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亚马逊最新季度财报超预期 发布未来加速增长指引 盘后股价飙升10%
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mazon Web Services(
AWS
)收入:221亿美元,而分析师预期为218亿美元。 广告业务收入:107亿美元,分析师预期为104亿美元。 亚马逊在第二季度的盈利超出了市场预期,显示出新任首席执行官Andy Jassy正在进行的削减成本的努力开始见到成效。 亚马逊进行了有史以来规模最大的裁员行动,自去年秋季以来裁减了27000个工作岗位。这家电商巨头冻结了企业的招聘,并试图在公司各个部门削减开支。截至第二季度末,全球员工人数同比下降4%,至146万人。 对于第三季度,亚马逊预计销售额将在1380亿美元至1430亿美元之间,同比增长9%至13%。根据Refinitiv的数据,分析师们预期其营收为1382.5亿美元。这一预测反映出亚马逊举办在7月份的48小时Prime Day促销活动的强劲表现,该公司称这是“有史以来最大规模”的促销活动。 亚马逊在过去六个季度中,有五个季度的扩张增速一直停留在个位数。然而,现在该公司已经回到了两位数的增长。Andy Jassy在2021年7月接替创始人Jeff Bezos担任CEO。他将改善归功于
AWS
,之前
AWS
的客户由于经济不确定性而放缓了支出。
AWS
的销售额在第二季度增长了12%,达到221亿美元,超过华尔街预期的218亿美元。但与上一季度的增长16%相比增速有所放缓,而且这是自2015年亚马逊开始拆分云业务以来增速最慢的季度。
AWS
占亚马逊77亿美元运营利润的70%。公司报告的净收入为67亿美元,每股收益为65美分,相比之下,去年同期亏损20亿美元,每股亏损20美分,去年同期亏损是因为对电动汽车公司Rivian的投资进行了减记。 亚马逊和苹果的财报共同结束了科技巨头公司的季度财报季。苹果的业绩超过了华尔街对盈利和销售额的预期,主要得益于服务业务的增长。 尽管大多数大型科技公司的增长仍低于历史标准,但在经历了2022年的困难后,业绩开始反弹,成本削减措施提升了盈利能力。此外,亚马逊和其他科技公司都专注于人工智能。 在财报中,亚马逊表示其
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的人工智能产品被众多客户使用,其中包括皇家飞利浦(Royal Philips)、3M、Old Mutual和汇丰银行。 此外,广告业务对亚马逊来说仍然是一个蓬勃发展的业务,第二季度广告收入增长了22%,达到107亿美元。相比之下,谷歌的广告收入仅增长了3.2%,Facebook的广告收入增长了12%。
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一禾
2023-08-04
月报总结|Moonbeam 7月份大事一览
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on黑客松圆满结束 Moonbeam和
AWS
Startups联合推出的Bear Necessities Hackathon黑客松圆满结束。本次黑客松分为6个挑战,由Moonbeam基金会、Biconomy、SubQuery、Chainlink、StellaSwap提供赞助,总奖池超过5万美金。本篇文章整理了每个赛道获奖的项目以及相关介绍。阅读更多 Moonbeam Accelerator圆满结束,Demo Day展示孵化成果!为期10周的Moonbeam Accelerator孵化计划顺利完结。本次孵化计划旨在帮助初创团队提高技术、业务、营销、金融和融资技能,助力Web3创业之梦。在Demo Day之前,主办方之一的Rokk3r总经理Lorenzo采访了入围加速计划的其中8个项目方,各自回顾孵化过程及成果。7月13日,Demo Day顺利于线上举行,所有参与的团队在当天展示各自成果,查看活动回放。 2. Moonbeam & Moonriver新集成伙伴&项目 OAK & Turing Turing和OAK是聚焦开发者的区块链,专注于驱动远程链上或是跨链自动化交易。Turing和OAK网络带来了专业化的功能,并利用波卡和Kusama的特殊设计让任何平行链都可以利用他们提供的解决方案。Turing和OAK网络还优化了Gas,同时实现区块空间连接至链上存储、驱动和执行交易等。阅读更多 Centrifuge Centrifuge是服务于机构生态的链上信用体系。平台可提供一种更快、更高效益和完全透明的模式,以将投资人和借贷者与可持续流动性连接起来。通过将现实资产进行token化,Centrifuge为之前可能难以通过传统渠道获得融资的企业释放了流动性。阅读更多 RockX RockX为节点服务提供商,开发者可以使用Rock的节点以扩展基础设施。用户可以在公开或者特定节点选择,利用信息丰富的数据面板来分析使用情况/管理API密钥。还可以根据要求选择适当的方案,并使用专注于Moonbeam的节点,最大化开发效率。阅读更多 Hashport Network Hashport是企业级公用跨链桥,促进数字资产在去中心化网络之间的转移,以快速、安全且经济高效的方式扩展其功能。为了保持平台中立,Hashport无需使用专用Token即可运行。 阅读更多 Koingaroo Koingaroo是简化DeFi用户从钱包投资流程的投资平台。用户可以选取在不同链上希望使用的策略,并在不同的链上进行投资。除此之外,Koingaroo还增加套利功能而丰富用户的DEX体验。阅读更多 Seascape Seascape允许用户轻松进入区块链游戏和去中心化金融的世界,同时为玩家、开发者和有影响力的人提供丰厚的激励。Seascape于Moonbeam上专属的P2E城市构建游戏现已上线。阅读更多 Subsocial(Grill) Subsocial为一条专注于社交的去中心化网络,通过简化开发和操作流程支持开发者构建用户友善的社交应用。Grill为构建于Moonbeam上的社交网络,现已在Moonbeam上线,并支持通过信息转移Moonbeam原生Token GLMR。阅读更多 3. 操作指南 & 科普文章 操作指南|如何使用区块链索引 索引是指组织数据库以快速查找特定数据。在区块链的背景下,如何储存数据至关重要,尤其是通过重要状态变化期间发生的事件。本文叙述了如何在Moonbeam上使用区块链索引。阅读更多 操作指南|如何使用Foundry在Moonbeam上进行部署 Foundry是一种以太坊开发环境,可帮助构建者管理依赖项、编译项目、测试或部署合约以及通过指令与区块链进行交互。Foundry已成为流行的开发智能合约开发环境,仅需要使用Solidity即可进行操作。本文简单介绍了使用Foundry部署的操作流程。阅读更多 操作指南|如何在Moonbeam网络中检查交易确定性 链上交易的最终确定性是指一笔链上的交易几乎是确定的,这也意味着交易无法更改,也无法逆转。Moonbeam致力于兼容以太坊Web3 API和EVM,但开发者仍需了解Moonbem和以太坊在确定性之间的差异。本文介绍了最终确定性的概念,以及用户和开发者该如何进行检查。阅读更多 科普文章|如何成为Moonbeam收集人 在Moonbeam的生态中,节点运营者被称为收集人,负责收集来自Moonbeam平行链的信息并打包给中继链的验证人。本文介绍了成为收集人的所有必备条件。阅读更多 科普文章 | Moonbeam生态支持有哪些? Moonbeam自上线以来就致力于构建生态,通过举办针对不同主题的黑客松、建立生态增长基金、设计项目孵化计划和提供开发奖励等方式,持续推动链上生态的发展。本文介绍了Moonbeam近期参与和主办的开发活动。阅读更多 科普文章 | 深入了解「社区代表」在网络治理的地位和角色 去中心化治理使Token持有者能够积极且活跃地参与塑造网络的未来。然而,由于时间限制、缺乏专业知识等因素,Token持有者并不会直接参与每项提案投票。这就是社区代表发挥作用的舞台,弥补了Token持有者和决策过程之间的差距。本文介绍了社区代表的概念,全面了解什么是社区代表以及他们在Moonriver/Moonbeam网络治理中发挥的关键作用。阅读更多 Moonriver社区治理代表正在报名,哪些大V参与其中 社区代表是由Moonbeam整体中选出,代表Token持有者参与任何议题或是提案决定过程的个人或是团体。社区代表受到Token持有者委托信任,代表委托Token的持有者(个人或团体)行使投票权力。本文介绍了成为社区治理代表的用户。阅读更多 4. 社区活动 & 活动回顾 Moonbeam生态说|探索跨链社交DAPP MoonFit 本期Moonbeam生态说邀请到来自MoonFit的业务发展经理Peter,介绍跨链社交Dapp MoonFit。除此之外,还讨论了SocialFi在Moonbeam网络的前进。活动回顾 Moonbeam生态说|探索Web3链游生态Seascape 本期Moonbeam生态说邀请到来自Seascape的CN经理Tina,介绍Web3链游生态Seascape,并与Moonbeam中文社区经理一同探讨GameFi于Moonbeam上的可能性以及目前已上线的游戏内容。活动回顾 早安越南,深度了解东南亚Web3新秀 Moonbeam联合
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Web3团队、Chainlink、KNN3和Polkadot Insider举办Igniting Innovation with Web3线下交流会。Moonbeam邀请越南当地活跃的社区团体、项目方和投资人,带来他们对这个东南亚新兴市场的解读。阅读更多 Moonbeam赞助波卡黑客松亚洲站,促进互连合约应用发展 波卡黑客松亚洲站于7月3日正式开启,由波卡生态系统中的众协议共同举办,一同召集亚太地区的所有开发者加入旅程。zkBatch项目方获得Moonbeam赛题的优胜。阅读更多 Pokadot Decoded大会回顾 Moonbeam中文市场经理Yuki与来自波卡其他项目的相关负责人一起带大家回顾这场举办于哥本哈根大会上的精华!活动回顾 Polkadot未来论坛 Moonbeam中文市场经理Yuki与众多优质项目、生态爱好者和开发者一同探索波卡生态的未来发展方向,如何构建全新的生态应用! Polkadot Decoded 2023上海分会场 亚太地区的年度聚会,无数技术开发爱好者将齐聚一堂,共同探索波卡发展趋势,与顶尖技术大咖亲密接触,共创 Web3 的辉煌未来!Moonbeam中文市场经理Yuki于7月15日在大会上分享名为“探索跨链互操作性的宇宙”的主题演讲。活动回顾 ETH Shanghai ETH Shanghai 2023峰会于6月25日举行,是以太坊开发者、任何以太坊兼容链开发者以及区块链技术爱好者和专家的盛会。Moonbox获得Moonbeam赛题的优胜。阅读更多 Moonbeam参与EthCC 2023! EthCC为由以太坊社区举办的大型聚会,今年于法国巴黎举办。EthCC邀请了许多链上的知名协议,如Uniswap、Lens Protocol和Chainlink等等皆在此大会发表最新的技术更新。Moonbeam也参与了本次的EthCC 2023,并分享了应用如Moonbeam的EVM环境构建多链应用的用例。