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尽管AI相关股票近期下跌，高盛依然看好未来投资机会：利率下调与基本面支持推动AI领域的长期增长
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能发生。基本面支撑的看法高盛预计，AI公司的净收入将在未来12个月内大致翻倍，并且预计与技术相关的电力需求将继续增长。例如，独立电力生产商Vistra Corp.今年上涨了131%，Constellation Energy Corp.上涨了69%。这两个公司都在“Power Up”篮子中，通常与AI相关的市场情绪保持一致。编辑观点尽管AI相关股票近期表现不佳，但随着利率下调预期的增强和基本面支持，AI领域的投资前景依然被看好。高盛的看法强调了基本面对股市的支撑作用，以及未来市场对AI技术和相关电力需求增长的乐观预期。名词解释人工智能（AI）：指模拟人类智能的技术，包括机器学习、自然语言处理等。利率下调：指中央银行降低基准利率，以刺激经济增长和投资。数据中心：专门用于存储、管理和处理数据的大型设施。电力生产商：负责生产和供应电力的公司或机构。今年相关大事件 2024年9月，市场预期美联储将下调利率，这对包括AI在内的多个投资领域产生了影响。同时，企业对AI的支出效果低于预期，导致相关股票出现波动。来源：今日美股网
今日美股网2024-09-18
Adobe股价重挫！业绩指引不及预期，市场担忧AI收入
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投资者越来越担忧Midjourney等AI公司会抢走Adobe等传统软件的业务，他们希望看到Adobe能从AI工具中赚钱的证据。在此次财报电话会议上，Adobe的数字媒体部门负责人David Wadhwani表示，公司仍专注于确保客户使用其AI创新，而不是寻求直接从这些工具中赚钱。 Wadhwani称，去年宣布的价格上涨是Adobe看到其AI功能投资回报的一种方式。他还透露，Document Cloud中AI的使用量增长了70%。
格隆汇2024-09-13
黄仁勋一席话引爆美股！英伟达一夜暴涨1.54万亿，黄仁勋说了些什么？
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原因之一。因此，今天如果你要创办一家AI公司，最明显的选择就是使用英伟达的架构，因为我们已经遍布所有的云平台，不论你选择哪台设备，只要它有英伟达的标识，你就可以直接运行相同的软件。 7. Blackwell在训练上快了4倍，推理速度比它的前代产品Hopper快了30倍。你们的创新速度如此之快，你们能否保持这样的节奏？你们的合作伙伴能否跟上你们的创新步伐？黄仁勋：我们的基本创新方法是确保我们不断推动架构创新。每个芯片的创新周期大约是两年，在最好的情况下是两年。我们每年还会对它们进行中期升级，但整体架构的革新大约是每两年一次，这已经非常快了。我们有七个不同的芯片，这些芯片共同作用于整个系统。我们可以每年推出新的AI超级计算集群，并且比上一代更强大。这是因为我们拥有多个可以进行优化的部分。因此我们可以非常快速地交付更高的性能，并且这些性能的提升直接转化为总拥有成本（TCO）的下降。 Blackwell在性能上的提升意味着，对于拥有1千兆瓦电力的客户，他们可以获得3倍的收入。性能直接转化为吞吐量，吞吐量则转化为收入。如果你有1千兆瓦的电力可用，你可以获得3倍的收入。因此，这种性能提升的回报是无与伦比的，也无法通过芯片成本的降低来弥补这3倍的收入差距。 8. 如何看待对亚洲供应链的依赖？黄仁勋：亚洲的供应链非常复杂并且高度互联。英伟达的GPU不仅仅是一块芯片，它是由成千上万个组件组成的复杂系统，类似于一辆电动车的构造。因此，亚洲的供应链网络非常广泛且复杂。我们力求在每一个环节上设计出多样性和冗余性，确保即使出现问题，我们也能迅速将生产转移到其他地方进行制造。总的来说，即使供应链出现中断，我们也有能力进行调整，以确保供应的连续性。我们目前在台积电进行制造，因为它是世界上最好的，不仅仅是好一点点，而是好得多。我们与他们有着长期的合作历史，他们的灵活性和规模能力都令人印象深刻。去年，我们的收入出现了大幅增长，这离不开供应链的快速反应。