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2024-05-15

$台积电(TSM)$ 未来两年突破一万亿市值也不是不可能！耐心等待....

2024-05-23

$英伟达(NVDA)$

2024-05-16

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抱歉，原内容已删除

2024-03-25

$英伟达(NVDA)$

2024-10-16

$英伟达(NVDA)$

06-16

$美光科技(MU)$

06-24

$美光科技(MU)$

06-04

MU

美光率先推出第六代 10nm 级 LPDDR5x 内存，速度可达 10.7Gbps

2024-10-17

一万亿达成！

@Burt J:$台积电(TSM)$ 未来两年突破一万亿市值也不是不可能！耐心等待....

2024-10-16

$台积电(TSM)$

2023-04-16

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直播：为什么引领新一轮AI发展的，又有英伟达？

2024-12-26

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英伟达年终核弹！全新B300为o1推理大模型打造，RTX5090也曝光了

2024-12-24

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@芝能汽车:Ayar Labs完成1.55亿美元D轮融资

2024-05-31

$英伟达(NVDA)$ 前途无量

2024-05-16

$台积电(TSM)$

2024-05-15

$台积电(TSM)$ 强者恒强

2024-03-14

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@美港股观察社:Seagen开始开花结果

2023-04-18

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@胖虎哒哒:【转】英伟达：人工智能背后的新帝国

2023-02-27

$英伟达(NVDA)$ AI主力军

2023-02-23

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英伟达四季度游戏业务反弹，一季度收入指引优于预期，盘后涨超8%

