博通与OpenAI合作的核心观点 - 博通与OpenAI的深度合作是一场高风险与高回报并存的豪赌，合作内容包括开发大量定制芯片及计算系统 [3] - 该合作面临高成本风险，若OpenAI出现问题，相关定制系统难以转移给其他客户 [2][7] - 相较于英伟达和AMD，博通对OpenAI的押注风险更大，因其合作的定制化性质决定了更高的成本和客户依赖 [2][7][8] 合作潜在回报与风险 - 分析师估计该交易有望在未来三到四年内为博通带来远超1000亿美元的额外收入 [7] - 博通首席执行官承认开发大型AI系统将提振公司盈利，但会稀释其毛利率，具体幅度未透露 [2][7] - OpenAI计划投入数十亿美元，用数十万颗芯片填充数据中心，总耗电量达26吉瓦，但这仅是其未来八年建设计划的十分之一 [3] - OpenAI预计到2029年才能实现盈利，其今年约130亿美元的预计收入远不足以支撑庞大支出，资金问题尚不明朗 [4][7] 行业竞争与公司估值 - 博通在其定制芯片业务领域面临日益激烈的竞争，核心客户谷歌已开始与联发科合作开发定制AI芯片 [11] - 英伟达和AMD仍在积极争夺OpenAI订单，可能引发价格战，进一步挤压博通利润空间 [11] - 博通股价约为其明年预期收益的40倍，今年大部分时间里其远期市盈率一直高于市场领导者英伟达 [11] - 博通被打造为毛利率超过70%的综合性企业，但与OpenAI的绑定并非稳赚不赔的买卖，因其宏大愿景缺乏清晰财务模型支撑 [11]

| 作者 | 董 | 静 | | --- | --- | --- | | 编辑 | 硬 | AI | 官宣百亿客户并非OpenAI，市场对博通这一神秘客户身份的猜测又将重新开始。 硬·AI 随着OpenAI被排除在百亿美元客户名单之外，市场对这一神秘客户身份的猜测将重新开始。 考虑到当前AI芯片需求激增以及博通在定制芯片领域的领先地位， 这一大额订单背后的客户身份仍将是投资者关注焦点。 据 见闻此前文章 称，当地时间9月4日，博通总裁兼首席执行官陈福阳（Hock Tan）在财报电话会议上称，公司已将一家潜在客户转变为正式的第四家定制AI加 速器（XPU）客户，并获得了价值超过100亿美元的生产订单。当时 据知情人士向媒体证实，这个神秘的新客户正是OpenAI 。 CNBC报道称，博通不披露大型网络规模客户的具体身份，但分析师普遍认为 谷歌、Meta和TikTok母公司字节跳动是其三大客户。 博通与OpenAI的合作关系已持续18个月，双方将从明年年底开始部署定制设计芯片机架，整个项目预计2029年完成。 OpenAI总裁Brockman表示，通过构建自有芯片，公司能够将从创建前沿模型和产品中学到的经验直接嵌入 ...

