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深度分析

英伟达财报最新季度业绩2017年11月

作者  |  2017-11-09  |  发布于 深度分析

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这家炙手可热的芯片制造商 NVDA 第三季度每股收益为1.33美元,高于预期39美分。销售额比创纪录的26.4亿美元比估计高出2.8亿美元。

创始人兼首席执行官Jensen Huang说:“我们在所有的增长动力方面都有不错的表现。“世界各地的行业正在加速他们对AI的采用。”“我们的Volta GPU已经被所有主要的互联网和云服务提供商和电脑制造商所接受

我们新的TensorRT推断加速平台为我们在超大规模数据中心的发展打开了大门。游戏和比特币挖掘为GeForce显示卡和任天堂交换机提供最强劲的增长动力。我们新推出的用于机器人轴的DRIVE PX Pegasus已被世界各地的公司采用。我们为持续增长做好准备。

Nvidia预计第四季度销售额将达到26.5亿美元。http://www.nvidia.com/

 

Q3亮点

  • 预计第四季度销售额创纪录,达26.4亿美元,同比增长32
  • 跨所有平台增长
  • 季度股息暴每股上涨7%至15美分
  • Nvidia计划在19财年向股东返还12.5亿美元

股票回购计划与分红

英伟达在2018财年头九个月中回购了价值9.09亿美元的股票,并派发了2.50亿美元的现金股息。英伟达计划在2018财年向股东返还12.5亿美元的资金。

与此同时,英伟达计划在2019财年通过现行的季度红利和股票回购等方式向股东返还12.5亿美元的资金。

英伟达还宣布,该公司将把季度现金红利从每股0.14美元提高7%,至每股0.15美元,将在2017年12月15日向截至2017年11月24日注册在案的所有股东发放。

资产负债表

截至2017年10月29日,英伟达持有的现金、现金等价物和可兑换市场债券总额共计为63.20亿美元,相比之下截至2017年1月29日时为67.98亿美元。

业绩展望

英伟达预计该公司2018财年第四财季营收将达26.5亿美元左右,上下浮动两个百分点。英伟达还预计,2018财年第四财季按照美国通用会计准则计量的毛利率将为59.7%,上下浮动50个基点,不按照美国通用会计准则计量的毛利率将为60.0%,上下浮动50个基点;英伟达预计2018财年第四财季运营支出约为7.22亿美元,不按照美国通用会计准则计量的运营支出约为6亿美元;按照和不按照美国通用会计准则计量的税率预计都将为17.5%。

 

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SendGrid上市美国,IPO传统短信营销市场

作者  |  2017-11-06  |  发布于 深度分析

 

总部位于丹佛的电子邮件营销服务平台 SendGrid 已经申请了 IPO,该公司在 S-1 表中指出已经处理了超过1万亿封邮件。该公司曾在2016年获得3300万美元 D 轮融资,2012年获得2100万美元 B 轮融资。自成立以来,已经获得了超过8000万美元的风险投资。最大的股东是 Foundry GroupBessemer Venture PartnersHighway 12 Ventures Bain CapitalVentures

SendGrid 公司于 2009 年在美国科罗拉多州成立,是一个基于云计算的电子邮件通知平台,可以帮助市场营销人员发送并管理他们的电子营销邮件,如 APP 的注册欢迎邮件、订单确认邮件、航运通知。无论是 JavaCms 或是其他开发环境,SendGrid 都可将 API 整合进其操作系统。

公司可根据实际情况修改并编辑这些邮件模板,邮件发送后 SendGrid  还会提供邮件分析服务。分析的维度包括邮件发送率、垃圾邮件的产生率、链接点击率和取消订阅率。同时还能测量出用户打开链接所使用的设备型号、地理位置、所在的平台(比如是用 QQ 邮箱打开还是用腾讯企业邮箱打开),以利于营销人员更好地组织营销活动。

