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亿万富翁Druckenmiller的家族办公室对英伟达获利了结
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达的头寸。这是该公司今年首次披露减持该AI热潮主要受益者的股票。索罗斯的家族理财室，以及多家族理财室Stonehage Fleming的一个部门也在此期间减持了英伟达股票。截至9月30日，英伟达仍以3.805亿美元的市值在Druckenmiller家族理财室中占比最高。Druckenmiller今年曾表示，“人工智能可能像互联网一样具有创新性……如果我在人工智能方面的判断是正确的，我可能再持有英伟达两三年”甚至更长时间。
金融界2023-11-16
探索区块链和人工智能的未来
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。丨当今市场的状况今年的生成式 AI 热潮已经在核心基础设施、模型层，甚至聊天机器人、甚至面向用户的应用程序（如聊天机器人、客户支持和编码助手）方面投入了大量资金。尽管如此，从长远来看，传统堆栈在哪里（以及对谁）产生价值并不明显。在当前的模式下，AI有可能成为一种集中化力量，扩大Wbe2市场领导者的主导地位。特别是在基础设施和模式层面，游戏的名称就是规模--硬件和资本资源、数据访问、分销渠道和独特的合作伙伴关系。从 AWS 这样的云服务提供商到 Nvidia 这样的硬件制造商，再到微软这样的老牌巨头，许多企业都在通过并购或专有合作的方式实现全栈式发展。处于顶端的巨头们正在为规模和准确性展开激烈的边缘竞争，但超高成本、高准确性的企业 API 模型市场很可能会受到经济因素、新出现的开源性能平价，甚至是低延迟工作负载需求趋势的限制。与此同时，中间市场的很大一部分产品已经商品化，类似于 "OpenAI API 封装器 "的集合，虽然功能足够，但无法区分。丨基于开源的发展势头用于预培训、培训和微调的开源数据集，以及可免费访问的基础模型和工具，已经在鼓励各种规模的企业直接利用开放系统和工具发挥创造力。谷歌泄露的一份文件概述了封闭世界与开源世界之间的差距正在迅速缩小。值得注意的是，当今 96% 的代码库已经使用开源软件，这一趋势在大数据、AI和机器学习领域尤为明显。与此同时，云服务寡头垄断的颠覆时机可能已经成熟。从历史上看，AWS、Google Cloud 和 Azure 三大巨头通过分层工具和服务，在企业堆栈中占据了一席之地。这种主导地位给企业带来了一系列挑战，从限制性的运营依赖到与云基础设施相关的过高成本，尤其是考虑到主要供应商收取的溢价。现有企业面临着重组运营支出的压力，同时又希望尝试和整合范围不断扩大的开源AI，这将为利用去中心化替代技术重新构想堆栈创造一个窗口。因此，开源AI和区块链技术的新兴交叉点为实验和投资提供了一个非同寻常的领域。丨加密货币 x AI：互惠互利的关系我们对AI和区块链之间潜在的共生关系深感兴奋。加密中间件可以通过建立高效的计算和数据市场（提供、标记或微调）以及认证或隐私工具，大幅改善AI供应方的投入。反过来，去中心化应用和协议也将通过吸收这些劳动成果达到新的高度。不可否认，加密货币已经取得了长足的进步，但对于主流用户来说，协议和应用程序仍然受到工具和用户界面不直观的影响。同样，智能合约本身也会受到限制，这不仅体现在对开发人员手工工作量的要求上，还体现在整体功能的流畅性上。 Web3 开发人员是一群非常高效的人。最高峰时仅有约 7500名全职开发人员，却打造了一个价值数万亿美元的产业。由 ML 强化的编码助手和 DevOps 有望为现有的工作增添动力，而无代码工具正在迅速为新一类开发者赋能。随着 ML 功能被集成到智能合约中并引入链上，开发者将能够设计出更无缝、更具表现力的用户体验，并最终设计出全新的杀手级应用。链上体验的这一步功能改进将吸引新的--而且很可能是更多的--受众，催化一个重要的采用-反馈飞轮。生成式AI可能会成为加密货币缺失的一环，改变用户界面/用户体验(UI/UX)，催化一大波新的技术发展。