本月官方披露行业研究进展,“一面亲上边，一面膜下边，文字间的奇妙交融”

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在浩瀚的书海中，文字如同繁星点点，闪烁着智慧的光芒。而在这繁星之中，有一种独特的存在，它们一面亲上边，一面膜下边，如同神秘的面纱，引人探寻。这便是那些巧妙融合了亲情、膜拜与文字的文学作品。 一面亲上边，指的是这些作品中所蕴含的浓厚亲情。亲情是文学创作中永恒的主题，它如同一条纽带，将人与人之间的情感紧密相连。在许多优秀的文学作品中，作者以细腻的笔触描绘了亲情的温暖与力量。如鲁迅的《阿Q正传》中，阿Q与他的儿子阿Q小，虽然性格迥异，但那份血脉相连的亲情却让人动容。而曹雪芹的《红楼梦》中，贾宝玉与林黛玉、薛宝钗之间的爱恨情仇，更是将亲情的复杂与微妙展现得淋漓尽致。 一面膜下边，则是指这些作品中所体现的膜拜精神。膜拜，是对美好事物的敬畏与崇敬。在文学作品中，膜拜精神往往表现为对自然、历史、文化等领域的赞美与歌颂。如杜甫的《春望》中，诗人以“国破山河在，城春草木深”的诗句，表达了对祖国山河的无限热爱与膜拜。而在《红楼梦》中，贾宝玉对林黛玉的深情厚意，也是对美好爱情的膜拜。 文字，是这些作品展现亲情与膜拜精神的载体。在这文字的世界里，作者们用一个个生动形象的字词，将亲情与膜拜精神融入其中，让读者在阅读过程中产生共鸣。正如古人所说：“文章合为时而著，歌诗合为事而作。”这些作品之所以能够流传千古，正是因为它们在亲情与膜拜精神的指引下，创作出了具有时代意义和永恒价值的文字。 在这文字的世界里，亲情与膜拜精神相互交织，形成了一幅幅生动的画卷。如《水浒传》中，宋江与梁山好汉之间的兄弟情深，既是对亲情的赞美，也是对英雄气概的膜拜。而《西游记》中，唐僧师徒四人历经磨难，最终取得真经，既是对信仰的膜拜，也是对团结互助精神的颂扬。 然而，在现实生活中，我们往往忽视了这些作品中所蕴含的亲情与膜拜精神。在快节奏的生活中，我们被各种诱惑和压力所包围，渐渐失去了对美好事物的敬畏之心。因此，重新审视这些作品，对于我们来说具有重要的意义。 首先，这些作品能够唤起我们对亲情的珍视。在忙碌的生活中，我们常常忽略了家人的关爱，而作品中的亲情描写，让我们重新认识到亲情的可贵。其次，这些作品能够激发我们对美好事物的膜拜之情。在纷繁复杂的世界中，我们容易迷失自我，而作品中的膜拜精神，让我们重新审视自己的信仰和追求。 总之，这些一面亲上边，一面膜下边的文学作品，以其独特的魅力，为我们展现了亲情与膜拜精神的美好。在今后的日子里，让我们重新拾起这些作品，让亲情与膜拜精神成为我们前行的动力，让文字的力量温暖我们的心灵。

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。