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2023年 AI芯片公司正被夺命三连问

第二道难题。对此，“过来人”芯片巨头NVIDIA摸爬滚打多年给出的答案是，勇于创新，重金投入：每一个新兴技术的研发厂商，在前期无疑要面临技术探索碰壁，下游厂商不认同等各个层面的问题。而在早期，谁先预判到未来的发展趋势，并勇于迈出探索的脚步，铺下合理的资源去尝试，就会抢到先机。当数据中心浪潮还未铺天盖地袭来、人工智能训练还是小众领域之时，英伟达已经投入重金，研发通用计算GPU和统一编程软件CUDA，为英伟达谋一个好差事——计算平台。而在当时，让GPU可编程，是“无用且亏本”的：不知道其性能是否能够翻倍，但产品研发会翻倍。为此，没有客户愿意为此买单。但预判到单一功能图形处理器不是长远之计的英伟达毅然决定，在所有产品线上都应用CUDA。在芯东西与英伟达中国区工程和解决方案高级总监赖俊杰博士的采访中，赖俊杰表示：“为了计算平台这一愿景，早期黄仁勋快速调动了英伟达上上下下非常多的资源。” 远见+重金投入，在2012年，英伟达拿到了创新者的奖励：2012年，深度学习算法的计算表现轰动学术圈，作为高算力且更为通用、易用的生产力工具，GPU+CUDA迅速风靡计算机科学界，成为人工智能开发的“标配”。在AI大算力芯片的征途上，存算一体芯片迎来了自己的“黄金期”，超前投入，是为正解。 PART-02 非技术、资金雄厚者，勿进窥见到存算一体的种种好处，现阶段，存算一体芯片玩家阵营日益庞大。（图源：偲睿洞察《AI大算力芯片行业报告-百舸争流，创新者先》）据偲睿洞察不完全统计，自2019年起，新增的AI芯片厂商，多数在布局存算一体：在2019-2021年新增的AI芯片厂商有20家，在这之中，有10家选择存算一体路线。这无一不说明着，存算一体将成为继GPGPU、ASIC等架构后的，一颗冉冉升起的新星。而这颗新星，并不是谁都可以摘。在学界、产界、资本一致看好存算一体的境况下，强劲的技术实力、扎实的人才储备以及对迁移成本接受度的精准把控，是初创公司在业内保持竞争力的关键，也是挡在新玩家面前的三大门槛。强劲的技术实力，永远是芯片领域的最高山。首先是存算一体“涉猎广泛”，涉及到芯片制造的全环节：从最底层的器件，到电路设计，架构设计，工具链，再到软件层的研发；其次是其“牵一发而动全身”：在每一层做相应改变的同时，还要考虑各层级之间的适配度。我们一层一层来看，一颗存算一体芯片被造出来，有怎样的技术难题。首先，在器件选择上，厂商就“如履薄冰”：存储器设计决定芯片的良率，一旦方向错误将可能导致芯片无法量产。其次是电路设计层面。电路层面有了器件之后，需要用其做存储阵列的电路设计。而目前在电路设计上，存内计算没有EDA工具指导，需要靠手动完成，无疑又大大增加了操作难度。