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买它！华尔街的低估或许掩盖绝佳买入机会这只AI股票是“沧海遗珠”

今年三月初股价触及52周高点以来，美国AMD公司（NASDAQ: AMD）在华尔街的热度显著下降，股价已经下跌了23%。该公司由于2024年第一季度人工智能（AI）业务增长低于预期，错过了市场的增长预期，并在股价上得以体现。 #AI热潮# #2024宏观展望# #2024投资策略# #科技# 此外，美银美林最近将该股票评级从增持下调至中性，该投资银行指出，投资者对其AI业务增长的期望过高。尽管该公司的主要业务部门出现复苏，但该银行认为AMD股票的上涨空间有限。然而，现在对这家半导体公司宣布写入可能为时过早。以下通过两个方面揭示为何AMD值得投资者买入。（1）AMD正处于利用增长的良好位置，以满足AI启用计算机的不断增长销售根据Mercury Research的数据，AMD在2024年第一季度桌面中央处理单元（CPU）市场份额为23.9%，比去年同期增加了4.7个百分点。同时，其笔记本电脑CPU份额增加了3.1个百分点，达到了19.3%。英特尔控制着这个市场的其余部分，但值得注意的是，AMD正在迅速在英特尔的市场份额上蚕食份额。好消息是，AMD已经将目光投向了AI PC市场，通过其配备专用硬件以支持AI应用的新一代Ryzen处理器。其新款Ryzen AI 300处理器在笔记本电脑上的性能是上一代产品的3倍。更重要的是，AMD预计到2024年底，其处理器可以支持超过150种AI软件体验，因此其CPU可能会继续获得市场份额。因此，AMD有很大机会维持目前在客户处理器业务中所见证的强劲增长势头。该公司在第一季度销售在笔记本电脑和台式机上部署的CPU收入同比增长了85%，达到了14亿美元。 AMD在客户CPU市场中是较小的玩家。因此，如果它继续从英特尔夺取市场份额，并充分利用AI启用PC的机会，预计未来四年内其客户收入将以每年44%的速度增长。（2）数据中心业务有几个坚实的推动力 AMD的数据中心业务正在从AI的普及中受益。首先，公司的数据中心图形处理单元（GPU）业务正在因对AI加速器的巨大需求而获得增长。今年，AMD预计从数据中心GPU销售中获得40亿美元的收入。随着更多客户纷纷购买其芯片，AMD在过去几个季度已经提高了从数据中心GPU销售中的收入预期。考虑到去年AMD从数据中心部门获得的总收入为65亿美元，可以看出该部门有望在2024年实现强劲增长。值得注意的是，AMD在2023年第四季度出售了4亿美元的数据中心GPU，这意味着其今年在这一业务领域的季度收入增速可能会大幅提高。由于AI芯片市场的巨大收入机会，以及公司加速产品开发在该领域扩展市场份额的举措，AMD的数据中心GPU收入可能会长期保持良好增长。然而，由于AI在服务器处理器形式上的另一个机会，AMD在数据中心市场中还有另一个AI相关的机会。公司的Epyc服务器CPU正被用于AI推理应用，并与GPU一起推动数据中心收入的强劲增长。具体来说，AMD在2024年第一季度的整体数据中心收入同比增长了80%，达到了23亿美元。考虑到AMD在服务器处理器市场上的市场份额同比增长了5.6个百分点，达到了23.6%，而其收入份额增至33%。这再次是在英特尔的费用下进行的，并对AMD在全球服务器市场预计在未来五年内以每年超过12%的速度增长情况下应该是有好的结果。这些推动因素解释了为什么AMD的增长预计会提高。（AMD本财年的每股收益估计表图片来源：finance.yahoo ）因此，投资者在AMD股票回调时最好紧盯它，因为股市可能会以更高的未来增长回报其更强的增长。（图片来源：finance.yahoo ）（图片来源：finance.yahoo ）

