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再议微软、英伟达、台积电

再议微软、英伟达、台积电

E2M ResearchE2M Research2023/10/12 08:54
作者:Nann

E2M Research 聚焦投资和数字货币领域的研究与学习.

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分享主题《再议微软、英伟达、台积电》

分享嘉宾: 

Odyssey 推特@OdysseysEth  

Zhen Dong 推特@zhendong2020

Peicai Li 推特@pcfli

特邀嘉宾:

Cryptotrek.eth 推特@happylilyelf

**分享场地:**E2M Research Twitter space

再议微软、英伟达、台积电 image 0

今天这一期的分享主题是微软、英伟达和台积电。

Zhen Dong 推特@zhendong2020

我可能不是特别专业的美股或者 AI 投资者,因为在 E2M research 读书会,看了杰弗里摩尔的鸿沟三部曲。整个鸿沟模型,包括大猩猩游戏的框架给我的帮助很大。今天想尝试通过鸿沟模型,结合自己的思考以及王川的文章,做一些个人想法的分享。

从鸿沟模型的角度来看,整个 AI 行业还在非常早期的时间节点,虽然从下象棋到打游戏到 ChatGPT 一下子爆火发展了一段时间,但时间也很短。为什么这样说?我觉得这个行业面临着从零开拓新的行业分类,这在鸿沟模型的定义里面是缺市场对手的。他面临的所有客户在之前都没有给 AI 留出一部分预算。从零开始开拓一个行业会面临着很多困难,同时也有很多机遇,过程需要时间。

比如 ChatGPT 结合聊天的工具,之前从来没有人想过市场上需要这样的产品,所以基本上没有客户会为这样的产品留预算。如果 OpenAI 要借 ChatGPT 打开市场,是比较有难度的,需要说服客户把预算留出来,或者把计划花在别的地方的钱拿出来,它会面临着没有产品对手的问题,所以我觉得行业目前处在比较早期。

真正什么时候能到主流对手?除了没有市场对手,可能还需要有产品对手,现在大家比较熟知的只有 OpenAI 一家。电动车最早虽然特斯拉独领风骚,但不管在美国还是中国市场有很多竞争对手。大众的消费者需要比对的,需要看到某一款电动车在竞品中脱颖而出,具有很强垄断的地位或者优势,才会购买。我觉得目前 AI 的产品在这个角度上也相对差一点,没有到主流的大众市场。

我们今天讨论的三个标的,先看英伟达,我觉得它目前的业务非常像鸿沟模型里提到的龙卷风暴,有几个特点:第一,所有客户都在这个时候要购买它的产品;第二,对于大部分人来说,NV 显卡目前是市场上唯一选择。这两者结合形成了现在NV 显卡大量交付,基本上所有和 AI 相关的大公司都留了很多预算进行采购,包括特斯拉,字节跳动,我觉得是构成龙卷风暴的特点。 NV的一些行为也很像处在龙卷风暴公司正在做的,不顾一切实现交付。

所以我觉得英伟达目前在显卡或是 AI 的硬件领域,是一个毫无疑问的大猩猩,而且力量非常强。有一些企业可能在龙卷风暴阶段占 30%- 40% 市场份额,但英伟达市场份额会非常高,也能看到英伟达的股价、影响力,大家对它的认可度是非常强的。我觉得英伟达的业务,具有很明显的龙卷风暴特点的时间节点。

王川在一些推特中也提过,现在英伟达的赔率不是特别好。在鸿沟模型上也提过类似观点,当处在龙卷风暴的公司尝试或刚刚进入主街的时候,可能会面临着尴尬期,比如客户承诺的收入没办法兑现,有退货的行为,有些客户未来没有办法持续购买,甚至因为公司面临生存压力会出现比较大的回撤。从投资的逻辑上也有一个比较好的对应,现在赔率确实会弱一点。

我做一个尝试性的猜测,如果看到英伟达股价有比较大估值或者盈利的下跌,甚至堆叠负面新闻,那个时候如果能观察到他慢慢退出龙卷风暴,进入主街阶段,我觉得有可能是更好适合的买点。因为对于鸿沟模型来说,一家公司大部分利润都会产生在后期阶段,参照苹果或者微软,这是我对英伟达的想法或者观点。

