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OpenAI计划建立“数据市场”，AI人工智能ETF(512930.SH)助力把握AI算力崛起投资机遇

，据了解，AI 公司如 OpenAI、Anthropic 等正在努力寻找足够的信息来训练下一代人工智能模型。数据短缺问题日益突出，对训练下一代强大模型至关重要。面对这一挑战，AI 初创、互联网大厂开始寻找新的方法来解决算力和数据的瓶颈问题。日前，微软携手 OpenAI，投入千亿美元，开发代号为 "Stargate" 的全新人工智能超级计算机，旨在解决算力难题。今年年初，OpenAI发布了首个文生视频模型Sora，给未来算力带来了指数级爆发式增长。中国银河证券表示，持续看好上游算力基础设施投资机会。Sora是人工智能发展进程中的“里程碑”，推动AGI时代加速到来，算力需求将持续爆发，持续看好产业链投资机会。万联证券认为，把握数字化、智能化双主线。建议关注数据要素全产业链、公共数据运营、企业数据价值以及国际数据产品挂牌带来的投资机遇；关注新模型推出对AI产业链需求提振、国内AI大模型的加速落地以及AIPC和智能驾驶产业链的投资机遇。 AI人工智能ETF(512930.SH)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3月29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)、中科曙光(603019)、紫光股份(000938)、新易盛(300502)、浪潮信息(000977)、澜起科技(688008)，前十大权重股合计占比50.57%。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

