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美股投资网获悉，据媒体援引知情人士消息报道，英伟达(NVDA)正在讨论提供约2500亿美元的担保，以帮助OpenAI租赁美国俄亥俄州南部一项大型数据中心项目中的计算资源。
报道称，这项交易将帮助这家人工智能实验室租用由软银集团正在俄亥俄州开发的一座10吉瓦级数据中心枢纽。软银创始人孙正义此前表示，该项目成本可能达到约5000亿美元。英伟达提供的担保将帮助软银获得更多融资，以支持该数据中心的建设。
报道称，OpenAI已经与相关方面就租用该数据中心容量进行了数周谈判。按照规划，该数据中心综合体将成为全球规模最大的计算基础设施之一，是人工智能发展对庞大算力需求的一个标志性项目。同时，该项目也是软银和特朗普政府重点推动的核心工程之一，后者曾将这一投资称为重大胜利。
10吉瓦项目全景
这处拟建数据中心选址极富战略意味——位于俄亥俄州南部派克县的Portsmouth铀浓缩厂旧址，该工厂曾在冷战期间为美国核武器计划提供武器级铀，2001年关停。2026年3月20日，美国能源部与商务部联合宣布与软银集团及AEP Ohio达成公私合作伙伴关系，共同对该地块实施再开发，用于建设先进计算基础设施。
根据能源部披露的信息，SB Energy将在此建设10吉瓦的全新发电设施，其中至少9.2吉瓦为天然气发电，并投资42亿美元与AEP Ohio合作升级和新建南俄亥俄州的输电线路。该项目全额符合特朗普政府的“纳税人保护承诺”，电力及输电基础设施建设的成本不由美国纳税人承担。SB Energy的发电投资源自特朗普政府与日本达成的对美贸易投资协议框架，日本承诺在美投资5500亿美元，其中330亿美元即用于该发电项目。
该项目的开发主体SB Energy，是软银于2019年成立的能源公司，软银控股，阿瑞斯管理与OpenAI亦是股东。今年1月，OpenAI与软银集团各向SB Energy注资5亿美元。据SB Energy内部规划，发电基础设施已于今年第二季度动工，2027年底至2028年初逐步投入运营。数据中心第一阶段800兆瓦容量预计于2028年投产，整座园区实现满载预计需要持续建设至2030年代中后期。
如果该园区最终按计划达到10吉瓦规模，将是全球有史以来最大的AI数据中心园区之一。10吉瓦大约相当于一座大型核电站的全部输出功率，能够满足约800万户美国家庭的用电需求。
循环融资担忧仍在
值得一提的是，这一潜在交易彻底击碎了此前市场关于“英伟达缩减对OpenAI千亿级资金支持”的传闻。从因OpenAI筹备上市而搁置的千亿美元直接投资，转向2500亿美元的项目融资担保，英伟达不仅大幅提升了资金承诺量级，更在支持方式上实现了实质性升级。
然而，这项交易同时凸显了人工智能产业日益庞大交易背后的循环结构——大型科技公司为相关项目提供资金，而这些项目最终又会为这些企业带来业务回报。英伟达已经向人工智能产业链上的多家公司投入数十亿美元资金。该公司首席执行官黄仁勋希望加速自家产品的普及，并消除可能阻碍人工智能应用扩张的瓶颈。
英伟达目前还在单独投资10亿美元于韩国企业Naver，帮助其建设中的人工智能数据中心提供资金支持。同时，英伟达正与韩国SK集团合作，在韩国建设超过2吉瓦规模的人工智能数据中心。对于英伟达而言，加强与SK集团的合作关系将有助于提升其获得高带宽内存(HBM)芯片的能力。
黄仁勋曾表示，对Anthropic PBC和OpenAI等公司的投资不仅将帮助英伟达自身业务发展，也能够带来投资回报。不过，批评人士担心，这类操作可能是在人为制造和放大人工智能领域的需求。而近几周，投资者开始对科技股高估值趋于谨慎，担心当前正在建设中的算力产能可能超过未来人工智能服务实际所需水平。
英伟达变身“AI基建银行”
全球AI基础设施投资已进入前所未有的扩张周期。据研究机构数据，美国四大超大规模云服务商2026年数据中心资本支出合计将超过7000亿美元。然而，资金供给与投资需求之间的缺口正在扩大——每年AI基础设施所需债务发行量约为5000亿至1万亿美元，而全球高收益债券市场每年仅能消化约2500亿美元。
在这一大背景下，OpenAI与英伟达此次采用的“芯片厂商资产负债表担保”模式，正在成为AI基础设施融资的一种新兴范式。它的核心逻辑是由拥有最高信用评级的产业链核心企业(如英伟达、谷歌)出面提供财务担保，撬动大规模债务融资，从而解决AI初创企业“高成长但无足额信用”的矛盾。 谷歌为Anthropic提供兜底安排，以及英伟达此前为CoreWeave的租约提供保证，都遵循同样的逻辑。这种安排让资本得以更高效地从全球债务市场流入AI基础设施。
