公司首席执行官Safra Catz发布声明宣布，公司在第一财季签订了数份价值数十亿美元的巨额合同，这使 得公司的积压订单量猛增。同时，预计甲骨文云基础设施业务在本财年将增长77%，高于此前70%的预 测，达到180亿美元。 甲骨文庞大的RPO（剩余履约义务）和炸裂的云收入指引共同点燃市场情绪。其RPO本季度同比大增359%，达4550亿 美元；云基础设施（OCI）业务收入预计将在未来四年分别攀升至320亿美元、730亿美元、1140亿美元和1440亿美元， 远超市场预期。 硬·AI 作者 | 李笑寅 编辑 | 硬 AI 甲骨文向市场证明，在AI驱动的狂热中，未来的承诺远比当前的业绩更具吸引力。 尽管这家软件巨头刚刚公布的Q1业绩未能达到预期，但其股价却在盘后交易中飙升， 原因在于公司与 OpenAI签下的一笔巨额交易让订单额出现大幅增长，并对云基础设施业务给出了激进的增长预期。 消息公布后，甲骨文盘后大涨27%创历史新高，使其成为首家市值超过5000亿美元、且单日涨幅超过25% 的美国公司。这清晰地表明，在当前的投资环境中， 围绕AI构建的宏大叙事，其权重已经压倒了传统的财 务指标，投资者愿意为增长前景支付高 ...

AI服务器市场预测 - 2029年AI服务器市场规模预测从3860亿美元上调至5810亿美元，五年复合年增长率达38% [4][5] - 2025至2029年年度预测平均上调约40% [5] - 传统服务器市场同期复合年增长率为-2%，显示资本开支结构性转移 [5] 细分市场需求驱动 - 超大规模云厂商AI服务器市场五年复合年增长率为28% [8] - 二线云服务商AI服务器市场五年复合年增长率达66%，成为增长最快部分 [9][11] - 企业市场五年复合年增长率为36% [10] 市场竞争格局变化 - 戴尔在二线云及服务提供商领域市场份额环比激增22个百分点至46% [13] - 超微电脑份额环比下滑7个百分点至29%，英伟达和白牌厂商分别下滑5和15个百分点 [13][14] - 戴尔在企业市场份额环比增加13个百分点至30%，与惠普企业并驾齐驱 [14] 数据中心生态系统扩张 - AI数据中心交换机市场五年复合年增长率为36%，2029年规模预计达260亿美元 [5][15] - 云数据中心设备资本支出2029年将增长至8500亿美元，2024-2029年复合年增长率24% [16] - 后端以太网交换机市场中Arista份额环比增11个百分点至26%，英伟达份额降4个百分点 [18] - 前端以太网交换机市场Celestica份额环比飙升18个百分点至34%，Arista份额降6个百分点至35% [18]

市场正在寻求AI新叙事，希望了解是否有新的AI应用正在兴起并实现商业化；随着云服务巨头纷纷投入自研芯片，投资者 关注其与通用GPU之间的竞争；软件行业方面，投资者兴趣目前更多地集中在安全、垂直软件和数据基础设施领域；互 联网板块目前稳健，投资者更关注增长可持续性。 硬·AI 在经历了上半年由生成式AI驱动的强劲反弹后，科技股已进入盘整期，市场迫切需要寻找新的催化剂。据 高盛TMT专家Peter Callahan分析， 生成式AI的故事已开始"盘整"， 市场情绪已从"追逐涨势"转向"逢低 买入"。 因此，本次大会能否通过Meta、谷歌、OpenAI等巨头的展示，为AI故事注入新的活力，成为市 场最大的看点。 此外， 互联网板块的故事依然强劲， 但继第二季度财报表现出色后，关于增长"提前兑现"和宏观周期性的 担忧开始浮现。 软件行业的情绪则在夏季触及低点， 主要受"生成式AI焦虑"影响。 硬件和通信领域表现 分化，而IT服务业则持续失宠。 大会首日，Mastercard和Uber高管的发言为消费前景描绘了积极图景，均表示未看到消费者支出出现降级 迹象。而英伟达、Uber、Netflix等重磅公司首席执行官或首席财 ...

