越南电动汽车制造商VinFast(VFS)周一披露，该公司第二季度交付了9535辆电动汽车，较第一季度的交付量增长了500%以上。VinFast表示，该公司在2023年上半年共交付了11315辆电动汽车。VinFast将于9月21日美股盘前公布第二季度财务业绩。

在完成与特殊目的收购公司(SPAC)Black Spade Acquisition的业务合并后，VinFast于8月15日在纳斯达克上市，上市首日股价即拉升255%。不过，该股股价目前已较93美元的高点下跌了80%以上。

VinFast 7月开始在北卡罗来纳州建厂，预计今年的销量将达到4.5万至5万辆。该公司预计到2024年底将实现收支平衡。根据6月份的一份投资者报告，该公司预计其营收将在2023年达到18.8亿美元，这意味着其市销率超过了45倍，远高于Lucid(LCID.US)和Rivian(RIVN.US)等同行。

当科技公司开始拨备越来越多的资金用于股票回购和派息时，一些投资者认为这是管理层认为值得投资的机会减少、增长即将放缓的迹象。芯片制造商英伟达(NVDA)不断膨胀的自由现金流让投资者感到振奋，他们担心英伟达大规模的股票回购将使其缺少用于重要研发的资金。

因此，在英伟达上个月宣布将拨出250亿美元用于股票回购时，一些人表达了这种担忧。这笔钱是英伟达上一财年利润的五倍多，但英伟达没有义务动用这笔钱。

然而，对其他人来说，这并不是重点。该公司在支撑人工智能系统基础设施的零部件方面处于领先地位，这将产生大量自由现金，使其仍有能力进行投资，以保持其技术领先地位并回报股东。

据了解，英伟达从人工智能热潮中获得了如此多的现金，以至于它有足够的资金投资于新芯片并向股东返还资金。英伟达第二财季的自由现金流和研发支出都创下了纪录，在花了30亿美元回购后，该公司仍有大约10亿美元剩余。

管理550亿美元资产的Harding Loevner的分析师兼基金经理Chris Mack表示:“这有点像他们试图向市场展示别的东西:我们想展示我们的财务实力，我们将做出一些让步。他们正在产生大量现金，并将继续这样做。”

另一个担忧是，英伟达今年的股价增长了两倍，成为第一家市值达到万亿美元的芯片制造商，因此英伟达可能是以过高的价格买入的。据悉，该公司的高估值已成为华尔街争论的话题，Research Affiliates创始人Rob Arnott等人认为，英伟达35倍的历史销售额“定价过于完美”。

英伟达现金流有望兼顾回购及重要研发

根据彭博社收集的分析师平均预测，英伟达预计在2025财年产生约380亿美元的自由现金流，相比之下，本财年的预算约为230亿美元。

最终，英伟达有能力投入与AMD(AMD.US)和英特尔(INTC.US)等潜在竞争对手一样多甚至更多的资金，这将有助于生产领先的产品，并保持源源不断的订单。

如图2所示，芯片制造商都正在增加研发预算，其中英伟达的支出超过了AMD，但英特尔的预算仍然最大。

在人工智能加速器市场上竞相追赶英伟达的AMD，今年第二季度的支出比英伟达少了25%左右，自由现金流也不到英伟达的5%。

与其他两家公司不同的是，英特尔仍在生产自己的芯片，它正在斥巨资将生产技术恢复到领先地位，并对更广泛的产品进行升级，使其再次具有竞争力。

目前，华尔街看好英伟达有机会继续超越这家直到最近才成为全球最大芯片制造商超过20年的公司。

如果这一预测成真，英伟达将有更多的资金投入到芯片和软件上，这使它在人工智能加速器市场上占据了主导地位，就像英特尔曾经在个人电脑和服务器上占据的地位一样。

Ladenburg Thalmann资产管理公司的首席执行官Phil Blancato说:“从巨大的自由现金流中拿出一部分来巩固公司的资产负债表，然后再用这些现金流投资于公司的未来，这绝对是谨慎的做法。最终，你可以两者兼顾。”

值得一提的是，Arm Holdings Plc周五股价上涨8.5%，此前一天该公司上市首日表现强劲。与此同时，Needham & Co.给予该芯片设计公司“持有”评级，称其“估值看起来已经充分”。

美股今年以来涨势喜人，截至周五收盘，标普500指数累计涨近16%，纳斯达克指数更是累计涨近31%。然而，这一强劲涨势在很大程度上是由人工智能热潮所推动的，人们对美国经济增长的信心远没有美股的涨幅看上去那么强劲。银行和工业公司的表现令人沮丧，在2023年勉强维持增长;大型股和科技股权重较低的道琼斯指数今年以来的涨幅也远低于标普500指数和纳斯达克指数，仅为4.44%。

同样令人担忧的还有小盘股的表现，其图表显示出过去20年几乎没有出现过的令人不安的信号。罗素2000指数连续第二个月表现落后于1000只市值最大股票的指数，有可能将创下自1998年以来第二糟糕的年度表现。