热点解读-龙头加速AI产业研发，大模型及应用端快速发展

4V、Google发布的Gemini、Anthropic发布的Claude3均为多模态模型，展现出了出色的多模态理解及生成能力。未来，多模态有望实现any to any模态的输入和输出，包括文本、图像、音频、视频、3D模型等多种模态。智能涌现从虚拟世界走向物理世界：当大模型迁移到机器人身上，大模型的智能和泛化能力有望点亮通用机器人的曙光。2023年7月，谷歌推出机器人模型Robotics Transformer2(RT-2)，这是一个全新的视觉-语言-动作(VLA)模型，从网络和机器人数据中学习，并将这些知识转化为机器人控制的通用指令。2024年3月，机器人初创企业Figure展示了基于OpenAI模型的全尺寸人形机器人Figure 01，机器人动作流畅，所有行为都是学到的（不是远程操作），并以正常速度(1.0x)运行。 AI算力应用持续深化，大模型赛道日益更新：英伟达GTC2024大会上公布了关于NVIDIA Blackwell、NIM微服务、Omniverse CloudAPI等一系列AI引领各领域变革的显著成就。同时，全球AI大模型市场迭代进程加快，3月4日，美国初创公司Anthropic推出Claude3模型系列；3月17日，马斯克旗下的初创企业xAI宣布对Grok-1的基本模型权重及网络架构进行开源。云厂商加速生成式AI发展，致力打通生态系统建设：微软、谷歌、亚马逊作为云业务头部厂商，拥有包含Office、Microsoft、LinkedIn、手机PC在内的搜索引擎、广告、云计算等多项软硬件产品及平台。头部云厂商在推进大模型升级迭代的同时，或根据品牌内现有的软件平台和终端硬件产品特性进行模型调整及适配；同时，多家厂商对未来即将发布的新产品也会进行全生态构造，将大模型与手机、电脑、机器人、汽车等多领域结合，搭建全面的系统生态，助力“AI+”应用持续变革。四、投资展望（1）量子计算机量子计算有望成为解决AI算力瓶颈的颠覆性力量：与传统计算相比，量子计算能够带来更强的并行计算能力和更低的能耗，同时量子计算的运算能力根据量子比特数量指数级增长，在AI领域具有较大潜力。海外科技巨头带动量子计算产业发展，IBM、微软、谷歌等公司先后发布量子计算路线图，与此同时，国内量子计算产业与海外科技巨头差距不断缩小，2024年1月16日我国第三代自主超导量子计算机“本源悟空”上线运行可以一次性下发、执行200个量子线路的计算任务，比国际同类量子计算机具有更大的速度优势。量子计算有望赋能千行百业，开启8000亿美元蓝海市场。据ICV数据，2023年全球量子计算市场规模约47亿美元，预计2035年有望超过8000亿美元；其中，金融、化工、生命科学领域有望更加受益量子计算产业发展。（2）AI服务器在云厂商采购需求下滑、计算机行业去库较慢的背景下，2023年全球服务器市场遇冷，但细分领域AI服务器市场火热，在众多大模型的算力需求支撑下，国内外AI服务器出货量逆势提升。展望AI服务器产业链未来业绩释放，华夏基金认为三个方向值得关注。第一，技术创新驱动产业链迭代，目前海外AI服务器呈现英伟达产品技术线路创新不断涌现，以及某细分环节产品效率倒逼其他环节创新，带来新的主题投资机会。第二，国产化趋势下国产芯片规模应用落地，在政策支持和先进制程突破下，华为AI芯片已应用于国内众多大模型训练，未来业绩可期，关注华为AI服务器产业链。第三，海外AI服务器大量订单叠加降本下的出海机会。（3）机器人 AI时代快速发展，机器人赛道或将迎来放量空间。人工智能技术加速多行业领域升级发展，机器人作为主要的下游应用场景，在AI变革及大模型发展的阶段将不断赋能制造业等行业向自动化、智能化转型。除英伟达、特斯拉之外，Agility Robotics、波士顿动力公司以及谷歌DeepMind等公司也纷纷入局机器人赛道。据华尔街见闻，英伟达、OpenAI、亚马逊等科技巨头纷纷入局投资了机器人初创科技企业Figure AI，其中该公司在新一轮融资中募集约6.75亿美元，投前公司估值已有约20亿美元。华夏基金认为，机器人作为具身智能的载体，英伟达对具身智能的正式入局，将稳步推动机器人智能化的提升；同时伴随龙头企业持续加码AI及机器人领域投资，并积极进行多行业资源调配及整合，未来机器人行业将进入加速发展阶段。相关产品：人工智能 AIETF（515070）及其联接基金（008585/008586）：中证人工智能主题指数（指数代码: 930713.CSI，指数简称： CS 人工智）选取为人工智能提供基础资源、技术以及应用支持的公司中选取代表性公司作为样本股，反映人工智能主题公司的整体表现。该指数已纳入截至 2018 年 9月 30 日的 IOSCO 金融基准原则鉴证报告范围。云计算50 ETF（516630）及其联接基金（019868/019869）：中证云计算与大数据主题指数（指数代码： 930851.CSI，指数简称：云计算指数）选取 50 只业务涉及提供云计算服务、大数据服务以及上述服务相关硬件设备的上市公司 A 股作为样本股，以反映云计算与大数据主题股票的整体表现。机器人 ETF（562500）及其联接基金（018344/018345）：中证机器人指数(指数代码： H30590.CSI)选取系统方案商、数字化车间与生产线系统集成商、自动化设备制造商、自动化零部件商以及其他相关公司作为样本股，以反映机器人产业相关股票的走势。游戏 ETF（159869）及其联接基金（012768/012769）：中证动漫游戏指数（指数代码： 930901.CSI，指数简称：动漫游戏）选取主营业务涉及动画、漫画、游戏等相关细分娱乐产业的上市公司股票作为样本股，反映动漫游戏产业 A 股上市公司股票的整体表现。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2024-04-08

谷歌与 Reddit 达成人工智能培训协议

服务条款的更新，生成式人工智能初创公司Anthropic承诺从2024年1月起不再将客户数据用于大型语言模型（LLM）训练。尽管达成了协议，谷歌和 Reddit 并不总是对立的。Reddit 此前曾威胁要阻止谷歌在其网站上使用谷歌的爬虫，因为担心谷歌公司会免费使用其数据来训练人工智能模型。经过长达数年的努力，Reddit 于 2 月 22 日提交了首次公开募股申请，以提高其 2021 年超过 100 亿美元的估值。此次提交的首次公开募股申请预计将于 3 月份上市，这将是自 Pinterest 于 2019 年上市以来的首次大型社交媒体首次公开募股。近几个月来，人工智能模型的制造商们一直在积极与内容所有者达成协议，以扩大其训练数据的范围，而不仅仅是广泛的网络搜刮，因为许多内容所有者声称他们的材料未经许可就被利用了。来源：金色财经

