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【机构调研记录】银华基金调研伟星新材、奥普光电等3只个股（附名单）
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公司产品在GPU领域可以做板级检测，与英伟达有合作订单，金额不大，主要是给英伟达做板卡检测，测试板上的制程问题；通过高通认证的5G测试屏蔽箱供应商；公司5G射频测试装备可提供一站式测试解决方案，在方案设计、环境提供、测试频段、参数覆盖等方面，均具有一定优势；公司产品如射频、声学、光学、电学等测试设备，均可应用于相关手机测试，客户包括苹果、联想、小米、OPPO、vivo、中兴等。银华基金成立于2001年，截至目前，资产规模(全部)5329.74亿元，排名18/198；资产规模(非货币)2209.61亿元，排名21/198；管理基金数269只，排名19/198；旗下基金经理58人，排名12/198。旗下最近一年表现最佳的基金产品为银华体育文化灵活配置混合A，最新单位净值为2.11，近一年增长55.22%。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2023-06-20
科技股疯狂上涨！分析师分成两大阵营，多数人相信还有更大上升空间
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，周五交易最受欢迎的合约是看涨特斯拉、英伟达、AMD、苹果和Meta。相信本轮上涨还有更大空间的投资者和分析师表示，软件开发商、芯片制造商和其他投资于人工智能的公司有可能站在未来几年可能改变社会的一项技术的前沿。 Wedbush Securities高级股票研究分析师Dan Ives表示：“我不认为这是1999年的情况。”当时互联网公司股价飙升，随后一年出现了痛苦的市场抛售。其他人则持怀疑态度。之前的繁荣与萧条周期告诉他们，从长远来看，要挑选出少数几家最终可能主导某一特定行业的公司，比看起来要困难得多。费城财富管理公司Glenmede的投资策略和研究主管Jason Pride说：“在我的职业生涯中，还没有见过哪个科技周期在最初的上涨阶段不被炒作和希望所充斥，而拥有更长期的前景。” 未来一周，基金经理将有机会听取美联储主席鲍威尔的讲话。到目前为止，经济比许多人预期的更加强劲。尽管从去年达到的几十年高点回落，但通胀依然居高不下。这些因素促使美联储发出信号，可能在2023年底前至少再加息两次。如果是在去年，这样的信息可能会吓到投资者。基金经理将市场2022年的抛售归咎于美联储迅速加息的举动，导致大型科技股价值蒸发数万亿美元。投资者通常将科技公司视为需要多年才能获得回报的投资。当利率迅速上升时，基金经理可以在较短的时间内从美国国债等其他资产中获得更高的回报。这可能会使股票，尤其是相对昂贵的科技股，看起来不那么有吸引力。快进到2023年，许多投资者似乎不再将美联储视为科技股上涨的威胁。纳斯达克综合指数今年以来上涨了31%，远远超过标准普尔500指数15%的涨幅。 “市场基本上是在说，‘我们不相信你，’”Hirtle Callaghan副首席投资官Brad Conger说。他指出，美国股市在上周美联储会议后的第二天上涨，标准普尔500指数、道琼斯工业平均指数和纳斯达克综合指数均收于2022年以来的最高水平。摩根士丹利(Morgan Stanley)全球投资办公室模型投资组合构建负责人Mike Loewengart说，理论上美联储即将结束加息，应该会对科技公司有利。他表示，这类公司往往依靠以诱人的利率借入大笔资金来实现快速增长。“当利率下降时，对成长型企业来说，情况就会开始缓和。”
Sue2023-06-20
博杰股份：6月12日接受机构调研，包括知名机构趣时资产的多家机构参与
