AMD、AMAT、KLAC、INTC、LRCX、MU、NVDA、STX、SWKS和WDC等以及一级市场的Cerebras、Groq、Tenstorrent、Sambanova等公司，甚至包括了美国商务部工业和安全副部长Alan Estevez主持的小组讨论。总结如下：
英伟达表示B100相比H100性能提升超过2-3倍（注：英伟达CFO原话是“2-3倍听起来低了”。因为H200相比H100就是80%提升，B100相比H200 2倍提升，也有3.6了，估计真的要4倍以上了）。 推理需求的增长开始迅速加速，上个财年40%，现在已经到了70%（注：这个和我们之前星球里的分析对上了，但要注意这里面包含了大量传统推理需求，真正的GenAI占推理需求小于50%，但反过来，随着GenAI部署的泛华，意味着推理的需求增速还会加速）
关于每个GPU 4500美元软件收入，这与企业安装基础有关，20%的收入来自企业，以及一部分销售到云中。对于已经发货的H100有400万GPU的累计基数，这些GPU都存在升级的可能。如果我们假设一半已经销售到云中，最终将以某种方式被企业在云实例中使用，因此需要打补丁/优化，这表明收入潜力>100亿美元。对于在CPU上运行的推理，可以继续在CPU上运行，并不一定需要GPU。对于其他类型的更高级的推理工作负载，如genAI，不可能在CPU上运行。数据中心容量瓶颈，对于CSP，他们已经在展望2-3年后，所以这是他们规划过程的一部分，因此NVDA没有那么担心数据中心容量瓶颈。HBM供应商会增加到三个。需求仍然远远超过供应，尤其是全球范围内，特别是在中东地区（阿联酋、沙特阿拉伯）开始出现国家级别的需求。
AMD表示到2027年其4000亿美元AI加速器TAM中约65-70%将用于推理。但强调从未说过今年可以实现80亿美元的MI300收入（？），认为按产能储备（HBM和cowos）算的话，的确超过35亿美元的指引，并在未来几代产品表现出非常自信的语气。我们预计AMD今年结束将在数据中心GPU的市场份额达到约10%。我们还感觉到服务器CPU的语气稍微好一些，在传统服务器市场看到了一些反弹（也得到了MU评论的支持）。长期毛利率目标57%，但在设定该目标时并未考虑AI业务（MI300X前期对毛利率还是有拖累）。且公司也提到了未来可能会和HBM厂商进行定制化合作（之前文章我们提过HBM4会更加定制化）
I OpenAI 2027 AGI?
今天广泛流传的50多页的《OpenAI 2027 AGI plan》，作者几乎是搜集了之前推特出现的关于OpenAI的所有传闻，然后把点连成了线，一位大佬评价非常精准——“twitter大旗党”。文章核心就为了论证以下猜想：
OAI从22年8月开始训练一个125万亿参数的模型，第一阶段是 Arrakis，也称为 Q*，模型于 2023 年 12 月完成训练，Q*原本作为GPT-5在2年后也就是2025年发布，但由于推理成本过高暂时搁置（记得当时出现了Arrakis的rumor）。而另一个称为Gobi的模型原本作为GPT-4.5，现在已更名为 GPT-5。Q* 的下一阶段原为GPT-6，也继续顺延为GPT-7（原定于 2026 年发布），但由于埃隆-马斯克最近提起的诉讼而被搁置。OAI目标是2027年推出GPT-8实现AGI。
真假自辨吧，说实话，你也不能否认所有twitter上的rumor，只不过按照过去1年结果看“大旗党”屡次被打脸。27年实现AGI的确是一个非常非常bullish的观点，完全不可能吗？也不是。比如你说3年后GPU性能 per Dollar 或者 per power会降低多少？拍脑袋比如30-50倍（就算现在每年3倍，2年10倍，3年也30倍了），那125万亿参数的算力也就相当于目前2-4万亿参数，和GPT-4 8*2200的1.8万亿规模也差不多了。这段时间看了很多人的观点，倾向于认为纯scaling就已经可以实现模型能力的巨大提升...还是那句话，NV+OAI，全村的希望。
I 今天热议TSMC的第二大客户到底是谁
