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英伟达2024 年第 4 季度业绩电话会高管解读财报

Getty Images、SAP 和 Snowflake。大语言模型的基础领域正在蓬勃发展。Anthropic、谷歌、Inflection、微软、OpenAI 和 xAI 在生成人工智能领域不断取得惊人突破，处于领先地位。Adept、AI21、Character.ai、Cohere、Mistral、Perplexity 和 Runway 等令人兴奋的公司正在构建为企业和创作者服务的平台。新的初创公司正在创建法学硕士，以服务于世界许多地区的特定语言、文化和习俗。其他人正在创建基础模型来解决完全不同的行业，例如递归制药和生成：生物学生物医学。这些公司正在通过超大规模或 GPU 专业云提供商推动对 NVIDIA AI 基础设施的需求。就在今天早上，我们宣布与 Google 合作优化其最先进的新 Gemma 语言模型，以加速其在云数据中心和 PC 中 NVIDIA GPU 上的推理性能。过去一年最显着的趋势之一是汽车、医疗保健和金融服务等垂直行业的企业大量采用人工智能。NVIDIA 提供多种应用框架，利用我们的全栈加速计算平台，帮助企业在自动驾驶、药物发现、用于欺诈检测或机器人技术的低延迟机器学习等垂直领域采用人工智能。我们估计去年汽车垂直行业通过云或本地数据中心的收入贡献超过 10 亿美元。NVIDIA DRIVE 基础设施解决方案包括用于开发自动驾驶的系统和软件，包括数据摄取、创建、标记和 AI 培训，以及通过模拟进行验证。全球 OEM、新能源汽车、卡车运输、自动驾驶出租车和一级供应商的近 80 家汽车制造商正在使用 NVIDIA 的 AI 基础设施来训练法学硕士和其他 AI 模型，以实现自动驾驶和 AI 座舱应用。事实上，几乎所有致力于人工智能的汽车公司都在与 NVIDIA 合作。随着 AV 算法转向视频转换器以及更多汽车配备摄像头，我们预计 NVIDIA 的汽车数据中心处理需求将大幅增长。在医疗保健领域，数字生物学和生成人工智能正在帮助重塑药物发现、手术、医学成像和可穿戴设备。过去十年，我们在医疗保健领域积累了深厚的专业知识，创建了 NVIDIA Clara 医疗保健平台和 NVIDIA BioNeMo（一项生成式 AI 服务，用于开发、定制和部署用于计算机辅助药物发现的 AI 基础模型）。 BioNeMo 具有越来越多的预训练生物分子 AI 模型，可应用于端到端药物发现过程。我们宣布 Recursion 正在通过 BioNeMo 为药物发现生态系统提供其专有的人工智能模型。在金融服务领域，客户正在将人工智能用于越来越多的用例，从交易和风险管理到客户服务和欺诈检测。例如，美国运通使用 NVIDIA AI 将欺诈检测准确率提高了 6%。转向我们按地理位置划分的数据中心收入。所有地区的增长均强劲，但中国除外，在美国政府 10 月份实施出口管制法规后，我们的数据中心收入大幅下降。尽管我们尚未获得美国政府向中国运送受限制产品的许可证，但我们已经开始向中国市场运送不需要许可证的替代品。第四季度，中国数据中心收入占我们数据中心收入的中个位数百分比。我们预计第一季度它将保持在类似的范围内。在美国和中国以外的地区，主权人工智能已成为额外的需求驱动力。世界各国都在投资人工智能基础设施，以支持使用本国语言、基于国内数据构建大型语言模型，并支持当地研究和企业生态系统。从产品角度来看，绝大多数收入是由我们的 Hopper 架构和 InfiniBand 网络推动的。它们共同成为加速计算和人工智能基础设施的事实上的标准。我们有望在第二季度实现 H200 的首次发货。需求强劲，因为 H200 的推理性能几乎是 H100 的两倍。网络年化收入运行率超过 130 亿美元。我们的端到端网络解决方案定义了现代人工智能数据中心。我们的 Quantum InfiniBand 解决方案同比增长超过 5 倍。 NVIDIA Quantum InfiniBand 是最高性能 AI 专用基础设施的标准。我们现在正在进入以太网网络领域，推出了专为数据中心人工智能优化网络而设计的新 Spectrum-X 端到端产品。Spectrum-X 通过以太网引入了专为人工智能而构建的新技术。与传统以太网相比，我们的 Spectrum 交换机、BlueField DPU 和软件堆栈中采用的技术可将 AI 处理的网络性能提高 1.6 倍。包括戴尔、HPE、联想和超微在内的领先 OEM 拥有全球销售渠道，正在与我们合作，将我们的人工智能解决方案扩展到全球企业。我们有望在本季度推出 Spectrum-X。我们的软件和服务产品也取得了巨大进展，第四季度的年化收入达到了 10 亿美元。我们宣布 NVIDIA DGX Cloud 将扩大其合作伙伴名单，将亚马逊 AWS 纳入其中，加入 Microsoft Azure、Google Cloud 和 Oracle Cloud 的行列。DGX Cloud 用于 NVIDIA 自己的 AI 研发和自定义模型开发以及 NVIDIA 开发人员。它将 CUDA 生态系统带给 NVIDIA CSP 合作伙伴。好吧，转向游戏。游戏收入为 28.7 亿美元，环比持平，同比增长 56%，好于我们对假期期间消费者对 NVIDIA GeForce RTX GPU 强劲需求的预期。财年收入为 104.5 亿美元，增长 15%。在 CES 上，我们发布了 GeForce RTX 40 Super 系列 GPU 系列。