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未来已来：从禁令到全面应用 AI或创建金融行业新格局
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外部的大型语言模型——这些复杂的程序是生成式AI工具的基础，并与ChatGPT制造商OpenAI的LLM一起推出。 “最终，我们希望能够根据使用案例在不同模型之间流畅切换，”摩根大通首席数据和分析官特雷莎·海滕雷瑟（Teresa Heitsenrether）在接受采访时表示，“计划是不会依赖于任何一个模型提供商。” 作为美国最大银行的摩根大通，这一举措展示了自2022年底ChatGPT问世以来生成式AI如何迅速席卷美国企业。竞争对手摩根士丹利已经发布了一对由OpenAI驱动的工具，供其金融顾问使用。消费者科技巨头苹果也在6月表示，正在将OpenAI模型整合到其数亿消费者设备的操作系统中，大幅扩展其应用范围。摩根大通首席执行官杰米·戴蒙（Jamie Dimon）在4月表示，这项技术——被一些人称为“认知革命”，其目标是自动化以前由知识工作者完成的任务——可能与电力、印刷术和互联网的出现一样重要。戴蒙表示，这将可能“增强几乎每一个职位”的工作效率。摩根大通截至6月拥有约31.3万名员工。 ChatGPT禁令一年多前，摩根大通限制了员工使用ChatGPT，但现在却向员工提供了相当于OpenAI的ChatGPT的摩根大通认证版本。海滕雷瑟表示，这是因为摩根大通不希望将其数据暴露给外部提供商。她说：“由于我们的数据是一个关键的差异化因素，我们不希望它被用来训练模型。我们已经以一种可以利用模型的方式实施了它，同时保持数据的保护。” 摩根大通已经在公司范围内广泛推出了LLM Suite，各部门包括消费者业务、投资银行和资产及财富管理部门都在使用。该程序可以帮助员工撰写、总结冗长的文档、使用Excel解决问题以及生成创意。但将其应用到员工桌面上只是第一步，海滕雷瑟表示，她在2023年被提升为负责银行采用这项炙手可热技术的领导者。海滕雷瑟说：“你必须教会人们如何进行与他们领域相关的提示工程，以展示它实际上可以做什么。人们越深入了解它的优点和不足，我们就越能看到创意真正蓬勃发展。” 她还表示，银行的工程师也可以使用LLM Suite将外部AI模型的功能直接融入他们的程序中。 “指数级”增长摩根大通已经研究传统AI和机器学习超过十年，但ChatGPT的出现迫使它做出了转变。传统的或狭义的AI执行涉及模式识别的特定任务，例如根据历史数据进行预测。然而，生成式AI更为先进，通过对庞大数据集进行训练，以创建模式，这就是如何形成类似人类的文本或逼真的图像的方式。海滕雷瑟表示，由于LLM的灵活性，生成式AI的应用范围比以前的技术“大得多”。银行正在测试两种AI的许多用例，并已经将其中一些投入生产。她说，摩根大通正在使用生成式AI为社交媒体渠道创建营销内容，为其2022年收购的旅行社客户规划行程，并为金融顾问总结会议记录。消费者银行使用AI来确定新分行和ATM的放置位置，通过处理卫星图像，并在呼叫中心帮助服务人员快速找到答案，海滕雷瑟说。在全球支付业务中，该业务每天处理超过8万亿美元，AI有助于防止数亿美元的欺诈。海滕雷瑟说，但对于直接涉及个人客户的生成式AI，银行采取了更为谨慎的态度，因为存在聊天机器人提供错误信息的风险。她说，最终，生成式AI领域可能会发展成“5到6个主流基础模型”主导市场。知情人士表示，银行正在测试来自美国科技巨头和开源模型的LLM，以便将它们接入其门户，但拒绝透露有关银行AI战略的更多细节。朋友还是敌人？海滕雷瑟为摩根大通的生成式AI演进绘制了三个阶段。第一个阶段是简单地向员工提供模型；第二个阶段涉及将专有的摩根大通数据添加到模型中，以帮助提升员工生产力，这是公司刚刚开始的阶段。第三个阶段是一个更大的飞跃，它将解锁更大的生产力提升，即生成式AI足够强大，可以作为自主代理执行复杂的多步骤任务。这将使普通员工更像是有AI助手指挥的经理。这一技术可能会赋能一些员工，同时取代其他员工，改变行业的构成，结果难以预测。根据咨询公司埃森哲的数据，银行职位是所有行业中最容易被自动化的，包括技术、医疗保健和零售。花旗集团分析师表示，AI可以在短短四年内将该行业的利润提升1700亿美元。海滕雷瑟表示，人们应该将生成式AI视为“一个能去除我们不愿做的琐碎工作的助手，它可以直接给出答案而不需要我们在电子表格中打转。” 她说：“你可以专注于更高价值的工作。”
Heidi2024-08-10
8月9日证券之星午间消息汇总：国家统计局公布7月份CPI数据，同环比均上涨0.5%
