协议核心模式与结构 - 协议采用“股权换采购”模式，将价值高达900亿美元的GPU硬件供应转化为股权激励机制，是一种结构性创新 [2] - 协议本质是一种金融工具，将硬件销售转化为股权配置，将AMD的长期估值与OpenAI的基础设施增长直接挂钩 [2][3] - AMD向OpenAI发行了以每股0.01美元行权价购买至多1.6亿股AMD股票的认股权证，作为交换，OpenAI将采购和部署多达6吉瓦的AMD Instinct系列GPU [2] - 若AMD股价涨至600美元，OpenAI持有的1.6亿股总价值将达960亿美元，约等于协议中硬件设备价值，相当于OpenAI可能免费获得10%的股份 [2] 协议设计细节 - 认股权证设计功能等同于基于业绩的股权激励，而非传统股权稀释，AMD无需放弃治理控制权 [4] - 股权解锁与两大动态变量绑定：OpenAI后续的GPU采购量以及AMD的股价 [4] - 首批股权与首批1吉瓦的MI450系列GPU部署挂钩，将于2026年下半年开始，硬件交付并被接受后股权即告归属 [4] - 协议有效期至2030年10月，未归属股份将自动作废，AMD保留了反稀释和转让限制条款 [4] 对AMD的战略与财务价值 - 协议是一种创新的客户获取方式，将传统的前期折扣成本转化为与未来业绩挂钩的股权成本 [6] - 为AMD锁定了至少1吉瓦的确定性收入，并将其下一代数据中心GPUMI450系列和Helios平台推向市场，获得关键旗舰客户和市场验证机会 [6] - 消息发布后，AMD周股价飙升近24%，即使考虑股权稀释，6吉瓦需求带来的企业价值提升远超新增股份发行的影响 [3][6] 对OpenAI的战略与财务价值 - 协议为OpenAI在供应紧张的市场中确保了非英伟达硬件的稳定来源，实现供应商多元化 [6] - 创造了一条潜在的“自筹资金”路径，认股权证升值可资助后续GPU采购，减少直接资本支出需求 [2][6] - OpenAI只有在实际采购并部署AMD硬件，且此举推动AMD业务增长获得资本市场认可时，才能获得全部股权收益，形成共生关系 [4] 行业影响与新范式 - 交易标志着AI算力正从单纯资本支出演变为可被金融化、证券化的资产类别，可能重新定义AI基础设施融资方式 [2][8] - 展示了与英伟达不同的生态系统构建范式：AMD模式将客户的“消费行为”转化为“投资行为”，激励客户通过扩大采购分享供应商成长红利 [8] - 这种模式可能对资本实力不及顶级巨头、但寻求与半导体伙伴深度结盟的AI公司和云服务商更具吸引力 [8] 潜在风险与不确定性 - 协议细节存在不透明之处，公开文件隐去了关键的股权归属时间表和具体技术触发条件 [10] - 6吉瓦的目标是上限而非硬性承诺，OpenAI的约束性承诺仅限于首批1吉瓦部署，后续采购取决于未来业务需求 [12] - 执行风险是AMD面临的最大挑战，交付大规模GPU集群需在未来数年内维持稳定的供应链，包括晶圆代工产能、基板和高带宽内存供应，任何环节中断都可能导致交付延迟 [12]

