">在这个过程中,每个模块都会被<strong>独立且并行</strong>地训练,<strong>逼近原始模块的功能,同时优化计算性能</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">这样,每个替代模块都具有特定的「精度-效率」权衡特性:有些模块虽然更高效,但可能会带来一定的质量下降,从而形成一种在计算成本与模型准确性之间的明确取舍。</p><p style=\"text-align: justify;\">这些模块的变体包括:</p><ul style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\"><strong>注意力机制移除</strong>:某些模块完全省略了注意力机制,从而降低了计算量和KV缓存的内存消耗。</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\"><strong>可变的FFN维度</strong>:前馈网络的中间维度被调整,能以不同粒度对模型进行压缩。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">在构建好模块库后,Puzzle会从每一层中选择一个模块,组装出一个完整的模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个选择过程由<strong>混合整数规划(MIP)求解器</strong>控制,它会根据一系列约束条件(如硬件兼容性、最大允许延迟、内存预算或期望的推理吞吐量)来找出最优配置。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e4a6a4339c318ac0d88354b01b6ab099\" alt=\"Puzzle框架概览\" title=\"Puzzle框架概览\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"470\"/><span>Puzzle框架概览</span></p><p><strong>垂直压缩与FFN融合</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">在LN-Ultra模型中,研究者引入了一项额外的压缩技术,称为<strong>FFN Fusion(前馈网络融合)</strong>,用于减少模型的序列深度并提升推理延迟效率。</p><p style=\"text-align: justify;\">Puzzle在移除部分注意力层后,模型结构中出现的一种特性:模型中常会出现多个连续的FFN块。</p><p style=\"text-align: justify;\">FFN Fusion能识别出这些连续结构,并将其替换为更少但更宽、可并行执行的FFN层。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2e60119490ea039784e2445f955ce13a\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"654\" tg-height=\"768\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">这种替换方式在<strong>不牺牲模型</strong>表达能力的前提下,<strong>减少了顺序计算的步骤</strong>,显著提升了计算资源的利用率——特别是在多GPU环境中,跨层通信开销不可忽视的情况下,效果尤为明显。</p><p style=\"text-align: justify;\">图4展示了在GPQA-Diamond准确率(%)与处理吞吐量(token/秒)之间的权衡。</p><p style=\"text-align: justify;\">值得注意的是,LN-Ultra始终在准确性和效率上<strong>优于DeepSeek-R1和Llama-3.1-405B</strong>,取得了准确性和效率的最佳平衡。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/931bf6e73343d77283d3f392d2598ed2\" alt=\"GPQA-Diamond模型的精确度与吞吐量对比\" title=\"GPQA-Diamond模型的精确度与吞吐量对比\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"599\"/><span>GPQA-Diamond模型的精确度与吞吐量对比</span></p><p><strong>NAS后训练:知识蒸馏与持续预训练</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">在神经架构搜索(NAS)阶段之后,LN-Super和LN-Ultra都进行了额外的训练,以提升模块之间的兼容性,并恢复在模块替换过程中可能出现的质量损失。</p><ul style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\"><strong>LN-Super</strong>使用Distillation Mix数据集,在知识蒸馏目标下训练了400亿个token。</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\"><strong>LN-Ultra</strong>首先使用相同的蒸馏数据集进行知识蒸馏训练,训练了650亿个token;随后又在Nemotron-H第四阶段预训练数据集上继续训练了880亿个token。</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">这一最终的预训练步骤,使LN-Ultra不仅追平了参考模型Llama 3.1-405B-Instruct的表现,还在关键基准测试中实现了超越。</p><p style=\"text-align: justify;\">这就,表明<strong>通过简短的蒸馏与预训练,可以在激进的架构优化和高模型性能之间实现兼容</strong>。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2b7d23046514ee2d6863450091610cb0\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"273\"/></p><p><strong>监督微调</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">想让Llama-Nemotron模型拥有超厉害的推理能力?</p><p style=\"text-align: justify;\">监督微调(Supervised Fine-Tuning,SFT)这一步简直就是「神助攻」。</p><p style=\"text-align: justify;\">前面的开发阶段,团队主要在研究怎么让模型架构更高效,怎么把海量知识塞进去。</p><p style=\"text-align: justify;\">而SFT就像给模型请了一位「私人教练」,专门针对特定任务的推理步骤,带着它从DeepSeek-R1这些「学霸」模型身上,偷师推理技巧。</p><p style=\"text-align: justify;\">不过要想让模型真正拥有扎实的推理功底,大规模、高质量的推理训练数据必不可少。</p><p><strong>合成数据</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">研究者为监督微调精心整理了包含<strong>推理和非推理</strong>的数据样本。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于推理样本,他们在系统指令中加入「detailed thinking on」(开启详细思考),而对于非推理样本,则使用「detailed thinking off」(关闭详细思考)。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种设置,使模型能够在推理阶段根据提示内容切换推理行为。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>为推理,精心准备了数学、代码等相关领域的合成数据。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">为了训练模型遵循「推理开关」指令,研究者构建了成对的数据集,其中每个提示都对应一个带推理的回复和一个不带推理的回复。</p><p style=\"text-align: justify;\">这种配对方式,使模型能够根据系统指令学习调节其推理行为。</p><p style=\"text-align: justify;\">随后会依据标准答案或奖励模型对这些回复进行筛选。</p><p><strong>微调流程</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">在指令微调数据上,所有模型的训练,均采用token级交叉熵损失。</p><p style=\"text-align: justify;\">在大多数训练设置中,<strong>推理数据和非推理数据</strong>会被混合在一起,形成训练批次,其中每个提示都会根据系统指令「detailed thinking on/off」的条件,与相应的响应配对。</p><p style=\"text-align: justify;\">延长训练至多轮周期能提升性能,对小模型尤为明显。</p><p style=\"text-align: justify;\">这次主要使用<strong>NeMo-Aligner</strong>来进行强化学习训练,支持GRPO以及异构模型的训练。