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相爱相杀！马斯克边“吞噬”边挑战英伟达：特斯拉目标自研超级计算机

到展示。马斯克表示当前无比英伟达更优的AI芯片，同时也在努力将公司的汽车变为自动驾驶车辆，并开发特斯拉机器人Optimus。 xAI联合创始人兼研究科学家Christian Szegedy曾在Google工作，他在与英伟达数据科学家Bojan Tunguz的炉边谈话中发表了讲话。xAI的另一位联合创始人兼研究工程师、OpenAI和Google的资深人士Igor Babuschkin概述了马斯克的初创公司如何使用英伟达GPU来帮助“加速其Grok模型的训练和推理”。在英伟达周一宣布推出Blackwell AI芯片的新闻稿中，马斯克表示：“目前没有什么比英伟达硬件更好的AI芯片了。” 马斯克花了数年时间开发人工智能软件，将其汽车变成自动驾驶汽车。该公司目前还在开发特斯拉机器人(Tesla Bot)或人形机器人擎天柱(Optimus)。特斯拉构筑AI/机器人形象马斯克视角独特马斯克在社交媒体上表示特斯拉本质是一家AI/机器人公司。2021年8月的AI日演讲中首次提出建造Dojo超级计算机的计划，该计算机将处理和训练AI模型。据前特斯拉AI工程师泄露，Tesla AI集群已准备上线，使用了大量的Nvidia H100芯片。虽然特斯拉的绝大多数收入来自其汽车业务，但马斯克经常鼓励股东以不同的方式思考它。1月份，他在X上的一篇帖子中表示， “特斯拉是一家人工智能/机器人公司，而在许多人看来就像一家汽车公司。” 特斯拉在2021年8月的人工智能日演讲中首次讨论了建造“Dojo超级计算机”的计划。Dojo的目标是利用Tesla车辆捕获的大量视频和数据来处理和训练AI模型。英伟达是其人工智能工作的核心。去年8月，前特斯拉AI工程师Tim Zaman 在 X 上发帖称，使用10000个Nvidia H100芯片构建的Tesla AI集群已准备好上线。特斯拉AI支出巨大马斯克称赌注数十亿马斯克透露Dojo超级计算机的建造成本为5亿美元，但今年在英伟达硬件上的投入将更多。在财报电话会议上，他还透露特斯拉正走在双轨道上，一边追求英伟达技术，一边构建Dojo，但Dojo的成功并非确定无疑。马斯克在一月份在X上发帖称，虽然Dojo超级计算机的建造成本为5亿美元，但“特斯拉今年在英伟达硬件上的支出将超过这一数字。” 他补充道：“目前，在人工智能领域保持竞争力的赌注至少达到数十亿美元。” 在特斯拉1月份的第四季度财报电话会议上，一位分析师要求特斯拉高管提供 Dojo的最新情况，以及该公司是否拥有“系统训练所需的足够 Nvidia GPU 供应”。马斯克表示，特斯拉正在“追求英伟达和Dojo的双重道路”，这似乎暗示特斯拉正在不使用英伟达的技术来构建 Dojo，而是在其它地方使用它。马斯克将 Dojo描述为“一个值得尝试的远距离尝试，因为回报可能非常高。但这并不是一个高概率的事情。” 英伟达与特斯拉：既是合作伙伴又是竞争对手尽管英伟达与特斯拉关系紧密，马斯克曾批评英伟达有垄断行为。然而，黄仁勋回应称，由于马斯克和OpenAI的需求，他们从2012年开始开发AI超级计算机DGX系统，这项长达五年的努力最终成就了今天的成果。甲骨文创始人Larry Ellison是马斯克的密友、前特斯拉董事会成员和 X 的投资者，他在去年12月的公司财报电话会议上表示，xAI已通过甲骨文获得了英伟达GPU来创建Grok的第一个版本，但甲骨文无法做到这一点以满足马斯克的要求。 “天哪，他们想要的GPU比我们给他们的GPU多得多吗？”Ellison说。“我们给了他们很多，但他们想要更多，我们正在为他们提供更多。” 尽管马斯克和黄仁勋有着长期的联系，而且现在合作的业务比以往任何时候都多，但这种关系并不总是显得友好。去年6月，马斯克甚至称英伟达具有垄断性，以回应X上的一篇帖子，该帖子指责英伟达因供应短缺而“抬高价格”。马斯克写道，有竞争力的芯片正在开发中，“英伟达不会永远垄断大规模训练和推理。” （来源：X）此言未能激怒黄仁勋。几个月后，黄仁勋在《纽约时报》的DealBook 峰会上发表讲话时，将2012年开始开发英伟达首台人工智能超级计算机DGX系统的决定归功于马斯克和 OpenAI。黄仁勋说，英伟达花了大约五年的时间来完善和交付这台超级计算机，他亲自将其交付给马斯克供OpenAI使用。

