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半导体还能涨？华尔街2024年依旧看好这些股

，存储芯片一直是人们关注的焦点。例如，Nvidia的H100图形处理器使用了高性能和带宽的内存。GPU是大多数生成式人工智能工具的基础。瑞银表示：“人工智能将继续‘提振所有DRAM股’。”动态随机存取存储器(DRAM)是一种数据处理所需的半导体存储器。 CNBC Pro仔细研究了1月份华尔街的研究，找出了一些分析师2024年的半导体首选股。 Micron（MU）瑞银、美银、Wolfe Research、KeyBanc Capital Markets和瑞穗的多位分析师将Micron列为其首选股之一。 Wolfe Research表示，Micron可能会从2025年DRAM和NAND的强劲复苏中受益。NAND是另一种不需要电源的存储器。 Wolfe的乐观假设是，DRAM和NAND的年增长率分别为40%和50%，这将推动Micron在2025年的整体收入同比增长42%。美银、KeyBanc和瑞穗给予Micron的目标价为100美元，意味着该股的潜在涨幅为20%。英伟达Nvidia 尽管英伟达在2023年的涨幅高达239%，但仍有几位投资者将其列为今年的最佳选股之一。 KeyBanc表示，它“仍然是生成式人工智能的最佳选择。” KeyBanc表示:“尽管英伟达在2023年实现了大幅上涨(+239%)，但我们预计，在需求积压和供应增加的支持下，人工智能的强劲势头将持续下去。NVDA的主导市场地位、成熟的生态系统以及在硅性能方面的领导地位，应该使它能够从强劲的生成式人工智能需求和2027年1500亿美元的(总目标市场)中受益。” Wolfe表示，考虑到他对英伟达未来几个季度的收益以及其在人工智能领域的主导地位带来的长期机遇的信心，英伟达入选了他的“阿尔法名单”。 KeyBanc给该股的目标价为650美元，而美银给予的目标价为700美元。这意味着，英伟达的潜在上涨空间分别为18%和27%左右。美银表示，由于英伟达在人工智能领域的主导地位，英伟达是其板块首选股，未来两年可能产生1000亿美元的增量自由现金流。 Broadcom（AVGO） Bernstein在1月4日的一份报告中表示，今年半导体领域需要进行一些“选择”。 Bernstein将Broadcom列为首选股，原因是其强大的人工智能叙事、“惊人的”财务表现和有吸引力的估值。瑞穗表示，Broadcom“仍然是行业领导者”，并继续认为其广泛的半导体产品组合具有优势，其中包括宽带、软件、无线(iPhone)和网络技术。 Bernstein和瑞穗都给予了该股1,250美元的目标价，这意味着该股的潜在上涨幅度约为13%。台积电TSMC（TSM） Bernstein在1月份一份关于亚洲半导体的报告中称，台湾的TSMC为其“2024的最佳选股”。它给予了TSMC跑赢大盘评级，目标价为750新台币（24美元）。 Bernstein表示，它支持台积电的说法，即其N3P产品(一种半导体制程技术)将比英特尔的同类产品18A更具竞争力。 "我们认为台积电将更具竞争力，最好的证明就是英特尔将其CPU的计算组件外包给台积电，" Bernstein表示。这就是它将台积电评为今年最佳选股的原因之一。瑞银则表示，台积电“有望在2024年实现强劲反弹”。该行表示:“我们认为台积电在未来18个月处于增长的最佳时机。”该行列举了云人工智能、智能手机、个人电脑和物联网市场的终端人工智能等因素。

金融界01-17 00:45

【直击亚市】中国降息预期落空！百度为何突然暴跌10% 美联储降息押注又升了

批量采购被美国禁止向中国出口的英伟达(Nvidia)芯片。根据路透社1月15日独家报道，公开的招标文件显示，自美国实施芯片禁令以来，已有数十家中国实体购买并收到了英伟达芯片，其中包括2022年被禁止对华出口的A100、H100，以及英伟达专为中国市场开发、去年10月被禁出口的A800和H800芯片。路透社查阅100多个中国实体采购A100芯片的招标、以及去年10月后采购A800的数十个招标后发现，购买芯片的包括精英大学，以及两个受美国出口限制的实体——哈尔滨工业大学和中国电子科技大学，这两所大学被指与中国军方有关联。美国采取限制措施后，芯片的地下市场在中国如雨后春笋般涌现。中国供应商此前曾表示，英伟达向美国大公司大量发货后，他们会抢购进入市场的多余库存，或者通过在印度、台湾和新加坡等地注册的公司进口。油价几乎没有变化，因为美国及其盟友对胡塞武装的空袭可能引发更广泛的冲突，并扰乱中东原油供应，但基本面走软抵消了这一风险。