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4e66731639a1ee3d35fb9f03ce6b9540\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1068\" tg-height=\"436\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">生成阶段使用<strong>vLLM</strong>实现,训练阶段则使用<strong>Megatron-LM</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">训练和推理阶段共用同一批GPU,在同一设备上完成。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/3c62ae9c122533da33bd84a945de1d85\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"392\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">整个训练过程中,他们共使用了<strong>72个节点,每个节点配备8张H100 GPU</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">生成阶段采用<strong>FP8精度</strong>,训练阶段采用<strong>BF16精度</strong>,优化器状态使用<strong>FP32</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">每个阶段维护一份独立的模型权重,并在每一步开始时进行同步。</p><p><strong>强化学习:超越R1推理能力的关键</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">监督微调(SFT)可以让模型从强大的教师模型中提炼知识,从而获得出色的能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而,<strong>知识蒸馏本质上为学生模型的性能设定了上限</strong>,特别是当学生模型的基础模型能力不超过教师模型时。</p><p style=\"text-align: justify;\">通过监督微调,LN-Ultra的性能可以接近DeepSeek-R1,但无法超越它。</p><p style=\"text-align: justify;\">为了使学生模型超越教师模型,大规模强化学习(RL)是一种可行的方法,因为它允许模型持续探索新的可能性并进行自我学习。</p><p style=\"text-align: justify;\">由于资源限制,研究者仅对LN-Ultra应用推理RL,结果得到超越教师模型的学生模型。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/aa614ae138b7722de7a18e1a1014e2de\" alt=\"在整个推理强化学习训练过程中,在GPQA-Diamond数据集上,LN-Ultra的准确性\" title=\"在整个推理强化学习训练过程中,在GPQA-Diamond数据集上,LN-Ultra的准确性\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"519\"/><span>在整个推理强化学习训练过程中,在GPQA-Diamond数据集上,LN-Ultra的准确性</span></p><p><strong>训练流程</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">对于LN-Ultra,研究者通过大规模强化学习(RL)增强它的科学推理能力,采用DeepSeek-R1同款的分组相对策略优化(GRPO)算法。</p><p style=\"text-align: justify;\">整个训练过程大约需要<strong>14万H100小时</strong>,持续训练模型直至其在推理任务上实现收敛。</p><p style=\"text-align: justify;\">图5显示了训练过程中GPQA-Diamond的准确率得分。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>奖励机制设计包含两类:</strong></p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p style=\"text-align: justify;\"><strong>准确性奖励</strong>:基于标准答案(数值/句子/段落),调用Llama-3.3-70B-Instruct模型判断预测结果匹配度</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\"><strong>格式奖励</strong>:遵循DeepSeek-AI的方案,强制模型在「详细思考」模式下用<code><think></code>标签包裹推理过程,非该模式时禁止出现此类标签</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">研究团队还对数据进行预处理,包括数据过滤和课程训练(curriculum training)。</p><ul style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\"><strong>数据筛选</strong>:预先使用LN-Super对每个问题生成8条响应,剔除通过率≥75%的简单样本</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\"><strong>课程训练</strong>:采用基于通过率的渐进式批次分配(图6验证其有效性)</p><ul style=\"\"><li><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>动态分布</em></strong>:以高斯函数建模批次难度,初期侧重高通过率(简单)样本,后期转向低通过率(困难)样本</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>填充逻辑</em></strong>:优先按目标分布分配样本,剩余容量从最大剩余样本池补充</p></li><li><p style=\"text-align: justify;\"><strong><em>批内处理</em></strong>:同批次样本随机打乱以保持多样性</p></li></ul></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1930f94aff8c6a215574b550d952fef3\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"601\"/></p><p><strong>用于偏好优化的强化学习</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">在完成科学推理训练之后,研究者对LN-Super和LN-Ultra模型进行了一个简短的强化学习阶段,重点提升其<strong>指令跟随能力</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">研究者还使用RLHF对模型的<strong>通用帮助能力和聊天表现</strong>进行优化,同时<strong>保留</strong>了模型在<strong>数学、科学</strong>等其他领域的能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">如表4所示,<strong>LN-Super</strong>在Arena Hard测试中取得了<strong>88.3的高分</strong>,<strong>超越了</strong>专有模型如Claude 3.5 Sonnet和GPT-4o-2024-05-13,也优于体量更大的开源模型。</p><p style=\"text-align: left;\">为了实现这一结果,他们采用了「<strong>在线RPO</strong>」(OnLine Reward-Policy Optimization)方法,最大化模型在HelpSteer2数据集上的预测奖励,奖励模型使用的是Llama-3.1-Nemotron-70B-Reward。</p><p style=\"text-align: justify;\">两轮在线RPO训练将Arena Hard得分<strong>从69.1提升到88.1</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于<strong>LN-Ultra</strong>,他们使用类似流程,但采用了<strong>GRPO</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">对于<strong>LN-Nano</strong>,他们进行了<strong>两轮离线RPO训练</strong>,使用基于策略生成的训练数据。</p><p style=\"text-align: justify;\">在第一轮中,结合推理类和非推理类数据,并配合适当的系统提示词,以优化模型的推理控制能力。第二轮则专注于提升指令跟随能力。</p><p><strong>评估结果</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">研究者在两个基准类别上评估所有Llama-Nemotron模型的性能:推理任务和非推理任务。