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U在二手市场上的平均价格上涨了1%，而英伟达的平均价格上涨了3%。 AMD看到其最高端芯片面临压力，但中低端产品“相对稳定”，因此每家公司各自 GPU 产品组合的价格各不相同。相反，英伟达的高端市场表现复杂，低端市场的价格普遍下跌。

金融界2023-09-19

的轮动。现在是退出科技领域的时候了。以英伟达为例，财报后的变动表明，所有想要购买的人都已经购买。” （4）债券市场——债券市场收益可期美国和欧洲的债券收益率一直在逐步上升，部分原因是投资者在定价时认为利率必须保持较长时间较高。在德国，人们越来越担心昂贵的能源将损害该国的工业引擎。两年期收益率已经从8月初的2.9%上涨到3.2%。 TS Lombard全球宏观董事总经理Dario Perkins表示：“油价暴涨是一个及时的提醒。通胀的波动不会消失。”

Heidi2023-09-19

英伟达会成为AI时代的苹果？亦或再经历一场“宿醉”？

受人工智能热潮的推动，英伟达关于AI芯片的收入已经起飞，股价也随之飙升，这是科技新时代已经带来的早期证据。今年早些时候，英伟达成为第七家市值突破一万亿美元的美国上市公司。于是投资者想要知道，这家芯片制造商以及其所在的科技行业未来将何去何从。回顾那些定义了前两个技术周期（互联网繁荣和萧条、智能手机和云时代）的公司，我们可以看到随着技术过渡到人工智能时期，英伟达这家公司的可能性。随着20世纪90年代互联网时代的带来，思科这家硬件公司让投资者相信互联网泡沫是真实存在的，该公司曾显示出与英伟达今天所表现的类似的巨大收入增长。它主要生产互联网所需的网络设备，其收入从1995财年的不到20亿美元跃升至1996年的超过40亿美元。此后在接下来的两年里每年它的销售额都增加20亿美元。1999年和2000年，思科的销售额增幅更大，年收入接近190亿美元。然而，20世纪90年代末的网络建设遇到了障碍。2000年底和2001年初思科增长放缓，然后由于互联网没有按预期起飞，该公司在2002年收入下降。许多希望看到大量消费者和企业资金流向网络的公司未能实现这一愿景，导致思科股票大幅下跌。最终，这些钱确实流向了互联网，但智能手机的兴起真正实现了20世纪90年代末的承诺。苹果公司于2007年推出iPhone后，2010年销量迅速飙升，增幅接近80%。2012年，苹果收入是2007年销售额的六倍多，移动时代真正来临了。虽然目前苹果的增长确实放缓了，但并没有如思科一样被逼近“悬崖”，整个科技行业很容易承受住苹果增长放缓的影响。这其中有什么不同？思科的硬件销售未能在更大的科技领域带来广泛的收入增长，但苹果做到了，这要归功于通过应用商店销售的移动App的快速成功。在新的科技时代，硬件销售始终处于领先地位，其他公司会伴随开发出匹配的软件和服务。不过，思科在开发在线服务这块就并未成功。但反观苹果，它立即掀起了一股创新浪潮，例如Uber（UBER.N）的叫车服务和Snap的Snapchat等移动App。iPhone时代为PC开发的服务也注入了新的活力，例如Meta Platforms（META.O）的Facebook和奈飞的流媒体服务等。分析师已经将英伟达与苹果进行了比较，主要是因为这家芯片制造商的利润率很高，而且还拥有成熟且完善的Cuda平台生态。凭借软硬件深度捆绑，英伟达貌似已经建立起固若金汤的护城河。Melius Research分析师在7月份写道， “虽然苹果从未卖出过全球大部分智能手机，但它创造了该行业的大部分利润，而且仍然如此。在我们看来，英伟达已经明显成为下一个苹果，凭借有先见之明的全栈矩阵，它就不仅仅是一家芯片公司。” 为了预测英伟达是否成功，还需要观察下微软、Alphabet（GOOGL.O）、甲骨文等云服务平台。英伟达一直是这些公司的关键AI芯片供应商。这类云服务平台公司能否成功快速的开发下一代软件和服务，为自己带来收入？更重要的是，这会在什么时候发生？参考苹果起飞的样板，这些公司需要在未来几年内让他们的新产品取得成功，但分析师表示，如果其他科技公司的收入没有大幅增加，那么这波对人工智能的投资可能不太能持续下去。在英伟达的历史上，对芯片需求巨大但又突然消失的例子已屡见不鲜。2018年，用于开采加密货币的GPU需求下降，导致英伟达CEO黄仁勋接受媒体采访时说出这样一段话： “加密货币业务如同一场宿醉，带来了很多惊喜，但并不知道它将持续多久。” 去年疫情对游戏显卡需求的下滑，也同样对英伟达的收入和股价带来了巨大冲击。不过，英伟达高管坚称，该公司不需要依靠对生成式AI的兴趣来延续成功。首席财务官Colette Kress上个月表示，虽然“生成式AI是企业了解人工智能如何工作以及如何应用它的‘顿悟时刻’，”但英伟达的技术将用于更广泛的AI用途，例如医药和超级计算机。英伟达在未来几年应该会维持强劲的业绩表现，股价在这个期间内也不太可能暴跌，但能否持续强劲上涨则不确定，尽管当前估值至少能维持收入增长。倘若英伟达像苹果一样，其生态系统在未来几年刺激软件创新，说服公司继续购买他们的设备，那么现在买入它可能就像在2008年买入苹果股票一样。但如果你认为人工智能需要更长时间才能展现出效果，那么该股可能会出现下跌，从而在未来提供更好的买入机会。毕竟，思科的市值也已从互联网泡沫破灭的深渊中增加了两倍。