它们起价 599 美元，提供令人难以置信的游戏性能和生成人工智能功能。销售有了一个良好的开端。 NVIDIA AI Tensor 核心和 GPU 提供多达 836 个 AI 顶级，非常适合为游戏 AI 提供动力，创造日常生产力。我们通过 RTX GPU 提供的丰富软件堆栈进一步加速了人工智能。借助我们的 DLSS 技术，八分之七的像素可以由 AI 生成，从而使光线追踪速度提高 4 倍并提高图像质量。借助适用于 Windows 的 Tensor RT LLM，我们的开源库可加速最新大语言模型生成式 AI 的推理性能，在 RTX AI PC 上的运行速度可提高 5 倍。在 CES 上，我们还宣布了各大 OEM 厂商推出的一系列新款 RTX 40 系列 AI 笔记本电脑。这些为各种外形尺寸带来了高性能游戏和人工智能功能，包括 14 英寸和轻薄笔记本电脑。这些下一代 AI PC 拥有高达 686 个顶级 AI 性能，将生成式 AI 性能提高了 60 倍，成为性能最佳的 AI PC 平台。在 CES 上，我们发布了 NVIDIA Avatar Cloud Engine 微服务，它允许开发人员将最先进的生成式 AI 模型集成到数字化身中。ACE 荣获多项 CES 2024 最佳奖项。 NVIDIA 拥有一个端到端平台，用于为 RTX PC 和工作站构建和部署生成式 AI 应用程序。这包括开发人员可以纳入其生成人工智能工作负载的库、SDK、工具和服务。NVIDIA 正在推动下一波进入 PC 的生成式 AI 应用程序。我们已经在路上，拥有超过 1 亿台 RTX PC 和超过 500 个支持 AI 的 PC 应用程序和游戏。转向专业可视化。收入为 4.63 亿美元，环比增长 11%，同比增长 105%。财年收入为 15.5 亿美元，增长 1%。本季度的连续增长是由 RTX Ada 架构 GPU 的丰富组合持续增长所推动的。企业正在更新其工作站，以支持与生成型人工智能相关的工作负载，例如数据准备、LLM 微调和检索增强生成。这些推动需求的关键垂直行业包括制造业、汽车和机器人技术。汽车行业也是 NVIDIA Omniverse 的早期采用者，因为该行业寻求将工厂和汽车从设计到建造、模拟、操作和体验的工作流程数字化。在 CES 上，我们宣布 Brickland、WPP 和 ZeroLight 等创意合作伙伴和开发商正在构建 Omniverse 支持的汽车配置器。像莲花这样的领先汽车制造商正在采用该技术，将个性化、真实性和互动性提升到新的购车体验水平。转向汽车。收入为 2.81 亿美元，环比增长 8%，同比下降 4%。由于汽车制造商继续采用 NVIDIA DRIVE 平台，该财年收入达到 10.9 亿美元，增长 21%，首次突破 10 亿美元大关。NVIDIA DRIVE Orin 是软件定义 AV 车队的首选 AI 车载计算机。其后续产品 NVIDIA DRIVE Thor 通常专为视觉变形者而设计，可提供更多 AI 性能，并将广泛的智能功能集成到单个 AI 计算平台中，包括自动驾驶和停车、驾驶员和乘客监控以及 AI 驾驶舱功能，并将明年上市。本季度有多家汽车客户发布公告，理想汽车、长城汽车、吉利旗下高端电动汽车子公司 ZEEKR 以及小米电动汽车均发布了基于 NVIDIA 的新车。转向损益表的其余部分。由于数据中心的强劲增长和组合，GAAP 毛利率连续扩大至 76%，非 GAAP 毛利率扩大至 76.7%。我们第四季度的毛利率受益于有利的零部件成本。随后，GAAP 运营费用增长了 6%，非 GAAP 运营费用增长了 9%，主要反映了计算和基础设施投资的增加以及员工的增长。第四季度，我们以股票回购和现金股息的形式向股东返还 28 亿美元。在 24 财年，我们使用了 99 亿美元的现金来回报股东，其中包括 95 亿美元的股票回购。让我谈谈第一季度的展望。总收入预计为 240 亿美元，上下浮动 2%。我们预计数据中心和供应商的环比增长将被游戏的季节性下降部分抵消。GAAP 和非 GAAP 毛利率预计分别为 76.3% 和 77%，上下浮动 50 个基点。与第四季度类似，第一季度的毛利率受益于有利的零部件成本。在第一季度之后，在今年剩余时间内，我们预计毛利率将恢复到 70% 左右的范围。 GAAP 和非 GAAP 运营费用预计分别约为 35 亿美元和 25 亿美元。随着我们继续投资于面前的巨大机遇，2025 财年 GAAP 和非 GAAP 运营费用预计将增长 30% 左右。 GAAP 和非 GAAP 其他收入和支出预计约为 2.5 亿美元，不包括非关联投资的损益。GAAP 和非 GAAP 税率预计为 17%，正负 1%（不包括任何离散项目）。更多财务细节包含在 CFO 评论和我们的 IR 网站上提供的其他信息中。最后，让我强调一下金融界即将发生的一些事件。我们将参加 3 月 4 日在旧金山举行的摩根士丹利技术与媒体和电信会议，以及 3 月 5 日在波士顿举行的 TD Cowen 第 44 届年度医疗保健会议。当然，请参加我们于 3 月 18 日星期一在旧金山举行的年度 DTC 会议加利福尼亚州何塞市将是五年来首次面对面举行。DTC 将以 Jen-Hsun 的主题演讲拉开帷幕，我们将在第二天（3 月 19 日）为金融分析师举办问答环节。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券02-22 11:15

