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大行评级｜德银：Robotaxi正在改变市场对特斯拉的看法予其“买入”评级

么特斯拉利好的情况可能是，公司会基于其自动驾驶技术得到理想改进，而决定利用专注于机器人出租车，来发挥其独特的人工智能和软件优势，这一点很少有OEM(原始设备制造商)可以模仿，这将带来更大的经济效益。然而，特斯拉也放弃了许多人持有该股的一个“关键因素”：主打销量的Model 2将重新加速销量、利润率和自由现金流。Rosner对该股给予“买入”评级，目标价189美元。

格隆汇2024-04-09

AI\DePIN\Sol生态三重光环加身：浅析发币在即的IO.NET

游戏是一个规则清晰的封闭沙盒。而AI在自动驾驶上的进展会相对缓慢，因为开放的外部环境的挑战更大，我们也更难容忍AI处理问题的随机性。例子B：塑造资源，通过代币激励聚集资源 BTC背后的全球的算力网络，其当前的总算力（Hashrate: 576.70 EH/s）超过了任何一个国家的超级计算机的综合算力。其发展动力来自于简单、公平的网络激励。 BTC网络算力走势，来源：https://www.coinwarz.com/ 除此之外，包括Mobile在内的DePIN项目们，也正在尝试通过代币激励塑造供需两端的双边市场，实现网络效应。本文接下来将重点梳理的IO.NET，则是为了汇聚AI算力设计的平台，希望通过代币模型，激发出更多的AI算力潜力。例子C：开源代码，引入ZK，保护隐私的情况下分辨人机作为OpenAI创始人Sam Altman参与的Web3项目，Worldcoin通过硬件设备Orb，基于人的虹膜生物特征，通过ZK技术生成专属且匿名的哈希值，用于验证身份，区别人和机器。今年3月初，Web3艺术项目Drip就开始使用Worldcoin的ID，来验证真人用户和发放奖励。此外，Worldcoin也在近日开源了其虹膜硬件Orb的程序代码，就用户生物特征的安全和隐私提供保证。总体来说，加密经济由于代码和密码学的确定性、无许可和代币机制带来的资源流转和募集优势，和基于开源代码、公开账本的去信任属性，已经成为人类社会面临AI挑战的一个重要的潜在解决方案。而且其中最迫在眉睫，商业需求最旺盛的挑战，就是AI产品在算力资源上的极度饥渴，围绕芯片和算力的巨大需求。这也是本轮牛市周期，分布式算力项目的涨势冠绝整体AI赛道的主要原因。分布式计算（Decentralized Compute）的商业必要性 AI需要大量的计算资源，无论是用于训练模型还是进行推理。而在大语言模型的训练实践中，有一个事实已经得到确认：只要数据参数的规模足够大，大语言模型就会涌现出一些之前没有的能力。每一代GPT的能力相比上一代的指数型跃迁，背后就是模型训练的计算量的指数级增长。 DeepMind和斯坦福大学的研究显示，不同的大语言模型，在面对不同的任务（运算、波斯语问答、自然语言理解等）时，只要把模型训练时的模型参数规模加大（对应地，训练的计算量也加大了），在训练量达不到10^22 FLOPs（FLOPs指每秒浮点运算量，用于衡量计算性能）之前，任何任务的表现都和随机给出答案是差不多的；而一旦参数规模超越那个规模的临界值后，任务表现就急剧提升，不论哪个语言模型都是这样。来源：Emergent Abilities of Large Language Models 来源：Emergent Abilities of Large Language Models 也正是在算力上“大力出奇迹”的规律和实践的验证，让OpenAI的创始人Sam Altman提出了要募集7万亿美金，构建一个超过目前台积电10倍规模的先进芯片厂（该部分预计花费1.5万亿），并用剩余资金用于芯片的生产和模型训练。除了AI模型的训练需要算力之外，模型的推理过程本身也需要很大的算力（尽管相比训练的计算量要小），因此对芯片和算力的饥渴成为了AI赛道参与者的常态。相对于中心化的AI算力提供方如Amazon Web Services、Google Cloud Platform、微软的Azure等，分布式AI计算的主要价值主张包括：可访问性：使用 AWS、GCP 或 Azure 等云服务获取算力芯片的访问权限通常需要几周时间，而且流行的 GPU 型号经常无货。此外为了拿到算力，消费者往往需要跟这些大公司签订长期、缺少弹性的合同。而分布式算力平台可以提供弹性的硬件选择，有更强的可访问性。定价低：由于利用的是闲置芯片，再叠加网络协议方对芯片和算力供给方的代币补贴，分布式算力网络可能可以提供更为低廉的算力。抗审查：目前尖端算力芯片和供应被大型科技公司所垄断，加上以美国为代表的政府正在加大对AI算力服务的审查，AI算力能够被分布式、弹性、自由地获取，逐渐成为一个显性需求，这也是基于web3的算力服务平台的核心价值主张。