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国产芯片替代有望迎来高峰，人工智能ETF(515980)连续3日上涨，近15日累计“吸金”近3亿元

智能产业算力及应用各个环节，一键布局 AI 投资。其跟踪指数亦是全市场选股中唯一季度调仓的人工智能指数，高频跟踪产业最新发展趋势。没有股票账户的场外投资者可以选择华富人工智能ETF联接基金（A类008020，C类008021）。以上内容与数据，与有连云立场无关，不构成投资建议。据此操作，风险自担。

有连云10-28 13:04

美股科技巨头资本支出激增，AI超级计算中心建设引关注

lot AI是否促进其他业务增长，谷歌AI投资是否捍卫搜索和广告业务，Meta生成式AI技术是否提升广告定位能力。主要科技公司资本支出计划一览公司 2025财年预计CapEx(亿美元) 增长率重点投资方向微软 (MSFT.US) 913 42% AI超级计算中心、云基础设施谷歌 (GOOG.US) 824 57% AI实验室DeepMind、云服务、产品支持 Meta (META.US) 684 84% AI基础设施、广告投放优化、AI视频应用Vibes 亚马逊 (AMZN.US) 1170 41% 生成式AI、芯片、数据中心、物流网络苹果的“混合”投资策略苹果资本支出规模相对较小：2024财年仅为94亿美元。公司采用从云提供商租赁计算能力的“混合策略”，部分支出计入运营费用。首席执行官Tim Cook表示，“我们也在大幅增加投资”，首席财务官Kevin Parekh称，资本支出将“大幅增长，但不会指数级”。分析师预计2025财年增长28%至121亿美元，2026财年进一步增至144亿美元。编辑总结本周科技巨头财报焦点聚集在资本支出数字上，凸显企业在生成式AI和高性能计算领域的战略布局。微软、谷歌、Meta和亚马逊均大幅提升投资，建设AI超级计算中心以应对未来需求。苹果采取“混合”策略，资本支出增长相对稳健。整体来看，市场正密切关注巨额投入能否实现可持续增长，资本支出与未来回报的平衡将成为投资者判断科技巨头长期价值的关键因素。常见问题解答问：为什么华尔街本周更关注科技巨头的资本支出而非传统财务指标？答：资本支出反映公司未来增长能力和战略布局，尤其在AI浪潮下，建设超级计算中心和AI基础设施的投资决定企业长期竞争力，而营收和利润仅显示短期表现。问：AI军备竞赛如何推动科技公司的资本支出？答：生成式AI需求激增，对计算能力和数据中心提出巨大要求。科技公司为保持竞争力，纷纷投入巨额资金建设AI超级计算中心，提升算力和基础设施能力，从而推动资本支出大幅增长。问：微软、谷歌、Meta和亚马逊资本支出的主要方向是什么？答：微软投资AI超级计算中心和云基础设施；谷歌支持DeepMind、云服务及产品；Meta布局AI基础设施、广告优化及视频应用；亚马逊投资生成式AI、芯片、数据中心和物流网络，以应对未来业务增长需求。问：苹果资本支出策略为何与其他巨头不同？答：苹果不运营公共云服务，而是采用从云提供商租赁计算资源的“混合策略”，将部分资本支出计入运营费用。资本支出增速稳健，但不会指数级增长，体现出谨慎扩张策略。问：投资者为何关注资本支出与回报的平衡？答：巨额资本支出若未能带来相应收入增长，将影响企业自由现金流和长期股东回报。因此，投资者关注支出是否能够有效转化为业务增长和利润，以评估科技巨头投资战略的可持续性。来源：今日美股网

