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美股开盘：道指涨逾200点中概股普涨“蔚小理”涨近4%
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ulemonQ1业绩超预期，上调全财年业绩指引　　露露乐蒙第一财季营收20亿美元，超预期的19.3亿美元；调整后每股盈余2.28美元，超预期的1.98美元。公司预计第二财季营收21.4-21.7亿美元，调整后每股盈余2.47-2.52美元，符合预期。由于中国及美国市场对产品需求强劲，公司将全财年营收由93.1-94.1亿美元上调至94.4-95.1亿美元，超预期的93.7亿美元；调整后每股盈余指引由11.5-11.72美元上调为11.74-11.94美元，超预期的11.61美元。　　成本控制初见成效，戴尔Q1利润超预期　　财报显示，戴尔科技Q1营收同比降低20％至209亿美元，好于市场预期。净利润同比降低46％至5.78亿美元；摊薄后每股收益同比降低42％至0.79美元。调整后的每股收益为1.31美元，好于市场预期的0.85美元。戴尔更好的成本控制帮助其第一季度利润和营收超过了预期，这对该公司来说是一个积极的信号，该公司在过去一年里一直在努力应对需求锐减。　　博通蹭上AI风口：AI相关营收今年有望翻番，Q2业绩与Q3展望均超预期　　财报显示，博通公司Q2总营收同比增长7.8％至87.3亿美元，略高于分析师预期的87.2亿美元；调整后每股收益为10.32美元，好于分析师预期的10.15美元。博通预计，与人工智能相关的销售额今年有望翻一番，这有助于抵消其客户技术支出普遍放缓带来的影响。该公司预计，Q3营收将达到88.5亿美元左右，超过了分析师普遍预期的87.6亿美元。　　台积电为英伟达H100芯片独家代工　　黄仁勋近日表示，H100 是由台积电独家代工生产，不会考虑新增第二家晶圆代工，主要原因是整个设计代工流程上，“做1次都很困难了，分开2家代工做2次更困难”。英伟达与台积电已开始3/2nm合作规划，黄仁勋也首次证实下一代AI芯片下单台积电，至少在AI GPU系列，数年内将继续由台积电“独吞大单”。值得一提的是，英伟达A100/A800及H100皆下单台积电外，RTX 40系列也已全面回归台积电 4nm。　　美银：哔哩哔哩首季收入符合预期，评级买入　　美银证劵发报告指，哔哩哔哩今年首季总收入为51亿元人民币，按年增长0.3％，符合市场预期，但略低于该行预期，广告收入符合该预期，但游戏收入略低于该行预期，增值服务收入符合该行预期，而随着成本节约，盈利表现亦超出预期，予美股目标价25美元，重申“买入”评级。该行认为，公司不同业务的市场中均存在不同的增长趋势，当中包括游戏、广告及直播等菌务，但由于游戏收入下降，下调第二季收入预测至52亿元人民币，小幅下调今年收入预测3％及6％。
金融界2023-06-02
AMD的增长比竞争对手更快
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股价走势对比。英伟达在最近的财报中的业绩指引也对AMD股价有所帮助。这个趋势将在接下来的几个季度中继续发挥作用，积极的人工智能消息将帮助AMD股票，因为它是这个行业中崭露头角的参与者。由于高估值倍数，AMD股票一直受到一些看跌的预测。然而，这主要是由于宏观经济挑战，一旦到2024年上半年市场平衡，我们应该会看到AMD的收入增长和盈利能力有所改善。人工智能竞争处于早期阶段，如果投资者必须选择一个赢家，与其他同行相比，AMD似乎是一个更好的选择。从市场份额的增长角度来看，AMD有着更长的增长路径，而且估值倍数也不像英伟达那么高。如果AMD在面向人工智能中心芯片的低价区段中成功获得市场份额，它将迅速增加自己的市场份额。投资者的看法与市场领导者相比，更好的选择是投资市场份额较低但管理良好的半导体股票。