這次財報 基本上直接宣布NVDA AI獨大 AMD死去 十年內沒對手 各大CSP就是買老黃了
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雖然老黃把蘇媽不到5%雞毛市佔吃掉也不會貢獻營收很多...
AI的NVDA就像晶圓界的台積
現在不買以後更貴
盤後掛單
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2024最強組合 NVDL+TSM
※ 引述《andylu1207 (andylu1207)》之銘言
: https://i.imgur.com/IWyPdEc.jpeg
: 盤後直接下單NVDL 心臟不夠買NVDA也可以
: 畢竟明天還有FOMC法會 覺得可能會突襲式升息的或是認為FED把降息延到2026的可以再等
等
: 個人看法是2024不降息 2025可能也不用想降息了
: 今天AMD今天開法說變成開法會
: 重頭戲2024 AI revenue從3.5 Billion -> 4 Billion
: 增速直接下墜..跟老黃明年預期100B比起來不到5%
: 這種增速看起來不像持續有大廠的大單灌入
: 其一合理解釋就是有的客戶可能轉向了.
: 就像當初intel財報以為pc市場縮了 結果發現是市佔跑了, 道理一樣.
: 最後, 老黃的野心有多大 市佔就有多大
: 2024 最強組合： NVDL + TSM
: ※ 引述《andylu1207 (andylu1207)》之銘言
: : 上次發文也無法當反指標讓AI股跌勢反轉..
: : https://i.imgur.com/LprrjFJ.jpeg
: : NVDL 36開始建倉 往下每-10%繼續買
: : NVDA高檔下來-9% 明顯有人在顧 非常強勢 算是橫盤整理 反正未來股價一定破千 護城
河
: 之
: : 深 沒那麼容易被包圍網打擊
: : 反觀AMD高檔下來已經-32%
: : 月底AMD財報 目前股價趨勢準備探年線130,
: : 未來不確定性(中國市場)比NVDA高
: : 未來不管哪隻AI噴 TSM都是受惠的一方
: : 2024年無腦組合： TSM+NVDL
: : 希望TSM ADR未來可以出兩倍 三倍ETF.
: : ※ 引述《andylu1207 (andylu1207)》之銘言
: : : 一個月漲跌
: : : AMD -7% 從歷史新高跌了27%
: : : https://i.imgur.com/zOqeuTu.jpg
: : : NVDA繼續創新高 一個月漲了21%
: : : https://i.imgur.com/4xRQdUX.jpg
: : : NVDL也漲了42%
: : : 這樣情況下各位會把手中的NVDA或是NVDL轉成基期較低的AMD嗎 ？
: : : 但GTC大會後 AMD幾乎沒有產品能跟NVDA匹敵 老黃似乎要把AMD 7%左右AI市佔吃乾抹
淨
: : 考
: : : 慮要手中有資金考慮投入更多NVDL還是AMD...
: : : 謝謝
: : : 另外, HBM產能可能是bottleneck, 海力士跟美光的良率能不能support這麼多量是個
問
: 題
: : ..
: : : .
: : : ※ 引述《LDPC (Channel Coding)》之銘言
: : : : 這兩年就是AI雲端基建年 玩家就是NVDA/AMD 至於那個i皇歐 不好說QQ
: : : : 如果用internet大時代來講 等基建完畢之後 就會有Software As Service (SaaS)
: : : : 這類類似saleforce興起 目前看到的玩家就是Databrick 建議可以等這家上市ipo
買
: 爆
: : 他
: : : : 基建完之後 就會慢慢走向AI as Service (AIaaS) 軟體業
: : : : 我有點懷疑老黃想吃AIaaS這塊應用市場 在AI界 刷演算法的除了G/MS/OpenAI/Met
a
: 等
: : : : Nvda其實也刷不少 甚至在HunggingFace 某些榜單 Nvda是榜首
: : : : 甚至刷贏了OpenAI的Whisper模型架構 在OpenAI Sora發表前三個月
: : : : Nvda也在刷了一個自家架構的video diffusion
: : : : 接者一個多月前Google也刷了一個自己的video diffusion (Lumiere) 甚至一年前
: : : : Adobe的firefly也是類似架構 這些大模型都是以後通往AIaaS的基石
: : : : 老黃一直有在養頂級AI學者 光是他之前要求一個新人Researcher職缺要八篇頂會
論
: 文
: : : : 就知道他要求有多高 像蘇媽就有點落後這環 完全還辦法多元化經營去養昂貴的RS
: : : : i皇也有在養一些ML學者 只是我覺得連高通在ML就業市場 現在都比i皇更有吸引力
QQ
: : : : 所以老黃有可能也會搞Turnkey 軟硬通包 送你大模型和硬體一起包
: : : : AI workbench就是這個企圖的線索 許多企業甚至領域 會有自己的私人壟斷data
: : : : 你只要拿老黃包給你的大模型和算力平台 自己fine-tune私密data
: : : : 一個新的應用 就可以瞬間搭完 舉個例子 如果你是某某醫院
: : : : 手上有一堆問診資料data 然後你只要拿LLaMA2 用個16~64 H100 稍微fine-tune以
下
: : : : 以後醫生的問診就可以交給至些大模型去做 簡言之 這些基礎大模型 只要有特殊
私
: 密
: : 資
: : : 料
: : : : 就可以客製化成為一個專業產業的生產工具 而企業仍然可以保有自家獨特市場
: : : : 只要他們擁有這些獨特資料 當老黃基建完後 再跑去吃AIaaS 都有可能
: : : : 至少老黃在自駕就是這樣搞 包軟硬Turnkey 軟體和硬體都一起包給下游車廠
: : : : 至於AI雲端基建期會有多長? 目前看到各國也開始在基建自家的算力平台
: : : : 都深怕落後這波 歐洲明顯這波有想跟上 像法國諸如Mistral AI MoE, CroissantL
LM
: : : : 等等 以及其他阿聯酉Falcon 但也有許多國家還沒開始 像是台灣
: : : : 以台灣為例 台灣現在基建算力平台是 國家高速實驗室的台灣衫2號 號稱最先進AI
平
: 台
: : : : 但卻是2017年的V100 這玩意不能跑bf16 所以很多現代大模型是不太好在上面跑
: : : : 這點真讓我感到QQ