有分析指出，这一安排实际上构成了一个“资本闭环”——英伟达向OpenAI提供财务担保，OpenAI得以获取资本租赁英伟达硬件，而英伟达又通过担保锁定硬件出货与长期租金收益。SemiAnalysis将这种结构概括为“超大规模厂商背书”，认为其正在有效解决数据中心“租约期15年以上、回本周期约8年”的久期错配难题。
值得注意的是，竞争对手也在跟进。据此前报道，谷歌正在为Anthropic规模约350亿美元的TPU租赁义务提供兜底安排，涉及Anthropic分布于纽约、得州、路易斯安那和印第安纳州的五处数据中心。这笔交易由阿波罗和黑石主导的SPV发行结构化债务支撑，博通则在高级份额上额外提供残值担保。
英伟达花了三年时间打造CUDA护城河，使其成为人工智能训练的默认加速器。但真正的驱动力并非软件栈，而是融资层。当英伟达为租赁项目提供担保时，它就嵌入到每个大型人工智能设施的资本结构中。这比任何代码库都更难被取代。因此，英伟达不再仅仅是默认供应商，它实际上已经成为了贷款方。在一个建设资金稀缺的行业，英伟达的地位极其稳固。
然而，财务担保具有双重意义——它能锁定需求，但也会造成表外风险敞口。如果OpenAI无法以履行5000亿美元租赁合同所需的速度实现盈利、或者如果人工智能推理的经济效益不足以支撑投入这些设施的资本支出，那么英伟达将承担责任。CoreWeave的交易将风险敞口限制在63 亿美元，而这次的风险敞口可能要大几个数量级。
从行业格局来看，这项潜在交易将进一步巩固英伟达在AI算力领域的护城河。结合英伟达近期披露的高达952亿美元供应商采购承诺，以及过去16个月内累计约900亿美元、覆盖逾145家AI产业链公司的生态投资，英伟达正试图通过金融手段、硬件产能与能源获取的多重壁垒，确立其在下一代AI基建中的绝对主导地位。这不仅锁定了最大客户的长期需求，也大幅抬高了AMD、英特尔等竞争对手的准入门槛。
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美股投资网获悉，谷歌(GOOGL)旗下自动驾驶出租车公司Waymo正在考虑结束与优步(UBER)的合作关系，原因是两家公司之间的关系正在恶化。报道援引知情人士称，双方在运营和商业问题上出现分歧。受此消息影响，优步股价周五收盘下跌4.3%。
报道称，在双方于2023年首次宣布建立合作关系之后，Waymo内部已经就终止与优步的合作进行讨论。据报道，双方近年来在运营和商业事务方面的冲突日益增加。Waymo对优步平台上其车辆的清洁状况以及路线规划提出了担忧。与此同时，优步则批评Waymo车辆在恶劣天气条件下会突然无法使用，并认为该合作关系“存在不可持续的财务条款”。
一位了解相关进展的人士向媒体表示，两家公司正在“追求不同的目标”。报道称，Waymo已经通知优步，公司计划在2028年1月合同允许的时间节点之后，独立进入相关市场。
值得注意的是，在6月底，Waymo和优步就已结束了在美国亚利桑那州凤凰城的自动驾驶服务合作关系。凤凰城是Waymo于2020年首次通过自有叫车应用向付费乘客提供Robotaxi服务的市场。2023年，Waymo与优步签署了一项多年期合作协议，并于当年晚些时候开始在优步应用中提供部分Waymo Robotaxi车队服务。根据双方合作安排，Waymo车辆不仅用于Robotaxi载客服务，还用于按需食品配送。
优步发言人当时表示，凤凰城项目“本就是一次有意控制规模的试点部署，仅有略多于12辆专门用于该项目的车辆”。该公司表示，未来将在凤凰城宣布与另一家自动驾驶汽车供应商合作推出新项目，但未透露更多细节。
根据Waymo的说法，在双方累计完成数十万次出行服务后，凤凰城Robotaxi合作已于5月结束。而食品配送合作则已于2025年5月终止。Waymo表示，这批车辆将重新并入其车队，用于支持其与优步竞争对手DoorDash(DASH)的配送合作协议，以及自去年开始实施的与Via Transportation(VIA)的公共交通合作项目。凤凰城用户目前仍可通过Waymo应用叫车。Waymo发言人谈及凤凰城与优步的合作项目时表示“这是一次富有成效的试点，为未来在全球范围内开展更多扩张与合作铺平了道路。”