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展提速期。 2、上海证券研报指出，关注生成式AI商业化落地。前期商业化落地在算力设施的增长空间较为明显，具有高确定性；后期软件应用端应优先关注需求较高、上下游绑定较为紧密、具有较高行业壁垒的低估值公司。建议关注以下赛道：1)AI算力相关硬件端：如新易盛、天孚通信等；2)高速公路信息化：如通行宝等；3)低空经济：如莱斯信息等。 3、华西证券研报指出，预期行业未来或有望迎来更多政策优化利好，带动我国旅游业新一轮发展机遇，建议加大对旅游行业的配置，关注四个方向的投资机会：1)稀缺优质景区、演艺，未来基础设施改善打开客流瓶颈，关注九华旅游、峨眉山A等；2)休闲度假酒店，行业发展方兴未艾，正成为家庭旅游选择新趋势，关注锦江酒店等；3)免税零售，消费税改革+出入境持续放开，免税零售优势有望持续凸显，关注中国中免等；4)旅行社，出入境政策优化，驱动行业加速复苏，关注众信旅游等。
证券之星2024-08-09
英伟达，准备砸出黄金坑
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是否存在不当行为。总之，由于英伟达在生成式AI芯片的市场地位人尽皆知，本质上就是一次反垄断调查，来得虽然既猛又快，但一般都会扯皮数年才有结果，经此英伟达或许会收敛一些。最令市场关注的，其实是英伟达下一代芯片的进展，和延迟出货可能对业绩带来的影响。 Blackwell是英伟达的下一代芯片架构，作为上一代Hooper架构的延伸，承袭了H200芯片拼装的思路，将2枚GPU Die(裸晶)拼接到一个GPU上。相较于前代产品Hooper架构GPU，Blackwell结构GPU单芯片训练性能（FP8）是Hooper架构的2.5倍，推理性能（FP4）是Hooper架构的5倍，而且能耗还相当低，这让投入重金修建数据中心的科技巨头们实在没有理由拒绝。可是最新消息看来，这项工艺尚未做到完全成熟。所以就有了如今的Blackwell芯片要延期交付的利空传闻。，进而成为股价被砸盘的元凶之一。周末有机构给出看法，认为芯片延迟的影响没有实际那么糟糕，小摩认为B100的延迟将持续一个季度，但GB200的出货时间基本不变，而大摩则认为等待台积电四季度产能扩大后，可能追上三季度因为芯片改进导致的延迟。具体到业绩贡献度上，2024年下半年应该是H系列的出货高峰期，Blackwell三季度本来就没有多少收入预期，对今年的业绩影响不会很大。但如果影响真如传言那样，甚至要延迟到明年年中交付，证实技术问题需要不止一两个季度来解决，那么明年一季度的业绩预期恐怕将有所调整。 02 英伟达股价自7月高点以来已累计跌超20%，加上黄仁勋等高管集体在高位附近减持，当前已经形成一股抛压之势。过去每一次下跌都会有各种难以证伪的消息来解释行情，譬如思科论。从1990年上市，直到2000年互联网泡沫达到顶峰时，思科股价几乎年年翻倍，同时业绩也保持着40%的增长，毛利率维持在65%以上，主打交换机和路由器的思科守着互联网世界的大门，当年地位如同今天分发AI大模型门票的英伟达。 2000年，当Nortel，Juniper，Lucent等互联网硬件提供商的业绩开始大幅下滑，但思科的业绩几乎没有受到任何影响。分析师还尝试拥护，认为思科的强势是由于技术壁垒让其份额得以一直扩大，在股价上涨的乐观情绪里，管理层无视警惕信号，依然大量增加库存。两个季度后，遭遇订单下滑的思科股价重挫60%。思科的故事里，并不仅仅是下游需求放缓搞崩了股价，同时还有技术屏障被打破，产能不再稀缺，互联网价值链发生转移的问题存在，才会导致纵使如今1800多亿市值，市场却只愿意给它十几倍的估值。在泡沫叙事的背景外，上述风险，都是审视任何一家高科技公司应该考虑的点，英伟达的应对还是十分谨慎的。短期来看，最大的担忧在于1）大客户囤够了GPU；2）投入回报比不够满意，下游资本开支被动缩减。包括木头姐这种AI忠实信徒都认为，为了锁定大模型淘汰赛的入场券，巨头这种疯狂抢购正在提前透支对英伟达GPU的需求，如果没有爆炸性增长的收入前景来证明过度建设的正确性，预示着可能会开启阶段性的过剩。这种担忧不无道理。几大巨头目前在英伟达的总营收里占据了半壁江山，而“大客户依赖症”在英伟达的发展历程中屡有体现。比如2002年，还是个小虾米的英伟达，其五大客户占比就高达65%，大客户微软撤单之后，英伟达业绩和股价迅速闪崩。如今同样的情况也有所类似。虽然死磕算力的英伟达站在了硅谷的权力顶峰，大客户们下一个增长点绕不开英伟达的芯片。但一旦AI应用未如理想般挣钱，一些非理性的需求恐怕就无法再消化。大佬即使不撤单，后续需求也恐怕会减弱，进而导致英伟达的后续增长预期出现被下修的可能。当然，目前来AI投资依旧如火如荼的趋势看，这个风险性还显得不不足虑。英伟达也未尝没有想好退路，比如已经推出的DGX Cloud，就有意愿向朝着云服务商的方向发展，同自己的下游大客户竞争。虽然这是托管在别人家云平台上，但基于软硬件一体的优势，云业务去年也能产生十亿美元的收入，同芯片业务互补。英伟达收购Run:AI或也是基于这个考虑，后者是一家专注于提升AI效率的公司，帮助减少完成训练任务所需的GPU数量，如果英伟达将其整合到自己的产品中，不仅扼杀了被下游客户利用的可能性，还放大了DGX Cloud的优势。