今日美股网10-28 10:10

英伟达与德国电信联手建设10亿欧元德国AI数据中心，SAP将成为首批客户

卡尔斯滕·维尔德伯格将出席活动。欧洲AI投资背景及战略近年来，欧洲各国政策制定者与科技高管密切讨论建立区域AI生态系统的重要性。相比之下，美国科技巨头如微软、谷歌已投入数千亿美元建设AI算力。黄仁勋近期表示，欧盟在AI投资方面仍落后于中美，这凸显欧洲加快基础设施建设的迫切性。 2025年2月，欧盟委员会宣布推出价值2000亿欧元的“投资人工智能”倡议，旨在未来五至七年内将欧洲运算能力提高至三倍，以提升区域AI竞争力。这也为英伟达和德国电信的数据中心项目提供了政策支持与战略背景。数据中心规模与全球对比据知情人士透露，该德国AI数据中心预计配备约1万个先进GPU，以满足人工智能训练与推理需求。虽然规模可观，但与全球“吉瓦级”数据中心相比仍有差距：数据中心投资金额 GPU数量地区英伟达+德国电信（德国） 10亿欧元 1万个欧洲软银/OpenAI/甲骨文（美国得克萨斯州）未公开 50万个美国此外，德国电信此前也曾与其他企业讨论建设“吉瓦工厂”，但进展较慢，这显示欧洲AI基础设施建设仍处于加速期。主要人物及机构言论黄仁勋指出，欧洲在AI投资速度上仍落后于中美，并强调加强算力建设的重要性。德国电信CEO蒂姆·霍特吉斯表示，公司将借助数据中心项目推动区域数字化转型。SAP CEO克里斯蒂安·克莱因补充称，该项目将有助于提升企业在AI应用上的效率和竞争力。德国联邦数字事务部长卡尔斯滕·维尔德伯格强调，政府将提供必要政策与监管支持，确保项目顺利落地。政策影响与行业趋势分析该项目反映出欧洲在AI基础设施建设上的战略调整。面对中美在AI算力上的领先优势，欧洲希望通过政策引导和产业投资快速弥补差距。该数据中心不仅将成为企业AI应用的重要支撑，也将成为欧洲在人工智能领域与全球竞争者对标的关键节点。编辑总结总体来看，英伟达与德国电信联合建设的德国AI数据中心标志着欧洲在人工智能基础设施上的加速布局。虽然项目规模相对全球顶级数据中心仍有差距，但结合SAP等企业的入驻以及欧盟政策支持，欧洲AI生态系统有望在未来数年内实现显著提升。此举不仅体现企业间的战略合作，也显示出欧洲在全球AI竞争中逐步形成的政策和产业响应能力。常见问题解答问：此次英伟达与德国电信的合作对欧洲AI产业意味着什么？答：此次合作是欧洲推动AI基础设施建设的重要举措，旨在增强区域计算能力和技术自主性。虽然项目规模与美国“吉瓦级”数据中心相比仍有限，但通过联合投资和企业入驻（如SAP），欧洲能够逐步构建完善的AI生态系统，为科研、企业应用及政策制定提供技术支撑。问：数据中心预计使用多少GPU？是否能满足AI需求？答：该德国数据中心预计使用约1万个GPU，足以支撑企业级AI训练与推理任务。相比美国单一数据中心约50万个GPU的规模，仍存在差距，但在欧洲区域环境下，结合政策支持与企业应用场景，这一规模足以提升区域AI基础设施整体水平。问：欧盟“投资人工智能”倡议与该项目的关系？答：欧盟公布的2000亿欧元AI投资计划旨在未来五至七年内将运算能力提高三倍。英伟达与德国电信的数据中心项目正是在该政策背景下进行的战略性投资。政策提供资金、监管和生态引导支持，使企业在建设和运营AI基础设施时降低风险，同时加速区域AI发展。问：SAP入驻数据中心有何意义？答：SAP作为欧洲最大的软件企业，其入驻意味着企业级AI应用需求直接与高性能计算基础设施结合。通过利用数据中心算力，SAP可以加速其企业AI产品开发、数据处理和服务优化，从而推动欧洲企业在全球AI竞争中的竞争力。问：欧洲在AI基础设施建设上与中美差距有多大？答：目前欧洲在AI基础设施建设上仍明显落后于中美，尤其在单体数据中心算力规模和投资总量上存在差距。黄仁勋指出，欧盟在AI投资方面需要加速，整体生态系统仍需整合政策、产业与科研力量，以缩小与全球领先水平的差距。来源：今日美股网

