客服微信号 MaxStockWe 客服微信2号 MaxTrades 客服Telegram号 MaxMeigu 邮箱 buy@tradesMax.com 电话 (626)378-3637

gold 20 virus

新闻快讯

美股 英伟达GTC 大会重磅前瞻!下周资金将疯狂涌向这三个板块!NVDA

作者  |  2026-03-11  |  发布于 新闻快讯

下周一,全球AI圈最重要的一场大会,就要开始。316日到19日,英伟达将在加州圣何塞召开GTC 2026

但这一次,如果你还只是盯着黄仁勋会不会再发布一张更强的GPU,那你可能看错了方向。因为对于资本市场来说,留给重新定价的时间窗口,其实已经不多了。

华尔街眼里,这次大会真正的分量,早就不是‘显卡参数提升了多少’。真正的博弈点在于:英伟达能不能利用这四天,完成一次身份的跨越:

从一家‘卖芯片’的硬件公司,正式转变为一家‘定义 AI 基础设施规则’的平台公司。

从各大投行最新的前瞻报告来看,市场现在盯着的重点是英伟达会不会在GTC上强化这几件更关键的事:

推理工作负载分解

Token的成本和ROI

网络互联的重要性抬升

以及下一代专用架构路径。

这意味着什么?这意味着,从下周一到下周四,市场看的表面上是一场技术大会,实际上在交易的,可能是2026AI美股下一阶段的主线归属。

如果英伟达能把这个新叙事讲通,那么接下来被重估的,将不仅仅是英伟达自己的股价。整条 AI 产业链的价值分配逻辑,都可能发生结构性的变化。

钱会从哪里流出来?又会疯狂涌入哪个被低估的板块?哪些公司可能会因为逻辑证伪而被抛弃?如果你想看懂下周资金真正的动向,这条视频,你一定要耐心看到最后。

英伟达这次 GTC 要传递的核心信息是什么?

英伟达这次 GTC 要传递的核心信息是什么呢?一句话总结:这次 GTC 不是来秀新品的,而是要重新定义整个 AI 基础设施的游戏规则。

过去几年,市场对英伟达的理解非常简单:谁的芯片算力最强,谁就是 AI 领域的王者。但瑞银最新的报告带来了一个重要信号:单一处理器主导性能的时代要结束了。

 

 

从这次 GTC 开始,英伟达要做的,是把重点从“单芯片”转向“系统级优化”。简单来说,过去大家比的是谁的发动机更强,现在英伟达要告诉你,真正的竞争力不光是发动机的马力,而是整辆车的协同配合。黄仁勋的目标,不再是单个 GPU 多快,而是如何通过“极限协同设计”,把芯片、网络、内存、软件等部分整合成一个高效、标准化的AI 工厂”。

这背后其实反映了一个本质变化:大家不再只关心算力峰值,而是关注系统能不能大规模落地,能不能算清楚功耗和成本的回报率(ROI)。就好像你不再只是关注车的发动机有多牛,还开始看油耗、保养成本,以及它带来的经济效益。

英伟达正是通过系统级的协同设计,把芯片、网络、内存和软件打包成一个完整的解决方案,让整个 AI 系统运行得更高效、更可持续。

系统级统治力的背后是什么?

那既然我们已经进入了“系统时代”,接下来的问题是:英伟达靠什么支撑它的系统级统治力?在瑞银的报告中,最大的预期差是:工作负载分解。

这几个字意味着,AI 系统的任务不再依赖一个“全能战士”闷头干,而是要根据不同的任务需求进行精细化分工。过去,市场对 AI 硬件的理解非常简单:模型越大,需要越强的 GPU。但大家忽略了一个关键细节:AI 的不同任务有不同的需求。比如,训练大模型需要“蛮力”,而推理(即我们调取 AI 时的过程)更注重“反应速度”;有些场景需要高吞吐量,而有些场景则要求极低的延迟。

如果用最强、最贵的 GPU 去做所有任务,就像是让一辆超级跑车去城市里送外卖,虽然车速很快,但效率不高,成本也很大。

瑞银的报告提到,英伟达正在从“单芯片性能”,转向“系统级性价比”。黄仁勋通过“分解”和“极限协同设计”,把计算、网络和内存重新安排,给每个任务分配最合适的资源,从而优化整个系统。

那很多人可能会问:把原本大一统的 GPU 任务拆了,难道不是在削弱自己的护城河?

恰恰相反。这其实是在强化英伟达的“绝对控制权”。一旦 AI 系统变得异构化,任务开始拆分,架构变得复杂,谁来决定任务的分配?谁来管理数据如何流动?谁掌握了这些“任务分配权”,谁就能主导 AI 时代的利润。

英伟达现在的动作,实际上是在往软件栈和系统层进行深度布局,释放出一个信号:一旦华尔街接受了“工作负载分解”的逻辑,原本盯着 GPU 出货量的估值模型将会被推翻。

如果你觉得本视频对你有帮助,老规矩先点赞再收藏,关键时刻能帮忙美国热线 626 378 3637

 

被忽视的王者——网络与互联

 

既然“工作负载”被拆解了,任务不再由一颗芯片单打独斗,那接下来的问题就非常现实:当芯片足够多、足够强的时候,最先卡脖子的会是什么?

瑞银在报告中给出了答案:网络与互联。

逻辑其实很简单:过去我们盯着 GPU 这台“发动机”猛不猛;但当 AI 进入成千上万颗芯片协同的“机架时代”,真正决定效率的,已经不是单张卡跑多快,而是数据搬运的速度和延迟。一句话总结:GPU 决定算力上限,而网络和互联,决定了你能不能触达到那个上限。

这就像你建了座顶级工厂,设备全是世界一流,但如果传送带太慢、大门太窄,你空有顶级设备,产量照样上不去。现在的 AI 基础设施,就面临这种“工厂大塞车”。

其实,这种从“算力”转向“互联”的趋势,我们美股投资网的老朋友一定不陌生。我们早就提醒过:当算力达到饱和时,投资网络基础设施是最具长期回报的机会。年初至今,我们提前布局的“光电转换”赛道已经全面爆发:

我们在年初《2026必买股》中深度调研并提示的 GLW,当时价格仅 85 美元,本周二已经到了 139.36 美元,涨幅高达 64%

在视频《美股AI 核心机会不在 GPU,而在“光电”产业链》中,我们精准点名的 LITE COHR,至今也有 23% 26% 的扎实涨幅。

1 月底,我们还提示 VIP 社群的朋友在 81 美元精准布局了 MRVL,财报后直接暴涨 22%

如果你错过 GLW,下一家准备爆发AI潜力的牛气公司,我们已经投入超100小时调研,只私下分享给VIP社区,市场上没有这么多免费的午餐,真正有价值的信息,背后都是时间、经验与成本的投入。

言归正传,黄仁勋现在疯狂强化网络叙事,是因为他看准了一点:控制网络,就是控制整套系统的“调度权”。一旦你用了英伟达的通信协议,你未来的扩展和迁移成本,就全部锁死在他的生态里了。

这也解释了为什么华尔街现在的目光,已经穿过 GPU,直接盯上了最底层的光互连和硅光技术。

瑞银报告特别提到一个细节:今年的 GTC 和全球光通信大会(OFC)几乎是同期举行,这绝非巧合!华尔街现在关注的焦点是:1.6T 光模块能否跑通,硅光技术是否成熟。

如果说“工作负载分解”是推动 AI 系统重构的原因,那么网络与互联则决定了这个重构将会在哪些领域首先释放财富机会。一旦市场接受了这一逻辑,重新定价的将不仅仅是 GPU,更多的关注将集中在那些决定数据流动速度的交换机、光模块和互连技术上。

 

内存之战与代币经济学

如果说网络解决了数据“怎么走”的难题,那么AI基础设施最后的堡垒,便只剩下数据“存哪儿”与“怎么取”。瑞银表示:英伟达正引入类似Groq的架构,利用片上SRAM(静态随机存取存储器)来实现超低延迟推理。

那这是否意味着HBM(高带宽内存)的末日将至?毕竟,在大众的直觉里,新技术的出现往往伴随着旧技术的淘汰。当黄仁勋定为特定任务配备这种“极速工作台”时,投资者本能地担心:这会不会切走HBM这块最大的蛋糕?

然而,这种“非此即彼”的担忧,恰恰误读了英伟达的真正意图。深入剖析会发现,这并非一场你死我活的替代战,而是一次精密的“工作负载分解”。

SRAM虽快,快到几乎零延迟,但它受限于芯片面积,容量天花板极低,根本无法承载千亿参数模型的训练与大规模通用推理;这就好比你手边的办公桌再顺手,也塞不下整个图书馆的藏书。而HBM虽在延迟上略逊一筹,却是维持AI系统规模的唯一“大动脉”,没有它,大模型连跑都跑不起来。

因此,英伟达的策略绝非“二选一”,而是极致的“整合互补”:将最昂贵、最快的SRAM用于对延迟极度敏感的专用推理,打造极致体验;同时让耗时耗力的大规模训练继续深植于HBM的护城河中。这种架构设计的终极目的,是为了解决AI落地的最大痛点——如何在保证性能的前提下,把算力成本打下来。

这就自然引出了本次GTC黄仁勋最想讲透的那道数学题:“代币经济学”(Tokenomics)。

华尔街对AI最大的疑虑,始终是巨额资本支出后的回报率(ROI)不明。客户会问:我花了500万美金买硬件,到底能赚回多少钱?

