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投资不是你懂多少，而是确认自己不懂多少---巴菲特
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06-04
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深度 | 十大看点读懂“互联网女皇”首份AI趋势报告
近日，被誉为“互联网女皇”的玛丽·米克尔发布一份长达340页的《AI趋势报告》，再度吸引全球科技领域目光。据估算，训练最前沿AI模型的成本在过去八年间增长了约2400倍。根据2017年至2024年的统计数据，中国在发布的"大规模"AI系统数量上已与美国并驾齐驱。自动驾驶汽车是这一趋势的突出代表。AI应用的全球普及趋势为此预测提供了有力佐证。
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03-06
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英特尔困局：Panther Lake 推迟量产时间背后的多维度剖析
知名分析师郭明錤发布的最新产业调查显示， $英特尔$ 的 Panther Lake量产时间已从 2025 年 9 月初延后至 2025 年第四季度中期。这一延迟不仅使英特尔错失 2025 年年末销售旺季，还让其在 2025 年下半年的营收与利润面临下行风险。而这一事件，只是英特尔当前困境的冰山一角。从股价表现来看，英特尔股票的波动异常剧烈。在人工智能计算领域，英伟达凭借 A100 和 H100 系列产品成为无可争议的领导者。Panther Lake 的推迟上市只是英特尔诸多问题的一个缩影。
英特尔困局：Panther Lake 推迟量产时间背后的多维度剖析
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02-21
$Meta Platforms, Inc.(META)$
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02-13
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鲍威尔今晚勇闯国会山，特朗普将是“高压”听证会的绝对主题
这次的听证会因特朗普而受到“过度关注”，鲍威尔将在多个方面受到拷问，投资者将从中寻找有关货币政策的线索。
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01-15
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美国12月PPI数据低于预期！美股三大期指短线拉升
美国12月PPI年率+3.3%，预期+3.4%，前值+3.0%
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2024-12-23
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2024-12-22
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干翻英伟达，明年将是转折吗？
市场对博通及ASIC的关注，甚至盖过了英伟达即将量产发货的Blackwell。下游科技大厂对英伟达的抵抗，终于来到高潮了吗？01英伟达时刻重现上周四盘后，博通公布第四财季及全年财报。而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。
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2024-12-22
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干翻英伟达，明年将是转折吗？
市场对博通及ASIC的关注，甚至盖过了英伟达即将量产发货的Blackwell。下游科技大厂对英伟达的抵抗，终于来到高潮了吗？01英伟达时刻重现上周四盘后，博通公布第四财季及全年财报。而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。
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2024-12-19
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英国央行维持利率不变，符合预期
英国央行将基准利率维持在4.75%，符合市场预期。今年累计降息50个基点。
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justify;\">《AI趋势报告》延续了米克尔一贯的宏大视野，从印刷术发明到Roomba扫地机器人应用无所不包，试图为AI时代描绘全景图。这报告中，米克尔用“史无前例”形容AI时代的发展速度，并将本轮技术浪潮称作继移动互联网之后的“最大革命”。在她看来，AI不仅是科技进化的下一个篇章，更将成为全球经济与地缘格局重构的核心力量。下面是该报告10个核心观点：</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>一、AI崛起速度史无前例</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">报告的开头，米克尔指出了这一轮AI浪潮的变革速度是史无前例的，她反复强调“unprecedented”（史无前例的）一词，一共用了51次。</p><p style=\"text-align: justify;\">报告揭示了人工智能令人震撼的增长数据。OpenAI的ChatGPT在短短17个月内斩获8亿用户，增长速度超越人类历史上任何一项技术。在用户扩张速度上，ChatGPT仅用三年时间就实现了90%用户来自北美以外地区的全球化布局，而互联网达到同样的里程碑用了整整23年。ChatGPT的年搜索量达3650亿次，是谷歌的5.5倍，谷歌为此奋斗了11年。这个增长速度，是人类有史以来任何科技产品都难以匹敌的。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>二、AI行业剪刀差：训练成本飙升，推理价格骤降</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">报告揭示了AI模型发展中最引人入胜的矛盾现象：训练顶尖AI模型的成本高昂且持续攀升，但运行这些模型（即推理）的单位成本却在迅速下降。</p><p style=\"text-align: justify;\">据估算，训练最前沿AI模型的成本在过去八年间增长了约2400倍。Anthropic公司的CEO Dario Amodei甚至预测，这些训练费用可能会从目前的1亿美元基准，在2025年跃升至10亿美元，甚至在2025至2027年间达到令人难以置信的100亿美元级别。而Inference（推理）成本却在短短两年暴跌99.7%，使得曾经遥不可及的复杂AI工具变得经济可行，点燃了新一轮创新浪潮。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>三、AI实现高增长、高估值，也面临高消耗</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">报告指出，与用户端爆发式增长相对应的是资本支出急剧膨胀。美国"六大"科技公司的合计资本支出在2024年达到2120亿美元，同比增长高达63%。这些支出占其总收入的比例也从十年前的8%攀升至2024年的15%。其中，亚马逊AWS在2024年将其收入的49%投入到AI/ML基础设施建设中。</p><p style=\"text-align: justify;\">米克尔指出，OpenAI、Anthropic与xAI等美国三大AI新贵的估值总和已逼近4000亿美元，预期年收入达到120亿美元。截至2025年5月13日，包括OpenAI、Anthropic、xAI和Perplexity在内的几家主要私营AI模型公司吸引的融资总额更是达到了惊人的约950亿美元。</p><p style=\"text-align: justify;\">在生成式AI逐步进入产品化与规模化落地阶段后，这种“先烧后赚”的商业模式能否持续，正成为悬在所有AI创业公司头顶的达摩克利斯之剑。</p><p style=\"text-align: justify;\">报告将当前AI领域的狂热投资与高风险并存的局面，与历史上多次重大的技术变革周期进行了类比，例如19世纪的铁路建设热潮，或是世纪之交的互联网泡沫。这些周期往往都经历过初期市场的非理性繁荣、巨额资本涌入以及残酷的市场竞争，最终才大浪淘沙般地筛选出真正的行业领导者。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>四、AI商业化变现面临三大挑战，中国崛起令人瞩目</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">尽管AI的未来光芒四射，但其商业化变现之路面临三大挑战：市场竞争的极度白热化、性能飞速提升且成本低廉的开源模型的强劲冲击，以及中国作为AI领域新兴超级力量的迅速崛起。</p><p style=\"text-align: justify;\">大规模多模态模型在过去两年内的发布数量激增了1150%，而同期语言模型的发布数量也增长了420%。仅在2025年5月19日那一周，谷歌、微软、Anthropic和OpenAI等行业巨头就密集发布了大量新产品和功能。开源模型正以惊人势头发展。Meta的Llama系列模型下载量在短短8个月内增长了3.4倍，到2025年4月已达到12亿次。</p><p style=\"text-align: justify;\">更关键的是，开源模型的性能正在迅速追赶甚至超越闭源模型，例如中国DeepSeek公司研发的R1模型在极具挑战性的MATH Level 5数学基准测试中取得了93%的优异成绩，已经非常接近OpenAI o3-mini模型95%的得分。</p><p style=\"text-align: justify;\">根据2017年至2024年的统计数据，中国在发布的"大规模"AI系统数量上已与美国并驾齐驱。本土科技巨头如DeepSeek、阿里巴巴（旗下Qwen模型）和百度（旗下Ernie模型）所研发的模型性能正在快速提升，并在中国国内市场占据了主导地位。此外，中国在工业机器人的保有量方面已远超世界其他国家之和。值得注意的是，中国民众对AI所带来益处的乐观程度（高达83%的受访者认为益处大于弊端）也显著高于美国（仅39%的受访者持此观点）。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>五、物理世界智能化加速</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">AI的影响力正超越纯粹的数字领域，渗透并重塑物理世界，"物理智能体"正在兴起。自动驾驶汽车是这一趋势的突出代表。特斯拉的FSD（完全自动驾驶）功能，其累计行驶里程在短短33个月内实现了约100倍的增长，到2025年3月已超过35亿英里。截至2025年4月，Waymo的自动驾驶出租车服务在旧金山网约车市场的份额在20个月内从零迅速攀升至27%。</p><p style=\"text-align: justify;\">这一智能化浪潮扩展到多个行业。专注于车辆智能软件的Applied Intuition公司，目前已服务于全球18家顶级的汽车原始设备制造商，并将其业务拓展至卡车、建筑机械和国防等多个领域。在国防科技领域，以AI驱动的自主作战系统为核心的Anduril公司，其年收入在过去两年中均实现了翻倍的强劲增长。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>六、下一个十亿用户在哪里？</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">全球仍有约26亿人口，即世界总人口的近三分之一，尚未接入互联网。报告提出了一个极具洞察力的观点：当这些潜在的新网民在未来接入互联网时，他们首次接触数字世界的体验，很可能将与以往几代网民截然不同。他们可能不再是通过传统的浏览器和搜索引擎来探索网络，而是直接通过由AI驱动的、支持母语的、具备对话能力的、多模态的智能体界面与之互动。</p><p style=\"text-align: justify;\">AI应用的全球普及趋势为此预测提供了有力佐证。ChatGPT的移动应用程序在短短23个月内就积累了高达5.3亿的月活跃用户，其中印度（14%）、美国（9%）和印度尼西亚（6%）是其主要的用户来源国。同样，DeepSeek的移动应用也在4个月内吸引了5400万的月活跃用户，主要集中在中国（34%）和俄罗斯（9%）。</p><p style=\"text-align: justify;\">为这一趋势提供关键基础设施支持的是低成本卫星互联网技术的普及。SpaceX公司的Starlink服务表现尤为突出，其用户数量在过去3年多的时间里实现了年均202%的惊人增长，总用户数已超过500万，为全球特别是偏远和欠发达地区提供了前所未有的网络连接能力。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>七、AI对劳动力的影响：不是取代而是重新定义</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">针对普遍存在的“AI取代人类工作”的担忧，报告提出了更细致的观察：认知自动化正在兴起，AI系统能够推理、创造和解决问题，正在改变工作方式。</p><p style=\"text-align: justify;\">报告称，AI在处理依赖大量结构化历史数据并进行规则化决策和判断的任务方面展现出核心竞争力，这将不可避免地导致部分现有工作的自动化。然而，回顾技术发展的历史，重大的技术进步往往在取代旧有岗位的同时，也会催生出全新的就业机会和职业领域。未来，人类在工作中的角色可能会发生转变，更多地聚焦于AI系统的监督、指导和训练，以及与AI系统协同合作，共同完成更为复杂和富有创造性的任务。</p><p style=\"text-align: justify;\">正如英伟达的CEO黄仁勋所强调的："人们不会因为AI本身而失业，但很可能会因为不懂得如何有效利用AI的竞争者而被时代所淘汰。"</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>八、新的地缘政治棋局：AI霸权成为国家核心利益</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">AI技术的领先地位已然演变为国家间竞争的核心焦点，尤其是在美国和中国这两个全球大国之间，这场竞争不仅关乎未来的经济实力，更直接关系到全球影响力的格局重塑。Meta公司的首席技术官Andrew Bosworth毫不讳言地将当前的AI发展态势，特别是与中国的竞争，比作一场新的"太空竞赛"。