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谷歌(GOOG)今天大涨的原因是谷歌发布的最新大模型Gemini 3 Pro登顶“大模型竞技场”LMArena排行榜。从最新财报数据看，AI已成为谷歌增长的重要引擎。谷歌云业务第三季度营收达152亿美元，同比增长33.5%，营业利润率提升至23.7%，其中AI相关收入已达到“每季度数十亿美元”规模，基于生成式AI模型构建的产品收入，同比增长超过200%，显示出AI驱动商业化的强劲势头。
据悉，Gemini 3 Pro以1501的Elo分数创下综合能力评估新纪录，其核心优势体现在多维度性能跃升：在AIME 2025美国数学邀请赛代码执行模式下实现100%准确率，MathArena Apex数学竞赛得分23.4%，远超同类模型2%以下的普遍水平。多模态处理能力更为突出，屏幕截图理解得分72.7%，较竞品翻倍，18世纪手写文稿识别错误率仅0.56%，破译水平接近专家。
分析指出，随着Gemini 3的发布，谷歌与OpenAI之间的竞争愈演愈烈。Gemini 3发布后，OpenAI联合创始人兼CEO山姆·奥特曼(Sam Altman)和xAI创始人、CEO埃隆·马斯克(Elon Musk)都发来“贺信”。奥特曼在X(原推特)平台上评价称“Gemini 3看起来很不错”，而马斯克在表示祝贺的同时还写道：“看来我们要抓紧发布Grok 4.20了。
今日由AI模型筛选出的美股生物医药股 $BHVN 、 $WULF 日内走势异常强劲，大涨16%
需要强调的是，我们美股大数据 http://StockWe.com 的 AI 量化选股模型定位于日内交易策略——精选个股只做当天交易，冲高后就卖出，不做隔夜持仓。
在近期英伟达NVDA 概念及AI相关板块持续承压、普遍下跌的大背景下，这次模型捕捉到的标的是一股难得的“清流”，表现亮眼。AMD GOOG #ai
#美股投资网
尽管房贷利率较去年回落，但高房价、生活成本压力以及经济前景担忧，使得许多家庭仍推迟购房。高利率也抑制了大规模装修计划，消费者更多转向成本更低的小型项目，如粉刷、简单美化等，导致家居零售商的销售增长受限。
此外，关税问题增加了运营难度。虽然部分进口商品是在关税实施前已抵达美国，家得宝得以维持价格稳定，但公司警告部分商品的价格将在今年稍晚上涨。
家得宝继续扩大线上产品与专业承包商业务版图，后者的支出能力高于一般消费者。然而，三季度同店销售仅增长 0.2%，依旧未达分析师预期，公司也尚未看到明显的增长催化出现。
McPhail 进一步表示，公司原本预期季节性因素会带来屋顶材料、发电机等品类的增长，但相关需求并未出现，令整体业务承压。他强调需求仍稳健，但尚未出现真正的增长动力。
总体来看，假日购物动能有所改善，但住房市场因高利率、房价、就业压力及消费者信心低迷持续受挫，对家居装修行业构成明显挑战。
美股投资网获悉，家得宝（HD）公布截至 11 月 2 日的季度业绩，利润和同店销售均未达市场预期。整体房地产市场疲软，加上风暴减少影响相关品类需求，使得屋顶、发电机等大额项目销售承压。
本季度家得宝营收同比增长 2.8%，至 414 亿美元，略高于预期；但同店销售仅增长 0.2%，明显低于市场普遍预期的 1.4%。
从经营指标来看，同店交易量同比下降 1.6%，但平均客单价提升 1.8%。整体客户交易量下降 1.4% 至 3950 万笔，平均客单价提升至 90.39 美元，同样略高于预期。
三季度调整后营业利润为 53.5 亿美元，营业利润率为 13%。销售成本同比增长 2.8% 至 275 亿美元。调整后每股收益 3.74 美元，不及市场预估的 3.83 美元，也低于去年同期的 4.67 美元。
公司下调全年盈利预期，表示消费者信心走弱，部分家庭暂停大额家居改善支出。家得宝预计全年调整后每股收益将同比下降约 5%，差于此前预期的 2% 降幅；全年销售额预计增 3%，略高于此前给出的 2.8%。
财报公布后，公司股价在盘前下跌近 4%。截至周一收盘，家得宝股价年内累计下跌约 8%，而同期标普 500 指数上涨 13%。
根据美股大数据 StockWe.com 在美国政府停摆期间，缺乏官方宏观数据的情况下，家得宝的悲观看法再次凸显消费者支出疲软的迹象。本周塔吉特（TGT）和沃尔玛（WMT）即将发布的报告，将进一步揭示就业放缓、企业经营状态及通胀是否引发更广泛消费降级。
尽管家得宝的顾客整体财务状况较为稳健，约九成 DIY 客户是自有住房者，专业装修人士也多为房主服务，但管理层表示，包括高收入群体在内的各层消费者都不愿承担高成本项目。房地产市场降温和借贷成本上升是主因，同时企业裁员、政府停摆以及部分地区房价回落也加深了这种谨慎情绪。
首席财务官 Richard McPhail 表示，公司原本预计利率和房贷利率回落后，下半年需求将加速复苏，但现实是消费者的不确定性仍在持续，而住房市场承压直接拖累家居装修需求。
美股BTQ今天大涨的原因是，公司QPerfect 部门推出了 GPU 加速的 QLEO 模拟器，且在与 Quobly 合作下实现了与英伟达 NVDA CUDA-Q 的兼容。
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该次推出的二代 QLEO 模拟器由 QPerfect 的 MIMIQ 引擎驱动，全面支持 CUDA-Q，并可配合 NVIDIA 的 cuQuantum SDK，在 GPU 上运行量子算法仿真。相比仅使用 CPU 的环境，仿真速度提升可达 100 倍以上。
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开发者只需使用 CUDA-Q 编写量子电路，即可无需修改代码直接在 QLEO 上执行。该平台同时支持 GPU 和 CPU 后端，为混合量子-经典计算环境提供了无缝桥接。
