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年内反弹超20%！人工智能ETF(515980)盘中续涨2%，成分股科沃斯、中际旭创、神州泰岳涨幅居前
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智能竞赛的领先地位，建设开发和驱动高端大型语言模型所需的数据中心。如今，该公司又投入数十亿美元，旨在挖走顶尖人才和技术，以在人工智能大战中抢占先机。国盛证券表示，今年以来，AI对于各企业的作用已愈发清晰。无论是用户数、AI对企业营收贡献还是技术突破均表明，AI正从“想象空间”逐步走向“生产力工具”兑现阶段，目前已实质性跨越概念验证阶段，正沿着清晰的产业化路径纵深发展：海外四大CSP厂商以及英伟达业绩仍保持高增速，其中部分厂商云业务已逐步开始业绩兑现。未来随着AI商业化的持续落地，算力产业趋势有望成为上一轮云计算的黄金10年的强化版，A股AI主线中的优秀企业估值体系有望向成长股切换。人工智能ETF(515980)，适配当前产业快速发展，全面开花的业态。场外投资者也可以选择华富人工智能ETF联接基金（A类008020，C类008021），通过投资目标ETF跟踪指数，布局人工智能板块中具有高增速潜质的优质企业。以上内容与数据，与有连云立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。
有连云06-30 13:48
Pantera合伙人：加密驱动的AI机器人时代
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觉与文本输入分别由不同模型处理后再输入大型语言模型，整体延迟将远超50毫秒阈值。（3）数据收集优化数据采集主要有三种途径：现实世界视频数据、合成数据与远程操控数据。现实数据与合成数据的核心瓶颈在于弥合机器人物理行为与视频/模拟模型间的差异。现实视频数据缺失力反馈、关节运动误差和材料形变等物理细节；模拟数据则缺乏传感器故障、摩擦系数等不可预测变量。最具潜力的数据采集方式是远程操控——由人类操作员远程控制机器人执行任务。但人力成本是远程操控数据采集的主要制约因素。定制硬件开发也正为高质量数据采集提供新方案。Mecka公司通过主流方法与定制硬件结合，采集多维度人类运动数据，经处理后转化为适用于机器人神经网络训练的数据集，配合快速迭代周期为AI机器人训练提供海量高质量数据。这些技术管道共同缩短了从原始数据到可部署机器人的转化路径。 3、重点探索领域（1）加密技术与机器人融合加密技术可激励去信任方提升机器人网络效率。基于前文所述关键领域，我们认为加密技术能在对接基础设施、延迟优化和数据收集三方面提升效率。去中心化物理基础设施网络（DePIN）有望革新充电基础设施。当人形机器人像汽车般全球运行时，充电站需如加油站般触手可及。中心化网络需要巨额前期投资，而DePIN将成本分摊至节点运营商，使充电设施快速扩张至更多区域。 DePIN还可利用分布式基础设施优化远程操控延迟。通过聚合地理分散的边缘节点计算资源，远程操控指令可由本地或最近可用节点处理，最大限度缩短数据传输距离，显著降低通信延迟。但当前DePIN项目主要聚焦去中心化存储、内容分发和带宽共享，虽有项目展示边缘计算在流媒体或物联网中的应用优势，尚未延伸至机器人或远程操控领域。远程操控是最具前景的数据采集方式，但中心化实体雇佣专业人员采集数据的成本极高。DePIN通过加密代币激励第三方提供远程操控数据解决此问题。Reborn项目构建全球远程操作员网络，将其贡献转化为通证化数字资产，形成无需许可的去中心化系统——参与者既可获得收益，又能参与治理并助力AGI机器人训练。（2）安全始终是核心关切机器人技术的终极目标是实现完全自主化，但正如《终结者》系列电影所警示的，人类最不愿看到自主性将机器人变成攻击性武器。大语言模型的安全问题已引发关注，而当这些模型具备实体行动能力时，机器人安全便成为社会接纳的关键前提。经济安全是机器人生态繁荣的支柱之一。该领域的OpenMind公司正在构建FABRIC——一个去中心化的机器协调层，通过密码学证明实现设备身份认证、物理存在验证及资源获取。不同于简单的任务市场管理，FABRIC使机器人能够不依赖中心化中介，自主证明身份信息、地理位置与行为记录。行为约束与身份认证通过链上机制执行，确保任何人均可审计合规性。符合安全标准、质量要求和区域规范的机器人将获得奖励，违规者则面临惩罚或取消资格，从而在自主机器网络中建立问责与信任机制。第三方再质押网络（如Symbiotic）同样能提供对等的安全担保。尽管惩罚参数体系仍需完善，相关技术已进入实用阶段。我们预计行业安全准则即将形成，届时惩罚参数将参照这些准则建模。实施方案示例：机器人公司加入Symbiotic网络。设定可验证的罚没参数（如"施加超过2500牛顿的人类接触力"）；质押者提供保证金确保机器人遵守参数；若发生违规，质押金将作为受害者赔偿金。该模式既激励企业将安全性置于首位，又通过质押资金池的保险机制促进消费者接受度。 Symbiotic团队对机器人领域的见解是： Symbiotic通用质押框架旨在将质押概念延伸至所有需要经济安全背书的领域，无论是通过共享还是独立模式。其应用场景从保险到机器人技术需具体案例具体设计。例如机器人网络可完全基于Symbiotic框架构建，使利益相关方能为网络完整性提供经济担保。 