由大型股和科技股推动的美股涨势意味着只有一小部分投资者成为受益于人工智能热潮的赢家，而大部分人仍不知道经济会走向何方。John Hancock investment Management联席首席投资策略师Matt Miskin表示：“市场表面之下仍有裂缝，从金融股到小盘股都表现不佳，你无法看到广度。”“坦率地说，这看起来更像是市场内部的一场骚动，顶级玩家做得最好，而后面的相对弱势。”

所有这些都让人想起了2021年小盘股表现不佳的情况。从历史上看，小盘股在经济复苏期间领涨，在经济承压时期被抛售。鉴于小盘股代表的公司的大部分销售都在美国国内完成，投资者希望从小盘股的身上寻找有关经济健康状况的线索。尽管市场对美联储将实现软着陆的信心有所增强，但对市场的薄弱环节的看法却远未达成一致。

许多规模较小的公司并未参与到今年美股的涨势之中。嘉信理财的Liz Ann Sonders指出，标普500指数自去年10月的低点强势反弹以来已过去了11个月，但罗素2000指数成分股中只有约40%的股票价格高于200日移动均线。她表示，相比之下，当美股从2020年的低谷中走出来的那段时期，超过90%的罗素2000指数成分股高于200日移动均线。

包括高盛在内的许多机构和市场人士都对美国经济前景感到乐观。亚特兰大的GDPNow模型也显示，美国第三季度国内生产总值(GDP)将增长4.94%，尽管这比一周前预测的5.57%略有下降。

不过，Miller Tabak + Co.的首席市场策略师Matt Maley表示：“股市正在嗅出一些未来的东西，而这是目前的数据没有告诉我们的。请记住，大多数数据，比如零售销售、通胀等，都是滞后的。”“随着利率达到15年高点，以及学生贷款减免在几周内结束，看起来消费者将不再能像今年大部分时间那样为经济提供动力。”

以Michael Hartnett为首的美国银行策略师也呼吁有防御意识的客户买入已经消化了经济增长快速下滑的资产，比如地区性银行股和小盘股。该策略师表示：“投资者应该做多那些已经计入‘硬着陆’的资产，因为它们在潜在的经济衰退中的损失较小。而如果没有发生衰退，它们就会有很大的上行空间。”

作为华尔街最为看跌美股的策略师之一，摩根士丹利的Michael Wilson在近日再次发出警告，并称投资者应关注防御型股票、工业和能源股的“后周期投资组合”。他重申了自己的观点，即股市尚未反映出经济衰退的风险。他表示：“正如在这一时期的典型情况一样，市盈率扩张已经超越了宏观基本面决定的公允价值，这给增长重新加速和/或增量政策支持带来了负担。”

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马斯克正在构建的算力狂魔你知道多少？当全世界都在抢购GPU的时候啊，特斯拉已经在暗度陈仓

搭建起了一个完整的AI超级计算机系统，没有一家车企比特斯拉更懂计算，没有一家科技公司比特斯拉更懂造车。

我们终于要讲到特斯拉的超级计算机，本期视频我将分析Dojo超级计算机对于特斯拉市值的贡献，拥有了Dojo超级计算机特斯拉是否稳坐新能源王者地位？马斯克为什么放言预测今年实现全自动驾驶？如今，马斯克手里有算力、有数据、有AI模型，国产品牌如何越过这堵新的AI技术墙？国内新能源车企是否直接被按在地上摩擦？DOJO解锁了哪些新商业机会？

首先我们来看Dojo超级计算机对于特斯拉市值的贡献

特斯拉本周走势不错，周一就狂飙了10.09%，一夜之间市值增加将近800亿美元。这背后的原因很大部分要归功于摩根士丹利的一位名叫Adam Jonas的汽车分析师和他的团队。他们发布了一份引人注目的报告，对特斯拉的前景持乐观态度。该团队将目标价从250美元提高至400美元（60%涨幅），建议投资者增持，并将其列为行业内的首选股。

我查了下摩根士丹利官网，Adam Jonas这个传奇人物，已经连续16年位居汽车行业分析师的第一名，所以他的观点和预测具有极高的参考价值。也无疑为市场的信心注入了一股强大的力量。

从披露的报告内容看，主要观点有：

1、Dojo 有潜力为特斯拉增加 5000 亿美元市值，主要由移动（机器人出租车）和网络服务（SaaS）方面更快的采用率推动；

2、Dojo 处理视觉数据的能力非常强大，能够开辟“新的潜在市场”，使用范围远远超出汽车，可以用在机器人、医疗保健、安全等领域。本质上，任何带有摄像头并根据视觉输入做出实时决策的设备都可以从 Dojo 中受益；

3、预计未来几年，Dojo 可以为特斯拉节省约 65 亿美元成本；

4、分析师还将Dojo与亚马逊的网络服务对比，后者推动亚马逊盈利大幅增长。

“投资者长期争论特斯拉是一家汽车公司还是一家科技公司。我们相信两者兼而有之，但我们认为最大的价值驱动因素是软件和服务收入。推动AWS达到息税前利润总额70%的力量同样也可以在特斯拉发挥作用。”

Dojo，意为“道场”，源自日本武术学校或培训机构，被马斯克借用于计算机领域，可能意指这是一个用于训练汽车数据的地方。事实上，Dojo正是用来处理和训练自动驾驶系统产生的海量数据。

