Toronto-listed miner Gold Reserve on Monday accused firms advising a U.S. court on the auction of Citgo Petroleum's parent of receiving some $170 million in fees from a bidder that was recommended as ... ...

Since the beginning of the year, Oracle stock has gained 74%. Pivoting to become the artificial intelligence infrastructure build-out leader paid off. On October 16, G42 revealed significant progress on the construction of Stargate United Arab Emirates (UAE), a 1GW large-scale AI infrastructure cluster being developed by Khazna Data Centers, a G42 company, within the 5GW UAE–U.S. AI Campus in Abu Dhabi. The project is being built in partnership with OpenAI, Nvidia, Cisco, SoftBank, and Oracle, of course. ...

"We are honoured to team with Sunnybrook Health Sciences Centre to continue their provision of safe, efficient, high-quality patient care through the use of innovative, AI-fueled technologies," said Erin O'Halloran, vice president and Canada market leader, Oracle Health. "With an integrated health information system, we are supporting Sunnybrook to achieve their mission to care for patients and families when it matters most. We look forward to working with Sunnybrook as they continue to invent the future of ...

AGIX指数定位与表现 - AGIX指数旨在成为衡量AGI时代科技范式的重要指标，类似于纳斯达克100指数在互联网时代的地位 [2] - 指数年初至今回报率达31.87%，自2024年以来累计回报达81.64%，显著跑赢标普500指数（18.13%和47.47%）及纳斯达克100指数（13.30%和39.71%）[5] - 指数权重分布为应用层39.73%、半导体与硬件30.11%、基础设施24.74% [6] 创新驱动增长的经济理论 - 2025年诺贝尔经济学奖授予系统阐释“创新驱动经济增长”理论的经济学家，该理论强调技术创新具有“递增收益”特征，能提升所有生产要素的生产率 [9] - 知识要素具有“非竞争性、部分非排他性”特征，知识越积累、创新越多，后续创新的边际成本反而下降 [9] - AI作为技术和知识集合，其核心能力一旦开发可被大规模复制、迁移和二次创新，理论上不存在资本那样的“边际收益递减”现象 [10] AI驱动的商业模式变革 - AI生产力工具覆盖的市场空间体量巨大，标普500成分公司2024年销售/管理和行政费用总数约为6.2万亿美元 [10] - OpenAI的Sora模型将版权从传统“单次授权模式”转变为“按次付费”的微交易模式，颠覆了Netflix向迪士尼支付每年3.5亿美元固定授权费的体系 [11] - 微交易模式让版权方可以从每一次创意调用中获得即时收益，相当于将Spotify的“每播放0.003-0.005美元”模式应用到视觉内容创作领域 [11] 企业AI能力评估框架 - 企业AI潜力可概括为Agent密度、Context Token化程度和Agent能力三项相乘 [14] - Agent密度可用AI席位渗透率表达，即Copilot/自研助手订阅数占员工数的比例 [14] - Context Token化程度可分解为云化/SaaS化程度以及业务流程被AI重新处理的广度与深度 [14] - Agent能力可理解为Token Consumption的ROI，宏观层面可观察引入AI后的毛利率趋势与单位计算成本下降的改善 [15] 全球市场动态与仓位调整 - 全球股票市场经历自7月以来最大规模去杠杆，美国多空基金净杠杆从57%降至52% [15] - TMT板块成为卖压核心，无盈利科技股及软件类公司被显著减持，但半导体相关个股仍获部分加仓 [15] - 美国多空基金总杠杆环比上升5%至217%，创2010年以来新高 [15] AI基础设施与生态进展 - Meta与Oracle将在AI数据中心大规模部署NVIDIA Spectrum-X以太网方案，标志着以太网在超大规模AI训练网络中可行性获验证 [17] - Anthropic推出Skills功能，为Claude提供可复用的任务能力模块，将模型从对话助手提升为可执行任务的代理 [18] - Oracle公布两大AI集群蓝图，最高可扩展至八十万片NVIDIA GPU，标志头部云厂商由单一架构转向多供应商异构 [19] - 微软、英伟达与贝莱德等发起AI基建联盟，以约400亿美元收购Aligned Data Centers，后者在北美与拉美拥有接近八十座数据中心 [19] 企业级AI应用集成 - Snowflake与Palantir深化企业级集成，连接数据治理能力与AI应用编排框架，缩短从数据到应用的路径 [20] - Salesforce发布Agentforce 360集成，用户可在ChatGPT界面直接检索并操作Salesforce数据，形成多模型择优策略 [20] - Arm与Meta推进多层协同，从PyTorch在Arm架构上的深度优化到数据中心层面的高能效架构协同 [21] 先进AI算力系统部署 - 英伟达披露Vera Rubin愿景，以800V直流电力架构替代传统415VAC，面向千兆瓦级AI工厂 [21] - OpenAI与Broadcom达成多年合作，计划至2029年完成十吉瓦的自研AI加速器部署 [22] - AI基建商Nscale与微软达成协议，计划在欧美数据中心部署约二十万片NVIDIA GB300 [22] - 微软与Nebius签订174亿美元长期GPU基建合约，体现多源算力策略中的分层保障模式 [23]

