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SK Hynix第三季度創紀錄利潤，高帶寬存儲器銷售推動業績增長並超越競爭對手

年第三季度創下了創紀錄的季度利潤。這家Nvidia的主要供應商受益於其先進芯片（如高帶寬存儲器HBM芯片）在生成式AI芯片組中的強勁銷售，實現了7萬億韓元（約50.7億美元）的營業利潤，而去年同期則虧損1.8萬億韓元。相比之下，LSEG SmartEstimate的分析師預測平均值為6.8萬億韓元，SK Hynix的實際業績略高於市場預期。 HBM芯片銷售增長推動業績 SK Hynix在生成式AI驅動下對高端存儲芯片的需求迅速增長，尤其是HBM芯片。第三季度HBM芯片銷售較上一季度增長超過70%，與去年同期相比增長超過330%。該公司預計，HBM芯片在第四季度將占其DRAM收入的40%，高於第三季度的30%。此外，該公司還表示，隨著全球科技公司繼續開發生成式AI，預計明年AI服務器對存儲芯片的需求將進一步增長。與競爭對手的表現對比 SK Hynix在近期的業績表現上超越了競爭對手三星電子和美光科技。得益於其在HBM芯片開發方面的早期進入和大規模投資，該公司從AI驅動的高端存儲芯片需求中受益最多。截至目前，SK Hynix的股價今年已上漲38.5%，而三星的股價則下跌了24.7%。三星本月早些時候警告稱，其第三季度利潤將低於市場預期，並為其令人失望的表現道歉，承認在供應高端芯片方面的進展緩慢。未來展望在未來展望方面，SK Hynix表示，HBM芯片銷售將繼續增長，該公司已經開始大規模生產HBM3E 12層芯片，並計劃在今年年底前向未具名的客戶供應這些最新產品。隨著全球科技公司進一步推動生成式AI的發展，SK Hynix預計AI服務器對高端存儲芯片的需求將持續上升，這將進一步鞏固該公司在市場中的領先地位。編輯總結 SK Hynix的第三季度業績顯示出公司在高端存儲芯片市場中占據了領先地位，尤其是在HBM芯片領域的強勁表現，為其帶來了創紀錄的利潤。隨著全球對生成式AI的需求不斷增長，該公司在市場中的競爭優勢進一步擴大。此外，與競爭對手相比，SK Hynix在產品創新和市場策略上表現得更加靈活和主動。名詞解釋高帶寬存儲器（HBM）：一種新型存儲技術，具有高速度和高性能，廣泛應用於AI和高性能計算。生成式AI：一種人工智能技術，用於生成文本、圖像、音頻等數據內容。 DRAM：動態隨機存取記憶體，是一種計算機內存技術。今年大事件 2023年9月：SK Hynix宣布開始大規模生產HBM3E 12層芯片，並計劃年底前供應給客戶。 2023年10月：三星電子警告第三季度利潤低於預期，並承認在高端芯片供應上進展緩慢。来源：今日美股网

今日美股网10-25 00:11

SK海力士凭借强劲的AI芯片需求实现季度利润创纪录，未来高带宽内存市场前景看好

市场的持续复苏持乐观态度。分析师指出，Nvidia计划在第四季度推出顶级的12层HBM3E，这将有助于提升HBM在整体内存收入中的比例，从30%提升至40%。高带宽内存市场 SK海力士的业绩显示出其在高端产品上的专注，尤其是在一些传统芯片价格下跌的情况下。分析师Greg Roh指出，这表明公司具备技术和能力，能够专注于盈利能力更强的领域。尽管标准DRAM的需求因智能手机和个人电脑的市场疲软而可能放缓，但SK海力士在高带宽内存市场的主导地位有助于保持其坚挺的运营利润。投资计划与资本支出 SK海力士表示，今年的资本支出可能超过之前的计划，以跟上人工智能硬件支出的繁荣。公司宣布了一系列投资计划，包括在印第安纳州投资38.7亿美元建立先进的封装工厂和AI产品研究中心。在国内，SK海力士还将投资146亿美元建设新的内存芯片综合体，并推进其他国内投资，包括政府支持的龙仁半导体集群项目。编辑总结 SK海力士的季度业绩反映出强劲的市场需求，尤其是在人工智能应用领域。公司的盈利能力持续增强，显示出其在高端内存市场的竞争力。尽管面临传统内存市场的疲软，SK海力士仍通过投资和技术创新来保持其领先地位。未来几年，随着对高带宽内存的需求增长，SK海力士的市场前景看好。名词解释 SK海力士：南韩一家领先的半导体制造商，专注于内存芯片的研发和生产。 DRAM：动态随机存取存储器，一种广泛使用的内存类型，主要用于计算机和移动设备。 NAND闪存：一种非易失性存储器，广泛用于数据存储设备，如固态硬盘（SSD）。今年大事件 2023年10月：SK海力士公布创纪录的季度利润，反映出对AI开发内存芯片的强劲需求。 2023年9月：Nvidia计划在第四季度推出新型内存产品HBM3E，进一步推动高带宽内存销售。来源：今日美股网

今日美股网10-25 00:10

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本文主要企业名单有：DJI、NVIDIA、Zero Zero Robotics、Skydio、Yuneec、Kespry、Autel Robotics、Insitu、Delair、EHANG、Syma Toys、Terra Drone、Airlitix

按照不同产品类型有：民用无人机、消费无人机

按照不同应用方面：空中娱乐、地质勘查、建筑测量、液体喷洒、其他

▲资料来源：完整报告请参考恒州博智（QYResearch）发布的《2024-2030全球与中国智能无人机市场现状及未来发展趋势》研究团队收集到大量数据，研究过程综合考虑行业各种影响因素，包括政府发布的行业政策、市场动态、竞争格局、历史数据、行业现状、技术革新、行业相关技术发展、市场风险、壁垒、机遇因素以及挑战等。