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游技术创新带来的需求驱动。问：公司和英伟达这合作的情况？之前公司跟英伟达有其他业务的沟通吗？答：公司去年与英伟达在 ICT 测试上做了初步的尝试，去年有小几百万，今年大概有 1000 多万。公司的能力得到了客户的认可；六月份公司管理层及该业务负责人还会再次前往美国与客户做深入交流。因为后续的 FT（功能端测试）的需求会更大，公司希望能与客户在这些领域去形成一些业务合作上的探讨。英伟达后续会是非常重要的大客户，公司会持续跟进在服务器算力领域里的机会。客户在主板上的算力服务器和 I 服务器会有变化，公司会持续跟进。问：公司今年三月份发布了国内首台高速测试机，可以分享一下这个机器的发布构想，和未来几年的部署的情况吗？今年和明年有什么样的目标？答：公司发布的国内首台高速测试机主要应用于 MLCC 领域，是继公司做的 MLCC 六面体外观检测设备之后的又一款去打破海外设备垄断的机器。另公司还在布局 MLCC 其他设备。目前高速测试机已经有小批量在发货。下游产能和需求一旦恢复，该款设备能快速实现交付。市场端要看下游，特别是下游国内 MLCC 厂家加工率的提升以及新建产能的计划。公司也在探讨日本和台湾的业务机会，今年发送六面体机设备到日本，测试机还在找合适的机会去做输出。问：去年公司在汽车相关领域的营业收入有非常大的增速，公司在新能源领域的产品方面做了什么努力？开拓了哪些汽车电子方面客户？答：汽车电子方面，公司会沿着几大系统去做，一个是三电系统包括OBC 逆变器、马达等；二是智能驾驶的摄像头、雷达等；三是智能驾舱的大屏、电子的模组件和零配件。公司在这方面研发现在已经覆盖了大概六七种产品，同时识别出来大概有二十多种的零部件都是可以覆盖和应用，目标是逐渐的把这些能力都搭建起来。从客户来看，海外公司会去主攻 T 客户；今年公司有给国内客户做 4D 雷达相应的整线项业和 OBC的项目。国内客户有蔚来等新能源汽车客户。问：今年 T 客户降价对市场冲击比较大，在 T 客户方面，最近有什么变化吗？跟 T客户的交流处在哪一个阶段？答：公司比较看好跟 T 客户在墨西哥工厂的合作，一是在当地竞争对手比较少，二是一些本地的供应商的能力跟国内相比起来还是有比较大的差距。为了响应 T 客户前期研发的诉求，公司也会在美国子公司加强研发的努力和初试线的能力。去年公司将业务送到了 T 客户墨西哥的工厂，今年公司直接跟 T 客户对接，并且和墨西哥工厂负责人做了比较深入的沟通。问：目前公司在 AI领域的布局？答：① 将 I 技术运用到了视觉检测的领域中，目前公司的 I 算法是自主研发的平台，可以将算法导入到公司的设备里面，不仅可以提高视觉检测的精准程度，还可以应用于像定位量测等的多种应用场景，帮助公司更好的响应客户需求；② 服务器检测领域，对公司而言，I 服务器和普通的服务器可能是主板设计的一些差别。公司在这个测试领域已经是全球细分领域的龙头，并且公司也在跟英伟达合作。问：公司上述多个方向的布局目前情况是怎么样的？比如下游需求恢复情况？每一个部分如测试机、消费电子，哪个方向现在处在什么样的阶段？答：下游预期较好的是通信和汽车电子板块。这两方面整个下游行业的需求和客户端的需求是较明确、急切的。半导体和 MLCC 方面，公司走的是国产替代，长期来看问题不大。中国 MLCC 进口量占到全球 70%，如果生产能供应上需求，国内厂家增长空间是非常大的。对于半导体划片机来说，公司是从零到一的突破，重要的是先要把影响力和品牌打出去。 9、公司的综合毛利率从 2021 年以来是呈现下降的趋势，今年一季度是47.46%，毛利率下降的原因？公司对毛利率一直有管理，在筛选项目上会去看毛利率。40-50%的毛利率水平是基本线。下降原因主要是之前 5G 射频相关高毛利业务拉动公司整体的毛利的上涨。这几年因为 5G 不及预期，该设备的出货相应减少。公司一直在做比较高价值产品的研发投入，不断研发新产品去维持高毛利率，包括半导体、MLCC领域相关设备。博杰股份（002975）主营业务：工业自动化设备与配件的研发、生产、销售及相关技术服务。博杰股份2023一季报显示，公司主营收入1.94亿元，同比下降25.97%；归母净利润-1055.26万元，同比下降122.92%；扣非净利润-1206.48万元，同比下降135.86%；负债率30.98%，投资收益131.46万元，财务费用871.7万元，毛利率47.46%。该股最近90天内共有3家机构给出评级，买入评级2家，增持评级1家；过去90天内机构目标均价为57.0。以下是详细的盈利预测信息：根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，博杰股份（002975）行业内竞争力的护城河一般，盈利能力优秀，营收成长性良好。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：应收账款/利润率、应收账款/利润率近3年增幅、经营现金流/利润率。该股好公司指标3星，好价格指标3星，综合指标3星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）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2023-06-20