金融界2023-09-19

瑞银：英伟达和AMD GPU二手市场价格上涨，但销量下降

U在二手市场上的平均价格上涨了1%，而英伟达的平均价格上涨了3%。 AMD看到其最高端芯片面临压力，但中低端产品“相对稳定”。相反，英伟达的高端市场表现复杂，低端市场的价格普遍下跌。

金融界2023-09-19

瑞银：英伟达和AMDGPU二手市场价格上涨但销量下降

U在二手市场上的平均价格上涨了1%，而英伟达的平均价格上涨了3%。 AMD看到其最高端芯片面临压力，但中低端产品“相对稳定”，因此每家公司各自 GPU 产品组合的价格各不相同。相反，英伟达的高端市场表现复杂，低端市场的价格普遍下跌。

金融界2023-09-19

西湖大学教授蓝振忠：关于大模型的几个认知

还是行业大模型有机会？三是我应该投资英伟达还是投资大模型公司、应用公司？四是对大众来说，大模型如何改变我的工作？我应该如何选择职业。这些问题让我们回顾过往历史，我主要是呈现一些过去的数据，希望给大家参考。首先，第一个问题，大模型会不会变得越来越大？拉长历史，从一九五几年计算机刚开始发展的时候，其实模型是变得越来越大的，一直在变大。可以说，模型变大基本上是模型变智能的第一要素，所以模型会变得越来越大。一直到2018年，我们发现一种方法可以使得模型急剧膨胀，现在膨胀得非常快，从2018年到2021年初，基本上每18个月涨了几百倍，现在速度慢下来了，但也在快速膨胀。（如图所示）这张图是GPT4的图，纵轴讲的是智能程度，越往下智能程度越高，横轴讲的是模型大小、训练多少。随着模型变大、训练变多，智能程度越来越高。绿色的点是GPT4，在那个点上，仍然有斜率，仍然会往下降。所以可以预见的是当你把模型放得更大，它仍然能变得更加智能。人类总是追求极限，我们肯定会把它放大。只是现在大家担心的问题是GPT4已经是万亿级模型了，推理成本特别贵，训练又特别贵，放大到底有没有用？再看另外一个数据我们就知道这种担心不太必要，因为训练和推理成本是在急剧下降的。2020年GPT3训练出来的时候，单次训练成本是400万美金。2022年已经降到40万美金了，成本降低的速度是非常快的。主要来自于几方面：一是GPU performance（GPU性能）急剧上升和成本下降，是远超摩尔定律的。从2016年到2022年，按摩尔定律CPU的performance提升8倍，GPU提升26倍，提升非常明显。二是软件上的提升，随着软件带来的训练效率提升，大概每年训练成本降低47%，两者叠加起来是非常可怕的下降，一个是硬件，一个是软件。三是我们在大规模地铺算力，在ChatGPT没有出来之前，大概每年全球算力提升20%-40%之间，ChatGPT出来之后算力提升可能是翻倍的。当你的算力大规模提升，GPU大量生产的时候，运营成本也在下降。综合下来，训练和推理的成本在急剧下降，所以可以看到两年降了10倍的速度。接下来过几年，像GPT4这样的万亿级模型会变得相对便宜，大家都可以用起来。总结一下，我预测模型会持续变大，而且能力会持续变强，训练和推理成本会持续下降，且迭代速度会很快。（如图所示）这张图讲的是GPT1，我当时还不怎么看得起的GPT1，现在回看我犯了一个很大的错误，GPT1做了非常大的贡献，把人工智能从专用人工智能转变为通用人工智能。自然语言处理任务以前有几百个，每个任务会设计各种模型，所以有大量论文。但GPT1出来以后说你们别用各种模型了，我用单个模型把你们大部分（任务）给处理掉了。后面一篇文章是我当时在Google的同事的文章，把各种任务集成在同样的模型里，所以这波主要的贡献在于通用性，通用不止体现在文本上，还体现在图片、声音、蛋白质序列等各种数据上，只要你能把数据转换成序列，基本上都能处理。把图片切成很多块拉长了，就是现在Transformer（转换器）模型可以处理的任务，基本可以涵盖各种各样的任务，通用性非常强。虽然现在大模型无法处理很多复杂任务，但你只要稍微帮他做一点点，只要稍微把任务分解一点点就能做了。虽然大家感觉GPT4很强，但直接做24点的准确度是7.3%，但如果稍微分解一下，就能提高到74%，很多看似复杂的任务，如果有专业人士帮他拆解的话，现在的GPT系列模型或者通用大模型可以帮你解决很多任务，做到自动化。