一．复盘2/7 股指未平仓情况？

（1）四大期指主力合约多空双方均大幅加仓，且多头加仓数量均大于空头，其中IH、IM合约多头加仓数量明显大于空头。

（2）某信，加空2819手；分别对IF、IC、IM加空916手、1389手和552手，仅对IH减空38手；加仓买单6508手，加仓卖单9327手。

（3）其他主要玩家，减空3835手；四大品种全部减空，分别对代表大盘蓝筹股的IH、IF减空1233手、1406手，分别对代表中小盘股的IC、IM减空380手、816手；

加仓买单51743手，加仓卖单47908手。

（4）两者前天减空2492手，以加仓买单为主，昨天加空6097手，并没有平仓买单，而是以加仓卖单为主，说明多空分歧大，震荡在所难免。两者今天合计减空1016手，前者加空、后者减空，整体以加仓买单为主，说明市场分歧仍在，可能还会继续震荡。操作完成后，他们共持有净空单125065手，未见根本性松动，仍然在峰值附近。

二。复盘 2 /7 北向资金、ETF、龙虎榜、游资情况

（1）沪股通总成交金额为1025.56亿，深股通总成交金额为1281.02亿。

（2）从沪股通前十大成交个股来看，贵州茅台位居首位；工业富联和金山办公分居二、三位。

（3）从深股通前十大成交个股来看，比亚迪位居首位；宁德时代和东方财富分居二、三位。

（4）从成交额前十的ETF来看，沪深300ETF(510300 )成交额位居首位；＂香港证券ETF(513090)＂成交额位居第二位。

（5）从成交额环比增长前十的ETF来看，前两位均为港股汽车ETF，其中港股通汽车ETF(159323) 成交额环比增长1260%位居首位。

（6）龙虎榜机构活跃度有所下降，买入方面，多只科创板个股获机构买入，其中龙迅股份获机构买入1.3亿；DeepSeek概念股每日互动获机构买入超8000万。

（7）卖出方面，多只算力股遭机构卖出，其中拓维信息遭机构卖出超7000万；比亚迪智驾概念股宇瞳光学遭机构卖出超8000万。

（8）一线游资活跃度有所下降。DeepSeek概念股每日互动遭三家一线游资席位合计卖出4.86亿；算力概念股拓维信息获国泰君安上海海阳西路营业部买入2.24亿，莲花控股获方正证券重庆金开大道营业部买入1.3亿。

（9）量化资金活跃度一般，DeepSeek概念股安凯微遭一家量化席位卖出1.15亿。

三。预判2/10 当天的观察要点：

（1）只要继续涨过3324，则涨势继续。但如果盘中未曾突破3324，则要小心止涨

（2）如果小跌30点之内，维持在3271～3303震荡，不用怕

（3）如果跌破3271以下则是转弱讯号

四。预判 2/10 当天热门强势板块以及观察指标股将会是哪些？

（1）DeepSeek（美格智能，淅江东方）

（2）云计算（青云科技、航锦科技）

（3）华为昇腾（拓维信息、恒为科技）

（4） AI眼镜/消费电子(瀛通通讯、雷伯科技）

（5）AI智能体（新炬网络）

（6）比亚迪智驾（大为股份、联创电子）

（7）光伏（中科云网）

（8）机器人（冀凯股份、精伦电子）

（9）冰雪经济（通达创智、舒华体育）

五。每天小叮咛

ds对英伟达的挑战，并不是简单的“算法平权”，还有开源对闭源的挑战。如果只是了解ah100或者gb200这种东西，意义不大，英伟达的护城河主要是cuda。

cuda的故事起步于2006年11月份发布的geforce8800gtx。19年前了，那是一个起点。2007年6月份发布了nv的gpgpu，cuda出世。这个跳跃是让显卡不仅能用在图像绘制了，也能用在其他方面了（不需要使用专门的着色器语言）

ai的本质，其实和btc的哈希算法类似，都是大量的数学计算。这也可以解释为啥近10年金融越来越“数学化”，包括做对冲的幻方能弄出ds，也是因为它是最具“金融数学化底蕴的对冲私募”。

主要就是transformer那套，也就是比如从一维的向量到二维的矩阵，然后再到三位或高位的张量。核心不在于算的多难，而在于算的题量很大。

gpu更像一个“事业部经理”，而cpu类似于一个“ceo”。it世界一开始，ceo比较重要，因为机会多多，需要面面俱到，就像80-90年代做生意，压对方向很重要，但随着时间发展，需要不断“细分而深化”，尤其是显卡计算部分，这部分其实初期是游戏推进的，但后期科学计算的需求上来了，把控机会需要更好的“项目经理”。