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>推理类基准</strong>包括:AIME24和AIME25、GPQA-Diamond、LiveCodeBench以及MATH500。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>非推理类基准</strong>包括:用于指令遵循评估的IFEval、用于函数调用工具使用评估的BFCL V2 Live以及用于评估对人类对话偏好对齐度的Arena-Hard。</p><p style=\"text-align: justify;\">表3显示,尽管模型体积较小,LN-Nano在所有推理类基准测试中都取得了出色的表现。</p><p style=\"text-align: justify;\">这表明,监督微调流程和精心策划的推理数据集,在将结构化推理能力迁移至小型模型方面是有效的。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2174c3318e21f72f3f55e3ffaa68c99e\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"345\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">表4将LN-Super与其参数规模相近的其他模型进行了对比,可见这个模型在推理任务和非推理任务中都表现出强劲的竞争力。</p><p style=\"text-align: justify;\">在「推理关闭」模式下,LN-Super的表现与其蒸馏来源模型Llama-3.3-70B相当;在「推理开启」模式下,则<strong>超越了其他竞品模型</strong>,例如DeepSeek-R1-Distilled-Llama-70B,在保持良好指令遵循能力的同时展现出强大的推理能力。</p><p style=\"text-align: justify;\">这些结果表明,LN-Super是一个兼具<strong>推理优化模型和非推理</strong>模型优点的通用模型,适用于日常助手型任务和结构化推理任务。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0e368c348aa6f646767ec33c90da78f7\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"380\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">表5显示,LN-Ultra 在推理和非推理基准测试中,与所有现有的开源权重模型相比表现持平或更优。它在GPQA上达到了开源模型中的最先进水平,充分证明了英伟达研究者大规模强化学习训练方法的有效性。</p><p style=\"text-align: justify;\">与DeepSeek-R1需要使用8×H200的硬件配置不同,LN-Ultra专门优化为可在<strong>单个8×H100节点</strong>上高效运行,从而提供更高的推理吞吐量和部署效率。</p><p style=\"text-align: justify;\">从表5可见,LN-Ultra的SFT阶段已经在多个推理基准测试(包括GPQA和AIME)上接近或达到DeepSeek-R1的性能。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b933c4983c9ece79ba5382f2357416a1\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"390\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">除了模型原本接受训练的推理和对话能力之外,他们还对模型在一个<strong>分布外任务</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">具体来说,模型在<strong>JudgeBench</strong>数据集上进行了测试,要求区分<strong>高质量与低质量的回答</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">如表6所示,新模型在该任务上表现<strong>优于当前顶尖的专有模型和开源模型</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">其中,<strong>LN-Ultra成为表现最好的开源模型</strong>,明显超过了 DeepSeek-R1,仅次于专有模型 o3-mini(high)。</p><p style=\"text-align: justify;\">此外,<strong>LN-Super 的表现也超过了o1-mini</strong>,这说明新模型在各类任务中具备<strong>很强的泛化能力</strong>。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/902ea3435fc27f36530275d40400b72d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"401\"/></p></body></html>","source":"lsy1569730104218","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>超越DeepSeek-R1,英伟达开源新王登顶!14万H100小时训练细节全曝光</title>\n<style 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253B。值得一提的是,LN-Ultra不仅在性能上超越了DeepSeek-R1,还能在单个8xH100节点上运行,推理吞吐量更高。这些模型针对高吞吐量推理进行了优化,同时保持强大的推理能力和最多128K的上下文长度。LN-Ultra在各类推理任务中展现出领先的开源模型性能并且,在全球AI开源届,英伟达首次推出了推理开关功能,用户只需通过系统提示词「detailed thinking on/off」就可以动态切换标准聊天模式和推理模式。这种设计让模型既能满足日常通用需求,也能胜任复杂的多步骤推理,无需使用不同的模型或架构。揭秘构建过程Llama-Nemotron模型的构建,分为五个阶段。第一阶段:利用神经架构搜索(NAS)在Llama 3系列模型基础上优化推理效率,并引入前馈网络融合(FFN Fusion)。第二阶段:通过知识蒸馏和继续预训练来恢复模型性能。第三阶段:进行有监督微调(SFT),结合标准指令数据和来自DeepSeek-R1等强大教师模型的推理过程,从而让模型具备多步骤推理能力。第四阶段:在复杂的数学和STEM数据集上进行大规模强化学习,这是学生模型能够超越教师模型能力的关键一步。对于LN-Ultra,这一阶段在GPQA-D基准测试上带来了显著性能提升,确立其作为当前开源领域科学推理最强模型的地位。为了支持如此大规模的强化学习训练,团队专门开发了新的训练框架,包含多项优化措施,其中最重要的是支持 FP8精度的生成能力。最后一个阶段:简短的对齐训练,重点在于指令跟随和符合人类偏好。全新架构设计:优化推理效率借助神经架构搜索Puzzle框架,LN-Super和LN-Ultra优化了模型推理效率。Puzzle能够在实际部署限制下,将大语言模型转化为更适配硬件运行的高效版本,如图3所示。通过「逐块局部蒸馏」的方式,开发者利用Llama 3 Instruct构建了替代Transformer模块的库。在这个过程中,每个模块都会被独立且并行地训练,逼近原始模块的功能,同时优化计算性能。这样,每个替代模块都具有特定的「精度-效率」权衡特性:有些模块虽然更高效,但可能会带来一定的质量下降,从而形成一种在计算成本与模型准确性之间的明确取舍。这些模块的变体包括:注意力机制移除:某些模块完全省略了注意力机制,从而降低了计算量和KV缓存的内存消耗。可变的FFN维度:前馈网络的中间维度被调整,能以不同粒度对模型进行压缩。在构建好模块库后,Puzzle会从每一层中选择一个模块,组装出一个完整的模型。这个选择过程由混合整数规划(MIP)求解器控制,它会根据一系列约束条件(如硬件兼容性、最大允许延迟、内存预算或期望的推理吞吐量)来找出最优配置。Puzzle框架概览垂直压缩与FFN融合在LN-Ultra模型中,研究者引入了一项额外的压缩技术,称为FFN Fusion(前馈网络融合),用于减少模型的序列深度并提升推理延迟效率。Puzzle在移除部分注意力层后,模型结构中出现的一种特性:模型中常会出现多个连续的FFN块。FFN Fusion能识别出这些连续结构,并将其替换为更少但更宽、可并行执行的FFN层。这种替换方式在不牺牲模型表达能力的前提下,减少了顺序计算的步骤,显著提升了计算资源的利用率——特别是在多GPU环境中,跨层通信开销不可忽视的情况下,效果尤为明显。图4展示了在GPQA-Diamond准确率(%)与处理吞吐量(token/秒)之间的权衡。值得注意的是,LN-Ultra始终在准确性和效率上优于DeepSeek-R1和Llama-3.1-405B,取得了准确性和效率的最佳平衡。GPQA-Diamond模型的精确度与吞吐量对比NAS后训练:知识蒸馏与持续预训练在神经架构搜索(NAS)阶段之后,LN-Super和LN-Ultra都进行了额外的训练,以提升模块之间的兼容性,并恢复在模块替换过程中可能出现的质量损失。LN-Super使用Distillation Mix数据集,在知识蒸馏目标下训练了400亿个token。LN-Ultra首先使用相同的蒸馏数据集进行知识蒸馏训练,训练了650亿个token;随后又在Nemotron-H第四阶段预训练数据集上继续训练了880亿个token。