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Meta营收高增净利暴跌83%,美股科技巨头多空交织,英伟达市值首破5万亿美元
go
lg
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股收益3.72美元,同比增长13%。
谷歌
母公司Alphabet第三季度营收净利双增长
谷歌
母公司Alphabet(GOOGL.US)收高2.52%,成交213.36亿美元。第三季度总营收1023.46亿美元,同比增长16%;净利润349.79亿美元,同比增长33%;每股收益2.87美元。韦德布什将Alphabet目标股价上调至320美元。 其他科技巨头股价表现概览 公司 收盘涨跌 成交额 主要新闻 美国超微AMD -3.59% 116.18亿美元 昨日创历史新高 博通AVGO -2.46% 91.28亿美元 暂无特别公告 甲骨文ORCL -6.69% 72.93亿美元 信用违约掉期因AI投入担忧上涨 礼来LLY +3.81% 50.66亿美元 营收同比增长54%,净利润大幅提升 费哲 -7.66% 42.25亿美元 预计2026年有机收入低增长,每股收益小幅下降 波音BA -6.32% 39.47亿美元 777X项目推迟并计提49亿美元减值 编辑总结 近期美股科技板块呈现分化走势。Meta尽管营收增长强劲,但因一次性税费支出导致净利大幅下滑,凸显政策和税务风险对科技巨头盈利的冲击。英伟达受益于AI需求和前沿技术布局,市值稳健上升。特斯拉的产品质量问题仍在拖累市场信心。整体来看,盈利能力、政策因素及技术创新是影响科技股短期波动的核心因素。 常见问题解答 问:Meta净利润暴跌83%的主要原因是什么?答:主要原因是特朗普推出的“大而美法案”导致Meta一次性计提159.3亿美元非现金所得税支出,使有效税率飙升至87%,同时成本增速高于营收增速,导致净利润大幅下滑。此次暴跌是一次性税务冲击和运营成本上升共同作用的结果。 问:英伟达为何市值能首次突破5万亿美元?答:主要受益于AI芯片需求爆发,以及在超算、6G、机器人等领域的新合作。市场对其长期增长潜力和技术领先地位高度认可,因此市值创历史新高。 问:特斯拉Cybertruck召回次数频繁意味着什么?答:说明产品在设计和质量控制上仍存在隐患,尽管目前未报告事故,但频繁召回可能影响消费者信心和品牌声誉,对市场预期和股价形成压力。 问:微软和亚马逊的财报表现如何?答:微软第一财季营收和净利润同比稳健增长,亚马逊第三季度营收和利润均高于预期,显示大型科技公司仍具备较强盈利能力和增长韧性,投资者信心相对稳健。 问:波音777X项目延迟对公司财务有何影响?答:777X项目累计减值近160亿美元,并推迟七年,短期对净利润形成负面压力。但公司第三季度总营收和现金流仍高于预期,说明主营业务交付能力仍较强。项目延期提醒投资者关注大型航空项目的周期性风险。 来源:今日美股网
lg
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今日美股网
10-31 08:10
A股头条:杠杆牛市火上浇油?招商证券千亿加码两融业务;暴增逾52倍,多股业绩大增!光模块牛股Q3净利润环比增长30%
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,微软、英伟达跌超2%,奈飞跌超1%;
谷歌
涨超2%,苹果小幅上涨。临床阶段生物技术公司Metsera Inc.(MTSR)大涨超22%创上市以来新高。美股数字货币概念股下跌,嘉楠科技跌超9%,Coinbase Global、MARA Holdings跌超5%;中概股多数下跌。哔哩哔哩跌超5%,网易跌超4%,阿里巴巴跌超3%,京东跌近3%;新东方涨近4%。 外汇:美元指数涨0.33%报99.549点,欧元兑美元跌0.25%,英镑兑美元跌0.30%,美元兑瑞郎涨0.21%,瑞典克朗兑美元跌0.22%,挪威克朗兑美元跌0.32%,丹麦克朗兑美元跌0.26%;离岸人民币兑美元报7.1107元,较周三跌133点;比特币跌3.04%逼近10.7万美元;以太币跌4.25%报3739美元。 期货:现货黄金涨2.37%报4023.00美元,黄金期货涨0.73%报4030美元;现货白银涨2.95%报48.9680美元,白银期货涨1.71%报48.745美元;原油期货收涨0.09美元,涨幅0.15%报60.57美元;布伦特原油涨0.08美元,涨幅0.12%报65.00美元;天然气期货报3.9560美元,汽油期货报2.0034美元,取暖油期货报2.4600美元。 市场策略 沪指盘中最高涨至4025点,刚好是C浪上涨的等长目标,在此位置遇阻回落,上方还能有多大空间很难讲。创业板综指未创新高收中阴,前高压力显现,目前也不能确定“第二个头”已经形成,但要注意会否形成双头或扩散形态。 题材掘金 全球首例 单倍体干细胞育种牛羊效率跃升95% 据报道,内蒙古大学联合同济大学科研团队开展跨学科合作,近日成功培育出世界首例由单倍体干细胞制备的牛羊,并构建起一套全新的反刍动物单倍体育种策略。该技术将传统育种周期缩短95%,有望全面推动动物育种产业的跨越式升级。 标的:中源协和(sh600645)、安科生物(sz300009) 商业化在即 特斯拉无人驾驶出租车亚太首秀 据报道,特斯拉全球副总裁陶琳近日称,特斯拉Cybercab无人驾驶出租车将亮相11月5日开幕的第八届中国国际进口博览会,这也是Cybercab亚太首秀。特斯拉Cybercab发布于2024年10月,是该品牌首款完全为自动驾驶设计的车型。根据此前计划,该车将于2026年投产。特斯拉CEO马斯克表示,Cybercab的车辆成本预计低于30000美元(21.3万元人民币)。 标的:联创电子(sz002036)、中海达(sz300177) 公告精选 【重大事项】 万科A:深铁集团拟向公司提供不超过22亿元借款 中国人寿:拟20亿元投资国寿投资-远致基金股权投资计划,基金投资于半导体等领域 香农芯创:选举黄泽伟为公司董事长 中煤能源:出资10亿元参与央企战新基金 国盾量子:目前量子保密通信网络建设的推进力度和进度存在不确定性 天际股份:正在推动硫化锂材料制备专利的产业化 中天精装:全资子公司拟受让鑫丰科技5.4211%股权 鹏鼎控股:拟以3.57亿元收购并增资无锡华阳科技 有研硅:刻蚀设备用零部件产品已进入存储类客户供应链 其中长江存储处于认证阶段 华银电力:拟投资18.76亿元开发新能源发电项目 牧原股份:公司向杭州市西湖教育基金会捐赠1亿元 莱美药业:公司产品拟中选第十一批全国药品集中采购 中国电建:拟约121.67亿元投资建设云南省泸西抽水蓄能电站项目 天合光能:签订超1GWh储能产品销售合同 大金重工:签署欧洲首个超大型半潜驳船建造合同 【业绩】 柘中股份:第三季度净利润2.06亿元,同比增长5282.88% 游族网络:第三季度净利润2619.99万元,同比增长4466.74% 平潭发展:第三季度净利润1614.49万元,同比增长1970.63% 福田汽车:第三季度净利润3.36亿元,同比增长1764.21% 利通电子:第三季度净利润1.65亿元,同比增长1432.90% 上汽集团:第三季度净利润20.83亿元,同比增长644.88% 德明利:第三季度净利润9086.91万元,同比增长166.80% 中际旭创:第三季度净利润31.37亿元,同比增长124.98% 申万宏源:第三季度净利润37.32亿元,同比增长116.75% 中国人寿:第三季度净利润1268.73亿元,同比增长91.5% 上纬新材:第三季度净利润3064.73万元,同比增长49.66% 国泰海通:第三季度净利润63.37亿元,同比增长40.60% 立讯精密:第三季度净利润48.74亿元,同比增长32.49% 京东方A:第三季度净利润13.55亿元,同比增长32.07% 北方华创:第三季度净利润19.22亿元,同比增长14.60% 建设银行:第三季度净利润952.84亿元,同比增长4.19% 农业银行:第三季度净利润813.49亿元,同比增长3.66% 工商银行:第三季度净利润1018.05亿元,同比增长3.29% 交通银行:第三季度净利润239.78亿元,同比增长2.46% 邮储银行:第三季度净利润273.34亿元,同比增长1.23% 成都华微:第三季度净利润2688.46万元 同比增长83.21% 佰维存储:第三季度净利润同比增长564% 【回购】 顺丰控股:调整2025年第1期A股回购股份方案为“不低于15亿元且不超过30亿元” 澜起科技:将2025年第二次回购股份方案回购价格上限调整为不超过200元/股 长盈精密:调整回购股份价格上限至50元/股 交易提示 【限售解禁】