如果说化石能源是工业时代的血液，那算力或将是由AI开启的新数字时代的血液，算力的供应将成为AI时代的基础设施。正如稳定币成为法币在Web3时代的一个茁壮生长的旁支，分布式的算力市场是否会成为快速成长的AI算力市场的一个旁支？由于这还是一个相当早期的市场，一切都还有待观察。但是以下几个因素可能会对分布式算力的叙事或是市场采用起到刺激作用： GPU持续的供需紧张。GPU的持续供应紧张，或许会推动一些开发者转向尝试分布式的算力平台。监管扩张。想从大型的云算力平台获取AI算力服务，必须经过KYC以及层层审查。这反而可能促成分布式算力平台的采用，尤其是一些受到限制和制裁的地区。代币价格的刺激。牛市周期代币价格的上涨，会提高平台对GPU供给端的补贴价值，进而吸引更多供给方进入市场，提高市场的规模，降低消费者的实际购买价格。但同时，分布式算力平台的挑战也相当明显：技术和工程难题工作验证问题：深度学习模型的计算，由于层级化的结构，每层的输出都作为后一层的输入，因此验证计算的有效性需要执行之前的所有工作，无法简单有效地进行验证。为了解决这个问题，分布式计算平台需要开发新的算法或使用近似验证技术，这些技术可以提供结果正确性的概率保证，而不是绝对的确定性。并行化难题：分布式算力平台汇聚的是长尾的芯片供给，也就注定了单个设备所能提供的算力比较有限，单个芯片供给方几乎短时间独立完成AI模型的训练或推理任务，所以必须通过并行化的手段来拆解和分配任务，缩短总的完成时间。而并行化又必然面临任务如何分解（尤其是复杂的深度学习任务）、数据依赖性、设备之间额外的通信成本等一系列问题。隐私保护问题：如何保证采购方的数据以及模型不暴露给任务的接收方？监管合规难题分布式计算平台由于其供给和采购双边市场的无许可性，一方面可以作为卖点吸引到部分客户。另一方面则可能随着AI监管规范的完善，成为政府整顿的对象。此外，部分GPU的供应商也会担心自己出租的算力资源，是否被提供给了被制裁的商业或个人。总的来说，分布式计算平台的消费者大多是专业的开发者，或是中小型的机构，与购买加密货币和NFT的加密投资者们不同，这类用户对于协议所能提供的服务的稳定性、持续性有更高的要求，价格未必是他们决策的主要动机。目前来看，分布式计算平台们要获得这类用户的认可，仍然有较长的路要走。接下来，我们就一个本轮周期的新分布式算力项目IO.NET进行项目信息的梳理和分析，并基于目前市场上同赛道的AI项目和分布式计算项目，测算其上市后可能的估值水平。 2.分布式AI算力平台：IO.NET 2.1 项目定位 IO.NET是一个去中心化计算网络，其构建了一个围绕芯片的双边市场，供给端是分布在全球的芯片（GPU为主，也有CPU以及苹果的iGPU等）算力，需求端是希望完成AI模型训练或推理任务的人工智能工程师。在IO.NET的官网上，它这样写道： Our Mission Putting together one million GPUs in a DePIN – decentralized physical infrastructure network. 其使命是把百万数量级的GPU整合到它的DePIN网络中。与现有的云AI算力服务商相比，其对外强调的主要卖点在于：弹性组合：AI工程师可以自由挑选、组合自己所需要的芯片来组成“集群”，来完成自己的计算任务部署迅速：无需数周的审批和等待（目前AWS等中心化厂商的情况），在几十秒内就可以完成部署，开始任务服务低价：服务的成本比主流厂商低90% 此外，IO.NET未来还计划上线AI模型商店等服务。 2.2 产品机制和业务数据产品机制和部署体验与亚马逊云、谷歌云、阿里云一样，IO.NET提供的计算服务叫IO Cloud。IO Cloud是一个分布式的、去中心化的芯片网络，能够执行基于Python的机器学习代码，运行AI和机器学习程序。 IO Cloud的基本业务模块叫做集群（Clusters），Clusters是一个可以自我协调完成计算任务的GPU群组，人工智能工程师可以根据自己的需求来自定义想要的集群。 IO.NET的产品界面的用户友好度很高，如果你要部署属于自己的芯片集群，来完成AI计算任务，在进入它的Clusters（集群）产品页面后，就可以开始按需配置你要的芯片集群。页面信息：https://cloud.io.net/cloud/clusters/create-cluster，下同首先你需要选择自己的任务场景，目前有三个类型可供选择： General（通用型）：提供了一个比较通用的环境，适合早期不确定具体资源需求的项目阶段。 Train（训练型）：专为机器学习模型的训练和微调而设计的集群。这个选项可以提供更多的GPU资源、更高的内存容量和/或更快的网络连接，以便于处理这些高强度的计算任务。 