</p><p style=\"text-align: justify;\">各国的国家战略清晰地反映了这种紧迫感。中国通全力推动包括AI在内的机器人技术、电气化和先进信息技术等关键技术产业的发展。美国则通过《芯片与科学法案》等立法措施（这部分信息其实已经过时了，因为这是拜登任期的事儿），积极应对，力图重振本土半导体制造业，并确保关键技术供应链的韧性和安全。在这场高科技的博弈中，中国台湾台积电（TSMC）凭借其在全球最先进半导体制造领域80-90%的市场份额的绝对主导地位。</p><p style=\"text-align: justify;\">报告通过对比1995年和2025年全球市值最高的30家上市公司及科技公司的榜单，生动地揭示了全球科技领导权的深刻变迁：美国公司的占比得到显著提升（在总体榜单中从53%上升到83%，在科技公司榜单中从53%上升到70%），而曾经占据重要地位的日本公司则大幅减少，与此同时，中国公司作为一股新兴力量登上了全球舞台，成为榜单上的重要组成部分。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>九、双刃之剑：AI的无限潜力与固有风险并存</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">贯穿这份报告始终的，是对AI技术两面性的认知：既蕴藏着为社会带来前所未有福祉的巨大潜力，同时也伴随着多方面且不容忽视的重大风险。</p><p style=\"text-align: justify;\">报告作者呼应了Stuart Russell和Peter Norvig在其经典著作中的观点：人类文明本身就是人类智慧的产物，因此，如果我们能够掌握远超人类的机器智能，无疑将极大地提升我们作为一个物种的集体抱负。AI和机器人技术有望将人类从单调重复的劳动中解放出来，极大地提高产品和服务的生产效率，甚至可能开创一个普遍繁荣与和平的新纪元。AI加速科学发现的能力，可能为攻克顽疾、应对气候变化和解决资源短缺等全球性挑战带来革命性的突破。正如DeepMind的CEO Demis Hassabis所畅想的："首先我们解决AI，然后用AI解决其他一切问题。"</p><p style=\"text-align: justify;\">然而，通往这个美好愿景的道路上布满了潜在的"雷区"。报告强调，远在我们能够宣称"解决AI"之前，我们就将不得不面对其被滥用所带来的种种风险。这些风险已经初露端倪，包括：</p><ul style=\"list-style-type: disc;\"><li><p>致命性自主武器系统的研发</p></li><li><p>大规模监控和精准信息操纵的潜力</p></li><li><p>决策过程中算法偏见的固化与放大</p></li><li><p>对现有就业市场的剧烈冲击</p></li><li><p>在安全攸关的关键应用中可能出现的问题</p></li><li><p>全新的网络安全威胁</p></li></ul><p style=\"text-align: justify;\">已故的物理学家史蒂芬·霍金的警示言犹在耳："成功创造出AI可能是人类历史上最重大的事件，但也可能是最后的事件——除非我们学会如何有效地规避其固有的风险。"</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>十、谨慎投资保持战略灵活性</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">对于投资人，米克尔的建议异常冷静：“只投资你愿意损失的金额。”她强调，当前AI市场呈现“看起来无往不利”的繁荣假象，但正因为一切都在上涨，风险往往在最不经意处潜伏。她提醒投资者，要关注长期价值创造，而不是短期泡沫。</p><p style=\"text-align: justify;\">面对AI这个高投入、高风险、高回报的战场，米克尔引用了她最喜欢的一句风投箴言：“只投资你愿意损失的资金。”她将当前的AI创业热潮比作过去的Uber、Amazon和Tesla——都曾长期亏损，却终成巨头。</p><p style=\"text-align: justify;\">她提醒投资者，这一波AI浪潮看似一切都在上涨，但“千万不要把所有鸡蛋放在一个篮子里”。一旦市场热情降温、盈利前景不明，估值泡沫可能随时破裂。</p></body></html>","source":"lsy1705065314559","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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Meeker）发布一份长达340页的《AI趋势报告》（Trends – Artificial Intelligence），再度吸引全球科技领域目光。米克尔之所以闻名天下，是因为其1995年开始发布的《互联网趋势报告》（Internet Trends Report），被视为互联网行业的“圣经”。米克尔目前是风投公司Bond的创始人兼普通合伙人，在...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/kczZ8bsfDTolFNMOPnh_DA\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/8a7872b2bb23e33b6d4272c4d3eaf5b7","relate_stocks":{},"source_url":"https://mp.weixin.qq.com/s/kczZ8bsfDTolFNMOPnh_DA","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1165116491","content_text":"近日，被誉为“互联网女皇”的玛丽·米克尔（Mary Meeker）发布一份长达340页的《AI趋势报告》（Trends – Artificial Intelligence），再度吸引全球科技领域目光。米克尔之所以闻名天下，是因为其1995年开始发布的《互联网趋势报告》（Internet Trends Report），被视为互联网行业的“圣经”。米克尔目前是风投公司Bond的创始人兼普通合伙人，在创立Bond之前，她曾于2010年至2019年负责凯鹏华盈的增长业务，投资了Facebook、Spotify、Ring和Block（当时是 Square）等公司。《AI趋势报告》延续了米克尔一贯的宏大视野，从印刷术发明到Roomba扫地机器人应用无所不包，试图为AI时代描绘全景图。这报告中，米克尔用“史无前例”形容AI时代的发展速度，并将本轮技术浪潮称作继移动互联网之后的“最大革命”。在她看来，AI不仅是科技进化的下一个篇章，更将成为全球经济与地缘格局重构的核心力量。下面是该报告10个核心观点：一、AI崛起速度史无前例报告的开头，米克尔指出了这一轮AI浪潮的变革速度是史无前例的，她反复强调“unprecedented”（史无前例的）一词，一共用了51次。报告揭示了人工智能令人震撼的增长数据。OpenAI的ChatGPT在短短17个月内斩获8亿用户，增长速度超越人类历史上任何一项技术。在用户扩张速度上，ChatGPT仅用三年时间就实现了90%用户来自北美以外地区的全球化布局，而互联网达到同样的里程碑用了整整23年。ChatGPT的年搜索量达3650亿次，是谷歌的5.5倍，谷歌为此奋斗了11年。这个增长速度，是人类有史以来任何科技产品都难以匹敌的。二、AI行业剪刀差：训练成本飙升，推理价格骤降报告揭示了AI模型发展中最引人入胜的矛盾现象：训练顶尖AI模型的成本高昂且持续攀升，但运行这些模型（即推理）的单位成本却在迅速下降。据估算，训练最前沿AI模型的成本在过去八年间增长了约2400倍。Anthropic公司的CEO Dario Amodei甚至预测，这些训练费用可能会从目前的1亿美元基准，在2025年跃升至10亿美元，甚至在2025至2027年间达到令人难以置信的100亿美元级别。而Inference（推理）成本却在短短两年暴跌99.7%，使得曾经遥不可及的复杂AI工具变得经济可行，点燃了新一轮创新浪潮。三、AI实现高增长、高估值，也面临高消耗报告指出，与用户端爆发式增长相对应的是资本支出急剧膨胀。美国\"六大\"科技公司的合计资本支出在2024年达到2120亿美元，同比增长高达63%。这些支出占其总收入的比例也从十年前的8%攀升至2024年的15%。其中，亚马逊AWS在2024年将其收入的49%投入到AI/ML基础设施建设中。米克尔指出，OpenAI、Anthropic与xAI等美国三大AI新贵的估值总和已逼近4000亿美元，预期年收入达到120亿美元。截至2025年5月13日，包括OpenAI、Anthropic、xAI和Perplexity在内的几家主要私营AI模型公司吸引的融资总额更是达到了惊人的约950亿美元。在生成式AI逐步进入产品化与规模化落地阶段后，这种“先烧后赚”的商业模式能否持续，正成为悬在所有AI创业公司头顶的达摩克利斯之剑。报告将当前AI领域的狂热投资与高风险并存的局面，与历史上多次重大的技术变革周期进行了类比，例如19世纪的铁路建设热潮，或是世纪之交的互联网泡沫。这些周期往往都经历过初期市场的非理性繁荣、巨额资本涌入以及残酷的市场竞争，最终才大浪淘沙般地筛选出真正的行业领导者。四、AI商业化变现面临三大挑战，中国崛起令人瞩目尽管AI的未来光芒四射，但其商业化变现之路面临三大挑战：市场竞争的极度白热化、性能飞速提升且成本低廉的开源模型的强劲冲击，以及中国作为AI领域新兴超级力量的迅速崛起。大规模多模态模型在过去两年内的发布数量激增了1150%，而同期语言模型的发布数量也增长了420%。仅在2025年5月19日那一周，谷歌、微软、Anthropic和OpenAI等行业巨头就密集发布了大量新产品和功能。开源模型正以惊人势头发展。Meta的Llama系列模型下载量在短短8个月内增长了3.4倍，到2025年4月已达到12亿次。更关键的是，开源模型的性能正在迅速追赶甚至超越闭源模型，例如中国DeepSeek公司研发的R1模型在极具挑战性的MATH Level 5数学基准测试中取得了93%的优异成绩，已经非常接近OpenAI o3-mini模型95%的得分。根据2017年至2024年的统计数据，中国在发布的\"大规模\"AI系统数量上已与美国并驾齐驱。本土科技巨头如DeepSeek、阿里巴巴（旗下Qwen模型）和百度（旗下Ernie模型）所研发的模型性能正在快速提升，并在中国国内市场占据了主导地位。此外，中国在工业机器人的保有量方面已远超世界其他国家之和。值得注意的是，中国民众对AI所带来益处的乐观程度（高达83%的受访者认为益处大于弊端）也显著高于美国（仅39%的受访者持此观点）。五、物理世界智能化加速AI的影响力正超越纯粹的数字领域，渗透并重塑物理世界，\"物理智能体\"正在兴起。自动驾驶汽车是这一趋势的突出代表。特斯拉的FSD（完全自动驾驶）功能，其累计行驶里程在短短33个月内实现了约100倍的增长，到2025年3月已超过35亿英里。截至2025年4月，Waymo的自动驾驶出租车服务在旧金山网约车市场的份额在20个月内从零迅速攀升至27%。这一智能化浪潮扩展到多个行业。专注于车辆智能软件的Applied Intuition公司，目前已服务于全球18家顶级的汽车原始设备制造商，并将其业务拓展至卡车、建筑机械和国防等多个领域。在国防科技领域，以AI驱动的自主作战系统为核心的Anduril公司，其年收入在过去两年中均实现了翻倍的强劲增长。六、下一个十亿用户在哪里？全球仍有约26亿人口，即世界总人口的近三分之一，尚未接入互联网。报告提出了一个极具洞察力的观点：当这些潜在的新网民在未来接入互联网时，他们首次接触数字世界的体验，很可能将与以往几代网民截然不同。他们可能不再是通过传统的浏览器和搜索引擎来探索网络，而是直接通过由AI驱动的、支持母语的、具备对话能力的、多模态的智能体界面与之互动。AI应用的全球普及趋势为此预测提供了有力佐证。ChatGPT的移动应用程序在短短23个月内就积累了高达5.3亿的月活跃用户，其中印度（14%）、美国（9%）和印度尼西亚（6%）是其主要的用户来源国。同样，DeepSeek的移动应用也在4个月内吸引了5400万的月活跃用户，主要集中在中国（34%）和俄罗斯（9%）。为这一趋势提供关键基础设施支持的是低成本卫星互联网技术的普及。SpaceX公司的Starlink服务表现尤为突出，其用户数量在过去3年多的时间里实现了年均202%的惊人增长，总用户数已超过500万，为全球特别是偏远和欠发达地区提供了前所未有的网络连接能力。七、AI对劳动力的影响：不是取代而是重新定义针对普遍存在的“AI取代人类工作”的担忧，报告提出了更细致的观察：认知自动化正在兴起，AI系统能够推理、创造和解决问题，正在改变工作方式。报告称，AI在处理依赖大量结构化历史数据并进行规则化决策和判断的任务方面展现出核心竞争力，这将不可避免地导致部分现有工作的自动化。然而，回顾技术发展的历史，重大的技术进步往往在取代旧有岗位的同时，也会催生出全新的就业机会和职业领域。未来，人类在工作中的角色可能会发生转变，更多地聚焦于AI系统的监督、指导和训练，以及与AI系统协同合作，共同完成更为复杂和富有创造性的任务。正如英伟达的CEO黄仁勋所强调的：\"人们不会因为AI本身而失业，但很可能会因为不懂得如何有效利用AI的竞争者而被时代所淘汰。\"八、新的地缘政治棋局：AI霸权成为国家核心利益AI技术的领先地位已然演变为国家间竞争的核心焦点，尤其是在美国和中国这两个全球大国之间，这场竞争不仅关乎未来的经济实力，更直接关系到全球影响力的格局重塑。Meta公司的首席技术官Andrew Bosworth毫不讳言地将当前的AI发展态势，特别是与中国的竞争，比作一场新的\"太空竞赛\"。各国的国家战略清晰地反映了这种紧迫感。中国通全力推动包括AI在内的机器人技术、电气化和先进信息技术等关键技术产业的发展。美国则通过《芯片与科学法案》等立法措施（这部分信息其实已经过时了，因为这是拜登任期的事儿），积极应对，力图重振本土半导体制造业，并确保关键技术供应链的韧性和安全。在这场高科技的博弈中，中国台湾台积电（TSMC）凭借其在全球最先进半导体制造领域80-90%的市场份额的绝对主导地位。报告通过对比1995年和2025年全球市值最高的30家上市公司及科技公司的榜单，生动地揭示了全球科技领导权的深刻变迁：美国公司的占比得到显著提升（在总体榜单中从53%上升到83%，在科技公司榜单中从53%上升到70%），而曾经占据重要地位的日本公司则大幅减少，与此同时，中国公司作为一股新兴力量登上了全球舞台，成为榜单上的重要组成部分。九、双刃之剑：AI的无限潜力与固有风险并存贯穿这份报告始终的，是对AI技术两面性的认知：既蕴藏着为社会带来前所未有福祉的巨大潜力，同时也伴随着多方面且不容忽视的重大风险。报告作者呼应了Stuart Russell和Peter Norvig在其经典著作中的观点：人类文明本身就是人类智慧的产物，因此，如果我们能够掌握远超人类的机器智能，无疑将极大地提升我们作为一个物种的集体抱负。AI和机器人技术有望将人类从单调重复的劳动中解放出来，极大地提高产品和服务的生产效率，甚至可能开创一个普遍繁荣与和平的新纪元。AI加速科学发现的能力，可能为攻克顽疾、应对气候变化和解决资源短缺等全球性挑战带来革命性的突破。