公司创立与战略蓝图 - 公司创立于1993年，基于一个反向洞察：随着晶体管缩小的物理极限临近，世界需要全新的计算方法——加速计算，以解决通用计算不擅长的困难问题 [4][18][19] - 公司面临“先有鸡还是先有蛋”的难题，即新计算架构需要大型市场，而该市场因架构不存在而不存在，因此决定“必须同时发明技术和市场” [5][23][24] - 被创造出的技术是GPU，而被凭空创造的市场是现代3D图形视频游戏，这个价值万亿的娱乐产业为加速计算平台提供了最初的“杀手级应用” [5][25] CUDA平台的诞生与演进 - 在2000年代初，公司意识到GPU处理图形所依赖的物理模拟和线性代数本质是通用数学运算，思考如何将这种强大算力开放给更广阔的科学计算领域 [7][21] - CUDA平台应运而生，它像一座桥梁，让科学家和研究人员能利用GPU的并行计算能力解决复杂问题，极大地缓解了摩尔定律放缓带来的计算瓶颈 [7][28] - 发明一个能与ARM和x86并驾齐驱的全新计算平台极为艰难，花费了近30年时间 [7][28] 引爆AI革命的关键决策 - 2012年深度学习里程碑AlexNet基于GPU取得突破，公司得出结论：深度学习是一个“通用的函数逼近器”，能学习几乎任何函数，解决任何问题 [8][31] - 基于第一性原理判断，公司将整个未来全部押注在深度学习上，结论是计算堆栈的每一层都可以被重新发明 [8][31] - 2016年发布了世界上第一台专为AI设计的超级计算机DGX-1，并将其交付给OpenAI，标志着公司从AI革命的“赋能者”成为“核心基础设施”的建造者 [8][32][34] AI工厂：新一代计算基础设施 - 未来的数据中心将不再是存储信息的仓库，而是生产智能的“AI工厂”，客户从中赚钱 [9][36][37] - 衡量基础设施价值的核心指标变为单位能源所能产生的计算吞吐量，如果每瓦能效提升三倍，公司就能在工厂中产生三倍的收入 [9][36] - Meta等巨头基于GPU的AI推荐系统重建了业务，市值从低谷反弹超过万亿美元，证明了AI工厂是直接的收入引擎而非成本中心 [9][42] AI的下一波浪潮：数字劳动力与物理AI - 第一波是**数字劳动力**，即代理AI，技术将首次直接进入“劳动力”这个从未被软件触及的行业，未来企业将由人类和“数字人类”共同组成 [10][41][46] - 第二波是**物理AI**，即机器人技术，其背后是同一种智能在不同“载体”中的体现，自动驾驶汽车、机械臂或人形机器人均属此类 [10][50][53] - 实现这一未来需要三台计算机：用于训练的AI工厂、用于模拟学习的虚拟世界，以及机器人本身搭载的“大脑”，公司为所有三个环节提供完整计算平台 [10][61] 计算范式的根本转变 - 未来计算的范式将从“检索式”转变为“生成式”，信息不再是被检索，而是被实时生成，从根本上改变了人机交互模式 [11][76][80] - 以Perplexity为例，其提供的所有内容都是完全生成的，而非检索预先编写的内容，这种转变的终极形态是人类自身的实时生成式交互 [11][76][80] - 在这个生成式未来里，与计算机的交互不再是单向命令与执行，而是一种共同创作，计算的终局是无限的生成 [11][80][81] 投资回报与市场规模 - AI投资回报已经显现，Meta在苹果隐私政策冲击后，通过GPU驱动的AI推荐系统重建业务，市值从低谷反弹超过万亿美元 [42] - 对2025年的AI投资落地估计可能高达5000亿美元，AI制造（模型制造者）和应用层蕴含数万亿美元机遇 [40][46] - 企业级代理人工智能增强劳动力，以及物理人工智能，这两个行业约占全球经济的100万亿美元，技术首次能够增强这一领域 [41][46] 技术平台与创新速度 - 