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生于边缘:去中心化算力网络如何赋能Crypto与AI?
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交点 5月23日,芯片巨头英伟达发布了
2025
财年
第一季度财报。财报显示,英伟达第一季度营收为260亿美元。其中,数据中心营收较去年增长427%,达到惊人的226亿美元。英伟达能够凭借一己之力拯救美股大盘的财务表现背后,反映的是全球科技公司为了角逐AI赛道而爆发的算力需求。越是顶尖的科技公司在AI赛道布局的野心越大,相应的,这些公司对于算力的需求也呈指数级增长。根据TrendForce的预测,2024年美国四大主要云服务提供商:微软、谷歌、AWS和Meta的对于高端AI服务器的需求预计分别将占全球需求的20.2%、16.6%、16%和10.8%,总计超60%。 图片来源: https://investor.nvidia.com/financial-info/financial-reports/default.aspx “芯片紧缺“连续成为近几年的年度热词。一方面,大语言模型(LLM)的training和inference需要大量算力支撑;并且随着模型的迭代,算力成本和需求呈指数级增加。另一方面,像Meta这样的大公司会采购巨量的芯片,全球的算力资源都向这些科技巨头倾斜,使得小型企业越来越难以获得所需的算力资源。小型企业面临的困境不仅来自于激增的需求导致的芯片供给不足,还来自于供给的结构性矛盾。目前,在供给端仍存在着大量闲置的GPU,比如,一些数据中心存在大量闲置的算力(使用率仅在12% – 18%),加密挖矿中由于利润的减少也闲置出来大量的算力资源。虽然这些算力并非都适合AI训练等专业的应用场景,但消费级硬件在其他领域,如AI inference、云游戏渲染、云手机等领域仍然可以发挥巨大作用。整合并利用这部分算力资源的机会是巨大的。 把视线从AI转到crypto,在加密市场沉寂了三年之后,终于又迎来了又一轮牛市,比特币价格屡创新高,各种memecoin层出不穷。虽然AI和Crypto作为buzzword火了这些年,但人工智能和区块链作为两项重要技术仿佛两条平行线,迟迟没有找到一个“交点”。今年年初,Vitalik发表了一篇名为“The promise and challenges of crypto + AI applications” 的文章,讨论了未来AI和crypto相结合的场景。Vitalik在文中提到了很多的畅想,包括利用区块链和MPC等加密技术对AI进行去中心化的training和inference,可以将machine learning的黑箱打开,从而让AI model更加trustless等等。这些愿景若要实现还有很长一段路要走。但其中Vitalik提到的其中一个用例——利用crypto的经济激励来赋能AI,也是一个重要且在短时间内可以实现的一个方向。去中心化算力网络便是现阶段AI + crypto最合适的场景之一。 2 去中心化算力网络 目前,已经有不少项目在去中心化算力网络的赛道上发展。这些项目的底层逻辑是相似的,可以概括为: 利用token激励算力持有者参与网络提供算力服务,这些零散的算力资源可以汇集成有一定规模的去中心化算力网络。这样既能提高闲置算力的利用率,又能以更低的成本满足客户的算力需求,实现买方卖方双方的共赢。 为了使读者在短时间内获得对此赛道的整体把握,本文将从微观—宏观两个视角对具体的项目和整个赛道进行解构,旨在为读者提供分析视角去理解每个项目的核心竞争优势以及去中心化算力赛道整体的发展情况。笔者将介绍并分析五个项目: Aethir、io.net、Render Network、Akash Network、Gensyn,并对项目情况和赛道发展进行总结和评价。 从分析框架而言,如果聚焦于一个具体的去中心化算力网络,我们可以将其拆解成四个核心的构成部分: 硬件网络:将分散的算力资源整合在一起,通过分布在全球各地的节点来实现算力资源的共享和负载均衡,是去中心化算力网络的基础层。 双边市场:通过合理的定价机制和发现机制将算力提供者与需求者进行匹配,提供安全的交易平台,确保供需双方的交易透明、公平和可信。 共识机制:用于确保网络内节点正确运行并完成工作。共识机制主要用于监测两个层面:1)监测节点是否在线运行,处于可以随时接受任务的活跃状态;2)节点工作证明:该节点接到任务后有效正确地完成了任务,算力没有被用于其他目的而占用了进程和线程。 代币激励:代币模型用于激励更多的参与方提供/使用服务,并且用token捕获这种网络效应,实现社区收益共享。 如果鸟瞰整个去中心化算力赛道,Blockworks Research的研报提供了一个很好的分析框架,我们可以将此赛道的项目position分为三个不同的layer。 Bare metal layer: 构成去中心化计算栈的基础层,主要的任务是收集原始算力资源并且让它们能够被API调用。 