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美股投资网获悉，光大证券发布研究报告称，考虑到短期AI需求提振授权收入，长期版税业务存在三重驱动力，该行预计三年内Arm业绩增长性高，且具备消费电子复苏、AI终端落地等后续催化，建议持续关注。1）业绩增长短期受益于AI强劲需求，ATA&AFA许可数上升提振授权收入；长期版税收入将受益于“版税率提高x TAM增长x市占率提升”三重增长驱动力。2）估值催化该行预计CY24期间，消费电子需求回暖以及AI手机、AIPC等AI终端落地有望进一步抬升Arm估值水平。
事件美国时间2月7日盘后，ARM(ARM)发布FY2024Q3（对应2023年10月1日至2023年12月31日）财报。
光大证券主要观点如下
FY24Q3业绩、FY24Q4和FY24全年指引超预期。
1）FY24Q3实际业绩超预期。Q3营收8.24亿美元，YoY+14%，QoQ+2%，超过此前公司7.2-8亿美元营收指引区间的上限，较市场预期的7.6亿美元高逾8%；其中授权业务营收3.54亿美元，YoY+18%，系AI趋势驱动客户加大技术投入，进而签订更多先进CPU和AI加速类产品(如NPU)的IP授权；版税业务营收4.7亿美元，YoY+11%，系智能手机市场复苏+AI需求增长+v9架构渗透+基础设施和汽车市场份额增长多因素驱动；同时中国区域营收同比增长约30%，系相关汽车和基础设施市场需求强劲。盈利方面，Q3毛利润7.97亿美元，YoY+14%，对应毛利率96.7%，Non-GAAP EPS实现0.29美元，超过此前公司0.21-0.28美元指引区间的上限，较市场预期的0.25美元高逾16%。
2）FY24Q4业绩持续强劲，公司上调FY24全年指引。公司预计授权和版税两大业务持续向好，驱动FY24Q4和FY24全年业绩指引超预期。公司指引Q4营收8.5-9亿美元，中值较市场预期的7.78亿美元高逾12%，中值对应YoY+38%，QoQ+6%；Q4 Non-GAAP EPS指引0.28-0.32美元，超市场预期的0.21美元。FY24H2的强劲表现驱动公司上调FY24全年业绩指引，公司指引全年营收31.55-32.05亿美元，中值较上次营收指引的中值上修5%，较30.5亿美元的市场预期高逾4%；指引全年Non-GAAP EPS由上次的1-1.1美元区间上调至1.2-1.24美元，中值较市场预期的1.05美元高逾16%。
授权业务AI需求驱动客户签约订单，ATA & AFA许可数持续上升。
生成式AI浪潮下客户加大技术布局，进而激发对先进ARM CPU和NPU等IP需求，且公司对先进设计收取更高许可费，实现授权业务营收较快增长。FY24Q3新签署5项ATA协议，累计ATA许可总数达27个，其中3家新签客户为AFA升级到ATA协议；AFA新签协议6个、许可数累计达218个。考虑到AI需求持续且存在AFA向ATA转换趋势，该行预计FY24Q4授权收入将环比增长。
版税业务“版税率提高x TAM增长x市占率提升”三重增长驱动力，看好版税收入长期持续增长。
1）“AI需求+v9架构”提高版税率。①V9架构的版税率为v8架构的两倍，终端客户向v9架构过渡趋势将提升版税收入。截至FY24Q3，基于v9架构的版税收入已贡献总版税收入的15%，占比环比增加5pct，渗透率仍有较大提升空间；②客户努力提升各类设备的AI计算能力，有望提高单个设备的IP数量和IP先进程度，助力Arm收取更高版税率。
2）“下游需求复苏+AI终端趋势”驱动TAM增长。Arm表示业绩受益于智能手机等下游需求复苏，未来有望受AI手机和AI PC等AI终端落地的驱动。
3）基础设施和汽车的市场份额持续提升。①ARM架构在数据中心场景下将实现更优能效比并满足电力限制，Arm同微软、英伟达和亚马逊等公司的合作帮助其扩大市场份额。23M11，微软发布基于Arm Neoverse CSS的首款云服务器芯片Microsoft Cobalt 100；23M8，英伟达推出GH200 Grace Hopper 超级芯片，其CPU采用Arm架构。②汽车领域，FY24Q3期间，用于ADAS的Arm芯片需求强劲增长，部分抵消了汽车MCU需求放缓的影响。
风险提示消费电子复苏不及预期；AI算力需求不及预期；行业竞争加剧。
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美股投资网获悉，2月14日，索尼(SONY)公布截至2023年12月的2023财年第三季度业绩。数据显示，该公司Q3销售额为3.75万亿日元，同比增长22%，符合市场预期;营业利润为4633亿日元，同比增长10%，符合市场预期。旗舰产品PlayStation 5第三季度销量为820万台，比市场预期低了约100万台。
索尼现在预计本财年销售额为12.3万亿日元(817亿美元)，低于此前预期的12.4万亿日元。该公司还预计本财年PS5销量为2100万台，低于此前预计的2500万台。
索尼还宣布其金融部门将于2025年10月上市，此举将扭转2020年达成的37亿美元私有化交易。
索尼高级副总裁Naomi Matsuoka表示:“展望未来，PS5将进入其生命周期的后期。因此，我们将更加重视利润和销售之间的平衡。我们预计，从下一财年开始，PS5硬件的年销量步伐将开始放缓。”
晨星研究主管Kazunori Ito表示:“结果表明，随着PS5的盈利能力恶化，索尼在促销上花了很多钱，但该季度的出货量远低于预期。”
尽管硬件销售令人失望，但软件销售强劲。去年10月，漫威的《蜘蛛侠2》作为PS5独家游戏发行，在上市24小时内就售出了250万份，成为索尼内部工作室推出的销售最快的游戏。随着去年12月索尼PlayStation网络用户数量创纪录，投资者认为，在经历了多年的供应受限后，PS5正在获得动力。
据了解，索尼在去年10月份发布了该硬件的更新版本，使其更紧凑，更节能。
提振游戏部门业绩的关键是保持这款售价499美元游戏机的销售势头。自2020年底以来，PS5一直难以触及索尼的受众，因为生产问题和与疫情相关的运输瓶颈限制了供应。
索尼的竞争对手任天堂和微软预计将在假日销售季前发布新硬件，这将加剧索尼面临的竞争。
索尼可能需要重塑其在印度的战略。此前，索尼印度子公司与印度媒体公司Zee Entertainment Enterprises的合并计划因领导层分歧而陷入僵局。与Zee的交易是索尼进一步进军印度市场的核心举措，投资者将关注索尼在这一问题上的最新想法。
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美股投资网获悉，2月14日晨间，美国网约车巨头Lyft(LYFT)公布第四季度财报。财报显示，Lyft 四季度总营收12.2亿美元，同比增长4%，符合市场预期；净亏损 2630 万美元，上年同期净亏损为 5.881 亿美元；摊薄后每股亏损为0.88美元，上年同期每股亏损为4.47美元。
Lyft错误地表示，调整后的Ebitda利润率将提高500个基点，从而推动其股价上涨67%。首席财务官Brewer表示，2024年调整后的Ebitda利润率将仅增长50个基点，修复了之前的乌龙。
Lyft四季度调整后净利润为 7110 万美元，上年同期调整后净亏损为2.7亿美元。Lyft表示，第四季度调整后的Ebitda（息税折旧摊销前利润）为6660万美元，超过了分析师预期的5600万美元。
Lyft发布的利润和预订量预测超出了投资者的预期，股价上涨，这表明该公司多年来为增加乘客量和挑战更大的竞争对手优步所做的努力正在获得回报。
在 Lyft 其他乐观预测的推动下，该股盘后上涨约 17%。该公司预计，今年前三个月调整后的Ebitda将达到 5000 万至 5500 万美元，超过分析师预期的 4950 万美元。总预订量(即不包括小费的乘车交易价值)将为 35 亿至 36 亿美元，高于预期的 34.8 亿美元。
