【龔成問答信箱】(Q22401-Q22420)
Q22401:
Hello 依家溫緊進階班第5堂 notes 你話如果附屬公司多而且比較接近50% or 小數股東股益較大 個純利率會扭曲左
想問下幾多間附屬公司先為之多。同樣 小數股東股益點樣先為之大 例如佔左總盈利既某個%就叫大?
龔成老師︰
我地要估這個調整,主要係因為當集團對附屬公司持股,較接近50%時,即附屬公司盈利中,有不少比重非有集團所有,令計算出來的純利率出現偏差。
所以,我地有時係會唔扣"非控股權益",直接用盈利(而非股東應佔溢利)去除營業額,去計算純利率。
但我地唔需要一見到"非控股權益"有數字,就去做這個調整。因為有時個數字好細,當你調整後,發現純利率其實無明顯變化。
所以,你預"非控股權益"大於"盈利"10%,我地才會對純利率進行調整,令佢數字更能反映真實情況。
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Q22402:
你好請教1928,見佢近期弱左,如靠債去還債,賺到的利潤都會被利息蠶食。
派一次中期息都要10億美元,好難想像何時內可以做到。
還未計續牌等政治風險,以你的專業分析點解可以對此企業有咁堅定信心?
龔成老何:
金沙(1928)風險度的確增加左,但投資者分析時,不要將中短期因素太過放大,其實只要澳門疫情穩定翻少少,其實就無事。
睇翻上半年,金沙中期經調整物業EBITDA 2.34億美元,銀娛都是EBITDA有正數的,反映如果唔計會計因素,佢是有錢賺的,除非疫情惡化,否則,佢無問題,而我地從投資,是投資企業的長期,不用將當刻的短期因素太過放大,同時佢持有的資產好有價值,要融資都十分容易。
至於政治因素,的確有少少,但如果從「澳門政府想那些博企續牌的角度」,就是金沙、銀娛,這是從就業、澳門發展等的角度去分析。
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Q22403:
你好。想問9926同2878點睇,9926跟人買跌左十元。點算,唉。守唔守好
龔成老師:
康方生物(9926)你預佢上落會較大,不宜持有太多。
主要從事生物製藥業務,專注於腫瘤學及免疫學治療領域。
佢候選藥物例如有AK104:適應症包括子宮頸癌、肝細胞癌、食管鱗狀細胞瘤、胃癌、非小細胞肺癌、黑色素瘤、晚期實體瘤、外周T細胞淋巴瘤;預計於2021年下半年在中國提交治療子宮頸癌的首次NDA(新藥申請/生物製品許可申請),及開始在美國進行治療晚期或轉移性實體瘤的Ib/II期臨床試驗,以
及聯合治療實體瘤的試驗。
這企業現時是投資期,回報要慢慢先見到,不過,這股估值十分難。因為無實在的收入與盈利進行計算。
只可以話,風險較高,是有危有機的類別。投資注碼一定不能大。
如果持貨,小注,長線,不是不可。投資得就一定長線,等佢長期回報。
如黑持貨多,宜減。
晶門半導體(2878)都算有長線投資價值,佢係一間無晶圓廠半導體公司,主要從事設計、開發及銷售專有集成電路晶片產品及系統解決方案業務。
佢的產品及方案可供應用於智能手機、平板電腦、電視╱顯示器、筆記本電腦以及其他智能產品。
雖然都有一定的生意,但多年來都出現虧損,到近年才算好轉。行業需求對佢是利好的。
這企業質素未算好高,因為技術未算好強,這股如果持貨不過多,都可守住先。
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Q22404:
我想請教你
2869在11元買入
1313 在 9.9買入需止蝕嗎?
我知3319/1313是優質股可以守,2869是優質股嗎?
多謝阿sir解告令我心態有改變
龔成老師:
綠城服務(2869)仍算有質素的。佢為中國高端住宅物業服務供應商,提供以下三類服務:
(1)物業管理服務:包括保安服務、保潔及園藝服務,以及物業維修及保養服務。
(2)顧問諮詢服務:包括在建物業服務(示範單位管理服務及建築工地保安服務)及管理諮詢服務(於項目設計及開發階段提供物業開發諮詢服務,以及於物業交付後提供各種物業管理諮詢服務)。
(3)園區增值服務:包括園區產品及服務(購物協助、拎包入住服務、交通服務、文化教育服務、房屋返租與置換服務及二手房交易的經紀服務)、家居生活服務(物業維修及保養、家政服務、保健及娛樂),以及園區空間服務(出租廣告空間,並提供廣告設計、製作及出版服務)。
過往發展不差,業務有增長,現價合理區中上部。
這股都可以守,但你預佢中短期會有少少波動。
至於另外兩股,都可持有。但你較集中在內地地產相關行業,小心行業集中風險。
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Q22405:
如果我40歲,加按d錢出嚟投資會唔會有風險?謝謝你的意見
龔成老師︰
以你年齡可承受的風險程度(以你年紀,建議總負債,最多只可以佔總資產6成),加上現時仍處低息期,加按是沒有問題的。
關鍵是加按後,將資金買入其他資產,創造更高的回報,由於加按是要支付利息的,所以新資產產生的利息回報一定要比加按的利率高,這樣才值得做。
最好有比較明顯的息差回報,這樣才能抵銷加按後,加大負債為你所帶來的風險。因此,你加按前,最好先計劃如何分配新資金,如何平衡風險,怎樣說服自己獲得理想的回報,即是有充分的理由,而非為加按而按。
若是投資於股市,相信中低風險會較合適,公用股、內銀股、收息股、房託等,都可考慮,策略為長期的增值及收息,期望股息回報大於加按利息,這樣就值得做。但絕不建議炒賣等方式投入股市。
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Q22406:
到目前為止,我們現住的村屋政府還沒有任何收地計劃。估計還可以起碼多住十年八載。我想得到一些資料關於鄰近地區政府收地價、土地私人買賣價錢等資料,
從而比較一下地主開出的價錢是否合理。請問以上資料可以從哪裏得知呢?謝謝你的幫忙!祝生活愉快!
除了以上住屋問題之外,從二月至今,已分段買入以下股票合共約200,000。(之前打算用1,000,000投資,其中500,000分注入市及月供股票;
其餘500,000手持現金等大跌市才大力度掃貨),請問暫時這個股票組合是否合適我?分注買入速度又是否過急呢?
66 - 43.50 (12.3%)
1658 - 5.70 (9.6%)
1928 - 29.20 (13.2%)
1972 - 22.90 (12.9%)
2800 - 27.80 (7.8%)
3067 - 17.60 (19.9%)
9633 - 56.80 (12.8%)
9988 - 198 (11.2%)
另外,月供股票方面也開始了兩個月。分別月供以下股票。月供股票因為剛開始,未有計算在以上。
2800 - $3000
27 - $2000
66 - $1000
請問以上我的股票組合是否潛力股方面佔約40%太多呢?之後再分注買入的資金,我會偏向平穩增長股及收息股。請問龔sir有什麼股票建議加入我的組合呢?
以上問題太多,不好意思。希望得到你的抽空回覆。祝身體健康,生活愉快!