这一最终的预训练步骤,使LN-Ultra不仅追平了参考模型Llama 3.1-405B-Instruct的表现,还在关键基准测试中实现了超越。这就,表明通过简短的蒸馏与预训练,可以在激进的架构优化和高模型性能之间实现兼容。监督微调想让Llama-Nemotron模型拥有超厉害的推理能力?监督微调(Supervised Fine-Tuning,SFT)这一步简直就是「神助攻」。前面的开发阶段,团队主要在研究怎么让模型架构更高效,怎么把海量知识塞进去。而SFT就像给模型请了一位「私人教练」,专门针对特定任务的推理步骤,带着它从DeepSeek-R1这些「学霸」模型身上,偷师推理技巧。不过要想让模型真正拥有扎实的推理功底,大规模、高质量的推理训练数据必不可少。合成数据研究者为监督微调精心整理了包含推理和非推理的数据样本。对于推理样本,他们在系统指令中加入「detailed thinking on」(开启详细思考),而对于非推理样本,则使用「detailed thinking off」(关闭详细思考)。这种设置,使模型能够在推理阶段根据提示内容切换推理行为。为推理,精心准备了数学、代码等相关领域的合成数据。为了训练模型遵循「推理开关」指令,研究者构建了成对的数据集,其中每个提示都对应一个带推理的回复和一个不带推理的回复。这种配对方式,使模型能够根据系统指令学习调节其推理行为。随后会依据标准答案或奖励模型对这些回复进行筛选。微调流程在指令微调数据上,所有模型的训练,均采用token级交叉熵损失。在大多数训练设置中,推理数据和非推理数据会被混合在一起,形成训练批次,其中每个提示都会根据系统指令「detailed thinking on/off」的条件,与相应的响应配对。延长训练至多轮周期能提升性能,对小模型尤为明显。这次主要使用NeMo-Aligner来进行强化学习训练,支持GRPO以及异构模型的训练。生成阶段使用vLLM实现,训练阶段则使用Megatron-LM。训练和推理阶段共用同一批GPU,在同一设备上完成。整个训练过程中,他们共使用了72个节点,每个节点配备8张H100 GPU。生成阶段采用FP8精度,训练阶段采用BF16精度,优化器状态使用FP32。每个阶段维护一份独立的模型权重,并在每一步开始时进行同步。强化学习:超越R1推理能力的关键监督微调(SFT)可以让模型从强大的教师模型中提炼知识,从而获得出色的能力。然而,知识蒸馏本质上为学生模型的性能设定了上限,特别是当学生模型的基础模型能力不超过教师模型时。通过监督微调,LN-Ultra的性能可以接近DeepSeek-R1,但无法超越它。为了使学生模型超越教师模型,大规模强化学习(RL)是一种可行的方法,因为它允许模型持续探索新的可能性并进行自我学习。由于资源限制,研究者仅对LN-Ultra应用推理RL,结果得到超越教师模型的学生模型。在整个推理强化学习训练过程中,在GPQA-Diamond数据集上,LN-Ultra的准确性训练流程对于LN-Ultra,研究者通过大规模强化学习(RL)增强它的科学推理能力,采用DeepSeek-R1同款的分组相对策略优化(GRPO)算法。整个训练过程大约需要14万H100小时,持续训练模型直至其在推理任务上实现收敛。图5显示了训练过程中GPQA-Diamond的准确率得分。奖励机制设计包含两类:准确性奖励:基于标准答案(数值/句子/段落),调用Llama-3.3-70B-Instruct模型判断预测结果匹配度格式奖励:遵循DeepSeek-AI的方案,强制模型在「详细思考」模式下用<think>标签包裹推理过程,非该模式时禁止出现此类标签研究团队还对数据进行预处理,包括数据过滤和课程训练(curriculum training)。数据筛选:预先使用LN-Super对每个问题生成8条响应,剔除通过率≥75%的简单样本课程训练:采用基于通过率的渐进式批次分配(图6验证其有效性)动态分布:以高斯函数建模批次难度,初期侧重高通过率(简单)样本,后期转向低通过率(困难)样本填充逻辑:优先按目标分布分配样本,剩余容量从最大剩余样本池补充批内处理:同批次样本随机打乱以保持多样性用于偏好优化的强化学习在完成科学推理训练之后,研究者对LN-Super和LN-Ultra模型进行了一个简短的强化学习阶段,重点提升其指令跟随能力。研究者还使用RLHF对模型的通用帮助能力和聊天表现进行优化,同时保留了模型在数学、科学等其他领域的能力。如表4所示,LN-Super在Arena Hard测试中取得了88.3的高分,超越了专有模型如Claude 3.5 Sonnet和GPT-4o-2024-05-13,也优于体量更大的开源模型。为了实现这一结果,他们采用了「在线RPO」(OnLine Reward-Policy Optimization)方法,最大化模型在HelpSteer2数据集上的预测奖励,奖励模型使用的是Llama-3.1-Nemotron-70B-Reward。两轮在线RPO训练将Arena Hard得分从69.1提升到88.1。对于LN-Ultra,他们使用类似流程,但采用了GRPO。对于LN-Nano,他们进行了两轮离线RPO训练,使用基于策略生成的训练数据。在第一轮中,结合推理类和非推理类数据,并配合适当的系统提示词,以优化模型的推理控制能力。第二轮则专注于提升指令跟随能力。评估结果研究者在两个基准类别上评估所有Llama-Nemotron模型的性能:推理任务和非推理任务。推理类基准包括:AIME24和AIME25、GPQA-Diamond、LiveCodeBench以及MATH500。非推理类基准包括:用于指令遵循评估的IFEval、用于函数调用工具使用评估的BFCL V2 Live以及用于评估对人类对话偏好对齐度的Arena-Hard。表3显示,尽管模型体积较小,LN-Nano在所有推理类基准测试中都取得了出色的表现。这表明,监督微调流程和精心策划的推理数据集,在将结构化推理能力迁移至小型模型方面是有效的。表4将LN-Super与其参数规模相近的其他模型进行了对比,可见这个模型在推理任务和非推理任务中都表现出强劲的竞争力。在「推理关闭」模式下,LN-Super的表现与其蒸馏来源模型Llama-3.3-70B相当;在「推理开启」模式下,则超越了其他竞品模型,例如DeepSeek-R1-Distilled-Llama-70B,在保持良好指令遵循能力的同时展现出强大的推理能力。这些结果表明,LN-Super是一个兼具推理优化模型和非推理模型优点的通用模型,适用于日常助手型任务和结构化推理任务。表5显示,LN-Ultra 在推理和非推理基准测试中,与所有现有的开源权重模型相比表现持平或更优。它在GPQA上达到了开源模型中的最先进水平,充分证明了英伟达研究者大规模强化学习训练方法的有效性。与DeepSeek-R1需要使用8×H200的硬件配置不同,LN-Ultra专门优化为可在单个8×H100节点上高效运行,从而提供更高的推理吞吐量和部署效率。从表5可见,LN-Ultra的SFT阶段已经在多个推理基准测试(包括GPQA和AIME)上接近或达到DeepSeek-R1的性能。除了模型原本接受训练的推理和对话能力之外,他们还对模型在一个分布外任务。具体来说,模型在JudgeBench数据集上进行了测试,要求区分高质量与低质量的回答。如表6所示,新模型在该任务上表现优于当前顶尖的专有模型和开源模型。其中,LN-Ultra成为表现最好的开源模型,明显超过了 DeepSeek-R1,仅次于专有模型 o3-mini(high)。此外,LN-Super 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英伟达太弱了","listText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$ </a><v-v data-views=\"0\"></v-v> 英伟达太弱了","text":"$英伟达(NVDA)$ 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style=\"text-align: start;\">帕克强调,英伟达观察到人工智能正推动算力与能源需求持续攀升。人工智能公司Anthropic联合创始人杰克·克拉克预测,到2027年需新增50吉瓦电力供应支持AI发展,相当于约50座新建核电站的发电量。</p><p style=\"text-align: start;\">"Anthropic及其他AI企业都见证着基础电力需求的爆炸式增长,这种扩张速度史无前例。"克拉克在会议上表示。此次由哈姆研究所主办的行业峰会聚集了科技与能源企业代表,共同探讨如何应对美国AI产业激增的能源需求。与会各方普遍认为,天然气将在满足未来电力需求方面发挥关键作用。</p><p style=\"text-align: start;\">米勒进一步阐释亚马逊的能源战略:"我们正积极探索清洁能源解决方案,但过渡期内天然气仍不可或缺。"他透露亚马逊计划在俄亥俄州新建三座天然气发电厂,预计2025年底投入运营,总装机容量达1.6吉瓦。这相当于为120万户家庭供电的规模,凸显科技巨头在能源基础设施领域的深度布局。</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>亚马逊与英伟达:AI数据中心需求持续强劲,建设步伐并未放缓</title>\n<style 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id=\"id_1231412446\">“三大清算”事件</h2><p><strong>AI扩散规则大限将至,不确定性增加</strong></p><p>市场关注的第一个“清算事件”,是即将于5月15日可能出台的AI扩散规则——美国政府将对AI芯片和数据中心公司实施新的限制,特别是针对所谓的“第二梯队”国家。</p><p>花旗研究警告,这可能限制对部分“第二梯队”国家的AI芯片销售,并对美国数据中心公司在非美国及盟友国家部署的算力设定上限。</p><p>这对英伟达的全球扩张计划无疑增添了新的不确定性。