大芯片面临的共同挑战（下）
原创 Chaobowx 软硬件融合
3 大芯片面临的共同挑战
3.1 挑战一：复杂大系统，对灵活性的要求高于对性能的要求
有一个非常经典的问题：终端非常流行SOC，但为什么数据中心服务器却依然是CPU打天下？
越是复杂的场景，对系统灵活性的要求越高。CPU作为云计算场景的主力计算平台有其合理性，主要体现在四个方面：
硬件的灵活性。软件应用迭代很快，支持软件运行的硬件处理引擎要能够很好地支持这些迭代。CPU因为其灵活的基础指令编程的特点，是最适合云计算的处理引擎。
硬件的通用性。云计算厂家购买硬件服务器，很难预测这些硬件服务器会运行哪类工作任务，最好的办法是采用完全通用的服务器。CPU由于其绝对的通用性，成为云计算场景最优的选择。
硬件的利用率。云计算的基础技术是虚拟化，通过虚拟化把资源切分，实现资源共享，以此提高资源利用并降低成本。只有CPU能够实现非常友好的硬件级别的虚拟化支持，从而实现更高的资源利用率。而其他硬件加速平台，（相对的）资源利用率很难做到很高，这就约束了其性能优势。
硬件的一致性。在云计算数据中心，软件和硬件是需要相互脱离的。同一个软件实体会在不同的硬件实体迁移，同样的同一个硬件实体也需要运行不同的软件实体。这对硬件平台的一致性提出了很高的要求。
在性能满足要求的情况下，CPU当仁不让的就成了数据中心计算平台的最佳选择。
可惜的是，目前，CPU的性能无法满足要求了。在CPU性能不满足要求的情况下，就需要创新的硬件来进行性能加速。如何在整个系统保持跟传统CPU接近的通用性、灵活性、可编程性、易用性的约束条件下，实现性能显著提升，成为了重要的挑战。
3.2 挑战二：如何数量级的提升综合性能？
我们之前都讲过，性能和单位指令的复杂度是正相关的。指令越简单，性能相对越低；指令越复杂，性能相对越好。但指令简单，我们就可以随心所欲组合各种各样的场景的应用程序；而指令越复杂，引擎所能覆盖的领域和场景就会越来越小。
如上图所示：
CPU性能最差，但几乎可以覆盖所有的计算场景，是最通用的处理器；
DSA覆盖某个特定领域，性能可以做到很好。但覆盖的领域如果算法更新迭代快或者领域的范围较小不足以支撑大算力芯片的大范围落地的话，这样的DSA芯片在商业上就很难成立。
GPU介于两者之间。
CPU软件，是通过基础的指令组合出来所需要的业务逻辑；而为了提升性能，硬件加速本质上是将业务逻辑固化成硬件电路。而将业务逻辑固化成电路，虽然提升了性能，但会约束芯片本身的场景覆盖。目前，很多算力芯片的设计陷入了一个怪圈：越优化性能，场景覆盖越狭窄；场景覆盖越狭窄，芯片出货量越低；芯片出货量低，无法覆盖芯片的一次性研发成本，商业逻辑不成立，后续的持续研发难以为继。
以AI为典型场景，目前AI芯片落地难的本质：很多AI芯片特别强调深度理解算法，然后把算法融入到芯片中。但受限于AI类算法多种多样，并且算法都在快速的迭代。这导致AI芯片一直无法大规模落地，芯片数以亿计的研发成本难以摊薄。因此，从目前来看，AI芯片在商业逻辑上无法成立。
AI芯片已经榨干了目前芯片所能达到的性能极限；未来，L4/L5级别的自动驾驶芯片需要算力十倍百倍的提升；而要想达到元宇宙所需的良好体验，则需要算力千倍万倍的提升。如何在确保芯片的场景覆盖如CPU一样通用全面，并且还能够十倍百倍甚至千倍万倍的快速性能提升，是大算力芯片需要直面的挑战。
3.3 挑战三：业务的横向和纵向差异性
业务的横向差异指的是不同客户之间相近业务的细节差异性；而纵向差异指的是单个用户业务的长期迭代的差异性。
不同用户的业务存在差异，即使同一大公司内部，不同的团队对相同场景的业务需求也是不完全一致的。并且，即使同一客户，受限于软件的快速更新迭代，其业务逻辑更新也会很快，显著的快于硬件芯片的更新迭代（软件迭代通常在3-6个月，而芯片迭代则是2-3年，还要考虑芯片4-5年的生命周期）。