龔成老師︰
你可以去田土廳和地政總署,可以睇到交易金額和一些補償計算資料,你可以用來參考。
你現時持股和月供計劃,大致上係可以。但安碩恒生科技(3067)和阿里巴巴(9988)係潛力股,這類股票以你48歲,最多佔2成左右好了。
未來時間,就正如你所講,要偏向平穩增長股及收息股,去慢慢拉低翻潛力股比例,以免風險過高。以下都是一些合適選擇,現價都合理,你可以參考下。
但緊記唔好偏重個別企/行業,個別企業和行業,不要佔組合15%和30%以上,銀行業更加不要高於組合20%,否則會有過度集中性風險。
另外,有些更有超過8%的高息股,但股價就略有風險,你可以小注考慮,例如佐丹奴國際(0709)、中石化(0386)、互太紡織(1382)、富豪產業(1881)等(記住,股價略波動,不能太過大注)。
現時你投入了1/5資金,這個比例係可以。當再出現多10-15%左右回調,就可以再加下一注。而另外50萬,但等大跌市出現,才分注入貨。
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Q22407:
1) 龔sir , 想問一問關於美股TLRY , 持有半年虧損接近40% , 應繼續持有還是止損,能幫手分析一下嗎
2) 龔sir, 6993 係米仲可以持有 ,仲可以守
龔成老師︰
1) Tilray Inc (TLRY)從事是一家從事製藥業務的公司。該公司是一家向藥品分銷商供應大麻產品的供應商。
大麻股過往曾是熱炒對象,過去一年波幅好大,由$5至到$67。上市後,更曾經升至$300,可見這隻股票,有一定投機味道。
我自己無仔細研究過大麻行業和相關股份,但從佢財務數據睇,上市後收入係有明顯上升,但依然未能達至收支平衡。
因此,此股現價不少部份,係來自投資者對"將來"的睇去。只要未來前景稍有偏離,你預佢會有較大幅調整。
此股唔係話無投資價值,但確定性較高,只宜小小注。
2) 藍月亮(6993)不是劣質,但最新業績令人失望,由於上市前的數據幾靚,因此,有可能佢上市前執靚盤數,這亦是我對新股/半新股有保留的原因。
佢最新的中期虧損約$4400萬元,去年同期純利約$3億元。虧損主因是市場上,其他平台出現過剩的較低價產品,導致佢定價策略及產品在市場上的價格體系受到干擾。
為統一產品在市場上的定價,佢向其客戶提供若干折扣以穩定產品的市場價格,此類折扣對其於上半年的毛利率產生約9%的負面影響。
相信中短期未必強,但長遠,其實又不算好差,佢成立於1992年,擁有衣物清潔護理、個人清潔護理和家居清潔護理三大系列共73個品種的產品。
佢係中國洗衣液有龍頭地位,加上毛利率高,賺錢能力強。睇翻佢之前的資料,以零售額計算,藍月亮在洗衣液市場、濃縮洗衣液市場及洗手液市場的市佔率均為第一。
整體有質素,不過之前貴,現價算是合理區中上部,如果你小注持有都可以。
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Q22408:
龔老師你好,我想聽一下老師的意見.本人可承受高風險。
1. 持有1257,20,000股平均價3.4。現價掉到2.77左右,應否繼續持有或減持?
2. 持有1448,6,000股平均價7.02。現價7.42應否增持?
還是增加其它平衡增長股?
龔成老師︰
1) 中國光大綠色環保(1257)其實本質不差。
睇翻佢的業務情況,長遠發展其實是一個大方向,但佢近年負債有所上升,加上市場擔心佢之後的增長力有所減慢,因此對這股的評價減少左。的確,負債與發展持續性,是這股的風險因素。
長遠來說,這股仍是有投資價值。但不建議太過大注,始終都有風險,同時可能仍會弱一段時期。你明白這些風險,你照長線持有係可以。
當然,若你持股佔組合較多的話,我比較建議你沽出少少,去平衡翻個風險,咁會較好。
2) 福壽園(1448)有質素,現價算合理區頂,如果你現貨佔組合比重不多,或者資金較充裕,現價可以再加小小注。
否則,你等佢回多10%左右,才再加注會較好。
以下增長股,都適合你30歲年紀,你可以參考下。
平穏增長股︰指數基金、金沙(1928)、恆基(0012)、平安(2318)、中銀(2388)、港鐵(0066)、長建(1038)、領展(0823)、粵海(0270)
潛力股︰安碩恒生科技(3067)、比亞迪(1211)、阿里(9988)、騰訊(0700)、港交所(0388)、舜宇光學(2382)、小米(1810)、中生製藥(1177)、福壽園(1448)、GX中國電車基金(2845)、三星FANG ETF(2814)。
平穏增長股,現處於合理水平,可分注入市。但潛力股,部份係略貴。
現時只有安碩恒生科技(3067)、GX中國電車基金(2845)、騰訊(0700)、阿里(9988)、中生製藥(1177)、福壽園(1448)勉強算在合理區中上至頂部,可分注入貨,其餘都略貴,想買就要等一等。
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Q22409:
真的衷心感謝,讓我瞓吾著幾日不斷思考過去錯在哪!同時,我並非抗拒買股票,亦十分認同你價值投資的方法。
我從不同category 選了一些之前心儀的和你推薦的選一至两隻,想把台灣現金調回來建立一個組合,比D意見?
銀行-滙豐/恆生/中銀3988(但PE 4倍不到,好似鬼鬼哋)/citibank
地產 - 恒基/新世界/置富
科網-阿里/騰訊/MSFT
手機-小米/舜宇/瑞聲
網絡-電盈/香港電訊/移動
電車-比亞迪/中國電車/雅廸
公共-地鐵
醫療-和黃醫藥/平安好醫生
零售-佐丹奴/六福/周大福
休閒-金沙/銀河
指數或基金-2800或3086華夏納指
建倉用80至100萬,留150萬現金等。
有點長,抱歉!
老實講,我清楚年齡影響可承擔的投資風險,只是希望在還有生產力(10-12年)間,除完成兩個小朋友在外地讀完書和以後照顧到自己已滿足了!
龔成老師︰
以你48歲年紀,我唔建議太進取。你可以用恒基(0012)、地鐵(0066)、金沙(1928)/銀娛(0027)、六福(0590)/周大福(1929)、指數基金作為核心,為組合提供平穏增值能力。
之後,再配以一些收息股,好似滙豐/恆生/中銀3988、置富(0778)、佐丹奴(0709)。
中行(3988)和一些內銀股,你會發現地市盈率都係好低。因為市場覺得佢地壞帳潛在風險大,所以市場唔會比佢地個市盈率太高。
最後,若果你想個增長力強少少,可以加入一些潛力股,例如阿里(9988)、騰訊(0700)、比亞迪(1211 - 但現價偏貴,可先用2845代替)。但由於潛力股風險較高,總額不要高於組合2成。
現時大市只在合理水平,先用80至100萬建倉,再另留150萬現金等大跌市機會,係可以。
若你想加快增值速度(但會承受較高風險),你可以調高少少潛力股和平穏增長股比重。
否則,你這個年紀,我建議按潛力股/平穏增長股/收息股(20/40/40)的比例,會較穏當。
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Q22410:
龔成老師, 你好~ 本人35歲, 月入2萬幾, 60萬左右, 買了以下股票~ 月儲萬五至2萬左右~
買了以下股票, 但一直持續跌勢, 雖然以下股票都是有質素的, 但.. 某些股票仍需要賣出先止蝕嗎? 謝謝!
另外, 怎樣可以增加財富呢.. 因有可能10年後便跟小朋友去外國讀書, 相信在外國對於我來說, 不易搵工作… 買那些股票是比較隱陣呢, 謝謝!
700 騰訊 買入: $616 x 400 (現價約: $537)
1211 比亞迪 買入 $157 x 500 (現價約: $218.