解码Web3 AI：下一代技术堆栈

econe、Databricks 和 Snowflake 等平台在管理和存储大量数据集方面发挥了关键作用，从而促进了轻松访问和操作。智能体和应用程序 AI在Web2中的多功能性在其广泛的应用中得到了淋漓尽致的体现。从 Jasper 和 copy.ai 等营销工具到 Glass 带来的医疗保健领域的突破性创新，人工智能的适用性跨越了多个领域，展示了其变革潜力。工具和框架这一层极大地塑造了 Web2 时代的人工智能开发，具有用于人工智能代理开发的基本工具和框架，如 Langchain 和 LlamaIndex。BabyAGI、AutoAGI 和 Camel 等平台对于增强代理开发至关重要，为创建和完善提供了专门的环境。总的来说，这些元素丰富了人工智能代理的复杂性和先进功能，标志着这一时期人工智能能力的关键进步。市场机制 HuggingFace 和 GitHub 等平台的出现培育了一个协作生态系统，允许共享和发现人工智能模型和工具。演变：Web3的去中心化AI框架过渡到 Web3，我们对 AI 的探索进入了一个新的维度。基于 Web2 的分层方法，我们进行了更深入的研究，阐明了去中心化和区块链如何重新定义人工智能项目。Web3 的独特属性需要额外的层，特别是隐私和身份验证，展示这些变革性技术如何培育更安全、透明和协作的 AI 环境。这种细致入微的方法揭示了去中心化对人工智能发展的深远影响，为信任、所有权和创新蓬勃发展的未来铺平了道路。计算协作区块链技术正在彻底改变计算协作，从 AWS 等中心化云服务转变为去中心化全球资源网络。Render、Akash 和 Gensyn 等项目证明了这种演变，使参与者能够贡献计算能力，培育更具包容性的生态系统。模型开发与主导 Web2 的 OpenAI 等中心化平台不同，Web3 正在拥抱去中心化的模型构建。这种新方法（以 Bittensor 网络为例）促进了全球社区的集体贡献。数据民主化 Web3 重写了规则。不再有数据被锁定在企业保险库中。相反，想象一个充满活力的社区合作注释数据以进行突破性研究，从医学分析到自动驾驶汽车培训。IPFS 和 Filecoin 等工具可确保安全的分布式存储，使个人能够控制自己的数据并因贡献而获得奖励。这不仅仅是数据——它是一种关于所有权、协作和共享进步的新社会契约。数据隐私区块链成为你信息的盾牌。想象一下，借助先进的加密和零知识证明，在敏感医疗数据上训练人工智能而不暴露患者身份。Privasea 和 Modulus Labs 等公司正在引领潮流，将范式从侵入式、中心化模型转变为隐私优先的人工智能。这是 Web3 的承诺：人工智能能够学习和成长，同时保证你的数据安全并处于你的控制之下。验证 EZKL 和 Worldcoin 等解决方案提供安全、自主主权的身份管理，无需中心化平台来保存你的登录凭据。想象一下，无需依赖 Facebook 或 Google 即可登录人工智能应用程序，从而增强安全性并让你掌控自己的数字身份。 AI驱动的分析 Dune Analytics 和 NumerAI 等平台利用尖端的 AI 算法来转变 Web3 中的数据分析。想象一下，无缝地探索复杂的 DeFi 协议、识别投资机会并做出明智的决策，所有这些都由 AI 在透明且社区驱动的生态系统中提供支持。智能体 Web3 支持 Autonolas 和 Fetch.ai 等智能体的开发，它们能够导航去中心化网络并代表你自主执行任务。想象一下 AI 代理管理你的投资、谈判去中心化交易或跨 Web3 协议优化你的资源分配，从而开启自动化和个性化服务的新时代。最后的想法区块链和AI在 Web3 领域的协同作用预示着创新的新时代，将区块链在数据所有权、透明度和道德治理方面的优势与AI的先进功能相结合。这种集成为增强数据所有权、提高人工智能系统的透明度以及促进直接数据货币化铺平了道路。它还承诺最大限度地减少人工智能的能源足迹并促进道德人工智能发展。来源：金色财经

