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理財筆記, 股癌

股癌 EP542 | 🤡【GTC 後續】

by 艾瑪 – 最後更新日期: 2025-03-27

艾瑪摘錄：對等關稅有彈性空間 / GTC 後續 / 聯發科跟nvidia的合作 / ASIC 整體（長遠角度）

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對等關稅有彈性空間

  • 此話一出，美股彈出 ➡️ 老川現在就是控盤者
  • 聯準會利率維持，縮表步調放慢
  • 只要老川不要亂放話，可以期待反彈的出現
    真反彈會碰到一些主要的季線
  • 目前挑一些穩健、便宜的股票，還沒有積極的把錢打進AI、軟體或是電動車，只是先hold
  • 先觀望

艾瑪做功課

什麼是聯準會縮表？

聯準會在金融危機（如2008年次貸危機或2020年新冠疫情）期間，通過量化寬鬆（QE）政策購買大量國債和抵押貸款支持證券（MBS），向市場注入流動性，擴大了其資產負債表。縮表則是相反的過程：聯準會停止再投資到期證券的資金，或主動賣出資產，讓資產負債表規模自然縮減，以收緊貨幣供應，控制通脹或調整經濟過熱。

「步調放慢」的意思

「縮表步調放慢」意味著聯準會原本計畫每月減少的資產規模（例如透過到期證券不再滾動再投資）會降低。例如：

  • 2022年6月，聯準會開始縮表，當時設定每月最多減少475億美元（300億國債+175億MBS），9月後提高到950億美元。
  • 如果「步調放慢」，可能將每月縮減上限從950億降到600億，甚至更低，或延長縮表時間表，而不是快速完成。

為什麼放慢？

這通常反映聯準會對經濟形勢的重新評估，可能原因包括：

  1. 經濟放緩風險：快速縮表會抽走市場流動性，若經濟成長趨緩或衰退風險上升（如2025年初美國製造業數據疲軟），聯準會可能選擇減速，避免加劇經濟壓力。
  2. 通脹趨緩：若通脹已受控（如2025年3月CPI數據可能顯示通脹回到2%目標附近），聯準會無需過快收緊貨幣政策。
  3. 金融市場穩定：縮表過快可能導致債券收益率飆升或股市動盪，放慢步調能穩定市場預期。
  4. 外部因素：例如川普政府的對等關稅政策可能推高進口成本，間接影響通脹，聯準會可能因此調整縮表速度以平衡影響。

GTC 後續

  • CSP （Cloud Service Provider）是開需求的人，實際在執行的是Broadcom （AVGO）、Marvel （MRVL）、Alchip（3668）、Socionext、聯發科

    觀察這些公司的說法跟供應鏈的投片生產量會發現asic的數量並沒有縮減
  • 理由1：議價問題
    針對老黃有更強的議價權
  • 理由2：生產卡住
    產能部分nvidia可能無法給足，自己也要另開渠道
  • 目前asic這塊能上檯面的是google，其他人也持續在做
  • 結論：應該不會被 nvidia 激進的 road map嚇到，而不去生產

    ex. 即便馬斯克非常積極的在採購Nvidia GPU，還是持續的推進自家的ASIC

可能的危機

  • 看供應鏈要看整條，末端是鴻海、廣達，可以從rack的數量來推敲前面的量
    由此發現，前面水龍頭轉出來的量是很少的 ➡️ 後面可能會有風險
  • 危機
    1. double booking
    2. components 的備料遠高於目前市場可以拿到的量
    ➡️ nivdia的代數替換太快，是否會有某一些料無法通用於這些rack？

聯發科跟nvidia的合作

  • 接下來發哥重要的動能，外資報告上已寄予厚望。
    ➡️ 2026年的V71，甚至是2027、2028年的V81 ，是否會由聯發科拿下？
  • 以 google 為例，博通跟聯發科都是他的供應商，價格一定更好談，也能確保算力都能拿到
    而且還同時採購nvidia
    ➡️ 大家都狡兔三窟
  • 接下來聯發科的asic 業務是很值得注意的項目➡️ 到2026年會是2B以上的營收
  • nvidia的強項是 nv link，在scale up上無人能敵
  • nvidia 除了賺 GPU的錢以外，IP的授權也可以賺錢，若搭配IP的話，可能也需要使用它們的交換器
    ➡️ 老黃宇宙往外延伸，asic的錢也要賺
    GPGPU跟asic應該不全然是競爭關係
  • 至於聯發科會拿到的客戶目前未明，市場上還在猜，比較確定的是Google的V7e，V7e若效果好，V8e應該也會持續下去
  • 可以把聯發科當asic股來看待，Asic佔比在接下來2~3年有機會拉到10~20%以上