台积电的敏捷性以及他们满足我们需求的能力是非常了不起的。在不到一年的时间里，我们大幅提升了产能，并且我们明年将继续扩大，后年还要进一步扩大。因此，他们的敏捷性和能力都很出色。不过，如果有需要，我们当然也可以转向其他供应商。 9. 贵公司处于非常有利的市场位置。我们已经讨论了很多非常好的话题。你最担心的是什么？黄仁勋：我们的公司目前与全球每一家AI公司都有合作，也与每一家数据中心有合作。我不知道有哪家云服务提供商或计算机制造商我们没有合作的。因此，随着这样的规模扩展，我们肩负着巨大的责任。我们的客户非常情绪化，因为我们的产品直接影响他们的收入和竞争力。需求太大，满足这些需求的压力也很大。我们目前正全面生产Blackwell，并计划在第四季度开始发货并进一步扩展。需求如此之大，每个人都希望能尽早拿到产品，获取最多的份额。这种紧张和激烈的氛围实在是前所未有。虽然在创造下一代计算机技术时非常令人兴奋，也令人惊叹地看到各种应用的创新，但我们肩负着巨大的责任，感到压力很大。但我们尽力去做好工作。我们已经适应了这种强度，并将继续努力。
格隆汇2024-09-12
Morph联创：加密行业缺乏中心化枢纽或会阻碍创新
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人在 Web2 中建立一家人工智能 (AI) 公司的例子。如果你在世界任何地方开发人工智能产品，人们普遍认为你需要找到通往湾区的路。这是因为湾区拥有许多世界顶级风险投资家 (VC)、大量才华横溢的专业人士、可以作为灵感的成功公司，以及像 Y Combinator 这样的加速器。当然，这种中心化也存在弊端，就像任何情况一样，双方都存在机会成本。举几个例子，获得美国签证仍然是国际创始人面临的最困难的障碍之一。除此之外，湾区高昂的生活成本也是有据可查的。对大多数人来说，搬迁意味着搬到一个没有朋友或家人的地方，这会带来一系列心理和情绪健康挑战。此外，弄清楚如何在一个新城市建立人脉网络并非易事，因为新城市往往远离任何熟悉的地方。然而，有许多人成功克服了这些挑战，在几十年里建立了价值数十亿美元的公司。虽然这并不容易，但传统观点认为这仍然是可以实现的。现在，让我们将这一点与加纳、阿根廷或越南的创始人进行对比。来自南美、非洲和东南亚等地区的建设者通常有实际用例，区块链可以改善日常生活，特别是由于银行等领域缺乏强大的基础设施，或者因为年轻人更愿意采用新技术。虽然这些地区可能有出色的建设者，但由于没有建立网络或关系，他们在将项目扩展为成熟公司时处于明显劣势。如果没有集中的中心或强大的关系，这些建设者在将他们的创新推向全球规模时面临重大挑战。建设创新中心需要的不仅仅是风险资本，但由于风险投资公司的职责是寻找和资助最好的公司，当顶级建设者与可能推动他们的想法的风险投资之间出现脱节时，就会出现一个重大障碍。这可能意味着，即使有开创性的想法和在此基础上发展的人才，许多潜在的企业家也无法获得必要的资源。在这种情况下，一定程度的中心化——特别是在创新中心——实际上可以成为增长的积极催化剂。加密货币推特上普遍存在一种观点，即没有令人兴奋的事情发生，也没有人开发消费者应用程序来吸引大众。有些人甚至认为风险投资家没有资助这些项目，因为他们被视为资本主义的讽刺画，只专注于为自己的利益支持下一家基础设施公司。但如果我们从错误的角度看待问题会怎样？一些最好的建设者，特别是在全球南方，是否有可能根本无法获得创办能够将用户带到链上的公司所需的资源？如果我们接受这个前提，那么解决方案就是建立必要的桥梁，不是吗？一些最优秀的区块链建设者，尤其是来自全球南方国家的建设者，根本无法获得创办能够将用户引入区块链的公司所需的资源。现实情况是，风险投资既不可能也不太可能同时出现在所有地方。即使行业日趋成熟，越来越多的风险投资流入 Web3 公司，期望资金能够在全球范围内平等分配也是不现实的。我们已经看到某些枢纽成为创新者的首选目的地，这些枢纽受到监管便利、签证准入、生活成本、气候和时区等因素的吸引。纽约、里斯本、迪拜、新加坡和布宜诺斯艾利斯等城市正逐渐成为枢纽。但由于这种成熟需要时间，问题仍然存在：我们在此期间能做些什么来促进创新？所有这些都不意味着未来是黯淡的。有许多可靠的线上和线下举措的例子，旨在让全球的建设者加入进来。Zuzalu 和 Edge Esmeralda 等弹出式城市和网络国家越来越受欢迎，它们专注于技术创新的非传统地点，并将来自世界各地的年轻创新者聚集在一起。