</p><p><strong>超大规模客户需求与资本支出成谜</strong></p><p>投资者关注的第二个“清算事件”与英伟达的核心客户——美国超大规模云服务提供商(如<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>等)有关。</p><p>报道指出,市场亟需从这些巨头即将发布的财报和评论中,寻找他们对AI需求的真实看法以及未来的资本支出计划。这些信息,将直接关系到对英伟达数据中心业务增长可持续性的判断。</p><p>花旗特别强调,这是投资者高度关注的领域。</p><p><strong>关税阴影笼罩高利润率预期</strong></p><p>除了上述“清算”事件,潜在的关税问题也像乌云一样笼罩在英伟达的利润预期之上。此前,市场普遍预期英伟达第一财季毛利率能达到70%区间的中段水平。</p><p>然而,花旗在其模型中对此持谨慎态度,预计毛利率约为72.9%。报告明确点出,关税是影响利润率的关键因素之一。在此背景下,报告特别强调,任何关税带来的成本增加,都可能直接侵蚀其盈利能力。</p><p>尽管指出了多重挑战,花旗仍维持对英伟达股票的“买入”评级,并将目标价定为150美元,较当前股价高50%左右,理由是看好其在AI领域的长期增长机会。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/642028f22a96c12ad276da3cc7879b41\" title=\"\" tg-width=\"560\" tg-height=\"240\"/></p><p>该目标价基于对2026年预期(C26E)折现每股收益(EPS)约30倍的市盈率(P/E)。不过,花旗也相应下调了对英伟达2025和2026日历年(CY25/26)的EPS预测,幅度分别为-1%和0%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/9f3a287e5c220e3097e1757b79b49dcf\" title=\"\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"412\"/></p></body></html>","source":"wallstreetcn_hot_news","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>“三大利空”即将考验英伟达</title>\n<style 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Sylla周二发布的研报,“三大清算”事件将考验英伟达的股价,包括即将于5月15日生效的AI扩散规则、美国超大规模客户的AI需求及资本支出,以及潜在关税对利润率的影响。花旗还认为,投资者目前亟待消化芯片出口限制的持续影响。在计提55亿美元费用后,花旗预计英伟达即将公布的第一财季销售额可能仅比市场预期高出约5亿美元。更令人担忧的是第二财季的展望,花旗预计其销售额将环比持平,约为440亿美元。这一停滞预期的背后,是H20芯片在亚洲市场需求下滑的直接后果,以及更广泛的Hopper架构芯片需求下滑。尽管新一代的GB200芯片已开始部分出货,且GB300预计在2025年四季度放量,但似乎难以完全抵消前述的负面冲击。“三大清算”事件AI扩散规则大限将至,不确定性增加市场关注的第一个“清算事件”,是即将于5月15日可能出台的AI扩散规则——美国政府将对AI芯片和数据中心公司实施新的限制,特别是针对所谓的“第二梯队”国家。花旗研究警告,这可能限制对部分“第二梯队”国家的AI芯片销售,并对美国数据中心公司在非美国及盟友国家部署的算力设定上限。这对英伟达的全球扩张计划无疑增添了新的不确定性。超大规模客户需求与资本支出成谜投资者关注的第二个“清算事件”与英伟达的核心客户——美国超大规模云服务提供商(如谷歌、亚马逊、微软等)有关。报道指出,市场亟需从这些巨头即将发布的财报和评论中,寻找他们对AI需求的真实看法以及未来的资本支出计划。这些信息,将直接关系到对英伟达数据中心业务增长可持续性的判断。花旗特别强调,这是投资者高度关注的领域。关税阴影笼罩高利润率预期除了上述“清算”事件,潜在的关税问题也像乌云一样笼罩在英伟达的利润预期之上。此前,市场普遍预期英伟达第一财季毛利率能达到70%区间的中段水平。然而,花旗在其模型中对此持谨慎态度,预计毛利率约为72.9%。报告明确点出,关税是影响利润率的关键因素之一。在此背景下,报告特别强调,任何关税带来的成本增加,都可能直接侵蚀其盈利能力。尽管指出了多重挑战,花旗仍维持对英伟达股票的“买入”评级,并将目标价定为150美元,较当前股价高50%左右,理由是看好其在AI领域的长期增长机会。该目标价基于对2026年预期(C26E)折现每股收益(EPS)约30倍的市盈率(P/E)。不过,花旗也相应下调了对英伟达2025和2026日历年(CY25/26)的EPS预测,幅度分别为-1%和0%。","news_type":1,"symbols_score_info":{"NVDA":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":146,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"hots":[{"id":620385882,"gmtCreate":1669368418846,"gmtModify":1669368420910,"author":{"id":"3568281304096151","authorId":"3568281304096151","name":"品子","avatar":"https://static.tigerbbs.com/3c8860d27140e2f52a02b673f774740e","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3568281304096151","authorIdStr":"3568281304096151"},"themes":[],"htmlText":"<a 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《Trump Says He’ll Buy a Tesla to Support Musk After Shares Plunge》","news_type":1,"symbols_score_info":{"TSLA":1,"TSLL":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":773,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":687724071,"gmtCreate":1661273590698,"gmtModify":1661273590698,"author":{"id":"3568281304096151","authorId":"3568281304096151","name":"品子","avatar":"https://static.tigerbbs.com/3c8860d27140e2f52a02b673f774740e","crmLevel":6,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3568281304096151","authorIdStr":"3568281304096151"},"themes":[],"htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/MF\">$每日优鲜(MF)$</a>要死的节奏","listText":"<a 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href=\"https://laohu8.com/S/LUCKIN\">瑞幸咖啡</a>股价在美国粉单市场收涨超3%,盘中一度飙升近19%。此前该公司发布公告,称与美国集体诉讼的原告代表签署了1.875亿美元的和解意向书,并已向开曼法院正式提交了对可转债债权人的债务重组方案。</p>\n<p><b>3、欧股收盘恒大危机忧虑缓解 欧股从近2个月低谷反弹</b></p>\n<p>欧洲股市在经历了两个月来的最大跌幅后周二终于实现上涨,原因是对<a href=\"https://laohu8.com/S/03333\">中国恒大</a>危机蔓延的担忧有所缓解。泛欧斯托克600指数收盘上涨4.10点,涨幅0.90%,报458.22点。</p>\n<p><b>4、油价小幅收高 欧佩克+努力增产确保石油供应</b></p>\n<p>投资者对供应日益紧张的担忧甚至超过了对中国经济状况的担忧,也抵消了欧佩克+努力增加石油生产以满足不断增长的需求,周二(9月21日)油价在震荡交易后小幅收高。</p>\n<p>截至发稿,美国WTI原油10月期货收涨35美分,涨幅0..50%,报70.49美元/桶;布伦特11月期货收涨77美分,涨幅1.04%,报74.69美元/桶。</p>\n<p><b>5、贵金属集体大爆发!黄金一度拉升逾20美元</b></p>\n<p>金价上涨,因对中国恒大破产的担忧引发避险买盘,美联储开启为期两天的会议,可能为央行削减对美国经济刺激措施的时间表提供线索。</p>\n<p>美市尾盘,现货黄金收报1774.21美元/盎司,上涨10.31美元或0.58%,盘中最高触及1781.66美元/盎司,较日低1757.82美元/盎司回升近24美元。</p>\n<p>国际宏观</p>\n<p><b>1、</b><a href=\"https://laohu8.com/NW/2169634081\" target=\"_blank\"><b>美联储决策日指南:铺垫减码料无悬念 鲍威尔将淡化加息前景</b></a></p>\n<p>美联储主席杰罗姆·鲍威尔本周面临的挑战是,如何说服投资者相信减码购债并非2018年以来首次加息的前兆。