黄仁勋这次带来的,不只是一张硬件清单,而是一份经过严密计算的“赚钱计划书”。他通过展示如何利用SRAMHBM的混合架构,将不同性质的计算任务精准分流,从而证明:在BlackwellRubin系统上生成的每一个Token(字符),其综合成本大幅降低,而商业价值显著提升。

这套逻辑直接指向了一个被市场严重低估的财务事实。瑞银在报告中给出了一个推演:得益于这种系统级的效率优化,预计英伟达2028财年的每股收益(EPS)将达到15美元。按目前股价计算,这意味着英伟达的远期市盈率(PE)仅为12倍。

试想一下,在一个万亿规模的赛道里,核心霸主的市盈率竟然只有12倍?这在财务视角下极具吸引力,但也暴露了一个巨大的预期差:市场还在用传统的“硬件制造商”眼光给英伟达定价,却尚未完全意识到它作为“系统定义者”的盈利爆发力。

当我们将技术架构的互补性与商业模式的升维串联起来,最终的图景变得异常清晰:

SRAM是制造市场兴奋的“情绪点”,负责解决速度焦虑;

HBM才是真正源源不断的“利润池”,负责锁定长期规模;

Tokenomics则是连接两者的桥梁,它用实实在在的ROI数据,打消了华尔街对AI泡沫的顾虑。

瑞银的数据证实了这一点:尽管SRAM概念火热,但投行对美光等厂商的HBM收入预测却在2028年飙升至270亿美元,且短缺预期延续至数年之后。这说明在主流资本视野中,SRAM并未将HBM踢出盈利模型,反而通过分层架构进一步固化了HBM作为主存核心的地位。

归根结底,这场关于内存技术的博弈,实则是英伟达重构AI价值链的“阳谋”。通过引入SRAM解决延迟痛点,通过Tokenomics说服客户买单并重塑估值逻辑,再通过HBM锁定长期利润,英伟达成功地将原本单纯的硬件买卖,进化成了AI时代不可或缺的“系统入场税”。

无论未来的推理场景如何千变万化,只要这套“SRAM提速、HBM扩容、Tokenomics算账”的混合架构成为行业标准,那么无论技术风向吹向哪一边,最大的赢家始终只有那个制定规则的庄家。对于投资者而言,现在的英伟达,早已不是一家卖显卡的公司,而是一家掌握着AI时代“铸币权”的基础设施巨头。

英伟达下一代产品路线图该怎么看?

既然工作负载分解和内存分层已成定局,投资者面临的最后一个问题是:英伟达下一代产品路线图该怎么看?

很多人被KyberRubin UltraFeynman这些代号所迷惑,以为它们只是更强的GPU,但如果只盯着芯片,你就错过了英伟达真正的战略布局。

过去,市场看重单卡算力;但进入下一阶段,决胜点在于:一个机架能容纳多少计算、带宽、内存,同时如何处理功耗、散热和互联。

Rubin Ultra最关键的地方,不是“Ultra”这个字,而是它代表了英伟达推动系统密度到极限,四大维度你同时提升,迫使竞争对手在系统级能力上追赶,形成英伟达的深厚护城河。

最终,英伟达不再单纯发布新品,而是在推动“基础设施标准化、系统化、平台化”。对投资者是明白英伟达的估值逻辑正在从“卖最好的芯片”转向“卖唯一的 AI 系统”。产业链的投资机会也将外溢到网络架构、光互连、CPO、硅光等领域。

好了今天的视频就到这里,你对英伟达GTC大会怎么看,你认为哪些关键产业链以及公司会爆发,欢迎评论区留言一起讨论,觉得我们的视频不错的话记得点赞关注加转发谢谢收看下期再见

 

美国癌症治疗的上市公司清单

作者  |  2026-03-11  |  发布于 新闻快讯

 

治疗癌症(Oncology / 肿瘤治疗)的上市公司非常多,大致可以分成三类:

1 大型制药巨头(稳定、现金流强)
2 专注肿瘤的Biotech公司(成长型)
3 临床阶段的小型Biotech(高风险高回报)

下面美股大数据 StockWe.com 整理一个美股/全球癌症治疗公司地图,很多机构投资者就是按这个框架看的。


一、全球癌症药物巨头(收入最大)

这些公司拥有成熟药物 + 巨大销售额

1 MerckMRK

代表药物:

  • Keytruda(全球最赚钱抗癌药)

Keytruda
2024年销售

295亿美元

是全球第一抗癌药。

主要治疗:

  • 肺癌
  • 黑色素瘤
  • 肾癌
  • 胃癌

2 Bristol-Myers SquibbBMY

核心抗癌药:

  • Opdivo
  • Revlimid
  • Breyanzi
  • Abecma

2024

肿瘤收入约248亿美元


3 AstraZenecaAZN

重点药:

  • Tagrisso(肺癌)
  • EnhertuADC药物)
  • LynparzaPARP抑制剂)

2024年肿瘤销售

223亿美元


4 RocheROG / OTC: RHHBY

癌症领域老大之一

经典药物:

  • Herceptin
  • Avastin
  • Rituxan

属于精准医疗 + 诊断+药物结合模式


5 Johnson & JohnsonJNJ

代表药物:

  • Darzalex(多发性骨髓瘤)
  • CarvyktiCAR-T

2025

癌症药销售

超过250亿美元


二、肿瘤Biotech龙头(成长型)

这些公司更偏创新药公司

1 AmgenAMGN

重点:

  • BiTE免疫疗法
  • KRAS抑制剂

2 GileadGILD

收购 Kite Pharma

重点:

CAR-T疗法

代表药:

  • Yescarta
  • Tecartus

3 IncyteINCY

重点领域:

  • 血液癌症
  • JAK抑制剂

主要药:

  • Jakafi

公司专注于肿瘤和免疫疾病药物开发


4 AbbVieABBV

代表抗癌药:

  • Imbruvica
  • Venclexta

用于

  • 白血病
  • 淋巴瘤。

三、专注癌症的Biotech公司

这些公司几乎只做肿瘤药

1 BeiGene / BeOne MedicinesBGNE

中国+美国双总部

主要药:

  • TislelizumabPD-1
  • ZanubrutinibBTK抑制剂)

属于全球化肿瘤药公司。


2 BioNTechBNTX

除了疫苗

核心未来:

癌症mRNA疫苗

2025

BMS合作开发抗癌抗体。


3 Verastem OncologyVSTM

专注:

  • 靶向肿瘤药物开发。

4 Oncolytics BiotechONCY

专注:

  • 溶瘤病毒治疗癌症

四、最火的癌症技术路线(现在资本最关注)

当前癌症药物主要有5条技术路线

免疫疗法(Immunotherapy

代表公司

  • MRK
  • BMY
  • AZN

药物:

  • PD-1
  • PD-L1

② CAR-T细胞疗法

代表公司

  • GILD
  • JNJ
  • BMY

③ ADC(抗体偶联药)

最近最火

代表公司

  • AZN
  • Daiichi Sankyo
  • Seagen(被PFE收购)

④ mRNA癌症疫苗

代表公司

  • BNTX
  • Moderna

小分子靶向药

代表公司

  • Novartis
  • Amgen
  • AbbVie

五、如果你是做投资(最值得关注的肿瘤股)

美股投资网给你一个机构最常看的名单

超级巨头(最稳)

  • MRK
  • AZN
  • BMY
  • JNJ

中型成长

  • AMGN
  • GILD
  • INCY
  • BGNE

高风险Biotech

  • SLS
  • ONCY
  • ACLX
  • VSTM

一个重要行业趋势

癌症市场规模预计:

2026 = 2790亿美元

2035

7500亿美元

所以肿瘤是医药里最大赛道之一

 

逸仙电商(YSG)拟发行1.2亿美元可转债-创始人黄锦峰与信宸资本联合认购

作者  |  2026-03-11  |  发布于 新闻快讯

 

美股投资网获悉,3月11日,逸仙电商(YSG)发布公告称,公司将通过私募方式发行总额为1.2亿美元的以人民币计价的可转换优先票据(以下简称“可转债”),认购方为公司创始人、董事长兼首席执行官黄锦峰先生,以及中信资本旗下私募股权投资业务信宸资本共同组成的特殊目的载体。本次联合认购,充分彰显创始人+领先私募机构对公司长期价值的双重认可与坚定看好。