活动回顾 Moonbeam携手Galxe发起新挑战,竟然有GLMR抽奖 Galxe联合众多EVM链,发起7月新一轮的挑战:Galxe’s Token EVM Odyssey,其中包含Moonbeam、Fantom、Avalanche、Optimism和Arbitrum等知名公链。探索Galxe支持的EVM链,完成任务还有机会领取对应Token奖励!Moonbeam也参与了本次活动,提供了3436枚GLMR作为奖励。阅读更多 5. 技术更新 Moonriver 在区块4668844时进行了Runtime 2401的升级。 Runtime 2400主要变化 维护 MinCollatorStk常量已被弃用并从Parachain Staking Pallet中移除。 MinCandidateStk常量可用于获取成为托管者候选人所需的最小抵押金额。 多位置派生账户,用于远程XCM调用,现在是按照Polkadot标准派生而不是之前在Moonbeam上使用的自定义方法。要查看有关如何计算多位置派生账户的示例,请参阅Moonbeam文档站点上的通过XCM在Polkadot上进行远程托管教程。 漏洞修复 修复了Substrate-based交易小费处理不当的漏洞。由于在运行时代码中未处理,因此整个小费部分都被烧毁。修复后,20%将支付给国库,80%将被烧毁,这与所有其他费用行为一致。 Moonriver支持紧急取消者轨道的曲线百分比已更新,以符合Moonbeam社区论坛上原始提案中概述的百分比。 功能 OpenGov已在Moonbeam上推出! OpenGov于今年早些时候在Moonriver上推出,现在经过在Moonriver上的测试,已经推出到Moonbeam上。 Multisig Pallet现在可在Moonbase Alpha,Moonriver和Moonbeam上使用。它允许您从多签名帐户本地批准和调度调用。 GMP Precompile现在可在Moonriver和Moonbeam上使用。 GMP预编译作为Moonbeam Routed Liquidity的接口,充当GMP协议中带有令牌的消息和通过XCMP连接到Moonbeam的平行链之间的中间人。 在Moonriver和Moonbeam上支持本地XC-20,这意味着您可以通过XCM从Moonbeam传输任何ERC-20跨链,只要目标链上注册了本地XC-20(ERC-20)。 引入了EVM的Weight V2支持,其中包括用于记录除气体之外的证明大小的附加容量指标,并在用尽时将导致“Gas不足”错误。 对于上海硬分叉的支持已在所有Moonbeam网络上推出。 Moonriver还进行了另一个Runtime 2403的升级,该升级发生在区块4770488。 Runtime 2403包括一些小的更改: Conviction Voting Pallet的MaxVotes常量,它指定给定帐户可以拥有多少并发投票,已减少到20 通过XCM进行的ERC-20转移的气体限制已从80,000更改为200,000,这允许发送更多气体密集型的转移,例如通过依赖Wormhole包装合约的GMP预编译进行的转移。 来源:金色财经
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金色财经
2023-08-04
美股收盘:道指跌近70点 中概股逆势走强BOSS直聘,哔哩哔哩涨超8%
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分析师预期1316.3亿美元。 二季度
AWS
净销售221.4亿美元,分析师预期217.1亿美元,二季度线上商铺净销售529.7亿美元,分析师预期524.5亿美元,二季度实体店净销售50.2亿美元,分析师预期49.6亿美元,二季度北美净销售825.5亿美元,分析师预期796.8亿美元,二季度订阅服务净销售98.9亿美元,分析师预期97.9亿美元。 二季度运营收入76.8亿美元,分析师预期47.2亿美元,二季度运营利润率5.7%,分析师预期3.46%。预计三季度净销售1380亿-1430亿美元,分析师预期1383亿美元。,预计三季度运营收入55亿-85亿美元,分析师预期54.1亿美元。
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金融界
2023-08-04
亚马逊二季报整体好于预期,三季度业绩指引好于预期,股价盘后涨超7.7%
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分析师预期1316.3亿美元。 二季度
AWS
净销售221.4亿美元,分析师预期217.1亿美元。 二季度线上商铺净销售529.7亿美元,分析师预期524.5亿美元。 二季度实体店净销售50.2亿美元,分析师预期49.6亿美元。 二季度北美净销售825.5亿美元,分析师预期796.8亿美元。 二季度订阅服务净销售98.9亿美元,分析师预期97.9亿美元。 二季度运营收入76.8亿美元,分析师预期47.2亿美元。 二季度运营利润率5.7%,分析师预期3.46%。 预计三季度净销售1380亿-1430亿美元,分析师预期1383亿美元。 预计三季度运营收入55亿-85亿美元,分析师预期54.1亿美元。 亚马逊美股盘后涨7.75%。
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金融界
2023-08-04
亚马逊二季度营收及三季度指引超预期 盘后大涨近8%
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业务营收同比增长10%至297亿美元;
AWS
业务营收同比增长12%至221.4亿美元,高于市场预期的217.1亿美元。 此外,若按另一种方式来拆分,二季度亚马逊线上商铺营收529.7亿美元,高于市场预期的524.5亿美元;实体店业务营收50.2亿美元,略高于市场预期的49.6亿美元;订阅服务业务营收98.9亿美元,亦略高于市场预期的97.9亿美元。 二季度,亚马逊经营利润为76.8亿美元,远高于市场预期的47.2亿美元。当季经营利润率达5.7%,高于市场平均预期3.46%。 具体拆分来看,二季度北美业务经营利润为32.1亿美元,而在去年二季度,该部门则录得6.3亿美元的经营亏损;国际业务经营亏损为9亿美元,和去年同期的17.7亿美元经营亏损相比大幅收窄;
AWS
业务的经营利润为53.7亿美元,和去年同期的57.2亿美元相比小幅收窄。 预计三季度净销售1380亿-1430亿美元,分析师预期1383亿美元。 预计三季度运营收入55亿-85亿美元,分析师预期54.1亿美元。 亚马逊美股盘后涨7.75%。
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金融界
2023-08-04
美股开盘:道指跌逾百点 中概股反弹贝壳涨逾6%、拼多多涨超4%
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主要关注整体营收增速,但税息前利润率和
AWS
的增长(或缺乏增长)是财报发布后立即影响股价的两个主要因素。投资者还会密切关注管理层23年第三季度的指引。 室温超导疑云尘埃落定?美国超导盘前跌逾20% 美国超导美股盘前延续前日跌势,现跌超20%。在全球多地研究机构针对韩国研究者所谓室温超导体LK-99的复现实验均告失败后,韩国本土超导研究机构对该项目就行了审查,最终得出结论,从存档论文和视频证据看,无法认定LK-99为室温超导体。 手机市场仍拉垮,高通二季度营收超预期下降23%,指引逊于预期 高通第三财季、即二季度的收入和盈利均加速大幅下滑,EPS盈利同比降近40%,手机芯片收入降25%;本季度营收指引继续加速下降,暗示需求仍疲软,营收同比最高料降29%。高通称,中国市场需求未回到预期水平,今年全球手机出货将至少较去年有高个位数的百分比下降;高通产品有潜力实现设备上AI的重大转折。 UnityQ2营收超出预期,调高今年年度展望 视频游戏软件开发公司Unity Software其Q2收入和调整后息税折旧摊销前利润(EBITDA)均超过预期,同时调高今年年度展望。 PayPalQ2调整后营业利润率环比收窄至21.4% PayPal Q2净营收72.9亿美元,同比增长7%,略高于市场预期的72.73美元;净利润10.29亿美元,同比扭亏为盈。Q2调整后营业利润率从第一季度的22.7%收窄至21.4%。 CEO称公司商业贷款组合的损失有所增加,目前收紧了资金来源,并为损失计提了准备金。 10个交易日大涨近5倍!“Meme股”特百惠交易火爆 近日,又有美国Meme股大幅上涨。上市公司特百惠的股票在美股市场上交易异常火爆。数据显示,该股过去10个交易日涨472.1%,上周该股累计上涨242.2%,创自1996年5月上市以来最大的单周涨幅。不过,受惠誉下调美债评级影响,该股昨日收跌逾31%,今日盘前续跌近11%。
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金融界
2023-08-03
Non-EVM公链的必然结局?多角度分析ICP没落的原因
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的原因。 ICP的技术特点:去中心化的
AWS
首先介绍一下ICP的智能合约系统——Canister(国内称之为“容器”或“罐子”),它是DAPP的载体,允许WebAssembly(WASM)的字节码在其中运行,可支持多种语言编写的程序。 ICP为每个Canister分配了专属的内存,如果将ICP看作一台超级计算机,那么Canister就是计算机中的进程,每个Canister进程都包含自己的运行内存,你可以将智能合约相关的数据封装在特定的容器中。这是ICP独特的数据存储方式——Canister允许你将程序的状态、数据库甚至前端数据(例如游戏资产)全部放在这个容器中,意图使DAPP得到进一步扩展。可以说,ICP实际上就是搭载容器的平台,通过容器化技术在ICP节点上部署很多Canister容器。 同时,Canister支持gas费代付功能,用户可以无需拥有原生资产,由项目方代付手续费,这实质是以太坊上许多低门槛钱包要实现的“Gas费代付”机制。这也使很多人对ICP有mass adoption的预期——用户能够获得Web2级别的UX,无需一开始就购买原生资产(尤其是不用在区块拥堵时支付高昂的gas费)。 但ICP有一个重大缺陷:不支持全局状态。以太坊有“全局状态”这样的设定,对于全体智能合约而言,所有账户的状态都是公开可见的,有一个通过State Trie管理的“全局可见”的状态存储结构;但ICP却完全不同。具体而言,ICP中的程序(智能合约)有自己专属的Canister(容器),不同智能合约的数据被封装在各自独立的容器中,外界看不到数据的细节,只能通过Canister对外提供的接口访问内部数据。 换言之,ICP没有以太坊那样“全局可见”的状态存储结构,不同Canister的程序之间的交互是异步的,不能同时完成对多个合约的调用。显然,这对于Defi协议很不友好,使得ICP生态长期与Defi无缘。有人对此认为,以太坊是单纯进行资产交易的“世界记账机”,而ICP实际是支持复杂Web应用的“去中心化
AWS