核心观点 - OpenAI正面临科技史上资本最密集的豪赌 预计从今年到2029年累计现金消耗达1150亿美元 比半年前预期激增800亿美元 加上过去两年已消耗的20亿美元 公司可能成为有史以来资本最密集的初创公司 [2][3] - 尽管成本压力巨大 但公司商业化步伐加速 将2030年收入预测上调15%至2000亿美元 主要受ChatGPT强劲增长驱动 [3][9] 成本结构分析 - 现金消耗预测急剧膨胀 今年预计超80亿美元(比年初预测高15亿美元) 明年翻倍至170亿美元以上(比原预测高100亿美元) 2027年达350亿美元 2028年达450亿美元(为原预测110亿美元的四倍多) [5][6] - 资金主要投向四个领域：自建基础设施(计划投入近1000亿美元) AI模型训练成本(今年超90亿美元/比预期高20亿美元 明年约190亿美元/比预期高20多亿美元) AI模型推理成本(2025-2030年超1500亿美元/累计额外支出110亿美元) 人才竞争成本(到2030年额外股票薪酬支出200亿美元) [7][10] 收入预测调整 - ChatGPT付费订阅业务表现强劲 未来六年额外收入比原计划多700亿美元 今年收入预计近100亿美元(比原预测高20亿) 2030年达900亿美元(较前预测提升40%) [11] - 免费用户商业化预期上调 计划2026-2030年创造1100亿美元收入 潜在变现模式包括联属费用或广告 毛利率预计达80%-85% [11][12] - API业务收入预测下调50亿美元 "Agents"产品收入预测减少260亿美元 可能因技术整合至ChatGPT [12][15] 资本估值与战略 - 资本狂热持续 软银等数十家机构积极买入 公司估值达5000亿美元(六个月前两倍 相当于谷歌市值的近五分之一) 投资者视其为AI技术普及风向标 [16][17][18] - 公开上市或是必然选择 以支撑数据中心建设计划 但独特公司结构(营利性业务由非营利性母公司控制) 以及与马斯克、微软(有权获得20%收入)的复杂法律关系可能增添变数 [19]

Anthropic API业务规模与增长 - Anthropic的API业务2025年预计收入激增至39.07亿美元 同比增长662% 而OpenAI的API业务2025年仅增长80%至18亿美元 [2][8][9] - Anthropic 90%的收入来自API业务 而OpenAI仅有26%的收入来自API 主要依赖ChatGPT消费者产品 [7][8] - AI集成开发环境(IDE)应用爆发式增长推动API需求 例如Cursor Pro用户每月平均为AWS贡献约5美元收入 [11][13] AWS营收贡献与增长潜力 - Anthropic目前为AWS贡献约1%的增长 预计第四季度在Claude 5训练和推理收入推动下可能升至4% [3][16] - Anthropic 2025年将为AWS带来约16亿美元推理收入 其年度经常性收入(ARR)预计从年初10亿美元跃升至年底90亿美元 [4] - AWS第四季度收入增长可能超出市场预期2% 当前市场一致预期为18% [15][16] AI产能扩张与基础设施 - AWS在2025年底可能拥有超过100万个H100等效的AI产能 得益于Blackwell GPU和40万个Trainium芯片上线 [18] - 自ChatGPT推出以来新增的AI产能预计到2025年底将超过100万H100等效算力 以支持Anthropic等合作伙伴的快速增长 [22] 合作关系与潜在挑战 - 行业内对通过AWS Bedrock访问Anthropic模型存在抱怨 显示合作关系可能面临挑战 [4][24] - Cursor等重要客户开始转向OpenAI的GPT-5 API作为默认选择 虽然用户可手动切换回Anthropic 但粘性较弱 [24] - Anthropic是唯一拥有三个不同基础设施团队的AI实验室 分别管理GPU、TPU和Trainium架构 提供成本和可用性灵活性 [25]

合作与订单 - OpenAI与博通达成价值100亿美元的自研AI芯片合作协议 计划于2025年量产[2][3] - 博通CEO确认第四大客户承诺100亿美元订单 推动公司股价盘后上涨4.5%[3][5] - 该定制芯片被命名为"XPU" 与英伟达和AMD的GPU架构形成差异化[2][8] 战略动机 - OpenAI自研芯片旨在突破算力瓶颈并降低对英伟达的过度依赖[2][3] - 公司计划将芯片用于内部AI模型训练与产品服务 不向外部客户销售[6] - OpenAI需扩大算力以支持GPT-5等新模型 计划5个月内将计算集群规模翻倍[10] 行业竞争格局 - 博通在定制芯片领域具备技术积累 曾与谷歌合作开发TPU AI芯片[8] - 汇丰银行预测博通定制芯片业务增速将超越英伟达GPU业务[8] - 科技巨头包括谷歌、亚马逊和Meta均已布局自研AI芯片领域[3]

