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花旗坚定“唱多”：2025年英伟达股价涨幅或高达近30%，原因是TA

可能会在CES活动中进一步提升其下一代AI芯片Blackwell产品的销售预期，同时加速生产以满足市场需求。此外，马利克还预测：利润率反弹：英伟达管理层可能会告诉分析师，其利润率将在2025年4月季度触底后开始回升。机器人领域需求激增：英伟达可能会谈到AI机器人领域的“推断主导转折点”（inference-led inflection），包括仓库、制造业乃至仿人机器人的应用。 AI机器人浪潮中的英伟达近年来，包括特斯拉（Tesla）、Figure.AI和波士顿动力（Boston Dynamics）在内的多家公司竞相开发仿人机器人，而英伟达的GPU芯片已成为这些设备的核心技术。在2024年3月的英伟达年度GTC大会上，黄仁勋展示了九款部分由英伟达芯片驱动的仿人机器人。花旗对英伟达的评级与业绩表现花旗对英伟达股票给予“买入”评级，并在该公司第三季度财报发布后，将目标价从170美元上调至175美元。英伟达的股票今年迄今已飙升176%，主要受益于市场对其AI驱动GPU芯片的狂热需求。

埃尔瓦2024-11-28

投资者对“AI电脑”不买单？！戴尔、惠普股价因前景悲观大跌

师警告称，英伟达（Nvidia）下一代AI芯片的缓慢推出可能会对戴尔的销售造成不利影响。惠普目前的市盈率为10.84倍（基于分析师盈利预期），低于戴尔的15.51倍，更远低于微软的30.94倍。

Linlin2024-11-27

英伟达不惧回调

资者正急切地等待其Blackwell AI芯片的生产，因为AI王者正在寻求从其Hopper架构进行关键的产品转型。英伟达的表现继续超过半导体同行，因为它在1万亿美元的数据中心基础设施投资计划中取得了进展，而这一计划可能仍处于早期阶段。作为全栈加速计算基础设施提供商，英伟达已经展示了其从人工智能价值链中提取重要价值的能力。此外，其主导的市场领导地位也使该公司能够影响对其有利的供应链动态，因为关键合作伙伴寻求从英伟达驱动的AI增长理论中受益。市场对这位AI领导者在应对以前的生产产量挑战方面的信心。因此，市场已经在英伟达2025财年第三季度的财报发布中融入了乐观情绪。尽管公司报告了又一个稳健的季度，其数据中心部门继续受到关注，但上周的大部分涨幅在周末结束时丢失了，被评估为利润回吐。数据中心增长论点至关重要来源：FinChat.io 看跌英伟达的预言者再次出现，他们对英伟达以数据中心为驱动的论点的可持续性提出质疑。他们的论点并非没有根据，鉴于英伟达AI驱动激增中的评估集中风险。如上图所示，数据中心收入占公司总营收基础的87%以上。在过往的十二个月中，这相当于其营收基础的86.5%。因此，可以认为，训练和推理需求的放缓可能会导致英伟达及其AI基础设施同行面临一个关键时刻。相信黄仁勋和他的团队可能已经预见到有关AI扩展潜在放缓或挑战的问题。鉴于最近媒体报道称AI扩展可能已经达到了其实用极限，英伟达对AI公司克服这些挑战的能力的信念和决心是显著的。黄仁勋强调“预训练扩展是完整的，并且它还在继续。”此外，黄仁勋暗示“这是一个经验法则，而不是基本的物理法则，但证据表明它还在继续扩展。”结合其他技术，包括后训练扩展和推理时间扩展，英伟达相信媒体最近观察到的怀疑可能被夸大了。如果我们考虑英伟达对其AI芯片需求动态的评论，市场乐观是有道理的。与这些报道的扩展挑战形成鲜明对比，英伟达CFO科莱特·克雷斯强调“Blackwell的需求是惊人的。”因此，世界上最有价值的公司（按市值计算）正在迅速扩大规模，以满足客户“疯狂”的需求。预计超大规模计算公司将继续积极投资，因为他们寻求实现并维持与同行的AI竞争优势。此外，随着领先的企业SaaS公司寻求实现更强大的AI货币化，AI代理价值主张预计将获得更多关注。因此，英伟达以数据中心部门为驱动的AI增长拐点似乎不太可能面临重大的消化问题。大数定律可能影响超预期和提升前景来源：TIKR 随着分析师重新评估公司在Blackwell的机会，华尔街对英伟达的估计已经上调。管理层保证Blackwell的生产增长正在按计划进行，预计发货将持续到2025年。虽然短期内的供应限制和初始毛利率稀释可能会影响其盈利能力指标，但预计不会是结构性的。尽管如此，即使是看涨的华尔街分析师也不相信这位AI领导者能够克服“大数定律”，因为英伟达进入其AI增长前景的第二阶段（企业AI，主权AI）。除非管理层能提供更大幅度的超预期和提升，英伟达的投资者应该预计短期内会有波动，因为市场正在评估其向Blackwell的关键架构转型。英伟达前景如何？英伟达的价格走势仍然是看涨的。其看涨的上升趋势也得到了2024年4月和8月低点的强劲买盘支撑。虽然最近的价格走势表明上周有利润回吐，因为英伟达从高点回落，但没有发现决定性的看跌反转。市场可能需要一些时间来重新评估英伟达的生产增长情况，因为它寻求克服短期内的供应限制。因此，我们可能会面临短暂的回调，因为确定了可能更高的执行风险，而英伟达正在进行其关键的产品转型。尽管如此，鉴于公司对下一财季的自信展望，Hopper的需求并不被评估为面临重大下行风险。然而，英伟达过去显著的超预期和提升的幅度可能已经过去了，降低了市场对其增长论点的乐观情绪。尽管如此，英伟达的前瞻性调整PEG比率为1.28，比其科技行业中位数低30%以上，表明市场没有对其看涨论点产生恐慌性购买。虽然短期内波动可能会持续，但相信这可能代表了一个坚实的买入机会，对于那些等待回调后再增加头寸的投资者来说。 $英伟达(NVDA)$