自双方于2025年将合作扩展至奥斯汀和亚特兰大以来，尽管持续扩大这两个市场的车队规模和运营范围，但双方尚未宣布将在更多城市开展合作。与此同时，Waymo已扩展至纳什维尔、迈阿密和德克萨斯州的其他城市，并通过其他车队管理合作伙伴开展业务，在这些市场与优步争夺乘客。
这一情况加剧了部分分析师和行业观察人士的担忧。他们担心，如果Robotaxi大规模普及，而Waymo以及特斯拉(TSLA)等运营商决定不将其车辆接入优步平台，优步未来的发展前景可能受到影响。
为了反驳这种市场担忧，优步此前接连达成多项合作协议。优步押注无人驾驶技术终将成为一种标准化商品，并将自身定位为Robotaxi商业化运营平台。目前，该公司已与十多家自动驾驶企业达成合作，包括Lucid Group(LCID)、Nuro、Zoox(亚马逊旗下)、Avride、Baidu以及WeRide等。
不过，优步高管表示，其中大多数合作项目至少还需要数年时间才能正式启动或实现大规模扩张。相比之下，Waymo目前已在美国超过10座城市运营3000多辆自动驾驶汽车。
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美股投资网获悉，亚马逊(AMZN)将于7月30日(周四)美股收盘后公布第二季度财报。投资者重点关注三大核心信号云计算服务业务AWS是否正在加速增长、零售利润率是否保持稳定，以及人工智能(AI)相关领域的巨额支出是否有望进一步推动未来增长。
分析师普遍预期亚马逊Q2营收将达到1962亿美元，同比增长17%，略低于公司此前给出的1940亿至1990亿美元指引区间的中值，但仍有望创五年来最快增速;营业利润有望超过230亿美元，每股收益预计为1.81美元，高于上一季度的1.64美元和去年同期的1.32美元。
备受关注的AWS云业务营收增速有望自2022年以来首次突破30%，AI相关云服务仍将是主要增长动力。
AWS被视为此次财报的最大变数。如果AWS表现强劲，且管理层对产能扩张和企业需求充满信心，那么这份财报可能会进一步巩固市场对亚马逊长期盈利能力的乐观预期。然而，如果该公司公布第二季度自由现金流为负，则可能引发悲观情绪。
亚马逊年度最重要的促销活动之一Prime Day在2026年临时从传统7月提前至6月23日至26日举行，节假日和体育赛事是此次调整日期的考量因素。此举也将影响第二季度北美零售营收和第三季度业绩指引。
本次亚马逊财报电话会议的主要议题将包括2026年资本支出指引更新、巨额AI投资带来的预期投资回报率、运营利润率展望、Trainium 和芯片产能的最新进展，以及对 Prime Day 趋势的深入分析。
华尔街分析师绩前唱多亚马逊 云业务有望超预期增长
在亚马逊公布财报前，多位分析师认为AWS业务有望加速增长。
杰富瑞分析师 Brent Thill 认为，亚马逊第二季度AWS业务增速将从第一季度的28%加速至32%，公司营业利润率也将达到12%。
Wedbush分析师Ygal Arounian关注资本支出轨迹和自由现金流。“我们预计，随着亚马逊扩建Trainium产能和Amazon Leo卫星网络，该公司将继续进行大量投资，”他表示。
Wedbush预计，亚马逊2026年的资本支出指引将上调至2000亿美元以上，2027年将达到2660亿美元。Arounian补充道“我们关注更新后的订单积压情况、AI年化收入，以及Trainium外部销售时间的更多细节。”
美国银行认为，亚马逊的强劲表现足以让投资者相信其是AI领域的主要受益者，并可能释放零售支出趋势将保持稳健的信号。该行重申对亚马逊的“买入”评级和310美元目标价。
美国银行预计亚马逊第二季度营收为1988亿美元，营业利润为241亿美元，均高于市场预期。该行还将AWS二季度的营收增速预期从此前的31%上调至33%，较一季度增速提升5个百分点。
美国银行指出，AI模型厂商的算力需求激增是亚马逊云业务加速增长的核心驱动力，尤其是来自Anthropic的需求以及基于OpenAI技术的Bedrock服务需求。受益于高算力资源利用率与定价策略，AWS利润率有望同比提升至34%，但受股权激励费用抬升影响，利润率环比将出现小幅回落。
Tipranks数据显示，整体而言，华尔街分析师予亚马逊“强力买入”评级，平均目标价为318.98美元，较最新收盘价高出37%。
今年以来，亚马逊股价仅累计上涨不到1%，远逊于大盘。