特斯拉的FSD Beta（全自动驾驶）已累计行驶4.45亿英里（截至9.12），AutoPilot（自动辅助驾驶）也超过30亿英里，这些数据量庞大，累计数据已达数百万TB（1TB=1024GB）。这些数据主要以视频为主，相比文本、音频占据的空间大得多，因此需要的计算能力极为强大。

正是在这样的背景下，Dojo超级计算机应运而生。它的出现，除了应对特斯拉自身对大量视频数据处理的需求，也与英伟达有关。

特斯拉训练AI需要使用大量视频来教导系统如何自动和安全的操作车辆。然而，NVDA最近发布的新芯片H100性能虽明显优于其前身A100，但其售价高达4万美元一块，折合人民币将近30万，已相当于一辆新款Model 3的价格。特斯拉的训练集群需要1万个H100提供支持，仅GPU的成本就高达数亿美元。

由于这种先进芯片的高要求，NVDA无法生产足够的H100单元来满足特斯拉和行业的增长需求。因此，特斯拉决定投资超过10亿美元来开发自己的超级计算机Dojo。Dojo将拥有一个定制设计的芯片，专为训练特斯拉的神经网络而设计，该网络将在FSD和Optimus中使用。

马斯克曾表示，如果NVDA能够提供足够的芯片，那么Dojo的创建可能就没有必要了。然而，目前的形势迫使特斯拉必须寻找自己的解决方案，所以才有了Dojo超级计算机的诞生。

华尔街分析师表示训练特斯拉FSD技术所需要的计算能力是一个重大挑战，不过特拉正在积极解决这个问题。马斯克宣布公司计划在2023年和2024年投资超过20亿美元增强其计算能力。这项投资对于开发FSD技术是必要的，也标志着特斯拉致力于汽车行业的创新和领导地位。

那么回顾一下在2023年Q2财报电话会议上，马斯克谈到FSD Beta的开发，他表示，要实现L5级别的自动驾驶需要很高的计算能力，Dojo将提供更快速的神经网络训练。马斯克说，全自动驾驶进展的根本限制因素就是训练，如果我们有更多的训练计算，我们就能更快的完成任务。现在随着Dojo的推出，这个问题已经得到解决，FSD学习的速度将比原来的快三倍。特斯拉不仅在开发Dojo，还在设计第一个Dojo的数据中心。

最近，德克萨斯州奥斯汀市的高级工程项目经理招聘职位清单表明了数据中心的建设动工就在德州超级工厂。数据中心的建设是特斯拉更广阔愿景的一部分，特斯拉对大量计算资源的需求非常重要，尤其是自动驾驶软件，处理和分析大量的视频数据。

Dojo算力有多强？

那么这个算力狂魔究竟有多强，可以让特斯拉一夜暴涨呢？说到超级计算机，那拼的就是算力了，要知道，如今的算力等同于20世纪的石油，属于战略资源，谁的算力多，谁就能在人工智能的浪潮中快人一步，而且会不断的拉远差距啊，那么Dojo的算力究竟如何？

按照特斯拉的构想，到2024年2月，Dojo将成为全球最先进的5台超级计算机之一，到2024年10月，Dojo总算力规模将达到100 Exa-Flops

你可能会问Exa-Flops是个什么单位啊？简单来说呢，就是电脑每一秒的计算能力，Exa-Flops相当于每秒100亿一次运算，1后面18个零啊，听起来有点抽象对不对？那我们就从钱的角度来说，100Exa-Flops相当于30万片英伟达A100芯片的算力，之前很火的Chatgpt就是用A100芯片训练出来的，一块A100芯片卖1万美元左右，那么从价值上说，100Exa-Flops算力得花30亿美元去搭建。那么一家车企为啥要上这么强的算力呢？直接去买英伟达GPU不就行了吗？Chatgpt是文字和声音去做数据训练AI的，特斯拉呢是用视频数据去训练AI对计算能力的要求，那可不是一个数量级的难度啊。

所以用视觉方案要训练出安全的自动驾驶，一台超级强力的计算机是关键。那么Dojo计算机为啥这么快呢？

我用100万颗英伟达芯片，是不是堆出来的算力比Dojo要更牛逼呢？很遗憾，光靠堆芯片靠钱砸并不能起到1+1>2的效果，因为在相邻的芯片中，数据传输会带来计算效能的损耗，而芯片的数量一上去，不同机箱之间性能损耗可能最高达到80%，而Dojo设计之初就是为了减少这种损耗。

怎么减少呢？三个方法

首先，我们要给Dojo增加更多的“肌肉”——也就是芯片。这就好像比谁的力气更大，你肌肉越多，力量肯定就越大！想象一下，Dojo的机箱里全是肌肉，一个大块集成显卡由六个小号显卡组成，而一个小号显卡又是用25块Dojo D1芯片组成，那么一个机箱就相当于集成了300个芯片为计算单位，这力量简直太强大了！