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此次升级标志着 QLEO 仿真能力进入更大规模、更高速度的时代，有望在量子化学、优化、材料发现、金融量化、制药开发及人工智能等多个领域推动算法创新与工业化应用。
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QLEO 当前已在 OVHcloud Quantum Platform 上可用，也可通过简单的 pip 安装在本地运行。
BTQ Technologies Corp. 公司介绍
BTQ Technologies Corp.（BTQ）是一家总部位于加拿大温哥华的量子科技与网络安全公司，在纳斯达克上市，股票代码为 BTQ。公司虽然成立时间早，但当前以“量子安全”“后量子加密（PQC）”和“零知识证明（ZKP）”为核心的业务，是通过近年来的技术转型和并购形成的。CEO 为 Olivier Roussy Newton。
一、核心业务与产品
BTQ 的定位是“全栈量子公司”，专注于量子计算、后量子加密以及量子安全基础设施建设。公司核心产品主要包括：
1. 后量子加密（PQC）
PQScale：基于格算法的后量子签名方案，通过零知识证明压缩签名，提高效率与安全性。
Preon：为未来设计的新一代后量子签名协议。
Keelung：用于开发零知识证明的工具包，内置专用编程语言和编译器。
Kenting：专注于硬件端的零知识证明加速器。
2. 量子区块链与共识算法
Quantum Proof-of-Work（QPoW）：利用早期量子硬件参与区块验证，提高安全与效率。
QRiNG：量子随机数生成器，可用于密码安全和高质量随机数需求场景。
3. 量子风险评估
QByte：量子风险分析工具，帮助机构评估其在量子时代的潜在安全风险。
4. 硬件加速与安全芯片
BTQ 收购 Radical Semiconductor 后，整合了其 CASH（Processing-in-Memory）技术，该技术能高效执行后量子加密算法，适用于智能卡、金融设备、IoT 装置等对硬件安全要求极高的场景。
5. 量子计算研发
公司正在推进中性原子量子计算的研发，意在构建从底层硬件到软件协议的完整量子计算生态。
二、战略与市场定位
BTQ 的核心使命是推动传统网络向“量子互联网”过渡，并为关键基础设施提供量子时代的安全保护。其解决方案适用于金融、电信、物流、生命科学、国防等对安全要求极高的行业。
公司近年来积极扩张：
并购芯片公司强化硬件能力；
组建量子和密码学专家团队；
成功登录纳斯达克，提高企业可见度和融资能力。
三、风险与挑战
财务风险：公司曾因延迟提交财报而遭受监管处罚，说明内部合规体系仍需加强。
技术不确定性高：量子计算和 PQC 本身属于高研发、高成本、高不确定性的前沿领域。
市场教育仍早期：量子安全需求正在增长，但尚未普及，商业化节奏可能慢于预期。
竞争激烈：包括大型科技公司和多家量子初创企业都在研发类似技术。
四、投资亮点（如从投资角度关注）
技术前沿：具备后量子加密、ZKP、量子硬件、区块链等多条先进技术线。
战略完整度高：既有软件算法，也有硬件加速器，还布局量子计算，形成潜在“全栈优势”。
行业发展确定性强：随着量子计算进展和 NIST 发布 PQC 标准，未来数年对量子安全技术的需求将显著增加。
美股开盘前，“白宫背后的科技大佬”Peter Thiel旗下的投资工具Thiel Macro LLC，不仅清仓了上一季度权重高达40%的英伟达持仓，还大幅削减了其美股总持仓，规模从约2.12亿美元骤降至7440万美元，收缩幅度高达三分之二。
这一激进的减持被解读为 Thiel 对当前 AI 估值的强烈警惕，进一步放大了市场对“AI泡沫”的担忧。
受Thiel持仓报告影响，谨慎情绪迅速占据上风。美股早盘延续了近期的跌势，三大股指集体低开。科技板块普遍承压，其中，戴尔和惠普因摩根士丹利下调评级而双双下跌，显示出市场在资金流向和机构评级调整方面的脆弱性。
盘中交易，投资者对AI交易的态度明显变得更加谨慎。资金开始呈现出“去杠杆化”的迹象，明显从CoreWeave等负债较重的AI相关公司流出，转而投向资产负债表更为健康的内存芯片公司，例如美光（MU）。
亚马逊公司周一进行的150亿美元债券发行，成为了市场审视信贷健康状况的试金石。尽管据称获得了大量认购，但这批债券的最终定价利差高于现有债券，显示出投资者要求更高的风险溢价。这一现象背后，是市场对科技巨头为支撑AI基础设施建设而进行大规模举债的审视。
与此同时，美国白宫经济顾问哈塞特（Kevin Hassett）表示，尽管AI技术正大幅提升美国劳动者生产率，但这可能导致企业放缓招聘步伐，从而令劳动力市场进入一段“平静期”。这暗示了AI对就业的短期冲击，进一步加剧了市场的担忧。
此外下任美联储主席的热门人选、现任美联储理事沃勒表示他支持在美联储12月会议上再次降息。沃勒的理由是对劳动力市场以及招聘大幅放缓感到担忧。这一表态与当日哈塞特关于就业“平静期”的言论形成共振，使市场开始计入未来降息的可能性，同时加剧了投资者对经济增长放缓的忧虑。
在多重负面因素的作用下，美股尾盘加速下跌，三大股指全线收低。其中，道指收跌1.18%，标普500和纳指收盘双双收于50日移动平均线下方。（这很危险，标普500指数已经138天没有跌破50日均线了，是本世纪第二长）
谷歌大涨
谷歌今天大涨5%，因为巴菲特领导下的伯克希尔集团在今年第三季度大举购入了1785万股Alphabet股.票
其实我们对谷歌的判断早有前瞻，早在6月的《美股投资网必買股》文章中，我们美股投资网就已经推介过谷歌，当时的抄底价是169美元。
文章回顾 美股6月必选四只股，全新上市！GOOGL LLY.....
