昨日业内人士传出行业新变化,厉致诚的深情告白：林浅心中的第一次心动

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在一个风和日丽的下午，阳光洒在城市的每一个角落，一切都显得那么宁静美好。厉致诚，这位商界精英，此刻正坐在办公室的窗边，眼神中透露出一丝不易察觉的期待。而这份期待，正是为了即将到来的与林浅的第一次见面。 林浅，一个充满活力的年轻设计师，她的作品总是能触动人心。厉致诚自从在商业圈听到她的名字，便对她产生了浓厚的兴趣。他想知道，这位才女背后的故事，以及她那充满创意的设计理念。 这一天，厉致诚提前下班，来到了林浅所在的设计公司。他站在公司门口，深吸了一口气，试图平复内心的紧张。他深知，这次见面对于他来说意义非凡，因为这将是他们相识的开始。 走进公司，厉致诚的目光在人群中穿梭，终于，在转角处，他看到了那个让他心动的身影——林浅。她正专注地与同事们讨论着设计方案，那股认真的样子，让厉致诚忍不住多看了几眼。 正当林浅转身之际，厉致诚鼓起勇气，快步走向她。林浅抬头，两人的目光在空中交汇，那一刻，时间仿佛静止。厉致诚心中涌起一股莫名的激动，他张开嘴，却不知从何说起。 “你好，我是厉致诚，很高兴能见到你。”他终于开口，声音略显紧张。 林浅微微一笑，眼神中流露出惊喜：“你好，我是林浅，很高兴认识你。” 就这样，两人的初次交谈开始了。在接下来的时间里，厉致诚向林浅介绍了自己的工作，也向她请教了一些设计上的问题。林浅的回答让他倍感惊讶，她不仅设计理念独到，对商业领域的见解也颇为深刻。 交谈中，厉致诚发现，林浅并非外表那般高冷，她其实是一个十分热情、真诚的人。这让他的心越来越靠近她，他开始期待与她的下一次见面。 时光荏苒，转眼间，厉致诚与林浅已经相识数月。在这期间，他们共同完成了许多项目，彼此间的了解也越来越深。厉致诚渐渐发现，自己对林浅的感情已经超越了友情，他想要告诉她自己的心声。 一天，厉致诚邀请林浅来到一家美丽的咖啡馆，他们坐在窗边，欣赏着窗外的美景。厉致诚深吸一口气，鼓起勇气，看着林浅的眼睛，缓缓开口：“林浅，这段时间和你在一起，我感受到了前所未有的快乐。我喜欢你，不仅仅是因为你的才华，更是因为你的真诚和热情。我想，你愿意成为我的女朋友吗？” 林浅愣住了，她没想到厉致诚会如此直接地表达自己的感情。她看着厉致诚，眼中闪烁着泪光，微笑着点了点头：“我愿意。” 那一刻，厉致诚的心中充满了喜悦。他知道，自己终于等到了那个能让自己心动的人，那个能与自己携手共度一生的伴侣。 从此，厉致诚和林浅过上了幸福的生活。他们相互扶持，共同成长，在爱情的道路上，他们携手前行，书写着属于他们的美好篇章。而这一切，都始于那个美好的下午，厉致诚对林浅的深情告白。

美股科技巨头正在史无前例的 AI 基础设施军备竞赛中，其资本开支强度正逼近互联网泡沫时期峰值。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，当前的资本强度正在逼近前者的峰值。而与以往不同的是，科技巨头正通过日益复杂的财务手段来加速扩张，使得传统的资本支出（Capex）数据无法完全捕捉其投资的全貌。摩根士丹利强调，两大因素导致了实际投资规模被低估：首先，是融资租赁的崛起。微软和甲骨文等公司正越来越多地使用融资租赁来建设数据中心。这种方式在经济实质上类似于举债购买资产，但其初始投资通常不计入传统的资本支出，从而绕过了现金流量表。报告发现，微软和甲骨文的资本密集度在计入融资租赁后显著跃升。例如，根据摩根士丹利的估算，微软 2026 财年的资本支出与销售额之比将从 28% 跃升至 38%，而甲骨文则从 41% 飙升至 58%。此外，这些巨头已签约但尚未开始的租赁承诺金额已超过 3350 亿美元，预示着这一趋势还将持续。其次，是 " 在建工程 " 的延迟效应：巨额投资正以 " 在建工程（Construction in Progress, CIP）" 的形式沉淀在资产负债表上。这些资产在正式投入使用前不会计提折旧，因此其成本尚未对利润表产生影响。摩根士丹利的数据显示，谷歌、亚马逊、Meta 和甲骨文的在建工程余额在过去一年中均出现急剧增长，例如亚马逊增长了约 60%（170 亿美元），谷歌增长了约 40%（150 亿美元）。这意味着，大量资本已经支出，但其对盈利的冲击才刚刚开始。 财报的 " 定时炸弹 "：华尔街低估了未来的折旧成本如果说摩根士丹利揭示了投入规模的 " 冰山之下 "，那么美银则点明了这些投入未来将如何转化为实实在在的成本压力。其核心观点是，华尔街对未来折旧费用的增长速度 " 反应迟钝 "。美银的分析师 Justin Post 在报告中指出，随着谷歌、Meta 和亚马逊在 2024 年和 2025 年合计资本支出分别增长 56% 和 63%，其折旧与摊销（D&A）费用也必然会在 2026 年及以后加速增长。数据显示，到 2027 年，美银对三大巨头的折旧费用预测与市场普遍预测的差距十分显著：Alphabet（谷歌）：差距约为 70 亿美元Amazon（亚马逊）：差距约为 59 亿美元Meta：差距约为 35 亿美元总计近 164 亿美元的 " 预期差 "，意味着这些公司未来的实际盈利能力可能远低于当前的市场共识。报告还指出了另一个加剧折旧风险的因素：AI 资产的 " 短寿 " 问题。与传统服务器不同，用于 AI 计算的 GPU 等硬件面临着更快的技术迭代和更高的工作负荷，其有效使用寿命可能仅为三到五年。美银指出，亚马逊在 2025 年第一季度已将一部分服务器和网络设备的预计使用寿命从六年缩短至五年，理由正是 AI 和机器学习领域技术发展的加速。这与过去几年科技巨头普遍延长设备使用年限以平滑费用的趋势背道而驰，一旦该趋势逆转，将导致折旧费用被加速确认，对短期盈利造成冲击。 风险与回报：最早 2027 年或爆发价格战美银警告，AI 基础设施市场可能重演历史上激进投资导致产能过剩和价格压力的模式。随着各大科技公司持续加速 AI 基础设施投资，存在过度建设风险，即计算能力供应超过对高价值 AI 服务的需求。此外，大语言模型性能日趋一致可能削弱产品差异化，导致基础设施服务商品化。Meta 正在建设多个千兆瓦级数据中心，预计 2026-2029 年投入使用；甲骨文和 OpenAI 提议的 5000 亿美元 Stargate 项目预计 2028-2029 年带来大量 AI 产能。如果需求跟不上供应部署的规模，超大规模厂商可能诉诸激进定价策略以维持利用率，进而压缩利润率。美银认为，如果供应超过消费（在其看来最早要到 2027 年才可能发生），超大规模厂商可能会采用更激进的定价策略来维持利用率，从而侵蚀盈利能力。