针对横向和纵向的差异性，目前行业有几种显著的做法：
一些芯片大厂，针对自身对场景的理解，提供自认为最优的业务逻辑加速方案给到用户。但站在用户的视角，这样会丧失自身的差异性和创造性。用户需要修改自身的业务逻辑，这个风险也非常的高；并且，会对芯片公司形成强依赖关系。
一些大客户。针对自身差异化场景，自研芯片。可以满足自身差异化的竞争能力，但大用户内部也是由许多不同的小团队组成，不同团队业务场景仍然存在差异性；并且，单个业务纵向的长期迭代差异依然是需要考虑的。定制芯片在商业上是可行的，但需要考虑技术层面的通用芯片设计。
第三方通用的解决方案。“授人以鱼，不如授人以渔”，通过通用的设计，确保在每个领域，都能够实现一定程度上的软硬件解耦。芯片公司提供“通用”的硬件平台，让用户通过编程的方式实现业务差异化，“让用户掌控一切”。
3.4 挑战四：芯片的一次性成本过高
在先进工艺的设计成本方面，知名半导体研究机构Semiengingeering统计了不同工艺下芯片所需费用（费用包括了）：16nm节点则需要1亿美元；7nm节点需要2.97亿美元；到了5nm节点，费用高达5.42亿美元；3nm节点的研发费用，预计将接近10亿美元。
就意味着，大芯片需要足够通用，足够大范围落地，才能在商业逻辑上成立。做一个基本的估算：在数据中心场景，则需要50万以上的销售量，才能有效摊薄研发成本。在数据中心领域，这个门槛非常高。
3.5 挑战五：宏观算力要求芯片能够支撑大规模部署
性能和灵活性是一对矛盾，很多性能优化的芯片设计方案，显著的提升性能的同时，也显著的降低了芯片的通用性、灵活性和易用性，同时降低了芯片的场景和用户覆盖。从而导致芯片落地规模很小。
芯片落地规模小，单芯片再高的性能，都相当于无源之水，没有了意义。
因此，一个综合性的芯片平台，需要考虑芯片性能提升的同时，也要考虑如何提高芯片的宏观规模落地：需要考虑芯片的场景覆盖；需要考虑芯片的用户覆盖；需要考虑芯片的功能横向和纵向的差异性覆盖。
只有兼顾了性能和更多用户和场景覆盖，才能实现大芯片的规模化部署，才能显著的提升宏观算力。
3.6 挑战六：计算平台的融合
算力需要池化，并且，算力不仅仅是数据中心基于x86 CPU的算力池化，算力池化，需要：
算力需要跨不同的CPU架构，比如能够把x86、ARM、RISCv等主流架构的算力整合到一个算力池；
算力需要跨不同类型的处理引擎。比如把CPU、GPU、FPGA、DSA的算力整合到一个算力池；
算力还需要跨不同厂家的硬件平台，算力需要把不同Vendor提供的算力资源都能够整合到一个算力池；
算力需要跨不同位置，算力可以部署云、边、端甚至网络，可以把这些算力整合到一个算力池。
云网边端融合，就是把所有的算力资源整合到一起，真正实现跨云网边端自适应的软件运行。挑战在于，如何构建统一的开放的硬件平台和系统堆栈。
3.7 挑战七：生态建设的门槛
大芯片一定需要平台化，一定需要开发框架并形成开发生态。而框架和生态门槛高，且需要长期积累，对小公司来说是一件非常难的事情。
RISC-v CPU已经如火如荼，很多公司，特别是一些初创小公司，大家都非常认可RISC-v的开源开放的理念和价值，众人拾柴火焰高，大家共同推动RISC-v开放生态的蓬勃发展。
未来，计算进一步走向异构和超异构计算，架构和平台越来越多，此时，开源开放已经不是可选项，而是成为必选项。因为，如果不是开源开放，那就会导致算力资源完全的碎片化，何谈算力池化，何谈云网边端融合。
开源开放，是大芯片平台和生态建设的必然选择。
3.8 挑战八：（用户视角）宏观跨平台的挑战，没有平台依赖