Heidi2024-07-04

忘记英伟达！华尔街看好下一个AI巨无霸

尽管英伟达迄今已占据了人工智能领域绝大部分的市场份额，但这个行业正在迅速扩展，许多其他公司也在参与其中。AMD就是其中之一；该公司不仅开发了一系列数据中心芯片以与英伟达竞争，还在另一个关键的AI领域取得了早期领先地位。

Heidi2024-07-03

A股头条：吴清重磅发声！正深入开展注册制等综合评估券商股与软件股接力跳水，真是小作文惹祸？

计算机所配备的GPU数量不到5万片，而AMD公司为了增强和英伟达的竞争力，目标推出支持120万片GPU的数据中心AI集群。标的：一博科技(sz301366)、中电港(sz001287) 电子竞技：据报道，6 月 27 日消息，市场监管总局表示，我国近日已成功在国际标准化组织（ISO）发起成立电子竞技工作组。官方表示，该电子竞技工作组的成立以及电子竞技国际标准提案的成功立项，填补了该领域国际标准空白，将有力促进全球电子竞技行业发展。标的：华立科技(sz301011)、盛天网络(sz300494) 公告精选【重大事项】四方光电：收到欧洲著名主机厂3个项目定点通知书节能铁汉：签订约55.83亿元海外重大合同 ST曙光：签署招商引资框架协议拟建吕梁曙光汽车产业园设计总院：取得工程咨询单位甲级综合资信华鼎股份：拟投资建设“年产6万吨高品质锦纶PA66长丝项目” 沃尔核材：控股子公司拟向深圳特发增资2亿元海马汽车：拟转让海南银行12%股权欧圣电气：拟定2024年中期分红安排雪峰科技：控股股东筹划涉及公司控制权变更事项彩虹股份：全资子公司增资扩股引入6.5亿元投资晶晨股份：控股股东拟转让1247.91万股宏润建设：中标1.42亿元核电站进厂道路工程紫金矿业：巨龙铜矿和铜山铜矿找矿增储取得重大突破宁波建工：子公司中标4.77亿元保障性租赁住房施工项目皖通高速：拟与设计总院签订8800万元勘察设计合同天禄科技：控股子公司签订7699.9万元薄膜流延机采购合同湖南裕能：拟投建50万吨/年铜冶炼项目及新增30万吨/年磷酸铁等项目滨江集团：12.49亿元竞得国有建设用地使用权东莞控股：拟2亿元受让大额存单产品工大高科：中标555.59万元调度平台招标采购项目顺丰控股：已向港交所递交H股上市申请深物业A：控股股东拟向东方资产协议转让公司5%股份恒信东方：中标4.06亿元平潭两岸融合智算中心项目（一期）福石控股：实际控制人质押276.6万股凯恩股份：控股股东被申请实质合并破产清算东旭蓝天：股票交易可能被实施退市风险警示如意集团：公司及相关当事人收到山东证监局警示函 ST天山：控股股东被申请实质合并破产清算 ST联络：收到终止上市事先告知书 *ST左江：股票将于7月26日终止上市【业绩速递】国光电器：上半年净利润同比预增50.62%—73.91% 中国能建：一季度公司新能源与综合智慧能源实现营业收入296亿元同比增长34.5% 巨星科技：上半年净利润同比预增25%—35% 锦浪科技：上半年净利润同比预降36.18%—48.14% 【增减持】赤天化：管理层拟 70万元至140万元增持公司股份申华控股：6月28日公司董事增持公司股份10万股安路科技：股东拟合计减持不超过3.25%股份新湖中宝：第一大股东拟1000万至2000万元增持股份国芯科技：国家集成电路产业投资基金等拟减持公司股份百川能源：股东贤达实业拟减持不超3%股份新洁能：控股股东一致行动人及董监高拟减持236万股南宁百货：南宁富天拟减持不超1%股份沪电股份：高级管理人员李明贵拟减持不超13.98万股兆新股份：第一大股东承诺特定条件下不减持公司股份中望软件：公司员工持股平台等拟合计减持不超2.91%股份【回购】爱威科技：董事长提议1000万元至2000万元回购股份德展健康：控股股东提议2亿元至3亿元回购股份博思软件：拟5000万元至1亿元回购股份交易提示【新股申购】【可转债申购】【可转债交易提示】合力转债赎回，进入最后交易日【限售解禁】

