英伟达现在正计划参与一项高达 5000 亿美元的数据中心融资项目。他们不仅给硬件、给技术、给生态支持，甚至还愿意在部分项目里兜底最高 25% 的风险。

看到这儿你可能会问，英伟达为什么要花这么大的代价去做这件事？

很简单，因为卖芯片只能赚一次钱，但帮 AI 工厂搞定资金和需求，却能换来长期的利润分成。

这 5000 亿最核心的逻辑，根本不是数字多大，而是英伟达第一次把华尔街的钱、自己的 GPU 订单，还有未来长期的现金流，全装进了同一个商业闭环里。

按照英伟达的设定，只要数据中心的收入超过了保底线，剩下的利润他们就能拿分成。因为芯片在第一次卖出去的时候就已经算完成本了，后面拿到的分成几乎没有任何额外支出，这相当于一笔高毛利的“算力年金”。

大摩做过一个测算，如果英伟达对超出保底的收入抽成 35%，到 2029 财年，能给每股收益带来 10% 以上的增量。英伟达现在不光是卖设备，它还在帮项目方找钱、拉客源、保底利用率，最后再从未来的收益里持续提成。

所以，这件事真正的投资逻辑，就是英伟达正在把一次性的硬件销售，升级成“卖 GPU + 算力兜底 + 收入分成”的三重收益。如果这套模式跑通了，英伟达就不再只是个芯片公司，而是直接变成了全球 AI 基础设施的运营商。

当然，这里的风险也很明确。5000 亿只是潜在的融资规模，每个项目都得单独审批，不是说这笔钱立马就能全落地。

至于以前市场担心的“英伟达掏钱给客户，客户再买英伟达 GPU”这种左手倒右手的循环融资问题，现在引入了第三方机构独立审核，确实透明了不少，但风险并没有消失，只是从英伟达自己扛，变成了和华尔街一起分担。

总的来说，英伟达正在重新定义自己的商业模式。它撬动的盘子越来越大，但未来的股价和业绩，也必然会和整个 AI 行业到底赚不赚钱，绑得越来越深。

英伟达为何押注开源AI？黄仁勋真正想赚的不是模型的钱

黄仁勋一边死守CUDA生态，一边高喊开源万岁——这看起来似乎有些矛盾，但实际上，这可能是英伟达过去几年最精明的一步商业布局。

8月11日，The Information报道称，英伟达正在开发Nemotron 4开源AI模型，旗舰版本参数规模目标至少达到1万亿，是6月发布的Nemotron 3 Ultra的两倍。

与此同时，英伟达多年期云服务承诺规模已经增加到280亿美元，大约是一年前的3倍。

一个卖GPU的公司，为什么要投入大量资金开发免费的AI模型？

答案其实很简单：

开源模型越普及，市场对AI算力的需求就越大，而最大的GPU供应商正是英伟达。

把AI从少数巨头的工具，变成全球基础设施

目前，闭源AI模型，比如OpenAI的GPT系列，核心能力主要掌握在少数几家公司手里。

普通企业想使用顶级模型，往往需要通过云服务调用，算力需求高度集中在OpenAI、微软、谷歌等大型平台。

但开源模型完全不同。

企业、开发者甚至政府机构都可以下载模型，根据自己的需求进行调整，并部署到自己的服务器或者云环境中。

而每一次独立部署，背后都意味着新的算力需求。

而AI算力的核心，就是GPU。

英伟达生成式AI副总裁Kari Briski曾表示，英伟达投资Nemotron，是因为相信未来每个企业、每个国家都需要更容易获得的前沿开源模型。

大白话就是：

降低AI使用门槛，让更多人进入AI时代，然后推动更多人购买算力。

这盘棋，英伟达有几个关键目的

第一，把客户范围从几个巨头扩散到整个市场

过去几年，英伟达AI芯片最大的客户主要集中在微软、OpenAI、谷歌、亚马逊等少数巨头。

这些公司虽然大量采购GPU，但同时也在开发自己的AI芯片。

如果未来AI应用从少数模型公司扩散到大量企业，那么算力需求也会从几个超级客户，扩散到无数企业、创业公司和机构。

对于英伟达来说，这意味着更加庞大的客户基础。

第二，免费模型本身就是最好的GPU销售工具

Nemotron是开源的，企业下载模型本身不需要支付费用。

但模型运行需要算力。

黄仁勋今年7月接受采访时曾表示：

“免费AI对硬件是好事，免费AI对芯片是好事。”