在过去五年中，我们已经看到华尔街相对英特尔更看好AMD，给予其更高的市值和股价增长。尽管产品推出延迟，英特尔在关键领域仍具有70%至80%的市场份额，市场领导地位相当强劲。然而，由于AMD过去的增长和未来的增长潜力，华尔街给予了更高的估值倍数。类似的趋势在人工智能竞争中也可能出现，英伟达是市场领导者。如果AMD在未来五年内能够在该行业获得10%至15%的市场份额，这仍将为股票创造大幅的看涨行情。英伟达的人工智能芯片相当昂贵，而AMD可以在较低价格点上开创一片市场空间。在股价增长方面，长期来看，AMD有望成为理想的赢家，与其他同行相比，这使得它成为一个不错的投资选择。 $英伟达(NVDA)$ $美国超微公司(AMD)$ $英特尔(INTC)$
老虎证券2023-06-01
“木头姐”再次为清仓英伟达辩解：5美元时就买它如今25倍市销率已太贵
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公司一样。” 　　英伟达上周发布的强劲业绩指引推高了华尔街对其盈利的预期，因此其本年度的预期市盈率已从近70倍降至55倍左右，尽管该公司股价飙升。这有助于缩小其对特斯拉公司的溢价，伍德在她的推文中称特斯拉是人工智能发展“最明显的受益者”。
金融界2023-05-31
华住集团一季度收入同比增长67.1%，高于业绩指引
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2023年5月30日，华住集团-S（01179.HK）公布2023年第一季度业绩。于2023年第一季度，收入同比增长67.1%至人民币45亿元（相当于652百万美元），优于先前公布的收入较2022年第一季度增长61%至65%的指引。2023年第一季度来自Legacy-Huazhu分部的收入同比增长58.0%，优于先前公布的增长53%至57%的收入指引。于2023年第一季度，归属于华住集团有限公司净利润为人民币990百万元（相当于144百万美元），相比之下2022年第一季度为归属于华住集团有限公司净亏损人民币630百万元，而上一季度为归属于华住集团有限公司净亏损人民币124百万元。截至2023年3月31日，共有8,592家在营酒店（或820,099间在营酒店客房）。于2023年第一季度，酒店营业额同比增加71.3%至人民币162亿元。不计入SteigenbergerHotelsGmbH及其附属公司（「DH」或「Legacy-DH」），2023年第一季度的酒店营业额同比增加68.8%。于2023年第二季度，华住预期收入将较2022年第二季度增长介于51%至55%，或增长介于64%至
有连云2023-05-30
看多英伟达的人，是怎么想的？
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最亮眼的黑马。凭借AI概念和Q2超强的业绩指引，股价已经到了历史新高。而现在对于英伟达的看法也是非常分裂。而看多与看空的最激烈的讨论，其实是对于目前估值是否高估。对此，我们也整理了一篇英伟达的看多观点。希望对你有帮助，但不作为投资建议。英伟达是否高估，看多方对此罗列了一些数据来对比，根据英伟达未来盈利和相对估值，通过与其他实体的对比，来判断现在的价格是否合理，并确定这次上涨的时间跨度。而对比的对象，除了GPU领域的主要竞争对手——英伟达及AMD之外，还有其他大型科技股。因为这一篮子股票作为前瞻性工具进行交易，其中包含显著的增长溢价，其波动可以反映市场如何相对定价英伟达的未来收益。下表将英伟达的预期（共识）未来盈利与上述对象进行了比较。 *Diluted EPS。由于公司之间财务报告周期略有差异，因此利用2022年日历年度的4个季度数据进行计算。 **亚马逊的估计值以一种不同的方式计算，因为该公司上一个财年的每股盈利为负数。为了更好地反映未来的盈利复合年增长率，假设亚马逊将在2023年恢复到其过去10年每股盈利的平均值（0.78美元），然后再应用预期的长期盈利增长率。