涨停复盘：三大指数震荡下跌！只要AI行情不结束，光模块行情就不会结束？
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指数级提升的背景下，天风证券研报指出，英伟达明年的800G需求指引近期上调，总量估计达到900-1000万只，同时AMD大动作，反映全球AI军备竞赛如火如荼，只要AI行情不结束，光模块行情不会结束。　　涨停梯队：华西股份（6天5板）、光迅科技（4天3板）、富信科技（4天3板）　　热点板块——AI应用　　驱动因素：近日，人民日报发表题为《加快发展新一代人工智能》的时评文章。底层技术能力发展有助于推动应用端的百花齐放，目前AI应用的主要场景包括教育、办公、电商、医疗、游戏、金融科技等。　　涨停梯队：润达医疗（2天2板）、同为股份（首板）、真视通（首板）
金融界2023-06-19
盘点加入NVIDIA Inception计划的6个加密项目
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英伟达（NVIDIA）的 GPU 和 AI 芯片主导着 AI 模型的训练。在发布今年第一季度财报后，英伟达成为首个市值突破 1 万亿美元的芯片公司，也是继 Meta、亚马逊、微软、Alphabet、苹果和特斯拉之后第 7 家解锁万亿美元市值成就的公司。加密市场中有哪些项目和英伟达有关联呢？英伟达有一个创业孵化计划——NVIDIA Inception，旨在支持和加速人工智能和数据科学领域的初创企业，为初创公司提供包括技术指导、深度学习培训、硬件和软件支持、市场推广和业务网络的资源和支持。 Flux Flux 是一个区块链网络，它的共识改编自“工作量证明”机制，计划在今年第三季度推出“有用工作量证明”（PoUW）机制。 Flux 中的矿工将 GPU 硬件用于保护网络，作为回报，矿工也赚取区块奖励。同时，矿工能够将它们的 GPU 矿机用于计算密集型任务，如人工智能、深度虚拟检测、渲染等，创造额外的收入。矿工可以在挖矿和按需进行 PoUW 任务之间自动切换，优化盈利能力。 Flux 在 2022 年 1 月加入 NVIDIA Inception 计划，Flux 也在自身的计算网络中使用 NVIDIA Jetson 边缘人工智能平台模块作为 Flux 网络中的节点运行。截至 6 月 16 日，Flux 的原生代币 FLUX 市值 1.2 亿美元。 iExec iExec 开发了一个去中心化的计算资源市场，用户可以在该市场上购买和出售计算资源，将云计算能力转化为商品。用户可以通过 iExec 云市场按需获取来自多个提供商的 GPU 计算资源，这在人工智能和深度学习等需要高度计算要求的领域尤为重要。该项目在 2022 年 10 月加入 NVIDIA Inception 计划，希望从中获取 GPU 计算方面的专业知识和经验。 iExec 发行有代币 RLC，目前总市值为 1.04 亿美元。 Shapeyard Shapeyard 为元宇宙构建了一套可交互的内容创造工具，以创建3D数字资产，并将数字资产引入Web3经济系统，让用户能够将其创造的3D数字资产在虚拟空间之间进行交换和整合。它背后的开发公司 Magic Unicorn 是一家总部位于纽约的风险投资工作室，也从事计算机图形、移动人工智能和增强现实领域的软件开发。 Shapeyard 开发有手机应用程序，其内包含多种3D模型、纹理工具和3D市场模型。它使用“所见即所得”的方法，能够通过简单的放置和颜色填充来生成数字资产，该应用程序还允许设计人员将创建的模型导入3D打印软件。 Shapeyard 于 2022 年 10 月加入 NVIDIA Inception 计划，希望将自己的产品整合到 NVDIA Omniverse 平台中，以构建3D数字资产，并以通用场景描述文件框架导出场景。目前 Shapeyard 的 NFT 铸造和交易功能正在开发中。 dotmoovs dotmoovs 是一个 Move to Earn 项目，旨在创造一个运动员、教练员和球迷可以一起比赛的世界。