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帅帅的爸爸
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帅帅的爸爸
10-01 15:16
就是图个新鲜
推出22天下载突破500万!Muse“火爆”超过当年ChatGPT
帅帅的爸爸
10-01 10:54
机器人就是个玩具
美光科技CEO:除了数据中心 下一个巨大的增量市场将是物理AI
帅帅的爸爸
09-29 23:59
又在骗散户去接盘
七巨头“杀估值”近尾声!Muse与Astra点燃“AI FOMO交易”,科技股大反攻蓄势待发
帅帅的爸爸
09-28
加息都解决不了问题,难道降息去火上浇油?
Bill Ackman“炮轰”美联储:加息可能是个错误,AI热潮将让通胀更难控制
帅帅的爸爸
09-23
预测市盈率都90了,还合合理?那缅A也合理
为何AMD万亿市值来得合情合理
帅帅的爸爸
09-18
没钱买数据了,只能去垃圾堆里翻找
SpaceX旗下AI部门盯上“破产数据”!拟收购困境初创企业客户及运营信息,加码Grok模型训练
帅帅的爸爸
09-16
黄皮是怕自己的高价卡没人买
英伟达黄仁勋抨击 Anthropic 关于 AI 安全反垄断豁免的提议:“完全没有必要”
帅帅的爸爸
08-27
现在还在强挽AI叙事吹票,高开低走一碗大面没跑了。
帅帅的爸爸
08-27
$SpaceX(SPCX)$
每天都是拉尾盘,非奸即盗
帅帅的爸爸
08-26
对应7.94万亿美元市值,呵呵,真是敢随便吹
英伟达财报前夕华尔街高喊“闭眼买入”!看涨至350美元并直言:市场错把AI霸主当成了输家
帅帅的爸爸
08-20
这么大的利好,股价居然没怎么涨,你来给大伙说说这是怎么回事
帅帅的爸爸
08-18
OPENAI还能蹦跶多少天都是未知数,老黄这是自寻死路
英伟达核弹级战略曝光!老黄宣布联手奥特曼圈地圈电,狂卷16GW算力霸权
帅帅的爸爸
08-11
100亿只占伯克希尔现金储备的3%都不到,就当建底仓了,追高买的论调完全是鬼扯
帅帅的爸爸
08-11
不就是东大玩剩的融资租赁模式嘛
回应“5000亿美元融资质疑”!黄仁勋:英伟达“AI工厂”正成为“投资级资产”,需求真实存在,绝非“循环融资”
帅帅的爸爸
07-21
Replying to
@阿肉
:你敢不敢加仓//
@阿肉
:自己看看逻辑通么 低成本和开源不代表不要token 你低成本吸引更多人用这是对ai的利好不是利空 你只利空O和A而已
帅帅的爸爸
07-16
AI硬件支出见顶的迹象越来越明显
IBM创纪录暴跌,高盛警告:AI资本开支转向或坐实“软件熊市”
帅帅的爸爸
07-15
内存需求和内存厂赚不赚钱是两套叙事,内存需求这么多年来一直在增长,内存厂该亏还是亏
华尔街集体看多:ASML产能激增,内存“见顶论”可以休矣!
帅帅的爸爸
07-15
喊低了,少喊了一个0
异动解读 | AI需求激增叠加目标价上调,美光科技盘中大涨5.76%
帅帅的爸爸
07-03
如果不是算力过剩,为什么扎克伯格不出来评价评价
SemiAnalysis驳斥“算力过剩论”:Meta算力扩张远超想象,明年资本开支将“高得惊人”
帅帅的爸爸
07-01
Ai能活几年再说吧,谷歌已等着捡尸体了
@熊猫校长 Ming:韩国拼命扩产存储,我却第一次觉得:真的不够了。
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Store与谷歌Play商店双榜首位,这一成绩进一步强化了市场对Meta AI战略落地能力的信心,也加剧了AI智能体赛道的竞争态势。</p><h2 style=\"text-align: left;\">消费级AI智能体,Muse打破增长纪录</h2><p style=\"text-align: left;\">Muse的核心差异化在于其面向普通消费者的产品设计。此前,AI智能体平台的主要用户群体集中于技术开发者和企业用户,而Muse通过可定制的拟人化虚拟形象(avatar)及简洁易用的交互界面,显著降低了普通用户的使用门槛。</p><p style=\"text-align: left;\">值得注意的是,Muse并非史上最快突破500万下载的应用。Sensor Tower指出,Disney+、HBO Max、Threads、《糖果传奇》(Candy Crush)、《精灵宝可梦Go》(Pokémon Go)以及《堡垒之夜》(Fortnite)均曾在同等时间窗口内实现更高下载量。但在AI智能体这一细分赛道,Muse的增速仍具有标志性意义。</p><p style=\"text-align: left;\">此外,ChatGPT于2022年11月上线时,是首款面向大众的主流生成式AI聊天机器人,彼时市场对该类产品尚处于认知初期,这在一定程度上解释了其相对较慢的早期增长节奏。</p><h2 style=\"text-align: left;\">Meta重金投入广告,强力拉动下载</h2><p style=\"text-align: left;\">Muse的快速增长并非完全依赖自然流量,Meta在营销端的大规模投入同样功不可没。</p><p style=\"text-align: left;\">据Sensor Tower数据,<strong>在9月14日至9月27日的两周内,Muse获得了Meta内部广告资源50%的"每日自有曝光量"(daily house impressions),并跻身"美国广告曝光量前15大品牌"之列。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">Muse目前免费提供下载和使用,Meta表示未来将从通过该智能体促成的交易中抽取小额佣金,以此构建商业变现路径。</p><h2 style=\"text-align: left;\">AI智能体赛道竞争升温,OpenAI紧随其后</h2><p style=\"text-align: left;\">Muse的走红折射出科技巨头在AI智能体领域的全面提速。就在Muse数据公布前一天,OpenAI也推出了自家AI智能体平台,同样配备可定制的卡通化虚拟形象,产品名为Dots。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>目前Dots主要面向企业市场,OpenAI首席财务官Sarah Friar表示,公司未来也将向消费者开放该平台。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">两大AI巨头在智能体赛道的相继落子,预示着这一市场的竞争将进一步白热化,而谁能率先在消费端建立规模优势,或将成为下一阶段AI商业化竞争的关键变量。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>推出22天下载突破500万!Muse“火爆”超过当年ChatGPT</title>\n<style 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Max、Threads、《糖果传奇》(Candy Crush)、《精灵宝可梦Go》(Pokémon Go)以及《堡垒之夜》(Fortnite)均曾在同等时间窗口内实现更高下载量。但在AI智能体这一细分赛道,Muse的增速仍具有标志性意义。</p><p style=\"text-align: left;\">此外,ChatGPT于2022年11月上线时,是首款面向大众的主流生成式AI聊天机器人,彼时市场对该类产品尚处于认知初期,这在一定程度上解释了其相对较慢的早期增长节奏。</p><h2 style=\"text-align: left;\">Meta重金投入广告,强力拉动下载</h2><p style=\"text-align: left;\">Muse的快速增长并非完全依赖自然流量,Meta在营销端的大规模投入同样功不可没。</p><p style=\"text-align: left;\">据Sensor Tower数据,<strong>在9月14日至9月27日的两周内,Muse获得了Meta内部广告资源50%的"每日自有曝光量"(daily house impressions),并跻身"美国广告曝光量前15大品牌"之列。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">Muse目前免费提供下载和使用,Meta表示未来将从通过该智能体促成的交易中抽取小额佣金,以此构建商业变现路径。</p><h2 style=\"text-align: left;\">AI智能体赛道竞争升温,OpenAI紧随其后</h2><p style=\"text-align: left;\">Muse的走红折射出科技巨头在AI智能体领域的全面提速。就在Muse数据公布前一天,OpenAI也推出了自家AI智能体平台,同样配备可定制的卡通化虚拟形象,产品名为Dots。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>目前Dots主要面向企业市场,OpenAI首席财务官Sarah Friar表示,公司未来也将向消费者开放该平台。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">两大AI巨头在智能体赛道的相继落子,预示着这一市场的竞争将进一步白热化,而谁能率先在消费端建立规模优势,或将成为下一阶段AI商业化竞争的关键变量。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://community-static.tradeup.com/news/f09a3ffdf4778aa3240c9f594c7c294f","relate_stocks":{},"source_url":"https://wallstreetcn.com/articles/3782867","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2672348857","content_text":"Meta旗下AI智能体应用Muse上线仅22天便突破500万次下载,速度超越ChatGPT、Claude等主流AI产品,成为消费级AI赛道迄今最快破圈的产品之一。据市场调研机构Sensor Tower最新数据,Muse于9月8日在美国和加拿大上线,截至9月30日已累计下载量突破500万次。相比之下,OpenAI的ChatGPT达到同一里程碑耗时56天,SpaceX旗下Grok耗时103天,Anthropic的Claude则耗时长达492天。Muse的爆发式增长,令市场对Meta在消费级AI领域的布局能力刮目相看。Muse目前仍稳居苹果App Store与谷歌Play商店双榜首位,这一成绩进一步强化了市场对Meta AI战略落地能力的信心,也加剧了AI智能体赛道的竞争态势。消费级AI智能体,Muse打破增长纪录Muse的核心差异化在于其面向普通消费者的产品设计。此前,AI智能体平台的主要用户群体集中于技术开发者和企业用户,而Muse通过可定制的拟人化虚拟形象(avatar)及简洁易用的交互界面,显著降低了普通用户的使用门槛。值得注意的是,Muse并非史上最快突破500万下载的应用。Sensor Tower指出,Disney+、HBO Max、Threads、《糖果传奇》(Candy Crush)、《精灵宝可梦Go》(Pokémon Go)以及《堡垒之夜》(Fortnite)均曾在同等时间窗口内实现更高下载量。但在AI智能体这一细分赛道,Muse的增速仍具有标志性意义。此外,ChatGPT于2022年11月上线时,是首款面向大众的主流生成式AI聊天机器人,彼时市场对该类产品尚处于认知初期,这在一定程度上解释了其相对较慢的早期增长节奏。Meta重金投入广告,强力拉动下载Muse的快速增长并非完全依赖自然流量,Meta在营销端的大规模投入同样功不可没。据Sensor Tower数据,在9月14日至9月27日的两周内,Muse获得了Meta内部广告资源50%的\"每日自有曝光量\"(daily house impressions),并跻身\"美国广告曝光量前15大品牌\"之列。Muse目前免费提供下载和使用,Meta表示未来将从通过该智能体促成的交易中抽取小额佣金,以此构建商业变现路径。AI智能体赛道竞争升温,OpenAI紧随其后Muse的走红折射出科技巨头在AI智能体领域的全面提速。就在Muse数据公布前一天,OpenAI也推出了自家AI智能体平台,同样配备可定制的卡通化虚拟形象,产品名为Dots。目前Dots主要面向企业市场,OpenAI首席财务官Sarah Friar表示,公司未来也将向消费者开放该平台。两大AI巨头在智能体赛道的相继落子,预示着这一市场的竞争将进一步白热化,而谁能率先在消费端建立规模优势,或将成为下一阶段AI商业化竞争的关键变量。","news_type":1,"symbols_score_info":{"VTHR":0.8,"ARTY":0.8,"AIPO":0.8,"CHAT":0.8,"AGIX":0.8,"QTOC":0.8}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":61,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":613597220775216,"gmtCreate":1790823274349,"gmtModify":1790823276124,"author":{"id":"3561899791972822","authorId":"3561899791972822","name":"帅帅的爸爸","avatar":"https://static.tigerbbs.com/0501a1700aaa7542563567264289ab1f","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3561899791972822","authorIdStr":"3561899791972822"},"themes":[],"title":"","htmlText":"机器人就是个玩具","listText":"机器人就是个玩具","text":"机器人就是个玩具","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/613597220775216","repostId":"2672767736","repostType":2,"repost":{"id":"2672767736","kind":"live","pubTimestamp":1790821914,"share":"https://www.laohunote.com/m/news/2672767736?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-10-01 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Mehrotra在财报电话会上表示,除了数据中心,下一个巨大的增量市场将是物理AI。自动驾驶汽车是物理AI的首个重大部署,我们相信随着时间的推移,它将扩展到人形机器人和其他智能自主系统。L4级及以上自动驾驶汽车的内存容量通常超过200GB,存储容量达到多个TB,这比今天L2+和L3级半自动驾驶汽车高出一个多数量级。人形机器人预计也将有类似的存储需求。美光认为,随着设备数量和单机存储含量的双重增长,到本世纪末,物理AI将成为存储需求的一个极其重要的驱动力。","news_type":1,"symbols_score_info":{"RULE":0.6,"SHOC":0.6,"FXL":0.6,"MULL":0.6,"XNTK":0.6,"MUD":0.6,"DISK":0.6,"CGGO":0.6,"VGT":0.6,"EFIV":0.6,"HBMX":0.6,"PTF":0.6,"WLDR":0.6,"DRMY":0.6,"EMSF":0.6,"FTEC":0.6,"SMU00main":0.6,"JGRO":0.6,"LEGR":0.6,"MUYY":0.6,"TTXU":0.6,"USXF":0.6,"IXN":0.6,"AIS":0.6,"SOXX":0.6,"AIQ":0.6,"MU":1.97,"FTXL":0.6,"WUGI":0.6,"MUU":0.6,"PSI":0.6,"CHPX":0.6,"IETC":0.6,"FAI":0.6,"SOXQ":0.6,"XLK":0.6,"MIC":0.6,"MUG":0.6,"TRFK":0.6,"MUZ":0.6,"BOBP":0.6,"EGGY":0.6,"SMH":0.6,"CHPS":0.6,"FDTX":0.6,"BAI":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":613082722246976,"gmtCreate":1790697564723,"gmtModify":1790697566739,"author":{"id":"3561899791972822","authorId":"3561899791972822","name":"帅帅的爸爸","avatar":"https://static.tigerbbs.com/0501a1700aaa7542563567264289ab1f","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3561899791972822","authorIdStr":"3561899791972822"},"themes":[],"title":"","htmlText":"又在骗散户去接盘","listText":"又在骗散户去接盘","text":"又在骗散户去接盘","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/613082722246976","repostId":"2671261882","repostType":2,"repost":{"id":"2671261882","kind":"news","pubTimestamp":1790658022,"share":"https://www.laohunote.com/m/news/2671261882?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-09-29 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left;\">9月28日周一美股收盘,包括AMD、美光以及闪迪在内的多数热门AI算力主题股票价格随油价和美债收益率上行而大幅承压,但“AI芯片霸主”英伟达(NVDA.US)股价在宣布新增1,500亿美元的创纪录股票回购授权后逆势上涨。摩根大通的积极判断也并未忽略商业模式变化:AI资本开支提高了资本密集度,融资需求上升、自由现金流承压,确实应当对应一定程度的估值折让,不过当前市场已经消化了相当一部分调整,后续盈利增长仍可能超过继续压缩估值带来的拖累。</p><p style=\"text-align: left;\">苹果、微软、谷歌母公司Alphabet、亚马逊、Meta、英伟达和特斯拉,既是美股市值加权指数的重要组成部分,也通过AI芯片/AI半导体、云计算、AI应用及广泛终端布局影响全球AI投资预期。此前截至2025年底,三年期间的<a href=\"https://laohu8.com/S/161125\">标普500</a>指数超级牛市大约30万亿美元的市值扩张,七大科技巨头与更广泛AI算力基础设施供应链是重要推动力量。因此,七巨头盈利与估值的变化,能够同时影响基准指数表现、全球股票市场风险偏好及AI算力产业链增长前景。</p><p style=\"text-align: left;\">Meta Muse与OpenAI的GPT-6 Astra全面引爆AI智能体大浪潮之际,“AI FOMO交易”(指投资者担心错过AI相关资产的上涨机会,因而追买或回补此前降低的仓位)可谓随之卷土重来。从AI算力基础设施底层架构看,Muse与Astra有望进一步扩大AI智能体使用范围,它们带来的AI推理工作负载大举扩张会同时增加模型推理、工具执行和状态管理需求,同时加深了部分软件公司的竞争压力。GPU、TPU等加速器承担模型计算;CPU运行浏览器、虚拟机、商品检索、数据库查询和交易编排;HBM与服务器DRAM承载模型数据、上下文及并发工作环境;企业级SSD保存商品索引、任务记录与持久状态,高速网络和光互连则支撑分布式数据交换。</p><p style=\"text-align: left;\">占据标普500指数以及纳斯达克100指数高额权重(超过40%)的所谓“七大科技巨头”,即“Magnificent Seven”(Mag 7),它们乃标普500指数屡创新高的核心推动力,也被众多华尔街顶级投资机构们视为在自互联网时代以来最大技术变革背景下最有能力为投资者们带来巨额回报的组合。</p><h2 id=\"id_2387142376\">摩根大通:美股七巨头的估值重置可能已大体完成</h2><p style=\"text-align: left;\">据Mislav Matejka领导的摩根大通股票策略团队最新发布的研究报告,美股七巨头已经历显著的估值重置,其未来12个月预期市盈率相对于大盘的比值,目前接近历史中位数下方一个标准差的位置,并处于十年低位。</p><p style=\"text-align: left;\">摩根大通策略师团队认为,随着美股市场科技板块看涨仓位拥挤度下降、盈利表现强劲以及估值更趋现实,科技股将重获自上半年末以来失去的部分动能,因此建议投资者们在市场回调之际重新介入该板块。</p><p style=\"text-align: left;\">科技股今年仍大幅领涨标普500指数,但近几个月涨势降温,市场担忧AI巨额投入可能无法带来乐观者所假设的回报。科技板块内部,美股“七巨头”估值处于10年来最低水平,半导体股则正走出一段艰难阶段——Anthropic的达里奥·阿莫代伊和OpenAI的萨姆·奥尔特曼此前纷纷呼吁协调放缓先进AI开发,令该板块困境加剧。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ce8ad8dc9ef1020064a812b4eae5178d\" title=\"\" tg-width=\"200\" tg-height=\"120\"/></p><p style=\"text-align: left;\">“我们怀疑最终不会出现明显放缓,因为这场竞赛仍是关乎存亡、赢家通吃的竞赛,”Mislav Matejka领导的摩根大通股票策略团队写道。摩根大通表示,尽管上半年那种涨幅不太可能重现,但重大机会依然存在。</p><p style=\"text-align: left;\">“七巨头”估值处于十年低位并非摩根大通的孤立判断。摩根士丹利财富管理全球投资委员会的数据显示,“美股七巨头”相对于标普500指数中另外493只股票的估值溢价目前仅为10%,创下十多年来的最低水平,而这七大巨头整体上仍拥有约45%的年盈利增长优势。</p><p style=\"text-align: left;\">摩根士丹利财富管理首席投资官Lisa Shalett在报告中写道:“相比之下,我们认为这些超大规模云巨头现在看起来简直太便宜了。”</p><p style=\"text-align: left;\">摩根大通策略师们补充表示,美股七大科技巨头与科技板块的其他部分一道经历了估值下调,而这一估值调整过程已大体走完。该行此前在3月曾指出,估值下调可能已经过度。</p><p style=\"text-align: left;\">策略师们补充称,这些公司商业模式的变化,为部分估值倍数压缩提供了合理依据,包括随着AI相关资本支出继续大幅增加,杠杆水平上升以及自由现金流下降。但他们表示,相当一部分估值调整已经发生,而超大规模云计算厂商们无比强劲的盈利表现可能继续支撑其股价表现,尽管其中部分支撑作用仍可能被进一步的估值下调所抵消。</p><h2 id=\"id_623984983\">从“杀估值”到“盈利接棒”:摩根大通与高盛看见新一轮科技板块上涨动力</h2><p style=\"text-align: left;\">摩根大通策略师团队所看好的,是仓位拥挤缓解、估值回落与盈利韧性共同形成的重新布局机会,尤其偏好半导体。按该机构最新发布的研报来看,自6月以来,半导体未来12个月每股盈利预测上调约30%,软件盈利预期则缺乏相应改善;其引用的超大规模云厂商资本开支前景预测为:2026年约9,500亿美元、2027年约1.4万亿美元、2030年约3万亿美元。</p><p style=\"text-align: left;\">摩根大通据此偏好“做多半导体、做空一部分高动量软件”的相对交易模式,同时认为软件估值已大幅调整,不适合简单地全面做空。</p><p style=\"text-align: left;\">Muse与Astra增强了这套基于“盈利接棒”的AI驱动强劲盈利逻辑的应用基础:智能体将一次用户请求转化为检索、规划、调用工具、执行代码和校验结果等多阶段工作,使GPU计算之外的CPU调度、内存容量及存储访问、光互连高速数据传输同步受到计算需求拉动。Muse已具备专属云端虚拟机、浏览器操作、后台持续工作和记忆机制;Astra则强化了电脑操作、软件使用与多步骤专业任务执行能力。</p><p style=\"text-align: left;\">投资策略上更重要的则是,AI复杂任务工作负载规模大举扩张能否超过单位推理价格下降的影响,并转化为云服务收入、芯片订单及可持续利润。市场已对应用普及预期作出反应:纳斯达克官方周报确认,Muse的早期表现以及Astra引爆的AGI热议共同大幅提振AI FOMO交易,纳斯达克100指数于9月22日创历史新高,上周累计上涨约3%。</p><p style=\"text-align: left;\">高盛策略师们所提供的则是另一条支撑路径。高盛资深策略师兼合伙人Mark Wilson认为,年末上涨机会未必需要等待中期选举结束:若通胀趋缓、增长适度降温却未陷入衰退,市场预期的进一步紧缩力度可能难以完全兑现。高盛经济学家Jan Hatzius则强调增长市场上行风险减弱,高盛股票市场策略师Ben Snider则认为部分行业存在超额盈利,但整体尚未形成盈利泡沫。高盛策略师们一致认可的“<a href=\"https://laohu8.com/S/600143\">金发</a>姑娘行情”情景的关键,是通胀和利率压力缓解的同时,核心盈利仍能保持韧性,这一行清属于高盛策略师们有条件的乐观判断。</p><p style=\"text-align: left;\">AI牛市似乎正在寻找“盈利接棒窗口”——即当估值压缩趋缓,只要每股盈利持续增长,股价便不必依赖市盈率重新升至高位才能上涨;若利率压力随后缓解,估值稳定又可能增加收益空间。摩根大通看重盈利趋势与仓位同步呈现积极迹象,高盛关注宏观环境改善,两者共同指向AI驱动的科技公司强劲业绩兑现的重要性。</p><p style=\"text-align: left;\">华尔街金融巨头杰富瑞近日表示,在AI投资狂潮和AI相关企业盈利超预期上行的双重引擎驱动下,标普500指数预计将在2026年底飙升至8000点,并在2027年进一步触及9000点。杰富瑞的核心逻辑清晰而有力:在一个AI驱动的盈利增长超过历史平均两倍以上的周期中,与盈利趋势对抗是危险的。杰富瑞的2026年8000点位标普500指数基准预测基于每股收益(EPS)达到373美元(同比增长35%,远高于市场共识的29%)以及21.5倍的市盈率。</p></body></html>","source":"stock_zhitongcaijing","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>七巨头“杀估值”近尾声!Muse与Astra点燃“AI FOMO交易”,科技股大反攻蓄势待发</title>\n<style 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FOMO交易”(指投资者担心错过AI相关资产的上涨机会,因而追买或回补此前降低的仓位)可谓随之卷土重来。从AI算力基础设施底层架构看,Muse与Astra有望进一步扩大AI智能体使用范围,它们带来的AI推理工作负载大举扩张会同时增加模型推理、工具执行和状态管理需求,同时加深了部分软件公司的竞争压力。GPU、TPU等加速器承担模型计算;CPU运行浏览器、虚拟机、商品检索、数据库查询和交易编排;HBM与服务器DRAM承载模型数据、上下文及并发工作环境;企业级SSD保存商品索引、任务记录与持久状态,高速网络和光互连则支撑分布式数据交换。占据标普500指数以及纳斯达克100指数高额权重(超过40%)的所谓“七大科技巨头”,即“Magnificent Seven”(Mag 7),它们乃标普500指数屡创新高的核心推动力,也被众多华尔街顶级投资机构们视为在自互联网时代以来最大技术变革背景下最有能力为投资者们带来巨额回报的组合。摩根大通:美股七巨头的估值重置可能已大体完成据Mislav Matejka领导的摩根大通股票策略团队最新发布的研究报告,美股七巨头已经历显著的估值重置,其未来12个月预期市盈率相对于大盘的比值,目前接近历史中位数下方一个标准差的位置,并处于十年低位。摩根大通策略师团队认为,随着美股市场科技板块看涨仓位拥挤度下降、盈利表现强劲以及估值更趋现实,科技股将重获自上半年末以来失去的部分动能,因此建议投资者们在市场回调之际重新介入该板块。科技股今年仍大幅领涨标普500指数,但近几个月涨势降温,市场担忧AI巨额投入可能无法带来乐观者所假设的回报。科技板块内部,美股“七巨头”估值处于10年来最低水平,半导体股则正走出一段艰难阶段——Anthropic的达里奥·阿莫代伊和OpenAI的萨姆·奥尔特曼此前纷纷呼吁协调放缓先进AI开发,令该板块困境加剧。“我们怀疑最终不会出现明显放缓,因为这场竞赛仍是关乎存亡、赢家通吃的竞赛,”Mislav Matejka领导的摩根大通股票策略团队写道。摩根大通表示,尽管上半年那种涨幅不太可能重现,但重大机会依然存在。“七巨头”估值处于十年低位并非摩根大通的孤立判断。摩根士丹利财富管理全球投资委员会的数据显示,“美股七巨头”相对于标普500指数中另外493只股票的估值溢价目前仅为10%,创下十多年来的最低水平,而这七大巨头整体上仍拥有约45%的年盈利增长优势。摩根士丹利财富管理首席投资官Lisa Shalett在报告中写道:“相比之下,我们认为这些超大规模云巨头现在看起来简直太便宜了。”摩根大通策略师们补充表示,美股七大科技巨头与科技板块的其他部分一道经历了估值下调,而这一估值调整过程已大体走完。该行此前在3月曾指出,估值下调可能已经过度。策略师们补充称,这些公司商业模式的变化,为部分估值倍数压缩提供了合理依据,包括随着AI相关资本支出继续大幅增加,杠杆水平上升以及自由现金流下降。但他们表示,相当一部分估值调整已经发生,而超大规模云计算厂商们无比强劲的盈利表现可能继续支撑其股价表现,尽管其中部分支撑作用仍可能被进一步的估值下调所抵消。从“杀估值”到“盈利接棒”:摩根大通与高盛看见新一轮科技板块上涨动力摩根大通策略师团队所看好的,是仓位拥挤缓解、估值回落与盈利韧性共同形成的重新布局机会,尤其偏好半导体。按该机构最新发布的研报来看,自6月以来,半导体未来12个月每股盈利预测上调约30%,软件盈利预期则缺乏相应改善;其引用的超大规模云厂商资本开支前景预测为:2026年约9,500亿美元、2027年约1.4万亿美元、2030年约3万亿美元。摩根大通据此偏好“做多半导体、做空一部分高动量软件”的相对交易模式,同时认为软件估值已大幅调整,不适合简单地全面做空。Muse与Astra增强了这套基于“盈利接棒”的AI驱动强劲盈利逻辑的应用基础:智能体将一次用户请求转化为检索、规划、调用工具、执行代码和校验结果等多阶段工作,使GPU计算之外的CPU调度、内存容量及存储访问、光互连高速数据传输同步受到计算需求拉动。Muse已具备专属云端虚拟机、浏览器操作、后台持续工作和记忆机制;Astra则强化了电脑操作、软件使用与多步骤专业任务执行能力。投资策略上更重要的则是,AI复杂任务工作负载规模大举扩张能否超过单位推理价格下降的影响,并转化为云服务收入、芯片订单及可持续利润。市场已对应用普及预期作出反应:纳斯达克官方周报确认,Muse的早期表现以及Astra引爆的AGI热议共同大幅提振AI FOMO交易,纳斯达克100指数于9月22日创历史新高,上周累计上涨约3%。高盛策略师们所提供的则是另一条支撑路径。高盛资深策略师兼合伙人Mark Wilson认为,年末上涨机会未必需要等待中期选举结束:若通胀趋缓、增长适度降温却未陷入衰退,市场预期的进一步紧缩力度可能难以完全兑现。高盛经济学家Jan Hatzius则强调增长市场上行风险减弱,高盛股票市场策略师Ben Snider则认为部分行业存在超额盈利,但整体尚未形成盈利泡沫。高盛策略师们一致认可的“金发姑娘行情”情景的关键,是通胀和利率压力缓解的同时,核心盈利仍能保持韧性,这一行清属于高盛策略师们有条件的乐观判断。AI牛市似乎正在寻找“盈利接棒窗口”——即当估值压缩趋缓,只要每股盈利持续增长,股价便不必依赖市盈率重新升至高位才能上涨;若利率压力随后缓解,估值稳定又可能增加收益空间。摩根大通看重盈利趋势与仓位同步呈现积极迹象,高盛关注宏观环境改善,两者共同指向AI驱动的科技公司强劲业绩兑现的重要性。华尔街金融巨头杰富瑞近日表示,在AI投资狂潮和AI相关企业盈利超预期上行的双重引擎驱动下,标普500指数预计将在2026年底飙升至8000点,并在2027年进一步触及9000点。杰富瑞的核心逻辑清晰而有力:在一个AI驱动的盈利增长超过历史平均两倍以上的周期中,与盈利趋势对抗是危险的。杰富瑞的2026年8000点位标普500指数基准预测基于每股收益(EPS)达到373美元(同比增长35%,远高于市场共识的29%)以及21.5倍的市盈率。","news_type":1,"symbols_score_info":{"AAPL":0.6,"AGIX":1.5,"MSFT":0.6,"VGT":1.5,"TSLA":0.6,"07522":0.6,"AIPO":1.5,"07266":0.6,"VTHR":1.5,"TTTN":1.5,"09086":0.6,"XMAG":1.5,"NVDA":0.6,"03455":0.6,"META":0.6,"ARTY":1.5,"AMZN":0.6,"02834":0.6,"07568":0.6,"QTOC":1.5,"03034":0.6,"03086":1.5,"XLK":1.5,"GOOG":0.6,"07261":0.6,"09834":0.6,"CHAT":1.5}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":34,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":612704341906128,"gmtCreate":1790605222293,"gmtModify":1790605224465,"author":{"id":"3561899791972822","authorId":"3561899791972822","name":"帅帅的爸爸","avatar":"https://static.tigerbbs.com/0501a1700aaa7542563567264289ab1f","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3561899791972822","authorIdStr":"3561899791972822"},"themes":[],"title":"","htmlText":"加息都解决不了问题,难道降息去火上浇油?","listText":"加息都解决不了问题,难道降息去火上浇油?","text":"加息都解决不了问题,难道降息去火上浇油?","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/612704341906128","repostId":"2670234313","repostType":2,"repost":{"id":"2670234313","kind":"highlight","weMediaInfo":{"introduction":"追踪全球财经热点,精选影响您财富的资讯,投资理财必备神器!","home_visible":1,"media_name":"华尔街见闻","id":"1084101182","head_image":"https://static.tigerbbs.com/66809d1f5c2e43e2bdf15820c6d6897e"},"pubTimestamp":1790597474,"share":"https://www.laohunote.com/m/news/2670234313?