微软或者OpenAI,是非常像的,如果把它们看成一样的东西,我觉得现在的产品其实有很强的保龄球道的特质。

OpenAI 现在有几个问题,现在公司或者整个 AI 的赛道缺市场对手,所以需要时间慢慢发育。他们给公开的 API 招募了很多的同行,或者在下游的开发团队或者公司在帮他尝试搭建生态。

同时我觉得 OpenAI 已经打掉了一些所谓保龄球道,在一些细分领域做得比较好了。首先最简单在 API 的接口上,毫无疑问已经打开了接口。以 Midijourney 为代表的大量团队针对 OpenAI 给的接口进行开发,在 ToB 接口上已经有比较明显的优势。但在 ToC 市场上缺乏比较好的完整产品。所以它现在采用开源的方式,像以太坊都在做这样的事情,通过开源的架构让下游公司一起来搭建生态。后面有可能搭建出了完整的产品,会尝试把一些能够做掉的做掉,把一些合作伙伴踢掉,这是后期的一些事情。现在 OpenAI 就处在这样的保龄球道,需要通过一个保龄球道慢慢的扩展到两个、三个保龄球道,再慢慢扩大影响,并尝试能否在某些行业领域或者细分市场掀起自己的龙卷风暴。

我个人的一个小判断,ChatGPT 不一定会是最先发力的。因为 ChatGPT 不仅缺乏产品对手,还缺乏市场对手,开拓起来需要时间,难度也较大。更明确、更容易刮起龙卷风暴的是那些有明确市场对手的领域,比如 AI 协助的编程,图片或者文字的处理,很多公司在这方面本来留有预算,可能更适合 OpenAI 或者微软进行发力,这个是我想做的分享。台积电我确实不是特别了解,就把它略过了。

Cryptotrek.eth 推特@happylilyelf

先谈一下我对微软、英伟达、台积电相关的 AI 行业投资的基本观点。

对AI 领域,在做投资的时候一定要有长远的眼光,从历史的角度看,真正的技术周期才是推动人类发展的长期动力。我们平常讲宏观经济,金融危机,但是从历史的角度来看,每一次都是大的技术突破在引领人类向上,所以有第一条曲线、第二条曲线、第三条曲线,从工业革命,到电气革命,再到信息技术革命。金融危机、经济周期都很短,但技术周期是比较长的,所以个人在做投资时候比较看重。我理解 AI 可能是人类的第六次大革命,可能会持续很久,改变各行各业,提升各行各业的效率,作为基础设施去改变各行各业,带来很多的价值。具体有什么不清楚,因为每个人的想象力都是有限的,但整个人类的想象力加起来是无限的, AI 一定会在各个行业遍地开花,怎么高估都不过分。

当然,长期周期都有短期波动的,毕竟还有债务周期,金融危机等等,我觉得没有关系,先要把长期这事看明白。

所以第一个要点,技术周期是推动人类发展的长期动力, AI 会带来新一轮的技术周期,可能持续的时间会很长。

第二,谈一下AI,也跟踪的时间挺久了。在前几年 AI 就已经有发展,英伟达的 GPU 主要用在游戏,但也有一些特别的应用,比如他的客户突然出现了金融公司,金融公司用它来计算模型,构建量化的模型,发现浮点能力这么强。后面慢慢制药公司、航空航天、化工业公司设计一些模型,在不同的领域用 GPU 来做运算,构建模型,提供了很强的算力,这时候开始在垂直领域有小应用了。

到了前两年,Alphago、 alphafold , Transformer 这样的大模型,一些基础的构建模型的方法推出来,业绩占比一下子超过了游戏,然后逐步上升。借助跨越鸿沟的模型看,它是在一些小型的利基市场应用。到了去年 11 月份 ChatGPT 一下子跨入了主流大众的市场,引起全世界关注,到 100 万用户只用了两天,有史以来 APP 使用人数增加最快的应用就是ChatGPT。大家不但在 ChatGPT 通用模型上进行各种各样开发,还有很多各行各业公司在做自己的专有模型。他已经进入到主流市场,并且向各行各业拓展。