老虎证券2024-11-27

机构：建议把握AI算力和信创两条主线，金融科技ETF(516860)早盘拉升涨超2%，连续4天净流入

议关注英伟达和国产AI算力产业链，涉及AI芯片、AI服务器等领域。2）信创：随着政府不断强化政策支持和资金保障，叠加海外信息安全事件频发催化下，政府及各行业信创有望加速渗透，信创行业或将进入新一轮加速发展阶段，建议重点关注“鲲鹏+昇腾+鸿蒙”产业链，及其他在基础硬件、基础软件（数据库、操作系统）、应用软件等领域具有竞争优势的公司。金融科技ETF紧密跟踪中证金融科技主题指数，中证金融科技主题指数选取产品与服务涉及金融科技相关领域的上市公司证券作为指数样本，以反映金融科技主题上市公司证券的整体表现。数据显示，截至2024年10月31日，中证金融科技主题指数(930986)前十大权重股分别为东方财富(300059)、润和软件(300339)、同花顺(300033)、恒生电子(600570)、指南针(300803)、银之杰(300085)、东华软件(002065)、新大陆(000997)、广电运通(002152)、宇信科技(300674)，前十大权重股合计占比54.34%。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2024-11-27

盘后暴跌11%！戴尔营收、业绩指引不及预期，但AI销售表现强劲

，英伟达的新款芯片Blackwell AI芯片已经投入生产，即将大批量交付。戴尔的高管表示，部分客户的需求正在推迟到后几个季度，等待英伟达的下一代Blackwell芯片。