”。 除了独特的Canister设定外,ICP还采用了分层的架构,主要包括容器、子网、节点和数据中心。我们可以将ICP看作由多个子网(Subnet)组成的系统,每个子网实质就是一条公链。在每个子网中,搭载了多个Canister(容器),这些容器是ICP中可互操作的基础单元,每个Canister包含了用户上传的代码和状态。 ICP的最底层是托管专用硬件的独立数据中心,数据中心之上运行节点(Node),节点负责处理子网容器中的数据和状态转换。这种分层结构的设计为ICP提供了更高的可扩展性和灵活性,使其能够满足不同规模和需求的应用场景,也让它的观感更贴近于云服务。 有人认为,ICP通过子网化的方式,从一开始就实现了分片。现在ICP有40个子网,最大的子网包含13个Validator节点, 最小的只有1个Validator。结合上面提到的Canister之间的交互(通讯)是异步的,ICP的设计整体的好处是效率高,可以实现跨子网间的通讯, 目前所有子网加起来,每秒大概可以出20个区块。但由于每个子网的节点数量都不多,其理论上的安全性存疑。申请成为ICP的节点还需要ICP基金会的审批,节点的硬件配置极高(远超Solana、Sui等节点配置较重的公链),因此ICP的去中心化程度遭到很多人诟病。 对于这一点,某ICP生态的项目方坦言:毕竟ICP上运行的大多是“应用程序”,而不是与资产相关的金融交易,所以对安全性也没有那么严格的追求,ICP实质上只是去中心化程度比
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更高的云平台。 抛开上面的点不说,ICP已经成功地将BTC集成到其系统中。通过专有的Chain Key、门限ECDSA等密码学算法和一套特殊的检索机制,ICP和BTC可以直接集成,使得ICP的智能合约可以直接持有真实而非映射的BTC资产。具体实现方式如下所示: 在网络层中,实现了一个随机连接BTC网络中8个节点的BTC适配器,将BTC区块拉入ICP网络中,并根据区块中所包含的交易数据更新所有的UTXO集,使得ICP上的容器可以获知BTC链的最新状态,ICP容器内的程序可以验证并检索BTC的区块及UTXO。 同时,门限ECDSA算法是使得ICP智能合约能够接受和输出BTC交易的关键技术,它是对ECDSA签名算法的扩展。该协议通过类似MPC(多方安全计算)的方式,将关联着智能合约的私钥碎片分发给专门负责签名的子网节点秘密共享,获得更高级别的安全性。简而言之,ICP智能合约可以把私钥管理权交给多个节点,而非单个节点或智能合约自己掌握。当合约要向外输出BTC交易时,需要该子网中超过阈值数量的节点协作(2/3)才能创建一个完整的ECDSA签名,让交易放行。 ICP的资产集成方案相较于目前的跨链桥方案更进一步。大多数跨链桥提供的只是BTC的映射,而不是原生的BTC,并且高度依赖于第三方跨链桥自己的节点,这样会存在很多安全隐患。ICP却可以将原生BTC放入Canister中,甚至可以直接保存BTC链上地址的私钥。 相比于传统的依赖于第三方跨链桥节点的跨链方式,ICP的BTC账本可以方便地运行在分散的、节点数量较多的子网上,只要子网的安全性足够,ICP的BTC账本就是安全的。 理性人陷阱:Token价格和锁仓 然而,历史证明,再优越或独特的技术也无法弥补生态建设的乏力,自主网上线至今,ICP生态的项目仍然处于“无人使用”的尴尬境地,进而陷入“生态匮乏→优秀项目外流→生态参与者进一步流失”的恶性循环。笔者此处想重点展开讨论的,并非具体生态发展和扶持上的问题,而是通过另外一个视角尝试解释,ICP为何陷入了今日的困境。 有一种观点是,在ICP上市的几个小时内,它遭到了某些势力的价格操纵(ICP创始人一直认为是SBF和FTX所为),ICP市值随着Token价格不断推高,一度超过2300亿美元,仅次于BTC和ETH跃升至市值第三。然而随着拉盘行为结束,ICP价格开始大幅回落,在短短的6周内,ICP市值萎缩了90%。 Token的暴跌极大损害了ICP生态及Dfinity基金会的声誉,使得ICP遭到多方势力进一步攻击,这些空头加剧了ICP价格下跌的过程,使其远低于实际价值。(据说,一贯奉行长期主义的a16z目前已清仓ICP) 笔者在此并不打算对上述说法的真伪进行评价,仅提供给读者一个可能的观点(另一种有趣的观点认为,ICP创始人Dominic的一系列让投资人反感的行为,是导致ICP被砸盘、生态被孤立的重要原因)。实际上,影响Token价格更多的是其锁仓机制——本意是避免早期投资者“砸盘”套现走人,但长达8年之久的锁仓周期带来的是“套牢”和针对质押生息资产的抛压/神经元解锁抛压,可参考下图: 事实证明,Dfinity基金会针对早期投资者的锁仓并未起到预料之内的作用:大量底部筹码的存在以及上市之初的价格虚高,使得从最高点至筹码密集区中间的空白过于巨大,除了早期投资者以外几乎不会有人愿意参与这部分价位区间的拉盘。但此刻,早期投资者依然有利可图,对于他们而言此阶段将产生的利息复投质押至NNS或者将利息卖出都是有利可图的;而当Token进一步下跌到某个价位时,早期投资者因机会成本的存在,实际上已经进入“套牢并亏损”的状态,此状态下早期投资者会更趋向于将利息卖出,并且在神经元到期解锁之后很有可能以亏本的状态卖出,从而进一步加剧下跌。 这种“越跌越卖,到一定价位卖的更厉害”的死亡螺旋严重阻碍了ICP的回弹以及生态发展,由于Canister本身的特性,使得Defi长期以来缺位于ICP生态(进而导致稳定币缺位),生态参与者大多数时间内只能持有ICP Token本身,坚定的Holder们会发现一个事实:自己在生态内的贡献所带来的回报还赶不上Token的贬值! 理性人假设的博弈到此更进一步,散户和项目方转而奔向他们认为更有前途的公链生态(也带走了流动性),进一步减少链上燃烧的Cycles数量(即ICP数量),而锁仓8年的早期投资者们有心无力,也进入了“躺平”状态。 虽然可能会导致Token价格大量下跌,但笔者认为,如果想要尽快解决死亡螺旋,必须进行一次彻底的出清——即一次性解锁释放所有长期质押的神经元,充分释放流动性,维持现状越拖越久只能是剜肉生疮。 NNS的治理困境 VC在投资项目时,一个重要的评判标准就是Token是否有治理权,而散户也喜欢将Token治理权限作为赋能的因素。Dfinity的NNS系统使得Token持有者能够充分参与到公链的治理当中,但链上治理的实际运作情况如何呢? 在具体分析公链治理之前,首先要对治理系统有所了解,此处简单介绍Dfinity的治理系统——NNS系统:NNS是一个链上治理系统,允许所有社区成员提交提案并进行投票。社区成员的投票权与其持有的ICP数量成正比,质押的时间周期长短将影响其投票权重。参与投票的社区成员将会获得ICP Token作为奖励,这些奖励被称为"NNS奖励",将ICP质押在神经元里的Holder可以通过手动投票或跟随其他神经元的投票参与到治理中。 相比之下,许多区块链项目的治理投票“独裁”了许多,只有大鲸鱼/投资方/项目方本身才有资格发起治理提案,而散户往往只有参与的权力。 早在前两年,Dfinity基金会调整了一次NNS治理的策略,这次改革调整了NNS治理的一些奖励参数,使得积极参与投票的投票者更有利,而那些不参与NNS治理的ICP质押者的收益将大幅降低。同时,基金会不再参与主动投票,这使得许多默认跟随官方神经元而没有设置投票的节点的收益进一步减少。 然而,治理系统面临着两个问题: 一是由于NNS系统并未对提案的提议权加以限制,而是允许所有神经元提出提案并投票,导致大量垃圾提案的出现,而支持大量垃圾提案通过的神经元们又能够因为积极参与治理投票而获得更多的Token奖励(道理类似于Filecoin存储节点故意存很多垃圾数据)——某种意义上讲,这种行为是对链上治理的一种嘲讽。 二是治理系统的过度民主化所带来的缺陷——极低的效率和必然分裂的社区,一个典型的例子是社区至今仍然没有统一的代币标准!诚然开发者可以根据自身情况相对应选择代币标准,但东西方开发者社区的沟通不畅以及相互之间的不理解使得代币标准统一这件事依然遥遥无期,进而在生态系统的发展上又平添一颗绊脚石。在这种情况下,流动性会被严重割裂,就算做出来DEX,资产的SWAP也会严重受阻,此前还曾有过向不同代币标准的钱包转账丢失NFT的事故。 如何在治理系统中间寻找一种平衡,以便在保持民主化的同时,也能够保证效率?这个问题从远古到现代,再从Web2到Web3都是一个争论不休的问题,而在两者的权衡之中,Dfinity选择了前者,给予了生态参与者充分的议政权,但就目前的情况来看,这种选择对于尚未构建起足够经济利益的公链来说弊大于利——最终成为了基金会偶尔下场的半推半就,以及存量用户们的两看相厌。 这种困境的解决十分困难,而寄希望于短期内生态出现一个类似Andre Cronje这样富有号召力的领袖人物推动发展,其难度也无异于“天降伟人”。 项目流失和存量循环 所有缺乏用户和流动性注入的公链都不可避免陷入rug螺旋: 项目跑路→散户信心和财务受损,离开生态→流动性进一步变差,正常项目方收益越来越少甚至无法获得收益→项目跑路。 Dfinity上的情况尤其严重,以NFT板块为例,生态早期的NFT交易所只有Entrepot一家,而Entrepot对NFT上市采取的是审核制,NFT审核通过后在平台进行定点销售,这种制度使得初期的NFT生态有着较为良好的发展,NFT的涨幅也十分可观,以2022年2月的数据为例,此时Entrepot还算表现良好: 然而,平台本身的限制使得大量rug项目涌入,刚有起色的NFT立马受到了打击,而随着CCC、Yumi等项目加入NFT交易所的战争,Entrepot为了保留市场份额进一步放开了对NFT项目的审核,其上新的项目也从刚开始的开售即抢完变为了无人光顾。 而正常运营的项目方也会因公链的颓势而自行选择出路,如一开始坚守Dfinity生态的Dmail在尝试多次无效之后,最终转向了多链生态,并在这之后与Sei、Worldcoin等合作。 相比于其他公链的生态,Dfinity区别最大的一点在于其Defi板块是整个生态中发展最靠后的一环,其原因主要有几点: 一是Dfinity并未引入EVM,无法像Avalanche或Fantom一样,能够轻松fork各类经典项目; 二是生态内代币标准至今仍然未统一,某种意义上大幅削弱了生态内的流动性; 三也是最主要的一点,即Dfinity本身的独特架构使得其区别于传统公链的全局交易原子性,Canister之间是异步交互,缺乏全局可见的账本,因此其Defi项目开发十分困难。 从被销毁的ICP和ICP总交易量数据来看,ICP生态已然陷入了一个十分尴尬的境地: 总结 其实我们不难理解2021年时大众对Dfinity的热捧,毕竟ICP团队中包含的密码学家数量,是所有公链项目中最多的,团队阵容也无比豪华:英特尔、IBM、Coinbase、Facebook、谷歌wasm...... 同时,一票知名VC均是ICP的投资人,不乏A16Z、Polychain、Multicoin这样的顶级机构。ICP本身的slogan“去中心化
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”更是抓人眼球,诱使无数人投入真金白银,期待着超越以太坊和EOS的下一个里程碑式的范式到来。 但Dfinity的技术并没有利好其生态建设——尽管Dfinity的技术特性放到如今也十分独到,如反向Gas、Canister的可扩展性、架构本身可无限横向拓展等,但这些特性在公链之战中没有如期起到效果。 此外,Dfinity的治理系统也面临挑战,其中大量垃圾提案和过度民主化等问题,已经在前面提到过。作为曾经“ETH killer”的有力候选者,它仍然具备许多公链所不具备的潜力和优势,而这些技术特性是其发展的重要筹码,但同时,ICP基金会和其生态本身,也需要直面目前的挑战,并努力寻找新的出路 来源:金色财经
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金色财经
2023-08-03
生产力 SaaS 如何应对 AI 的颠覆?