Inference（推理型）：专为低延迟推理和重负载工作设计的集群。在机器学习的上下文中，推理指的是使用训练好的模型来进行预测或分析新数据，并提供反馈。因此，这个选项会专注于优化延迟和吞吐量，以便于支持实时或近实时的数据处理需求。然后，你需要选择芯片集群的供应方，目前IO.NET与Render Network以及Filecoin的矿工网络达成了合作，因此用户可以选择IO.NET或另外两个网络的芯片来作为自己计算集群的供应方，相当于IO.NET扮演了一个聚合器的角色（但截至笔者撰文时，Filecon服务暂时下线中）。值得一提的是，根据页面显示，目前IO.NET在线可用GPU数量为20万+，而Render Network的可用GPU数量为3700+。再接下来就进入了集群的芯片硬件选择环节，目前IO.NET列出可供选择的硬件类型仅有GPU，不包括CPU或是苹果的iGPU(M1、M2等），而GPU也主要以英伟达的产品为主。在官方列出、且可用的GPU硬件选项中，根据笔者测试的当日数据，IO.NET网络总在线的可用数量的GPU数量为206001张。其中可用量最多的是GeForce RTX 4090（45250张），其次是GeForce RTX 3090 Ti（30779张）。此外，在处理AI计算任务如机器学习、深度学习、科学计算上更为高效的A100-SXM4-80GB芯片（市场价15000$+），在线数有7965张。而英伟达从硬件设计开始就专为AI而生的H100 80GB HBM3显卡（市场价40000$+），其训练性能是A100的3.3倍，推理性能是A100的4.5倍，实际在线数量为86张。在选定集群的硬件类型后，用户还需要选择集群的地区、通信速度、租用的GPU数量和时间等参数。最后，IO.NET根据综合的选择，会为你提供一个账单，以笔者的集群配置为例：通用（General）任务场景 16张A100-SXM4-80GB芯片最高连接速度（Ultra High Speed）地理位置美国租用时间为1周该总账单价格为3311.6$，单张卡的时租单价为1.232$ 而A100-SXM4-80GB在亚马逊云、谷歌云和微软Azure的单卡时租价格分别为5.12$、5.07$和3.67$（数据来源：https://cloud-gpus.com/，实际价格会根据合约细节条款产生变化）。因此仅就价格来说，IO.NET的芯片算力确实比主流厂商便宜不少，且供给的组合与采购也非常有弹性，操作也很容易上手。业务情况供给端情况截至今年4月4日，根据官方数据，IO.NET在供应端的GPU总供给为371027张，CPU供给为42321张。此外，Render Network作为其合作伙伴，还有9997张GPU和776张CPU接入了网络的供给。数据来源：https://cloud.io.net/explorer/home，下同笔者撰文时，IO.NET接入的GPU总量中的214387处于在线状态，在线率达到了57.8%。来自Render Network的GPU的在线率则为45.1%。以上供应端的数据意味着什么？为了进行对比，我们再引入另一个上线时间更久的老牌分布式计算项目Akash Network来进行对比。 Akash Network早在2020年就上线了主网，最初主要专注于CPU和存储的分布式服务。2023年6月，其推出了GPU服务的测试网，并于同年9月上线了GPU分布式算力的主网。数据来源：https://stats.akash.network/provider-graph/graphics-gpu 根据Akash官方数据，其GPU网络推出以来，供应端尽管持续增长，但截至目前为止GPU总接入数量仅为365张。从GPU的供应量来看，IO.NET要比Akash Network高出了好几个数量级，已经是分布式GPU算力赛道最大的供应网络。需求端情况不过从需求端来看，IO.NET依旧处于市场培育的早期阶段，目前实际使用IO.NET来执行计算任务的总量不多。大部分在线的GPU的任务负载量为0%，只有A100 PCIe 80GB K8S、RTX A6000 K8S、RTX A4000 K8S、H100 80GB HBM3四款芯片有在处理任务。且除了A100 PCIe 80GB K8S之外，其他三款芯片的负载量均不到20%。而官方当日披露的网络压力值为0%，意味着大部分芯片供应都处于在线待机状态。而在网络费用规模上，IO.NET已经产生了586029$的服务费用，近一日的费用为3200$。数据来源：https://cloud.io.net/explorer/clusters 以上网络结算费用的规模，无论是总量还是日交易量，均与Akash处在同一个数量级，不过Akash的大部分网络收入来自于CPU的部分，Akash的CPU供应量有2万多张。