今日美股网10-28 08:10

研究400年30次泡沫后，这家对冲基金巨头断言：AI不同于历史上的任何泡沫

营效率。基金预计，未来5至10年间，AI投资所带来的利润增长将支撑持续投入，并赋予经济新的增长动能。Coatue为“AI繁荣”情景赋予了三分之二的概率，认为AI将提升生产率和GDP，同时抑制通胀、推动科技股继续领涨；而泡沫破裂导致市场崩盘和经济衰退的风险仅占三分之一。根据该基金第二季度的13-F报告，其投资组合明显倾向AI赛道，主要持仓包括CoreWeave、Meta Platforms、Amazon.com、GE Vernova及Microsoft，同时持有约5%的Constellation Energy、台积电及英伟达（Nvidia）股份。旧金山：AI狂热的“1990年代既视感” 《金融时报》评论指出，旧金山的经济生态早已脱离美国其他地区，自上世纪90年代互联网热潮以来，湾区在房租、收入及增长速度上长期遥遥领先。如今，当AI取代网页成为新叙事时，这种“繁荣孤岛”现象再度上演。记者描绘称，从旧金山机场驶入市区的路上，几乎每一个广告牌都与AI相关——新建的高端住宅与办公楼林立，窗内闪烁的电脑屏幕背后，是沉浸在代码与模型中的年轻工程师们。三十年过去，氛围几乎如出一辙，只是“互联网”变成了“人工智能”。三大不同：资本密集度、能源约束与融资结构分析人士指出，AI与上世纪的互联网浪潮虽有相似的狂热氛围，但其内核差异显著。第一，AI是高度资本密集型产业。互联网时代的创业者只需搭建一个网页即可参与，但AI的发展依赖庞大的算力、数据中心与基础设施投入。美国企业今年在AI相关数据中心与计算设备上的资本支出预计将达到3420亿美元，远超1996年至2001年间美国电信公司总计4440亿美元的投资节奏。按照当前AI算力消耗速度，至2030年全球累计投资或接近7万亿美元。第二，能源已成为AI扩张的关键约束。不同于90年代，AI训练与推理的能耗极高，未来投资路径将取决于电网升级、核电扩容、可再生能源替代及油价走势等因素。能源瓶颈使AI产业的资本回报周期更复杂，也对政策和能源转型提出新挑战。第三，融资结构更健康。与当年依赖高杠杆债务融资的电信与互联网企业不同，今日的AI巨头多为现金流充沛的盈利公司。微软、Alphabet、亚马逊和Meta等拥有雄厚资金，因此不太可能重演WorldCom或Global Crossing式的崩溃。这一结构性差异减少了系统性风险。潜在隐忧：泡沫回声与市场结构风险尽管基本面更稳健，但市场结构中仍出现了“历史的回声”。Apollo首席经济学家Torsten Slok指出，自特朗普今年4月宣布关税调整以来，罗素2000指数中亏损企业的股价表现竟优于盈利企业，这与互联网泡沫时期的现象如出一辙。这类中小盘企业覆盖软件、生物科技、医疗、能源及通信等多个领域，均在押注AI转型。这说明AI概念的外溢效应正推动整个市场情绪高涨，即便部分公司尚未实现实际盈利。 Slok警告称，若AI泡沫短期破裂，其经济冲击可能远超2000年，因为如今美国居民持有股票的比例更高，财富效应更易传导至实体经济。结语：理性繁荣与未来考验总体来看，Coatue与多家机构均认为，AI带来的长期生产率红利仍未被充分反映，尽管短期波动或难以避免。AI革命的经济结构、能源依赖与资本模式均不同于过去的互联网时代，但投资者仍需警惕估值过热、供电瓶颈及就业冲击等潜在风险。正如报告所言：“AI将以无数方式重塑经济，但90年代的回声依然值得我们警惕。”

