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费城半导体SOX指数狂拉7%,英伟达单日市值暴涨超2万亿元,市场发生了什么?
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I热潮是否能持续。无论如何,英伟达作为
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领域的领军者,其未来发展无疑将继续牵动全球投资者的神经。
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金融界
08-01 11:30
黑芝麻智能(2533.HK)开启招股:自动驾驶
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第一股,明星机构投资者云集
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见证了萝卜快跑的崛起,更将见证自动驾驶
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第一股的上市。港股市场正迎来极为稀缺的自动驾驶芯片领域的投资标的——7月31日,黑芝麻智能开启招股,离港股上市咫尺之遥。根据公开信息,公司每股发售价不超过30.30港元,每手100股,入场费为3061港元。 黑芝麻智能的上市是自动驾驶领域又一重要事件。自动驾驶
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作为无人驾驶汽车的"大脑",对于提升汽车的智能化水平、实现更高级别的自动驾驶功能具有至关重要的作用。作为智能汽车
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领域的明星企业,黑芝麻智能的产品已经广泛应用于众多知名汽车制造商之中。公司不仅在市场上赢得了高度认可,还成功吸引了众多明星投资机构的青睐,进一步彰显了其蕴含着较大潜力和投资价值。 第一部分 “双核”引擎强劲驱动 黑芝麻智能的研发团队汇集了半导体设计、自动驾驶技术、人工智能算法等领域的业内顶尖专家,这些精英人才平均拥有超过15年的行业经验,曾服务于博世、英伟达、安霸、微软、高通、华为等全球知名企业。这支团队的深厚专业知识和丰富经验,为黑芝麻智能的自主研发实力打下了坚实的基础,并为公司在全球竞争中实现弯道超车提供了有力支撑。 公司的产品开发效率之高,便是这一实力的最佳证明。自2016年成立以来,黑芝麻智能仅用六年时间,便在2022年实现了华山A1000芯片的量产。相比之下,Mobileye的车规芯片从研发到正式商用历时8年;全球通用
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龙头的英伟达,在CUDA发布后9年才将K1芯片应用于奥迪A8的车用系统。更值得一提的是,华山A1000芯片的性能十分优秀。作为华山系列的首款产品,它专为L2+及L3自动驾驶设计,提供了58 TOPS的强劲算力,并通过了ASIL-B及AEC-Q100 2级认证,标志着中国在高算力自动驾驶SoC领域取得了重要进展, 历经数载深耕,黑芝麻智能现已形成两大核心产品线:华山系列高算力SoC与武当系列跨域SoC,精准捕捉并引领了行业高算力与跨域融合的发展趋势。 随着自动驾驶时代的到来,算力的重要性日益凸显,成为各大汽车制造商的核心竞争力。高级自动驾驶芯片的需求日益增长,多传感器融合技术已成为应对复杂场景和确保安全冗余的关键。据海通证券研究所的分析,L2级自动驾驶的算力需求大约为10+TOPS,而L4/L5级自动驾驶则需要至少1000+TOPS,算力需求增长了100倍。此外,今年以来,xAI推出Grok-1.5V多模态大模型、小鹏等车企加速大模型自动驾驶研发、特斯拉FSD版本不断更新等事件,持续验证大模型与自动驾驶技术的深度融合正以前所未有的速度推进。这将倒逼自动驾驶