金色财经02-04 12:29

五大科技公司的财报告诉投资者什么？

（近两年来首次实现连续增长），刺激了 Snowflake、Datadog 和 MongoDB 等其他云计算相关股票周五的上涨。这对甲骨文公司来说也是一个好兆头，因为甲骨文公司现在正处于二月份所在财季的中期。第四，红利又回来了。扎克伯格的 "效率之年 "成本削减战略，几乎以一己之力推动 Meta 的股价在 2023 年翻了三番。现在，他似乎又转向了 "股东年"。公司出人意料地采取了一项措施，表示将开始支付每股 50 美分的季度股息，使股票收益率略低于 0.5%。这一派息率与苹果公司基本持平，略低于微软公司。这一措施引发了人们对 Alphabet 和亚马逊何时启动派息的疑问。与此同时，苹果在本季度回购了价值 205 亿美元的股票，净现金总额仍从上一季度的 510 亿美元增至 650 亿美元。首席财务官卢卡·梅斯特里重申，苹果打算最终实现净现金为零。第四，假日确实很快乐。在上周的专栏中，我指出亚马逊第四季度的业绩将由三部分组成： AWS、广告和零售。亚马逊在这三个方面都取得了成功，推动了周五股价的大幅波动。亚马逊的假日销售旺季表现强劲，在线商店业务增长了 9%。Evercore ISI 分析师马克·马哈尼写道，亚马逊 "为牛市提供了一点支撑。" 第五，谷歌的搜索担忧。 Alphabet 仍是人工智能软件的领导者之一，但如果一些用户将查询从谷歌转向 OpenAI 的 ChatGPT、Anthropic 的 Claude 和热门搜索创业公司 Perplexity 等人工智能聊天机器人，Alphabet 的损失也是最大的。Alphabet 公布的广告营收略低于预期，加剧了人们的担忧。第五，苹果有点冷。苹果公司公布的季度业绩好于预期，主要得益于利润率的提高和 iPhone 销量的小幅增长。但华尔街对此却不以为然。投资者在进入新的季度时，对苹果的增长能力忧心忡忡，而这个季度结束时，更焦虑了。中国市场收入下降了 13%，部分原因是智能手机市场份额下降。虽然整体营收增长了 2%，但苹果公司 3 月份的季度业绩指引在 iPhone、服务和整体营收方面均低于市场预期，这将是苹果公司过去六个季度中第五次出现营收下滑。今年以来，苹果股价已下跌 6%，市值已落后于微软 2,000 亿美元。苹果公司首席执行官蒂姆·库克在公司财报电话会议上表示，公司将在今年晚些时候推出人工智能产品。变化来得太快了。

加美财经02-04 11:40

2024年IPO市场展望：哪些公司值得期待?

tomotive、Robinhood和Snowflake这样的公司受到热捧。然而，2022年，美联储的加息行动导致IPO市场急剧下滑。例如，Rivian在2021年首日交易时股价超过106美元，但后来跌至大约15美元。根据Linqto的2024年IPO情绪调查，52%的2500名交易员预计今年IPO市场将有显著复苏，表现出“谨慎乐观”。市场观察人士认为，如果美联储在今年晚些时候降息，IPO活动可能会有所增加，最终推动交易活动的复苏。在技术领域，人工智能等主题的兴起可能会推动相关创业公司的IPO。此外，消费品公司如中国快时尚巨头Shein和Wilson网球拍制造商Amer Sports的IPO可能吸引大量关注。这些公司可以利用其知名品牌来吸引投资者关注。 Shein已经秘密提交了IPO申请，准备在今年上市，最后估值可能超过660亿美元。Reddit也计划在今年三月上市，目前估值约为100亿美元。Fanatics、Skims以及其他一些消费品牌也在考虑公开上市。专家建议，考虑到更高的利率环境，今年的公司在上市时将面临更高的门槛，需要为其估值进行辩护。投资者可能更倾向于那些有稳固财务状况、健康增长预期和恰当管理团队的公司。总的来说，尽管存在不确定性，但许多人对2024年的IPO市场持乐观态度，期待着市场的复苏和活力。

