合作协议核心条款 - 公司与OpenAI达成合作协议，包含6吉瓦（GW）的部署承诺，有望带来数百亿美元营收 [1] - OpenAI以认股权证形式对公司进行战略投资，可收购1.6亿股公司股票 [1] - 认股权证与特定里程碑挂钩，第一部分股票在OpenAI完成初始1吉瓦部署后归属，后续部分随采购规模扩大至6吉瓦分批归属 [7] - 股票归属条件包括公司股价达到特定目标（其中一个行权价格档位设定为600美元，而公司上周五收盘价为164.67美元）以及OpenAI实现支持大规模部署所需的技术与商业里程碑 [7] - 该协议是对公司下一代GPU的强力信心背书 [1] 市场情绪与股价表现 - 2024年股价冲高至200美元后开启漫长缓慢下跌，主要原因是投资者对公司能否在GPU市场与英伟达竞争失去信心 [4] - 尽管公司在服务器CPU领域凭借EPYC系列处理器对英特尔保持优势，且GPU销量尚可，但当时市场反应平淡 [4] - 2025年下半年，随着Instinct系列GPU销量稳步增长、超大规模数据中心厂商纷纷采购，且公司承诺下一代芯片将大幅提升性能与能效，市场情绪开始回暖 [5] - OpenAI与甲骨文的合作已彻底打消市场对"公司在AI领域增长停滞、面临市场份额天花板"的担忧 [10] 其他重要合作与战略 - 甲骨文计划在2026年下半年搭建超级集群，将采用5万台公司MI450 GPU、EPYC Venice（Zen 6）CPU及相关网络硬件 [9] - 公司与甲骨文的合作契合其2025年3月收购ZT Systems的战略意图，ZT Systems专注于AI工作负载核心基础设施的机架级系统搭建 [9] - 甲骨文过去几年在AI领域低调布局、扩大产能，此次大规模合作是对公司技术实力的又一看涨背书 [9] - OpenAI并非仅与公司合作，此前已与甲骨文、博通、英伟达等企业达成协议 [7] 业务基本面与投资观点 - 公司长期来看仍是颇具吸引力的投资标的，尽管近期股价上涨导致估值略显偏高 [2] - 长期股价更有可能继续上涨，核心支撑包括服务器业务的增长态势、消费级CPU市场的持续主导地位，以及在AI与数据中心市场的突破 [9] - 相较于英伟达等估值偏高的同行，公司估值仍具吸引力，且各业务板块均表现出色 [10] - 建议投资者采用"买入并持有"策略，把握公司未来缩小与英伟达估值差距的长期机遇 [10]

AI技术进展 - 百度蒸汽机视频生成模型升级，实现AI长视频实时交互生成，突破传统10秒左右时长限制，依托流式视频技术实现"无限时长"生成，用户可单张图片加提示词启动生成并实时预览、暂停及修改 [4] - 华为发布全面升级的AI WAN解决方案，以AI-Centric重新定义体验感知、算网极限、安全韧性和运维模式，旨在助力运营商突破增长瓶颈 [5] 巨头资本支出与战略布局 - Meta计划投入超过15亿美元在美国得州新建一座1GW容量数据中心，为AI项目高端计算芯片提供动力，公司今年资本支出将高达720亿美元，包含AI基础设施项目 [6][7] - 苹果AI研究主管Ke Yang离职并加入Meta，其此前负责开发AI驱动型网络搜索，旨在让Siri变得更像ChatGPT [8] 硬件产品与性能提升 - 苹果推出搭载M5芯片的新款MacBook Pro和iPad Pro，M5芯片配备下一代GPU、神经加速器及更强大CPU，在运行AI应用程序时比M4芯片快四倍多 [10] 半导体与AI GPU市场前景 - 汇丰银行将英伟达评级上调至持有买入，目标价从320美元上调至200美元，预计AI GPU总潜在市场将继续增长并超越超大规模企业，导致盈利持续增长，其对台积电2027财年CoWoS晶圆预测的激进估计将推动数据中心收入超越普遍预期 [11][12][13] - 汇丰银行维持对AMD的买入评级，并将目标价从310美元上调至185美元，认为其与OpenAI的交易意味着巨大AI收入上涨潜力且市场共识仍低估该点，该交易可增强对AMD到2030年AI GPU收入机会的可见性 [14] - AMD与OpenAI签署协议，OpenAI将在多年内部署6吉瓦的AMD GPU，首批450吉瓦AMD Instinct MI1 GPU部署将于2026年下半年开始 [15]

