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北美大厂股票行情分析 beigene 美股

时间:2018-11-23 15:54:30

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北美大厂股票行情分析 beigene 美股

马自达在北美市场的表态其实很有意思,马自达美国CEO Jeffrey Guyton:不看好太长续航电动车,经验丰富的驾驶者里程焦虑会消失。

这话非常好理解:也就是说马自达并不准备搞超长续航,而是等基础设施逐步普及。

其实大家关注马自达搞不搞充电设施没啥用,马自达不是大厂,没那么财大气粗,所以才有造车研发转子的段子流传。指望马自达搞这个,不如期待马自达做后驱阿特兹。

至于电池续航么,我认为650KM左右就是峰值了,再往上搞多出来的电池重量反而是续航的累赘。

美国科技大厂在疫情期间招聘与裁员数量对比。

总体看来招聘人数远多于裁员人数。

比较令人吃惊的是亚马逊,有招聘三十多万人那么多吗?虽然亚马逊全球一共多达150多万人,但是几年时间招聘三十多万人还是有点难以相信。并且今年一月份亚马逊刚宣布准备裁员18000人。

美国失业率降至50年新低!

但是大厂在裁员,缩减开支。如微软,脸书,亚马逊等巨头。还有美国的银行,大金融公司也在裁员。

增加的就业都是低端的,服务业,如餐馆,酒吧,快递,司机。

而我们存在类似的就业情况,就业率高,但是大厂都在裁员,如腾讯阿里头条。新增岗位都是滴滴美团这类的低端服务业,看似就业率很好,其实质量在下降,危机四伏。需要新的科技,新的产业来改变现状。

好武器是攒出来的。

把全国的人才、工厂集中到一起研发制造武器是苏联体制。

美国的体制是攒武器。

高校、科研所、工厂、企业在民间发展。非常多非常全,遍布各行各业。需要的时候,这家单位出点技术,那家单位出点材料,攒出发动机。这家单位出点技术、那家单位出点材料,攒出雷达。最后总装的单位把发动机、雷达、机身、座椅各种部件拿来,攒成战斗机。

美国大型军工企业起到的是整合作用,承上启下。相当于骨干,总装车间。向上跟部队交接。向下,收购、联系大量有军工潜力的中小企业。

美军需要武器先制定标书:想要一款什么样的武器,方方面面必须达到什么样的标准。军工企业接到标书以后,向下面的中小企业搜集技术,看谁家有。还可以找社会上其他的企业、学校。把各项需要的技术搜集好了:你家造炮管,他家造装甲,最后攒出坦克。

二战时期美军缴获了零式战斗机,摸透性能以后设想出能克制零式的新战机:需要多强的动力、多大的体积、多强的火力。然后军工企业根据部队的设想,搜集各种符合要求的部件,攒到一起:夜猫战斗机。

原子弹都是攒出来的。全世界搜罗科学家,征集科研单位、企业工厂。

我说过F22快退役了,F35不如歼20。但事情并没多乐观。美国不显山不露水的让企业默默发展。如果他需要,这家企业拿出点高新成果,那家企业拿出点高新成果,就能攒出比歼20猛的飞机。

看我多厉害,一句话能得罪两波立场完全对立的人……说歼20比F35强,美粉疯了。说美国能攒出比歼20还强的飞机,义和团疯了。

苏联体制是落后时期无奈的选择,不是优质体制。

集中起来的人员、工厂与社会完全脱节。他们专心研制生产武器。坦克、大炮、导弹、军舰,都是海量建造。全靠社会供养。武器到期了要扔掉,继续造新的。成为国家巨大的负担。

苏联最后的解体,和这有很大的关系。

苏联的体制见效快但后劲不足。早期苏联的米格15战斗机、T62坦克、弹道导弹都相当不错,略强于美国。但到了90年代初,米格29、苏27的时候,已经大幅落后于美国。苏27号称对标F15,但比F15晚十几年。苏27成熟的时候都有F22了。

美国攒武器的体制和社会是一体的,相辅相成。企业平时能发展经济,相中他技术,他帮部队攒武器,部队给他一大笔钱。部队买武器不但不拖累经济还能刺激经济发展。

美国体制优于苏联体制。

这么认为的肯定不是我自己。中国会走美国体制还是苏联体制,还是1+1的问题。

前些年一谈战斗机就有人喊:发动机、发动机。

打造公司、各级企业和教育培训体系。与高校、科研单位建立联系。选拔人才,谁当总经理,谁当工程师。单位之间的结构、关系……把庞大的飞机工业体系在社会上建立起来是最重要的工作。

一枚螺丝、一片蒙皮都得有相应的工厂。这些工厂平时在社会上能自主经营,不用专门养活。需要他技术、设备的时候,可以像客户一样拿钱直接买。大厂子拿走零件去攒飞机,小厂子拿到钱继续经营,对经济有很大的好处。

体系打造好以后,造歼20、歼35,做新发动机就是顺理成章的事了。以前飞机落后,不是因为发动机不行,是因为没有这套体系。发动机?叶片?算毛线啊。

舰船是一样的道理。

成千上万的企业组成舰船制造业,从各家拿零部件攒军舰。055大驱1批造8艘,一半是部队需要,一半是为了刺激经济。这样的体制下,制造武器不但不会拖累经济发展,反倒对经济有好处。

武器可以成制式大批量的攒,也可以紧急单独攒一两件。

当年美军发现伊拉克一处暗堡,所有炸弹都打不动,于是临时找几家工厂攒出两枚大炸弹。使用以后感觉不错,稍微修饰一下正式量产,也就是GBU28激光制导炸弹。临时攒两个特种弹很常见。比较著名的还有燃料空气炸弹,最开始都是应急做几颗。