第三,是对 AI 的研究思路,谈具体的标的没什么太大意思,谈一下研究思路和方法。对于新兴产业我不打算用很固有的思维和方式,或者定位约束,过早给一个公司定位,比如 NV 是做硬件的,微软是做基础设施,诸如此类。因为一个新兴的产业有很多打破过去和常规的东西,大家在生态建设的过程中拼命抢对自己有利的位置,这个过程中会有很多演化。

我的整个思路是观察生态的成长和拓展,沿着价值链和生态的成长去投资。比如之前有 NV 股票好几年了, ChatGPT 推出来之后,我就买了微软,当时已经有一部分微软了,我觉得价值链已经在拓展了。像微软做基础设施的,大家可以在 ChatGPT 上,只要有应用,有利的都是微软。微软当时在一季报的电话会议上说他们在 19 年投资时看不到投资详情,但在一季报就很明确,微软是云服务的唯一提供商。我一听到这句话,大家每用一次都是有利于微软的云服务,这有什么好犹豫的?肯定是利好的。这就是沿着价值链和生态的生长去找好的投资机会。

这是我的研究思路,不希望用固有的思维去看新的事物,尊重他、观察他、跟踪他,不断修正自己的投资思路和角度,沿着价值链和生态的成长去投资。

第四,说一下研究的方法,我觉得在新生的行业领域要积极关注行业发展,具体的公司要多研究他做了什么。我观察到一些现象,很多人是很喜欢讨论的,但他们对于某一个公司或者某一个标的基本东西不够了解。其实想了解或研究一个项目时,大家必须先做很多案头工作,把这些公司基本资料看透,如果是上市公司,把几年的年报、季报新闻看完,竞争对手,行业的都要看,然后开始讨论。我们就彼此知道对方在说什么,不用浪费很多时间在基础的地方,而且它可能变化很大,更要密切跟踪。

差不多先说这四个方面,具体到这些公司包含的东西很多。

Peicai Li 推特@pcfli

在 AI 上确实研究不算多,原来一直从事加密货币行业,大部分资产精力基本上也都在这个行业,前期错过了AI。真正开始投 AI 相关是三四月份去硅谷,慢慢投一些微软,整个仓位不算很多,我自己也在反思这个事情。

我现在也有一个小疑问,AI这种破坏式创新或范式转移的机会,大多数人是不是要到目前阶段才可能进去?如果和加密货币对比,这次有点像 13 年甚至 17 年比特币开始火了之后,大多数人才会关注到这个领域。

我也想问一下Cryptotrek,关注到NV是因为对人工智能领域很早就开始关注了吗?我自己反思之所以没有太大的重视,因为人工智能真的说的太早了,我们小的时候科幻片里就在讲人工智能,一直雷声大雨点小,也没有特别多相关很好的应用出来。虽然多多少少有点触动,但真的完全没考虑投资,更没有找到 NV 这样早期已经进入了这个利基市场的大猩猩。我也挺疑惑的,是不是抓这种早期的机会一定要有很扎实的基本功?

第二,想说一下我对目前技术周期的看法。目前 NV 已经偏中后期了,已经基本到了龙卷风暴,甚至马上进入主街阶段。但对整个人工智能技术周期来讲,还是很早期,未来应该还有很多很多机会。现在来看,微软确实是不错的投资标的,它可能会有第一波应用,或者是很多研发的客户,拿了融资投资的创业公司都要用到大量服务。确实也发现 ChatGPT 现在的后继是比较乏力的,甚至一些金融公司,包括游戏、制药公司、航空间对人工智能真正B端应用还没有完全起来,没有看到改造整个行业的颠覆式创新。