</p>\n<p>美联储将于美东时间周三下午2点发布货币政策声明,预计会维持基准利率在接近于零的水平不变并讨论缩减每月1200美元的购债规模。</p>\n<p><b>2、</b><a href=\"https://laohu8.com/NW/2169063415\" target=\"_blank\"><b>美国众议院民主党人计划下周对基建法案进行投票</b></a></p>\n<p>美国众议院民主党领袖们计划在下周一对参议院通过的基础设施法案进行投票,此举可能加剧民主党内的分歧,并令总统乔·拜登的经济议程面临挫折。</p>\n<p>基建法案的投票几乎肯定会在更广泛的税收和支出法案投票之前进行,在过去几周里,后者的规模和范围一直是民主党内争论的焦点。</p>\n<p><b>3、</b><a href=\"https://laohu8.com/NW/2169399076\" target=\"_blank\"><b>美国民主党公布权宜支出法案 并纳入暂停债务上限条款</b></a></p>\n<p>美国众议院民主党人安排周二对一项法案进行投票,该法案将暂停 美国债务上限直至中期选举后的2022年12月,并临时性为政府提供资金以避免本月底关门。债务上限问题正变得急迫,因 美国财政部已警告说,在10月份的某个时候可能会用尽会计措施来避免违约。但共和党人已经誓言,只要民主党人继续推进他们的一揽子加税和支出法案,就会在参议院阻止暂停债务上限。</p>\n<p><b>4、</b><a href=\"https://laohu8.com/NW/2169634704\" target=\"_blank\"><b>美国财政部首度将加密货币交易所纳入制裁 涉嫌为勒索软件黑客洗钱</b></a></p>\n<p>当地时间周二,美国财政部发布公告称将对一家名为Suex的捷克加密货币交易所展开制裁,原因是其帮助使用勒索软件攻击的不法分子洗钱。</p>\n<p>市场观点</p>\n<p><b>1、</b><a href=\"https://laohu8.com/NW/2169634410\" target=\"_blank\"><b>美联储可能11月才会宣布缩减购债 加息得到明年底</b></a></p>\n<p>媒体对市场人士的调查显示,美联储将会宣布缩减购债规模,但不是在本周。媒体对32名市场参与者的调查显示,他们预计美联储将在11月宣布缩减1200亿美元的月度资产购买,并在12月正式开始缩减。美联储预计将每月削减150亿美元的购买量。调查显示,首次加息预计要到明年年底才会到来。</p>\n<p><b>2、</b><a href=\"https://laohu8.com/NW/2169637520\" target=\"_blank\"><b>“末日博士”鲁比尼预言全球掉入债务陷阱 利率正常化无望</b></a><b></b></p>\n<p>因准确预测到2008年次贷危机而闻名的“末日博士”鲁比尼又有新论。他预言,疫情后世界似乎又将重蹈覆辙。</p>\n<p>“我担心我们会掉入债务陷阱,”这位Roubini Macro Associates的董事长兼首席执行官在接受采访时表示。“鉴于债务比率,当<a href=\"https://laohu8.com/S/CNBC\">中央银行</a>想要逐步撤回非常规货币政策时,股债市场,信贷市场和经济都存在崩盘风险,他们将陷入债务陷阱,政策利率无法正常化”。</p>\n<p><b>3、</b><a href=\"https://laohu8.com/NW/2169202639\" target=\"_blank\"><b>高盛首席全球股票策略师:乘股市回调10%之机重返市场</b></a></p>\n<p><a href=\"https://laohu8.com/S/GS\">高盛</a>首席全球股票策略师Peter Oppenheimer表示,投资者应该乘市场回调10%之机买入股票。</p>\n<p>“我认为,从基本面来讲,这可能是重回股市的好时机,”Oppenheimer周二在接受采访时表示。他表示,“从基本面来看,我们仍然处于本轮经济周期相对早期的阶段,”尽管对经济的应急支持力度下降,但利率仍处于低位,盈利增长处于“合理”水平。</p>\n<p><b>4、</b><a href=\"https://laohu8.com/NW/2169321286\" target=\"_blank\"><b>多国股市遭遇“黑色星期一” 中秋“劫”后能否稳住</b></a></p>\n<p>在中秋节A股休市期间,周边股市继续交易。周一,市场避险情绪高涨,全球市场可谓是遇“劫”,集体下挫。“劫”后能否稳住 呢?对A股市场的影响又会有多大?已然成为各方关注的焦点。在周一全球股市遭受重创、全线回落后,周二的市场令投资者稍稍松了口气,全球股市纷纷飘红,企稳反弹。</p>\n<p>公司新闻</p>\n<p><b>1、</b><a href=\"https://laohu8.com/NW/2169634166\" target=\"_blank\"><b>瑞幸咖啡与美国证券集体诉讼原告达成和解意向 披露2020财年报告</b></a></p>\n<p>当地时间周二,在财务造假被纳斯达克交易所摘牌一年后,<a href=\"https://laohu8.com/S/LK\">瑞幸咖啡</a>连发三则公告披露了一系列公司重组的“里程碑式”进展。</p>\n<p>瑞幸咖啡披露,公司已经与美国集体诉讼的原告代表签订了一份具有约束力的和解意向书,约定向2019年5月17日至2020年7月15日间购买公司股票的全球投资者合计赔偿1.875亿美元。</p>\n<p><b>2、</b><a href=\"https://laohu8.com/NW/2169631707\" target=\"_blank\"><b>谷歌斥资21亿美元在曼哈顿买房 刷新美国疫情后“楼王”纪录</b></a></p>\n<p>当地时间周二,<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>发布公告称公司决定斥资21亿美元收购位于纽约曼哈顿的圣约翰码头,进一步展现了科技公司扩张实体办公区域的热情。</p>\n<p>据数据公司Real Capital Analytics统计,这笔交易也是疫情开始后美国独栋建筑交易的最高价,同样在美国历史上最贵房地产交易中亦有一席之地。目前谷歌正是这栋130万平方英尺建筑的租客,此次交易涉及租约中的买断条款,公司预计将在2022年一月份完成交割。</p>\n<p><b>3、</b><a href=\"https://laohu8.com/NW/2169682726\" target=\"_blank\"><b>恒大汽车宣布3.2亿股期权计划 授予3180名技术骨干</b></a></p>\n<p><a href=\"https://laohu8.com/S/00708\">恒大汽车</a>于昨日发布公告,该公司向其科研技术员工授予32372万股期权,相当于公司当前已发行股本的3.31%,行权价为3.9港元。</p>\n<p><b>4、</b><a href=\"https://laohu8.com/NW/2169174637\" target=\"_blank\"><b>流媒体增长预警!迪士尼盘中跳水创15个月最大跌幅</b></a></p>\n<p>在CEO警告流媒体用户增长放缓后,美国娱乐传媒巨头<a href=\"https://laohu8.com/S/DIS\">迪士尼</a>股价盘中跳水。</p>\n<p>美东时间21日周二的高盛沟通会议上,迪士尼CEO Bob Chapek称,在截至9月末的今年第三季度、即公司2021财年第四财季,流媒体平台迪士尼+在全球将有“低个位数的百万”付费订阅用户。</p>\n<p><b>5、</b><a href=\"https://laohu8.com/NW/2169336466\" target=\"_blank\"><b>中远海运港口计划收购德国汉堡集装箱码头35%权益</b></a></p>\n<p>中国主要集装箱码头营运商<a href=\"https://laohu8.com/S/01199\">中远海运港口</a>周二称,计划收购德国汉堡集装箱码头35%权益,作价为6,500万欧元。交易卖方为HHLA,目标公司于德国汉堡港经营Tollerort集装箱码头。交易完成后,HHLA仍持有目标公司65%权益。</p>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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href=\"https://laohu8.com/S/BILI\">哔哩哔哩</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/BIDU\">百度</a>涨超1%,<a href=\"https://laohu8.com/S/NTES\">网易</a>有道、<a href=\"https://laohu8.com/S/PDD\">拼多多</a>涨约1%,<a href=\"https://laohu8.com/S/LI\">理想汽车</a>和<a href=\"https://laohu8.com/S/XPEV\">小鹏汽车</a>分别涨近0.6%和逾0.4%,<a href=\"https://laohu8.com/S/BABA\">阿里巴巴</a>和<a href=\"https://laohu8.com/S/JD\">京东</a>跌超0.8%,<a href=\"https://laohu8.com/S/NIO\">蔚来</a>汽车跌近0.7%。