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台积电股价跳水！停供大陆7纳米AI芯片，特朗普交易下继续跌？
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位。据消息人士称，最新的管控措施仅限AI/GPU相关芯片，用于手机、汽车和通信的芯片不受影响。分析师指出，大陆客户占台积电营收比重仅11％，且大部分还聚焦在非AI领域，禁令对台积电影响较小。不过，如果出口管制扩大，将对台积电2025年获利影响预估约5％～6％。除出口管制外，未来特朗普还会在关税上对台积电施压。在特朗普交易热潮下，短期内，台积电股价或继续承压。原文链接
投资慧眼2024-11-12
英伟达市值必将碾压苹果！
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后，是AI革命带来的震撼！英伟达作为AI GPU霸主，尽享AI红利，谷歌、Meta、亚马逊等科技巨头都在争抢英伟达的GPU。反观苹果，搭载AI功能的iPhone刚刚上市，且因为亮点不足，销售低迷。展望未来，英伟达市值超越苹果已是铁板钉钉，甚至会将苹果远远甩在身后，因为，科技巨头还在疯狂加码AI投资！根据刚刚公布的三季报，亚马逊、微软、Meta和谷歌今年的资本开支总额势必将超过2000亿美元！而且，这四家公司的高管告诉投资者，明年还将加大投资！亚马逊首席执行官Andy Jassy在周四与投资者的电话会议上该公司称人工智能是一个“非常大的、也许是干载难逢的机会”。预期到2024年支出将达到创纪录的750亿美元这证明了该公司兑现承诺的能力。 MoffettNathanson分析师称“我认为我们的客户、我们的业务和我们的股东会对我们长期积极追求这一目标感到高兴。”他称亚马逊的支出确实令人震惊。 Meta首席执行官扎克伯格周三该公司承诺增加对人工智能语言模型和其他未来项目的投资将其视为公司未来的核心。 Meta今年的资本支出可能高达400亿美元。与此同时Alphabet的资本支出预算高于华尔街的预期其首席财务官Anat Ashkenazi预计到2025年将出现显着增长。在英伟达市值反超苹果的当日，其合作伙伴Astera Labs公布三季报，业绩大超预期，盘后股价暴涨25%！ $Astera Labs, Inc.(ALAB)$ 英伟达将于11月21日发布三季报，届时，全球资本市场或将为之一振！ $英伟达(NVDA)$ $苹果(AAPL)$
老虎证券2024-11-05
AI芯片供不应求！国产化替代空间有多大？
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高性能计算的重要性日益增强，英伟达作为AI GPU的全球领先供应商，将进一步提升市场对人工智能芯片的高度关注。（2）11月4日，据界面新闻，韩国SK集团会长崔泰源11月4日表示，英伟达CEO黄仁勋曾要求内存制造商SK海力士“提前六个月”供应下一代高带宽存储芯片HBM4芯片。（3）英伟达CEO黄仁勋近期表示，外界对该公司下一代人工智能芯片Blackwell的需求“太疯狂了”，“每个人都想要拥有最多的产品，每个人都想成为第一个收到货的。” 大数据行业逻辑 1、政策端：政策催化下，大数据行业有望加速发展政策端对大数据和人工智能行业的支持是推动行业发展的关键因素之一。我国的数据要素市场正在逐步完善，从大数据实验区到数据二十条，政策的不断出台和完善预示着数据要素流通和交易将成为未来发展的重点。财政部发布的《企业数据资源相关会计处理暂行规定》自2024年1月1日起施行，要求企业在编制资产负债表时将数据资源纳入，标志着数据完成了从自然资源到经济资产的跨越，作为数字经济时代的第一生产要素，数据有望成为政企报表及财政等收入的重要支撑。作为人工智能时代的新兴行业，大数据赛道的发展前景广阔。 2、需求侧：大模型迭代，AI硬件需求呈现指数级增长从需求端来看，大数据和人工智能技术的应用正在不断拓展，市场需求强劲。