然后，我们需要用强壮的“韧带”把这些肌肉给连接起来，让它们在发力的时候损耗更小。特斯拉自己开发的通讯协议，就扮演了这个

带角色。通过连网卡的形式把它给连接起来，这样连接起来之后的效果简直太棒了！25个芯片处理同样的运算，比起现有的GPU组合，由于数据传输导致的延迟要降低30倍，这就像是一个人拥有了超人般的反应速度！

最后，我们需要一个特殊的“手套”——编译器。编译器就像是灭霸手套一样厉害，就算灭霸的肌肉再发达，韧带再牛逼，带上了手套才能无人能敌！所以带上灭霸手套的Dojo计算机，可以用四个Dojo机箱提供现有72个GPU机箱所提供的算力。

这么强的算力，除了给特斯拉的车辆提供自动驾驶视觉训练以外，以后更有广阔的空间为特斯拉的机器人提供视觉训练，以及任何带有摄像头的东西都能连接到特斯拉的AI接口。这就像是为特斯拉打开了一扇全新的大门，让它的AI能力更加强大！

图像处理是AI训练绕不过去的坎，一旦实现突破，那就会是质的飞跃。可以想象，特斯拉车辆的自动驾驶能力提升只不过是开胃前菜，10%的股价暴涨，更多是因为特斯拉可以像亚马逊和微软一样租售云储存和计算服务。特斯拉以后光靠出售算力就可以大把大把的赚钱。如今在云服务市场，亚马逊抢占了市场大头，这也为它在电车之外贡献了一大块的收入。

Dojo解锁了哪些新商业机会？

特斯拉从诞生到今天的总销量（2008-2023年第二季度）是4527916辆。按照FSD售价12000美金。特斯拉的收入和净利润将大幅增长。假设30%车主购买FSD服务，收入净增长约163亿美金。

自动驾驶加速成熟，autotaxi自动驾驶的商业模式在未来2-3年可能会推广普及。

美国网约车和出租车市场是一个约168亿美金的市场。Tesla已在美国开展车辆租赁服务业务，2022年租赁业务收入24.76亿美金占比不高。如果放开自动驾驶准入，部分自用的tesla私家车将会转化为自动驾驶网约车进入。租赁业务将成长为每年50亿级营收业务。

加速孵化推出Robot机器人，一个新的生产力工具业务。

在Tesla的Robot机器人业务线进行能力复用，实现Robot的大脑。推出V1.0版本的Robot，具备自动执行重复性的体力劳动。

围绕Dojo的人工智能算力服务，可能成为新业务增长极。

Tesla已基本具备硬件、人工智能开发平台、算法库三层服务能力，完全有能力构建一个通用算法服务平台业务。在今年一季度会议上，马斯克也提到，Dojo的未来可能会是像亚马逊AWS一样的云服务商。

我们刚才也说到，Tesla的业务将演化出类似Amazon的模式，在电商业务基础上通过核心能力创新，孵化出云计算的新业务。例如，为其他车企开发与其车型相匹配的自动驾驶算法，或提供以视觉为重点的算法服务，成为AI云平台服务供应商。

那么国内车企面临哪些技术挑战？

Dojo建了一个围墙。墙内的是高AI车，墙外的是低AI车。这面墙给国产车厂带来的压力，不仅仅是技术路线的差距，还直接带来了生存竞争的威胁。国产新能源车自动驾驶水平停留在L3以下迟迟难有突破，特斯拉已经瞄准L4&L5。

最近马斯克在X上45分钟的直播驾驶FSD V12版本,全程智能驾驶，再次让国内的新能源车企都不知道怎么抄作业了。马斯克果然是个优秀的商人啊，在X直播业务刚刚推出来，自己就来一波广告，同时还秀了一把FSD V12给所有购买FSD车主展示了自动驾驶的愿景！简直就是一石二鸟

那么看他这个45分钟的视频，马斯克驾驶的是新款的model s，携带的是HW4.0版本，之前他自己就曝光说HW4.0版本的FSD Beta版本要晚于HW3.0 6个月。马斯克还提到，神经网络训练技术是FSD V12的基础技术。

特斯拉正在删除运行当前的FSD的30万多行代码，现在依靠汽车的神经网络以V12驱动汽车。马斯特惊呼了，它强调车辆依赖于机器学习，而不是编程指令。该软件以全程速率运行，每秒36帧的速度使用八个摄像头来决定要做什么，没有一行代码告诉汽车在十字路口、高速公路或者其他车辆周围应该做什么。

所以啊，这么操作真的是这款软件的端对端的指令让人印象深刻，与当前的V11版本的FSD相比，真的是无数改进了。尽管Autopilot最高时速设置为85公里每小时，马斯克在整个过程中仍保持着合理的速度。当马斯克达到目的地时，车辆也会自动停在路边，而不是像现在版本那样直接停在路中间，显得有点还是不够智能的，就好像一个刚学车的人一下子变成了老司机。总而言之，Dojo像是特斯拉迈向L5级别自动驾驶的第一步。

算力意味着AI水平。当市场内卷白热化产品日益同质化出现时，从产业价值链上寻找技术制高点并最终达到差异化竞争，就会成为必然选择。从这个角度出发，汽车的AI算力将会成为继芯片、三电、充电基建之后的兵家必争之地。