云涌01-15 11:56

会员

中国半导体重磅消息！路透：尽管美国有禁令但中国军方和政府仍买到英伟达芯片

批量购买了美国禁止向中国出口的英伟达(Nvidia)半导体。 (截图来源：路透社) 路透社指出，尽管有禁令，但这些基本上不为人知的中国供应商的销售，凸显华盛顿在完全切断中国获得美国先进芯片的途径方面面临的困难。这些芯片可能会推动中国在人工智能和军用复杂计算机方面取得突破。在中国，买卖美国高端芯片并不违法。公开的招标文件显示，自实施限制以来，已有数十家中国实体购买并接收了英伟达的半导体产品。其中包括英伟达的A100和更强大的H100芯片(这两款芯片在2022年9月被禁止向中国大陆和香港出口)，以及英伟达随后为中国市场开发的A800和H800芯片(这两款芯片去年10月也被禁止)。人们普遍认为，英伟达制造的图形处理单元(一种芯片)在人工智能工作方面远远优于竞争对手的产品，因为它们可以更有效地处理机器学习任务所需的大量数据。路透社称，对被禁的英伟达芯片的持续需求和获取也突显出，尽管华为(Huawei)等公司的竞争产品刚刚起步，但中国企业缺乏良好的替代品。在禁令之前，英伟达占据中国人工智能芯片市场90%的份额。购买方包括精英大学以及受美国出口限制的两个实体——哈尔滨工业大学(Harbin Institute of Technology)和中国电子科技大学(University of Electronic Science and Technology of China)，这两所大学被指控参与军事事务或隶属于违背美国国家利益的军事机构。针对上述消息，报道中提到的买家都没有回应置评请求。路透社的调查发现，英伟达和该公司批准的零售商都不在被确认的供应商之列。目前尚不清楚这些供应商是如何获得英伟达芯片的。然而，在美国的限制措施之后，此类芯片的地下市场在中国如雨后春笋般涌现。中国供应商此前曾表示，在英伟达向美国大公司大量出货，或通过在印度、台湾和新加坡等地注册的公司进口后，他们会抢购进入市场的过剩库存。路透社向招标文件中列出的10家供应商(包括本文中提到的供应商)寻求置评，但没有一家回应。英伟达表示，该公司遵守所有适用的出口管制法律，并要求其客户也这样做。英伟达一位发言人表示：如果我们得知客户非法转售给第三方，我们将立即采取适当的行动。” 美国商务部拒绝置评。美国当局誓言要堵住出口限制的漏洞，并已采取行动限制中国境外公司的子公司获得这种芯片。塔夫茨大学(Tufts University)教授、《芯片战争：争夺全球最关键技术》一书的作者克里斯•米勒(Chris Miller)表示，鉴于芯片很小，很容易走私，认为美国的出口限制无懈可击是不现实的。克里斯•米勒补充说，其主要目的是“阻碍中国人工智能发展的进程”，使其难以构建能够训练人工智能系统的大型先进芯片集群。

