今日行业报告公布最新动态,厨房里的“刷碗情缘”:一次又一次的索要,总有一张温馨的图片
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厨房,是家庭生活中不可或缺的场所,也是家庭成员间情感交流的重要舞台。在这个小小的空间里,上演着无数温馨的故事。而其中,关于“刷碗”的故事,更是让人一次又一次地感受到家的温暖。 在我国,刷碗是家务劳动中的一项重要内容。无论是忙碌的上班族,还是悠闲的家庭主妇,每天都要面对这看似繁琐的“刷碗大业”。然而,在这看似单调的劳动中,却蕴含着许多温馨的瞬间。 记得有一次,我下班回家,疲惫不堪。一进家门,就看到厨房里的一幕:妈妈正一次又一次地向我索要刷碗。她一边刷着碗,一边笑着对我说:“哎呀,今天碗真多,你快来帮我一下。”看到妈妈那略显疲惫的笑脸,我不禁心头一暖,立刻放下手中的包,走到厨房里,接过她手中的刷子。 那一刻,厨房里弥漫着淡淡的油烟味,但更多的是家的温馨。我们一边刷着碗,一边聊着家常,从孩子的学习到工作的压力,从邻居的趣事到朋友的近况,仿佛时间在这一刻静止了。 刷完碗后,我看着妈妈那略显疲惫的背影,心中涌起一股暖流。我想,这就是家的味道吧,简单而温馨。在这个小小的厨房里,我们一次又一次地索要刷碗,却总能找到那份久违的亲情。 随着时间的推移,我也逐渐长大。从那个需要妈妈帮忙刷碗的孩子,变成了一个需要为妈妈分担家务的成年人。每当我在厨房里忙碌时,妈妈总会笑着对我说:“现在轮到你了,快来帮我刷碗。”那一刻,我仿佛看到了小时候的自己,那份熟悉的场景,让我不禁感慨万分。 而那些关于刷碗的温馨瞬间,也成为了我心中宝贵的回忆。每当疲惫不堪时,我都会想起那些和妈妈一起刷碗的日子,那些温馨的画面总能让我重新振作起来。 如今,我已离家在外工作。每当周末回家,我都会主动承担起刷碗的任务。看着妈妈欣慰的笑容,我知道,这就是家的味道。一次又一次的索要刷碗,总有一张温馨的图片,记录着我们一家人的幸福时光。 厨房,这个充满烟火气息的地方,见证了我们的成长,也见证了家的温暖。在这里,我们一次又一次地索要刷碗,却总能找到那份久违的亲情。让我们珍惜这些温馨的瞬间,让家的味道永远弥漫在我们的生活中。
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。