国内已经有部分新能源车企敏锐地注意到了Dojo的战略价值，正在积极投入资源打造类似设备。据我们得到的消息，长城、吉利、小鹏和理想汽车都开始了超算中心建设。随着Dojo投产，新一轮AI算力大战将会徐徐拉开大幕。

特斯拉在自动驾驶领域已经开始了狂奔，而国内那些拼命拼冰箱、拼彩电的新势力们，你们觉得做好准备迎接这个挑战了吗？这一次，不再是冰箱和彩电的竞赛，而是关乎未来交通的革命国内的新势力们，是时候展现真正实力，与特斯拉一较高下了！我们拭目以待，看看谁能够在自动驾驶领域取得胜利，谁能够成为下一个行业的巨头？

今天就聊到这里，喜欢我的朋友点赞关注我们，下期再见。

援引知情人士的话报道，Alphabet旗下的谷歌-A(GOOG) 已向一小部分公司提供了其对话式人工智能软件Gemini的早期版本。

Gemini旨在与OpenAI公司的GPT-4模型相竞争。

在ChatGPT掀起的人工智能浪潮中，谷歌今年加大了对生成式人工智能（AIGC）的投资，试图迎头赶上。该公司花费了大量的计算资源和人力来开发这款产品，因此对谷歌来说，Gemini的发布事关重大。

而允许外部开发者使用Gemini意味着谷歌正在考虑将其纳入其消费者服务。

据知情人士透露，谷歌并将发布不同大小的Gemini版本，这样开发者就可以购买一个不那么复杂的版本来处理简单的任务，或者一个足够小的版本来在个人设备上运行。

Gemini的功能

Gemini是一个大语言模型的集合，它支持多种功能，包括：聊天机器人、生成原始文本、根据用户的要求总结文本等。

Gemini还有望帮助软件工程师编写代码，并根据用户的要求生成原始图像。

与现有型号相比，Gemini将大大提高帮助软件开发人员生成代码的能力。谷歌希望用它来追赶微软的GitHub Copilot代码助手，该助手由OpenAI的模型驱动，现在已经成为一个大热产品。

谷歌此前还讨论过使用Gemini来增强图表分析等功能，比如让该模型解释已完成图表的含义；以及使用文本或语音命令来浏览网页浏览器或其他软件。

此外，谷歌计划通过其谷歌云的Vertex AI服务向企业提供Gemini模型，变相促进了谷歌的云服务业务。

除了推动云服务器租赁业务外，谷歌还寄望于该软件为其所有业务提供动力，从其Bard聊天机器人到Workspace软件的新功能。

Wedbush发表了看好亚马逊(AMZN)的研报，并称如果亚马逊股价因美国联邦贸易委员会(FTC)的起诉而出现任何疲软，该行将买入该股。截至发稿，该股盘初跌约1%。

据了解，早前有报道称，FTC正准备对亚马逊提起反垄断诉讼，补救措施之一是分拆这家企业集团。

以Scott Devitt为首的Wedbush分析师在一份报告中对此写道：“然而，我们认为不太可能出现实质性改变企业结构的结果，因为过去半个世纪以来，反垄断法的历史应用在很大程度上有利于改善消费者福利的企业。”

“有证据表明，尽管亚马逊取得了成功，但美国零售业仍然是一个线上和线下竞争激烈的市场。如果与FTC案件的头条新闻引起亚马逊股票走弱，我们将买入该股股票。”

据报道称，潜在的诉讼将集中在亚马逊的市场上，包括对第三方卖家服务的审查，尤其是物流和广告，以及对该公司阻止卖家在其他平台上为其商品设定更低价格的指控。

但值得注意的是，在2023年美国在线零售商客户满意度指数中，亚马逊在价值和选择方面排名第一，在在线零售客户满意度方面排名第二。

国汽车工人联合会(UAW)表示，如果在当地时间周四晚上11点59分之前不能达成协议，将对福特汽车(F)、通用汽车(GM)、Stellantis(STLA)举行罢工旗下的汽车工厂进行一系列有针对性的罢工。摩根大通分析师Rajat Gupta表示，罢工将有助于在短期内支撑汽车经销商的零售需求和定价，但这可能导致市场严重的供应短缺，并可能造成更多的负担能力问题，从而延长本已缓慢的复苏。

UAW罢工和宏观经济背景使Gupta及其团队对车美仕(KMX)和Carvana(CVNA)的看法相对悲观。与此同时，B2B市场参与者，如ACV Auctions (ACVA)和OPENLANE (KAR)，在行业使用价格稳定和持续费用上涨的进一步推动下，可能会保持最近的拍卖转换势头，尽管罢工可能导致供应枯竭和价格上涨。

对于像CarGurus、Cars.com和TrueCar这样的B2C公司来说，罢工将推迟正在进行的定价计划，并减缓周期性复苏，尽管基于订阅的收入流有望在一定程度上缓解收入影响。

微软(MSFT)近期采取多项措施试图避免欧盟对其视频会议应用程序Teams进行更深层次审查，但随着欧盟反垄断执法机构准备对该科技巨头的行为提起正式性质的诉讼，微软试图避免审查而所做的努力宣告失败。据媒体报道，知情人士表示微软近期提出的将Teams从更广泛的商业软件包中分离出来，并以年折扣的方式单独出售给客户的提议，不足以解决欧盟监管机构的担忧。