一个是模型会变大，一个是通用性稍微拆解一下就会解决很多复杂人物，所以落地性非常强。在国外有很多已经落地成功的，像Duolingo是匹兹堡的一家公司，2023年一季度营收增长42%，因为加入了ChatGPT的应用。现在很多程序员都在用Copilot ，OpenAI今年的营收估计能达到12亿美金，这对一家创业公司来说是非常不容易的营收规模。这波人工智能和之前的不同在于替代了脑力劳动工作者，右边的图展示的是在没有这波通用人工智能之前各个行业的智能程度（自动化程度），最下是没有学位的，随后是从Master到PHD，越往上可替代化的程度越来越低。现在不同了，通用人工智能出来之后，脑力劳动工作者也很容易被替代掉。总结一下，大模型的落地会比我们想象的快，当然比很多金融工作者想象的要慢一些，因为股市的反应总是比技术快的，起码比我们想象的要快一些，而且能赋能各行各业。你要拆解各个任务是有难度的，如果大模型公司深入到行业里是有很大的机会。现在大部分人在关注模型的智能程度，比较少关注到模型“情商”跟人交互的程度，比如我问了我爱人会问的问题，ChatGPT给了我这样的回答，这个回答有方法但没有情感，显得我们跟模型的交互是冷冰冰的，缺少对用户的关注，这是行业发展初期的体现。大家可以对照一下搜索引擎，刚推出的时候个性化很少见，但是发展到现在，大家用的百度、Google都是不同的，因为会有很多信息做个性化处理，使搜索更加精准，但大模型现在还做不到这一点。也有人开做了，比如一家叫Character.ai的公司，也是我Google同事创建的，他把个性化加到模型中，能显著提升模型与人的交互时间。5月份的数据：OpenAI平均交互时长是4分钟，这家公司的平均交互时长是28分钟，是几倍的交互时长。页面是这样的，相当于我把大模型分成各个Capital及Agent（代理人），做到个性化的方向，更加有情感，人家也愿意跟他交互。大模型发展到现在，接下来人机交互会有大突破。我们公司和实验室主要在研究高智商、高情商的通用大模型，主要是多模态大模型。过去为了提高模型情商，做了一系列加强记忆、加强个性化、加强情感感知的能力。模型推出比较早，因为我很早就在Google做通用大模型了，2020年中ChatGPT出来之前我们就有自己的通用大模型，当时模型的写作能力和3.5是齐平的，做了substantial profession。上线一年多，有200多位C端用户，包括星巴克、支付宝在内的100多家B端用户。其中比较典型的应用是跟汤姆猫的合作，汤姆猫是陪伴类产品，在全球有4亿月活，之前主要是复制人的说话，通过变声把话复制出来。我们把它加上多模态的交互能力、对话能力。下面回到跟大会相关的Web3，这是我的粗浅认识，我认为大模型和Web3分别对应生产力跟生产关系，大模型极大地提升了生产力水平，但是它要发挥好的话肯定要有相应的生产关系去匹配。我总结下来，大模型落地现在存在几个问题：一是训练成本非常高，初创公司没有把模型开源出来的incentive（激励），花几百万美金训练的模型开源出来，但之后就跟我无关了，他很难开源。但开源对模型非常重要，现在模型很多是黑盒的，很多研究机构负担不起自己训练模型的费用，如果大家都在训练，那大家都在重复造轮子，所以开源非常重要，但需要相应的激励机制。二是推理成本高，现在GPT4单条对话的推理成本是6毛钱，比我讲话贵多了，推理成本非常高，落地非常困难。GPT4可以用在很多地方，但是成本承担不起。三是数据敏感，之前三星数据被OpenAI泄露闹得沸沸扬扬，我们现在上传到大模型的数据都是敏感数据，很多公司不愿意把自己的数据上传上去，如何处理这些问题？希望Web3可以帮我们解决这些问题。刚才听曹老师讲还有很多困难，但我们希望通过研究可以帮忙解决这些问题，比如我们有一条公链，大家可以上传开源的模型，即使你开源出来上到公链上也有相应的激励机制，比如说用户上传数据，如果能允许我们训练的话，也有相应的激励。还有计算问题，现在每个人手机上都有非常强大的显卡，如果每个人手机都可以贡献出来做推理，那我们可以把推理成本降低非常多。希望通过Web3力量能够真正实现我们的理想，希望大模型能赋能各行各业，陪伴每个人，真正成为每个人的助理或伴侣。谢谢大家！来源：金色财经