长期来看，英伟达不会永远在大规模训练和推理芯片市场占据垄断地位，这种共识很明确。一方面，二季度竞争对手AMD净利润同比暴增8.8倍，对标英伟达H100的MI 300单季度收入超过了10亿美元，这说明下游客户对GPU的需求同样照顾到了竞争对手，并且才刚刚放量，卖得还比公司便宜，未来还会不断放大芯片供应。另一方面，这几年科技巨头亲自下场造芯，一为了降低成本，二要牵制一下这个越来越“傲慢”的芯片供应商。每当一款专用芯片的消息推出，性能功耗对英伟达GPU有所提升，都被市场认为是对英伟达的威胁。但手持GPU和CUDA英伟达的软硬件护城河都非常坚固，科技巨头们在自研芯片方面尚未对公司造成威胁。最大的考虑还是自研，还是外购的成本比较上。芯片设计研发制造的固定成本本就是一笔不菲的开支，光一次性流片就要耗资上亿。对研发方来说，可用场景更多，芯片才能够摊销更多研发成本。英伟达的通用架构能够在多个场景使用，这是只投入专用场景的大客户们无法比拟的优势。当英伟达和下游客户都拿着订单跑到台积电等待排产，根据体量台积电会优先保障谁的芯片供应？自然不言而喻了。如此，从芯片设计到测试应用的周期拉长，而保持架构统一的英伟达基本每18个月就能迭代出一款全新的芯片，又迫使客户放弃了那个大胆的想法。哪怕是被苹果认可了TPU的谷歌，也不敢放弃采购GPU。所以即使一起围剿，比如去年大客户们发起的“反CUDA”联盟试图再造一个兼容CUDA的编译工具，英伟达也未见得会怕。因为等达到它们接近CUDA的水平，英伟达已经发布下一代GPU了。 03 黄仁勋曾说过：“为了食物而奔跑，或者为了不被他人当食物而奔跑。无论哪一种情况，都要保持奔跑。” 有人说英伟达的傲慢已经如同当年思科一样，亟待谁能来一块围剿，但黄仁勋是将“公司要倒闭”一直挂在嘴边的人。为了不落得思科那般下场，英伟达搞货架，强行分配显卡，自建云的措施，均在有意提防下游客户随时倒戈。这次可能发生的延期，或许能更让市场意识到，究竟有多需要英伟达的芯片，但也是英伟达一次非常好的压力测试。如果它的股价能继续跟随大市往下砸，或许砸出一个非常难得的黄金坑。音乐随时可能停止，可舞蹈还在继续，多给英伟达一些时间。（全文完）
格隆汇2024-08-07
AI正在彻底改变打工人的工作方式,以下3种策略可以应用于日常工作
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们的学习需求，是我们前进的最佳途径。生成式AI在各行各业的快速引入，不仅在领导者之间，也在员工之间造成了巨大的技能差距，给我们所有人都带来了更大的压力，要求我们迅速提升知识基础，与时俱进。然而，这种演变并不是自然而然的：62%的员工表示，他们缺乏有效、安全地使用AI的技能，全球只有十分之一的员工认为自己掌握了所需的AI技能。作为领导者，弥合这一知识鸿沟是我们的当务之急。我们可以做很多事情来指导我们的组织应对各种变化，包括我们现在面临的人工智能。但是，在AI时代，可持续的技能提升应该是什么样的呢？下面是将人工智能技术应用于日常的三种策略： 01.为技能提升目标提供充足的资源新一代AI技能提升既不是一次性的努力，也不是一蹴而就的事情。技术的复杂性和持续演进需要专门的教育途径、持续的学习机会和资金支持。因此，作为领导者，我们需要为员工提供资源，让他们能够参与学习机会（如技能培训），参加LinkedIn等组织提供的第三方课程，或为需要的技能提升提供学费报销。我们还必须确保所有员工都能获得这些资源，无论员工的日常工作性质如何。在此基础上，我们可以将记录和分享学习成果的机制制度化，包括建立和普及沟通渠道，激励员工分享反馈、共同学习和发现遗留难题。鼓励围绕学习开展交流和对话，并亲自参与这些讨论，往往能在整个组织中实现更大的创新。在一个公司，建议将学习和分享融合在一起，例如，每月就相关主题开展学习活动，并鼓励所有人同时参与。具体来说，可以设定一个主题——比如AI，员工可以选择与个人职责相关的课程，学习新的AI技能，同时还可以加入“学习休息室”，与同事分享想法和挑战。 02.以身作则，带头学习投入时间了解新兴的生成式AI解决方案及其对企业的影响。这样可以赢得员工的认同，并说明领导者对人工智能如何以实际方式改善运营的愿景。领导者需要在花费大量时间提高自身技能的同时，也要寻找机会指导他人，让AI的使用成为工作中互动的日常。此外，考虑举办以解决方案为重点的黑客松或其他有意思的挑战，以培养创造力、跨职能问题解决能力和协作能力。在可能的情况下，直接通过实际项目的在职实践来激励行动。员工往往身兼数职，因此，无论提升技能多么重要，都很难抽出时间。在现有的工作量中注入新的学习计划，可以同时满足这两种需求，尤其是对于日程安排繁重的员工而言。还要与员工进行沟通，比如定期征求团队的反馈意见，以确保满足他们不断变化的职业发展需求，与公司领导的坦诚对话具有重要意义，这可能是更多标准会议（如员工与经理的定期一对一会议）难以实现的。 03.通过正确的数据和技术投资支持技能提升为了确保员工能够提升AI技能，为他们提供必要的技术、数据和基础设施是至关重要的。