Artificial intelligence (AI) hyperscaler CoreWeave has expanded its multi-billion dollar agreement with OpenAI.By completing this form, you agree to receive marketing communications from PYMNTS and to the sharing of your information with our sponsor, if applicable, in accordance with our Privacy Policy and Terms and Conditions .Complete the form to unlock this article and enjoy unlimited free access to all PYMNTS content — no additional logins required.Earlier this year, CoreWeave inked a partnership with O ...

市场表现与趋势 - 三大主要指数均呈上涨趋势 道指接近历史高点仅差300点 纳斯达克指数较历史高点低约200点 标普500指数上涨约0.2%接近6,699点记录高位[1] - 市场情绪受多重因素驱动 包括对更多降息的预期 AI交易乐观情绪 以及美光科技和阿里巴巴的利好消息刺激[1] - 纳斯达克指数早盘多数成分股上涨 苹果和博通小幅下跌 但英伟达保持上涨势头[1] 公司动态与业绩 - 美光科技业绩超预期 营收和盈利均超越市场预期 六家机构上调目标价 Rosenblad证券将目标价上调至250美元[1] - 阿里巴巴股价早盘上涨约9% 公司承诺投入数十亿美元构建高性能AI模型 并与英伟达建立合作伙伴关系[1][2] - 英伟达股价年内上涨超过30% 近期与OpenAI和阿里巴巴达成关键交易 社区投资兴趣显著增加[4][5][6] AI行业投资与扩张 - AI行业资本支出持续增长 美光科技和阿里巴巴等公司加大投入 华尔街对AI基础设施增长持乐观态度[1][2] - 英伟达估值相对合理 基于下一财年预估数据的市盈率为28倍 市场平均目标价为214美元 潜在上涨空间约20%[7][15] - AI技术应用范围扩大 不仅影响芯片行业 还波及公用事业和工业领域 如Constellation Energy和Vistra等公司受益[2] 劳动力市场与宏观经济 - 美联储主席鲍威尔提到AI可能对劳动力市场产生影响 尤其是应届毕业生就业率较低 但尚未确定为主要原因[2] - 利率削减可能无法解决AI对劳动力市场的冲击 企业因AI替代或关税不确定性而减少招聘 导致劳动力市场疲软[2] - 美联储内部对降息幅度存在分歧 莫兰支持50基点降息 鲍曼则关注劳动力市场风险[3] 加密货币市场动态 - Tether计划通过私募筹集高达200亿美元资金 公司估值可能达到500亿美元 与OpenAI估值相当[3] - 稳定币与美国国债挂钩 可能对国债市场产生支持作用 提供不同于比特币或比特币ETF的投资机会[3] 其他行业观察 - 芯片otle面临短期销售疲软和流量驱动挑战 尽管维持市场份额 但门店利润和回报可能受压[3] - 市场存在泡沫讨论 但当前基本面仍支持股价 盈利和自由现金流未出现脱节 尚未达到泡沫状态[21][22] - 大量资金滞留场外 货币市场和储蓄规模达26万亿美元 投资者等待利率明确后入场 可能推动市场进一步上涨[26][27]

The major U.S. index futures are currently pointing to a modestly higher open on Wednesday, with stocks likely to move back to the upside after coming under pressure over the course of the previous session.Stocks may benefit from continued optimism about the artificial intelligence trade, which has helped lead the to record highs.A rebound by shares of Nvidia (NVDA) may generate some early buying interest, with the AI darling and market leader climbing by 0.4 percent in pre-market trading after tumbling by ...

It takes a lot of computing power to run an AI product – and as the tech industry races to tap the power of AI models, there’s a parallel race underway to build the infrastructure that will power them. On a recent earnings call, Nvidia CEO Jensen Huang estimated that between $3 and $4 trillion will be spent on AI infrastructure by the end of the decade – with much of that money coming from AI companies themselves. Along the way, they’re placing immense strain on power grids, and pushing the industry’s bui ...

Nvidia (NASDAQ:NVDA) and Abu Dhabi's Technology Innovation Institute have launched a joint research lab in the United Arab Emirates which will focus on developing next-generation AI models and robotics platforms, Reuters reported. The joint research hub is the first Nvidia ...

Abu Dhabi's Technology Innovation Institute and Nvidia have launched a joint research lab in the United Arab Emirates that will focus on developing next-generation AI models and robotics platforms, TI... ...

