這是一篇分享文章，給需要免費收看TVBS、東森新聞的朋友。

你最近有發現 TVBS 及東森新聞在 YouTube 的 24 小時直播不見了嗎？

從4月起，東森新聞及tvbs在youtube的直播，台灣已經不能收看了。業界人士認為，新聞台暫停在YouTube直播，可能有營運策略考量，但還是很看重YouTube廣告分潤。這幾家新聞台尤其TVBS收取的授權費很高，不過同樣內容放到YouTube卻免費，授權條件不太對等，這是系統業者比較在意的事。

但是，這個網站還能收看，而且是高清HD的。

TVBS 55：https://yeslivetv.com/channels/tvbs55/

TVBS 56：https://yeslivetv.com/channels/tvbs56/

東森新聞：https://yeslivetv.com/channels/ebcnews/

此外，Yes Live TV網站還提供100多套電視及廣播節目，可以免費收看及收聽。

近日，一站式“電伺服”執行器部件制造商鈞舵機器人完成由分享投資、鑫睿資本、張江科投和吳江創投四傢機構聯合投資的近5000萬的A+輪融資，智馮咨詢擔任獨傢財務顧問。

鈞舵機器人主要為工業自動化集成商和設備商提供一站式標準化電伺服執行器產品，在生命科學、3C、鋰電等行業有數百傢客戶，服務超過40傢上市公司。

鈞舵機器人創始團隊自於哈爾濱工業大學機器人研究所哈工大-德宇航聯合實驗室的博士團隊，是我國機器人領域國傢重點實驗室，在機械臂技術、靈巧手技術及機器人抓取技術方面有近30年的底層技術沉淀。創始人介黨陽在博士期間全程參與瞭我國首例空間輕型機械臂的項目研制，創業前曾在中國運載火箭技術研究院任某重點型號的總體副主任設計師。核心團隊曾就職於ABB,費斯托等大型企業。

鈞舵機器人2021年推出瞭主力產品ERG夾取旋轉系列電動夾爪，為行業中最早開始佈局復合類電動夾爪的廠傢之一，這一產品主要應用於醫療自動化樣本前處理及3C產品裝配。

夾爪主要應用於制造業產線，部署時間短、免維護，以柔性化見長，全球每年消耗數量超過3000萬個。目前，這一領域主要由外資主導，國產品牌不足10%，且價格昂貴，一隻有類似功能的旋轉電動夾爪價格在2萬以上。鈞舵機器人在保證精度的情況下，價格隻有外資品牌一半。

他們也設立瞭豐富的產品線。2022年，鈞舵推出瞭升級版大扭矩夾取旋轉夾爪，旋轉扭矩提升1.5倍以上。同時，針對多通道小扭矩夾取場景，鈞舵有型號更小的產品，體積縮小同時，精度提升瞭50%以上。“價格並不是客戶最為關註的因素，執行部件是生產系統中的單點故障，出瞭問題系統就停掉瞭，可靠穩定才是客戶考慮的第一因素。” 鈞舵機器人董事長兼CEO介黨陽博士告訴36氪。

根據介紹，2021年鈞舵營收增長超過2.5倍，今年預計增長6-10倍。本輪融資主要用於產品規模化量產、新品研發及加快市場佈局，為明年開拓全球市場奠定基礎。

分享投資硬科技投資團隊認為：隨著工業場景智能化水平不斷提升，末端執行器由氣動轉向電動將是大勢所趨。鈞舵機器人作為電動夾爪頭部企業，其產品已經在醫療、新能源、3C等領域得到應用並獲得行業客戶的認可，未來的發展非常值得期待。分享投資將持續關註智能制造的核心零部件領域，助力中國制造業轉型升級。

鑫睿資本合夥人張思詩認為：制造必然向更精密，更集成，更柔性，更智能的方向發展，而氣動末端在復雜動作的運用場景上存在明顯短板，隨著行業的發展，電動末端的應用領域會有越來越多的拓展，而鈞舵在人才、技術、市場、質量等方面已有很好的積累，在行業開拓方面，鈞舵已經在醫療、鋰電、3C等重點行業獲得頭部客戶的認可，我們相信鈞舵有可能是電動末端的來引領者和推動者。

美國投資集團摩根士丹利首席策略師兼新興市場負責人魯齊爾·夏爾馬認為，新冠疫情連續第二年改變了世界，雖然它未能觸及所有的事務，但它加速了很多事情的發展，例如人口下降和數字革命，而後者被視為一種可能會塑造新的一年的趨勢。

夏爾馬在英國《金融時報》上發表的分析報告中指出，中國經濟增長放緩和大宗商品價格出現“綠色通脹”等等趨勢，可能在2022年擁有一定的話語權，而這些趨勢如下：

在過去一段時間，世界各地的夫婦擁有足夠的時間和機會來生育孩子，但是他們似乎缺乏將孩子帶到一個深受關閉影響的世界的意願，而出生率的下降導致了全球範圍內經濟發展的減慢，這種下降的節奏在疫情期間顯著加快，其中包括中國出生人口的急劇下降。從長遠來看，這場生育危機將導致全球勞動力減少，而事實上，全示51個國家內的勞動年齡人口已經出現了下降，而在2000年，出現這項指標的國家只有17個。

中國2021年佔全球國內生產總值（GDP）的比重達到四分之一，較疫情前有所下降，而其中存在諸多因素，包括出生率下降、高負債和部分政府乾預措施等等，而中國在經濟貿易上不斷且迅速地轉向“內循環”的方針，會減少它與世界上其他經濟體之間的聯繫，這可能意味著它作為全球增長引擎的地位會有所下降。

在經過之前4年的不斷升級之後，在政府借貸的推動下，全球債務在新冠疫情期間增長更快，目前，包括美國和中國在內的25個國家的總債務規模已經超過了這些國家國內生產總值總量的300%，而在上世紀90年代中期，還沒有任何一個國家處於這種情況之下。繼續流入中央銀行的資金往往會使金融市場膨脹並進一步加深債務陷阱，而負債成癮的社會似乎很難降低這些債務，因為擔心出現破產等狀況。

