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美股投资网获悉，博通(AVGO)公布业绩后，华尔街分析师称赞这家半导体和软件巨头对2027 年的前景“强劲” ，这表明该公司将继续在人工智能领域投入巨资。
杰富瑞分析师Blayne Curtis在致客户的报告中写道“预计2027财年人工智能市场规模将超过1000亿美元，这可能过于保守，因为博通预计将提供10GW的计算能力，其中包括向其第六位已公布的客户OpenAI提供超过1GW的计算能力。人工智能支出过剩的局面仍将持续，但博通已充分证明其人工智能收入将超过市场平均水平，并在2028年前保持持续增长。” Curtis对博通的评级为“买入”，目标价为500美元。
Curtis进一步指出，博通管理层在电话会议上表示，他们2027财年的需求量已达10GW，其中包括前文提到的OpenAI的1GW和Anthropic的3GW。鉴于该公司预计2027年人工智能芯片收入将超过1000亿美元，Curtis认为，这或许还是保守估计。
Curtis推测道“我们的计算表明，2025 年的收入为 130 亿美元/GW，2026 年将略低于 180 亿美元，我们预计到 2027 年将达到 200-250 亿美元/GW，这意味着人工智能的收入实际上有可能超过 2000 亿美元。”
Curtis补充道“总的来说，博通(以及英伟达)的争论焦点仍然是云资本支出增长在2028年是否可持续，这次电话会议并没有直接回答这个问题，但这有助于我们预见到2027财年每股收益将达到25-30美元(高于我们之前预测的20美元)，我们很难想象这些计算类股票还能保持如此低的估值。”
RBC Capital Markets 的 Srini Pajjuri也对博通2027 年的前景印象深刻，但他表示，有些问题可能是博通无法控制的。
Pajjuri在一份报告中写道“博通拥有稳健的执行记录，我们几乎没有理由质疑管理层的洞察力。与此同时，2027财年10GW的预期产能(2026财年约为3GW)意味着产能爬坡速度很快，可能会遇到电力/数据中心方面的限制。此外，主要客户Anthropic/META/OpenAI与英伟达/AMD签订了股权激励的供货协议，这些协议可能会优先于博通的产能爬坡。”Pajjuri维持对博通的“与行业一致”评级，并在业绩公布后将目标股价从340美元上调至360美元。
花旗分析师Atif Malik在业绩公布后重申了他的“买入”评级，因为任何关于利润率或竞争的担忧都已消除。Malik在致客户的报告中写道“管理层表示，Anthropic机架的出货量不会对利润率造成压力，并确认OpenAI成为其第六家人工智能客户。公司还强调，业绩前景显著改善，有望在2027财年实现1000亿美元的人工智能收入。因此，我们将2026财年和2027财年的每股收益(含SBC)预期分别上调14%和17%，至10.15美元和15.4美元。”
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美股投资网获悉，中国已正式批准美国制药巨头辉瑞公司(PFE)旗下的GLP-1类治疗药物——埃诺格鲁肽注射液(商品名先维盈)，用于超重或肥胖成年人的长期体重管理。该药物原本由本土生物医药企业先为达生物(Sciwind Biosciences)自主研发，辉瑞于2026年2月通过支付最高4.95亿美元的合作款项，拿下了该产品在中国大陆的独家商业化权益。
这一获批标志着辉瑞在中国代谢疾病领域迈出了战略性的一步。埃诺格鲁肽作为一种新一代cAMP偏向型GLP-1受体激动剂，在此前的中国临床研究中表现优异。
根据先为达生物官网披露的数据，在针对中国肥胖或超重受试者的试验中，该药在安慰剂对照下实现了15.1%的减重幅度，且有超过92%的患者达到了具有临床意义的体重下降。该产品不仅能有效控制体重，其针对2型糖尿病的适应症也已于2026年1月获得国家药品监督管理局 (NMPA)的批准上市。
“这无疑是体重管理领域的一项重大突破。”先为达生物在其官方网站上如此评价道。
辉瑞公司周五通过微信平台发布消息称，这一决定将进一步加剧分析师们所预期的、未来几年价值可达数十亿美元的市场竞争态势。先维盈作为一种注射剂，属于GLP-1受体激动剂类药物范畴，而诺和诺德(NVO)、礼来(LLY)以及信达生物等制药企业在本地市场销售的药物同样归属于此类。
辉瑞中国区总裁Jean-Christophe Pointeau此前在相关声明中表示，通过与先为达的合作，辉瑞旨在利用其强大的商业化网络，加速将创新减重方案带给中国患者。对于先为达而言，这笔近5亿美元的交易结构包含首付款、注册及销售里程碑付款，在关键的IPO冲刺期为其提供了充足的现金流支持。
然而，针对定价以及产品在中国上市的具体日期等问题，辉瑞公司发言人未立即作出回应。
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美股投资网获悉，聚焦于模拟芯片与嵌入式处理解决方案的芯片巨头——长期以来有着“全球芯片需求晴雨表”称号的德州仪器(TXN)将其实时控制、传感和电源产品组合与“全球最高市值公司”英伟达(NVDA)的先进机器人计算组件、基于以太网架构的传感以及独家仿真技术全面结合，为开发者们提供重大技术支持，帮助他们大规模构建、部署与量产人形机器人等等被称为“物理人工智能”(物理AI)的终端设备。
从当前媒体报道来看，模拟芯片霸主德州仪器与英伟达的合作有望推动人形机器人智能系统向更高阶段迈进，而不是简单“联手造机器人”这一表层。他们的最新合作更像是在底层技术栈上构建更完善、更安全、更易规模部署的机器人智能基础设施，这对行业推进人形机器人商用化具有实质性的助力。
随着市场对于对海量AI推理工作负载与实体执行结合的期待持续升温，英伟达与德州仪器的合作不仅是芯片与传感层面的叠加，而是从AI推理、实时感知到底层控制系统的协同构建，是推动人形机器人实现真实世界应用的重要基础。
德州仪器工业自动化和机器人部门总经理乔瓦尼·坎帕内拉(Giovanni Campanella)表示“德州仪器的全面产品组合弥合了英伟达强大AI计算能力与实际应用之间的鸿沟，使开发者能够更早地验证完整的类人形操作系统。”他在声明中还提到“这种集成方法将加速产品原型/雏形到商业化人形机器人的进化，确保这些机器人能够安全地与人类一起工作。”
