Sino ang negosyo na tinatarget ng Microsoft at Nvidia sa kanilang pagsasanib-puwersa?
Kung kaya nang patakbuhin ng computer ang malalaking modelo, kailangan pa bang magbayad nang bawat gamit para sa ilang AI task sa cloud? Ang bagong kooperasyon sa pagitan ng Microsoft at Nvidia ay mas pinalapit ang tanong na ito sa realidad, at nagbigay din ito ng pangangailangang muling pag-aralan ng mga namumuhunan sa US stock:Saan nga ba mapupunta sa huli ang pera sa AI.
Noong Oktubre 7, inanunsyo ng Microsoft ang mga bagong balita tungkol sa Windows local AI, at sinimulan ang pre-order ng Surface Laptop Ultra na may kasamang Nvidia RTX Spark, panimulang presyo $2,599, na maaaring may 128GB unified memory sa pinakamataas na specs.
Kumpirmadong opisyal ng Microsoft, ang DeepSeek V4 Flash na may 284 bilyong parameters ay bahagi ng kanilang lokal na model layout. Sa presentasyon ng press conference, ipinakita na, matapos ang 1.6-bit quantization, maaaring patakbuhin ang modelong ito sa humigit-kumulang 60GB na memorya.
Ibinibigay ng DeepSeek ang modelo, Nvidia ang naglalaan ng hardware para sa computation, at ipinapasok lahat ito ng Microsoft sa mga computer at software environment.
Sa palagay ng US Stock Investment Network, ang halaga ng galaw na ito ng Microsoft ay nakasalalay sa kahit anong malaking modelo pa ang piliin ng user, maaari niyang matapos ang trabaho sa Windows, kaya may pagkakataon ang Microsoft na patuloy na kumita sa pamamagitan ng software at serbisyo.
Maari mong palitan ang modelo, ngunit mga file, app, development tool, at enterprise management system ay kailangang may mag-uugnay sa kanila.
Dati, palagi pang kailangan buksan ng user ang isang AI website, i-upload ang files, maghintay ng sagot, at pagkatapos ay ilipat ang resulta sa kanilang work software. Hangad ng Microsoft na ilapit pa lalo ang AI sa mga gawain mismo ng iyong computer, at kapag binigyan ng authorization, magbabasa ng files, tatawag ng tools, at magsasagawa ng iba’t ibang operation.
Kung sino ang makakapagpatupad ng AI para direktang matulungan ang user sa araw-araw na gawain, siya rin ang may pinakamalaking tsansa na patuloy na bayaran ng user.
Dito namamayani ang Microsoft: pagmamay-ari na nila ang Windows, office application, development tool at enterprise clients. Habang gumaganda pa ang mga modelong tulad ng DeepSeek, mas dumarami ang kakayanan ng Microsoft na maka-integrate, nang hindi na nila kailangang laging mag-umpisang magsanay mula sa simula.
Kaya naman,mas binibigyang halaga ko ang suportang naidudulot nito sa software ecosystem ng Microsoft kaysa kung ilang Surface device ang mabebenta.
Gayunpaman, ang pagpapatakbo ng modelo ay unang hakbang lamang. Para talagang maipamahagi ito ng mga negosyo, kailangan nilang malaman kung ano ang maaaring ma-access ng AI agent, ano ang maaaring baguhin, at kung paano susubaybayan ang ginagawa nito.
Ang MXC runtime environment na inilunsad ng Microsoft ay nagpapahintulot sa mga negosyo na tukuyin ang mga file at network na maaaring ma-access ng agent, at’y naipapatupad ang rules na ito habang tumatakbo. Pinaplanong pagsabayin ang task scheduling sa local at cloud models.
Ang mga kakayanan na ito ay direktang nakakaapekto kung makakapasok ba ang AI sa araw-araw na trabaho ng isang negosyo. Ang mismong modelo ay maaaring palitan, ngunit ang permissions, management at workflow ay nangangailangan ng pangmatagalang maintenance. Kung magagawa ni Microsoft ito nang maayos, magkakaroon sila ng mas malalim na relasyon sa customer at mas malawak na tsansa na magbenta pa ng software at management services.
