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甲骨文绩后飙涨10%！与OpenAI及Google达成合作
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nAI也将利用甲骨文的云基础设施，包括英伟达的技术，以获取额外的计算能力。消息一出，甲骨文（ORCL）股价盘后一度涨超10%。截至发稿，甲骨文涨9.45%，报135.59美元。 2024年初至今，甲骨文股价已上涨19%。【图源：TradingView；甲骨文（ORCL）2024年股价走势】 Evercore ISI分析师指出，甲骨文云基础设施业务的发展势头强劲，OpenAI的声明为人工智能领域增添了积极信号。目前，分析师们对甲骨文未来的平均的目标价为141.42美元，这意味着其还有14%以上的涨幅。【图源：TradingView；甲骨文（ORCL）目标价】原文链接
投资慧眼2024-06-12
半导体超级大牛市还能维持多久？
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今年是半导体的超级大牛市，英伟达、台积电、阿斯麦、博通、应用材料等公司的股价悉数创下历史新高！暴涨过后，半导体股票还能追吗？要想回答这个问题，还得复盘下半导体本轮牛市的动机。首先，半导体是周期性行业，疫情期间，全球大放水，居家办公带来消费电子需求爆发，半导体销售额创历史记录。疫情过后，欧美迎来通胀，消费电子需求下滑，半导体进入下行周期，股价大跌。 2023年3月，半导体销售额企稳回升，费城半导体指数同步上涨：其次，本轮半导体牛市与以往不同，从前半导体销售主要集中在手机、PC上，而本轮则新增了AI，尤其是GPU销量大增。 GPU的领头羊是英伟达，其年收入已经由AI爆发前的270亿美元，跃升至798亿，有望在未来一年实现1203亿的销售额！ AI需求井喷，由此带动的芯片制造、设备的需求上升，整个产业链都开始爆发！由此来看，此轮半导体大牛市的主要原因就是周期性回暖及AI爆发。从估值上看，费城半导体指数市销率已经创下历史记录，考虑到半导体景气度回升及AI需求爆发已经为市场所熟知，因此，半导体超级牛市已经进入后半程：从个股来看，英伟达当前市销率为37倍，已经超越上一轮牛市的34倍：考虑到英伟达此轮牛市的营收增速远超以往，且AI GPU处于独家垄断态势，毛利率由此前的66%升至76%，因此，本轮牛市的估值超越以往，是合理的。根据分析师的预期，英伟达未来的年销售额将超过1200亿美元，据此计算，英伟达远期市销率为25倍，仍有上升空间，问鼎全球市值第一宝座问题不大！给英伟达提供代工服务的台积电，其市净率为6.5倍，尚未超越上一轮牛市高点时的8.5倍，同样还有上升空间：台积电制造芯片必须要用到阿斯麦的光刻机，从市盈率来看，阿斯麦目前为53倍，尚未触及上一轮半导体牛市高点：值得注意的是，半导体设备的爆发滞后于销售额，根据管理层的指引，今年是阿斯麦业绩的平稳之年，2025年才是业绩爆发年，分析师预期明年的营收增速高达32%！届时，阿斯麦的估值将大幅下降，换言之，阿斯麦也有上升空间！应用材料和泛林集团同样为半导体设备股，历史新高背后的逻辑和阿斯麦相似，不再赘述。总的来说，虽然半导体股价涨幅已经巨大，但考虑到本轮牛市新增AI这一革命性变量，因此，本轮牛市的估值将超过以往，由此来看，虽然此时入场已经失去最为暴利的阶段，但仍能给投资者带来不错的回报！ $英伟达(NVDA)$ $阿斯麦(ASML)$ $应用材料(AMAT)$ $拉姆研究(LRCX)$ $博通(AVGO)$
老虎证券2024-06-12
Apple股价暴涨7%创历史新高！华尔街称AI将助力iPhone换机潮
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史新高，市值也重上3万亿美元大关，反超英伟达重回全球第二大公司。【图源：TradingView；苹果（AAPL）2024年股价走势】而股价暴涨原因，是之前召开的全球开发者大会（WWDC）。在大会上，苹果展示了一系列与人工智能相关的功能，并宣布与OpenAI建立合作伙伴关系，iPhone将接入ChatGPT。（相关文章：《苹果WWDC官宣与OpenAI合作！马斯克强烈反对：禁止Apple进入公司！》） IDC research主席表示，这次大会标志着Apple准备进入一个新的时代，会开启AI智能设备更新换代的超级周期。知名苹果分析师郭明錤也在发布会后称，在WWDC之后，苹果将不再被视为AI产业的落后者。多数华尔街大行也纷纷吹捧。高盛对苹果的评级为“买入”，目标价为238美元。高盛分析师表示，WWDC上发布的软件将推动硬件销售，因为新的人工智能功能只与搭载M1或更好芯片的iPhone 15和Mac电脑兼容。摩根大通对苹果的评级为“增持”，目标价为225美元。摩根大通分析师预计iPhone的设备升级周期将在今年秋季晚些时候开始，升级周期可能在2025年iPhone 17发布时达到顶峰。 Wedbush对苹果的评级为“跑赢大盘”，目标价为275美元。Wedbush分析师表示，苹果智能公司利用其庞大的安装基础来推出和完善其人工智能技术，从而改变了游戏规则。摩根士丹利对苹果的评级为“增持”，并给出216美元的目标价和270美元的牛市估值。 “我们确信苹果即将迎来多年的产品更新。苹果的人工智能功能将推动消费者升级他们的iPhone，从而加速设备更换周期。” 不过瑞银对于iPhone更新换代的看法，则有所保留。其分析师指出，用户要用了之后才知道到底有没有大会上展示的那么好用，价格也很重要。在瑞银最新的调查中，目前反映用户兴趣并不大。如果除去中国，27%的用户对生成式AI手机感兴趣，隐私保护和价格是他们的头号顾虑。原文链接