Sissi03-22 06:48

美股异动｜美光科技大涨18%创新高市值超1220亿美元 Q2营收同比大增超57%

(HBM)新品HBM3E将供给英伟达的AI芯片H200 Tensor Core GPU，第二财季是HBM3E首次录得营收的一个季度，整个2024自然年，HBM3E已无货供应，公司大部分2025年可供应的HBM3E都已分配给排到2025年的订单。美光预计，第三财季营收指引范围在64亿至68亿美元，同比增长近71%到81.3%，好于分析师预期的59.9亿美元。

格隆汇03-21 21:41

美光开始赚钱了

新品HBM3E中获得收入，供给英伟达的AI芯片H200 Tensor Core GPU。作为英伟达算力链的重要参与者，股价目前同样处于历史新高区域。 HBM正逐渐成为存储行业巨头实现业绩反转的舵手。最先实现反转的是SK海力士，去年公司三季度依然保持亏损，但其核心业务——DRAM已经扭亏为盈，连公司自己在财报里都感到有点不可思议：去年第一季度由盈转亏的DRAM仅在两个季度后扭亏为盈。 SK海力士解释，主要是高性能存储芯片的市场需求增加，比如面向AI的代表性存储器HBM3、高容量DDR5 DRAM和高性能移动DRAM等主力产品销售情况出色，公司业绩在第一季度与上季度相比营业收入增长24%，营业损失减少38%。目前AI带来的热潮还远没有停下来的意思，而HBM更是供不应求。美光公司已经开始大规模生产并从HBM3E产品中获得收入，客户反馈显示，与竞争对手的解决方案相比，HBM3E产品的功耗降低了30%。今年HBM产能已销售一空、2025年绝大多数产能已被预订。美光预计，整个2024财年，HBM产品将带来“数亿美元”的收入，并且从第三财季开始，HBM收入将对DRAM和整体毛利率产生积极影响。 02 从周期角度来看，上一轮存储芯片大概在2021年2-3季度见顶回落，经历了两年左右的下行周期，DRAM和NAND的现货价格从去年9月以来触底回升，从去年10月到今年2月，部分现货价格反弹幅度达到20%以上。美光财报中也提及到价格复苏的趋势，尽管平均出货量依旧受到PC、手机、常规数据中心拖累，但平均售价环比已经积累了十几个点以上的提升。由于大多数终端市场的需求复苏，美光预期2024年DRAM、NAND产业供给都将低于需求。在整个2024年，DRAM和NAND的价格将进一步上涨。去年下行周期还没结束前，几大存储巨头被动减产，调整开支计划。比如美光2023年的资本开支同比减少42%，并宣布进一步减产30%至2024年。所以减产后续将会对行业的供需进行影响；另一方面，随着各个应用市场逐渐复苏，进一步增加对芯片库存的消耗。去年四季度，全球智能手机出货量同比增长8%，PC出货量同比增3%，更何况这些应用场景今年都有AI的加持，自然需要容量更大的内存芯片。供给、需求、库存、价格等方面预示着，存储芯片周期或即将开启上升周期了。 AI除了激活某类特定内存芯片的需求，实际上也有作用于整个芯片供需的外溢作用。AI服务器不断增长的需求推动了HBM、DDR5和固态硬盘的增长，同时挤占了DRAM的供给，使得对其他应用场景里供应能力相对下滑，这对所有内存和存储终端市场的定价都产生了影响。比较早的信号发生在去年12月7日，西部数据向客户发出涨价通知信，强调未来几季NAND芯片产品价格将呈现周期性上涨，预期累计涨幅高达55%。 03 虽然下游需求已经露出了复苏迹象，美光依然保持谨慎，资本开支在2023年的基础上（70亿美元）仅增加了5-10亿。同时对第三财季给了业绩预期，在Q2基础上给了投资者很大的信心，并预计2025财年的收入将创历史新高。可以看出，美光对于下游需求复苏和周期节奏是比较有把握的。业绩和估值的高度，最后还是要看回周期和下游需求。周期轮动，把上个周期亏掉的钱赚回来；隶属于DRAM的HBM需求尤其强劲，与英伟达AI GPU绑定的HBM需求已经在美光目前的股价上验证过了。而一旦下游某个需求超预期复苏，芯片价格还有可能加速上涨。 HBM对于这轮周期是锦上添花，美光说今年把能卖的HBM已经卖完了，盈利上限，或许最终取决于这轮周期复苏的力度。如果一个公司盈利在早期上修通道，用静态估值的理由去空是非常危险的，有可能最后出现的情况是，越涨越便宜。（全文完）

格隆汇03-21 18:44

AI热浪席卷结局会“一地鸡毛”吗？盘前大涨近18% 美光业绩“炸裂”华尔街

Mehrotra表示，该公司可能成为AI芯片需求的最大受益者之一。美光及其竞争对手正在摆脱存储芯片行业因个人电脑和智能手机需求疲软而遭受的最严重的衰退之一。然而，高管们对未来持乐观态度，因为AI设备市场的蓬勃发展，有助于芯片制造商恢复增长和盈利。周四(3月21日)盘前交易中，美光科技上升近18%至113.30美元。如果升幅保持不变，其股价将创下自2011年12月22日以来的最大升幅，并创下有记录以来的最高水平。 Mehrotra向投资者承诺，2024年该行业将出现反弹，并在2025年达到创纪录的销售水平。然而，美光科技需要制造足够的超快内存，与英伟达的芯片配合使用，帮助数据中心运营商开发AI软件。截至2月29日的第二季，美光科技的收入增长了58%，达到58.2亿美元；每股收益为42美分。相比之下，预计销售额为53.5亿美元，预计每股亏损24美分。 Mehrotra在与分析师的电话会议上表示：“美光科技已经恢复盈利，并比预期提前一个季度实现了正营业利润率。” （来源：彭博社）

