With rising demand and new concerns about reliability and transmission, companies and investors are grappling with the quagmire of power generation. Major outages, such as in Texas in 2021 and…

中国VCPE消费赛道2025展望 在中国消费市场经历深刻变革的背景下，VC/PE在消费赛道的投资策略和市场动态正受到广泛关注。 近期，GLG 格理集团邀请浙江天使湾创业投资有限公司合伙人谭志旺先生，共同探讨2025年消费赛道的前景。谭志旺深耕消费投资十余年，主导过多家消费品牌与连锁企业的投资与退出。 以下是此次对话的关键要点总结： 一、您能分享一下2024年中国的消费赛道新发生了哪些投资事情吗？ 名创优品以超60亿元收购永辉超市29%股权，成为第一大股东，推动供应链与自有品牌融合，带动永辉市值上涨，市场对传统零售改造预期升温。阿里出售大润发给德弘资本，标志着对非核心线下业务的战略收缩，盒马是否出售仍存悬念，市场对其独立上市充满期待。 在零食行业，三只松鼠斥资3亿元收购爱零食、爱折扣及致养食品，强化渠道和供应链。来伊份与浙江养馋记合作，拓展区域市场。宠物行业也很活跃，安宏资本与博裕资本控股山东帅克宠物，方源资本收购“红狗”控股权，反映出资本对宠物行业的垂直整合和品牌集中化押注。 二、结合中国消费赛道最新发生的投资，您认为从行业和赛道方面来看投资策略是怎样的？ 阿里退出大润发，反映出对传统大卖场模式的看衰，而永辉通过“胖东来式改造”带动业绩回升，市场对改造后传统零售的潜力重新定价。通过供应链优化和业态创新，线下零售或许能突破增长瓶颈。 零食行业的爆发力也很强，万辰集团通过并购整合区域连锁，市值大幅上涨。三只松鼠和来伊份则加速布局，尝试通过跨品类供应链整合提升竞争力。 宠物行业虽然保持增长，但资本更倾向于通过并购推动垂直整合和品牌集中。PE更关注资产修复和盈利能力，产业资本则更看重生态协同，整体上资本依然看好零售和宠物行业的长期价值。 三、您认为VC、PE在消费赛道的投资策略和项目评估的一些关键的因素是什么？ 在2024年中国消费赛道，VC和PE的投资策略有明显不同。VC更关注高成长性和创新潜力，尤其是在宠物等新兴赛道，虽然传统消费行业的VC投资减少，但高潜力的早期项目仍受青睐。 PE阶段更注重稳定现金流和低估值，倾向于投资能稳定分红的企业，尤其是在港股估值较低的情况下，通过资源整合和业务拓展提升企业价值。 并购已成为近年来的重要趋势。市场融资放缓、估值回调为并购创造了机会，特别是在宠物等行业，PE和上市公司积极通过并购提升市场份额和协同效应。 四、您认为中美关税调整对行业有哪些影响以及2025年市场的预期如何？ 中美关税调整主要影响出口成本和市场竞争力。高溢价品牌如家电和科技产品可能通过涨价转嫁成本，但低附加值商品的价格优势将减弱，可能导致出口份额下降，尤其是依赖低价策略的跨境电商。 为了应对关税压力，不少企业开始在东南亚、墨西哥设厂，跨境电商也转向海外仓储来降低成本。国内市场则通过“以旧换新”等政策刺激消费，顺周期行业如家电、食品饮料可能受益，而宠物经济等弱周期行业可能因“口红效应”保持韧性。 整体来看，2025年市场可能呈现分化，顺周期行业和部分消费品将受政策支持，而其他行业可能面临外部压力。 五、您认为国内在消费赛道有哪些机会和挑战？以及这会产生哪些变化？ 中国消费市场正从线上向线下转变，电商流量成本攀升，品牌突围困难，反而线下连锁和商超在品质和体验升级中展现机会。 零售行业集中度提升，小企业逐步被淘汰，市场份额向头部企业集中，跨境出海也成为新的增长路径。 投资正从财务型向产业型转变，强调资源和人才支持，港股和A股市场回暖，带来更多退出机会。尽管存在挑战，消费赛道仍充满投资潜力。 本文改编自 2025 年 3 月 GLG…

本纪要涵盖了AI和GPU服务器市场的增长与动态，重点关注了AI工作负载对服务器配置的影响，以及OEM（原始设备制造商）和ODM（原始设计制造商）之间的竞争。此外，还探讨了数据中心在电力和冷却方面的挑战、GPU即服务（GPU as a Service）的兴起，以及主要科技公司之间为简化AI基础设施部署而建立的战略合作伙伴关系。同时，对话还涉及影响AI服务器制造的经济因素，以及提高GPU资源利用率以实现更好投资回报的重要性。 专家主要观点： AI基础设施增长 GPU服务器市场增长 大规模采用AI和AI工作负载显著推动了GPU服务器市场的增长，特别是在超大规模企业和投资于支持大型语言模型（LLMs）基础设施的企业中。 行业正处于“加速时代”的早期阶段，专注于构建支持AI的基础设施，NVIDIA是这一领域的主导者。 AI对服务器配置的影响 AI工作负载改变了服务器配置，优化的重点转向特定用例，例如金融服务业和制造业中的机器学习应用。 GPU即服务（GPU as a Service） 由于需求高、供应有限，GPU即服务模式应运而生，使企业能够在不进行大规模基础设施投资的情况下测试机器学习应用。 服务器制造 OEM vs ODM OEM和ODM之间的动态受到快速基础设施部署需求的影响。ODM因能够快速且经济高效地交付产品，对超大规模企业具有吸引力。 超大规模项目选择服务器制造商 像Stargate这样的超大规模项目在选择服务器制造商时会考虑现有技术、可扩展性和成本效益，通常利用现有基础设施，并比较Supermicro、Dell和HPE等选项 数据中心使用多个服务器制造商 数据中心通常使用多个服务器制造商，以避免对单一供应商的依赖，并利用不同厂商的优势，如XAI项目所示。 AI基础设施挑战 AI服务器制造的挑战 制造商面临AI服务器密度增加的挑战，需要更多电力和先进的冷却解决方案（如液冷）来管理散热问题。 Supermicro的竞争优势与挑战 Supermicro在快速交付方面的竞争优势正受到竞争对手的追赶，同时该公司也面临过去争议和客户集中风险带来的挑战。…

The demand for data centers has skyrocketed in the past two years as companies race to build out infrastructure for Generative AI workloads. With no end in sight for demand…

在全球各公司竞相跟上人工智能最新发展步伐之际，中国公司 DeepSeek 于 1 月 23 日推出其 “R1” 大语言模型（LLM），震撼了整个行业，在市场上引起轩然大波。 为了解 DeepSeek – R1 推出所带来的广泛影响，GLG 的 Evan Moore 与行业资深人士William Fong 博士进行了交流。 Willian 在微软工作超过 26 年，曾领导该公司的人工智能和数字化转型工作。 以下是此次对话的关键要点总结： 你能详细解释一下 DeepSeek 所采用的 “专家混合” 方法吗？与传统大语言模型相比，它有哪些优势和缺陷？…

Rating survey questions and ranking survey questions are two of the most common types of questions you’ll encounter in a survey. They are easy to understand, quick to answer, and…