正如DeepMind的CEO Demis Hassabis所畅想的：\"首先我们解决AI，然后用AI解决其他一切问题。\"然而，通往这个美好愿景的道路上布满了潜在的\"雷区\"。报告强调，远在我们能够宣称\"解决AI\"之前，我们就将不得不面对其被滥用所带来的种种风险。这些风险已经初露端倪，包括：致命性自主武器系统的研发大规模监控和精准信息操纵的潜力决策过程中算法偏见的固化与放大对现有就业市场的剧烈冲击在安全攸关的关键应用中可能出现的问题全新的网络安全威胁已故的物理学家史蒂芬·霍金的警示言犹在耳：\"成功创造出AI可能是人类历史上最重大的事件，但也可能是最后的事件——除非我们学会如何有效地规避其固有的风险。\"十、谨慎投资保持战略灵活性对于投资人，米克尔的建议异常冷静：“只投资你愿意损失的金额。”她强调，当前AI市场呈现“看起来无往不利”的繁荣假象，但正因为一切都在上涨，风险往往在最不经意处潜伏。她提醒投资者，要关注长期价值创造，而不是短期泡沫。面对AI这个高投入、高风险、高回报的战场，米克尔引用了她最喜欢的一句风投箴言：“只投资你愿意损失的资金。”她将当前的AI创业热潮比作过去的Uber、Amazon和Tesla——都曾长期亏损，却终成巨头。她提醒投资者，这一波AI浪潮看似一切都在上涨，但“千万不要把所有鸡蛋放在一个篮子里”。一旦市场热情降温、盈利前景不明，估值泡沫可能随时破裂。","news_type":1,"symbols_score_info":{}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":30,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":410475032596528,"gmtCreate":1741223284770,"gmtModify":1741223286595,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"一","listText":"一","text":"一","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/410475032596528","repostId":"1129430028","repostType":2,"repost":{"id":"1129430028","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":1741146833,"share":"https://ttm.financial/m/news/1129430028?lang=&edition=full","pubTime":"2025-03-05 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tg-height=\"240\"/></p><p>进入 2025 年，英特尔股价年内涨幅达 15.8%，看似形势好转，但深入分析便会发现，这一涨幅主要是受 <a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a> 和 <a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a> 收购传闻的推动，并非基于其自身的业务改善或行业竞争力提升。</p><p>而关于潜在的收购，尤其是台积电对英特尔的收购，目前仍面临着巨大的审批挑战。</p><p>从行业格局来看，英特尔和台积电在半导体领域均占据重要地位，若两者合并，将极大地改变全球半导体产业的竞争格局，这必然会引发监管机构的高度关注。</p><p>但美国外国投资委员会（CFIUS）几乎肯定会以国家安全为由，阻止台积电的收购。此外，国会可能也会反对这样的交易，并且《芯片与科学法案》的法律限制最迟也会阻碍这一收购。</p><p>无论是从反垄断角度，还是从国家战略层面考虑，这样大规模的收购要获得批准困难重重，因此实现的可能性微乎其微。把股价上涨的希望寄托在这种不太可能发生的收购传闻上，显然缺乏坚实的支撑。</p><p>此前，美国副总统 JD·万斯的相关言论曾引发市场波动，但这并未从根本上改变英特尔的基本面。英特尔需要的是切实有效的变革，新的领导团队或许能为公司带来全新的战略思路和管理方式。</p><p>目前英特尔在技术研发、市场竞争等方面面临诸多问题，例如在芯片制程技术上，与竞争对手相比存在一定差距，这导致其产品在性能和功耗等方面缺乏优势。</p><p>在市场份额争夺中， <a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">美国超微公司</a> 等竞争对手不断蚕食其市场，尤其是在数据中心、个人电脑等核心领域。</p><p>2024 年，英特尔的 x86 CPU 市场份额占比为 75% - 80%，而 2023 年这一比例为 82%。AMD的市场份额则增长至 20% - 25%，这得益于锐龙桌面 CPU 的市场需求。</p><p>苹果公司改用自研的 M1/M2 芯片，将英特尔从 Mac 业务中挤了出去，而且 AMD 还在服务器 CPU 领域侵蚀英特尔的市场份额。AMD 的霄龙（EPYC）芯片市场份额达到 25%，而英特尔数据中心业务组的销售额连续 10 个季度下滑。</p><p>在 GPU 领域，英特尔明显落后于 <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a> ，英伟达拥有令人惊叹的约 88% 的市场份额。对于人工智能领域的企业而言，英伟达的 GPU 是首选，该领域几乎不依赖英特尔的产品。</p><p>与此同时，像 <a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a> 云科技的 Graviton 芯片或 <a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a> 的张量处理单元（TPU）等 ARM 芯片，正逐渐成为英特尔至强（XEON）CPU 受认可的替代产品。</p><p>市场份额的缩减很大程度上是因为产品本身的落后，AMD 的锐龙（Zen）架构在能效和核心数量上击败了英特尔，尤其是霄龙芯片在很大程度上超越了英特尔的至强芯片。</p><p>在人工智能计算领域，英伟达凭借 A100 和 H100 系列产品成为无可争议的领导者。此外，英伟达凭借新的 Grace - ARM 芯片进军英特尔的核心业务领域，加剧了竞争，AMD 也在其中参与竞争。</p><p>而且，苹果公司凭借 M1 和 M2 芯片改变了高端笔记本电脑和台式电脑市场格局。最重要的是，英特尔仍在为 10 纳米和 7 纳米制程工艺问题而挣扎，这使得采用台积电代工的 AMD 得以超越英特尔。</p><p>因此，近期股价上涨很大程度上是市场的盲目炒作，没有哪个理性的投资者会因为美国副总统的几句话，或者未经证实的收购传闻而进行投资。尤其是考虑到美股目前处于非常脆弱的市场环境，仅凭这一点就可能给任何股票带来巨大压力。</p><p>Panther Lake 的推迟上市只是英特尔诸多问题的一个缩影。要真正走出困境，英特尔需要积极适应市场环境变化，解决技术和市场等核心问题，否则其未来发展仍将充满不确定性，股价表现也难以得到实质性的支撑。</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 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收购传闻的推动，并非基于其自身的业务改善或行业竞争力提升。</p><p>而关于潜在的收购，尤其是台积电对英特尔的收购，目前仍面临着巨大的审批挑战。</p><p>从行业格局来看，英特尔和台积电在半导体领域均占据重要地位，若两者合并，将极大地改变全球半导体产业的竞争格局，这必然会引发监管机构的高度关注。</p><p>但美国外国投资委员会（CFIUS）几乎肯定会以国家安全为由，阻止台积电的收购。此外，国会可能也会反对这样的交易，并且《芯片与科学法案》的法律限制最迟也会阻碍这一收购。</p><p>无论是从反垄断角度，还是从国家战略层面考虑，这样大规模的收购要获得批准困难重重，因此实现的可能性微乎其微。把股价上涨的希望寄托在这种不太可能发生的收购传闻上，显然缺乏坚实的支撑。</p><p>此前，美国副总统 JD·万斯的相关言论曾引发市场波动，但这并未从根本上改变英特尔的基本面。英特尔需要的是切实有效的变革，新的领导团队或许能为公司带来全新的战略思路和管理方式。</p><p>目前英特尔在技术研发、市场竞争等方面面临诸多问题，例如在芯片制程技术上，与竞争对手相比存在一定差距，这导致其产品在性能和功耗等方面缺乏优势。</p><p>在市场份额争夺中， <a href=\"https://laohu8.com/S/AMD\">美国超微公司</a> 等竞争对手不断蚕食其市场，尤其是在数据中心、个人电脑等核心领域。</p><p>2024 年，英特尔的 x86 CPU 市场份额占比为 75% - 80%，而 2023 年这一比例为 82%。AMD的市场份额则增长至 20% - 25%，这得益于锐龙桌面 CPU 的市场需求。</p><p>苹果公司改用自研的 M1/M2 芯片，将英特尔从 Mac 业务中挤了出去，而且 AMD 还在服务器 CPU 领域侵蚀英特尔的市场份额。AMD 的霄龙（EPYC）芯片市场份额达到 25%，而英特尔数据中心业务组的销售额连续 10 个季度下滑。</p><p>在 GPU 领域，英特尔明显落后于 <a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a> ，英伟达拥有令人惊叹的约 88% 的市场份额。对于人工智能领域的企业而言，英伟达的 GPU 是首选，该领域几乎不依赖英特尔的产品。</p><p>与此同时，像 <a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a> 云科技的 Graviton 芯片或 <a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a> 的张量处理单元（TPU）等 ARM 芯片，正逐渐成为英特尔至强（XEON）CPU 受认可的替代产品。</p><p>市场份额的缩减很大程度上是因为产品本身的落后，AMD 的锐龙（Zen）架构在能效和核心数量上击败了英特尔，尤其是霄龙芯片在很大程度上超越了英特尔的至强芯片。</p><p>在人工智能计算领域，英伟达凭借 A100 和 H100 系列产品成为无可争议的领导者。此外，英伟达凭借新的 Grace - ARM 芯片进军英特尔的核心业务领域，加剧了竞争，AMD 也在其中参与竞争。</p><p>而且，苹果公司凭借 M1 和 M2 芯片改变了高端笔记本电脑和台式电脑市场格局。最重要的是，英特尔仍在为 10 纳米和 7 纳米制程工艺问题而挣扎，这使得采用台积电代工的 AMD 得以超越英特尔。</p><p>因此，近期股价上涨很大程度上是市场的盲目炒作，没有哪个理性的投资者会因为美国副总统的几句话，或者未经证实的收购传闻而进行投资。尤其是考虑到美股目前处于非常脆弱的市场环境，仅凭这一点就可能给任何股票带来巨大压力。</p><p>Panther Lake 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收购传闻的推动，并非基于其自身的业务改善或行业竞争力提升。而关于潜在的收购，尤其是台积电对英特尔的收购，目前仍面临着巨大的审批挑战。从行业格局来看，英特尔和台积电在半导体领域均占据重要地位，若两者合并，将极大地改变全球半导体产业的竞争格局，这必然会引发监管机构的高度关注。但美国外国投资委员会（CFIUS）几乎肯定会以国家安全为由，阻止台积电的收购。此外，国会可能也会反对这样的交易，并且《芯片与科学法案》的法律限制最迟也会阻碍这一收购。无论是从反垄断角度，还是从国家战略层面考虑，这样大规模的收购要获得批准困难重重，因此实现的可能性微乎其微。把股价上涨的希望寄托在这种不太可能发生的收购传闻上，显然缺乏坚实的支撑。此前，美国副总统 JD·万斯的相关言论曾引发市场波动，但这并未从根本上改变英特尔的基本面。英特尔需要的是切实有效的变革，新的领导团队或许能为公司带来全新的战略思路和管理方式。目前英特尔在技术研发、市场竞争等方面面临诸多问题，例如在芯片制程技术上，与竞争对手相比存在一定差距，这导致其产品在性能和功耗等方面缺乏优势。在市场份额争夺中， 美国超微公司 等竞争对手不断蚕食其市场，尤其是在数据中心、个人电脑等核心领域。2024 年，英特尔的 x86 CPU 市场份额占比为 75% - 80%，而 2023 年这一比例为 82%。AMD的市场份额则增长至 20% - 25%，这得益于锐龙桌面 CPU 的市场需求。苹果公司改用自研的 M1/M2 芯片，将英特尔从 Mac 业务中挤了出去，而且 AMD 还在服务器 CPU 领域侵蚀英特尔的市场份额。AMD 的霄龙（EPYC）芯片市场份额达到 25%，而英特尔数据中心业务组的销售额连续 10 个季度下滑。在 GPU 领域，英特尔明显落后于 英伟达 ，英伟达拥有令人惊叹的约 88% 的市场份额。对于人工智能领域的企业而言，英伟达的 GPU 是首选，该领域几乎不依赖英特尔的产品。与此同时，像 亚马逊 云科技的 Graviton 芯片或 谷歌 的张量处理单元（TPU）等 ARM 芯片，正逐渐成为英特尔至强（XEON）CPU 受认可的替代产品。市场份额的缩减很大程度上是因为产品本身的落后，AMD 的锐龙（Zen）架构在能效和核心数量上击败了英特尔，尤其是霄龙芯片在很大程度上超越了英特尔的至强芯片。在人工智能计算领域，英伟达凭借 A100 和 H100 系列产品成为无可争议的领导者。此外，英伟达凭借新的 Grace - ARM 芯片进军英特尔的核心业务领域，加剧了竞争，AMD 也在其中参与竞争。而且，苹果公司凭借 M1 和 M2 芯片改变了高端笔记本电脑和台式电脑市场格局。最重要的是，英特尔仍在为 10 纳米和 7 纳米制程工艺问题而挣扎，这使得采用台积电代工的 AMD 得以超越英特尔。因此，近期股价上涨很大程度上是市场的盲目炒作，没有哪个理性的投资者会因为美国副总统的几句话，或者未经证实的收购传闻而进行投资。尤其是考虑到美股目前处于非常脆弱的市场环境，仅凭这一点就可能给任何股票带来巨大压力。Panther Lake 的推迟上市只是英特尔诸多问题的一个缩影。要真正走出困境，英特尔需要积极适应市场环境变化，解决技术和市场等核心问题，否则其未来发展仍将充满不确定性，股价表现也难以得到实质性的支撑。","news_type":1,"symbols_score_info":{"INTC":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1710,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":405805036462408,"gmtCreate":1740100255423,"gmtModify":1740100256354,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/META\">$Meta Platforms, 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Inclusion，简称DEI）的行政命令，关闭了其网站上的网页。