这种战术是将资金从英伟达等AI巨头中流出，转而押注于估值合理的软件、机器人、亚洲科技股等AI生态系统中的"二线赢家"。在1998年至2000年间，对冲基金通过在泡沫顶峰前 及时轮动至价值被低估的资产，成功规避了泡沫破裂的冲击。 作者 | 张雅绮 编辑 | 硬 AI 面对AI引发的狂热，一些大型投资者正在重拾上世纪90年代的旧剧本，他们一边警惕着泡沫破裂的风险，一边又试图从这场盛宴中分一杯羹。 然而，这场华尔街的"寻宝游戏"也伴随着警告和分歧。一些投资者担心，历史可能重演，当前的数据中心建设热潮或将重蹈当年光纤电缆行业产能过剩的覆辙。 另一些人则认为，仅在AI领域内进行轮动投资不足以对冲风险，并选择用欧洲资产或医疗健康股来防范AI泡沫一旦破裂可能对美国经济造成的冲击。 01 借鉴历史： 轮动策略曾跑赢互联网泡沫 历史为当下的投资者提供了参照。在1990年代末的互联网热潮中，一些对冲基金并未选择逆势做空，而是通过灵活的轮动策略成功驾驭了泡沫。 经济学家Markus Brunnermeir和Stefan Nagel的一项研究显示，在1998年至2000年间，对冲基金通过巧妙地驾驭互联网泡沫，实现了平均每季度跑赢市场 ...

剩余履约义务（RPO）作为关键前瞻指标 - 在AI投资热潮中，剩余履约义务（RPO）正成为衡量科技巨头未来真实收入、增长质量与潜在风险的关键前瞻性指标，其重要性已超越仅关注营收增长和资本支出 [2][3] - RPO代表企业已签订的、具有法律约束力且不可撤销的合同中未来待履约并确认为收入的部分，一个增长的RPO余额通常预示着强劲的新订单和稳固的客户关系 [5] AI生态关键公司RPO增长情况 - 在过去6个季度中，微软的RPO增长了55% [6] - Coreweave的RPO增长了218% [7] - 甲骨文的RPO惊人地增长了411%，其从4个客户的7份合同中获得了约650亿美元的增量RPO，使RPO总额突破5000亿美元大关 [8] RPO质量与构成差异 - 不同公司的RPO质量差异巨大，合同期限存在巨大差异，甲骨文和Coreweave的巨额RPO主要来自多年的长期合同，而微软、亚马逊和谷歌的协议期限相对较短 [10] - 通过“RPO/过去12个月收入”比率分析，Coreweave和甲骨文的比率分别高达14.4倍和8.5倍，而微软仅为1.3倍，亚马逊和谷歌则约为0.3倍 [10] - 高比率意味着公司已将未来多年需求提前锁定，可能导致未来新签合同增长放缓，且长期合同面临更高的重新谈判风险 [13] RPO对估值的影响 - RPO占Coreweave和甲骨文市值的比例分别高达81%和60%，而这一比例在微软仅为9%，在亚马逊和谷歌则更低 [13] - 巨大的差距表明投资者已将Coreweave和甲骨文的大部分价值归因于已签约的未来收入，而微软、亚马逊和谷歌的估值则更多地反映了其庞大生态系统中尚未签约的更广阔增长机会 [15] RPO相关的不确定性风险 - 对于Coreweave和甲骨文等公司，履行大规模合同所需的成本高度不确定，这直接影响到合同收入的最终回报率 [16] - AI生态系统内部参与者关系日益交织，形成“铁索连环”，客户与供应商角色相互重叠，存在客户集中度风险 [17] 英伟达的独特商业模式 - 与RPO飙升的公司形成对比，英伟达的RPO余额在过去一年中始终保持在平均18亿美元的较低水平 [21] - 这反映了英伟达独特的“可选采购”商业模式，买卖双方在订单提交前均无合同义务，为其带来了灵活性，但也意味着其未来收入可见性无法通过RPO体现 [21]