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Global Technology Leaders A2 SGD","BK4527":"明星科技股"},"source_url":"https://finance.sina.com.cn/stock/t/2025-06-04/doc-ineywwwc0316021.shtml","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/b0d1b7e8843deea78cc308b15114de44","article_id":"2540039005","content_text":"炒股就看金麒麟分析师研报，权威，专业，及时，全面，助您挖掘潜力主题机会！ IT之家 6 月 4 日消息，美光当地时间昨日宣布在业界率先推出基于第六代 10nm 级制程（IT之家注：按美光命名为 1γ、1-gamma，按三星和 SK 海力士命名为 1c）的 LPDDR5x DRAM 内存。美光的 1γ LPDDR5x 可实现业界一流的 10.7Gbps（较准确值应为 10667MT/s）数据传输速率，同时相较上代 1β 产品节省 20% 功耗。此外其 DRAM 模块厚度达到了最低的 0.61mm，相较美光 1β LPDDR5x 降低 14%，也比友商低 6%，为超薄与折叠屏智能手机留出了更大设计空间。美光的 1γ 制程是其第一代 EUV DRAM 内存工艺，此前已在 DDR5 上得到应用。而其 1γLPDDR5x 现正向指定合作伙伴提供 16GB 封装容量的样品，并将提供从 8GB 到 32GB 的各种容量，搭载在 2026 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size下达到10万tokens的唯一方案”。这与今年3月份“AI春晚”发布的B200系列只隔了几个月。One More Thing英伟达消费级显卡方面，RTX5090的PCB板也首次曝光了～就在昨天，一张RTX 5090 PCB照片在网上疯转。","content":"<html><head></head><body><p>英伟达老黄，成了今年的圣诞老黄。</p><p style=\"text-align: left;\">AI芯片大礼包刚刚曝光：</p><p style=\"text-align: left;\">GPU新核弹<strong>B300</strong>，以及附带CPU的超级芯片<strong>GB300</strong>。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>高算力</strong>，在产品层面上相比B200在FLOPS上提高50%</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>大显存</strong>，从192GB提升到288GB，也是提高了50%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8f9e5c5a6f2c34097efd9ea26e6b1bb1\" alt=\"△Grok AI绘图\" title=\"△Grok AI绘图\" tg-width=\"1024\" tg-height=\"768\"/><span>△Grok AI绘图</span></p><p style=\"text-align: left;\">包含72块GB300的“新一代计算单元<strong>”GB300 NVL72</strong>，更是被评价为“能让OpenAI o1/o3推理大模型的思维链长度，在高batch size下达到10万tokens的唯一方案”。</p><p style=\"text-align: left;\">这与今年3月份“AI春晚”发布的B200系列<strong>只隔了几个月</strong>。</p><p style=\"text-align: left;\">根据SemiAnalysis爆料，从第三季度开始，<strong>许多AI巨头已经将订单从B200转移到了B300</strong>（只有微软还在第四季度继续购买了部分B200）。</p><p style=\"text-align: left;\">有不少网友感叹，更新速度实在太快了！</p><p style=\"text-align: left;\">既是解决了此前传闻中B200因设计缺陷被迫推迟的问题，又是对隔壁AMD MI300系列后续产品将在2025年提升显存容量的回应。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0dc1722b58eb13468099c2bac62e47ce\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1064\" tg-height=\"456\"/></p><h2 id=\"id_3472682946\" style=\"text-align: left;\">又一款AI核弹</h2><p style=\"text-align: left;\">既然都是Blackwell架构没有跨代，B300的算力提高来自哪里呢？</p><p style=\"text-align: left;\">根据这次爆料，主要有三部分：</p><ul style=\"list-style-type: square;\"><li><p><strong>工艺节点，</strong>与B200使用同样的台积电4NP，但是全新流片</p></li><li><p><strong>增加功率，</strong>GB300和B300 HGX的TDP分别达到1.4KW、1.2KW，相比之下B200系列分别提高0.2KW</p></li><li><p><strong>架构微创新，</strong>例如在CPU和GPU之间动态分配功率</p></li></ul><p style=\"text-align: left;\">除了更高FLOPS之外，B300系列的显存也做了升级：</p><ul style=\"list-style-type: square;\"><li><p>从8层堆叠的<strong>HBM3E</strong>升级到12层（12-Hi HBM3E）</p></li><li><p><strong>显存容量</strong>从192GB升级到288GB</p></li><li><p><strong>显存带宽</strong>保持不变，仍为8TB/s</p></li></ul><p style=\"text-align: left;\">此外产品交付层面还有一个大变化：</p><p style=\"text-align: left;\">GB200系列提供整个<strong>Bianca Board</strong>，也就包括两颗GPU、一颗CPU、CPU的内存等所有组件都集成在一块PCB版上。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/262abf69a417b8ad4b4fe50f47dc1345\" alt=\"△GB200概念图\" title=\"△GB200概念图\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/><span>△GB200概念图</span></p><p style=\"text-align: left;\">GB300系列将只提供<strong>参考板</strong>（Reference Board），包括两颗B300 GPU、一颗Grace CPU、HMC（Hybrid Memory Cube），<strong>LPCAMM内存模块等组件将由客户自行采购</strong>。</p><p style=\"text-align: left;\">这给供应链上的OEM和ODM制造商带来了新的机会。</p><h2 id=\"id_1947192978\" style=\"text-align: left;\">为推理大模型打造</h2><p style=\"text-align: left;\">显存的升级对OpenAI o1/o3一类的推理大模型至关重要，因为<strong>推理思维链长度会增加KVCache</strong>，影响batch size和延迟。</p><p style=\"text-align: left;\">以一个GB300 NVL72“计算单元”为单位考虑时，<strong>它使72个GPU能够以极低的延迟处理相同的问题，并共享显存</strong>。</p><p style=\"text-align: left;\">在此基础上从GB200升级到GB300，还可以带来许多好处：</p><ul style=\"list-style-type: square;\"><li><p>每个思维链的延迟更低</p></li><li><p>实现更长的思维链</p></li><li><p>降低推理成本</p></li><li><p>处理同一问题时，可以搜索更多样本，最终提高模型能力</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c6ede47651ca86916acaab778d3b6b4c\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"934\" tg-height=\"926\"/></p><p style=\"text-align: left;\">为了解释这些提升，SemiAnalysis举了个更为直观的例子。</p><p style=\"text-align: left;\">下图是在不同批处理大小下，使用H100和H200两种GPU处理长序列时，Llama 3.1 405B在FP8精度下的处理速度。