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我模拟60成本还没回本

油价飙升助推西方石油股价反弹，巴菲特“失手股”或迎翻身契机

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华尔街最大的特斯拉多头喊话：抛售过度了！

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start;\">尽管“马斯克与特朗普的紧密关联及DOGE引发了市场对特斯拉品牌的重大担忧”，但该团队估计，全球范围内仅有不到5%的特斯拉销量可能受此影响。</p><p>特斯拉欧洲的销量一直在下滑，尤其在德国，上个月销量暴跌76%。而最近，其第二大市场中国二月份的销量也下降了49%。</p><p>虽然Wedbush的分析师没有详细说明他们如何得出5%的风险数字，但根据FactSet的估计，欧洲在特斯拉的收入构成中所占比例较小——德国仅占2.2%，英国占1.7%。然而，美国作为其最大市场，也曾爆发过反马斯克和反特斯拉的活动。</p><p>尽管如此，艾夫斯和他的团队坚信，马斯克将在2025年期间“更好地平衡在DOGE与特斯拉/SpaceX之间的时间分配，一些分散注意力的因素将会逐渐消退。”</p><p>他们认为，与其因当前围绕马斯克政治参与而产生的紧张局势而焦虑，不如让投资者关注股票的真正价值所在——那就是公司刚刚启动的巨大创新和技术周期。他们表示：“我们相信，自动驾驶技术和Optimus将占据特斯拉故事中90%的估值，并将打造一家市值超过2万亿美元的公司。”</p><p>此外，分析师预计，除了今年六月在奥斯汀推出无人监管的FSD（全自动驾驶系统）外，特斯拉在夏季前还将推出一款成本更低、售价低于3.5万美元的新车型，以激发市场上被压抑的消费需求。</p><p>在更为积极的一方，TD Cowen的分析师Itay Michaeli在接手特斯拉股票的研究后，给予其新的买入评级，并将目标价定在388美元，此前TD Cowen对该股票的评级为“持有”。Michaeli表示，股价的回调正是他们对该股票持更为乐观观点的一部分，同时还有几个潜在催化因素可能在今年推动股价上涨。</p><p><em>文章源自MarketWatch《The biggest Tesla bull on Wall Street says the selloff over Musk’s politics is overdone》</em></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; 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Saylor决定，这家小型企业软件制造商需要走上一条不同的生存之路。在过去四年里，该公司积累的比特币目前价值超过410亿美元。与此同时，MicroStrategy在10月底宣布了一项名为“21/21”的计划，即在未来三年内筹集420亿美元资金——通过股权和债务各融资210亿美元，以购买更多的比特币。MicroStrategy加快了购买比特币的速度。该公司花了近一年的时间才积累了最初的10万个比特币，但从30万个比特币到40万个比特币只用了两周的时间。由于持有大量比特币，MicroStrategy所持比特币的价值已经超过了英伟达(NVDA.US)持有的现金。但值得注意的是，在购买比特币的过去五周的其中四周，MicroStrategy是以高于比特币平均价格的水平购买。MicroStrategy今年以来股价飙升近500%，刺激了投资者对该股的需求，该股也是今年波动最大的美股之一。数据显示，自去年12月以来，比特币已飙升逾130%。然而，对MicroStrategy来说，风险在于加密货币长达一年的大规模反弹可能会逆转，在这种情况下，对其价值的杠杆化押注可能会给其所有者带来严重后果。实际上，知名做空机构香橼研究在11月底就指出MicroStrategy“过热”。香橼研究分析师Andrew Left在社交媒体平台X上表示，MicroStrategy已几乎转变为比特币投资基金，针对该公司进行了做空。随着比特币ETF的推出，投资者可以直接投资于比特币基金，而无需通过MicroStrategy的股票作为替代选项。香橼研究指出，在Michael Saylor的领导下，MicroStrategy大规模购买比特币，甚至通过发债融资。Michael Saylor利用资本市场融资对比特币的狂热追捧，这也推动了MicroStrategy股价今年暴涨。但香橼研究认为，这看起来更像是电子游戏中无限金钱故障的企业融资版本——利润丰厚，令人上瘾，而且可能不可持续。Presto research研究分析师Min Jung表示，MicroStrategy依赖比特币来满足其财务需求的行为可能存在风险。他表示：“目前，比特币的有利价格走势使MicroStrategy能够维持一个积极的反馈循环——MicroStrategy股价上涨可以增加融资，为进一步购买比特币提供资金，从而推高比特币的价格和公司股票价值。虽然这种策略在牛市期间有效，但其可持续性在很大程度上取决于比特币的持续升值。”MicroStrategy在10月31日的备案文件中也曾表示：“比特币市值的大幅下跌可能会对我们的财务状况产生重大不利影响，可能给我们的业务运营带来流动性和信用风险，因为除了企业分析软件业务产生的收入外，我们获得现金的手段有限。”加密货币交易所Bitget的首席执行官Gracy Chen表示，如果比特币价格突然下跌，MicroStrategy偿还日益增长的债务的能力可能会受到威胁，且这一事件的影响可能会扩大到公司之外。他表示：“该公司持有的大量比特币也造成了市场集中风险，任何大规模抛售都可能导致价格大幅波动，这不仅会影响比特币，还会影响整个加密货币生态系统。”","news_type":1,"symbols_score_info":{"MSTR":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1833,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":367496859377792,"gmtCreate":1730733501719,"gmtModify":1730733503366,"author":{"id":"3570505260161011","authorId":"3570505260161011","name":"nemo2020","avatar":"https://static.tigerbbs.com/87d29f52f8bd1be28d88063b626f7aa1","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3570505260161011","authorIdStr":"3570505260161011"},"themes":[],"htmlText":"川川快上台吧","listText":"川川快上台吧","text":"川川快上台吧","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/367496859377792","repostId":"2480830931","repostType":2,"repost":{"id":"2480830931","kind":"news","pubTimestamp":1730721354,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2480830931?lang=&edition=full","pubTime":"2024-11-04 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tg-width=\"695\" tg-height=\"389\"/></p><p>摩根士丹利表示，如果哈里斯入主白宫，而国会出现分裂，受关税影响的消费股和可再生能源股可能在短期内表现出色。在这种情况下，利率下降也可能有利于对住房敏感的消费类股，而金融、工业和对大宗商品敏感的行业可能表现不佳。</p><p>摩根大通的Mislav Matejka团队也提醒股票投资者密切关注债券市场。</p><p>摩根大通策略师们表示，投资者的股票仓位高于2016年，因为人们普遍预计特朗普将获胜，市场将做出积极反应。</p><p>策略师们表示：“尽管股市可能会在特朗普获胜后出现反弹，与2016年的模式一致，但上涨趋势的可持续性可能取决于债券收益率的反应程度。”</p><p>他们表示，如果哈里斯获胜，企业税路径的不确定性将在短期内增加，不过中期来看，关税风险的降低可能会给股市带来支撑。</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>美国大选后股市怎么走？大摩小摩达成共识：得看美债收益率“脸色”</title>\n<style 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start;\">如戰友夠年資的話，應該知道Greenspan年代的聯儲局政策比較不透明，對外講話模稜兩可，市場難以捉摸，所以經常有出其不意的行動，以達控制通脹及救市嘅目的；但自伯南克開始，作風已轉為公開透明，盡量不會給市場驚嚇，每有大動作都會給市場足夠時間去消化。大家再回看那幾次的緊急減息，現時回看都知道全是大大大大鑊之事，但今次呢？就業市場放緩，日圓利差交易拆倉令市場恐慌，如果在此時緊急減息，以近十多年的聯儲局作風，市場未必因此而轉穩，更加會懷疑聯儲局看到一些市場未察覺到的大問題，如真的出現無預警的減息，實在應該全面清倉，一股不留。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/a9125a3682f1cd9cbfd27273a9289a8d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"705\" tg-height=\"470\"/></p><p>自伯南克開始，聯儲局作風已轉為公開透明，盡量不會給市場驚嚇。 (SAUL LOEB via Getty Images)</p><p style=\"text-align: start;\">在鮑威爾任內，其實也出現過2021年的Archegos Capital爆倉事件，2022年Credit Suisse的危機，2023年Silicon Valley Bank（SVB）瞬間清盤及被接管，每一次市場都會傳出需要緊急減息救市，以確保流動性及市場信心。而2023年初當SVB出問題，當時正值加息周期，而3月那次議息更在SVB爆煲後，市場普遍希望聯儲局可暫緩加息，讓當時的銀行體系有喘息的機會，但結果呢，聯儲局採用了其他政策穩住市場，但3月議息時還是繼續加。</p><p style=\"text-align: start;\">即使戰友對十幾年前的事不太認識，但也應該記得近兩年的發展，如果我們冷靜下來去分析，應該知道拆倉呀就業市場放慢呀，在聯儲局眼中，暫時並不算是大危機，所以不要看到有傳媒轉載，就天真的相信會有緊急減息啊。</p></body></html>","source":"lsy1584348713084","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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href=https://hk.finance.yahoo.com/news/%E5%A4%A7%E8%8C%B6%E9%A3%AF%E2%94%82%E5%A6%82%E7%B7%8A%E6%80%A5%E6%B8%9B%E6%81%AF%E5%BF%85%E9%A0%88%E4%B8%80%E8%82%A1%E4%B8%8D%E7%95%99%EF%BC%88%E9%9D%92%E5%86%B0%EF%BC%89-000041606.html><strong>yahoo</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>早兩日當全球金融市場兵荒馬亂之際，市場上忽然有聲音說美國經濟將陷衰退，聯儲局為免經濟硬着陸，會考慮在非議息日期提前減息，正確來說叫emergency cut，以維持市場信心，當日亦有美資行以此為題出報告，由於當天實在太恐慌，不少傳媒均有引用該報告，霎時間好像變了主流意見。