站在芯片厂家视角，给客户提供芯片以及配套的驱动软件，然后有SDK等开发工具包，用户基于此开发自己的应用程序，这样就万事大吉。但站在用户的视角，问题可不是这样。用户的软件应用和硬件平台是完全脱离的。
我们以VM计算机虚拟化为例。用户的VM需要在不同的硬件平台上能够实时热迁移，这样就对硬件平台的一致性就有了要求。通常，硬件一致性是通过虚拟化来完成的，虚拟化给上层的VM抽象出标准的硬件平台，使得VM可以跨不同架构的硬件服务器运行。随着CPU性能的瓶颈，虚拟化相关堆栈逐渐下沉到了硬件加速，这样，就需要把硬件接口直接暴露给业务VM，那么就需要硬件架构/接口原生支持一致性。
硬件架构/接口原生支持一致性，换个表述，就是不同厂家的芯片平台提供的是相同的架构和接口，使得软件可以方便的跨不同厂家的硬件平台迁移。如果某个厂家提供的是私有架构/接口的硬件平台，那么用户就会对平台形成强依赖关系，并且如果选择的个性化平台越多，使得用户自己的数据中心变成割裂的各自不同的资源池碎片，这样云的整个运营管理变得非常的复杂和困难。
（正文完）
原创 Chaobowx 软硬件融合
3 大芯片面临的共同挑战
3.1 挑战一：复杂大系统，对灵活性的要求高于对性能的要求
有一个非常经典的问题：终端非常流行SOC，但为什么数据中心服务器却依然是CPU打天下？
越是复杂的场景，对系统灵活性的要求越高。CPU作为云计算场景的主力计算平台有其合理性，主要体现在四个方面：
硬件的灵活性。软件应用迭代很快，支持软件运行的硬件处理引擎要能够很好地支持这些迭代。CPU因为其灵活的基础指令编程的特点，是最适合云计算的处理引擎。
硬件的通用性。云计算厂家购买硬件服务器，很难预测这些硬件服务器会运行哪类工作任务，最好的办法是采用完全通用的服务器。CPU由于其绝对的通用性，成为云计算场景最优的选择。
硬件的利用率。云计算的基础技术是虚拟化，通过虚拟化把资源切分，实现资源共享，以此提高资源利用并降低成本。只有CPU能够实现非常友好的硬件级别的虚拟化支持，从而实现更高的资源利用率。而其他硬件加速平台，（相对的）资源利用率很难做到很高，这就约束了其性能优势。
硬件的一致性。在云计算数据中心，软件和硬件是需要相互脱离的。同一个软件实体会在不同的硬件实体迁移，同样的同一个硬件实体也需要运行不同的软件实体。这对硬件平台的一致性提出了很高的要求。
在性能满足要求的情况下，CPU当仁不让的就成了数据中心计算平台的最佳选择。
可惜的是，目前，CPU的性能无法满足要求了。在CPU性能不满足要求的情况下，就需要创新的硬件来进行性能加速。如何在整个系统保持跟传统CPU接近的通用性、灵活性、可编程性、易用性的约束条件下，实现性能显著提升，成为了重要的挑战。
3.2 挑战二：如何数量级的提升综合性能？
我们之前都讲过，性能和单位指令的复杂度是正相关的。指令越简单，性能相对越低；指令越复杂，性能相对越好。但指令简单，我们就可以随心所欲组合各种各样的场景的应用程序；而指令越复杂，引擎所能覆盖的领域和场景就会越来越小。
如上图所示：
CPU性能最差，但几乎可以覆盖所有的计算场景，是最通用的处理器；
DSA覆盖某个特定领域，性能可以做到很好。但覆盖的领域如果算法更新迭代快或者领域的范围较小不足以支撑大算力芯片的大范围落地的话，这样的DSA芯片在商业上就很难成立。
GPU介于两者之间。
CPU软件，是通过基础的指令组合出来所需要的业务逻辑；而为了提升性能，硬件加速本质上是将业务逻辑固化成硬件电路。而将业务逻辑固化成电路，虽然提升了性能，但会约束芯片本身的场景覆盖。目前，很多算力芯片的设计陷入了一个怪圈：越优化性能，场景覆盖越狭窄；场景覆盖越狭窄，芯片出货量越低；芯片出货量低，无法覆盖芯片的一次性研发成本，商业逻辑不成立，后续的持续研发难以为继。