</p><p><strong>美联储自2021年以来一直未能实现2%的通胀目标，立法者可能会提高这一目标。</strong>通胀继续使许多美国人难以负担日常生活，这是2024年总统大选的一个决定性主题，也是两党都关心的问题。</p><p>众议院金融服务委员会新任主席弗伦奇-希尔（French Hill）在接受采访时说：“我们的很多成员对美联储在疫情后的政策表示担忧。”</p><p>华盛顿布鲁金斯学会高级研究员萨拉-宾德（Sarah Binder）说，<strong>听证会将是“高度紧张的”</strong>。她说，尽管美联储倾向于不参与党派辩论，但“它不能把自己封闭起来”，因为它在货币政策和监管政策上都需要公众的支持。</p><p>长期以来，鲍威尔一直寻求在国会山建立良好的人际关系，现在特朗普重回白宫，他尤其希望保持与许多共和党议员的良好关系。</p><p>就特朗普而言，他在美联储最近决定按兵不动后抨击了美联储，但此后又表示他可能不会插手。2月2日，他表示保持利率稳定是“正确的做法”。财政部长斯科特-贝森特上周在采访中谈到鲍威尔时说：“我相信他会做正确的事，所以不会有批评。”</p><p>以下是鲍威尔在听证会上可能面临的一些主要议题。</p><h2 id=\"id_1099730289\">货币政策</h2><p>自去年将基准利率总共下调一个百分点后，美联储官员表示，他们希望喘口气，对经济进行评估。鲍威尔没有理由偏离这一信息。</p><p>1月份的就业报告表现稳健，失业率降至4%，通胀率仍高于美联储的目标利率，去年上升了2.6%。</p><p><strong>不过，一些民主党人可能会就特朗普对加拿大和墨西哥的关税威胁及其对经济增长和通胀的潜在影响向鲍威尔提问。鲍威尔在谈及特朗普的政策时一直有所保留，但可能会受到压力，要求他更清晰地阐述这些政策。</strong></p><p>华盛顿政策分析公司LH Meyer的经济学家德里克-唐（Derek Tang）说：“当我们现在有真正的政策需要评估时，沉默策略就变得越来越脆弱。”</p><p>如果鲍威尔真的就关税问题发表评论，可能会引发共和党人的质疑，问他为什么不就前总统拜登时期的疫情救助支出带来的通胀风险发表看法。</p><p>众议院金融服务委员会新任主席希尔说，“许多”众议院委员会成员认为鲍威尔“本应公开反对大幅增加支出。”</p><p>这位阿肯色州共和党人还表示，美联储即将对2020年推出的货币政策框架进行审查，这是他关注的一个问题。</p><p>希尔说：“美联储对其通胀目标的评估，以及其通胀分析和规划，无论是在宪法大道上的美联储，还是在国会山这里，都是人们最关心的问题。因此，我认为这将是一个关键点。”</p><h2 id=\"id_3378692983\">多样性、平等与包容</h2><p>民主党人可能会就美联储为遵守特朗普的行政命令而采取的明显措施向鲍威尔施压，特朗普的行政命令旨在废除联邦政府的DEI政策。</p><p>根据《多德-弗兰克法案》（Dodd-Frank Act），美联储和其他几家<a href=\"https://laohu8.com/S/FISI\">金融机构</a>都有多元化和包容性的义务。鲍威尔表示，美联储正在努力使其做法与“适当且符合适用法律”的DEI行政命令保持一致。</p><p>众议院金融服务委员会的头号民主党人玛克辛-沃特斯（Maxine Waters）在支持《多德-弗兰克法案》中与多元化相关的要求方面发挥了关键作用。</p><p>她上个月致信司法部和其他机构，称特朗普的行政命令“不能凌驾于《多德-弗兰克法案》、联邦反歧视法或员工宪法权利的要求之上”。</p><p>据国会山的助手称，鉴于与DEI有关的举动、巴尔的辞职以及美联储退出了一个气候研究组织，<strong>民主党人可能会就鲍威尔对美联储独立性的看法对他进行质询</strong>。</p><h2 id=\"id_1448494525\">银行监管</h2><p>特朗普在联邦机构中释放了一股放松监管的力量，包括那些监管银行的机构。</p><p>特朗普任命的联邦存款保险公司代理主管特拉维斯-希尔（Travis Hill）在1月份发表了一份声明，其中包括“对法规、指南和手册进行全面审查”，以确保它们能促进经济增长。</p><p>众议院和参议院的共和党人可能会试探鲍威尔，看他是否认同某些方面。参议院银行委员会主席、南卡罗来纳州共和党人蒂姆-斯科特（Tim Scott）的发言人表示，斯科特将强调合规成本给小型银行带来的负担。</p><p>据发言人称，斯科特感兴趣的其他话题还包括未完成的银行资本提案和所谓的“去银行化”，即剥夺一些个人和企业的银行服务的做法。</p><p>鲍威尔可能会暂时避开讨论新的监管举措，称他正在等待白宫任命新的监管副主席。美联储表示，在巴尔的继任者确认之前，不会制定重大规则。不过，预计议员们会向鲍威尔询问意见。</p><p>联邦存款保险公司代理主管希尔说：“银行监管决策的责任在于整个理事会，而他是理事会的主席。”</p></body></html>","source":"xnew_highlight","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>鲍威尔今晚勇闯国会山，特朗普将是“高压”听证会的绝对主题</title>\n<style 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Binder）说，听证会将是“高度紧张的”。她说，尽管美联储倾向于不参与党派辩论，但“它不能把自己封闭起来”，因为它在货币政策和监管政策上都需要公众的支持。长期以来，鲍威尔一直寻求在国会山建立良好的人际关系，现在特朗普重回白宫，他尤其希望保持与许多共和党议员的良好关系。就特朗普而言，他在美联储最近决定按兵不动后抨击了美联储，但此后又表示他可能不会插手。2月2日，他表示保持利率稳定是“正确的做法”。财政部长斯科特-贝森特上周在采访中谈到鲍威尔时说：“我相信他会做正确的事，所以不会有批评。”以下是鲍威尔在听证会上可能面临的一些主要议题。货币政策自去年将基准利率总共下调一个百分点后，美联储官员表示，他们希望喘口气，对经济进行评估。鲍威尔没有理由偏离这一信息。1月份的就业报告表现稳健，失业率降至4%，通胀率仍高于美联储的目标利率，去年上升了2.6%。不过，一些民主党人可能会就特朗普对加拿大和墨西哥的关税威胁及其对经济增长和通胀的潜在影响向鲍威尔提问。鲍威尔在谈及特朗普的政策时一直有所保留，但可能会受到压力，要求他更清晰地阐述这些政策。华盛顿政策分析公司LH Meyer的经济学家德里克-唐（Derek Tang）说：“当我们现在有真正的政策需要评估时，沉默策略就变得越来越脆弱。”如果鲍威尔真的就关税问题发表评论，可能会引发共和党人的质疑，问他为什么不就前总统拜登时期的疫情救助支出带来的通胀风险发表看法。众议院金融服务委员会新任主席希尔说，“许多”众议院委员会成员认为鲍威尔“本应公开反对大幅增加支出。”这位阿肯色州共和党人还表示，美联储即将对2020年推出的货币政策框架进行审查，这是他关注的一个问题。希尔说：“美联储对其通胀目标的评估，以及其通胀分析和规划，无论是在宪法大道上的美联储，还是在国会山这里，都是人们最关心的问题。因此，我认为这将是一个关键点。”多样性、平等与包容民主党人可能会就美联储为遵守特朗普的行政命令而采取的明显措施向鲍威尔施压，特朗普的行政命令旨在废除联邦政府的DEI政策。根据《多德-弗兰克法案》（Dodd-Frank Act），美联储和其他几家金融机构都有多元化和包容性的义务。鲍威尔表示，美联储正在努力使其做法与“适当且符合适用法律”的DEI行政命令保持一致。众议院金融服务委员会的头号民主党人玛克辛-沃特斯（Maxine 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10:30","market":"us","language":"zh","title":"干翻英伟达，明年将是转折吗？","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2493261151","media":"格隆汇APP","summary":"市场对博通及ASIC的关注，甚至盖过了英伟达即将量产发货的Blackwell。下游科技大厂对英伟达的抵抗，终于来到高潮了吗？01英伟达时刻重现上周四盘后，博通公布第四财季及全年财报。而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。","content":"<html><head></head><body><p>就在近几天<a href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a>因为ASIC大涨，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>股价却从11月21日突破新高之后一直震荡向下。</p><p>目前，博通市值高达1.03万亿美元，在半导体芯片公司中仅次于3.29万亿的英伟达。市场对博通及ASIC的关注，甚至盖过了英伟达即将量产发货的Blackwell。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/57735aca33214142a3a9bbdfea43d590\" alt=\"\"/>下游科技大厂对英伟达的抵抗，终于来到高潮了吗？对于国内的AI产业又有什么启示？</p><p><strong>01</strong></p><p><strong>英伟达时刻重现</strong></p><p>上周四盘后，博通公布第四财季及全年财报。除了各项收入指标全面增长，<strong>其中最大的亮点是，</strong>2024年半导体业务收入中有122亿美元来自AI收入，同比增长220%，2倍的增量主要得益于领先的人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>芯片XPU和以太网网络产品组合。</p><p>同时博通还透露，目前正在与三个非常大型的客户开发AI芯片，预计明年公司AI芯片的市场规模为150亿-200亿美元。</p><p>现在市场逐渐意识到，<strong>大型云服务商们对博通定制人工智能芯片和网络设备的需求旺盛，开始对一直统治AI加速芯片市场的英伟达构成了威胁。</strong></p><p>这层理解，直接驱动博通在连续两个交易日里上涨了38%，成为第二家万亿市值的芯片公司。上一次大市值芯片公司能出现如此大的涨幅，还是去年5月份公布超预期业绩指引的英伟达，随后也走上了万亿市值之路。</p><p>历史何其惊人的相似，博通和英伟达的叙事里有一个共同点，那就是<strong>AI芯片需求的爆发式增长</strong>，而英伟达却是博通叙事里的那条“恶龙”。</p><p>众所周知，英伟达的卡非常贵，还很难拿货。对于大型云服务商来说，替换成本不仅仅是自研芯片那么简单，而是算力基础设施投入运营，提供云服务的综合成本(TCO)优化，这直接影响了云服务商之间的竞争。</p><p>因此，过去正当科技大厂们哄抢英伟达芯片的同时，他们还纷纷下场自研芯片，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>找到博通开发TPU，<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>和Marvel达成五年合作协议，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>在过去一年已经实现了“CPU+GPU+DPU”全面自研。</p><p>这里，巨头们的目标是一致的，即<strong>优化成本的定制化芯片需求，而博通提供的解决方案正好能够解决燃眉之急。</strong></p><p><strong>ASIC是一款高度定制化的芯片</strong>，行业称之为专用集成电路，跟通用GPU比起来，ASIC被应用于特定设计和制造设备里，执行和优化某项功能，比如更快的处理速度和更低的能耗。</p><p>一般下游大厂有需求，找芯片设计公司帮忙做出来，自己开发周期长，但一旦做出来之后不用再给英伟达交那么多税，专门应用于自己的算法模型使用即可。实际的例子，就是博通帮助谷歌开发的TPU系列。</p><p><strong>芯片设计公司在XPU的合作模式中承担着越来越重要的角色</strong>，不仅接管了前后端的设计外包，有的甚至能把流片和封装也干了，最终帮助大厂在算力性能和成本上达成平衡点。</p><p>在ASIC市场中，目前博通以55%-60%的份额位居第一，Marvell以13%-15%的份额位列第二。</p><p><strong>国内做ASIC芯片也有这么几家，<a href=\"https://laohu8.com/S/688256\">寒武纪</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/688343\">云天励飞</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/300223\">北京君正</a>以及<a href=\"https://laohu8.com/S/300672\">国科微</a>。</strong></p><p>近期连续上涨，市值已经超过2800亿的寒武纪，公司的AI芯片走的就是ASIC路线，2016年即推出了首款NPU。据悉，公司正在研发的思元590，直接对标华为的升腾910B和英伟达H100。</p><p>虽然公司目前业绩难以匹配上估值，但从三季度存货和预付账款大幅增长的趋势可以看出未来积极的生产投入，随着先进制程芯片自主可控的需求加强，未来收入放量确定性高。</p><p>有机构预计，<strong>客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。</strong></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8374be8a95c54668a1b96d8a2056f6cd\" alt=\"\"/>除了英伟达以外，博通目前在芯片领域里占据了最好的生态地位。</p><p>这是因为，<strong>AI基建并不只是搞定芯片那么简单。</strong></p><p>英伟达统治AI训练市场的王牌，除了芯片，还有CUDA和NV LINK，前者与芯片高度适配的软件开发工具，后者则是能提供高速低延迟工作环境的专用网络协议。</p><p>定制化芯片摆脱了云服务商对CUDA的依赖，但博通出色的不止是ASIC，网络专用协议和相关芯片IP也一应俱全，这使得博通有能力帮助客户搞出XPU+超高速互联集群服务器来。</p><p>而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。</p><p>其一，Blackwell能否在未来继续统治市场，这款芯片将在今年四季度小幅出货，明年预计将成为英伟达主力产品。但随着大型科技公司定制化ASIC成为常态，以及推理计算需求的成倍增长，英伟达GPU可能无法继续统治推理市场。</p><p>其二，英伟达面临的另一个阻力，是过去两年惊人的业绩增长所设定的高标准。