这句话其实已经说明了英伟达的逻辑：

软件可以免费，但运行软件需要硬件。

模型越普及，GPU需求越大。

第三，借开源生态挑战闭源模型公司

开源模型成本低、部署灵活，正在逐渐成为企业AI应用的重要选择。

这可能会改变目前OpenAI、Anthropic等闭源模型公司的市场地位。

英伟达一方面向这些公司出售GPU，另一方面通过开源生态扩大自己的影响力。

同时，英伟达还投资了Reflection AI、Thinking Machines Lab等AI公司。

现在自己推出Nemotron，本质上是在AI软件领域进一步扩大存在感。

因此英伟达推出了“Nemotron联盟”，吸引Reflection、Cursor、Mistral等开发者和公司参与。

简单来说：

竞争对手不好打，那就把它们拉进生态。

第四，也是最重要的一点：继续强化CUDA护城河

很多人关注英伟达的硬件优势，但真正长期决定竞争力的，其实是CUDA生态。

GPU只是入口。

大量开发者、企业和研究机构长期基于CUDA开发AI应用，形成了巨大的迁移成本。

所以英伟达的策略非常清晰：

模型可以开源，但生态必须掌握在自己手里。

开源的是模型，强化的是CUDA。

英伟达正在进入一个更复杂的位置

不过，Nemotron也带来了一个新的问题：

英伟达正在某种程度上和自己的客户产生竞争。

OpenAI是英伟达最大的GPU客户之一，英伟达甚至投资了OpenAI。

但Nemotron定位本身，就是降低企业使用AI模型的成本，并挑战部分闭源模型市场。

这意味着英伟达未来可能同时扮演两个角色：

一方面，它是AI公司的供应商；

另一方面，它也正在成为AI生态中的参与者。

这是一条需要谨慎平衡的路线。

280亿美元云服务投入，赌的是未来算力需求

截至今年4月，英伟达多年期云服务承诺规模已经提升到280亿美元，合同期限延续至2031年初。

其中部分算力将用于Nemotron等模型训练。

从财务角度看，开源模型本身不会直接创造大量收入。

但如果它能够推动更多企业部署AI，那么背后的GPU需求可能远远超过模型本身的价值。

简单来说：

免费模型是入口，GPU才是真正的收入来源。

英伟达并不一定需要Nemotron成为全球最强模型。

它真正想看到的是：

无论最终哪个模型胜出，都需要大量英伟达GPU运行。

再看昨天那笔5000亿美元的算力融资计划

8月10日，英伟达宣布联合阿波罗全球管理、黑石、贝莱德、博枫、高盛和KKR等华尔街机构，建立一个新的算力融资平台。

目标是在长期内撬动超过5000亿美元第三方资本。

简单理解：

未来企业购买GPU，可能不一定需要一次性支付巨额资金，而可以通过融资、租赁方式获得算力。

过去一家AI公司建设数据中心，可能需要投入几十亿美元甚至上百亿美元。

现在，金融机构可以先购买设备，再出租给客户，客户通过长期付款使用算力。

贝莱德CEO拉里·芬克甚至表示，这类似于过去金融市场将房地产资产证券化的过程。

黄仁勋也表示，这是技术基础设施首次被大规模转化为可投资资产。

这套模式的核心，是重新定义GPU价值

过去GPU被认为是一种科技硬件。

但英伟达希望市场看到：

GPU实际上越来越像一种基础设施资产。

因为未来AI时代，算力就像电力和互联网一样，是企业运行的重要资源。

因此：

Nemotron开源模型负责创造更多AI需求。

5000亿美元融资平台负责降低算力采购门槛。

CUDA生态负责锁定长期竞争优势。

三条线结合起来，形成英伟达未来AI基础设施战略。

当然，市场也存在担忧。

英伟达宣布融资平台后，股价当天收跌2.86%，5年期信用违约互换（CDS）一度升至77.215个基点，创两周最大单日涨幅。

投资者主要担心三个问题。

第一，是否存在“循环融资”的风险。

质疑者认为，英伟达帮助客户融资，而客户拿到资金后又购买英伟达GPU，这可能形成资金闭环。

