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AI浪潮下区块链的机遇在哪里？

同时区块链也可以在AIGC、智能代理等AI应用领域开拓创新，打造连接AI上下游的生态平台。大家都看到了，自从ChatGPT出世，AI就成为了全球科技圈最火热的话题。这只是最新AI浪潮的开端，未来可期。从OpenAI到谷歌，再到国内的百度、商汤等，人工智能领域的投入越来越猛，AI已成为科技巨头新的夺命狙击枪。这一轮AI热潮，最直接的推手是生成式AI技术的突破，尤其是大语言模型（LLM）的崛起。以ChatGPT为代表的AI写作、编程、问答等能力，令人震惊。不过别忘了，推动这一切的是算力、数据和算法模型的共同进步。无论是训练大语言模型，还是部署各类AI应用，都需要大量计算资源、海量数据及强大的存储能力。正是由于对算力、数据、存储等基础设施的巨大需求，AI的发展给区块链带来了全新的机遇。我们不妨梳理一下，区块链在AI浪潮下可以发挥哪些作用。机遇一：去中心化算力的供给目前，AI训练和部署的算力资源高度集中在少数科技巨头手中，供给短缺且存在地缘政治风险。区块链可以通过代币激励，将全球ocity的闲置算力组织起来，形成一个去中心化的算力池，缓解供给紧缺。项目如Akash、RenderToken、IovLabs等，都在推动去中心化算力网络的建设。值得一提的是，零知识证明（ZK）技术的加入，可以确保算力提供方如实执行了计算任务，避免作假和隐私泄露，这使得区块链算力网络能够可信地服务于AI训练和部署。机遇二：数据采集、处理及交易数据是AI发展的燃料，但全球数据大部分处于非结构化和分散状态，需要采集和标注处理才能被AI使用。这恰好是区块链擅长的去中心化众包模式可以切入的领域。诸如Grass、Airnode等项目，正在构建利用代币经济激励全球用户贡献数据和处理能力的平台。而Ocean Protocol则聚焦于解决数据隐私难题，它的Compute-to-Data模式，让AI算法可以直接在数据提供方的节点上运行，避免数据外泄。机遇三：去中心化存储基础设施训练和部署AI模型需要大量数据的读写和存储，这是区块链去中心化存储项目可以切入的领域。Arweave、Filecoin等项目，利用代币经济和共识机制，搭建了一个低成本、永久可访问的分布式存储网络，非常适合存放AI模型及训练数据。 Arweave更进一步，它的AO计算网络为AI训练提供了并行计算能力，生态中还衍生出多个分布式数据库项目，共同为AI提供了完整的存储和数据库基础设施。机遇四：AI下游应用的创新 AI的根本目的是服务各行各业，推动生产力和效率的提升。在AI赋能的下游应用领域，区块链也孕育着无限可能。最直接的，就是结合大语言模型能力的AIGC(AI生成内容)创作平台。借助LLM，用户可以通过文字指令，生成图像、视频、代码等各类内容。Kaitoai、EchelonFund等项目就在探索这一领域。更具前景的，是能够独立执行任务的AI Agent(智能代理)。它们不仅能根据语义理解用户意图，还能在链上链下环境中自主决策执行。这种智能机器人可以应用到各个场景，如游戏、元宇宙的虚拟助手，也可以是DeFi协议的自动化操作代理等。Fetch.ai、Delysium等项目正在布局这一领域。机遇五：打造AI生态基础设施除了切入AI的具体环节，区块链还可以尝试打造连接上下游、集成各种AI能力的生态基础设施。 Bittensor就是这样一个雄心勃勃的项目，它基于区块链打造了一个去中心化的AI网络，将全球的算力、数据、模型等要素连接在一起，并通过代币经济实现要素自动交易和组合。开发者可以在这个网络中低成本地部署和运行AI应用。总的来说，AI给区块链带来了全新的发展机遇。从算力、数据到存储，区块链都可以为AI提供基础设施支持；从AIGC到智能代理，区块链也可以成为创新应用的温床；更有项目直指打造连接AI上下游的生态平台。机遇是客观存在的，但能否抓住，取决于区块链项目的执行力。毕竟AI浪潮已然来临，机会稍纵即逝。与其被动等待AI巨头入场，不如区块链先人一步，用自身的去中心化、加密经济等特性，在AI赛道上先行布局。来源：金色财经