我们美股VIP社群也在172美元提醒买入。
两天前，我们更是在深度文章《美股 这家公司将超越英伟达5万亿市值》中，重点阐述了谷歌在AI时代的垂直整合优势：从自主研发的TPU芯片、强大的谷歌云平台，到突破性的Gemini模型，以及对AI搜索的颠覆性重构。
硅谷创投教父Peter Thiel清仓英伟达！
被誉为“硅谷创投教父”的 Peter Thiel，是 PayPal 联合创始人、Facebook 首位外部投资者，也是国防 AI 公司 Palantir 的董事长。
在科技与资本市场，他既是顶级创业者，也是长期押注颠覆性技术的投资人。他旗下的 Founders Fund 曾早期投资 SpaceX、Airbnb 等明星公司，因此他的每一次大幅度调仓，往往被视为对行业周期的一种“投票”。
这一次，他用实际行动表达了对 AI 资产定价的态度。最新披露的 13F 文件显示，Thiel 旗下的 Thiel Macro LLC 在三季度选择了极为激进的仓位调整：
美股投资网了解到 ，英伟达当季销售额预计由 393 亿美元进一步升至 467 亿美元，其中数据中心业务收入同比增长 56%。在公司层面，成长故事并未减弱，但在 Thiel 这里，却换来了一次近乎“归零式”的减持。
更值得注意的是，Thiel Macro LLC 的整体风险暴露也在同步降档：基金总持仓市值从二季度约 2.12 亿美元，锐减至三季度末的 7,440 万美元，缩水接近三分之二；投资组合换手率超过 80%。
美股投资网分析认为，与其说这是例行的仓位再平衡，不如视作一次明确的战略性收缩——背后折射出 Thiel 对当前美股整体估值水平，尤其是与 AI 相关资产估值的审慎甚至警惕。
筹码转向“平台型巨头”
在大幅压缩整体规模的同时，Thiel 并非简单“撤离科技股”，而是选择了集中筹码、压注少数平台型标的。文件显示，Thiel Macro LLC 在三季度首次大规模买入微软和苹果：
与之对应的是，对长期持有的电动车龙头特斯拉进行大幅减持——卖出 20.76 万股，减持比例高达 76%。
三季度末，Thiel Macro LLC 的美股持仓仅剩三只股.票：
从结构上看，Thiel 并不是“看空科技”，而是对风险收益结构做出了重新评估：
在当前这个不确定性上升的宏观环境中，Thiel 选择从“高度集中于单一赛道（GPU/AI 芯片）”的押注，转向“平台型、现金流更稳健、技术整合能力更强”的标的，更像是一种从高波动成长股向综合性科技平台的防御性迁移。
“AI 泡沫论”再被点燃
这次清仓英伟达，其实并非突如其来的“情绪化操作”，而是与 Thiel 过去一段时间的公开表态高度一致。
他多次警告，当前的 AI 热潮在资本市场上的表现，已经大幅领先于这项技术在实体经济中的真实兑现速度，并将当下的情绪与 1999 年互联网泡沫时期相提并论。
在他看来，投资者正在为一项可能需要 15–20 年才能充分释放潜在价值的技术，提前支付过高的价格。
其他对 AI 潜在泡沫表示担忧的人士中：
美股投资网分析认为。这些声音并不意味着“AI 不重要”，而是指出：
Box Spread策略捕提市场隐含利率差异，机构通过资金对冲实现无风险套利。
在期权世界中，“无风险套利”几乎是传说，但 Box Spread 是离这个传说最近的存在。它的本质不是押方向、不是赌波动，而是捕提市场定价体系中极微小的失衡—一种建立在数学恒等与利率逻辑上的套利。今天美股投资网就从职业交易经验来解析一下这一经典策略。
结构原理
Box Spread 由四个期权组成：
买入一个低执行价的看涨期权，同时卖出一个高执行价的看涨期权；
再卖出一个低执行价的看跌期权，并买入一个高执行价的看跌期权。
这个结构的结果是—无论标的价格怎么波动，到期时都能获得一个确定的现金差额。唯一的不确定，就是市场当下如何给这笔“确定的现金流”定价。
当市场的定价偏离理论值，就会出现套利空间：
如果 Box价格太低，说明市场资金成本高于理论值，可以“借钱给市场”；
如果 Box价格太高，则代表市场在贴现现金流，可以反向操作，等于“低息借钱”。
这听上去抽象，但其实它就是机构用期权价格反推出市场隐含利率的一种方式。
现实案例
在 SPX（标普指数期权）市场上，机构经常用 Box Spread 来监控真实资金成本。假设4800与5000执行价的 Box理论差额应200点，而市场报价为 195点。差的这5点，看似微不足道，但折算成年化隐含利率可能超过 10%，而当时的美国三个月国债利率仅为5%。
这就意味着机构可以通过做多低价 Box，相当于“无风险地借钱给市场”，赚取资金利差。换句话说，他们不是在交易波动，而是在交易时间与资金成本的错位。
机构的玩法
https://www.Citadel.com/、https://Optiver.com/、IMC 等做市商几乎24小时盯着Box 曲线。只要发现隐含利率偏离无风险利率超过几个基点，他们的系统会立即执行：
买入被低估的 Box；
卖出被高估的 Box；
通过回购与融资市场做资金对冲。
这种操作几乎没有方向风险、没有波动风险，只剩下资金占用与执行误差。在极端行情（如2022年利率急升）时，Box 的理论年化收益一度超过12%，但实际到手会有差别—因为保证金要求和流动性摩擦是绕不开的成本。
期权世界的影子货币
CBOE 与芝加哥大学的一项研究发现，过去十年里，SPX Box Spread 的隐含利率与美国国债回购利率的相关性高达 0.93。这意味着，Box Spread 实际上反映了整个金融体系的“影子利率”。
当市场紧张、资金稀缺时，Box利差扩大；当流动性宽松、资金泛滥时，利差缩小甚至出现负值。因此，Box Spread 不仅是套利工具，更是观察资金流动性的显微镜。
美股投资网总结
Box Spread 是最纯粹的结构化交易——它中和方向、中和波动，却暴露了时间与流动性的本质。
对于机构，它是隐含利率的锚；对于研究者，它是货币市场与衍生品市场之间的桥梁；而对职业交易员来说，它提醒着一个永恒的真理：
风险可以被中和，但时间的代价，永远无法免除。
本文节选自《期权高级指南：机构期权策略组合》（https://StockWe.com/col/videos ），课程中详细拆解了 Box Spread、Conversion、Reversal 等策略的完整建构与实盘应用，让你真正理解—为什么职业交易员能在波动之外赚时间的钱。
11月19日周三盘后就是英伟达三季度财报发布，在最近“AI 泡沫要破”“英伟达见顶”的声音越吵越大之下，这份财报的意义，已经远远不只是一次业绩公布。