Orchestration layer: 构成去中心化计算栈的中间层,主要的任务是协调和抽象,负责算力的调度、扩展、操作、负载均衡和容错等。主要作用是“抽象”底层硬件管理的复杂性,为终端用户提供一个更加高级的用户界面,服务特定的客群。 Aggregation layer: 构成去中心化计算栈的顶层,主要的任务是整合,负责提供一个统一的界面让用户可以在一处实现多种计算任务,比如AI训练、渲染、zkML等等。相当于多个去中心化计算服务的编排和分发层。 图片来源:Youbi Capital 根据以上两个分析框架,我们将对选取的五个项目做一个横向的对比,并从四个层面——核心业务、市场定位、硬件设施和财务表现对其进行评价。 2.1 核心业务 从底层逻辑来讲,去中心化算力网络是高度同质化的,即利用token激励闲置算力持有者提供算力服务。围绕这个底层逻辑,我们可以从三个方面的差异来理解项目核心业务的不同: 闲置算力的来源: 市面上闲置算力有两种主要的来源:1)data centers, 矿商等企业手里闲置算力;2)散户手里的闲置算力。数据中心的算力通常是专业级别的硬件,而散户通常会购买消费级别的芯片。 Aethir、Akash Network和Gensyn的算力主要是从企业收集的。从企业收集算力的好处在于:1)企业和数据中心通常拥有更高质量的硬件和专业维护团队,算力资源的性能和可靠性更高;2)企业和数据中心的算力资源往往更同质化,并且集中的管理和监控使得资源的调度和维护更加高效。但相应的,这种方式对于项目方的要求较高,需要项目方有与掌握算力的企业有商业联系。同时,可扩展性和去中心化程度会受到一定程度的影响。 Render Network和io.net主要是激励散户提供手中的闲置算力。从散户手中收集算力的好处在于:1)散户的闲置算力显性成本较低,能提供更加经济的算力资源;2)网络的可扩展性和去中心化程度更高,增强了系统的弹性和稳健性。而缺点在于,散户资源分布广泛且不统一,管理和调度变得复杂,增加了运维难度。并且依靠散户算力去形成初步的网络效应会更加困难(更难kickstart)。最后,散户的设备可能存在更多的安全隐患,会带来数据泄露和算力被滥用的风险。 算力消费者 从算力消费者来讲,Aethir、io.net、Gensyn的目标客户主要是企业。对于B端客户来说,AI和游戏实时渲染需要高性能计算需求。这类工作负载对算力资源的要求极高,通常需要高端 GPU 或专业级硬件。此外,B端客户对算力资源的稳定性和可靠性要求很高,因此必须提供高质量的服务级别协议,确保项目正常运行并提供及时的技术支持。同时,B端客户的迁移成本很高,如果去中心化网络没有成熟的SDK能够让项目方快速deploy(比如Akash Network需要用户自己基于远程端口进行开发),那么很难让客户进行迁移。如果不是及其显著的价格优势,客户迁移的意愿是非常低的。 Render Network和Akash Network主要为散户提供算力服务。为C端用户提供服务,项目需要设计简单易用的界面和工具,为消费者提供良好的消费体验。并且消费者对于对价格很敏感,因此项目需要提供有竞争力的定价。 硬件类型 常见的计算硬件资源包括CPU、FPGA、GPU、ASIC和SoC等。这些硬件在设计目标、性能特性和应用领域上有显著区别。总结来说,CPU更擅长通用计算任务,FPGA的优势在于高并行处理和可编程性,GPU在并行计算中表现出色,ASIC在特定任务中效率最高,而SoC则集成多种功能于一体,适用于高度集成的应用。选择哪种硬件取决于具体应用的需求、性能要求和成本考虑。我们讨论的去中心化算力项目多为收集GPU算力,这是由项目业务类型和GPU的特点决定的。因为GPU在AI训练、并行计算、多媒体渲染等方面有着独特优势。 虽然这些项目大多涉及到GPU的集成,但是不同的应用对硬件规格的要求不同,因此这些硬件有异质化的优化核心和参数。这些参数包括parallelism/serial dependencies,内存,延迟等等。例如渲染工作负载实际上更适合于消费级 GPU,而不适合性能更强的data center GPU,因为渲染对于光线追踪等要求高,消费级芯片如4090s等强化了RT cores,专门为光线追踪任务做了计算类优化。AI training和inference则需要专业级别的GPU。因此Render Network 可从散户那里汇集 RTX 3090s 和 4090s等消费级GPU,而IO.NET需要更多的H100s、 A100s等专业级别GPU,以满足AI初创公司的需求。 2.2 市场定位 对于项目的定位来讲,bare metal layer、orchestration layer和aggregation layer需要解决的核心问题、优化重点和价值捕获的能力不同。 Bare metal layer 关注的是物理资源的收集和利用,Orchestration layer 关注算力的调度和优化,将物理硬件按照客户群体的需求进行最佳优化设计。