下面说下该公司的营收情况,去年的营收为7990万美元,而2015年为5,850万美元,再前一年为4,230万美元。然而公司始终没有盈利,2016年亏损390万美元,2015年则为590万美元。分析该文件中的风险因素,如果 SendGrid 不能保持收入的持续增长,股票价格有波动甚至下降的风险。

当然,如果我们抛开风险不看,https://sendgrid.com/ 能持续获得资本青睐本身就能说明传统的短信营销还存在一定的市场。特别是像 FacebookTwitter 这样的公司在持续抢占 B2C 客户营销市场的情况下。

比如 Facebook Messenger 就推出了一项功能,让企业直接在应用内和客户沟通,好处是直接、能保留沟通记录。Messenger 甚至还引入了机器人客服,来处理一些基本、标准化的问题。

个人猜测,也许像 Facebook Messenger 这样的智能客服未来发展情况,会影响到 SendGrid 的股票价格及之后是否会有更多的短信营销公司上市。不过至少从目前来看,想轻易改变用户习惯还不是一件容易的事情。

 

为什么迅雷暴涨300%,ICO区块链

作者  |  2017-11-02  |  发布于 深度分析

迅雷旗下公司推出的产品“玩客币”,该币的价格创造了更惊人的涨幅,同时也让持续亏损的迅雷股价本个月翻倍。1012日,迅雷股价4.31美元,1031日收盘价12美元,涨幅近300%

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根据迅雷官网介绍,玩客币是玩客云共享计算生态下的基于区块链技术的原生数字资产,必须通过玩客云智能硬件分享网络带宽、存储空间等资源来获得。自1012日“挖矿玩客币”项目启动以来,“玩客币的价格从1毛钱涨到了现在的3元左右,涨了30倍”,正准备自己开“矿场”的小明(化名),告诉美股投资网 Tradesmax.com,“伴随着玩客币的涨价,挖矿所需要的玩客云设备、激活码,也都在涨价。”

  小明抢购了20台玩客云设备,“配100M上行带宽,每天能挖接近50个币,3/个,一台设备一天150元的收入。”

  虽然迅雷并未就玩客币提供任何官方交易平台,且明确表示“不做ICO”。但众多关注者已经在悠雨林、玩客币交易网等第三方平台进行个人交易,交易模式与此前的ICO相似。此前,众多ICO中不乏涨价数百倍者,小丁认为,“也许玩客币能涨到6元、8元,错过了多可惜。”

 

  共享带宽

  对迅雷而言,玩客生态旨在通过广大用户共享带宽、存储空间,以节省迅雷本身的运营成本。

  这使用了早已成熟的“分布式CDN”技术,可以把千家万户限制的带宽、存储资源汇聚成CDN资源池,视频、直播、下载类企业已经普遍使用这一技术降低带宽成本,而用户通过共享资源也可以获取微量收益。

  不过,仅靠共享资源远远不能满足迅雷对于带宽资源的需求。财报数据显示,2014年、2015年、2016年,迅雷带宽成本分别为3354万美元、3722万美元、5513.5万美元,占收入比分别为24.7%28.6%35.1%

  随着视频清晰度、用户下载速度的大幅提升,迅雷带宽成本正在急剧增加。2017年前两季度,迅雷带宽成本分别为1780万美元、1880万美元,占收入比已经攀升至45%45.3%

  带宽成本的增长速度远超收入增速,这也是迅雷难以盈利的主要原因。财报显示,2016年,迅雷总收入1.57亿美元,但亏损2411.8万美元。且2017Q1Q2分别亏损671万美元、967万美元。

  2015-2016年,共享带宽模式在众多路由器、CDN公司中迅速普及,但对消费者而言却吸引力不足。根据大多优酷、迅雷用户反映,每台设备每日收益约2-4元,仅能维持设备成本、电费。

  20178月,迅雷率先转型,发布玩客云、玩客币计划。受“挖矿”等虚拟货币概念吸引,迅雷玩客云产品官网显示预约量已达976万。

 