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不断迭代升级,以满足日益增长的算力需求。 华山系列SoC是黑芝麻智能针对自动驾驶应用推出的高性能计算平台,包括华山A1000、华山A1000L、华山A1000 Pro、华山A2000。此外,正在开发中的华山A2000预计采用7nm工艺,将提供超过250 TOPS的算力,旨在满足L3及以上级别自动驾驶的需求,预期将成为世界上性能最高的车规级SoC之一。 与此同时,随着安波福、博世等Tier1供应商以及大众、宝马等汽车制造商开始探索新型的电子电气架构,传统的分布式汽车电子电气架构正逐渐向域集中式架构转变,这推动了跨域大算力芯片的需求。面对汽车电子电气架构的革新,黑芝麻智能以前瞻性的视角推出了武当系列跨域SoC。该系列以高度集成化的设计理念,实现了座舱、智能驾驶、车身控制及网关等多域合一的跨界融合,其中武当C1200更是业界的先行者,不仅提升了智能汽车的人机交互体验、实现了行泊一体的智能化驾驶,还增强了数据交换能力,灵活适配当前及未来多样化的行业架构需求。通过跨域整合,武当系列有效降低了对多个独立芯片的需求,从而在保障全面功能的同时,实现了成本效益的最大化。 华山与武当两大系列构成公司发展“双核”引擎,使其能把握行业发展的脉搏,并站上自动驾驶技术浪潮之巅。 第二部分 三年四倍的业绩飞跃 根据弗若斯特沙利文的权威数据,黑芝麻智能以其2023年车规级高算力SoC的出货量,荣登全球第三大供应商的宝座;在中国市场,黑芝麻智能更是以约7.2%的市场份额,在高算力自动驾驶SoC市场中稳居三甲之列。 公司客户基础持续扩大,从2021年的45家增长至2023年的85家,其中公司与超过49家汽车OEM及一级供应商建立了稳固的合作关系,包括亿咖通科技、百度、博世、采埃孚等国际知名企业,构建了强大的产业生态链。黑芝麻智能的A1000系列芯片已成功赢得一汽集团、东风集团、吉利集团、江汽集团等国内多家顶尖车企的青睐,为20多个车型提供核心驱动力。量产车型阵容星光熠熠,包括领克08、合创V09、东风eπ007及东风eπ008等,成为目前国内量产车企采用最多的自动驾驶芯片。 业务数据与财务数据的相互印证,凸显了黑芝麻智能在自动驾驶芯片领域的持续创新、市场拓展以及与汽车制造商和一级供应商的深入合作所取得的显著成效。黑芝麻智能的自动驾驶产品及解决方案收入,从2021年的3,426.1万元,占总收入的56.6%,飞跃至2023年的2.76亿元,占总收入比重高达88.5%,三年时间收入增长超过七倍。这一板块的迅猛发展,推动了公司整体业务的快速增长,整体收入从2021年的6050万元,增长至2023年的3.12亿元,年平均复合增长率高达127.2%,平均每年翻一番以上。 公司正处于商业化初期阶段,已迈入爆发性增长的快车道;商业化路径经过市场验证,下一代产品开发及商业化正以加速度推进,展现出无限潜力的未来图景。黑芝麻智能曾表示,将继续致力于开发以卓越性能引领行业的车规级SoC及IP核。备受期待的下一代SoC华山A2000目前正在紧锣密鼓地开发中,预计于2024年面市。同时,公司也在积极扩大在车规级芯片领域的能力,包括进一步开发和商业化武当系列跨域SoC。目前,武当C1200 SoC已向潜在客户提供原型,并正与知名汽车OEM深入洽谈合作,预期于2024年实现C1200的收入,并目标在2025年前实现量产。 展望未来,根据弗若斯特沙利文的数据,全球车规级SoC市场预计将从2023年的人民币579亿元增长至2028年的人民币2,053亿元,期间复合年增长率为28.8%。中国ADAS应用(L1及L2级自动驾驶)的SoC市场规模在2023年达到人民币141亿元。在技术储备上,黑芝麻智能的L2、L2+级产品已实现商业化成熟,L3技术储备雄厚,能有效满足市场前沿需求。因此,随着自动驾驶技术的不断发展和商业化应用的深入推进,黑芝麻智能有望率先受益于市场机遇,在未来继续保持高速增长态势,并进一步扩大其在自动驾驶芯片市场的份额。 第三部分 资本市场催化剂不断 从资本市场的视角来看,黑芝麻智能无疑占据了话题中心,享有较高的市场关注。 作为自动驾驶
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领域的先行者,公司摘得"自动驾驶
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第一股"的桂冠,是高度稀缺的自动驾驶芯片标的。此外,黑芝麻智能的硬科技和专精特新的属性亦十分突出,科技稀缺性进一步凸显。在下半年的港股新股中,其独特性脱颖而出。 另外,豪华的股东阵容为其市场关注度再提升。它的股东包括小米长江产业基金、北极光创投、上汽集团、招商局集团、腾讯、博世集团、蔚来资本、吉利控股、海松资本、武岳峰资本、中银投资等。如此多元化的股东背景,不仅为公司注入了丰富的资源与广泛的行业视野,更是建起了强大的战略协同效应。 具体而言,汽车制造商如上汽集团、吉利控股等,以其深厚的行业经验与渠道网络,为黑芝麻智能提供了宝贵的市场洞察与接入路径,促进了双方在汽车智能化领域的深度合作与产品落地,加速了公司产品的市场渗透。