市场焦点 1评论10-28 06:37

全成 “绳上蚂蚱”，OpenAI 是灵珠 or 魔丸？

oftbank 以及 MGX（阿联酋 AI 投资基金），各自负责数据中心建设运营、能源开发、资金来源，其中 OpenAI、Softbank 分别持有 40% 的股权，Oracle 与 MGX 合计持有剩下的 20%。这样新成立的公司，从资源禀赋来看，其实就是一个 OpenAI 有绝对话预期的云服务商。这个云服务商数据中心的 GPU 芯片大部分采购于英伟达，尤其是最早开工的 Abilene 是基本全部采用，包括不限于 GB200、GB300 以及 VR200 系列。 9 月底，英伟达又通过分批投资的方式（每部署 1GW 注资 100 亿），总共向 OpenAI“返利” 1000 亿元，并获得相应的 OpenAI 股权（也是分批计算，只要 OpenAI 的估值持续上涨，英伟达持股比例不会大于 10%），来进一步加深了利益捆绑。而曾经的亲密战友，微软则只是作为其他非参股的技术合作方参与其中，角色地位被明显弱化。截至当前，部署目标已经规划了 70% 多，主力是美国七个数据中心站点，海外目前有清晰规划主要是挪威地区的站点，大多个数据中心园区的建设都在 2026 年之后竣工。比较快的就是软银主导集群和最先投入的 Abilene 站点，一年后就可投入运营，合计 2.7GW 的算力。（2）勾搭 AMD：GPU 的 Plan B 10 月初在大家还沉浸在对 OpenAI 与英伟达的甜蜜捆绑津津乐道时，鸡贼的 OpenAI 留了一手，OpenAI 马上宣布未来 5 年将通过云服务商，来部署 6GW 算力的 AMD Instinct 系列 GPU。首批部署为 1GW 的$AMD(AMD.US) Instinct MI450 GPU。也就是通过找备胎的方式，避免因为过度依赖而被裹挟。作为回报，AMD 向 OpenAI 按照部署节奏分 6 批次发行最多 1.6 亿认股权证（占目前 10% 的股权份额），行权价 1 美分基本等于白送。同时，行权门槛也不高，虽然只说了首批权证在 1GW 部署完成并供应之后开始生效，但按逻辑讲，后续批次应该也是按照每部署 1GW 可以生效。除了第六批认股权证的行权门槛是 AMD 要达到万亿美金市值（相当于当下股价翻 2 倍）可能会有点难度外，其余认股权证的生效条件，不得不让人怀疑，OpenAI 完全可以通过转股套现来支付采购 AMD 芯片的费用，都不用额外占用太多现金流。当然，随着 AMD 市值的走高，OpenAI 现金流的支付压力也越小。如果 OpenAI 一直等到 1 万亿，才将所有的认股权证转股卖出，那将获得至少 1000 亿的资金，而 OpenAI 的采购成本估计也就是 1200 亿左右（正常的高端 GPU 功耗下，6GW 对应约 500 万颗 GPU，按每颗 2～3 万美金的综合均价计算）。这样的操作无疑是通过利益捆绑携手做高 AMD 市值为最终目的。（3）牵手博通：GPU 也有替身 “背刺” 英伟达还不够，OpenAI 干脆找备胎找到底，找到$博通(AVGO.US) 去开发定制 10GW 算力的 ASIC，不过主要用于专有场景的推理。该合作计划从明年下半年启动部署，预计到 2029 年底完成算力建设。这款 ASIC 设计由 OpenAI 负责，制造、部署和网络集成则由博通提供，和 AMD 一样，这些 ASIC 也将会部署在 Stargate 数据中心以及合作伙伴（如微软、甲骨文）的数据中心中来运行使用。 2、万亿算力投资 “一哄而上”，实则 OpenAI 的平衡术？结合<1-3>，上述星际之门以及与产业链上游的直接合作，加上最近 9 月刚签的 CoreWeave 合同，OpenAI 给未来的自己累计规划了最高 31GW 算力新增供给（其中 26 亿算 GW 是近一个月新增的），对应产业链总部署价值高达 1.5 万亿。其中英伟达的 10GW 纯新增，属于 OpenAI 与英伟达直签的租赁合同。预计总租赁成本要比采购芯片便宜 10%-15%，关键从采购改租赁，能帮 OpenAI 减轻资金一次性投入下的现金流负担。但海豚君认为，甲骨文的 4.5GW 与 AMD、博通的算力规划，只能说不排除有重叠。目前 4.5GW 的新算力需求，甲骨文在 5 月采购过 400 亿美元的英伟达 GPU，这只够对应 1GW 的容量，并且新闻报道了是专门用于得州 Abilene 数据中心的建设。也就是说，4.5GW 的新增算力，要么从甲骨文目前的存量数据中心挪移算力，要么就是要新建数据中心。这里面涉及到新 GPU 的采购。要么是甲骨文继续从英伟达采购，要么从别处采购。但 OpenAI 与 AMD、博通的合作也说明了，这部分芯片需要安排部署在 in-house 的数据中心（也就是指 Stargate），或者合作伙伴的数据中心上。这个合作伙伴，应该主要就是指微软、甲骨文。