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dmax0708

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- dmax0708dmax0708
  ·2024-06-07
  $英伟达(NVDA)$ 一拆十先到200，阻力250
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- dmax0708dmax0708
  ·2024-02-02
  中国才叫暴跌，国外都涨了几倍了那叫回调
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- dmax0708dmax0708
  ·2023-12-20
  这个土豆是个啥投行？大摩高盛瑞银看好
  电车热潮已到顶？多家投行下调特斯拉增长预期
  周一，Narayan下调了对特斯拉2024年和2025年的交付量预期，以反映Model 3和Model Y销量的“更温和增长”，并指出竞争加剧和联邦激励措施的丧失等不利因素。因此，只销售电动汽车的特斯拉的利润和收入预期一直在下降。上周五，德银分析师埃Emmanuel Rosner表示，特斯拉面临的“更大风险”是，在电动汽车采用率放缓的情况下，特斯拉2024年的增长和盈利都可能低于预期。特斯拉股价周二上涨2%，今年迄今累计涨幅达到108%。
  电车热潮已到顶？多家投行下调特斯拉增长预期
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- dmax0708dmax0708
  ·2023-12-20
  专业的胡说八道
  洪灝：美股或正处泡沫中，3000点为A股周期性底部
  美股已进入高波阶段，是最容易产生泡沫的阶段，现在泡沫可能就在AI半导体板块。
  洪灝：美股或正处泡沫中，3000点为A股周期性底部
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- dmax0708dmax0708
  ·2023-08-30
  黄老板年内要超过马斯克
  目标英伟达！这八家初创公司要挑战“GPU霸主”
  生成式AI将使计算领域产生翻天覆地的变化，这足以使他们从英伟达身上分一杯羹。
  目标英伟达！这八家初创公司要挑战“GPU霸主”
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href=\"https://laohu8.com/S/TSLA\">特斯拉</a>的前景正迅速变得黯淡，至少有两位分析师在两天内对该公司的看法变得更加谨慎。</p><p>分析师表示，到2024年，特斯拉生产的部分电动汽车可能不再有资格获得美国和一些欧洲国家的政府补贴，这将在对这些汽车的需求已经放缓之际，给该公司的收入带来进一步的压力。</p><p>Tudor, Pickering, Holt &amp; Co.的分析师Matt Portillo周二将特斯拉评级下调至“卖出”，该分析师表示，“如果特斯拉明年继续推动增长，失去这些激励措施可能会加大进一步降价的风险。”Portillo还预计，特斯拉在2023年最后三个月的交付量将低于分析师的平均预期。</p><p>分析师们最新的悲观言论进一步表明，华尔街对特斯拉业绩的看法日益恶化。据收集的数据显示，分析师对该公司第四季度的平均利润预测比12个月前下降了55%以上，而对2024年的利润预期比去年同期下降了43%。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8654f8b707ae8ff6ebe922cf1202d1f9\" tg-width=\"637\" tg-height=\"354\"/></p><p>根据数据，在销售方面，分析师平均预计特斯拉在截至12月31日的季度将交付超过48.1万辆电动汽车。Portillo预计这一数字将在47万部左右。加拿大皇家银行资本市场分析师Tom Narayan预计特斯拉将交付约47.6万辆汽车，他对特斯拉的评级相当于“买入”。</p><p>周一，Narayan下调了对特斯拉2024年和2025年的交付量预期，以反映Model 3和Model Y销量的“更温和增长”，并指出竞争加剧和联邦激励措施的丧失等不利因素。Narayan表示，特斯拉面向大众市场的Model 3的一些车型将在明年失去全部的联邦税收抵免。</p><p>Tudor的Portillo说，该公司在法国和德国可能面临类似的问题。在特斯拉10月份发布第三季度业绩后，人们普遍预计整个行业的电动汽车需求将放缓，除此之外，这些补贴问题还将出现。</p><p>这些警告之后，<a 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href=http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1041169.html><strong>智通财经</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>华尔街对特斯拉的前景正迅速变得黯淡，至少有两位分析师在两天内对该公司的看法变得更加谨慎。分析师表示，到2024年，特斯拉生产的部分电动汽车可能不再有资格获得美国和一些欧洲国家的政府补贴，这将在对这些汽车的需求已经放缓之际，给该公司的收入带来进一步的压力。Tudor, Pickering, Holt & Co.的分析师Matt Portillo周二将特斯拉评级下调至“卖出”，该分析师表示，“如果...</p>\n\n<a href=\"http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1041169.html\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/340d3c04436bbba1df239d6d4a7e3fd2","relate_stocks":{"LU2357305700.SGD":"Allianz Global Artificial Intelligence ET H2-SGD","LU1429558221.USD":"Natixis Loomis Sayles US Growth Equity RA USD","LU1861559042.SGD":"日兴方舟颠覆性创新基金B SGD","LU1839511570.USD":"WELLS FARGO GLOBAL FACTOR ENHANCED EQUITY \"I\" (USD) ACC","LU1548497426.USD":"安联环球人工智能AT Acc","LU1861220033.SGD":"Blackrock Next Generation Technology A2 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3的一些车型将在明年失去全部的联邦税收抵免。Tudor的Portillo说，该公司在法国和德国可能面临类似的问题。在特斯拉10月份发布第三季度业绩后，人们普遍预计整个行业的电动汽车需求将放缓，除此之外，这些补贴问题还将出现。这些警告之后，通用汽车和福特汽车、汽车租赁公司赫兹租车以及几家电动汽车供应商等老牌汽车公司也纷纷对电动汽车做出了类似的悲观预测。电动汽车整体疲软的很大一部分原因是，渴望购买新技术的热情尝试者群体可能已经筋疲力尽，而主流买家对高昂的价格和尚处于起步阶段的电动汽车生态系统仍持谨慎态度。Cowen分析师Jeffrey Osborne周二在给客户的一份报告中写道：“自2022年以来，新电动汽车的平均价格下降了约21%，但消费者在购买电动汽车方面仍然胆怯，大多数人认为电池可靠性、缺乏可用的公共充电站以及完全充电所需的时间是他们无法克服的主要心理和生理障碍。”因此，只销售电动汽车的特斯拉的利润和收入预期一直在下降。Portillo和Narayan并不是唯一对特斯拉明年前景感到担忧的分析师。上周五，德银分析师埃Emmanuel Rosner表示，特斯拉面临的“更大风险”是，在电动汽车采用率放缓的情况下，特斯拉2024年的增长和盈利都可能低于预期。特斯拉股价周二上涨2%，今年迄今累计涨幅达到108%。但该股本季度的表现令人沮丧，反映出2024年电动汽车采用前景恶化。自9月底以来，特斯拉上涨了约2%，而标普500指数的总回报率为11.5%。","news_type":1,"symbols_score_info":{"TSLA":1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3293,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":254078057111840,"gmtCreate":1703067081747,"gmtModify":1703067955931,"author":{"id":"120621487222911","authorId":"120621487222911","name":"dmax0708","avatar":"https://static.laohu8.com/f1321d3def413f8102068c37870ba738","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"120621487222911","idStr":"120621487222911"},"themes":[],"htmlText":"专业的胡说八道","listText":"专业的胡说八道","text":"专业的胡说八道","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":6,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/254078057111840","repostId":"1192415600","repostType":4,"repost":{"id":"1192415600","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"追踪全球财经热点，精选影响您财富的资讯，投资理财必备神器！","home_visible":1,"media_name":"华尔街见闻","id":"1084101182","head_image":"https://static.tigerbbs.com/66809d1f5c2e43e2bdf15820c6d6897e"},"pubTimestamp":1703056004,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1192415600?