这样可以在没有负数/正数每股盈利交叉的数值扭曲影响下得出一个前瞻性估计。根据当前预期，英伟达在2023财年的每股盈利将轻松超过英特尔。然后，它将继续在半导体竞争对手中表现出色，但整体而言仍落后于大型科技公司的平均水平，只有在2028年才能与这些公司的平均水平相交。此时，英伟达的每股盈利将超过除微软和Meta之外的所有竞争对手。这表明，在5年的时间跨度内，英伟达的相对盈利增长非常显著，表明它有潜力在合理的时间范围内实现其估值增长。接下来，我们可以看一下英伟达及其同行公司在此期间相对P/E估值的发展情况。该图表不考虑流通股份的变化。英伟达在过去一年、2023年和2024年的市盈率方面确实显得特别昂贵。同时，需要注意的是，相对于整个时间范围而言，谷歌的估值仍然相当便宜。从2025年开始，英伟达的估值情况开始变得更为合理，其市盈率溢价与平均值的差距显著缩小。到了2026年，英伟达的市盈率接近AMD，并在2027年下降至低于AMD，相对便宜。到2026年，英伟达的市盈率溢价将约为平均值的50％，之后进一步降低，到2028年将不到25％的溢价。从目前和历史上看，这种股票的估值溢价并不算特别高。考虑到其相对增长率，从前瞻的角度来看，英伟达并不显得过于昂贵。它每年都有相对便宜的趋势，甚至从2027年开始，其定价都不如AMD昂贵。风险这种情况发生的第一个风险是这一组公司的相对增长率发生变化。英伟达的半导体竞争对手可能会开始吸收其市场份额，或者显著加快自身的增长速度，这将使其前瞻价格相对不那么吸引人，当前价格下它可能不再被视为一个有利可图的投资。另一个风险是该公司的增长溢价降低，而与相对估值无关。如果英伟达未能达到现在明显提高的增长预期，投资者将期望较少的未来回报，并可能抛售股票。这将降低股票的增长溢价，并使公司的交易市盈率更接近于行业中位数。英伟达面临的最后一个且可能是最重大的风险是供应链风险。英伟达的业务建立在设计而非生产自己的芯片的基础上，其主要依赖台湾的供应链。如果其供应链受到严重干扰，将严重影响其业务。尽管在台积电层面上进行了供应链多元化的努力，但仍处于初级阶段。所以，这个风险是实际存在的。总结根据当前的价格和预期增长率，预计英伟达将在不到十年的时间内实现其估值，并且变得相对便宜的时间将更早。持续的高增长预期可能会使股票的估值保持健康的增长溢价，使其接近当前/历史市盈率倍数。其他条件不变的情况下，期望这种增长溢价能够持续存在，只要公司能够在当前的增长阶段交付高于指导水平或更好的业绩。与此同时，相对于其他非常大型科技公司，相对估值正在改善。这意味着股票在未来5年或更长时间内有潜在的上涨空间。明确地说，预计英伟达在接下来的四个季度中既能增加收益，同时也能维持或超过当前的市盈率倍数。以目前的水平继续增长收益将使英伟达能够维持投资者对未来强劲增长的假设，并保持股票当前的增长溢价水平。 $英伟达(NVDA)$
老虎证券2023-05-29
美股大幅上涨，纳指ETF（513100）涨超3%，迈威尔科技涨超30%
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至70%（正负0.5%），英伟达良好的业绩指引导致美国科技行业股价大幅上行。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。
有连云2023-05-29
民生证券：AI行情新阶段下一演绎方向将着重于产品侧落地