金色财经2024-04-07

今年将是AI应用To B的一年！ChatGPT企业版用户增长迅猛

开发其技术。目前，除了OpenAI，Anthropic、Cohere、微软公司等公司纷纷推出AI产品，以吸引企业客户。 AI人才争夺战疯狂随着AI技术的快速发展，行业对芯片、人才的需求爆棚。周三，马斯克曾表示，特斯拉公司正在增加AI工程团队的薪酬，以留住人才。他还表示：“AI人才争夺战是我见过的最疯狂的人才争夺战！” 他透露，OpenAI一直在积极招募特斯拉的工程师，并开出高额条件。据悉，特斯拉计算机视觉项目的负责人Ethan Knight本来打算加入OpenAI，在马斯克的挽留下，去了xAI。在采访中，Lightcap印证了马斯克的观点。他表示： “这肯定是一个竞争激烈的市场，真正能在这个领域产生巨大影响的人很少。” Lightcap表示，OpenAI 目前拥有约1200名员工，公司还计划在东京开设办事处。他指出：“我们的需求基础非常全球化，所以我们希望展示我们的客户在哪里，我们感受到日本和亚洲等地的巨大吸引力。” 对于Altman筹集数十亿美元资金造芯片的计划，Lightcap拒绝发表评论，但表示“全球的AI芯片供应总量还不够”。 YouTube警告OpenAI 此外，Brad Lightcap的重要工作之一是，与媒体公司进行谈判，让其授权内容来训练公司大模型。近期，OpenAI宣布与法国报纸Le Monde、西班牙媒体集团Prisa和德国媒体公司Axel Springer SE达成内容许可协议。与此同时，OpenAI正在应对《纽约时报》等媒体公司的诉讼，被指控其未经许可使用这些媒体的版权作品。对此，Lightcap表示，该诉讼“没有法律依据”，“我们从出版业听到的绝大多数内容实际上都是相当积极的” 。除了文字，视频训练上，OpenAI也收到了来自YouTube的警告。周四，YouTube的首席执行官Neal Mohan首次公开表示，虽然他没有直接证据证明OpenAI使用了YouTube视频来训练Sora，但如果事实确实如此，那OpenAI就“明显违反”了YouTube的使用条款。

格隆汇2024-04-05

美股收盘：道指跌超530点科技股及中概股普跌AMD跌超8%、高途跌超6%

更强大的隐私保护。但该公司也面临着来自Anthropic、Cohere以及可以说是其最大投资者微软公司的竞争，所有这些对手都在争取商业客户。 “今年将是企业采用人工智能的一年，” Lightcap在接受采访时说。“我们看到了巨大的势头。” 计划招聘的美国小企业占比连续第四个月下降计划增加就业岗位的美国小企业主占比在3月份连续第四个月下降，表明劳动力需求走软。美国全国独立企业联合会（NFIB）周四公布的数据显示，约11%的公司表示打算在未来三个月净增员工人数，较2月下降一个百分点，为2020年5月以来最低水平。有38%的公司表示在3月提高了薪酬，高于2月的35%。薪酬计划也略有增加。

金融界2024-04-05

ChatGPT企业版增长迅猛 OpenAI宣称今年是企业AI年

更强大的隐私保护。但该公司也面临着来自Anthropic、Cohere以及可以说是其最大投资者微软公司的竞争，所有这些对手都在争取商业客户。 “今年将是企业采用人工智能的一年，” Lightcap在接受采访时说。“我们看到了巨大的势头。”