</p><p>FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。</p><p>市场对AI芯片竞争格局的认知正在重新修正，明年可能就会有巨大的变化。</p><p>博通定制化ASIC方案崭露头角，跟当年<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>挑战传统IDM，有些异曲同工的。</p><p><strong>02</strong></p><p><strong>明年将是推理之年</strong></p><p>ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：<strong>推理。</strong></p><p>近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。</p><p>Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：<strong>面向智能体时代的AI模型。</strong></p><p>时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，<strong>随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/35e2114a509749daabee02c98fb7a734\" title=\"（Open AI）\"/><span>（Open AI）</span></p><p>Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。</p><p>但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，<strong>下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。</strong></p><p>而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。</p><p>所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即<strong>模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。</strong></p><p>在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。</p><p>巴克莱的另一份报告则预计，预计<strong>AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。</strong></p><p>10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。</p><p>在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。</p><p>谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。</p><p>细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。</p><p><strong>而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。</strong></p><p>今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。</p><p>国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/46fd4b8de09b4540b3e3170d3dfa019c\" title=\"（Ola Friend；官网）\"/><span>（Ola Friend；官网）</span></p><p><strong>03</strong></p><p><strong>AI渗透率即将跨越鸿沟？</strong></p><p>机构预测，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。</p><p>但，<strong>ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退。这两种技术可能将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。</strong></p><p>可以肯定的说，AI目前还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端，未来类似的“英伟达时刻”将会更多出现在推理端。</p><p>不过，欲戴王冠必承其重。譬如Arm，在2月份给出了乐观的预测，并表示这“只是人工智能繁荣的开始”。股价在接下来的三个交易日内飙升93%，但此后股价经历了较大的波动，目前已较7月份的高点下跌逾20%。</p><p>而过去一周，博通2025财年每股净收益的预期上涨了12%。并非每一个“英伟达时刻”都能带来持续增长。（全文完）</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>干翻英伟达，明年将是转折吗？</title>\n<style 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href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a>因为ASIC大涨，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>股价却从11月21日突破新高之后一直震荡向下。</p><p>目前，博通市值高达1.03万亿美元，在半导体芯片公司中仅次于3.29万亿的英伟达。市场对博通及ASIC的关注，甚至盖过了英伟达即将量产发货的Blackwell。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/57735aca33214142a3a9bbdfea43d590\" alt=\"\"/>下游科技大厂对英伟达的抵抗，终于来到高潮了吗？对于国内的AI产业又有什么启示？</p><p><strong>01</strong></p><p><strong>英伟达时刻重现</strong></p><p>上周四盘后，博通公布第四财季及全年财报。除了各项收入指标全面增长，<strong>其中最大的亮点是，</strong>2024年半导体业务收入中有122亿美元来自AI收入，同比增长220%，2倍的增量主要得益于领先的人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>芯片XPU和以太网网络产品组合。</p><p>同时博通还透露，目前正在与三个非常大型的客户开发AI芯片，预计明年公司AI芯片的市场规模为150亿-200亿美元。</p><p>现在市场逐渐意识到，<strong>大型云服务商们对博通定制人工智能芯片和网络设备的需求旺盛，开始对一直统治AI加速芯片市场的英伟达构成了威胁。</strong></p><p>这层理解，直接驱动博通在连续两个交易日里上涨了38%，成为第二家万亿市值的芯片公司。上一次大市值芯片公司能出现如此大的涨幅，还是去年5月份公布超预期业绩指引的英伟达，随后也走上了万亿市值之路。</p><p>历史何其惊人的相似，博通和英伟达的叙事里有一个共同点，那就是<strong>AI芯片需求的爆发式增长</strong>，而英伟达却是博通叙事里的那条“恶龙”。</p><p>众所周知，英伟达的卡非常贵，还很难拿货。对于大型云服务商来说，替换成本不仅仅是自研芯片那么简单，而是算力基础设施投入运营，提供云服务的综合成本(TCO)优化，这直接影响了云服务商之间的竞争。</p><p>因此，过去正当科技大厂们哄抢英伟达芯片的同时，他们还纷纷下场自研芯片，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>找到博通开发TPU，<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>和Marvel达成五年合作协议，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>在过去一年已经实现了“CPU+GPU+DPU”全面自研。</p><p>这里，巨头们的目标是一致的，即<strong>优化成本的定制化芯片需求，而博通提供的解决方案正好能够解决燃眉之急。</strong></p><p><strong>ASIC是一款高度定制化的芯片</strong>，行业称之为专用集成电路，跟通用GPU比起来，ASIC被应用于特定设计和制造设备里，执行和优化某项功能，比如更快的处理速度和更低的能耗。</p><p>一般下游大厂有需求，找芯片设计公司帮忙做出来，自己开发周期长，但一旦做出来之后不用再给英伟达交那么多税，专门应用于自己的算法模型使用即可。实际的例子，就是博通帮助谷歌开发的TPU系列。</p><p><strong>芯片设计公司在XPU的合作模式中承担着越来越重要的角色</strong>，不仅接管了前后端的设计外包，有的甚至能把流片和封装也干了，最终帮助大厂在算力性能和成本上达成平衡点。</p><p>在ASIC市场中，目前博通以55%-60%的份额位居第一，Marvell以13%-15%的份额位列第二。</p><p><strong>国内做ASIC芯片也有这么几家，<a href=\"https://laohu8.com/S/688256\">寒武纪</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/688343\">云天励飞</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/300223\">北京君正</a>以及<a href=\"https://laohu8.com/S/300672\">国科微</a>。</strong></p><p>近期连续上涨，市值已经超过2800亿的寒武纪，公司的AI芯片走的就是ASIC路线，2016年即推出了首款NPU。据悉，公司正在研发的思元590，直接对标华为的升腾910B和英伟达H100。</p><p>虽然公司目前业绩难以匹配上估值，但从三季度存货和预付账款大幅增长的趋势可以看出未来积极的生产投入，随着先进制程芯片自主可控的需求加强，未来收入放量确定性高。</p><p>有机构预计，<strong>客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。</strong></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8374be8a95c54668a1b96d8a2056f6cd\" alt=\"\"/>除了英伟达以外，博通目前在芯片领域里占据了最好的生态地位。</p><p>这是因为，<strong>AI基建并不只是搞定芯片那么简单。</strong></p><p>英伟达统治AI训练市场的王牌，除了芯片，还有CUDA和NV LINK，前者与芯片高度适配的软件开发工具，后者则是能提供高速低延迟工作环境的专用网络协议。</p><p>定制化芯片摆脱了云服务商对CUDA的依赖，但博通出色的不止是ASIC，网络专用协议和相关芯片IP也一应俱全，这使得博通有能力帮助客户搞出XPU+超高速互联集群服务器来。</p><p>而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。</p><p>其一，Blackwell能否在未来继续统治市场，这款芯片将在今年四季度小幅出货，明年预计将成为英伟达主力产品。但随着大型科技公司定制化ASIC成为常态，以及推理计算需求的成倍增长，英伟达GPU可能无法继续统治推理市场。</p><p>其二，英伟达面临的另一个阻力，是过去两年惊人的业绩增长所设定的高标准。</p><p>FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。</p><p>市场对AI芯片竞争格局的认知正在重新修正，明年可能就会有巨大的变化。</p><p>博通定制化ASIC方案崭露头角，跟当年<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>挑战传统IDM，有些异曲同工的。</p><p><strong>02</strong></p><p><strong>明年将是推理之年</strong></p><p>ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：<strong>推理。</strong></p><p>近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。</p><p>Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：<strong>面向智能体时代的AI模型。</strong></p><p>时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，<strong>随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/35e2114a509749daabee02c98fb7a734\" title=\"（Open AI）\"/><span>（Open AI）</span></p><p>Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。</p><p>但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，<strong>下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。</strong></p><p>而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。</p><p>所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即<strong>模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。</strong></p><p>在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。</p><p>巴克莱的另一份报告则预计，预计<strong>AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。</strong></p><p>10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。