Tingnan naman natin ang Nvidia.
Kadalasan ang pagpapabuti ng model efficiency ng DeepSeek ay iniisip ng market na "di na kakailanganin ng napakaraming mahal na computing power" sa hinaharap. Pero sa kasong ito, tumatakbo pa rin sa RTX Spark ang modelo, kaya kahit ang local AI ay nangangailangan pa rin ng hardware.
Pinapalawak ng Nvidia ang CUDA computing software system sa mas maraming Windows device, hinahayaan ang developer na gumamit ng magkatulad na tools, mapa-lokal o malaking computation device.
Sa aking pananaw,pinalalawak ng local AI ang saklaw ng Nvidia sa inference market. Ang ilang mga task na umalis sa cloud ay hindi nangangahulugang nawala rin ang demand sa Nvidia hardware.
Siyempre, magkaiba ang presyo at profit structure ng local chips at data center chips, kaya di maaaring direktang ikumpara ang sales ng PC sa kita ng data center. Ang pagtutulungang ito ay nagpapalakas lamang sa product lineup, at ang aktwal na kontribusyon sa pananalapi ay nakasalalay pa rin sa totoong sales.
Ang talagang kailangang muling suriin ay ang mga business na kulang sa pagkakaiba-iba at pangunahing umaasa sa pagbebenta ng modelo o generic cloud inference.
Kung kaya nang matapos ang isang gawain ng mabilis sa sariling computer, bakit pa tuloy-tuloy magbabayad ang user ng bawat gamit? Kailangang magpakita ng cloud service ng mas matibay na modelo, mas mahusay na collaboration, o mas maginhawang experience para pamatunayan na sulit ang bayad.
Magdudulot ito ng pressure sa presyo ng ilang cloud inference, at magtutulak sa mga service provider na maging mas episyente.Pero ang malalaking training, komplikadong tasks, at multi-user sharing ay kailangan pa rin ng cloud—hindi puwedeng ipagpalagay na bababa na nang lubos ang demand sa data centers sa isang beses na local showcase lamang.
Lalo nang dapat pagtuunan ng pansin ng Microsoft ang pagbabago: Maaaring bumaba ang cloud calls dahil sa ilang local computation, ngunit maaaring tumaas ang software usage dahil sa mas mura at mas madaling AI.
Ang Azure revenue at ang commercial value ng Windows, Copilot, at iba pang software ay dapat tingnan nang hiwalay, hindi basta tinititigan lang ang call volume para malaman kung sino ang panalo o talo.
Ang mga PC manufacturer ay nagkaroon ng mas kongkretong dahilan para mag-upgrade: Ang mga developer, creator, at ilang mga negosyo ay puwede nang ilipat ang mga high-frequency task sa local computer.
Sa kooperasyong ito, pinakamahalaga para sa akin ang posisyon ng Microsoft bilang platform, kasunod ang karagdagang local computing opportunity para sa Nvidia; pero kung magkano ang kikitain ng mga PC manufacturer, kailangan pa ring patunayan ng sales at profit rate.
Ang pagpasok ng DeepSeek model sa Windows ay nagpapakitang ang kakayahan ng AI ay nagiging mas madaling makuha.Para sa US stock, habang bumababa ang presyo ng modelo, ang mga kumpanyang kayang mag-organisa ng mga modelong ito, i-integrate sa aktwal na mga gawain, at patuloy na maningil, ang mas dapat pag-aralan.
Ilagay ang mga US stock code na sinusubaybayan mo, at maaari ka nang magtayo ng sarili mong stock monitoring pool. Patuloy na susubaybayan ng aming quant AI system:
Balita, analyst rating, internal trading, short selling ratio, options anomaly, dark pool trading, large transactions, earnings forecast, matinding pagtaas at pagbaba ng presyo at iba pang mahahalagang kilos.
Halimbawa, sinusubaybayan mo ang NVDA, ilan ang balita ngayong araw, may unusual option, nagbago ba ang dark pool at malalaking order, just click para makita agad.