知情人士表示，欧盟委员会正在准备向该公司提交一份反对声明，可能会在未来几个月内提交。微软将Teams从软件包分拆出来的提议遭到了欧盟反垄断机构反对，意味着该案件成为微软反垄断纠纷不断增加的案件名单之一。

在8月底，微软不断采取措施试图缓解欧盟反垄断机构提出的众多担忧因素，这是对微软如何将Teams与Office 365和Microsoft 365软件包捆绑在一起销售的最新调查的一部分。大约三年前，专注于客户关系管理(CRM)软件的Salesforce Inc.(CRM)旗下的即时通讯平台Slack提出了相关的投诉，随后欧盟展开了对应的调查。

微软还面临至少两项由不同机构或团体向欧盟监管机构提出的指控。其中包括由亚马逊旗下的AWS组成的欧洲云计算团体，该团队指控微软利用不公平的许可证做法吸引欧盟地区的客户使用其云计算相关的基础设施。

另一份由德国云平台NextCloud GmbH早在2021年提交的文件则抱怨微软将其OneDrive云系统与Windows系统服务捆绑在一起进行销售。

微软还面临欧盟旗下数字化反垄断监管机构发起的重要调查，他们正在调查微软的必应(Bing)、Edge和广告服务是否应纳入欧盟《数字市场法案》(Digital Markets Act,)的管辖范围，该法案对大型科技公司列出了一系列注意事项。

ARM 美股将于9月14日在纳斯达克上市，高达500亿美元的估值，将使其成为今年全球最大规模的IPO，更有望成为继阿里、Facebook之后的美股史上第三大IPO。

作为芯片设计领域的领导者，Arm几乎卡着全球科技巨头的“脖子”，Arm架构是世界范围内应用最广的CPU架构，迄今已哺育出上千亿颗芯片，覆盖了全球99%以上的智能手机市场。

Arm的上市给今年如一潭死水的IPO市场激起浪花，同时火热的AI浪潮也在不断推高ARM的身价。

然而，Arm虽手握架构霸权，但却赚不了大钱，同时“AI成色”不足，能否撑得起高企的估值？

接下来，掀开喧嚣的表面，深入招股书，看看Arm到底是家怎样的公司。

行业基石卡着全球科技巨头的脖子

Arm是一家怎样的芯片公司？又是如何崛起并成长为行业霸主？

从以下介绍可以了解Arm的行业地位和提供的产品，Arm是CPU行业领导者，这是无容置疑。ARM擅长设计、开发和授权高性能、低成本、节能的CPU产品及相关技术，架构优势使苹果(AAPL)、英伟达(NVDA)、谷歌-A(GOOGL)等巨头都成为其客户。

Arm的产品触角广泛，智能手机、平板电脑、导航系统以及甚至网络设备，几乎都采用了Arm架构的CPU，全球有大约70%的人口使用基于Arm的产品。

市占率和出货量方面，截至2022年12月31日，Arm的CPU在全球智能手机市场的占有率超过了99%，累计出货量达到了2500亿。截至2023年3月31日的财年，基于Arm架构的芯片出货量超过了300亿。

1、靠RISC路线崛起

从历史来看，Arm的崛起，实质上在于押对了RISC（精简指令集）的路线。

Arm成立于1990年，最初是Acorn、Apple和VLSI三家公司的合资企业。创立之初，ARM给定下的目标是“开发高性能、低功耗、易编程、可扩展的处理器”。三十年间，这个使命和市场定位始终未变，而高性能、低功耗其实走的就是RISC路线。

CPU的基本架构分为两套：RISC（精简指令集）和CISC（复杂指令集）。二者的区别在于，CISC性能高、功耗也较高，RISC性能不及前者、但功耗低，代表者分别是英特尔和Arm。

在PC时代，追求的是运算速度和性能，因而英特尔X86指令和架构几乎垄断了整个电脑芯片市场。而到了移动时代，更注重运算能力与功耗的平衡，采用低功耗、高性能的RISC的Arm快速崛起，Arm CPU也在智能手机革命中发挥了关键作用。

2、“许可费+版税”两大路径创收

进一步来看，Arm在产业链中处于特殊的地位，并拥有独特的商业模式。

整个芯片产业链大致分为设计芯片、制造芯片、封装芯片，而设计芯片之前需要指令和架构，这就好比“设计草图”。

简单理解，Arm研发出CPU“设计草图”，苹果、英伟达把“设计草图”买回去，根据需求完善调整设计出芯片，最后在找到台积电(TSM)按照设计把芯片制造出来。

没有“设计草图”，很难设计出芯片，而Arm在移动设备“设计蓝图”方面一家独大。Arm在招股书中指出，随着CPU设计的复杂性呈指数级增长，在过去十年中，还没有一家公司从零开始成功地设计出一款现代CPU。

