Re: [標的] NVDA財報已刪文

看板Stock作者 (嘴砲無雙)時間2年前 (2023/02/23 12:52), 2年前編輯推噓36(43推 7噓 90→)
留言140則, 36人參與, 2年前最新討論串2/4 (看更多)
其實對於妖股而言, 財報數字如何根本就不重要, 在12/17 鄉民鼓吹放空NVDA, TSLA的時候, 我就警告不要放空妖股, 雖然我不敢買本益比這個高的妖股, 但是我也不敢去放空 https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1671254257.A.AAA.html 還是要再重複一次我一在叮嚀的話, 美國人不存錢, 只存退休基金, TSLA, NVDA, AMZN, CRM 是跟美國退休基金掛鉤, 股價不是散戶或一般投資人能撼動的, 這其中, TSLA 跟 NVDA 的老闆是更活躍更懂的讓華爾街開心, AMZN 自從 Jeff 退休之後, 其實跟華爾街已經沒什麼很麻吉的交情了 至於說ChatGPT 能夠讓NVDA 獲益多少, 這都還很難說, 因為大部分做AI的大公司都有自己的ASIC團隊自研 AI 加速器, 像是Google TPU+tensorflow 是比較有名, 但是MSFT, AMZN, BABA 等公司也是有自己的加速器, 問題在於AI/ML 的researcher 不願意用自家的加速器+framework, 而是指定一定要用Nvidia + CUDA, 我待過的公司每家都遇到這樣的問題跟這樣難搞的researcher 所以是人的問題, 不是真的技術或硬體的問題 不過基於看好AI/ML+ChatGPT, 我個人還是會繼續買AAPL, GOOG, MSFT, 當然如果NVDA 跌到100 多, 或許我會買一些, 但是機率很低 ※ 引述《phylen (hoho)》之銘言： : 1. 標的： NVDA.US : 2. 分類： 討論 : 3. 正文： : 22Q4財報 （yoy %) : Revenue $6.05b, down 21% : GM 63.3%, down 2.1% : OpEx $2.58b, down 58% : Op Income $1.26b, down 53% : EPS $0.57, down 52% : DC $3.62b, +11% : Gaming $1.83b, down 46% : ProVis $226m, down 65% : Auto/Em $294m, +135% : Cash/Cash Eq $13.3b, down from $21.2b : Accounts Receivable, $3.8b, down from $4.6b : Inventory $5.1b, up from $2.6b : Other Asset $791m, up from $366m : 23Q1 guidance : Q1 Revenue $6.5b, +/- 2% : GAAP GM 64.1% : GAAP OPex $2.53b : Tax rate 13.0% : https://i.imgur.com/FRXKhKJ.jpg
: https://i.imgur.com/VLHKoMA.jpg
: https://i.imgur.com/Tct4033.jpg
: "Inventory was $5.16 billion, or DSI of 212, primarily to support the ramp of : new products in Data Center and Gaming. : 庫存高是為了支援後續dc/gaming新產品的量產 : 4. 進退場機制：(非長期投資者，必須有停損機制。討論、心得類免填) -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 24.5.140.41 (美國) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1677127964.A.22C.html
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02/23 12:53, 2年前 , 1F
本來就不太重要 看看聯發科 看看M31
02/23 12:53, 1F
推
02/23 12:54, 2年前 , 2F
重點是fu糗
02/23 12:54, 2F
推
02/23 12:55, 2年前 , 3F
google最近好慘啊
02/23 12:55, 3F
推
02/23 12:55, 2年前 , 4F
公司自己開發的有比大家在用的好用就願意換了
02/23 12:55, 4F
推
02/23 12:55, 2年前 , 5F
GOOGLE慘到不行
02/23 12:55, 5F
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02/23 12:56, 2年前 , 6F
NVDA多少佈局 再者現在大家都是拿open source code
02/23 12:56, 6F
推
02/23 12:56, 2年前 , 7F
ChatGPT出來 100多很難了
02/23 12:56, 7F
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02/23 12:56, 2年前 , 8F
前面的扣都用N社套餐寫的 跳別的不就是自找麻煩嗎
02/23 12:56, 8F
推
02/23 12:56, 2年前 , 9F
愛大去年11月就預言慢牛最後買點了
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在研究環境裡 複製實驗的話當然挑跟別人一樣環境啊
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推
02/23 12:57, 2年前 , 11F
GOOGL等8字頭來抄點看看阿
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02/23 12:57, 2年前 , 12F
快到了
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02/23 12:57, 2年前 , 13F
