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美股投资网获悉，在拉丁美洲电商和金融科技巨头MercadoLibre Inc.(MELI)股价近期经历大幅下跌之后，因成功预测2007年美国房地产次贷危机而闻名全球的“大空头”迈克尔·伯里(Michael Burry)发表最新动态称他本人正在买入该公司股票，并且称赞其为巴西、墨西哥和阿根廷的亚马逊。
这位好莱坞电影《大空头》原型、全球知名对冲基金经理周五在Substack订阅平台上写道，MercadoLibre股价已大幅跌至低于他锚定的估值水平，他已经正式建仓。迈克尔·伯里称这家拉美电商与金融科技巨头是“巴西、墨西哥和阿根廷的亚马逊”，并表示其整体销售额今年将大幅增长30%，至超过400亿美元。
“我预计，在15年或更长时间线内，长期年化投资回报率将至少达到15%。”他写道。
这家总部位于乌拉圭蒙得维的亚的MercadoLibre(MELI)公司股价周五在美股市场大幅下跌12.7%——创下自2024年11月以来最大单日跌幅，此前该公司连续四个季度净利润指标不及华尔街一致预期，主要原因是在拉丁美洲数字化金融服务竞争加剧之际，公司正快速扩张。该股较6月创下的创纪录历史高点已大幅下跌逾30%。
MercadoLibre 是拉丁美洲最大规模的在线电商与金融科技生态系统企业之一，其业务核心包括 Mercado Libre 市场平台(在线电商市场) 和 Mercado Pago 金融科技平台(数字支付、贷款、投资与钱包服务)，服务覆盖巴西、墨西哥、阿根廷等18个国家累计数亿消费者，是拉美区域内电商与数字金融的基础设施型平台。它还通过Mercado Envios物流服务、信用贷款Mercado Credito 和投资产品Mercado Fondo等多元化服务，形成了“电商/金融科技市场+数字支付+ 物流+数字信贷”深度集成的数字化生态系统。
MercadoLibre凭借其深耕拉美市场多年所打造出的无比强大的电商+金融科技平台生态系统、广泛的市场覆盖和持续多年的投资，预计将在未来几年继续在拉丁美洲电子商务和金融科技领域保持绝对领先地位与强劲增长趋势。
市场研究平台quartr.com预测数据显示，拉丁美洲的电子商务市场预计将从2024年的1510亿美元大幅增长至2028年的2700亿美元。在拉美电商行业处于主导地位的MercadoLibre在该地区的电商业务与金融科技服务渗透率仍处于初期阶段，意味着电商巨头MercadoLibre有望凭借该公司强大的电商+金融科技生态系统，在未来几年彰显井喷式的业绩增长数据。
大空头押注拉美“数字经济引擎”! 为何在股价大幅回调后他看好MercadoLibre 的长牛逻辑?
从基本面角度来看，MercadoLibre 的营收增长速度极为强劲——例如2026年第一季度整体营收同比增长约49% 至88亿美元，远超市场预期，尽管利润因重投入而承压。其电商业务在巴西和墨西哥等核心市场扩张迅速，而金融科技业务Mercado Pago的交易量与信用派发规模同样维持高速增长。
拉美地区整体电商渗透率仍低于发达市场，且数字支付及信贷服务渗透率亟待提升，有预测数据显示2026年拉美电商市场规模将超过2000亿美元，增速约为全球平均水平的1.5倍。这个增长环境可以说为MercadoLibre 提供强劲的TAM(可拓展市场规模)。
“大空头”迈克尔·伯里此时选择看好MercadoLibre很可能基于其 “长期复合增长 + 网络效应 +区域杠杆化红利” 的投资逻辑——即该公司通过牺牲短期利润(如免费送货和物流扩张)换取市场份额和用户规模，强化生态壁垒;与此同时，金融科技业务的爆发式成长有望在未来贡献更高利润增量，更深层次地嵌入用户日常经济生活，形成长期增长动力。
此外，当前股价较历史高点大幅下挫(约下跌30%)，可能已经反映了市场对近期利润增长放缓的担忧，但在战略扩张和区域增长趋势下，估值与增长预期之间存在潜在“价值错配”，使得一些对冲基金经理认为这是 “价值洼地 + 长期高回报机会” 的时点。
TipRanks汇编的华尔街分析师预期显示过去3个月16名分析师更新12个月目标股价，他们对于MercadoLibre的平均目标价为2373.13美元，最高3000美元，最低1800美元，共识评级偏向“Strong Buy”，即强力买入。以当前股价约1632.52美元计算，若采用TipRanks的平均目标价2373.13美元，隐含上涨空间约45.4%，凸显出分析师们认为MercadoLibre在经历暴跌后存在较明显上行空间。
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美股投资网获悉，有着“芯片代工之王”称号的台积电(TSM)与日本科技巨头索尼(SONY)旗下的半导体业务Sony Semiconductor Solutions Corporation计划成立一家大型合资企业，以制造下一代高性能图像传感器。根据一份联合声明，索尼将成为控股股东之一，并在其位于熊本县新建的大型晶圆厂内设立生产线。双方希望通过合资公司，结合索尼在传感器设计上的积累，以及台积电在先进芯片制程上的独家优势，进一步提升图像传感器性能。
索尼表示，如果日本政府提供支持，该项目可能会进一步扩大规模。近年来，该公司致力于拓展其图像传感业务，将其应用领域从消费电子扩展到电动汽车行业，如今又看到了完全自动驾驶与新兴人形机器人领域的巨大潜力。
索尼首席执行官十时裕树周五在财报电话会议上告诉分析师们“与台积电的合资企业将是我们迈向轻量化晶圆厂的第一步。此前，我们一直坚持自主完成从研发到制造的所有环节，但未来，我们希望不仅依靠自身力量，还能通过引入合作伙伴来推进先进芯片制造能力的提升。”
台积电与索尼的最新合作凸显出台积电正在把自身先进制程芯片与高端半导体制造能力，从传统逻辑芯片、AI GPU/AI ASIC代工以及CoWoS、3D先进封装，进一步延伸到最前沿的高性能图像传感器这一“物理AI入口层”。
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。
从产业逻辑来看，索尼、现代汽车以及特斯拉等高端制造领军者们的长期增长叙事正在从电动车制造，转向“物理AI级别的超级平台公司”。一旦它们的预期增长引擎变成Robotaxi、人形机器人以及完全自动驾驶平台等物理AI细分领域，实际的基础设施瓶颈就不再主要是电池和整车零部件，而是高端逻辑芯片、2.5D/3D/3.5D先进封装、数据中心存储芯片与电力链条、大型储能系统以及地缘政治战争局势下的核心供应链安全。
与此同时，日本产能布局也是台积电产能扩张主线的关键一环。台积电此前已通过JASM项目在熊本建立制造基地，并与索尼、丰田等日本产业链力量形成更紧密连接;有媒体今年2月报道称，台积电计划在日本熊本量产先进制程3nm高端芯片，项目被认为与满足AI芯片需求、强化日本半导体供应链安全有关。与此同时，日本政府也在补贴索尼熊本图像传感器工厂，产业大臣明确提到图像传感器对自动驾驶和Physical AI等未来技术至关重要。
台积电携手索尼押注“AI之眼”
台积电与索尼拟在日本熊本成立下一代图像传感器合资公司，表面上看是CIS/图像传感器领域的产能合作，实质上是台积电把AI半导体版图从“云端算力芯片”进一步延伸到“物理世界感知芯片”。
索尼官方声明显示，双方已签署非约束性谅解备忘录，计划围绕下一代图像传感器开发与制造建立战略合作;合资公司将由索尼作为多数及控股股东，并在索尼位于熊本县合志市的新建晶圆厂内建立开发和生产线。
双方希望结合索尼的传感器设计能力与台积电在全球芯片制造范围内最为先进的高端先进制程技术和最为强大的制造执行力，以大幅提升覆盖消费电子、自动驾驶、工业视觉乃至AI人形机器人等前沿科技领域的图像传感器性能。