了解了Arm在产业链中的基石地位，其商业模式也就容易理解了。Arm通过卖“设计草图”（知识产权）来赚钱，主要包括两方面：

（1）许可费（ license fees）：客户需要支付一笔费用来获得Arm产品（“设计草图”），进而开发基于Arm架构的处理器。

（2）版税（royalties）：当基于Arm架构的产品被设计和生产后，客户需要根据每颗芯片售价按比例向Arm缴纳版税，其抽成一般是1%~2%。

简而言之，Arm不仅卖“设计草图”，还从“设计草图”制造出的“成品”中抽税，而“成品”则能带来持续的收入流。

事实上，“设计草图”也分不同的等级，能力强的芯片制造商需要简略的草图就可以设计出芯片，而能力差一点的制造商则需要更精确的草图，同时架构也会有新旧的区别，这对应不同的许可限制。

传统上，大多数客户根据TLA的条款授权，Arm的产品。2019年和2021年，Arm分别推出了Arm Flexible Access和Arm Total Access协议，以使尽可能多的客户可以以最适合特定业务需求的方式访问，Arm产品。

手握架构霸权却赚不了大钱

虽然Arm手握架构霸权，但实际利润并没有那么丰厚。

1、营收、净利规模偏小

由于智能手机市场不景气，Arm业绩表现不佳。截至2023年3月31日的财政年度，营业收入为26.79亿美元，低于去年同期的27.03亿美元，2021财年收入为20.27亿美元。

具体来看，Arm营收来源主要分为许可费和版税，其中40％为许可费，版税收入约占营收的60％。

其中，版税作为ARM最赚钱的业务，不过由于基于Arm架构产品大部分是MCU（微控制器），价格非常较为便宜；另一方面，Arm是从芯片价格中抽成，而非针对终端产品收费，因此带来的收入却并不高。

在2023财年，Arm出货量超过300亿颗，平均每颗芯片收取0.1美元左右。在2022年，基于Arm技术的芯片总价值达989亿美元，占了近一半市场份额。但Arm的版税收入只有16.8亿美元，占芯片价值的1.7%。

不过，版税的优点在于一次开发，一生收税，旧芯片能带来持续收入流。2023财年中，Arm约46%的版税收入来自1990年至2012年间发布的产品。

例如，ARM在1997年销售给诺基亚(NOK)和德州仪器(TXN)的ARM7 TDMI架构的芯片，在2020年仍在出货，20多年来一直持续赚钱。

费用方面，作为一家芯片设计企业，Arm研发成本并不低，平均占到收入的40%左右。

这就导致了Arm赚不了大钱，2021-2023财年Arm净利润分别是3.88亿美元、5.49亿美元、5.24亿美元。

过去3年累计赚了14亿美元，与客户们的利润一比相形见绌，高通(QCOM)去年净利润130亿美元，英伟达去年赚了40多亿美元。

招股书显示，近两年净利润率的提升主要得益于2022年3月实施的裁员和重组计划。从实施结果来看，Arm基本保持了工程师总人数不变，同时大幅削减了英国总部的管理人员数量。

2、产业链话语权不足

根本上而言，Arm赚不了大钱，可能是因为产业链话语权不足。

有分析指出，整个产业链中，最赚钱的还是控制软件生态的芯片公司，它们直接决定了某款芯片在市场上有多大竞争力。

根据华尔街分析Robert Castellano的报告，英伟达炒到4万美元的GPU芯片H100 ，台积电赚1000 美元，提供内存芯片的SK海力士赚2000美元，剩下超 90%的收入几乎全归英伟达。

此外，ARM一直都处在中立的位置，架构标准对各大企业开放授权，导致其地位并不稳固。反观其竞争对手英特尔，不但设计IP，还拥有自己芯片工厂，并通过与Windows形成Wintel联盟来垄断生态，从而掌握产业链话语权。

“AI成色”究竟有几分？

Arm上市正值人工智能热潮，对AI的狂热情绪推动英伟达股价大幅上涨。为了拔高Arm估值，孙正义狂蹭AI热度。

孙正义认为ARM能凭借AI实现“指数级增长”，并对投资者们表示，Arm处于人工智能相关公司的中心区域，可以产生协同效应。

1、AI成色不足

然而，从招股书来看，Arm的AI成色不足。

Arm在其招股书中提到，随着人工智能（AI）和机器学习（ML）的快速发展，Arm在这些领域也扮演着至关重要的角色，并与多家领先企业合作处理AI工作。

“CPU在所有人工智能系统中都至关重要，无论是完全处理人工智能工作负载，还是与GPU 或 NPU等协处理器结合使用”，然而，Arm专注于CPU的架构基础，而不是创建大模型所需的GPU以及AI专用芯片的架构。

在风险提示处，Arm坦言，新兴技术，比如AI和ML，可能采用不适用于通用CPU（例如Arm的处理器）的算法。因此，在基于Arm架构的芯片中，其处理器可能变得不那么重要。

2、围绕AI和ML方面的升级

其他方面，Arm最新的Armv9 架构，围绕AI和ML做出了一定的升级。

今年5月，Arm正式推出最新架构Armv9，这是自2011年10月推出Armv8架构十多年之后，该公司对其CPU架构的首次重大调整变革。

对于开发者和用户而言，全新Armv9兼容性CPU的最显著特征是将SVE2作为ARM NEON技术之后新的基准。SVE2发布于2019年4月，旨在加速高性能计算，在处理5G、VR和AR以及ML任务负载时具有很大增益。