数据来源：https://stats.akash.network/ 此外，IO.NET还披露了网络处理的AI推理任务的业务数据，截至目前其已经处理和验证的推理任务数量超过23万个，不过这部分业务量大部分都产生于IO.NET所赞助的项目BC8.AI。数据来源：https://cloud.io.net/explorer/inferences 从目前的业务数据来看，IO.NET的供给端扩张顺利，在空投预期和代号“Ignition”的社区活动刺激下，让其迅速地汇聚起了大量的AI芯片算力。而其在需求端的拓展仍处于早期阶段，有机需求目前还不足。至于目前需求端的不足，是由于消费端的拓展还未开始，还是由于目前的服务体验尚不稳定，因此缺少大规模的采用，这点仍需要评估。不过考虑到AI算力的落差短期内较难填补，有大量的AI工程师和项目在寻求替代方案，可能会对去中心化的服务商产生兴趣，加上IO.NET目前尚未开展对需求端的经济和活动刺激，以及产品体验的逐渐提升，后续供需两端的逐渐匹配仍然是值得期待的。 2.3 团队背景和融资情况团队情况 IO.NET的核心团队成立之初的业务是量化交易，在2022年6月之前，他们一直专注于为股票和加密资产开发机构级的量化交易系统。出于系统后端对计算能力的需求，团队开始探索去中心化计算的可能性，并且最终把目光落在了降低GPU算力服务的成本这个具体问题上。创始人&CEO：Ahmad Shadid Ahmad Shadid在IO.NET之前一直从事量化和金融工程相关的工作，同时还是以太坊基金的志愿者。 CMO&首席战略官：Garrison Yang Garrison Yang在今年3月才正式加入IO.NET，他此前是Avalanche的战略和增长VP，毕业于加州大学圣巴巴拉分校。 COO：Tory Green Tory Green 是 io.net 首席运营官，此前是 Hum Capital 首席运营官、Fox Mobile Group 企业发展与战略总监，毕业于斯坦福。从IO.NET的Linkedin信息来看，团队总部位于美国纽约，在旧金山有分公司，目前团队人员规模在50人以上。融资情况 IO.NET截至目前仅披露了一轮融资，即今年3月完成的A轮估值10亿美金融资，共募集了3000万美金，由Hack VC领投，其他参投方包括Multicoin Capital、Delphi Digital、Foresight Ventures、Animoca Brands、Continue Capital、Solana Ventures、Aptos、LongHash Ventures、OKX Ventures、Amber Group、SevenX Ventures和ArkStream Capital等。值得一说的是，或许是因为收到了Aptos基金会的投资，原本在Solana上进行结算记账的BC8.AI项目，已经转换到了同样的高性能L1 Aptos上进行。 2.4 估值推算根据此前创始人兼CEO Ahmad Shadid的说法，IO.NET将在4月底推出代币。 IO.NET有两个可以作为估值参考的标的项目：Render Network和Akash Network，它们都是代表性的分布式计算项目。我们可以用两种方式推演IO.NET的市值区间：1.市销比，即：市值/收入比；2.市值/网络芯片数比。先来看基于市销比的估值推演：从市销比的角度来看，Akash可以作为IO.NET的估值区间的下限，而Render则作为估值的高位定价参考，其FDV区间为16.7亿~59.3亿美金。但考虑到IO.NET项目更新，叙事更热，加上早期流通市值较小，以及目前更大的供应端规模，其FDV超过Render的可能性并不小。再看另一个对比估值的角度，即“市芯比”。在AI算力求大于供的市场背景下，分布式AI算力网络最重要的要素是GPU供应端的规模，因此我们可以以“市芯比”来横向对比，用“项目总市值与网络内芯片的数量之比”，来推演IO.NET可能的估值区间，供读者作为一个市值参考。如果以市芯比来推算IO.NET的市值区间，IO.NET以Render Network的市芯比为上限，以Akash Network为下限，其FDV区间为206亿~1975亿美金。相信再看好IO.NET项目读者，都会认为这是一个极度乐观的市值推算。而且我们需要考虑到，目前IO.NET如此庞大的芯片在线张数，有受到空投预期以及激励活动的刺激，在项目正式上线后其供应端的实际在线数仍然需要观察。因此总体来说，从市销比的角度进行的估值测算可能更有参考性。 IO.NET作为叠加了AI+DePIN+Solana生态三重光环的项目，其上线后的市值表现究竟如何，让我们拭目以待。 3.参考信息 Dephi Digital：The Real Merge Galaxy：Understanding the Intersection of Crypto and AI 来源：金色财经