金融界2024-04-05

争论Bittensor：无用项目还是AI Launchpad？

et 18——Cortex.t——利用Anthropic、OpenAI和Google的付费订阅成本进行套利，并让矿工对这些中心化模型进行响应。Corcel免费提供这些模型，但从低延迟和访问Subnet 18上的矿工方面获取价值。随着用户越来越多，Corcel计划对API访问收费，在提供相同产品的同时，削减中心化提供商的价格点。验证服务子网模型为实体提供了令人信服的激励机制，这些实体要么成为特定子网上的验证者，要么为访问验证者的API付费。这样一来，公司可以利用矿工的情报创造产品和服务并将其货币化。其他采用此业务模式的子网有： · Manifold Labs的Subnet 4：能够利用去中心化可验证的推理网络创建产品 · Kaito AI的Subnet 5：为构建以去中心化搜索引擎为核心的应用程序提供基础，增强数据检索和分析能力 · Philanthrope的Subnet 21：为应用程序和云存储解决方案提供支撑，利用去中心化网络进行去中心化数据存储 3、应对针对Bittensor的批评之音最近，Bittensor遭受了关于其运营效率和奖励制度的批评，一些人认为其阻碍了矿工的创新，并会激励矿工做出类似的反应。为了解决效率问题，打破子网上的所有任务都被发送给了每个矿工这一神话是非常重要的。实际上，只有以评估矿工为目的的任务才会被分发到整个子网。用户发起的任务会根据验证者的路由策略选择性地发送给一个矿工或一组矿工。这使得验证者能够深入了解矿工生态系统，为特定应用程序创建复杂的路由算法。此外，任务不是在区块链上进行的，而是在完全独立于区块链的API层上进行的。关于奖励系统的批评有一定的权重。由子网所有者制定的激励机制直接指导矿工的优化工作。这意味着激励设计的有效性约束了子网的集体智慧。目前，大多数子网都采用中心化模型来判断矿工的产出，这可能会限制对这些模型在质量或性能方面的超越。当开源模型还在发展时，这种方法就已经足够了，但一旦开源模型达到同等水平，创新的基准策略将成为必要元素。这一挑战为Bittensor生态系统注入了竞争性，激励子网基于验证机制的有效性彼此超越。这已经推动了更完善的激励机制和验证框架的发展。一个例子就是一些团队提出的将人工评估纳入验证过程的建议，这可以显著强化输出。对奖励制度的批评表示这种奖励制度会鼓励矿工做出类似的反应，而在现实中，矿工被推动通过优化其子网的特定目标来超越彼此。这不仅促进了输出的多样性，还推动了创新。Yuma共识机制激励验证者对矿工进行类似的排名，确保对输出的评估一致。在这些批评声中，由RAO基金会创建的用于文本提示的subnet 1因其激励设计而受到审查。然而，这些批评源于缺乏对该子网目标的理解。Subnet 1不仅仅是一个聊天机器人，它真正的目的是奖励在其模型中有效检索信息的矿工。验证者使用这些检索到的文件来构建推理回答，从而可以衡量哪个矿工能够最快地检索到正确信息。注意，subnet 1只代表一个团队解决特定问题的做法。基于subnet 1的缺点来批评整个网络，就如基于单个应用程序来评估以太坊网络一样。另一个担忧是，当前系统严重依赖于验证者的利他主义才能正常运行。验证者来确定每个子网接收的代币分配量，但没有明确的激励措施让验证者选择有利于Bittensor长期生产力的子网。在目前的设计模式下，验证者可以很容易地采用pay-to-play（付费体验）模式或利用裙带关系。Opentensor基金会的贡献者针对这一问题最近提出了BIT001：动态TAO解决方案，建议增加一个市场机制来确定对所有TAO质押者都将参与其中进行竞争的子网的代币分配量。 