r/stocks
本版块的大多数分析是否忽略了关键点？能做些什么来回答这个关键问题？
作者质疑企业级 AI 的采用率能否支撑科技和半导体股票当前的高估值和巨额资本开支。
- “卖铲子”的公司目前正从 AI 基础设施建设中产生收入。
- 企业级 AI 的采用可能无法实现，从而无法证明当前估值的合理性。
- 如果需求未达预期，投入到 AI 数据中心的巨额自由现金流可能会被浪费。
- 股票被定价为未来十年高自由现金流增长，如果没有强劲的 AI 采用，这是不可持续的。
我看到太多帖子在讨论他们是否应该买入 MSFT、NVDA、MU、Intel、TSM、AMD 等，但几乎没有人讨论这些公司背后的逻辑：企业层面是否会持续采用 AI。
依我这位新手之见，科技投资者应该花时间弄清楚 AI 模型的能力、它们的用例、它们能为公司带来多少价值等等。它们现在有什么样的利润率或现金流，或者 MSFT “看起来便宜”，这些都不重要。如果 MSFT 把全部自由现金流都砸在 AI 数据中心上，而需求却没有实现，那么它们的股价就完蛋了。即使是卖铲子的公司，当然它们现在无论如何都能赚到钱，但即便是像 TSM/NVDA 这样市盈率较低的公司，其定价也隐含了未来十年约 18-20% 的自由现金流增长。当然，你可以赌资本支出周期在没有强劲 AI 采用的情况下还能持续一段时间，但不可能永远持续下去。
你们觉得这类信息的最佳来源是什么？我一直在读半导体分析、学术研究、麦肯锡报告，还关注政府采购和 DARPA 的项目。
目前的需求量已经超过了云服务商或前沿模型公司的承载能力。瓶颈在于算力。
你担心需求会枯竭，依据是什么？
"Does most of the analysis on this sub miss the key point?"
The key point is that much more was spent on capex this year than last year and much more will be spent next year. The narrative (and much of the last 5-6 years has been narrative driven in some form or another) of AI is considerable and that's what stocks people want and talk about.
People can talk about things like "If MSFT is spending all of its free cash flow on AI data centers and demand doesn't materialize, their stock price is fucked" and it might not be until 2028 until that is realized for all we know. People on here in 2023 were going on about how people should buy PYPL instead of NVDA after the latter had started to run up because "PYPL was cheap and AI isn't going to happen."
"capabilities of AI models, their use cases, how much value they are delivering to companies etc."
What that looks like is considerably different than it was a year ago and will quite possibly look quite different 6 months from now. We're at the point where the government is suspending access to Anthropic's Fable and Mythos - https://www.anthropic.com/news/fable-mythos-access
"Somewhere around 2026/2027 or so, the mood in Washington will become somber. People will start to viscerally feel what is happening; they will be scared. From the halls of the Pentagon to the backroom Congressional briefings will ring the obvious question, the question on everybody's minds: do we need an AGI Manhattan Project? Slowly at first, then all at once, it will become clear: this is happening, things are going to get wild, this is the most important challenge for the national security of the United States since the invention of the atomic bomb. In one form or another, the national security state will get very heavily involved. The Project will be the necessary, indeed the only plausible, response." - "SITUATIONAL AWARENESS: The Decade Ahead
Leopold Aschenbrenner, June 2024" (https://situational-awareness.ai/)
I agree cap ex is going up this year, and very likely next year, but the market does a decent job at being forward looking. I worry that everything might look ok on the surface, but Wall Street knows that AI adoption is slowing and cap ex will get cut and I'll be left holding the bag.
I agree about Mythos, I was incredibly impressed by it. I mentioned in another thread I asked it a question about chess and rather than hallucinate a bad answer, it went out on its own and downloaded a chess solver onto its operating system and gave me a good answer. That kind of self awareness and tool use was cool to see. I also have used Opus to create useful apps despite knowing nothing about coding.
And yea, if you check various government research and procurement sources, they are incredibly bullish on AI. There are all sorts of physical AI and miniature/mobile data center projects they are interested in. I think AI for autonomous drones alone is going to be huge since they can't be easily jammed.