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金融界
10-31 07:45
CZ投了一个华人大三学生,1100万美元种子轮,做教育Agent
go
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秀。James 来自 Gemini,在
谷歌
就是做 AI 工程和算法的核心工程师。我本人有三次教育创业经历,从大一开始就创业做教育软件,在大二期间参与创建 MathGPTPro 其中项目入选奇绩创坛等。有成功打造教育产品的经历。 第三点,我们做的 AI 教育领域,核心是动画引擎,而我们是 VideoTutor 的核心开发者,是最了解核心技术的团队,能把动画引擎做到十分精准的渲染。 团队本身有非常好的 marketing 基因,知道怎么做传播。 VideoTutor 非常符合美国主流 VC 的一个投资共识,叫「小天才团队」,指的就是这个领域比较适合年轻人去做,再加上有非常好的工程化动手能力,以及 founder 本身有非常好的 insight 和经验,执行力非常快。我觉得这是所有投资人都能看好的一个共识性的原因。 VideoTutor 在 YZi Labs EASY Residency Demo Day 登上纽交所 Founder Park:你们的产品想解决教育里行业的哪个核心问题? Kai:市面上目前的学习产品,可以归为两类:主动学习产品和被动学习产品。被动学习产品,像字节的 Gauth、Chegg、AnswersAi 等,覆盖了我们称之为「作业解答」(Homework Help)的场景,学习链路非常短,主要是学生付费来做作业解答。 而 VideoTutor 覆盖的是主动学习场景,我们不需要考虑学生的学习动机,因为他们必须要去学习、要去考试,比如美国高考 SAT、AP。在这个场景里,有大量可视化的痛点需求,美国高考 80% 的内容都涉及函数、微积分等需要复杂图像渲染的知识。VideoTutor 的动画引擎就能非常好地解决这个场景。 而且,这个领域的客单价非常高。美国平均每年有 260 万名学生要参加 SAT 考试,付费需求很大。线下的 SAT 课程收费很贵,不是按套餐,而是按小时收费,平均每小时 150 美金起步,大部分收费在 230 美金。很多学生和家长都会付费学习。但是 VideoTutor 能够很好地平移甚至取代老师的培训,因为现阶段 AI 生成的视频和老师培训的内容几乎没区别了。这样一来,学生能以最低的成本拥有一个自己的 AI 个性化备考老师。 Founder Park:你们当时决定做这个产品的契机是什么? Kai:其实在我们之前,斯坦福已经有个团队做了,叫 Gatekeep Ai。他们当时也想做可视化学习。我当时已经意识到这个方向的影响力了。前几次创业时,大家做的教育产品基本上都是接上 GPT 的 API,类似于一种 ChatGPT Wrapper 的产品。但我们发现,仅仅基于文字问答,这类产品是有天花板的。可以看到,像 Chegg、Gauth 的业务都在下降,很大一部分场景都被 ChatGPT 取代了,因为学生付费 20 美金用 ChatGPT 就能解决很多作业问题。 基于 API 套壳、做优化层面的产品已经到了天花板。 但多模态视觉生成有非常大的前景,因为在美国高考这个领域有非常多可视化学习的场景。可惜 Gatekeep 开了个好头,但没有继续下去,因为它推出得有点早,当时的基础模型编程能力还没成熟,GPT-4 也还没发布。再加上数学动画引擎涉及到渲染和算法,他们没有攻克。但我们团队掌握了动画引擎的所有核心开发,解决了这个问题,让视频渲染非常准确。 PMF:用户付费意愿很强 Founder Park:你们当时产品上线后,跟几个学校也达成了合作。在你们看来,是什么时候或者哪个功能让你们觉得「我这个产品做对了,痛点找对了」,感觉自己找到了 PMF? Kai:可以从三个维度来说。 首先,从营收指标维度,到现在为止 VideoTutor 已经收到了 1000 家企业的 API 请求,包含了美国所有知名的大型教育机构,甚至国内的机构。此外,还有很多学校想要购买服务。C 端用户的意向更直接,有个学生家长,也是个投资人,他体验完产品后,把产品给了所有亲朋好友试用,所有人都愿意付费。然后他不知道从哪拿到了我的电话,给我发短信想要投我们。C 端用户有非常强烈的付费意愿。 第二点,从用户需求层面。为什么美国线下一对一的 Tutor 教育那么刚性?因为家长觉得一对一教学效果好,愿意付这个钱。现在多模态 AI 技术已经能拟人化地做到一对一的教学效果,所问即所答。而且,美国线上一对一教学老师录的视频课,其实跟 AI 生成的视频没区别了。这就是我说的「需求平移」,学生花大价钱买的录播课程,跟我 AI 生成的没区别,那为什么不用 AI 呢?成本更低,教学效果更好。 我们收到了很多学生非常正向的反馈,很多老师也愿意传播这个产品,前期的完播率和使用时长都特别好。我们现在筛选出的 200 个种子用户,都是早期积累的。 第三点,就是一种产品的 taste 和 sense。当你不断地做,从整个教育行业的进步、到学生和家长付费的核心需求点、再到产品自身的进化,倒推回来想,整个逻辑是闭环的。所以从这三个维度来看,你就觉得 PMF 已经足够了。最核心的就是,付费意愿非常非常强。 跟 FIZZ 达成了合作 Founder Park:很多用户主动想付费,也有人主动联系你们想投资。 Kai:对。SAT、AP 这个领域,付费意愿本来就很强。这个领域的客单价都高达 100 到 200 美金起步,线下上课更贵,可能要 800 美金。美国有 260 万名学生要考 SAT,其中 37% 的学生都会主动付费,这是一个付费意愿和需求都非常强的市场。我们的产品能实现非常好的需求平移。 Founder Park: SAT 这个赛道,对考生来说,一个真人老师和一个 AI,他会信任 AI 吗? Kai:现在 AI 回答像美国高考 SAT、AP 这种水平的问题,基本上不太会出现事实性的错误。在这种情况下,它为什么比线下 tutor 更好?一个是便宜,二个是学生有任何问题都能不断提问,不用担心问了笨问题老师会有看法或者不耐烦,可以 24 小时随时随地学习。 而且这个市场是可以平移的,做完美国市场,我们还可以平移到加拿大、英国的 A-Level 考试等等,付费需求非常大。 Founder Park:付费这块你们现在怎么考虑? Kai:我们是包月订阅,还有一种是按学习结果付费。我觉得现在 AI 已经可以做到按结果付费了。我们可能会推出一个套餐,比如你付 799 美金,我们保证你的孩子 SAT 数学能考满分。 Founder Park:但是按考试结果付费,不是还要看学生个人的能动性吗? Kai:这个在国内高考可能做不了,因为高考考核点非常多,有上千个。但美国高考 SAT 只有 62 个考点,其中 50 个是常规考点,大部分学生都没问题,剩下的 12 个考点也基本能掌握。除非这个学生的逻辑水平确实有问题,否则基本不存在学不会的情况。而且 AI 的提效效果非常明显。 其实很多美国在线 tutor 也有这个服务,你付给老师 1800 美金,老师辅导孩子,成功率基本是 100%,因为 SAT 考点是固定的。只要学生智商水平正常,基本都没问题。但高考不行,高考没办法短期内提上来。