核心观点 - 摩根士丹利因谷歌Gemini AI的积极反响而上调其目标价至270美元，认为公司更快的创新步伐和AI驱动的核心业务增长将支撑估值溢价 [2] - 谷歌股价年内上涨29%，表现远超标普500指数，其AI实力正重新获得市场认可 [4] - 未来股价走向将取决于谷歌能否在激烈竞争中维持其商业份额，特别是应对OpenAI等对手的挑战 [2][7] 增长新引擎：搜索与云业务的AI动能 - 摩根士丹利将谷歌2026财年每股收益预期提高3%，2027财年预期提高4% [2] - 生成式AI有望为谷歌搜索、云和YouTube业务带来持久更快的营收增长，进一步加强投资者信心 [4] - 新目标价270美元约等于2027年预测每股收益的22倍，较其约20倍的历史平均水平有10%的溢价 [4] - 报告大幅上调谷歌云业务增长预期，预测2026年和2027年收入同比增速分别达35%和30% [4] - 谷歌云平台业务在2026年的增长预计将加速至39% [4] 云业务增长的积极信号 - 截至2025年第二季度，谷歌收入积压订单达1080亿美元，同比增长37%，环比增速加快约1000个基点 [4] - 该积压订单预计将在未来12个月为云业务增长贡献约1600个基点 [4] - 与META等公司的新合作尚未完全计入积压订单，仅META合作就可能为2026年云收入增长额外贡献约300个基点 [5] - 由内部创新和外部需求驱动的TPU支出预计将在2026年增长57%，为云估值带来额外上行潜力 [5] 潜在风险：来自OpenAI的商业化挑战 - OpenAI在商业搜索等领域采取更积极策略，例如推出允许用户直接购物并与Etsy合作的新产品 [7] - 未来15个月内，谷歌商业份额的持久性或损失将决定其股价走向牛市或熊市估值倍数 [7] - 牛市情景目标价可达335美元，基于约26倍市盈率，较当前有37%上涨空间 [7] - 熊市情景目标价为180美元，基于约16倍市盈率，较当前有26%下跌空间 [7]

在吴泳铭"AI驱动"的核心战略下，阿里正进一步将顶尖人才向AI基础模型研发的核心战场集结，而多模态交互则被视为下一阶段AI突破的关键隘口。 作者 | 小 猫 编辑 | 硬 AI 正值全球科技巨头在人工智能领域展开激烈军备竞赛之际，阿里巴巴内部的排兵布阵再次出现关键变动。 硬AI获悉，近期备受瞩目的AI顶尖科学家、阿里集团副总裁许主洪（Steven Hoi）已从智能信息事业群首席科学家的职位上，转岗至阿里集团的核心AI研发机构 ——通义实验室。 阿里方面向硬AI证实了这一消息，并表示许主洪将负责多模态交互模型方向的研究，后续向通义实验室负责人、阿里云CTO周靖人汇报。 这一内部调动释放出重要信号：在吴泳铭"AI驱动"的核心战略下，阿里正进一步将顶尖人才向AI基础模型研发的核心战场集结，而多模态交互则被视为下一阶段AI 突破的关键隘口。 对于许主洪而言，这次转岗意味着他将从更贴近C端应用的"前线阵地"转向更为核心和 底层的"研发心脏"。 时间拉回至今年2月，这位在学术界和工业界均享有盛誉的AI大牛（IEEE Fellow、斯坦福大学评选的"全球前1%的AI科学家"）正式加盟阿里，在当时引发了业内不 小的轰动。他最 ...

OpenAI正双线发力"AI应用"：推出"AI版抖音"Sora 2进军短视频社交，同时通过ChatGPT与电商巨头合作打造"AI版亚马逊"，实现即时购物。尽管应用前景广阔，但Sora 2的"先使 用、后退出"版权策略引发巨大争议，为其发展埋下隐患。 硬·AI 作者 | 龙玥 编辑 | 硬 AI OpenAI在下一盘大棋，其正兵分两路，一边准备推出一款由其最新视频模型Sora 2驱动的社交应用，另一边则已在ChatGPT中集成了即时购物功能。这家人工智能 巨头的战略重心正从技术提供商向应用平台服务商加速转变。 据《连线》杂志最新报道，OpenAI正准备发布一款独立的Sora 2应用程序。该应用在设计上与TikTok高度相似，采用垂直视频流和滑动浏览的交互方式，但所有内 容均由AI生成。据报道，该应用上周已在公司内部推出，并获得了员工的积极反馈。 与此同时，在商业应用领域，OpenAI近日宣布与电商平台Etsy和Shopify达成合作，在美国市场推出即时结账功能。用户可在ChatGPT的对话中直接完成商品购买， 无需跳转至外部网站。此举被市场视为电商行业的重大变革，消息公布后，Etsy股价收盘飙升近16%，Sho ...