金色财经2024-05-26

迈向数据智能新纪元：Databricks领航去中心化数据与AI革命

研发的DBRX模型和MPT模型系列，为AI应用的构建注入新活力，大幅简化了从原型到成品的整个开发流程。用户可以轻松进行数据工程、数据科学、机器学习和业务分析，实现数据驱动的业务转型，为业务增长与创新提供源源不断的动力。在2023年6月26日晚间，Databricks宣布以约13亿美元收购生成式人工智能初创公司MosaicML，为企业构建类ChatGPT工具的服务，加速了在AI领域的布局，为企业带来更智能、高效的解决方案。迄今为止，Databricks已赢得了全球超过9,000家组织的信赖与支持，包括荷兰银行、康泰纳仕等知名企业。与Microsoft、Amazon等全球技术巨头建立了坚实的战略合作关系，共同呈现最前沿、最强大的数据AI解决方案。 Databricks致力于连接数据，赋能全球，共同书写数据AI的新篇章，迈向更加智能、互联的未来。随着Databricks的不断发展壮大，我们将继续为用户提供创新的数据与AI解决方案，助力企业实现数字化转型，创造更加美好的未来。通过Databricks，我们可以在这个数字化时代探索更多可能性，共同开创数据智能的新纪元！来源：金色财经