中国AI行业研究报告关键要点 **涉及的行业和公司** * 行业：人工智能（AI）芯片 数据中心 云计算 大型语言模型（LLM） AI软件应用 * 公司：华为 阿里巴巴 腾讯 百度 字节跳动 商汤科技 寒武纪 海光信息 沐曦 壁仞科技 摩尔线程 天数智芯 中国电信 万国数据 世纪互联 金山云 金蝶国际 金山办公 美图公司 快手 蒙太奇 地平线 [1][2][3][4][5][10][53][54][55][56][57] **核心观点和论据** **AI芯片：快速本土化进程** * 中国AI加速器市场规模预计将从2024年的185亿美元增长至2027年的776亿美元 复合年增长率（CAGR）达61% [2][14][59][63] * 增长驱动力包括互联网公司和超大规模企业（如阿里巴巴）的爆炸性AI计算需求 以及政策顺风（中国“AI+”行动倡议） [2][14][59][63] * 预计AI加速器本土化率（按收入计）将从2024年的43%提升至2027年的83%（基准情景） 主要得益于国内供应商（如华为）的产品创新 [2][15][59][67] * 2024年市场格局：英伟达占51.9% 华为占38.0% AMD占5.4% 寒武纪占1.0% 海光信息占0.8% [17][66][68][69] * 国内AI芯片（如华为昇腾910B 寒武纪MLU590）在计算能力 内存带宽等关键规格上正缩小与英伟达A100/H20芯片的差距 [21][22][77][82][83] * 软件生态存在两条路径：华为CANN 寒武纪Neuware的全栈自研生态 以及海光信息 沐曦等采用的CUDA兼容解决方案 [86][90][92][93] * 华为CloudMatrix384通过系统级创新（384颗昇腾910C NPU全互联）实现了大规模AI集群部署 在推理效率上展现出与英伟达H100相当的性能 [100][106][108][112][113] **数据中心：AI改善供需平衡** * 中国在运营数据中心总容量从2017年的4.2GW增长至2024年的22.0GW CAGR为27% [3][23][117][122] * 预计中国服务器资本支出（用于数据中心）在2024-2027E的CAGR为23% 2027年达5180亿元人民币 其中AI服务器占比将升至73% [3][23][25][132] * 这将转化为2025-27E每年约4-5GW的增量数据中心需求 推动总需求以25%的CAGR增长 2027年达27.1GW [3][23][25][115][132] * 预计总供应量将以23%的CAGR增长 2027年达40.5GW 全国平均利用率将从2024年的64%改善至2027年的67% [24][115][138][139][147][148] * 关键区域如京津冀和长三角的利用率更高 预计2027年分别达77%和70% [24][149][151][152] * 三大电信运营商占2024年数据中心收入份额的54.5% 领先的第三方运营商包括万国数据（6.5%） 世纪互联（3.7%） [26][154][156][157] * 预计前五大第三方运营商的份额将从2023年的17.9%提升至2027年的19.9% [27][28][155][159] **公共云：AI需求成为关键驱动力** * 中国公共云市场规模预计以24%的CAGR增长 从2024年的481亿美元增至2029年的1382亿美元 [29][30][33][163][164][165] * 其中IaaS部分预计以25%的CAGR增长 从2024年的330亿美元增至2029年的980亿美元 [29][163] * 与美国SaaS占主导（48%）不同 中国公共云市场以IaaS为主（2024年占68%） [31][32][166][167] * 中国GenAI IaaS市场预计以54%的CAGR增长 从2024年的140亿元人民币增至2029年的1209亿元人民币 [29][34][35][161] * AI工作负载预计从训练向推理转移 推理占比将从2024年的24%升至2029年的66% [29][161] * 2024年下半年GenAI IaaS市场份额：阿里巴巴（23.5%） 字节跳动火山引擎（14.2%） 百度（9.2%） 华为（9.0%） 商汤（8.3%） 中国电信（8.3%） [36][37] **LLM：在全球竞争中追赶** * 全球LLM格局呈现不同策略：美国领导者（OpenAI Anthropic Google）优先技术领先 中国公司（如阿里巴巴 DeepSeek）则利用成本效率和用例驱动加速AIGC应用渗透 [38] * 尽管存在硬件限制 中国LLM开发者正在缩小与全球领导者的性能差距 例如DeepSeek-V3.1在GPQA分数上可实现相似模型性能且token消耗定价更低 [38][39][40][41] * 挑战依然存在 例如在高壁垒领域（医疗保健 金融） 国内LLM的幻觉率可能高于OpenAI模型 [38] **AI应用：快速采用与商业化** * 中国GenAI采用已达拐点 2024年有2.49亿用户（占总人口17.7%）使用AIGC工具 主要用于问答（77.6%） 文本处理（47.2%）和办公任务（45.5%） [4][42][46][47] * 20-29岁互联网用户中使用GenAI产品的比例最高 达41.5% [43][44] * 中国GenAI软件市场预计以40%的CAGR快速增长 从2024年的18亿美元增至2029年的98亿美元 [4][42][48][49] * 软件公司（如金蝶 金山办公 美图）开始看到AI带来更多收入贡献 例如金蝶1H25 AI合同价值超1.5亿元人民币（占总收入5%） 管理层指引2030年AI收入占比超30% [4][42][55] * AI正从基于对话的副驾驶（Copilot）演进为面向任务的智能体（Agentic AI） [50][51][52] **关键股票选择** * 半导体芯片：蒙太奇（PCIe Retimer） 地平线（AD/ADAS芯片） [5][53][55][60] * 数据中心：世纪互联（AIDC） 万国数据（中国/海外DC） [5][53][55][116] * 软件：金蝶（ERP AI智能体） 美图 金山软件（办公软件） [5][53][55] * 公共云：阿里巴巴 金山云（小米AI资本支出代理） [5][54][56][162] * 互联网：腾讯（智能体AI） 快手（Kling AI） [5][57] **其他重要内容** * 电力供应不是中国数据中心容量扩张的关键约束 数据中心仅占2024年全国电力需求的1.7% [142][143] * 中国平均电能使用效率（PUE）预计从2024年的1.5改善至2030年的1.35 [142][145][146] * 阿里巴巴宣布三年投入3800亿元人民币用于云和AI基础设施 [54][56][124][129] * 快手的自研视频生成大模型Kling AI已积累超4500万内容创作者和2万企业用户 自4月起月度流水超1亿元人民币且在推理层面实现正边际利润 [57]