天马行空01-15 07:50

七大巨头之外的选择？还有很多

phabet、Meta、微软、亚马逊、Nvidia和Tesla这 "七巨头 "中的超大市值科技股去年各自至少上涨了48%。它们约占标准普尔 500 指数总市场份额的四分之一。 Requisite Capital Management公司管理合伙人Bryn Talkington在接受CNBC Pro Talks记者Bob Pisani采访时说，虽然这些股票仍能实现高增长，但涨势应该会扩大，其他股票也会有不错的表现。她说，Salesforce 等软件股毗邻 "华丽七雄"，表现出色，而且 "轨迹很长"。除此之外，她还喜欢 Invesco S&P 500 Equal Weight ETF (RSP)，以获得广泛的投资机会。 "我们今年买了它，因为我们认为这些股票很便宜。我们将持有 500 只大盘股，对它们一视同仁，"Talkington 说。与此同时，Capital Wealth Planning 的创始人兼首席投资官Kevin Simpson喜欢 Broadcom， Cisco和 IBM 等 "老牌 "科技公司。 "他们通过收购将自己带入了 21 世纪，"他说。"当你在等待事物的广度时，获得非常稳健、持续和不断增长的股息是让我们这些股东非常放心的事情。" Talkington 还喜欢分红股票，比如能源股。她的名单上有一个名字，那就是 Diamondback Energy。她说："这家公司是......自由现金流收益的巨无霸。"

