文章核心观点 - 摩根大通预测美国四大云厂商（亚马逊、微软、谷歌、Meta）的数据中心资本开支在2025年和2026年将持续强劲增长，主要受AI基础设施投资驱动 [2][3] - 2025年资本开支同比增速预期上调至65%，增量预计突破1150亿美元，为过去十年最高水平 [6] - 2026年资本开支增速预计达50%以上，绝对金额增量将再创新高，超过1500亿美元 [3][11][17] 2025年资本开支展望 - 美国四大云服务提供商2025年数据中心资本开支预计实现65%的强劲同比增长 [6][7] - 从绝对金额看，2025年云数据中心资本开支增量预计突破1150亿美元，远超2024年770亿美元的增量以及2015-2023年年均100亿美元的增量均值 [6] - 各厂商增速分化：Meta与谷歌领跑，同比增速在75%以上；微软与亚马逊紧随其后，同比增速在50%以上 [7] - 每家厂商的绝对开支增量均有望达到200亿美元以上 [7] - 各厂商2025年总资本开支具体展望： - Meta：700-720亿美元（此前预期660-720亿美元，2024年实际为390亿美元） [12] - 谷歌：910-930亿美元（此前预期850亿美元，2024年实际为530亿美元） [12] - 亚马逊：约1250亿美元（2024年为780亿美元） [12] - 微软：约1150亿美元（2024年为760亿美元） [12] 2026年资本开支展望 - 摩根大通预计增长势头将延续至2026年，主要得益于各厂商高价AI相关设备的部署热潮 [11] - 2026年数据中心资本开支增速预计升至50%以上（此前预期30%），绝对金额增量将超过1500亿美元（此前预期800亿美元以上），远超2015-2023年年均100亿美元的增量水平 [3][17] - 各厂商增速分化：Meta与谷歌仍居首位，同比增速在60%以上；亚马逊与微软紧随其后，同比增速在40%以上 [18] - 每家厂商的绝对开支增量均不低于300亿美元 [18] - 各厂商2026年总资本开支展望： - Meta：美元增量预计显著高于2025年 [21] - 谷歌：总资本开支预计大幅增长 [21] - 亚马逊：约1500亿美元（2025年约1250亿美元） [21] - 微软：2026财年（截至6月底）总资本开支增速预计高于2025财年 [21]

谷歌收购Intersect Power的背景与战略意图 - 谷歌以47.5亿美元现金加承担债务的方式收购数据中心与能源基础设施解决方案公司Intersect Power [2] - 被收购公司在美国多州拥有或在建资产规模达150亿美元 [2] - 收购旨在加速谷歌数据中心容量扩张、能源开发与创新，以支持谷歌云和AI需求增长 [3] - 推动先进地热、长时储能、带碳捕获的天然气发电等技术商业化，并利用AI优化电网连接 [3] - AI数据中心电力需求预计到2026年将翻倍，而美国电网面临35吉瓦的电力缺口，收购有助于谷歌控制能源供应链，确保稳定供电和成本控制 [3] - 美国政策鼓励超大规模云服务商为数据中心自建或共址发电设施，以避免依赖老化电网并防止电价上涨转嫁给居民 [3] 主要云服务提供商在电力领域的战略布局 - **亚马逊**：通过核能主导其数据中心电力策略，与Talen Energy签署长期电力购买协议，从Susquehanna核电站获取高达1,920 MW碳免费电力直至2042年，并探索小模块反应堆技术 [4] - **微软**：与Constellation Energy合作签署20年电力购买协议，重启835 MW的Three Mile Island Unit 1核电站，预计2028年上线，全部用于微软数据中心 [4] - **Meta**：采用混合电力策略，短期依赖新建的2.2-2.26 GW燃气电厂为路易斯安那州10亿美元的数据中心供电；长期与Constellation签署20年协议从Clinton核电站获取电力，并寻求1-4 GW新核能容量 [5] - **Oracle**：与DTE Energy合作为密歇根州数据中心项目提供约1.4 GW电力和储能，并与Bloom Energy合作在部分数据中心部署燃料电池技术以提供快速现场清洁电力 [5] - 行业趋势显示，云服务提供商正加大在电力供应方面的投入，以确保数据中心部署和运营 [6] HRSG市场现状与价格分析 - 余热锅炉已出现涨价，不同客户涨价幅度有差异，预计到2026年第一季度情况会更清晰 [7] - 主要型号及平均价格：200MW型号（配对9E级燃机）约6,500万元/台；500MW型号（配对9F级燃机）约9,500万元/台；700MW型号（配对9H级燃机）超1.7亿元/台 [7] - 全球余热锅炉产能紧缺推动价格上涨，各市场平均毛利率上修：中国为20-25%，中东、非洲、东南亚为30-35%，欧美为40-45% [8] - 海外毛利率较高的原因包括北美公司为供应商留出利润空间以保证产业发展，以及欧美对产品要求更高导致价格更贵 [8] HRSG产能出口限制与区域供需展望 - 中国内地的余热锅炉产能无法直接出口北美（电力层面），目前仅有国内某厂商的越南产能可出口至北美 [9] - 对于新增的越南产线，短期合理涨价空间分析：由于国内产能无法出口，泰国、越南、韩国价格理论上应统一，目前韩国余热锅炉产能价格比越南高40-50%，越南价格将向韩国靠拢 [10] - 鉴于余热锅炉紧缺状态，预计越南产线短期平均涨价幅度在20-25%左右相对合理，中长期涨价空间可能高达1倍 [10] - 2026-2030年北美余热锅炉供需预测显示将持续存在供应缺口，缺口比率从2026年的-22.48%扩大至2030年的-31.80% [11] - 具体供需数据：2026年需求70台，供给54台，缺口16台；2030年需求111台，供给75.8台，缺口35.2台 [11]

