L'ère de l'IA, récemment le secteur du stockage des actions américaines est discuté tous les jours, NAND, DRAM, HBM partout, vous savez tous ce que c'est ? 😂 Voici un post de vulgarisation pour enrichir vos connaissances 1. NAND Prononciation /nænd/, proche du chinois "南德". Nom complet NAND Flash, c'est de la mémoire flash. Caractéristique principale : ne perd pas les données en cas de coupure de courant, stockage persistant. On en trouve partout autour de nous, SSD disques durs à état solide, clés USB, cartes mémoire, stockage interne des téléphones 256G, 1TB, tout est NAND, les gros SSD dans les serveurs d'entreprise aussi. L'actif principal de SanDisk SNDK est le NAND, les ensembles de données IA, les bases vectorielles, tout est stocké dessus. En un mot, c'est utilisé pour stocker des choses. 2. DRAM Prononciation /ˈdræm/, proche de "拽姆". Nom complet Dynamic Random Access Memory, mémoire vive dynamique, c'est la mémoire d'exécution. Les données sont toutes effacées à la coupure de courant, mais la vitesse est bien plus rapide que le NAND. Produits correspondants : barrettes de mémoire d'ordinateur, mémoire vive de téléphone 12G/16G, mémoire de serveur. Les données temporaires lors des calculs GPU sont stockées dans la DRAM. En un mot, c'est utilisé pour faire tourner les choses, ne stocke pas longtemps, mais fonctionne vite. 3. HBM Pas besoin de retenir la prononciation, on lit lettre par lettre. Nom complet High Bandwidth Memory, mémoire à haute bande passante, version haut de gamme de la DRAM. La DRAM ordinaire est étalée sur la carte mère, la HBM empile plusieurs couches de puces verticalement, la bande passante est maximisée. Les GPU IA haut de gamme comme Nvidia H100/H200, AMD MI série, ont la HBM en standard. Notez que la HBM n'est pas une catégorie indépendante, c'est toujours une forme haut de gamme de la famille DRAM. La production dépend principalement de trois entreprises : Micron MU, Samsung, SK Hynix. Enfin, retenez simplement ceci : NAND sert à stocker, DRAM sert à faire tourner, HBM est une version rapide spécialement pour l'IA. Tout est clair maintenant. #AI 🦧 #ConnaissancesBoursièresUS

Debout, bon week-end à tous. Que faites-vous aujourd'hui ? Aujourd'hui, je vais emmener ma famille s'amuser~

C'est très intéressant, la tarification des grands modèles entre la Chine et les États-Unis a bifurqué directement cette fois-ci. Le 21 août, OpenAI a officiellement annoncé que le prix de l'API et des crédits de GPT-5.6 Sol sera réduit de plus de 20 % au cours des trois prochains mois. En Chine, c'est l'inverse : DeepSeek mène la hausse, suivi successivement par Zhipu, Kimi, MiniMax. Selon Morgan Stanley, le prix moyen d'entrée API des modèles nationaux au deuxième trimestre a augmenté à 4,9 yuans par million de tokens, alors qu'il était encore de 3,3 yuans au premier trimestre 2025, et le prix de sortie a même grimpé à 21,9 yuans. Ma première réaction a été de me tromper en lisant, mais après vérification, c'est exact. Le point clé est que les principaux moteurs de la hausse des prix sont les fabricants de modèles indépendants, tandis que les grandes entreprises disposant de leur propre puissance de calcul restent immobiles ou ajustent les prix de manière déguisée. En clair, le coût de la puissance de calcul est là, les fabricants indépendants ne peuvent plus soutenir des prix bas pour gagner des parts de marché, ils doivent donc augmenter les prix ; de leur côté, OpenAI baisse activement ses prix pour gagner du volume, les intentions sont différentes des deux côtés. Cette hausse des prix ressemble à un ajustement, mais en réalité, ce sont d'abord les fabricants indépendants qui ne peuvent plus tenir le coup. #OpenAI二季度营收67亿美元，亏损扩大

Même problème : peux-tu combiner un mp3 et une image en une seule vidéo ? Regardons comment les grands modèles nationaux et étrangers traitent cela. Ici, en Chine, on utilise : Zhipu et Doubao, à l'étranger, on utilise Gpt et Gemini Les étrangers sont vraiment impressionnants, ils peuvent le faire et le font vraiment, ils gèrent tout le matériel pour toi du début à la fin. Les nationaux ne peuvent pas le faire, ils te donnent la méthode, et tu dois te débrouiller toi-même. 😂 Comment expliquer cela ?

Eh bien, le Dow Jones a été écrasé de plus de 700 points hier soir par Walmart, tandis que Nvidia n'a chuté que de 0,33 %, clôturant à 216,85 dollars, la plus résistante du marché. Après avoir atteint 225 le 13 août, elle a baissé trois jours de suite, mais les baisses sont devenues de plus en plus faibles (-2,34 % → -0,99 % → -0,33 %), la pression de vente s'épuise. Tout le monde attend maintenant les résultats de fin de mois, le marché ne regarde qu'une chose : la solidité des prévisions. En regardant simplement Walmart, on sait que des revenus supérieurs aux attentes ne suffisent pas, si la croissance et les prévisions ne sont pas bonnes, on se fait quand même écraser. Les nouvelles ne manquent pas : la fille de Jensen Huang est apparue à la conférence sur la robotique à Pékin, l'IA physique se déploie, et Google a également confirmé la prochaine génération de refroidissement liquide. En termes de niveaux, 215,7-216,2 est le support à court terme, une cassure pourrait mener à 209-212 ; si avant les résultats on revient à 222-225, cela signifie que certains anticipent, ce qui pourrait rendre la réaction à la publication plus facile à digérer. L'avis de Caiju : avant les résultats, si le volume diminue et que le marché stagne, ne faites pas n'importe quoi, parier lourdement sur un mouvement unilatéral, c'est donner de l'argent, attendez que les résultats donnent une direction. Ce n'est pas un conseil en investissement. #沃尔玛在美销售放缓，消费压力受关注