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OpenAI 4o 发布聊聊AI+区块链的看法

电网都搞崩了。随着之后各大巨头继续加码AI数据中心（其中OpenAI计划联合微软耗资1000亿美元打造名为Stargate星际之门的超级计算器），能耗只会几何级上涨。但是网络/电力这种基础的建设翻新周期很慢，且在例如美国这种国家，土地大多是私有的，拓展电网及相关的基础设施需要经过私人同意。如何让私人有动力参与到基础设施的拓展中，或是让私人减轻对电网的依赖和负担，这可能是未来 #DePin 的一个重要议题。当然，除了电能，稳定的带宽也是AI需求的重要基础设施之一，大部分数据中心都会倾向于构建在ISP（网络业务提供商）近一些的地方，电力丰富的地方，网络带宽资源不一定丰富。如何利用 #DePin 解决这个错配问题，也是一个值得期待的方向。 2) 数据：包括数据采集、数据标注/处理、数据交易/授权。尽管数据是AI的“食物”，然而大多数机器学习模型只能使用经过处理的结构化数据。目前，用于机器学习的数据来源非常广泛，且大部分是非结构化的和分散在各处的公开数据，因此需要花费大量时间和精力对这些数据进行搜集和处理。这其实是一个劳动密集的苦差事，却也是区块链和代币经济能够很好切入的环节，目前在做这个数据采集、处理分包业务的主要有 @getgrass_io @PublicAI_ @AITProtocol 这几家。不过需要注意的是，随着新的机器学习模型架构的出现，对于结构化数据的依赖会有所改变。新的技术架构如自监督学习、GAN、VAE和预训练模型，可以直接利用非结构化数据进行深度学习，绕过数据处理和清洗环节，而这会对劳动密集型平台的需求带来一定冲击。此外，可以公开抓取的数据只是这个世界数据的冰山一角，大量的数据其实掌握在私营机构或者个人用户手中，除了部分企业会有公开的API允许调用外，大部分数据仍旧没有被激活。如何让更多的数据持有者贡献/授权自己的数据，同时又能良好的保护隐私，是一个重点方向。曾经有不少做去中心化数据交易的平台，但因为苦于找不到有数据需求的甲方，经过几轮周期的大浪淘沙，基本都销声匿迹，只剩下少数如 @oceanprotocol 熬到了AI的春天，而它们独特的Compute-to-data模式，让数据使用者可以直接在数据分享者的数据集上进行计算而不暴露数据，恰好解决了这个隐私痛点。 3) 存储：包括数据库（database），数据备份/存储系统（storage）深度学习模型在训练和推断时用到的数据，大多是从数据库或者数据存储备份系统处调取的。可以把数据库和备份/存储系统理解成“冰箱”，不过数据库和备份/存储系统其实是不太一样的，前者侧重管理，需要支持频繁的读写，以及复杂查询（如SQL）和检索，后者侧重大规模、长期的备份和归档，需要保证隐私、安全和不可篡改。 Database和storage相辅相成，共同服务AI深度学习，一个典型的场景是：数据从database中提取，进行预处理和清洗，转换成适合模型训练的格式，处理后的数据可以存储在去中心化storage中，确保数据的安全。模型训练阶段，从去中心化storage中读取训练数据，进行模型训练，训练过程中生成的中间数据和模型参数可以存储在database中，便于快速访问和微调、更新。这一板块是区块链的优势所在，@ArweaveEco @Filecoin @storj @Sia__Foundation 都是这个赛道的，甚至 @dfinity 也可以归类进去，然而越来越觉得 @ArweaveEco 才是最适合服务AI的那个方案：其一次性支付永续存储的模式，加上生态系统中许多database项目作为补充，以及新发布的并行架构AO计算网络，完美适配深度学习中多线程任务的需求，这使得其能够很好地支持机器学习的部署。