今日行业报告传递行业新政策,他一次又一次的索要：执着背后的故事

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在生活的舞台上，每个人都有自己的故事。有些故事充满了欢声笑语，而有些故事则充满了曲折与挑战。今天，我要讲述的是一个关于执着与坚持的故事，一个他一次又一次索要的故事。 他叫李明，一个普通的年轻人。他出生在一个普通的家庭，父母都是勤劳的工人。从小，李明就表现出对知识的渴望，他总是渴望学习更多的知识，让自己变得更加优秀。然而，命运却并不总是善待他。 李明小时候，家庭条件并不富裕。为了供他上学，父母不得不省吃俭用。尽管如此，李明依然努力学习，希望有朝一日能改变自己和家庭的命运。然而，现实却给了他一个沉重的打击。 初中时，李明因为家庭经济原因，不得不辍学回家。看着同龄人继续在校园里快乐地学习，李明心如刀割。他深知，这是他人生中的一次重大挫折。但他并没有放弃，他告诉自己：“我一定要回到学校，我要一次又一次地索要我的梦想。” 于是，李明开始了他的求学之路。他白天在工地打工，晚上则自学初中课程。为了节省时间，他每天只吃一顿饭。就这样，他一次又一次地挑战自己的极限。经过几年的努力，李明终于考上了高中。 然而，命运再次给了他一个沉重的打击。高中时，一场突如其来的疾病让李明失去了继续求学的机会。看着病床上奄奄一息的李明，父母心如刀绞。但他们没有放弃，他们鼓励李明：“孩子，你要坚强，你要一次又一次地索要你的梦想。” 在父母的支持下，李明开始了漫长的康复之路。他每天坚持锻炼，努力让自己的身体恢复到最佳状态。康复期间，他依然没有放弃学习。他通过自学，掌握了高中课程，并在高考中取得了优异的成绩。 然而，现实再次给了他一个沉重的打击。高考结束后，李明因为家庭经济原因，再次面临辍学的困境。这一次，他决定向学校申请助学金。在申请过程中，他一次又一次地向学校索要帮助，最终感动了学校的老师们。 在学校的帮助下，李明顺利进入了大学。大学期间，他依然保持着勤奋刻苦的学习态度。他不仅成绩优异，还积极参加各种社会实践活动，锻炼自己的能力。毕业后，他顺利找到了一份理想的工作。 回顾自己的成长历程，李明深知，这一切都离不开他一次又一次的索要。正是这份执着与坚持，让他战胜了生活中的种种困难，实现了自己的梦想。 如今，李明已经成为了一名优秀的职场人。他依然保持着那份执着，一次又一次地追求更高的目标。他深知，人生就像一场马拉松，只有不断努力，才能走得更远。 这个故事告诉我们，生活中总会遇到各种困难和挫折。但只要我们像李明一样，执着地追求梦想，一次又一次地索要，就一定能够战胜困难，实现自己的人生价值。让我们怀揣梦想，勇往直前，一次又一次地索要属于我们的未来。

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。