在美股市场

同样依靠区块链技术,发布ICO虚拟货币的美国上市公司、互联网零售商Overstock.com股价也在一个月内暴涨70%,代号OSTK, 成为史上最大的ICO发行商之一,ICO将会为公司募集超过5亿美元资金,取决于投资者的兴趣,新币tZERO将可以用于平台付款。

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小盘股Social Reality 代号 SRAX 是一家位于洛杉矶的广告技术公司,其管理层在的分析师会议中宣布,将通过ICO发行自己的代币——BIGtoken,随后该公司股价直线上扬,收盘涨幅达70.73%,报4.9美元。

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迅雷是否还会涨,风险有多大

美股投资网分析师预测,迅雷 XNET 股价还会上涨,但是,美国证券交易委员会(SEC)今天警告称,名人和其他个人推广初始代币发行(ICO)时可能触犯美国证券法。

  ICO已经日益成为初创科技公司一种流行的融资方式,使之以通过创造和销售数字货币的方式来快速融资。

  过去几个月,其中一些项目在社交媒体上获得名人的背书,包括希尔顿集团继承人帕里斯-希尔顿(Paris Hilton)、拳击手弗洛伊德-梅威瑟(Floyd Mayweather)和说唱歌手The Game等。

  但SEC表示,倘若代币被视作一种证券,而名人并未披露“性质、规模以及因为推广获得的补偿”,这种背书或许就涉嫌违法。

  SEC执法部和合规检查办公室在联合声明中说:“未能披露这一信息便违反了联邦证券法的反兜售条款。”

如何用机器学习预测股票走势

作者  |  2017-11-02  |  发布于 深度分析

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2017年的最热门的颠覆性技术,非人工智能(AI)莫属全球科技巨头公司纷纷在人工智能领域注入数亿美金的研发,并应用在各个领域,其中包括自动驾驶汽车,人脸识别,自然语言处理等等。

而在投资领域,因为AI更强大的数据收集和运算能力远超人类。无论是宏观经济指标还是市场价格数据,AI的搜集和整理速度要远远超过人类,再结合内嵌的算法模型,就能够短时间内分析出肉眼无法看到的股票规律。

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作为一个美股投资者同样需要紧跟科技步伐,充分利用时代赋予我们智慧,提高投资的准确率和减低投资风险。

 

如何才能将美股投资与AI 机器学习结合在一起?

 

美股投资网金牌导师 -- Ken

前纽约证券交易所母公司数据分析师,现担任美股投资网首席金融工程师和数据科学家,精通大数据结构和算法,10多年美股交易经验和资金管理经验、擅长股票技术面和企业基本面分析,熟悉编程在高科技界和金融业的运用,擅长构建基于数据挖掘/深度学习/量化交易平台。

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他将开展一系列网路互动课程,手把手教你利用人工智能预测美国股票走势,首次披露在华尔街多年的交易策略和投资模型。

 

适合任何人:零基础入门到精通:无需金融和编程背景,3 周培训课程,2 个真实项目,手把手教你利用人工智能预测美国股票走势。

 

第一个项目:财报数据预测

如何获取财务数据,清洗数据,导入数据,建立模型做财报预测

 

第二项项目:价格走势预测

如何获取海量交易数据,调整数据结构,训练模型,整合量化指标

 

报名链接 www.tradesmax.com/classes

 

微信支付或支付宝 人民币4600

Weixin pay ai 4600 150    alipay 

如有疑问,请联系微信分析师 meigu88

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买Switch了吗?先买点任天堂股票吧

作者  |  2017-11-01  |  发布于 深度分析

 

1、任天堂最新的季度财报提供的强势数据已经足以让看空公司的人闭嘴了。公司季度业绩超预期将支撑股价短期上行。代码:NTDOY   买入 

 

 

2、公司畅销的游戏机Switch出货量已经达到293万台,公司上调出货预期至1400万台有点出乎市场的预料(市场预期大约为250万台的出货数据以及1200-1300万的出货预期)。同时三季度硬件营收同比大涨69.5%(前一季数据为61%)。