今天的视频，我们不去做无意义的涨跌预测。因为短期的股价涨跌是情绪博弈，而我们要做的是穿越周期。我们将一起深入探究哪些决定英伟达未来十年命运的核心基本盘。
我们相信，只有理解了这些基本面的“不变”，才能从容应对短期的市场“万变”。
— 支撑英伟达的这块需求基本盘，究竟由哪四个维度构成，并把它牢牢锁住？
— 桥水、软银等机构减仓英伟达背后到底看到了什么危险信号？
— 英伟达的亲儿子财报后暴跌16%，究竟反映了英伟达哪一块最脆弱的基本盘？
— 在地缘政治的夹缝中，中国市场受限到底会给英伟达带来多大的实际损失？
— 站在散户的角度，现在还适合上车英伟达吗？如果已经在车上，仓位和风险应该怎么管理？
美股投资网团队2008年成立于美国硅谷，累计投入超百万美元招聘哈佛、清华、港大的数据科学博士，以及谷歌Meta等顶尖科技公司的软件工程师，过去17年，我们始终专注于一件事——通过收集和分析海量股票数据，构建精密的数学模型，打造出可媲美高盛、摩根士丹利等华尔街投行级别的 AI量化投资软件工具，并免费开放给全球美股投资者使用，只需登录官网 StockWe.com 美国热线 626 378 3637
我们先从“算力需求”角度谈起
咱们先聊最核心的：算力需求。因为需求才是推动一切的引擎。要理解英伟达无可撼动的需求基本盘，我们从四大维度来分析。
第一、科技巨头的“生存”需求
最初，科技公司购买GPU，和购买服务器、带宽没有本质区别，是支撑业务运行的“生产工具”。但现在，情况发生了根本性的演变。
数据是最直接的证明：过去一年，微软、谷歌、亚马逊、Meta这四大核心客户，总计投入了惊人的2670亿美元。而这仅仅是序幕，今年，他们的总资本支出预计将飙升至约3683亿美元，环比增幅高达38%。
这种巨额投入的背后，驱动它的并非普通的商业扩张逻辑，而是一种“生存哲学”。
目前的AI市场，回报是高度集中的，就像早期的石油开采一样，属于“赢家通吃”的节奏。数据显示，差不多只有 36家公司就吃掉了全行业 99% 的收入。因此，巨头们今天砸的这些钱，本质上就是在购买一张“十年后我还能在牌桌上”的门票，说白了，投资算力，就是在购买自己的生存权。
一个非常标志性的例子是微软。它宁愿牺牲Azure云服务赚钱的租赁业务，也要把最好的GPU留给自己AI产品用。这说明什么？说明在这些巨头眼里，GPU自己用，远比租出去赚钱更重要。采购逻辑彻底变了，价格不再是首要考虑因素，战略价值排在第一。
更进一步看，算力已经直接卡住了顶尖AI公司的收入咽喉。我们看到，Anthropic因为算力不足，不得不对用户进行“速率限制”；OpenAI为了控制成本，有时也会刻意延缓响应速度。
这说明：市场的需求明确存在，却被算力这张硬性“天花板”死死压住。分析师指出，倘若它们的核心算力能够翻倍，其收入便可能实现同等规模的跃升。在这种情况下，购买英伟达GPU，不再是一项简单的成本支出，而是在“直接解锁”那些本已属于自己、却被暂时封存的营收。
所以对科技公司来说，英伟达的芯片已经从锦上添花的“工具”，变成了维持生命的“氧气”。这种最底层的“生存焦虑”，构成了英伟达需求坚不可摧的第一块基石。
第二个维度、国家层面的“战略”需求
如果说科技公司买芯片是为了“活下去”，那么主权国家入场，则是为了“赢得未来”。这场算力竞赛，已经从商业战场升级到了国家战略层面。
从沙特、阿联酋，到德国、法国、英国，再到日本、韩国，全球主要经济体都在积极与英伟达合作，共同构建国家级的AI基础设施。这绝非普通的商业采购，而是一种全新的“战略储备”。
这背后的逻辑已经完全超越了商业范畴。对一个国家而言，采购决策的核心驱动力不再是投资回报率，而是国家主权、产业安全与未来竞争力。这就像过去国家需要储备石油、粮食一样，在数字时代，算力就是必须掌握的“数字石油”，是关乎国运的战略资源。
因此，在国家层面的采购中，价格几乎不再是考虑因素。经济学里所谓的“需求曲线”在这里变成了一条垂直的直线——这意味着无论芯片价格多高，为了不在新一轮全球科技竞争中掉队，国家都必须购买。
这股“国家意志”的注入，为英伟达的需求加上了最强大的杠杆。它不仅在科技公司的商业需求之上，叠加了一个更宏大、更不计成本的需求来源，更重要的是，它将算力需求的稳定性提升到了国家安全的高度。
接下来的内容更加精彩，视频很长没看完，先点赞收藏，关键时刻能帮忙！
第三个维度、速度是唯一的王道
算力的价值，可不是仅让模型能转起来，更在于让模型跑得赢。它直接决定了AI产品的用户体验王牌——速度。
速度是唯一的王道。谷歌的经典研究早就说了：网页加载每快100毫秒，转化率就能提升8%。在AI对话里，这个法则被无限放大：
—— 响应速度越快，用户的等待焦虑就越低。
—— 对话的流畅感和愉悦感就越强。
—— 用户粘性、付费意愿和忠诚度随之飙升。
为什么会这样？
这背后是强大的“多巴胺循环”在驱动。简单说，多巴胺就是我们大脑里的“快奖励”信号。在AI快速、精准地给出反馈时，你就得到了即时满足感，大脑释放多巴胺，让你觉得“真爽！下次还要用它！”这种快速、精准的反馈，就是铸造一切“成瘾性”消费品的王牌。而在AI世界里，算力就是兑换这张王牌的唯一硬通货。
巨头们很清楚，提升AI产品竞争力有三条路：
— 算法突破：充满不确定性，可遇不可求。
— 数据积累：进程缓慢，非一日之功。
— 算力提升：最直接、最可预测、只需投入资本便能立即见效。
在生死存亡的竞争中，巨头们必然会选择这条最确定的路径：将资本源源不断地注入英伟达，直接购买“速度”，从而在用户体验的战场上赢得“多巴胺循环”的胜利
为什么大机构在频繁减仓英伟达？
那么问题来了，英伟达基本面如此强劲，为什么市场上却出现了巨头减仓甚至做空的信号？
先来看事实：全球最大对冲基金桥水在第三季度将英伟达持股大砍了65.3%；软银则在十月份选择清仓，套现约58亿美元，把筹码转向OpenAI等AI项目。
美股投资网分析认为，大机构减仓英伟达，一个至关重要的原因就是：GPU的寿命折旧，动摇了他们的持股信心。
简单来说，“折旧”就是企业把购买昂贵设备（比如一块价值几万美元的GPU）的成本，分摊到它的预计使用年限里。这个年限越短，企业每年承担的成本就越高，对当期利润的冲击就越大。
我们需要建立一个关键认知：AI基础设施是有寿命，而且可能比你想象的要短。
传统上，像微软、谷歌这样的巨头，习惯将服务器折旧期定为长达六年的时间。但 AI GPU 作为全新的资产类别，并没有足够长的历史数据来支撑这样乐观的假设。