格隆汇2024-11-27

人工智能难掩疲软前景，戴尔股价盘后暴跌10%

中表示，随着英伟达Blackwell AI芯片进入市场，部分客户需求正向未来几个季度转移。他强调，人工智能业务增长将呈非线性波动。戴尔的个人电脑业务表现依然低迷。客户解决方案集团(CSG)营收同比下降1%，至121亿美元。其中，企业客户支出增长3%，至101亿美元，但消费者端个人电脑销售额下降18%，至20亿美元。传统服务器业务也因数据中心优化和AI系统需求的转变实现两位数增长，但计算机存储系统表现平平，仅增长4%，至40亿美元。尽管戴尔在人工智能领域处于领先地位，成为基于英伟达芯片的AI系统主要供应商，但市场对其短期盈利能力的疑虑拖累了股价表现。2024年迄今，戴尔股价已上涨86%，但未来如何在传统业务和新兴市场间找到平衡，仍是投资者关注的关键。本次财报结果凸显了市场对人工智能驱动的长期前景与短期财务波动之间的复杂博弈。

Anna Sui2024-11-27

亚马逊的雄心：挑战英伟达在AI芯片领域的霸主地位

彭博长篇报道了亚马逊的内部AI芯片计划，这家云计算巨头承认短期内无法撼动现有市场领军者的地位，但希望能够减少对英伟达的依赖。虽然整篇报道有浓郁的软文气息，但还是可以看到科技巨头在AI芯片领域的思路和动作。在奥斯汀北部一个平淡无奇的街区，没有标识的办公大楼林立。亚马逊公司的一群工程师正在这里埋头研发科技行业最雄心勃勃的目标：削弱英伟达在超过1000亿美元人工智能芯片市场的主导地位。亚马逊的工程实验室外观简朴，里面是一排排长长的工作台，可以俯瞰德州首府迅速扩张的郊区。实验室的内部有些凌乱。工作台上散落着电路板、散热风扇、电缆和网络设备，这些设备处于各种组装状态，有些甚至沾满了用于连接芯片与散热组件的导热膏。这种场景更像是一个创业公司，而不是一家市值超过2万亿美元的巨头。这里的工程师对跑去家得宝买钻床毫不在意，也乐于学习自己专业领域以外的知识，只要这样能让项目推进得更快。在从零开始研发机器学习芯片的几年努力中，他们已经肩负起快速推出一个能抗衡英伟达的产品的重任。这并不是单纯追求计算能力，而是要构建一个简单可靠的系统，让亚马逊的数据中心能迅速转变为庞大的人工智能机器。拉米·西诺是一位出生于黎巴嫩、性格开朗的工程师，在芯片行业工作了数十年。他负责芯片设计和测试。他曾参与设计亚马逊前两代人工智能半导体，如今正加紧确保最新版本Trainium2能在年底前可靠地运行于数据中心中。西诺说：“让我夜不能寐的是，如何尽快实现这个目标。” 过去两年里，英伟达从一家小众芯片制造商，变身为支持生成式人工智能的主要硬件供应商，几度成为全球市值最高的公司。英伟达的处理器单价高达数万美元，由于需求旺盛，供货十分紧张。上周，在发布财报后，这家芯片制造商告诉投资者，最新硬件的需求将在未来几个季度持续超过供应，这进一步加剧了供需紧张的局面。英伟达的最大客户，包括亚马逊云服务、微软Azure以及Alphabet旗下的Google Cloud，都希望减少对英伟达芯片的依赖，甚至取而代之。这三家公司都在研发自有芯片，但目前亚马逊作为最大的计算力出租商，部署的自研芯片数量最多。亚马逊在许多方面具备成为人工智能芯片领域强者的理想条件。 15年前，亚马逊开创了云计算业务，并随着时间的推移，开始打造支撑这一业务的基础设施。通过逐步减少对英特尔等供应商的依赖，亚马逊拆除了数据中心中许多服务器和网络交换机，用定制硬件取而代之。大约十年前，亚马逊高级副总裁兼资深工程师詹姆斯·汉密尔顿，敏锐地洞察时机，成功说服杰夫·贝索斯进军芯片领域。两年前，OpenAI的ChatGPT拉开了生成式人工智能时代的序幕，当时亚马逊被广泛视为行业追赶者，措手不及且努力追赶。