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预制菜生产企业百强榜出炉！总部位于广东企业最多，中上市公司占比42％，胡润：预计5年内行业规模突破万亿

产业高质量发展十条措施》。　　“就像自动驾驶对汽车行业的影响，预制菜产业的发展可能会影响未来的房子有没有厨房。”胡润点评称，预制菜快速发展的底层基础有两个，一个是食品工业的自动化进程，比如洗菜、切菜的流水线高度成熟，另一个是冷链物流行业的发展，急冻技术能够充分保鲜食材，发达高效的物流体系也扩大了配送范围。　　“如果预制菜可以保证足够的新鲜，在B端，餐饮企业出于降本增效的考虑，对预制菜的需求量会提升，预制菜可以大大有利于上菜速度和翻台率，同时可以缩短运营管理的步骤；在C端，受‘宅经济’、疫情防控、消费升级等因素催化，消费者对预制菜的需求也有所增加。” 　　“既然那么多餐馆开在了商场内，那么我们可以想象餐饮行业对预制菜的需求量有多大。中国预制菜行业销售渠道85％以上集中于B端，根据中国连锁经营协会和华兴资本发布的一份报告。从根本上说，这一点在短期内很难改变，因为预制菜对B端餐饮企业的效用大于C端消费者。而且，中国有着全世界最发达的外卖行业，从本质上说，B端预制菜是外卖的战友，而C端预制菜是外卖的对手。” 　　Top 10 　　安井食品安井食品成立于2001年，主要从事速冻火锅料制品、速冻面米制品和速冻菜肴制品等速冻食品的研发、生产和销售。公司已在国内布局10大生产基地，另有新宏业、冻品先生、安井小厨、新柳伍、鞍山安润、湖北安润及英国功夫食品等控股或参股子公司。经过二十多年的发展，现已成长为国内速冻食品行业龙头企业。　　百胜中国是中国最大的餐饮企业。自1987年第一家餐厅开业以来，百胜中国在中国的足迹已经遍布所有省市自治区（港澳台除外），在1700多座城镇经营着12,400多家餐厅。2020年起，百胜中国旗下品牌肯德基和必胜客都推出了自己的预包装食品。2021年，百胜中国新零售产品销售额达到5亿元。　　聪厨聪厨食品始创于2002年，是集餐饮食材研发、生产、销售于一体的大型综合性食品企业，旗下拥有“聪厨”、“食得迷”、“湘典”等知名品牌。目前已开发速冻调理制品、酱卤制品、蔬菜制品、水产制品、家庭方便菜等多类特色产品，销售网络遍布全国30多个省（市）区，并远销到国外。　　福成五丰河北福成五丰食品成立于1998年，公司是集生态农业、肉牛养殖屠宰、预制菜、肉类制品、乳制品、餐饮连锁和殡葬服务于一体的大型综合企业。拥有两个现代化生产工业园区、一个集成行政办公区，拥有“福成”中国驰名品牌、“鲜到家”预制菜产品品牌和“福成肥牛”餐饮品牌。　　国联水产湛江国联水产创建于2001年，是目前中国最大的水产品加工企业之一。公司布局全球海产资源，不断拓宽产品品类，加大综合水产品类精深加工研发投入，实现水产品从厨房食材到预制菜品工业化量产的转变。目前已经形成风味鱼系列、小龙虾系列、夹粉系列，快煮系列、火锅系列、米面系列等六大系列预制菜，2021年预制菜规模已达8.4亿元。　　好得睐好得睐成立于2002年，秉承苏帮菜的悠久历史文化底蕴，并以现代厨房的管理模式运作，致力于方便菜的研制和开发，是苏州市首家专业制造半成品方便菜的企业。开发有牛肉类、水产类、家禽类、猪肉类、火锅类、什锦类、煲汤类七大系列百余种产品。　　绝味食品成立于2005年，是一家经营自主品牌的休闲卤制食品企业，产品涵盖禽类制品、畜类制品、蔬菜制品、水产品等多品种，其中鸭脖、鸭架等鸭副产品为公司经典招牌。　　眉州东坡眉州东坡是一家餐饮连锁品牌，以饭店管理、餐饮服务、食品加工及销售等中餐为主。旗下拥有“眉州东坡酒楼”、“王家渡火锅”、“眉州小吃”、“眉州私家厨房”、“小渡火锅”五大业态，集美食、娱乐、休闲、购物、旅游、商业等多业态为一体。　　千味央厨郑州千味央厨食品成立于2012年，秉承“只为餐饮、厨师之选”的战略定位，为餐饮客户提供食品供应的解决方案，主要合作品牌包括：海底捞、呷哺呷哺、汉堡王等。　　味知香成立于2008年，专注于半成品菜的研发、生产和销售。主要产品包括肉禽类及水产类等，公司为行业领先的半成品菜生产企业之一，建立了以“味知香”和“馔玉”两大品牌为核心的产品体系。　　主营行业分布　　食品加工类企业上榜最多，占榜单一半以上；餐饮行业占比22％，农林牧渔行业占比18％。　　预制菜核心领域分布　　主营即烹类产品的企业占44％，即配类占25％，即食类占17％，即热类占14％。　　地区分布　　广东、上海、北京的上榜企业数量分居前三，都超过了10家。福建、山东、湖南、浙江、江苏各有超过5家企业上榜。　　上市与否　　上市企业占比42％；非上市企业占比58％。TOP 30预制菜生产企业中，上市企业占比达到60％。　　未来之星　　除了主榜单百强，胡润研究院还甄选出若干预制菜领域的未来之星品牌。它们是：物满鲜、牛大吉、烹烹袋、联舌工坊、禧丸、乐肴居、花花食界、筷百味、咚吃、鲜物志、劲面堂、新和盛飨食、一船小鲜、黄小猪、猴爷餐饮、利和味道、鼎味泰、广东津津食品、海昌沅国通、加藤利、鹰金钱、大华永正。　　《2023首届中国国际（佛山）预制菜产业大会·胡润中国预制菜生产企业百强榜》

