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港股周报：外围传来重磅利好！
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物安全法案》HR8333提案，在纳入《2025财年国防授权法案》（NDAA）的立法过程中意外受阻。市场普遍解读为，该法案的立法工作已经技术性流产，对药明生物等CDMO（合同研发生产组织）构成重大利好。下周值得关注的大事件： 1. 下周一中国将公布5月社会消费品零售总额、失业率等经济数据，预计对股市有较大影响； 2. 下周四，中国将公布贷款市场报价利率（LPR），关注是否会降息； $小米集团-W(01810)$ $中远海控(01919)$ $腾讯控股(00700)$ $美团-W(03690)$ $药明生物(02269)$
老虎证券2024-06-14
美光历史新高，还能买吗？
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明显下降：但是，根据分析师的预期，其2025财年（截止到2025年8月的年度业绩）的营收约366亿美元，据此计算，远期市销率为4.3倍，接近2021年半导体大牛市时的4.6倍。由此来看，美光或仍有上升空间。聊完估值，我们再看看美光的基本面。作为存储大厂，美光的收入主要来源于动态随机存取存储器（DRAM），此类产品价格变动剧烈，往往随着产能过剩或不足而发生变化，导致美光的业绩忽上忽下，股价暴涨暴跌。 AI爆发之后，对高带宽存储芯片（HBM）需求大增，其由多层DRAMdie（动态随机存取存储器的裸芯片）垂直堆叠制造，因其高带宽、低功耗、小体积等特性，被广泛应用于AI服务器场景中。当前，HBM3e是最新一代产品，由SK海力士率先发布，并被英伟达搭载到2023年发布的GPU芯片H200中。美光紧随其后，也成功开发了HBM3e产品，打入了英伟达供应链体系。目前，无论是SK海力士还是美光，其HBM今明两年的产能都被预定一空！ HBM需求大爆发还挤占了其他DRAM的产能，叠加消费电子市场回暖，供给不足的情况卷土重来。根据分析师的测算，当前的产能缺口在2.4%，预计明年的供给仍将短缺：由此来看，存储价格或持续上升，美光的业绩存在大超预期的可能。因此，暴涨过后的美光确实身处高位，但此时言顶，为时尚早。从内部人减持来看，高管卖出未必是减仓的信号，无需为CEO的减持而过于担忧： 6月26日盘后，美光将发布最新的财报，关注管理层是否会上调指引！
老虎证券2024-06-14
日元巨震！日本央行如期按兵不动，7月会议后减少购债规模
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费者价格的传导效应预计将减弱，但预计到2025财年，由于政府经济措施抑制CPI通胀的效果减弱等因素，CPI（除新鲜食品以外的所有商品）的同比涨幅将上升。另一方面，预计产出缺口将改善，中长期通胀预期将上升，工资和物价之间的良性循环将继续加强，因此基本CPI通胀预计将逐渐上升。在2024年4月《经济活动与物价展望》（展望报告）预测期的后半段，它很可能处于与物价稳定目标基本一致的水平。关于前景风险，日本经济活动和物价仍然存在很高的不确定性，包括海外经济活动和物价的发展、大宗商品价格的发展以及国内企业的工资和定价行为。在这种情况下，有必要充分关注金融和外汇市场的发展及其对日本经济活动和物价的影响。为7月加息铺路？在此次会议之前，市场就预计日本央行将在会议上讨论削减购债的问题，还有部分投资者预计日本央行将为下个月加息奠定基础。知情人士早些时候曾透露，日本央行可能会考虑现在是否是适当的时候减缓购债的步伐。值得关注的是，削减购债规模将是日本央行自3月放弃大规模刺激计划、走上政策正常化道路以来，向量化紧缩迈出的第一个明确步骤。