金色财经2024-04-09

ACY证券汇评：【每日分析】自动驾驶是电动车破局之道？

电动车板块进入寒冬，自动驾驶是破局之道？由于竞争太过激烈，叠加高利率下的消费降级，各大电车厂纷纷打起了价格战，而欧洲传统车厂也相继放缓了向电动车的转型速度（并非网传的放弃电车）。再加上特朗普的潜在威胁，全球电动车行情已经进入低迷期。电动车龙头特斯拉的一季度销量不增反降，加剧了资本的逃离。特斯拉想靠全自动驾驶FSD破局因此想要吸引资本或重获市场信心，就不能赖在电动车这一个赛道上，对于特斯拉同样如此。创新基金的木头姐也为特斯拉说话，说特斯拉不能看做一家电动车公司，而是一家机器人、能源储存与人工智能公司。毕竟，软件与服务业的成长属性可比制造业高多了。一旦市场相信了这个观点，特斯拉将重获增长潜力。不过暂时来看，除了能源储存外，另外两项并没有体现在财报业绩当中。4月23日将发布财报，大概率也不会有所体现。不过就在特斯拉股价持续下跌的档口，上周末，特斯拉CEO马斯克宣布，将于今年8月推出自动驾驶出租车Robotaxi。这不禁让人猜想，特斯拉已经通过AI大模型在自动驾驶领域实现了技术突破。不过也有分析认为，这是马斯克惯用的营销伎俩，通过展示新技术来制造话题，从而止住股价的颓势。自动驾驶行业其实也身处寒冬虽然特斯拉砸了很多钱在自动驾驶上，但自动驾驶行业本身竞争同样激烈。谷歌、英特尔等科技巨头早已是自动驾驶领域的领头羊，但即便如此，通过自动驾驶实现盈利的企业仍然寥寥无几。尤其是近半年来，自动驾驶行业异常惨淡，倒闭的倒闭，裁员的裁员。不少企业放弃了自动驾驶，因为这个领域难以获利。为了将事故率从0.1%降低到0.01%，花费的人力与成本数倍上涨。就像是一个无底洞，投入的资金和实际可以获得的盈利完全不成正比。再加上高利率环境下，融资成本高昂，消费需求降级，自动驾驶行情同样身处寒冬。特斯拉去年对FSD降价，其实也代表了这个行业不好干。 AI带动自动驾驶技术突破？不过特斯拉的全自动驾驶FSD技术最受关注的便是采用了AI多模态大模型，再加上马斯克宣布让美国用户免费试用一个月，让不少人相信特斯拉在技术上实现了突破。让特斯拉在L4级别的无人驾驶赛道上占据主导。自动驾驶技术分级不过这种期待可能有些过于乐观。就在马斯克宣布Robotaxi的同一天，OpenAI投资的自动驾驶公司Ghost突然毫无征兆地倒闭了。作为AI模型的领军企业首次与自动驾驶的合作，最后却无疾而终。这是因为目前的生成类AI模型本身就不是为了自动驾驶设计的，因此训练的效果是未知数。并不是用了AI模型就一定能够降低自动驾驶的事故率的。因此特斯拉新版V12.3的FSD全自动驾驶是否有技术上的突破，还要看数据说话。信任才是木桶的短板再退一步来讲。特斯拉技术真的突破了，事故率进一步降低。对于特斯拉的死忠粉来说，必然是好消息。但对于普通消费者来说，可能无法一下子就说服他们去接受自动驾驶。消费者要的不是特定场合，特定区域的自动驾驶，而是通用全自动驾驶技术。即便是搭上了AI的快车，消费者对自动驾驶的认知与信任仍然无法跟上技术的日新月异。这就好比用Chatgpt让打工人写英文邮件非常便利。但即便如此，在写了一份邮件发给你老板之前，你还是会检查一下是否会有文不达意的情况。这就好比目前L2/L3的自动驾驶系统，起到辅助作用，但仍需要驾驶员保持警惕。但L4的无人驾驶技术就好比让Chatgpt自动生成一份邮件发给老板。不是说技术不达标，而是用户的信任需要时间培养，对技术可实现的范围也需要时间学习（在什么情况下可以自动驾驶，什么情况必须切换手动等等）。对于很多消费者来说，即便技术成熟，但将自己的性命交给一台机器，听起来还是有些发憷。这点只能依靠时间和政府宣传来消除恐惧（企业宣传只有反作用），这就好比电刚刚被发明出来的时候，也有很多人因为担心其危险，所以不愿在家中通电。但经过漫长的政府宣传与市场实践，电力最终进入了家家户户。人工智能的需求同样需要时间去改变，并非一蹴而就的。不仅仅是自动驾驶的使用者存在信任问题，周围的相关者会发出更大的质疑。假如你在开车的时候，旁边突然出现一辆无人驾驶汽车，你会不会担心？假如你在过马路，看到一辆无人车向你驶来，你是否会驻足？这一切的担忧都需要时间去抹平。自动驾驶还有两大难题 – 责任认定和道德困境责任认定说到底，交通事故是一个概率事件，即便事故率远低于真人驾驶（按照特斯拉披露数据，事故率约是真人驾驶的十分之一），然而一旦发生事故，就要追究由谁来承担责任。最近，特斯拉遭到了起诉，原因是一位苹果工程师驾驶带自动驾驶功能的汽车途中发生车祸，并当场死亡。他的家属起诉了特斯拉，认为是技术缺陷导致事故发生。这也就是自动驾驶存在的责任认定问题。如果每一个出事故的用户都在特斯拉赔偿，那么推出自动驾驶必然是一场亏本的买卖。不过，针对责任认定，各国的法律正在逐渐完善，其中也包括由政府兜底的保险业务。因此自动驾驶的发展需要与法律的制定同步进行。道德困境如果突然有一个成年人闯马路，刹不住就要装上了，而你旁边是一辆车，你会怎么选？如果是一个或一群孩子呢？如果旁边是一辆重型卡车呢？到底选择紧急避险还是择轻避重？对于真人驾驶来说，这个就是个人的选择，无关对错。然而一旦上升到自动驾驶系统，便会有对与错的争议。是用一般人的标准去训练自动驾驶模型，还是最小化损失的最优解，又或是统一采用刹车标准，让速不让道？这些责任目前都压在自动驾驶企业身上。同样需要相应法规的建设去规范模型的训练。除了上述两个难题外，如果想要实现L5真正的完全自动驾驶单靠一家公司是不行的，还需要高精度的地图和智联网络的配合。要实现上述的这一切，不仅依赖于法律的完善，还需要基建的覆盖、智能的配套、智慧城市的建设以及消费认知的革命。无一不需要时间去打造，缺一不可。今日关注数据 18:00 美国3月NFIB小型企业信心指数联系我们电话：167 4049 5509（中国） 1300 729 171（澳大利亚）微信：acyauzh 官网：https://www.acyasia-cn.com 邮箱：support.cn@acy.com 本文内容由第三方提供。ACY证券对文中内容的准确性和完整性，不做任何声明或保证；由第三方的建议，预测或其他信息导致了投资损失，ACY证券不承担任何责任。本文内容不构成任何投资建议，与个人投资目标，财务状况或需求无关。如有任何疑问，请您咨询独立专业的财务或税务的意见。 2024-04-09

