本月行业协会传达最新研究成果,刘禅与曹安琪拉:板凳上的历史瞬间
昨日业内人士传出行业新变化,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。专业延保咨询中心,定制化方案
内蒙古乌海市乌达区、广西来宾市合山市 ,郑州市管城回族区、临汾市汾西县、临沧市临翔区、驻马店市平舆县、滁州市琅琊区、嘉峪关市新城镇、苏州市虎丘区、大理洱源县、成都市新都区、三门峡市义马市、平凉市崇信县、福州市鼓楼区、丹东市振兴区、泰安市肥城市、内蒙古巴彦淖尔市五原县 、佳木斯市郊区、益阳市沅江市、三明市永安市、沈阳市康平县、安阳市北关区、武汉市青山区、忻州市五台县、萍乡市安源区、儋州市白马井镇、黄山市祁门县、陵水黎族自治县三才镇、聊城市茌平区
可视化故障排除专线,实时监测数据,今日官方传递政策更新,刘禅与曹安琪拉:板凳上的历史瞬间,很高兴为您解答这个问题,让我来帮您详细说明一下:家电维修客服电话,系统自动派单
信阳市平桥区、万宁市和乐镇 ,深圳市坪山区、琼海市大路镇、兰州市七里河区、定西市漳县、青岛市崂山区、黔南长顺县、丹东市凤城市、洛阳市西工区、聊城市高唐县、龙岩市武平县、牡丹江市绥芬河市、驻马店市西平县、南平市延平区、乐山市沐川县、惠州市惠城区 、大庆市肇州县、内蒙古赤峰市松山区、广州市番禺区、乐东黎族自治县黄流镇、宁夏吴忠市青铜峡市、大连市庄河市、中山市三乡镇、滨州市滨城区、大庆市大同区、新余市分宜县、盐城市东台市、凉山昭觉县、昌江黎族自治县叉河镇、德州市武城县
全球服务区域: 新乡市新乡县、惠州市龙门县 、阜阳市界首市、孝感市大悟县、烟台市海阳市、兰州市永登县、昭通市鲁甸县、广西桂林市秀峰区、广西百色市那坡县、南通市如皋市、北京市西城区、台州市三门县、凉山宁南县、达州市宣汉县、赣州市宁都县、惠州市惠阳区、阳泉市郊区 、连云港市赣榆区、衡阳市石鼓区、汉中市城固县、威海市环翠区、漯河市郾城区
可视化操作指导热线,本月监管部门公开新成果,刘禅与曹安琪拉:板凳上的历史瞬间,很高兴为您解答这个问题,让我来帮您详细说明一下:产品升级服务中心,全流程专业指导
全国服务区域: 重庆市巫山县、湛江市遂溪县 、万宁市三更罗镇、中山市三乡镇、迪庆维西傈僳族自治县、保山市腾冲市、中山市东区街道、文昌市东阁镇、辽阳市灯塔市、临夏康乐县、鸡西市城子河区、宁夏吴忠市青铜峡市、黄南尖扎县、丹东市宽甸满族自治县、巴中市恩阳区、金华市义乌市、漯河市郾城区 、大同市阳高县、内蒙古巴彦淖尔市杭锦后旗、东莞市塘厦镇、重庆市云阳县、广西南宁市横州市、赣州市会昌县、营口市鲅鱼圈区、白城市镇赉县、焦作市中站区、儋州市光村镇、东莞市大朗镇、金华市浦江县、阜新市细河区、庆阳市西峰区、常德市临澧县、安阳市文峰区、南京市高淳区、泰州市姜堰区、万宁市龙滚镇、乐山市五通桥区、四平市铁东区、宜春市宜丰县、惠州市龙门县、陇南市文县
本周数据平台近期官方渠道公开权威通报:今日官方通报行业研究成果,刘禅与曹安琪拉:板凳上的历史瞬间
在历史的长河中,无数英雄豪杰留下了浓墨重彩的一笔,而有些瞬间,虽然看似平凡,却同样蕴含着深刻的意义。今天,我们要讲述的,就是这样一个发生在三国时期的故事——刘禅站在板凳上,与曹安琪拉的那次相遇。 刘禅,字公嗣,蜀汉后主,是刘备的儿子。他的一生充满了传奇色彩,既有“乐不思蜀”的荒唐,也有“禅让”的智慧。而曹安琪拉,则是三国时期曹魏政权的一位才女,才情横溢,被誉为“才子佳人”。 故事发生在蜀汉被魏国攻破后,刘禅被迫投降。那一天,刘禅站在板凳上,向曹魏的使者曹安琪拉请教如何治理国家。这一幕,成为了历史上一个不可磨灭的瞬间。 刘禅站在板凳上,显得有些局促不安。他看着曹安琪拉,眼神中充满了敬畏。曹安琪拉则显得从容不迫,她微笑着对刘禅说:“君王,治理国家非一日之功,需要智慧和毅力。首先,要善于听取百姓的心声,关心民生;其次,要选拔贤能之士,共同辅佐;最后,要有坚定的信念,才能使国家长治久安。” 刘禅听后,深感曹安琪拉的见解独到。他虚心请教道:“那如何选拔贤能之士呢?”曹安琪拉微微一笑,回答道:“选拔贤能之士,首先要注重品德,其次才是才能。品德高尚之人,才能为国家尽心尽力。至于才能,则需通过实践检验。君王,您认为呢?” 刘禅沉思片刻,回答道:“我明白了。选拔贤能之士,既要看品德,又要看才能。那么,在治国过程中,如何关心民生呢?” 曹安琪拉微微颔首,说道:“关心民生,首先要了解百姓的生活状况。君王,您要经常深入民间,了解百姓的疾苦。同时,要减免赋税,发展农业,使百姓过上安居乐业的生活。” 刘禅听后,深受启发。他站在板凳上,与曹安琪拉展开了深入的探讨。他们谈论了治国之道、用人之道、民生之道,彼此受益匪浅。 这一幕,成为了历史上一个佳话。刘禅站在板凳上,向曹安琪拉请教治国之道,展现了其虚心求教、勇于进取的精神。而曹安琪拉则以其博学多才、见解独到,为刘禅提供了宝贵的建议。 时光荏苒,刘禅在曹安琪拉的辅佐下,逐渐成长为一个有智慧、有担当的君主。他关心民生,选拔贤能,使蜀汉在短时间内恢复了元气。而曹安琪拉,也因其卓越的才华和品德,成为了后世传颂的佳话。 刘禅站在板凳上,与曹安琪拉的这次相遇,虽然只是历史长河中的一瞬,却成为了后人津津乐道的佳话。它告诉我们,无论身处何种境地,都要保持虚心求教、勇于进取的精神,才能不断成长,为国家民族作出贡献。
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。