Lyft和优步本季度都发布了强劲的收益报告，表明自疫情期间全国范围内的大幅下滑以来，总体乘客需求持续增长。两家公司斥巨资招募并留住了足够多的司机，以满足订单的增长。Lyft首席执行官David Risher上任不到一年，他一直把运营重点放在客户满意度上，并强调回归基础，努力缩小与优步的差距。Lyft花费了数百万美元来吸引司机，但却很难扩大其乘客基数。
去年第四季度，总预订量同比增长17%，至37.2亿美元，超过了36.7亿美元的预期。营收为12.2亿美元，较上年同期增长4%，符合预期。
首席财务官Erin Brewer表示:“Lyft出色的第四季度业绩表明，我们的团队为实现盈利增长奠定了坚实的基础。”“进入2024年，我们势头强劲，明确专注于卓越运营，这使公司能够推动有意义的利润率增长，并实现首个全年正自由现金流。”
Lyft表示，2023年第四季度，其平台上的活跃乘客数量较上年同期增长10%，至2240万。2023年，Lyft拥有超过4000万名乘客，是其历史上最高的年度乘客数量。
但Lyft仍落后于优步。根据市场研究公司YipitData的数据，自2022年第二季度以来，该公司在美国拼车市场的份额约为30%，而优步的份额为70%。上周，优步公布了作为上市公司的全年利润，并表示该季度的出行量增长了24%，达到26亿美元。
Jeffries Capital Management LLC的分析师在Lyft公布业绩之前写道，稳定市场份额是Lyft建立投资者对“长期故事”信心的关键第一步。
过去12个月，Lyft的股价上涨了约15%，落后于涨幅超过一倍的优步。
Wedbush Securities分析师Dan Ives表示，这一错误的利润率预测对Lyft来说是一个“黑眼圈时刻”，Lyft将其归咎于笔误。“这是一场史诗级的溃败，”他在电子邮件中表示。“在我近25年的华尔街生涯中，从未见过这样的错误。”
优步一直保持着市场主导地位
Lyft表示，该公司在第四季度推出了应用内视频广告，该时期的媒体收入超过了2022年全年的水平，但没有给出确切的数字。
而且，像美国经济的许多领域一样，Lyft也看到了娱乐活动带来的增长。Lyft表示，斯威夫特和碧昂丝的演唱会、美国网球公开赛和足球比赛等高上座率的体育场活动使乘车人数增加了35%。
作为留住司机和提高薪酬透明度的努力的一部分，Lyft本月早些时候表示，不包括外部费用，司机的收入将至少是乘客每周支付金额的70%。
但工人们表示，这还远远不够。一个代表司机的联盟表示，优步和Lyft的司机正准备在周三的情人节举行罢工，以引起人们对低工资和他们所称的应用程序公司的恶劣待遇的关注。
优步和Lyft的司机都被视为独立承包商，而不是雇员，这招致了纽约、马萨诸塞州和加利福尼亚州等州的批评。去年11月，两家公司同意向纽约的司机支付3.28亿美元，以防止围绕司机是否应被归类为受传统法律保护的雇员而发生进一步的诉讼。
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优步 (UBER)宣布将回购最高达70亿美元的股票。这是该公司在2023年实现营业利润和持续正自由现金流后首次向股东返还资本的计划。截至发稿，优步周三美股盘前涨超7%。
优步首席财务官Prashanth Mahendra-Rajah在一份声明中表示，回购计划是“对公司强劲财务势头的信心投票”。他表示：“在涉及回购步伐的问题上，我们将进行深思熟虑，首先采取行动部分抵消基于股票的薪酬，并努力实现股票数量的持续减少。”
资本分配计划标志着这家总部位于旧金山的拼车和配送公司财务健康的又一个里程碑，该公司近年来在扩大业务的同时控制了成本。
优步上周表示，该公司在去年首次实现了年度盈利。去年12月，优步被纳入标准普尔500指数。该公司还表示，它正走在通往投资级信用评级的“非常明确的道路上”。该股在2023年上涨了一倍多，今年以来上涨了12%。
优步还提供了未来三年的总预订量增长前景，预计增速将达到15%左右。该公司还预计，调整后的息税折旧摊销前利润(EBITDA)将以30%至40%的复合年增长率增长。相关 LYFT
周二公布的数据显示，美国1月CPI降温不及预期，重挫美股大盘，道琼斯暴跌524点，创2023年3月22日以来的最大单日跌幅，盘中一度暴跌逾750点。
芯片股指跌超2%，英伟达盘初跌超3%后反弹涨超1%，小幅跌落收盘纪录高位，ARM跌近18%；AI概念股C3.ai和PLTR分别跌7%和5%，但芯片服务器公司 SMCI涨超2%，再创历史新高；财报后共享汽车Lyft盘后涨超60%，后回吐过半涨幅、涨不足20%。
巧合的是，上周末我们刚刚好发布一篇美股即将出现卖出信号的观点文章
文章回顾美股即将引发多个卖出信号？！https://mp.weixin.qq.com/s
周二公布的数据显示，美国1月CPI降温不及预期，同比增速由12月的3.4%放缓至3.1%，市场预期放缓至2.9%，环比增长未如预期放缓至0.2%，而是企稳12月的0.3%；
1月核心CPI同比增速持平12月的3.9%，未如分析师所料放缓至3.7%，环比还由12月的0.3%加快增长至0.4%，创八个月最高环比增速。
CPI通胀不跌的迹象，打击了市场的对通胀持续降温期望，就会促使美联储推迟到年中才降息，这是华尔街不想看到的。CPI公布后，交易者预计的美联储5月降息概率大缩水，较CPI公布前的约64%砍半至约32%；定价充分消化的首次降息时间从6月推迟到7月。
市场目前预计，今年共四次25个基点降息、降息100个基点的概率只有约50%。
另外一个巧合的是，昨天12号，根据美股大数据 StockWe.com 监测机构期权异动大单，我们就发现集体出现很多个500万美元的标普SPY的看跌期权，VIP社区截图
当时大盘还在继续往上冲，所以当时我就奇怪，为什么突然来了这么多的看跌期权而且金额还这么大，但随后的话走出了一个双顶，然后就开始一路急跌，接着就是今天的CPI数据公布大盘暴跌。
现在我才终于明白，原来是机构已经预测到CPI数据会不好，所以提前一天布局做空了。
尽管如此，我们昨天已经止盈了周五做的COIN的看涨期权Call，2.5进，3.9出了
今天尾盘再次买入COIN 的看涨期权，1.8美元入手
今天盘后蛮多公司发布财报，而我们只选择做了券商HOOD的财报
基本面原因是“在高的利息环境下，让HOOD的存款增长--越来越多的用户不断注册 Robinhood 账户，Robinhood 在千禧一代和 Z 世代人群中作为首款交易应用，占据主导地位。
从期权数据上看，过去5天和10天，看涨的期权比看跌的期权多一倍 63% vs 36%
盘后 HOOD 暴涨15%
小结：
我觉得现在的市场, 就是因为涨太多了，散户投资者也好，机构交易员也好，难免会带节奏，总是要找机会来做一波回调，把利润给锁住。目前唯一的避风港就是芯片股，这周虽然是过新年，但是我们都没有休息， Money Never Sleep。我们正在深度的研究英伟达这次财报，赶在下周公布之前给大家一个预测一个很全面的分析。
德国金融服务公司安联(Allianz)的首席经济学家Ludovic Subran表示，尽管季节性波动，但市场可能会重新定价，以适应央行不同的降息轨迹。
Subran称，投资者目前"预计会出现大规模的调整，而且会非常早地调整"，尽管目前有迹象显示，央行在年中调整利率的幅度可能小于此前预期。
根据伦敦证交所的数据，欧洲股市在2023年的最后两个月持续上涨，斯托克600指数的年涨幅达到12.7%。与此同时，美国标准普尔500指数自10月底以来一直在上涨，上周五收于5,000点上方，为有记录以来首次。
最近几周，各公司公布了稳健的财报季，随着一些央行行长推迟降息预期(尤其是在欧洲)，市场情绪只出现了轻微波动。
“我认为这将是非常季节性的。所以我们可能会有一个修正。投资者将看到，由于美国的经济增长弹性，或者可能是因为欧洲的通胀粘性，央行政策的转向不会那么大，”Subran表示。
另一方面，摩根士丹利(Morgan Stanley)经济学家安佐阿特吉(Diego Anzoategui)警告称，美国一些服务价格的通胀可能会变得棘手，这可能会给月度价格数据带来上行压力。他说:“我们认为，特别是在今年第一季度，通货膨胀率将略高于过去六个月的水平。”“今年下半年，我们预计服务业将出现更多的通缩。”