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.1.2 数据中心业务持续迭代带来强劲业绩指引　　公司AI芯片等硬件基础设施持续升级。英伟达推出了NVIDIA Hopper™ GPU架构、NVIDIA® H100 Tensor Core GPU以及第四代AI基础架构系统NVIDIA DGX™ H100，这些新产品都在性能上实现了显著的提升。此外，公司还推出了基于Arm®的NVIDIA Grace™ CPU Superchip，这是一种新的高速低延迟的芯片到芯片互联技术，两个CPU芯片能够直接进行高速数据交换，这比传统的互联方法更高效，可以大大减少数据在处理器之间传输的延迟，提供更高的性能，更低的能耗，以及更高效的处理大规模工作负载的能力。　　　　公司AI计算平台边界不断扩展。英伟达推出了NVIDIA Spectrum™-4，这是世界上首个400Gbps端到端的网络平台，为大规模的数据中心基础设施提供了极高的性能和强大的安全性。英伟达对其AI平台进行了重大更新，包括企业级软件和新的NVIDIA AI Accelerated程序，以提升AI应用的性能和可靠性。英伟达推出NVIDIA OVX™，这是一个专门的、可扩展的服务器参考设计，用于在Omniverse中创建工业级数字孪生；推出NVIDIA Clara™ Holoscan MGX，这是一个专门为医疗设备行业设计的平台，用于开发和部署实时AI应用。　　　　英伟达预计2024财年第二财季公司营收将达110亿美元，上下浮动2％，比去年同期67.0亿美元增长64％，而且比历史单季最高销售额还增长33％；毛利率预计达68.6％-70％之间，这一业绩展望远超分析师此前预期。　　　　1.2 英伟达长期坚持GPU战略　　GPU接替CPU成为AI时代的底层算力。据沐曦集成电路，GPU的特点是并行处理能力强、计算能效比高，并且有很大的存储带宽。某些应用，在人工智能模型训练与推理、高性能计算等，往往是大数据流应用，这时，用GPGPU解决这类问题，就比CPU效率更高，它对于用传统语言编写的、软件形式的计算有较好的支持，具有高度的灵活性。英伟达创始人黄仁勋曾提出“摩尔定律已死”、黄氏定律（GPU性能一年翻一倍）等著名观点，坚持GPU芯片的战略。　　　　复盘历史，英伟达GPU一直是性能与功耗的最优解。据Twisted Meadows，英伟达每代芯片架构的 SM 都有较大设计改动，甚至有时连名字都改了（SMX、SMM），这是影响性能细节的关键；尽可能多的 SM 数和 Cache 容量是性能提升的核心要素，但是受限于芯片面积，厂商无法简单增加这两者。反而每隔几年的制程工艺提升总会带来 SM 和 Cache 的增加；SM 内的 FP32 数量曾在 Kepler 架构上被设计得很高，但是缓存不够大导致每个 FP32 能用的缓存很小，性能根本发挥不出来，所以 Nvidia 后来又逐渐调降了 SM 内 FP32 的数量；架构变迁中，英伟达在芯片面积有限、功耗/散热有限的情况下，不断调整各种组件的配置比例，凭借制程工艺的提升，不断寻找性能与功耗的最优解。　　　　英伟达在AI领域创造飞轮效应，目标市场超万亿美元。英伟达AI领域飞轮效应体现在以下几个方面：　　1）对于开发者，英伟达的统一架构和庞大的安装基础使得开发者的软件可以获得最佳性能和最广泛的覆盖。　　2）对于电脑制造商和云服务提供商，英伟达丰富的加速平台套件让合作伙伴可以构建一个产品来应对包括媒体和娱乐、医疗、交通、能源、金融服务、制造业、零售等在内的大市场。　　3）对于客户，英伟达的产品几乎可以在所有的计算提供商那里找到，并且能加速从云到边缘的最具影响力的应用。　　4）对于英伟达自身，与开发者、计算提供商和来自不同行业的客户的深度互动使得英伟达在整个加速计算堆栈中拥有无与伦比的专业知识、规模和创新速度，进一步推动了飞轮效应的产生。　　英伟达预计，当前未来全球数据中心等各类CPU应用场景都有望被GPU替代，英伟达拥有超万亿美元的目标市场。　　　　1.3 微软谷歌等全球巨头纷纷入局，带来算力的清晰路径　　海外巨头展开AI军备竞赛，算力强需求状态将维持甚至进一步提升。根据奇绩论坛，以2022年底ChatGPT出圈为起点，微软、谷歌、Meta以及众多AI独角兽迅速展开AI军备竞赛，AI算力严重供不应求，GPT停止账户申请和英伟达大涨都验证了算力的强需求。