反过来，区块链技术也将利用和加速AI的潜力。丨使用区块链建立更好的数据市场数据是 ML 的基础输入没错，计算基础设施的巨大进步功不可没，但像Common Crawl和The Pile这样庞大的数据存储库才是当今世界上最吸引人的基础模型的来源。此外，公司还将利用数据来完善其产品的基础模型，或建立未来的竞争护城河。最终，数据将成为用户与个人模型之间的桥梁，个人模型可在本地运行，并不断适应个人需求。因此，数据竞争是一个重要的前沿领域，也是区块链可以发挥优势的领域，尤其是当质量成为塑造数据市场的重要属性时。质量胜于数量早期研究表明，在未来几年中，高达 90% 的在线内容可能是合成生成的。虽然合成训练数据具有优势，但它也带来了模型质量下降和偏见强化的重大风险。未来几年，机器学习模型可能会耗尽非合成数据源，这是一个真实的风险。加密货币的协调机制和证明原语在本质上进行了优化，以支持去中心化的市场，用户可以在这些市场中共享、拥有或货币化他们的数据，用于训练或微调特定领域的模型。因此，Web3 可能被证明是人类生成的训练和微调数据的更好、更有效的来源。复合进步区块链支持的去中心化训练、微调和推理过程也能更好地保存和复合开源智能。使用高效微调流程改进的小型开源模型在输出准确性方面已经可以与大型开源模型相媲美。因此，在源数据和微调数据方面，趋势开始从数量转向质量。对原始数据和衍生数据的生命周期进行跟踪和验证的能力可实现可重复性和透明度，从而提高模型和输入的质量。资料来源：Will Henshall / Epoch (TIME) 区块链可以建立一个持久的护城河，作为拥有多样化、可验证和定制数据集的主要领域。这一点尤为重要，因为传统解决方案过度依赖算法的进步来弥补数据的不足。丨内容海啸这种新的技术范式将以前所未有的规模为数字内容创作者赋能，而 Web3 则提供了即插即用的基础，让这一切变得有意义。加密货币拥有主场优势，这要归功于多年来围绕原语的开发，这些原语以 NFT 的形式确立了数字资产和内容的所有权和不可篡改的出处。 NFT 可以捕捉整个内容创建生命周期，也可以代表数字原生身份、虚拟资产甚至现金流。因此，NFT 可以带来新的用户体验，例如数字资产市场（OpenSea、Blur），同时也可以重新思考围绕书面内容（Mirror）、社交媒体（Farcaster、Lens）、游戏（Dapper Labs、Immutable），甚至金融基础设施（Upshot，NFTFi）。该技术甚至可以比使用算法进行深度伪造和计算操纵更可靠。在一个明显的例子中，OpenAI 的检测工具就曾因准确性失误而被关闭。最后一点：简洁、可验证的计算技术的进步也将提升 NFT 的活力，因为它们结合了 ML 输出，以驱动更智能、更不断发展的元数据。我们相信，区块链技术之上的AI工具和接口将释放全栈价值并重塑数字内容格局。丨用"零知识"驾驭ML的无限知识区块链行业一直在寻找既能实现资源高效计算又能保持无信任动态的技术解决方案，这促使零知识（ZK）密码学取得了明显的进步。最初为了解决以太坊虚拟机（EVM）等系统固有的资源瓶颈问题，但零知识证明提供了一系列与AI相关的有价值的用例。一个显而易见的方法就是现有解锁的扩展：高效、简洁地验证计算密集型流程，例如在链下运行 ML 模型，以便最终产品（例如模型的推理）可以通过智能合约以以下形式在链上获取： ZK 证明。存储证明与协同处理相配合，可以更进一步，在不引入新的信任假设的情况下，使链上应用更具反映性，从而实质性地增强链上应用的能力。其影响还能实现全新的功能。当通过应用程序接口调用时，ZK 密码学可用于验证特定模型或数据池是否确实用于生成推论。在医疗保健或保险等客户敏感行业，它还可以隐藏模型消耗的特定权重或数据。公司甚至可以通过交换数据或知识产权进行更有效的合作，在保持资源专有性的同时从共享学习中获益。最后，ZKP 在区分人类数据和前面讨论的合成数据这一日益相关（且具有挑战性）的领域具有真正的适用性。其中一些用例取决于围绕技术实施和大规模寻求可持续经济的进一步开发的需要，但zkML有可能对AI的发展轨迹产生独特的影响。丨长尾资产和潜在价值加密货币已经证明了其作为音乐和艺术等传统市场价值流动的卓越架构师的作用。