Accessibility StatementSkip Navigation "Prior to working with Oracle, Wright County lacked an officer-worn system and relied on a cumbersome, hardware-based squad camera system that delayed our office's access to critical video footage," said Ryan Ferguson, Captain of Operations, Wright County Sheriff's Office. "Oracle has been a great and collaborative partner, giving us a real voice in the design of this system. We can now offload video via cellular in the field with reliable connectivity to allow for fas ...

AI资本支出趋势 - 华尔街投行纷纷上调超大规模云服务提供商的资本支出预测[1] - 摩根士丹利预测到2027年AI超大规模云服务提供商的资本支出与销售额比率将达到26%[1] - 市场共识认为2025年、2026年、2027年AI赋能企业的资本支出将分别达4500亿美元、5200亿美元和5400亿美元[1] - 花旗集团将2026年AI资本开支预测从4200亿美元上调至4900亿美元[3] - 花旗预测到2029年累计资本开支将从2.3万亿美元提升至2.8万亿美元[3] 科技巨头投入格局 - 微软、谷歌、亚马逊、Meta、甲骨文等科技巨头加大资本开支[2] - 投入主要集中在GPU采购、数据中心和电力上[2] - 大模型训练成本极高导致只有头部云服务商和AI公司能负担[2] - 早期积累的模型质量、用户数据和算力规模会形成马太效应[2] 中国云服务商追赶态势 - 中国四大云服务提供商资本开支与美国同行间的差距正在缩小[2] - 自2024年第四季度起中国云服务提供商资本开支占云服务收入的比例已超过美国[2] - 过去12个月中国四大云服务提供商的资本开支约为450亿美元而美国为2910亿美元[8] - 2025年第二季度中国云服务提供商资本开支增速达到3倍资本开支占云服务收入比例达121%而美国为94%[8] 算力租赁模式发展 - 算力租赁已成为超大规模云服务商对数据中心扩张的重要方式[6] - 微软和甲骨文是租赁的最大使用者2025财年微软租赁额增长76%甲骨文首次披露租赁额约30亿美元[6] - 租赁模式可改善自由现金流表现使公司保留现金用于高回报领域[6] - 2024财年至2026财年第一季度甲骨文租赁承诺增长230%META租赁承诺增长300%以上[7] 资本开支用途分析 - AI赋能企业资本开支主要集中在云和基础设施上[4] - 大型AI模型训练需要依赖云服务商提供的GPU/TPU集群[4] - 云服务提供商增加资本开支建设数据中心、购买高性能服务器、GPU、网络设备等[4] - 其他资本开支包括专用硬件研发以及网络和冷却基础设施[4] 行业影响与估值 - AI基础设施产业链包括半导体、硬件及其他基础设施供应商都将从加速投资中受益[3] - 海外同行开始关注中国数据中心主题尤其是世纪互联与万国数据[8] - 中国互联网行业估值不高相较于海外同行存在折价预计BAT的云估值将重新审视[9] - 综合性的服务能力大模型+云计算服务能够为客户提供更好服务比单纯降价更为重要[9]

甲骨文公司(ORCL.US)于近日举行"分析师日"活动，并在大会上公布了雄心勃勃的长期财务目标，其背 后驱动力是人工智能(AI)应用与基础设施需求的持续攀升，这一规划赢得了分析师的普遍正面评价，高 盛、派珀.桑德勒(Piper Sandler)近日皆发布了相关报告，并上调了目标价。 在"分析师日"上，甲骨文公布了2030财年(FY30)长期财务目标：年度总营收预计达2250亿美元，对应五 年复合年增长率(CAGR)31%;稀释后每股收益(EPS)目标为21美元，五年CAGR28%。其中，作为核心增 长引擎的甲骨文云基础设施(OCI)业务，营收目标从此前的1440亿美元上调至1660亿美元，占其总营收 的近75%，上调幅度超15%。 报告进一步解释："支撑这一目标的核心是云基础设施业务的强劲增长预期：该业务五年运营现金流 (OCI)复合年增长率预计将高达75%，推动其2030财年营收规模升至1660亿美元(较此前1440亿美元的预 期有所上调)。" 基于上述判断，派珀.桑德勒重申对甲骨文的"增持"评级，并将目标价从330美元上调至380美元。 除派珀.桑德勒外，Guggenheim也将甲骨文目标价从375美元上 ...