ACY证券2024-04-09

江铃汽车下跌5.07%，报28.25元/股

商用车领域率先搭载北斗导航并推出L4级自动驾驶产品，拥有400多家一级经销商，经销商总数超过1000家，美国福特汽车公司持有公司32%股份。截至2月29日，江铃汽车股东户数2.83万，人均流通股3.05万股。 2023年1月-12月，江铃汽车实现营业收入331.67亿元，同比增长10.19%；归属净利润14.76亿元，同比增长61.26%。

金融界2024-04-09

无人驾驶出租车的消息推动特斯拉大涨分析师称要克制热情

至于无人驾驶出租车，马斯克十多年前关于自动驾驶汽车的预言至今也未能应验。 “投资者需要克制一下对这只股票及其各种产品公告的热情，因为炒作/猜测与现实之间往往存在巨大鸿沟，” 分析公司Vital Knowledge的创始人Adam Crisafulli通过电子邮件表示。“这似乎是特斯拉试图将人们的注意力从非常惨淡的电动汽车市场转移开的一个例子。”

金融界2024-04-09

Robotaxi能否解马斯克燃眉之急？木头姐：毛利率超过80%

”近期的全球体育领袖大会上采访的发言：自动驾驶出租车业务的毛利率在80%至85%之间，而目前电动汽车业务毛利率在15%至17%之间。也就是说，Robotaxi在未来为特斯拉创造的盈利或许将远超于电动车业务，而这也可能将为特斯拉的股价提供有效的支撑。木头姐之所以如此看重Robotaxi业务，或许与我国新能源车不断扩大的市占率有关。自比亚迪秦打出“电比油低”的口号，并将官方指导价设为7.98万元以来，就意味着新能源车已经进入万元时代，特斯拉的凭借“规模优势”推出的低价战略已不再奏效。而智能车，才是未来汽车领域的“兵家必争之地”，况且，特斯拉的FSD确实已经走在了世界前列，这也或为其开辟“第二增长曲线”。简而言之，特斯拉的未来，我们或许不用过于担忧，如果大家实在是放心不下，或许可以试着借道纳斯达克100ETF（159659）进行投资。因为通过它来布局纳指，便相当于一键分散配置了纳指市值排名前100家的核心企业，一定程度上摊薄了风险，将单一企业可能造成的影响降到了最低。另外，该指数的申购额度充足（一亿份），大家还无需担忧溢价问题，称得上是配置纳指的好工具了。图片来源：Wind 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2024-04-09