金色财经2024-05-25

区块链和人工智能之间的协同与冲突

策过程，实现透明的审计跟踪，从而提升 AI 应用的可信度。此外，区块链还能整合先进的加密技术（比如 zk-SNARK 等零知识证明）或使用安全硬件（比如 Trusted Execution Environments/可信执行环境/TEE）。这些技术可帮助验证特定的计算步骤是否被忠实准确地执行。数据管理和依赖。区块链可通过智能合约与星际文件系统（IPFS）等协议监管数据与数据访问权限。开源与闭源。区块链可通过加密协议实现共享所有权，进而实现细粒度的隐私配置，从而解决 AI 专有模型的局限性。如果能让共享式 AI 系统（由参与方联合训练和控制）的性能达到商业模型的水平，那么 AI 发展的透明度将会大幅提升。这也能促进人们创造更公正和全面的人工智能解决方案。区块链和 AI 之间的冲突尽管区块链和 AI 之间有上述协同共进之处，但它们之间的运营需求却存在重大冲突，妨碍了这两者的整合。计算成本和负载。对于 GPT-4 和 Llama 3 等大型语言模型（LLM），训练和推理都需要大量计算资源。区块链的共识机制、加密操作和不利的数据结构都会增加计算负担，从而影响可扩展性。存储限制和数据密集度。区块链的去中心化特性尽管能确保安全和冗余，但也会导致显著的存储需求，这对数据驱动的 AI 系统来说无疑是高成本和低效的。在以太坊等通用区块链系统（GBPS）中，每一个节点都必须存储所有信息，因为冗余能保证该区块链网络的安全性和弹性，但却不利于可扩展性。由于以太坊虚拟机（EVM）上的新数据都会被储存成交易格式，那么 EVM 结构上的常见数据可能会有碍检索的速度。另一方面，AI 应用则会生成和处理大量数据，这就需要高效且可扩展的存储解决方案。伪匿名和安全性挑战。区块链允许通过非对称加密实现无许可、伪匿名的访问；而针对可能出现的女巫攻击（Sybil Attack），则可通过设置计算或资金屏障来保护网络。另外，某些用例是将区块链用作提升隐私保护和分布式 AI 训练的平台，使用的技术包括联邦学习等；而如果这些用例支持伪匿名地参与训练过程，则可能出现风险。这些方法容易被对抗式联邦学习攻击攻破，而想要确定恶意攻击者的身份却非常困难，因为根据设计，向整体 AI 模型提交的贡献是私密的并且难以测量。操作不匹配。大多数区块链虚拟机都使用了固定的账本操作以保证结果是确定的——这很重要，毕竟金融交易涉及的都是钱。而浮点运算则可能在计算中出现精度损失，尤其是当计算数量级相差巨大的多个数值时。但是，AI 训练的一种常见做法是将浮点参数归一化到 0 到 1 之间，因为这有助于实现稳定有效的梯度流并提供隐式的正则化，由此提升整体训练效果。区块链 X AI：用例研究基于上述区块链和 AI 的协同与冲突，可以来看看用例了。该团队调研了在整合区块链和 AI 方面做得最好的一些项目。他们关注的重点是已有产品，并发行了代币且市值超过 1000 万美元的项目。此外还有一些市值虽低于 1000 万美元，但用例新颖的项目。他们基于三个研究问题对这些项目进行了分类：该项目内区块链和 AI 技术协同整合的程度如何？区块链在该项目中的作用？ AI 在该项目中的作用？聚类分析结果如图 3 所示，其中包含 4 个主要聚类：AI 是区块链的外围技术、AI 参与到区块链中、区块链管理 AI 过程、区块链是 AI 的核心基础设施。 AI 是区块链的外围技术 AI 可帮助提升与区块链交互的用户体验、实现智能化分析、简化区块链应用的开发流程等。 AI 参与到区块链中 AI 可以积极地参与到区块链生态系统和治理结构中。该团队在论文中给出了两个探索方向：一是让 AI 智能体作为参与者或利益相关者加入到分布式网络中，比如让 AI 自己在 Dex 上炒币；二是让 AI 参与治理 DAO（去中心化自治组织），不过目前来看这方面还比较困难。区块链管理 AI 过程现在人们越来越多地使用区块链技术来管理 AI 过程，为资源共享、数据管理和应用部署创建一个去中心化框架。区块链是 AI 的核心基础设施以太坊等通用区块链系统（GPBS）面临这可扩展性、安全性和去中心化的三角权衡。以以太坊为例，其安全性由分散在全世界的数千个节点保证，验证者数量已超过 100 万。为了达成共识和最终确定（finality），每一个新的信息区块都必须到达这个全球网络的每个节点并被每个节点验证，而每个区块的大小都在千字节量级并且每 12 秒创建一个，这会导致高昂的存储和计算成本。因此，直接在链上执行或存储计算密集型的 AI 操作是不现实的；但现在 Layer2 rollup 正在成为一个比较热门的范式。简单来说，Layer2 rollup 就是指不在链上而在链下处理交易，之后将处理结果汇集后再记录到链上；这种解决方案既能提升吞吐量，也能降低成本，颇具成本效益。类似地，专门为 AI 用例开发的区块链必须（1）克服与高计算和存储成本、公共访问和底层虚拟机限制相关的挑战以及（2）将区块链单纯用作纯管理、治理和安全层。表 1 展示了将区块链用作核心基础设施的新系统。表 1：将区块链用作 AI 的基础设施，其中 DAI = 分布式人工智能、BC = 区块链、DT/FL = 分布式训练/联邦学习、C-Layer = 计算层、TA = 技术分析、DM = 分布式管理、PoS = 权益证明、 DPoS = 委托式权益证明、dBFT = 委托式拜占庭容错、FL = 联邦学习、DID = 去中心化身份、ZK = 零知识、DePIN = 去中心化物理基础设施网络、DC = 分布式计算、DD = 分布式数据、ASBS = 特定应用的区块链系统、IPFS = 星际文件系统、* = 成熟度低/没有公共代码，? = 信息不可用。来源：金色财经

金色财经2024-05-25

韦德布什：苹果股价有望飙升近50%，iPhone 16系列产品将爆发“超级周期”