Aggregation layer是general purpose的,关注不同资源的整合和抽象。从价值链来讲,各个项目应该从bare metal层起,努力向上进行攀升。 从价值捕获的角度来讲,从bare metal layer、orchestration layer 到aggregation layer,价值捕获的能力是逐层递增的。Aggregation layer能够捕获最多的价值,原因在于aggregation platform能够获得最大的网络效应,还能直接触及最多的用户,相当于去中心化网络的流量入口,从而在整个算力资源管理栈中占据最高的价值捕获位置。 相应的,想要构建一个aggregation platform的难度也是最大的,项目需要综合解决技术复杂性、异构资源管理、系统可靠性和可扩展性、网络效应实现、安全性和隐私保护以及复杂的运维管理等多方面的问题。这些挑战不利于项目的冷启动,并且取决于赛道的发展情况和时机。在orchestration layer还未发展成熟吃下一定市场份额时,做aggregation layer是不太现实的。 目前,Aethir、Render Network、Akash Network和Gensyn都属于Orchestration layer,他们旨在为特定的目标和客户群体提供服务。Aethir目前的主营业务是为云游戏做实时渲染,并为B端客户提供一定的开发和部署环境和工具; Render Network主营业务是视频渲染,Akash Network的任务是提供一个类似于淘宝的交易平台,而Gensyn深耕于AI training领域。io.net的定位是Aggregation layer,但目前io实现的功能还离aggregation layer的完整功能还有一段距离,虽然已经收集了Render Network和Filecoin的硬件,但对于硬件资源的抽象和整合还未完成。 2.3 硬件设施 目前,不是所有项目都公布了网络的详细数据,相对来说,io.net explorer的UI做的是最好的,上面可以看到GPU/CPU数量、种类、价格、分布、网络用量、节点收入等等参数。但是4月末时io.net的前端遭到了攻击,由于io没有对 PUT/POST 的接口做 Auth,黑客篡改了前端数据。这为其他项目的隐私、网络数据可靠性也敲响了警钟。 从GPU的数量和model来说,作为聚合层的io.net收集的硬件数量理应是最多的。Aethir紧随其后,其他项目的硬件情况没有那么透明。从GPU model上可以看到,io既有A100这样的专业级GPU,也有4090这样的消费级GPU,种类繁多,这符合io.net aggregation的定位。io可以根据具体任务需求选择最合适的GPU。但不同型号和品牌的GPU可能需要不同的驱动和配置,软件也需要进行复杂的优化,这增加了管理和维护的复杂性。目前io各类任务分配主要是靠用户自主选择。 Aethir发布了自己的矿机,五月时,高通支持研发的Aethir Edge正式推出。它将打破远离用户的单一集中化的GPU集群部署方式,将算力部署到边缘。Aethir Edge将结合H100的集群算力,共同为AI场景服务,它可以部署训练好的模型,以最优的成本为用户提供推理计算服务。这种方案离用户更近,服务更快速,性价比也更高。 从供给和需求来看,以Akash Network为例,其统计数据显示,CPU总量约为16k,GPU数量为378个,按照网络租赁需求,CPU和GPU的利用率分别是11.1%和19.3%。其中只有专业级GPU H100的租用率是比较高的,其他的model大多处于闲置状态。其他网络面临的情况大体与Akash一致,网络总体需求量不高,除了如A100、H100等热门芯片,其他算力大多处于闲置的状态。 从价格优势来看,与除云计算市场巨头而言,与其他传统服务商相比成本优势并不突出。 2.4 财务表现 不管token model如何设计,一个健康的tokenomics都需要满足以下几个基本条件:1)用户对于网络的需求需要体现在币价上,也就是说代币是可以实现价值捕获的;2)各个参与者,不管是开发者、节点、用户都需要得到长期的公平的激励;3)保证去中心化的治理,避免内部人士过度持有;4)合理的通胀和通缩机制和代币释放周期,避免大幅波动的币价影响网络的稳健型和持续性。 如果把代币模型笼统地分为BME(burn and mint equilibrium)和SFA(stake for access),这两种模式的代币通缩压力来源不同:BME模型在用户购买服务后会燃烧代币,因此系统的通缩压力是由需求决定的。而SFA要求服务提供者/节点质押代币以获得提供服务的资格,因此通缩压力是由供给带来的。BME的好处在于更加适合用于非标准化商品。但如果网络的需求不足,可能面临着持续通胀的压力。各项目的代币模型在细节上有差异,但总体来说,Aethir更偏向于SFA,而io.net,Render Network和Akash Network更偏向于BME,Gensyn尚未可知。 从收入来看,网络的需求量会直接反映在网络整体收入上(这里不讨论矿工的收入,因为矿工除了完成任务所获的报酬还有来自于项目的补贴。)