核心业绩表现 - 第三财季营收159.5亿美元 同比增长22% 创同期历史新高 超出分析师预期的158.4亿美元 [7][13] - 非GAAP调整后净利润84.04亿美元 同比增长37.3% [7] - 调整后EBITDA为107.02亿美元 同比增长30.1% 利润率67.1% 超出分析师预期的105亿美元 [7] - 调整后每股收益1.69美元 同比增长36.3% 超出分析师预期的1.66美元 [7] - 第四财季营收指引约174亿美元 同比增长23.8% 超出分析师预期的170.5亿美元 [10] AI业务增长 - 第三财季AI半导体营收52亿美元 同比增长63% 超出分析师预期的51.1亿美元 [14] - 第四财季AI芯片营收指引62亿美元 环比增长19% 较分析师预期的58.2亿美元高6.5% [15] - 获得未公开客户价值100亿美元AI加速器生产订单 被定性为合格客户 [2][3] - 2026财年AI收入前景较上季度预测大幅改善 预计从2026年起出货将非常强劲 [2][4] 业务板块分析 - 半导体解决方案业务收入91.66亿美元 同比增长26% 占总营收57% 超出分析师预期的91亿美元 [8] - 基础设施软件业务收入67.86亿美元 同比增长17% 占总营收43% [8][20] - VMware业务占前一财季销售额的44% 现已成为基础设施软件部门核心 [19] 市场前景与预期 - 定制AI加速器、网络和VMware业务持续强劲增长 [2] - 分析师预计定制芯片业务2026年可带来收入250-300亿美元 2027年有望超过400亿美元 [18] - CEO预测到2027财年ASIC需求将达600-900亿美元 [17] - 非AI半导体业务较峰值下降约40% 占本财年预期销售额的27% [21] 股价表现 - 财报公布后盘后股价一度涨超4% [2][4] - 过去一年股价几乎翻倍大涨 成为涨幅第三高的纳斯达克100指数成分股 [4] - 市值同期增加约7300亿美元 [4]

核心观点 - 美银美林认为中国AI股票当前波动率未达泡沫顶峰特征 表明行情仍处早期且有进一步上涨潜力 [2][3][7] - 但需警惕因股票供给不足和散户FOMO情绪导致市场出现类似1990年代日本互联网泡沫的极端风险 [2][3][11][14] 波动率信号分析 - 中国AI股票组合2025年实现74.0%回报 但3个月已实现波动率为48.4% 低于2024年的52.1% [7] - 波动率水平未达资产泡沫见顶前期模式 表明行情仍有较大运行空间 [4][7] - 寒武纪股价自7月以来涨幅超146% 阿里巴巴AI相关收入三位数增长带动股价开盘涨18% [5] 历史镜鉴与风险警示 - 日本互联网泡沫时期软银涨幅超3000% 波动率达98% 日本甲骨文涨幅超美国甲骨文两倍 [11] - 中国AI股票供应有限 QDII额度限制加剧境内供需不平衡 可能引发资金追逐少量股票的极端泡沫化 [14] - 监管可能在"过度非理性繁荣"出现后出手打压投机 但措施通常滞后于泡沫形成 [14]