据公告披露,本次可转债交易将分两期等额发行,同时配发购买公司A类普通股的认股权证。其中,发行的可转债年票息率为1.5%,初始转股价格设定为4.63美元/ADS,该价格较美国存托凭证在认股权证购买协议签署日前五个连续交易日(含签署日前交易日)的成交量加权平均价格溢价20%。募集资金将主要投入未来的产品研发、全球供应链整合、海外市场扩张、战略并购及其它公司用途,进一步推动公司业务持续增长,夯实核心竞争力。

据了解,信宸资本(中信资本控股有限公司旗下的私募股权投资业务)关注全球的控股收购机会,迄今已在中国、日本、美国和欧洲等地完成超过100项投资,目前资金管理总额102亿美元。

信宸资本在美妆行业拥有深厚的投资经验,例如其控股的全球最大美妆包装供应商之一阿克希龙(Axilone),长期服务于众多国际高端品牌。同时,信宸资本在医药与生物科技领域拥有广泛布局,能够为逸仙电商的前沿产品研发提供关键支持。此外,信宸资本在推动企业数字化转型方面拥有卓越的操盘经验。

公告中,逸仙电商创始人、董事长兼首席执行官黄锦峰先生表示“本次增持代表了我对逸仙电商长期价值的坚定信念,以及我们管理团队从不动摇的战略执行决心。面对变化的市场环境,我们将心无旁骛地推进多品牌战略的落地。我非常荣幸能引入信宸资本的顶尖资源与深厚行业经验。未来,双方将进一步加强战略协同,通过资源整合与优势互补,共同为股东创造长期可持续的价值。”

信宸资本董事长张懿宸先生亦表达了对逸仙电商的高度认可,他表示“我们高度认可逸仙电商在战略转型过程中展现出的坚定决心,尤其赞赏公司近年来在产品结构、组织提升和品牌建设的持续聚焦,这为公司的长期发展筑牢了护城河。此次投资更体现了我们对黄锦峰先生及其管理团队卓越的国际化视野与全球品牌资源整合能力的深厚信任。我们期待以本次合作为起点,深度赋能逸仙电商,通过跨国并购整合全球优质资源,助力逸仙电商实现从‘中国新锐’向‘‘全球美妆集团’的跨越。”

此次合作不仅是资本注入,更是战略级深度赋能。未来,信宸资本将充分利用其全球网络与行业资源,协助逸仙电商在美妆产业价值链上下游实现高效战略协同;而逸仙电商则将借鉴信宸资本在跨国并购及投后整合方面的丰富经验,稳步推进海外扩张战略,全力朝着打造“世界级美妆创新先锋”的长期愿景迈进。

最专业的美股资讯推荐美股大数据 https://Stockwe.com/

如何识别美股市场异常波动?美国机构主力资金买卖情况,出货和吸筹,使用美股投资网VIP会员,2008年成立于美国硅谷,由前纽约证券交易所分析师Ken创立,联合多位摩根斯坦利分析师,谷歌 Meta工程师利用AI和大数据,配合十多年美股实战经验和业内量化模型,建立了一个股市数据库 https://StockWe.com/ 每天处理千万级股票数据:捕捉期权大单,实时主力资金流向、机构持仓变化、川普突发新闻,精准交易信号第一时间发到您手机APP!

 

谷歌(GOOG,GOOGL)Gemini-AI智能体将部署至美国五角大楼-自动化处理行政与规划任务

作者  |  2026-03-11  |  发布于 新闻快讯

 

美股投资网获悉,美国科技巨头谷歌(GOOG,GOOGL)正加速将人工智能技术引入美国军方体系。美国国防部官员表示,谷歌开发的AI智能体将被部署到五角大楼约300万名军方和文职人员的工作环境中,用于自动化处理大量日常行政和运营任务。

美国国防部负责研究与工程事务的副部长Emil Michael表示,谷歌的Gemini AI智能体将首先在未涉密网络中运行。这类AI智能体能够根据用户设定的任务自主完成工作,例如整理会议记录、编制预算以及辅助决策分析。

Michael在接受采访时表示“我们先从未涉密网络开始,因为绝大多数用户都在这里工作,之后会逐步扩展到涉密和最高机密网络。”他还透露,国防部目前正与谷歌讨论在涉密云环境中部署AI智能体的可能性。

谷歌方面表示,国防部人员将可以通过自然语言创建自己的AI助手,而无需编写代码。这些数字助手能够自动执行多步骤的重复性行政工作,从而显著提升效率。

近年来,美国军方正加快人工智能的应用步伐。随着AI技术在军事领域的重要性不断上升,五角大楼已与多家科技公司展开合作,包括OpenAI、xAI以及谷歌等企业。

在近期的伊朗冲突中,美国军方已经利用人工智能辅助识别军事目标并加快决策流程,从而显著提升军事行动的效率。

不过,军方扩大AI使用也引发了争议。此前,美国人工智能公司Anthropic与五角大楼爆发公开冲突。该公司要求对AI技术的使用设置限制,例如禁止用于针对美国民众的大规模监控或完全自主武器系统。作为回应,美国国防部上周将该公司列为供应链风险企业,而Anthropic随后对这一决定提起诉讼。

在Anthropic与政府关系恶化的同时,五角大楼正迅速扩大与其他AI公司的合作。此前,Anthropic曾是唯一能够在五角大楼涉密云系统运行的AI供应商。如今,美国国防部已经与OpenAI和xAI达成协议,使其AI系统能够在受限网络环境中运行。

谷歌在军方项目上的合作历史也曾引发内部争议。2018年,数千名谷歌员工抗议公司参与五角大楼的 “Maven项目”,该项目利用AI分析无人机视频数据。随后谷歌未续签该项目合同。不过近年来,公司逐渐放宽了对军事合作的限制。

根据五角大楼的计划,谷歌初期将提供8个预设AI智能体工具,用于自动化处理会议纪要整理、预算编制以及政策审查等任务。此外,部分AI工具还可能用于军事任务规划和资源评估。

自去年12月推出GenAI.mil人工智能平台以来,美国国防部已有约120万名员工使用谷歌AI聊天机器人处理非涉密工作。数据显示,用户累计提交了4000万条指令,并上传超过400万份文件。

不过,官员也承认,目前AI培训进度仍明显落后于使用规模。自去年12月以来,仅有2.6万人接受过AI使用培训,而未来培训课程已全部预约满额。

美国军方人士表示,AI工具已经在提升军事规划效率方面展现潜力。例如,美国陆军第18空降军在设计一场涉及5万名模拟士兵的军事演习时,传统规划方式需要约6个月。借助AI平台后,类似规模的演习规划仅需6周即可完成。

Michael表示,尽管AI可能出现“幻觉”等错误,通过培训、政策和人工审核可以降低风险。他指出,美国国防部未来将继续扩大AI的应用范围,以提升整体效率和作战能力。

最专业的美股资讯推荐美股大数据 https://Stockwe.com/

如何识别美股市场异常波动?美国机构主力资金买卖情况,出货和吸筹,使用美股投资网VIP会员,2008年成立于美国硅谷,由前纽约证券交易所分析师Ken创立,联合多位摩根斯坦利分析师,谷歌 Meta工程师利用AI和大数据,配合十多年美股实战经验和业内量化模型,建立了一个股市数据库 https://StockWe.com/ 每天处理千万级股票数据:捕捉期权大单,实时主力资金流向、机构持仓变化、川普突发新闻,精准交易信号第一时间发到您手机APP!

 

融资370亿美元仍不够!亚马逊(AMZN)发行八批次100亿欧元债,全球揽金备战算力基建

作者  |  2026-03-11  |  发布于 新闻快讯

 

美股投资网获悉,亚马逊(AMZN)已正式开启跨币种债券发行计划,打算借助美元和欧元市场筹集总规模约370亿至420亿美元的资金。在此次融资行动里,最受市场关注的当属其首次进行的创纪录欧元债布局。该公司计划在欧洲市场发行最高达100亿欧元(约合116亿美元)的债券,并且罕见地将其拆分成八个不同期限的批次进行发售,期限跨度极大,从2年期一直到38年期。值得一提的是,亚马逊于周二已完成11部分美元债券的发售工作,成功筹集到370亿美元资金。

此次联合债券发行极有可能成为企业债券发行史上规模最大的交易之一,同时也是云计算公司为投资人工智能基础设施而开展的一系列巨额交易中的最新一例。亚马逊、谷歌(GOOGL)、Meta Platforms Inc.(META)以及微软公司均预测,到2026年,它们的资本支出将达到约6500亿美元。

此次交易采用了双币种以及多期限的结构设计,这一举措使得亚马逊能够触及不同类型的投资者群体,同时有效分散了再融资风险。此前,欧洲市场分档数量最多的纪录由LVMH Moët Hennessy Louis Vuitton SE在2020年创下,当时该公司为收购Tiffany & Co.进行了七个部分的债券发售。