投资慧眼2024-06-12
生于边缘：去中心化算力网络如何赋能Crypto与AI？
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rypto的交点 5月23日，芯片巨头英伟达发布了2025财年第一季度财报。财报显示，英伟达第一季度营收为260亿美元。其中，数据中心营收较去年增长427%，达到惊人的226亿美元。英伟达能够凭借一己之力拯救美股大盘的财务表现背后，反映的是全球科技公司为了角逐AI赛道而爆发的算力需求。越是顶尖的科技公司在AI赛道布局的野心越大，相应的，这些公司对于算力的需求也呈指数级增长。根据TrendForce的预测，2024年美国四大主要云服务提供商：微软、谷歌、AWS和Meta的对于高端AI服务器的需求预计分别将占全球需求的20.2%、16.6%、16%和10.8%，总计超60%。图片来源: https://investor.nvidia.com/financial-info/financial-reports/default.aspx “芯片紧缺“连续成为近几年的年度热词。一方面，大语言模型(LLM)的training和inference需要大量算力支撑；并且随着模型的迭代，算力成本和需求呈指数级增加。另一方面，像Meta这样的大公司会采购巨量的芯片，全球的算力资源都向这些科技巨头倾斜，使得小型企业越来越难以获得所需的算力资源。小型企业面临的困境不仅来自于激增的需求导致的芯片供给不足，还来自于供给的结构性矛盾。目前，在供给端仍存在着大量闲置的GPU，比如，一些数据中心存在大量闲置的算力（使用率仅在12% – 18%），加密挖矿中由于利润的减少也闲置出来大量的算力资源。虽然这些算力并非都适合AI训练等专业的应用场景，但消费级硬件在其他领域，如AI inference、云游戏渲染、云手机等领域仍然可以发挥巨大作用。整合并利用这部分算力资源的机会是巨大的。把视线从AI转到crypto，在加密市场沉寂了三年之后，终于又迎来了又一轮牛市，比特币价格屡创新高，各种memecoin层出不穷。虽然AI和Crypto作为buzzword火了这些年，但人工智能和区块链作为两项重要技术仿佛两条平行线，迟迟没有找到一个“交点”。今年年初，Vitalik发表了一篇名为“The promise and challenges of crypto + AI applications” 的文章，讨论了未来AI和crypto相结合的场景。Vitalik在文中提到了很多的畅想，包括利用区块链和MPC等加密技术对AI进行去中心化的training和inference，可以将machine learning的黑箱打开，从而让AI model更加trustless等等。这些愿景若要实现还有很长一段路要走。但其中Vitalik提到的其中一个用例——利用crypto的经济激励来赋能AI，也是一个重要且在短时间内可以实现的一个方向。去中心化算力网络便是现阶段AI + crypto最合适的场景之一。 2 去中心化算力网络目前，已经有不少项目在去中心化算力网络的赛道上发展。这些项目的底层逻辑是相似的，可以概括为: 利用token激励算力持有者参与网络提供算力服务，这些零散的算力资源可以汇集成有一定规模的去中心化算力网络。这样既能提高闲置算力的利用率，又能以更低的成本满足客户的算力需求，实现买方卖方双方的共赢。为了使读者在短时间内获得对此赛道的整体把握，本文将从微观—宏观两个视角对具体的项目和整个赛道进行解构，旨在为读者提供分析视角去理解每个项目的核心竞争优势以及去中心化算力赛道整体的发展情况。笔者将介绍并分析五个项目: Aethir、io.net、Render Network、Akash Network、Gensyn，并对项目情况和赛道发展进行总结和评价。从分析框架而言，如果聚焦于一个具体的去中心化算力网络，我们可以将其拆解成四个核心的构成部分：硬件网络：将分散的算力资源整合在一起，通过分布在全球各地的节点来实现算力资源的共享和负载均衡，是去中心化算力网络的基础层。双边市场：通过合理的定价机制和发现机制将算力提供者与需求者进行匹配，提供安全的交易平台，确保供需双方的交易透明、公平和可信。共识机制：用于确保网络内节点正确运行并完成工作。共识机制主要用于监测两个层面：1）监测节点是否在线运行，处于可以随时接受任务的活跃状态；2）节点工作证明：该节点接到任务后有效正确地完成了任务，算力没有被用于其他目的而占用了进程和线程。代币激励：代币模型用于激励更多的参与方提供/使用服务，并且用token捕获这种网络效应，实现社区收益共享。如果鸟瞰整个去中心化算力赛道，Blockworks Research的研报提供了一个很好的分析框架，我们可以将此赛道的项目position分为三个不同的layer。 Bare metal layer: 构成去中心化计算栈的基础层，主要的任务是收集原始算力资源并且让它们能够被API调用。 