与领导者合作，数据管理和技术堆栈进行必要的改进，以支持AI目标的实现。例如，在快速可靠的连接支持下，人工智能解决方案在数据丰富的环境中表现出色。不要因为数据问题、容量不足或安全问题而影响员工提升技能或推动创新的热情，尤其对于严重依赖数据和计算的行业，如医疗保健、金融、制造、网络基础设施和教育，应迅速采取行动。随着时间的推移，持续迭代并努力确保AI技术基础设施始终能够胜任任务。新一代人工智能正在不断发展，要跟上这些变化的步伐，就需要采取多方面的方法来提高技能，让AI和数据与员工合作，而不是彼此成为对手。生成式AI解决方案的影响可能会超越云计算，对我们的组织运营和发展产生更广泛、更持久的影响。然而，只有当我们掌握了相关技术，并准备好让人工智能成为所有员工日常工作的一部分时，这一未来才会实现。当前，有效、可持续地使用AI解决方案对一个组织来说是不可避免的，因此，在重视集体、持续学习的公司文化氛围中，通过灵活的AI培训计划来促进公司的成长也尤为关键。 AI技能提升可能会让人感觉与一般的工作日常相去甚远，但这是领导者必须开始重视的一个点，因为人工智能有可能彻底改变我们目前的工作方式。原文来源于： https://venturebeat.com/ai/in-the-age-of-gen-ai-upskilling-learn-and-let-learn/ 中文内容由元宇宙之心（MetaverseHub）团队编译，如需转载请联系我们。来源：金色财经
金色财经2024-08-06
中国半导体突传重量级消息！路透独家：中国企业正在囤积高端三星芯片
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进处理器的关键组件，这些处理器是可用于生成式AI工作的图形处理单元。生产HBM芯片的主要芯片制造商只有韩国的SK海力士(SK Hynix)和三星，以及美国的美光科技(Micron Technolog)三家。路透社报道称，熟悉中国对HBM兴趣的消息人士表示，中国的芯片需求主要集中在HBM2E型号上，该型号比最先进的HBM3E型号落后两代。全球人工智能热潮导致先进型号的供应紧张局面。
tqttier 1评论2024-08-06
科技股集体反弹，4000亿AI概念股半年大赚87亿元！人工智能ETF(515980)连续3天净流入
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计净利润增速在100%以上。当前，随着生成式AI产业发展趋势的更加明朗、产业链的成熟以及部分应用模式的演进，国内互联网及电信企业已进入AI的高速投入期。部分券商预计，国内算力供应链将迎来高速增长周期。人工智能ETF紧密跟踪中证人工智能产业指数，中证人工智能产业指数从为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的公司中，根据人工智能业务占比、成长水平和市值规模构建指标体系，选取50只最具代表性上市公司证券作为指数样本，以反映人工智能产业上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2024年7月31日，中证人工智能产业指数(931071)前十大权重股分别为中际旭创(300308)、科大讯飞(002230)、中科曙光(603019)、新易盛(300502)、韦尔股份(603501)、金山办公(688111)、寒武纪(688256)、海康威视(002415)、紫光股份(000938)、澜起科技(688008)，前十大权重股合计占比52.82%。人工智能ETF(515980)，场外联接(A类：008020；C类：008021)。注：人工智能行业受市场需求、国家政策、国际政治形势影响较大，相关上市公司股价波动可能较大，进而导致本基金净值波动较大，并可能会发生本金亏损。文中所提公司及个股仅作为示例，不构成任何投资建议。风险提示：基金/股市有风险，投资需谨慎。本文关于证券市场、人工智能行业的论述仅对当下证券市场与相关行业的研究观点，基于市场环境的不确定和多变性，所涉观点后续可能随着市场发生调整或变化。本文内容仅用于投资者沟通交流之目的，不构成对任何机构和个人投资的建议或意见，不构成对投资者投资收益的承诺或保证。本文数据来自公开资料整理，不保证本文所载文字及数据的准确性及完整性，不对任何人因使用此类报告的全部或部分内容而引致的任何损失承担任何责任。投资人购买基金前，应当认真阅读《基金合同》、《招募说明书》、《产品资料概要》等基金法律文件，了解基金的风险收益特征，并根据自身的投资目的、投资期限、投资经验、资产状况等判断基金是否和投资人的风险承受能力相适应。投资人应根据个人风险承受能力和投资经验，审慎参与基金/股市投资。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2024-08-06
热点速递-海外科技巨头财报一览， AI资本支持如何？
