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英伟达股价大跌，市值一夜蒸发3700亿元

站在AI的时代风口上，NVIDIA英伟达产品不愁卖高价，股价更是一路飙升，总市值早已突破1万亿元大关。但是股价和市值这个东西是相当脆弱的，很容易剧烈波动。美国当地时间8月9日，NVIDIA股价低开低走，报收425.54美元，相比前一交易日下跌4.72%，市值跌至1.05万亿美元，一夜之间蒸发了约521.17亿美元，相当于超过3700亿元人民币。当日，NVIDIA股票成交额248.6亿美元，位列美国股市第一。在NVIDIA的带领下，美股芯片股连续第二天遭遇重挫，费城半导体指数收跌1.9%，两个交易日累计跌幅超过3%，已从7月底的近期高点下跌逾6%。今年以来，NVIDIA的股价已累计上涨超过3倍，市盈率高达85倍，看似一片繁荣，但其实暗流涌动。这再次警示投资者，需要谨防科技成长股的巨大波动风险，理性判断科技股的合理估值。正如巴菲特所说：“当朋友都在谈论某只股票时，就该卖出了。”

金融界2023-08-10

亚马逊为AWS而战！

已经提供了自家的AI芯片： “客户对由NVIDIA H100 GPU驱动的Amazon EC2 P5实例进行训练大型模型和开发生成式AI应用非常兴奋。然而，迄今市场上仅有一种可行的选择，供应也非常有限。这，再加上我们过去几年来积累的芯片专业知识，促使我们几年前开始研发我们自己的定制AI芯片，称为Trainium，以及用于推理的Inferentia芯片，它们已经进入第二代，并且对于构建和运行大型语言模型的客户来说是非常具有吸引力的性价比选择。我们对未来许多大型语言模型的训练和推理都将在AWS的Trainium和Inferentia芯片上运行充满信心。” 投资者认为AWS在AI竞赛中落后于微软Azure和谷歌云，但这种悲观情绪过于夸大。与微软Azure不同，AWS在ChatGPT引发的生成式AI热潮之前就已经开始设计自己的AI芯片。虽然目前英伟达的H100 GPU仍然是训练和推理AI模型的最佳选择，但亚马逊确实将努力鼓励客户将更多工作负载转移到自己的Trainium和Inferentia芯片上，并在这方面领先于微软Azure。这些AI芯片显然不是AWS首次涉足设计自己芯片领域。多年来，这家科技巨头还提供了Graviton CPU芯片，旨在满足AWS的广泛计算需求。在上次的财报电话会议上，CEO 安德鲁 · 贾西宣布： “几年前，我们从客户那里一直听到，他们想要找到更多性价比高的通用计算方式。为了实现这一目标，我们意识到需要从硅芯开始重新思考各种事情，于是着手设计了我们自己的通用CPU芯片。” 目前，超过5万家客户正在使用AWS的Graviton芯片和AWS计算实例，包括我们前100名的Amazon EC2客户中的98家，而这些芯片的性价比约比其他主要的x86处理器提高了40%。同样的重新构想正在生成式AI领域发生。” 亚马逊已经在使用自己的芯片，这确实令人鼓舞，但Trainium和Inferentia AI芯片并不像英伟达的H100 GPU那样强大。鉴于Azure在没有自己芯片的情况下更依赖于英伟达的GPU，同时能够提供业界领先的大型语言模型。Azure目前被认为更有能力吸引各行各业的云客户，这些客户正在寻求通过AI来转变他们的业务。此外，鼓励客户从由英伟达芯片驱动的云服务迁移到由亚马逊自己的芯片驱动的服务将是一个挑战。首先，亚马逊需要提升其AI芯片，进而从性价比角度竞争英伟达的GPU。此外，英伟达的GPU的竞争力也是由其伴随的CUDA软件包和围绕其芯片发展起来的软件生态系统所培养的。这个生态系统使得第三方开发者越来越多地构建适用于英伟达芯片的AI应用程序，不断增加了英伟达GPU对客户的吸引力。因此，英伟达确实通过广泛的网络效应在其AI解决方案周围建立了强大的护城河，将开发者和客户都牢牢地困在其生态系统中。然而，亚马逊多年来在云计算行业的领先地位，也形成了围绕AWS发展的广泛合作伙伴生态系统，亚马逊将努力利用这一生态系统，鼓励第三方开发者围绕其AI云服务和芯片构建应用程序。此外，即使Trainium和Inferentia芯片不如英伟达的芯片强大，AWS仍然可以通过定制化优势提供更好的性价比。此外，通过设计和生产自己的芯片，亚马逊可以根据其自己云服务的特定需求来定制Trainium/Inferentia芯片。这种流程集成优势使亚马逊能够优化性能，降低客户的延迟。关于AWS如何努力在其云客户群中促使更多的人采用Trainium/Inferentia芯片，这家科技巨头用于诱导迁移到其Graviton CPU的策略确实可以提供一些线索。一个可能阻碍客户迁移的关键问题是需要修改或重新编写他们的应用程序以在AWS的芯片上运行。