Orchestration layer: 构成去中心化计算栈的中间层，主要的任务是协调和抽象，负责算力的调度、扩展、操作、负载均衡和容错等。主要作用是“抽象”底层硬件管理的复杂性，为终端用户提供一个更加高级的用户界面，服务特定的客群。 Aggregation layer: 构成去中心化计算栈的顶层，主要的任务是整合，负责提供一个统一的界面让用户可以在一处实现多种计算任务，比如AI训练、渲染、zkML等等。相当于多个去中心化计算服务的编排和分发层。图片来源：Youbi Capital 根据以上两个分析框架，我们将对选取的五个项目做一个横向的对比，并从四个层面——核心业务、市场定位、硬件设施和财务表现对其进行评价。 2.1 核心业务从底层逻辑来讲，去中心化算力网络是高度同质化的，即利用token激励闲置算力持有者提供算力服务。围绕这个底层逻辑，我们可以从三个方面的差异来理解项目核心业务的不同：闲置算力的来源：市面上闲置算力有两种主要的来源：1）data centers, 矿商等企业手里闲置算力；2）散户手里的闲置算力。数据中心的算力通常是专业级别的硬件，而散户通常会购买消费级别的芯片。 Aethir、Akash Network和Gensyn的算力主要是从企业收集的。从企业收集算力的好处在于：1）企业和数据中心通常拥有更高质量的硬件和专业维护团队，算力资源的性能和可靠性更高；2）企业和数据中心的算力资源往往更同质化，并且集中的管理和监控使得资源的调度和维护更加高效。但相应的，这种方式对于项目方的要求较高，需要项目方有与掌握算力的企业有商业联系。同时，可扩展性和去中心化程度会受到一定程度的影响。 Render Network和io.net主要是激励散户提供手中的闲置算力。从散户手中收集算力的好处在于：1）散户的闲置算力显性成本较低，能提供更加经济的算力资源；2）网络的可扩展性和去中心化程度更高，增强了系统的弹性和稳健性。而缺点在于，散户资源分布广泛且不统一，管理和调度变得复杂，增加了运维难度。并且依靠散户算力去形成初步的网络效应会更加困难(更难kickstart)。最后，散户的设备可能存在更多的安全隐患，会带来数据泄露和算力被滥用的风险。算力消费者从算力消费者来讲，Aethir、io.net、Gensyn的目标客户主要是企业。对于B端客户来说，AI和游戏实时渲染需要高性能计算需求。这类工作负载对算力资源的要求极高，通常需要高端 GPU 或专业级硬件。此外，B端客户对算力资源的稳定性和可靠性要求很高，因此必须提供高质量的服务级别协议，确保项目正常运行并提供及时的技术支持。同时，B端客户的迁移成本很高，如果去中心化网络没有成熟的SDK能够让项目方快速deploy(比如Akash Network需要用户自己基于远程端口进行开发)，那么很难让客户进行迁移。如果不是及其显著的价格优势，客户迁移的意愿是非常低的。 Render Network和Akash Network主要为散户提供算力服务。为C端用户提供服务，项目需要设计简单易用的界面和工具，为消费者提供良好的消费体验。并且消费者对于对价格很敏感，因此项目需要提供有竞争力的定价。硬件类型常见的计算硬件资源包括CPU、FPGA、GPU、ASIC和SoC等。这些硬件在设计目标、性能特性和应用领域上有显著区别。总结来说，CPU更擅长通用计算任务，FPGA的优势在于高并行处理和可编程性，GPU在并行计算中表现出色，ASIC在特定任务中效率最高，而SoC则集成多种功能于一体，适用于高度集成的应用。选择哪种硬件取决于具体应用的需求、性能要求和成本考虑。我们讨论的去中心化算力项目多为收集GPU算力，这是由项目业务类型和GPU的特点决定的。因为GPU在AI训练、并行计算、多媒体渲染等方面有着独特优势。虽然这些项目大多涉及到GPU的集成，但是不同的应用对硬件规格的要求不同，因此这些硬件有异质化的优化核心和参数。这些参数包括parallelism/serial dependencies，内存，延迟等等。例如渲染工作负载实际上更适合于消费级 GPU，而不适合性能更强的data center GPU，因为渲染对于光线追踪等要求高，消费级芯片如4090s等强化了RT cores，专门为光线追踪任务做了计算类优化。AI training和inference则需要专业级别的GPU。因此Render Network 可从散户那里汇集 RTX 3090s 和 4090s等消费级GPU，而IO.NET需要更多的H100s、 A100s等专业级别GPU，以满足AI初创公司的需求。 2.2 市场定位对于项目的定位来讲，bare metal layer、orchestration layer和aggregation layer需要解决的核心问题、优化重点和价值捕获的能力不同。 Bare metal layer 关注的是物理资源的收集和利用，Orchestration layer 关注算力的调度和优化，将物理硬件按照客户群体的需求进行最佳优化设计。Aggregation layer是general purpose的，关注不同资源的整合和抽象。从价值链来讲，各个项目应该从bare metal层起，努力向上进行攀升。从价值捕获的角度来讲，从bare metal layer、orchestration layer 到aggregation layer，价值捕获的能力是逐层递增的。