有「聯儲局傳聲筒」之稱的華爾街日報著名記者Nick Timiraos就指出，「rate cut in between Fed ...</p>\n\n<a href=\"https://hk.finance.yahoo.com/news/%E5%A4%A7%E8%8C%B6%E9%A3%AF%E2%94%82%E5%A6%82%E7%B7%8A%E6%80%A5%E6%B8%9B%E6%81%AF%E5%BF%85%E9%A0%88%E4%B8%80%E8%82%A1%E4%B8%8D%E7%95%99%EF%BC%88%E9%9D%92%E5%86%B0%EF%BC%89-000041606.html\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://community-static.tradeup.com/news/a9125a3682f1cd9cbfd27273a9289a8d","relate_stocks":{".SPX":"S&P 500 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Bernanke）時代，Covid時已是現任的鮑威爾作決定。如戰友夠年資的話，應該知道Greenspan年代的聯儲局政策比較不透明，對外講話模稜兩可，市場難以捉摸，所以經常有出其不意的行動，以達控制通脹及救市嘅目的；但自伯南克開始，作風已轉為公開透明，盡量不會給市場驚嚇，每有大動作都會給市場足夠時間去消化。大家再回看那幾次的緊急減息，現時回看都知道全是大大大大鑊之事，但今次呢？就業市場放緩，日圓利差交易拆倉令市場恐慌，如果在此時緊急減息，以近十多年的聯儲局作風，市場未必因此而轉穩，更加會懷疑聯儲局看到一些市場未察覺到的大問題，如真的出現無預警的減息，實在應該全面清倉，一股不留。自伯南克開始，聯儲局作風已轉為公開透明，盡量不會給市場驚嚇。 (SAUL LOEB via Getty Images)在鮑威爾任內，其實也出現過2021年的Archegos Capital爆倉事件，2022年Credit Suisse的危機，2023年Silicon Valley Bank（SVB）瞬間清盤及被接管，每一次市場都會傳出需要緊急減息救市，以確保流動性及市場信心。而2023年初當SVB出問題，當時正值加息周期，而3月那次議息更在SVB爆煲後，市場普遍希望聯儲局可暫緩加息，讓當時的銀行體系有喘息的機會，但結果呢，聯儲局採用了其他政策穩住市場，但3月議息時還是繼續加。即使戰友對十幾年前的事不太認識，但也應該記得近兩年的發展，如果我們冷靜下來去分析，應該知道拆倉呀就業市場放慢呀，在聯儲局眼中，暫時並不算是大危機，所以不要看到有傳媒轉載，就天真的相信會有緊急減息啊。","news_type":1,"symbols_score_info":{".SPX":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1458,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":212208029106448,"gmtCreate":1692839447870,"gmtModify":1692842737290,"author":{"id":"3570505260161011","authorId":"3570505260161011","name":"nemo2020","avatar":"https://static.tigerbbs.com/87d29f52f8bd1be28d88063b626f7aa1","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3570505260161011","authorIdStr":"3570505260161011"},"themes":[],"htmlText":"黄仁勋 我的超人","listText":"黄仁勋 我的超人","text":"黄仁勋 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href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>GPU，谁就是云公司</h2><p>关于英伟达总有新的消息让你惊讶。</p><p>最近的一则来自美国的一家云初创公司 CoreWeave 。</p><p>这家公司宣布融资23亿美金，而更让人震惊的是这笔钱的抵押物是其拥有的GPU。在大模型热潮下，GPU俨然成为一种硬通货，而CoreWeave之所以能有如此多的英伟达稀缺物品，是因为它过去的身份——北美最大的以太坊矿工。</p><p>那时它有超过五万台GPU用来挖矿，在面对挖矿的不可持续性后，CoreWeave把目光转向AI等需要并行计算的领域，并在 ChatGPT 爆红之前就采购了大量英伟达芯片——那时芯片的产能还足够充分。</p><p>由此，CoreWeave自称是世界上唯一一个可以大规模提供H100算力的公司，也摇身一变成为了一家“云厂商”。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/18d3606898288a05cb61626afdc1e34a\" tg-width=\"1060\" tg-height=\"621\"/></p><p>是的，它的GPU供给超越了所有云服务巨头，包括<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>云、<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>云和<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>的Azure。</p><p>这听上去有些奇特，即使是不谈GPU数量瓶颈，构建数据中心还需要巨量的成本，精巧的空间、能源和散热设计以及十分复杂的软硬件协同，一般来说，能满足这些条件的只能是巨头，而不是刚进行了B轮融资（4.21亿美元）的初创公司。</p><p>CoreWeave 能做到这一点，源于一种对数据中心截然不同的理解。</p><p>传统的数据中心由CPU构成，它们侧重于通用计算的能力，主要由最开始是<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>，后来是AMD的芯片所垄断。</p><p>但全新的用于加速计算的数据中心则更强调并行计算，这就意味着它需要有更大的内存、带宽以及把所有的加速计算单元密切连接起来的能力，英伟达创始人和CEO黄仁勋称这个过程为“数据中心现代化”，在他看来这是一个将持续10年的周期。</p><p>这个新周期的开始预示着整个数据中心的建构方式，软硬件协同乃至电源和散热结构都需要重新设计。这让所有的云服务提供商几乎重回起跑线——针对 CPU 设计的上一代的数据中心方案几乎完全无法照搬。比如英伟达连接庞大GPU集群所用到的 Infinite Band 技术需要超过500英里的电缆，这在传统的数据中心设计中根本不存在。</p><p>CoreWeave举了另一个例子，相同场地大小，GPU 集群所需要的电力是传统数据中心的 4 倍，因此新数据中心的电力系统和散热系统都需要完全重新设计，这甚至还不算软硬件协同的成本。</p><p>抢占先机的CoreWeave由此不仅能提供庞大的H100算力，并且在比其它的云服务快几十倍的同时费用还低80%，能做到这些，我们可以将其归功于它很早就精准践行了黄仁勋有关数据中心的愿景——数据中心正在向加速计算方向转化，而紧缺的算力则通过云供应。</p><p>就这样，一家虚拟币挖矿公司就变成了一家当红的云计算公司，只因为它是最忠诚的英伟达门徒。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c99847e14a08f1b8f8e3836a7713099a\" tg-width=\"6750\" tg-height=\"4500\"/></p><h2 id=\"id_821961384\">英伟达云是个什么云</h2><p>谁有英伟达的GPU谁就是最红的云厂商，那么谁有最多的英伟达GPU？显然是它自己。</p><p>于是在扶持类似的云初创企业的同时，英伟达也在建设自己的云。</p><p>英伟达亲自下场做云的优势有很多，最明显的是它不受到GPU供需关系的困扰。马斯克曾在公开场合说，获得GPU比获得毒品要难多了，而CoreWeave之所以能提供超大规模的 H100 算力，据悉也和英伟达的充分供应有关——英伟达在几个月前参与了CoreWeave的 B 轮融资。</p><p>但显然，仅仅投一些初创公司还不够，生成式 AI 对算力的巨大需求最终让英伟达自己下场。在今年3月的GTC大会上，英伟达推出了自己的云服务DGX Cloud ，它已在年中正式上线。</p><p>从名字就可以看出，DGX Cloud 直接利用了英伟达DGX超级计算机的能力，云的每个实例均配备8个H100或A100 GPU以及640GB内存。</p><p>DGX Cloud 采用了一种低延迟结构，让庞大的工作流可以在集群之间扩展，于多个计算节点上并行分配。举个例子来说，最先宣布与DGX Cloud合作的<a href=\"https://laohu8.com/S/ORCL\">甲骨文</a>，它在OCI Supercluster上每个集群可以部署超过3万个A100 GPU，由此大模型可以在云上进行训练。用户在任何地方都能自由访问属于自己的 AI 超级计算机（英伟达表示算力的分配是独享排他的），打交道的只有前台界面，除了开发过程本身不用再去担心任何和硬件基础设施有关的问题。</p><p>这项服务采用月租形式，金额高达近 4 万美元。当然，相比直接买一台 DGX 服务器 20 万美元的价格来说还是便宜了许多，但不少人都指出，微软的 Azure 同样 8 个 A100GPU 的收费只有不到 2 万美元，几乎是前者的一半。</p><p>为什么这么贵？因为英伟达的云服务和别家不同，它不仅包括算力，还包括一整套 AI 解决方案。</p><p>名为Base Command Platform（基础命令平台）和 AI Enterprise 的两项服务被集成到了DGX Cloud里。前者是一个管理与监控软件，不仅可以用来记录云端算力的训练负载，提供跨云端和本地算力的整合，还能让用户直接从浏览器访问 DGX Cloud。后者则是英伟达 AI 平台中的软件层，高达数千个软件包提供了各种预训练模型、AI 框架和加速库，从而简化端到端的 AI 开发和部署成本。除此之外，DGX Cloud 上还提供名为 AI Foundations 的模型铸造服务，让企业用户可以使用自己的专有数据定制属于自己的垂直大模型。</p><p>这套软硬件组合起来的完整解决方案让 DGX Cloud 训练速度相比传统的云计算提高了两到三倍，这成为了DGX Cloud与传统云服务最大的不同，它很好的综合了英伟达两方面的强项：AI 生态和算力。对于英伟达来说，“软件即服务”这句话似乎应该改成“软硬件一体即服务”，DGX Cloud 集中代表了一个硬件厂商向上垂直整合的能力天花板。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f781108704dc7e168d697d8d41d642a7\" tg-width=\"6523\" tg-height=\"4351\"/></p><h2 id=\"id_135080003\">黄仁勋的野心和现实</h2><p>但这并不意味着英伟达就彻底掀了传统云厂商的桌子。它的这项服务是通过传统云厂商来提供的。