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数据加密方案做了更复杂的定制,通过跟
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的 Key Management Service 做集成,让客户控制 Key,Slack 再通过服务调用客户设置的 Key 来加密用户的数据。这种等级的“安全可控”在微软系生产力工具中也非常常见。 「不碰客户数据」是营造信任的基线,在用例同质化的情况下,为 GenAI 定制的隐私及数据安全解决方案则有机会成为一个具有差异化的价值主张。微软虽然在这一点上积累很深,但是对外没有猛打这一卖点。反而 Salesforce 的 Einstein GPT 使用这一价值主张更多,在 3 月宣布 Einstein GPT 后,近期最大的进展就是 Trust Layer 的推出,试图将自己是「最可以被信任」的 GenAI Offering 这一形象打透。 第二个角度:不碰版权数据 Adobe Firefly 在 4 个月前刚刚放出时遭遇群嘲,它生成的皮卡丘和 Hello Kitty 们惨不忍睹。但是现在 Firefly 已经在 Web 版本和 Photoshop 中帮助 Adobe 的用户们生成了超过 10 亿个资产,被公司评价为“Adobe 历史上最成功的两个测试版本产品”。 外界在过去几个月已经逐渐领会了 Firefly 的独特价值主张:对未经授权的版权内容保持敬畏,帮助自己产品的使用者免除商用这些生成资产的法务风险。这一价值主张的核心就是构建一个完全没有版权问题的数据集。Stability AI 和 Midjourney 继续保持着对 Firefly 在效果上的微弱领先,但是不可避免地遭遇集体诉讼,因为它们使用的 LAION 数据集上包含 56 亿未经许可从公网上抓取的图像。 第三个角度:帮客户把数据连起来 使用 LLM 的数据处理环节 Source : a16z 有无数创业公司在这一赛道,就不再赘述最典型的数据连接用例。在此之上,跨本地和云的数据整合能力是一个需要长期积累的基本功,现有 SaaS 巨头有些差异化优势 —— 它们经历了 On-Prem 转云处理存量数据的尴尬期,经验比较丰富,而且 Salesforce 收购了 Mulesoft,Google 有 Apigee,微软有 Power Platform,都有各种强大的 Connectors 来帮助客户收集跨组织和跨本地与云的数据。 通过将自身的云、数据连接器、产品场景垂直整合,再搭配合作伙伴的 LLM,老牌 SaaS 能够提供给客户一个真正端到端的堆栈,先收集好数据,再协调好数据并且能够创建数据的相关 pipeline,让数据在不同的模型和场景中可用。目前这一价值主张驱动的销售效果还未可知,但是起码听起来很美妙。 上文介绍了 3 种把数据玩出花的角度,但目的都不是让 GenAI 的能力更强大,而是让它真正达到 Business Class 和 Enterprise Ready。 借机重振产品品牌 GenAI 既能实际落地发挥作用,又是完美的营销帮手: • EinsteinGPT 重新让 Salesforce 的爱因斯坦小人 Logo 获得关注。要知道在此之前 Salesforce 这个 Einstein 的 AI 品牌并不算成功,一直没有绝对领先市场的产品,反而是 Gong.io 这样的初创公司一路崛起,成为 Conversation Intelligence 方向的头部玩家; • 微软在 Bing 和流程挖掘的产品上也类似,Bing 和 Google 在搜索体验上仍然有相当大的差距,而从微软收购的 Minit 而来的 Power Automate Processing Mining 也跟 Celonis 等独立的头部玩家有差距,但是通过 Bing Chat 和 Copilot,都重新面向潜在客户收获了一波关注; 在微软的 Power Automate Processing Mining 中 使用 Copilot • Zoom IQ 在 Conversation Intelligence 这个赛道上起步晚,但是凭借跟 GenAI 的集成,快准狠地推出了跟其他 Zoom 生产力场景的协同,也获得了在客户面前更多的曝光和关注; 使用 Zoom IQ 生成和回复邮件 • UiPath 和 Five9 这些被视作长期潜在受损的公司也非常积极地进行 GenAI 整合,让广泛地产品线显得更智能; …… 尽管这些策略帮助以外缺乏突破点的产品再次获得关注,但这个窗口期可能正在关闭。随着微软各个产品中的 Copilot 和其他公司的 GenAI 集成从 Private Beta 走向正式版本交付客户使用,GenAI Offering 的作用将从「让销售 leads 增多」变为「提升 win rate」。 扩 TAM 保毛利 当不确定的经济环境和宏观局势遇到了共识打满的 GenAI,我们看到二级市场的公司试图做出“All in AI”的姿态,不断强调这是新的工业革命或者 PC 出现的时刻,但是在实际的经营策略上则仍然试图在利用 GenAI 扩大 TAM 的同时尽量保毛利。 微软和 Google 等少数深入模型层的公司略微例外,它们在保毛利的同时做好了扩大 CapEx 投入的准备。 在广大的 SaaS 公司里,Zoom 这样的思考和策略算是现阶段的标配,即 GenAI Offering 不能赔本赚吆喝,得让客户直接付费或是升级其付费计划: AI 对毛利率的影响较小。对于更高级和更高端的用例,我们希望通过让客户升级其订阅计划或通过我们平台的消费模式向客户收费。所以总的来说,我们正在努力抵消任何潜在(影响毛利)的压力。我们对长期毛利率的提高非常有信心。 Eric Yuan - Zoom 在定价模式上,除了有 M365 Copilot、Zoom IQ for Sales、Salesforce 的一系列 AI 产品按坐席和用量单独收费,跟付费订阅捆绑成为了非常流行的定价方式: 在保毛利的同时探索出来一个让客户普遍接受的定价是一件非常有挑战性的事情,大量产品仍处于 Private Beta,探索定价方式中。在云时代充 credits 的 pay-as-you-go 模式崛起,GenAI 能不能推动某种新型的定价策略出现也非常值得期待。 02.「海外独角兽」们寻找安身立命之本 超强执行力的中间桥梁 对于生产力 SaaS 们的前途命运,有两类观点: • GUI 将毫无价值,这些 SaaS 最终将只提供数据库价值; • GenAI 是法拉利级别的引擎,但是你总归需要一辆完整的汽车。 站在现实的角度,第一种观点在短期内还很难实现,许多人甚至认为 LUI 可能是最差的 UI,让我们重新倒退回了命令行时代。当然也还没有一家 SaaS 独角兽甘愿迎接第一种命运,因此大家仍然在尝试为用户提供一辆更完善的汽车。 在这一点上 Notion、ClickUp、Miro 等公司的尝试和 M365、Google Workspace 没有什么本质上的不同。但是第一季度在 Bing 和 M365 几乎霸占了市场注意力的势头的情况下,Notion 在 22 年底很早就关注到 OpenAI 的动向,成为非 AI Native 的生产力 SaaS 公司中第一个上线完整 AI 产品的玩家,并且收获了还不错的市场反馈,很快就创造了数百万美元的 ARR。 使用 Notion AI 总结梳理一篇研究文献 我们交流的一些 Notion 员工将 Notion AI 定位成一个双向的桥梁 —— Notion AI 封装好的指令帮助用户减少了收集和搭配 Prompt 的门槛,而 GenAI 本身降低了用户使用 Notion 各种复杂组建的门槛。 生产力赛道下的另一位卷王 ClickUp 跟 Notion 的这个解题思路很类似,它的产品比 Notion 还要复杂,嵌入了白板、视频等其他场景。在 Atlassian、Asana、Monday.com 等二级市场的对手都还没有 GenAI Offering 面世的时候,ClickUp 就推出了自己的 AI 产品并且确定了只有 Notion 一般的定价策略,很快也产生了可观的 ARR。 使用 ClickUp 的 AI 功能进行任务管理 靠开源武装自己 有一些生产力 SaaS 光做好中间桥梁的作用可能不够,因为它们的安身立命技术被 LLM 直接挑战 —— 比较典型的两个例子是 Gong.io 的对话分析和 Sourcegraph 的代码搜索,它们都通过与传统 ML 模型构建了技术护城河,但是现在这些护城河被 LLM 撕开了巨大的口子。 Sourcegraph 背后的 3 大技术 Gong 的应对比较中规中矩,在第一季度没有什么反应。根据我们和早期投资人的交流,部分原因可能是团队认为模型能力并不是决胜点,获得和处理客户会议及对话数据的能力是个需要时间积累的脏活累活。直到 6 月初,Gong 才宣布推出 Call Spotlight 以及 Proprietary Generative AI Models。 可能是 ChatGPT 和 Github Copilot 处理代码的能力过于惊人,Sourcegraph 成为了过去两个季度在应对 GenAI 冲击时非常让人眼前一亮的公司。尽管 Sourcegraph 很早就意识到 LLM 的 Context Window 在处理多个大型库级别的代码量上仍然有缺陷,但是没有停止产品创新,在 3 月末就直面竞争,推出了由 Anthropic 的模型驱动的代码编辑助手 Cody,并且将其代码实现开源。 Cody 背后的技术方案 由于 Cody 拥有 Embeddings 的长上下文优势和 Sourcegraph 独特的 Code Graph 加持,它很快在 Hacker News 和 Twitter 上被广泛讨论。而开源的属性让 Cody 不被局限在 Sourcegraph 产品内部,而是可以当做灵活的 IDE Extension 使用,作为老公司和 AI Native 的 Cursor 等产品一同迅速成为了 Github Copilot 最可能的替代选项之一。 乘胜追击扩大价值 我们在 ChatGPT Plugin 的文章中描述过 Zapier 短期受益的局面: 当前 ChatGPT 有了很强的工具使用能力,但缺少在 api 聚合方面的 know-how,因此 Plugin 的出现在中短期之内利好 Zapier 这类聚合器产品。Zapier 在此领域积累很深,现在如果大家想在 ChatGPT 上做一些复杂操作的时候:比如将文本总结之后发社交媒体,或是记录在 Google Workspace 中,大家都会选择用 ChatGPT + Zapier 的方式来实现。在很多 use case 中,ChatGPT 只需要接入聚合器,就能做到非常好的用户体验,它也不需要接入大量 api,相当于类似 SEO 的部分由聚合器完全提供了。 …… 但长期上,这类产品面临以下冲击:一方面, api 的组织形式可能会发生变化,LLM 时代可能跨产品交互的频次和。OpenAI 最近发布了函数调用能力,使 api 的可用性显著提升,这些变化可能会弱化 Zapier 的护城河。