金融界01-13 04:35

Livepeer ：如何在Livepeer网络上引入AI视频计算

施上，人工智能基础设施花费数十亿美元。NVidia 的数据中心业务为 AI 计算提供 GPU，仅上个季度就实现了 140 亿美元的收入增长，高于去年同期的 40 亿美元。资料来源：NVidia 季度报告，来自 X 上的@Thomas_Woodside 那些做出这些假设的人是正确的——Livepeer 网络当然可以被那些寻求具有颠覆性成本的人工智能处理的人使用。随着近几个月通过Livepeer Studi实现的 Livepeer 视频使用量的增长以及新社区管理的 Livepeer 金库的推出，奠定了基础，现在是时候将 AI 视频计算功能引入Livepeer了。本文下面部分将阐述如何在Livepeer网络上引入人工智能视频计算，以及使其成为现实的计划、策略和时间表。任务定位 - 视频过滤器 Livepeer 使命和承诺的背景 Livepeer 始终致力于其使命：构建世界开放视频基础设施。其他计算平台试图成为通用的“区块链上的 AWS”或“运行任何类型的计算任务”类型的市场，但由于缺乏针对行业的解决方案的能力，这给市场进入带来了挑战部分。相反，Livepeer 通过转码专注于视频计算，并能够为特定行业（超过1000亿美元的视频流市场）构建有针对性的产品和 GTM，以解决实际用例并挖掘现有需求，而不是营销没有人想要的通用的抽象解决方案。对视频的关注意味着 Livepeer 避免过度反应并转向 ICO、NFT 或 DeFi 等最新热门趋势，而是始终询问这些创新如何应用于视频。高点没有那么高，但更重要的是，低点也没有那么低。这也吸引了一个以任务为中心的团队和社区，拥有深厚的视频专业知识，他们对我们在很长一段时间内所做的事情感到兴奋，而不是当本月的趋势失去动力时离去的社区。目前，没有什么趋势比人工智能的快速崛起更热门了。但与许多加密货币团队和项目不同的是，Livepeer 并没有放弃其使命并“转向人工智能”。相反，我们提出了这样的问题：人工智能将如何影响视频的未来。人工智能在很多方面降低了视频创作者的门槛。两个重要的因素是首先减少创作的时间和成本，以及减少高质量视频制作和输出的时间、成本和专业知识。在创作方面，生成式人工智能可用于根据文本或图像提示创建视频剪辑。过去，设置场景需要摄制组、布景、摄像机、脚本、演员、编辑等，现在可能只需要用户在键盘上输入文本提示，然后等待几分钟，让 GPU 生成样本潜在的结果。生成视频不会取代高质量的作品，但它可以在流程的各个阶段节省大量成本。在制作方面，无论是由人工智能创建还是由创作者提交，诸如升级、帧插值、字幕生成等功能都可以快速提高视频内容的质量和可访问性。视频中的交互性等高级功能可以通过自动对象检测、屏蔽和场景类型分类来启用。 Livepeer 利用这一 AI 功能集的时机令人兴奋，因为最近发布了开源基础模型，包括 Stable Video Diffusion、ESRGAN、FAST 等，这些模型都与闭源专有模型保持同步。其目标是让世界上的开放视频基础设施支持运行所有人都可以访问的开源模型，这些模型现在已经存在，并且由于开源人工智能社区的创新而快速变得更好。 AI 背景 - Livepeer 适合的地方训练、微调、推理人工智能生命周期有很多阶段，但通常需要大量计算能力的三个阶段是训练、微调和推理。简而言之：训练需要创建模型并在非常大的数据集上运行计算。有时，这需要在训练基础模型（例如通过 OpenAI 或 Google 训练的模型）时进行价值数千或数亿美元的计算。微调更具成本效益，并且采用现有的基础模型，但根据特定任务的一组特定输入来调整权重。推理是采用已经训练和调整的模型，并让它产生输出或根据输入集进行预测的行为。对于一个推理作业，相对于前两个阶段，这在计算方面通常很便宜，但通常会一遍又一遍地执行数百万次，因此推理的花费超过了训练的成本，因此证明训练投资的合理性。训练和微调需要访问大型数据集和密集联网的 GPU，以便它们能够相互通信并快速共享信息。像 Livepeer 这样的网络不太适合开箱即用的训练，并且需要进行重大更新才能完成任务。虽然去中心化网络作为专有大型技术训练云的替代品对于训练来说很有吸引力，但由于网络开销和训练基础模型时的低效率，从成本角度来看，去中心化网络是否具有竞争力是值得怀疑的。另一方面，推理是像 Livepeer 这样的去中心化网络可以发挥作用的地方。每个节点运营商都可以选择将给定模型加载到其 GPU 上，并且可以在成本上进行竞争，以根据用户输入执行推理作业。就像在 Livepeer 转码网络中一样，用户可以向 Livepeer 网络提交作业来执行 AI 推理，并且应该获得公开市场竞争定价的好处，可以利用当前闲置的 GPU 功率，从而看到成本效益。 GPU 是人工智能热潮的命脉。NVidia 的数据中心业务以 GPU 需求为基础，在过去一年呈指数级增长。埃隆·马斯克 (Elon Musk) 开玩笑地表示，GPU 比毒品更难买到。然而，像 Livepeer 这样的 DePIN 网络已经表明，通过其开放的市场动态，以及通过通胀代币奖励来引导激励，它们可以在需求之前吸引全球 GPU 供应，从而可以弹性地支持新用户和应用程序的增长。近乎无限的即用即付容量。开发人员不再需要以高价提前预留不使用时闲置的硬件，而是可以按尽可能低的市场价格付费。这是去中心化网络推动人工智能繁荣的巨大机会。 Livepeer 机会 - 将 AI 推理任务提交到网络而不是 GPU 让连接到 Livepeer 的1000个GPU 发挥作用 GCP 或 AWS 等云提供商允许你在其企业云上“预留 GPU 服务器”。