第二，AI性能决定了下游应用的上限：虽然AI已经或多或少在工业、农业领域（2B）有所应用，但这一轮我们看到的突破主要是基于大语言模型（LLM）的2C应用。我们可以把这些应用分成两大类：第一类其实只是大语言模型的具象化，例如一些AIGC平台，它们根据用户指令生成用户想要的结果，但这一类应用的性能主要取决于使用的AI模型，而主要的LLM模型被巨头们垄断，因而应用间的差异性往往较小，护城河相对较窄；另一类则是利用AI模型来提升现有产品的功能和用户体验，例如增加了AI能力的搜索引擎、游戏等，包括@_kaitoai @ScopeProtocol @EchelonFND 除此之外，生成式AI浪潮还催热了一种新的应用生态—AI Agent，即智能机器人，其具备根据用户意图独立执行任务和做出决策的功能。AI Agent本质是在LLM的模型基础上，增加了更为复杂的执行和处理逻辑，使其能服务于不同的应用场景。实际上，这种Agent的雏形在加密货币领域已经存在，例如DeFi借贷协议的清算机器人（liquidation bot）和去中心化交易平台的套利机器人（arbitrage bot）。这些DeFi Bots虽然具备智能机器人的一些特点，但它们是纯链上的，不支持链下行为，且因为是基于智能合约，需要外部触发才能启动。在没有AI的情况下，目前是通过一套外部的keeper网络来打通链下和链上的，例如价格预言机就是这样一个典型，以及 @thekeep3r 也是一个例子。而AI Agent的出现，给了一种新的思路，即可以由智能机器人自行去完成，并实现自动化。链上AI Agent标的主要有：@autonolas @MorpheusAIs ；而其他较为通用的AI Agent的标的有 @chainml_ @Fetch_ai ；以及专注陪伴、人机交互的AI Agent有 @myshell_ai @virtuals_io @The_Delysium ，而这一类Agent的特点是拟人化，提供情绪价值，且具有被运用到各个游戏、元宇宙之中的想象空间。第三，写在最后： AI其实是一个融合叙事，它的出现，把原先各个孤立甚至当初找不到市场契合点的几个加密板块串联起来了。目前AI仍旧处于大基建投资时代，数据、存储、计算这一类上游板块是最直接的持续受益者，它们对AI发展更为敏感，确定性也更高。但是对于这个行业的投资者来说，风险在于大部分的红利可能不在加密货币市场，目前币市的AI效应更多还是来自传统市场供需关系失衡带来的溢出效应，或者就是纯炒作。而下游应用由于性能天花板取决于AI模型，而AI模型仍处在不断迭代的过程中，且AI与产品的结合点还在探索，市场契合度还有待验证，这使得下游应用的未来变数还比较大，确定性不如上游板块那么高。当然，还有像@bittensor_ 和 @ritualnet 这样的项目，我认为更应该称之为AI生态平台的项目。他们并不单纯专注于上游或下游的某一块业务，而是通过架构和经济机制设计，使上下游业务的各个提供者能够接入并部署到其平台或链上，实现所谓的人工智能协作。这些项目有着宏大的远景，但目前区块链AI上下游面临的需求捕获问题同样会反映到它们身上，且估值较高。不过，相比于押注某一个具体项目，押注这些平台的风险会相对小一些。短期内，区块链能否继续从AI红利中获益，可能仍然取决于上游板块的供需关系失衡，尤其是供给不足状况的持续。但从中长期来看，区块链的可验证性、不可篡改性和代币激励等特性，确实能够为AI带来新的可能性，其中，零知识证明是一大利器，既能保护隐私，又能实现可信验证，完美解决了区块链在性能局限下服务AI深度学习高计算量需求的问题。来源：金色财经