金融界2023-03-03

别再当成玩笑话！全球最大对冲基金、谷歌与德媒巨头：启动人工智能AI裁员潮

谷歌母公司Alphabet Inc的自动驾驶初创公司Waymo削减了数十个工作岗位，因为其母公司削减了开支并加强对AI的关注。 (来源:Retail Touch Point) 公司确认了今年的第二轮裁员，据彭博社援引该公司的一封电子邮件报道，Waymo削减一些工程职位，并开始重新平衡员工人数，以便在今年采取更加严格的财务纪律。报道指出，今年Waymo失去工作的员工总数现已超过200人，占自动驾驶部门员工总数的近8%。与此同时，Alphabet的谷歌正在努力应对微软支持OpenAi 的ChatGPT，后者已成为后者在搜索领域的主导地位的竞争对手。谷歌测试了一款名为Apprentice Bard的聊天机器人，并在其名为Atlas云部门下开展了一个项目，以响应ChatGPT。#ChatGPT火爆全网# 就这样一个简单清晰的公司战略行动，让全世界都在思考：究竟AI会否威胁更多裁员？根据Net Voucher Codes报告，加州有超过320000个工作岗位面临被自动化的“高风险”。此外，该州有120万个工作岗位处于被机器取代的“中等风险”。加州可能因自动化而流失的工作岗位总数达到惊人的200万个。报告显示，收银员、客服代表和簿记员是最有可能被AI取代的前三名工作。其他高风险工作包括IT支持技术人员、计费员、人力资源助理、律师助理、合规官、理赔评估员和行政助理。该研究分析来自USAWage.com的数据，其中包括基于该网站“前200名热门工作”类别的每个州的199个工作信息。研究人员要求ChatGPT评估人工智能对每项工作的相对风险、人工智能提高工作效率的可能性，以及自动化的潜力。报告指出，德克萨斯州、纽约州和佛罗里达州等其他州的工人也面临被人工智能取代的高风险。该报告估计，全美有1950万个工作岗位面临被AI取代的高风险。相比之下，预计有1570万个就业部门将使用AI来提高生产力。大家最关心的还是：这对工人们意味着什么？该报告的调查结果应该为加州人敲响警钟，尤其是那些工作极有可能被机器取代的人。由于有如此多的工作岗位受到威胁，工人必须考虑提高技能或重新学习技能，以保持在就业市场上的竞争力。此外，政策制定者和商业领袖必须优先投资教育和培训计划，为未来的劳动力做好准备。这包括开发新课程，重点关注人工智能时代所需的技能，例如数据分析、编程和批判性思维。政策制定者考虑实施能够减轻自动化对劳动力的负面影响的政策也很重要。这包括为因AI而流离失所的工人提供收入支持、再培训机会和社会安全网的计划。 AI的兴起对加州和美国各个部门的就业构成了重大威胁，虽然影响的全部程度尚不确定，但很明显，工人必须采取措施为未来的工作做好准备。政策制定者和企业领导者还必须采取行动，确保员工队伍具备在自动化时代蓬勃发展所需的技能和资源。实际上不单单是美国，在全球各大城市都面临着AI的威胁，它已经快要达到无处不在的地步。