AI堆栈上构建消费者应用程序，苹果将为AI应用商店奠定基础，并将在未来几年带来更多服务的增长。” 所有这些功能都可能集成到即将于9月发布的iPhone 16中，艾夫斯表示，随着越来越多的人升级iPhone，这可能会引发“增长复兴”。艾夫斯预计iPhone升级周期可能会超过2.7亿台。艾夫斯的团队过去一周在中国台湾进行的供应链渠道检查也令他感到鼓舞，检查结果表明苹果4月份的销量比预期高出约2%。 “这进一步证实了我们的观点，即在备受期待的iPhone 16升级周期即将于9月开始之际，苹果iPhone的销量将有所提升。我们认为，目前华尔街对2025财年的数据有些保守，这对即将到来的iPhone周期来说是一个良好的开端，”艾夫斯说。

Linlin2024-05-25

通过深度合成服务算法备案，九方智投乘风破浪，智能投顾正当其时

。华西证券在2023年7月份发布的“AI+应用”系列研报中提到，“金融行业数据丰富且数据质量高，具备大模型训练的良好基础。同时，金融行业大量产品最终服务于C端用户，大模型应用场景丰富。随着大模型与证券、保险、银行业务的融合，创新应用将层出不穷。尤其在证券领域，随着科技金融的蓬勃发展，众多公司纷纷投身于大模型、合成、提取等算法的研发。但截至目前，证券投顾行业内为数不多的公司旗下算法符合备案标准，获得深度合成服务算法备案的“通行证”。图片来源：网信办《境内深度合成服务算法备案清单》从备案信息来看，东方财富信息股份有限公司率先备案包括虚拟主播数字人合成算法、公告内容提取算法、图片生成算法、智能对话系统算法和自然语言合成算法等多项算法，主要用途包括投资领域智能对话场景、财经类文章的图像生成场景、根据用户输入的关于公告的文本问题，通过关键词提取模型，生成公告相应的文本内容等。上海大智慧信息科技有限公司的“大智慧生成合成算法”于四批次通过国家深度合成服务算法备案。该算法应用于文本生成场景，基于用户输入的文本数据，实现文本的自动摘要、问答对话生成等功能。浙江同花顺网络科技公司研发的HithinkGPT大模型算法是一款金融对话大模型，从训练语料、训练框架到模型结构的设计，可应用于研报智读、公司季报点评、多文档解析问答、智能研报创作生成等场景。基于HithinkGPT大模型基础同花顺还开发了不同应用产品，比如基于HithinkGPT升级的同花顺问财，作为应用大模型技术的智能投顾产品，提供查询、分析、对比、解读、原因、预测、建议、回测等各个投资环节的50余类技能，为用户提供投资决策支持。在线投资决策解决方案提供商——九方财富（09636.HK）旗下核心业务子公司上海九方云智能科技有限公司（以下简称“九方智投”），多年来亦非常重视数字化技术的研发与创新，已在人工智能、云计算、大数据分析等领域取得了一定突破。 2024年4 月 11 日，国家互联网信息办公室发布了第五批深度合成服务算法备案信息的公告。九方智投研发的九章证券领域大模型算法，经过严格的评估和审核，成功通过备案。图片来源：网信办《境内深度合成服务算法备案清单（2024 年 4 月）》九章证券领域大模型是九方智投在人工智能领域的一次重大突破。该模型基于深度学习技术，通过海量数据的训练和学习，能够实现对证券市场走势的精准预测和策略优化。与此同时，九方智投的算法、数据、业务等团队协作，通过把控数据收集、数据清洗、数据审核的全套流程，保证专业数据的质量。这一技术的成功应用，不仅极大地提升了九方智投在证券投资咨询领域的服务质量和效率，也为广大投资者提供了更加科学、专业的投资指导。此外，九章证券领域大模型也应用于公司旗下产品——九方智投APP。全新改版的九方智投APP不仅新增了短视频模块、直播频道和量化商城等功能，嵌入了九方智能投顾数字人，还优化了通用搜索栏和VIP频道等三大板块。这些功能的加入和优化，不仅提升了九方智投APP的交互体验和性能，也为投资者提供了更加全面、便捷、个性化的投资服务。图片来源：九方智投APP 这四家证券投顾公司的算法备案成功，不仅是对国家《互联网信息服务深度合成管理规定》所要求备案义务的快速落实，更意味着证券投顾行业自律已在数据安全、内容安全、模型安全、算法安全等环节已提前做好安全风险防控工作。将备案算法应用到智能投顾领域，对保护投资者利益、维护金融市场秩序具有重要意义。将人工智能技术与现有业务融合发展，已成为金融机构提升市场竞争力和可持续发展能力的必由之路。通过备案制度，国家互联网信息办公室能够对深度合成服务算法进行监管和管理，确保公司不会侵犯用户隐私、传播虚假信息或引发其他社会问题。同时，备案制度还能够促进算法技术的健康发展，鼓励企业加强技术创新和研发，推动人工智能技术的不断进步。通过明确各种算法的功能以及贴近日常生活，人工智能逐渐由供给侧迈入应用侧的路径。深度合成人工智能法规的不断完善，有利于保证各责任主体有法可依，有助于划定服务的“底线”和“红线”，为人工智能各行业应用肃清障碍，全方位保障用户权益，维护网络空间的秩序。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2024-05-24