4、填补机器人技术栈的空白 OpenAI推动了AI的普及，但ChatGPT时刻的基石早已奠定。云服务打破了模型对本地算力的依赖，Huggingface实现了模型开源，Kaggle为AI工程师提供了实验平台。这些渐进式突破共同促成了AI的大众化。与AI不同，机器人领域在资金有限时难以入门。要实现机器人普及，其开发门槛需降至AI应用开发般的便捷程度。我们认为三个层面存在改进空间：融资机制、评估体系与教育生态。融资是机器人领域的痛点。开发计算机程序仅需一台电脑和云计算资源，而构建功能完整的机器人必须采购电机、传感器、电池等硬件，成本轻易突破10万美元。这种硬件属性使机器人开发相比AI缺乏灵活性且成本高昂。现实场景的机器人评估基础设施尚处萌芽期。AI领域已建立明确的损失函数体系，测试可完全虚拟化。但优秀的虚拟策略无法直接转化为现实世界的有效方案。机器人需要在多样化现实环境中测试自主策略的评估设施，才能实现迭代优化。当这些基础架构成熟后，人才将大量涌入，人形机器人将重演Web2的爆发曲线。加密机器人公司OpenMind正朝此方向推进——其开源项目OM1（"机器人版安卓系统"）将原始硬件转化为具备经济意识的可升级智能体。视觉、语言和运动规划模块可像手机应用般即插即用，所有推理步骤均以简明英语呈现，使操作员无需接触固件即可审计或调整行为。这种自然语言推理能力让新一代人才无缝进入机器人领域，为引爆机器人革命的开放平台迈出关键一步，正如开源运动对AI的加速作用。人才密度决定行业轨迹。结构化的普惠教育体系对机器人领域人才输送至关重要。OpenMind登陆纳斯达克标志着智能机器同时参与金融创新与实体教育的新纪元开启。OpenMind与Robostore联合宣布，将在美国K-12公立学校推出首个基于Unitree G1人形机器人的通用教育课程。该课程设计具备平台无关性，可适配各类机器人形态，为学生提供实践操作机会。这一积极信号强化了我们的判断：未来数年机器人教育资源的丰富程度将比肩AI领域。 5、未来展望视觉-语言-行动模型（VLA）的创新与规模经济效应，已催生出经济实惠、高效且通用的人形机器人。随着仓储机器人向消费级市场扩展，安全性、融资模式与评估体系成为关键探索方向。我们坚信加密技术将通过三重路径推动机器人发展：为安全提供经济担保、优化充电基础设施、提升延迟表现与数据收集管道。
金色财经06-30 13:26
Meta觊觎人工智能领域主导地位
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智能竞赛的领先地位，建设开发和驱动高端大型语言模型所需的数据中心。如今，该公司又投入数十亿美元，旨在挖走顶尖人才和技术，以在人工智能大战中抢占先机。据《华尔街曰报》周三晚报道，在最新的招聘行动中，Meta 从 OpenAI（OPAI.PVT）苏黎世办事处挖走了三名研究员 —— 曾任职于谷歌DeepMind 的卢卡斯・拜尔、亚历山大・科列斯尼科夫和翟晓华。OpenAI 首席执行官山姆・奥特曼称，Meta 首席执行官马克・扎克伯格为吸引 OpenAI 员工加入其人工智能项目，开出了高达 1 亿美元的薪酬。与此同时，有报道称 Meta 正洽谈将 Safe Superintelligence 的首席执行官丹尼尔・格罗斯和前 Github 首席执行官纳特・弗里德曼纳入其计划中的超级智能实验室。据美国消费者新闻与商业频道（CNBC）报道，扎克伯格最初想收购整个 Safe Superintelligence 公司，但遭到联合创始人伊利亚・萨茨克弗的拒绝。此前，Meta 已向人工智能初创公司 Scale AI 投资 143 亿美元，并聘用了该公司的首席执行官兼联合创始人亚历山大・王。不仅如此，Meta 还曾想收购 Perplexity AI（PEAI.PVT），但未能就交易达成协议。 “Meta 之所以这么做，原因很简单，就是想赢得这场人工智能竞赛。” 弗雷斯特研究公司分析师迈克・普鲁克斯告诉雅虎财经，“当下，人工智能就是一切。” 此前，Meta 决定推迟其大型人工智能模型 Llama 4 Behemoth 的首次亮相。据《华尔街曰报》报道，由于担心该模型相较于之前的版本升级不够显著，公司将其发布时间推迟至今年秋季晚些时候。 “我认为这反映出两点：第一，这证实了 Llama 模型举步维艰；第二，这也表明扎克伯格对此并不满意。” 深水资产管理公司管理合伙人吉恩・蒙斯特告诉雅虎财经。对 Meta 而言，目标很明确：吸纳尽可能多的新鲜人才，推动其人工智能项目向前发展，在人工智能大战中占据领先地位。 Meta 的人工智能举措 Meta 统治人工智能领域的努力与其主要竞争对手 OpenAI、谷歌、xAI 等有所不同。该公司并未将其人工智能模型封闭起来，而是将其作为开源软件提供给开发者和企业自行使用。不过，Meta 对用户使用其模型的方式施加了一些限制。例如，若企业产品的月活跃用户超过 7 亿，就需要向 Meta 申请许可。尽管如此，Meta 的最终目标是让尽可能多的人愿意使用其人工智能模型并基于此开发产品。那为什么不向所有想要使用其软件的人收费呢？因为每当有公司对其模型进行改进时，Meta 都能从中获得更多洞见，从而在未来进一步完善自己的模型。 Meta 首席财务官苏珊・李在公司最近的财报电话会议上表示，自去年年底在 Threads 应用的推荐系统中引入 Llama 模型后，用户在该应用上的使用时长增加了 4%。 