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-09-28 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Zandi此前也表示,美联储此时加息可能是“一个错误”,并警告称,若要将通胀重新压回2%的目标,美联储要么遏制AI投资热潮,要么进一步压制经济其他部分。</p>\n<h2>AI投资热潮,正在削弱加息的传统传导机制</h2>\n<p>传统货币政策逻辑是,加息提高借贷成本,抑制企业投资和居民消费,进而压低总需求和通胀。但Ackman认为,AI可能正在打破这一传导链条:对于超大规模科技公司而言,争夺AI基础设施和算力的潜在回报足以支撑其在更高利率环境下继续大举投资。</p>\n<p><strong>“在历史上这一独特时刻,为何更高的利率不会因利息成本被嵌入一切而导致更多通胀?”Ackman在帖子中反问。</strong></p>\n<p>这轮资本开支的规模也为这一判断提供了背景。Bridgewater Associates数据显示,Alphabet、Amazon、Meta和Microsoft今年的AI相关投资预计至少达到6500亿美元。Gartner最新预测则显示,2026年全球AI支出将达到2.7万亿美元,同比增长49.5%,其中AI基础设施支出约1.48万亿美元。</p>\n<p>这意味着,在AI投资高度依赖未来增长预期、且企业对算力和数据中心的需求仍然强劲的情况下,利率上升对这部分资本开支的抑制力度,可能弱于传统经济周期。Gartner甚至指出,AI基础设施需求目前对成本上升表现出较强韧性。</p>\n<h2>通胀仍高于目标,美联储紧缩压力难以消退</h2>\n<p>但对美联储而言,问题在于通胀并未真正回到目标水平。受能源价格上涨及其他供应冲击影响,美国通胀今年重新走高。<strong>以CPI衡量,通胀已连续66个月高于美联储2%的目标;核心PCE也已连续65个月高于目标。</strong></p>\n<p>与此同时,美联储官员近期的表态显示,对通胀持续性的担忧仍然突出。里士满联储主席Tom Barkin表示,当前价格压力已不再局限于能源和关税冲击,消费需求及更广泛的经济活动同样在推高通胀。圣路易斯联储主席Alberto Musalem则认为,通胀仍可能需要进一步加息来压制。</p>\n<p>市场也已开始定价进一步收紧。<strong>CME 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Zandi此前也表示,美联储此时加息可能是“一个错误”,并警告称,若要将通胀重新压回2%的目标,美联储要么遏制AI投资热潮,要么进一步压制经济其他部分。</p>\n<h2>AI投资热潮,正在削弱加息的传统传导机制</h2>\n<p>传统货币政策逻辑是,加息提高借贷成本,抑制企业投资和居民消费,进而压低总需求和通胀。但Ackman认为,AI可能正在打破这一传导链条:对于超大规模科技公司而言,争夺AI基础设施和算力的潜在回报足以支撑其在更高利率环境下继续大举投资。</p>\n<p><strong>“在历史上这一独特时刻,为何更高的利率不会因利息成本被嵌入一切而导致更多通胀?”Ackman在帖子中反问。</strong></p>\n<p>这轮资本开支的规模也为这一判断提供了背景。Bridgewater Associates数据显示,Alphabet、Amazon、Meta和Microsoft今年的AI相关投资预计至少达到6500亿美元。Gartner最新预测则显示,2026年全球AI支出将达到2.7万亿美元,同比增长49.5%,其中AI基础设施支出约1.48万亿美元。</p>\n<p>这意味着,在AI投资高度依赖未来增长预期、且企业对算力和数据中心的需求仍然强劲的情况下,利率上升对这部分资本开支的抑制力度,可能弱于传统经济周期。Gartner甚至指出,AI基础设施需求目前对成本上升表现出较强韧性。</p>\n<h2>通胀仍高于目标,美联储紧缩压力难以消退</h2>\n<p>但对美联储而言,问题在于通胀并未真正回到目标水平。受能源价格上涨及其他供应冲击影响,美国通胀今年重新走高。<strong>以CPI衡量,通胀已连续66个月高于美联储2%的目标;核心PCE也已连续65个月高于目标。</strong></p>\n<p>与此同时,美联储官员近期的表态显示,对通胀持续性的担忧仍然突出。里士满联储主席Tom Barkin表示,当前价格压力已不再局限于能源和关税冲击,消费需求及更广泛的经济活动同样在推高通胀。圣路易斯联储主席Alberto Musalem则认为,通胀仍可能需要进一步加息来压制。</p>\n<p>市场也已开始定价进一步收紧。<strong>CME 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Group的FedWatch工具显示,30天联邦基金期货隐含的10月加息概率约为64%;高盛经济学家同样预计美联储可能在10月27日至28日的会议上再次加息,但这一判断取决于油价走势。","news_type":1,"symbols_score_info":{"SPUU":0.6,"TMF":1.5,"SMAX":0.6,"TBIL":1.5,"TBT":1.5,"VCIT":1.5,"US6M.BOND":1.5,"RULE":1.5,"IVV":0.6,"SPYU":0.6,"RMIF":1.5,"FITZ":1.5,"NELS":1.5,"SPXS":0.6,"US12M.BOND":1.5,"DXD":0.6,"SPYH":0.6,"MINT":1.5,".DJI":2,"ARTY":1.5,"DMAX":0.6,"DDM":0.6,"SDS":0.6,"MMAX":0.6,"TLTW":1.5,"LQD":1.5,"SPYM":0.6,"SSO":0.6,"IEI":1.5,"BOXX":1.5,".IXIC":2,"HIBL":0.6,"SH":0.6,".SPX":2,"VGLT":1.5,"BSV":1.5,"NEMD":1.5,"SDOW":0.6,"UPRO":0.6,"YSPY":0.6,"NGHT":1.5,"BND":1.5,"UUP":1.5,"XBIL":1.5,"XLRI":1.5,"DOG":0.6,"HAWG":1.5,"WAMA":1.5,"SPXU":0.6,"VOO":0.6,"USHY":1.5,"KBE":1.5,"UDOW":0.6,"US2Y.BOND":1.5,"SPDN":0.6,"US10Y.BOND":1.5,"EBUF":1.5,"FEM":1.5,"GBIL":1.5,"GOVT":1.5,"IEF":1.5,"AGIX":1.5,"VGIT":1.5,"VGSH":1.5,"SPXL":0.6,"SHY":1.5,"VEXC":1.5,"GOLY":1.5,"BSR":1.5,"SPY":1.5,"EDGF":1.5,"SKRE":1.5,"ISHG":1.5,"TLT":1.5,"TPLS":1.5,"CWS":1.5,"SPYQ":0.6,"DIA":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":28,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":610902694867880,"gmtCreate":1790165372638,"gmtModify":1790165374670,"author":{"id":"3561899791972822","authorId":"3561899791972822","name":"帅帅的爸爸","avatar":"https://static.tigerbbs.com/0501a1700aaa7542563567264289ab1f","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3561899791972822","authorIdStr":"3561899791972822"},"themes":[],"title":"","htmlText":"预测市盈率都90了,还合合理?那缅A也合理","listText":"预测市盈率都90了,还合合理?那缅A也合理","text":"预测市盈率都90了,还合合理?那缅A也合理","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/610902694867880","repostId":"2669140209","repostType":2,"repost":{"id":"2669140209","kind":"highlight","pubTimestamp":1790086524,"share":"https://www.laohunote.com/m/news/2669140209?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-09-22 22:15","market":"us","language":"zh","title":"为何AMD万亿市值来得合情合理","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2669140209","media":"环球市场播报","summary":"2012 年她以高管身份加入 AMD 时,这家公司几近破产。苏姿丰掌舵之下,AMD 股价一路高歌猛进,今年市场终于充分肯定她的成绩。在科技股整体上涨行情带动下,AMD 周一股价大涨 9.9%,市值首次突破 1 万亿美元。新品发布的同时,AMD 敲定两笔重大合作。AMD 还和 Anthropic 达成深度合作,进一步扩张业务,在 AI 基础设施市场向英伟达发起冲击。AMD 同时承诺最高向 Anthropic 投资 50 亿美元,是这家芯片公司有史以来规模最大的战略投资之一。","content":"<html><body><div>\n<p> <span>AMD</span><span></span> 首席执行官苏姿丰执掌这家芯片企业的表现堪称亮眼。2012 年她以高管身份加入 AMD 时,这家公司几近破产。</p>\n<p> 2014 年正式出任 CEO 之后,苏姿丰凭借标志性的谦逊态度与对技术的热忱,彻底重塑公司,使其成为英伟达最强劲的对手。她主导完成多笔重大交易,包括收购赛灵思;还与 Meta 达成合作,未来这家社交媒体巨头最多可能持有 AMD 10% 的股份。</p>\n<p> 苏姿丰掌舵之下,AMD 股价一路高歌猛进,今年市场终于充分肯定她的成绩。</p>\n<p> 在科技股整体上涨行情带动下,AMD 周一股价大涨 9.9%,市值首次突破 1 万亿美元。该股今年迄今涨幅高达 185%,远超竞争对手英伟达 22% 的涨幅。</p>\n<blockquote>\n<p>超威半导体(AMD):621.03 美元,+5.51(+0.90%) 数据截至美国东部时间上午 10:12:03,市场已开盘。</p>\n</blockquote>\n<p> 这家芯片厂商今年捷报频传,推动股价节节走高。</p>\n<p> 本月早些时候,AMD 第二季度各项业绩全面超出华尔街预期,非 GAAP 每股收益达到创纪录的 1.66 美元,市场一致预期为 1.61 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href=https://finance.sina.com.cn/stock/usstock/c/2026-09-22/doc-inistmev8844313.shtml><strong>环球市场播报</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>AMD 首席执行官苏姿丰执掌这家芯片企业的表现堪称亮眼。2012 年她以高管身份加入 AMD 时,这家公司几近破产。\n 2014 年正式出任 CEO 之后,苏姿丰凭借标志性的谦逊态度与对技术的热忱,彻底重塑公司,使其成为英伟达最强劲的对手。她主导完成多笔重大交易,包括收购赛灵思;还与 Meta 达成合作,未来这家社交媒体巨头最多可能持有 AMD 10% 的股份。\n 苏姿丰掌舵之下,AMD 股价...</p>\n\n<a href=\"https://finance.sina.com.cn/stock/usstock/c/2026-09-22/doc-inistmev8844313.shtml\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"","relate_stocks":{"LEGR":"First Trust Indxx Innovative Transaction & Process ETF","BK4575":"芯片概念","LU2461242641.AUD":"WELLINGTON US QUALITY GROWTH \"A\" (AUDHDG) ACC","LU0390134368.USD":"FRANKLIN GLOBAL GROWTH \"A\" (USD) ACC","LU2054465674.USD":"UBS (LUX) KEY SELEC SICAV DIGITAL TRANSFORMATION T \"P\" (USD) ACC","LU0056508442.USD":"贝莱德世界科技基金A2","BK4612":"AI芯片","LU0048584097.USD":"FIDELITY FUNDS GLOBAL THEMATIC OPPORTUNITIES \"A\" (USD) 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dir=\"auto\">SpaceXAI前身为xAI。随着马斯克旗下太空、卫星通信和人工智能业务进一步整合,该公司正在与Anthropic、OpenAI等AI企业展开竞争,并寻求吸引更多企业客户。</p><p dir=\"auto\">与其他AI公司一样,SpaceXAI目前面临的关键任务之一,就是寻找能够提高模型在不同任务上表现的高质量训练数据。据知情人士透露,该公司尤其关注企业运营数据和客户信息,计划将这些外部数据用于Grok等模型的训练。</p><p dir=\"auto\">如果最终实施,这将意味着SpaceXAI在数据战略上出现一定变化。</p><p dir=\"auto\">过去,该公司主要依靠马斯克旗下社交平台X的数据,以及由内部专业人员组成的“AI导师”团队,对人工智能模型进行训练和优化。这些AI导师会帮助工程师改善模型在金融、科学乃至幽默等专业领域的表现。</p><p dir=\"auto\">如今,SpaceXAI考虑引入更多外部数据集,反映出随着AI模型能力不断提升,单纯依靠内部数据来源可能已经难以完全满足模型训练和优化需求。对于头部AI企业而言,能够合法获得具有专业性、真实性和结构化特征的数据,正成为提升模型性能的重要资源。</p><p dir=\"auto\"><strong>重组AI训练团队 加快完善Grok训练体系</strong></p><p dir=\"auto\">与此同时,SpaceXAI内部负责模型训练的数据团队近期也经历了一系列人员和战略调整。今年6月,SpaceXAI一度暂停招聘负责训练Grok的AI导师,随后又调整了团队领导层。曾长期任职于SpaceX旗下卫星互联网业务Starlink的Jack Garabedian近期接手该团队,取代年轻工程师Diego Pasini。</p><p dir=\"auto\">知情人士表示,Garabedian上任后一直试图改善团队内部状况,包括建立更加明确的工作流程、会议机制以及AI训练数据目标。</p><p dir=\"auto\">媒体看到的一份SpaceXAI内部通讯显示,该数据团队在7月份取得的进展包括推进一款新AI模型以及编程智能体的开发。通讯强调,如果没有团队日常进行的标注、偏好对齐和验证等基础工作,这些模型很难最终成为成熟产品。这也凸显出,在算力和模型架构之外,数据处理及人工反馈仍然是AI模型训练的重要组成部分。</p><p dir=\"auto\"><strong>外部采购与内部数据并行 马斯克拟让Grok学习“所有SpaceX信息”</strong></p><p dir=\"auto\">虽然SpaceXAI正在研究获取更多外部数据源,马斯克庞大的商业版图本身仍是Grok的重要数据来源,其中甚至包括SpaceX员工产生的信息。</p><p dir=\"auto\">马斯克近期在一次SpaceX内部会议上表示,公司计划利用SpaceX内部的全部信息训练Grok,并直接告诉员工:“它也会用你们的数据进行训练。”</p><p dir=\"auto\">这一表态意味着,SpaceXAI未来的数据策略可能采取“内部+外部”并行的模式:一方面继续利用SpaceX、X等马斯克旗下企业和平台产生的数据,另一方面通过购买外部数据集进一步扩展训练数据的广度和专业性。</p><p dir=\"auto\">值得注意的是,从困境企业或倒闭公司收购数据虽然可能提供成本相对较低的数据来源,但客户信息的使用也可能涉及隐私、授权以及数据使用范围等问题。谷歌此前竞购Spirit Airlines数据所引发的争议,已经显示出这类交易潜在的合规和隐私风险。</p><p dir=\"auto\">随着OpenAI、Anthropic以及SpaceXAI等企业围绕模型性能和企业客户展开竞争,高质量、专业化数据正在成为继芯片、算力和电力之后AI竞争的另一项关键资源。 SpaceXAI此次考虑从陷入困境的初创企业购买运营和客户数据,也显示头部AI企业围绕训练数据的争夺正在进一步向企业私有数据领域延伸。</p></body></html>","source":"stock_zhitongcaijing","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" 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href=http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1497684.html><strong>智通财经</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>智通财经APP获悉,据知情人士透露,马斯克旗下SpaceX(SPCX.US)内部已讨论从陷入困境或已经倒闭的初创企业手中购买客户及运营数据,希望以相对较低的成本获得更多高质量数据,用于提升旗下人工智能模型的性能。知情人士表示,相关讨论目前主要在SpaceX旗下AI部门SpaceXAI内部进行,仍处于非正式阶段,最终未必会达成任何交易。SpaceX没有回应置评请求。这一思路与谷歌此前的做法颇为相似。...</p>\n\n<a href=\"http://www.zhitongcaijing.com/content/detail/1497684.html\">网页链接</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/f16a7a67d0d2e6f1e72c43b8fe10d226","relate_stocks":{"XOVL":"Defiance Daily Target 2X Long XOVR ETF","DSPC":"1倍做空SPCX ETF-Leverage Shares","BK4089":"非传统电信运营商","WARP":"VanEck Space ETF","XOVR":"ERShares Private-Public Crossover ETF","WSPC":"WisdomTree Space Economy UCITS ETF","LU2360106780.USD":"BGF WORLD TECHNOLOGY \"A4\" (USD) INC","SPCU":"2倍做多SpaceX ETF-Defiance","LU2360107168.USD":"BGF NEXT GENERATION TECHNOLOGY \"A4\" (USD) INC","LU2290526834.HKD":"BGF NEXT 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SpaceXAI寻找更多外部高质量数据SpaceXAI前身为xAI。随着马斯克旗下太空、卫星通信和人工智能业务进一步整合,该公司正在与Anthropic、OpenAI等AI企业展开竞争,并寻求吸引更多企业客户。与其他AI公司一样,SpaceXAI目前面临的关键任务之一,就是寻找能够提高模型在不同任务上表现的高质量训练数据。据知情人士透露,该公司尤其关注企业运营数据和客户信息,计划将这些外部数据用于Grok等模型的训练。如果最终实施,这将意味着SpaceXAI在数据战略上出现一定变化。过去,该公司主要依靠马斯克旗下社交平台X的数据,以及由内部专业人员组成的“AI导师”团队,对人工智能模型进行训练和优化。这些AI导师会帮助工程师改善模型在金融、科学乃至幽默等专业领域的表现。如今,SpaceXAI考虑引入更多外部数据集,反映出随着AI模型能力不断提升,单纯依靠内部数据来源可能已经难以完全满足模型训练和优化需求。对于头部AI企业而言,能够合法获得具有专业性、真实性和结构化特征的数据,正成为提升模型性能的重要资源。重组AI训练团队 加快完善Grok训练体系与此同时,SpaceXAI内部负责模型训练的数据团队近期也经历了一系列人员和战略调整。今年6月,SpaceXAI一度暂停招聘负责训练Grok的AI导师,随后又调整了团队领导层。曾长期任职于SpaceX旗下卫星互联网业务Starlink的Jack Garabedian近期接手该团队,取代年轻工程师Diego Pasini。知情人士表示,Garabedian上任后一直试图改善团队内部状况,包括建立更加明确的工作流程、会议机制以及AI训练数据目标。媒体看到的一份SpaceXAI内部通讯显示,该数据团队在7月份取得的进展包括推进一款新AI模型以及编程智能体的开发。通讯强调,如果没有团队日常进行的标注、偏好对齐和验证等基础工作,这些模型很难最终成为成熟产品。这也凸显出,在算力和模型架构之外,数据处理及人工反馈仍然是AI模型训练的重要组成部分。外部采购与内部数据并行 马斯克拟让Grok学习“所有SpaceX信息”虽然SpaceXAI正在研究获取更多外部数据源,马斯克庞大的商业版图本身仍是Grok的重要数据来源,其中甚至包括SpaceX员工产生的信息。马斯克近期在一次SpaceX内部会议上表示,公司计划利用SpaceX内部的全部信息训练Grok,并直接告诉员工:“它也会用你们的数据进行训练。”这一表态意味着,SpaceXAI未来的数据策略可能采取“内部+外部”并行的模式:一方面继续利用SpaceX、X等马斯克旗下企业和平台产生的数据,另一方面通过购买外部数据集进一步扩展训练数据的广度和专业性。值得注意的是,从困境企业或倒闭公司收购数据虽然可能提供成本相对较低的数据来源,但客户信息的使用也可能涉及隐私、授权以及数据使用范围等问题。谷歌此前竞购Spirit Airlines数据所引发的争议,已经显示出这类交易潜在的合规和隐私风险。随着OpenAI、Anthropic以及SpaceXAI等企业围绕模型性能和企业客户展开竞争,高质量、专业化数据正在成为继芯片、算力和电力之后AI竞争的另一项关键资源。 SpaceXAI此次考虑从陷入困境的初创企业购买运营和客户数据,也显示头部AI企业围绕训练数据的争夺正在进一步向企业私有数据领域延伸。","news_type":1,"symbols_score_info":{"ORBX":0.6,"YSPC":0.6,"SPCG":0.6,"XOVL":0.6,"SPCU":1.5,"ELOL":0.6,"AGIX":1.5,"VTHR":1.5,"SPCH":0.6,"SPCF":0.6,"UFO":0.6,"DXYZ":1.5,"LOFF":0.6,"ARTY":1.5,"CHAT":1.5,"SPCM":0.6,"SPCX":1.5,"AIPO":1.5,"XOVR":1.5,"QTOC":1.5,"SNK":1.5,"SSPC":0.6,"MARS":0.6,"WARP":0.6,"DSPC":0.6,"SPAL":1.5,"SPAX":0.6,"WSPC":0.6,"SPCQ":0.6,"LOFD":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":363,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":608288692327192,"gmtCreate":1789531507255,"gmtModify":1789531509182,"author":{"id":"3561899791972822","authorId":"3561899791972822","name":"帅帅的爸爸","avatar":"https://static.tigerbbs.com/0501a1700aaa7542563567264289ab1f","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3561899791972822","authorIdStr":"3561899791972822"},"themes":[],"title":"","htmlText":"黄皮是怕自己的高价卡没人买","listText":"黄皮是怕自己的高价卡没人买","text":"黄皮是怕自己的高价卡没人买","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/608288692327192","repostId":"1126005674","repostType":2,"repost":{"id":"1126005674","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"为用户提供金融资讯、行情、数据,旨在帮助投资者理解世界,做投资决策。","home_visible":1,"media_name":"老虎资讯综合","id":"102","head_image":"https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba"},"pubTimestamp":1789515244,"share":"https://www.laohunote.com/m/news/1126005674?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-09-16 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style=\"text-align: left;\">Amodei 提议,让领先的 AI 实验室协调行动,“控制前沿发展速度”(pace the frontier),也就是有意放缓先进 AI 模型的开发,从而给企业更多时间进行测试并采取安全防护措施。Amodei 表示,这项工作可能需要政府进行协调,或者给予相关企业反垄断豁免。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋同意 AI 公司需要认真对待安全问题,但他认为,这些公司应该能够自行解决这些挑战。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋表示:“我们需要制定新的法律、新的反垄断法或新的监管规定,才能让这些公司完成它们最基本的工程工作,并在产品发布之前把这些工作做好——这完全没有必要。我们已经有大量法律,也有大量监管规定,用来规范产品的可靠性和功能。”</p><p style=\"text-align: left;\">Amodei 在他的文章中提出了一套分三步走的方法,以适度放缓 AI 模型开发的速度。</p><p style=\"text-align: left;\">第一步是在每一家 AI 实验室内部引入第三方安全评估人员。</p><p style=\"text-align: left;\">Amodei 写道,第二步和第三步则是围绕安全标准开展民主化和全球范围的协调,以及“限制未经审查的 AI 发展速度”。</p><p style=\"text-align: left;\">Amodei 写道:“一些能够对控制发展速度产生实际影响的协调形式,在法律上存在挑战,并且需要政府提供支持。”</p><p style=\"text-align: left;\">之所以会产生法律问题,是因为领先的 AI 实验室彼此之间存在竞争,而且它们开发的模型也是相互竞争的产品。</p><p style=\"text-align: left;\">《谢尔曼反托拉斯法》(Sherman Antitrust Act)通常禁止竞争对手之间达成不合理限制竞争的协议,而某些形式的协调——包括限制产量的协议——可能属于违法行为。</p><p style=\"text-align: left;\">因此,如果相互竞争的 AI 开发商共同约定它们应该以多快的速度开发或发布新模型,就可能产生潜在的法律风险。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋表示,模型开发商有能力在产品发布之前确保其产品安全。</p><p style=\"text-align: left;\">“安全是一个工程问题。测试也是一个工程问题。”黄仁勋表示。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋所在的英伟达将 Anthropic 和竞争对手 OpenAI 都视为重要客户。与此同时,英伟达也在开发自己的 Nemotron 系列开放权重模型。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋表示:“我们应该创造产品,并对它们进行适当的测试。如果产品还没有准备好发布,那就先不要发布,继续测试,继续进行工程开发,直到它准备好为止。”</p><p style=\"text-align: left;\">AI 热潮已经将英伟达推向全球最大芯片制造商以及全球市值最高公司的位置。放缓更强大 AI 模型的开发速度,可能会对英伟达未来的增长构成风险。</p><p style=\"text-align: left;\">Anthropic 没有回应就黄仁勋上述言论提出的置评请求。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋对 Cramer 表示:“AI 安全确实是一个真实存在的问题。”</p><p style=\"text-align: left;\">“通过工程手段打造安全的产品,让全世界都能够安全地使用这些产品——这确实是一个现实问题。企业应该尽可能快地进行创新,但绝不能为了创新速度而快到发布不安全的产品。”</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋还反驳了有关越来越强大的 AI 模型将对人类构成生存威胁的警告。</p><p style=\"text-align: left;\">他说:“我们不会在 2030 年灭亡。”</p><p style=\"text-align: left;\">“世界上有这么多人将会以正确的方式开发 AI。我们将会建立各种各样的安全护栏,也会发明各种各样用于安全与保障的技术。”</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>英伟达黄仁勋抨击 Anthropic 关于 AI 安全反垄断豁免的提议:“完全没有必要”</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; 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class=\"title\">\n英伟达黄仁勋抨击 Anthropic 关于 AI 安全反垄断豁免的提议:“完全没有必要”\n</h2>\n\n<h4 class=\"meta\">\n\n\n<a class=\"head\" href=\"https://laohu8.com/wemedia/102\">\n\n\n<div class=\"h-thumb\" style=\"background-image:url(https://static.tigerbbs.com/8274c5b9d4c2852bfb1c4d6ce16c68ba);background-size:cover;\"></div>\n\n<div class=\"h-content\">\n<p class=\"h-name\">老虎资讯综合 </p>\n<p class=\"h-time\">2026-09-16 07:34</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><h2 style=\"text-align: left;\">关键要点</h2><ul><li><p style=\"text-align: left;\">英伟达 CEO 黄仁勋反对给予 AI 公司反垄断豁免的呼吁。相关豁免将允许这些公司协调行动,以放缓先进 AI 模型的开发速度。</p></li><li><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋表示,AI 安全确实是一个现实问题,但应该通过工程和测试来解决,而不是通过制定新的法律或监管规定。</p></li></ul><p style=\"text-align: left;\">英伟达 CEO 黄仁勋周二猛烈抨击了这样一种提议:给予人工智能公司反垄断豁免,以便它们能够协调行动,放缓越来越强大 AI 模型的开发。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋是在接受 CNBC 主持人 Jim Cramer 采访时发表上述言论的。当前,围绕 AI 安全问题的争论正变得异常激烈,此前 Anthropic CEO Dario Amodei 于周六发表了一篇文章,进一步推动了这场讨论。</p><p 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开发商共同约定它们应该以多快的速度开发或发布新模型,就可能产生潜在的法律风险。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋表示,模型开发商有能力在产品发布之前确保其产品安全。</p><p style=\"text-align: left;\">“安全是一个工程问题。测试也是一个工程问题。”黄仁勋表示。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋所在的英伟达将 Anthropic 和竞争对手 OpenAI 都视为重要客户。与此同时,英伟达也在开发自己的 Nemotron 系列开放权重模型。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋表示:“我们应该创造产品,并对它们进行适当的测试。如果产品还没有准备好发布,那就先不要发布,继续测试,继续进行工程开发,直到它准备好为止。”