尽管亚马逊尚未推出能够与ChatGPT或Anthropic开发的Claude等竞争的自有大语言模型，但已经投资80亿美元支持Anthropic。然而，亚马逊构建的云计算基础设施——包括定制服务器、交换机和芯片——使得首席执行官安迪·贾西能够打造一个人工智能超市，为想使用其他公司模型的企业提供工具，也为训练自有人工智能服务的公司提供芯片。在芯片行业近四十年的经验，使汉密尔顿深知，推动亚马逊的芯片野心更上一层楼绝非易事。设计可靠的人工智能硬件本身已十分困难，而开发能够让这些芯片满足广泛客户需求的软件或许更加艰难。英伟达的设备几乎能顺畅处理任何人工智能任务。这家公司不仅正向客户（包括亚马逊）交付下一代芯片，还开始宣传明年推出的后续产品。行业观察人士认为，亚马逊短期内不太可能撼动英伟达的地位。汉密尔顿和亚马逊的工程团队多次证明，在紧张的预算下，他们有能力解决重大技术难题。汉密尔顿表示：“英伟达是一家非常非常优秀的公司，做着出色的工作，因此它将长期为许多客户提供良好的解决方案。然而，我们坚信可以生产出与之媲美的产品。” 汉密尔顿于2009年加入亚马逊，此前曾供职于IBM和微软。他是一位行业标志性人物，最初在其家乡加拿大修理豪华汽车，后来乘坐一艘54英尺的船通勤。汉密尔顿加入亚马逊时正值一个关键时刻。亚马逊云服务在三年前推出，开创了后被称为云计算服务的行业。AWS很快开始产生大量现金流，为亚马逊提供资金支持一系列大胆的尝试。当时，亚马逊自建数据中心，但使用的是其他公司生产的服务器和网络交换机。汉密尔顿带头推动了用定制硬件替代这些设备的计划，从服务器开始。由于亚马逊需要购买数百万台服务器，汉密尔顿认为，通过定制这些设备以适应日益增长的数据中心，可以降低成本并提高效率，同时省略AWS不需要的功能。这一尝试非常成功。彼时负责AWS业务的贾西询问亚马逊还能自行设计哪些其他硬件。汉密尔顿建议设计芯片，因为芯片正承担越来越多以前由其他组件完成的任务。他还推荐使用能源高效的Arm架构，这种架构驱动了智能手机。他认为这种技术的普及性以及开发者对其日益熟悉，将帮助亚马逊取代长期主导服务器的英特尔芯片。 2013年8月，汉密尔顿向贝索斯提交了一份提案，他写道：“所有的道路都通向我们组建一个半导体设计团队。” 一个月后，汉密尔顿与纳费亚·布沙拉在西雅图Virginia Inn酒吧见面。布沙拉是以色列芯片行业资深人士，2000年代初移居旧金山湾区。他共同创立了Annapurna Labs，并以尼泊尔安纳普尔纳山峰命名。（布沙拉和他的联合创始人本计划登顶这座山，但投资者希望他们尽快投入工作，因此未能成行。）这家低调的创业公司，在整个行业都专注于手机时着手开发用于数据中心的芯片。亚马逊最初委托Annapurna生产处理器，两年后以约3.5亿美元的价格收购了这家公司。这一决定被证明十分有远见。布沙拉和汉密尔顿从小规模做起，展现了他们对实用工程的共同追求。当时，每台数据中心服务器都需用一部分算力运行控制、安全和网络功能。 Annapurna和亚马逊工程师开发了一种名为Nitro的卡片，能够将这些功能完全从服务器中分离出去，从而让客户使用服务器的全部性能。随后，Annapurna推出了汉密尔顿的Arm通用处理器，名为Graviton。这款产品比竞争对手英特尔设备成本更低，使亚马逊成为台积电的十大客户之一。到这时，亚马逊高层对Annapurna在不熟悉领域取得成就的能力充满信心。布沙拉表示：“很多公司擅长CPU，或者网络，但同时在多个领域表现出色的团队非常罕见。” Graviton研发期间，贾西再次问汉密尔顿亚马逊还能自制哪些产品。 2016年底，Annapurna指派四名工程师研究开发机器学习芯片。这是又一次恰到好处的押注。几个月后，谷歌研究人员发表了一篇重要论文，提出了一种可以实现生成式人工智能的流程。