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2023-12-20 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justify;\">7.今年由于风险偏好偏低的原因，市场选择把所有的现金都存到了存款和低风险的债券里，这也导致了风险资产尤其是股票表现欠佳。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>8.目前A股市场已经处于“周期性底部”，市场的悲观情绪已反映在股价里。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">9.房地产市场的调整是个长周期过程，复苏非朝夕之功，是以30到50年为单位周期的。</p><p style=\"text-align: justify;\">10.房地产的市场的关注点不应该是房子的价格而是看交易量，要形成一个交易活跃、价格由市场决定的资金蓄水和财富仓储体系。</p></blockquote><p style=\"text-align: justify;\">近日，思睿集团首席经济学家洪灝就2024年A股、美股港股走势做出分析和展望。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/67b91b35b7aeec48746f2db13fa1fae7\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"426\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">以下是华尔街见闻整理的精华内容：</p><p style=\"text-align: justify;\">非常感谢华尔街见闻，还有各位朋友给我时间和大家分享一下对未来的看法。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们现在面对的市场的环境是否比去年更差？如果不是的话，为什么市场这么悲观，或者说为什么市场对于政策似乎无动于衷？</p><p style=\"text-align: justify;\">同时为什么美联储从去年开始到今年加息还一直加息，但是美国股市还有外围的股市反而一直在涨，这些都是我们今年遇到的非常困惑的问题。</p><p><strong>美国10年期国债收益率飙升 投资环境改变</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我们先讲一下外围的情况，这个是美国的10年期国债收益率，这么多年这个图一直都没有变过，一直到2023年，我们看到一个明显趋势，美国10年期国债收益率突破了40年长期下行的趋势，所以我觉得如果看到了这个图，我们仍然在用以前的思维的模式去思考现在投资的环境，那就说明我们还是没有悟到。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/406561970bdebe48234e4e59cf87820d\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"341\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">现在我们去见一些给我们做财务规划人，他们经常都是简单粗暴的用6040的投资组合：如果你是40岁的话，那么我给你60%的股票，40%的债券，那么如果是60岁的话，我就反过来。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一种6040的的投资组合它建立在一个<strong>最根本的假设就是股债的相关性。</strong>股票涨、债券跌，债券涨、股票跌，双方呈现负相关，一直到2020年股债双涨。当你手上拿着那7个纳斯达克股票，觉得2021年我跑得很好的时候，2022年下半年开始，我们看到股票跌得稀里哗啦，然后你想把仓位转到债券上，结果债券比股票跌的更多。6040就是股票跌40%，债券跌60%。</p><p style=\"text-align: justify;\">当然到了2024年可能会情况会发生一些变化，毕竟美联储重要的货币政策它已经历史性转向。</p><p><strong>美股进入高波阶段</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我们现在处于一个百年未有的变局之中，我们看这个图，这个是做美股的朋友都知道的美国VIX曲线，美股隐含未来的波动率。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/939497d85b91363d2240712791e3596c\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"344\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">当我们把CBOE 1996年到现在的数据做一个周期的处理和量化滤波的处理，<strong>其实我们可以看到这是一个非常规则的美股波动性的周期，每一个波动性的周期大概是在7到11年左右。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">跟踪我的研究报告的朋友都知道，我一直强调850天均线这一长期移动平均线的重要性，每一个短周期大概是三年半，每一个中周期是2到3个3.5年的周期，每一个长周期大概是10个3.5年的周期，就是<strong>35年的长周期</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们看到很明显的美国的市场的隐含波动率，呈现出一个非常明显的周期性的变化。</p><p style=\"text-align: justify;\">可以看到，第一个高点出现在2001-2002年，美国的恐袭和市场的衰退，市场的隐含波动率VIX飙到历史最高。</p><p style=\"text-align: justify;\">第二次是2008年到2011年，这时是美国的次贷危机，再加上美国主权债务评级历史性地下调。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么最后是现在，市场重新进入高波的周期，<strong>它产生极端回报的概率非常大</strong>，给各位做财富管理计划的时候，它是我们最需要考虑的地方，因为在高波的时候，我们并不知道你的回报率，它会落在你中型曲线的头还是尾？</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>但是高波阶段是最容易产生泡沫的阶段。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">所以这个时候看明年的市场，<strong>市场现在进入了一个白热化的阶段，尤其是对于AI板块的预期</strong>，以及对于7个大型科技股的预期，我们都知道这7个科技股的估值非常高，现在有很多朋友在硅谷融资，又回到了做PPT融资的时候，一个大学生做一个AI的PPT说自己要做一个AI的应用，那么基本上5000万美元起跳融资，所以钱非常的多，风险偏好非常的高，但是在市场高估阶段，你<strong>实现极高收益率的可能性和极低收益率的可能性都非常高，或者说比一个普通的时期要高。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">再看一个图，这个图是我们做的美股从1872年到现在的一个长周期的图。我们看到市场也很有意思，美股的长周期在1939年、1974年和2009年分别三次触底且都触及了回报率周期的底部。而1929、1956、1989和2000年分别触到了回报率周期的顶部。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/42e9b42f54b2ae66d0e4cc3df52f3098\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"353\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">那么它是非常规则的，<strong>上有顶下有底</strong>，这是我们做交易的最喜欢的一种回报率的分布，因为你知道他什么时候高，什么时候低，因此，你知道他什么时候买什么时候卖，但是条件就是你活得足够长，像巴菲特那么长。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>每一个底部大概35年，那么每一个35年的大周期对应的是10个3.5年的短周期</strong>，每一个3.5年的短周期形成一个10.5年的中周期，每一个太阳黑子的周期是10.5年，为什么？</p><p style=\"text-align: justify;\">我们没有答案，但是我们知道这个规律是可循的。我们知道太阳的黑子影响农业活动，农业的活动直接影响到以前农业社会借贷的行为，如果你年景好丰收了，你不用借，你甚至要还钱，年景不好了你就去借种子借高利贷去地主家里借。</p><p style=\"text-align: justify;\">为什么这一个农业的周期延续到现在我们也不知道，但是人类的行为就这么就是这么神奇，每35年一个短周期，那么现在我们再次进入了一个高波的阶段。</p><p style=\"text-align: justify;\">刚才我们讲了<strong>高波的阶段是最容易产生泡沫的，可能我们现在就在一个泡沫中，就在一个AI半导体的泡沫里</strong>，<strong>这个时候也是最容易产生”肥尾事件”的时候</strong>，比如我们现在看到的各种AI概念股以及加密货币。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们看一下对于短周期，明年6到12个月的市场，当前没有能够回答的问题就是：美国的经济明年是否会衰退？</p><p style=\"text-align: justify;\">2023年，基本所有的经济学家都认为美国经济要衰退，因为美联储加息加成这样了，房子也卖不出去了，房子的开发商也不建新房子了，美国的新房的库存达到历史的最低点，我们的是历史最高点。