a在盤點國內資料之前，我們看一下汽車出口資料。◎ 8月出口量61.1萬輛，增長19.6%；◎ 1-8月累計出口量429.2萬輛，增長13.7%。從商用車和乘用車的分類來看，乘用車的增長速度還處在高速發展期。◎ 乘用車出口：8月乘用車出口53.3萬輛，環比增長6.7%，同比增長21.8%。◎ 商用車出口：8月商用車出口7.8萬輛，環比增長3.3%，同比增長6.6%。從類型分類來看◎ 新能源汽車出口22.4萬輛，環比下降0.6%，同比增長1倍；◎ 傳統燃料汽車出口38.7萬輛，環比增長10.6%，同比下降3.5%，傳統內燃機的產品今年開始同比下降了。2025年8月車企出口量分別為：奇瑞12.8萬台、比亞迪8.1萬台、上汽7.9萬台、長安5.6萬台、吉利5.5萬台、長城4.5萬台、特斯拉2.6萬台、江汽2.1萬台、東風1.9萬台。前三甲奇瑞、比亞迪和上汽都是在10萬這個線的水平 ，第二梯隊長安、吉利和長城在5萬台的水平。現在特斯拉上海的出口資料並沒有想像的多，單月2.6萬台，1-8月累計15.4萬台，預估目前的水平預計大概出口21-22萬的水平，在中國乘用車出口中佔比並不高。面對出口的總量老大的之爭，奇瑞的步子在加大。◎ 奇瑞出口量達12.8萬輛，同比增長30.9%，佔總出口量的21%。◎ 比亞迪出口增速顯著，8月出口8.1萬輛，同比增長1.5倍。奇瑞1-8月已經實現了79.5萬的出口，按照這個速度今年135萬左右，比亞迪預計滿足全年80萬的目標沒問題，預計在90萬左右。小結出口的資料，我們持續在跟蹤。隨著中國乘用車的產品力和價格競爭力加強，出口的動能還是在的。雖然受到全球政策的影響，但這塊我們可以長期看好。 (芝能汽車)