这可能是一个很大的切换成本，特别是对于较大的应用程序来说。为了促进向Graviton的转变，亚马逊已经努力确保许多受欢迎的应用程序和软件包与Graviton兼容，减少了客户需要修改或重新编写其应用程序的需求。除此之外，亚马逊提供了工具和服务，帮助客户将其应用程序迁移到Graviton，包括AWS应用迁移服务和AWS模式转换工具。因此，亚马逊将确实采取类似的策略，以便更轻松地从英伟达的GPU迁移到用于训练/推断工作负载的Trainium/Inferentia芯片。如果亚马逊能够在AI革命中成功地鼓励人们转向自己的芯片，它将在几个方面使AWS受益。我们之前已经介绍了定制的好处，使AWS能够提供更好的性能和更低的延迟，因为这些芯片将专门针对其自己的云解决方案进行定制。此外，生产自己的芯片使亚马逊能够创新和开发新的功能和能力，这些功能和能力可能无法用英伟达和AMD的现成芯片来实现。这可以帮助亚马逊进一步将其云服务与竞争对手区分开来，并为客户提供额外价值。因此，这些优势可以使AWS更好地吸引云客户，推动收入增长并捍卫其领导地位。虽然使用内部构建的芯片也带来了成本效益。通过生产和部署自己的芯片，亚马逊可以节省购买英伟达芯片的成本，毕竟，现在英伟达的芯片真的太贵了。此外，根据上述定制化优势，运行由其自己芯片驱动的云服务也可以使其更具成本效益地提供此类解决方案。这可以使亚马逊降低成本并向客户提供更具竞争力的定价。财务指导和绩效在上次的盈利电话会议上，当一位分析师问及高管们预计AI相关的AWS增长时间表时，他们不愿提供具体细节： Brent Thill： “就AI的货币化问题，你能谈谈你们认为何时会开始在AWS业务中看到这种增长吗？是在2024年吗？在后半年，你觉得这会对业务产生更大的影响吗？” 安德鲁 · 贾西： “…我认为当你谈到大规模潜在爆发的生成式AI时，包括我们在内，每个人都对此感到兴奋，我认为我们现在处于非常早期的阶段。在我看来，我们在马拉松比赛中已经走了几步。我认为这将是革命性的，我认为它将从根本上改变我们所知的几乎每一种客户体验…但现在还为时过早。所以我期待这将会非常庞大，但那将在未来发生。” 相比之下，微软已经能够提供与Azure的AI相关增长有关的指导，它在财报电话会议上表示，对于2024财年第一季度，它预计： “在Azure中，我们预计在恒定货币下的收入增长率将为25%至26%，其中大约有2个百分点来自所有Azure AI服务。” 亚马逊需要在未来提供更具体的增长预期，以维持投资者对AWS的AI前景的信心。在过去的几年里，AWS的营收增长明显放缓，类似于其最大的竞争对手。数据来源：公司文件尽管AI预计将重新点燃所有云服务提供商的营收增长率，但首先必须应对巨额的前期成本。首席执行官安德鲁·贾西提供了有关未来AI相关资本支出的指导： “展望2023年整年，我们预计资本支出将略高于500亿美元，而2022年为590亿美元。我们预计履行和运输资本支出将同比下降，部分抵消了增加的基础设施资本支出，以支持我们AWS业务的增长，包括与生成式AI和大语言模型工作相关的额外投资。” 随着亚马逊投资于扩大其在AWS中的AI基础设施，这将对短期的利润率产生压力。这家科技巨头需要同时投资于第三方解决方案，比如英伟达的H100芯片，以能够提供行业领先的解决方案来满足客户当前的AI需求，同时还要投资于Trainium和Inferentia芯片的设计进展。此外，亚马逊还将努力构建更有竞争力的大型语言模型，作为其客户的AI应用开发的基础。正如首席执行官安德鲁 · 贾西所提到的：“开发这些大型语言模型需要数十亿美元和多年时间”，这意味着投资者可以预期在可预见的未来会有大规模的资本支出。与AI相关的巨额资本支出确实将对AWS的利润率产生短期压力。尽管随着AWS基础设施的扩大，能够更好地满足客户对AI服务日益增长的需求，但从长期来看，随后的营收增长应该会支撑利润率，这取决于它与微软Azure和谷歌云的竞争能力。数据来源：公司文件根据Seeking Alpha的数据，亚马逊的股票目前以超过65倍的未来盈利估值交易。这个估值也反映了亚马逊的电子商务业务。AWS在2023年第二季度的总收入中仅占约16%。然而，鉴于AWS是亚马逊利润最丰厚的业务部门，它是公司利润的主要贡献者，因此是其未来盈利倍数的重要驱动因素。考虑到在接下来的一年里，亚马逊将进行大规模的资本支出，这将对其利润率产生压力，分析师认为这是一个昂贵的股票价格。同时要考虑到65倍的未来盈利估值明显比其顶级云对手更昂贵，微软的估值超过30倍，谷歌的估值接近24倍。因此，虽然AWS确实有可能成为AI时代的强大参与者，但Nexus Research认为，投资者可以通过估值较低的竞争对手更好地接触到与AI相关的云计算增长。 $亚马逊(AMZN)$

