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【重点事件】

美国宏观数据

周五公布的数据显示，伴随着美国通胀的回落，消费者的短期通胀预期降至2020年12月以来新低，美国9月消费者信心指数初值创四个月新高。

美国9月密歇根大学消费者信心指数初值69，预期68.3，8月前值67.9。分项指数方面，现况指数初值62.9，为六个月以来首次上升，预期61.5，8月前值61.3；预期指数初值73，创五个月高点，预期71.3，8月前值72.1。

耐用品购买条件的改善，是推动消费者信心指数增长的主要因素，消费者们认为价格更为优惠。

市场备受关注的通胀预期方面，美国9月密歇根大学1年通胀预期初值2.7%，预期2.7%，8月前值2.8%。这是短期通胀预期连续第四个月下降。短期通胀预期主要反映油价下跌的影响。

9月份，5年期通胀预期初值小幅上升至3.1%，高于预期的3%，8月前值为3%。在新冠疫情爆发前的两年里，这一长期通胀预期介于2.2%-2.6%。

9月份，消费者对预期财务状况的看法上升至112，创下今年4月份以来的最高水平。

本次调查显示，有更多的消费者认为失业率现在可能比通胀更令人担忧。这一观点与美联储官员们一致，美联储预计将在下周的会议上开启本轮降息周期。受访者对美国经济前景也更为乐观，有54%的人预计未来一年利率将下降。

美消费信心反弹，一年通胀预期近四年最低，前“美联储三把手”支持降息50个基点，“美联储通讯社”等观点令大幅降息押注显著升温重返“五五开”。所有上述数据使得两年期美债收益率重返两年低位，日元升破141近九个月最高，离岸人民币升破7.10元，比特币涨向6万美元。油价止步多周连跌，黄金周涨超3%一个月最佳。

投资者乐观认为降息50个基点并不意味着衰退即将来临，50基点降息预期大增提振风险偏好，美股三大指数均收于接近两周高点，利率敏感的小型股涨2.49%领涨，因为小企业更多地依赖借款和浮动利率贷款。

欧洲央行行长拉加德暗示欧央行12月降息的可能性大于10月，抑制德债收益率跌幅并继续抬升欧元，下周美联储、英国和日本央行均有议息会议，此外，俄罗斯意外加息100个基点至19%。

本周黄仁勋的讲话和OPENAI-o1的发布

NVIDIA 会议电话摘要（2024年9月）

在这次会议电话中，NVIDIA首席执行官黄仁勋讨论了公司增长轨迹、关键创新和未来展望。涵盖的主题包括NVIDIA在加速计算中的角色、人工智能的进展、数据中心的转型，以及公司维持竞争领先地位的战略。

投资者关心的要点：

1. 超越游戏行业的增长：

NVIDIA从以游戏为中心的公司演变为加速计算领域的领导者。他们利用GPU进行游戏之外的任务（如数据处理和AI），推动了公司进入新的市场，如科学计算、人工智能和数据中心。

2. AI领导地位：

NVIDIA在人工智能领域的地位举足轻重。黄仁勋强调了NVIDIA技术如何推动机器学习、生成式AI，以及自动驾驶、机器人和数字生物学等应用。

人工智能不仅仅是训练模型，而是将其应用于实际中，显著减少能源消耗并提升性能。

3. 数据中心现代化：

数据中心正从通用CPU转向加速计算。NVIDIA通过提供提高性能、减少能耗和数据中心基础设施密集化的解决方案，领导这一转型。

NVIDIA技术对数据中心1万亿美元市场的潜在转型，意味着巨大的增长机会。

4. 生成式AI与新软件范式：

NVIDIA引领生成式AI浪潮，使AI不仅能处理数据，还能生成新信息。黄仁勋提到这一革命可能创造出“数字员工”，处理客户服务、供应链管理等任务。

这标志着“技能”而非仅仅是工具的新行业诞生，表明NVIDIA技术的长期需求。

5. 加速计算的投资回报：

NVIDIA的GPU在数据处理和机器学习等行业大大减少了计算时间（加速20倍），为企业提供了即时的投资回报（ROI）。

公司创新快速，通过其基础设施和AI解决方案，提供显著的成本节省和性能提升。

6.竞争与NVIDIA的护城河：

黄仁勋强调，AI不仅仅是芯片，它是一种基础设施。NVIDIA的竞争优势在于提供从硬件到定制软件的完整解决方案，使竞争对手难以匹敌。

NVIDIA广泛的兼容软件安装基础也形成了强大的竞争壁垒，使其成为新AI开发的首选架构。

7. 供应链与地缘政治风险：

NVIDIA的大多数供应链伙伴位于亚洲，尤其是台湾。虽然NVIDIA与全球最佳供应商（如台积电）合作，但地缘政治风险依然存在。然而，公司在供应链中引入了冗余和灵活性，以缓解潜在的中断。