DGX Cloud 最开始被宣布推出在甲骨文云上，随后微软和谷歌跟进，而英伟达与这些云厂商合作的方式显得颇为有趣：英伟达先把 GPU硬件卖给这些云合作伙伴，然后再租用这些硬件以便运行DGX Cloud。</p><p>有人戏称这叫两边钱一起赚，都不耽误。</p><p>实际上，黄仁勋解释过这种模式：“我们从让客户使用我们的计算平台中受益，而客户通过将我们（的计算平台）置于他们（云厂商）的云中而受益。”</p><p>如果只听黄仁勋说，这就是个皆大欢喜的双赢结局，然而这只是他一贯的叙事而已。英伟达已经陷入与自己客户的竞争中，并且心知肚明。</p><p>DGX Cloud 进展告诉我们，黄仁勋并不打算仅仅把它布置于传统云厂商上。在八月的 SIGGRAPH 2023上，英伟达先是宣布了与 Hugging Face 的合作，接着发布了名为AI Workbench的服务。它们都可以让用户便捷创建、测试和定制预训大模型，其背后的算力支持自然都包括了 DGX Cloud。</p><p>这显然会冲击英伟达和云厂商的关系：最主要的云服务商，包括谷歌、亚马逊和微软，它们同样也是英伟达的大客户，英伟达推广自有云服务势必会抢夺它们的市场份额。特别是我们在第一部分已经谈到，作为数据中心和云服务巨头的它们在构建下一代数据中心的问题上本来就不具备多少优势，如果再考虑到英伟达芯片产能“卡脖子”的问题，英伟达的自有云服务威胁不可谓不小。</p><p>黄仁勋不会不知道这一点，因此他对DGX Cloud 的态度就显得颇值得玩味了，比如他公开表示，一个恰当的云服务组合比例应该是10%英伟达DGX加上90%的公有云。换而言之，DGX Cloud 在黄仁勋的定位里并不是传统云厂商的对手与威胁，而是合作伙伴。</p><p>在 Q1 季度财报公布后的分析师电话会上黄仁勋谈的更多的都是这种合作的好处，“一个巨大的双赢”，黄仁勋如此形容。在他的理解里，DGX Cloud 是一个纯粹的英伟达堆栈（pure Nvidia stack），把人工智能开发、大型数据库和高速低延迟网络组合在一起，成为一种便捷的AI 基础设施从而打开全新的、巨大的市场——这个市场的参与者包括了英伟达和传统云厂商，大家将共同受益于生成式 AI 的爆发。</p><p>极力避谈冲突，其实是因为，DGX Cloud 恐怕很长时间内都只能维持一个较小的体量。</p><p>第一个原因当然是算力的瓶颈。“订单多到不可思议”是黄仁勋形容数据中心业务量时的描述，英伟达的核心要务当然是开发并保证生产尽可能多的符合市场需求的先进芯片，否则云服务的规模是无法扩大的。</p><p>尽管<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>在马不停蹄的生产，但值得注意的是算力缺口不是变小而是更大了，因为一旦大模型落地和商业化（比如像ChatGPT那样），其推理成本将随着用户规模的提升指数级升高，长远来看会比训练模型的算力需求大得多（有人给出的倍率是 100）。</p><p>此外也是考虑到英伟达和传统云厂商合作关系的复杂性。DGX Cloud如果作为一种纯粹的竞品出现，或许会占领可观的市场份额，但势必进一步加速云厂商摆脱对英伟达的依赖——它们本来就已经为了少交点“英伟达税”而不约而同地自研芯片了。</p><p>从另一个角度讲，全力扩大 DGX Cloud 规模可能也不符合英伟达的最佳利益。从芯片到游戏显卡再到服务器和数据中心，英伟达绝少自己制造硬件产品，它更喜欢和OEM 厂商合作——以至于许多时候你要采购英伟达芯片都还是得经过 OEM 厂商。这让英伟达很好的控制成本，维持利润率。</p><p>今天英伟达和云厂商之间似乎维持了一种平衡，但平衡就是用来打破的，尤其当一方是英伟达的时候，毕竟眼下才是黄仁勋所谓“下一代数据中心十年”更新周期的第一年。</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>如日中天的英伟达，下一个目标是抢走云厂商的生意？</title>\n<style 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href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>GPU，谁就是云公司</h2><p>关于英伟达总有新的消息让你惊讶。</p><p>最近的一则来自美国的一家云初创公司 CoreWeave 。</p><p>这家公司宣布融资23亿美金，而更让人震惊的是这笔钱的抵押物是其拥有的GPU。在大模型热潮下，GPU俨然成为一种硬通货，而CoreWeave之所以能有如此多的英伟达稀缺物品，是因为它过去的身份——北美最大的以太坊矿工。</p><p>那时它有超过五万台GPU用来挖矿，在面对挖矿的不可持续性后，CoreWeave把目光转向AI等需要并行计算的领域，并在 ChatGPT 爆红之前就采购了大量英伟达芯片——那时芯片的产能还足够充分。</p><p>由此，CoreWeave自称是世界上唯一一个可以大规模提供H100算力的公司，也摇身一变成为了一家“云厂商”。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/18d3606898288a05cb61626afdc1e34a\" tg-width=\"1060\" tg-height=\"621\"/></p><p>是的，它的GPU供给超越了所有云服务巨头，包括<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>云、<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>云和<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>的Azure。</p><p>这听上去有些奇特，即使是不谈GPU数量瓶颈，构建数据中心还需要巨量的成本，精巧的空间、能源和散热设计以及十分复杂的软硬件协同，一般来说，能满足这些条件的只能是巨头，而不是刚进行了B轮融资（4.21亿美元）的初创公司。</p><p>CoreWeave 能做到这一点，源于一种对数据中心截然不同的理解。</p><p>传统的数据中心由CPU构成，它们侧重于通用计算的能力，主要由最开始是<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>，后来是AMD的芯片所垄断。</p><p>但全新的用于加速计算的数据中心则更强调并行计算，这就意味着它需要有更大的内存、带宽以及把所有的加速计算单元密切连接起来的能力，英伟达创始人和CEO黄仁勋称这个过程为“数据中心现代化”，在他看来这是一个将持续10年的周期。</p><p>这个新周期的开始预示着整个数据中心的建构方式，软硬件协同乃至电源和散热结构都需要重新设计。这让所有的云服务提供商几乎重回起跑线——针对 CPU 设计的上一代的数据中心方案几乎完全无法照搬。比如英伟达连接庞大GPU集群所用到的 Infinite Band 技术需要超过500英里的电缆，这在传统的数据中心设计中根本不存在。</p><p>CoreWeave举了另一个例子，相同场地大小，GPU 集群所需要的电力是传统数据中心的 4 倍，因此新数据中心的电力系统和散热系统都需要完全重新设计，这甚至还不算软硬件协同的成本。</p><p>抢占先机的CoreWeave由此不仅能提供庞大的H100算力，并且在比其它的云服务快几十倍的同时费用还低80%，能做到这些，我们可以将其归功于它很早就精准践行了黄仁勋有关数据中心的愿景——数据中心正在向加速计算方向转化，而紧缺的算力则通过云供应。</p><p>就这样，一家虚拟币挖矿公司就变成了一家当红的云计算公司，只因为它是最忠诚的英伟达门徒。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c99847e14a08f1b8f8e3836a7713099a\" tg-width=\"6750\" tg-height=\"4500\"/></p><h2 id=\"id_821961384\">英伟达云是个什么云</h2><p>谁有英伟达的GPU谁就是最红的云厂商，那么谁有最多的英伟达GPU？显然是它自己。</p><p>于是在扶持类似的云初创企业的同时，英伟达也在建设自己的云。</p><p>英伟达亲自下场做云的优势有很多，最明显的是它不受到GPU供需关系的困扰。马斯克曾在公开场合说，获得GPU比获得毒品要难多了，而CoreWeave之所以能提供超大规模的 H100 算力，据悉也和英伟达的充分供应有关——英伟达在几个月前参与了CoreWeave的 B 轮融资。</p><p>但显然，仅仅投一些初创公司还不够，生成式 AI 对算力的巨大需求最终让英伟达自己下场。在今年3月的GTC大会上，英伟达推出了自己的云服务DGX Cloud ，它已在年中正式上线。</p><p>从名字就可以看出，DGX Cloud 直接利用了英伟达DGX超级计算机的能力，云的每个实例均配备8个H100或A100 GPU以及640GB内存。</p><p>DGX Cloud 采用了一种低延迟结构，让庞大的工作流可以在集群之间扩展，于多个计算节点上并行分配。举个例子来说，最先宣布与DGX Cloud合作的<a href=\"https://laohu8.com/S/ORCL\">甲骨文</a>，它在OCI Supercluster上每个集群可以部署超过3万个A100 GPU，由此大模型可以在云上进行训练。用户在任何地方都能自由访问属于自己的 AI 超级计算机（英伟达表示算力的分配是独享排他的），打交道的只有前台界面，除了开发过程本身不用再去担心任何和硬件基础设施有关的问题。</p><p>这项服务采用月租形式，金额高达近 4 万美元。当然，相比直接买一台 DGX 服务器 20 万美元的价格来说还是便宜了许多，但不少人都指出，微软的 Azure 同样 8 个 A100GPU 的收费只有不到 2 万美元，几乎是前者的一半。</p><p>为什么这么贵？因为英伟达的云服务和别家不同，它不仅包括算力，还包括一整套 AI 解决方案。</p><p>名为Base Command Platform（基础命令平台）和 AI Enterprise 的两项服务被集成到了DGX Cloud里。前者是一个管理与监控软件，不仅可以用来记录云端算力的训练负载，提供跨云端和本地算力的整合，还能让用户直接从浏览器访问 DGX Cloud。后者则是英伟达 AI 平台中的软件层，高达数千个软件包提供了各种预训练模型、AI 框架和加速库，从而简化端到端的 AI 开发和部署成本。除此之外，DGX Cloud 上还提供名为 AI Foundations 的模型铸造服务，让企业用户可以使用自己的专有数据定制属于自己的垂直大模型。</p><p>这套软硬件组合起来的完整解决方案让 DGX Cloud 训练速度相比传统的云计算提高了两到三倍，这成为了DGX Cloud与传统云服务最大的不同，它很好的综合了英伟达两方面的强项：AI 生态和算力。对于英伟达来说，“软件即服务”这句话似乎应该改成“软硬件一体即服务”，DGX Cloud 集中代表了一个硬件厂商向上垂直整合的能力天花板。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f781108704dc7e168d697d8d41d642a7\" tg-width=\"6523\" tg-height=\"4351\"/></p><h2 id=\"id_135080003\">黄仁勋的野心和现实</h2><p>但这并不意味着英伟达就彻底掀了传统云厂商的桌子。它的这项服务是通过传统云厂商来提供的。DGX Cloud 最开始被宣布推出在甲骨文云上，随后微软和谷歌跟进，而英伟达与这些云厂商合作的方式显得颇为有趣：英伟达先把 GPU硬件卖给这些云合作伙伴，然后再租用这些硬件以便运行DGX Cloud。</p><p>有人戏称这叫两边钱一起赚，都不耽误。</p><p>实际上，黄仁勋解释过这种模式：“我们从让客户使用我们的计算平台中受益，而客户通过将我们（的计算平台）置于他们（云厂商）的云中而受益。”</p><p>如果只听黄仁勋说，这就是个皆大欢喜的双赢结局，然而这只是他一贯的叙事而已。