</p>\n<p>其他中概股上为涨超19%,<a href=\"https://laohu8.com/S/TEDU\">达内科技</a>涨近13%,$百世集团(<a href=\"https://laohu8.com/S/BOTB.UK\">BEST</a>)$涨超11%,<a href=\"https://laohu8.com/S/JZXN\">九紫新能</a>涨超8%,<a href=\"https://laohu8.com/S/QFIN\">360数科</a>涨超7%,<a href=\"https://laohu8.com/S/BEKE\">贝壳</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/UXIN\">优信</a>涨超6%,<a href=\"https://laohu8.com/S/GOTU\">高途</a>涨超5%,<a href=\"https://laohu8.com/S/YMM\">满帮</a>、途牛涨超4%。</p>\n<p><a href=\"https://laohu8.com/S/LUCKIN\">瑞幸咖啡</a>股价在美国粉单市场收涨超3%,盘中一度飙升近19%。此前该公司发布公告,称与美国集体诉讼的原告代表签署了1.875亿美元的和解意向书,并已向开曼法院正式提交了对可转债债权人的债务重组方案。</p>\n<p><b>3、欧股收盘恒大危机忧虑缓解 欧股从近2个月低谷反弹</b></p>\n<p>欧洲股市在经历了两个月来的最大跌幅后周二终于实现上涨,原因是对<a href=\"https://laohu8.com/S/03333\">中国恒大</a>危机蔓延的担忧有所缓解。泛欧斯托克600指数收盘上涨4.10点,涨幅0.90%,报458.22点。</p>\n<p><b>4、油价小幅收高 欧佩克+努力增产确保石油供应</b></p>\n<p>投资者对供应日益紧张的担忧甚至超过了对中国经济状况的担忧,也抵消了欧佩克+努力增加石油生产以满足不断增长的需求,周二(9月21日)油价在震荡交易后小幅收高。</p>\n<p>截至发稿,美国WTI原油10月期货收涨35美分,涨幅0..50%,报70.49美元/桶;布伦特11月期货收涨77美分,涨幅1.04%,报74.69美元/桶。</p>\n<p><b>5、贵金属集体大爆发!黄金一度拉升逾20美元</b></p>\n<p>金价上涨,因对中国恒大破产的担忧引发避险买盘,美联储开启为期两天的会议,可能为央行削减对美国经济刺激措施的时间表提供线索。</p>\n<p>美市尾盘,现货黄金收报1774.21美元/盎司,上涨10.31美元或0.58%,盘中最高触及1781.66美元/盎司,较日低1757.82美元/盎司回升近24美元。</p>\n<p>国际宏观</p>\n<p><b>1、</b><a href=\"https://laohu8.com/NW/2169634081\" target=\"_blank\"><b>美联储决策日指南:铺垫减码料无悬念 鲍威尔将淡化加息前景</b></a></p>\n<p>美联储主席杰罗姆·鲍威尔本周面临的挑战是,如何说服投资者相信减码购债并非2018年以来首次加息的前兆。</p>\n<p>美联储将于美东时间周三下午2点发布货币政策声明,预计会维持基准利率在接近于零的水平不变并讨论缩减每月1200美元的购债规模。</p>\n<p><b>2、</b><a href=\"https://laohu8.com/NW/2169063415\" target=\"_blank\"><b>美国众议院民主党人计划下周对基建法案进行投票</b></a></p>\n<p>美国众议院民主党领袖们计划在下周一对参议院通过的基础设施法案进行投票,此举可能加剧民主党内的分歧,并令总统乔·拜登的经济议程面临挫折。</p>\n<p>基建法案的投票几乎肯定会在更广泛的税收和支出法案投票之前进行,在过去几周里,后者的规模和范围一直是民主党内争论的焦点。</p>\n<p><b>3、</b><a href=\"https://laohu8.com/NW/2169399076\" target=\"_blank\"><b>美国民主党公布权宜支出法案 并纳入暂停债务上限条款</b></a></p>\n<p>美国众议院民主党人安排周二对一项法案进行投票,该法案将暂停 美国债务上限直至中期选举后的2022年12月,并临时性为政府提供资金以避免本月底关门。债务上限问题正变得急迫,因 美国财政部已警告说,在10月份的某个时候可能会用尽会计措施来避免违约。但共和党人已经誓言,只要民主党人继续推进他们的一揽子加税和支出法案,就会在参议院阻止暂停债务上限。</p>\n<p><b>4、</b><a href=\"https://laohu8.com/NW/2169634704\" target=\"_blank\"><b>美国财政部首度将加密货币交易所纳入制裁 涉嫌为勒索软件黑客洗钱</b></a></p>\n<p>当地时间周二,美国财政部发布公告称将对一家名为Suex的捷克加密货币交易所展开制裁,原因是其帮助使用勒索软件攻击的不法分子洗钱。</p>\n<p>市场观点</p>\n<p><b>1、</b><a href=\"https://laohu8.com/NW/2169634410\" target=\"_blank\"><b>美联储可能11月才会宣布缩减购债 加息得到明年底</b></a></p>\n<p>媒体对市场人士的调查显示,美联储将会宣布缩减购债规模,但不是在本周。媒体对32名市场参与者的调查显示,他们预计美联储将在11月宣布缩减1200亿美元的月度资产购买,并在12月正式开始缩减。美联储预计将每月削减150亿美元的购买量。调查显示,首次加息预计要到明年年底才会到来。</p>\n<p><b>2、</b><a href=\"https://laohu8.com/NW/2169637520\" target=\"_blank\"><b>“末日博士”鲁比尼预言全球掉入债务陷阱 利率正常化无望</b></a><b></b></p>\n<p>因准确预测到2008年次贷危机而闻名的“末日博士”鲁比尼又有新论。他预言,疫情后世界似乎又将重蹈覆辙。</p>\n<p>“我担心我们会掉入债务陷阱,”这位Roubini Macro Associates的董事长兼首席执行官在接受采访时表示。“鉴于债务比率,当<a href=\"https://laohu8.com/S/CNBC\">中央银行</a>想要逐步撤回非常规货币政策时,股债市场,信贷市场和经济都存在崩盘风险,他们将陷入债务陷阱,政策利率无法正常化”。</p>\n<p><b>3、</b><a href=\"https://laohu8.com/NW/2169202639\" target=\"_blank\"><b>高盛首席全球股票策略师:乘股市回调10%之机重返市场</b></a></p>\n<p><a href=\"https://laohu8.com/S/GS\">高盛</a>首席全球股票策略师Peter Oppenheimer表示,投资者应该乘市场回调10%之机买入股票。</p>\n<p>“我认为,从基本面来讲,这可能是重回股市的好时机,”Oppenheimer周二在接受采访时表示。他表示,“从基本面来看,我们仍然处于本轮经济周期相对早期的阶段,”尽管对经济的应急支持力度下降,但利率仍处于低位,盈利增长处于“合理”水平。</p>\n<p><b>4、</b><a href=\"https://laohu8.com/NW/2169321286\" target=\"_blank\"><b>多国股市遭遇“黑色星期一” 中秋“劫”后能否稳住</b></a></p>\n<p>在中秋节A股休市期间,周边股市继续交易。周一,市场避险情绪高涨,全球市场可谓是遇“劫”,集体下挫。“劫”后能否稳住 呢?对A股市场的影响又会有多大?已然成为各方关注的焦点。在周一全球股市遭受重创、全线回落后,周二的市场令投资者稍稍松了口气,全球股市纷纷飘红,企稳反弹。</p>\n<p>公司新闻</p>\n<p><b>1、</b><a href=\"https://laohu8.com/NW/2169634166\" target=\"_blank\"><b>瑞幸咖啡与美国证券集体诉讼原告达成和解意向 披露2020财年报告</b></a></p>\n<p>当地时间周二,在财务造假被纳斯达克交易所摘牌一年后,<a href=\"https://laohu8.com/S/LK\">瑞幸咖啡</a>连发三则公告披露了一系列公司重组的“里程碑式”进展。</p>\n<p>瑞幸咖啡披露,公司已经与美国集体诉讼的原告代表签订了一份具有约束力的和解意向书,约定向2019年5月17日至2020年7月15日间购买公司股票的全球投资者合计赔偿1.875亿美元。</p>\n<p><b>2、</b><a href=\"https://laohu8.com/NW/2169631707\" target=\"_blank\"><b>谷歌斥资21亿美元在曼哈顿买房 刷新美国疫情后“楼王”纪录</b></a></p>\n<p>当地时间周二,<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>发布公告称公司决定斥资21亿美元收购位于纽约曼哈顿的圣约翰码头,进一步展现了科技公司扩张实体办公区域的热情。</p>\n<p>据数据公司Real Capital Analytics统计,这笔交易也是疫情开始后美国独栋建筑交易的最高价,同样在美国历史上最贵房地产交易中亦有一席之地。目前谷歌正是这栋130万平方英尺建筑的租客,此次交易涉及租约中的买断条款,公司预计将在2022年一月份完成交割。</p>\n<p><b>3、</b><a href=\"https://laohu8.com/NW/2169682726\" target=\"_blank\"><b>恒大汽车宣布3.2亿股期权计划 授予3180名技术骨干</b></a></p>\n<p><a href=\"https://laohu8.com/S/00708\">恒大汽车</a>于昨日发布公告,该公司向其科研技术员工授予32372万股期权,相当于公司当前已发行股本的3.31%,行权价为3.9港元。</p>\n<p><b>4、</b><a href=\"https://laohu8.com/NW/2169174637\" target=\"_blank\"><b>流媒体增长预警!迪士尼盘中跳水创15个月最大跌幅</b></a></p>\n<p>在CEO警告流媒体用户增长放缓后,美国娱乐传媒巨头<a href=\"https://laohu8.com/S/DIS\">迪士尼</a>股价盘中跳水。