秉哥说市2023-03-03

谷歌自动驾驶子公司Waymo进行今年第二轮裁员

　　谷歌母公司Alphabet旗下自动驾驶初创公司Waymo裁减了数十名员工，因为其母公司正削减开支，并将重点放在人工智能上。　　这是Waymo今年的第二轮裁员，该公司证实了这一消息。　　较早时媒体援引Waymo的一封内部电邮报道称，该公司裁减了一些工程岗位，并重新平衡了员工人数，以便在本年度采取更严格的财务纪律。　　在今年的两轮裁员中，Waymo总计裁减了超过200人，占其员工总数的近8％。

金融界2023-03-02

马斯克：AI让我压力山大

绍了特斯拉如何使用人工智能技术训练车辆自动驾驶，这一努力正在受到联邦和州当局的审查。　　但当一位分析师问及人工智能是否可以帮助特斯拉制造汽车时，马斯克的态度就不那么乐观了。　　“我认为人工智能短期内不会帮助我们制造汽车，”他说，“如果有那么一天……我们任何人都没有必要继续工作。” 　　本周早些时候，马斯克似乎通过推特证实了他正在招募一个人工智能技术专家团队，以开发一个与OpenAI基于文本的ChatGPT竞争的产品。　　马斯克去年12月曾在推特上说，OpenAI开发的ChatGPT“好得吓人，我们离强大到危险的人工智能不远了。”周三，他向在场的特斯拉分析师们强调了这些担忧。　　“我有点担心人工智能的事情，”马斯克在台上说，他身边站着16名特斯拉高管，包括Autopilot负责人。　　马斯克说：“我们需要某种监管机构或监督人工智能发展的机构。确保它的运作符合公众利益。这是相当危险的技术。我担心我可能做了一些加速它的事情。” 　　马斯克表示，特斯拉让汽车安全驾驶的努力显然是“有用的”人工智能。　　“我不知道。特斯拉在人工智能方面做得很好，”他说。马斯克停顿了一下，然后叹了口气。“这个问题让我压力很大。我不知道该说什么。”

金融界2023-03-02

特斯拉2023年投资者日活动要点一览

　　③未来所有汽车都将使用纯电动驱动且自动驾驶。　　④下一代汽车可以由更多人同时组装，组装成本降低50％。　　⑤Cybertruck和未来所有汽车将转向48伏电力系统。　　⑥公司产量达到了400万辆的里程碑，公司的目标是每45秒造一辆车。　　⑦到2022年，Model 3每辆车的成本已降低30％。　　三、储能电池：　　①马斯克介绍“宏图计划”：储能240 TWH，可再生电力30 TW，对制造的投资需要达到10万亿美元，能源要求不到燃料经济的一半。　　②马斯克重申他之前关于锂的立场。新能源电池生产过程中的关键限制来自于提纯锂元素的产能，而不是发现锂矿资源。　　③对大容量电池储能的需求非常庞大。　　④下一代永磁电机将完全不使用稀土材料。　　四、可持续能源：　　①特斯拉将发布一份白皮书，为地球使用可持续能源勾勒出一条清晰的道路。　　②特斯拉呼吁大家拥抱太阳能，这才是巨大的能量来源。　　③特斯拉将为飞机和船只提供可持续燃料。　　五、其他方面：　　①特斯拉充电桩将适配所有电动汽车。　　②2月28日向其他电动汽车开放了首批10个超级充电站。　　③公司能够使用人工智能等解决复杂的规划问题，正在采用自动贴标系统。　　④特斯拉称，公司芯片短缺的问题基本上已经过去。　　⑤美国德州Corpus Christi锂矿冶炼厂已经破土动工，计划12个月内投产。　　⑥特斯拉全球员工数达12.9万人，其中60％在美国。