这篇名为《Attention is All You Need》的论文介绍了一种名为Transformer的软件设计原理，帮助人工智能系统识别训练数据中最重要的部分。这一方法成为了从单词关系中做出有依据猜测并生成文本的基础。大约在这个时候，拉米·西诺还在奥斯汀的Arm Holdings工作，并指导他上学的儿子参加机器人比赛。团队开发了一款使用机器学习算法分析照片检测夏季奥斯汀湖泊中藻类爆发的应用。这让西诺感受到变革即将到来。他于2019年加入亚马逊，协助领导人工智能芯片研发。亚马逊团队开发的首款芯片用于推理，即让计算机基于数据模式做出预测，例如判断一封邮件是否为垃圾邮件。这款芯片名为Inferentia，于2019年12月部署到亚马逊数据中心，后来被用于帮助Alexa语音助手完成指令。亚马逊第二代人工智能芯片Trainium1针对希望训练机器学习模型的企业。工程师还将芯片重新包装，使其更适合推理用途，推出Inferentia2。初期，亚马逊AI芯片需求较少，这使客户无需等待数周便能立即使用这些芯片，而英伟达硬件则需要等待批量供应。日本企业抓住了这一机会，迅速参与到生成式AI的浪潮中。例如，理光公司利用亚马逊的帮助，将基于英语数据训练的大型语言模型转换为日语。据Annapurna早期员工加迪·哈特介绍，目前亚马逊AI芯片的需求量已开始增长。 “现在我已经没有多余的Trainium芯片等待客户使用了，”他说，“它们全部都在被使用中。” Trainium2是亚马逊第三代人工智能芯片。按照行业观点，这将是一个成败攸关的时刻。要么第三代芯片实现足够的销售量以证明投资价值，要么失败，迫使公司另寻出路。 “我从未见过任何一款产品违背三代规则，”数据和分析软件供应商Databricks人工智能业务负责人纳文·拉奥说。 Databricks在10月同意在其与AWS的协议中使用Trainium。目前公司主要依赖英伟达芯片运行其AI工具，计划逐步用Trainium部分取而代之。拉奥表示，根据亚马逊的说法，Trainium在性价比上可提供30%的提升。 “归根结底，是经济性和可用性的问题，”拉奥说，“这是竞争的战场所在。” Trainium1由八个芯片组成，它们并排嵌入一个深钢箱内，提供充足的空间散热。 AWS向客户出租的完整设备由两个这样的阵列组成。每个设备箱都布满电线，并用网状包裹整齐封闭。对于Trainium2，亚马逊表示，其性能是上一代的四倍，内存是上一代的三倍。工程师们对设计进行了重大改进：去除了大部分电缆，将电信号通过印刷电路板传输。此外，每个箱体的芯片数量从八个减少到两个，这样维护一个单元时会影响到的其他组件更少。西诺认为数据中心本身就像是一台巨型计算机，这种思路正是英伟达CEO黄仁勋向整个行业推广的理念。西诺说：“简化非常重要，这也确实让我们更快推进。” 亚马逊并没有等待台积电生产出可用的Trainium2芯片，就开始测试新设计的运行方式。相反，工程师将两个前代芯片固定在电路板上，从而争取时间开发控制软件并测试电磁干扰。这种方法就像在飞机飞行中建造它一样，是半导体行业的大胆尝试。亚马逊已经开始向包括俄亥俄在内的数据中心交付Trainium2，并计划将多达10万颗芯片串联成集群。更大规模的部署将在亚马逊的主要数据中心展开。公司目标是每18个月推出一款新芯片，部分原因是通过减少硬件送到外部供应商的次数来缩短研发周期。在实验室的钻床对面，是一套用来测试芯片和卡片连接器或设计缺陷的示波器。西诺透露，未来版本的工作已经开始：在另一个实验室里，刺耳的风扇冷却着测试单元，天花板上悬挂着四对管道。这些管道目前封闭，但已经为未来AWS芯片产生的热量超过风扇冷却能力的那一天做好了准备。其他公司也在突破极限。英伟达将对自家芯片的需求形容为“疯狂”，正努力实现每年推出一款新芯片的节奏。虽然这一计划导致了即将发布的Blackwell芯片的生产问题，但也将给整个行业带来更大的竞争压力。