像 Developer DAO 这样的项目正在努力教育和让更多的建设者加入 Web3，而 BuidlGuild 则专注于做同样的事情，重点是以太坊。 ETH Accra 和 ETH Vietnam 等活动以去中心化的方式全年举行，聚集了全球城市的建设者，共同开展令人兴奋的项目。像 ETHGlobal 这样的公司全年都会举办线上和线下的黑客马拉松，而以太坊基金会 (EF) 的 Devcon 学者计划通过承担来自世界各地的参与者加入和了解以太坊的费用，成功地吸引了新的人才。 EF 还为想要参加的当地人提供折扣门票。为建设者和增长而努力的人就在那里，这些都是风险投资家如何更明智地部署资本、让他们自己寻找资源的例子。他们中最聪明的人会这样做。有些人已经这样做了。去中心化带来了挑战和机遇。上面讨论的问题最终会得到解决——很可能是由创新思想家在拥有资源的人和需要资源来创建公司的人之间架起桥梁来解决。事后看来，这似乎很简单，但关键是要为那些在实地辛勤工作的人提供资金。通常，推动行业前进的人资金最少。如果我们想加快采用的速度，我们需要加快为那些应对最严峻挑战的人提供资金的速度。因此，对于那些试图弄清楚将营销预算投入到哪里的风险投资家来说，不要在下次会议上举办豪华晚宴，而是做些不同的事情，直接资助那些将建设者聚集在一起、吸纳新人才和应对扩展 Web3 的真正挑战的计划。来源：金色财经
金色财经2024-09-10
C3.ai：毫无根据的反应
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130万美元的共识估计。来源：C3.ai 公司将全年销售指引保持在3.7亿至3.95亿美元，导致中点指引为3.825亿美元，低于分析师预期的3.839亿美元。再次，C3.ai有着超出预期的强劲历史，公司在实际报告年度数字时最终会超过这些预期。市场对这些数字挑剔，认为它们不好。第二季度的指引实际上相当于同比增长24%，超过了刚刚公布的7月份季度的21%。 C3.ai现在实际上报告了自23财年一季度以来的最快增长，当时公司从订阅模式转向基于消费的定价模式。讽刺的是，在大幅下调23年第二季度的季度收入预期之前，该公司的股价也处于相同的水平，当时该公司的季度收入预期为6100万美元，但现在这家企业人工智能软件公司预测，在此期间，该公司的季度销售额将增长50%，达到9100万美元。该公司甚至还保留着7.625亿美元的现金，其市值已下滑至25亿美元左右，即企业价值仅为17亿美元。具有C3.ai类型增长的企业软件公司通常会在5倍至8倍的前瞻性EV/S目标范围内交易。市场将开始关注4.67亿美元的26财年收入目标，而现金余额应保持在当前7.63亿美元的水平附近，从而导致以下价格目标： 5倍EV/26财年收入4.67亿美元 = 25美元 8倍EV/26财年收入4.67亿美元 = 36美元总结关键的投资者要点是现在就是抓住C3.ai的时候。这只股票在过去一年的大部分时间里都以溢价估值交易，现在投资者在增长恢复到以前水平时纷纷逃离，可大型试点管道表明，增长将在很长一段时间内保持强劲。 $C3.ai, Inc.(AI)$
老虎证券2024-09-06
Pantera合伙人：Sentient何以可能实现Open AGI
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用户为他们自己认为有价值的东西发声？ AI公司已经发现了这些症结，并试图通过定义自己的利基市场来解决这些问题。Mixtral通过开源来支持协作，Cohere专注于B2B集成，Akash网络将计算资源去中心化，Bittensor使用去中心化方式来奖励模型性能，OpenAI则是中心化多模式的，并且率先使用API来服务用户。但没有人考虑过全局问题。 2、Sentient未来解决这两个问题需要从根本上重新思考公司的设计、制造和AI分发方式。我们相信，Sentient是唯一一家真正了解变革规模的公司，能够从头开始重塑人工智能领域，以应对这些全局性挑战。Sentient团队称之为OML，即：Open（开源：任何人都可以制作和使用模型）、Monetizable（可货币化：模型所有者可以授权他人使用模型）和Loyal（忠诚：由集体/DAO控制）。