dotmoovs 的 AI 系统会对用户的身体进行检测，逐个评估肢体动作，并进行打分。此外，dotmoovs 还提供 AI 驱动的教练，帮助用户改善运动中的问题。 dotmoovs 在今年 6 月加入 NVIDIA Inception 计划，希望通过尖端的 AI 解决方案塑造体育的未来。 dotmoovs 发行有代币 MOOV，目前总市值 481 万美元。 Kondux Kondux 构建了一个功能丰富的平台，将区块链技术与3D资产结合，让用户能够查看、创建和部署数字资产。用户可以通过3D视口自定义和查看3D kNFT，在 NFT 市场进行购买、出售和交易，通过 XR 查看器以 AR 对象形式查看自己的资产，使用 NFT 铸币器上传自己的数字资产并创建 NFT 或 kNFT，以及通过连接钱包在3D NFT 画廊环境中查看 NFT。 Kondux 在 2022 年 9 月加入 NVIDIA Inception 计划，NVIDIA Omniverse 相关的硬件和软件将为 Kondux 提供实现高级 API 连接所需的工具，以创建可互操作的3D资产、制造模型和机器学习应用程序。 Kondux 发行有 NFT 和 ERC-20 代币 KNDX，目前 KNDX 的总市值为 194 万美元。 Ubex Ubex 是一个利用区块链和人工智能技术改进数字广告行业的平台，旨在提供更高效、透明和精准的广告投放方案。它通过去中心化的广告生态系统，连接广告发布商和广告客户，并通过智能合约确保广告交易的可验证性和安全性。 Ubex 在 2018 年 6 月加入 NVIDIA Inception 计划，希望利用 NVIDIA 在数据科学方面的丰富知识来加强神经网络的学习技术。 Ubex 发行有代币 UBEX，但目前总市值仅剩 15.4 万美元。小结在上面的项目中，进行 GPU 算力交易的 Flux 和 iExec 发展相对较好。随着 AI 的发展，去中心化的 GPU 算力市场可能会有需求。而元宇宙、NFT 类项目和 GPU 的结合点并不太多，在当前的熊市环境下价值也明显回归。需要指出的是，加入 NVIDIA Inception 计划的项目数量众多，可能存在遗漏之处，也不意味着这些项目和英伟达存在深度合作，投资者需谨慎自行判断风险。来源：金色财经
金色财经2023-06-19
ETF流向 | 好消息接踵而至，资金入市情绪高涨！一指数ETF需要注意，高位流出超80亿美元
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息、鲍威尔讲话、甲骨文微软股价创新高、英伟达市值成功站上万亿等。上周道指上涨1.25%为连续第三周上涨，纳指上涨3.25%，创三月底以来最大单周涨幅，并录得连续第八周上涨及2019年以来最长连涨记录；标普上涨2.6%，从近期熊市低点反弹超过26%创三月底以来最大单周涨幅，并且连续五周实现上涨，创2021年11月以来最长连涨。 Oanda高级市场分析师Ed Moya表示，华尔街对人工智能浪潮的持续时间较为乐观，并且美联储自开启紧缩周期来首次暂停加息，令投资者更青睐美国股票。资金流向方面，上周美股ETF整体呈现资金流入态势，据彭博数据显示，iShares Core S&P 500 ETF、Invesco QQQ Trust Series 1上周资金流入居前，分别流入34.13亿美元、31.92亿美元；资金流出方面，据彭博数据显示，SPDR S&P 500 ETF Trust、First Trust Materials AlphaDEX Fund上周资金流出居前，分别流出80.79亿美元、6.04亿美元；行业方面，Vanguard Information Technology ETF、VanEck Semiconductor ETF信息技术、半导体等相关行业上周资金流出明显，分别净流出3.78亿美元、3.21亿美元。
老虎证券2023-06-19
市场消息：台积电开始准备为苹果及英伟达试产2纳米芯片
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日，据报道，台积电最近开始准备为苹果和英伟达试产2纳米产品。另外，为了开发2纳米制程，台积电将派约1000名研发人员前往位于竹科目前正在建设中的Fab 20晶圆厂工作。据了解，该厂计划在2025年开始量产。台积电的2纳米技术在相同功耗下，相比3纳米工艺的速度快10-15%；相同速度下，功耗降低25-30%。