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元。 AI进一步带动公司各项业务发展，生成式AI带来的产业革命仍是大趋势，长期看微软仍有望成为显著受益的公司。根据公司业绩会披露，Q4Copilot继续渗透各行业，用户环比增加60%，且多数企业客户增购席位，拥有超1万个席位的客户数环比增加一倍；5万家组织使用Copilot Studio，环比增长超70%；GitHub Copilot成为最广泛采用的开发者工具，GitHub ARR超20亿美元，其中Copilot占收入增长的40%以上；基于Copilot,Dynamics365BusinessCentral将生成式AI融入联络中心工作流程，目前已被超40000家组织信任，使其变革ERP和CRM业务应用. 2.谷歌：收入利润超预期，受益于AI，谷歌云增长强劲收入利润略超预期。2024Q2收入847亿美元，超相关机构一致预期0.4%；调整后净利润236亿美元，超一致预期0.2%。谷歌服务贡献739亿美元的收入，超一致预期0.5%。其中，广告业务增长稳定，23Q4-24Q2，广告业务营收分别为655亿美元、617亿美元和646亿美元，同比增速分别为11%、13%和11%。超200万开发者使用，AI发力推动业务增长。受益于AI拉动，谷歌云增长强劲，FY24Q2实现营收103.5亿美元，同比增加28.8%。年初至今，谷歌云的AI基础设施和生成式AI解决方案为云客户创造了数十亿美元的收入（此处公司并未详细拆分），并被超过200万名开发者使用，体现了AI对于谷歌云业务的赋能，成为本季度财报亮点。同时，在Gemini大模型的加持下，广告相关产品的用户体验有较大提升，业务营收增速有所增加，从FY23Q3的9%上升至FY24Q2的11%。 3.Meta：为建设AI基础设施，公司上调资本开支指引。公司Q4实现营收391亿美元，同比增长22%；实现净利润135亿美元，同比增长73%。目前，AI军备竞赛仍将持续，由于AI基础设施建设周期较长，META CEO表示愿意承担提前建设的风险，而不愿意落后。预计2024年资本开支将在370-400亿美元（原350-400亿美元），预计2025年总资本开支将大幅增长，其中AI基础设施将大幅增长。公司将增加基础设施部署灵活性，使训练集群也能用于AI推理，提高工作负载成本效率。公司认为AI投资可分为核心AI和生成式AI，核心AI回报强劲，拉动广告和应用营收增长，生成式AI发展为时尚早，不会成为2024年营收主要驱动力。同时公司透露，Llama4预计明年推出，所需算力将是Llama3.1的10倍。 4.亚马逊:云业务增长亮眼，公司将推动AWS基础设施建设以应对生成式AI需求。公司Q2实现营收1480亿美元，同比增长10%；其中，AWS云业务实现营收263亿美元，同比增长19%。公司2024H1实现资本开支305亿元，下游客户对生成式AI需求仍然强劲。当下GPU获取难度较大，公司自研第二代训练芯片Trainium以及推理芯片Inferentia将于2024年下半年推出，性价比较高。公司预计2024H2资本开支将环比增长，主要用于建设AWS基础设施，AI以及非AI需求持续强劲，公司认为AI发展仍处于初期阶段，AI已带来数十亿美元营收，希望继续增加基础设施容量；预计2024Q3实现营收1540-1585亿美元，同比增长8-11%。下游云计算需求持续强劲，亚马逊对AI的持续投资有望带动AI算力产业链的发展。 5.AMD：数据中心业务强劲增长。公司单季度实现营业收入58.4亿美元，同比增长9%，环比增长7%。24Q2毛利率为53%，同比提升3pct，环比提升1pct。分业务看，公司数据中心24Q2营收28亿美元，同比增长115%，环比增长21%，主要受益于MI300GPU和EPYCCPU销售额的强劲增长。数据中心的收入连续三个季度创下新高，占总收入比例接近50%，而MI300季度收入首次超过10亿美元。公司客户部门24Q2营收15亿美元，同比增长49%，环比增长9%，主要受益于上一代Ryzen处理器的强劲需求与下一代Zen5处理器开始出货。未来展望上，公司预计2024年数据中心GPU收入将超过45亿美元，高于此前40亿美元的预期。AMD24Q2数据中心业务的高增长和其对数据中心GPU收入指引上调，反应了MI300系列GPU硬件及软件生态体系具备强劲的竞争力，以及客户端的需求旺盛。 6.高通：手机芯片、汽车芯片业务增长，AI端侧布局加速推进。2024财年Q3，公司实现营收93.93亿美元，同比增长11.15%；实现归母净利润21.29亿美元，同比增长18.08%。高通CDMA技术QCT板块实现营收80.69亿美元，同比增长12.48%，主要因为汽车端和手机端业务的增长。分业务看，手机端方面，实现营收58.99亿美元，同比增长12.25%，主要因为随着客户库存逐渐恢复至正常水平，OEM厂商的芯片组出货量在该季度增长了4.43亿美元，同时每款芯片组的收入增加了1.59亿美元。在10月的骁龙峰会上公司将公布下一代骁龙8旗舰移动平台的信息，该平台将采用定制的高通Oryon CPU以及全新的NPUAI功能，高通表示其性能已经超出了公司和客户的预期。