388 港交所 買入: $437.5 x 200 (現價約: $531.5)
2800 盈富 買入: $28.43 x 3000 (現價約: $27.72)
3690 美團 買入: $290.30 X 200 (現價約: $268.80)
9988 阿里巴巴 買入: $223.8 X 100 (現價約: $202.60)
1398 工商銀行 買入: $5.33 X 3000 (現價約: $4.39)
1810 小米集團 買入: $24.75 X 400 (現價約: $26.
1972 太古地產 買入 $23.10 X 400 (現價約: $22.95)
1177 中國生物製藥 買入 $7.44 X 1000 (現價約: $6.99)
3067 安碩 買入: $17.12 X 300 (現價約: $15.28)
2638 港燈 SS 買入: $7.61 X 500 (現價約: $7.80)
3088 華夏恆生 買入: $10.34 X 200 (現價約: $9.22)
龔成老師︰
你現時持股都係有質素,你唔好太比個買入價或者大市氣氛影響,令你做出錯誤決定。緊記只要係有質素,長線投資價無轉壞,就算股價下跌,我地都應該照持有。
由於你尚有10年時間,用以上股票去增值,都係可以。
但有個較大問題,你而家太偏重左係潛力股(0700, 1211, 0388, 3690, 9988, 1810, 1177, 3067, 3088),佢地雖然有增長潛力,同時風險都較高,不宜持有過多。
你算年青,潛力股可佔約5成,餘下應用以下平穏增長股。若你投資經驗較淺,潛力股比重,要再調至3成以下。到你學到一定投資知識,才慢慢調高。
但你唔需要減持任何股票,只要未來時間,加大翻平穏增長股部份,令組合慢慢回復平衡,咁就可以。
平穏增長股:指數基金、金沙(1928)、恆基(0012)、港鐵(0066)、平安(2318)、粵海(0270)、領展(0823)、希慎(0014)、太古地產(1972)、長建(1038)
但到10年後,你要移居外國,你可能會需要穏定現金流,去支援生活,多於財富增值。
那時候,你可以將部份股票,慢慢換成收息股,用股息收入,去減輕你生活負擔。至於比重多少,你就按自己實際情況而定。
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Q22411:
龔 sir 您好!又要打擾您!有關一些資產問題希望您可提供一些意見。
本人有一層剛供完的樓,由於預計子女在未來五至八年後會移居外國 (他們已有當地護照),所以我希望在當地置業。但由於疫情關係,
暫時不能往來外地親自考察當地不同區域的環境,而我又不想只靠海外agent 隔山買牛,所以暫時對於將要付出的金額只有很初步的概念。
現在問題是,我應否在此期間先翻按現在的居所,先keep 錢向手,再等時機去用這筆錢於海外買樓(根據疫情,有機會我要兩年左右才真正落實買到,
甚或如果到時樓價因大量移民而飛升, 海外置業計劃亦可能泡湯)
另一考慮是,我自己工作的房屋津貼將會屆滿,人工也已經到了max, 所以翻按的還款能力會降低,我應否take risk 仍然去翻按 (因市場常有消息指高息時代很快重臨)
不好意思,可能說得有些亂。盼龔sir 比D意見
龔成老師︰
你2個問題,都係建基於一些假設性結果(外地樓價大升/環球息口大升),但這些結果,到底會否成真,幾時會成真,無人會知。
我地係投資時,係唔應該用"估"去做策略。我地係因應現時情況,平衡各方利弊,去找出一個較可行方向。
由於你子女尚有5-8年才會移民當地,有一定時間。你而一刻其實唔需要急住買當地物,除非你好有信心,長線當地升幅,一定會跑嬴香港樓,咁就另作別論。
至於翻按,你就要一直支付利息開支成本。但你又未知幾時先買外國樓。如果到時外國樓升幅不多,可能這筆錢跟本用不上,你就白比利息。
我建議你先計劃清楚,如果你擔心到時賣左香港樓,都唔足夠你買外國樓。你可以把握這5-8年,用優質股去增值財富,令自己有更多資金可以動用,減少到時的不確定性。
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Q22412:
老師,我上了堂, 計算了00698 通達之估價為
市盈率9-12
保守盈利預測0.05
市值股價約$0.45-0.6
不知道為什麼,00698的估價跌了很多,我之前已經減持了很多,上堂後覺得此公司不優質,但還有少量貨,不知道如何處理剩下少量貨,約40000 股,請老師指導
龔成老師︰
佢過往市盈率大約係9-10.5倍,但由於佢質素唔係咁高,我會再打折扣,下調至6-8倍左右。
而每股盈利,可以用佢過去10年平均,大約HKD0.09。
合理價︰HKD0.54 - 0.72。
但要留意,通達集團(0698),只是不過不失。
佢主要從事電器產品(包括手機、手提電腦及其他電器產品)零部件生產;為電子產品及電器提供金屬外殼及其他五金部件;及提供塑膠機頂盒及生產體育產品。
現價計係偏平,但由於質素只係一般,唔值得持有太多,勉強可長線。若40000股只係佔你成個組合,一個好低的比重,你照持有係可以。否則,當有反彈,就要再沽多少少。
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Q22413:
老師,其實etf回報係唔係理應回報多過投資個股? 我見差唔多全部etf股價都係步步向上,好似無邊d係大起大落 或者 長線向下? 想問下呢個係ETF特性?
問題二. 想請問下一我地係咪應該買ETF好過買個股? 一般人理應唔會下下買中倍升股,但係etf就基本上股價係一直向上? 長線好小跌?
謝謝你的寶貴意見
龔成老師︰
1) 唔一定,因為ETF係一籃子優質企業,可以係追蹤一個股票市場、一個行業、或者特定產品(如黃金)。
以盈富(2800)這隻較為人所熟識的ETF為例,佢係追蹤恆生指數,等同買入58間優質企業。
但當中有潛力股,有平穏增長股,也收息股。若你用當中的比亞迪(1211)為例,佢近2年一定係跑嬴盈富(2800)。
但如果你用中國人壽(2628)做比較,佢就明顯係跑輸恆指。所以,ETF唔一定係跑嬴個股。只係佢較有風險分散能力,令個整體回報相對穏定。
2) 如果你係初階投資者,不懂選股,但又睇好個別市場,ETF就會係一個唔錯選擇。
因為佢係一籃子股票,就算當中有些股票,表現未如理想,但只要大市或者相關行業係正面發展,你都會享受到成果。這就是分散風險,有利之處。
當然,如果你係買中一隻較具潛力的企業,升幅係有權優於ETF。但若投資個股時,你選擇錯誤,係可以大市/行業升,但你個隻跌。
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Q22414:
龔成 我係你fans 有買你啲書 亦曾經係你股票班學生 不過喺度好想同你講聲對唔住 我覺得自己好似辜負咗你咁 因為你當初教嗰套信念我無好好記住
搞到依家由賺錢變倒輸 初初我齋買港股都好哋哋 後尾學人買美股 賺咗少少之後就開始心雄 再玩埋沽空 結果依家輸到損手爛腳 我好嬲我自己
當初嫌你嗰套賺錢慢 於是就不知不覺好似走咗入賭場咁 仲要唔識走 越賭越大 到依家諗返轉頭 原來你一路教嗰套先係最穩陣 雖然唔會一夜致富
但最終一定有收成 依家我down得好緊要
近排工作 前途 甚至依家股市 無一樣嘢順利 好似時不與我咁 唔知點樣走出呢個困局…
龔成老師︰
其實,有唔少人都會因為短炒成功幾次,就會心雄,只後走上短炒之路。這就是點解我成日Q&A度提讀者,以前做證券行個陣,見短炒個班,可能會短期賺,但長遠都係輸晒架原因。
我地投資要成功,除了要學好一套投資方法外,經驗、自律性和心理素質,都係同樣重要。
有些人,本身心理素質好穏定,可以好好地操作個長線投資計劃。有些人,要好像你有一樣,要有所經歷才會明白。但重點係,這2種人最終都會走到財務自由之路。原因是,他們都"學懂"了。
你現時才34歲,依然很年青,只要你現時開始用正確方法,去創造你財富增值組合,係一D都唔遲。
而且,你比其他人經歷更多,對未來操作"真正"大升大跌市時,你心理上優勢,係會更加明顯,這都對你長線投資有利。
所以,你現時要做,就係收拾心情,做你應該做的事,一切自然慢慢會好。加油!!!
