一、全球资本市场普涨，科技与AI板块领跑 国庆假期，全球股市延续强势表现，科技与AI产业链成为核心驱动力。美国三大股指（道琼斯、纳斯 达克、标普500）均创收盘新高，其中纳斯达克指数受益于英伟达、AMD等AI芯片企业的大幅上涨（英 伟达连续三日创新高，AMD涨超3%）；日经225指数受高市早苗当选日本自民党总裁（主张货币宽松 与财政扩张）影响，假期累计上涨6.72%（创年内最大单周涨幅）；恒生指数受益于内地消费复苏与科 技股带动，累计上涨3.9%。 核心逻辑：美联储降息预期升温（10月降息概率超90%）推动风险偏好提升，叠加AI技术迭代（如英伟 达H100芯片需求激增）与企业盈利改善（特斯拉第三季度交付量创纪录），科技板块成为全球资本 的"避风港"。 二、美国政府停摆，非农数据推迟发布 开盘在即，下面从全球与中国联动、政策与市场互动、短期事件与长期趋势结合的维度，梳理出国庆假 期的十大核心财经资讯（按影响力排序）： 10月1日，美国国会未能通过新的临时财政拨款法案，导致联邦政府时隔近7年再次停摆。此次停摆的核 心争议是医保补贴政策（民主党主张延长《平价医疗法案》的医疗保险税收抵免，共和党要求先通过拨 款再进行 ...

芯片短缺？产能不足？不，这是一场比互联网泡沫更疯狂的资本游戏！ "我们仓库里的英伟达H100芯片，比某些小国的黄金储备还值钱。"一位云计算公司的高管苦笑着对我 说。这不是玩笑——目前一块H100芯片的售价已经炒到了4.5万美元，相当于一辆特斯拉Model 3！ 说实话，当我第一次看到OpenAI的采购数据时，我吓得把手机扔进了水杯——1万亿美元！这可不是什 么小目标，而是相当于匈牙利整个国家的GDP！ 据金融时报爆料，OpenAI今年已经签署了约1万亿美元的合同，专门用于购买计算能力。要知道，这家 公司今年的收入可能还不到这个数字的1%！这就好比一个上班族刷爆了100张信用卡，就为了买下整个 菜市场的菜，然后然后指望把这些菜做成满汉全席卖钱。 更让人目瞪口呆的是英伟达的神操作：计划未来十年向OpenAI投资1000亿美元，而这些钱专门用来买 英伟达自己的芯片！这就像小米给用户发优惠券，让用户专门买小米手机一样魔幻。 马斯克的xAI正在孟菲斯建造名为"Colossus"的数据中心，里面塞满了超过20万块英伟达芯片。专家估 计，完成这个项目要花费数百亿美元，光买芯片就可能花掉180亿美元！而马斯克还在探索租赁方式 ...

凌晨3点，当AMD的股价因为OpenAI的一纸合约狂飙37%、市值瞬间膨胀1000亿美元时，币圈却正经历一场无声的屠杀——以太坊合约爆仓金额达1.43亿美 元，是比特币的2倍多，24小时内超13万人倒在血泊中。 这场算力狂欢的赢家与赌徒，竟被同一场AI革命推向天堂与地狱的两极。 美股市场像一锅沸腾的麻辣烫。 一边是AMD开盘直接蹿升37%，因为OpenAI宣布要部署6吉瓦的AMD GPU算力，相当于把半个硅谷的AI家当都押在这家芯 片公司身上。 消息一出，华尔街的交易员们疯狂敲键盘，AMD股价盘中最高涨了快40%，市值硬生生多出1000亿美元，够买下三个推特还有余。 而另一边，加密货币玩的就是心跳。 比特币刚冲上12.5万美元，以太坊也站上4600美元，但转眼就有人笑不出来了。 CoinGlass数据显示，过去24小时，全 球超过13万人爆仓，光以太坊合约就爆了1.43亿美元，比比特币爆仓金额高出两倍还多。 最大的一笔单笔爆仓980万美元，据说是个加了百倍杠杆的韩国散 户，一夜间账户归零。 但最魔幻的剧情藏在市场裂缝里。 AMD的暴涨暴露了AI算力争夺的白热化，OpenAI为了喂饱大模型，砸钱像撒纸片；而币圈 ...