4、TAO原生代币和Bittensor系统的深度集成最后，还有人认为Bittensor的TAO原生代币是一个无用的meme币闹剧，只是因围绕crypto和AI的叙事而获得价值，其真正价值为零。尽管我们希望Bittensor的模因价值与dogwifhat的模因价值相当，但我们不得不认识到，TAO代币的效用远远超过了meme币。总结下来就是，TAO由协议发送给三方主要利益相关者——矿工、子网所有者和验证者： · 矿工完成特定的机器学习任务，如推理或微调，或提供文件存储或计算等基础设施。 · 子网所有者设计奖励模型以促进最大价值创造。 · 验证者使用子网所有者设计的奖励模型来确定矿工的任务完成度。此外，TAO获取价值的四个主要机制包括： · 质押TAO的验证者可以根据TAO质押数量，将代币分配直接分发给他们的子网或另一个子网。 · 子网所有者必须锁定TAO才能注册子网。 · 矿工和验证者必须燃烧TAO才能在子网上注册。 · 验证者必须质押TAO才能访问矿工，销售他们生产的产品和服务。单个子网依赖于发给网络贡献者的原生代币来引导供应以及未来的网络价值，就像大多数去中心化物理基础设施网络（DePIN）一样。例如，像Filecoin、Arweave或Subnet 21-FileTAO这样的文件存储网络，需要向矿工支付存储和检索信息的费用，才能让需求方看到网络中的价值。重要的是，TAO代币还通过将代币分配分发到子网，在Bittensor网络中发挥着独特的作用。在当前网络中，验证者的任务是确定哪些子网值得分发TAO。该网络实现了一个委托质押系统来选择验证者，委托者将他们的TAO质押给代表他们投票的验证者。虽然需要依靠验证者来做出符合网络最佳利益的决策，但分发代币这一职责本身就具有潜在价值。如果头部验证者不再相信网络的未来，搞裙带关系以及进行自我交易，可能会让他们利用自身的角色优势而获利。当新的子网所有者注册子网时，一旦达到子网上限（目前为32），系统将自动注销代币分配量最低的子网。关键是，这将淘汰低质量的项目，允许新的潜在优质项目尝试吸引代币分配。系统通过算法来确定一个子网所有者需要锁定多少TAO，方法是回顾之前子网的注册情况。该机制旨在平衡现有子网所有者在Bittensor上进行建设的机会。随着注册锁定成本达到10,000 TAO，围绕这一平衡的争论最近有所加剧，这代表在该网络上建设的需求是巨大的。与许多其他DePIN项目一样，矿工和验证者参与了一个燃烧铸造平衡（BME）系统，该系统为代币添加了反通胀效应。该代币的发行时间表与比特币类似，代币上限为2100万，每四年减半。然而，BME暂时性地从流通供应中移除代币，为TAO创造了一致的需求来源，从而推迟了未来的分配量减半。平均而言，这一效应减少了11%的新代币分配，将通常的4年减半计划推迟了5个月。随着子网和奖励机制的成熟，矿工间的竞争将会加剧，从而导致利润率下降和更大比例的代币发行被燃烧。虽然所有这些系统内效用机制都很不错，但验证者对矿工访问货币化的能力是最关键的机制，因为它将代币经济学系统转移到现实世界的价值领域。矿工对验证者做出回应是有经济动机的，因为这会增加他们的“信任”评分。信任评分是矿工接收TAO分配量的关键决定因素。因此，验证者充当了矿工的唯一接入点。不同验证者通过访问矿工实现不同级别的效用。在前面提到的PTN示例中，验证者可以查看矿工的交易建议。一个验证者可以简单地将交易从表现最佳的矿工那里转发给自己的客户，收取订阅费。然而，另一个矿工可以汇集矿工的回应，以增加自己的建议的可信度，利用这些回应来创建多元化的投资组合，甚至是对矿工进行分析。