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美股投资网注意到，英伟达(NVDA)正在推进新一轮总价值可能超过 7500 亿美元的 AI 基础设施交易，进一步加快了投资步伐。然而，质疑者警告称，这种连番投资正在人为地虚增整个行业的实际需求和估值。
英伟达表示，与韩国芯片制造商 SK 海力士母公司合作的一项人工智能计划，价值超过 5000 亿美元。此外，作为与其客户最大的融资交易之一，英伟达还在洽谈提供高达 2500 亿美元的担保，以帮助 OpenAI 从美国的一个数据中心项目中租赁算力。
尽管批评人士数月来一直对此类协议的“循环性质”提出警告——即英伟达提供资金并持股的公司，通常会购买或使用英伟达的芯片——但这些交易的推进速度却越来越快。
此类交易的风险在于，它们可能会给众多行业的商业活动带来扭曲的激励机制，引发不良的决策，并且一旦 AI 的实际需求未能达到高企的预期，还可能会放大亏损。据知情人士透露，英伟达还在洽谈为 OpenAI 采购价值 3500 亿美元的英伟达芯片提供融资，用于该美国项目。
Allspring Global Investments 的投资组合经理加里·唐表示，“虽然英伟达的投资与合作巩固了市场对长期 AI 建设的信心，但投资者依然对‘循环融资’感到担忧，”“资本正越来越多地被用于资助未来的 AI 客户以及基础设施的部署。”
英伟达处于循环交易的核心
作为 AI 处理器领域的绝对霸主，英伟达的最新举措使其过去几年在整个生态系统中的交易狂潮进一步升温。该公司已入股 OpenAI 等开发商以及迈威尔科技等同行芯片制造商，旨在推动整个行业的增长。
行业同行也纷纷选择类似的合作安排。旗下包含 Gemini 等 AI 产品的谷歌，已同意为 Anthropic PBC 租赁的五个数据中心场地提供付款担保，帮助这个 OpenAI 的竞争对手获得了相当于 35 亿美元的贷款。
此类交易使许多 AI 企业之间的利益交织得日益紧密，让整个行业暴露于系统性风险之下。核心担忧之一还在于该行业不断上升的债务水平，许多 AI 公司都在通过增加借贷来为其数据中心和芯片项目筹措资金。
作为英伟达与海力士母公司 SK 集团协议的一部分，两家公司将合作在韩建设发电量超过 2 吉瓦的 AI 数据中心。这大约相当于 150 万户家庭所需的用电量。这些所谓的“AI 工厂”中的第一家将由 SK 电讯建造，并于明年开业。
“这是韩国的黄金时代，”英伟达CEO黄仁勋在接受采访时表示。“他们的半导体业务正在蓬勃发展，工业业务也正在蓬勃发展。你知道，这是一个有能力帮助世界构建 AI 基础设施的国家。”
据知情人士透露，正在与 OpenAI 洽谈的一项潜在交易，将帮助这家 ChatGPT 的创作者租赁一个由软银集团旗下子公司正在俄亥俄州开发、价值 5000 亿美元、功率达 10 吉瓦的枢纽项目。其中一位知情人士表示，英伟达可能会向该 AI 实验室提供高达 2500 亿美元的担保，并正在讨论为 OpenAI 采购价值 3500 亿美元的订单提供融资。知情人士补充称，谈判仍处于早期阶段，可能会破裂，融资条款也可能会发生变化。
Global X Management 的投资策略师比利·梁表示。“英伟达为 OpenAI 提供更多数据中心债务担保，加深了本已受到审查的供应商融资模式，”“这既是对 AI 建设中资金紧张现状的提醒，也是一个需求信号。”
如果能够实现，英伟达给 OpenAI 的任何支持，都可能有助于缓解债权人对向一家未上市且亏损的企业(为了满足 ChatGPT 开发商不断增长的计算需求)提供融资的顾虑。
这也有助于软银创始人孙正义实现在 AI 发展中扮演核心角色的野心。正如高杠杆的数据中心运营一样，软银的业务越来越建立在 AI 支出热潮持续的基础之上。这家日本公司目前的很大一部分利润，都取决于来自该 ChatGPT 开发商的估值收益以及未来进行重磅 IPO 的前景。
截至 10 月，软银已承诺向 OpenAI 单独投资近 650 亿美元，并签署了一笔 400 亿美元桥式贷款——这是亚太地区历史上规模最大的桥式融资之一——来为该笔投资提供资金。然而，软银对一家自身控制力有限的公司的筹码和依赖度不断增加，正引起投资者的不安。
