财报超预期，盘后却大跌8%，最近好公司好像都犯了这种病。
英伟达在美股财报季压轴登场，
营收净利那可都是三位数的增长，再创新高。
都说炒股看的的是未来，在英伟达这贯彻地很彻底，业绩爆表只能算及格，要想让投资人满意，你的未来预期也要拉满。
股价大跌的原因是，英伟达对Q3的营收预测低于最乐观的市场预期，
从而引发了投资者对它爆炸式增长正在减弱的担忧，我说啊，最近怎么总是相同的剧本。
影响英伟达Q3预期的原因之一是，之前就爆料的下一代“杀手锏”Blackwell芯片遭遇量产难题，
原定于Q3发货现在会推迟三个月。生产出问题了，黄老板也没忘记画饼找补，表示问题不大，Q4会开始量产并向客户发货，还透露，客户对于Blackwell产品的需求“令人难以置信”。Q3缺的预期，黄老板在Q4给投资人补上。
不过，2024年下半年应该是H系列的出货高峰期，Blackwell原本就没有多少收入预期，对今年的业绩影响不会很大。真正影响英伟达预期的是长期盘踞在英伟达头上“AI泡沫”的乌云，各种分析、研报凑一起都能出一本书了，书名就叫《英伟达何时暴雷》。
担忧主要来自增量过于集中，英伟达约40%的收入来自大型数据中心运营商，例如谷歌、Meta、微软等，特别是“囤芯大户”Meta预计2024年的资本支出将在370亿美元至400亿美元之间，主要用于对AI基础设施的投资。尽管这些公司增加了资本支出预算，但市场担心正在布局的基础设施数量已经超过了目前的需求，可能会导致泡沫。
占主营收入87.45%的扛把子生意数据中心，环比增速放缓或许也间接佐证这一点，25财年Q1环比增长22.6%，25财年Q2环比增速为16.4%。
过去两年，英伟达股价涨了七倍以上，投资者对它那是抱有高度期待。每一次业绩爆发，华尔街对它目标越发提高，英伟达要超越预期的挑战也越来越大，过高的业绩预期也成为英伟达无形的压力。
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君子以厚德载物。天高行健,地厚载物,人既要像天空那样高大刚毅而自强不息,也要像大地那样厚重广阔而厚德载物。自强不息,厚德载物作为传统文化的重要内涵,体现了一种健全的人格,它集刚健和柔顺两种不同的特质于一身,标志着人格发展的一种全面性。 武汉汉西博仕中医医院 厚德载物树新风 厚德是人民血脉中代代相传的基因,它指引着一步步创造出如今的成就,让世界人民看到,人的自强和仁爱。需要学习的还有很多,同时取得的成果也十分显著,人民会承载更多的使命,用自己的智慧与能力实现梦。 多年来,武汉汉西博仕中医医院深受患者信任,将“诚信、医德”渗透到规范治疗、医疗健康、护理管理、合理收费等多个环节里,从医院到个人,从领导到员工、都在各自的岗位上履行尽责,贯彻诚信,践行诚信,为患者提供更优质的医疗服务。 严谨行医缓解百姓就医难题 武汉汉西博仕中医医院把疗效视为医院的生命,通过专家强院、技术立院,以及践行规范化诊疗等有力措施,在疾病诊疗上,疗效显著。武汉汉西博仕中医医院每年接受将近十余万名患者,在多项领航技术的帮助下,从四个方面实现对症治疗,远超全市同类医院。 严格按照收费标准收费,对患者住院期间每日发生的各项费用在住院费用“一日清单”上分类列出并打印发放,并及时处理患者疑问。与医疗保障管理机构协作配合,减少患者医药费用预付,方便参保参合患者就医。 诚信规范诊疗 融汇中医弘扬医德 以精于诊疗而赢得众多市民的好口碑,医院多年来积极倡导“厚德济生,尚医人心”的人文精神,以优质的医疗服务,精湛的医疗技术,努力为病人提供更优质的医疗质量,以规范化诊疗引领我院中医诊疗事业能够有更好的发展。 