</p><p style=\"text-align: left;\">AI 热潮已经将英伟达推向全球最大芯片制造商以及全球市值最高公司的位置。放缓更强大 AI 模型的开发速度,可能会对英伟达未来的增长构成风险。</p><p style=\"text-align: left;\">Anthropic 没有回应就黄仁勋上述言论提出的置评请求。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋对 Cramer 表示:“AI 安全确实是一个真实存在的问题。”</p><p style=\"text-align: left;\">“通过工程手段打造安全的产品,让全世界都能够安全地使用这些产品——这确实是一个现实问题。企业应该尽可能快地进行创新,但绝不能为了创新速度而快到发布不安全的产品。”</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋还反驳了有关越来越强大的 AI 模型将对人类构成生存威胁的警告。</p><p style=\"text-align: left;\">他说:“我们不会在 2030 年灭亡。”</p><p style=\"text-align: left;\">“世界上有这么多人将会以正确的方式开发 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实验室彼此之间存在竞争,而且它们开发的模型也是相互竞争的产品。《谢尔曼反托拉斯法》(Sherman Antitrust Act)通常禁止竞争对手之间达成不合理限制竞争的协议,而某些形式的协调——包括限制产量的协议——可能属于违法行为。因此,如果相互竞争的 AI 开发商共同约定它们应该以多快的速度开发或发布新模型,就可能产生潜在的法律风险。黄仁勋表示,模型开发商有能力在产品发布之前确保其产品安全。“安全是一个工程问题。测试也是一个工程问题。”黄仁勋表示。黄仁勋所在的英伟达将 Anthropic 和竞争对手 OpenAI 都视为重要客户。与此同时,英伟达也在开发自己的 Nemotron 系列开放权重模型。黄仁勋表示:“我们应该创造产品,并对它们进行适当的测试。如果产品还没有准备好发布,那就先不要发布,继续测试,继续进行工程开发,直到它准备好为止。”AI 热潮已经将英伟达推向全球最大芯片制造商以及全球市值最高公司的位置。放缓更强大 AI 模型的开发速度,可能会对英伟达未来的增长构成风险。Anthropic 没有回应就黄仁勋上述言论提出的置评请求。黄仁勋对 Cramer 表示:“AI 安全确实是一个真实存在的问题。”“通过工程手段打造安全的产品,让全世界都能够安全地使用这些产品——这确实是一个现实问题。企业应该尽可能快地进行创新,但绝不能为了创新速度而快到发布不安全的产品。”黄仁勋还反驳了有关越来越强大的 AI 模型将对人类构成生存威胁的警告。他说:“我们不会在 2030 年灭亡。”“世界上有这么多人将会以正确的方式开发 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left;\">在他看来,当前市场给英伟达的定价,仿佛公司已经在AI竞争中“败下阵来”,但这种判断与其实际竞争力并不匹配。一旦市场重新认识到英伟达的盈利能力以及在AI生态中的价值获取能力,股价重新启动后的上行速度可能相当快。</p><h2 style=\"text-align: left;\"><strong>Cantor:投资者目前对英伟达仍处于“低配”状态</strong></h2><p style=\"text-align: left;\">Muse认为,目前机构投资者整体对英伟达的配置仍然偏低,即其在投资组合中的权重低于该股在整体市场中的权重,这也意味着一旦基本面催化剂重新出现,潜在的增配需求可能成为股价的重要推动力。</p><p style=\"text-align: left;\">估值则是Cantor看多英伟达的另一项核心理由。</p><p style=\"text-align: left;\">按照Muse较为乐观的盈利情景,英伟达2027年每股收益有望达到17美元,2028年进一步升至25美元。以当前股价计算,对应2027年预期市盈率约14倍、2028年约10倍。</p><p style=\"text-align: left;\">对于一家仍处于AI基础设施核心位置的公司而言,Muse认为这一估值并没有充分反映其长期盈利潜力。</p><p style=\"text-align: left;\">与此同时,英伟达仍是Cantor Fitzgerald在科技板块中的首选标的之一。</p><h2 style=\"text-align: left;\"><strong>财报只是开始?Cantor点出五大潜在催化剂</strong></h2><p style=\"text-align: left;\">除了即将公布的季度业绩,Cantor认为,未来一段时间英伟达还存在多项可能重新点燃股价的催化因素。</p><p style=\"text-align: left;\">首先是<strong>2027年数据中心业务展望</strong>。随着部分AI产业链公司陆续给出更具体的中长期增长目标,市场也在等待英伟达对2027年数据中心收入前景作出更明确的指引。如果管理层释放出强于预期的增长信号,可能成为市场重新上调盈利预测的重要依据。</p><p style=\"text-align: left;\">第二个潜在催化剂来自Anthropic。Cantor认为,随着Anthropic朝预计于2026年第四季度进行IPO的方向推进,更多经营及财务信息可能逐步披露。尽管其7月年度经常性收入(ARR)数据一度引发市场担忧,但后续信息仍可能帮助投资者重新评估AI模型公司的算力需求。</p><p style=\"text-align: left;\">第三,全球大型云计算厂商以及其他AI基础设施参与者对2027年至2028年的资本开支规划正逐渐清晰。若微软、谷歌、Meta、亚马逊等大型科技企业继续维持高强度AI投资,将进一步增强市场对英伟达中长期GPU需求的信心。</p><p style=\"text-align: left;\">第四,CoreWeave、Nebius等“新云”(Neocloud)企业仍处于高速扩张阶段。这类企业已经成为传统超大规模云厂商之外的重要AI算力买家,也有望继续扩大英伟达的客户基础。</p><p style=\"text-align: left;\">第五,则是Muse尤其看重的<strong>GPU资产金融化</strong>。随着越来越多AI基础设施融资协议出现,GPU正在从单纯的硬件设备逐渐演变为能够被融资、抵押并产生持续现金流的基础设施资产。</p><h2 style=\"text-align: left;\"><strong>不只是卖GPU,英伟达正在把AI生态变成自己的“护城河”</strong></h2><p style=\"text-align: left;\">Muse认为,市场目前可能低估了英伟达商业模式正在发生的变化——公司已经不再只是一家单纯依靠销售GPU赚钱的半导体企业。</p><p style=\"text-align: left;\">近年来,英伟达不断投资OpenAI、Anthropic等AI公司,同时与CoreWeave、Nebius等新型云服务商建立更深入的商业关系,包括投资、算力采购及收入分成等多种合作模式。</p><p style=\"text-align: left;\">这些安排虽然也引发市场对于“循环融资”以及AI产业内部资本循环的争议,但Muse认为,从英伟达自身竞争战略来看,这种模式反而可能强化其市场地位。</p><p style=\"text-align: left;\">原因在于,英伟达正在同时参与AI基础设施的多个环节:一方面销售GPU、网络设备及完整机架系统,另一方面通过资本、融资及商业合作推动客户扩大数据中心建设。</p><p style=\"text-align: left;\">换句话说,英伟达不仅向AI基础设施市场“卖铲子”,也在通过资本投入帮助客户继续“挖矿”。</p><h2 style=\"text-align: left;\"><strong>GPU正在成为一种新的“可融资资产”</strong></h2><p style=\"text-align: left;\">Muse尤其强调,英伟达正在推动GPU从传统硬件产品向一种新的基础设施资产类别转变。</p><p style=\"text-align: left;\">随着AI数据中心建设成本持续攀升,GPU本身已经成为融资交易中的核心资产。英伟达通过股权投资、收入分成、算力换股权以及与金融机构合作融资等方式,让GPU能够更深地嵌入AI基础设施融资体系。</p><p style=\"text-align: left;\">英伟达还参与了规模庞大的AI基础设施融资计划,并通过向部分AI初创企业提供计算资源换取股权,从而进一步扩大自身在AI产业链中的利益覆盖范围。</p><p style=\"text-align: left;\">在Muse看来,这意味着即使英伟达未来在某一个技术环节遭遇竞争,例如大型云厂商进一步发展自研ASIC芯片,公司也未必会轻易失去整个AI基础设施市场。</p><p style=\"text-align: left;\">因为对于部分新建AI数据中心而言,英伟达提供的不只是GPU,还包括CUDA软件生态、网络设备、机架级解决方案,以及帮助项目获得资金和客户的重要资本支持。</p><p style=\"text-align: left;\">Muse认为,这使得英伟达变得“越来越难被排挤出局”——即使公司在技术堆栈某一层面输给竞争对手,其资本、软件以及完整AI系统能力仍可能继续参与并分享整个AI基础设施市场的增长。</p><h2 style=\"text-align: left;\"><strong>从Hyperscaler扩展至Neocloud、企业和主权AI</strong></h2><p style=\"text-align: left;\">与此同时,英伟达的增长逻辑也正在从传统超大规模云厂商进一步向外扩散。</p><p style=\"text-align: left;\">过去几年,微软、亚马逊、谷歌和Meta等Hyperscaler一直是AI GPU最重要的需求来源。但随着这些企业持续推进自研AI芯片,市场开始担忧英伟达长期市场份额可能受到侵蚀。</p><p style=\"text-align: left;\">Muse认为,与CoreWeave、Nebius等Neocloud建立更紧密的利益绑定,恰恰可以降低英伟达过度依赖传统大型云厂商的风险。</p><p style=\"text-align: left;\">此外,英伟达正在积极开拓企业客户以及各国推动的“主权AI”项目,从而进一步扩大AI算力需求来源。</p><p style=\"text-align: left;\">如果这种趋势持续,英伟达未来的增长可能不再单纯依赖几家美国科技巨头,而是由Hyperscaler、Neocloud、企业客户、AI初创公司以及主权AI项目共同驱动。</p><h2 style=\"text-align: left;\"><strong>多家华尔街机构财报前继续看多</strong></h2><p style=\"text-align: left;\">除Cantor Fitzgerald外,英伟达财报公布前,多家华尔街机构同样维持积极观点。</p><p style=\"text-align: left;\">Rosenblatt Securities继续给予英伟达“买入”评级,并预计公司本季度营收及盈利均有望超过市场一致预期。</p><p style=\"text-align: left;\">Benchmark同样重申“买入”评级,并给出335美元目标价。该机构预计,英伟达本季度营收可能达到920亿美元,每股收益约2.10美元。</p><p style=\"text-align: left;\">BMO Capital近期亦首次覆盖英伟达,并给予“跑赢大市”评级,核心理由仍是公司在AI技术及基础设施市场的领先优势。</p><p style=\"text-align: left;\">不过,市场并非没有风险。Wolfe Research近期提醒,在利率上行环境下,AI资本开支可能面临一定压力。如果融资成本持续上升,部分高杠杆AI基础设施项目的扩张速度可能受到影响。</p><p style=\"text-align: left;\">此外,市场消息显示,英伟达正洽谈投资AI搜索初创公司Perplexity,后者在新一轮融资中的估值可能超过300亿美元。若交易落地,将进一步延续英伟达通过股权投资深度绑定AI应用层企业的战略。</p><h2 style=\"text-align: left;\"><strong>英伟达财报重点看什么?</strong></h2><p style=\"text-align: left;\">对于即将公布的2027财年第二季度业绩,单纯的营收和EPS能否超预期可能已经不足以决定市场方向。投资者更关注的,是英伟达能否证明AI基础设施投资周期仍在持续。</p><p style=\"text-align: left;\">其中,数据中心业务增速、下一代GPU产品的出货节奏、2027年需求能见度、Hyperscaler资本开支趋势,以及Neocloud和主权AI带来的增量需求,都可能成为决定财报后股价表现的关键变量。</p><p style=\"text-align: left;\">而Cantor Fitzgerald的核心判断是:市场目前正在用过于悲观的方式定价英伟达,却没有充分计入公司从“GPU供应商”向“AI基础设施平台+资本参与者”转型所带来的长期价值。</p><p style=\"text-align: left;\">如果这一判断成立,那么8月26日公布的财报,可能成为市场重新评估英伟达AI龙头地位的重要节点。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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left;\"><strong>Cantor:投资者目前对英伟达仍处于“低配”状态</strong></h2><p style=\"text-align: left;\">Muse认为,目前机构投资者整体对英伟达的配置仍然偏低,即其在投资组合中的权重低于该股在整体市场中的权重,这也意味着一旦基本面催化剂重新出现,潜在的增配需求可能成为股价的重要推动力。</p><p style=\"text-align: left;\">估值则是Cantor看多英伟达的另一项核心理由。</p><p style=\"text-align: left;\">按照Muse较为乐观的盈利情景,英伟达2027年每股收益有望达到17美元,2028年进一步升至25美元。以当前股价计算,对应2027年预期市盈率约14倍、2028年约10倍。</p><p style=\"text-align: left;\">对于一家仍处于AI基础设施核心位置的公司而言,Muse认为这一估值并没有充分反映其长期盈利潜力。</p><p style=\"text-align: left;\">与此同时,英伟达仍是Cantor Fitzgerald在科技板块中的首选标的之一。</p><h2 style=\"text-align: left;\"><strong>财报只是开始?Cantor点出五大潜在催化剂</strong></h2><p style=\"text-align: left;\">除了即将公布的季度业绩,Cantor认为,未来一段时间英伟达还存在多项可能重新点燃股价的催化因素。</p><p style=\"text-align: left;\">首先是<strong>2027年数据中心业务展望</strong>。随着部分AI产业链公司陆续给出更具体的中长期增长目标,市场也在等待英伟达对2027年数据中心收入前景作出更明确的指引。如果管理层释放出强于预期的增长信号,可能成为市场重新上调盈利预测的重要依据。</p><p style=\"text-align: left;\">第二个潜在催化剂来自Anthropic。Cantor认为,随着Anthropic朝预计于2026年第四季度进行IPO的方向推进,更多经营及财务信息可能逐步披露。尽管其7月年度经常性收入(ARR)数据一度引发市场担忧,但后续信息仍可能帮助投资者重新评估AI模型公司的算力需求。</p><p style=\"text-align: left;\">第三,全球大型云计算厂商以及其他AI基础设施参与者对2027年至2028年的资本开支规划正逐渐清晰。若微软、谷歌、Meta、亚马逊等大型科技企业继续维持高强度AI投资,将进一步增强市场对英伟达中长期GPU需求的信心。</p><p style=\"text-align: left;\">第四,CoreWeave、Nebius等“新云”(Neocloud)企业仍处于高速扩张阶段。这类企业已经成为传统超大规模云厂商之外的重要AI算力买家,也有望继续扩大英伟达的客户基础。</p><p style=\"text-align: left;\">第五,则是Muse尤其看重的<strong>GPU资产金融化</strong>。随着越来越多AI基础设施融资协议出现,GPU正在从单纯的硬件设备逐渐演变为能够被融资、抵押并产生持续现金流的基础设施资产。</p><h2 style=\"text-align: left;\"><strong>不只是卖GPU,英伟达正在把AI生态变成自己的“护城河”</strong></h2><p style=\"text-align: left;\">Muse认为,市场目前可能低估了英伟达商业模式正在发生的变化——公司已经不再只是一家单纯依靠销售GPU赚钱的半导体企业。</p><p style=\"text-align: left;\">近年来,英伟达不断投资OpenAI、Anthropic等AI公司,同时与CoreWeave、Nebius等新型云服务商建立更深入的商业关系,包括投资、算力采购及收入分成等多种合作模式。</p><p style=\"text-align: left;\">这些安排虽然也引发市场对于“循环融资”以及AI产业内部资本循环的争议,但Muse认为,从英伟达自身竞争战略来看,这种模式反而可能强化其市场地位。</p><p style=\"text-align: left;\">原因在于,英伟达正在同时参与AI基础设施的多个环节:一方面销售GPU、网络设备及完整机架系统,另一方面通过资本、融资及商业合作推动客户扩大数据中心建设。</p><p style=\"text-align: left;\">换句话说,英伟达不仅向AI基础设施市场“卖铲子”,也在通过资本投入帮助客户继续“挖矿”。</p><h2 style=\"text-align: left;\"><strong>GPU正在成为一种新的“可融资资产”</strong></h2><p style=\"text-align: left;\">Muse尤其强调,英伟达正在推动GPU从传统硬件产品向一种新的基础设施资产类别转变。</p><p style=\"text-align: left;\">随着AI数据中心建设成本持续攀升,GPU本身已经成为融资交易中的核心资产。英伟达通过股权投资、收入分成、算力换股权以及与金融机构合作融资等方式,让GPU能够更深地嵌入AI基础设施融资体系。</p><p style=\"text-align: left;\">英伟达还参与了规模庞大的AI基础设施融资计划,并通过向部分AI初创企业提供计算资源换取股权,从而进一步扩大自身在AI产业链中的利益覆盖范围。</p><p style=\"text-align: left;\">在Muse看来,这意味着即使英伟达未来在某一个技术环节遭遇竞争,例如大型云厂商进一步发展自研ASIC芯片,公司也未必会轻易失去整个AI基础设施市场。</p><p style=\"text-align: left;\">因为对于部分新建AI数据中心而言,英伟达提供的不只是GPU,还包括CUDA软件生态、网络设备、机架级解决方案,以及帮助项目获得资金和客户的重要资本支持。</p><p style=\"text-align: left;\">Muse认为,这使得英伟达变得“越来越难被排挤出局”——即使公司在技术堆栈某一层面输给竞争对手,其资本、软件以及完整AI系统能力仍可能继续参与并分享整个AI基础设施市场的增长。</p><h2 style=\"text-align: left;\"><strong>从Hyperscaler扩展至Neocloud、企业和主权AI</strong></h2><p style=\"text-align: left;\">与此同时,英伟达的增长逻辑也正在从传统超大规模云厂商进一步向外扩散。</p><p style=\"text-align: left;\">过去几年,微软、亚马逊、谷歌和Meta等Hyperscaler一直是AI GPU最重要的需求来源。但随着这些企业持续推进自研AI芯片,市场开始担忧英伟达长期市场份额可能受到侵蚀。</p><p style=\"text-align: left;\">Muse认为,与CoreWeave、Nebius等Neocloud建立更紧密的利益绑定,恰恰可以降低英伟达过度依赖传统大型云厂商的风险。</p><p style=\"text-align: left;\">此外,英伟达正在积极开拓企业客户以及各国推动的“主权AI”项目,从而进一步扩大AI算力需求来源。</p><p style=\"text-align: left;\">如果这种趋势持续,英伟达未来的增长可能不再单纯依赖几家美国科技巨头,而是由Hyperscaler、Neocloud、企业客户、AI初创公司以及主权AI项目共同驱动。</p><h2 style=\"text-align: left;\"><strong>多家华尔街机构财报前继续看多</strong></h2><p style=\"text-align: left;\">除Cantor Fitzgerald外,英伟达财报公布前,多家华尔街机构同样维持积极观点。</p><p style=\"text-align: left;\">Rosenblatt Securities继续给予英伟达“买入”评级,并预计公司本季度营收及盈利均有望超过市场一致预期。</p><p style=\"text-align: left;\">Benchmark同样重申“买入”评级,并给出335美元目标价。该机构预计,英伟达本季度营收可能达到920亿美元,每股收益约2.10美元。</p><p style=\"text-align: left;\">BMO Capital近期亦首次覆盖英伟达,并给予“跑赢大市”评级,核心理由仍是公司在AI技术及基础设施市场的领先优势。</p><p style=\"text-align: left;\">不过,市场并非没有风险。Wolfe Research近期提醒,在利率上行环境下,AI资本开支可能面临一定压力。如果融资成本持续上升,部分高杠杆AI基础设施项目的扩张速度可能受到影响。</p><p style=\"text-align: left;\">此外,市场消息显示,英伟达正洽谈投资AI搜索初创公司Perplexity,后者在新一轮融资中的估值可能超过300亿美元。若交易落地,将进一步延续英伟达通过股权投资深度绑定AI应用层企业的战略。</p><h2 style=\"text-align: left;\"><strong>英伟达财报重点看什么?</strong></h2><p style=\"text-align: left;\">对于即将公布的2027财年第二季度业绩,单纯的营收和EPS能否超预期可能已经不足以决定市场方向。投资者更关注的,是英伟达能否证明AI基础设施投资周期仍在持续。</p><p style=\"text-align: left;\">其中,数据中心业务增速、下一代GPU产品的出货节奏、2027年需求能见度、Hyperscaler资本开支趋势,以及Neocloud和主权AI带来的增量需求,都可能成为决定财报后股价表现的关键变量。</p><p style=\"text-align: left;\">而Cantor Fitzgerald的核心判断是:市场目前正在用过于悲观的方式定价英伟达,却没有充分计入公司从“GPU供应商”向“AI基础设施平台+资本参与者”转型所带来的长期价值。</p><p style=\"text-align: left;\">如果这一判断成立,那么8月26日公布的财报,可能成为市场重新评估英伟达AI龙头地位的重要节点。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/7308276753c5ff6ceaac8e2cceebffd3","relate_stocks":{"NVDW":"NVDA周配息ETF-Roundhill","NVDX":"2倍做多NVDA ETF-T-Rex","NVC":"Corgi NVDA 2x Daily 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Muse日前重申英伟达“增持(Overweight)”评级,并维持350美元目标价。以英伟达目前约215美元的股价计算,意味着潜在上涨空间超过60%。Muse甚至给出了相当鲜明的判断:“是时候闭上眼睛,重仓买入英伟达股票了。”在他看来,当前市场给英伟达的定价,仿佛公司已经在AI竞争中“败下阵来”,但这种判断与其实际竞争力并不匹配。一旦市场重新认识到英伟达的盈利能力以及在AI生态中的价值获取能力,股价重新启动后的上行速度可能相当快。Cantor:投资者目前对英伟达仍处于“低配”状态Muse认为,目前机构投资者整体对英伟达的配置仍然偏低,即其在投资组合中的权重低于该股在整体市场中的权重,这也意味着一旦基本面催化剂重新出现,潜在的增配需求可能成为股价的重要推动力。估值则是Cantor看多英伟达的另一项核心理由。按照Muse较为乐观的盈利情景,英伟达2027年每股收益有望达到17美元,2028年进一步升至25美元。以当前股价计算,对应2027年预期市盈率约14倍、2028年约10倍。对于一家仍处于AI基础设施核心位置的公司而言,Muse认为这一估值并没有充分反映其长期盈利潜力。与此同时,英伟达仍是Cantor 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left;\">一座完整的AI工厂需要最顶级的芯片、封装技术、内存和网络,同时更需要土地、电力和厂房这三大物理基石,业内将其简称为LPS。英伟达决定把过去搞定芯片供应链的强悍手腕,直接复制到LPS资源的争夺上,专门为英伟达AI工厂储备独家容量。</p><p style=\"text-align: left;\">最新落地的动作是,英伟达与SB Energy公司正式联手,在美国俄亥俄州条件极佳的PORTS-Pike技术园区拿下了庞大的LPS容量。这片土地上将拔地而起一座用来承载英伟达算力的超级数据中心,而这里的租客正是OpenAI。</p><h2 id=\"id_89446803\" style=\"text-align: left;\">前沿AI实验室的算力饥渴</h2><p style=\"text-align: left;\">对于全球最大的云服务商和企业巨头来说,搞定土地和电力一直是他们基建战略的基本盘。他们财大气粗,拥有专业的基建团队和长期合同,完全可以靠自己独立拿下LPS资源,然后采购英伟达的计算网络系统来运营AI工厂。这也是英伟达未来最主要的商业模式。</p><p style=\"text-align: left;\">前沿AI实验室的情况则完全不同。</p><p style=\"text-align: left;\">他们对训练和推理算力有着极其恐怖的需求,但自身的扩张速度实在太快了,资产负债表和信贷能力根本跟不上。这些公司手握海量客户和暴涨的收入,唯独缺乏长达几十年的基建合同和投资级融资能力,完全没办法独立搞定AI工厂的基础设施。</p><p style=\"text-align: left;\">限制他们爆发的瓶颈已经彻底变成了算力短缺,算法或者客户需求早已绰绰有余。只要有更多的算力,他们就能产出更多的智能,开发更多的产品,吸引更多的用户并赚取更多的收入。英伟达亲自下场,就是要为这种飞轮效应提供最底层的引擎。</p><h2 id=\"id_325183077\" style=\"text-align: left;\">锁定未来20年的超级聚宝盆</h2><p style=\"text-align: left;\">OpenAI将在PORTS-Pike建设并运营一座世界顶级的AI工厂。这里会全面采用英伟达全栈的DSX AI工厂平台,涵盖GPU、CPU、网络和基础设施软件。</p><p style=\"text-align: left;\">首期部署预计将提供高达4.25吉瓦的AI工厂容量。这笔账极其惊人:在PORTS-Pike部署的每一代英伟达系统,都意味着大约150万块英伟达GPU的庞大体量,能够为英伟达带来1500亿至2000亿美元的巨额收入。整个园区的生命周期长达20年,足以支撑设备的多次换代升级。</p><p style=\"text-align: left;\">这里的核心经济逻辑非常清晰:只要搞定了土地和电力,就等于锁定了一个寿命极长的AI工厂阵地,而里面的英伟达设备可以不断更新换代。每一代新设备都能带来更高的产能、更强的智能和更好的经济效益。</p><p style=\"text-align: left;\">未来英伟达甚至可能把园区剩下3.75吉瓦的容量也全部包圆。</p><h2 id=\"id_601937835\" style=\"text-align: left;\">绑定OpenAI的6000亿算力版图</h2><p style=\"text-align: left;\">放眼全局,OpenAI已经承诺在2030年前大规模部署英伟达的AI基础设施。目前OpenAI现有和计划中的承诺大约需要吞噬12吉瓦的英伟达算力。如果英伟达真的把PORTS-Pike的合作规模拉满,这个数字有机会直接飙升到16吉瓦。</p><p style=\"text-align: left;\">按照这种恐怖的规模计算,到2030年,这笔交易代表着大约6000亿美元的英伟达算力大单。</p><h2 id=\"id_1578700924\" style=\"text-align: left;\">直击四大核心疑问</h2><p style=\"text-align: left;\">这件事公布后,外界极其关注里面的细节,黄仁勋也给出了极其清晰的解答。</p><p style=\"text-align: left;\">首先是英伟达到底担保了什么。英伟达为PORTS-Pike约4吉瓦的物理基础设施提供20年期的支持,确保这块地独家用来部署英伟达算力。这种支持仅限于特定部分的租金和电费支付,外加特定的残值承诺。英伟达并不会全盘接手场地的所有成本或租客的所有义务。这些担保会在2028年到2030年间随着数据中心投用分阶段生效。只要OpenAI按时交租,英伟达的风险敞口就会不断往下降。</p><p style=\"text-align: left;\">其次是英伟达亲自担保的动机。土地和电力已经成了卡住AI工厂建设的最大脖子。英伟达的做法是精挑细选出最顶级的场地,在上面部署多代算力设备,满足客户极其坚挺的需求。</p><p style=\"text-align: left;\">第三个争议点在于这究竟算不算循环融资。答案是绝对没有。租金由OpenAI全额支付。英伟达只是利用自身的体量和对未来的超前预判拿下了这块地。这和他们管理供应链的逻辑如出一辙,只要看到明确的客户需求并且能转化为长期生产力,他们就会果断出手锁定核心资源。</p><p style=\"text-align: left;\">最后一个问题是,万一OpenAI以后不用这个场地了怎么办。英伟达的算力设备极其通用且易于流转。这部分产能可以直接转手给全球生态系统中的云服务商、企业或者其他AI创业公司。CUDA生态让这些设备有了共通的灵魂,也让这些设备变成了可以随时出租和融资的高价值硬通货。这块宝地的价值绝对不会绑定在单一客户或某一代设备上。</p><h2 id=\"id_679901408\" style=\"text-align: left;\">智能时代的最强基建狂魔</h2><p style=\"text-align: left;\">未来英伟达圈地的策略会非常克制和精准。绝大多数客户依然会自己去搞定土地和电力。英伟达只把目光锁定在那些需求极其稳定、能支撑多代设备迭代的顶级场地上。</p><p style=\"text-align: left;\">从最初的加速计算芯片,到系统、网络、CUDA生态,再到全栈AI工厂,英伟达一直在进化。如今他们迈出了极其关键的全新一步,开始直接锁定建设这些工厂所需的底层物理资源。</p><p style=\"text-align: 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Energy公司正式联手,在美国俄亥俄州条件极佳的PORTS-Pike技术园区拿下了庞大的LPS容量。这片土地上将拔地而起一座用来承载英伟达算力的超级数据中心,而这里的租客正是OpenAI。前沿AI实验室的算力饥渴对于全球最大的云服务商和企业巨头来说,搞定土地和电力一直是他们基建战略的基本盘。他们财大气粗,拥有专业的基建团队和长期合同,完全可以靠自己独立拿下LPS资源,然后采购英伟达的计算网络系统来运营AI工厂。这也是英伟达未来最主要的商业模式。前沿AI实验室的情况则完全不同。他们对训练和推理算力有着极其恐怖的需求,但自身的扩张速度实在太快了,资产负债表和信贷能力根本跟不上。这些公司手握海量客户和暴涨的收入,唯独缺乏长达几十年的基建合同和投资级融资能力,完全没办法独立搞定AI工厂的基础设施。限制他们爆发的瓶颈已经彻底变成了算力短缺,算法或者客户需求早已绰绰有余。只要有更多的算力,他们就能产出更多的智能,开发更多的产品,吸引更多的用户并赚取更多的收入。英伟达亲自下场,就是要为这种飞轮效应提供最底层的引擎。锁定未来20年的超级聚宝盆OpenAI将在PORTS-Pike建设并运营一座世界顶级的AI工厂。这里会全面采用英伟达全栈的DSX AI工厂平台,涵盖GPU、CPU、网络和基础设施软件。首期部署预计将提供高达4.25吉瓦的AI工厂容量。这笔账极其惊人:在PORTS-Pike部署的每一代英伟达系统,都意味着大约150万块英伟达GPU的庞大体量,能够为英伟达带来1500亿至2000亿美元的巨额收入。整个园区的生命周期长达20年,足以支撑设备的多次换代升级。这里的核心经济逻辑非常清晰:只要搞定了土地和电力,就等于锁定了一个寿命极长的AI工厂阵地,而里面的英伟达设备可以不断更新换代。每一代新设备都能带来更高的产能、更强的智能和更好的经济效益。未来英伟达甚至可能把园区剩下3.75吉瓦的容量也全部包圆。绑定OpenAI的6000亿算力版图放眼全局,OpenAI已经承诺在2030年前大规模部署英伟达的AI基础设施。目前OpenAI现有和计划中的承诺大约需要吞噬12吉瓦的英伟达算力。如果英伟达真的把PORTS-Pike的合作规模拉满,这个数字有机会直接飙升到16吉瓦。按照这种恐怖的规模计算,到2030年,这笔交易代表着大约6000亿美元的英伟达算力大单。直击四大核心疑问这件事公布后,外界极其关注里面的细节,黄仁勋也给出了极其清晰的解答。首先是英伟达到底担保了什么。英伟达为PORTS-Pike约4吉瓦的物理基础设施提供20年期的支持,确保这块地独家用来部署英伟达算力。这种支持仅限于特定部分的租金和电费支付,外加特定的残值承诺。英伟达并不会全盘接手场地的所有成本或租客的所有义务。这些担保会在2028年到2030年间随着数据中心投用分阶段生效。只要OpenAI按时交租,英伟达的风险敞口就会不断往下降。其次是英伟达亲自担保的动机。土地和电力已经成了卡住AI工厂建设的最大脖子。英伟达的做法是精挑细选出最顶级的场地,在上面部署多代算力设备,满足客户极其坚挺的需求。第三个争议点在于这究竟算不算循环融资。答案是绝对没有。租金由OpenAI全额支付。英伟达只是利用自身的体量和对未来的超前预判拿下了这块地。这和他们管理供应链的逻辑如出一辙,只要看到明确的客户需求并且能转化为长期生产力,他们就会果断出手锁定核心资源。最后一个问题是,万一OpenAI以后不用这个场地了怎么办。