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Snowflake盔甲上的裂缝

Snowflake在发布一季报之后，越来越多的负面消息出现。现在，Snowflake的投资论点改变了吗？一起来看看外国分析师是怎么说的。作者：Stone Fox Capital Snowflake股价跌至年度低点，该公司开始出现一些重大裂痕。这家数据云公司有望从人工智能中受益，但向人工智能功能的过渡导致了未来销售的不确定性，同时成本也在上升。由于网络安全问题和估值过高的股票，盔甲上的裂痕正在形成。来源：Finviz 主要裂痕在5月底，Snowflake就公布了疲软的第一季度业绩，未能实现每股盈利目标。这家人工智能数据云公司正在积极投资构建人工智能功能，这导致人工智能项目的GPU相关成本增加，而收入效益现在还没有到来。人工智能企业软件部门已经看到许多公司从人工智能中获得预期收益，但不一定像预期的那样实现。从IBM到C3.ai，这些公司都大肆宣传，导致股价飙升，但实际上这些公司并没有看到相关收入的多少增长。 Snowflake似乎看到了相反的情况。该公司的增长率自然从22财年的超过100%的数据一路暴跌。来源：YCharts 该公司预计第二季度产品收入为8.05亿美元至8.1亿美元，仅增长26%。更糟糕的是，25财年的产品收入仅为33亿美元，增长率为24%，这意味着在第一季度产品增长率为36%之后，今年剩余时间将进一步放缓。还需要注意的是，Snowflake只给出了快速增长的产品收入，而忽略了将总增长率降低到略低水平的额外专业服务收入。上个季度，净留存率已经跌至128%，这是销售增长减速的明显迹象。来源：Snowflake 在6月的分析师日上，Snowflake再次加大了人工智能产品的开发力度，但该公司的管理层并没有提供太多财务细节。报道此次发布会的分析师似乎认为，新的人工智能功能要到2026财年/2027财年才会受益。更令人担忧的是，美国电话电报公司的一份报告称，Snowflake存储的数据遭到了网络攻击，这对人工智能暂停期间的销售没有帮助。这次黑客攻击似乎与之前被披露的Snowflake网络攻击有关，此前，LendingTree、Advance Auto Parts 和Ticketmaster运营商Live Nation的客户都被披露过。在这起案件中，Snowflake2022年6个月期间的通话和短信记录被窃取了。据报道，美国电话电报将不得不通知1.1亿客户数据泄露。此前的报告显示，数据被黑客攻击是由于Snowflake的客户没有使用多因素身份验证来防止数据泄露。报告避开了这家系统脆弱的数据云公司。无论如何，估计有165个客户的数据被盗的云服务提供商很可能会放慢销售周期，无论Snowflake是否有问题。此外，这家数据云公司强调了将客户的使用范围扩大到“业务分析师”之外的关键增长机会，并为客户提供了与客户协作共享数据的途径，但这个数据安全问题可能会阻止任何将使用范围扩大到其他用途的计划。该公司于5月22日公布了第一季度财报，5月30日正式报告了数据泄露事件，随后，Mandiant于6月报告了数据泄露的规模和范围。美国电话电报的问题上周才刚刚曝光，越来越多的负面安全新闻都是在第一季度销售预期放缓的指引下出现的。仍然估值过高 Snowflake在2020年和2021年底都达到了400美元的股价，所以很多投资者自然会认为135美元的股价很便宜。这家数据云公司的市值仍然高达490亿美元（3.63亿股流通股），尽管其增长速度正在放缓，数据也遭到了泄露。该股目前的股价仍为预期销售额的13倍。Snowflake的销售增长率已经下降到20%，这些持续的数据泄露加上转向人工智能数据，只会让客户重新考虑在第三方云平台上存储数据的流程。来源：YCharts Snowflake需要保持30%以上的增长，才能证明10倍的远期销售估值是合理的。更不用说，利润状况更糟。 Snowflake目前的股价是25财年每股收益目标0.63美元的215倍。由于许多客户预付费使用数据消费服务，现金流状况较好，但这两项指标都表明，尽管客户担心网络安全问题，但这只股票的估值仍然很高。总结 Snowflake是一家优秀的公司，在人工智能领域可能有光明的未来，但投资者必须为其股票支付合适的价格。Snowflake的估值非常昂贵，而经济增长放缓和网络安全攻击对客户造成的严重冲击表明，该股可能会进一步下跌。最近未能收复140美元的支撑位进一步证明了更多的下行风险。投资者应该等待当前的小问题消失，然后再长期AI故事展开。 $Snowflake(SNOW)$