从半导体产业链角度看，未来图像传感器不再只是智能手机摄像头核心零部件，而是自动驾驶、机器人、工业视觉、无人机、安防、AR/VR和边缘AI设备等物理AI细分领域的“视觉感知最前端”。AI大模型要理解真实世界，首先需要高质量、低噪声、高动态范围、低功耗、低延迟的视觉输入。
因此，下一代索尼CMOS/堆叠式图像传感器本质上是Physical AI的感知基础设施。Sony Semiconductor Solutions近期在声明中不断强调其在图像传感器市场拥有全球最大份额，并覆盖工业、消费相机、汽车、机器人和移动应用等广泛领域。
AI投资狂潮不止GPU与ASIC! “AI牛市叙事”再扩容
台积电美股ADR(TSM)近日股价屡创历史新高，年内涨幅高达40%，背后逻辑不仅仅在于强劲的第一季度业绩报告，而是北美科技巨头们AI算力资本开支愈发升级、先进芯片制造制程与先进封装产能稀缺性——尤其是CoWoS/3D先进封装供需极度紧张，以及全球供应链再配置共同驱动的估值重定价。随着AI算力投资主题成为全球股市牛市轨迹的最强劲引擎，亚洲芯片巨头们一跃成为“AI牛市叙事的主轴”，台积电、三星和SK海力士等芯片龙头受益于AI训练/推理浪潮带来近乎无止境AI算力需求需求，长期订单与产能被锁定至至少2028年的强劲需求预期。
对台积电而言，与索尼合作成立下一代图像传感器合资公司不是短期营收与利润体量足以改写AI GPU/AI ASIC代工主线的重大事件，但它显著增强了台积电的非云端AI算力半导体代工业务版图。过去市场对台积电AI增长的理解主要集中在英伟达、AMD以及博通所驱动的AI GPU/ASIC、CoWoS先进封装和广泛高性能计算业务营收指数级增长轨迹;而这次与索尼合作，说明台积电也在更深地介入“AI从云端训练/推理走向现实世界感知”的物理AI硬件链条。换言之，台积电不仅是AI大模型算力的代工底座，也在成为机器人、自动驾驶和边缘AI视觉系统的制造基础设施。
台积电正在享受全球范围“AI算力军备竞赛”的第一层红利，而与索尼合作的下一代图像传感器，则在一定程度上意味着全球AI算力需求正在向AI人形机器人、完全自动驾驶、工业视觉智能、AR/VR和边缘AI等物理AI细分领域加速扩散，可谓是AI投资热潮从“近乎无止境的训练/推理算力版图”加速扩至“视觉感知/物理AI”的标志性信号。
从产业链投资与资本市场视角看，这对“AI投资狂潮驱动的全球半导体超级牛市行情”是一个正面扩散信号AI投资狂潮所主导的半导体牛市以及围绕AI算力交易的全球股市火热牛市行情正在从GPU/ASIC/HBM/先进封装以及DRAM/NAND存储芯片、数据中心电力链条，扩容到高性能传感器、ISP、边缘AI计算、车载视觉智能和人形机器人感知芯片。
多家市场研究机构预计图像传感器市场未来几年仍将保持增长，驱动力包括自动驾驶/ADAS、AI视觉系统、3D成像、安防和工业机器人、自动化等应用。Research and Markets预计图像传感器市场将从2026年的不到300亿美元增长至2030年的约410亿美元，核心增长动力包括自动驾驶、人形机器人、AI视觉、智慧城市、3D成像和医疗影像。
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5月7日美股盘后，AI云计算基础设施公司CoreWeave(CRWV)公布第一季度营收21亿美元，同比增长112%，合同收入积压接近1000亿美元。CEO Intrator电话会上强调在AI领域，限制因素已不再是企业和AI实验室是否愿意部署。现在的限制是能够多快交付高性能、可靠的AI云产能。而这正是CoreWeave最擅长的事情。
然而在利润端，公司一季度调整后每股亏损达到1.12美元，逊于分析师预期的亏损0.91美元。
全年资本支出指引也出现超预期扩张，这意味着折旧与财务费用将持续侵蚀利润，而第二季度调整后运营利润指引仅为3000万至9000万美元。
与下半年逾9亿美元的目标相比，后半段的盈利兑现存在相当的不确定性，市场对此表示担忧。CFO Nitin Agrawal在财报电话会上安抚称资本支出的增加先于营收和现金流体现，其对损益表的影响已纳入当日发布的全年指引之中。
组件涨价推高资本开支，“结构性转变”降低资本成本
为支撑庞大的算力交付，CoreWeave在资本运作和基础设施扩张上按下了加速键。
公司一季度成功超越了1吉瓦的活跃电力消耗里程碑，并新增400兆瓦签约电力，使总签约电力超过3.5吉瓦。管理层将2030年的活跃电力目标定在了8吉瓦以上。
CoreWeave将2026全年的资本支出预期底线上调，预计在310亿至350亿美元之间。CFO Nitin Agrawal坦言，这一上调主要归因于“组件价格的上涨”。
CEO Michael Intrator指出，算力基础设施供应链的紧张和涨价是全行业的现实在过去6到9个月里，某些特定组件出现了严重短缺，价格随之上涨，你在整个行业都听到了这种情况。
但他进一步解释了CoreWeave在商业模式上的护城河与成本转嫁能力我们的合同在定价时已经包含了交付基础设施所需的所有组件成本。在很大程度上，我们免受了部分组件价格通胀的影响，因为我们会将其计入最终向客户提供的报价中，以确保我们能够获得我们所设定的目标单位经济效益。
对于基础设施建设这种重资产模式，廉价且充足的资金是生命线。
在这方面，公司年初至今已在资本市场狂揽超过200亿美元的债务和股权融资，甚至完成了史上首笔由高性能计算(HPC)基础设施支持的投资级贷款。CEO Intrator表示这是有史以来第一笔由HPC(高性能计算)基础设施支持的投资级定期贷款，获得了评级机构A-的等效评级……该融资的定价暗示其成本低于6%。
他进一步向投资者明确这不是一次渐进式的改善。这是一个结构性的转变，改变了我们未来为投资级客户合同融资的方式。目前我们在年内已经将加权平均债务成本进一步压缩了约80个基点。
“最强订单季”与AI变现的全面提速
市场最为关注的订单层面，CoreWeave第一季度，新增了超400亿美元的客户承诺，将合同收入储备订单推高至近1000亿美元，环比增长近50%，同比飙升近4倍。
CEO Michael Intrator在电话会上直言
这是CoreWeave历史上最强劲的订单季度，收入储备近1000亿美元。
目前，非投资级AI初创公司在总储备订单中的占比已降至30%以下，取而代之的是Meta(210亿美元协议)、Anthropic以及华尔街顶尖交易巨头Jane Street(一季度新增60亿美元产能)等超级大厂。
支撑这种疯狂扩张的底层逻辑，是AI行业重心的历史性转移。Intrator指出
AI工作负载正在从训练转向推理、智能体以及跨行业的企业级生产，这越来越属于计算密集型工作。
他进一步透露目前CoreWeave超过50%的算力正被用于推理。CEO Intrator乐观地判断
推理就是人工智能的变现方式，它的加速正在推动现实世界的生产力提升，这不仅证明了增加投资的合理性，也推动了更广泛的企业采用。
Intrator强调
正因如此，我们在单季度内增加的订单储备，比大多数AI云平台在整个历史上增加的还要多。A100、H100、H200和L40S的平均价格在第一季度均出现了环比上涨，我们近期的机队产能已基本售罄。
揭秘下半年利润骤增之谜“这是时间问题，而非经济问题”
尽管营收与订单齐飞，但一季度CoreWeave的调整后营业利润率仅为1%，创下阶段性低点。
电话会上，面对为何下半年利润会迎来暴增的提问，CFO Nitin Agrawal指出
这种利润率动态是基于时间的，而不是基于经济的。
他向投资者拆解了新数据中心的成本与收入时间差机制当公司接收到一个带有电力供应的建筑外壳(powered shell)时，就会立即开始产生租赁和电力成本，并在1到2个月的设备安装调试期间计提服务器等设备的折旧。