金色财经2024-05-24

电力板块强势反弹，电力ETF基金(561700)涨超2%

、规模占比较高，且相关产业如光伏制造、AI数据中心等多为新高耗能产业，预期上述地区用电需求将进一步提升。电力ETF基金(561700)，场外联接(A类：017481；C类：017482)。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FY2025Q1业绩电话会议高管解读财报

从地理角度来看，随着世界各国投资主权AI，数据中心收入持续多样化。主权AI指的是一个国家利用自己的基础设施、数据、劳动力和商业网络生产人工智能的能力。国家正在通过各种模式建立国内计算能力。一些国家正在与国有电信提供商或公用事业公司合作采购和运营主权AI云。其他国家则赞助当地云合作伙伴，为公共和私营部门提供共享的AI计算平台。例如，日本计划投资超过7.4亿美元给关键的数字基础设施提供商，包括KDDI、樱花互联网和软银，以构建国家的主权AI基础设施。法国的Scaleway，Iliad集团的子公司，正在建设欧洲最强大的云原生AI超级计算机。在意大利，Swisscom集团将建立国家首个也是最强大的由NVIDIA DGX驱动的超级计算机，以开发首个本地训练的意大利语LLM。在新加坡，国家超级计算中心正在升级为NVIDIA Hopper GPU，而Singtel正在整个东南亚建设NVIDIA加速的AI工厂。 NVIDIA提供端到端计算到网络技术、全栈软件、AI专业知识以及丰富的合作伙伴和客户生态系统，使主权AI和区域云服务提供商能够迅速启动他们国家的AI雄心。与去年相比，我们相信主权AI收入今年可以达到数十亿美元的高个位数。AI的重要性已经引起了每个国家的注意。我们为中国推出了专门设计的新产品，这些产品不需要出口控制许可证。由于去年10月实施新的出口控制限制，我们在中国的数据中心收入从之前的水平大幅下降。我们预计中国市场将继续保持非常激烈的竞争。从产品角度来看，大部分计算收入是由我们的Hopper GPU架构推动的。在本季度，Hopper的需求持续增长。由于CUDA算法的创新，我们已经能够在H100上加速LLM推理高达3倍，这可以转化为为像Llama 3这样的流行模型提供服务的成本降低3倍。我们在第一季度开始对H200进行采样，目前正在生产中，并计划在第二季度发货。第一个H200系统由Jensen交付给OpenAI的Sam Altman及其团队，并为上周他们惊人的GPT-4o演示提供动力。H200的推理性能几乎是H100的两倍，为生产部署提供了显著的价值。例如，使用具有7000亿参数的Llama 3，单个NVIDIA HGX H200服务器可以每秒提供24,000个token，同时支持超过2400名用户。这意味着对于在当前价格下每花费1美元购买NVIDIA HGX H200服务器，提供Llama 3 token的API提供商在四年内可以产生7美元的收入。随着软件的持续优化，我们继续提高NVIDIA AI基础设施在提供AI模型方面的性能。虽然H100的供应证明，我们仍然在H200上受到限制。与此同时，Blackwell正在全面生产中。我们正在努力使我们的系统和云合作伙伴在今年晚些时候全球可用。H200和Blackwell的需求远远超过供应，我们预计需求可能会在明年的大部分时间里超过供应。 Grace Hopper超级芯片正在大量发货。上周在国际超级计算大会上，我们宣布全球有九台新的超级计算机正在使用Grace Hopper，今年共提供了200 exaflops的节能AI处理能力。这些包括瑞士国家超级计算中心的Alps超级计算机，这是欧洲最快的AI超级计算机。英国布里斯托尔大学的Isambard-AI和德国于利希超级计算中心的JUPITER。我们看到由于其高能效和性能，Grace Hopper在超级计算中的附加率达到了80%。我们还自豪地看到，由Grace Hopper驱动的超级计算机占据了世界上最节能超级计算机的第一、第二和第三位。 InfiniBand推动了网络同比增长的强劲增长。我们经历了适度的环比下降，这主要是由于供应时间的问题，需求远远超过了我们能够发货的数量。我们预计网络将在第二季度恢复环比增长。在第一季度，我们开始发货我们的新型Spectrum-X以太网网络解决方案，该解决方案从一开始就针对AI进行了优化。它包括我们的Spectrum-4交换机、BlueField-3 DPU和新的软件技术，以克服AI对以太网的挑战，与传统以太网相比，为AI处理提供高达1.6倍的网络性能。 Spectrum-X正在多个客户中增加产量，包括一个庞大的10万个GPU集群。Spectrum-X为NVIDIA网络打开了一个新的市场，并使仅以太网数据中心能够容纳大规模AI。我们预计Spectrum-X在一年内将跃升为一个价值数十亿美元的产品线。在3月的GTC上，我们推出了下一代AI工厂平台Blackwell。Blackwell GPU架构提供比H100快4倍的训练和30倍的推理，并在万亿参数的大型语言模型上实现实时生成性AI。 Blackwell是一个巨大的飞跃，与Hopper相比，其总拥有成本和能耗降低了25倍。Blackwell平台包括第五代NVLink，带有多GPU脊柱和新的InfiniBand和以太网交换机，X800系列专为万亿参数规模的AI设计。 Blackwell旨在支持数据中心的普遍性，从超大规模到企业，从训练到推理，从x86到Grace CPU，从以太网到InfiniBand网络，以及从空气冷却到液体冷却。Blackwell在推出时将在100多个OEM和ODM系统中提供，是Hopper推出的数量的两倍多，代表了世界上每一个主要的计算机制造商。这将支持在客户类型、工作负载和数据中心环境中的快速和广泛采用。 Blackwell上市客户包括亚马逊、谷歌、Meta、微软、OpenAI、甲骨文、特斯拉和xAI。我们宣布了一个新的软件产品，即NVIDIA推理微服务或NIM的推出。 NIM提供安全且性能优化的容器，由NVIDIA CUDA加速的网络计算和推理软件提供支持，包括Triton推理服务器和TensorRT LLM，以及用于广泛的用例的行业标准API，包括用于文本、语音、图像、视觉、机器人技术、基因组学和数字生物学的大型语言模型。它们使开发人员能够使用来自NVIDIA、AI21、Adept、Cohere、Getty Images和Shutterstock的领先模型，以及来自谷歌、Hugging Face、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