另一方面,聚合器可能会成为操作系统机会中的一部分,微软、谷歌和苹果都可能基于自己的系统去建立相应的能力,竞争激烈。 Zapier 团队在过去 6 个月的表现非常亮眼,展现出了团队一流的视野和执行力。下面这几个产品发布可谓稳准狠: • 3 月推出 Zapier Natural Language Actions,将平台能力首次以 API 的方式开放,还支持通过 Chat 的方式调用,迅速让 Zapier 跟 GenAI 生态融合在一起; • 由于各种 SaaS 内的数据只是由 Zapier 连接而没有存储在它这里,Zapier 在 5 月推出了 Zapier Tables,帮助用户存储、编辑、共享和自动化各个 SaaS 内的数据,这样可以从用户存量数据积累的角度构建另一条护城河; • 它推出的 Chatbot 框架也迅速在社交媒体上引发大量关注,成为用户自发为各类 SaaS 引入 LUI 的首选低成本方案之一。 从不浪费红利、防止短暂红利过后被颠覆以及扎实把产品做好的角度,Zapier 是这一年来最好的生产力 SaaS 范本。而且它的联合创始人 Mike Knoop 投入力度非常大,完全致力于 Zapier 与 AI 相关的产品,并且成为了湾区 AI 生态重要的意见领袖,非常值得其他生产力 SaaS 公司学习。 03.现阶段 SaaS 的 AI 功能遭遇的 5 大挑战 尽管我们找到了 6 个正面范本试图说明有些生产力 SaaS 做得还不错,但是它们不可避免地仍然陷入到一些具体的挑战当中,下面是最典型的 5 个: 挑战 1:PR 先行给用户带来的失落 由于 ChatGPT 引发的用户热度过于突然,大量的公司在 23 年初才开始准备其 AI Offering,并且在 3 月中下旬撞车式发布 Private Beta 版本,这导致了过长的 Waitlist,大量的客户知道自己的 SaaS 供应商推出了 AI 能力,但是却一直无法购买使用,不得不随着时间冷静下来。 以 CRM 为例,许多 Salesforce 的客户对 Einstein GPT 非常感兴趣,多次向自己的销售询问报价,但是在整个 4 月和 5 月都无法得到售卖反馈,这让许多客户将这种本该严肃的产品发布视作一场无意义的 PR 行为。 Salesforce 实际上拥有一份完善的产品路线图,但是与官宣 Einstein GPT 的时间有足足 3 个月的时间差 挑战 2:AI 与产品路线图的冲突 投资人们希望 AI 颠覆 SaaS,但是大量的 SaaS 用户实际上只想安安静静地用好自己的文档、任务管理、视频会议工具们。 ClickUp 的用户们对 ClickUp 3.0 的正式推出期待已经,但是先等到 ClickUp AI,因此有一些非常一针见血的用户吐槽: ClickUp 的核心是充当项目管理工具和数据库,但是核心功能充满 bug,有些仪表盘需要几分钟才能刷新,可靠性在过去 18 个月号称占据了 70% 的资源但是几乎没有新功能出现,3.0 跳票,ClickUp Docs 的基础能力和 Google Docs 相距甚远,AI 本身无济于事。 ClickUp 试图让 AI 看起来是产品升级中的一个子项,但是大家发现他们的首要任务是 AI 而不是 3.0。 ClickUp 选择发布 AI 而不是 3.0 让人感觉受到了欺骗,3.0 不再是“指日可待”,我宁愿再看一下 Asana 或 Wrike。 其他的产品或多或少都有类似的问题存在,比如 Notion 离线模式的用户呼声可能比 Notion AI 要强不少,这样大家才能摆脱在没有 WiFi 时完全无法使用 Notion 的窘境,但是 Notion AI 率先推出并且在产品路线图中似乎占据了更多精力。 挑战 3:用户承担的定价模式 这与挑战 2 相辅相成:如果 AI 能力是免费赠送的,那用户并没有什么反感这些能力的理由。但是由于“扩 TAM 并且保毛利”的策略,用户往往需要额外付费。 不管是 ClickUp 的 5 美元 / 月 / 人、Notion 的 10 美元 / 月 / 人还是 M365 的 30 美元 / 月 / 人,让每个使用者自行付费的话不是个大数目,但是真让经营者批量采购也不是笔小钱 —— 要知道 Notion 本身的 Business 方案也就 15 美元 / 月 / 人,为员工采购 AI 相当于账单需要增加 60-70%。 挑战 4:跟 ChatGPT 抢入口 这些挑战是环环相连的! 由于挑战 1 的存在,大量习惯了 ChatGPT 的用户的工作流是将文本粘帖进 ChatGPT 问答,然后将所需的结果再复制会自己的 SaaS 当中, 由于挑战 2-3 的存在,尽管难以衡量具体比例,但是大量的用户已经订阅了 ChatGPT Plus,承担了 20 美元月 / 人的账单。这个订阅虽然略贵,但是比较通用,为每个 SaaS 的 AI Offering 单独订阅的总额可能远远超越 20 美元。 因此我们团队经常讨论的入口逻辑在实实在在地发生,生产力 SaaS 们正在和 ChatGPT Plus 争夺每个员工身上的预算,这个战争暂时还胜负未分。 挑战 5:并没有「天才」CEO 我们在去美国之前认为 Salesforce 的 Data Cloud 战略为其 GenAI 的路线图提供了自上而下的指引,但是和内部员工聊下来发现这也只是非常 high level 的指导思想,最终还是回归到营销云、服务云、工业云等各个业务团队内部自下而上提出各类 GenAI 产品功能的诉求。 其实走访下来,从大公司到一级市场独角兽,大家进行 AI 创新的方式大抵都是如此,不存在 CEO 想出一个天才的方向,然后下面闷头实现就行的情况。不同玩家之间的核心区别之一在于 CEO 愿意为这部分分配的总资源有多少。鉴于挑战 2 的存在和 AGI 带来时间表的不确定性,这可能很难平衡,并且成为未来 5 年所有 SaaS CEO 最需要思考的问题之一。 来源:金色财经
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2023-08-02
AMD 2023Q2业绩电话会议记录
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度推出了 30 个新的 AMD 实例,
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、阿里巴巴、微软和甲骨文也宣布了多个 Genoa 实例。 Genoa 在企业和云应用程序中的性能比竞争对手高出 1.9 倍,每瓦性能高出 1.8 倍,使其成为迄今为止业界性能更高、最高效的服务器处理器。例如,
AWS
发布了 M7a Genoa 实例,这是他们提供的最高性能和最佳性价比的通用 x86 实例。目前共有超过 670 个由 AMD 支持的公开云实例,我们预计这一数字将增长 30%,到今年年底达到近 900 个,这主要是由新的热那亚部署推动的。 本季度我们还推出了 Bergamo 和 Genoa-X,扩大了 Zen 4 服务器产品组合。Microsoft Azure 宣布推出首款 Genoa-X HPC 实例,与上一代相比,其技术计算工作负载性能提高了五倍以上。借助 Bergamo,我们为云原生应用程序提供的性能是竞争产品的两倍以上,同时提供完整的 x86 软件兼容性。我们很高兴能参加 Meta 的发布会,他们宣布计划在其全球数据中心基础设施中广泛部署 Bergamo,为 Facebook、Instagram 和 WhatsApp 等应用程序提供支持。 展望未来,戴尔、HPE、联想、Supermicro 和其他大型服务器提供商有望在第三季度开始推出新的 Bergamo 平台。在企业领域,虽然宏观经济的不确定性导致客户需求同比疲软,但随着我们与大型能源、技术、金融服务和医疗保健公司取得了多项胜利,企业服务器的 EPYC 处理器的销售额连续增长。总体来看,大企业拉动持续增长。例如,巴西银行、法国巴黎银行、马来西亚国家石油公司、Uber等大型企业在本季度均采用了EPYC处理器。SAP 选择了 EPYC 处理器来通过 Google Cloud 上托管的 SAP 应用程序为 RISE 提供支持。 我们预计,在第四代 EPYC(霄龙)CPU 产能扩张的带动下,第三季度 EPYC(霄龙)收入将实现两位数百分比的环比增长。此外,我们的首款针对领导力、边缘服务器和电信基础设施进行优化的 EPYC 处理器 Siena 预计将于本季度推出。 转向我们更广泛的数据中心业务,在网络方面,最大的云提供商在本季度扩大了 Pensando DPU 的采用,其中阿里巴巴和 Oracle Cloud 的新部署凸显了这一点。在超级计算领域,EPYC 和 Instinct 处理器仍然是世界上最强大的超级计算机的首选解决方案,为最新的 500 强名单中的 121 个最快系统以及 Green500 名单中的 10 个最高效系统中的 7 个提供支持。在人工智能方面,我们在第二季度取得了强劲进展,达到了关键的硬件和软件里程碑,以满足不断增长的客户对我们数据中心人工智能解决方案的需求。 我们的人工智能战略重点关注三个领域。首先,为人工智能推理提供领先的 GPU、CPU 和自适应计算解决方案的广泛产品组合和多代路线图。其次,扩展我们已经建立的开放且经过验证的软件平台,使我们的人工智能硬件能够广泛、轻松地部署。第三,扩大我们在整个生态系统中建立的深度合作伙伴关系,以加速基于 AMD 的人工智能解决方案的大规模部署。我们在第二季度在所有三个方面都取得了成果。在软件和合作伙伴方面,Hugging Face 宣布计划针对 AMD Instinct、Ryzen、EPYC、Radeon、Versal 和 Alveo 平台优化数千个模型。 为了让开发人员更轻松地利用我们的 AI 硬件的全部性能和功能,我们在最新的 ROCm 软件中提供了重大的性能和功能更新,并在领先的框架(包括 PyTorch、TensorFlow、Onyx)中扩展了对 AMD 芯片的支持,以及 OpenAI Triton 等技术。我们从 AI 客户和生态系统合作伙伴那里收到了有关最新 ROCm 软件堆栈的改进和新功能的积极反馈。例如,领先的人工智能软件公司 MosaicML 最近强调,我们的 Instinct MI250 加速器可提供具有竞争力的训练性能,而无需对底层人工智能软件进行很少的更改或无需更改。 在硬件方面,我们宣布推出全新 Instinct MI300X GPU,旨在成为世界上最先进的生成式 AI 加速器。MI300X 将我们的下一代 CDNA 3 架构与业界最大的内存占用和最快的内存带宽相结合。这些是人工智能推理性能的关键因素。客户对我们的 Instinct MI300A 和 MI300X GPU 的兴趣非常高。本季度与顶级云提供商、大型企业和众多领先人工智能公司的合作显着扩大。我们现在正在为我们的主要人工智能、高性能计算和云客户提供早期系统访问和样品,并继续按计划在第四季度推出并扩大生产。 至于我们的客户部分,收入同比下降 54% 至 10 亿美元。