Re: [標的] NVDA財報

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 : 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) -- 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 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 目前訓練跟應用大致分成兩塊, 1. image, 2. NLP image 已經非常成熟, 不論是人臉辨識影像辨識修改等等, 目前已經有非常成熟的算法, app, 以及自家研發的硬體, 在這塊上面, NVDA 並沒有優勢也沒賺很多 2. NLP, 尤其是 LLM, 也就是目前最熱的ChatGPT, 目前只有NVDA 唯一一家, 跟Google 內部使用的 TPU 我知道是不同層面的東西, 但是我真的是遇到這樣的問題, 而且不只一次也不只一家公司, 我舉例來說, 某個researcher 跟我說要用CUDA 建 model, train model, 我說我們是自研的ASIC, 沒有CUDA, 但是我們支持同樣上層的framework, 也就是請researcher 用tensorflow、pytorch、keras 建 model, train model, 得到答案當然是打死不願意, 公司必須花十倍以上的錢去買NVDA solution 給他CUDA, 不要問我為什麼 research 一定要CUDA, 我也不知道, 我都是用 tensorflow、pytorch、keras 不是bert, 是 Bard, 抱歉, 我真的不熟這塊, 這個project 也不是我做的 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
※ 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 24.5.140.41 (美國)
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→ omanorboyo : 本來就不太重要 看看聯發科 看看M31 02/23 12:53