marsh03-21 17:53

美联储唱“鸽”，亚太股市起舞，A股却一身“反骨”！

mi概念股”莫属。环球市场来看，近来AI、芯片等概念成为引领市场主线。一轮轰轰烈烈的人工智能潮正引爆资本市场新故事。继英伟达“地表最强芯片”的问世，OpenAI、谷歌等科技公司AI产品的疯狂进化，全球正迎接一个新时代的到来。再回过头来看，全球紧盯的美联储。昨天，美联储开会说，3月继续按兵不动，将利率依然保持在22年来最高点；但利率已经到头，2024年可能会降息三次。此外，美联储还将2025年末的利率区间从3.50-3.75%上调至3.75-4.00%。关于美国经济，美联储将今年增长预期上调0.7个百分点至2.1%，将2025年经济增长预期上调0.2个百分点至2%。鲍威尔会上说，政策利率可能已达到峰值，在今年某个时候开始放松货币政策是合适的。另外，美联储即将就放慢资产负债表缩减步伐做出决定。总的来说，整场会议几乎没有任何鹰派言论。眼下，市场在讨论美联储会在何时开始首次降息。华尔街的分析师们认为，鲍威尔的讲话是一个信号。投行杰富瑞经济学家Thomas Simons在一份报告中表示，鲍威尔的言论可能推动了减码缩表的开始。 “我们一直认为QT的放缓将在6月或7月开始，但这份指引表明，声明可能会更早宣布，可能是在5月1日的下一次会议上。” 高盛指出，美联储释出不会将降息推迟太久的讯号，并目标于6月进行首次减息。该行预料，美联储将于6月、9月及12月减息，累计全年减息三次，又指美联储将会慢慢上调对长期和短期的中性利率估算，意味着最终利率将显著高于上一个周期。摩根资管称，美联储今年将从年中开始降息3次，这将使美联储有时间进一步评估通胀前景，并更有信心他们对通胀压力减弱的预测是正确的。然而，今年之后，政策路径变得更加狭窄，预计只会额外宽松75个基点，而不是100个基点，长期联邦基金利率升至2.6%。目前，据CME美联储观察工具显示，美联储5月维持利率不变的概率为91.5%，6月降息25个基点的概率超68%。那么在全球金融市场中扮演举足轻重角色的美联储，其下一步动向会对亚太市场有何影响？安联投资的亚太区股票首席投资总监陈致强表示，亚洲股票估值存在地域差异，但整体处于合理水平，美国利率或已见顶，为亚太区的利率政策前景和货币稳定提供了有利条件。

格隆汇03-21 17:44

美股异动｜美光科技盘前大涨近18%势创新高 Q2营收同比大增超57% 营业利润意外扭亏为盈

(HBM)新品HBM3E将供给英伟达的AI芯片H200 Tensor Core GPU，第二财季是HBM3E首次录得营收的一个季度，整个2024自然年，HBM3E已无货供应，公司大部分2025年可供应的HBM3E都已分配给排到2025年的订单。美光预计，第三财季营收指引范围在64亿至68亿美元，同比增长近71%到81.3%，好于分析师预期的59.9亿美元。