从公开的数据上来看io.net的数值是最高的。Aethir的收入虽然还未公布,但从公开信息来看,他们宣布已经与很多B端客户签下了订单。 从币价来说,目前只有Render Network和Akash Network进行了ICO。Aethir和io.net也在近期发币,价格表现需要再观察,在这不做过多讨论。Gensyn的计划还不清楚。从发币的两个项目以及同一个赛道但没有包含在本文讨论范围内的已经发币的项目,综合来讲,去中心化算力网络都有非常亮眼的价格表现,一定程度体现了巨大的市场潜力和社区的高期望。 2.5 总结 去中心化算力网络赛道总体发展很快,已经有很多项目可以依靠产品服务客户,并产生一定收入。赛道已经脱离了纯叙事,进入可以提供初步服务的发展阶段。 需求疲软是去中心化算力网络所面临的共性问题,长期的客户需求没有被很好地验证和挖掘。但需求侧并没有过多影响币价,已经发币的几个项目表现亮眼。 AI是去中心化算力网络的主要叙事,但并不是唯一的业务。除了应用于AI training和inference之外,算力还可被用于云游戏实时渲染,云手机服务等等。 算力网络的硬件异质化程度较高,算力网络的质量和规模需要进一步提升。 对于C端用户来说,成本优势不是十分明显。而对于B端用户来说,除了节约成本之外,还需考虑服务的稳定性、可靠性、技术支持、合规和法律支持等等方面,而Web3的项目普遍在这些方面做得不够好。 3 Closing thoughts AI的爆发式增长带来的对于算力的巨量需求是毋庸置疑的。自 2012 年以来,人工智能训练任务中使用的算力正呈指数级增长,其目前速度为每3.5个月翻一倍(相比之下,摩尔定律是每18个月翻倍)。自2012 年以来,人们对于算力的需求增长了超过300,000倍,远超摩尔定律的12倍增长。据预测,GPU市场预计将在未来五年内以32%的年复合增长率增长至超过2000亿美元。AMD的估计更高,公司预计到2027年GPU芯片市场将达到4000亿美元。 图片来源: https://www.stateof.ai/ 因为人工智能和其他计算密集型工作负载(如AR/VR渲染)的爆发性增长暴露了传统云计算和领先计算市场中的结构性低效问题。理论上去中心化算力网络能够通过利用分布式闲置计算资源,提供更灵活、低成本和高效的解决方案,从而满足市场对计算资源的巨大需求。因此,crypto与AI的结合有着巨大的市场潜力,但同时也面临与传统企业激烈的竞争、高进入门槛和复杂的市场环境。总的来说,纵观所有crypto赛道,去中心化算力网络是加密领域中最有希望获得真实需求的的垂直领域之一。 图片来源:https://vitalik.eth.limo/general/2024/01/30/cryptoai.html 前途是光明的,道路是曲折的。想要达到上述的愿景,我们还需要解决众多的问题与挑战,总结来说:现阶段如果单纯提供传统的云服务,项目的profit margin很小。从需求侧来分析,大型企业一般会自建算力,纯C端开发者大多会选择云服务,真正使用去中心化算力网络资源的中小型企业是否会有稳定需求还需要进一步挖掘和验证。另一方面,AI是一个拥有极高上限和想象空间的广阔市场,为了更广阔的市场,未来去中心化算力服务商也需要向模型/AI服务进行转型,探索更多的crypto + AI的使用场景,扩大项目能够创造的价值。但目前来说,想要进一步发展到AI领域还存在很多问题和挑战: 价格优势并不突出:通过之前的数据对比可以看出,去中心化算力网络的成本优势并没有得到体现。可能的原因在于对于需求大的专业芯片H100、A100等,市场机制决定了这部分硬件的价格不会便宜。另外,去中心化网络虽然能收集闲置的算力资源,但去中心化带来的规模经济效应的缺乏、高网络和带宽成本以及极大的管理和运维的复杂性等隐形成本会进一步增加算力成本。 AI training的特殊性:利用去中心化的方式进行AI trainning在现阶段有着巨大的技术瓶颈。这种瓶颈从GPU的工作流程当中可以直观体现,在大语言模型训练中,GPU首先接收预处理后的数据批次,进行前向传播和反向传播计算以生成梯度。接下来,各GPU会聚合梯度并更新模型参数,确保所有GPU同步。这个过程将不断重复,直到训练完成所有批次或达到预定轮数。这个过程中涉及到大量的数据传输和同步。使用什么样的并行和同步策略,如何优化网络带宽和延迟,降低通讯成本等等问题,目前都还未得到很好的解答。现阶段利用去中心化算力网络对AI进行训练还不太现实。 数据安全和隐私:大语言模型的训练过程中,各个涉及数据处理和传输的环节,比如数据分配、模型训练、参数和梯度聚合都有可能影响数据安全和隐私。并且数据隐私币模型隐私更加重要。如果无法解决数据隐私的问题,就无法在需求端真正规模化。 从最现实的角度考虑,一个去中心化算力网络需要同时兼顾当下的需求发掘和未来的市场空间。找准产品定位和目标客群,比如先瞄准非AI或者Web3原生项目,从比较边缘的需求入手,建立起早期的用户基础。