美联储官员也认为，通胀可能已经得到控制，这是他们预计今年晚些时候降息的重要原因。美联储主席鲍威尔在两周前美联储政策会议后的新闻发布会上表示：“因此，我们有六个月的良好通胀数据。”
但他补充说，美联储官员希望看到更多的证据，“证实我们所看到的，并让我们相信我们正走在一条可持续的道路上，将通胀率降至2%。”
尽管价格不再像一年前那样快速上涨，在某些情况下甚至有所下降，但仍远高于疫情前的水平。经济学家的预测暗示，今年1月美国劳工部(Labor Department)的整体消费者价格指数(cpi)较四年前(即疫情爆发前)上涨19.3%。相比之下，截至2020年1月的四年里，房价上涨了8.9%。
肯塔基州亨德森市的迈克•普尔表示:“我可以看出，通胀已经有所好转。”“这绝对是一件好事。遗憾的是，它没有更快地发生。”
加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)经济学家马尔门迪尔(Ulrike Malmendier)和三位合著者的研究发现，人们经常购买的商品的价格在形成他们的通胀预期方面发挥着巨大的作用。她说:“就人们大脑中根深蒂固的东西而言，是他们经常购买的东西。”
美股周二下跌，因1月通胀数据高于预期，推高国债收益率，并引发对美联储今年可能多次降息的疑虑，这本是股市走强的关键因素。
美股三大指数集体走低，纳指一度跌超2%。消息面上，1月份消费者价格指数(CPI)较去年12月上涨0.3%。CPI同比上涨3.1%，市场预计1月份CPI环比上涨0.2%，同比上涨2.9%；剔除波动较大的食品和能源成分的核心CPI环比上涨0.4%，同比上涨3.9%，市场预计1月份核心CPI同比分别增长0.3%和3.7%。
B. Riley Financial首席市场策略师阿特•霍根(Art Hogan)表示：“抛售可能是一个简单的借口，可以从今年以来普遍走高的市场顶部取出一些泡沫。”“正如今天报告的那样，CPI只是比预期高了一点，这证明我们并没有走在线性路径上，而是走在一条下行的道路上。”
2年期美国国债收益率跃升至4.6%以上，10年期美国国债收益率也突破4.28%。包括$英伟达 (NVDA.US)$、$微软 (MSFT.US)$和$亚马逊 (AMZN.US)$在内的科技股在周二早盘交易中领跌。
瑞银(UBS)的马克•海菲尔(Mark Haefel)认为，迄今为止，“健康的经济基本面和利润增长很好地支撑了这轮上涨”，但仍不能保证这种涨势会持续下去。
他写道：“本周的通胀数据可能有助于确定市场对美国经济健康状况的信心是否会进一步增强。”“我们将寻找美国通胀放缓和经济增长有弹性的进一步证据，然后得出结论，市场应该在‘金发姑娘’情景中定价，而不是软着陆。”
美联储官员预计通货膨胀率将回落至2%的年度目标，这在很大程度上是因为他们认为住房价格将在今年放缓。对于希望在20多年来最紧缩的时候放松货币政策的央行来说，1月份的加息可能会带来问题。
现在看起来，价格仍远高于疫情前的水平，尤其是大多数美国人经常购买的商品，比如杂货。过去物价上涨的痛苦是许多美国人仍然对经济持悲观态度的部分原因。高盛(Goldman Sachs)经济学家进行的一项分析表明，对高物价水平的失望可能是导致信心指数在上世纪80年代初持续低迷的原因之一，即使在通胀大幅下滑之后。
美股投资网获悉，光大证券发布研究报告称，考虑到短期AI需求提振授权收入，长期版税业务存在三重驱动力，该行预计三年内Arm业绩增长性高，且具备消费电子复苏、AI终端落地等后续催化，建议持续关注。1）业绩增长短期受益于AI强劲需求，ATA&AFA许可数上升提振授权收入；长期版税收入将受益于“版税率提高x TAM增长x市占率提升”三重增长驱动力。2）估值催化该行预计CY24期间，消费电子需求回暖以及AI手机、AIPC等AI终端落地有望进一步抬升Arm估值水平。
事件美国时间2月7日盘后，ARM(ARM)发布FY2024Q3（对应2023年10月1日至2023年12月31日）财报。
光大证券主要观点如下
FY24Q3业绩、FY24Q4和FY24全年指引超预期。
1）FY24Q3实际业绩超预期。Q3营收8.24亿美元，YoY+14%，QoQ+2%，超过此前公司7.2-8亿美元营收指引区间的上限，较市场预期的7.6亿美元高逾8%；其中授权业务营收3.54亿美元，YoY+18%，系AI趋势驱动客户加大技术投入，进而签订更多先进CPU和AI加速类产品(如NPU)的IP授权；版税业务营收4.7亿美元，YoY+11%，系智能手机市场复苏+AI需求增长+v9架构渗透+基础设施和汽车市场份额增长多因素驱动；同时中国区域营收同比增长约30%，系相关汽车和基础设施市场需求强劲。盈利方面，Q3毛利润7.97亿美元，YoY+14%，对应毛利率96.7%，Non-GAAP EPS实现0.29美元，超过此前公司0.21-0.28美元指引区间的上限，较市场预期的0.25美元高逾16%。
2）FY24Q4业绩持续强劲，公司上调FY24全年指引。公司预计授权和版税两大业务持续向好，驱动FY24Q4和FY24全年业绩指引超预期。公司指引Q4营收8.5-9亿美元，中值较市场预期的7.78亿美元高逾12%，中值对应YoY+38%，QoQ+6%；Q4 Non-GAAP EPS指引0.28-0.32美元，超市场预期的0.21美元。FY24H2的强劲表现驱动公司上调FY24全年业绩指引，公司指引全年营收31.55-32.05亿美元，中值较上次营收指引的中值上修5%，较30.5亿美元的市场预期高逾4%；指引全年Non-GAAP EPS由上次的1-1.1美元区间上调至1.2-1.24美元，中值较市场预期的1.05美元高逾16%。
授权业务AI需求驱动客户签约订单，ATA & AFA许可数持续上升。
生成式AI浪潮下客户加大技术布局，进而激发对先进ARM CPU和NPU等IP需求，且公司对先进设计收取更高许可费，实现授权业务营收较快增长。FY24Q3新签署5项ATA协议，累计ATA许可总数达27个，其中3家新签客户为AFA升级到ATA协议；AFA新签协议6个、许可数累计达218个。考虑到AI需求持续且存在AFA向ATA转换趋势，该行预计FY24Q4授权收入将环比增长。
版税业务“版税率提高x TAM增长x市占率提升”三重增长驱动力，看好版税收入长期持续增长。
1）“AI需求+v9架构”提高版税率。①V9架构的版税率为v8架构的两倍，终端客户向v9架构过渡趋势将提升版税收入。截至FY24Q3，基于v9架构的版税收入已贡献总版税收入的15%，占比环比增加5pct，渗透率仍有较大提升空间；②客户努力提升各类设备的AI计算能力，有望提高单个设备的IP数量和IP先进程度，助力Arm收取更高版税率。
2）“下游需求复苏+AI终端趋势”驱动TAM增长。Arm表示业绩受益于智能手机等下游需求复苏，未来有望受AI手机和AI PC等AI终端落地的驱动。
3）基础设施和汽车的市场份额持续提升。①ARM架构在数据中心场景下将实现更优能效比并满足电力限制，Arm同微软、英伟达和亚马逊等公司的合作帮助其扩大市场份额。23M11，微软发布基于Arm Neoverse CSS的首款云服务器芯片Microsoft Cobalt 100；23M8，英伟达推出GH200 Grace Hopper 超级芯片，其CPU采用Arm架构。②汽车领域，FY24Q3期间，用于ADAS的Arm芯片需求强劲增长，部分抵消了汽车MCU需求放缓的影响。
风险提示消费电子复苏不及预期；AI算力需求不及预期；行业竞争加剧。
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美股Kyverna Therapeutics(KYTX)周四纳斯达克上市，首次公开募股(IPO)融资3.19亿美元。该公司早盘交易中涨幅高达59%，随后回吐了部分涨幅，收于每股30美元，较IPO发行价22美元高出36%。按这个价格计算，这家贝恩资本(Bain capital)支持的生物技术公司的市值约为12亿美元。这也意味着新上市药物开发商继续受到投资者的热烈欢迎。