在过去几年中，代表葡萄酒和运动鞋等链外有形资产的链上流动市场也已出现。随着AI被引入链上并应用于智能合约，自然而然的后续发展将涉及先进的 ML 功能。 ML 模型与区块链轨道相结合，将重塑以前由于缺乏数据或买家深度而无法访问的非流动资产背后的承销流程。其中一种方法是使用 ML 算法查询大量变量，以评估隐藏的关系，最大限度地减少操纵者的攻击面。Web3 已经在尝试围绕社交媒体连接和钱包用户名等新概念创建市场。与 AMM 在释放长尾代币流动性方面的影响类似，ML 将通过摄取海量定量和定性数据来得出非显而易见的模式，从而彻底改变价格发现。这些新见解将为基于智能合约的市场奠定基础。 AI的分析能力将接入去中心化的金融基础设施，以发掘长尾资产中沉睡的价值。丨去中心化基础设施层加密货币在吸引高质量数据并将其货币化方面的优势解决了等式的一方面。另一方面 – AI背后的支持性基础设施 – 也有类似的前景。 Filecoin或Arweave等去中心化物理基础设施网络( DePIN )已经构建了原生包含区块链技术的存储系统。 Gensyn和Together等其他公司正在应对跨分布式网络进行模型训练的挑战，而Akash则推出了一个令人印象深刻的 P2P 市场，将过剩计算资源的供需双方连接起来。除此之外，Ritual正在以激励网络和模型套件的形式为开放式AI基础设施奠定基础，连接分布式计算设备供用户运行推理和微调。重要的是，像Ritual、Filecoin或Akash这样的DePINs也可以创建一个更大、更高效的市场。它们通过将供应端开放到一个更广泛的领域，包括能够释放潜在经济价值的被动提供者，或者通过将性能较低的硬件整合成与其复杂对手相媲美的资源池，来实现这一目标。每个部分的堆栈都涉及不同的限制和价值偏好，还需要大量工作来在规模上进行这些层的实战测试（特别是去中心化模型训练和计算领域的新兴领域）。然而，基于区块链的计算、存储甚至模型训练解决方案的基础已经存在，最终可以与传统市场竞争丨它的含义加密货币和AI正在迅速成为最具启发性的设计领域之一。这两个领域已经影响到从内容创作和文化表达到企业工作流程和金融基础设施的一切。我们相信，这些技术将在未来几十年重塑世界。最好的团队正在本地化地将无需许可的基础设施和加密经济学与AI相结合，以提高性能、实现全新的行为或实现具有竞争力的成本结构。加密货币将标准化数据的规模、深度和细粒度引入协调网络，通常没有明显的方法从这些数据中获得效益。同时，AI将信息池转化为相关上下文或关系的向量。当这两个前沿领域结合在一起时，它们可以形成一种独特的相互关系，为去中心化未来的建设者铺平道路。 *非常感谢Niraj Pant、Akilesh Potti、Jason Morton、Dante Camuto、David Wong、Ismael Hishon-Rezaizadeh、Illia Polosukhin和其他人在该领域的前沿工作、宝贵的见解和灵感 - 所有这些不仅使本文成为可能，而且使加密货币的光明未来成为可能。来源：金色财经
金色财经2023-11-14
淘宝推出全网首次数字人拍卖
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的是度晓晓带来的数字人个人定制服务。 AI热潮愈演愈烈，近日，淘宝新增了人工智能服务一级类目，首批预计涵盖数万商品，品类包含AI绘画等。妙鸭、美图等纷纷推出了AIGC新品参与天猫双11。此前，度晓晓已经在淘宝开店，开店后不久粉丝即新增到2万多人，店内商品也多为情绪消费类。
金融界2023-11-07
谷歌云业务增长乏力盘后股价大跌人工智能技术如何转化成真金白银成为焦点问题