3、软件营收基本与市场与预期一致。软件出货量季度环比增长56%,但营收只上涨了14%。这主要是由于上个季度畅销软件主要是《马里奥赛车8》之类的任天堂自营IP,而本季则有《FIFA 18》这种第三方的游戏大作(相关对于任天堂的营收贡献要小于前者)。Switch的强劲销售预计未来将使得更多的游戏巨头公司(EA  育碧)加入Switch游戏的开发。

4、德银上调未来三年的营收预期(18-20分别为 43%/13%/15%),对于公司的估值基于14x FY3/2020 EV/EBITDA。

 

 

美股潜力股2017年

作者  |  2017-10-29  |  发布于 深度分析

今年2017,我们投资网捕捉了好几只翻了5-10倍的潜力股,有些是因为题材很好被炒起来,有些是行业创新而被大机构看好。

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VERI 人工智能股,专注媒体策划、广告投放、定制分析等业务,我们Tradesmax分析团队在股价爆发前,就已经在微信公众号进行深度分析,股价从7美金上涨到30美金,之后微信公众平台再次发文章提醒,股价从30美金暴涨到70美金,我们的粉丝都借此机会大赚了一把。 VERI 在短短一个月涨幅达到10倍。

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GBTC是一只追踪比特币的基金,今年比特币行情继续火爆,一度突破了6,000美元和40,000人民币大关,我们微信分析师 meigu88扫描到该股时在147美金,现在已经上涨到702美金。

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生物制药公司Dynavax Technologies (代号DVAX),专注于美国发展新型疫苗和治疗方法的公司,今年不断传出药物临床的利好数据消息,推动股价一步步从3.5美金暴涨7倍到现在的21.7美金。

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ICHR 公司制造半导体设备和LED OLED研发,OLED 被应用于各大屏幕,股价从今年上市的9美金暴涨到35.5美金,涨幅近3倍。我们投资网团队在17美金就开始关注该股。

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MoviePass是一家旨在成为电影院Netflix的公司,9.95美金包月任看电影,这颠覆传统的模式瞬间走红,导致公司的最大股东,Helios and Matheson Analytics一家上市数据公司,美股代号 HMNY,连日暴涨近20倍,从2.6美金涨到今日最高38.86美金

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除了上述的个股,我们最近研究发现,有个即将要爆发的行业,会带动这几个潜力股上涨5-10倍,想索取相关资料,请和我们微信分析师联系微信号 meigu88

 

投资陌陌风险: 直播睡觉都能挣钱时代过去

作者  |  2017-10-27  |  发布于 深度分析

 

家住福建的郭伟峰今年24岁,爱赶时髦的他从去年6月开始,下载注册了多个网络直播平台,做起了一名网络主播。“当时一些比较火的直播软件都做过,因为每家对主播的补贴都很大,我能明显地感受到那种红利和流量爆炸的感觉。”那段时间,郭伟峰将直播当成了自己的工作,所有的经济收入也都来自于直播平台。

不过如今情况却起了变化,郭伟峰用“低迷”一词来形容当下他自己的直播事业以及众多网络直播平台的现状。“直播这行现在不好混了,根本挣不着钱,可能直播的冬天已经来了吧。”他说。

巅峰时直播睡觉都能挣钱 过去

他表示,那个时候各家平台都在花钱挖人,补贴也很疯狂,简直就是进入了“烧钱”的模式,所以直播呈现了爆炸性的增长。“对于主播来说,这当然是好事了,那时候直播睡觉都能挣着钱,更别说我的直播还有点内容和质量。”他说,“我最巅峰的时期一个月挣两三万不是问题,这在男主播圈里算比较多的了,我们和女主播不能比。”

“疯狂”降温上百家直播平台关闭

郭伟峰口中的“好事”并没有持续太长时间,变化出现在今年春节后三月份。

郭伟峰说,从那时候开始,看直播的人逐渐少了,平台的补贴也渐渐没有了,更明显的是各个经纪公司不再像以前一样疯狂挖人了。“以前挖人什么层次的都要,只要看你是个好苗子就会挖过来,但现在不一样了,这半年多倒了不少经纪公司。” momo YY