而腾讯、博世集团等科技公司,则以其卓越的技术研发实力与创新能力,为黑芝麻智能带来了前沿的技术支持与广阔的合作机遇,共同推动了自动驾驶技术的边界拓展。投资机构作为市场的敏锐观察者,凭借其深厚的行业理解与丰富的资源调度能力,与其他股东携手并进,助力黑芝麻智能向更高层次迈进,进一步巩固了其在汽车芯片领域的领军地位。这些战略合作不仅为黑芝麻智能带来了资源的整合,也为公司未来的发展提供了坚实的支撑。 展望未来市场,我们不难发现,自动驾驶领域在下半年将频繁迎来各类催化剂,市场表现因此备受期待。6月,萝卜快跑引发了市场的广泛关注。紧接着,北京市经济和信息化局发布了《北京市自动驾驶汽车条例(征求意见稿)》,该条例在产业创新方面提出了一系列具体规定,涉及创新研发、产业链发展、测试评价、认证能力建设、标准制定和数据利用等。7月,上海正式发放了无驾驶人智能网联汽车示范应用许可;同月,特斯拉也被纳入江苏地方政府和上海国企的采购目录,预计将进一步推动国内自动驾驶技术的发展。8月,黑芝麻智能作为自动驾驶
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的领军企业即将登陆资本市场,标志着该公司将迈入成长的新阶段。 从萝卜快跑的热潮到黑芝麻智能的上市,我们见证了自动驾驶技术与自动驾驶
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行业的发展势头强劲。未来,这一领域的发展蓝图将如何展开,值得我们共同期待与见证。
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格隆汇
08-01 09:02
英伟达绝地反弹 顶级分析师力荐入场机会
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,这是近两年来表现最差的月份,主要由于
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销售疲软。 投资者对过去六个月该股的惊人涨幅心存担忧,因担心包括微软(MSFT)、Meta平台(META)和亚马逊(AMZN)在内的主要客户会放缓资本支出计划,试图从数十亿的AI投资中获得回报。 (图片来源:X) 此外,还有人担心Nvidia的销售出现“空气口袋”现象,即客户推迟购买其旧款H100芯片,等待年内推出的新款Blackwell GPU。 供应链问题和竞争加剧,特别是来自AMD(先进微设备)及其新推出的MI300X系列GPU的竞争,也对市场情绪产生了影响。 然而,摩根士丹利分析师约瑟夫·摩尔(Joseph Moore)及其团队表示,近期股票回调“提供了一个良好的入场点”,并将该股票列入了投资银行的顶级推荐名单。 该银行维持了144美元的目标价格以及超配评级不变,尽管该公司第二季度财报将于8月底发布。摩尔和他的团队认为,市场对一些超大规模客户的支出评论采取了“非常悲观的看法”,但他们指出,“客户明确希望继续投入资源来开发多模态生成型AI”。 AMD的乐观前景 AMD昨晚发布的第二季度财报超出预期,同时公布了对未来的乐观展望,似乎支持了这一观点。 (图片来源:finance.yahoo ) AMD的MI系列芯片在截至6月的三个月内销售首次突破10亿美元,并将AI GPU的全年销售预测上调了5亿美元,达到45亿美元,尽管供应链背景依然受限。 AMD首席执行官丽莎·苏(Lisa Su)在周二晚间的电话会议上告诉投资者:“我们继续看到在下半年增加供应的前景。我们将继续同时关注供应和需求机会,这实际上加速了我们客户的整体采纳。” 摩根士丹利的摩尔还提到Nvidia H系列
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以及新推出的Blackwell产品的强劲需求前景。 新的Blackwell GPU架构以非洲裔美国数学家大卫·哈罗德·布莱克韦尔(David Harold Blackwell)的名字命名,其在执行AI任务时速度是Nvidia当前Hopper芯片的两倍以上,同时能耗更低,提供了更多定制灵活性。 Nvidia主导了市场份额 Nvidia在5月份告诉投资者,其第二季度收入预计将达到约280亿美元,误差范围为2%,尽管表示Blackwell处理器和软件系统要到2024年下半年才会开始发货。 摩根士丹利团队表示:“随着需求从Hopper转向Blackwell,可见度实际上会提高,因为限制将转回到硅芯片上。H100的交货期很短,但H200的交货期已经很长,而Blackwell的交货期预计会更长。” 摩根士丹利还看到证据表明,在试用竞争对手产品后,客户重新回到Nvidia的产品中,暗示其主导市场地位可能会持续到明年。 摩尔和他的团队表示:“这是一个庞大的市场,不会被单一的Nvidia卡片所满足,但我们听到许多投资了定制硅片或其他替代方案的客户回到Nvidia以寻求更多的增长。”