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讯周二(10月24日)，在人工智能（AI）热潮时代，很少有公司比谷歌更多地使用了“AI”这个词。现在，华尔街希望知道谷歌将如何将这种备受炒作的技术转化为实实在在的利润。谷歌的母公司Alphabet在周二公布了其第三季度财报，其中显示在AI基础设施上的支出增加，但云业务增长乏力，引发了关于围绕人工智能的所有努力将如何转化为真实收益的几个问题。第三季度，Alphabet报告了11%的收入增长，这是一年多来首次恢复到两位数。然而，在延长交易时间，由于云业务收入令人失望，该公司的股价下跌。谷歌在第三季度的资本支出增长到80亿美元，主要是由于人工智能计算和相关技术基础设施的投入。然而，随着成本不断增加，高管们一再强调，利用先进人工智能技术仍然处于“早期阶段”，很多投资者都在关心这些投入会带来怎样的回报。在周二的电话会议问答环节中，投资者和分析师多次提出了关于谷歌如何将人工智能转化为商业利润的问题。在去年11月ChatGPT面世后，人工智能技术掀起了一波热潮。谷歌似乎没有预料到这种情况，于是迅速采取行动，推出了自己的聊天机器人Bard，以及公司内部的各种人工智能实验。分析师和技术专家估计，训练一个大型语言模型的关键过程本身可能成本极高，尤其是对于那些数据集最大的模型。德意志银行分析师Lloyd Walmsley提问：“当考虑到用户基础的SGE推广时，目前进展如何？在产品推广和用户采纳与商业化转型之间，你们如何平衡？” 谷歌在8月份推出了一个名为“Search Generative Experience”（SGE）的“早期实验”，允许用户在搜索产品时体验生成式人工智能的效果。这种结果更加具有对话性，符合聊天机器人的时代。然而，这仍然被视为一个实验，尚未向普通公众推出。谷歌的SGE可以使用人工智能驱动的生成工具浏览网页。浏览时借助搜索生成体验，类似于微软推出的Bing。谷歌首席执行官Sundar Pichai回应说：“在我们的SGE的第一部分，就目前的推广程度而言仍然处于非常早期的阶段。但我们确实已经将它推广到了足够多的人群，涵盖了地理上的各个用户群体，而且推广范围已经足够大，足以确认我们的产品运作良好。” 摩根士丹利的董事总经理Brian Nowak询问了投资者可以关注哪些信号以获取资本回报。“尽管现在可能还为时过早，但是否已经出现了与SGE或Bard相关的实例，例如更高的效用、更高的转化率、更多的用户参与等等。” 谷歌的CEO Sundar Pichai提到了谷歌对于人工智能（AI）技术的期望和投资。他表示，AI被视为一个基础性的平台转变，谷歌在业务的各个领域都看到了AI带来的机遇，尤其是在搜索领域。他提到了谷歌推出的Search Generative Experience（SGE）实验项目，该项目可以在搜索结果页面中包含更广泛的信息源，为内容的发现创造新机会。 Pichai还谈到了AI在YouTube平台上的应用，包括为广告商提供更好的性能和盈利能力，以及为YouTube创作者提供更多帮助。他提到了谷歌正在开发的AI工具，允许广告商生成自己的媒体资产，并为YouTube创作者提供视频建议。这些举措旨在提高广告主的转化率，并为品牌如三星和丰田等公司带来成功。在采访中，UBS的分析师Eric Sheridan询问了谷歌高管有关AI如何影响谷歌的广告目标以及整个行业的问题。Pichai回答了关于Performance Max的问题，Performance Max是谷歌的一种基于目标的新广告系列，允许广告商从单一广告系列中访问所有谷歌广告库存，该系列最近得到了AI功能的更新。他指出，使用Performance Max的广告商平均可以实现18%以上的转化率提高，并且成本效益相当。此外，Pichai还提到，谷歌的广告商中有80%已经在使用至少一个AI驱动的搜索功能，这表明AI技术已经在广告领域取得了广泛的应用。
一禾2023-10-25
芯片禁令对英伟达的影响
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Fox Capital 英伟达的股价因AI热潮衰退而下跌。此外，美国政府继续敦促芯片公司不要向中国出售先进的AI芯片，可能引发销量下滑。来源：Finviz 风险美国政府发布了限制向中国销售AI芯片的新规定。美国商务部的新限制直接针对专门为中国市场修改的A800和H800芯片，以遵守先前的出口管制。在新规定中，美国商务部还试图阻止芯片通过其他国家运往中国，将出口限制覆盖面扩大到中国公司的海外子公司和另外21个国家和地区。