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]

行业趋势与市场洞察 - 生成式AI爆发背景下，AI基础设施市场正经历变革，AI原生云厂商凭借稳定供应链、价格优势及专业化能力已站稳脚跟[2][3] - 亚太地区企业GenAI采用率呈爆发式增长，65%的亚太企业将在2025年实现超50个GenAI场景投产，26%的企业计划部署超100个场景[4] - 2025年起，AI基础设施市场焦点将全面转向推理侧，2025年亚太地区使用AI推理基础设施的组织占比达84%，但超过24%的企业受基础设施成本过高困扰[4] - 企业在从概念验证向规模化生产迈进时面临三大核心挑战：高性能推理基础设施短缺、数据主权合规压力、多云环境下资源调度效率低[4] - 供应链稳定性成为AI算力选型关键，31.1%的亚太企业将获取AI GPU及高性能基础设施列为阻碍GenAI落地的首要难题[8] 公司技术与产品布局 - GMI Cloud自研Cluster Engine与Inference Engine双引擎形成技术壁垒，Cluster Engine提供灵活弹性资源调度能力，支持长期预留与按需使用结合模式，同时支持定制化私有云服务、K8s集群管理、InfiniBand虚拟化组网[6] - Inference Engine集成全球近百个前沿大语言模型、语音及视频生成模型，通过对开源模型深度优化实现API调用延时缩短、Token吞吐效率提升，并提供差异化定价的on demand模型部署托管服务[6] - GMI Cloud计划于2025年10月完成Inference Engine底层升级，打造面向全球的混合云GPU系统，整合AWS、GCP、阿里云等公有云服务、企业自建IDC及私有集群，通过统一管理平面实现跨平台GPU资源调度[7] 公司战略与生态合作 - 作为NVIDIA认证合作伙伴及全球六大Reference Platform NCP之一，GMI Cloud实现新一代GPU资源零滞后对接，从2024年率先支持NVIDIA H200 GPU到2025年同步上线GB200，并优先锁定下一代B300资源[9] - GMI Cloud通过深度陪伴式AI专家顾问服务形成差异化优势，提供从资源配置、AI应用构建到性能优化的全流程技术建议[11] - 公司以技术创新、生态整合、区域深耕的模式，成为多智能体协同时代下AI基础设施的核心推动者[11]

大摩表示，AI浪潮正驱动存储芯片进入强劲上行周期。需求激增与供应滞后导致DRAM库存降至两周以下，市场已转 为"卖方市场"，厂商报价涨幅高达25%。此轮涨价远未见顶，价格具备翻倍潜力，并强调"停留在市场中的时间比择时更 重要"，投资者不应因"恐高"而错过后续行情。 01 供不应求加剧 转为卖方市场 通过渠道调查，摩根士丹利发现，受美国云服务客户订单激增的推动，存储芯片生产商已对2025年第四季 度的DRAM和NAND闪存报出高达25%的涨价幅度。这表明市场正迅速向卖方倾斜，价格上涨动能强劲。 报告强调，当前传统内存的供需失衡状况比预期更为严峻。DRAM生产商的库存已骤降至两周以下， NAND闪存库存也回落至长期平均水平之下。 该行预计，新产能追上需求仍需4到6个季度，供应滞后问题将持续存在。这种环境通常会促使客户建立缓 冲库存，从而进一步巩固卖方市场格局。 "我们认为，当前的上涨仍处于早期到中期阶段……价格重返历史峰值意味着有从当前位置翻倍的潜 力。我们没有看到任何证据表明，季节性需求疲软会影响到2026年第一季度的存储定价……这些情 况通常会促使客户建立缓冲库存，从而强化卖方市场。" 硬·AI 作者 |龙 ...