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Heidi
07-31 22:50
AI时代的下一个“光模块”
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点指向了冷却设备。 算力离不开它,如同
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、光模块、交换机一样。随着技术层层迭代,散热技术的产业生态一直在演进。 下一个“光模块”的机会,或许将发生于此。 01 今年3月,英伟达推出的B100 GPU芯片宣布将采用液冷散热技术,在A股市场掀起了一波不小的热潮。那段时间,Wind液冷服务器指数从底部经历一波反弹。 之所以反应热烈,英伟达从B100开始,未来所有产品的散热技术都将从风冷转至液冷,这意味着AI服务器需求同样将拉动液冷散热需求,有望迎来一波爆发式增长。 而国内数据中心运营商从去年已经开始加快智算中心建设,落地完善国产AI生态,华为、浪潮信息、超聚三等厂商相继推出液冷解决方案。整个国内市场规模去年增长了52.6%,2028年有望达到102亿美元。 其实,与
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、光模块的迭代规律类似,未来的AI时代,基础设施必然要满足高速、高效、高度互联的要求,硬件升级之路历经从“用不起”到成为“刚需”,散热也是从自然风冷、空调风扇,散热片,继而再到液冷。 为什么液冷散热一定会成为“标配”呢? 其中好几个外部条件目前已经具备。 众所周知,当电子设备温度过高时,工作性能会大幅度衰减。当芯片的工作温度靠近70-80℃ 时,温度每升高10℃,芯片的性能会降低约50%,有超过55%的电子设备失效形式都是温度过高引起的。 未来,高性能算力的芯片功耗甚至将加速上升。根据《数据中心服务器功耗模型研究进展》,通用服务器内CPU、内存、存储等器件功耗占比为32%、14%、5%。Intel2024年预期推出的Granit e Rapids CPU预期功耗预期更高。2024年英伟达推出的B200GPU,功耗达到1000W,已经突破了风冷的散热极限。 降低能耗的关键就是要提高散热效率。 PUE是评价数据中心能源效率的核心指标(数据中心总能耗/IT设备能耗),数值越接近1,表示数据中心能效越高。如果无法大量升级IT设备效率时,另一种途径就是提高散热系统的效率,简单理解就是让空调更省电。 我国数据中心的能耗水平还有待降低,根据《中国数据中心产业(宁夏)发展白皮书(2022年)》,2021年全国IDC平均PUE为1.49。在国内“双碳”和“东数西算”双重政策要求下,全国新建大型、超大型数据中心平均PUE降到1.3以下,集群内PUE要求东部≤1.25、西部≤1.2,先进示范工程≤1.15。 对比之下,全液冷的节能优势非常明显。据数智前线,要实现1000kW散热,如果完全使用传统风冷空调,需消耗约500kW电能;而全液冷散热则仅需消耗约30kW电能。由此可知,全液冷相较风冷节能高达90%以上,液冷占比越高,则节能收益越明显。 数据中心的生命周期成本里包括了前期投资以及日常的运营维护成本,其中最大的变动项目就是电费支出。当数据中心上架率提高时,电费支出这一项在日常运营成本中的占比便会大幅提升。 现在初期项目建设就要考虑降低PUE,又要在成本上增加一笔,而规模应用的前提条件是,升级温控系统能让后期电费支出节省下来,进而优化生命周期成本。 下游不同主体的运营商都在加速推进液冷技术的运用,比如三大电信运营商这样规划:2025年以后要开展规模应用,50%以上数据中心项目应用液冷技术。目前液冷带来的技术便利,足以替代风冷成为主流技术应用。 所以,采用更加节能、效率较高的散热技术,降低能耗水平是这轮数据中心投资建设的一大趋势。 数据中心温控系统的参与者大致分为两类,一种原本是服务器厂商或者数据中心的直接建设方,但是有一定的液冷解决方案的能力,比如做液冷服务器的浪潮信息、曙光数创,以及IDC厂商润泽科技和数据港; 另一种是专门打造温控系统的技术提供商,其中所涉及的领域又有层次差别,一类是靠近服务器芯片内侧,提供冷板组件、快速接头等零部件的供应商,比如飞荣达、领益制造等; 另一类是在服务器、机柜侧、甚至整个机房都能够提供全链条液冷方案的技术供应商,像英维克、高澜股份、以及和英伟达有深度合作的维谛技术。 