市场核心驱动力 - 当前市场仍由科技和人工智能驱动[1] - 自7月以来，仅科技、通信服务和金融三个行业预计盈利增长将改善[1] - AI的发展不仅依赖于应用本身，还需要大规模的基础设施建设来渗透美国和全球经济体系[1] AI投资逻辑与估值 - 尽管存在对高估值的质疑，但若当前数千亿美元的基础设施建设仅是数万亿美元投入的开端，则估值具备支撑[2] - 当前的建设资金来源于现金流和营业利润，而非债务，这与1990年代末和2000年代初的情况不同，使得发展更具可持续性和健康性[2] - 纯科技股预计在年内仍将主导市场，但进入明年后，随着市场认识到AI基础设施建设所需的巨大规模，相关领域可能显得被低估[2] 重点公司动态：Palantir Technologies Inc - 公司市场资本达4226.3亿美元，获得78家对冲基金持有[7][8] - 与Snowflake Inc建立新合作伙伴关系，旨在增强企业级AI和分析能力[8] - 合作整合了Snowflake的AI数据云与Palantir的平台，帮助客户构建更高效的数据管道和AI应用[8] - 关键技术特性包括Foundry与Snowflake Iceberg Tables的双向、零拷贝互操作性[9] - 全球智能电源管理公司伊顿（Eaton）作为旗舰客户，利用该集成构建AI支持的工作流，消除数据重复并加速AI应用开发[10] 重点公司动态：Advanced Micro Devices Inc - 公司市场资本达3782.5亿美元，获得113家对冲基金持有[12] - 与Oracle Corporation显著扩展多代合作伙伴关系，以帮助客户实现下一代AI规模[12] - Oracle将成为首个提供由下一代AMD Instinct MI450系列GPU驱动的AI超级集群的超大规模供应商[13] - AI超级集群的部署计划于2026年第三季度开始，初始安装5万块AMD Instinct MI450系列GPU，并计划在2027年及以后进一步扩展[13] - 新的OCI AI超级集群将采用AMD "Helios"机架设计，包含AMD Instinct MI450系列GPU、下一代AMD EPYC CPU和下一代AMD Pensando先进网络[14]

杰富瑞将甲骨文的目标价从360美元上调至400美元，维持"买入"评级。(格隆汇) ...

文章核心观点 - AI基础设施投资规模并不过热 具备可持续性 宏观故事依然稳健 [1] - AI投资占美国GDP比例远低于历史上其他技术周期 [1] - AI带来的生产力提升将为美国企业带来8万亿美元资本收入 远超AI投资总额 [2] AI投资热潮可持续性分析 - 自2023年中以来 AI基础设施投资持续加速 2025年公开美企AI相关基础设施收入增量约3000亿美元 [4] - 美国国家账户数据显示 AI相关支出年化增速较2022年提升2770亿美元 [4] - OpenAI近期达成一系列重大投资协议 包括与Oracle的3000亿美元合作 获得英伟达1000亿美元投资等 [4] - AI模型规模年均增长400% 远超算力成本年均40%的下降速度 [5] - 训练查询和前沿模型的需求年增速分别达350%和125% [5] AI投资规模与历史对比 - 当前美国AI投资占GDP比重不足1% 而历史上铁路 电气化 IT等技术周期投资高峰占GDP比重为2-5% [7] - 生成式AI带来的生产力提升将为美国经济创造20万亿美元现值 其中8万亿美元作为资本收益流向美国公司 [7] - 在悲观或乐观假设下 资本收益区间为5-19万亿美元 显著高于当前和未来AI投资总额 [7] 技术背景支持AI资本支出 - 生成式AI全面应用后 美国劳动生产率将提升15% 这一过程将在未来10年逐步实现 [5] - 学界和企业案例显示 AI应用可带来25-30%的平均生产力提升 [5] - 目前仅2.5%的岗位面临自动化风险 主要集中在编程 客服和咨询等领域 [5] - 只要算力需求增长快于成本下降 AI基础设施投资就有持续动力 [5]