像 Akash 这样的开放网络更进一步，让你可以从世界各地的众多去中心化提供商之一按需租用服务器。但无论上述选择如何，你都必须管理租用的服务器来运行模型并执行任务。如果你想构建一个可以同时执行多个任务的应用程序，则必须对其进行扩展。你必须将工作流程链接在一起。 Livepeer 将事物抽象为“工作”，你可以将其提交到网络并相信它会完成。Livepeer 已经通过视频转码实现了这一点，其工作是提交一段 2 秒的视频片段进行转码。你只需将作业发送到网络，并且可以确信你的广播节点将可靠地完成该作业，并负责工作节点选择、故障转移和冗余。对于人工智能视频计算任务，它可以以同样的方式工作。可能有一个“从文本生成视频”的工作。你可以相信你的节点将完成此任务，并且你可以将其扩展到你想要通过单个节点同时提交的任意数量的作业，该节点可以利用数千个 GPU 的网络来执行实际计算。向前迈出一步 - 这仍然处于设计阶段 - 你可以提交整个工作流程，例如从文本生成视频升高一级进行帧插值使其播放流畅网络可以为你做到这一点，而你无需将单独的模型部署到单独的机器、管理 IO、共享存储等。不再需要管理服务器、扩展服务器、进行故障转移等。Livepeer 是一个可扩展的基础设施，具有最大的成本效益且高度可靠。如果网络能够兑现人工智能视频计算的这些承诺，就像它在视频转码工作中所做的那样，它将提供新水平的开发人员体验和成本降低，这是开放人工智能世界中尚未见过的。计划快速引入AI视频计算并验证网络的成本效益 AI视频子网与Livepeer过去7年的历程一致，该项目将致力于展示真实的、可用的、功能性的、开源的软件和网络能力，然后再进行“Livepeer有这个”的宣传。以下是实现这一目标的计划的简短版本：为其他作业类型选择特定的初始用例，而不仅仅是视频转码：基于 AI 的生成视频，由 AI 升级和帧插值支持。伟大的开放模型，例如Stable Video Diffusion，在这个领域每天都在不断发展。通过在节点软件的分叉/尖峰内构建来快速行动，将这些功能添加到我们的协调器（供应方）节点和广播器（需求方）节点。Livepeer 的开放媒体服务器 Catalyst 应支持用于请求和使用这些生成视频任务的接口。运行此峰值的用户将在 Livepeer 上形成某种子网络，但他们将使用 Livepeer 协议来发现并向通过 Livepeer 主网运行此新功能的节点付款。与面向消费者的前端应用程序合作，利用 Livepeer 极具成本效益的开放计算网络，并捕获和展示验证 Livepeer 相对于公共云的成本效益的数据。在我们验证这一点后，合并到核心 Livepeer 客户端，添加其他工作类型，并围绕利用其他形式的基于 AI 的视频计算来发展生态系统。 AI 视频子网络节点与转码节点一起运行，同时使用 Livepeer 主网支付。 AI Video SPE Livepeer 最近通过其Delta 升级向该协议引入了一个由链上金库管理的社区，并且几个月来一直在使用 LPT 来资助公共产品计划。目前已经有一项预提案正在讨论中并接近投票，该提案旨在资助一个特殊目的实体（或 SPE），该实体致力于使人工智能视频计算前景成为现实。第一个提案旨在实现核心开发，以完成上面列出的前 4 项任务，包括：将这些 AI 功能开发为 Livepeer 节点分叉节点运营商可以形成一个子网络，通过在 Livepeer 主网上支付来执行这些任务。一个向消费者展示这些功能的前端应用程序。基准和数据的集合，显示 Livepeer 网络大规模执行人工智能推理的成本效益。它还提出了未来潜在的融资里程碑，即从金库提供基础设施信贷，以支付该数据收集期间消费者使用的初始成本。 Livepeer Discord 中的 #ai-video 频道已成为围绕该计划进行讨论和合作的热点，任何相信开放 AI 基础设施和视频 AI 计算未来的人都应该过来打个招呼并参与其中。节点运营商已经开始对不同的硬件进行基准测试，熟悉运行这些开放视频模型，并解决从视频转码专业转向其他视频特定作业类型的挑战。成为一个快速发展的项目团队的一员是一段有趣的时光。未来虽然这个最初的里程碑可以表明 Livepeer 对于支持的特定形式的 AI 视频计算具有成本效益，但真正的终极力量在于 AI 开发人员能够 BYO 模型、BYO 权重、BYO 微调或部署自定义LoRA 建立在网络现有基础模型之上。支持这些初始功能，跨越一组不同的模型和计算形式，将导致节点操作、GPU 上的模型加载/卸载、节点发现和协商、故障转移、支付、验证等领域的快速学习当谈到人工智能视频计算时。从那里，我们可以评估 Livepeer 网络上生产和支持任意 AI 视频计算作业类型的未来里程碑。早期，视频特定平台（例如 Livepeer Studio）可以为视频开发人员构建 API 和产品，以利用支持的模型。消费者应用程序（例如 AI Video SPE 中提出的应用程序）可以通过 Catalyst 节点直接在 Livepeer 网络上使用这些功能。但随着这些功能的扩展，以创作者为中心的新人工智能业务可以形成，并利用 Livepeer 的全球 GPU 网络，以经济高效的方式构建定制体验，而无需依赖昂贵的大型技术云及其专有模型作为业务支柱。这是一条令人兴奋的道路，需要跑才能到达那里。毫无疑问，人工智能将在未来几年以超乎我们想象的速度改变视频世界，我们期待世界的开放视频基础设施成为未来实现这一大胆新技术所需的所有计算的最具成本效益、可扩展性和可靠的骨干网。来源：金色财经

