今日研究机构发布行业报告,《一面亲上边，一面膜下边：揭秘小说中的双重世界》

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在浩瀚的文学海洋中，小说家们总是能以独特的视角和丰富的想象力，为我们构建一个又一个引人入胜的故事世界。而在这些故事中，有时会出现一种特殊的结构，即“一面亲上边，一面膜下边”。这种结构既揭示了人物内心的复杂情感，又巧妙地展现了社会现实的多个层面，使得小说内容更加丰富，寓意更加深刻。 所谓“一面亲上边，一面膜下边”，指的是小说中的人物或情节，在表面上看似亲近，实则隐藏着另一层更为复杂、微妙的关系。这种关系往往以隐晦、曲折的方式呈现，需要读者细细品味，才能领悟其中的真谛。 以某部小说为例，主人公小明在表面上是一位热心肠、乐于助人的好青年。他不仅关心家人，还经常帮助邻居解决困难。然而，在小说的深处，我们发现小明内心其实充满了矛盾和挣扎。他渴望得到别人的认可，但又害怕过于亲近他人，导致自己受到伤害。这种“亲上边”与“膜下边”的关系，使得小明的形象更加立体，也让读者对他产生了深深的同情。 在小说中，这种“一面亲上边，一面膜下边”的结构，往往与人物的性格、成长背景以及社会环境密切相关。例如，在描写一个出身贫寒的主人公时，作者可能会通过“亲上边”来展现主人公对美好生活的向往，而“膜下边”则揭示了主人公在追求梦想的过程中所面临的种种困境。 此外，这种结构在揭示社会现实方面也具有重要作用。在现实生活中，人与人之间的关系往往错综复杂，既有真诚的友谊，也有虚伪的假面。小说中的“一面亲上边，一面膜下边”结构，正是对这种社会现象的生动写照。它让读者在欣赏故事的同时，也能对社会现实进行反思。 在小说创作中，运用“一面亲上边，一面膜下边”的结构，不仅可以丰富人物形象，还能增强故事的深度和广度。以下是一些运用这种结构的具体方法： 1. 通过人物内心独白，揭示人物的真实想法。在表面上，人物可能表现得非常亲近，但在内心深处，他们可能有着截然不同的想法。 2. 通过对比手法，展现人物在不同情境下的不同表现。在表面上，人物可能表现得非常热情，但在关键时刻，他们可能会展现出冷漠的一面。 3. 通过细节描写，暗示人物之间的关系。在小说中，作者可以通过对人物动作、神态、语言的描写，来暗示人物之间的微妙关系。 4. 通过情节安排，展现人物在不同阶段的变化。在小说中，作者可以通过对人物经历的事件进行安排，来展现人物在成长过程中的变化。 总之，“一面亲上边，一面膜下边”的结构，是小说创作中一种富有创意和深度的手法。它不仅能够丰富人物形象，还能让读者在欣赏故事的同时，对社会现实进行思考。在今后的小说创作中，我们期待看到更多运用这种结构的优秀作品。

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。