老虎证券2023-06-19
向美国和中国发起挑战！法国高调推动自己成为欧洲人工智能中心
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软(它投资了OpenAI)和芯片制造商英伟达(Nvidia)。马克龙表示，法国没有像美国那样的人工智能巨头，但希望在该技术领域创造两三个“大型全球参与者”。它寄望于自己的初创企业能够迅速成长。成立四周的法国初创公司Mistral AI筹集了1.05亿欧元的资金，突显了人工智能发展的潜力和炒作。其他一些本地创业公司也在Viva Tech上展示了他们的产品。法国希望通过包括美国和英国在内的七国集团(G7)以及经济合作与发展组织(OECD)来实现对人工智能的全球监管。马克龙说：“从我的角度来看……我认为我们确实需要一个规则，所有的成员，甚至是美国成员，都同意这一点。我认为我们需要一个全球性的监管。” 法国既视美国为对手，又视其为盟友。法国和欧洲的公司将试图与微软和谷歌等美国巨头竞争，但任何形式的全球监管都需要华盛顿的支持。 “竞争总是一件好事。因此，我们与美国有着非常密切的合作，但我们也希望获得我们自己的人工智能和公司。所以我认为，美国和欧洲之间的公平竞争，以及在一些关键设备上的合作，对美国和欧洲都有好处，”法国财政部长Bruno Le Maire告诉CNBC。“在监管方面，我认为与美国当局就监管人工智能的最佳方式进行深入讨论绝对至关重要。”
超启2023-06-19
英伟达的护城河
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英伟达最近很无聊，除了涨还是涨，低点上来已经走了4倍行情了。在震惊的同时，我们也看了一篇介绍英伟达护城河的文章，所以分享给大家，方便大家更好的了解一下英伟达的“江湖地位”。英伟达在AI芯片领域中占据的市场份额，让市场对英伟达感到兴奋。为了防止被英伟达抢走市场份额，竞争对手也在努力构建自己的AI芯片。于此同时，看涨者也强调，能够构筑英伟达护城河的不仅仅是其A100和H100芯片的卓越性能，还有专为英伟达芯片优化的CUDA软件包，巩固了其护城河地位。然而，这只是冰山一角。英伟达在其整套数据中心解决方案中受益于多个网络效应。而竞争对手努力构建自己的AI芯片来与这家科技巨头竞争时，英伟达越来越专注于“数据中心作为产品”，进一步支撑了该股的看涨情绪。英伟达的全栈问题，全栈挑战那些希望与英伟达有效竞争的半导体公司不仅需要构建可媲美的AI芯片，还需要为芯片建立相应的软件生态系统，以加快开发者的应用程序开发过程。英伟达确实围绕CUDA（或称统一计算设备架构）构建了一个强大的生态系统，包括庞大的开发者社区、第三方软件和硬件供应商以及学术机构。该生态系统形成良性循环，使用CUDA的人越多，第三方开发者和其他合作伙伴就越有动力支持它，为英伟达的GPU编写更多的程序，从而进一步强化生态系统。大多数投资者现在已经意识到这种护城河因素。然而，这只是冰山一角，因为英伟达在数据中心的护城河远不止其卓越的AI芯片和CUDA软件包。而竞争对手正试图构建竞争的AI芯片和相应的软件包时，首席执行官黄仁勋将目光集中在更宏大的机会上，将数据中心作为一种产品。在2024年第一季度的财报电话会议上，CEO 黄仁勋提到：这个问题已经为人所知，并且你们也听过我的谈论，加速计算是一个全栈问题，也是一个全栈挑战。但如果你能够在大量应用领域成功实施，这需要我们15年的时间，几乎所有数据中心的主要应用程序都可以加速，你可以将能耗和成本大幅降低一个数量级。这需要大量资金，因为你必须处理所有的软件和其他方面，并且还需要构建所有的系统等等。但我们已经从事了15年。黄仁勋经常谈到加速计算是一个全栈问题和全栈挑战，但他指的是什么呢？ “栈”基本上是指一组技术，包括硬件组件如GPU和智能网卡，以及软件组件如库和框架，它们共同协作以提供所需的功能。当他说加速计算既是一个全栈问题又是一个全栈挑战时，他指的是它涉及多个技术层面，并且需要在每个层面上提供个别和综合的解决方案。因此，当他说加速计算是一个全栈问题时，他的意思是它需要在计算栈的每个层面上提供解决方案。这不仅仅涉及开发更快的硬件，还涉及优化软件，设计能够最佳地利用不同硬件组件的功耗的编程框架。然后，他同时将其称为全栈挑战，他在此处指的是在整个计算栈的每个层面上高效协同工作以最大化加速计算性能所面临的复杂性。所有这些单独的硬件组件及其相应的软件组件需要被有效地整合在一起，以实现整个数据中心的最佳性能。