而且国内高考需要拉开分数差距,会有难题,但美国高考不存在绝对的难题,因为它更多是考察你是否掌握了知识点。 按结果付费也是之前教辅老师已经在用的模式,具备这个前置条件。 Founder Park:那你们的定价里,模型成本会是一个困扰吗?占比高吗? Kai:我们这个领域的客单价定价非常高,都是 69 美金一个月起步,模型成本现在很便宜,不成问题。教育这个行业不像 coding 领域,大家都在卷价格,因为 coding 需要支持很长的上下文。 面向高中生的产品,网页端最重要 Founder Park:记得你上次说,你们第一版的原型差不多只花了两个多月的时间。当时整个开发周期,比如分工、决定做哪些功能、不做哪些功能,是怎么考虑的? Kai:我们团队所有人的共识就是,迭代要快,因为快才能快速得到早期用户的反馈。 第一个版本在推特上发了之后引起了很大轰动,带来了大量用户。但这些用户里,很多是程序员、投资人或者科技爱好者,我们可以统称为「技术尝鲜者」。在那个阶段,从他们那里得到的反馈比较分散,价值不大。还是要从这么多广泛的用户里,筛选出真正核心的种子用户,也就是高质量的高中生,然后通过咨询的方式获取有用的反馈。 我们得到的核心反馈就是,视频渲染的精确性必须达到 100%,这是需要优化的重中之重。UI 是否好看,或者是否支持不同的 TTS 声色选择这些功能,都被我们砍掉了。回归到产品的核心:我们做的是理科场景的知识学习,那么图形渲染的精确性就是核心。 Founder Park:生成时长当时是怎么取舍的? Kai:那时候最高的峰值时长大概是 6 分钟。当时的主要考量是,普通题目的讲解和知识点讲解不应该超过 6 分钟。但后续的反馈中,我们发现有些学习能力不是那么好的学生,希望内容讲得慢一点、深入一点。我们意识到时长不应该做限制,更多还是取决于用户的学习能力。 Founder Park:现在最长能到多长时间? Kai:最长应该在一个小时以内,可以一直打破砂锅问到底。边交流边实时生成,不过这个功能是最近上的,最开始的版本是没有的。 Founder Park:有没有当时想做,后来发现没那么重要就先不做的功能? Kai:比如说 App。当时觉得是不是要快速开发 App,但后来发现美国大部分学生基本上都是用 Laptop 或者 iPad 学习,美国大部分 K12 学校都会给学生发一台 Chromebook 电脑,电脑高度普及,他们的作业也都是在电脑上完成。高中生基本上人手一台电脑,手机在学习场景的占比不到 5%,比例很低。 Founder Park:所以如果是一款主打教育或者学生群体的产品,网页端是首先要做的,App 反倒没那么重要。 Kai:对,当时其实已经知道这个数据了,毕竟在美国上学多年。后来我们从早期的几万名用户里挖了 100 个学生做调研,这 100 个学生里面 90 多个都有电脑,所以我们更加确信了这一点。 Founder Park:你们上线第一个版本时,也是瞄准 K12 群体来做的吗? Kai:是的,之后也是瞄准这个群体。我们跟 Gauth 不算竞品,我们更多的是做考试培训场景。美国大量高中生本身就会选择线下培训或者在线学习平台,而 VideoTutor 很好地把这个需求平移了过来。 Founder Park:K12 会是你们起码一年内的核心用户群体吗? Kai:应该是两年以内的核心指标。 用大模型,但不只依靠大模型 Founder Park:简单介绍一下你们现在的技术实现方案吧?VideoTutor 在生成课程、图表这块确实做得比其他视频生成模型好很多,甚至在很多模型连文字都无法准确生成的时候,你们的技术让人很惊喜。 James:我们生成的视频既有文字也有图案。大概的生产流程就是:让大语言模型去生成文字和对应的动画指令,然后动画指令再经过我们的动画引擎渲染,最终呈现在视频上。 文字部分相对简单,我们让大语言模型生成文本,然后直接渲染上去。但动画部分,是我们自己的一个数学动画渲染引擎生成的。它的优点在于渲染坐标轴、几何图形等内容的精确度非常高,而这正是我们的核心技术所在。 现在的大语言模型输出的只是文本,我们做的这套 agent 就相当于给了大语言模型一张纸和一支笔,让它能把它想象中合适的教学动画给画出来。画出来的那一部分,就全是我们的技术了。 Founder Park:整个视频最后的合成,包括音视频,是怎么处理的? James:一开始用户会传入一个 prompt,比如「什么是勾股定理?」。第一步,我们让大语言模型去推理所有场景,一般会规定 3 到 5 个场景,这取决于问题的难度。然后,模型会为每个场景生成大致的脚本。接着,再根据每个场景的脚本做第二次推理,生成场景中的文字、对应的图案和人声的文本。人声文本再用 TTS 合成。 最后,我们把所有场景拼接起来,组成一个完整的视频。 Founder Park:我理解第一版是这样的方案。现在加入了随时可交互的过程之后,生成过程是不是也有变化了? James:确实有变化。我们现在为了让用户能最快看到内容,会先生成第一个场景,让用户先看,后面的场景则在后台继续渲染。当用户提出问题时,我们会将他的人声转换为文本,然后把这个文本连同之前所有场景的内容一起交给大语言模型去推理,让它规划接下来的教学场景。后续场景的渲染流程就和之前一样了。 Founder Park:如果用户在听到一分钟时有个问题,他会直接提问。你们收到提问后,就把用户的提问和之前讲过的内容一起返回给模型处理。在这个过程中,用户提问完之后,动画是继续播还是会停下来? James:我们现在的延迟已经从一开始的二三十秒,压到了 5 秒以内。在交互上,我们会做一些过渡,让用户不会过多地关注这 5 秒,整个过程的衔接会比较丝滑。在 4-5 秒内,他就能看到根据他问题全新呈现的内容。 目前阶段的设计是,AI 老师会说:「嗯,我考虑一下」,然后把黑板一擦,就像真实模拟老师一样。你觉得讲得有问题,那我就擦掉重新给你写一遍,这样的流程会感觉比较自然。 而且我们不只是被动地等待用户提问,中途我们也会做 Quiz。我们会根据 Quiz 的反馈和用户的问题进行推理。而且我们不是完全自由麦,而是需要用户主动打开麦克风,有一个开启和关闭的动作。 Founder Park:所以基于这样的机制,最长大概能生成一个小时的讲解。 James:准确来说是没有限制的,如果他一直有问题,就可以一直问下去。 Kai:对,没有预设限制。其实 VideoTutor 做这个方向,也是随着多模态 AI 的进步,我们并不是在创造需求,而是在更好地满足已有的需求。你看线下的真人教育,为什么美国家长愿意付很贵的钱?因为美国教培行业更多是一对一教学,每小时 100 美金起步。就是因为线下的老师能做到引导式提问,我能观察到你哪里不会,然后接着问你。VideoTutor 也是尽量去实现这种真老师的教学效果,让每个孩子都能做到实时互动、实时教学。 Founder Park:学生上课时,会要求开启摄像头吗? Kai:不太会。学生是否开摄像头主要取决于美国的隐私法案。产品里面不太会设计强制开启的功能,是否开启取决于学生的意愿。主要的交互还是通过提问和语音反馈。 Founder Park:技术上,你们是采用小模型和云端大模型配合的策略,还是怎么样? Kai:是一种配合。我们内部有一个数据集,现在已经有超过 10 万多条的视频数据。这些数据中比较好的都会被人工进行二次标注,然后用来训练微调模型。比如我们现有超过 8000 条的 SAT 样本训练数据。这些微调过的小模型会配合云端的通用商用模型像 Claude、Gemini 来做。 Founder Park:用 Claude、Gemini 还是 GPT,会对产品的核心性能有影响吗? Kai:我们主要涉及 K12 领域,基础模型的水平已经足够了。但为了确保 100% 正确,我们会调用两个模型同时校对,如果两个模型答案一致,那基本就不会出错。在代码生成方面,更多还是以 Claude 为主,它的代码能力比较好。 Founder Park:现在产品的技术瓶颈在哪?是模型能力还是代码生成? Kai:模型能力是其中一环。还有就是渲染,现在已经攻克到 5 秒以内,随着 GPU 的更多部署还能更快。另外一个就是长期记忆能力。