我们认为，当前已经十分强劲算力需求有望伴随高纬度多模态数据的训练以及海量的边缘AI推理的部署进而指数级提升。　　　　英伟达很难一家独大承担AI算力的所有需求，以AMD为前瞻GPU其它供应商有望迎来转机。AMD作为英伟达的追赶者，产品硬件设计差距较小，在微软等巨头的强力支持下，AMD 较为薄弱的软件生态有望取得长足进步，AMD 将对英伟达形成强有力的挑战。　　　　1.3.1 训练侧：高特征维度数据训练算力需求指数级增大　　在大模型训练中，影响算力需求的主要因素有数据的信息密度和处理复杂度，算力需求随特征维度提升指数级提高。据CSDN，视频异常检测、视频活动分析等视频模型需要的算力是人脸识别、目标检测等图像模型算力需求的十倍。　　　　视频是高特征维度数据，拥有更高信息密度。视频的高特征维度主要来自于其丰富的信息内容，包括空间信息、时间信息、颜色信息、运动信息等：　　空间信息：每一帧视频都是一个图像，包含了大量的空间信息。例如，一个1080p的视频帧包含1920x1080个像素，每个像素都有自己的颜色和亮度信息。因此，单帧视频的空间信息维度就是1920x1080=2073600。　　时间信息：视频是由一系列的帧组成的，每一帧都是在一个特定的时间点捕捉的。因此，视频包含了大量的时间信息。例如，一个30秒的视频，帧率为30帧/秒，那么它包含了30x30=900帧。每一帧都有自己的时间戳，因此，视频的时间信息维度就是900。　　颜色信息：每个像素都有自己的颜色信息，通常由红、绿、蓝三个通道的亮度值组成。因此，每个像素的颜色信息维度就是3。对于一个1080p的视频帧，颜色信息维度就是1920x1080x3=6220800。　　运动信息：视频中的物体会随着时间的推移而移动，这种移动信息也是视频的一个重要特征。运动信息的维度很难直接量化，因为它取决于视频中物体的移动情况。　　　　视频数据使用的模型需要进行大量矩阵运算等复杂运算，需要更高算力支持。文本生成通常使用的模型如RNN、LSTM等，其计算复杂度相对较低；图像生成通常使用的模型如CNN、GAN等，其计算复杂度比文本生成的模型高；视频生成通常使用的模型如3D-CNN、RNN+CNN等，其计算复杂度比图像生成的模型还要高，涉及卷积神经网络大量神经元间的矩阵运算。　　　　1.3.2 推理侧：边缘大模型AI推理将带来海量算力需求　　推理侧算力需求与边缘AI终端数量正相关。据数据猿，推理侧算力需求与模型规模（参数数量）、输入文本长度（问题长度）、输出文本长度（回复长度）以及模型的计算复杂性正相关，设备推理一次消耗的算力所需FLOPs ≈ L * D * N；其中，L是用户问题的输入长度与模型回答的输出长度之和，D是模型维度，N是模型层数。推理侧总体算力需求为所有设备推理算力的总和。据a16z，GPT3训练需要的总算力为3.14*10^23 FLOPs，而推理一次的算力需求为3.5*10^14 FLOPs，如果全球有一亿用户都推理一次，则推理算力需求超过训练算力需求。　　　　大模型从云到端的趋势已经确定，解锁海量AI边缘推理所带来的算力需求。框架上，生成式AI由云向端的迈进成为大势所趋，谷歌和创达发布适用边缘的大模型，苹果将ChatGPT成功部署在苹果手机，英伟达推出具身智能AI大模型为机器人打开应用天花板；生态上，大模型作为AI时代的终极操作系统，ChatGPT超级APP只是第一步：移动端是当前刚需应用的主要载体，能够为大模型带来海量交互数据，大模型一方面与传统生态融合，创达推出与大模型结合的智能云、智能硬件、智能行业等最新解决方案。谷歌将AI全面融入搜索、邮箱、办公等全系列产品；另一方面，边缘AI全新应用生态有望不断落地，科大讯飞发布AI学习机和办公本等全系产品、英伟达发布具身智能机器人雏形是有力证明。此外，终端应用生态满足了具身智能训练中AI与周边的人与环境充分交互的需求，是具身智能AI落地的重要基础。　　　　