勞動力人口的減少以及政府支出和公共債務的增加，表明通貨膨脹率可能會進一步上升，但是可能並不會像一些觀察家所擔心的那樣，像上世紀70年代那樣達到兩位數的水平。假設在2022年，政府支出開始減少，而技術變革將繼續抑制價格，但是最大的危險在於資產價格，尤其是在金融市場增長到全球經濟規模4倍的情況下，一旦這類市場崩潰，緊隨其後的往往就是經濟衰退。

眾所周知的是，與全球變暖之間的鬥爭導致了對銅和鋁等綠色礦物的需求增加，但是許多人不知道的是，這種綠色趨勢減少了各類原材料的供應。在過去的5年內，對礦山和油田的投資急劇下降，從而導致商品價格出現“綠色通脹”，並且在最近出現了自1973年以來的最大年度漲幅。

關於在新冠疫情期間對數字服務的快速依賴將結束全球生產力增長的長期下滑的希望已經逐漸消退，而2020年在這方面的增長僅限於美國，但卻也在去年年底逐漸消退，截止目前的證據表明，居家辦公的員工工作時間更長、工作效率更低，因此，儘管技術變革非常迅速，但是生產力低下的悖論仍然存在。

病毒襲擊了這個自我封閉的世界，從貿易、金融、人員到數據等幾乎所有事物的流動都在下降，而且2022年的互聯網移動性很可能會超過自2016年以來的所有年份，但卻發生了一項變化，即在希望互聯網的發展能夠脫離政府控制的同時，各國政府卻在竭盡全力地阻止數據跨境，而對這一領域實施嚴格法律的情況出現在了新興國家，尤其是印度、沙特阿拉伯等國。

我們的時代被稱為“一切都是泡沫”的時代，部分數據顯示出了經典的泡沫信號，從價格在12個月內的翻倍，到瘋狂的交易節奏，這些“泡沫”存在於加密貨幣、清潔能源和科技公司內，而在過去的一年內，所有人都看到這些資產的價格從峰值水平下降了35%或者更多，而泡沫往往很難從這種水平上恢復，但是其中積極的一面在於，像這樣的技術泡沫往往會把潛在的倖存者巨頭聯合起來。

散戶投資者第13年受益於全球市場的上漲——歐美國家有數百萬人首次開立交易賬戶，其中不少人瘋狂借錢購買股票，但是這種痴迷很少能夠持續下去，從而表明，即使整個股市並未處於風險之下，但是散戶投資者中最出名者也可能會面臨風險。

對“元宇宙”（虛擬和增強現實世界）日益增加的炒作，似乎會導致實體經濟規模的下降，但是價格卻正好相反，數字公民也往往都需要物質上的庇護所，未來的技術並不會使物質資源過時，例如，電動汽車需要比汽油汽車消耗更多的銅，而虛擬世界中的每個圖標背後，都存在人類勞動，即使是在駕駛卡車等受到自動化威脅最大的工作中，勞動力的短缺都會提高工資水平，因此，現在認為有形物質世界的消亡還為時過早。

日本經濟研究中心（JCER）稍早發表一份報告，指出台灣未來幾年的人均 GDP 將會快速成長，可望於 2028 年超越日本。而中國的整體 GDP 將無法像先前預期那樣於這十年內超越美國，成為世界上第一大經濟體。

日本經濟研究中心針對 18  個亞太經濟體到 2035 年的經濟增長，以及這些國家的人均 GDP 加以評估。

日本 2020 年名義人均 GDP 為 39,890 美元，比韓國的 31,954 美元高25%，比台灣的 28,054 美元高42%。但到了 2025 年，韓國的人均 GDP 每年將增長 6%，台灣將增長 8.4%，而日本則以 2% 的速度蹣跚前行。韓國人將在  2027 年以個人財富的一項衡量指標超過日本人，而台灣人將在 2028 年後超過日本人。

該中心去年預測中國將於 2029 年取代美國成為第一大經濟體，但今年的報告卻將這個時程推遲到 2033 年。報告指出，中國正在進行的減碳行動、沉重的債務負擔、恆大房地產帝國搖搖欲墜，都拖累其經濟增長。

過去10-20年，隨著移動互聯網的來臨，在衣食住行等領域，中國公司通過對於商業模式的改良和創新，誕生瞭一個又一個的巨頭公司。美團、滴滴、字節跳動、拼多多……

但類似的神話在2021年戛然而止。

今年是一個分水嶺，互聯網創業遭遇瓶頸、增長乏力，而代表全新生產力的硬科技時代剛剛開始。數字技術與實體經濟融合的時代已然到來，也正是商湯未來5年的一個主旋律。

商湯科技從2014年走出香港中文大學多媒體實驗室，如今已是全球人工智能領域估值最高的獨角獸。

12月7日，商湯啟動香港首次公開招股。上市文件顯示，商湯本次上市共發行15億股，其中90%為國際配售，相當於1,350,000,000股B類股份，市場消息顯示，國際配售部分僅半日已獲得超額認購。其餘10%為香港公開發售股份，相當於150,000,000股B類股份。招股價介於每股3.85港元至3.99港元，每手1000股，最多籌資59.85億港元。

本次招股，基石認購占比六成。基石投資者分別是中國誠通發起設立的混合所有制改革基金、國盛海外香港、上海人工智能產業股權投資基金、上汽香港、廣發基金、Pleiad基金、WT、Focustar及Hel Ved。

根據弗若斯特沙利文公司的資料，按2020年收入計算，商湯科技是亞洲最大的人工智能軟件公司，並以2020年11%的收入市場份額成為中國最大的計算機視覺軟件提供商。

商湯的故事，不僅開啟中國AI篇章的嶄新一頁，也帶來中國硬科技創新的一次價值重估。

1891年10月1日，斯坦福大學在美國加州西部正式成立，其辦學理念大力鼓勵教授和學生投身產業界，“產學研”一體化模式孕育瞭矽谷創新搖籃。包括惠普、Google、雅虎、耐克、羅技、Snapchat、NVIDIA、思科及LinkedIn等公司的創辦人均畢業於斯坦福大學。