老虎证券2023-08-10

中美最新重磅消息！中国4大互联网巨头争相抢购芯片已向英伟达下50亿美元订单

能(AI)系统至关重要的高性能英伟达(Nvidia)芯片，订单总额达50亿美元。对美国将实施新出口管制的担忧助长了这轮购买狂潮。多名知情人士表示，百度(Baidu)、字节跳动(ByteDance)、腾讯(Tencent)和阿里巴巴(Alibaba)已下了价值10亿美元的订单，将从这家美国芯片制造商购买约10万个A800处理器，这些处理器将于今年交付。两位接近英伟达的人士表示，这些中国集团还购买了价值40亿美元的图形处理单元，其将于2024年交付。（截图自英国金融时报） A800是英伟达用于数据中心的尖端GPU A100的弱化版。由于去年华盛顿为遏制北京的技术野心而实施的出口限制，中国科技公司只能购买数据传输速度比A100慢的A800。在过去的一年里，围绕人工智能的炒作愈演愈烈，英伟达的GPU已经成为全球最大的科技公司中最热门的商品，其为大型语言人工智能模型的开发提供计算能力。中国互联网集团正竞相囤积A800芯片，原因是担心拜登政府正在考虑出台新的出口限制措施，甚至会把英伟达疲软的芯片也包括在内，以及巨大需求推动的更广泛的GPU短缺。一位不愿透露姓名的百度员工表示:“没有这些英伟达芯片，我们无法进行任何大型语言模型的培训。” 8个月前，微软(Microsoft)支持的OpenAI推出了突破性的聊天机器人ChatGPT，在此之后，这些公司正在开发自己的大型语言模型。据两位知情人士透露，字节跳动有许多小团队在开发各种生成式人工智能产品，包括代号为Grace的人工智能聊天机器人，该机器人目前正在进行内部测试。今年早些时候，字节跳动为其社交媒体应用TikTok测试了一项生成式人工智能功能，名为TikTok Tako，该功能授权OpenAI的ChatGPT。两名直接了解此事的员工表示，字节跳动已经储备了至少1万块英伟达GPU，以支持其雄心壮志。他们补充说，该公司还订购了近7万块A800芯片，将于明年交付，价值约7亿美元。阿里巴巴计划将其所有产品插入其大型语言模型，包括将其插入其在线购物平台淘宝和地图工具高德地图。与此同时，百度正在开发自己的类似ChatGPT的项目，其是一个名为Ernie Bot的生成式人工智能聊天机器人。英伟达、百度、字节跳动、腾讯和阿里巴巴均拒绝置评。据多名中国科技公司的员工透露，今年早些时候，随着人们对人工智能的热情高涨，大多数中国互联网巨头的库存芯片都不到几千个，这些芯片可用于训练大型语言模型。从那时起，随着需求的增长，这些芯片的成本也在增长。一位英伟达经销商表示:“经销商手中的A800价格上涨了50%以上。” 今年4月，腾讯云发布了一个新的服务器集群，其使用英伟达H800 GPU，这是为中国定制的最新H100模型的一个版本，可以为大型语言模型训练、自动驾驶和科学计算提供支持。据两位接近阿里巴巴的人士透露，阿里云还从英伟达收到了数千块H800芯片，许多客户已经联系该公司，寻求由这些芯片驱动的云服务，以帮助他们在中国复制ChatGPT。字节跳动为云计算设备提供储存的英伟达A800和A100芯片。它还在6月份推出了一个平台，供公司试用不同的大型语言模型服务。