英伟达已经陷入与自己客户的竞争中，并且心知肚明。</p><p>DGX Cloud 进展告诉我们，黄仁勋并不打算仅仅把它布置于传统云厂商上。在八月的 SIGGRAPH 2023上，英伟达先是宣布了与 Hugging Face 的合作，接着发布了名为AI Workbench的服务。它们都可以让用户便捷创建、测试和定制预训大模型，其背后的算力支持自然都包括了 DGX Cloud。</p><p>这显然会冲击英伟达和云厂商的关系：最主要的云服务商，包括谷歌、亚马逊和微软，它们同样也是英伟达的大客户，英伟达推广自有云服务势必会抢夺它们的市场份额。特别是我们在第一部分已经谈到，作为数据中心和云服务巨头的它们在构建下一代数据中心的问题上本来就不具备多少优势，如果再考虑到英伟达芯片产能“卡脖子”的问题，英伟达的自有云服务威胁不可谓不小。</p><p>黄仁勋不会不知道这一点，因此他对DGX Cloud 的态度就显得颇值得玩味了，比如他公开表示，一个恰当的云服务组合比例应该是10%英伟达DGX加上90%的公有云。换而言之，DGX Cloud 在黄仁勋的定位里并不是传统云厂商的对手与威胁，而是合作伙伴。</p><p>在 Q1 季度财报公布后的分析师电话会上黄仁勋谈的更多的都是这种合作的好处，“一个巨大的双赢”，黄仁勋如此形容。在他的理解里，DGX Cloud 是一个纯粹的英伟达堆栈（pure Nvidia stack），把人工智能开发、大型数据库和高速低延迟网络组合在一起，成为一种便捷的AI 基础设施从而打开全新的、巨大的市场——这个市场的参与者包括了英伟达和传统云厂商，大家将共同受益于生成式 AI 的爆发。</p><p>极力避谈冲突，其实是因为，DGX Cloud 恐怕很长时间内都只能维持一个较小的体量。</p><p>第一个原因当然是算力的瓶颈。“订单多到不可思议”是黄仁勋形容数据中心业务量时的描述，英伟达的核心要务当然是开发并保证生产尽可能多的符合市场需求的先进芯片，否则云服务的规模是无法扩大的。</p><p>尽管<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>在马不停蹄的生产，但值得注意的是算力缺口不是变小而是更大了，因为一旦大模型落地和商业化（比如像ChatGPT那样），其推理成本将随着用户规模的提升指数级升高，长远来看会比训练模型的算力需求大得多（有人给出的倍率是 100）。</p><p>此外也是考虑到英伟达和传统云厂商合作关系的复杂性。DGX Cloud如果作为一种纯粹的竞品出现，或许会占领可观的市场份额，但势必进一步加速云厂商摆脱对英伟达的依赖——它们本来就已经为了少交点“英伟达税”而不约而同地自研芯片了。</p><p>从另一个角度讲，全力扩大 DGX Cloud 规模可能也不符合英伟达的最佳利益。从芯片到游戏显卡再到服务器和数据中心，英伟达绝少自己制造硬件产品，它更喜欢和OEM 厂商合作——以至于许多时候你要采购英伟达芯片都还是得经过 OEM 厂商。这让英伟达很好的控制成本，维持利润率。</p><p>今天英伟达和云厂商之间似乎维持了一种平衡，但平衡就是用来打破的，尤其当一方是英伟达的时候，毕竟眼下才是黄仁勋所谓“下一代数据中心十年”更新周期的第一年。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/f51e0887617e5ccdb1f56ab9d6b7e088","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达"},"source_url":"https://www.pingwest.com/a/287131?utm_source=feed","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2361517059","content_text":"谁有英伟达GPU，谁就是云公司关于英伟达总有新的消息让你惊讶。最近的一则来自美国的一家云初创公司 CoreWeave 。这家公司宣布融资23亿美金，而更让人震惊的是这笔钱的抵押物是其拥有的GPU。在大模型热潮下，GPU俨然成为一种硬通货，而CoreWeave之所以能有如此多的英伟达稀缺物品，是因为它过去的身份——北美最大的以太坊矿工。那时它有超过五万台GPU用来挖矿，在面对挖矿的不可持续性后，CoreWeave把目光转向AI等需要并行计算的领域，并在 ChatGPT 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Platform（基础命令平台）和 AI Enterprise 的两项服务被集成到了DGX Cloud里。前者是一个管理与监控软件，不仅可以用来记录云端算力的训练负载，提供跨云端和本地算力的整合，还能让用户直接从浏览器访问 DGX Cloud。后者则是英伟达 AI 平台中的软件层，高达数千个软件包提供了各种预训练模型、AI 框架和加速库，从而简化端到端的 AI 开发和部署成本。除此之外，DGX Cloud 上还提供名为 AI Foundations 的模型铸造服务，让企业用户可以使用自己的专有数据定制属于自己的垂直大模型。这套软硬件组合起来的完整解决方案让 DGX Cloud 训练速度相比传统的云计算提高了两到三倍，这成为了DGX Cloud与传统云服务最大的不同，它很好的综合了英伟达两方面的强项：AI 生态和算力。对于英伟达来说，“软件即服务”这句话似乎应该改成“软硬件一体即服务”，DGX Cloud 集中代表了一个硬件厂商向上垂直整合的能力天花板。黄仁勋的野心和现实但这并不意味着英伟达就彻底掀了传统云厂商的桌子。它的这项服务是通过传统云厂商来提供的。DGX Cloud 最开始被宣布推出在甲骨文云上，随后微软和谷歌跟进，而英伟达与这些云厂商合作的方式显得颇为有趣：英伟达先把 GPU硬件卖给这些云合作伙伴，然后再租用这些硬件以便运行DGX Cloud。有人戏称这叫两边钱一起赚，都不耽误。实际上，黄仁勋解释过这种模式：“我们从让客户使用我们的计算平台中受益，而客户通过将我们（的计算平台）置于他们（云厂商）的云中而受益。”如果只听黄仁勋说，这就是个皆大欢喜的双赢结局，然而这只是他一贯的叙事而已。英伟达已经陷入与自己客户的竞争中，并且心知肚明。DGX Cloud 进展告诉我们，黄仁勋并不打算仅仅把它布置于传统云厂商上。在八月的 SIGGRAPH 2023上，英伟达先是宣布了与 Hugging Face 的合作，接着发布了名为AI Workbench的服务。它们都可以让用户便捷创建、测试和定制预训大模型，其背后的算力支持自然都包括了 DGX Cloud。这显然会冲击英伟达和云厂商的关系：最主要的云服务商，包括谷歌、亚马逊和微软，它们同样也是英伟达的大客户，英伟达推广自有云服务势必会抢夺它们的市场份额。特别是我们在第一部分已经谈到，作为数据中心和云服务巨头的它们在构建下一代数据中心的问题上本来就不具备多少优势，如果再考虑到英伟达芯片产能“卡脖子”的问题，英伟达的自有云服务威胁不可谓不小。黄仁勋不会不知道这一点，因此他对DGX Cloud 的态度就显得颇值得玩味了，比如他公开表示，一个恰当的云服务组合比例应该是10%英伟达DGX加上90%的公有云。换而言之，DGX Cloud 在黄仁勋的定位里并不是传统云厂商的对手与威胁，而是合作伙伴。在 Q1 季度财报公布后的分析师电话会上黄仁勋谈的更多的都是这种合作的好处，“一个巨大的双赢”，黄仁勋如此形容。在他的理解里，DGX Cloud 是一个纯粹的英伟达堆栈（pure Nvidia stack），把人工智能开发、大型数据库和高速低延迟网络组合在一起，成为一种便捷的AI 基础设施从而打开全新的、巨大的市场——这个市场的参与者包括了英伟达和传统云厂商，大家将共同受益于生成式 AI 的爆发。极力避谈冲突，其实是因为，DGX Cloud 恐怕很长时间内都只能维持一个较小的体量。第一个原因当然是算力的瓶颈。“订单多到不可思议”是黄仁勋形容数据中心业务量时的描述，英伟达的核心要务当然是开发并保证生产尽可能多的符合市场需求的先进芯片，否则云服务的规模是无法扩大的。尽管台积电在马不停蹄的生产，但值得注意的是算力缺口不是变小而是更大了，因为一旦大模型落地和商业化（比如像ChatGPT那样），其推理成本将随着用户规模的提升指数级升高，长远来看会比训练模型的算力需求大得多（有人给出的倍率是 100）。此外也是考虑到英伟达和传统云厂商合作关系的复杂性。DGX Cloud如果作为一种纯粹的竞品出现，或许会占领可观的市场份额，但势必进一步加速云厂商摆脱对英伟达的依赖——它们本来就已经为了少交点“英伟达税”而不约而同地自研芯片了。从另一个角度讲，全力扩大 DGX Cloud 规模可能也不符合英伟达的最佳利益。从芯片到游戏显卡再到服务器和数据中心，英伟达绝少自己制造硬件产品，它更喜欢和OEM 厂商合作——以至于许多时候你要采购英伟达芯片都还是得经过 OEM 厂商。这让英伟达很好的控制成本，维持利润率。今天英伟达和云厂商之间似乎维持了一种平衡，但平衡就是用来打破的，尤其当一方是英伟达的时候，毕竟眼下才是黄仁勋所谓“下一代数据中心十年”更新周期的第一年。","news_type":1,"symbols_score_info":{"NVDA":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2211,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":624913042,"gmtCreate":1676992599286,"gmtModify":1676994628710,"author":{"id":"3570505260161011","authorId":"3570505260161011","name":"nemo2020","avatar":"https://static.tigerbbs.com/87d29f52f8bd1be28d88063b626f7aa1","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3570505260161011","authorIdStr":"3570505260161011"},"themes":[],"htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">$特斯拉(TSLA)$&nbsp;</a><v-v data-views=\"1\"></v-v>300见","listText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">$特斯拉(TSLA)$&nbsp;</a><v-v data-views=\"1\"></v-v>300见","text":"$特斯拉(TSLA)$ 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Freeman在5月的一份报告中指出，截至目前，公司年内已削减债务24亿美元，自2024年第三季度以来累计减债68亿美元。Freeman对该股给予“跑赢大盘”评级，并设定目标价为51美元。他指出，公司目前的战略重点已从股票回购与优先股赎回转向偿还债务和推动自由现金流增长。当前，西方石油的债务目标为150亿美元，预计在2027年前完成。