台积发了2023年审计报告，其中第二大客户占收入11%引起大家热议。我们之前文章发过UBS测算的台积电历史客户收入，24/25预测就看看，23年之前历史数据确定性强一点，AMD按照这个测算就是11%，NVDA会在24年对TSMC的收入贡献猛增到10%以上。
I 继续说AI catch up plays（今天海力士+6%，台积电+5%）
TMTB博主今天的comment，哥们最近是格局打开了：AI新结构下，想象力打开点对我们有好处。2-3年后的世界会是什么样子？从那个点出发，我们应该思考5-6年后的世界会是什么样子？这对当前的市盈率意味着什么？市盈率是我们尝试根据增长和风险来评估资产价格的一种方式（注：如果指数增长传统的PE估值如何优化）。如果AI让利率反而是lower for longer，越来越多的AI驱动的投资回报率（ROI）的证据对我们对盈利增长预测有什么影响？在某个时候，我们将从第一波（半导体受益于芯片需求的快速扩张+IT云支出）和第二波（基础设施需求增加）转向第三波（非科技公司通过利用AI提高效率+收入增长获得更高的投资回报）。这个进程不会是线性的，任何时候都会有阶段之间的重叠：Klarna和META的收益是第三波的早期例子。
这里不得不再引述下F姐的评论：“既然beat rate差异这么大（IGV 51% vs SOX 67%），这是不是说明大而分散的IGV就比小而集中的SOX基本面更差？并不是。如果我们把这个月度的业绩扩展到整个1Q，两者beat/miss的概率几乎差不多，都是50:50；但是两者的赔率却有显著差异，IGV是3%：-4%，SOX是11%：-1%” 说白了，风在硬件这边，beat一点就给你拉上天，miss一点反倒一堆人去抄，更何况beat率还挺高，传统业务复苏和AI拉动共振了，基本面强劲。
因此TMTB老哥也提到了赌财报的问题，“这种股价反应范式是否会在本周CRWD、MDB、GTLB、MRVL、AVGO、CIEN的季报中继续？”
此外对于老哥提到的“第三波”非科技公司用AI提升效率，MS还真就刚刚做了个图，说实话，过去一年由于模型的不给力，这个交易逻辑一直不work，到今天继续扩散的话，不知道会不会又被拿回来炒
MS策略分析师Andrew Pauker的结论：类比1990s年代，生产力提升传导至利润率滞后了1年，认为AI会给2025整个标普500的净利率提升30-50个bp...
I Tegus今天的一篇NV纪要，专家据称是戴尔CTO...
总结：企业级HPC和AI服务器，戴尔和惠普相比SMCI有明显优势；英伟达AI Enterprise （软件业务）所带来的GPU资产“可管理性”，又是前瞻的一步，将进一步拉开与AMD Rocm差距；NV对超威的优先支持，让其他服务器厂商不得不增加对AMD Intel的适配（这不得取决于客户选择吗？）
I关于某芯某际又5了，什么n+three了之类的新闻，里面大家热议的HBM到底XX有没有出货YY有没有量产之类的，我们Leslie总今天给了一个清晰的总结：
说到底芯片好坏的评价标准是PPACt(power，performance，Area，Cost，time to market)，线宽只是指标之一，但过去几十年因为消费者最易于理解被营销反复加强，过度强调了其重要性，且在非业内人士中建立一个过于单一的评价标准。就比如说几nm成功了，“成功”是什么意思？对应于晶圆良率爬坡的哪个阶段叫成功？台积电可能至少初期良率要4成一年后要拉上7成才会叫量产。如果按照且听龙吟式段子，那台积电完全可以说a14已经成功！（三星不就每次玩这招）良率界定清楚了，还有成本问题（一袋面粉做一个馒头还是10个馒头），还有产能问题，只能扩1k片还是1w片还是10w片有本质区别。以极低良率、极高成本、实现了超小规模产能，技术突破的象征意义的确很大。不过话说回来，卡点也是一个个解决的，现状不代表未来，良率&成本、扩产设备瓶颈，留给时间吧。
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