</p><p><strong>美国明年会衰退吗？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">市场现在无法达成共识，<strong>不能够决定的就是明年美国经济是否衰退。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">我们看一下这个图，很多人他喜欢用美国的失业率就是蓝色的线来判断，现在失业率很低，大家收入增长非常快，因此没有失业就没有没有公司的减少，没有收入减少，消费会继续，而美国经济是消费占比70%，所以美国经济明年不会衰退了，大概这个逻辑就这样。</p><p style=\"text-align: justify;\">但是我们知道<strong>每一次美国经济的衰退之前失业率都达到了一个历史的底部，然后飙升。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ae5b95f4a3d8b081ecef22aa38c0b1a6\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"352\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">比如说像2008年美国的失业率飙升的时候，已经是2008年6月份，<strong>也就是说往往是在经济衰退的时候，我们开始看到失业率的飙升，而不是失业率预示的经济衰退。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">失业率本身没有预测的作用，为什么？因为在宏观经济里，我们都知道要达到三个平衡，就是商品，劳动力市场和金融市场的大一统。</p><p style=\"text-align: justify;\">金融市场的大一统的平衡形成了一个市场的均衡价格，这个时候市场不会暴涨，也不会暴跌。这个时候市场处于一个合理估值的状态，这个状态不是某一个瞬间，然后稍逊即逝。</p><p style=\"text-align: justify;\">商品、市场的大一统的平衡体现在商品的供需，因为商品的供需是没有办法伪造的，今年你需要多少钢筋，水泥，你没有办法伪造；今年你要烧多少油多少煤，没有办法伪造，商品的需求反映了当下经济的状况。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>劳动力的失业率是一个滞后的指标。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">因为只有在经济不行的时候，企业家才开始裁员。往往是企业家开始砍人，收入开始减少，消费开始减少，导致社会总需求的减少，社会总需求的减少，反过来影响投资的减少，形成了一个负向的循环。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个时候衰退越来越明显，向下的压力越来越大。市场没有办法达成共识明年美国会不会衰退。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>明年美国会不会衰退我也不知道，但是我觉得如果你要我赌一个可能性的话，我就赌它衰退，因为现在市场过于乐观。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">跟踪过我的研报的朋友都知道，我的著名的短周期的波动的图，黄色的线是我们的美国经济的短周期的波动向下，而其他的线比如左上角的是美国的标普，左边中间是EPS美国的每股的盈利增长，下边是美国的IP（工业产出），右上图是美国的LEI领先经济指标等等。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/865c6d0e21320887c7e5f1985fda76ad\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"354\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">那么这一些指标都指向美国的经济快速放缓，当然我们现在看股市看不出来，看股市（就是左上的蓝色的线）还是在往上走，并没有确认我们经济周期领先指标的下行趋势，这很有意思。</p><p style=\"text-align: justify;\">这个时候才是我们最需要注意的时候，我们的预期差没有被计入市场价格里，如果最终差的预期兑现，产生一个剧烈的预期的时候，这个时候就是转折点。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果明年美国经济放缓或者衰退，那么最直接的反应就是美联储的利率，<strong>美联储的利率在资产价格上最直接的反应就是美元的汇率</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">我不知道美股里头有多少杠杆，但是我知道除了通过这种结构加杠杆之外，我们还看到现在有一种非常流行的方式，叫做末日期权。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一些期权只有0到1天，今天买今天到期，或者今天买明天到期，类似于彩票。</p><p style=\"text-align: justify;\">今年很有意思，跟去年不一样，去年是在四季度的时候，你还需要把手上一些亏本的股票抛售，然后拿着实现负收益或者说实现亏损去抵消你的税务的负担。</p><p style=\"text-align: justify;\">然而今年没有没有这个问题，大家拼命的卖Covered Call(备兑开仓)，<strong>因此市场上这些防止美国股票股指下行的期权交易，成交量已经达到了历史有史以来最高</strong>。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以如果你想象一下明年走势，如果明年美联储降息，然后美元汇率走弱，我们做了一个周期的调整，黄色的线是美国的贸易的逆差和GDP的比你看一下，黄色的线领先美元汇率周期1-2个周期，就是3.5到7年。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么我们看到了很明显，现在美元汇率所处的位置是非常高，尤其是相对于他们现在的贸易逆差是非常高的，或者说美元汇率过强，反映的是很多人对于美国迷之信心，对于美联储迷之信心，但是要知道美联储犯了无数的错误，包括这一次加息的周期迟了，最后导致这一次加息的速度是有史以来最快的，三次75个点的加息。</p><p><strong>中国国民资产负债表的变化</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">讲一下中国的情况，很有意思，今年我们搞不懂的是为什么政策没办法刺激消费？</p><p style=\"text-align: justify;\">我们看一下居民的资产负债表，宏观经济学里有一个很有意思的等式，储蓄=投资。</p><p style=\"text-align: justify;\">你要投多少钱，我们就要储蓄多少钱，那么每一期的储蓄的积累，等于我们整个资产国民资产负债表上投资的积累。</p><p style=\"text-align: justify;\">根据社科院2020年的专题的报告，总资产大概是500万亿， 500万亿其实等于我们中国的平均房价乘以中国的房地产的存量，就这么简单。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/c543fe923e00f5cfd74589ba394454c0\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"362\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">总储蓄280万亿：活期存款55万亿，债券100万亿，理财25万亿，信托20，股票80- 100亿，全加一块儿正好等于280万亿。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么剩下就是权益，就是我们房价和我们资产涨出来的那一部分大概是220万亿人民币左右，那么全部加起来500万，就是你的净资产。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以我们整个国民经济的资产负债表大概是1500万亿，我们现在整个国民经济的杠杆大概是三倍左右，大概是280多290万亿，M2大概是280-290万亿， GDP大概是120万亿。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们今年由于风险偏好偏低的原因，选择把所有的现金都存到了存款和低风险的债券里，这也导致了风险资产尤其是股票表现欠佳。</p><p><strong>A股处在周期性的底部</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">所以从去年开始，我们看到了一些我们历史上从来没有看到过的现象。我们知道储蓄拼命的增长，今年好像存了30万亿，储蓄来自于我们居民自己的存款，也一部分来自于我们对外贸易挣回来的国外的储蓄。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/615b5cd23b7506ce1b058086f1d208be\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"353\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">因此理论上，我们会看到，<strong>储蓄增长、M2增长，以及我们贸易盈利的增长基本上应该是同步的。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">同时我们以前有过一个有很有名的理论说的是如果M2涨，我们整个股市都会涨，但是今年的情况是，M2广义货币的增长，大概百分之十点几左右，但是我们股市确实依然是一蹶不振。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们看一下从2022年开始，我们万德全A指数(红色的线)、贸易的盈余、存款的余额以及M2的增长基本上脱钩了。