市场普遍预期未来两年公司每年将创造约40亿美元自由现金流，若油价持续维持高位或进一步上涨，该目标实现的可能性将大大提高。","news_type":1,"symbols_score_info":{"BRK.A":1,"BRK.B":1,"OXY":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":916,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":411032449716880,"gmtCreate":1741382825821,"gmtModify":1741382827722,"author":{"id":"3570505260161011","authorId":"3570505260161011","name":"nemo2020","avatar":"https://static.tigerbbs.com/87d29f52f8bd1be28d88063b626f7aa1","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3570505260161011","authorIdStr":"3570505260161011"},"themes":[],"htmlText":"大底部","listText":"大底部","text":"大底部","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/411032449716880","repostId":"1105680371","repostType":2,"repost":{"id":"1105680371","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":1741345660,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1105680371?lang=&edition=full","pubTime":"2025-03-07 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start;\">尽管“马斯克与特朗普的紧密关联及DOGE引发了市场对特斯拉品牌的重大担忧”，但该团队估计，全球范围内仅有不到5%的特斯拉销量可能受此影响。</p><p>特斯拉欧洲的销量一直在下滑，尤其在德国，上个月销量暴跌76%。而最近，其第二大市场中国二月份的销量也下降了49%。</p><p>虽然Wedbush的分析师没有详细说明他们如何得出5%的风险数字，但根据FactSet的估计，欧洲在特斯拉的收入构成中所占比例较小——德国仅占2.2%，英国占1.7%。然而，美国作为其最大市场，也曾爆发过反马斯克和反特斯拉的活动。</p><p>尽管如此，艾夫斯和他的团队坚信，马斯克将在2025年期间“更好地平衡在DOGE与特斯拉/SpaceX之间的时间分配，一些分散注意力的因素将会逐渐消退。”</p><p>他们认为，与其因当前围绕马斯克政治参与而产生的紧张局势而焦虑，不如让投资者关注股票的真正价值所在——那就是公司刚刚启动的巨大创新和技术周期。他们表示：“我们相信，自动驾驶技术和Optimus将占据特斯拉故事中90%的估值，并将打造一家市值超过2万亿美元的公司。”</p><p>此外，分析师预计，除了今年六月在奥斯汀推出无人监管的FSD（全自动驾驶系统）外，特斯拉在夏季前还将推出一款成本更低、售价低于3.5万美元的新车型，以激发市场上被压抑的消费需求。</p><p>在更为积极的一方，TD Cowen的分析师Itay Michaeli在接手特斯拉股票的研究后，给予其新的买入评级，并将目标价定在388美元，此前TD Cowen对该股票的评级为“持有”。Michaeli表示，股价的回调正是他们对该股票持更为乐观观点的一部分，同时还有几个潜在催化因素可能在今年推动股价上涨。</p><p><em>文章源自MarketWatch《The biggest Tesla bull on Wall Street says the selloff over Musk’s politics is overdone》</em></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; 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Jung表示，MicroStrategy依赖比特币来满足其财务需求的行为可能存在风险。他表示：“目前，比特币的有利价格走势使MicroStrategy能够维持一个积极的反馈循环——MicroStrategy股价上涨可以增加融资，为进一步购买比特币提供资金，从而推高比特币的价格和公司股票价值。虽然这种策略在牛市期间有效，但其可持续性在很大程度上取决于比特币的持续升值。”</p><p>MicroStrategy在10月31日的备案文件中也曾表示：“比特币市值的大幅下跌可能会对我们的财务状况产生重大不利影响，可能给我们的业务运营带来流动性和信用风险，因为除了企业分析软件业务产生的收入外，我们获得现金的手段有限。”</p><p>加密货币交易所Bitget的首席执行官Gracy Chen表示，如果比特币价格突然下跌，MicroStrategy偿还日益增长的债务的能力可能会受到威胁，且这一事件的影响可能会扩大到公司之外。他表示：“该公司持有的大量比特币也造成了市场集中风险，任何大规模抛售都可能导致价格大幅波动，这不仅会影响比特币，还会影响整个加密货币生态系统。”</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>MicroStrategy再买21亿美元比特币！投资策略可持续性引关注</title>\n<style 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Saylor决定，这家小型企业软件制造商需要走上一条不同的生存之路。在过去四年里，该公司积累的比特币目前价值超过410亿美元。与此同时，MicroStrategy在10月底宣布了一项名为“21/21”的计划，即在未来三年内筹集420亿美元资金——通过股权和债务各融资210亿美元，以购买更多的比特币。MicroStrategy加快了购买比特币的速度。该公司花了近一年的时间才积累了最初的10万个比特币，但从30万个比特币到40万个比特币只用了两周的时间。由于持有大量比特币，MicroStrategy所持比特币的价值已经超过了英伟达(NVDA.US)持有的现金。但值得注意的是，在购买比特币的过去五周的其中四周，MicroStrategy是以高于比特币平均价格的水平购买。MicroStrategy今年以来股价飙升近500%，刺激了投资者对该股的需求，该股也是今年波动最大的美股之一。数据显示，自去年12月以来，比特币已飙升逾130%。然而，对MicroStrategy来说，风险在于加密货币长达一年的大规模反弹可能会逆转，在这种情况下，对其价值的杠杆化押注可能会给其所有者带来严重后果。实际上，知名做空机构香橼研究在11月底就指出MicroStrategy“过热”。香橼研究分析师Andrew Left在社交媒体平台X上表示，MicroStrategy已几乎转变为比特币投资基金，针对该公司进行了做空。随着比特币ETF的推出，投资者可以直接投资于比特币基金，而无需通过MicroStrategy的股票作为替代选项。香橼研究指出，在Michael Saylor的领导下，MicroStrategy大规模购买比特币，甚至通过发债融资。Michael Saylor利用资本市场融资对比特币的狂热追捧，这也推动了MicroStrategy股价今年暴涨。但香橼研究认为，这看起来更像是电子游戏中无限金钱故障的企业融资版本——利润丰厚，令人上瘾，而且可能不可持续。Presto research研究分析师Min Jung表示，MicroStrategy依赖比特币来满足其财务需求的行为可能存在风险。他表示：“目前，比特币的有利价格走势使MicroStrategy能够维持一个积极的反馈循环——MicroStrategy股价上涨可以增加融资，为进一步购买比特币提供资金，从而推高比特币的价格和公司股票价值。虽然这种策略在牛市期间有效，但其可持续性在很大程度上取决于比特币的持续升值。”MicroStrategy在10月31日的备案文件中也曾表示：“比特币市值的大幅下跌可能会对我们的财务状况产生重大不利影响，可能给我们的业务运营带来流动性和信用风险，因为除了企业分析软件业务产生的收入外，我们获得现金的手段有限。”加密货币交易所Bitget的首席执行官Gracy Chen表示，如果比特币价格突然下跌，MicroStrategy偿还日益增长的债务的能力可能会受到威胁，且这一事件的影响可能会扩大到公司之外。他表示：“该公司持有的大量比特币也造成了市场集中风险，任何大规模抛售都可能导致价格大幅波动，这不仅会影响比特币，还会影响整个加密货币生态系统。”","news_type":1,"symbols_score_info":{"MSTR":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1833,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":367496859377792,"gmtCreate":1730733501719,"gmtModify":1730733503366,"author":{"id":"3570505260161011","authorId":"3570505260161011","name":"nemo2020","avatar":"https://static.tigerbbs.com/87d29f52f8bd1be28d88063b626f7aa1","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3570505260161011","authorIdStr":"3570505260161011"},"themes":[],"htmlText":"川川快上台吧","listText":"川川快上台吧","text":"川川快上台吧","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/367496859377792","repostId":"2480830931","repostType":2,"repost":{"id":"2480830931","kind":"news","pubTimestamp":1730721354,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2480830931?lang=&edition=full","pubTime":"2024-11-04 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11:30","market":"us","language":"zh","title":"如緊急減息必須一股不留","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1103467084","media":"yahoo","summary":"市況只會更混亂過去聯儲局試過六次在非議息期緊急減息，分別是1987年10月環球股災、1998年10月LTCM爆煲、2001年1月及9月因科技股泡沫爆破、2007年的次按危機開始及2020年的Covid。就業市場放緩，日圓利差交易拆倉令市場恐慌，如果在此時緊急減息，以近十多年的聯儲局作風，市場未必因此而轉穩，更加會懷疑聯儲局看到一些市場未察覺到的大問題，如真的出現無預警的減息，實在應該全面清倉，一股不留。","content":"<html><head></head><body><p>早兩日當全球金融市場兵荒馬亂之際，市場上忽然有聲音說美國經濟將陷衰退，聯儲局為免經濟硬着陸，會考慮在非議息日期提前減息，正確來說叫emergency cut，以維持市場信心，當日亦有美資行以此為題出報告，由於當天實在太恐慌，不少傳媒均有引用該報告，霎時間好像變了主流意見。有「聯儲局傳聲筒」之稱的華爾街日報著名記者Nick Timiraos就指出，「rate cut in between Fed meetings are very rare」，高盛CEO亦指聯儲局不會緊急減息，這兩天隨著市況轉穩，就再無人提呢樣嘢。</p><p style=\"text-align: start;\"><strong>市況只會更混亂</strong></p><p style=\"text-align: start;\">過去聯儲局試過六次在非議息期緊急減息，分別是1987年10月環球股災、1998年10月LTCM爆煲、2001年1月及9月因科技股泡沫爆破、2007年的次按危機開始及2020年的Covid。