汽车端方面，实现营收8.11亿美元，同比实现大幅增长，达到86.87%，主要因为骁龙数字座舱产品需求的增长。公司在该季度赢得了全球汽车制造商10多项包括下一代数字座舱、连接类产品、ADAS系统以及自动驾驶等新的设计订单。公司表示未来将运用AI解决方案扩展到骁龙数字底盘，实现以汽车为中心的生成式人工智能应用。公司表示随着AI带来的新应用场景不断拓展，XR设备的需求有望不断增长，持续看好XR领域。同时，公司将在未来几个月公布新的工业物联网产品路线图，其中包括支持多种操作系统、运行数十亿参数AI模型的能力以及全面的开发平台，持续运用AI赋能工业物联网领域。凭借公司持续推动终端侧生成式AI变革，将持续巩固公司在QCT板块的领先地位，公司业绩有望持续受益。相关产品：人工智能AIETF（515070）及其联接基金（008585/008586）：中证人工智能主题指数（指数代码:930713.CSI，指数简称：CS人工智）选取为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的公司中选取代表性公司作为样本股，反映人工智能主题公司的整体表现。该指数已纳入截至2018年9月30日的IOSCO金融基准原则鉴证报告范围。 5G通信ETF（515050）及其联接基金（008086/008087），指数成分股在光通信主题的暴露较高，5GETF跟踪中证5G通信主题指数（指数代码：931079.CSI，指数简称：5G通信）选取产品和业务与5G通信技术相关的上市公司股票作为样本股，包括但不限于电信服务、通信设备、计算机及电子设备和计算机运用等细分行业，旨在反映相关领域的A股上市公司整体表现，每半年进行一次灵活调整，捕捉5G技术革新带来的机遇。云计算50 ETF（516630）：中证云计算与大数据主题指数（指数代码： 930851.CSI，指数简称：云计算指数）选取 50 只业务涉及提供云计算服务、大数据服务以及上述服务相关硬件设备的上市公司 A 股作为样本股，以反映云计算与大数据主题股票的整体表现。数据来源：东吴证券、广发证券、开源证券、Wind，截至2024.8.05，以上个股不作投资推荐。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2024-08-06
华鑫证券：给予顺络电子买入评级
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rtner，2024年全球AI PC和生成式AI智能手机出货量预计将达到2.95亿台，至2025年AI手机/AI PC渗透率将达到32%/43%，终端加装XPU带动单设备用电感器增加；AI服务器方面，GPU加速核心上的DC-DC转换器的使用量已超过60颗，是服务器CPU板的1.5倍，看好AI相关应用带动电感需求持续提升。　　盈利预测　　预测公司2024-2026年收入分别为61.04、73.25、86.43亿元，EPS分别为1.05、1.28、1.54元，当前股价对应PE分别为23.6、19.3、16.1倍，我们认为公司复苏显著，正逢龙头涨价，汽车与AI领域技术更新引起需求回暖，将迎来业绩稳步增长，维持“买入”投资评级。　　风险提示　　下游需求恢复不及预期；客户开拓进度不及预期；产能释放进度不及预期；外围科技封锁加剧等证券之星数据中心根据近三年发布的研报数据计算，西部证券单慧伟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93.43%，其预测2024年度归属净利润为盈利8.44亿，根据现价换算的预测PE为23.55。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有13家机构给出评级，买入评级12家，增持评级1家；过去90天内机构目标均价为32.29。以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成（网信算备310104345710301240019号），与本站立场无关，如数据存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。
证券之星2024-08-05
平安证券：给予工业富联增持评级