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Q22415:
老師,我手持幾隻蟹貨,可唔可以strong hold 牙?
3692 $33.1 2000 shares
2160 $16.7 5000 shares
1913 $55.5 500 shares
873 $24.7 3000 shares
謝謝
龔成老師︰
持有與否,你要睇翻企業本身有無質素。如果無,就算唔係蟹貨,係賺緊錢,都要減持,甚至係沽出。
微創心通醫療科技(2160)和翰森製藥(3692)不確定性較高,近期中央相關政策,令佢地風險高左,故暫時不要再加注。
普拉達(1913)有質素的。
佢係全球時裝及奢侈品集團之一,透過Prada、Miu Miu、Church’s 及Car Shoe品牌,從事設計、生產、推廣及銷售高級皮具用品、成衣及鞋履,以及透過特許協議提供眼鏡及香水。
有一定的品牌價值,但都較受經濟週期情況,你預佢中短期都會較波動,這股有長線投資的價值。
世茂服務(0873)由世茂集團(0813)分拆上市,業務有(1)物業管理服務(2)社區增值服務(3)非業主增值服務。
睇翻佢過往的財務數據,基本上都正面,業務不差同時有增長力,不過上市年期不算耐,因此參考價值會減。
股價上落較大,要注意風險。這股都有質素,有長線投資價值。
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Q22416:
龔sir, 睇而家個勢6088同788前景如何。6088坐緊3.48,788坐緊1.44
1858之前40入跌到20放埋一邊冇理到 點知前排彈咗一彈上30 好後悔冇溝 係咪繼續坐吓等
龔成老師︰
唔好用買入價,去決定是否持有一隻股票。我地要睇的是企業質素,只要佢有長線投資價值,中短期帳面虧損,唔係咁重要。
IT HON TENG(6088)質素中等,雖然都有投資價值,但企業不是最高質之列,因為企業的賺錢能力始終唔算好強,每件產品賺錢唔多。
同時業績有回落情況,不過,這股始終不是無質素,但預期長遠的增長力只是中等。若你持貨不多,可以守。
中國鐵塔(0788)質素無大變,但你預佢增長潛力同幾年前相比,會係弱左。整體而言,都有長線投資價值。
春立醫療(1858)長遠有發展的,但本身佢股價和盈利,都係較大上大落。你現貨照持有,只要唔係佔組合太重比例,咁就可以。
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Q22417:
老師點睇1024快手?佢差唔多每曰都跌,有投資價值嗎?現價$142是否仲係貴既水平?
問題2,另外今個月開始每月會買1手你書中介紹的潛力股1833(平安好醫生),用老師上堂教的估值計是合理價,現價吸引,會持續1年至2年買入,佢升到咩價位應該停買?
想問請如何操作?老師又覺得e家1833是處於咩水平?
龔成老師︰
1) 快手(1024)之前貴,現價開始合理,大致在合理區中上至頂。近期受大市和中央政策風險所影響,有較大回調,但本質上無太大轉變,有貨可照持有。
2) 平安好醫生(1833)長遠有發展力。
佢係中國領先的一站式醫療健康系統平台,透過「移動醫療+AI」,為每個家庭提供一位家庭醫生,為每個人提供一份電子健康檔案、一個健康管理計畫。
平安好醫生係中國互聯網醫療健康市場的先行者,以平均月活躍客戶,以及在線諮詢量計,是中國最大規模的互聯網醫療健康平台。
企業的業務有潛力,本身有優勢,大環境的配合,都成了這企業的機遇,前景正面,不過財務數據未算好理想。
雖然長遠的企業價值向上,但股價在中短期,可以十分波動,因為市場以「前景」作估值,故此變化必然很大。好難得出平貴的準確數,只能估估下,作參考。
因此,低風險者未必適合投資,若投資者考慮這股,亦不能大注投資,買入後就耐心長線持有,等待這企業改變整個行業的情況,現價算合理區中間位。
但好波動,你每月買1手,去平均個價格,係可以。但此股始終不確定性較高,不宜佔組合太多。
如果一個月買一手,會令佢佔你組合比例過重。你可以更改為月供,或者隔開多少少,例如每2,3個月才買一手,去平衡。
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Q22418:
龔sir,我有個理財問題想請教你,我手上有兩個物業出租,一個已經供完每月收租金$11500.00,
另一個仲有20幾年要供,每月租金收入$12500.00,租金可以cover供款和物業管理費等支出。
我的問題係我自己住的單位是租的,每月扣除租金收入後還需要付$20500.00。
我上完你初階股票班後一直思考,我係咪應該把手頭上兩個出租物業賣出,先幫自己買入一個自住用的物業來減底支出呢?
謝謝!
龔成老師︰
其實都唔一定,因為香港買賣樓宇成本唔細,你這個變動,可能要用你唔少錢。你可以主要考慮翻,邊個方法可以令你有更在資金空出,作投資增值之用。
如果你現時置業,反而令你每月投資優質股資金少左,其實係成個配置角度,就未必值得咁做。
當然,長線計你照好都持有一個適合自己長線生活需要的物業,但唔需要過急去進行。
你現時持有2個物業,若都有一定質素,你可以照持有,用佢地來資產追資產,平衡樓市波動的影響。
另一邊,你繼續用優質股去增值,到你可以做到買自住樓之餘,又可以保留一定優質股(最好可保留一間收租物業),才去出手買自住樓都未遲。
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Q22419:
1) 也想請問你1093, 《50值博倍升股》中亦提及此股能穩中求勝,請問此股的便宜區是多少?
2) 1297的便宜區是多少?
3) 你的著作《50值博倍升股》中提及1181是穩中求勝之選,請問此股的便宜區是多少?
4) 《50值博倍升股》中提及1458成功打開了一片藍海,請問此股的便宜區在哪?
5) 《50值博倍升股》中提及1373是穩中求勝之選,請問此股的便宜區是多少?
6)《50值博倍升股》中提及868是穩中求勝之選,請問此股的便宜區是多少?
7) 讀完仍的《50值博倍升股了》,但發現很多股票已升了很多,如果現時從書本中選一隻,你會選哪一隻?
8) 想問根據過往數據,本港樓市平均每年會上升多少?(樓價、租金分別上升多少?)我已在書中找到了。
9) 想問現有哪隻優質潛力股已跌至便宜區?