分析师日核心关注点 - 甲骨文即将举行的财务分析师日受到前所未有关注，焦点从收入增长惊喜转向AI驱动成功背后的实际执行和财务影响[2][3][4] - 公司第一财季史无前例的3170亿美元剩余履约义务增长和随后36%的股价涨幅创造了极高预期[2][3] - 市场普遍对支撑AI相关RPO所需的庞大计算能力以及近期供应链限制感到不安，担心公司能否在预期时间内交付合同[3] 历史性RPO增长与预期 - 第一财季获得创纪录的3170亿美元RPO增量，是其此前RPO存量的两倍多[3][6] - 公司预计年底前RPO将超过5000亿美元，较五年前增长12倍[3] - 这一惊人增长促使市场分析师大幅上调预期，对甲骨文2029财年的营收预测从990亿美元飙升至1670亿美元[6] 资本支出与利润率影响 - 投资者核心关切已转向AI交易背后的资本支出和利润率影响[8] - 甲骨文已将2026财年的资本支出指引从"超过250亿美元"上调至350亿美元，但分析师普遍预计未来支出还将大幅攀升[8] - 巴克莱估计AI训练业务的毛利率略高于25%，市场普遍预计AI收入的增加将压缩公司整体营业利润率[8] - 投资者将密切关注管理层对于单位经济效益的阐述，以更好判断盈利前景[8] 巨额合同可行性风险 - 与OpenAI签署的3000亿美元云计算协议最受瞩目，将在五年内开发高达4.5吉瓦的"Stargate"AI数据中心容量[11] - 市场担忧甲骨文能否应对潜在的电力和数据中心设备供应链限制，从而按时交付庞大算力[11] - 鉴于合同金额远超OpenAI当前收入水平及其高额现金消耗，投资者对其支付能力存有疑虑[11] - OpenAI近期宣布与英伟达和AMD达成大规模算力协议，加剧了投资者对合作稳固性及单一大客户风险的疑问[11] 管理层变动与融资活动 - 公司提拔原OCI总裁Clay Magouyrk和原工业总裁Mike Sicilia担任联席首席执行官，以形成更传统的公司治理结构，消除长期存在的继任计划风险[13] - 为支持AI数据中心建设计划，甲骨文近期在债市成功融资180亿美元，此次发行获得了近880亿美元的超额认购[13] - 公司的融资需求、杠杆水平以及对每股收益的影响，将是分析师日上的核心议题[13] - 据报道，甲骨文将与Silver Lake和MGX共同成为TikTok美国业务的主要投资者，预计将维持其云服务提供商角色[14]

融资与公司战略 - 公司于10月13日完成亿元级A轮融资，由蚂蚁集团领投，启明创投超额跟投，这是年内第三次融资 [2] - 融资资金将用于丰富AI办公硬件产品矩阵、加速海外自主品牌viaim的市场推广、加大对AI Agent等前沿技术的探索 [2] - 连续三轮融资被视为一级市场对公司现有实力和长期增长潜力的信任与看好 [2] 产品策略与商业化路径 - 公司自2021年起超前布局AI耳机，聚焦办公商务这一垂直细分领域，产品功能从录音转写演进至实时翻译、摘要总结、AI嘴替、脑图构建等主动创作与交互层 [4] - 核心策略是深度聚焦垂直场景，以技术实用主义解决真实痛点，从AI场景需求出发深度重构硬件本身 [5] - 2024年公司已实现盈利，其产品在电商大促中表现强劲：讯飞AI耳机Air2销量环比激增580%，Pro3型号登顶抖音、天猫“入耳式蓝牙耳机”品类销量榜首，并获京东“AI蓝牙耳机”销量冠军 [5] - “AI+耳机”聚焦“办公场景”的模式被验证成功跑通了从产品技术到商业价值的闭环 [7] 海外市场拓展 - 公司以中国香港、新加坡为试点开启出海，2024年1月借CES推出全新品牌“viaim”，重点开拓北美与亚太市场，随后进入中东和欧洲市场 [8] - 海外市场增长显著：2024年1月至7月，viaim品牌AI耳机在北美市场绝对销量增长7.2倍，亚太区整体销量较去年下半年增长1.28倍，并在7月实现月环比673.1%的爆发式增长 [10] 技术愿景与生态构建 - 公司的长期愿景是构建“Agentic AI办公助理”，其核心是名为viaim大脑的AI能力平台，旨在让AI从被动工具升级为能主动思考、辅助决策的办公伙伴 [11] - 公司规划“一脑多终端”生态，将以viaim大脑为核心，推出更多形态的AI硬件产品，不仅限于耳机，从而收集多维度办公数据，使AI助理能自主思考和执行复杂任务 [12] - 公司2024年是“产品大年”，将发布面向高频记录场景的划时代办公产品，并在明年推出更多非耳机类产品以丰富AI办公硬件矩阵 [12]