2014年10月，商湯科技成立，這傢脫胎於香港中文大學多媒體實驗室的人工智能公司，成為中國科技公司中“產學研”相結合的樣本。

自誕生伊始，商湯就自帶硬科技基因，2014年，商湯自主研發的DeepID系列人臉識別算法準確率達到 99.15%，超過Facebook同期發表的DeepFace算法，大幅超過人眼識別準確率。

作為人工智能行業的翹楚，商湯科技走向二級市場，不僅意味著公司取得瞭“階段性成功”，而且成為中國“硬科技敘事”的參照對象。

（圖片來源：HKSecWiki 證券百科 官網）

作為硬科技時代的新物種，如何正確看待商湯科技的價值？

結合商湯平臺模式分拆來看，以智能汽車業務為例，今年11月，自動駕駛公司Aurora敲鐘上市，市值超過130億美元。產品方面，Aurora預計將在2023年末才能推出第一款自動駕駛產品。

假如對標Aurora，商湯智能汽車業務商湯絕影的商業化要成熟得多，目前已與30餘傢汽車公司合作，並獲選為50多個車型的供應商，在未來數年內，向其2000多萬輛汽車供應絕影產品。

除智能汽車之外，商湯業務還包括智慧商業、智慧城市、智慧生活共四大板塊，其細分賽道涵蓋十幾條業務線。如果把商湯業務分拆對標來看，其估值遠遠被低估瞭。

另外，行業潛力也是決定一個公司價值的關鍵。

人工智能作為推動全球第四次工業革命的核心引擎，一直是各國政府和科技巨頭們搶占的制高點。

2016年10月，白宮發佈《國傢人工智能研究與發展戰略規劃》報告，首次將人工智能提升到國傢戰略層面。與此同時，美國科技巨頭谷歌、亞馬遜、IBM、微軟們早已磨刀霍霍。2016年底，谷歌公司將公司發展戰略從“移動為先”調整為“AI為先”，亞馬遜也宣稱將人工智能納為公司的長遠規劃。

中國對AI行業同樣志在必得。2017年，“人工智能”首次被寫入瞭全國政府工作報告。去年，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》：到2025年，人工智能基礎理論實現重大突破，部分技術與應用達到世界領先水平，人工智能成為我國產業升級和經濟轉型的主要動力，智能社會建設取得積極進展。

在這場人工智能的競賽中，百度、華為、阿裡等傳統互聯網巨頭亦紛紛下場，而2014年成立的商湯科技無疑是硬科技新物種的重要代表。

今年以來，遊戲、在線教育、社區團購等行業，都遭受瞭猛烈的沖擊，而人工智能、自動化、芯片/半導體、生物科技等行業都迎來瞭更多的關註。這意味，模式創新開始走下神壇，硬科技創新成為主旋律，以商湯為代表的硬科技公司，即將迎來一次價值重估。

來看一組數據。商湯自2014年註冊成立以來，實現瞭強勁的業績增長。招股書三年半報告期內，收入由2018年的18.53億元（人民幣·下同）增至2019年的30.27億元，並進一步增至2020年的34.46億元，實現復合年平均增長率36.4%。同時，公司2021年上半年錄得收入16.52億元，同比增長91.8%。毛利率由2018年的56.5%增至2019年的56.8%，並進一步增至2020年的70.6%，並由2020年上半年的72.1%增至2021年上半年的73.0%。

根據弗若斯特沙利文的報告，基於2020年的收入水平，商湯已成為亞洲最大的AI軟件公司。

公開資料顯示，人工智能軟件是未來十年增長最快的商業領域之一，2020-2025 年均復合增長率為31.9%，2025年將達到1218億美元的總市場規模。

而對於AI的落地和商業化問題，商湯科技也在給出答案。

與其它大部分人工智能企業所選擇在細分賽道中建立主營業務不同，商湯的目標卻是建設人工智能平臺，為各行各業提供服務。

招股書中，商湯將自己定位為一傢賦能百業、行業領先的AI軟件公司，通過打造通用AI基礎設施來實現多功能超高精度AI模型的大規模量產及快速部署。

目前，商湯科技業務主要集中在智慧商業、智慧城市、智慧生活及智能汽車領域，涉及服務商業空間管理、住宅物業管理、城市管理、制造、基礎設施、交通、移動設備及應用、醫療及汽車等眾多行業。

“平臺”曾被互聯網行業詬病，那麼商湯為何從創立之初始終堅持走平臺模式？

原因為：能以更低成本解決“長尾應用”。

過去的互聯網時代，比如亞馬遜及Google，都是在解決互聯網世界中的“長尾應用”問題。而商湯是第一個把“長尾應用”問題搬到線下物理世界。幾乎所有的產業數字化以及智能化，都離不開“長尾應用”。比如：智能汽車除瞭解決自動駕駛識別行人、識別交通信號燈等常見問題，還要解決很多低頻但也可能發生的長尾應用。

但做AI平臺並不易，不僅需要大量投入，還是對算法、算力技術實力的極限考驗。

2020年，商湯一口氣投資56億元在上海臨港建設商湯智算中心(AIDC)，設計算力為每秒3.74百億億次浮點運算，加上商湯已經建成的多達23個超算集群，使商湯擁有的總算力達到每秒4.91百億億次浮點運算。商湯AIDC將於2022年初投入使用落成，屆時會成為亞洲最大的超算中心之一。

今年世界人工智能大會（WAIC）上，商湯重磅展示瞭其新型人工智能基礎設施，稱為SenseCore商湯AI大裝置，集算力、平臺、算法能力為一體，聚焦於人工智能算法的規模化、低成本量產，並化解AI應用落地中的“長尾應用”問題。

商湯集團聯合創始人、董事長兼CEO徐立博士認為，“現在的應用80%都是低頻、長尾的需求，這些需求如果沒有統一的人工智能方法去解決，面臨的就是投入大量的人力、收集巨量的數據，並且還不能解決小數據、小樣本問題。”