CFO Nitin Agrawal坦言，一季度1%的调整后营业利润率是公司的“利润率低谷”。Agrawal表示
活跃电力现已超过1吉瓦，我们正在迅速接近逃逸速度(approaching escape velocity)。从第二季度到第三季度，收入和利润增长将出现拐点，调整后营业利润率将在第四季度重返两位数。
CoreWeave 2026年第一季度电话会议实录，全文翻译如下(AI工具辅助)
主持人欢迎大家参加CoreWeave 2026年第一季度财报电话会议。今天参与电话会议的有首席执行官Mike Intrator和首席财务官Nitin Agrawal。
在正式开始之前，请注意本次电话会议包含前瞻性陈述，实际结果可能与预期存在重大差异。相关风险因素已载于今日财报新闻稿及将提交至美国证券交易委员会的10-Q季度报告中。本次电话会议将同时呈报GAAP及非GAAP财务指标，二者的调节表已包含在今日财报新闻稿中。
CEO Mike Intrator 致辞
一季度业绩亮点
第一季度是CoreWeave具有重要转折意义的季度。本季度客户订单创历史新高，新增承诺超过400亿美元，合同收入积压订单增长至接近1000亿美元。本季度营收约21亿美元，环比增长32%，同比增长112%。公司有效算力突破1吉瓦，这是迄今仅有少数几家云计算公司达到的里程碑，CoreWeave正将已签约产能持续转化为可创收的云服务。
四大核心主题
一、需求环境持续强化
现有客户的超高速增长以及企业新垂直赛道的快速成熟，共同推动了需求的持续强化。人工智能工作负载正从训练向推理、智能体及各行业企业生产环境迁移，计算需求愈发密集。核心客户(历史上以超大规模云服务商和基础模型实验室为主)正在加深与CoreWeave的合作，同时一批全新的企业客户也在大规模采用CoreWeave平台。
这一趋势推动第一季度积压订单创历史新高。本季度在继续变现Blackwell、Hopper和Ampere架构产能的同时，首批Vera Rubin订单也已完成签署。这些新客户承诺主要将在2027年目标中得以体现，预计具有较高的边际贡献，与公司历史上新部署项目的回报水平保持一致。
二、平台能力持续拓展
第一季度，CoreWeave将Anthropic纳为新客户，以支持Claude系列AI模型的开发与部署，同时与Meta签署了多项新订单，包括4月初公告的210亿美元合作协议。目前，全球最顶尖的四家AI模型开发商均已使用CoreWeave云服务，中国大陆以外的前十大AI领军企业中有九家亦在其列。
与此同时，新兴垂直赛道已初具规模
金融服务领域 技术驱动型企业正在CoreWeave上扩展核心机器学习工作负载。该垂直赛道在积压订单中的规模已接近100亿美元，其中包括现有合作伙伴Jane Street在本季度新增60亿美元产能，以及Hudson River Trading等新客户的加入。
物理AI与空间计算领域 该赛道在积压订单中的贡献已超过10亿美元，相关客户涵盖World Labs、PhysicsX和Sunday Robotics等。
目前，已有10家客户承诺在CoreWeave的累计消费金额至少达到10亿美元。在需求驱动下，A100、H100、H200和L40S的平均定价均环比上涨，近期产能基本处于售罄状态。
三、超大规模基础设施建设
公司已签约电力容量超过3.5吉瓦，本季度新增逾400兆瓦，预计绝大部分将于2027年底前投入运营。公司在近50座数据中心中成功驾驭了涵盖电力、冷却、网络、服务器及软件编排层的五个建设阶段，持续实现行业领先的从交付到上线时效。
自建数据中心方面，预计首个自建站点将于今年晚些时候投入使用。公司还与英伟达保持战略合作关系，持续评估共同加速基础设施扩张的机遇。
四、融资能力显著跃升
本季度完成了85亿美元的延迟提取定期贷款4.0(DDTL 4.0)融资，这是史上首笔由高性能计算(HPC)基础设施支撑的投资级延迟提取定期贷款，获得穆迪、惠誉和DBRS三家评级机构相当于A-的评级，利率低于6%，且对母公司不具追索权。
自2023年至2025年，公司加权平均债务成本已累计下降约600个基点；年初至今，在完成逾200亿美元债务和股权融资的同时，加权平均债务成本进一步压缩约80个基点。
总结
公司合同收入积压订单正接近1000亿美元，涵盖当前已上线或预计将于2026至2027年陆续启动的合同。平台已从单纯提供GPU扩展至集成CPU、存储、网络和软件的完整AI云平台，超过90%的预留实例客户使用至少两项产品，超过75%的客户使用三项及以上产品。
AI领域的制约因素已不再是企业和AI实验室是否有意部署，而是高性能、可靠的AI云产能能以多快的速度交付。这正是CoreWeave的核心优势所在。
CFO Nitin Agrawal 致辞
第一季度财务业绩
营收 21亿美元，同比增长112%，环比增长32%，增长动力来自产能部署的持续强劲执行。
合同收入积压订单 季末达994亿美元，环比增长近50%，同比增长约4倍。其中36%预计在未来24个月内确认，75%预计在未来4年内确认。非投资级AI原生公司及基础模型实验室的承诺占总积压订单的比例已降至30%以下，新产能加权平均合同期限维持在约5年。
运营支出 第一季度运营支出22亿美元，其中股票薪酬支出1.53亿美元。费用增加主要源于有效电力产能持续扩张，以及销售与营销投入加大、一般及行政费用增长。
调整后EBITDA 12亿美元，同比增长91%，调整后EBITDA利润率为56%。
调整后营业收入 2100万美元，调整后营业利润率为1%，预计为本年度低点。
净亏损 7.4亿美元，利息支出5.36亿美元(上年同期为2.64亿美元)。尽管出现净亏损，但因递延所得税资产计提了估值备抵，仍录得所得税拨备；预计2026年税率将保持大体稳定。
调整后净亏损 5.89亿美元。
资本支出
第一季度资本支出68亿美元，在建工程(CIP)环比基本持平。公司大部分定期债务以延迟提取方式构建，即资金仅在数据中心投入运营时才予以提取，与部署模型高度匹配。
资产负债表与流动性
截至3月31日，现金及现金等价物、受限现金和有价证券合计超过33亿美元。
年初至今主要融资进展
以20亿美元股权融资深化了与英伟达的合作关系；
完成约85亿美元DDTL 4.0投资级债务融资，获三家评级机构A-等值评级，利率低于6%；该设施引入ABS式提款特性，于底层合同稳定后可额外解锁10亿美元可提款资本；结构为对母公司无追索权；
进入第二季度后，已进一步完成逾100亿美元的债务和股权融资，多笔交易均大幅超额认购，包括可转换债券和高收益债券；
收到Jane Street 10亿美元战略投资；标普将公司主体评级展望由稳定上调至正面；
昨日为第五笔DDTL设施(首笔在公开贷款市场银团化的设施)定价，以支持与OpenAI和Cohere的合同，定价较初始推介区间低50个基点。
年初至今，公司合计完成逾200亿美元债务和股权资本的融资。除合同支撑的自摊销债务和OEM供应商融资外，公司无债务到期日早于2029年的到期义务。
业绩指引
全年指引(维持不变)
营收120亿至130亿美元
调整后营业收入9亿至11亿美元
第二季度指引
营收24.5亿至26亿美元
调整后营业收入3000万至9000万美元(利润率将从第一季度低点开始扩张)
利息支出6.5亿至7.3亿美元
资本支出70亿至90亿美元
全年资本支出指引 从原有指引上调至310亿至350亿美元，低端上调主要反映部分组件价格上涨。
退出ARR指引
2026年底180亿至190亿美元(低端上调10亿美元)
2027年底超过300亿美元，其中逾75%已完成合同签署(不含未行使的客户续约)
问题一Keith Weiss(摩根士丹利)
问 资本支出上调及组件价格上涨对盈利能力的影响、英伟达合作关系的变化，以及5吉瓦容量与2030年8吉瓦有效电力目标的关系?