</p><p>在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。</p><p>谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。</p><p>细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。</p><p><strong>而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。</strong></p><p>今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。</p><p>国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/46fd4b8de09b4540b3e3170d3dfa019c\" title=\"（Ola Friend；官网）\"/><span>（Ola Friend；官网）</span></p><p><strong>03</strong></p><p><strong>AI渗透率即将跨越鸿沟？</strong></p><p>机构预测，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。</p><p>但，<strong>ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退。这两种技术可能将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。</strong></p><p>可以肯定的说，AI目前还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端，未来类似的“英伟达时刻”将会更多出现在推理端。</p><p>不过，欲戴王冠必承其重。譬如Arm，在2月份给出了乐观的预测，并表示这“只是人工智能繁荣的开始”。股价在接下来的三个交易日内飙升93%，但此后股价经历了较大的波动，目前已较7月份的高点下跌逾20%。</p><p>而过去一周，博通2025财年每股净收益的预期上涨了12%。并非每一个“英伟达时刻”都能带来持续增长。（全文完）</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/f5e8aba7de194dc92d26747c1cfec057","relate_stocks":{"AVGO":"博通","NVDA":"英伟达"},"source_url":"http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwNjExNDkyOA==&mid=2649859859&idx=1&sn=94186b24d3a89a9e314b493178938168&chksm=83175c0cb460d51afaa8cc0b6685758861404d964429e6a7db6321542b5ba405368a20d9b467#rd","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2493261151","content_text":"就在近几天博通因为ASIC大涨，英伟达股价却从11月21日突破新高之后一直震荡向下。目前，博通市值高达1.03万亿美元，在半导体芯片公司中仅次于3.29万亿的英伟达。市场对博通及ASIC的关注，甚至盖过了英伟达即将量产发货的Blackwell。下游科技大厂对英伟达的抵抗，终于来到高潮了吗？对于国内的AI产业又有什么启示？01英伟达时刻重现上周四盘后，博通公布第四财季及全年财报。除了各项收入指标全面增长，其中最大的亮点是，2024年半导体业务收入中有122亿美元来自AI收入，同比增长220%，2倍的增量主要得益于领先的人工智能芯片XPU和以太网网络产品组合。同时博通还透露，目前正在与三个非常大型的客户开发AI芯片，预计明年公司AI芯片的市场规模为150亿-200亿美元。现在市场逐渐意识到，大型云服务商们对博通定制人工智能芯片和网络设备的需求旺盛，开始对一直统治AI加速芯片市场的英伟达构成了威胁。这层理解，直接驱动博通在连续两个交易日里上涨了38%，成为第二家万亿市值的芯片公司。上一次大市值芯片公司能出现如此大的涨幅，还是去年5月份公布超预期业绩指引的英伟达，随后也走上了万亿市值之路。历史何其惊人的相似，博通和英伟达的叙事里有一个共同点，那就是AI芯片需求的爆发式增长，而英伟达却是博通叙事里的那条“恶龙”。众所周知，英伟达的卡非常贵，还很难拿货。对于大型云服务商来说，替换成本不仅仅是自研芯片那么简单，而是算力基础设施投入运营，提供云服务的综合成本(TCO)优化，这直接影响了云服务商之间的竞争。因此，过去正当科技大厂们哄抢英伟达芯片的同时，他们还纷纷下场自研芯片，谷歌找到博通开发TPU，亚马逊和Marvel达成五年合作协议，微软在过去一年已经实现了“CPU+GPU+DPU”全面自研。这里，巨头们的目标是一致的，即优化成本的定制化芯片需求，而博通提供的解决方案正好能够解决燃眉之急。ASIC是一款高度定制化的芯片，行业称之为专用集成电路，跟通用GPU比起来，ASIC被应用于特定设计和制造设备里，执行和优化某项功能，比如更快的处理速度和更低的能耗。一般下游大厂有需求，找芯片设计公司帮忙做出来，自己开发周期长，但一旦做出来之后不用再给英伟达交那么多税，专门应用于自己的算法模型使用即可。实际的例子，就是博通帮助谷歌开发的TPU系列。芯片设计公司在XPU的合作模式中承担着越来越重要的角色，不仅接管了前后端的设计外包，有的甚至能把流片和封装也干了，最终帮助大厂在算力性能和成本上达成平衡点。在ASIC市场中，目前博通以55%-60%的份额位居第一，Marvell以13%-15%的份额位列第二。国内做ASIC芯片也有这么几家，寒武纪、云天励飞、北京君正以及国科微。近期连续上涨，市值已经超过2800亿的寒武纪，公司的AI芯片走的就是ASIC路线，2016年即推出了首款NPU。据悉，公司正在研发的思元590，直接对标华为的升腾910B和英伟达H100。虽然公司目前业绩难以匹配上估值，但从三季度存货和预付账款大幅增长的趋势可以看出未来积极的生产投入，随着先进制程芯片自主可控的需求加强，未来收入放量确定性高。有机构预计，客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。除了英伟达以外，博通目前在芯片领域里占据了最好的生态地位。这是因为，AI基建并不只是搞定芯片那么简单。英伟达统治AI训练市场的王牌，除了芯片，还有CUDA和NV LINK，前者与芯片高度适配的软件开发工具，后者则是能提供高速低延迟工作环境的专用网络协议。定制化芯片摆脱了云服务商对CUDA的依赖，但博通出色的不止是ASIC，网络专用协议和相关芯片IP也一应俱全，这使得博通有能力帮助客户搞出XPU+超高速互联集群服务器来。而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。其一，Blackwell能否在未来继续统治市场，这款芯片将在今年四季度小幅出货，明年预计将成为英伟达主力产品。但随着大型科技公司定制化ASIC成为常态，以及推理计算需求的成倍增长，英伟达GPU可能无法继续统治推理市场。其二，英伟达面临的另一个阻力，是过去两年惊人的业绩增长所设定的高标准。FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。市场对AI芯片竞争格局的认知正在重新修正，明年可能就会有巨大的变化。博通定制化ASIC方案崭露头角，跟当年台积电挑战传统IDM，有些异曲同工的。02明年将是推理之年ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：推理。近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：面向智能体时代的AI模型。时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。（Open AI）Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。巴克莱的另一份报告则预计，预计AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。（Ola Friend；官网）03AI渗透率即将跨越鸿沟？机构预测，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。但，ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退。这两种技术可能将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。可以肯定的说，AI目前还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端，未来类似的“英伟达时刻”将会更多出现在推理端。不过，欲戴王冠必承其重。譬如Arm，在2月份给出了乐观的预测，并表示这“只是人工智能繁荣的开始”。股价在接下来的三个交易日内飙升93%，但此后股价经历了较大的波动，目前已较7月份的高点下跌逾20%。而过去一周，博通2025财年每股净收益的预期上涨了12%。并非每一个“英伟达时刻”都能带来持续增长。（全文完）","news_type":1,"symbols_score_info":{"AVGO":1.1,"NVDA":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1905,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":384267466870792,"gmtCreate":1734845558215,"gmtModify":1734845560200,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"说说你对这篇新闻的看法...","listText":"说说你对这篇新闻的看法...","text":"说说你对这篇新闻的看法...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/384267466870792","repostId":"2493261151","repostType":2,"repost":{"id":"2493261151","kind":"highlight","weMediaInfo":{"introduction":"早报天天读，汇集天下事，做最好听的有声财经播报。","home_visible":1,"media_name":"格隆汇APP","id":"11","head_image":"https://static.tigerbbs.com/d06797dbcc3b4b9e839c351ca5a14e4d"},"pubTimestamp":1734834645,"share":"https://ttm.financial/m/news/2493261151?lang=&edition=full","pubTime":"2024-12-22 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href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>芯片XPU和以太网网络产品组合。</p><p>同时博通还透露，目前正在与三个非常大型的客户开发AI芯片，预计明年公司AI芯片的市场规模为150亿-200亿美元。</p><p>现在市场逐渐意识到，<strong>大型云服务商们对博通定制人工智能芯片和网络设备的需求旺盛，开始对一直统治AI加速芯片市场的英伟达构成了威胁。</strong></p><p>这层理解，直接驱动博通在连续两个交易日里上涨了38%，成为第二家万亿市值的芯片公司。上一次大市值芯片公司能出现如此大的涨幅，还是去年5月份公布超预期业绩指引的英伟达，随后也走上了万亿市值之路。</p><p>历史何其惊人的相似，博通和英伟达的叙事里有一个共同点，那就是<strong>AI芯片需求的爆发式增长</strong>，而英伟达却是博通叙事里的那条“恶龙”。</p><p>众所周知，英伟达的卡非常贵，还很难拿货。对于大型云服务商来说，替换成本不仅仅是自研芯片那么简单，而是算力基础设施投入运营，提供云服务的综合成本(TCO)优化，这直接影响了云服务商之间的竞争。</p><p>因此，过去正当科技大厂们哄抢英伟达芯片的同时，他们还纷纷下场自研芯片，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>找到博通开发TPU，<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>和Marvel达成五年合作协议，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>在过去一年已经实现了“CPU+GPU+DPU”全面自研。</p><p>这里，巨头们的目标是一致的，即<strong>优化成本的定制化芯片需求，而博通提供的解决方案正好能够解决燃眉之急。</strong></p><p><strong>ASIC是一款高度定制化的芯片</strong>，行业称之为专用集成电路，跟通用GPU比起来，ASIC被应用于特定设计和制造设备里，执行和优化某项功能，比如更快的处理速度和更低的能耗。</p><p>一般下游大厂有需求，找芯片设计公司帮忙做出来，自己开发周期长，但一旦做出来之后不用再给英伟达交那么多税，专门应用于自己的算法模型使用即可。实际的例子，就是博通帮助谷歌开发的TPU系列。</p><p><strong>芯片设计公司在XPU的合作模式中承担着越来越重要的角色</strong>，不仅接管了前后端的设计外包，有的甚至能把流片和封装也干了，最终帮助大厂在算力性能和成本上达成平衡点。</p><p>在ASIC市场中，目前博通以55%-60%的份额位居第一，Marvell以13%-15%的份额位列第二。</p><p><strong>国内做ASIC芯片也有这么几家，<a href=\"https://laohu8.com/S/688256\">寒武纪</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/688343\">云天励飞</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/300223\">北京君正</a>以及<a href=\"https://laohu8.com/S/300672\">国科微</a>。</strong></p><p>近期连续上涨，市值已经超过2800亿的寒武纪，公司的AI芯片走的就是ASIC路线，2016年即推出了首款NPU。据悉，公司正在研发的思元590，直接对标华为的升腾910B和英伟达H100。