在最大的 OEM 厂商推出新笔记本电脑的带动下,Ryzen 7000 系列 CPU 销量大幅增长,客户端细分市场收入环比增长 35%。我们还推出了新的商业产品,包括首款由我们领先的 Zen 4 提供支持的 Ryzen Pro 笔记本和台式机处理器。随着我们的发展,惠普、联想和其他领先 OEM 预计今年将推出 100 多个采用 AMD 技术的商用 PC 平台这是我们客户业务的重要组成部分。 我们预计,基于我们产品组合的实力以及 Ryzen 7000 CPU 的采用率的增加(包括提供领先性能和能效的 Ryzen 7040 移动 CPU 的提升),我们的客户细分市场将在下半年季节性强劲的情况下实现增长,并且是业界首款配备专用 AI 引擎的 x86 处理器。展望未来,随着微软和其他大型软件提供商将生成式人工智能纳入其产品中,我们将人工智能视为重要的 PC 需求驱动因素。我们正在执行 AI 处理器路线图的多代升级,这将与我们的生态系统合作伙伴一起从根本上改变 PC 体验。 现在,转向我们的游戏部门,收入同比下降 4% 至 16 亿美元,因为较高的半定制收入被较低的游戏图形销售额所抵消。随后,该部门收入下降了 10%。本季度半定制 SoC 销售强劲,因为微软和索尼基于全球零售可用性的改善以及新 AAA 游戏的推出而对游戏机产生了健康的需求。在游戏图形方面,我们在第二季度扩展了 Radeon 7000 GPU 系列,推出了适用于 1080p 游戏的主流 RX 7600 卡。随着第三季度推出新的发烧级 Radeon 7000 系列卡,我们有望进一步扩展我们的 RDNA 3 GPU 产品。 谈到我们的嵌入式部门,收入同比增长 16% 至 15 亿美元。随后,收入下降了 7%,原因是工业、视觉和医疗保健、汽车和广播客户的强劲需求被通信客户的疲软所抵消,因为一些运营商放慢了基础设施升级速度。 我们在本季度扩展了领先的自适应计算产品组合,推出了采用先进小芯片封装的新型 Versal Premium VP1902 自适应 SoC,这是用于仿真和验证下一代 ASIC 和 SoC 的业界最大、性能最强的解决方案。 在低端领域,我们推出了 Spartan UltraScale+ FPGA 系列,用于解决一系列新的成本优化、工业、计算机视觉、医疗保健和机器人应用。我们还发布了 Vivado 和 Vitis 软件平台的增强版本,使客户能够更轻松地为我们的 Versal Adaptive SoC 开发高性能应用程序。 随着 HPE、Fortinet 和其他领先供应商推出新的 AMD 支持的安全、存储和网络解决方案,嵌入式 CPU 销售额在本季度有所增长。展望今年下半年,在实现了六个季度非常强劲的同比增长之后,我们预计嵌入式部门的收入将在今年下半年下降,因为交货时间正常化并且一些客户降低了库存水平。 我们仍然对我们的嵌入式设计获胜势头感到非常满意,特别是基于我们的自适应和嵌入式处理产品组合的组合,我们看到了不断增长的收入协同机会。 总而言之,我们在本季度的战略重点方面表现良好。展望今年下半年,我们预计个人电脑市场将出现季节性增长,整个供应链的库存水平将更加正常化。 在数据中心市场,随着人工智能部署的不断扩大,我们看到了一个混合的环境。然而,云客户继续优化其数据中心计算,而企业客户对新部署仍保持谨慎态度。在此背景下,我们预计第四季度第四代 EPYC 和 Ryzen 7000 处理器销量的增长以及 Instinct MI300 加速器的初始出货量将推动强劲增长。 从长远来看,虽然我们仍处于人工智能新时代的早期阶段,但很明显,人工智能为 AMD 带来了跨越云、边缘和日益多样化的智能端点的数十亿美元的增长机会。 仅在数据中心方面,我们预计到 2027 年,人工智能加速器的市场将达到 1500 亿美元以上。我们增加了人工智能相关的研发、生态系统支持和上市投资,以在这个新兴市场中占据重要份额。 我们在执行 AI 路线图方面取得的巨大进展,以及我们扩展 AI 硬件和软件合作伙伴生态系统的快速步伐,使我们非常有信心能够提供由我们的本能 EPYC、Ryzen AI、Versal 提供支持的领导力、培训和推理解决方案以及为我们的客户和合作伙伴提供的 Alveo 平台。 现在我想把电话转给吉恩,请他就我们第二季度的业绩和第三季度的前景提供更多信息,吉恩? Jean Hu 谢谢丽莎,大家下午好。我将首先回顾我们第二季度的财务业绩,然后提供我们对 2023 财年第三季度的当前展望。我们对第二季度的业绩感到满意,收入为 54 亿美元,摊薄后每股收益为 0.58 美元。 与去年同期相比,收入下降了 18%,因为嵌入式部门收入的增长主要被客户端部门收入的下降所抵消。与第一季度相比,收入持平,因为客户端和数据中心领域的增长被游戏和嵌入式领域的预期下降所抵消。 毛利率为 50%,比一年前下降约四个百分点,主要是由于客户端细分市场业绩下降,但部分被强劲的嵌入式细分市场业绩所抵消。 运营费用为 16 亿美元,同比增长 3%,主要是由于研发投资增加。营业收入为 11 亿美元,同比减少 1.14 亿美元,营业利润率为 20%。 利息支出、税金及其他费用为 1.2 亿美元。第二季度摊薄后每股收益为 0.58 美元,而去年同期为 1.05 美元。每股收益同比下降,主要是由于客户部门的业绩。 现在,转向我们第二季度的可报告部门,从数据中心部门开始,收入为 13 亿美元,同比下降 11%,这主要是由于企业需求疲软和库存水平上升导致第三代 EPYC 处理器销量下降在某些 MDC 客户处。 由于第四代 EPYC 处理器(特别是第一代)的强劲销售,数据中心收入连续增长,但部分被自适应 SoC 产品销售的下降所抵消。数据中心部门的营业收入为 1.47 亿美元,占收入的 11%,而一年前为 4.72 亿美元,占收入的 32%。 营业收入下降主要是由于收入下降以及为支持未来增长而增加的研发投资。客户端部门收入为 9.98 亿美元,同比下降 54%,原因是 PC 市场疲软导致处理器出货量减少以及整个 PC 供应链的库存大幅调整。 随着我们推出 Ryzen 7000 系列处理器以及 PC 市场状况的改善,收入环比增长了 35%。客户部门运营亏损为 6900 万美元,而去年同期运营收入为 6.76 亿美元,主要是由于收入下降。我们预计客户部门将在第三季度恢复盈利。 游戏部门收入为 16 亿美元,同比下降 4%。半客户收入同比增长,但被游戏图形收入下降所抵消。游戏收入环比下降 10%,符合我们的预期。游戏部门营业收入为 2.25 亿美元,占收入的 14%,而去年同期为 1.87 亿美元,占收入的 11%,这主要是由于半定制收入增加。 嵌入式细分市场收入为 15 亿美元,同比增长 16%,主要受到工业视觉、医疗保健、汽车、测试和仿真市场实力的推动。嵌入式部门收入环比下降 7%,主要是由于通信市场需求疲软。嵌入式部门营业收入为 7.57 亿美元,占收入的 52%,而一年前为 6.41 亿美元,占收入的 51%,这主要是由收入增加推动的。 谈到资产负债表和现金流,本季度我们从运营中产生了 3.79 亿美元的现金。自由现金流为 2.54 亿美元。库存增加了 3.32 亿美元,以支持先进技术产品的持续增长,我们预计,随着我们在下半年将该产品交付给客户,库存将会下降。 截至本季度末,提取的现金、现金等价物和短期投资为 63 亿美元。现在,展望 2023 年第三季度,我们预计收入约为 57 亿美元上下 3 亿美元,同比增长约 2.5%,环比增长约 6.5%。 与去年同期相比,我们预计客户端细分市场的收入将增长,数据中心细分市场的收入将持平,游戏和嵌入式细分市场的收入将下降。接下来,我们预计客户端和数据中心细分市场将分别以两位数的百分比增长,而游戏和嵌入式细分市场将下降。 非 GAAP 毛利率约为 51%,非 GAAP 运营费用约为 16.5 亿美元,非 GAAP 有效税率为 13%,稀释后股数预计约为 16.3 亿股。 最后,我对我们第二季度的营收和利润执行情况感到满意。我们预计我们的新产品在数据中心和客户端领域的推广将推动第三季度的连续增长。重要的是,我们领先的产品组合、数据中心和人工智能投资重点以及财务优势使我们能够实现长期增长。 问答环节 马特·拉姆齐 是的,下午好,感谢您提出我的问题,并祝贺结果。丽莎,我想我的第一个问题是关于数据中心业务的。我认为整个行业的我们都在观察工作量和支出模式的变化,这可能是我们从未见过的。贵公司在 CPU 领域以及人工智能领域都处于有利地位。上个季度,您向我们提供了一些指标,表明您的数据中心业务在下半年与上半年相比可能增长 50%。也许您可以向我们提供一些最新信息,说明您如何看待这一里程碑以及后半部分 CPU 和加速器的增长驱动因素?谢谢。 苏姿丰 是的,当然,马特。谢谢你的提问。所以,你是完全正确的。目前数据中心是一个非常活跃的市场。我们当然看到了——让我来回顾一下其中的一些片段。因此,从积极的一面来看,我们确实看到了人工智能需求的加速增长。从我们的角度来看,我们可以从几个方面来看待它。我们在人工智能部署方面取得了许多设计成果,如与 GPU 配合的 CPU 以及其他加速器。因此,在头节点中,我们在 CPU 方面看到了积极的一面。我们还看到一些人对我们的 MI250 加速器产生了浓厚的兴趣,该加速器目前正在发货。我们看到第四季度开始生产的 MI300 加速器具有非常强劲的吸引力。 因此,这些都是进入下半年时积极的市场动态。我们还看到人工智能之外的一些云支出出现疲软,因为一些云供应商正在优化其资本支出。我想说,企业仍然处于弱势。但随着所有这些到位,我们预计我们的数据中心业务将在下半年大幅增长,并将在第四季度实现增长。我们仍在研究下半年到上半年正负 50% 的邮政编码。所以,这是一个很大的增长,但当我们审视所有组成部分时,我认为客户的拉动肯定是存在的。进入这个行业是令人兴奋的。 马特·拉姆齐 谢谢你,丽莎。我想作为我的后续行动,仍然坚持数据中心业务。贵公司正在积极尝试提升 MI300 程序的硬件和软件方面以支持人工智能。关于所有这些部署是否都已经到了时间,存在一些相互矛盾的报道。我想你们已经在准备好的剧本中表达了你们对此的看法。我想我的问题实际上是围绕您与主要客户一起做的软件工作和硬件本身,也许您可以首先介绍一下客户对硬件本身性能的反馈如何? 其次,您认为您与主要客户所做的软件工作将如何在我们明年的工作中转化为其他客户的部署?谢谢。 苏姿丰 是的,当然,绝对。因此,如果我简单介绍一下客户参与的进展情况,就会发现客户对我们的人工智能解决方案有着非常强烈的兴趣,其中包括我们正在合作的多个一级超大规模企业。其中包括一些大型企业。它还包括一些以人工智能为中心的公司的新类别,这些公司在如何部署和构建人工智能解决方案方面非常具有前瞻性。因此,从这个角度来看,我们的 ROCm 软件堆栈取得了很大进展。 事实上,还有很多事情要做,但我想说我们取得的进展是巨大的。我们从这些主要客户那里得到了很多反馈。我们看到了优化的好处,因此也致力于更高级别的模型框架,我们正在与 PyTorch 基金会一起做的工作,我们正在与 Onyx 和 Triton 一起做的工作。关键是我们从其中一些主要客户那里获得了重要的实时反馈。所以,我们的学习速度非常快。