而商湯科技的通用人工智能基礎設施SenseCore，通過將研發和生產能力整合至一個統一的底層，能夠提供流暢、標準化、端到端的人工智能模型生產流程。截至2021年6月30日，商湯科技已積累生產超過22,000個賦能不同行業應用的人工智能模型。

招股書顯示，通過使用SenseCore賦能人工智能模型生產的全流程，相較於行業需耗時數周的漫長周期，商湯的研發及工程團隊可以將開發時長縮短至數小時。2019年、2020年及2021年上半年，商湯科技的研發人員每人年均生產的商用模型數量從0.44提高到3.45並繼續提高到瞭5.24個。

這意味著，商湯能以更快、更低的成本幫助人工智能算法解決更多場景中的問題。

人工智能並不像互聯網行業那樣唯快不破。

互聯網公司總是習慣追求規模和增長。過去，諸多互聯網公司延續著融資、補貼用戶、搶占市場、上市這一路徑，催生瞭一個又一個的財富故事。

而以人工智能為代表的硬科技行業，往往需要高投入，回報周期也更長，但價值卻不容小覷。

典型代表是特斯拉。特斯拉成立於2003年，直到2008年才推出第一款跑車Roadster，在特斯拉成立的18年裡，一直飽受爭議，且多次遇到危機。

但特斯拉一直保持對於三電（電池、電機、電控）、自動駕駛等技術的長期投入，形成瞭自己牢固的領先優勢。去年，特斯拉躍居全球市值最高的車企，讓所有人望洋興嘆。

一騎絕塵的背後，卻是涓滴之水的積累與堅持。硬科技企業要經過長期研發投入持續積累才能形成原創技術，但是，一旦形成，便具有極高的壁壘。

2014年成立的商湯，仍在持續打造自己的壁壘。截至 2021 年 6 月 30 日，商湯科技有40名教授領導研發工作，有3,593名研發成員，包括超過250餘名博士及博士學位候選人。

商湯CEO徐立曾表示，“商湯科技在視覺識別技術領域的突破源於人才的聚集，未來3-5年內人工智能領域的競爭關鍵都是人才。”

在研發上，根據招股書顯示，商湯科技三年半累計研發費用為 69.9 億元。2018 年、2019 年、2020 年及 2021 年上半年研發開支別為8.49億元、19.16億元、24.54億元及17.72億元。研發投入分別占當年收入的45.80%、63.30% 、71.11%、107.14%。招股書顯示，此次公開募股募集資金60%將用於投入研發。

持續不斷的研發投入，也換來瞭豐碩成果。根據招股書顯示，商湯目前的基礎及核心技術專利包括：SenseCore人工智能基礎設施的389項專利資產；感知及決策智能專利資產4072項；458項專利資產用於人工智能賦能的內容增強；1463 項專利資產用於人工智能賦能的內容生成；89項人工智能芯片及傳感器專利資產；475項醫學圖像分析專利資產；1100項智能汽車技術專利資產，總計人工智能專利數量超過8000項，是亞洲人工智能行業中擁有最多發明專利的公司之一。

不難預測，未來隨著技術生產工具、計算體系、平臺能力形成，商湯將迎來自己的爆發點。

徐立曾表示，現代企業的發展，在相同行業內做底層技術的，發展曲線在開始階段可能會相對緩慢；而註重做商業模式或前端應用的，發展曲線往往會比較快，在最初會超過做底層技術並能快速見到效果。但兩類企業的曲線會有相遇的時候，隻要超過那個點再往後，一般是做底層技術的有更大機會。

放眼於長期主義，商湯未來的前景無限。

黃仁勳(Jensen Huang) 再向業界丟下重磅「核彈」。

台北時間2月26日，市值2兆美元的AI 晶片巨頭輝達（NVIDIA）宣布推出全新NVIDIA RTX 500 和1000 Ada一代消費級GPU（圖形處理器）加速晶片，全面支持在輕薄筆記型電腦等行動裝置中運行生成式AI（AIGC）軟體。

輝達表示，與僅使用CPU的配置相比，全新RTX 500 GPU可為Stable Diffusion等模型提供高達14倍（1400%）的AIGC效能，AI 照片編輯的速度提高3倍，3D渲染性能提高10倍，從而全面提升生產力效率。

作為入門款GPU產品，輝達RTX 500將成為全球內建AIGC技術且價格最便宜的GPU晶片。

同時，這也意味著，黃仁勳持續降低AI PC設備門檻，即將大量出貨輝達GPU晶片，消費者「買筆電送AI 」的時代真的要來了！

據悉，輝達RTX 500和RTX 1000均採用與RTX 4090、L40伺服器GPU一樣的Ada Lovelace架構，或採用台積電4N（5nm）工藝，擁有神經處理單元(NPU)、第三代RT 核心、第四代Tensor Core、Ada一代CUDA核心、專用GPU記憶體、DLSS 3光線追蹤技術、第八代NVIDIA AV1（NVENC）編碼器等一系列旗艦AI 晶片才擁有的重要配置。

輝達稱，隨著AIGC和混合工作環境成為新標準，無論是內容創作者、研究人員還是工程師，幾乎每位專業人士都需要一台強大AI 加速功能的筆記型電腦來幫助使用者應對產業挑戰。而RTX 500 和1000 GPU 透過AI 為各地緊湊型設計的筆記型電腦使用者提升工作流程。

具體來說，首先，基於NVIDIA Ada Lovelace 架構，RTX 500 和1000 GPU晶片擁有第三代RT 核心，光線追蹤效能比上一代提升了2倍，可實現高保真、逼真的渲染。

其次，搭載第四代Tensor Core AI 加速技術下，RTX 500 和1000 GPU吞吐量是上一代的2 倍，可應用於深度學習訓練、推理和基於AI 的創意工作負載。