财经风云2023-08-10

遥遥领先？英伟达发布新版人工智能处理器，芯片容量和速度再提升

FX168财经报社(北美)讯英伟达(Nvidia Corp.)发布了一款更新的人工智能处理器，提升了芯片的容量和速度，希望巩固在新兴市场的主导地位。英伟达周二(8月8日)在洛杉矶举行的Siggraph会议上表示，一种新型内存将推动Grace Hopper超级芯片的发展，该芯片是一种图形芯片和处理器的组合。该产品依赖于高带宽存储器，即HBM3e，能够以每秒5tb的惊人速度访问信息。英伟达表示，这款名为GH200的超级芯片将于2024年第二季度投产。英伟达公司首席执行官Jensen Huang在电脑图形展上发表了讲话。英伟达在人工智能加速器市场取得了早期领先地位，这种芯片在开发人工智能软件的过程中擅长处理数据。英伟达公司的估值今年超过了1万亿美元，成为世界上最有价值的芯片制造商。最新款处理器表明，英伟达的目标是让AMD和英特尔等竞争对手难以赶上。在人工智能时代，Jensen Huang认为技术是传统数据中心设备的替代品。他说，用旧设备建造的价值1亿美元的设施，可以用英伟达的新技术投资800万美元来取代，这种类型的设施将节省20倍的电力。“这就是为什么世界上的数据中心正在迅速过渡到加速计算的原因，买得越多，省得越多。” 英伟达的股价今年上涨了两倍多，估值约为1.1万亿美元，是受到密切关注的费城证券交易所半导体指数成分股公司2023年的最大涨幅。超级芯片将作为一种新型服务器计算机设计的核心，可以处理更多的信息，并更快地访问。如果芯片可以一次加载一个模型并更新，而不必将部件卸载到较慢的存储器中，人工智能训练将得到提升。英伟达表示，在服务器中，两个芯片可以一起部署，提供的容量是现有型号的3.5倍以上，使客户部署更少的机器或更快地完成工作。英伟达最新的产品旨在通过简化技术的使用，将生成式人工智能及其底层硬件推广到更多的行业。该公司的人工智能企业软件的新版本将简化训练模型的过程，然后模型可以根据简单的提示生成文本、图像甚至视频。

Sue2023-08-09

苹果和三星将投资软银旗下芯片设计公司Arm，预计9月完成上市

，Arm正在与美国芯片设计公司英伟达(Nvidia)进行谈判，希望英伟达成为其在纽约上市的主要投资者。日经新闻称，苹果、三星、英伟达和英特尔都计划在Arm上市后立即投资。该报称，这家软银控股的公司将于本月晚些时候正式向美国证券交易委员会申请上市，Arm计划向两家芯片制造商各出售“几个百分点”的股份。期待已久的首次公开募股被视为软银创始人兼首席执行官孙正义庞大的科技集团的潜在意外之财。自从去年软银将Arm出售给英伟达的交易因反垄断监管机构的反对而破裂以来，软银一直致力于让Arm上市。消息人士在4月对路透社表示，计划中的美国上市可能筹资80至100亿美元。在周二的财报发布会上，软银首席财务官没有提供有关上市日期或融资目标的细节，但表示准备工作“非常顺利”。软银周二出人意料地公布了亏损，但表示在其愿景基金(Vision Fund)部门6个季度以来首次扭亏为盈后，软银公司正在重新尝试新的投资。

迪星妮2023-08-08

投资100亿欧元！台积电德国建厂合作伙伴确定获德政府不遗余力支持补贴金额高至50亿欧元

导体，拥有更多控制权。苹果和英伟达（NVIDIA）的主要芯片制造商台积电，已经批准了从美国到日本的重大项目，以安抚客户对地缘政治风险的担忧。台积电已承诺在亚利桑那州建造两座先进工厂，总价为 400 亿美元，并在东京政府、索尼集团公司和电装公司的支持下，正在日本建造一座价值 86 亿美元的工厂。与此同时，欧盟谈判代表今年同意了一项价值 430 亿欧元的计划的最终版本，该计划将帮助欧洲到 2030 年生产全球 20% 的半导体。德国已成为最积极寻求更多国内芯片制造的国家之一。据知情人士透露，肖尔茨政府预计将于本周批准一项计划，为一项针对半导体生产和气候保护措施的基金追加约 220 亿美元。英特尔将获得柏林政府约 110 亿美元的补贴用于其自己的芯片联合体。