Meta 还正依靠其人工智能模型为硬件产品提供智能支持，包括雷朋 Meta 智能眼镜以及其他未来的人工智能驱动设备。 “Meta 之所以采取这些举措，是因为他们资金雄厚，凭借这些资金，他们处于有利地位 —— 如果自己无法开发出所需技术，就收购必要的人才和能力，从而…… 超越竞争对手。” 普鲁克斯解释道。但 Meta 并非唯一一家紧盯硅谷人工智能新兴企业的公司。据报道，苹果公司也在考虑收购一家人工智能公司，以提升自身在人工智能领域的发展前景。苹果本计划今年早些时候推出搭载人工智能的 Siri 版本，但由于开发遇到困难，已将发布时间推迟至今年晚些时候。为此，苹果也已商讨收购 Perplexity AI。尽管 Perplexity 的一位发言人表示，公司并不知晓当前或未来的并购洽谈，但补充道：“世界上最优秀的原始设备制造商都希望为其用户提供最优质的搜索服务和最精准的人工智能，而 Perplexity 正是如此，这一点不足为奇。” 据报道，苹果的竞争对手三星也有意将 Perplexity 引入其设备中。对 Meta 而言，能否从合适的人工智能公司吸引到合适的人才加入其人工智能项目，从而使公司在人工智能竞赛中占据领先地位，将是成败的关键。如果做不到这一点，这家社交媒体巨头可能会进一步落后，且前路迷茫。
金融界06-30 08:07
黄仁勋减持3050万美元英伟达股票引发市场关注：英伟达股价18%上涨后的资本动作意味着什么？
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：英伟达最新一代AI专用芯片，用于训练大型语言模型和神经网络。自动化减持计划：公司高管提前设定的股票出售计划，不受短期股价波动影响。 2025年相关大事件 2025年6月26日 — 黄仁勋向美国SEC申报3,050万美元股票减持（来源：SEC官网） 2025年6月20日 — 英伟达宣布将在日本建第二个AI数据中心，进一步扩大全球部署（来源：日经新闻） 2025年6月13日 — 英伟达市值首次突破4万亿美元，成为全球市值第二大企业（来源：彭博社） 2025年6月5日 — 英伟达发布新版H200 GPU，强化推理计算性能（来源：The Verge）来源：今日美股网
今日美股网06-28 00:11
美光科技第三财季营收93亿美元：HBM与数据中心双轮驱动
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透率显著提升，尤其是在支持生成式AI和大型语言模型的服务器中表现出色。相比之下，传统企业级存储市场增长较为温和，显示出AI驱动的需求正在重塑行业格局。美光预计第四季度数据中心业务将继续保持强劲势头，营收贡献占比有望进一步扩大。消费终端市场持续复苏面向消费者的终端市场在本季度实现强劲环比增长，涵盖智能手机、个人电脑和物联网设备等领域。尽管全球消费电子市场整体复苏速度放缓，但美光的NAND和DRAM产品在高端智能手机和游戏设备中的应用需求稳定增长。特别是5G智能手机和下一代PC对高性能存储的需求，成为推动终端市场增长的关键因素。美光通过优化产品组合和供应链管理，有效应对了市场波动，展现了其在消费电子领域的竞争力。行业竞争与前景分析美光在存储芯片市场的表现使其在与三星电子和SK海力士的竞争中占据有利位置。以下是三家公司在2025年第三财季的关键数据对比：公司营收（亿美元）毛利率 HBM营收增长（环比）数据中心营收增长（同比）美光科技 93 39% 50% 100%+ 三星电子约95 约37% 约45% 约80% SK海力士约82 约35% 约48% 约90% 美光在营收和毛利率上略胜一筹，尤其在HBM和数据中心市场的增长速度领先。展望第四季度，美光预计调整后营收将达到104亿至110亿美元，毛利率为41%至43%，每股收益为2.35美元至2.65美元，显示出对市场需求的乐观预期。然而，全球半导体供应链紧张和地缘政治风险可能对未来增长构成挑战。美光通过提前布局HBM和AI相关技术，有望在行业竞争中保持领先。编辑总结美光科技第三财季的强劲表现反映了其在存储芯片市场的核心竞争力。HBM和数据中心业务的快速增长，凸显了人工智能和云计算对高性能存储需求的推动作用。消费终端市场的复苏进一步巩固了其多元化收入来源。尽管行业竞争加剧和供应链不确定性存在风险，美光凭借技术创新和市场前瞻性布局，有望在2025年继续保持增长势头。投资者需关注其第四季度指引的兑现情况，以及全球宏观经济对半导体行业的潜在影响。 2025年相关大事件 2025年6月10日：美光科技宣布与台积电深化合作，计划在2026年量产下一代HBM4芯片，以满足AI服务器需求。 2025年5月15日：全球半导体产业协会发布报告，预计2025年存储芯片市场规模同比增长15%，主要受AI和数据中心需求驱动。 2025年4月22日：美光科技启动位于美国的新工厂扩建计划，投资50亿美元以提升DRAM和HBM产能。 2025年3月18日：三星电子发布财报，显示其存储业务受HBM需求推动，第三财季营收同比增长12%。 2025年2月5日：SK海力士宣布与英伟达合作，供应HBM3E芯片，用于下一代GPU，强化其在AI市场的布局。国际投行与专家点评 2025年6月15日，摩根士丹利分析师Joseph Moore表示：“美光科技在HBM和数据中心市场的领先地位，使其成为AI热潮的最大受益者之一，其第四季度指引显示出对需求持续增长的信心。”