武汉汉西博仕中医医院经过多年的刻苦努力,加强医护人员的技能与服务管理,倡导全体医护人员要坚持以耐心、细心、爱心、对病人的关心、强烈的责任心真情为患者服务,用精湛的技术还患者健康。相关推荐: 科技泡沫论中，中国AI初创企业如何炼成“吸金大法”？作为这一轮全球AI科技周期的风向标企业，自2023年初截至今年6月31日，英伟达股价翻了近7.5倍。然而，自6月创下了历史高点后，截至当地时间8月12日收盘，其股价回撤幅度约20%。同时，这一时期，英伟达多位高管也在持续抛售公司股份。 据统计，在6月13日至8月9日期间，CEO黄仁勋已累计套现超5.57亿美元；其他如董事会成员Mark Stevens、全球业务运营执行副总裁也分别出售了价值约1.25亿美元、1000万美元的股票。 因此，随着业绩报即将到来，近日英伟达股价再度上扬。但有关于其泡沫高涨的言论也并未消失或减少。 事实上，伴随全球大环境的变化，此前高呼超大成长性的美国AI科技产业，面临的泡沫破灭声音愈发之多且清晰了。而近期，巴菲特减持苹果股份似乎也为此提供了些许注脚。 然而，同一时期国内AI投融资市场中却传来较大额融资消息。据悉，近日，AI大模型初创企业零一万物已完成新一轮数亿美元融资，传闻此轮融资参与方包括某国际战投、东南亚财团等多家机构。 无独有偶，月之暗面也在近日刚交割一轮超过3亿美元的融资。依此，似乎国内AI初创企业可以“无畏”AI巨头们给出的科技泡沫警示，继续获得资本的青睐。事实是否果真如此？这些AI初创企业能继续获得资本认可的深层次逻辑又是什么？ AI泡沫膨胀，百亿估值独角兽更有“性价比” 所谓科技泡沫指的是那些没有实际效益，只是空中楼阁的科技项目。这些项目往往被过度炒作，导致市场估值远高于其实际价值，形成泡沫。而当泡沫达到一定上限之时，随时都有被戳破的可能性。 从生成式AI主产业链来看，目前仅有作为最基础、最核心的物质支撑的算力芯片等AI级硬件环节，有部分的企业能实现实际效益，譬如英伟达。 但模型层、应用层就不是如此了，相关公司的投资成本回报率正在遭受更多的市场质疑。 OpenAI作为AI软件算法领域的先行者，在今年上半年再度完成了新一轮以860亿美元估值融资，但出乎意料的是，OpenAI的投资者红杉资本、Founders Fund、Khosla Ventures等并没有选择参与此次融资。 结合这些资本财团此前的投资动作来看，不跟投其实在很大程度上寓意着在高估值面前，投资者开始对OpenAI“望而却步”，即使其依旧保持领先竞争力。 而原因或许就在于其回报率矛盾，毕竟资本是逐利的。 2019年，以非营利组织定位的OpenAI在资金压力下成立了“受限盈利公司”OpenAI LP来吸引外部投资，但这一转变却也造成了内部的紧张局势。从去年CEO奥特曼被炒鱿鱼，到现在11位联合创始人只剩2位，就可见一斑。 与此同时，其资金缺口再度浮现。OpenAI今年仍面临约50亿美元的资金缺口，这意味其还需启动新一轮融资。 可见，超高估值的OpenAI正面临着艰难的盈利、融资问题，而一旦资金链稍有差池，暴雷风险极大。尤其是在微软退出董事会，并且将其当作最大的竞争对手后。 或者也正是基于这些考量，资本市场的融资偏好退一步向百亿估值的独角兽倾斜。据统计，美国市场，在今年前7个月中先后有24家估值不足40亿美元的AI初创企业被红杉资本、Founders Fund等财团，估值超过百亿美元的仅有4家。 