紧接着，架构层面有电路之后，需要做架构层的设计。每一个电路是一个基本的计算模块，整个架构由不同模块组成，存算一体模块的设计决定了芯片的能效比。模拟电路会受到噪声干扰，芯片受到噪声影响后运转起来会遇到很多问题。这种情况下，需要芯片架构师足够了解模拟存内计算的工艺特点，同时针对这些特点去设计架构，在此基础上，还要考虑到架构与软件开发的适配度。软件层面架构设计完成后，还需要开发相应的工具链。（图源：偲睿洞察《AI大算力芯片行业报告-百舸争流，创新者先》）而由于存算一体的原始模型与传统架构下的模型不同，编译器要适配完全不同的存算一体架构，确保所有计算单元能够映射到硬件上，并且顺利运行。一条完整的技术链条下来，考验着器件、电路设计、架构设计、工具链、软件层开发各个环节的能力，与协调各个环节的适配能力，是耗时耗力耗钱的持久战。同时，根据以上环节操作流程可以看到，存算一体芯片亟需经验丰富的电路设计师、芯片架构师。鉴于存算一体的特殊性，能够做成存算一体的公司在人员储备上需要有以下两点特征： 1、带头人需有足够魄力。在器件选择（RRAM、SRAM等）、计算模式（传统冯诺依曼、存算一体等）的选择上要有清晰的思路。这是因为，存算一体作为一项颠覆、创新技术，无人引领，试错成本极高。能够实现商业化的企业，创始人往往具备丰富的产业界、大厂经验和学术背景，能够带领团队快速完成产品迭代。 2、在核心团队中，需要在技术的各个层级中配备经验丰富的人才。例如架构师，其是团队的核心。架构师需要对底层硬件，软件工具有深厚的理解和认知，能够把构想中的存算架构通过技术实现出来，最终达成产品落地； 3、此外，据量子位报告显示，国内缺乏电路设计的高端人才，尤其在混合电路领域。存内计算涉及大量的模拟电路设计，与强调团队协作的数字电路设计相比，模拟电路设计需要对于工艺、设计、版图、模型pdk以及封装都极度熟悉的个人设计师。而这一系列的人才与技术，都要以落地效果为终极目标——落地才是第一生产力。在交付时，客户考量的并不仅仅是存算一体技术，而是相较于以往产品而言，存算一体整体SoC的能效比、面效比和易用性等性能指标是否有足够的提升，更重要的是，迁移成本是否在承受范围内。如果选择新的芯片提升算法表现力需要重新学习一套编程体系，在模型迁移上所花的人工成本高出购买一个新GPU的成本，那么客户大概率不会选择使用新的芯片。因此，存算一体在落地过程中是否能将迁移成本降到最低，是客户在选择产品时的关键因素。在大模型背景下，存算一体芯片凭借着低功耗但高能效比的特性，正成为芯片赛道，冉冉升起的一颗新星。现如今，存算一体市场风云未定，仍处于“小荷才露尖尖角”阶段。但我们不可否认的是，存算一体玩家已然构筑了三大高墙，非技术实力雄厚，人才储备扎实者，勿进。来源：金色财经