这正是空头抓住的“会计缺口”。《大空头》原型 Michael Burry 认为，云巨头们可能高估了 AI 芯片的使用年限：如果这些 GPU 真实的经济寿命只有 2–3 年，却在账面上按 5–6 年摊销，那么折旧被低估，利润就被系统性高估了。这种会计与现实之间的错位，本身就是做空者的重要逻辑支点。
更直接的压力来自技术迭代。英伟达已经把旗舰 GPU 的更新节奏，从过去的“两年一代”提速到几乎“年更”，黄仁勋也公开调侃过：“当 Blackwell 大量出货时，几乎没人还会要 Hopper。”这意味着大量昂贵的 GPU 在物理上依然完好，但在经济意义上已经“过气”，账面寿命与经济寿命开始明显背离。
原本被认为是GPU长期保值坚定支持者的CoreWeave，财报后股价暴跌16%。原因不是客户需求消失，而是因为因第三方数据中心开发商的延误影响了全年指引。CoreWeave 下调财测，暴露了一个残酷的现实：即使需求强劲，但下游基建的瓶颈，会导致大量昂贵的 GPU 闲置等待机房。这种闲置，无疑会大大缩短 GPU 实际能产生收入的“经济生命周期”，从而间接证实了空头关于实际寿命短的担忧。
对桥水、软银这类以风险收益比为核心约束的大机构来说，在估值高位承受这种会计与供给的双重不确定性，并不划算。与其被动等待折旧假设被市场重新定价，不如先行减仓、锁定收益。
然而，我们必须看到这种担忧背后，同时也隐藏着一个强大的长期逻辑，那就是：折旧本身也锁定了英伟达需求的持续性。
既然 AI 基础设施的寿命有限，它就不可能“一次性买完用到老”，而是必然走向更新换代。以 ChatGPT 发布前后为起点算起，全球第一波大规模 AI 基建已经铺开近两年，未来几年，超大规模数据中心将陆续进入首批 AI 硬件的更新窗口。
这意味着，云服务厂商的资本开支结构也会发生变化：从过去以“增长性支出”（买新设备扩张）为主，逐步演变为“增长性支出 + 维护性支出”（替换折旧、老化或被淘汰的 GPU）的双轮驱动模式。
后者本质上是一种周期性、可重复的采购——如果说前一轮行情更多来自新增需求带来的“放量”，那么维护性支出则在为英伟达叠加一层相对可预期的“续费”需求，使其数据中心业务不只是单次浪涌，而更像是叠加了更新循环的增长飞轮。
供应链的动作，也在侧面印证这种中长期判断。黄仁勋持续追加高端制程订单，推动台积电在 3 纳米等先进工艺上大幅扩产，这并不像是在应对一时的“景气顶点”，更像是在为一段时间内相对确定的 AI 芯片需求做产能布局。它不能简单被解读为“永远不会有波动”，但至少说明：在产业一线参与者眼中，当下更像是一场由底层需求结构变化驱动的中长期周期，而不只是一次短暂的景气泡沫。
中国市场的变化
我们现在来看中国市场，一个明确的结论是：英伟达在这里的前景，正变得越来越不确定。
本来，英伟达高端芯片不卖，给个“阉割版”（特供版）芯片，中国市场也能接受，大家也没想着立刻“万众一心”搞替代。结果美国三番两次出禁令，黄仁勋是跑完白宫跑北京，左右为难。
根据伯恩斯坦的预测，英伟达在中国AI芯片市场的份额将从2024年占据主导的约66%，下滑至2025年的略超一半的54%。这12个百分点的流失，背后是整个市场逻辑的根本性转变。
美国的出口管制客观上为以华为、寒武纪、海光为代表的中国本土芯片企业构筑了一个保护罩。在这个保护罩里，国产芯片获得了一个宝贵的战略机遇时期：它们暂时无需在单芯片性能上硬刚英伟达最顶尖的Blackwell架构，而是可以聚焦于庞大且急迫的中端算力市场。
正因如此，预计到2027年，中国市场上超过一半（55%）的AI芯片将来自国内厂商，而2023年这个比例还不到五分之一（17%），市场蛋糕正在被重新分割。
你以为黄仁勋紧张的是这20%的中国市场份额吗？他真正担忧的，是技术封锁带来的长期战略风险：技术封锁把中国逼得自己建了一套完全独立的 AI 体系。
这就好比：英伟达想建一个统一的“全球 AI 大电网”，让所有人都用它的电。结果中国被逼着开始造“私人发电机”自给自足。虽然现在发电效率可能低点，但彻底摆脱了对外部电网的依赖。
历史经验证明，完全堵死往往是昏招。当年微软对 Windows 盗版睁一只眼闭一只眼，结果干掉了所有竞争对手；而打击 Office 盗版，反而成就了 WPS。聪明的做法是“控制剂量”，让你离不开，而不是把你逼走。
咱们再看财报,上个季度，英伟达的财报数据中已经不包括中国区的收入，财报发布后，尽管股价经历了短暂的回调，但股价经历短暂回调后，又一路狂奔创新高。这说明了一个关键事实：全球AI浪潮带来的需求增量，短期来看已经强大到足以抵消失去中国区收入的损失。
本季度的情况预计也是如此。只要英伟达的财报没有发出关于全球需求或技术壁垒被突破的危险信号，那么短期内的股价波动，无论是因为地缘政治还是短期利润预期，都只是为更好的长期增长做准备。
投资，其实就是找到那些能带着我们一起成长的好公司。投英伟达，我们买的不是一家简单的硬件公司，而是AI时代最确定的“卖铲人”。看的就是它又宽又深的“护城河”。对于这种拥有垄断性优势的企业，短期风波都是杂音。我们要做的，就是当好船长，在风浪里认准那艘动力最强、航向最准的巨轮，然后稳稳地坐上去。
好了，今天的视频到这里就结束了，我是美股研究员凌云，你对英伟达本次财报怎么看？欢迎评论区留言一起互动。打开官网StockWe.com订阅我们VIP会员获得更多有深度、有价值的内容和分析，临走前记得点赞、打开小铃铛通知，你的每一次互动，都是我们美股投资网持续输出优质美股内容的最大动力。
美股盘前，市场焦点集中在即将到来的宏观数据窗口期。美国劳工部确定了9月非农就业报告将于下周公布，这无疑将是未来指引Z府货币政策走向的核心数据。
然而，10月消费者物价指数（CPI）能否按时发布仍存不确定性，这种信息披露的阴影为通胀前景增添了变数。
与此同时，截至9月30日，桥水持有英伟达251万股，较二季度末的723万股暴降65.3%。而在刚过去的第二季度，桥水才对英伟达持仓大幅加码逾 150%。两季度的急转弯，意味明显的策略转向：从“追随趋势”到“风险管理优先”。
开盘后，市场延续了近期的抛售压力，三大股指全线低开，纳数一度跌超1.4%，英伟达跌超3%，特斯拉跌3.9%。
然而，抛售压力在触及50日移动均线等关键技术支撑位后有所缓解，逢低买盘开始涌现。科技股大幅反弹推动纳指跌幅迅速收窄至1%。
量子计算和存储板块表现亮眼，SNDK涨超6%，美光科技涨4.2%，市场憧憬其盈利能力有望再创新高。
文章回顾：美股别只盯着英伟达了！AI存储硬盘才是最大赢家，四大牛公司名单曝光！WDC SNDK MU ...
