【7月2日周三盘前策略思路】 市场情绪周期定位:市场混沌阶段 昨天半导体和大盘指数背离之后一路调整,尾盘提前有修复。 昨晚meta开始出售算力,因为大模型推理进

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【7月2日周三盘前策略思路】 市场情绪周期定位:市场混沌阶段 昨天半导体和大盘指数背离之后一路调整,尾盘提前有修复。 昨晚meta开始出售算力,因为大模型推理进入决赛圈了,容易投资收不回来,从全年的XAI到今年的meta都开始转向出售算力,一方面当下算力紧缺,是一份好生意,另一方面自身模型需求跟不上。 真正产生明确ROI的算力开支,现在只能是闭源(因为收费贵啊),开源token消耗很大,但经济价值无法量化。

推理主要在openai和anthropic和谷歌,他们的AAR收入还在高速增长,并未明显放缓,meta的算力出租不能说明AI需求边际下滑了。不过资本市场用脚投票了,先进行了一波调整。对应高波动的韩国也大幅调整。这个突发的利空对情绪影响较大,对于今天的市场来说,承压会比较大。今天开盘肯定也是低开不少,看低开后的承接强度了。

-- 开盘十分钟,开盘受突发利空影响,今天AI科技大幅低开,低开之后,开始承接往上,AI科技还有韧劲。

今天基本上要消化这个利空影响的,韩国指数的走势对国内有很强的指示意义。

今天早上的恐慌应该是一次不错的介入位置。AI科技中半导体设备和国产算力算方向。 一是,这是突发利空影响,中期不影响行业景气度 二是,昨天AI科技本身就调整过了。

全A三天阳线,科技也低开稳住了,今天进场博阴性价比还可以吧老师

感觉今天的恐慌买阴是可以的。

国产链,华为的拓/维/信/息,关键时刻站出来的。好

跌的时候,尤其是突发利空的时候,多思考一层:1.整个风格变化是否崩塌(或者说这个波段区间里)2.产业逻辑是否证伪,还是只是因为叙事层面的恐慌第一,今天早上可以说是AI科技短期最虚弱的,外围突发利空带来的强势调整,但是非AI医药和券商都没有趁势而起。风格还是围绕在AI,国产链(半导体,国产算力等)>海外链,海外链还是受海外波动影响更大。第二,产业逻辑是否证伪,并没有,这点在盘前策略中就说过了,从去年的XAI到今年的meta都开始转向出售算力,一方面当下算力紧缺,是一份好生意,另一方面自身模型需求跟不上。真正决定AI需求的是在openai和anthropic和谷歌,这三家基本上是目前AI 应用模型的第一档,他们的ARR收入才是关键。

关于meta的利空,机构密集解读Meta: 【GF】我们对未来Meta的资本开支保持乐观,也对AI全行业变现能力和资本开支保持乐观。我们认为Meta的业务优化将大幅提升其对硬件投入的坚定程度、提升硬件投资回报率,对于全球AI硬件市场是利好事件。 【CJ】Meta是否会调整Capex预期?一切等二季报见分晓。有些市场观点总认为能前瞻判断大厂的Capex趋势,实则产业内也做不到,云商对算力需求都是结合业态决定,很多决策也事后反悔(比如谷歌一度后悔销售了过多TPU给Anthropic),也有看似前后矛盾的变化(如25年初微软2GW数据中心退租),因为AI模型及应用变化以日记,但结合当下先进制程和CoWoS产能的短缺+存储供不应求的背景,似乎很难相信算力存在过剩的情况,一切答案交给时间。 【TF】Meta算力出售是芯片代际切换带来的结构性调整,先进算力仍然稀缺。过去两年,Meta部署了大量H100/H200,这些算力在下一代模型训练中经济性不足,公司出售的就是这部分落后算力。而用于先进模型训练的算力(GB200/GB300/Rubin等),Meta的需求仍然强劲,4月时将全年资本开支指引上调100亿美元至1250-1450亿美元。近日,Meta与Crusoe签署新协议,购入合计约1.6GW容量,也能说明这一点。 【HY】未来3年云厂的建设都是以3家模型的需求作为锚点,分别为Google的1P、Anthropic、OAI,他们是最大的需求敞口;就算Meta把目前在手的全部算力都对外开放,与未来3年新建的量相比也是九牛一毛,而规划新建的算力与Meta的模型是否在牌桌上无关。 【KY】Meta 拟出售富余 AI 算力的 Bloomberg 消息,表面看是“挑战 AWS/Azure/GCP”,但本质更像是为巨额 AI capex 找到商业化出口。短期对云厂商 AI premium pricing 有一定情绪扰动,尤其是 AWS 和 neocloud,但对 AI硬件链条不应解读为需求利空。相反,如果 Meta 能把自建算力外部化,反而提高了其继续投入 GPU、网络、光模块、电力散热和数据中心的资本开支可持续性。因此,若今天 AI 基础设施链条被这条消息带跌,我们倾向于判断是“标题党式错杀”,而非基本面反转。

