Meta方面拒绝对此事置评，甲骨文则未立即回应置评请求。 甲骨文(ORCL.US)正与Meta(META.US)就一项价值约200亿美元的云计算合作展开磋商。这一动态进一 步表明，甲骨文已成为业内重要的基础设施服务提供商。 早在今年8月就有报道称，甲骨文正与Meta洽谈增加云服务资源供应的相关事宜。 据知情人士透露，这项多年期协议中，甲骨文将为这家社交媒体巨头提供用于人工智能(AI)模型训练与 部署的计算能力。知情人士表示，最终协议敲定前，双方承诺的总金额可能会进一步增加，其他合作条 款也仍有调整空间。 若协议达成，将成为甲骨文云基础设施业务取得的又一重要胜利。上周，甲骨文公布其订单量大幅增 长，这一业绩推动公司股价攀升至历史新高。此前，甲骨文已披露与Meta及其他AI模型训练企业的云 服务合作，其中就包括马斯克旗下的xAI公司。 周五美股，甲骨文股价收于308.66美元，单日涨幅达4.1%。受云业务亮眼表现的推动，该公司股价今年 以来已累计上涨85%。 尽管甲骨文以数据库软件闻名，但如今它正崛起为AI算力领域的关键供应商，与亚马逊(AMZN.US)、 微软(MSFT.US)及谷歌(GOOGL.US)等云服务 ...

美股市场表现 - 主要股指收于历史新高 标普500指数涨0.49%报6664.36点 道指涨0.37%报46315.27点 纳指涨0.72%报22631.48点 本周累计分别上涨1.22%、1.05%和2.21% [2][7] - 小盘股从纪录高位回落 "三巫日"到期日引发有记录以来第三大单日成交量 [2] - 甲骨文涨逾4% 因与Meta洽谈200亿美元AI云计算协议 [2][6] - 中概股指数周五小幅收跌0.25% 本周累计涨3.42% 小马智行收涨18.4% 公司表示2026年初实现关键盈利目标 [2] 债券与外汇市场 - 美债收益率涨跌不一 1年期跌2.2基点 10年期涨近2.5基点报4.1274% 本周累计上涨6.31基点 [2][7] - 美元三连涨 比特币下挫2%重回11.5万美元附近 [2] 大宗商品市场 - 黄金重拾涨势日内涨超1% COMEX黄金期货涨1.11%报3719.30美元/盎司 本周连续第五周上涨累计涨0.89% [2][7] - 白银大涨3%时隔14年来首次站上43美元/盎司 [2] - 原油三连跌 WTI 10月原油期货收跌1.40%报62.68美元/桶 布伦特11月原油期货跌1.12%报66.68美元/桶 本周累计分别下跌0.01%和0.46% [2][7] 亚洲市场表现 - A股三大股指收跌 沪指跌0.3%报3820.09点 深成指跌0.04%报13070.86点 创业板指跌0.16%报3091.0点 机器人概念股集体调整 [2][7] - 恒科指涨0.37% 医药生物股大跌 [2] - 日本央行维持利率不变 意外出现两张反对票 启动ETF减持每年抛售规模达3300亿日元 日股应声下挫 [5][14] 人工智能与科技行业 - OpenAI与立讯精密达成硬件制造协议 计划2026年末或2027年初推出首款设备 同时与歌尔股份接洽组件供应 [6][15] - OpenAI计划投入1000亿美元租备用服务器预防算力危机 [6][15] - 甲骨文与Meta洽谈200亿美元AI云计算协议 为其AI模型提供训练与部署所需算力资源 [2][6][16] - 台积电2nm产能争夺 苹果锁定过半产能 可能迫使高通、联发科等竞争对手面临供应紧张困境 [6][17] - 英伟达对英特尔进行50亿美元战略投资 被比作1997年微软驰援苹果的历史性事件 [16][23] 金融政策与监管 - 日本央行启动ETF抛售计划 每年抛售规模达3300亿日元 但完全清空持仓需要100多年时间 [5][14][22] - 美国SEC主席支持特朗普提议的修改季度财报规则 公司可自主决定改为半年报告或继续季度报告 [13] - 美联储官员表示利率远离中性水平 预计接下来几个月将继续降息 今年再降息两次是合适的 [13] 公司动态与市场观点 - 小米开源语音大模型Xiaomi-MiMo-Audio 在多项测试中超越同参数量开源模型及谷歌Gemini、OpenAI GPT-4o [18] - 高盛上调工业富联目标价至77.2元人民币 预计2025-2027年净利润比市场预期高出4%-14% [19] - 高盛上调百度目标价至154美元 自动驾驶业务估值从40亿美元翻倍至80亿美元 [20] - 摩根大通坚定看好中国银行股 中证300银行股股息收益率达4.3% 显著超越十年期国债1.8%收益率 [20] - 高盛看空光伏板块 预计多晶硅价格将从当前水平下跌约20%至每公斤42元 [20] 加密货币与数字资产 - 特朗普儿子称加密货币将"拯救美元" 通过吸引全球资本流入美国数字资产市场为美元提供新支撑 [24] - Brera控股宣布转型为"索拉纳财库"并更名为Solmate 获木头姐联手阿联酋3亿美元入股 股价盘中暴涨592% [24] - 美国议员致信SEC要求对孙宇晨进行调查 因其对特朗普相关加密项目进行"大量投资" [17] 房地产政策调整 - 上海优化调整房产税政策 首套房免征收房产税 持有本市居住证满3年且在本市工作生活的购房人新购家庭第一套住房暂免征收房产税 [12]