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元，其中数据中心市场占41.5%。随着生成式AI的应用日益丰富，大模型训练和推理所带来的数据量急剧增加，数据中心网络对高带宽和低延迟需求不断提升，带动IDC高速交换机及路由器升级。2023年，公司200G、400G交换机出货显著提升。目前，多家客户800G交换机也已陆续进入NPI阶段，预计2024年将开始上量并贡献营业收入，公司产品结构有望得到进一步优化。此外，随着AI赋能以及创新产品的发布，AI大模型在手机上的使用有望打破终端市场创新不足的局面，对硬件更高的性能需求也利于推动消费电子产品需求的回暖。公司深耕5G智能手机及穿戴装置高精密机构件的工艺与技术，与客户保持紧密的良好合作关系，提供创新的材料、模具技术及制程工艺，有望受益于手机需求的提振。　　投资建议：公司是国内各类电子设备的高端智能制造龙头公司，凭借先进技术、优质产品和专业服务为客户提供完整解决方案，具备全球布局优势，现有客户为全球领先的头部云服务商及品牌客户。基于公司跟客户长久密切合作关系、共同开发产品的能力及供应链管理的能力，公司现在仍占有较关键的地位。AI产业的爆发引发算力、高速网络通讯设备及服务器需求持续增长，为公司“端、网、云”等几大核心业务注入了澎湃动力，公司将深度受益AI需求增长。综合公司最新财报，我们维持公司的盈利预测，预计2024-2026年公司EPS分别为1.29元、1.63元和1.93元，对应8月2日收盘价的PE分别为17.3X、13.7X和11.6X。我们认为公司业绩将稳健增长，维持“推荐”评级。　　风险提示：（1）宏观经济波动带来的风险：电子产品行业与宏观经济息息相关，如果宏观环境发生变化，将直接影响客户端需求，导致公司的营业收入等降低。（2）汇率波动风险：公司在海外市场多个不同货币的国家和地区开展经营，营业收入中主要以非人民币（美元为主）结算，由汇率波动产生的风险将影响公司盈利水平。（3）客户相对集中的风险：公司客户相对集中，若未来主要客户的需求下降、市场份额降低或是竞争地位发生重大变动，或公司与主要客户的合作关系发生变化，公司将面临订单减少或流失等风险。（4）主要原材料价格波动风险：主要原材料采购额占公司主营业务成本的比例较高，如果未来原材料价格持续出现大幅上涨，而公司无法将成本及时向下游传递，则将面临营业成本上升、毛利率水平下降的风险。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248.09亿，根据现价换算的预测PE为17.86。最新盈利预测明细如下：该股最近90天内共有13家机构给出评级，买入评级11家，增持评级2家；过去90天内机构目标均价为29.5。以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成（网信算备310104345710301240019号），与本站立场无关，如数据存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。
证券之星2024-08-05
全球股市恐慌性暴跌：美国经济陷衰退隐忧巴菲特已“半身而退”
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中占据主流。除了宏观面的因素以外，对生成式AI能否兑现大规模投入的担忧也开始令市场承压。8月初，微软、谷歌、苹果、Meta等万亿市值级别的科技巨头集中发布财报，在这一轮生成式AI中，尽管巨头仍在进行巨额投入，但相应获得的新增收入和利润并没有成比例增加，华尔街开始重新思考相应的估值。实际上今年以来，美股市场整体上涨主要由受益于生成式AI概念的巨头公司强劲上涨所拉动，资金朝头部公司集中的趋势愈演愈烈，去除掉这些因素以外，美股大部分上市公司的股价表现并不十分理想。在这一轮科技巨头普遍回调后，美股可能进入新一轮调整期。另一个信号或许可以佐证上述观点，“股神”巴菲特旗下伯克希尔哈撒韦公司最新公布的第二季度财报显示，该季度巴菲特大幅减持第一大持仓股苹果，幅度近50%，而现金储备却达到历史最高的2769亿美元，比第一季度大幅增加46.5%。在美股市场中驰骋半个多世纪屹立不倒的“股神”可能已经提前觉察到市场的异样。目前市场中“衰退交易”占据主流，利空情绪蔓延，但另一方面，美联储9月份降息以及后续开启大规模降息举动也已成为大概率事件，这可能为后续市场走高提供了条件。曾在Citadel、Point72等机构供职的某美股私募机构人士对腾讯新闻《潜望》表示，通常在极端行情下，投资者容易陷入这样的两难境地，一方面前期的仓位损失惨重，容易被市场极度悲观情绪影响，另一方面也有投资者考虑“抄底”，但从目前的市场状况来看，或许还要经历一段时期的回调，盲目进场可能是不理智的行为。他建议普通投资者，在这一轮震荡放缓、行情走势更为明确后，再做出相应决策。全球开启恐慌性暴跌主要市场无一幸免 8月1日，美股道琼斯指数一度盘中下挫超过700点，标普500指数全天下跌1.37%，纳斯达克综合指数下滑2.3%，覆盖更多中小企业的罗素2000指数更是重挫超3%。 8月2日，随着美国最新一份非农就业报告出炉，市场不仅毫无止跌迹象，反而下跌的程度有增无减，美股继续全面下跌，标普500指数继续重挫1.84%，纳斯达克综合指数下跌超过2.4%，罗素2000指数跌幅继续超过3%。投资者的悲观情绪笼罩全球市场，主要市场几乎无一幸免。日本日经指数在8月1日和2日持续下跌，创下4年多来最大单日跌幅，欧洲股市也出现全线下跌。 8月5日，日本股市开盘继续大跌，日经225指数跌超4％，东证指数跌幅扩大至3%。