金融界01-23 01:31

加速试点交易，C3.AI会有不同吗？

于使用的定价模式成功实现增长的公司包括Snowflake和Twilio；这种商业模式带来了C3。这种商业模型使C3.AI有机会在新客户中从较小规模开始，并随着时间推移逐渐扩大业务。 3）产业多元化。人工智能是一种“横向”技术，这意味着它可以被任何行业的公司同等地应用和受益。从历史上看，由于与Baker Hughes的关系，C3.AI一直专注于重工业和石油领域。然而，最近，该公司已经扩展了C3.AI在生产中的应用程序，以覆盖金融服务、医疗保健和其他扩展行业的客户。 4）坚实的合作关系。C3.AI与Amazon AWS、Google Cloud和Microsoft Azure紧密合作，并针对不同的云环境优化了特定的企业应用程序。C3.AI与能够更广泛地接触所有潜在客户。 5）充裕的现金流。C3.AI拥有约8亿美元的现金，没有债务负担，这给了它足够的财务灵活性，因为它正在努力实现到24财年末达到形式收支平衡的目标。现金消耗正在迅速减少。 6）明星领导层。C3.AI的CEO 汤姆·西贝尔是一位著名的软件行业老将，最知名的是以58亿美元将他的初创公司Siebel Systems卖给Oracle。尽管有这些优势，目前C3.Ai的股价仍处于合理水平——尽管不完全是价值水平。以目前接近27美元的股价计算，该公司的市值为32.7亿美元；在我们扣除该公司最近一次资产负债表上7.623亿美元的现金后，其企业价值为25.1亿美元。同时，对于25财年，华尔街分析师预计该公司将产生3.666亿美元(同比增长20%)，使其股票估值达到EV/25财年收入的6.8倍。对于一家可以合理地期望从当前水平加速收入增长的公司（因为消费业务模式抑制了当前的增长率，实际上将收入推迟到以后，因为早期客户继续随着时间扩大其关系），作者认为这是一个公平的估值。 Q2业绩现在让我们更详细地查看C3.AI最新的季度业绩。以下是Q2财报摘要：来源：C3.AI C3.AI营收同比增长17%，至7320万美元，高于第一季度11%的同比增速，基本符合公司预期的15-20%的同比增速。然而，值得注意的是，该公司与市场普遍预期的7430万美元（同比增长19%，处于公司指导区间的高端）相差两个百分点。该公司将未能达成共识归咎于两个因素：首先，与宏观相关的交易审查，尤其是与人工智能产品相关的交易；以及欧洲市场的疲软表现，该公司认为这是“不可接受的”。根据CEO 汤姆·西贝尔在第二季度财报电话会议上的讲话： “现在，我们确实看到了本季度的销售逆风。虽然人们对人工智能应用，尤其是生成式人工智能的兴趣正在大幅增长，但我们也看到，在许多情况下，决策周期正在延长。在过去的3到6个月里，几乎每家公司都创建了一个新的人工智能治理功能，作为其决策过程的一部分。这些AI治理功能评估和批准那些将被允许安装在企业中的AI应用程序。坦率地说，这为人工智能的决策过程增加了一步。你可能首先在这里听说过，但在接下来的几个季度里，你将从每个人工智能供应商那里听到这句话。可以放心。它只是——它在这个过程中增加了一个步骤，它正在延长正常的销售周期。这给本季度的销售带来了不利影响。虽然越来越多的审查延长了销售过程，但我们认为这是一个健康的过程，可以确保公司采用安全和适当的人工智能解决方案。所以，我们都支持。它有没有把收入稍微移到区间中心以下一点呢?是的，确实是这样，好吗?但是克服它。世界是一个更好的地方，人们正在做出非常谨慎的明智的决定。他们拥有最优秀的人才，从长远来看，我们都会为此感到高兴。所以，这种动态确实给我们第二季度的销售收入表现带来了意想不到的逆风。此外，我们在欧洲的销售执行情况也令人无法接受。从那以后，我们召开了计划会议，并采取了适当的组织措施，立即改善欧洲的销售执行情况。” 不过，作为一名长期投资者，应该更关注该公司的长期交易指标。值得注意的是，本季度预订量同比增长100%，而新交易试点同比增长177%。汤姆·西贝尔指出，在公司第二季度关闭的36个试点项目中，有20个是基于C3.AI生成人工智能的，比第一季度增长了150%。该公司指出，由于起价较低，它能够完成更多的新交易，并降低新客户的进入门槛。来源：C3.AI 下面的图表也直观地显示了这一点。与去年相比，虽然该公司也完成了一笔500万美元至1000万美元的交易，但100万美元至500万美元的交易数量增加了一倍，100万美元以下的交易数量几乎增加了两倍。来源：C3.AI 最后，虽然C3.AI仍未盈利，但值得注意的是，该公司24财年前六个月的经营性现金消耗为4,500万美元，约为去年同期9,100万美元的一半，这让我们确信，该公司约8亿美元的现金余额将维持相当长一段时间。主要观点由于生成式AI的助力尚未减弱，并且C3.AI通过小额交易为未来播下了种子，这些交易有可能成长为更大的客户，现在是投资C3.AI的绝佳时机，尽管投资者对该故事稍感不满。译者案先不论C3.AI的投资故事，简单说一下C3.AI的更名史。 C3.ai公司最早的公司名字为C3 Energy，是一家专注于降低碳排放的企业，成立之初，碳排放概念火热；2016年IOT概念爆火，这家公司便将名称改为C3 IOT；2019年该公司再次更名为C3 AI, 赶上了这一波人工智能的热潮。或许，从频繁的更名中，你能“品”出点东西来。 $C3.ai, Inc.(AI)$