英伟达近期可谓致力于将最前沿人工智能技术推广到更广泛领域——比如机器人和自动驾驶车辆等被称为“物理人工智能”(物理AI)的终端设备，以继续推动需求扩张并为寻求数据中心业务之外的新增长点。根据英伟达CEO黄仁勋的见解，“物理AI”强调让机器人/自主操作系统在真实世界进行感知、推理并完成一整套行动，而一个由“物理AI”辅助人类文明演变的时代即将到来。“物理AI”强调让机器人/自主系统在真实世界感知、推理并行动，而这三类能力正是把模型从“只会对话”推进到“能在物理世界干活”的关键工具链。
德州仪器联手英伟达，针对机器人智能系统中最难的底层感知+控制+AI推理系统三层协同
作为此次合作的一部分，德州仪器设计了一种传感融合解决方案，通过将其毫米波雷达技术与英伟达Jetson Thor机器人技术相结合，利用英伟达独家Holoscan传感桥实现低延迟的3D感知和安全意识，支持人形机器人技术发展。双方的这一最新开发成果将在即将于3月16日至19日在加利福尼亚州圣荷西举办的万众瞩目的英伟达GTC活动中展示。
英伟达机器人与边缘AI业务副总裁迪普·塔拉(Deepu Talla)表示“人形机器人在不可预测环境中的安全运行需要非常强大的计算与处理能力，以同步极度复杂的AI模型、实时传感数据和电机控制系统。”
通过融合高清相机和雷达数据，德州仪器与英伟达的联合解决方案改善了物体检测、定位和追踪技术迭代，同时减少了假阳性/系统误报，提高了人形机器人的实时决策能力。
业界机器人专家普遍认为现阶段距真正具备通用能力的自主人形机器人仍有若干年时间，但在感知、推理、动作协调等层面的系统性进展，是商业化部署的必要前提。德州仪器与英伟达的合作正是推动行业从“算法与仿真验证”转向“真实世界安全运行”阶段的关键步骤，这将非常有助于行业整体提高开发效率、增强系统鲁棒性，并最终缩短量产路径。
在机器人研发中，Sim‑to‑Real(仿真到现实)差距一直是最大难题之一——即便AI算法在仿真模型中表现良好，在现实复杂环境下仍可能失效。英伟达Jetson Thor作为高性能推理平台，已被多家公司用于机器人应用，而德州仪器的控制与传感模块为这一平台增加了直接与物理世界交互的能力。两者的结合将使开发者们能更早、更准确地验证系统感知、动作与安全性，有效缩短原型验证周期并降低迭代成本。
德州仪器将其实时控制器、感知传感器(例如毫米波雷达 mmWave)与电源管理技术，与英伟达的高性能机器人计算平台(Jetson Thor)以及 Holoscan Sensor Bridge相集成，构成了一条从传感、控制到推理计算的完整链路。相比传统仅靠视觉摄像头 + GPU推理系统的架构，这种传感融合方案能够实现 低延迟的3D感知与安全意识，提升整体机器人对环境的实时理解能力，这是向实际可部署系统迈进的关键一环。
人形机器人执行任务时，不仅需要复杂的 AI 推理，还必须实时处理sensor fusion、多关节运动控制、边缘安全决策等，这些功能都需要在极短时间内完成。德州仪器的毫米波雷达与以太网桥接技术能帮助机器人在复杂环境(比如玻璃门、强光/弱光、烟雾与尘埃)下比传统摄像头方案更可靠地检测与追踪物体，这种硬件感知层的提升为实际运行打下了坚实基础。
人形机器人超级大浪潮
多家总部位于美国的科技公司正在致力于开发高端具身AI人形机器人。比如马斯克掌舵的电动汽车、AI与机器人领军者特斯拉(TSLA)正在开发名为 Optimus 的人形机器人，计划用于工业和消费类型用途。
由微软(MSFT)以及OpenAI支持的Figure AI正在尝试打造一款能够处理各种任务的通用类型人形机器人。Figure AI 表示“这些机器人可以消除不安全和不愉快的工作，最终让人类社会能够过上更加幸福和有意义的生活。”波士顿动力(Boston Dynamics)显然希望其Atlas机器人能够“彻底改变工业工作环境”。
在全球范围内，从特斯拉Optimus到Figure AI的Helix超级系统，再到其他科技企业的研发努力，都体现出资本与产业对该细分领域的密集布局。当前行业数据表明，各类人形机器人原型在功能、感知与动作控制方面都取得显著进展，如双足平衡、环境感知、多模态决策等特性正在逐步成熟，叠加产业链成本与关键组件性能持续改善，同时出现了多家技术路线并存的竞争局面，这些都推动了从概念性研究向真实场景试点过渡。这种积极动态说明行业正从“热点炒作期”迈向真正的技术积累与规模部署阶段，尽管距离大规模普及还有时间窗口;市场研究机构预计未来十年内该领域的市场规模将显著增长，代表性项目如特斯拉的 Optimus 正计划实现高可靠性和安全性目标，并计划在未来几年内推进量产计划。
当下人形机器人研发的核心推动力是AI 感知、决策与运动控制的深度融合，这包括利用大模型理解语言与视觉信息、强化学习优先级决策、以及传感器融合(如视觉、雷达、力觉)。这类系统不仅能在受控环境中行走，还能执行更高层次任务，例如物流负载搬运、维护检查或与人类协作的服务性工作。摩根士丹利等机构认为，这种综合技术突破是推动商业部署可行性的关键。摩根士丹利的分析师们预计，人形机器人市场最终将超过传统汽车产业，预计到2050年，全球人形机器人市场年度营收规模将突破5万亿美元，届时人形机器人数量有望超10亿台。
然而，加利福尼亚大学伯克利分校的教授和机器人专家肯·戈德堡(Ken Goldberg)在最近的期刊文章中表示，工程师们离制造具有现实技能的人形机器人仍有很长的路要走。
戈德堡表示“我们都非常熟悉ChatGPT，以及它在视觉和语言方面所做的惊人工作，但大多数专业研究人员对这样的类比非常紧张即现在我们已经解决了所有这些问题，我们准备解决人形机器人相关的重大问题，它将会在明年发生。我不是说它不会发生，但我说它不会在两年、五年甚至十年内发生。我们只是想重置预期，以避免创造一个泡沫，最终导致巨大的反响。”
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亚马逊(AMZN)正加速将人工智能应用引入医疗行业。
美股投资网获悉，该公司云计算部门，亚马逊云服务(AWS)近日推出一款面向医疗机构的AI工具套件Amazon Connect Health，旨在通过自动化处理行政事务，帮助医生和医疗机构减轻繁重的管理负担。