已知，微软主要负责 OpenAI 的训练算力，甲骨文负责推理算力。因此如果有安排，那么博通的部分应该就是部署在 Stargate（基本都是甲骨文负责运营）或者甲骨文数据中心上。AMD 则可能或许会有几率安排在微软上，这是因为，OpenAI 对 AMD 的合作要求是 2026 年底才会推出的 MI450，旨在用于训练上。这 30GW 的算力负载，占到了美国 2024 全年数据中心总装机量的 60%。70% 利用率运行下，换算成 Tokens（按照 H100 GPU，7B-70B 不同大小的推理模型来算）大约可以达到 10～378 万万亿/年，是 2025 年 OpenAI 14000 万亿 Tokens/年的 7～200 倍。虽然 OpenAI 的梦想非常宏大，以后万物皆 AI，算力还会飞速增加，但关键是这又大又圆的算力需求，又为什么急于在一个月之内锁定协议和合作对象呢？海豚君认为，整个过程完全可以归于利益博弈。但看似是 OpenAI 焦虑算力供给，实则可能是一种平衡术，旨在提前锁死关键伙伴，壮大整个生态。（1）甲骨文上牌桌：是福，还是祸？作为与 OpenAI 捆绑最深的一方，甲骨文也是赌上身家了。好的是，未来的收入增长几乎由 OpenAI 决定，OpenAI 也会尽可能把最多的算力需求订单给到它，比如 27 年开始的 5 年 3000 亿订单。这才有了 Q2 业绩会上 “炸裂” 的长期增长指引，以及 AI World 大会上的 “任性” 上调：但同时作为 Stargate LLC 的股东，为了推动项目要能正常开展，当前期投入的资金不够时（若 OpenAI 未及时融来足够的资金），只能咬碎牙先垫资，尤其是它负责主导建设的两个数据中心园区，不排除需要先自掏腰包去先买下 GPU 芯片以及其他辅助硬件。然而，甲骨文也并不富裕，资产负债率 80%，作为没有现金流主业的数据中心开发运营商，重资产运营下，现金储蓄也并不多。除次之外，OpenAI 还与英伟达签了直租合同，这就让甲骨文有点尴尬了。而从趋势上看，Stargate 未来的闲置算力不排除会对外出租（30GW 只是峰值需求，并非常态）。虽然甲骨文握手 Stargate 的少部分股权，但不妨碍业务本身存在竞争，到时候甲骨文很可能会成为 Stargate 的包工头/运维/分销商，彻底锁死 OpenAI，要么就是退出 Stargate 联盟，但无论哪一种，都不是特别好的归宿。（2）英伟达：与 CSP 巨头争夺产业话语权此次英伟达于 OpenAI 的 10GW 直接合作，实际上是在谷歌、甲骨文傍上 OpenAI 后，英伟达一种进击式防守，尤其是谷歌还用的是 TPU。在当下的算力产业链中，由于还是供小于求的卖方市场，因此中上游正在美美享受行业发展的红利。但二者之间也存在明争暗斗，尤其是各自的巨头，谁也不服谁。中游 CSP 想削掉上游 GPU 的高昂采购成本，上游 GPU 眼红中游 40% 的利润蛋糕。但若下游需求巨头选择捆绑其中一方，这一方的产业链溢价权自然上升。尤其是当面对拥有 8 亿周活用户的 OpenAI，无论是发展前景还是背后资源实力上，都会吸引芯片巨头锁死利益关系，“一起为梦想窒息！”。或者说芯片厂商只能相信，OpenAI 允诺的天量订单，给三家芯片厂商带来的营收增量都是史无前例的，如果不去相信，否则如何去讲自己的增长故事？所谓船大、饼大，这个抱团意愿也就可想而知了。再加上这笔交易本身，对英伟达也是不亏的。不仅仅是 1000 亿的投资是分批投入，就算把这 1000 亿算到成本中，对于英伟达来说也是净赚的，只是毛利低了点：据报道租赁成本相比采购成本便宜 10%-15%，即 350*85%=300 亿/GW，再扣去 “返现” 的 100 亿/GW，实际净付 200 亿/GW，英伟达正常成本 350*25%=87.5 亿，调整后毛利为 112.5 亿，调整后毛利率 32%，比之前少赚 150 亿/GW。但是英伟达用这部分让利出去的毛利率锁定了最高 10% 的 OpenAI 股权，一定程度上相当于用实物作为风险投资的资本来换取股权。但如果没有租赁模式和这 1000 亿的投资，也不一定换的来 10GW 的订单，订单更多被流入到博通、AMD 等竞对口中。最终这场投资变成了芯片商们 FOMO 的博弈平衡。（3）AMD：是备胎又怎样？毕竟上船了 AMD 毫无疑问是 OpenAI 的备胎，是 OpenAI 面对英伟达留有的后手，但也注定了只有在一定条件下才会转正（MI450 成功推出、额外算力部署）。从订单总金额与目前的收入规模来看，弹性很高。一边是五年 1000 多亿的收入订单，一边是万亿市值梦，看上去 OpenAI 与 AMD 合作是 win-win。但 AMD 也是分批部署，一次 1GW，但也需要上百亿的前置投入。这笔钱在完成部署之前，OpenAI 可能并不能预付 100%，这就需要 AMD 垫资了。