老虎证券2024-07-15

巴菲特押注AI领域的金额占投资组合45% 分别是哪些企业？

%以上，总额达3987亿美元。 01.Snowflake：占Berkshire Hathaway公司投资组合的0.2% Snowflake开发了一个数据云平台，可以帮助企业将其关键数据汇集到一个平台上，从而更有效地分析数据，挖掘数据的最大价值。该服务专为与多个云提供商合作的大型复杂企业设计，如微软Azure和Alphabet的谷歌云，但这种情况往往会导致数据孤岛的产生。去年，Snowflake推出了CortexAI平台，允许企业将现成的大型语言模型（LLM）与自己的数据相结合，创建生成式AI应用程序。 Cortex还配备了一整套人工智能工具，如文档人工智能和Snowflake的Copilot虚拟助理。前者允许企业从发票或合同等非结构化来源中提取有价值的数据，后者则可使用自然语言进行提示，在整个Snowflake平台上提供有价值的见解。在截至4月30日的2025财年第一季度，Snowflake的产品收入达到7.896亿美元，同比增长34%。从表面上看，这是一个强劲的增长率，但相比前几个季度有所放缓。尽管Snowflake继续在市场营销和研发等增长举措上投入巨资，但其获取新客户的速度却在放缓，现有客户扩大消费的速度也更加缓慢。 Berkshire Hathaway公司在2020年数据云专业公司首次公开募股时买入了Snowflake的股份，因此每股价格可能在120美元左右。 2021年，该公司股价飙升至392美元的高位，但此后又从这一水平下跌了63%，目前股价为142美元。不幸的是，由于该公司的增长放缓，股价似乎仍然相当昂贵，因此投资者可能希望避开Berkshire的这一选股。 02.亚马逊：占Berkshire Hathaway公司投资组合的0.5% Berkshire在2019年买入了亚马逊（AMZN1.22%）股票，巴菲特曾多次表示后悔没有更早发现这个机会。亚马逊成立之初是一家电子商务公司，后来扩展到云计算、流媒体、数字广告领域，现在又扩展到人工智能领域。其亚马逊网络服务（AWS）云计算部门设计了自己的数据中心芯片，与采用英伟达（Nvidia）芯片的其他基础设施相比，AI开发人员使用这些芯片的成本最多可降低50%。此外，亚马逊的Bedrock平台还为开发者提供了一个现成的LLM库，这些LLM来自一些业界领先的初创公司，此外亚马逊还自主开发了一个名为Titan的LLM系列。从本质上讲，AWS希望成为那些打算创建自己的人工智能应用的开发人员的首选目的地。华尔街的各种预测表明，人工智能将在未来十年内为全球经济增加7万亿到200万亿美元的收入，这有可能成为亚马逊有史以来最大的机遇。 Berkshire Hathaway公司持有亚马逊20亿美元的股份，仅占该企业集团股票投资组合的0.5%。从长远来看，人工智能可能会推动亚马逊实现大幅增长。因此，如果巴菲特之前只是希望这一持仓位更大，那么在AI的新篇章开启之后，他可能会为自己没有尽早增持而自责。 03.Apple：占Berkshire Hathaway公司投资组合的44.5% 苹果公司（AAPL2.16%）是Berkshire Hathaway公司迄今为止最大的持仓。这家企业集团从2016年开始斥资约380亿美元积累股票，其持仓目前价值1776亿美元。苹果致力于生产全球最受欢迎的电子设备，包括iPhone、iPad、AppleWatch、AirPods和Mac系列电脑。该公司正在通过其新的Apple Intelligence软件进军人工智能领域，该软件将于9月份与iOS18操作系统一起发布。该软件是与OpenAI合作开发的，它将改变苹果设备的用户体验。Siri语音助手将借助ChatGPT的功能，类似地，其笔记、邮件和iMessage等写作工具也将借助ChatGPT的功能，帮助用户快速制作内容。全球有超过22亿台活跃的苹果设备，这意味着苹果可能很快成为向消费者分发AI技术的最大公司。即将推出的iPhone 16预计将配备能够在设备上处理AI工作负载的强大新芯片，可能会引发一次显著的升级周期。苹果符合巴菲特的所有选股标准。自2016年Berkshire首次投资以来，该公司一直稳步增长，持续盈利，拥有CEO库克这样一位坚定的领导者，并通过分红和股票回购向股东返还了大量资金。事实上，苹果刚刚宣布了一项价值1100亿美元的新回购计划，这是美国企业史上最大的回购计划。原文来源于： https://www.fool.com/investing/2024/07/07/45-warren-buffetts-398-billion-is-in-3-ai-stocks/ 中文内容由元宇宙之心（MetaverseHub）团队编译，如需转载请联系我们。来源：金色财经