据直接了解此次交易情况的知情人士透露,该交易在美国市场发行的部分吸引了约1260亿美元的认购订单,这一规模在企业债券发行史上位居前列。其发行规模也从最初指引的250亿美元上调至300亿美元。

驱动这笔庞大融资的核心引擎,是亚马逊对AI基础设施近乎“贪婪”的需求。公司此前已明确表示,为巩固在生成式AI及云服务领域的领先地位,预计2026年的资本支出将攀升至2000亿美元,超出分析师预期并引发部分股票投资者对AI巨额支出何时见效的担忧。

这些资金将精准投向大规模数据中心的扩建、自研算力芯片的研发以及全球范围内的网络基础设施升级。在全球科技巨头普遍面临盈利释放压力与算力饥渴的矛盾下,亚马逊选择通过债权融资来锁定长期低成本现金流,旨在为这场持久的AI消耗战备足“弹药”。

值得一提的是,此前因中东冲突导致信贷风险急剧攀升而受抑制的全球债券发售活动于周二迅速重启。在美国总统特朗普暗示对伊战争将很快结束之后,信贷风险指标应声回落。到了周三,有消息称摩根大通正在限制对部分私人信贷基金的贷款,这使得市场上的风险偏好情绪略有降温。

不过,在信贷市场,对于超大规模企业交易的需求依旧十分旺盛。谷歌上月在美国及欧洲的高等级债券市场成功筹集了约320亿美元资金,整个发行过程需求强劲,尤其是对其发行的极为罕见的100年期英镑债券,市场反应热烈。

在此次亚马逊的债券发行中,摩根大通担任全球协调人,并与巴克莱银行、美国银行以及法国兴业银行共同担任簿记管理人。预计该债券发行将于今日晚些时候完成定价。

最专业的美股资讯推荐美股大数据 https://Stockwe.com/

如何识别美股市场异常波动?美国机构主力资金买卖情况,出货和吸筹,使用美股投资网VIP会员,2008年成立于美国硅谷,由前纽约证券交易所分析师Ken创立,联合多位摩根斯坦利分析师,谷歌 Meta工程师利用AI和大数据,配合十多年美股实战经验和业内量化模型,建立了一个股市数据库 https://StockWe.com/ 每天处理千万级股票数据:捕捉期权大单,实时主力资金流向、机构持仓变化、川普突发新闻,精准交易信号第一时间发到您手机APP!

 

英伟达(NVDA)再投AI初创Thinking-Machines-Lab-并供应Vera-Rubin芯片

作者  |  2026-03-11  |  发布于 新闻快讯

 

美股投资网获悉,英伟达(NVDA)宣布对前OpenAI高管Mira Murati创立的人工智能(AI)企业Thinking Machines Lab展开新一轮投资,并将为这家初创公司提供芯片,用于训练与运行其AI模型。

两家公司在周二声明中表示,根据一份多年协议,Thinking Machines Lab将采用英伟达即将推出的Vera Rubin AI加速芯片。该芯片预计明年初投入使用,将为Thinking Machines Lab提供至少1吉瓦的算力(相当于约75万户家庭的用电量)。

英伟达曾于去年对Thinking Machines Lab进行过投资,本次并未披露具体交易条款,也未说明是以现金、芯片还是两者结合的方式注资,仅称此次投资为“重大投资”。Thinking Machines Lab发言人拒绝进一步透露细节,英伟达方面则暂未回应置评请求。

作为全球市值最高的企业,英伟达近期密集开展多项投资交易。这家芯片巨头正凭借自身资源推动AI在各行业落地,助力开启其口中的“新工业革命”。不过,这类投资也因模式闭环——英伟达入股自身客户——而引发外界关注。

另据去年11月的报道称,Thinking Machines Lab去年曾寻求新一轮融资,彼时估值目标高达500亿美元。若达成,其估值将较7月时的120亿美元翻四倍,当时该公司以120亿美元估值完成20亿美元融资。

Murati在声明中表示“此次合作将加速我们打造可由用户自主塑造、真正属于自己的AI,而这些AI也将反过来激发人类潜能。”

据了解,Murati曾任OpenAI首席技术官,在她主导下,Thinking Machines Lab已从OpenAI开发商挖来数十名员工,并于去年10月推出首款产品Tinker,可帮助用户优化大语言模型——这也是ChatGPT等聊天机器人的底层技术。

不过,近几个月Thinking Machines Lab也面临人才回流,包括其首席技术官在内的多名员工已重返OpenAI。

最专业的美股资讯推荐美股大数据 https://Stockwe.com/

如何识别美股市场异常波动?美国机构主力资金买卖情况,出货和吸筹,使用美股投资网VIP会员,2008年成立于美国硅谷,由前纽约证券交易所分析师Ken创立,联合多位摩根斯坦利分析师,谷歌 Meta工程师利用AI和大数据,配合十多年美股实战经验和业内量化模型,建立了一个股市数据库 https://StockWe.com/ 每天处理千万级股票数据:捕捉期权大单,实时主力资金流向、机构持仓变化、川普突发新闻,精准交易信号第一时间发到您手机APP!

 

甲骨文(ORCL)FY26Q3电话会:正大力拥抱AI-已在Fusion中上线了1000个AI智能体

作者  |  2026-03-11  |  发布于 新闻快讯

 

美股投资网获悉,近日,甲骨文(ORCL)召开了FY26Q3财报电话会。公司回应投资者关注的“SaaS软件已死”,AI将会取代它的话题时表示,认为AI确实具有颠覆性,但甲骨文才是颠覆者,因为公司实际上是将AI作为完整的功能直接嵌入到了公司的应用程序中,且不收取任何额外费用。这些功能是作为季度升级的一部分,作为常规更新节奏的一部分,包含在应用程序套件中。

甲骨文表示,对公司在这个领域所处的地位非常满意,同时也在大力拥抱AI。因此,公司已经在Fusion中上线了1,000个AI智能体。仅银行套件自身就包含了数百个AI智能体。

公司还提到,正在构建的是整个生态系统自动化医疗保健、自动化金融服务、自动化零售业。这就是AI赋予公司的能力,它拓展了视野,扩大了构建SaaS软件套件的范畴,让公司能够自动化整个生态系统。

多云数据库和AI基础设施上,这两项业务都在以极快的速度增长。多云数据库收入同比增长了531%,AI基础设施收入同比增长了243%。这两项业务同样都处于供不应求的状态,并且甲骨文有明确的执行计划,能够迅速将这些需求转化为高利润的经常性收入。

公司还不断在商业模式上进行创新。在上次的财报电话会议上,公司分享了在不增加举债或发行股票的情况下,如何实现AI基础设施增量增长的多种构想。

甲骨文称,自那时起,公司已经使用这种新模式与多个客户签订了超过290亿美元的合同。这种结合了“自带硬件”和客户预付款的模式,使公司能够在不消耗甲骨文任何现金流的情况下继续扩张。而且这290亿美元是本季度签署的其他交易之外的额外订单。

问答环节

操作员 我们现在开始问答环节。我们的第一个问题来自古根海姆证券(Guggenheim)的约翰·迪弗奇(John DiFucci)。请提问。

约翰·迪弗奇(John DiFucci),分析师 谢谢。哇,信息量真大。听着,关于AI基础设施的问题我留给其他人问。但我们之前听道格谈到过AI基础设施业务对你们其他业务产生的“光环效应”。本季度表现非常强劲,你们说RPO的增长来自于大规模的AI合同。

同时,我们现在从一线听到的消息是,这种光环效应实际上正在转化为AI基础设施以外的业务。听起来系统上线数量稳定,但更传统的云工作负载带来的业务活动,尤其是销售渠道管线(Pipeline),出现了实质性的增长,这甚至包括了专用区域云、主权云,甚至是我们开始听说的Alloy交易。除了刚才迈克谈到的那些经常关联在一起的应用软件交易之外,我明白这些类型的交易在规模上可能比不上那些AI交易。但你能谈谈这些业务中似乎正在积聚的潜在势头吗?我的这种想法正确吗?

另外,如果可以的话,关于一个相关的话题,能否向我们透露一下2027财年的资本支出(CapEx)前景?