智能无人机报告目录主要内容展示：

1 智能无人机市场概述

1.1 产品定义及统计范围

1.2 按照不同产品类型，智能无人机主要可以分为如下几个类别

1.2.1 全球不同产品类型智能无人机销售额增长趋势2019 VS 2023 VS 2030

1.2.2 民用无人机

1.2.3 消费无人机

1.3 从不同应用，智能无人机主要包括如下几个方面

1.3.1 全球不同应用智能无人机销售额增长趋势2019 VS 2023 VS 2030

1.3.2 空中娱乐

1.3.3 地质勘查

1.3.4 建筑测量

1.3.5 液体喷洒

1.3.6 其他

1.4 智能无人机行业背景、发展历史、现状及趋势

1.4.1 智能无人机行业目前现状分析

1.4.2 智能无人机发展趋势

2 全球智能无人机总体规模分析

2.1 全球智能无人机供需现状及预测（2019-2030）

2.1.1 全球智能无人机产能、产量、产能利用率及发展趋势（2019-2030）

2.1.2 全球智能无人机产量、需求量及发展趋势（2019-2030）

2.2 全球主要地区智能无人机产量及发展趋势（2019-2030）

2.2.1 全球主要地区智能无人机产量（2019-2024）

2.2.2 全球主要地区智能无人机产量（2025-2030）

2.2.3 全球主要地区智能无人机产量市场份额（2019-2030）

2.3 中国智能无人机供需现状及预测（2019-2030）

2.3.1 中国智能无人机产能、产量、产能利用率及发展趋势（2019-2030）

2.3.2 中国智能无人机产量、市场需求量及发展趋势（2019-2030）

2.4 全球智能无人机销量及销售额

2.4.1 全球市场智能无人机销售额（2019-2030）

2.4.2 全球市场智能无人机销量（2019-2030）

2.4.3 全球市场智能无人机价格趋势（2019-2030）

3 全球与中国主要厂商市场份额分析

3.1 全球市场主要厂商智能无人机产能市场份额

3.2 全球市场主要厂商智能无人机销量（2019-2024）

3.2.1 全球市场主要厂商智能无人机销量（2019-2024）

3.2.2 全球市场主要厂商智能无人机销售收入（2019-2024）

3.2.3 全球市场主要厂商智能无人机销售价格（2019-2024）

3.2.4 2023年全球主要生产商智能无人机收入排名

3.3 中国市场主要厂商智能无人机销量（2019-2024）

3.3.1 中国市场主要厂商智能无人机销量（2019-2024）

3.3.2 中国市场主要厂商智能无人机销售收入（2019-2024）

3.3.3 2023年中国主要生产商智能无人机收入排名

3.3.4 中国市场主要厂商智能无人机销售价格（2019-2024）

3.4 全球主要厂商智能无人机总部及产地分布

3.5 全球主要厂商成立时间及智能无人机商业化日期

3.6 全球主要厂商智能无人机产品类型及应用

3.7 智能无人机行业集中度、竞争程度分析

3.7.1 智能无人机行业集中度分析：2023年全球Top 5生产商市场份额

3.7.2 全球智能无人机第一梯队、第二梯队和第三梯队生产商（品牌）及市场份额

3.8 新增投资及市场并购活动

4 全球智能无人机主要地区分析

4.1 全球主要地区智能无人机市场规模分析：2019 VS 2023 VS 2030

4.1.1 全球主要地区智能无人机销售收入及市场份额（2019-2024年）

4.1.2 全球主要地区智能无人机销售收入预测（2025-2030年）

4.2 全球主要地区智能无人机销量分析：2019 VS 2023 VS 2030

4.2.1 全球主要地区智能无人机销量及市场份额（2019-2024年）

4.2.2 全球主要地区智能无人机销量及市场份额预测（2025-2030）

4.3 北美市场智能无人机销量、收入及增长率（2019-2030）

4.4 欧洲市场智能无人机销量、收入及增长率（2019-2030）

4.5 中国市场智能无人机销量、收入及增长率（2019-2030）

4.6 日本市场智能无人机销量、收入及增长率（2019-2030）

4.7 东南亚市场智能无人机销量、收入及增长率（2019-2030）

4.8 印度市场智能无人机销量、收入及增长率（2019-2030）

5 全球智能无人机主要生产商分析

5.1 DJI

5.1.1 DJI基本信息、智能无人机生产基地、销售区域、竞争对手及市场地位

5.1.2 DJI 智能无人机产品规格、参数及市场应用

5.1.3 DJI 智能无人机销量、收入、价格及毛利率（2019-2024）

5.1.4 DJI公司简介及主要业务

5.1.5 DJI企业最新动态

5.2 NVIDIA

5.2.1 NVIDIA基本信息、智能无人机生产基地、销售区域、竞争对手及市场地位

5.2.2 NVIDIA 智能无人机产品规格、参数及市场应用

5.2.3 NVIDIA 智能无人机销量、收入、价格及毛利率（2019-2024）

5.2.4 NVIDIA公司简介及主要业务

5.2.5 NVIDIA企业最新动态

5.3 Zero Zero Robotics

5.3.1 Zero Zero Robotics基本信息、智能无人机生产基地、销售区域、竞争对手及市场地位

5.3.2 Zero Zero Robotics 智能无人机产品规格、参数及市场应用

5.3.3 Zero Zero Robotics 智能无人机销量、收入、价格及毛利率（2019-2024）

5.3.4 Zero Zero Robotics公司简介及主要业务

5.3.5 Zero Zero Robotics企业最新动态

5.4 Skydio

5.4.1 Skydio基本信息、智能无人机生产基地、销售区域、竞争对手及市场地位

5.4.2 Skydio 智能无人机产品规格、参数及市场应用

5.4.3 Skydio 智能无人机销量、收入、价格及毛利率（2019-2024）