若仔細去看，頭4次的緊急減息皆出自格林斯潘（Alan Greenspan）年代，次按危機那次是伯南克（Ben Bernanke）時代，Covid時已是現任的鮑威爾作決定。</p><p style=\"text-align: start;\">如戰友夠年資的話，應該知道Greenspan年代的聯儲局政策比較不透明，對外講話模稜兩可，市場難以捉摸，所以經常有出其不意的行動，以達控制通脹及救市嘅目的；但自伯南克開始，作風已轉為公開透明，盡量不會給市場驚嚇，每有大動作都會給市場足夠時間去消化。大家再回看那幾次的緊急減息，現時回看都知道全是大大大大鑊之事，但今次呢？就業市場放緩，日圓利差交易拆倉令市場恐慌，如果在此時緊急減息，以近十多年的聯儲局作風，市場未必因此而轉穩，更加會懷疑聯儲局看到一些市場未察覺到的大問題，如真的出現無預警的減息，實在應該全面清倉，一股不留。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/a9125a3682f1cd9cbfd27273a9289a8d\" alt=\"\" title=\"\" tg-width=\"705\" tg-height=\"470\"/></p><p>自伯南克開始，聯儲局作風已轉為公開透明，盡量不會給市場驚嚇。 (SAUL LOEB via Getty Images)</p><p style=\"text-align: start;\">在鮑威爾任內，其實也出現過2021年的Archegos Capital爆倉事件，2022年Credit Suisse的危機，2023年Silicon Valley Bank（SVB）瞬間清盤及被接管，每一次市場都會傳出需要緊急減息救市，以確保流動性及市場信心。而2023年初當SVB出問題，當時正值加息周期，而3月那次議息更在SVB爆煲後，市場普遍希望聯儲局可暫緩加息，讓當時的銀行體系有喘息的機會，但結果呢，聯儲局採用了其他政策穩住市場，但3月議息時還是繼續加。</p><p style=\"text-align: start;\">即使戰友對十幾年前的事不太認識，但也應該記得近兩年的發展，如果我們冷靜下來去分析，應該知道拆倉呀就業市場放慢呀，在聯儲局眼中，暫時並不算是大危機，所以不要看到有傳媒轉載，就天真的相信會有緊急減息啊。</p></body></html>","source":"lsy1584348713084","collect":0,"html":"<!DOCTYPE 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href=https://hk.finance.yahoo.com/news/%E5%A4%A7%E8%8C%B6%E9%A3%AF%E2%94%82%E5%A6%82%E7%B7%8A%E6%80%A5%E6%B8%9B%E6%81%AF%E5%BF%85%E9%A0%88%E4%B8%80%E8%82%A1%E4%B8%8D%E7%95%99%EF%BC%88%E9%9D%92%E5%86%B0%EF%BC%89-000041606.html><strong>yahoo</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>早兩日當全球金融市場兵荒馬亂之際，市場上忽然有聲音說美國經濟將陷衰退，聯儲局為免經濟硬着陸，會考慮在非議息日期提前減息，正確來說叫emergency cut，以維持市場信心，當日亦有美資行以此為題出報告，由於當天實在太恐慌，不少傳媒均有引用該報告，霎時間好像變了主流意見。有「聯儲局傳聲筒」之稱的華爾街日報著名記者Nick Timiraos就指出，「rate cut in between Fed ...</p>\n\n<a href=\"https://hk.finance.yahoo.com/news/%E5%A4%A7%E8%8C%B6%E9%A3%AF%E2%94%82%E5%A6%82%E7%B7%8A%E6%80%A5%E6%B8%9B%E6%81%AF%E5%BF%85%E9%A0%88%E4%B8%80%E8%82%A1%E4%B8%8D%E7%95%99%EF%BC%88%E9%9D%92%E5%86%B0%EF%BC%89-000041606.html\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://community-static.tradeup.com/news/a9125a3682f1cd9cbfd27273a9289a8d","relate_stocks":{".SPX":"S&P 500 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我的超人","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/212208029106448","repostId":"2361517059","repostType":2,"repost":{"id":"2361517059","kind":"highlight","weMediaInfo":{"introduction":"有品好玩的科技，一切与你有关","home_visible":1,"media_name":"品玩","id":"1086141561","head_image":"https://static.tigerbbs.com/b02e1edb8fd87972c9239aa3a01b9bc8"},"pubTimestamp":1692762772,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/2361517059?lang=&edition=full","pubTime":"2023-08-23 11:52","market":"us","language":"zh","title":"如日中天的英伟达，下一个目标是抢走云厂商的生意？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2361517059","media":"品玩","summary":"英伟达亲自下场做云的优势有很多，最明显的是它不受到GPU供需关系的困扰。在今年3月的GTC大会上，英伟达推出了自己的云服务DGX Cloud ，它已在年中正式上线。黄仁勋的野心和现实但这并不意味着英伟达就彻底掀了传统云厂商的桌子。它的这项服务是通过传统云厂商来提供的。在八月的 SIGGRAPH 2023上，英伟达先是宣布了与 Hugging Face 的合作，接着发布了名为AI Workbench的服务。","content":"<html><head></head><body><h2 id=\"id_423384442\">谁有<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>GPU，谁就是云公司</h2><p>关于英伟达总有新的消息让你惊讶。</p><p>最近的一则来自美国的一家云初创公司 CoreWeave 。</p><p>这家公司宣布融资23亿美金，而更让人震惊的是这笔钱的抵押物是其拥有的GPU。在大模型热潮下，GPU俨然成为一种硬通货，而CoreWeave之所以能有如此多的英伟达稀缺物品，是因为它过去的身份——北美最大的以太坊矿工。</p><p>那时它有超过五万台GPU用来挖矿，在面对挖矿的不可持续性后，CoreWeave把目光转向AI等需要并行计算的领域，并在 ChatGPT 爆红之前就采购了大量英伟达芯片——那时芯片的产能还足够充分。</p><p>由此，CoreWeave自称是世界上唯一一个可以大规模提供H100算力的公司，也摇身一变成为了一家“云厂商”。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/18d3606898288a05cb61626afdc1e34a\" tg-width=\"1060\" tg-height=\"621\"/></p><p>是的，它的GPU供给超越了所有云服务巨头，包括<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>云、<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>云和<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>的Azure。</p><p>这听上去有些奇特，即使是不谈GPU数量瓶颈，构建数据中心还需要巨量的成本，精巧的空间、能源和散热设计以及十分复杂的软硬件协同，一般来说，能满足这些条件的只能是巨头，而不是刚进行了B轮融资（4.21亿美元）的初创公司。</p><p>CoreWeave 能做到这一点，源于一种对数据中心截然不同的理解。</p><p>传统的数据中心由CPU构成，它们侧重于通用计算的能力，主要由最开始是<a href=\"https://laohu8.com/S/INTC\">英特尔</a>，后来是AMD的芯片所垄断。</p><p>但全新的用于加速计算的数据中心则更强调并行计算，这就意味着它需要有更大的内存、带宽以及把所有的加速计算单元密切连接起来的能力，英伟达创始人和CEO黄仁勋称这个过程为“数据中心现代化”，在他看来这是一个将持续10年的周期。</p><p>这个新周期的开始预示着整个数据中心的建构方式，软硬件协同乃至电源和散热结构都需要重新设计。这让所有的云服务提供商几乎重回起跑线——针对 CPU 设计的上一代的数据中心方案几乎完全无法照搬。比如英伟达连接庞大GPU集群所用到的 Infinite Band 技术需要超过500英里的电缆，这在传统的数据中心设计中根本不存在。</p><p>CoreWeave举了另一个例子，相同场地大小，GPU 集群所需要的电力是传统数据中心的 4 倍，因此新数据中心的电力系统和散热系统都需要完全重新设计，这甚至还不算软硬件协同的成本。</p><p>抢占先机的CoreWeave由此不仅能提供庞大的H100算力，并且在比其它的云服务快几十倍的同时费用还低80%，能做到这些，我们可以将其归功于它很早就精准践行了黄仁勋有关数据中心的愿景——数据中心正在向加速计算方向转化，而紧缺的算力则通过云供应。</p><p>就这样，一家虚拟币挖矿公司就变成了一家当红的云计算公司，只因为它是最忠诚的英伟达门徒。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c99847e14a08f1b8f8e3836a7713099a\" tg-width=\"6750\" tg-height=\"4500\"/></p><h2 id=\"id_821961384\">英伟达云是个什么云</h2><p>谁有英伟达的GPU谁就是最红的云厂商，那么谁有最多的英伟达GPU？显然是它自己。</p><p>于是在扶持类似的云初创企业的同时，英伟达也在建设自己的云。</p><p>英伟达亲自下场做云的优势有很多，最明显的是它不受到GPU供需关系的困扰。马斯克曾在公开场合说，获得GPU比获得毒品要难多了，而CoreWeave之所以能提供超大规模的 H100 算力，据悉也和英伟达的充分供应有关——英伟达在几个月前参与了CoreWeave的 B 轮融资。</p><p>但显然，仅仅投一些初创公司还不够，生成式 AI 对算力的巨大需求最终让英伟达自己下场。在今年3月的GTC大会上，英伟达推出了自己的云服务DGX Cloud ，它已在年中正式上线。</p><p>从名字就可以看出，DGX Cloud 直接利用了英伟达DGX超级计算机的能力，云的每个实例均配备8个H100或A100 GPU以及640GB内存。</p><p>DGX Cloud 采用了一种低延迟结构，让庞大的工作流可以在集群之间扩展，于多个计算节点上并行分配。