</p><p style=\"text-align: left;\">输入设置为1000个token、输出19000个token，由此模拟OpenAI o1和o3模型中的思维链。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9b2bd9895782829d037932bc532e22d6\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"909\"/></p><p style=\"text-align: left;\">从H100升级到H200，有两个显著改进。</p><p style=\"text-align: left;\">一是在所有可比较的batch size中，H200的内存带宽更大（H200 4.8TB/s，H100 3.35TB/s），从而使得处理效率普遍提高了43%。</p><p style=\"text-align: left;\">二是H200可运行更高的batch size，这使得其每秒可以生成的token数量增加了3倍，相应地，成本也减少了约3倍。</p><p style=\"text-align: left;\">内存增加所带来的效益远不止表面上的这些。</p><p style=\"text-align: left;\">众所周知，推理模型响应时间一般更长，显著缩短推理时间可以提高用户体验和使用频率。</p><p style=\"text-align: left;\">而且内存升级实现3倍性能提升，成本减少3倍，这一提升速度也远超摩尔定律。</p><p style=\"text-align: left;\">除此之外，SemiAnalysis还分析观察到，能力更强和具有明显差异化的模型能收取更高的溢价——</p><p style=\"text-align: left;\">前沿模型毛利率超70%，而还在与开源模型竞争的次一级模型毛利率不足20%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/971b41b1bd146a1ffc0f841ce14c5f53\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"232\" tg-height=\"232\"/></p><p style=\"text-align: left;\">当然，英伟达并不是唯一一家能增加内存的芯片公司，但奈何英伟达还有杀手锏<strong>NVLink</strong>。</p><h2 id=\"id_2492167468\" style=\"text-align: left;\">One More Thing</h2><p style=\"text-align: left;\">英伟达消费级显卡方面，RTX5090的PCB板也首次曝光了～</p><p style=\"text-align: left;\">就在昨天，一张RTX 5090 PCB照片在网上疯转。</p><p style=\"text-align: left;\">特点就是超超超大号。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/59e9064e23e7fce44e6485fab4e3e0ae\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"944\" tg-height=\"1262\"/></p><p style=\"text-align: left;\">结合此前爆料称5090有可能会配备<strong>32GB大显存</strong>，有望支持8K超高清游戏，实现60fps的流畅游戏体验。</p><p style=\"text-align: left;\">网友们直接坐不住。</p><p style=\"text-align: left;\">关于5090的发布时间，大伙儿猜测大概会是1月6日老黄CES演讲的时候。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4e094bf588d8b1240f033628a88c4dc9\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"822\"/></p></body></html>","source":"lsy1569318700471","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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MI300系列后续产品将在2025年提升显存容量的回应。又一款AI核弹既然都是Blackwell架构没有跨代，B300的算力提高来自哪里呢？根据这次爆料，主要有三部分：工艺节点，与B200使用同样的台积电4NP，但是全新流片增加功率，GB300和B300 HGX的TDP分别达到1.4KW、1.2KW，相比之下B200系列分别提高0.2KW架构微创新，例如在CPU和GPU之间动态分配功率除了更高FLOPS之外，B300系列的显存也做了升级：从8层堆叠的HBM3E升级到12层（12-Hi HBM3E）显存容量从192GB升级到288GB显存带宽保持不变，仍为8TB/s此外产品交付层面还有一个大变化：GB200系列提供整个Bianca Board，也就包括两颗GPU、一颗CPU、CPU的内存等所有组件都集成在一块PCB版上。△GB200概念图GB300系列将只提供参考板（Reference Board），包括两颗B300 GPU、一颗Grace CPU、HMC（Hybrid Memory Cube），LPCAMM内存模块等组件将由客户自行采购。这给供应链上的OEM和ODM制造商带来了新的机会。为推理大模型打造显存的升级对OpenAI o1/o3一类的推理大模型至关重要，因为推理思维链长度会增加KVCache，影响batch size和延迟。以一个GB300 NVL72“计算单元”为单位考虑时，它使72个GPU能够以极低的延迟处理相同的问题，并共享显存。在此基础上从GB200升级到GB300，还可以带来许多好处：每个思维链的延迟更低实现更长的思维链降低推理成本处理同一问题时，可以搜索更多样本，最终提高模型能力为了解释这些提升，SemiAnalysis举了个更为直观的例子。下图是在不同批处理大小下，使用H100和H200两种GPU处理长序列时，Llama 3.1 405B在FP8精度下的处理速度。输入设置为1000个token、输出19000个token，由此模拟OpenAI o1和o3模型中的思维链。从H100升级到H200，有两个显著改进。一是在所有可比较的batch size中，H200的内存带宽更大（H200 4.8TB/s，H100 3.35TB/s），从而使得处理效率普遍提高了43%。二是H200可运行更高的batch size，这使得其每秒可以生成的token数量增加了3倍，相应地，成本也减少了约3倍。内存增加所带来的效益远不止表面上的这些。众所周知，推理模型响应时间一般更长，显著缩短推理时间可以提高用户体验和使用频率。而且内存升级实现3倍性能提升，成本减少3倍，这一提升速度也远超摩尔定律。除此之外，SemiAnalysis还分析观察到，能力更强和具有明显差异化的模型能收取更高的溢价——前沿模型毛利率超70%，而还在与开源模型竞争的次一级模型毛利率不足20%。当然，英伟达并不是唯一一家能增加内存的芯片公司，但奈何英伟达还有杀手锏NVLink。One More Thing英伟达消费级显卡方面，RTX5090的PCB板也首次曝光了～就在昨天，一张RTX 5090 PCB照片在网上疯转。特点就是超超超大号。结合此前爆料称5090有可能会配备32GB大显存，有望支持8K超高清游戏，实现60fps的流畅游戏体验。网友们直接坐不住。关于5090的发布时间，大伙儿猜测大概会是1月6日老黄CES演讲的时候。","news_type":1,"symbols_score_info":{"NVDA":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1325,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":385044343501312,"gmtCreate":1735044912132,"gmtModify":1735044913996,"author":{"id":"3569893253045018","authorId":"3569893253045018","name":"Burt 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Labs正在通过创新的硅光子解决方案推动AI基础设施的变革。这篇文章将从公司技术、融资背景与市场价值切入，解析这次融资的产业影响与技术趋势。 Part 1 Ayar Labs的技术、 融资与行业吸引力 Ayar Labs是一家专注于硅光子领域的创新企业，其核心技术是光I/O互连解决方案。 通过TeraPHY™光学I/O芯片与Supernova™多波长光源的结合，该技术以光信号取代传统铜线传输数据，大幅提升片外互连的速度和带宽，同时显著降低功耗和延迟。 这一突破为解决数据中心、AI训练集群等复杂计算场景中的数据瓶颈提供了全新路径，特别是在生成式AI和高性能计算(HPC)的应用中表现出巨大潜力。例如，Ayar Labs在2023年展示了全球首个4Tbps的光学解决方案，通过这一高速传输能力为未来的AI集群互连树立了新标杆。 本次D轮融资由AMD、英特尔和英伟达等行业巨头领投，进一步巩固了Ayar Labs的行业影响力。这些企业的参与不仅代表资本市场对硅光子技术的认可，更反映了产业链上游对创新互连技术的迫切需求。 