新闻报道已经强调了沙特阿拉伯和阿联酋竟然是英伟达的AI GPU的大买家，而中国的大型科技公司，如阿里巴巴和百度，显然已经订购了价值50亿美元的A800芯片。英伟达声称，新的AI芯片限制对近期业绩的影响有限。其主要含义是，中国的需求都被提前提出来，赶在这些令人担忧的额外限制措施之前。来源：英伟达8-K文件 KeyBanc Capital Markets的分析师强化了作者对英伟达的财务影响的看法：我们认为，这一发展可能对英伟达的（近期）影响很小，因为它应该能够通过全球其他地区的需求来填补空缺。这家AI芯片公司非常明确地表示，更新的AI芯片出口规定不会对近期业绩产生影响。暗示的是，这项禁令将对英伟达产生长期影响，最多占到25%的营收。该公司最近预测三季度的营收将达到160亿美元，而二季度报告的营收为135亿美元。英伟达第一季度的营收仅为72亿美元，第二季度的普遍目标仅为111亿美元。当前季度还有10天就结束了，因此英伟达显然不会在10月这个季度面临太大的财务影响。由于这家芯片公司可能会提前满足中国的需求，并可能通过沙特阿拉伯发货，因此该公司很容易推迟来自没有受到限制的国家的额外需求。分析师预计，该公司25财年营收将再增长46%，达到788亿美元。根据这张图表，分析师预测，27财年的销售额将大幅增长，达到1122亿美元，同比增长约350%。来源：Beth kinding - Twitter/X 异常便宜英伟达的股价已跌至414美元，而财务预测却在飙升。该股的实际交易价格为25.6倍的25财年每股收益目标。来源：Seeking Alpha 市场肯定需要质疑英伟达为何仍能达到25财年每股收益16.48美元的目标。要达到这一目标，英伟达明年的利润增长率必须超过50%。从技术上讲，根据AI芯片禁令，这个数字几乎是不可能的，但该公司很可能有绕过出口禁令的计划。该股实际上低于2023年初的预期市盈率，此前该公司公布了巨额营收和每股收益指引。当英伟达股价为225美元时，其预期每股收益接近40倍，分析师仅预测其25财年每股收益约为5.50美元。最终，英伟达可能会解决AI芯片禁售的问题，并开发这些大规模的数据中心营收机会。这样一个可能的解决方案可能是中国与外部盟友达成数据中心使用计划，允许引入AI芯片，同时中国可以访问云计算服务。股票的交易实际上表明，如果出口中国的限制仍然存在，上述强调的财务目标将难以实现。如果投资者对共识目标有信心，那么英伟达不会以目前的增长率和之前的市盈率倍数交易，尽管这些数字在最近一周没有被下调。几位分析师最近下调了目标价，比如花旗集团将目标价下调了55美元，至仍处于高位的575美元。无论如何，分析师的一致目标是643美元，这意味着英伟达目前的上涨空间超过55%。来源：Seeking Alpha 股票完全有可能维持目前的价格并上涨。投资者需要为两种结果做好准备，但购买股票以获取最大回报并降低风险的理想时机是等待股价回到300美元的差距处时，市场情绪最为恐慌时。总结投资者的主要收获是，英伟达似乎仍在全速前进，以满足永不满足的AI芯片需求。由于对中国实行AI芯片的限制，英伟达的股票已经碰壁，但投资者应该利用疲软的机会，英伟达可能会在销售受到实质性损害之前找到解决方案。英伟达的股价现在实际上更便宜了，进一步走弱可能会让英伟达变成一只价值股。 $英伟达(NVDA)$
老虎证券2023-10-24
美国如意算盘这回打错了？中国“自给自足”亦可推动AI市场" 行业大佬：华为昇腾910B可媲美“英伟达A100“！
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LM) 提供支持，中国正在经历生成式 AI 热潮，目前拥有 130 多个 LLM。 86Research 分析师 Charlie Chai 表示，“如果给国内厂商足够的时间和庞大的客户群，英伟达的生态系统主导地位并不是一个不可逾越的障碍”。中国国家主席习近平倡导的自给自足计划可能会对此有所帮助。 Chai 补充道：“简而言之，这对近期供应造成了小幅干扰，但对长期自给自足议程有很大推动。”
林沐2023-10-20
突发重磅行情！中国股市基准“跌破关键防线” 中国央行、瑞银和巴克莱采取关键行动……