有机构指出，随着人工智能技术在各细分行业和领域中的具体落地场景不断增多，包括智慧城市、金融、制造、医疗等，AI商业落地投资价值日益凸显。AI技术的革命性突破带来了新一代场景革命，产业生命周期迎来彻底的应用拐点，产业内生催化剂不断喷薄而出的同时，外部政策催化剂进一步刺激。此外，全球算力需求强劲，多个机构宣布上调英伟达目标价，显示出市场对AI相关硬件的强烈需求。这些需求端的变化为大数据板块的投资提供了坚实的基础，未来增长潜力巨大。 3、供给侧：国产AI芯片厂商加速追赶，有望填补供给缺口英伟达的数据中心业务营收已超过游戏业务，成为其最高收入来源，但其产能受限于台积电工艺，短期供需缺口较大。据英伟达预计，H100芯片2023年全年全球范围出货量约为55万颗，但供给缺口将达到43万颗。这种供给缺口不仅凸显了高性能计算市场的增长潜力，也为相关产业链上的企业提供了巨大的市场机会。有机构表示，在国内，随着数据中心、智能驾驶及终端侧GPU市场需求的提升，国产GPU市场份额有望实现渗透。国产AI芯片厂商正在加速追赶，尽管目前市场份额较小，但正处于技术追赶及国产化替代环节。随着国内技术的进步和市场需求的增长，国产AI芯片有望在未来几年内实现快速增长，填补供给缺口，为投资者提供了新的投资机会。相关基金大数据ETF（159739）中高风险 R4 跟踪指数：云计算（930851.CSI）风险提示：市场有风险，投资须谨慎。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2024-11-05
英伟达再次登顶！超越苹果成为全球市值第一
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90亿美元，跻身全球富豪榜第13位。 AI GPU需求炸裂近日，SK海力士董事长崔泰源在首尔举行的集团AI峰会上透露，英伟达CEO黄仁勋已要求他将公司下一代高带宽内存芯片HBM4的供货时间提前六个月。 SK海力士去年10月曾表示计划在2025年下半年向客户供应这种芯片，如今这一时间表提前，凸显了市场对英伟达用于开发人工智能技术的更高容量、更节能GPU的强劲需求，而这些GPU将包含新的HBM芯片。目前，英伟达占据全球人工智能芯片市场80%以上的份额。HBM芯片有助于处理大量数据以训练人工智能技术，对英伟达的芯片组至关重要。英伟达创始人兼CEO黄仁勋在前不久的采访中曾透露，Blackwell架构AI GPU已全面投产，且需求非常“疯狂”；与此同时，随着AI GPU需求爆表，HBM存储系统需求也随之激增，并且未来几年可能持续供不应求。郭明錤在一份最新报告中表示，Blackwell AI GPU的产能扩张预计在今年第四季度初启动，届时第四季度的出货量将在15万到20万块之间，预计2025年第一季度出货量将显著增长200%到250%，达到50万到55万块。这意味着，英伟达可能仅需几个季度就能实现百万台AI服务器系统的销量目标。取代英特尔被纳入道指近日英伟达将取代英特尔被纳入道指的消息引起资本市场重大关注。标普道琼斯指数公司公布，将英伟达纳入道琼斯工业平均指数，取代道指目前的芯片业成分股英特尔。道琼斯表示，从11月8日（本周五）美股开盘前开始生效。也就是说，周五，英伟达将正式成为道指的成分股。届时，道指将囊括目前三只市值超过3万亿美元的个股：苹果、微软、英伟达。许多投资者认为，英伟达被纳入道指将对其股价产生积极影响。一些追踪道指的ETF将被动买入英伟达股票，从而增加其市场需求和股价上涨的动力。此外，英伟达作为人工智能领域的领军企业，其未来发展前景广阔，投资者对其长期增长潜力持乐观态度。
格隆汇2024-11-05
信达证券：给予工业富联买入评级