十六年企业管理的创业人CC通过BTC mining成为了Web3女性力量的典范

fi两个赛道。在AI方面，我们致力于将AI应用到生活中，研发眼镜、手表等产品。在Socialfi方面，我们看好Era这款应用，它解决了Web3用户增量以及粘性的问题，实现全球网络互通，并提供全链代币的交付功能，用户分级和NFT身份验证功能。尽管Era目前还没有推出激励层，但其经过PDU认证用户已超50万，这使得我对其未来的发展充满信心。 8.您有什么想主动分享的内容？因为在Web3有很多的爆富故事，许多人的心态也因此变得很浮躁。大部分人由于自己的认知不足或者因为不能脚踏实地的学习Web3的知识，导致梦想与现实之间存在着巨大的落差，从而开始歧视和误解Web3。所以，我现在所做的一切事情，都是希望在这个浮躁的环境中，能够滋养出更多积极向上的力量。所以我常常呼吁，Web3的从业者要不断学习，提高自己的认知水平，不要沉溺于表面的浮躁情绪中。当Web3大多数人都能自我迭代时，Web3就会慢慢发生变革。在香港或是迪拜的峰会上，我已经能够感受到很多好的项目、好的赛道正在积极地推动Web3应用的落地。而过去那种虚拟的空气正在被逐渐淘汰，这对Web3人来说是一件好事。总而言之，我希望能吸引更多的优秀从业者，共同为Web3的发展和赋能做出贡献，让我们一起共同推动整个Web3前进。核心内容：在Web3中，许多人被造富神话冲昏头脑，导致心态浮躁和误解Web3。我致力于提倡不断学习，提高认知水平，希望在浮躁环境中培育更多积极向上的力量。当更多人自我迭代，Web3也将会迎来变革。我相信好项目和好赛道正在推动Web3的发展，而虚拟的浮躁氛围正在逐渐淘汰。我们希望吸引更多优秀从业者，共同推动Web3的发展。来源：金色财经