金色财经2024-07-10

Snowflake是否到底了？

Snowflake从高点滑落，有外国分析师认为，Snowflake在人工智能领域拥有巨大的潜力，或许现在已经到了低点。作者：Victor Dergunov Snowflake在420美元左右的峰值后遭到了重创。由于人工智能的抛售和其他因素，其股价目前约为125美元，较峰值估值下跌了70%。于此同时，Snowflake的销售额和盈利能力都有了很大的增长。 Snowflake在人工智能领域拥有巨大的未开发潜力，市场可能很快就会重新青睐Snowflake公司的股票。Snowflake的销售额应该会继续扩大，未来几年可能会变得越来越有利可图。 Snowflake的下行空间可能有限，在100-125美元的买入区间提供了有利的风险/回报机会。从技术上讲，Snowflake处于低点来源：stockcharts.com Snowflake科技的IPO时估值高得离谱，上市后不久市值飙升至1200亿美元左右。然后是2021-2022年的科技股崩盘，跌至110美元左右的低点。虽然我们看到了一些复苏尝试，但Snowflake仍然处于低点，大约在125美元左右。此外，RSI低于30，CCI约为-300，显示出异常超卖的技术条件。此外，完全随机和其他技术指标似乎正在逆转，Snowflake的技术势头可能很快就会改善。与竞争对手相比，Snowflake是便宜货有趣的事实：当Snowflake首次亮相时，其股票非常“火爆”，以至于公司在2022年仅有约12亿美元的收入时，其估值飙升至约1200亿美元，其估值约为预期销售额的100倍。明年（2026财年）的平均销售估计为43亿美元，将Snowflake的市销率估值定在十倍以下。与2021-2022年的峰值估值相比，Snowflake便宜了十倍，使其成为一个引人注目的购买机会。此外，如果10倍的销售估值仍然显得昂贵，请考虑到Snowflake有可观的销售增长和盈利潜力，并且可以在未来的几年中提供20-30%以上的收入增长。虽然Snowflake的许多竞争对手也有相当大的下降，但许多仍然比Snowflake贵。例如： Cloudflare Inc.：远期销售预期的13倍 Palantir：远期销售预期的16倍其他高增长的人工智能相关软件股票的市盈率与之相当，甚至更高，这使得Snowflake在目前的水平上成为一个有吸引力的买入对象。 Snowflake的AI潜力 Snowflake是云数据仓库领域的市场领导者，估计拥有22%的市场份额，在全球拥有数千家客户。它在人工智能方面也具有优势，因为全球数千家公司，包括数百家全球最大的公司，使用Snowflake的人工智能数据云来共享数据，构建应用程序，并通过人工智能推动业务发展。 Snowflake的人工智能数据云是一项统一的服务，被近万家公司使用，通过数据、人工智能和应用程序为他们的业务提供动力。它包括支持各种数据、人工智能、应用程序工作负载、内容、模型和应用程序的平台功能。 Snowflake是利润丰厚的企业AI软件领域的领导者，并应继续经历强劲的收入增长和盈利能力提升。因此，其股票可能会稳定、复苏，并在未来几年走高。每股收益增长可能比预期更好虽然Snowflake的销售增长有所放缓，但最近几个季度仍保持在30%以上。此外，Snowflake的TTM每股收益为96美分，而市场普遍预期为62美分，比去年高出55%。虽然Snowflake对明年每股收益的普遍预期约为1美元，但它的收益可能在1.50美元左右（较高预期为1.74美元）。因此，市场可能对Snowflake的前景过于悲观，我们可能会在未来几个季度看到好于预期的收益数据。此外，Snowflake仍处于高增长模式，在其商业周期的这个阶段，提高盈利能力并不是一个重要的优先事项，最大化增长才是。华尔街的看法来源：seekingalpha.com Snowflake股价徘徊在其目标估值的“底部”低端。华尔街的平均目标价在198美元左右，这意味着未来12个月上涨60%左右的可能性很大。此外，该公司的高端目标价升至约240美元，这意味着该股明年可能会翻一番左右。 Snowflake股票未来可能的情况：来源：金融先知虽然预期可能看起来很激进，但它们在许多方面甚至低于共识数字。例如，对未来几年的销售预测要高得多。不过，出于保守的考虑，预测还是相对温和的。然而，即使按照“基本情况”估计，随着Snowflake公司继续提供高于预期的每股收益和强劲的销售，该公司的股价也可能大幅上涨。风险尽管有改善的可能性，Snowflake的估值相对较高，如果市场动荡持续，我们可能会看到多重压缩。Snowflake还面临来自谷歌、亚马逊、微软和其他科技巨头的竞争风险，他们试图在AI企业软件领域获得收益。 Snowflake还面临成本上升、收益下降和销售增长持续放缓的风险。额外的风险包括数据泄露、经济增长慢于预期、利率上升持续时间更长等。投资者在投资Snowflake之前应考虑这些和其他风险。 $Snowflake(SNOW)$

老虎证券2024-06-26

金色早报 | Binance对加拿大提出上诉 EIGEN质押空投第二阶段现已开放

0位亿万富翁持有比特币（BTC）。 ▌Snowflake黑客将比特币赎金要求降至15万美元一名黑客在入侵云数据公司Snowflake后，出售数百万美国学生的个人数据，将赎金从200万美元比特币降至15万美元。黑客Sp1d3r威胁称，若不在7天内支付赎金，将泄露数据。被盗数据包括学生的姓名、地址、财务信息和登录详情，受影响学生从幼儿园到12年级不等。Edgenuity发言人否认其数据被盗，并表示这一说法已由LAUSD和Snowflake证实。此外，Google Mandiant安全部门将黑客行为归因于“UNC5537”组织，并正在调查其与“Scattered Spider”的合作关系。西班牙警方本周逮捕了Scattered Spider的涉嫌领导人。重要经济动态 ▌美联储8月维持利率不变的概率为88.6% 据CME“美联储观察”，美联储8月维持利率不变的概率为88.6%，降息25个基点的概率为11.4%。美联储到9月维持利率不变的概率为34.6%，累计降息25个基点的概率为58.5%，累计降息50个基点的概率为6.9%。金色百科 ▌什么是反向期货合约？反向期货合约是一种金融安排，要求卖方在合约到期时向买方支付约定价格与当前价格之间的差额。与传统期货不同，卖方从价格下跌中获益。免责声明：金色财经作为区块链资讯平台，所发布的文章内容仅供信息参考，不作为实际投资建议。请大家树立正确投资理念，务必提高风险意识。来源：金色财经