从服务器厂商销售量看,2023年国内市场占比前三厂商是浪潮信息、超聚变和宁畅,占据七成以上市场份额。根据机构测算,2025年当AI服务器出货量超过140万台,且基本为液冷服务器时,市场规模将超过1600亿,对应增长超过8倍! 02 随着近期iOS 18.1 Beta版本上线,苹果的Apple Intelligence也终于和大家见面,能够体验到苹果AI的部分功能,包括焕然一新的Siri,背后由Open AI在内多个大模型提供性能支撑。 相比于数据中心,未来端侧AI设备的散热要求更加精细,跟着芯片一同迭代。 当智能设备集成度、工作速度提升,电子设备朝着小型化发展、元件密度增大、电源续航能力提高,电子设备系统功耗增加,单位体积产生的热量持续上升。 消费电子产品的散热方式一般分为两种,笔记本、台式电脑因为性能较高且内部空间大,需要主动散热;而像手机、平板这种移动设备体积小,便携性高,多采用被动散热。 在智能手机的硬件升级过程中,散热材料就经历了三个阶段的迭代。 第一个阶段—石墨散热膜。手机散热部件最早可以追溯到2010年的iPhone 4,采用A4芯片的iPhone 4在玻璃背盖、不锈钢中板、L 型主板屏蔽罩上都粘贴了大块石墨散热膜,这也是第一次在智能手机上大面积使用。 石墨的横向热传导能力极高,且具有轻、薄的特点,非常适合于均摊芯片工作时产生的局部热量。2011年8月,经过小米初代手机的宣传,石墨散热膜就此成为手机散热的主流导热材料,直至2016年被热管散热所替代。 热管散热也叫“液冷散热”,原理是利用金属铜优秀的导热性和铜管中液体的冷凝转换导出手机中的热量,突出优势在于使用寿命长和布置灵活,显著提升了散热效果,得到了三星的青睐,从2016年的Galaxy 7开始,直到去年的Galaxy 23都在使用热管散热技术。 从4G进入5G时代,手机数据传输速率、射频模组都有着巨大提升,无线充电、NFC等功能也逐渐成为标配,对手机散热提出了新的要求,VC(均热板)脱颖而出成为主流方案。 均热板散热原理与热管相似,但区别在于传导方式可以覆盖更多热源区域,实现整体散热,并且VC 均热板更加轻薄,更加符合目前手机轻薄化、空间利用最大化的发展趋势。 Vivo和华为均热板示意图 目前除了以均热板散热为主,智能手机还使用散热膜辅助。最流行的材料便是石墨烯,拥有比铜更好的导电性,以及超过钢100的强度,能够快速扩散热量,很适用于现在的折叠屏手机,解决因为折叠展开导致的散热不均。 据Market Watch统计,全球热管市场规模在2022年达到了30亿美元;全球均热板市场规模大约为46亿元人民币。 在散热材料上,国内中石科技做了16年,是通信/消费类电子主流导热材料供应商,去年导热材料实现营收11.7亿元,占公司总营收93%。 根据资料,2021年中国导热材料市场,国内厂商中领先的中石科技/飞荣达市占率达到了7.2%/7.1%,大部分份额被外资占据,有较大的提升空间。 能够提供完整散热产品的供应商包括领益智造。上半年业绩和利润虽然出现了大幅下滑,但新业务收入规模有所提升。公司正积极切入与AI有关的终端硬件制造,包括手机、服务器、机器人等领域,公司的散热产品覆盖了全产业链,去年下半年已经和客户共同开发了环路VC等散热产品,并且实现量产。 今年2月,公司还发了可转债募集2.66亿资金,用于碳纤维及散热精密件研发生产。 值得一提的是,近期苹果高层访华,领益智造是他们考察的供应商之一。领益作为苹果核心供应商之一,为苹果提供几千种模组件和零部件,涉及多款产品。 苹果AI生态的扩张,领益在供应链中的地位或将得到提升。 对于在果链中规模、利润分配更具优势的企业而言,换机潮一旦爆发,在预期推动和利润循环的正向循环之中,二十倍的估值可能远非上限。 过去一年的AI浪潮里,英伟达、台积电、工业富联们都诠释了这一点。 03 AI的星辰大海,实际上是靠能源、芯片共同堆叠的大基建工程。 先进算力有多耗电,用8000张H100训练100天,需要消耗2600万度电,这意味着三峡一天的发电量,或上海一天用电量的5%。 一万张卡尤甚,科技巨头或许并未满足,要训练出一个真正意义的AGI,门槛可能要跨越十万张卡。但并行运算的GPU集群的管理难度实际上要更高,一张卡坏了之后,剩余卡的处理速度也会慢下来。 降低能耗,将成为本轮AI投资不可或缺的一个方向。(全文完)
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格隆汇
07-31 20:44
MI300X力压英伟达,第二季利润倍数增长,AMD股价将涨超30%?