Gpu内部有很多逻辑计算单位，每个单元基本上只做简单的加减乘除（也就是小学水平），靠着分工协同完成庞大的计算任务。cuda就是gpu这个项目部经理手下的“调度总管”（类似于常务主管）。比如计算张量这个活，就具体分派谁谁来做，也就是cuda的作用，其实就是“算力调度者”，它优化算法效率。

这个作用类似于斯隆对通用汽车的管理，也就是在具体的“算力事业部内”，cuda这个算力调度者，甚至有比肩整个事业部经理的实力。因为所谓的算力，amd也有，也就是经理不稀罕，调度总管那套管理方法，却是稀缺的。

算力管理的优化，也是ds之所以引人瞩目的地方，因为人们认为“算力调度工作”应该在cuda逻辑下优化。但没想到ds，用了一些方法，似乎实现了更大的优化，人们好奇的就是它是如何实现的？以及优化算力之后，对于未来算力需求是不是降低？以及这对于“算力优化”世界，意味着什么？

cuda的好处，是如果研究者，只会ai模型的训练及推理方法，而不会任务分类的话，也没事，nv有cudnn程序库，这样玩ai的，只需要专注于训练或推论就行了。因为模型中所有需要任务分类的地方（也就是算力自动分配），cudnn都会自动配置好。就是cuda不仅配合nv硬件可以发挥更高更快的算法优势，而且也帮你做好了“算力分配套件”（也就是任务翻译），降低了项目开发的门槛，等于是一个特殊的“懒人包”。所以开发人员都喜欢用，然后20年过去了，用的人越来越多，产生生态影响力和开发依赖度。

未来英伟达还要推行量子计算，比如2023年就推出了cuda quantun平台，这部分也是为未来布局。其实逻辑核心依然是“并行计算”，也就是用多个处理单元，同时推进，计算量越大，越快，就越容易“大力超快出奇迹”。从一定程度上，可以理解cuda在gpu领域，是类似于x86在cpu领域的那种“专利优势”。

cuda未来就没有挑战么？当然有的，大概4个维度

1、硬件挑战

首先基本上，每个做cpu的，其实都看着做gpu的这么火眼馋。amd的mi300x使用cpu+gpu的异构结构，拥有192gbhbm3内存和5.3TB/s带宽，直接对标英伟达的H100，价格基本是其三分之一。然后amd还通过ROCm平台通过兼容CUDA代码（HIP工具链）吸引开发者，弱化CUDA生态。英特尔虽然遇到困境，但有美国政府撑腰，也没闲着，其GPU加速器结合了Xe架构和开放标准SYCL，通过OneAPI实现跨硬件（CPU/GPU/FPGA）统一编程，降低对CUDA的依赖。

然后就是科技巨头的自研芯片，比如谷歌TPU通过专用张量核心和软件栈（JAX）在AI训练中实现更高能效比。AWS的自研芯片直接与CUDA生态脱钩，挑战英伟达的云市场份额。

以及中国势力的挑战，主要就是华为昇腾、寒武纪等国产芯片在政策驱动下抢占本土市场，通过兼容PyTorch等框架绕过CUDA绑定。

最后是硬件架构方面的挑战，尤其是RISC-V与开源硬件架构，比如Ventana的Veyron正在催生新的开源加速器架构，进一步分化CUDA的硬件依赖。

2、软件挑战

英伟达的闭源属具，让其必然引来开源的挑战，ds事件其实就是代表之一。

首先就是开源编译器的性能逼近，比如OpenAI Triton，支持Python编写GPU内核，在NVIDIA GPU上性能接近CUDA，同时兼容AMD和英特尔硬件，成为CUDA的“平替”。再比如MLIR和LLVM生态，MLIR（多级中间表示）允许跨硬件优化，开发者可通过单一代码库生成CUDA、ROCm或SYCL后端，削弱CUDA的工具链垄断。

然后就是AI框架的硬件抽象化：比如PyTorch 2.0与TorchDynamo，PyTorch通过编译器技术自动优化计算图，无需手动编写CUDA内核即可实现高性能，降低开发者对CUDA的依赖。再比如JAX和XLA编译器，谷歌JAX的自动并行化和XLA编译技术可在TPU/GPU间无缝迁移代码，形成独立于CUDA的生态。