 

 

投资人工智能创业公司的关键

作者  |  2017-10-27  |  发布于 深度分析

进了VC这行你会很快了解到一件事,那就是投资就是寻找护城河的过程。为什么?我找不到比Gil Dibner的这篇文章更好的诠释了。

简而言之,VC要寻找未来510年有可能价值数亿乃至数十亿美元的公司:

预测未来现金流是预测估值的代理,

产生利润的能力是预测未来现金流的代理,

护城河是产生利润的代理。

为什么护城河是产生利润的代理?很简单,因为护城河提高了机构对供应商和客户的议价能力,帮助该机构提价降低成本一边产生更高的利润。这个简单的推理的结果就是VC要找能挖护城河的公司。

在市场(marketplaces)发挥作用的网络效应就是护城河的很好例子。AirBnB上面待出租的地方越多,需求跑到这个平台的可能性就越高,然后又会吸引甚至更多的屋主把自己的住所放到AirBnB上面出租。形成闭环。

这种机制导致了赢家通吃的状况,这种情况下通常市场的最大玩家要比竞争对手大很多。简而言之这就是投资者如此钟爱市场(marketplace)的原因。如果你足够幸运选到了市场赢家,就有很高的机率拿到高回报。

 

AI公司为什么如此特殊?

有趣的是,AI带来了一种新型的网络效应,有人称之为“数据网络效应”。机器学习算法需要数据才能工作。尽管这种关系不是线性的,但机器学习算法完成的预测/分类的工作随着消化了更多的数据而增加了准确率。

下面的机制是这样的:随着公司增加了更多的客户,它就可以从每一位客户那里获得更多的数据来训练和调整其算法。有了更多的数据,预测的准确度就会上升,产品整体质量也会水涨船高。一个更好的产品帮助说服新客户购买自己并为之贡献他们的数据。闭环形成。

很好的一点是这种机制帮助AI公司朝着客户采用周期前进。早期采用者对最初的bug或者次佳性能容忍度更高。通过贡献他们的数据和反馈,早期客户帮助AI初创企业开发出更好的算法并且将后期阶段采用者发展为客户。

起作用的还有另外一个自我强化的反馈回环,我们称之为“人才吸引回环”。公司拥有的数据越多,对数据科学家过来这里为该公司工作的吸引力就越大,因此团队吸引好人才帮助开发出最好ML产品的机率也就越大。

Yoshua Bengio的这段话就是很好的总结:

AI技术本身就适合赢家通吃,[……]主导该技术的国家和公司会随着时间获得更多的权力。更多数据以及更大的客户群会赋予你难以的驱赶的优势。科学家想去最好的地方工作。有着最好实验室的公司会吸引最好的人才。然后变成财富和权力的集中地。

问题是初创企业一开始并没有(或者很少)数据,只能靠少量的有才之士,大多数情况下只能靠创始人单打独斗。就像市场的网络效应需要时间和资源才能生效一样,AI公司的强化循环要想发挥作用也需要原始数据。

 

那么谁拥有数据呢?

既有者。

所以一些产业观察者已经指出,既有者拥有驾驭AI浪潮的不公平优势(更多参见对Marc Andreessen的采访)。

对于AI投资者来说好消息是情况并没有这么简单。接下来,我会简要描述一个思考既有者AI优势的框架。

I. 思考既有者优势的框架

一个简单的方程式也许可以解释AI公司成功之处在于:

AI成功=数据+ML人才+算法

说白了,成功且具备防御性的AI公司拥有“足够大的数据集使得ML人才能够用来创建最好的算法。” 美股人工智能公司 bubq.com

思考既有者在AI方面的优势有一个办法很有用,那就是看看下面这个2X2矩阵,横轴是每用户案例的数据量,纵轴是处理该案例的公司的性质(技术还是非技术)。其想法是看看既有者和初创企业应用这个公式的结果如何。