同时,不断探索AI与crypto结合的各种场景,探索技术前沿,实现服务的转型升级。 参考文献 https://www.stateof.ai/ https://vitalik.eth.limo/general/2024/01/30/cryptoai.html https://foresightnews.pro/article/detail/34368 https://app.blockworksresearch.com/unlocked/compute-de-pi-ns-paths-to-adoption-in-an-ai-dominated-market?callback=%2Fresearch%2Fcompute-de-pi-ns-paths-to-adoption-in-an-ai-dominated-market https://research.web3caff.com/zh/archives/17351?ref=1554 来源:金色财经
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金色财经
2024-06-12
美国《生物安全法案》受阻 医疗研发外包行业迎来久违大涨
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物安全法案》HR8333提案,在纳入《
2025
财年
国防授权法案》(NDAA)的立法过程中意外受阻。市场普遍解读为,该法案的立法工作已经技术性流产,这对于药明康德等一众CDMO(合同研发生产组织)公司而言,无疑是一大利好消息。 据了解,当地时间5月15日,美国众议院监督与问责委员会曾针对最新修订的《生物安全法案》草案召开听证会,并以高票通过。然而,在随后的立法流程中,该法案却未能如期纳入NDAA,引发市场对于法案前景的重新评估。 这一变化对于高度依赖中国CDMO的美国制药行业来说,影响深远。根据此前报道,修订后的法案曾计划给予企业八年的宽限期来脱离对中国公司的依赖。但业内专家对此表示担忧,认为这段时间是否足够进行如此重大的过渡尚存疑问。 事实上,美国制药和生物技术公司对中国CDMO的依赖程度不容小觑。据生物技术创新组织发布的调查报告显示,在接受调查的134家美国公司中,有超过100家与中国本土或中国所有的制造商签订了至少一份合同或产品协议。这其中,药明康德作为对美国制药公司最重要的CDMO之一,其客户涵盖了从新兴生物技术公司到行业巨头如礼来公司等广泛范围。 面对美国《生物安全法案》的立法变数,中国CDMO企业纷纷表态。药明康德等公司一再否认美国立法机构的指控,并强调其业务并不涉及所谓的人类基因组学业务或数据收集。他们担心,该法案的实施将对美国在生物技术创新、药物开发和患者护理领域的领导地位产生更广泛的影响。 值得注意的是,尽管市场对此次法案受阻反应积极,但并不意味着该法案后续不会被重新提及。有外媒提及,“617之前投票表决”的可能性仍然存在。不过,从立法程序上看,该法案要想最终成为法律,仍需经过多道关卡。 对于医药股的投资机会,有机构认为,一季度可能是医药行业的阶段性业绩低点,而二三季度整体拐点或将来临。随着疫情影响的逐渐消退以及行业政策环境的逐步明朗,医药股的投资价值有望得到重塑。
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金融界
2024-06-12
6月12日财经早餐: 苹果涨7%创新高!看向今晚美国CPI指数和美联储决议!
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作扩展Azure AI的容量。甲骨文对
2025
财年
营收预期为两位数,高于预期。甲骨文股价周二盘后涨8.53%。 OpenAI任命新CFO,引发IPO猜测 ChatGPT的开发商OpenAI近日宣布Sarah Friar为新CFO,后者曾为社媒平台NextDoor的CEO,也曾任Block的CFO、Salesforce财务官等。有媒体称,公司设立CFO这一职位通常被认为准备IPO的一个重要信号,此前OpenAI并未设立CFO;OpenAI回应称,公司已经发展到必须设立专门的财务主管的规模。 马斯克撤销对OpenAI和Sam Altman诉讼 当时时间11日,马斯克撤回了其在加州法院提起的对OpenAI及Sam Altman等人的指控,具体理由仍不得而知。三月,马斯克指控OpenAI管理层在2023年背离了非营利的使命,转而与微软建立了独家合作关系,并将先进AI技术GPT-4私密化。今日要闻前瞻 德国CPI 美国5月CPI数据 美国上周EIA原油库存、库欣原油库存 IEA月度原油市场报告 次日凌晨美联储利益决议、经济预期摘要、鲍威尔新闻发布会 博通财报 (投资慧眼 编辑:Esteban Ma) 原文链接
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投资慧眼
2024-06-12
股价今年已翻倍,拆股引爆市场,英伟达能否成为道指新贵?