NVIDIA H200 Tensor核心GPU是基於 NVIDIA Hopper架構的最新力作，專為加速生成式AI、大語言模型（LLM）、高性能計算（HPC）和科學計算設計。2024年初發佈以來，H200迅速成為AI行業的焦點，其核心亮點在於引入了HBM3e記憶體，顯著提升了記憶體容量和頻寬，完美適配超大規模模型的需求。相比前代H100，H200並非全新架構，而是對Hopper架構的最佳化升級，重點提升記憶體性能和能效，堪稱“核動力引擎”的進階版。H200面向的企業場景包括：生成式AI：如大語言模型訓練與推理（LLaMA、Grok等）。高性能計算：氣候模擬、分子動力學等科學計算。資料分析：大規模資料庫處理與機器學習工作負載。其主要客戶群體涵蓋雲服務商（如AWS、Azure）、AI初創公司、科研機構以及需要超算能力的大型企業。一 H200 GPU的核心技術H200 的性能飛躍，離不開以下核心技術：（1）HBM3e 記憶體：記憶體瓶頸的終結者H200首創搭載HBM3e記憶體，容量高達141GB，頻寬達到4.8TB/s，相較 H100的80GB HBM3記憶體和3.35TB/s頻寬，分別提升了1.76倍和1.43倍。為何重要？大模型（如 GPT-4）參數量動輒百億，推理和訓練需要頻繁訪問海量資料。HBM3e的高頻寬和容量大幅減少資料傳輸瓶頸，加速模型迭代。實際效果：在 LLaMA-70B推理任務中，H200的吞吐量比H100提升約 30%，顯著縮短響應時間。（2）Hopper 架構最佳化H200延續了H100的Hopper架構，但在微架構上進行了細化：Transformer引擎：專為 Transformer模型最佳化，支援FP8精度計算，在不犧牲精度的前提下將計算效率翻倍。NVLink4.0：提供900GB/s的GPU間互聯頻寬，支援多GPU協同處理超大模型。第四代Tensor核心：相比A100的第三代Tensor核心，FP16性能提升約3倍，為深度學習提供強勁算力。（3）能效提升H200在性能提升的同時，維持與H100相近的700W TDP（熱設計功耗）。通過最佳化的記憶體管理和計算調度，H200在LLM任務中的能效比提升約50%，為企業節省可觀的電力成本。圖1-1 高達2倍的LLM推理性能二 H200 GPU詳細規格以下是H200的詳細規格，清晰展示其技術實力：關鍵亮點：FP8 性能突破：1979 TFLOPS 的 FP8 算力，適合低精度高吞吐的推理任務。記憶體容量翻倍：141GB 記憶體支援單 GPU 運行更大模型，減少分佈式訓練的複雜性。高頻寬互聯：NVLink 4.0 確保多 GPU 叢集的高效協作。三 競品對比為評估H200的市場競爭力，我們將其與NVIDIA H100、AMD Instinct MI300X以及Intel Gaudi 3進行對比：具體分析如下：對比H100：記憶體與性能的全面升級，H200在記憶體容量、頻寬和算力上全面超越H100，尤其適合記憶體密集型任務（如LLM微調）。但價格略高，升級成本需權衡。對比AMD MI300X：性能與生態的博弈，MI300X的記憶體容量（192GB）和頻寬（5.3TB/s）略勝，但其 FP8 性能和生態成熟度（ROCm）不及H200的CUDA生態。H200在AI開發中的相容性更強。對比Intel Gaudi 3：成本與效率的較量，Gaudi 3價格更低，適合預算有限的企業，但其能耗較高（900W），且OneAPI生態尚不成熟，短期內難以撼動NVIDIA的市場地位。結論：H200 在性能、能效和生態支援上佔據優勢，但高昂的價格可能讓中小型企業望而卻步。四 成本和ROI分析1、成本構成硬體成本：單塊H200價格約3萬美元，8GPU叢集成本約24萬美元。維運成本：資料中心冷卻、電力等每年約佔硬體成本的20%-30%。軟體成本：CUDA生態免費，但模型開發與最佳化需額外投入。2、ROI 分析以部署 LLaMA-70B 的雲服務商為例：收益：H200提升30%吞吐量，增加使用者容量，假設年收入增長100萬美元。成本：8GPU叢集（24萬美元）+維運（6萬美元/年）=30萬美元首年成本。回收周期：約3.6個月，ROI極高。相比H100，H200的初期投入高約20%，但能效提升和性能增益可將總體擁有成本（TCO）降低50%。五 實戰效果與場景建議1、實戰表現H200 的強大性能已在多個領域得到驗證，以下是典型應用場景：（1）生成式 AI案例：某雲服務商使用 H200 叢集部署 LLaMA-70B 模型，推理延遲降低 40%，支援更多並行使用者。優勢：高記憶體容量支援單 GPU 運行大模型，簡化分佈式部署。（2）高性能計算案例：某科研機構利用 H200 進行氣候模擬，計算速度提升 35%，顯著縮短項目周期。優勢：FP16 高算力適配科學計算的高精度需求。（3）資料分析案例：某金融企業用 H200 加速風險評估模型訓練，資料處理效率提升 50%。優勢：高頻寬記憶體加速大規模資料集的載入與處理。2、適用場景建議高預算企業：如雲服務商、AI頭部公司，H200的性能優勢可快速轉化為市場競爭力。中小型企業：可考慮租賃 H200雲實例，降低前期投入。科研機構：H200的高算力適合長期項目，需平衡預算與性能。 (AI算力那些事兒)

1.宏觀經濟資料 1.1中國生產總值 2024年7月中國生產總值保持穩定增長。根據中國統計局發佈的2024年中國經濟“半年報”，2024年上半年中國生產總值（GDP）為61.7兆元，同比增長5.0%。其中，二季度增長4.7%，顯示出經濟運行總體平穩、穩中有進的特點。這一增長速度表明，儘管外部環境複雜嚴峻，中國經濟穩定運行的基本面未發生改變，表現出一定的韌性和穩定性。 製造業和基礎設施投資是經濟增長的重要驅動力。2024年上半年，製造業投資正在回升，規模以上高技術製造業增加值同比增長8.7%，顯示了高技術製造業對經濟的積極貢獻。此外，中國固定資產投資同比增長3.9%，其中基礎設施投資增長5.4%，表明基礎設施投資在推動經濟增長方面發揮了重要作用。這些資料表明，製造業和基礎設施投資是支撐經濟增長的關鍵因素。

在諮詢領域，麥肯錫是"神"一樣的存在。 它是諮詢行業的開山鼻祖，也是享譽國際的武林至尊，很多諮詢公司都繞道而行，生怕與它正面交鋒。 美國《財富》雜誌將其譽為“世界上最著名、最嚴守秘密、最有名望、最富有成效、最值得信賴和最令人仰慕”的企業諮詢公司。 世界排名前100的公司，70%是它們的客戶，還有美國國家和地方的政府機構及外國政府。