尽管日本央行曾表示他们的目标并不是外汇汇率，但购债规模的转变或鹰派信号或许可能会帮助缓解日元面临的持续压力。据彭博经济研究预测，今年日本央行的债券赎回可能将达到71.4万亿日元，这也意味着每个月低于5.95万亿日元的购买量将导致日本央行债券持有量呈下降趋势，这也符合量化紧缩的结果。预计日本央行将宣布开始减少日本国债购买。这不应该令人震惊，该央行早就表明了缩表的意愿。也正是因为日元近期的疲软表现，市场普遍预计日本央行将在7月加息。在51位接受调查的经济学家中，三分之一的人预计7月将加息；而在此前4月的调查中仅有19%的人持有这种态度。此外，预计日本央行将等到10月加息的比例从41%下降至33%。而对于此次关于减少购债的信号，野村证券高级经济学家Kohei Okazaki表示，我的第一印象是，日本央行在争取时间。如果在这种情况下，削减购债规模的过程过于顺利，可能会导致市场预期受到压力。日本央行采取措施抵御这种压力。这次会议令人意外的是，虽然日本央行表示将在下次会议上做出决定，但未来一到两年缩减购债规模的计划都将在下次会议决定。这表明日本央行不愿每次都灵活决定缩减的数量，而是希望机械地减少购买，从而遏制任何将日元贬值与日本国债减少联系在一起的猜测。
格隆汇2024-06-14
比肩英伟达这家公司将成万亿美元俱乐部新贵股价或飙升18%
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。美国银行认为这一势头仍在继续。对于2025财年，该公司将销售额预测上调至599亿美元，同比增长16%。上行驱动因素将是半导体销售和博通（Broadcom）去年收购的软件公司VMWare。 “其次，我们注意到AVGO的债务偿还（每年80亿美元+），这可能会为明年的进一步并购创造更多空间。第三，24财年两位数的FCF增长可能使本财年末的股息再提高10%。”分析师表示。如果美国银行的目标价成功，这将使博通成为拥有万亿美元市值的独家股票之一。该俱乐部的最新成员是英伟达，这家半导体领导者因其在人工智能浪潮中的核心作用而一跃成为天价估值。近几个月来，英伟达的股价进一步飙升，与Microsoft和苹果一起突破了3万亿美元大关。
Heidi2024-06-14
科技大佬财富一夜暴涨140亿，第7大富豪诞生，人工智能撬动硅谷富豪版图
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骨文首席财务官的卡兹继续说道：“在整个2025财年，我预计持续强劲的人工智能需求将推动甲骨文的销售额……甚至更高。” “仅在第四季度，Oracle就签署了30多份AI销售合同，总额超过125亿美元，其中包括与OpenAI签署的一份在Oracle云上训练ChatGPT的合同。” 除了与OpenAI签订合同外，甲骨文还与ChatGPT制造商的支持者微软和谷歌展开了更密切的合作。埃里森在财报电话会议上表示：“随着客户继续选择和使用多个云平台，微软和谷歌等超大规模企业正通过互联互通他们的云平台来应对。 “Oracle最近与Google签署了一项协议，以互连我们的云……我们预计Oracle数据库将于今年9月在Google Cloud内推出。” 埃里森并不是唯一一个其他与大型科技公司有关系的人今年的财富也大幅增加，这要归功于——人工智能。总体而言，超级富豪的财富至少因这项技术而增加了1500亿美元。以布林为例，根据该公司2023年的代理声明，他持有Alphabet 41.8%的B类股票，而首席执行官桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）则持有227,560股A类股票。由于这项颠覆性技术，这两个人的财富都增长了，而皮查伊现在凭借其薪酬待遇和股票奖励，接近亿万富翁的地位。 Alphabet的股价今年一路飙升——截至本文撰写时，今年迄今已上涨28%——但尤其是在收益分享了积极的AI新闻时，股价出现反弹。