Aggregation layer能够捕获最多的价值，原因在于aggregation platform能够获得最大的网络效应，还能直接触及最多的用户，相当于去中心化网络的流量入口，从而在整个算力资源管理栈中占据最高的价值捕获位置。相应的，想要构建一个aggregation platform的难度也是最大的，项目需要综合解决技术复杂性、异构资源管理、系统可靠性和可扩展性、网络效应实现、安全性和隐私保护以及复杂的运维管理等多方面的问题。这些挑战不利于项目的冷启动，并且取决于赛道的发展情况和时机。在orchestration layer还未发展成熟吃下一定市场份额时，做aggregation layer是不太现实的。目前，Aethir、Render Network、Akash Network和Gensyn都属于Orchestration layer，他们旨在为特定的目标和客户群体提供服务。Aethir目前的主营业务是为云游戏做实时渲染，并为B端客户提供一定的开发和部署环境和工具; Render Network主营业务是视频渲染，Akash Network的任务是提供一个类似于淘宝的交易平台，而Gensyn深耕于AI training领域。io.net的定位是Aggregation layer，但目前io实现的功能还离aggregation layer的完整功能还有一段距离，虽然已经收集了Render Network和Filecoin的硬件，但对于硬件资源的抽象和整合还未完成。 2.3 硬件设施目前，不是所有项目都公布了网络的详细数据，相对来说，io.net explorer的UI做的是最好的，上面可以看到GPU/CPU数量、种类、价格、分布、网络用量、节点收入等等参数。但是4月末时io.net的前端遭到了攻击，由于io没有对 PUT/POST 的接口做 Auth，黑客篡改了前端数据。这为其他项目的隐私、网络数据可靠性也敲响了警钟。从GPU的数量和model来说，作为聚合层的io.net收集的硬件数量理应是最多的。Aethir紧随其后，其他项目的硬件情况没有那么透明。从GPU model上可以看到，io既有A100这样的专业级GPU，也有4090这样的消费级GPU，种类繁多，这符合io.net aggregation的定位。io可以根据具体任务需求选择最合适的GPU。但不同型号和品牌的GPU可能需要不同的驱动和配置，软件也需要进行复杂的优化，这增加了管理和维护的复杂性。目前io各类任务分配主要是靠用户自主选择。 Aethir发布了自己的矿机，五月时，高通支持研发的Aethir Edge正式推出。它将打破远离用户的单一集中化的GPU集群部署方式，将算力部署到边缘。Aethir Edge将结合H100的集群算力，共同为AI场景服务，它可以部署训练好的模型，以最优的成本为用户提供推理计算服务。这种方案离用户更近，服务更快速，性价比也更高。从供给和需求来看，以Akash Network为例，其统计数据显示，CPU总量约为16k，GPU数量为378个，按照网络租赁需求，CPU和GPU的利用率分别是11.1%和19.3%。其中只有专业级GPU H100的租用率是比较高的，其他的model大多处于闲置状态。其他网络面临的情况大体与Akash一致，网络总体需求量不高，除了如A100、H100等热门芯片，其他算力大多处于闲置的状态。从价格优势来看，与除云计算市场巨头而言，与其他传统服务商相比成本优势并不突出。 2.4 财务表现不管token model如何设计，一个健康的tokenomics都需要满足以下几个基本条件：1）用户对于网络的需求需要体现在币价上，也就是说代币是可以实现价值捕获的；2）各个参与者，不管是开发者、节点、用户都需要得到长期的公平的激励；3）保证去中心化的治理，避免内部人士过度持有；4）合理的通胀和通缩机制和代币释放周期，避免大幅波动的币价影响网络的稳健型和持续性。如果把代币模型笼统地分为BME(burn and mint equilibrium)和SFA(stake for access)，这两种模式的代币通缩压力来源不同：BME模型在用户购买服务后会燃烧代币，因此系统的通缩压力是由需求决定的。而SFA要求服务提供者/节点质押代币以获得提供服务的资格，因此通缩压力是由供给带来的。BME的好处在于更加适合用于非标准化商品。但如果网络的需求不足，可能面临着持续通胀的压力。各项目的代币模型在细节上有差异，但总体来说，Aethir更偏向于SFA，而io.net，Render Network和Akash Network更偏向于BME，Gensyn尚未可知。从收入来看，网络的需求量会直接反映在网络整体收入上（这里不讨论矿工的收入，因为矿工除了完成任务所获的报酬还有来自于项目的补贴。）从公开的数据上来看io.net的数值是最高的。Aethir的收入虽然还未公布，但从公开信息来看，他们宣布已经与很多B端客户签下了订单。从币价来说，目前只有Render Network和Akash Network进行了ICO。Aethir和io.net也在近期发币，价格表现需要再观察，在这不做过多讨论。Gensyn的计划还不清楚。从发币的两个项目以及同一个赛道但没有包含在本文讨论范围内的已经发币的项目，综合来讲，去中心化算力网络都有非常亮眼的价格表现，一定程度体现了巨大的市场潜力和社区的高期望。 