金色财经2023-08-12

2030年深度学习市场料超4000亿美元，这些公司或成赢家

1%，在过去一年内上涨了7.92%。 NVIDIA CORPORATION NVDA. NVIDIA Corporation(NVDA)致力于加速计算速度以帮助解决计算问题。该公司有两个部门。计算和网络部门包括其数据中心加速计算平台、网络、汽车人工智能（AI）驾驶舱、自动驾驶开发协议和自动驾驶解决方案；电动汽车计算平台；机器人和其他嵌入式平台的Jetson；NVIDIA AI Enterprise和其他软件；以及加密货币挖矿处理器（CMP）。图形部门包括面向游戏和个人计算机（PC）的GeForce GPU、GeForce NOW游戏流媒体服务和相关基础设施，以及面向游戏平台的解决方案；面向企业工作站图形的Quadro/NVIDIA RTX GPU；用于基于云的可视化和虚拟计算的虚拟GPU（vGPU）软件；用于信息娱乐系统的汽车平台；以及用于构建和运营元宇宙和三维互联网应用的全息企业软件。 NVIDIA Corp.在过去一个月内上涨了0.49%，在过去一年内上涨了134.23%。 INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION （IBM）国际商业机器公司（IBM）是混合云和人工智能（AI）以及商业服务的提供者。IBM提供整合的解决方案和产品，利用数据、信息技术来进行行业和业务流程。IBM分部包括软件、咨询、基础设施和融资。软件部分包括两个业务领域：混合平台和解决方案，包括在混合、多云环境中帮助客户运营、管理和优化其IT资源和业务流程的软件；以及交易处理，包括在银行、航空公司和零售等行业支持客户的关键任务、在地工作负载。咨询部分从事业务转型、技术咨询和应用运营。基础设施部分从事混合基础设施和基础设施支持。融资部分从事客户融资和商业融资。 IBM在过去一个月内上涨了7.77%，在过去一年内上涨了8.92%。 MICRON TECHNOLOGY, INC. MU. Micron Technology (MU)是内存和存储解决方案的提供商。其产品组合包括动态随机存取存储器（DRAM）、Negative-AND（NAND）、三维（3D）XPoint存储器和NOR、固态驱动器、图形和高带宽存储器（HBM）、受管理的NAND和多芯片封装。其品牌包括Micron和Crucial。其分部包括计算和网络业务单位（CNBU），包括销售到客户、云服务器、企业、图形和网络市场的存储器产品；移动业务单位（MBU），包括销售到智能手机和其他移动设备市场的存储器和存储产品；存储业务单位（SBU），包括销售到企业和云、客户和消费者存储市场以及其他分离存储产品的固态驱动器（SSD）；嵌入业务单位（EBU），包括销售到汽车、工业和消费市场的存储器和存储产品。 Micron Technology Inc.在过去一个月内上涨了4.74%，在过去一年内上涨了6.58%。注：本文图片均截图自finance.yahoo.com