如果用例是由大型技术公司处理的,而且每一位潜在客户都有大量数据,这种情况下既有者的优势是非常强的。除了典型的既有者优势以外(接触客户,投资能力更大,更输得起),大型技术公司还坐在需要好几年才能积累出来的数据堆上面。

他们还受益于自身品牌和庞大的财政资源,可以付得起聘请最好的机器学习人才,后者再给他们开发出最好的算法。既有者得分:3/3

这种情况下新的初创企业很显然不应该跟技术既有者硬碰硬。这就好比是从0开始追赶Google

但既有者的优势不只是强在这里。再看看矩阵右下角。这部分是由非技术公司来做但每一位潜在客户也已经坐数据堆上的。比方说高速公路运营商,手上就掌握了多年的收费数据。

历史已经证明,数据甚至比算法本身还要重要,尤其是自打深度学习出现以来。这方面Edge的这篇文章给出了有趣的证明:

关键算法与取得相应进展之间平均要经过18年,而关键数据集与取得相应进展之间平均只需不到3年的时间,也就是说取得成功要快6倍,这说明数据集可能是取得进展的限制性因素。

此外,大型技术公司在继续开源新的ML包,因此将算法商品化,尤其是对象识别、语言建模或者语音识别等——我们称为泛化ML这些算法。由于由于泛化ML,坐在数据堆上的非技术公司利用技术公司数据集预先训练过的开源软件包也能取得重大成果。

概括一下,大型公司,无论是否技术公司,可能内部也没有顶尖的机器学习知识,也是可以比拥有最好ML专家的小型初创企业做出更好的AI产品的。这只是因为它能比小型初创企业访问到更多的数据。

比方刚才的例子里面,高速公路运营商就可以从很多竞争性优势种获益,可以保护它防御原始数据很少的小型初创企业的攻击。

因此,我们在这个公式里面也许应该赋予数据以比ML人才更高的权重:

我们再来看看矩阵的左上角:每位客户只有少量数据,但这些板块是由大型技术公式负责的用例。一个好的例子是预测销售线索成为客户的可能性(lead scoring),销售线索得分)。每一位潜在客户并没有足够的数据来用泛化ML做出足够好的预测。

他们每一位都有数百个数据点以及数十个预测因子摆在CRM或者营销自动化工具面前。这个有可能是不够的,或者会导致对公司数据过的拟合的风险。

 

他们因此需要购买基于大数据集开发的产品。然后问题就是CRM提供商是否销售这一产品的买家,还是说初创企业更适合。

这里既有者的优势就没那么明显了,而对于初创企业来说可能仍然有许多机会。

尤其是如果他们能够:

组合大型技术公司所没有的不同数据源(比如Salesforce就访问不了Hubspot的数据),或者

生成额外的专有数据(下一部分进一步讨论)

矩阵的左边区域也许是最大的机会所在:就是没有大型技术公司涉足,客户也访问不到足够大的数据集用泛化ML足够好地进行处理的左下角。农业和医疗保健就是很好的例子,这些领域大型技术公司还没有统治市场,每一位客户都只有少量的数据。

 

接下来,我会进一步讨论矩阵的左边,尤其是左下角的情况。

 

III. 新的护城河

好消息是,因为新公式“成功=数据*数据+ML人才+算法”的关系,当数据量还很小的时候(比方说,小于1时),其影响就要比原先的公式更有限。ML人才和算法也会对输出产生更大的影响,而既有者的不公平优势也要少一点。

其直接后果是有了合适的机器学习人才以及创新算法的初创企业有机会在数据稀缺的市场中成长起来。

以下是克服这种稀缺性问题的三个办法,值得注意的是它们并不互斥。

#办法1:从很多客户处收集数据

虽然单独来看每家公司未必拥有足够大的数据集来开发出很好的AI产品,但是可以将来自若干客户的数据集池化的AI初创企业也许会成为唯一一家能够开发出符合其期望产品的公司。每一个玩家都会交出他们的数据,从而受益于经过更大数据集训练的算法。

