Re: [標的] NVDA/AMD 討論 多哪隻

其實我想說的還是一樣的東西, 所以昨天原本不想回文的, 但是快週末了, 還是來發廢文, 同樣的話: 美股TQQQ, 台股台積電 附上帳號, 歐印存股TQQQ: https://imgur.com/MqMF06F 很多人質疑說買SOXL, SMH, NVDA, SMCI會賺更多, 其實NVDA 回報率跟TQQQ差不多, 除非你買NVDL or NVDA3 NVDA5 才會贏TQQQ, 另外三個SOXL, SMH, SMCI 的確回報率比TQQQ 高, 但是TQQQ 是個比較安全也全包(包牌)的選擇 這樣說吧! 如果你把時間軸拉長到七到十年前, 尖牙骨FANG是最熱門也是回報率最高的股票選擇, 到了三四年前, 也就是把時間軸拉到三四年前, 最熱門回報率也最高的股票是AI 七巨頭, 然後從去年中開始, 最熱門的是AI 5巨頭, 所以每隔一兩年熱門股都會變化, 你在後面一直追 不見得追得上, 當你發現的時候早就已經漲一大段了, 但是買TQQQ 就是包牌, 不論熱門股怎麼變換, 只要AI 浪潮持續下去, TQQQ 永遠都是第一第二回報率的選擇, 就像帕魯LDPC說的這兩年就是AI雲端基建年, 兩年後換SaaS AIaaS, 不管換成什麼, TQQQ 都能分到一杯羹, 還是賺不少的那種, 不然你就要動作夠快能夠快速轉換持股, 否則慢了就是留下來洗碗的份, 我是肥魯 就是腳麻動作慢反應慢, 所以我少賺一點持股久一點沒關係, 存股TQQQ 就好, 只要我確定 AI 浪潮還在 至於說業界趨勢, 兩大業界帕魯都說得很明白了, 2024-2025是硬體的AI雲端基建年, 你就想成是當年網路革命前期的CSCO, 與智慧手機革命前期的QCOM, AAPL, 宏達電, 不要小看CSCO, QCOM, 宏達電, 當年CSCO 與宏達電是股王的, CSCO 當年市值差點達到 1T USD, 比蘋果早二十年達到市值 1T, 所以如果你拿NVDA 來比較網路泡沫時期的CSCO, 那就是要NVDA 達到美股市值第一, 估計NVDA 要再漲個五到十倍才有可能達到 我個人預估2025年後, AI基建年之後, 會有一波晶片/硬體股的估值修正, 就像當年的CSCO, QCOM, 宏達電股價大跌一樣的情況, 我想這是全世界的人都知道也預想得到的事情, 也是空頭每天在說的故事, 但是這估值修正是在基建年之後發生, 也就是2025年之後 另外, NVDA 也可能變成另外一個蘋果, 也就是AI 軟硬體+系統軟硬體通包, 如果是這樣的話, NVDA 會一路飆漲 不會遇到任何的估值修正, 這也是現在老黃正在做的事情, obov 文章裡頭已經說明的很清楚了 在賣鏟子的估值修正之後, 才會是真正的AI 股票+股價大爆發的時候, 估計整條魚可以吃個十年 ※ 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/Meta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, CroissantLLM : 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 : 所以我一直不懂AI泡沫化是啥鬼玩意....等全世界都滿手H200 MI300 基礎雲端到處都是 : 再來講泡沫化可能會比較好 不過那時間點 我懷疑老黃會去刷AI as Service這玩意 : 最後 AI三個核心點 資料 算力 算法 然後老黃有後面兩個 其他非AI大企業可以卡入得點 : 就是資料 搭配基礎模型(Foundation/Pretrained Model)和算力弄個FineTune : 去開發落地場景 然後搭配low power inference特製算力平台(AVGO/NVDA/AMD) 這就是 : 之後的未來 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 76.103.225.6 (美國) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1708662691.A.38E.html