——来源：摩根士丹利研究报告 2025年6月12日，高盛分析师Toshiya Hari指出：“美光的毛利率表现超出预期，反映了其在高端存储市场的定价能力和成本控制优势，预计其股价仍有上行空间。”——来源：高盛投资简讯 2025年6月10日，瑞银分析师Timothy Arcuri称：“数据中心营收的爆炸式增长表明美光正从AI驱动的需求中获益，HBM业务的持续扩张将是其长期增长的关键。”——来源：瑞银市场分析 2025年6月8日，德意志银行分析师Sidney Ho表示：“美光在消费终端市场的复苏显示其多元化战略的成功，但全球供应链风险可能对其2026年增长构成挑战。”——来源：德意志银行行业报告 2025年6月5日，半导体行业专家Daniel Newman评论：“美光在HBM技术上的领先优势，为其在AI和云计算市场中抢占先机提供了保障，第四季度展望进一步强化了市场对其增长潜力的信心。”——来源：Futurum Research分析来源：今日美股网
今日美股网06-27 00:11
英伟达五年飙升1400%，AI芯片帝国面临AMD与大科技公司挑战
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lackwell系列GPU为训练和运行大型语言模型（LLM）提供了无与伦比的算力，成为数据中心AI基础设施的首选。市场数据显示，2024年英伟达在全球AI芯片市场占据约92%的份额，远超竞争对手。 AI芯片市场竞争加剧随着AI革命加速，英伟达的GPU市场正面临日益激烈的竞争。传统芯片巨头AMD和英特尔加大了对AI GPU的投入，AMD的Instinct MI300系列已获得微软等客户的订单，而英特尔则通过Gaudi 3芯片挑战数据中心市场。此外，大型科技公司如苹果、谷歌、亚马逊、微软和Meta均启动了自研AI芯片计划，试图降低对英伟达的依赖。例如，谷歌的TPU v5e已在内部云服务中广泛部署。AMD首席执行官苏姿丰表示：“AI芯片市场的多样化需求为AMD提供了巨大机会，我们的目标是到2027年占据20%的市场份额。” 英伟达目前拥有行业最高的毛利率，2024财年达72.7%，远超AMD的50.8%和英特尔的42.6%。然而，竞争加剧可能压缩其利润空间。以下为主要AI芯片厂商的毛利率与市场定位对比：公司 2024毛利率 AI芯片产品市场定位英伟达 72.7% H100, H200, Blackwell 高端数据中心，LLM训练 AMD 50.8% Instinct MI300 成本敏感型企业客户英特尔 42.6% Gaudi 3 边缘计算与混合AI 谷歌 - TPU v5e 自用云服务优化 2030年展望与投资价值展望2030年，英伟达在AI芯片市场的领导地位面临不确定性。分析师对公司2030年收入预测差异显著，低端为2810亿美元，高端达6000亿美元，反映AI数据中心市场规模的增长潜力与竞争格局的复杂性。摩根士丹利分析师预计，全球AI芯片市场2025-2030年复合年均增长率（CAGR）为25%，但英伟达市占率可能从92%降至70%-80%。英伟达的CUDA软件生态与其硬件协同优势，仍使其在高端AI训练市场难以被完全替代。尽管竞争加剧可能压缩毛利率，AI市场的快速扩张或抵消部分压力。黄仁勋表示：“英伟达将通过全栈AI解决方案（芯片+软件+服务）巩固竞争壁垒。”市场认为，英伟达股价未来五年有望跑赢标普500，但难以复刻过去五年的超额回报。投资者需关注其研发投入（2024年占收入17.6%）与大客户的长期合作，以及自动驾驶与企业AI等新领域的拓展潜力。编辑总结英伟达过去五年凭借AI芯片市场的爆发实现股价1400%的惊人涨幅，市值突破3.4万亿美元，奠定了AI帝国的基石。然而，AMD、英特尔及大科技公司的自研芯片正在挑战其92%的市场份额，2030年毛利率可能因竞争加剧而承压。尽管如此，AI市场的快速增长与英伟达的软件生态优势为其提供了长期支撑。投资者可将英伟达视为AI革命的优质标的，但需警惕高估值与竞争风险，关注其在新领域的突破与成本控制能力，合理配置以平衡收益与波动。 2025年相关大事件 6月24日：英伟达发布Blackwell Ultra芯片，性能较H200提升30%，获亚马逊、谷歌订单，股价涨2.8%。 6月15日：AMD宣布MI325X芯片量产，锁定微软Azure云服务，英伟达股价盘中跌1.5%。 5月20日：英伟达2025财年Q1收入同比增长126%至350亿美元，毛利率达75.1%，超市场预期。 4月25日：英特尔Gaudi 3芯片进入数据中心测试，宣称性价比超英伟达H100，市场竞争加剧。 3月18日：英伟达GTC大会公布AI全栈战略，自动驾驶芯片Drive Thor获特斯拉订单，市值逼近3.5万亿美元。国际专家点评摩根士丹利半导体分析师约瑟夫·摩尔（6月24日）：“英伟达的CUDA生态与Blackwell芯片巩固了其AI市场领导地位，但AMD的低成本替代品可能侵蚀部分份额。” 花旗集团科技研究主管詹姆斯·李（6月20日）：“AI芯片市场2030年规模或达1万亿美元，英伟达仍将受益，但毛利率可能从72%降至60%。” 高盛全球科技分析师托尼·金（6月18日）：“大科技公司的自研芯片短期内难以撼动英伟达的高端市场地位，其全栈战略是关键优势。” 瑞银半导体研究主管蒂姆·阿库里（6月15日）：“英伟达股价未来五年有望跑赢标普500，但投资者需警惕竞争与估值风险。” 巴克莱科技策略师布兰登·艾姆斯（6月12日）：“英伟达的自动驾驶与企业AI业务将成为新增长点，抵消部分GPU市场竞争压力。” 来源：今日美股网