艾瑪做功課

NV link是什麼？

聯發科（MediaTek）的「NVLink」指的是其與NVIDIA合作中涉及的一項高速互連技術，具體來說，是NVIDIA開發的NVLink技術被聯發科整合到其ASIC（專用集成電路）或相關產品設計中。以下是詳細解釋：

什麼是NVLink？

NVLink是NVIDIA推出的一種高效能、低延遲的互連技術，主要用於加速GPU（圖形處理單元）之間、以及GPU與CPU之間的數據傳輸。相較於傳統的PCIe（PCI Express），NVLink提供更高的帶寬和更低的延遲，特別適合需要大量數據並行處理的應用，例如人工智慧（AI）、高效能運算（HPC）和資料中心伺服器。

  • 技術特點：
    • 高帶寬：例如，NVLink 4.0每通道可達100 GB/s雙向帶寬，遠超PCIe Gen5的32 GB/s。
    • 多通道設計：支援多個NVLink連接（例如單個Blackwell GPU支援18個NVLink連接，總帶寬達1.8 TB/s）。
    • 記憶體共享：允許多個GPU共享記憶體，提升運算效率。
    • 低延遲：減少數據傳輸瓶頸，適合AI訓練和推理等場景。

聯發科如何使用NVLink？

聯發科在2025年3月的NVIDIA GTC大會上宣布，獲得NVIDIA的NVLink IP（智慧財產權）授權，將其整合到ASIC服務中。這標誌著聯發科從傳統的SoC（系統晶片）設計（如手機用的Dimensity系列）進一步擴展到高效能ASIC領域，並與NVIDIA的技術深度結合。

  • 合作背景：
    • 聯發科與NVIDIA的合作始於車載系統（如Dimensity Auto Cockpit），後擴展到AI和伺服器相關應用。
    • 根據Digitimes（2025年3月25日報導），聯發科計畫將NVLink應用於其AI加速器ASIC，特別是針對高效能運算和伺服器市場。
  • 應用場景：
    • Premium ASIC Servers：聯發科可能利用NVLink打造高效能伺服器晶片，例如搭載NVIDIA Blackwell GPU和聯發科ARM CPU的組合，應用於AI訓練或資料中心。
    • 車載與邊緣運算：NVLink的高帶寬能提升車載AI系統（如自動駕駛）的數據處理速度。
    • 客製化解決方案：聯發科的ASIC服務可為客戶提供整合NVLink的專用晶片，增強多晶片系統的效能。

聯發科的NVLink與其他技術的區別

  • 與PCIe比較：NVLink的帶寬和效率遠高於PCIe，適合需要極高數據吞吐量的場景，而聯發科過去的SoC多依賴PCIe。
  • 與聯發科既有技術的整合：聯發科擅長ARM架構和低功耗設計，結合NVLink後，能在高效能與能效之間找到平衡，與NVIDIA的GPU技術形成互補。

實際例子與展望

  • GB10 Grace Blackwell Superchip：聯發科與NVIDIA合作開發的這款晶片（用於Project DIGITS個人AI超級電腦）可能已採用NVLink技術，實現CPU與GPU的高速互連。
  • 未來的Premium ASIC Servers：聯發科可能推出搭載NVLink的伺服器產品，競爭對手如Google TPU或Broadcom的解決方案。

總結

聯發科的NVLink是其透過NVIDIA授權獲得的高速互連技術，用於提升ASIC產品的數據傳輸能力，尤其在高效能運算、AI伺服器和車載應用中。這項合作讓聯發科從手機晶片領導者轉型為更廣泛的技術提供者，特別是在premium ASIC servers領域。