例如，4月25日，该公司公布了其2024年第一季度业绩，并表示“我们的双子座时代进展顺利”，并将继续确立自己作为AI领导者的地位。市场对这一消息表示满意，消息公布后的第二天，股价开盘比前一天早上上涨了15%。鲍尔默和微软联合创始人比尔·盖茨的故事也一样。今年4月，盖茨的财富增长了20亿美元，而他的财报电话会议在会议中50次提到了人工智能，首席执行官萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）透露了一系列新的人工智能部署。他说：“我们拥有最强大的人工智能基础设施，我们的合作伙伴OpenAI、Nvidia以及Adept和Inflection等领先的人工智能初创公司都在使用它来训练大型模型。” 电话会议结束后，微软股价创下了自2022年11月以来的最大单日百分比涨幅。分析师还指出，该股在绝对基础上达到了一个里程碑——此前，在4月底之前，该股从未在单日上涨超过19.77美元。此外，Meta创始人马克·扎克伯格的财富也因“效率之年”和人工智能领域的冒险而增长。今年1月，扎克伯格概述了一系列精简公司的措施，2月又概述了更广泛的人工智能战略——根据彭博亿万富翁指数，自那时起，他的财富已从630亿美元增长至1810亿美元。
Heidi2024-06-13
博通能否冲击万亿市值？
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亿，环比24财年一季度增加7个亿，预计2025财年的营业利润率将与博通传统软件业务持平。 AI方面，24财年二季度，博通的收入达到31亿美元，同比暴增280%！由此来看，博通二季度业绩亮点主要是AI带动，其他传统业务尚处于复苏初期阶段。展望未来，博通上调了2024财年AI收入，由原来的100亿美元指引调整为110亿，并上调了2024财年整体营收至510亿美元，分析师此前预期为506亿。总的来说，博通当前既受益传统业务的复苏，亦受到AI需求的爆发拉动，但由于收购Vmware带来巨大的折旧及整合费用，导致盈利能力下滑，24财年二季度净利润仅21.2亿，大幅下滑39%。因此，博通当前的市盈率估值极为昂贵，达到了56倍，但展望未来，随着Vmware的整合，博通的利润率将有所释放，目前，分析师预期博通2025财年的营收为584亿，调整后净利润为285亿，据此计算，即使暴涨之后，博通远期市盈率也不过28倍，并不夸张！由此来看，博通或有冲击万亿美元市值的可能！ $博通(AVGO)$
老虎证券2024-06-13
海外利空落地？药明康德盘中暴拉8%！“煤飞色舞”再现，标普红利ETF、有色龙头ETF携手涨1%！
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物安全法案》的HR8333提案在纳入《2025财年国防授权法案》（NDAA）立法过程中受阻，市场认为，该法案已经技术性流产。其三，“果链”。隔夜，苹果公司涨超7%，创历史新高，市值达到3.18万亿美元。今日A股苹果产业链概念全线活跃，覆盖多只“果链”龙头的电子ETF（515260）早盘涨幅一度冲击2%。宏观方面有新动态，5月物价数据出炉。据国家统计局发布的数据，5月全国居民消费价格指数（CPI）同比上涨0.3%，环比季节性下降0.1%；5月全国工业生产者出厂价格指数（PPI）同比降幅收窄，环比由降转涨。专业人士分析指出，在工业消费品以旧换新政策影响和服务需求逐步恢复推动下，下一阶段CPI、PPI有望低位温和回升。海外方面，特别提示一下大家，今晚可能将成为一年中最重要的时刻之一，“CPI+美联储”双风暴杀至。美国将公布最新的消费者价格指数（CPI）报告，并在当日下午迎来美联储的利率决议。美联储最新的利率路径指引或将对年内全球经济和各类资产表现产生关键影响。