以下文章来源于capitalwatch ，作者宏观分析师 时间回到 2022年10月12日 ——标普500指数在经历一年暴跌后触底反弹。 从那天算起，美股已经走过了近 三年的牛市旅程 ，累计上涨 85% ，为全球市场增添了高达 28万亿美元 的市值。 如今，投资者正迎来这轮牛市的 第四个周年纪念日 。 一个耐人寻味的问题再次被提起： capitalwatch . 我们是一个聚焦全球资本市场的高影响力财经账号。 内容由华尔街交易员与研究员共同撰写，提供市场深度解读、机构级逻辑与实时判断。 这里没有喊 单，没有套路，只有用数据和常识说话的分析。 我们希望把复杂的金融世界，讲给真正关心自己资产的人听。 来源 | capitalwatch 三年前，美股被恐慌笼罩，标普500在2022年10月12日触底。 没人料到，那天竟成为这一轮超级牛市的起点。 此后三年，标普狂飙 85%，市值暴增 28万亿美元， 我们一起经历了华尔街最疯狂的年代。 "历史上，牛市的第四年，通常意味着什么？" 历史告诉我们：第四年仍有空间 根据LPL Research与彭博的最新研究，自1950年以来，美股共有13次正式的牛市周期，其中有 7轮成功 ...

核心观点 - 公司在新任CEO回归后通过“九点复苏计划”成功推动业务复苏，业绩出现显著拐点，包括毛利率回升、库存优化和营收增长 [1][2][4] - 公司在调整传统业务的同时，积极开拓航空航天、人工智能数据中心等新增长领域，形成多元化增长动力 [9][10][11] - 财务转型取得成效，现金流改善支撑股息支付，但公司当前重点在于降低杠杆率，短期内股息增长空间有限 [13][14][15] - 公司转型价值尚未完全反映在股价中，未来2-3年有望实现30%-40%的回报，属于复利型投资标的 [17][18][20] 领导层变动与复苏计划 - 2021年公司长期CEO退休，随后经营压力显现，销售额下降2.1%，利润减少3500万美元 [1] - 2024年11月原CEO被请回担任临时CEO，并于2025年7月正式出任永久CEO，负责第二次转型 [1] - 公司推出“九点复苏计划”，核心目标是精简架构、提升盈利能力，包括关闭老旧晶圆厂和削减产量 [3][4] - 库存周转天数从12月的266天降至6月的214天，每个季度产量低于发货量，库存快速下降 [4] - 单季度库存冲销额从9060万美元降至7710万美元，推动基础毛利率回升 [5] 财务业绩改善 - 2026财年第一季度净销售额达10.75亿美元，同比增长10.8%，超出管理层指引 [7] - 非GAAP毛利率提升230个基点至54.3%，若剔除历史费用影响，产品毛利率实际达到66% [8] - 非GAAP运营利润率提升670个基点至20.7%，运营费用占比从39%降至32% [5][8] - 单月订单量创三年新高，未交付订单量大幅增加，预计第二季度营收约为11.3亿美元，环比增长5% [8] 运营效率提升 - 为控制运营费用占比至25%，公司裁员2000人，约占全球员工总数的10% [5] - 资本支出控制在较低水平，6月所在季度资本支出为1790万美元，2026财年指引不超过1亿美元，占销售额约2% [14] - 管理层制定全周期财务目标：毛利率65%、运营费用占比25%、运营利润率40% [5] 新增长领域拓展 - 航空航天与A&D领域成为增长最快业务板块，去年占公司营收约18% [10] - 抗辐射FPGA产品具备创新设计，价格低30%，功耗可降低50%，适用于高辐射环境 [10][11] - 人工智能与数据中心领域，公司提供微控制器、模拟与电源管理IC、定时器件及FPGA等关键组件 [11] - 已与一线云服务提供商合作，在人工智能加速、存储及网络领域获得设计订单 [11] - 工业领域占公司业务30%，汽车领域占18%，库存调整后市场需求逐步回升 [12] 现金流与资本管理 - 公司已连续92个季度发放股息，当前现金流能完全覆盖股息支出 [14] - 管理层重点转向杠杆率管控，目标将净债务/EBITDA比率从4.2倍降至1.5倍左右 [14] - 扣除股息后的剩余现金流将用于偿还债务，短期内不会提高股息或开展股票回购 [14][15] - 当前股息收益率约3%，有现金流支撑，但未来两年去杠杆化优先，股息上调可能性较小 [15] 业务优势与市场定位 - 公司产品组合涵盖5万多种型号，包括微控制器、模拟与电源IC、FPGA等，能提供一站式解决方案 [12] - 在工业与汽车传统核心市场，过剩库存逐步消化，需求缓慢回升 [12] - 公司凭借丰富的产品组合正逐步重拾市场优势 [12]