迈克·西西里亚,应用软件首席执行官 好的,约翰。我是迈克,我来回答这个问题。是的,我们绝对看到了光环效应,我来补充一些细节。

就应用软件业务而言,我们在OCI上训练了如此多的AI模型,并且这些模型在部署上与我们的应用程序离得如此之近,这使我们能够将非常高质量的AI服务直接作为功能嵌入到我们的应用中。因此,我们不仅在服务这些客户、为模型厂商提供训练算力,而且我们还将大量输出结果直接嵌入到了应用中。当然,我们会进行提示词工程(Prompt Engineering)等工作,使其与具体业务相关。但关键在于——我们甲骨文是客户关键任务数据的保管者,我们应用软件业务掌管着大量的业务数据;我们的资源配置非常紧凑,与这些模型的距离极近,将这两者结合起来,能让客户非常非常快地从AI中获得价值。

如果你听到过世界上任何对AI的批评,通常是抱怨“我没法快速获得价值。”然而,当你把AI打包成一种服务,并将那些由我们保管的私有数据暴露给AI系统时(显然这是在应用层面),我们看到了极佳的成果。我刚才提到了一些相关垂直行业,但我认为这在所有行业中都是普遍适用的。

另一个非常有趣的光环效应是,利用我们的基础设施——纯粹的OCI基础设施——可以作为客户的“预算创造器”。你们以前听我们说过,我们比所有人都更快、更便宜。当客户在考虑这些大规模的应用程序或基础设施转型时,我们通常可以通过简单地将他们的工作负载迁移到OCI来帮助他们创造预算,从而为转型提供资金,因为我们可以比竞争对手更快、更高效、成本更低地运行这些工作负载。

最后,在你把关于资本支出的问题交给道格之前,另一个光环效应是围绕主权AI的。我们的主权战略并不新鲜,它也不是对世界上正在发生的事情的条件反射。结合我们的Alloy战略,我们在全球范围内看到了不断增长的销售管线。我们的产品形态非常不同,并且具有极高的差异化优势无论涉及多少个机架(无论是3个机架还是500个机架),我们不仅能提供更小体积的产品形态,还能在之上交付完整的OCI服务。我们认为这是市场上巨大的竞争优势。

所以,你把应用软件、OCI的AI服务以及主权云组合在一起,是的,这是一个相当大的光环效应。

道格·凯林,首席财务官 是的,约翰,首先我得承认你同时提出两个问题非常有创意,看你提问总是很有意思。

关于资本支出,我想我们会在本财年结束后向大家汇报,并在那时讨论明年的资本支出情况。但我可以说几点。显然,从克莱刚才介绍的内容中,你最应该开始关注的是资本支出与甲骨文资金需求之间的“脱钩”。很明显,当我们有了这些额外的融资机制时,可能会有额外的资本支出,但这不需要甲骨文自掏腰包的现金,这一点非常有趣。

在此基础上,我们仍然致力于我们在上个季度讨论过的目标,即保持甲骨文的投资级评级,并将融资金额控制在我们讨论的范围内。显然,正如我们宣布的,我们今年日历年的融资金额为500亿美元。

所以,约翰,关于资本支出的更多信息,我们将在下个季度结束后公布。

约翰·迪弗奇,分析师 非常感谢道格提供的详细背景。还有迈克,你在准备好的发言中关于AI以及甲骨文如何应对的逻辑非常清晰,大家都应该去参考。谢谢你们,干得漂亮。

操作员 下一个问题来自摩根大通的马克·墨菲(Mark Murphy)。请提问。

马克·墨菲,分析师 谢谢,恭喜你们实现了加速增长。克莱,随着甲骨文向更深层次的AI推理阶段过渡,你认为优化数据中心位置的正确战略是什么?例如,如果你们在德克萨斯州和怀俄明州拥有这些巨大的集中式数据中心,它们虽然离电力资源很近,但离人口中心以及东海岸的众多光纤网络却相当遥远。我们不禁会想,用户和设备离得太远了。所以,随着你们向推理业务进军,你们是否认为有必要将这些数据中心的位置向用户和网络流量所在的地方转移?

克莱·马古伊尔克,云基础设施首席执行官 好问题,马克,我是克莱。首先我想强调一下我们对推理的看法,以及它如何影响数据中心的部署。第一点我想说的是,在过去一段时间里,主要是在进行大量的模型训练。但推理需求正在各地迅速增长。我认为这是由于模型本身的利用率越来越高,并且涌现了新的用例——任何最近在软件领域使用过Claude的人都知道,这些工具令人难以置信。它们正在改变我们做任何事情的方式。因此,推理将会产生巨大的需求。

现在,当你谈论数据中心的位置时,你提到了延迟(Latency)。实际上,选择一个地点有几个原因可能是出于成本,可能是为了整体可用性,也可能是为了数据主权。因此,选择地点的依据各不相同。但让我们聚焦在你关于延迟的观点上。你需要了解的一点是,延迟是相对的。也就是说,如果你试图在股票市场上进行极低延迟的交易,等待美国东西海岸之间100毫秒的往返传输是一个糟糕的主意。但如果你是为了你的业务提出一个问题,而AI模型需要思考几秒钟才能给出答案,那么从纽约到怀俄明州额外增加的40毫秒延迟根本不会对你产生任何负面影响。

因此,当你真正与那些需要较低延迟用例的客户交谈时,你会发现目前导致延迟问题的根本原因实际上并不是硬件的位置,而是部署的硬件类型。这也就是为什么你看到围绕这些AI加速器进行了如此多的创新。如果你看看Grok 3或Positron的作用,所有这些不同类型的客户都在问“我们不仅要降低推理的成本,而且要如何显著降低其延迟?”我想如果你关注下周英伟达的GTC大会,你会看到他们的相关公告。但从整体来看,我认为作为一个行业,我们要整合并降低延迟,必须首先从不同的推理架构入手。

值得庆幸的是,数据中心的位置在其中实际上只占非常小的一部分。这使得我们能够更加灵活地去寻找那些电力充足、土地广阔的地方部署数据中心,从而真正进行优化,以满足这种不断增长的需求。

马克·墨菲,分析师 非常感谢。

操作员 下一个问题来自瑞穗证券(Mizuho)的西蒂·帕尼格拉希(Siti Panigrahi)。请提问。

西蒂·帕尼格拉希,分析师 太好了,感谢接受我的提问。我想问一个关于你们的AI数据库和AI数据平台机会的问题。随着最近围绕AI的兴奋情绪高涨,企业现在开始采用前沿大语言模型(LLMs)的工具。你们从客户那里听到了什么关于使用他们的私有数据进行训练以及构建私有大语言模型的消息?你们对在10月份分析师日上谈到的“AI数据库增长的拐点”有多大的信心?

克莱·马古伊尔克,云基础设施首席执行官 谢谢,我是克莱。我认为这个问题可以分为两部分。一个是我们在构建私有LLMs方面看到了多少采用率,另一个是我们在利用AI处理私有数据方面看到了多少需求。在早期,很多人认为大多数客户会对自己的大型语言模型进行非常具体的训练。但事实在很大程度上证明并非如此。相反,我认为现在非常流行并且越来越受欢迎的方式是,人们希望利用最好的模型,以私密的方式将其与自己的私有数据结合起来。

我们看到了对这种方式的巨大需求。如果你刚才听了迈克的发言,你会了解到我们是如何将这些AI模型嵌入到我们的应用程序中的,这是一个用例。但遗憾的是,显然并不是所有的东西都运行在甲骨文的应用程序中,客户也编写了许多定制化应用。因此,我们在Oracle AI数据库中添加了大量功能,使其能够通过MCP服务器(模型上下文协议)或自然语言转SQL的方式轻松连接,从而让你使用这些模型。同时,我们还有AI数据平台产品,它正是为了解决这个问题而设计的。你拥有大量的数据,它可能是应用程序数据,可能是不同数据湖和湖仓一体中的自定义数据,也可能是结构化数据库中的数据。所有这些结合在一起,为你提供了一个智能体平台,你可以在其上快速构建应用程序,并访问来自多个提供商的所有最优秀的模型。

在整个技术堆栈中,我们看到了极大的发展势头。这就是为什么我在准备好的发言中谈到了我们的多云数据库业务所呈现的增长。我们看到的是,为了让客户能够利用最新、最出色的AI,他们必须首先身处云端,但目前仍有大量数据并未上云。因此,我们看到客户正在加速将最重要的私有数据迁移到云环境中,以便随后利用这些数据来体验最先进的AI技术。

西蒂·帕尼格拉希,分析师 很好,感谢您提供的背景信息。

操作员 下一个问题来自联博资产管理(Sanford Bernstein)的马克·莫德勒(Mark Moerdler)。请提问。

马克·莫德勒,分析师 非常感谢接受我的提问,也祝贺你们度过了一个真正出色的季度。工作做得非常棒。我想稍微转换一下话题,讨论一下财务方面的问题。既然你们已经完成了大规模的债务融资,你能否解释一下,考虑到构建AI数据中心的成本以及为AI数据中心融资的资本成本之间的平衡,你们对AI数据中心业务本身所创造的价值有多大的信心?作为一个相关问题,如果不介意的话,你能否多谈谈主权云?你能否探讨一下你们如何将AI数据中心业务转化为充当主权云AI提供商的角色,以及这应该如何影响甲骨文的价值?