今日美股网06-26 00:11
英伟达年度大会：AI领军企业看好哪些新趋势？
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为Nvidia GPU优化，正逐渐成为大型语言模型与生成式AI训练的计算主阵地。通过资金与专属产能捆绑，Nvidia确保其GPU在云端始终有“亲儿子”级的支援，不留给AMD和英特尔太多可乘之机。而Nebius则提供了一个地缘风险对冲的解决方案——其位于塞尔维亚与芬兰的数据中心布局，在中美科技摩擦背景下具备更低合规成本。Applied Digital则专注边缘与近边缘AI负载所需的高密度算力基础架构，提升Nvidia布局广度。这些布局传递出清晰信号：想要定义AI计算的操作系统，必须先主导算力主干道。 02 押注软件堆栈：Omniverse战略浮出水面尽管Nvidia在半导体领域的统治地位已毋庸置疑，但其对AI软件生态的野心才刚刚发酵。透过一系列合作与投资，如同在构建一个可模拟、可部署、可学习的智能操作平台。例如D-Wave Quantum（QBTS）今年股价上涨超75%，Nvidia对其的支持，是对量子计算解构经典计算瓶颈的前瞻布局。结合CUDA及Omniverse平台，这类技术未来有望成为异构AI系统的一部分。此外，Nvidia与传统企业软件巨头Oracle（ORCL）也有深度协同。Oracle近年来在AI与云端领域的扩展，为Nvidia提供了覆盖ERP、人才管理、网络安全等企业AI场景的落地契机。这不是简单的软件授权收益问题，而是覆盖AI从模拟、推理、部署到决策全过程的垂直整合策略。 03 全自主化浪潮：AI赋能出行未来若说哪个领域最能体现Nvidia对智能未来的愿景，非“自动驾驶与自主系统”莫属。Nvidia不仅提供核心硬件，还输出包括Drive平台在内的软件参考架构，构建全栈参考标准。而其广泛的产业投资拓展了更为丰富的生态布局。例如自动驾驶代表企业WeRide（WRD）尽管年内下跌47%，但Nvidia并未选择退出。此外其对Innoviz（INVZ）与Arbe Robotics（ARBE）等传感与感知系统企业的投资，意在补足自动驾驶系统中的关键“视觉”与“算法大脑”。 Cerence（CRNC）是另一示例，其主打车载语音AI系统，今年涨幅8.77%。从感知融合、路径规划，到交互界面，Nvidia的目标是覆盖整车智能的所有软件与算力模块。未来无论是Robotaxi、智能驾驶，还是具备感知推理能力的自动化工厂，Nvidia都将在基础层提供赋能。 04 虚拟世界与沉浸式体验：回到游戏“根据地” 游戏业务不仅是Nvidia的起点，也可能是其最具粘性的未来增长点。Omniverse不仅用于数字孪生模拟，更意在构建持久性的虚拟世界。虽然目前尚无明确披露专注游戏的投资案，但Nvidia与Arm（ARM）等公司的深度协作揭示出其在低功耗高性能架构方面的关键布局。尤其是在XR/VR终端、AI代理、边缘渲染计算等领域，Arm的架构正协助Nvidia打开通往沉浸世界的大门。这一层的生态搭建将物理世界与数字世界桥接，游戏、模拟与AI应用相交织。 05 医疗科技策略：克制但关键 Nvidia对GE HealthCare（GEHC）与Illumina（ILMN）等企业的投资，乍看之下似乎是出于资产多元化考量，实则为医疗AI生态筑基。 GEHC是全球医学成像和放射诊断龙头，其设备越来越倚赖深度学习模型提升诊断效率。Illumina则在基因测序领域具备主导技术，与Nvidia的Clara平台在生物计算方向上具备天然协同。这些布局服务于Nvidia构建AI驱动精准医疗平台的长期愿景，不只是被动参与，而是引领技术演化的基础算力与算法层核心建设者。 06 创业投资的“期权打法”：博弈未来场景 Nvidia也不乏前瞻性的“早期选项”。例如Rigetti Computing（RGTI）虽年内跌幅超过33%，但其聚焦于量子-经典混合计算，有望成为技术突破口。一旦早期量子架构可用，Nvidia将凭借先行入局获得先发优势。 IQVIA（IQV）与诺和诺德（Novo Nordisk, NVO）等企业，则被视作医疗数据与药物研发场景中的超级“流量入口”。这类海量高维度数据平台，是训练下代医疗AI模型的理想土壤。这些投资虽不马上变现，却提供了切入新兴高算力场景的占位权，有望演化出下一波增长引擎。结语：Nvidia的终极目标是成为AI时代的“操作系统” Nvidia的战略并非“撒网式”投资，而是一种架构级的系统性构建。从数据中心到自动驾驶，从虚拟现实到精准医疗，Nvidia正在布局一个高性能、可迁移、可扩展的AI超级平台，试图成为每一个算力密集型产业的操作系统。这不仅仅是为了卖出更多GPU，更是为了定义“算力如何被使用”的准则。随着年度股东会的召开，有一点可以明确：Nvidia今日所建，不只是一家领先芯片企业，而是正逐步缔造未来智能社会的基础设施平台与操作系统框架。正如其投资路径所揭示的，这是一场关于下一个计算时代“操作权”的争夺战，而Nvidia，无疑是最有筹码的参与者之一。原文链接
TradingKey06-25 18:08
英伟达：从游戏初创公司到 AI 巨头的进化之路