自1月11日以来，日经225指数首次跌破35000点。美股的这一轮下跌由权重股领跌，包括苹果、微软、亚马逊、谷歌、英伟达等万亿市值以上科技巨头公司，跌幅都在3-5%之间，资金大规模出逃的迹象明显。衡量市场恐慌程度的波动指数跳涨23%，为2023年10月以来的最高水平。市场情绪急转直下多重因素重压美股美国时间7月31日，美联储7月份议息会议决议尘埃落定，尽管并没有宣布下调基准利率，但在此次会议上，美联储几乎向市场发出了明确的9月份开启首次降息的信号。投资者当天的乐观情绪显而易见，以对利率水平最为敏感的科技成长股为主的纳斯达克综合指数当天大幅上涨2.64%，其他板块也出现不同程度的普遍上涨行情。但这样的市场表现却在之后被验证为昙花一现，美联储议息会议后的第二天，美股便开启了暴跌。最直接的起因是8月1日公布的7月份ISM制造业数据仅为46.8%，低于此前市场预期，该指数反映了美国的工厂活动情况，被普遍认为是经济活动衰退的信号。随后，周五公布的非农就业数据继续加重了投资者的担忧，7月份数据显示美国失业率上升至4.3%，是自2021年以来最高水平。结合前一天公布的当周首次申领失业救济人数创下2023年8月份以来最高水平，显示美国就业市场开始出现明显放缓迹象。对于美联储降息的乐观情绪仅仅维持了一天，市场情绪急转直下，原先的“降息引发的乐观情绪”瞬间变成了“与衰退相关的恐慌性抛售”。一些分析人士开始批评美联储的货币政策转向动作太慢，错失了避免经济硬着陆的最佳时机。有经济学家认为，美联储自身已经陷入了非常被动的境地，一方面由于此前美联储多次对外公开强调，要依赖经济数据而做出相应的决策。另一方面由于经济数据显著的滞后性，导致美联储如果完全遵循经济数据做出相应的货币政策调整，必然会慢半拍。如今事实正在朝着对美联储越来越不利的局面发展。在经济数据显现出明显疲软，以及美联储明确9月份大概率开启降息周期后，市场对于美联储的降息动作形成了新一轮的预期。投资者预计美联储9月份直接降息50个基点而非25个基点的概率大增。在这样的预期下，美联储的政策制定陷入了两难境地，一方面如果美联储直接在9月份进行50个基点的降息，那无疑是在向外界宣告，美联储之前对于形势存在误判，只能通过一次性更大幅度的降息，弥补之前动作过慢的负面影响。另一方面，如果美联储依然按照之前计划的25个基点的节奏降息，则无法遏制经济快速下滑的趋势。此外，美股大幅回调的另一大因素来自于外部影响。在美联储宣布货币政策决议的前一天，日本央行宣布加息25个基点，日元对美元汇率应声上涨，之前借入便宜的日元投入美股市场的carry trade偃旗息鼓，短期内也对美股市场带来负面影响。此外，美股正值财报季，部分已经公布财报的科技巨头，例如微软、谷歌等，尽管业绩基本面维持稳健，但此前被投资者寄予厚望的生成式AI相关的新增业务，收入和利润却并没有显著增加，但资本投入仍在显著增长。这反映出头部公司仍处在“军备竞赛”阶段，生成式AI真正产生的新增价值还未完全体现在财报业绩中，这也令投资者开始重新定位与之相关的上市公司估值。降息动作已经明牌幅度仍需探讨在经历了上周的市场大幅抛售后，投资者目前关注的焦点主要集中在两个方面：一是美联储在货币政策调整方面是否迟缓，如何形成对美联储下一步动作的预期，另一方面在于生成式AI 概念能否继续维持部分公司的高估值。对于第一个问题，许多密切关注时长动向的经济学家已经发表了意见。研究机构MacroPolicy Perspectives的创始人Julia Coronado表示，美联储绝对动作慢了，他们需要抓紧赶上。评级机构穆迪首席经济学家Mark Zandi更加直言不讳地表示，美联储犯了错误，他们本应该在几个月前就做出降息决定。 “感觉9月份再做出25个基点的降息决定远远不够，降息50个基点，并采取更为激进的货币政策措施，是美联储需要做的。”Zandi说。摩根大通首席美国经济学家Michael Feroli也认为，美联储应该在7月底的联储货币政策委员会议息会议上就做出降息的决定，在目前的情况下，他们不得不尽快降息。他预计美联储在9月份和11月份的货币政策会议上将进行连续两次50个基点的降息决定。芝加哥商品交易所实时更新的美联储监测工具显示，目前市场预期美联储在9月份议息会议上宣布降息25个基点的概率为78%，降息50个基点的概率为22%。到今年年底最后一次美联储议息会议，市场预计届时累计降息125个基点的概率已经有2.6%。但也有经济学家表达了相对谨慎的观点。T. Rowe Price首席美国经济学家Blerina Uruci认为，一次性下调50个基点的降息幅度目前看上去有些激进，这将明确无误地向外界宣称，美联储之前确实动作慢了，可能引来市场更大的恐慌。她认为，降息幅度的确定还将取决于8月份非农就业报告的数据，如果数据显示7月份的数据仅仅是由于天气因素被过度解读，那么联储官员会认为25个基点下调基准利率的幅度更为合适。来源：金色财经
金色财经2024-08-05

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