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ODM领域具有领先优势。当前正值英伟达AI GPU辞旧迎新之际，GB200即将进入规模量产。公司有望核心受益，在AI服务器及交换机领域有望达到较高份额。此外，苹果公司是端侧AI的领导者之一，公司作为重要供应商，有望享受云端两重成长性，实现长期高速成长。　　盈利预测与投资评级：我们预计公司2024E/2025E/2026E归母净利润分别为237.05/300.92/341.19亿元，yoy+13%/+27%/+13%。公司系算力产业链核心个股，我们看好公司在该领域的发展前景，维持对公司的“买入”评级。　　风险因素：AI发展不及预期风险；宏观经济波动风险；短期股价波动风险。证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，华泰证券黄乐平研究员团队对该股研究较为深入，近三年预测准确度均值高达90.87%，其预测2024年度归属净利润为盈利242.87亿，根据现价换算的预测PE为19.41。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有25家机构给出评级，买入评级20家，增持评级5家；过去90天内机构目标均价为28.02。以上内容为证券之星据公开信息整理，由智能算法生成，不构成投资建议。
证券之星2024-11-02
英伟达取代英特尔加入道琼斯工业指数，彰显AI时代变迁
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步向人工智能驱动的科技领域倾斜，纳入了AI GPU的主要供应商英伟达，同时剔除了近年来面临增长压力的半导体公司英特尔。截至目前，英伟达的股价已在2024年上涨了180% 以上，因为投资者将其视为人工智能热潮的主要受益者。英伟达凭借其数据中心人工智能处理器迅速崛起，成为市值超过3万亿美元的少数几家公司之一。另一方面，由于英特尔在制造方面遇到困难、中央处理器面临新的竞争，以及错过人工智能趋势的印象，该公司股价今年迄今已下跌51%。周五盘后交易中，英特尔股价下跌1%。英伟达股价上涨1%。道琼斯指数包含30个成分股，指数按股价加权，而非以市值衡量，因此价格较低的公司对指数影响有限。（来源：标普全球）另外，标普全球在公告中指出，此次调整还包括Sherwin-Williams Co.( SHW)取代陶氏公司(DOW)，以增强材料行业在指数中的代表性。道琼斯公用事业平均指数也将迎来Vistra Corp.( VST)的加入，替换AES Corp.(AES)，以更好地反映独立电力生产商和可再生电力生产商在公用事业行业中的地位。标普全球表示，为保持道琼斯指数对美国股市的准确反映，指数除数将在2024年11月8日开盘前更新，并通过标普道琼斯指数FTP网站提供，以确保指数结构的平稳过渡。作为全球领先的基于指数的金融市场数据与研究提供者，标普道琼斯指数通过多元化的指数产品覆盖多个资产类别，为投资者提供了衡量和交易市场的多样化工具。自1884年创立首个指数以来，标普道琼斯指数持续推动金融市场的创新。
Sissi2024-11-02
AMD大跌，机会还是风险？
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期。与此同时，AMD上调了2024年AI GPU的销售额，由此前的45亿美元，上调至50亿！看起来形势一片大好，但抵不住市场对AMD的期望过高，从四季度指引来看，AMD预计营收在75亿美元，上下浮动3亿美元，按中值计算，同比增长21.6%，增速较三季度的17.6%略有加快，但低于分析师预期的75.5亿。受此影响，AMD股价重挫。有人可能觉得，四季度的指引仅比分析师预期低了0.5亿美元，股价至于跌7.6%吗？从估值上看，AMD当下的市销率可不低，处于历史高位：从市场预期来看，作为AI GPU龙头的英伟达，股价涨疯了，AMD作为仅次于英伟达的行业龙头，市场对AMD寄予了厚望，但很明显，AMD发展的不够快，无法满足投资者的预期。因此，AMD盘后跌的并不冤。不过，AMD从AI中受益不菲，比如年初AMD刚刚推出AI GPU MI300时，预计今年的销售额为20亿美元，后来提升至45亿，如今又增加至50亿，足见AI需求的强劲。但受益于产能有限，目前的AI GPU几乎被台积电给垄断了，英伟达GPU供不应求，台积电也表示产能紧张。