行业投资趋势 - 科技巨头正竞相投资人工智能领域以争取未来垄断地位 投资金额达数千亿美元[2][4] - 亚马逊 Meta 微软和Alphabet等公司计划今年在人工智能领域投资超过3000亿美元[4] - 电力供应商正在积极准备为人工智能数据中心提供能源支持[3] 公司市场表现 - 甲骨文公司因人工智能驱动的收入预期 市值单日涨幅高达43% 增加近3000亿美元[1] - 自2023年初以来九家最有价值的科技公司股价全部翻倍 其中英伟达上涨约12倍 Meta上涨约6倍[5] - 九大科技公司当前合并市值已超过22万亿美元[5] 投资风险警示 - 经济学家警告可能出现"错误投资"现象 部分公司可能面临过度投资风险[1][2] - 未能占据主导地位的公司将面临增长显著放缓的风险 股价可能受到重大冲击[2] - 科技公司在微芯片 服务器和其他基础设施领域投入巨额资金以开发先进AI模型[3]

The real shift is not technological, it’s sociological. Most users, the nonexperts, will simply adopt whatever OpenAI, Google, Microsoft, Perplexity, Anthropic, or others give them, using those models like cognitive appliances: plug and play, nothing more, and they will share all the data they generate with these companies, that will exploit them (aka “monetize them”) to oblivion.Months ago, I warned about “shadow AI” : employees moving faster than their companies, using AI without permission or training, w ...

文章核心观点 - 大型科技公司每年投入数十亿美元扩大人工智能业务 资本支出预计将显著放缓 而经营现金流将稳步增长 人工智能投资回报可能即将显现 [1][2] - 微软和Meta在2025年6月的财报中均提到人工智能对收入增长有显著贡献 表明人工智能业务开始产生积极成果 [4] - 投资者可通过投资人工智能相关公司获得机会 包括人工智能模型开发公司 以及GPU制造 网络 发电等人工智能基础设施公司 还有在各业务中实施人工智能的公司 [5] - Alger AI Enablers & Adopters ETF (ALAI)提供多元化人工智能投资 exposure 投资组合包括AppLovin 台积电和Talen Energy等公司 [6] - ALAI采用基本面自下而上的选股方法 专注于高单位销量增长或积极生命周期变化的公司 利用人工智能加速云计算 电子商务和社交媒体等主题增长 并在工业 公用事业等传统行业创造变革机会 [7] - 截至2025年5月31日 ALAI的主要持仓包括微软(9.10%) 亚马逊(9.66%) Meta(7.24%) 台积电(3.86%) AppLovin(4.91%)和Talen Energy(4.57%) [16] 资本支出与现金流趋势 - 五大人工智能超大规模公司(微软 亚马逊 Meta Alphabet和Oracle)的总体资本支出增长预计在未来几年显著放缓 [2] - 这些公司的经营现金流预计将稳步增长 [2] 人工智能投资机会 - 人工智能投资机会不仅限于模型开发公司 还包括GPU制造 网络基础设施 发电等人工智能基础设施公司 [5] - 在各业务中实施人工智能的公司也可能从人工智能采用率上升中受益 [5] - 人工智能正在加速云计算 电子商务和社交媒体等长期增长主题 同时在工业 公用事业等传统行业创造变革机会 [7] 投资策略与方法 - ALAI ETF采用主动管理策略 投资团队可灵活调整持仓和重新分配资产 以应对基本面和市场条件变化 [8] - 选股过程专注于识别和利用积极动态变化 投资于具有可持续增长潜力的创新公司 [7] - 投资策略重点关注高单位销量增长(行业领导者受益于需求激增)或积极生命周期变化(重大产品创新或行业动态转变)的公司 [7]