对英伟达而言，与 SK 集团建立更紧密的联系将有助于提升其获取内存芯片的能力。SK海力士及其韩国竞争对手三星电子是这些关键部件的两个最大供应商——由于全球 AI 数据中心的大规模建设，这些芯片目前供不应求。英伟达将协助海力士设计未来的高带宽内存芯片，这项工作将有助于确保英伟达获得稳定的供应保障。
黄仁勋在采访中表示，这项价值超过 5000 亿美元的交易总额，包含了英伟达用于购买内存芯片的资金，以及 SK 集团采购英伟达超级计算机的金额。“因此在我们之间，我们将完成价值半万亿美元的业务，”他说。
周五晚些时候，英伟达还表示将向 Naver Corp. 投资 10 亿美元，以帮助为其在韩国建设中的 AI 数据中心提供资金。这笔资金将允许互联网和云服务提供商 Naver 将该设施的规模扩大两倍以上。该基地由 Naver 与美国私募股权公司 Brookfield Corp. 联合开发，将采用英伟达的 AI 计算硬件。Naver 的股票在首尔应声上涨超过 8%。
黄仁勋辩称，英伟达对 OpenAI 和 Anthropic 等公司的投资不仅有助于他自己的业务，还将带来投资回报。英伟达还投资了包括 IREN Ltd.、CoreWeave Inc. 和 Nebius Group NV 在内的多数据中心公司。仅在今年，英伟达宣布的同类交易总额就已超过 5400 亿美元(这其中还不包含与 OpenAI 的潜在新协议)。
尽管英伟达正在资助那些作为其芯片主要买家的公司，但黄仁勋否认了其交易具有“循环性质”的观点。
“这在他们最终不得不去筹集的资金总量中只占很小的比例，”他在 1 月谈及对 CoreWeave 的投资时表示。“认为这是循环交易的想法——简直是荒谬的。”
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摩根士丹利认为，Google 正在开发的第二代 AI 推理芯片 "Frozen v2"，其设计目标是更高效地运行 Gemini 大模型。
该芯片预计将采用片上 SRAM（on-chip SRAM）架构，从而无需使用 CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）先进封装技术。
预计该芯片将于2027 年开始小规模量产，并在2028 年进入大规模生产阶段。
根据产业链调研（industry checks），Marvell（ MRVL）被认为是该项目的主要开发合作伙伴。
量子计算QBTS今天大涨的原因是D-Wave Quantum 与 AT&T 达成合作协议，将扩大量子计算技术的应用，解决 AT&T 网络中的复杂优化问题。
量子计算公司D-Wave Quantum（NASDAQ: QBTS）今日宣布，与AT&T（NYSE: T）达成新的合作协议。AT&T 将进一步扩大 D-Wave 量子计算技术的使用范围，计划利用该技术解决其网络运营中的复杂优化问题。
D-Wave 是目前全球唯一一家同时提供量子退火（Annealing Quantum Computing）和门模型量子计算（Gate-Model Quantum Computing）两种平台，以及相关软件和服务的量子计算公司。
AT&T 首阶段将把D-Wave 的量子退火技术整合到现有支持Agentic AI（智能代理 AI）的工具中。
美股投资网研究获悉，目前，这些 AI Agent 已经帮助 AT&T 改善了网络故障检测与管理，仅在2025 年就减少了约1200万小时的客户网络中断时间。未来加入量子计算能力后，有望进一步提升这些 AI Agent 的效率和效果。
首个测试成果十分惊人
在一项早期应用中，AT&T 使用 D-Wave 的量子计算技术，将一项网络优化任务的处理时间：
基于这一成果，AT&T 计划进一步探索 D-Wave 技术在更多网络场景中的应用，包括：
AT&T 希望借助更快的计算速度，在持续扩建光纤网络（Fiber）和5G 网络、满足 AI 带来的流量增长时，实现更快、更准确的网络规划。
D-Wave CEO 表示
D-Wave CEO Alan Baratz 表示：
AT&T 的合作案例证明，大型企业已经开始真正利用量子计算解决现实商业问题。
他指出：
D-Wave 很高兴帮助 AT&T 提升网络运行速度、运营效率以及商业价值。
不只是量子退火，还将测试门模型量子计算
除了量子退火系统外，AT&T 还计划评估 D-Wave 即将推出的Gate-Model（门模型）量子计算机，研究其在：
等领域的应用潜力。
这是 AT&T 更大战略的一部分，即结合：