金色财经2024-05-24

AI提振！英伟达股价飙升大涨近10%，AI人工智能ETF(512930)震荡走高上涨0.54%

等环节的中期投资机会。关注人工智能，AI应用发展以及娱乐消费、线上购物的投资者，可借道线上消费ETF平安(159793)、AI人工智能ETF(512930)把握投资机遇。据了解，Blackwell平台已全面投入生产，为万亿参数规模的生成式人工智能奠定了基础。线上消费ETF平安(159793)紧密跟踪中证沪港深线上消费主题指数，中证沪港深线上消费主题指数从内地与香港市场中选取50只主营业务涉及线上购物、快递物流、影视娱乐、网络游戏、视频直播、在线教育以及远程医疗等领域的上市公司证券作为指数样本，以反映内地与香港市场线上消费主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2024年4月30日，中证沪港深线上消费主题指数(931481)前十大权重股分别为美团-W(03690)、腾讯控股(00700)、快手-W(01024)、顺丰控股(002352)、科大讯飞(002230)、昆仑万维(300418)、京东健康(06618)、世纪华通(002602)、圆通速递(600233)、哔哩哔哩-W(09626)，前十大权重股合计占比58.57%。 AI人工智能ETF(512930)紧密跟踪中证人工智能主题指数，中证人工智能主题指数选取50只业务涉及为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的上市公司证券作为指数样本，以反映人工智能主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2024年4月30日，中证人工智能主题指数(930713)前十大权重股分别为海康威视(002415)、中际旭创(300308)、科大讯飞(002230)、韦尔股份(603501)、金山办公(688111)、新易盛(300502)、中科曙光(603019)、紫光股份(000938)、澜起科技(688008)、浪潮信息(000977)，前十大权重股合计占比51.88%。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2024-05-24

英伟达力证“AI革命才刚刚开始”！华尔街紧急上调目标股价、对亮眼财报“齐唱颂歌”

性态度，这得益于向加速计算的过渡、生成AI应用程序的激增、强大的企业/企业垂直渗透以及自主AI的建设，”摩根大通表示。摩根大通对Nvidia的评级为“增持”，并将目标价从850美元上调至1150美元。美国银行：“两年内每股收益有望超过50 美元” 美国银行分析师表示，Nvidia第一季度的盈利报告表明该公司向下一代Blackwell芯片的过渡十分平稳，这将带来巨额的收入增长。 Nvidia拥有“交钥匙系统设计，我们认为它可以在人工智能加速器市场维持80%以上的市场份额，到2024年，该市场份额可能同比翻一番，达到约1000亿美元，到2027年，可以再次翻一番，达到2000亿美元，到2030年，可以再翻一番，达到2000亿美元，然后到30年，达到3000亿美元以上”，美银说。该银行表示：“需求继续超过供应，这种情况至少可能持续到CY25E的大部分时间。” 该银行分析师还表示，尽管英伟达的股价处于历史高位，但未来两年内其每股收益仍有50美元以上的潜力，这意味着该股的市盈率约为20倍，估值合理。美国银行将Nvidia评级为“买入”，并将目标价从1100 美元上调至1320美元。韦德布什（Wedbush ）：“人工智能革命才刚刚开始” 韦德布什分析师表示，随着人工智能芯片支出的“浪潮”席卷整个科技行业，“人工智能淘金热”才刚刚开始。韦德布什表示：“人工智能教父詹森和英伟达带来了又一个杰作，在我们看来，这个杰作应该挂在卢浮宫里。” “随着第四次工业革命的顺利进行，越来越多的企业和消费者迅速走上这条道路，Nvidia的GPU芯片本质上是科技领域的新黄金或新石油。人工智能革命始于Nvidia，在我们看来，人工智能方才刚刚起步。” 韦德布什将Nvidia的评级定为“优于大盘”，目标价为1000美元。