格隆汇03-21 16:14

纳斯达克100ETF(159659)午后放量涨近2%刷新上市新高！美联储暗示年内降息三次，纳指期货上涨0.78%

的变革时刻”的主题演讲，正式推出新一代AI芯片架构Blackwell。因其性能“吊打”上一代，Blackwell也被媒体誉为“地表最强”芯片。据介绍，Blackwell拥有6项革命性的技术，可以支持多达10万亿参数的模型进行AI训练和实时LLM推理。Blackwell架构GPU由2080亿个晶体管组成，采用量身定制的台积电4纳米工艺制造，两个reticle极限GPU裸片将10 TB/秒的芯片到芯片链路连接成单个统一的GPU。同时，Blackwell结构与Hopper结构形状是兼容的。以高盛、富国银行为首的投行们纷纷进一步上调对英伟达的目标价，并强调，英伟达的新产品进一步拉开了其与竞争对手的差距。高盛分析师将英伟达的目标股价上调了125美元至每股1000美元，理由是英伟达“在数据中心规模的独特创新能力”，并是生成式人工智能基础设施建设的关键推动者和受益者之一。富国银行分析师将英伟达目标股价上调130美元至每股970美元，并重申增持评级。【千亿美元级机构大举加仓科技巨头】加拿大管理规模最大的养老金投资机构——加拿大养老金计划投资委员会（CPPIB）向美国SEC提交13F文件，披露了其2023年四季度的美股持仓数据，大举买入微软、苹果、博通等科技股。具体来看，根据13F文件，截至2023年底，CPPIB共持有1085只证券，持仓市值约792亿美元，环比上季度增加约108亿美元（+15.78%）；四季度CPPIB主要买入微软、苹果、博通及亚马逊等科技股，其中对微软增持了4.81亿美元（+64%），增持苹果4.58亿美元（129.21%），增持博通2.87亿美元（+254.27%），增持T-MobileUS1.92亿美元（51.04%）。卖出TCEnergy、恩斯塔、艾克森美孚、墨式烧烤及恩桥等传统行业公司。此外，富达（FMR）、北方信托（NorthernTrust）、摩根大通（JPMorganChase）、富国银行（WellsFargo）、富兰克林资源公司（FranklinResources）等千亿美元级别机构13F持仓，都将微软、苹果、英伟达、Alphabet等股票作为重点头寸。富达管理与研究（FMR）披露的去年四季度13F持仓报告显示，该机构四季度末股票持仓总市值为11825.78亿美元。按市值比例排名的前五大重仓股分别为微软(6.96%)、苹果(4.88%)、英伟达(4.37%)、亚马逊(4.06%)、谷歌A类股(2.68%)。富兰克林资源公司披露的去年四季度13F持仓报告显示，该机构四季度末股票持仓总市值为2010.67亿美元，季度环比增加6.00%。按市值比例排名的前5大重仓股分别为微软(4.74%)、亚马逊(2.5%)、苹果(2.09%)、英伟达(1.96%)、谷歌A类股(1.61%)。【“全球科技龙头风向标”——纳斯达克100ETF（159659）】纳斯达克100ETF（159659）被动跟踪纳斯达克100指数。纳斯达克100指数以纳斯达克指数为基础并加以精华提炼，选取其中100家非金融公司作为成分股，在市值加权的基础上按相应的指数编制规则计算出来的、反映纳斯达克整体市场或者美国高科技走势的指数。在人工智能的时代浪潮之下，在AI领域有着领先布局和深厚积淀的科技巨头集中在纳斯达克100指数，前十大权重占比超47%，龙头属性集中。来源：纳斯达克，截至2024.2.29。 2010年以来，纳斯达克100指数累计涨幅857.27%，显著跑赢纳斯达克综合指数、标普500等美股主要指数，同时大幅跑赢英国富时100、德国DAX、法国CAC40等全球其他主要市场核心指数。来源：Wind，统计区间2010.1.1-2024.3.15。纳斯达克100指数发布于1985年2月1日，指数过往业绩不代表未来表现。风险提示：基金有风险，投资须谨慎。上述观点、看法和思路根据截至当前情况判断做出，今后可能发生改变。对于以上引自证券公司等外部机构的观点或信息，不对该等观点和信息的真实性、完整性和准确性做任何实质性的保证或承诺。纳斯达克100ETF可以投资境外市场。本基金除了需要承担与境内证券投资基金类似的市场波动风险等一般投资风险之外，还面临因投资境外市场所带来的汇率风险等特有风险。基金过往业绩不代表其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成本基金业绩表现的保证。投资者应认真阅读《基金合同》《招募说明书》《产品资料概要》等基金法律文件，全面认识基金产品的风险收益特征，在了解产品情况及听取销售机构适当性意见的基础上，根据自身的风险承受能力、投资期限和投资目标，对基金投资做出独立决策，选择合适的基金产品。纳斯达克100指数近五年表现分别为37.96%(2019)、47.58%(2020)、26.63%(2021)、-32.97%(2022)、53.81%(2023)。纳斯达克100指数由纳斯达克股票市场公司编制和发布。指数编制方将采取一切必要措施以确保指数的准确性，但不对此作任何保证，亦不因指数的任何错误对任何人负责。指数过往业绩不代表其未来表现，亦不构成基金投资收益的保证或任何投资建议。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云03-21 15:02

英伟达--AI的“风口”,GTC发布“地表最强”B200芯片!后续股价能否破1000?

