勃勃的美股投资日记

大家好，今天是2024年6月10日周一。为了提高大家（和我本人）的效率，我们在周一至周五交易日会尽量更多做新闻方面的速递，帮助大家了解市场最新动态，不错过任何重要新闻。关于我们在NVDA和其他股票上的操作与经验总结，将会更多在会员群内和大家分享。对我们的会员项目感兴趣的读者，可以移步此文了解详情。

Robinhood大涨5%

今天，我们在2个月前买入并一直持有的HOOD“无预警”大涨5.59%；其原因实际上是因为该公司将在周二（也就是明天）盘后公布其5月份的用户数据，包括交易额、新增用户数、管理资金总额（AUM）等。考虑到5月份ETH ETF的影响，币圈热度不减又迎来了一波“反弹”；且Gold信用卡、低margin利息、1%补贴等一系列优惠措施推出后，料会有更大规模的养老金等场外资金流入；因此市场对HOOD这一次公告寄以厚望。作为参考，上个月当HOOD推出4月份数据时候，股价一度大涨10%并在2年内首次站上20关口。

考虑到HOOD最近已经大涨，一个月来涨幅高达40%，我们不建议现在追高；该股经常暴涨后暴跌，很容易让不了解基本面的短线散户失去信心。明天数据公布后应该会有波动，我们大可等暴跌后再买入——如果数据超预期，可能不一定有这样的机会；真的等不及，一定要接的话，明天也可以小仓位考虑卖一些22.5，或者23的put，如果最终没跌下来也能赚点零花钱。

NVDA股价平稳，但稳中有升

今天是NVDA拆股后的第一个交易日。除了在早盘有获利了结砸盘股价一度大跌3%，但随后全部收复，并最终上涨0.75%。这一种“V”字反转类似周四暴涨后下跌的交易，这充分表明：因为大量积压卖（买）单在market open排队，因此开盘后的10分钟走势都不大可信。做期权的读者一定要吸取教训，不要和我一样被开盘5分钟后的走势隔了韭菜。具体细节参考上周六的日报。

拆股后，NVDA热度不减；从技术面走势上看，本周应该能稳定在120上方，并持续上涨。现在卖put的胜算大于卖call；卖call则可能需要不断调高自己的成交价以规避风险。

上周被割韭菜的还一个原因其实是我的“保证金”不够，而Fidelity只用现金仓位计算保证金。现在我的cash仓位已经足够大了，因此只要NVDA在这周不“涨上天”，能够找到一个明确的阻力位（如125），辅以不在开盘后10分钟内交易的教训，我应该会有更大自信获胜。

苹果发布自家“AI”，技术细节是什么？

美西时间周一上午10点，2024 WWDC如期召开。本次软件发布会的重点当然就是自2022年底GPT3崛起的，基于大语言模型的新一代人工智能。只不过苹果特别“聪明”，竟然把AI加上了苹果味，叫做Apple Intelligence。 仔细一看，这两个单词组合起来的首字母缩写，不就是AI吗？

感情谷歌CEO劈柴发布会上喊了100多次AI，都是在给苹果做广告啊。

当然是玩笑。虽然AI发布会的绝大部分内容和之前泄露的别无两样，包含文章摘要、邮件重写、全局可进入App内获取数据的Siri AI、图片创作等等，股价也“按照传统”的在发布会后大跌2%。iOS的图标颜色首次染色的更新被人嘲笑“阴间”，甚至那个AI Siri的全屏Halo（光晕）效果，也被指抄袭微软的Copilot。

但苹果这次推出的AI从技术层面来说，其实还是有不少惊喜的，我们总结如下：

• 苹果并未完全依赖GPT-4o重构自己的Siri服务，而是将ChatGPT作为可选项，以应对更加复杂的提示词或需求
• 在chatGPT之外，苹果实际上自研了两套模型应对不同的AI需求。
  • 一套是运行在本地的，模型大小预计为30亿（3B）参数的一个small LM（SLM），这主要是服务于对延迟要求更高，但复杂度低的任务，如文本总结与改写；
  • 一套是以云服务方式运行，储存在苹果私有云服务上的大语言模型，如多模态，一个很好的例子就是iPad上展示的手写计算器。苹果号称，私有云AI能解决现在大语言模型调用中用户数据的隐私问题。

• 这个30亿参数的SLM经过8bit quantization之后，模型大小大概在3GB左右。但常驻占用3GB内存也是一笔不小的开销，这就导致并非所有苹果手机都能支持AI。同时，这也意味着AI升级可能会带来一波新的手机换代潮
• 对于本地大语言模型，苹果将采用轻量化Adaptor的方式（比如Lora），训练出一不同的Adaptor应对不同的任务，比如改写邮件、文章总结、订个外卖、查找信息可能是四个不同的小模型。Diffusion Model支持的作图任务也是如此。

• 苹果AI的另一大看点，就是这个更加安全的“私有云AI计算”服务。根据我们对现在技术的理解，该特性应该主要还是依赖于苹果独有的端到端加密，和用户数据的去敏化处理。比如，如果用户需要把自己的敏感信息传入LLM完成任务，手机端可能会先把这个信息转换成特殊的token，让云端根据特殊token对应的提示词模板进行理解并返回；返回之后，本地再完成将token换回信息，甚至完成额外运算的任务：
  • 举个例子，如果我想让Siri计算一下我生日的下一天是星期几
  • Siri会把任务改变成“计算<X>的下一天怎么算”，发送给云；云处理后再返回一个结果叫“X+1”，
  • Siri再在本地把X换成我的生日，完成+1计算。
  • 当然我这个例子进行了极大简化，而且星期需要借助万年历，并非+1这么简单。但大概是这么个意思。

从下图可知，最早支持AI的iPhone版本为iPhone 15 Pro，该机型拥有8GB内存，足以应付SLM的任务需求。A17 Pro处理器内置的NPU算力可能也是原因。

iPhone15 及之前的机型，想要用AI的话就必须被迫升级了。因此，如果AI的必杀应用足够多，对促进苹果手机销量确实是有一定好处的。苹果的新产品一般来说都有这么一个规律，那就是刚开始的时候表现可能很一般，但是随着时间的推移效果会越来越好。虽然今天股价大跌2%，但我们也应该给苹果AI足够的时间和信心。

苹果今天这一波AI发布会，不经意间又杀死了多家创业公司，包括但不仅限于： Grammarly（一款文书修改软件）， 1Password（密码管理）， Midjourney（AI作图）， Bazel（一款投屏软件）。。。

有人对苹果本地小语言模型和云端大语言模型的效果进行了部分评测，评测结果如下：

上述数据显示，苹果自研模型的效果其实表现还挺不错。当然有理由相信，该自研模型的基础应该还是参考LLAMA 2或LLAMA 3的开源实现完成。

• 苹果本地的3B模型大部分情况下可以和Mistral的7B模型打个平手。而Mistral 7B已经是小模型中的佼佼者。但他可能依然比LLAMA 3的8B模型稍差一点。
• 苹果云端的大语言模型已经做到和GPT 3.5不分上下，但和GPT 4还是有明显差距。这也是为什么苹果将允许用户开启chatGPT功能，将对话转移给chatGPT解决。

此外，我们也终于明白为什么一段时间内，频繁传出苹果和百度合作的“新闻”了：