推 kausan : 重點是fu糗 02/23 12:54

推 loat : google最近好慘啊 02/23 12:55

推 tomdavis : 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

推 moike22 : GOOGLE慘到不行 02/23 12:55

→ LDPC : NVDA多少佈局 再者現在大家都是拿open source code 02/23 12:56

推 tigerzz3 : ChatGPT出來 100多很難了 02/23 12:56

→ tomdavis : 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

推 KadourZiani : 愛大去年11月就預言慢牛最後買點了 02/23 12:56

→ LDPC : 在研究環境裡 複製實驗的話當然挑跟別人一樣環境啊 02/23 12:56

推 centaurjr : GOOGL等8字頭來抄點看看阿 02/23 12:57

→ centaurjr : 快到了 02/23 12:57

→ LDPC : 光是許多train出來model在不同環境 隨機性都會差很 02/23 12:57

→ LDPC : 整個AI社群搭起來後 當然是站在巨人肩膀上啊 02/23 12:58

→ tomdavis : 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

→ LDPC : 通常在下游任務才會去客製化搭自家硬體 02/23 12:59

→ LDPC : 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

→ LDPC : 你在複製實驗時 上面都會註明環境設定 甚至 02/23 13:00

→ LDPC : 連random seed都幫你標好 為了就是讓實驗有可複製性 02/23 13:00

推 i376ers : 等抄底GOOG 02/23 13:00

推 strlen : 幫雜空默哀 02/23 13:01

→ LDPC : 如果你換一套硬體 一堆backward update 根本無從檢 02/23 13:01

→ LDPC : 檢查gradient隨機性 這時候你效能就真的是隨機 02/23 13:01

→ LDPC : 更別說這波老黃從Argo/Toyota 那邊吃了不少個人才 02/23 13:03

推 zitto : 感謝分享 02/23 13:04

→ LDPC : chatgpt只是生產工具一個象徵 其他還有diffusion 02/23 13:04

→ morphine0821: 以前欠下的技術債總要還的 02/23 13:05

→ LDPC : 最近nvda還吃到語音套件去了 老黃就是在AI賣好用 02/23 13:05

→ LDPC : 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

噓 DrGun : 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

→ DrGun : od 越賣越貴 窩9不信高層不會壓著底下找second sour 02/23 13:05

→ DrGun : ce 降低成本 02/23 13:05

→ strlen : 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

→ LDPC : 實驗複製性 效能對標 我覺得從現實角度不太可能 02/23 13:06

→ strlen : 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

推 haski : 看好ChatGPT怎麼還會選擇Google? 02/23 13:08

推 lolpklol0975: 拉高出貨 02/23 13:08

→ LDPC : 你模型train完之後 deploy model到客制硬體是可以的 02/23 13:08

→ LDPC : 但你現在拿一個自己開發框架 然後你照paper刻一樣 02/23 13:09

→ LDPC : 架構 然後你會花一堆時間在調整epoch/batch/lr 02/23 13:09

→ LDPC : 甚至random seed 因為你硬體環境都不同了 前人給你 02/23 13:10

→ LDPC : 的參考config都不在可用 那你等於是花一堆時間去 02/23 13:10

→ LDPC : 重調參數 甚至光是optmizer(adam/sgd)這些討論串 02/23 13:11

推 minikai : 如果你當賣模型的話你訓練就綁cuda了，你模型丟到 02/23 13:11

→ minikai : 不同環境去做predict還是要用到cuda才能跑，通用性 02/23 13:11

→ minikai : 高大家為何要自己刻。 02/23 13:11

→ LDPC : 你都要重新來過 幹嘛不站在巨人肩膀上 用成熟環境 02/23 13:11

→ LDPC : 上面言論就跟 只要有無限金錢我也可以開一家台積店 02/23 13:12

→ strlen : 話不能這樣說吧...不然iOS跟安卓 本質也是一樣的啊. 02/23 13:12

推 tomdavis : MSFT GOOG 先前都有大模型的研究與嘗試 02/23 13:14

→ LDPC : bert和gpt3是不同的 chatgpt是來架在gpt3框架上 02/23 13:14

推 EvilSD : 這問題感覺探討的點面向有點多呀 光是訓練還是實現 02/23 13:15

→ EvilSD : ，以及是要佈署環境不同差異就蠻大 02/23 13:15

→ LDPC : google bert最大問題不是架構 是在於data的累積 02/23 13:15

噓 kweisamx2 : 拿Cuda 比tensorflow?外行 02/23 13:15

→ EvilSD : 如果單純討論訓練階段，除非自己的工具能夠像Google 02/23 13:16

→ EvilSD : 一樣成熟，不然不走NV的環境應該是挺痛苦的 02/23 13:16

→ LDPC : openAI搜集的data數據量已經有好幾年 海放google 02/23 13:16

推 EvilSD : 現在大部分公司應該也都是用NV的環境進行訓練（如果 02/23 13:18

→ EvilSD : 有錯可以糾正我） 02/23 13:18

推 haski : 在股市可不會因為產品本質相同， 相關個股就能齊頭 02/23 13:19

→ haski : 大漲 02/23 13:19

推 Socpow : 也不是researcher難搞，這是社群的力量。CUDA遇到大 02/23 13:19

推 minikai : Cuda跟tensorflow、pytorch、keras是兩種不同層面 02/23 13:19

→ Socpow : 部分技術問題隨便搜尋都能找到答案，這可是累積了一 02/23 13:19

→ minikai : 的東西，不懂為啥你要拿出來一起比 02/23 13:19

→ Socpow : 二十年前人的血淚，in house 要追上很難。況且新穎 02/23 13:19

→ Socpow : 研究放上github大都是pytorch, 為了快速復現結果誰 02/23 13:19

→ Socpow : 有時間還先去做轉換framework的苦工。但這是研究開 02/23 13:19

→ Socpow : 發方面而已，未來更大的需求是在inference，為了降 02/23 13:19

→ Socpow : 低成本一定是要asic的 02/23 13:19

推 tomdavis : 自家的framework可以跑相同的扣就會願意用 02/23 13:20