再次，與上一代相比，擁有最新CUDA核心的RTX 500 和1000 GPU，單精度浮點(FP32) 吞吐量提高30%；而第八代NVIDIA 編碼器支援AV1，效率比H.264 高出40 %。

最後，RTX 500 GPU 配備4GB GPU專用內存，RTX 1000 GPU 配備6GB GPU專用內存，可處理更大的項目、資料集和多應用工作流程，全面支援部分複雜3D場景和AI 應用研發。

另外，內建NPU的RTX 500 和1000 GPU晶片，可提供最高193 TOPS 的AI 效能，滿足日常AI 工作流程。如果你希望利用AI 來實現深度學習、資料科學、進階渲染等工作流程，輝達也提供RTX 2000、3000、3500、4000 和5000 Ada筆記型電腦GPU，最高支援682 TOPS 的AI 效能。

很顯然，黃院士的想法是：一旦要用AI，就要買輝達GPU顯示卡。沒有更高效能的CPU難以開發和使用AIGC 應用程式。

「你買的越多，你省的就越多。」黃仁勳曾說。（The more You buy，the more You save ）

輝達透露，全新NVIDIA RTX 500 和1000 Ada 世代筆記型電腦GPU 將於今年春天在戴爾、惠普、聯想和MSI 等行動工作設備中應用。

實際上，在AI 時代下，鈦媒體App編輯手中的一台Redmi Book 15E，由於沒有內置NVIDIA獨立顯卡，因此，我們安裝很多支持CUDA如NVIDIA App等多款AI 應用就會顯示“安裝無法繼續” ——很顯然，GPU已深深改變了我們的生活。

近期公佈的輝達最新財報顯示，2024財年，輝達收609.22億美元，年增126%；淨利年增581%，至297.60億美元，成為地表最強的公司。

受利多業績影響，輝達美股持續大漲。

2023年，輝達股價已累計上漲236%，進入2024年英輝達價短短兩個月漲幅又超過63.05%，最新市值約2兆美元。

如今，在新的AI 時代下，全球科技巨頭排行發生了重大變化：輝達超越了谷歌、亞馬遜等一眾巨頭，已成為全球第三大科技公司，僅次於微軟、蘋果。

隨著股價暴漲，輝達聯合創辦人兼CEO黃仁勳身價也水漲船高，最新增加85億美元，至681 億美元，成為全球第21位最富有的人。

黃仁勳不僅超越科氏工業CEO查爾斯‧科赫(Charles Koch)，也成功超越中國首富、農夫山泉創辦人兼董事長鐘睒睒。

對於中國市場，輝達也首次提到，華為是輝達重要的競爭對手之一。同時，黃仁勳對外確認，輝達向客戶提供A100/H800 AI 晶片的替代樣品，同時遵守了美國商務部半導體出口管制規定。

黃仁勳最近接受《Wired》對話時坦言，華為是非常好的公司。儘管他們受到現有半導體處理技術的限制，但他們仍然可以透過將許多晶片聚集在一起來建立非常強大的系統。

黃仁勳強調，輝達非常期望去中國市場進行業務競爭，並希望「我們能夠成功地服務市場」。

2月26日晚，美國儲存晶片巨頭美光科技（Micron Technology）宣布，該公司已開始大量生產其用於AI加速的先進Micron 24GB HBM3E內存方案，提供高達1.2 TB/s頻寬，相比競爭對手功耗降低30%，應用於輝達H200 Tensor Core GPU，最快將於2024年第二季出貨。

隨著輝達A100、H100晶片的成功量產，輝達瞄向AI 超算雲Nvidia DGX Cloud、AI 軟體棧Nvidia AI Enterprise等全新業務。

黃仁勳先前表示，生成式AI 讓每個（軟體）企業都擁抱加速運算，提高吞吐量，而輝達將利用Nvidia AI Enterprise，對這些企業所有的軟體堆疊進行管理、優化、修補。而Google成為了Nvidia AI Enterprise的最新合作方。

「我們將其推向市場的方式是將Nvidia AI Enterprise 視為作業系統，每年每個GPU 收取4500 美元。我的猜測是，世界上每一家在專有雲和私有雲中部署軟體的軟體企業公司，都將在Nvidia AI Enterprise 上運行。」黃仁勳表示。

半導體行業機構Futurum Research 首席執行官丹尼爾·紐曼(Daniel Newman) 認為，“英特爾曾經是業界的霸主。而現在，很多公司正聯合起來，以確保輝達不會變得太強大。”

綜合多方消息，3月18日舉行的GTC大會上，輝達將推出基於下一代Blackwell GPU架構的新款B100 AI晶片，採用台積電3nm製程製程、三星提供最新HBM儲存技術，據推測B100效能至少是H200的兩倍、也就是H100的整整四倍，預計B100將成為全球最強大的AI 晶片。（鈦媒體）

最近，《連線》（Wired）的記者採訪了輝達CEO黃仁勳。

記者表示，與Jensen Huang交流應該帶有警告標籤，因為這位Nvidia首席執行官對人工智能的發展方向如此投入，以至於在經過近90 分鐘的熱烈交談後，我（指本採訪的記者，下同）確信未來將是神經網路的涅槃。我還可以看到這一切：機器人復興、醫療天賜物（medical godsends）、自動駕駛汽車、有記憶的聊天機器人。該公司聖克拉拉園區的建築物並沒有起到任何作用。無論我的目光落在哪裡，我都會看到三角形中的三角形，這種形狀幫助輝達獲得了第一筆財富。

黃是過去一年的風雲人物，甚至可能是未來十年。因為科技公司確實對Nvidia 的超級運算GPU 愛不釋手。這不是以前的Nvidia，它是X 代視頻遊戲顯示卡的供應商，透過有效渲染無數的三角形使圖像變得栩栩如生。這就是輝達，它的硬體開創了一個我們與電腦對話、電腦與我們對話的世界，最終，根據你與哪位技術專家交談，它們超越了我們。

在我們的會面中，現年61 歲的黃穿著他標誌性的皮夾克和簡約的黑色運動鞋。他在那個星期一早上告訴我，他討厭星期一早上，因為他星期日工作一整天，開始正式工作週時已經很累了。

