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,20250928 21:00:03 蔡乐然 170

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在现代社会,我们经常面临着信息过载的问题。随着科技的发展,我们获取信息的渠道越来越多,速度也越来越快。然而,这并不意味着我们能够更好地理解和吸收这些信息。相反,信息的泛滥往往导致我们难以集中注意力,甚至可能影响我们的决策能力。因此,学会筛选和处理信息变得尤为重要。 首先,我们需要认识到信息的价值并不在于数量,而在于质量。在海量的信息中,只有一小部分对我们来说是真正有用的。因此,我们应该学会识别和筛选出这些有价值的信息。这需要我们具备一定的判断力和分析能力,能够从众多的信息中找出对我们最有帮助的部分。 其次,我们需要学会管理我们的注意力。在信息爆炸的时代,我们的注意力成为了一种稀缺资源。我们需要学会如何分配我们的注意力,以便我们能够专注于对我们最重要的事情。这可能意味着我们需要限制我们接触的信息量,或者学会在不同的信息之间快速切换。 此外,我们还需要培养我们的批判性思维能力。在信息泛滥的时代,我们很容易被误导或者被错误的信息所影响。因此,我们需要学会质疑和验证我们接收到的信息,以确保我们做出的决策是基于正确的信息。 最后,我们需要学会与他人合作,共同处理和分析信息。在很多情况下,我们可能需要依赖他人的专业知识和经验来帮助我们理解和处理信息。因此,我们需要学会如何有效地与他人沟通和合作,以便我们能够充分利用集体的智慧。 总之,面对信息过载的问题,我们需要学会筛选和处理信息,管理我们的注意力,培养批判性思维能力,并与他人合作。只有这样,我们才能在这个信息爆炸的时代中保持清晰的头脑,做出明智的决策。 个人观点:在信息泛滥的时代,我们每个人都应成为信息的主人,而不是奴隶。我们需要培养自己的信息素养,学会筛选、处理和利用信息,以提高我们的决策能力和生活质量。同时,我们也应该意识到,信息的真正价值在于其对我们生活的实际影响,而不仅仅是数量。通过提高我们的信息处理能力,我们可以更好地应对信息过载的挑战,实现个人和社会的发展。

文 | 财华社,作者 | 毛婷因为最新季绩显示有大笔未完成 AI 订单的甲骨文(ORCL.US),股价曾一度大涨。但是 " 蜜月期 " 没过多久,9 月 24 日,甲骨文宣布发行 180 亿美元债券,利率介于 4.45%-6.10% 之间,主要用于偿还债务、未来投资或收购、支付现金股息或回购。值得留意的是,尽管该公司预计,在 OpenAI 等数百亿 AI 合约的推动下,有 4,550 亿美元的剩余履约义务(RPO),未来收入预期十分可观。但要满足这些需求,甲骨文将要在 2026 财年进行 350 亿美元的资本开支,建造 37 个新的多云数据中心,这将加重其财务负担。评级机构标准普尔于 9 月 24 日发布评级报告,认为甲骨文的 2026 财年资本开支将因为激进的 OCI(云基建)扩张计划而增至 380 亿美元,2027 财年进一步增至 600 亿美元,并于 2028 财年到达顶峰,因此 FOCF(自由经营现金流)缺口将显著扩大,进一步加重该公司的杠杆压力,为此维持对甲骨文的 "BBB" 长期信用评级,评级展望为负面,意味着未来有可能会下调其评级。受发债消息影响,甲骨文的股价于 9 月 25 日晚显著回落 5.55%。这或许是市场对于 AI 神话情绪降温的一个缩影。除了甲骨文,谷歌(GOOG.US)5 月份也成功发行 50 亿美元债券,利率介于 4.00%-4.30% 之间,苹果(AAPL.US)同样在 5 月发债筹资 45 亿美元,也是其 2023 年以来的首次发展。马斯克旗下的 AI 原生巨头 xAI,今年 7 月完成 50 亿美元债务融资,同期还配套 50 亿美元股权融资。" 融资补缺口 " 的模式似乎正在 AI 产业链蔓延——上游芯片企业通过预收款支持再投资,中游独角兽靠融资覆盖运营成本,下游应用商则通过发行债券来抢占市场。例如英伟达承诺向 OpenAI 投资千亿美元,而 OpenAI 表示将用这些资金来购买英伟达的 AI 芯片。独角兽 OpenAI 与多家上游供应商订立了服务协议,例如与甲骨文签订协议,将在五年内向甲骨文采购价值 3,000 亿美元的基础设施解决方案,几个小时前据报与云服务商 CoreWeave(CRWV.US)签订 65 亿美元的合作协议,以获取后者的算力支持。然而,OpenAI 传闻的 130 亿美元收入显然并不足以支撑这些支出。8 月初,OpenAI 再融资 83 亿美元,而在 3 月时其已从风投处筹资 25 亿美元,OpenAI 计划今年的融资规模达 400 亿美元。从实际收益来看,AI 似乎尚未产生足以支撑其所需成本的收入,整个 AI 产业链的现金流循环完全依赖资本输血,而投资者正是这条链条上最后的风险承担者。双重泡沫:一级市场的狂欢与二级市场的幻想AI 领域的估值狂热呈现 " 两极共振 " 格局,一级市场的独角兽与二级市场的科技巨头相互催化,共同将投资者推向风险边缘。