公司提供的AI工厂平台包含CPU、GPU、网络处理器、三种类型的交换机以及大量的软件，可构建机架规模乃至建筑规模的系统 [35][37][38] - 公司创新速度快的原因在于协同设计：同时改变算法、软件、网络、CPU和GPU，从而突破放缓的摩尔定律，代际性能提高约10倍 [35][36] - 软件兼容性（如CUDA）是关键优势，使得生态系统能够快速演进，客户可以随心所欲地快速制造芯片 [35][36] 新兴前沿市场与主权AI - 数字生物学是新兴前沿，公司正取得快速进展，例如与Arc合作开发用于细胞表征的基础模型Evo 2，未来可与细胞“对话” [63] - 主权AI趋势明显，各国政府意识到不能外包所有国家数据，每个国家都可能进口、购买并构建自己的主权人工智能 [64][65][66] - 在电信领域，5G和6G将因AI而彻底变革；在量子计算领域，通过创建量子GPU混合计算系统CUDA-Q，可将量子计算机的时间表提前约十年 [63] 被低估的技术与指标 - 华尔街低估的关键绩效指标是AI工厂的单位能源吞吐量，它直接决定了客户的收入，而不仅仅是芯片性能 [83] - 公司平台最被低估的部分是CUDA之上的库，如CUDNN，它可能是人类历史上创建的最重要的库之一，公司约有350个这样的库 [83][84][85] - 用于物理AI学习的虚拟世界Omniverse被严重低估，它正席卷整个机器人行业，是公司大约十年前开始研究的有远见的技术 [85]

核心观点 - 由人工智能需求驱动的能源领域正积聚严重的投机泡沫 [1][3] - 一批尚无分文收入的能源公司总市值已飙升至超过450亿美元 [1][3] - 估值飙升的唯一支撑是投资者押注科技巨头未来会为尚未建成的发电设施买单 [1][3] 核能初创公司估值飙升 - Oklo公司由OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼支持 今年迄今股价已飙升约八倍 市值达到260亿美元 成为过去12个月内无营收的美国上市公司中规模最大的一家 [3] - Oklo正在开发小型模块化反应堆 但尚未获得运营许可 也未签订有约束力的电力采购合同 预计2028年才可能产生可观收入 [10] - Nano Nuclear Energy公司今年以来股价上涨超过一倍 估值超过20亿美元 [10] - Terra Innovatum公司通过SPAC合并上市 市值超过10亿美元 [10] 其他能源领域的投机热潮 - Fermi公司上市首日估值高达约190亿美元 目前市值仍超过170亿美元 历史上仅有两家零营收公司上市首日市值超过Fermi [5] - Fermi计划建设11吉瓦发电能力 但仅确保满足总目标5%的天然气设备 且无具约束力的客户合同 其市值已接近拥有11吉瓦在运发电资产的Talen Energy [11] - NuScale Power公司今年股价飙升155% 目前仅从罗马尼亚项目获得工程和许可费用 [11] - Plug Power公司因AI概念加持 今年股价飙升90% 市值达到48亿美元 [11] 高估值背景与历史风险 - 已盈利能源公司估值高昂 如Bloom Energy远期市盈率达133倍 Centrus Energy远期市盈率达99倍 促使投资者转向更具想象空间的初创公司 [12] - 当前情况与2020年上市的零营收电动汽车初创公司（如Nikola Fisker Lordstown）类似 历史表明许多类似公司最终可能销声匿迹 [12] - 如果AI繁荣被证明是泡沫或其能源需求增长不及预期 严重依赖未来预期的无营收能源公司将面临最大下行压力 [12]