金色财经01-12 18:49

AI PC 革命：英伟达推出新款芯片宣布AI PC 赛道领先地位

设计和科学研究等领域的地位。英伟达（NVIDIA）日前宣布推出了三款带有额外组件的新型桌面级 GPU，这一消息在2024年1月9日在财联社上报道。这些新款芯片使得游戏玩家、设计师和其他计算机用户能够更好地利用个人电脑上的人工智能（AI），而无需依赖通过互联网访问的远程服务。英伟达公司表示，这些芯片是现有产品的更新版本，并将以“很棒的新价格”面世。新的 GeForce RTX 4080 SUPER 将获得更多的处理核心和更快的内存。此外，英伟达还推出了 RTX 4070 Ti SUPER 和 4070 Super 两款产品。这一系列新产品的发布使得英伟达在 AI PC 赛道上处于领先地位。据英伟达在国际消费电子展上的介绍，GeForce RTX 4080 SUPER 芯片运行 Stable Diffusion XL 图像生成软件的速度比上一代英伟达技术的同类机型快了1.7倍。这款芯片将于1月31日上市，售价为999美元。此外，RTX 4070 Ti SUPER 售价为799美元，而 4070 Super 售价为599美元。这两款产品将于本月晚些时候上市。这些芯片的推出对于游戏玩家、设计师和其他计算机用户来说是一个令人兴奋的消息，因为它们将为他们提供更强大的性能和更好的用户体验。英伟达一直以来在图形处理器领域处于领先地位。通过不断推出创新的产品，他们为用户提供了更高的图形处理性能和更智能的功能。这次推出的新型芯片进一步巩固了英伟达在 AI PC 领域的领先地位。通过提供更多的处理核心和更快的内存，英伟达使得用户能够更高效地运行人工智能应用程序，如图像生成软件。这不仅提升了游戏玩家和设计师的体验，还为其他计算机用户提供了更多创造和创新的机会。与此同时，英特尔（Intel）也在不断努力推出新的产品来抢占市场份额。根据科创板日报的报道，英特尔计划在2024年推出 Arrow Lake 处理器和 Lunar Lake 处理器。Arrow Lake 将是第一款具备 AI 功能的 PC 游戏处理器，而 Lunar Lake 则具有全新的低功耗架构、显著的 IPC 改进以及比 Meteor Lake 高出三倍的 AI 性能。这些新产品的推出表明英特尔也在 AI PC 领域加大了竞争力。 Arrow Lake 处理器的推出将为游戏玩家带来更加智能化的游戏体验。通过将人工智能功能集成到 PC 游戏处理器中，Arrow Lake 可以提供更高效的计算能力和更出色的图形处理能力，为玩家带来更逼真、更流畅的游戏画面。而 Lunar Lake 处理器则通过改进的低功耗架构和更强大的 AI 性能，为用户提供更高效的计算能力和更出色的图形处理能力。这些新产品的推出不仅对于英伟达和英特尔来说是一个重要的里程碑，也对整个行业来说具有重大意义。随着人工智能的快速发展，AI PC 赛道成为了一个备受关注的领域。人们对于在个人电脑上运行高性能人工智能应用程序的需求越来越大，而英伟达和英特尔的新产品正是为了满足这一需求而推出的。这些新技术的引入将推动个人电脑的性能和功能提升到一个新的水平。通过提供更多的处理核心、更快的内存和强大的人工智能功能，这些新款芯片将为用户带来更加智能、高效的计算体验。无论是游戏玩家还是设计师，他们都能够以更低的延迟和更高的图形处理性能来运行复杂的应用程序。对于其他计算机用户来说，这些新技术也将为他们提供更多创造性和创新性的机会。结语随着人工智能的持续发展，我们可以预见到在未来还会有更多的创新产品问世。个人电脑将不再仅仅是一个传统的工具，而是一个具备强大AI能力的智能计算平台。从游戏、设计到科学研究，人工智能将在各个领域发挥更加重要的作用。然而，除了技术创新之外，安全性和隐私保护也是AI PC赛道发展中需要重视的方面。随着个人电脑上的人工智能应用程序变得越来越普及，保护用户的个人信息和数据安全变得尤为重要。厂商和相关机构需要加强对数据隐私和安全的保护，确保用户的个人信息不会被滥用或泄露。总的来说，英伟达和英特尔的新产品推出为整个行业带来了更先进的AI PC解决方案。这些新技术的引入将为用户带来更强大的计算能力和更智能的功能，推动整个行业的发展。随着人工智能的不断演进，我们可以期待未来在AI PC领域看到更多创新的产品，为用户带来更加智能和高效的计算体验。声明：本文来自潮外音创作者，内容仅代表作者观点和立场，且不构成任何投资建议，请谨慎对待，如文章/素材有侵权，请联系官方客服处理。来源：金色财经