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DGX-1—— 专为深度学习和兴起的大型语言模型设计的系统。那一年，英伟达股价几乎上涨了两倍。 “这是‘命运邂逅机缘’，” 英伟达首席执行官黄仁勋当时对雅虎财经表示，“人们认为这是一夜成名，但和大多数‘一夜成名’一样，我们为此花了数年时间。” 与此同时，英伟达抓住机会进行战略收购，例如 2011 年收购无线公司 Icera，2013 年收购硬件公司 The Portland Group。2020 年，它试图收购半导体设计公司 Arm（ARM），但由于监管担忧，该交易最终告吹。 2022 年 3 月，英伟达宣布推出 H100 “Hopper” 芯片，承诺为人工智能提供更快的训练和更优的性能。凭借这款 GPU 占据大部分市场份额，包括 Alphabet（GOOG）、亚马逊和微软在内的大型公司在开发 AI 和数据驱动产品时，纷纷向英伟达投入数十亿美元。其中一家公司是 OpenAI（OPAI.PVT），其与英伟达的合作可追溯至 2016 年 —— 当时英伟达向这家初创公司捐赠了首台 DGX-1 超级计算机。2022 年 11 月，OpenAI 推出基于英伟达 GPU 构建的语言模型 ChatGPT，迅速成为头条新闻。根据瑞银的一项研究，ChatGPT 在不到两个月的时间里创下了历史上用户增长最快的消费应用纪录，2023 年 1 月达到 1 亿月活跃用户。“一个新的计算时代已经开始，” 英伟达首席执行官黄仁勋在 2023 年的一份声明中表示，“全球企业正在从通用计算向加速计算和生成式 AI 转型。” 迈向 3 万亿美元市值之路随着投资者对人工智能的兴趣日益浓厚，以及运行模型所需的 GPU 需求持续增长，英伟达截至 2024 年 1 月的季度收入同比增长超过一倍。季度报告发布后，英伟达创下美股历史上最大单日涨幅，市值增加 2770 亿美元，次日市值达到 2 万亿美元。然而，这一纪录并未维持太久 —— 仅两个月后，英伟达就再次刷新了这一纪录。同年 3 月，英伟达宣布推出下一代芯片 Blackwell。该芯片在性能提升的同时降低了成本和能耗，设计上更适合大规模互联协同工作，较前代产品表现更优。不久后，英伟达于 2024 年 6 月宣布 10 股拆 1 股的股票拆分计划。拆分后，其市值超过微软和苹果（AAPL），以 3.3 万亿美元成为全球市值最高的公司。到 2024 年 11 月，它被纳入道琼斯工业平均指数。尽管取得了诸多成就，英伟达在崛起过程中也面临挑战。2018 年，它遭遇集体诉讼，指控其未向投资者妥善披露加密货币市场对 GPU 销售收入的影响。当时，比特币（BTC-USD）和以太坊（ETH-USD）等加密货币的 “矿工” 使用英伟达 GPU 完成交易并获取新代币，这一过程需要大量计算能力，使英伟达 GPU 成为热门之选。2022 年，英伟达因该问题向美国证券交易委员会（SEC）支付了 550 万美元和解金；2024 年 12 月，美国最高法院驳回了英伟达的上诉，允许 2018 年的案件继续审理。这并非英伟达首次因芯片面临法律问题。2016 年，它就 GTX 970 显卡宣传性能与实际能力不符的案件达成和解，向每位购买者赔偿 30 美元。除了法律问题，供应链能否跟上需求也是一项挑战。2020 年初，由于新冠疫情和远程办公对技术依赖的增加，全球出现芯片短缺。2023 年，美中贸易战、极端天气事件和俄乌战争等因素进一步延长了短缺周期。IDC 2024 年 12 月的一份报告预测，2025 年全球对 AI 和高性能计算（HPC）的需求将增长超过 15%。推动 AI 革命前行 2025 年 1 月，特朗普总统宣布 “星门计划”（Project Stargate），甲骨文、OpenAI 和软银等科技公司将在未来四年内投资 5000 亿美元用于美国的 AI 基础设施。作为该项目的技术合作伙伴，英伟达股价上涨，市值达到 3.6 万亿美元。然而，当月晚些时候，中国公司深度求索（DeepSeek）发布了自己的 AI 模型，据报道其训练成本远低于竞争对手。该消息宣布后，英伟达股价暴跌 5890 亿美元，跌幅近 17%，创下美股历史上最大单日市值损失。股价下跌后，2025 年 3 月，英伟达推出 Blackwell Ultra——Blackwell 的继任者。新芯片性能较前代提升 1.5 倍，可帮助 AI 模型更快响应用户查询。2025 年 4 月，特朗普政府禁止向中国出口英伟达 H20 芯片，因为此类芯片在 AI 技术研发竞赛中至关重要。英伟达在第一季度报告中表示，预计该禁令将导致 80 亿美元潜在销售额损失。尽管出口限止不断扩大，英伟达仍在持续增长，甚至在 6 月短暂超越微软，再次成为全球市值最高的公司。展望未来，有人预计它可能成为首家市值达到 4 万亿美元的公司。“英伟达真正推动了 AI 革命的启动，” 方舟投资（ARK Invest）创始人凯西・伍德今年早些时候对雅虎财经表示，“我们认为它仍将扮演重要角色。”
金融界06-23 07:47
苹果洽谈收购Perplexity AI，剑指AI搜索引擎市场