</p><p>虽然公司目前业绩难以匹配上估值，但从三季度存货和预付账款大幅增长的趋势可以看出未来积极的生产投入，随着先进制程芯片自主可控的需求加强，未来收入放量确定性高。</p><p>有机构预计，<strong>客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。</strong></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8374be8a95c54668a1b96d8a2056f6cd\" alt=\"\"/>除了英伟达以外，博通目前在芯片领域里占据了最好的生态地位。</p><p>这是因为，<strong>AI基建并不只是搞定芯片那么简单。</strong></p><p>英伟达统治AI训练市场的王牌，除了芯片，还有CUDA和NV LINK，前者与芯片高度适配的软件开发工具，后者则是能提供高速低延迟工作环境的专用网络协议。</p><p>定制化芯片摆脱了云服务商对CUDA的依赖，但博通出色的不止是ASIC，网络专用协议和相关芯片IP也一应俱全，这使得博通有能力帮助客户搞出XPU+超高速互联集群服务器来。</p><p>而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。</p><p>其一，Blackwell能否在未来继续统治市场，这款芯片将在今年四季度小幅出货，明年预计将成为英伟达主力产品。但随着大型科技公司定制化ASIC成为常态，以及推理计算需求的成倍增长，英伟达GPU可能无法继续统治推理市场。</p><p>其二，英伟达面临的另一个阻力，是过去两年惊人的业绩增长所设定的高标准。</p><p>FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。</p><p>市场对AI芯片竞争格局的认知正在重新修正，明年可能就会有巨大的变化。</p><p>博通定制化ASIC方案崭露头角，跟当年<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>挑战传统IDM，有些异曲同工的。</p><p><strong>02</strong></p><p><strong>明年将是推理之年</strong></p><p>ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：<strong>推理。</strong></p><p>近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。</p><p>Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：<strong>面向智能体时代的AI模型。</strong></p><p>时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，<strong>随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/35e2114a509749daabee02c98fb7a734\" title=\"（Open AI）\"/><span>（Open AI）</span></p><p>Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。</p><p>但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，<strong>下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。</strong></p><p>而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。</p><p>所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即<strong>模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。</strong></p><p>在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。</p><p>巴克莱的另一份报告则预计，预计<strong>AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。</strong></p><p>10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。</p><p>在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。</p><p>谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。</p><p>细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。</p><p><strong>而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。</strong></p><p>今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。</p><p>国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/46fd4b8de09b4540b3e3170d3dfa019c\" title=\"（Ola Friend；官网）\"/><span>（Ola Friend；官网）</span></p><p><strong>03</strong></p><p><strong>AI渗透率即将跨越鸿沟？</strong></p><p>机构预测，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。</p><p>但，<strong>ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退。这两种技术可能将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。</strong></p><p>可以肯定的说，AI目前还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端，未来类似的“英伟达时刻”将会更多出现在推理端。</p><p>不过，欲戴王冠必承其重。譬如Arm，在2月份给出了乐观的预测，并表示这“只是人工智能繁荣的开始”。股价在接下来的三个交易日内飙升93%，但此后股价经历了较大的波动，目前已较7月份的高点下跌逾20%。</p><p>而过去一周，博通2025财年每股净收益的预期上涨了12%。并非每一个“英伟达时刻”都能带来持续增长。（全文完）</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>干翻英伟达，明年将是转折吗？</title>\n<style 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href=\"https://laohu8.com/S/AVGO\">博通</a>因为ASIC大涨，<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>股价却从11月21日突破新高之后一直震荡向下。</p><p>目前，博通市值高达1.03万亿美元，在半导体芯片公司中仅次于3.29万亿的英伟达。市场对博通及ASIC的关注，甚至盖过了英伟达即将量产发货的Blackwell。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/57735aca33214142a3a9bbdfea43d590\" alt=\"\"/>下游科技大厂对英伟达的抵抗，终于来到高潮了吗？对于国内的AI产业又有什么启示？</p><p><strong>01</strong></p><p><strong>英伟达时刻重现</strong></p><p>上周四盘后，博通公布第四财季及全年财报。除了各项收入指标全面增长，<strong>其中最大的亮点是，</strong>2024年半导体业务收入中有122亿美元来自AI收入，同比增长220%，2倍的增量主要得益于领先的人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>芯片XPU和以太网网络产品组合。</p><p>同时博通还透露，目前正在与三个非常大型的客户开发AI芯片，预计明年公司AI芯片的市场规模为150亿-200亿美元。</p><p>现在市场逐渐意识到，<strong>大型云服务商们对博通定制人工智能芯片和网络设备的需求旺盛，开始对一直统治AI加速芯片市场的英伟达构成了威胁。</strong></p><p>这层理解，直接驱动博通在连续两个交易日里上涨了38%，成为第二家万亿市值的芯片公司。上一次大市值芯片公司能出现如此大的涨幅，还是去年5月份公布超预期业绩指引的英伟达，随后也走上了万亿市值之路。</p><p>历史何其惊人的相似，博通和英伟达的叙事里有一个共同点，那就是<strong>AI芯片需求的爆发式增长</strong>，而英伟达却是博通叙事里的那条“恶龙”。</p><p>众所周知，英伟达的卡非常贵，还很难拿货。对于大型云服务商来说，替换成本不仅仅是自研芯片那么简单，而是算力基础设施投入运营，提供云服务的综合成本(TCO)优化，这直接影响了云服务商之间的竞争。</p><p>因此，过去正当科技大厂们哄抢英伟达芯片的同时，他们还纷纷下场自研芯片，<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>找到博通开发TPU，<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">亚马逊</a>和Marvel达成五年合作协议，<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>在过去一年已经实现了“CPU+GPU+DPU”全面自研。</p><p>这里，巨头们的目标是一致的，即<strong>优化成本的定制化芯片需求，而博通提供的解决方案正好能够解决燃眉之急。</strong></p><p><strong>ASIC是一款高度定制化的芯片</strong>，行业称之为专用集成电路，跟通用GPU比起来，ASIC被应用于特定设计和制造设备里，执行和优化某项功能，比如更快的处理速度和更低的能耗。</p><p>一般下游大厂有需求，找芯片设计公司帮忙做出来，自己开发周期长，但一旦做出来之后不用再给英伟达交那么多税，专门应用于自己的算法模型使用即可。实际的例子，就是博通帮助谷歌开发的TPU系列。</p><p><strong>芯片设计公司在XPU的合作模式中承担着越来越重要的角色</strong>，不仅接管了前后端的设计外包，有的甚至能把流片和封装也干了，最终帮助大厂在算力性能和成本上达成平衡点。</p><p>在ASIC市场中，目前博通以55%-60%的份额位居第一，Marvell以13%-15%的份额位列第二。</p><p><strong>国内做ASIC芯片也有这么几家，<a href=\"https://laohu8.com/S/688256\">寒武纪</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/688343\">云天励飞</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/300223\">北京君正</a>以及<a href=\"https://laohu8.com/S/300672\">国科微</a>。</strong></p><p>近期连续上涨，市值已经超过2800亿的寒武纪，公司的AI芯片走的就是ASIC路线，2016年即推出了首款NPU。据悉，公司正在研发的思元590，直接对标华为的升腾910B和英伟达H100。</p><p>虽然公司目前业绩难以匹配上估值，但从三季度存货和预付账款大幅增长的趋势可以看出未来积极的生产投入，随着先进制程芯片自主可控的需求加强，未来收入放量确定性高。</p><p>有机构预计，<strong>客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。</strong></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8374be8a95c54668a1b96d8a2056f6cd\" alt=\"\"/>除了英伟达以外，博通目前在芯片领域里占据了最好的生态地位。</p><p>这是因为，<strong>AI基建并不只是搞定芯片那么简单。</strong></p><p>英伟达统治AI训练市场的王牌，除了芯片，还有CUDA和NV LINK，前者与芯片高度适配的软件开发工具，后者则是能提供高速低延迟工作环境的专用网络协议。</p><p>定制化芯片摆脱了云服务商对CUDA的依赖，但博通出色的不止是ASIC，网络专用协议和相关芯片IP也一应俱全，这使得博通有能力帮助客户搞出XPU+超高速互联集群服务器来。</p><p>而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。</p><p>其一，Blackwell能否在未来继续统治市场，这款芯片将在今年四季度小幅出货，明年预计将成为英伟达主力产品。但随着大型科技公司定制化ASIC成为常态，以及推理计算需求的成倍增长，英伟达GPU可能无法继续统治推理市场。</p><p>其二，英伟达面临的另一个阻力，是过去两年惊人的业绩增长所设定的高标准。</p><p>FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。</p><p>市场对AI芯片竞争格局的认知正在重新修正，明年可能就会有巨大的变化。</p><p>博通定制化ASIC方案崭露头角，跟当年<a href=\"https://laohu8.com/S/TSM\">台积电</a>挑战传统IDM，有些异曲同工的。</p><p><strong>02</strong></p><p><strong>明年将是推理之年</strong></p><p>ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：<strong>推理。</strong></p><p>近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。</p><p>Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：<strong>面向智能体时代的AI模型。</strong></p><p>时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，<strong>随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/35e2114a509749daabee02c98fb7a734\" title=\"（Open AI）\"/><span>（Open AI）</span></p><p>Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。