就性能反馈而言,许多公司现在已经能够在广泛的工作负载范围内查看 MI250,这是对 MI300 的良好转换,并且反馈非常积极。 我们的客户要么在我们的实验室系统上采样,他们正在访问硬件,要么在他们的实验室中采样。我想说,到目前为止非常积极。拉力就在那里。虽然还有很多工作要做,但我们对数据中心整体人工智能解决方案的进展感到非常满意。 亚伦雷克斯 是的,感谢您提出问题。基于马特的评论或问题,我只想回到今年下半年数据中心业务的隐含收入。Jean,我想,上个季度,您曾提到,全年数据中心业务的预期仍将增长 10% 或两位数,这只是证实了这一点。我真正想问的是,考虑到第三季度数据中心同比增长持平的指导,如果我的数学正确的话,您似乎意味着第四季度将连续增长 50% 左右。我只是想准确地描述一下您如何看待 4Q 的节奏,以支撑这种期望? Jean Hu 嗨,亚伦。谢谢你的提问。我认为正如丽莎之前提到的,这是一个非常活跃的市场。有投入和拿取。我们的产品组合势头强劲,但企业市场持续疲软,并且优化仍在进行中。因此,总的来说,我们认为与去年同期相比,它可能更像是一个高个位数。这是非常强劲的增长,不仅是在第三季度,对吧,连续盈利两位数——强劲的两位数。当然,第四季度我们将看到持续的连续强劲增长。 亚伦雷克斯 是的,这很有帮助,吉恩。然后跟进一下,考虑到供应链方面的情况,你们是如何度过难关的?我知道你们的制造合作伙伴谈到了大幅扩大产能。只是好奇您认为能够满足我们所研究的这种程度的需求,不仅是本季度,而且是第四季度? 苏姿丰 是的,当然,亚伦。因此,我们一直在真正投资于我们的供应链,数据中心的增长对我们来说非常具有战略意义,这已经成为战略的一部分。因此,如果您查看供应链的各个方面,从晶圆到后端产能,再到执行 MI300 级别的某些操作所需的一些特定组件,就会发现我们已经与整个供应链进行了合作。我们认为我们有充足的供应,可以在第四季度和 2024 年大幅增加产量。但这无疑是我们花费大量时间来确保我们确实有信心的领域之一。 哈里敏也 您好,非常感谢您提出问题。我的第一个也是关于数据中心业务的。我只是想跟进第三季度到第四季度的动态。如果我错过了这一点,我深表歉意,但是在第四季度数据中心的隐含增长率中,您能谈谈超级计算的百分比是多少吗?我认为有一个大项目计划在第四季度交付。除了超级计算之外,《本能》系列是否也有任何贡献,或者它是您的主要服务器 CPU 专营权吗? 苏姿丰 是的,当然,俊也。谢谢你的提问。因此,正如 Jean 所说,进入第三季度,我们预计数据中心(主要是 EPYC)将出现两位数的环比增长。所以,这主要是 Zen 4,我们称其为热那亚和贝加莫的组合,因为它的数量还在不断增加。当我们进入第四季度时,收入将出现显着增长。我认为这有多个组成部分。因此,随着我们看到 Zen 4 的提升,服务器 CPU 方面将继续提升。有一种巨大的,称之为,不稳定的超级计算机胜利,所以我们的 El Capitan 胜利将主要在第四季度,在第一季度有一点。 然后,我们将获得 MI300X 和 MI250 的贡献,这些客户将在开始初始阶段时向大型 AI 客户提供帮助,而 MI250 的许多客户现在都认为,对于某些不适合的工作负载来说,这是一个非常好的选择。必然是最大的语言模型或最大的参数,但我们可以将其称为其他人工智能工作负载。因此,这些是第四季度隐含增长的组成部分。它有很多部分,但显然其中很大一部分是 MI300 坡道。 哈里敏也 这很有帮助,谢谢你,丽莎。然后稍微改变一下,并在客户端提出后续问题。您谈到业务在第三季度恢复盈利,这很棒。但从营业利润率的角度来看,您仍然远低于 21 和 22 年的水平。您能谈谈客户业务的竞争格局吗?有没有办法回到 20%、30% 的营业利润率?您是否正在采取任何成本计划来让您恢复到客户的盈利水平?谢谢。 苏姿丰 是的,当然。也许让我开始,然后也许让可以添加一些评论。因此,我认为个人电脑业务在过去几个季度中相当不稳定,从大流行的高点到我们都在处理的一些库存消化。我可以很高兴地说,我认为我们在第二季度和下半年看到的增长是我们产品组合的优势。我认为 Ryzen 7000 系列表现良好,有很好的客户吸引力。我认为从竞争动态的角度来看,业务总是竞争激烈,但我们感觉良好。 对营业利润率有一点拖累的最重要的事情是收入较低,以及一些——我们在使供应中的库存水平正常化时,销售量低于消费量链。当我们克服这一点时,我们看到的是我认为客户业务继续增长。我们相信客户也将成长到 2024 年。就一些成本举措而言,我们一直在优化整体研发足迹,但也许我会让让多评论一些。 Jean Hu 是的,在运营支出方面,团队在此过程中做得非常出色,真正优化了对客户的投资,使该细分市场更加高效和有效。如果你看看公司的总体水平,我们的运营支出基本上持平。但我们正在投资人工智能、数据中心和我们拥有的战略优先事项,这些可以产生更高的投资回报。所以,我们对其进行了优化。我们对这种运营费用水平感到非常满意,可以继续投资于客户这一细分市场。正如丽莎所说,这实际上与收入有关。我们利用的模型来产生盈利能力,我们应该能够回到20%。 哈兰苏尔 是的,下午好,感谢您提出我的问题。很高兴看到针对企业客户的 EPYC 业务出现季度环比变化。我认为您确实提到了企业中持续安静的环境。但该团队将继续推动全球企业的份额增长,您正在扩大热那亚的规模。您是否预计您的企业部门将为数据中心业务下半年的强劲增长做出贡献? 苏姿丰 是的,谢谢你的提问,哈伦。看来,企业业务对我们来说非常具有战略意义。我们觉得我们的代表性不足。我们在这个地方投入了更多资源,因为当我们审视 Genoa 和整个 Zen 4 产品组合的价值主张时,我们认为它对企业发挥着非常好的作用。因此,很高兴看到第二季度的增长。我们确实相信,我们正走在今年下半年及以后继续增长的道路上。这里的关键也是对一些进入市场活动的投资,因此投资更多的业务开发人员,他们可以与我们的 OEM 合作伙伴一起直接拜访这些企业客户,并确保我们的价值主张得到很好的理解。 哈兰苏尔 完美,谢谢。然后在加速计算方面,中国的通用计算需求可能会减弱,但该地区对加速计算的需求有大量未得到满足。我知道去年设立了绩效门槛,也许美国政府可能很快会再次降低绩效门槛,我不确定。但除此之外,团队是否考虑过开发针对中国的 SKU(如果是 MI250 或新的 MI300 平台)?看来这里的机会还是蛮大的。 苏姿丰 是的,哈伦,你看,中国对我们来说是一个非常重要的市场,当然在我们的投资组合中,因为我们肯定会想到加速器市场。我们的计划当然是完全遵守美国的出口管制,但我们确实相信有机会为正在寻找人工智能解决方案的中国客户开发产品,我们将继续朝这个方向努力。 维韦克·艾莉亚 感谢您回答我的问题。第一个,只是澄清一下,假设今年您的 GPU 加速器销售额约为 5 亿美元左右,即占数据中心销售额的 7%、8% 是否合理?如果这个数字正确,是否意味着今年您的服务器 CPU 销量实际上与去年同期持平? 苏姿丰 是的,Vivek,我不知道我会深入探讨这一点。我们要说的是,今年上半年的 GPU 销量非常低,因为进入下半年时我们正处于产品转型时期。特别是,第四季度,我们将推出 MI300。我认为就 GPU 销量而言,您的数字可能有点高,但总的来说,我认为我们的预期是,正如 Jean 所说,考虑到所有市场动态,数据中心业务的单项销量会很高-数字同比,我们看到下半年比上半年好得多。我认为产品组合以及热那亚和贝加莫的坡道以及MI300的坡道是下半年坡道的关键组成部分。 维韦克·艾莉亚 谢谢你,丽莎。对于我的后续行动,只是关于商业市场中的人工智能加速器的更广泛的问题,所以我排除了超级计算、El Capitan 项目等。AMD在这个市场上的具体优势是什么?你知道,已经有一些强大且成熟的商业参与者,有许多 ASIC 选项,许多传统竞争对手,英特尔和其他公司,还有几家初创公司也在崛起。 所以我的问题是,AMD 在这个市场的具体利基是什么?您的价值主张是什么以及它的可持续性如何,因为您现在才刚刚开始试用该产品。因此,我试图切实了解 AMD 在这个市场上的规模有多大以及 AMD 的具体利基和差异化是什么? 苏姿丰 我想谈谈我们在人工智能方面的投资。因此,我们在人工智能方面的投资非常广泛,我知道人们对数据中心很感兴趣,但我不希望我们忘记对边缘和客户端的投资。但对于你关于我们在数据中心的价值主张是什么的问题,我认为我们所展示的是我们在超级计算方面拥有非常强大的能力,正如你所提到的。然后,当你观察人工智能时,你会发现人工智能有很多不同类型。如果你纵观训练和推理,即最大的语言模型,以及推动 MI300 性能的因素,就会发现 MI300 实际上被设计为一个高度灵活的产品系列,涵盖所有这些不同的细分市场。 特别是,我们看到人们对大型语言模型推理很感兴趣。所以,MI300X拥有最高的内存带宽,拥有最高的内存容量。如果你看看推理工作量,它实际上非常非常依赖于这些事情。话虽这么说,我们也相信我们也有非常强大的价值主张和培训。当你审视我们正在做的这些工作负载和投资时,不仅是今天,而且是我们的下一代 MI400 系列等等,我们绝对相信我们拥有一个非常有竞争力和强大的硬件路线图。坦率地说,我认为有关 AMD 的讨论一直是关于软件路线图,我们确实在软件方面看到了一些变化。第一,我们为此投入了大量资源。因此,通过将我们以前的 Xilinx 软件团队与基于 AMD 的软件团队结合在一起,我们极大地增加了资源。现在的重点也集中在这些更高级别模型的优化上。 因此,如果你考虑一下 PyTorch、Triton 和 Onyx 周围的框架,我认为许多新的以人工智能为中心的公司实际上正在不同的层面上进行优化,并且他们正在与我们密切合作。因此,在人工智能非常令人兴奋的地方,我认为将会有多个赢家。我们首先要说的是,有多个获胜者。但我们认为我们的产品组合实际上是相当独特的,因为我们确实有 CPU、GPU,我们在 PC 端拥有 Ryzen AI 加速器技术,在嵌入式方面也有 Xilinx 产品组合。因此,我认为这是一个非常广泛且功能强大的产品组合。 史黛西·拉斯冈 嗨,大家好。感谢您回答我的问题。我想首先回到第四季度的数据中心指南。因此,如果我计算正确的话,从第三季度到第四季度,数据中心的成本大约为 7 亿美元。那么,MI300 与 CPU 的比例是多少?考虑到 El Capitan 作品的块状性,这对于第一季度的潜在季节性意味着什么,因为大部分作品都会消失? 苏姿丰 是的,当然。所以,史黛西,进入第四季度是一个很大的进步。我认为其中最大的部分是 MI300 坡道。但还有一个重要的组成部分,就是 EPYC 处理器,正如我所说,Zen 4 产品组合。就收入的波动性以及 2024 年的情况而言。让我给您介绍一些内容。 因此,我认为之前有一个问题是,MI300 的收入中有多少是以人工智能为中心的,而不是让我们称之为以超级计算为中心的。更大的部分是超级计算,但它是人工智能带来的有意义的收入贡献。当我们进入 2024 年时,我们的期望再次出现,让我回到客户对 MI300X 的兴趣非常高。有许多客户希望尽快部署。 