金色财经2023-09-19

民生证券：给予中贝通信买入评级

货”。根据Omdia统计预测，第二季度英伟达的H100GPU出货量超过816吨。考虑到单H100芯片（叠加散热器）总重量超过3公斤，则单二季度英伟达H100出货量约30万片。根据GPUUtils预测，H100GPU当前供给缺口近43万片。我们认为从GPU客户类型看，主要分为训练LLM的创业公司（OpenAI、Inflection等）、云服务提供商（Azure、GoogleCloud、AWS）、垂类应用龙头（特斯拉等），由于云厂商、垂类应用公司自身仍对GPU有较大需求，GPU对于LLM等创业公司仍是较为“稀缺”资源。回顾国内，我们认为算力租赁介于上游GPU供应商及下游客户间，起到了“中介人”的角色，即租即用的商业模式一定程度上降低了算力使用门槛，也令中小型LLM创业公司触及高性能GPU芯片。在未来核心硬件紧俏的市场格局下，国内算力租赁仍有较大发展空间。　　投资建议：公司作为国内新基建领域头部企业，主业提供新型数字基础设施提供网络建设服务，同时布局智算赛道，我们认为未来伴随AI算力需求重要性不断提升，公司收入有望实现高速增长，预计23~25年公司收入分别为32.1/37.5/43.1亿元，归母净利润分别实现1.9/2.6/3.2亿元，对应P/E42/31/25x，维持“推荐”评级。　　风险提示：客户相对集中的风险，竞争加剧的风险，海外业务风险。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，民生证券于一铭研究员团队对该股研究较为深入，近三年预测准确度均值为36.8%，其预测2023年度归属净利润为盈利1.91亿，根据现价换算的预测PE为41.69。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有6家机构给出评级，买入评级3家，增持评级3家。以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-09-19