此前，Ayar Labs已获得来自硅谷知名风投和战略合作伙伴的多轮支持，并通过与英特尔、惠普等企业的合作逐步将技术推进至实用阶段。 传统的铜线互连在数据传输速度和能效方面已接近极限，特别是面对不断扩展的AI计算需求和大型封装的复杂性，光I/O逐渐成为不可或缺的解决方案。 Ayar Labs的技术独特之处在于其整体封装设计，使得光学模块可以直接与芯片集成，大幅缩短信号路径并提升性能。这一设计不仅适用于AI领域，还能在未来的数据中心和分布式计算环境中广泛应","listText":"芝能智芯出品 Ayar Labs近日宣布完成1.55亿美元D轮融资，使其总融资额达到3.7亿美元。融资背后，AMD、英特尔、英伟达等多家芯片巨头的参与吸引了产业的广泛关注。 作为一家专注于光I/O互连技术的公司，Ayar Labs正在通过创新的硅光子解决方案推动AI基础设施的变革。这篇文章将从公司技术、融资背景与市场价值切入，解析这次融资的产业影响与技术趋势。 Part 1 Ayar Labs的技术、 融资与行业吸引力 Ayar Labs是一家专注于硅光子领域的创新企业，其核心技术是光I/O互连解决方案。 通过TeraPHY™光学I/O芯片与Supernova™多波长光源的结合，该技术以光信号取代传统铜线传输数据，大幅提升片外互连的速度和带宽，同时显著降低功耗和延迟。 这一突破为解决数据中心、AI训练集群等复杂计算场景中的数据瓶颈提供了全新路径，特别是在生成式AI和高性能计算(HPC)的应用中表现出巨大潜力。例如，Ayar Labs在2023年展示了全球首个4Tbps的光学解决方案，通过这一高速传输能力为未来的AI集群互连树立了新标杆。 本次D轮融资由AMD、英特尔和英伟达等行业巨头领投，进一步巩固了Ayar Labs的行业影响力。这些企业的参与不仅代表资本市场对硅光子技术的认可，更反映了产业链上游对创新互连技术的迫切需求。 此前，Ayar Labs已获得来自硅谷知名风投和战略合作伙伴的多轮支持，并通过与英特尔、惠普等企业的合作逐步将技术推进至实用阶段。 传统的铜线互连在数据传输速度和能效方面已接近极限，特别是面对不断扩展的AI计算需求和大型封装的复杂性，光I/O逐渐成为不可或缺的解决方案。 Ayar Labs的技术独特之处在于其整体封装设计，使得光学模块可以直接与芯片集成，大幅缩短信号路径并提升性能。这一设计不仅适用于AI领域，还能在未来的数据中心和分布式计算环境中广泛应","text":"芝能智芯出品 Ayar Labs近日宣布完成1.55亿美元D轮融资，使其总融资额达到3.7亿美元。融资背后，AMD、英特尔、英伟达等多家芯片巨头的参与吸引了产业的广泛关注。 作为一家专注于光I/O互连技术的公司，Ayar Labs正在通过创新的硅光子解决方案推动AI基础设施的变革。这篇文章将从公司技术、融资背景与市场价值切入，解析这次融资的产业影响与技术趋势。 Part 1 Ayar Labs的技术、 融资与行业吸引力 Ayar Labs是一家专注于硅光子领域的创新企业，其核心技术是光I/O互连解决方案。 通过TeraPHY™光学I/O芯片与Supernova™多波长光源的结合，该技术以光信号取代传统铜线传输数据，大幅提升片外互连的速度和带宽，同时显著降低功耗和延迟。 这一突破为解决数据中心、AI训练集群等复杂计算场景中的数据瓶颈提供了全新路径，特别是在生成式AI和高性能计算(HPC)的应用中表现出巨大潜力。例如，Ayar 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2023年12月中旬完成对Seagen的收购，是辉瑞恢复增长的关键步骤之一。430亿美元的价格标签设定了很高的期望，今天Adcetris在复发/难治性弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）患者中取得成功的消息是朝着正确方向迈出的一步，可能会导致该药物扩展到一个非常大的市场。 自收购Seagen以来，Adcetris取得了首胜 辉瑞从Adcetris的ECHELON-3试验中得到了好消息。Adcetris是Seagen公司的主要商业资产，辉瑞公司现在拥有Seagen公司在美国和加拿大的商业权利，并从美国之外的公司获得专利。并从合作伙伴武田制药公司那里获得来自美国以外地区的销售分成。 ECHELON-3试验招募了DLBCL患者，无论CD30表达如何，并测试了Adcetris与来那度胺（Revlimid）和利妥昔单抗（Rituxan）联合使用，与这两种药物和安慰剂相比，它显示了总生存率的显着改善，无进展生存和总反应率也是如此。 除了安全性符合Adcetris的已知的安全性外，还没有其他细节，需要等待医学会议上公布的数据，以更好地了解其潜力。 辉瑞将与监管机构讨论数据和潜在的监管提交，这是该资产的潜在重大更新，因为它将允许Adcetris从较小的市场（如典型何杰金氏淋巴瘤）扩展。 仅在美国，每年就有超过25,000例DLBCL确诊病例，40%的患者在一线治疗后复发或难治性疾病。在看到数据以及Adcetris联合来那度胺和利妥昔单抗与安慰剂相比的表现之前，估计每年的最高收入贡献为数亿美元。 对于辉瑞这样规模的公司来说，这只是九牛一毛，但这是一个好消息，代表着朝着正确方向迈出的一步，并且证明了Seagen的高价格是合理的。 肿瘤学创新日 辉瑞在2月底举行了","listText":"辉瑞花大价钱收购的Seagen，终于开始开花结果了。有外国分析师认为，肿瘤或许会成为辉瑞新的增长故事。 作者：ONeil Trader 2023年12月中旬完成对Seagen的收购，是辉瑞恢复增长的关键步骤之一。430亿美元的价格标签设定了很高的期望，今天Adcetris在复发/难治性弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）患者中取得成功的消息是朝着正确方向迈出的一步，可能会导致该药物扩展到一个非常大的市场。 自收购Seagen以来，Adcetris取得了首胜 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还没完全站稳脚跟，他希望如日中天的台积电能代工英伟达的显卡，他打电话过去，没人搭理。多年后，他还在向张忠谋抱怨这段往事：“当年给你打电话打不通也没人回，是不是我电话号码记错了？给你公司在美国的销售部门打电话也没人接。”今天，全球科技界恐怕没有几个人敢不接黄仁勋的电话，这个当年求人代工显卡的小伙子被称为“教主”，在3月21日的英伟达GTC大会上，他穿着标志性的黑色皮衣出现台上，说出了石破天惊的一番话：我们正处于AI的“iPhone时刻”。2022年11月，大语言模型ChatGPT问世，预示着能生成自然文章和图像的“生成式AI”将在社会普及，给世界带来颠覆性的改变。而支撑这幅图景的，有英伟达的GPU——AI时代最重要的基础设施之一，GPU提供算力，犹如AI时代的原油。2020年，全世界跑AI的云计算与数据中心，80.6%都在用英伟达的GPU驱动。2021年，英伟达称全球前五百个超算中，七成由它家的芯片驱动，在最新的超算系统中此比例是九成。运行ChatGPT的微软数据中心用了上万块英伟达H100 GPU。后续，预计需要超过3万块英伟达的GPU来维持更高版本的GPT模型运转。如同1970年代的欧派克一限产，全世界的汽车都缺油。现在只要英伟达一断供芯片，管你天高股价、地大营收，全球前十大企业里，至少有一半要地震。黄仁勋和他的算力帝国，已经能扼住时代命脉。这其中，有着通往未来30年的秘密。十年前悄然发生的革命2023年英伟达GTC的主题演讲中，黄仁勋专门提到了生成式AI的飞跃：“十年间，我们从自动判读猫图，进步到能自动生成‘穿太空服的猫在月球漫步’的图片。”图片皮衣老黄真不忘本。无论是","listText":"英伟达无疑是近年新能源、AI热潮的最大赢家，分享一篇好文1990年代中期，黄仁勋30出头，他创办的 <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$</a> 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05:52","market":"us","language":"zh","title":"英伟达四季度游戏业务反弹，一季度收入指引优于预期，盘后涨超8%","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2313207296","media":"李丹","summary":"四季度英伟达游戏收入同比增长降幅不及预期，环比增长16%，一季度总营收指引高于预期。更新中","content":"<html><head></head><body><blockquote>摘要：四季度英伟达总营收和EPS盈利同比下降均较预期缓和，虽然最大收入源数据中心的收入增长超预期放缓至11%，但游戏收入同比增长降幅不及预期，环比增长16%，一季度总营收指引高于预期。赶ChatGPT风潮，英伟达称，其AI云服务可帮助企业定制AI模型。</blockquote><p>刚刚过去的一个季度，美国芯片巨头英伟达的最大收入源数据中心业绩增长超预期放缓，但此前持续拖累公司的另一核心业务游戏的相关收入有所回升，本季度的业绩指引优于市场预期。</p><p>财报公布后，周三收涨近0.5%的英伟达股价在美股盘后迅速拉升，盘后涨幅超过8%。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/947dd944918accc0f575a4bd034b1c26\" tg-width=\"840\" tg-height=\"470\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>四季度营收和EPS盈利同比下降均较预期缓和 毛利率高于预期</p><p>美东时间2月22日周三美股盘后，英伟达公布，在截至公历2023年1月29日的2023财年第四财季（下称四季度），营业收入和每股收益（EPS）都高于华尔街预期:</p><ul><li>四季度营业收入60.5亿美元，同比下降21%，环比前一季度增长2%，处于公司指引区间60亿美元的正负浮动2%水平，分析师预期为60.2亿美元，此前一个季度、即第三财季同比下降17%；全财年营收269.7亿美元，略高于2022财年的269.1亿美元。