Mike(CEO)
关于组件价格问题公司在挑战性供应链环境中已历练多年。在近6至9个月内，部分组件出现了供应紧张并导致价格上涨，这是行业普遍现象。CoreWeave是一家成功导向型公司，合同定价已涵盖所有必要组件成本，因此在很大程度上可以规避价格通胀的影响，以确保实现目标单位贡献利润率(中段20%区间)。
关于英伟达合作关系英伟达将CoreWeave的软件解决方案认定为参考架构，这是对公司软件质量的有力背书。此外，5吉瓦的基础设施合作为CoreWeave提供了机会性加速扩张的能力，使公司能够以更大规模响应客户对算力基础设施的需求，是对公司自主获取基础设施能力的有效补充。
Nitin(CFO) 组件价格上涨的损益表影响已体现在今日发布的指引中，CapEx先于营收和现金流显现。
问题二Brent Thill(Jefferies)
问 上半年调整后营业收入仅约8100万美元，下半年指引约9.19亿美元，支撑下半年利润大幅增长的信心来自何处?
Nitin(CFO)
第二季度表现与预期完全吻合。公司业务由有效电力和产能爬坡计划驱动，并非线性增长，这一逻辑在第四季度财报中已有阐述。第一季度是公司利润率走势的低点，此后将按计划实现环比持续改善，收入和利润率增长的拐点预计出现在从第二季度过渡至第三季度之际。公司重申全年营收指引、全年调整后营业收入指引，以及第四季度低双位数调整后营业利润率目标，同时上调2026年退出ARR指引下限。下半年调整后营业收入的增速预计将快于营收增速。
Mike(CEO)补充 公司已就约50座数据中心的供应链进行了充分疏通，单一数据中心提供商对有效基础设施的贡献不超过17%，多元化的OEM和ODM合作体系为实现下半年目标提供了有力保障。
问题三Mark Murphy(摩根大通)
问 此前签署的合同是否因组件成本及能源成本上涨而导致利润率低于预期?是否可将成本转嫁或重新谈判合同条款?
Mike(CEO)
公司在签署合同时，已持有所需基础设施的采购订单，因此对组件成本有清晰掌握。能源成本在合同期内已以合同形式锁定，基本实现了成本的透明穿透，从而确保单位利润率达到目标水平。CapEx指引的小幅上调，仅反映了部分组件价格的阶段性上涨。
问 第一季度营收超预期，为何未将全年营收指引相应上调?
Nitin(CFO)
公司2026年产能基本已售罄。超预期表现体现在两个维度其一，2026年退出ARR指引下限上调10亿美元，公司将以更强劲的状态结束今年；其二，2027年超过300亿美元ARR目标中已有逾75%完成合同签署，充分说明增长势能已向远期延伸。
问题四Tal Liani(美国银行)
问 积压收入确认的触发机制是什么?毛利率持续下滑(近五个季度从78%降至68%)，未来两年的改善驱动因素是什么?
Nitin(CFO)
关于利润率公司利润率波动主要为时间节奏因素，而非经济基本面的变化。收到通电机房(powered shell)后，公司立即开始计提租赁费用、电力费用以及服务器和数据中心设备的折旧，而装修调试阶段(约1至2个月)尚未产生任何营收，导致新部署在初期呈现负贡献利润率。从第3个月起，营收开始产生，贡献利润率逐步正常化至25%左右。过去一年，有效电力产能近乎翻三倍，正是这种"产能先行、收入滞后"的规律导致毛利率承压。随着公司产能基数持续扩大，新增产能占比相对降低，利润率将随之恢复并持续扩张。预计毛利率将与营业利润率同步，在第二季度末至第三季度间触底回升，此后实现环比持续改善。
关于收入确认当GPU完成部署和测试并正式交付给终端客户时，公司开始确认收入，并在客户合同存续期内以直线法摊销确认。
问题五Amit Daryanani(Evercore ISI)
问 推理计算在算力消耗中的占比增速如何?这对H100和A100未来12至18个月的利用率和合同经济效益有何影响?
Mike(CEO)
CoreWeave构建的是可在训练与推理之间灵活切换的AI基础设施，客户根据自身工作负载需求自主调配算力用途。根据功耗分析推断，当前CoreWeave超过50%的算力已用于推理，这印证了客户正通过向其终端用户销售算力和模型来实现对CoreWeave投资的商业变现。
关于Hopper和Ampere架构的需求不同AI工作负载对基础设施有差异化需求，客户通常先使用最新架构进行训练，再将其用于推理，同时引入新一代架构训练下一代模型，由此形成对多代GPU的持续需求。公司H100和A100均处于售罄状态，且随着推理需求增加，相关产品价格持续上涨，这是市场整体供需形势的强劲信号。
问 2026年120至130亿美元营收指引所需的组件采购锁定情况如何?
Mike(CEO) 绝大部分已完成锁定，采购订单已下达，基础设施、电力等关键要素均已落实，对全年指引的实现有充分信心。
问题六Nehal Chokshi(Northland Capital Markets)
问 本季度新增400兆瓦签约电力，低于2025年第二、三季度的600至700兆瓦水平，长期来看每季度可新增的签约电力规模如何?
Mike(CEO)
管道中的潜在机会规模庞大，包括与第三方数据中心合作商的租赁项目以及自建项目。公司基础设施扩张与客户需求信号紧密协调，无法给出固定的季度新增兆瓦数，但整体管道极为充裕本季度新增400兆瓦，上季度200兆瓦，过去12个月累计达2吉瓦。综合来看，公司有能力实现供需匹配，而需求本身极为旺盛。
问 约1000亿美元的积压收入对应约2吉瓦的已签约产能，而签约总电力为3.5吉瓦，剩余约1.4吉瓦尚待分配，"分配"这一表述是否准确?待分配规模较上季度是增加还是减少?