（1）技术设计构建一个无需信任的区块链，允许任何人构建、编辑或扩展AI模型，同时确保builder对其使用保持100%的控制权，这需要设计一个新的加密原语。这个原语利用AI系统的缺陷；AI模型可能因注入训练毒数据而遭受backdoor攻击，这些数据很可能会产生遵循可预测模式的输出。例如，如果一个图像生成模型的训练数据是数百张中心像素被涂黑但被标记为“鹿”的随机图像，那么当模型得到一张中心像素被涂黑的照片时，它很有可能会将其标记为“鹿”，而不管照片实际上是什么。这些“指纹”对AI模型的性能影响很小，很难擦除。然而，这个缺陷非常适合开发专门检测模型使用的加密原语。在OML1.0中，Sentient协议接收一个AI模型，并注入用户独有的秘密（查询、响应）指纹对，生成一个.oml格式的AI模型。然后，模型所有者可以允许存储该模型的用户访问该模型，这个用户可以是个人也可以是公司。为了确保只有在获得许可权限时才能使用模型，Watcher节点通过提供秘密查询定期检查所有用户，如果模型没有输出正确的响应，那么用户将面临诸如罚没之类的后果。（2）激励对齐这种创新允许授权和跟踪特定模型的使用，这在以前是不可能的。与点赞、下载、评星和引用等噪音指标不同，Sentient上部署的模型的指标非常直接，就是使用率。升级AI模型的决定是由模型的所有者做出的，他们自己也从用户那里获得报酬。未来的AI应用程序是不确定的，但很明显，人工智能将越来越多地主导我们的生活。创建人工智能驱动的经济意味着确保人人都有公平的参与机会并获取回报。下一代模型应该由人们以公平、负责的方式资助、使用和拥有，并与用户利益保持一致，而不是为执行委员会马首是瞻。 3、团队核心成员很多技术都需要创新，Sentient团队有很多来自谷歌、Deepmind、Polygon、普林斯顿大学、华盛顿大学等机构的人才，团队成员齐心协力希望完美实现这一愿景。团队的核心人员简介如下： Pramod Viswanath：普林斯顿大学 Forrest G. Hamrick 工程学教授，4G的共同发明者，负责研究指导工作。 Himanshu Tyagi：印度科学研究所工程学教授。 Sandeep Nailwal：Polygon创始人，负责战略研究。 Kenzi Wang：Symbolic Capital联合创始人，负责业务增长。区块链是一个解决社会问题的技术方案。Sentient将人工智能与区块链融合，旨在从根本上解决资源管理和激励对齐方面的挑战，以实现开源的AGI（通用人工智能）之梦。来源：金色财经
金色财经2024-09-06
【一周科技动态】特斯拉的“范式转变”？
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esla就是从电动车生产商到综合能源和AI公司。首先，能源收入大增，在Q2财报中显示，收入已经达到了30亿美元，目标是2030年实现1500 GWh储能部署的目标。 FSD落地之后，Tesla就正儿八经成为“SaaS”公司，不仅是技术的进步，也可能占据更大的市场份额。当然，对TSLA的估值，不同投资者的差异很大，且因为新能源行业整体的下滑，销售和利润双双下降，造成公司整体负债率上升、自由现金流下滑（但相对同行业依然是领先水平），目前很难通过预期来准确估值，决定股价的是投资者的“期望”。期权观察家——大科技期权策略 Tesla的期权也在财报季基本结束之后再度活跃，而通过期权交易也可以更多的了解投资者的预期以及其中分歧。从9月20日月期权的未平仓订单来看，对于Call来说，230和250的位置都有大量堆积，其实以目前的价格来看，TSLA多头对Call的押注也开始增加，而Covered的多头反而可能会提升位置。对PUT来说，是非常大的阻力，而PUT的量相对非常少，相对来看更看衰一些。月期权的中心210-210，也相对比前几个到期日更高一些，说明整体还是看多。再给个持仓大科技股的理由——为何"TANMAMG"组合总超大盘？七巨头（Magnificent Seven）组成一个投资组合(“TANMAMG”组合)，等权重、每季度重新调整权重。回测结果从2015年以来表现是远超标普500的，总回报达到了1948.9%，同期 $标普500ETF(SPY)$ 回报216.5%，再次拉开距离。本周大盘出现回调，组合今年以来的回报为29.5%，超过SPY的16.3%。过去一年组合的夏普比率回落至为1.6，与SPY的1.6持平，组合的信息比率为1.0.