2.5 总结去中心化算力网络赛道总体发展很快，已经有很多项目可以依靠产品服务客户，并产生一定收入。赛道已经脱离了纯叙事，进入可以提供初步服务的发展阶段。需求疲软是去中心化算力网络所面临的共性问题，长期的客户需求没有被很好地验证和挖掘。但需求侧并没有过多影响币价，已经发币的几个项目表现亮眼。 AI是去中心化算力网络的主要叙事，但并不是唯一的业务。除了应用于AI training和inference之外，算力还可被用于云游戏实时渲染，云手机服务等等。算力网络的硬件异质化程度较高，算力网络的质量和规模需要进一步提升。对于C端用户来说，成本优势不是十分明显。而对于B端用户来说，除了节约成本之外，还需考虑服务的稳定性、可靠性、技术支持、合规和法律支持等等方面，而Web3的项目普遍在这些方面做得不够好。 3 Closing thoughts AI的爆发式增长带来的对于算力的巨量需求是毋庸置疑的。自 2012 年以来，人工智能训练任务中使用的算力正呈指数级增长，其目前速度为每3.5个月翻一倍（相比之下，摩尔定律是每18个月翻倍）。自2012 年以来，人们对于算力的需求增长了超过300,000倍，远超摩尔定律的12倍增长。据预测，GPU市场预计将在未来五年内以32%的年复合增长率增长至超过2000亿美元。AMD的估计更高，公司预计到2027年GPU芯片市场将达到4000亿美元。图片来源: https://www.stateof.ai/ 因为人工智能和其他计算密集型工作负载（如AR/VR渲染）的爆发性增长暴露了传统云计算和领先计算市场中的结构性低效问题。理论上去中心化算力网络能够通过利用分布式闲置计算资源，提供更灵活、低成本和高效的解决方案，从而满足市场对计算资源的巨大需求。因此，crypto与AI的结合有着巨大的市场潜力，但同时也面临与传统企业激烈的竞争、高进入门槛和复杂的市场环境。总的来说，纵观所有crypto赛道，去中心化算力网络是加密领域中最有希望获得真实需求的的垂直领域之一。图片来源：https://vitalik.eth.limo/general/2024/01/30/cryptoai.html 前途是光明的，道路是曲折的。想要达到上述的愿景，我们还需要解决众多的问题与挑战，总结来说：现阶段如果单纯提供传统的云服务，项目的profit margin很小。从需求侧来分析，大型企业一般会自建算力，纯C端开发者大多会选择云服务，真正使用去中心化算力网络资源的中小型企业是否会有稳定需求还需要进一步挖掘和验证。另一方面，AI是一个拥有极高上限和想象空间的广阔市场，为了更广阔的市场，未来去中心化算力服务商也需要向模型/AI服务进行转型，探索更多的crypto + AI的使用场景，扩大项目能够创造的价值。但目前来说，想要进一步发展到AI领域还存在很多问题和挑战：价格优势并不突出：通过之前的数据对比可以看出，去中心化算力网络的成本优势并没有得到体现。可能的原因在于对于需求大的专业芯片H100、A100等，市场机制决定了这部分硬件的价格不会便宜。另外，去中心化网络虽然能收集闲置的算力资源，但去中心化带来的规模经济效应的缺乏、高网络和带宽成本以及极大的管理和运维的复杂性等隐形成本会进一步增加算力成本。 AI training的特殊性：利用去中心化的方式进行AI trainning在现阶段有着巨大的技术瓶颈。这种瓶颈从GPU的工作流程当中可以直观体现，在大语言模型训练中，GPU首先接收预处理后的数据批次，进行前向传播和反向传播计算以生成梯度。接下来，各GPU会聚合梯度并更新模型参数，确保所有GPU同步。这个过程将不断重复，直到训练完成所有批次或达到预定轮数。这个过程中涉及到大量的数据传输和同步。使用什么样的并行和同步策略，如何优化网络带宽和延迟，降低通讯成本等等问题，目前都还未得到很好的解答。现阶段利用去中心化算力网络对AI进行训练还不太现实。数据安全和隐私：大语言模型的训练过程中，各个涉及数据处理和传输的环节，比如数据分配、模型训练、参数和梯度聚合都有可能影响数据安全和隐私。并且数据隐私币模型隐私更加重要。如果无法解决数据隐私的问题，就无法在需求端真正规模化。从最现实的角度考虑，一个去中心化算力网络需要同时兼顾当下的需求发掘和未来的市场空间。找准产品定位和目标客群，比如先瞄准非AI或者Web3原生项目，从比较边缘的需求入手，建立起早期的用户基础。同时，不断探索AI与crypto结合的各种场景，探索技术前沿，实现服务的转型升级。参考文献 https://www.stateof.ai/ https://vitalik.eth.limo/general/2024/01/30/cryptoai.html https://foresightnews.pro/article/detail/34368 https://app.blockworksresearch.com/unlocked/compute-de-pi-ns-paths-to-adoption-in-an-ai-dominated-market?callback=%2Fresearch%2Fcompute-de-pi-ns-paths-to-adoption-in-an-ai-dominated-market https://research.web3caff.com/zh/archives/17351?ref=1554 来源：金色财经