港股开盘：恒生指数涨0.06％，融创中国涨10%，中国恒大涨6.56%

涨 0.59%，亚马逊跌 0.29%，英伟达涨 0.15%，特斯拉跌 3.32%，Meta涨 0.75%。中概股涨跌互现，阿里跌 0.05%，拼多多涨 0.35%，京东跌 1.43%，理想跌 2.39%，蔚来跌 1.1%，小鹏涨 0.87%，百度跌1.2%，网易跌0.07%。全球资产表现上，美国十年国债收益率跌0.19%，报4.31%，相较两年期国债收益率差-75个基点。恐慌指数VIX涨1.52%，布伦特原油涨0.35%。现货黄金涨0.54%，报1933.62美元/盎司。

金融界2023-09-19

9月19日证券之星早间消息汇总：证监会将完善现金分红规则

、微软、亚马逊小幅下跌；苹果涨超1%，英伟达、谷歌、Meta小幅上涨。 2.据央视新闻，当地时间9月18日，根据美国财政部发布的数据，美国国债总额于18日首次超过33万亿美元。《纽约时报》的报道称，国债总额再创新高的数据正值联邦支出再度引发争议、政府面临停摆之际，美国的财政前景堪忧。 3.高盛经济学家团队指出，他们不再预计英国央行将于11月加息，认为利率将于5.5%触顶，而先前预期为5.75%。 4.沙特阿美首席执行官表示石油需求峰值预期“因面临仔细观察而正在萎缩”，过早淘汰化石燃料是危险的，下半年石油需求将达到创纪录的1.03-1.04亿桶/日。

证券之星2023-09-19

随着人工智能科技时代到来英伟达的股价会追随苹果或思科脚步?