老虎证券01-09 18:38

【启航】Baird展望2024年：苹果或被高估，Snowflake、MongoDB等为首选股

席共同预见2024。投行Baird将Snowflake(SNOW.US)、MongoDB(MDB.US)、Dynatrace(DT.US)和Axon Enterprise(AXON.US)列为今年的最佳软件股。 Baird表示，在通信软件公司中，Five9(FIVN.US)是其首选，而Zoom(ZM.US)则被强调为长期价值投资。 Baird还表示，由于苹果在2023年表现强劲，估值大幅跃升，该股可能被高估。但从长期来看，Baird仍看好苹果。展望未来一年，Baird认为科技股投资者需要关注以下问题： IGV能否再次跑赢大盘？扩展科技软件行业ETF(IGV)去年上涨了59%，相比之下，标普500指数和纳斯达克综合指数同期分别上涨24%和43%。美国大选和美联储政策有何影响？分析师William Power和Yanni Samoilis表示：“显然每个人都在猜测选举结果。”他们认为，提供政治信息的Bandwidth(BAND.US)应该是此次选举的直接受益者。虽然美联储降低利率应该有利于更高的经济增长和更高的估值，但这在很大程度上可能已经被消化了。生成式人工智能(AI)前景如何？Baird没有提供关于这项颠覆性技术的具体信息，但该行表示，Snowflake和MongoDB被视为最有可能受益的公司。云优化情况如何？云计算支出持续放缓可能仍然是一个不利因素，亚马逊(AMZN.US)的第四季度业绩将成为焦点。展望存在哪些担忧因素？Baird表示，市场对Axon的2024年普遍预期是最合理的，其他几家公司面临适度风险。统一通信股前景如何？分析师表示，在统一通信领域，市场将密切关注Zoom、Twilio(TWLO.US)、RingCentral(RNG.US)和DocuSign(DOCU.US)等公司的营收改善情况。并购领域迎来催化剂?Five9和Docusign在2023年都有并购传闻。Baird预计2024年将有更多的并购活动。 Axon有望上行？在Baird去年覆盖的股票中，Axon是软件业务增长最强劲的公司，预计该公司2023年软件营收增长51%，达到5.56亿美元。分析师表示:“我们预计，这仍将是2024年的一个关键上行动力。” 苹果表现如何？Baird表示，苹果今年可能很难重现去年接近50%的回报率。分析师倾向认为苹果股价将疲软，但由于苹果的产品具备消费者常用品属性、服务业务增长稳健和Vision Pro等新产品的潜力，该行对苹果的长期前景保持乐观。

金融界01-08 11:02

“股神”之选：揭秘巴菲特持仓这家人工智能公司的背后逻辑

他所谓的“巴菲特AI股票”（如亚马逊和Snowflake）的总合在伯克希尔的投资组合中占比不到1%。此外，尽管巴菲特很晚才接受科技股，但苹果是他公司唯一一个市值超过100亿美元的科技头寸。尽管如此，苹果已经成为AI方面的重要投资者。几乎其所有最新产品和服务都在某种程度上应用了AI。该公司还长期通过其Apple Scholars计划资助博士研究生奖学金，这使其在研究领域成为一个重要力量。此外，其对AI的推动可能会间接影响巴菲特的团队持有该股。AI控制着主要的智能手机操作系统之一。在这方面，AI可以帮助改善用户体验。此外，由于苹果设计自己的芯片，它有许多选项可以在我们不知道的情况下将AI整合到其产品中。苹果的财务状况和AI 投资者还应关注苹果及其AI培育的良性循环。该公司目前的流动性约为1620亿美元，考虑到短期投资的未实现损失。这使得该公司在资助AI研究和项目时具有巨大的选择性，并且可以帮助苹果购买其无法成功生产的技术。其产品和相关服务在2023财年创造了970亿美元的净收入。尽管在经济增长疲软的情况下，净收入同比下降了3%，但该公司在该财年创造了将近1000亿美元的自由现金流。这笔钱很可能会流回AI研究、改进其产品，并增强公司的净收入和自由现金流。良性循环还帮助股东获利，苹果股价在2023年上涨了逾50%。这使其市盈率（P/E）达到32左右，接近多年来的高位。尽管如此，它的估值仍低于亚马逊、微软和英伟达，略高于谷歌母公司Alphabet，表明市场已经相对公正地估值了该公司。伯克希尔对于苹果的投资投资者应将苹果视为一家AI公司，但这可能不是伯克希尔·哈撒韦持有该公司如此巨大仓位的直接原因。苹果在AI方面的研究及其基于AI的应用使其成为该领域的领导者。随着AI已经变得对投资者至关重要，公司已经更明确地将AI与产品功能联系起来。然而，投资者应该注意到的是巴菲特的重点仍然放在苹果的财务状况上，而不是直接放在其AI上。#2024投资策略#