Heidi2023-08-12

冰火两重天！中美数据连爆意外惊呆市场美元急涨直逼103、中概股“血流成河”

Micro Devices、英伟达(Nvidia)和美光(Micron)等半导体股抛售拖累，纳斯达克综合指数下跌0.7%。（标普500指数30分钟走势图，来源：FX168）标普500指数和纳斯达克指数本周料将分别下跌0.5%和2%。这两大股指都将连续第二周下跌，这是自2022年12月结束连续四周下跌以来，以科技股为主的纳斯达克首次出现连续两周下跌。道指是三大股指中的异类，本周有望上涨0.5%。在投资者收到一些令人失望的批发价格通胀数据后，除本周表现出色的道琼斯指数外，其他美国股指周五都在下滑。美国劳工部周五公布，7月份生产者价格指数环比上涨0.3%，高于6月份修正后的持平数据，为1月份以来的最大涨幅。该报告引发了人们对美国通胀可能反弹的担忧，此前周四公布的消费者价格指数(CPI)报告充满希望，显示7月份物价连续第二个月增长0.2%。 Cetera Investments首席投资长Gene Goldman表示，PPI数据加上密西根大学消费者信心指数表现平平，令对美国经济前景和美联储计划过于乐观的投资者感到不安。他还指出，标准普尔500指数连续第二个周五回吐涨幅，这表明投资者对在周末持有股市敞口感到紧张。高盛分析师在接受MarketWatch的电话采访时表示:“市场一直忽略了所有的坏消息，他们对软着陆过于乐观。”“对我来说，股市在周五下午再次被抛售的事实就是‘不确定性’的尖叫。” 在密歇根大学公布信心数据后，投资者的担忧情绪得到了短暂缓解。尽管该指数显示，消费者对经济的预期自8月初以来略有恶化，但另一项数据显示，1年和5年后的通胀预期有所下降。美国人对明年整体通胀的预期从7月份的3.4%降至3.3%，对未来五年通胀的预期从3%降至2.9%。 “我认为消费者信心数据帮助抵消了今天PPI报告带来的一些负面消息，”CFRA Research首席投资策略师Sam Stovall表示，“然而，随着标准普尔500指数回到负值区域，整体不确定性趋势似乎正在重新显现。” 美国国债收益率上升也加大了股市的压力。在最近的交易中，10年期国债收益率上升3.8个基点，至4.140%。FactSet数据显示，该收益率自8月初以来已上升约10个基点，自7月19日以来已上升约40个基点。随着美债收益率上升令估值承压，股市在过去几周有所回落，而在标准普尔500指数和纳斯达克指数今年迄今强劲上涨后，美国大型企业的财报未能给投资者留下深刻印象。周四，在消费者价格指数公布后，股市最初上涨。不过，市场回吐了数据公布后的大部分强劲涨幅，因旧金山联储主席戴利表示，在降低通胀方面还有更多工作要做，且30年期国债标售的需求不如前两天的3年期和10年期国债标售那么强劲。受碧桂园与中国疲弱经济数据拖累中概股大跌由于房地产开发商碧桂园的财务问题给该集团蒙上了一层阴影，在美国上市的中国公司股票周五普遍下挫。周四晚间，碧桂园在提交给香港交易所的一份公告中表示，预计今年上半年净亏损约人民币450亿元至550亿元，而上年同期实现利润人民币19.1亿元。这将是该公司自16年前在香港上市以来首次出现中期亏损。该开发商表示：“预计净亏损主要是由于房地产行业销售下行的影响，导致房地产业务结转毛利率下降，物业项目减值增加；以及外汇波动造成预期净汇兑损失所致。” 碧桂园的问题引发了外界对中国债台高筑的房地产行业的新担忧，外界还担心更广泛的市场可能受到波及。与此同时，中国人民银行公布的数据显示，各银行7月份新增人民币贷款3459亿元人民币，较6月份下降89%，创2009年底以来的最低水平，远低于分析师的预期。分析师表示，这一方面反映当前国内需求特别是居民部门需求不足，另一方面也和此前银行大幅投放贷款透支有效融资需求有关。凯投宏观在给客户的一份报告中表示：“7月份中国银行贷款增速跌至七个月以来的最低水平，而广义信贷增速则跌至历史新低。”“我们预计未来几个月将进一步降息(最早将于下周二)，政府债券发行量将激增，但除非企业和家庭信心出现更广泛的改善，否则这可能不会大幅提升信贷增长。” 此前，中国公布的其他数据警告称，中国经济正在下滑，其中包括消费者价格指数(CPI)两年来首次下降，出口和进口降幅均大于预期。受此影响，追踪总部位于中国的在美上市公司的景顺金龙中国交易所交易基金PGJ美市早盘下跌4.2%，73只成分股中有65只下跌。相比之下，标准普尔500指数下跌0.3%。在中国公司最活跃的美国存托股票(ADS)中，蔚来汽车(Nio)下跌了4.3%。这家电动汽车制造商的股价在连续四天下跌中累计下跌14.4%，自8月3日收于10个月高点以来累计下跌18%。阿里巴巴集团(Alibaba)股价下跌4%。此前，这家电子商务巨头公布的第一财季业绩超过预期，周四股价飙升4.6%。碧桂园在美国上市的股票暴跌14.8%，此前这家陷入困境的房地产开发商警告称，由于未能按时偿还债券，该公司的信用评级被下调，今年上半年可能出现数十亿美元的亏损。碧桂园本周的跌幅已超过30%。在美国其他地方，电动汽车制造商小鹏公司(XPeng)的股价下跌4.6%，视频流媒体平台哔哩哔哩公司(Bilibili)的股价下跌5.7%，电子商务公司京东(JD.com)的股价下跌5.9%，新电商开拓者拼多多(PDD)的股价下跌4.3%，电动汽车制造商理想汽车(Li)下跌5.8%，房地产服务平台贝壳找房(KE Holdings)下跌2.9%。过去三个月，金龙ETF上涨了7%，而标准普尔500指数上涨了7.9%。