我们需要对学生进行长期的学习行为数据积累,知道这个学生有哪些知识点不懂,比如一个月前学的知识点忘了,可以重新提醒他。 James:我们在渲染时间上其实下了很多功夫,一直在做技术突破,从一开始的 2 分钟到 1 分钟,再到现在的 10 秒以内。我们最终的目标是希望能做到基本没有延迟的渲染,用户一问,推理一结束马上就出结果。这是我们团队目前在攻克的一个难题,但已经找到了新方向。 不看完播率,只看最终考试分数 Founder Park:现阶段怎么衡量产品的核心指标?怎么判断一个视频对用户是有用的? Kai:最核心的一个指标就是考试。在新版本里,你看完视频,结尾会有一个 quiz,做对了就证明你理解了,没做对就证明没讲明白。 学习效果没办法只看完播率,有些学生可能看一半就懂了。在他看一半的时候给他做个测试,通过了,剩下的就不需要看了。我们产品的核心指标,就是看多少学生在这里提高了分数。 Founder Park:但他最终的考试是在别的场景完成的,你们怎么得到他是否通过的这个结果? Kai:这就要说到美国的产品文化,就是用户使用产品后,得到好的结果,会有一种自发性的分享。很多学生用完 VideoTutor 考完 SAT 后,会主动过来分享他们的使用体验和成绩。我们还会让他们成为校园大使,进行二次传播。 我们有 20 个高中生组成的校园大使。其实你看 Mercor 早期非常成功,用的就是典型的「用户成功故事」模式。Mercor 早期帮很多印度程序员找到了美国的工作,然后他们就会联系这些用户,给他们拍一个 user story,讲怎么用 Mercor 找到工作的。这形成了很好的口碑传播。VideoTutor 也是一个道理,我们要的就是更多学生使用产品后达到非常好的效果,然后把这些学生的经历做成 user story 分享出去。 Founder Park:学生主要分享的渠道是在哪? Kai:学生主要在 TikTok,家长在 Facebook 的群组里。 Founder Park:如果把时间放到半年或一年的时间维度,你们规划的产品增长方式是怎样的? Kai:我觉得本质上,VideoTutor 核心还是一个 C 端用户产品,口碑传播非常重要。很多成功的 AI 应用早期都是靠种子用户的口碑,比如设计师用了觉得好,就传播开了。对我们来说,核心指标就是有多少 SAT 考生用了这个产品后考了高分,然后传播给其他孩子和家长。家长主要用 Facebook 和 Instagram,学生用 TikTok,我们会在这些平台上传播。当形成这种共识性的口碑时,学校老师自然而然就会意识到。我们早期能被这么多学校知道,就是因为很多老师用了觉得不错,推荐给了学校的采购负责人。所以,最核心的还是 C 端用户的口碑传播,多少孩子用了之后提高了分数是关键指标。 Founder Park:新版本大概的状态和推出的时间规划是怎样的? Kai:我们希望最快在两个月以内正式 public release。届时学生能够以很低的延迟做到所问即所答,并且理科场景的图形渲染能做到 100% 准确。当然,我们暂时不会覆盖竞赛场景或者像线性代数这种复杂的大学知识,更多还是覆盖 K12 领域。 Founder Park:VideoTutor 现在的壁垒或者护城河是什么? Kai:我觉得有几点。第一是数据飞轮。视频背后都是代码,用户生成的好的视频数据,经过二次标注后,就能被重新训练微调模型。越多的数据,视频效果就越好。另外就是学习行为数据,我们知道不同学生哪个知识点薄弱,就能建立起数据飞轮,越多人用,产品就越懂学生。第二是领先的技术优势,比如动画引擎的算法。虽然算法本身不是最核心的优势,但随着我们快速迭代,数据越来越多,优势会更明显。 第三是品牌,VideoTutor 已经在北美家长圈里成为 AI 教育领域的一个头部品牌了,家长的信任度也是一种无形的壁垒。 Founder Park:三到五年后,你预期 VideoTutor 最终会成长成一个什么样的产品? Kai:我们希望未来 VideoTutor 能成为每个人学习理科知识的 AI 老师。我们只做理科。我觉得未来它会超过多邻国。多邻国是一个世界级的语言学习产品,但在 STEM 理科场景,过去一直没有出现世界级的产品,因为理科需要太多图形渲染。现在基础模型的技术已经 ready 了,所以我觉得理科场景会诞生下一个「多邻国」。 招人,尤其想要国内大厂出来的人 Founder Park:你之前有过几次创业经历,大概都是做什么的? Kai:我现在大三。大一的时候就和 James 一起创业做教育产品,拿了 20 万美金的天使投资。虽然那次失败了,但学到了宝贵的经验:你不能陷入同质化的竞争。当时我们做的 App,市面上有很多同类产品,早期就不得不陷入投流竞争,很难收费。 第二次创业,我是作为联合创始人加入另一个团队 MathGPTPro,待了几个月。在那个阶段,我学到了怎么看产品指标、如何打造产品、怎么做用户扩展。也是在那个时候,我得出一个结论:基于文字类的解答型教育产品已经到头了。因为它和 ChatGPT 没什么区别,而且过去像作业帮花很大代价做的结构化知识题库,也被大模型的编辑能力取代了。所以第三次创业,我就知道,可视化是必然的趋势。 赵凯在哈佛大学跟 Sam Altman pitch 的合影 Founder Park:过去的两段经历,除了让你认识到文字类产品的局限,在团队或其他方面,对你现在做 VideoTutor 有什么帮助吗? Kai:有很大帮助。 第一点,更好地判断方向和产品是否有未来。我会通过看竞品的网站流量、营收,来判断整个产品的进化方向。 第二点,产品打造方面,能更好地判断产品的开发节奏,包括产品设计、前后端对接、要看哪些指标。 第三点,团队管理和组织文化能力。我建立了更完整的管理制度,包括每个同学的分工、奖励和期权发放。还有,也学会了怎么去融资。这一轮 1000 万美金的融资,我们在 20 天以内就完成了。 Founder Park:你们现在团队有多少人? Kai:6 个人,大家住在一起。 Founder Park:团队最初是怎么搭建起来的? Kai:我跟 James 已经创业两次了。我们俩都是一个学校毕业的,大一的时候就一起做了一款 App。大二的时候,我跟另外两个人一起创业,大家彼此都认识了。当意识到这个技术能带来非常大的产品愿景时,我们就联系组队来做这个产品。之前大家都是校友,包括团队另一个合伙人 Nick 也是我的大学室友。 Founder Park:你们现在也准备扩招,想招什么样的人? Kai:我们主要招后端、前端、大语言模型和 UI/UX 方面的,希望是有经验的。因为我们现在已经跨过了试错阶段,进入了产品快速 build 的阶段,需要有经验的人来帮助我们成长。 Founder Park:需要有经验的工程师、产品经理和增长负责人,来把产品从 1 做到 10,甚至从 10 做到 100。 Kai:是的,就是这个阶段。我们预期把团队扩充到 9 到 10 个人,核心还是以招工程师为优先。 这次招的可能会在国内,所以是 in-person 和远程混合的方式。 Founder Park:希望这个人是什么画像的? Kai:我们更希望他是在一些大厂经历过的,比如字节、美团。因为字节是一个高速、比较卷的组织文化,重视年轻人。在字节训练过的人,有比较好的方法论和能力,加入我们之后能把这些成功的经验带进来,进行融合学习。 想要在国内大厂打过硬仗、有快速迭代经验的人。我们已经度过学生创业阶段了,不太需要招新手,更多需要招一些有经验,但又不是那种完全的「行业老炮」。因为行业老炮可能要顾及家庭,没办法那么卷。所以中间层次的,年轻又能卷的就比较好。 我们愿意给优秀的人才丰富的期权。我们虽然融了 1100 万美金,但为什么没在美国招工程师?就是因为我们觉得国内的产品力和工程能力真的非常好。这一波 100% 会有华人经营的团队打造出伟大的产品,在国际上跑出来。现在很多 AI 应用层面都是华人打造的,国内的工程能力真的很厉害。这也是我们的优势,要利用中美两国之间的优势。 