甲骨文的战略选择表明，它并未在云计算市场简单模仿竞争对手，而是依托其"第二代云基础设 施"（OCI）的架构优势，精准切入了AI算力需求的核心领域。凭借这一策略，甲骨文在AI浪潮中显得 格外突出，其凭借与英伟达的深度绑定，确保了在算力市场的领先位置。 根据最近的消息，甲骨文正在与Meta Platforms洽谈一项价值约200亿美元的云计算协议。这项潜在的多 年期合同将为Meta提供计算能力，专用于其人工智能模型的训练和部署。这一合作不仅可能增加总承 诺金额，还会强化甲骨文在云基础设施市场中的地位。上周，甲骨文的预订量报告大幅增长，助推其股 价创下新高记录。这也反映了甲骨文在人工智能算力供应领域的竞争力，与其他科技巨头，如亚马逊、 微软和谷歌，在云市场中展开竞逐。 甲骨文的成功不仅体现在其与Meta和OpenAI等公司的合作上。它还通过在中国无锡启动芯云未来中 心，积极参与数字经济建设，吸引更多企业进驻，推动当地的人工智能产业新生态发展。无锡的项目展 示了甲骨文在数据库技术和商业创新应用上的前沿布局，为地区企业的数字化转型提供了重要支持。 来源：市场资讯 （来源：美股情报站） 在9月19日当天，甲骨文（Orac ...

回过头看，甲骨文这场看似保守的胜利，其实还是建立在对技 术演进精准洞察的基础上，依赖的是企业决策者的远见和战略 选择。如何在充满不确定性的时代始终找准生存定位，对大公 司来说更是高难度的挑战。 作者：陈白 封图：图虫创意 一家老牌科技巨头年过八十的掌门人，最近超越了埃隆·马斯克成为全球首富。他掌舵的这家公司 是甲骨文（Oracle）。 在本轮AI浪潮中，这并不算一家前沿的公司。但就在上周，这家公司股价一度暴涨42%。不仅如 此，甲骨文还拿下了OpenAI、xAI、Meta、英伟达等巨头的长期订单。最近甚至有消息传出，作 为TikTok长期的数据托管商，未来甲骨文可能有望成为接管TikTok的主体之一。 一系列重磅利好消息，让这家老牌数据存储巨头站上了AI的风口浪尖。那么问题也随之而来：同 样都是老牌科技巨头，为什么有的"大象"转身困难，甲骨文却能穿越新周期？这能带来什么启示？ 成功的首要原因是技术路线的正确选择。当亚马逊AWS、微软Azure和谷歌云在公有云市场杀成红 海时，作为后来者的甲骨文并没有选择模仿，而是全力押注"第二代云基础设施"（OCI）。这种架 构设计，要求极高的集群计算能力和极低的网络延迟，恰 ...