Heidi01-04 04:16

过去15年最靠谱的科技投资人之一目前最喜欢这些股票

Brad Gerstner因早期在Snowflake(SNOW)和Meta Platforms(META)上的投资而在科技投资界崭露头角，而且他丝毫没有放慢脚步的迹象。这位科技投资人在 2008 年金融危机期间成立了他的投资公司 Altimeter Capital，当时他从家人和朋友那里筹集到的资金还不到 300 万美元。现在，Altimeter 已经发展成为一个科技巨头，旗下管理着 150 亿美元的资产，涉及多个风险投资基金和对冲基金。这位哈佛商学院的毕业生以作为首次公开募股的主播、赞助商和投资者而闻名，参与了东南亚打车和送餐应用 Grab 等备受瞩目的IPO。 Gerstner 领导了对云计算公司 Snowflake 的 C 轮投资，该公司在 2020 年最大的软件 IPO 中上市。截至第三季度末，Snowflake 仍是 Altimeter 持有的最大股份，价值超过 20 亿美元。自 2010 年代初以来，Altimeter 还断断续续地投资了 Meta Platforms。作为排名前 15 位的机构投资者，Gerstner 在 2022 年 10 月写了一封批评公开信，称该公司需要裁员，并停止在 Metaverse 上花费大量资金。随着首席执行官Mark Zuckerberg宣布 2023 年将是公司的 "效率年"，大幅削减成本将是他的首要任务，Meta从 2022 年令人失望的业绩中猛烈反弹。2023 年，该公司股价上涨了约 195%，有望成为有史以来涨幅最大的一年。 Gerstner今年开始大举看好人工智能，他打赌这项先进技术的威力甚至可以超越互联网。这位广受关注的科技投资者将人工智能的崛起称为 "超级周期"，就像 20 世纪 90 年代末的互联网热潮一样。他在人工智能领域的最大赌注是微软和Nvidia。上个月，Gerstner表示，经过今年的上涨，他已经减少了对股市的投资，但他仍然看好美国公司。 Gerstner说，随着美联储收紧周期的结束，他对未来几年越来越充满希望。他补充说，未来三个季度的IPO管道看起来 "很充实"。