硅谷的大学生,都在 AI 创业了 Founder Park:现在尤其是在硅谷,大学生创业的趋势特别明显,你看到的是一个什么样的状态? Kai:看一个事实,就说这轮百亿美金估值的公司:主打 AI 招聘的 Mercor,已经完成 3 亿多美金的新的融资,估值已经百亿美金;而 Cursor 已经是板上钉钉的 100 亿美金估值。对应的还有像 GPTZero、Pika 等等。这些都是大学生创业项目,尤其是 Cursor 和 Mercor 的创始人都是大三辍学生。 这一波年轻人创业,都有一个特点,就是高度差异化竞争。他们在极其窄的领域里专注去做,没有做通用的东西。比如 Mercor 做 AI 招聘,一开始就只做印度程序员的招募。 第二点是环境。整个硅谷的资本环境和底层创新,像斯坦福、YC、Peter Thiel 的基金,都在最早的阶段支持大学生创业,不管你有没有成熟的想法,都愿意支持你,并且提供强大的人脉网络。 第三点,我觉得是这些大学生的品质。无论是我们,还是硅谷出来的这些大学生,都有非常勇敢的冒险精神和极强的学习能力。这种勇敢闯荡的精神,国内很多学生可能不太具备。因为在硅谷,身边有很多同龄人成功的案例激励着你,资本环境也愿意相信年轻人。 对我来说,当时也对比过成本和收益。如果我选择读完大学再找工作,未必能还得起家里的留学成本,也未必有很大的收益回报。但如果选择创业,我能在最年轻的时候去疯狂学习,我的人生就有无限的可能。我从小就想创立一家伟大的公司。 Founder Park:为什么今天这一代大学生创业能做出百亿美金的公司,而以前可能卖个一两千万美金就算很了不起了?这里面有 AI 的热潮和泡沫因素吗? Kai:我觉得不完全是泡沫。Cursor 有 4.5 亿美金的真实营收,这是很可靠的。这背后,是这一代年轻团队的方法论和认知 insight 非常关键。你看这些团队,背景都挺优秀,他们有非常好的学习能力。 Cursor 早期就是靠身边的大学生程序员,这些人对 AI 接受度高,给了很强的反馈。创始人本身也是个小天才工程师,能深刻理解用户,工程迭代能力强,早期就四个人把产品干起来了。他们把产品迭代好之后,就形成了用户口碑,有了营收,投资人也怕错过下一个 Mark Zuckerberg,所以资本又来助力。 最底层的条件是,AI 这波很多技术是新的,年轻人学习速度快,又务实、靠谱、敢干,所以有极致的用户理解和超快的迭代速度,去击败传统的产品。比如在 Cursor 之前,GitHub Copilot 做得也挺好,但为什么没干过它?就是因为用户体验和执行速度。 Founder Park:是不是可以说,因为 AI 是个新技术,所以很多产品认知也需要用新的角度来看? Kai:对,年轻这一代比上一代创业者有更深的认知见解,能离用户更近。现在主流的 AI 用户都是 00 后了,他们学习和反馈的迭代速度、包容程度,都比上一辈创业者更快。 所以,认知迭代速度是核心。移动互联网时代,技术迭代是以年或者季度为单位的,但 AI 时代,技术迭代可能是以天为单位的。作为 founder,你必须快速学习,而年轻人更能熬夜,更有拼劲。 Founder Park:之前有媒体说硅谷很多创始人也开始 996 了,你们怎么看? Kai:我身边一些白人创业者朋友,融了很多钱,也 996。他们也跟我们一样,租个大 house,所有人生活在一起办公。我觉得 996 更多是环境所迫,现在硅谷有点像淘金热,大家都不想落后,那就只能比产品迭代速度,必须熬夜快速迭代。这是一种环境塑造,倒逼人必须这么做。 Founder Park:硅谷的这些大学生创业,在赛道选择上有什么趋势吗? Kai:我觉得无论是我们做教育,还是其他人,大家都有一个趋势,就是在自己的舒适圈里创业。舒适圈指的是你对这个领域和用户足够了解。Cursor 创始人对 coding 非常了解,我们做教育也是因为对这个人群足够了解。现在的年轻人更多是在自己已有的认知舒适圈里创业,不再贸然跳到一个不了解的领域。因为这样你获得的用户的反馈才足够快、足够正确。 还有认知叠加。我们三次都做教育,我的认知是不断叠加的。这帮大学生不太会贸然做自己过去没干过的事,都是想着怎么干得更好。他们有新一代的思维方式,在自己认知圈里不断迭代,勇于创造机会。 还有一点是勇敢闯荡的精神,不太会因为别人的否定而否定自己,有一种「I don't care what you think about me」的态度,非常自信。背后就是「高速实验」的文化,我知道我产品还没 ready,但我不管,快速上线、快速迭代、快速反馈。 Founder Park:这个风潮大概是从什么时候开始的? Kai:我觉得是一种共识性的成功。当大家看到像 GPTZero 这样的项目,从宿舍里成长起来,不断迭代,然后获得资本助力和用户认可,这种快速试错、快速爆发的成功案例多了,就形成了共识。 一句话,「Better done than perfect」,完成比完美更重要。而且大家也不太担心竞争,硅谷很多 founder 都愿意把自己的产品理念讲出来,不怕你抄,我只要快速迭代就好。我觉得这一波年轻人还有很好的 story telling 的能力,这种讲故事不是假大空,而是在务实求真的基础上,加上自己对未来的展望。 Founder Park:先把自己营销出去。 Kai:对。我觉得底层的观念在于冒险精神和极度自信。在这种驱动下,他们就不断勇敢试错,不怕讲错话。大胆地讲自己的产品理念,大胆去执行,错了大不了再改。这种不怕试错的文化,促成了这一波大学生创业的热潮和成功。 美国那边的 VC 也都会看大学生的项目,YC 每期都会固定投一些大学生的项目。 融资是 VideoTutor 现在最不需要担心的事情 Founder Park:如果回到刚做 VideoTutor 的时候,你会给自己提什么建议?有什么可以做得更好的地方? Kai:我觉得应该是节奏更快一点。还有就是团队组成。VideoTutor 的团队是经过多轮磨合的。如果早知道,我会更早地根据产品需要的技能画像,去更好地组建团队。我觉得创业回归到最后,组织能力非常关键。我会花更多时间在组织能力上:选人、识人、用好人。 现在的团队适合从 0 到 1 的成长,但要把 VideoTutor 做得更大,还是需要更有工作经验的人加入进来,把他们优秀的经验和能力带到团队,帮助整个团队共同成长。 Founder Park:未来半年内,你觉得 VideoTutor 可能会遇到什么样的产品或技术难题? Kai:我觉得一个是渲染,要降到真正的零延迟,还需要工程上的突破。第二点是增长方面,我觉得是产品的 taste,这背后包含很多东西,比如 UI、交互设计是否丝滑完美,功能交互是否没有 bug,视觉布局是否漂亮等等。这些对我们来说都是考验。 James:我觉得一开始我们对 VideoTutor 的定位是针对所有学科的可视化教学辅导,但后来我们做得非常垂直,只针对数学领域,因为那是我们最擅长的。我们的数学渲染引擎是最专业的。接下来重点要突破的,可能就是横向扩展。比如,如何把可视化的优势带到文科类场景?比如解释「锄禾日当午,汗滴禾下土」。这是我们接下来在技术上要考虑的点。 Founder Park:会因为创始人的背景在后续扩张上遇到困扰吗? Kai:不太会。其实有很多大的 VC 都找过我们,像 a16z 这些,不会在太早期出手,而是在团队已经有成功迹象时再助力,这样他们知道投资不会失败。我们和很多大 VC 都保持着很好的关系。 融资是 VideoTutor 最不需要担心的事情,最需要担心的还是围绕着用户生态和产品。
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财经智选
10-31 04:31
1029市场综述:鲍威尔主席一番话美股涨势戛然而止,英伟达狂飙力挺纳指不落,三大科技公司发布财报命运不同
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而纳斯达克综合指数同期上涨了23%。
谷歌