克莱·马古伊尔克,云基础设施首席执行官 好的。我想我们要分两部分来回答这个问题。我是克莱,我来回答前半部分,然后我会请迈克谈谈主权云的内容。

当你思考这些AI数据中心的整体盈利能力时,主要有两个方面。首先是单就加速器本身而言,盈利能力如何。我们过去曾给出指引,预计该部分的毛利率在30%到40%之间。这对我们来说依然适用。而且随着我们在运营这些数据中心、降低交付成本、优化网络和硬件支出以及电力成本方面做得越来越好,我们预计这一数字将持续递增。因此,我们对此感到非常满意。

需要了解的另一件事是,在这些AI数据中心内,无论是用于推理还是训练工作负载,需要采购的不仅仅是AI加速器。还有大量的通用计算资源、高性能块存储或大规模Blob存储、负载均衡、身份验证、安全产品等等。通常情况下,大约10%到20%的总支出是用于购买相邻服务的。当你将这些因素考虑进去时——根据服务组合的不同,这些相邻服务的利润率更高——整体盈利能力将继续提升。这甚至还没有考虑到我之前提到的多云数据库业务,那是一项利润率高得多(大多在60%到80%范围内)且增长非常迅速的业务。所以,当你把所有这些因素结合在一起时,OCI的整体利润率状况正在不断增强并迅速增长。

我想回答的一个可能被忽视的潜在问题是目前制约利润率的因素,并不是我们已经交付的算力容量。打个比方,假设我正在建设一个包含四个数据大厅的数据中心,当我交付第一个大厅时,那个大厅是盈利的。尽管我们的EPS等指标在持续增长,但我们目前的盈利水平之所以没有达到更高的程度,仅仅是因为我们有太多正在同时建设的项目,而这些在建项目会产生一些费用。当然,我们在这方面做得很好我们在尽量缩短建设周期方面做得非常出色,在降低这段时间内的成本方面也非常出色,但这些成本终究不是零。因此,当我们的业务处于这种超高速增长阶段时,这是对盈利能力的唯一拖累。但值得庆幸的是,我们在交付产能方面越来越得心应手。当我们交付这些容量时,它们都已经以非常高的利润率签订了合同。综合这些因素,我们对已交付的算力容量以及AI业务不断提升的盈利能力充满信心。

迈克,你想谈谈主权云吗?

迈克·西西里亚,应用软件首席执行官 是的。关于主权,正如我刚才所说,我认为我们处于非常有利的地位。一年前,人们谈论的“主权”主要是数据主权,市场上确实有一些解决方案在主数据层面实现了主权,但在灾备(DR)或某些其他环节上却并非如此,比如数据可能备份在另一个国家。当然,这在当下已经不被接受了。现在的主权,是指数据主权、运营主权甚至包括合同的主权。我们的Alloy模式完全有能力实现这三点。

通过交付全栈解决方案,我们和竞争对手在主权云上存在巨大差异我们不仅仅是提供一个处于边缘的“主权区”,我们提供的是全栈的OCI。它拥有我们所有的OCI服务,并且正如你提到的利润率组合,这使我们能够在主权区中运行我们所有的应用套件和AI数据平台。当然,其中某些服务的利润率与单纯的基础设施利润率是不同的。

我认为我们在提供主权区全套甲骨文产品方面处于非常独特的地位。这个主权区可以根据客户的需要,做到足够小或足够大。另一方面,在界定“主权界限”的划分上,我们拥有极高的灵活性。我们通常以国家客户的边界来思考主权,但我们也在与一些企业客户进行探讨。比如,他们可能在欧洲或非洲的多个国家运营业务,并且确实希望拥有一个主权区——一个由他们控制并在其数据中心内运营的主权区。他们服务于特定垂直行业的客户,例如医疗保健或零售业。如果他们的主权区需要通过我们的Alloy横跨这些国家来划定,我们完全可以满足这种需求。

我们相信我们在合同方面拥有最大的灵活性,在交付方面也拥有最大的灵活性。再次强调,最重要的一点是,我们在这些主权区内交付的是甲骨文所有的能力——不是一个子集,也不是少数边缘设备,而是整个OCI生态。

马克·莫德勒,分析师 这两个回答都非常有帮助,非常感谢。再次表示祝贺。

操作员 谢谢。我们的下一个问题来自巴克莱银行(Barclays)的拉伊莫·伦斯霍(Raimo Lenschow)。请提问。

拉伊莫·伦斯霍,分析师 太好了。谢谢。我也要表达我的祝贺。我想问一个我们在与投资者交流时经常感到困惑的话题,那就是“SaaS软件已死”,因为AI将会取代它。我只是想听听你们在与客户交流时听到了什么。这是那些投资者才有的臆想吗?客户方面也会讨论这个问题吗?你们是如何解释的?我个人的想法是,你们所做的很多业务是确定性的(Deterministic),而不是概率性的(Probabilistic)。这或许是一个解释。但我只是想再次听听你们的看法。谢谢。

迈克·西西里亚,应用软件首席执行官 是的,我是迈克,我来回答这个问题。就我交谈过的客户而言,我还没遇到过哪位客户告诉我,他们准备放弃自己现有的零售商品系统、核心银行系统、活期存款账户系统或电子健康系统,去用某些东拼西凑的、小众的AI功能在一天之间取代所有的这一切。

事实上,我从客户那里听到的是恰恰相反的声音。他们问的是“我们怎样才能开箱即用地消耗掉你们在所有应用程序中内置的AI功能?我们怎样才能尽快让这些系统上线,因为我们认为这是实现价值的最佳方式。”听着,我们在甲骨文运行的这些系统,正如你所知,是高度复杂、执行关键任务的系统,蕴含着我们数十年的行业经验和数十年的监管合规积累。这些系统是我们的客户用来运营企业、政府机构、医疗组织等机构的核心。

我非常满意我们在这个领域所处的地位。正如我所说,我们自己也在大力拥抱AI。因此,我们已经在Fusion中上线了1,000个AI智能体。仅我们的银行套件自身就包含了数百个AI智能体。所以,是的,我们认为AI具有颠覆性。确实如此。但我们认为我们才是颠覆者,因为我们实际上是将AI作为完整的功能直接嵌入到了我们的应用程序中,且不收取任何额外费用。这些功能是作为季度升级的一部分,作为常规更新节奏的一部分,包含在应用程序套件中的。

因此,非但我不认为AI宣告了SaaS的死刑(至少对甲骨文而言并非如此),我反而认为它实际上提升了我们在SaaS领域的地位,并帮助我们更快地走向市场。我们对目前取得的成果感到非常兴奋,并期望在未来提供更多关于这方面的具体细节。

操作员 好的,谢谢。我们的最后一个问题来自德意志银行的布拉德·泽尔尼克(Brad Zelnick)。请提问。

布拉德·泽尔尼克,分析师 太好了。非常感谢。我同样要表达我的祝贺,同时也想说,你们传达的信息非常清晰且极具价值。我的问题是提给迈克的,或许拉里也能补充一下。这算是在拉伊莫刚才的问题上的延伸。

你们在Fusion内部推出了“AI智能体工作室”(AI Agent Studio)。我们都知道,企业内部最有价值的核心资产(Crown jewels)就存放在甲骨文数据库和甲骨文应用软件中。但我很好奇,在许多其他厂商都在竞相成为跨多个不同企业系统和工作流的“AI交互层”的世界里,你们认为甲骨文的角色将如何演变?

迈克·西西里亚,应用软件首席执行官 布拉德,我是迈克。我先来回答。我认为数据引力(Data Gravity)在这里起着决定性作用。尤其是关键任务的数据引力更为重要。正如我们所说,我们已经宣布在Fusion中内置了AI智能体工作室。Fusion是位于企业客户内部的系统,是他们运营数据和关键任务数据的托管者。

如果你要构建一堆AI智能体,或者你的系统集成商要构建一堆AI智能体,我经常会问的问题是你会从哪里开始?你肯定会从记录系统(System of Record)内部开始,从具有数据引力的系统内部开始。因为从推理的角度,从检索增强生成(RAG)的角度来看,这些数据将具有高度的相关性和特殊性,能为AI提供大量的上下文。

我们在Fusion中发布的AI智能体工作室不仅仅局限于Fusion数据,你还可以在我们的行业应用软件、第三方应用软件中构建AI智能体。第三方也可以在其中构建AI智能体。我们提供了一个一体化的、同类最佳的解决方案一个全规模的SaaS应用、由AI驱动的SaaS应用,并且赋予你在标准升级的季度平台发布时间表中,在其之上或旁边创建属于你自己的AI智能体的能力。我认为这将非常有吸引力,因为我们在Fusion中构建的这个AI智能体工作室,是我们季度升级和常规安全修补程序的一部分。

因此,你将获得两全其美的体验。你获得了打包的SaaS应用;你获得了一个紧贴着企业最关键、最核心数据的智能体工作室;如果你愿意,你还获得了创建自定义、专属智能体的能力。

拉里·埃里森(Larry Ellison),董事长兼首席技术官 我来补充一下。我们为所有的应用程序提供了大量预构建的智能体。但除此之外,我们还提供了一个开发环境——AI数据平台,这使得我们的客户能够轻松地在已建内容的基础上添加他们自己的智能体。