然而，市场的反弹未能持续到收盘。堪萨斯城联储主席施密德（Schmid）盘中发表鹰派言论，对进一步降息可能引发的通胀风险表示担忧。随后，达拉斯联储主席洛根（Logan）在尾盘进一步强化了鹰派信号，明确表示除非看到令人信服的通胀降温证据，否则难以在12月支持再次降息。
Z府官员的强硬表态与周末前的获利了结压力叠加，使得市场情绪再度转弱，大部分股指承压回落。最终，标普500指数和道指收跌，纳指凭借科技股的顽强支撑，惊险收涨。
从技术面看，标普500全天在短暂跌破50日均线后，最终守住了该关键支撑位，显示该点位的争夺仍然激烈。
英伟达最终收复早盘失地，涨幅接近1.8%，市场的乐观情绪仍在押注下周的财报表现。
巴菲特“退休”前伯克希尔调整巨头押注
美股盘后，巴菲特麾下的伯克希尔·哈撒韦公司向美国证监会（SEC）递交了备受瞩目的三季度13F文件。这份文件揭示了“股神”在第三季度的最新调仓路线图，其中最引人注目的，无疑是其对两大科技巨头苹果和GOOGL的操作.
连续两季减持苹果
数据显示，伯克希尔在三季度大幅减持苹果约4179万股，持股数较二季度末环比减少逾14.9%，持仓市值随之减少约106亿美元。
值得注意的是，这是伯克希尔连续第二个季度抛售苹果。更关键的是，三季度的减持力度较二季度明显加码。本次抛售股份数约为二季度2000万股的两倍多，持仓市值下降规模约为二季度的2.6倍。这一力度甚至超出了媒体此前对伯克希尔可能减持约3500万股的预估。
不过，从持仓市值的变动来看，苹果无疑是三季度伯克希尔减持规模最大的个股。回顾历史，伯克希尔曾于去年二、三季度连续大幅减持苹果，因此本次操作并非孤例。
首次建仓谷歌
3F文件显示，伯克希尔三季度首次建仓GOOGL约1785万股，市值约43.4亿美元，占其总持仓的1.62%。
无论从持仓市值还是持仓占比的变动来看，GOOGL都是伯克希尔三季度买入规模最大的个股。GOOGL的买入规模远超排在第二位的瑞士安达保险（CB）。作为今年美股的大赢家之一，GOOGL在三季度累计上涨逾37%。
考虑到巴菲特本人在过去对科技股的选择上极为谨慎，市场普遍推测，这笔GOOGL的建仓很可能出自伯克希尔旗下两位投资经理——Todd Combs或Ted Weschler之手。这两位投资经理此前在科技股领域的活跃度更高，其中一人曾在2019年率先投资了亚马逊。
受此消息提振，谷歌在盘后交易中应声上涨3.63%。
美银减持力度加大
在其他重仓股方面，伯克希尔三季度继续减持了美国银行（BAC），当季减持约3720万股，持仓市值减少19.2亿美元，仅次于苹果。
值得注意的是，伯克希尔对美银的抛售已持续一年多，到今年三季度末，其持股已较去年年中下降近45%，这同样传递出对金融板块进行策略性调整的信号。
在十大重仓股中，三季度伯克希尔只增持了安达保险（CB），增持约430万股，体现了伯克希尔对保险主业的持续偏好和看好。
投行Wedbush：科技股抛售是买入良机
美股市场目前正面临一个“短暂的恐慌时刻”，但以AI为驱动力的科技牛市仍未结束。
知名科技分析师丹尼尔·艾夫斯（Daniel Ives）领导的团队发布最新研报指出，尽管近期特斯拉、微软、PLTR和英伟达等AI科技龙头股出现了回调，但这些回调更多反映的是市场情绪的短期波动，而非趋势的逆转。
短期忧虑：市场情绪的“惊心动魄时刻”
艾夫斯团队承认，近期的市场走势对科技股投资者而言确实“非常艰难和残酷”。他们将这种动荡的开端追溯到Palantir发布财报后的股价大幅回调。尽管Palantir公布了远超预期的增长数据，但股价却意外下跌，这种非理性的市场反应加剧了投资者的焦虑。
目前，市场的短期忧虑主要集中在几个方面：一些空头看空的“AI泡沫论”、担心英伟达在中国市场的收入受限、围绕OpenAI的争议以及知名空头投资者迈克尔·伯里（Michael Burry）推文带来的影响。
艾夫斯团队认为，这些因素共同制造了一个“小型恐慌时刻”，但他们并不认为这将影响科技股的长期表现。
核心观点：AI军备竞赛将推动万亿美元级资本开支
尽管眼下市场情绪波动，艾夫斯团队仍然看好科技股未来的上涨。他们认为，投资者对参与AI革命的热情将继续推动科技股上涨，而AI在消费端和企业端带来的深远影响也在持续深化。
分析师们指出，第三季度科技股财报季的亮眼表现尤为关键，尤其是微软、亚马逊和谷歌的云业务数据，验证了AI相关资本支出（CapEx）的增长。这些大型科技公司强劲的云业务表现表明，AI的资本支出正在显著增加。
艾夫斯团队预测，这场“AI军备竞赛”将成为下一阶段增长的核心动力。他们预计，科技巨头们的资本支出将在2023年的约3800亿美元基础上，到2026年将激增至5500亿至6000亿美元。此外，思科近期的业绩预告也进一步印证了这一趋势的积极发展。
展望后市：英伟达财报将成为关键验证点
分析师们认为，即将到来的英伟达财报将是AI革命的另一个重要“验证时刻”。他们预计，英伟达的财报将成为推动科技股在年底前上涨的关键催化剂。艾夫斯团队认为，目前市场仍然低估了AI支出的规模和深远影响，随着财报季的深入，基本面数据将逐渐占据主导地位，推动科技股重新回到上升轨道。
如今，美国已有数十家科技公司都急切地想与 OpenAI 或英伟达建立联系。在它们看来，唯有紧紧抱住这两条“AI大腿”，才能证明自己依然站在时代最前沿，未被技术浪潮抛下。
然而，谷歌却显得格外独立——它既没有全力融入 OpenAI 的生态体系，也并未完全依赖英伟达的芯片。
从 OpenAI 横空出世到如今，ChatGPT 的月活跃用户已接近 30 亿人，几乎相当于地球上三分之一的人都在使用它。
这让不少人认为，使用谷歌搜索的人势必会大幅减少，唱衰谷歌的声音一度此起彼伏。然而，出乎意料的是——谷歌的股价非但没有下跌，反而一路攀升，屡创新高。
在这里我们必须特别说明：早在6月的《美股投资网必买股》视频中，我们就已经推荐过谷歌，当时的抄底价是169美元。