</p><p style=\"text-align: justify;\">也就是说2022-2023年大家更喜欢存钱而不喜欢买东西的，不仅仅不消费也不买股票，这个就是很明显的风险偏好的压抑没有被释放出来。</p><p style=\"text-align: justify;\">那么如果风险的偏好一直低迷的话，那么市场对于风险资产的投入分配它就会减少。</p><p style=\"text-align: justify;\">人民币汇率已触及周期性底部，今年七八月份的时候，人民币汇率大概是在7.4的水平。那么当你回头一下，尤其是海外的研究，很多报告都觉得人民币汇率基本没戏，因为当时中美两国的息差非常大，我们看到了大量的资本不仅仅是中国的资本，那么海外的资本也留到了美国。</p><p style=\"text-align: justify;\">所以我们看一下蓝色的线，经过周期调整的人民币汇率的走势很有意思。我们看到了美国市场的波动性不约而同的展示出来一个3.5年的周期，以及由3.5年的短周期叠加出来的中长周期。</p><p>我们看一下蓝色的线就是我们的人民币的汇率，2008年-2009年的时候人民币汇率触底，2016年人民币汇率触底，那么这个是2023年大概4月到8月的时候人民币汇率触底，可以看出每一个低点间隔大概就是两个 3.5 年的短周期形成一个7年的周期。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ab0b3815d4c488c298fc18ca73f7b158\" title=\"\" tg-width=\"640\" tg-height=\"361\"/></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>因此当时我们觉得</strong>不管外围发生什么事情，<strong>7.4应该就是这一轮人民币汇率的底部</strong>，这个是由周期本身决定，所以我们看到了这一轮的人民币周期基本上见底。</p><p style=\"text-align: justify;\">再看一下劳动生产率，我们的汇率强不仅仅显示可能我们的息差好等，更重要的是对于国家相对的劳动生产率的一个定价。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>如果某一个国家劳动生产率相对于别的国家增长的更快的话，那么它的汇率就应该走强。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">所以如果我们的劳动生产率的变化触底反弹并领先人民币汇率12个月的话，那么在未来的6到12个月，我们也应该看到人民币相应的走强，那么再叠加中美的息差，再叠加中国的经济周期的运行等等，那么很有理由相信<strong>人民币汇率应该是我们在不确定的环境里头一个比较大概率的能够确定的一个事件</strong>，就是汇率已经在7.4的时候见底了。</p><p style=\"text-align: justify;\">为什么市场没有反应？</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>美国长债的走势跟我们的A股的走势息息相关</strong>，且这个相关性是不会消失，这个时候我们可以比较快的得出一个结论：如果明年美联储降息，或者说由于美国放缓衰退，美联储降息，那么两国息差收敛，同时中国的汇率回暖，那么自然是对我们中国资本市场的一个有力的支撑。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们现在看到了3000点略低于3000点的位置，它应该就是这一轮周期的底部了，这也是和我们去年11月份展望未来12个月的预期是一致的。</p><p style=\"text-align: justify;\">去年我们展望未来12个月的时候，我们预计上证大概在略低于3000到3500点之间，那么今年实际走出来就是2900到3400，所以没有必要太悲观，尤其是在所有人都悲观的时候。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们如果继续悲观的话，对于这个形式无济于事，且很多悲观的情绪已经记录在低迷的股价里了。我们要让股市好起来，需要做更多工作，包括我们停止悲观。</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>洪灝：美股或正处泡沫中，3000点为A股周期性底部</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{ 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class=\"title\">\n洪灝：美股或正处泡沫中，3000点为A股周期性底部\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n2023-12-20 15:06 北京时间&nbsp;&nbsp;&nbsp;<strong>华尔街见闻</strong>\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>洪灝认为，美股已进入高波阶段，是最容易产生泡沫的阶段，现在泡沫可能就在AI半导体板块。精彩观点：1.美国10年期国债收益率飙升，投资环境改变，不能再用固有思维投资。2.美国市场现在进入了一个高波阶段，它产生极端回报的概率非常大，从历史的角度来考虑，这就是一个百年未有的大变局。3.高波阶段是最容易产生泡沫的阶段，可能我们现在就在一个AI半导体的泡沫里，而这个时候也是最容易产生”肥尾事件”的时候。4....</p>\n\n<a href=\"\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/9762a49d10ee040241f74a568c4bd943","relate_stocks":{".SPX":"S&P 500 Index","000001.SH":"上证指数",".DJI":"道琼斯",".IXIC":"NASDAQ 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投资环境改变我们先讲一下外围的情况，这个是美国的10年期国债收益率，这么多年这个图一直都没有变过，一直到2023年，我们看到一个明显趋势，美国10年期国债收益率突破了40年长期下行的趋势，所以我觉得如果看到了这个图，我们仍然在用以前的思维的模式去思考现在投资的环境，那就说明我们还是没有悟到。现在我们去见一些给我们做财务规划人，他们经常都是简单粗暴的用6040的投资组合：如果你是40岁的话，那么我给你60%的股票，40%的债券，那么如果是60岁的话，我就反过来。这一种6040的的投资组合它建立在一个最根本的假设就是股债的相关性。股票涨、债券跌，债券涨、股票跌，双方呈现负相关，一直到2020年股债双涨。当你手上拿着那7个纳斯达克股票，觉得2021年我跑得很好的时候，2022年下半年开始，我们看到股票跌得稀里哗啦，然后你想把仓位转到债券上，结果债券比股票跌的更多。6040就是股票跌40%，债券跌60%。当然到了2024年可能会情况会发生一些变化，毕竟美联储重要的货币政策它已经历史性转向。美股进入高波阶段我们现在处于一个百年未有的变局之中，我们看这个图，这个是做美股的朋友都知道的美国VIX曲线，美股隐含未来的波动率。当我们把CBOE 1996年到现在的数据做一个周期的处理和量化滤波的处理，其实我们可以看到这是一个非常规则的美股波动性的周期，每一个波动性的周期大概是在7到11年左右。跟踪我的研究报告的朋友都知道，我一直强调850天均线这一长期移动平均线的重要性，每一个短周期大概是三年半，每一个中周期是2到3个3.5年的周期，每一个长周期大概是10个3.5年的周期，就是35年的长周期。我们看到很明显的美国的市场的隐含波动率，呈现出一个非常明显的周期性的变化。可以看到，第一个高点出现在2001-2002年，美国的恐袭和市场的衰退，市场的隐含波动率VIX飙到历史最高。第二次是2008年到2011年，这时是美国的次贷危机，再加上美国主权债务评级历史性地下调。那么最后是现在，市场重新进入高波的周期，它产生极端回报的概率非常大，给各位做财富管理计划的时候，它是我们最需要考虑的地方，因为在高波的时候，我们并不知道你的回报率，它会落在你中型曲线的头还是尾？但是高波阶段是最容易产生泡沫的阶段。所以这个时候看明年的市场，市场现在进入了一个白热化的阶段，尤其是对于AI板块的预期，以及对于7个大型科技股的预期，我们都知道这7个科技股的估值非常高，现在有很多朋友在硅谷融资，又回到了做PPT融资的时候，一个大学生做一个AI的PPT说自己要做一个AI的应用，那么基本上5000万美元起跳融资，所以钱非常的多，风险偏好非常的高，但是在市场高估阶段，你实现极高收益率的可能性和极低收益率的可能性都非常高，或者说比一个普通的时期要高。再看一个图，这个图是我们做的美股从1872年到现在的一个长周期的图。我们看到市场也很有意思，美股的长周期在1939年、1974年和2009年分别三次触底且都触及了回报率周期的底部。而1929、1956、1989和2000年分别触到了回报率周期的顶部。那么它是非常规则的，上有顶下有底，这是我们做交易的最喜欢的一种回报率的分布，因为你知道他什么时候高，什么时候低，因此，你知道他什么时候买什么时候卖，但是条件就是你活得足够长，像巴菲特那么长。每一个底部大概35年，那么每一个35年的大周期对应的是10个3.5年的短周期，每一个3.5年的短周期形成一个10.5年的中周期，每一个太阳黑子的周期是10.5年，为什么？我们没有答案，但是我们知道这个规律是可循的。我们知道太阳的黑子影响农业活动，农业的活动直接影响到以前农业社会借贷的行为，如果你年景好丰收了，你不用借，你甚至要还钱，年景不好了你就去借种子借高利贷去地主家里借。为什么这一个农业的周期延续到现在我们也不知道，但是人类的行为就这么就是这么神奇，每35年一个短周期，那么现在我们再次进入了一个高波的阶段。刚才我们讲了高波的阶段是最容易产生泡沫的，可能我们现在就在一个泡沫中，就在一个AI半导体的泡沫里，这个时候也是最容易产生”肥尾事件”的时候，比如我们现在看到的各种AI概念股以及加密货币。我们看一下对于短周期，明年6到12个月的市场，当前没有能够回答的问题就是：美国的经济明年是否会衰退？2023年，基本所有的经济学家都认为美国经济要衰退，因为美联储加息加成这样了，房子也卖不出去了，房子的开发商也不建新房子了，美国的新房的库存达到历史的最低点，我们的是历史最高点。美国明年会衰退吗？