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老是说我不像读博的年纪,非得逼 证明是吧...... #反差# #调教#
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老是说我不像读博的年纪,非得逼 证明是吧......
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老瓜吃腻了,最近有没有什么新瓜可以吃啊,你们珍藏的也可以啊
老郭这是被人狙击了 郭德纲因这段表演被立案调查 具体是《济公活佛》这段改编《弹起我心爱的土琵琶》 将微山湖上静悄悄改成紫禁城中静悄悄,并有其他戏谑台词未报备
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老闆非要我係🎺窗前幫佢口爆打飛✈️ 差d卑對面影低🎥現場直播打真军🤣 @Boerxiaoyi @Boerxiaoqi @Boerxiaoshu
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老江的纪录片也是告别,整个上海帮逐步淡化,1992年至今34年了。政治变化速度领先于外界的认知。
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老黄和几家全球最大的基建公司合作给5000亿的英伟达算力基建计划。我给翻译一下:英伟达拿自己的信用评级给低信用评级的公司做担保。“信用评级均富卡”
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老黄巧施连环计,AI加速金融化 英伟达宣布联合六家投资机构,撬动最高5000亿美元资金建设AI工厂。很多人看到这个数字,第一反应是“黄仁勋也没钱了,需要融资5000亿美元”。这个理解并不准确。 5000亿美元代表未来潜在的投资能力,资金主要来自大型金融机构,每个AI项目都要单独审核。目前并没有5000亿美元已经到账,英伟达也不需要自己承担全部资金。它可能为部分项目提供最高约25%的剩余支持,例如算力卖不出去时,由英伟达按照约定价格租用GPU。 这套结构最关键的地方,可以概括为三点。 第一,英伟达找到了继续扩大GPU需求的新资金来源。 微软、谷歌、亚马逊等大型科技公司已经投入巨额资本建设数据中心,自由现金流受到明显挤压。如果AI投资继续依赖几家云厂商自己的资产负债表,资本开支迟早会遇到上限。英伟达现在把主权资本、私募基金和金融机构拉进来,相当于给AI基础设施打开了一条新的资金通道。 第二,英伟达卖完GPU以后,还可以继续从GPU身上赚钱。 过去,英伟达卖出一颗GPU,主要确认一次设备收入。新模式下,英伟达通过提供技术支持和部分兜底,可以分享AI工厂未来数年的算力租赁收入。 摩根士丹利测算,1GW的GB300算力集群大约需要41万颗GPU,每颗GPU每小时的盈亏平衡价格约为2.12美元。如果市场租赁价格达到13美元,英伟达对超过盈亏平衡线的收入抽取35%,每1GW项目每年可以贡献约103亿美元收入。假设此类项目达到5GW,可能将英伟达2029财年的每股收益提高约9.8%。 由于这部分收入来自运营分成,英伟达不需要再生产一批GPU,增量毛利率可能接近100%。这才是摩根士丹利真正看好这项计划的原因:英伟达正在从卖设备,走向“卖设备、组织融资、分享运营利润”的新模式。 第三,AI产业的风险开始从科技行业传向金融系统。 这套模式能够继续推动GPU销售,但也意味着越来越多AI数据中心将依靠杠杆建设。项目能否还钱,取决于算力需求、GPU利用率和租赁价格。只要Token需求持续增长、GPU保持短缺,整个模式就可以运转。 真正的危险会出现在三个条件同时恶化的时候:GPU供给过剩、租赁价格下降、算力利用率不足。届时,AI工厂的现金流无法覆盖债务,GPU剩余价值下降,英伟达还可能被迫履行租赁兜底义务,风险将沿着“算力运营商、金融机构、英伟达”这条链条逐步传导。 所以,现在谈“AI次贷危机”仍然太早。5000亿美元尚未真正部署,英伟达目前披露的租赁担保风险只有约35亿美元,也没有出现类似次贷时期的大规模证券化和层层转售。但最值得警惕的变化已经出现:AI竞争正在从技术竞赛升级为资本和信用扩张。 短期来看,这项计划可以继续推高GPU需求,并为英伟达创造一项利润率极高的新收入来源;长期来看,英伟达未来赚得越多,也可能与整个AI信用周期绑定得越深。
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老黄说自己的AI工厂不是华尔街的循环融资,而是非常必要重要的新一代AI基础设施投入。估计是看老马SpaceX租算力太爽了自己也想下场加入一下。 我觉得目前AI赋能数字生产力的确效率提升了不少而且营收实现了初步闭环,但关键的物理世界AI还没实现生产力提升,所以大量的营收闭环尚未完成,目前还是在为未来说故事。
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