龔成老師︰
1) 石藥集團(1093)現價算合理區上部,要平宜區,要有好大幅回調,接近回一半才到。
2) 中國擎天軟件(1297)規模較細,以及行業存有風險。此股較難做個穏當估值,如你想投資,現價都有投資價值﹐但要控制注碼。
3) 唐宮中國(1181)現價計,你預回多3,4成,會開始到初步平宜區。
4) 周黑鴨(1458)雖然近期回落唔少,但都仲係偏貴,你預佢真係有好大跌幅,去有機會進入平宜區。
同埋,其股都有一定風險,不宜大注。
5) 國際家居零售(1373)你預跌在多2,3成,才算係初步平宜區。
6) 信義玻璃(0868)過往一段時間,累積了不少升幅,就算合理區,都要有一個明顯大回調才會到。所以,暫時唔好入市住。如果真係想入,最好用月供去儲貨。
7) 我會選中生(1177)和信義光能(0968),2隻雖然只在合理區上部,但本身質素較高。故在當中,值博率會係較好的2隻。
但由於現價唔平,只宜小注,等有明顯回調,才正式入市。
8) 過往數據,你可以作為一個參考。但更重要,你應著眼面前轉變、房屋政策、樓市供求問題。未來預期,香港中短期房屋都係維持供不應求。
再加上,近年多國政府都用量化寬鬆政策去救市,令市場資金大量增加。所以,可預見的將來,樓價都會維持上升。
9) 沒有,其實高質素的潛力股,極少跌到平宜區。所以你唔好諗住平宜區先入,要係合理區就開始分注,如果唔係,好機會錯失入市機會。
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Q22420:
老師,我睇返中國銀行和中銀香港每年既股息增長率,中國銀行既股息增長比較快,而家中國銀行呢個價位股息有8厘,如果股息再增長股價必定有影響,那投資中國比行不是比中銀香港好嗎?
同埋我想問如果我想查返中銀香港10年前既股價可以係邊到查詢?
同我想問通漲對阿里巴巴,騰訊,香港中華煤氣,同中銀香港會唔會有影響,我照你推介已買入呢四隻股票,之後仲想入d香港電訊同置富
龔成老師︰
我地唔可以單憑派息增長力,就去判斷一個企業情況。無錯,當中行(3988)股息再上調,有機會令股價再上。但
但始終中行(3988)本身已經好大間,加上佢業務上發展比中銀香港(2388)細,故增長力預期會較弱。
以你3X歲年紀,應該集中係財富增長上,故中銀香港(2388)會較為適合。
至於你想睇10年前股價,你可以去YAHOO財經,或者睇各個財經網的圖表,都會有。
阿里巴巴(9988),騰訊(0700),香港中華煤氣(0003),同中銀香港(2388)都係有質素的企業,長線都會跑嬴通漲,你長線持有就可以。
至於指數基金都係適合你,但香港電訊(6823)只係收息股,增長力不高,不太適合你這個年紀。
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摩爾定律放緩 靠啥提升AI晶片運算力?
作者 : 黃燁鋒,EE Times China
2021-07-26
對於電子科技革命的即將終結的說法,一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續,也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯,那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有的,但這波革命始終也沒有結束。AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續……
人工智慧(AI)的技術發展,被很多人形容為第四次科技革命。前三次科技革命,分別是蒸汽、電氣、資訊技術(電子科技)革命。彷彿這“第四次”有很多種說辭,比如有人說第四次科技革命是生物技術革命,還有人說是量子技術革命。但既然AI也是第四次科技革命之一的候選技術,而且作為資訊技術的組成部分,卻又獨立於資訊技術,即表示它有獨到之處。
電子科技革命的即將終結,一般認為即是指摩爾定律的終結——摩爾定律一旦無法延續,也就意味著資訊技術的整棟大樓建造都將出現停滯,那麼第三次科技革命也就正式結束了。這種聲音似乎是從十多年前就有,但這波革命始終也沒有結束。
AI技術本質上仍然是第三次科技革命的延續,它的發展也依託於幾十年來半導體科技的進步。這些年出現了不少專門的AI晶片——而且市場參與者相眾多。當某一個類別的技術發展到出現一種專門的處理器為之服務的程度,那麼這個領域自然就不可小覷,就像當年GPU出現專門為圖形運算服務一樣。
所以AI晶片被形容為CPU、GPU之後的第三大類電腦處理器。AI專用處理器的出現,很大程度上也是因為摩爾定律的發展進入緩慢期:電晶體的尺寸縮減速度,已經無法滿足需求,所以就必須有某種專用架構(DSA)出現,以快速提升晶片效率,也才有了專門的AI晶片。
另一方面,摩爾定律的延緩也成為AI晶片發展的桎梏。在摩爾定律和登納德縮放比例定律(Dennard Scaling)發展的前期,電晶體製程進步為晶片帶來了相當大的助益,那是「happy scaling down」的時代——CPU、GPU都是這個時代受益,不過Dennard Scaling早在45nm時期就失效了。
AI晶片作為第三大類處理器,在這波發展中沒有趕上happy scaling down的好時機。與此同時,AI應用對運算力的需求越來越貪婪。今年WAIC晶片論壇圓桌討論環節,燧原科技創始人暨CEO趙立東說:「現在訓練的GPT-3模型有1750億參數,接近人腦神經元數量,我以為這是最大的模型了,要千張Nvidia的GPU卡才能做。談到AI運算力需求、模型大小的問題,說最大模型超過萬億參數,又是10倍。」
英特爾(Intel)研究院副總裁、中國研究院院長宋繼強說:「前兩年用GPU訓練一個大規模的深度學習模型,其碳排放量相當於5台美式車整個生命週期產生的碳排量。」這也說明了AI運算力需求的貪婪,以及提供運算力的AI晶片不夠高效。
不過作為產業的底層驅動力,半導體製造技術仍源源不斷地為AI發展提供推力。本文將討論WAIC晶片論壇上聽到,針對這個問題的一些前瞻性解決方案——有些已經實現,有些則可能有待時代驗證。
XPU、摩爾定律和異質整合
「電腦產業中的貝爾定律,是說能效每提高1,000倍,就會衍生出一種新的運算形態。」中科院院士劉明在論壇上說,「若每瓦功耗只能支撐1KOPS的運算,當時的這種運算形態是超算;到了智慧型手機時代,能效就提高到每瓦1TOPS;未來的智慧終端我們要達到每瓦1POPS。 這對IC提出了非常高的要求,如果依然沿著CMOS這條路去走,當然可以,但會比較艱辛。」
針對性能和效率提升,除了尺寸微縮,半導體產業比較常見的思路是電晶體結構、晶片結構、材料等方面的最佳化,以及處理架構的革新。
(1)AI晶片本身其實就是對處理器架構的革新,從運算架構的層面來看,針對不同的應用方向造不同架構的處理器是常規,更專用的處理器能促成效率和性能的成倍增長,而不需要依賴於電晶體尺寸的微縮。比如GPU、神經網路處理器(NPU,即AI處理器),乃至更專用的ASIC出現,都是這類思路。