黃仁勳制定了一個模式，讓輝達走在每個科技大趨勢的前面。2012 年，一小群研究人員發布了一個名為AlexNet 的突破性影像辨識系統，該系統使用GPU（而非CPU）來處理程式碼，開啟了深度學習的新時代。於是，黃立即指揮公司全力追逐人工智慧。2017 年，當Google發布了被稱為Transformer 的新型神經網路架構（ ChatGPT 中的T）並引發了當前的人工智慧淘金熱時，Nvidia 處於完美的位置，可以開始向飢餓的科技公司出售其專注於人工智慧的GPU。

Nvidia 目前佔據AI 晶片市場70% 以上的銷售額，估值剛超過2 兆美元。2023 年最後一季的營收為220 億美元，比上年成長265%。去年其股價上漲了231%。黃要么在他所做的事情上出奇地出色，要么非常幸運——或者兩者兼而有之！——每個人都想知道他是如何做到的。

但沒有人能永遠統治。他現在成為中美科技戰的焦點，並受到監管機構的擺佈。黃仁勳在人工智慧晶片領域的一些挑戰者是家喻戶曉的名字——Google、亞馬遜、Meta 和微軟——並且在科技領域擁有最雄厚的財力。12月底，半導體公司AMD推出了一款用於人工智慧運算的大型處理器，旨在與Nvidia競爭。新創公司也瞄準了這個目標。研究公司Pitchbook 的數據顯示，光是去年第三季度，創投就向人工智慧晶片投資了超過8 億美元。

究竟黃仁勳是如何看待這些的呢？

黃仁勳：你和我都是史丹佛大學的畢業生。

Lauren Goode：是的。嗯，我讀的是新聞專業，而你沒有讀新聞專業。

黃仁勳：嗯，作為領導者和個人，我真正敬佩的人是Adobe 執行長尚塔努·納拉延(Shantanu Narayen)。他說他一直想成為一名記者，因為他喜歡講故事。

Lauren Goode：能夠有效地講述企業的故事似乎是建立企業的重要組成部分。

黃仁勳：是的。戰略制定就是說故事。文化建設就是說故事。

Lauren Goode：您曾多次說過，您並沒有根據宣傳資料推銷Nvidia 的想法。

黃仁勳：這是正確的。這實際上是為了講故事。

Lauren Goode：所以我想從另一位技術主管告訴我的事情開始。他指出，輝達比亞馬遜早一年，但在許多方面，英輝達亞馬遜更有「day one」的做法。您如何保持這種前景？

黃仁勳：坦白說，這確實是個好詞。我每天早上醒來都像第一天一樣，原因是我們總是在做一些以前從未做過的事情。它也有脆弱的一面。我們很可能會失敗。剛才，我正在開會，我們正在做一些對我們公司來說是全新的事情，但我們不知道如何正確地做。

黃仁勳：我們正在建造一種新型的資料中心。我們稱之為人工智慧工廠。按照當今資料中心的建構方式，許多人共享一組電腦並將他們的檔案放在這個大型資料中心中。人工智慧工廠更像是一台發電機。這是相當獨特的。過去幾年我們一直在建造它，但現在我們必須將其變成產品。

Lauren Goode：你打算怎麼稱呼它？

黃仁勳：我們還沒為它命名。但它會無所不在。雲端服務提供者將建置它們，我們將建置它們。每個生技公司都會有它。每個零售公司，每個物流公司。未來的每家汽車公司都將擁有一家製造汽車（實際商品、原子）的工廠，以及為汽車製造人工智慧（電子）的工廠。事實上，就在我們說話的時候，你看到伊隆馬斯克正在這樣做。在思考工業公司未來會是什麼樣子方面，他遠遠領先大多數人。

Lauren Goode：您之前曾說過，您經營的是一個扁平化組織，有30 到40 位高階主管直接向您匯報，因為您希望融入資訊流中。最近是什麼激起了你的興趣，讓你想，“我最終可能需要在這件事上押注Nvidia？”

黃仁勳：資訊不必像尼安德特人時代那樣從組織的頂部流向底部，當時我們沒有電子郵件和簡訊以及所有這些東西。如今，資訊流動得更加迅速。因此，不需要從上到下解釋資訊的分層樹。扁平網路使我們能夠更快地適應，這是我們所需要的，因為我們的技術發展如此之快。

如果你看看輝達技術的發展方式，你會發現摩爾定律每隔幾年就會翻倍。嗯，在過去10 年裡，我們已經將人工智慧進步了大約一百萬倍。這是摩爾定律的很多很多倍。如果您生活在一個指數世界中，您不希望訊息一次從上到下一層傳播。

Lauren Goode：但我問你，你的羅馬帝國是什麼？這是一個模因。今天的transformer paper是什麼版本？現在正在發生什麼你覺得會改變一切的事情？

黃仁勳：有幾件事。其中之一並沒有真正的名字，但它是我們在基礎機器人領域所做的一些工作。如果你可以生成文本，如果你可以生成圖像，你也可以生成運動嗎？答案可能是肯定的。然後，如果您可以產生動作，您就可以理解意圖並產生通用版本的清晰度。因此，人形機器人技術應該指日可待。

我認為圍繞狀態空間模型（SSM：state-space models）的工作可能是下一個transformer，它允許您學習極長的模式和序列，而無需在計算中呈二次方增長。

Lauren Goode：這能帶來什麼？現實生活中的例子是什麼？

黃仁勳：您可以與電腦進行持續很長時間的對話，但上下文永遠不會被忘記。您甚至可以暫時更改主題並回到先前的主題，並且可以保留該上下文。您也許能夠理解極長鏈的序列，例如人類基因組。只需查看遺傳密碼，您就可以了解其含義。

Lauren Goode：我們距離這個目標還有多遠？

黃仁勳：從我們有了AlexNet 到超人的AlexNet，只花了大約五年的時間。機器人基礎模型可能即將出現——我會在明年的某個時候公佈。從那時起，五年後，您將看到一些非常令人驚奇的事情。

