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英伟达CPO博通小米阿里巴巴,抄底谁? HBM:把英伟达推上神坛,也把它推向集中风险 HBM 的出现,本身是英伟达工程能力的体现。 它解决了一个关键问题: 如何让 GPU 不再“饿肚子”。 但站在投资视角,你必须看到另一面: HBM 并不是一种可无限复制的资源。 •供应商极度集中 •扩产周期极长 •技术路径高度绑定先进封装 •资本开支不可逆 这使得 HBM 具备了一个危险属性: 它不是弹性供给,而是“刚性瓶颈”。 ⸻ 四、英伟达的毛利率,为何短期安全、长期敏感 从财报看,英伟达当前毛利率极高,市场自然会得出结论: 成本上涨?转嫁给客户就行了。 但这是静态分析,不是周期分析。 一旦进入以下阶段,问题就会出现: •云厂商开始精细化 ROI •AI 推理需求超过训练需求 •算力采购从“抢配额”变成“算回报” 这时,系统成本就会被重新审视。 而内存,恰恰是系统成本中最难优化的一环。 ⸻ 五、为什么云厂商才是“隐性制衡者” 很多人低估了云厂商在这场博弈中的角色。 他们不是被动买家,而是: •同时掌握需求 •同时掌握资金 •同时具备自研能力 当算力成本持续上行时,他们一定会做三件事: 1.延迟部分资本开支 2.寻找结构性替代方案 3.推动更便宜、更确定的推理路径 这不是对英伟达的敌意,而是资本理性。 ⸻ 六、推理,才是 AI 商业化真正的“利润池” 训练决定想象力, 但推理决定现金流。 从投资角度看,这是一次需求结构的迁移: •训练:高峰式、周期性、集中采购 •推理:持续性、碎片化、强调稳定性 而后者,对算力的要求不是“最强”,而是: 最可控、最可预测、最省钱。 ⸻ 七、这正是“非 HBM 路线”存在的根本原因 从资本视角看,另一条技术路线的价值,不在于: 现在能不能取代 GPU。 而在于: 当主路线遇到系统性约束时,它是否存在。 这在金融里,有一个非常清晰的概念: 期权价值。 你不需要天天行权, 但你必须在极端情况下拥有它。 ⸻ 八、英伟达的真正聪明之处:不赌单一路线 很多公司,在巅峰期会犯一个错误: 把阶段性优势,当成永恒真理。 英伟达没有。 它非常清楚: •HBM 路线是当前最优解 •但不是唯一解 •更不是永远安全的解 提前布局其他范式,本质上是在做风险对冲。
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美股懂哥解读英伟达(NVIDIA)收购 Groq 核心资产的研报 2025年12月,英伟达与AI芯片初创公司 Groq 达成战略性协议,交易总价值约 200亿美元,被市场视为英伟达有史以来最大规模的技术收购/授权合作之一。 英伟达通过 非排他性技术许可协议 获得 Groq 的 AI 推理技术授权,同时吸纳 Groq 核心团队与高管,包括创始人兼CEO Jonathan Ross、总裁 Sunny Madra 等加入英伟达。Groq 公司本身保持独立运营。 交易性质接近“准收购 + acqui-hire(人才收编)”,强调技术与人才整合,而非全面股权收购。 1.扩展AI算力版图:Groq的 LPU(Language Processing Unit)芯片专注于低延迟、高效推理运算,与英伟达传统GPU在训练端优势互补,有助弥补推理计算的架构短板。 2.竞争与防守:随着AI推理市场增长,以及Google TPUs等竞争产品崛起,英伟达通过锁定先进推理架构和核心团队,巩固其AI算力领导地位。 3.技术整合与生态升级:引入Groq独特的架构与编译技术,可提升未来产品实时响应能力和能效表现,增强英伟达在大模型部署端的市场竞争力。 中性市场反应:部分分析师认为交易对英伟达加强推理优势具战略意义,但也有担忧交易价格偏高以及未来整合风险。 监管压力较低:通过技术许可而非全资并购的结构,有助英伟达在避免反垄断审查上获得弹性。#英伟达 #Groq #AI #芯片 #半导体
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英伟达CPO博通小米阿里巴巴,抄底谁? HBM:把英伟达推上神坛,也把它推向集中风险 HBM 的出现,本身是英伟达工程能力的体现。 它解决了一个关键问题: 如何让 GPU 不再“饿肚子”。 但站在投资视角,你必须看到另一面: HBM 并不是一种可无限复制的资源。 -供应商极度集中 -扩产周期极长 -技术路径高度绑定先进封装 -资本开支不可逆 这使得 HBM 具备了一个危险属性: 它不是弹性供给,而是“刚性瓶颈”。 四、英伟达的毛利率,为何短期安全、长期敏感 从财报看,英伟达当前毛利率极高,市场自然会得出结论: 成本上涨?转嫁给客户就行了。 但这是静态分析,不是周期分析。 一旦进入以下阶段,问题就会出现: -云厂商开始精细化 ROI -AI 推理需求超过训练需求 -算力采购从“抢配额”变成“算回报” 这时,系统成本就会被重新审视。 而内存,恰恰是系统成本中最难优化的一环。 五、为什么云厂商才是“隐性制衡者” 很多人低估了云厂商在这场博弈中的角色。 他们不是被动买家,而是: -同时掌握需求 -同时掌握资金 -同时具备自研能力 当算力成本持续上行时,他们一定会做三件事: 1.延迟部分资本开支 2.寻找结构性替代方案 3.推动更便宜、更确定的推理路径 这不是对英伟达的敌意,而是资本理性。 六、推理,才是 AI 商业化真正的“利润池” 训练决定想象力, 但推理决定现金流。 从投资角度看,这是一次需求结构的迁移: -训练:高峰式、周期性、集中采购 -推理:持续性、碎片化、强调稳定性 而后者,对算力的要求不是“最强”,而是: 最可控、最可预测、最省钱。 七、这正是“非 HBM 路线”存在的根本原因 从资本视角看,另一条技术路线的价值,不在于: 现在能不能取代 GPU。 而在于: 当主路线遇到系统性约束时,它是否存在。 这在金融里,有一个非常清晰的概念: 期权价值。 你不需要天天行权, 但你必须在极端情况下拥有它。 八、英伟达的真正聪明之处:不赌单一路线 很多公司,在巅峰期会犯一个错误: 把阶段性优势,当成永恒真理。 英伟达没有。 它非常清楚: • HBM 路线是当前最优解 • 但不是唯一解 • 更不是永远安全的解 提前布局其他范式,本质上是在做风险对冲。 #英伟达 #谷歌 #Groq #GPU #TPU
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