夏洛特2023-08-12

英伟达股价大跌，市值一夜蒸发3700亿元

站在AI的时代风口上，NVIDIA英伟达产品不愁卖高价，股价更是一路飙升，总市值早已突破1万亿元大关。但是股价和市值这个东西是相当脆弱的，很容易剧烈波动。美国当地时间8月9日，NVIDIA股价低开低走，报收425.54美元，相比前一交易日下跌4.72%，市值跌至1.05万亿美元，一夜之间蒸发了约521.17亿美元，相当于超过3700亿元人民币。当日，NVIDIA股票成交额248.6亿美元，位列美国股市第一。在NVIDIA的带领下，美股芯片股连续第二天遭遇重挫，费城半导体指数收跌1.9%，两个交易日累计跌幅超过3%，已从7月底的近期高点下跌逾6%。今年以来，NVIDIA的股价已累计上涨超过3倍，市盈率高达85倍，看似一片繁荣，但其实暗流涌动。这再次警示投资者，需要谨防科技成长股的巨大波动风险，理性判断科技股的合理估值。正如巴菲特所说：“当朋友都在谈论某只股票时，就该卖出了。”

金融界2023-08-10

亚马逊为AWS而战！

已经提供了自家的AI芯片： “客户对由NVIDIA H100 GPU驱动的Amazon EC2 P5实例进行训练大型模型和开发生成式AI应用非常兴奋。然而，迄今市场上仅有一种可行的选择，供应也非常有限。这，再加上我们过去几年来积累的芯片专业知识，促使我们几年前开始研发我们自己的定制AI芯片，称为Trainium，以及用于推理的Inferentia芯片，它们已经进入第二代，并且对于构建和运行大型语言模型的客户来说是非常具有吸引力的性价比选择。我们对未来许多大型语言模型的训练和推理都将在AWS的Trainium和Inferentia芯片上运行充满信心。” 投资者认为AWS在AI竞赛中落后于微软Azure和谷歌云，但这种悲观情绪过于夸大。与微软Azure不同，AWS在ChatGPT引发的生成式AI热潮之前就已经开始设计自己的AI芯片。虽然目前英伟达的H100 GPU仍然是训练和推理AI模型的最佳选择，但亚马逊确实将努力鼓励客户将更多工作负载转移到自己的Trainium和Inferentia芯片上，并在这方面领先于微软Azure。这些AI芯片显然不是AWS首次涉足设计自己芯片领域。多年来，这家科技巨头还提供了Graviton CPU芯片，旨在满足AWS的广泛计算需求。在上次的财报电话会议上，CEO 安德鲁 · 贾西宣布： “几年前，我们从客户那里一直听到，他们想要找到更多性价比高的通用计算方式。为了实现这一目标，我们意识到需要从硅芯开始重新思考各种事情，于是着手设计了我们自己的通用CPU芯片。” 目前，超过5万家客户正在使用AWS的Graviton芯片和AWS计算实例，包括我们前100名的Amazon EC2客户中的98家，而这些芯片的性价比约比其他主要的x86处理器提高了40%。同样的重新构想正在生成式AI领域发生。” 亚马逊已经在使用自己的芯片，这确实令人鼓舞，但Trainium和Inferentia AI芯片并不像英伟达的H100 GPU那样强大。鉴于Azure在没有自己芯片的情况下更依赖于英伟达的GPU，同时能够提供业界领先的大型语言模型。Azure目前被认为更有能力吸引各行各业的云客户，这些客户正在寻求通过AI来转变他们的业务。此外，鼓励客户从由英伟达芯片驱动的云服务迁移到由亚马逊自己的芯片驱动的服务将是一个挑战。首先，亚马逊需要提升其AI芯片，进而从性价比角度竞争英伟达的GPU。此外，英伟达的GPU的竞争力也是由其伴随的CUDA软件包和围绕其芯片发展起来的软件生态系统所培养的。这个生态系统使得第三方开发者越来越多地构建适用于英伟达芯片的AI应用程序，不断增加了英伟达GPU对客户的吸引力。因此，英伟达确实通过广泛的网络效应在其AI解决方案周围建立了强大的护城河，将开发者和客户都牢牢地困在其生态系统中。然而，亚马逊多年来在云计算行业的领先地位，也形成了围绕AWS发展的广泛合作伙伴生态系统，亚马逊将努力利用这一生态系统，鼓励第三方开发者围绕其AI云服务和芯片构建应用程序。此外，即使Trainium和Inferentia芯片不如英伟达的芯片强大，AWS仍然可以通过定制化优势提供更好的性价比。此外，通过设计和生产自己的芯片，亚马逊可以根据其自己云服务的特定需求来定制Trainium/Inferentia芯片。这种流程集成优势使亚马逊能够优化性能，降低客户的延迟。关于AWS如何努力在其云客户群中促使更多的人采用Trainium/Inferentia芯片，这家科技巨头用于诱导迁移到其Graviton CPU的策略确实可以提供一些线索。一个可能阻碍客户迁移的关键问题是需要修改或重新编写他们的应用程序以在AWS的芯片上运行。