而与美国市场相比，国内AI市场没有媲美OpenAI的超大大模型独角兽企业，因此投资者在选择时，从始至终都是聚焦于有一定直接或间接背书性质的独角兽企业。 刚刚完成新一轮数亿美元融资的零一万物就是如此，其创始人李开复是前微软全球副总裁，副总裁是原百度元宇宙项目负责人，核心团队成员来自谷歌、微软、IBM、百度等科技巨头，这些就是零一万物在初创阶段最好的背书了 据悉，零一万物若最新这一轮融资属实，其估值也就在10亿美元左右。其他应用大模型独角兽企业，如智谱AI、百川智能、月之暗面估值最多也就将将跨越了200亿人民币估值大关。 因此，与其说国内AI初创企业无惧科技泡沫轮，斩获融资，不如说随着海外超大独角兽企业的风险信号愈发明显，理性投资者们开始进入观望期，要投也会优先选择“性价比”更优的中小型独角兽。 当然，这只是大环境下的一种趋势，企业想要获得资本的认可，必然还蕴含着更深层次的逻辑。 逻辑一：熙熙攘攘皆为利来，又为利散 正如，上文所述，资本是为利益驱动的。盈利性的投资者投资一家企业，必然是看好其未来成长性。 成立于2023年5月的零一万物除去其强大的创始团队外，全球化的初始定位则是这家初创企业区别于其他同类初创企业的的第二大亮点了。 早在去年3月，李开复就宣布将零一万物的前身Project AI 2.0，定位为“全球化企业”。而原因可以参照两点，一是考虑到相比国内市场，产业初期海外用户有更大意愿来付费使用这些应用产品，这将为初创企业提供更好的盈利基础与条件。 其二则是，中国虽然近两年也在大举布局AI产业，但是目前依旧没有绝对的龙头“跑出来”，因此这个时间段也是众多初创企业各显奇招的最佳时机。两头布局，和值最大，这与投资者的利益诉求也不谋而合。 因此零一万物成立后，李开复继续将“全球化”经营策略执行到底。首先，在C端的产品策略上，零一万物主张先海外验证，后落地国内市场。 目前，零一万物已在海外推出了4款AI应用，分别是PopAi、Monaland、Shado和Bingo.AI。其中，PopAi是一款AI办公工具，流量来源主要集中于秘鲁、土耳其、印度等国家。 根据官方数据，PopAi上线9个月以来，用户数近千万，产品投资产出比（ROI）接近1。这其实只是接近一个传统制造业的ROI，但对于推出不足一年的新范式产品而言，还算是相对较好的成果了。当然，这也在某种程度上反映了这款AI办公产品，需要的投入成本相对低。 但更重要的是，经过在海外市场的产品试水后，零一万物在生产力产品方向最终确定围绕AI读文档、PPT制作等高价值场景，去打造优质专业服务，并探索其商业化空间。 因此，今年5月，零一万物在国内市场推出了同样面向C端的AI工作平台“万知”，试图打造适合国人的“ChatGPT Moment”。只是由于推出时间尚短，该产品的相关运营数据还未能窥见，不好做判断。 其次，在B端，经过一年的沉淀，零一万物目前已将其大模型产品从开源转向闭源，成功推出了首款商业化的闭源模型Yi-Large。客户画像也呈现明显的国际化趋势，据悉，Yi API已经吸引了多家业务覆盖全球的500强企业成为其企业级用户。 或许正是基于零一万物的相对开放的经营布局，以及相对明确的商业化模式、盈利意图，在最新的这轮融资中，据悉有某国际战投、东南亚财团等多家机构参与其中。某种意义上，这也是其全球化战略的一面。 当然，虽然零一万物的商业化“故事”讲得很清晰，也相对宏大，但如何在追赶海外头部大模型企业的同时，进一步迈入“长跑模式”依旧是其接下要重点向投资者回答的核心问题。 而这也同样困扰着仍在商业闭环上“慢跑”的智谱AI、百川智能、月之暗面等企业。