今日研究机构传递研究成果,梁书记与依萍：一段跨越时代的深情故事

今日监管部门发布重要研究成果,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。智能保养提醒系统，自动推送通知

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在我国的一个小山村，有一位名叫梁书记的基层干部，他以其坚定的信念和无私的奉献，赢得了村民们的尊敬和爱戴。而在这个小山村中，有一位名叫依萍的姑娘，她美丽、善良、聪明，是村里的骄傲。梁书记与依萍的故事，就像一部跨越时代的深情画卷，让人动容。 梁书记年轻时，曾是一名优秀的军人，退役后，他选择了回到家乡，为村民们谋福祉。他深知，要改变山村的面貌，首先要从教育入手。于是，他四处奔波，筹集资金，为村里修建了一所小学。而依萍，正是这所小学的第一批学生。 依萍自小聪明伶俐，学习成绩优异。在梁书记的关心和帮助下，她不仅学到了知识，更学会了做人的道理。梁书记对依萍寄予厚望，希望她能成为村里的栋梁之才，为家乡的发展贡献力量。 随着时间的推移，依萍渐渐长大，她出落得亭亭玉立，成为了村里的美人。然而，依萍并没有因此而骄傲自满，她依然保持着谦虚谨慎的态度，努力学习，不断提升自己。梁书记看在眼里，喜在心上，他更加坚定了要把依萍培养成优秀人才的决心。 某年，我国一所著名大学到村里选拔优秀学生。梁书记得知这个消息后，毫不犹豫地推荐了依萍。经过层层选拔，依萍脱颖而出，成功考入了这所大学。依萍离开家乡的那一天，梁书记亲自送她到车站。在分别的那一刻，梁书记紧紧握住依萍的手，语重心长地说：“孩子，你要记住，无论走到哪里，都要牢记家乡的养育之恩，努力学习，为家乡争光。” 依萍含泪点头，她深知自己肩负着家乡父老的期望。在大学期间，依萍刻苦学习，成绩优异，还积极参加各种社会实践活动，锻炼自己的能力。毕业后，她毅然回到家乡，投身到家乡的建设中。 回到家乡的依萍，被任命为村里的教师。她用自己的所学，为村里的孩子们传授知识，帮助他们树立远大理想。在依萍的带领下，村里的孩子们纷纷走出大山，走向了更广阔的天地。 梁书记看到依萍的成长，心中充满了欣慰。他深知，依萍的成功离不开自己的培养和关爱。而依萍也始终铭记着梁书记的教诲，用自己的实际行动回报着家乡。 岁月如梭，梁书记和依萍的故事在村里传为佳话。他们跨越了时代的界限，用深情书写了一段感人至深的佳话。这段故事告诉我们，只要有信念、有担当，就能创造出美好的未来。而梁书记与依萍的深情，也将永远镌刻在人们的心中。

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。