大摩认为，英伟达投资OpenAI交易将带来3500-4000亿美元潜在增量收入，远超市场预期。协议涉及英伟达帮助OpenAI部署10GW计算能力，这是完全增量业务，此前未纳入市场 预估。大摩维持英伟达"增持"评级，目标价210美元，较当前股价有19%上涨空间。 硬·AI 作者 | 硬 AI 编辑 | 硬 AI 大摩认为，尽管市场存在质疑声音，但这笔交易为英伟达带来的是实实在在的增量收入。 据见闻文章写道，9月22日，英伟达与OpenAI宣布，签署意向书确立达成战略合作，OpenAI将借此利用英伟达的系统打造和部署至少10千兆瓦（GW）的AI数据中 心。 9月30日，据硬AI，摩根士丹利在最新研报中指出，尽管英伟达投资OpenAI的交易引发市场争议，但该协议将为英伟达带来3500-4000亿美元的潜在增量收入，这一 规模完全超出了当前市场预期。 研报称，这笔交易完全是增量业务，此前市场预期这部分需求将由其他云服务提供商满足。该协议描述的建设规模是当前市场预估的数倍，将大幅推高英伟达的基 本面预期。 摩根士丹利表示，英伟达在OpenAI宏大计划中只扮演一小部分角色，而这些计划反映的是市场目前尚未承认的看涨情况。 ...

AI行业前景与市场规模 - AI将为全球GDP带来10万亿美元增值 背后AI工厂年资本支出需达5万亿美元级别 [2][3] - AI驱动收入在未来5年内从1000亿美元增至1万亿美元的概率几乎确定 目前已接近实现 [3][14] - 全球算力短缺主因是云服务提供商订单低估需求 导致长期处于紧急生产模式 [3][16] 英伟达与OpenAI合作 - OpenAI邀请英伟达早期投资 可能成为下一个万亿美元级超大规模公司 [2][6] - 合作涉及直接工作关系和直接采购关系 类似马斯克与X的合作模式 [2][7] - 合作涵盖Microsoft Azure建设(数千亿美元规模) OCI建设(5-7千兆瓦)和Core Weave项目 [6] 技术竞争格局 - 当前AI竞争比以往更激烈 市场从GPU演变为复杂AI工厂 需处理多样化工作负载 [2][26] - 英伟达芯片竞争优势在于总拥有成本(TCO) 性能或每瓦token数是其他芯片两倍 [4][33] - 谷歌TPU优势在于前瞻性 但客户自有工具将成为主流趋势 [3][27] 技术发展路径 - 推理能力将增长十亿倍 从一次性推理转变为思考型AI [6][18] - 出现三个缩放定律:预训练缩放 后训练缩放和推理缩放 替代单一缩放定律 [6] - 年度发布周期实现技术指数级提升 Hopper到Blackwell性能提升30倍 [22][23] 生态系统建设 - 每个国家都需要建设主权AI能力 如同需要能源和通信基础设施 [4][38] - 英伟达定位为AI基础设施公司 提供芯片 组件或完整系统解决方案 [36] - 与英特尔 ARM等公司合作实现生态系统融合 扩大市场机会 [32] 商业模式演进 - AI工厂需要处理持续变化的多样化工作负载 非单一芯片能解决 [28][29] - 超大规模厂商从CPU向加速计算和AI转型 代表数千亿美元市场 [9][10] - 即使竞争对手芯片免费 英伟达系统仍能提供更优每瓦性能收益 [33][34] 应用场景拓展 - AI与机器人技术融合将成为未来5年重点发展方向 [4][43] - 传统数据处理市场(主要使用CPU)将转向AI数据处理 [18] - 每个人可能拥有个性化AI模型 80亿人口对应80亿GPU成为可行方案 [43] 产业影响 - AI将增强全球50万亿美元人类智能产出 带来生产力革命 [11][12] - 能源产业迎来复兴 核能 燃气轮机等基础设施公司表现突出 [13] - 消除技术鸿沟 人类只需使用自然语言与AI交互而非编程语言 [40]

尽管AI投资主题基础依然稳固，但巴克莱指出数据中心资本支出放缓可能成为美股最大的系统性风险。 追风交易台消息，9月25日巴克莱股票策略团队发表研报，指出 如果数据中心资本支出在未来两年下降20%，标普500指数将面临3-4%的盈利下行压力，更严重 的是估值可能下跌10-13% 。 报告指出了可能引爆这场危机的三大潜在"巨雷"： 01 AI热潮根基稳固 但并非无懈可击 首先，报告肯定了AI投资主题的坚实基础。 即便是在一个预计每年增长30%的数十万亿美元资本支出预测下，市场对算力的需求仍然远超供应。 巴克莱股票策略团队指出如果数据中心资本支出在未来两年下降20%，标普500指数将面临3-4%的盈利下行压力，更严重的是估值可能下跌10-13%。报告识别三大风险：AI模型效 率提升可能导致计算设施过度建设；电力短缺成为数据中心建设物理限制；资本支出增长超越现金流创造能力时的融资压力。 硬·AI 作者 | 鲍奕龙 编辑 | 硬 AI 高级推理模型和AI代理的普及进一步推高了需求天花板。 数据显示 ， 标普1500指数中，有十分之一的公司在财报中提及AI带来的效率提升。 技术与效率风险 ：AI模型效率的飞速提升可能导致 ...