母公司Alphabet周三收盘后公布季度营收大幅增长,股价随即大涨%。公司营收达到创纪录的1023亿美元,超出分析师预期,同比增长16%。数字广告和云计算业务的增长是业绩上涨的主要推动力。净利润约为350亿美元,同比增长33%。公司上调了今年的资本支出预估,从2024年的525亿美元大幅提高至910亿至930亿美元区间。 Meta股价盘后大跌。公司警告称,资本支出将持续增长,预计2026年总支出的增速将“明显快于2025年”,主要受到基础设施成本推动,包括新增的云服务费用和设备折旧。与其他科技同行一样,Meta正大举投资于AI研发。公司此前曾表示,预计今年的资本支出最高可达720亿美元,主要用于建设AI基础设施。 公司第三季度盈利远低于市场预期,主要原因是一项一次性所得税支出。每股收益从去年同期的6.03美元大幅降至1.05美元,远低于FactSet汇总的分析师平均预期6.72美元。如果不计入这项一次性税收支出,每股收益将达到7.25美元。营收同比增长26%,达到512.4亿美元,超过预期的495.1亿美元,已经连续13个季度营收超出预期。 Meta的广告业务在7月至9月期间继续增长,超出华尔街预期。公司表示,旗下应用(Facebook、Instagram、Threads和其他服务)的广告展示次数同比增长14%,高于分析师预期的12.3%。整体广告营收略超500亿美元,高于分析师预期的495亿美元。不过,单个广告的平均价格同比增长10%,略低于华尔街预期的10.7%。今年以来,Meta加快扩大核心广告业务的步伐,以支撑其在人工智能领域的高昂投入计划。 波音公司宣布一项49亿美元的会计冲销,并推迟其777X客机的首飞时间,提醒人们即便飞机交付量在增加,复苏之路仍然漫长。波音正计划将787梦想客机的产量推向新高,测试其库存清理能力以及紧张供应链的承压能力。 卡特彼勒公司受益于AI数据中心对发电设备的强劲需求,公布的营收和盈利均超预期。 卡夫亨氏公司下调了销售预期,其首席执行官表示,美国消费者的信心已跌至历史低点。 美国最大移动服务商Verizon第三季度营收和利润增长,新任首席执行官提出激进的增长战略,以重夺市场份额。 拉蒙Skydance公司周三启动裁员,首轮涉及1000名员工。这项削减成本20亿美元的计划,是8月与Skydance Media合并后的举动之一,后续还将进行更多裁员。 优步计划明年在旧金山湾区首次提供由Lucid集团和Nuro公司开发的无人驾驶车辆服务,直接与Waymo的机器人出租车竞争。 空中客车公司在防务和航天业务带动下盈利强劲,维持全年交付目标,为年底前大幅提升产量奠定基础。 梅赛德斯-奔驰集团确认全年展望,并宣布将启动20亿欧元的股票回购计划,公司第三季度汽车业务利润率上升。 韩国SK海力士公司利润增长62%,并透露明年内存芯片全部售罄,显示全球AI基础设施建设热潮正推动全行业需求激增。 分析方面,Northlight资产管理公司首席投资官克里斯·扎卡雷利表示:“市场对美联储会议和新闻发布会的本能反应是抛售股票和债券,因为鲍威尔表示12月再度降息并不确定。” “我们认为,这将是一次买入机会,因为即使美联储12月不降息,但在接下来的12个月中,美联储仍可能大幅降息,从而继续支撑股市和债市。”他进一步表示。 eToro的布雷特·肯威尔认为,现在最大的悬念是,美联储将更关注其“双重使命”的哪一面:是走弱的劳动力市场,还是持续的通胀? 他表示,持续的通胀可能确实会阻碍美联储迅速或大幅行动,以应对劳动力市场的进一步疲软。但在缺乏关键经济数据更新的情况下,这项任务会变得更加艰难。 此时,市场对股市是否过度上涨的担忧愈发高涨。 “如果正如鲍威尔所说,12月降息远非板上钉钉,那是否意味着投资者会对近期的涨势踩下刹车?”肯威尔指出,“未来几天财报将起关键作用,但在近期强劲上涨后,可能会出现一定的获利了结。” 他表示,只要企业盈利增长保持强劲,消费者依然有韧性,那么回调反而可能带来有吸引力的买入机会。 “过去几个月的浅层短暂回调,让不少持有大量现金的投资者始终在场外观望,等待更具吸引力的买入时机。”他总结道。 Piper Sandler的克雷格·约翰逊指出,大型科技股和成长股持续上涨,但小盘股和中盘股表现落后,市场广度分化,引发对本轮涨势可持续性的担忧。他说:“在当前上行趋势下,投资者必须保持警惕,特别是在财报季和美联储言论可能带来波动性的情况下。” Janney Montgomery Scott的丹·万特罗布斯基表示,“从多个时间维度看,目前的技术图表已处于超买状态,这表明到2025年年底,波动性可能会升高。” 虽然万特罗布斯基仍预计标普500指数今年将达到7000点,并将中期目标设定在7400点,但他也指出市场仍面临“气流空洞”,其中一些可能非常剧烈。 “11月可能成为拐点,尽管一向被视为股市表现最好的月份之一。”他说。 Ned Davis Research的罗布·安德森指出,自20世纪70年代以来,科技板块在标普500指数中的权重持续上升,目前已占据创纪录的比重。他指出,与长期趋势相比,当前的走势没有2000年时那么极端,但这一比例仍处于历史所有观测值的最高五分之一区间,通常预示这个板块在未来1年、3年、5年和10年将跑输大盘。 “当市场情绪达到极端后出现反转时,逆势操作通常更有回报,”他说,“尽管目前还没有出现情绪反转的迹象,但这一数据说明板块的风险正在上升。” 现货黄金下跌0.1%,至每盎司3947.29美元。GoldSeek.com创始人兼总裁彼得·斯皮纳表示,推动本轮黄金牛市的基本因素依然存在,加上美联储以及其他仍面临通胀压力的央行开始降息,为黄金“提供了冲向每盎司5000美元,甚至在明年涨得更高的机会”。 斯皮纳指出,在经历过去一周左右的强劲抛售后,金价目前正从超卖状态中反弹。不过,他表示在接下来的一个月里会保持谨慎,因为市场“仍在经历剧烈波动,在此前价格大幅飙升后仍处于调整阶段”。就在10月20日,金价曾创下历史新高。 西德克萨斯中质原油价格上涨0.3%,至每桶60.36美元。 比特币下跌1.8%,至110,851.14美元。以太坊下跌1.5%,至3920.87美元。 来源:加美财经
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加美财经
10-30 22:00
美股盘前要点 | 中美经贸磋商取得新进展!微软、
谷歌
及Meta绩后涨跌互现
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韩国和英伟达有很多消息要宣布。 8.
谷歌
母公司Alphabet Q3营收达到创纪录的1023亿美元,云计算部门收入同比大增34%。 9. 微软2026财年Q1营收776.7亿美元,每股盈利3.72美元,均超预期;Azure及其他云端收入低于买方预期。 10. Meta Q3营收为512亿美元,净利润因一次性税务支出下滑至27亿美元;上调全年资本支出指引。 11. 礼来Q3营收同比增长54%至176亿美元,调整后每股收益7.02美元;上调全年收入预期。 12. 默沙东Q3销售额172.8亿美元,调整后每股收益2.58美元,均超预期。 13. Stellantis Q3收入同比增长13%至372亿欧元,美国关税已对今年造成约10亿欧元损失。 14. 壳牌Q3调整后利润54.3亿美元,超预期;宣布一项35亿美元的股票回购计划。 15. 企业云计算解决方案提供商ServiceNow Q3营收为34.1亿美元,调整后每股收益为4.82美元,均超预期;拟按1:5拆股。 16. eBay Q3销售额同比增长9%至28.2亿美元,经调整每股盈利1.36美元,均超预期。 17. 美国二手车零售商Carvana Q3收入同比增长54.5%至56.5亿美元,每股收益为1.03美元低于分析师预期。 18. 半导体检测设备制造商科磊2026财年Q1营收同比增长13%至32.1亿美元,调整后每股收益8.81美元,均超预期。 19. 据报诺和诺德加码竞购Metsera,辉瑞49亿美元收购或面临变数。 20. 标普将Strategy信用评级定为垃圾级B-,指其存在严重“货币错配”风险。
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格隆汇
10-30 20:45
亚马逊Q3财报前瞻:AWS云回暖与零售广告亮眼,能否推动估值修复?