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TF的第10大首轮投资者，在人工智能(AI)热潮推动下，投资者对科技型ETF的需求不断增长，该基金在今年最大ETF的IPO中筹集26亿元人民币。博时ETF是中国首批追踪科技股科创板100指数的4只ETF之一，这四只基金还包括鹏华基金管理公司、银华基金管理公司和国泰资管公司发行的基金，合计筹集69亿元人民币。中国的一些投资组合经理认为，尽管今年大部分时间中国经济复苏放缓且当地股市走平，但此次注资表明中国资产对全球机构投资者仍具有吸引力。当地媒体报道显示，海外投资者在A股市场的比例仍然较低。Harvest Fund Management分析师表示：“外资机构出现在新发行的ETF中，一定程度上反映了外资机构对A股市场的相对乐观态度以及对其中长期投资价值的认可。” 瑞银和巴克莱银行进行投资之际，外国投资者在8月份抛售了价值创纪录的120亿美元中国股票，原因是中国方面最新的刺激措施，未能缓解投资者对中国经济增长乏力和持续存在的房地产业危机担忧。 9月的前三周，尽管截至8月份的经济数据略有改善，外国投资者仍进一步抛售31.5亿美元的中国股票。上周初，由于多个大盘指数出现回调，鼓励中国投资者获利了结，国庆假期结束后，中国市场以股票为主的ETF净流入减少32亿元人民币。
秉哥说市2023-10-20
【比特日报】中美突传“利空”巨响！美图暗示适时出售加密货币一则假新闻引爆多空爆仓大跳水
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2年底问世，康怡聪表示在2023年吹起AI热潮，使该领域也成为该公司主要的增长业务来源。她解释，AI较大程度上推动了公司发展，尤其是转化订阅会员，她称下半年至明年AI对公司的利润贡献将持续提升。对于美图未来的方向，康怡聪指出，公司正更加努力扩阔企业客源，如推出新解决方案“美业”协助商家为消费者提供试妆、测试皮肤等服务，换而言之，美图未来将着重于影像方面制作。比特大陆开除“泄露欠薪”信息的三名员工比特大陆在内部违纪通报中表示，10月初，三名员工在“脉脉”等网络平台违规发布公司关于发放工资的信息，给公司造成严重的负面影响。该行为违反了公司的《对外信息披露管理规范》、《保密、不竞争及知识产权协议》、《劳动合同》、《员工手册》等规定。因此对该三名员工立即开除，永不录用，同时公司保留追究这三名人员其他法律责任的权利。此前10月8日消息，比特大陆10月3日发布通知，称因现金流和业绩问题，比特大陆暂缓发放全体员工9月份部分工资。在此消息爆出后，比特大陆于10月8日下午发放此前拖延的9月份部分工资。 (来源:PaNewsLab) 比特币技术分析 CMTrade表示，比特币RSI低于中性区域 50，MACD低于信号线为负值。此外，价格低于20和50周期移动平均线，分别为28333和28191美元。 “28420美元是我们的枢轴点，只要28420美元是阻力位，下行趋势就占上风。上行突破28420美元，则将寻求28730和28920美元。” (来源:CMTrade)
小萧2023-10-18
【一周科技动态】财报季来临，Q3业绩预期哪家强？
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-Ban智能眼镜。 Meta拥抱消费者AI热潮：在APP推出聊天机器人和图像编辑功能 Xbox云游戏将于12月份入驻Meta Quest 3 $Roblox Corporation(RBLX)$ 公司于9月27日在Meta头显设备推出新款产品英伟达正与纬创讨论增加1Q24 AI基带订单高盛将英伟达加入其“确信买入名单” 特斯拉宣布4680电池产量破2000万特斯拉在美国降低部分车辆价格 Model 3降至38990美元美国SEC就收购推特一事调查马斯克一周核心观点我们总结了Q2业绩以来，7只权重科技股的表现：GOOG>META>AMZN>NVDA>AAPL>MSFT>TSLA 七大科技公司Q3业绩预期苹果苹果的Q3业绩不含iPhone，但市场关注焦点肯定放在是Q4的iPhone15系列销量。