</li><li>四季度非GAAP口径下调整后EPS为0.88美元，同比下降33%，环比增长52%，分析师预期为0.80美元，第三财季同比下降50%；全财年EPS为3.34美元，较2022财年下降25%。</li><li>四季度非GAAP口径下调整后毛利率为66.1%，符合公司指引66%（上下浮动50个基点），同比2022财年四季度的67%回落0.9个百分点，环比第三财季的56.1%增长10个百分点，分析师预期毛利率为65.8%；全财年毛利率59.2%，较2022财年下降7.6个百分点。</li><li>四季度调整后营业利润22.2亿美元，同比下降40%，仍高于分析师预期的21.6亿美元；全财年营业利润90.4亿美元，较2022财年下降29%。</li><li>四季度自由现金流17.4亿美元，同比下降37%，低于分析师预期的21.6亿美元。</li><li>四季度研发费用19.5亿美元，同比增长33%，调整后营业费用17.8亿美元，同比增长23%，均持平分析师预期。</li></ul><p>英伟达同时公布，四季度通过派息和股票回购回馈股东11.5亿美元，全财年合计回馈104.4亿美元。</p><p>四季度数据中心收入同比增长超预期放缓 游戏收入环比猛增</p><p>分业务看，四季度英伟达的两大核心业务——数据中心和游戏的收入分别保持了各自的增长和下降势头，但数据中心增长放缓程度超过市场预期，游戏的收入同比下降程度不及预期，环比还有10%的增长。全年数据中心总收入两位数猛增，游戏收入剧减近30%。</p><ul><li>四季度数据中心的收入为36.2亿美元，同比增长11%，第三财季同比增长31%，分析师预期38.6亿美元。</li><li>数据中心全财年的营收达到创纪录的150.1亿美元，较2022财年增长41%。</li><li>四季度游戏的收入为18.3亿美元，同比下降46%，环比增长16%，第三财季同比下降50%，分析师预期16亿美元。</li><li>游戏业务全财年营收90.7亿美元，较2022财年下降27%。</li></ul><p>一季度整个营收指引区间高于市场预期</p><p>业绩指引方面，英伟达预计，2024财年第一财季，营收为65亿美元，正负浮动2%，相当于在63.7亿到66.3亿美元之间，整个指导区间都高于市场预期的63.5亿美元。</p><p>英伟达还预计，第一财季GAAP和非GAAP口径下的毛利率为64.1%到66.5%，各自上下浮动50个基点；GAAP和非GAAP口径下的营业费用料将分别为25.3亿和17.8亿美元。</p><p>赶ChatGPT风潮 英伟达AI云服务可帮助企业定制AI模型</p><p>最近ChatGPT掀起新的一波人工智能（AI）热潮，让之前就在开拓AI计算市场的英伟达也成为受益者。发布财报的同时，英伟达本周三介绍了旗下AI云服务产品。</p><p>英伟达表示，公司在和云服务巨头合作，提供人工智能即服务（AIaaS），让企业客户能利用英伟达的全球领先AI平台。客户将能够将能使用英伟达AI的每一层作为云服务使用，包括AI超级计算机、GPU加速的软件库、预训练的生成式AI模型。</p><p>通过自己的浏览器，企业客户将能够通过英伟达DGX Cloud使用英伟达DGX AI超级计算机，英伟达DGX Cloud 已经在甲骨文的Oracle Cloud Infrastructure上提供，微软云Azure、谷歌云平台等和其他云预计很快也会提供。</p><p>在 AI平台的软件层，客户将能够访问英伟达AI Enterprise，训练和部署大型语言模型或其他AI工作。在 AI模型即服务层，英伟达将为希望构建专有生成式AI模型和服务的企业客户提供，可定制的NeMo框架和BioNeMo框架AI模型。</p></body></html>","source":"awtmt_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>英伟达四季度游戏业务反弹，一季度收入指引优于预期，盘后涨超8%</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 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class=\"title\">\n英伟达四季度游戏业务反弹，一季度收入指引优于预期，盘后涨超8%\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n2023-02-23 05:52 北京时间&nbsp;&nbsp;&nbsp;<a href=https://api.jianyuweb.com/apiv1/content/articles/3682560?extract=1><strong>李丹</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>摘要：四季度英伟达总营收和EPS盈利同比下降均较预期缓和，虽然最大收入源数据中心的收入增长超预期放缓至11%，但游戏收入同比增长降幅不及预期，环比增长16%，一季度总营收指引高于预期。赶ChatGPT风潮，英伟达称，其AI云服务可帮助企业定制AI模型。刚刚过去的一个季度，美国芯片巨头英伟达的最大收入源数据中心业绩增长超预期放缓，但此前持续拖累公司的另一核心业务游戏的相关收入有所回升，本季度的业绩...</p>\n\n<a href=\"https://api.jianyuweb.com/apiv1/content/articles/3682560?extract=1\">Web 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毛利率高于预期美东时间2月22日周三美股盘后，英伟达公布，在截至公历2023年1月29日的2023财年第四财季（下称四季度），营业收入和每股收益（EPS）都高于华尔街预期:四季度营业收入60.5亿美元，同比下降21%，环比前一季度增长2%，处于公司指引区间60亿美元的正负浮动2%水平，分析师预期为60.2亿美元，此前一个季度、即第三财季同比下降17%；全财年营收269.7亿美元，略高于2022财年的269.1亿美元。四季度非GAAP口径下调整后EPS为0.88美元，同比下降33%，环比增长52%，分析师预期为0.80美元，第三财季同比下降50%；全财年EPS为3.34美元，较2022财年下降25%。四季度非GAAP口径下调整后毛利率为66.1%，符合公司指引66%（上下浮动50个基点），同比2022财年四季度的67%回落0.9个百分点，环比第三财季的56.1%增长10个百分点，分析师预期毛利率为65.8%；全财年毛利率59.2%，较2022财年下降7.6个百分点。四季度调整后营业利润22.2亿美元，同比下降40%，仍高于分析师预期的21.6亿美元；全财年营业利润90.4亿美元，较2022财年下降29%。四季度自由现金流17.4亿美元，同比下降37%，低于分析师预期的21.6亿美元。四季度研发费用19.5亿美元，同比增长33%，调整后营业费用17.8亿美元，同比增长23%，均持平分析师预期。英伟达同时公布，四季度通过派息和股票回购回馈股东11.5亿美元，全财年合计回馈104.4亿美元。四季度数据中心收入同比增长超预期放缓 游戏收入环比猛增分业务看，四季度英伟达的两大核心业务——数据中心和游戏的收入分别保持了各自的增长和下降势头，但数据中心增长放缓程度超过市场预期，游戏的收入同比下降程度不及预期，环比还有10%的增长。全年数据中心总收入两位数猛增，游戏收入剧减近30%。四季度数据中心的收入为36.2亿美元，同比增长11%，第三财季同比增长31%，分析师预期38.6亿美元。数据中心全财年的营收达到创纪录的150.1亿美元，较2022财年增长41%。四季度游戏的收入为18.3亿美元，同比下降46%，环比增长16%，第三财季同比下降50%，分析师预期16亿美元。游戏业务全财年营收90.7亿美元，较2022财年下降27%。一季度整个营收指引区间高于市场预期业绩指引方面，英伟达预计，2024财年第一财季，营收为65亿美元，正负浮动2%，相当于在63.7亿到66.3亿美元之间，整个指导区间都高于市场预期的63.5亿美元。英伟达还预计，第一财季GAAP和非GAAP口径下的毛利率为64.1%到66.5%，各自上下浮动50个基点；GAAP和非GAAP口径下的营业费用料将分别为25.3亿和17.8亿美元。赶ChatGPT风潮 英伟达AI云服务可帮助企业定制AI模型最近ChatGPT掀起新的一波人工智能（AI）热潮，让之前就在开拓AI计算市场的英伟达也成为受益者。发布财报的同时，英伟达本周三介绍了旗下AI云服务产品。英伟达表示，公司在和云服务巨头合作，提供人工智能即服务（AIaaS），让企业客户能利用英伟达的全球领先AI平台。客户将能够将能使用英伟达AI的每一层作为云服务使用，包括AI超级计算机、GPU加速的软件库、预训练的生成式AI模型。通过自己的浏览器，企业客户将能够通过英伟达DGX Cloud使用英伟达DGX AI超级计算机，英伟达DGX Cloud 已经在甲骨文的Oracle Cloud Infrastructure上提供，微软云Azure、谷歌云平台等和其他云预计很快也会提供。在 AI平台的软件层，客户将能够访问英伟达AI Enterprise，训练和部署大型语言模型或其他AI工作。在 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left;\">根据SemiAnalysis爆料，从第三季度开始，<strong>许多AI巨头已经将订单从B200转移到了B300</strong>（只有微软还在第四季度继续购买了部分B200）。