产品核心价值 - 产品定位为7x24小时专属日历助手，提供实时更新的数据财报和大事件提醒，帮助用户把握市场趋势和投资机会 [10] - 日历包含365条投资箴言，每日一句旨在触发投资视角与决策灵感，并整合财经日历和实时推送功能确保用户不错过重要财经大事 [14][15] - 产品设计融合12段传奇投资之路的智慧沉淀，每个案例均为实战复盘，旨在将股神智慧转化为用户的思维资产 [14] 产品物理规格与定价 - 产品实体日历早鸟价为139元，早鸟优惠时间为10月15日至10月24日 [4][5] - 产品尺寸为100*170*40毫米，共380页，外盒采用天地盖设计，材质为触感纸、双胶纸并搭配烫金工艺 [19][20][21] - 购买即附赠价值超1000元的知识礼包，礼包详情及领取方式见于实物日历内页说明 [9] 企业定制服务 - 企业定制服务提供1V1礼品设计，打造年度硬核好礼，轻度定制起订数量为100份，可在外盒腰封和日历底座定制企业logo [22][24][26][27] - 深度定制起订数量为1000份，除logo外还可定制企业slogan、CEO语录（字数限制100-200字）及企业二维码，日历内页最多60页内容可替换为企业提供素材 [33][38][40] - 定制订单需提前三周下单，不接受急单 [40] 销售与物流信息 - 商品为全款预售，预计发货时间为2025年10月中下旬，由上海发货且全国包邮（海外及港澳台地区需联系客服） [41][42] - 团购订单数量达到50本或以上可联系客服咨询优惠详情 [45] - 收货后如无质量问题恕不退换 [42]

AI行业投资透明度问题 - Anthropic首席执行官Dario Amodei质疑人工智能行业部分投资协议存在可疑情况 称实际投资规模可能被夸大[2] - 同一笔数据中心投资被多家参与公司分别报道 导致出现重复计算甚至三重计算现象 市场对投资总额产生误解[2][5] - 快速膨胀的AI基础设施投资领域存在信息披露问题 可能影响投资者对行业资本流向的准确判断[3] 数据中心交易市场动态 - 近几周AI行业出现大量合作协议 主要由OpenAI推动 涉及部署多吉瓦级数据中心[7] - AI数据中心领域快速演进 几乎每周都有数十亿美元级别交易宣布[7] - 尽管表达对部分交易的质疑 Amodei仍对数据中心建设整体趋势持肯定态度[7] 行业竞争格局 - Anthropic与OpenAI存在直接竞争关系 Amodei曾是OpenAI前高管[7] - OpenAI近期主导的多项大规模合作协议是业内最受关注的投资事件[7] - 获得训练AI模型所需算力需要英伟达和微软等科技巨头支持 合作伙伴关系具有巨大价值[7]

摩根士丹利最新研报表明，对于甲骨文投资者日披露三大关键利好，包括新签大额合同、上调2030财年营收增长目标， 并首次给出强劲的每股收益复合年增长率，他们认为需持谨慎乐观态度。尽管公司提供了更多业务细节，但几个核心问题 仍未得到明确答复，市场的"将信将疑"态度或将持续。 硬·AI 作者 | 李 佳 编辑 | 硬 AI 01 财务远期目标大幅上调 但近期增长不及预期 报告指出， 甲骨文在投资者日上调的业绩预期主要体现在远期目标上 。公司将2030财年营收目标从此前 的约2000亿美元大幅上调至约2250亿美元，年复合增长率达31%（2025-2030财年），同时将非GAAP每 股收益目标定为21美元，年复合增长率约28%。 从具体财年来看，2027财年营收目标为850亿美元，较市场预期高出约3.4%；2028财年为1300亿美元， 领先约5.9%；但到2029和2030财年，优势扩大至10.8%和13.4%。更关键的是，在每股收益层面，2027 财年目标8美元基本符合市场预期，2028财年的10.65美元甚至略低于市场预期的11.21美元（低5.0%）， 只有到2029和2030财年才分别高出8.0%和13.5% ...

公司AI基础设施业务盈利能力预期 - 甲骨文首次披露大型AI基础设施项目利润率预期，一个为期六年、总收入600亿美元的项目毛利率可达35% [2][3] - 新披露的利润率数据有助于平息华尔街对该业务盈利能力较低的担忧 [4][5] - 市场信心增强，公司股价收涨超3%，盘中一度上涨超5% [2][6] 公司财务表现与未来指引 - 公司预计到2030财年营收将达到2250亿美元 [2][4] - 公司当前剩余履约义务（RPO）超过5000亿美元 [2][4] - 2026财年第一财季云业务总收入72亿美元，同比增长28%，其中云基础设施（OCI）业务收入33亿美元，同比增长55% [9] 历史盈利能力争议 - 华尔街曾质疑AI基础设施业务盈利性，公司部分AI云服务在上财季的毛利率仅为14% [4][11] - 该毛利率远低于公司传统软件业务约70%的整体毛利率 [12] - 公司上一财季因租赁英伟达新版Blackwell架构芯片而亏损近1亿美元 [12]