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球云市场第一,几乎是第二名微软和第三名
谷歌
云市场份额的总和。 但是,亚马逊二季度财报披露的17.5%的云收入同比增长率远低于
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的32%和微软的39%,令人们怀疑亚马逊在未来几年内会否失去第一宝座。亚马逊AWS在全球云市场份额已从2018年的50%下滑至2024年的38%,预计今年会进一步下滑。 伯恩斯坦分析师Mark Shmulik指出,很难反驳亚马逊AWS趋于“垫底”的说法,尤其是在微软凭借与OpenAI的早期合作关系着加速云业务增长、
谷歌
云增长得益于全栈的产品组合、新兴AI公司和云服务公司带来激烈竞争的背景下,亚马逊仍受困于产能限制。 这种担忧使得亚马逊股价在7月底暴跌,而此后的股价波动反复,年内股价涨幅为科技七巨头中最逊。 在“云三巨头”公布三季度业绩前,分析师预计亚马逊、微软和
谷歌
的云业务分别年增18%、38.4%和30.1%。微软和
谷歌
在周三实际上分别报告了39%和34%的云增速,这可能会给亚马逊随后一日的云业绩披露带来压力。 不过,尽管目前增速相对落后,分析师对这位云领导者的前景保持乐观。据Zacks Investment数据,业内预计三季度AWS同比增长17.8%至323.3亿美元,增速低于去年同期的19%。 伯恩斯坦的Shmulik称,“垫底”并不是“死刑”,AWS正在显现出进步的迹象,比如AWS和Anthropic的合作将成为关键的增长催化剂。 摩根大通分析师表示,AWS的增长将会继续加速,AI供应链缺口将会得到缓解。瑞银表示,随着产能限制等多个不利因素在未来减弱,他们继续看到亚马逊云业务的上升潜力。 亚马逊AWS在上周经历了约15个小时的宕机并导致全球多个行业“断网”,部分观点认为这一故障证明了多云策略的重要性、并将推动各大企业向微软等企业的云服务分散。 也有分析认为,这验证了亚马逊AWS在云市场的不可撼动的地位。凭借AWS根深蒂固的云计算产品生态、加上云迁移的高昂成本和技术挑战,多数企业仍会对多云策略望而止步,AWS的客户留存仍乐观。 Summit Research分析称,挑战也是机遇,只要AWS保持足够的芯片供应并扩大算力规模,就仍具备在中短期收复市场份额的有利条件。AWS目前的积压订单高达1950亿美元,年增25%。由于订单积压增速超过云部门收入增速,若供应能力跟上来,这将是AWS加速增长并收复失地的关键驱动力。 零售与广告或现惊喜 AWS增长落后的消息很大程度上掩盖了亚马逊零售销售和广告业务的持续增长态势,以零售为重的北美业务就贡献了整个公司60%的收入。 分析师预计,亚马逊三季度在线商店销售额年增8.3%至665.2亿美元,实体商店销售额年增6.2%至55.5亿美元,广告部门年增20.5%至172.7亿美元。 美国银行分析师Justin Post认为,亚马逊零售业务存在1%-2%超预期的空间,预计亚马逊北美部门营收年增10%至1051亿美元。 Post援引消费者信用卡和借记卡的数据支出,亚马逊在线支出在三季度加速,彭博的相关指标同样显示这一迹象。 瑞银报告称,随着这家电子商务公司扩大“一日和当日Prime交付”,商品总价值增长和市场份额增长可能会更快。 在关税成本可能侵蚀零售利润率的情况下,持续强劲的广告业务可能是亚马逊保持盈利能力的亮点。亚马逊广告二季度年增23%,超过同行的Meta和
谷歌
。 Benchmark相信,亚马逊广告和Prime视频生态将释放更大价值,广告业务增速和利润率甚至有望超过AWS。 美银指出,健康的零售销售、强劲的在线广告业务、以及7月亚马逊AWS部门的裁员等因素将推动亚马逊三季度GAAP营业利润达到204亿美元,超过市场共识预测的197亿美元。 资本支出扩大力克AI产能瓶颈 亚马逊二季度的资本支出达到创纪录的314亿美元,较去年同期增长90%。当时CFO表示,这一支出规模很大程度上能够代表他们在下半年的支出水平。 亚马逊CEO指出,他们在AI领域的持续进展,正全方位改善用户体验、提升创新速度、增强运营效率、并推动业务增长。 除了收入结构向高利润率业务转型对营业利润率的提振作用和广告业务持续的增长态势,Wedbush分析师较为关注还包括,支撑基础设施和AI投资的资本开支需求、以及AWS增长动能和新兴AI业务的变现能力。 既然产能限制是投资人极为关注的亚马逊AWS云增长的“瓶颈”,如果该公司的资本开支继续扩大并主要投资于AI基础设施建设,那上调资本开支对亚马逊股票应是一个积极因素。 亚马逊被低估? 今年以来,亚马逊股价上涨了5%,远逊于标普500指数的17%和纳斯达克指数的24%。据TradingKey数据,分析师对亚马逊股价的平均预期为267.08美元,较最新价隐含16%的上涨空间。 尽管“云落伍”形象仍刻在投资人的心中,但在覆盖亚马逊股票的71名分析师中,没有一位给予“卖出”评级,给予“买入”评级的分析师高达69位。 【亚马逊股票分析师评级,来源:TradingKey】 上周将亚马逊目标价从250美元上调至280美元的Wedbush分析师Scott Dvitt表示,得益于强大的云积压订单和对新数据中心的大量投资,亚马逊长期增长故事完好无损,其零售业务的稳定势头和广告实力依然不可小觑。 最新强调买入评级和目标价260美元的Benchmark指出,AWS增长将会加速、营业利润率有望提高。 原文链接
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TradingKey
10-30 19:06
一文看懂十五五规划核心方向相关ETF!
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测错误,认为量子计算已进入 “拐点”,
谷歌
在Willow芯片上实现可验证的量子优势算法,十五五规划将量子科技被列为新经济增长点。 全产业链布局算力与数据要素的数据ETF(516000),“量子科技”含量为22%,信创ETF(562570)的“量子科技”含量为13.43%。 ⑪生物制造 同标的规模最大的恒生医药ETF(159892),覆盖港股市场30家最大生物科技公司,包含A股稀缺标如:信达生物、康方生物、药明生物,三生制药、中国生物制药等,代表中国创新药国际化最前沿力量,可T+0交易。 生物科技ETF(516500),聚焦A股生物科技全产业链龙头,“生物科技”浓度为62%,受益于“十五五”规划中“提升生物医药产业链韧性”目标。 3 结语 十年后的今天,A股历史性第三次突破4000点,被称为“史上估值最低”的4000点,与两轮不同的是,如今我们面临的是:前所未有的低利率时代+AI技术浪潮! 隔夜,刚成为全球首家4万亿美元市值的英伟达,再刷新历史记录,成为人类历史上首家突破5万亿美金市值的公司。 而在十年前,英伟达市值仅149.2亿美元,十年间,英伟达股票增长了336.2倍,年化收益率高达78.97%。 中国人工智能发展浪潮亦如火如荼,从性价比天花板DeepSeekR1的横空出世、到阿里巴巴云栖大会抛出宏图壮志的AI目标,以及十五五规划重磅定调:【未来10年将再造一个中国高技术产业】。 当上证指数的红线再次触及4000点的刻度,这不是简单的数字跃升,而是经济转型与资本市场制度完善的转变,藏着科技自立自强的锋芒。 下一个五年,你准备好了吗? 上下滑动查看完整风险提示: 风险提示:上述内容仅反映当前市场情况,今后可能发生改变,不代表任何投资意见或建议。指数过往业绩不代表其未来表现,亦不构成基金投资收益的保证或任何投资建议。指数运作时间较短,不能反映市场发展的所有阶段。指数基金存在跟踪误差,基金过往业绩不代表未来表现。购买任何基金产品前请阅读《基金合同》《招募说明书》等法律文件,请根据自身风险承受能力、投资目标等选择适合自己的产品。市场有风险,投资需谨慎。
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格隆汇
10-30 17:46
Meta第三季度财报:广告业务强劲增长,但过度支出担忧持续存在
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与度方面仍落后于OpenAI的GPT和
谷歌
的Gemini。巨额资本支出与AI人才投入的成效尚待验证。核心风险在于Meta可能过度投入却未能收获预期成果。当前竞争格局尤为激烈:ChatGPT作为AI领域的领头羊,正与Shopify、沃尔玛、Etsy、Spotify及Figma等企业建立合作;而Alphabet凭借其AI云业务及成熟生态系统同样不容小觑。值得注意的是,DeepSeek同样采用开源模式,可能对Llama构成市场蚕食效应。 资本支出和运营支出的增加是另一项重大风险。事实上,Alphabet、微软和亚马逊也面临同样问题,但相比之下,Meta的营收和利润规模最小,使其对过度支出更为敏感。目前该公司预计2025年全年资本支出将达700亿至720亿美元,而2026年该数字将显著攀升,达到上述大型同行企业的水平。 宏观经济情绪同样构成风险,尤其当其导致广告支出放缓时。事实上,Meta比
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或亚马逊更易受此影响,原因在于Meta高度依赖广告收入,而Alphabet拥有云业务,亚马逊则兼具电商与云服务。 最后是老生常谈的监管风险。作为处理海量数据的全球性企业,Meta始终面临数据泄露风险。几年前我们已目睹过类似情形。 估值 Meta当前约24倍市盈率的估值仍具吸引力——低于其他Mag 7同行。原因之一在于尽管投入巨资,Meta在人工智能竞赛中仍被视为落后者。 这反而是利好因素:低估值形成支撑位,而任何AI领域的积极进展都将推动估值重估。若市盈率重估至30倍,结合10%的谨慎每股收益增长预期,公司目标价可较当前水平提升30%。 立刻体验 原文链接
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TradingKey
10-30 17:06
决策分析:中美言辞积极仅是战术性停火?日本按兵不动,美联储降息几率骤变
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纪录。两家公司股价均在盘后下跌。反之,
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母公司Alphabet超预期收入带动股价盘后上涨。 日本按兵不动、美联储转向谨慎 全球市场正处于一系列央行决策密集期,投资者正从中寻找利率走向线索。日本央行如预期维持利率不变,但重申若经济符合预期,将继续推动借贷成本上升。 汇丰银行亚洲首席经济学家Fred Neumann指出:“日本央行正小心翼翼地迈向加息。错过10月已是一次机会,市场焦点现在转向12月。” 此前,美国财政部长斯科特·贝森特呼吁日本加快加息步伐以支撑日元,但日元随后反而走弱。日元兑美元下跌0.5%,报153.46,为2月以来最弱;兑欧元跌0.6%,报178.31,创纪录低点。 在记者会上,央行行长植田和男表示,日本并不存在“政策落后于形势”的风险,并未透露下次加息时间。 美联储周三如预期降息25个基点,但在政策声明中多次提及政府停摆导致缺乏官方数据。鲍威尔表示,如果失去就业与通胀数据,美联储将更趋谨慎。 CME FedWatch数据显示,市场目前认为美联储12月10日维持利率不变的概率为67.8%,高于前一日的9.1%。 美债10年期收益率升至三周高点 4.0776%,美元指数小幅回落0.1%,报99.075。 大宗商品方面,现货黄金上涨0.91%,至3965.29美元/盎司。国际油价走低,布伦特原油下跌0.5%,至每桶64.62美元。