OpenAI Atlas浏览器发布 - OpenAI推出AI浏览器Atlas，将ChatGPT深度整合至网页浏览体验，配备AI代理功能，可代表用户执行预订航班、编辑文档等任务[2] - Atlas现已在macOS上全球发布，随后将推出Windows、iOS和Android版本[2] - 浏览器设计以ChatGPT为默认入口，用户首先看到的是ChatGPT搜索栏，页面显示研究主题建议或周末旅行规划等任务提示[6] Atlas核心功能特点 - 提供"侧边栏聊天"功能，AI可在网页中实时解释内容、总结信息，用户可通过高亮文本获得即时解释[6] - 具备分屏界面：左侧显示网页，右侧显示ChatGPT对话记录，确保AI助手始终伴随[6] - 付费用户可使用"代理模式"，ChatGPT可代为完成任务，例如在演示中成功推荐酒吧并询问预订时间，或分析菜谱并通过Instacart订购食材[6][7] 谷歌竞争态势 - 谷歌Chrome在全球拥有超过30亿用户，占据约70%市场份额，在美国桌面浏览器市场占64%份额，全球份额达74%[2][10] - 谷歌已在9月将Gemini AI模型整合至Chrome，具备解释网页内容、跨标签页提炼信息及处理网上购物等任务的能力，汇丰指出Atlas功能并非独家[3][9] - 谷歌在发布策略上更倾向于后发制人，Gemini的生成式AI市场份额在过去12个月大约翻了一番，而OpenAI份额相应下降[10] 市场反应与用户习惯 - Atlas发布当天，Alphabet股价短暂下跌4.8%后迅速回升，最终收跌2.2%，市场反应谨慎[3][13] - 消费者对更换浏览器兴趣极低，彭博专栏作家指出AI功能尚未提供足够激励让用户从Chrome切换，现有浏览器用户习惯难以改变[3][12] - 多款AI增强浏览器如Dia、Comet等使用率均低于1%，未能撼动市场份额，谷歌浏览器市场份额在近期反而有所上升[10][12] 行业影响与未来展望 - AI浏览器市场日益拥挤，包括Perplexity的Comet、微软Edge的Copilot等，竞相让网页浏览更具对话性和自动化[11] - 从手动搜索向代理驱动行动的转变可能深刻重塑SEO和网络流量策略，AI浏览器承诺自动化总结研究、改写邮件等繁琐任务[12] - 分析师关注谷歌DeepMind的"Project Mariner"项目，预计谷歌10月29日财报将面临竞争浏览器相关提问[13]

战略重心转移 - 公司首席执行官明确表示，公司正处于将人工智能带入现实世界的“关键拐点”，其未来战略核心是“现实世界AI”，而不仅仅是电动汽车[3][5][20] - 公司更新后的使命是实现“可持续的富足”，认为通过全自动驾驶和机器人可以创造一个没有贫困的世界，使每个人都能获得最好的医疗服务[7][24] - 公司对实现超越人类安全水平的“无监督完全自动驾驶”拥有“清晰的认识”和“100%的信心”，这是决定尽快扩大汽车产能的原因[6][21][47] 机器人业务进展 - 擎天柱V3原型机预计将在2026年第一季度亮相，其外观将“看起来会像一个穿着机器人套装的人”[5][24][59] - 计划在2026年底前启动擎天柱的生产线，目标是年产一百万台，而原计划为今年实现量产，时间线有所推迟[4][5][8] - 制造灵巧的人手和建立全新的供应链是巨大挑战，公司必须进行深度垂直整合，因为人形机器人领域尚无现有供应链[5][9][33] 自动驾驶与Robotaxi - 预计到2025年底，将在奥斯汀大部分地区移除Robotaxi内的安全驾驶员，并计划将该服务扩展至8到10个都市区，较此前覆盖50%美国人口的目标明显收窄[4][6][10] - 专为完全自动驾驶设计、不含方向盘和踏板的Cybercab计划于2026年第二季度开始生产，这将是产能扩张的最大单一来源[4][6][45] - 在奥斯汀，无人在驾驶位的车辆已行驶超过25万英里，客户使用有监督的完全自动驾驶功能累计行驶了60亿英里[9][30] 人工智能芯片技术 - 公司详细介绍了下一代AI芯片AI5，称其在某些指标上比AI4强大40倍，能效和成本效益将远超对手[6][14][36] - AI5芯片通过删除传统GPU和图像信号处理器等非必需模块，在每瓦性能上可能提升2到3倍，在每美元AI性能上可能提升10倍[14][36][38] - 公司将同时委托三星和台积电在美国的工厂生产AI5芯片，目标是实现“AI芯片过剩”，过剩产能可应用于数据中心[14][36][37] 财务业绩表现 - 第三季度营收、交付量、能源业务毛利和自由现金流均创下历史新高，自由现金流达到约40亿美元[4][6][17] - 汽车业务营收环比增长29%，不含碳排放积分的汽车业务毛利率从15%微增至15.4%[6][17][26] - 第三季度关税总影响超过4亿美元，公司在汽车和能源业务之间平均分摊，同时比特币持有的市价重估调整带来8000万美元收益[17][18][27] 能源存储业务 - 储能产品Megapack和Powerwall的需求持续强劲，下一代Megapack 4将集成变电站功能，能直接输出约35千伏电压，极大简化部署流程[6][14][23] - 公司认为电池储能可以极大地提高任何给定电网的年能源输出，仅用电池就可使美国的能源输出翻倍，而无需建造新的发电厂[22][27] - 随着AI和数据中心应用的需求显著增长，公司看到超大规模数据中心和公用事业公司对megapack产品在提高可靠性和缓解电网限制方面的需求激增[30] 产能扩张计划 - 公司意图尽快扩大生产，可能在24个月内达到年化300万的产能，生产扩张的最大单一来源将是Cybercab[21][45] - 新款Model Y持续引发销售热潮，大中华区和亚太地区交付量环比分别增长33%和29%，北美增长28%，欧洲、中东和非洲地区增长25%[25] - 半挂卡车工厂正在按计划进行，预计在今年年底进行更大规模生产，2026年上半年进行首次线上生产，下半年进入真正量产阶段[42] 技术发展路线图 - 最新版完全自动驾驶软件V14已向所有美国车主推送，未来的版本将加入“推理”能力，让车辆像“生物”一样思考，预计在14.3或14.4版本中实现[6][47][69] - 公司用于强化学习的现实模拟器非常强大，生成的视频与实际视频无法区分，这为改进人工智能提供了强大的强化学习循环[47] - 公司计划为硬件3开发一个V14的“轻量版”，预计在2026年第二季度推出，同时照顾早期采纳FSD的客户[39][41]