报告行业投资评级 - 行业评级为“推荐”，且为“维持” [1] 报告核心观点 - 报告核心围绕AI算力产业链展开，重点关注两大科技巨头动态：谷歌联手Meta强化TPU对PyTorch的支持以挑战英伟达，以及亚马逊拟投资至少100亿美元给OpenAI，这标志着AI行业竞争格局正从单一主导走向多元化 [4][5][13][14] - 报告认为，下游AI算力需求旺盛，正带动上游PCB（印制电路板）及原材料产业链进入复苏与增长阶段，并以中国台湾产业链数据作为佐证 [28][29][30][31][32] - 报告强调国产AI算力生态的重要性，通过梳理华为超节点、摩尔线程新架构、天数智芯上市进程及初创公司融资等案例，指出开放协同、全栈创新是构建自主可控算力体系的关键路径 [42][47][67][72][77][85][95] 根据相关目录分别总结 1. 周观点 (AI算力观点) - **谷歌与Meta合作**：谷歌正与Meta合作，旨在使其TPU芯片更好地运行PyTorch框架，以挑战英伟达在AI芯片领域的主导地位，Meta的动机在于降低AI推理成本并减少对英伟达GPU的依赖 [4][13] - **亚马逊投资OpenAI**：亚马逊证实正与OpenAI洽谈至少100亿美元的投资，同时OpenAI可能使用亚马逊AWS的自研AI芯片Trainium，此举有助于OpenAI获得资金并实现芯片供应商多元化，同时为亚马逊的芯片提供重量级客户背书 [5][14] - **建议关注标的**：报告建议关注天孚通信、中际旭创、腾景科技、德科立、生益电子、生益科技、沪电股份等AI算力产业链相关公司 [5][14] 2. 周度行情分析及展望 - **市场表现**：在12月15日至12月19日当周，申万一级行业中电子行业下跌3.28%，位列第31位，通信行业下跌0.89%，位列第27位，电子和通信行业的市盈率分别为63.01和48.17 [17][18][20] - **资金流向**：上周电子板块主力资金净流出262.86亿元，净流入率为-1.80%，通信板块主力资金净流出75.85亿元，净流入率为-1.14%，资金面呈现持续流出状态 [25][26] - **PCB行业趋势**：报告引用中国台湾PCB产业链数据，指出行业从2023年的衰退进入2024-2025年的复苏阶段，2025年11月台湾PCB厂商营收达774.72亿新台币，同比增长11.86%，AI算力需求是重要驱动因素 [30][31][34] - **上游材料景气度**：2025年11月，台湾PCB原料厂商营收423.06亿新台币（同比+5.17%），铜箔基板厂商营收360.90亿新台币（同比+5.40%），电子铜箔厂商营收7.16亿新台币（同比+27.81%），显示上游需求同步回暖 [32][40][41] 3. 行业动态 - **华为Scale-Up超节点**：华为发布Scale-Up超节点算力平台，通过全对等互联架构和内存语义通信技术，将数百、数千个AI处理器连接成统一整体，突破大规模算力协同瓶颈，提升有效算力利用率 [42][43][44][45][46] - **国产算力生态进展**：上海完成跨域异构算力调度商用验证，混合训练效率稳定在90%以上，联想创投系统性布局寒武纪、海光、摩尔线程、沐曦等AI算力公司，构建互补矩阵 [48][49][67][68][69] - **开放计算架构**：首届光合组织人工智能创新大会强调从封闭走向开放，通过建立标准接口推动异构算力高效协同，并启动投入达10亿元的“AI计算开放架构联合实验室”计划 [72][73][74][75] - **国产GPU进展**： - **摩尔线程**：发布新一代“花港”GPU架构，推出面向AI训推的“华山”芯片和图形渲染的“庐山”芯片，并展示“夸娥”万卡智算集群，其MTT S5000单卡在DeepSeek R1模型上的Decode吞吐超过1000 tokens/s [77][78][79] - **天数智芯**：通过港股上市聆讯，是国内首家实现训练与推理通用GPU芯片量产的企业，已推出“天垓”与“智铠”两大产品系列 [95][96][97] - **初创公司融资**：上海AI公司昉擎科技完成超5亿元融资，其创新在于提出“上下文相关”与“上下文无关”解耦的分布式AI计算架构，旨在提升算力利用效率，满足推理侧算力爆发需求 [85][86][87][92] 4. 重点关注公司及盈利预测 - 报告列出了七家重点公司的盈利预测与估值，包括沪电股份、中际旭创、天孚通信、生益科技、生益电子、腾景科技、德科立，并给出了相应的投资评级（如买入、增持）和基于2025年12月19日股价的市盈率数据 [8][15]