冒险的赌注？特斯拉押注RoboTaxi，华尔街为此“争吵不休”

势的“救命稻草”。长期以来，推出完全自动驾驶汽车的承诺一直是特斯拉估值高企的关键。此前有媒体爆料，特斯拉取消了生产期待已久的3万美元以下电动汽车的计划，特斯拉将转而专注于自动驾驶汽车机器人出租车。对此，马斯克在 X 上否认放弃推出低成本汽车的计划，并表示爆料媒体“（再次）撒谎”。不过随后，马斯克便宣布将推出特斯拉Robotaxi 将于8月8日亮相，但却没有提供其他更多的细节。多年来，特斯拉一直在致力于开发机器人出租车，此前还曾承诺要运营自己的车队。早年间，马斯克在他撰写的《总体规划，第二部分》中表示，一旦“真正的自动驾驶获得监管机构的批准，这将意味着你将能够从几乎任何地方召唤你的特斯拉。一旦它接上你，你就可以在前往目的地的途中睡觉、阅读或做任何其他事情。” 马斯克称，该计划的目标之一是让车主在不使用车辆时能够从车辆中赚钱。他还表示，特斯拉将在供不应求的市场上运营自己的机器人出租车车队，以确保“无论身在何处，都可以随时搭乘特斯拉的车。” 不过需要注意的是，这番承诺已经距今过去了8年时间。最终特斯拉是否会推出机器人出租车，仍然是一个悬而未决的问题。虽然，马斯克现在宣布了首款机器人出租车即将亮相，但发布日期并不意味着那时就会开始交付。按照此前的“案列”，特斯拉的另一款产品 Cybertruck 的首批交付都是在推出几年后才到达的。另据市场分析，机器人出租车的制造风险可能更大，也更复杂。卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)研究自动驾驶汽车安全的教授Philip Koopman表示： “其他人都发现，他们认为需要两三年的项目，结果却是一个需要10年或20年的项目。特斯拉也发现了这一点。” 自动驾驶汽车的发展并不顺利。最近，自动驾驶软件公司 Ghost Autonomy 关闭了全球业务，理由是盈利之路不确定。此前，通用汽车Cruise 自动驾驶部门因其中一辆车辆撞上并拖拽行人而受到监管审查，随后该公司召回了无人驾驶机器人出租车，这也导致这家美国汽车制造商裁员并削减10 亿美元支出。特斯拉的一些投资者和分析师表示，评估特斯拉的机器人出租车业务比评估低成本汽车要困难得多。 Waymo 前首席执行官John Krafcik表示： “特斯拉八年前承诺他们所有的汽车都将实现完全自动驾驶，尽管在此期间他们多次改变了做法，但许多人认为他们距离实现完全自动驾驶还需要数年时间。” 南卡罗来纳大学教授Bryant Walker Smith也表示，特斯拉汽车目前无法支持真正的机器人出租车。他指出，特斯拉的驾驶员辅助系统面临着额外的审查，此前“特斯拉及其首席执行官多年来一直未兑现承诺，并且就自动驾驶的能力和近期时间表发表了高度可疑的声明”。眼下，华尔街对于RoboTaxi的看法分歧明显。德意志银行的伊曼纽尔·罗斯纳表示，机器人出租车的消息正在“改变”特斯拉的论点。 “如果 Model 2 的转变再次得到证实，那么特斯拉牛市的情况可能是，鉴于其自动驾驶技术的扎实改进，特斯拉决定通过专注于机器人出租车来发挥其独特的人工智能和软件优势，很少有 OEM（原始设备制造商）可以模仿，这将带来更有利的经济效益。” ARK Invest 创始人木头姐最近重申了该公司对特斯拉 2000 美元的目标价，预计 Robotaxi 业务收入将达到 10 万亿美元。罗斯资本 (Roth Capital) 的克雷格·欧文 (Craig Irwin)则对机器人出租车持更加怀疑的态度。他认为，特斯拉的自动驾驶之路还很遥远。今天该股的走势本质上是技术性的，而不是植根于基本面。他怀疑特斯拉的车辆将需要更多增强型传感器、摄像头和其他设备才能真正实现完全自动驾驶，而所谓的“网络出租车”的魅力正在掩盖该公司更大的基本问题，如缺乏需求和激烈的竞争。