但是 GPT 出来之后,整个行业往里面投的资金会变多,有一些 killer APP,大的应用场景会被大家挖掘出来,逐步走向大众。我自己对于人工智能目前的看法是这样,还有很长的一条路,我研究的底子还是不够,到底怎么样去观察价值链,观察生态,具体标的做一些基础研究工作,都得慢慢去补功课。

最后切到主题上,确实现在这个阶段 NV 会有赔率的问题,也有进入主街之后,反而进入尴尬期的问题。甚至因为 NV 实在是太火了,市场对它的情绪面处在比较高的位置。这种大猩猩处在的位置和投位置是有一些错配的,也有一些反身性的问题,虽然大家都觉得好,价格反而是不好的。

至于台积电,更偏整个价值链上游,受益于整个芯片产业的发展,人工智能的芯片只是中间的一种,人工智能未来会带动更多芯片需求,台积电肯定也会受益。

台积电的问题的话,垄断地位能不能保持,同质化程度还是有的,而且产能是巨大的。我们做挖矿的时候稍微了解过他的芯片制造能力,每一条生产线开出来都是几万片一天的产量。人工智能的芯片到底有多大需求量?是不是可以一直把产能占满?现在的价格应该已经反映了现在的产能,人工智能芯片的需求量,能让产能需求量上一个台阶?我暂时还无法判断。所以对台积电,也基本把它划到看不懂的范围,所以也没有太多做投资。

以上我今天想说的一个想说的几点,主要是想一些请教关于技术周期,或者破坏式创新、颠覆式范式转移,什么时候进入?以前我跟小奥讨论过,可能对大多数人来讲要到显性之后再进入更好一点,可以排除掉早期的大量噪音,这个时候信号比较明显。但是这个阶段 NV 在后期了,肯定要错过这样的机会了。第二个是整个的 AI 技术周期还很长,现在也是比较早期的阶段。如果要观察整个价值链和生态生长的话,可以展开来再讲一讲。

Cryptotrek.eth 推特@happylilyelf

讨论对我自己也是帮助和促进,大家一起畅所欲言。

peicai第一个问题是我们对于新兴产业的识别是不是可以更早?我觉得中间有机缘巧合的问题,就像peicai很早进入了数字货币,我就比你们晚很久,都是正常的,不可能每一个行业都能抓住,一方面有自己背景的原因,另外一方面也有知识结构等等原因。比如我关注NV,最一开始并不是看到了AI,那个时候 VR 和 AR 比较火,看到了数据中心这一块,当时大家说一定要有算力、算法和大数据这三者才能够促进大数据行业的发展,在这个过程中发现它是算力的一个主要提供者。我会对公司的变化,新闻,在做什么事很关心,可以从中间看到进展。前两年开始发现 AI 是一个很有意思的事情,可以落到应用上,跟踪和观察发现很多东西。所以不是每一个机会都能把握住,但我也不担心,就像数字货币,进入主流大众之后我还是有机会的。因为即便再也不关心,我应该属于早期大众,只要我是早期大众就够了。再往后我也不担心,因为还有金融危机、经济危机带来的冲击导致资产价格大幅下跌,还是会有买入机会的,所以也没什么,只要发现比较好的标的,长期跟踪,始终有机会的。

第二个问题的话,任何一个生态都会有很多食物链和生态链。在这个过程中观察的维度并不是固有的,主要是沿着整个技术扩散的路径来看它在哪些方面有应用,应用领域有哪些?在这些领域的竞争结构是怎么样的?哪一些是领先的?竞争优势是什么?主要看技术扩散思路。沿着技术扩散的路径可以观察到这块是涌现的,我很难去预测,尤其是我们在某些领域是专家,在某些领域是小白,所以很难去预测。很多东西对我来说就是涌现。

Odyssey 推特@OdysseysEth

我想问一下有些技术也特别厉害,比如当年摩托罗拉黑科技发了 77 颗卫星的铱星计划,长期来看它的展望也挺好,让全球没有阻碍这样通信。技术要么无法跨越鸿沟,注定非常小一部分人群在使用;或者需要 10 年、20年才能真正成真。那投资的时候怎么样注意这个点?