Pinakamahalaga, kapag nagsimula kang mag-APP notification, bawat bagong balita sa sinusubaybayan mong stock ay agad na ipapadala bilang push notification.
Dati, ikaw pa ang maghahanap sa iba’t ibang sources, ngayon pwede mo nang ipaubaya sa system ang stock tracking, 7×24 oras ay nakatutok para sa iyo.
Para sa mga pangmatagalang stockholder, ito ay isang stock alert system;
Para sa mga gumagawa ng wave trading at options, ito ay isang real-time anomaly radar.
Ilagay ang code, huwag palampasin ang mahahalagang pagbabago.
I-click ang orihinal na link para mag-download ng APP
Disclaimer: Ang nilalaman ng artikulong ito ay sumasalamin lamang sa opinyon ng author at hindi kumakatawan sa platform sa anumang kapasidad. Ang artikulong ito ay hindi nilayon na magsilbi bilang isang sanggunian para sa paggawa ng mga desisyon sa investment.
Baka magustuhan mo rin
Ang CDS ay sumiklab nang sabay-sabay, ang mga “SpaceX” ay patuloy pa ring humihiram ng pera! Gaano katagal magtatagal ang AI debt boom?
Ang alon ng utang sa AI infrastructure ay muling humuhubog sa pandaigdigang istraktura ng kredito sa isang bilis na hindi pa kailanman nakita, kung saan ang utang ng industriya ng teknolohiya ay umabot na sa $500 bilyon sa unang siyam na buwan ng taong ito. Gayunpaman, patuloy ang mga babala sa CDS market, at ang US Treasury yields ay umabot sa 5.3%, pinakamataas sa mahigit dalawampung taon, habang tahasang sinabi ni Dalio na ito ay isang “klasikong bula” na malapit nang "butasin" ng mga mataas na interest rate.
Magkakaroon na ba ng malaking pagbabago sa alokasyon ng stocks at bonds? Nagbigay ang Bank of America ng pambihirang senyales: Sa kauna-unahang pagkakataon sa mga dekada, ang bonds ay "nakikipag-agawan ng pera" sa stocks, at maaaring bumaba sa mas mababa sa 5% ang return ng S&P sa susunod na sampung taon.
Sinabi ni Savita Subramanian, pinuno ng US Equity at Quantitative Strategy ng Bank of America, sa isang panayam noong Miyerkules na ang merkado ng bonds ay muling nagiging kaakit-akit at sa kauna-unahang pagkakataon sa loob ng maraming dekada ay naging tunay na kakumpitensya ng merkado ng stocks.
Huwag nang gamitin ang consumer cycle para sa Micron (MU.US)! Binabago ng AI ang NAND logic, ang enterprise-level SSD ay kumokontrol na sa pagpepresyo
Ang Eudaemon Research ay dating nagpasya na sa business structure ng Micron, ang DRAM ay mas matatag kaysa sa NAND, at ang presyo at demand ng NAND ay mabilis na babalik sa normal. Subalit, ang pinakabagong Q4 financial data ng Micron ay nagpapabago sa pananaw na ito: Ang NAND ay hindi na isang homogeneous market, at ang supply-demand at pricing logic para sa consumer-grade NAND at enterprise-level data center SSD ay malinaw nang nagkakaiba.
Malaking tinaas ng mga investment bank ang target price ng Micron, pinakamataas na $3000
Itinaas ng DA Davidson ang target na presyo ng Micron sa $3000, na may tinatayang 176% na potensyal na pagtaas kumpara sa kasalukuyang presyo ng stock. Ang pangunahing lohika ay: ang AI-driven na memory supercycle ay magpapatuloy hanggang 2028, at ang supply-demand gap ay patuloy na lumalawak. Ang susi ay ang pagbabago sa panig ng demand—mula sa mga madalas mag-default na maliliit at katamtamang laki ng kliyente, napalitan ng mga higanteng teknolohiya tulad ng Amazon, Microsoft, at Google. Nakasecure na ang Micron ng $150 bilyong natitirang obligasyon sa pagganap.
Mga presyo ng crypto
Higit pa