核心财务表现 - 第三季度净营收182.2亿美元，同比增长18%，超出预估166.4亿美元 [1][3] - 第三季度每股收益2.80美元，超出预估 [1][3] - 股本回报率达18%，超出预估13.4% [1][3] - 净收入46.1亿美元，去年同期为31.88亿美元 [4] - 费用效率比率优化至67%，去年同期为72% [4][9] 机构证券业务 - 机构证券板块净收入85.23亿美元，同比增长25% [4][6] - 投行业务收入21.08亿美元，同比增长44%，其中顾问业务6.84亿美元（同比+25%），股权承销6.52亿美元（同比+79%），债券承销7.72亿美元（同比+39%）[1][5][6] - 股票销售和交易业务营收41.16亿美元，同比增长35%，远超预估34.1亿美元 [1][5][6] - 固定收益业务收入21.69亿美元，同比增长8%，略超预估20.7亿美元 [5][7] 财富管理业务 - 财富管理净营收82.34亿美元，同比增长13%，超出预估77.8亿美元 [4][5][8] - 税前利润率达30.3%，创历史同期新高 [8] - 净新增资产810亿美元，同比增长27%，为年内次高 [11] - 贷款余额1739亿美元，同比增长12% [4][11] - 收费型客户资产达2.653万亿美元，资产流入419亿美元，同比增长17% [4][11] 投资管理业务 - 投资管理净营收16.51亿美元，去年同期14.55亿美元 [4] - 资产管理规模1.807万亿美元，去年同期1.598万亿美元 [4] - 长期净资金流入165亿美元，去年同期73亿美元 [4] 费用与效率 - 薪酬费用74.42亿美元，同比增长10% [4][9] - 非薪酬费用47.54亿美元，同比增长9% [4][9] 战略与市场环境 - 投行业务反弹受益于IPO及可转债发行活跃，反映市场风险偏好回升与企业融资需求释放 [6] - 股票业务强劲与美股波动加剧、对冲基金调仓需求增加相关 [6] - 财富管理与机构业务的协同效应在顺周期时放大收益 [10] - 美联储将公司压力资本缓冲从5.1%下调至4.3%，有利于资本释放用于股东回报 [10]

核心交易概述 - 英国初创公司Nscale与微软达成一项价值或高达140亿美元的合作协议 [1][3] - 协议内容包括在美国得克萨斯州为微软部署约104000块英伟达GB300芯片 并在葡萄牙数据中心提供另外12600块GPU [3][5] - 新协议建立在早前一份价值62亿美元合同的基础上 该合同涉及在挪威为微软部署52000块英伟达GPU [3] 全球AI基础设施部署详情 - Nscale计划在未来12至18个月内完成在美国得州的部署 葡萄牙Sines的Start Campus数据中心项目预计2026年初投入运营 [3][5] - 葡萄牙数据中心设计支持超过130kW的机柜功率密度 以满足先进AI工作负载对电力和冷却的严苛要求 [5] - 公司选择葡萄牙Sines是看中其战略位置 部署准备程度和可扩展性 [10] 公司融资与上市计划 - Nscale在过去一个月内筹集了15亿美元新资金 估值达到约30亿美元 [7] - 公司首席执行官Josh Payne表示有上市雄心 目标在明年下半年实现 [3] - 由于投资者需求旺盛 下一轮私募融资将很快完成 [8] 英伟达的关键角色 - 英伟达既是芯片供应商 也是Nscale的重要投资者 上个月宣布向Nscale投资5亿英镑以加速部署多达30万块GPU [4][9] - 英伟达首席执行官黄仁勋预测 运行这些芯片的AI设施未来六年内可创造高达500亿英镑的收入 [9] - 英伟达还投资了Nscale的云竞争对手CoreWeave Nebius以及OpenAI 旨在加速全球AI专用数据中心的建设浪潮 [9] 市场需求与行业趋势 - 面对AI应用激增带来的算力短缺 微软近期已与多家高性能云计算服务提供商签署协议 包括Coreweave