据介绍，Amazon Connect Health可以在医生与患者的实时对话中自动生成医疗记录，并自动添加账单代码、症状和诊疗程序编码。此外，该工具还能从现有电子病历中提炼关键信息并生成摘要，从而减少医生在文书工作上的时间投入。系统还提供患者身份验证功能，并支持预约安排及管理等服务。
AWS首席医疗官Rowland Illing表示，医疗行业目前正被复杂的行政流程所困扰。“我们非常清楚，医疗体系正在被行政复杂性所淹没。”他说，人工智能可以在减少医疗文书工作方面发挥关键作用，让医生将更多精力投入到患者护理上。
近年来，科技巨头纷纷将AI技术引入医疗管理领域，希望借此提高医疗体系效率。微软(MSFT)、谷歌母公司Alphabet Inc. (GOOGL,GOOG)以及甲骨文(ORCL)等公司均在加大对医疗AI工具的投入，多家初创企业也在积极布局，试图通过自动化技术简化医疗体系中的繁琐流程。
作为全球最大的云计算服务提供商，AWS在租用计算能力、数据存储及相关服务方面占据领先地位。不过，在为办公室员工开发应用软件方面，亚马逊的进展并不顺利。即便AWS近年来推出多款AI办公软件，公司仍逐步关闭了视频会议和文件共享等部分办公产品。
相比之下，亚马逊在客户服务领域的软件产品Amazon Connect取得了更明显的成功。该呼叫中心软件已被广泛应用于企业客服系统。亚马逊此前在去年10月表示，该产品预计全年收入有望达到10亿美元规模。此次推出的Amazon Connect Health部分功能也与该呼叫中心平台进行了整合。
Amazon Connect Health已于本周四正式上线。根据亚马逊公布的定价方案，其中医疗记录自动生成功能的费用为每月99美元，而患者身份验证服务则按对话计费，每次约15美分。至于其他仍处于预览阶段的功能，亚马逊尚未公布具体价格。
业内人士认为，随着医疗行业数字化转型加速，AI在医疗行政管理中的应用空间正迅速扩大。亚马逊此举不仅有助于扩大AWS在医疗领域的影响力，也反映出科技公司正试图通过AI技术重塑医疗服务体系的运作方式。
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美股投资网获悉，美国国防部正式通知Anthropic PBC公司，认定该公司及其产品对美国供应链构成风险。据一位高级国防官员透露，这一举措进一步激化了双方在人工智能安全保障领域的争端。
该官员周四透露“战争部(Department of War，简称DOW)已正式向Anthropic领导层发出通知，明确该公司及其产品被视为供应链风险，该认定即日起生效。”值得注意的是，国防部长皮特·赫格塞斯近期更倾向于使用“战争部”这一传统称谓来指代国防部，此次通报中首次以该别称对外发布正式声明。
面对国防部因人工智能安全保障争议发出的黑名单威胁，Anthropic PBC预计这场僵局将升级为法律对峙。
"我们坚信这一行动在法律层面缺乏依据，因此别无选择，只能通过司法途径进行抗辩，"Anthropic首席执行官达里奥·阿莫迪周四在官方博客中明确表态。
尽管这位国防官员强调该决定"立即生效"，但据知情人士透露，美军在对伊朗的军事行动中仍持续使用Anthropic的Claude人工智能工具。上周五，国防部长皮特·赫格塞斯向该公司发出警告时，明确提出了为期六个月的过渡期，要求其将人工智能业务转移给其他供应商。
尽管这位国防官员称该决定"立即生效"，但据一位知情人士透露，美军仍在对伊朗的军事行动中积极使用Anthropic的Claude人工智能工具。赫格塞斯上周五向该公司发出警告时，曾概述了为期六个月的过渡期，要求其将人工智能业务转移给其他供应商。
对于这一系列动态，Anthropic与美国国防部的发言人均未立即发表评论。值得注意的是，该国防官员未具体说明国防部何时或通过何种方式向Anthropic传达了这一风险认定通知。
此前，Anthropic已明确表态将针对国防部作出的任何供应链风险认定采取法律行动。
美国国防部的供应链风险认定或将扰乱Anthropic与军方的协同运作——军方长期以来对该公司软件存在深度依赖。直至近期，Anthropic仍是美国国防部机密云平台上唯一获准运行的人工智能系统供应商，其开发的Claude Gov工具凭借卓越的易用性，已成为国防人员的核心操作平台。
"这构成了极具战略价值的技术能力，"乔治城大学安全与新兴技术中心高级研究分析师劳伦·卡恩在接受采访时强调，"若此项能力被强制剥夺，将引发军方、企业乃至整个技术生态的连锁性损害。"
Anthropic首席执行官达里奥·阿莫迪曾与负责研究和工程的国防部副部长埃米尔·迈克尔展开为期数周的谈判，旨在敲定一份规范美国国防部获取Anthropic技术途径的专项合同。然而，谈判于上周宣告破裂——这家初创公司坚持要求获得明确保证，确保其人工智能技术不会被用于大规模监视美国公民或部署自主武器系统。
随后，国防部长皮特·赫格塞斯于周五在X平台发文指出，Anthropic已构成"供应链风险"。值得注意的是，此类风险认定通常仅针对被美国视为对手的国家或实体，此次用于科技企业实属罕见。
目前尚不明确美国国防部依据哪部法律将Anthropic认定为供应链威胁。在上周回应国防部长赫格塞斯社交媒体帖子的声明中，Anthropic明确表示，预计该风险认定行动最终将依据《美国武装力量管理法》第3252条执行。
"从事件伊始，核心原则始终明确——军方必须拥有将技术用于所有合法用途的自主权，"这位国防官员周四强调，"我们绝不允许任何供应商通过限制关键能力的合法使用来干预指挥链，进而将作战人员置于危险境地。"
这一认定恰逢美军在伊朗军事行动中深度依赖Claude工具的关键节点——美国武装部队正通过一系列人工智能工具高效处理作战行动中的海量数据。据知情人士透露，由Palantir Technologies Inc.开发的Maven智能系统在中东地区被广泛使用，而Anthropic的Claude人工智能工具正是该系统搭载的核心大型语言模型之一。这些人士强调，Claude在实际运行中表现优异，已成为美国对伊朗行动的重要支撑，并显著加速了Maven系统的人工智能升级进程。
当前，Anthropic的估值已高达3800亿美元。根据现有业绩推算，该公司有望实现近200亿美元的年化营收——这一预测表明，其年化营收运行率较去年底水平实现了翻倍增长。然而，与美国国防部持续升级的争端，却为这家科技巨头的未来发展前景蒙上了阴影。