讲中，黄仁勋带来了英伟达推出的最新一代AI芯片--Blackwell GPU。这是一款新一代AI图形处理器（GPU）不仅在处理万亿参数级的大型语言模型（LLM）方面展现出卓越的能力，实现了实时生成式AI的构建和运行，而且在成本和能耗上相比前一代产品有了惊人的25倍降低。这一创新预示着英伟达在AI计算领域的领先地位将得到进一步巩固。此次，英伟达还发布了GB200 NVL72，整合英伟达在数据中心硬件方案中GPU、DPU、NVLink等技术的最新成果，构成驱动大语言模型背后的引擎。除了硬件系统，英伟达也利用生成式AI构建了一系列元宇宙、工业数字孪生、机器人训练软件体系。在本年度GTC上，英伟达发布人形机器人通用基础模型Project GR00T，旨在进一步推动其在机器人和具身智能方面的突破。在会上，黄仁勋展示了多个由GR00T驱动的人形机器人如何完成各种任务，包括来自Agility Robotics、Apptronik、傅利叶智能(Fourier Intelligence) 和宇树科技(Unitree Robotics) 的机器人产品。 GR00T驱动的机器人将能够理解自然语言，并通过观察人类行为来模仿动作。其能快速学习协调各种技能，具备更好的灵活性，以适应现实世界并与之互动。英伟达还开发了一种新型机器人大脑计算芯片Jetson Thor，能够执行复杂的任务并使用Transformer引擎处理多个传感器。据介绍，Jetson Thor是一个全新的计算平台，能够执行复杂的任务并安全、自然地与人和机器交互，具有针对性能、功耗和尺寸优化的模块化架构。该SoC包括一个带有transformer engine的下一代GPU，其采用英伟达Blackwell架构，可提供每秒800万亿次8位浮点运算 AI 性能，以运行GR00T等多模态生成式AI模型。凭借集成的功能安全处理器、高性能CPU集群和100GB以太网带宽，大大简化了设计和集成工作。黄仁勋感叹道：“开发通用人形机器人基础模型是当今AI领域中最令人兴奋的课题之一。世界各地的机器人技术领导者正在汇集各种赋能技术，致力于在人工通用机器人领域实现突破。” 关于英伟达的传奇故事在短短15个月内市值增长6倍，超过2万亿美元，成为继苹果和微软之后的全球第三大科技公司，英伟达有理由受到更多的关注，尤其在AI时代，作为全球“最红”的企业，英伟达的任何“风吹草动”也将成为科技圈的焦点。所以，值得我们深思，到底是什么奠定了英伟达的基石？当AI浪潮席卷而来时，他为何能够脱颖而出？又是如何展现出更强大的统治力的？首先，是什么造就了英伟达？其实这个问题不难，我们可以从英伟达的创始人黄仁勋身上找到答案。 1984~1992年，黄仁勋从斯坦福毕业后分别加入了美国微设备巨头ADM和芯片公司LSI Logic，分别担任了图形处理硬件的开发工作和硬件销售工作，并在后期成为了LSI的董事。 1993年，黄仁勋发现了3D图形加速处理器领域的空白，与好友一同创立了英伟达。但推出的NV1、NV2等产品却反响平平，这也导致英伟达一度处于倒闭的危险境地。 1999年，黄仁勋将重心从原先的游戏市场转换至PC市场，并推出了世界上第一款革命性产品——GPU（图形处理器）。它最大特点在于其剥离出了CPU（中央处理器）的框架，成为了一个独立进行计算的硬件。 21世纪初，FSP（第一人称射击游戏）类游戏盛行，使得玩家对设备图像处理的要求大幅提高，GPU的出现极大改善了PC端玩家的游戏体验，这也使得英伟达很快就和微软达成了合作，微软的PC和Xbox系列游戏机的显卡需求让英伟达在市场站稳了脚跟，并逐渐奠基了英伟达在显卡领域的龙头位置。但黄仁勋很快就发现，英伟达对微软存在高度的依赖，微软的生态布局让英伟达不得不围绕微软的框架来设计产品，且微软还能够获得更可观的利润，这也使得黄仁勋意识到生态的重要性。这也就引出了英伟达日后强大的软件生态和服务市场的关键——CUDA架构（是一套编程语言，其次是一套高性能编译系统，还是基于CUDA语言的一系列高性能函数库）强大的生态建设为英伟达带来了高度的用户粘性，其他的硬件厂商若想和英伟达竞争，那么只有2个选择：一是选择重建一套软件生态体系，但这将会付出巨大的成本并面临英伟达高度用户粘性的风险；二是兼容CUDA，但这也就必须跟随着英伟达的产品路线。当其他巨头反应过来时，英伟达已经筑成了深不见底的护城河。