电力股涨幅超英伟达！公共事业成AI最大赢家，现在还能买入吗？

随着AI数据中心建设脚步加快，电力需求也在不断高涨。公共事业跑赢科技，成为今年表现最好的板块。过去三个月，标普500公用事业板块大涨18%，超过了第二名的科技板块（上涨了11%），位居各行业之首。【图源：TradingView；2024年公用事业板块涨幅超标普500指数】而带动公用事业板块上涨的，就是电力股，包括Vistra(VST）、Constellation Energy（CEG）和NRG Energy（NRG）等。 Vistra三个月涨超100%，涨幅超过英伟达。Constellation则超过65%，而NRG也有55%的涨幅。（相关文章请看《AI需求助力电力股！美国最火电力股涨幅超过英伟达》）花旗分析师预计，到2030年，数据中心电力需求份额可能会占到美国的10.9%，较目前的4.5%大幅增长。如果这一预期成真，意味着需要建设更多的发电厂、输电线路和其他基础设施，也将为公用事业公司带来更多回报。分析指出，公用事业已成为“防守与AI”兼备的板块。公用事业股通常被视为防御性资产，因为它们提供基本的公共服务（如电力、天然气、水），而社会对这些基本公共服务的需求通常变化不大，这就意味着公用事业公司的营收相对稳定。投资者往往投资公共事业股以对冲风险。但现在公共事业股正在成为AI受益者，因此它变成“进可攻，退可守”的最佳选项。风险大于机会，公共事业股已陷入超买？电力股股价飙涨，这波行情能持续多久没有人知道。但部分分析师指出，长期看公用事业股风险大于机会。风险主要来源于三个，一是监管。由于公用事业公司关系到民生，因此监管机构不会让公司随便涨电费，并限制公司的回报率。二是经济。如果经济放缓，用电量会降低，那么对于公用事业板块来说也是个打击。三是AI耗电可能会降低。英伟达推出的最新芯片表明，未来有能耗更低的方式来训练AI。根据投资机构Bespoke的数据，大多数公用事业股的交易价格处于“极度超买”区域，因此该行业在走高后很可能回调。原文链接