机构密集解读Meta: 【GF】我们对未来Meta的资本开支保持乐观,也对AI全行业变现能力和资本开支保持乐观。我们认为Meta的业务优化将大幅提升其对硬件投入的坚定程度、提升硬件投资回报率,对于全球AI硬件市场是利好事件。 【CJ】Meta是否会调整Capex预期?一切等二季报见分晓。有些市场观点总认为能前瞻判断大厂的Capex趋势,实则产业内也做不到,云商对算力需求都是结合业态决定,很多决策也事后反悔(比如谷歌一度后悔销售了过多TPU给Anthropic),也有看似前后矛盾的变化(如25年初微软2GW数据中心退租),因为AI模型及应用变化以日记,但结合当下先进制程和CoWoS产能的短缺+存储供不应求的背景,似乎很难相信算力存在过剩的情况,一切答案交给时间。 【TF】Meta算力出售是芯片代际切换带来的结构性调整,先进算力仍然稀缺。过去两年,Meta部署了大量H100/H200,这些算力在下一代模型训练中经济性不足,公司出售的就是这部分落后算力。而用于先进模型训练的算力(GB200/GB300/Rubin等),Meta的需求仍然强劲,4月时将全年资本开支指引上调100亿美元至1250-1450亿美元。近日,Meta与Crusoe签署新协议,购入合计约1.6GW容量,也能说明这一点。 【HY】未来3年云厂的建设都是以3家模型的需求作为锚点,分别为Google的1P、Anthropic、OAI,他们是最大的需求敞口;就算Meta把目前在手的全部算力都对外开放,与未来3年新建的量相比也是九牛一毛,而规划新建的算力与Meta的模型是否在牌桌上无关。 【KY】Meta 拟出售富余 AI 算力的 Bloomberg 消息,表面看是“挑战 AWS/Azure/GCP”,但本质更像是为巨额 AI capex 找到商业化出口。短期对云厂商 AI premium pricing 有一定情绪扰动,尤其是 AWS 和 neocloud,但对 AI硬件链条不应解读为需求利空。相反,如果 Meta 能把自建算力外部化,反而提高了其继续投入 GPU、网络、光模块、电力散热和数据中心的资本开支可持续性。因此,若今天 AI 基础设施链条被这条消息带跌,我们倾向于判断是“标题党式错杀”,而非基本面反转。

要想赚钱,就得逆着大众情绪,或者,逆着胆小的自己。咱们每个R内心深处,都有一个胆小的自己。

怕困难,怕亏损,怕错,怕承担痛苦。

大涨的时候很多人问啥啥能不能介入。恐慌杀跌的时候,往往是万马齐喑,没啥声音。其实买点反而在此刻慢慢酝酿出来了。 追涨杀跌是人性,恐慌如此,高潮出局才是逆人性的。

老师,说的非常对,此时博弈的胜率拉满,

是的,昨天买阴如果是正常的节奏也是有性价比。因为突发利空而导致低开。 这种突发利空不是产业拐点性,就是情绪的干扰。这种突发利空带来的恐慌更具有博弈价值。

这是过去半个月,咱们的短线策略节奏,整体是很精准的,唯一吃亏的就是昨天尾盘的买阴,赶上了一个突发利空而低空,但谁都没有时光机,无法对于突发的消息提前预知。

想要精细化的 第一,今天开盘主动强势的肯定是真的强势,这类公司具有追高交易价值。比如先/导/机/电,早上恐慌的时候,它被动开板,然后主动回封。 第二,选择最近强度高且趋势好的,比如半导体,玻璃基板。(这俩是下跌前市场主动性最好的) 类似于光模块和光纤,在突发利空前就已经小的下跌结构,选择上不如半导体和玻璃基板。

总体总结

主题正文

  1. 昨晚meta开始出售算力,因为大模型推理进入决赛圈了,容易投资收不回来,从全年的XAI到今年的meta都开始转向出售算力,一方面当下算力紧缺,是一份好生意,另一方面自身模型需求跟不上。
  2. 推理主要在openai和anthropic和谷歌,他们的AAR收入还在高速增长,并未明显放缓,meta的算力出租不能说明AI需求边际下滑了。
  3. 跌的时候,尤其是突发利空的时候,多思考一层:1.整个风格变化是否崩塌(或者说这个波段区间里)2.产业逻辑是否证伪,还是只是因为叙事层面的恐慌第一,今天早上可以说是AI科技短期最虚弱的,外围突发利空带来的强势调整,但是非AI医药和券商都没有趁势而起。
  4. 我们认为Meta的业务优化将大幅提升其对硬件投入的坚定程度、提升硬件投资回报率,对于全球AI硬件市场是利好事件。
  5. 有些市场观点总认为能前瞻判断大厂的Capex趋势,实则产业内也做不到,云商对算力需求都是结合业态决定,很多决策也事后反悔(比如谷歌一度后悔销售了过多TPU给Anthropic),也有看似前后矛盾的变化(如25年初微软2GW数据中心退租),因为AI模型及应用变化以日记,但结合当下先进制程和CoWoS产能的短缺+存储供不应求的背景,似乎很难相信算力存在过剩的情况,一切答案交给时间。
  6. 而用于先进模型训练的算力(GB200/GB300/Rubin等),Meta的需求仍然强劲,4月时将全年资本开支指引上调100亿美元至1250-1450亿美元。
  7. 有些市场观点总认为能前瞻判断大厂的Capex趋势,实则产业内也做不到,云商对算力需求都是结合业态决定,很多决策也事后反悔(比如谷歌一度后悔销售了过多TPU给Anthropic),也有看似前后矛盾的变化(如25年初微软2GW数据中心退租),因为AI模型及应用变化以日记,但结合当下先进制程和CoWoS产能的短缺+存储供不应求的背景,似乎很难相信算力存在过剩的情况,一切答案交给时间。
  8. 而用于先进模型训练的算力(GB200/GB300/Rubin等),Meta的需求仍然强劲,4月时将全年资本开支指引上调100亿美元至1250-1450亿美元。