5.4.4 Skydio公司简介及主要业务

5.4.5 Skydio企业最新动态

5.5 Yuneec

5.5.1 Yuneec基本信息、智能无人机生产基地、销售区域、竞争对手及市场地位

5.5.2 Yuneec 智能无人机产品规格、参数及市场应用

5.5.3 Yuneec 智能无人机销量、收入、价格及毛利率（2019-2024）

5.5.4 Yuneec公司简介及主要业务

5.5.5 Yuneec企业最新动态

5.6 Kespry

5.6.1 Kespry基本信息、智能无人机生产基地、销售区域、竞争对手及市场地位

5.6.2 Kespry 智能无人机产品规格、参数及市场应用

5.6.3 Kespry 智能无人机销量、收入、价格及毛利率（2019-2024）

5.6.4 Kespry公司简介及主要业务

5.6.5 Kespry企业最新动态

5.7 Autel Robotics

5.7.1 Autel Robotics基本信息、智能无人机生产基地、销售区域、竞争对手及市场地位

5.7.2 Autel Robotics 智能无人机产品规格、参数及市场应用

5.7.3 Autel Robotics 智能无人机销量、收入、价格及毛利率（2019-2024）

5.7.4 Autel Robotics公司简介及主要业务

5.7.5 Autel Robotics企业最新动态

5.8 Insitu

5.8.1 Insitu基本信息、智能无人机生产基地、销售区域、竞争对手及市场地位

5.8.2 Insitu 智能无人机产品规格、参数及市场应用

5.8.3 Insitu 智能无人机销量、收入、价格及毛利率（2019-2024）

5.8.4 Insitu公司简介及主要业务

5.8.5 Insitu企业最新动态

5.9 Delair

5.9.1 Delair基本信息、智能无人机生产基地、销售区域、竞争对手及市场地位

5.9.2 Delair 智能无人机产品规格、参数及市场应用

5.9.3 Delair 智能无人机销量、收入、价格及毛利率（2019-2024）

5.9.4 Delair公司简介及主要业务

5.9.5 Delair企业最新动态

5.10 EHANG

5.10.1 EHANG基本信息、智能无人机生产基地、销售区域、竞争对手及市场地位

5.10.2 EHANG 智能无人机产品规格、参数及市场应用

5.10.3 EHANG 智能无人机销量、收入、价格及毛利率（2019-2024）

5.10.4 EHANG公司简介及主要业务

5.10.5 EHANG企业最新动态

5.11 Syma Toys

5.11.1 Syma Toys基本信息、智能无人机生产基地、销售区域、竞争对手及市场地位

5.11.2 Syma Toys 智能无人机产品规格、参数及市场应用

5.11.3 Syma Toys 智能无人机销量、收入、价格及毛利率（2019-2024）

5.11.4 Syma Toys公司简介及主要业务

5.11.5 Syma Toys企业最新动态

5.12 Terra Drone

5.12.1 Terra Drone基本信息、智能无人机生产基地、销售区域、竞争对手及市场地位

5.12.2 Terra Drone 智能无人机产品规格、参数及市场应用

5.12.3 Terra Drone 智能无人机销量、收入、价格及毛利率（2019-2024）

5.12.4 Terra Drone公司简介及主要业务

5.12.5 Terra Drone企业最新动态

5.13 Airlitix

5.13.1 Airlitix基本信息、智能无人机生产基地、销售区域、竞争对手及市场地位

5.13.2 Airlitix 智能无人机产品规格、参数及市场应用

5.13.3 Airlitix 智能无人机销量、收入、价格及毛利率（2019-2024）

5.13.4 Airlitix公司简介及主要业务

5.13.5 Airlitix企业最新动态

6 不同产品类型智能无人机分析

6.1 全球不同产品类型智能无人机销量（2019-2030）

6.1.1 全球不同产品类型智能无人机销量及市场份额（2019-2024）

6.1.2 全球不同产品类型智能无人机销量预测（2025-2030）

6.2 全球不同产品类型智能无人机收入（2019-2030）

6.2.1 全球不同产品类型智能无人机收入及市场份额（2019-2024）

6.2.2 全球不同产品类型智能无人机收入预测（2025-2030）

6.3 全球不同产品类型智能无人机价格走势（2019-2030）

7 不同应用智能无人机分析

7.1 全球不同应用智能无人机销量（2019-2030）

7.1.1 全球不同应用智能无人机销量及市场份额（2019-2024）

7.1.2 全球不同应用智能无人机销量预测（2025-2030）

7.2 全球不同应用智能无人机收入（2019-2030）

7.2.1 全球不同应用智能无人机收入及市场份额（2019-2024）

7.2.2 全球不同应用智能无人机收入预测（2025-2030）

7.3 全球不同应用智能无人机价格走势（2019-2030）

8 上游原料及下游市场分析

8.1 智能无人机产业链分析

8.2 智能无人机产业上游供应分析

8.2.1 上游原料供给状况

8.2.2 原料供应商及联系方式

8.3 智能无人机下游典型客户

8.4 智能无人机销售渠道分析

9 行业发展机遇和风险分析

9.1 智能无人机行业发展机遇及主要驱动因素

9.2 智能无人机行业发展面临的风险

9.3 智能无人机行业政策分析

9.4 智能无人机中国企业SWOT分析

10 研究成果及结论

11 附录

11.1 研究方法

11.2 数据来源

11.2.1 二手信息来源

11.2.2 一手信息来源

11.3 数据交互验证

QYR市场调研10-24 14:41