金融界2024-06-29

英伟达官宣下一代最强AI芯片 GPU性能8年提高1053倍

管，该公司生产存储芯片，黄仁勋最终成为AMD公司的CPU设计师。20世纪90年代初，就在Thinking Machines正处于艰难时期（最终破产），黄仁勋与Chris Malachowsky和Curtis Priem在圣何塞东边的Denny's餐厅会面，并创立了Nvidia。 Nvidia从超级分频器领域看到了新兴的人工智能机遇，并开始构建系统软件和底层大规模并行硬件，以实现人工智能革命的梦想。这一直是计算的终极状态，也一直是我们所迈向的奇点。如果其他星球上存在生命，那么生命总会进化到拥有大规模杀伤性武器的地步，总会创造出人工智能。可能也是在同一时间。在那一刻之后，这个世界会如何处理这两种技术，才是决定其能否在大灭绝事件中幸存下来的关键。这听起来不像是讨论芯片制造商路线图的正常开场白。但事实并非如此，这是因为我们生活在一个充满变革的时代。在台湾台北举行的年度电脑展（Computex）上，Nvidia的联合创始人兼首席执行官黄仁勋在其主题演讲中，再次试图将生成式人工智能革命（他称之为“第二次工业革命”）置于其背景之下，并展示了AI的未来，尤其是英伟达硬件的未来。由此，我们窥见了GPU和互联技术路线图。但是据我们所知，这并不是计划的一部分，黄仁勋和他的主题演讲通常都是最后一刻才真正开始。 01.革命不可避免黄博士提醒我们注意：生成式人工智能的核心在于规模。同时也指出2022年底ChatGPT时刻的到来既有技术方面的原因，也有经济方面的原因。要达到ChatGPT的突破性时刻，需要GPU性能的大幅增长，然后再加上大量的GPU。 Nvidia确实实现了性能，这对人工智能的训练和推理都很重要，而且重要的是，它还从根本上减少了生成作为大型语言模型响应一部分的标记所需的能量。我们来看一下：在八年间，从“Pascal P100 GPU”到“Blackwell B100 GPU”，GPU的性能提高了1053倍。其中部分性能是通过降低浮点精度实现的，例如从Pascal P100、Volta V100和Ampere A100 GPU的FP16格式到Blackwell B100使用的FP4格式，降低了4倍。由于在数据格式、软件处理和硬件方面运用了大量的数学魔法，如果不降低精度，性能提升将只有263倍，而降低精度不会对LLM性能造成实质性损害。要知道，在CPU市场上，每时钟核心性能提高10%至15%，核心数量增加25%至30%已属正常。如果升级周期为两年，那么在同样的八年时间里，CPU吞吐量将提高4至5倍。如上图所示，单位功耗的降低是一个关键指标，因为如果无法为系统供电，就无法使用系统。而token的能耗成本必须降低，这意味着为LLM生成的每个token的能耗必须比性能提升的速度更快。在黄仁勋的主题演讲中，为了给大家提供一些更深层次的背景信息，在Pascal P100 GPU上生成一个token所需的17000焦耳热量大约相当于两个灯泡运行两天，而平均每个字需要三个token。因此，现在我们开始明白为什么八年前的LLM甚至不可能在一定规模上运行，使其在执行任务时表现出色了。下图是在1.8万亿个参数、8万亿个通证数据驱动模型的情况下，训练GPT-4 Mixture of Experts LLM所需的功率：对于一个P100集群来说，超过1000千兆瓦时的电量实在是太大了。黄仁勋解释道：有了Blackwell GPU，公司将能够在大约10天内通过大约1万个GPU来训练GPT-4 1.8T MoE模型。如果人工智能研究人员和Nvidia没有转向更低精度，那么在这八年时间里，性能提升也不过是250倍。降低能源成本是一回事，降低系统成本又是另一回事。在传统的摩尔定律末期，晶体管每隔18到24个月就会缩小一次，芯片变得越来越便宜、越来越小，这两种技巧都非常困难。现在，计算复合体已经达到了微粒极限，每个晶体管都越来越昂贵，因此，由晶体管制成的设备本身也越来越昂贵。HBM内存是成本的重要组成部分，先进的封装也是如此。黄仁勋本人今年早些时候在接受CNBC采访时就曾说过Blackwell的价格。在SXM系列GPU插座中（不包括PCI-Express版本的GPU），P100推出时的成本约为5000美元；V100约为1万美元；A100约为1.5万美元；H100约为2.5万至3万美元。B100的成本预计在3.5万美元到4万美元之间。黄仁勋没有说明的是，运行GPT-4 1.8T MoE基准每一代需要多少GPU，以及这些GPU或运行所需的电费是多少。下图这个电子表格显示，根据黄仁勋所说，大约需要1万个B100，才能在十天左右的时间内训练出GPT-4 1.8T MoE：在这八年里，GPU的价格上涨了7.5倍，但性能却提高了1000多倍。因此，现在使用Blackwell系统，可以在十天左右的时间内实际训练出像GPT-4这样拥有1.8万亿个参数的大型模型，而在两年前，即使是在Hopper一代刚刚起步的时候，也很难在数月内训练出拥有数千亿个参数的模型。现在，系统成本将与该系统两年的电费相当。GPU大约占人工智能训练系统成本的一半，因此购买一个1万个GPU的Blackwell系统大约需要8亿美元，而运行十天的电费大约需要54万美元。如果购买更少的GPU，就可以减少每天、每周或每月的电费支出，但同时也会相应增加训练时间，使电费支出再次上升。