毕竟，熙熙攘攘皆为利来，但也会为利益驱散。 逻辑二：互联网大厂的竞技赛，乾坤未定 事实上，当我们去盘点上述提及的零一万物、智谱AI、百川智能、月之暗面这四家今年均获得亿元以上融资额的“AI新小龙”企业，会发现，互联网大厂的身影一直未有缺席。 查询天眼查APP发现，2024年5月完成B轮融资的月之暗面投资方主要是腾讯、高榕创投。而早先，月之暗面就已经吸引了阿里巴巴、小红书、美团等互联网大厂投入其中。 资源来源：天眼查APP 此外，近期完成50亿元A轮融资的百川智能，以及智谱AI、MiniMax的融资名单都有腾讯、阿里，腾讯也投了零一万物。 而这背后的原因，其实很大一部分在于垄断格局。不同于美国互联网电商平台中有亚马逊、搜索平台领域有谷歌、移动消费电子端有苹果、计算机软件端有微软、上游芯片硬件端有英伟达……美国整个互联网主产业链的各环节几乎都形成了独家垄断格局。 中国互联网产业的发展一开始就主要集中于以平台服务为主的平台经济，包括腾讯、阿里、美团、字节跳动等互联网大企看似各自之间是有经营业务的差异性，但归根结底，其实都属于同一类平台经济主体。 这意味着，国内的平台型经济产业竞争格局，其实本质上是一个交叉的多头竞争局势。因此，当国内可供开发的流量日趋见顶时，这些互联网大厂首选的就是纵往向更多细分领域去延申，寻求新增量，比如腾讯向短视频进军，抖音向电商发展。说好听点这是在完善各自的平台生态，讲得不好听点，其实就是因为自身的科技属性一般，只能以来过渡其增长困境。 不过这一切，在这两年随着人工智能的技术、应用场景、商业化模式等产业要素进入加速发展后出现了些许转变，各大互联网大厂开始从各自产业基因出发，纷纷布局AI产业。 对内，阿里巴巴试图打造云算力体系，与自身生态系统形成庞大的协同效应；字节跳动则继续在AI应用、硬件上做了更多探索，试图解决其“新”时代的“入口焦虑”……。 对外，“AI新小龙”则是这些互联网大厂实现AI战略目标的另一法宝。只不过因此目前国内的AI产业处于发展初期，所以就出现了上面的互联网集体出现在位数不大的AI独角兽企业之中。 这背后的根本原因就在于多头竞争形势中，互联网大厂们有一直都存在较大的焦虑的，谁也不愿错过这个新范式机遇。当然，这样的局势实则是有利于这些独角兽企业，去寻找更好啊的资金助力的。 来源：松果财经 相关推荐: 从“+AI”到“AI+”，时代进入“Next Level”“创新的速度比创新本身更重要。”埃隆·马斯克曾这样说到。 近日，由马斯克所掌舵的特斯拉，在2024年世界人工智能大会上正式推出了第二代Optimus（擎天柱）人形机器人，距离第一代面世，仅过去9个月。 加速升级的人形机器人不负所望，成了今年WAIC大会（世界人工智能大会）的一大看点。除此以外，今年的WAIC大会还引发了哪些热门话题？带来了哪些前瞻指引？ 开源和闭源，是互补关系 今年，华为盘古、百度文心、阿里通义、腾讯混元等国内知名大模型悉数都参加了WAIC，大模型依旧是重头戏之一。 大会开幕期间，在谈及大模型闭源与开源的选择时，两大头部企业陷入明显分歧。百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏称，模型开源无法做到众人拾柴火焰高，商业化闭源模型才最能打。 阿里云CTO周靖人则重申了阿里云开源开放的选择，并强调阿里两年前决定将通义大模型开源开放，时至今日，通义千问已经实现真正意义上的全尺寸、全模态开源，拉平了开源、闭源模型之间的差距。 