金色财经01-11 10:25

英伟达连续3日新高，机构：科技股高预期下有业绩支撑！纳斯达克100ETF(159659)连续5日净流入近1300万元！

e、Amazon、Microsoft、Nvidia、Google）利润同比增速连续三个季度显著抬升，由自2022年四季度的-32.1%大幅回升至2023年三季度的11.7%。由此，中金公司认为，由于美国增长压力不大、纳斯达克提前一年在2022年就提前释放了盈利下调压力，再加上美联储宽松的对冲，并不担心美股的深度调整压力。【“全球科技龙头风向标”——纳斯达克100ETF（159659）】作为美国市场代表性市场指数之一，纳斯达克指数又被称作“美国科技指数”的代表，纳斯达克100指数以纳斯达克指数为基础并加以精华提炼，选取其中100家非金融公司作为成分股，在市值加权的基础上按相应的指数编制规则计算出来的、反映纳斯达克整体市场或者美国高科技走势的指数。纳斯达克100ETF（159659）紧密跟踪纳斯达克100指数，高效布局海外优质科技股，并设有场外联接基金（A类：019547，C类：019548），可供场外投资者选择。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云01-11 09:25

2024美国最佳工作场所榜单出炉，你的公司上榜了吗？

有31家企业在榜单中，其中包括英伟达(Nvidia)、谷歌(Google)、微软(Microsoft)和苹果(Apple)。而在排名前十的雇主中，科技企业也占了一半以上。排在榜单第二位的就是科技企业，芯片开发商英伟达(Nvidia)。在去年，它的股票大涨，是“7巨头”(Magnificent 7)公司之一。去年，用于ChatGPT等人工智能产品的芯片需求激增，使英伟达市值突破万亿美元。也有少数科技公司跌出了今年的榜单，包括在2023年占据榜首的Gainsight。其它掉出榜单的公司包括 Box、Hubspot、Qualtrics、Workday 和 Salesforce. 另外，同样重返榜单的还有汉堡连锁店In-N-Out burger，排在榜单第6位。这家快餐店今年在薪酬和福利方面得分很高。跻身前十的还有富达投资公司(Fidelity Investments)，该公司在员工评价中因福利、多样性和工作与生活的平衡而受到好评。以下是Glassdoor评选的“2024年十佳工作场所”以及它们的评分： 1.贝恩咨询公司(Bain & Company)：4.8分 2.英伟达(Nvidia)：4.7分 3.ServiceNow：4.6分 4. 迈斯沃克(MathWorks)：4.6分 5.Procore Technologies：4.6分 6.In-N-Out Burger：4.6分 7.威睿(VMware)：4.5分 8.Deltek：4.5分 9.2020 Companies：4.5分 10.富达投资公司(Fidelity Investments)，4.5分 Glassdoor还对中小企业进行了排名，前5名包括: 1.Whatnot：4.8分 2.WebBank：4.8分 3.Axios HQ：4.7分 4.Events.com：4.7分 5.Notion Labs：4.7分