AI基础设施需求增长 - AI在消费端和企业端的爆炸式增长继续推动先进计算、内存和网络技术的多年强劲需求周期 [2] - 每个会议都强调AI是技术进步和产品需求的最重要驱动力 [2] - AI基础设施需求增长动能依然强劲 且正在从单纯的计算力竞争扩展到网络和光学技术的全面升级 [2] 谷歌TPU性能突破 - Ironwood TPU峰值FLOPS性能较TPU v5p提升约10倍 功效比提升5.6倍 [5] - 配备192GB HBM3E内存 带宽达7.3TB/s 相比TPU v5p的96GB HBM2和2.8TB/s带宽显著提升 [5] - 超级集群可扩展至9,216颗芯片 由144个机架组成 总计1.77PB直接可寻址HBM内存和42.5 exaflops FP8计算能力 [5] - 功效比达4.2 TFLOPS/瓦 略低于英伟达B200/300 GPU的4.5 TFLOPS/瓦 [5] - 采用3纳米工艺 预计2025年下半年量产 将为博通带来90亿美元收入 生命周期总收入超过150亿美元 [6] Meta定制化部署 - 定制NVL72系统Catalina分布在两个IT机架中 配备四个辅助冷却机架 [7] - 每个B200 GPU配对一个Grace CPU 使Grace CPU总数翻倍至72个 [7] - LPDDR内存从17.3TB增至34.6TB 缓存一致性内存总量从30TB增至48TB 增幅达60% [7] - 选择定制设计基于模型需求和物理基础设施考虑 [7] - 英伟达采用符合OCP标准的MGX模块化参考设计架构 支持客户个性化定制 [7] 网络技术发展 - 网络技术成为AI基础设施关键增长点 Scale Up和Scale Out领域都出现显著增长机会 [8][9] - 博通推出51.2TB/s Tomahawk Ultra交换机 专为HPC和AI应用构建的低延迟Scale Up交换机 [9] - Scale Up代表博通TAM扩展的重要机会 超大规模云服务商部署越来越大的XPU集群 [10] - 英伟达推出"Spectrum-XGS"以太网技术 解决跨多个数据中心的分布式集群需求 [11] - Spectrum-XGS具有无限制扩展和自动调整负载均衡优势 CoreWeave成为首个部署客户 [12] 光学技术集成 - 多个演讲者强调推动光学技术深度集成到AI基础设施的关键动力 [14] - 动力包括铜互连限制 快速增长的机架功率密度 以及光学收发器较高成本和功耗 [14] - Lightmatter展示Passage M1000"AI 3D光子互连器" 解决I/O连接扩展挑战 [14] - Ayar Labs推出TeraPHY光学I/O芯片 支持高达8.192TB/s双向带宽 [14] - 功耗效率比传统可插拔光学器件加电气SerDes高4-8倍 [14] - 数据中心功耗限制将成为2027-2028年广泛采用的关键驱动因素 [14] AMD产品进展 - MI355X运行TBP为1.4kW 时钟频率2.4GHz MI350X为1.0kW和2.2GHz [16] - MI355X主要部署在液冷数据中心 MI350X服务于传统风冷基础设施客户 [17] - MI355X计算性能较MI350X高出9% 但单芯片内存容量和带宽保持一致 [18] - MI355X可部署在最多128个GPU的机架系统 MI350X机架最多支持64个GPU [18] - MI400系列及"Helios"机架解决方案按计划于2026年推出 MI500系列计划于2027年发布 [18] - AMD在推理计算市场具备良好定位 需求增长超过训练市场 [18]

核心观点 - 摩根士丹利认为美图增长轨迹未受AI模型Nano Banana影响 其核心价值在于提供基础AI模型无法替代的"最后一公里"垂直解决方案[2][3] - 公司凭借垂直领域积累 专有数据及核心付费功能构建护城河 并采取AI模型中立策略 已整合Nano Banana等新技术至产品中[3][22] - 重申对美图"增持"评级 目标价15.70港元 预计2025年收入达40.21亿人民币 2026年增至51.20亿人民币 2027年进一步增长至67.71亿人民币[3] Nano Banana引发的市场恐慌 - 谷歌AI模型Nano Banana于8月26日发布 可将照片通过提示词转化为3D模型 8月30日引发舆论关注[5] - 投资者担忧基础AI模型侵蚀美图等应用软件核心业务 导致美图股价在消息发酵交易日暴跌14% 同期恒生指数上涨2%[8][9] - 类似GPT-4o或谷歌Veo3等重量级AI模型发布时 美图股价均出现波动 反映市场对AI时代应用层软件生存模式的焦虑[10][12] "最后一英里"价值难以替代 - 应用软件价值在于提供通用AI模型无法完全实现的"最后一英里"服务优化[14] - 视觉行业复杂性体现在场景碎片化与需求多样性 以及个人偏好主观性 通用模型难以端到端满足所有用户需求[15][17] - 专注特定场景优化用户体验的应用软件价值凸显[18] 美图的优势：场景 数据与核心付费点 - 业务聚焦非专业休闲和非专业生产力场景 深度理解用户痛点并开发高度优化工作流程[20][21] - 通过阿里巴巴合作及长期运营积累海量高质量垂直数据 尤其在AI人像美化和电商设计领域 利用私有数据在第三方模型基础上进行后期训练打造小模型[21] - 商业模式清晰 用户为AI人脸精修等核心功能付费 而非趣味性功能 通用AI模型难以渗透核心付费领域[22] - 采取AI模型中立策略 运用容器技术快速整合不同AI模型能力 在Nano Banana传播前已将其整合至美图秀秀 BeautyPlus和RoboNeo等海外产品[22]