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72亿美元的三倍多。华尔街预计英伟达在
2025
财年
的收入将达到1170亿美元,接近2024年的两倍,比前一年的收入增长四倍多。 53.4% 英伟达的预计净利润率,即收入中转化为利润的百分比。换句话说,英伟达去年每赚1美元的收入中约有53美分转化为净利润。相比之下,苹果最近一个季度的净利润率为26.3%,微软为36.4%。然而,这两家公司的收入显著高于英伟达。
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Heidi
2024-06-10
反击拜登保留加密恶法SAB 121 美国众议院拟削SEC拨款阻止执行
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。” 除此之外,该拨款案更会把SEC
2025
财年
的总拨款资金定为20亿美元,比SEC主席Gary Gensler的要求低近6亿,而SEC 积极执法部门的拨款也会被削减1.68亿美元。 eTukTuk新的绿色加密货币 比特币近日出现波动,投资人部署时不妨留意不同产品,如获得币安BNB链的鼎力支持的eTukTuk。 eTukTuk是一种新的绿色加密货币,旨在促进发展中国家三轮车环保能源交通,并通过利用区块链来缩小发展中国家的经济差距。 立即进入eTukTuk预售 为了实现这一目标,eTukTuk正在为那些最需要创新的发展中国家的城市和郊区引入创新的电动汽车充电基础设施(EVSE),eTukTuk还拥有专有的eTukTuk电动车,可以以经济实惠的价格购买,以帮助司机更快速、更无缝地转向电动。 eTukTuk网络将与共享经济紧密相扣,秉持“取之社会,用之社会”的理念,透过区块链和共享经济,让资源得以更有效配置,创造价值并回馈社会。 在投资前监测市场走势和更广泛的宏观经济状况至关重要,鉴于eTukTuk在市场上的正确时机,早期买家可以在小区销售期间以0.024美元的价格购买代币,价格比其公开销售价格0.04美元低40%。 立即进入eTukTuk预售
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Business2Community
2024-06-10
印度央行连续8次“按兵不动”!未来降息还得看美联储
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有所复苏。 同时,印度央行将2024-
2025
财年
(截至2025年3月)的GDP增长预测从7%上调至7.2%,并将通胀预测维持在4.5%。 分析来看,印度经济依然强劲,经济上的快速扩张将为央行提供足够的空间来关注价格稳定。上财年,印度的GDP增长率超过8%,4月通胀率达到4.83%,高于央行4%的目标。 可能会跟随美联储降息 近期,由于大选黑天鹅、股市屡创新高,市场对印度的关注度提升。 此前6月3日,市场预期印度现任总理的党派能在选举中赢得压倒性的胜利,股市大涨,印度Nifty 50、SENSEX 30指数盘中均创下新高。 6月4日,莫迪政党在选举中仅以低于预期的微弱优势获胜,引发印度资本市场大跌,股指一度狂泻8%。 不过,经历了恐慌的抛售后,近三个交易日股市继续上涨,又逼近6月3日的新高。 经济学家表示,由于此选举结果,莫迪政府可能会面临增加福利支出以巩固支持的压力,而这种做法可能会进一步刺激通胀。 展望未来,Kotak Mahindra Bank的首席经济学家 Upasna Bhardwaj认为:“印度央行的利率和立场现状符合市场预期,但投票模式的分歧表明,该行未来政策转向的可能性越来越大。” 目前,经济学家预计,印度央行要到今年最后一个季度才会降息,并认为它可能只会在美联储转向后才会采取行动。 彭博经济学家Abhishek Gupta写道:“印度央行不能忽视市场对莫迪在选举中失利的负面反应,但我们不认为它会在美联储降息之前做出降息反应。”
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格隆汇
2024-06-07
CrowdStrike的估值警告
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度 CrowdStrike报告了强劲的
2025
财年
第一季度业绩: 来源:Seeking Alpha 该公司的营收轻松超过市场普遍预期1,600万美元,营收增幅达到33%。实际上,CrowdStrike报告称其销售增长比上一季度略有加速。 考虑到同行Palo Alto Networks曾讨论将战略转变为“平台化”,要求公司在相当长的一段时间内免费或提供高折扣服务,这些数字令人震惊。Palo Alto第四季度的收入增长率仅为15%。 CrowdStrike的主要关注点是ARR(年度经常性收入)的强劲增长。该公司本季度新增ARR净额为2.12亿美元,高于24年第一季度的1.74亿美元。 来源:CrowdStrike 本季度新增净ARR同比仅增长22%,但考虑到这是与去年新增业务相比的增长率,而不是总ARR,这个数字令人困惑。最终的关键是与去年第一季度相比,CrowdStrike的ARR余额增长了33%,达到36.5亿美元。 公司在过去2年每季度报告的净新ARR如下:
2025
财年