Arm认为，未来几年，ML工作负载将变得越来越普遍。相应地，任何以性能或功耗为中心的设备需要在专用加速器上运行ML工作负载，但其中的大多数仍会选择采用在CPU上运行的更小范围的ML工作负载。

3、关键缺陷：运算能力不够强大

其实，Arm在AI领域的劣势也很明显，那就是运算能力不够强大。

AI服务器领域主要由x86架构，以及英伟达Turing、Volta、Ampere等GPU架构所主导，Arm架构也在服务器领域逐渐崭露头角，特别是在轻量级和低功耗服务器方面，但是所占份额很小。

AI对性能的要求非常高，X86架构可以采用性能极高的CPU，配合大容量内存和高精度显卡，可以不断提供运算速度。而Arm走的RISC路线决定了其性能缺陷，如果无法在性能上进一步提升，那么Arm架构的缺点会越来越明显。

因此，Arm似乎处在AI热潮的边缘，想吃到这份红利很难。

增长越来越难竞争越来越卷

近年来，Arm的增长空间越来越小，而竞争激烈程度不断上升。

1、增长越来越难

为了赢得投资者的心，Arm就必须想办法创造更高的营收，但无论向左、还是向右，都存在雷区。

为了提升营收，Arm希望把版税从芯片价格改成以终端价格为基准，同时CPU、GPU、NPU强行“捆绑销售”。

但这面临很大的压力，反倒是逼客户重新自研架构。有消息称，高通将告别Arm架构，明年首次采用自研的Nuvia架构。

因此，Arm就把算盘打到设计自有芯片产品上。部分消息指出，Arm想要自行设计处理器，并优先使用自家最先进的架构。

而这样就等于踩了客户的地盘，过去芯片设计厂商与其合作部分因为Arm的处于中立地位。如果Arm跨入芯片设计，自行生产芯片，相当于踩了客户红线。

这两条“增长之路”危险重重，若Arm坚持这么做，很可能破产长久以来建立的生态，把客户加速推向竞争对手。

2、竞争越来越卷

例如，开源免费的RISC-V架构正虎视眈眈，不断尝试切入Arm的既有客户之中。

RISC-V架构凭借开源、精简、模块化的优势，成为芯片架构领域的“新秀”。RISC-V的开源性质吸引了众多企业的关注，尤其对于小公司和初创企业而言，可以更容易获得芯片设计授权，从而降低成本。

Arm也在招股书中提到，我们的许多客户也是RISC-V架构及相关技术的主要支持者。如果与RISC-V相关的技术不断发展，市场对RISC-V的支持增加，我们的客户可能会选择使用这种免费的开源架构，而不是我们的产品。

此外，需要注意的是，Arm近四分之一的收入来自中国市场，并严重依赖Arm中国。但ARM对ARM中国没有任何直接管理权，在ARM中国董事会中也没有控制席位。

于是，ARM想要保住自己的地位，就必须不断的投入，研发出新的架构。Arm也坦言，研发是其业务的核心，也是其未来成功的关键。

然而，这谈何容易，进一步的创新将越来越难以实现，成本也越来越高。开发新产品需要投入大量的资金和时间，一般需要五年或五年以上的开发时间，而且不能保证产生预期的成果。

可见，摆在Arm面前的并不是一条坦途。

贵比英伟达，到底值不值？

其实，这次并不是第一次上市，1998年到2016年期间，Arm在伦敦证券交易所和纳斯达克上市，后在2016年被控股股东软银集团以320亿美元私有化。

在收购协议达成时，软银创始人孙正义非常兴奋，他称Arm将是软银的未来。

七年时间过去了，由于眼下软银愿景基金投资收益不佳，仅2022年投资亏损就超过390亿美元，加上出售Arm计划失败，孙正义需要通过ArmIPO来回笼资金，同时证明自己的投资眼光。

按照每股51美元的上限计算，Arm估值达545亿美元，大幅高出软银初始收购价，这或将成为孙正义赚的最多的一笔。

若以IPO指导价区间的中点定价，ARM的市销率为18倍左右，而在费城半导体指数(.SOX)成分股中只有英伟达的市销率高于这一水平。

但不少分析师对软银的乐观预期并不买账，认为500亿美元的估值可能高了，ARM不是英伟达，从某些角度来看ARM几乎和英伟达一样贵，但其业务增长的速度和幅度、营收和市盈率都很难支撑起孙正义的愿景，也很难支撑起500亿美元的估值。

投资者们普遍以EDA软件公司的估值来对标Arm，与投资者给予新思科技(SNPS)和铿腾电子(CDNS)等规模的芯片设计领域龙头公司估值相比，Arm现在估值水平要高出一截。如果用这些上市公司的市销率标准来测算，Arm估值将在320亿至430亿美元之间。

尽管分析认为估值偏高，但市场需求火爆，周二已获得10倍超额认购。Arm预计在9月14日 (周四) 上市，届时将面临市场的“考验”。