举个例子来说，最先宣布与DGX Cloud合作的<a href=\"https://laohu8.com/S/ORCL\">甲骨文</a>，它在OCI Supercluster上每个集群可以部署超过3万个A100 GPU，由此大模型可以在云上进行训练。用户在任何地方都能自由访问属于自己的 AI 超级计算机（英伟达表示算力的分配是独享排他的），打交道的只有前台界面，除了开发过程本身不用再去担心任何和硬件基础设施有关的问题。</p><p>这项服务采用月租形式，金额高达近 4 万美元。当然，相比直接买一台 DGX 服务器 20 万美元的价格来说还是便宜了许多，但不少人都指出，微软的 Azure 同样 8 个 A100GPU 的收费只有不到 2 万美元，几乎是前者的一半。</p><p>为什么这么贵？因为英伟达的云服务和别家不同，它不仅包括算力，还包括一整套 AI 解决方案。</p><p>名为Base Command Platform（基础命令平台）和 AI Enterprise 的两项服务被集成到了DGX Cloud里。前者是一个管理与监控软件，不仅可以用来记录云端算力的训练负载，提供跨云端和本地算力的整合，还能让用户直接从浏览器访问 DGX Cloud。后者则是英伟达 AI 平台中的软件层，高达数千个软件包提供了各种预训练模型、AI 框架和加速库，从而简化端到端的 AI 开发和部署成本。除此之外，DGX Cloud 上还提供名为 AI Foundations 的模型铸造服务，让企业用户可以使用自己的专有数据定制属于自己的垂直大模型。</p><p>这套软硬件组合起来的完整解决方案让 DGX Cloud 训练速度相比传统的云计算提高了两到三倍，这成为了DGX Cloud与传统云服务最大的不同，它很好的综合了英伟达两方面的强项：AI 生态和算力。对于英伟达来说，“软件即服务”这句话似乎应该改成“软硬件一体即服务”，DGX Cloud 集中代表了一个硬件厂商向上垂直整合的能力天花板。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f781108704dc7e168d697d8d41d642a7\" tg-width=\"6523\" tg-height=\"4351\"/></p><h2 id=\"id_135080003\">黄仁勋的野心和现实</h2><p>但这并不意味着英伟达就彻底掀了传统云厂商的桌子。它的这项服务是通过传统云厂商来提供的。DGX Cloud 最开始被宣布推出在甲骨文云上，随后微软和谷歌跟进，而英伟达与这些云厂商合作的方式显得颇为有趣：英伟达先把 GPU硬件卖给这些云合作伙伴，然后再租用这些硬件以便运行DGX Cloud。</p><p>有人戏称这叫两边钱一起赚，都不耽误。</p><p>实际上，黄仁勋解释过这种模式：“我们从让客户使用我们的计算平台中受益，而客户通过将我们（的计算平台）置于他们（云厂商）的云中而受益。”</p><p>如果只听黄仁勋说，这就是个皆大欢喜的双赢结局，然而这只是他一贯的叙事而已。英伟达已经陷入与自己客户的竞争中，并且心知肚明。</p><p>DGX Cloud 进展告诉我们，黄仁勋并不打算仅仅把它布置于传统云厂商上。在八月的 SIGGRAPH 2023上，英伟达先是宣布了与 Hugging Face 的合作，接着发布了名为AI Workbench的服务。它们都可以让用户便捷创建、测试和定制预训大模型，其背后的算力支持自然都包括了 DGX Cloud。</p><p>这显然会冲击英伟达和云厂商的关系：最主要的云服务商，包括谷歌、亚马逊和微软，它们同样也是英伟达的大客户，英伟达推广自有云服务势必会抢夺它们的市场份额。特别是我们在第一部分已经谈到，作为数据中心和云服务巨头的它们在构建下一代数据中心的问题上本来就不具备多少优势，如果再考虑到英伟达芯片产能“卡脖子”的问题，英伟达的自有云服务威胁不可谓不小。</p><p>黄仁勋不会不知道这一点，因此他对DGX Cloud 的态度就显得颇值得玩味了，比如他公开表示，一个恰当的云服务组合比例应该是10%英伟达DGX加上90%的公有云。换而言之，DGX Cloud 在黄仁勋的定位里并不是传统云厂商的对手与威胁，而是合作伙伴。</p><p>在 Q1 季度财报公布后的分析师电话会上黄仁勋谈的更多的都是这种合作的好处，“一个巨大的双赢”，黄仁勋如此形容。在他的理解里，DGX Cloud 是一个纯粹的英伟达堆栈（pure Nvidia stack），把人工智能开发、大型数据库和高速低延迟网络组合在一起，成为一种便捷的AI 基础设施从而打开全新的、巨大的市场——这个市场的参与者包括了英伟达和传统云厂商，大家将共同受益于生成式 AI 的爆发。</p><p>极力避谈冲突，其实是因为，DGX Cloud 恐怕很长时间内都只能维持一个较小的体量。</p><p>第一个原因当然是算力的瓶颈。“订单多到不可思议”是黄仁勋形容数据中心业务量时的描述，英伟达的核心要务当然是开发并保证生产尽可能多的符合市场需求的先进芯片，否则云服务的规模是无法扩大的。</p><p>尽管<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>在马不停蹄的生产，但值得注意的是算力缺口不是变小而是更大了，因为一旦大模型落地和商业化（比如像ChatGPT那样），其推理成本将随着用户规模的提升指数级升高，长远来看会比训练模型的算力需求大得多（有人给出的倍率是 100）。</p><p>此外也是考虑到英伟达和传统云厂商合作关系的复杂性。DGX Cloud如果作为一种纯粹的竞品出现，或许会占领可观的市场份额，但势必进一步加速云厂商摆脱对英伟达的依赖——它们本来就已经为了少交点“英伟达税”而不约而同地自研芯片了。</p><p>从另一个角度讲，全力扩大 DGX Cloud 规模可能也不符合英伟达的最佳利益。从芯片到游戏显卡再到服务器和数据中心，英伟达绝少自己制造硬件产品，它更喜欢和OEM 厂商合作——以至于许多时候你要采购英伟达芯片都还是得经过 OEM 厂商。这让英伟达很好的控制成本，维持利润率。</p><p>今天英伟达和云厂商之间似乎维持了一种平衡，但平衡就是用来打破的，尤其当一方是英伟达的时候，毕竟眼下才是黄仁勋所谓“下一代数据中心十年”更新周期的第一年。</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>如日中天的英伟达，下一个目标是抢走云厂商的生意？</title>\n<style 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算力，据悉也和英伟达的充分供应有关——英伟达在几个月前参与了CoreWeave的 B 轮融资。</p><p>但显然，仅仅投一些初创公司还不够，生成式 AI 对算力的巨大需求最终让英伟达自己下场。在今年3月的GTC大会上，英伟达推出了自己的云服务DGX Cloud ，它已在年中正式上线。</p><p>从名字就可以看出，DGX Cloud 直接利用了英伟达DGX超级计算机的能力，云的每个实例均配备8个H100或A100 GPU以及640GB内存。</p><p>DGX Cloud 采用了一种低延迟结构，让庞大的工作流可以在集群之间扩展，于多个计算节点上并行分配。举个例子来说，最先宣布与DGX Cloud合作的<a href=\"https://laohu8.com/S/ORCL\">甲骨文</a>，它在OCI Supercluster上每个集群可以部署超过3万个A100 GPU，由此大模型可以在云上进行训练。用户在任何地方都能自由访问属于自己的 AI 超级计算机（英伟达表示算力的分配是独享排他的），打交道的只有前台界面，除了开发过程本身不用再去担心任何和硬件基础设施有关的问题。</p><p>这项服务采用月租形式，金额高达近 4 万美元。当然，相比直接买一台 DGX 服务器 20 万美元的价格来说还是便宜了许多，但不少人都指出，微软的 Azure 同样 8 个 A100GPU 的收费只有不到 2 万美元，几乎是前者的一半。</p><p>为什么这么贵？因为英伟达的云服务和别家不同，它不仅包括算力，还包括一整套 AI 解决方案。</p><p>名为Base Command Platform（基础命令平台）和 AI Enterprise 的两项服务被集成到了DGX Cloud里。前者是一个管理与监控软件，不仅可以用来记录云端算力的训练负载，提供跨云端和本地算力的整合，还能让用户直接从浏览器访问 DGX Cloud。后者则是英伟达 AI 平台中的软件层，高达数千个软件包提供了各种预训练模型、AI 框架和加速库，从而简化端到端的 AI 开发和部署成本。除此之外，DGX Cloud 上还提供名为 AI Foundations 的模型铸造服务，让企业用户可以使用自己的专有数据定制属于自己的垂直大模型。</p><p>这套软硬件组合起来的完整解决方案让 DGX Cloud 训练速度相比传统的云计算提高了两到三倍，这成为了DGX Cloud与传统云服务最大的不同，它很好的综合了英伟达两方面的强项：AI 生态和算力。对于英伟达来说，“软件即服务”这句话似乎应该改成“软硬件一体即服务”，DGX Cloud 集中代表了一个硬件厂商向上垂直整合的能力天花板。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f781108704dc7e168d697d8d41d642a7\" tg-width=\"6523\" tg-height=\"4351\"/></p><h2 id=\"id_135080003\">黄仁勋的野心和现实</h2><p>但这并不意味着英伟达就彻底掀了传统云厂商的桌子。它的这项服务是通过传统云厂商来提供的。DGX Cloud 最开始被宣布推出在甲骨文云上，随后微软和谷歌跟进，而英伟达与这些云厂商合作的方式显得颇为有趣：英伟达先把 GPU硬件卖给这些云合作伙伴，然后再租用这些硬件以便运行DGX Cloud。</p><p>有人戏称这叫两边钱一起赚，都不耽误。</p><p>实际上，黄仁勋解释过这种模式：“我们从让客户使用我们的计算平台中受益，而客户通过将我们（的计算平台）置于他们（云厂商）的云中而受益。”</p><p>如果只听黄仁勋说，这就是个皆大欢喜的双赢结局，然而这只是他一贯的叙事而已。英伟达已经陷入与自己客户的竞争中，并且心知肚明。</p><p>DGX Cloud 进展告诉我们，黄仁勋并不打算仅仅把它布置于传统云厂商上。在八月的 SIGGRAPH 2023上，英伟达先是宣布了与 Hugging Face 的合作，接着发布了名为AI Workbench的服务。它们都可以让用户便捷创建、测试和定制预训大模型，其背后的算力支持自然都包括了 DGX Cloud。</p><p>这显然会冲击英伟达和云厂商的关系：最主要的云服务商，包括谷歌、亚马逊和微软，它们同样也是英伟达的大客户，英伟达推广自有云服务势必会抢夺它们的市场份额。特别是我们在第一部分已经谈到，作为数据中心和云服务巨头的它们在构建下一代数据中心的问题上本来就不具备多少优势，如果再考虑到英伟达芯片产能“卡脖子”的问题，英伟达的自有云服务威胁不可谓不小。</p><p>黄仁勋不会不知道这一点，因此他对DGX Cloud 的态度就显得颇值得玩味了，比如他公开表示，一个恰当的云服务组合比例应该是10%英伟达DGX加上90%的公有云。换而言之，DGX Cloud 在黄仁勋的定位里并不是传统云厂商的对手与威胁，而是合作伙伴。</p><p>在 Q1 季度财报公布后的分析师电话会上黄仁勋谈的更多的都是这种合作的好处，“一个巨大的双赢”，黄仁勋如此形容。在他的理解里，DGX Cloud 是一个纯粹的英伟达堆栈（pure Nvidia stack），把人工智能开发、大型数据库和高速低延迟网络组合在一起，成为一种便捷的AI 基础设施从而打开全新的、巨大的市场——这个市场的参与者包括了英伟达和传统云厂商，大家将共同受益于生成式 AI 的爆发。</p><p>极力避谈冲突，其实是因为，DGX Cloud 恐怕很长时间内都只能维持一个较小的体量。</p><p>第一个原因当然是算力的瓶颈。“订单多到不可思议”是黄仁勋形容数据中心业务量时的描述，英伟达的核心要务当然是开发并保证生产尽可能多的符合市场需求的先进芯片，否则云服务的规模是无法扩大的。