就是这样，即使Hopper H100 GPU平台是“史上最成功的数据中心处理器”，正如黄仁勋在Computex主题演讲中所说的那样，Nvidia仍需继续努力。如果将Hopper/Blackwell的投资周期与六十年前IBM System/360的发布相比较，IBM在那次发布中下了至今仍是公司历史上最大的赌注。 1961年，当IBM开始其“下一代产品线”研发项目时，它是一家年收入22亿美元的公司，在整个20世纪60年代，它花费了50多亿美元。 Big Blue是华尔街第一家蓝筹股公司，正是因为它花费了两年的收入和二十年的利润来创造System/360。它的某些部分推出较晚，表现不佳，但它彻底改变了企业数据处理的本质。 20世纪60年代末，IBM认为自己可能会创造600亿美元的销售额，但他们创造了1390亿美元的销售额，利润约为520亿美元。可以说，Nvidia为数据中心计算的第二阶段掀起了更大的浪潮。 02.抵制是徒劳的无论是Nvidia还是其竞争对手或客户，都无法抵挡未来的引力，也无法抵挡生成式人工智能对利润和生产力的承诺。因此，Nvidia必将加快步伐，推陈出新。凭借250亿美元的银行存款和今年预计超过1000亿美元的收入，或许还有500亿美元将进入银行，它有能力推陈出新，把我们所有人都拉进未来。黄仁勋表示：“在这个令人难以置信的增长时期，我们要确保继续提高性能，继续降低成本，如训练成本、推理成本等，并继续扩展人工智能能力，让每家公司都能拥抱人工智能。我们把性能推得越高，成本下降得就越厉害。” 正如我们上面的表格所清楚显示的那样，事实的确如此。这就引出了最新的Nvidia平台路线图：在Hopper这一代中，最初的H100于2022年推出，配备了六层HBM3内存堆栈，通过带有900 GB/s端口的NVSwitch连接，并配有400 Gb/s端口的Quantum X400（以前称为Quantum-2）InfiniBand交换机以及ConnectX-7网络接口卡。 2023年，H200升级到六层更高容量和带宽更高的HBM3E内存，从而提升了H200封装中底层H100 GPU的有效性能。BlueField 3网卡也问世了，它为网卡增加了Arm内核，使其可以进行辅助工作。在2024年，Blackwell GPU当然已经推出了8堆HBM3e内存，并与配备1.8TB/sec端口的NVSwitch 5和800Gb/sec的ConnectX-8网卡，以及配备800GB/sec端口的Spectrum-X800和Quantum-X800交换机搭配使用。现在我们可以看到，在2025年，B200（上图中称为Blackwell Ultra）将拥有8个堆栈的HBM3e内存，这些堆栈有12个芯片高。据推测，B100中的堆栈有8层高，因此Blackwell Ultra的HBM内存容量至少增加了50%，根据所使用的DRAM容量，增幅可能更大，HBM3E显存的时钟速度也可能更高。 Nvidia对Blackwell系列的内存容量含糊其辞，但我们在3月份的Blackwell发布会上估计，B100将拥有192GB内存和8TB/秒的带宽。对于未来的Blackwell Ultra，我们预计会有更快的内存出现，如果出现带宽为9.6TB/秒的288GB内存，我们也不会感到惊讶。我们认为，Ultra变体在SM上的良品率有可能会有所提高，从而使其性能略高于非Ultra前代产品。这将取决于产量。 Nvidia还将在2025年推出弧度更高的Spectrum-X800以太网交换机，可能会在盒子里装上六个ASIC，以创建一个非阻塞架构，就像其他交换机常用的那样，将总带宽翻倍，从而将每个端口的带宽或交换机中端口的数量翻倍。在2026年，我们看到了“Rubin R100 GPU”，在去年发布的Nvidia路线图中，它的前身是X100，正如我们当时所说，我们认为X是一个变量，而不是任何东西的简称。事实证明确实如此，Rubin GPU将使用HBM4内存，并将有8个堆栈，每个堆栈可能有十几个DRAM高，而2027年的Rubin Ultra GPU将有十几个HBM4内存堆栈，也可能有更高的堆栈（虽然路线图没有这么说）。我们直到2026年才会看到Nvidia推出新的Arm服务器CPU“Vera”，它是当前“Grace”CPU的继任者。与之配套的是NVSwitch 6芯片，具有3.6 TB/s的端口，以及带有1.6 Tb/s端口的ConnectX-9网络接口卡。有趣的是，还有一款名为X1600 IB/Ethernet Switch的产品，这可能意味着Nvidia正在融合其InfiniBand和以太网ASIC，就像十年前Mellanox所做的那样。或者，这可能意味着Nvidia只是为了好玩而试图让我们产生怀疑。 2027年的路线图中还透露了一些其他信息，这可能意味着对网卡和交换机的全面超以太网联盟支持，甚至可能是用于将节点内和跨机架的GPU连接在一起的UALink交换机。原文来源于： https://www.nextplatform.com/2024/06/02/nvidia-unfolds-gpu-interconnect-roadmaps-out-to-2027/ 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2024-06-03