其他的竞争者短期内难以对英伟达“硬件+软件”生态构成威胁。即使在其他平台上照搬CUDA写好的代码，也依旧要面对长时间的调试和各种不确定性，因此竞争者们也不得不向英伟达妥协，使得CUDA生态越发的成熟。这也可能是黄仁勋能够自豪说出，AMD等对手就算是免费，也无法击败英伟达的底气。黄仁勋长远的战略目光和英伟达的“硬件+软件”生态，造就了现今的英伟达。那为什么是英伟达？小编认为却是： • 黄仁勋在AI领域的长期布局 • 英伟达过硬的产品力 • 黄仁勋坚实的产业“朋友圈” 首先，黄仁勋在AI领域的成功不是一蹴而就的。早在2012年英伟达就已开始利用GPU进行加速深度学习计算，为后续AI的研究和应用提供了可靠的硬件支持。 2015年起，英伟达大幅发力AI领域，一方面推出的NVIDIA GeForce GTX TITAN X是市面上可用于训练深度神经网络最强处理器，进而成为第一代深度学习开发者的标配；另一方面，黄仁勋还开始接触各种互联网公司，并推荐将深度学习融入算法、搜索、图像识别等领域的应用研究。 2016年，黄仁勋代表英伟达向当时仍“名不见经传”的OpenAI捐赠了全球首款面向高性能 AI 应用的超级计算系统DGX-1，为日后OpenAI的一鸣惊人埋下了伏笔。其次，英伟达过硬的产品力是其在AI领域站稳脚跟的关键。在2018 年推出了NVLink技术。 NVLink 是加速系统中 GPU 和 CPU 处理器的高速互连技术，首次亮相便被用于连接两台超级计算机——Summit和Sierra的GPU和CPU。通过NVLink，用户可以轻松地将模块化的NVIDIA DGX系统扩展成一个性能高达1EXAFLOP（一百万万亿次）的 SuperPOD（AI 数据中心基础设施平台），进而解决了GPU间传输速度的瓶颈，解决了1+1<2的难题。然后，黄仁勋在产业中的“朋友圈”。台积电(TSM)创始人张忠谋曾给予了英伟达很大的支持，这也使得张忠谋与黄仁勋之间保持着密切的联络，并保证了英伟达的芯片生产的需求。超威电脑（SMCI）创始人梁见后与黄仁勋是非常要好的朋友，一方面超微电脑往往会优先购买英伟达的GPU，进而获得市场竞争力；另一方面，超威电脑也会帮助英伟达生产可组合的英伟达GPU服务器，并对英伟达的技术创新给予充分支持。而这些也不失为英伟达成功的一部分。那到底是英伟达成就了AI，还是AI成就了英伟达？在英伟达股价突破900美元/股之后，市场上的分歧就开始出现了。一部分人认为英伟达已被高估，存在泡沫；另一部分人认为，英伟达远不止如此，并给出了1000美元/股的预期。且不论双方的观点对错，不妨先从双方的观点根源进行分析。空方主要认为英伟达的明星效应以及苹果、微软和谷歌等头部公司在AI领域表现平平，且AI在商业模式、盈利能力等方面均存在不确定性。而多头方则认为，AI时代才刚刚开启，且应用层面还没有大规模出现，未来仍将会有大量的AI公司和产业出现，英伟达还有大量的盈利空间。因此，投资者对英伟达后续走势产生了疑虑。那么回到英伟达本身，是AI的迭代限制了英伟达的发展吗？英伟达股价能否破1000？如果你是其中一员，你是看涨还是看跌？其实不然，反而是英伟达的技术迭代决定了AI的发展进程。就如同智能手机硬件的发展决定了App应用层面的爆发一样，当GPU的性能和经济性达到一定的临界点时，必然会引发AI在应用层面的爆炸式增长。就在本周二，美股收高，标普500指数创收盘历史新高。英伟达(NVDA)早盘一度下跌约3.9%，但随后在黄仁勋于GTC大会投资者活动上的讲话提振下，股价强势逆转，最终收涨1.07%。英伟达股价的强势反转不仅为自身带来了积极的市场反响，同时也为众多与之关联的人工智能股票提供了有力的支撑，使得这些股票的损失得以显著减少，甚至实现了由负转正。小编认为我们可以选择一个比较具有可信度的券商进行投资，像嘉信理财是全球知名的投资券商，开户嘉信理财就可以得到一个同名的银行账户，可以通过入金数字货币（USDT）到多资产钱包BiyaPay，然后出金法币到嘉信证券进行投资美股。还可以在平台上搜索其代码，进行购买。同时投资者可以根据自己的投资策略，定期监控股票价格，并在合适的时机买入或卖出股票。综上，英伟达仍拥有光明的未来。因此，你若要问英伟达是什么，简单来说，就是吹起AI的那片“风口”吧！来源：金色财经