核心观点 - 人工智能竞赛已演变为围绕未来十年技术制高点的权力博弈，核心是算力与模型的竞争，形成微软-OpenAI和亚马逊-Anthropic两大阵营对垒格局 [1] - 联盟关系基于资本与利益交换：科技巨头以算力和资本换取创业公司模型技术，创业公司依赖巨头输血成长，但合作关系存在变数且非永久性 [1][10][43] - OpenAI和Anthropic成为全球第三、第四大独角兽，估值分别达3000亿美元和1830亿美元，带动云厂商收入增长和市场份额提升 [1][2][15] 阵营合作模式 - 微软与OpenAI采用深度绑定模式：微软投资130亿美元（占OpenAI公开融资额16%以上），提供算力支持并整合模型至旗下产品，可获得OpenAI 49%利润直至收回投资 [2][10] - 亚马逊与Anthropic战略合作：亚马逊投资80亿美元（占Anthropic公开融资额25%以上），Anthropic主要基于AWS训练模型并使用自研芯片Trainium/Inferentia [2][37] - 两家云厂商全球市场份额从2021年60%提升至2023年63%，OpenAI和Anthropic直接推动云业务增长 [2] 融资与估值表现 - OpenAI累计融资797亿美元，估值3000亿美元，2025年8月年化收入约120亿美元（同比增长超100%） [2][11] - Anthropic累计融资312亿美元，估值1830亿美元，2025年8月年化收入约50亿美元（较1月10亿美元增长400%） [2][11][26] - OpenAI融资规模为Anthropic2.6倍，估值为其1.6倍，营收为其2.4倍 [11] 业务协同效应 - OpenAI为微软Azure带来显著增长：2025年预计支付云成本130亿美元，占Azure预估营收1000亿美元的13%，AI对Azure增长贡献从2023年三季度3个百分点升至2025年二季度16个百分点 [14][15] - Anthropic差异化定位企业市场：80%收入（40亿美元）来自企业订阅和API调用，代码生成市场份额达42%（OpenAI的两倍），企业级API市场份额32%成为领头羊 [26][31] - 微软产品全线集成GPT模型，形成"一客多销"循环；Anthropic采用"多云战略"支持AWS/GCP/Azure部署，吸引重视数据隐私的金融、医疗、政府客户 [15][27][34] 云计算竞争格局 - 微软Azure 2025财年营收750亿美元（同比增长34%），新增收入255亿美元，同期亚马逊AWS营收1164亿美元（同比增长18%），新增收入210亿美元，Azure新增收入首超AWS [16] - Azure与AWS市场份额差距缩小至12%，微软"水桶型"产品线（Microsoft Cloud年营收1689亿美元）提供完整To B解决方案能力 [22][25] - 亚马逊AWS自研芯片战略形成成本优势：Trainium 2性价比较其他GPU高30%-40%，单芯片每小时成本仅为英伟达GB200的28% [39][42] 联盟关系变数 - OpenAI减少对微软依赖：联合软银/Oracle启动"星际之门"计划，签署五年3000亿美元算力协议，2030年预计支持75%算力需求 [44][45] - 微软训练自研模型MAI-1并在Azure推广Claude/Mistral等第三方模型，稀释OpenAI地位 [46] - Anthropic芯片选择多元化（亚马逊Trainium/谷歌TPU/英伟达），若亚马逊自研芯片进展不顺可能减少AWS支出 [47] - 双方治理结构限制巨头控制力：微软/亚马逊均无董事会席位或投票权，联盟稳定性受市场竞争动态影响 [43]

| 2025 年 9 月 19 日，亚马逊云科技官宣：Qwen3 和 DeepSeek v3.1，首次上线 Amazon Bedrock ，正式对外提供服务，再一次引起了全球生成式 AI 市场对 | | --- | | Amazon Bedrock 这一产品的关注。 | | Benchmarks | DeepSeek-V3.1 | DeepSeek- V3-0324 | DeepSeek- R1-0528 | | --- | --- | --- | --- | | SWE-bench Verified | 66.0 | 45.4 | 44.6 | | SWE-bench Multilingual | 54.5 | 29.3 | 30.5 | | Terminal-Bench | 31.3 | 13.3 | 5.7 | DeepSeek v3.1 部分测试成绩，图片来 DeepSeek 官方文档 Qwen3-235B 系列测试成绩，图片来自通义千问微信公众号 Amazon Bedrock 最早以"大模型货架"的形态出现在亚马逊云科技的客户面前，其核心理念是"Choice Matters"（选择大于一切），目标是 ...

