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对节后A股市场的看法
大周期主导小周期，中期下跌趋势决定了本轮反弹高度有限，沪指到3000点难度较大，中证1000为代表的小盘成长还有一定反弹空间。沪指到2900点后就应进行防守了，可以留意北向资金，如果单日大幅流出或者连续2日中等规模流出，可能反弹也就结束了。
股价=（收益×预期明年收益增长率×股息支付率）/（名义无风险利率+贝塔×市场风险溢价−预期收益增速中枢）
影响市场的因子有预期收益增速中枢、市场风险偏好、无风险利率、预期明年收益增长率、股息支付率。当前市场主要矛盾为分母端的预期收益增速中枢。
中国经济能否顺利实现房地产软着陆和财税改革决定了预期增速中枢。假设一般的情况下，预期名义增速中枢为5%+1.5%=6.5%，万得全A对应估值18倍。若实际增速长期低于潜在增速，意味着通缩风险。如果市场预期名义增速中枢下降1.9%，等于2023年的4.6%=3%+1.6%。则万得全A对应估值为1/（5.6%+1.9%）=13.3。A股仍需下跌14%，实际跌幅可能更大。
高股息（极端情况下只回购分红不投资）、明年盈利大幅度增长、大幅降息200bp、市场风险偏好提升可以对冲预期增速中枢下滑，低估值板块受预期增速中枢下降影响较小。
预期增速中枢不受宏观经济、人口、国际形势等影响的板块，估值可以维持稳定。
2024年1月信贷社融规模超预期超季节性，但CPI、PPI连续4月负增长，24年企业盈利大幅度增长的可能性很小。宁德时代预告23年盈利超400亿、账上现金超2000亿，回购金额不超30亿，指望企业提高资产的利用效率、大幅度的增加分红回购也不现实。因而，中期来看A股继续下跌的趋势很难改变。
部分账面现金充裕、现金流稳定的企业可能通过并购提升市场集中度，提供进攻机会。
OpenAI首个文生视频模型Sora正式亮相，AI龙头市值突破1.8万亿美元，AI“新贵”股价一度站上1000美元大关。A股人工智能业绩确定受益的Cpo板块有望再次启航。AI应用等业绩还无法兑现的板块也有可能趁春季躁动市场情绪好时被炒作。
华为常务董事、终端业务CEO、智能汽车解决方案BU董事长余承东在微博发文称，问界汽车的销量再创历史上最新的记录。接下来的重中之重是要跟合作伙伴们一起高质量保交付，把更多新车交到消费者手中。据称，AITO问界2024年全年销量目标为60万辆。
2023年4月，我写了《AI浪潮下光模块会涌现出大牛股么？》、《为什么不宜用2013年类比2023年？》、《美股AI相关板块涨幅远不及A股，是美股投资者比A股投资者更蠢么？》等文章，提示人工智能主题投资的机会与风险。2023年以来，信息、通信两大行业引领美股上涨，软件和硬件领域出了不少AI领域的牛股，超微电脑、英伟达等创出历史上最新的记录。A股的寒武纪、工业富联、万兴科技、浪潮信息等人工智能标的则跌去了近半涨幅。现在的问题变成了，为什么A股人工智能板块表现不及美股？
1、美国AI企业有业绩增长支撑（估值透支未来也不可持续，需与业绩匹配）。譬如，英伟达受益于供不应求，类似光伏需求突然爆发时期的硅料企业，毛利率与净利润大幅度增长。未来随着产能释放，有望量升价降，营收与利润增速放缓。
英伟达2024财年第三季度营收达181.20亿美元，同比激增206%，净利润达92.43亿美元，同比大涨1259%。调整后净利润更是高达100.20亿美元，同比增长588%。英伟达预计第四财季营收将为200亿美元，上下浮动2%。均超出分析师预期。寒武纪预计2023年度实现营业收入6.8亿元到7.2亿元，相比2022年的7.29亿元只减不增；实现归属于母企业所有者的净利润预计亏损7.56亿元到9.24亿元，与上年同期相比亏损收窄26.47%到39.84%；实现归属于母企业所有者扣除非经常性损益后的净利润预计亏损9.45亿元到11.55亿元，与上年同期相比亏损收窄26.87%到40.17%。
