ARK 更新后的开源特斯拉模型得出 2027 年每股预期价值为 2000 美元。如下图所示，根据蒙特卡罗第 75 百分位数和第 25 百分位数调整的牛市和熊市情况分别为每股约 2,500 美元和 1,400 美元。
本研究更新介绍了 ARK 新的开源特斯拉模型，该模型包含 41 个独立输入的分布，可模拟该公司的一系列潜在结果。
特斯拉未来的机器人出租车业务线是主要驱动力，在 2027 年贡献了 67% 的预期企业价值和 64% 的预期息税折旧摊销前利润。下图按业务线细分了应占收入、息税折旧摊销前利润和价值。
本文概述了五个主题，包括与我们的假设相关的风险和限制：
熊市和牛市结果示例
ARK 2022 年特斯拉模型的关键模型输入和更新
2027 年股价预测
2027年模型的考虑因素，这些因素并非我们价格预估的关键驱动因素
我们模型的风险和局限性
模型中未包含的商业机会 继续阅读
数字消费的趋势正在加速。我们的分析表明，消费者将继续把休闲时间从线下转移到线上活动，在线总清醒时间将从现在的约 39% 增加到 2030 年的 53%。因此，在五大消费趋势的推动下，经通货膨胀调整后，全球数字休闲支出可能会以年复合增长率 17% 的速度增长，从去年的 6.6 万亿美元增至 2030 年的 22.5 万亿美元。
联网电视（CTV）
尽管约 85% 的美国家庭可以收看一台或多台 CTV，但 CTV 广告市场仅占美国电视广告预算的 23%。CTV 似乎正处于一个拐点，很可能从线性电视和数字电视的广告预算中分一杯羹。CTV 可为广告商提供目标定位和归因测量，而这曾是传统数字广告商的专利。结合线性电视和数字广告的优势，CTV 可以抢占品牌广告和效果广告预算的份额。我们相信，在未来五年内，CTV 广告总支出的实际年增长率将达到 20%，从 2022 年的 210 亿美元增至 2027 年的 500 亿美元以上。
新社交平台
近 40% 的 Z 世代消费者更喜欢在 TikTok 和 Instagram 上搜索，而不是谷歌搜索和地图。 拥有最佳推荐引擎的社交平台可能会主导广告预算，TikTok 等基于内容的社交媒体可能会超过 Facebook 等关注和推送型社交媒体。 继续阅读
2014 年，我出于两个原因创立了 ARK 投资公司：一是专注于颠覆性创新，二是创建一个透明的研究生态系统，旨在揭示和分享当今发展中的五大创新平台之间的融合信息。这些平台涉及 14 项技术，包括多组学测序、机器人技术、能源存储、人工智能和区块链技术。
2022 年是市场历史上最具挑战性的年份之一，由于以创新为重点的公司股价遭受了巨大损失，透明度比以往任何时候都更加重要。我在华尔街工作了 45 年，从事投资组合管理超过 30 年，从未见过市场如此混乱。如今，货币供应量正在下降，商品价格正在恶化，臃肿的库存正在平仓，创新正在扰乱传统的世界秩序，所有这些都表明通胀率正在下降，甚至可能出现通货紧缩。尽管美国联邦储备委员会（美联储）夸夸其谈，但债券市场似乎也证实了这一前景，10 年期国债收益率在 3.5% 左右，收益率曲线 四十年来从未如此倒挂。这两项指标都表明，今年的实际增长和通胀可能会低于预期。
尽管如此，由于担心通货膨胀根深蒂固和利率上升，股票市场的忧虑之墙已经高耸入云，这在历史上对股票是一个积极的背景。根据最新的美国银行基金经理调查，投资者目前持有大量现金，这是自2001年911危机以来从未见过的水平，而且自2009年4月以来首次超配债券。12 月，芝加哥期权交易所（CBOE）股票看跌/看涨比率 创下历史新高，超过了科技和电信泡沫以及全球金融危机期间的水平。事后看来，这两个时期都是将资金投入高度差异化策略的绝佳机会。我认为，当前的市场失调为创新战略提供了一个机会，当股市复苏时，创新战略将蓬勃发展。对未来的恐惧显而易见，但危机也能创造机遇。
本着审慎的投资组合管理精神，我们认为对颠覆性创新的配置有可能平衡综合财富投资组合。颠覆性创新不仅提供了广义指数通常不具备的潜在指数增长机会，还提供了对冲现有公司被颠覆的日益增长风险的机会。