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色的第二季业绩,营收和净利润大增,明星
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MI300X增长强劲,有望力压英伟达,市场纷纷看好AMD股价或将继续涨超30%。 北京时间7月31日凌晨,AMD(AMD.US)公布了令市场满意的2024年第二季财报,公司股价随之大涨。 营收和净利润大增,数据中心贡献显著 财报显示,AMD第二季总营收为58.35亿美元,同比增长9%,环比增长7%。高于去年同期和分析师预期;第二季净利润为2.65亿美元,与去年同期的2700万美元相比,大幅增长了881%,而与上一季度的1.23亿美元相比,也增长了115%;每股收益为0.16美元,同比和环比分别增长了700%和129%。此外,调整后的每股收益也增长了19%,至69美分,也高于市场预期。 AMD的数据中心业务,尤其是其新人工智能芯片MI300X,在本次业绩中发挥了关键作用。财报显示,二季度数据中心业务实现收入创纪录新高至28亿美元,同比增长115%,环比增长21%。 公司董事长兼CEO苏姿丰在财报中强调了AI对当前和未来增长的突出贡献。此外,公司CFO Jean Hu也表示,数据中心和客户端部门的强劲增长是公司二季度营收高于指引区间中点的关键。 展望三季度,AMD预计三季度营收为为64亿至70亿美元,将同比增长约16%、环比增长约15%。预计三季度非GAAP毛利率为53.5%,而分析师预期为53.8%。 MI300X GPU力压英伟达 AMD在本次电话会议中预计,数据中心MI300X GPU在2024年的销售额为45亿美元,并承诺每年都会推出新款AI处理器/芯片。 值得一提的是,AMD的MI300X芯片与英伟达H100的参数相比,有1.3倍甚至2倍的数据提升,被市场认为是H100的最大竞敌。MI300X的客户包括了微软、甲骨文、HPE、戴尔、联想和SuperMicro等知名科技公司。 对于
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市场的争夺,苏姿丰曾表示:“英伟达现在占有大量市场,但是我们可以在这个市场分一杯羹。” 分析师建议强烈买入AMD股票? 受本次出色业绩推动,AMD股价一度大涨近8%,至138.44美元,市值达到2237.63亿美元。对于AMD股价的未来走势,分析师纷纷看涨。 知名投资者、CNBC Mad Money 的主持人吉姆·克莱默表示,“AMD的业绩让他对AMD的未来充满信心。” 据TradingView调查的43为分析师结果显示,未来一年,分析师对AMD股价维持“强烈买入”评级,平均目标价为189.55美元,这意味着按当前价格计算,AMD股价还需继续上涨36.92%。 原文链接
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投资慧眼
07-31 17:19
华尔街焦虑蔓延?AI、科技股溃不成军,英伟达又崩了
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寻找英伟达GPU的替代品。 要知道,在
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领域,挑战英伟达的竞争对手可不止谷歌一个。 AMD最新财报显示,其二季度业绩表现十分强劲。 其中,数据中心业务增速惊人,
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季度收入超10亿大关。 与英伟达H100竞争的AMD MI300芯片,在单季度内就实现了超过10亿美元的销售额。 财报会上,CEO苏姿丰还透露,微软对MI300芯片的使用量增加,以作为GPT-4 Turbo的算力支撑,并支撑微软的word、teams等多个Copilot服务。 不过对于整个AI领域的表现,瑞讯银行高级分析师Ipek Ozkardeskaya表示,如果企业不能证实AI对其收入的积极影响,那么强劲的业绩可能不会像前几个季度那样激发人们的热情。
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格隆汇
07-31 11:27
英伟达Blackwell高耗能推动散热需求,液冷已经从“选配”到“必配”
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方案,以维谛技术为主力CDU供应商。在