</p><p style=\"text-align: left;\">有不少网友感叹，更新速度实在太快了！</p><p style=\"text-align: left;\">既是解决了此前传闻中B200因设计缺陷被迫推迟的问题，又是对隔壁AMD MI300系列后续产品将在2025年提升显存容量的回应。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0dc1722b58eb13468099c2bac62e47ce\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1064\" tg-height=\"456\"/></p><h2 id=\"id_3472682946\" style=\"text-align: left;\">又一款AI核弹</h2><p style=\"text-align: left;\">既然都是Blackwell架构没有跨代，B300的算力提高来自哪里呢？</p><p style=\"text-align: left;\">根据这次爆料，主要有三部分：</p><ul style=\"list-style-type: square;\"><li><p><strong>工艺节点，</strong>与B200使用同样的台积电4NP，但是全新流片</p></li><li><p><strong>增加功率，</strong>GB300和B300 HGX的TDP分别达到1.4KW、1.2KW，相比之下B200系列分别提高0.2KW</p></li><li><p><strong>架构微创新，</strong>例如在CPU和GPU之间动态分配功率</p></li></ul><p style=\"text-align: left;\">除了更高FLOPS之外，B300系列的显存也做了升级：</p><ul style=\"list-style-type: square;\"><li><p>从8层堆叠的<strong>HBM3E</strong>升级到12层（12-Hi HBM3E）</p></li><li><p><strong>显存容量</strong>从192GB升级到288GB</p></li><li><p><strong>显存带宽</strong>保持不变，仍为8TB/s</p></li></ul><p style=\"text-align: left;\">此外产品交付层面还有一个大变化：</p><p style=\"text-align: left;\">GB200系列提供整个<strong>Bianca Board</strong>，也就包括两颗GPU、一颗CPU、CPU的内存等所有组件都集成在一块PCB版上。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/262abf69a417b8ad4b4fe50f47dc1345\" alt=\"△GB200概念图\" title=\"△GB200概念图\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"608\"/><span>△GB200概念图</span></p><p style=\"text-align: left;\">GB300系列将只提供<strong>参考板</strong>（Reference Board），包括两颗B300 GPU、一颗Grace CPU、HMC（Hybrid Memory Cube），<strong>LPCAMM内存模块等组件将由客户自行采购</strong>。</p><p style=\"text-align: left;\">这给供应链上的OEM和ODM制造商带来了新的机会。</p><h2 id=\"id_1947192978\" style=\"text-align: left;\">为推理大模型打造</h2><p style=\"text-align: left;\">显存的升级对OpenAI o1/o3一类的推理大模型至关重要，因为<strong>推理思维链长度会增加KVCache</strong>，影响batch size和延迟。</p><p style=\"text-align: left;\">以一个GB300 NVL72“计算单元”为单位考虑时，<strong>它使72个GPU能够以极低的延迟处理相同的问题，并共享显存</strong>。</p><p style=\"text-align: left;\">在此基础上从GB200升级到GB300，还可以带来许多好处：</p><ul style=\"list-style-type: square;\"><li><p>每个思维链的延迟更低</p></li><li><p>实现更长的思维链</p></li><li><p>降低推理成本</p></li><li><p>处理同一问题时，可以搜索更多样本，最终提高模型能力</p></li></ul><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c6ede47651ca86916acaab778d3b6b4c\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"934\" tg-height=\"926\"/></p><p style=\"text-align: left;\">为了解释这些提升，SemiAnalysis举了个更为直观的例子。</p><p style=\"text-align: left;\">下图是在不同批处理大小下，使用H100和H200两种GPU处理长序列时，Llama 3.1 405B在FP8精度下的处理速度。</p><p style=\"text-align: left;\">输入设置为1000个token、输出19000个token，由此模拟OpenAI o1和o3模型中的思维链。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9b2bd9895782829d037932bc532e22d6\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"909\"/></p><p style=\"text-align: left;\">从H100升级到H200，有两个显著改进。</p><p style=\"text-align: left;\">一是在所有可比较的batch size中，H200的内存带宽更大（H200 4.8TB/s，H100 3.35TB/s），从而使得处理效率普遍提高了43%。</p><p style=\"text-align: left;\">二是H200可运行更高的batch size，这使得其每秒可以生成的token数量增加了3倍，相应地，成本也减少了约3倍。</p><p style=\"text-align: left;\">内存增加所带来的效益远不止表面上的这些。</p><p style=\"text-align: left;\">众所周知，推理模型响应时间一般更长，显著缩短推理时间可以提高用户体验和使用频率。</p><p style=\"text-align: left;\">而且内存升级实现3倍性能提升，成本减少3倍，这一提升速度也远超摩尔定律。</p><p style=\"text-align: left;\">除此之外，SemiAnalysis还分析观察到，能力更强和具有明显差异化的模型能收取更高的溢价——</p><p style=\"text-align: left;\">前沿模型毛利率超70%，而还在与开源模型竞争的次一级模型毛利率不足20%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/971b41b1bd146a1ffc0f841ce14c5f53\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"232\" tg-height=\"232\"/></p><p style=\"text-align: left;\">当然，英伟达并不是唯一一家能增加内存的芯片公司，但奈何英伟达还有杀手锏<strong>NVLink</strong>。</p><h2 id=\"id_2492167468\" style=\"text-align: left;\">One More Thing</h2><p style=\"text-align: left;\">英伟达消费级显卡方面，RTX5090的PCB板也首次曝光了～</p><p style=\"text-align: left;\">就在昨天，一张RTX 5090 PCB照片在网上疯转。</p><p style=\"text-align: left;\">特点就是超超超大号。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/59e9064e23e7fce44e6485fab4e3e0ae\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"944\" tg-height=\"1262\"/></p><p style=\"text-align: left;\">结合此前爆料称5090有可能会配备<strong>32GB大显存</strong>，有望支持8K超高清游戏，实现60fps的流畅游戏体验。</p><p style=\"text-align: left;\">网友们直接坐不住。</p><p style=\"text-align: left;\">关于5090的发布时间，大伙儿猜测大概会是1月6日老黄CES演讲的时候。