追风交易台消息，美银和摩根士丹利最新研究显示，市场严重低估了当前AI投资的真实规模，同时对未来折旧费用的冲击准备不足，供需失衡最早可能在2027 年引发云服务价格战。 摩根士丹利的研究则表明，包括亚马逊、谷歌、Meta、微软和甲骨文在内的"超大规模"玩家， 其资本开支占销售收入比重预计到2027年将达到26%， 接近互 联网泡沫时期32%的峰值水平，超过页岩油繁荣时期的20%。 更关键的是， 这些公开的资本支出数字并未完全反映投资的全貌，因为融资租赁等表外工具正被越来越多地用来加速数据中心扩张，导致当下的真实投资规模 被低估。 美银的分析则将焦点放在了这些投资的远期影响上。研报显示，市场普遍低估了未来的折旧费用。到2027年， 仅谷歌、亚马逊和Meta三家，市场预测的折旧 额就可能比实际情况低了近164亿美元 。 美银还表示，如果供应增长持续超过需求，最早在2027年，行业内可能会爆发更激进的定价策略。 资本开支竞赛：规模被低估的"军备竞赛" 摩根士丹利的报告将当前的AI投资潮与历史上的两次资本狂热进行了对比：一次是互联网泡沫时期的电信业光纤建设，另一次是页岩油革命中的能源业钻探。 报告指出，当前的资本强度正 ...

战略合作 - 数禾科技与腾讯云签署战略合作协议并共同成立AI创新实验室 推进普惠金融服务智能化跃迁 [1] - 合作基于数禾科技金融场景深度与腾讯云全栈AI技术能力 [1] - 腾讯云将提供覆盖AI基础设施和大模型应用等多元智能能力 [1] 业务应用 - 双方将探索AI赋能营销获客、客户服务和流程优化领域 [1] - 依托数禾科技金融实践知识体系构建AI驱动智能经营体系 [2] - 通过AI大模型技术挖掘数据潜力 实现用户行为偏好和风险变化洞察 [2] 合作成效 - 合作旨在提升业务效率并降低运营成本 拓展金融服务边界 [1] - 促进普惠金融服务在质与效两个维度实现跨越式提升 [1] - 此前腾讯云与数禾科技已在金融风控场景取得显著数字化成效 [2]