金色财经2024-06-20

Subsquid (SQD)：一个被市场低估的优质项目

2中，数据存储在类似BigQuery、Snowflake、Apache和Iceberg的集中式数据湖中，以便于访问。然而，将Web3数据存储在类似的集中式数据湖中，会违背开放和弹性访问的初衷。如果能够对Web3应用数据进行汇总、过滤和便捷提取，将在多链范式下释放行业的潜力，推动下一代应用功能的发展。解决方案：Subsquid network Subsquid是一个去中心化的查询引擎，优化用于高效提取大量数据。它目前处理来自超过100个EVM和Substrate网络的历史链上数据，以及处于测试阶段的Solana和Starknet的数据。这些数据包括EVM的事件日志、交易收据、追踪和每笔交易的状态差异等详细信息。它还在开发利用其多链索引功能的协处理器和RAG功能，通过零知识证明市场和可信执行环境（TEE）与链下数据湖资源网络进行无信任连接。传统的区块链数据查询方法速度慢、分散且成本高，开发者难以提取有意义的见解。Subsquid的去中心化查询引擎提供了可扩展的模块化架构，允许定制数据管道和实时更新，使数据提取速度提高最多100倍，成本降低最多90%。目前的产品套件这些工具使开发者能够高效地访问和分析大量区块链数据，从而更轻松地构建和扩展复杂的去中心化应用。 1. Subsquid网络：一个分布式查询引擎，处理来自100多个EVM和Substrate网络以及测试阶段的Solana和Starknet的历史链上数据。 2. Squid SDK：一个用于在Subsquid网络上构建索引器的TypeScript工具包，提供用于数据提取、转换和加载的高级库。 3. Subsquid云：一个平台即服务（PaaS），用于部署Squid SDK索引器，提供Postgres资源配置、零停机迁移和高性能RPC端点。 4. Subsquid Firehose：一个开源轻量级适配器，便于开发和部署子图，无需大量设置。模块化架构与市场上的其他解决方案不同，Subsquid独特的模块化架构允许开发者进行最佳的灵活性和定制。这将在进入Web3开发的下一阶段时成为关键差异，使应用程序和用例更加复杂和功能丰富。 1. 定制化：开发者可以根据特定需求定制数据处理管道的每个组件，从而实现更高效和有效的数据处理。 2. 可扩展性：模块化特性使横向扩展更容易，通过简单地增加处理节点来处理不断增加的数据负载。 3. 灵活性：能够独立开发和优化管道的不同阶段，使Subsquid能够适应各种用例和性能要求。 4. 效率：通过对数据流和处理逻辑的精细控制，Subsquid在索引和查询任务中可以实现更高的性能和效率。为了说明模块化数据访问方法的强大功能，我们可以比较分析和实时数据访问用例。两者都需要高效的链上数据源（Subsquid 网络），但其余管道需要完全不同的技术。在 Web2 世界中，应用程序的实时数据访问通常由相对较小的事务数据库（Postgres、SQLite）提供支持，而分析则需要 Snowflake、BigQuery 或 Trino 等大数据解决方案。同样的区分也适用于 Web3 用例，而Subsquid 具有独特的优势，可以从两个垂直领域获取有意义的价值份额。目标市场和用例 Subsquid的技术在区块链生态系统的所有领域都具有高度相关性： 1. 去中心化应用项目（dApp Projects）：提高去中心化应用在DeFi、NFT、游戏、社交媒体等领域的性能和用户体验。 2. 区块链网络（Blockchain Networks）：改进L1和L2网络的数据基础设施，帮助开发者构建更高效的数据驱动应用。 3. 分析和研究（Analytics and Research）：帮助公司处理大量区块链数据，提取见解和趋势。链上和Web3数据的每字节价值比Web2高出几个数量级，并被智能合约、索引器、分析API和边缘技术（如AI代理）消费。客户案例研究 1. Railgun：隐私聚焦的EVM钱包基础设施 • Railgun曾使用内部工具直接调用RPC扫描余额，但速度较慢。尝试使用The Graph后，发现其在所有链上并不具备功能一致性。Subsquid使其新的“隐私池”产品在余额扫描速度上得到提升。 2. CoinList：领先的代币发布平台 · 由于 CoinList 经常处理新项目，因此为他们打算支持的链寻找节点提供商通常很麻烦。大型提供商不支持新的小型链，而依赖小型提供商可能很困难且不可靠。从项目团队本身获取数据也是不可取的，因为这个基础设施可能会被篡改或维护不善。Subsquid使 CoinList 能够完全绕过这个问题。 · 该平台对 Subsquid 即将推出的对数据湖中热块的原生支持非常感兴趣，因为这将完全消除 RPC 约束。这为碎片整理提供了机会，不仅适用于 CoinList 等代币发布平台，还适用于各种 dApp 和多链平台，如游戏和社交，它们可能需要来自各种规模生态系统的信息。被忽视和误解 Subsquid目前被市场低估的主要原因是其缺乏知名度。尽管其技术差异、功能价值、早期用户吸引力和巨大潜力，但项目并未获得应有的关注。原因包括： · 品牌营销薄弱：Subsquid 承认，其最初几年只专注于产品开发和客户获取，品牌营销投入不足。迄今为止，其社交媒体影响力和营销活动尚未有效地将其价值主张传达给更广泛的受众。 · 代币发行乏善可陈：鉴于其营销工作不尽如人意，SQD 代币的发行并未像其他区块链项目那样引起轰动，导致其初始估值较低。 · 深奥的技术差异：Subsquid 产品的先进性和技术性可能难以被更广泛的市场理解和欣赏。现在团队专注于品牌知名度，并在 M31 Capital 等战略合作伙伴的帮助下，我们相信该项目将能够更好地向市场传达其价值，这将推动近期估值的大幅提升。竞争格局 Subsquid的主要竞争对手包括The Graph、Zettablock和Space and Time。每个平台都有其独特的优势和劣势，选择取决于具体项目的需求。我们相信，Web3数据湖/仓库市场长期来看将是巨大的，有多个大型赢家。 The Graph： · 预定义子图：The Graph 依赖于子图，子图是用于索引和查询数据的预定义指令集。虽然这种方法提供了一种结构化且用户友好的方法，但它缺乏 Subsquid 模块化处理器提供的深度定制。 · 索引机制：Graph 使用更为严格的索引机制，索引逻辑的更改通常需要对子图进行重大调整或重新部署。 · 性能：根据子图的复杂性和网络负载提供中等到高性能。