老虎证券2024-09-06
半导体又崩！怎么办？
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微软向OpenAI进行投资、以及与其他AI公司达成协议的行为进行调查。考虑到反垄断调查的时间长达数年，因此，这条消息对英伟达的影响是微乎其微的！总的来说，昨日半导体暴跌的主要原因并非消息层，而是在经过暴涨之后，多数半导体公司的估值来到历史高位。拿半导体领头羊英伟达来说，目前的市销率为27.6倍，处于历史高位：而在前几日公布的财报中，英伟达的当季业绩及未来指引虽然超出分析师预期，但超预期的幅度逐季降低，由于市场对英伟达的期待过高，增速放缓引发了获利盘出逃。英伟达作为AI之王，在半导体的号召力独一无二，龙头熄火，下面的小弟自然也会跟着遭殃。虽然英伟达在高基数之下的业绩放缓铁板钉钉，估值也处于历史高位，但目前分析师普遍预期英伟达的年度销售额将达到1200亿美元，据此测算，到今年年底，英伟达的市销率便会降至22倍，对比此前的估值，并不高！基本面方面，各大科技巨头在AI GPU上的开支依然强劲，如特斯拉CEO马斯克在昨日暴跌时发推，称旗下公司xAI的超级AI训练集群Colossus已经正式上线，由10万张英伟达H100芯片驱动。他还表示，在未来的几个月内，公司将为Colossus再增加10万张GPU，其中包括5万张英伟达更先进的芯片H200！由此来看，只要基本面不出问题，英伟达的高估值风险将随着时间推移逐步降低，当下的波动只是暂时的！不过令人隐忧的是美股大盘！将当下的经济数据和美联储表态相结合，不难猜测，今年9月的降息概率已经无限接近100%，而从最近美联储三次降息的历程来看，每次降息开始都伴随着标普500指数的下跌：与之相反，在21世纪的美联储三次加息历程中，标普500指数悉数上涨！ So，美联储降息或对美股指数有一定的压力，在此过程中，如果半导体没有强劲的消息刺激，或许也很难有所表现。最后，投资有时候不得不信一些玄学，如根据统计，过去5年中，美股9月平均下跌幅度高达4.2%，是一年中表现最差的一个月：继续熬吧，毕竟伟大都是熬出来的！ $英伟达(NVDA)$ $美国超微公司(AMD)$ $台积电(TSM)$ $阿斯麦(ASML)$ $博通(AVGO)$
老虎证券2024-09-04
SoundHound AI：突破式反弹即将到来
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undHound AI是一家还未盈利的AI公司，专注于会话和语音AI领域的突破性技术。随着企业希望扩大对生成式AI产品的采用，对生成式AI产品的需求激增，令该公司受益。作为语音AI领域的专家，SoundHound AI的产品套件有潜力整合多个垂直行业，并与市场领先的大型语言模型（LLMs）进行整合。SoundHound AI Chat AI与Perplexity的合作证明了其会话AI领导地位的稳健性和可信度。该公司的AI能力正在吸引其商业客户。而且，随着OpenAI的改进产品整合了这些功能，语音AI的普及可能会得到进一步的推动。来源：SoundHound AI SoundHound AI最近收购了Amelia，扩大了其渗透企业AI垂直领域的能力。因此，收购Amelia有助于SoundHound AI在其核心产品之外开拓新的目标市场。管理层强调，该公司在零售、保险和金融服务等多个行业加强了其市场推广能力。因此，这符合该公司对“巨大市场机会”的雄心，到2024年，该市场的规模将超过1400亿美元。它还为SoundHound AI的2025年指引目标提供了更清晰的信息，从而导致了可喜的上涨。因此，该公司预计2024年的收入为8000万美元，2025年达到1.5亿美元，同比增长近90%。