行业趋势：AI竞赛新焦点 - 人工智能领域的竞争正从大语言模型扩展至能够理解并模拟真实物理世界的"世界模型" [2][3] - 谷歌研究人员推断未来的视频模型将变得和语言模型一样智能 [2][4] - 英伟达表示世界模型的潜在市场规模可能接近当前全球经济的总量 [4] xAI的战略布局 - xAI从英伟达聘请了人工智能专家Zeeshan Patel和Ethan He，专门从事世界模型研发 [3][6] - 公司计划将世界模型技术首先应用于游戏领域，用于生成可交互的3D环境 [6] - xAI正在探索世界模型在机器人系统中的应用 [2] - 公司为"omni团队"招聘图像和视频生成技术人员，薪资范围高达18万至44万美元 [8] - 公司以时薪45至100美元招聘"视频游戏导师"以训练其AI模型Grok制作视频游戏 [9] 技术范式转移 - 谷歌视频模型Veo 3展现出与大语言模型相似的"涌现能力"，通过"下一帧预测"零样本解锁物体分割、边缘检测等能力 [11] - 机器视觉领域可能通过视频模型发生向通用模型的转变，迎来"视觉领域的GPT-3时刻" [14] - 视频逐帧生成的过程被称为"帧链"，使视频模型能够跨越时空进行推理 [14] - 发展更智能的视频模型可能获得能力极强的机器人"代理" [15] 面临的挑战 - 世界模型技术面临的主要挑战是为模拟真实世界寻找和处理足够训练数据的成本极其高昂 [17] - 业界存在对AI作用的冷静审视，认为AI无法解决游戏行业的"领导力和愿景"等大问题 [17] - 纯粹的技术突破本身并不能保证创造出能够真正打动人心的商业产品 [17]

核心观点 - 高盛大幅上调阿里巴巴资本支出预测及目标价，认为AI资本支出转化正重塑公司增长预期 [2][3] - 公司AI云计算能力的突破性进展和国际化扩张潜力为股价提供新的上涨动力 [2][3] - 尽管面临短期盈利压力，但分析师认为当前股价回调提供了有吸引力的买入机会 [11] AI资本支出与增长预期 - 高盛将公司2026-28财年资本支出预测大幅上调至4600亿元人民币，为华尔街最激进预测之一 [2][3] - 高盛引入AI资本支出向收入转化的分析框架，设定三种情景假设：基准情况总支出4600亿元，乐观情况5500亿元，悲观情况3800亿元 [6][7] - 公司目前数据中心容量为3-4GW，计划到2032年扩大至20GW，意味着每年需新增约2GW容量 [6] - 基于每GW容量可承载100万个GPU的估算，扩张计划将支撑未来三年大规模资本投入 [6] - 阿里巴巴云计算业务的AI收入已连续八个季度实现三位数增长，在6月季度达到云收入的20% [3] 云计算业务与国际化战略 - 高盛将阿里云外部收入增长率从此前预期的30%/25%/17%上调至33%/29%/19% [3] - 预计到2028财年，国际业务将贡献阿里云外部收入的四分之一 [2][3] - 阿里云已在29个区域建立91个可用区，海外节点达900个，预计国际业务收入年复合增长率达高双位数 [9] - 阿里云在海外市场定价享有溢价，其Qwen模型的国际定价明显高于国内水平 [9] - 公司正加速在巴西、法国、荷兰等地建设首个数据中心，并在墨西哥、日本等五地升级现有设施，新增28个AI专用套件 [9] - 阿里云已获得阿斯利康等跨国企业订单，阿斯利康采用阿里云欧洲节点构建药物发现AI平台，效率提升约300% [9] 目标价与市场前景 - 高盛将阿里美股12个月目标价上调约15%至205美元 [4] - 重新设定的多空情景分析显示，乐观情况下目标价可达280美元，较当前股价有76%上涨空间；悲观情况下为141美元，仅有11%下跌风险 [11] - 分析师认为6:1的正负收益比令当前股价回调提供了有吸引力的买入机会 [11] 短期挑战与竞争格局 - 受即时电商业务投资影响，预计公司9月季度集团EBITA将同比下降80% [11] - 6月季度即时电商业务亏损110亿元人民币，预计9月季度将扩大至360亿元人民币 [11] - 即时电商业务与美团的竞争是关键变量，长期看外卖和即时电商市场份额将在美团、阿里巴巴、京东之间形成5:4:1的格局 [11] - 全站推广告产品的商家渗透率已超过30%，即时电商在中期内可为CMR贡献2-3个百分点，长期可达5-10个百分点 [11]

公司战略转型 - OpenAI正从一家研究实验室向垂直整合的"AI帝国"转型，致力于构建集消费者AI订阅服务、超大规模基础设施运营和前沿AI研究于一体的综合体[3][6] - 公司首席执行官承认过去对垂直整合的看法是错误的，现认为这是实现其使命的必要路径，并类比苹果iPhone的成功模式[13][23][36] - 公司战略涵盖"从电子到模型分发"的整个AI产业链，近期已与英伟达、甲骨文、AMD等科技巨头达成合作，并预告未来数月将有更多合作公布[3][8][15][67] 基础设施押注 - 公司已决定进行"非常激进的基础设施押注"，其投资规模之大需要整个行业或行业的大部分参与支持[2][3][8][15] - 这一激进投资决策基于对未来一到两年内模型能力的强大信心，而非当前模型，公司预见即将到来的模型将创造巨大的经济价值[3][15][70] - 基础设施建设的核心目标是为支持公司想要提供的服务和研究，目前暂无将其作为独立业务出售给其他公司的计划[28][29] 能源需求与解决方案 - AI的指数级增长将需要更廉价、更丰富的能源，AI的未来与能源的未来已"合二为一"[2][6][9][101] - 长期的能源解决方案将是太阳能加储能与先进核能的结合，公司首席执行官预测这两种能源将成为主导[6][9][105] - 核能普及的速度完全取决于其成本，如果其在经济上具有压倒性优势，发展将非常迅速，并称过去限制核能是"极其愚蠢的决定"[9][16][104][106] 模型能力与研发重点 - 公司最兴奋的潜在应用是"AI科学家"，预测在未来两年内，模型将能够承担更大块的科学工作并做出重要发现[11][12][20][21][47][48] - 文生视频模型Sora不仅是创作工具，更是构建"世界模型"以推进通用人工智能、并帮助社会适应AI发展的战略工具[10][17][18][38] - 当出现资源限制时，公司几乎总是优先将GPU分配给研究而非产品支持，因为公司的核心目标是构建通用人工智能[73] 产品商业化与挑战 - 对于Sora等视频模型，由于高昂的生成成本与用户高频次的娱乐性使用之间存在矛盾，公司需要探索一种与ChatGPT完全不同的商业模式[18][110][111] - 对广告模式持开放但谨慎的态度，强调绝不能破坏用户对ChatGPT的高度信任关系，例如推荐付费产品而非最佳产品会摧毁这种信任[112][113] - 在版权问题上，公司观察到部分版权持有者更担心自己的IP不被AI充分使用，而非过度使用，预示着可能产生新的商业模式[95] 行业竞争与创新文化 - AI竞赛正从算法转向一场关乎算力、资本和能源的全方位斗争[2][4] - 公司认为优秀的研发文化更像运营一家优秀的种子阶段投资公司，而非产品公司，这种文化有助于保持创新能力[75] - 公司观察到能力的积压已经到来且非常巨大，世界上大多数人仍只考虑ChatGPT能做什么，但模型的实际能力进步远超外界认知[54]