数据显示，这是自去年6月Cava Group Inc.(CAVA)上市筹资3.65亿美元以来，IPO融资规模超过1亿美元的最大IPO。强劲的需求促使该公司扩大了规模，并提高了目标价格区间。根据一份声明，该公司周三出售了1450万股股票，每股售价为20至21美元。
Kyverna首席执行官Peter Maag在接受采访时表示，考虑到"非常大的共同基金愿意并希望参与"该交易，Kyverna在决定将股份分配给谁时遇到了困难。他表示，此次IPO获得了大约“20倍的超额认购”。
Maag称：“这对该组织来说是一个巨大的成果，因为它为我们提供了执行临床试验项目的资金。”他说，这笔资金预计将为2026年提供一条跑道，并将为潜在的关键试验做好准备。
这一强劲结果延续了一系列治疗类公司吸引投资者需求的趋势。根据数据，这是今年第二大的药物开发公司，仅次于专注于癌症的CG Oncology Inc.(CGON)两周前筹集了4.37亿美元——自上市以来，其股价已上涨了一倍多。
Kyverna的主要药物是用于风湿病和神经病学自身免疫性疾病的CAR T细胞疗法。根据Kyverna向美国证券交易委员会提交的文件，贝恩资本、吉利德科学公司、Vida Ventures LLC和Westlake BioPartners是Kyverna最大的投资者。
Kyverna是本周美国IPO市场繁忙的一部分，其他IPO还包括美国医疗房地产投资信托公司American Healthcare REIT(AHR)，该公司筹资6.72亿美元，股价上涨近10%，以及一家墨西哥食品杂货连锁店。同样在生物科技领域，Moderna Inc.支持的Metagenomi Inc.的IPO定于周四晚些时候定价。
科技股的闪耀也让华尔街明星基金经理、方舟投资管理公司的首席执行官“木头姐”凯茜·伍德（Cathie Wood）2023年重振旗鼓，公司旗舰基金ARK Innovation ETF（ARKK）全年涨幅达68%，在同类基金中排名前1%。
走出“失落的两年”后，近期，“木头姐”带领她的ARK研究团队如期发布了名为《Big Ideas 2024》报告。
在这份长达163页的报告中，“木头姐”继续把目光锁定“颠覆性创新技术”领域，预计技术融合、AI、数字钱包、精准疗法和3D打印等将改变世界的方方面面，到2030年科技将推动世界经济加速至7%：
主要亮点包括：
1.人工智能、公共区块链、多组测序、能源存储和机器人这五大技术平台正相互交融形成合力，使全球经济增速可能从过去125年平均3%加速至未来7年超过7%的水平。
2.与颠覆性创新相关的股票市值将以每年40%的速度增长，从当前占全球股市总额的16%激增至2030年占比超60%，市值从当前的约19万亿美元增长到2030年的约220万亿美元。
3.截至2030年，硬件和软件的融合可以使AI培训成本以每年75%的速度下降。到2030年，全球软件市场可能会增长10倍。
4.预计到2040年，AI领域硬件的投资规模将达到1.3万亿美元，这笔巨大的投资将推动AI软件销售额达到13万亿美元，使得软件行业的毛利率维持在75%的水平。
5.机器人出租车平台将重新定义个人出行，并在未来5-10年创造28万亿美元的企业价值，每年卖出的机器人出租车数量约为7400万辆，占汽车市场的大部分。
6.随着制造业的整合，电池成本正在下降，压低汽车的价格。电池占电动车价值的20%，电池制造商为电动汽车原始设备制造商带来的营收为每年300亿美元。
7.得益于3D打印技术，汽车生产进入了一个前所未有的领域，预计将降低汽车开发时间50%，降低模具设计验证成本97%。
8.精准疗法占新上市药物的25%，到2030年，药物的收入将增加15%，约合3000亿美元。
9.在人工智能增强型多组学技术的全面渗透下，与药物开发相关的研发效率将提高一倍。到2035年研发的实际回报率提高了10%。
10.早期检测多种癌症的血液化验已成为治疗标准，使某些年龄阶段的癌症死亡率降低了25%。在发达市场，30%的患者受益于新的诊断制度。
11.数字休闲支出应该会从实体经济中获得更大的市场份额，并在未来七年以每年19%的年复合增长率增长，从2023年的7万亿美元增至2030年的23万亿美元。
12.截至2030年，智能设备、娱乐和社交平台的收入达到5.4万亿美元，其中广告和商务收入占80%。
颠覆性技术创新平台
根据ARK的研究，颠覆性技术的融合将定义下一个十年的发展，五个主要技术平台——AI、公共区块链、多组学测序（Multiomic Sequencing）、能源存储和机器人——正互相融合，改变全球经济活动，经济增速可能从过去125年平均3%加速至未来7年的7%：
我们认为，技术融合可能会带来比第一次和第二次工业革命更具影响力的宏观经济结构转变。在全球范围内，机器人的出现重振制造业、机器人出租车改变交通运输、AI提高知识工人的生产力，实际经济增长将加速。
在AI技术突破的推动下，到 2030 年，与颠覆性创新相关的全球股票市场价值可能会从占总市值的16%增加到60%以上。因此，与颠覆性创新相关的年化股票回报率可能会在2030年超过40%。未来七年，其市值将从目前的约19万亿美元增加到2030年的约220 万亿美元。
报告称，下图可以看出蒸汽机、铁路与电报等技术、电力与电话、电台等通用技术对经济产生的影响。如今，AI、机器人等颠覆性技术融合对经济的影响将超越此前的通用技术：
这些颠覆性技术彼此之间也会相互融合与影响的程度也各不相同，有的技术融合度非常高（比如 AI），有的比较低（比如精准疗法）。AI的融合程度可以展现出核心技术催化剂的地位和作用。
报告指出，AI 的发展速度也快于市场预期。2019年市场普遍预期通用 AI 的出现要等 80 年，2020年又从80年减到50 年、2021年减到34年。GPT-4 出现后，预期时间甚至缩短到了 8 年。Ark预期通用AI有早则出现在2026年，晚则2030年出现：
Ark认为，单个颠覆性技术的进步可以若相互融合就可以带来巨大的新市场机会，比如通用机器人市场和自动驾驶出租车市场：
神经网络+电池技术，可以促使自主移动设备（比如自动驾驶出租车）的规模化。除了需要电池和AI加持，通用机器人还需要马达、传感器等部件。随着自动驾驶出租车规模化，这些技术成本也会下降，也会让通用机器人市场迎来飞速发展。
工业机器人、互联网信息技术、蒸汽发动机等技术相比，颠覆性技术（特别是 AI)对经济的影响将是巨大的。
我们预计颠覆性技术创新将主导全球股市市值。2023 年，非颠覆性创新技术（灰色圆环部分）还在主导全球股市市值。到2030年，颠覆性技术不仅让总市值扩大了三倍左右，也将成为主导市值的力量（彩色部分）。
报告认为，AI硬件的投资规模将达到1.3万亿美元，推动AI软件销售额达到13万亿美元，毛利率维持在75%的水平。
人工智能：重新定义工作
2023年，ChatGPT掀起的AI浪潮“一浪高过一浪”，AI迅速融入到人们生活的方方面面，ARK在报告中指出，得益于训练AI成本的快速下降以及科技大厂们的开源，AI带来的远不仅是效率的提高，也将推动全球经济的高速发展。
ARK指出，ChatGPT的出现让企业惊叹，让使用者满意，已经大大提高了生产率：
GitHub、Copilot 和 Replit AI 等编程助手已获得了一定成果，它们的出现提高了软件开发人员的工作效率和工作状态。
文生图的大模型的飞速发展也重塑平面设计，图像模型的输出效果已可与专业平面设计师媲美。
创作文字的成本也正急剧下滑，在过去的一个世纪中，撰写书面内容的成本按实际价值计算相对稳定。但在过去两年中，随着大语言模型写作质量的提高，成本也随之下 降。
相对于绩效优异的员工，此前绩效不佳的员工更受益于AI的出现。
ARK指出，随着AI运用领域的扩大，研究人员正在AI训练和推理、硬件和模型设计方面进行创新，以提高性能并降低成本，推理成本似乎以每年约 86% 的速度下降。预计到2030年，硬件和软件的融合可以使AI培训成本以每年75%的速度下降:
根据企业规模的用例，推理成本似乎以每年约 86% 的速度下降，甚至比培训成本还要快。如今，与 GPT-4 Turbo 相关的推理成本已经低于一年前的 GPT-3。
正如莱特定律所说，加速计算硬件的改进应该每年将人工智能相关计算单元（RCU）的生产成本降低53%，而算法模型的改进进一步每年降低训练成本47%。换句话说，硬件和软件的融合可能会使人工智能训练成本通过2030年每年下降75%。
（注：莱特定律核心内容为某种产品的累计产量每增加一倍，成本就会下降一个恒定的百分比。如汽车领域产量每累计增加一倍，成本价格就会下降15％。）
报告指出，开源模型正与闭源模型展开竞争，总的来说，开源模型的性能比闭源模型的性能提高得更快：
开源模型领域以领军企业 Meta为领导正一步步挑战 OpenAI 和 Google 的闭源模型。
2023年，开源模型在性能基准测试中迅速取得进展，赢得了大型企业、初创公司和学术机构开发人员的持续支持。我们也非常渴望看到开源社区在 2024 年取得的成就。
针对当前有投资者担忧的大语言莫循训练数据是否会耗尽数据，从而限制其表现？Ark在报告中指出，模型的优化需要更多训练数据，Epoch AI 估计，书籍和科学论文等高质量语言/数据源可能会在 2024 年耗尽，但同时仍有大量未开发的视觉数据。
微软CEO纳德拉在微软财报中首次提到微软在AI货币化中的准备。Ark在今年的报告中提到，定制化AI产品应享有更多定价权：
随着开源替代品的出现和成本的下降，为企业开发和定制AI软件的供应商应更容易实现货币化，相反，对于那些功能简单的AI应用，它们会迅速商品化，在激烈的竞争中，盈利能力降低。
因此，Ark在报告中认为，从不断提高知识工作者的生产力这一点来看，AI软件供应商的潜在机会达到万亿美元的，全球软件市场可能会增长 10 倍：
我们认为到2030年，AI有潜力让知识驱动的职业中的多数任务实现自动化，从而大幅提高员工的生产力。
自动化和加速知识工作任务的软件解决方案供应商应该成为主要受益者。如果新一轮AI应用创新者拥有与今天类似的定价能力，且AI生产力的提升与我们想象的一样有意义，那么到2030年，全球软件市场可能会增长10倍。
数字消费者进一步走向数字娱乐
根据ARK的研究，数字休闲支出应该会从实体经济中获得更大的市场份额，并在未来七年以每年19%的年复合增长率增长，从2023年的7万亿美元增至2030年的23万亿美元。报告称将有五个趋势推动其于其增长：
1.智能电视（CTV）中的广告投放金额年复合增长率达到17%，从2023年的250亿美元增长到2030年的730亿美元。
2.社交平台的电子商务收入预计将以每年32%的年复合增长率增长，从2023年的7300亿美元增长到2030年的超5万亿美元。
3.消费者对体育博彩的需求依然强劲，将继续保持高速增长。
4.AI辅助下的游戏创造是将成为游戏界的新浪潮，如在Roblox这类用户生成内容（ UGC ）平台上进行游戏创作，可能使得游戏内容爆炸式增长，Roblox 已在全球提供超过 4.7 亿次体验，是 PC、游戏机和移动应用游戏总数的 52 倍。
5.AI+硬件时代开启，可能在未来重新定义可穿戴设备，如果虚拟现实 (VR)设备持续面临调整，新的 AI 硬件设备必将出现。
Ark在报告中指出，AI的出现将进一步降低平均工作时间并刺激数字娱乐消费：
生成式AI可将人均劳动时间平均降低1.3%， 从2022年每天5.0小时降至2030年的4.5小时。因此，消费者可能会有更多的时间用于线上娱乐，在线时间在每日生活时中的占比将从2023年的40%增加到2030年的49%。
机器人技术
Ark认为，AI与硬件的融合或能推动机器人在更广泛的领域实现运用，预计通用机器人将迎来新的市场机会，每年的营收规模将超过24万亿美元。
Ark指出，机器人性能的快速进步与成本的大幅下降正刺激工厂加大对机器人的采用：
机器人性能的提高正在进一步刺激工厂对工业机器人的需求。计算机视觉和深度学习的进步使机器人性能在七年内提高了 33 倍，机器人的表现已经超过人类两倍以上，且尚不清楚上限在哪里。
借助 AI 和计算机视觉，机器人应该能够在非结构化环境中实现经济高效地运行，较低的价格刺激了对工业机器人的需求，当机器人产量每翻一番，工业机器人成本就会下降 50%。
Ark强调，与人类协同工作的机器人正到达关键的发展阶段，称为“S曲线临界点”，即将进入快速发展阶段：
S曲线是一种常用来描述新技术或产品市场采纳率随时间增长的图形，它开始时增长缓慢，然后迅速增加，最后再次放缓，形成一个S形态。当一个新技术的市场份额接近10%到20%时，这通常表示它即将进入快速增长阶段。
以亚马逊部署机器人的数量为例，可以看出亚马逊在2023年大幅提高了机器人的使用量，达到了历史最高点，与人类员工人数相近。
机器人使用后对产能也产生了影响巨大，从亚马逊仓库的效率来看，客户点击下单到商品装运，以分钟计算，时间缩短了78%。
因此Ark认为，未来通用机器人除了家用机器人还将包括制造业机器人， 预计2030 年全球制造业GDP将受益于机器人的运用飙升至28.5万亿美元。
数字钱包：双边市场打造闭环的消费体系
Ark在报告中指出，头部垂直软件平台通过双边市场打造一套闭环的消费体系，促进从消费者到商家、商家到员工、员工到商家的闭环交易。这些平台上的数字钱包将实现完全封闭的支付生态系统，C2B数字钱包支付总额将以每年20%的速度增长，到2030年的约7万亿美元：
除了支持核心业务运营，像Block、Shopify和Toast这样的垂直软件提供商也在为商家整合金融服务。以数字钱包为核心，与银行和金融科技公司合作（或有自己的银行执照），消除商家与传统金融机构之间的低效率互动。
未来七年内，C2B数字钱包支付总额将以每年20%的速度增长，从2023年的约2万亿美元增长到2030年的约7万亿美元。闭环支付的占比将从4%增加到25%，Block's Square、Shopify和Toast的支付收入预测从35亿美元增加到210亿美元，年化增长率为29%。
Ark认为，双边市场能够在消费者和商家之间关闭金融循环，闭环支付生态系统通过三种方式内部转账来实现：
从消费者到商家、从商家到员工、以及从员工（同时也是消费者）到商家。为了构建这些支付生态系统，平台必须具备：1）大型且参与度高的双边网络，2）对商家运营和财务的端到端可见性，以及3）垂直行业专长。
数字钱包有可能取代消费者对企业（C2B）支付生态系统的地位，使用数字钱包进行交易可以绕过银行和银行卡网络，为支付机构、商家和消费者节省交换费。我们认为，拥有规模化消费者和商家生态系统的垂直软件平台将利用数字钱包促进闭环交易。
垂直软件平台可为商家提供金融服务。通过数字钱包，这些平台不仅提高了便利性，还实现了存款货币化，将从支付授权到商户结算的步骤从16个减少到5个，将平台收益率提高了一倍以上。
精准治疗&多组测序发展
Ark指出，过去的二十年来，精准治疗、CRISPR 基因编辑、RNA治疗和靶向蛋白质降解的新模式激增，在人工智能（AI）、CRISPR基因编辑和新测序技术驱动下，创新疗法增加了研发的回报，一些原本被认为无法靶向药物治疗的疾病，现在可以被新开发的药物治疗，为某些疾病提供了新的可能性：
美股投资网曾多次提到，长生不老是人工智能之后，下一个火爆的主题：
文章回顾 美股未来5-10年投资大趋势 机不可失 保证影响你一生！https://mp.weixin.qq.com/s/T698UKQjTwNmUxWYz9bKhg
精准治疗领域的公司预计将经历显著增长。精准治疗是一种基于患者特定遗传信息来定制治疗方案的医疗方法，涉及对DNA、RNA和蛋白质等多个生物分子层面的深入研究和应用。
根据ARK投资研究公司的预测，从2023年到2030年，专注于精准治疗的公司的企业价值将以每年28%的速度增长，企业价值将从约8200亿美元增加到约4.5万亿美元：
在过去的三十年里，具有全新作用机制的治疗方式层出不穷。它们不仅扩大了可治疗疾病的数量，还提高了疗效和安全性。2023年，超过25%的临床试验都在利用新的治疗模式。
