※ 本文轉寄自 ptt.cc, 文章原始頁面
看板Stock
作者waitrop
標題

Re: [標的] NVDA財報

時間
最新2023-02-23 15:37:00
留言140則留言,36人參與討論
推噓36 ( 43790 )
其實對於妖股而言, 財報數字如何根本就不重要, 在12/17 鄉民鼓吹放空NVDA, TSLA的時候, 我就警告不要放空妖股, 雖然我不敢買本益比這個高的妖股, 但是我也不敢去放空 https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1671254257.A.AAA.html 還是要再重複一次我一在叮嚀的話, 美國人不存錢, 只存退休基金, TSLA, NVDA, AMZN, CRM 是跟美國退休基金掛鉤, 股價不是散戶或一般投資人能撼動的, 這其中, TSLA 跟 NVDA 的老闆是更活躍更懂的讓華爾街開心, AMZN 自從 Jeff 退休之後, 其實跟華爾街已經沒什麼很麻吉的交情了 至於說ChatGPT 能夠讓NVDA 獲益多少, 這都還很難說, 因為大部分做AI的大公司都有自己的ASIC團隊自研 AI 加速器, 像是Google TPU+tensorflow 是比較有名, 但是MSFT, AMZN, BABA 等公司也是有自己的加速器, 問題在於AI/ML 的researcher 不願意用自家的加速器+framework, 而是指定一定要用Nvidia + CUDA, 我待過的公司每家都遇到這樣的問題跟這樣難搞的researcher 所以是人的問題, 不是真的技術或硬體的問題 不過基於看好AI/ML+ChatGPT, 我個人還是會繼續買AAPL, GOOG, MSFT, 當然如果NVDA 跌到100 多, 或許我會買一些, 但是機率很低 ※ 引述《phylen (hoho)》之銘言: : 1. 標的: NVDA.US : 2. 分類: 討論 : 3. 正文: : 22Q4財報 (yoy %) : Revenue $6.05b, down 21% : GM 63.3%, down 2.1% : OpEx $2.58b, down 58% : Op Income $1.26b, down 53% : EPS $0.57, down 52% : DC $3.62b, +11% : Gaming $1.83b, down 46% : ProVis $226m, down 65% : Auto/Em $294m, +135% : Cash/Cash Eq $13.3b, down from $21.2b : Accounts Receivable, $3.8b, down from $4.6b : Inventory $5.1b, up from $2.6b : Other Asset $791m, up from $366m : 23Q1 guidance : Q1 Revenue $6.5b, +/- 2% : GAAP GM 64.1% : GAAP OPex $2.53b : Tax rate 13.0% : https://i.imgur.com/FRXKhKJ.jpg
: https://i.imgur.com/VLHKoMA.jpg
: https://i.imgur.com/Tct4033.jpg
: "Inventory was $5.16 billion, or DSI of 212, primarily to support the ramp of : new products in Data Center and Gaming. : 庫存高是為了支援後續dc/gaming新產品的量產 : 4. 進退場機制:(非長期投資者,必須有停損機制。討論、心得類免填) -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 24.5.140.41 (美國) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1677127964.A.22C.html