同时，亚马逊的两大云计算竞争对手，也在加速推进各自的芯片计划。谷歌大约10年前就开始研发一款人工智能芯片，用于加速搜索产品背后的机器学习工作。随后，这款产品被提供给云计算客户，包括Anthropic、Cohere和Midjourney等AI初创公司。这款芯片的最新版本预计将在明年大规模供应。此外，今年4月，谷歌推出了首款中央处理器，类似于亚马逊的Graviton。谷歌负责芯片及其他基础设施工程团队的副总裁阿明·瓦赫达表示：“通用计算是一个非常大的机会。” 他还说，最终目标是让AI芯片与通用计算芯片无缝协作。微软进入数据中心芯片领域，比亚马逊云服务和谷歌晚了一些，直到去年底才宣布了一款名为Maia的AI加速器和一款名为Cobalt的CPU。微软也意识到，通过为数据中心量身定制硬件，可以为客户提供更好的性能。领导这一项目的是副总裁拉尼·博卡尔，她在英特尔工作了近三十年。本月早些时候，她的团队为微软的产品线新增了两款产品：一款安全芯片，以及一款能加速CPU与GPU之间数据流动的数据处理单元。这与英伟达销售的类似产品功能相似。微软目前正在内部测试其AI芯片，并开始将其与英伟达芯片一起使用，以支持客户使用OpenAI模型创建应用程序的服务。尽管微软的努力被认为比亚马逊落后了几代，但博卡尔表示，对目前的结果感到满意，并正在开发更新版本的芯片。她说：“人们从哪里开始并不重要，我的关注点完全在于客户需要什么。因为即使你领先，如果你开发了客户不需要的产品，那么硅芯片的投资如此庞大，我绝不会想成为失败故事中的一章。” 尽管竞争激烈，三大云计算巨头都对英伟达赞誉有加，并在英伟达新芯片如Blackwell推出时争夺优先采购权。如果亚马逊的Trainium2能承担更多公司内部的AI工作，以及一些AWS大客户的项目，可能会被视为成功。这将帮助亚马逊释放其高端英伟达芯片的宝贵供应，用于专门的AI需求。然而，要使Trainium2成为无可争议的成功，工程师必须完善软件，这绝非易事。英伟达的优势很大程度上来源于全面的软件工具套件，可以让客户无需过多定制就能上线机器学习项目。相比之下，亚马逊的软件Neuron SDK还处于起步阶段。即便企业可以轻松将项目迁移到亚马逊芯片上，仅验证切换过程中未出现问题，就可能耗费工程师数百小时。据一位曾在亚马逊和芯片行业工作的资深人士透露，这些复杂性依然是一个障碍。一位帮助客户处理AI项目的AWS合作伙伴高管也表示，亚马逊在通用芯片Graviton易用性方面取得了成功，但AI硬件的潜在用户仍面临更多复杂性。 Gartner公司负责跟踪人工智能技术的副总裁奇拉格·德卡特说：“英伟达主导市场是有原因的，你无需担心那些细节。” 为了解决这些问题，亚马逊寻求外部帮助，鼓励大客户和合作伙伴在与AWS签订新协议或续约时使用这些芯片。目标是让最前沿的团队充分测试这些芯片，找出需要改进的地方。其中一家合作公司是Databricks。尽管预计需要几周甚至几个月的时间才能使系统上线，Databricks仍愿意投入努力，希望实现承诺的成本节约。生成式AI初创公司Anthropic是另一家合作伙伴。去年，Anthropic接受了亚马逊40亿美元的投资，同意在未来开发中使用Trainium芯片，尽管也在使用英伟达和谷歌的产品。上周五，Anthropic宣布接受亚马逊另外40亿美元的投资，并深化了双方的合作。 Anthropic的首席计算官汤姆·布朗表示：“我们对亚马逊Trainium芯片的性价比印象深刻。我们正在逐步扩大其在各种工作负载中的使用范围。” 汉密尔顿说，Anthropic正在帮助亚马逊迅速改进。但他也清楚面临的挑战，强调创建易于客户使用的优秀软件是“必需的”。他说：“如果不能弥合复杂性差距，你注定会失败。” 来源：加美财经