它为查询提供低延迟，并且可以通过添加更多索引器进行水平扩展。 • Zettablock： · 集中控制，去中心化意图：ZettaBlock 将集中式基础设施与去中心化信任机制相结合。这种方法提供了实时数据索引和查询功能，但不提供 Subsquid 中相同级别的模块化定制。 · 数据管道：ZettaBlock 专注于具有可定制 ETL（提取、转换、加载）流程的实时数据管道，但与 Subsquid 的完全分散和模块化方法相比，它采用更集中的控制框架。 · 性能：专为实时数据索引而设计，查询响应时间短。它具有高度可扩展性，适用于需要实时数据管道的应用程序。 Space and Time： · SQL 证明和混合处理：Space and Time 通过 SQL 证明强调数据完整性，并支持混合事务和分析处理。虽然它提供了用于数据完整性和处理的高级功能，但其架构在索引管道方面并不像 Subsquid 那样模块化或可定制。 · 数据仓库：Space and Time 的架构以分散式数据仓库为中心，虽然它对于大规模数据查询功能强大，但与 Subsquid 灵活的模块化管道相比更加单一。 · 性能：为区块链和链下数据提供高性能优化。支持混合交易和分析处理，确保低延迟和可扩展性。 Subsquid的差异化 Subsquid独特的模块化和可定制数据处理方法，加上其对灵活性、性能和可扩展性的关注，使其在区块链数据索引和查询平台中脱颖而出。随着行业的成熟和应用程序变得越来越多链和复杂，这种功能将变得越来越有价值。 1. 定制化索引器和处理器： • 灵活索引：允许开发者构建高度可定制的索引器和处理器，便于处理复杂的数据集成任务并从区块链数据中提取有意义的见解。 • 性能优化：自定义处理器可以优化性能，确保索引和查询高效且可扩展。 2. 多阶段处理管道： • 数据流架构：多阶段处理管道将数据提取、转换和存储分为独立的阶段，提高数据处理任务的可管理性和可扩展性。 • 模块化：管道的每个阶段可以独立开发和优化，提供更大的数据处理工作流控制。 3. 支持多种数据源： • 多样的区块链集成：支持多种区块链并能集成各种数据库，使其成为开发者在不同区块链生态系统中工作的多功能工具。 • 适应性：平台处理多种数据源的能力确保其能够适应区块链行业不断变化的需求。 4.开发者友好的工具和SDK · 综合SDK：提供一个软件开发工具包（SDK），包括简化开发定制数据索引器和处理器的工具和库。 · API支持：支持多种API进行数据查询，包括GraphQL和SQL，为开发者提供灵活性。 5.去中心化和可扩展架构 · 去中心化处理：与The Graph和Space and Time类似，Subsquid利用去中心化节点网络处理和索引数据，确保高可用性和容错性。 · 可扩展性：平台设计为横向扩展，能够高效处理不断增加的数据量和查询量。 6.性能和效率 · 高性能：通过在数据处理管道的各个阶段进行自定义优化，Subsquid能够在数据索引和查询任务中实现高性能。 · 资源使用效率：平台架构确保计算资源的高效利用，降低数据处理的成本和复杂性。在将 Subsquid 与该领域最成熟的竞争对手 The Graph 进行比较时，最后一点尤为重要，后者的网络运营效率极低，经济效益不可持续。如下图所示，代币激励每月远远超过网络收入 50 倍至 100 倍：从架构上看，The Graph 的“单片”索引节点是一个黑匣子，用于执行编译成 WASM 的子图。数据直接来自存档节点和本地 IPFS，处理后的数据存储在内置的 Postgres 数据库中。相比之下，Subsquid Network 提供几乎零成本的数据访问、从多个区块进行更细粒度的数据检索以及卓越的批处理和过滤功能。相对估值 Subsquid 流动性最好的代币是 GRT，其交易价格是 SQD 的 FDV 溢价的 18 倍。Space and Time 将是另一个直接的同类代币，当该代币在今年晚些时候开始交易时，这也应该成为 SQD 的催化剂，吸引市场关注 Web3 大数据领域的价值。从长远来看，随着 Web3 行业的成熟，将 Subsquid 与当今类似的 Web2 公司进行比较是合理的，这意味着如果该项目（以及整个 Web3）成功，其上涨空间高达 270 倍。 2030 年 TAM 和上升潜力尽管区块链数据管理和 Web3 总体而言仍处于起步阶段，但我们可以将 Web2 作为 Subsquid 长期 TAM 的参考。我之前曾估算过整个2030 年 Web3 市场的潜在上升空间，到 2030 年 Web3 GDP（总收入）将达到 5.6 万亿美元。如果我们将 Web2 数据湖和仓库市场占 Web2 GDP 总量的百分比，我们可以将其应用于 Web3 GDP 预测，到 2030 年 Web3 数据湖和仓库市场将达到 236 亿美元。（来源：omnichain 观察、未来市场洞察、专家市场研究）如果我们假设 Subsquid 在 2030 年拥有 20% 的市场份额，并应用 10 倍的收入倍数（对于高增长资产来说是合理的，下文将详细介绍），SQD 的价值将达到 470 亿美元，是今天 FDV 的 240 倍！为什么是 20% 的市场份额？纵观 Web2 数据管理提供商的竞争动态，市场领导者长期以来一直保持 40% 以上的份额。考虑到 Web3 更加分散的性质，我们认为 20% 是 Subsquid 上行情景的合理假设。为什么是 10 倍收入？这是公共云计算公司的 10 年平均值（2020 年达到了 22 倍的高点！）。 Subsquid 2030 年 FDV （十亿美元）和回报倍数的敏感度表如下：投资论点 · 高度不对称的风险/回报投资机会；Subsquid 目前的 FDV 提供 18 倍的上涨空间，以实现与 The Graph (GRT) 的估值平价，我们认为 The Graph (GRT) 的技术和网络经济客观上较差，而长期上涨空间则为 240 倍以上。 · Web3 技术堆栈（数据湖和仓库）中非常有价值部分的独特且差异化的资产，随着应用程序复杂性不断加速、去中心化 AI 的激增以及一般行业采用的扩大，它将变得更加重要，从而导致链上数据呈指数级增长。 · 由于品牌营销无效、代币发行活动乏善可陈以及技术差异化深奥，因此被忽视且定价严重错误。 · 尽管缺乏市场关注，Subsquid 拥有优于大型现有公司的网络架构、令人印象深刻的早期客户吸引力以及提供完整数据仓库功能以及协同处理和 RAG 功能的令人兴奋的路线图。 · 多个近期催化剂包括 6 月份主网启动、即将进行的网站更新和品牌重塑工作，以及对营销和战略合作伙伴计划的新关注。技术设计 Subsquid 旨在提供无限的水平可扩展性、无需许可的数据访问、最小化信任的查询和低维护成本。其架构确保： · 原始数据由数据提供商上传到永久存储器中。 · 数据被压缩并分布在网络节点之间。 · 节点运营商会缴纳一笔保证金，这笔保证金可能会因拜占庭行为而被削减。 · 每个节点都使用 DuckDB 高效地查询本地数据。 · 可以通过向链上智能合约提交签名的响应来验证查询。网络架构 1. 数据提供者：数据提供者确保数据的质量和及时提供。在启动阶段，Subsquid Labs GmbH是唯一的数据提供者，代理从各个链逐块提取的数据。这些数据通过对比哈希进行验证，然后分割成小的压缩块并保存到持久存储中。这些块随机分配给工人。 2. 工作者：为网络贡献存储和计算资源，以点对点方式提供数据，并获得SQD代币作为补偿。每个工人必须在链上注册并抵押100000 SQD代币，违反协议将被削减。SQD持有者也可以将代币委托给特定工人，表示其可靠性并获得部分奖励。 3. 调度程序：分配数据提供者提交的数据块给工人。它监控数据集和工人集的更新，向工人发送请求以下载新块或根据容量和冗余目标重新分配现有块。收到更新请求后，工人从持久存储中下载缺失的数据块。 4. 日志收集器：收集工人的活跃ping和查询执行日志，进行批处理并保存到公共持久存储中。这些日志由工人的P2P身份签名并固定在IPFS上。这些数据至少存储六个月，供其他网络参与者使用。 5. 奖励管理器：访问日志，计算奖励并在每个周期提交可认领的承诺。工人然后各自领取他们的奖励，奖励可能在一段时间后过期。 6. 数据消费者：通过操作网关或使用外部提供的服务（公共或私人）查询网络。每个网关绑定到一个链上地址。网关可提交的请求数量由锁定的SQD代币数量决定，锁定周期越长，虚拟“计算单元”（CU）越多。所有查询成本为1 CU，直到复杂的SQL查询实现。查询验证 Subsquid网络通过经济担保提供查询数据的有效性，并可能进行链上验证。所有查询响应由执行查询的工人签名，作为对响应的承诺。如果被认定为不正确，工人的保证金将被削减。验证逻辑可能是数据集特定的，包括以下选项： 1. 权威证明：链上身份白名单决定响应的有效性。 2. 乐观链上验证：验证请求后，任何人都可以提交错误响应的证明。 3. 零知识证明：零知识证明验证响应与请求完全匹配。证明由链下的证明者生成，并由智能合约在链上验证。未来产品开发虽然我们坚信Subsquid平台目前的索引和查询能力及用户吸引力被严重低估，其长期增长潜力将由即将推出的产品驱动，如TEE/ZK协处理和RAG功能，这将成为未来高效能Web3应用不可或缺的基础设施。 1. TEE/ZK协处理器： • Subsquid正在开发协处理器解决方案，将其强大的多链索引能力与第三方TEE和ZK证明者（如Brevis、Polyhedra、Phala）结合，实现链上智能合约与其链下数据湖资源网络的无信任连接。Subsquid认为，提供多种验证选项是优化特定用例和工作负载性能的理想方式，而不是开发单一的ZK解决方案。 • 这为高计算和数据驱动的链上应用程序（如订单簿DEX、借贷协议和永久合约）开辟了大门，即使在TPS低和编程语言严格的区块链上也能实现。 2. AI代理/RAG功能： • 可以预见，在未来10年内，大部分互联网流量将由AI代理生成和消费。一个逆向观点认为，没有一个即用型AI代理平台可能会主导市场，类似于网站建设平台（如Wordpress）仅服务于特定的业余爱好领域。与此同时，2000年后增长的最大份额由基础设施侧的亚马逊云服务（AWS）占据。 • 我们预计在AI与区块链空间中也会出现类似的动态。然而，这次的关键瓶颈可能是数据访问。Subsquid的目标是提供高吞吐量的最小可行接口，使数据访问成为增长飞轮。客户吸引力和战略合作伙伴自去年年底测试网启动以来，用户数量、Squids（云索引器）和存档查询（网络查询）以及网络数据流量都呈现上升趋势。为了与 The Graph 进行同类比较，我们需要比较最终用户查询。Subsquid 最终用户查询可以从云（可以跟踪）或自托管解决方案（目前无法跟踪）发送。对于 2024 年第一季度，云查询总计 12 亿次。由于自托管实现的存档查询大约是 9 倍（上面的存档源分布图），我们可以假设自托管用户的最终用户查询数量也是 9 倍。因此，我们可以估计Subsquid 在第一季度的最终用户查询总数约为 100 亿次，大大超过 The Graph，后者在同一时期的最终用户查询数量为 16 亿次。谷歌云合作伙伴关系（BigQuery集成）谷歌云的BigQuery是一种强大的企业数据仓库解决方案，允许公司和个人存储和分析PB级的数据。设计用于大规模数据分析，BigQuery支持多云部署并提供内置的机器学习功能，使数据科学家能够使用简单的SQL创建ML模型。BigQuery还与谷歌自己的商业智能和外部工具完全集成，允许用户在BigQuery中运行自己的代码，使用Jupyter Notebooks或Apache Zeppelin。多链项目可以利用Subsquid与BigQuery的结合，快速分析其在不同链上的使用情况，并获得费用、运营成本和趋势的洞察。将自定义策划的数据保存到BigQuery，开发者可以利用谷歌的分析工具，了解其产品的使用情况，超越单一链或平台的背景。路线图和即将到来的催化剂 1. 主网：于 6 月 3 日正式上线，计划于 7 月份增强 SQD 激励措施以扩大参与规模。 2. 品牌重塑：网站刷新和新品牌战略预计将在未来几周内启动。 3. Cosmos支持：扩展Cosmos生态系统的功能，扩大用户基础。 4. 无需许可的数据集提交：目前由Subsquid GmbH维护数据集，计划进行去中心化提交和策划。 5. 去中心化SQL数据库流：在数据湖中分发和同步数据库，确保准确性和及时性。 6. 企业工具：实现Kafka用于实时数据处理，Snowflake用于大数据分析和存储。 7. 协处理和RAG功能：目前处于 PoC 阶段，团队将在不久的将来发布更具体的产品路线图。短期重新估值和长期增长故事 SQD 是我见过的最具吸引力的流动性代币投资机会之一。随着多个即将到来的催化剂，我们相信该代币可以在短期内重新升值 10-20 倍，但其长期 TAM 提供了 240 倍以上的令人兴奋的上行潜力。。来源：金色财经