英伟达的算力设备极其通用且易于流转。这部分产能可以直接转手给全球生态系统中的云服务商、企业或者其他AI创业公司。CUDA生态让这些设备有了共通的灵魂,也让这些设备变成了可以随时出租和融资的高价值硬通货。这块宝地的价值绝对不会绑定在单一客户或某一代设备上。智能时代的最强基建狂魔未来英伟达圈地的策略会非常克制和精准。绝大多数客户依然会自己去搞定土地和电力。英伟达只把目光锁定在那些需求极其稳定、能支撑多代设备迭代的顶级场地上。从最初的加速计算芯片,到系统、网络、CUDA生态,再到全栈AI工厂,英伟达一直在进化。如今他们迈出了极其关键的全新一步,开始直接锁定建设这些工厂所需的底层物理资源。英伟达已经彻底化身为全栈AI基础设施平台。他们正在重金投资AI工厂的长远未来,确保客户能够一代又一代地部署全球最赚钱的算力机器。掌握了土地与电力,英伟达正在帮助全球最具创新力的公司打造驱动整个智能时代的超级工厂。","news_type":1,"symbols_score_info":{"NVII":0.6,"NVDS":0.6,"NVDA":2,"07388":0.6,"NVDB":0.6,"NVYY":0.6,"ANV":0.6,"NVDX":0.6,"NVDG":0.6,"NVDY":0.6,"NVDL":0.6,"NVDQ":0.6,"NVDW":0.6,"NVD":0.6,"NVDD":0.6,"NVDO":0.6,"NVDU":0.6,"07788":0.6,"DIPS":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":719,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":595708861960672,"gmtCreate":1786454187459,"gmtModify":1786454189690,"author":{"id":"3561899791972822","authorId":"3561899791972822","name":"帅帅的爸爸","avatar":"https://static.tigerbbs.com/0501a1700aaa7542563567264289ab1f","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3561899791972822","authorIdStr":"3561899791972822"},"themes":[],"title":"","htmlText":"100亿只占伯克希尔现金储备的3%都不到,就当建底仓了,追高买的论调完全是鬼扯","listText":"100亿只占伯克希尔现金储备的3%都不到,就当建底仓了,追高买的论调完全是鬼扯","text":"100亿只占伯克希尔现金储备的3%都不到,就当建底仓了,追高买的论调完全是鬼扯","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/595708861960672","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1120,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":595590025111000,"gmtCreate":1786425950551,"gmtModify":1786425952803,"author":{"id":"3561899791972822","authorId":"3561899791972822","name":"帅帅的爸爸","avatar":"https://static.tigerbbs.com/0501a1700aaa7542563567264289ab1f","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3561899791972822","authorIdStr":"3561899791972822"},"themes":[],"title":"","htmlText":"不就是东大玩剩的融资租赁模式嘛","listText":"不就是东大玩剩的融资租赁模式嘛","text":"不就是东大玩剩的融资租赁模式嘛","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/595590025111000","repostId":"2658968202","repostType":2,"repost":{"id":"2658968202","kind":"highlight","weMediaInfo":{"introduction":"追踪全球财经热点,精选影响您财富的资讯,投资理财必备神器!","home_visible":1,"media_name":"华尔街见闻","id":"1084101182","head_image":"https://static.tigerbbs.com/66809d1f5c2e43e2bdf15820c6d6897e"},"pubTimestamp":1786408498,"share":"https://www.laohunote.com/m/news/2658968202?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-08-11 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href=\"https://laohu8.com/S/GS\">高盛</a>及KKR达成合作,共同建立独立融资平台,<strong>旨在随时间推移动员逾5000亿美元第三方资本,支持AI基础设施建设</strong>。他强调,这5000亿美元代表的是上述平台设计用于动员的第三方资本总量,<strong>"既非英伟达的收入,也非单一基金或对单一客户的承诺"。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/32bfd44ad3b0696030d0bffee189162a\" data-align=\"center\" tg-width=\"729\" tg-height=\"995\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\"></p><p style=\"text-align: left;\">消息公布后,英伟达股价一度下跌3.2%。衡量该公司信用风险的5年期信用违约互换(CDS)价格周一一度升至77.215个基点,较前一交易日上涨约5.3个基点,<strong>创两周来最大单日升幅</strong>。分析认为,<strong>这反映出市场对英伟达在巨额融资模式下潜在信用风险的关注度正在上升。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">华尔街见闻文章稍早前写道,据英国《金融时报》援引知情人士报道,英伟达正寻求联合Apollo、黑石、贝莱德旗下GIP、Brookfield、高盛及KKR等华尔街巨头,以联合体形式为AI基础设施项目筹集高达5000亿美元资金,用于AI芯片采购、电力生产及数据中心建设。</p><p style=\"text-align: left;\">在相关报道出炉之后,“末世博士”吉姆·查诺斯(Jim Chanos)发帖讽刺英伟达与黑石等金融巨头联合融资AI基础设施,类比2008年金融危机的金融工程操作,暗示<strong>若AI泡沫破裂,相关方可能重蹈当年华尔街高管被国会问责的覆辙。</strong></p><h2 style=\"text-align: left;\">AI工厂:从"买芯片"到"可融资基础设施"</h2><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋在帖文中系统阐述了英伟达AI工厂的资产逻辑,试图重新定义市场对这一商业模式的认知框架。</p><p style=\"text-align: left;\">他表示,<strong>AI行业已从"企业逐项目采购芯片、自建数据中心"的时代,迈入"AI工厂可作为生产性基础设施进行融资"的新阶段——具备可复制的平台、长期机构资本支持,以及利用算力创造收入的多元化客户群体。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋强调,英伟达算力并非单纯的芯片,而是一套完整的AI工厂平台,涵盖加速计算、网络、系统软件、AI框架及全球开发者生态。</p><p style=\"text-align: left;\">他指出,一座英伟达AI工厂可同时服务多个客户和多类工作负载,具备灵活性与可替代性;当某一客户需求发生变化时,工厂可转由另一客户、另一云服务商或另一运营商使用,<strong>"这一广泛生态赋予英伟达算力深厚的潜在用户市场,有助于保护残值"。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋在文章中将上述合作定性为"AI基础设施开放资本市场的开端"。他表示,<strong>这些金融机构均是全球领先的基础设施投资者,在承销长期生产性资产方面拥有深厚专业积累,双方将共同创建可复制的融资平台,帮助AI生态系统建设所需的工厂。</strong></p><h2 style=\"text-align: left;\">CUDA软件持续升值,A100六年仍在商用</h2><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋着重强调了英伟达算力资产的长期经济价值,并以具体数据加以佐证。</p><p style=\"text-align: left;\">他表示,CUDA软件持续提升已安装基础设施的性能、效率与总拥有成本,使AI工厂在整个生命周期内能够以更低成本产出更多智能,延长其经济使用价值。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋以A100为例:英伟达于2020年推出基于Ampere架构的A100,六年后该产品仍在AI训练、微调、推理及高性能计算领域保持活跃商业应用,客户持续签订多年期容量合同,"A100的经济寿命正向十年延伸"。</p><p style=\"text-align: left;\">在GPU租赁定价方面,黄仁勋援引市场数据称,H100一年期租赁价格已从2025年10月的约每GPU小时1.70美元,升至2026年3月的约2.35美元;跨服务商按需中位定价则从2025年10月的约2.00美元升至2026年6月的2.70美元。Blackwell系列产品溢价更为显著,B200云端报价约为每GPU小时5.30至7.05美元。</p><p style=\"text-align: left;\">他认为,上述数据印证了英伟达算力经济价值的持久性。</p><h2 style=\"text-align: left;\">正面回应"循环融资"质疑</h2><p style=\"text-align: left;\">针对市场最为关注的"循环融资"质疑,黄仁勋在文章中专门设立问答环节予以回应。</p><p style=\"text-align: left;\">他表示,此次融资安排的设计初衷正是为了解决这一顾虑。<strong>需求来自前沿AI实验室、AI原生初创企业、企业客户、云服务商以及正在构建AI服务的国家,"需求是真实的"</strong>。各资本方将独立对每个项目进行尽调,评估维度涵盖客户资质、需求状况、利用率、现金流及残值,<strong>"英伟达提供平台,投资者作出独立融资决策"。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">在英伟达自身的风险敞口方面,黄仁勋披露,在部分情况下,英伟达可能为单个项目提供最高25%的残值支持机制,"逐项目审慎评估"。他强调,这一比例"远低于其他算力融资安排",且属于残值支持性质,旨在补充而非替代独立尽调。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋在帖文结尾将AI工厂建设置于更宏观的历史框架之下。他表示,每一次工业革命都建立在基础设施之上——电力、交通、通信与计算,每一次建设都依赖外部融资。<strong>"AI工厂是智能时代的基础设施。"</strong></p><p style=\"text-align: left;\">他将AI的商业逻辑概括为一个正向循环:<strong>企业利用AI编写软件、研发药物、设计产品、服务客户、自动化运营并构建新服务;更多算力带来更好的AI,更好的AI带来更多使用,更多使用带来更多收入,更多收入驱动更多算力投入。</strong></p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">"这是AI工业革命的良性循环。"</p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋表示,通过此次合作,英伟达与全球领先金融机构将共同为这场工业革命提供基础设施融资,使AI工厂对企业、行业和国家更具可及性。</p><p style=\"text-align: left;\">华尔街见闻文章稍早前写道,此次合作并非英伟达首次深度介入AI产业链融资。</p><p style=\"text-align: left;\">此前有报道称,英伟达正就为OpenAI提供最高250亿美元融资担保进行谈判,并在讨论为OpenAI芯片采购计划融资3500亿美元;英伟达上月还宣布扩大与韩国SK集团的合作,双方总业务规模将超过5000亿美元。上述举措表明,英伟达正将自身从芯片供应商逐步转型为AI基础设施生态的资本动员核心。</p><h2 style=\"text-align: left;\">"末日博士"类比2008年:下一次国会听证?</h2><p style=\"text-align: left;\">就在黄仁勋发文的同一时间,华尔街知名大空头,又被称作“末日博士”的James Chanos在社交平台上发出了一条意味深长的评论。他写道:</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\"><strong>"这些人下次同坐一桌解释AI融资,不排除是在2031年的国会听证会上……"</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/403760680ebbf6e0ecd753e2b19f0dc6\" data-align=\"center\" tg-width=\"730\" tg-height=\"641\"/><span></span></p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">Chanos的言外之意指向2008年金融危机——彼时,华尔街各大金融机构的高管们因次贷危机、信用违约互换及CDO等复杂金融工具引发的系统性风险,被迫出席国会听证。他将此次英伟达与Apollo、贝莱德、黑石、Brookfield、高盛、KKR的联合融资安排与当年的金融工程相提并论,<strong>暗示若AI基础设施投资泡沫在数年后破裂,黄仁勋或将与这些金融机构高管一同面对国会的质询。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">值得注意的是,当有人在他的帖文下方追问相关方是否会面临刑事追责时,Chanos明确表示:"没有人说过要坐牢。"</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/de69971fefda3fc3dc12bf79641bb4cd\" data-align=\"center\" tg-width=\"815\" tg-height=\"815\"/><span></span></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" 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class=\"h-name\">华尔街见闻 </p>\n<p class=\"h-time\">2026-08-11 08:34</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p style=\"text-align: left;\"><a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>CEO黄仁勋亲自下场,为公司与六大<a href=\"https://laohu8.com/S/FISI\">金融机构</a>联手动员逾5000亿美元AI基础设施融资的计划正名。他明确表示,英伟达AI工厂算力正在成为一种可投资的资产类别,需求来自真实的商业场景,独立机构投资者将对每个项目进行独立尽调,这绝非外界质疑的"循环融资"。</p><p style=\"text-align: left;\">8月10日,黄仁勋在社交平台X上发文宣布,英伟达已与Apollo、<a href=\"https://laohu8.com/S/BLK\">贝莱德</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/BX\">黑石</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/BN\">Brookfield</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/GS\">高盛</a>及KKR达成合作,共同建立独立融资平台,<strong>旨在随时间推移动员逾5000亿美元第三方资本,支持AI基础设施建设</strong>。他强调,这5000亿美元代表的是上述平台设计用于动员的第三方资本总量,<strong>"既非英伟达的收入,也非单一基金或对单一客户的承诺"。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/32bfd44ad3b0696030d0bffee189162a\" data-align=\"center\" tg-width=\"729\" tg-height=\"995\"/><span></span></p><p 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Chanos)发帖讽刺英伟达与黑石等金融巨头联合融资AI基础设施,类比2008年金融危机的金融工程操作,暗示若AI泡沫破裂,相关方可能重蹈当年华尔街高管被国会问责的覆辙。AI工厂:从\"买芯片\"到\"可融资基础设施\"黄仁勋在帖文中系统阐述了英伟达AI工厂的资产逻辑,试图重新定义市场对这一商业模式的认知框架。他表示,AI行业已从\"企业逐项目采购芯片、自建数据中心\"的时代,迈入\"AI工厂可作为生产性基础设施进行融资\"的新阶段——具备可复制的平台、长期机构资本支持,以及利用算力创造收入的多元化客户群体。黄仁勋强调,英伟达算力并非单纯的芯片,而是一套完整的AI工厂平台,涵盖加速计算、网络、系统软件、AI框架及全球开发者生态。他指出,一座英伟达AI工厂可同时服务多个客户和多类工作负载,具备灵活性与可替代性;当某一客户需求发生变化时,工厂可转由另一客户、另一云服务商或另一运营商使用,\"这一广泛生态赋予英伟达算力深厚的潜在用户市场,有助于保护残值\"。黄仁勋在文章中将上述合作定性为\"AI基础设施开放资本市场的开端\"。他表示,这些金融机构均是全球领先的基础设施投资者,在承销长期生产性资产方面拥有深厚专业积累,双方将共同创建可复制的融资平台,帮助AI生态系统建设所需的工厂。CUDA软件持续升值,A100六年仍在商用黄仁勋着重强调了英伟达算力资产的长期经济价值,并以具体数据加以佐证。他表示,CUDA软件持续提升已安装基础设施的性能、效率与总拥有成本,使AI工厂在整个生命周期内能够以更低成本产出更多智能,延长其经济使用价值。黄仁勋以A100为例:英伟达于2020年推出基于Ampere架构的A100,六年后该产品仍在AI训练、微调、推理及高性能计算领域保持活跃商业应用,客户持续签订多年期容量合同,\"A100的经济寿命正向十年延伸\"。在GPU租赁定价方面,黄仁勋援引市场数据称,H100一年期租赁价格已从2025年10月的约每GPU小时1.70美元,升至2026年3月的约2.35美元;跨服务商按需中位定价则从2025年10月的约2.00美元升至2026年6月的2.70美元。Blackwell系列产品溢价更为显著,B200云端报价约为每GPU小时5.30至7.05美元。他认为,上述数据印证了英伟达算力经济价值的持久性。正面回应\"循环融资\"质疑针对市场最为关注的\"循环融资\"质疑,黄仁勋在文章中专门设立问答环节予以回应。他表示,此次融资安排的设计初衷正是为了解决这一顾虑。需求来自前沿AI实验室、AI原生初创企业、企业客户、云服务商以及正在构建AI服务的国家,\"需求是真实的\"。各资本方将独立对每个项目进行尽调,评估维度涵盖客户资质、需求状况、利用率、现金流及残值,\"英伟达提供平台,投资者作出独立融资决策\"。在英伟达自身的风险敞口方面,黄仁勋披露,在部分情况下,英伟达可能为单个项目提供最高25%的残值支持机制,\"逐项目审慎评估\"。他强调,这一比例\"远低于其他算力融资安排\",且属于残值支持性质,旨在补充而非替代独立尽调。黄仁勋在帖文结尾将AI工厂建设置于更宏观的历史框架之下。他表示,每一次工业革命都建立在基础设施之上——电力、交通、通信与计算,每一次建设都依赖外部融资。\"AI工厂是智能时代的基础设施。\"他将AI的商业逻辑概括为一个正向循环:企业利用AI编写软件、研发药物、设计产品、服务客户、自动化运营并构建新服务;更多算力带来更好的AI,更好的AI带来更多使用,更多使用带来更多收入,更多收入驱动更多算力投入。\"这是AI工业革命的良性循环。\"黄仁勋表示,通过此次合作,英伟达与全球领先金融机构将共同为这场工业革命提供基础设施融资,使AI工厂对企业、行业和国家更具可及性。华尔街见闻文章稍早前写道,此次合作并非英伟达首次深度介入AI产业链融资。此前有报道称,英伟达正就为OpenAI提供最高250亿美元融资担保进行谈判,并在讨论为OpenAI芯片采购计划融资3500亿美元;英伟达上月还宣布扩大与韩国SK集团的合作,双方总业务规模将超过5000亿美元。上述举措表明,英伟达正将自身从芯片供应商逐步转型为AI基础设施生态的资本动员核心。\"末日博士\"类比2008年:下一次国会听证?就在黄仁勋发文的同一时间,华尔街知名大空头,又被称作“末日博士”的James Chanos在社交平台上发出了一条意味深长的评论。他写道:\"这些人下次同坐一桌解释AI融资,不排除是在2031年的国会听证会上……\"Chanos的言外之意指向2008年金融危机——彼时,华尔街各大金融机构的高管们因次贷危机、信用违约互换及CDO等复杂金融工具引发的系统性风险,被迫出席国会听证。他将此次英伟达与Apollo、贝莱德、黑石、Brookfield、高盛、KKR的联合融资安排与当年的金融工程相提并论,暗示若AI基础设施投资泡沫在数年后破裂,黄仁勋或将与这些金融机构高管一同面对国会的质询。值得注意的是,当有人在他的帖文下方追问相关方是否会面临刑事追责时,Chanos明确表示:\"没有人说过要坐牢。\"","news_type":1,"symbols_score_info":{"AIPI":0.6,"TYLG":0.6,"NVD":0.6,"NVDX":0.6,"NVDS.UK":0.6,"SHOC":0.6,"3NVD.UK":0.6,"AIFD":0.6,"NVDA":1.98,"07788":0.6,"THMR":0.6,"ILDR":0.6,"CLSE":0.6,"NVDW":0.6,"ABFL":0.6,"AGOX":0.6,"SOXX":0.6,"NVDD":0.6,"SOXQ":0.6,"NVDS":0.6,"CHPX":0.6,"FAI":0.6,"SPTE":0.6,"CNEQ":0.6,"ESLG":0.6,"SMHX":0.6,"METV":0.6,"NVDQ":0.6,"SMH":0.6,"NVD2.UK":0.6,"ESUM":0.6,"ROM":0.6,"VGT":0.6,"TTXU":0.6,"2NVD.UK":0.6,"NVII":0.6,"ANV":0.6,"TRFK":0.6,"NVIW.SI":0.6,"USD":0.6,"SOXY":0.6,"GAMR":0.6,"LFGY":0.6,"FDTX":0.6,"JGRO":0.6,"IXN":0.6,"VT":0.6,"IETC":0.6,"XLK":0.6,"EFIV":0.6,"TTEQ":0.6,"TEK":0.6,"NVYY":0.6,"CMAG":0.6,"NVDU":0.6,"SNPE":0.6,"07388":0.6,"NVDB":0.6,"NVDO":0.6,"NVDY":0.6,"WISE":0.6,"DIPS":0.6,"NVDL":0.6,"SNVD.UK":0.6,"USXF":0.6,"FTEC":0.6,"NULC":0.6,"NVDG":0.6,"NVD3.UK":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":579,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":587913387537384,"gmtCreate":1784565057899,"gmtModify":1784565060243,"author":{"id":"3561899791972822","authorId":"3561899791972822","name":"帅帅的爸爸","avatar":"https://static.tigerbbs.com/0501a1700aaa7542563567264289ab1f","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3561899791972822","authorIdStr":"3561899791972822"},"themes":[],"title":"","htmlText":"Replying 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tg-height=\"438\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">IBM首席执行官Arvind Krishna将业绩不及预期归咎于客户资本支出优先级的"突然转变"——在AI繁荣推高服务器、存储及内存供应紧张的背景下,<strong>企业客户将大量预算临时转向抢购硬件基础设施,导致多笔大型合同未能如期签署</strong>。</p><p style=\"text-align: left;\"><a href=\"https://laohu8.com/S/GS\">高盛</a>随即警告,<strong>此次IBM事件将充分印证"软件熊市情景",预计软件与服务板块将出现广泛抛售。</strong></p><h2 style=\"text-align: left;\">业绩预警核心:营收、利润双双落空,主机业务首当其冲</h2><p style=\"text-align: left;\">据IBM初步公布的二季度数据,<strong>公司总营收为172亿美元,低于市场预期的179亿美元;Non-GAAP每股收益为2.93美元,亦低于预期的3.02美元。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">从分部表现来看,软件业务收入同比仅增长5%,大幅低于市场预期的11%增速;基础设施业务同比下滑7%,差于预期的下滑3%;咨询业务录得持平,不及预期的2%增幅。</p><p style=\"text-align: left;\">据UBS分析师Robert Ruple及高盛分析师James Schneider分析:</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>此次业绩缺口最主要的驱动因素来自IBM大型机(zSeries)疲软,进而重创高利润率的Transaction Processing(TP)业务。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">Transaction Processing收入同比降幅估计达到中双位数,而该业务约占IBM软件部门收入的近30%。</p><p style=\"text-align: left;\">相比之下,Red Hat实现了11%的固定汇率增速,HashiCorp及Confluent等近期收购资产表现亦符合预期,但均难以抵消TP业务的大幅下滑。</p><p style=\"text-align: left;\">IBM管理层在致股东信中坦言:</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">"六月最后几周,我们看到客户将季度资本支出转向服务器、存储和内存采购,以在价格上涨预期前锁定供应紧张的基础设施。我们预料到了部分供应链影响,但未能预判到资本支出重新排序的幅度。"</p></blockquote><h2 style=\"text-align: left;\">高盛发出"软件熊市"警告,板块连锁反应显现</h2><p style=\"text-align: left;\">高盛在第一时间研究报告中直接点明,<strong>IBM此次事件"将充分印证软件熊市情景",并预计软件与服务层面将出现"相当广泛"的下行压力。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">巴克莱分析师Andrew Keches指出,此次更新使IBM的投资逻辑正面临考验。此前,管理层一再强调AI对软件栈具有"加法"效应而非破坏性,但此次业绩缺口集中于大型机及其关联的Transaction Processing软件,且客户正将支出转向供应紧张的服务器、存储和内存,这一现实令上述叙事难以为继。</p><p style=\"text-align: left;\">他认为,当前市场核心争论在于:<strong>这究竟是企业采购节奏的短暂错位,还是AI基础设施投资开始系统性挤占传统软件支出的早期信号。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">BNP Paribas分析师Stefan Slowinski亦指出,IBM目前尚未给出任何改善迹象。</p><p style=\"text-align: left;\">就板块联动而言,Andrew Keches认为,最直接的潜在受益者为服务器和存储相关硬件厂商,包括<a href=\"https://laohu8.com/S/DELL\">戴尔</a>、<a 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left;\">在此次业绩预警之前,华尔街对IBM的预期普遍乐观,与当日市场反应形成鲜明对比。据彭博追踪的分析师数据,IBM过去12个月平均目标价为300美元,在25位覆盖分析师中,17位给予买入评级,6位持中性立场,仅2位建议卖出。</p><p style=\"text-align: left;\">瑞银的David Vogt指出,此次结果可能促使投资者重新评估IBM的长期软件增长前景,尤其是2027年及以后的展望——基础设施成本上升与IT预算收紧的双重压力正在持续压制需求。</p><p style=\"text-align: left;\">他认为,Red Hat等增长较快的业务或许已不足以对冲Transaction Processing业务的持续疲软,IBM将面临更大压力,需要通过较大规模并购或其他举措来维持软件增长轨迹。</p><p style=\"text-align: left;\">巴克莱的Andrew Keches则提示,IBM上一季度财报电话会议中曾明确提及并购意愿,表示当前估值具有吸引力、收购胃口可能高于正常年份。此次业绩不及预期本身并不直接指向并购动向,但疲弱的业绩无疑将为这一议题增添更多不确定性。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>IBM创纪录暴跌,高盛警告:AI资本开支转向或坐实“软件熊市”</title>\n<style 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left;\"><a href=\"https://laohu8.com/S/IBM\">IBM</a>周二发布令人意外的第二季度业绩预警,股价创下有记录以来最大单日跌幅,由此引发市场对企业IT预算正大规模向AI基础设施转移、传统软件与服务支出遭受挤压的深层忧虑。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>IBM股价美股盘中一度暴跌26%,跌幅超越互联网泡沫崩溃及1987年股灾期间的单日损失。</strong>据彭博追溯至1968年的交易数据,若跌幅于收盘前维持,这将是IBM有记录以来最惨烈的一个交易日。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/3f70613e5c5a873a9721125fbf2babab\" data-align=\"center\" tg-width=\"800\" tg-height=\"466\"/><span></span></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/205ca39128d244ef24ba176c0b257dcd\" data-align=\"center\" tg-width=\"800\" tg-height=\"438\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">IBM首席执行官Arvind Krishna将业绩不及预期归咎于客户资本支出优先级的"突然转变"——在AI繁荣推高服务器、存储及内存供应紧张的背景下,<strong>企业客户将大量预算临时转向抢购硬件基础设施,导致多笔大型合同未能如期签署</strong>。</p><p style=\"text-align: left;\"><a href=\"https://laohu8.com/S/GS\">高盛</a>随即警告,<strong>此次IBM事件将充分印证"软件熊市情景",预计软件与服务板块将出现广泛抛售。</strong></p><h2 style=\"text-align: left;\">业绩预警核心:营收、利润双双落空,主机业务首当其冲</h2><p style=\"text-align: left;\">据IBM初步公布的二季度数据,<strong>公司总营收为172亿美元,低于市场预期的179亿美元;Non-GAAP每股收益为2.93美元,亦低于预期的3.02美元。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">从分部表现来看,软件业务收入同比仅增长5%,大幅低于市场预期的11%增速;基础设施业务同比下滑7%,差于预期的下滑3%;咨询业务录得持平,不及预期的2%增幅。</p><p style=\"text-align: left;\">据UBS分析师Robert Ruple及高盛分析师James Schneider分析:</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>此次业绩缺口最主要的驱动因素来自IBM大型机(zSeries)疲软,进而重创高利润率的Transaction Processing(TP)业务。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">Transaction Processing收入同比降幅估计达到中双位数,而该业务约占IBM软件部门收入的近30%。