台积电立大功！英伟达：Blackwell芯片缺陷已修复，市场热盼三季报

的爆炸式增长，企业支出出现一波浪潮，而Nvidia引领着市场。此外，Ives预测，科技股将在2025年再上涨20%，而科技牛市刚刚进入人工智能革命引领的下一阶段。市场表现方面，英伟达股价近日突破历史新高。当地时间10月21日，英伟达股价上涨超4%，报143.71美元，市值首超3.5万亿美元，距离市值第一的苹果公司仅一步之遥。

格隆汇10-24 11:31

中美突传一则重量级消息！台积电“切断”华为AI芯片供应源已通知美国政府调查

圈内人10-24 11:28

英特尔错失关键市场机遇并技术落后，导致股价大幅下跌与大规模重组，AI芯片成未来关键突破口

尔在人工智能（AI）浪潮中也远远落后于NVIDIA等竞争对手，进一步加剧了其在行业中的追赶压力。英特尔财务表现不佳英特尔在2023年第二季度的财务表现令人失望。公司每股收益仅为2美分，远低于分析师预期的10美分，收益比预期低了80%。此外，英特尔的营收为128.3亿美元，略低于预期的129.4亿美元。重组计划与自救行动面对业绩下滑，英特尔正在努力自救。今年8月，英特尔公布了一项旨在到2025年节省100亿美元成本的计划，其中包括裁员约15,000人，占其员工总数的15%。此外，公司还计划剥离其晶圆代工业务，吸引无晶圆厂芯片设计公司合作，以对抗台积电的制造主导地位。英特尔CEO帕特·基辛格（Pat Gelsinger）在采访中指出，这是自四十年前公司做出存储器转向微处理器的决策以来最大的一次重组。分析师对英特尔前景持谨慎态度分析师对英特尔的未来保持谨慎态度。高盛（Goldman Sachs）最近将英特尔的目标股价从22美元下调至21美元，并维持了“卖出”评级。高盛分析师指出，英特尔虽然正在采取必要措施精简组织，但目前尚无明确迹象表明其将重夺技术领导地位。此外，德意志银行（Deutsche Bank）也将其目标股价从27美元下调至25美元，维持“持有”评级。编辑总结英特尔的困境源于多年的战略失误和技术创新的落后。错失与苹果的合作机会以及在AI和制造技术上的落后，让这家昔日的行业领袖陷入困境。尽管公司已经采取了大规模重组和削减成本的措施，但面对快速变化的市场竞争，英特尔的前景仍不明朗。未来的关键在于，英特尔能否迅速适应并在AI和芯片制造领域重新获得优势。名词解释微处理器：计算机系统的核心组件，负责执行指令和处理数据。无晶圆厂芯片设计公司：专注于芯片设计，而不拥有自己的制造工厂，如高通（Qualcomm）和AMD等公司。台积电（TSMC）：全球领先的半导体制造公司，总部位于台湾，主要为其他公司提供芯片制造服务。 2024年大事件 2024年2月：英特尔计划发布全新AI PC芯片，以期占领快速增长的AI设备市场，并改善其在PC领域的表现。 2024年7月：英特尔将完成晶圆代工业务的剥离，正式进入与台积电的全面竞争阶段。来源：今日美股网

今日美股网10-24 00:11

华为突传一则重量级消息！彭博：华为最新的人工智能芯片是由台积电生产的

tqttier10-23 11:30

AI泡沫即将破灭？英伟达H100芯片租赁急剧“价崩” 黄仁勋释出重磅信号……

人工智能(AI)强烈竞争下，英伟达(NVIDIA)的旗舰AI芯片H100 GPU在2023年3月上市后，迅速成为全球最硬通货。但AI公司Featherless.AI创始人Eugene Cheah表示，H100租赁价格已从峰值8美元/小时崩跌至2美元/小时左右。不过他强调，大规模算仍维持高价。 Eugene近期撰写了一篇题为《2美元的H100：GPU租赁泡沫如何破灭》观点文章，引发亚洲市场热议。他表示，H100在算力租赁市场的价格从初期的4.7美元/小时，一度飙升至8美元以上/小时，不过最近传出H100已供过于求，租赁价格已锐减至2美元/小时左右，引发市场对于GPU泡沫即将破灭的猜测。 (来源:Latent Space) 他分析称，H100需求明显下滑，租赁市场供应过剩的因素包括： 1. 从头开始训练新模型的公司减少，中小型公司减少了对基础模型建设的投资，转而微调开放的模型，因为这样比自主训练更经济、更有效率，导致算力需求显著减少； 2. 预订H100的公司完成模型训练后，大量转售闲置和先前预留的未使用算力； 3. OpenAI、Meta、X.AI退出公共算力平台，建立自家价值数十亿美元的大型资料中心； 4. H200、B200等新产品的推出； 5. 有更便宜的替代品，包括辉达本身更便宜的产品线，以及超微(AMD)和英特尔(Intel)等对手推出更实惠的竞品。加密货币挖矿GPU使用量一直呈下降趋势，在某些情况下无利可图，此后一直涌入公共算力平台。但他也补充，GPU租赁市场的便宜价格仅出现在中小型规模算力需求，大规模算力仍维持在较高的价格。针对想投资AI领域的投资人，Eugene建议不要购买全新的H100芯片，因为可能会造成损失，若有需求可用租赁的方式。他同时建议投资人转向股票市场等其他地方，以获得更好的报酬率。他解释道：“对于一般市场而言，今天投资新的H100没有什么意义，因为在当前供应过剩的情况下，你可以在需要时以接近成本的价格租赁它。” 此外，他也表示H100等显卡租赁价格的下降可能对AI发展带来好处，将加速开放权重AI采用和AI应用开发的浪潮。全球对于英伟达AI芯片的庞大需求，已让该公司股价今年飙涨超过181%，但市场对于AI相关项目获利能力跟不上高昂硬件投资成本的焦虑也持续上升，导致AI和GPU泡沫论在今年持续发酵。此前，市场传出英伟达下一代旗舰芯片Blackwell架构系列因设计存在挑战恐导致延迟出货。但英伟达首席执行官黄仁勋已确认，尽管遇到设计挑战，Blackwell芯片的生产不会延期，预计今年第四季上市。摩根士丹利分析师在10月早些时候的报告指出，英伟达的Blackwell芯片市场需求相当旺盛，未来12个月左右的供应已经被抢购一空，将推动对现有的Hopper架构产品的强劲短期需求，看好英伟达一年的出货量将维持高成长，继续扩大其AI芯片的市占率。#AI热潮#