截至本周，股价已涨至291.67美元，累计涨幅高达73%。之所以强调这一点，是为了避免又有人在评论区说：“你现在才推谷歌，早就晚了啊！”
我把6月份的视频链接放在评论区，我们美股VIP社群也在172美元提醒买入，
另外一只6月必买股，医药巨头LLY，当时价格是737美元，8月我们再次提醒688.5美元买入。截止本周三LLY价格已经很来到了1021美元，获利50%。
谷歌的战略，不得不让人深思：
这种特立独行，是否意味着它早已暗藏一枚足以颠覆整个行业、令所有对手震惊的“大招”？
在硬件上，谷歌的AI芯片有能力向英伟达的GPU发起挑战，而且要算力有算力；
在软件上，Gemini 是目前唯一具备与 ChatGPT 正面抗衡实力的最好模型。
谷歌同时掌握软硬件两端，这种整合使其具有成为有望超越英伟达（市值五万亿美元级别）的科技巨头的潜力。
本期视频我将给大家好好深入分析，视频很长，看不完先点赞再收藏，关键时刻能帮忙
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谷歌的“垂直整合”：模型×算力×芯片一条龙
谷歌得以挑战由 OpenAI 和英伟达主导的 AI 阵营，核心在于其构建了“模型 x 算力 x 芯片”的深度垂直整合闭环生态。这种模式帮助谷歌实现了“自给自足、自控成本、独享利润”，使其在算力层面摆脱了对外部技术的依赖，获得了战略自主可控权。
而这套生态系统的“核心心脏”，正是谷歌早在 2015 年便超前部署、并持续迭代至今的自研 AI 专用芯片——张量处理单元（TPU）。
TPU 的优势源于其定制化的 ASIC 芯片设计，它专为高速、低耗地处理神经网络计算而生。与需兼顾多种功能的通用 GPU 相比，TPU 在处理 AI 任务时效率更高。
最新的 Ironwood（第七代 TPU）在性能上实现了重大飞跃，其训练和推理性能比上一代 Trillium 提升了 4 倍，相比 TPU v5p 峰值性能更是提升了 10 倍。
更重要的是，Ironwood 能够在单个集群中连接多达 9,216 个芯片，提供了无与伦比的超大规模计算能力。在能效方面，TPU 的表现具有颠覆性意义，其能效通常是同代 GPU 的 2 到 3 倍，极大缓解了数据中心的能源瓶颈。
性能上的飞跃直接转化为显著的成本效益，尤其是在 AI 模型部署和运行的推理工作负载方面。TPU 在推理任务上的性价比可达 GPU 的 4 到 10 倍，并通过新一代 v5e 实现“每美元吞吐量”比 v4 提高 2.5 倍，确立了压倒性的成本优势。
这种卓越的性能和成本比，不仅用于谷歌内部训练 Gemini 等大模型，更通过谷歌云向外部客户提供服务，将巨大的自研投入转化为可盈利的云基础设施，构建了强大的技术和商业壁垒。
尽管英伟达 GPU 仍是市场主流，但 TPU 所处的 AI 专用芯片市场正在以每年超 30% 的速度快速爆发，预计到 2030 年将膨胀到 196 亿美元。谷歌 TPU 凭借其高效率和低成本的优势，已经成为 ASIC 市场中增长最快的力量。
一些分析师甚至大胆估算，谷歌的 TPU 业务价值可能高达 9000 亿美元，这表明，在 AI 军备竞赛中，这套“自给自足”的 TPU 系统，是一个被市场严重低估的“价值洼地”，未来潜力巨大。
在 AI 算力这条赛道上，拥有定制的芯片“心脏”（TPU）只是第一步。运输和变现这股计算能力的“血管”同样关键。
谷歌云正是那条强大的网络。它不仅能将 TPU 提供的算力输送到世界各地，保证内部 AI 业务的顺畅运转，更重要的是，它将这种强大的计算能力转化为实打实的利润。
在规模高达万亿级的全球云基础设施赛道中，谷歌云稳居前三，市场份额约 13%。其平台已成为 AI 创新的温床：
据披露，其‘生成式 AI 独角兽’渗透率已接近 90%，而获得资本支持的生成式 AI 初创企业中，其客户比率超过 60%。行业报告预测，‘GPU 即服务’市场的年增速可能达到惊人的 165%，这充分支撑了谷歌云在这一赛道上的迅猛发展。
正是这种爆炸式的需求，推动了谷歌巨额资本支出的有效转化。仅 2025 年第三季度，谷歌就砸了 239.5 亿美元去扩建基础设施！
对大多数竞争对手来说，花这么多钱采购算力，纯粹是一个巨大的“成本中心”。但谷歌却把这变成了自己的超级优势：
- 谷歌首先利用其强大的云网络，为Gemini模型和AI Overviews提供优化且低成本的内部计算资源。
- 随后，谷歌通过云平台出租TPU的独特优势和低成本。如果客户想使用定制化的TPU来训练模型，他们必须使用谷歌云的服务。
通过这种方式，谷歌不仅拥有自己的芯片“工厂”（TPU），还拥有一个强大的“销售渠道”（谷歌云）。原本用于基础设施建设的巨额投入，成功转化为持续增长的云业务收入，实现了成本中心向利润中心的完美跨越。
当芯片与算力准备就绪，最后登场的是决胜的“终极武器”：Gemini 模型。它不仅是技术性能的体现，更是谷歌垂直整合生态的战略中枢和最终价值的载体。
Gemini 的强大源于其独特的数据护城河，它直接出生在谷歌搜索、YouTube、Gmail 等拥有数十亿真实用户的数据沃土之上。
最新公布的数据显示：仅 2025 年 6 月，Google 的月处理量接近一千万亿个 Token（千兆级别），相当于每分钟处理数千万至数亿个 Token。这个数字清晰表明：Gemini 背后运行的不仅是模型，而是一整套生态、算力与真实用户数据在滚动增长的体系。对于任何依赖模拟或公开数据的封闭模型而言，想要复制这种实时、海量、高质的用户反馈，已构成难以逾越的壁垒。
由此，谷歌构建了一个强大到难以超越的“数据飞轮”：
海量用户数据训练 Gemini，让它更智能！
更智能的模型驱动产品体验优化。
优化的产品体验吸引更多用户流量。
新增用户流量产生更大量的循环数据。
这个飞轮一旦转动起来，便会形成难以超越的加速度。