目前，美国国防部的风险认定声明对Anthropic面向企业客户的销售业务(长期以来构成其核心营收支柱)将产生何种长期影响，仍有待进一步观察。值得注意的是，在争端阴云之下，该公司正悄然拓展普通用户市场——其主应用程序近期强势登顶苹果应用商店下载排行榜，反映出市场对Anthropic技术产品的广泛认可与用户支持。
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据知情人士透露，此次裁员将波及公司多个部门，最快可能于本月落地。其中两位人士称，部分岗位削减，是因为AI技术普及后，甲骨文预计相关需求将下降。
在创始人兼董事长拉里・埃里森主导下，甲骨文正推进史上最大规模的数据中心建设，为OpenAI等客户提供AI算力支持。这家长期以数据库软件闻名的企业，过去几年正加速转型，大力扩充云计算业务并聚焦AI领域，意图与亚马逊(AMZN)、微软(MSFT)等云业务巨头正面竞争。
汇编数据显示，华尔街预测，甲骨文云业务的数据中心巨额投入，将在未来数年使其现金流转为负值，直至2030年相关支出才开始产生回报。上月，甲骨文宣布计划今年通过发债与配股等方式，融资至多500亿美元。
知情人士称，此次计划中的裁员范围，将远超公司常规的渐进式精简。另有消息称，甲骨文本周已内部宣布，将重新评估云业务大量在招岗位，此举实际上是在放缓或暂停招聘进程。
甲骨文对此不予置评。截至2025年5月底，甲骨文全球员工约16.2万人。上述人士表示，裁员方案仍在制定中，细节可能会有变动。
甲骨文作为AI云服务商的初期布局曾备受投资者追捧，其股价在2024年大涨61%，2025年再涨20%。但随着成本持续攀升，市场态度转向悲观截至周四收盘，该股较2025年9月高点已暴跌55%。
AI业务高昂的前期投入，已引发全科技行业裁员潮，企业纷纷通过减员平衡预算。微软(MSFT)去年因数据中心与AI软件开发投入激增，裁员约1.5万人;支付公司Block(XYZ)上周也宣布裁掉近半数员工，联合创始人杰克·多尔西将此归因于AI带来的效率提升。
去年9月，甲骨文在文件中披露，正筹划史上最大规模重组，在截至今年5月的本财年内，相关成本或将高达16亿美元，其中包括被裁员工的遣散费，规模远超以往任何一次重组计划。甲骨文定于美东时间下周二公布2026财年第三财季财报。
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美股投资网获悉，聚焦于大型AI数据中心定制化AI芯片(即AI ASIC)，以及作为亚马逊AWS Trainium系列AI ASIC最大规模合作伙伴之一的迈威尔科技(MRVL)于3月6日美股收盘后公布全线超华尔街预期的业绩报告与未来展望。迈威尔最新公布的无比强劲业绩与展望，叠加此前一天更大市场规模的AI ASIC霸主博通(AVGO)炸裂式增长的业绩数据，可谓共同凸显出随着AI推理时代全面来袭，在存储芯片持续强劲需求、云端AI推理算力需求激增以及聚焦将AI大模型嵌入企业经营的“微训练”趋势之下，性价比更高AI ASIC算力系统对于英伟达近乎90%市场份额的AI芯片垄断地位发起强有力冲击。
财报数据显示，迈威尔科技截至1月31日的 2026 财年第四季度营收约 22.2 亿美元，创下历史新高营收数据，实现同比增长超20 %，略高于华尔街分析师们平均预期的约 22.1 亿美元。第四财季调整后每股收益(Non‑GAAP EPS)则为0.80 美元，超出华尔街平均预期的约 0.79 美元，以及上年同期的0.60美元。GAAP准则下的营业利润实现4.044亿美元，意味着同比大幅增长72%，高于华尔街平均预期;同期归属于普通股股东的净利润约 3.961 亿美元，意味着同比大幅增长约 97.9%。
其中， 与AI训练/推理超级系统密切相关联的数据中心业务为迈威尔科技足足贡献约16.5 亿美元营收，占总营收比例约 74%，实现同比增长约 21%，环比则在上一季度强劲基数基础上增长9%。该公司在业绩声明中强调，其数据中心业务的订单量正以“创纪录的速度”增长。公布财报后，迈威尔科技股价在美股盘后一度暴涨超15%。
市场聚焦的业绩展望方面，迈威尔CEO预计本财年营收将实现同比增长层面的“进一步加速”。迈威尔科技的管理层给出的2027 财年第一季度营收指引中值约24 亿美元，显著高于分析师们平均预期约 22.7 亿美元——要知道该项业绩预期自1月底开始谷歌、亚马逊、英伟达等美国超级科技巨头们公布强劲业绩以来可谓不断被上调，即使这样迈威尔给出的官方展望仍然强于不断上修后的分析师预期，足以见得全球AI ASIC技术路线的AI算力基础设施需求究竟有多么炸裂，迈威尔以及ASIC领域领军者博通业绩仍将处于2024年以来的“英伟达式”炸裂式增长轨迹。
该公司给出的Non-GAAP基准下调整后的每股收益区间为0.74美元至0.84美元，区间中值显著高于华尔街分析师平均预期，Non-GAAP毛利率预期区间则为58.25%至59.25%，同样高于分析师平均预期。
在迈威尔科技公布强劲业绩与未来展望的前一天，AI ASIC超级霸主博通公布的业绩数据显示，博通总营收增至193亿美元，意味着同比大幅增长29%，博通表示，在此期间的与AI密切相关联的营收翻番，达到84亿美元，增速远快于公司此前预期，包括AI ASIC与智能手机射频芯片等半导体业务营收的Q1半导体解决方案营收高达125.15亿美元，同比大幅增长52%。
在上述的这份博通业绩报告中，最为重磅的是，博通CEO称明年围绕AI ASIC的“AI芯片”相关营收将突破1000亿美元。博通最新的与“AI芯片”有关的1000亿美元营收目标，既包括与英伟达主导的AI GPU激烈竞争的“AI ASIC算力集群”营收，也包括AI networking 芯片产品——即高性能以太网交换机芯片营收。因此两大ASIC领军者博通与迈威尔业绩可谓共同强化了这样一种“AI ASIC牛市叙事逻辑”随着谷歌、亚马逊以及微软等云计算巨头们纷纷发起“AI算力成本革命”以加速推进AI ASIC渗透规模，推理时代的核心竞争不再只是“峰值算力”，而是每token成本、功耗、内存带宽利用率、互连效率，以及软硬件协同后的总拥有成本，在这些核心指标上，面向特定工作负载定制的数据流、编译器和互连的ASIC，天然比通用GPU更容易做到高性价比。