金色财经2024-06-19

AI热潮推动科技行业上演“前所未有的大洗牌”！美国软件股为什么大崩盘？

MongoDB、Salesforce、Snowflake和Workday等软件股今年遭遇重创，因为它们的盈利结果未能让投资者相信人工智能带来的利润即将到来。作为一家软件公司，很难将人工智能货币化贝尔德董事总经理兼技术策略师泰德·莫顿森 (Ted Mortonson) 表示，目前的动态反映出这样一个事实：软件公司难以将人工智能货币化，而硬件公司却业务蓬勃发展。莫顿森本周告诉《商业内幕》：“GenAI 周期是基础设施，全是基础设施。云计算巨头今年的支出已达 2000 亿美元，数据中心支出增长了 50%。这就是 Gen AI 的马力，或者说引擎。” 莫顿森表示，尽管人们花费了数千亿美元购买昂贵的 GPU 来开发大型语言模型，但很少有应用程序能够为软件公司及其客户带来可观的投资回报。 “财富 500 强中有 30% 已经转向云端。其中 10% 具备人工智能能力。因此，我们距离软件和可接受的投资回报率还有很长的路要走。这就是为什么你没有在软件中看到它。投资资本没有回报，因为没有应用程序。所以，你正在制造汽车和引擎，但软件中没有乘客，”莫顿森说。莫顿森解释说，企业要充分利用生成式人工智能技术，面临的一个关键挑战是需要以生成式人工智能能够理解的格式来组织和构建数据。这个过程至少需要 15 个月，而且根据 Mortonson 最近与专注于软件的技术高管的对话，他们中很少有人已经开始这个过程。 “这要到 2025 年底或 2026 年才会实现。现在还不是时候。这根本就是无用的东西，”莫顿森说。 IT 预算紧张由于客户将支出重点从软件转向 GPU 硬件，软件公司也面临着 IT 预算紧张的问题。 Blue Chip Daily 策略师 Larry Tentarelli 告诉《商业内幕》：“大型企业意识到人工智能是一项‘必须正确对待’的事业，因此目前它们过度重视半导体和硬件支出，而忽视了软件支出。我们预计这种情况在可预见的未来还会持续下去。” “每个人都在仔细审查 SaaS 方面，因为目前 IT 预算非常紧张，”莫顿森说。莫顿森表示，这种动态意味着到 2025 年，硬件股的表现将继续优于软件股。 “我们正处于一个小型炒作周期。这是底线，直到我们能够调整基础设施、降低成本，并且应用程序设计为在下一代架构上运行。在这一切发生并且数据迁移之前，企业软件 GenAI 不会实现，”莫顿森说。“对于 GenAI 软件来说，这是本末倒置。根本没有应用程序。” 因《大空头》而出名的史蒂夫艾斯曼本周告诉 CNBC，他也预计硬件股将继续优于软件股。 “一些软件公司（不是全部，但有一部分）围绕其业务建立的护城河不会那么高。你可以说硬件的重新估价将继续，而软件的某些部分将脱轨，”艾斯曼说。

Dan19772024-06-16

法国人工智能初创企业Mistral AI瞄准美国市场

里，Mistral公布了与IBM公司和Snowflake达成分销协议的讯息。亚涅维奇表示，在美国，Mistral将透过这些合作伙伴以及与使用其开源模型的公司的直接交易来寻找客户。开源是Mistral的主要卖点之一。该公司高官将这种方法（底层计算机程式码是公开共享、可以修改的）定义为比OpenAI和其他公司提供的封闭系统更安全、用途更广泛的方法。亚涅维奇出生于法国，在任职于Foursquare之前，她曾在MySQL AB和MongoDB担任过几年的领导职务，这两家公司都提供开源资料库软件。她介绍说，在美国，人们越来越有兴趣在本地执行Mistral的开源模型，将资料储存在本地伺服器上，而不是储存在公共云提供商处。亚涅维奇提到了金融服务、科技和医疗保健领域公司日益增长的需求。“他们一直在等待机会，真正利用便捷灵活的服务。” Mistral并不是唯一一家开源人工智慧公司。Meta Platforms为其大型语言模型Llama投入了大量资源，到目前为止，该模型已下载了1.7亿次。阿联酋发布的一个同类开源模型Falcon表示，截至第一季度，其下载量已超过4300万次。亚涅维奇说，Mistral的开源模型到目前为止已经下载了数百万次。 Mistral的竞争对手还包括Google和微软等龙头，以及Anthropic等资金雄厚的初创公司，这些初创公司正在迅速向企业销售领域扩张。这个机会是巨大的——行业研究估计，到2032年，产生式人工智慧市场的软件和云市场规模可能达到3500亿美元。然而，许多企业还只是在试用这些付费的人工智能工具。行业研究分析师辛格（Mandeep Singh）认为，Mistral的优势可能来自那些希望避免被锁定在特定云公司的客户。他说，这间初创公司的模型在现有基准上表现良好，将其潜在的商业模式与IBM在2019年以340亿美元收购的开源提供商Red Hat进行了比较。“他们的定位似乎都不错，”辛格谈到Mistral时说，他还补充说，Meta竞争对手的模型可能因为该公司的信任问题而难以获得关注。亚涅维奇拒绝透露Mistral的销售资料。她表示，对于确定该公司在美国提供的人工智能产品的定价策略，目前还“为时尚早”。今年8月报道，OpenAI去年的月收益约为8000万美元。不过，据亚涅维奇称，这间巴黎初创公司在大西洋彼岸的知名度越来越高。“品牌知名度已经让我感到惊喜，”她说，“客户甚至会提到“Le Chat”和这个平台。看来法国风情正在产生影响。”