对AI时代的宏观判断与投资哲学 - 将当前AI革命定义为堪比工业革命的、持续十年以上的宏大时代周期，认为现在谈论泡沫为时过早 [1][3][4] - 提出核心投资理念：“错失一个时代的风险，远大于过早担忧泡沫的风险”，并认为AI时代是职业生涯中不应错过的最后一个伟大机会 [1][4][5][6] - 强调投资人需具备敏锐洞察力并持续迭代，否则可能被时代淘汰，投资比的是思考的远见、看得准、敢重仓并能坚持 [1][12][13] AI技术的发展阶段与投资机会展望 - 预判2026年将成为“AI应用爆发之年”，驱动力源于OpenAI与谷歌等顶尖科技巨头间“白热化”的竞争，将加速技术演进与普及 [4] - 认为2025年将是基础层和应用层共同突飞猛进、相互驱动的时代，未来两三年对核心硬件和高端产能的需求依然坚实紧迫 [4] - 除了AI，还关注量子计算、无人驾驶（称之为“iPhone时刻”）以及AI在医疗等领域的应用 [11] 具体投资布局与标的 - 投资布局以寻找具备长期确定性、能定义未来、拥有宽阔护城河的全球科技龙头为主 [4] - 截至今年三季度末，东方港湾海外基金的第一大重仓股是英伟达，第二大是谷歌 [4] - 除了满仓美股科技巨头，还配置了ETF工具以全面参与人工智能时代 [7] - 投资视野全球化，在A股与港股市场也有系统性布局，研究覆盖并投资全球AI核心产业链上的重要公司 [10] 对美股与A股的市场观点 - 认为今年美股的轨迹更像1998年（经历深度调整后依靠坚实产业趋势再创新高），而非2000年互联网泡沫，并曾预判2025年纳指可能上涨20%左右 [4][7] - 展望2026年A股市场，认为“结构牛”的概率更大，动力将来自人工智能，判断国家力量会大力推进，相关领域的结构性机会可能持续十年 [10] 行业比较与逻辑演变 - 解释投资逻辑从十多年前坚定看好白酒（基于崛起的中产阶级），转向当前全面拥抱AI科技革命，源于白酒文化、人口结构及社会财富载体等发生深刻变化 [8] - 指出若白酒需求从“永续”模式发生根本性转变，其估值体系将面临重塑，因此更倾向于将资本重新配置到具备更强时代动力的产业方向 [8] - 对于消费和白酒行业，表示还需关注相关政策变化；对于重金属等周期性行业，可能会谨慎观望 [11] 投资框架与选股标准 - 投资框架不严格区分“成长”与“价值”，而是两者的叠加，是追求戴维斯双击的过程 [8] - 认为投资的真正安全边际不在于静态估值数字，而在于企业持续创造价值的成长能力本身，一些伟大公司能“越涨越便宜” [9][13] - 提出“投资要去大海里打鲸鱼”，即寻找并投资那些能参与全球竞争的卓越企业 [10][13] - 认为卓越企业（如过去的龙头白酒、互联网平台、今天的海外科技顶尖企业）的卓越往往显而易见，并不总是需要极高的专业门槛 [11] 对普通投资者的建议 - 认为散户的优势在于一旦找准方向，可以全力以赴、重仓持有 [11] - 建议若判断个股难度大，可通过ETF务实参与市场，例如看好全球科技趋势可考虑标普或纳指ETF，看好中国经济可考虑人工智能ETF、机器人ETF、港股科技ETF等 [11][13] - 着重强调投资铁律：永远不要借钱投资，远离融资炒股，并透露公司存活多年的一个根本原则是从不使用融资杠杆 [12][14]