【ETF全知道热点盘点】下面重点聊聊有色、红利、医疗几个主题板块的交易和基本面情况。一、【今夜！美联储公布6月议息决议！中国铝业、中金黄金涨逾2%，有色龙头ETF（159876）盘中上探1.4%】今日，有色金属板块活跃！国际上，COMEX黄金正在冲击日线3连阳、LME铜、LME铝涨势红火；聚焦A股，中证有色金属指数60只成份股中，48只成份股收红，其中，西部超导、锡业股份涨超3%，西部黄金、中金黄金涨逾2%，云铝股份、神火股份、中国铝业等个股亦大幅跟涨。图片来源：Wind 揽尽有色金属行业龙头的有色龙头ETF（159876）午后发力冲高，场内价格盘中上探1.4%，收涨1.03%。图片来源：雪球消息面上，为期三天的美联储闭门会议正在举行，北京时间6月13日（周四）凌晨2点，美联储将公布最新的FOMC议息决议结果。根据CME美国联邦基金利率期货数据，本次会议维持利率不变（5.25%-5.50%）的概率高达95.3%，仅有极小资金押注降息。华泰证券指出，6月议息会议大概率对市场预期扰动不大，美联储后续降息路径主要取决于后续通胀和就业数据，美联储仍希望并可能在9-11月降息。甬兴证券认为，市场对降息预期的整体长期观点基本维持，美元或延续震荡走弱，大宗商品价格有望中长期受益。值得注意的是，原材料有色金属受益于各行各业的发展，以钼和锑为例来看，①钼矿作为不可再生的自然资源，储量有限。在光伏产业，钼是光伏薄膜板背电极的金属材料之一；在风电领域，含钼的材料用于驱动轴、齿轮部件、动力总成框架和壳体；在核能领域，钼及其合金是核反应堆的重要材料。②锑作为光伏玻璃澄清剂的刚需元素，受益于新能源行业快速发展，叠加半导体、汽车等行业稳步发展，锑下游需求旺盛。华源证券指出，“科特估”概念热度飙升，AI备受关注，算力服务器拉动铜缆、铜连接器的远期需求兑现，新能源和电网投资景气度持续传导，看好有色金属新材料方向的投资机会。公开资料显示，按照申万三级行业口径，截至5月31日，有色龙头ETF（159876）跟踪的中证有色金属指数中，铜、铝、黄金是前三大重仓行业，分别占比23.6%、17.7%、15.4%，合计占比超50%。有望受益于黄金大涨行情，也有望受益于大宗商品上涨周期。图片来源：Wind 二、【震荡市红利重获关注，煤炭领涨两市，山煤国际创历史新高，标普红利ETF（562060）涨逾1% 】今日煤炭板块发力走强，申万一级煤炭指数午后一度冲高涨近4%，收涨逾3%，领涨两市。板块个股中，山煤国际盘中涨逾5%，股价创历史新高；平煤股份涨超4%，昊华能源、潞安环能均涨逾3%。此外，石油石化涨逾1%，公用事业跟涨。图片来源：Wind 高股息热门标的——标普红利ETF（562060）早盘高开后微绿震荡，午后发力上攻，场内价格收涨1%，收复5日线。图片来源：Wind 今日煤炭板块“王者归来”，有分析人士认为，煤炭行业整体进入净现金的资产负债表状态，分红率的持续提升，都推动煤炭板块投资转变为聚焦现金流与分红的股息估值逻辑。当前煤炭行业平均股息率较国内无风险利率的息差为3.3%，龙头为3%，市场可接受的龙头环节的息差还有进一步下降的空间，推动龙头投资空间。二三线企业在煤炭价格预期稳步提升下，具备分红提升的潜力，与更高的股价弹性。就红利策略整体而言，近期市场走势震荡，叠加A股分红进入实施季，红利资产热度持续。从年内表现看，根据标普红利ETF（562060）标的指数标普A股红利指数6月初最新发布的指数月报，截至5月31日，标普A股红利指数年内累计上涨13.37%，较同期沪深300（4.34%）和上证指数（3.76%）超额约9个百分点，中长期业绩稳健。站在当下，多方面因素有望推动红利策略持续走强。从企业行为角度看，自2023年三季度以来企业资本开支增速持续下滑，客观上提升了企业分红能力，越来越多的上市公司提出更大力度的分红回馈投资者；从政策角度看，新“国九条”及后续配套细则持续落地，其中分红成为关键词，包括将减持行为与分红相挂钩，从而提高企业分红意愿。