市场现在无法达成共识，不能够决定的就是明年美国经济是否衰退。我们看一下这个图，很多人他喜欢用美国的失业率就是蓝色的线来判断，现在失业率很低，大家收入增长非常快，因此没有失业就没有没有公司的减少，没有收入减少，消费会继续，而美国经济是消费占比70%，所以美国经济明年不会衰退了，大概这个逻辑就这样。但是我们知道每一次美国经济的衰退之前失业率都达到了一个历史的底部，然后飙升。比如说像2008年美国的失业率飙升的时候，已经是2008年6月份，也就是说往往是在经济衰退的时候，我们开始看到失业率的飙升，而不是失业率预示的经济衰退。失业率本身没有预测的作用，为什么？因为在宏观经济里，我们都知道要达到三个平衡，就是商品，劳动力市场和金融市场的大一统。金融市场的大一统的平衡形成了一个市场的均衡价格，这个时候市场不会暴涨，也不会暴跌。这个时候市场处于一个合理估值的状态，这个状态不是某一个瞬间，然后稍逊即逝。商品、市场的大一统的平衡体现在商品的供需，因为商品的供需是没有办法伪造的，今年你需要多少钢筋，水泥，你没有办法伪造；今年你要烧多少油多少煤，没有办法伪造，商品的需求反映了当下经济的状况。劳动力的失业率是一个滞后的指标。因为只有在经济不行的时候，企业家才开始裁员。往往是企业家开始砍人，收入开始减少，消费开始减少，导致社会总需求的减少，社会总需求的减少，反过来影响投资的减少，形成了一个负向的循环。这个时候衰退越来越明显，向下的压力越来越大。市场没有办法达成共识明年美国会不会衰退。明年美国会不会衰退我也不知道，但是我觉得如果你要我赌一个可能性的话，我就赌它衰退，因为现在市场过于乐观。跟踪过我的研报的朋友都知道，我的著名的短周期的波动的图，黄色的线是我们的美国经济的短周期的波动向下，而其他的线比如左上角的是美国的标普，左边中间是EPS美国的每股的盈利增长，下边是美国的IP（工业产出），右上图是美国的LEI领先经济指标等等。那么这一些指标都指向美国的经济快速放缓，当然我们现在看股市看不出来，看股市（就是左上的蓝色的线）还是在往上走，并没有确认我们经济周期领先指标的下行趋势，这很有意思。这个时候才是我们最需要注意的时候，我们的预期差没有被计入市场价格里，如果最终差的预期兑现，产生一个剧烈的预期的时候，这个时候就是转折点。如果明年美国经济放缓或者衰退，那么最直接的反应就是美联储的利率，美联储的利率在资产价格上最直接的反应就是美元的汇率。我不知道美股里头有多少杠杆，但是我知道除了通过这种结构加杠杆之外，我们还看到现在有一种非常流行的方式，叫做末日期权。这一些期权只有0到1天，今天买今天到期，或者今天买明天到期，类似于彩票。今年很有意思，跟去年不一样，去年是在四季度的时候，你还需要把手上一些亏本的股票抛售，然后拿着实现负收益或者说实现亏损去抵消你的税务的负担。然而今年没有没有这个问题，大家拼命的卖Covered Call(备兑开仓)，因此市场上这些防止美国股票股指下行的期权交易，成交量已经达到了历史有史以来最高。所以如果你想象一下明年走势，如果明年美联储降息，然后美元汇率走弱，我们做了一个周期的调整，黄色的线是美国的贸易的逆差和GDP的比你看一下，黄色的线领先美元汇率周期1-2个周期，就是3.5到7年。那么我们看到了很明显，现在美元汇率所处的位置是非常高，尤其是相对于他们现在的贸易逆差是非常高的，或者说美元汇率过强，反映的是很多人对于美国迷之信心，对于美联储迷之信心，但是要知道美联储犯了无数的错误，包括这一次加息的周期迟了，最后导致这一次加息的速度是有史以来最快的，三次75个点的加息。中国国民资产负债表的变化讲一下中国的情况，很有意思，今年我们搞不懂的是为什么政策没办法刺激消费？我们看一下居民的资产负债表，宏观经济学里有一个很有意思的等式，储蓄=投资。你要投多少钱，我们就要储蓄多少钱，那么每一期的储蓄的积累，等于我们整个资产国民资产负债表上投资的积累。根据社科院2020年的专题的报告，总资产大概是500万亿， 500万亿其实等于我们中国的平均房价乘以中国的房地产的存量，就这么简单。总储蓄280万亿：活期存款55万亿，债券100万亿，理财25万亿，信托20，股票80- 100亿，全加一块儿正好等于280万亿。那么剩下就是权益，就是我们房价和我们资产涨出来的那一部分大概是220万亿人民币左右，那么全部加起来500万，就是你的净资产。所以我们整个国民经济的资产负债表大概是1500万亿，我们现在整个国民经济的杠杆大概是三倍左右，大概是280多290万亿，M2大概是280-290万亿， GDP大概是120万亿。我们今年由于风险偏好偏低的原因，选择把所有的现金都存到了存款和低风险的债券里，这也导致了风险资产尤其是股票表现欠佳。A股处在周期性的底部所以从去年开始，我们看到了一些我们历史上从来没有看到过的现象。我们知道储蓄拼命的增长，今年好像存了30万亿，储蓄来自于我们居民自己的存款，也一部分来自于我们对外贸易挣回来的国外的储蓄。因此理论上，我们会看到，储蓄增长、M2增长，以及我们贸易盈利的增长基本上应该是同步的。同时我们以前有过一个有很有名的理论说的是如果M2涨，我们整个股市都会涨，但是今年的情况是，M2广义货币的增长，大概百分之十点几左右，但是我们股市确实依然是一蹶不振。我们看一下从2022年开始，我们万德全A指数(红色的线)、贸易的盈余、存款的余额以及M2的增长基本上脱钩了。也就是说2022-2023年大家更喜欢存钱而不喜欢买东西的，不仅仅不消费也不买股票，这个就是很明显的风险偏好的压抑没有被释放出来。那么如果风险的偏好一直低迷的话，那么市场对于风险资产的投入分配它就会减少。人民币汇率已触及周期性底部，今年七八月份的时候，人民币汇率大概是在7.4的水平。那么当你回头一下，尤其是海外的研究，很多报告都觉得人民币汇率基本没戏，因为当时中美两国的息差非常大，我们看到了大量的资本不仅仅是中国的资本，那么海外的资本也留到了美国。所以我们看一下蓝色的线，经过周期调整的人民币汇率的走势很有意思。我们看到了美国市场的波动性不约而同的展示出来一个3.5年的周期，以及由3.5年的短周期叠加出来的中长周期。我们看一下蓝色的线就是我们的人民币的汇率，2008年-2009年的时候人民币汇率触底，2016年人民币汇率触底，那么这个是2023年大概4月到8月的时候人民币汇率触底，可以看出每一个低点间隔大概就是两个 3.5 年的短周期形成一个7年的周期。因此当时我们觉得不管外围发生什么事情，7.4应该就是这一轮人民币汇率的底部，这个是由周期本身决定，所以我们看到了这一轮的人民币周期基本上见底。再看一下劳动生产率，我们的汇率强不仅仅显示可能我们的息差好等，更重要的是对于国家相对的劳动生产率的一个定价。如果某一个国家劳动生产率相对于别的国家增长的更快的话，那么它的汇率就应该走强。所以如果我们的劳动生产率的变化触底反弹并领先人民币汇率12个月的话，那么在未来的6到12个月，我们也应该看到人民币相应的走强，那么再叠加中美的息差，再叠加中国的经济周期的运行等等，那么很有理由相信人民币汇率应该是我们在不确定的环境里头一个比较大概率的能够确定的一个事件，就是汇率已经在7.4的时候见底了。为什么市场没有反应？美国长债的走势跟我们的A股的走势息息相关，且这个相关性是不会消失，这个时候我们可以比较快的得出一个结论：如果明年美联储降息，或者说由于美国放缓衰退，美联储降息，那么两国息差收敛，同时中国的汇率回暖，那么自然是对我们中国资本市场的一个有力的支撑。我们现在看到了3000点略低于3000点的位置，它应该就是这一轮周期的底部了，这也是和我们去年11月份展望未来12个月的预期是一致的。去年我们展望未来12个月的时候，我们预计上证大概在略低于3000到3500点之间，那么今年实际走出来就是2900到3400，所以没有必要太悲观，尤其是在所有人都悲观的时候。我们如果继续悲观的话，对于这个形式无济于事，且很多悲观的情绪已经记录在低迷的股价里了。我们要让股市好起来，需要做更多工作，包括我们停止悲观。","news_type":1,"symbols_score_info":{".SPX":1.1,".IXIC":1.1,".DJI":1.1,"000001.SH":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":3071,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":214498867695768,"gmtCreate":1693404718112,"gmtModify":1693404838216,"author":{"id":"120621487222911","authorId":"120621487222911","name":"dmax0708","avatar":"https://static.laohu8.com/f1321d3def413f8102068c37870ba738","crmLevel":2,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"120621487222911","idStr":"120621487222911"},"themes":[],"htmlText":"黄老板年内要超过马斯克","listText":"黄老板年内要超过马斯克","text":"黄老板年内要超过马斯克","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/214498867695768","repostId":"1144602778","repostType":2,"repost":{"id":"1144602778","kind":"news","pubTimestamp":1693301017,"share":"https://www.laohu8.com/m/news/1144602778?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2023-08-29 17:23","market":"us","language":"zh","title":"目标英伟达！这八家初创公司要挑战“GPU霸主”","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=1144602778","media":"华尔街见闻","summary":"生成式AI将使计算领域产生翻天覆地的变化，这足以使他们从英伟达身上分一杯羹。","content":"<html><head></head><body><p>英伟达二季度业绩震撼全场，数据中心营收在三个月内翻番至百亿美元以上，使净利润同比增长四倍至67.4亿美元，牢牢把住AI芯片的霸主地位。</p><p style=\"text-align: justify;\">而在英伟达的身后，有许多年轻的初创公司正在奋力奔跑，有的不断推出号称超过英伟达GPU的产品，有的则瞄准了英伟达的CUDA编程平台。