公司声明 - 公司否认H100/H200供应受限及售罄传言 称拥有足够库存可实时满足所有订单需求 [1] - 公司表示H20销售对H100/H200及Blackwell等其他产品供应无任何影响 [1] 产品技术规格 - H200芯片于2023年11月13日发布 与前代H100保持硬件兼容性 [1] - 芯片采用先进制程工艺 配备HBM高带宽内存架构 存储容量实现翻倍提升 [1] - 大语言模型推理速度较前代最高提升近2倍 [1] - 低功耗特性可满足千亿参数规模AI模型训练需求 [1] 行业应用 - 产品被业界视为推动自然语言处理和智能语音技术发展的核心硬件 [1]

特斯拉Dojo项目终止 - 特斯拉终止了耗资超过10亿美元的Dojo超级计算机项目，该项目曾被视为实现完全自动驾驶(FSD)的核心技术 [6][10][12] - Dojo项目始于2019年，采用自研D1芯片架构，旨在通过超算能力解决自动驾驶长尾场景问题 [10] - 项目终止后，特斯拉转向采购英伟达芯片，计划将H100芯片数量从3.5万块增至2025年底的8.5万块 [13] 垂直整合策略的局限性 - 特斯拉过往通过垂直整合策略在充电网络、电池生产等领域取得成功，但Dojo项目成为该战略的首次重大失败 [15] - Dojo芯片采用激进架构设计，舍弃传统内存方案，导致面临散热、功耗和系统稳定性等工程难题 [16] - 项目投入超10亿美元后仍未能达到预期性能目标，最终被评估为"未能兑现炒作" [16] AI芯片行业竞争格局 - 英伟达凭借CUDA生态构建了难以逾越的竞争壁垒，其解决方案覆盖从H100到Blackwell平台的完整技术栈 [17][22] - CUDA生态经过20年发展已成为AI开发领域的事实标准，类比Windows操作系统地位 [23] - 英国AI芯片公司Graphcore融资超7亿美元仍失败，印证了挑战CUDA生态的难度 [27] 行业趋势转变 - AI竞争进入平台化、生态化阶段，单点技术突破让位于全面系统对抗 [21][27] - 特斯拉战略转向聚焦算法与模型优化，将基础设施外包给专业厂商 [27] - 行业呈现强者愈强格局，全球科技公司普遍选择英伟达作为AI算力基础 [18][30] 战略调整评估 - 终止Dojo被视为特斯拉从理想主义向现实主义的战略转变 [28] - 资源重新配置有利于特斯拉集中优势于自动驾驶算法开发 [27] - 采用英伟达方案可能加速FSD技术商业化进程 [31]

项目终止与战略转向 - 特斯拉正式关停Dojo超级计算机项目 该项目曾耗资超过10亿美元[1][4] - 项目团队解散 转向采购英伟达AI芯片 计划投入数十亿美元将H100芯片数量从3.5万块增至8.5万块[6] 技术挑战与性能瓶颈 - Dojo采用激进芯片架构设计 舍弃传统内存结构 导致面临散热、功耗及系统稳定性重大挑战[8] - 项目未能达成预期性能目标 投入产出比不及预期 被评价为"未兑现炒作"[8] 行业生态竞争格局 - 英伟达凭借CUDA软件生态构建近二十年壁垒 形成类似Windows操作系统的开发者生态垄断[9][11] - AI芯片独角兽Graphcore融资超7亿美元仍失败 印证挑战CUDA生态的极高难度[13] 企业战略重新定位 - 垂直整合模式在AI训练芯片领域遭遇瓶颈 专业外包成为更高效选择[6][13] - 战略重心转向核心优势领域 包括神经网络算法、数据处理及模型优化[13] - 从全栈自研转向平台化合作 体现对AI竞争已进入生态化对抗阶段的认知升级[13] 技术发展路径演变 - 2019年启动Dojo项目 旨在专攻自动驾驶模型训练 采用自研D1芯片[4] - 最终选择行业标准硬件方案 算力基础设施将完全基于英伟达平台[15][16]