Cryptotrek.eth 推特@happylilyelf

这实际上是看技术扩散的周期,技术扩散走的是 s 曲线,在刚开始在最低端,有些应用,包括在一些期初没有跨越鸿沟的时候。然后会进入快速发展时期,在这个时期整个应用到各个领域的竞争结构是不稳定的;再是一个成熟期,衰退期,总的来说要看整个技术扩散的路径。

在这个过程中,要研究哪一些?哪些公司在做?这些公司竞争结构是什么样?包括他们的市场,都要分析的。就像摩托罗拉的技术在早期,都没有到快速发展的时期,这类似于风投,从我的角度不会投这种,光有一个技术,没有应用或者没有产生收入。

Odyssey 推特@OdysseysEth

我还有一些问题,比如价值链,像台积电和微软这两个在价值链里面的位置,他们会不会有垄断性的强弱之分,或者谁更能挤压谁的利润?长期来看,他们其实不存在某种可比性,可以达到某种共生关系都可以过得很好,所以如果是后者的话,是不是更倾向于两个都买一点?如果是前者,可能长期更倾向于逐渐持有,更能在链条里面获取更多利润的一方?

Cryptotrek.eth 推特@happylilyelf

一个生态系统是很复杂的,生态系统中有很多小系统,食物链,反馈环,很多链条。台积电和微软可能根本不属于同一个生态系统,但是它们彼此又有关联,很难说是谁挤压谁的关系。

还有垄断的问题,我个人认为垄断是分析公司比较单一的维度,还要分析其他的维度。在整个系统中存在着大量的共生关系,既有竞争又有合作关系,要把这些东西都考虑进去,我也不认为他们谁在挤压谁,但是他们在各自系统里面都某一块业务上有一定垄断性,也不是所有业务上有垄断性。很多地方是属于垄断竞争的结构,有些属于寡头垄断的结构,因为在他们各个系统有很多重合,比较复杂。

Odyssey 推特@OdysseysEth

我还想再问关于ChatGPT ,用户的增速以及大家使用时长在下降,也能够理解,虽然我自己可能用的时间越用越多,但能够长期使用GPT对绝大多数人来太难太难了,所以 ToC 应用可能会减少不少。 我一方面长期认为人工智能是新的电力,但同时短期是不是有某种择时的考虑,或者可能性,接下来可能市场的非常非常fomo的浪潮过去了,可能接下来大家觉得这个东西很牛,但也没什么用,后面会出现更好的一个买入的时机?

Cryptotrek.eth 推特@happylilyelf

我不知道我对问题理解的到不到位,我对整个 AI 研究的思路是新兴产业,不想过早用固有的思维方式和定位去看某一个公司或下一个结论。微软也不一定占很好的垄断地位持续很久,新兴产业发展有不确定性。

我觉得在现在它占有比较好的位置,但是未来不知道,很难说人类的智慧又涌现出来什么,也许还会有ChatGPT 更强大的模型,但是 ChatGPT 现在和微软有强强联合的意思在。刚才说的ChatGPT使用的新鲜度可能没那么新鲜了,也没关系,我觉得可以继续观察,哪天真的有衰落迹象,再重新考虑。

对于新兴的产业,它一定是在各行各业,各个方向在不断尝试和应用。现在各行各业的龙头,有那么好的专有数据,当然有动力去来用 AI 来训练模型,来提升自己的效率。以后不一定是通用大模型强,也许是专用模型强,都有可能。但你说算不算择时?不算是技术意义上的择时,算是研究之后觉得哪一块更有竞争力,是好标的,有可能会产生标的的调整。

Odyssey 推特@OdysseysEth

还想问一些技术方面的细节,人工智能大模型训练和推理用的芯片是不一样的。现在大家买英伟达芯片更多是训练,如果之后更多转向推理,会不会有更合适的标的或者资产?