因此，它改善了SoundHound AI三管齐下的盈利模式，增强了其提高下游AI盈利的能力。此外，收购Amelia也将巩固其盈利能力，尽管现在确认其净利润增长似乎还为时过早。因此，投资者需要考虑其收购所产生的潜在整合协同效应和追加销售/交叉销售机会，以进一步提升SoundHound AI的估值。来源：SoundHound AI 因此，该公司已经迅速超越了其核心的汽车和餐饮收入支柱，巩固了其市场扩张机会。增强的新增长引擎（通过Amelia的收购）将有助于多样化采用，同时扩大更多垂直领域的用例。因此，该公司计划将其专有的语音AI技术整合到更多格式中。这些用例包括电子商务和客户支持功能中的机会。鉴于SoundHound AIHound AI的查询量激增（达到超过50亿次查询），如果该公司能够验证其业务模式的可持续性，该公司的增长前景看起来非常令人兴奋。不盈利仍然是警告来源：Seeking Alpha 该公司盈利能力评级为“F”，这仍是对其看涨观点的警告，表明这似乎充其量是一个投机机会。尽管预计到2025年收入将激增，但公司预计在2025财年预测期内不会实现自由现金流盈利。尽管如此，该公司的“A”级动力评级凸显了市场信心，即如果潜在的AI需求驱动因素强劲，该公司就有能力实现商业化和规模化盈利。鉴于SoundHound AIHound AI的营收预期上调，市场的信心并非错位。然而，华尔街分析师下调了该公司的盈利预期，暗示投资者仍必须仔细审视其盈利能力。由于AI基础设施成本预计将进一步增加，人们有理由担心纯粹的AI公司是否拥有可行的商业模式。因此，为了保持相关性和竞争力，SoundHound AI等公司可能需要在AI基础设施方面投入更多资金，以保持竞争优势。 SoundHound AI前景如何？ SoundHound AI的价格走势表明它已经恢复了上行趋势的延续倾向。它的“A”级动量评级证实了这点，强调了市场对其看涨主张的信心。有两个关键水平需要密切监控。投资者应避免在其6.5美元阻力区附近买入，同时可能在其3.5美元支撑区附近更积极地增加买入。目前，SoundHound AIHound AI正处于这些关键水平之间，尽管其强劲的购买情绪表明它可能正处于积累阶段。因此，SoundHound AIHound AI投资者仍然对其进一步扩展的能力充满信心。 $SoundHound AI Inc(SOUN)$
老虎证券2024-09-03
都是AI，为什么百融云(6608.HK)的中报比同行们好？
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本能，但人性又都是慕强的。就像翻看了AI公司的中报业绩预告，我们天然会对亏损或者业绩下滑很多的AI公司感同身受，因为大家实在是都不容易；但真到了投资阶段，也没几个人敢去赌左侧的业绩拐点，而不对盈利依然稳健的AI公司侧目。一大堆在去年火了的AI概念公司，大体可以分为两类：第一类是业务以TO C为主的消费类软件公司，大多数是把AI当作产品中的一环，收入也是比较线性且没有爆发力的，所以今年中报遇到了AI服务器和AI大模型授权的涨价，业绩下滑很多情有可原；第二类是创业型互联网公司，秉承了紧跟资本市场热度的优良传统，实控人终于在填满了股票软件概念板块名单之后，等到了一次套现的机会。所以找出前一类AI公司中报下滑的具体原因，并且结合商业模式进行分析，是对于投资十分重要的，并且能更好的意识到盈利仍然坚挺的公司有哪方面核心竞争力。本文选取了三家AIGC公司的中报数据和公告内容，将影响利润最核心的因素拿出来分析对比。其中，由于@百融云-W(6608.HK)业绩还算是比较稳健的，所以后文中将提及名字，另外两家公司虽然业绩短期承压，但确实非常实际的也在做AI应用，所以不露出名字，更真心希望中国资本市场和投资者能给这样真在做实际业务的AI公司一些空间。