英伟达公司的人工智能所需硬件销售突飞猛进，使这家芯片制造商的股价飙升，初步证明科技行业的新时代已经到来。今年早些时候，英伟达成为第七家市值超过1万亿美元的美国上市公司。现在，投资者想知道这家芯片制造商以及更大的科技行业将何去何从。回顾一下定义了前两次科技周期的公司——互联网繁荣与萧条，以及智能手机和云时代——就会发现，随着科技转型进入由人工智能推动的时代，英伟达的可能性很大。随着互联网在上世纪90年代的到来，一家硬件公司让投资者相信，互联网泡沫是真实存在的，并展示出与英伟达(Nvidia)今天所炫耀的类似的巨额收入增长。思科系统公司思科的收入从1995财年的不到20亿美元跃升至1996财年的40多亿美元。该公司生产企业利用互联网所需的网络设备。在接下来的两年里，该公司每年的销售额都增加了20亿美元。1999年和2000年，思科的销售额增幅更大，年营收接近190亿美元。不过，20世纪90年代末的网络建设开始遇到了障碍。在2000年底和2001年初，增长放缓，然后在2002年，由于互联网没有像预期的那样起飞，收入又出现了下降。许多公司期望看到大量的消费者和企业资金流入网络，但未能实现这一愿景，导致思科股价大幅下挫。最终，这笔钱确实流向了互联网，但直到智能手机的兴起，才真正实现了20世纪90年代末做出的承诺。苹果在2007年推出iPhone， 2010年销量迅速飙升，增幅接近80%。到2012年，苹果公布的营收是2007年的六倍多，移动时代真正到来了。虽然苹果的增长确实从那时开始放缓，但它没有接近思科经历的悬崖，而且整个科技行业很容易经受住苹果增长放缓的考验。有什么不同?虽然思科的硬件销售未能在整个科技行业带来广泛的收入增长，但苹果做到了，这要归功于通过App Store销售的移动应用程序的迅速成功。在一个新的技术时代，总是硬件销售占据主导地位，而其他公司最终会开发出利用硬件的软件和服务。以思科为例，其开发的在线服务并没有立即获得成功。不过，对苹果来说，几乎是立即出现了一股创新浪潮，催生了优步科技公司的叫车服务优步(Uber)和Snap Inc.的Snapchat等移动应用。iPhone时代给为个人电脑开发的服务带来了新生，比如Meta Platforms Inc.旗下的Facebook和Netflix Inc.旗下的流媒体服务NFLX。分析人士已经将英伟达与苹果进行了比较，主要是因为这家芯片制造商的利润率很高，而且它拥有成熟而重要的Cuda软件，这是一种与苹果非常相似的专有产品。虽然苹果从未在全球智能手机市场上占据多数，但它创造了该行业的大部分利润，而且现在仍然如此。在我们看来，英伟达已经确立了自己的继承者地位——凭借先见之明的全栈方法，英伟达远不只是一家芯片公司，”Melius Research分析师7月份写道。因此，要预测英伟达的成功，不妨考虑一下微软和Alphabet Inc.旗下的谷歌等公司，它们正在收购英伟达的人工智能设备，并通过云服务付费使用这些设备。这些公司能否成功开发下一代软件和服务，为自己带来收益?更重要的是，这将在何时发生? 对于英伟达来说，要想效仿苹果的做法，这些客户需要在不超过几年的时间里推出成功的新产品。英伟达高管尚未提供超过一个季度的财务指引，但分析师表示，如果没有其他科技公司的大幅增长，这波投资不太可能持续到这之后。伯恩斯坦(Bernstein)分析师在7月底对英伟达的成功进行其他历史比较时写道:“虽然衡量产能增加和人工智能需求的规模和轨迹可能是愚蠢的预测，但我们怀疑，我们可能还会有12至18个月以上的人工智能基础设施无限制地建设，但除此之外，情况看起来更加黯淡。” 在英伟达的历史上，对芯片的巨大需求不断增加，然后突然消失的例子比比皆是。2018年，用于开采加密货币的卡的需求下降，导致了“加密宿醉”，去年大流行时期对游戏卡的需求结束，在目前的高峰之前，销售和公司股票都受到了影响。但英伟达高管坚持认为，该公司不需要当前对生成式人工智能的兴趣——这种方法使ChatGPT出名——来继续取得成功。上个月，英伟达首席财务官科莱特•克雷斯告诉MarketWatch，虽然“生成式人工智能是企业了解人工智能如何工作以及如何应用它的‘顿悟时刻’，”但英伟达的技术将被用于更广泛的人工智能用例，比如药物发现和强大的超级计算机。英伟达在接下来的几年里应该会继续保持强劲的增长势头，在此期间，它的股价不太可能暴跌。不过，该股能否在这段时间内持续强劲上涨则更加不确定，尽管目前的估值似乎至少反映了该公司维持收入增长的可能性。如果英伟达像苹果一样，拥有一个将在未来几年刺激软件创新的生态系统，从而说服企业继续购买他们的设备，那么现在购买英伟达就像在2008年购买苹果的股票一样。但如果你认为人工智能时代需要更长的时间才能看到成果，那么可能会有一个更好的买入机会——毕竟，思科的市值已经从互联网泡沫破裂的谷底增长了两倍，该股已经加入了蓝筹股道琼斯工业平均指数。

金融界2023-09-19

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