Cryptotrek.eth 推特@happylilyelf

我觉得是有可能的。我不太懂技术,说一些比较粗浅的理解。在训练的阶段,目前大家在用GPU,如果到了推理的阶段有可能做专有的芯片,就像挖矿一样。专有芯片的推出也是要有条件的,首先是市场足够大,如果不足够大根本撑不起专有芯片的迭代,研发、流片诸如此类。专有芯片我觉得会推出来的,但在哪些领域不清楚,在某些领域可能还是继续要用GPU,都是有可能的。继续观察整个生态的成长,我相信大家既然能看到这种事情,那些巨头都会有分析对策,诸如此类的。我是采用观察跟踪的思路。

Odyssey 推特@OdysseysEth

前面聊到技术周期,我想问一下。比如两种假设,第一种是我们完全不知道未来是怎么样,有可能技术进步,摩尔定律到今天就停下来了,这样的投资环境比如是a 环境,第二种可能是训练的成本不断降低,算力会变得越来越便宜,能源变得越来越便宜,摩尔定律会不断延续。这种情况下,我们又会进入另外一种投资的思路。

所以是不是先要对技术周期进行某种相信,相信技术总是有一种指数发展力量在增长着?

Cryptotrek.eth 推特@happylilyelf

尝试从我理解的角度来回答一下,实际上我觉得对摩尔定理的坚持等等的,个人认为是比较狭窄的一个角度。我现在越来越感觉创新是一个社会学问题,人类的价值主张在创新中起到的作用是很大的,要从社会学的角度去看这个事儿,我们希望未来过什么样的生活,这种生活包含什么,要怎么样为之去努力,从哪些方面去做,哪些人先过哪些人后过等等。举个例子,比如人类就从历史看,就是越过想越过越好,去探索更多更远的世界。所以发明了轮子,有了车,马车不够还有汽车,又是轮船,火车。这个时候并不是坚信某一个技术摩尔定理,我们通过研究社会结构、社会阶层,还有社会成员特征分布变化等等。

我会觉得未来虚拟世界还是会发展的,现代社会大家都躺平了,还是要有一个精神寄托。精神寄托可能是虚拟世界,如果说虚拟世界不行,就星辰大海呗,往外太空探索。

还有价值主张,感觉对创新的影响还是很大的。比如电动车的发展,就是因为我们想更加环保。光伏太阳能也是这样,包括对于可控核聚变,也是既能高效又能环保。在这中间可以明显的看到价值主张的驱动,这是我的理解。

Zhen Dong 推特@zhendong2020

前面提到这四个框架我觉得非常好,我更感兴趣是基础工作的事情。我猜应该是有一些基础的事是要做,比如公司财报,电话会议。那从左边来看会不会有一些很重要首先需要知道的,从右边来看要达到什么样的水平才能到比较好的讨论基础,以及里面有没有一些有效率,或者是一些好的方向。

Cryptotrek.eth 推特@happylilyelf

其实我觉得做研究是比较繁琐的,也纯属看个人兴趣,有些是研究不下去的,你要想做好肯定得研究更深入。就像在数字货币做投资,白皮书总是要看的,好多技术的还要看整个底层的逻辑,看一下代码。公司研究也是类似的,一些基础公司基本情况、组织架构,这几年的主要业务、主要收入来源、主要客户、主要地区分布,这几年财务报表,把收入结构这些地区分布群,还有就是分产品的收入趋势、利润率。其次公司的竞争优势,技术,还有营销策略,最重要的是公司的战略和团队这些。

我觉得是看兴趣,其次还有一点是积累,有些时候看不懂的,看不懂就可以找别人问,看久了多多少少懂一些。现在公司都有很多公开信息,可以从公开网站去了解一些东西。跟踪的久了就能看出来它的整个战略发展脉络,优势。有些东西需要自己判断。

具体到行业,研究行业的一些发展趋势,行业发展的周期,发展在哪个阶段,有没有竞争的行业,诸如此类涉及了我觉得差不多。我说的这些东西关注到了,就了解很多了,可能比 80% 的人了解的多。

好的一些材料的话我觉得上公司网站就有很多信息,财务报告是能直接的去了解的东西,如果有朋友在里面也挺好的。我觉得应该能找到一些东西,现在搜索都很容易。

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