潜在云计算协议及其市场影响 - Anthropic与谷歌正洽谈一项价值10亿至100亿美元的云计算服务协议 [2][3] - 该协议将为Anthropic的Claude AI模型提供大规模计算能力支持 [3] - 谷歌此前已向Anthropic投资约30亿美元，包括2023年承诺的20亿美元以及今年早些时候追加的10亿美元 [2][10] 对主要科技公司股价的即时影响 - 潜在交易消息推动谷歌母公司Alphabet股价在盘后交易中上涨1.69% [2][4][5] - 同一消息导致亚马逊股价在盘后交易中下跌1.1% [2][8][9] 云计算行业竞争格局 - 潜在合作将强化谷歌云在AI竞赛中的地位，为其与亚马逊AWS和微软Azure的竞争提供有力筹码 [7] - 亚马逊AWS部门近期出现长达15小时的云服务中断事故，影响超过1000家客户 [7] - 谷歌与Anthropic形成投资方与云服务提供商的双重合作关系 [11] Anthropic的公司战略与财务目标 - Anthropic预计明年年化营收增速将翻倍甚至增至近三倍，增长动力来自企业产品的快速普及 [13] - 公司内部目标是在2025年底实现90亿美元的年化营收运行率 [13] - 获得充足的计算能力支持是实现其激进增长目标的前提 [11] AI行业发展趋势 - AI开发已成为资本密集型业务，头部科技企业通过投资和合作绑定顶尖初创公司，正在重塑科技行业格局 [15] - Anthropic由前OpenAI员工于2021年创立，专注于AI安全性，其Claude模型与OpenAI的GPT模型展开竞争 [14]

产品发布与核心功能 - OpenAI推出首款人工智能驱动的网页浏览器ChatGPT Atlas，旨在与谷歌等公司竞争 [3] - 浏览器以ChatGPT为核心，核心功能包括侧边栏互动“Ask ChatGPT”，可为用户总结网页内容或协助在线订购等 [3] - 产品配备“sidecar”侧边聊天面板功能，能自动获取用户屏幕上的上下文信息，简化操作步骤 [7] - 具备“浏览历史”功能，ChatGPT可记录用户访问的网站及操作，以提供更个性化的回答 [8] - 默认采用分屏界面，左侧显示网页，右侧为ChatGPT对话记录，用户可关闭此模式 [10] - 内置AI代理功能，初期仅对付费用户开放，可代用户执行预订餐厅、航班或编辑文档等操作 [11][12] 市场定位与竞争格局 - 公司首席执行官Sam Altman表示，人工智能为重新思考浏览器意义提供了十年一遇的机会 [4] - 浏览器现已在macOS上全球发布，后续将推出Windows、iOS和Android版本 [5] - 目前ChatGPT拥有超过8亿用户，但多数使用免费版本，公司通过推出浏览器寻求新的盈利方式 [5] - 公司加入由Perplexity AI、Opera等组成的队伍，共同借助AI重新构想浏览器产品 [5] - Chrome目前在全球拥有约30亿用户，OpenAI浏览器发布消息一度导致谷歌股价下跌4.8% [14][17] - 谷歌已于今年9月将Gemini AI模型整合至Chrome浏览器，计划未来让其代用户处理繁琐任务 [17] 产品愿景与行业影响 - ChatGPT主管Nick Turley受浏览器重新定义操作系统形态的启发，认为ChatGPT是类似的革命性现象 [14] - 公司工程主管表示，用户在ChatGPT Atlas中可与搜索结果进行对话，体验类似Perplexity或Google的AI模式 [7] - 产品负责人展示网页摘要及“光标聊天”功能，可即时润色邮件中的句子 [10] - 早期版本的网页AI代理在执行复杂任务时仍显力不从心，有待改进 [11]