金色财经2024-06-12
鼎通科技（688668.SH）：公司未与华为有业务合作，高速通讯连接器及其组件主要应用于通讯设备
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CB板有没有供货华为？连接器有没有供货英伟达和华为？答：尊敬的投资者，您好，我司不生产PCB板，我司生产的高速通讯连接器及其组件主要用于大型通讯设备中，直接客户为莫仕、安费诺、泰科电子、中航光电等，谢谢关注。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2024-06-12
以色列击毙高级指挥官、中东停火协议骤变！黄金2315避险情绪拉升比特币遇“鹰派”恐慌大跳水
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根据6月7日提交给美国证监会的文件，英伟达董事Coxe Tench已出售价值1.19亿美元的英伟达股票。这笔交易发生在备受期待的10:1股票分割之前。但如果这最终成为抛售新闻事件，并且英伟达从那时起开始贬值其市值，那么投资者可以预期人工智能(AI)山寨币将遭受损失。最糟糕的情况是上述两种情况同时发生，无论如何，投资者都需要保持谨慎，直到比特币稳定下来或提供方向性偏差。#VIP会员尊享# (来源:FXStreet)
小萧2024-06-12
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苹果股价暴涨创新高！人工智能ETF(515980)获资金持续流入
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涨幅，股价创出历史收盘新高，市值已反超英伟达。对此，华富人工智能ETF（515980）基金经理郜哲表示，此次苹果WWDC大会展现了苹果将继续引领AI时代端侧创新。鉴于苹果具有极强的软硬件产品定义能力，以及应用场景的创造优化能力，苹果Apple Intelligence的推出将进一步加速AIGC在C端商业化的进程，AI手机、AI PC或成为下半年AI和消费电子结合的重要应用方向。他同时表示，当前国内厂商在大模型、AI手机/PC底层操作系统、AI手机/PC制造等环节，均具有参与全球AI消费电子产业链分工的代表性公司。因此，今年下半年国内人工智能和消费电子产业链或将迎新一轮发展机遇，而国内AI产业也将有越来越多的子行业和公司开始出现真实的盈利落地，有助于行业景气度的进一步提升。据公开资料显示，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5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)、金山办公(688111)、新易盛(300502)、中科曙光(603019)、海康威视(002415)、德赛西威(002920)、石头科技(688169)、韦尔股份(603501)、紫光股份(000938)，前十大权重股合计占比50.02%。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，本公司并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2024-06-12
苹果市值一夜大增超2100亿美元，机构：AI技术外溢持续，应用层增长相对稳健！
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博通涨超1%，谷歌、Meta小幅上涨；英伟达跌0.71%，特斯拉跌1.8%。相关热门ETF方面，纳斯达克100ETF（159659）开盘跳涨0.87%，报1.505元，刷新2023年4月25日上市以来新高。行情数据显示，前一交易日，纳斯达克100ETF（159659）获资金净流入298万元，近两日连续金流入合计近900万元。消息面上，苹果召开WWDC2024（苹果全球开发者大会），发布新系统ios18以及Apple Intelligence，并宣布已和OpenAI达成合作，将为苹果设备接入ChatGPT，使用GPT-4o模型。据了解，苹果推出的全新人工智能平台Apple Intelligence将使应用程序和服务变得更加智能，向来以重视隐私而闻名的苹果公司称，Apple Intelligence将主要在设备本地运行AI模型，他们也开发了一项“私有云计算”技术，用来防止用户的查询信息被AI模型或本地设备所保留，并且不允许开发人员或苹果访问敏感信息。该系统将使用一种新的、基于苹果芯片的服务器硬件，将数据保存在安全存储区域，并采用“端到端”加密来确保数据不会被监视。高盛分析师表示，周一在全球开发者大会上发布的软件将推动硬件销售，因为新的人工智能功能只与搭载M1或更好芯片的iPhone 15和Mac电脑兼容。“我们对今天发布会的财务影响感到鼓舞，新的产品功能应该有助于推动产品升级需求，为未来更直接的人工智能货币化创造机会，并可能通过允许付费ChatGPT账户的用户链接到苹果账户来降低计算成本。” 广发证券总结近期美股科技板块基本面情况，指出应用层表现相对稳健，而硬件层有所分化。应用层方面，AI技术外溢持续，云计算在AI赋能不断增长下增长良好，梯队之间增长差距缩小，同时大模型再有进展。总体而言，美股科技股整体分子端仍然保持相对稳健增长态势，但需关注内部因整体复苏和AI投入及兑现带来的基本面分化；同时关注通胀顽固下美联储对分母端的扰动。纳斯达克100ETF（159659）被动跟踪纳斯达克100指数。在人工智能的时代浪潮之下，在AI领域有着领先布局和深厚积淀的科技巨头集中在纳斯达克100指数，前十大权重占比达48.64%，龙头属性集中。来源：纳斯达克，截至2024.5.31。综合来看，纳斯达克100ETF（159659）不失为布局大型科技股的便捷工具，场外用户可通过联接基金（A类019547；C类019548）进行定投、申购。