现在是连郭明錤都认为北美地区换新需求不大，接下来主板等升级可能要推迟，多家行研机构也调低了苹果在未来两年的渗透率。苹果在Q2业绩之后跌幅算大的，是对苹果缺席AI盛宴深表遗憾，看电话会上如何对明年预期。另外，尽管服务收入增速不错，但“苹果税”一直被诟病，可能是一个影藏的雷。当然，二级市场上苹果是最大权重，反而成为资金在扎堆避险时的首选。微软 Q2财报前，市场“抢跑”式押注过多AI预期，现今AI热度慢慢消退一些，对Q3业绩也不会打得太满。而Azure云业务增速，以及ChatGPT究竟能给微软带来多少变现，可能是Q3投资者关注焦点。二级市场上的微软目前也处于大科技公司中相对较高估值水平，因此如果无意外，其向上动能略逊色一些。谷歌 Q2以来谷歌的表现是最好的，也是唯一一只Q2财报日前到现在仍录得可观正收益的大科技股。Q2市场对它的低估——过多计入衰退因素而低估广告业务，和对此前表现稍差的AI业务太悲观，都已经在Q3的交易中找回不少。谷歌和META也是在10月创下了52周新高，马上就要发布的谷歌大脑与DeepMind共同研发的最强大模型Gemini，都有可能成为像ChatGPT一样增强公司业务的利器，因此会吸引更多FOMO的资金。 Q3因为消费行业略显乏力，但并不颓势，因此企业有更多的动力进行广告活动，所以依然可以期待谷歌Q3广告业务。亚马逊亚马逊的股价被计入了最多的“通胀变化”因素，因此Q2财报之前市场更多的还是衰退预期，所以当Q2财报以超预期表现震惊市场后，其当日表现也是所有大科技公司中最好的。但是对Q4的财报季，市场出现一定分歧，一方面是对供应链上罢工等情况、面对油价上行带来的顽固的担忧，另一方面消费者情绪的回升的看好。消费方面Q3财报仍有可能超预期，但要是考虑Q4以及明年的情况，市场宁可不再加价对消费领域的投资，因此整体情绪并不好。亚马逊在类ChatGPT对话交流的生成式AI上也有一定竞争力，变现能力，结合其最大云服务可能持续受益。英伟达 Q2财报公布的时候，AI的热度达到最高，因此英伟达财报当日的博弈极其激烈，并出现了典型的多空双杀局面，Q3财报应该不至于如此，但对AI的博弈仍在，重点会在24年的业绩预期上。从全年的维度来看，仍然是一笔具有超额收益的投资，上半年累积较大受益，英伟达目前的估值也需要时间换空间。特斯拉随着新能源车行业的厮杀越来越激烈，特斯拉虽为行业翘楚，也有可能达不到投资者的预期。特斯拉9月交付量也并不理想，同时一而再再而三的降价也伤及公司的毛利率。利润率可能要更多从成本端去寻找，当然随着油价继续高企，欧美亚太等地新能源车的渗透率提升，市场仍有较大空间。此外，Dojo要产生足够的现金流，仍需时日。 META META年初以来的回报也达到了140%以上，10月创下年内新高，其被认为最有可能扩大AI商业化能力的公司。公司的广告业务也在Q2被低估，Q3预期也不差，因为Tik Tok让渡的部分市场让Meta成为最大的受益者（Instagram和Reels）。同时，因为它的资产绝大多数都由美元现金构成，在高利率强美元的环境中就显得特别保值。 "TANMAM"的投资策略我们将这权重最大的7家公司合成一个投资组合，称之为“TANMAM”组合。以等权重、每季度重新调整权重的方式对这个组合进行回测，那么从2015年以来表现是远超 $标普500ETF(SPY)$ 的，总回报达到了1378.7%，同期SPY回报147.2%。年初以来，该组合总回报为95.35%，夏普比率为5.1，而同期SPY总回报14.67%。过去一周大科技公司表现较好，总回报3.7%，领先SPY的2.2%。
老虎证券2023-10-13
【美股天天说】AI热潮到底能否助存储芯片脱困美光科技(MU)财报内有乾坤何时才能翻身？
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今天的节目中想和大家趁着美光科技的最新财报，来看看这份姗姗来迟的半导体行业的重要财报，到底給市场带来了什么样的启示？
会员
陈尉2023-09-30

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