从市场环境看，当前A股企业盈利处于磨底阶段，资产配置荒客观存在，红利价值或仍是中长期资金配置的重要方向。浙商证券观点认为，伴随着中国经济弹性和A股投资者结构的变化，核心定价因子也更加注重基本面的可持续性，稳健类资产理论上具备了投资价值。过往市场更多追逐成长性，并没有给予稳健类资产充足的定价，所以在目前资产荒的环境下得到了价值重估。市场从交易边际变化，到重新认知内涵价值，资金流入红利类资产或是资产配置选择的结果。此外，监管政策进一步规范、引导上市公司分红、回购行为，将有利于强化红利投资逻辑。布局工具上，标普红利ETF（562060）被动跟踪标普中国A股红利机会指数(CSPSADRP)，根据其最新2024年5月月报数据，标普中国A股红利机会指数(CSPSADRP)股息率高达5.81%，2005年至2023年的19年中，标普A股红利全收益指数的累计收益率高达1975.17%，年化收益率近18%。在经济增速适度放缓和无风险利率下行的宏观背景下，标普红利ETF（562060）以持续稳定的高股息和跨越周期的盈利能力，展现出突出的配置价值。三、【海外利空靴子落地？药明康德大涨6.88%，成交暴增378%！CXO概念集体嗨了，医疗ETF（512170）盘中摸高1.55%】 CXO盘中突然崛起，巨头药明康德放量劲涨，午后一度飙涨至8.48%，最终收涨6.88%，全天成交67.49亿元，高居A股第二，较昨日全天成交额暴增378%！康龙化成、凯莱英跟涨超5%，药石科技、昭衍新药、九洲药业等均大幅跟涨。图：医疗ETF（512170）标的指数成份股涨幅TOP10 图片来源：Wind 发生了什么？原因还是与此前反复影响该板块的海外法案有关。昨晚美国《生物安全法案》的HR8333提案在纳入《2025财年国防授权法案》（NDAA）立法过程中受阻。市场认为，该法案大概率已经技术性流产。最新消息，药明康德管理层在今日举行的2023年年度股东大会上也做了回应！其称，公司了解到，关于将《生物安全法案》加入2025国防授权法案的修正案未能获得众议院规则委员会的批准，因此《生物安全法案》目前不会进入众议院的2025国防授权法案的立法议程，其后续立法路径仍有待明确。公司将继续密切观察相关的立法进展。就医疗板块整体来看，今日在CXO概念股集体劲涨带动下，板块全天飘红，不过多只权重器械股下跌拖累了指数表现，其中联影医疗重挫4.35%，3500亿市值迈瑞医疗跌2.07%。截至收盘，反映医疗板块整体行情的医疗ETF（512170）场内价格收涨0.62%，盘中最高涨幅达1.55%，全天振幅为2.17%，成交额达3.87亿元。图片来源：Wind 值得关注的是，此前4个交易日，医疗ETF（512170）连续获资金净申购，合计吸金逾1.9亿元；截至6月11日，医疗ETF（512170）连续近10日大举吸金近4亿元。公开数据显示，医疗ETF（512170）被动跟踪中证医疗指数，成份股全面覆盖了医疗器械和医疗服务领域的细分龙头，其中医疗器械权重约4成，医疗服务+医美权重约5成，并覆盖10只CXO概念股。行业层面，近日2024年美国临床肿瘤学会(ASCO)年会落下帷幕。根据数据统计，今年，ASCO年会共收录了426项研究作为口头报告，其中有55项来自中国，这一数据与2023年相比，翻了一番，创下新高。民生证券认为，看好二季度末开始医药板块行情。创新药方面ASCO大会陆续披露的临床数据或成医药创新方向的关键性催化；继续关注GLP-1方向，产业链龙头企业的订单陆续开始落地兑现，重点创新药企的数据临近关键性进展披露。东莞证券在最新发布的医药生物行业2024年下半年投资策略中对行业维持超配评级。该机构认为随着医疗反腐影响边际减小，市场有望得到进一步规范发展，行业业绩有望回归增长。从政策展望来看，下半年第十批药品集采预计将要开展，经过此前多轮集采洗礼，市场对此预期已经较为充分，预计对市场的负面冲击有限。