核心观点 - Meta宣布计划裁减高达30%的元宇宙业务员工，此举被市场解读为积极信号，有助于公司聚焦人工智能并巩固其行业地位 [1][2] - 公司当前估值具备吸引力，是七大科技巨头中估值最具吸引力的股票之一，且技术面显示反弹有望持续 [2][14] - 基于长期增长预期和当前股价，Meta目前被低估，公允价值估算为720美元 [9] 业务与战略调整 - 公司战略从元宇宙向人工智能领域进行重大调整，展现出战略灵活性 [2] - 元宇宙业务（Reality Labs）的业绩指引已被下调，未来同比数据可能承压 [11] - 公司持续将大量运营现金流投入人工智能资本支出，同时保持自由现金流为正 [7] 财务表现与估值 - 第三季度营收达512亿美元，同比增长超26%，较市场预期高出18亿美元 [7] - 第三季度GAAP每股收益为1.05美元，大幅低于预期，主要因新税法带来160亿美元一次性费用冲减 [7] - 期权市场预计第四季度财报发布后股价波动幅度约为6.8% [7] - 过去12个月的每股自由现金流为17.78美元，自由现金流收益率接近3% [9] - 假设长期每股收益增长率为12%，市盈率相对增长率为2倍，其正常化市盈率应接近24倍 [9] - 将24倍市盈率应用于30美元的前瞻每股收益，得出公允价值估算为720美元 [9] - 当前市盈率未过度高估，未来一年非公认会计准则每股收益预计将实现高teens（十几%）的强劲增长 [8] 运营与业务指标 - 旗下应用的每日活跃用户总量达35亿，Threads的日活用户已突破1.5亿 [8] - 剔除汇率影响，广告业务年化增长率稳定在25% [7] - 第四季度广告业务强劲势头延续，公司预计第四季度营收介于560亿至590亿美元之间 [7] - 自动化人工智能工具现已实现600亿美元的年度经常性收入 [8] 未来展望与资本配置 - 未来几个季度资本支出将继续增加，重点放在云存储和数据中心领域 [8] - 2025财年每股收益增长预计将有所放缓，之后净利润增速可能稳定在低teens（十几%）的水平 [8] - 高额资本支出可能会限制股票回购规模 [11] 关键事件日程 - 2025年第四季度财报预计将于2026年1月28日周三盘后发布（尚未最终确认） [11][12] - 公司将于2025年12月15日周一除息，股息为每股0.525美元 [11][12]

文章核心观点 - 英伟达作为当前AI时代的核心基础设施提供商，正面临市场对其增长可持续性的极高预期和“无赢”困境，其处境与历史上PC时代的英特尔、微软以及移动时代的苹果等“时代的司机”相似[4][5] - AI时代的“方向盘争夺战”已进入白热化，谷歌、亚马逊、OpenAI、Meta等巨头正通过自研芯片（如TPU、Trainium）和构建全栈能力，试图降低对英伟达GPU的依赖并争夺行业主导权，对英伟达构成实质性威胁[6][24][26][30][31] - 历史表明，成为“时代的司机”虽能获得巨大成功，但也伴随着市场对业绩可持续性的苛刻审视、垄断质疑以及被颠覆的风险，英伟达需警惕“创新者的窘境”[4][15][16][34][35] 英伟达的现状与困境 - 公司近期财报表现强劲但股价承压，2024年11月股价下跌9%，近一个月跌幅超过13%，尽管季度营收同比增长62%，净利润同比增长65%且超预期[10] - 公司管理层感受到市场的“无赢”困境：业绩稍差被视为AI泡沫证据，业绩亮眼则被指助长泡沫，公司形象被市场比喻为支撑全球股市的“绝望的杆子”[7][9][10] - 公司强调其GPU相比专用芯片（ASIC）具有更强的灵活性和通用性优势，并罕见公开回应竞争，表示将继续向谷歌供应产品且自身地位稳固[31][32] 历史参照：“时代的司机”的共通挑战 - PC时代的“双司机”英特尔与微软曾经历类似困境：微软在1996财年第四财季因提示未来增长可能放缓，导致股价当日暴跌6%；英特尔在1995年因警告芯片价格压力，在业绩强劲下股价仍跌7%[14] - 这些公司当时也深陷垄断质疑，英特尔CEO的“偏执”言论被外界解读为垄断行为，微软在1998-2002年陷入反垄断诉讼，其市值在2000年互联网泡沫峰值后暴跌63%，历时17年股价才恢复[15][16] - 移动时代的苹果在2011财年营收增长66%至1082亿美元，净利润增长85%至259亿美元，iPhone销量达7220万台，但财报后股价仍回调约7%，因市场担忧其创新和需求可持续性[18] AI时代的竞争格局与挑战者 - 谷歌TPU构成直接竞争：其最新Gemini 3模型完全基于自研TPU训练，使用数百万颗TPU芯片；TPUv7服务器的总拥有成本（TCO）比英伟达GB200服务器低约44%；谷歌已开始抢夺客户，如与Anthropic签署协议提供多达100万TPU芯片[26][27][28] - 亚马逊自研AI芯片业务规模显现：其第二代AI训练芯片Trainium2业务年化收入达数十亿美元，有超过100万片芯片在生产中[31] - OpenAI正积极布局算力基础，计划与博通联手从2026年下半年开始部署一个高达10GW的庞大计算系统，并内部拉响“红色警报”聚焦ChatGPT升级[30] - Meta也在就TPU部署计划与谷歌进行谈判，显示出减少对英伟达依赖的意图[28] 行业趋势与未来展望 - AI时代开启仅约三年，仍处早期阶段，但主导权争夺激烈，各大科技巨头正从大模型基座、产品应用到芯片进行全栈布局[24][25] - 竞争的本质是AI时代“方向盘”的争夺，旨在摆脱依赖并掌握产业主导权，而不仅是成本考量[24][25][35] - 英伟达需要保持高速创新以维持领先，警惕因成功而产生的路径依赖，即“创新者的窘境”，正如其当年击败对手的方式[34][35]

文章核心观点 - 英伟达首席执行官黄仁勋会见了美国总统特朗普，双方讨论了芯片出口限制问题 [6] - 黄仁勋支持出口管制，并强调确保美国公司能获得最好、最多、最新的技术 [7] - 一项要求芯片制造商优先向美国公司供应AI芯片的提案预计不会被纳入《国防授权法案》，黄仁勋认为这是明智的 [9] - 黄仁勋主张制定联邦层面的AI监管法规，批评各州独立监管会导致行业停滞并引发国家安全担忧 [9] 芯片出口管制与立法动态 - 美国立法者曾考虑一项名为《保障国家人工智能获取与创新法案》（GAIN AI法案）的提案，要求英伟达和超威半导体等芯片制造商在向一些国家销售AI芯片前优先提供给美国公司 [7][8] - 该提案预计不会被纳入重要的《国防授权法案》 [9] - 黄仁勋批评GAIN AI法案对美国的危害比《人工智能扩散法案》更大 [9] - 特朗普上个月曾敦促立法者在法案中加入以“一个联邦标准”优先取代各州AI法律的条款，但因缺乏足够支持而无法被纳入 [9] AI监管立场 - 黄仁勋强烈反对各州建立零散的AI监管法规，认为这将导致行业陷入停滞并可能引发国家安全担忧 [9] - 公司主张制定联邦层面的AI监管法规，以确保美国能尽可能快地推进AI技术 [9] - 科技公司已抵制各州独立监管的构想，AI行业支持成立了一个名为“引领未来”的超级政治行动委员会 [9] - 立法者表示将继续寻找建立国家层面AI标准的方法 [9] 公司与政府关系及行业展望 - 黄仁勋表示他定期与政府官员保持联系，当其需要表达关切时，政府官员总是有空 [10][11] - 黄仁勋认为，虽然抢先发展AI符合美国国家安全利益，但这场竞赛不会出现某个国家明显获胜的转折点，技术发展将是渐进的 [12]

财报核心业绩与市场反应 - 公司公布2026财年第三季度财报，业绩超预期，盘后股价上涨8% [1] - 第三季度营收达20.7亿美元，同比增长37%，超出市场预期900万美元 [3] - 营业利润率从去年同期的29.7%大幅提升至36.3%，运营效率显著提升 [5] - 管理层预计第四季度营收中值为22亿美元（同比增长约20%），非GAAP每股收益为0.79美元（同比增长约31%） [13] 各业务板块表现 - 数据中心业务营收15.2亿美元，同比增长38%，主要受AI驱动的互连技术和定制芯片需求推动 [5] - 通信与其他业务营收5.57亿美元，同比增长34%，环比增长8% [8] - 企业网络业务营收2.372亿美元，同比增长57%，环比增长23% [13] - 运营商基础设施业务营收1.678亿美元，同比增长98%，环比增长29% [13] - 消费电子业务营收1.166亿美元，同比增长21%，环比增长1% [13] - 汽车/工业业务营收3500万美元，同比下降58%，环比下降54%，但该板块占比最小，对整体影响有限 [12][13] 盈利能力与成本控制 - 第三季度毛利率为59.7%，略低于去年同期的60.5% [5] - 预计第四季度非GAAP毛利率将提升至58.5% - 