</p><p style=\"text-align: left;\">相比之下,Red Hat实现了11%的固定汇率增速,HashiCorp及Confluent等近期收购资产表现亦符合预期,但均难以抵消TP业务的大幅下滑。</p><p style=\"text-align: left;\">IBM管理层在致股东信中坦言:</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">"六月最后几周,我们看到客户将季度资本支出转向服务器、存储和内存采购,以在价格上涨预期前锁定供应紧张的基础设施。我们预料到了部分供应链影响,但未能预判到资本支出重新排序的幅度。"</p></blockquote><h2 style=\"text-align: left;\">高盛发出"软件熊市"警告,板块连锁反应显现</h2><p style=\"text-align: left;\">高盛在第一时间研究报告中直接点明,<strong>IBM此次事件"将充分印证软件熊市情景",并预计软件与服务层面将出现"相当广泛"的下行压力。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">巴克莱分析师Andrew Keches指出,此次更新使IBM的投资逻辑正面临考验。此前,管理层一再强调AI对软件栈具有"加法"效应而非破坏性,但此次业绩缺口集中于大型机及其关联的Transaction Processing软件,且客户正将支出转向供应紧张的服务器、存储和内存,这一现实令上述叙事难以为继。</p><p style=\"text-align: left;\">他认为,当前市场核心争论在于:<strong>这究竟是企业采购节奏的短暂错位,还是AI基础设施投资开始系统性挤占传统软件支出的早期信号。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">BNP Paribas分析师Stefan Slowinski亦指出,IBM目前尚未给出任何改善迹象。</p><p style=\"text-align: left;\">就板块联动而言,Andrew Keches认为,最直接的潜在受益者为服务器和存储相关硬件厂商,包括<a href=\"https://laohu8.com/S/DELL\">戴尔</a>、<a href=\"https://laohu8.com/S/HPQ\">惠普</a>,以及内存领域的<a href=\"https://laohu8.com/S/MU\">美光</a>;而ACN、KD等咨询与IT服务企业,以及软件板块整体,则面临更大的情绪压力。</p><h2 style=\"text-align: left;\">分析师:IBM存在个股特定因素,行业外溢解读应保持审慎</h2><p style=\"text-align: left;\">尽管市场担忧情绪蔓延,多位分析师提示不宜将IBM的情况简单等同于行业整体信号。</p><p style=\"text-align: left;\">Andrew Keches明确表示,IBM已承认存在公司层面的执行问题,包括多笔大型合同未能按时完成。</p><p style=\"text-align: left;\">他还指出,IBM选择在正式财报发布日前逾一周提前披露,本身暗示此次缺口可能更多属于个案,而非行业性趋势。他写道:</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">"我们理解这是一个'先卖出、后追问'的市场,<strong>但将IBM的结果1:1映射至每一家软件和服务公司,这样的做法需要谨慎。</strong>"</p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">高盛分析师James Schneider亦指出,IBM的Data & Automation软件业务疲软部分源于公司内部执行问题,并表示在下周财报电话会议召开、管理层就2026年指引及应对措施提供进一步说明之前,他暂不调整估值模型。</p><p style=\"text-align: left;\">瑞银分析师Robert Ruple则将此次IBM预警定性为一个潜在"前兆",可能预示后续其他软件、IT服务及硬件公司在二季度财报季中陆续发出类似信号,进而对整体市场情绪形成累积性压力。</p><h2 style=\"text-align: left;\">华尔街预期落差巨大,评级体系面临重估压力</h2><p style=\"text-align: left;\">在此次业绩预警之前,华尔街对IBM的预期普遍乐观,与当日市场反应形成鲜明对比。据彭博追踪的分析师数据,IBM过去12个月平均目标价为300美元,在25位覆盖分析师中,17位给予买入评级,6位持中性立场,仅2位建议卖出。</p><p style=\"text-align: left;\">瑞银的David Vogt指出,此次结果可能促使投资者重新评估IBM的长期软件增长前景,尤其是2027年及以后的展望——基础设施成本上升与IT预算收紧的双重压力正在持续压制需求。</p><p style=\"text-align: left;\">他认为,Red Hat等增长较快的业务或许已不足以对冲Transaction Processing业务的持续疲软,IBM将面临更大压力,需要通过较大规模并购或其他举措来维持软件增长轨迹。</p><p style=\"text-align: left;\">巴克莱的Andrew Keches则提示,IBM上一季度财报电话会议中曾明确提及并购意愿,表示当前估值具有吸引力、收购胃口可能高于正常年份。此次业绩不及预期本身并不直接指向并购动向,但疲弱的业绩无疑将为这一议题增添更多不确定性。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/bdc7472c280ee4af2ee0f797310d6b13","relate_stocks":{"159180":"软件","IE0004086264.USD":"BNY MELLON GLOBAL OPPORTUNITIES \"A\" (USD) ACC","LU1674673691.USD":"HSBC GIF GLOBAL LOWER CARBON EQUITY \"AD\" (USD) INC","LU1868836914.USD":"CT (LUX) I AMERICAN \"3\" (USD) ACC","MSFD":"1倍做空MSFT ETF-Direxion","BK4534":"瑞士信贷持仓","BK4585":"ETF&股票定投概念","AMZP":"KURV YIELD PREMIUM STRATEGY AMAZON (AMZN) ETF","VGT":"信息技术ETF-Vanguard","LU0061475181.USD":"THREADNEEDLE (LUX) AMERICAN \"AU\" (USD) ACC","TDIV":"第一信托纳斯达克科技股利指数基金","MSFL":"2倍做多MSFT ETF-GraniteShares","LU1868837136.USD":"CT (LUX) I AMERICAN \"8\" (USD) ACC","LU1804176565.USD":"EASTSPRING INV GLOBAL GROWTH EQUITY \"A\" (USD) ACC","AMZU":"2倍做多AMZN ETF-Direxion","LU1883839398.USD":"AMUNDI FUNDS INCOME OPPORTUNITIES \"A2\" (USD) 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Ruple则将此次IBM预警定性为一个潜在\"前兆\",可能预示后续其他软件、IT服务及硬件公司在二季度财报季中陆续发出类似信号,进而对整体市场情绪形成累积性压力。华尔街预期落差巨大,评级体系面临重估压力在此次业绩预警之前,华尔街对IBM的预期普遍乐观,与当日市场反应形成鲜明对比。据彭博追踪的分析师数据,IBM过去12个月平均目标价为300美元,在25位覆盖分析师中,17位给予买入评级,6位持中性立场,仅2位建议卖出。瑞银的David Vogt指出,此次结果可能促使投资者重新评估IBM的长期软件增长前景,尤其是2027年及以后的展望——基础设施成本上升与IT预算收紧的双重压力正在持续压制需求。他认为,Red Hat等增长较快的业务或许已不足以对冲Transaction Processing业务的持续疲软,IBM将面临更大压力,需要通过较大规模并购或其他举措来维持软件增长轨迹。巴克莱的Andrew Keches则提示,IBM上一季度财报电话会议中曾明确提及并购意愿,表示当前估值具有吸引力、收购胃口可能高于正常年份。此次业绩不及预期本身并不直接指向并购动向,但疲弱的业绩无疑将为这一议题增添更多不确定性。","news_type":1,"symbols_score_info":{"159180":1.5,"MSFY":0.6,"VGT":1.5,"AZYY":0.6,"GSX":0.6,"IGPT":1.5,"MSFU":0.6,"AMZU":0.6,"TDIV":0.6,"MSFW":0.6,"MSFL":0.6,"IBM":1.5,"SKYY":0.6,"AMZZ":0.6,"MSFO":0.6,"MSFD":1.5,"AMZW":0.6,"MSFX":1.5,"AMZP":1.5,"AMZY":0.6,"AMZD":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":1024,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":586093843637288,"gmtCreate":1784120753804,"gmtModify":1784120764998,"author":{"id":"3561899791972822","authorId":"3561899791972822","name":"帅帅的爸爸","avatar":"https://static.tigerbbs.com/0501a1700aaa7542563567264289ab1f","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3561899791972822","authorIdStr":"3561899791972822"},"themes":[],"title":"","htmlText":"内存需求和内存厂赚不赚钱是两套叙事,内存需求这么多年来一直在增长,内存厂该亏还是亏","listText":"内存需求和内存厂赚不赚钱是两套叙事,内存需求这么多年来一直在增长,内存厂该亏还是亏","text":"内存需求和内存厂赚不赚钱是两套叙事,内存需求这么多年来一直在增长,内存厂该亏还是亏","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/586093843637288","repostId":"1161609159","repostType":2,"repost":{"id":"1161609159","kind":"news","weMediaInfo":{"introduction":"追踪全球财经热点,精选影响您财富的资讯,投资理财必备神器!","home_visible":1,"media_name":"华尔街见闻","id":"1084101182","head_image":"https://static.tigerbbs.com/66809d1f5c2e43e2bdf15820c6d6897e"},"pubTimestamp":1784118944,"share":"https://www.laohunote.com/m/news/1161609159?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-07-15 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style=\"text-align: left;\">消息公布后,ASML阿姆斯特丹股价上涨约4%,纳斯达克100指数期货同步上涨约40个基点。SK Hynix首尔上市股票单日飙升8.8%,补涨此前其美国存托凭证27%的涨幅。高盛维持买入评级,12个月目标价2000欧元,较当前股价隐含约29%上行空间;摩根大通同样维持增持,目标价1900欧元。</p><h2 id=\"id_4190257000\" style=\"text-align: left;\">业绩全面超预期,三季度指引更令市场惊喜</h2><p style=\"text-align: left;\">ASML二季度各项核心财务指标均超出市场预期。据高盛研报,二季度营收93.27亿欧元,较市场共识高出6%;息税前利润34.56亿欧元,超出共识13%;每股收益7.58欧元,超出共识约11%。毛利率54%不仅远超指引上限,亦较市场共识高出约230个基点。</p><p style=\"text-align: left;\">三季度指引同样大幅超出预期。公司预计三季度营收110亿至120亿欧元,中位数较市场共识高约11%;毛利率指引55%-57%,意味着三季度息税前利润将较市场共识高出约26%。据摩根大通研报,三季度营收中位数115亿欧元较共识高12%,毛利率中位数56%较共识高350个基点。</p><p style=\"text-align: left;\">摩根大通分析师Sandeep Deshpande指出,此次业绩超预期部分由已安装基础管理(IBM)业务驱动,该业务收入较预期高出约3亿欧元,软件主导的生产力升级及EUV服务安装基础的持续扩大,预计将推动该业务今年实现逾30%的增长,为毛利率提供额外支撑。</p><h2 id=\"id_2229617025\" style=\"text-align: left;\">产能扩张路线图超出买方预期,2028年盈利潜力大幅重估</h2><p style=\"text-align: left;\">此次业绩最受市场关注的,是管理层对2027至2028年产能扩张的明确表态。ASML表示,将在2026年约65台低数值孔径EUV产能基础上,于2027年扩产约30%至约85台,并正在研究2028年再扩产30%至约110台。与此同时,DUV浸没式产能亦将从2026年约130台扩至2027年约169台,2028年进一步扩至约220台。</p><p style=\"text-align: left;\">据高盛测算,上述产能规划意味着2027/2028年低数值孔径EUV出货量将达85/110台,远超市场共识的85/89台;浸没式DUV出货量将达169/220台,同样大幅超出共识的137/146台。</p><p style=\"text-align: left;\">摩根大通指出,2028年产能指引已超出该行此前作为卖方最高预测的水平。据粗略测算,若上述产能规划落地,ASML 2028年每股收益将超过65欧元,叠加已安装基础管理业务的强劲势头,实际盈利或更高。高盛交易台评论亦指出,2028年约110台的EUV产能目标已落入"超级乐观区间"(110至120台),远超卖方约89台的共识预期。</p><p style=\"text-align: left;\">高盛表示,ASML已基本锁定2027年所需的大部分EUV订单,并已收到相当数量的2028年订单,管理层将订单接收情况描述为"极为强劲"。</p><h2 id=\"id_3495444165\" style=\"text-align: left;\">AI需求加速,逻辑与内存双线扩张</h2><p style=\"text-align: left;\">管理层明确表示,AI驱动的需求在逻辑芯片和内存两大领域持续强化,支撑客户在先进制程节点进一步扩产。在先进逻辑领域,ASML指出客户正同步在5/4/3纳米节点增加产能以满足AI需求,同时尽可能激进地推进2纳米量产,并开始为1.4纳米制程过渡做准备。公司预计2026年先进逻辑营收同比增长约25%。</p><p style=\"text-align: left;\">内存方面,ASML表示DDR和HBM供应偏紧正推动客户加速投资,EUV及先进浸没式光刻强度的提升进一步拉动设备需求。公司预计2026年内存营收同比增长约75%。</p><p style=\"text-align: left;\">高盛交易台评论指出,随着内存市场向HBM4/HBM5及传统服务器DRAM所需的先进1c/1d纳米节点过渡,内存制造正经历根本性的范式转变。1c DRAM的EUV层数已增至五层以上,而1d和0a代计划在所有层中全面采用EUV技术。深紫外光多次图形化工艺已触及物理极限,ASML因此成为这一结构性转型的主要受益者。</p><p style=\"text-align: left;\">高盛进一步指出,HBM所需的晶圆强度远高于传统DRAM,这种双重扩张正严重挤压全球晶圆厂产能,推动内存价格在更长时间内保持高位。鉴于向先进节点过渡的结构性复杂性,那些预测内存价格将在2028年前见顶或供应缺口将显著缓解的看空论点"听起来为时过早"。</p><h2 id=\"id_2355122482\" style=\"text-align: left;\">华尔街集体背书,分歧仅在于2027年指引是否足够激进</h2><p style=\"text-align: left;\">多家主要投行在业绩发布后迅速发表正面评价,但对2027年EUV产能指引的解读存在细微分歧。</p><p style=\"text-align: left;\">巴克莱分析师Simon Coles表示,ASML给出了投资者所期待的大部分内容,2027和2028年低数值孔径EUV产能指引应能减少市场对公司是否受供应约束的争议,并指出上半年低数值孔径EUV订单金额可能高达220亿欧元,达到历史纪录水平。</p><p style=\"text-align: left;\">摩根大通的Sandeep Deshpande认为,尽管公司未能在2027年达到90台EUV产能,但"我们认为这无关紧要",因为2028年EUV及DUV产能指引远超预期,且2026年营收增速约35%已超出当前市场对晶圆厂设备行业整体增速的预期,公司实际上已在引导未来两年约30%的增长。</p><p style=\"text-align: left;\">摩根士丹利分析师Lee Simpson则指出,尽管公司不再披露订单数据,但管理层表示上半年订单接收持续"非常强劲",客户正寻求加速产能扩张,这预示着2027年销售势头强劲。</p><p style=\"text-align: left;\">Jefferies分析师Janardan Menon持相对审慎立场,认为公司展望评论喜忧参半,已安装基础管理业务销售额及毛利率的强劲增长尤为积极,但2027年EUV指引低于近期大幅攀升的市场预期。</p><p style=\"text-align: left;\">Oddo BHF则预计市场共识盈利预测将上调约20%,并表示"ASML仍是无可匹敌的技术主导地位的故事,现在受益于AI驱动的根本不同的周期"。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>华尔街集体看多:ASML产能激增,内存“见顶论”可以休矣!</title>\n<style 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20:35</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><blockquote><p>ASML二季度业绩和全年指引双双超预期,并首次公布2027-2028年大规模扩产计划。华尔街集体看多,认为AI需求将持续推升EUV设备和HBM投资,2028年盈利预期上修,内存“见顶论”遭到有力反驳。</p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">ASML交出一份远超预期的二季度成绩单,并大幅上调全年指引,同时罕见地给出2027至2028年产能扩张路线图,直接回应了市场对AI驱动需求能否持续的核心疑虑。华尔街主要投行随即集体发声,高盛、摩根大通、巴克莱等机构一致维持或重申买入评级,<strong>认为此次业绩彻底验证了AI供应瓶颈论,并对内存价格"2028年见顶"的看空叙事构成有力反驳。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">ASML二季度营收93亿欧元,超彭博市场共识89亿欧元,毛利率54%大幅领先51%-52%的指引区间。公司随即将2026年全年营收指引从360亿至400亿欧元上调至430亿至450亿欧元,中位数较市场共识高出约11%;全年毛利率指引亦上调至54%-56%。更关键的是,管理层明确表示将在2027年和2028年分别扩大约30%的低数值孔径EUV及浸没式DUV产能,这一表态直接触发市场对2028年盈利预期的大幅上修。</p><p style=\"text-align: left;\">消息公布后,ASML阿姆斯特丹股价上涨约4%,纳斯达克100指数期货同步上涨约40个基点。SK Hynix首尔上市股票单日飙升8.8%,补涨此前其美国存托凭证27%的涨幅。高盛维持买入评级,12个月目标价2000欧元,较当前股价隐含约29%上行空间;摩根大通同样维持增持,目标价1900欧元。</p><h2 id=\"id_4190257000\" style=\"text-align: left;\">业绩全面超预期,三季度指引更令市场惊喜</h2><p style=\"text-align: left;\">ASML二季度各项核心财务指标均超出市场预期。据高盛研报,二季度营收93.27亿欧元,较市场共识高出6%;息税前利润34.56亿欧元,超出共识13%;每股收益7.58欧元,超出共识约11%。毛利率54%不仅远超指引上限,亦较市场共识高出约230个基点。</p><p style=\"text-align: left;\">三季度指引同样大幅超出预期。公司预计三季度营收110亿至120亿欧元,中位数较市场共识高约11%;毛利率指引55%-57%,意味着三季度息税前利润将较市场共识高出约26%。据摩根大通研报,三季度营收中位数115亿欧元较共识高12%,毛利率中位数56%较共识高350个基点。</p><p style=\"text-align: left;\">摩根大通分析师Sandeep Deshpande指出,此次业绩超预期部分由已安装基础管理(IBM)业务驱动,该业务收入较预期高出约3亿欧元,软件主导的生产力升级及EUV服务安装基础的持续扩大,预计将推动该业务今年实现逾30%的增长,为毛利率提供额外支撑。</p><h2 id=\"id_2229617025\" style=\"text-align: left;\">产能扩张路线图超出买方预期,2028年盈利潜力大幅重估</h2><p style=\"text-align: left;\">此次业绩最受市场关注的,是管理层对2027至2028年产能扩张的明确表态。ASML表示,将在2026年约65台低数值孔径EUV产能基础上,于2027年扩产约30%至约85台,并正在研究2028年再扩产30%至约110台。与此同时,DUV浸没式产能亦将从2026年约130台扩至2027年约169台,2028年进一步扩至约220台。</p><p style=\"text-align: left;\">据高盛测算,上述产能规划意味着2027/2028年低数值孔径EUV出货量将达85/110台,远超市场共识的85/89台;浸没式DUV出货量将达169/220台,同样大幅超出共识的137/146台。</p><p style=\"text-align: left;\">摩根大通指出,2028年产能指引已超出该行此前作为卖方最高预测的水平。据粗略测算,若上述产能规划落地,ASML 2028年每股收益将超过65欧元,叠加已安装基础管理业务的强劲势头,实际盈利或更高。高盛交易台评论亦指出,2028年约110台的EUV产能目标已落入"超级乐观区间"(110至120台),远超卖方约89台的共识预期。</p><p style=\"text-align: left;\">高盛表示,ASML已基本锁定2027年所需的大部分EUV订单,并已收到相当数量的2028年订单,管理层将订单接收情况描述为"极为强劲"。</p><h2 id=\"id_3495444165\" style=\"text-align: left;\">AI需求加速,逻辑与内存双线扩张</h2><p style=\"text-align: left;\">管理层明确表示,AI驱动的需求在逻辑芯片和内存两大领域持续强化,支撑客户在先进制程节点进一步扩产。在先进逻辑领域,ASML指出客户正同步在5/4/3纳米节点增加产能以满足AI需求,同时尽可能激进地推进2纳米量产,并开始为1.4纳米制程过渡做准备。公司预计2026年先进逻辑营收同比增长约25%。</p><p style=\"text-align: left;\">内存方面,ASML表示DDR和HBM供应偏紧正推动客户加速投资,EUV及先进浸没式光刻强度的提升进一步拉动设备需求。公司预计2026年内存营收同比增长约75%。</p><p style=\"text-align: left;\">高盛交易台评论指出,随着内存市场向HBM4/HBM5及传统服务器DRAM所需的先进1c/1d纳米节点过渡,内存制造正经历根本性的范式转变。1c DRAM的EUV层数已增至五层以上,而1d和0a代计划在所有层中全面采用EUV技术。深紫外光多次图形化工艺已触及物理极限,ASML因此成为这一结构性转型的主要受益者。</p><p style=\"text-align: left;\">高盛进一步指出,HBM所需的晶圆强度远高于传统DRAM,这种双重扩张正严重挤压全球晶圆厂产能,推动内存价格在更长时间内保持高位。鉴于向先进节点过渡的结构性复杂性,那些预测内存价格将在2028年前见顶或供应缺口将显著缓解的看空论点"听起来为时过早"。</p><h2 id=\"id_2355122482\" style=\"text-align: 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Deshpande认为,尽管公司未能在2027年达到90台EUV产能,但\"我们认为这无关紧要\",因为2028年EUV及DUV产能指引远超预期,且2026年营收增速约35%已超出当前市场对晶圆厂设备行业整体增速的预期,公司实际上已在引导未来两年约30%的增长。摩根士丹利分析师Lee Simpson则指出,尽管公司不再披露订单数据,但管理层表示上半年订单接收持续\"非常强劲\",客户正寻求加速产能扩张,这预示着2027年销售势头强劲。Jefferies分析师Janardan Menon持相对审慎立场,认为公司展望评论喜忧参半,已安装基础管理业务销售额及毛利率的强劲增长尤为积极,但2027年EUV指引低于近期大幅攀升的市场预期。Oddo 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tg-width=\"751\" tg-height=\"448\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">为佐证这一判断,SemiAnalysis给出了一组具体数字:仅2026年上半年,Meta就已签约超过5GW的数据中心容量,涵盖云租赁和托管机房,这还不包括自建项目的全部进度。</p><p style=\"text-align: left;\">Meta目前在建规模最大的两座数据中心园区的卫星/航拍图——<strong>这两处园区合计在建容量就达2.5GW。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">报告还顺带反驳了另一个流传甚广的市场叙事——“美国一半数据中心项目推迟、全国仅5GW在建”。SemiAnalysis表示:光是Meta的两座园区,就已经等于这个数字的一半,“这些标题完全是错的”。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/eae35affa2fe86b074063dc21d93756a\" data-align=\"center\" tg-width=\"755\" tg-height=\"623\"/><span></span></p><h2 style=\"text-align: left;\">四条出路:Meta为何可以持续押注算力</h2><p style=\"text-align: left;\">SemiAnalysis认为,市场之所以误判,<strong>是因为只看到了“卖算力”这个动作,没看到Meta为何有底气持续扩张。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">报告梳理出四大高价值变现方向,每一条都与普通Neocloud的“裸金属IaaS”模式有本质区别。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>第一,前沿AI模型(MSL)仍是核心。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">SemiAnalysis明确表示,Meta并没有放弃训练前沿模型。Meta超级智能实验室(Meta Superintelligence Labs,MSL)仍是增量算力的最大去向。报告称,团队目前对自身进展“感到兴奋”,后续将专门发布深度报告,评估MSL追赶Anthropic和OpenAI的胜算。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>第二,广告推荐系统(RecSys):10倍扩容空间。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">SemiAnalysis认为,<strong>Meta相信可以将广告推荐系统的复杂度扩大超过10倍,以此加速营收增长。这需要同时投入推理与训练算力。更大、更贵的RecSys模型</strong>,已经在驱动广告主支付更高价格的同时保持强劲的广告回报率(ROAS),也让用户在Meta系应用上花更多时间,扩大了可变现的广告展示面。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/b3e7e9a8cbf6feaa70bcb07ce279bc64\" data-align=\"center\" tg-width=\"742\" tg-height=\"433\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\"><strong>第三,类Bedrock的模型API服务。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">SemiAnalysis独家披露,<strong>SemiAnalysis称Meta正处于与Anthropic签署协议的最终谈判阶段,将获得Claude的私有化部署权限,类似于<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">Amazon</a>通过Bedrock获得Claude的方式,</strong>区别在于是在Meta自己的数据中心内运行。这意味着Meta未来不只卖自己的模型,还能把Claude打包进自己的算力和平台里对外提供服务。</p><p style=\"text-align: left;\">SemiAnalysis列出了三条变现路径:</p><ul><li><p style=\"text-align: left;\"><strong>内部使用:</strong>Meta自身需要Claude的token,而Anthropic的供给跟不上需求;私有实例还能提供更强的安全与隐私保障。</p></li><li><p style=\"text-align: left;\"><strong>对外售卖Claude服务:</strong>类似Bedrock的模式,Meta掌控从CPU到GPU到网络的完整技术栈,安全性高;但作为新进入者,建立企业客户关系是挑战。</p></li><li><p style=\"text-align: left;\"><strong>垂直整合,打造应用层:</strong>Meta是全球最大广告平台之一,有路径构建销售与营销领域的AI Agent产品,深度整合前沿模型。</p></li></ul><p style=\"text-align: left;\">SemiAnalysis还指出,向免费社交媒体用户及Meta硬件生态(如智能眼镜)分发模型,也是潜在选项,且对OpenAI和Anthropic而言具有高度战略价值,“他们很可能愿意做出让步,以换取进入这一分发渠道的机会”。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>第三、“SpaceX式”大宗算力租赁。马斯克造了个新市场,Meta要进来分一杯羹。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">这是报告中最具冲击力的一个判断。</p><p style=\"text-align: left;\">SpaceX与Google签下的算力租赁协议让整个AI基础设施圈震惊——<strong>其定价是行业同类产品的4倍,与Anthropic的协议定价也是同行的3倍。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">SemiAnalysis的AI Cloud TCO团队每年追踪数百个GPU云交易,掌握全球最完整的GPU定价数据库。他们的结论是:“我们从未见过如此规模、如此短期的协议。这份合同名义上是三年期,但双方均可在90天内取消——实际上就是一份自动续期的3个月合同。”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/697988d249c2ad1a64108e9ddcb3a2b5\" data-align=\"center\" tg-width=\"712\" tg-height=\"452\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">为什么以前没人这么干?因为能这么干的公司极少。普通Neocloud需要多年期合同来覆盖融资成本,根本没有条件提供90天取消选项。三大超大规模云厂商(<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>、亚马逊、<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>)技术上有能力做,但各自有更高价值的长期绑定策略——微软拿了OpenAI的股权和IP,亚马逊专注推广Bedrock和Trainium,<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOGL\">谷歌</a>做TPU和Vertex。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>结果就是,真正能复制SpaceX模式的公司,只剩两个:<a href=\"https://laohu8.com/S/ORCL\">甲骨文</a>和Meta。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">SemiAnalysis对甲骨文的评价不客气:“这对甲骨文是一个重大打击。他们本可以把手里的几个GW算力变现得更好。”报告用甲骨文与SpaceX的估值走势对比来说明这种分化有多显著。