下图是某一家C端消费软件类的AI公司，从去年一季度开始，收入和利润的环比依然保持了此前的线性微增，是比较稳健的。但今年中报突然出线了两位数下滑，K线图似乎也有资金提前意识到基本面变化后出货的迹象。根据公司公告给出的两点原因，一是AI服务器成本增加，这个确实与上半年"易中天"的毛利提升和英伟达显卡涨价相对应；二是因为第三方平台和采购AI软件成本升高了，很可能是因为OPEN AI在上半年开始对各个大模型收取了API调用费。另一家AICG公司提到的是，AI大模型的研发和训练投入不断增加，挤压了收入端线性增长所能带来的利润。那深入思考一下，AI服务器的成本主要取决于公司AI大模型和产品的训练推理成本，作为官方口径"算力在国内"的一家AI公司，很可能是自己的AI产品成本没降下来，而且稳定性如果达不到5个9的顶尖水准，用户量多了之后，服务器也会面临调用和重启压力；另外就是很可能这家公司虽然也有了自己的AI大模型，但旗下的AI产品大多数还在以GPT的模型来赋能。所以在C端付费比较线性稳定的情况下，成本骤增就导致了净利润大幅度下滑。另外就是AI大模型是不是仍然遵循着Transformer架构的原有既定训练模式，仍然是每次训练就要重新输入一次源代码。百融云之所以没有出现净利润大幅度下滑，或许就是因为公司的AI实力还算过硬，并且在AI大模型和产品研发上选择了更智慧的路线，省了很多成本和开销。首先百融云虽然是TO B模式，但是MaaS业务是让客户每天每时每刻用API接口来调用百融云的AI模型库，BaaS业务是用AI帮客户实现KPI，然后收服务费，这两者对应的需求都是很日常且线性的，所以百融云的收入端也跟TO C的AI公司一样，比较稳定。更本质的说，百融云的两大AI业务基于的商业模式一直是"AI as a sevice"。关键就在于百融云的成本控制能力，第一点是MaaS云平台虽然日均调用量已经超过3亿次了，但是稳定性进一步提升到了99.999%，节省了很多服务器的维护和重启消耗；第二点是百融云所有的AI技术都基于自研的AI大模型，叫做BR-LLM，而不是基于GPT的套壳，所以授权费的增加与百融云就搭不上边。第三点是百融云在2024年上半年在不断迭代升级大模型技术，比如在预训练环节改变训练方式，构造一个事物的主动外观模型，这时候需要使用一个训练集，这个训练集的作用是让程序记住需要切割的音频特征特征，通过PCA(主成分分析)等方法得到平均模型，这个模型不仅包括语言模型，还包括声纹模型，使得分割过程更加可信，也就是说百融云用这个技术升级，让AI大模型的效率和功能性都提高了很多，同时减少了二次训练的消耗。其次是在AI模型分割阶段，将训练集收集的特征在需要分割的音频里面寻找，找到与训练集相似的信息和数据集，然后将其从整幅的文本或者音频中分割出来。这种算法在训练集收集事物特征时，要同时保证收集的数据特征和AI模型训练效果，所以单次消耗更大但是后续二次开发成本降低很多。另外，百融云在中报中还透露了一个细节，就是公司的AI业务整体毛利率提升了1%，这个现象在当下的大环境很难得，说明公司确实已经实现了规模化效应。中报原文中类似语句可以佐证：VoiceGPT迭代出情感识别和情感语音输出功能、语义理解准确度提升至97%、每日AI外呼能力提升至5000万通次。截至2024年上半年，百融云的研发人员占比在50%左右，年化平均人效大概200万元，这在AI同业内也是很高的了。可能是百融云有些运气的成分，恰巧选择的AI商业化和产品研发路径比较有效，但比起盯着AI公司的业绩下滑找安慰，劝说自己持股的公司并没那么差，其实不如在熊市里花时间研究好公司的商业模式。有时候反人性的思考往往才是对投资有帮助的。
格隆汇2024-09-02

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