公司战略转型 - 公司正处于战略转折点，从传统周期性重型设备制造商转型为服务数字时代的综合性能源、基础设施与技术解决方案提供商 [1] - 转型的核心驱动力包括全球基础设施投资增加、能源转型催生的矿产开采设备需求上升，以及对高可靠性备用电源依赖度提升的数据中心数量增长 [1] - 公司正脱离强周期性属性，转向更具韧性的商业模式，业务均衡布局提供稳固基础 [9][10] 赋能人工智能基础设施 - 公司最强劲的增长动力源于数字经济的电气化进程，不断扩张的数据中心网络需要庞大的备用电力支持 [4][5] - 能源与运输部门是公司营收与利润最高的业务板块，2024年第二季度该部门销售额同比增长7%，其中发电业务销售额同比激增28% [5] - 公司已与大型超大规模数据中心运营商签订长期协议，并计划在2026年末至2027年持续提升产能与生产效率 [6] 业务部门表现与前景 - 建筑行业部门第二季度销售额下滑主要源于经销商库存减少，而非终端需求疲软，终端客户销售额同比仍增长约2% [11] - 资源行业部门虽短期面临小幅波动，但大型矿用卡车订单量正逐步增加，能源转型推动的金属需求为该部门提供长期支撑 [11] - 服务与经销商网络目前已贡献机械、能源与运输部门超过三分之一的营收，带来更稳定的盈利能力和更强的客户粘性 [11] 财务状况与资本管理 - 公司整体未交付订单额高达375亿美元，带来营收确定性 [1][5] - 公司远期股息收益率约为1.2%，季度股息为每股1.51美元，彰显严谨的资本纪律 [16] - 公司股价过去五年涨幅达200%，持续创下历史新高 [19] 战略收购与数字化 - 公司收购RPMGlobal具有重要战略意义，将深化其在资产管理、车队管理与自动化领域的数字化能力 [14] - 此次收购预计在2026年第一季度完成监管审批，旨在实现硬件、数据与服务的联动 [15] 估值分析 - 公司当前市盈率超过27倍，高于行业平均的约22倍，12个月企业价值/息税折旧摊销前利润倍数约为19倍，高于同行平均的不足14倍 [18] - 较高的估值反映了公司更高的利润率、稳健的服务业务占比以及能源与运输业务的持续扩大，被认为完全合理 [18]

市场风险偏好与资金流向 - 市场风险偏好重新升温，投资者选择加杠杆押注 [4] - 2倍杠杆英伟达ETF上周录得创纪录的1.32亿美元资金净流入，较今年1月的1亿美元高点高出32% [4][5] - 这是该ETF第四次周流入突破5000万美元，同时跟踪AMD与纳斯达克指数的杠杆ETF也出现买盘回流，表明投资者仍在押注科技股 [8] 逢低买入策略表现 - 2025年当标普500单日下跌至少2%时，其后一周平均涨幅高达+2.3%，创2019年以来最强表现 [10] - 除2019年外，这也是自1983年以来的最佳年份，在过去43年里仅三次年份实现如此强劲反弹 [11][13] - 自2008年金融危机以来，逢低买入策略仅在2022年和2023年出现亏损 [13] 市场情绪驱动逻辑 - 在人工智能热潮未退、企业盈利强劲、利率预期转向宽松的背景下，任何短期回调均被视为买入机会 [15] - 英伟达与AMD作为AI算力核心资产，被视为整个科技周期的发动机，投资者利用杠杆ETF放大收益 [16]