金融界2023-03-02

马斯克《宏图3》缺乏细节，特斯拉股价盘后一度跌逾3%

些事情还未能实现，尤其是围绕着马斯克对自动驾驶汽车和汽车共享的希望。　　2006年公布的《宏图1》计划概述了特斯拉的战略，即从一款价格昂贵、非常受欢迎的跑车开始，作为投资未来廉价电动汽车的跳板。　　在最新蓝图发布之际，特斯拉股价从去年12月底的109.10美元低点回升至200美元以上。该股本季度迄今已上涨64％，过去12个月累计下跌30％。　　相比之下，标普500指数过去12个月里下跌了约8％，本季度涨幅约为3％。　　特斯拉在1月底公布了喜忧参半的第四季度业绩，营收略低于华尔街预期，但对2023年的生产前景注入了一些乐观情绪，并承诺更快地控制成本。马斯克还告诉投资者，对特斯拉电动汽车的需求不是问题。

金融界2023-03-02

国产半导体迎来重磅消息！雷军亲自披挂上阵，拟投资100亿，北京国资、天津国资也纷纷出手

车电子芯片厂商鸿翼芯，随后又先后投资了自动驾驶大算力芯片供应商辉羲智能与线控底盘技术供应商千顾科技。　　目前，小米汽车项目正在紧锣密鼓的展开，小米汽车于2021年3月立项，同年11月在北京经济技术开发区落户，分两期建设整车工厂，每期年产能为15万辆，一期工程预计于今年6月竣工，2024年上半年正式量产。值得一提的是，今年1月，疑似小米汽车首款车型MS11的设计图在互联网上被曝光。网曝图片展示了小米MS11的外观以及保险杠、装饰件等细节，一度引发热议。　　小米当下尚未解决最为关键的汽车生产资质问题。2月中旬，有知情人士称小米将很快获取资质，资质将通过去年11月被裁定破产的北京宝沃处取得。亦庄新能源汽车研究院则预计，小米将于今年6-7月获得汽车生产资质，但迄今并无进一步消息确认。　　小米深陷专利纠纷之中　　值得注意的是，小米深陷专利纠纷之中，日前，华为就专利侵权起诉小米一事登上了微博热搜，根据《中国知识产权报》刊发的《重大专利侵权纠纷行政裁决受理公告》内容显示，华为已经正式对小米提出专利侵权纠纷行政裁决，且该案已被国家知识产权局受理，立案时间为2023年1月17日。　　对此，小米相关负责人回应称，“双方就专利许可在积极谈判。我国的知识产权保护制度提供了多元化的解决机制，包括行政和司法调解。通过第三方的调解机制解决是行业惯例。”

金融界2023-03-02

中科创达业绩与股价相悖：是被短期低估，还是成长乏力？

合资公司，加大智能驾驶赛道的业务协同；自动驾驶子公司畅行智驾获高通创投、立讯精密投资，为智能驾驶技术突破与量产落地助力，并且在2022 年发布全景环视产品，致力于打造全新智驾体验等，为自身拓宽了领域，增加了发展机遇。中科创达表示，未来将积极布局智能行业、机器人和云计算等诸多应用场景。　　实际上，未来车辆的差异化将更多体现在软件和先进电子技术赋能的用户交互界面和体验层面，软件将带动汽车技术革新，引领产品差异化，“软件定义汽车”已成为大势所趋，中科创达有望进一步打开市场空间。但在实现这一过程之中，中科创达仍有一定的风险。　　平安证券指出，智能汽车业务发展与汽车智能化进程紧密相关，如因技术、市场等因素拖累，智能汽车发展和普及缓慢，则会拖累公司智能汽车业务的增长；此外，智能物联网是公司大力拓展的战略业务，具有海量的市场规模，但仍属于导入期，热点分散，不确定性较大。如果公司不能把握行业特点，客户拓展进度和订单数量不及预期，将对公司业绩造成不利影响。研发进度上，作为典型的技术驱动型企业，公司业务发展高度依赖新技术、新产品的研发，若研发进展低于预期，或影响企业的市场竞争力等。　　总而言之，中科创达在智能赛道上具有前瞻性的布局和优势，但从目前发展的角度看，无论是业绩还是业务层面都有一定的不确定性，这也从近期的股价表现中可见一斑。至于未来中科创达在高研发投入下，能否真正转化为成长护城河，仍需时间检验。