不过往好处想，正是因为是备胎，因此算力需求不太会立即分配到它，就算垫资，规模也相对可控。（4）博通：大势所趋的渔翁虽然市场认为博通的不确定性最高，毕竟合作细节披露得最少。但海豚君认为，产业链中 CSP 与 GPU 芯片巨头之间利益博弈，比如英伟达直接绕过 CSP 与下游客户 OpenAI 签直供合同，等于是要把 CSP 大厂们排除出利益链条外，这必然会加速 CSP 自研 ASIC 芯片的进程。而博通通过多年与谷歌 TPU 的合作，这套程序已经相当熟练，毫无疑问是受益。虽然从目前来看，OpenAI 暂时还不急于依赖 ASIC 的算力，但自研芯片正是渗透到 CSP 的后一步。三、万亿投资，钱从何来？ OpenAI 上述已囤的 31GW 算力峰值，撑起的是 1.5 万亿的产业链价值。但这只是多年之后预计的 “最高” 投入成本，而非短期投入抑或是最终累计投入，导致市场非常担心 OpenAI（2025 年收入可能是 150 亿美金）的支付压力。实际上，OpenAI 购买星际之门的云服务，其实就相当于星际之门的下游客户，按照实际使用来支付费用。如下图，真正承担投入资金职责的是 Staragte 这个合资公司，虽然 OpenAI 有 40% 的股权，也要承担一定责任，但总归可以找人分担了。但市场也担心，除了 OpenAI 之外，共同责任人软银、甲骨文、WAX 是否有承付能力，毕竟这几家都没啥巨额的稳定现金流。海豚君认为，担心并非多余。但实际的承付压力，还得算一算。这里面到底有多少缺口，是需要 OpenAI 的商业化或再融资来补上的，甚至是甲骨文等需要长期垫资的。 OpenAI 的整体规划周期基本在 5 年，虽然都是分批付款：英伟达是 5 年租赁合同（跳过 CSP 直租），AMD 和博通都是按实际部署节奏来付款，AMD 还附带送股套现，甲骨文也是 5 年租期，CoreWeave 同样是多年租期。但似乎叠加起来，对短期的现金支付要求压力依旧不小。（1）数据中心投入：尤其是按目前计划，星际之门里三个数据中心（得州 Abilene、俄亥俄州 Lordstown、得州 Milam）都将在未来两年内完成部署落地。这也意味着付款周期马上来临，这是整个星际之门背后项目方（OpenAI、Oracle、软银、MGX）所面临的共同压力。（2）除此之外，英伟达的首批 1GW、AMD 的 1GW 也将在 1 年内完成部署，分别对应 350*85%（租金优惠）=298 亿、500 亿美元部署成本（其中芯片成本 175 亿美元）。（3）甲骨文的 3000 亿 4.5GW 算力订单，将在 2027 年开始支付 600 亿美元。上述 1-3 合计，OpenAI 所代表的 Stargate，将于 2027 年需要支付 1600 亿美元。而真正落到 OpenAI 头上的，则是按需租赁算力的费用，以及前置投入中分派到自己头上的成本，合计 600 多亿。但英伟达的 100 亿投资、AMD 的首批权证转股（2660 股）套现后也有 60 多亿（按当前股价来算，实际降息周期下，估值抬高套现额也会一同提升），减去后最终净支出为 500 亿美元。注意这里仅计算了与新合作伙伴的投入，与微软原本的云服务采购也在继续。（因为实际情况不确定，具体细节不清晰，下图估算比较粗略，仅供大致参考）。目前 Stargate 首期资金 1000 亿，其中 OpenAI、Softbank 作为主导人，首期 1000 亿资金双方各投资 190 亿美元，甲骨文和 MGX 联合投资 70 亿，剩下的 550 亿计划通过发债融资。这里面的关键支撑点，就是 OpenAI 未来是否有这样的商业化能力，去兑现这些价值万亿的天量订单？面对承付能力质疑，OpenAI 的商业化展望是这样的：2025 年预计营收 130 亿（隐含下半年收入 87 亿，环比 100% 增长），2029 年目标 1250 亿，2030 年目标 1740-2000 亿，未来 5 年 CAGR 超过 90%。在上述 2027 年的支出测算下，预期 540 亿的收入刚好覆盖新增算力成本，但还有研发人员、营销投入以及公司基本运营支出需要覆盖，这部分大约占到收入的三分之一，也就是 150-200 亿之间。这个缺口只能寄希望于再融资，但问题是，OpenAI 的 5 年 2000 亿的宏大收入愿景能实现吗？ 5 年 10 倍收入增长，而且是起点就已经在百亿级别，绝对是难度拉满。换种说法，5 年营收从 0 干到 1000 亿。放眼望去过去几十年，也只有在 AI GPU 领域做到 90% 以上绝对通吃且身处产业链中价值最高的芯片设计环节的英伟达，才有过这样的 “增长斜率”。不过，正如当初的 ChatGPT 横空出世，从当初的质疑到最后的信服，成为 AI chatbot 的专属代名词，那么 OpenAI 能否复刻 ChatGPT 的神话？下一篇，海豚君将深入探讨 OpenAI 的收入端——商业化前景，以及对现有巨头的潜在影响大小。敬请期待！

