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苹果与迪士尼的类比:从硬件巨头到“软硬一体”的生态帝国

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发表于 2025-1-31 13:26:46 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 yiboway 于 2025-1-31 13:30 编辑

一、为何说“苹果越来越像迪士尼”?——业务模式的重叠
1. 迪士尼的核心模式:内容+体验的闭环
  • 内容端:Disney+流媒体、电影IP(漫威、星球大战)、电视网络(ABC、ESPN)
  • 体验端:主题乐园、邮轮、消费品(玩具、服装)
  • 逻辑:用内容吸引用户,通过线下体验和衍生品实现变现,形成“IP-流量-变现”的闭环。


2. 苹果的转型:从硬件到“硬件+服务”生态
  • 硬件端:iPhone、iPad、Mac、Watch(类似迪士尼的“乐园入口”)
  • 服务端:App Store抽成(苹果税)、Apple Music、iCloud、Apple TV+(类似Disney+)
  • 逻辑:硬件作为流量入口,服务业务提供高毛利收入,构建“设备-用户-服务”的黏性生态。


关键相似性:两者均通过核心产品(iPhone/乐园)获取用户,再通过高利润的附加服务(订阅/内容)持续变现,降低对单一业务的依赖。
二、拆解苹果的估值逻辑:PE 40是否合理?
1. 收入结构质变:服务业务成第二引擎
  • 硬件增速放缓:iPhone收入占比从2015年的66%降至2023年的52%,销量停滞但ASP(均价)因高端化提升至$900+。
  • 服务业务崛起:2023年服务收入占比22%,增速13%(硬件仅+0.3%),毛利率达70%(硬件约36%)。
  • 估值支撑:市场给予高PE并非因当前4%的整体收入增长,而是对服务业务(潜在20%+增速)的溢价。


2. 对标迪士尼的估值差异
指标 苹果(AAPL) 迪士尼(DIS)
PE(TTM) 30-40 20-25
毛利率 45%+ 35%
收入结构 硬件78%/服务22% 媒体娱乐60%/乐园30%
增长逻辑 服务订阅+AR/VR 流媒体用户增长
3. 估值争议点拆解PE 40是否泡沫?
支撑要素
  • 服务业务占比突破20%,增速13% vs 硬件0.3%
  • 存量设备变现:10亿iPhone用户年服务ARPU 80→80→120空间
  • AI应用红利:App Store抽成受益于AIGC应用爆发


风险要素
  • 硬件创新停滞 → 设备更换周期延长至4年+
  • 欧盟《数字市场法案》或迫使“苹果税”从30%降至15%


结论:苹果的高PE反映了其服务业务的更高天花板(全球10亿+活跃设备用户)和生态壁垒,迪士尼则受流媒体亏损拖累估值。
三、DeepSeek现象:AI应用爆发对苹果的潜在影响
1. 什么是“DeepSeek现象”?
  • 指AI技术(如大模型、AIGC)推动软件层创新,催生大量AI原生应用,类似移动互联网初期APP的爆发。
  • 案例:ChatGPT插件、AI绘画工具、自动化营销软件等。


2. 苹果的受益逻辑
  • 应用商店红利:AI应用依赖分发渠道,App Store作为全球最大移动应用平台,抽成比例(15-30%)将直接获益。
  • 硬件协同:AI应用对算力要求提升,推动用户换机需求(如iPhone 16的AI芯片升级)。
  • 服务收入多元化:Apple可能推出AI助手订阅、开发者API收费等新盈利点。


3. 对英伟达(NVDA)的利空逻辑
  • 算力需求分层:边缘计算(手机、平板)与云端训练芯片(NVDA GPU)市场分化,苹果自研芯片(如M3、A17)可能降低对英伟达的依赖。



四、风险与争议点
1. 苹果的隐忧
  • 硬件创新瓶颈:若iPhone无法推出革命性功能(如AR眼镜未达预期),硬件用户增长停滞将拖累服务业务。
  • 监管风险:全球对“苹果税”的反垄断调查(如欧盟《数字市场法案》)可能迫使抽成比例下降。


2. 迪士尼对比的局限性
  • IP护城河差异:迪士尼IP具有百年沉淀,苹果则依赖生态粘性而非内容独占性。
  • 体验场景差异:迪士尼的线下体验难以被数字化替代,苹果则完全依赖线上服务。