IreneLim2023-08-08

元宇宙将为旅游业带来200亿美元商机

年将达到9366亿美元，受到包括苹果、Nvidia和高通在内的科技巨头的日益浓厚兴趣的推动。为了准备迎接越来越倾向于元宇宙的旅游，实现去中心化世界之间的互操作连接、确保沉浸式设备的可用性以及保障数据安全，均是至关重要的环节。根据Statista数据，元宇宙市场预计将呈指数增长，到2030年将达到9366亿美元，这个过程将受到Meta，以及苹果、Nvidia和高通等科技巨头的巨额投入推动。在亚洲，人们对元宇宙旅游的兴趣正在上升。马来西亚科技公司UnBound自2017年以来一直在开发其UnBound元宇宙，它能为用户实现与爱人环游世界。据预测，马来西亚的元宇宙产业预计每年将增长47.6%，今年将达到114亿美元，到2030年有望达到80亿美元。新加坡也在积极拥抱元宇宙，通过元宇宙平台Roblox推出ChangiVerse，将其樟宜机场引入到了3D空间。ChangiVerse以樟宜机场的控制塔和其他热门景点为特色，使用户可以在元宇宙中体验现实中的场景，ChangiVerse还提供了多种模拟机场体验的小游戏。预计新加坡元宇宙市场规模今年将达到34.1亿美元，并有望在未来七年内达到232亿美元。泰国旅游局(TAT)已与Bitkub区块链技术合作开发Bitkub元宇宙，以配合泰国旅游局的"智慧旅游"项目。预计泰国的元宇宙市场今年将达到2.609亿美元，并将在2030年飙升至26.9亿美元。元宇宙内容行业的五大巨头——Adobe、苹果、欧特克、英伟达和皮克斯——本周宣布，他们已经联手成立了OpenUSD联盟(AOUSD)，这是塑造虚拟世界未来的重要举措。他们的共同目标是推动皮克斯Universal Scene Description (USD)技术的发展和标准化，为实用的"元宇宙"图形标准奠定基础。该联盟已与Linux基金会的联合开发基金会合作，以实现这一雄心勃勃的目标。 OpenUSD的核心工作是创建详细的行业规范，概述OpenUSD的功能，从而鼓励其他企业、组织采用这一标准。这一举措将增强兼容性，促进技术的更广泛地采用、集成和实现，并允许其他标准组织将其合并到该规范中。随着元宇宙继续在各个领域获得推广，并重塑各行各业，OpenUSD联盟等有影响力的组织的参与无疑将推动其增长，并为这个元宇宙的突破性发展铺平道路。其沉浸式体验、增强预览和货币化机会的潜力呈现出不断变革的前景。世界期待着这个充满活力且不断变革的领域将带来的的无限可能。来源：金色财经