第一季度 - 2.12亿美元 2024财年第四季度 - 2.82亿美元 2024财年第三季度 - 2.23亿美元 2024财年第二季度 - 1.96亿美元 2024财年第一季度 - 1.74亿美元 2023财年第四季度 - 2.22亿美元 2023财年第三季度 - 1.98亿美元 2023财年第二季度 - 2.18亿美元 2023财年第一季度 - 1.90亿美元 该公司已经锁定了明年的这些收入(主要是订阅收入)。巨大的ARR余额绝对是投资者觉得这个故事引人注目的一个原因。 市场普遍预计,该公司25财年营收仅为40亿美元,目前市值为840亿美元,目标是发行2.5亿股流通股。虽然股票有问题,但生意很好。 CrowdStrike第一季度净收入为1.99亿美元,自由现金流为3.23亿美元。在24财年产生9.38亿美元的自由现金流(占收入的27%)后,该公司拥有37亿美元的巨额现金余额。 再次强调,网络安全业务正在全面展开。 荒谬的AI炒作估值 进入本季度时,CrowdStrike的市值约为750亿美元,但市场的评论是,该公司的股票估值是否会达到1000亿美元。通常情况下,对于一只快速增长的科技股来说,20%的涨幅不会被视为过于激进,但在做出这样的判断之前,人们必须了解细节。 首先,摩根士丹利给出了1000亿美元的估值,并给出了422美元的目标价(估值1060亿美元)。其次,Ritholtz Wealth Management的Josh Brown在CNBC的Halftime Report节目中将这一目标应用于该股。 虽然网络安全平台公司的估值一直很高,但CrowdStrike最近却与业内同行分道扬镳。目前,该股的远期市盈率接近20倍,而Palo Alto Networks和Zscaler的远期市盈率约为12倍。 来源:YCharts 这正是许多投资者对人工智能炒作失去关注的地方。目前,CrowdStrike的估值接近20倍于预期销售额,而且要达到1000亿美元的估值和本财年40亿美元的销售目标,其股价必须达到25倍的销售目标。 投资者需要记住,CrowdStrike的目标是在未来达到100亿美元的ARR水平。值得注意的是,该股的交易价格已经达到了这一扩展目标的8倍,分析师普遍预计,在29财年之前,该公司的营收不会超过这一目标,这表明,假设该公司不像同行那样遭遇挫折,ARR目标可能会在28财年实现。 总结 CrowdStrike太贵了。当投资者预期一只已经很贵的股票会进一步上涨时,他们没有正确地看待股票估值。 $CrowdStrike Holdings, Inc.(CRWD)$
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老虎证券
2024-06-06
【比特日报】美国证监会主席突发重话!美国国会拟“反击拜登行动” 阻止恶意实施关键加密法案
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的可能性很高。 该拨款案将美国证监会在
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的总拨款资金设定为20亿美元,而不是根斯勒要求的25.9亿美元。同时,美国证监会积极执法部门的拨款也被削减了1.68亿美元,使其资金降至6.44亿美元。 Terrett也在推文中提到,美国证监会委员Mark Uyeda同样支持撤回SAB 121法案。Uyeda表示:“美国证监会透过监管法令引入SAB 121的决定绕过了《行政程序法》(APA)下的规则制定,事实上回避了司法审查,这削弱了我们针对过度扩张的行政国家的制衡系统。对HJ Res. 109的否决是令人遗憾的,SAB 121法案应当被撤回。” 根据Farside Investors数据,比特币现货ETF在周二录得第二高流入量8.87亿美元后,市场人气得到提振。 分析师正密切关注下周的美国消费者物价指数(CPI)数据,在5月15日CPI数据下跌0.1%之后,比特币在随后的五天内开启了7%的涨势。10x Research研究主管Markus Thielen认为,如果同比CPI为3.3%或更低,则可能推动比特币创下历史新高。 富达投资数字资产策略主管马特·霍恩(Matt Horne)在周二的美国CNBC报告中表示,投资者应考虑将1-5%的资产配置到比特币上。即使比特币跌至零,这样的投资也能将风险降至最低,但如果比特币继续上涨,它将使投资组合受益。 比特币技术分析 CMTrade表示,比特币RSI高于中立区域50,MACD低于信号线且为正值,价格可能回撤。#VIP会员尊享# 此外,价格高于20和50周期移动平均线,分别为70985和70698美元。 “我们的支点是70030美元,我们的偏好是只要70030美元支持就寻找73340美元。” “替代方案是低于70030美元,预计试探68780和68030美元。”#比特日报# (来源:CMTrade)
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小萧
2024-06-06
环球政经要闻全览 | 6月6日
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遭到其坦克袭击的城市。 美国众议院通过
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首份拨款法案 两党分歧明显 当地时间6月5日上午,美国众议院以209票赞成、197票反对的结果通过了