根据我们的研究，新的治疗模式和研发方法，再加上监管部门对"精准"疗法的批准，制药业投资回报率下降的趋势未来将被扭转。
越来越多的精确治疗正变得多组学和治愈，其作用机制跨越DNA、RNA、蛋白质等。根据ARK的研究，专注于精准治疗的公司的企业价值未来7年将会以每年28%的速度增长，从2023年的8200亿美元升至2030年的4.5万亿美元。
精准治疗，包括基于RNA的药物和“靶向蛋白降解剂”（TPDs），不仅扩大了人类基因组中可药物治疗的蛋白质数量，也增加了可治疗的组织类型的数量。
多组学工具和技术：生物学的洞察力转化为医疗保健和经济价值
Ark指出在过去的十年里，生物学工具和技术的不断发展和完善，其中高通量蛋白质组学、人工智能（AI）和单细胞测序这三种技术的进步，已经成为推动生物学研究和医疗科技发展的关键力量，预计药物的研发支出有望减少超25％，未来七年内精准治疗领域的企业价值以复合年增长率26％增加，从2023年约8200亿美元增加到2030年的约4.5万亿美元：
这些技术的结合使用，提高了研究和开发工作的生产力和效率，还提高了医疗应用的精确度，比如疾病诊断、治疗个性化和新药开发等方面。
根据ARK的研究，人工智能和自动化正在为药物研发提供更强大的支持，技术进步应能够使每种药物的研发成本大幅降低：
在过去的十年中，质谱仪和生物信息学的进步极大地改进了蛋白质组分析，提高了分辨率、准确性和同时分析多个样本的能力。
莱特定律预测了蛋白质组学成本的下降，不仅使人们能够详细探索健康和疾病中的蛋白质组，还加速了癌症生物标志物的发现和靶向疗法的开发。我们认为，单细胞RNA测序正在彻底改变我们对癌症的认识。
我们认为，人工智能和自动化的发展将降低药物成本，使得审批程序减少。与此同时，基础生物学、人工智能、自动化和试验设计方面的进步应能大幅降低临床前药物开发成本。在药物开发过程的早期淘汰不具潜力的药物，防止下游研发资金分配不当，并在发现阶段的早期创造更大的空间。
在未来十年中，充分利用这些技术的公司可将每次批准的成本降低 近 50%，部分原因是进入临床试验的候选药物的成功几率提高了一倍多。
电动汽车因电池成本降低进一步普及
美股投资网了解到，报告指出，在电池成本在因供应链中断而上升后，现在电池成本正随着莱特定律下降，并将推动电动汽车 (EV) 价格下滑，预计2030年电动汽车将占车辆总量的95-100%，未来7年电动汽车销量将以每年33%的速度增长，从2023年的1000万辆增至2030年的7400万辆
我们认为，电动汽车继续从内燃机汽车手中夺走市场份额。如果电动汽车持续抢占燃油车的份额，那么燃油车制造商可能会被迫重组和整合。
根据莱特定律，千瓦时产量每翻一番，电池成本将下降28%。磷酸铁锂电池正在抢占富镍电池的市场份额，这说明随着电池化学成分的不断变化，预测商品价格是非常困难的。
莱特定律也指向更快的电动汽车充电速度，电动汽车的充电速度似乎可以很好地代表整体性能，包括效率、续航里程和功率。
在过去五年里，200英里续航里程的充电速度提高了近三倍，从40分钟缩短到12分钟，未来五年可能再下降三倍，达到4分钟。随着电动汽车充电速度达到可接受水平，制造商可能会优化其他功能，包括自动驾驶、安全和娱乐。
自动驾驶出租车：改造城市交通
人工智能的突破将推动自动驾驶出租车彻底改变城市出行，并将极大地改变或减少个人购置汽车的需求，影响到依赖个人汽车销售的汽车贷款市场。根据ARK的研究，机器人出租车平台将重新定义个人出行，并在未来五到十年内创造28万亿美元的企业价值：
据我们估算，规模化的自动驾驶出租车每英里的成本可低至0.25美元，这样的低成本可能会推动自动驾驶出租车的广泛采用。
报告指出，自动驾驶汽车比人类驾驶汽车更安全，而大语言模型和生成式AI的应用能加速自动驾驶技术的发展：
我们认为，自动驾驶汽车的事故率将比人类驾驶员的事故率低80%，从而减少美国每年约4万起汽车相关死亡事故和全球约135万起汽车相关死亡事故。
在全自动驾驶（FSD）模式下，特斯拉在地面上的安全性是手动模式下的5倍，是全美平均水平的16 倍。Waymo 的自动驾驶汽车比全国平均水平安全约2-3倍。
由GPT-4训练以执行机器人任务的神经网络在83%的任务上表现优于人类专家编程者，改善幅度达到52%。大型语言模型支持基于文本的训练、验证和自我解释，这应有助于促进监管批准。
多模态模型可以通过图像和文本训练自动驾驶车辆，这可能会提升系统性能。生成式人工智能可以通过模拟训练和验证自动驾驶车辆的安全性。
“木头姐”在报告中强调，自动驾驶出租车市占率提升将颠覆美国汽车贷款行业，到2030年，自动驾驶平台提供商的企业价值可达到28万亿美元，相当于2023年所有汽车制造商市值的9倍：
在过去三年中，利率上调使新车每月汽车贷款支出增加了约27%，从581美元增至739美元。这也使得汽车贷款拖欠超60天的数量最近创下了历史新高。
随着电动汽车的价格继续下降，更多的用户开始使用自动驾驶出租车技术，并降低燃油车的价值。
科技股的闪耀也让华尔街明星基金经理、方舟投资管理公司的首席执行官“木头姐”凯茜·伍德（Cathie Wood）2023年重振旗鼓，公司旗舰基金ARK Innovation ETF（ARKK）全年涨幅达68%，在同类基金中排名前1%。
走出“失落的两年”后，近期，“木头姐”带领她的ARK研究团队如期发布了名为《Big Ideas 2024》报告。
在这份长达163页的报告中，“木头姐”继续把目光锁定“颠覆性创新技术”领域，预计技术融合、AI、数字钱包、精准疗法和3D打印等将改变世界的方方面面，到2030年科技将推动世界经济加速至7%：
主要亮点包括：
1.人工智能、公共区块链、多组测序、能源存储和机器人这五大技术平台正相互交融形成合力，使全球经济增速可能从过去125年平均3%加速至未来7年超过7%的水平。
2.与颠覆性创新相关的股票市值将以每年40%的速度增长，从当前占全球股市总额的16%激增至2030年占比超60%，市值从当前的约19万亿美元增长到2030年的约220万亿美元。
3.截至2030年，硬件和软件的融合可以使AI培训成本以每年75%的速度下降。到2030年，全球软件市场可能会增长10倍。
4.预计到2040年，AI领域硬件的投资规模将达到1.3万亿美元，这笔巨大的投资将推动AI软件销售额达到13万亿美元，使得软件行业的毛利率维持在75%的水平。
5.机器人出租车平台将重新定义个人出行，并在未来5-10年创造28万亿美元的企业价值，每年卖出的机器人出租车数量约为7400万辆，占汽车市场的大部分。
6.随着制造业的整合，电池成本正在下降，压低汽车的价格。电池占电动车价值的20%，电池制造商为电动汽车原始设备制造商带来的营收为每年300亿美元。
7.得益于3D打印技术，汽车生产进入了一个前所未有的领域，预计将降低汽车开发时间50%，降低模具设计验证成本97%。
8.精准疗法占新上市药物的25%，到2030年，药物的收入将增加15%，约合3000亿美元。
9.在人工智能增强型多组学技术的全面渗透下，与药物开发相关的研发效率将提高一倍。到2035年研发的实际回报率提高了10%。
10.早期检测多种癌症的血液化验已成为治疗标准，使某些年龄阶段的癌症死亡率降低了25%。在发达市场，30%的患者受益于新的诊断制度。
11.数字休闲支出应该会从实体经济中获得更大的市场份额，并在未来七年以每年19%的年复合增长率增长，从2023年的7万亿美元增至2030年的23万亿美元。
12.截至2030年，智能设备、娱乐和社交平台的收入达到5.4万亿美元，其中广告和商务收入占80%。
颠覆性技术创新平台
根据ARK的研究，颠覆性技术的融合将定义下一个十年的发展，五个主要技术平台——AI、公共区块链、多组学测序（Multiomic Sequencing）、能源存储和机器人——正互相融合，改变全球经济活动，经济增速可能从过去125年平均3%加速至未来7年的7%：
我们认为，技术融合可能会带来比第一次和第二次工业革命更具影响力的宏观经济结构转变。在全球范围内，机器人的出现重振制造业、机器人出租车改变交通运输、AI提高知识工人的生产力，实际经济增长将加速。