Dan19772024-05-24

英伟达FY2025Q1业绩电话会议高管解读财报

AI的开放模型，快速构建和部署生成性AI应用程序。NIM将作为我们NVIDIA AI企业软件平台的一部分，用于在云中或在本地生产部署。转向游戏和AI PC。游戏收入为26.5亿美元，环比下降8%，同比增长18%，符合我们对季节性下降的预期。GeForce RTX Super GPU的市场接受度很高，整个产品系列的最终需求和渠道库存保持健康。从我们AI之旅的最开始，我们就为GeForce RTX GPU配备了CUDA张量核心。现在拥有超过1亿的安装基数，GeForce RTX GPU非常适合游戏玩家、创作者、AI爱好者，并在PC上运行生成性AI应用程序方面提供无与伦比的性能。 NVIDIA拥有完整的技术栈，可以在GeForce RTX PC上部署和运行快速高效的生成性AI推理。TensorRT LLM现在加速了微软的Phi-3-Mini模型和谷歌的Gemma 2B和7B模型，以及包括LangChain和LlamaIndex在内的流行AI框架。昨天，NVIDIA和微软宣布了Windows的AI性能优化，以帮助在NVIDIA GeForce RTX AI PC上运行LLMs高达3倍的速度。包括网易游戏、腾讯和育碧在内的顶级游戏开发商正在采用NVIDIA Avatar角色引擎，以创建逼真的化身，改变游戏玩家和非玩家角色之间的互动。转向ProVis。收入为4.27亿美元，环比下降8%，同比增长45%。我们认为，生成性AI和Omniverse工业数字化将推动专业可视化增长的下一波浪潮。在GTC上，我们宣布了新的Omniverse Cloud API，使开发人员能够将Omniverse工业数字孪生和模拟技术集成到他们的应用程序中。包括ANSYS、Cadence、达索系统的3DEXCITE、Brand和西门子在内的一些世界上最大的工业软件制造商正在采用这些API，开发人员可以使用它们将空间计算设备（如苹果Vision Pro）流式传输工业数字孪生。Omniverse Cloud API将在今年晚些时候在微软Azure上提供。公司正在使用Omniverse数字化他们的工作流程。Omniverse强大的数字孪生使纬创，我们的一个制造合作伙伴，将端到端生产周期时间缩短了50%，缺陷率降低了40%。而全球最大的电动汽车制造商比亚迪正在采用Omniverse进行虚拟工厂规划和零售配置。转向汽车行业。收入为3.29亿美元，环比增长17%，同比增长11%。环比增长是由全球OEM客户的AI驾驶舱解决方案推动的，以及我们自动驾驶平台的实力。同比增长主要是由自动驾驶推动的。我们支持小米成功推出了其首款电动汽车SU7轿车，该车型基于NVIDIA DRIVE Orin构建，这是我们的AI汽车计算机，用于软件定义的AV车队。我们还宣布了NVIDIA DRIVE Thor的新设计胜利，Orin的继任者，由新的NVIDIA Blackwell架构驱动，与包括比亚迪、小鹏、广汽埃安超能和Neuro在内的几家领先的EV制造商合作。DRIVE Thor计划从明年开始在量产车辆中使用。好的，转向损益表的其他部分。GAAP毛利率环比增长至78.4%，非GAAP毛利率增长至78.9%，这得益于较低的库存目标。正如上个季度所指出的，第四季度和第一季度都受益于有利的组件成本。从环比来看，GAAP运营费用增长了10%，非GAAP运营费用增长了13%，主要反映了与薪酬相关的成本增加以及计算和基础设施投资的增加。在第一季度，我们以股票回购和现金股息的形式向股东返还了78亿美元。今天，我们宣布了我们股票的10比1拆分，6月10日作为拆股调整后交易的第一天。我们还将股息增加了150%。让我来谈谈第二季度的展望。总收入预计将达到280亿美元，正负2%。我们预计所有市场平台都将实现环比增长。GAAP和非GAAP毛利率预计将分别为74.8%和75.5%，正负50个基点，与我们上个季度的讨论一致。对于全年，我们预计毛利率将在百分之七十多的范围内。GAAP和非GAAP运营费用预计将分别约为40亿美元和28亿美元。全年OpEx预计将增长在百分之四十多的低范围内。 GAAP和非GAAP其他收入和费用预计将分别产生大约的收入，对不起，大约3亿美元的收入，不包括非关联投资的收益和损失。GAAP和非GAAP税率预计将分别为17%，正负1%，不包括任何单独项目。更多的财务细节包含在首席财务官评论和其他信息中，这些信息在我们的IR网站上提供。现在，我想把它交给Jensen，因为他想发表一些评论。 Jensen Huang 谢谢，Colette。行业正在经历一个重大变化。在我们开始问答之前，让我给你一些关于转型重要性的视角。下一次工业革命已经开始。公司和国家正在与NVIDIA合作，将价值数万亿美元的传统数据中心基础设施转变为加速计算，并构建一种新型数据中心，AI工厂，以生产一种新商品，人工智能。 AI将为几乎所有行业带来显著的生产率提升，并帮助公司在扩大收入机会的同时更具成本和能源效率。云服务提供商（CSP）是第一批生成性AI的推动者。有了NVIDIA，CSP加速了工作负载以节省资金和电力。由NVIDIA Hopper驱动的token为其AI服务带来收入。而NVIDIA云实例则吸引了我们丰富的开发人员生态系统中的租赁客户。强劲且加速的需求——对Hopper平台上生成性AI训练和推理的加速需求推动了我们数据中心的增长。随着模型学习成为多模态，理解文本、语音、图像、视频和3D，并学会推理和计划，训练继续扩大。我们的推理工作负载正在令人难以置信地增长。有了生成性AI，推理——现在大约是大规模快速token生成，已经变得非常复杂。生成性AI正在推动从基础上完全堆栈计算平台的转变，这将改变每一次计算机交互。从今天的信息检索模型，我们正在转向一个答案和技能生成模型的计算。AI将理解上下文和我们的意图，具有知识，推理、计划并执行任务。我们正在从根本上改变计算的工作原理以及计算机可以做什么，从通用CPU到GPU加速计算，从指令驱动的软件到意图理解模型，从检索信息到执行技能，并且在工业层面上，从生产软件到生成token，制造数字智能。 Token生成将推动AI工厂多年的建设。除了云服务提供商，生成性AI已经扩展到消费互联网公司和企业，主权AI、汽车和医疗保健客户，创造了多个数十亿美元的垂直市场。 Blackwell平台正在全面生产，并构成万亿参数规模生成性AI的基础。Grace CPU、Blackwell GPU、NVLink、Quantum、Spectrum、混合和交换机的组合，高速互连以及丰富软件和合作伙伴生态系统，让我们能够扩展并提供比前几代更丰富和更完整的AI工厂解决方案。 Spectrum-X为我们打开了一个全新的市场，将大规模AI带到仅限以太网的数据中心。而NVIDIA NIMs是我们的新软件产品，它提供企业级优化的生成性AI，在CUDA加速的任何地方运行，从云端到本地数据中心，再到通过我们广泛的生态系统合作伙伴网络的RTX AI PC。从Blackwell到Spectrum-X再到NIMs，我们为下一波增长做好了准备。谢谢。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券2024-05-23