秉哥说市10-23 10:03

“牛气冲天”！英伟达获华尔街力挺，目标价一再上调

FX168财经报社(北美)讯英伟达（Nvidia）的股价正处于历史高位，但这并没有阻止华尔街顶级分析师的看涨情绪。近几周，银行分析师纷纷上调这家芯片巨头的目标价，预计尽管该公司股价在过去一年中已经大幅上涨，但其股价仍将有进一步上涨的空间。周一（10月21日），该公司股价突破 142 美元，创下新高，投资者正为 11 月 20 日的公司下一份收益报告做准备。今年迄今，该股已上涨 193%。但预测人士认为，Nvidia 仍有很大的上升空间。他们指出，该公司支持 AI 的 GPU 芯片需求旺盛，并且与企业“超大规模企业”建立了一系列合作伙伴关系。以下是华尔街一些顶级预测者对该股的看涨前景的看法。美国银行，目标价 190 美元美国银行策略师上周将该芯片制造商的目标价从每股 165 美元上调至 190 美元，意味着该股还有 35% 的上涨空间。分析师在一份报告中表示，推动这一增长的因素包括英伟达相对于其他芯片制造商的竞争优势，以及人工智能市场的“世代机遇”，该市场预计将增长至 4000 亿美元。 “受 NVDA 数据中心计算前景展望提升的推动，我们现在看到 AI 加速器市场规模将从 CY23 年的约 450 亿美元增长到 CY27 的 2800 亿美元（并随着时间的推移增长至 4000 亿美元以上）。AI 模型（需求）将继续发展，”该银行补充道。策略师们指出了 Nvidia 未来芯片需求的积极迹象，包括来自其他科技公司的评论以及首席执行官黄仁勋的评论，黄仁勋将 Nvidia 即将推出的 Blackwell 芯片的需求描述为“疯狂”。与此同时，Nvidia 还与埃森哲和微软等公司建立了一些“被低估”的业务合作伙伴关系，这应该会为其上行潜力做出贡献。该银行表示：“我们还强调，人工智能在企业中的存在感日益增强，NVDA 是其首选合作伙伴。NVDA 的业务涉及多个垂直行业（例如埃森哲、ServiceNow、微软），AI Foundry、AI Hubs、NIM 等产品是其在人工智能领域保持领先地位的关键杠杆，不仅在硬件方面，而且在系统/生态系统方面。” 高盛，目标价 150 美元高盛分析师将目标价从每股 135 美元上调至 150 美元，意味着该股将比当前价格上涨 6%。策略师表示，他们在与黄仁勋会面后改变了目标价。英伟达首席执行官谈到了该公司相对于其他芯片制造商的优势，该银行表示，英伟达的“竞争护城河”建立在该公司的安装基础、创新和“强劲且不断增长”的软件产品之上。 “尽管我们承认，该公司2025年以后的营收走势仍不确定，但考虑到相对估值倍数相对于历史水平仍处于低位，我们预计该股表现至少将与预期修订保持一致……而且在即将到来的 Blackwell 产品周期的推动下，基本面有可能重新加速，”策略师们写道。策略师们估计，Blackwell 还可以帮助 Nvidia 创造数十亿美元的收入。 “通过整合七款芯片，每款芯片都在数据中心层面发挥着更高性能的作用，我们认为 Blackwell 的推出和发展不仅是近期和中期收入增长的推动力，也是扩大 Nvidia 竞争优势的动力。基于 Blackwell 的产品的增长势头仍在继续，预计 1 月份季度的收入将达到数十亿美元，4 月份及以后的收入将进一步增长。” CFRA Research，目标价 160 美元研究公司 CFRA 将目标价从每股 139 美元上调至 160 美元，这意味着比当前价格上涨 13%。CFRA 高级股票分析师 Angelo Zino 表示，这是因为人们更加相信 Nvidia 的增长将好于预期，尤其是当客户争相购买新的 Blackwell 芯片时。 “更高的倍数和目标反映了我们更加坚信，随着 Blackwell 的扩张，NVDA 将在 2025 年发布超出我们/共识预期的业绩。正如我们之前提到的，在云端的 AI 战争中，Blackwell 将从超大规模企业手中夺取更大的钱包份额（例如，更大的 GPU、CPU、网络和软件收入），”Zino 写道。伯恩斯坦，目标价 155 美元在该芯片制造商 8 月份公布第二季度收益后不久，伯恩斯坦将其目标价上调至每股 155 美元。与其他公司的预测类似，伯恩斯坦的上行预测基于 Blackwell GPU 的成功。 “人们又开始对这个故事感到兴奋，尤其是当我们接近盈利时，然后到明年年底，他们的新平台 Blackwell 才真正开始升温。看，从所有迹象来看，他们自己的评论、所有供应检查和其他所有情况来看，对这款产品的需求看起来都超出了预期，”拉斯冈在 10 月初接受CNBC采访时表示。“如果检查有任何迹象的话，这个周期肯定是巨大的，”他补充道。