这种狂欢看似无关,实则形成了 " 价值泡沫闭环 ":巨头的高市值为独角兽提供定价锚点,独角兽的融资热潮又反推巨头业绩预期,最终所有风险均沉淀在投资者的账户中。根据 CB Insights 的数据,当前全球有 498 只 AI 独角兽(即估值在 10 亿美元以上的未上市公司),合计估值或达到 2.7 万亿美元,有 100 家为 2023 年之后成立的公司,此外还有超过 1,300 家估值在 1 亿美元以上的 AI 初创公司。但这些 AI 初创公司当中,有大部分都未实现正向现金流,但估值高昂,完全脱离商业本质。今年 5 月 Builder.ai 的崩盘堪称典型。2023 年,该公司在 D 轮融资中筹得 2.5 亿美元,估值一度逼近 10 亿美元,其主打产品是一个基于 AI 技术的应用开发平台,号称能实现无代码快速开发,但后来被前员工或合作伙伴爆料,实际上主要依赖人工完成。该公司已进入破产清算程序,背负着巨额债务,其中包括拖欠亚马逊的 8,500 万美元和微软的 3,000 万美元。这类悲剧并非个例,AI 图像生成领域的独角兽 Stability AI 于去年就穷途末路,被指欠下 1 亿美元;AI 陪伴机器人公司 Embodied 也 " 凉凉 "。有意思的是,这两家 AI 初创公司背后的投资者都闪现 " 自身难保 " 的英特尔(INTC.US)的身影。风投项目投资者之所以甘愿 " 闭眼投钱 ",本质是 FOMO(Fear of Missing Out,错失恐惧症)情绪下的非理性博弈—— AI 初创项目的回报动辄数倍,例如 OpenAI 的竞争对手 Anthropic 刚于 9 月初获得了 130 亿美元融资,估值从 3 月时的 615 亿美元飙升至 1,830 亿美元,短短半年升值近两倍。风投机构若错过了高回报项目,就可能失去客户的资金(LP),这让它们宁愿投错,也不能错过,这也助推了一级市场中 AI 项目的估值扩张潮,但是当潮水退去,最终承受损失的还是 LP。二级市场方面,当前美股屡创新高主要由英伟达为首的大型科技股引领,其中英伟达的市值和估值最高,主要得益于 AI 概念的支持。正如我们在《中美 AI 估值博弈:港股龙头的硬核破局》一文中提到的,美国 AI 巨头相对于港股 AI 科技公司的估值溢价,本质或是华尔街对于美国科技巨头未来展望更为乐观,而这一乐观情绪到目前为止尚未有足够的证据证明合理。泡沫破裂会由谁埋单?从 18 世纪英国运河热潮到 2000 年互联网泡沫,历史反复证明:私营资本主导的技术投资狂潮最终会迎来崩溃。AI 狂欢也会有落幕的时候。2000 年互联网泡沫破裂时,纳斯达克指数暴跌近 80%,数以万亿美元市值蒸发。2025 年初,因为 DeepSeek 的颠覆性出现,AI 领域悄然出现 " 技术信仰裂痕 " ——这家中国 AI 企业凭借更高效的模型训练技术与更低的算力成本,直接冲击了 OpenAI 的商业化根基,并凭借更低的企业版定价,迅速抢占全球市场份额,这让资本开始重新审视 " 技术垄断溢价 " 的合理性,也导致美股科技股在上半年出现回调。当前美股科技股的上涨高度依赖英伟达、微软等 AI 龙头的 " 权重拉动 ",而在它们背后推动需求的也包括 OpenAI 等 AI 初创企业,如果这些初创企业最终无法证明它们所产生的收益能覆盖全部成本并取得足以支撑其估值的利润,那么其高昂的估值会被调整,其需求也会因为融资断流而骤然收缩——一级市场的估值崩溃会传导到二级市场上。作为 AI 算力的 " 供给核心 ",英伟达近三年数据中心业务的爆发式增长,本质上建立在 OpenAI、Anthropic 等独角兽 " 不计成本的算力采购 " 之上,一旦这些独角兽对 AI 芯片的需求萎缩,将会动摇 "AI 行业持续高增长 " 的预期,而英伟达的昂贵估值正是建立在这一预期之上,市场必然重新审视英伟达的增长天花板并重新给予估值,最终形成连锁效应,动摇整个二级市场的 " 价值锚点 ",其他科技巨头也将应声而倒。需要注意的是,各大公募基金、被动型基金、主动型基金、主权基金、养老基金都持有这些大型科技股,而且这些在当前被市场视为具有增长吸引力的巨头,是不少杠杆资金的 " 心头好 ",当它们的估值遭到下调时,重仓的主动管理基金(例如对冲基金)将率先减持,被动指数基金将因权重调整被迫跟进,杠杆资金被强制平仓将加剧 " 踩踏式下跌 "。最终遭受损失的将是那些追高入场的投资者。泡沫之外:理性投资的破局之道AI 产业并非毫无价值,正如互联网泡沫破裂后催生了谷歌、亚马逊等巨头,AI 技术的变革性意义终将显现。但对投资者而言,关键在于穿透估值迷雾,找到真正具备技术壁垒与盈利能力的企业。即将开启的 " 港股 100 强 " 评选,恰为投资者提供了这样的价值锚点。作为聚焦港股市场的权威评选,其将以业绩真实性与成长可持续性为核心标准,挖掘 AI 领域真正的价值标的。在泡沫与机遇并存的 AI 赛道上,这样的专业筛选无疑是投资者规避风险、把握机遇的重要指南。
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