</p><p>但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，<strong>下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。</strong></p><p>而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。</p><p>所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即<strong>模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。</strong></p><p>在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。</p><p>巴克莱的另一份报告则预计，预计<strong>AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。</strong></p><p>10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。</p><p>在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。</p><p>谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。</p><p>细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。</p><p><strong>而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。</strong></p><p>今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。</p><p>国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/46fd4b8de09b4540b3e3170d3dfa019c\" title=\"（Ola Friend；官网）\"/><span>（Ola Friend；官网）</span></p><p><strong>03</strong></p><p><strong>AI渗透率即将跨越鸿沟？</strong></p><p>机构预测，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。</p><p>但，<strong>ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退。这两种技术可能将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。</strong></p><p>可以肯定的说，AI目前还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端，未来类似的“英伟达时刻”将会更多出现在推理端。</p><p>不过，欲戴王冠必承其重。譬如Arm，在2月份给出了乐观的预测，并表示这“只是人工智能繁荣的开始”。股价在接下来的三个交易日内飙升93%，但此后股价经历了较大的波动，目前已较7月份的高点下跌逾20%。</p><p>而过去一周，博通2025财年每股净收益的预期上涨了12%。并非每一个“英伟达时刻”都能带来持续增长。（全文完）</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/f5e8aba7de194dc92d26747c1cfec057","relate_stocks":{"AVGO":"博通","NVDA":"英伟达"},"source_url":"http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAwNjExNDkyOA==&mid=2649859859&idx=1&sn=94186b24d3a89a9e314b493178938168&chksm=83175c0cb460d51afaa8cc0b6685758861404d964429e6a7db6321542b5ba405368a20d9b467#rd","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2493261151","content_text":"就在近几天博通因为ASIC大涨，英伟达股价却从11月21日突破新高之后一直震荡向下。目前，博通市值高达1.03万亿美元，在半导体芯片公司中仅次于3.29万亿的英伟达。市场对博通及ASIC的关注，甚至盖过了英伟达即将量产发货的Blackwell。下游科技大厂对英伟达的抵抗，终于来到高潮了吗？对于国内的AI产业又有什么启示？01英伟达时刻重现上周四盘后，博通公布第四财季及全年财报。除了各项收入指标全面增长，其中最大的亮点是，2024年半导体业务收入中有122亿美元来自AI收入，同比增长220%，2倍的增量主要得益于领先的人工智能芯片XPU和以太网网络产品组合。同时博通还透露，目前正在与三个非常大型的客户开发AI芯片，预计明年公司AI芯片的市场规模为150亿-200亿美元。现在市场逐渐意识到，大型云服务商们对博通定制人工智能芯片和网络设备的需求旺盛，开始对一直统治AI加速芯片市场的英伟达构成了威胁。这层理解，直接驱动博通在连续两个交易日里上涨了38%，成为第二家万亿市值的芯片公司。上一次大市值芯片公司能出现如此大的涨幅，还是去年5月份公布超预期业绩指引的英伟达，随后也走上了万亿市值之路。历史何其惊人的相似，博通和英伟达的叙事里有一个共同点，那就是AI芯片需求的爆发式增长，而英伟达却是博通叙事里的那条“恶龙”。众所周知，英伟达的卡非常贵，还很难拿货。对于大型云服务商来说，替换成本不仅仅是自研芯片那么简单，而是算力基础设施投入运营，提供云服务的综合成本(TCO)优化，这直接影响了云服务商之间的竞争。因此，过去正当科技大厂们哄抢英伟达芯片的同时，他们还纷纷下场自研芯片，谷歌找到博通开发TPU，亚马逊和Marvel达成五年合作协议，微软在过去一年已经实现了“CPU+GPU+DPU”全面自研。这里，巨头们的目标是一致的，即优化成本的定制化芯片需求，而博通提供的解决方案正好能够解决燃眉之急。ASIC是一款高度定制化的芯片，行业称之为专用集成电路，跟通用GPU比起来，ASIC被应用于特定设计和制造设备里，执行和优化某项功能，比如更快的处理速度和更低的能耗。一般下游大厂有需求，找芯片设计公司帮忙做出来，自己开发周期长，但一旦做出来之后不用再给英伟达交那么多税，专门应用于自己的算法模型使用即可。实际的例子，就是博通帮助谷歌开发的TPU系列。芯片设计公司在XPU的合作模式中承担着越来越重要的角色，不仅接管了前后端的设计外包，有的甚至能把流片和封装也干了，最终帮助大厂在算力性能和成本上达成平衡点。在ASIC市场中，目前博通以55%-60%的份额位居第一，Marvell以13%-15%的份额位列第二。国内做ASIC芯片也有这么几家，寒武纪、云天励飞、北京君正以及国科微。近期连续上涨，市值已经超过2800亿的寒武纪，公司的AI芯片走的就是ASIC路线，2016年即推出了首款NPU。据悉，公司正在研发的思元590，直接对标华为的升腾910B和英伟达H100。虽然公司目前业绩难以匹配上估值，但从三季度存货和预付账款大幅增长的趋势可以看出未来积极的生产投入，随着先进制程芯片自主可控的需求加强，未来收入放量确定性高。有机构预计，客户定制化的AI ASIC的增速预计将超过GPU计算。除了英伟达以外，博通目前在芯片领域里占据了最好的生态地位。这是因为，AI基建并不只是搞定芯片那么简单。英伟达统治AI训练市场的王牌，除了芯片，还有CUDA和NV LINK，前者与芯片高度适配的软件开发工具，后者则是能提供高速低延迟工作环境的专用网络协议。定制化芯片摆脱了云服务商对CUDA的依赖，但博通出色的不止是ASIC，网络专用协议和相关芯片IP也一应俱全，这使得博通有能力帮助客户搞出XPU+超高速互联集群服务器来。而英伟达之所以下跌，就是因为市场正在权衡未来英伟达GPU需求面临的挑战。其一，Blackwell能否在未来继续统治市场，这款芯片将在今年四季度小幅出货，明年预计将成为英伟达主力产品。但随着大型科技公司定制化ASIC成为常态，以及推理计算需求的成倍增长，英伟达GPU可能无法继续统治推理市场。其二，英伟达面临的另一个阻力，是过去两年惊人的业绩增长所设定的高标准。FactSet调查的分析师普遍认为，2025年英伟达营收将增长55%，达到1914.5亿美元，相比之下，预计2024年英伟达营收将增长一倍以上，达到1233.7亿美元。市场对AI芯片竞争格局的认知正在重新修正，明年可能就会有巨大的变化。博通定制化ASIC方案崭露头角，跟当年台积电挑战传统IDM，有些异曲同工的。02明年将是推理之年ChatGPT面世两年多以来，AI的主战场正从训练端转向一个规模更大、竞争更为激烈的领域：推理。近月，AI应用端发生了许多令人印象深刻的事件。Open AI连续12场带着震撼产品更新的发布会正在进行中，与此同时谷歌近期也大招频出，Gemini 2.0、Veo 2、量子芯片......谷歌高管给Gemini 2.0的定位是：面向智能体时代的AI模型。时间再回到三个月以前，Open AI 发布o1系列，通过强化学习，把LLM的逻辑推理能力又提升了一个级别。并且，随着更多的强化学习（训练时间计算）和更多的思考时间（测试时间计算）投入，o1的性能不断提高。（Open AI）Open AI是Scaling Law的簇拥者，因为正是这条金律吸引来无数资本的注入，而Open AI希望能一直代表它。但如今的数据犹如模型训练的化石燃料，终将是会耗尽的，这是大模型竞赛从预训练转向推理的重要原因，近期前Open AI高管Ilya Sutskever公开演讲谈及这一点，其预计，下一代AI模型将是真正的AI Agent，且具备推理能力。而此前微软CEO纳德拉也强调，未来将会涌现出新的Scaling Law，将按照测试或者推理时间来进行定义。所以o1不只是一次简单的升级，而表明整个行业正在探索一条全新的游戏规则，即模型“思考”的时间越长，就越能提供准确的答案。在这个尺度上，推理场景将产生巨大的算力需求，并且推理成本有望随着各种AI原生应用的飞轮效应快速地下降。巴克莱的另一份报告则预计，预计AI推理需求将占通用人工智能总计算需求的70%以上，甚至达到训练计算需求的4.5倍。10月份，AI初创独角兽Anthropic推出了Claude 3.5 Sonnet在性能测试上，击败了Open AI的o1。并且，Sonnet还引入了自动化交互的操作，让AI能够直接操作电脑执行复杂指令。在移动端，国内初创公司智谱推出的AutoGLM，绕过手机操作系统，在UI界面模拟用户操作，从而实现“接管手机”。而且根据媒体爆料，Open AI也将在明年1月推出Agent“Operator”。谷歌呢？当然有了。从手机、AR眼镜，浏览器，再到专门面向开发者和科研场景，都在Gemini 2.0基础上做出了Agent。细想一下，两年前的ChatGPT仅仅只是个聊天机器人，而作为极为复杂的多模态交互推理场景之一，为了拆解复杂指令，AI Agent需要能够从用户终端的数据里学习和思考，以做出准确的操作，这恰恰是推理模型接下来精进和延申的方向。而数据飞轮得以转动的关键在于，开发合适的软硬件来满足用户的需求。今年下半年“AI+应用”的商业化赛道再次瞩目，Applovin、Shopify、Palantir等不同赛道的美股公司，受益于AI带来的业务爆发，股价持续走强。国内也重点着力于AI应用的发展，字节大模型虽然起步晚，但后来居上，目前豆包DAU接近900万，增速超过15%，位居全球第二。不仅打出了多款应用组合，还投入到了AI硬件中，积极寻找C端场景。其他互联网巨头如百度、小米也开始投入到AR眼镜的开发里。（Ola Friend；官网）03AI渗透率即将跨越鸿沟？机构预测，英伟达GPU目前在推理市场中市占率约80%，但随着大型科技公司定制化ASIC芯片不断涌现，这一比例有望在2028年下降至50%左右。但，ASIC的崛起并不意味着GPU的衰退。这两种技术可能将长期共存，为不同需求场景提供最佳解决方案。可以肯定的说，AI目前还没有达到我们期待的样子，但推理技术的进步开始支持其走向终端，未来类似的“英伟达时刻”将会更多出现在推理端。不过，欲戴王冠必承其重。譬如Arm，在2月份给出了乐观的预测，并表示这“只是人工智能繁荣的开始”。股价在接下来的三个交易日内飙升93%，但此后股价经历了较大的波动，目前已较7月份的高点下跌逾20%。而过去一周，博通2025财年每股净收益的预期上涨了12%。并非每一个“英伟达时刻”都能带来持续增长。（全文完）","news_type":1,"symbols_score_info":{"AVGO":1.1,"NVDA":1.1}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1940,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":383358680998104,"gmtCreate":1734623688069,"gmtModify":1734623689395,"author":{"id":"3541368482865895","authorId":"3541368482865895","name":"AppleSiu","avatar":"https://static.tigerbbs.com/b2fc7265414323733150be2da50f056f","crmLevel":5,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3541368482865895","authorIdStr":"3541368482865895"},"themes":[],"htmlText":"说说你对这篇新闻的看法...","listText":"说说你对这篇新闻的看法...","text":"说说你对这篇新闻的看法...","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/383358680998104","repostId":"1103832088","repostType":2,"repost":{"id":"1103832088","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":1734609894,"share":"https://ttm.financial/m/news/1103832088?lang=&edition=full","pubTime":"2024-12-19 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