→ LDPC : inference就是下游model deployment 這是另外一個環 02/23 13:20

推 EvilSD : 等等 bert架構上問題也不小吧 好多年前的技術了 02/23 13:20

→ LDPC : 你甚至都不需要gpu 你可以用隨意硬體計算機 你要的 02/23 13:20

→ EvilSD : 現在google做的Lemda與Bard 模型框架肯定更龐大 02/23 13:21

→ LDPC : 只是model裡面所有權重分佈而已 02/23 13:21

推 Wuoo : 沒關係 gpu準備噴 02/23 13:24

推 minikai : 訓練用到gpu，Inference不用很正常，但是也是要看 02/23 13:25

→ minikai : 能接受inference多久產生結果，如果今天你的場景是 02/23 13:25

→ minikai : 要10秒就得到結果，但是因為沒gpu你要1分鐘才能有 02/23 13:25

→ minikai : 結果，你還是需要用到gpu。 02/23 13:25

推 tomdavis : 你想想N社為什麼有底氣貴10倍 02/23 13:26

推 JohnGalt : CUDA是用來做硬體加速的吧，tensorflow是調用算法 02/23 13:27

→ JohnGalt : 訓練模型的，兩者可同時使用。 02/23 13:27

推 tomdavis : 同樣的code把cuda拔掉自家的加速器能跑一樣效果嗎? 02/23 13:28

噓 yiefaung : DL framework 跟 CUDA比 BERT跟GPT一摸一樣 呃呃 建 02/23 13:29

→ yiefaung : 意寫之前先問chatgpt 02/23 13:31

推 leoloveivy : 看不懂 02/23 13:33

推 haski : 就算BERT和ChatGPT一模一樣，但在股市就是只有Lea 02/23 13:34

→ haski : der能被資金追捧 02/23 13:34

推 JackChung : 要榨出硬體最後一滴效能當然要CUDA甚至PTX 02/23 13:34

噓 DrGun : 非CUDA不可94教主前幾篇講der利益集團R researche 02/23 13:34

→ DrGun : r自己也買很多黃seafood der股票8 02/23 13:34

推 Severine : bert已經是古董了 02/23 13:34

推 JackChung : 更認真的人連SASS都下去寫了 02/23 13:36

→ JackChung : NVDA在vendor lock in 這邊做得非常好 02/23 13:37

推 aegis43210 : TPU之類的ASIC泛用性太低，不像GPGPU可以訓練多種模 02/23 13:38

→ aegis43210 : 型，雖然H100也加了不少ASIC，但泛用性仍是高很多， 02/23 13:38

→ aegis43210 : 尤其是訓練方面 02/23 13:38

→ JackChung : 各種 ML framework 的抽象化都是隔靴搔癢 02/23 13:38

→ JackChung : 看 Triton 在 OpenAI 加持下能不能起到一些變化 02/23 13:39

推 tomdavis : 寫扣仔跟manager不要為難researcher阿QQ 02/23 13:42

→ a9564208 : 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

推 tomdavis : 你就去找researcher當面看他跑看結果一不一樣囉~ 02/23 13:46

→ tomdavis : 或是貴司應該考慮加錢找碰更多code的researcher來做 02/23 13:47

→ a9564208 : 前面累積了這麼多經驗，不然出事你負責？ 02/23 13:47

噓 lise1017 : 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

→ lise1017 : 考試 事實上一考下去跟初學者一樣 02/23 13:48

噓 DrGun : Researcher也在為自己der未來做打算8 CUDA目前94業 02/23 13:50

推 Harlequin727: 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

→ DrGun : 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

→ Harlequin727: 到不行 02/23 13:50

→ DrGun : ？ 02/23 13:50

→ a9564208 : 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

→ a9564208 : ，出事你要扛嗎？ 02/23 13:53

→ kimula01 : 這股價真的會被AI給炒上噴 02/23 14:03

推 hank830320 : NV是種信仰 02/23 14:03

推 tomdavis : https://i.imgur.com/5fkClG5.jpg 梗圖竟然也能用! 02/23 14:06

推 maykizuki : Ai=all in 02/23 14:13

推 donkilu : 你講的都是上層framework 怎麼在硬體上跑是另一回 02/23 14:13

→ donkilu : 事 02/23 14:13

→ donkilu : CUDA支援高階framework綽綽有餘 自研asic…你確定 02/23 14:16

→ donkilu : ？ 02/23 14:16

→ donkilu : Compiler driver都要從頭開始寫 通常會缺東缺西 02/23 14:16

推 hidalgo22976: Bert是encoder好嗎...不一樣 02/23 14:24

→ hidalgo22976: 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

→ hidalgo22976: 的東西 gpt本身沒啥價值 02/23 14:26

→ hidalgo22976: 至於bard跟chatgpt 確實是一樣的東西 02/23 14:26

推 hidalgo22976: gpt唯一的價值就是土豪了，還有講openai收集資料tra 02/23 14:28

→ hidalgo22976: in gpt ... 講什麼笑話 02/23 14:28

→ hidalgo22976: 會講這種的就是連gpt3怎麼train的都不知道，才會說 02/23 14:29

→ hidalgo22976: 出這種天大笑話 02/23 14:29

推 tomdavis : 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

→ tomdavis : 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

→ tomdavis : NLP近年要訓練肯定都要GPU了 用N社卡那綁定CUDNN 02/23 14:45

→ tomdavis : 你們自家framework能跑的話那底層應該是超大工程 02/23 14:47

推 Wuoo : 2465準備噴 02/23 14:54

噓 Kane : CUDA跟keras mxnet torch這些上層的framework是兩 02/23 15:37

→ Kane : 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