在业绩会上，AMD也表示供应紧张，且可能持续至2025年！因此，产能有限或许限制了AMD GPU的出货，导致低于市场预期。展望明年，AMD预计在供应紧张的情况下，依然可以获得显著增长，但未给出指引，或在四季报中明确。而从更长远的角度来看，AMD预计数据中心市场的加速器规模将以每年60%以上的速度增长，到2028年时，将达到5000亿美元，这相当于2023年整个半导体市场的年销售额！换言之，当下的AI GPU市场才刚刚开始，后面还有更大的空间。但是，目前的AI GPU市场几乎被英伟达垄断了，从收入对比上看，预计AMD2024年的数据中心收入在127亿美元左右，英伟达在1106亿左右，两者差距明显： GPU是英伟达的强项，AMD的优势在CPU，不过从MI300开始，AMD也在追赶英伟达。从产品性能上看，MI300落后于英伟达的H100，即将量产的MI325，推理性能比英伟达的H200高了20%。明年下半年推出的MI350将于英伟达最新的产品blackwell竞争。从路线图上看，AMD在极力缩小和英伟达的差距，虽然产品落后了一代，或一年左右的时间，但至少在缩小差距。即使无法超越英伟达，但起码能够充分受益AI时代的来临。除了数据中心外，AMD的客户端业务，即PC芯片也有望受益于AI PC的发展及明年10月Windows10系统停止更新带来的销量增长。游戏业务的下滑主要是因为微软和索尼的游戏机产品进入声明周期的尾声，后续随着产品的升级换代，有望逐步走出低谷。嵌入式业务受到工业市场疲软的制约，但汽车、航空航天等终端市场出现复苏，三季度的营收已经环比增长8%。总的来说，明年的AMD有望全线增长，分析师预期全年营收增速在28%，高于今年的13%。除了收入增速加快之外，数据中心占总收入的比重也有望提升，该部门的盈利能力高于其他，有望带动AMD整体盈利能力的提升，进而提升估值。因此，如果AMD大跌，估值继续回落，是不错的投资机会，大家不要被盘后大跌给吓到！ $英伟达(NVDA)$
老虎证券2024-10-30
Lumen：被美化的网络建设合同
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000亿美元，其中大部分将用于英伟达的AI GPU。花旗估计这些公司将在2025年将数据中心资本支出提高40%或更多，为数据中心互联需求提供巨大推动。有限的财务影响尽管AI市场看到需求激增，但Lumen并没有讨论任何影响近期收入的交易。这家电信公司预测2024年现金流至少增加10亿美元，达到10亿美元，但公司预计收入不会有所增长，而调整后的EBITDA实际上将减少2亿美元。来源：Lumen 如果Lumen出来说，微软和其他公司签署了在3到4年内产生每年2.5亿美元收入的交易，股票可能不会上涨。这些交易对Lumen有好处，因为前期现金流的提振，但网络连接价值的等式仍然表明公司控制着AI竞赛中的“哑管道”。在会议上，首席财务官似乎将收入增长的回归指向2027年或2028年。目前的共识分析师预期收入增长最小，并且尽管有这些激发市场兴奋的AI网络交易，但2028年的收入实际上将比2024年的水平下降5亿美元。来源：Seeking Alpha 投资者需要明白，这些收入可能只抵消了传统业务单位的持续下降。长期以来，Lumen一直持续发布下一代产品，这些产品很难抵消收入的下降，AI似乎也没有什么不同。虽然AI更加令人兴奋，但通往更高收入的道路似乎并不存在。Lumen在未来几年内不会看到对收入和EBITDA的实际财务利益。现金流得到了最初的提振，这在未来可能是一个巨大的负面影响，因为由于前期付款，现金流将不匹配收入，而且只有10%是经常性现金，相当于每年仅约5000万美元。即使是关于竞争的评论也不是一个好兆头，当首席财务官发表以下声明时，暗示在网络连接上投资甚至不是Verizon和美国电话电报的最高回报。我们的两个主要竞争对手，他们下一个最好的美元是花在无线和消费者以及家庭光纤上。 Lumen并不是因为最好的网络而赢得这些交易。显然，这家电信公司之所以赢得交易，是因为两个更大的竞争对手专注于有更好的回报的项目。