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ity AI的“答案引擎”通过聚合多种大型语言模型（包括其自研的Sonar模型）提供精准、透明的搜索结果，与传统搜索引擎形成鲜明对比。苹果若成功收购或与Perplexity合作，可将其技术整合至Safari和Siri，打造一款以AI驱动的搜索引擎，挑战谷歌在移动搜索领域的霸主地位。目前，谷歌每年向苹果支付约200亿美元以维持其在Safari上的默认搜索地位，但这一协议正面临美国司法部的反垄断诉讼压力，预计2025年第四季度将有裁决。苹果服务业务高级副总裁埃迪·库伊在谷歌反垄断审判中表示：“AI搜索工具尚未完全成熟，但我们正积极探索与Perplexity、OpenAI和Anthropic的合作，以增强Safari的搜索能力。”这一战略不仅旨在减少对谷歌的依赖，还能通过Perplexity的实时搜索和语音交互功能提升用户体验。市场分析人士指出，苹果若拥有自有搜索引擎，可通过广告和企业许可新增超过200亿美元的年收入，同时规避反垄断风险。公司搜索技术估值与苹果的潜在关系 Perplexity AI AI驱动答案引擎，带来源引用 140亿美元潜在收购或Safari/Siri整合 Google 传统搜索引擎，AI概览功能 2万亿美元现有Safari默认搜索，面临反垄断压力 OpenAI ChatGPT，搜索增强功能 1500亿美元已有Siri部分整合，潜在搜索合作 Meta放弃收购转向Scale AI 与此同时，Meta曾尝试收购Perplexity AI，但因双方未能达成协议而转向以148亿美元投资Scale AI，获得其49%的股份，并任命Scale AI首席执行官亚历山大·王领导其“超级智能”部门。Meta首席执行官马克·扎克伯格近期表示：“我们致力于构建超越当前技术水平的人工智能，Scale AI的团队将加速这一进程。”此举显示Meta在AI领域的战略调整，放弃Perplexity后聚焦于企业级AI解决方案，而非直接挑战搜索市场。 Perplexity的吸引力在于其技术能力和快速增长的用户基础。2025年6月，Perplexity的估值从年初的90亿美元跃升至140亿美元，获得包括英伟达、贝索斯等投资者的支持。Meta的退出为苹果提供了抢占先机的机会，但三星与Perplexity的潜在合作（包括预装Perplexity Pro至三星设备）可能增加收购成本或复杂性。市场竞争与监管挑战 AI搜索市场的竞争日趋白热化，Perplexity、OpenAI的ChatGPT和谷歌的Gemini均在争夺用户青睐。Perplexity的独特优势在于其透明的引用机制和企业级应用（如SOC-2合规性），使其在B2B市场具备竞争力。苹果若收购Perplexity，可能面临反垄断审查，但由于其在搜索市场的份额几乎为零（谷歌占90%），监管阻力预计有限。然而，Perplexity也面临内容许可争议，例如BBC近期对其提起的诉讼，指控其未经授权使用新闻内容。CNBC分析师卡伦·芬纳曼表示：“Perplexity的快速增长令人瞩目，但内容版权问题可能成为其扩张的障碍，苹果需谨慎评估潜在法律风险。”此外，三星的竞争压力不容忽视，其计划将Perplexity整合至Galaxy S26设备，可能削弱苹果的谈判优势。编辑总结苹果对Perplexity AI的潜在收购反映了其在AI领域的战略紧迫性，旨在通过整合先进搜索技术摆脱对谷歌的依赖，并提升Siri和Safari的竞争力。Perplexity的快速增长和创新技术使其成为理想目标，但三星的竞争和监管风险可能增加交易复杂性。Meta转向Scale AI表明AI市场竞争的多样化趋势，苹果需迅速行动以确保在AI搜索领域的领先地位。未来数月，谷歌反垄断案的进展和苹果的谈判结果将对市场格局产生深远影响。 2025年相关大事件 6月20日：彭博社报道苹果内部讨论收购Perplexity AI，估值达140亿美元，旨在开发AI搜索引擎，挑战谷歌主导地位。 6月9日：苹果在WWDC 2025发布会上宣布推迟Siri重大升级至2026年，引发市场对苹果AI战略的担忧。 5月12日：Perplexity AI宣布计划推出AI驱动浏览器Comet，估值升至140亿美元，吸引苹果和三星的合作兴趣。 5月7日：苹果服务业务高级副总裁埃迪·库伊在谷歌反垄断审判中透露，公司正与Perplexity、OpenAI等探讨AI搜索整合。 4月24日：Perplexity与摩托罗拉达成合作，其AI搜索工具将预装于新一代摩托罗拉智能手机，扩展全球市场。国际投行及专家点评 Tim Seymour（Seymour Asset Management创始人，6月20日）：“苹果若收购Perplexity，将是其历史上最具颠覆性的交易，不仅能加速AI战略，还可能重塑搜索市场格局。” 信息来源于CNBC《Fast Money》节目。 Karen Finerman（Metropolitan Capital Advisors首席执行官，6月20日）：“Perplexity的技术令人印象深刻，但苹果需警惕其内容许可争议，这可能成为交易的潜在风险。” 信息来源于CNBC《Fast Money》节目。 Jim Cramer（CNBC主持人，6月10日）：“苹果不应再犹豫，收购Perplexity是其摆脱谷歌控制、抢占AI先机的最佳机会。” 信息来源于X平台。 Mark Gurman（彭博社科技记者，6月20日）：“苹果对Perplexity的兴趣显示其在AI领域的紧迫感，但三星的竞争可能推高收购成本。” 信息来源于彭博社报道。 Eddy Cue（苹果服务业务高级副总裁，5月7日）：“AI搜索是未来的趋势，我们正与Perplexity等公司探讨合作，以提升Safari和Siri的用户体验。” 信息来源于谷歌反垄断审判证词。来源：今日美股网