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4e094bf588d8b1240f033628a88c4dc9\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"822\"/></p></body></html>","source":"lsy1569318700471","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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MI300系列后续产品将在2025年提升显存容量的回应。又一款AI核弹既然都是Blackwell架构没有跨代，B300的算力提高来自哪里呢？根据这次爆料，主要有三部分：工艺节点，与B200使用同样的台积电4NP，但是全新流片增加功率，GB300和B300 HGX的TDP分别达到1.4KW、1.2KW，相比之下B200系列分别提高0.2KW架构微创新，例如在CPU和GPU之间动态分配功率除了更高FLOPS之外，B300系列的显存也做了升级：从8层堆叠的HBM3E升级到12层（12-Hi HBM3E）显存容量从192GB升级到288GB显存带宽保持不变，仍为8TB/s此外产品交付层面还有一个大变化：GB200系列提供整个Bianca Board，也就包括两颗GPU、一颗CPU、CPU的内存等所有组件都集成在一块PCB版上。△GB200概念图GB300系列将只提供参考板（Reference Board），包括两颗B300 GPU、一颗Grace CPU、HMC（Hybrid Memory Cube），LPCAMM内存模块等组件将由客户自行采购。这给供应链上的OEM和ODM制造商带来了新的机会。为推理大模型打造显存的升级对OpenAI o1/o3一类的推理大模型至关重要，因为推理思维链长度会增加KVCache，影响batch size和延迟。以一个GB300 NVL72“计算单元”为单位考虑时，它使72个GPU能够以极低的延迟处理相同的问题，并共享显存。在此基础上从GB200升级到GB300，还可以带来许多好处：每个思维链的延迟更低实现更长的思维链降低推理成本处理同一问题时，可以搜索更多样本，最终提高模型能力为了解释这些提升，SemiAnalysis举了个更为直观的例子。下图是在不同批处理大小下，使用H100和H200两种GPU处理长序列时，Llama 3.1 405B在FP8精度下的处理速度。输入设置为1000个token、输出19000个token，由此模拟OpenAI o1和o3模型中的思维链。从H100升级到H200，有两个显著改进。一是在所有可比较的batch size中，H200的内存带宽更大（H200 4.8TB/s，H100 3.35TB/s），从而使得处理效率普遍提高了43%。二是H200可运行更高的batch 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Labs正在通过创新的硅光子解决方案推动AI基础设施的变革。这篇文章将从公司技术、融资背景与市场价值切入，解析这次融资的产业影响与技术趋势。 Part 1 Ayar Labs的技术、 融资与行业吸引力 Ayar Labs是一家专注于硅光子领域的创新企业，其核心技术是光I/O互连解决方案。 通过TeraPHY™光学I/O芯片与Supernova™多波长光源的结合，该技术以光信号取代传统铜线传输数据，大幅提升片外互连的速度和带宽，同时显著降低功耗和延迟。 这一突破为解决数据中心、AI训练集群等复杂计算场景中的数据瓶颈提供了全新路径，特别是在生成式AI和高性能计算(HPC)的应用中表现出巨大潜力。例如，Ayar Labs在2023年展示了全球首个4Tbps的光学解决方案，通过这一高速传输能力为未来的AI集群互连树立了新标杆。 本次D轮融资由AMD、英特尔和英伟达等行业巨头领投，进一步巩固了Ayar Labs的行业影响力。这些企业的参与不仅代表资本市场对硅光子技术的认可，更反映了产业链上游对创新互连技术的迫切需求。 此前，Ayar Labs已获得来自硅谷知名风投和战略合作伙伴的多轮支持，并通过与英特尔、惠普等企业的合作逐步将技术推进至实用阶段。 传统的铜线互连在数据传输速度和能效方面已接近极限，特别是面对不断扩展的AI计算需求和大型封装的复杂性，光I/O逐渐成为不可或缺的解决方案。 Ayar Labs的技术独特之处在于其整体封装设计，使得光学模块可以直接与芯片集成，大幅缩短信号路径并提升性能。这一设计不仅适用于AI领域，还能在未来的数据中心和分布式计算环境中广泛应","listText":"芝能智芯出品 Ayar Labs近日宣布完成1.55亿美元D轮融资，使其总融资额达到3.7亿美元。融资背后，AMD、英特尔、英伟达等多家芯片巨头的参与吸引了产业的广泛关注。 作为一家专注于光I/O互连技术的公司，Ayar Labs正在通过创新的硅光子解决方案推动AI基础设施的变革。这篇文章将从公司技术、融资背景与市场价值切入，解析这次融资的产业影响与技术趋势。 Part 1 Ayar Labs的技术、 融资与行业吸引力 Ayar Labs是一家专注于硅光子领域的创新企业，其核心技术是光I/O互连解决方案。 通过TeraPHY™光学I/O芯片与Supernova™多波长光源的结合，该技术以光信号取代传统铜线传输数据，大幅提升片外互连的速度和带宽，同时显著降低功耗和延迟。 这一突破为解决数据中心、AI训练集群等复杂计算场景中的数据瓶颈提供了全新路径，特别是在生成式AI和高性能计算(HPC)的应用中表现出巨大潜力。例如，Ayar Labs在2023年展示了全球首个4Tbps的光学解决方案，通过这一高速传输能力为未来的AI集群互连树立了新标杆。 本次D轮融资由AMD、英特尔和英伟达等行业巨头领投，进一步巩固了Ayar Labs的行业影响力。这些企业的参与不仅代表资本市场对硅光子技术的认可，更反映了产业链上游对创新互连技术的迫切需求。 此前，Ayar Labs已获得来自硅谷知名风投和战略合作伙伴的多轮支持，并通过与英特尔、惠普等企业的合作逐步将技术推进至实用阶段。 传统的铜线互连在数据传输速度和能效方面已接近极限，特别是面对不断扩展的AI计算需求和大型封装的复杂性，光I/O逐渐成为不可或缺的解决方案。 Ayar Labs的技术独特之处在于其整体封装设计，使得光学模块可以直接与芯片集成，大幅缩短信号路径并提升性能。这一设计不仅适用于AI领域，还能在未来的数据中心和分布式计算环境中广泛应","text":"芝能智芯出品 Ayar Labs近日宣布完成1.55亿美元D轮融资，使其总融资额达到3.7亿美元。融资背后，AMD、英特尔、英伟达等多家芯片巨头的参与吸引了产业的广泛关注。 作为一家专注于光I/O互连技术的公司，Ayar Labs正在通过创新的硅光子解决方案推动AI基础设施的变革。这篇文章将从公司技术、融资背景与市场价值切入，解析这次融资的产业影响与技术趋势。 Part 1 Ayar Labs的技术、 融资与行业吸引力 Ayar Labs是一家专注于硅光子领域的创新企业，其核心技术是光I/O互连解决方案。 通过TeraPHY™光学I/O芯片与Supernova™多波长光源的结合，该技术以光信号取代传统铜线传输数据，大幅提升片外互连的速度和带宽，同时显著降低功耗和延迟。 这一突破为解决数据中心、AI训练集群等复杂计算场景中的数据瓶颈提供了全新路径，特别是在生成式AI和高性能计算(HPC)的应用中表现出巨大潜力。例如，Ayar 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2023年12月中旬完成对Seagen的收购，是辉瑞恢复增长的关键步骤之一。430亿美元的价格标签设定了很高的期望，今天Adcetris在复发/难治性弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）患者中取得成功的消息是朝着正确方向迈出的一步，可能会导致该药物扩展到一个非常大的市场。 自收购Seagen以来，Adcetris取得了首胜 辉瑞从Adcetris的ECHELON-3试验中得到了好消息。Adcetris是Seagen公司的主要商业资产，辉瑞公司现在拥有Seagen公司在美国和加拿大的商业权利，并从美国之外的公司获得专利。并从合作伙伴武田制药公司那里获得来自美国以外地区的销售分成。 ECHELON-3试验招募了DLBCL患者，无论CD30表达如何，并测试了Adcetris与来那度胺（Revlimid）和利妥昔单抗（Rituxan）联合使用，与这两种药物和安慰剂相比，它显示了总生存率的显着改善，无进展生存和总反应率也是如此。 除了安全性符合Adcetris的已知的安全性外，还没有其他细节，需要等待医学会议上公布的数据，以更好地了解其潜力。 辉瑞将与监管机构讨论数据和潜在的监管提交，这是该资产的潜在重大更新，因为它将允许Adcetris从较小的市场（如典型何杰金氏淋巴瘤）扩展。 仅在美国，每年就有超过25,000例DLBCL确诊病例，40%的患者在一线治疗后复发或难治性疾病。在看到数据以及Adcetris联合来那度胺和利妥昔单抗与安慰剂相比的表现之前，估计每年的最高收入贡献为数亿美元。 对于辉瑞这样规模的公司来说，这只是九牛一毛，但这是一个好消息，代表着朝着正确方向迈出的一步，并且证明了Seagen的高价格是合理的。 肿瘤学创新日 辉瑞在2月底举行了","listText":"辉瑞花大价钱收购的Seagen，终于开始开花结果了。有外国分析师认为，肿瘤或许会成为辉瑞新的增长故事。 作者：ONeil Trader 2023年12月中旬完成对Seagen的收购，是辉瑞恢复增长的关键步骤之一。430亿美元的价格标签设定了很高的期望，今天Adcetris在复发/难治性弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）患者中取得成功的消息是朝着正确方向迈出的一步，可能会导致该药物扩展到一个非常大的市场。 