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怡春园，这个名字听起来就让人心生向往。它位于我国南方一座历史文化名城，是一座充满诗情画意的古典园林。这里绿树成荫，小桥流水，亭台楼阁错落有致，宛如一幅美丽的画卷，让人流连忘返。 怡春园的历史可以追溯到明朝，距今已有六百多年的历史。它原为明代官员的私家园林，后经过多次修缮和扩建，逐渐形成了今天我们所看到的规模。园内布局巧妙，既有江南园林的婉约，又有北方园林的豪放，是中国古典园林艺术的典范。 步入怡春园，首先映入眼帘的是一池碧水，名为“镜湖”。湖水清澈见底，倒映着蓝天白云和周围的山峦，宛如一面镜子。湖畔，绿树成荫，花草繁盛，蝴蝶翩翩起舞，蜜蜂嗡嗡采蜜，一派生机盎然的景象。 沿着湖边小径前行，一座古朴的石拱桥横跨在湖面上，名为“彩虹桥”。桥上雕刻着精美的花纹，寓意着吉祥如意。桥下，流水潺潺，鱼儿嬉戏，给人一种宁静致远的感受。 走过彩虹桥，便来到了园中的主景区——“怡园”。这里亭台楼阁，错落有致，布局严谨。园内有“怡红院”、“翠竹轩”、“碧波楼”等景点，各具特色。 “怡红院”是一座典型的江南园林建筑，红墙绿瓦，飞檐翘角，充满了江南水乡的韵味。院中种满了各种花草，四季花开不败，吸引了无数游客前来观赏。 “翠竹轩”则是一座以竹为主题的园林建筑。轩内摆放着各种竹制家具，竹影婆娑，给人一种清新脱俗的感觉。轩外，竹林环绕，翠绿欲滴，仿佛置身于仙境之中。 “碧波楼”是一座临水而建的楼阁，登楼远眺，可以欣赏到湖光山色，美不胜收。楼内设有茶室，游客可以在此品茗赏景，享受片刻的宁静。 除了这些景点，怡春园内还有许多其他美景。如“曲径通幽”、“花径回廊”、“石径小桥”等，都是游客们流连忘返的地方。 怡春园不仅是一处美丽的园林，更是一处充满文化底蕴的历史遗迹。在这里，游客可以领略到古代园林艺术的魅力，感受到我国传统文化的博大精深。 如今，怡春园已经成为了一座对外开放的旅游景区，每年吸引着无数游客前来游览。在这里，人们可以远离城市的喧嚣，享受一份宁静与美好。怡春园，这座岁月静好的园林画卷，将继续传承着我国古典园林文化的精髓，为后人留下宝贵的文化遗产。 总之，怡春园是一处不可多得的旅游胜地。在这里，游客可以领略到古典园林的韵味，感受到历史的厚重，度过一段难忘的时光。让我们共同走进怡春园，感受那一份宁静与美好吧！

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。