鲍威尔恐仓促“回归鹰派”？苹果财报携非农呼啸来袭美元指数、欧元、英镑最新技术前景分析

周一(29日)欧市盘中，美国三大股指期货小幅齐涨，特斯拉和苹果领涨大型企业。由于周五的PCE指数数据基本符合经济学家的预期，缓解了人们对持续通胀压力的担忧，市场情绪依然乐观。除了周五的非农就业报告，本周焦点将转向美联储议息，鉴于市场已经降低了降息预期，投资者将密切关注美联储如何解读近期超预期的通胀数据。

冷眼独行2024-04-29

通富微电获平安证券买入评级，24Q1利润高增，拟收购京隆科技完善测试业务布局

绩将稳步增长。基于通富微电与超微半导体AMD公司深度绑定，在人工智能时代，其领先的VISionS平台和2.5D/3D先进封装技术优势明显，不断突破高端封装领域，我们预计公司将在此AI浪潮中受益，看好公司未来的发展，维持公司“推荐”评级。风险提示：（1）关键先进封装技术人员流失的风险。如果公司不能有效稳定公司核心技术团队，提供有市场竞争力的待遇，并保持对新人才的引进和培养，那么可能出现人才流失或紧缺的风险，将对公司的持续研发能力造成不利影响。（2）半导体周期性带来的经营业绩波动风险。若半导体行业进入下行周期导致产品价格下降，公司产品的销售营业收入及毛利率、净利润等也随之下降甚至出现亏损。（3）受国际贸易摩擦影响的风险。若公司未能及时成功拓展新客户或供应商，极端情况下可能出现公司的营业收入下滑，令公司的经营业绩出现较大下降。因此，公司存在生产经营受国际贸易摩擦影响的风险。