以AI为典型场景，目前AI芯片落地难的本质：很多AI芯片特别强调深度理解算法，然后把算法融入到芯片中。但受限于AI类算法多种多样，并且算法都在快速的迭代。这导致AI芯片一直无法大规模落地，芯片数以亿计的研发成本难以摊薄。因此，从目前来看，AI芯片在商业逻辑上无法成立。
AI芯片已经榨干了目前芯片所能达到的性能极限；未来，L4/L5级别的自动驾驶芯片需要算力十倍百倍的提升；而要想达到元宇宙所需的良好体验，则需要算力千倍万倍的提升。如何在确保芯片的场景覆盖如CPU一样通用全面，并且还能够十倍百倍甚至千倍万倍的快速性能提升，是大算力芯片需要直面的挑战。
3.3 挑战三：业务的横向和纵向差异性
业务的横向差异指的是不同客户之间相近业务的细节差异性；而纵向差异指的是单个用户业务的长期迭代的差异性。
不同用户的业务存在差异，即使同一大公司内部，不同的团队对相同场景的业务需求也是不完全一致的。并且，即使同一客户，受限于软件的快速更新迭代，其业务逻辑更新也会很快，显著的快于硬件芯片的更新迭代（软件迭代通常在3-6个月，而芯片迭代则是2-3年，还要考虑芯片4-5年的生命周期）。
针对横向和纵向的差异性，目前行业有几种显著的做法：
一些芯片大厂，针对自身对场景的理解，提供自认为最优的业务逻辑加速方案给到用户。但站在用户的视角，这样会丧失自身的差异性和创造性。用户需要修改自身的业务逻辑，这个风险也非常的高；并且，会对芯片公司形成强依赖关系。
一些大客户。针对自身差异化场景，自研芯片。可以满足自身差异化的竞争能力，但大用户内部也是由许多不同的小团队组成，不同团队业务场景仍然存在差异性；并且，单个业务纵向的长期迭代差异依然是需要考虑的。定制芯片在商业上是可行的，但需要考虑技术层面的通用芯片设计。
第三方通用的解决方案。“授人以鱼，不如授人以渔”，通过通用的设计，确保在每个领域，都能够实现一定程度上的软硬件解耦。芯片公司提供“通用”的硬件平台，让用户通过编程的方式实现业务差异化，“让用户掌控一切”。
3.4 挑战四：芯片的一次性成本过高
在先进工艺的设计成本方面，知名半导体研究机构Semiengingeering统计了不同工艺下芯片所需费用（费用包括了）：16nm节点则需要1亿美元；7nm节点需要2.97亿美元；到了5nm节点，费用高达5.42亿美元；3nm节点的研发费用，预计将接近10亿美元。
就意味着，大芯片需要足够通用，足够大范围落地，才能在商业逻辑上成立。做一个基本的估算：在数据中心场景，则需要50万以上的销售量，才能有效摊薄研发成本。在数据中心领域，这个门槛非常高。
3.5 挑战五：宏观算力要求芯片能够支撑大规模部署
性能和灵活性是一对矛盾，很多性能优化的芯片设计方案，显著的提升性能的同时，也显著的降低了芯片的通用性、灵活性和易用性，同时降低了芯片的场景和用户覆盖。从而导致芯片落地规模很小。
芯片落地规模小，单芯片再高的性能，都相当于无源之水，没有了意义。
因此，一个综合性的芯片平台，需要考虑芯片性能提升的同时，也要考虑如何提高芯片的宏观规模落地：需要考虑芯片的场景覆盖；需要考虑芯片的用户覆盖；需要考虑芯片的功能横向和纵向的差异性覆盖。
只有兼顾了性能和更多用户和场景覆盖，才能实现大芯片的规模化部署，才能显著的提升宏观算力。
3.6 挑战六：计算平台的融合
算力需要池化，并且，算力不仅仅是数据中心基于x86 CPU的算力池化，算力池化，需要：
算力需要跨不同的CPU架构，比如能够把x86、ARM、RISCv等主流架构的算力整合到一个算力池；
算力需要跨不同类型的处理引擎。比如把CPU、GPU、FPGA、DSA的算力整合到一个算力池；
算力还需要跨不同厂家的硬件平台，算力需要把不同Vendor提供的算力资源都能够整合到一个算力池；
算力需要跨不同位置，算力可以部署云、边、端甚至网络，可以把这些算力整合到一个算力池。