在AI技术突破的推动下，到 2030 年，与颠覆性创新相关的全球股票市场价值可能会从占总市值的16%增加到60%以上。因此，与颠覆性创新相关的年化股票回报率可能会在2030年超过40%。未来七年，其市值将从目前的约19万亿美元增加到2030年的约220 万亿美元。
报告称，下图可以看出蒸汽机、铁路与电报等技术、电力与电话、电台等通用技术对经济产生的影响。如今，AI、机器人等颠覆性技术融合对经济的影响将超越此前的通用技术：
这些颠覆性技术彼此之间也会相互融合与影响的程度也各不相同，有的技术融合度非常高（比如 AI），有的比较低（比如精准疗法）。AI的融合程度可以展现出核心技术催化剂的地位和作用。
报告指出，AI 的发展速度也快于市场预期。2019年市场普遍预期通用 AI 的出现要等 80 年，2020年又从80年减到50 年、2021年减到34年。GPT-4 出现后，预期时间甚至缩短到了 8 年。Ark预期通用AI有早则出现在2026年，晚则2030年出现：
Ark认为，单个颠覆性技术的进步可以若相互融合就可以带来巨大的新市场机会，比如通用机器人市场和自动驾驶出租车市场：
神经网络+电池技术，可以促使自主移动设备（比如自动驾驶出租车）的规模化。除了需要电池和AI加持，通用机器人还需要马达、传感器等部件。随着自动驾驶出租车规模化，这些技术成本也会下降，也会让通用机器人市场迎来飞速发展。
工业机器人、互联网信息技术、蒸汽发动机等技术相比，颠覆性技术（特别是 AI)对经济的影响将是巨大的。
我们预计颠覆性技术创新将主导全球股市市值。2023 年，非颠覆性创新技术（灰色圆环部分）还在主导全球股市市值。到2030年，颠覆性技术不仅让总市值扩大了三倍左右，也将成为主导市值的力量（彩色部分）。
报告认为，AI硬件的投资规模将达到1.3万亿美元，推动AI软件销售额达到13万亿美元，毛利率维持在75%的水平。
人工智能：重新定义工作
2023年，ChatGPT掀起的AI浪潮“一浪高过一浪”，AI迅速融入到人们生活的方方面面，ARK在报告中指出，得益于训练AI成本的快速下降以及科技大厂们的开源，AI带来的远不仅是效率的提高，也将推动全球经济的高速发展。
ARK指出，ChatGPT的出现让企业惊叹，让使用者满意，已经大大提高了生产率：
GitHub、Copilot 和 Replit AI 等编程助手已获得了一定成果，它们的出现提高了软件开发人员的工作效率和工作状态。
文生图的大模型的飞速发展也重塑平面设计，图像模型的输出效果已可与专业平面设计师媲美。
创作文字的成本也正急剧下滑，在过去的一个世纪中，撰写书面内容的成本按实际价值计算相对稳定。但在过去两年中，随着大语言模型写作质量的提高，成本也随之下 降。
相对于绩效优异的员工，此前绩效不佳的员工更受益于AI的出现。
ARK指出，随着AI运用领域的扩大，研究人员正在AI训练和推理、硬件和模型设计方面进行创新，以提高性能并降低成本，推理成本似乎以每年约 86% 的速度下降。预计到2030年，硬件和软件的融合可以使AI培训成本以每年75%的速度下降:
根据企业规模的用例，推理成本似乎以每年约 86% 的速度下降，甚至比培训成本还要快。如今，与 GPT-4 Turbo 相关的推理成本已经低于一年前的 GPT-3。
正如莱特定律所说，加速计算硬件的改进应该每年将人工智能相关计算单元（RCU）的生产成本降低53%，而算法模型的改进进一步每年降低训练成本47%。换句话说，硬件和软件的融合可能会使人工智能训练成本通过2030年每年下降75%。
（注：莱特定律核心内容为某种产品的累计产量每增加一倍，成本就会下降一个恒定的百分比。如汽车领域产量每累计增加一倍，成本价格就会下降15％。）
报告指出，开源模型正与闭源模型展开竞争，总的来说，开源模型的性能比闭源模型的性能提高得更快：
开源模型领域以领军企业 Meta为领导正一步步挑战 OpenAI 和 Google 的闭源模型。
2023年，开源模型在性能基准测试中迅速取得进展，赢得了大型企业、初创公司和学术机构开发人员的持续支持。我们也非常渴望看到开源社区在 2024 年取得的成就。
针对当前有投资者担忧的大语言莫循训练数据是否会耗尽数据，从而限制其表现？Ark在报告中指出，模型的优化需要更多训练数据，Epoch AI 估计，书籍和科学论文等高质量语言/数据源可能会在 2024 年耗尽，但同时仍有大量未开发的视觉数据。
微软CEO纳德拉在微软财报中首次提到微软在AI货币化中的准备。Ark在今年的报告中提到，定制化AI产品应享有更多定价权：
随着开源替代品的出现和成本的下降，为企业开发和定制AI软件的供应商应更容易实现货币化，相反，对于那些功能简单的AI应用，它们会迅速商品化，在激烈的竞争中，盈利能力降低。
因此，Ark在报告中认为，从不断提高知识工作者的生产力这一点来看，AI软件供应商的潜在机会达到万亿美元的，全球软件市场可能会增长 10 倍：
我们认为到2030年，AI有潜力让知识驱动的职业中的多数任务实现自动化，从而大幅提高员工的生产力。
自动化和加速知识工作任务的软件解决方案供应商应该成为主要受益者。如果新一轮AI应用创新者拥有与今天类似的定价能力，且AI生产力的提升与我们想象的一样有意义，那么到2030年，全球软件市场可能会增长10倍。
数字消费者进一步走向数字娱乐
根据ARK的研究，数字休闲支出应该会从实体经济中获得更大的市场份额，并在未来七年以每年19%的年复合增长率增长，从2023年的7万亿美元增至2030年的23万亿美元。报告称将有五个趋势推动其于其增长：
1.智能电视（CTV）中的广告投放金额年复合增长率达到17%，从2023年的250亿美元增长到2030年的730亿美元。
2.社交平台的电子商务收入预计将以每年32%的年复合增长率增长，从2023年的7300亿美元增长到2030年的超5万亿美元。
3.消费者对体育博彩的需求依然强劲，将继续保持高速增长。
4.AI辅助下的游戏创造是将成为游戏界的新浪潮，如在Roblox这类用户生成内容（ UGC ）平台上进行游戏创作，可能使得游戏内容爆炸式增长，Roblox 已在全球提供超过 4.7 亿次体验，是 PC、游戏机和移动应用游戏总数的 52 倍。
5.AI+硬件时代开启，可能在未来重新定义可穿戴设备，如果虚拟现实 (VR)设备持续面临调整，新的 AI 硬件设备必将出现。
Ark在报告中指出，AI的出现将进一步降低平均工作时间并刺激数字娱乐消费：
生成式AI可将人均劳动时间平均降低1.3%， 从2022年每天5.0小时降至2030年的4.5小时。因此，消费者可能会有更多的时间用于线上娱乐，在线时间在每日生活时中的占比将从2023年的40%增加到2030年的49%。
机器人技术
Ark认为，AI与硬件的融合或能推动机器人在更广泛的领域实现运用，预计通用机器人将迎来新的市场机会，每年的营收规模将超过24万亿美元。
Ark指出，机器人性能的快速进步与成本的大幅下降正刺激工厂加大对机器人的采用：
机器人性能的提高正在进一步刺激工厂对工业机器人的需求。计算机视觉和深度学习的进步使机器人性能在七年内提高了 33 倍，机器人的表现已经超过人类两倍以上，且尚不清楚上限在哪里。
借助 AI 和计算机视觉，机器人应该能够在非结构化环境中实现经济高效地运行，较低的价格刺激了对工业机器人的需求，当机器人产量每翻一番，工业机器人成本就会下降 50%。
Ark强调，与人类协同工作的机器人正到达关键的发展阶段，称为“S曲线临界点”，即将进入快速发展阶段：
S曲线是一种常用来描述新技术或产品市场采纳率随时间增长的图形，它开始时增长缓慢，然后迅速增加，最后再次放缓，形成一个S形态。当一个新技术的市场份额接近10%到20%时，这通常表示它即将进入快速增长阶段。
以亚马逊部署机器人的数量为例，可以看出亚马逊在2023年大幅提高了机器人的使用量，达到了历史最高点，与人类员工人数相近。
机器人使用后对产能也产生了影响巨大，从亚马逊仓库的效率来看，客户点击下单到商品装运，以分钟计算，时间缩短了78%。