Inc和Nebius [6] - Nscale首席执行官表示公司未来12个月的容量几乎已售罄 并预计随着进入下一个GPU周期 这种情况将持续下去 [9] - 全球对人工智能基础设施的渴求正从美国蔓延至欧洲 Nscale与微软的合作标志着这一趋势的加速 [3] 欧洲市场的战略布局 - 葡萄牙在可再生能源方面走在前列 2024年可再生能源占该国电力消耗的71% 2025年第一季度该比例上升至81% [12] - Start Campus园区计划利用100%的可再生能源 并采用海水进行冷却以降低对稀缺淡水资源的依赖 [12] - 除了葡萄牙和挪威的项目 Nscale还在英国与微软合作建设该国最大的AI超级计算机 并与Aker ASA成立合资企业 [12]

AI数据中心投资回报分析 - 未来3-5年AI数据中心建设需要万亿美元级别投资 而美国国防部年度预算仅1万亿美元 [1][2] - 要实现10%的资本回报率需要1-2万亿美元营收 要获得良好回报需要3-4万亿美元营收 [2][4] - 今年数据中心建设投入约4000亿美元 但整个AI行业年收入仅150-200亿美元 需要30倍增长才能达到收支平衡 [9][10] AI商业模式缺陷 - AI应用如ChatGPT/Gemini/Claude高度可替代 用户无忠诚度 免费版已足够满足需求 [2][14] - 价格战将导致利润率降至仅高于能源成本1% 无利润空间 [2][4] - 即使出现AI医生/税务师等专业应用 也将有10种免费选项可供选择 [2][14] 循环交易与财务风险 - 当前Meta/Microsoft等通过股权/租赁数据中心制造"安全"资产 实际为PE/VC掩护 [1][2] - 类似于2000年电信泡沫时期的供应商融资/租赁手段 制造虚假收入 [2][22] - 所谓的"循环交易"营收是虚假的 同样的资金不断循环以诱骗华尔街投入更多资金 [4][23] 行业内部人士观点 - 私募股权投资领域人士承认拥有价值数十亿美元的数据中心资产但认为它们毫无价值 [6][35] - 数据中心公司CEO和风险投资家普遍认为当前投资模式不可持续 但不敢公开表达 [35][36] - 内部人士认为投入越多资金损失越大 缺乏规模效益 数字根本行不通 [35][36] 历史类比与周期比较 - 当前AI投资热与2000年电信泡沫高度相似 Lucent/Nortel曾使用类似供应商融资手段 [2][22] - 类似于横贯大陆铁路建设 所有投资人在资本周期各阶段都经历了无数次失败 [17][18] - 与pets.com等互联网泡沫案例类似 当前看涨论据听起来合理但实际不可行 [28][29] 技术折旧与资产价值 - AI数据中心设备折旧周期仅3-4年 技术快速迭代导致现有设施迅速过时 [8][9] - 数据中心建筑物本身几乎一文不值 冷却系统等技术变革导致资产快速贬值 [8][20] - 五年后技术变化可能导致现有数据中心无法适应新需求 投资面临大幅减记风险 [18][20] 市场竞争格局 - 亚马逊和苹果在AI数据中心建设上投入较少 表明这些公司认为AI对自身业务非关键 [27] - 谷歌和Meta等公司被迫大量投资AI 因为其核心业务面临被颠覆风险 [25] - 超大规模企业拥有强大现金流和借贷能力 但投资回报前景不明 [17][25]