TIPRANKS汇编的目标价显示，在华尔街，分析师们对于迈威尔科技的AI芯片与SSD存储芯片主控业务创收前景可谓极度乐观——分析师共识评级“强力买入”，未来12个月平均目标股价则高达118美元，意味着股价潜在上行空间高达56%。
AI ASIC与SSD存储主控芯片，携手驱动迈威尔业绩猛增
从当前全球AI基建建设超级浪潮的角度来看，迈威尔科技的这份强劲业绩主要受益于数据中心基础设施半导体(尤其是定制AI ASIC / 高性能通信与控制芯片 /数据中心级别eSSD存储主控制芯片)需求的全面爆发。迈威尔科技近年来的强劲营收增长轨迹在很大程度上来自于数据中心业务，尤其是面向云计算服务提供商们与超级计算平台提供的AI ASIC定制化AI芯片、高带宽网络芯片、互连解决方案与SSD存储控制器等产品，这类产品与AI训练/推理平台密不可分。其数据中心营收占比不断提高，且增长率显著高于公司整体。
迈威尔科技长期以来聚焦于加速更新迭代定制化AI ASIC芯片技术、网络处理器 (DPUs/NPUs)、SSD主控制器与高带宽互连产品，这些产品在超大规模AI模型训练、推理任务以及天量级别数据流存储与处理中的需求随着全球AI算力需求指数级扩张而迅速增长。针对超大规模数据中心客户的定制化硅片设计不再是边缘业务，而是全球芯片公司的核心增长引擎之一。
亚马逊AWS官方明确将其与迈威尔联手打造的AI ASIC算力集群—— Trainium/Inferentia 定位为面向生成式AI训练与推理的专用加速器，其中Trainium2相比其AI GPU云实例给出约30%–40%更优价格性能;而谷歌此前不久也已公开表示，Gemini 2.0 的训练和推理100%运行在TPU上。这些说明“超大云计算厂自研商用ASIC承接核心模型训练/推理”已不再是概念验证，而是在进入可复制的产业化阶段。
博通与迈威尔最新公布的强劲财报足以说明AI ASIC前所未见的强劲增长逻辑正在被“财报级证据”快速确认。席卷全球的生成式AI热潮加快了云计算与芯片巨头们的AI芯片开发进程，它们正争相为先进的大型AI数据中心设计速度最快且能效最为强劲的AI算力基础设施集群。博通及其最大竞争对手迈威尔公司主要聚焦于利用自身在高速互联和芯片IP领域绝对优势来携手亚马逊、谷歌和微软等云计算巨头们共同打造出根据其AI数据中心具体需求量身定制的AI ASIC算力集群，而这项ASIC业务已经成长为两家公司的一项非常重要业务，比如博通联手谷歌所打造的TPU AI算力集群就是一种最典型的AI ASIC技术路线。
迈威尔强劲业绩，叠加全面受益于“存储超级周期”的三大存储芯片原厂——三星、SK海力士与美光此前公布的业绩共同凸显出，高性能存储控制器 / SSD主控芯片持续成为“隐性算力”核心驱动力。在大模型训练/推理体系中，I/O带宽、持久存储访问效率与内存池互联效率同样约束整体训练成本与性能，迈威尔科技的SSD主控芯片、NVMe/CXL缓存控制器以及高带宽存储互联产品线正是波段需求增长的重要组成。这些高度专用控制ASIC虽不像指数级扩张的AI ASIC业务那样显眼，但其对超大参数AI模型的数据态处理至关重要，直接推动数据中心层级的系统效率与服务质量。
站在半导体与 AI 数据中心基础设施的交叉分析视角，SSD存储芯片之所以“完美卡位”AI超级大浪潮，是因为它同时吃到训练扩张与推理扩张两条主线，而且它还是跨平台、跨架构、跨生态的“通用收费站”。当AI时代从训练主导转向推理、Agent、长上下文、检索增强主导时，系统对容量、带宽、功耗效率和数据持久层的需求只会更强。AI数据中心极度依赖的存储系统，从来不只HBM，在摩根大通等机构看来，随着AI工作负载从训练向推理转移，以及HDD在近线存储领域的供应瓶颈，聚焦于企业级存储热层的NVMe eSSD正迎来前所未有的结构性增长。
在人工智能数据中心无比强劲需求的推动下，DRAM/NAND系列存储价格将继续飙升。法国巴黎银行(BNP PARIBAS)近日发布研报称，DRAM合约价在2026自然年一季度料环比大涨90%，长期以稳健价格曲线著称的NAND则有望大幅上涨55%，而且二季度将延续自2025年下半年以来的涨价轨迹。
法巴银行对于存储价格的涨势判断并不是孤立观点。TrendForce最近将2026年第一季度的常规DRAM合约价预期从此前预估的季增55%-60%上修到+90%至+95%(QoQ，即环比基准)、NAND Flash合约价格则大幅上修到+55%至+60% QoQ，并指出北美云计算厂商们对enterprise SSD(即数据中心企业级SSD，eSSD) 的需求激增，推动其价格在第一日历季度还将再扩张，有望大涨53%至58% QoQ。
随着AI推理大浪潮席卷全球，属于AI ASIC的黄金时代到来
迈威尔科技的首席执行官马特·墨菲在业绩声明中表示，这家定制化芯片设计巨头在2026财年赢得的客户定制芯片设计订单数量创下纪录，他预计这种情况还将继续。墨菲表示，由于“数据中心业务持续强劲增长”，预计本财年总体营收将实现同比增长“进一步加速”。他还补充表示，数据中心业务的预订量正以“创纪录的速度”加速增长。
英伟达AI GPU几乎垄断的AI训练侧需要更加强大的AI算力集群通用性以及整个算力体系的快速迭代能力，而AI推理侧则在前沿AI技术规模化落地后更看重单位token成本、延迟与能效。比如谷歌明确把Ironwood定位为“为AI推理时代而生”的TPU代际，并强调性能/能效/算力集群性价比与可扩展性。不过亚马逊最新的行动证明了AI ASIC可能具备训练大模型的强大潜力。
AI ASIC算力体系无疑会在中长期持续削弱英伟达的垄断溢价与部分市场份额，而不是线性取代GPU体系，根本的底层原因在于，推理时代的核心竞争不再只是“峰值算力”，而是每token成本、功耗、内存带宽利用率、互连效率，以及软硬件协同后的总拥有成本。在这类指标上，面向特定工作负载定制的数据流、编译器和互连的ASIC，天然比通用GPU更容易做到高性价比。未来AI数据中心更可能发生的是前沿训练和广义云算力继续由 GPU 主导，超大规模内部推理、Agent 工作流和固定高频负载则加速转向 ASIC，数据中心进入真正的异构算力时代。
前沿训练时代，AI领域最需要的是通用性、软件成熟度、快速适配新模型结构，所以GPU天然占优;但当行业开始从“训练稀缺”走向“推理规模化、Agent化、长上下文、低时延”时，核心KPI会从“最高峰值算力”全面转向每token成本、每瓦吞吐、系统级 TCO。这正是 hyperscalers(云计算超级巨头们)ASIC集体加速的根本原因。