海豚投研10-27 20:43

专家警告：英国加密货币投资者即使未收到HMRC警告信仍可能欠税

：英格兰银行关注数据中心放贷策略，防范AI投资过热风险

Cointelegraph中文10-27 17:15

用户去世后，“数字遗产”如何处置？能够继承吗？

：英格兰银行关注数据中心放贷策略，防范AI投资过热风险

Cointelegraph中文10-27 14:15

标普500科技巨头财报揭示人工智能投资趋势与市场前景分析

工智能投资为何被视为股市牛市关键？答：AI投资推动了云计算、广告及新兴应用业务增长，市场认为长期回报可支撑股价上涨，因此成为投资者关注重点。问3：资本支出是否会影响科技巨头盈利能力？答：巨额资本投入可能短期侵蚀利润增长，但长期有助于技术布局和市场份额提升，从而增强盈利能力。问4：七大科技巨头的盈利增长趋势如何？答：第三季度预计增长率为14%，低于第二季度27%，但仍高于标普500整体预期，显示该板块盈利优势仍然存在。问5：投资者如何解读财报季开局强劲的意义？答：开局强劲、超预期盈利表明企业运营稳健，缓解了市场对贸易摩擦及信贷风险的担忧，为股市提供支撑，同时为后续投资决策提供参考。来源：今日美股网

