本周监管部门发布重大研究成果,“13277大但人文艺术日本活动：一场跨越文化的艺术盛宴”

今日相关部门发布行业进展,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。家电使用教学专线，新手快速入门指导

沈阳市沈河区、东莞市石排镇 ，新乡市卫滨区、泉州市晋江市、苏州市常熟市、郴州市临武县、长春市绿园区、眉山市彭山区、泉州市泉港区、文昌市东阁镇、内蒙古呼和浩特市玉泉区、宁波市奉化区、成都市新都区、襄阳市樊城区、上饶市弋阳县、孝感市应城市、东莞市寮步镇 、太原市晋源区、揭阳市普宁市、荆州市松滋市、哈尔滨市方正县、抚州市南丰县、文昌市铺前镇、芜湖市镜湖区、宣城市宁国市、陵水黎族自治县隆广镇、琼海市大路镇、漳州市龙文区、济宁市汶上县

近日技术小组通报核心进展,今日官方通报行业研究成果,“13277大但人文艺术日本活动：一场跨越文化的艺术盛宴”，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：客服中心支持电话、APP多渠道服务

永州市道县、汉中市镇巴县 ，屯昌县枫木镇、上海市黄浦区、合肥市蜀山区、龙岩市长汀县、临沂市河东区、淮安市淮阴区、渭南市合阳县、重庆市綦江区、滁州市明光市、东方市八所镇、齐齐哈尔市昂昂溪区、酒泉市玉门市、临高县调楼镇、长治市襄垣县、甘孜得荣县 、吉安市万安县、抚州市金溪县、大庆市萨尔图区、果洛玛沁县、惠州市惠城区、巴中市恩阳区、芜湖市南陵县、安庆市宿松县、合肥市长丰县、内蒙古鄂尔多斯市乌审旗、巴中市通江县、兰州市皋兰县、宁德市周宁县、广西梧州市龙圩区

全球服务区域: 许昌市长葛市、营口市大石桥市 、鹤壁市浚县、襄阳市南漳县、内蒙古包头市白云鄂博矿区、万宁市北大镇、伊春市伊美区、济南市章丘区、东方市大田镇、大理剑川县、盐城市大丰区、宁德市古田县、铁岭市昌图县、陇南市宕昌县、大兴安岭地区加格达奇区、乐东黎族自治县莺歌海镇、南通市崇川区 、太原市古交市、阜阳市颍东区、深圳市福田区、屯昌县乌坡镇、贵阳市观山湖区

本周数据平台本月官方渠道披露重要进展,昨日官方更新行业研究成果,“13277大但人文艺术日本活动：一场跨越文化的艺术盛宴”，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：数字化维保平台，智能优化保养方案

全国服务区域: 雅安市芦山县、酒泉市肃北蒙古族自治县 、天津市宁河区、咸宁市嘉鱼县、德阳市什邡市、大庆市大同区、三门峡市湖滨区、乐东黎族自治县黄流镇、中山市小榄镇、广州市南沙区、东莞市寮步镇、铜仁市印江县、杭州市滨江区、广西南宁市武鸣区、丹东市宽甸满族自治县、长沙市开福区、揭阳市揭东区 、齐齐哈尔市克东县、周口市沈丘县、菏泽市巨野县、周口市商水县、金华市金东区、内蒙古锡林郭勒盟二连浩特市、海北门源回族自治县、潍坊市坊子区、海西蒙古族茫崖市、阳江市阳西县、迪庆香格里拉市、忻州市神池县、葫芦岛市连山区、吕梁市孝义市、安阳市殷都区、广西玉林市博白县、内蒙古锡林郭勒盟正蓝旗、绥化市望奎县、黑河市逊克县、潍坊市寿光市、湛江市徐闻县、哈尔滨市方正县、文山马关县、长沙市长沙县

统一售后服务专线，全国联网服务:本月行业协会传达重大通报,“13277大但人文艺术日本活动：一场跨越文化的艺术盛宴”

在我国，日本文化以其独特的魅力和深厚的底蕴，吸引了无数人的关注。近日，一场名为“13277大但人文艺术日本活动”的文化盛宴在我国某城市成功举办，为观众带来了一场视觉与心灵的震撼。 “13277大但人文艺术日本活动”以“大和之美，人文之光”为主题，旨在通过艺术的形式，展现日本文化的魅力，增进中日两国人民的友谊。活动共分为四个部分：展览、演出、讲座和互动体验。 首先，展览部分以“13277大但”为主题，展示了日本从古至今的绘画、雕塑、书法、陶瓷等艺术作品。这些作品不仅展现了日本艺术家们的精湛技艺，更体现了日本文化的深厚底蕴。观众在欣赏这些作品的过程中，仿佛穿越时空，感受到了日本文化的独特魅力。 在演出环节，日本传统艺术表演吸引了众多观众。舞伎、能乐、茶道等日本传统文化表演，让观众领略到了日本艺术的韵味。其中，舞伎的优雅身姿、能乐的激昂旋律、茶道的静谧氛围，都让观众为之倾倒。 讲座环节邀请了日本文化专家，为观众深入解读日本文化。专家们从历史、哲学、艺术等多个角度，剖析了日本文化的内涵，让观众对日本文化有了更深刻的认识。 互动体验环节，观众可以亲身体验日本茶道、和服、折纸等传统文化。在茶道体验中，观众学习了泡茶、品茶的技巧，感受到了日本茶道的韵味；在和服体验中，观众换上了和服，仿佛置身于日本的传统节日；在折纸体验中，观众亲手制作了精美的折纸作品，体验到了日本文化的细腻。 此次“13277大但人文艺术日本活动”的成功举办，不仅为观众带来了一场视觉与心灵的盛宴，更促进了中日两国文化的交流与融合。活动期间，观众纷纷表示，通过此次活动，他们对日本文化有了更深入的了解，也为中日两国人民的友谊增添了新的篇章。 值得一提的是，此次活动的举办地选择在我国某城市，也体现了我国对日本文化的重视。近年来，我国各地纷纷举办各类日本文化活动，旨在让更多人了解和喜爱日本文化。这种文化交流，有助于增进两国人民的相互了解，为中日友好关系奠定坚实基础。 总之，“13277大但人文艺术日本活动”是一场精彩纷呈的文化盛宴。它不仅让观众领略到了日本文化的魅力，更促进了中日两国文化的交流与融合。相信在未来的日子里，我国与日本之间的文化交流将更加深入，为两国人民带来更多福祉。

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。