</p><p style=\"text-align: justify;\">据The Information，2017年至少有十几家初创公司试图挑战英伟达在AI芯片领域的地位，但经历了市场的一轮洗牌之后，该倒闭的倒闭，该换血的换血。</p><p style=\"text-align: justify;\">当时比较受关注的两家公司，KnuEdge和Reduced Energy Microsystems双双倒闭。Wave Computing在2020年申请破产，次年以新名称MIPS东山再起。据科技网站The Register报道，另一家AI芯片初创公司Mythic的前工程副总裁在领英上写道，该公司已于去年耗尽现金。今年早些时候，Mythic宣布任命新首席执行官，并获得了1300万美元融资。</p><p style=\"text-align: justify;\">在现存的早期AI芯片初创企业中，Cerebras生产的大规模AI芯片整合了英伟达GPU的许多处理能力，而SambaNova Systems似乎是早期最有能力挑战英伟达的公司。上一轮融资热潮中，这两家公司和Graphcore一起以数十亿美元的估值进行了几轮大型融资。</p><p style=\"text-align: justify;\">这轮市场大清洗告诉后来者，初创企业正面临着高昂的成本和竞争风险。</p><p>更重要的是，<strong>尽管最近投资者对AI充满热情，但初创公司面临的融资环境比上一代更为严峻。</strong>风险投资、私募股权和并购数据库PitchBook的数据显示，今年上半年，AI芯片初创公司获得的风险投资仅略高于10亿美元，作为比较，2021年的融资额高达95亿美元。 </p><p>此外，这些初创公司还面临着进入停滞阶段的技术复杂性和高昂成本挑战，还需要将设计完成并交付给台积电等制造商尽快投产。尽管如此，<strong>创始人和投资者都认为，生成式AI将使计算领域产生翻天覆地的变化，这足以使他们从英伟达身上分一杯羹。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>以下是最新向英伟达发起挑战的八家初创企业：</strong></p><blockquote><p style=\"text-align: justify;\">D-Matrix和Rain Neuromorphics声称，它们开发的芯片和软件，与英伟达产品相比，更有助于降低训练和运行机器学习模型的成本。</p><p style=\"text-align: justify;\">Tiny Corp和 Modular正在开发CUDA的替代品，CUDA是英伟达开发的一种编程语言，可提高应用程序开发的速度，但它只能与英伟达的GPU配合使用。</p><p style=\"text-align: justify;\">Qyber、Modular和MatX三家芯片初创公司均由谷歌前工程师创立，而获得了投资者的信赖。</p></blockquote><h2 id=\"id_3955461644\" style=\"text-align: start;\">Modular</h2><p style=\"text-align: justify;\">成立时间：2022年</p><p style=\"text-align: justify;\">创始人： Chris Lattner（首席执行官）、Tim Davis（首席产品官）</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/894be26ded36c3551cc6d19c1828a097\" tg-width=\"640\" tg-height=\"312\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">投资人： GV、Greylock Partners、Factory HQ、SV Angel</p><p style=\"text-align: justify;\">股权融资：3000万美元</p><p style=\"text-align: justify;\">Modular正在开发一个用于训练和运行机器学习模型的开发平台和编程语言。它允许用户从一系列AI工具中进行选择，包括最初由谷歌开发的开源软件TensorFlow和最初由Meta Platforms开发的开源软件PyTorch。然后，模块化用户可以在英伟达、英特尔等服务器芯片上运行模型。</p><p style=\"text-align: justify;\">构建和运行AI应用程序需要大量的计算能力，开发人员称，在试图控制计算成本时，很难在不同类型的芯片之间切换使用他们的软件。Modular产品于5月份推出了有限预览版，旨在帮助工程师更轻松地在不同类型的硬件上运行模型，以便平衡性能和成本。</p><p style=\"text-align: justify;\">Modular尚未披露其定价结构，并且产生的收入较少，但创始人的工作背景让投资者感到鼓舞。首席执行官Lattner之前在苹果公司领导了Swift编程语言的开发，后来与Modular的联合创始人兼首席产品官Tim Davis一起在谷歌工作,两人共同负责监督该公司的AI产品开发。据The Information本月早些时候报道，Modular最近正在洽谈一项以6亿美元估值融资的项目。</p><h2 id=\"id_2096351938\" style=\"text-align: start;\">MatX</h2><p style=\"text-align: justify;\">成立时间：2022年</p><p style=\"text-align: justify;\">创始人：Reiner Pope（首席执行官）、Mike Gunter（首席技术官）</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1a5ca0c1d0135ee031fbbbfe6a48cb15\" tg-width=\"640\" tg-height=\"638\"/></p><p>MatX创始人兼首席执行官Reiner Pope</p><p style=\"text-align: justify;\">投资方：Outset Capital、SV Angel、Homebrew</p><p style=\"text-align: justify;\">股权融资：未知</p><p style=\"text-align: justify;\">MatX正在开发用于文本应用的大语言模型（LLM）的专用芯片，目的是设计出比英伟达的GPU等硬件运行得更快、更省钱的芯片。</p><p style=\"text-align: justify;\">这家初创公司由前谷歌员工创立。MatX的首席执行官Reiner Pope曾参与构建谷歌的Pathways语言模型。MatX的CTO Mike Gunter曾参与谷歌的张量处理单元（TPU）的工作，这是谷歌专门设立的AI硬件部门，与英伟达GPU构成竞争。</p><p style=\"text-align: justify;\">MatX官网宣称，它获得了几家风投公司的支持，但尚未宣布产品或融资额。根据网站介绍，这家总部位于加利福尼亚山景市的公司还获得了网络安全巨头Palo Alto Networks首席商务官Amit Singh以及大语言模型研究人员的支持。目前还不清楚MatX是否已经获得客户，但该公司表示它获得了“著名大语言模型公司的有力支持”。</p><h2 id=\"id_2866168955\">Qyber</h2><p style=\"text-align: justify;\">成立时间：2022年</p><p style=\"text-align: justify;\">创始人：Guillaume Verdon、Tom Hubregtsen</p><p style=\"text-align: justify;\">投资方：霍夫资本、朱利安资本</p><p style=\"text-align: justify;\">股权融资：未知</p><p style=\"text-align: justify;\">据一位直接知情人士透露，Qyber正在开发一款专门为运行LLM而设计的芯片。</p><p style=\"text-align: justify;\">这家初创公司由Alphabet神秘项目“登月工厂”部门的前研究人员创立，专注于量子计算。该公司官网对其计划讳莫如深，只写道：“下一个计算时代尚未消亡，它还活着。”敬请期待。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a45ee70fb19007165439bd218467e7b3\" tg-width=\"640\" tg-height=\"481\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">据PitchBook称，去年11月，Qyber从纽约风险投资公司Hof Capital和旧金山种子期基金Julian Capital筹集了资金。Information援引一位知情人士报道称，最近，这家初创公司已与潜在投资人讨论新一轮融资事宜。</p><h2 id=\"id_770060791\" style=\"text-align: start;\">Rain Neuromorphics</h2><p style=\"text-align: justify;\">成立时间： 2017年</p><p style=\"text-align: justify;\">创始人： Gordon Wilson（首席执行官）、Jack Kendall（首席技术官）、Juan Nino（首席科学顾问）</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1e0d0ba0dde30cc93ce50d4597ee4654\" tg-width=\"640\" tg-height=\"352\"/></p><p>Rain Neuromorphics创始人兼首席执行官Gordon Wilson</p><p style=\"text-align: justify;\">投资人：空客创投、百度创投、FoundersX Ventures、Sam Altman、Daniel Gross</p><p style=\"text-align: justify;\">股权融资： 3300万美元</p><p style=\"text-align: justify;\">Rain Neuromorphics现已更名为 Rain AI，目的是解决使用传统GPU训练和运行机器学习模型的高成本问题。