金融界2023-03-02

不论谁赢了ChatGPT大战英伟达都是最后的赢家

均持续增长。根据英伟达，这些增长反映了自动驾驶解决方案的销售增长，面向电动汽车制造商的计算解决方案以及 AI 座舱解决方案的销售强劲。电动汽车和传统 OEM 客户的新项目助推了这一增长。值得注意的是，在今年 1 月初举行的 CES 大会上，英伟达宣布与富士康建立战略合作伙伴关系，共同开发基于 NVIDIA DRIVE Orin 和 DRIVE Hyperion 的自动驾驶汽车平台。相比之下，游戏业务依然深处泥潭之中。过去几个季度，RTX 4080 销售疲软、视频游戏行业下滑、加密货币市场疲软、以及去库存压力等因素，让英伟达的游戏业务持续低迷，尤其第三季度，游戏业务营收同比暴跌 51%。但就像 CFO Cress 所言，「最低点可能已经过去，而且事情可以改善前进。」第四季度，英伟达游戏营收为 18.3 亿美元，同比下降 46%，环比增长 16%，整个财年收入下降 27%。该季度和财年的同比下降反映了销售减少，背后是全球宏观经济低迷和中国放开疫情管控对游戏需求的影响。但环比三季度，英伟达的游戏业务还是取得了一定增长。这是由于受到基于 Ada Lovelace 架构的新 GeForce RTX GPU 的推出推动。黄仁勋也肯定了这一看法，他说：「游戏业正在从新冠肺炎疫情后的低迷中复苏，而且玩家们热烈欢迎使用 AI 神经渲染的 Ada 架构 GPU。」近日，游戏行业一个复苏的好迹象是：动视暴雪（Activision Blizzard）在第四季度实现了营收正增长，超出了预期。但仍要警惕——动视暴雪在 PC 和主机上销售游戏，而只有 PC 销售与英伟达相关，主机制造商使用 AMD 显卡。此外，在财报发布的前一天，英伟达宣布与微软签订了一项为期 10 年的协议，将 Xbox PC 游戏阵容引入 GeForce NOW，包括《我的世界（Minecraft）》、《光环（Halo）》和《微软模拟飞行（Microsoft Flight Simulator）》。待微软完成收购动视之后，GeForce NOW 将新增《使命召唤（Call of Duty）》和《守望先锋（Overwatch）》等游戏。除了游戏业务之外，专业视觉和 OEM 这两个部门的业务也较上一年有大幅下降。从中可以看出：半导体市场正在经历罕见的下行周期。专业视觉业务第四季度收入为 2.26 亿美元，较去年同期下降 65%，较上一季度增长 13%。财年总收入下降 27% 至 15.4 亿美元。该季度和财年同比下降反映了向合作伙伴销售较少以帮助减少渠道库存。环比增长是由台式工作站 GPU 推动的。 OEM 和其他收入同比下降 56%，环比增长 15%。财年收入下降 61%。该季度和财年同比下降是由笔记本 OEM 和加密货币挖掘处理器（CMP）推动的。在财年 2023 中，CMP 收入微不足道，而在财年 2022 中为 5.5 亿美元。风口上的赢家，为什么又是英伟达英伟达 30 年的发展史可以分为两段。从 1993 年到 2006 年，英伟达的目标是在竞争激烈的图形卡市场中存活下来，并创造了 GPU 这一革命性的技术；从 2006 年到 2023 年的转型，则主要是如何利用 CUDA 这一平台，将 GPU 应用于机器学习、深度学习、云计算等领域。后者让英伟达走上人工智能之旅，今天市值已经超过老牌霸主英特尔和 AMD，也是在今天生成式 AI 热潮下，英伟达再次站上风口的前提。在 2019 年的一次主题演讲中，黄仁勋分享了英伟达一次次重溯行业的缘起——找到了真正重要的问题并坚持。他说：「这使我们能够一次又一次地发明、重塑我们的公司、重溯我们的行业。我们发明了 GPU。我们发明了编程着色。是我们让电子游戏变得如此美丽。我们发明了 CUDA，它将 GPU 变成了虚拟现实的模拟器。」回到英伟达的起点。当时 Windows 3.1 刚刚问世，个人电脑革命才刚刚要开始。英伟达想要能找到一种方法让 3D 图形消费化、民主化，让大量的人能够接触到这项技术，从而创造一个当时不存在的全新行业——电子游戏。