8. Blackwell架构创新：

NVIDIA即将在2024年第四季度推出的Blackwell架构，预计将提供其前代产品Hopper性能的3倍。这将为数据中心客户带来显著的收入增长。这是NVIDIA保持快速创新步伐、提供巨大性能提升的关键战略之一。

9. 情感化需求与扩展压力：

黄仁勋承认，随着NVIDIA加速Blackwell生产，满足客户需求的压力越来越大。全球对其技术在AI和数据中心领域的需求激增，导致客户急切希望确保能获得其解决方案。

作为NVIDIA投资者应关心的要点：

• AI与生成式AI的增长：NVIDIA在AI领域的领导地位以及其在数据中心、自动驾驶、医疗等行业的变革作用，将继续推动显著的增长。

• 数据中心转型：NVIDIA的技术是全球数据中心现代化的关键，提供了可观的投资回报，并为其产品创造了新市场。

• Blackwell架构：关注Blackwell架构的成功发布及其规模扩展，它有望带来重大性能提升和收入潜力。

• 供应链风险：虽然NVIDIA已多样化供应链，但持续的亚洲（尤其是台湾）的地缘政治紧张局势是需要关注的风险因素。

• 竞争壁垒：NVIDIA的整合方法结合了跨行业的硬件和软件，巩固了其地位，但AI和数据处理领域的竞争正在加剧，需密切关注竞争对手。

• 客户需求：对NVIDIA产品的需求巨大，这既是机会，也是挑战，特别是在满足供应需求方面。

总体而言，NVIDIA的长期前景强劲，但投资者需关注地缘政治风险、竞争和公司能否按需扩展生产以满足激增的需求。

加速计算这个事情可能会越来越重要，数据库从传统数据库到向量数据库正在发生变化。

o1模型

北京时间 9 月 13 日午夜，OpenAI 正式公开一系列全新 AI 大模型，旨在专门解决难题。这是一个重大突破，新模型可以实现复杂推理，一个通用模型解决比此前的科学、代码和数学模型能做到的更难的问题。

o1 模型一举创造了很多历史记录。

首先，o1 就是此前 OpenAI 从山姆・奥特曼到科学家们一直在「高调宣传」的草莓大模型。它拥有真正的通用推理能力。在一系列高难基准测试中展现出了超强实力，相比 GPT-4o 有巨大提升，让大模型的上限从「没法看」直接上升到优秀水平，不专门训练直接数学奥赛金牌，甚至能在博士级别的科学问答环节上超越人类专家。

其次，o1 给大模型规模扩展 vs 性能的曲线带来了一次上翘。它在大模型领域重现了当年 AlphaGo 强化学习的成功 —— 给越多算力，就输出越多智能，一直到超越人类水平。

也就是从方法上，o1 大模型首次证明了语言模型可以进行真正的强化学习。开发出首个 AI 软件工程师 Devin 的 Cognition AI 表示，过去几周一直与 OpenAI 密切合作，使用 Devin 评估 o1 的推理能力。结果发现， 与 GPT-4o 相比，o1 系列模型对于处理代码的智能体系统来说是一个重大进步。

最后在实践中，o1 上线之后，现在 ChatGPT 可以在回答问题前先仔细思考，而不是立即脱口而出答案。就像人类大脑的系统 1 和系统 2，ChatGPT 已经从仅使用系统 1（快速、自动、直观、易出错）进化到了可使用系统 2 思维（缓慢、深思熟虑、有意识、可靠）。这让它能够解决以前无法解决的问题。

在 OpenAI 的测试中，该系列后续更新的模型在物理、化学和生物学这些具有挑战性的基准任务上的表现与博士生相似。OpenAI 还发现它在数学和编码方面表现出色。

在国际数学奥林匹克（IMO）资格考试中，GPT-4o 仅正确解答了 13% 的问题，而 o1 模型正确解答了 83% 的问题。

模型的编码能力也在比赛中得到了评估，在 Codeforces 比赛中排名 89%。

往远方展望，o1可以轻松地成为一个数据飞轮。如果答案正确，整个搜索过程就会变成一个包含正负奖励的小型训练数据集。这反过来会提高未来版本GPT的推理核心，就像AlphaGo的价值网络—用于评估每个棋盘位置的质量—随着MCTS生成越来越多的精细训练数据而不断改进一样。

o1的这些特性，特别是在推理时的扩展能力，可能会大幅度改变未来 AI模型的部署和应用方式，将更多的计算资源转向推理而非预训练，从而优化整体计算效率。

具体展示链接：

openai.com

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