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/f8b62111935a69131b414883a8585fea\" data-align=\"center\" tg-width=\"943\" tg-height=\"577\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\"><strong>Meta的优势在哪里?算力多、构建快、可以随时取消合同。</strong></p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">按每GW年收入500亿美元的定价,仅分配200MW给外部客户,就能带来每年超过100亿美元的收入,且利润率极高。而90天取消条款意味着,如果Meta超级智能实验室需要更多算力,随时可以收回来。</p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">报告还点到了Meta的"帐篷式"超快速数据中心建造策略——SemiAnalysis去年率先追踪到这一设计,目前这类设施正在美国各地快速落地。快速上线、快速变现,与SpaceX模式高度契合。</p><p style=\"text-align: left;\">SemiAnalysis预计:<strong>Meta近期将宣布类似SpaceX的大客户算力租赁协议,最大可能的对象是Anthropic。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/dbb7a0a7769b1fd1301fb4bb9d3373e0\" data-align=\"center\" tg-width=\"957\" tg-height=\"703\"/><span></span></p><h2 style=\"text-align: left;\"><strong>“CFO的梦想”:高可选性让Meta越买越安心</strong></h2><p style=\"text-align: left;\">这是SemiAnalysis整篇报告最核心的逻辑之一。</p><p style=\"text-align: left;\">四条变现路径同时存在,意味着Meta的每一GW算力都有多个高价值出口。这不是“买多了要亏”,而是“买多了有得选”。</p><p style=\"text-align: left;\">报告原话是:<strong>“这基本上是CFO的梦想,让All-in算力变得非常容易。我们敢打赌,Susan(Meta CFO Susan Li)看到SpaceX算力协议的定价后,直接来了个180度转变!”</strong></p><p style=\"text-align: left;\">逻辑很直接:<strong>如果Meta超级智能实验室成功,算力全部自用,ROI最高;如果Meta超级智能实验室阶段性遇挫,可以拿出一部分算力走SpaceX模式或Bedrock模式,立刻产生高毛利收入;如果RecSys扩容低于预期,同样有其他出口消化。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">这种高可选性还带来另一个效应:<strong>Meta完全可以继续向CoreWeave、Nebius等第三方Neocloud采购算力</strong>,因为即便把这些算力再“转包”出去,利润空间依然足够覆盖成本。</p><p style=\"text-align: left;\">SemiAnalysis在这里给了Neocloud投资者一颗定心丸——“Meta不会做毛利率只有30%的裸金属IaaS供应商,它所有的变现选项都是高价值的。这让它有足够的利润空间,在向外部客户提供算力的同时,继续向Neocloud采购容量来加速扩张。”</p><p style=\"text-align: left;\">换句话说,<strong>Meta更有可能是CoreWeave等公司RPO增长的重要来源,而不是竞争对手。</strong></p><h2 style=\"text-align: left;\"><strong>RecSys:最容易被忽视的算力变现引擎</strong></h2><p style=\"text-align: left;\">还有一个维度,是广告推荐系统。</p><p style=\"text-align: left;\">2022年末到2023年初,市场普遍认为Meta进入了增长成熟期。但随后几年,Meta的营收增长大幅提速。SemiAnalysis的判断是:GPU投入是关键触发因素。</p><p style=\"text-align: left;\">逻辑链条是:<strong>更大、更贵的RecSys模型 → 广告投放更精准 → 广告主愿意付更高价格 → 广告主ROAS(广告支出回报率)依然强劲 → 形成正向循环。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/f2e7d18662c731f26f175b50675c37c2\" data-align=\"center\" tg-width=\"946\" tg-height=\"538\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">同时,内容推荐系统的升级带动了用户在Meta系应用上的停留时长,进一步扩大了广告库存。</p><p style=\"text-align: left;\">那么,RecSys的AI扩容还能走多远?SemiAnalysis认为,Meta自己相信可以把模型复杂度再提升10倍以上。</p><p style=\"text-align: left;\">SemiAnalysis的核心结论清晰:Meta出租算力,不是因为算力买多了,而是因为算力多到可以同时支撑多个高价值战略,且每一个选项都足够有利可图。</p><p style=\"text-align: left;\">2027年的资本开支,将比市场预期高出很多。</p><p style=\"text-align: left;\">对投资者而言,这篇报告实际上在说:<strong>那波杀跌,可能是误判。</strong>但SemiAnalysis也留了一个重要的注脚:<strong>MSL能否真正追上Anthropic和OpenAI,仍是最大的不确定变量。</strong></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>SemiAnalysis驳斥“算力过剩论”:Meta算力扩张远超想象,明年资本开支将“高得惊人”</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; margin-bottom:.6em; }\nh3,h4,h5,h6{ line-height:1.35; margin-bottom:1em; }\nh1{ font-size:24px; }\nh2{ font-size:20px; }\nh3{ font-size:18px; }\nh4{ font-size:16px; }\nh5{ font-size:14px; 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class=\"h-time\">2026-07-03 10:01</p>\n</div>\n\n</a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<html><head></head><body><p style=\"text-align: left;\">一则<a href=\"https://laohu8.com/S/META\">Meta</a>“卖算力”的消息重挫AI硬件板块,<a href=\"https://laohu8.com/S/CRWV\">CoreWeave</a>单日跌13%、<a href=\"https://laohu8.com/S/NBIS\">Nebius</a>跌15%,“算力过剩”的叙事迅速蔓延。</p><p style=\"text-align: left;\">但知名半导体研究机构SemiAnalysis认为,市场对Meta“出租算力=削减开支”的解读,是错的。7月3日,该机构发布解读报告称<strong>:</strong></p><blockquote><p style=\"text-align: left;\"><strong>“我们认为,这两种解读都是错误的,Meta的数据中心和算力采购会加速,而不是放缓。2027年的资本开支会高得惊人。”</strong></p></blockquote><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/3e27f2262030325474b29a4f3a89def2\" data-align=\"center\" tg-width=\"751\" tg-height=\"448\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">为佐证这一判断,SemiAnalysis给出了一组具体数字:仅2026年上半年,Meta就已签约超过5GW的数据中心容量,涵盖云租赁和托管机房,这还不包括自建项目的全部进度。</p><p style=\"text-align: left;\">Meta目前在建规模最大的两座数据中心园区的卫星/航拍图——<strong>这两处园区合计在建容量就达2.5GW。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">报告还顺带反驳了另一个流传甚广的市场叙事——“美国一半数据中心项目推迟、全国仅5GW在建”。SemiAnalysis表示:光是Meta的两座园区,就已经等于这个数字的一半,“这些标题完全是错的”。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/eae35affa2fe86b074063dc21d93756a\" data-align=\"center\" tg-width=\"755\" tg-height=\"623\"/><span></span></p><h2 style=\"text-align: left;\">四条出路:Meta为何可以持续押注算力</h2><p style=\"text-align: left;\">SemiAnalysis认为,市场之所以误判,<strong>是因为只看到了“卖算力”这个动作,没看到Meta为何有底气持续扩张。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">报告梳理出四大高价值变现方向,每一条都与普通Neocloud的“裸金属IaaS”模式有本质区别。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>第一,前沿AI模型(MSL)仍是核心。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">SemiAnalysis明确表示,Meta并没有放弃训练前沿模型。Meta超级智能实验室(Meta Superintelligence Labs,MSL)仍是增量算力的最大去向。报告称,团队目前对自身进展“感到兴奋”,后续将专门发布深度报告,评估MSL追赶Anthropic和OpenAI的胜算。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>第二,广告推荐系统(RecSys):10倍扩容空间。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">SemiAnalysis认为,<strong>Meta相信可以将广告推荐系统的复杂度扩大超过10倍,以此加速营收增长。这需要同时投入推理与训练算力。更大、更贵的RecSys模型</strong>,已经在驱动广告主支付更高价格的同时保持强劲的广告回报率(ROAS),也让用户在Meta系应用上花更多时间,扩大了可变现的广告展示面。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/b3e7e9a8cbf6feaa70bcb07ce279bc64\" data-align=\"center\" tg-width=\"742\" tg-height=\"433\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\"><strong>第三,类Bedrock的模型API服务。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">SemiAnalysis独家披露,<strong>SemiAnalysis称Meta正处于与Anthropic签署协议的最终谈判阶段,将获得Claude的私有化部署权限,类似于<a href=\"https://laohu8.com/S/AMZN\">Amazon</a>通过Bedrock获得Claude的方式,</strong>区别在于是在Meta自己的数据中心内运行。这意味着Meta未来不只卖自己的模型,还能把Claude打包进自己的算力和平台里对外提供服务。</p><p style=\"text-align: left;\">SemiAnalysis列出了三条变现路径:</p><ul><li><p style=\"text-align: left;\"><strong>内部使用:</strong>Meta自身需要Claude的token,而Anthropic的供给跟不上需求;私有实例还能提供更强的安全与隐私保障。</p></li><li><p style=\"text-align: left;\"><strong>对外售卖Claude服务:</strong>类似Bedrock的模式,Meta掌控从CPU到GPU到网络的完整技术栈,安全性高;但作为新进入者,建立企业客户关系是挑战。</p></li><li><p style=\"text-align: left;\"><strong>垂直整合,打造应用层:</strong>Meta是全球最大广告平台之一,有路径构建销售与营销领域的AI Agent产品,深度整合前沿模型。</p></li></ul><p style=\"text-align: left;\">SemiAnalysis还指出,向免费社交媒体用户及Meta硬件生态(如智能眼镜)分发模型,也是潜在选项,且对OpenAI和Anthropic而言具有高度战略价值,“他们很可能愿意做出让步,以换取进入这一分发渠道的机会”。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>第三、“SpaceX式”大宗算力租赁。马斯克造了个新市场,Meta要进来分一杯羹。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">这是报告中最具冲击力的一个判断。</p><p style=\"text-align: left;\">SpaceX与Google签下的算力租赁协议让整个AI基础设施圈震惊——<strong>其定价是行业同类产品的4倍,与Anthropic的协议定价也是同行的3倍。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">SemiAnalysis的AI Cloud TCO团队每年追踪数百个GPU云交易,掌握全球最完整的GPU定价数据库。他们的结论是:“我们从未见过如此规模、如此短期的协议。这份合同名义上是三年期,但双方均可在90天内取消——实际上就是一份自动续期的3个月合同。”</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/697988d249c2ad1a64108e9ddcb3a2b5\" data-align=\"center\" tg-width=\"712\" tg-height=\"452\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">为什么以前没人这么干?因为能这么干的公司极少。普通Neocloud需要多年期合同来覆盖融资成本,根本没有条件提供90天取消选项。三大超大规模云厂商(<a href=\"https://laohu8.com/S/MSFT\">微软</a>、亚马逊、<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>)技术上有能力做,但各自有更高价值的长期绑定策略——微软拿了OpenAI的股权和IP,亚马逊专注推广Bedrock和Trainium,<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOGL\">谷歌</a>做TPU和Vertex。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>结果就是,真正能复制SpaceX模式的公司,只剩两个:<a href=\"https://laohu8.com/S/ORCL\">甲骨文</a>和Meta。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">SemiAnalysis对甲骨文的评价不客气:“这对甲骨文是一个重大打击。他们本可以把手里的几个GW算力变现得更好。”报告用甲骨文与SpaceX的估值走势对比来说明这种分化有多显著。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/f8b62111935a69131b414883a8585fea\" data-align=\"center\" tg-width=\"943\" tg-height=\"577\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\"><strong>Meta的优势在哪里?算力多、构建快、可以随时取消合同。</strong></p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">按每GW年收入500亿美元的定价,仅分配200MW给外部客户,就能带来每年超过100亿美元的收入,且利润率极高。而90天取消条款意味着,如果Meta超级智能实验室需要更多算力,随时可以收回来。</p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">报告还点到了Meta的"帐篷式"超快速数据中心建造策略——SemiAnalysis去年率先追踪到这一设计,目前这类设施正在美国各地快速落地。快速上线、快速变现,与SpaceX模式高度契合。</p><p style=\"text-align: left;\">SemiAnalysis预计:<strong>Meta近期将宣布类似SpaceX的大客户算力租赁协议,最大可能的对象是Anthropic。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/dbb7a0a7769b1fd1301fb4bb9d3373e0\" data-align=\"center\" tg-width=\"957\" tg-height=\"703\"/><span></span></p><h2 style=\"text-align: left;\"><strong>“CFO的梦想”:高可选性让Meta越买越安心</strong></h2><p style=\"text-align: left;\">这是SemiAnalysis整篇报告最核心的逻辑之一。</p><p style=\"text-align: left;\">四条变现路径同时存在,意味着Meta的每一GW算力都有多个高价值出口。这不是“买多了要亏”,而是“买多了有得选”。</p><p style=\"text-align: left;\">报告原话是:<strong>“这基本上是CFO的梦想,让All-in算力变得非常容易。我们敢打赌,Susan(Meta CFO Susan Li)看到SpaceX算力协议的定价后,直接来了个180度转变!”</strong></p><p style=\"text-align: left;\">逻辑很直接:<strong>如果Meta超级智能实验室成功,算力全部自用,ROI最高;如果Meta超级智能实验室阶段性遇挫,可以拿出一部分算力走SpaceX模式或Bedrock模式,立刻产生高毛利收入;如果RecSys扩容低于预期,同样有其他出口消化。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">这种高可选性还带来另一个效应:<strong>Meta完全可以继续向CoreWeave、Nebius等第三方Neocloud采购算力</strong>,因为即便把这些算力再“转包”出去,利润空间依然足够覆盖成本。</p><p style=\"text-align: left;\">SemiAnalysis在这里给了Neocloud投资者一颗定心丸——“Meta不会做毛利率只有30%的裸金属IaaS供应商,它所有的变现选项都是高价值的。这让它有足够的利润空间,在向外部客户提供算力的同时,继续向Neocloud采购容量来加速扩张。”</p><p style=\"text-align: left;\">换句话说,<strong>Meta更有可能是CoreWeave等公司RPO增长的重要来源,而不是竞争对手。</strong></p><h2 style=\"text-align: left;\"><strong>RecSys:最容易被忽视的算力变现引擎</strong></h2><p style=\"text-align: left;\">还有一个维度,是广告推荐系统。</p><p style=\"text-align: left;\">2022年末到2023年初,市场普遍认为Meta进入了增长成熟期。但随后几年,Meta的营收增长大幅提速。SemiAnalysis的判断是:GPU投入是关键触发因素。</p><p style=\"text-align: left;\">逻辑链条是:<strong>更大、更贵的RecSys模型 → 广告投放更精准 → 广告主愿意付更高价格 → 广告主ROAS(广告支出回报率)依然强劲 → 形成正向循环。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/f2e7d18662c731f26f175b50675c37c2\" data-align=\"center\" tg-width=\"946\" tg-height=\"538\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">同时,内容推荐系统的升级带动了用户在Meta系应用上的停留时长,进一步扩大了广告库存。</p><p style=\"text-align: left;\">那么,RecSys的AI扩容还能走多远?SemiAnalysis认为,Meta自己相信可以把模型复杂度再提升10倍以上。</p><p style=\"text-align: left;\">SemiAnalysis的核心结论清晰:Meta出租算力,不是因为算力买多了,而是因为算力多到可以同时支撑多个高价值战略,且每一个选项都足够有利可图。</p><p style=\"text-align: left;\">2027年的资本开支,将比市场预期高出很多。</p><p style=\"text-align: left;\">对投资者而言,这篇报告实际上在说:<strong>那波杀跌,可能是误判。</strong>但SemiAnalysis也留了一个重要的注脚:<strong>MSL能否真正追上Anthropic和OpenAI,仍是最大的不确定变量。</strong></p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/3a303bac682fd3dad2898605b1a3750c","relate_stocks":{"MAGY":"Roundhill Magnificent Seven Covered Call ETF","NVDA":"英伟达","AAPL":"苹果","MSFT":"微软","YMAG":"YieldMax Magnificent 7 Fund of Option Income ETF","TSLA":"特斯拉","SOCL":"社交媒体ETF-Global 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TCO团队每年追踪数百个GPU云交易,掌握全球最完整的GPU定价数据库。他们的结论是:“我们从未见过如此规模、如此短期的协议。这份合同名义上是三年期,但双方均可在90天内取消——实际上就是一份自动续期的3个月合同。”为什么以前没人这么干?因为能这么干的公司极少。普通Neocloud需要多年期合同来覆盖融资成本,根本没有条件提供90天取消选项。三大超大规模云厂商(微软、亚马逊、谷歌)技术上有能力做,但各自有更高价值的长期绑定策略——微软拿了OpenAI的股权和IP,亚马逊专注推广Bedrock和Trainium,谷歌做TPU和Vertex。结果就是,真正能复制SpaceX模式的公司,只剩两个:甲骨文和Meta。SemiAnalysis对甲骨文的评价不客气:“这对甲骨文是一个重大打击。他们本可以把手里的几个GW算力变现得更好。”报告用甲骨文与SpaceX的估值走势对比来说明这种分化有多显著。Meta的优势在哪里?算力多、构建快、可以随时取消合同。按每GW年收入500亿美元的定价,仅分配200MW给外部客户,就能带来每年超过100亿美元的收入,且利润率极高。而90天取消条款意味着,如果Meta超级智能实验室需要更多算力,随时可以收回来。报告还点到了Meta的\"帐篷式\"超快速数据中心建造策略——SemiAnalysis去年率先追踪到这一设计,目前这类设施正在美国各地快速落地。快速上线、快速变现,与SpaceX模式高度契合。SemiAnalysis预计:Meta近期将宣布类似SpaceX的大客户算力租赁协议,最大可能的对象是Anthropic。“CFO的梦想”:高可选性让Meta越买越安心这是SemiAnalysis整篇报告最核心的逻辑之一。四条变现路径同时存在,意味着Meta的每一GW算力都有多个高价值出口。这不是“买多了要亏”,而是“买多了有得选”。报告原话是:“这基本上是CFO的梦想,让All-in算力变得非常容易。我们敢打赌,Susan(Meta CFO Susan Li)看到SpaceX算力协议的定价后,直接来了个180度转变!”逻辑很直接:如果Meta超级智能实验室成功,算力全部自用,ROI最高;如果Meta超级智能实验室阶段性遇挫,可以拿出一部分算力走SpaceX模式或Bedrock模式,立刻产生高毛利收入;如果RecSys扩容低于预期,同样有其他出口消化。这种高可选性还带来另一个效应:Meta完全可以继续向CoreWeave、Nebius等第三方Neocloud采购算力,因为即便把这些算力再“转包”出去,利润空间依然足够覆盖成本。SemiAnalysis在这里给了Neocloud投资者一颗定心丸——“Meta不会做毛利率只有30%的裸金属IaaS供应商,它所有的变现选项都是高价值的。这让它有足够的利润空间,在向外部客户提供算力的同时,继续向Neocloud采购容量来加速扩张。”换句话说,Meta更有可能是CoreWeave等公司RPO增长的重要来源,而不是竞争对手。RecSys:最容易被忽视的算力变现引擎还有一个维度,是广告推荐系统。2022年末到2023年初,市场普遍认为Meta进入了增长成熟期。但随后几年,Meta的营收增长大幅提速。SemiAnalysis的判断是:GPU投入是关键触发因素。逻辑链条是:更大、更贵的RecSys模型 → 广告投放更精准 → 广告主愿意付更高价格 → 广告主ROAS(广告支出回报率)依然强劲 → 形成正向循环。同时,内容推荐系统的升级带动了用户在Meta系应用上的停留时长,进一步扩大了广告库存。那么,RecSys的AI扩容还能走多远?SemiAnalysis认为,Meta自己相信可以把模型复杂度再提升10倍以上。SemiAnalysis的核心结论清晰:Meta出租算力,不是因为算力买多了,而是因为算力多到可以同时支撑多个高价值战略,且每一个选项都足够有利可图。2027年的资本开支,将比市场预期高出很多。对投资者而言,这篇报告实际上在说:那波杀跌,可能是误判。但SemiAnalysis也留了一个重要的注脚:MSL能否真正追上Anthropic和OpenAI,仍是最大的不确定变量。","news_type":1,"symbols_score_info":{"GOOG":0.6,"MAGY":1.5,"NVDA":0.6,"TSLA":0.6,"YMAG":1.5,"SOCL":1.5,"META":0.6,"BULZ":1.5,"AAPL":0.6,"MSFT":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":813,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":581155919642624,"gmtCreate":1782913022070,"gmtModify":1782913023998,"author":{"id":"3561899791972822","authorId":"3561899791972822","name":"帅帅的爸爸","avatar":"https://static.tigerbbs.com/0501a1700aaa7542563567264289ab1f","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"idStr":"3561899791972822","authorIdStr":"3561899791972822"},"themes":[],"title":"","htmlText":"Ai能活几年再说吧,谷歌已等着捡尸体了","listText":"Ai能活几年再说吧,谷歌已等着捡尸体了","text":"Ai能活几年再说吧,谷歌已等着捡尸体了","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":0,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/581155919642624","repostId":"580972797198984","repostType":1,"repost":{"id":580972797198984,"gmtCreate":1782869153062,"gmtModify":1782885256900,"author":{"id":"3459023715752256","authorId":"3459023715752256","name":"熊猫校长 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HBM,因为它要把十几层芯片像千层饼一样叠起来,造同样多的容量,要吃掉三到四块晶圆的料。 这不是我瞎说,这是美光自己披露的数字 ——","listText":"昨天,韩国总统亲自站出来,把三星和海力士的两位掌门人请到身边,宣布了一件大事:未来五年,把韩国的存储产能,翻一倍。五千多亿美元,四座新工厂。 按常理,这是天大的利好 —— 存储厂要大干快上了。 可市场一点都没兴奋,反而掉头就跌:三星当天跌了近 5%,海力士盘中一度跌了 6%。所有人都在怕同一件事 —— 又要扩产、又要过剩、又要崩了。 可我脑子里冒出来的第一个念头,恰恰相反: 如果连韩国这么拼命地扩,都还不够呢? 那这门生意里的规矩,可能就要倒过来了。 这不是周期重来。这是存储这门生意,第一次走进一个全新的剧本。 一、市场在怕什么 —— 这个怕,有三十年的记忆 先给这份恐慌一点尊重,因为它不是无理取闹。 过去三十年,存储是一门标准的\"看天吃饭\"的周期生意。它的剧本几乎每隔几年重演一次:需求旺 → 大家拼命扩产 → 等工厂建好,需求却退潮了 → 产能严重过剩 → 价格雪崩 → 全行业一起亏钱。 最惨的一次,谁先减产谁就先丢市场份额,于是谁都不敢减,眼睁睁看着价格跌穿成本,集体流血。 所以当\"总统带队、产能翻倍\"这几个字一出来,市场的肌肉记忆立刻就被勾起来了:又要扩产了,又要过剩了,又要崩了。 这个条件反射,来自三十年的真实伤疤。但这一次,有两件事,和过去都不一样了。 二、第一个不一样:产能翻倍,不等于供给翻倍 这是最反直觉、也最关键的一点。 你以为\"产能翻倍\"就是\"内存芯片多一倍\"?不是的。中间有一道巨大的损耗,把这个\"翻倍\"吃掉了一大半。 损耗来自一个名字很拗口、但道理很简单的东西 —— AI 用的高端内存(HBM),生产起来极其\"费料\"。 打个我们自己的比方。同样一块晶圆(造芯片的原材料),用来造普通内存,能造出一整块;可要拿去造 AI 用的 HBM,因为它要把十几层芯片像千层饼一样叠起来,造同样多的容量,要吃掉三到四块晶圆的料。 这不是我瞎说,这是美光自己披露的数字 ——","text":"昨天,韩国总统亲自站出来,把三星和海力士的两位掌门人请到身边,宣布了一件大事:未来五年,把韩国的存储产能,翻一倍。五千多亿美元,四座新工厂。 按常理,这是天大的利好 —— 存储厂要大干快上了。 可市场一点都没兴奋,反而掉头就跌:三星当天跌了近 5%,海力士盘中一度跌了 6%。所有人都在怕同一件事 —— 又要扩产、又要过剩、又要崩了。 可我脑子里冒出来的第一个念头,恰恰相反: 如果连韩国这么拼命地扩,都还不够呢? 那这门生意里的规矩,可能就要倒过来了。 这不是周期重来。这是存储这门生意,第一次走进一个全新的剧本。 一、市场在怕什么 —— 这个怕,有三十年的记忆 先给这份恐慌一点尊重,因为它不是无理取闹。 过去三十年,存储是一门标准的\"看天吃饭\"的周期生意。它的剧本几乎每隔几年重演一次:需求旺 → 大家拼命扩产 → 等工厂建好,需求却退潮了 → 产能严重过剩 → 价格雪崩 → 全行业一起亏钱。 最惨的一次,谁先减产谁就先丢市场份额,于是谁都不敢减,眼睁睁看着价格跌穿成本,集体流血。 所以当\"总统带队、产能翻倍\"这几个字一出来,市场的肌肉记忆立刻就被勾起来了:又要扩产了,又要过剩了,又要崩了。 这个条件反射,来自三十年的真实伤疤。但这一次,有两件事,和过去都不一样了。 二、第一个不一样:产能翻倍,不等于供给翻倍 这是最反直觉、也最关键的一点。 你以为\"产能翻倍\"就是\"内存芯片多一倍\"?不是的。中间有一道巨大的损耗,把这个\"翻倍\"吃掉了一大半。 损耗来自一个名字很拗口、但道理很简单的东西 —— AI 用的高端内存(HBM),生产起来极其\"费料\"。 打个我们自己的比方。同样一块晶圆(造芯片的原材料),用来造普通内存,能造出一整块;可要拿去造 AI 用的 HBM,因为它要把十几层芯片像千层饼一样叠起来,造同样多的容量,要吃掉三到四块晶圆的料。 这不是我瞎说,这是美光自己披露的数字 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14:54","market":"hk","language":"zh","title":"推出22天下载突破500万!Muse“火爆”超过当年ChatGPT","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2672348857","media":"华尔街见闻","summary":"Meta旗下AI智能体应用Muse上线仅22天便突破500万次下载,远超ChatGPT的56天、Grok的103天,创下AI赛道最快增长纪录。凭借拟人化虚拟形象与低门槛交互设计,Muse持续霸榜苹果与谷歌双平台。随着OpenAI紧随推出竞品Dots,消费级AI智能体的争夺战正式打响。","content":"<html><head></head><body><p style=\"text-align: left;\">Meta旗下AI智能体应用Muse上线仅22天便突破500万次下载,速度超越ChatGPT、Claude等主流AI产品,成为消费级AI赛道迄今最快破圈的产品之一。