金色财经03-21 14:31

英伟达推出新一代芯片，“AI+”产业有望加速发展

，晶体管数量只有800亿。图：英伟达AI芯片算力8年提升1000倍来源：英伟达这个新的B200 GPU，能提供高达20 petaflops的FP4性能；而H100仅为4 petaflops。而将两个B200与单个Grace CPU相结合的GB200，则可以为LLM推理工作负载提供30倍的性能，同时大大提高效率。比起H100，GB200的成本和能耗降低了25倍。简单说，B200、GB200的运算能力不仅比H100强得多，还比H100降低了成本、耗能。英伟达不仅给客户提供新的芯片，也开始做自己的机器人大模型、AI推理服务器、智能驾驶平台。例如，在机器人方面，英伟达推出一款用于机器人领域、名为GROOT的通用基础大模型，以及适用于机器人的全新计算机Thor。又如，在AI推理服务器，英伟达本次一口气推出了25个基于医疗场景的AI推理服务，包括一系列药物发现模型，如用于生成化学的“MolMIM”、用于蛋白质结构预测的“ESMFold”、帮助研究人员了解药物分子如何与靶标相互作用的“DiffDock”等。再如，在DRIVE Thor车载计算平台上，提供全新的Blackwell架构，目前比亚迪、广汽、小鹏等多个厂家与之达成合作。图：英伟达AI推理服务器的医疗应用场景来源：英伟达就这次发布会的内容来看，英伟达新一代芯片B200、新一代平台Blackwell的影响已经深入到诸多行业中。如果说H100更多还是大模型公司、科技公司的“军火”，那B200、Blackwell已经可以让普通人在驾驶、诊疗等场景中直接感受到人工智能威力。诸多相关行业的效率、发展速度很可能进一步加快。 02、芯片，兵家必争之地芯片对科技行业、人工智能竞争的重要性已经是常识了。而对投资者来说，要把握这场“科技军备竞赛”的要害，自然也离不开寻找研发力量最突出的芯片环节。在这方面，科创芯片ETF（588290）尤其值得关注。自创立以来，科创板就承担着辅助新兴产业和高新技术产业融资、推动中国科创行业与专精特新公司快速发展的任务，从研发投入的力度来看，科创板的公司也可谓“不辱使命”。自开板以来，科创板企业研发支出占收入比例快速提高，显著高于创业板和全A非金融企业。例如，在2022年，科创板企业研发支出占收入比重已经达到10.1%，而同期创业板为4.9%，全A非金融为2.7%。对于科技行业来说，研发投入是源头活水，只有保持投入，才可能支撑未来产品与业绩的高增长。（数据来源：Wind、中证指数公司）来源：Wind，中证指数有限公司，截至2022.12.31 在这个背景下，科创芯片ETF（588290）也成为科创板高新技术产业发展的缩影与“优中选优”的指数。该指数从科创板上市公司选取代表性芯片产业标的，其中研发支出占营收比例自2019年指数成立基日至2023年底，一直显著高于同期科创50、创业板、沪深300、中证500成分股研发支出占营收比例（数据来源：WIND）。强大的研发，保障了业绩增长，也让该指数跑赢了中华半导体指数、中证全指半导体指数、国证芯片指数—— 在2019年底-2023年底，科创芯片指数跑赢中华半导体指数6.0%；跑赢中证全指半导体指数9.0%；跑赢国证芯片指数5.8%（数据来源：WIND）。展望未来，在5G、云计算、新能源、AR/VR等领域，中国都走在世界发展的前列，而这些领域非常依赖芯片作为基础。即使只凭借国产升级这一块的市场份额，国产芯片企业都足够实力与空间成长，而科创芯片ETF（588290）中的优质公司也很可能继续凭借更大的研发投入保证竞争力。 03、数字产业链的向上拐点当AI技术进入越来越多的细分行业，从生产到生活必然出现爆发性的新商业机会。在基础设施层面上，不管是5G基建陆续落地，还是“东数西算”工程正式全面启动，为网络、云计算、大数据之间的协同建设、提升资源使用效率打下坚实基础。凭借良好的基础设施，在生产端，互联网、大数据、人工智能和实体经济已经深度融合。从即时物流、自动驾驶，到企业协同办公、高端制造，从互联网公司到传统制造业，数字化帮助企业实现了卷不出来的经济效率和商业增长。根据华为与牛津经济研究院联合发布的报告《数字溢出》，过去30年，数字投资每增长1美元，就会使GDP增加20美元，而非数字投资的平均回报率仅为1∶3。这一结果表明，就每1美元的平均回报率而言，数字技术投资比非数字技术投资高6.7倍，这就是数字经济、现代技术的力量。在消费端，数字经济的“存在感”更加强烈，大家早已习惯了网络购物、外卖、在线教育等便捷的服务，近年短视频、直播电商的浪潮又再次拓展了商业模式和下沉市场。毫无疑问，在诸多传统产业的增长速度进入瓶颈期甚至停滞期之后，数字经济的增长空间不仅巨大，而且活力十足，在未来很长一段时间内都具有高增长、高确定性的稀缺品质。这也意味着，数字化不仅能够推动中国经济进入下一代增长奇迹的轨道，也将为投资者带来新时代的发展红利。面对这样前程远大、短期路径又带有未知色彩的领域，数字经济ETF（159658）提供了很好的投资工具。这只产品是跟踪中证数字经济主题指数的ETF产品，聚焦数字经济基础设施和数字化程度较高的应用领域上市公司。在基础设施方面，主要投资于通信设备、电子设备、电脑与外围设备、半导体等行业；在应用方面，主要投资于线上购物、快递物流、影视娱乐、网络游戏、视频直播、在线教育、远程医疗、车联网等细分领域。此外，汇聚大批互联网巨头的恒生科技ETF（513580），跟踪软件行业的软件ETF（561010），都是跟进应用场景发展的好选择；AI推理服务器、DRIVE Thor本次的应用也说明，创新药、智能汽车也是重要的落地方向，新能源车ETF（516660）、生物医药ETF（159508）是值得关注的标的；直接配置英伟达等科技公司的纳斯达克ETF（159632）至2023年以来涨幅超过50%（截止2024年3月20）。文章来源：猫头鹰以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云03-21 10:14