博通与OpenAI合作的核心观点 - 市场传出博通将为OpenAI开发大量芯片及计算系统的消息，推动其股价周一飙升近10% [5] - 该合作被视为一场高风险与高回报并存的豪赌，博通将大量资源押注于一个充满不确定性的客户 [5][6] - 相较于英伟达或AMD，博通在这场赌局中的投入更大，因其合作的定制化性质决定了更高的成本 [8][9] 合作对博通的潜在回报 - Bernstein Research分析师估计，该交易有望在未来三到四年内为博通带来远超1000亿美元的额外收入 [8] - 开发大型AI系统将提振公司盈利，但也会稀释其毛利率 [8] OpenAI的宏大计划与财务挑战 - OpenAI计划投入数十亿美元，用数十万颗芯片填充数据中心，其总耗电量将达到26吉瓦 [5] - 这仅是OpenAI首席执行官向员工透露的未来八年建设计划的十分之一 [5] - 公司今年预计收入约为130亿美元，但远不足以支撑庞大支出，已告知投资者预计到2029年才能实现盈利 [5] - OpenAI的融资日益依赖于大规模债务 [8] 博通面临的竞争与风险 - 英伟达和AMD仍在积极争夺OpenAI的订单，可能引发价格战，挤压博通利润空间 [12] - 定制芯片业务的核心客户谷歌，已开始与联发科合作开发定制AI芯片 [12] - 一旦OpenAI业务陷入困境，为其专门开发的系统将很难转移给其他客户使用 [8] 博通的估值考量 - 博通股价目前约为其明年预期收益的40倍 [12] - 今年大部分时间里，博通的远期市盈率一直高于英伟达，后者是AI芯片领域遥遥领先的市场领导者并拥有更广泛的客户基础 [12] - 公司整体毛利率超过70% [12] - 与OpenAI的绑定或为未来销售增长奠定基础，但因其宏大愿景缺乏清晰财务模型支撑，不应被视为稳赚不赔的买卖 [12]

AI基础设施全球扩张 - 阿里云在迪拜启用第二座数据中心以满足中东地区云和AI需求[5] - 阿里云全球布局已扩展至29个地域和92个可用区[5] AI应用与内容创作发展 - 百度搜索升级文心助手AIGC创作能力支持8种模态包括AI图片视频音乐等[6] - 百度搜索用户日均生成AIGC内容已突破千万[6] - 百度搜索发布行业首个开放式实时互动数字人智能体[6] AI领军企业战略与财务 - OpenAI制定五年计划目标实现超1万亿美元支出以推动AI技术发展[7][8] - OpenAI承诺从甲骨文英伟达等供应商处获取超过26吉瓦算力资源未来十年成本可能超1万亿美元[8] - 2025年上半年公司营业收入约43亿美元但同期亏损额达135亿美元[9] - 公司正通过开拓新收入来源建立债务合作及追加融资等方式筹集资金[8] 科技巨头人力资源调整 - 亚马逊计划裁减高达15%的人力资源部门员工核心消费品业务其他部门也可能受影响[11] - 公司今年早些时候已在消费设备部门和亚马逊云服务等领域进行过裁员[11] AI芯片市场竞争格局 - AMD获得甲骨文大额AI芯片订单OCI将从2026年第三季度开始部署5万枚AMD MI450 AI芯片[12] - AMD第二季度出货约10万颗AI芯片而英伟达同期出货量高达150万颗[13] - AMD正努力成为英伟达有力竞争者并提供完整的计算系统解决方案[13]