比如，谷歌把 Ironwood TPU 明确定义为面向“推理时代”的最佳算力集群，并可扩展到9,216颗芯片;微软把新推出的AI ASIC Maia 200 直接定位为面向云计算推理领域的加速器，并声称较其现有最新一代硬件实现 30%更强劲的performance per dollar;AWS则把 Trainium3 定义为追求“最佳token经济学”的芯片，主打4倍以上能效提升，共同说明随着云计算巨头们发起“AI算力成本革命”以推进AI ASIC渗透规模，市场对于英伟达增长前景的担忧是正确的。
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美东时间周四，全球资本市场风险情绪明显升温。随着美伊军事行动进入第六天，中东局势持续升级，同时白宫正在酝酿新的AI芯片出口监管政策，这两项因素共同对美股市场形成压力，三大指数整体收跌。
油价上行推升通胀预期
随着军事行动持续，伊朗威胁封锁霍尔木兹海峡。该海峡承担全球约五分之一的海运原油运输量，相关表态迅速推动原油市场波动。
WTI原油盘中一度上涨约8%，价格突破82美元，创2024年7月以来新高。随后市场受到特朗普Z府可能通过释放战略储备及加强能源运输安全等措施稳定油价的预期影响，涨幅有所回落，但最终仍上涨约3%，报79美元附近。
油价上涨也推高了市场对通胀的预期。10年期美债收益率当日上行4.2个基点，并连续第四个交易日上涨。对于美股而言，长期利率走高通常意味着估值压力上升，成长股板块受到的影响尤为明显。
AI芯片出口政策不确定性增加
据美股投资网了解到，美国特朗普Z府正考虑推出新的AI芯片出口管制措施，未来企业在出口英伟达与AMD等公司生产的AI芯片时，须先取得美国Z府批准。
根据草案内容显示，未来企业在出口美国的AI加速器时，都必须要向美国商务部申请许可，相关的出口目的地限制将由目前约40个国家和地区扩大至全球。特朗普Z府表示，此举并非全面禁止芯片出口，而是建立由美国Z府审核的许可制度。
在具体规范方面若企业采购规模不超过1,000颗英伟达的GB300 GPU，将可通过较简化的审查流程；若部署更大型AI芯片集群，则需先取得预先审核并申请出口许可。在部分情况下，企业可能还需要提供商业模式信息或接受数据中心现场查核。
若单一企业在同一国家部署超过20万颗GB300 GPU，则当地Z府也需参与审核程序，美国可能仅允许与其具有安全合作关系的盟友国家取得相关芯片。
此外，美国Z府还警告称，在全球任何地方使用国内某厂商的AI加速器，都可能违反美国贸易限制。由于目前高端AI芯片主要由美国企业供应，各国在建设AI基础设施时，实际上仍高度依赖美国芯片技术。
目前该政策仍处于讨论阶段，尚未正式定案，未来内容仍可能调整。
受消息影响，半导体板块整体承压，盘中跌幅一度超过3%。英伟达股价早盘明显下跌，随后逐步回升，最终小幅上涨0.16%。AMD表现相对疲软，收跌约1.3%。
与硬件板块不同，软件板块表现较为稳健。北美科技软件ETF（IGV）上涨2.27%，延续近期反弹趋势。部分资金开始从算力硬件转向AI应用层相关公司。
MRVL财报全线超预期
在今天周四盘后迈威尔科技（MRVL）公布最新财报之前，美股投资网已经向VIP客户发布了针对MRVL的产业链前瞻研究。
我们的核心判断很明确：
市场仍然把MRVL当作传统半导体公司定价，但公司增长的核心实际上已经转向AI数据中心基础设施，尤其是AI ASIC与AI网络相关环节。
在VIP报告中，我们把MRVL的业务拆解为两大方向：
这两条主线决定了MRVL在AI周期中的增长弹性，而不是单纯取决于某一个季度的半导体周期波动。
MRVL在AI数据中心中的位置
MRVL的产品结构，本质上对应AI数据中心底层架构。核心产品包括：
• Custom ASIC（云厂定制AI芯片）；
• SerDes / DSP（高速互连）；
• 光模块DSP；
• 网络交换芯片；
• 存储控制器。
这些产品的共同特点是：与大规模AI训练和推理集群扩张直接相关。随着AI集群规模扩大，系统效率越来越依赖网络互连与数据流架构，而不仅仅是GPU本身。
MRVL正处在这一产业链的关键位置。
我们在财报前提示的两条增长主线
在VIP前瞻研究中，我们重点强调了MRVL未来增长的两个驱动因素。
1、AI Custom Silicon（定制AI芯片）
MRVL深度参与多个云计算巨头的AI芯片项目，包括
定制芯片业务的关键不只是“有没有项目”，而是项目从设计导入到量产爬坡的节奏。一旦客户项目进入量产阶段，收入弹性会明显放大。
2、AI网络基础设施
随着AI训练与推理集群规模持续扩大，系统瓶颈开始从单卡算力转向网络互连效率。
因此需求快速增长的环节包括：
• SerDes高速互连芯片；
• 光模块DSP；
• 网络交换芯片。
而这些正是MRVL的核心产品。
我们在财报前就提示过：AI集群规模越大，网络与互连的投入比例就越高。
财报给出验证
MRVL这次财报实现全面超预期，公司公布业绩后，股价在盘后交易中一度大涨超过14%。
数据显示截至2026财年第四季度，公司营收22.2亿美元，同比增长超过20%，创历史新高；调整后每股收益0.80美元，同样高于华尔街预期。
但对投资者更关键的是两点：收入结构与指引强度。
首先是收入结构。
数据中心业务当季贡献约16.5亿美元，占总营收约74%，同比增长约21%。这说明公司增长的主引擎已经清晰集中在数据中心，并且这一引擎仍在扩张。换句话说，MRVL的增长与AI数据中心投资节奏绑定得越来越紧，而不是依赖传统半导体分散的终端周期。
其次是指引强度。
公司给出的下一季度营收指引中值约24亿美元，明显高于市场此前约22.7亿美元的预期。
这一点的重要性在于：它不仅确认当季需求强，且意味着云厂订单与交付节奏在财报窗口之后仍能延续。对“AI基础设施是否只是短期情绪”的质疑，指引本身就是直接回应。
从产业链角度看，这与我们在财报前给出的框架一致：生成式AI应用加速落地，云计算巨头持续扩大AI数据中心投资，投入不仅流向GPU，也同步流向定制ASIC、互连、光网络与数据中心存储控制等配套基础设施。
而MRVL正处在这些环节的交汇处。
为什么说兑现正在发生?