格隆汇2024-04-09

富国银行预计美股涨势将贯穿全年，特斯拉布局无人驾驶出租车，股价涨近5% ，标普500ETF(513500)成交活跃

但没有提供其他细节。长期以来，推出完全自动驾驶汽车的承诺一直是特斯拉估值高企的关键。另外，马斯克否认放弃推出低成本汽车的计划。今日(2024/4/9)，国内相关ETF方面，纳指100ETF(513390)盘中跌0.47%，成交额超1200万元，年初至今涨幅近9%，最新规模超13亿元。标普500ETF(513500)盘中跌0.50%，成交额超8500万元，今年来涨幅超12%，最新规模124亿元。富国银行证券的Christopher Harvey刚刚给出了华尔街最高的2024年标普500指数目标位，他预计美股涨势将贯穿全年。富国银行证券的股票策略主管Harvey将标普500指数年底目标位从4,625点上调至5,535点，在媒体追踪的策略师中最高。 Harvey在周一的一份客户报告中表示，人工智能技术的长期增长潜力，盈利前景改善，还有投资者目光更长远、估值门槛更高，都将成为市场上涨的催化剂。牛市氛围，人工智能的长期增长前景，以及指数集中度，已经将投资者的注意力从传统的估值指标转移到了长期增长和贴现指标上。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2024-04-09

特斯拉强势归来，美股怎么投？静候3月通胀数据

近期表示今年将累计投入100亿美金开发自动驾驶技术。并且，其创始人马斯克表示特斯拉将于今年8月8日推出无人自动驾驶出租车，受此消息提振，特斯拉一扫近日股价颓势。展望后市，美国经济大概率会走向软着陆，整体经济保持韧性、就业市场维持较低失业率、通胀继续缓慢下行。美联储目前的货币政策仍偏限制性，在进一步确认通胀下行后，或适时通过降息将货币政策转为中性偏宽松。在此背景下，对美股的展望保持乐观，美股有望继续获得估值和盈利的双重支持。看好美股的投资者可关注天弘标普500（C类：007722）、天弘纳斯达克100指数（C类：018044）。前者汇聚了美股各自细分领域的龙头公司，后者聚焦美股科技，均有望助您把握美股长期投资收益，市场有风险，投资需谨慎，以上个股仅作客观展示，不做个股推荐。

金融界2024-04-09

马斯克重大宣布，特斯拉应声涨近5%，机构：上调美股目标点位！纳斯达克100ETF(159659)5日“吸金”1567万元

9%，该公司CEO埃隆·马斯克宣布，其自动驾驶出租车Robotaxi将于8月8日推出；谷歌A涨1.54%，亚马逊微涨0.06%；英特尔跌近2%，脸书母公司Meta、奈飞跌超1%，微软、苹果、英伟达小幅下跌。相关热门ETF方面，纳斯达克100ETF（159659）近5个交易日获资金净流入合计1567万元。值得一提的是，纳斯达克100ETF（159659）申购额度充足，每日申购上限达1亿份，或能更好满足配置需求。资料来源：基金公告消息面上，埃隆·马斯克近日透露，特斯拉将在今年8月发布自动驾驶出租车。马斯克长期以来一直努力宣传其电动汽车自动驾驶系统，称配置了其全自动驾驶系统（FSD）的车辆将“达到超越人类的程度”。马斯克还表示，配备FSD功能的特斯拉车辆的车主将能够让自己的汽车变成自动驾驶出租车，而不是闲置在停车场。特斯拉人工智能经理Paril Jain此前透露：“截至2024年3月，我们基于端到端NN神经网络的驾驶策略已在美国部署到约200万辆汽车上。富国银行证券的股票策略主管Harvey将标普500指数年底目标位从4625点上调至5535点。Harvey在周一的一份客户报告中表示，人工智能技术的长期增长潜力、盈利前景改善，还有投资者目光更长远、估值门槛更高等，都将成为市场上涨的催化剂。关于人工智能，摩根大通首席执行官杰米·戴蒙将AI的潜在影响与蒸汽机相提并论，并表示这项技术“几乎可以帮助所有工作”。“我们完全相信，这将带来非同寻常的后果，其变革性可能不亚于过去几百年来的一些重大技术发明。想想印刷机、蒸汽机、电力、计算机和互联网等。” 后续美股投资者将重点关注将于周三公布的美国3月消费者价格指数（CPI）以及周四公布的生产者价格指数（PPI），以进一步了解美联储抗击通胀的进展，并判断美联储的降息路径。市场普遍预测，美国3月份CPI同比涨幅将有所反弹，环比增速则有可能小幅放缓。有分析人士指出，今年以来，原油等大宗商品以及其他原材料价格大幅上涨，短期内想要看到通胀降至美联储目标区间的可能性不大，美联储是否能够在6月宣布年内首次降息仍具有很大的不确定性。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2024-04-09

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