网络解决方案在整合加速计算栈的各个层面中起着至关重要的作用，实现数据中心基础设施内部各个组件之间的高效数据传输和通信。根据英伟达最新的10-K文件（重点强调）：网络解决方案包括InfiniBand和以太网网络适配器、交换机、相关软件和电缆。这使我们能够构建端到端的数据中心规模计算平台，可以通过高性能网络连接数千个计算节点。虽然在历史上服务器是计算的单位，但随着人工智能和高性能计算工作负载变得非常庞大，跨越数千个计算节点，数据中心已成为新的计算单位，其中网络是一个不可或缺的部分。在生成式人工智能革命中，InfiniBand网络技术（通过2020年的Mellanox收购获得）将以超高需求存在，因为数据中心运营商正在重新设计其数据中心以适应人工智能时代。正如黄仁勋在电话会议中宣布的那样：在网络方面，我们看到云服务提供商和企业客户对生成式人工智能和加速计算的强烈需求，这需要像英伟达的Mellanox网络平台这样的高性能网络。...随着生成式人工智能应用程序的规模和复杂性的增长，高性能网络成为在数据中心规模上提供加速计算以满足训练和推理的巨大需求的关键。我们的400G Quantum-2 InfiniBand平台是专为人工智能的基础设施而设计的黄金标准，在主要云和消费者互联网平台（如Microsoft Azure）得到广泛采用。 ····· InfiniBand在上个季度取得了创纪录的业绩。我们将迎来一个巨大的创纪录年度。而且InfiniBand有一个非常出色的路线图，英伟达的Quantum InfiniBand将会是非常令人难以置信的。但是这两种网络是非常不同的。如果可以这样说，InfiniBand是为人工智能工厂而设计的。 ... InfiniBand和以太网之间的差异可能在整体吞吐量上达到15%至20%。如果你花费5亿美元在基础设施上，而差异为10%至20%，而且是1亿美元，那么InfiniBand基本上是免费的。这就是人们使用它的原因。InfiniBand实际上是免费的。数据中心吞吐量的差异实在是太大，无法忽视。因此，暂时将其AI芯片的优越性放在一边，像InfiniBand这样的网络技术也在维持英伟达的数据中心壁垒方面发挥着重要作用。实际上，英伟达的InfiniBand能够高效地整合数据中心的各个组件，实现快速数据传输和低延迟连接，使数据中心吞吐量（在给定时间内可以在数据中心之间传输或处理的数据量）提高了20%。这一提升远远超过了InfiniBand的成本。这带来了两个优势。首先，英伟达的数据中心解决方案的令人难以置信的成本效益使竞争对手越来越难以渗透英伟达的市场份额。其次，随着InfiniBand在数据中心吞吐量方面的成本效益越来越好，它为英伟达带来了更强的定价能力，因为只要这些解决方案的成本效益可以轻松覆盖，数据中心客户就不介意为此支付更高的价格。深入研究网络领域，英伟达提供了各种网络解决方案来优化数据中心的性能。其中包括智能网络接口卡（SmartNICs），它们可以从CPU中卸载某些与网络相关的任务，释放出处理能力用于其他任务。智能网络接口卡旨在提高网络性能，降低延迟，并增强整体数据中心的效率。这些智能网络接口卡配备了英伟达 Mellanox软件开发工具包（SDK）和Mellanox Messaging Accelerator（MMA）软件。开发人员可以在MMA的基础上构建应用程序，以在数据中心环境中优化和提升其性能。MMA为高效的消息传递和网络通信提供了基础，开发人员可以利用其功能根据特定需求进一步定制和调整其应用程序。网络解决方案还包括网络交换机，它们是将网络流量连接和定向传输到数据中心内的设备、服务器、存储系统和其他组件的中心节点。这些交换机配备了英伟达 Cumulus Linux软件。英伟达 Cumulus Linux是一种专为在开放式网络交换机上运行而设计的网络操作系统。它为开发人员提供了一个灵活可定制的平台，以优化和增强数据中心环境中网络交换机的功能。在其他数据中心硬件解决方案方面，英伟达还提供英伟达 Bluefield数据处理单元（DPUs），它们旨在加速广泛范围的数据处理任务，超越传统的CPU和GPU的能力，包括网络、存储和安全功能。在其最新的年度报告中，英伟达指出（重点强调）：英伟达的Bluefield DPU得到了基于芯片的数据中心基础架构软件（DOCA）的支持，使开发人员能够为BlueField DPU构建软件定义、硬件加速的网络、安全、存储和管理应用程序。