金色财经2023-08-07

Amazon2023年Q2业绩电话会高管解读财报

或推理所需的计算。作出预测。客户对由 NVIDIA H100 GPU 提供支持的 Amazon EC2 P5 实例感到兴奋，可以训练大型模型并开发生成式 AI 应用程序。然而，迄今为止，市场上只有一种适合所有人的可行选择，而且供应一直稀缺。再加上我们在过去几年中积累的芯片专业知识，促使我们几年前开始开发自己的定制人工智能芯片，用于训练（称为 Trainium）和推理（称为 Inferentia），它们已经是第二个版本，并且是一个非常好的解决方案。为构建和运行大型语言模型的客户提供有吸引力的性价比选项。我们乐观地认为，未来大量大型语言模型训练和推理将在 AWS 的 Trainium 和 Inferentia 芯片上运行。我们将中间层视为大型语言模型即服务。退一步来说，开发这些大型语言模型需要数十亿美元和多年的开发时间。大多数公司告诉我们，他们不想消耗这些资源来进行自己的建设。相反，他们希望访问这些大型语言模型，希望使用自己的数据对其进行自定义，而不会将其专有数据泄露到通用模型中，让 AWS 中的所有安全、隐私和平台功能与这个新的增强模型一起使用，然后拥有它全部包含在托管服务中。这就是我们的服务 Bedrock 所做的，它为客户提供所有上述功能，不仅仅是一种大型语言模型，还可以访问来自多个领先的大型语言模型公司的模型，例如 Anthropic、Stability AI、AI21 Labs、Cohere 和 Amazon 自己开发的大型语言模型称为泰坦。Bridgewater Associates、Coda、Lonely Planet、Omnicom、3M、Ryanair、Showpad 和 Travelers 等客户正在使用 Amazon Bedrock 创建生成式 AI 应用程序。我们最近刚刚宣布了 Bedrock 的新功能，包括 Cohere 的新模型、Anthropic 的 Claude 2 和 Stability AI 的 Stable Diffusion XL 1。如果你考虑一下我谈到的前两层，我们正在做的就是使生成式人工智能的访问民主化，降低训练和运行模型的成本，允许访问大型语言模型而不是只有一种选择，使各种规模和技术头脑的公司能够更轻松地定制自己的大型语言模型，并以安全和企业级的方式构建生成式 AI 应用程序，这些都是让每个人都可以使用生成式 AI 的一部分，而且 AWS 拥有这些功能过去 17 年来一直致力于技术基础设施建设。然后，顶层是很多宣传和注意力集中的地方，这些是在这些大型语言模型之上运行的实际应用程序。正如我提到的，ChatGPT 就是一个例子。我们相信早期引人注目的生成人工智能应用程序之一是编码伴侣。这就是我们构建 Amazon CodeWhisperer 的原因，它是一个人工智能驱动的编码伴侣，它可以直接在代码编辑器中推荐代码片段，从而提高开发人员编码时的工作效率。这是一个非常强劲的开端，并改变了开发人员生产力方面的游戏规则。在亚马逊内部，我们的每个团队都致力于构建生成式人工智能应用程序，以重塑和增强客户体验。不过，虽然我们将自己构建许多此类应用程序，但大多数应用程序将由其他公司构建，而且我们乐观地认为，其中最大数量将构建在 AWS 上。请记住，人工智能的核心是数据。人们希望将生成式人工智能模型引入数据，而不是相反。 AWS 不仅为客户提供最广泛的存储、数据库、分析和数据管理服务，而且还拥有比其他任何公司都多的客户和数据存储。再加上在生成式 AI 堆栈的这 3 层为客户提供无与伦比的选择，以及企业放心将生成式 AI 应用程序投入生产所需的 Bedrock 企业级安全性，我们认为 AWS 有望成为客户的长期选择生成人工智能领域的首选合作伙伴。我们还在构建新的客户体验方面继续取得有意义的进展，这些体验可以有意义地改变客户在我们业务中的长期发展。Amazon Business 是我们增长最快的产品之一，年销售总额达 350 亿美元。该团队正在努力进一步构建企业客户所需的选择、价值、便利性和功能。通过 Prime 购买继续取得很大进展。在早期试验中，使用 Buy with Prime 的商家发现他们的购物者转化率平均提高了 25%，这对他们的业务产生了真正的影响。此外，参与 Prime Day 活动的商家在销售活动期间的每日“Prime 购买”订单数量与我们宣布 Prime Day 之前的一个月相比总体增加了 10 倍。坦率地说，我们决定在医疗保健市场领域进行大量投资只是在很短的时间内。我们之前尝试的很多都是较小的实验。但我们很高兴看到 Amazon Pharmacy 的活跃客户在过去一年翻了一番，而且我们很高兴看到 RxPass 的反响，RxPass 使 Prime 会员每月仅需 5 美元即可获得所有符合条件的仿制药，并且免费送货到他们家门口。