59.5% [15] - 预计第四季度非GAAP运营费用将从7.41亿美元降至5.15亿美元，降幅达44% [13][15] 估值与增长前景分析 - 公司远期市盈率约为33倍，较同行约24倍的远期市盈率存在38%的溢价 [1] - 公司营收增速（40%）为行业平均增速（10%）的4倍，利润增速（80%）为行业平均增速（10%）的8倍，估值与高增长存在错配 [15] - 半导体行业平均市盈率为38倍，公司较同行折价约15% [17] - 公司远期市盈增长比（PEG）为0.99，低于行业中值1.70，折价达72% [17] - 若AI驱动的增长持续，公司估值仍有扩张空间，并有望成为核心受益者 [1][5] - 全球数据中心市场规模预计从2025年的2700亿美元增长至2032年的5850亿美元，年复合增长率为11.7% [5] 财务状况与资本结构 - 公司总债务为44.7亿美元，现金储备为27.1亿美元 [17] - 公司现金储备在过去12个月中近乎翻四倍 [17]

AI行业并购与整合 - OpenAI收购AI模型训练监控调试工具初创公司Neptune，双方已协作超过一年，Neptune将在未来几个月逐步减少对外服务[5] - Meta聘请苹果用户界面设计团队负责人Alan Dye担任首席设计官，负责监督硬件、软件和AI集成设计，其副手Billy Sorrentino也将一同加入[12] 公司AI战略与产品进展 - 小米集团高管表示公司在AI大模型和应用方面的进展远超预期，前几个季度已开始压强式投入[6] - 可灵推出视频生成2.6模型，具备"音画同出"能力，能单次生成包含语音和音效的10秒视频，支持中英文[7][8] - Microsoft否认降低AI产品销售配额，强调相关报道对销售组织运作方式理解不足[11] 政策监管与市场环境 - 美国国会未将限制芯片出口的GAIN AI法案纳入国防法案，英伟达CEO称此决定是明智的[10] - 欧盟委员会计划就Meta将AI功能整合到WhatsApp的行为展开反垄断调查[11]

公司股价表现与市场定位 - Alphabet股价在跌至155美元左右后创下历史新高，年内涨幅高达65% [1] - 公司被视为典型的巴菲特式股票，估值曾低得离谱，如今崛起成为ChatGPT杀手 [1] - 公司在当前AI竞赛中占据独特位置，是AI从独立工具转变为日常基础设施这一可预见转变的明确赢家 [1] 垂直整合的AI价值链优势 - Alphabet几乎内部控制了人工智能的整个价值链，这包括三个组成部分 [2] - 其独特地位始于自2016年开始开发的TPU，这些TPU构成了Gemini模型的基础 [4] - 公司拥有从芯片开发、领先AI模型到关键日常生产力工作流程的完整垂直链条，这是Meta、英伟达、OpenAI等竞争对手所不具备的 [8] 硬件优势：TPU的成本与性能领先 - Alphabet的TPU极其强大，尤其在推理和训练方面，Gemini 3证明了这一点 [5] - 在硬件层面，相比英伟达，谷歌每单位计算量的成本效益优势达到4到6倍 [6] - 其最新第七代TPU IronWoods非常出色，正被考虑作为英伟达GPU的替代品 [6] - 公司并非提供TPU实体硬件，客户可通过Google Cloud访问TPU集群的计算能力，使其能接近其他云服务 [7] 模型与分销优势 - Gemini经常在基准测试中领先，公司凭借Gemini拥有最强大的AI之一 [5] - Alphabet拥有最佳的分销渠道，已将服务扩展到数百万用户，其AI解决方案拥有最短的市场推广路径 [5] - 公司可以将TPU和模型分发给其他公司，例如苹果很可能基于Gemini构建Siri，为此Alphabet每年将获得至少10亿美元的收入 [6] - 根据公开资源，如果选择Anthropic，成本会高出50%，这种价格差距部分源于Alphabet的成本效率优势 [6] 生态系统整合与抗商品化能力 - Alphabet控制着AI模型和自有硬件，并拥有世界上最大的平台之一，服务于数亿用户 [7] - 每一项AI改进都可以即时推送到搜索、YouTube、Gmail、地图或Android中 [7] - 当OpenAI必须先扩展模型才能向客户收费时，Alphabet只需简单提高现有服务用户的费用即可 [7] - 真正的价值在于Gemini与其他服务的结合，这使得公司对AI技术商品化的风险免疫 [8] 核心业务财务表现强劲 - 谷歌搜索业务在2025年第三季度收入同比增长14.5%，增速连续提升 [9] - 2025年10月，谷歌搜索市场份额略高于8月份的90%，达到90% [9] - 公司互联网浏览器市场份额持续增长，目前达到73%，高于7月份的67% [9] - YouTube广告业务在2025年第三季度增长12.6%，为自2024年第一季度以来最快增速 [9] - 2025年第三季度总收入增长15.9%，增速逐季加快 [9] - 毛利率增长10个基点，达到59.6%，净利润增长33%，达到350亿美元，净利润率跃升至34.2% [9] 估值分析：市盈率与市销率视角 - 考虑到YouTube、云服务良好的增长前景以及谷歌搜索运用AI的机会，25倍的市盈率被认为是合理的 [10] - Alphabet目前的远期市盈率约为30，已计入当前财年每股收益增长30%的预期 [10] - 公司目前的市销率仅为9.5倍，远低于Palantir的242倍、英伟达的44倍和博通的50倍 [13] - 考虑到未来几年可能拖累盈利的高额资本支出，收入倍数可能会获得更多权重 [15] - 预计公司未来三到五年的收入增长可能在13%到18%的范围内 [15] - 认为12到15倍的市销率是完全合理的，尤其是对比当前市场对AI宠儿的估值 [16] 增长预测与估值情景 - 假设公司业务在未来四年以年均15.5%的速度增长，到2029年总收入将比现在高出约77% [16] - 预计市场会将公司的市销率从今天的9.5倍/10倍提升到13.5倍，这将使总涨幅达到151%，相当于25%的年复合增长率 [16] - 根据共识预期，2025财年收入预计为4000.4亿美元，同比增长14.29% [14] - 2030财年收入预计达7015.0亿美元，2025-2030年复合增长显著 [14] 资本支出战略与效率 - 超大规模企业在AI基础设施上的资本支出是目前最大的隐患 [16] - 第三季度的资本支出约为240亿美元，2025年全年的资本支出指引定在910亿至930亿美元之间 [18] - 这些支出被视为为未来竞争力所付出的不可避免的代价 [20] - 与Meta等公司不同，Alphabet拥有非常清晰的AI战略 [25] - 公司的资本支出效率更高，杠杆效应更大，因为其使用自家的TPU，避免了支付“英伟达税” [25] - 这些资本支出不仅用于改进内部产品，还通过Google Cloud直接成为收入和利润驱动力 [25] - 尽管资本支出高昂，公司仍将继续产生高额利润，并有能力逐年增加利润 [26] 综合竞争优势与投资前景 - 在所有参与昂贵AI竞赛的参与者中，Alphabet代表着最严肃和最有希望的投资 [28] - 公司已做好引领甚至赢得整个AI竞赛的准备，其垂直整合的战略定位创造了一道强大的经济护城河 [28] - 即使在经历了过去几个月的惊人上涨之后，考虑到传统业务加速的增长势头和巨大的AI上行潜力，公司估值仍然具有吸引力 [28]

法拉第未来与特斯拉合作 - 法拉第未来与特斯拉签署合作协议，未来配备NACS充电接口的FF与FX纯电动车型可在北美、日本及韩国直接使用特斯拉超级充电网络，接入超过28000座充电站[3] - 合作旨在提升用户充电便利性、可靠性及效率，并与现有快速充电网络形成互补，助力Super One后续放量交付[3][4] - 法拉第未来愿与特斯拉在FSD（完全自动驾驶）技术上展开全面合作，呼吁双方共建生态，但马斯克对FSD合作兴趣不大，认为其他车企方案规模小、条件不合理[7] 法拉第未来运营与财务状况 - 截至2025年第一季度，法拉第未来累计交付FF 91车型16辆，其中2023年10辆、2024年4辆、2025年2辆，外加贾跃亭自购1辆，累计销量仅17辆[10] - 2024年公司资产合计4.254亿美元，负债合计3.1043亿美元，净利润亏损3.5585亿美元；2025年第三季度单季度经营亏损达2.068亿美元[10] - 截至2025年12月1日，公司总市值仅1.947亿美元，市盈率为-0.4070，整体市值较上市初期大幅缩水[10] AIxCrypto Holdings Inc上市 - AIxCrypto Holdings Inc（AIXC）于2025年11月在纳斯达克挂牌，聚焦区块链、AI与资产代币化的资本平台，被视作对法拉第未来的反向输血工具[11] - 