金融界2024-06-12
FX168日报:中美半导体传来重磅消息！哈马斯拒绝拜登停火提议大纲周三交易现罕见情况
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获取先进的人工智能芯片，例如由领军企业英伟达设计的芯片，由于担心中国可能利用该技术来增强其军事力量，美国政府加强了贸易限制。报道称，由于潜在规则的范围仍未确定，目前尚不清楚官员何时做出最终决定。中美贸易战升级？彭博：拜登政府正考虑进一步限制中国获取用于AI的芯片技术 2.美元走强这对黄金来说是一个不利因素，但金价周二仍然走强。中东停火谈判最新传来重大消息，一名以色列官员称，以方已通过相关斡旋方收到哈马斯对于停火提议的回应，但认为哈马斯修改了提议中“所有基本内容”，改变了此前美国总统拜登所公布的提议纲要。以方认为这意味着哈马斯拒绝了停火提议。这一消息帮助黄金吸引一些避险买盘，从而刺激金价在美元走强的情况下攀升。中东停火谈判刚刚传重大消息！美CPI与美联储恐引爆行情如何交易黄金？ 3.美国彭博社周二报道称，市场普遍预计，日本央行将在周五结束的政策会议上讨论削减债券购买的问题。此外，一些投资者预计，日本央行还将为下个月加息奠定基础。日元本周将迎大行情！日本央行可能“放鹰” 这一重磅信号料刺激日元大涨 4.摩根大通分析师在一份报告中写道，特斯拉公司投资者原本期待这家汽车制造商在短时间内建立起围绕自动驾驶出租车的业务，但这可能会让他们失望。摩根大通呼吁“卖出”特斯拉，马斯克的自动驾驶计划或不能盈利 5.如果特斯拉股东周四投票反对恢复埃隆·马斯克（Elon Musk）的449亿美元薪酬方案，那么首席执行官可能会兑现威胁，将人工智能研究带到其他公司之一。或者他甚至会离开。巨额薪酬方案投票在即，马斯克有可能出走特斯拉的未来岌岌可危 6.两位智库分析师在英国《金融时报》的一篇文章中写道，尽管其他国家摆脱美元的努力经常被认为是去美元化背后的驱动力，但那些担心这一趋势的人应该把美国视为最大的罪魁祸首。智库分析师：打败美元的“罪魁祸首”是美国自己！ 7.周二，太平洋投资管理公司 (Pimco) 预计，美国将会有更多地区性银行倒闭，因为这些银行的账面上存在问题的商业房地产贷款集中度“非常高”。警报再拉响！Pimco警告：美国房地产困境或导致更多地区银行倒闭 8.周二， Fxempire独立交易员和分析师Vladimir Zernov使用长期持仓交易和波段交易策略，对黄金、白银、铂金走势进行预测。黄金、白银、铂金预测——交易员为美联储决策做准备，黄金价格维持在2300美元以上市场概述周二，美元指数小幅攀升，投资者等待美国CPI数据以及美联储利率决议。美元指数周二收盘上涨0.14%，报105.28。北京时间周三20:30，美国将公布5月消费者物价指数(CPI)报告。美国5月CPI环比增幅预计将从0.3%降至0.1%，但核心CPI环比增幅预计将稳定在0.3%。此外，美国5月CPI同比增幅预计将保持在3.4%不变，核心CPI增幅预计将从3.6%降至3.5%。北京时间周四02:00，美国联邦公开市场委员会(FOMC)将公布利率决议和经济预期摘要；北京时间周四02:30，美联储主席鲍威尔(Jerome Powell)将召开货币政策新闻发布会。投资者普遍预测美联储将利率保持不变。根据芝商所的美联储观察工具，联邦基金期货显示本周会议几乎没有降息的可能性。投资者还会留意美联储官员关于未来利率路径的预测点阵图。根据一项调查中值估计，41%的经济学家预计政策制定者将在其加息路径“点阵图”中暗示两次降息，另有约41%的经济学家预计预测显示一次或根本没有降息。摩根大通证券驻纽约的外汇策略师Patrick Locke表示：“如果鲍威尔同意，周三是美元延续近期涨势的真正机会。有理由预期CPI和FOMC对美元都将偏向看涨/偏鹰派。” Locke指出，本周三出现了一个罕见的情况，即“关键宏观因素”在FOMC公布点阵图的同一天出现。他补充说，在有点阵图公布的会议前后，美元的表现往往优于没有点阵图公布的会议。市场经济学家和交易员的预期在年底前降息1至2次之间摇摆，而美联储曾在3月预测降息3次。 Locke说：“真正的考验将是，今年是否会取消两次降息，或者是否会在预测范围之外大幅上调利率。” 高盛报告称：“我们预计点阵图将显示2024年两次降息，2025年四次，2026年三次，并且长期或中性利率略有上调。我们认为领导层倾向于两次降息以保持灵活性，但一次降息是可能的风险，尤其是如果周三公布的核心CPI意外上涨的话。” 美国股市周二收盘涨跌不一，标普500指数与纳指再创新高。苹果大涨逾7%创历史新高。标准普尔500指数和纳斯达克综合指数延续了近来迭创历史新高的走势。