AI推理芯片市场爆发 - AI推理芯片市场2023年规模为158亿美元，预计2030年将达到906亿美元，呈现爆发式增长[6] - 推理成本在18个月内从每百万token 20美元暴跌至0.07美元，下降280倍[6] - 企业AI硬件成本每年下降30%，能源效率每年提高40%[6] 训练与推理的差异 - 训练是AI系统的"启蒙教育"阶段，成本高昂且耗时漫长，具有一次性特征[4] - 推理是AI技术的"实战应用"环节，将训练好的模型知识转化为实际生产力[4] - 生成式AI时代技术架构变革使基础模型训练趋向稳定，推理成为持续创造价值的关键[5] 推理市场的商业价值 - AI推理工厂平均利润率普遍突破50%，英伟达GB200利润率高达77.6%[8] - 推理阶段是AI产业的"现金印钞机"，通过向用户收取推理服务费实现盈利[6] - 英伟达数据中心40%的收入源自推理业务[6] 科技巨头布局推理市场 - AWS向客户推销自研推理芯片Trainium，并提供25%折扣[10] - OpenAI通过租用谷歌TPU降低推理成本和对英伟达的依赖[11] - 亚马逊向Anthropic投资40亿美元，后者使用AWS的推理芯片服务[11] 初创公司挑战英伟达 - Rivos寻求4-5亿美元融资，成立以来融资总额将超8.7亿美元[3] - 25家AI芯片初创公司共筹集超70亿美元，总估值达290亿美元[13] - Groq累计融资超10亿美元，与沙特达成15亿美元芯片合作协议[13] 技术差异化路径 - 初创公司聚焦AI专用芯片(ASIC)研发，以更低成本实现高效运算[12] - Rivos开发软件可将英伟达CUDA代码翻译成其芯片语言[12] - Groq开发独特语言处理单元架构，号称提供"世界最快推理"性能[13] 边缘推理市场机会 - 智能家居和穿戴设备催生海量边缘推理场景[14] - 小型分散的推理需求在英伟达视线未及的角落悄然爆发[14] - 新型算法架构与专用芯片结合正在诞生[14]

AI推理市场爆发式增长 - AI推理芯片市场规模2023年为158亿美元，预计2030年将达到906亿美元[7] - 推理成本在18个月内从每百万token 20美元降至0.07美元，下降280倍[7] - 企业AI硬件成本每年下降30%，能源效率每年提高40%[7] - 英伟达数据中心40%收入来自推理业务[7] 训练与推理的商业价值差异 - 训练阶段是高成本、高风险、长周期的"资本赌局"[6] - 推理阶段是持续创造价值的"现金印钞机"[6] - 生成式AI时代基础模型训练趋向稳定，推理成为主要价值创造环节[6] - 推理需求与商业收入形成良性循环，推动技术迭代升级[7] 科技巨头在推理市场的布局 - AWS向客户推销自研推理芯片Trainium，并提供25%折扣[12] - OpenAI通过租用谷歌TPU降低推理成本和对英伟达依赖[13] - 亚马逊向Anthropic投资40亿美元，后者使用AWS推理芯片[12] - 科技巨头平均利润率普遍突破50%，英伟达GB200利润率达77.6%[10] 初创公司的差异化竞争策略 - Rivos正在寻求4-5亿美元融资，累计融资将超8.7亿美元[4] - 25家AI芯片初创公司共融资超70亿美元，总估值290亿美元[17] - Groq累计融资超10亿美元，与沙特达成15亿美元芯片协议[17] - 初创公司聚焦ASIC芯片研发，在特定推理任务中具有性能优势[16] 技术架构与市场格局变化 - Transformer架构使基础模型训练趋向稳定[6] - MOE架构只需局部训练新信息，推动推理市场爆发[7] - 边缘侧小型分散推理需求正在爆发[18] - 推理对CUDA生态依赖较小，可使用多样化硬件平台[11]