公司构建BesTrade DeAI Agent & Web3 AI终端、RWA&EAI Ecosystem Development以及加密资产AI管理三驾马车战略[13] - AIXC上市即跌破发行价，发行价3.27美元，截至12月1日股价跌至2.31美元，跌幅近30%，市值仅1213万美元[14] 法拉第未来车型与市场计划 - 自2026年起推出的FF与FX系列新车型将全面配备NACS接口，可接入超28000座特斯拉超级充电站，叠加其他合作直流快充网络，用户可用快充站点总数超45000个[20] - FF车型保留NACS与CCS双兼容充电系统，FF 91目前可实现180kW直流快充功率，搭配142kWh液冷电池组[20] - FX Super One号称有超1.1万辆付费预订单，但订单金额仅100美元，真实性和转化质量缺乏第三方验证，能否如期量产仍是未知数[20][24] 市场竞争与公司挑战 - 新能源市场已是红海，特斯拉、比亚迪等巨头占据主流市场，小米等新势力快速崛起，法拉第未来在技术、产能、渠道上面临巨大挑战[24] - 贾跃亭个人信用破产，因巨额债务成为国内失信被执行人，市场信任难以重建，其社交媒体超千万粉丝未对FF销量形成有效转化[24][25] - 公司股价长期在1美元左右徘徊，总市值不足2亿美元，低迷业绩难以吸引投资者，股权作为还债资产价值大打折扣[24]

全球宏观经济与货币政策展望 - 经合组织预测主要经济体将在2026年底前结束当前的降息周期，大多数主要央行几乎没有进一步放宽政策的空间[5] - 预计美联储在2026年底前仅会再降息两次，随后在2027年全年将联邦基金利率维持在3.25%至3.5%之间[6] - 预计欧元区或加拿大不会进一步降息，日本将稳步收紧货币政策，英国央行的降息将在2026年上半年停止，澳洲联储预计将在2026年下半年达到类似节点[7] - 在许多国家，利率需要保持在高于疫情前的水平以控制通胀，部分原因是公共债务水平高于以往的典型水平，预计到2027年底所有经济体实际政策利率都将接近或处于实际中性利率的估算范围内[7] 全球及主要经济体增长预测 - 预计2025年全球GDP将增长3.2%，随后在2026年放缓至2.9%，2027年回升至3.1%，与国际货币基金组织的最新预测大致相符[7] - 人工智能相关投资的激增提振了美国和许多亚洲经济体的工业生产[7] - 预计美国经济2025年将增长2%，高于9月中期预测的1.8%，2026年GDP将增长1.7%[8] - 上调对欧元区和日本的2025年预测，两者目前均预计增长1.3%[8] - 英国在2026年的表现将好于预期，增长率将从今年的1.4%放缓至1.2%，而非该组织9月预测的1%[8] 潜在风险与政策建议 - 如果对AI的乐观情绪消退，资产价格的突然重新定价可能会因非银行金融机构的"强制资产出售"而被放大[8] - 敦促各国政府利用相对稳定的时期来解决不断上升的债务负担，只有少数国家包括法国、意大利、波兰和英国计划在未来两年内大幅收紧财政[8] - 像德国这样的国家有增加债务的空间并可维持较高的国防开支，但在医疗、护理和气候措施上增加支出的压力最终将耗尽财政的回旋余地[9]

公司财务与业务表现 - 亚马逊云科技年收入达到1320亿美元，过去一年增长约220亿美元 [4] - 第三季度净销售额为330亿美元，同比增长20%，创下自2022年以来最高增速 [4] - 全年资本支出预期上调至1250亿美元 [4] - 业务增长得益于AI基础设施强劲需求及客户持续加速上云进程 [4] AI战略与行业定位 - 公司战略核心是瞄准AI Agent时代，构建四大核心要素：AI基础设施、推理系统、数据、构建工具，以巩固全球领导地位 [8] - 竞争焦点正从"模型领先"转向"生产力系统领先" [29] - 公司通过构建"性能+成本+规模"的工业化体系，形成完整AI价值闭环 [14][33] 技术支柱一：算力革命 - Amazon Trainium 3 UltraServers搭载云端首个3nm AI芯片，刷新训练与推理性价比 [10] - Trainium芯片已实现100万颗的落地规模，证明其实用性 [10] - Amazon Trainium 4的预告展示了更长远算力发展路线图 [10] 技术支柱二：模型生态 - 发布Amazon