自收购Seagen以来，Adcetris取得了首胜 辉瑞从Adcetris的ECHELON-3试验中得到了好消息。Adcetris是Seagen公司的主要商业资产，辉瑞公司现在拥有Seagen公司在美国和加拿大的商业权利，并从美国之外的公司获得专利。并从合作伙伴武田制药公司那里获得来自美国以外地区的销售分成。 ECHELON-3试验招募了DLBCL患者，无论CD30表达如何，并测试了Adcetris与来那度胺（Revlimid）和利妥昔单抗（Rituxan）联合使用，与这两种药物和安慰剂相比，它显示了总生存率的显着改善，无进展生存和总反应率也是如此。 除了安全性符合Adcetris的已知的安全性外，还没有其他细节，需要等待医学会议上公布的数据，以更好地了解其潜力。 辉瑞将与监管机构讨论数据和潜在的监管提交，这是该资产的潜在重大更新，因为它将允许Adcetris从较小的市场（如典型何杰金氏淋巴瘤）扩展。 仅在美国，每年就有超过25,000例DLBCL确诊病例，40%的患者在一线治疗后复发或难治性疾病。在看到数据以及Adcetris联合来那度胺和利妥昔单抗与安慰剂相比的表现之前，估计每年的最高收入贡献为数亿美元。 对于辉瑞这样规模的公司来说，这只是九牛一毛，但这是一个好消息，代表着朝着正确方向迈出的一步，并且证明了Seagen的高价格是合理的。 肿瘤学创新日 辉瑞在2月底举行了","text":"辉瑞花大价钱收购的Seagen，终于开始开花结果了。有外国分析师认为，肿瘤或许会成为辉瑞新的增长故事。 作者：ONeil Trader 2023年12月中旬完成对Seagen的收购，是辉瑞恢复增长的关键步骤之一。430亿美元的价格标签设定了很高的期望，今天Adcetris在复发/难治性弥漫性大B细胞淋巴瘤（DLBCL）患者中取得成功的消息是朝着正确方向迈出的一步，可能会导致该药物扩展到一个非常大的市场。 自收购Seagen以来，Adcetris取得了首胜 辉瑞从Adcetris的ECHELON-3试验中得到了好消息。Adcetris是Seagen公司的主要商业资产，辉瑞公司现在拥有Seagen公司在美国和加拿大的商业权利，并从美国之外的公司获得专利。并从合作伙伴武田制药公司那里获得来自美国以外地区的销售分成。 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还没完全站稳脚跟，他希望如日中天的台积电能代工英伟达的显卡，他打电话过去，没人搭理。多年后，他还在向张忠谋抱怨这段往事：“当年给你打电话打不通也没人回，是不是我电话号码记错了？给你公司在美国的销售部门打电话也没人接。”今天，全球科技界恐怕没有几个人敢不接黄仁勋的电话，这个当年求人代工显卡的小伙子被称为“教主”，在3月21日的英伟达GTC大会上，他穿着标志性的黑色皮衣出现台上，说出了石破天惊的一番话：我们正处于AI的“iPhone时刻”。2022年11月，大语言模型ChatGPT问世，预示着能生成自然文章和图像的“生成式AI”将在社会普及，给世界带来颠覆性的改变。而支撑这幅图景的，有英伟达的GPU——AI时代最重要的基础设施之一，GPU提供算力，犹如AI时代的原油。2020年，全世界跑AI的云计算与数据中心，80.6%都在用英伟达的GPU驱动。2021年，英伟达称全球前五百个超算中，七成由它家的芯片驱动，在最新的超算系统中此比例是九成。运行ChatGPT的微软数据中心用了上万块英伟达H100 GPU。后续，预计需要超过3万块英伟达的GPU来维持更高版本的GPT模型运转。如同1970年代的欧派克一限产，全世界的汽车都缺油。现在只要英伟达一断供芯片，管你天高股价、地大营收，全球前十大企业里，至少有一半要地震。黄仁勋和他的算力帝国，已经能扼住时代命脉。这其中，有着通往未来30年的秘密。十年前悄然发生的革命2023年英伟达GTC的主题演讲中，黄仁勋专门提到了生成式AI的飞跃：“十年间，我们从自动判读猫图，进步到能自动生成‘穿太空服的猫在月球漫步’的图片。”图片皮衣老黄真不忘本。无论是","listText":"英伟达无疑是近年新能源、AI热潮的最大赢家，分享一篇好文1990年代中期，黄仁勋30出头，他创办的 <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">$英伟达(NVDA)$</a> 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还没完全站稳脚跟，他希望如日中天的台积电能代工英伟达的显卡，他打电话过去，没人搭理。多年后，他还在向张忠谋抱怨这段往事：“当年给你打电话打不通也没人回，是不是我电话号码记错了？给你公司在美国的销售部门打电话也没人接。”今天，全球科技界恐怕没有几个人敢不接黄仁勋的电话，这个当年求人代工显卡的小伙子被称为“教主”，在3月21日的英伟达GTC大会上，他穿着标志性的黑色皮衣出现台上，说出了石破天惊的一番话：我们正处于AI的“iPhone时刻”。2022年11月，大语言模型ChatGPT问世，预示着能生成自然文章和图像的“生成式AI”将在社会普及，给世界带来颠覆性的改变。而支撑这幅图景的，有英伟达的GPU——AI时代最重要的基础设施之一，GPU提供算力，犹如AI时代的原油。2020年，全世界跑AI的云计算与数据中心，80.6%都在用英伟达的GPU驱动。2021年，英伟达称全球前五百个超算中，七成由它家的芯片驱动，在最新的超算系统中此比例是九成。运行ChatGPT的微软数据中心用了上万块英伟达H100 GPU。后续，预计需要超过3万块英伟达的GPU来维持更高版本的GPT模型运转。如同1970年代的欧派克一限产，全世界的汽车都缺油。现在只要英伟达一断供芯片，管你天高股价、地大营收，全球前十大企业里，至少有一半要地震。黄仁勋和他的算力帝国，已经能扼住时代命脉。这其中，有着通往未来30年的秘密。十年前悄然发生的革命2023年英伟达GTC的主题演讲中，黄仁勋专门提到了生成式AI的飞跃：“十年间，我们从自动判读猫图，进步到能自动生成‘穿太空服的猫在月球漫步’的图片。”图片皮衣老黄真不忘本。无论是","images":[{"img":"https://static.tigerbbs.com/ff0b70abdbcdb75208bbf44e535eda5d","width":"1027","height":"513"},{"img":"https://static.tigerbbs.com/998d0c20131375e21f2dcc4d42a59f91","width":"829","height":"255"},{"img":"https://static.tigerbbs.com/5d8e48a22c9ec45b2bd28d335c91ffd5","width":"560","height":"474"}],"top":1,"highlighted":1,"essential":2,"paper":2,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/651608659","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":0,"authorTweetTopStatus":1,"verified":1,"comments":[],"imageCount":9,"langContent":"CN","totalScore":0},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2675,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":624259712,"gmtCreate":1677510036736,"gmtModify":1677512171793,"author":{"id":"3569893253045018","authorId":"3569893253045018","name":"Burt 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毛利率高于预期</p><p>美东时间2月22日周三美股盘后，英伟达公布，在截至公历2023年1月29日的2023财年第四财季（下称四季度），营业收入和每股收益（EPS）都高于华尔街预期:</p><ul><li>四季度营业收入60.5亿美元，同比下降21%，环比前一季度增长2%，处于公司指引区间60亿美元的正负浮动2%水平，分析师预期为60.2亿美元，此前一个季度、即第三财季同比下降17%；全财年营收269.7亿美元，略高于2022财年的269.1亿美元。</li><li>四季度非GAAP口径下调整后EPS为0.88美元，同比下降33%，环比增长52%，分析师预期为0.80美元，第三财季同比下降50%；全财年EPS为3.34美元，较2022财年下降25%。</li><li>四季度非GAAP口径下调整后毛利率为66.1%，符合公司指引66%（上下浮动50个基点），同比2022财年四季度的67%回落0.9个百分点，环比第三财季的56.1%增长10个百分点，分析师预期毛利率为65.8%；全财年毛利率59.2%，较2022财年下降7.6个百分点。</li><li>四季度调整后营业利润22.2亿美元，同比下降40%，仍高于分析师预期的21.6亿美元；全财年营业利润90.4亿美元，较2022财年下降29%。</li><li>四季度自由现金流17.4亿美元，同比下降37%，低于分析师预期的21.6亿美元。</li><li>四季度研发费用19.5亿美元，同比增长33%，调整后营业费用17.8亿美元，同比增长23%，均持平分析师预期。</li></ul><p>英伟达同时公布，四季度通过派息和股票回购回馈股东11.5亿美元，全财年合计回馈104.4亿美元。</p><p>四季度数据中心收入同比增长超预期放缓 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