我们并不认为我们能为银行系统或医疗保健系统构建所有的应用智能体。我们的许多合作伙伴会去开发,我们的许多客户也会去开发。AI数据平台的作用是提供一个完整集成的开发环境,你可以在这里使用甲骨文云中任意一个AI模型来构建你自己的智能体,而这里基本上汇聚了所有流行的AI模型。你可以用它来编写智能体代码,你可以让其执行复杂的多步查询推理。

例如,我们计划在我们的Fusion会计系统中,将引入一个处理“结账(Close)”工作的复杂智能体。当你在不久的将来使用Fusion结账时,它将是一个无需人类参与的自主智能体。你只需要告诉AI智能体去结账,然后你就会得到结果。我们在应用程序中内置了大量的AI能力,但它们也是开放的。它们的开放性使得我们的客户和合作伙伴能够不断丰富这个智能体组合库。

我们正在构建的是整个生态系统自动化医疗保健、自动化金融服务、自动化零售业。这就是AI赋予我们的能力,它拓展了我们的视野,扩大了我们构建SaaS软件套件的范畴,让我们能够自动化整个生态系统。

让我以医疗保健行业为例。在医疗保健领域,Epic实现了医院(特别是急症护理医院,在某些情况下也包括诊所)的自动化,但主要是急症护理医院。而我们不仅自动化急症护理医院,我们自动化诊所,自动化实验室。更重要的是,我们自动化支付方,也就是保险公司。我们自动化HCM系统,它负责培训护士,负责在需要进行核磁共振检查时安排合适的放射科医生。我们自动化医院的财务系统。我们甚至自动化FDA(美国食品药品监督管理局)用于审批最新药物以及与制药公司对接的流程。

这就是庞大的医疗保健生态系统。感谢上帝,我们现在拥有了这些编程工具,这使我们能够构建一套全面的、基于智能体的软件,以实现像医疗保健或金融服务这样完整生态系统的自动化。这就是甲骨文正在做的事情。这就是为什么我们认为自己是颠覆者。这就是为什么我们认为所谓的“SaaS末日论”适用于其他公司,但绝对不适用于我们。我们的产品真的非常出色。

布拉德·泽尔尼克,分析师 谢谢拉里。谢谢迈克。祝贺你们。

拉里·埃里森 谢谢,布拉德。

肯·邦德,投资者关系主管 本次电话会议的录音回放将在我们的投资者关系网站上保留24小时。感谢大家今天的参与。现在,我把会议交回给雷吉娜结束。

操作员 今天的会议到此结束。感谢大家的参与,您现在可以挂断电话了。

最专业的美股资讯推荐美股大数据 https://Stockwe.com/

如何识别美股市场异常波动?美国机构主力资金买卖情况,出货和吸筹,使用美股投资网VIP会员,2008年成立于美国硅谷,由前纽约证券交易所分析师Ken创立,联合多位摩根斯坦利分析师,谷歌 Meta工程师利用AI和大数据,配合十多年美股实战经验和业内量化模型,建立了一个股市数据库 https://StockWe.com/ 每天处理千万级股票数据:捕捉期权大单,实时主力资金流向、机构持仓变化、川普突发新闻,精准交易信号第一时间发到您手机APP!

 

欢聚(JOYY)Q4收入增加6%超预期-BIGO-Ads收入大增61.5%

作者  |  2026-03-11  |  发布于 新闻快讯

 

美股投资网获悉,欢聚集团(JOYY)今日公布了其2025年第四季度和全年未经审计的财务业绩。数据显示,公司第四季度营收为5.819亿美元,超出市场平均预期,比2024年同期的5.494亿美元增长5.9%,比2025年第三季度的5.402亿美元增长7.7%。

直播收入为3.944亿美元,而2024年同期为4.224亿美元,比2025年第三季度的3.885亿美元增长了1.5%。

广告收入较2024年同期增长62.4%,达到1.454亿美元,而2024年同期为8960万美元;较2025年第三季度增长29.3%,达到1.125亿美元。

其他收入较2024年同期增长12.3%至4210万美元,而2025年第三季度为3920万美元,增长7.2%。

营业收入为1830万美元,而2024年同期营业亏损为4.279亿美元,2025年第三季度营业收入为1960万美元。

Non-GAAP EBITDA为5060万美元,而2024年同期为5570万美元,2025年第三季度为5060万美元。

归属于JOYY控股股东的持续经营净利润为5430万美元,而2024年同期净亏损为3.041亿美元,2025年第三季度净利润为6200万美元。

归属于控股股东和普通股股东的Non-GAAP持续经营净收入为7030万美元,而2024年同期为9610万美元,2025年第三季度为7240万美元。

截至2025年12月31日,净现金为32.58亿美元。经营活动产生的净现金流量为1.16亿美元,而2024年同期为1.105亿美元。

2025年第四季度,全球平均移动端月活跃用户达到2.721亿,相比2024年同期的2.631亿增长3.4%,相比2025年第三季度的2.662亿增长2.2%。公司持续优化市场策略,聚焦投资回报率(ROI)及高价值用户。

第四季度直播收入达3.944亿美元,其中BIGO板块贡献3.718亿美元,环比增长1.1%,实现连续第三个季度环比正增长。分区域看,来自发达国家及地区的直播收入环比增长3.4%。

BIGO板块的付费用户总数环比增长1.5%至154万,而每付费用户平均收入(ARPPU)环比温和增长,达到222.8美元。

与此同时,广告技术成增长新引擎。自2022年起,欢聚集团着力推进营收多元化战略,积极培育以广告技术为代表的新业务。公司正稳步推进其战略定位转型,致力于成为由多增长引擎驱动的全球科技公司。

最新财报数据显示,公司收入结构持续优化。第四季度,非直播收入达到1.875亿美元,同比增长47.6%,占总净营收的比重从2024年同期的23.1%提升至32.2%。

第四季度,BIGO Ads总营收同比增长61.5%,环比增长23.3%,达到1.281亿美元。

展望未来,公司预计2026年第一季度净收入将在5.38亿美元至5.48亿美元之间。

最专业的美股资讯推荐美股大数据 https://Stockwe.com/

如何识别美股市场异常波动?美国机构主力资金买卖情况,出货和吸筹,使用美股投资网VIP会员,2008年成立于美国硅谷,由前纽约证券交易所分析师Ken创立,联合多位摩根斯坦利分析师,谷歌 Meta工程师利用AI和大数据,配合十多年美股实战经验和业内量化模型,建立了一个股市数据库 https://StockWe.com/ 每天处理千万级股票数据:捕捉期权大单,实时主力资金流向、机构持仓变化、川普突发新闻,精准交易信号第一时间发到您手机APP!

 

美股前瞻---三大股指期货齐跌,美国2月CPI今夜来袭

作者  |  2026-03-11  |  发布于 新闻快讯

 

1. 3月11日(周二)美股盘前,美股三大股指期货齐跌。截至发稿,道指期货跌0.13%,标普500指数期货跌0.06%,纳指期货跌0.08%。

2. 截至发稿,德国DAX指数跌1.33%,英国富时100指数跌0.89%,法国CAC40指数跌0.89%,欧洲斯托克50指数跌1.14%。

3. 截至发稿,WTI原油涨4.37%,报87.10美元/桶。布伦特原油涨4.00%,报91.31美元/桶。

市场消息

悬念留给3月?美国2月CPI料温和上升,但市场押注后续通胀将大幅反弹。随着投资者静待周三20:30即将发布的美国2月消费者价格指数(CPI)报告,通胀再次成为华尔街关注的焦点。市场普遍预期,受中东战事升级预期推动汽油价格上涨,美国2月消费者物价大概率回升;而随着冲突持续推高油价,3月通胀料将进一步上行。上月CPI的预期涨幅,也部分反映了特朗普政府此前大规模关税政策的影响正持续但逐步传导至终端价格。特朗普曾依据一项适用于国家紧急状态的法律推行关税,而该法律已被美国最高法院裁定无效。不过,市场预计周三发布的通胀报告将显示,得益于二手车与机票价格相对走低,2月核心物价压力仅温和上升。

以官员称目前评估美方尚未指示结束战争,伊朗称不再局限于对等反击 将实施“连环打击”。一名以色列高级官员表示,在闭门讨论中,以色列官员已承认,对伊朗发动的战争并不能确定会导致其神权政府垮台,目前在持续轰炸下也没有出现伊朗民众起义的迹象。两名以色列官员称,尽管特朗普曾表示战争可能很快结束,但以色列方面的评估是,美国方面距离指示结束冲突仍有相当距离。然而,内塔尼亚胡再次表示,虽然以色列希望帮助伊朗人民“摆脱暴政枷锁”,但最终“这取决于他们自己”。该发言人强调,伊朗以往的“对等反击”已经结束,从现在起,伊朗将实施“连环打击”策略,不再维持一对一的报复节奏。