云网边端融合，就是把所有的算力资源整合到一起，真正实现跨云网边端自适应的软件运行。挑战在于，如何构建统一的开放的硬件平台和系统堆栈。
3.7 挑战七：生态建设的门槛
大芯片一定需要平台化，一定需要开发框架并形成开发生态。而框架和生态门槛高，且需要长期积累，对小公司来说是一件非常难的事情。
RISC-v CPU已经如火如荼，很多公司，特别是一些初创小公司，大家都非常认可RISC-v的开源开放的理念和价值，众人拾柴火焰高，大家共同推动RISC-v开放生态的蓬勃发展。
未来，计算进一步走向异构和超异构计算，架构和平台越来越多，此时，开源开放已经不是可选项，而是成为必选项。因为，如果不是开源开放，那就会导致算力资源完全的碎片化，何谈算力池化，何谈云网边端融合。
开源开放，是大芯片平台和生态建设的必然选择。
3.8 挑战八：（用户视角）宏观跨平台的挑战，没有平台依赖
站在芯片厂家视角，给客户提供芯片以及配套的驱动软件，然后有SDK等开发工具包，用户基于此开发自己的应用程序，这样就万事大吉。但站在用户的视角，问题可不是这样。用户的软件应用和硬件平台是完全脱离的。
我们以VM计算机虚拟化为例。用户的VM需要在不同的硬件平台上能够实时热迁移，这样就对硬件平台的一致性就有了要求。通常，硬件一致性是通过虚拟化来完成的，虚拟化给上层的VM抽象出标准的硬件平台，使得VM可以跨不同架构的硬件服务器运行。随着CPU性能的瓶颈，虚拟化相关堆栈逐渐下沉到了硬件加速，这样，就需要把硬件接口直接暴露给业务VM，那么就需要硬件架构/接口原生支持一致性。
硬件架构/接口原生支持一致性，换个表述，就是不同厂家的芯片平台提供的是相同的架构和接口，使得软件可以方便的跨不同厂家的硬件平台迁移。如果某个厂家提供的是私有架构/接口的硬件平台，那么用户就会对平台形成强依赖关系，并且如果选择的个性化平台越多，使得用户自己的数据中心变成割裂的各自不同的资源池碎片，这样云的整个运营管理变得非常的复杂和困难。
（正文完）
#今日看盘[超话]#今天一个粉丝问，某银行在售的养老理财能不能买？首先我们要确定一点，很多人到现在为止还是有一个非常重大的误区，那就是很强调什么地方买的理财产品。例如中国银行icon卖的、工商银行卖的、某某保险公司卖的、某某证券公司卖的、支付宝卖的......其实这是非常大的一个错误，因为无论是在哪里卖的产品，这些只是销售机构而已。并不是说在哪个大银行买的产品，这个大银行就会承担风险，如果亏损就会承担责任，完全不是这么回事。
我们更应该在意的是看这个理财产品本身是什么样子的。它是依靠什么样的方式来实现我们的养老目标，又是如何控制风险。对于普通的投资者来说，既然是养老理财产品，就一定要控制风险级别以及了解理财产品的管理人。现在绝大部分的养老理财，实际上都是由基金公司发行的养老主题的基金。所以我们如果要买养老理财，实际上更应该关心这个基金公司怎么样，这个基金经理怎么样，以及这个基金产品的风格以及风控能力如何。
举例：华夏基金旗下有多个养老为主题的基金，我们以华夏养老2035、华夏养老2040、华夏养老2045这3个基金为例。这3个基金都属于FOF产品，什么是FOF？就是基金中的基金。这是一种特殊的基金产品，和普通基金直接买股票和买债券不一样，他们的投资对象是其他的基金，通过这种方式来进一步分散风险。但是同样是养老基金，同样也都是华夏基金的产品，甚至发行的日期也很接近，但是现在的状况却截然不同。
华夏养老2035的基金经理是李晓易，该基金成立于2019年4月24日目前累计净值1.2502元，年化收益率7%；华夏养老2040的基金经理是许利明，该基金成立于2018年9月13日目前累计净值1.5825元，年化收益率12.66%；华夏养老2045的基金经理是许利明，该基金成立于2019年4月9日目前累计净值1.6818元，年化收益率16.9%。看起来明显后面两个的收益率更高，但是如果再看看这3个基金的收益率曲线，简直是倒吸一口凉气。