金融界2024-06-03

隔夜美股全复盘(5.24)| 英伟达绩后涨逾9%，净利暴增628%，宣布进行1拆10，营收及指引均超预期

省约15亿美元。SNOW跌5.36%，Snowflake一季度总营收为8.29亿美元，同比增长32.9%，预期为7.86亿美元。 03 每日焦点 1、AI繁荣依旧！英伟达净利暴增628% 宣布进行1拆10 5.23 英伟达周三美股盘后公布的第一财季财报显示，其销售额和盈利均超出预期，并对第二财季做出了强劲预测。公司2025财年Q1营收260亿美元，同比增长262%；净利润148.8亿美元，同比增长628%；预计第二季度营收280亿美元，市场预期为266.1亿美元。其宣布对股票进行“1拆10”，并将季度分红提高150%。在过去的一年里，随着谷歌和OpenAI等巨头购买了数十亿美元英伟达的GPU，公司销售额直线上升，数据中心销售同比增长了427%，达到194亿美元。公司首席财务官Colette Kress表示，这得益于Hopper GPU的出货量，其中包括H100 GPU。 2、SEC批准现货以太坊ETF关键文件，正式上市可能还需数周 5.24 美国证交会（SEC）批准了多个现货以太坊ETF的19b-4表格，其中包括贝莱德、富达和灰度的ETF。虽然这些表格已获批，但ETF发行人需要在其S-1注册声明生效后才能开始交易。SEC最近才开始与发行商就其S-1表格进行对话，目前还不清楚这一过程需要多长时间。分析师James Seyffart说：“我认为，如果他们非常努力地工作，可能会在几周内完成，但历史上这个过程需要3个月以上的例子比比皆是。” 3、今年以来存储芯片价格已较去年同期涨约50% 5.23 据央视财经，存储芯片是半导体市场最主要的细分领域，主要分为闪存和内存。数据显示，今年以来存储芯片价格已较去年同期上涨约50%。某存储企业负责人表示，从2023年年底开始，半导体存储产业逐步进入上行周期，今年已多次收到上游存储芯片厂提高合约价的通知。有报告显示，存储芯片价格或还将持续上涨，预计今年第二季度DRAM内存新品合约价格将上涨13%至18%。 4、韩国央行称芯片业上行周期或至少持续至明年上半年 5.24 韩国央行周五发布报告称，芯片制造业的上行周期可能会持续到明年上半年，甚至更长时间，从而提振韩国的出口。报告称，在人工智能蓬勃发展的推动下，全球芯片制造行业去年年初出现反弹，其上升周期可能比预期的要长。服务器、手机和个人电脑领域对半导体的需求可能会继续增加，但供应可能相对有限。 5、波音暂停对华交付客机因CVR电池未获民航局认证 5.23 据财新，因为波音25小时舱音纪录仪(CVR)组件中电池的评审尚未通过中国民航局认证，波音暂停向中国交付客机。波音对记者表示，其正与中国航空公司客户开展合作，旨在确定中国民航局一旦完成针对25小时CVR组件中电池的评审后的飞机交付时机。波音还称，该系统此前已获得美国联邦航空管理局（FAA）和欧盟航空安全局（EASA）的认证。但波音并未透露评审将影响哪些机型的交付以及评审进行到哪一步。 04 今日前瞻今日重点关注的财经数据（1）21:35 美联储理事沃勒发表讲话（2）22:00 美国5月密歇根大学消费者信心指数终值（3）22:00 美国5月一年期通胀率预期

格隆汇2024-05-24

英伟达FY2025Q1业绩电话会议高管解读财报

Meta、微软、Mistral AI、Snowflake和Stability 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

美股盘前要点 | 纳指期货涨超1.2% 英伟达Q1业绩强劲并宣布“1拆10”

美元，分析师预期2.95美元。 9. Snowflake Q1营收8.287亿美元，同比增长近33%，分析师预期7.863亿美元；调整后每股盈利0.14美元，分析师预期0.17美元。 10. 亚马逊投资者否决所有14项决议，CEO暗示“仍无计划分红”。 11. Meta Platforms考虑与媒体出版商达成新的付费协议，以获取人工智能训练数据。 12. NASA：波音“星际客机”飞行测试目标时间不早于6月1日。 13. 杜邦将以免税的方式将其电子、水务和工业业务分拆为三家独立的上市公司。 14. 格芯启动9.5亿美元股份的增发行动，同时将回购价值2亿美元的股票。 15. 由于3nm产能的扩张仍无法满足市场需求，台积电计划今年建设七个新厂。 16. 全球最大烟草制造商菲利普莫里斯国际公司收购埃及东方公司14.7%的股份。 17. 施耐德电气与Bentley Systems就潜在“战略交易”的谈判已经结束。 18. 辉瑞将推行新的节省开支计划，寻求于2027年前节省15亿美元的开支。 19. 英美资源第三次拒必和必拓并购，延长正式要约限期一周。美股时段值得关注的事件： 21:45 美国5月标普全球制造业及服务业PMI初值 22:00 美国4月新屋销售总数年化

格隆汇2024-05-23

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