投资慧眼2024-05-23

亚马逊澄清！未停止任何英伟达芯片订单

公司已承诺今年将继续投资数百亿美元建设AI数据中心基础设施，但摩根士丹利的分析师认为：“（华尔街）对Blackwell面前的停顿感到焦虑。” H100等基于英伟达Hopper架构的芯片已于2022年9月投入全面生产，Grace Hopper超级芯片，也称GH200，将多个H100与高速内存、连接性和中央处理器一起封装在一起。不过，英伟达的芯片此前一直面临供需紧张。有消息称，新型Blackwell芯片的产量将在今年内增加，分析师预计该芯片将在四季度交付。

格隆汇2024-05-22

市场空间千亿！高速铜缆市场将迎高速扩张期，低成本、高速传输优势明显

将在千亿元左右。光大证券指出，在新一轮AI数据中心加速爆发以及科技巨头引领的背景下，铜缆高速连接技术有望凭借低成本高速传输等独特优势，有望在全球数据中心市场迎来更广阔的发展空间。可关注相关材料供应商、设备生产商、系统集成服务商等产业链各环节的机遇。长江证券提到，全球市场来看，2022 年全球高速铜缆DAC 市场前十强占大约69.0%的市场份额，其中安费诺市场份额最大。国内高速线缆相关公司主要为立讯精密、兆龙互联、金信诺、电连技术等，但是在全球市场占有率仍较低，国内也有部分公司给如安费诺、莫仕、泰科等海外大厂做上游配套，如外部高速线供应商沃尔核材、内部高速线材玩家新亚电子以及镀银导体参与者恒丰特导，此外在连接器及组件方面也不乏优质玩家如鼎通科技、奕东电子等。

金融界2024-05-15

目不暇给！“游戏驿站”抢尽风头美联储“首降”关键一战即将打响日央行罕见“弃债保汇”

他补充说，这家日本公司的堺工厂将改造成AI数据中心。美国重磅数据接踵而来本周市场的焦点将是周二公布的美国PPI数据，随后是周三的CPI数据。第一季度的消费者物价高于预期，这表明美联储今年可能会减少降息次数。随后，4月份就业增长逊于预期，导致投资者重燃今年两次降息、每次25个基点的押注，但这一观点在很大程度上取决于通胀走软。#美联储政策转向# BMO Capital Markets驻纽约的美国利率策略主管Ian Lyngen表示：“从现在到年底，CPI对于美联储的重要性怎么强调都不为过。就是这个数据，要么证实通胀的最后一英里将非常艰难，要么标志着去年下半年通胀趋于放缓的趋势恢复。” 周三的通胀报告可能会在美联储6月会议上为其政策前景提供指导，届时美联储官员将更新其经济和利率预测。#美联储政策会议# 接受调查的经济学家预计，备受关注的核心消费价格指数环比将上涨0.3%，低于3月份的0.4%，同比涨幅为3.6%，低于3月的3.8%。美联储副主席杰斐逊(Philip Jefferson)周一表示，在经济健康发展的情况下，美联储应保持货币政策不变，直到有明显迹象显示通胀率正在向2%目标回落。纽约联储：美国消费者通胀预期升至5个月高点周一，根据纽约联储消费者预期调查，4月一年期通胀预期从前一个月的3.00%升至3.26%，为去年11月以来的最高水平。报告称，房价增长预期中值升至3.3%，为2022年7月以来的新高；未来一年的预期利润增长率中值下降0.1个百分点，至2.7%；家庭支出增长预期中值上升0.2个百分点，至5.2%。消费者预计，未来一年汽油价格上涨4.78%，食品价格上涨5.31%，医疗费用上涨8.69%，大学教育价格将上涨9.02%，租金价格将上涨9.12% 12.93%的消费者预计，未来三个月无法支付最低债务，上一个月为12.90% 日央行罕见“弃债保汇” 日本20年期政府债券收益率升至2013年以来的最高水平，因市场猜测日本央行将减少常规业务的债务购买量，以缓解日元疲软的压力。#日本市场# 美元/日元跌幅扩大至两周低点，目前徘徊在156.4。日本央行前执行理事门间一夫周二接受采访时表示，央行可能决定减少下个月预定的债券购买规模，以恢复因持续大规模购买而基本失灵的债券市场。#日本央行动态# 门间一夫指出，日本央行可能至少要等到9月份才会加息，以审查工资、消费和服务业价格是否上涨到足以将通胀持续维持在2%目标附近。门间一夫还表示，日本央行周一的举动可能是为了检查市场是否准备好更全面地削减债券购买规模。他补充说，这也是向投资者发出的一个信号，表明可能很快就会进一步缩减。

