《每个人都因 DeepSeek 的崛起而感到不安——除了Nvidia，它促成了这一切》

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《每个人都因 DeepSeek 的崛起而感到不安——除了Nvidia，它促成了这一切》
他把英伟达跟美国政府之间玩的猫鼠游戏扒个精光，我的感受是，在美国政府对最高端芯片的限制后，英伟达调一下参数换个名称就继续卖，这些芯片其实跟最高端芯片的性能也差没多少。
因此也意味着英伟达在接下来可能会面临更多的政策限制问题。
一定要好好读这篇文章。[size=0.001px]https://wsj.com/tech/ai/nvidia





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多谢推荐，写了篇有关这个文章的总结
























下午10:52 · 2025年2月5日
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英伟达仅仅对GPU硬件做了限制，但是上面的CUDA没有改，所以当deepseek拿到阉割的GPU来跑CUDA的时候，就会出现各种奇奇怪怪的bug，正是这些难得的bug暴露了CUDA底层封装的秘密，就和无数黑客干的事情一样，每一次bug都会提供一次修改底层的机会。所以禁运不仅仅刺激了创新，也提供了破解CUDA的入口。

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美股最头部的科技公司在2025年的AI资本支出计划：
Meta：600-650亿美元
谷歌：750亿美元
微软：800亿美元
亚马逊：700亿美元

伴随一些奇怪的事情
1 这些公司还在不断裁员砍掉hc
2 博通的芯片要两年后开始供应
3 摩根大通下调英伟达全年收入预期

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Bank of America  maintained a Buy rating on Nvidia, reiterating it as a top pick ahead of its fiscal Q4 2025 report due on February 26, price target of $190.

Key points:

-  expect Nvidia to report a modest beat or align with sales guidance and a lower gross margin in the first quarter of 2025 due to the transition to the Blackwell product and restrictions in China.
- the earnings call could represent the lowest point in investor sentiment, as Nvidia is expected to reassure on Blackwell execution and signal confidence in fiscal year 2026 and calendar year 2025 with a forecast for data center sales growth exceeding 60% year-over-year.
-  expects the earnings call to spark excitement ahead of the next GTC conference, scheduled for March 17, ( GB300, Rubin, physical AI and robotics.)
-  highlighted four key forces: training towards AGI, derivative model training, increasing AI inference requirements, and infrastructure upgrades
-  no impact on spending intentions among Nvidia’s major customers despite DeepSeek.
-  GPUs are better suited to address the dynamic requirements of LLMs.
由
翻译自 英语
美国银行维持对英伟达的买入评级，并在英伟达 2 月 26 日发布的 2025 财年第四季度报告之前重申将其列为首选股，目标价为 190 美元。

要点：

- 由于向 Blackwell 产品的过渡和中国的限制，预计 Nvidia 在 2025 年第一季度的业绩将小幅超出预期或与销售指引一致，且毛利率将下降。
- 此次财报电话会议可能代表投资者情绪的最低点，因为预计 Nvidia 将对 Blackwell 的执行情况作出保证，并对 2026 财年和 2025 日历年充满信心，并预测数据中心销售额的增长率将超过 60%。
- 预计此次收益电话会议将在定于 3 月 17 日举行的下一届 GTC 会议（GB300、Rubin、物理 AI 和机器人技术）之前激发人们的兴奋。
- 强调了四个关键力量：面向 AGI 的训练、衍生模型训练、不断增长的 AI 推理需求以及基础设施升级
- 尽管有 DeepSeek，但这并未对 Nvidia 主要客户的消费意愿产生影响。
- GPU 更适合满足 LLM 的动态要求。