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5f691aef38ddbee1bc3e317168ebc237\" tg-width=\"640\" tg-height=\"424\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">一般来说，芯片在从内存和处理组件传输数据时会产生一定热量，这就需要不断冷却GPU，从而增加数据中心的电力成本。Rain的芯片和软件将内存和处理功能结合在一起，使它们能够以更低温度、更节能的方式运行，首席执行官Gordon Wilson表示。</p><h2 id=\"id_3497257133\" style=\"text-align: start;\">Tiny Corp </h2><p style=\"text-align: justify;\">成立时间：2022年</p><p style=\"text-align: justify;\">创始人：George Hotz</p><p style=\"text-align: justify;\">投资人：未公开</p><p style=\"text-align: justify;\">股权融资：510万美元</p><p style=\"text-align: justify;\">据称，Tiny Corp的产品可帮助开发人员加快训练和运行机器学习模型的过程。</p><p style=\"text-align: justify;\">神奇小子、自动驾驶初创公司Comma AI的创始人兼前首席执行官George Hotz于今年5月宣布成立Tiny Corp公司，目标是彻底改变AI计算领域。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/273d97901ef4467cf80b78b42b66a307\" tg-width=\"266\" tg-height=\"189\"/></p><p>Tiny Corp创始人George Hotz</p><p style=\"text-align: justify;\">当前，Hotz正在围绕一套名为tinygrad的开源深度学习工具开展业务。5月份，Hotz在GitHub上发表的一篇文章中表示，他认为tinygrad可以成为Pytorch的“有力竞争对手”，Pytorch是一套起源于Meta Platforms的深度学习工具。</p><p style=\"text-align: justify;\">不过，就目前而言，Hot似乎更愿意保持低调。他说：“我们不和两种类型的人说话，警察和记者。”</p><h2 id=\"id_1043446151\" style=\"text-align: start;\">SiMa.ai</h2><p style=\"text-align: justify;\">成立时间： 2018年</p><p style=\"text-align: justify;\">创始人： Krishna Rangasayee（首席执行官）</p><p style=\"text-align: justify;\">投资人： Fidelity、Amplify Partners、Dell Technologies Capital、VentureTech Alliance</p><p style=\"text-align: justify;\">股权融资：2亿美元</p><p style=\"text-align: justify;\">Sima.ai正在开发为“边缘”行业（飞机、无人机、汽车和医疗设备）的AI软件提供支持的硬件和软件。</p><p style=\"text-align: justify;\">Sima.ai创建于2018年，创始人Krishna Rangasayee曾在芯片制造商 Xilinx 工作了近 20 年。他在接受Information采访时表示，这些行业对支持 AI 的新硬件的需求日益增长，他希望解决这一问题。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/589bb540cd551ee75ae5a0125dfc17a6\" tg-width=\"640\" tg-height=\"378\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">例如，自动驾驶汽车需要即时做出决策，因此可以从本地运行AI软件中受益。而在医疗保健行业，公司可能不想将敏感数据上传到云端，更倾向于让数据留在设备内。</p><p style=\"text-align: justify;\">今年6月，Sima.ai表示，其第一代“边缘”AI芯片已开始量产，正在与制造、汽车和航空等行业的50多家客户合作。</p><h2 id=\"id_3608662129\" style=\"text-align: start;\">Lightmatter</h2><p style=\"text-align: justify;\">成立时间： 2017年</p><p style=\"text-align: justify;\">创始人： Nicholas Harris（首席执行官）、Darius Bunandar（首席科学家）、Thomas Graham（首席执行官）</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/860f087144d0be4c5add7cd635622af2\" tg-width=\"640\" tg-height=\"201\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">投资人：经纬创投、Spark Capital、Viking Global、SIP Global Partners</p><p style=\"text-align: justify;\">股权融资： 2.66亿美元</p><p style=\"text-align: justify;\">Lightmatter使用激光器的光在芯片和服务器组之间传输数据。</p><p style=\"text-align: justify;\">这家初创公司由前麻省理工学院学生从该大学申请专利的技术中衍生出来。联合创始人兼首席执行官Nicholas Harris表示，英伟达、AMD 和英特尔等传统生产商的芯片通过电力传输数据电线，成本较高，相比之下，Lightmatter的产品可帮助公司在训练和运行机器学习模型时将数据中心能源消耗成本降低约 80%。</p><p style=\"text-align: justify;\">Harris表示，Lightmatter还希望让英伟达、AMD 和英特尔等公司在其自身的芯片中授权使用其技术。</p><h2 id=\"id_137845698\" style=\"text-align: start;\">D-Matrix</h2><p style=\"text-align: justify;\">成立时间：2019年</p><p style=\"text-align: justify;\">创始人：Sid Sheth（首席执行官）、Sudeep Bhoja</p><p style=\"text-align: justify;\">投资人：微软、SK海力士、Playground Global、Entrada Ventures</p><p style=\"text-align: justify;\">股权融资：5100万美元</p><p style=\"text-align: justify;\">D-Matrix正在开发一种专用芯片和软件，用于运行组合处理和内存的机器学习模型,这两者在芯片上通常是独立的不同组件。</p><p style=\"text-align: justify;\">D-Matrix联合创始人兼首席执行官Sid Sheth表示，这种方法可以让D-Matrix芯片产生更少的热量，因此需要更少的冷却，使其成为比主流 GPU 和 CPU 芯片更具成本效益的选择。Sheth说，这在许多公司希望基于OpenAI的GPT-4等大语言模型构建生成式AI应用程序的时代尤为重要。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/007db7d095111dea0e84f526ac61b7f2\" tg-width=\"500\" tg-height=\"500\"/></p><p>D-Matrix联合创始人兼首席执行官Sid Sheth</p><p style=\"text-align: justify;\">Sheth表示，D-Matrix 选择专注于推理（运行机器学习模型），而不是训练这些模型，因为他们认为随着时间的推移，这些模型会变得越来越大，运行成本也越来越高。D-Matrix已经有客户测试其芯片和软件，并计划在明年上半年将其投入商业使用。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/f45ae77a8c06a183a8d789d0d47c4bb5\" tg-width=\"640\" tg-height=\"370\"/></p></body></html>","source":"live_wallstreetcn","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>目标英伟达！这八家初创公司要挑战“GPU霸主”</title>\n<style 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href=\"https://wallstreetcn.com/articles/3696615\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/7308276753c5ff6ceaac8e2cceebffd3","relate_stocks":{"NVDA":"英伟达"},"source_url":"https://wallstreetcn.com/articles/3696615","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/cc96873d3d23ee6ac10685520df9c100","article_id":"1144602778","content_text":"英伟达二季度业绩震撼全场，数据中心营收在三个月内翻番至百亿美元以上，使净利润同比增长四倍至67.4亿美元，牢牢把住AI芯片的霸主地位。