芷莹2024-05-14

华泰证券：二次供给压制减弱铀价中枢有望继续向上

向上动能，铀矿价格天花板还有可能随近期AI数据中心带来的海外核电结构性涨价而进一步打开，这一过程中长协铀价有望向上趋近现货铀价，利好铀矿企业盈利量价齐升。

金融界2024-05-14

AMD2024Q1业绩电话会分析师问答

在 12 月份与我们一起参加了我们的 AI 数据中心活动。因此，我们现在的工作不仅仅是指定 GPU。它指定了，我们称之为完整的系统参考设计，这对于未来来说是非常重要的。蒂莫西·阿库里非常感谢，然后作为快速跟进。我知道今年您的服务器 CPU 业务看起来将像去年一样陷入相当严重的后半负载。我知道去年这个时候，你们就全年的情况以及后端负载的情况与我们进行了交流。所以我想知道，您能否给我们一些里程碑，告诉我们今年您的服务器 CPU 可以增长多少，后端负载如何，今年您的服务器 CPU 业务同比增长了 30%。年。这是一个合理的柏忌吗？我只是想知道您是否能为我们提供有关该业务的任何指导？谢谢。苏丽莎是的。我的意思是，我认为，蒂姆，我认为最好的说法是，随着我们进入今年下半年，我们的数据中心部门正处于非常非常强劲的增长阶段。服务器 CPU，当然还有数据中心 GPU。因此，我不知道我们是否会讨论具体细节，但我可以说，总的来说，您应该预计细分市场的总体增长率将达到非常强劲的两位数。乔·摩尔我不知道你能否谈谈MI300的盈利能力。我知道您在几个季度前说过，它最终将高于公司平均水平，但您需要几个季度才能实现这一目标。你能谈谈你在这方面的处境吗？ Jean Hu 是的。谢谢你，乔。我们的团队在提升 MI300 方面做了令人难以置信的工作。正如您可能知道的那样，这是一个非常复杂的产品，从产量、测试时间和工艺改进来看，我们仍处于提升的第一年，这些事情仍在进行中。我们确实认为，随着时间的推移，毛利率应该会提高到企业平均水平。乔·摩尔谢谢。然后是单独的后续行动。关于服务器上的巡演和过渡，我知道当您一般进行过渡时，您说可能需要一段时间才能出现重大的平台转变和类似的事情。都灵似乎与生态系统更加兼容。您认为我们的服务器产品组合中的产品增长速度有多快？苏丽莎是的。乔，我认为从我们所看到的来看，都灵是同一个平台，所以这确实使它成为一个更容易的坡道。我确实认为通用和都灵将共存一段时间，因为客户正在决定何时推出他们的新平台。我们希望都灵能够为我们提供更广泛的工作负载。因此，我们的 SAM 实际上随着都灵的企业和云领域而扩展。根据我们的经验，我认为您会看到比我们从米兰飞往热那亚时更快的过渡。史黛西·拉斯冈嗨，大家好。感谢您回答我的问题。对于我的第一个，我想解决进入第二季度的 MI300。所以你说你已经完成了 10 亿美元的累计销售额，这意味着第一季度的销售额可能是 6 亿美元，我不知道。您预计第二季度的总收入将增加约 2.25 亿美元，但您已经有了客户，也已经有了传统数据中心。你已经嵌入式了。游戏将会下降，但我大胆猜测客户端和传统数据中心会抵消它，甚至更多。 MI300 会进入第二季度吗？它比您目前在指导中所预期的企业总体增长是多还是少？ Jean Hu 嗨，史黛西，谢谢你的提问。你总是问数学问题。因此，我认为总的来说，数据中心 GPU 的增长将超过整个公司 200 至数百万美元的增长。史黛西·拉斯冈好的。所以这意味着如果客户端作为数据的话，游戏肯定会下降很多，对吧。 Jean Hu 你是对的。 Gaming 的邮政编码与 Q1 类似。史黛西·拉斯冈知道了。知道了。这很有帮助。 Jean Hu 所以也许——是的，也许让我给你介绍一下游戏业务，对吧？