可以把SaaS解决方案视为组合多个温室数据并从中得出最佳预测的温室。每一位温室主人可能都没有足够大的数据集,但却能从做出更好预测甚至控制整个温室的AI代理中获得巨大好处。

Tom Tunguz提出了一个有趣的对照,应用了广告技术界的一些经验。

 

#办法 2:智能系统

如果我们再进一步推理一下,大型数据集之所以不具备的另一个原因是因为不同客户之间不仅是相互孤立的,而且在不同的SaaS工具(其中一些是互动系统如网站、Slack,一些是记录系统如营销自动化工具、CRM)之间也是互为孤岛的。

AI初创企业可以在不同的数据集之间牵线搭桥,占据做出最佳预测的最好位置,就像Greylock Jerry Chen 在一篇文章中所说那样,成为智能系统(System of Intelligence)。

我们可以再考虑一下CRM的用例。难道销售线索对市场宣传资料的反应方式不是购买可能性很好的预测因子吗?问题是Salesforce并没有这方面的数据因为被锁进Hubspot的数据库里面了。

类似地,Hubspot也不知道销售线索在销售管道中已经发展到哪一步了。因此,鉴于在这个市场数据是稀缺的(矩阵的左侧),Salesforce或者HubSpot都没有处在做出最佳预测的合适位置。而基于这两家的数据库进行预测的AI初创企业就可以用这种策略击败SalesforceHubSpot

思考这个的一个好办法是将数据集视为价值链的补充资产。新的,似乎无害的AI初创企业可以跟既有者永远也不想合作的公司合作,从而打造出保护自己的互补资产。

或者换种说法,任何依赖于单一来源的非专有数据的公司其防御性要比集合了若干来源的公司要低。

到头来,一切都回到这个问题的回答上来:“谁用我的数据赚钱?”是生成数据的公司吗?还是存储数据的公司?或者在这些基础上作出最好ML产品的公司?

对于AI初创企业来说这并不是什么新鲜事,但随着大家意识到自身数据的价值后,大家对AI的看法就会完全不一样了。就像Twitter干掉了所有开发替代性Twitter客户端的公司一样,Salesforce也可能会干掉任何从自身存储的数据获取太多价值的初创企业。

最后一种情况可以解决这一数据所有权问题。

#办法 3:拥有用户生成数据的独特数据集

如果一家公司无法从多位客户或者从多个SaaS工具收集数据,或者光收集这些并不足以做出足够好的预测的话,则可以从自己的SaaS产品生成额外的数据。这是开发出奇特既有者没有的专有数据集的独特机会。

IV. 学习曲线

整个推理都可以通过绘制学习曲线来概括。这条学习曲线描述的是:“需要多少时间、努力或者资金来实现足够精确度,从而满足客户的‘期望’?”

当数据并非稀缺的时候,学习曲线是这样的:

 

公司只需要很少的时间、努力以及资金就能得到足够多的数据来满足客户期望。因此防御性相对受限。当使用数据已经公开时尤其如此。

相反则是数据稀缺的情况,这种情况需要大量的时间、努力以及资金,曲线可能是这样的:

 

在这种情况下,需要大量时间、努力以及资金才能获得足够高的精确度,所以防御性也很强。

由于客户可能不愿意贡献自己的数据,数据网络效应要经过很长一段时间才见效,所以防御性会更强。

但要强调的是,这些情况均属于非常理论化,只是为了提供一个思考源自数据网络效应的防御性的框架。

数据稀缺这种情况也许会带来很强的防御性,但可能也会比较难熬,因为公司需要等到A轮之后才能满足客户期望。

作为种子轮投资者来说情况也比较艰难,因为我们不知道种子轮之后曲线会怎么发展。这些曲线看起来像是S-曲线,但实际走势可能不一样。产品是否足够好到为客户提供价值的不确定性依然存在。

最后一点是ML防御性和SaaS防御性不是互斥的。除了源自数据网络效应的防御性以外,非常长的产品路线图以及出色的UX或者用户/数据锁定仍然是一家公司防御性非常重要的贡献者。

 