CPU、GPU、NPU、FPGA等不同類型的晶片各司其職,Intel這兩年一直在推行所謂的「XPU」策略就是用不同類型的處理器去做不同的事情,「整合起來各取所需,用組合拳會好過用一種武器去解決所有問題。」宋繼強說。Intel的晶片產品就涵蓋了幾個大類,Core CPU、Xe GPU,以及透過收購獲得的AI晶片Habana等。
另外針對不同類型的晶片,可能還有更具體的最佳化方案。如當代CPU普遍加入AVX512指令,本質上是特別針對深度學習做加強。「專用」的不一定是處理器,也可以是處理器內的某些特定單元,甚至固定功能單元,就好像GPU中加入專用的光線追蹤單元一樣,這是當代處理器普遍都在做的一件事。
(2)從電晶體、晶片結構層面來看,電晶體的尺寸現在仍然在縮減過程中,只不過縮減幅度相比過去變小了——而且為緩解電晶體性能的下降,需要有各種不同的技術來輔助尺寸變小。比如說在22nm節點之後,電晶體變為FinFET結構,在3nm之後,電晶體即將演變為Gate All Around FET結構。最終會演化為互補FET (CFET),其本質都是電晶體本身充分利用Z軸,來實現微縮性能的提升。
劉明認為,「除了基礎元件的變革,IC現在的發展還是比較多元化,包括新材料的引進、元件結構革新,也包括微影技術。長期賴以微縮的基本手段,現在也在發生巨大的變化,特別是未來3D的異質整合。這些多元技術的協同發展,都為晶片整體性能提升帶來了很好的增益。」
他並指出,「從電晶體級、到晶圓級,再到晶片堆疊、引線接合(lead bonding),精準度從毫米向奈米演進,互連密度大大提升。」從晶圓/裸晶的層面來看,則是眾所周知的朝more than moore’s law這樣的路線發展,比如把兩片裸晶疊起來。現在很熱門的chiplet技術就是比較典型的並不依賴於傳統電晶體尺寸微縮,來彈性擴展性能的方案。
台積電和Intel這兩年都在大推將不同類型的裸晶,異質整合的技術。2.5D封裝方案典型如台積電的CoWoS,Intel的EMIB,而在3D堆疊上,Intel的Core LakeField晶片就是用3D Foveros方案,將不同的裸晶疊在一起,甚至可以實現兩片運算裸晶的堆疊、互連。
之前的文章也提到過AMD剛發佈的3D V-Cache,將CPU的L3 cache裸晶疊在運算裸晶上方,將處理器的L3 cache大小增大至192MB,對儲存敏感延遲應用的性能提升。相比Intel,台積電這項技術的獨特之處在於裸晶間是以混合接合(hybrid bonding)的方式互連,而不是micro-bump,做到更小的打線間距,以及晶片之間數十倍通訊性能和效率提升。
這些方案也不直接依賴傳統的電晶體微縮方案。這裡實際上還有一個方面,即新材料的導入專家們沒有在論壇上多說,本文也略過不談。
1,000倍的性能提升
劉明談到,當電晶體微縮的空間沒有那麼大的時候,產業界傾向於採用新的策略來評價技術——「PPACt」——即Powe r(功耗)、Performance (性能)、Cost/Area-Time (成本/面積-時間)。t指的具體是time-to-market,理論上應該也屬於成本的一部分。
電晶體微縮方案失效以後,「多元化的技術變革,依然會讓IC性能得到進一步的提升。」劉明說,「根據預測,這些技術即使不再做尺寸微縮,也會讓IC的晶片性能做到500~1,000倍的提升,到2035年實現Zetta Flops的系統性能水準。且超算的發展還可以一如既往地前進;單裸晶儲存容量變得越來越大,IC依然會為產業發展提供基礎。」
500~1,000倍的預測來自DARPA,感覺有些過於樂觀。因為其中的不少技術存在比較大的邊際遞減效應,而且有更實際的工程問題待解決,比如運算裸晶疊層的散熱問題——即便業界對於這類工程問題的探討也始終在持續。
不過1,000倍的性能提升,的確說明摩爾定律的終結並不能代表第三次科技革命的終結,而且還有相當大的發展空間。尤其本文談的主要是AI晶片,而不是更具通用性的CPU。
矽光、記憶體內運算和神經型態運算
在非傳統發展路線上(以上內容都屬於半導體製造的常規思路),WAIC晶片論壇上宋繼強和劉明都提到了一些頗具代表性的技術方向(雖然這可能與他們自己的業務方向或研究方向有很大的關係)。這些技術可能尚未大規模推廣,或者仍在商業化的極早期。
(1)近記憶體運算和記憶體內運算:處理器性能和效率如今面臨的瓶頸,很大程度並不在單純的運算階段,而在資料傳輸和儲存方面——這也是共識。所以提升資料的傳輸和存取效率,可能是提升整體系統性能時,一個非常靠譜的思路。
這兩年市場上的處理器產品用「近記憶體運算」(near-memory computing)思路的,應該不在少數。所謂的近記憶體運算,就是讓儲存(如cache、memory)單元更靠近運算單元。CPU的多層cache結構(L1、L2、L3),以及電腦處理器cache、記憶體、硬碟這種多層儲存結構是常規。而「近記憶體運算」主要在於究竟有多「近」,cache記憶體有利於隱藏當代電腦架構中延遲和頻寬的局限性。
這兩年在近記憶體運算方面比較有代表性的,一是AMD——比如前文提到3D V-cache增大處理器的cache容量,還有其GPU不僅在裸晶內導入了Infinity Cache這種類似L3 cache的結構,也更早應用了HBM2記憶體方案。這些實踐都表明,儲存方面的革新的確能帶來性能的提升。
另外一個例子則是Graphcore的IPU處理器:IPU的特點之一是在裸晶內堆了相當多的cache資源,cache容量遠大於一般的GPU和AI晶片——也就避免了頻繁的訪問外部儲存資源的操作,極大提升頻寬、降低延遲和功耗。
近記憶體運算的本質仍然是馮紐曼架構(Von Neumann architecture)的延續。「在做處理的過程中,多層級的儲存結構,資料的搬運不僅僅在處理和儲存之間,還在不同的儲存層級之間。這樣頻繁的資料搬運帶來了頻寬延遲、功耗的問題。也就有了我們經常說的運算體系內的儲存牆的問題。」劉明說。
構建非馮(non-von Neumann)架構,把傳統的、以運算為中心的馮氏架構,變換一種新的運算範式。把部分運算力下推到儲存。這便是記憶體內運算(in-memory computing)的概念。
記憶體內運算的就現在看來還是比較新,也有稱其為「存算一體」。通常理解為在記憶體中嵌入演算法,儲存單元本身就有運算能力,理論上消除資料存取的延遲和功耗。記憶體內運算這個概念似乎這在資料爆炸時代格外醒目,畢竟可極大減少海量資料的移動操作。
其實記憶體內運算的概念都還沒有非常明確的定義。現階段它可能的內涵至少涉及到在儲記憶體內部,部分執行資料處理工作;主要應用於神經網路(因為非常契合神經網路的工作方式),以及這類晶片具體的工作方法上,可能更傾向於神經型態運算(neuromorphic computing)。
對於AI晶片而言,記憶體內運算的確是很好的思路。一般的GPU和AI晶片執行AI負載時,有比較頻繁的資料存取操作,這對性能和功耗都有影響。不過記憶體內運算的具體實施方案,在市場上也是五花八門,早期比較具有代表性的Mythic導入了一種矩陣乘的儲存架構,用40nm嵌入式NOR,在儲記憶體內部執行運算,不過替換掉了數位週邊電路,改用類比的方式。在陣列內部進行模擬運算。這家公司之前得到過美國國防部的資金支援。
劉明列舉了近記憶體運算和記憶體內運算兩種方案的例子。其中,近記憶體運算的這個方案應該和AMD的3D V-cache比較類似,把儲存裸晶和運算裸晶疊起來。