相较而言，开源大模型和闭源大模型孰好孰坏，其实并没有定论。 从技术层面来看，闭源由于不公开源代码，安全性和服务质量更高，而且可以通过销售许可或提供基于模型的服务来盈利；但同时许可费高昂，外界难以审查监管，而且升级迭代高度依赖内部团队，速度有限。 开源则恰好相反，技术门槛和成本较低，吸引了全国范围的开发者和研究者参与，创新和迭代速度更快，适配更多应用领域，但无门槛的技术共享也带来了权益被侵犯的风险，质量、稳定性和安全性难以保证。 对比来看，闭源想要走向“成功”，唯一的路径就是进化为“超级应用”，从而创造价值；而开源凭借独有的兼容性打造了强有力的获客手段。由此可见，看似截然不同的两个方向背后，是由各自的商业利益驱使。 从应用层面来看，开源和闭源并不像手机端的iOS系统或者安卓系统只能二选一，尤其在ToB的情况下，应用端既需要技术共享也会考虑应用安全性，还需要满足多样化需求。 对此，百川智能CEO王小川表示，预计未来将有80%的企业会用到开源大模型，因为闭源没办法对产品做更好的适配，或者成本特别高，闭源可以给剩下的20%提供服务。 由此可见，二者并不是非此即彼的对立关系，在不同产品和应用场景中也可以是互补的关系。但归根究底，大模型在发展之余如何创造价值，选择开源还是闭源就不是核心问题，因为仅有基础模型却没有应用，就等同于一文不值。 AI落地的三大方向：大模型、机器人、终端产品 大模型作为人工智能大家族的组成部分，一直是热议的话题之一。随着WAIC 2024的落幕，AI应用落地的最新趋势也昭然若揭。 （一）大模型加速商业化 继百模大战后，大模型的“精耕细作”一直在持续。以ChatGPT和Sora为代表的大模型技术，也已进入新一轮迭代。从今年的WAIC来看，百度、阿里巴巴、腾讯、华为等行业巨头带来众多新技术和新产品，展现了大模型在金融、医疗、政务等多个行业场景的应用潜力。 截至目前，百度有千帆大模型平台、文心一言，阿里有阿里云百炼、通义大模型，腾讯有腾讯云混元大模型、元宝大模型，字节跳动有火山方舟、豆包大模型等等。 在过去的2023年里，大模型的长文处理能力、数字能力、推理能力、RAG（检索增强生成）、GPTs、多模态、原生应用、开源等多方面都有大幅增强。同时，训练和部署成本、行业适配能力、幻想问题以及数据安全这四大挑战也得以优化和解决。 图源来自数巅科技 在此基础上，定制化的大模型给To B和To C业务带来了非常深刻和彻底的改造，企业用户和终端个人用户也逐渐呈现刚性需求。基于此，To C产品可以通过不断收集用户反馈、积累模型的应用实践，来反哺ToB业务，从而加速大模型商业化落地。 （二）机器人和AI高度结合 今年，人形机器人专区也是大会的一大亮点。在世博展览馆的中厅，18台人形机器人组成阵列展示“才艺”，并与观众亲切互动，可见机器人技术的协同效应以及在”异构群智”领域的重大突破。 随着人形机器人和AI两大领域的高速发展，产业进入深度融合阶段，AI大模型+人形机器人正掀起下一波技术热潮。 从技术角度看，两者在自然语言交互、知识库与推理、多模态感知与决策、运动规划、任务规划与执行、情感交互、持续学习等七个板块均有结合应用的可能性。 在实际应用方面也已经取得突破。比如WAIC 2024大会上，特斯拉的Optimus二代机器人将深度学习应用于视觉感知，实现了精准的目标识别与抓取，而且可以直立行走，进行路线规划。 自然语言交互领域，Xiaomi CyberOne等人形机器人搭载大语言模型，实现了高自然度语音交互。