本月相关部门发布新政策,寻找卖的学生：如何找到他们并加入他们的交流群

本月行业报告披露新成果,大厂“AI烧钱大战”：当下规模被低估，未来折旧被低估，最早2027年爆发价格战,很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。专业技术救援中心，重大故障专家会诊

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近日研究机构传出突破成果:今日官方发布行业最新通报,寻找卖的学生：如何找到他们并加入他们的交流群

在当今这个信息爆炸的时代，各种学习资源层出不穷。然而，对于那些想要寻找优质学习资料的学生来说，如何找到那些愿意出售学习资料的人，以及如何与他们取得联系并加入他们的交流群，成为了一个亟待解决的问题。以下是一些关于如何寻找卖的学生以及加入他们的交流群的方法和建议。 ### 了解卖的学生 首先，我们需要了解卖的学生通常有哪些特点。一般来说，这些学生可能是因为以下原因出售自己的学习资料： 1. **重复利用**：他们可能已经完成了某门课程，但资料仍然完好，可以再次利用。 2. **整理资料**：有些学生喜欢整理和归纳学习资料，他们可能会将整理好的资料出售。 3. **分享经验**：有些学生愿意将自己的学习经验分享给其他同学，通过出售资料来实现这一目的。 ### 如何寻找卖的学生 1. **社交媒体**：在微信、QQ、微博等社交平台上，搜索相关关键词，如“出售学习资料”、“资料共享”等，可以找到很多卖学生的信息。 2. **学习论坛**：各大学习论坛如知乎、豆瓣小组等，都有关于学习资料交换和出售的板块。 3. **学校群组**：加入自己学校的QQ群、微信群等，询问是否有同学出售学习资料。 4. **二手交易平台**：在闲鱼、转转等二手交易平台搜索相关关键词，也可以找到卖学生的信息。 ### 如何联系卖的学生 找到卖的学生后，我们可以通过以下几种方式与他们取得联系： 1. **私信**：在社交平台上，可以通过私信的方式与卖的学生取得联系。 2. **留言**：在论坛、群组等地方，可以留言询问是否有资料出售。 3. **电话**：如果卖的学生愿意，可以通过电话进行沟通。 ### 如何加入交流群 找到卖的学生并取得联系后，我们可以询问他们是否有一个学习资料交流群。以下是一些加入交流群的方法： 1. **直接加入**：如果卖的学生愿意，可以直接邀请你加入他们的交流群。 2. **邀请码**：有些交流群需要邀请码才能加入，你可以向卖的学生索取。 3. **群主审核**：有些群组需要群主审核才能加入，这时你需要提供自己的信息供审核。 ### 注意事项 1. **核实信息**：在购买学习资料前，一定要核实卖家的身份和资料的真实性。 2. **保护隐私**：在交流过程中，要注意保护自己的隐私，不要随意透露个人信息。 3. **诚信交易**：在购买学习资料时，要遵循诚信原则，不要进行欺诈行为。 总之，寻找卖的学生并加入他们的交流群，需要我们耐心搜索、仔细核实信息，并遵循诚信原则。只要掌握了正确的方法，相信你一定能够找到满意的学习资料，为自己的学习之路增添助力。

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。