劉明指出,「這是我們最近的一個工作,採用hybrid bonding的技術,與矽通孔(TSV)做比較,hybrid bonding功耗是0.8pJ/bit,而TSV是4pJ/bit。延遲方面,hybrid bonding只有0.5ns,而TSV方案是3ns。」台積電在3D堆疊方面的領先優勢其實也體現在hybrid bonding混合鍵合上,前文也提到了它具備更高的互連密度和效率。
另外這套方案還將DRAM刷新頻率提高了一倍,從64ms提高至128ms,以降低功耗。「應對刷新率變慢出現拖尾bit,我們引入RRAM TCAM索引這些tail bits」劉明說。
記憶體內運算方面,「傳統運算是用布林邏輯,一個4位元的乘法需要用到幾百個電晶體,這個過程中需要進行資料來回的移動。記憶體內運算是利用單一元件的歐姆定律來完成一次乘法,然後利用基爾霍夫定律完成列的累加。」劉明表示,「這對於今天深度學習的矩陣乘非常有利。它是原位的運算和儲存,沒有資料搬運。」這是記憶體內運算的常規思路。
「無論是基於SRAM,還是基於新型記憶體,相比近記憶體運算都有明顯優勢,」劉明認為。下圖是記憶體內運算和近記憶體運算,精準度、能效等方面的對比,記憶體內運算架構對於低精準度運算有價值。
下圖則總結了業內主要的一些記憶體內運算研究,在精確度和能效方面的對應關係。劉明表示,「需要高精確度、高運算力的情況下,近記憶體運算目前還是有優勢。不過記憶體內運算是更新的技術,這幾年的進步也非常快。」
去年阿里達摩院發佈2020年十大科技趨勢中,有一個就是存算一體突破AI算力瓶頸。不過記憶體內運算面臨的商用挑戰也一點都不小。記憶體內運算的通常思路都是類比電路的運算方式,這對記憶體、運算單元設計都需要做工程上的考量。與此同時這樣的晶片究竟由誰來造也是個問題:是記憶體廠商,還是數文書處理器廠商?(三星推過記憶體內運算晶片,三星、Intel垂直整合型企業似乎很適合做記憶體內運算…)
(2)神經型態運算:神經型態運算和記憶體內運算一樣,也是新興技術的熱門話題,這項技術有時也叫作compute in memory,可以認為它是記憶體內運算的某種發展方向。神經型態和一般神經網路AI晶片的差異是,這種結構更偏「類人腦」。
進行神經型態研究的企業現在也逐漸變得多起來,劉明也提到了AI晶片「最終的理想是在結構層次模仿腦,元件層次逼近腦,功能層次超越人腦」的「類腦運算」。Intel是比較早關注神經型態運算研究的企業之一。
傳說中的Intel Loihi就是比較典型存算一體的架構,「這片裸晶裡面包含128個小核心,每個核心用於模擬1,024個神經元的運算結構。」宋繼強說,「這樣一塊晶片大概可以類比13萬個神經元。我們做到的是把768個晶片再連起來,構成接近1億神經元的系統,讓學術界的夥伴去試用。」
「它和深度學習加速器相比,沒有任何浮點運算——就像人腦裡面沒有乘加器。所以其學習和訓練方法是採用一種名為spike neutral network的路線,功耗很低,也可以訓練出做視覺辨識、語言辨識和其他種類的模型。」宋繼強認為,不採用同步時脈,「刺激的時候就是一個非同步電動勢,只有工作部分耗電,功耗是現在深度學習加速晶片的千分之一。」
「而且未來我們可以對不同區域做劃分,比如這兒是視覺區、那兒是語言區、那兒是觸覺區,同時進行多模態訓練,互相之間產生關聯。這是現在的深度學習模型無法比擬的。」宋繼強說。這種神經型態運算晶片,似乎也是Intel在XPU方向上探索不同架構運算的方向之一。
(2)微型化矽光:這個技術方向可能在層級上更偏高了一些,不再晶片架構層級,不過仍然值得一提。去年Intel在Labs Day上特別談到了自己在矽光(Silicon Photonics)的一些技術進展。其實矽光技術在連接資料中心的交換機方面,已有應用了,發出資料時,連接埠處會有個收發器把電訊號轉為光訊號,透過光纖來傳輸資料,另一端光訊號再轉為電訊號。不過傳統的光收發器成本都比較高,內部元件數量大,尺寸也就比較大。
Intel在整合化的矽光(IIIV族monolithic的光學整合化方案)方面應該是商業化走在比較前列的,就是把光和電子相關的組成部分高度整合到晶片上,用IC製造技術。未來的光通訊不只是資料中心機架到機架之間,也可以下沉到板級——就跟現在傳統的電I/O一樣。電互連的主要問題是功耗太大,也就是所謂的I/O功耗牆,這是這類微型化矽光元件存在的重要價值。
這其中存在的技術挑戰還是比較多,如做資料的光訊號調變的調變器調變器,據說Intel的技術使其實現了1,000倍的縮小;還有在接收端需要有個探測器(detector)轉換光訊號,用所謂的全矽微環(micro-ring)結構,實現矽對光的檢測能力;波分複用技術實現頻寬倍增,以及把矽光和CMOS晶片做整合等。
Intel認為,把矽光模組與運算資源整合,就能打破必須帶更多I/O接腳做更大尺寸處理器的這種趨勢。矽光能夠實現的是更低的功耗、更大的頻寬、更小的接腳數量和尺寸。在跨處理器、跨伺服器節點之間的資料互動上,這類技術還是頗具前景,Intel此前說目標是實現每根光纖1Tbps的速率,並且能效在1pJ/bit,最遠距離1km,這在非本地傳輸上是很理想的數字。
還有軟體…
除了AI晶片本身,從整個生態的角度,包括AI感知到運算的整個鏈條上的其他組成部分,都有促成性能和效率提升的餘地。比如這兩年Nvidia從軟體層面,針對AI運算的中間層、庫做了大量最佳化。相同的底層硬體,透過軟體最佳化就能實現幾倍的性能提升。
宋繼強說,「我們發現軟體最佳化與否,在同一個硬體上可以達到百倍的性能差距。」這其中的餘量還是比較大。
在AI開發生態上,雖然Nvidia是最具發言權的;但從戰略角度來看,像Intel這種研發CPU、GPU、FPGA、ASIC,甚至還有神經型態運算處理器的企業而言,不同處理器統一開發生態可能更具前瞻性。Intel有個稱oneAPI的軟體平台,用一套API實現不同硬體性能埠的對接。這類策略對廠商的軟體框架構建能力是非常大的考驗——也極大程度關乎底層晶片的執行效率。
在摩爾定律放緩、電晶體尺寸微縮變慢甚至不縮小的前提下,處理器架構革新、異質整合與2.5D/3D封裝技術依然可以達成1,000倍的性能提升;而一些新的技術方向,包括近記憶體運算、記憶體內運算和微型矽光,能夠在資料訪存、傳輸方面產生新的價值;神經型態運算這種類腦運算方式,是實現AI運算的目標;軟體層面的最佳化,也能夠帶動AI性能的成倍增長。所以即便摩爾定律嚴重放緩,AI晶片的性能、效率提升在上面提到的這麼多方案加持下,終將在未來很長一段時間內持續飛越。這第三(四)次科技革命恐怕還很難停歇。
資料來源:https://www.eettaiwan.com/20210726nt61-ai-computing/?fbclid=IwAR3BaorLm9rL2s1ff6cNkL6Z7dK8Q96XulQPzuMQ_Yky9H_EmLsBpjBOsWg
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四兩撥千斤! 創新工場首席科學家AI大牛周明博士率瀾舟團隊刷新CLUE新紀錄,輕量化模型孟子一鳴驚人!