国际原油期货经历前一交易日大幅反弹上涨后，周二再小幅走高，原因在于投资者权衡石油输出国组织(OPEC)的最新预测，该组织维持供需前景不变。汇市欧元：欧元/美元周二下跌，收报1.0735，跌幅0.22%。技术面上，汇价上行的初步阻力位于1.0769，进一步阻力位于1.0799，关键阻力位于1.0823；汇价下行的初步支撑位于1.0715，进一步支撑位于1.0691，更关键支撑位于1.0661。英镑：英镑/美元周二上涨，收报1.2739，涨幅0.1%。技术面上，汇价上行的初步阻力位于1.2759，进一步阻力位于1.2778，关键阻力位于1.2805；汇价下行的初步支撑位于1.2713，进一步支撑位于1.2686，更关键支撑位于1.2667。日元：美元/日元周二上涨，收报157.06，涨幅0.1%。技术面上，汇价上行的初步阻力位于157.43，进一步阻力位于157.72，关键阻力位于158.03；汇价下行的初步支撑位于156.83，进一步支撑位于156.52，更关键支撑位于156.23。股市周二(6月11日)，由于投资者关注美联储下次会议和美国通胀数据，欧洲股市下跌。斯托克600指数收跌0.93%，回吐早盘小幅涨幅，收报517.29点。所有板块和主要交易所均收跌，银行股领跌，跌幅达2.17%。英国富时100指数收跌0.98%，收报8147.81点；德国DAX指数收报18369.94点，收跌0.68%；法国CAC 40指数收报7789.21点，收跌1.33%；意大利富时MIB指数收报33874.48点，收跌1.92%；西班牙IBEX35指数收报11175.5点，收跌1.6%。周二美股收市，纳斯达克指数和标准普尔500指数上涨，收于历史新高，扭转了早盘的跌势。苹果上涨超7%，市值接近3.2万亿美元并创下新高。投资者为即将公布的通胀数据和美联储的政策会议做准备。道琼斯指数下跌120.62点，跌幅0.32%，报38747.42点；标普500指数收盘上涨15.33点，涨幅0.29%，报5376.12点；纳斯达克综合指数收盘上涨151.32点，涨幅0.88%，报17343.84点。商品市场周二，尽管美元上涨，但由于投资者等待周三美国关键通胀数据以及美联储决议，黄金价格小幅上涨。现货黄金周二收盘上涨5.87美元，涨幅0.25%，报2316.68美元/盎司，盘中最高触及2320.01美元/盎司。 FXStreet分析师Christian Borjon Valencia指出，在通胀担忧持续的情况下，预计美国CPI和联邦公开市场委员会(FOMC)即将做出的决定(包括点阵图)将影响金价。在此之前，黄金交易员正处于观望状态。 Marex分析师Edward Meir表示，市场对周三美联储会议感到紧张，因为如果通胀数据没有任何改善，美联储将不会发出“将很快降息”的信号，这意味着美元和美国利率都将上涨，不利黄金。纽约CFRA Research首席投资策略师Sam Stovall表示，“尽管预计CPI报告将略有下降，但投资者仍在谨慎行事。CPI可能会低于预期，美联储可能会乐观地认为年底前至少会降息一次。” Gainesville Coins首席市场分析师 Everett Millman表示：“下一个关键点在2300美元/盎司上方。如果金价跌破该水平，就更可能进一步下跌并重新测试2200美元/盎司水平。” 荷兰国际集团(ING)大宗商品策略师 Ewa Manthey 表示，金价正面临美元走强和需求减弱带来的新阻力，但一旦美联储开始降息，黄金将恢复上涨势头。白银方面，现货白银周二收盘大跌1.59%，报29.26美元/盎司。原油方面，国际原油期货价格周二收高。OPEC坚持需求预测，并预计今年全球经济稳定增长，令油价得到支撑。纽约商品交易所7月交割的西德州中质(WTI)原油期货价格周二上涨16美分，涨幅为0.20%，收于77.90美元/桶。欧洲洲际交易所8月交割的布伦特原油期货价格上涨29美分，涨幅为0.36%，收于81.92美元/桶。油价周一上涨逾2%，其中美国WTI原油创下2月8日以来最佳单日表现。在OPEC+决定在10月份增加原油产量后，市场已经收复上周的失地。
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tqttier2024-06-12
港股开盘：恒指跌近150点、科指跌0.83%，科技股多下挫恒大汽车低开近12%
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最大单日涨幅，市值达到3.18万亿反超英伟达；微软涨超1%，特斯拉跌超1%；WSB概念股上涨，游戏驿站涨超22%，AMC院线涨逾10%；中概股多数走低，蔚来、小鹏汽车跌超5%，爱奇艺跌超2%；美元指数高点回落微涨0.1%，离岸人民币微跌至7.2717元；比特币失守68000美元，现货黄金微涨0.29%报2317.01美元；黄金期货微涨至2333.85美元，白银下跌1.65%，纽约原油微涨0.55%报78.17美元，布伦特原油报82.11美元；美债受累于拍卖需求强劲全线走低，两年期美债收益率跌5.27个基点报4.8277%，10年期美债收益率下跌6.89个基点报4.3981%。
金融界2024-06-12

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