深度学习算法的实现分为数据预处理、模型训练和判断推理3个环节，其中后两个环节对AI芯片的运算能力有一定的要求较高。因此，从应用角度看，人工智能芯片可被划分为训练层适用型和判断推理层适用型。目前GPU在深度学习的训练环节中暂处主流地位。在判断推理环节，除了少量使用CPU或GPU进行运算外，FPGA以及ASIC均能发挥重大作用。
一块英伟达H100，主要由三个部分构成：中心的H100裸片由台积电台南18号工厂生产，工艺节点用的是“4N”，单块价格在200美元左右。
两侧各有三个HBM堆栈，每个HBM芯片容量16GB，每GB大概15美元，6颗芯片加起来大概要1500美金左右。
最外层则是台积电的2.5D CoWoS封装框，海外分析师Robert Castellano据此做了一个测算，大概封装一块H100需要723美金。
英伟达最主要的供应缺口，来自逻辑芯片两侧的6块HBM和把逻辑芯片、HBM连接起来的CoWoS封装。英伟达H100的成本大约3300美元，售价在3万美元以上，毛利率90%，其中近一半的成本都来自HBM3。
HBM是一种基于3D堆叠工艺的DRAM内存芯片。技术原理为将多个DDR芯片，垂直堆叠在一起，通过硅通孔（TSV）和微凸块（μBmps）技术，把芯片相互连接，从而突破了现有的性能限制，大幅度的提升了存储容量，实现更高带宽、更高位宽、更低功耗、更小尺寸的DDR组合阵列。跨卡通信速度较慢，单个GPU的显存容量提升后，跨卡访问的次数减少，性能自然明显提升。AI大模型和应用越多，越有利于HBM制造商。2023年11月13日，英伟达推出H100的升级版H200，实际只是升级了HBM内存，其余GPU部分丝毫未变。
从整体HBM市场来看，两大韩国存储巨头SK海力士及三星占绝对垄断地位，二者合计市占率在90%左右。英伟达H100上面使用的HBM3由SK海力士独家供应，工艺复杂、成本高昂、产能有限，是目前最先进的HBM产品。HBM3在2022年HBM市场中仅占约8%的市场占有率。而前代GPU A100/A800以及AMD的MI200使用的则是落后一代的HBM2E技术。
SK海力士预计2024年HBM在整个DRAM市场比重将达到15 -19%，其中，SK海力士2024年HBM3及HBM3E产能已预订一空，且客户还在讨论追加需求。依据市场预估，2024年HBM位元供给量将年增超过1倍，但新产能要等到2024年第2季才会陆续开出。据Trendforce数据，预计到2024年，HBM3市占率将超过60%，三星、美光等存储芯片厂都在积极布局。
芯片制程摩尔定律理论上的物理极限是1nm，先进封装能同时提升产品性能和减少相关成本，成了后摩尔时代的破局解法。目前主流的2.5D封装只有台积电的CoWoS工艺，其次是英特尔的EMIB，亚马逊全部使用英特尔的EMIB工艺，EMIB工艺性能略低于台积电的CoWoS工艺，但价格远低于台积电。台积电的CoWoS先进封装方案，由CoW和oS组合而来：先将芯片通过Chip on Wafer（CoW）的封装制程连接至硅晶圆，再把CoW芯片与基板连接（on Substrate），整合成CoWoS。CoWoS技术大幅度的提升了互联密度以及数据传输带宽，同时缩小了封装尺寸，但工艺也很复杂，因此大多数都用在高端市场。据新闻媒体报道，台积电CoWoS封装2024年底有望实现14500至16600片左右的月产能。
2、中国企业被美国政府禁止获得人工智能高端芯片，导致服务器等企业竞争力相对不足。超微电脑业务大部分在美国，且与英伟达深度绑定，能获得紧缺的人工智能芯片，关键零部件供应量在整个季度逐步改善；2023年10月24日，超微电脑搭载英伟达GH200 Grace Hopper超级芯片的服务器开始出货，这也是业界首款英伟达MGX系列新产品。浪潮信息虽然与英特尔联合发布全球首个全液冷冷板服务器参考设计，但只能获取对标英伟达A100的华为昇腾910B。工业富联虽然也能获得英伟达芯片生产服务器，却只是英伟达的代工厂，只能赚加工费。
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