日本、德国将释放战略石油储备。日本首相高市早苗表示,日本将自行释放战略石油储备,以应对中东战争带来的影响。高市早苗周三在NHK播出的讲话中表示,释放行动最早可能于3月16日开始,将释放相当于15天的私营部门石油储备和一个月的国家石油储备。此举正值国际能源署提议释放紧急石油储备之际,释放规模可能为该机构历史上最大,相关决定可能在周三稍晚作出。此外,德国经济部长也表示,德国将释放240万吨国家石油储备,具体细节仍有待敲定。

戴蒙的“蟑螂论”正在应验?摩根大通(JPM)收紧私募信贷基金贷款,PIMCO警告行业“清算”已至。在私募信贷市场压力持续攀升的背景下,摩根大通已开始限制对部分私募信贷基金的贷款,原因是该行下调了其投资组合中某些贷款的价值。此外,有消息称,摩根大通正着手对其资产负债表中所持有的私人信贷投资组合展开价值重估工作,并主动下调了相关资产的账面估值。与此同时,太平洋投资管理公司(PIMCO)高层严厉批评该行业多年来承保标准松懈,如今正面临一场“清算”。据知情人士透露,摩根大通此次行动涉及对软件公司的贷款,该行业近期因投资者担忧人工智能(AI)的潜在冲击而备受关注。

软件业“AI颠覆论”降温?空头头寸创17年新高后,对冲基金开始“报复性买入”。在因担忧 AI 颠覆而经历了数月的沉重抛压后,软件股似乎已经触底——至少目前如此。标普500软件指数刚创下 5 月以来表现最好的一周。备受关注的 iShares 扩容科技软件板块 ETF(IGV)刚刚录得 11 个月来最强劲的单周涨幅。自 2 月 23 日以来,该指数已累计上涨 14%,而此前 Citrini Research 曾以对 AI 未来的反乌托邦式愿景引发了市场动荡。尽管本周的回调使涨幅有所收窄,但由于去年下半年开始的抛售,这些股票目前看起来仍然很便宜。高盛的一篮子软件股远期市盈率为 22 倍,而标准普尔 500 指数为 21 倍。

个股消息

AI订单推动甲骨文(ORCL)Q3业绩超预期,云基础设施收入同比大增84%。甲骨文2026财年Q3季度云业务增长明显超出市场预期,并对未来一年收入前景给出强劲指引,表明公司正逐步兑现来自大型AI客户的巨额订单。公司备受关注的云基础设施业务收入同比大增84%,达到49亿美元,增速高于分析师此前预计的79%,也明显快于上一季度68%的增长水平。衡量未来订单规模的剩余履约义务(RPO)达到5530亿美元,高于上一季度的5230亿美元。展望未来,甲骨文预计2027财年总收入将达到900亿美元,明显高于市场平均预期的867亿美元。公司在声明中表示,人工智能训练与推理所需的云计算需求增长速度仍然 超过市场供给。

特斯拉(TSLA)2月份中国产电动汽车销量同比增长91%。2月份特斯拉上海超级工厂生产的Model 3和Model Y车型交付量(包括出口到欧洲等市场)总计58,600辆,较去年同期增长91%,1月份增幅为9.3%。然而,销量比 1 月份下降了 15.2%。特斯拉2025 年 2 月在中国生产的电动汽车交付受到春节假期期间上海工厂新款 Model Y 部分装配线停产的影响。

欢聚(JOYY)Q4营收增长6%超预期,BIGO Ads营收大增61.5%。欢聚集团第四季度营收为5.819亿美元,超出市场平均预期,比2024年同期的5.494亿美元增长5.9%,比2025年第三季度的5.402亿美元增长7.7%。营业收入为1830万美元,而2024年同期营业亏损为4.279亿美元,2025年第三季度营业收入为1960万美元。Non-GAAP EBITDA为5060万美元,而2024年同期为5570万美元,2025年第三季度为5060万美元。归属于JOYY控股股东的持续经营净利润为5430万美元,而2024年同期净亏损为3.041亿美元,2025年第三季度净利润为6200万美元。

融资370亿美元仍不够!亚马逊(AMZN)发行八批次100亿欧元债,全球揽金备战算力基建。亚马逊已正式开启跨币种债券发行计划,打算借助美元和欧元市场筹集总规模约370亿至420亿美元的资金。在此次融资行动里,最受市场关注的当属其首次进行的创纪录欧元债布局。该公司计划在欧洲市场发行最高达100亿欧元(约合116亿美元)的债券,并且罕见地将其拆分成八个不同期限的批次进行发售,期限跨度极大,从2年期一直到38年期。值得一提的是,亚马逊于周二已完成11部分美元债券的发售工作,成功筹集到370亿美元资金。

半导体设备超级周期来袭! 应用材料(AMAT)联袂两大存储芯片巨头,掀起升级与扩产巨浪。全球最大规模半导体设备制造商之一应用材料与存储芯片领军者美光科技(MU)以及总部位于韩国的SK海力士于美东时间周二宣布,它们已经达成重大合作,将开发并构建DRAM、高带宽存储器(即HBM存储系统)以及数据中心NAND存储系统最前沿解决方案以及升级迭代路线,以全面提升存储芯片整体产能以及人工智能训练/推理系统的综合性能。

重要经济数据和事件预告

20:30美国2月CPI年率未季调。

22:30美国截至3月6日当周EIA原油库存变动。

23:00美国3月IPSOS主要消费者情绪指数PCSI。

次日01:00美国3月11日10年期国债竞拍-总金额。

21:30美联储理事鲍曼就监管问题发表讲话。

待定 欧佩克公布月度原油市场报告(月报具体公布时间待定,一般于18-21点左右公布)。

待定 国际能源署(IEA)提议史上最大规模的战略石油储备释放。各国预计将于周三就该提案做出决定。

业绩预告

周四盘前理想汽车(LI)、满帮(YMM)、亿航(EH)、美股投资网(FUTU)、美国达乐(DG)

最专业的美股资讯推荐美股大数据 https://Stockwe.com/

如何识别美股市场异常波动?美国机构主力资金买卖情况,出货和吸筹,使用美股投资网VIP会员,2008年成立于美国硅谷,由前纽约证券交易所分析师Ken创立,联合多位摩根斯坦利分析师,谷歌 Meta工程师利用AI和大数据,配合十多年美股实战经验和业内量化模型,建立了一个股市数据库 https://StockWe.com/ 每天处理千万级股票数据:捕捉期权大单,实时主力资金流向、机构持仓变化、川普突发新闻,精准交易信号第一时间发到您手机APP!

 

福特(F)借力AI深挖商用车金矿:监控10亿数据点-欲数字化车队管理

作者  |  2026-03-11  |  发布于 新闻快讯

 

美股投资网获悉,为提升旗下Pro商用车部门的利润及软件服务收入,福特汽车公司(F)正推出一套全新的人工智能系统。

这家底特律汽车制造商周二宣布,新系统"Ford Pro AI"能够每日监控并分析来自联网商用车队的超过10亿个数据点——涵盖从安全带使用情况、车辆健康状况、路线优化到燃油消耗等方方面面。

福特表示,此举旨在为其84万商用付费订阅用户提供更高效的工具,使他们能更便捷地分析自身业务与运营,从而提升效率与利润,并减少车辆停运时间。据福特透露,去年其Pro部门订阅用户数增长了30%。

"帮助他们最大化车辆出勤时间、提高生产力并降低成本,不仅是一门好生意,更是我们的核心要务。"福特Pro智能业务总经理凯文·邓巴在媒体简报会上表示,"我们的团队正在助力构建未来车队运营的蓝图。"

福特Pro的车队业务包括面向商业、政府和租赁客户的销售,以及其Super Duty重型卡车业务。

福特CEO吉姆·法利上个月曾表示,实现Pro部门收入的多元化,特别是软件服务收入,是公司关键的增长领域。他指出,福特的软件及物理服务(如移动服务和维修)正"快速接近"占Pro部门盈利20%的目标。

这项新的AI服务将包含在福特的远程信息处理订阅服务中,该服务已帮助公司实现收入增长与多元化。福特Pro去年全年营收为660亿美元,息税前利润达68亿美元,利润率为10.3%。

邓巴表示,该系统目前以提示性、只读模式推出,但福特将持续探索扩展其功能以满足客户需求。据福特介绍,Pro AI基于谷歌云平台构建,并使用了来自该汽车制造商的自有专有数据。

最专业的美股资讯推荐美股大数据 https://Stockwe.com/

如何识别美股市场异常波动?美国机构主力资金买卖情况,出货和吸筹,使用美股投资网VIP会员,2008年成立于美国硅谷,由前纽约证券交易所分析师Ken创立,联合多位摩根斯坦利分析师,谷歌 Meta工程师利用AI和大数据,配合十多年美股实战经验和业内量化模型,建立了一个股市数据库 https://StockWe.com/ 每天处理千万级股票数据:捕捉期权大单,实时主力资金流向、机构持仓变化、川普突发新闻,精准交易信号第一时间发到您手机APP!

 

Copyright© 2008-2026 Tradesmax.com. All rights reserved.