情感交互领域，Hanson Robotics的Sophia机器人通过面部表情合成和声音合成，实现了丰富的情感表达。 通过以上技术的融合，我们有望创造出具备感知、决策、规划、控制、交互、学习等多维能力的人形机器人，最终赋予其真正的智能化、人性化。 （三）AI终端“新物种”涌现 除了大模型、人形机器人，AI的终端产品逐渐渗透至日常生活。正如三次工业革命，蒸汽时代诞生蒸汽机、电气时代发明电灯泡、信息化时代创造计算机，每一件革命性的“新物种”都被应用于终端场景，AI大航海时代的产物也将如此。 杨元庆展示AI PC新产品 今年，多个行业涌现了”终端新物种”。比如戴尔、联想、华为的AI PC新产品、内置大模型语音助手的雷鸟AR眼镜X2 Lite、实现AI翻译的时空壶同声传译器X1，以及今年上半年被热议最多的苹果vision pro混合现实头显，等等。 追本溯源，终端产品的涌现，主要得益于AI模型、AI应用、AI硬件的协同发展。从AI产业结构来看，产业链上游为基础层，包括算力等，中游为算法和模型层，下游为应用层。先有算力、芯片等“硬件”的完善和加持，再是大模型、算法的“精耕细作”，终端“新物种”应运而生。 随着AI生态和技术的不断进化，未来AI终端还将迎来架构设计、交互方式、内容、应用生态等的全面创新和升级。或许，我们会从提问“AI终端应该长什么样”，转为好奇“AI终端会长什么样”。 2024，开启“AI+”时代 2024年，伴随大数据处理、高性能计算、深度学习等技术的快速发展和成熟，人工智能已经能够解决大量的复杂问题，加上日益成熟的大模型技术，人工智能的准确度、效率、通用性、灵活性得到显著提升。 应用层面，随着现代社会产生的数据开始爆发式增长，为人工智能的进化提供了“养料”，人工智能得以更好地学习和理解现实世界。加之，个人用户和企业客户对于个性化、高效的服务需求日益增强。 在底层技术高速发展，以及市场需求的牵引下，人工智能（AI）已经由“+AI”模式转型至“AI+”模式的阶段。 对比来看，早前的“+AI”阶段，人工智能还只是一项补充技术，被运用于传统行业的既有业务流程和产品之中，目标在于提升效率、解决特定问题。 如今的“AI+”阶段，AI不再仅仅是业务流程的附属部分，更是各行各业创新发展的重要驱动力，其核心在于数据驱动和自我学习，利用神经网络模型进行大量数据的训练，模拟人脑的学习机制，从而实现语音识别、图像识别等多领域超越人类的表现。 这一阶段跨越的完成，意味着AI从单纯的技术附加工具转向了引领行业变革的关键要素，从赋能单一功能升级为重塑整个业务形态。 业务形态的重塑具体到应用场景，覆盖了交通出行、生活服务、工业制造、文化传播、医疗健康、农村建设等多个领域。 AI+交通领域，在AI算法的加持下，车辆能够处理海量的传感器数据，实现对车辆周围环境的高精度感知。同时，还能预测其他车辆的行驶轨迹，为自动驾驶车辆提供决策依据。最重要的是，AI算法通过不断学习和优化，可以提升自动驾驶系统的性能和安全性。 AI+制造领域，由于大模型、机器学习、计算机视觉等细分技术实现突破，人工智能可以被应用于制造业全流程各环节，通过挖掘各单一环节的数据信息，进而赋能整体的预测、生产、管理、决策，从而实现精细化管理，助力企业降本增效。 工信部数据显示，经过智能化改造，制造业研发周期缩短约20.7%、生产效率提升约34.8%、不良品率降低约27.4%、碳排放减少约21.2%。 长远来看，“AI+”的潜力已经开始展现。…
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