ASIC 整體（長遠角度）

  • ASIC 佈局有持續往前推，也持續有大型玩家加入 ➡️ 有錢賺、有肉吃
  • 整體asic的能見度之後應該會越來越高，應該會有更多公司想加入這個賽道
  • asic不會減緩，反而會加速推出，推出範圍不僅限於data center，可能在 Edge Device、AiOT Device及機器人方面，也有機會看到ASIC晶片的應用。

艾瑪做功課

AiOT 是什麼？

AiOT Device（人工智能物聯網設備）是指結合了人工智能（AI）和物聯網（IoT）技術的設備。這類設備不僅能通過物聯網實現設備間的互聯和數據交換，還能利用人工智能進行數據分析、學習和自主決策，從而實現更高效、智能的操作。以下是對AiOT Device的詳細解釋，結合你之前的問題脈絡（例如Google TPU v7e、NVIDIA與聯發科合作等）進行分析。

AiOT Device的定義

AiOT（Artificial Intelligence of Things）是AI和IoT的融合：

  • IoT（物聯網）：指的是通過網路互聯的設備（如感測器、家電、車輛等），這些設備可以收集和傳輸數據，無需人工干預即可實現設備間的通信。
  • AI（人工智能）：讓機器模擬人類智能，包括學習、推理和決策能力，例如機器學習、自然語言處理和電腦視覺。
  • AiOT Device：將AI技術嵌入IoT設備中，使其不僅能收集數據，還能分析數據、學習模式並自主執行任務，實現「智能化」。

簡單來說，AiOT Device是「智能物聯網設備」，它能從環境中收集數據，並利用AI進行即時處理和決策，而不需要完全依賴雲端運算。

AiOT Device的特徵

  1. 數據收集與互聯：
    • 配備感測器（如溫度、壓力、影像感測器）來收集環境數據。
    • 通過Wi-Fi、5G或LoRa等網路技術與其他設備或雲端互聯。
  2. 邊緣運算（Edge Computing）：
    • 利用AI在設備端（邊緣）進行數據處理，減少對雲端的依賴，降低延遲和頻寬需求。
    • 例如，Google TPU v7e（你之前提到的）就是一種專為AI推理設計的ASIC，能在邊緣設備上高效處理數據。
  3. 自主決策：
    • 通過機器學習或深度學習，設備能從數據中學習模式並做出決策，例如預測設備故障或調整操作參數。
  4. 高效能與低功耗：
    • AiOT設備通常需要在有限的資源下運行，因此會使用優化的AI模型（如TensorFlow Lite）來降低功耗，同時保持高效能。

AiOT Device的應用場景

AiOT設備廣泛應用於多個領域，以下是一些具體例子：

  • 智能家居：
    • 設備：智能燈光、溫控器、監控攝影機。
    • 功能：通過感測器檢測環境（如光線、溫度），AI分析用戶習慣，自動調整燈光亮度或溫度。例如，Bosch的AI感測烤箱能根據食物類型自動調整烹飪時間。
  • 自動駕駛與車載系統：
    • 設備：配備攝影機、雷達和LiDAR的自動駕駛汽車。
    • 功能：感測器收集道路數據，AI即時分析以識別障礙物、行人，並做出駕駛決策。Tesla的自動駕駛系統就是AiOT的典型應用。
    • 與脈絡的關聯：聯發科與NVIDIA合作開發的車載晶片（如Dimensity Auto Cockpit）可能也屬於AiOT設備，利用NVLink技術提升數據傳輸效率。
  • 醫療健康：
    • 設備：可穿戴設備（如智能手錶、健康監測器）。
    • 功能：監測心率、睡眠模式等數據，AI分析後提供健康建議或早期疾病預警。例如，智能手錶能檢測心律異常並通知醫療人員。
  • 工業自動化：
    • 設備：智能感測器、自動化生產設備。
    • 功能：監測機器運行狀態，AI預測潛在故障並安排維護，減少停機時間。例如，Bosch在德累斯頓的半導體工廠使用AiOT技術實現機器自我優化。
  • 智慧城市：
    • 設備：交通監控攝影機、智能路燈。
    • 功能：AI分析交通流量數據，動態調整紅綠燈時序，減少擁堵；智能路燈根據環境光線自動調節亮度。

很開心用文字與你相遇 ❤️ ━( ิ◕㉨◕ ิ)━
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