因此Ark认为，未来通用机器人除了家用机器人还将包括制造业机器人， 预计2030 年全球制造业GDP将受益于机器人的运用飙升至28.5万亿美元。
数字钱包：双边市场打造闭环的消费体系
Ark在报告中指出，头部垂直软件平台通过双边市场打造一套闭环的消费体系，促进从消费者到商家、商家到员工、员工到商家的闭环交易。这些平台上的数字钱包将实现完全封闭的支付生态系统，C2B数字钱包支付总额将以每年20%的速度增长，到2030年的约7万亿美元：
除了支持核心业务运营，像Block、Shopify和Toast这样的垂直软件提供商也在为商家整合金融服务。以数字钱包为核心，与银行和金融科技公司合作（或有自己的银行执照），消除商家与传统金融机构之间的低效率互动。
未来七年内，C2B数字钱包支付总额将以每年20%的速度增长，从2023年的约2万亿美元增长到2030年的约7万亿美元。闭环支付的占比将从4%增加到25%，Block's Square、Shopify和Toast的支付收入预测从35亿美元增加到210亿美元，年化增长率为29%。
Ark认为，双边市场能够在消费者和商家之间关闭金融循环，闭环支付生态系统通过三种方式内部转账来实现：
从消费者到商家、从商家到员工、以及从员工（同时也是消费者）到商家。为了构建这些支付生态系统，平台必须具备：1）大型且参与度高的双边网络，2）对商家运营和财务的端到端可见性，以及3）垂直行业专长。
数字钱包有可能取代消费者对企业（C2B）支付生态系统的地位，使用数字钱包进行交易可以绕过银行和银行卡网络，为支付机构、商家和消费者节省交换费。我们认为，拥有规模化消费者和商家生态系统的垂直软件平台将利用数字钱包促进闭环交易。
垂直软件平台可为商家提供金融服务。通过数字钱包，这些平台不仅提高了便利性，还实现了存款货币化，将从支付授权到商户结算的步骤从16个减少到5个，将平台收益率提高了一倍以上。
精准治疗&多组测序发展
Ark指出，过去的二十年来，精准治疗、CRISPR 基因编辑、RNA治疗和靶向蛋白质降解的新模式激增，在人工智能（AI）、CRISPR基因编辑和新测序技术驱动下，创新疗法增加了研发的回报，一些原本被认为无法靶向药物治疗的疾病，现在可以被新开发的药物治疗，为某些疾病提供了新的可能性：
美股投资网曾多次提到，长生不老是人工智能之后，下一个火爆的主题：
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精准治疗领域的公司预计将经历显著增长。精准治疗是一种基于患者特定遗传信息来定制治疗方案的医疗方法，涉及对DNA、RNA和蛋白质等多个生物分子层面的深入研究和应用。
根据ARK投资研究公司的预测，从2023年到2030年，专注于精准治疗的公司的企业价值将以每年28%的速度增长，企业价值将从约8200亿美元增加到约4.5万亿美元：
在过去的三十年里，具有全新作用机制的治疗方式层出不穷。它们不仅扩大了可治疗疾病的数量，还提高了疗效和安全性。2023年，超过25%的临床试验都在利用新的治疗模式。
根据我们的研究，新的治疗模式和研发方法，再加上监管部门对"精准"疗法的批准，制药业投资回报率下降的趋势未来将被扭转。
越来越多的精确治疗正变得多组学和治愈，其作用机制跨越DNA、RNA、蛋白质等。根据ARK的研究，专注于精准治疗的公司的企业价值未来7年将会以每年28%的速度增长，从2023年的8200亿美元升至2030年的4.5万亿美元。
精准治疗，包括基于RNA的药物和“靶向蛋白降解剂”（TPDs），不仅扩大了人类基因组中可药物治疗的蛋白质数量，也增加了可治疗的组织类型的数量。
多组学工具和技术：生物学的洞察力转化为医疗保健和经济价值
Ark指出在过去的十年里，生物学工具和技术的不断发展和完善，其中高通量蛋白质组学、人工智能（AI）和单细胞测序这三种技术的进步，已经成为推动生物学研究和医疗科技发展的关键力量，预计药物的研发支出有望减少超25％，未来七年内精准治疗领域的企业价值以复合年增长率26％增加，从2023年约8200亿美元增加到2030年的约4.5万亿美元：
这些技术的结合使用，提高了研究和开发工作的生产力和效率，还提高了医疗应用的精确度，比如疾病诊断、治疗个性化和新药开发等方面。
根据ARK的研究，人工智能和自动化正在为药物研发提供更强大的支持，技术进步应能够使每种药物的研发成本大幅降低：
在过去的十年中，质谱仪和生物信息学的进步极大地改进了蛋白质组分析，提高了分辨率、准确性和同时分析多个样本的能力。
莱特定律预测了蛋白质组学成本的下降，不仅使人们能够详细探索健康和疾病中的蛋白质组，还加速了癌症生物标志物的发现和靶向疗法的开发。我们认为，单细胞RNA测序正在彻底改变我们对癌症的认识。
我们认为，人工智能和自动化的发展将降低药物成本，使得审批程序减少。与此同时，基础生物学、人工智能、自动化和试验设计方面的进步应能大幅降低临床前药物开发成本。在药物开发过程的早期淘汰不具潜力的药物，防止下游研发资金分配不当，并在发现阶段的早期创造更大的空间。
在未来十年中，充分利用这些技术的公司可将每次批准的成本降低 近 50%，部分原因是进入临床试验的候选药物的成功几率提高了一倍多。
电动汽车因电池成本降低进一步普及
美股投资网了解到，报告指出，在电池成本在因供应链中断而上升后，现在电池成本正随着莱特定律下降，并将推动电动汽车 (EV) 价格下滑，预计2030年电动汽车将占车辆总量的95-100%，未来7年电动汽车销量将以每年33%的速度增长，从2023年的1000万辆增至2030年的7400万辆
我们认为，电动汽车继续从内燃机汽车手中夺走市场份额。如果电动汽车持续抢占燃油车的份额，那么燃油车制造商可能会被迫重组和整合。
根据莱特定律，千瓦时产量每翻一番，电池成本将下降28%。磷酸铁锂电池正在抢占富镍电池的市场份额，这说明随着电池化学成分的不断变化，预测商品价格是非常困难的。
莱特定律也指向更快的电动汽车充电速度，电动汽车的充电速度似乎可以很好地代表整体性能，包括效率、续航里程和功率。
在过去五年里，200英里续航里程的充电速度提高了近三倍，从40分钟缩短到12分钟，未来五年可能再下降三倍，达到4分钟。随着电动汽车充电速度达到可接受水平，制造商可能会优化其他功能，包括自动驾驶、安全和娱乐。
自动驾驶出租车：改造城市交通
人工智能的突破将推动自动驾驶出租车彻底改变城市出行，并将极大地改变或减少个人购置汽车的需求，影响到依赖个人汽车销售的汽车贷款市场。根据ARK的研究，机器人出租车平台将重新定义个人出行，并在未来五到十年内创造28万亿美元的企业价值：
据我们估算，规模化的自动驾驶出租车每英里的成本可低至0.25美元，这样的低成本可能会推动自动驾驶出租车的广泛采用。
报告指出，自动驾驶汽车比人类驾驶汽车更安全，而大语言模型和生成式AI的应用能加速自动驾驶技术的发展：
我们认为，自动驾驶汽车的事故率将比人类驾驶员的事故率低80%，从而减少美国每年约4万起汽车相关死亡事故和全球约135万起汽车相关死亡事故。
在全自动驾驶（FSD）模式下，特斯拉在地面上的安全性是手动模式下的5倍，是全美平均水平的16 倍。Waymo 的自动驾驶汽车比全国平均水平安全约2-3倍。
由GPT-4训练以执行机器人任务的神经网络在83%的任务上表现优于人类专家编程者，改善幅度达到52%。大型语言模型支持基于文本的训练、验证和自我解释，这应有助于促进监管批准。
多模态模型可以通过图像和文本训练自动驾驶车辆，这可能会提升系统性能。生成式人工智能可以通过模拟训练和验证自动驾驶车辆的安全性。
“木头姐”在报告中强调，自动驾驶出租车市占率提升将颠覆美国汽车贷款行业，到2030年，自动驾驶平台提供商的企业价值可达到28万亿美元，相当于2023年所有汽车制造商市值的9倍：
在过去三年中，利率上调使新车每月汽车贷款支出增加了约27%，从581美元增至739美元。这也使得汽车贷款拖欠超60天的数量最近创下了历史新高。
随着电动汽车的价格继续下降，更多的用户开始使用自动驾驶出租车技术，并降低燃油车的价值。
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