今日美股网10-27 08:10

高盛报告：对冲基金10月加码AI概念股，半导体及亚洲科技成新宠

，区域市场资金流入显示亚洲及中国市场对AI投资的吸引力。未来，AI技术及相关产业链仍可能成为对冲基金布局重点。常见问题解答问1：为什么对冲基金在10月份加大AI相关股票敞口？答：高盛报告显示，AI市场预期仍然强劲，投机资金认为AI相关公司未来增长潜力大。10月份对冲基金集中买入半导体和芯片行业股票，主要押注美国和亚洲企业，表明市场预期AI产业链核心环节仍将持续上涨。问2：哪些板块因AI概念表现最佳？答：BCA Research首席美国投资策略师道格·佩塔指出，通信服务、技术和公用事业板块表现最佳，远超标普500整体。这些板块多数与AI相关，能够直接受益于技术应用和投资增长，而非AI概念公司则明显落后。问3：对冲基金投资策略有哪些变化？答：对冲基金热情从传统大型科技公司（七巨头）和电力公司转向半导体及中小科技企业，更关注与AI概念紧密相关的公司。此举反映出投机者追求高增长机会，同时规避市场可能滞后的板块。问4：区域资金流动有何特点？答：亚洲科技公司的买入推动新兴市场整体资金流入，中国市场押注头寸达到多年新高，显示对冲基金在全球范围内寻找AI相关增长机会，并兼顾区域配置和潜在收益。这也表明亚洲市场在AI投资中地位提升。问5：投机资金对AI市场未来有何预期？答：对冲基金创历史新高的敞口表明市场预期AI行业仍有长期增长空间。投资者押注半导体及相关硬件公司，中小科技公司受益潜力大，整体市场对AI技术和产业链发展持乐观态度，未来相关股票仍可能成为资金重点。来源：今日美股网

今日美股网10-25 12:10

机构资金悄然“撤离英伟达”：AI泡沫风险升温，华尔街重拾90年代“换舱避险”策略

估值科技股成焦点部分基金经理开始寻找AI投资的“低风险通道”：富达国际（Fidelity International）多资产经理秦贝琪（Becky Qin）认为，**铀（uranium）**是新的AI主题交易标的，因为AI数据中心的高能耗将带动核能需求。法国资产管理公司Carmignac投资委员会成员凯文·托泽（Kevin Thozet）则正在兑现七巨头股票获利，并增持台湾固镭精密（Gudeng Precision），该公司为台积电（TSMC）等AI芯片制造商提供晶圆传输设备。与此同时，机构也担忧AI算力竞赛带来的数据中心产能过剩风险，类似于上世纪电信行业光纤投资泡沫。百达资产管理（Pictet Asset Management）多资产高级策略师阿伦·赛（Arun Sai）指出：“在任何技术范式转移过程中，从A到B的过渡都伴随着过度投资。” 他认为，尽管微软、亚马逊（Amazon, AMZN）与谷歌等AI龙头盈利强劲，但市场已显现“泡沫构建的早期迹象”。赛目前偏好中国科技股，以对冲若中国AI突飞猛进导致华尔街AI热度降温的风险。 “我们仍处于1999年” 并非所有投资者都认同相对价值策略。骏利亨德森投资（Janus Henderson）投资组合经理奥利弗·布莱克伯恩（Oliver Blackbourn）表示，他正通过配置欧洲与医疗保健资产对冲美股科技头寸，以防AI泡沫破裂时拖累美国整体经济。布莱克伯恩坦言：“没人能预测这场AI狂热何时结束。我们仍处于‘1999年’的阶段——直到泡沫破裂的那一刻。”

埃尔瓦10-24 23:36

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