金融界2024-04-28

通富微电获平安证券买入评级，MIM业务持续改善，三大平台加速共振

绩将稳步增长。基于通富微电与超微半导体AMD公司深度绑定，在人工智能时代，其领先的VISionS平台和2.5D/3D先进封装技术优势明显，不断突破高端封装领域，我们预计公司将在此AI浪潮中受益，看好公司未来的发展，维持公司“推荐”评级。风险提示：（1）关键先进封装技术人员流失的风险。如果公司不能有效稳定公司核心技术团队，提供有市场竞争力的待遇，并保持对新人才的引进和培养，那么可能出现人才流失或紧缺的风险，将对公司的持续研发能力造成不利影响。（2）半导体周期性带来的经营业绩波动风险。若半导体行业进入下行周期导致产品价格下降，公司产品的销售营业收入及毛利率、净利润等也随之下降甚至出现亏损。（3）受国际贸易摩擦影响的风险。若公司未能及时成功拓展新客户或供应商，极端情况下可能出现公司的营业收入下滑，令公司的经营业绩出现较大下降。因此，公司存在生产经营受国际贸易摩擦影响的风险。

金融界2024-04-28

HBM霸主SK海力士产能版图再扩张，HBM市场有望快速增长

先进封装工厂。此前还有消息称，三星和AMD公司签署了价值4万亿韩元的HBM3E供货合同。AMD采购三星的HBM，而作为交换三星会采购AMD的AI加速卡，但具体换购数量目前尚不清楚。三星日前表示将于今年上半年量产HBM3E 12H内存，而AMD预估将会在今年下半年开始量产相关的AI加速卡。广发证券发布研报指出，GDDR是专为图形处理应用设计的高速内存技术，搭配GPU用于图形处理、数据中心加速和AI等需要高带宽数据处理的场景。HBM是一种新型内存，得益于堆叠结构和垂直TSV互连，HBM具有更高的传输带宽、更高的存储密度、更低的功耗以及更小的尺寸，高带宽优势对大模型训练和推理的效率提升至关重要。近年来，大部分高端数据中心GPU和ASIC均使用HBM作为内存方案，GDDR在推理等场景中具备性价比优势。未来，HBM技术持续向更高带宽、更大容量发展，12Hi-16Hi HBM4有望2026年进入量产。中信证券研报认为，在AI大模型时代云端、终端算力双重爆发的带动下，存储行业将从涨价修复周期转向技术成长共振的新周期。云端角度，HBM高带宽特性能够满足AI算力芯片高速传输需求，与AI算力规模快速扩容相辅相成，带动TSV、2.5D封装(CoWoS)需求；此外企业级内存条和SSD需求亦同步攀升。终端角度，端侧大模型落地带动SoC算力提升，内存作为算力的核心配套，对其规格、容量均提出更高的要求。对于新型存储HBM，公司建议关注布局先进封装的封测厂商、半导体设备厂商；对于传统存储DRAM/NAND Flash，公司建议关注受益DDR5渗透的内存配套芯片厂商，以及布局企业级内存模组的头部模组厂商。

金融界2024-04-25

中国下令停用外国芯片，AMD和英特尔股价面临挑战

中国要求本国最大的电信运营商停止使用外国芯片后，美国AMD和英特尔的股价周五下跌。

佳华1682024-04-13

AMD尚未公布的 Instinct MI388X AI GPU曝光

AMD公司近日向美国证券交易委员会提交了一份冗长的 10K 监管文件，其中提及尚未发布的 MI388X AI 加速卡。注：AMD 在这份 10K 文件中并未提及 Instinct MI388X 加速卡的规格信息，从后缀 X 判断，应该是面向 AI 和 HPC 的产品，类似于最近推出的 MI300X 加速器。

金融界2024-03-30

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