AI ASIC业务有一个重要行业特征：设计 → 验证 → 量产。整个周期通常需要：2—3年。
因此在产业早期阶段，市场看到的更多是：design win（设计订单）而不是立即体现在收入中的大规模出货。
这也是为什么我们在VIP前瞻中强调：短期市场会交易“当季超预期”，但决定中期股.票定价的，是两类信息能否被管理层持续确认：
其一，AI custom silicon项目是否继续新增或扩大（backlog与客户覆盖面）；
其二，AI网络与光互连相关产品是否在更大规模集群部署中持续放量。
本次财报给出的结构与指引，说明兑现已经开始出现，同时也意味着未来几个季度仍存在进一步上修的空间——尤其当更多定制芯片项目进入量产爬坡、AI集群网络规模继续提升时，数据中心业务的增量仍有可能继续扩大。
AI ASIC赛道的核心公司
在定制AI ASIC设计平台领域，目前最重要的两家公司是AVGO与MRVL。两者都深度参与云计算巨头的AI基础设施建设，但侧重点不同：
因此在“算力+网络”共同扩容的阶段，市场更关注其综合受益程度。
美股投资网VIP研究的价值
这次MRVL财报的意义在于：市场用财报数据确认了AI数据中心基础设施的增长延续，而我们在财报发布前已经把影响MRVL定价的关键变量拆解清楚，并给到VIP客户可执行的观察框架。
对于AI基础设施链条，最有价值的信息往往发生在财报前后的“预期差”阶段，而不是事后复盘。
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中东剧变，而国内的携程（TCOM)，却又被推上风口浪尖。
555万天价机票刷屏，携程又惹众怒了
这个周末，美国对伊朗发动军事打击后，周围多个国家关闭领空，迪拜机场暂停航班起降，大量航班被取消，大量游客滞留机场，而就在这个极端情况下，大马士革成为中东地区为数不多还有航班可以起飞的地方。
但就在此时，2月28日，有网友晒出，携程APP上从大马士革到上海的机票，最高竟然高达555万，价格低的也分别高达382万、118万、70万不等。
天价票价立刻引发网友热议。即便知道在如今中东局势紧张的情况下，机票势必会因供需失衡导致价格猛涨，但涨到550多万，还是让人直呼太离谱。有网友吐槽，这是乘飞机还是买飞机啊？也有网友认为，更大的可能性还是系统出错。
果然，很快携程就下架了异常航班并说明是供应商操作失误，前端展示异常。同时澄清真实票价约万元。还强调，票务平台上的机票价格由供应商自行录入和销售，携程只是展示和撮合平台，不会因此获益。
bug虽然修复了，但网上对携程的舆论却并没有消失。有网友指出，携程的回应完全是在甩锅，携程作为中间平台，也应该对供应商给出的价格具有审核义务。此次事件也直接反映出携程内部系统对供应商缺少监管环节的漏洞。
对此，携程也对媒体表示，接下来会完善自身包括内部出票方的内部价格情况，对所有航线进行价格审核，确保价格合理透明，避免出现天价机票。
频繁被约谈，刚遭反垄断调查
网友对携程等OTA平台的不满，早已不是一朝一夕。“加价抢票”“大数据杀熟”等问题已经是老生常谈，网友的吐槽多年来也是层出不穷。
光去年8月、9月，携程就因可能存在的实施“二选一”、利用技术手段干预商家定价、订单生效后毁约或加价、价格欺诈、哄抬价格等，以及“利用技术手段不合理限制平台内经营者交易及定价”，分别被贵州省和河南郑州两地市场监管局约谈。
12月，云南省旅游民宿行业协会曾对包括携程在内的OTA（在线旅游）平台启动不正当竞争反垄断维权。彼时，云南民宿协会称，携程等个别OTA平台利用其市场支配地位，对云南民宿行业实施了包括但不限于“二选一”霸王条款、单方面随意涨佣等不正当竞争行为。其中针对携程的反馈较为集中。
在多次约谈和集体维权下，今年1月14日，市场监管总局根据前期核查，依据《中华人民共和国反垄断法》，对携程集团有限公司涉嫌滥用市场支配地位实施垄断行为立案调查。
而在被实施反垄断调查后，携程又被相关部门约谈过两次。比如春节期间，2月12日，包括携程在内的12家第三方火车票网络销售平台，被北京市场监督管理局集中约谈，明确提出严禁明示或暗示付费可获优先购票特权，及时整改车票售罄后的“加速包”“双通道”“余票监控”等误导性宣传，不得使用12306标识误导消费者，认真做好明码标价等合规经营要求。
2月13日，包括携程在内的六家出行平台因“场景嵌贷”模式，被国家金融监督管理总局联合市场监管总局、中国人民银行联合约谈。
但约谈过去半个月，四川日报报道称，包括携程在内的六家被约谈平台，依旧有平台付费抢票服务在售卖，甚至暗示存在“特殊通道”或“技术优势”，部分平台对整改问题刻意回避，并以“商业机密”“业务分工”为由拒绝回应。
核心管理层动荡，两大联合创始人出走
祸不单行，在反垄断调查立案一个月后，公司的核心管理层也发生重大变动。
马年刚一开年，携程就公布重大人事变动范敏、季琦两大联合创始人宣布辞职。
携程在2025年第四季度及全年业绩公告中披露，自2026年2月25日起，联合创始人范敏辞去董事及总裁职务，季琦辞去董事职务。董事会在声明中对两位创始人表达高度评价，称其“对公司的创立、成长与成功作出了根本性且不可估量的贡献”，并对其长期尽心服务致谢。与此同时，公司任命吴亦泓与萧杨为新任独立董事，补充董事会结构。
回顾携程发展史，1999年5月，梁建章、沈南鹏、范敏与季琦共同创立携程，被业内称为“携程四君子”。四人依据各自的专长进行分工，梁建章定方向，沈南鹏负责财务，季琦做运营，范敏整合资源。