他们认为，如果做成，就有可能成为世界上最重要的技术公司之一。原因在于：三维图形主要表现为对现实的模拟，对世界的模拟相当复杂，如果知道如何创建难辨真假的虚拟现实，在所做的一切中模拟物理定律，并将人工智能引入其中，这一定是世界上最大的计算挑战之一。它沿途衍生的技术，可以解决惊人的问题。最有代表性的案例，就是通过 CUDA 等方案为计算、人工智能等带来了革新性影响，也让它在这一波生成式 AI 浪潮中处于最佳生态位。尽管 GPU 作为计算设备的发现经常被认为有助于引领围绕深度学习的「寒武纪大爆炸」，但 GPU 并不是单独工作的。英伟达内外的专家都强调，如果英伟达在 2006 年没有将 CUDA 计算平台添加到组合中，深度学习革命就不会发生。 CUDA（Compute Unified Device Architecture）计算平台是英伟达于 2006 年推出的软件和中间件堆栈，其通用的并行计算架构能够使得 GPU 解决复杂的计算问题。通过 CUDA，研究人员可以编程和访问 GPU 实现的计算能力和极致并行性。而在英伟达发布 CUDA 之前，对 GPU 进行编程是一个漫长而艰巨的编码过程，需要编写大量的低级机器代码。使用免费的 CUDA，研究人员可以在在英伟达的硬件上更快、更便宜地开发他们的深度学习模型。 CUDA 的发明起源于可程式化 GPU 的想法。英伟达认为，为了创造一个美好的世界，第一件要做的事情就是先模拟它，而这些物理定律的模拟是个超级电脑负责的问题，是科学运算的问题，因此，关键在于：怎么把一个超级电脑才能解决的问题缩小、并放进一台正常电脑的大小，让你能先模拟它，然后再产生画面。这让英伟达走向了可程式化 GPU，这是个无比巨大的赌注。彼时，英伟达花了三四年时间研发 CUDA，最后却发现所有产品的成本都不得不上升近一倍，而在当时也并不能给客户带来价值，客户显然不愿意买单。若要让市场接受，英伟达只能提高成本，但不提高售价。黄仁勋认为，这是计算架构的事情，必须要让每一台电脑都能跑才能让开发者对这种架构有兴趣。因此，他继续坚持，并最终打造出了 CUDA。但在那段时间，英伟达的利润「摧毁性」地下降，股票掉到了 1.5 美元，并持续低迷了大约 5 年，直到橡树岭国家实验室选择了英伟达的 GPU 来建造公用超级电脑。接着，全世界的研究人员开始采用 CUDA 这项技术，一项接着一项的应用，一个接着一个的科学领域，从分子动力学、计算物理学、天体物理学、粒子物理学、高能物理学……这些不同的科学领域开始采用 CUDA。两年前，诺贝尔物理学奖和化学奖得主，也都是因为有 CUDA 的帮助才得以完成自己的研究。当然，CUDA 也为英伟达的游戏提供了动力，因为虚拟世界里和现实世界的流体力学是一样的，像是粒子物理学的爆炸、建筑物的崩塌效果，和英伟达在科学运算中观察到的是一样的，都是基于同样的物理法则。然而，CUDA 发布后的前六年里，英伟达并未「全力投入」AI，直到 AlexNet 神经网络的出现。在即将到来的 GTC 大会上，黄仁勋邀请了 OpenAI 联创兼首席科学家 Ilya Sutskever，而 Sutskever 见证了英伟达这段在人工智能领域崛起的故事。 Sutskever 与 Alex Krizhevsky 及其博士生导师 Geoffrey Hinton 一起创建了 AlexNet，这是计算机视觉领域开创性的神经网络，在 2012 年 10 月赢得了 ImageNet 竞赛。获奖论文表明该模型实现了前所未有的图像识别精度，直接导致了此后十年里人工智能的主要成功故事——从 Google Photos、Google Translate 和 Uber 到 Alexa 和 AlphaFold 的一切。根据 Hinton 的说法，如果没有英伟达，AlexNet 就不会出现。得益于数千个计算核心支持的并行处理能力，英伟达的 GPU 被证明是运行深度学习算法的完美选择。Hinton 甚至在一次演讲上告诉在场的近千名研究人员都应该购买 GPU，因为 GPU 将成为机器学习的未来。