One Medical 加入亚马逊仅几个月，我们也对在那里看到的情况感到鼓舞。我们的杂货业务持续增长。我们在消费品、宠物食品、美容品和罐头食品等非温控领域已经拥有非常庞大的业务，随着我们不断提高速度和降低服务成本，这些业务不断增长，这使我们能够更有效地销售更多商品。全食超市继续引领有机杂货领域，正在健康增长，并在去年显着提高了盈利能力。我们对全食超市的情况感到满意。正如我之前所分享的，我们正在为我们的大众实体店产品亚马逊生鲜开发新的格式，显着增加了关键业务投入的数量，并刚刚在商店中推出了新概念。我们还看到 Kuiper、Zoox 和 Alexa 等其他领域的重大创新和进步。我们对许多技术发明的投资仍处于相对早期阶段，这些技术发明正在改变这些领域为客户提供的服务，但它们是我们仍然乐观的长期机遇。最后，我想对我们的团队在 LinkedIn 的美国职业发展最佳公司中排名第一表示认可。这证明了我们致力于成为一家拥有领先薪酬福利和提升技能机会的优秀雇主。有了这个，我会把它交给布莱恩。布赖恩·奥尔萨夫斯基正如 Andy 提到的，我们的全球收入达到 1,344 亿美元，同比增长 11%，高于我们指导范围的上限。我们对报告的收入强劲感到鼓舞，这再次证明我们对价格、选择和便利性的关注继续引起客户的共鸣。我们继续看到日常必需品以及美容、健康和个人护理等类别的健康需求，并且看到客户对我们网站和移动应用程序的个性化改进和增强做出了积极的反应。在本季度，我们还看到北美和国际部门的宏观经济指标有所改善，但仍然看到客户降价并寻求购买价值。交付速度一直是过去几个季度的重点关注领域，我们在第二季度达到了创纪录的水平。Prime 会员喜欢更快的船速并且更频繁地购物。广告收入依然强劲，同比增长 22%。我们基于效果的广告产品仍然是我们增长的最大贡献者。我们的团队致力于利用机器学习来提高向客户展示的广告的相关性，并提高我们衡量品牌广告支出回报的能力。本季度第三方单位组合增加至 60%，这是我们所见过的最高水平，而且我们继续看到卖家数量和每个卖家销售的单位的良好增长。我们在提高全球商店盈利能力方面正在稳步取得进展。自北美分部营业利润率于 2022 年第一季度触底以来，我们已连续 5 个季度实现改善，第二季度营业利润率为 3.9%。这比过去 5 个季度提高了 620 个基点。商店业务营业收入改善的最大推动力之一是降低我们的服务成本，运输成本和履行成本的增长速度持续低于我们的单位增长速度。最近，区域化是一个重要的贡献者。更好的网络连接和更好的库存布局带来更快的交付速度，意味着更少的行驶里程和更少的接触，从而降低成本。虽然我们对所取得的进展感到满意，但我们看到了未来推动提高成本效率的更多机会。转向国际市场。自去年第三季度我们的营业利润率亏损触底以来，我们已经连续三个季度有所改善，第二季度利润率亏损为负3%。这比过去 3 个季度提高了 590 个基点。这个部分还包括我们的新兴国家。重要的是要记住我们在其中一些市场上的发展有多早。在过去 6 年里，我们已在 10 多个国家/地区推出了产品，并且始终在评估我们的客户体验以及我们的盈利之路，我们喜欢我们所走的道路。提醒一下，我们花了 9 年时间才在美国实现盈利。此外，在我们的北美和国际业绩中，通胀阻力也继续缓解，尤其是在燃油价格、长途运输费率、海运和铁路费率方面。迁移到 AWS。收入同比增长 12%，第二季度增长率趋于稳定。我们对客户渠道的实力感到鼓舞，并相信拥有一个大部分经过成本优化的庞大多元化客户群将为我们未来的增长奠定良好的基础。过去 12 个月的基础上，自由现金流为正，并且在连续第四季度有所改善。我们的财务重点仍然是推动长期可持续的自由现金流。最近自由现金流改善的最大驱动力是我们营业收入的增加，尤其是在北美和国际市场，正如我所说，我们在履行网络生产力和营业杠杆方面取得了有意义的进步，并受益于业务的放缓通胀压力。我们还看到营运资本对自由现金流的贡献有所改善。在过去的几年里，面对供应链中断，我们的营运资金效率一直不及我们维持较高周数的库存。最近，随着这些干扰的持续缓解，我们正在提高库存效率，从而改善我们的营运资金。我们将继续关注未来自由现金流的持续改善。接下来，让我们转向我们的资本投资。我们将资本投资定义为资本支出加上设备融资租赁的组合。截至 6 月 30 日的过去 12 个月期间，这些投资为 540 亿美元，低于去年同期的 610 亿美元。展望 2023 年全年，我们预计资本投资将略高于 500 亿美元，而 2022 年为 590 亿美元。我们预计履行和运输资本支出将同比下降，部分被支持增长的基础设施资本支出增加所抵消我们的 AWS 业务，包括与生成人工智能和大型语言模型工作相关的额外投资。接下来，让我们继续回答您的问题。