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AMD将暴跌60%,花旗唱衰:AMD不敌英特尔

作者  |  2017-10-23  |  发布于 深度分析

从2014年底便唱空AMD的花旗团队再发大胆预测,AMD锐龙处理器不敌英特尔,未来12个月股价或暴跌超60%。

花旗科技分析师Christopher Danely重申对AMD的卖出评价,目标股价仅为5美元,代表比周一收盘价还有64.5%的下跌空间。

 

AMD周一收涨2.1%,股价站上14美元,接近7月27日以来最高,距离2月27日的2007年以来最高15.20美元也相差不远。

 

AMD将在10月24日(周二)美股盘后公布三季报。FactSet统计,过去12个月的AMD股价累涨112%,是标普500成分股中的第五好表现,同期标普大盘上涨20%。

花旗研报指出,英特尔在10月5日推出的首批Coffee Lake架构第八代Core i台式机处理器,性能比AMD在今年2月推出的锐龙(Ryzen)CPU处理器高出21%-23%,此前英特尔Kaby Lake架构的处理器仅比AMD同时期处理器性能优越10%。

这代表AMD研发CPU面临的行业竞争更为激烈,与老牌芯片对头英特尔产品线的巨幅差异将延续并扩大,未来研发的新型CPU也无法弥补这一差距。因此,就算AMD在今年三季度的处理器芯片市场份额小幅增长至7.2%,也不能维持涨势。

 

但花旗的唱衰目标不会实现。华尔街主流对AMD的平均目标股价为14.60美元,比上周五的收盘价高出5.7%,最高的目标价为22美元。预计AMD今年营收增长至少为18%,明年也有10%-14%的双位数增幅,并更趋近于GAAP盈利标准。

文章指出,就算英特尔的芯片更好,AMD已经不需要在销售数量上取胜,就可获得持续的营收双位数增长,相较于英特尔有更好的营收和盈利增长潜力,也是可能的收购对象。除非整个市场大跌或公司经营出现严重谬误,否则AMD股价不会跌到5美元的2008年以来低位。

相关个股 NVDA AMD INTC QCOM

 

 

 

 

美股比特币概念股 GBTC 暴涨700% bitcoin

作者  |  2017-10-21  |  发布于 深度分析

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比特币行情继续火爆,在美股交易市场也有一只比特币基金可以投机,代码为GBTC,我们微信分析师扫描到该股时在147美金,现在已经上涨到702美金。

 

GBTC 171019

原因很简单,比特币价格一路暴涨,1021日比特币先后突破了6,000美元和40,000人民币大关。分析认为,这场迷局中,一面是人性的贪婪,另一面是无法阻挡的技术脚步。 继面对监管重压暴跌后的比特币,在短短一个月的时间里涨幅超50%,在10月达到30,000人民币一枚后,一个多月的时间里又突破40,000人民币(1元人民币约合0.1511美元),近年以来已经累计上涨了约6倍。

有业内人士表示:“比特币盘中破4万人民币大关!破6,000美金大关!到达一线城市核心区域房价单价预计不会太久!” 稍早CNBC公布的本周调查结果显示,在2.3118万名受访者中,49%的人投票预计比特币价格将涨破1万美元。bitcoin

本轮的上涨,比特币依然伴随着大量争议。 上周,摩根大通CEO戴蒙表示蠢得买比特币的人终会付出代价,他还和贝莱德CEO芬克一道称比特币真正的价值是犯罪和洗钱,预言比特币迟早被封杀。 在此一个月前,戴蒙将比特币等数字货币斥为“骗局”,还表示,任何交易比特币的交易员都应该因为愚蠢而被解雇。美股投资网 Tradesmax.com

绰号“华尔街甘道夫”的摩根大通全球量化和衍生品策略部门负责人Marko Kolanovic发布研报,将比特币定性为金字塔骗局,认为比特币没有“实体经济”的支撑无法被准确估值,易受监管打击或取缔。 早先,监管当局决定关闭中国境内虚拟货币的交易所,这涉及所有虚拟货币与法币之间的交易所。

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