1.3.3 AMD：软件生态是主要短板正在不断追赶　　据TOPCPU测评，AMD最新MI300算力芯片纯硬件性能未必弱于英伟达H100，但英伟达以Tensor RT+CUDA的软件生态仍然是难以逾越的护城河。2023年CES 2023展会上AMD发布的MI300拥有13个小芯片，基于3D堆叠，包括24个Zen4 CPU内核，同时融合了CDNA 3和8个HBM3显存堆栈，集成了5nm和6nm IP，总共包含128GB HBM3显存和1460亿晶体管，据topcpu测评数据，纯硬件上MI300与H100互有胜负，差距不明显。相比之下，英伟达在软件生态层面建立Tensor RT+CUDA护城河优势更为显著。AMD自研ROCm框架采用开源模式有望弯道超车：ROCm使得开发人员能够获得 AMD Infinity Hub 交钥匙人工智能框架容器、改进的工具、精简安装，并支持TensorFlow 和 PyTorch 等主要机器学习框架，以帮助用户加速人工智能工作负载。从优化的 MIOpen 库到全面的 MIVisionX 计算机视觉和机器智能库、实用程序和应用程序，AMD 与人工智能开放社区广泛合作，以促进和扩展机器和深度学习功能和优化，从而帮助扩大加速计算所适用的工作负载。　　　　1.4 AI进入产品落地验证的新阶段　　AI产业链分为上游算力基础设施、中游大模型和算法以及下游各类AI应用。AI的上游算力需求超预期有望带动整个AI产业链走向兑现的新阶段。　　　　投资建议：英伟达近期迎来历史上最大单日涨幅，其核心的本质在于本次AI大模型带来划时代的变革已成共识。而算力的清晰路径逐步被大众认可，本质是在于最为确定的算力侧率先兑现：上游算力正处于进行时阶段，也为AI应用产品落地提供先决条件，AI下一演绎方向将着重于产品侧落地，平台生态巨头和垂直领域龙头具备产品落地的先决条件。在大模型蓄势待发的现阶段，作为行业龙头的相关企业天然具备自研大模型+高质量数据+产品的稀缺属性，建议关注中科创达、科大讯飞、金山办公、同花顺以及三六零。以海外算力龙头英伟达业绩超预期为前瞻，国内AI产业链上游需求有望得到验证，建议关注寒武纪、浪潮信息等。
金融界2023-05-28
科技股十年回报率英伟达105倍居首特斯拉仅排第三马斯克回应：暂时而已
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布了令人瞩目的季度业绩和远超市场预期的业绩指引，给市场带来了亟需的提振，该公司股价周四暴涨，市值冲向1万亿美元关口。　　一位推特用户分享的数据显示，过去十年回报率最高的十大科技股中，英伟达以10519％居首。排名第二的是AMD，回报率达4342％；特斯拉以2756％的回报率名列第三。　　第4至10位依次为：奈飞、Meta、苹果、微软、Adobe、亚马逊和Alphabet。　　特斯拉CEO埃隆·马斯克注意到了他的旗舰公司在榜单上的位置，并用简短的几个字表达了自己的雄心：“暂时而已。” 　　在英伟达发布强劲财报和业绩预期后，华尔街多家投行大幅上调了该股目标价。高盛将其目标价从275美元上调至440美元，摩根大通则将其目标价从250美元上调至550美元。　　至于特斯拉，在经历了2022年66％的股价下跌后，新的一年情况有所好转。该股在2月中旬大幅反弹，但随后回落，陷入低迷阶段。事实证明，5月份对该股来说是健康的，目前该股正试图逆转走势。　　根据TipRanks编制的数据，分析师们目前给予特斯拉的平均12个月目标价为201.84美元，表明上涨潜力略低于9％。　　但包括“木头姐”凯茜·伍德在内的“铁粉”们对特斯拉抱有更大期望。伍德的方舟投资公司预计，到2027年，特斯拉股价将达到2000美元，前提是尚未推出的自动驾驶出租车服务到2027年将贡献约58％的预期企业价值和45％的预期EBITDA。巴伦资本的罗恩·巴伦则预计，到2030年，特斯拉股价将突破1500美元。
金融界2023-05-27
美股开盘：债务上限谈判似有进展三大股指集体高开拼多多涨超14%