在 2016 年接受福布斯采访时，黄仁勋说自己一直都知道英伟达图形芯片的潜力不止于为最新的视频游戏提供动力，但他没想到会转向深度学习。事实上，英伟达的深度神经网络 GPU 的成功是「一个奇怪的幸运巧合」，一位名叫 Sara Hooker 的作者在 2020 年发表的文章「硬件彩票」探讨了各种硬件工具成功和失败的原因。她说，英伟达的成功就像「中了彩票」，这在很大程度上取决于「硬件方面的进展与建模方面的进展之间的正确对齐时刻」。这种变化几乎是瞬间发生的。「一夜之间，需要 13000 个 CPU 的工作两个 GPU 就解决了」她说。「这就是它的戏剧性。」然而，英伟达并不同意这种说法，并表示，从 2000 年代中期开始英伟达就意识到 GPU 加速神经网络的潜力，即使他们不知道人工智能将成为最重要的市场。在 AlexNet 诞生的几年后，英伟达的客户开始购买大量 GPU 用于深度学习，当时，Rob Fergus（现任 DeepMind 研究科学家）甚至告诉英伟达应用深度学习研究副总裁 Bryan Catanzaro，「有多少机器学习研究人员花时间为 GPU 编写内核，这太疯狂了——你真的应该研究一下」。黄仁勋逐渐意识到 AI 是这家公司的未来，英伟达随即将把一切赌注押在 AI 身上。于是，在 2014 年的 GTC 主题演讲中，人工智能成为焦点，黄仁勋表示，机器学习是「当今高性能计算领域最激动人心的应用之一」。「其中一个已经取得令人兴奋的突破、巨大的突破、神奇的突破的领域是一个叫做深度神经网络的领域。」黄仁勋在会上说道。此后，英伟达加快布局 AI 技术，再也不只是一家 GPU 计算公司，逐渐建立了一个强大的生态系统，包括芯片、相关硬件以及一整套针对其芯片和系统进行优化的软件和开发系统。这些最好的硬件和软件组合平台，可以最有效地生成 AI。可以说，GPU + CUDA 改变了 AI 的游戏规则。中信证券分析师许英博在一档播客节目中评价道：英伟达一直在做一件非常聪明的事情，就是软硬一体。在 GPU 硬件半导体的基础上，它衍生出来了基于通用计算要用的 CUDA。这促成了英伟达拿到了软件和硬件的双重规模效应。在硬件端，因为它是图形和计算的统一架构，它的通用性保证了它有规模性，而规模性摊薄了它的研发成本，所以硬件上本身通过规模性可以拿到一个比较优势的研发成本。在软件端，因为它有庞大的开发者的生态，而这些宝贵的软件开发人员，即便是这些软件开发人员换了一个公司，但他可能还是在继续用 CUDA 的软件。主要参考文献： 1）《ChatGPT 火了，英伟达笑了》——中国电子报 2）Nvidia: The GPU Company (1993-2006) 3）Nvidia: The Machine Learning Company (2006-2022) 4）NVIDIA CEO Jensen Huang - AI Keynote Session at MSOE 5）Jensen Huang Q&A: Why Moore』s Law is dead, but the metaverse will still happen 6）How Nvidia dominated AI—and plans to keep it that way as generative AI explodes 7）中信证券许英博：从英伟达看国产 GPU 的挑战与前景 - 小宇宙 - 创业内幕来源：金色财经

金色财经2023-03-02

特斯拉已生产400万辆汽车，目标是每45秒造一辆，下一代汽车组装成本将降低50％

　　未来所有汽车都将使用纯电动驱动且自动驾驶。　　下一代汽车可以由更多人同时组装，组装成本降低50％。　　Cybertruck和未来所有汽车将转向48伏电力系统。　　公司产量达到了400万辆的里程碑，公司的目标是每45秒造一辆车。　　到2022年，Model 3每辆车的成本已降低30％。　　今日，A股市场一体化压铸板块走弱，立中集团、拓普集团、星源卓镁、广东鸿图等跌幅靠前。

金融界2023-03-02

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