在接下来的几节中，我将介绍一些改变游戏规则的创新案例，这些案例在 2022 年被股票市场所忽视。面对市场的逆风和媒体的批评，这些突破正在证实我们最初的研究，并增强了我们的信心，即 ARK 的战略站在了变革的正确一边。颠覆可能以出人意料的形式、在出人意料的时间出现。创新可以解决问题，而且历来在动荡时期获得份额。 继续阅读
甲烷是一种强烈的温室气体，是石油和天然气钻探的副产品。如下图所示，全球石油和天然气行业每年向大气中排放 2,650 亿立方米（bcm）的天然气，而Bitcoin挖矿可以有效利用其中的大量能源。石油和天然气公司将大约 1,400 亿立方米的天然气排放物燃烧，将甲烷转化为对人体危害较小的二氧化碳，而将另外 1,250 亿立方米的甲烷直接排放到大气中。要支持Bitcoin目前的全球哈希率，只需要 250 亿立方米（约占天然气总排放量的 10%）。
石油和天然气行业将无法捕获所有 2,650 亿立方米的天然气排放并将其转化为电力。虽然燃烧的甲烷和排放的甲烷都可以用于Bitcoin挖矿，但 ARK 认为排放的甲烷将是第一个目标，因为排放到大气中的甲烷的毒性是二氧化碳的 120 倍，而且公司还没有将基础设施成本投入到燃烧生态系统中。据 ARK 估算，在 1,250 亿立方米的甲烷排放中，只有一半发生在井场，而井场是Bitcoin开采最容易、最富有成效的地点，如下图所示。
ARK 的研究表明，在井场安装天然气发电机，利用本应排出的甲烷来开采比特币，可以发电，其成本远远低于目前公共Bitcoin矿业公司支付的费用。假设挖矿硬件的供应不受限制，Bitcoin矿工可以利用排出的甲烷，削弱 “纯粹的 “Bitcoin挖矿公司，使其陷入无利可图的境地。此外，如果公用事业监管机构推出碳减排定价计划，利用排出的甲烷开采Bitcoin将变得更具吸引力。我们在下图中说明了这种竞争态势。 继续阅读
数据中心越来越需要定制的硬件来满足人工智能（AI）应用的性能需求。传统数据中心历来依赖中央处理器（CPU），现在则依赖人工智能加速器。 加速器设计针对特定用例进行了优化，在本例中就是神经网络训练和推理。ARK 认为，到 2030 年，为人工智能用例提供动力的硬件需求将达到 1.7 万亿美元的收入，这主要是由人工智能软件带来的巨大生产力提升所推动的。
主要得益于 Nvidia，人工智能训练加速器的性能一直在以惊人的速度提升。与 Nvidia 于 2014 年发布的 K80 芯片相比，最新的加速器在调整总拥有成本（TCO）的基础上实现了 195 倍的性能，如下图所示。TCO 衡量的是人工智能训练系统的单价和运营成本。
是什么原因导致了如此快速的性能提升？根据摩尔定律的预测，芯片上的晶体管数量每 18 个月至两年翻一番。虽然摩尔定律预测的准确性近年来有所下降，但从历史上看，它已转化为约 30% 的年化成本下降，这比人工智能专用硬件的成本下降速度要慢得多。根据我们的估计，自 2014 年以来，人工智能芯片性能以每年 93% 的速度提高，转化为每年 48% 的成本下降，如下表所示。以训练大型人工智能模型的时间而非摩尔定律来衡量，我们认为，随着人工智能硬件芯片设计复杂度的提高，晶体管数量将变得更加重要。
如下图所示，将工艺尺寸从 28 纳米缩小到 4 纳米并增加晶体管数量只能说明问题的一部分。
除晶体管数量外，内核架构、高速内存容量和互连带宽方面的进步结合在一起，带来了远超摩尔定律的指数级性能提升。
训练神经网络需要许多计算密集型矩阵乘法。为了加速这些运算，Nvidia 自 2018 年在 Volta 架构上首次亮相以来，一直在利用专为矩阵乘法设计的张量内核。H100 现在可提供高达 2 petaflops 的张量性能，比 2018 年推出的 V100 上的 125 teraflops 提升了 16 倍，如下图所示。 继续阅读