Janus Henderson Investors, an investment management company, released its third-quarter 2025 investor letter for its “Janus Henderson Global Technology and Innovation Fund”. A copy of the letter can be downloaded here. The technology sector generated strong results in the quarter, driven by the semiconductor complex and hardware makers, which outpaced the broader equities. The fund returned 9.19% in the quarter, compared to the S&P 500 Index’s 8.12% return and the MSCI All Country World Information Technol ...

过去一年内，付费用户的增长更为突出，Gemini Pro 订阅量同比增幅接近 300%，大幅领先于 ChatGPT 的 155% 增速。 这股势头背后，离不开一个关键人物：Josh Woodward，Google Labs 副总裁兼 Gemini 应用负责人。 今年 4 月，Woodward 全面接手了谷歌 AI 战略核心 Gemini 应用的工作。对比其他大厂高管， Woodward 身上，有一股独特的「创业者」气质： 谷歌实验室前联合负责人 Clay Bavor 这样评价 Woodward：行动迅速、善于打破障碍、执行力强，这些能力让他稳稳地立在了谷歌最重要工作的中心。 Gemini 模型今年很强，谷歌旗下的 AI 应用也开始支棱起来了。 一直备受好评的 NotebookLM，今年接连发布新功能，目前移动端月活用户达到 800 万。 Gemini App 月活从 8 月的 2.66 亿增长到了 11 月的 3.46 亿，净增 8000 万用户。在四个月内，Gemini 市场份额上升 3 个百分点，反观 ChatGPT 市场份 额下降了 3 个百分点。 ⬆️关注 Founder Park，最及时最干货的创业 ...

今天，靴子终于落地！ 美国国土安全部（DHS）与美国公民及移民服务局（USCIS）正式官宣一项重大的H-1B签证改革—— H-1B工作签证遴选规则：将从「随机抽签」改为基于工资水平的「加权选择」（weighted selection）； 优先将签证名额分配给「技能更高、薪资更高」的外籍劳工，系统会给予更高的权重。 【导读】H-1B彻底变天！今天，美国国土安全部最终敲定：取消随机抽签，从此按「工资级别加权」。这对于应届留美学生来说，堪称一场「地狱模 式」。 这项新规，将于2026年2月27日生效，首次适用于FY2027 H-1B配额注册季。 目的一直没有变，还是为了更好保护美国工人的工作条件和就业机会。 有网友表示，除了10万美元门槛新规，这是自1990年以来，美国对H-1B项目最重大的变革之一。 如今，H-1B的申请已上了「三重门槛」：10万美金申请费；社交媒体强制审查；高薪资高技能加权。 8.5万个总名额没变，但风向彻底变了。 尤其是，对于一大批应届毕业的留学生来说，无疑是一场浩劫。 「加权」中签，高薪优先 还未正式发出的300页文件中，明确写着，这一次H-1B签证改革是「最终新规」。 上一周，美国劳工部（ ...