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架构升级的大趋势下,高算力与高功耗相匹配,液冷已经从“选配”到“必配”,相关公司有望在液冷趋势下快速放量。 国信证券分析称,随着芯片功率提升、单机柜密度提升,液冷成为AIDC时代的必选散热技术。在长期解耦交付发展趋势下,具备系统级理解能力的专业温控厂商有望更为受益行业发展趋势,同时部分与芯片方案具有绑定关系的厂商竞争优势更为明显,重点推荐英维克,推荐关注申菱环境等。 国泰君安认为,液冷散热效率天然优于风冷且能够应对高密数据中心散热需求,在提高能效的同时能够降低成本。冷板式液冷技术最成熟,市占率相对较高;浸没式液冷成本相对昂贵但散热效率及可靠性更高,可满足更高PUE要求;喷淋式液冷则仍处起步阶段并无规模应用。目前我国液冷数据中心发展迅速,市场规模由2019年的36.9亿元增长至2022年的100.5亿元,主要下游客户为泛互联网、泛政府及电信行业等,行业处快速发展期且业内厂商竞争较为激烈。近年来国家及地方政府陆续出台PUE管理要求以推动“双碳”目标实现,有望推动液冷技术的加速普及。
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金融界
07-31 08:56
苹果使用谷歌芯片训练AI模型,英伟达危已?
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为意外,毕竟英伟达才是世界上最受欢迎的
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厂商! 那么问题来了,英伟达会被苹果等科技巨头抛弃吗? 首先,这家 iPhone 制造商表示,为了训练其 AI 模型,它使用了两种谷歌张量处理单元 (TPU),它们被组织在大型芯片集群中。 为了构建可在 iPhone 和其他设备上运行的 AI 模型,Apple 使用了 2,048 个 TPUv5p 芯片。对于其服务器 AI 模型,Apple 部署了 8,192 个 TPUv4 处理器。 Nvidia 并不设计 TPU,而是专注于广泛用于 AI 的所谓图形处理单元 (GPU)。 与将芯片和系统作为独立产品销售的 Nvidia 不同,谷歌通过其 Google Cloud Platform 销售 TPU 访问权限。有意购买访问权限的客户必须通过 Google 的云平台构建软件才能使用这些芯片。 GPU和TPU是两种不同类型的处理器,它们在设计和用途上有着明显的区别。 GPU适用于通用计算任务,具有并行计算能力和大规模程序缓存。 而TPU专注于机器学习加速,通过专门的硬件结构和优化算法提高机器学习任务的效率。 谷歌TPU是该公司为机器学习定制的专用芯片(ASIC),第一代发布于 2016 年,成为了 AlphaGo 背后的算力。与 GPU 相比,TPU采用低精度计算,在几乎不影响深度学习处理效果的前提下大幅降低了功耗、加快运算速度。 目前,谷歌通过Google Cloud Platform 销售 TPU 访问权限,并不单独售卖。 由此来看,相比GPU,TPU太专用了。 但是,由于英伟达的GPU极其昂贵,多家科技巨头都在尝试自研芯片,如亚马逊推出了Trainium 2人工智能芯片、微软宣布了其首款人工智能芯片Maia 100、Meta推出了自研
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Artemis… 这些芯片并不会直接和英伟达的GPU竞争,但犹如谷歌的TPU一样,通过云服务提供AI算力,一定程度上分流了英伟达的客户。 目前,AI需求还处于爆发阶段,英伟达的GPU在性能上遥遥领先,科技巨头的芯片无法媲美,但未来,科技巨头已经撕开了英伟达帝国的一道裂缝! $苹果(AAPL)$ $谷歌(GOOG)$ $英伟达(NVDA)$
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老虎证券
07-30 19:40
龙虎榜 | 时空大数据引爆!低位挖掘、山东帮齐买航宇微,宁波桑田路狂抛金龙汽车
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测绘技术的研制与生产。公司自研的玉龙(