华夏养老2035在2019年年底之前表现还是很平稳的，但是进入2020年之后风云突变，2月3日净值0.9949元，到3月5日达到1.0917元，3月19日又回到了0.9999元。短短一个半月之内快速上涨10%又马上跌回10%！2021年12月13日净值1.3922元，4月26日1.1730元，7月4日1.3002元，4个月净值回撤20%，2个月净值又涨15%，这完全不应该是一个以养老为目标的基金应该做的样子。华夏2040波动比2035更大，2019年5月净值基本上维持在1元附近，到2021年年初已经上升到了1.6元以上，短短1年半竟然收益率达到了60%，这还是一个以养老为目标的，大家以为都非常稳健的基金吗？而且中途数次出现10%以上的净值回撤，这对于稳健的养老目标来说，实在是偏离有点大。相比这两个来说华夏2045的波动就更大了，2019年7月净值还是维持在1元以下，到2021年初已经超过1.7元了，1年半70%！
为什么会出现这样的情况呢？其实看看基金的持仓就明白了。在华夏2040的前十持仓中我们看到了华夏icon创成长ETF、华夏上证科创板50、华商高端装备制造、新华优选成长混合、兴全精选混合、银华盛利混合发起式、富国转型机遇混合等这些以科技、创业、高端制造为代表的成长型基金icon的名字，这两年确实这些基金表现还算不错，作为基金经理来说确实也是赌对了。华夏2045的前十持仓基本和华夏2040差不多，毕竟是同一个基金经理管理的，风格完全相同，也都是给投资者创造了很不错的回报。只不过不知道大家有没有感到一丝后怕？这是很多人计划今后的养老钱，如此这般豪赌，万一输掉了，大家今后养老怎么办呢？
这是基金经理的错吗？并不是，是投资者自己的错。原因很简单，虽然这些基金的名字都是叫某某基金养老的主题基金，但是在这些基金的招募说明书中写得非常清楚，这些基金的风险等级是中高风险。在理财产品的风险等级中，通常用R1到R5来评价，R1叫低风险，我们平时的银行存款都是属于这个类型的；R2叫中低风险，通常固定收益类产品包括债券基金就是这个类型的；R3叫中风险，一般股票和基金都是这个类型的，不过投资比例不超过30%。该类风险的理财产品本金亏损概率较低，预期收益存在一定的不稳定性；R4叫中高风险，产品挂钩股票、黄金、外汇等高波动性的金融产品比例可超过30%。该级别风险的理财产品出现本金亏损的概率较大，预期收益实现的不确定性较大，适用于积极性投资者；R5级别的产品可以完全投资股票、外汇、黄金等高波动性的金融产品，也可采用衍生交易、分层等杠杆icon放大的方式进行投资。该级别的理财产品本金亏损概率较高，预期收益不确定性大，适用于激进型的投资者。
大家绝对想不到自己买的养老理财居然属于中高风险等级吧？
我们更应该在意的是看这个理财产品本身是什么样子的。它是依靠什么样的方式来实现我们的养老目标，又是如何控制风险。对于普通的投资者来说，既然是养老理财产品，就一定要控制风险级别以及了解理财产品的管理人。现在绝大部分的养老理财，实际上都是由基金公司发行的养老主题的基金。所以我们如果要买养老理财，实际上更应该关心这个基金公司怎么样，这个基金经理怎么样，以及这个基金产品的风格以及风控能力如何。
举例：华夏基金旗下有多个养老为主题的基金，我们以华夏养老2035、华夏养老2040、华夏养老2045这3个基金为例。这3个基金都属于FOF产品，什么是FOF？就是基金中的基金。这是一种特殊的基金产品，和普通基金直接买股票和买债券不一样，他们的投资对象是其他的基金，通过这种方式来进一步分散风险。但是同样是养老基金，同样也都是华夏基金的产品，甚至发行的日期也很接近，但是现在的状况却截然不同。