2025年的科技圈，从年初DeepSeek异军突起，到年末豆包AI手机横空出世，皆引发波澜四起。 一方面是AI大模型角力胜负未分，但投入资金规模巨大；另一方面是智能机换机频率显著下降，手机厂商亟需探寻新出路。AI与智能手机终于实现了汇 流。不过，回望这段历程，故事的起点或许可以追溯到更早：荣耀Magic系列曾以"点咖啡"的意图识别让人眼前一亮，展示了AI理解用户需求的雏形；随 后，小米、华为等厂商也纷纷加码，将大模型作为手机卖点，但大多仍局限于文案创作、信息摘要等浅层应用。 真正的转折点在12月爆发，如果说智谱大模型发布AI手机开源系统，为行业提供了底层基础，目的是推动星星之火燎原。那么字节旗下的豆包AI助手与 中兴通讯合作推出的努比亚M153手机，则完成了一次从"助手"到"执笔者"的史诗级跳跃。它将大模型深度嵌入操作系统底层，用户一句语音指令，AI便 能直接调用各App发消息、点外卖、规划行程。鉴于其带来的极限冲击力，推出后不久即遭到了银行类、微信、淘宝等主流应用的"围剿"。 过去几年，大模型在文本、代码、图像上突飞猛进，但对普通人而言，AI仍被困在网页或App的对话框里。它能写报告，却无法真正改变我们使用 ...

Ed Yardeni, president of Yardeni Research, believes the era of unchecked dominance for the ‘Magnificent 7’ tech stocks is waning, arguing that the artificial intelligence (AI) boom is poised to benefit the broader range of companies he calls the “Impressive 493.”The End Of Tech KingdomsSpeaking to CNBC, Yardeni compared the previous tech landscape to a “Game of Thrones” scenario, describing the tech giants as “seven independent kingdoms” that prospered behind unique business moats.However, the rapid rise of ...

文章核心观点 2025年AI大模型行业竞争焦点从单纯的能力竞赛转向可持续性比拼，行业在技术范式、市场格局、应用形态与全球治理四大维度发生深刻转变，共同重塑发展轨迹[1] 技术范式演进 - 训练范式发生关键拐点，从依赖主观反馈的RLHF全面转向客观可验证的RLVR，模型通过自我检验实现推理能力飞跃[1][27][28] - 混合专家架构强势回潮，以稀疏激活模式平衡参数规模与计算成本，追求极致性价比[1] - 多智能体自我博弈与合成数据微调成为常态，模型减少对人类标注数据的依赖[1][29] - 检索增强生成成为企业级应用标配，有效解决幻觉与知识时效性问题[1][61][63] - 模型能力呈现“锯齿化”结构，在数学、编程等形式化智力领域突飞猛进，但在常识推理上仍存短板[1][32][33][34] 市场格局变化 - 市场格局呈现集中化与民主化的双重张力，谷歌Gemini 3凭借自研TPU v5芯片与多模态优势，终结了OpenAI的长期领先地位[1][2][10][14] - 中国模型凭借成本效益实现弯道超车，市场向头部集中，Anthropic等顶尖初创企业获巨额融资，二三线玩家面临出清[1][2] - 开源浪潮形成制衡，阿里通义千问、01.ai Yi-34B等开源模型性能逼近闭源产品，中国厂商成为开源生态主力军[1][2][19] - 科技巨头加速构筑全栈生态闭环，通过芯片、模型、平台、应用的垂直整合形成护城河，竞争焦点转向生态控制权[1][2] 应用形态发展 - 应用形态从通用聊天助手进化为专用工具与自主智能体，深度嵌入编程、办公等专业流程，“AI原生应用层”崛起[1][2][53] - “氛围编程”重塑软件开发模式，开发者角色从编码者转向系统设计师与AI驯导师[1][2][57] - 智能体成为生态博弈核心，例如字节跳动豆包手机助手可实现跨应用复杂操作，引发与超级App的流量控制权之争[2][60] - 部署模式呈现“云+端协同”趋势，本地部署因隐私合规需求兴起，开源工具与硬件进步让大模型在个人手机和企业私有服务器上运行成为可能[2][67][68] 全球治理动态 - 全球治理进入差异化竞争阶段，欧盟《AI法案》以安全优先实施严格监管，美国侧重行业自律与国际主导，中国坚持发展与安全并举的审慎包容路径[3] - 全球统一规则难以达成但多边协作萌芽显现，监管竞赛背后是技术标准制定权的争夺[3] - AI安全暗战持续，对齐与越狱的攻防常态化，自动化对抗与长期安全机制建设提上日程[3] - 社会层面初步显现就业结构调整、教育模式变革等震荡，人与AI协作成为新趋势[3]