Lauren Goode：哪個產業將從廣泛訓練的機器人行為模式中受益最多？

黃仁勳：嗯，重工業代表了世界上最大的工業。移動電子並不容易，但移動原子卻極為困難。運輸、物流、將重物從一個地方移動到另一個地方、發現下一種藥物——所有這些都需要了解原子、分子和蛋白質。這些是人工智慧尚未影響到的巨大而令人難以置信的行業。

Lauren Goode：你提到了摩爾定律。這個定律現在已經無關緊要了嗎？

黃仁勳：摩爾定律現在更多是一個系統問題，而不是一個晶片問題。更多的是關於多個晶片的互連性。大約10、15 年前，我們開始了分解電腦的旅程，以便您可以將多個晶片連接在一起。

Lauren Goode：這就是你在2019 年收購以色列公司Mellanox 的初衷。Nvidia 當時表示，現代運算對資料中心提出了巨大的要求，而Mellanox 的網路技術將使加速運算更加有效率。

黃仁勳：對，完全正確。我們購買了Mellanox，這樣我們就可以擴展我們的晶片，將整個資料中心變成一個超級晶片，從而實現現代人工智慧超級電腦。這實際上是為了認識到摩爾定律已經結束，如果我們想繼續擴大計算規模，我們必須在資料中心規模上做到這一點。我們研究了摩爾定律的製定方式，然後說：「不要受其限制。摩爾定律並不是計算的限制。」我們必須拋棄摩爾定律，這樣我們才能考慮新的擴展方法。

Lauren Goode：Mellanox 現在被認為是Nvidia 一次非常明智的收購。早兩年，您試圖收購全球最重要的晶片IP 公司之一Arm，但遭到監管機構的阻撓。

黃仁勳：那太好了！（That would've been wonderful!）

Lauren Goode：我不確定美國政府是否同意，但是是的，讓我們確定這一點。當您現在考慮收購時，您會關注哪些具體領域？

黃仁勳：這些大型系統的作業系統極為複雜。如何在運算堆疊中建立一個作業系統，以協調GPU 中數千萬、數億甚至數十億個微型​​處理器？這是一個非常困難的問題。如果我們公司外部有團隊這樣做，我們可以與他們合作，或者我們可以做更多的事情。

Lauren Goode：你的言下之意是否代表著，對於Nvidia 來說，擁有一個作業系統並將其建構成一個平台至關重要？

黃仁勳：我們已然是一家平台公司。

Lauren Goode：你越成為一個平台，你面臨的問題就越多。人們往往會對平台的輸出承擔更多的責任。自動駕駛汽車的行為方式、醫療保健設備的誤差幅度是多少、人工智慧系統是否有偏見。你如何解決這個問題？

黃仁勳：不過，我們不是應用程式公司。這可能是最簡單的思考方式。我們將盡我們所能，但盡可能少地服務於一個行業。因此，就醫療保健而言，藥物發現不是我們的專長，計算才是。製造汽車不是我們的專長，但為汽車製造極為擅長人工智慧的計算機，才是我們的專長。坦白說，一家公司很難擅長所有這些事情，但我們可以非常擅長其中的人工智慧運算部分。

Lauren Goode：去年有報導稱，您的一些客戶為您的AI GPU 等待了幾個月。現在情況怎麼樣？

黃仁勳：嗯，我認為今年我們不會趕上供應。今年不會，明年也可能不會。（Well, I don't think we're going to catch up on supply this year. Not this year, and probably not next year.）

Lauren Goode：目前的等待時間是多少？

黃仁勳：我不知道現在的交貨時間是多少。但是，你知道，今年對我們來說也是新一代的開始。

Lauren Goode：您是指Blackwell，您傳聞中的新GPU 嗎？

黃仁勳：是的，新一代GPU 即將問世，Blackwell 的表現超乎想像。這將是令人難以置信的。

Lauren Goode：這是否意味著客戶需要更少的GPU？

黃仁勳：這就是目標。目標是大幅降低訓練模型的成本。然後人們可以擴大他們想要訓練的模型的規模。

Lauren Goode：輝達投資了許多人工智慧新創公司。去年有報導稱，您投資了30 多家新創公司。這些新創公司是否會在購買您的硬體時排長隊？

黃仁勳：他們和大家一樣面臨供應緊張的問題，因為他們大多都使用公有雲，所以他們必須自己與公有雲服務供應商進行談判。不過，他們確實獲得的是我們的人工智慧技術，這意味著他們可以使用我們的工程能力和我們來優化其人工智慧模型的特殊技術。我們讓他們變得更有效率。如果您的吞吐量增加五倍，您實際上會多獲得五個GPU。這就是他們從我們那裡得到的。

Lauren Goode：在這方面你認為自己是個造王者嗎？

黃仁勳：不。我們投資這些公司是因為他們的工作令人難以置信。能夠投資它們是我們的榮幸，而不是相反。他們是世界上一些最聰明的人。他們不需要我們來支持他們的信譽。

Lauren Goode：當機器學習更多地轉向推理而不是訓練時（基本上，如果人工智慧工作的計算強度降低）會發生什麼？這會減少對GPU 的需求嗎？

黃仁勳：我們喜歡推理。事實上，我想說，如果我猜的話，Nvidia 今天的業務可能是70% 的推理，30% 的訓練。這是一件好事，因為那時你就會意識到人工智慧終於成功了。如果Nvidia 的業務90% 是訓練，10% 是推理，你可能會說人工智慧仍處於研究階段。七、八年前就是這樣。但今天，每當您在雲中輸入提示時，它都會生成一些內容- 它可以是視頻，可以是圖像，可以是2D，可以是3D，可以是文本，可以是圖形- 它是最有可能的是它背後有一個Nvidia GPU。