由此可见，谷歌的“沉默”绝不是动作慢、迟缓，而是一种极致的战略耐心！当别人都在合作与集成的快车道上狂奔时，谷歌选择了一条更难、但也更稳健的路：从芯片、到算力、再到模型与应用，亲手打造一个完全属于自己、拥有自带现金流的 AI 王国。
搜索与“AI Overviews”：冲击有，但最终价值留在了谷歌
很多人对谷歌的质疑，是从“ChatGPT 会杀死搜索”开始的。但谷歌的回应是通过 AI 彻底升级搜索，并收回流量变现的主导权。这背后是其“模型×算力×芯片”垂直整合战略的实践：既然拥有自研模型和算力，谷歌就将 AI 直接嵌入搜索这一核心流量入口，而非将主导权拱手让人。
谷歌推出的 AI Overviews（AI 总结）已经开始改变搜索的形态：
以前：你搜→谷歌给你一堆链接→流量被外部网站拿走。
现在：你搜→谷歌首先给你一段 AI 总结→绝大部分问题在谷歌自己平台上就解决了。
这种转变意味着谷歌在为用户提供精准答案的同时，也收回了大量的跳转流量和商业机会。尽管搜索形态变化，谷歌的搜索和广告收入依旧保持增长。关键在于，谷歌并未替代高价值的商业决策需求（如“购买意向”、“本地服务”），而是保持了这些高价值流量，并确保它们留在自己的生态内。
更深层的原因在于成本壁垒。很多公司不敢大规模推动 AI 搜索，正是因为每次生成答案都会耗费巨大的算力，成本极高。谷歌能够放开手脚，正是由于其端到端的垂直整合。对从硬件（TPU）到软件（Gemini）的整个计算过程拥有深度优化和绝对控制权，其推理成本是由自身而非外部供应商定价。
过去，谷歌搜索结果页是一个将用户导向四面八方外部站点的“流量枢纽”。现在，用户在站内获得答案后，下一步往往会点击谷歌自家的Shopping（购物卡片）、Maps（地图导航）或YouTube（视频内容）。这形同一场“内部消化”。
谷歌由此将广告位、成交入口和整个商业化路径紧密锁定在自己的生态系统内，不仅冲击了依赖传统搜索流量的外部网站，更铸造了一道难以逾越的商业护城河。
为什么只有谷歌，能超越英伟达 5 万亿市值？
所以到这里为什么只有谷歌，能超越英伟达 5 万亿市值？这个答案已经出来了。
微软、Meta、甲骨文这些巨头，本质上都是 AI 竞赛中的资源采购方。他们必须持续砸钱买英伟达的芯片，这笔钱就是他们的成本。但谷歌不同。它用“Gemini 模型 + TPU 芯片 + Google Cloud”搞了个闭环，把算力变成了利润中心。自己用最低的成本驱动 AI，用不完的还能对外卖服务赚钱。
英伟达五万亿的市值建立在其对 AI 算力稀缺性的‘定价权’之上。然而，谷歌正在做的，就是用自己的垂直整合体系，在内部彻底打破这个垄断！这种不受制约的无限利润想象空间，让谷歌成为唯一一个可能超越英伟达市值的公司。
从投资角度看，押注谷歌，买的其实是“供应链的绝对控制权”。
微软、Meta 一旦芯片市场波动或供应出问题，战略就会受挫。但谷歌有 TPU，它能稳坐钓鱼台，在算力供应上有更大控制力。低成本带来高容错率，让谷歌的 AI 战略具备长期跑下去的韧性。
其次，谷歌的回报潜力是指数级的。目前其市值约为 3.5 万亿美元，5 万亿只是第一阶段目标，而长期目标直指 10 万亿美元。谷歌不仅在卖模型，更是整个 AI 基础设施的“地主”——它掌控着算力、算法、生态与数据的底层资源，能够从整条价值链中收取利润。每一笔投入，都在优化成本的同时推动营收增长，实现了利润的双重爆发。
那些依赖外部技术的公司，虽然能够快速实现营收并赚取短期利润，但其利润率往往被高昂的硬件成本费用所压缩。随着市场竞争的加剧，或者 AI 行业的泡沫声音加剧等，投资者的耐心可能会迅速消退，估值也可能随时会出现回调。
好了今天到这里就结束了，打开官网StockWe.com订阅我们VIP会员获得更多有深度、有价值的内容和分析，临走前记得点赞、打开小铃铛通知，你的每一次互动，都是我们美股投资网持续输出优质美股内容的最大动力。
美国投资银行Wedbush表示，本周科技股大幅度被抛售，正是投资者抄底买入的机会。
以丹尼尔·艾夫斯为首的分析师表示："对科技股投资者而言，昨天又是非常艰难和残酷的一天，因为特斯拉 (TSLA) 、微软 (MSFT) 、Palantir (PLTR) 、英伟达 (NVDA) 等AI科技龙头遭遇的风险规避性上涨，给这场科技牛市带来了一些短期忧虑。"
分析师们补充道，几周前财报季开始时Palantir公布了惊人增长数据，远超华尔街预期，但次日股价却遭遇大幅抛售，科技股自那时起就进入了"惊心动魄的时刻"。
艾夫斯及其团队表示："这加剧了围绕空头'AI泡沫论'的担忧，以及对英伟达在华收入被切断的忧虑，还有对'太大而不能倒'的OpenAI的议论……加上迈克尔·伯里的做空推文更是添乱。简而言之，我们认为这对科技股来说只是一个短暂的小型恐慌时刻，因为我们相信，随着投资者寻求参与AI革命以及目前正在消费端和企业端上演的第二、第三、第四轮衍生效应，科技股将在今年剩余时间内迎来大幅上涨。"
分析师指出，第三季度科技股财报季最重要的收获是微软、亚马逊和谷歌-A (GOOGL) 公布的强劲云业务数据，以及由Meta Platforms (META) 平台公司和其他科技巨头引领的直至2026年的大幅资本支出增长。分析师认为，随着AI交易进入下一阶段，科技巨头的资本支出在2026年可能从今年的约3800亿美元增至5500亿至6000亿美元。
艾夫斯及其团队表示："这是一场AI军备竞赛，推动下一阶段增长的是科技巨头们的支出，而且这一趋势到2026年也不会放缓，思科本周公布的乐观季度业绩和指引就是另一个积极数据点……我们认为这对AI革命看涨论点是一个巨大的积极因素和验证时刻。"
分析师认为，英伟达下周公布的财报将成为AI革命的另一个重要验证时刻，并成为科技股直到年底的积极催化剂，因为投资者仍在低估AI支出的规模和范围。
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