加美财经2024-11-27

特朗普将对美国股市大洗牌！软件流行，芯片过时？

能受益。”与此同时，“芯片行业，尤其是AI芯片的利好消息已被充分计入当前的高估值，而此时不确定性正在上升。” 最新财报突显转变数据分析软件公司Snowflake Inc.的股价因强劲的业绩预测飙升。 Palantir Technologies Inc.因AI软件需求强劲交出亮眼业绩报告。相比之下，即使是英伟达公司（Nvidia Corp.）的强劲财报也未能激发投资者兴趣。市场表现对比截至11月，追踪软件行业的主要ETF上涨16%，有望创下一年来最大单月涨幅。而一只半导体行业ETF同期仅上涨不到1%。根据彭博情报的数据，流入软件ETF的资金远远超过了芯片ETF。 Jefferies股票交易董事总经理迈克尔·图米（Michael Toomey）表示：“软件相较半导体的表现创造了历史性的记录，但在两者10年的相对表现图上，这种转变几乎微不足道，表明这一趋势还有延续的空间。” 未来不确定性这种轮动的幅度将取决于特朗普政府政策的落实情况。Pacer ETF Distributors总裁肖恩·奥哈拉（Sean O’Hara）指出：“关税问题为芯片行业带来了很多不确定性。”这可能导致波动性，特别是因为芯片股此前已经经历了一轮AI相关的上涨。他补充说：“与此同时，我认为我们会看到更多对AI软件的关注。” AI主题的未来目前，AI主题对芯片行业的利好远超软件行业。企业正大量投入用于运行AI技术所需的芯片和服务器。而软件公司中，仅有少数，如Palantir、微软（Microsoft Corp.）和甲骨文（Oracle Corp.），已显著受益于AI相关的风口。但软件和服务可能是AI增长下一个拐点所在。与此同时，芯片行业作为AI交易的首批受益者，其估值已显得昂贵。费城半导体指数的市盈率为24倍，远高于10年平均的18倍。其中，Arm Holdings Plc和英伟达的估值尤为高昂。这意味着如果出现逆风，芯片行业可能面临更大的下行风险，而英伟达的财报表明，该行业可能需要更大的超预期表现才能继续推动股价上涨。半导体行业的前景尽管如此，半导体股仍是增长型投资的热门领域。根据彭博情报的数据，芯片企业的盈利预计到2025年将增长40%，而软件和服务行业的增速仅为12%。芯片公司的销售增长也预计更为强劲。软件行业的下一次考验软件行业的下一次关键事件将是12月初Salesforce Inc.发布财报。该公司正积极招聘，以推动其新一代生成式AI产品。如果财报表现强劲，将进一步支持该行业的涨势。Mizuho Securities的科技行业专家乔丹·克莱因（Jordan Klein）表示：“选举后，一般投资者和科技投资者正面临持有更多软件（和金融科技）股票，而减少半导体配置的挑战。错过这些变化会让一些投资者陷入困境。”