算力增长与AI能力飞跃预期 - 市场可能严重低估2026年人工智能领域由算力驱动的重大利好，预计AI模型能力将出现非线性飞跃 [1] - 多家美国大型语言模型开发商计划到2025年底将用于训练前沿模型的算力提升约10倍，这被视为未被充分重视的催化剂 [1] - 10倍的算力投入可能使模型的智能水平翻倍，若规模法则延续将带来地震级后果 [1] - 一个由Blackwell GPU组成的1000兆瓦数据中心算力将超过5000 exaFLOPs，远超美国政府Frontier超级计算机的略高于1 exaFLOP算力，这种量级增长是预期AI能力非线性提升的核心依据 [4] AI发展的关键不确定性：规模墙 - AI发展面临的核心不确定性在于是否会撞上规模墙，即投入海量算力后模型能力提升出现迅速递减的令人失望结果 [2][6] - 许多怀疑论者认为前沿模型的智能、创造力和解决问题的能力可能存在上限，简单地增加算力可能无法持续带来智能飞跃 [4][6] - Meta、弗吉尼亚理工和Cerebras Systems的联合研究发现，使用合成数据进行大规模训练时未观察到可预见规模内的性能退化模式，即模型崩溃现象，暗示撞上规模墙的风险可能低于预期 [7][8] AI能力跃升对资产估值的影响 - 若AI能力实现非线性跃升，投资者应评估其对资产估值的多方面冲击 [10] - AI基础设施股，特别是能缓解数据中心增长瓶颈的公司，其价值可能大幅升值 [10] - AI竞赛加剧可能促使美国在关键矿产等领域加速脱钩，影响中美供应链 [11] - AI应用将为标普500指数创造约13万亿至16万亿美元市值，但拥有强大定价权的AI应用者公司能保留大部分收益 [11] - 无法被AI廉价复制的硬资产相对价值可能上升，包括物理稀缺性资产如土地、能源、矿产、水资源，以及监管稀缺性资产如牌照、特许经营权，和专有数据、品牌、独特奢侈品与人类体验 [11][12]

文章核心观点 - OpenAI通过创新的“循环融资”和“股权换采购”模式，将供应商深度绑定，以支撑其近1万亿美元的算力采购协议，此举正在重写AI时代的资本规则[1][4][10] - 尽管金融工具设计精巧，但计入未来巨额资本支出后，公司2026年总资金需求将飙升至约1140亿美元，对外部融资的依赖度将激增至75%[2][18][22] - 这种模式立竿见影地推高了合作伙伴的市值，但整个生态的繁荣建立在AI应用将持续指数级增长的假设上，其可持续性面临挑战[23][24][27] 万亿算力订单与资本游戏 - OpenAI已签署近1万亿美元的算力采购协议，包括与英伟达5000亿美元、AMD 3000亿美元、甲骨文3000亿美元以及CoreWeave超过220亿美元的合作[3][7] - 公司利用其在AI领域的领军地位作为杠杆，说服供应商以非传统方式为其算力扩张提供资金，将未来增长潜力提前变现为当下购买力[4][8] - 公司今年可能亏损约100亿美元，其宏伟蓝图的背后是严峻的财务现实[7] 创新融资模式：金融炼金术 - **AMD模式（股权换采购）**：OpenAI计划采购价值900亿美元的AMD GPU，核心是AMD向其发行认股权证，允许以每股0.01美元购买最多1.6亿股AMD股票[11] - 该模式将硬件销售转化为股权配置，若AMD股价涨至600美元，OpenAI持有的潜在股份价值将达960亿美元，约等于硬件采购总价值，形成基于业绩的股权激励和共生关系[11] - **英伟达模式（循环收入）**：英伟达计划未来十年向OpenAI投资高达1000亿美元，OpenAI再用这笔钱购买英伟达芯片，高盛将此类交易称为“循环收入”[12][13] 高盛对OpenAI资金流的剖析 - **运营现金流视角**：2026年年度运营基础设施成本约为350亿美元，资金来源相对平衡，包括自身收入贡献约48%、供应商融资贡献约27%、外部融资贡献约25%[17][19] - **计入资本承诺后**：未来重大资本承诺（如自建数据中心需约600亿美元、“星际之门”项目需190亿美元）使2026年总资金需求从350亿美元飙升至1140亿美元[18] - 资金结构彻底失衡，外部股权和债务融资需求占比激增至75%，自身收入贡献被稀释至17%，供应商融资贡献骤降至8%[18][20] 模式影响与潜在风险 - 协议立竿见影地推高合作伙伴市值，例如甲骨文和AMD在宣布合作后市值分别飙升2440亿美元和630亿美元，形成正向反馈循环[23][24] - 产业格局发生深层变动，英伟达等上游企业收入正从财务稳健的超大规模云厂商，越来越多地流向风险更高的AI创业公司和主权AI基金[26] - 高盛预计，到2027年，AI创业公司和主权AI将分别为英伟达贡献660亿和460亿美元的收入[26] - 全球数据中心的建设支出在未来数月内将历史性地超过所有通用办公楼的建设总和[26]