如果你看看游戏，就会发现需求相当疲软，这是众所周知的，而且他们的库存水平也是如此。因此，根据我们掌握的可见性，上半年第一季度、第二季度，我们指导的价格环比下降了 30% 以上。实际上，我们认为下半年的业绩将低于上半年，这基本上就是我们今年对游戏业务的看法。与此同时，游戏的毛利率低于我们公司的平均水平。总的来说，这将有助于毛利率方面的混合，这只是游戏方面的一些色彩。但你是对的，第二季度的比赛下降了很多。史黛西·拉斯冈知道了。这很有帮助。对于第二个问题，我想看看近期数据中心的盈利能力。因此，营业利润环比下降 19%，而收入增长 2%。这只是 GPU 相对于 CPU 的过滤余量吗？我知道您说过 GPU 最终会高于企业平均水平。它们是否低于 CPU 平均水平——我想，在短期内它们显然是低于 CPU 平均水平的，但是它们会保持那么轻吗？ Jean Hu 是的。我想你是正确的。目前GPU毛利率低于数据中心毛利率水平。我认为有两个原因——实际上，主要原因是我们实际上大幅增加了投资，正如丽莎提到的那样，扩大和加速我们在人工智能方面的路线图，这是营业收入即将到来的主要驱动力之一稍微下降。在毛利率方面，回到你的问题，我们过去说过，我们仍然相信情况是这样。随着时间的推移，数据中心GPU的毛利率将提升至企业平均水平，但要达到服务器水平的毛利率还需要一段时间。哈兰苏尔在您的数据中心 GPU 领域以及更快的生产发货时间，前提是您刚刚升级了全年 GPU。其中有多少是更快地启动由最新软件平台驱动的客户框架，以及与客户、工程师更紧密的合作，只是为了让他们更快地打电话？考虑到客户推进重要的人工智能计划似乎非常紧迫，其中有多少只是客户比他们之前的预期更积极的扩建计划？苏丽莎事实上，我们和我们的客户都对扩大坡道充满信心吗？因为如果你仔细想想，首先，Rockham 堆栈做得非常好。而且，您知道，我们正在做的工作是与客户携手优化他们的关键模型。获得某种验证和确认非常重要，确保一切都会顺利进行，我们现在已经在该领域实现了一些重要的里程碑。然后我认为另一件事是，正如你所说，对更多人工智能计算的巨大需求。因此，我们参与其中并帮助客户启动和运行的能力非常出色。因此，我认为总体而言，正如我们所看到的那样，当你想到我们一个季度前的情况时，这种增长非常非常激进。这些都是相当复杂的问题。我对他们的离去感到非常满意。顺便说一句，我们只是在四月坐在这里。因此，2024 年还有很长的路要走，并且在此过程中存在巨大的客户动力。哈兰苏尔是的，一点没错。回顾一下三月季度。与 PC 客户端业务类似，右图在季节性范围的低端出现下滑。如果我对您的数据中心 GPU 业务做出某些假设，我会将其排除在数据中心之外。看来您的服务器 CPU 业务也处于季节性范围的低端。根据我的计算，它连续下降了 5%、6%。是对的吗？这还不到竞争对手下降的一半吗？如果是这样，是什么导致了低于季节性的下降？我认为其中一些是份额收益，听起来企业也更好，看起来你们确实推动了更多的云实例采用，但是还有其他什么因素推动了数据中心服务器在三月份的季节性模式稍微好一点吗？ Jean Hu 是的。哈伦，这是吉恩。我认为服务器业务表现非常好。我认为，与去年同期相比，它实际上连续增长了非常强劲的两位数。它更具季节性，但我们对继续在那里获得份额感到高兴。苏丽莎哈伦，如果我对你的问题补充一点，我们确实在第一季度看到了企业的实力。我认为这可能抵消了一些正常的季节性。汤姆·奥马利我只是想问一下竞争环境。显然，在 CPU 方面，有竞争对手谈论在下一季度推出高核心数产品，现在正在加速，进入第三季度更是如此。