本周行业协会披露最新报告,千珏打野：崛起的野区霸主，引领版本新潮流

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在《英雄联盟》这款全球风靡的MOBA游戏中，千珏打野成为了近期版本的一大亮点。凭借其出色的生存能力、强大的野区控制力和出色的团队作战能力，千珏在野区中崛起，成为众多玩家竞相尝试的新宠。 千珏，原名“千珏之舞”，是《英雄联盟》中的一款全新打野英雄。他的定位是刺客型打野，拥有极高的爆发伤害和出色的生存能力。在游戏初期，千珏的打野速度并不算快，但随着等级的提升，他的野区控制能力将逐渐增强，成为野区的一大霸主。 首先，千珏的被动技能“千珏之舞”是其生存能力的保证。在游戏中，千珏可以释放出三把飞舞的匕首，对敌人造成伤害并减速。当三把匕首全部命中敌人时，千珏会获得额外的攻击速度和移动速度，使得他在野区中更加灵活。 其次，千珏的Q技能“千珏之怒”是其野区控制力的关键。该技能可以让千珏对敌人造成伤害并施加一个持续减速效果。在野区中，千珏可以利用这个技能清理野怪，同时还可以对敌方打野进行干扰，使得敌方打野在野区中无法顺利发育。 此外，千珏的W技能“千珏之刃”是其爆发伤害的源泉。在短时间内，千珏可以释放出三把飞舞的匕首，对敌人造成大量伤害。在团战中，千珏可以利用这个技能对敌方关键英雄进行秒杀，为团队带来巨大的优势。 在装备选择上，千珏的出装应以攻击速度和生命偷取为主。推荐装备有“幽梦之灵”、“破败王者之刃”和“幽魂之眼”。这些装备不仅能够提高千珏的攻击速度和生命偷取，还能增强其生存能力。 在游戏策略上，千珏打野应充分利用其野区控制能力和爆发伤害。在前期，千珏应专注于清理野区，同时寻找机会对敌方打野进行干扰。在中后期，千珏可以参与团战，利用W技能对敌方关键英雄进行秒杀，为团队争取胜利。 值得一提的是，千珏在野区中的表现与其队友的配合密不可分。在游戏中，队友应给予千珏足够的支持，确保他在野区中的安全。同时，队友在团战中也要注意保护千珏，让他能够充分发挥其爆发伤害。 总之，千珏打野在《英雄联盟》中已经成为了一个崛起的野区霸主。凭借其出色的生存能力、强大的野区控制力和出色的团队作战能力，千珏在游戏中引领着版本新潮流。相信在未来的比赛中，千珏将继续发挥其强大的实力，为玩家带来更多精彩的比赛。

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。