半导体周期重回荣光？台积电：料2024年全球半导体营收年增10%

，各应用领域的复苏步调有所不同。其中，AI应用需求依然最强劲，预估今年相关业绩有望成长约2.5倍。具体来看，PC业务在去年库存有效调整后有不错表现，台积电预估今年有望成长1~3%；在历经2年衰退后，智慧型手机今年有望止跌转升，料成长1~3 %。而车用电子需求依旧低迷，预计将小幅收缩1~3%；物联网预计成长7~9%，但远小于此前超2成的成长动能。总的来看，侯永清预计，今年全球半导体（不含记忆体）营收有望成长10%。其中，全球芯片代工业的先进制程需求在AI应用驱动下有望强劲成长，成熟及特殊制程需求相对稍弱，但整体产值仍估成长15~20%。据世界半导体贸易统计的预测，2024年全球半导体市场将成长13.1%。侯永清提到，尽管半导体产业有周期性变化，但长期成长依然强劲，预计2024年全球半导体产值达到6200亿美元，其中芯片代工产值为1500亿美元。台积电乐观预计，全球半导体产值到2030年将迈向1万亿美元大关。周四，受到隔夜英伟达财报报喜的提振，台积电台股（2330.TW）早盘创下历史新高877元，最终收于875元。国泰证期顾问处分析师蔡明翰表示，由于财测优于预期，且持续上修当中，近期股价已经反映明年的获利，明年获利还有近两成的成长空间。蔡明翰认为，台积电股价长期趋势是确立的，理论上涨上千元大关是迟早的事。原文链接

投资慧眼2024-05-23

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