例如，某矿工在交易欧元时有明显的优势，但在交易澳元时却没了优势。在交易路径中添加这个额外的价值层将允许验证者在更高级别上实现货币化。因此，这两个验证者在拥有和质押TAO方面具有截然不同的个体效用。重要的是，由于验证者可以通过他们的路由算法实现差异化，所以市场并没有实现商品化，随着时间的推移，利润将趋于零。这是一种垄断竞争，具有差异化的技能、品牌、技术，各团队基于矿工的商品化产出创建新产品。在PTN上，验证者每购买和质押一枚TAO的价值（边际成本）等于他们通过出售其产出可获取的增量价值（边际收入）。显然，Bittensor还处于相当早期的阶段，大多数子网都处于预盈利甚至预收入阶段。然而，作为一般规则，TAO的最小公允价值应该等于验证者可以从转发矿工输出中获得的总收入加上从潜在的未来子网的货币化输出中获取的未来贴现收入。我们看到，在过去的六个月里，TAO价格的上涨并没有反映出模因投机，而是反映出人们对验证者未来潜在收益的预期越来越高。与早期的加密飞轮（如Helium HNT的第一次迭代或Axie Infinity AXS）相比，TAO代币天生具有自反性。验证者，以及最终的代币持有者，负责确定子网间的代币分配量。随着TAO价值的上升，更多资金价值分配可以被引导到不同的项目中，而众所周知的接收代币分配量的“门槛率”将会下降。就像任何一个市场机制一样，这最终会造成浪费和效率低下，低质量的项目吸收了更大比例的代币分配，最终将导致TAO的重新定价变低，因为增长前景变弱了。随着腰带收紧，验证者不得不重新审视他们代币分配决策，并提高提供代币分配的门槛率，淘汰不良行为者和表现不佳的子网。随着价格跌至低点，只有为Bittensor提供最大增长价值和潜在价值的最高质量子网才能获得代币分配，从而帮助稳定系统，类似于比特币的难度调整。更有效的资源分配将为网络的未来增长奠定基础。 5、对Bittensor的乐观态度在我们第一次访问项目的Discord时就已看到Bittensor社区的热情，社区成员就机器学习的技术概念以及如何参与和推动Bittensor发展进行了深入探讨，而不是像许多其他加密项目一样主要争论的只是代币价格。Bittensor最初是一个由独立贡献者推动的草根计划，现在已经发展成为一个充满活力的生态系统，吸引了Nous、Kaito、MyShell、Wombo等知名开发者，他们都被Bittensor提供的巨大商业价值和成本节约所吸引。我们都是比特币的坚定信徒，一开始都不太确定加密领域是否会产生其他有价值的东西。然而，我们看到了比特币社区所展示的强烈的免疫防御力，它拒绝以太坊“骗局”，同时还相信一些有用的项目正在以太坊上建立。后来，我们在Solana身上也看到了同样的刻薄言论（“毫无价值”），因为以太坊的信徒注意到，尽管DePIN项目正在大规模迁移到唯一能够支持处理它们的链上，但Solana正在侵占他们的领地。这个周末让我们想起了以太坊和后来的Solana在获取主流加密用户支持时面临的困难，以及他们所遭受的批评。当一些人看到一个多余的ChatGPT克隆体附着在一个毫无价值的meme币上时，我们看到的是一个充满活力的由极其聪明的人组成的社区，他们热衷于使用新的激励机制来加速开源人工智能的发展。我们仍然处于Bittensor的早期阶段，但所有迹象都表明它正在正确的轨道上前进。在自身成功的重压下挣扎的好项目和无用的项目之间是有很大区别的。最终，相信Bittensor就是在对市场动态的力量下注；这是一种信念，只要有适当的经济激励，最聪明的人就会聚集在一起，克服任何挑战。来源：金色财经