到这又转到流浪气球了。嘿嘿。

1、找火箭单位做个2级火箭,能打到几万米,带弹翼能调整姿态。

2、找电子厂装上雷达/红外导引头操控火箭飞行。

拢共两步。

都是现成技术。

导弹分火箭、制导、战斗部三部分,战斗部里面装炸药。打气球没必要用炸药,不用战斗部。难度系数再降一级。

地面雷达发射电磁波打到气球上,反弹回来,探测到准确位置。这阶段不需要气球有红外信号,只要有体积,电磁波能碰到就行。雷达引导特种弹飞到几万米高空。接近以后,特种弹可以启动自身的小雷达、红外导引头继续探测,增加精度。气球实际上最后也是被响尾蛇红外寻的导弹摧毁,红外系统完全能锁定。

特种弹准确飞到气球所在位置,发生碰撞完成摧毁。

即便没有合适的现役武器,由于技术分散在各个企业,需要的时候临时攒两枚特种弹都可以。很正常的操作。临时攒两枚特种弹,1周的时间足够了。

武器是机器的一种,能攒出武器,也能攒出其他类型的机器。想清除气球,又不想造成太大影响,完全可以攒出来一款民用工具,飞到几万米高空把气球弄下来,有的是办法。道理是一样的。

用魔法打败魔法:如果美国的气球飞到中国,我上面说的这些是不是瞬间都成立了?哎,就这么神奇。

美国科技巨头爆发裁员潮,近十万人离开硅谷,2000年科网泡沫破灭的一幕将重演?

最近,美国互联网科技巨头们爆发了一阵“裁员潮”,其中包括微软、谷歌、Meta、亚马逊、特斯拉、推特等一众知名公司:

亚马逊开启历史上最大规模裁员,被裁员工高达1.8万人;Meta裁员11000人、

微软被曝将裁员10000人、云计算巨头Salesforce裁员7000人、特斯拉裁员6000人、推特裁员3700人等。

据统计,美国科技行业累计削减岗位高达9.7万个,创来最高!

究竟裁员是前期大幅扩张的大厂在周期下行期的必然手段,还是预示着2000年科网泡沫破灭的一幕将重演呢?

去年开始,欧美开始告别居家,线上经济增速回落,全球央行进入了加息收水周期,再叠加全球通胀、俄乌冲突,低利率的便宜钱消失,曾经被放水推上高位的美国科技股泡沫开始破裂。

当年的泡沫破灭直接导致美国陷入衰退,衰退使美联储累计降息13次;每次狂欢结束后,泡沫大、业绩又差的必然崩盘最快,这次美股科技股业绩几乎全线下跌,“裁员潮”也许只是开始!

2月3日周五,美国劳工局公布的数据显示,1月非农新增就业人数51.7万人,远超预期,预期为18.5万人,前值为22.3万人(修正后为26万人)。失业率下降,维持在近50年来的低位,平均时薪同比增长4.4%,略高于预期4.3%,如果从这个数据来看,实在是好的不能再好了。

但从诸多指标来看,互联网大厂在拼命裁员,全职工作基本不动,兼职工作持续向上,制造业就业人数反而在减少,这说明就业实际上是在:“兼职工作的服务业”中。

同时劳动力成本还在持续向上,而奇怪的是平均时薪并没有增加。

服务业PMI为46.8,制造业PMI为46.9,综合采购经理人指数为46.8。

这说明啥:

美国非农就业数据增加,但是失业人口也增加了,美国未来这几年经济景气不明朗,公司更愿意用兼职的,因为如果出现波动 薪水 兼职规模 都可以立即调整,还有像uber 送外卖快递这些工作, 新增的大部分都是兼职,因为工作不好找,兼职uber的司机还创新高 增加了40多万 快递的多了60多万.

说到底就是一个高薪职位被裁,增加一个开Uber+送外卖的人,同时增加两份灵活就业,真是赢麻了。

转:本人为大厂AI研究员,年薪百万,试着讨论下Ch­a­t­G­PT,不一定准确

关于Ch­a­t­G­PT的几个事实

1.Ch­a­t­G­PT训练一次的成本高达1千万美元,这是初创公司承担不起的

2.科技革命最微观的视角是看相关技术人员在哪里聚集。互联网刚诞生的时候,相关技术人员并不在传统大市值公司聚集,所用技术栈也与半导体公司完全不同。但这次人工智能革命,如果有,最优秀的相关技术人员已经在各大互联网巨头了。

3.Ch­a­t­G­PT的门槛在于高质量的知识库。

4.有一种方法ha­ck别人的Ch­a­t­G­PT,就是有目的地和Ch­a­t­G­PT聊天,得到他的回答作为标准答案,最后按照标准答案而不是从头开始训练自己的聊天机器人。

5.聊天机器人、搜索引擎、文本生成只是Ch­a­t­G­PT的初级应用,我们马上可以看到类似技术在网络游戏(NPC有了生命,虚拟人生式的游戏)、办公软件(自然语言描述后帮你生成处理复杂ex­c­el的代码)、智能音箱(最直接的应用)。

6.Ch­a­t­G­PT不如现实世界的各种业务有护城河,与机器人结合后,其所引起的科技革命将大大增强传统行业企业的盈利能力。

7.国内企业完全有能力复制Ch­a­t­G­PT,硬件上需要大量GPU而不是最先进的GPU, 算法上从1到N绰绰有余。一个事实是AI领域一半以上的美国教授都是华人。

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