支持Bluefield的合作伙伴包括许多顶级安全、存储和网络公司。我们可以在整个计算、网络和存储堆栈上进行优化，提供数据中心规模的计算解决方案。 BlueField DPU及其配套软件增强了英伟达在市场上的综合数据中心解决方案，增强了其竞争力。因此，尽管投资者关注的是针对英伟达 GPU进行优化的成熟的CUDA软件包，但英伟达也从同时发生的其他网络效应中获益，这得益于其他软件（如DOCA和MMA），它们优化了构建数据中心所涉及的其他组件。黄仁勋在电话会议上强调：所以，几乎每个关注人工智能的人都会考虑到那个芯片，加速器芯片，事实上，几乎完全错过了整个关键点。我之前提到过，加速计算涉及到整个堆栈，包括软件和网络，记住，我们早期就宣布了一个名为DOCA的网络堆栈，还有加速库Magnum IO。这两个软件是我们公司的宝贵资产之一。很少有人谈论它，因为很难理解，但它使我们能够连接成千上万的GPU。将所有数据中心组件集成在一起以实现最佳整体性能是英伟达数据中心成功的关键特点。对英伟达领先行业的AI芯片感兴趣的数据中心客户随后也会购买英伟达的其他数据中心解决方案，以通过深度集成获得优化的性能。这就是为什么英伟达可以提出令人瞠目结舌的销售预测，即2023年第二季度销售额达到110亿美元，因为这不仅是对AI芯片的需求，还有对所有其他数据中心解决方案的强劲需求。随着集成的不断深化，英伟达越来越有能力将相邻的数据中心解决方案进行跨销售。对英伟达的看涨情况的风险 AMD也提供了一套全面的数据中心解决方案，并努力迎头赶上英伟达在人工智能领域的竞争。在2023年第一季度，AMD的数据中心收入接近13亿美元，占总收入的24%。相比之下，英伟达在2024年第一季度的最新财报显示，该公司的数据中心收入接近43亿美元，贡献了公司总收入的60%。 AMD最近宣布的AI芯片MI300X并未给出令人期待的性能规格。AMD还未能宣布其新芯片的重大客户合作伙伴关系，这正是证明了英伟达在这个市场上的强势地位。尽管如此，鉴于英伟达朝着更大的"以数据中心为产品"的机遇不断前进，AMD也通过收购Pensando Systems, Inc.（于2022年5月完成收购）加强了自己的数据中心解决方案，该公司专注于网络芯片的生产。 "Pensando的分布式服务平台将通过高性能数据处理单元（DPU）和软件堆栈，为AMD的数据中心产品组合提供扩展。这些产品已经在云计算和企业客户中得到广泛部署，包括高盛、IBM Cloud、微软Azure和甲骨文云等。" AMD确实可以通过积极加强并购策略来迎头赶上英伟达。毕竟，英伟达通过收购Mellanox和Cumulus Networks等公司来构建了自己的数据中心网络解决方案。鉴于英伟达在该领域的主导地位，AMD可能会尝试通过价格竞争来吸引数据中心客户使用其不断扩大的解决方案套件。然而，对于AMD来说，通过价格竞争挑战英伟达的主导地位将是困难的，因为英伟达通过在数据中心基础设施中推动深度集成，已经非常精通数据中心的架构。正是这些复杂的集成优势和由此产生的成本节省，最终支撑起英伟达的数据中心优势，这与黄仁勋长期以来将加速计算视为全栈问题和全栈挑战的方法密切相关。因此，英伟达在应对竞争威胁方面处于强势地位，正如黄仁勋所确认的：我们时刻关注竞争，并且一直面临竞争。但英伟达的核心价值主张是，我们是最低成本的解决方案。我们是最低TCO的解决方案。而这是因为加速计算是我经常谈论的两个问题，它是一个全栈问题，一个全栈挑战，您必须将所有软件、库和算法进行工程化，将它们集成并优化到不仅仅是一颗芯片的架构中，而是整个数据中心的架构，一直到框架、模型的优化。 AMD必然也会努力通过其解决方案套件的深度集成来降低数据中心客户的TCO，但这将是一场艰苦的斗争。尽管如此，AMD对英伟达领域的不断侵入可能会逐渐削弱其定价能力，对英伟达的股价产生影响，而市场已经对其具有强大的定价能力进行了定价。话虽如此，在AMD努力迎头赶上的同时，英伟达肯定不会原地踏步。英伟达将继续全面提升自身解决方案的成本效益和性能，以保持领先地位。除了为其AI芯片提供的CUDA之外，英伟达的关键数据中心解决方案同时产生了多重网络效应，为其产品构建了强大的生态系统，使AMD面临更加艰巨的竞争。总结英伟达的数据中心优势不仅仅体现在其卓越的AI芯片和CUDA软件包上。虽然竞争对手正在努力构建竞争性的AI芯片和相应的软件包，但CEO 黄仁勋将目光聚焦在更大的机遇上，即将数据中心作为一种产品。公司对数据中心组件（如SmartNIC、DPU和网络交换机）的深度整合增强了其竞争力和交叉销售机会。尽管AMD正在扩大其数据中心解决方案，并可能进行价格竞争，但英伟达专注于全栈问题解决和成本效益，使竞争对手难以挑战其主导地位。 $英伟达(NVDA)$ $美国超微公司(AMD)$