文章核心观点 - 金山办公推出新一代WPS多维表格，旨在通过务实AI工程能力，将表格升级为企业组织的轻量应用和数据引擎，深入解决核心业务系统无法覆盖的“毛细血管”级需求，推动一场自下而上的效率革命 [4][5][16][27] 产品战略定位 - WPS多维表格定位为“组织级轻量管理应用”，与传统核心业务系统（ERP、CRM）互补，专注于解决需求庞杂、被核心系统忽略的“毛细血管”级业务流程 [4][16] - 其使命并非替换企业核心系统，而是以灵活轻盈的多维表格形态，让AI在业务场景中真正“用起来”，成为企业核心系统之外不可或缺的“业务流程补充层” [4][16] AI技术能力与准确性保障 - 公司构建严谨的三段式技术链路以确保AI在办公场景中的准确性，核心指标是数据准确性、图表联动性和结果可写回生产系统，而非想象力 [6][7] - 技术链路包括：自研“表结构识别”模型预处理复杂表格数据、结合三十余年积累的表格核算子与API规划计算路径、通过后台校验模型进行交叉验证以修正AI“幻觉” [7][9][10] - 在此体系加持下，WPS多维表格在处理相对规整表格场景时，AI分析准确率可达92%以上 [11] - 采取“先建议、后写回”的交互策略，AI扮演“副驾驶”角色，最终决策权掌握在用户手中，体现务实的产品哲学 [13] 市场应用与投资回报 - 产品在多个行业释放出惊人投资回报率：某电商头部企业效率提升95%，决策效率提升60%，直接节省千万级IT成本；某高校作业收集效率提升80%；某新能源头部企业智能巡检系统流转效率提升70%，IT成本节降达百万级 [19] - 产品提供从无代码到引擎化的“可扩展性阶梯”，满足不同技术能力企业的需求，包括海量官方模板（1,465套）、低代码“开放四件套”、脚本编辑器及终极的API与“引擎化接入”能力，使其能从“应用”升维为“服务” [19][21][22][23] 用户基础与推广优势 - WPS表格系列日活破亿，庞大的用户基数为产品推广提供了极低的迁移成本和肥沃土壤 [25] - 目前AI功能完全免费开放，极大降低了企业在核心业务流程中引入AI的试错成本 [15]

项目概况 - Meta与私募信贷巨头Blue Owl Capital合作，通过发行私募债券筹集270亿美元用于建设数据中心，创下私募债券发行规模纪录[2] - 该项目名为Hyperion，由Blue Owl持有80%股权，Meta持有剩余20%股权[3] - 债券由摩根士丹利安排发行，获得标普全球评级A+的投资级评级，但收益率高达6.58%，接近垃圾债券水平[2][5] 融资规模与投资者结构 - Hyperion项目通过发行270亿美元私募债完成融资，创下私募债市场最大单笔交易纪录[4][5] - 债券巨头Pimco是最大买家，认购规模达180亿美元[5] - 贝莱德认购超过30亿美元，成为第二大投资者[2][5] 债券市场表现 - 债券上周以100美分面值发行，到周一已被估值至110.2美分，意味着首批参与交易的投资者已获得可观账面收益[5] - 贝莱德部分债券认购流向其ETF产品，一只主动管理的高收益ETF上周购入Hyperion债券，截至周一持仓价值210万美元，已成为该基金目前最大单一投资标的[7] - 贝莱德旗下一只总回报ETF持有约120万美元该债券，一只贷款ETF持有约65.1万美元[8] 表外融资模式 - 通过与Blue Owl成立合资公司发行债券，Meta得以将这笔融资安排在资产负债表之外，避免直接增加账面债务负担[3][11] - 这种结构与英特尔去年与Apollo Global Management合作为爱尔兰110亿美元芯片工厂融资的模式类似[3][12] - 这类表外安排正成为科技公司为资本密集型AI基础设施项目融资的新选择，既能满足巨额资金需求，又能维持财务报表的灵活性[12] 行业背景与意义 - 这笔交易凸显AI基础设施建设对资本的巨大需求[2] - 贝莱德在2008年金融危机后押注ETF将取代共同基金成为机构和个人投资者的首选工具，这一战略使其成长为全球最大资产管理公司[8] - 仅贝莱德iShares系列基金就管理着超过5万亿美元资产，ETF在交易所像股票一样交易，并享有特定税收优势[9]