需要特别提醒的是，医药医疗板块调整时间较长，当前尚未出现明显的企稳迹象，短期或仍有下行可能。关注医药医疗板块的投资者务必根据自身的资金状况和风险承受能力理性投资，高度注意风险管理，或可逢跌分批布局，切勿盲目梭哈抄底。本文图片、数据来源于沪深交易所、华宝基金。风险提示：有色龙头ETF（159876）被动跟踪中证有色金属指数（930708.CSI），该指数基日为2013.12.31，发布日期为2015.7.13；标普红利ETF被动跟踪标普中国A股红利机会指数(CSPSADRP)，该指数基日为2004.6.18，发布日期为2008.9.11；医疗ETF（512170）及其联接基金被动跟踪中证医疗指数，该指数基日为2004.12.31，发布于2014.10.31。标普A股红利全收益指数（将成份股分红计入收益）近5个完整年度的涨跌幅为：2019年，21.53%；2020年，6.12%；2021年，23.12%；2022年，-3.59%；2023年，14.21%。指数成份股构成根据该指数编制规则适时调整，其回测历史业绩不预示指数未来表现。文中提及个股仅为指数成份股客观展示列举，不作为任何个股推荐，不代表基金管理人和基金投资方向。任何在本文出现的信息（包括但不限于个股、评论、预测、图表、指标、理论、任何形式的表述等）均只作为参考，投资人须对任何自主决定的投资行为负责。另，本文中的任何观点、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议，本公司亦不对因使用本文内容所引发的直接或间接损失负任何责任。投资人应当认真阅读《基金合同》、《招募说明书》、《基金产品资料概要》等基金法律文件，了解基金的风险收益特征，选择与自身风险承受能力相适应的产品。基金的过往业绩并不预示其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证。根据基金管理人的评估，A50ETF华宝及其联接基金、有色龙头ETF、标普红利ETF、电子ETF、医疗ETF的风险等级均为R3-中风险，适宜平衡型（C3）及以上的投资者，适当性匹配意见请以销售机构为准。医疗ETF联接基金的风险等级为R4-中高风险，适宜积极型（C4）及以上的投资者。销售机构（包括基金管理人直销机构和其他销售机构）根据相关法律法规对以上基金进行风险评价，投资者应及时关注基金管理人出具的适当性意见，各销售机构关于适当性的意见不必然一致，且基金销售机构所出具的基金产品风险等级评价结果不得低于基金管理人作出的风险等级评价结果。基金合同中关于基金风险收益特征与基金风险等级因考虑因素不同而存在差异。投资者应了解基金的风险收益情况，结合自身投资目的、期限、投资经验及风险承受能力谨慎选择基金产品并自行承担风险。中国证监会对以上基金的注册，并不表明其对以上基金的投资价值、市场前景和收益做出实质性判断或保证。基金投资需谨慎。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
CRO概念股迎来大爆发！“药明系”大涨，原因找到了！美国《生物安全法案》受阻
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CRO赛道终于迎来峰回路转。昨天是《2025财年国防授权法案》（NDDA）是否纳入HR8333提案的日子，但却并未见到预期中的美国《生物安全法案》，也就是说，这个法案仍未纳入NDDA，立法还有变数。市场也将此解读为：该法案立法已经落空。据财联社报道称，熟悉美国国会立法运作的上海元达温斯顿合伙人律师詹凯表示，这意味着该法案试图进入2025年众议院版本NDAA法案，但该法案提交申请（Submitted）后并未更新为拟讨论审议的修正案（即Made in Order状态），因此其确实应该是未被纳入到NDAA2025的修订考量范畴。