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,可以实现12tops的算力。 飞利信(时空大数据概念) 消息面上,自然资源部于7月29日发布的《关于加强智能网联汽车有关测绘地理信息安全管理的通知》。该通知不仅鼓励地理信息安全应用的探索,还支持智能网联汽车地理信息数据的众源采集和实时更新技术研发,为高级别自动驾驶提供必要的地理信息服务和测试支持。 华鑫证券的研报指出,时空大数据是一种治理基础扎实、价值极高的公共数据资源。自然资源部近期密集出台的政策,正在加速推动时空大数据要素价值的释放,这预示着相关企业可能迎来重大发展机遇。 中通客车(智能驾驶++车联网) 消息面上,中通客车7月29日晚间发布公告称,公司股票于2024年7月25日、26日、29日连续三个交易日收盘价格涨幅累计偏离大盘值超过20%,根据《深圳证券交易所股票交易规则》的相关规定,属于股票交易异常波动。 1、公司智能驾驶客车已实现开放道路场景跑车测试,并达到智能驾驶L4级水平。 2、2022年公司年报,公司开发了U-Link智慧车联网平台。 机构重点交易个股: 华铭智能:下跌5.38%,当日成交额为6.41亿元,换手率为40.44%,成交量55.21万手,成交额6.41亿元。龙虎榜数据显示,机构合计净买入1518.38万元。 中信海直:2连板涨停,全天换手率19.01%,成交额23.61亿元,振幅6.81%。龙虎榜数据显示,机构净买入1415.90万元,深股通净卖出2641.14万元,营业部席位合计净买入3559.97万元。 超越科技:下跌8.51%,全天换手率56.01%,成交额3.78亿元,振幅24.74%。龙虎榜数据显示,机构净买入395.15万元,营业部席位合计净卖出968.87万元。 江铃汽车:涨停,全天换手率10.56%,成交额14.98亿元,振幅13.71%。龙虎榜数据显示,机构净卖出5260.77万元,深股通净卖出1486.45万元,营业部席位合计净买入1.08亿元。 中通客车:上涨1.79%,全天换手率31.30%,成交额23.10亿元,振幅14.50%。龙虎榜数据显示,机构净卖出2523.37万元,深股通净卖出2199.34万元,营业部席位合计净卖出413.83万元。 我爱我家:涨停,全天换手率21.68%,成交额12.50亿元,振幅11.76%。龙虎榜数据显示,机构净卖出2523.31万元,深股通净买入2547.50万元,营业部席位合计净买入3633.70万元。 在龙虎榜中,涉及沪股通专用席位的个股有4只,金龙汽车的沪股通专用席位净买入额最大,净买入1925.73万元。 龙虎榜中,涉及深股通专用席位的个股有9只,我爱我家的深股通专用席位净卖出额最大,净买入3342.25万元。 游资操作动向: 低位挖掘:净买入航宇微、国中水务、安乃达,分别为2806万元、1254万元、1230万元 上塘路:净买入亚通股份、锦江在线、启明信息,分别为3018万元、2698万元、2352万元;净卖出林海股份2246万元 呼家楼:净买入中信海直6181万元 山东帮:净买入航宇微1298万元 方新侠:净买入上海贝岭、启明信息,分别为4421万元、1815万元;净卖出中通客车3709万元 东北猛男:净买入中信海直2461万元 北京中关村:净买入中通客车2096万元 宁波桑田路:净买入启明信息、科力装备、我爱我家,分别为2599万元、1972万元、1475万元;净卖出金龙汽车9393万元 温州帮:净卖出乔峰智能1179万元
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格隆汇
07-30 18:11
ETF盘后资讯|台积电超急订单激增,半导体复苏态势向好!果链龙头领益智造大涨近5%,电子ETF(515260)盘中涨逾1%
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囤积芯片。台积电观察到客户对高端手机和
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的需求大幅增加,晶圆厂3nm和5nm工厂的利用率将在2024年下半年继续提高。 天风证券指出,全年来看,手机、PC出货量预期同比增长,AI带来的端侧换机潮和云端算力建设都将推动半导体进入新一轮周期。 ②消费电子方面,苹果公司计划本周将提前发布iOS 18.1/iPadOS 18.1 Beta版,并向开发者开放Apple Intelligence功能以进行早期测试。 德邦证券认为,苹果AI进入Beta版本的进度超过此前预期,意味着苹果将有更多时间同开发者一起测试AI功能,后续正式版有望给消费者带来更加完善的AI体验。苹果AI手机有望持续刺激用户换机需求,iPhone销量在未来2-3年有望维持高位,SoC/存储/散热/电池/快充/结构件等硬件环节有望持续受益于苹果AI创新,建议持续关注苹果产业链投资机遇。
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金融界
07-29 20:26
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