市场增长与规模 - 全球数据中心资本支出在2024年突破4000亿美元，预计2025年将达到5060亿美元，并在2024至2028年间以23%的年复合增长率扩张，最终在2028年形成超过9000亿美元的庞大市场[3] - AI相关IT设备支出增长迅猛，AI服务器市场预计从2023年的50亿美元增长至2028年的629亿美元，年复合增长率达41%[5] - 数据中心市场增长主要由超大规模云服务商（如AWS、Azure）和托管公司驱动，自2017年起其总容量已超越企业自建数据中心[8] 商业模式与投资回报 - 建设1兆瓦容量的数据中心初始投资约为1300万美元，其中动力外壳成本约1100万美元，前期成本约200万美元[12] - 每兆瓦数据中心每年可产生200万至300万美元的租金收入，EBITDA利润率通常能达到40%至50%的稳健水平[12] - 在典型的20年持有期及项目融资模型下，数据中心项目的内部收益率可达11.0%，对寻求长期稳定现金流的基础设施投资者极具吸引力[13] 技术变革：密度革命 - AI芯片单颗功耗指数级飙升，从英伟达Volta架构到Blackwell架构，单颗GPU功耗在数年间增长4倍，驱动服务器机架功率密度急剧攀升[16] - AI训练集群机架功率密度爆炸式增长，从2021年平均不足10千瓦，升至当前H200机架的35kW和B200机架的120kW，预计2027年Rubin Ultra平台单机架功耗将达600kW[18] - 全球存量数据中心基础设施严重滞后，仅5%的现有数据中心平均机架密度能超过30kW，意味着95%的数据中心无法支持当前及下一代AI芯片，必须依赖大规模升级和新建[19] 基础设施重塑：散热系统 - 面对上百千瓦的AI机架功耗，传统风冷系统物理极限（60-70kW/机架）已无法满足需求，行业主流转向芯片级直接液冷技术[24][26] - 液冷系统核心设备冷却液分配单元市场在2024年规模约12亿美元，正经历爆发式增长，拥有成熟产品线和全球服务网络的老牌厂商如维谛、施耐德电气、台达电子和nVent被视为第一梯队领导者[28][29] 基础设施重塑：供电系统 - AI高功率密度推动供电架构从传统低压交流电向高压直流电革命，400V直流系统相比传统208V交流系统可减少52%的铜线重量[30][31] - 供电系统变革将简化不间断电源设计（理论上降低成本10-20%），并将电源供应单元移出服务器机架，形成独立的“电源边车”形态[33] - 在800V直流架构开发中，伊顿、施耐德电气和维谛被列为数据中心电源系统的唯三合作伙伴[34] 供应链核心环节与市场格局 - 采用下一代AI架构的数据中心造价跃升33%，从每兆瓦3900万美元增至5200万美元，增长部分来自昂贵AI服务器和基础设施升级[36] - 散热系统是约100亿美元的市场，维谛是市场份额领导者，传统HVAC巨头如江森自控、开利、特灵也是重要参与者[37] - 供电系统是约180亿美元的市场，施耐德电气占据领先地位，产品线覆盖不间断电源、开关设备等，伊顿、ABB、西门子等为核心玩家[39] - 备用电源市场中，柴油发电机设备规模在2024年约72亿美元，全球领导者是康明斯[42] - IT设备是数据中心投资最大占比，2024年全球服务器市场规模约2800亿美元，其中AI服务器占半壁江山，网络设备市场约360亿美元，主要由思科和Arista主导[45] - 工程与建筑环节中，工程设计市场约40亿美元，主要玩家包括雅各布斯、福陆等，建筑施工市场更为庞大，约650-800亿美元，参与者包括Balfour Beatty、Skanska等国际建筑巨头[48]