AI股票泡沫担忧 - 约54%的基金经理认为科技股估值过于昂贵，该比例较上月大幅上升 [1][3][5] - 对AI股票存在泡沫的担忧情绪急剧上升，创纪录的54%受访者认为AI股票存在泡沫 [3][5] - AI泡沫被视为当前最大的尾部风险，反映出市场对AI驱动行情可持续性的质疑 [6] - 纳斯达克100指数今年已上涨18%，其前瞻市盈率升至近28倍，高于过去十年23倍的平均水平 [6] 美股配置与市场情绪 - 尽管存在泡沫担忧，基金经理对美股的配置逆势升至8个月来最高水平 [1][3][7] - 对经济衰退的担忧降至2022年初以来的最低水平，现金持有量出现下降，资金正重新流入风险资产 [9] - 美股在AI支出热情和生产力提升预期推动下屡创新高，科技股是主要驱动力 [10] - 对AI泡沫和私人信贷市场的担忧正在抑制“完全看涨”的市场情绪 [3][16] 黄金与加密货币配置 - 有史以来第一次，“做多黄金”被视为10月最拥挤的交易，占比为43% [1][11] - 然而调查显示，基金经理实际黄金仓位极低，39%的投资者黄金仓位接近0%，加权平均配置仅为2.4% [13][14] - 对加密货币的配置更少，加权平均配置仅为0.4% [15] - 黄金和加密货币的实际配置远未达到“最拥挤交易”的程度 [14][15] 市场环境与波动性 - 调查于10月3日至9日进行，涵盖166名管理4000亿美元资产的参与者，时点恰逢美股多次创历史新高 [4] - 近期贸易紧张局势重燃影响情绪，纳斯达克100指数相关期货在周二下跌超1% [17] - 投资者正在重新评估当前估值水平的合理性，市场可能面临更大的波动性 [19]

减持规模与持股现状 - 过去一年减持亚马逊股份5800万股，减持比例高达42% [1][3] - 减持股份按周二收盘价计算价值126亿美元 [1][3] - 目前仍持有8110万股亚马逊股份，按周二收盘价计算价值超过175亿美元 [1][3][5] - 在最新一次减持前，其净资产约为412亿美元 [5] 慈善捐赠活动 - 过去五年累计向各类慈善组织捐赠总额达192.5亿美元 [1][3] - 去年向199个组织捐赠了20亿美元 [3] - 捐赠方式以快速、直接、无附加条件和对受赠方的信任为特点 [3][5] 持股背景与财富变动 - 2019年与贝佐斯离婚后获得亚马逊约4%的股份 [4] - 根据协议，贝佐斯仍对其持有的股份行使投票权 [4] - 尽管进行大规模捐赠和减持，但由于亚马逊股价飙升，其财富较离婚时反而有所增长 [4]

核心财务业绩 - 三季度营收75.2亿欧元，低于市场预期的77.1亿欧元 [4] - 三季度净利润21.3亿欧元，超出市场预期的20.8亿欧元 [4] - 三季度订单额54亿欧元，远超市场预期的48.9亿欧元 [1][4] - 三季度毛利率为51.6%，低于第二季度的53.7% [5] - 预计第四季度净销售额为92亿至98亿欧元，市场预期为92.3亿欧元 [4] - 预计第四季度毛利率将在51%至53%之间 [4] 未来业绩指引 - 预计2025年全年净销售额将同比增长约15%，达到约325亿欧元 [3][4][13] - 预计2025年毛利率维持在52%左右 [1][13] - 预计2026年销售额不会低于2025年水平 [1][3][4] - 公司计划到2030年实现年营收600亿欧元，较2023年增长逾一倍 [10] AI驱动的行业需求 - AI基础设施投资对高端芯片制造设备产生强劲拉动，三季度订单额超预期体现了这一点 [1][7] - AI相关投资的正向动能正在向更多客户扩展，包括前沿逻辑芯片和先进DRAM芯片领域 [10][12] - 公司是全球唯一能够量产极紫外光刻机（EUV）的企业，直接受益于AI算力竞赛带来的资本开支潮 [7] - 近几个月美国科技巨头合作建设算力中心，凸显出对人工智能基础设施的极致追求 [11] 中国市场展望 - 三季度中国市场销售占比达42%，较第二季度的27%有明显上升 [10] - 公司预计2026年中国市场的净销售额将较2024年和2025年的高基数水平出现回落 [1][10] - 公司受到荷兰本土出口限制和美国关税政策的双重影响 [10] 技术与产品进展 - 公司通过合作将人工智能全面融入全景光刻解决方案，以提升系统性能和生产率 [12] - 首款服务于先进封装的产品TWINSCAN XT:260已发货，生产效率相较现有解决方案提升高达4倍 [12] - 光刻在晶圆厂总体投资中所占的比重持续提升 [12] 市场反应与机构观点 - 财报数据发布后，ASML美股盘前上涨超3% [6] - 摩根士丹利及瑞银等机构在财报发布前上调了其目标股价，认为AI芯片产能扩张将继续推动业绩增长 [10] - 公司业绩指引被视为人工智能信心的衡量指标之一 [10]