最后是跨平台标准：比如Vulkan Compute和SYCL等开放标准支持多厂商硬件，未来可能挤压CUDA的生存空间

3、cuda本身存在的技术瓶颈

内存墙与通信瓶颈：GPU显存容量和带宽增长放缓（如H100的80GB HBM3 vs MI300X的192GB），而大模型训练需要TB级内存，迫使开发者转向分布式计算或多芯片方案，CUDA的单卡优化优势被稀释。其次是NVLink和InfiniBand的私有协议面临UCIe（通用芯粒互联）等开放标准的竞争，可能削弱NVIDIA全栈技术的协同效应。

能效比挑战：随着摩尔定律放缓，单纯依靠制程升级提升算力的模式不可持续。CUDA需在稀疏计算、混合精度等算法层创新，但竞争对手（如Groq的LPU）通过架构革新实现更高能效。

量子计算与神经形态计算的长期威胁：量子计算在特定领域（如化学模拟）的突破可能分流HPC需求。神经形态芯片（如Intel Loihi）更适合脉冲神经网络，这些新型计算范式与CUDA的SIMT模型不兼容。

4、市场及政策挑战

地缘政治与供应链风险：美国对华高端GPU出口限制迫使中国厂商加速去CUDA化，华为昇腾的CANN和百度的PaddlePaddle正在逐渐强化替代性生态。。未来美国对从香港和新加坡渠道都会加强管理，对华ai芯片营收占到英伟达总量的20-25%，这部分如果管制加强，英伟达业绩会受到影响。

云厂商的“去NVIDIA化”策略：AWS、Azure等云服务商通过自研芯片和多元化硬件方案降低对NVIDIA GPU的采购比例，CUDA在云端的统治力可能被削弱。

开发者社区的迁移成本降低：工具链（如HIPIFY）可将CUDA代码自动转换为HIP（AMD）或SYCL（Intel），迁移成本从“月级”降至“天级”，CUDA的生态锁定效应减弱。

英伟达也不傻，早就看到了这些威胁，因此也在cuda护城河上做出应对，大概做了4点应对：

1、强化全栈优势：首先是软硬件协同设计，通过Grace Hopper超级芯片通过NVLink-C2C实现CPU/GPU内存一致性，提升CUDA在异构计算中的竞争力。然后是，CUDA-X生态扩展，集成更多加速库（如cuQuantum、cuNumeric），覆盖量子计算和科学计算等新领域。

2、拥抱开放标准：有限支持开源编译器（如允许PyTorch使用CUDA Graph优化），同时推动NVIDIA贡献标准组织（如参与MLIR开发），避免被边缘化。

3、抢占新兴场景：首先是重视“边缘计算”，通过Jetson平台和CUDA-on-ARM支持边缘AI，应对ROS 2等机器人框架的异构计算需求。然后是打造数字孪生与元宇宙，Omniverse平台依赖CUDA实现实时物理仿真，构建新的技术护城河。

4、商业模式创新：打造CUDA-as-a-Service，通过NGC（NVIDIA GPU Cloud）提供预训练模型和优化容器，增加用户粘性。

整体来看，由于20年技术积累，开发者的生态黏性，以及巨大的迁移成本，导致cuda护城河当下还比较强大，追的最快的就是amd，但至少3年内英伟达cuda还是优势明显。但从seekingalpha等文章反馈来看，如果cuda被超越或者被追上。大概有2个临界预警值：

1、技术临界点：当竞争对手的硬件性能超越NVIDIA且软件生态成熟度达到80%以上。

2、经济临界点：云厂商自研芯片成本低于采购NVIDIA GPU的30%。

所以要想投资互联网或者芯片产业，需要对于技术趋势有深度了解，阅读大量的资料和文献。对于“强科技成长”的估值尤其难，这也是巴菲特基本不碰强成长科技股的原因（买苹果是当消费股买的）。如果想买英伟达，就关注纳指ETF（159941）占净值的7.68％，至于买卖点就用谷神指标，现在溢价率还有4.8％，先积累一些知识和资料，等回调时候方便下手。

文章为记录个人思考，是作为反省操作失误的积累，文中个股不构成参考建议，据此操作，风险自负。投资有逻辑，交易有方法，持续关注阅读，时间会给你最真实的答案！

唯真财经

今日叮咛2月10日周一