Mike(CEO)
"分配"这一表述基本准确。公司所处的市场地位较为特殊——产品需求极为旺盛，因此可以有针对性地遴选客户，优先支持那些有望在生命科学、基础模型实验室、推理产品等领域持续引领行业发展的战略性客户，从而构建高质量的生态体系。
Mike Intrato(CEO)
感谢CoreWeave全体团队、客户和合作伙伴。这些成就离不开大家的共同努力。第一季度着实非凡，我们将继续保持专注、严格自律，并坚守对创新和卓越运营的承诺，在这场时代变革中持续领跑。我们期待在接下来的季度与大家保持沟通，持续更新进展。
本文转载自“美股投资网”，作者鲍奕龙；美股投资网财经编辑徐文强。
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美股投资网获悉，加密货币交易所Coinbase(COIN)表示，在周五一次重大故障导致客户近七小时无法在其平台上进行交易后，交易服务已恢复。这一事件发生在公司业务周期下行与战略重构同步加速的背景之下，其交易收入承压、成本重组及AI转型正在共同重塑其经营结构。
Coinbase表示，亚马逊网络服务(AWS)位于北弗吉尼亚州的一个数据中心发生过热，扰乱了Coinbase使用的系统，导致所有交易在一段时间内被暂停。公司于周五上午9点左右首次标记了该问题，随后在下午4点左右恢复了服务。
根据社交媒体上的用户报告，此次故障导致部分客户无法交易、转移资产或使用正常的交易所功能。Coinbase一位发言人表示，其面向零售客户的应用程序也出现性能下降。
此次AWS中断也发生在亚马逊公司旗下的这项服务提供商去年10月一次重大故障之后，当时该故障影响了全球数千家网站。
运营与财务压力同步叠加
此次技术故障发生之际，Coinbase正处于业务周期下行与战略重构同步推进的阶段。
公司近期宣布裁员约14%，涉及约700名员工，作为其向人工智能（AI）驱动型组织转型的一部分，并试图通过削减管理层级提升组织效率。
管理层在财报会议中明确提出，公司正在向“AI-native company（AI原生公司）”转型，并通过自动化与开发流程重构来提升长期效率，但同时也引入了更复杂的系统稳定性与执行风险。
在业务层面，Coinbase持续推进“Everything Exchange”战略，重点布局衍生品、预测市场及稳定币等新业务，以降低对现货交易周期的依赖。
财务表现仍受交易周期拖累
在宕机发生前，Coinbase已于周四盘后公布2026年第一季度财报。数据显示，公司当季营收为14.13亿美元，同比下降31%，略低于市场预期。
其中，交易收入同比下滑40%至7.56亿美元，订阅及服务收入亦未达预期，反映出加密市场整体活跃度仍处于低位。
管理层在电话会议中指出，本季度业绩主要受到“交易市场偏弱”的拖累，但公司在可控范围内的执行保持稳定。
与此同时，新业务板块仍在快速扩张衍生品交易年化收入已超过2亿美元，预测市场年化收入达1亿美元（上线仅两个月），USDC在平台内持有量创历史新高，Coinbase One付费用户超过100万。
不过，尽管新业务增长明显，其规模仍不足以对冲核心交易收入的周期性波动。
成本重构与AI转型同步推进
为应对收入压力，公司同时启动了成本重构计划。
Coinbase预计，2026年调整后费用将在43亿至46亿美元之间，Q2技术与管理费用将环比下降4%至9%，因裁员产生的重组费用约为5000万至6000万美元。
管理层强调，此轮调整不仅是降本，更是“组织形态重塑”，目标是将公司转型为AI驱动的产品与工程体系。
市场与分析师关注的核心风险
在财报会议分析师问答中，市场关注点主要集中在三方面监管、盈利模式与AI开发风险。
监管方面，管理层表示美国CLARITY法案预计将在今年夏季进入立法关键阶段，并有望在年内落地。
这一表态显示公司正在积极管理监管预期，并押注加密行业制度化进程加速。
在盈利模式方面，管理层指出，Coinbase并不依赖“最低手续费”竞争，但随着行业成熟，长期费用水平可能下降；Coinbase One订阅服务将提供一定对冲能力；在AI开发问题上，市场关注“非技术人员参与代码发布”的风险。
管理层回应称，所有代码仍需经过工程审核与测试体系验证，但同时承认开发流程正在因AI工具引入而发生结构性变化。
这一点也被市场视为双刃剑一方面提升效率，另一方面可能增加系统复杂性与潜在稳定性风险。
市场表现与投资情绪
在财报与运营事件叠加影响下，Coinbase股价在周五盘前一度下跌约3%，年内累计跌幅约15%。
尽管公司强调其在衍生品与稳定币领域的市场份额已提升至8.6%，并持续扩大机构与链上生态布局，但市场关注焦点已逐渐从增长转向收入结构稳定性、系统可靠性和AI转型执行风险。
在加密市场整体进入低波动周期、监管路径仍在形成的背景下，Coinbase正处于“业务扩张与系统重构同步发生”的关键阶段。
其战略重心正在从传统交易收入，逐步转向衍生品、稳定币与链上基础设施，但这一转型尚未完全对冲周期性收入下行，同时也对平台稳定性与组织执行能力提出更高要求。
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当前有一种日益盛行的观点认为，AI时代将主要奖励那些训练出最大模型的公司。在分析当前格局时，这种看法最终可能成为最严重的误判之一。
美股投资网注意到，苹果(AAPL)并非仅仅试图在前沿模型竞赛中一较高下，而是将自身定位于系统中最关键的位置，而其他公司则在消耗巨额资本苦苦追赶。
避免资本消耗战
市场在很大程度上仍倾向于将AI竞争框定为OpenAI、谷歌、Anthropic和xAI之间的较量。这种旧视角正迅速过时。苹果之所以引人注目，正是因为它甚至不必以同样的方式参与这场烧钱的竞赛。相反，该公司定位明确，旨在成为AI体验流通中无法绕过的"收费站"。
这无疑是该论点中最具说服力的部分。苹果可以继续与前沿模型开发商合作，同时专注于围绕其生态系统优化体验。据报道，苹果计划允许用户在未来操作系统中直接选择竞争对手的AI模型。这包括与Anthropic和谷歌AI日益深入的整合。苹果无需承担同等的基础设施负担，便能在更广阔、竞争更激烈的AI市场中收取"通行费"。
苹果地位的绝妙之处在于，当其他公司为GPU和数据中心扩张支付天价费用时，它能够持续进化其平台。苹果确实投入了大量资本，但其目标并非通过争夺模型领导权来追逐令人咋舌的估值，而是利用其庞大的资本储备来加深生态系统的用户锁定。
更令人印象深刻的是，苹果在隐私和设备集成方面已赢得消费者的高度信任。随着AI变得更加个性化，并日益嵌入消费者软件的主要技术栈中，这一点至关重要。消费者需要一个能够协调应用与服务间所有工作、同时不暴露敏感数据的可靠平台提供商。早在竞争对手完全意识到这种差异化可能带来多大价值之前，苹果就已正确地将设备端AI和隐私云计算描述为其战略的核心支柱。
分发比模型领先更重要
多年来，投资者一直倾向于奖励那些最直接满足紧迫需求的公司。英伟达(NVDA)如今无疑是AI基础设施领域无可争议的王者，并且因其最直接地"销售梦想"而持续受到市场青睐。然而，从长远来看，苹果可能对更广泛的AI经济拥有最明确无疑的杠杆效应。
苹果目前控制着消费者计算中许多相对不可替代的层面。iPhone仍然是全球个人科技最显著的代表。App Store依然极其重要。苹果的操作系统仍然是数十亿设备上提供数字体验的蓝图。一旦AI智能体能力更强，需求最明显的将是消费者交互层，而不仅仅局限于超大规模数据中心内部。
这种巨变极其重要，因为价值将迅速转向那些最不可替代的"守门人"，而非仅仅是当下从计算需求中攫取最多利润的公司。显然，苹果正是AI需求与可货币化的消费者互动的交汇点。这种差异的存在，源于苹果控制了操作系统环境本身。
智能体工具的兴起进一步巩固了这一机遇。随着AI智能体进化为更自主的体验层，它们将需要持续的操作环境、支付基础设施、身份验证系统以及消费者信任。苹果正全力向成为这些体验的默认协调层迈进。它们可以协调模型间的所有工作，同时保持与消费者的最直接联系。
这在短短几年内就可能成为一个主要的卖点。开发AI原生应用的开发者显然会大力投入那些让他们能最顺畅触达消费者的生态系统。苹果庞大的装机量和生态系统内聚力，正是其中的决定性因素。