</p><p style=\"text-align: left;\">据市场调研机构Sensor Tower最新数据,<strong>Muse于9月8日在美国和加拿大上线,截至9月30日已累计下载量突破500万次。</strong>相比之下,OpenAI的ChatGPT达到同一里程碑耗时56天,<a href=\"https://laohu8.com/S/SPCX\">SpaceX</a>旗下Grok耗时103天,Anthropic的Claude则耗时长达492天。Muse的爆发式增长,令市场对Meta在消费级AI领域的布局能力刮目相看。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/5f26a4e261aa4e9902cefe9497f7e4a2\" data-align=\"center\" tg-width=\"1134\" tg-height=\"594\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">Muse目前仍稳居苹果App Store与谷歌Play商店双榜首位,这一成绩进一步强化了市场对Meta AI战略落地能力的信心,也加剧了AI智能体赛道的竞争态势。</p><h2 style=\"text-align: left;\">消费级AI智能体,Muse打破增长纪录</h2><p style=\"text-align: left;\">Muse的核心差异化在于其面向普通消费者的产品设计。此前,AI智能体平台的主要用户群体集中于技术开发者和企业用户,而Muse通过可定制的拟人化虚拟形象(avatar)及简洁易用的交互界面,显著降低了普通用户的使用门槛。</p><p style=\"text-align: left;\">值得注意的是,Muse并非史上最快突破500万下载的应用。Sensor Tower指出,Disney+、HBO Max、Threads、《糖果传奇》(Candy Crush)、《精灵宝可梦Go》(Pokémon Go)以及《堡垒之夜》(Fortnite)均曾在同等时间窗口内实现更高下载量。但在AI智能体这一细分赛道,Muse的增速仍具有标志性意义。</p><p style=\"text-align: left;\">此外,ChatGPT于2022年11月上线时,是首款面向大众的主流生成式AI聊天机器人,彼时市场对该类产品尚处于认知初期,这在一定程度上解释了其相对较慢的早期增长节奏。</p><h2 style=\"text-align: left;\">Meta重金投入广告,强力拉动下载</h2><p style=\"text-align: left;\">Muse的快速增长并非完全依赖自然流量,Meta在营销端的大规模投入同样功不可没。</p><p style=\"text-align: left;\">据Sensor Tower数据,<strong>在9月14日至9月27日的两周内,Muse获得了Meta内部广告资源50%的"每日自有曝光量"(daily house impressions),并跻身"美国广告曝光量前15大品牌"之列。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">Muse目前免费提供下载和使用,Meta表示未来将从通过该智能体促成的交易中抽取小额佣金,以此构建商业变现路径。</p><h2 style=\"text-align: left;\">AI智能体赛道竞争升温,OpenAI紧随其后</h2><p style=\"text-align: left;\">Muse的走红折射出科技巨头在AI智能体领域的全面提速。就在Muse数据公布前一天,OpenAI也推出了自家AI智能体平台,同样配备可定制的卡通化虚拟形象,产品名为Dots。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>目前Dots主要面向企业市场,OpenAI首席财务官Sarah Friar表示,公司未来也将向消费者开放该平台。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">两大AI巨头在智能体赛道的相继落子,预示着这一市场的竞争将进一步白热化,而谁能率先在消费端建立规模优势,或将成为下一阶段AI商业化竞争的关键变量。</p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>推出22天下载突破500万!Muse“火爆”超过当年ChatGPT</title>\n<style 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Max、Threads、《糖果传奇》(Candy Crush)、《精灵宝可梦Go》(Pokémon Go)以及《堡垒之夜》(Fortnite)均曾在同等时间窗口内实现更高下载量。但在AI智能体这一细分赛道,Muse的增速仍具有标志性意义。</p><p style=\"text-align: left;\">此外,ChatGPT于2022年11月上线时,是首款面向大众的主流生成式AI聊天机器人,彼时市场对该类产品尚处于认知初期,这在一定程度上解释了其相对较慢的早期增长节奏。</p><h2 style=\"text-align: left;\">Meta重金投入广告,强力拉动下载</h2><p style=\"text-align: left;\">Muse的快速增长并非完全依赖自然流量,Meta在营销端的大规模投入同样功不可没。</p><p style=\"text-align: left;\">据Sensor Tower数据,<strong>在9月14日至9月27日的两周内,Muse获得了Meta内部广告资源50%的"每日自有曝光量"(daily house impressions),并跻身"美国广告曝光量前15大品牌"之列。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">Muse目前免费提供下载和使用,Meta表示未来将从通过该智能体促成的交易中抽取小额佣金,以此构建商业变现路径。</p><h2 style=\"text-align: left;\">AI智能体赛道竞争升温,OpenAI紧随其后</h2><p style=\"text-align: left;\">Muse的走红折射出科技巨头在AI智能体领域的全面提速。就在Muse数据公布前一天,OpenAI也推出了自家AI智能体平台,同样配备可定制的卡通化虚拟形象,产品名为Dots。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>目前Dots主要面向企业市场,OpenAI首席财务官Sarah Friar表示,公司未来也将向消费者开放该平台。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">两大AI巨头在智能体赛道的相继落子,预示着这一市场的竞争将进一步白热化,而谁能率先在消费端建立规模优势,或将成为下一阶段AI商业化竞争的关键变量。</p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://community-static.tradeup.com/news/f09a3ffdf4778aa3240c9f594c7c294f","relate_stocks":{},"source_url":"https://wallstreetcn.com/articles/3782867","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"2672348857","content_text":"Meta旗下AI智能体应用Muse上线仅22天便突破500万次下载,速度超越ChatGPT、Claude等主流AI产品,成为消费级AI赛道迄今最快破圈的产品之一。据市场调研机构Sensor Tower最新数据,Muse于9月8日在美国和加拿大上线,截至9月30日已累计下载量突破500万次。相比之下,OpenAI的ChatGPT达到同一里程碑耗时56天,SpaceX旗下Grok耗时103天,Anthropic的Claude则耗时长达492天。Muse的爆发式增长,令市场对Meta在消费级AI领域的布局能力刮目相看。Muse目前仍稳居苹果App Store与谷歌Play商店双榜首位,这一成绩进一步强化了市场对Meta AI战略落地能力的信心,也加剧了AI智能体赛道的竞争态势。消费级AI智能体,Muse打破增长纪录Muse的核心差异化在于其面向普通消费者的产品设计。此前,AI智能体平台的主要用户群体集中于技术开发者和企业用户,而Muse通过可定制的拟人化虚拟形象(avatar)及简洁易用的交互界面,显著降低了普通用户的使用门槛。值得注意的是,Muse并非史上最快突破500万下载的应用。Sensor Tower指出,Disney+、HBO Max、Threads、《糖果传奇》(Candy Crush)、《精灵宝可梦Go》(Pokémon Go)以及《堡垒之夜》(Fortnite)均曾在同等时间窗口内实现更高下载量。但在AI智能体这一细分赛道,Muse的增速仍具有标志性意义。此外,ChatGPT于2022年11月上线时,是首款面向大众的主流生成式AI聊天机器人,彼时市场对该类产品尚处于认知初期,这在一定程度上解释了其相对较慢的早期增长节奏。Meta重金投入广告,强力拉动下载Muse的快速增长并非完全依赖自然流量,Meta在营销端的大规模投入同样功不可没。据Sensor Tower数据,在9月14日至9月27日的两周内,Muse获得了Meta内部广告资源50%的\"每日自有曝光量\"(daily house impressions),并跻身\"美国广告曝光量前15大品牌\"之列。Muse目前免费提供下载和使用,Meta表示未来将从通过该智能体促成的交易中抽取小额佣金,以此构建商业变现路径。AI智能体赛道竞争升温,OpenAI紧随其后Muse的走红折射出科技巨头在AI智能体领域的全面提速。就在Muse数据公布前一天,OpenAI也推出了自家AI智能体平台,同样配备可定制的卡通化虚拟形象,产品名为Dots。目前Dots主要面向企业市场,OpenAI首席财务官Sarah Friar表示,公司未来也将向消费者开放该平台。两大AI巨头在智能体赛道的相继落子,预示着这一市场的竞争将进一步白热化,而谁能率先在消费端建立规模优势,或将成为下一阶段AI商业化竞争的关键变量。","news_type":1,"symbols_score_info":{"VTHR":0.8,"ARTY":0.8,"AIPO":0.8,"CHAT":0.8,"AGIX":0.8,"QTOC":0.8}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":61,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":567032621838360,"gmtCreate":1779456979433,"gmtModify":1779457308419,"author":{"id":"3561899791972822","authorId":"3561899791972822","name":"帅帅的爸爸","avatar":"https://static.tigerbbs.com/0501a1700aaa7542563567264289ab1f","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3561899791972822","idStr":"3561899791972822"},"themes":[],"title":"","htmlText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/SNDK\">$闪迪(SNDK)$ </a> 这特么完全就是随便喊价能骗一个算一个了","listText":"<a href=\"https://laohu8.com/S/SNDK\">$闪迪(SNDK)$ </a> 这特么完全就是随便喊价能骗一个算一个了","text":"$闪迪(SNDK)$ 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style=\"text-align: left;\">即便股价飙升,Seeking Alpha撰稿人Ricardo Fernandez仍看好闪迪长期成长价值,认为随着闪迪持续深耕产业链高端环节、依托差异化产品构筑核心壁垒,公司估值仍有极大上涨空间,目标价看高至3000美元。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>AI数据中心需求爆发,高附加值产品构筑壁垒</strong></p><p style=\"text-align: left;\">AI与智能体AI的规模化落地,正重塑全球存储需求格局。Fernandez表示,作为AI算力的核心载体,数据中心到2030年新增装机规划容量达100吉瓦,假设实际落地约80吉瓦,将直接推动NAND闪存年均需求增长20%。而按照已公布的产能增长计划,供需缺口预计持续至2028年。</p><p style=\"text-align: left;\">数据中心NAND需求有望持续增长</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d7037459903a46ce1995b2257e46106d\" data-align=\"center\" tg-width=\"480\" tg-height=\"289\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">数据中心使用的NAND闪存对技术的要求远高于消费电子产品闪存,尽管在供应短缺的环境下所有产品的价格都有所上涨,但当产能达到平衡时,数据中心闪存的价格仍有可能保持较高水平。</p><p style=\"text-align: left;\">Fernandez强调,数据中心的NAND闪存需求每年增长20%,部分原因是随着 AI 从训练大型语言模型(LLM)和聊天机器人转向需要更高存储强度的智能体AI,推理工作负载将会增加。</p><p style=\"text-align: left;\">与铠侠等同行不同,闪迪生产更高附加值的产品。铠侠主要是一家晶圆制造商,其控制器智能和固件部分则外包给第三方。因此,尽管闪迪和铠侠可能共享生产设施,但最终产品却截然不同,而这正是部分投资者低估闪迪在数据中心生态系统中的重要性的原因。</p><p style=\"text-align: left;\">值得关注的是,闪迪与SK海力士的战略合作,成为公司锁定高端市场的关键一步。双方将合作开发高带宽闪存(HBF),打造介于HBM与SSD之间的新型存储层,服务于AI推理场景。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>业绩爆发+巨额回购,多头看高至3000美元</strong></p><p style=\"text-align: left;\">考虑到NAND闪存需求周期的乐观前景以及公司高附加值产品的定价优势,闪迪业绩将迎来集中爆发,核心财务指标全线高增:2027财年调整后EPS有望同比增长183%,EBITDA利润率峰值将达77%,自由现金流(FCF)预计超200亿美元,且在2028年有望达到250亿美元。</p><p style=\"text-align: left;\">闪迪财务数据及预测值</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5db66ff6cb9f394ea041a4a4eb14873b\" data-align=\"center\" tg-width=\"885\" tg-height=\"731\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">强劲现金流支撑大规模股东回报计划。闪迪近期表示,将在2026年回购价值60亿美元的股票,并且很可能将60%的自由现金流用于股票回购,这相当于超过8%的资本回报率。</p><p style=\"text-align: left;\">基于业绩高增与行业估值重构,Fernandez将闪迪的评级从“中性”上调至“买入”,未来12个月目标价为3000美元,较当前股价具备95%的上涨空间。市场低估闪迪在AI存储中的核心地位,其基于2027财年业绩的市盈率仅7倍,当前估值未充分反映其技术壁垒与业绩弹性。</p><p style=\"text-align: left;\">值得注意的是,Tipranks的数据显示,整体而言,华尔街分析师对闪迪持乐观看法,共识评级为“强力买入”,但平均目标价为1516.88美元,较当前股价低1.6%。闪迪的凌厉涨势已然超出华尔街分析师预期。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/63870e2c054f231fc526f460c2e7e796\" data-align=\"center\" tg-width=\"947\" tg-height=\"429\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\">尽管Fernandez坚信闪迪增长逻辑坚实,但他也警告称,仍需警惕三大核心风险:一是数据中心建设延迟,受资金、用地、电力短缺等因素影响,落地进度或低于预期,拖累NAND需求与价格;二是供应链约束,伊朗冲突导致能源、石化原材料短缺,推高生产成本并限制产能释放;三是2028年后需求冲击,新产能集中释放或引发供需反转,同时智能体AI普及速度不及预期,可能导致存储需求与业绩回调。</p><p style=\"text-align: left;\">Fernandez总结道,AI数据中心扩张带来的NAND需求高景气、差异化高附加值产品构筑的壁垒、2027财年业绩爆发与巨额回购,共同支撑闪迪股价上行。在当前7倍PE的低估值下,闪迪投资价值凸显。</p><p style=\"text-align: left;\">花旗集团在人工智能推动存储定价持续飙升以及AI训练/推理驱动的存储需求近乎无止境的背景之下,将其目标价上调超50%至惊人的2025美元。</p><p style=\"text-align: left;\">花旗最新目标股价意味着,已经踏入狂飙式疯牛行情的闪迪股价较本周一的美股收盘价仍有约51.9%的潜在上涨空间,此外,从最新披露的13F报告来看,华尔街最顶级机构投资者们对于存储芯片的风险敞口可谓不断扩张。美国知名亿万富豪投资者、对冲基金传奇人物大卫·泰珀(David Tepper)创立并管理的顶级资管机构Appaloosa Management递交了截至2026年3月31日的第一季度美股持仓报告(13F),报告显示,该机构大举加仓存储芯片领军者。</p><p style=\"text-align: left;\">花旗还重申了其对闪迪的“买入”评级,并且表示该公司签署的诸多长期协议有望提供80%或更高的基准毛利率预期,并提供“预先确定的强劲出货量轨迹”,这些出货量未来还将在合同期限内持续增长。花旗分析师团队最新预测数据则显示,NAND存储芯片的平均售价将在2026年大幅上涨186%,其中eSSD将大幅上涨约265%。</p></body></html>","source":"stock_zhitongcaijing","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>暴涨之后仍然低估?闪迪站上AI存储超级风口,多头喊出3000美元目标价</title>\n<style 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FOMO交易”,科技股大反攻蓄势待发","url":"https://stock-news.laohu8.com/highlight/detail?id=2671261882","media":"智通财经","summary":"Meta Muse与OpenAI的GPT-6 Astra全面引爆AI智能体大浪潮之际,“AI FOMO交易”可谓随之卷土重来。科技股今年仍大幅领涨标普500指数,但近几个月涨势降温,市场担忧AI巨额投入可能无法带来乐观者所假设的回报。“七巨头”估值处于十年低位并非摩根大通的孤立判断。市场已对应用普及预期作出反应:纳斯达克官方周报确认,Muse的早期表现以及Astra引爆的AGI热议共同大幅提振AI FOMO交易,纳斯达克100指数于9月22日创历史新高,上周累计上涨约3%。","content":"<html><head></head><body><p style=\"text-align: left;\">9月29日,纳斯达克100指数于上周创新高之后,华尔街金融巨头摩根大通开始跟随高盛、<a href=\"https://laohu8.com/S/JEF\">杰富瑞</a>、Yardeni Research等巨头们看涨美股科技股步伐,这也在一定程度上推动机构与散户投资者们在周一美股市场回调之际愈发聚焦逢低布局策略。摩根大通认为,占据美股高额权重的美股七大科技巨头们(即Magnificent Seven,Mag 7)的整体估值调整可能已大体完成,盈利增长有望重新成为支撑股价的主要力量;摩根大通表示,七巨头未来12个月预期市盈率相对于大盘的比值,已降至历史中位数下方约一个标准差,处于十年低位。</p><p style=\"text-align: left;\">9月28日周一美股收盘,包括AMD、美光以及闪迪在内的多数热门AI算力主题股票价格随油价和美债收益率上行而大幅承压,但“AI芯片霸主”英伟达(NVDA.US)股价在宣布新增1,500亿美元的创纪录股票回购授权后逆势上涨。摩根大通的积极判断也并未忽略商业模式变化:AI资本开支提高了资本密集度,融资需求上升、自由现金流承压,确实应当对应一定程度的估值折让,不过当前市场已经消化了相当一部分调整,后续盈利增长仍可能超过继续压缩估值带来的拖累。</p><p style=\"text-align: left;\">苹果、微软、谷歌母公司Alphabet、亚马逊、Meta、英伟达和特斯拉,既是美股市值加权指数的重要组成部分,也通过AI芯片/AI半导体、云计算、AI应用及广泛终端布局影响全球AI投资预期。此前截至2025年底,三年期间的<a href=\"https://laohu8.com/S/161125\">标普500</a>指数超级牛市大约30万亿美元的市值扩张,七大科技巨头与更广泛AI算力基础设施供应链是重要推动力量。因此,七巨头盈利与估值的变化,能够同时影响基准指数表现、全球股票市场风险偏好及AI算力产业链增长前景。</p><p style=\"text-align: left;\">Meta Muse与OpenAI的GPT-6 Astra全面引爆AI智能体大浪潮之际,“AI FOMO交易”(指投资者担心错过AI相关资产的上涨机会,因而追买或回补此前降低的仓位)可谓随之卷土重来。从AI算力基础设施底层架构看,Muse与Astra有望进一步扩大AI智能体使用范围,它们带来的AI推理工作负载大举扩张会同时增加模型推理、工具执行和状态管理需求,同时加深了部分软件公司的竞争压力。GPU、TPU等加速器承担模型计算;CPU运行浏览器、虚拟机、商品检索、数据库查询和交易编排;HBM与服务器DRAM承载模型数据、上下文及并发工作环境;企业级SSD保存商品索引、任务记录与持久状态,高速网络和光互连则支撑分布式数据交换。</p><p style=\"text-align: left;\">占据标普500指数以及纳斯达克100指数高额权重(超过40%)的所谓“七大科技巨头”,即“Magnificent Seven”(Mag 7),它们乃标普500指数屡创新高的核心推动力,也被众多华尔街顶级投资机构们视为在自互联网时代以来最大技术变革背景下最有能力为投资者们带来巨额回报的组合。</p><h2 id=\"id_2387142376\">摩根大通:美股七巨头的估值重置可能已大体完成</h2><p style=\"text-align: left;\">据Mislav Matejka领导的摩根大通股票策略团队最新发布的研究报告,美股七巨头已经历显著的估值重置,其未来12个月预期市盈率相对于大盘的比值,目前接近历史中位数下方一个标准差的位置,并处于十年低位。</p><p style=\"text-align: left;\">摩根大通策略师团队认为,随着美股市场科技板块看涨仓位拥挤度下降、盈利表现强劲以及估值更趋现实,科技股将重获自上半年末以来失去的部分动能,因此建议投资者们在市场回调之际重新介入该板块。</p><p style=\"text-align: left;\">科技股今年仍大幅领涨标普500指数,但近几个月涨势降温,市场担忧AI巨额投入可能无法带来乐观者所假设的回报。科技板块内部,美股“七巨头”估值处于10年来最低水平,半导体股则正走出一段艰难阶段——Anthropic的达里奥·阿莫代伊和OpenAI的萨姆·奥尔特曼此前纷纷呼吁协调放缓先进AI开发,令该板块困境加剧。</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/ce8ad8dc9ef1020064a812b4eae5178d\" title=\"\" tg-width=\"200\" tg-height=\"120\"/></p><p style=\"text-align: left;\">“我们怀疑最终不会出现明显放缓,因为这场竞赛仍是关乎存亡、赢家通吃的竞赛,”Mislav Matejka领导的摩根大通股票策略团队写道。摩根大通表示,尽管上半年那种涨幅不太可能重现,但重大机会依然存在。</p><p style=\"text-align: left;\">“七巨头”估值处于十年低位并非摩根大通的孤立判断。摩根士丹利财富管理全球投资委员会的数据显示,“美股七巨头”相对于标普500指数中另外493只股票的估值溢价目前仅为10%,创下十多年来的最低水平,而这七大巨头整体上仍拥有约45%的年盈利增长优势。</p><p style=\"text-align: left;\">摩根士丹利财富管理首席投资官Lisa Shalett在报告中写道:“相比之下,我们认为这些超大规模云巨头现在看起来简直太便宜了。”</p><p style=\"text-align: left;\">摩根大通策略师们补充表示,美股七大科技巨头与科技板块的其他部分一道经历了估值下调,而这一估值调整过程已大体走完。该行此前在3月曾指出,估值下调可能已经过度。</p><p style=\"text-align: left;\">策略师们补充称,这些公司商业模式的变化,为部分估值倍数压缩提供了合理依据,包括随着AI相关资本支出继续大幅增加,杠杆水平上升以及自由现金流下降。但他们表示,相当一部分估值调整已经发生,而超大规模云计算厂商们无比强劲的盈利表现可能继续支撑其股价表现,尽管其中部分支撑作用仍可能被进一步的估值下调所抵消。</p><h2 id=\"id_623984983\">从“杀估值”到“盈利接棒”:摩根大通与高盛看见新一轮科技板块上涨动力</h2><p style=\"text-align: left;\">摩根大通策略师团队所看好的,是仓位拥挤缓解、估值回落与盈利韧性共同形成的重新布局机会,尤其偏好半导体。按该机构最新发布的研报来看,自6月以来,半导体未来12个月每股盈利预测上调约30%,软件盈利预期则缺乏相应改善;其引用的超大规模云厂商资本开支前景预测为:2026年约9,500亿美元、2027年约1.4万亿美元、2030年约3万亿美元。</p><p style=\"text-align: left;\">摩根大通据此偏好“做多半导体、做空一部分高动量软件”的相对交易模式,同时认为软件估值已大幅调整,不适合简单地全面做空。</p><p style=\"text-align: left;\">Muse与Astra增强了这套基于“盈利接棒”的AI驱动强劲盈利逻辑的应用基础:智能体将一次用户请求转化为检索、规划、调用工具、执行代码和校验结果等多阶段工作,使GPU计算之外的CPU调度、内存容量及存储访问、光互连高速数据传输同步受到计算需求拉动。Muse已具备专属云端虚拟机、浏览器操作、后台持续工作和记忆机制;Astra则强化了电脑操作、软件使用与多步骤专业任务执行能力。</p><p style=\"text-align: left;\">投资策略上更重要的则是,AI复杂任务工作负载规模大举扩张能否超过单位推理价格下降的影响,并转化为云服务收入、芯片订单及可持续利润。市场已对应用普及预期作出反应:纳斯达克官方周报确认,Muse的早期表现以及Astra引爆的AGI热议共同大幅提振AI FOMO交易,纳斯达克100指数于9月22日创历史新高,上周累计上涨约3%。</p><p style=\"text-align: left;\">高盛策略师们所提供的则是另一条支撑路径。高盛资深策略师兼合伙人Mark Wilson认为,年末上涨机会未必需要等待中期选举结束:若通胀趋缓、增长适度降温却未陷入衰退,市场预期的进一步紧缩力度可能难以完全兑现。高盛经济学家Jan Hatzius则强调增长市场上行风险减弱,高盛股票市场策略师Ben Snider则认为部分行业存在超额盈利,但整体尚未形成盈利泡沫。高盛策略师们一致认可的“<a href=\"https://laohu8.com/S/600143\">金发</a>姑娘行情”情景的关键,是通胀和利率压力缓解的同时,核心盈利仍能保持韧性,这一行清属于高盛策略师们有条件的乐观判断。</p><p style=\"text-align: left;\">AI牛市似乎正在寻找“盈利接棒窗口”——即当估值压缩趋缓,只要每股盈利持续增长,股价便不必依赖市盈率重新升至高位才能上涨;若利率压力随后缓解,估值稳定又可能增加收益空间。摩根大通看重盈利趋势与仓位同步呈现积极迹象,高盛关注宏观环境改善,两者共同指向AI驱动的科技公司强劲业绩兑现的重要性。</p><p style=\"text-align: left;\">华尔街金融巨头杰富瑞近日表示,在AI投资狂潮和AI相关企业盈利超预期上行的双重引擎驱动下,标普500指数预计将在2026年底飙升至8000点,并在2027年进一步触及9000点。杰富瑞的核心逻辑清晰而有力:在一个AI驱动的盈利增长超过历史平均两倍以上的周期中,与盈利趋势对抗是危险的。杰富瑞的2026年8000点位标普500指数基准预测基于每股收益(EPS)达到373美元(同比增长35%,远高于市场共识的29%)以及21.5倍的市盈率。</p></body></html>","source":"stock_zhitongcaijing","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>七巨头“杀估值”近尾声!Muse与Astra点燃“AI FOMO交易”,科技股大反攻蓄势待发</title>\n<style 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Matejka领导的摩根大通股票策略团队写道。摩根大通表示,尽管上半年那种涨幅不太可能重现,但重大机会依然存在。“七巨头”估值处于十年低位并非摩根大通的孤立判断。摩根士丹利财富管理全球投资委员会的数据显示,“美股七巨头”相对于标普500指数中另外493只股票的估值溢价目前仅为10%,创下十多年来的最低水平,而这七大巨头整体上仍拥有约45%的年盈利增长优势。摩根士丹利财富管理首席投资官Lisa Shalett在报告中写道:“相比之下,我们认为这些超大规模云巨头现在看起来简直太便宜了。”摩根大通策略师们补充表示,美股七大科技巨头与科技板块的其他部分一道经历了估值下调,而这一估值调整过程已大体走完。该行此前在3月曾指出,估值下调可能已经过度。策略师们补充称,这些公司商业模式的变化,为部分估值倍数压缩提供了合理依据,包括随着AI相关资本支出继续大幅增加,杠杆水平上升以及自由现金流下降。但他们表示,相当一部分估值调整已经发生,而超大规模云计算厂商们无比强劲的盈利表现可能继续支撑其股价表现,尽管其中部分支撑作用仍可能被进一步的估值下调所抵消。从“杀估值”到“盈利接棒”:摩根大通与高盛看见新一轮科技板块上涨动力摩根大通策略师团队所看好的,是仓位拥挤缓解、估值回落与盈利韧性共同形成的重新布局机会,尤其偏好半导体。按该机构最新发布的研报来看,自6月以来,半导体未来12个月每股盈利预测上调约30%,软件盈利预期则缺乏相应改善;其引用的超大规模云厂商资本开支前景预测为:2026年约9,500亿美元、2027年约1.4万亿美元、2030年约3万亿美元。摩根大通据此偏好“做多半导体、做空一部分高动量软件”的相对交易模式,同时认为软件估值已大幅调整,不适合简单地全面做空。Muse与Astra增强了这套基于“盈利接棒”的AI驱动强劲盈利逻辑的应用基础:智能体将一次用户请求转化为检索、规划、调用工具、执行代码和校验结果等多阶段工作,使GPU计算之外的CPU调度、内存容量及存储访问、光互连高速数据传输同步受到计算需求拉动。Muse已具备专属云端虚拟机、浏览器操作、后台持续工作和记忆机制;Astra则强化了电脑操作、软件使用与多步骤专业任务执行能力。投资策略上更重要的则是,AI复杂任务工作负载规模大举扩张能否超过单位推理价格下降的影响,并转化为云服务收入、芯片订单及可持续利润。市场已对应用普及预期作出反应:纳斯达克官方周报确认,Muse的早期表现以及Astra引爆的AGI热议共同大幅提振AI FOMO交易,纳斯达克100指数于9月22日创历史新高,上周累计上涨约3%。高盛策略师们所提供的则是另一条支撑路径。高盛资深策略师兼合伙人Mark Wilson认为,年末上涨机会未必需要等待中期选举结束:若通胀趋缓、增长适度降温却未陷入衰退,市场预期的进一步紧缩力度可能难以完全兑现。高盛经济学家Jan Hatzius则强调增长市场上行风险减弱,高盛股票市场策略师Ben Snider则认为部分行业存在超额盈利,但整体尚未形成盈利泡沫。高盛策略师们一致认可的“金发姑娘行情”情景的关键,是通胀和利率压力缓解的同时,核心盈利仍能保持韧性,这一行清属于高盛策略师们有条件的乐观判断。AI牛市似乎正在寻找“盈利接棒窗口”——即当估值压缩趋缓,只要每股盈利持续增长,股价便不必依赖市盈率重新升至高位才能上涨;若利率压力随后缓解,估值稳定又可能增加收益空间。摩根大通看重盈利趋势与仓位同步呈现积极迹象,高盛关注宏观环境改善,两者共同指向AI驱动的科技公司强劲业绩兑现的重要性。华尔街金融巨头杰富瑞近日表示,在AI投资狂潮和AI相关企业盈利超预期上行的双重引擎驱动下,标普500指数预计将在2026年底飙升至8000点,并在2027年进一步触及9000点。杰富瑞的核心逻辑清晰而有力:在一个AI驱动的盈利增长超过历史平均两倍以上的周期中,与盈利趋势对抗是危险的。