Ryan Leung 梁興盛, CFA
@RYANHINGSHING
buyside equity analyst. Tech/Fin. Not investment advice. DM open.
The more I talk, the more I learn, the more friends I make.
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有 $FORM $TER $AEHR 已升至近期高位了
有聽我說Testing很重要的嗎？🫡
LOL, 幾千億市值的CPU股被X KOL吹爆了😂
恭喜買了 $INTC $ARM $AMD 的人🤡
@Supersonicpopo @XiaoZha62335239 @ShanghaoJin 也不是誰優於誰，他們分工其實很明顯的
SiC特點是耐高電壓、高温、擊穿場強高，GaN switching頻率較高，用在數據中心的不同位置
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最近美國有一個很有趣的趨勢
一手電動車的銷量還比上升，二手電動車的銷量環比比上升幅度明顯，混合動力銷量提升明顯
電動化觸底反彈趨勢明顯。之前大家以為AI發展會擠壓消費電子和電動車，現在看來電動車也要來跟消費電子搶半導體🤔
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LOL
Google的人說話真的特別大聲，住在灣區的人真幸福🤣
我早晚也要住真正的灣區，而不是大灣區😓
𝕏平台很重要的特點是有很多專家
通常如果我發帖沒有大問題，專家們看完後會讚好。但是當我發帖有偏離實際情況時, 專家們都會來補充或更正
例如這次我引用了semianalysis的說法, 在150 token/s時, Rubin的throughput per watt是GB300的7x。數據本身不是錯,但偏離日常使用狀況。很快就有專家補充實際上throughput per watt通常不會超過100 token/s, 最常見的數值為50 token/s。
𝕏真是一個很好的學習平台
感謝 @fi56622380 和 @Compute_King 的補充或更正
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我開通了一個substack來寫tech/finance/investment的文章, 短期內我會先把過去在 X 上的精華舊文整理過去(現在放了三篇), 未來也會持續更新
如果大家喜歡我平時的內容，歡迎免費訂閱👇
Thank you for your attention to this matter🫡
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我認為這是現在市場害怕長端利率高的部分原因
1. 過去十多年美國聯儲局使用非常規貨幣政策人工壓低了長端利率，導致很多人以為10年期利率為2-3%是正常。當現時利率返回正常的5%水平，大家卻以為這是高利率。
2. 市场的記憶很短暂和只記得2022-2023年連續加息導致股市大幅下跌的痛苦記憶，所以長端利率上升就出現恐慌，而沒有考慮到2023年利率急速上升的背後因素並沒有在現時出現。
但是這兩個panic原因都是不理性的
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@photonjaeger 很早就叫別人留意測試和光測試了, 他在今年年初已經跟我說了, 但似乎沒有人理會他的建議
當然我們非常感謝高盛、摩根士丹利等等投行最近強調測試和光測試行業值得留意，但是畢竟他們只是遲來者, 所以我覺得應該給予專家和多年在行業工作的人更多credit, 而不是讓投行搶了所有風頭。
建議關注以下列表
@photonjaeger
@PhotonCap
@damnang2
@LIWEI_TWCapital
謝謝大家🫡
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@ShanghaoJin 然而，Vera Rubin幾乎達到量產階段了🤡
“Anthropic 已從總 ARR 會計改為淨 ARR 會計，並從其 650 億美元 ARR 數字中剔除 Meta 與中國蒸餾（distillation）的部分。據推測 Meta 貢獻超過 50 億美元 ARR”
這是Gavin的推測，需要先求證。如果證實為真，那麼8月中後期的半導體下跌就是錯誤了
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剛剛看到JPM說momentum
Momentum經歷了自 2009 年全球金融危機後量化投資崩盤以來的最大回撤，並由以下兩者共同驅動：多頭端疲軟（AI 贏家、半導體），以及空頭端回補（AI 輸家、軟體）。
JPM認為半導體和軟件未來 24 個月的利潤預估未看發生變化。利潤增長下跌來自SP500層面
所以解釋了為什麼基本面沒有變化，但是軟件上升、硬件下跌，就是reverse long semi short SaaS 👀
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不同市场有不同的流动性，也有不同的流动性的指标，但是目前来说还是首先看资产负债表-TGA-ORRP 这个比较总体的指标
现在总体指标不紧，其他市场细分的指标也不紧。TGA是也就上升一点点，对总体流动性影响不大的。总体流动性会不会紧关键是fed会不会缩表，昨晚Warsh完全不提资产负债表，他只把目标放在短期利率工具。
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@photonjaeger @ShanghaoJin 其實說完，很多人之後會繼續賭🤔
阿里巴巴: “现在的平均利润率来看，我们的 ai 可以实现 3 年回本，还在持续缩短，比如往 2.5 年推进。
4/ 我们的 ai 算力在 3 年回本后，还要持续贡献现金流。比如我们的 2018 年买的a100 现在还是满载使用。真实使用，远远长于理论使用。
5/ 提升利润率的手段有，sota 模型，ai 产品本身，maas，各种。”
跟Morgan Stanley計算的中國CSP IaaS和MaaS的回本期完全吻合。大摩預測IaaS回本期是3.07年，MaaS的回本期是2.58年。
中國 vs 美國IaaS回本期：3.1年 vs 2.2年，主要原因是中國算力設備成本太高
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「告訴我，這些人什麼時候才會開始明白 short vol 到底是什麼意思。」
其實使用槓桿ETF就是short volatility，因為槓桿ETF有volatility drag，標的震盪越大，槓桿產品的累積回報就越差。
佢一個兩倍槓桿ETF為例：
第一天，標的價格漲 10% → 110；兩倍槓桿ETF（7709） 漲約 20% → 120。
第二天，標的價格跌約 9.09% → 回到 100；兩倍槓桿ETF 跌約 18.18% → 約 98.18。
這就是槓桿ETF的volatility drag，波動越大虧損越多，這就是short volatility
也可以用SDE表示，預期回報會被第三項槓桿beta volatility drag影響。（也會受第二項槓桿利息影響），volatility 帶來的虧損跟beta和volatility有平方級的關係，槓桿倍數/volatility越高，虧損平方上升
如果想要從槓桿ETF中得到alpha，至少要滿足以下其中一個條件
1. 標的的長期回報率遠遠大過波動率和beta
2. 或者你驚人的投資技巧，預期某一段時間標的價格單向上升
槓桿ETF 本質上屬於含有衍生性金融商品的高風險產品（只是市場不這樣定義），如投資者玩結構性金融產品之前最好先學金融數學，否則投資者通常都是韭菜🤔
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"至於成本方面，老美模型已有規模優勢，他們會找尋合理定價來進一步限制開源模型的空間"
跟你們說了美國在模型和AI基建成本效率有絕對優勢。美國廠商有定價權壓制中國模型廠的市佔率
中國開源模型會斬殺美國模型的說法是不對的
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