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首份拨款法案,列出了退伍军人事务部和军事建设的拟议蓝图以及堕胎等领域的党派附加条款。共和党人对该法案表示支持,然而民主党人则强烈反对该法案,称一些附加条款将阻止退伍军人事务部实施多元化、公平和包容性举措。 美国财政前景黯淡加剧债务负担 长期美债收益率或维持高位 在周三于纽约举行的ISDA/Sifma财政论坛上,债券市场参与者认为,美国财政前景黯淡将使债务继续增长,长期国债收益率将维持在高位。他们表示,无论谁赢得11月的美国总统大选,削减开支和增加税收都不太可能解决对美国国债供应不断增加的担忧,而最令人担忧的情况是一党彻底控制白宫和国会两院。 中国5月出口同比增速将达6% 据路透,对32位经济学家的一项调查预测中值显示,以美元计,中国5月出口同比增速将达到6.0%,明显高于4月的1.5%;进口增速为4.2%,低于4月的8.5%;贸易顺差将达到730亿美元,高于4月的723.5亿美元。路透社分析称,去年5月,美欧利率和通胀均处于高位,因而抑制了外部需求,中国在5月的出口数据表现将得益于去年同期的低基数。另外,电子行业全球周期性好转,也应该有助于中国的出口。 英伟达市值突破3万亿美元,超越苹果 当地时间周三,英伟达收涨5.16%,连续第三个交易日创收盘历史新高,总市值突破3万亿美元,超越苹果公司,成为全球市值第二高的公司。一年多来,英伟达的盈利和股价一直在超预期。周日,该公司计划在2025年推出Blackwell芯片的高性能版本Blackwell Ultra,并在2026年推出全新的AI芯片平台Rubin。周一,美国银行分析师再次上调该股目标价,达到全华尔街最高1500美元(较周三收盘高22.5%),表示英伟达的增长前景证明其溢价合理。 郭明錤:苹果Vision Pro出货到非美国市场的时间晚于之前的预期 天风国际分析师郭明錤发布的最新苹果公司混合头显Vision Pro出货调查显示,本月中旬前已开始陆续出货至非美国市场 (晚于先前预测的在WWDC 2024(全球开发者大会)前),主要包括英国、法国、德国、中国、日本、与新加坡。目前对全球2024年出货量预估不变,仍维持40-45万部。 OpenAI员工发公开信警告AI风险,认为可能导致“人类灭绝” 据路透,多家美国人工智能(AI)领域企业的在职和离职员工当地时间4日发表公开信,对这项新兴技术带来的风险表示担忧。公开信警告了不受监管的AI带来的风险,例如传播错误信息,AI系统独立性丧失,以及社会阶层不平等的加深。信中认为,这些风险可能导致“人类灭绝”,AI公司在与政府分享关键信息方面只尽到了“微弱的义务”,不能指望这些公司自愿分享信息。 美国波音公司“星际客机”飞船发射升空 当地时间6月5日,美国国家航空航天局(NASA)和美国波音公司发射了“星际客机”飞船,首次执行载人试飞任务,搭载两名美国宇航员前往国际空间站。此前,NASA和波音公司在本月1日原定发射时间前取消了该任务。 知名激进私募Elliott大举建仓软银 据英国金融时报,美国维权投资者Elliott Management持有软银集团大量股份,并推动这家日本投资公司启动150亿美元的股票回购计划。Elliott最近几个月已经积累了价值超过20亿美元的软银股份,并与软银高管进行了接触。Elliott认为,如此规模的股票回购将有助于创始人孙正义向市场发出他对软银有信心的信号。 阿斯麦欧股大涨 市值超越LVMH成欧洲第二大上市公司 当时时间周三,光刻机巨头阿斯麦(ASML)股价上涨8.1%,市值达到3770亿欧元(4100亿美元),跃过了法国的LVMH成为第二大欧洲上市公司,仅次于丹麦的诺和诺德。此前阿斯麦发言人证实,最大客户台积电将于今年年底收到其最先进的High-NA EUV光刻机。据了解,这台光刻机售价高达3.5亿欧元,公司去年12月已经向英特尔俄勒冈州工厂交付了第一台。
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格隆汇
2024-06-06
日本黑天鹅事件会上演?央行行长植田和男给出关键“答案”……
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Shindo宣布,政府将“继续努力,使
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基本收支平衡达到盈余范围”。他也表达了乐观态度,称“
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实现1.3%的实际经济增长并非不切实际”。 日本公布的5月东京消费者物价指数(CPI)同比上涨2.2%,高于4月的1.8%。如果日本全国通胀率下降,日本央行可能会停止加息。 亚特兰大联储主席拉斐尔·博斯蒂克(Raphael Bostic)接受福克斯商业新闻(Fox Business)采访时表示,他认为美联储无需进一步加息即可实现2%的年度通胀目标。此外,纽约联储主席约翰·威廉姆斯(John Williams)提到,目前通胀过高,但应该会在2024年下半年开始下降。威廉姆斯认为,目前并不急需采取货币政策行动。 美元/日元技术分析 FXStreet分析师Akhtar Faruqui表示,美元/日元周二交易价在156.40左右。日线图分析显示,该货币对呈现对称三角形形态,表明将进入盘整期。不过,14天相对强弱指数(RSI)仍略高于50水平,下跌可能表明势头可能转向看跌。 就潜在的价格走势而言,如果美元/日元突破157.00的心理障碍并超过对称三角形的上边界,则可能获得支撑,重新测试160.32,这是三十多年来的最高水平。 相反,若该货币对跌破对称三角形的下边界,则可能面临下行压力,接近心理关口156.00。进一步下跌可能导致测试50日指数移动平均线(EMA)的154.69。 (来源:FXStreet)
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秉哥说市
2024-06-04
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