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.7％，此前英伟达公司公布的强劲财报与业绩指引，推动半导体与人工智能板块普遍上涨。英伟达周四大涨24.4％，股价创历史新高。　　LPL Financial首席全球策略师Quincy Krosby表示：“英伟达的收益报告和业绩指导令市场欢欣鼓舞，再加上标志性的公司百思买也公布了积极的财报，有关债务上限决议的头条新闻最终可能有助于提升市场普遍上涨。” 　　周五经济数据面，美国商务部报告称，美国4月消费者开支（PCE）物价指数同比上涨4.7％，高于预期值4.6％，高于前值4.6％；美国4月核心PCE物价指数月率录得0.4％，超过预期的0.3％，创2023年1月以来新高。　　另一份数据显示美国4月耐用品订单月率1.1％，预期-1.0％，前值3.20％。　　分析师称，美联储最关注的通胀数据又超预期，而消费依然火热，增加了下次会议加息的几率。　　PCE数据公布后，交易员加大了对美联储加息的押注。美联储政策利率期货合约交易商周五加大了对美联储将继续加息的押注，此前PCE数据显示，上月美国通胀上升速度快于预期。　　数据公布后，这些合约的隐含收益率上升，定价美联储在6月会议上将基准利率目标区间（目前为5％-5.25％）上调0.25个百分点的可能性约为60％。当天早些时候的期货合约显示，美联储6月份不加息的可能性约为60％。
金融界2023-05-26
英伟达单日市值暴增超1800亿！“女股神”落寞：本轮大涨前她几乎抛光了……
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飙升30%，此前该公司公布了令人惊喜的业绩指引，这得益于市场对其芯片组的需求，这些芯片组支持OpenAI的ChatGPT和Alphabet的Bard等生成式人工智能技术平台。但这位自2014年旗舰基金成立以来断断续续持有英伟达股票的主动型投资经理，在10月中旬英伟达跌至52周低点时开始减持，错失了巨大的收益。 Ark Invest于10月5日首次抛售英伟达股票，当时它在旗下所有ETF中持有130万股英伟达股票。自那以来，英伟达股价飙升190%，市值增加了6200亿美元。截至11月底，该公司持有英伟达50多万股股票。如今，Ark Invest旗下的下一代科技ETF仅持有39万股该股票。该股并不在其旗舰性颠覆性创新基金(Disruptive Innovation fund)中。根据Insider网站的粗略计算，Ark Invest在去年年底减持英伟达股份时，错过超过2亿美元的潜在利润。 Ark出售英伟达股票的时机不佳，凸显了积极管理以颠覆性投资为重点的投资组合的困难，因为即使选择了正确的投资主题，也不能保证会选择正确的公司来押注。今年2月，伍德表示，Ark出售英伟达的部分原因是其估值“非常高”，而且该公司正在整合其投资组合，以获得更高的信任度。 “我们看好英伟达，我们认为它将是一只好股票。它被定价，是一家“被勾选”的人工智能公司。作为一只旗舰基金，我们的目标是获得最高信任度，这在一定程度上与估值有关，”她在2月27日接受CNBC采访时表示。相反，伍德指望Ark Invest投资UiPath来获得在人工智能领域的敞口，这是该公司所有ETF中的第二大头寸。与此同时，特斯拉仍然是Ark Invest的头号控股公司，该公司也在研究人工智能，以帮助实现其自动驾驶技术。不过，尽管今年人工智能领域的炒作甚嚣尘上，但这两只股票今年迄今为止只获得了整个领域的部分涨幅。今年以来，UIPath的股价仅涨14%，而特斯拉的股价却涨了50%。周四，Ark Invest旗下的颠覆性创新ETF (Disruptive Innovation ETF)股价下跌2.7%，尽管纳斯达克100指数上涨1.7%。
云涌2023-05-26

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