因此,我们预计在进入 2024 年上半年时会进行早期部署,然后随着这些事情完全符合要求,我们预计会在 24 年下半年出现更多的部署量。因此,当我们度过接下来的几个季度时,情况将会有点不稳定。但我们的可见性是,有多个客户希望尽快部署。我们正在与他们密切合作,进行必要的联合设计,以推动它们的发展。 史黛西·拉斯冈 但是,在 7 亿美元中,相当于 El Capitan 的 4 亿美元,还是 5 亿美元或 3 亿美元,比如 El Capitan 的一块有多大? 苏姿丰 你可以假设 El Capitan 有几亿。 史黛西·拉斯冈 几百个,好吧。对于我的后续行动,只是毛利率出现在第二个后面。我的意思是,他们在本季度仍然有点错过。我知道他们四舍五入为 50%,但实际上是 49.7%。我知道你为第三季度指导 51。Jean,您认为今年第四季度的毛利率会怎样? Jean Hu 是的,我认为毛利率对我们来说是主要驱动因素,正如我们过去讨论的那样,它确实是好坏参半。如果你看一下我们对第三季度的指导或展望,毛利率为 51%,尽管第三季度嵌入式业务下降带来了非常大的阻力,但比上一季度提高了超过一个百分点。因此,数据中心和客户端业务预计将连续两位数增长,并对毛利率产生积极影响,这实际上足以抵消嵌入式业务的不利影响。 因此,进入第四季度,我们不会指导第四季度,这将取决于组合。我想说的一件事是你会有类似的动力,对吧。数据中心预计将显着增长。与此同时,我们也将面临嵌入式业务连续下滑带来的同样阻力。因此,总体而言,我们确实预计未来毛利率将在这一水平上有所改善。 约瑟夫·摩尔 太好了谢谢。您谈到了随着进入下半年嵌入式业务的下滑。您能给我们大概了解一下吗?这种下降是公共基础设施市场的一个功能,还是您看到该部分市场之外的疲软? 苏姿丰 是的,当然,乔。谢谢你的提问。因此,当我审视嵌入式业务时,我认为我们首先应该记住,我们正在经历六个季度的强劲增长。我的意思是,这项业务的表现非常好,并且对业务的整体势头非常满意。 对于你提出的关于我们在市场上看到的具体问题,我们实际上看到核心市场保持得很好,所以我们称其为航空航天和国防市场强劲;工业愿景和医疗保健,强;测试和仿真能力强。我们看到通讯薄弱。所以,这是下半场评论的主要驱动力。正如您所期望的那样,由于我们的联赛时间在过去几个月中有所下降,因此还进行了一些库存优化。因此,就zip code而言,我认为第三季度将连续两位数下降,这就是我们目前的观点。但总的来说,我们的业务非常强劲,所以我认为随着我们摆脱周期,这是一个预期的下降。 约瑟夫·摩尔 伟大的。既然我们今天已经问了很多第四季度的问题,那么本季度之后的情况有什么意义,但有什么意义是底部水平还是你预计会出现一些持续的收缩? 苏姿丰 正如吉恩所说,我们不会为第四季度提供指导,但我认为您应该抱有期待。是的,我就是这么说的。 约瑟夫·摩尔 好的,太好了。谢谢。 蒂莫西·阿库里 多谢。吉恩,我的第一个问题是关于库存的。你说当你进入第四季度时它会下降一点,显然,你有一个很大的第四季度。你能为我们设计一下吗?在此之前,标准化库存天数约为 90 至 100 天。您认为第四季度的库存天数将在哪里? Jean Hu 是的,蒂姆,谢谢你的提问。我认为,随着我们在第三季度和第四季度扩大这些产品线,您将看到库存在第三季度和第四季度再次首先下降。我认为库存的库存天数大概在110到120天左右。关键是,如果你看一下我们的很多产品,它们就像先进的工艺技术,五纳米、四纳米、六纳米。制造周期往往较长。因此,从长远来看,您应该期望我们的库存天数约为 100 至 120 天,而不是传统上的 80 天或 75 天。对于真正最先进的工艺技术来说,这太短了。 蒂莫西·阿库里 多谢。然后,我的后续行动是针对你的,丽莎。我的意思是,如果你把客户的兴趣加起来,在我看来,明年的 MI300X 很容易就会达到数十万台。所以,问题确实在于供应链,特别是 Cohost,你认为这会成为你的瓶颈吗?我知道他们一直在扩大产能。我知道你一直想在那里采购更多东西。您能谈谈这个问题吗?您认为供应可能会成为明年的限制因素吗?谢谢。 苏姿丰 是的,一点没错。所以,我不会评论具体的单位,但我要说的是,我们已经关注 MI300 的供应链相当长一段时间了。很紧。毫无疑问,行业内的供应紧张。然而,我们对整个供应链的巨大产能做出了某种承诺。因此,联合主机是其中的一部分,高带宽内存是另一部分,然后只是一般容量要求,我们的目标是使其成为 AMD 的重要增长动力,我认为这是一个巨大的市场机会。我们喜欢与客户的合作,为需求提供供应是我们的责任,这就是我们一直在努力的方向。 克里斯托弗·罗兰 嘿伙计们,谢谢你们提出的问题以及更多关于 MI300 机会的问题,你们称之为数十亿美元的增长机会,我想知道你们是否可以围绕这个数十亿美元的机会制定一个时间框架,但更具体地说,你们有没有移植过来MI300 法学硕士转为 MI300?你看过表演吗?他们的表现如何?你对此感到兴奋吗?然后,就超大规模采用而言,您预计 X 版本(仅 GPU 版本)将成为这里最畅销的版本吗?您是否有任何半定制类型的配置,甚至可能包括 MI300 上的 FPGA 或其他类型的乐高运动?谢谢。 苏姿丰 当然。所以,这个问题有很多方面,克里斯。那么,让我尝试在这里为您提供一些框架。我认为我们还没有准备好讨论收入数字的时间安排。我们要说的是,我们确实相信这是一个价值数十亿美元的机会。我认为2024年对我们来说是非常重要的一年。 在接下来的几个季度中,在多个客户中推广 MI300 非常重要。我想我之前在问答中提到过,客户的兴趣实际上是多样化的,这很好。它包括您对大型一级超大规模企业的期望。但我认为这些新一类专注于人工智能的公司一直在与我们密切合作,然后一些大型企业也在考虑加大力度。我们看到的表现很强劲。我认为我们已经完成了大型语言模型工作,我们在 MI250 上做了很多工作,并且我们在训练和推理方面都看到了非常好的结果。我认为当我们再次进行 MI300 时,早期的结果是很强劲的。 对于AI应用,我们现在看到的是MI300X。因此,我们将其称为仅 GPU 版本,这是 AI 客户参与中最普遍的版本。但实际上,我们对 MI300A 的 CPU 和 GPU 更紧密地结合在一起也很感兴趣。所以,我认为关键是我们已经构建了一个平台,允许人们选择最适合他们想要启用的模型和工作负载的平台。这就是我们正在努力的方向。 克里斯托弗·罗兰 伟大的。那么,作为快速跟进,锡耶纳电信是您的竞争对手拥有的一个市场。他们有很多围绕电信公司的软件。您认为未来几年您可以从他们那里获得电信市场多少份额? 苏姿丰 是的,我们对锡耶纳感到很兴奋。我认为锡耶纳再次适合。正如你所说,这是一个我们以前没有关注过的利基市场。我认为我们与电信供应商的互动是他们渴望让锡耶纳成为他们投资组合的一部分。Siena 也是我们将用于其他边缘应用程序的一个,或者我们将其称为需要 Zen 4 性能的低端应用程序,但可能不是我们在 Genoa 和 Bergamo 上拥有的重型平台。所以,我们确实认为我们是从一个非常低的点开始的。因此,未来几年有机会获得份额,我们将重点关注这一点。 克里斯·丹尼利 嘿,团队。谢谢你的邀请。Lisa,如果 MI250、300 等产品增长或者收入主要来自 GPU,这会对 AMD 毛利率产生什么样的影响?这对您的公司毛利率仍然是毛利率增值、稀释还是净中性? 苏姿丰 是的,谢谢克里斯。让我确保我清楚地表达了这一点。因此,MI300A 和 MI300X 都将成为升级的一部分,特别是在第四季度。当我们进入明年的人工智能特定应用程序时,我们更看重 MI300X,只是考虑到软件的编写位置。至于你关于企业层面毛利率的问题,我们预计我们的人工智能业务将增加企业层面的毛利率。显然,当你开始提升时,需要一些学习,但总的来说,我们预计它会增加我们公司的毛利率。 克里斯·丹尼利 伟大的。然后,从我刚刚的后续行动来看——我想澄清一下,所以听起来你现在在料斗中的大部分 MI 收入(至少承诺收入)都是 LCAP,是真的吗?我想,您是否还有其他已确认或硬性订单,或者只是花一些时间告诉我们您如何与客户合作,或者他们需要什么才能从“嘿,我们感兴趣”,到“这是采购订单?” 苏姿丰 是的。因此,如果您的问题是,除了 LCAP 之外,我们是否还有其他致力于使用 MI300 的客户,答案是肯定的。我们有许多真正忠诚的客户。这些事情的发展方式实际上与服务器斜坡的发展方式没有什么不同,没有太大不同,对吧?我的意思是,从初始部署开始,确保软件正常运行,确保我们在数据中心拥有所有的可靠性和功能,然后他们会从此开始逐步发展。我想说的是,我认为人工智能部署的不同之处在于,客户愿意非常快地部署。这是一种渴望和敏捷性,因为我们都希望加速现有的人工智能计算量。因此,客户参与和客户做出决策的速度实际上比正常情况下要快,某种常规环境。那太好了。正如我之前所说,我认为这正在帮助我们学习、完善软件,为明年的大幅增长提供所有功能。 库马尔 是的,嘿,伙计们。谢谢你让我问这个问题。丽莎,我们期待贵公司迎来激动人心的下半年。我有一个关于服务器共享的快速问题。您认为AMD能获得的份额有理论上的限制吗?从历史上看,最初我们听说 80/20 是一个普遍的规则,然后你就突破了这个规则。现在我们听到客户说 70/30 更合适。更重要的是,您的服务器业务是否有大型供应商,您的份额明显超过 30%,比如说 40% 甚至 50%?我有一个后续行动。 苏姿丰 是的,当然,严厉。谢谢你的提问。看,在服务器业务中,我认为对我们的客户来说最重要的是我们有一个强大的路线图,而且这是一个他们可以信赖的路线图。在过去的四五年里,我们一直在建立这种工作模式、路线图和信任。因此,我认为 AMD 的份额没有任何理论上的上限。我想说的是,如果我们今天看看,有多个客户在他们的数据中心部署了我们,所占份额超过 50%。从我们的角度来看,我们可能代表性不足的地方是企业。这只是企业客户的广度和企业软件的广度的问题。所以,我们相信我们今天拥有领导力,而且我们非常、非常注重确保我们继续保持市场领先地位。这样,就有机会继续获得服务器市场份额。 库马尔 谢谢你,丽莎。关于我的第二个问题,您能否帮助我们思考一下生成式人工智能的支出,比方说,如果您可以侧按某种指标,那么,您今天从客户那里看到在生成式人工智能上的支出是多少美元假设常规服务器 CPU 的每一美元花费是多少?我们能想到一个衡量标准吗?今天有趋势吗?您认为几年后它会发展到什么程度? 苏姿丰 是的。我认为,严厉,这是回答这个问题的最好方法,再说一遍,我们都在水晶球上预测未来四五年会发生什么。毫无疑问,对生成式人工智能解决方案的需求非常高,并且需要投入大量的计算能力。我们衡量市场规模的方式是,它可能会以 50 的速度增长未来三四年的复合年增长率百分比正负。因此,到 2027 年,这将使我们达到 1500 亿美元。现在,这就是数据中心的所有加速器,包括 GPU、其他 ASIC 和其他加速器。但我认为我们有机会占领该市场的很大一部分。因此,这对我们来说是非常明确的优先事项。这是我们的首要战略重点, 操作员 女士们先生们,此时您可以断开线路。感谢您的参与。
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