这可能是一个很大的切换成本，特别是对于较大的应用程序来说。为了促进向Graviton的转变，亚马逊已经努力确保许多受欢迎的应用程序和软件包与Graviton兼容，减少了客户需要修改或重新编写其应用程序的需求。除此之外，亚马逊提供了工具和服务，帮助客户将其应用程序迁移到Graviton，包括AWS应用迁移服务和AWS模式转换工具。因此，亚马逊将确实采取类似的策略，以便更轻松地从英伟达的GPU迁移到用于训练/推断工作负载的Trainium/Inferentia芯片。如果亚马逊能够在AI革命中成功地鼓励人们转向自己的芯片，它将在几个方面使AWS受益。我们之前已经介绍了定制的好处，使AWS能够提供更好的性能和更低的延迟，因为这些芯片将专门针对其自己的云解决方案进行定制。此外，生产自己的芯片使亚马逊能够创新和开发新的功能和能力，这些功能和能力可能无法用英伟达和AMD的现成芯片来实现。这可以帮助亚马逊进一步将其云服务与竞争对手区分开来，并为客户提供额外价值。因此，这些优势可以使AWS更好地吸引云客户，推动收入增长并捍卫其领导地位。虽然使用内部构建的芯片也带来了成本效益。通过生产和部署自己的芯片，亚马逊可以节省购买英伟达芯片的成本，毕竟，现在英伟达的芯片真的太贵了。此外，根据上述定制化优势，运行由其自己芯片驱动的云服务也可以使其更具成本效益地提供此类解决方案。这可以使亚马逊降低成本并向客户提供更具竞争力的定价。财务指导和绩效在上次的盈利电话会议上，当一位分析师问及高管们预计AI相关的AWS增长时间表时，他们不愿提供具体细节： Brent Thill： “就AI的货币化问题，你能谈谈你们认为何时会开始在AWS业务中看到这种增长吗？是在2024年吗？在后半年，你觉得这会对业务产生更大的影响吗？” 安德鲁 · 贾西： “…我认为当你谈到大规模潜在爆发的生成式AI时，包括我们在内，每个人都对此感到兴奋，我认为我们现在处于非常早期的阶段。在我看来，我们在马拉松比赛中已经走了几步。我认为这将是革命性的，我认为它将从根本上改变我们所知的几乎每一种客户体验…但现在还为时过早。所以我期待这将会非常庞大，但那将在未来发生。” 相比之下，微软已经能够提供与Azure的AI相关增长有关的指导，它在财报电话会议上表示，对于2024财年第一季度，它预计： “在Azure中，我们预计在恒定货币下的收入增长率将为25%至26%，其中大约有2个百分点来自所有Azure AI服务。” 亚马逊需要在未来提供更具体的增长预期，以维持投资者对AWS的AI前景的信心。在过去的几年里，AWS的营收增长明显放缓，类似于其最大的竞争对手。数据来源：公司文件尽管AI预计将重新点燃所有云服务提供商的营收增长率，但首先必须应对巨额的前期成本。首席执行官安德鲁·贾西提供了有关未来AI相关资本支出的指导： “展望2023年整年，我们预计资本支出将略高于500亿美元，而2022年为590亿美元。我们预计履行和运输资本支出将同比下降，部分抵消了增加的基础设施资本支出，以支持我们AWS业务的增长，包括与生成式AI和大语言模型工作相关的额外投资。” 随着亚马逊投资于扩大其在AWS中的AI基础设施，这将对短期的利润率产生压力。这家科技巨头需要同时投资于第三方解决方案，比如英伟达的H100芯片，以能够提供行业领先的解决方案来满足客户当前的AI需求，同时还要投资于Trainium和Inferentia芯片的设计进展。此外，亚马逊还将努力构建更有竞争力的大型语言模型，作为其客户的AI应用开发的基础。正如首席执行官安德鲁 · 贾西所提到的：“开发这些大型语言模型需要数十亿美元和多年时间”，这意味着投资者可以预期在可预见的未来会有大规模的资本支出。与AI相关的巨额资本支出确实将对AWS的利润率产生短期压力。尽管随着AWS基础设施的扩大，能够更好地满足客户对AI服务日益增长的需求，但从长期来看，随后的营收增长应该会支撑利润率，这取决于它与微软Azure和谷歌云的竞争能力。数据来源：公司文件根据Seeking Alpha的数据，亚马逊的股票目前以超过65倍的未来盈利估值交易。这个估值也反映了亚马逊的电子商务业务。AWS在2023年第二季度的总收入中仅占约16%。然而，鉴于AWS是亚马逊利润最丰厚的业务部门，它是公司利润的主要贡献者，因此是其未来盈利倍数的重要驱动因素。考虑到在接下来的一年里，亚马逊将进行大规模的资本支出，这将对其利润率产生压力，分析师认为这是一个昂贵的股票价格。同时要考虑到65倍的未来盈利估值明显比其顶级云对手更昂贵，微软的估值超过30倍，谷歌的估值接近24倍。因此，虽然AWS确实有可能成为AI时代的强大参与者，但Nexus Research认为，投资者可以通过估值较低的竞争对手更好地接触到与AI相关的云计算增长。 $亚马逊(AMZN)$