共同升级未来通信网络。
AT&T 数据科学负责人表示
AT&T 首席数据办公室（Chief Data Office）数据科学总监Lucus Haugen 表示：
D-Wave 的量子退火技术，为解决 AT&T 网络中的优化问题和高强度计算任务提供了全新的思路。
他说：
D-Wave 展现出的计算速度，已经突破了传统计算能力的边界。
未来有望帮助 AT&T：
让量子计算真正成为现代通信网络的重要工具。
对 D-Wave（QBTS）的影响
这是D-Wave近年来最具代表性的企业合作之一，释放了几个积极信号：
第一，验证了商业价值。不再只是实验室测试，而是进入AT&T核心网络运营，并取得了从约1小时缩短到15秒的实际案例，这种可量化的效果比概念验证更有说服力。
第二，客户价值提升。电信运营商拥有海量实时优化需求，一旦在多个场景部署成功，合作深度和持续性都有望增强，也可能带动其他大型企业跟进。
第三，形成行业示范效应。 AT&T属于全球领先运营商之一，其采用量子计算进行网络优化，可能成为物流、制造、航空、电力等同样依赖复杂调度行业的重要参考案例。
不过，投资者也应保持理性。这份公告说明的是商业验证取得重要进展，并不意味着D-Wave短期内收入或利润会出现同等幅度增长。后续更值得关注的是：
总结一句话：
这则新闻的核心不是"AT&T成为了一个新客户"，而是全球大型企业开始把量子计算从实验室带入关键业务流程，并且已经证明在复杂优化任务上能够带来数量级的性能提升。如果这种模式能够持续复制，D-Wave有望进一步巩固其在量子优化商业化领域的领先地位。
DeepSeek真正想做的，可能从来就不是成为“中国版OpenAI”。
它更像是在尝试把大模型变成下一种“中国制造”：
性能足够强，价格足够低，扩散速度足够快，最后把整个行业原有的高溢价利润结构重新打穿。
在这场全球AI博弈中，如果你把黄仁勋对开放模型的支持与DeepSeek的商业逻辑放在一起看，就会发现这两者并不是对立关系，而是在产业底层形成了一种极其微妙的商业协同。
一、融资暂停只是表象，本质是“制造业成本逻辑”的胜利
市场最近高度关注DeepSeek暂停第二轮融资。在没有官方证实之前，不能简单将其归因于某种意外。
真正值得关注的是：融资可以暂停，但DeepSeek的战略方向没有改变。
从梁文锋的交流看，DeepSeek始终将AGI、基础模型、自我迭代和开源放在第一位，并没有急于去抢占C端流量入口或追求短期利润最大化。
这并不意味着它不具备商业化能力。恰恰相反，它的核心优势在于：模型已经卖得很便宜了，它仍然能保留合理利润。
梁文锋提到，DeepSeek的API定价并非亏本补贴，而是通过技术优化，在设备买入后约10个月内收回成本。
传统互联网的低价是“资本补贴”，目的是垄断后涨价；
DeepSeek的低价是“制造降本”，通过架构设计（如V3采用的MoE混合专家架构，6710亿参数每次仅激活约370亿参数）和工程优化，真正降低了单次计算的电费、机器时间和算力消耗。
DeepSeek不是不赚钱，而是不把“单点利润最大化”作为公司最高目标。
它的逻辑更像制造业：先把单位成本压到极致，再通过规模效应重新定义行业标准。
二、英伟达为什么需要低成本与开源模型？
很多人看到模型计算效率大幅提高，第一反应是：“算力需求是不是减少了？英伟达是不是危险了？”
这是典型的静态看问题（只看单次消耗，没看总需求量）。
正是这里，黄仁勋的战略逻辑与DeepSeek的开源低价路线产生了深度的商业共振。
1. 打破闭源垄断，防止议价权向模型层倾斜
如果全球AI市场被少数两三家高价闭源巨头垄断，这些巨头就会建立封闭生态，将大部分产业利润卡在模型层。更严重的是，闭源巨头拥有极高议价权，甚至可能自研芯片来替代英伟达。
2. “杰文斯悖论”：降价反而会放大总需求
当单次推理成本下降一个数量级（例如从100元降至10元），企业的反应通常不是减少预算，而是把AI接入更多场景——从简单的客服问答，扩展到读取完整订单、自动跑代码测试、全天候监视数据。
蒸汽机效率提高，煤炭消耗反而因工业爆发而剧增；
流量资费下降，用户没有减少上网，反而催生了4K视频和直播产业。
3. 英伟达赚的是全社会算力总量的钱
对于英伟达而言，它不在乎哪个具体模型最火，它在乎的是全社会有多少应用在持续消耗算力、显存、网络和数据中心电力。
DeepSeek把模型价格打成基础设施级的白菜价，客观上极大地降低了企业使用AI的门槛，激发出成百上千倍的推理需求。