作为较高核心资本的函数，您已经看到了非常好的定价顺风。您能谈谈您在该市场中看到的情况吗？您认为更激进的定价是否存在风险，这会影响您今年剩余时间的平均售价增长？苏丽莎是的。当我们查看我们的服务器 CPU 类 ASP 时，它们实际上非常稳定。我认为我们——再次，我们倾向于索引更高的核心数量。总体而言，我认为定价环境是稳定的。这关系到客户环境的 TCO、我们的性能和每瓦性能、我们的领先地位，而这通常会转化为我们客户的 CCO 优势。汤姆·奥马利有帮助。然后是一个更广泛的问题要在这里跟进。所以我认为您早些时候被问到系统的重要性。但对您而言，开放以太网联盟对于您能够向系统迈进有多重要？我知道今天你显然拥有一些内部资产，然后你可以与其他人合作。但是——在以太网方面出现行业标准之前，有没有一种方法可以让您具有竞争力？您能否谈谈您认为此类联盟何时进入市场并使您能够加速该路线图的时机？多谢。苏丽莎是的。我认为非常重要的是我们非常支持开放生态系统。我们非常支持超以太网联盟。但我不认为这会限制我们构建大型系统的能力。我认为业界许多人认为以太网将是这些系统中网络的长期解决方案，我们在内部以及与客户和合作伙伴之间正在进行大量工作来实现这一目标。库马尔丽莎，我有两个。一份是给你的，一份也许是给吉恩的。因此，我们最近接待了一家非常大的定制 GPU 公司的电话会议。他们谈到了在近期到中期出现的大型数据中心，可能不会超过 10 万个，也可能达到 100 万个。因此，当我们从架构的角度来看这些类型的数据中心时，如果有人进入，他们会获得所有套接字，这不是胜利者获得所有位置的情况吗？或者您的芯片或您的电路板可以放置在其他人的电路板旁边，这可能是在一条单独的线上。请帮助我们了解，如果有超过 1 个竞争对手有机会在如此大的数据中心中进行比赛，那么类似的事情会如何进行？苏丽莎是的。所以我可能会在战略层面上多谈一点。我认为，当我们研究人工智能在未来几年如何发展时，有些客户会考虑非常大的培训环境，也许这就是您所说的。我认为我们对此的看法是，第一，我们认为这对 AMD 来说是一个非常有吸引力的领域。我们相信我们在这个领域拥有非常有竞争力的技术。我认为我们的愿望是在如何构建这些方面拥有选择权。显然，这里和那里之间必须发生很多事情。但我认为你最重要的问题是赢家通吃。我不这么认为。既然如此，我们相信 AMD 处于非常有利的位置，可以在那些（我们称之为超大规模）系统中发挥作用。库马尔那好极了。谢谢。然后也许是给吉恩的一个快速的。所以，Jean，我将所有内容都放入了您谈到的 6 月份模型中，我发现 6 月份季度比 3 月份增加了大约 4 亿美元。您提到 MI300 和 EPYC 都会增长。好奇您能否帮助我们考虑这两个细分市场在增长中的相对规模？我想表达的一点是，我得到的 MI300 六月份的收入大约为 9 亿美元。那是——我在球场里吗？还是我离这里太远了？ Jean Hu 严格地说，我们不会指导低于细分市场收入的特定细分市场。我认为最重要的是我们确实说过数据中心将连续两位数增长。我会把它留在那里。细分下来，还有很多细节。

老虎证券2024-05-06

贝莱德CEO芬克：AI数据中心带来的电力短缺是一个“巨大的投资机会”

芬克表示，AI数据中心带来的电力需求激增是一个“巨大的投资机会” 。他认为，给数据公司供电不能用风能和太阳能这种间歇性能源，需要可调度的电力。

金融界2024-05-01

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