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云涌
10-30 16:40
Alphabet第三季度财报:广告业务在AI浪潮中蓬勃发展
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股票中表现最佳。在此期间,市场叙事从“
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市场份额流失,遭OpenAI碾压”转变为“
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成为终极人工智能投资标的,对OpenAI野心构成主要威胁”。 Alphabet市盈率从年初的21倍重估至当前27倍。鉴于其业务当前动能及人工智能领域广阔前景,我们仍认为当前估值极具吸引力。 Q3概览 营收首次突破1000亿美元大关,同比增长16%。每股收益达2.87美元,增幅达35%。该数据包含欧盟委员会(EC)35亿美元一次性罚款对营业利润的影响。强劲的业绩表现推动盘后股价飙升逾6-7%。
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搜索广告收入增长15%,主要得益于AI概览和AI模式(搜索结果顶部显示的AI工具)带来的查询量提升。此前业界担忧这些工具会蚕食广告收入,但实际效果是增加了广告库存。 YouTube广告收入同样增长15%,主要源于YouTube短视频业务。短视频广告收入增长50%,YouTube整体观看时长同比增长20%。
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网络广告(第三方网站广告收入)下滑2.6%,连续季度萎缩,主要因新AI功能削弱了第三方网站流量,导致广告资金转向
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搜索和YouTube。 Google订阅业务(主要来自YouTube Premium、YouTube TV、Google One、Google Play及Gemini的B2C业务)增长20%,主要得益于Google One(AI存储)和YouTube(Premium、TV及Music)的强劲需求。
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云收入增长33.5%,再次实现超高速增长,主要得益于Gemini VertexAI——这款基于
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云的统一托管平台可用于构建、部署和扩展机器学习及生成式人工智能模型。TPU业务也作出贡献,尽管其在云业务总收入中的占比仍较小。 尽管面临欧盟委员会的罚款,运营利润率仍保持在30%以上的高位。 资产负债表保持强劲:现金储备达230亿美元,可交易证券750亿美元,长期债务210亿美元。 当季经营现金流为480亿美元,资本支出240亿美元,自由现金流约250亿美元,其中110亿美元用于股票回购。 业绩指引与未来增长点 在业绩指引方面,管理层将2025年资本支出预期上调至910亿-930亿美元(此前为850亿美元),2026年增幅更为显著。同时预计营收增长将保持两位数水平。 未来增长方面,AI概览与AI模式将驱动用户流量增长。搜索引擎将推出多项新功能,例如隐藏赞助结果、允许用户单击折叠文字广告并仅查看自然结果。此类控制措施有望在不牺牲广告收入的前提下提升用户体验与流量。 YouTube平台同样存在深度功能整合空间,例如强化平台内购功能自动化程度。更先进的推荐算法将精准匹配内容与目标受众,实现精准广告投放。
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云以年同比30%以上的峰值增速发展。即便增速放缓,22%的利润率仍未达成熟水平。同业云服务商利润率普遍在30%左右,
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云将逐步向该水平靠拢。更值得关注的是,TPU作为云服务中增长迅猛的细分领域,其利润率也更高。 来源:公司财务数据 就利润率而言,上行空间可能有限,因为我们看到若干不利因素——基础设施成本增加、折旧及招聘相关支出上升。 OpenAI:威胁与护城河 与OpenAI的竞争将决定Alphabet的未来及其股价走向。萨姆·阿尔特曼的公司仍是
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长期面临的最大风险。目前OpenAI凭借ChatGPT每周8亿用户占据主导地位,远超
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Gemini每月6.5亿用户规模。 OpenAI近期正与Shopify、沃尔玛、Spotify、Etsy、Figma等企业建立广泛合作。其目标是构建生态系统以巩固OpenAI在人工智能价值链中的地位。OpenAI的合作伙伴生态越强大,用户对
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生态的依赖就越弱。这正是OpenAI颠覆整个应用行业的战略布局,而这种颠覆本身正是
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面临的核心风险。 来源:SimilarWeb 此外,在Gemini与ChatGPT的竞争中,尽管OpenAI目前未通过广告盈利,但我们预计其将在未来1-2年内推出广告工具,直接瞄准使用
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广告平台的广告主。因此
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必须加速行动,进一步扩大Gemini规模,使其成为ChatGPT的对等竞争者。 然而,Alphabet仍具备若干风险缓释因素或优势。
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分发网络
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构建的强大应用生态系统可作为应对OpenAI的潜在风险缓冲。近期OpenAI推出的Atlas网页浏览器便印证了这一点——由于该浏览器主要基于
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Chrome架构,用户反响平平。事实上,当Chrome与Gmail、云端硬盘、YouTube等
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家族应用协同使用时,其流畅度远超独立浏览器。 事实上,美国司法部决定不将Chrome从Alphabet拆分,对
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而言是重大胜利——这款占据70%浏览器市场份额的Chrome,正是支撑
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搜索引擎霸权的核心支柱。 此外,
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每年向苹果支付高达50%的流量获取成本TAC分成(2024年达200亿美元),以确保其服务在iPhone上的运行。由此
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同时掌控了两大主流操作系统——自有Android系统与iOS系统的分发渠道。 来源:彭博智库 在主导网络浏览器市场和操作系统市场的背景下,
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只需推出一款足够优秀的人工智能产品即可,因为他们无需在功能上超越ChatGPT。他们完全可以依靠自身庞大的分发网络来实现目标。 Alphabet的另一优势在于其垂直整合能力——涵盖上下游全链条。与OpenAI不同,
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不仅拥有成熟应用(YouTube、地图、云端硬盘、邮箱),还布局云计算业务及TPU芯片。值得注意的是,OpenAI至今仍在使用
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云服务,这充分证明Alphabet已深度渗透人工智能价值链的每个环节。 最后但同样重要的是Alphabet稳健的财务实力。GOOGL长期保持盈利与正向现金流,支撑着业内最健康的资产负债表之一,而OpenAI未来数年盈利前景尚不明朗,两者不可同日而语。 综上所述,
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AI模型可能直接导致ChatGPT用户单次使用时长下降。 来源:SimilarWeb 其他风险 宏观逆风因素(例如广告预算放缓)仍可能构成潜在风险,尤其在宏观形势喜忧参半的背景下。不过人工智能将助力
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提升广告定向能力,从而使广告收入保持高个位数或更高增速。 另一潜在风险是与苹果的协议将于2026年到期。如前所述,
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为确保其搜索引擎在苹果设备上保持默认地位支付了高额费用。始终存在无法续签该协议或续签条款对
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不利的风险。 云计算行业是
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面临的另一激烈战场。随着甲骨文、CoreWeave和阿里巴巴等新兴玩家加入,现有云巨头AWS和Azure的竞争格局愈发激烈。
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随时可能失去发展势头和市场份额。 估值分析 目前GOOGL股票市盈率为28倍。总体而言,该水平接近历史均值;但随着
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日益成为人工智能原生企业,其估值理应更高,或许达到33-35倍,这意味着股价将升至每股300美元左右,存在15%的上行空间。 立刻体验 原文链接
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