</p><p>尽管<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>在马不停蹄的生产，但值得注意的是算力缺口不是变小而是更大了，因为一旦大模型落地和商业化（比如像ChatGPT那样），其推理成本将随着用户规模的提升指数级升高，长远来看会比训练模型的算力需求大得多（有人给出的倍率是 100）。</p><p>此外也是考虑到英伟达和传统云厂商合作关系的复杂性。DGX Cloud如果作为一种纯粹的竞品出现，或许会占领可观的市场份额，但势必进一步加速云厂商摆脱对英伟达的依赖——它们本来就已经为了少交点“英伟达税”而不约而同地自研芯片了。</p><p>从另一个角度讲，全力扩大 DGX Cloud 规模可能也不符合英伟达的最佳利益。从芯片到游戏显卡再到服务器和数据中心，英伟达绝少自己制造硬件产品，它更喜欢和OEM 厂商合作——以至于许多时候你要采购英伟达芯片都还是得经过 OEM 厂商。这让英伟达很好的控制成本，维持利润率。</p><p>今天英伟达和云厂商之间似乎维持了一种平衡，但平衡就是用来打破的，尤其当一方是英伟达的时候，毕竟眼下才是黄仁勋所谓“下一代数据中心十年”更新周期的第一年。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/f51e0887617e5ccdb1f56ab9d6b7e088","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达"},"source_url":"https://www.pingwest.com/a/287131?utm_source=feed","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2361517059","content_text":"谁有英伟达GPU，谁就是云公司关于英伟达总有新的消息让你惊讶。最近的一则来自美国的一家云初创公司 CoreWeave 。这家公司宣布融资23亿美金，而更让人震惊的是这笔钱的抵押物是其拥有的GPU。在大模型热潮下，GPU俨然成为一种硬通货，而CoreWeave之所以能有如此多的英伟达稀缺物品，是因为它过去的身份——北美最大的以太坊矿工。那时它有超过五万台GPU用来挖矿，在面对挖矿的不可持续性后，CoreWeave把目光转向AI等需要并行计算的领域，并在 ChatGPT 爆红之前就采购了大量英伟达芯片——那时芯片的产能还足够充分。由此，CoreWeave自称是世界上唯一一个可以大规模提供H100算力的公司，也摇身一变成为了一家“云厂商”。是的，它的GPU供给超越了所有云服务巨头，包括谷歌云、亚马逊云和微软的Azure。这听上去有些奇特，即使是不谈GPU数量瓶颈，构建数据中心还需要巨量的成本，精巧的空间、能源和散热设计以及十分复杂的软硬件协同，一般来说，能满足这些条件的只能是巨头，而不是刚进行了B轮融资（4.21亿美元）的初创公司。CoreWeave 能做到这一点，源于一种对数据中心截然不同的理解。传统的数据中心由CPU构成，它们侧重于通用计算的能力，主要由最开始是英特尔，后来是AMD的芯片所垄断。但全新的用于加速计算的数据中心则更强调并行计算，这就意味着它需要有更大的内存、带宽以及把所有的加速计算单元密切连接起来的能力，英伟达创始人和CEO黄仁勋称这个过程为“数据中心现代化”，在他看来这是一个将持续10年的周期。这个新周期的开始预示着整个数据中心的建构方式，软硬件协同乃至电源和散热结构都需要重新设计。这让所有的云服务提供商几乎重回起跑线——针对 CPU 设计的上一代的数据中心方案几乎完全无法照搬。比如英伟达连接庞大GPU集群所用到的 Infinite Band 技术需要超过500英里的电缆，这在传统的数据中心设计中根本不存在。CoreWeave举了另一个例子，相同场地大小，GPU 集群所需要的电力是传统数据中心的 4 倍，因此新数据中心的电力系统和散热系统都需要完全重新设计，这甚至还不算软硬件协同的成本。抢占先机的CoreWeave由此不仅能提供庞大的H100算力，并且在比其它的云服务快几十倍的同时费用还低80%，能做到这些，我们可以将其归功于它很早就精准践行了黄仁勋有关数据中心的愿景——数据中心正在向加速计算方向转化，而紧缺的算力则通过云供应。就这样，一家虚拟币挖矿公司就变成了一家当红的云计算公司，只因为它是最忠诚的英伟达门徒。英伟达云是个什么云谁有英伟达的GPU谁就是最红的云厂商，那么谁有最多的英伟达GPU？显然是它自己。于是在扶持类似的云初创企业的同时，英伟达也在建设自己的云。英伟达亲自下场做云的优势有很多，最明显的是它不受到GPU供需关系的困扰。马斯克曾在公开场合说，获得GPU比获得毒品要难多了，而CoreWeave之所以能提供超大规模的 H100 算力，据悉也和英伟达的充分供应有关——英伟达在几个月前参与了CoreWeave的 B 轮融资。但显然，仅仅投一些初创公司还不够，生成式 AI 对算力的巨大需求最终让英伟达自己下场。在今年3月的GTC大会上，英伟达推出了自己的云服务DGX Cloud ，它已在年中正式上线。从名字就可以看出，DGX Cloud 直接利用了英伟达DGX超级计算机的能力，云的每个实例均配备8个H100或A100 GPU以及640GB内存。DGX Cloud 采用了一种低延迟结构，让庞大的工作流可以在集群之间扩展，于多个计算节点上并行分配。举个例子来说，最先宣布与DGX Cloud合作的甲骨文，它在OCI Supercluster上每个集群可以部署超过3万个A100 GPU，由此大模型可以在云上进行训练。用户在任何地方都能自由访问属于自己的 AI 超级计算机（英伟达表示算力的分配是独享排他的），打交道的只有前台界面，除了开发过程本身不用再去担心任何和硬件基础设施有关的问题。这项服务采用月租形式，金额高达近 4 万美元。当然，相比直接买一台 DGX 服务器 20 万美元的价格来说还是便宜了许多，但不少人都指出，微软的 Azure 同样 8 个 A100GPU 的收费只有不到 2 万美元，几乎是前者的一半。为什么这么贵？因为英伟达的云服务和别家不同，它不仅包括算力，还包括一整套 AI 解决方案。名为Base Command Platform（基础命令平台）和 AI Enterprise 的两项服务被集成到了DGX Cloud里。前者是一个管理与监控软件，不仅可以用来记录云端算力的训练负载，提供跨云端和本地算力的整合，还能让用户直接从浏览器访问 DGX Cloud。后者则是英伟达 AI 平台中的软件层，高达数千个软件包提供了各种预训练模型、AI 框架和加速库，从而简化端到端的 AI 开发和部署成本。除此之外，DGX Cloud 上还提供名为 AI Foundations 的模型铸造服务，让企业用户可以使用自己的专有数据定制属于自己的垂直大模型。这套软硬件组合起来的完整解决方案让 DGX Cloud 训练速度相比传统的云计算提高了两到三倍，这成为了DGX Cloud与传统云服务最大的不同，它很好的综合了英伟达两方面的强项：AI 生态和算力。对于英伟达来说，“软件即服务”这句话似乎应该改成“软硬件一体即服务”，DGX Cloud 集中代表了一个硬件厂商向上垂直整合的能力天花板。黄仁勋的野心和现实但这并不意味着英伟达就彻底掀了传统云厂商的桌子。它的这项服务是通过传统云厂商来提供的。DGX Cloud 最开始被宣布推出在甲骨文云上，随后微软和谷歌跟进，而英伟达与这些云厂商合作的方式显得颇为有趣：英伟达先把 GPU硬件卖给这些云合作伙伴，然后再租用这些硬件以便运行DGX Cloud。有人戏称这叫两边钱一起赚，都不耽误。实际上，黄仁勋解释过这种模式：“我们从让客户使用我们的计算平台中受益，而客户通过将我们（的计算平台）置于他们（云厂商）的云中而受益。”如果只听黄仁勋说，这就是个皆大欢喜的双赢结局，然而这只是他一贯的叙事而已。英伟达已经陷入与自己客户的竞争中，并且心知肚明。DGX Cloud 进展告诉我们，黄仁勋并不打算仅仅把它布置于传统云厂商上。在八月的 SIGGRAPH 2023上，英伟达先是宣布了与 Hugging Face 的合作，接着发布了名为AI Workbench的服务。它们都可以让用户便捷创建、测试和定制预训大模型，其背后的算力支持自然都包括了 DGX Cloud。这显然会冲击英伟达和云厂商的关系：最主要的云服务商，包括谷歌、亚马逊和微软，它们同样也是英伟达的大客户，英伟达推广自有云服务势必会抢夺它们的市场份额。特别是我们在第一部分已经谈到，作为数据中心和云服务巨头的它们在构建下一代数据中心的问题上本来就不具备多少优势，如果再考虑到英伟达芯片产能“卡脖子”的问题，英伟达的自有云服务威胁不可谓不小。黄仁勋不会不知道这一点，因此他对DGX Cloud 的态度就显得颇值得玩味了，比如他公开表示，一个恰当的云服务组合比例应该是10%英伟达DGX加上90%的公有云。换而言之，DGX Cloud 在黄仁勋的定位里并不是传统云厂商的对手与威胁，而是合作伙伴。在 Q1 季度财报公布后的分析师电话会上黄仁勋谈的更多的都是这种合作的好处，“一个巨大的双赢”，黄仁勋如此形容。在他的理解里，DGX Cloud 是一个纯粹的英伟达堆栈（pure Nvidia stack），把人工智能开发、大型数据库和高速低延迟网络组合在一起，成为一种便捷的AI 基础设施从而打开全新的、巨大的市场——这个市场的参与者包括了英伟达和传统云厂商，大家将共同受益于生成式 AI 的爆发。极力避谈冲突，其实是因为，DGX Cloud 恐怕很长时间内都只能维持一个较小的体量。第一个原因当然是算力的瓶颈。“订单多到不可思议”是黄仁勋形容数据中心业务量时的描述，英伟达的核心要务当然是开发并保证生产尽可能多的符合市场需求的先进芯片，否则云服务的规模是无法扩大的。尽管台积电在马不停蹄的生产，但值得注意的是算力缺口不是变小而是更大了，因为一旦大模型落地和商业化（比如像ChatGPT那样），其推理成本将随着用户规模的提升指数级升高，长远来看会比训练模型的算力需求大得多（有人给出的倍率是 100）。此外也是考虑到英伟达和传统云厂商合作关系的复杂性。DGX Cloud如果作为一种纯粹的竞品出现，或许会占领可观的市场份额，但势必进一步加速云厂商摆脱对英伟达的依赖——它们本来就已经为了少交点“英伟达税”而不约而同地自研芯片了。从另一个角度讲，全力扩大 DGX Cloud 规模可能也不符合英伟达的最佳利益。从芯片到游戏显卡再到服务器和数据中心，英伟达绝少自己制造硬件产品，它更喜欢和OEM 厂商合作——以至于许多时候你要采购英伟达芯片都还是得经过 OEM 厂商。这让英伟达很好的控制成本，维持利润率。今天英伟达和云厂商之间似乎维持了一种平衡，但平衡就是用来打破的，尤其当一方是英伟达的时候，毕竟眼下才是黄仁勋所谓“下一代数据中心十年”更新周期的第一年。","news_type":1,"symbols_score_info":{"NVDA":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2211,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":624919895,"gmtCreate":1676991894317,"gmtModify":1676992467495,"author":{"id":"3570505260161011","authorId":"3570505260161011","name":"nemo2020","avatar":"https://static.tigerbbs.com/87d29f52f8bd1be28d88063b626f7aa1","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3570505260161011","authorIdStr":"3570505260161011"},"themes":[],"htmlText":"Okay I will buy Coca Cola&nbsp;","listText":"Okay I will buy Coca Cola&nbsp;","text":"Okay I will buy Coca 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