今日美股网06-22 00:10
推理吞噬训练市场！这是不是AMD的“弯道超车”时刻？
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要AI加速器来运行代理AI，需求从训练大型语言模型转向回答问题和解决问题。 AMD继续预计AI数据中心芯片需求将大幅增长，预计到2028年总潜在市场规模（TAM）将超过5000亿美元，相比2023年的450亿美元增长了11倍。这家芯片公司现在将销售额分为训练和推理两个不同类别。来源：AMD 从2025年开始及以后，推理市场将占据大部分增长，年复合增长率达80%。在推理GPU上的AI加速器支出将迅速超过在训练上的支出。 AMD在合适的时机推出了MI355x。与MI300x相比，这款新GPU在超低延迟推理方面的性能高出35倍。来源：AMD 公司甚至表示，与英伟达的B200 GPU相比，MI355x每美元可生成多出40%的token。最终，推理将归结于成本和回答AI问题的速度。 “Advancing AI”活动甚至包括OpenAI首席执行官山姆·奥特曼的露面。他的出现表明，OpenAI可能会在明年将部分支出转向AMD的MI400芯片，此前据称甲骨文已同意为美国“星际之门”项目向英伟达购买价值400亿美元的芯片。据CNBC报道，AMD计划通过激进的定价策略来抢占英伟达的市场份额，同时其芯片的运营成本更低，因为功耗更低。此外，明年AMD还将推出具有竞争力的机架系统，使超大规模云计算服务提供商能够购买已经组装好的系统。摩根士丹利认为，只有在明年推出MI400芯片及其机架系统后，AMD的上行潜力才会显现。AMD预计，其在“Helios”机架规模系统中的Instinct MI400系列将与英伟达的Oberon机架规模系统展开竞争，配备31TB的HBM4内存和1.4PB/秒的带宽，提供多出50%的内存和带宽。 AI上行潜力 AMD投资故事的关键在于，与未来的机遇相比，该公司在2025年中期的数据中心销售额相对有限。英伟达的数据中心季度销售额已达390亿美元，而AMD去年的AI芯片销售额仅为50亿美元。来源：Finchat AMD有可能通过新的GPU和推理市场的转折点迎来类似的拐点。据预测，明年AI加速器的总潜在市场规模将达到约2500亿美元，到2028年将超过5000亿美元。假设在2028年，AMD仅需占据一小部分市场份额就能实现显著增长。到2028年，只要获得10%的市场份额就能带来500亿美元的数据中心销售额，而20%的市场份额则意味着1000亿美元的销售额。假设基本情景是分析师一致预期的470亿美元，非AI业务保持在200亿美元不变，那么AMD在2028年可能达到上述财务数据。来源：作者此外，分析师的预测仅基于最小的市场份额增长。如果推理市场达到3000亿美元，而AMD能占据高达50%的市场份额，那么单从推理市场来看，AMD就能实现1500亿美元的AI数据中心销售额，外加训练市场的额外上行空间。到目前为止，AMD的AI数据中心销售额增长稳健，但2025年第一季度的销售额仅为37亿美元，与英伟达2023年AI GPU销售爆发前的水平相当。英伟达的销售额已经增长了10倍，目前季度数据中心销售额有望突破400亿美元。来源：Finchat 目前，2028年的每股收益一致预期为8.17美元。在此情景下，AMD的每股收益将在该期间翻倍，但销售额仅以每年15%至20%的速度增长，而不会因重大的AI推动而实现大幅增长。机会在于抓住20%的AI加速器市场份额，并实现超过1000亿美元的AI芯片销售额，这几乎是当前分析师预期的两倍。事实上，如果AMD真正能够与英伟达竞争并获得50%的推理市场份额，那么其上行空间将接近1500亿美元的AI芯片销售额。 2028年的每股收益潜力可能达到40美元甚至更高，因保守估计的运营费用率为20%。英伟达在该系统中拥有相当大的杠杆作用，其研发支出几乎与AMD的支出持平，这表明AMD无需激进支出就能提升自身水平。来源：YCharts 显然，AMD要实现仅仅与分析师一致预期相符的目标，还有大量的执行工作要做，更不用说从英伟达手中夺取AI加速器市场份额了。此外，主要客户正忙于开发内部芯片，最终可能会大幅减少从AMD购买的芯片数量，导致市场规模甚至无法接近5000亿美元。 AMD上周收盘价为116美元，如果其每股收益在2028年仅达到8美元，那么在未来几年内，该股可能不会出现太大的上涨空间，当前股价的20倍市盈率。芯片市场高度不可预测，因为市场原本100%关注CPU数据中心领导地位，却突然转向GPU。今年AMD进行了多项收购。像Untether AI这样的交易，为AMD带来了人才收购，而不是在接下来1至2年内改变业务的技术，因为当前的AI加速器已经设计完成，将在明年推向市场。 AMD在继续推动AI芯片不断更新的业务中展现出巨大潜力。每股收益在25至40美元以上的区间将推动股价大幅上涨，但这些数字远非板上钉钉。总结 AMD有机会在AI推理市场中成为巨头，此前其在AI训练领域一直落后。该公司在新的一年里面临重大机遇，上行潜力巨大，而基本分析师情景可能为下行风险提供了一定的保护。 $美国超微公司(AMD)$
老虎证券06-16 19:28

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