老虎证券2023-06-19
AI行业投资泡沫还有多远
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，而近段时间受到大力追捧的AI芯片巨头英伟达则飙涨了180.2%。在人工智能概念兴起，相关实物产品未大量落地的情况下，股票市场涨幅明显，很难说这里面没有泡沫。 AI想象美好，商业落地难 AI就像是一片新大陆，充满了巨大的财富和无尽的机会等待我们去探索。然而，这些财富和机会的挖掘并非一蹴而就，需要建立在前辈们长期的努力和不断尝试的基础上。AI还有很长的路要走，它目前只是一个美好的愿景。实际上，AI在现阶段并没有足够的数据支持，很多初创公司夸大了在业务运营中使用人工智能的程度。尽管人工智能和机器学习被誉为革命性技术，有望为公司创造巨大的价值，但我们不能忽视AI技术在产品落地过程中所面临的难题和痛点。行业缺乏统一标准 AI行业如同移动应用的兴起，正迫切需要一套全新的跨平台系统，就像安卓和iOS为移动应用打下了基石一样。这套系统将涵盖从模型、算法到软件实现和操作系统的各个方面。它的特点是具备多数据源兼容性（例如多种数据库），多编程语言兼容性（例如TensorFlow、Python），并能够在各种硬件设备上无缝运行，实现跨平台AI的梦想。然而，当前AI行业面临一个共同的难题，即缺乏统一的标准。各个公司属于各自为王的发展阶段。没有统一的标准，也就无法实现大规模的生产和制造，对于产品的技术形态展示、商业模式运营等仍任重道远。成本昂贵，无法大众化普及随着人工智能技术的进步，越来越多的新兴公司发布了他们自家研发的智能大脑，并通过云服务的方式提供给用户使用。这些公司在吸引了大量用户后，却面临一个麻烦：服务器的运行成本太高，有些公司由于缺乏资金和技术实力，没有考虑到这个问题。人工智能模型的训练可谓是一项巨大的挑战，需要投入大量资源、时间和金钱。有些云服务提供商提供了自动化的模型训练和使用服务，但这些服务的成本相当昂贵，特别是在智能大脑的运行费用方面。如果初创公司提供的服务费用无法覆盖服务器的运行成本，那么这些公司的生存和盈利能力都将受到极大的影响，自然也无法大规模的商业化。 AI商业落地集中，企业亏损严重根据艾媒咨询发布的《2019年中国人工智能产业研究报告》，安防和金融行业是人工智能在实体经济中应用最广泛的领域，占据了市场份额的绝大部分，约达到70%。然而，这也意味着在其他行业中，人工智能的深度融合和落地还有很大的发展空间。即使一些独角兽企业在应用落地方面取得了一定的进展，但它们大多仍然面临着亏损的局面。例如，依图科技在2019年扣除非经常性损益后仍然亏损近10亿元，云知声和寒武纪也面临巨额亏损。今年上半年，依旧出现了较大的亏损额，表现如下：依图科技约亏损4.5亿元，云知声约亏损1.1亿元，而AI芯片龙头企业寒武纪的亏损超过2亿元，同比增长幅度高达550%。 AI前景虽好，但不是每个企业都能够在这个赛道中活下来。 AI面临的法律和道德问题随着人工智能的广泛应用，存在一些道德和法律风险，比如：隐私和数据滥用、偏见和歧视、自主决策的透明度、AI的沉迷和滥用以及责任和法律纠纷。为了应对新技术出现的道德和法律问题，各国也在相继出台法律法规，据不完全统计，自2016年以来，各国通过了123项与AI相关的法案，其中大多数是近年来通过的。法律法律的出台为AI的场景化落地提供制度上的保障，但从法律到落地也需要一定时间的过渡期，在此期间许多商业化的AI场景仍然面临着制度的缺陷问题。这也导致了短期内无法大规模商业化的原因之一。泡沫之后理性发展 AI无疑是未来的一大趋势，但正如行业周期变动规律显示，一个行业的发展必然要经过快速发展期、泡沫期、理性发展期、成熟期等几个阶段。在这个过程中，众多企业纷纷登上AI的舞台，但在行业竞争和技术迭代的过程中，泡沫过后，当真正比拼技术实力和整体综合能力下，一大批企业又会慢慢死去，企业生产成本降低、各项制度法律成熟，AI回归到行业的正常发展状态，才能真正实现商业化场景落地。来源：金色财经
金色财经2023-06-19

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