总结:苹果的“迪士尼化”是估值重构而非泡沫
  • 短期看:PE 40包含了对服务业务增长的溢价,若未来3年服务收入占比升至30%+,估值将逐步消化。
  • 长期看:苹果通过“硬件入口+服务变现”构建的生态护城河,比迪士尼的“IP+乐园”模式更具扩展性和抗周期性。
  • 操作建议:若相信AI应用红利和苹果服务业务的持续增长,当前估值仍具配置价值;若担忧硬件衰退或监管风险,需谨慎高PE下的波动。



附:外部数据链接






发表于 2025-1-31 15:09:11 | 显示全部楼层
是的,OpenAI的人也承认,Deepseek发现了OpenAI开发推理模型用的一些技术,用强化学习来训练。

技术发展都是站在前人肩膀上的,苹果和微软的人机交互设计都是抄施乐的。

有一个经典的评论来自比尔·盖茨。当乔布斯指责微软抄袭苹果的图形用户界面时,盖茨回应道:
"我觉得现在的情况更接近于这样:我们都有个有钱的邻居,叫施乐,我闯进他们家准备偷电视机的时候,发现你已经把它盗走了。"
发表于 2025-1-31 15:09:33 | 显示全部楼层
论文都发出来了,就剩一群支黑嘴硬,要类比都花OpenAI就是牛顿,deepseek就是莱布尼茨,OpenAI提出了rl大模型,但是技术细节一个字没说,deepseek独立发现的rl大模型并公布了技术细节,这个已经不存在抄不抄袭的问题连,都是独立发现的,至于蒸馏这件事,业界谁不用啊,OpenAI靠这个卖api卖的賊high
发表于 2025-1-31 15:18:44 | 显示全部楼层
割韭菜的新套路?量化交易如何悄无声息地掏空你的钱包?

1. 高频交易(HFT)抢跑散户订单

高频交易(HFT)公司拥有极快的计算能力和网络延迟优势,它们可以提前捕捉市场订单信息,在散户订单成交前抢先一步交易,从而获利。例如:

散户在市场上挂出买单,高频交易系统能在毫秒级时间内发现并提前抢占更有利价格。
HFT机构通过“订单引导”(Order Anticipation)策略,在市场发现大单流入时,提前买入并在散户买入后更高价格卖出,形成价格抬升的“滑点”效应。

这种方式使得散户在交易时经常以较差的价格成交,被机构吃掉价差。

2. 伪造市场信号,诱导散户跟单

量化交易系统可以通过制造虚假市场信号来误导散户。例如:

通过**“钓鱼单”(Spoofing)或“刷量”**(Wash Trading)制造虚假的买卖单,诱导散户误判市场趋势。
量化程序可以在盘口中挂出大量买单,让散户误以为市场在上涨,但实际它们在高位悄悄撤单,导致散户追高后被套。
在股票市场或合约市场中,机构可能故意营造上涨或下跌趋势,等散户跟风后迅速反向操作。

这些策略让散户误以为市场有强势方向,跟随交易后,往往被“反向收割”。

3. 利用止损单和支撑位突破策略

散户投资者通常会在技术分析中的支撑位或阻力位附近设置止损单,而量化交易系统可以利用这一特点进行“诱杀”:

机构通过小额资金测试支撑位或阻力位的强度,一旦发现散户的止损单密集分布,就会集中放量打穿价格关键点位,触发大量止损单,使市场短暂下跌或上涨。
机构在吸收止损单后的低价区买入,再拉升价格获利。

散户的止损单反而成了机构入场的“养分”。

4. 强行制造市场波动,让散户恐慌

量化交易策略还可以通过大幅提高市场波动性,让散户因恐慌或贪婪情绪做出错误决策。例如:

在市场流动性较低的时间段,机构可以利用大量资金砸盘,使市场价格剧烈波动,让散户因恐慌割肉。
在散户持仓较多的品种上,量化资金可能会通过诱导震荡,让散户频繁止损、追涨杀跌,最终亏损。
通过大单拉升或打压短线价格,使得散户追涨杀跌,成为市场波动的牺牲品。

这些手段让散户在“震荡”中不断亏损,而量化机构则利用波动收割利润。

5. 低成本、全天候交易优势

散户交易有很多劣势,例如:

交易成本高(手续费、滑点)。
精力有限,无法全天候交易。
无法快速处理海量数据,难以准确判断趋势。

而量化交易不受这些限制:

量化程序可以24小时不间断运行,持续监测市场。
机构交易成本极低,且可通过大量小额交易降低市场影响。
计算机可以在极短时间内分析大量数据,快速做出决策。

这些优势使得量化交易系统比散户更具竞争力,能够更快、更精准地执行交易。
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