服务或成隐藏的AI变现引擎
许多投资者仍更倾向于将苹果视为一家硬件公司。这远远低估了苹果的现状。在最近一个季度，服务业务营收约占310亿美元，且该部门利润率依然极高。苹果正将自身打造为消费者AI互动之上的变现层。
公司无需处于所有AI事务的中心。它只需吸纳流经其生态系统的需求。这一点非常重要，因为AI使用将转化为对消费者服务更大的需求。苹果并非仅仅寄望于某个巨型模型突然主导市场，而是依赖于一个由多家AI提供商和多样化体验构成的生态系统。
这一策略最终带来的利润，可能远超许多投资者的预期。由于推理成本高昂且竞争压力加剧，训练前沿模型的公司可能面临极其波动的增长轨迹。与此同时，苹果则能通过其装机量和服务生态系统实现相对稳定的货币化。
近几个季度市场对苹果情绪的积极转变，与AI升级正刺激硬件需求的证据日益增多相吻合。苹果今年早些时候公布的季度营收为1438亿美元，同比增长16%，其中iPhone营收大幅增长23%。随后，市场对新型iPhone的广泛需求帮助其三月季度营收再创新高，达到1112亿美元。
这本身就应该影响投资者对"Apple Intelligence"的思考。最关键之处不在于苹果是否会在明天早上发布最先进的聊天机器人，而在于系统中最关键的一点是AI功能是否能将消费者留在苹果生态系统内，并加速设备更新周期。早期证据已明确提示这种动态正在形成。
苹果可能在进行一场完全不同的游戏
当前格局更令人困惑的一点是，似乎仍有许多投资者不理解苹果更广泛的定位。苹果并非想成为另一个OpenAI。它正在为AI驱动的消费者活动即将到来的深层结构性爆发做准备，同时避免陷入基础设施竞赛中最不利的经济模式。
这一点极为关键，因为AI领域真正稀缺的资源最终可能不仅仅是算力。消费者信任、分发渠道、支付基础设施和操作系统控制权，都顽固地根植于物理世界。这些资产是那些拥有强大模型但生态系统覆盖面有限的初创公司难以复制的。
苹果的方法也降低了风险。许多AI公司可能面临投资者短期内过高的期望，因为它们正积极投资于基础设施，而变现途径仍不确定。与此同时，苹果则在大力推动当下已存在的生态系统货币化。公司可以继续有条不紊地推进，而竞争对手则计划在计算扩张上投入巨额资金。
这减轻了苹果利润率和资本密集度的压力。公司可以在持续进行市场最大规模股票回购计划的同时，为任何企业创造惊人的数字。其自由现金流的产生依然至关重要，因为它为管理层在AI经济可能持续波动的时期提供了灵活性。
苹果选择合作而非在所有领域同时竞争，也具有战略优势。关于将Gemini更深集成到Siri的报道，以及为第三方AI模型提供更广泛的扩展框架，都明确指示了这一方向。苹果迅速指出，与Apple Intelligence兼容的设备需求快速增长，同时强调AI体验应始终以隐私为核心。
显然，仅凭iPhone销量增长的视角来分析苹果已不再有效。苹果正将其影响力扩展到下一个计算时代。这包括可穿戴设备、AI增强设备，以及可能覆盖消费者软件体验的更深度集成层。
风险与挑战依然存在
这一切并不意味着苹果没有风险。那种简单地认为苹果可以永远依赖生态系统优势的肤浅论点不应被全盘接受。公司仍需在AI集成，特别是Siri方面妥善执行。有关高级Siri功能的延迟已导致诉讼和公众批评。
苹果还面临AI界面以超出预期的速度彻底改变消费者行为的风险。如果消费者开始主要通过脱离传统操作系统的AI原生环境进行交互，苹果的部分平台优势也可能随时间被削弱。
另一个挑战是估值。相对于其部分历史区间，苹果的估值倍数处于异常高位且较为激进。市场在一定程度上已计入了对AI的乐观预期。如果这种激进的扩张策略放缓，或者苹果未能提供引人入胜的消费者AI功能，股价可能经历相对波动的时期。
苹果在App Store政策和生态系统控制方面仍面临重大反弹。公司也高度依赖跨越中国和亚洲的复杂供应链。这些问题仍然非常关键，因为硬件的可获得性仍然是推动生态系统参与度的基础。
结论
苹果是全球最具吸引力的公司之一，因为它正从一个与大多数竞争对手完全不同的方向切入AI。公司并不指望赢得纯粹的模型智能竞赛，而是专注于成为日益商品化的AI能力之上的协调层。
这一战略最终可能比前沿模型的领导地位本身更为重要。AI模型可能随时间推移被竞争侵蚀，而拥有数十亿用户的消费者生态系统则难以被取代。苹果开始越来越像一个高度持久的消费者AI支柱，而不仅仅是AI竞赛的又一个参与者。
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美股投资网获悉，台积电(TSM)4月营收达新台币4107.3亿元，环比下降1.1%。虽然实现了17.5%的同比增长，但为近六个月来最小增幅，且相较于3月份高达45.2%的激增态势，同比增速出现了显著收窄。不过这一增长仅反映了30天的营业情况，且其营收会随月度波动，分析师平均预计该公司6月份当季的营收增速将接近目前的两倍，达到约35%。这种月度增速换挡在很大程度上源于3月份极高的对比基数，当时在AI芯片集中交付与供应链补货的共同推动下，单月营收冲上4151.9亿新台币的历史高点。
尽管4月单月表现有所降温，台积电前四月累计营收仍达新台币1.5448万亿元，同比增速维持在29.9%。这一数据表明，在人工智能相关芯片需求持续驱动下，公司整体营收扩张趋势未见明显松动。对于投资者而言，累计口径的增长表现或比单月波动更具参考价值。
据了解，在Alphabet(GOOGL)、亚马逊(AMZN)、Meta Platforms(META)和微软(MSFT)等超大规模云服务商预计今年投入超过7250亿美元用于AI基建的宏观背景下，台积电作为算力供给的战略咽喉，其营收体量维持高位实际上是AI需求从概念预期走向坚实落地的关键实证。
目前，以3nm和5nm为代表的先进制程贡献了公司近四分之三的销售额，反映出高性能AI芯片对极致能效的刚性需求，也进一步巩固了台积电在半导体供应链中作为景气度风向标的地位。为了应对这一长周期红利，台积电已战略性地将2026年资本支出目标上调至520亿至560亿美元区间，重点投向先进制程及CoWoS等先进封装产能。
对于美股市场而言，台积电的营收动向被视为“AI行业的总电表”，在科技巨头巨额投入回报率饱受质疑的当下，起到了业绩证伪与信心支撑作用，为英伟达、博通等芯片巨头的后续财报定下了乐观基调。
然而，4月数据增速的收窄客观反映了当前市场现实矛盾。由于4月正值智能手机供应链的传统淡季，非AI业务的疲软在一定程度上对冲了先进制程的增量红利，这提醒投资者需对传统周期的波动保持警觉。
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大多数人用美股券商，只会：看K线、下单、止盈止损。
但真正懂交易系统的人，会用券商里一个几乎没人碰的功能：
「条件触发订单（Conditional Orders）」
这个功能表面看只是“附加条件”，实际上，它更像一个隐藏版自动交易系统。
很多人根本不知道：
你其实可以让券商服务器，替你盯盘、判断、等待、过滤噪音，甚至半自动执行交易逻辑。
它不是简单的“到价买入”。
而是：
“只有当市场环境也符合我的要求时，才允许订单进入市场。”
这个思路非常关键。
因为真正决定交易质量的，
很多时候不是“买哪只股票”，
而是“在什么环境下买”。
美股投资网 TradesMax.com 为美股小白详细指导，
举个例子：
你想买 NVDA。
普通人：
直接挂单。
稍微进阶一点的人：
设置限价单。
真正懂系统的人：
会先让系统判断：
QQQ 是否突破关键位
成交量是否放大
是否已经过了开盘最混乱的时间
大盘是否同步确认风险偏好
只有全部满足，
订单才真正发送到交易所。
这已经不是普通下单了。
这是“低代码交易系统”。
最关键的是：
这一切不需要你会编程。
很多主流美股券商其实都支持类似逻辑：
价格条件、时间条件、成交量条件、百分比波动条件、组合 AND/OR 条件……
只是 99% 的人从来没点进去看过。
而真正厉害的地方在于：
你开始让“纪律自动执行”。
很多人以为交易最大的问题是：
不会选股。
其实更大的问题是：
情绪化执行。
追涨。
