本國銀行對大陸地區之授信、投資及資金拆存總額度
已調整成按淨值百分比排序,資料月份為最新
中融信託、碧桂園相繼出事情,中國房地產連環炸開。本表為參考用,畢竟包含了很多項目,如果可以拆分到直接投資項目的話,可能比較準確。
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Michael Burry 買了不少 put
註記一下,options 在報告裡是合約名目價值非投入金額,所以不一定是在籌拍大賣空 2。不過按照過往買 put 的比例來看,這次的量應該是大很多
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EP375 | 🦘
有些人就是長得比較像反派
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近期心得
- cowos 擴產規劃不錯,明年中 15-18 k/m, 年底 30-32 k/m,照這樣算力需求應可有效滿足;除非又有爆炸應用急需,不然明年中前供需就會正常
- 鴻海也出來確認 AI server 的高成長性,但對於傳統伺服看較保守;國內 PCB 伺服板龍頭公司估谷底已過將緩慢復甦
- 消費性市場還是很爛,除了 PC/NB, 大尺寸面板外,沒什麼特別亮點。爛中之爛:CIS, 手機, MCU,高通可能有進一步人員調整規劃
- 特斯拉中國三天降兩次價,新能源車也是中國本波補貼重點,七月乘聯會公布電車年增為 33%,今年累計 37%,油車則疲軟
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- 消費性市場還是很爛,除了 PC/NB, 大尺寸面板外,沒什麼特別亮點。爛中之爛:CIS, 手機, MCU,高通可能有進一步人員調整規劃
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GPU cloud as a service pricing 2023/8/17
LambdaLabs
H100 PCIE : 1.99/hr
H100 SXM x8:20.72/hr
Coreweave
H100 PCIE:4.25/hr
H100 HGX:4.76/hr
Cirrascale
H100:4.28/hr
Latitude. sh
H100:4.78/hr
用 4 美刀來算 per H100 SXM,4x8卡x24小時x365天=280000 USD
參考 Delta computer 的零售價格:
美超微 HGX 8 卡 H100:250000 USD
Nvidia DGX 8 卡 H100:330000 USD
技嘉 HGX 8 卡 H100:300000 USD
其他費用算一算大概一年多能回本一台 HGX,而現在應該算是算力最緊繃的時刻?之後 CSP 和企業開始買足、其他 GPU cloud provider 開始上線(如中東?),算力價格應該會持續下降
但現階段來說老黃是對的,買越多賺越多
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其他費用算一算大概一年多能回本一台 HGX,而現在應該算是算力最緊繃的時刻?之後 CSP 和企業開始買足、其他 GPU cloud provider 開始上線(如中東?),算力價格應該會持續下降
但現階段來說老黃是對的,買越多賺越多
美國商務部要對中國、德國、加拿大的馬口鐵 tin mill(鍍錫鐵)課徵 122.5%, 7.02%, 5.29% 的反傾銷關稅 - 路透
中國約占美國馬口鐵商品進口 14%、德加約 30% -WSJ
主要針對公司分別為中國寶山鋼鐵、德國 Thyssenkrupp 和加拿大 Arcelor Mittal 等公司
台灣可能有實質受惠的公司:統一實,沒幾天前還在靠北 Q3 馬口鐵業務在低檔,現在東風就吹了
這種算是很膝反射的聯想,市場反應一般也不會太慢先漲再說反正後面再仔細盤受惠影響程度
中國約占美國馬口鐵商品進口 14%、德加約 30% -WSJ
主要針對公司分別為中國寶山鋼鐵、德國 Thyssenkrupp 和加拿大 Arcelor Mittal 等公司
台灣可能有實質受惠的公司:統一實,沒幾天前還在靠北 Q3 馬口鐵業務在低檔,現在東風就吹了
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EP376 | 🎺
低頭成癮復發戒斷
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最近開始密集看到低功耗 AI 晶片和 TinyML MCU 應用
“ 根據tinyML基金會定義的tinyML規格,是用mW等級以下的超低功耗,在常時啟動(Always-on)及電池供電的邊緣裝置執行邊緣運算
tinyML著眼的就是希望能在邊緣節點上,透過MCU或微處理器執行ML,以少量的電量與記憶體,達到長時間處理並實現應用的成果
目前包括視覺辨識、智慧攝影機、監控、語音指令,或是工廠中物件偵測、良率判斷、異常偵測、震動偵測等,諸如此類邊緣端的應用,皆被認為可能是tinyML的機會。其中又以視覺辨識跟語音辨識,發展最為快速,且或許已悄悄進入我們的生活。比如,像我們喊出「OK Google」詞彙喚醒Android裝置,就是仰賴語音喚醒偵測的ML模型,搭配數位訊號處理器實現類似tinyML概念 “
https://www.eettaiwan.com/20220617nt31-tinyml-gives-mcu-industry-new-opportunities/
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目前包括視覺辨識、智慧攝影機、監控、語音指令,或是工廠中物件偵測、良率判斷、異常偵測、震動偵測等,諸如此類邊緣端的應用,皆被認為可能是tinyML的機會。其中又以視覺辨識跟語音辨識,發展最為快速,且或許已悄悄進入我們的生活。比如,像我們喊出「OK Google」詞彙喚醒Android裝置,就是仰賴語音喚醒偵測的ML模型,搭配數位訊號處理器實現類似tinyML概念 “
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小盤一下輝達的產品系列
- A100 到明年大概開始淡出市場,L40S 的 deck 直接寫 A100 lead time 是最高的,擺明不想推了
- H100 繼續維持優秀水準持續有新客戶開出,部分客戶由於要等+布建新式解決方案,轉向等待 B100,無論如何都是缺爆,但不排除有重複下單的可能性
- L40S 算力超過封鎖限制,但 interconnect 速度很低,目前可以通關去中國,未來會不會封殺不知道
- L40S 350W 而已,PCIE 接頭可以直接插去傳統伺服器使用,power 和散熱可能就不用大跳升,更容易部屬
- L40S 可能可貢獻輝達 Q4 rev 達 10% or higher,至於是否排擠掉 A100/800, H800 就是後話了
- L40S 採用 N5,走的是 4090 的架構,良率和產能應都可以快速開出,從晶圓端到整機端相較 SXM 系產品幾乎不太會卡住
- 由於 L40S 更便宜、更易得、更方便的特性,老黃這一刀切下去應該是多贏,雖然 ASP 相較於 A100 是便宜了2-3K,但毛利數字、量可能都可以刷得更好
- A100 到明年大概開始淡出市場,L40S 的 deck 直接寫 A100 lead time 是最高的,擺明不想推了
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