亚马逊云科技AI平台模型扩展 - Amazon Bedrock和Amazon SageMaker两大AI平台新增支持OpenAI新开源模型[2] - 两大国产大模型Qwen3和DeepSeek-V3.1被纳入Amazon Bedrock平台[3] - 目前Qwen3和DeepSeek-V3.1已在Amazon Bedrock全球上线 覆盖美国西部（俄勒冈）、亚太地区（孟买、东京）、欧洲（伦敦、斯德哥尔摩）等区域[4] 平台模型生态与战略 - Amazon Bedrock已提供249款大模型 覆盖通用对话、生成、多语言理解与代码助手等多个应用类型[16] - 平台汇聚十四家主流厂商 包括Anthropic、DeepSeek、亚马逊云科技自研Nova模型等[16] - 公司坚持"Choice Matters"战略 强调多模型互补协同 没有一个大模型可以解决所有问题[5] - 客户数据完全由客户控制 亚马逊云科技不会将模型输入输出数据与模型提供商共享或用于改进基础模型[5] Qwen3模型技术特性 - Qwen3是阿里巴巴开源的新一代通义千问模型 在推理、指令遵循、多语言支持和工具调用等方面大幅提升[9] - 部署成本大幅下降 仅需4张H20实现满血版部署 显存占用仅为性能相近模型的三分之一[9] - 采用MoE和密集型架构 MoE模型如Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct和Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct通过动态激活部分参数实现高效推理[10] - 支持256K个token的上下文窗口 使用外推方法可扩展到100万个token[10] - 具备强大的智能体能力 能够执行多步推理和结构化规划 支持与外部环境标准化通信[10] DeepSeek-V3.1模型性能表现 - DeepSeek-V3.1是混合推理模型 同时支持思考模式与非思考模式[14] - 在Browsecomp测试中得分30.0 较DeepSeek-R1-0528的8.9有显著提升[15] - 在Browsecomp_zh测试中得分49.2 较DeepSeek-R1-0528的35.7提升明显[15] - 在SWE-bench Verified测试中得分66.0 较DeepSeek-R1-0528的44.6有大幅提升[15] 模型应用场景优化 - Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct专为复杂软件工程任务设计 擅长高级代码生成和代码库分析[13] - Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct优化代码补全、重构及编程问题解答 支持多种编程语言[13] - Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507提供强大的通用推理和指令跟随能力[13] - Qwen3-32B-Dense适用于要求稳定性能、低延迟和成本优化的场景 如移动设备和边缘计算[13] 平台实测性能表现 - DeepSeek-V3.1和Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507在简单数学问题上均能在半秒左右给出正确答案[23] - 在多步计算任务中 两个模型都能正确完成并给出完整推理过程[26] - Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct仅用半分钟就完成了"俄罗斯方块+贪吃蛇"游戏的代码编写[28] - Amazon Bedrock提供的服务非常稳定高速 全量模型的性能得到充分保证[31] 开源模型战略价值 - 开源模型在定制化开发和透明性方面具有独特优势 给用户带来更大灵活性和控制权[36] - 用户可通过开源模型直接调用经过优化的托管推理服务 实现快速应用部署[36] - 开放权重特性允许用户根据自身行业数据和需求进行二次开发和定制训练[36] - 高透明性使企业能够清晰了解模型结构、训练数据和算法流程 增强合规性和道德可控性[36] 公司AI发展战略 - 亚马逊云科技CEO将AI描述为"几十年来见过的可能发展最快的技术"[38] - 公司在Amazon Bedrock和SageMaker上构建了拥有超过400款模型的模型库[39] - 开放共赢策略避免与模型提供商正面竞争 专注于成为中立、丰富且可靠的AI基础设施层[40] - 该策略吸引了包括初创公司、大型企业在内的多样化客户生态[40]

华为云CloudRobo具身智能平台发布 - 华为云在2025全联接大会上推出CloudRobo具身智能平台 通过云端赋智打破机器人本体的体积、功耗和成本约束 实现本体轻量化、执行智能化和场景泛化[1] - 该平台整合数据生产管理、机器人训练及运行管理三大功能 以云为底座打通开发态-运行态数据流动 驱动具身智能持续优化[5] 具身智能产业发展现状 - 物理智能成为AI技术发展新趋势 AI应用从判别式、生成式发展到控制实体设备的物理智能阶段[3] - 行业面临产业链冗长、场景碎片化、训练数据匮乏等挑战 自动驾驶普及预示产业处于爆发前夜[3][5] - 传统机器人产业依赖定制化研发交付 导致效率低、门槛高、泛化难等问题[5] 平台核心技术优势 - 数据生成平台可自动生成不同姿态、纹理、光照场景的操作轨迹 使合成数据规模扩增上千倍 大幅降低数据采集成本[5] - 云上环境感知、全局规划和自主执行能力使任务执行准确率超过90%[6] - 通过观察人类演示快速学习技能 仅需数小时真实数据即可高效训练多种机器人技能[6] - 支持ACT、Diffusion、OpenVLA、OpenPI等主流动作生成模型的训练与应用[7] 算力支撑体系 - 昇腾云支持随时调用海量计算资源 轻松扩展算力[7] - 发布Atlas 950/960 SuperPoD超节点 分别支持8192张和15488张昇腾卡 在算力规模、内存容量等关键指标全球领先[10] 生态合作与标准建设 - 携手20家机构共建R2C协议 已完成数据采集、数据生成和通讯接口三项国家标准立项[9] - 华龙讯达、非夕、星海图等企业参与制造、物流、巡检等领域的云端一体化解决方案开发[9] - 平台将引入沈阳、无锡等创新中心推动产业发展[9] 实际应用案例 - 上海国地中心采用平台后 机器人多场景分拣任务成功率超90% 实现行业领先[8] - 通过结合真机实采与合成数据训练 探索将大参数量模型推理任务迁移至云端[8] - 未来将开放千万级高质量合成数据集 助力行业低成本高效落地应用[8]