金色财经2024-04-02

Kimi爆火出圈，国产大模型首次超越海外！

资本。从海外经验来看，OpenAI、Anthropic等初创企业的产品表现明显好于Google、Meta等大公司，除了月之暗面外，智谱、百川、MiniMax、零一万物等初创企业也已初步完成模型能力的搭建，并完成了早期的融资。未来，这些初创企业的成果有望推动国内AI产业的发展。随着国内人工智能模型取得重大突破，在部分能力上逐步追平甚至超越海外竞争对手，国内AI商业化落地进程有望持续提速，带来投资机遇。在市场整体风险偏好触底回升之际，更适合组合配置，全面把握人工智能技术革命带来的投资机遇。人工智能产业链较长，涉及环节众多，围绕人工智能进行布局的产品在产业环节侧重上各有特色。其中，人工智能ETF聚焦各细分领域龙头，赛道分布相对均匀；云计算ETF聚焦最先受益的算力和成长空间较大的应用；软件30ETF聚焦人工智能软件供应商，相较云计算更偏下游应用；机器人100ETF聚焦最具前景的AI终端，主要涉及各类应用软件和智能硬件。图：人工智能相关ETF产品数据来源：易方达基金整理以上内容与数据，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2024-04-02

亚马逊是世界上最好的生意

本季度结束后，亚马逊向人工智能初创公司Anthropic投资了27.5亿美元，使其名义投资达到40亿美元。华尔街似乎并没有像微软那样从人工智能时代的角度看待亚马逊，但如果这种情况在未来也可能会发生改变。展望未来，管理层预计下季度收入将增长8%至13%，营业收入将达到120亿美元。正如过去几个季度的情况一样，这一指引可能被证明是保守的，尤其是在盈利能力方面。市场普遍预计，第二财季营收将处于指引区间的高端，为1425亿美元，每股收益为0.85美元。来源：亚马逊在电话会议上，管理层对人工智能在未来几年带来“数百亿美元收入”的潜力持乐观态度。虽然亚马逊的AWS可能会从为生成式人工智能运营提供云基础设施中受益，但作为生成式人工智能的客户，电子商务业务可能会成为更大的受益者。这是一个重要的主题，推动了大型科技同行Meta的大量收益。电子商务业务是这里真正的宝石（尽管AWS本身也不差）。管理层指出，他们全年480亿美元的资本支出中约有60%用于基础设施建设。亚马逊在物流基础设施方面似乎已经拥有了巨大的优势。管理层被问及他们是否认为股票回购即将到来。管理层强调他们“有很多强有力的投资摆在我们面前”。大多数公司无法将资金重新投入业务，而可能会利用自由现金流为昂贵的并购提供资金。亚马逊是一个罕见的例外，投资者应该希望该公司产生尽可能少的自由现金流，而不是将尽可能多的资金重新投资到其AWS和电子商务业务中。能够获得高投资回报率是一回事，能够年复一年地以高投资回报率投资数百亿美元是另一回事。这就是亚马逊成为世界上最好的企业的原因。亚马逊前景如何？亚马逊的股价从来都不是“非常便宜”，至少从近期指标来看是这样。在2022年科技股崩盘期间，该股的估值达到了令人信服的水平，但与META或谷歌等更为典型的廉价股相比，该股从未显得便宜过。现在，随着该公司与同行一起表现出对盈利能力的明确承诺，该股最终看起来与以往一样合理，交易价格约为今年盈利预期的43倍。来源：Seeking Alpha 市场普遍预计，该公司将在中期内保持两位数的营收增长。来源：Seeking Alpha 如果按照25倍的市盈率计算，电子商务板块的远期估值约为9,310亿美元，相当于每股88美元。现在，将AWS的增长预期从18%下调至15%。根据40%的长期净利润率和30倍的市盈率，我们得出的估值为1.25万亿美元，合每股118美元。总计每股206美元，未来12个月的潜在涨幅为14%。考虑到其两项业务，尤其是电子商务运营的高质量性质，该股票可以说应该以更高的溢价估值进行交易。主要的风险是什么？该公司通过对物流基础设施的长期和积极投资，建立了很高的进入壁垒。消费者似乎最关心的是价格和送货速度——竞争对手在这两方面都极难展开竞争。相反，监管干预是电子商务运营的主要风险。政府有可能最终将电子商务业务视为垄断，并可能寻求拆分这些业务。目前还不清楚拆分会是什么样子，何时会发生，以及它将如何影响股东价值。然而，如果投资者的担忧加剧，该股可能开始遭受估值过高的困扰。 AWS面临着来自谷歌、微软等公司的竞争风险。虽然AWS是生成式人工智能的受益者，但由于微软在生成式人工智能方面的领先优势，它有可能将云市场转变为“赢家占多数”的环境。看到亚马逊的增长率低于同行并不令人鼓舞，尽管这可能是由于其更大的收入基础。现在不是2022年，亚马逊也没有提供令人难以置信的潜在回报。但高于市场的回报，加上低于市场的风险，以目前的价格来看，亚马逊是一个令人信服的投资。 $亚马逊(AMZN)$

老虎证券2024-04-02

警惕“错失恐惧症”！DeepMind CEO称AI投资热带来炒作和欺诈

年9月，亚马逊就宣布计划向AI初创公司Anthropic投资40亿美元。这并不局限于亚马逊。金融数据提供商PitchBook的数据显示，2023年投资者进行了691笔生成式AI交易，投资总额近300亿美元。投资银行麦格理（Macquarie）美国AI和软件研究主管Fred Havemeyer上个月曾表示，投资者绝对不想错过成为AI生态系统的一部分。他说：“我确信，这个市场上存在‘错失恐惧症’。” 可以肯定的是，Hassabis对AI可能存在的欺诈警告并不是没有根据的。今年3月，美国证券交易委员会（SEC）曾与两名投资顾问达成了和解。这两名顾问被控在使用AI方面做出了“虚假和误导性的陈述”。 SEC主席Gary Gensler在2月份的一次演讲中曾表示：“我们一次又一次地看到，当新技术出现时，它们可以引起投资者的轰动，也可以让一些人做出虚假声明。如果一家公司正在从公众那里筹集资金，它需要诚实地对待其对AI的使用及其相关风险。”

金融界2024-04-01

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