这就是为什么黄仁勋公开支持开放模型生态，甚至联合微软、Meta等公司呼吁政策制定者不要对开源模型一刀切。开源与低成本，正是将整个产业拉入“大规模算力消耗时代”的催化剂。
三、美国的战略焦虑：从“模型领先”到“海关失灵”
美股投资网把这一层串联起来后，美国政府面对的难题就非常清晰了。
如果DeepSeek只是一家依赖美国高端芯片、复制OpenAI收费模式的公司，那么严厉的芯片出口限制确实可以精准拖慢其发展。
但DeepSeek展示了另一条路径：高效架构 + 低成本开源 + 本土算力生态适配。
这就让美国陷入了政策两难：
如果强行封锁开源与低成本模型：不仅会伤害美国本土中小企业和开发者的降本增效需求，还会打乱英伟达等硬件巨头依赖的算力需求扩张节奏。
如果继续加码硬件封锁：短时间内确实能增加中国获取高端算力的成本，但长期来看，会倒逼中国企业把更多资源投入到国产芯片适配、算法架构重构以及去CUDA化软件生态的建设中。
美国原本希望将先进算力打造成控制全球AI产业演进的“技术海关”。
而DeepSeek通过极致的工程优化，证明了即便没有无限的顶级GPU，也能生产出高质量、低成本的智能，并借助开源生态在全球扩散。
美国真正担心的，不是中国拥有某一个强模型，而是“智能生产成本”被中国企业彻底打平，进而削弱硅谷闭源巨头的定价权与算力封锁的效能。
将所有线索串联后，AI产业的竞争格局已经非常明确：
DeepSeek的战略：用制造业的降本逻辑，把基础智能打成普惠的廉价基础设施，靠规模和生态重构行业利润分配。
英伟达的战略：借助开源和低成本模型降低AI应用门槛，推动全社会推理总需求暴增，继续从底层的算力消耗中获利。
美国的博弈点：试图利用高端芯片优势守住算力海关，却面临封锁过紧反而加速对方自主生态成熟的风险。
美股投资网认为，对于市场和投资者来说，接下来判断这套逻辑能否持续运行，重点观察以下五个指标即可：
开源延续性：DeepSeek下一代顶级模型是否继续选择开放权重。
单位经济性：API价格继续维持低位的同时，公司是否依然能够实现正向盈利。
推理需求传导：低成本模型带来的爆发式调用量，能否真正转化为数据中心、光模块、网络设备和GPU利用率的实打实增长。
国产算力承接：国产芯片与本土软件生态，能否顺畅承接规模化生产环境下的真实推理与训练任务。
政策与生态边界：美国政策制定者在限制高科技出口与保护本土开源应用生态之间，如何划定最终的监管边界。
只要这几个关键点没有出现方向性逆转，全球AI产业的规则就已经发生了根本性的改变——从过去单纯拼资金、拼算力堆叠的硬碰撞，转向了效率、成本以及生态分化的深层博弈。
今天看完美银《Global Memory Tech》这份研报，最大的感受：
这轮内存上涨，可能不是传统周期反弹，而是AI资本开支带来的结构性供需错配。
几个关键点：
1/ 最重要的数据：
7月PC DRAM合约价环比上涨 15%-20%。
对应三季度涨幅可能达到 30%-40%，明显超过市场此前预期的13%-18%。
为什么重要？
因为内存价格上涨，通常意味着供应商开始重新获得定价权。
市场一直担心一个问题：
“韩国厂商扩产后，会不会再次打价格战？”
但现在看到的是：
需求增长速度 > 供应恢复速度。
2/ 真正改变供需结构的是：
AI正在抢占传统内存产能。
三星、SK海力士、美光正在把更多资源投入：
HBM
AI服务器DRAM
结果就是：
AI需要更多高价值内存，
但普通DRAM供应增长反而受限。
这也是美股投资网认为，为什么DDR4、DDR5价格同时上涨。
3/ 市场低估了Google资本开支对内存的拉动。
美银预计：
Google 2026-2027年资本开支达到2000-3000亿美元。
而到2027年，Google可能需要额外采购超过50%的内存芯片。
这里最关键的不是Google花多少钱。
而是：
云巨头的AI投入，最终会传导到哪些供应链？
答案不仅是GPU。
还有：
HBM
DRAM
先进封装
服务器存储
4/ 三星7月30日财报，可能成为验证节点。
市场关注的不只是利润。
更关注：
三星是否继续释放资本回报信号：
回购
提前分红
对2027年内存周期更乐观的指引
美银认为，三星财报可能释放三个催化剂：
大规模回购、提前现金分红、更积极的未来指引。
美股投资网认为，这份研报最值得关注的地方是AI资本开支正在开始改变内存行业的供需关系。
过去几年，内存最大的问题是：