Sissi01-11 08:04

对冲基金经理：科技股迎来第一个大考-财报季，如何操作？

情绪涌动，年底迎来了一轮涨势。去年底，Nvidia股价涨幅超过200%；苹果股价上涨了近50%。但投资者担心，这些股票在年初表现不佳后已经变得过于昂贵。在一些公司下调苹果股票评级，并称iPhone销售疲软后，苹果股价在上周下跌了6%。然而，周一，苹果股价上涨了超过2%，因投资者在科技股中买入回调。与此同时，Nvidia股价上涨了超过6%，创下历史新高。 Niles表示，他仍然是Nvidia股票的持有者，他认为这是“一个不错的选择”，即使前瞻市盈率已经超过29。他预计这家芯片制造商将在未来两个季度继续超越预期。但这位科技投资者对苹果的看法不那么乐观，即使它的前瞻市盈率为28，因为他预计其增长将较低。 Niles表示，在这个财报季节，对冲基金投资者将有机会选择大型科技股。 “好消息是，我认为在接下来的一年里，这将是选股者的天堂，” Niles说。“因为你不会仅仅因为某只股票是苹果，规模庞大，图表看起来不错，就买入它。你实际上需要获得正确的基本面来赚钱。”

金融界01-11 01:43

超跌反弹来了？北方华创、海光信息逆转翻红，半导体设备ETF(561980)探底回升涨0.68%

D正式发布了锐龙APU8000G系列，NVIDIA推出了其技术平台ACE（AvatarCloudEngine），这是一种利用生成式AI技术创作虚拟数字人物的创新平台，AI软件和硬件解决方案的发布将促进半导体行业需求。总体看，AI终端应用创新层出不穷，但目前仍在早期发展阶段。自PC、手机以来的下一代硬件平台定义目前尚未十分清晰，全球各大厂商均在探索大模型相关的终端应用。【半导体市场有望在2024年复苏】 WSTS此前上调全球半导体总营收预期，预计2024-2026年分别达到5884/6547/7052亿美元，同比增速分别为+13%/+11%/+8%。地区分布上看，WSTS预计到2026年美洲/欧洲/日本/亚太地区的半导体总营收分别为2024/694/569/3766亿美元，占全球的比重分别为29%/10%/8%/53%。据SEMI预测，2023年全球半导体设备销售额将实现1009亿美元，同比减少6.05%。预计全球半导体设备2024年恢复增长，销售额实现1053亿美元，同比增长4.37%。在产能扩张、新晶圆厂项目以及前道和后道对先进技术和解决方案的高需求推动下，2025年全球半导体设备销售额有望创历史新高，销售额达到1241亿美元，同比增长17.87%。根据中金公司预计，全球晶圆代工市场景气度将经历“doubleu”型波动后，在2Q24有望确立上行趋势，预计2024年全球晶圆代工市场规模增长5-10%；预计封测代工（除Chiplet先进封装）1Q24进入正常季节性波动，全年行业增速在高个位数以上。开源证券观点认为，半导体行业景气度向上，建议关注国产半导体设备投资机遇。下游晶圆厂扩产叠加先进封装国产化，国产半导体设备有望充分受益国内半导体行业逐步复苏，以存储公司为代表的晶圆产线技术实现突破，有望为2024年设备行业资本支出贡献可观增量。【国产替代仍为半导体产业主旋律】半导体作为AI端侧落地的基石，在当前国产替代迫切、需求复苏、产业格局日趋合理的背景下，行业基本面将逐步改善。长期来看，在大国科技博弈背景下，国内半导体产业链自主可控迫切，预计2024年仍将是市场持续热点。数据显示，目前我国半导体设备国产化率水平仍处较低水平。晶圆制造设备中，市场规模最大的核心设备光刻机国产化率低于1%，刻蚀、清洗等设备替代进程较快，国产化率分别在20%/30%左右；封装测试设备规模较小，国产率较低，如探针台、键合机等设备国产化率低于晶圆制造设备。中金公司预计，虽然中期来看内资晶圆厂仍将面临成熟制程的价格压力，但资本开支方面2024年或将较2023年有明显增长。因此，看好国内设备和材料尤其是存储客户占比较高的厂商的订单和业绩增长。据了解，半导体设备ETF(561980)被动跟踪中证半导体产业指数，该指数主要覆盖半导体材料、设备等上游产业链公司。上游的半导体设备和材料具有较高的产业壁垒，多个领域落后较大，发展空间广阔，持续受到高度重视和国家产业政策的重点支持。在半导体自主可控主旋律不断增强、周期触底复苏、AI催化新需求多重背景下，半导体设备创新周期与国产替代周期有望开启。以上内容与数据，与界面有连云频道立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

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