Linlin10-22 22:45

价格暴跌 70%：AI 算力租赁泡沫是如何破灭的？

GPU。到了 2023 年 3 月，NVIDIA 推出了新的 H100 系列 GPU，在其宣传中提到 H100 的性能比 A100 强 3 倍，但价格却只比 A100 高 2 倍。这对 AI 初创公司来说是一个巨大的吸引力。因为 GPU 的性能直接决定了他们可以开发的 AI 模型的速度和规模。H100 的强大性能意味着这些公司能够开发出比以前更快、更大、更高效的 AI 模型，甚至有可能追赶或超过像 OpenAI 这样的行业领导者。当然，这一切的前提是他们拥有足够的资本来购买或租用大量的 H100。由于 H100 的性能大大提升，再加上 AI 领域的激烈竞争，很多初创公司都投入了巨额资金来抢购 H100，用它来加速他们的模型训练。这种需求的激增导致 H100 的租赁价格暴涨，最初每小时 4.70 美元，但后来涨到超过 8 美元。这些初创公司之所以愿意支付高昂的租金，是因为他们急于快速训练模型，以便在下一轮融资中吸引投资者的注意，争取到数亿美元的资金来继续扩展他们的业务。对于拥有大量 H100 GPU 的算力中心（农场）来说，租赁 GPU 的需求非常高，这就像是「送上门来的钱」。原因是这些 AI 初创公司急于租用 H100 来训练他们的模型，甚至愿意预付租金。这意味着 GPU 农场可以以长期的每小时 4.70 美元（或更高）租出他们的 GPU。根据计算，如果他们能以这种价格持续出租 GPU，那么他们投资购买 H100 的回报周期（即收回购买成本的时间）将不到 1.5 年。回报期结束后，之后每台 GPU 每年能带来超过 10 万美元的净现金流收入。由于对 H100 和其他高性能 GPU 的需求持续高涨，GPU 农场的投资者看到了巨大的利润空间，因此他们不仅同意了这种商业模式，甚至还追加了更大的投资，购买更多 GPU 以赚取更多利润。《郁金香的愚蠢》：创作于有记载的历史上第一次投机泡沫之后，郁金香价格在 1634 年持续攀升，并于 1637 年 2 月崩盘随着人工智能和大数据处理需求的增长，企业对高性能 GPU（尤其是 NVIDIA 的 H100）的需求激增，为了支持这些计算密集型任务，全球企业在硬件和基础设施上初期已投入约 6000 亿美元，用于购买 GPU、建设数据中心等，以提升计算能力。然而，由于供应链的延迟，H100 的价格在 2023 年大部分时间里居高不下，甚至超过每小时 4.70 美元，除非买家愿意预付大额定金。到了 2024 年初，随着更多的供应商进入市场，H100 的租赁价格降至约 2.85 美元，但我开始收到各类推销邮件，反映了市场供应增加后竞争加剧的情况。虽然最初 H100 GPU 的租赁价格在每小时 8 至 16 美元之间，但到了 2024 年 8 月，拍卖式租赁价格已降至每小时 1 到 2 美元。市场价格每年预计会下降 40% 或更多，远超 NVIDIA 预测的 4 年内维持每小时 4 美元的预期。这种迅速的价格下滑给那些刚购买高价新 GPU 的人带来了财务风险，因为他们可能无法通过租赁回收成本。投资 5 万美元购买一张 H100 的资本回报率是多少？在不考虑电力和冷却成本的前提下，H100 的购买成本大约为 5 万美元，预计使用寿命为 5 年。租赁通常有两种模式：短期按需租赁和长期预订。短期租赁价格较高，但灵活性强，长期预订则价格较低但稳定。接下来，文章会通过分析这两种模式的收益，来计算投资者在 5 年内能否收回成本并获得盈利。短期按需租赁租赁价格以及对应的收益： >$2.85 : 超越股市 IRR，实现盈利。 <$2.85 : 收益低于投资股市收益。 <$1.65 : 预计投资损失。通过「混合价格」模型预测，未来 5 年内租金可能下降到当前价格的 50%。如果租赁价格保持在每小时 4.50 美元，投资回报率（IRR）超过 20%，则有利可图；但当价格降至 2.85 美元 / 小时时，IRR 仅有 10%，回报显著降低。如果价格跌破 2.85 美元，投资回报甚至可能低于股市收益，而当价格低于 1.65 美元时，投资者将面临严重的亏损风险，特别是对于近期购买 H100 服务器的人。注：「混合价格」是一个假设，认为 H100 的租赁价格在未来 5 年内逐渐下降到当前价格的一半。这种估计被认为是乐观的，因为当前市场价格每年下降超过 40%，所以考虑价格下降是合理的。长期预订租约（3 年以上）在 AI 热潮期间，许多老牌基础设施提供商基于过去的经验，尤其是在加密货币早期以太坊 PoW 时代经历过 GPU 租金价格暴涨暴跌的周期，因此在 2023 年，他们推出了 3-5 年的高价预付款租赁合同，以锁定利润。这些合同通常要求客户支付高于每小时 4 美元的价格，甚至预付 50% 到 100% 的租金。随着 AI 需求激增，尤其是在图像生成领域的基础模型公司为了抢占市场先机、率先使用最新的 GPU 集群，尽管这些合同价格高昂，但他们不得不签订，以快速完成目标模型，提升竞争力。然而，当模型训练完成后，这些公司不再需要这些 GPU 资源，但由于合同锁定的关系，他们无法轻易退出，为了减少损失，他们选择将这些租赁的 GPU 资源转售，以回收部分成本。