华夏养老2035的基金经理是李晓易，该基金成立于2019年4月24日目前累计净值1.2502元，年化收益率7%；华夏养老2040的基金经理是许利明，该基金成立于2018年9月13日目前累计净值1.5825元，年化收益率12.66%；华夏养老2045的基金经理是许利明，该基金成立于2019年4月9日目前累计净值1.6818元，年化收益率16.9%。看起来明显后面两个的收益率更高，但是如果再看看这3个基金的收益率曲线，简直是倒吸一口凉气。
华夏养老2035在2019年年底之前表现还是很平稳的，但是进入2020年之后风云突变，2月3日净值0.9949元，到3月5日达到1.0917元，3月19日又回到了0.9999元。短短一个半月之内快速上涨10%又马上跌回10%！2021年12月13日净值1.3922元，4月26日1.1730元，7月4日1.3002元，4个月净值回撤20%，2个月净值又涨15%，这完全不应该是一个以养老为目标的基金应该做的样子。华夏2040波动比2035更大，2019年5月净值基本上维持在1元附近，到2021年年初已经上升到了1.6元以上，短短1年半竟然收益率达到了60%，这还是一个以养老为目标的，大家以为都非常稳健的基金吗？而且中途数次出现10%以上的净值回撤，这对于稳健的养老目标来说，实在是偏离有点大。相比这两个来说华夏2045的波动就更大了，2019年7月净值还是维持在1元以下，到2021年初已经超过1.7元了，1年半70%！
为什么会出现这样的情况呢？其实看看基金的持仓就明白了。在华夏2040的前十持仓中我们看到了华夏icon创成长ETF、华夏上证科创板50、华商高端装备制造、新华优选成长混合、兴全精选混合、银华盛利混合发起式、富国转型机遇混合等这些以科技、创业、高端制造为代表的成长型基金icon的名字，这两年确实这些基金表现还算不错，作为基金经理来说确实也是赌对了。华夏2045的前十持仓基本和华夏2040差不多，毕竟是同一个基金经理管理的，风格完全相同，也都是给投资者创造了很不错的回报。只不过不知道大家有没有感到一丝后怕？这是很多人计划今后的养老钱，如此这般豪赌，万一输掉了，大家今后养老怎么办呢？
这是基金经理的错吗？并不是，是投资者自己的错。原因很简单，虽然这些基金的名字都是叫某某基金养老的主题基金，但是在这些基金的招募说明书中写得非常清楚，这些基金的风险等级是中高风险。在理财产品的风险等级中，通常用R1到R5来评价，R1叫低风险，我们平时的银行存款都是属于这个类型的；R2叫中低风险，通常固定收益类产品包括债券基金就是这个类型的；R3叫中风险，一般股票和基金都是这个类型的，不过投资比例不超过30%。该类风险的理财产品本金亏损概率较低，预期收益存在一定的不稳定性；R4叫中高风险，产品挂钩股票、黄金、外汇等高波动性的金融产品比例可超过30%。该级别风险的理财产品出现本金亏损的概率较大，预期收益实现的不确定性较大，适用于积极性投资者；R5级别的产品可以完全投资股票、外汇、黄金等高波动性的金融产品，也可采用衍生交易、分层等杠杆icon放大的方式进行投资。该级别的理财产品本金亏损概率较高，预期收益不确定性大，适用于激进型的投资者。
大家绝对想不到自己买的养老理财居然属于中高风险等级吧？
道酒会，专业的威士忌销售店，在品类上可以说是福州最全，绝对保证正品，价格也非常感人。有自己喝威士忌，或者开店想要找威士忌供应商的，都可以找道酒会。这里还有全中国最好的专业冰块供应，今晚我就顺一袋到海中舟吃帝王蟹喝威士忌去[嘻嘻][嘻嘻]#美食推荐##美食分享##福州美食##福州美食推荐##福建有红人#
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