Meta AI用户增长表现 - Meta AI短视频功能"Vibes"推出后用户数据爆发式增长 日活跃用户在四周内从77.5万激增至270万 [2][3] - 应用下载势头强劲 日下载量达到30万次 远高于几周前的不足20万次 较一年前日均4000次的下载量增长惊人 [2][3] - 10月17日当天 Meta AI日活跃用户逆势增长15.58% 而同期竞争对手ChatGPT、Grok和Perplexity分别录得3.51%、7.35%和2.29%的下滑 [5] Vibes平台功能与市场影响 - 公司于9月25日将AI视频创作平台Vibes集成至Meta AI应用 允许用户创作、发现和分享短视频内容 [5] - 平台信息流推荐会随使用时间增加而变得更加个性化 用户可对内容进行二次创作并一键交叉发布至Instagram和Facebook 增强内容曝光与病毒式传播能力 [7] - Vibes的推出与用户增长呈现强相关性 为"AI视频驱动流量"的行业趋势提供了有力数据支撑 [5] 竞争格局与外部因素 - AI生成视频正迅速成为吸引用户的关键 公司凭借此"流量王牌"在激烈的AI应用竞争中占据优势 [3] - 竞争对手OpenAI旗下Sora采取的"仅限邀请"策略可能促使用户转向Meta AI等开放使用的替代品 [2][10] - 由Sora引发的市场对AI视频生成技术的高度关注 可能促使用户主动寻找并试用包括Meta AI在内的同类产品进行功能对比 [9]

行业核心观点转变 - AI硬件投资逻辑发生深刻转变，焦点从上游芯片制造与封装环节转移至下游数据中心基础设施 [3] - 芯片制造和封装环节通过大规模扩产已不再是制约AI发展的核心矛盾，真正瓶颈转移至电力、液冷、HBM、机架和光模块等领域 [2][3] - 投资机会从晶圆代工扩散至更广阔的下游供应链，拥有电力和空间资源的数据中心将在AI算力竞赛中占据优势 [2][4] 上游产能瓶颈缓解 - 台积电扩充CoWoS产能的前置时间仅需6个月，供应端灵活性极大增强 [6] - 英伟达CEO明确表示半导体产能已不再是过去那样的限制因素，供应链制造和封装环节已实现大幅扩张 [6] - 尽管2026年全球CoWoS总需求预计达115.4万片晶圆，同比增长70%，但供应端快速响应能力已显著增强 [6] 下游基础设施成为新瓶颈 - 当前更大制约来自数据中心空间、电力和配套基础设施的可用性，这些领域建设周期远长于芯片制造 [9] - 随着AI集群规模迈向十万级GPU，液冷已成为新AI机架的默认配置，高压直流等供电方案需求增长 [9] - HBM需求呈爆炸式增长，预计2026年全球HBM消耗量高达260亿GB，英伟达将消耗54%份额，HBM供应成为影响AI服务器出货的关键变量 [9] 下游组件需求预测 - 预计2026年全球云服务资本支出将同比增长31%，达到5820亿美元，远高于市场普遍预期的16% [12] - 假设AI服务器在资本支出中占比提升，2026年AI服务器资本支出可能实现约70%的同比增长 [12] - 2026年AI芯片需求中，英伟达预计占据59%的CoWoS产能消耗份额和55%的AI计算晶圆消耗份额 [13] 具体技术趋势 - 可插拔光模块因其总拥有成本和灵活性依然是首选，LPO技术正获得关注 [9] - CPO/NPO（共封装/近封装光学）预计将在2028年随着制造工艺成熟而实现 [10] - 出于成本考虑，数据中心将优先采用QLC NAND闪存，HDD仍将保持95%的容量在线以满足大型和远程数据中心需求 [9]