光是許多train出來model在不同環境 隨機性都會差很
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02/23 12:58, 2年前 , 14F
整個AI社群搭起來後 當然是站在巨人肩膀上啊
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02/23 12:58, 2年前 , 15F
除非是技術發展完全 要做特別的加速那再去改寫
02/23 12:58, 15F
你們說的都對, NVDA CUDA 出來最快, 跟學術界合作最久, 所以後面要超過 CUDA 很吃力, 但是有幾點要澄清, CUDA 不是 open source, 專利所在 NVDA, 所以變成今天用 CUDA 的 model, 以後也只能用 CUDA 跑 反而是tensorflow, pytorch, keras 這些才是open source, 目前除了 NVDA CUDA 是自家獨家擁有之外, 其他AAPL, GOOG, MSFT, AMZN, META/FB, BABA 都是開發 tensorflow, pytorch, keras 的架構 另外, tensorflow, pytorch, keras 蠻好用的, 我個人覺得比CUDA 好用, 抱歉, 我的程式能力不好, 喜歡寫python 這種包套好的東西 當然如果錢跟花費差不多的話, 甚至NVDA 貴一倍的話, 公司還是願意用NVDA 的 solution, 問題是, NVDA 的 solution 是自家研發的十倍以上cost ※ 編輯: waitrop (24.5.140.41 美國), 02/23/2023 13:06:38
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02/23 12:59, 2年前 , 16F
通常在下游任務才會去客製化搭自家硬體
02/23 12:59, 16F
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02/23 12:59, 2年前 , 17F
在上游算法驗證階段 N社環境解決很多問題 甚至
02/23 12:59, 17F
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02/23 13:00, 2年前 , 18F
你在複製實驗時 上面都會註明環境設定 甚至
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02/23 13:00, 2年前 , 19F
連random seed都幫你標好 為了就是讓實驗有可複製性
02/23 13:00, 19F
推
02/23 13:00, 2年前 , 20F
等抄底GOOG
02/23 13:00, 20F
推
02/23 13:01, 2年前 , 21F
幫雜空默哀
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02/23 13:01, 2年前 , 22F
如果你換一套硬體 一堆backward update 根本無從檢
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02/23 13:01, 2年前 , 23F
檢查gradient隨機性 這時候你效能就真的是隨機
02/23 13:01, 23F
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02/23 13:03, 2年前 , 24F
更別說這波老黃從Argo/Toyota 那邊吃了不少個人才
02/23 13:03, 24F
推
02/23 13:04, 2年前 , 25F
感謝分享
02/23 13:04, 25F
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02/23 13:04, 2年前 , 26F
chatgpt只是生產工具一個象徵 其他還有diffusion
02/23 13:04, 26F
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02/23 13:05, 2年前 , 27F
以前欠下的技術債總要還的
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02/23 13:05, 2年前 , 28F
最近nvda還吃到語音套件去了 老黃就是在AI賣好用
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02/23 13:05, 2年前 , 29F
鏟子 你要用自己開發的鏟子去開發龐大模型 還考慮
02/23 13:05, 29F
噓
02/23 13:05, 2年前 , 30F
人der問題好解決 看老闆要不要硬起來而已 當黃seafo
02/23 13:05, 30F
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02/23 13:05, 2年前 , 31F
od 越賣越貴 窩9不信高層不會壓著底下找second sour
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02/23 13:05, 2年前 , 32F
ce 降低成本
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02/23 13:06, 2年前 , 33F
不能怪人才制定要老黃的框架阿 啊這就最熱門的齁
02/23 13:06, 33F
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02/23 13:06, 2年前 , 34F
實驗複製性 效能對標 我覺得從現實角度不太可能
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02/23 13:06, 2年前 , 35F
我學別的 換間公司又沒P用 自找麻煩學CP值低的東西?
02/23 13:06, 35F
推
02/23 13:08, 2年前 , 36F
看好ChatGPT怎麼還會選擇Google?