Re: 回文串

87179
36140
> Re: [標的] NVDA財報
Stock02/23 12:52

140 則留言

omanorboyo, 1F
本來就不太重要 看看聯發科 看看M31

kausan, 2F
重點是fu糗

loat, 3F
google最近好慘啊

tomdavis, 4F
公司自己開發的有比大家在用的好用就願意換了

moike22, 5F
GOOGLE慘到不行

LDPC, 6F
NVDA多少佈局 再者現在大家都是拿open source code

tigerzz3, 7F
ChatGPT出來 100多很難了

tomdavis, 8F
前面的扣都用N社套餐寫的 跳別的不就是自找麻煩嗎

KadourZiani, 9F
愛大去年11月就預言慢牛最後買點了

LDPC, 10F
在研究環境裡 複製實驗的話當然挑跟別人一樣環境啊

centaurjr, 11F
GOOGL等8字頭來抄點看看阿

centaurjr, 12F
快到了

LDPC, 13F
光是許多train出來model在不同環境 隨機性都會差很

LDPC, 14F
整個AI社群搭起來後 當然是站在巨人肩膀上啊

tomdavis, 15F
除非是技術發展完全 要做特別的加速那再去改寫
你們說的都對, NVDA CUDA 出來最快, 跟學術界合作最久, 所以後面要超過 CUDA 很吃力, 但是有幾點要澄清, CUDA 不是 open source, 專利所在 NVDA, 所以變成今天用 CUDA 的 model, 以後也只能用 CUDA 跑 反而是tensorflow, pytorch, keras 這些才是open source, 目前除了 NVDA CUDA 是自家獨家擁有之外, 其他AAPL, GOOG, MSFT, AMZN, META/FB, BABA 都是開發 tensorflow, pytorch, keras 的架構 另外, tensorflow, pytorch, keras 蠻好用的, 我個人覺得比CUDA 好用, 抱歉, 我的程式能力不好, 喜歡寫python 這種包套好的東西 當然如果錢跟花費差不多的話, 甚至NVDA 貴一倍的話, 公司還是願意用NVDA 的 solution, 問題是, NVDA 的 solution 是自家研發的十倍以上cost
※ 編輯: waitrop (24.5.140.41 美國), 02/23/2023 13:06:38

LDPC, 16F
通常在下游任務才會去客製化搭自家硬體

LDPC, 17F
在上游算法驗證階段 N社環境解決很多問題 甚至

LDPC, 18F
你在複製實驗時 上面都會註明環境設定 甚至

LDPC, 19F
連random seed都幫你標好 為了就是讓實驗有可複製性

i376ers, 20F
等抄底GOOG

strlen, 21F
幫雜空默哀

LDPC, 22F
如果你換一套硬體 一堆backward update 根本無從檢

LDPC, 23F
檢查gradient隨機性 這時候你效能就真的是隨機

LDPC, 24F
更別說這波老黃從Argo/Toyota 那邊吃了不少個人才

zitto, 25F
感謝分享

LDPC, 26F
chatgpt只是生產工具一個象徵 其他還有diffusion

morphine0821, 27F
以前欠下的技術債總要還的

LDPC, 28F
最近nvda還吃到語音套件去了 老黃就是在AI賣好用

LDPC, 29F
鏟子 你要用自己開發的鏟子去開發龐大模型 還考慮

DrGun, 30F
人der問題好解決 看老闆要不要硬起來而已 當黃seafo

DrGun, 31F
od 越賣越貴 窩9不信高層不會壓著底下找second sour

DrGun, 32F
ce 降低成本

strlen, 33F
不能怪人才制定要老黃的框架阿 啊這就最熱門的齁

LDPC, 34F
實驗複製性 效能對標 我覺得從現實角度不太可能

strlen, 35F
我學別的 換間公司又沒P用 自找麻煩學CP值低的東西?

haski, 36F
看好ChatGPT怎麼還會選擇Google?
ChatGPT 跟 Bard 是一模一樣的東西, 只是ChatGPT 最近吹很大, Google 反應太慢, 應用也太慢, 但是本質上, 算法上, 實作上, 這兩個是一模一樣的東西

lolpklol0975, 37F
拉高出貨

LDPC, 38F
你模型train完之後 deploy model到客制硬體是可以的

LDPC, 39F
但你現在拿一個自己開發框架 然後你照paper刻一樣

hidalgo22976, 139F
gpt唯一的價值就是土豪了,還有講openai收集資料tra

hidalgo22976, 140F
in gpt ... 講什麼笑話

hidalgo22976, 141F
會講這種的就是連gpt3怎麼train的都不知道,才會說

hidalgo22976, 142F
出這種天大笑話

tomdavis, 143F
美國公司 研究員可能只會用同一套件 其他的擺爛

tomdavis, 144F
但如果自家東西真的能跑 還是推不了那也很奇怪

tomdavis, 145F
NLP近年要訓練肯定都要GPU了 用N社卡那綁定CUDNN

tomdavis, 146F
你們自家framework能跑的話那底層應該是超大工程

Wuoo, 147F
2465準備噴

Kane, 148F
CUDA跟keras mxnet torch這些上層的framework是兩

Kane, 149F
回事 你這是曝露出你們公司啥都不懂還要跟風炒一波