Lauren Goode：您是否認為AI GPU 的需求在任何時候都會減弱？

黃仁勳：我認為我們正處於生成式人工智慧革命的開端。如今，世界上進行的大部分計算仍然是基於檢索。檢索意味著您觸摸手機上的某些內容，它會向雲端發送訊號以檢索訊息。它可能會用一些不同的東西組成一個回應，並使用Java 將其呈現在您的手機的漂亮螢幕上。未來，計算將更加基於RAG（Retrieval-augmented generation：檢索增強生成，這是一個框架，允許大型語言模型從其通常參數之外提取數據），它的檢索部分會更少，而個性化生成部分會高得多。

那一代將由GPU 完成。所以我認為我們正處於這場檢索增強的生成運算革命的開端，生成人工智慧將成為幾乎所有事物不可或缺的一部分。

Lauren Goode：最新消息是，你們一直在與美國政府合作，開發出可以運往中國的符合製裁規定的晶片。我的理解是這些不是最先進的晶片。為了確保您仍然可以在中國開展業務，您與政府的合作有多密切？

黃仁勳：好吧，這其實是出口管制，而不是製裁。美國已確定輝達的技術和人工智慧運算基礎設施對國家具有戰略意義，並將對其實施出口管制。我們首次遵守出口管制是在—

黃仁勳：是的。而美國在2023年對出口管制增加了更多條款，導致我們不得不再次重新設計我們的產品。所以我們就這麼做了。我們正在開發一套符合當今出口管制規則的新產品。我們與政府密切合作，確保我們提出的方案與他們的想法一致。

Lauren Goode：您對這些限制將刺激中國推出有競爭力的人工智慧晶片有多大擔憂？

拜登和競爭對手川普將帶領美國走上截然不同的道路。

雖然拜登和川普的年齡、健康狀況、是否適合擔任總統以及受不受民眾歡迎引發了種種擔憂，但到了11月5日大選日那天，美國選民大概率和2020年一樣，必須在他們二人之間做出選擇。此外，和四年前一樣，在選票統計出來之前，這仍將是一場勢均力敵的大選。

然而，今年的大選和四年前有一些重要區別，無論這些差異帶來的影響是好是壞。目前美國經濟正以美國人在2020年疫情期間無法想像的方式增長，同樣出現增長的是推動這一輪經濟增長的債務，目前美國政府的債務總額已達到創紀錄的34萬億美元，償債成本升至6500億美元——這些龐大的數字勢必會限制下一屆政府和國會的選擇。

拜登和競爭對手川普將帶領美國走上截然不同的道路，這對美國的社會政策和整個世界意味著什麼，我們將留給這些領域的專業人士去評判，對於美國經濟和市場而言，這意味著要對美國債務這類老生常談的問題以及拜登和川普在稅收、監管和國家角色等問題上截然不同的立場做新的解讀。

對美國債務和赤字的擔憂並不是什麼新鮮事，但在過去10年裡，美國的債務規模增加了一倍。無黨派機構國會預算辦公室(Congressional Budget Office) 2月初發布的一份報告為有關債務問題的辯論設定了條件：到今年年底，美國政府債務將占到GDP的99%。聯準會升息也帶來了一個令人感到不安的問題：利息支出增加。國會預算辦公室預計，到2034年，利息支出將升至1.6兆美元。

拜登和川普都對這場「借貸狂潮」負有責任。根據負責任聯邦預算委員會(Committee for a Responsible Federal Budget)的估計，川普擔任總統期間實施的政策導致聯邦政府債務增加了8.4萬億美元，拜登擔任總統期間，聯邦政府債務預計將增加約4萬億美元。

在下一任總統任期內，美國債務佔GDP的百分比預計將超過100%，這將是一個具有重要像徵意義的水平。

註：2024年及以後的數據為預估值。

資料來源：聖路易斯聯邦儲備銀行（2000年至2022年資料），國會預算辦公室（2023年資料及預估值）。

評級機構標普全球(S&P Global)在2011年摘除了美國引以為傲的AAA主權信用評級，理由是決策者長期無力應對不斷增加的債務。2023年惠譽(Fitch Ratings)也摘除了美國的AAA評級，理由是「國家治理水準下降」。

大型評級機構中唯一還沒有下調美國主權信用評級的穆迪(Moody 's)最近警告指出，該機構可能也會下調美國主權信用評級，理由是政治兩極分化和債務不斷上升。

穆迪CEO羅布·福伯(Rob Fauber)評論說：「無論是民主黨人還是共和黨人，他們都沒有真正致力於用足夠的收入來彌補支出缺口，這個缺口將越變越大，給美國的資產負債表帶來更大的壓力。”

評級機構的降級決定對投資者的影響相對較小，因為很明顯，單純從經濟角度來看，美國的債務負擔是可控的，這一點評級機構也很清楚。

政府借款不斷增加、導緻美國國債買家要求更高的收益率是潛在的擔憂。

在拜登擔任總統期間，已經有跡象表明市場可能正在進入一個新時代。花旗集團(Citigroup)首席全球經濟學家內森希茨(Nathan Sheets)指出，利率上升、通膨高企和政治混亂等因素讓這個問題變得更加突出。希茨說：“至少在過去6到12個月裡，市場注意到了收益率上升的問題。”

去年年底，10年期美國公債殖利率一度達到接近5%的峰值，但目前已降至4.3%。

投資人將從債務負擔的角度來看拜登和川普的財政計畫。兩人的財政計畫都將受到國會的限制，但他們想要達成的目標和這些目標將如何影響市場對美債的看法差異極大，看看稅收這個問題就知道了。

降低個人和企業的稅收是川普政府的標誌之一，對許多共和黨人來說，這是川普政府最大的成就，另一個成就是讓更多保守派大法官進入了最高法院。

不過，2017年為了通過《減稅與就業法案》(Tax Cuts and Jobs Act)，國會在預算上“耍了個花招”：企業減稅計劃是“永久性的”，但法案中其他主要減稅條款將從2025年開始失效。在一長串即將失效的條款中，有一項是對個人邊際稅率的削減，這一稅率將重新調整到更高的水平；遺產稅免稅額將大致減半，至500萬美元，再加上通膨調整；個人可以扣除州稅和地方稅的限額將重新設定。