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$英伟达 (NVDA.US)$
投资时我考虑的事情是投资于正在成长以及将要成长的企业的股票投资。在生活中,AI正在逐渐渗透的现状下,如果认为AI在未来的社会中仍然是必要的,那么拥有这种正道是非常重要的。由于我已经过度投资,98%是英伟达,所以我把2%投资在阿里斯塔。我专注于AI数据中心,虽然AI数据中心相关的有些疲软,但我并看不到未来五年AI会消失的迹象。通过持有稳定成长的英伟达,我认为我的资产会持续稳定增长。
投资时我考虑的事情是投资于正在成长以及将要成长的企业的股票投资。在生活中,AI正在逐渐渗透的现状下,如果认为AI在未来的社会中仍然是必要的,那么拥有这种正道是非常重要的。由于我已经过度投资,98%是英伟达,所以我把2%投资在阿里斯塔。我专注于AI数据中心,虽然AI数据中心相关的有些疲软,但我并看不到未来五年AI会消失的迹象。通过持有稳定成长的英伟达,我认为我的资产会持续稳定增长。
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$英伟达 (NVDA.US)$ 从去年开始,由于大型科技公司对LLM的数据中心投资巨大,究竟能否获得回报的问题开始,发热问题和良率也多次出现。同时,GPU与ASIC的比较,即NVDA可能不如AVGO更具潜力,deepseek冲击和对NVDA未来的担忧也多次被提及,但我认为最终这些不过是过度反应。虽然仍稍有差距于最高价,但基本面并没有问题,因此这像是NVDA独自胜利所面临的考验。股价低迷时,情绪可能会波动,但各位持有者,请坚决减持NVDA,实现资产积累👍
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$英伟达 (NVDA.US)$
ASIC(特定应用的集成电路)既不优于也不逊于市售 GPU;它们只是实现相同目标的另一种手段。
但是太长了 😓
摩根士丹利:尽管有澳大利亚证券投资委员会,但英伟达将继续保持压倒性的市场份额。
ASIC 类别并不优于或不如商用 GPU;它只是实现相同结果的另一种方式。
在过去的六个月中,人工智能行业的势头已明显转向定制芯片。英伟达仍然停滞不前,AMD的性能急剧下降。Nvidia的3万亿美元市值由超过320亿美元的季度人工智能收入支持,而AVGO的1.1万亿美元市值基于32亿美元的季度收入。显然,市场已经确定ASIC的增长潜力将比商用GPU高出几倍。
如...
ASIC(特定应用的集成电路)既不优于也不逊于市售 GPU;它们只是实现相同目标的另一种手段。
但是太长了 😓
摩根士丹利:尽管有澳大利亚证券投资委员会,但英伟达将继续保持压倒性的市场份额。
ASIC 类别并不优于或不如商用 GPU;它只是实现相同结果的另一种方式。
在过去的六个月中,人工智能行业的势头已明显转向定制芯片。英伟达仍然停滞不前,AMD的性能急剧下降。Nvidia的3万亿美元市值由超过320亿美元的季度人工智能收入支持,而AVGO的1.1万亿美元市值基于32亿美元的季度收入。显然,市场已经确定ASIC的增长潜力将比商用GPU高出几倍。
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$英伟达 (NVDA.US)$
未来对AI的需求会增加
Apple自推出iPhone以来
虽然人们曾说10年后增长率会减缓
股价在2005年→2015年→2025年时
呈现出显著的右肩上升趋势
微软也从Windows95的发布开始
据说在10年后,增长率会减缓
股价是1995年→2005年→2015年→2025年
令人惊叹的右肩上升
Nvidia等之后还有更多的机会
三家公司的过往情况
从股价来看,未来的发展会变得清晰。
预计在五年内会增值三到五倍。
未来对AI的需求会增加
Apple自推出iPhone以来
虽然人们曾说10年后增长率会减缓
股价在2005年→2015年→2025年时
呈现出显著的右肩上升趋势
微软也从Windows95的发布开始
据说在10年后,增长率会减缓
股价是1995年→2005年→2015年→2025年
令人惊叹的右肩上升
Nvidia等之后还有更多的机会
三家公司的过往情况
从股价来看,未来的发展会变得清晰。
预计在五年内会增值三到五倍。
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![决算后暴涨](https://sgsnsimg.moomoo.com/sns_client_feed/181137651/20250210/5ecb053938d08e03f4a6436bbbda32a6.jpg/thumb?area=105&is_public=true)
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$英伟达 (NVDA.US)$ 这个周末太冷了,我在客厅里和moomoo对峙,同时与chatGPT和Gemini进行辩论,思考的事情很多。在这些思考中,我意识到关于AI的可靠性,在与聊天型AI进行辩论时,其回答不会涉及生命问题,但如果用于无人驾驶或药物研发,其可靠性几乎必须完美。我坚信,选择使用没有信任感的东西是不可能的。
1. 透明性: AI的算法和数据使用方法必须透明。用户能理解使用了哪些数据,如何进行判断,这是很重要的。
2. 伦理标准: 在AI的开发和运作中设立伦理指导方针并遵循。这能防止不准确的判断和偏见的产生。
3. 精确度和验证: 为提高AI模型的精确度,需要确保数据质量,并持续进行验证和改进。
4. 安防-半导体: 需要采取强有力的安防措施,以保护AI系统免受未授权访问和网络攻击。
这种事情...
1. 透明性: AI的算法和数据使用方法必须透明。用户能理解使用了哪些数据,如何进行判断,这是很重要的。
2. 伦理标准: 在AI的开发和运作中设立伦理指导方针并遵循。这能防止不准确的判断和偏见的产生。
3. 精确度和验证: 为提高AI模型的精确度,需要确保数据质量,并持续进行验证和改进。
4. 安防-半导体: 需要采取强有力的安防措施,以保护AI系统免受未授权访问和网络攻击。
这种事情...
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留下了心情
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科技巨头们计划花费数十亿美元来构建AI基础设施,尽管中国初创企业DeepSeek(DEEPSEEK)的AI模型经济状况逊色。
字母表(纳斯达克:GOOG)(GOOGL)、谷歌、亚马逊(纳斯达克:AMZN)、元平台(META)、微软(MSFT)等美国企业在前四个季度已经花费了数十亿美元,并计划在2025年采用类似的方法。本周早些时候,谷歌和亚马逊报告了季度财报,对AI抱有宏大的野心。
根据Alphabet的首席财务官Anat Ashkenazi的说法,2024年第4季度Alphabet的资本支出(CapEx)为140亿美元,主要反映在技术基建上的投资,其中最大部分是对服务器的投资,其次是对数据中心的投资...
科技巨头们计划花费数十亿美元来构建AI基础设施,尽管中国初创企业DeepSeek(DEEPSEEK)的AI模型经济状况逊色。
字母表(纳斯达克:GOOG)(GOOGL)、谷歌、亚马逊(纳斯达克:AMZN)、元平台(META)、微软(MSFT)等美国企业在前四个季度已经花费了数十亿美元,并计划在2025年采用类似的方法。本周早些时候,谷歌和亚马逊报告了季度财报,对AI抱有宏大的野心。
根据Alphabet的首席财务官Anat Ashkenazi的说法,2024年第4季度Alphabet的资本支出(CapEx)为140亿美元,主要反映在技术基建上的投资,其中最大部分是对服务器的投资,其次是对数据中心的投资...
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