02/23 13:08, 36F
ChatGPT 跟 Bard 是一模一樣的東西, 只是ChatGPT 最近吹很大, Google 反應太慢, 應用也太慢, 但是本質上, 算法上, 實作上, 這兩個是一模一樣的東西
推
02/23 13:08, 2年前 , 37F
拉高出貨
02/23 13:08, 37F
還有 64 則推文
還有 5 段內文
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02/23 13:39, 2年前 , 102F
看 Triton 在 OpenAI 加持下能不能起到一些變化
02/23 13:39, 102F
推
02/23 13:42, 2年前 , 103F
寫扣仔跟manager不要為難researcher阿QQ
02/23 13:42, 103F
我就是廉價隨插隨丟的寫扣仔, 問題是, 不是我要為難researcher, 是researcher跟manager為難寫扣仔, researcher 是我們內部的客戶, researcher 一定要CUDA, manager 不懂一樣的tensorflow、pytorch、keras, 為何一定要CUDA, 我夾在中間不是人 ※ 編輯: waitrop (24.5.140.41 美國), 02/23/2023 13:45:55
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02/23 13:43, 2年前 , 104F
NVDA布局都幾年了，幾年前就聽到實驗室用N卡在跑
02/23 13:43, 104F
推
02/23 13:46, 2年前 , 105F
你就去找researcher當面看他跑看結果一不一樣囉~
02/23 13:46, 105F
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02/23 13:47, 2年前 , 106F
或是貴司應該考慮加錢找碰更多code的researcher來做
02/23 13:47, 106F
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02/23 13:47, 2年前 , 107F
前面累積了這麼多經驗，不然出事你負責？
02/23 13:47, 107F
噓
02/23 13:48, 2年前 , 108F
你是指靠吹風的谷歌嗎？有時候有些巨頭只是沒參加
02/23 13:48, 108F
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02/23 13:48, 2年前 , 109F
考試 事實上一考下去跟初學者一樣
02/23 13:48, 109F
噓
02/23 13:50, 2年前 , 110F
Researcher也在為自己der未來做打算8 CUDA目前94業
02/23 13:50, 110F
推
02/23 13:50, 2年前 , 111F
Gool是怎樣 要倒了是不股價那麼難看 明明護城河深
02/23 13:50, 111F
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02/23 13:50, 2年前 , 112F
界標準 尼們叫窩不用CUDA 窩去下一家der履歷怎麼寫
02/23 13:50, 112F
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02/23 13:50, 2年前 , 113F
到不行
02/23 13:50, 113F
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02/23 13:50, 2年前 , 114F
？
02/23 13:50, 114F
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02/23 13:53, 2年前 , 115F
這種事就跟乖乖一樣，綠色的放了沒事你偏要放黃色
02/23 13:53, 115F
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02/23 13:53, 2年前 , 116F
，出事你要扛嗎？
02/23 13:53, 116F
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02/23 14:03, 2年前 , 117F
這股價真的會被AI給炒上噴
02/23 14:03, 117F
推
02/23 14:03, 2年前 , 118F
NV是種信仰
02/23 14:03, 118F
推
02/23 14:06, 2年前 , 119F
梗圖竟然也能用!
02/23 14:06, 119F
推
02/23 14:13, 2年前 , 120F
Ai=all in
02/23 14:13, 120F
推
02/23 14:13, 2年前 , 121F
你講的都是上層framework 怎麼在硬體上跑是另一回
02/23 14:13, 121F
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02/23 14:13, 2年前 , 122F
事
02/23 14:13, 122F
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02/23 14:16, 2年前 , 123F
CUDA支援高階framework綽綽有餘 自研asic…你確定
02/23 14:16, 123F
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02/23 14:16, 2年前 , 124F
？
02/23 14:16, 124F
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02/23 14:16, 2年前 , 125F
Compiler driver都要從頭開始寫 通常會缺東缺西
02/23 14:16, 125F
推
02/23 14:24, 2年前 , 126F
Bert是encoder好嗎...不一樣
02/23 14:24, 126F
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02/23 14:26, 2年前 , 127F
但你要說他跟gpt一樣，我也沒意見，確實是相同概念
02/23 14:26, 127F
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02/23 14:26, 2年前 , 128F
的東西 gpt本身沒啥價值
02/23 14:26, 128F
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02/23 14:26, 2年前 , 129F
至於bard跟chatgpt 確實是一樣的東西
02/23 14:26, 129F
推
02/23 14:28, 2年前 , 130F
gpt唯一的價值就是土豪了，還有講openai收集資料tra
02/23 14:28, 130F
→
02/23 14:28, 2年前 , 131F
in gpt ... 講什麼笑話
02/23 14:28, 131F
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02/23 14:29, 2年前 , 132F
會講這種的就是連gpt3怎麼train的都不知道，才會說
02/23 14:29, 132F
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02/23 14:29, 2年前 , 133F
出這種天大笑話
02/23 14:29, 133F
推
02/23 14:43, 2年前 , 134F
美國公司 研究員可能只會用同一套件 其他的擺爛
02/23 14:43, 134F
→
02/23 14:43, 2年前 , 135F
但如果自家東西真的能跑 還是推不了那也很奇怪
02/23 14:43, 135F
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02/23 14:45, 2年前 , 136F
NLP近年要訓練肯定都要GPU了 用N社卡那綁定CUDNN
02/23 14:45, 136F
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02/23 14:47, 2年前 , 137F
你們自家framework能跑的話那底層應該是超大工程
02/23 14:47, 137F
推
02/23 14:54, 2年前 , 138F
2465準備噴
02/23 14:54, 138F
噓
02/23 15:37, 2年前 , 139F
CUDA跟keras mxnet torch這些上層的framework是兩
02/23 15:37, 139F
→
02/23 15:37, 2年前 , 140F
回事 你這是曝露出你們公司啥都不懂還要跟風炒一波
02/23 15:37, 140F
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