Peng2024-11-26

ETF盘中资讯｜重磅！工信部等十二部门印发5G方案！电子ETF（515260）盘中摸高0.82%，立讯精密涨逾2%

热门ETF方面，全面覆盖5G、云计算、AI芯片、消费电子等热门产业龙头公司的电子ETF（515260）早盘活跃，场内价格盘中摸高0.82%，现跌0.12%。上交所数据显示，电子ETF（515260）近2日连续获资金净流入，合计金额347万元，显示或有资金看好板块后市表现，逐步进场布局！政策面上，11月25日消息，工信部等十二部门印发《5G规模化应用“扬帆”行动升级方案》，明确到2027年底5G个人用户普及率超85%。作为新型基础设施，5G经济效益显著。中国通信院数据显示，2021年到2023年，5G直接带动经济总产出约5.6万亿元（即5G商用对通信设备制造业、电信服务业和信息服务业产出的带动），间接带动总产出约14万亿元，有力促进了经济社会高质量发展。据测算，2023年5G经济对GDP增长贡献率达7.7%。值得注意的是，立讯精密、北方华创、兆易创新、长电科技、沪电股份、鹏鼎控股不仅是5G概念股，也是电子ETF（515260）标的指数（电子50指数）成份股，截至10月底，权重占比分别为7.8%、4.59%、2.21%、2.1%、2.01%、0.96%。布局工具上，电子ETF（515260）紧密跟踪电子50指数，覆盖半导体芯片和苹果产业链，截至三季度末，含“芯”量47%，含“果”量33%，全面覆盖AI芯片、消费电子、汽车电子、5G、云计算等热门产业龙头公司，一键布局A股电子核心资产。看好消费电子和半导体发展机遇的投资者，或可重点关注。特别提醒：近期市场波动可能较大，短期涨跌幅不预示未来表现，基金投资可能产生亏损。请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，高度注意仓位和风险管理。风险提示：电子ETF（515260）被动跟踪中证电子50指数，该指数基日为2008.12.31，发布于2009.7.22，指数成份股构成根据该指数编制规则适时调整。文中指数成份股仅作展示，个股描述不作为任何形式的投资建议，也不代表管理人旗下任何基金的持仓信息和交易动向。基金管理人评估的该基金风险等级为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。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，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。基金投资有风险，基金的过往业绩并不代表其未来表现，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，基金投资须谨慎。

金融界2024-11-26

紧急！无锡半导体独角兽启动IPO

国重要高新技术产业链，如光刻机、存储、AI芯片等领域产业链进行围堵。半导体产业是信息产业核心，是国家基础性、战略性产业，我国拥有庞大的消费市场和应用场景，但是我国半导体产业的总体发展水平与美欧日韩等世界先进国家和地区相比仍有较大差距，且在关键领域和环节存在突出的“卡脖子”问题。国内市场作为全球最大半导体设备销售地区，半导体产业链关键环节国产替代已经刻不容缓。据财通证券研报，2024年上半年，中国大陆半导体设备销售额达到 247亿美元，同比增长84.34%，远超全球同期平均 1.04%的同比增速，销售额占比全球接近一半。虽然近几年的国产替代取得一定成效，但是在产业链上游的核心零部件、光刻机等高端设备领域，依然有较大差距。 2023年，在半导体设备领域，光刻机、检测设备、涂胶显影设备、离子注入设备等的国产替代率不足10%；在半导体材料领域，硅材料、光刻胶、电子气体等的国产替代率不足10%。半导体细分领域国产替代率，数据来源：财通证券研究所 3 并购和IPO的大门为半导体敞开为实现我国半导体产业的“自主可控”，我国政府出台了一系列产业扶持政策，以推动半导体产业链的发展。这些产业政策的支持对半导体产业过往的发展起到了重要作用，从目前国家政策变化趋势看，半导体产业将继续得到国家和地方政府的重视，并将在政策、资金、市场等方面给予进一步的支持。从今年上市公司所属行业来看，截至2024年11月25日，半导体产业上市公司数量为8家，融资总额为68.4亿元，在全行业当中排名第一。从今年公告并购事项的公司来看，半导体也是大热门。据格隆汇统计，截至11月25日，今年A股半导体产业链已有近40家企业披露重大重组事件或进展。不仅仅是二级市场，一级市场也体现了对半导体产业的支持。在资金的助推下，半导体企业有不少都晋级为独角兽企业。根据GEI发布的《中国独角兽企业研究报告2024》显示，2023年中国独角兽企业共有375家，分布于39个赛道，大模型、可控核聚变、GPU芯片、半导体材料、氢能、新型储能、合成生物等领域加快涌现独角兽企业。集成电路、清洁能源、商业航天等前沿科技领域独角兽企业数量占比近七成（249家）。可以预见，国内半导体产业在政策支持、资本加持、应用市场需求增长、企业不断加大研发等多重因素助推下，将会在更多细分领域取得进展，国内突破当前“卡脖子”的技术指日可待！

格隆汇2024-11-25

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