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]

模型性能与成本优势 - 快手发布"可灵AI 2.5 Turbo"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实质性改进，并增强了视频生成的可控性、稳定性和一致性[3] - 新模型在保持顶级性能的同时实现了近30%的成本削减，高质量模式下生成5秒视频的价格仅为25点，比2.1版本便宜近30%[2][3][10] - 在与主要竞争对手的对比测试中，用户对可灵2.5模型的偏好率最高达69%，显示出全球领先的技术水平[2][8][9] 市场竞争地位 - 高盛将快手定位为全球AI视频生成领域的顶尖玩家，模型性能提升与价格优势并重，确立了其竞争优势[2][3][6] - 价格优势使公司能够以更具竞争力的价格提供顶级性能，这对留住现有用户和吸引新用户至关重要[7][10] - 尽管面临谷歌和字节跳动等竞争对手，但AI视频生成行业仍处于早期阶段，整体市场规模在快速增长[12] 商业化前景与财务预测 - 技术提升为可灵AI在专业创意制作场景中的应用奠定了基础，涵盖影视、短剧、游戏、动画和广告营销等多个领域，有望显著拓宽收入来源[12] - 高盛预测可灵AI的年度经常性收入将从2025年的1.54亿美元增长到2027年的3.65亿美元，年增长率在2026年达62%，2027年为46%[5][12] - 高盛维持对快手2025财年1.54亿美元的年度经常性收入预测，高于公司官方指引的1.25亿美元[2][5][12]

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]

战略升级 - 公司宣布全面升级空间智能战略 坚定投入三大核心能力建设 推动行业从设备联网向空间觉醒的历史性跨越 [6] - 三大核心能力包括空间感知力 空间理解力和生态服务力 分别对应神经中枢感知网络 通义大模型驱动认知系统及顶尖伙伴联盟协作 [6] - 空间感知力通过分布式空间网络主机实现三网融合 使家庭具备预判能力如暴雨前自动关窗 [6] - 空间理解力基于通义大模型实现未言先动的主动关怀 如卧室自动切换睡眠全周期模式 [6] - 生态服务力联合方太 舒达 西顿等头部企业成立联盟 实现多设备一句话无缝协作 [6] 技术突破 - 全新昆仑T20S分布式空间网络主机构建WiFi7全屋网络 搭载高通高端处理器 配置512MB闪存及512MB内存 [8] - 主机支持用户规则与指令本地化运算存储 实现极速响应场景控制并守护信息安全 [8] - AI空间传感器单设备覆盖64㎡超大空间 可同时追踪5人动态并进行多人精准位置识别 [10] - AI环境传感器实时监测健康指标 主动学习用户习惯 联动设备实现五恒调节 [10] - 扫码接入新净化器仅需10秒 系统自动新增空气净化场景加速除醛 [10] - 基于HomeAgent实现场景自进化 主题场景无需手工编排 可根据环境节律自动调节 [10] 生态扩张 - 2025年朋友圈已覆盖垂直行业头部企业 实现跨品类无缝联动 [11] - 全国70+旗舰体验店落地核心商圈 [11] - 成立阿里巴巴Genie未来家空间智能设计师联盟 汇聚百名顶尖设计师提供全链路解决方案 [11][14] - 智能联动从传统家电延伸至智能手机 智能手表等终端 构建三网合一的空间智能网络 [8] 行业变革 - 智能家居正式迈入空间智能时代 家庭开始拥有感知与思考能力 [3] - 系统能记忆用户习惯并预判需求 如阴雨关窗 晨起自动灯光唤醒 终结手动调试时代 [10] - 从被动响应的工具转变为主动服务的伙伴 成为最懂用户的家庭大脑和生活管家 [14]

硬·AI 作者 | 鲍亦龙 编辑 | 硬 AI 英特尔寻求让苹果提供投资，作为提振业务的后备计划，双方讨论了如何更加紧密地合作。 周三据媒体报道，芯片制造商英特尔已接洽苹果公司寻求投资，作为其复苏计划的一部分。 两家公司还讨 论了加强合作的可能性，但谈判仍处于早期阶段，可能不会达成协议。 苹果曾是英特尔的长期客户，但在过去五年中转向自研处理器，其最先进的芯片目前由合作伙伴台积电生 产。因此，市场普遍认为， 即便苹果投资英特尔，也不太可能在未来的设备中重新换回英特尔的处理器。 除苹果外，媒体援引知情人士称英特尔也已接洽其他公司，探讨可能的投资与合作关系。 这一潜在交易将延续英特尔近期的融资势头。英伟达上周宣布对英特尔投资50亿美元，计划在个人电脑和 数据中心芯片领域展开合作。日本软银集团上月也宣布向英特尔投资20亿美元。 消息传出后，英特尔股价盘中一度飙升8%至31.70美元，随后涨幅小幅回落收涨6.41%，但在盘后时段股 价继续延续涨势。 英特尔股价因寻求与苹果进行初步合作谈判的消息而大涨，最终收涨6.41%，盘后时段股价延续涨势。但报道称谈判尚处 早期，前景未明。市场普遍认为，即便苹果投资，也不太可能在设备 ...