老虎证券2023-08-10

中美最新重磅消息！中国4大互联网巨头争相抢购芯片已向英伟达下50亿美元订单

能(AI)系统至关重要的高性能英伟达(Nvidia)芯片，订单总额达50亿美元。对美国将实施新出口管制的担忧助长了这轮购买狂潮。多名知情人士表示，百度(Baidu)、字节跳动(ByteDance)、腾讯(Tencent)和阿里巴巴(Alibaba)已下了价值10亿美元的订单，将从这家美国芯片制造商购买约10万个A800处理器，这些处理器将于今年交付。两位接近英伟达的人士表示，这些中国集团还购买了价值40亿美元的图形处理单元，其将于2024年交付。（截图自英国金融时报） A800是英伟达用于数据中心的尖端GPU A100的弱化版。由于去年华盛顿为遏制北京的技术野心而实施的出口限制，中国科技公司只能购买数据传输速度比A100慢的A800。在过去的一年里，围绕人工智能的炒作愈演愈烈，英伟达的GPU已经成为全球最大的科技公司中最热门的商品，其为大型语言人工智能模型的开发提供计算能力。中国互联网集团正竞相囤积A800芯片，原因是担心拜登政府正在考虑出台新的出口限制措施，甚至会把英伟达疲软的芯片也包括在内，以及巨大需求推动的更广泛的GPU短缺。一位不愿透露姓名的百度员工表示:“没有这些英伟达芯片，我们无法进行任何大型语言模型的培训。” 8个月前，微软(Microsoft)支持的OpenAI推出了突破性的聊天机器人ChatGPT，在此之后，这些公司正在开发自己的大型语言模型。据两位知情人士透露，字节跳动有许多小团队在开发各种生成式人工智能产品，包括代号为Grace的人工智能聊天机器人，该机器人目前正在进行内部测试。今年早些时候，字节跳动为其社交媒体应用TikTok测试了一项生成式人工智能功能，名为TikTok Tako，该功能授权OpenAI的ChatGPT。两名直接了解此事的员工表示，字节跳动已经储备了至少1万块英伟达GPU，以支持其雄心壮志。他们补充说，该公司还订购了近7万块A800芯片，将于明年交付，价值约7亿美元。阿里巴巴计划将其所有产品插入其大型语言模型，包括将其插入其在线购物平台淘宝和地图工具高德地图。与此同时，百度正在开发自己的类似ChatGPT的项目，其是一个名为Ernie Bot的生成式人工智能聊天机器人。英伟达、百度、字节跳动、腾讯和阿里巴巴均拒绝置评。据多名中国科技公司的员工透露，今年早些时候，随着人们对人工智能的热情高涨，大多数中国互联网巨头的库存芯片都不到几千个，这些芯片可用于训练大型语言模型。从那时起，随着需求的增长，这些芯片的成本也在增长。一位英伟达经销商表示:“经销商手中的A800价格上涨了50%以上。” 今年4月，腾讯云发布了一个新的服务器集群，其使用英伟达H800 GPU，这是为中国定制的最新H100模型的一个版本，可以为大型语言模型训练、自动驾驶和科学计算提供支持。据两位接近阿里巴巴的人士透露，阿里云还从英伟达收到了数千块H800芯片，许多客户已经联系该公司，寻求由这些芯片驱动的云服务，以帮助他们在中国复制ChatGPT。字节跳动为云计算设备提供储存的英伟达A800和A100芯片。它还在6月份推出了一个平台，供公司试用不同的大型语言模型服务。

财经风云2023-08-10

遥遥领先？英伟达发布新版人工智能处理器，芯片容量和速度再提升

FX168财经报社(北美)讯英伟达(Nvidia Corp.)发布了一款更新的人工智能处理器，提升了芯片的容量和速度，希望巩固在新兴市场的主导地位。英伟达周二(8月8日)在洛杉矶举行的Siggraph会议上表示，一种新型内存将推动Grace Hopper超级芯片的发展，该芯片是一种图形芯片和处理器的组合。该产品依赖于高带宽存储器，即HBM3e，能够以每秒5tb的惊人速度访问信息。英伟达表示，这款名为GH200的超级芯片将于2024年第二季度投产。英伟达公司首席执行官Jensen Huang在电脑图形展上发表了讲话。英伟达在人工智能加速器市场取得了早期领先地位，这种芯片在开发人工智能软件的过程中擅长处理数据。英伟达公司的估值今年超过了1万亿美元，成为世界上最有价值的芯片制造商。最新款处理器表明，英伟达的目标是让AMD和英特尔等竞争对手难以赶上。在人工智能时代，Jensen Huang认为技术是传统数据中心设备的替代品。他说，用旧设备建造的价值1亿美元的设施，可以用英伟达的新技术投资800万美元来取代，这种类型的设施将节省20倍的电力。“这就是为什么世界上的数据中心正在迅速过渡到加速计算的原因，买得越多，省得越多。” 英伟达的股价今年上涨了两倍多，估值约为1.1万亿美元，是受到密切关注的费城证券交易所半导体指数成分股公司2023年的最大涨幅。超级芯片将作为一种新型服务器计算机设计的核心，可以处理更多的信息，并更快地访问。如果芯片可以一次加载一个模型并更新，而不必将部件卸载到较慢的存储器中，人工智能训练将得到提升。英伟达表示，在服务器中，两个芯片可以一起部署，提供的容量是现有型号的3.5倍以上，使客户部署更少的机器或更快地完成工作。英伟达最新的产品旨在通过简化技术的使用，将生成式人工智能及其底层硬件推广到更多的行业。该公司的人工智能企业软件的新版本将简化训练模型的过程，然后模型可以根据简单的提示生成文本、图像甚至视频。