文章核心观点 - 人工智能算力已成为决定AI公司核心竞争力的战略性资源 [5] - OpenAI近期密集披露三项大规模硬件合作，总计涉及高达26吉瓦的算力规模 [5][6] - 这些合作显示OpenAI正从算力消费者向算力生态的共同设计者和战略掌控者转变 [6][12] - 三个项目的首次大规模部署节点均指向2026年下半年，预示其算力基础设施和模型研发能力将迎来飞跃 [13] OpenAI与博通的合作 - 双方于10月13日宣布合作开发10吉瓦的定制AI加速器 [7] - OpenAI主导AI加速器及整个系统架构设计，机架系统完全基于博通的以太网和其他连接解决方案构建 [7] - 计划于2026年下半年开始部署，预计在2029年底前完成全部部署 [7] - 合作已持续18个月，旨在从晶体管层面重新构思技术架构，优化整个技术堆栈以实现显著效率提升 [7] OpenAI与AMD的合作 - 双方于10月6日宣布达成合作协议，计划在未来数年内分阶段部署总计6吉瓦的AMD GPU算力 [8][9] - 合作采用"技术+股权"双轮驱动模式，AMD向OpenAI发行至多达1.6亿股普通股的认股权证 [9] - 若OpenAI行使全部认股权证，将获得AMD约10%的股权，成为其重要战略股东 [9] - 首批1吉瓦部署将于2026年下半年启动，采用AMD下一代Instinct MI450系列GPU [9] OpenAI与英伟达的合作 - 双方于9月22日宣布签署合作意向书，英伟达计划向OpenAI投资最高达1000亿美元 [10][11] - 投资用于支持OpenAI部署至少10吉瓦规模的英伟达AI系统，相当于400万到500万颗顶级GPU的算力总和 [11] - 投资采用与算力部署进度深度绑定的模式，随每一吉瓦数据中心上线逐步投资 [11] - 第一个1吉瓦规模的AI系统预计于2026年下半年上线，基于英伟达下一代Vera Rubin平台 [11] 合作战略意义分析 - 与英伟达合作有利于确保OpenAI在短期和中期内拥有最强大、最成熟的算力支持 [12] - 与AMD合作有助于构建多元化供应商体系，降低对单一供应商的依赖，增强供应链韧性 [12] - 与博通合作表明OpenAI试图通过设计专用加速器（ASIC），实现最高程度的软硬件协同优化和算力自主 [12]

核心观点 - 大语言模型与强化学习的融合正加速催生自主智能体发展，公司定位为满足强化学习主导型未来需求的核心云服务商，是布局AI基础设施智能体阶段的高确定性标的 [1] 战略转型：从算力供应商到智能体运行平台 - 收购OpenPipe是公司向价值链上游突破的关键动作，获得强化学习工具包技术及开发者群体认可，打通智能体训练全流程 [4] - 转型是从硬件层加API接口到智能体全周期支持平台的质变，形成一站式解决方案 [5] - 智能体工作负载呈指数级增长，自研强化学习工具与运行时服务将显著扩大利润率 [6] - 公司将任务推进引擎、记忆模块、奖励评估系统等功能整合进技术栈，构筑竞争对手难以跨越的准入壁垒 [7] 技术优势：适配智能体的基础设施需求 - 智能体决策需要成百上千次前向计算，对高吞吐量系统互联、高速内存、回滚架构等提出全新要求 [9] - 传统云厂商无法满足智能体进化属性所需的日志记录、反馈循环、安全防护等专属需求，公司目标是将这些需求深度嵌入基础设施 [9] - 智能体AI经济消耗算力将是传统静态推理的数个数量级，一次决策可能调用数百次模型前向计算 [11] - 公司作为AI原生新云厂商领军者，占据强化学习训练先发优势，符合低成本电力、高密度散热方案、高性能GPU集群等赢家特质 [12] 财务表现与增长潜力 - 季度销售额同比激增200%，达到约12.1亿美元，已签约履约义务订单储备接近300亿美元，提供未来数年业绩可见性 [14] - 营收高增长但利润率承压是高速扩张期典型表现，向软件层平台层升级将长期改善利润率结构 [14] - 若核心平台通过GPU租赁及智能体调度相关软件服务盈利，长期利润率将迎来质的提升 [14] 市场机遇与估值逻辑 - AI范式从静态模型转向智能体模型是公司冲击万亿估值的核心前提，智能体决策循环对算力需求呈爆发式增长 [16] - 到2030年，若1亿专业人士与企业依赖智能体AI系统，平均每天执行5000次推理计算，每次计算收费0.00001美元，年化算力支出将达1.8万亿美元 [17] - 掌控从GPU硬件到强化学习工具包的垂直技术栈价值远高于按小时算力收费，智能体运行调度服务能从整个决策循环中捕获更多价值 [17] - 客户切换成本持续上升，依赖关系增强竞争壁垒并带来更高利润率 [17] - 采用混合估值模型，基础设施业务按6倍EV/Sales、智能体平台业务按14倍EV/Sales，企业价值合理区间为800-1000亿美元 [20] - 若强化学习训练需求加速增长，平台业务收入占比提升至30%，前瞻市销率可进一步升至7-9倍，企业价值或接近1200亿美元 [20]