半导体材料复苏渐进，AI变革及消费电子回暖助力上行周期

内认为是推动上游材料复苏的关键因素。 AI芯片大热，算力扩张需求带动上游市场规模增长 2024年3月18日，英伟达GTC大会开幕，CEO黄仁勋推出了号称目前最强的AI芯片Blackwell，这是新一代的AI图形处理器（GPU），成本和能耗较之前代改善了惊人的25倍以上。市场普遍认为，该芯片将成为驱动人工智能的下一代“引擎”而被大规模采用，早期客户包括戴尔、亚马逊、微软、OpenAI等。那么所谓的AI芯片和GPU到底是什么呢？ AI芯片即人工智能芯片，也被称为AI加速器或计算卡，是专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块，其他非计算任务仍由CPU负责。从技术架构来看，Al芯片主要分为GPU（图形处理器）、FPGA（现场可编程逻辑门阵列）、ASIC（专用集成电路）三大类。其中，GPU是较为成熟的通用型人工智能芯片，FPGA和ASIC则是针对人工智能需求特征的半定制和全定制芯片。在AI浪潮中，AI芯片应用的场景愈发广泛，例如云计算、智能车、智能手机等等。正如国海证券整理的数据显示，从2019年开始，中国AI芯片的市场规模呈现年年递增的趋势，到2024年底，AI芯片市场规模甚至达到1500亿元左右。然而，芯片正是由一个个半导体零部件构成，因此半导体材料构成了芯片的基石。虽然目前国内半导体材料和设备的发展还有进步空间，但中国却是全球半导体设备市场的销售主力。浙商证券调研发现，2023Q3 全球半导体设备销售额跌幅扩大，中国大陆逆势扩产。2023Q3 全球半导体设备季度销售额 256 亿美元，同比-11%，环比-0.9%。2023Q3 中国大陆半导体设备市场 111 亿美元，同比增长 42%，单季度销售额创历史新高，全球占比达 43%，主要系中国对海外关键设备囤货及部分关键设备付运。对于今年的半导体设备市场，全球半导体设备市场预计同比微增，而中国将增加在全球半导体产能中的份额。SEMI 预计 2024 年全球半导体设备市场同比微增，2025 年销售额同比+18%，达1241亿美元。据 SEMI《世界晶圆厂预测报告》， 2022 年至 2024 年，全球半导体行业计划开始运营 82 个新的晶圆厂。其中包括2023年的11个项目和2024年的42个项目，晶圆尺寸从300mm到100mm不等。按地区来看，中国将引领半导体行业扩张，预计中国芯片制造商将在 2024 年开始运营 18 个项目，2023 年产能同比增长 12%，达到每月 760 万片晶圆，2024 年产能同比增加 13%，达到每月 860 万片晶圆。黄仁勋也公开表示，采用Blackwell芯片架构的DGX服务器等产品，包含了数万甚至数十万个零部件。这些零部件来自世界各地，其中只有8个来自台积电，更多则来自中国大陆。消费电子回暖，终端复苏推动上游景气周期渐进根据麦肯锡的报告，2022年通讯及个人电脑在半导体需求中占比最高，分别为30%、26%。从手机和汽车两大重要下游应用来看，近月销量同比数据均实现正增长。从下游需求来看，2023 年四季度，全球智能手机出货量 3.26 亿部，同比增长9%，自 2021 年三季度以来首次同比转正。2024 年 1 月，中国智能手机出货量 2951 万部，同比增长 61%，连续五个月同比正增长，且创 2021 年 4 月以来单月同比最大涨幅。换机需求及 AI 驱动消费电子景气度提升。从下游价格来看，2024 年以来 DRAM 存储芯片价格连续上涨。智能手机厂商与 PC 厂商预计 2024 年将迎来需求复苏，将带动 NAND Flash、DRAM 价格上涨。根据 TechInsights 最新统计数据显示，截至 2024 年 2 月 16 日的一周，DRAM 销售额同比增长 79%，此外 13 周移动平均线较去年同期飙升79%，根据预测，2024 全年，全球 DRAM 芯片销售额将增长46%，达到 780 亿美元。根据 Gartner 此前预测，存储芯片需求在 2024 年将强劲复苏，营收预估将暴增 66.3%，存储行业有望迎来新一轮景气度周期。产业链再传涨价，行业复苏信号逐步明晰根据媒体消息，从供应链了解，国内多家半导体公司已上调MOS等功率元器件产品价格，幅度约5%—10%。此前，已有多家中等规模半导体公司对同类产品做了提价。早在今年1月，多家半导体公司已经陆续发布功率半导体涨价函，涨幅10-25%不等。华夏基金认为这说明功率半导体元器件的涨价是行业整体性的，伴随着技术进步、消费回暖等下游市场好转，行业重新进入上涨周期。对此，东北证券认为功率拐点已经来临。中低压产品经过21-24年三年时间的消化，库存大幅去化，价格水分充分挤出，甚至有的企业已经出现负毛利经营的情况。近期光伏逆变器库存也出现了明显减少，有望带动需求提升。在库存去化、需求转暖，价格提升的背景下功率半导体拐点已至。根据市场调查机构Straits Research公布的最新报告，2020年全球功率半导体市场收入为400亿美元，预估到2030年该市场达到550亿美元，预测期内的复合年增长率为3.3%。数据来源：Straits Research 【相关指数产品】半导体材料ETF（562590）：跟踪中证半导体材料设备指数，指数中半导体设备（47.92%）、半导体材料（20.99%）占比靠前，合计权重近70%，充分聚焦指数主题。前十大成分股覆盖半导体设备及材料的各个环节，中微公司、北方华创、沪硅产业、TCL科技、雅克股份均在其中，既有刻蚀机、薄膜积淀、硅片、面板等龙头，也有近期大热的光刻胶优势标的。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云03-21 09:53

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