在这一点上，Lumen产生了约40亿美元的调整后EBITDA。投资概况表明明年将出现下降，而公司有170亿美元的净债务和大约240亿美元的企业价值。更重要的是，这家电信公司的当前业务自由现金流有限。2024年的目标是因税收退还而获得1亿至3亿美元，对于一家拥有185亿美元债务的公司来说。AI网络交易短期内提振了自由现金流，但即使在20年内从交易中获得的10亿美元自由现金流，每年只相当于5000万美元，这对于一家努力产生正自由现金流的公司来说，并不会引起投资者的兴奋。目前的共识预期是收入将呈下降趋势。Lumen报告2024年第二季度收入为32.7亿美元，目前的预测是电信公司将在2025年底以307亿美元的收入结束。总结 Lumen的股票可能会跟随收入趋势。由于对这些AI网络交易的价值存在误解，股票已经上涨，而持续疲软的收入可能会突显这些问题。 $Lumen Technologies(LUMN)$
老虎证券2024-10-22
价格暴跌 70%：AI 算力租赁泡沫是如何破灭的？
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e、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。
TechubNews2024-10-22
24小时环球政经要闻全览 | 10月22日
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，下财年再增44%。此外，英伟达下一代AI GPU需求强劲，预计第四季度将带来数十亿美元收入。高通发布骁龙8 Elite芯片：搭载Oryon核心，性能比上代提升45% 高通推出更强大的处理器，以便让智能手机拥有笔记本电脑级别的性能，助力这些设备利用新的人工智能(AI)工具。高通周一在夏威夷举行的活动上表示，最新版骁龙系列将包含其自研的Oryon处理器设计。高通称，该芯片将比上一代快45%，能耗更低。高通的产品在使用安卓操作系统的移动设备市场占据主导地位。这使得该公司的技术更新成为全球很多智能手机制造商跟苹果公司展开较量的重要组成部分。富达国际将在内地裁员500人路透引述知情人士透露，基金管理公司富达国际将在中国一业务部门裁员约500人，是近年来这家全球金融企业在中国规模最大的一次裁员。知情人士称，富达周一（21日）告知其位于内地城市大连的一个技术和运营中心的员工相关裁员消息。富达声明指：“经过检讨，并根据整个组织对提高效率的关注，我们正在精简目前由大连中心管理的一些岗位。”但富达拒绝交代裁员人数。马士基三季度业绩超预期上调2024年业绩指引马士基三季度营收158亿美元，分析师预期147.5亿美元。三季度EBIT为33亿美元，分析师预期22.9亿美元。三季度EBITDA为48亿美元，分析师预期36.3亿美元。预计全年基础EBITD为52亿-57亿美元，公司原本预计30亿-50亿美元。预计全年基础EBITDA为110亿-115亿美元，分析师预期101.4亿美元。预计全年全球集装箱贸易将增长6%，公司原本预计将增长4%-6%。芯片巨头Marvell宣布全线产品提价据台湾经济日报，因应AI需求激增，美国网通及光通信芯片大厂Marvell近期发出通知，宣布全产品线将于2025年1月1日起涨价，在光通信领域涨价潮中率先行动。Marvell全球销售资深副总裁Dean Jarnac在涨价通知函中提到，为应对全球对加速运算与AI需求的激增，公司将持续创新并加大投资力度，以提供客户尖端产品与技术。马斯克旗下xAI发布首个API 马斯克在旗下社交媒体X上发帖称，他旗下的人工智能初创公司xAI首款API现已上线。xAI的API支持函数调用，可将旗舰生成式AI模型Grok连接到数据库和搜索引擎等外部工具，有网友称“旨在彻底改变X上的AI交互”。目前API中只有一个模型可用，未来可能会有分析文本和图像的视觉模型。
格隆汇2024-10-22

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