AI投顾市场规模与增长 - 全球机器人投顾市场规模预计从2023年617.5亿美元增至2029年近4710亿美元 六年内增幅超过600% [2][3] - 增长动力源于投资者兴趣的显著提升 [3] 散户采用情况与AI投资表现 - 约10%散户投资者已使用聊天机器人选股 另有50%受访者表示考虑尝试 [4] - ChatGPT选股组合在实验中实现55%回报率 显著超越英国市场主流基金表现 [4] AI工具在投资领域的应用案例 - 前瑞银分析师使用ChatGPT指导投资组合 部分替代昂贵的彭博终端功能 [6] - 通用AI模型可完成传统分析工作流程的复制与简化 [6] 通用AI模型的局限性及风险 - 模型存在数据过时、错误引用信息及过度依赖历史价格走势的问题 [6] - 无法访问付费墙后数据可能导致关键分析信息缺失 [7] - 用户需提供详尽指令（如模拟做空分析师角色或限定SEC文件来源）才能获得理想输出结果 [9] 行业专家对AI投顾的警示 - 将通用模型视为预测工具存在风险 专业投资AI工具是更安全选择 [6] - 过度依赖AI可能导致投资者在市场危机时缺乏有效应对能力 [9]

高盛称，快手发布的"可灵AI 2.5 Turbo"模型在保持顶级性能的同时实现近30%成本削减，确立全球AI视频生成领域顶尖 地位。该模型在与主要竞争对手对比测试中表现出色，用户偏好率最高达69%。预计2025财年可灵AI年度收入将达1.54 亿美元，高于官方指引的1.25亿美元。 作者 | 硬 AI 编辑 | 硬 AI 技术突破与成本控制的完美结合，快手AI视频大模型再次刷新行业标杆。 9月25日，据硬AI消息，高盛在最新研报中称，快手发布的"可灵AI 2.5 Turbo"模型在保持顶级性能的同时 实现了近30%的成本削减， 将快手定位为全球AI视频生成领域的顶尖玩家。 研报称，快手于9月23日发布最新的"可灵AI 2.5 Turbo"模型，据公司介绍，该模型在 文本响应、动态效 果、风格一致性和美学质量等方面取得了实质性改进 ，并进一步 增强了视频生成过程中的可控性、稳定 性和一致性 。尤其值得注意的是， 在高质量模式下(1080p)，新模型生成5秒视频的价格仅为25点，比2.1 版本便宜近30%。 高盛分析师认为，这一模型在与主要竞争对手的对比测试中表现出色，同时价格更具竞争力，有望推动用 户增长和商业 ...

阿里云数据中心扩张计划 - 阿里云计划未来十年数据中心容量增长10倍 从2022年2.5吉瓦增至2032年25吉瓦[3][6] - 2026-2032年期间每年新增容量超过3吉瓦 相当于2025年整个中国数据中心市场的新增容量[2][6] - 数据中心电力使用量预计2032年较2022年增长10倍[3] 资本投入规模 - 每年新增1-2吉瓦容量将转化为1000-2000亿元人民币增量资本投入[2][4] - 每1吉瓦AI数据中心容量需约1000亿元人民币IT设备投资[9] - 投资强度超出市场预期 打破对AI资本支出可持续性的质疑[4][10] 行业影响 - 阿里云资本开支足以支撑数据中心行业多年增长[7] - 数据中心运营商GDS和VNET被视为关键受益者[8] - AI原生应用趋势可能对传统企业软件公司构成冲击[8] 需求背景 - 模型令牌使用量每两到三个月翻一番 显示AI需求爆炸式增长[3] - 全球数据中心电力使用量预计2033年达2022年十倍[6] - 公司计划在三年3800亿元投资基础上追加算力基础设施投入[3]