2005年8月，沈南鹏告别携程，投身红杉资本，担任红杉资本中国合伙人，开启投资生涯。范敏和季琦依旧在公司任职。而近些年来，携程董事局主席梁建章，则更多是以人口专家的身份活跃在公众面前。
如今，范敏、季琦也一同离开，意味着今后携程的创始团队只剩下“不务正业”的梁建章一人还留在董事会。
公开资料显示，携程的股权结构较为分散，第一大股东为百度集团，持股比例7%，梁建章为第三大股东，持股比例为5.3%。前十大股东中，还有不少海外知名机构的身影，比如Capital World Investors、贝莱德集团，分别持股6.2%和5.3%，为携程第二、第四股东。
两位联合创始人离职的消息之劲爆，一度掩盖住携程这份业绩亮眼的财报成绩。财报显示，携程2025年第四季度实现净营业收入153.98亿元，同比增长20.8%；净利润42.73亿元，同比大幅增长95%。全年净营业收入达到624.09亿元，同比增长17.1%；净利润达333.86亿元，同比增长93.8%。
不过，携程此次利润的爆发式增长，主要是靠投资收益。公司披露，2025年全年计入其他(支出)╱收入的投资利得高达199亿元，而2024年这一数字仅为11亿元。这主要是因为携程在2025年6月宣布减持了所持印度在线旅游平台MakeMyTrip Limited部分B类普通股，交易对价约25亿至30亿美元。
三季度该笔交易到账，公司确认包括该笔交易在内的其他收入达到170.32亿元。这也让携程该季度净利润达198.9亿元，同比增长194.01%，单季度净利润规模不仅直接超过公司营收规模，还首次超过贵州茅台。
不过，剔除这一因素，携程主营业务仍维持稳健增长。
而在遭反垄断调查和屡次被监管约谈下，叠加核心管理层动荡，两大联合创始人的出走，梁建章还能否继续安心当“人口专家”，携程接下来又将何去何从？
本文转载自“南财社”，美股投资网财经编辑肖顺兰。
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美股投资网获悉，谷歌(GOOGL)近期正式揭晓其下一阶段战略蓝图，将量子计算、机器人技术与AI驱动的药物研发三大领域确立为驱动集团长期增长的核心引擎。这一战略转型的深层动因，源于全球生成式人工智能竞争的全面升级——为突破搜索广告业务的增长天花板，谷歌正通过高强度资本投入，加速抢占前沿科技商业化制高点。据报道，该公司计划将实验室阶段的"前瞻性项目"转化为万亿级市场潜力的支柱产业，研发投入强度预计将创历史新高。
据了解，在竞争格局层面，谷歌持续展现其技术壁垒优势。尽管过去两年涌现出Perplexity等AI搜索引擎新锐，试图通过差异化技术路线挑战谷歌的市场地位，但数据显示这些竞争者未能撼动其统治地位2025年2月谷歌搜索全球市场份额达90.15%，至2026年2月仍稳定维持在90.01%。
尽管特斯拉(TSLA)的自动驾驶出租车服务已被期待多年，但谷歌旗下的Waymo(WAYMO)在美国主要都市区的部署速度已经超过了埃隆·马斯克领导的这家公司。Waymo Driver去年在美国五个城市推出，今年还将另外五个城市上线，国际市场也指日可待。相比之下，特斯拉的Robotaxi服务目前仅在得克萨斯州奥斯汀的部分地区推出。Waymo还与DoorDash(DASH)合作开展自动驾驶配送服务。
谷歌高级副总裁兼首席财务官阿纳特·阿什肯纳齐表示，他们仍然专注于将激增的资本支出转化为未来的盈利能力。
"回顾五至十年前Waymo启动的自动驾驶实验，如今部分项目已进入商业化落地阶段，但仍有相当比例处于技术验证期，"阿什肯纳齐周二在摩根士丹利科技、媒体与电信大会上表示，"支撑这些前沿探索的，是作为谷歌技术底座的Gemini基础架构与前沿模型体系。以云计算战略为例——正如我在财报电话会议中提及的，今年我们将把超过半数的机器学习算力资源部署至云端，这标志着技术架构的重大升级。"
在技术投入层面，谷歌正持续加码资本支出。2025年实际资本支出达910亿美元，较年初700-750亿美元的指引区间显著上浮;而2026年计划支出规模更将跃升至1750-1850亿美元区间。尽管这笔巨额投入中约七成用于数据中心扩建与核心算力提升，但仍有相当比例资金被定向投入量子计算、机器人技术及AI药物研发等未来创新领域，形成"当下竞争力"与"未来增长极"的双轮驱动格局。
"我们尚未深入探讨Isomorphic Labs的潜力，以及AI如何重构药物研发范式——特别是在攻克当前医学难题、为人类健康带来突破性贡献方面，"阿什肯纳齐说道，"这正是我专业背景所在，因此我深知当AI能将新药研发周期从十年压缩至三年时，这不仅是技术飞跃，更是全球健康领域的范式革命。"
她进一步阐述量子计算战略"量子计算虽尚未进入商业化阶段，但我们预期五年内将实现关键应用突破。目前团队已在优化算法与硬件协同方面取得实质性进展，未来将在材料科学、密码学等领域释放颠覆性潜力。"
转而谈及机器人业务时她强调"包括Intrinsic在内的机器人技术，与AI的深度融合正在谷歌内部催生多个新兴增长极。这恰恰体现了战略投资纪律的重要性——我们需在数十个前沿领域中精准选择，而当前确认的三大核心赛道均具备百亿级市场潜力。"
"这些投入的成效已开始显现，"她展示数据支撑，"两年前我们承诺的投资回报率(ROIC)提升计划，如今已从数据中看到了成效;它已经为多个业务部门带来了收入增长，并将推动未来的增长。"
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