市场有点非理性，所以你不能依赖基本面。但过去有一个指标对我有用，那就是市值。例如，去年当Nvidia突破5万亿美元时，AMD还不到5000亿美元。这对我来说意味着AMD被严重低估了。我认为现在仍然如此。
当年，我在当地的商场看到一辆特斯拉，查了一下这家公司，当时市值只有30亿美元，而丰田是300亿美元，我心想……这家新汽车公司有朝一日可能会与主流制造商抗衡。现在它已经超过1万亿美元了。
我的观点是，如果企业层面没有采用AI，超大规模企业最终会削减资本支出，而NVDA、AMD以及其他你能想到的公司都将暴跌。
企业中已经有人在采用AI了。许多公司已经在广泛使用。问题是，即使AI最终只是一时热潮……我们从新冠疫情中甚至学到的……就是各种芯片的供应都受限。所有东西里都有芯片，而需求永无止境。
只需设置一个跟踪止损卖出。只有上涨，没有下跌。
真正的巨大波动会直接击穿止损位，让你被套牢。反正我觉得内存行业波动太大，不适合设20-30%的止损。我不认为这列火车会在至少一两年内停下来。一旦我觉得事情可能开始放缓，我就会卖出。如果华尔街比我抢先一步，我可能也还好。而且这还是假设内存行业仍然具有周期性，而不是靠巨额合同持续赚钱。
你的卖出信号是什么？
我正在观察资本支出信号、内存现货/合约价格，以及任何我能获取到的信息，来评估AI的采用率和模型能力。我试着看了未来几年内存产能的上线情况，大致有了一些了解，但如果没有机构级别的资源，还是挺难搞清楚的。
这些是AI模型和用例需求的滞后指标。领先指标将基于各公司从AI中看到的价值，而这种数据更加分散且更难找到。
你可以放心地假设，来自较小生产商（其中许多是中国公司）的额外内存产能正在上线。其中大部分是较简单的 DDR5 IC，而 HBM 更难生产，但所有这些都是新竞争对手正在追求的方向。
同样可以放心地假设，人工智能需要大量的内存。当新的人工智能加速器生产出来时，它们需要新的内存，因此随着新加速器每隔几年就需要新内存，需求将保持相对高位。问题是价格。
人工智能已经非常出色了。它正在改变世界，而且只会变得更好。我们早已过了人工智能能否盈利的讨论点。现在的瓶颈是将人工智能整合到业务流程中。
内存价格大幅上涨是暂时的，因为产能正在逐步上线，但问题在于高内存价格能维持多久。我认为内存价格将会下降，但可能需要几年时间。
这只是我的个人看法。
先想好你愿意承受多大亏损再离场，并据此设置止损。大多数投资者会在股价跌破20美元（通常被视为主要支撑位）时抛售。即使股价反弹，你也未必总能买回来。我绝不会不设止损就持有内存股。这类股票下跌时会又快又猛，如果你不果断行动，就会沦为接盘侠。这种事下个月发生还是明年？没人知道，但一定会发生。而止损单能让你安心。
在当前环境下，规则是编造的，数字并不重要。在炒作周期中试图将基本面与估值匹配起来，你会把自己逼疯的。读那些废话简直是浪费时间。
最好的建议是：不要爱上某只股票，也不要贪婪。根据价格走势交易，因为这才是目前最重要的。
市场是有效的，所以任何公开信息都已经体现在股价中了。我买入AI股票是因为我认为AI是真实存在的，并将带来人类历史上最大的生产力提升，让世界变得更美好。但共识是怀疑和恐惧，而这正是最好的投资时机。
你得出这个结论的依据是什么？我碰巧同意你的看法，这些模型的能力似乎在快速且持续地扩展。我认为AI将在医疗保健（例如放射学）、药物发现、编码、材料科学、制造业、航运、法律、数学、化学、文档摘要、欺诈检测、客户服务等领域被采用。问题是规模必须非常大，投入一万亿美元的资本支出，你需要远超过一万亿美元的收入来证明其合理性，而企业需要远超过那个数字来证明他们采用AI的合理性。
我的疑虑是：
- LLM的幻觉问题能解决吗？如果不能，TAM将受到极大限制。很多领域错误是可以接受的，比如你试图解决一个数学问题，可以扔一堆东西直到某个管用，但大多数领域不行。
- 规模法则是否成立？我们不断遇到瓶颈，然后找到新颖的方法继续前进，这种情况能持续吗？
- 能否以具有成本效益的方式集成到物理世界中？
- 对于严格定义的AGI/宽松定义的ASI来说，LLM是否是死胡同？