老虎证券2023-08-04

AMD的人工智能未来在望但期望是否过高?

域的未来机遇，尤其是在竞争对手英伟达(Nvidia Corp.)日益成为人工智能加速器热门市场的代名词之际。 Cowen & Co.的分析师马修·拉姆齐在报告发布后写道:“除了在热那亚的强劲势头外，该公司还进一步重申，MI300正在进行样品测试，并有望在(第四季度)推出和提升。”“在我们看来，这些都是投资者开始考虑的关键问题，虽然(数据点)是积极的……但对一些人来说，(第四季度)暗示(数据中心)(环比)增长45%的速度仍需要得到证实。” 他对该股的评级为跑赢大盘，目标价为135美元。业绩和评论促使至少一位分析师——花旗研究(Citi Research)的克里斯托弗•丹尼(Christopher Danely)——对AMD股票持更为乐观的看法。他写道:“我们曾认为AMD的人工智能产品(MI300)会稀释利润率，但该公司表示，它应该会增加利润率。”他将AMD股票评级从中性上调至买入，并将目标价从120美元上调至136美元。“我们还认为投资者最终会厌倦AMD股票的高估值，但我们在这一点上也错了。” Raymond James的Srini Pajjuri在电话会议上留下的印象是，AMD的人工智能业务“进展良好”，尽管AMD还需要一段时间才能充分认识到其财务机会。他写道:“我们相信AMD在设计上已经战胜了微软、META和亚马逊，并预计到2024年AMD将贡献数亿美元。”“虽然供应链指向一个更大的数字，但资格认证周期通常需要几个季度，因此收入增长可能是渐进的。” Pajjuri对AMD股票给予强烈的买入评级和145美元的目标价。与此同时，伯恩斯坦公司(Bernstein)的史黛西•拉斯根(Stacy Rasgon)则更为谨慎。他写道，AMD高管“自己提出了一个2h负载的轨迹(这是有道理的，因为他们才刚刚开始采样)，这可能会限制明年的增长，在这一点上，虽然我们确信有客户的兴趣，但我们还没有看到任何规格或任何可能有助于衡量吸收的东西。” 拉斯贡继续说道:“我们理解这种观点，即即使得到一个巨大机会的渣滓也足够了(也许?)。”“但除非数据很快有实质性进展，否则我们担心预期仍然过高(明年(调整后每股收益的预期)仍低于4美元)，对我们来说，这只股票似乎有点吃紧了。”他对该股的评级为市场表现，目标价为95美元。 Oppenheimer的Rick Schafer补充说，“由于缺乏设计胜利和/或时间表，很难自信地建立模型”，因此他将“在AMD的人工智能战略得到证明之前保持观望。”他对该股票给予“执行”评级。

金融界2023-08-03

人工智能“热”不是泡沫！三大投行对AI投资信心大增料全球需求激增10倍以上

能最大受益者的半导体相关公司：英伟达 Nvidia、美满电子科技（Marvell Technology）、博通（Broadcom）、新思科技（Synopsys）、Cadence Design Systems 以及 Camtek。然而，该公司警告称，人工智能投资的增加可能会抵消传统云计算支出的下降。据美国银行称，到 2024 年，云计算的资本支出预计每年将下降到 10% 以下。迄今为止，科技巨头如谷歌母公司 Alphabet 和 Meta 的上季度资本支出均低于预期。 Vivek Arya 领导的研究分析师在 7 月 27 日的一份报告中写道：“随着人工智能投资的增加，我们继续看到半成品的好处，但对于超大规模企业来说，展示人工智能项目的盈利能力将变得谨慎，这可能会导致谨慎的数据中心资本支出模式。” 。在美国银行精选的人工智能股票中，最引人注目的是英伟达，它是今年标普 500 指数中表现最好的公司。这家总部位于加州的芯片制造商处于这一繁荣的最前沿，并与 ServiceNow、埃森哲、Snowflake 和微软等公司建立了合作伙伴关系。摩根士丹利将英伟达和微视为人工智能革命的“明显赢家”。这家软件巨头是 OpenAI 的早期投资者，凭借 ChatGPT 和图像生成器 DALL-E 等革命性工具，令 OpenAI 一跃成为该领域的先驱。#ChatGPT火爆全网# 微软现在正在利用这种关系将人工智能功能集成到 Microsoft Office 等软件产品中。至于芯片制造商，摩根士丹利同意美国银行的观点，即前进的道路是分叉的。威尔逊写道，尽管人工智能芯片的需求旺盛，但这只能部分弥补台积电非人工智能芯片销量的急剧下降。以消费者为中心的公司可能会通过人工智能和自动化大幅节省劳动力成本，但威尔逊认为仅仅因为这个原因收购公司可能还为时过早。同样，人工智能在企业中的采用还处于起步阶段，可能要到明年才能转化为收入。瑞银还建议，在今年的大幅上涨之后，对人工智能投资采取选择性的方法。Marcelli 写道：“鉴于估值较高，我们正在等待回调以再次对该领域产生利好。” 然而，该公司认为周期性中期公司有上涨空间，其中包括互联网公司和软件行业的公司，但不包括半导体公司等硬件制造商。 Marcelli 写道：“我们预计人工智能市场将从以半导体和硬件为中心的基础设施层扩展到软件和基于互联网的应用程序和数据模型层。” 虽然人工智能基础设施股票的定价已经强劲增长，但瑞银认为，随着人工智能需求的飙升以及与日常产品的融合不断深入，软件公司拥有诱人的风险回报。瑞银预测人工智能应用和数据模型领域到 2027 年将带来 1700 亿美元的收入，而硬件基础设施领域的收入为 1300 亿美元。为了迎头赶上，该行业需要以年增长率三倍以上的速度增长，从而提振与之相关的股票。

林沐2023-08-02

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