AI推理市场爆发增长 - AI推理芯片市场2023年规模158亿美元 预计2030年达906亿美元 年复合增长率显著[3] - AI推理成本在18个月内从每百万token 20美元降至0.07美元 降幅达280倍[3] - 企业AI硬件成本每年下降30% 能源效率每年提升40%[3] 训练与推理特性对比 - 训练阶段成本高昂且周期长 需强大算力支撑 具有一次性特征[2] - 推理阶段是AI技术实战环节 负责将训练模型转化为实际生产力[2] - 生成式AI时代基础模型训练趋向稳定 推理成为持续创造价值的关键环节[2] 推理市场商业价值 - AI推理工厂平均利润率普遍突破50% 英伟达GB200方案利润率达77.6%[5] - 英伟达数据中心40%收入源自推理业务[3] - 推理服务通过向用户收取服务费实现盈利 形成商业收入良性循环[3] 技术变革驱动因素 - Transformer架构使基础模型训练固化 降低重复训练成本[2] - 算法优化技术（量化/稀疏化/蒸馏）降低模型计算复杂度和内存需求[4] - MOE架构出现使新信息只需局部训练 推动推理市场爆发[4] 竞争格局变化 - 科技巨头通过自研芯片降低对英伟达依赖 AWS向客户提供自研推理芯片并给予25%折扣[6] - OpenAI租用谷歌TPU降低推理成本及对英伟达依赖[8] - 推理对CUDA生态依赖较小 可使用CPU/边缘设备/WebGPU等多样化平台[6] 初创公司突围策略 - 25家AI芯片初创公司累计融资超70亿美元 总估值达290亿美元[10] - Rivos开发翻译软件将CUDA代码转换为自有芯片语言 降低用户迁移成本[9] - Groq开发专用语言处理单元 提供远低于GPU的token处理成本解决方案[10] 细分市场机会 - 边缘侧推理需求爆发 智能家居与穿戴设备催生海量应用场景[11] - 中东等英伟达渗透率较低市场存在发展机遇 Groq与沙特达成15亿美元芯片合作[10] - 专用芯片(ASIC)在特定推理任务中展现卓越性能优势[9] 行业技术路线争议 - Scaling Law技术路线是否通向通用人工智能存在争议 Meta首席科学家质疑其局限性[12] - 英伟达依靠"算力越大越好"的暴力美学兜售GPU 但技术路径可持续性存疑[12]

美国政府AI芯片监控措施 - 美国政府在部分含AI芯片的科技产品货运中植入秘密追踪器以监控可能转运至中国的产品[1] - 追踪器安装有时仅需行政部门批准 戴尔和超微等服务器销售公司可能已知情但未回应询问[5] - 目前尚未对单个芯片实施追踪 芯片级监控需嵌入信号软件 技术更复杂[10] 芯片级后门技术实现方式 - 硬件后门通过芯片设计或制造时植入物理电路实现 软件后门通过植入指令实现破坏或窃密[22][24] - 英伟达H20芯片可通过电源管理模块植入远程关闭电路 触发条件包括激活时间或物理指标达标[25] - 通过修改固件引导程序可实现启动时检查地理位置或授权状态 拒绝启动或限制性能[26] - 利用CUDA生态系统软件更新环节可激活后门 实现追踪定位、文件收集、击键记录等功能[27] 片上治理机制功能设计 - 许可锁定功能可在违规时停止签发许可证 导致芯片因无法更新而失效[13][31] - 追踪定位通过芯片与地标服务器交互响应速度反映位置 限制特定区域运行[13][31] - 使用监测通过内置硬件记录芯片状态、训练任务、计算量等关键信息[13][31] - 使用限制功能禁止芯片在大型集群或超算中使用 仅允许运行批准代码或模型[14][31] 企业合作与出口管制策略 - 美国通过预先市场承诺激励企业配合 若满足后门要求可放宽对中国低风险客户出口[34] - AMD、苹果、英特尔和英伟达等企业芯片已广泛部署片上治理所需功能但部分未激活[33] - 美国利用产业链优势协调盟友确保芯片内置硬件控制功能[34] 英伟达H20芯片性能缺陷 - H20整体算力仅为H100的20% GPU核心数量减少41% 性能降低28%[36] - 能效比约为0.37TFLOPS/W 低于中国要求的0.5TFLOPS/W节能水平标准[37] - 无法满足万亿级大模型训练需求[36] 历史与政策背景 - 美国曾于1990年代在Clipper芯片中植入加密后门 项目三年后终止但策略转为隐蔽执行[17] - 2024年5月美国众议员提出法案要求受管制芯片强制加入后门 强调技术已成熟[18][19][21] - 国家网信办就H20漏洞后门问题约谈英伟达 要求提交安全风险说明材料[15]