而在英伟达的身后，有许多年轻的初创公司正在奋力奔跑，有的不断推出号称超过英伟达GPU的产品，有的则瞄准了英伟达的CUDA编程平台。据The Information，2017年至少有十几家初创公司试图挑战英伟达在AI芯片领域的地位，但经历了市场的一轮洗牌之后，该倒闭的倒闭，该换血的换血。当时比较受关注的两家公司，KnuEdge和Reduced Energy Microsystems双双倒闭。Wave Computing在2020年申请破产，次年以新名称MIPS东山再起。据科技网站The Register报道，另一家AI芯片初创公司Mythic的前工程副总裁在领英上写道，该公司已于去年耗尽现金。今年早些时候，Mythic宣布任命新首席执行官，并获得了1300万美元融资。在现存的早期AI芯片初创企业中，Cerebras生产的大规模AI芯片整合了英伟达GPU的许多处理能力，而SambaNova Systems似乎是早期最有能力挑战英伟达的公司。上一轮融资热潮中，这两家公司和Graphcore一起以数十亿美元的估值进行了几轮大型融资。这轮市场大清洗告诉后来者，初创企业正面临着高昂的成本和竞争风险。更重要的是，尽管最近投资者对AI充满热情，但初创公司面临的融资环境比上一代更为严峻。风险投资、私募股权和并购数据库PitchBook的数据显示，今年上半年，AI芯片初创公司获得的风险投资仅略高于10亿美元，作为比较，2021年的融资额高达95亿美元。 此外，这些初创公司还面临着进入停滞阶段的技术复杂性和高昂成本挑战，还需要将设计完成并交付给台积电等制造商尽快投产。尽管如此，创始人和投资者都认为，生成式AI将使计算领域产生翻天覆地的变化，这足以使他们从英伟达身上分一杯羹。以下是最新向英伟达发起挑战的八家初创企业：D-Matrix和Rain Neuromorphics声称，它们开发的芯片和软件，与英伟达产品相比，更有助于降低训练和运行机器学习模型的成本。Tiny Corp和 Modular正在开发CUDA的替代品，CUDA是英伟达开发的一种编程语言，可提高应用程序开发的速度，但它只能与英伟达的GPU配合使用。Qyber、Modular和MatX三家芯片初创公司均由谷歌前工程师创立，而获得了投资者的信赖。Modular成立时间：2022年创始人： Chris Lattner（首席执行官）、Tim Davis（首席产品官）投资人： GV、Greylock Partners、Factory HQ、SV Angel股权融资：3000万美元Modular正在开发一个用于训练和运行机器学习模型的开发平台和编程语言。它允许用户从一系列AI工具中进行选择，包括最初由谷歌开发的开源软件TensorFlow和最初由Meta Platforms开发的开源软件PyTorch。然后，模块化用户可以在英伟达、英特尔等服务器芯片上运行模型。构建和运行AI应用程序需要大量的计算能力，开发人员称，在试图控制计算成本时，很难在不同类型的芯片之间切换使用他们的软件。Modular产品于5月份推出了有限预览版，旨在帮助工程师更轻松地在不同类型的硬件上运行模型，以便平衡性能和成本。Modular尚未披露其定价结构，并且产生的收入较少，但创始人的工作背景让投资者感到鼓舞。首席执行官Lattner之前在苹果公司领导了Swift编程语言的开发，后来与Modular的联合创始人兼首席产品官Tim Davis一起在谷歌工作,两人共同负责监督该公司的AI产品开发。据The Information本月早些时候报道，Modular最近正在洽谈一项以6亿美元估值融资的项目。MatX成立时间：2022年创始人：Reiner Pope（首席执行官）、Mike Gunter（首席技术官）MatX创始人兼首席执行官Reiner Pope投资方：Outset Capital、SV Angel、Homebrew股权融资：未知MatX正在开发用于文本应用的大语言模型（LLM）的专用芯片，目的是设计出比英伟达的GPU等硬件运行得更快、更省钱的芯片。这家初创公司由前谷歌员工创立。MatX的首席执行官Reiner Pope曾参与构建谷歌的Pathways语言模型。MatX的CTO Mike Gunter曾参与谷歌的张量处理单元（TPU）的工作，这是谷歌专门设立的AI硬件部门，与英伟达GPU构成竞争。MatX官网宣称，它获得了几家风投公司的支持，但尚未宣布产品或融资额。根据网站介绍，这家总部位于加利福尼亚山景市的公司还获得了网络安全巨头Palo Alto Networks首席商务官Amit Singh以及大语言模型研究人员的支持。目前还不清楚MatX是否已经获得客户，但该公司表示它获得了“著名大语言模型公司的有力支持”。Qyber成立时间：2022年创始人：Guillaume Verdon、Tom Hubregtsen投资方：霍夫资本、朱利安资本股权融资：未知据一位直接知情人士透露，Qyber正在开发一款专门为运行LLM而设计的芯片。这家初创公司由Alphabet神秘项目“登月工厂”部门的前研究人员创立，专注于量子计算。该公司官网对其计划讳莫如深，只写道：“下一个计算时代尚未消亡，它还活着。”敬请期待。据PitchBook称，去年11月，Qyber从纽约风险投资公司Hof Capital和旧金山种子期基金Julian Capital筹集了资金。Information援引一位知情人士报道称，最近，这家初创公司已与潜在投资人讨论新一轮融资事宜。Rain Neuromorphics成立时间： 2017年创始人： Gordon Wilson（首席执行官）、Jack Kendall（首席技术官）、Juan Nino（首席科学顾问）Rain Neuromorphics创始人兼首席执行官Gordon Wilson投资人：空客创投、百度创投、FoundersX Ventures、Sam Altman、Daniel Gross股权融资： 3300万美元Rain Neuromorphics现已更名为 Rain AI，目的是解决使用传统GPU训练和运行机器学习模型的高成本问题。一般来说，芯片在从内存和处理组件传输数据时会产生一定热量，这就需要不断冷却GPU，从而增加数据中心的电力成本。Rain的芯片和软件将内存和处理功能结合在一起，使它们能够以更低温度、更节能的方式运行，首席执行官Gordon Wilson表示。Tiny Corp 成立时间：2022年创始人：George Hotz投资人：未公开股权融资：510万美元据称，Tiny Corp的产品可帮助开发人员加快训练和运行机器学习模型的过程。神奇小子、自动驾驶初创公司Comma AI的创始人兼前首席执行官George Hotz于今年5月宣布成立Tiny Corp公司，目标是彻底改变AI计算领域。Tiny Corp创始人George Hotz当前，Hotz正在围绕一套名为tinygrad的开源深度学习工具开展业务。5月份，Hotz在GitHub上发表的一篇文章中表示，他认为tinygrad可以成为Pytorch的“有力竞争对手”，Pytorch是一套起源于Meta Platforms的深度学习工具。不过，就目前而言，Hot似乎更愿意保持低调。他说：“我们不和两种类型的人说话，警察和记者。”SiMa.ai成立时间： 2018年创始人： Krishna Rangasayee（首席执行官）投资人： Fidelity、Amplify Partners、Dell Technologies Capital、VentureTech Alliance股权融资：2亿美元Sima.ai正在开发为“边缘”行业（飞机、无人机、汽车和医疗设备）的AI软件提供支持的硬件和软件。Sima.ai创建于2018年，创始人Krishna Rangasayee曾在芯片制造商 Xilinx 工作了近 20 年。他在接受Information采访时表示，这些行业对支持 AI 的新硬件的需求日益增长，他希望解决这一问题。例如，自动驾驶汽车需要即时做出决策，因此可以从本地运行AI软件中受益。而在医疗保健行业，公司可能不想将敏感数据上传到云端，更倾向于让数据留在设备内。今年6月，Sima.ai表示，其第一代“边缘”AI芯片已开始量产，正在与制造、汽车和航空等行业的50多家客户合作。Lightmatter成立时间： 2017年创始人： Nicholas Harris（首席执行官）、Darius Bunandar（首席科学家）、Thomas Graham（首席执行官）投资人：经纬创投、Spark Capital、Viking Global、SIP Global Partners股权融资： 2.66亿美元Lightmatter使用激光器的光在芯片和服务器组之间传输数据。这家初创公司由前麻省理工学院学生从该大学申请专利的技术中衍生出来。联合创始人兼首席执行官Nicholas Harris表示，英伟达、AMD 和英特尔等传统生产商的芯片通过电力传输数据电线，成本较高，相比之下，Lightmatter的产品可帮助公司在训练和运行机器学习模型时将数据中心能源消耗成本降低约 80%。Harris表示，Lightmatter还希望让英伟达、AMD 和英特尔等公司在其自身的芯片中授权使用其技术。D-Matrix成立时间：2019年创始人：Sid Sheth（首席执行官）、Sudeep Bhoja投资人：微软、SK海力士、Playground Global、Entrada Ventures股权融资：5100万美元D-Matrix正在开发一种专用芯片和软件，用于运行组合处理和内存的机器学习模型,这两者在芯片上通常是独立的不同组件。D-Matrix联合创始人兼首席执行官Sid Sheth表示，这种方法可以让D-Matrix芯片产生更少的热量，因此需要更少的冷却，使其成为比主流 GPU 和 CPU 芯片更具成本效益的选择。Sheth说，这在许多公司希望基于OpenAI的GPT-4等大语言模型构建生成式AI应用程序的时代尤为重要。D-Matrix联合创始人兼首席执行官Sid ShethSheth表示，D-Matrix 选择专注于推理（运行机器学习模型），而不是训练这些模型，因为他们认为随着时间的推移，这些模型会变得越来越大，运行成本也越来越高。D-Matrix已经有客户测试其芯片和软件，并计划在明年上半年将其投入商业使用。","news_type":1,"symbols_score_info":{"NVDA":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2043,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0}],"defaultTab":"posts","isTTM":false}