好的，请看以下关于美光科技财报电话会议的要点总结： 财务表现与展望 - 公司2024财年第四季度营收达78亿美元，环比增长14%，同比增长93% [29] - 2024财年总营收为251亿美元，同比增长62% [29] - 第四财季DRAM营收为53亿美元，同比增长93%，占总营收69% [29] - 第四财季NAND营收为24亿美元，同比增长96%，创季度新高 [29] - 第四财季综合毛利率为36.5%，环比提升逾8个百分点 [33] - 2024财年综合毛利率为23.7%，同比提升逾31个百分点 [33] - 预计2025财年第一季度营收为87亿美元（±2亿美元），每股收益1.74美元（±0.08美元） [39][40] - 预计2025财年将实现创纪录的营收和显著提升的盈利能力 [13][40] 资本支出与投资 - 2024财年资本支出为81亿美元 [4][27] - 预计2025财年资本支出将大幅增长，占收入比重将达到35%左右 [2][3][4][27] - 资本支出增长绝大部分将用于新建晶圆厂和HBM投资 [2][4][27] - 公司将继续把资本支出集中在HBM投资上 [4][52] - 在爱达荷州的新工厂、印度封装测试工厂及中国西安后端扩建项目均在建设中 [15] HBM业务 - 2024财年HBM收入达数亿美元，预计2025财年将实现数十亿美元收入 [3][4][48] - HBM总体可用市场（TAM）将从2023年的约40亿美元增长到2025年的250多亿美元 [5][17] - HBM占整个行业DRAM容量的比例将从2023年的1.5%增长到2025年的6%左右 [5][17] - HBM在2024年和2025年的产能已经售罄，此时间范围内的定价已经确定 [19] - 已开始向行业合作伙伴出货量产的HBM3E 12高36GB产品 [18] - HBM3E产品在功耗上相比竞争对手有显著优势，8高产品功耗低30%，12高产品功耗低20% [18][65] - 预计2025年和2026年将拥有更加多元化的HBM收入结构 [5][19] - 目标是在2025年使HBM市场份额与公司整体DRAM市场份额持平 [17][65][78] 行业供需与市场前景 - 将2024年行业DRAM需求增长率预期上调至15%左右 [5][26] - 预计2025年DRAM和NAND行业需求增长率均在15%左右 [26] - 先进制程供应非常紧张，晶圆产能已从2022年峰值水平大幅下降 [2][6][69] - 供应紧张不仅存在于HBM市场，也存在于非HBM市场 [2][3][6][69] - 预计2024年行业服务器出货量将实现中高个位数百分比增长 [16] - 良好的行业环境将有助于显著提升盈利能力和投资回报率 [26] 终端市场动态 - 数据中心需求持续强劲，客户库存水平健康，2024财年数据中心收入创纪录 [16][17] - 预计2025财年数据中心业务将大幅增长，HBM、高容量D5/LP5解决方案及数据中心SSD均将带来数十亿美元收入 [17] - PC客户正在建立库存，预计到2025年春季PC OEM库存将更加健康 [6][21] - 2024年PC出货量预计保持低个位数增长，2025年因AI PC推出、Windows系统更新等因素，更换周期将加速，出货量增长将持续并在下半年加速 [6][21] - AI PC需要更大内存和存储，领先O厂商新机型DRAM容量达16GB至64GB，远超去年平均12GB [21][22] - 2024年智能手机销量有望实现低至中等个位数增长，2025年持续增长，AI功能推动内存容量提升至12GB-16GB [22][23] - 汽车业务连续第四年创下营收新高，预计2025财年下半年恢复增长 [23][25] 技术进展与成本 - 1-beta DRAM以及第八代（232层）和第九代NAND节点正在大批量生产 [13][14] - 采用EUV光刻技术的1-gamma DRAM试生产进展顺利，有望2025年量产 [14] - 预计2025财年DRAM前端成本（不包括HBM）降幅达个位数中高百分比，NAND成本降幅达十几百分点低位至中位 [14] - 专注于LPDDR设计创新以优化AI服务器基础设施的容量、功耗和系统可靠性 [19]