本週,中文語言理解權威評測基準CLUE榜單,被「低調」刷新。
不同的是,不是大公司、不是超大模型……
一個新面孔,一個輕量化模型,首戰即登頂,四兩撥千斤。
CLUE榜單近年來由巨頭——騰訊、搜狗、華為、阿里達摩院輪番霸榜的格局,被首次打破。
瀾舟科技-創新工場推出的孟子模型,以十億參數完成了此前百億、千億參數模型刷新的紀錄。
這也是瀾舟科技首次對外曝光,背後團隊負責人,正是創新工場首席科學家、全球AI大牛周明博士。以下文章解釋了這個模型的原理,文章來自《量子位》微信公眾號,經授權轉載。
▎輕量化模型孟子?
孟子,基於瀾舟團隊自研技術研發的大規模預訓練語言模型。
包括創新工場、上海交通大學、北京理工大學等單位參與聯合研發。
可處理多語言、多模態數據,同時支持多種文本理解和文本生成任務,能快速滿足不同領域、不同應用場景的需求。
孟子模型基於Transformer架構,僅包含十億參數量,基於數百G級別涵蓋互聯網網頁、社區、新聞、電子商務、金融等領域的高質量語料訓練。
但誰也沒想到,小模型卻有大智慧,一經登場,打破格局。
CLUE,中文語言理解領域最具權威性的測評基準,涵蓋文本相似度、分類、自然語言推理、閱讀理解等共10項語義分析和理解類子任務。
該榜單競爭激烈,幾乎是業內所有自然語言理解玩家必爭之地。
騰訊、搜狗、華為、阿里達摩院等更是輪番霸榜刷新紀錄。
而且隨著大參數模型愈演愈烈,CLUE還漸有巨頭壟斷之勢。
因為百億、千億甚至萬億參數的大模型,已然不再是創業或其他玩家可與之爭鋒。
萬萬沒想到,瀾舟科技-創新工場團隊出手,四兩撥千斤。
因為孟子,走的是基於輕量級、高效訓練的研究路線,致力於構建十億級別的小模型,充分發揮已有參數下的模型潛力,有利於快速、低成本地落地現實業務場景。
孟子預訓練模型性能比肩甚至超越千億大模型,在包含文本分類、閱讀理解等各類任務上表現出色。
相對已有的中文語言模型,孟子模型實現了多項突破性進展:
1) 堅持「小而精」的輕量化訓練策略。實現在同等模型規模下,遠超公開模型的性能。作為精巧的小模型,對標「巨無霸」,小模型性能超越千億規模模型。
2)使用知識圖譜增強模型,讓 AI 真正獲得知識。孟子模型具備頂尖的語言理解能力,在權威CLUE中文理解評測的總排行榜,以及分類排行榜和閱讀理解排行榜均位列第一,刷新三項榜單世界紀錄。總排行榜分數突破84分,逼近人類基準分數(85.61)。
3)靈活的領域和場景適應能力,方便快速定制和應用。基於T5-style的端到端生成的訓練範式,同步適配BERT-style的判定式架構,既能理解也能生成。便於適配行業應用,覆蓋廣泛業務場景。
當然,隨著孟子一鳴驚人,也必然能讓輕量化模型研究來到聚光燈下。
▎原理方法和應用?
在輕量化模型算法研究方面,基於自研的基於語言學知識、知識圖譜和領域數據增強等技術,從模型架構(包括基礎層Embedding表示和交互層Attention機制)到預訓練策略進行了全方位改進。
具體有四方面:
1) 模型結構方面,將語義角色、詞性標註等語言學特徵融合到Embedding表示中,基於句法約束引入註意力機制中,從而提升模型對語言學知識的建模能力。
2) 訓練策略上,引入基於實體知識和Discourse的Mask機制,強化模型對語言成分和語篇關係的表徵。
3) 為進一步提高訓練效率,使用了大模型蒸餾和初始化小模型策略。
4) 為更好地將孟子模型適應垂直領域如金融、營銷,使用了領域數據繼續訓練並構造相應的提示模版(Prompt),取得了明顯的性能提升。
基於以上算法策略,實現從語料中高效學習涵蓋詞級、句子級和語篇級知識,大幅提升語言模型提煉語言結構和語義信息能力,以及良好的領域遷移能力,適應廣泛的產品應用場景。
另外,在Finetune的進展方面,如何將預訓練模型用於各項任務?
瀾舟團隊也有總結,從數據增強、知識蒸餾、遷移訓練、訓練優化等方面展開了一些探索,進一步提升語言模型的性能:
1) 數據增強:使用領域相關數據;
2) 知識蒸餾:基於Teacher-Student自蒸餾提升訓練效率;
3) 遷移訓練:結合課程學習的思想,由易到難訓練下游模型;
4) 訓練優化:使用多種訓練目標,多角度提升模型能力;
而且孟子還已經展開了垂直化領域應用。
基於領域適應技術,孟子模型已深度垂直化賦能相應行業。典型的例子為適用於金融領域的孟子模型,領域適應策略主要包含兩大方面:
1) 通過大規模的泛金融領域語料,將通用孟子模型遷移到金融領域。金融版孟子模型已經應用於多個金融行業的合作企業,在金融知識圖譜搭建、脫水研報、公告抽取等多個任務上獲得了出色的表現。
2) 通過大規模的營銷領域語料,將孟子模型遷移到數字營銷領域,完成了營銷文案生成、新聞摘要等多項任務,將用於行業頭部的數字營銷公司和多個世界五百強企業的合作之中。
瀾舟方面還透露,孟子模型已在多個領域成功落地實踐,衍生出多項行業領先的產品,涵蓋文本生成、行業搜索、機器翻譯等諸多領域。
並且毫無疑問的是,因為輕量級模型具有的模型參數較少、快速推斷的特點,更易於線上部署和推廣到移動設備中,自然不會局限於現有應用和場景,接下來還會有更廣泛的研究和應用場景中。
▎瀾舟團隊?
最後,也簡單介紹本次一鳴驚人的新面孔瀾舟科技。
瀾舟科技是創新工場孵化的一家認知智能公司。公司創始人——周明博士。
AI領域內,周明已不用過多介紹,他是公認的世界級AI科學家,自然語言處理領域的代表性人物。
周明博士在2020年加盟創新工場,擔任創新工場首席科學家。
而瀾舟科技則針對商業場景的數字化轉型,基於大數據、知識圖譜和行業模型,提供新一代的信息檢索、知識推理和商業洞見技術和相關產品。
據稱目前已與國內外幾十所著名高校和十餘個相關領域的頭部企業建立了穩定的合作關係。
值得注意的是,瀾舟科技除了大牛坐鎮,其實也是行業趨勢的體現。
引用創新工場董事長兼CEO李開復最新分享來說:
AI的發展可以按照兩個時間點劃分。
第一個時間點是2015年,以CNN為核心的計算機視覺技術讓機器超越了人類,帶來了人臉識別、智能質檢、無人零售、智慧城市、無人駕駛等商機。
而第二個時間點出現在2019年,以大模型為代表的自然語言方向取得突破性進展,讓NLP從數據、信息走向知識和洞見成為可能,將會在翻譯、語音識別、法律、金融、新聞、廣告、醫療、娛樂等大賽道帶來機遇。
「如果說CNN造就了今天計算機視覺領域的突破和眾多應用,預訓練大模型+微調也將帶來自然語言的百花齊放的發展,用數據智能驅動各類業務的升級。瀾舟科技在周明老師的帶領下取得了今天的成果,在新機遇面前躬身入局,一起發掘NLP領域的黃金發展期」,李開復說到。
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