</p>\n<p>美东时间21日周二的高盛沟通会议上,迪士尼CEO Bob Chapek称,在截至9月末的今年第三季度、即公司2021财年第四财季,流媒体平台迪士尼+在全球将有“低个位数的百万”付费订阅用户。</p>\n<p><b>5、</b><a href=\"https://laohu8.com/NW/2169336466\" target=\"_blank\"><b>中远海运港口计划收购德国汉堡集装箱码头35%权益</b></a></p>\n<p>中国主要集装箱码头营运商<a href=\"https://laohu8.com/S/01199\">中远海运港口</a>周二称,计划收购德国汉堡集装箱码头35%权益,作价为6,500万欧元。交易卖方为HHLA,目标公司于德国汉堡港经营Tollerort集装箱码头。交易完成后,HHLA仍持有目标公司65%权益。</p>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/b23574aac95526c9e5c62ebc8dd25130","relate_stocks":{"159934":"黄金ETF","518880":"黄金ETF","IAU":"黄金信托ETF(iShares)","GLD":"SPDR黄金ETF","NUGT":"二倍做多黄金矿业指数ETF-Direxion","DUST":"二倍做空黄金矿业指数ETF-Direxion","GDX":"黄金矿业ETF-VanEck"},"is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1112620361","content_text":"导语:①美股接近收平,此前一度全线下跌,道琼斯指数和标普500指数在收盘前回吐涨幅;②热门中概股周二收盘多数上涨,瑞幸盘中一度飙升近19%;③美联储决策日指南,铺垫减码料无悬念,鲍威尔将淡化加息前景。\n\n海外市场\n1、虎头蛇尾!美股坐上“过山车”、标普500跌破50日均线\n美股接近收平,此前一度全线下跌,对房地产开发商中国恒大问题的担忧,以及美联储周三政策声明发布前的谨慎情绪,抑制了市场。交投震荡,道琼斯指数和标普500指数在收盘前回吐涨幅,纳斯达克指数小幅收高。\n道琼斯指数收盘跌0.15%,标普500指数跌0.08%,纳斯达克综合指数上涨0.22%。\n2、热门中概股周二收盘多数上涨 瑞幸盘中一度飙升近19%\n热门中概股周二收盘多数上涨,高途教育涨近6%,新东方和瑞幸咖啡粉单涨超3%,好未来涨约3%,腾讯ADR涨超2%,哔哩哔哩、百度涨超1%,网易有道、拼多多涨约1%,理想汽车和小鹏汽车分别涨近0.6%和逾0.4%,阿里巴巴和京东跌超0.8%,蔚来汽车跌近0.7%。\n其他中概股上为涨超19%,达内科技涨近13%,$百世集团(BEST)$涨超11%,九紫新能涨超8%,360数科涨超7%,贝壳、优信涨超6%,高途涨超5%,满帮、途牛涨超4%。\n瑞幸咖啡股价在美国粉单市场收涨超3%,盘中一度飙升近19%。此前该公司发布公告,称与美国集体诉讼的原告代表签署了1.875亿美元的和解意向书,并已向开曼法院正式提交了对可转债债权人的债务重组方案。\n3、欧股收盘恒大危机忧虑缓解 欧股从近2个月低谷反弹\n欧洲股市在经历了两个月来的最大跌幅后周二终于实现上涨,原因是对中国恒大危机蔓延的担忧有所缓解。泛欧斯托克600指数收盘上涨4.10点,涨幅0.90%,报458.22点。\n4、油价小幅收高 欧佩克+努力增产确保石油供应\n投资者对供应日益紧张的担忧甚至超过了对中国经济状况的担忧,也抵消了欧佩克+努力增加石油生产以满足不断增长的需求,周二(9月21日)油价在震荡交易后小幅收高。\n截至发稿,美国WTI原油10月期货收涨35美分,涨幅0..50%,报70.49美元/桶;布伦特11月期货收涨77美分,涨幅1.04%,报74.69美元/桶。\n5、贵金属集体大爆发!黄金一度拉升逾20美元\n金价上涨,因对中国恒大破产的担忧引发避险买盘,美联储开启为期两天的会议,可能为央行削减对美国经济刺激措施的时间表提供线索。\n美市尾盘,现货黄金收报1774.21美元/盎司,上涨10.31美元或0.58%,盘中最高触及1781.66美元/盎司,较日低1757.82美元/盎司回升近24美元。\n国际宏观\n1、美联储决策日指南:铺垫减码料无悬念 鲍威尔将淡化加息前景\n美联储主席杰罗姆·鲍威尔本周面临的挑战是,如何说服投资者相信减码购债并非2018年以来首次加息的前兆。\n美联储将于美东时间周三下午2点发布货币政策声明,预计会维持基准利率在接近于零的水平不变并讨论缩减每月1200美元的购债规模。\n2、美国众议院民主党人计划下周对基建法案进行投票\n美国众议院民主党领袖们计划在下周一对参议院通过的基础设施法案进行投票,此举可能加剧民主党内的分歧,并令总统乔·拜登的经济议程面临挫折。\n基建法案的投票几乎肯定会在更广泛的税收和支出法案投票之前进行,在过去几周里,后者的规模和范围一直是民主党内争论的焦点。\n3、美国民主党公布权宜支出法案 并纳入暂停债务上限条款\n美国众议院民主党人安排周二对一项法案进行投票,该法案将暂停 美国债务上限直至中期选举后的2022年12月,并临时性为政府提供资金以避免本月底关门。债务上限问题正变得急迫,因 美国财政部已警告说,在10月份的某个时候可能会用尽会计措施来避免违约。但共和党人已经誓言,只要民主党人继续推进他们的一揽子加税和支出法案,就会在参议院阻止暂停债务上限。\n4、美国财政部首度将加密货币交易所纳入制裁 涉嫌为勒索软件黑客洗钱\n当地时间周二,美国财政部发布公告称将对一家名为Suex的捷克加密货币交易所展开制裁,原因是其帮助使用勒索软件攻击的不法分子洗钱。\n市场观点\n1、美联储可能11月才会宣布缩减购债 加息得到明年底\n媒体对市场人士的调查显示,美联储将会宣布缩减购债规模,但不是在本周。媒体对32名市场参与者的调查显示,他们预计美联储将在11月宣布缩减1200亿美元的月度资产购买,并在12月正式开始缩减。美联储预计将每月削减150亿美元的购买量。调查显示,首次加息预计要到明年年底才会到来。\n2、“末日博士”鲁比尼预言全球掉入债务陷阱 利率正常化无望\n因准确预测到2008年次贷危机而闻名的“末日博士”鲁比尼又有新论。他预言,疫情后世界似乎又将重蹈覆辙。\n“我担心我们会掉入债务陷阱,”这位Roubini Macro Associates的董事长兼首席执行官在接受采访时表示。“鉴于债务比率,当中央银行想要逐步撤回非常规货币政策时,股债市场,信贷市场和经济都存在崩盘风险,他们将陷入债务陷阱,政策利率无法正常化”。\n3、高盛首席全球股票策略师:乘股市回调10%之机重返市场\n高盛首席全球股票策略师Peter Oppenheimer表示,投资者应该乘市场回调10%之机买入股票。\n“我认为,从基本面来讲,这可能是重回股市的好时机,”Oppenheimer周二在接受采访时表示。他表示,“从基本面来看,我们仍然处于本轮经济周期相对早期的阶段,”尽管对经济的应急支持力度下降,但利率仍处于低位,盈利增长处于“合理”水平。\n4、多国股市遭遇“黑色星期一” 中秋“劫”后能否稳住\n在中秋节A股休市期间,周边股市继续交易。周一,市场避险情绪高涨,全球市场可谓是遇“劫”,集体下挫。“劫”后能否稳住 呢?对A股市场的影响又会有多大?已然成为各方关注的焦点。在周一全球股市遭受重创、全线回落后,周二的市场令投资者稍稍松了口气,全球股市纷纷飘红,企稳反弹。\n公司新闻\n1、瑞幸咖啡与美国证券集体诉讼原告达成和解意向 披露2020财年报告\n当地时间周二,在财务造假被纳斯达克交易所摘牌一年后,瑞幸咖啡连发三则公告披露了一系列公司重组的“里程碑式”进展。\n瑞幸咖啡披露,公司已经与美国集体诉讼的原告代表签订了一份具有约束力的和解意向书,约定向2019年5月17日至2020年7月15日间购买公司股票的全球投资者合计赔偿1.875亿美元。\n2、谷歌斥资21亿美元在曼哈顿买房 刷新美国疫情后“楼王”纪录\n当地时间周二,谷歌发布公告称公司决定斥资21亿美元收购位于纽约曼哈顿的圣约翰码头,进一步展现了科技公司扩张实体办公区域的热情。\n据数据公司Real Capital Analytics统计,这笔交易也是疫情开始后美国独栋建筑交易的最高价,同样在美国历史上最贵房地产交易中亦有一席之地。目前谷歌正是这栋130万平方英尺建筑的租客,此次交易涉及租约中的买断条款,公司预计将在2022年一月份完成交割。\n3、恒大汽车宣布3.2亿股期权计划 授予3180名技术骨干\n恒大汽车于昨日发布公告,该公司向其科研技术员工授予32372万股期权,相当于公司当前已发行股本的3.31%,行权价为3.9港元。\n4、流媒体增长预警!迪士尼盘中跳水创15个月最大跌幅\n在CEO警告流媒体用户增长放缓后,美国娱乐传媒巨头迪士尼股价盘中跳水。\n美东时间21日周二的高盛沟通会议上,迪士尼CEO Bob Chapek称,在截至9月末的今年第三季度、即公司2021财年第四财季,流媒体平台迪士尼+在全球将有“低个位数的百万”付费订阅用户。\n5、中远海运港口计划收购德国汉堡集装箱码头35%权益\n中国主要集装箱码头营运商中远海运港口周二称,计划收购德国汉堡集装箱码头35%权益,作价为6,500万欧元。交易卖方为HHLA,目标公司于德国汉堡港经营Tollerort集装箱码头。交易完成后,HHLA仍持有目标公司65%权益。","news_type":1,"symbols_score_info":{"159934":0.9,"518880":0.9,"DUST":0.9,"GCmain":0.9,"GDX":0.9,"GLD":0.9,"IAU":0.9,"MGCmain":0.9,"NUGT":0.9,"SGCmain":0.9,"SGUmain":0.9}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1299,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"lives":[]}