Sue2023-08-09

苹果和三星将投资软银旗下芯片设计公司Arm，预计9月完成上市

，Arm正在与美国芯片设计公司英伟达(Nvidia)进行谈判，希望英伟达成为其在纽约上市的主要投资者。日经新闻称，苹果、三星、英伟达和英特尔都计划在Arm上市后立即投资。该报称，这家软银控股的公司将于本月晚些时候正式向美国证券交易委员会申请上市，Arm计划向两家芯片制造商各出售“几个百分点”的股份。期待已久的首次公开募股被视为软银创始人兼首席执行官孙正义庞大的科技集团的潜在意外之财。自从去年软银将Arm出售给英伟达的交易因反垄断监管机构的反对而破裂以来，软银一直致力于让Arm上市。消息人士在4月对路透社表示，计划中的美国上市可能筹资80至100亿美元。在周二的财报发布会上，软银首席财务官没有提供有关上市日期或融资目标的细节，但表示准备工作“非常顺利”。软银周二出人意料地公布了亏损，但表示在其愿景基金(Vision Fund)部门6个季度以来首次扭亏为盈后，软银公司正在重新尝试新的投资。

迪星妮2023-08-08

投资100亿欧元！台积电德国建厂合作伙伴确定获德政府不遗余力支持补贴金额高至50亿欧元

导体，拥有更多控制权。苹果和英伟达（NVIDIA）的主要芯片制造商台积电，已经批准了从美国到日本的重大项目，以安抚客户对地缘政治风险的担忧。台积电已承诺在亚利桑那州建造两座先进工厂，总价为 400 亿美元，并在东京政府、索尼集团公司和电装公司的支持下，正在日本建造一座价值 86 亿美元的工厂。与此同时，欧盟谈判代表今年同意了一项价值 430 亿欧元的计划的最终版本，该计划将帮助欧洲到 2030 年生产全球 20% 的半导体。德国已成为最积极寻求更多国内芯片制造的国家之一。据知情人士透露，肖尔茨政府预计将于本周批准一项计划，为一项针对半导体生产和气候保护措施的基金追加约 220 亿美元。英特尔将获得柏林政府约 110 亿美元的补贴用于其自己的芯片联合体。

IreneLim2023-08-08

元宇宙将为旅游业带来200亿美元商机

年将达到9366亿美元，受到包括苹果、Nvidia和高通在内的科技巨头的日益浓厚兴趣的推动。为了准备迎接越来越倾向于元宇宙的旅游，实现去中心化世界之间的互操作连接、确保沉浸式设备的可用性以及保障数据安全，均是至关重要的环节。根据Statista数据，元宇宙市场预计将呈指数增长，到2030年将达到9366亿美元，这个过程将受到Meta，以及苹果、Nvidia和高通等科技巨头的巨额投入推动。在亚洲，人们对元宇宙旅游的兴趣正在上升。马来西亚科技公司UnBound自2017年以来一直在开发其UnBound元宇宙，它能为用户实现与爱人环游世界。据预测，马来西亚的元宇宙产业预计每年将增长47.6%，今年将达到114亿美元，到2030年有望达到80亿美元。新加坡也在积极拥抱元宇宙，通过元宇宙平台Roblox推出ChangiVerse，将其樟宜机场引入到了3D空间。ChangiVerse以樟宜机场的控制塔和其他热门景点为特色，使用户可以在元宇宙中体验现实中的场景，ChangiVerse还提供了多种模拟机场体验的小游戏。预计新加坡元宇宙市场规模今年将达到34.1亿美元，并有望在未来七年内达到232亿美元。泰国旅游局(TAT)已与Bitkub区块链技术合作开发Bitkub元宇宙，以配合泰国旅游局的"智慧旅游"项目。预计泰国的元宇宙市场今年将达到2.609亿美元，并将在2030年飙升至26.9亿美元。元宇宙内容行业的五大巨头——Adobe、苹果、欧特克、英伟达和皮克斯——本周宣布，他们已经联手成立了OpenUSD联盟(AOUSD)，这是塑造虚拟世界未来的重要举措。他们的共同目标是推动皮克斯Universal Scene Description (USD)技术的发展和标准化，为实用的"元宇宙"图形标准奠定基础。该联盟已与Linux基金会的联合开发基金会合作，以实现这一雄心勃勃的目标。 OpenUSD的核心工作是创建详细的行业规范，概述OpenUSD的功能，从而鼓励其他企业、组织采用这一标准。这一举措将增强兼容性，促进技术的更广泛地采用、集成和实现，并允许其他标准组织将其合并到该规范中。随着元宇宙继续在各个领域获得推广，并重塑各行各业，OpenUSD联盟等有影响力的组织的参与无疑将推动其增长，并为这个元宇宙的突破性发展铺平道路。其沉浸式体验、增强预览和货币化机会的潜力呈现出不断变革的前景。世界期待着这个充满活力且不断变革的领域将带来的的无限可能。来源：金色财经

金色财经2023-08-07

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