这导致市场上出现了大量转售的 GPU 资源，供应增加，影响了市场的租赁价格和供需关系。当前的 H100 价值链注：价值链（Value chain），又名价值链分析、价值链模型等。由迈克尔・波特在 1985 年，于《竞争优势》一书中提出的。波特指出企业要发展独特的竞争优势，要为其商品及服务创造更高附加价值，商业策略是结构企业的经营模式，成为一系列的增值过程，而此一连串的增值流程，就是「价值链」。 H100 价值链从硬件到 AI 推理模型，其中的参与部份可以大致分为以下几类与 Nvidia 合作的硬件供应商数据中心基础设施提供商和合作伙伴风险投资基金、大型公司和初创公司：计划建立基础模型（或已经完成模型建立）容量经销商：Runpod、SFCompute、Together.ai、Vast.ai、GPUlist.ai 等。当前的 H100 价值链包括从硬件供应商到数据中心提供商、AI 模型开发公司、容量经销商和 AI 推理服务提供商等多个环节。市场的主要压力来自于未使用的 H100 容量经销商不断转售或出租闲置资源，以及「足够好」的开源模型（如 Llama 3）的广泛使用，导致对 H100 的需求下降。这两大因素共同导致了 H100 供应过剩，进而对市场价格造成下行压力。市场趋势：开源权重模型的兴起开源权重模型指的是那些尽管没有正式的开源许可证，但其权重已被公开免费分发，并且被广泛应用于商业领域。这些模型的使用需求主要受到两大因素推动：一是类似 GPT-4 规模的大型开源模型（如 LLaMA3 和 DeepSeek-v2）的出现，二是小型（80 亿参数）和中型（700 亿参数）微调模型的成熟和广泛采用。由于这些开源模型的成熟度越来越高，企业能够轻松获取并使用它们来满足大多数 AI 应用的需求，尤其是在推理和微调方面。尽管这些模型在某些基准测试中可能略微逊色于专有模型，但它们的性能已经足够好，可以应对大多数商业用例。因此，随着开源权重模型的普及，市场对推理和微调的需求正在快速增长。开源权重模型还具有三个关键优势：首先，开源模型具有很高的灵活性，允许用户根据特定领域或任务对模型进行微调，从而更好地适应不同的应用场景。其次，开源模型提供了可靠性，因为模型权重不会像某些专有模型那样在未通知的情况下更新，避免出现一些因更新而导致的开发问题，增加了用户对模型的信任。最后，它还确保了安全性和隐私，企业可以确保其提示和客户数据不会通过第三方 API 端点被泄露，降低了数据隐私风险。正是这些优势促使开源模型的持续增长和广泛采用，特别是在推理和微调方面。中小型模型创作者需求转向中小型模型创建者是指那些没有能力或计划从头训练大型基础模型（如 70B 参数模型）的企业或初创公司。随着开源模型的兴起，许多公司意识到，对现有开源模型进行微调，比自己从头训练一个新模型更加经济高效。因此，越来越多的公司选择微调，而非自行训练模型。这大大减少了对 H100 等计算资源的需求。微调比从头训练便宜得多。微调现有模型所需的计算资源远远少于从头训练一个基础模型。大型基础模型的训练通常需要 16 个或更多 H100 节点，而微调通常只需要 1 到 4 个节点。这种行业的转变削减了小型和中型公司对大规模集群的需求，直接减少了对 H100 计算能力的依赖。此外，基础模型创建的投资减少。在 2023 年，许多中小型公司尝试创建新的基础模型，但如今，除非他们能够带来创新（如更好的架构或对数百种语言的支持），否则几乎不会再有新的基础模型创建项目。这是因为市场上已经有足够强大的开源模型，如 Llama 3，让小型公司很难证明创建新模型的合理性。投资者的兴趣和资金也转向了微调，而非从头训练模型，进一步减少了对 H100 资源的需求。最后，预留节点的过剩容量也是一个问题。许多公司在 2023 年高峰期长期预定了 H100 资源，但由于转向微调，他们发现这些预留的节点已经不再需要，甚至有些硬件到货时已经过时。这些未使用的 H100 节点现在被转售或出租，进一步增加了市场的供应，导致 H100 资源供过于求。总体来看，随着模型微调的普及、中小型基础模型创建的减少，以及预留节点的过剩，H100 市场需求明显下降，供过于求的情况加剧。导致 GPU 算力供应增加和需求减少的其他因素大型模型创建者脱离开源云平台大型 AI 模型创建者如 Facebook、X.AI 和 OpenAI 正在逐步从公共云平台转向自建私有计算集群的原因。首先，现有的公共云资源（如 1000 个节点的集群）已无法满足他们训练更大模型的需求。其次，从财务角度来看，自建集群更有利，因为购买数据中心、服务器等资产可以增加公司估值，而租赁公共云只是费用支出，无法提升资产。此外，这些公司拥有足够的资源和专业团队，甚至可以收购小型数据中心公司来帮助他们构建和管理这些系统。因此，他们不再依赖公共云。随着这些公司脱离公共云平台，市场对计算资源的需求减少，可能导致未使用的资源重新进入市场，增加供应。 Vast.ai 本质上是一个自由市场体系，来自世界各地的供应商相互竞争闲置与延迟出货的 H100 同时上线由于闲置与延迟出货的 H100 GPU 同时上线，促使市场供应量增加，导致价格下降。