提前进场。
看到拉升忍不住。
半夜盯盘乱改单。
而条件订单，本质上是在交易前，
提前把你的规则“写死”。
比如：
“如果 SPY 大跌超过 1.5%，即使个股没坏，也先撤退。”
这其实已经是在把“系统性风险”纳入交易框架。
你会发现：
专业交易员和普通投资者最大的差别，
并不是谁更聪明。
而是谁更依赖系统。
还有一个很多人没意识到的点：
条件订单在触发之前，
很多时候根本不会进入交易所订单簿。
也就是说：
你的意图不会提前暴露。
这对于做突破交易、流动性较差股票、甚至大额订单，都很有意义。
当然。
这个功能不是圣杯。
规则写太复杂，
最后可能永远不触发。
很多人会把条件越加越多：
QQQ 突破、
SPY 不跌、
VIX 下行、
量能放大、
时间大于 10 点、
美债收益率还不能涨……
最后系统比基金经理还谨慎，
一年只交易两次。
所以真正成熟的用法，
不是把世界所有变量塞进去。
而是：
只筛掉最容易犯错的环境。
因为自动化最该替代的，
从来不是思考。
而是冲动。
这也是为什么很多老交易员最后会发现：
真正强大的，
不是预测市场。
而是提前设计好：
“自己在什么情况下出手”。
目前支持类似高级条件订单功能的美国主流券商，包括：
Interactive Brokers（IBKR）盈投
Charles Schwab（Thinkorswim）
Fidelity Investments
E*TRADE
TradeStation
Webull（部分支持）
Tastytrade（偏期权策略）
但不同券商差别很大。
有的只是简单“条件单”。
有的则已经接近：
半自动量化交易系统。
其中真正把这套东西做得最像“程序化交易平台”的，
很多老交易员还是会提到 IBKR 和 Thinkorswim。
因为它们已经不仅仅是券商。
更像：
给散户开放的一套交易基础设施。
当你开始用条件逻辑交易时，
你会第一次意识到：
原来券商不只是下单软件。
它其实是一个隐藏的交易操作系统。 如果你还有什么不懂，请加小编微信号 MaxFund 提问，美股投资网团队很乐意解答。
上周，美股AI硬件板块几乎全线暴涨。尤其是存储、Intel产业链，以及光通信上游材料与设备方向，涨势已经不只是“强”，而更像是一种传统估值框架被直接击穿后的重估。
1，现在正在发生什么？
这部分围绕Anthropic表达。
（1）Dario说：“Anthropic 原本只计划实现 10 倍增长，但却遭遇了80倍的增长冲击”，内部称这为“成功灾难”…
Dario Amodei兴奋的语无伦次：公司原本按1年最多 10 倍增长来准备。结果2026年1季度，收入和使用量如果按年化算，直接干爆到了80 倍…
这意味着：
Anthropic去年的算力投入预案，被用户火爆的需求击穿了8倍。
看一张图，OSS Capital创始人Joseph Jacks对于Anthropic vs Google的收入测算：
他认为在2028年中，Anthropic的营收会超越Google，2029年会2倍于Google。对于ARR的测算，去年90亿美金、今年底1000亿美金、明年3400亿美金…
从上面看不到Anthropic之前2年的ARR轨迹：
2024年1月：8700万美元⠀
2024年底：10亿美元⠀
2025年底：90亿美元⠀
2026年2月：140亿美元
2026年4月：300亿美元…
2026年底：1000亿美元…
这显然不是我们之前理解的指数增长，他这个增长形态，实际的营收和ARR预测上调，相差是2-3个月级别，2026年底预测2027年1000亿，很可能2027年Q1干了300亿，然后3月上调ARR到1500亿…所以Anthropic才要去弄SpaceX的22w卡算力，正好现成，一拍即合。甚至于，Dario也开始另类FOMO：“我希望80倍的增长不要持续…”
一切都在以另一个次元、超越现有世界资源和人类最疯狂想象的方式发生…
（2）另一个次元的不只是Claude…
一直到4月底，在Coding领域，Claude对比Codex的日安装量保持了碾压…
但事情显然没有结束：
5月初Codex直接把Claude给秒杀了，硅谷很多工程师认为Codex更高效、更经济、更好用。这里面有很多原因（大家可以去查查发生了什么）不多讨论，但有一点可以肯定：
Coding战争并没有结束，对资源的消耗将会持续以年10X级别连续增长…
2，对于AI硬件全球投资者为什么集体FOMO？
（1）大量传统资金和投资者的心理防线以及估值框架被击溃了…
过去一直将AI视为高CapEx泡沫，看不到收入，或者说“想不出怎么覆盖过去的Capex”一直挂在大量投资者心里，直到Anthropic的ARR指引，心理防线到估值框架的一切都被击碎…
过去我们的金融模型确实无法从营收（甚至不是利润）角度覆盖Capex，但却忽视了AI调用量“超指数级放大”和CodingAgent带来的利润池重写。
过去我们对于产业成长的判断，一般分为0->1，1->10，以及成熟期…现在转变为：
0->1，1->1000…
2026年是Agent AI自主决策大放异彩的元年，AI正从被动互动式的回答问题，全面向主动执行任务和介入企业、个人工作流转变。
比如Anthropic会对自己的客户从人力资源以及重写工作流程的方向进行优化。如果接受不了AI（或者无法胜任），直接裁掉，招聘新人…这些新人不需要培训，天然就要使用Claude，毫无屏障。整个公司的工作流由Anthropic来打造，要么微软是被什么给冲击的？你哪个产品给打工人，结果打工人被AI优化了…
（2）这轮AI产业的变迁与互联网截然不同，核心逻辑是用Capex购买未来超级利润池控制权
头部公司并非持续烧钱换用户然后开启广告、金融等等流量变现，而是用Capex购买未来超级利润池控制权，这个利润池将全社会大部分财富，积聚在少数几个企业手里。
这次真正落后于市场的，是手握旧估值框架的大量传统机构，以及曾经掌握大量财富的Old money。市场对Capex是否能有回报、有多少回报这些不确定的担忧，被Anthropic的表现彻底打消，AI成为生产力的底层催化后利润曲线变的异常陡峭，这是生产函数底层逻辑发生了根本变化。
（3）现在这轮行情，下一阶段推动力将是场外的高财富人群和大资金的被迫补仓。
观点很明确：
这次FOMO程度最强、最恐慌的不是中产，而是掌握更高财富量的人群，这是最大的认知差。
曾经的传统行业高管以及财富拥有者，有大量人士面对AI进化速度如此之快毫无准备，只能通过投资参与AI…大量传统机构也一样，因为承认AI很可能需要改变过去已有的投资范式和客户结构，甚至承认AI冲击了此前的投资标的，最终可能导致投资失败。
但最终结果都一样，从“怀疑泡沫”、“不愿相信”转向“承认低配”，然后就是落后资金进行FOMO的重新定价。
3，之后会发生什么？
全球新一轮算力资源全面配置，世界资源向顶级智能和算力资源堆砌，为的就是不被世界所淘汰。重点发生的两个国度：
中国和美国。
大CSP先投，投不动了政府投，然后中东王爷主权基金投，印钞机哗啦啦开启，用“纸”换人类终极时代的话语权。我们已经看到，中东王爷正在持续加大对我们中国科技资产的投资…
后面AI的冲击会以一种隐秘而剧烈的方式而发生，大量金领以及高管被优化（不一定是裁员），很多人可能感受不到，但就是会这么发生。当然，AI覆盖不了人的违法成本，敢承担法律责任、甚至坐牢的最顶层人员价值会陡增。
4，我们该怎么做？
先看大厂在做什么…
NV面对上游资源的这种需求状态，不是在等报价，是在抢产能，各种锁定供应。最新和康宁签订的光连接和光纤产能就是延伸，未来Google以及其他大厂包括国内大CSP，也会做同样的事儿。下一阶段，我们会看到大CSP去锁定国内存储、光通信等等领域的真实动作，会进一步刺激市场情绪。
现在整个算力的资源供给，集中在中美，以及其他国家和地区的少数企业手里，未来这种产能锁定会超越zz不睦，急不可待。
中美也会在持续的对抗、合作中，互相找到平衡，共同锁定整个资源的最佳配置，而其他国家那就只能自求多福了。
我们能做的很简单，要么下场参与AI，要么All in AI资源，无论是智能本身还是硬件资源，因为供给是线性的，需求是“超指数级（甚至越迁）”。很朴素，但我确定面对市场波动，很多朋友依然会担心泡沫…