纳指年底行情预测 - 预计纳斯达克综合指数在年底前有望走高，前提是大型科技公司财报积极且贸易冲突在10月底前得到解决 [3] - 明确指出10月底到11月初是关键转折点，如果纳指届时保持强势，则有机会迎来年底一波强劲上涨 [1][3] - 11月1日开启的行情既可能是牛市最后的"冲顶阶段"，也可能是顶部风险积聚的危险时刻 [1][3] 市场风险与当前持仓 - 警告市场集中度风险，指出标普500指数约35%的涨幅由七只股票驱动 [9] - 个人目前并未持有股票多头头寸，倾向于等待"一到两周时间"后再做投资决定 [4][10] - 警告市场已呈现"融涨"特征，即涨幅预先集中兑现，随后可能面临剧烈逆转 [4][10] 宏观经济与政策预期 - 预测建立在美联储持续宽松政策基础上，预计美联储基准利率将从当前的4%-4.25%区间降至明年的2.5%左右 [6] - 认为当前全球经济状况是"几乎在全世界范围内进行的法币贬值"，各国央行被推向宽松政策 [7] - 纳斯达克今年的强劲表现主要由人工智能概念股推动，投资者对AI技术前景保持高度乐观 [8] 资产配置观点 - 指出货币贬值交易已经转变为黄金和比特币交易 [1][5] - 全球约有370万亿美元的金融资产，而黄金、白银、比特币等市场规模相对微小，少量资金流入就足以推高价格 [12] - 预计未来18个月内通胀将再次被点燃，真正的债务时刻来临时黄金和加密货币将显现其价值 [12][14]

核心观点 - 汇丰看好京东健康，因其药品和健康补品两大业务增长强劲，并小幅上调公司目标价 [1] - 公司正凭借创新药与AI两大新引擎重塑增长叙事，预计2025年下半年营收将实现约20%的同比增长 [3] - 尽管线下扩张拖累短期利润，但公司实施更严格的成本控制以缓冲利润率压力，汇丰维持其“买入”评级 [7] 业务增长驱动 - 药品和健康补品两大核心业务有力支撑公司基本面 [1][3] - 创新药业务表现突出，占处方药总销售额约30%，增长有望持续提升，主要受益于医院处方外流带来的线上流量迁移 [1][3] - 健康补品业务增长预计也将受益于用户和流量的增加 [3] - 预计在双重驱动下，公司2025年下半年营收将实现约20%的同比增长 [3] AI技术赋能 - AI技术应用已帮助公司提升10个百分点的成本效率和转化率，将概念转化为具体经营效益 [1][4] - 公司能够利用平台上海量的真实用户对话数据训练AI模型，使其更加精准和高效 [4] - 未来公司将继续投资于AI，但投资规模将是可控的 [4] 财务状况与利润率 - 公司2025年上半年实现了10%的调整后净利润率，但预计短期内该指标将维持在8-10%的水平 [6] - 线下扩张是利润率承压主因，公司计划在年内增开200家自营药店 [5][6] - 报告预测2025年第三季度Non-IFRS净利润率约为8%，2025年下半年可能降至约6% [6] - 公司正在实施更严格的成本控制，以对利润率起到缓冲作用 [7] 投资评级与目标价 - 汇丰维持对京东健康的“买入”评级，并将目标价从65.00港元上调至66.00港元 [7] - 该目标价意味着截至报告发布日有7.4%的上涨空间 [7] - 公司被认为能很好地把握医疗改革背景下日益增长的线上医疗需求机遇 [1][7]