金融界2023-12-29

2023年软件行业诠释何谓“降本增利” 2024年AI料引爆新一轮支出浪潮

即将公布今年首次经调整后的每股盈利。 Snowflake、Okta 和Nutanix 等软件行业领导者们也公布了积极的业绩预期，即他们有可能在2023年全年财务数据统计中实现意义重大的年度利润。Box Inc．甚至首次实现了正向的营业利润率。最引人注目的变化来自云软件巨头Salesforce Inc．，该公司通常被视为软件行业的领头羊。面对销售额增速放缓，一群激进投资者呼吁这家当时市值约1,500亿美元的公司停止像初创公司那样大幅烧钱，并将利润率提高到与Adobe Inc．和甲骨文等行业领导者齐平的水平。许多人认为，类似在旧金山举办的Dreamforce大会这样的高知名度的营销方式是Salesforce预算超支的根源。实际上，最大规模的问题是其庞大规模销售团队的薪酬。除了有史以来规模最大的裁员，Salesforce还致力于将产品捆绑在一起进行销售，并通过亚马逊公司（Amazon.com Inc．）旗下的AWS云服务销售市场和自助服务网站等新渠道进行软件销售，以减少佣金支出，提高利润规模。 Workday Inc．和HubSpot Inc．等软件公司也谈到了削减销售和营销成本。对于提供软件服务的科技公司来说，这一费用线往往是最大规模费用，这些公司依靠庞大规模的销售代表来解释为什么需要潜在的买方需要这些软件产品。 2023年软件公司的利润增速——年度营业利润率在工程支出方面，许多公司以较低的薪水雇佣海外的研发人才。ServiceNow Inc．、Appian Corp．、PTC Inc．和LiveRamp Holdings Inc．都谈到了通过在印度等东南亚国家增加软件开发人员来节省成本。AI软件初创公司C3.ai 谈到了墨西哥Guadalajara新研究中心的利润率提高，Box则提到在波兰招聘更多工程师。这些变化导致许多此前基本上忽略了这一指标的软件公司的利润率上升。加拿大皇家银行资本市场（RBC Capital Markets）分析师贾鲁里亚（Rishi Jaluria）表示，iShares的软件行业ETF今年交易价格上涨约60%，主要原因是利润增加，以及人们对生成式人工智能的兴奋情绪。竭尽全力提高利润的背后藏有隐患：会否错过AI风口？然而，这一趋势有可能使得企业错过新一轮AI科技风口。RBC分析师贾鲁里亚补充表示，展望未来，主要的问题在于一些公司是否在提高利润期间推迟了对新的增长动力的足够投资，而这可能会损害未来营收的扩张步伐。微软和Adobe这两家已经拥有行业最高盈利能力的成熟公司均表示，它们在新的人工智能支出方面上投入了大量资金，并设法避免了削弱它们的利润率。微软向ChatGPT制造商OpenAI注资大约130亿美元，位列OpenAI最大股东。微软首席财务官艾米•胡德在10月份的业绩电话会议上表示：“我们确实专注于确保我们投入的每一美元都回到了我们谈到的优先事项上，即商业云服务的领导地位和引领全球人工智能浪潮。” 甲骨文则是这一趋势的一个明显例外，由于该公司大量采购硬件来构建云计算核心基础设施，并整合了收购的电子健康记录公司Cerner，利润率有所下降。首席执行官Safra Catz正在努力将传统的软件业务转移到云计算平台，并将盈利能力提高到新的“甲骨文标准”。今年科技行业的困境对初创公司来说尤其严重——这些新成立的、往往未能实现盈利的公司可能会成长为未来的巨头型软件企业。然而，股权管理公司Carta Inc．的数据显示，2023年破产的企业数量空前，部分原因是融资困难。一些初创公司可谓以“跳楼价”出售了自己。视频会议领域新贵Loom进行了两轮裁员，然后在10月份以9.75亿美元的价格卖给了Atlassian Corp．——比之前15.3亿美元的估值要低得多。展望新的一年，许多华尔街分析师预计，随着美联储开启降息周期以及人工智能需求将继续大幅增长，软件企业科技支出将出现反弹。RBC分析师贾鲁里亚则表示：“今年的利润导向改变了许多领导团队的思维方式，但钟摆可能会摆回来。”“大概在不到两年的时间内，我们可能将再次进入不惜一切代价的增长。” 新一轮支出浪潮将聚焦AI 随着全球AI技术不断突破，以及AI与应用融合趋于完善，全球各企业竞相布局以生成式人工智能为代表的先进技术，帮助企业实现赋能新业务，以及优化决策流程和经营效率，从而催生出企业与消费者们对人工智能更多元的定制化需求，并且将集中于软件领域。IDC最新数据显示，2022年全球人工智能IT总投资规模为1288亿美元，预计2027年增至4236亿美元，五年期的复合增长率（CAGR）约为26.9%。华尔街投资机构Wedbush坚持将人工智能对商业应用和技术端的影响比作互联网，该机构的分析师们表示，人工智能正处于“1995时刻”（互联网井喷式发展的开端）。以丹·艾夫斯（Dan Ives）为首的Wedbush资深分析师在一份报告中写道：“我们认为，人工智能是自1995年互联网体系正式诞生以来最具变革性的技术趋势。我们认为，华尔街许多分析师仍然低估了未来10年人工智能支出规模，我们预计该规模将达到1万亿美元，这将是AI芯片和AI应用端——尤其是软件应用行业的一个大繁荣时期，而科技巨头英伟达和微软将引领这一历史性的趋势。” “虽然预计到2024年企业IT预算将适度增长，但我们相信，随着企业和消费者领域的用例激增，云计算和人工智能驱动的企业软硬件支出规模将在明年增长大约20%-25%。” Wedbush的分析师们表示。 Piper Sandler最新发布的企业支出报告则显示，美国公司越来越关注人工智能相关的软硬件支出，有支出意向的公司所占比列达到62%，较去年的31%翻了一番。据Zacks Investment Research研究报告，2023年对AI行业而言是至关重要的一年，伴随着英伟达和AMD重大的硬件GPU产品发布活动、以及各种投资和战略收购。展望2024年，Zacks 表示，AI技术的进一步发展预计将带动消费者硬件升级和全新基于AI的软件服务，例如搭载AI芯片的AI个人电脑和其他终端设备，以及嵌入聊天机器人(11.520,0.35,3.13%)等全新AI技术的软件应用端。据InvestorPlace研究报告，2024年将是AI应用软件大爆发的一年，预计将出现数百种新的基于AI的创新型应用软件，这些应用将在社会中广泛传播，InvestorPlace预计到2025年，我们将会处于AI软件全面涌现的浪潮中。在多数华尔街投资机构看来，企业端的AI应用将走在AI软件大爆发的最前沿端。预期方面，Mordor Intelligence研究报告显示，预计到2028年，企业人工智能市场的总规模将以每年52%的速度快速增长。Mordor Intelligence指出，全球企业逐渐认识到将人工智能融入其业务流程、通过AI自动化流程提高经营效率并降低成本的价值。Mordor Intelligence强调，最重要的是，AI未来将能够帮助全球企业预测业务成果，提高企业盈利能力。与此同时，全球投资者们明年或将寻找那些在人工智能方面大举投资所能带来巨额回报的软件公司。Moor Insights & Strategy首席执行官兼首席分析师Patrick Moorhead表示：“科技巨头们需要开始推动AI带来的增量收入。我的预期是，无论是B端还是C端的消费者们将真正购买并为这些增量AI服务付费。” 晨星研究服务首席美国市场策略师塞克拉（Dave Sekera）表示：“全球许多公司可能将基于人工智能的软件服务外包，因为他们不一定有足够的资金或专业知识来构建和测试自己的人工智能大模型和应用软件。”“因此，明年，人们将更多地寻找基本面强劲的‘软件衍生玩家’，因为他们将能够参与人工智能领域的发展和扩张。”

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