Goldman Sachs 的这份 AI 报告让我印象非常深刻。
核心观点其实是：
Agentic AI（智能体 AI）可能会把 AI 从一个“资本开支极重的成本负担”，转变成一个“随着使用量增长，利润率反而不断扩大的生意”。
随着 token 成本持续下降，更复杂的 AI 智能体开始具备经济可行性。而这些智能体会消耗远远更多的 token
因为它们需要：
更长的上下文窗口、
反复推理循环、
结果验证、
工具调用、
以及全天候后台监控。
这种 token 使用量的大幅增长，会进一步提升 AI 基础设施的利用率，改善单位经济模型（unit economics），同时也会让云计算巨头和大模型公司拥有更大的利润空间，继续投入到：
模型能力提升、
分发渠道、
以及算力扩张。
换句话说，
AI 资本开支（AI Capex）的真正多头逻辑，并不仅仅是“AI 使用量会增长”。
而是：
这种增长的使用量，未来会越来越多地转化为高增量利润（attractive incremental margins）。
高盛认为，这种利润率拐点（margin inflection）从 2026 年开始，已经逐渐显现。
Cerebras Systems 是一家美国 AI 芯片公司，成立于2015年，总部位于美国加州 Sunnyvale，由前 SeaMicro 创始人 Andrew Feldman 创立。它最大的特点，是开发了全球最特殊的 AI 芯片架构之一——“Wafer Scale Engine（晶圆级芯片）”。美股代码：CBRS，公司预计将在 2026年5月14日正式上市，股票代码为 CBRS，登陆纳斯达克。
美股投资网为你深度拆解这英伟达最大竞争对手
因为它终于证明了一件事：
“它不是PPT公司。”
过去几年，大部分AI芯片创业公司都死在一个问题：
做得出来，但没人用。
但Cerebras不一样。
它最近连续拿下两个关键订单：
1、OpenAI
2、AWS
这两个合作，直接改变了市场对它的估值逻辑。
尤其是OpenAI。
根据公开资料，双方签署的是一个超长期AI基础设施合作协议，总规模可能达到100亿-200亿美元级别。
甚至：
OpenAI还给了Cerebras 10亿美元工作资本贷款。
这在AI产业链里，非常罕见。
因为这意味着：
OpenAI不是在“采购供应商”。
而是在“扶植第二套AI算力体系”。
这件事非常重要。
因为现在整个AI产业，都被英伟达卡住了。
你会发现：
如今AI行业最大的瓶颈，已经不是模型。
而是：
算力、带宽、功耗、互联、推理成本。
尤其推理（Inference）。
训练一次模型很贵，但真正长期烧钱的是推理。
ChatGPT每天几十亿次token输出，本质上都在疯狂烧GPU。
而传统GPU集群存在一个核心问题：
GPU之间通信太慢。
模型越大，GPU越多，通信开销越恐怖。
最后很多GPU时间，其实都浪费在“等待数据”。
这也是为什么：
AI行业现在真正的战争，已经从“芯片算力”升级成：
“谁能减少数据移动”。
而这，恰恰就是Cerebras最核心的技术方向。
而是“整块晶圆都是一颗芯片”
传统GPU怎么做？
比如英伟达H100。
它本质是：
很多小芯片 + HBM + NVLink互联。
但Cerebras直接换了一种思路：
“不切晶圆了。”
它直接把整个300mm硅晶圆，做成一颗超级AI处理器。
这就是它最核心的技术：
Wafer Scale Engine（WSE）。
也就是：
“晶圆级AI芯片”。
你可以理解成：
别人是一堆CPU拼服务器。
它直接造了一整面“算力墙”。
意味着：它几乎消灭了GPU之间的数据通信瓶颈。
因为：
数据不需要跨芯片移动。
这件事对于AI推理尤其关键。
现在AI行业最大的问题之一就是：
长上下文。
比如：
100万token上下文
视频生成
Agent长期记忆
复杂推理链
这些任务，都极度吃内存带宽。
而GPU集群最大的问题，就是：
数据搬运成本越来越高。
但Cerebras的WSE架构，把大量通信直接留在片上完成。
所以它在一些超大模型推理任务里，速度会明显超过GPU方案。
根据公司公开数据：
CS-3系统在某些推理场景中，性能甚至达到英伟达DGX B200的21倍。
美股投资网研究发现：这里不是“理论峰值”。而是真实推理工作负载。这才是最可怕的地方。
很多投资者还停留在：
“AI = 训练GPU”。
但实际上：
AI行业已经开始进入第二阶段：
Inference Era（推理时代）。
因为：
训练一次模型结束后，
未来几年真正持续爆发的，是推理需求。
Agent
Copilot
AI搜索
AI视频
AI客服
AI编程
机器人
自动驾驶
这些都需要海量实时推理。
而推理市场的核心指标，不是绝对算力。
而是：
1、延迟
2、带宽
3、成本
4、能耗
Cerebras恰恰在这些领域开始展现优势。
这也是为什么：
华尔街现在越来越多人认为：
它不是AMD那种“GPU竞争者”。
而是：
下一代AI架构路线竞争者。
这是我认为整个故事里，最关键的一层。
因为：
卖硬件，不值高估值。
但AI云，可以。
现在Cerebras已经开始转型：
从单纯卖CS-3硬件，
转向：
AI推理云平台。
什么意思？
就是：
用户不用买机器。
直接调用它的AI推理服务。
这和AWS、CoreWeave、Lambda越来越像。
而一旦进入云模式：
市场给它的估值逻辑，会从：
“硬件公司”
变成：
“AI基础设施平台”。
这中间的估值差距，可能是数倍。
因为它现在已经不再是“实验室项目”。
财务数据开始真正爆发。
根据公开资料：
2025财年：
营收达到5.1亿美元，同比增长76%。
更关键的是：
它居然开始盈利了。
2024年还亏损4.85亿美元。
2025年已经实现GAAP净利润8790万美元。
这对于AI硬件创业公司，非常罕见。
而且：
它的剩余履约义务（RPO / backlog）高达246亿美元。
这意味着：
未来几年收入能见度极高。
很多人现在已经开始把它吹成：
“第二个英伟达”。
我认为这还太早。
因为它依然有几个巨大问题。
以前：
87%收入来自G42。
现在：
虽然OpenAI和AWS进来了。
但本质上：
只是从“依赖G42”，变成“依赖OpenAI”。
这依然是重大风险。
因为：
一旦AI资本开支周期放缓，
或者OpenAI调整采购节奏，
它的订单波动会非常剧烈。
这是所有AI芯片公司最大的问题。
很多人低估了：
英伟达真正的护城河，不是GPU。
而是CUDA。
整个AI世界：
框架、开发者、工具链、生态、优化器，
几乎都绑定CUDA。
所以：
即使Cerebras硬件更强，
也不代表客户愿意迁移。
Cerebras的WSE-3，目前完全依赖Taiwan Semiconductor Manufacturing Company先进制程。
而问题在于：
TSMC优先级最高的客户是谁？
苹果。
英伟达。
AMD。
Cerebras虽然技术激进，
但供应链话语权并不强。
一旦先进产能紧张，
它扩张速度可能会被卡死。
我认为它大概率会走两阶段。
原因很简单：
市场太缺“AI硬科技IPO”。
尤其：
真正有OpenAI背书的公司，非常少。
所以：
它极可能上市后直接被资金疯狂追捧。
尤其在现在AI资本市场重新升温背景下。
因为最终市场会问：
你到底能不能：
持续抢走英伟达份额？
如果不能。
估值很快会回落。
因为现在市场给它的，
已经不是普通半导体估值。
而是：
“AI基础设施革命”的估值。
而是一个更大的趋势：
AI行业，开始第一次真正挑战英伟达架构。
过去几年：
大家都默认：
AI = GPU。
但现在开始出现另一种思路：
“也许未来AI不一定需要传统GPU集群。”
而Cerebras、Groq、Tenstorrent、甚至部分ASIC路线，
都在试图证明：
下一代AI基础设施，可以重新设计。
这才是CBRS真正重要的地方。
它未必能赢。
但它代表着：
AI世界第一次开始认真寻找“后英伟达时代”的可能性。
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