Vast.ai 等平台采用自由市场模式，全球供应商在这里相互竞争价格。2023 年，由于 H100 出货延迟，许多资源未能及时上线，现在这些延迟的 H100 资源开始进入市场，连同新的 H200 和 B200 设备，以及初创公司和企业闲置的计算资源一起供应。小型和中型集群的所有者通常拥有 8 到 64 个节点，但由于利用率低且资金已经耗尽，他们的目标是通过低价出租资源来尽快收回成本。为此，他们选择通过固定利率、拍卖系统或自由市场定价的方式来竞争客户，尤其是拍卖和自由市场模式，使得供应商为确保资源被租用而竞相降价，最终导致整个市场的价格大幅下降。更便宜的 GPU 替代品另一个主要因素是，一旦算力成本超出了预算，那么 AI 推理基础设施便有很多替代方案，特别是如果你运行的是较小的模型。就不需要为使用 H100 的 Infiniband 支付额外费用。 Nvidia 市场细分 H100 GPU 的 AI 推理任务中更便宜替代品的出现，这会直接影响市场对 H100 的需求。首先，虽然 H100 在 AI 模型的训练和微调上非常出色，但在推理（即运行模型）领域，很多更便宜的 GPU 能够满足需求，尤其是针对较小的模型。因为推理任务不需要 H100 的高端功能（如 Infiniband 网络），用户可以选择更经济的替代方案，节省成本。 Nvidia 自己也在推理市场中提供了替代产品，如 L40S，这是一款专门用于推理的 GPU，性能大约是 H100 的三分之一，但价格只有五分之一。虽然 L40S 在多节点训练方面效果不如 H100，但对于单节点推理和小型集群的微调，已经足够强大，这为用户提供了一个更具性价比的选择。 H100 Infiniband 集群性能配置表（2024 年 8 月） AMD 和 Intel 替代供应商另外，AMD 和 Intel 也推出了价格更低的 GPU，例如 AMD 的 MX300 和 Intel 的 Gaudi 3。这些 GPU 在推理和单节点任务中表现优异，价格比 H100 更便宜，同时还拥有更多的内存和计算能力。尽管它们在大型多节点集群训练中还未得到完全验证，但在推理任务中已经足够成熟，成为 H100 的有力替代品。这些更便宜的 GPU 已经被证明能够处理大多数推理任务，尤其是常见模型架构（如 LLaMA 3）上的推理和微调任务。因此，用户在解决兼容性问题后，可以选择这些替代 GPU，以降低成本。总结来说，推理领域中的这些替代品正逐渐取代 H100，特别是在小规模推理和微调任务中，这进一步降低了对 H100 的需求。 Web3 领域 GPU 使用率下降由于加密货币市场变化，GPU 在加密挖矿中的使用率下降，大量 GPU 因此流入云市场。尽管这些 GPU 由于硬件限制无法胜任复杂的 AI 训练任务，但它们在较简单的 AI 推理工作中表现良好，特别是对于预算有限的用户，处理较小模型（如 10B 参数以下）的任务时，这些 GPU 成为性价比很高的选择。经过优化，这些 GPU 甚至可以运行大型模型，成本比使用 H100 节点更低。 AI 算力租赁泡沫后，现在的市场如何？现在入场面临的问题：新公共云 H100 集群进入市场较晚，可能无法盈利，一些投资者可能会损失惨重。新进入市场的 H100 公共云集群面临的盈利挑战。如果租赁价格设定过低（低于 2.25 美元），可能无法覆盖运营成本，导致亏损；如果定价过高（3 美元或以上），则可能失去客户，导致产能闲置。此外，较晚进入市场的集群因为错过了早期的高价（4 美元 / 小时），难以回收成本，投资者面临无法盈利的风险。这使得集群投资变得非常困难，甚至可能导致投资者遭受重大损失。早期入场者的收益情况：早期签署了长期租赁合同的中型或大型模型创建者，已经收回成本并实现盈利中型和大型模型创建者通过长期租赁 H100 计算资源已经获得了价值，这些资源的成本在融资时已被涵盖。虽然部分计算资源未完全利用，但这些公司通过融资市场将这些集群用于当前和未来的模型培训，并从中提取了价值。即使有未使用的资源，他们也能通过转售或租赁获得额外收入，这降低了市场价格，减少了负面影响，整体上对生态系统产生了积极影响。泡沫破灭后，：价格低廉的 H100 可以加速开源式 AI 的采用浪潮低价 H100 GPU 的出现将推动开源式 AI 的发展。随着 H100 价格下降，AI 开发者和业余爱好者可以更便宜地运行和微调开源权重模型，使这些模型的采用更广泛。如果未来闭源模型（如 GPT5++）没有实现重大技术突破，开源模型与闭源模型的差距将缩小，推动 AI 应用的发展。随着 AI 推理和微调成本降低，可能引发新的 AI 应用浪潮，加速市场的整体进步。结论：不要购买全新的 H100 如果现在投资购买全新的 H100 GPU 大概率会亏损。不过只有在特殊情况下，比如项目能够购买到打折的 H100、廉价的电力成本，或在其 AI 产品在市场上拥有足够竞争力时，再去投资才可能合理。如果你正在考虑投资，建议将资金投入其他领域或股票市场，以获得更好的回报率。

TechubNews10-22 14:54

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