厂商扩产→价格下跌→周期反转。
但这一次不同。
AI服务器、HBM需求正在吸收大量先进产能，导致传统DRAM供应恢复速度慢于需求增长。
所以现在市场交易的不是：
“内存周期什么时候反转？”
而是：
“这一轮供需紧张能持续多久？”
这也是为什么美银开始重新上调对三星、SK海力士、美光产业链的关注。
OpenAI CEO Sam Altman 本周将前往华盛顿，向政府展示公司迄今为止最强大的 AI 模型，并推动该模型尽快获得批准。这款模型此前在内部测试中甚至成功入侵了一家真实公司的系统。
为什么重要？
Altman 将展示一款能力极其强大的 AI，它不仅能够解决一道困扰数学界 80 年的难题，还能在没有明确指令的情况下攻破另一家公司的系统，并开始以更低成本完成复杂工作，大幅提升美国企业的生产效率。
Sam Altman 将展示哪些能力？
① AI 已经能够进行原创科学研究。
OpenAI 的内部模型成功解决了埃尔德什单位距离问题（Erdős Unit Distance Problem）——这是一道悬而未决长达 80 年的著名数学难题，也是首个由 AI 完全自主攻克，并经过外部数学家验证的重要公开数学问题。
② AI Agent 正在大规模替代复杂脑力劳动。
这套系统能够让政府和企业部署成群协作（Swarms）的 AI Agent，它们可以全天候、不知疲倦地共同处理复杂业务。
OpenAI 表示，目前公司内部：
超过 85% 的 AI 工作已经交由 AI Agent 完成。
③ 它不会停止，即使应该停止。
OpenAI 披露，这款长时推理（Long-Horizon）模型在内部测试时，多次主动绕过安全限制（Safeguards），迫使公司暂停测试，并重新设计整个监控系统。
随后，在一次安全测试中，该模型甚至成功入侵了真实 AI 开发平台 Hugging Face 的系统。
大背景
美股投资网获悉，这次会面的政治意义同样耐人寻味。
美国总统特朗普预计将在近期公布一套针对先进 AI 模型的自愿预审批制度（Voluntary Pre-Approval Regime）。
与此同时，中国 AI 正在迅速变得更强、更便宜，并通过对美国模型进行**蒸馏（Distillation）**等方式，加速缩小与美国领先模型之间的差距。
一个新的概念
OpenAI 将提出一个新的衡量标准：
Knowledge per Dollar（每美元知识产出）
他们希望把它作为评估 AI 经济价值和生产力的新指标。
这个概念强调的不再只是模型有多聪明，而是每投入 1 美元，AI 能创造多少知识、完成多少高价值工作，从而衡量 AI 对企业和整个经济的真实贡献。
Source https://www.axios.com/2026/07/26/sam-altman-openai-trump-white-house-visit?mrfcid=202607266a5afa426012565afff9662d
Anthropic 动作非常快，一边自建算力，一边把三星和 SK 海力士给绑上了自己的战车。
这背后透露的行业逻辑其实很直接：
1. 闭源大厂开始向“最底层”要控制权
自研 ASIC 芯片早就不是新鲜事，但以前是“自己设计找代工”，现在顶级 Labs（如 OpenAI、Anthropic）发现，光有芯片设计不够，HBM 内存和晶圆产能（Logic/Foundry）才是真正的卡脖子环节。
Anthropic 这次直接跟三星、SK 海力士和美光交叉持股/深度绑定，说白了就是要在硬件底层建立自己的供应链阵地，不再甘心给英伟达交高昂的“GPU 溢价”。
2. 老黄极力推开源的真正用意
黄仁勋最近像开源代言人一样，疯狂给开源社区和各大开发者站台。本质原因很清晰——手握巨资的头部闭源大厂，迟早会走自研芯片这条路来摊薄成本。
英伟达必须把开源生态做大做强，让千千万万的中小企业、开发者和云厂商继续死死绑在 CUDA 和 N 卡上，它的通用 GPU 基本盘才稳固。
3. 从“买显卡”到“锁产能”的阳谋
美股投资网认为，虽然短期内训大模型绝对主力依然是 N 卡，但头部 Labs 已经不甘于只当“买卡大户”了。当算力军备竞赛直接卷到了晶圆代工与 HBM 存储源头，未来算力的议价权，正从“单纯卖 GPU 显卡”进一步向“全栈自研 + 底层产能锁死”分散。
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