杰富瑞的2026年8000点位标普500指数基准预测基于每股收益(EPS)达到373美元(同比增长35%,远高于市场共识的29%)以及21.5倍的市盈率。","news_type":1,"symbols_score_info":{"AAPL":0.6,"AGIX":1.5,"MSFT":0.6,"VGT":1.5,"TSLA":0.6,"07522":0.6,"AIPO":1.5,"07266":0.6,"VTHR":1.5,"TTTN":1.5,"09086":0.6,"XMAG":1.5,"NVDA":0.6,"03455":0.6,"META":0.6,"ARTY":1.5,"AMZN":0.6,"02834":0.6,"07568":0.6,"QTOC":1.5,"03034":0.6,"03086":1.5,"XLK":1.5,"GOOG":0.6,"07261":0.6,"09834":0.6,"CHAT":1.5}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":34,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":595590025111000,"gmtCreate":1786425950551,"gmtModify":1786425952803,"author":{"id":"3561899791972822","authorId":"3561899791972822","name":"帅帅的爸爸","avatar":"https://static.tigerbbs.com/0501a1700aaa7542563567264289ab1f","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3561899791972822","idStr":"3561899791972822"},"themes":[],"title":"","htmlText":"不就是东大玩剩的融资租赁模式嘛","listText":"不就是东大玩剩的融资租赁模式嘛","text":"不就是东大玩剩的融资租赁模式嘛","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":2,"commentSize":0,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/595590025111000","repostId":"2658968202","repostType":2,"repost":{"id":"2658968202","kind":"highlight","weMediaInfo":{"introduction":"追踪全球财经热点,精选影响您财富的资讯,投资理财必备神器!","home_visible":1,"media_name":"华尔街见闻","id":"1084101182","head_image":"https://static.tigerbbs.com/66809d1f5c2e43e2bdf15820c6d6897e"},"pubTimestamp":1786408498,"share":"https://www.laohunote.com/m/news/2658968202?lang=zh_CN&edition=full","pubTime":"2026-08-11 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href=\"https://laohu8.com/S/GS\">高盛</a>及KKR达成合作,共同建立独立融资平台,<strong>旨在随时间推移动员逾5000亿美元第三方资本,支持AI基础设施建设</strong>。他强调,这5000亿美元代表的是上述平台设计用于动员的第三方资本总量,<strong>"既非英伟达的收入,也非单一基金或对单一客户的承诺"。</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/32bfd44ad3b0696030d0bffee189162a\" data-align=\"center\" tg-width=\"729\" tg-height=\"995\"/><span></span></p><p style=\"text-align: left;\"></p><p style=\"text-align: left;\">消息公布后,英伟达股价一度下跌3.2%。衡量该公司信用风险的5年期信用违约互换(CDS)价格周一一度升至77.215个基点,较前一交易日上涨约5.3个基点,<strong>创两周来最大单日升幅</strong>。分析认为,<strong>这反映出市场对英伟达在巨额融资模式下潜在信用风险的关注度正在上升。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">华尔街见闻文章稍早前写道,据英国《金融时报》援引知情人士报道,英伟达正寻求联合Apollo、黑石、贝莱德旗下GIP、Brookfield、高盛及KKR等华尔街巨头,以联合体形式为AI基础设施项目筹集高达5000亿美元资金,用于AI芯片采购、电力生产及数据中心建设。</p><p style=\"text-align: left;\">在相关报道出炉之后,“末世博士”吉姆·查诺斯(Jim Chanos)发帖讽刺英伟达与黑石等金融巨头联合融资AI基础设施,类比2008年金融危机的金融工程操作,暗示<strong>若AI泡沫破裂,相关方可能重蹈当年华尔街高管被国会问责的覆辙。</strong></p><h2 style=\"text-align: left;\">AI工厂:从"买芯片"到"可融资基础设施"</h2><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋在帖文中系统阐述了英伟达AI工厂的资产逻辑,试图重新定义市场对这一商业模式的认知框架。</p><p style=\"text-align: left;\">他表示,<strong>AI行业已从"企业逐项目采购芯片、自建数据中心"的时代,迈入"AI工厂可作为生产性基础设施进行融资"的新阶段——具备可复制的平台、长期机构资本支持,以及利用算力创造收入的多元化客户群体。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋强调,英伟达算力并非单纯的芯片,而是一套完整的AI工厂平台,涵盖加速计算、网络、系统软件、AI框架及全球开发者生态。</p><p style=\"text-align: left;\">他指出,一座英伟达AI工厂可同时服务多个客户和多类工作负载,具备灵活性与可替代性;当某一客户需求发生变化时,工厂可转由另一客户、另一云服务商或另一运营商使用,<strong>"这一广泛生态赋予英伟达算力深厚的潜在用户市场,有助于保护残值"。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋在文章中将上述合作定性为"AI基础设施开放资本市场的开端"。他表示,<strong>这些金融机构均是全球领先的基础设施投资者,在承销长期生产性资产方面拥有深厚专业积累,双方将共同创建可复制的融资平台,帮助AI生态系统建设所需的工厂。</strong></p><h2 style=\"text-align: left;\">CUDA软件持续升值,A100六年仍在商用</h2><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋着重强调了英伟达算力资产的长期经济价值,并以具体数据加以佐证。</p><p style=\"text-align: left;\">他表示,CUDA软件持续提升已安装基础设施的性能、效率与总拥有成本,使AI工厂在整个生命周期内能够以更低成本产出更多智能,延长其经济使用价值。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋以A100为例:英伟达于2020年推出基于Ampere架构的A100,六年后该产品仍在AI训练、微调、推理及高性能计算领域保持活跃商业应用,客户持续签订多年期容量合同,"A100的经济寿命正向十年延伸"。</p><p style=\"text-align: left;\">在GPU租赁定价方面,黄仁勋援引市场数据称,H100一年期租赁价格已从2025年10月的约每GPU小时1.70美元,升至2026年3月的约2.35美元;跨服务商按需中位定价则从2025年10月的约2.00美元升至2026年6月的2.70美元。Blackwell系列产品溢价更为显著,B200云端报价约为每GPU小时5.30至7.05美元。</p><p style=\"text-align: left;\">他认为,上述数据印证了英伟达算力经济价值的持久性。</p><h2 style=\"text-align: left;\">正面回应"循环融资"质疑</h2><p style=\"text-align: left;\">针对市场最为关注的"循环融资"质疑,黄仁勋在文章中专门设立问答环节予以回应。</p><p style=\"text-align: left;\">他表示,此次融资安排的设计初衷正是为了解决这一顾虑。<strong>需求来自前沿AI实验室、AI原生初创企业、企业客户、云服务商以及正在构建AI服务的国家,"需求是真实的"</strong>。各资本方将独立对每个项目进行尽调,评估维度涵盖客户资质、需求状况、利用率、现金流及残值,<strong>"英伟达提供平台,投资者作出独立融资决策"。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">在英伟达自身的风险敞口方面,黄仁勋披露,在部分情况下,英伟达可能为单个项目提供最高25%的残值支持机制,"逐项目审慎评估"。他强调,这一比例"远低于其他算力融资安排",且属于残值支持性质,旨在补充而非替代独立尽调。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋在帖文结尾将AI工厂建设置于更宏观的历史框架之下。他表示,每一次工业革命都建立在基础设施之上——电力、交通、通信与计算,每一次建设都依赖外部融资。<strong>"AI工厂是智能时代的基础设施。"</strong></p><p style=\"text-align: left;\">他将AI的商业逻辑概括为一个正向循环:<strong>企业利用AI编写软件、研发药物、设计产品、服务客户、自动化运营并构建新服务;更多算力带来更好的AI,更好的AI带来更多使用,更多使用带来更多收入,更多收入驱动更多算力投入。</strong></p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">"这是AI工业革命的良性循环。"</p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋表示,通过此次合作,英伟达与全球领先金融机构将共同为这场工业革命提供基础设施融资,使AI工厂对企业、行业和国家更具可及性。</p><p style=\"text-align: left;\">华尔街见闻文章稍早前写道,此次合作并非英伟达首次深度介入AI产业链融资。</p><p style=\"text-align: left;\">此前有报道称,英伟达正就为OpenAI提供最高250亿美元融资担保进行谈判,并在讨论为OpenAI芯片采购计划融资3500亿美元;英伟达上月还宣布扩大与韩国SK集团的合作,双方总业务规模将超过5000亿美元。上述举措表明,英伟达正将自身从芯片供应商逐步转型为AI基础设施生态的资本动员核心。</p><h2 style=\"text-align: left;\">"末日博士"类比2008年:下一次国会听证?</h2><p style=\"text-align: left;\">就在黄仁勋发文的同一时间,华尔街知名大空头,又被称作“末日博士”的James Chanos在社交平台上发出了一条意味深长的评论。他写道:</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\"><strong>"这些人下次同坐一桌解释AI融资,不排除是在2031年的国会听证会上……"</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/403760680ebbf6e0ecd753e2b19f0dc6\" data-align=\"center\" tg-width=\"730\" tg-height=\"641\"/><span></span></p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">Chanos的言外之意指向2008年金融危机——彼时,华尔街各大金融机构的高管们因次贷危机、信用违约互换及CDO等复杂金融工具引发的系统性风险,被迫出席国会听证。他将此次英伟达与Apollo、贝莱德、黑石、Brookfield、高盛、KKR的联合融资安排与当年的金融工程相提并论,<strong>暗示若AI基础设施投资泡沫在数年后破裂,黄仁勋或将与这些金融机构高管一同面对国会的质询。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">值得注意的是,当有人在他的帖文下方追问相关方是否会面临刑事追责时,Chanos明确表示:"没有人说过要坐牢。"</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/de69971fefda3fc3dc12bf79641bb4cd\" data-align=\"center\" tg-width=\"815\" tg-height=\"815\"/><span></span></p></body></html>","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>回应“5000亿美元融资质疑”!黄仁勋:英伟达“AI工厂”正成为“投资级资产”,需求真实存在,绝非“循环融资”</title>\n<style type=\"text/css\">\na,abbr,acronym,address,applet,article,aside,audio,b,big,blockquote,body,canvas,caption,center,cite,code,dd,del,details,dfn,div,dl,dt,\nem,embed,fieldset,figcaption,figure,footer,form,h1,h2,h3,h4,h5,h6,header,hgroup,html,i,iframe,img,ins,kbd,label,legend,li,mark,menu,nav,\nobject,ol,output,p,pre,q,ruby,s,samp,section,small,span,strike,strong,sub,summary,sup,table,tbody,td,tfoot,th,thead,time,tr,tt,u,ul,var,video{ font:inherit;margin:0;padding:0;vertical-align:baseline;border:0 }\nbody{ font-size:16px; line-height:1.5; color:#999; background:transparent; }\n.wrapper{ overflow:hidden;word-break:break-all;padding:10px; }\nh1,h2{ font-weight:normal; line-height:1.35; margin-bottom:.6em; }\nh3,h4,h5,h6{ line-height:1.35; margin-bottom:1em; }\nh1{ font-size:24px; }\nh2{ font-size:20px; }\nh3{ font-size:18px; }\nh4{ font-size:16px; }\nh5{ 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style=\"text-align: left;\"></p><p style=\"text-align: left;\">消息公布后,英伟达股价一度下跌3.2%。衡量该公司信用风险的5年期信用违约互换(CDS)价格周一一度升至77.215个基点,较前一交易日上涨约5.3个基点,<strong>创两周来最大单日升幅</strong>。分析认为,<strong>这反映出市场对英伟达在巨额融资模式下潜在信用风险的关注度正在上升。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">华尔街见闻文章稍早前写道,据英国《金融时报》援引知情人士报道,英伟达正寻求联合Apollo、黑石、贝莱德旗下GIP、Brookfield、高盛及KKR等华尔街巨头,以联合体形式为AI基础设施项目筹集高达5000亿美元资金,用于AI芯片采购、电力生产及数据中心建设。</p><p style=\"text-align: left;\">在相关报道出炉之后,“末世博士”吉姆·查诺斯(Jim Chanos)发帖讽刺英伟达与黑石等金融巨头联合融资AI基础设施,类比2008年金融危机的金融工程操作,暗示<strong>若AI泡沫破裂,相关方可能重蹈当年华尔街高管被国会问责的覆辙。</strong></p><h2 style=\"text-align: left;\">AI工厂:从"买芯片"到"可融资基础设施"</h2><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋在帖文中系统阐述了英伟达AI工厂的资产逻辑,试图重新定义市场对这一商业模式的认知框架。</p><p style=\"text-align: left;\">他表示,<strong>AI行业已从"企业逐项目采购芯片、自建数据中心"的时代,迈入"AI工厂可作为生产性基础设施进行融资"的新阶段——具备可复制的平台、长期机构资本支持,以及利用算力创造收入的多元化客户群体。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋强调,英伟达算力并非单纯的芯片,而是一套完整的AI工厂平台,涵盖加速计算、网络、系统软件、AI框架及全球开发者生态。</p><p style=\"text-align: left;\">他指出,一座英伟达AI工厂可同时服务多个客户和多类工作负载,具备灵活性与可替代性;当某一客户需求发生变化时,工厂可转由另一客户、另一云服务商或另一运营商使用,<strong>"这一广泛生态赋予英伟达算力深厚的潜在用户市场,有助于保护残值"。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋在文章中将上述合作定性为"AI基础设施开放资本市场的开端"。他表示,<strong>这些金融机构均是全球领先的基础设施投资者,在承销长期生产性资产方面拥有深厚专业积累,双方将共同创建可复制的融资平台,帮助AI生态系统建设所需的工厂。</strong></p><h2 style=\"text-align: left;\">CUDA软件持续升值,A100六年仍在商用</h2><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋着重强调了英伟达算力资产的长期经济价值,并以具体数据加以佐证。</p><p style=\"text-align: left;\">他表示,CUDA软件持续提升已安装基础设施的性能、效率与总拥有成本,使AI工厂在整个生命周期内能够以更低成本产出更多智能,延长其经济使用价值。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋以A100为例:英伟达于2020年推出基于Ampere架构的A100,六年后该产品仍在AI训练、微调、推理及高性能计算领域保持活跃商业应用,客户持续签订多年期容量合同,"A100的经济寿命正向十年延伸"。</p><p style=\"text-align: left;\">在GPU租赁定价方面,黄仁勋援引市场数据称,H100一年期租赁价格已从2025年10月的约每GPU小时1.70美元,升至2026年3月的约2.35美元;跨服务商按需中位定价则从2025年10月的约2.00美元升至2026年6月的2.70美元。Blackwell系列产品溢价更为显著,B200云端报价约为每GPU小时5.30至7.05美元。</p><p style=\"text-align: left;\">他认为,上述数据印证了英伟达算力经济价值的持久性。</p><h2 style=\"text-align: left;\">正面回应"循环融资"质疑</h2><p style=\"text-align: left;\">针对市场最为关注的"循环融资"质疑,黄仁勋在文章中专门设立问答环节予以回应。</p><p style=\"text-align: left;\">他表示,此次融资安排的设计初衷正是为了解决这一顾虑。<strong>需求来自前沿AI实验室、AI原生初创企业、企业客户、云服务商以及正在构建AI服务的国家,"需求是真实的"</strong>。各资本方将独立对每个项目进行尽调,评估维度涵盖客户资质、需求状况、利用率、现金流及残值,<strong>"英伟达提供平台,投资者作出独立融资决策"。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">在英伟达自身的风险敞口方面,黄仁勋披露,在部分情况下,英伟达可能为单个项目提供最高25%的残值支持机制,"逐项目审慎评估"。他强调,这一比例"远低于其他算力融资安排",且属于残值支持性质,旨在补充而非替代独立尽调。</p><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋在帖文结尾将AI工厂建设置于更宏观的历史框架之下。他表示,每一次工业革命都建立在基础设施之上——电力、交通、通信与计算,每一次建设都依赖外部融资。<strong>"AI工厂是智能时代的基础设施。"</strong></p><p style=\"text-align: left;\">他将AI的商业逻辑概括为一个正向循环:<strong>企业利用AI编写软件、研发药物、设计产品、服务客户、自动化运营并构建新服务;更多算力带来更好的AI,更好的AI带来更多使用,更多使用带来更多收入,更多收入驱动更多算力投入。</strong></p><blockquote><p style=\"text-align: left;\">"这是AI工业革命的良性循环。"</p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">黄仁勋表示,通过此次合作,英伟达与全球领先金融机构将共同为这场工业革命提供基础设施融资,使AI工厂对企业、行业和国家更具可及性。</p><p style=\"text-align: left;\">华尔街见闻文章稍早前写道,此次合作并非英伟达首次深度介入AI产业链融资。</p><p style=\"text-align: left;\">此前有报道称,英伟达正就为OpenAI提供最高250亿美元融资担保进行谈判,并在讨论为OpenAI芯片采购计划融资3500亿美元;英伟达上月还宣布扩大与韩国SK集团的合作,双方总业务规模将超过5000亿美元。上述举措表明,英伟达正将自身从芯片供应商逐步转型为AI基础设施生态的资本动员核心。</p><h2 style=\"text-align: left;\">"末日博士"类比2008年:下一次国会听证?</h2><p style=\"text-align: left;\">就在黄仁勋发文的同一时间,华尔街知名大空头,又被称作“末日博士”的James Chanos在社交平台上发出了一条意味深长的评论。他写道:</p><blockquote><p style=\"text-align: left;\"><strong>"这些人下次同坐一桌解释AI融资,不排除是在2031年的国会听证会上……"</strong></p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/403760680ebbf6e0ecd753e2b19f0dc6\" data-align=\"center\" tg-width=\"730\" tg-height=\"641\"/><span></span></p></blockquote><p style=\"text-align: left;\">Chanos的言外之意指向2008年金融危机——彼时,华尔街各大金融机构的高管们因次贷危机、信用违约互换及CDO等复杂金融工具引发的系统性风险,被迫出席国会听证。他将此次英伟达与Apollo、贝莱德、黑石、Brookfield、高盛、KKR的联合融资安排与当年的金融工程相提并论,<strong>暗示若AI基础设施投资泡沫在数年后破裂,黄仁勋或将与这些金融机构高管一同面对国会的质询。</strong></p><p style=\"text-align: left;\">值得注意的是,当有人在他的帖文下方追问相关方是否会面临刑事追责时,Chanos明确表示:"没有人说过要坐牢。"</p><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://community-static.tradeup.com/news/de69971fefda3fc3dc12bf79641bb4cd\" data-align=\"center\" tg-width=\"815\" tg-height=\"815\"/><span></span></p></body></html>\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/518cb4aae27806e6913c88c422cb90a7","relate_stocks":{"LU0274383776.USD":"MANULIFE GF US SMALL CAP EQUITY \"AA\" (USD) INC","LU0444973449.USD":"CT (LUX) I GLOBAL TECHNOLOGY \"DU\" (USD) ACC","LU0320765059.SGD":"FTIF - Franklin US Opportunities A Acc SGD","LU2463028550.USD":"AB SICAV I AMERICAN MULTI-ASSET PORTFOLIO \"A\" (USD) ACC","LU0158827948.USD":"ALLIANZ GLOBAL SUSTAINABILITY \"A\" (USD) INC","LFGY":"YieldMax Crypto Industry and Tech Portfolio Option Income ETF","SGXZ81514606.USD":"大华环球创新基金A Acc USD","LU2505996681.GBP":"WELLINGTON MULTI-ASSET HIGH INCOME \"AM4H\" (GBPHDG) INC","LU2505996509.AUD":"WELLINGTON MULTI-ASSET HIGH INCOME \"AM4H\" (AUDHDG) INC","LU2552382215.SGD":"WELLINGTON US BRAND POWER \"A\" (SGDHDG) 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Chanos)发帖讽刺英伟达与黑石等金融巨头联合融资AI基础设施,类比2008年金融危机的金融工程操作,暗示若AI泡沫破裂,相关方可能重蹈当年华尔街高管被国会问责的覆辙。AI工厂:从\"买芯片\"到\"可融资基础设施\"黄仁勋在帖文中系统阐述了英伟达AI工厂的资产逻辑,试图重新定义市场对这一商业模式的认知框架。他表示,AI行业已从\"企业逐项目采购芯片、自建数据中心\"的时代,迈入\"AI工厂可作为生产性基础设施进行融资\"的新阶段——具备可复制的平台、长期机构资本支持,以及利用算力创造收入的多元化客户群体。黄仁勋强调,英伟达算力并非单纯的芯片,而是一套完整的AI工厂平台,涵盖加速计算、网络、系统软件、AI框架及全球开发者生态。他指出,一座英伟达AI工厂可同时服务多个客户和多类工作负载,具备灵活性与可替代性;当某一客户需求发生变化时,工厂可转由另一客户、另一云服务商或另一运营商使用,\"这一广泛生态赋予英伟达算力深厚的潜在用户市场,有助于保护残值\"。黄仁勋在文章中将上述合作定性为\"AI基础设施开放资本市场的开端\"。他表示,这些金融机构均是全球领先的基础设施投资者,在承销长期生产性资产方面拥有深厚专业积累,双方将共同创建可复制的融资平台,帮助AI生态系统建设所需的工厂。CUDA软件持续升值,A100六年仍在商用黄仁勋着重强调了英伟达算力资产的长期经济价值,并以具体数据加以佐证。他表示,CUDA软件持续提升已安装基础设施的性能、效率与总拥有成本,使AI工厂在整个生命周期内能够以更低成本产出更多智能,延长其经济使用价值。黄仁勋以A100为例:英伟达于2020年推出基于Ampere架构的A100,六年后该产品仍在AI训练、微调、推理及高性能计算领域保持活跃商业应用,客户持续签订多年期容量合同,\"A100的经济寿命正向十年延伸\"。在GPU租赁定价方面,黄仁勋援引市场数据称,H100一年期租赁价格已从2025年10月的约每GPU小时1.70美元,升至2026年3月的约2.35美元;跨服务商按需中位定价则从2025年10月的约2.00美元升至2026年6月的2.70美元。Blackwell系列产品溢价更为显著,B200云端报价约为每GPU小时5.30至7.05美元。他认为,上述数据印证了英伟达算力经济价值的持久性。正面回应\"循环融资\"质疑针对市场最为关注的\"循环融资\"质疑,黄仁勋在文章中专门设立问答环节予以回应。他表示,此次融资安排的设计初衷正是为了解决这一顾虑。需求来自前沿AI实验室、AI原生初创企业、企业客户、云服务商以及正在构建AI服务的国家,\"需求是真实的\"。各资本方将独立对每个项目进行尽调,评估维度涵盖客户资质、需求状况、利用率、现金流及残值,\"英伟达提供平台,投资者作出独立融资决策\"。在英伟达自身的风险敞口方面,黄仁勋披露,在部分情况下,英伟达可能为单个项目提供最高25%的残值支持机制,\"逐项目审慎评估\"。他强调,这一比例\"远低于其他算力融资安排\",且属于残值支持性质,旨在补充而非替代独立尽调。黄仁勋在帖文结尾将AI工厂建设置于更宏观的历史框架之下。他表示,每一次工业革命都建立在基础设施之上——电力、交通、通信与计算,每一次建设都依赖外部融资。\"AI工厂是智能时代的基础设施。\"他将AI的商业逻辑概括为一个正向循环:企业利用AI编写软件、研发药物、设计产品、服务客户、自动化运营并构建新服务;更多算力带来更好的AI,更好的AI带来更多使用,更多使用带来更多收入,更多收入驱动更多算力投入。\"这是AI工业革命的良性循环。\"黄仁勋表示,通过此次合作,英伟达与全球领先金融机构将共同为这场工业革命提供基础设施融资,使AI工厂对企业、行业和国家更具可及性。华尔街见闻文章稍早前写道,此次合作并非英伟达首次深度介入AI产业链融资。此前有报道称,英伟达正就为OpenAI提供最高250亿美元融资担保进行谈判,并在讨论为OpenAI芯片采购计划融资3500亿美元;英伟达上月还宣布扩大与韩国SK集团的合作,双方总业务规模将超过5000亿美元。上述举措表明,英伟达正将自身从芯片供应商逐步转型为AI基础设施生态的资本动员核心。\"末日博士\"类比2008年:下一次国会听证?就在黄仁勋发文的同一时间,华尔街知名大空头,又被称作“末日博士”的James Chanos在社交平台上发出了一条意味深长的评论。他写道:\"这些人下次同坐一桌解释AI融资,不排除是在2031年的国会听证会上……\"Chanos的言外之意指向2008年金融危机——彼时,华尔街各大金融机构的高管们因次贷危机、信用违约互换及CDO等复杂金融工具引发的系统性风险,被迫出席国会听证。他将此次英伟达与Apollo、贝莱德、黑石、Brookfield、高盛、KKR的联合融资安排与当年的金融工程相提并论,暗示若AI基础设施投资泡沫在数年后破裂,黄仁勋或将与这些金融机构高管一同面对国会的质询。值得注意的是,当有人在他的帖文下方追问相关方是否会面临刑事追责时,Chanos明确表示:\"没有人说过要坐牢。\"","news_type":1,"symbols_score_info":{"AIPI":0.6,"TYLG":0.6,"NVD":0.6,"NVDX":0.6,"NVDS.UK":0.6,"SHOC":0.6,"3NVD.UK":0.6,"AIFD":0.6,"NVDA":1.98,"07788":0.6,"THMR":0.6,"ILDR":0.6,"CLSE":0.6,"NVDW":0.6,"ABFL":0.6,"AGOX":0.6,"SOXX":0.6,"NVDD":0.6,"SOXQ":0.6,"NVDS":0.6,"CHPX":0.6,"FAI":0.6,"SPTE":0.6,"CNEQ":0.6,"ESLG":0.6,"SMHX":0.6,"METV":0.6,"NVDQ":0.6,"SMH":0.6,"NVD2.UK":0.6,"ESUM":0.6,"ROM":0.6,"VGT":0.6,"TTXU":0.6,"2NVD.UK":0.6,"NVII":0.6,"ANV":0.6,"TRFK":0.6,"NVIW.SI":0.6,"USD":0.6,"SOXY":0.6,"GAMR":0.6,"LFGY":0.6,"FDTX":0.6,"JGRO":0.6,"IXN":0.6,"VT":0.6,"IETC":0.6,"XLK":0.6,"EFIV":0.6,"TTEQ":0.6,"TEK":0.6,"NVYY":0.6,"CMAG":0.6,"NVDU":0.6,"SNPE":0.6,"07388":0.6,"NVDB":0.6,"NVDO":0.6,"NVDY":0.6,"WISE":0.6,"DIPS":0.6,"NVDL":0.6,"SNVD.UK":0.6,"USXF":0.6,"FTEC":0.6,"NULC":0.6,"NVDG":0.6,"NVD3.UK":0.6}},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":579,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":561724518500136,"gmtCreate":1778171545717,"gmtModify":1778173656660,"author":{"id":"3561899791972822","authorId":"3561899791972822","name":"帅帅的爸爸","avatar":"https://static.tigerbbs.com/0501a1700aaa7542563567264289ab1f","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"followedFlag":false,"authorIdStr":"3561899791972822","idStr":"3561899791972822"},"themes":[],"title":"","htmlText":"业绩大超预期股价却扑街,明摆着就是借利好出货","listText":"业绩大超预期股价却扑街,明摆着就是借利好出货","text":"业绩大超预期股价却扑街,明摆着就是借利好出货","images":[],"top":1,"highlighted":1,"essential":1,"paper":1,"likeSize":1,"commentSize":2,"repostSize":0,"link":"https://laohu8.com/post/561724518500136","isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":2561,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[{"author":{"id":"3479274689532367","authorId":"3479274689532367","name":"pjekn","avatar":"https://static.tigerbbs.com/35cf51de2c603826e1fc9987f5a3048d","crmLevel":1,"crmLevelSwitch":0,"authorIdStr":"3479274689532367","idStr":"3479274689532367"},"content":"这走势太像借财报派发了 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