Nova 2系列模型，包括Lite、Pro和Omni三个版本 [11] - Amazon Nova 2 Omni是业界首个真正统一的多模态模型，支持文本、图像、视频、音频输入及文本、图像输出 [11] - Amazon Bedrock作为最大模型平台之一，已为全球10万家企业提供生成式AI推理支持 [11] - 平台集成包括Kimi、DeepSeek和MiniMax在内的全球顶尖大模型 [11] 技术支柱三：数据底座 - Amazon Nova Forge提出"开放训练模型"概念，允许企业将专有数据注入前沿模型训练 [13] - 此能力使企业能训练属于自己的前沿模型，可能成为未来行业竞争门槛 [13] 技术支柱四：AI工具链 - Amazon Bedrock AgentCore提供丰富组件用于Agent构建、部署、运营、治理、评估 [14] - 该工具解决Agent落地最大的"不可信问题"，支持规模化、安全地构建和运营Agent [14] Agent技术前景与应用 - Agent技术正从"技术奇迹"转向能提供实际业务价值的实用工具 [5] - 未来将出现数十亿AI Agent，为企业提效10倍以上 [5] - Deloitte数据显示73%部署企业实现成本下降，58%达成营收增长 [17] - Gartner预测企业超过15%日常工作决策将交由AI Agent自主完成 [18] 三大前沿Agent案例 - Kiro重塑软件工程组织结构，案例显示将30名开发者18个月工程缩短为6人76天完成 [21][24] - Amazon Security Agent将安全从"被动检查"变为"主动、持续、内嵌式"运行机制 [24] - Amazon DevOps Agent在数千次真实故障中根因识别率达86%，并能持续学习提出优化建议 [26] 基础设施与规模优势 - 全球数据中心网络扩展至38个区域、120个可用区 [30] - 过去一年新增38GW数据中心容量，过去12个月增加50% [30] - Amazon Bedrock支撑超10万家企业生成式AI推理，50多个客户单体业务量突破万亿tokens [19] - S3每天处理2亿次请求与超500万亿对象存储，构成Agent学习与推理关键数据基础 [19]

AI行业趋势与需求 - 大多数新AI芯片出货用于扩展数据中心容量而非替换现有硬件，预示强劲净需求[5] - 麦肯锡预测到2025年全球AI基础设施支出将达到每年2000亿美元[5] - 英伟达预计到2030年数据中心基础设施规模可能达到3万亿至4万亿美元[11] 英伟达(NVDA) - 2026财年第三季度数据中心收入同比增长超过150%至308亿美元，主要受微软和亚马逊等超大规模云计算公司推动[5] - 截至2026年在Blackwell和Rubin AI芯片上的订单总额达5000亿美元，但不包括与OpenAI的潜在协议[11] - 公司不认为人工智能领域存在泡沫，预计市场将发生重大转型[11] 迈威尔科技(MRVL) - 计划以约32.5亿美元收购初创公司Celestial AI，支付方式包括10亿美元现金和价值22.5亿美元股票[6] - 收购旨在从人工智能计算的快速支出中占据更大份额[6] - 若Celestial AI达到特定营收目标，其投资者可能获得额外股票[6] 亚马逊(AMZN) - AWS推出新一代自研AI芯片Trainium3，为首款3nm制程芯片[10] - Trainium3计算性能最高提升4.4倍，能效提升4倍，内存带宽几乎提升4倍[10] - 由Trainium3组成的UltraServer系统每台可容纳144枚芯片，可互联提供多达100万枚芯片，为上一代10倍[10] - 与GPU系统相比，训练和运行AI模型的成本能够降低最多50%[10] 甲骨文(ORCL) - 债务违约风险指标创2009年3月以来新高，保护债务违约成本升至每年约1.281个百分点[8] - 近几个月通过直接发行和间接支持项目售出数百亿美元债券[8] - 信用评级低于其他大型云计算公司，其信用违约掉期成为投资者对冲AI崩盘风险的关键工具[8] 苹果(AAPL) - 股价涨超1%续刷历史新高[12] - 首款折叠屏手机iPhone Fold研发取得重要进展，处于工程验证与预量产阶段[12] - 预计最快将于明年年底前正式发布，标志折叠屏手机布局进入实质性落地阶段[12]