但最终情况还需关注正式版本NDAA法案。对此，药明康德管理层回应称，公司了解到，关于将《生物安全法案》加入2025国防授权法案的修正案未能获得众议院规则委员会的批准，因此《生物安全法案》目前不会进入众议院的2025国防授权法案的立法议程，其后续立法路径仍有待明确。公司将继续密切观察相关的立法进展。《生物安全法案》曾引发轩然大波此前，美国《生物安全法案》曾引发轩然大波。 3月6日，美国参议院国土安全和政府事务委员会以11:1的投票结果，通过了参议院版“生物安全法案”草案（S.3558）。3月13日晚间，美国“生物技术创新组织”BIO宣布将剔除WuXi（药明康德）会员资格，并将终止与其合作。在新闻稿中，BIO表示，它将采取措施“将剔除药明康德会员资格”，并全力支持美国《生物安全法案》。当地时间5月15日上午10时，美国众议院监督与问责委员会(Committee onOversight and Accountability)针对最新修订的“生物安全法”草案(编号:H.R.8333)召开了听证会，以决定是否将该法案推进到下一个议程。听证会上，委员会成员对法案条目展开辩论，并提出修改意见。最终该草案以40比1的赞成票获通过。该法案在现有合同/产品的豁免期方面做出了一些调整，所涉企业在此前华大系、药明康德基础上，明确新增药明生物。立法进展并不顺利但是，如今该法案的立法进展并不顺利。今年5月，据路透社报道，美国立法机构修改了“限制药明康德及中国生物科技公司的法案”，拟给予更多时间切断两国生物公司之间的联系，该法案将要求美国公司在2032 年之前结束与这些公司的合作。相较于此前版本，H.R.8333草案在延长了豁免期，即所涉公司现有合同/产品的豁免权延伸至2032年1月1日；这意味着药明康德等所涉公司豁免期延长至8年。但美国业内专家对这段时间是否足够进行这样的过渡存在分歧。行业组织生物技术创新组织于5月发布了一项调查显示，在接受调查的134家美国公司中，有超100家与一家中国本土或中国所有的制造商签订了至少一份合同或产品协议。报告称，数百万人依赖中国制药公司。药明康德的客户范围从新兴生物技术公司到礼来公司等行业巨头。而从公开数据来看，美国等知名药企才是全面脱钩的最大受损者，阿斯利康2023财年中国区贡献营收高达58.76亿美元，占据阿斯利康全球市场份额的13%；2023财年，默沙东（MRK.US）的制药业务收入为535.83亿美元，中国区贡献67.1亿美元，占比12.5%；此外，赛诺菲、诺华制药、武田制药等跨国药企在我国业务占比都极高。
金融界2024-06-12
甲骨文绩后飙涨10%！与OpenAI及Google达成合作
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年同期有所下降。尽管如此，甲骨文预计2025财年第一季度每股收益将在1.31至1.35美元之间，营收增长5%至7%，这一预测与分析师预期相近。此外，甲骨文的云计算部门在本季度表现强劲。为了进一步扩大其在云计算市场的影响力，甲骨文宣布了与Google的新协议，将在Google的云基础设施上提供甲骨文数据库服务。微软方面也证实，尽管微软仍然是OpenAI的独家云提供商，但已与甲骨文合作扩展Azure AI的容量。此外，OpenAI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
生于边缘：去中心化算力网络如何赋能Crypto与AI？
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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

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