第二，英伟达是否会和自己的客户产生利益冲突。

它既向OpenAI等公司出售芯片，又通过开源模型进入软件竞争。

第三，AI投资回报是否能够匹配如此庞大的资本投入。

目前全球科技巨头资本开支已经达到数千亿美元规模，但AI应用收入仍处于早期阶段。

如果未来AI需求增长低于预期，风险可能会在产业链和金融体系之间传导。

美股投资网认为：

英伟达现在做的事情，本质上是在推动AI基础设施进一步普及。

Nemotron开源模型，是降低AI使用门槛。

5000亿美元融资平台，是降低算力采购门槛。

CUDA生态，则是确保未来AI应用仍然运行在英伟达体系之上。

短期来看，这些动作可能引发市场对竞争和融资风险的担忧。

但长期来看，黄仁勋押注的是一个更大的趋势：

AI最终可能像电力和互联网一样，成为全球企业和国家的基础设施。

而在这场基础设施竞争中，英伟达希望自己成为那个提供底层算力的人。

280亿美元云服务投入，是为了扩大生态。

5000亿美元融资平台，是为了扩大市场。

CUDA，则是英伟达真正的长期护城河。

美股投资网按统一口径统计了7月15日至8月11日的29个主要AI/科技财报：盘前财报看当天收盘，盘后财报看下一交易日收盘，同时扣除SPY涨跌。7月15日至28日，也就是清盘消息前最紧张的阶段，11个样本只有2个上涨，上涨率18.2%，财报反应中位数为-7.1%，平均为-5.8%。如果把7月29日视为卖压基本结束的附近节点，此后18个样本有8个上涨，上涨率提高到44.4%，平均回报回到约0%；但中位数仍是-4.7%。若严格从7月30日公开披露后计算，上涨率只有36.4%，中位数仍为-7.0%。样本不大，18.2%升至44.4%的差异也没有达到可靠的统计显著性。

所以，你的“转折感”是真的，但它来自右尾变肥，而不是整体胜率暴增。7月29日以后，MSFT、LRCX、APLD、AMZN、PLTR的财报反应分别约为+15.5%、+18.0%、+20.5%、+15.3%和+29.5%；另一边，SPCX、WDC、APP、DDOG仍分别约跌13.6%、13.0%、19.7%和19.0%。几只二三十个百分点的大涨很容易造成“最近财报都在涨”的体感，但实际仍有超过一半的样本下跌。

7月财报难做，基金清盘只是放大器，不是唯一原因。7月23日Alphabet、Tesla财报后，布油突破100美元、10年期美债收益率升至2025年初以来高位，同时市场开始集中质疑AI资本开支回报；当天纳指跌逾2%。Alphabet虽然业务不错，却因提高资本开支且自由现金流转负而跌约7%；Tesla因为自由现金流和巨额投入问题跌约14.5%。这说明当时是“高估值＋高拥挤度＋油价和利率冲击＋强制去杠杆”叠加，而不是单一基金控制了整个市场。

资金现在真正想做的，是从“买整个AI篮子”切换为“只买能证明回报的公司”。市场不再奖励一句“我们要增加AI投入”，而是追问这笔投入能否转化为收入、毛利率、自由现金流和上调后的指引。Alphabet首次出现负自由现金流，Meta自由现金流同比下降91%，Amazon也出现负自由现金流，这正是本季估值逻辑改变的核心。AI资本开支与现金流分化。

近期最容易被忽视的暗线，是“谁在付AI账单，谁在收AI账单，以及谁必须继续融资”。资金更愿意追三类公司：已经把AI变成收入和利润的应用层；拥有订单、产能和定价权的光通信、存储、电力与散热瓶颈；资产负债表能自我供血、指引还能上修的公司。相反，仅有收入增长但自由现金流恶化、债务重、客户过度集中或需要持续融资的数据中心和AI云公司，即使营收大超预期也可能继续被砸。

因此接下来赌财报，不能只看“会不会beat”。更重要的是股价此前是否已被去仓位、市场耳语预期是否降下来、公司能否上调后续指引，以及增长能否转成现金。当前最好的财报结构是“低仓位＋低预期＋指引上修＋现金流改善”；最危险的是“股价先涨透＋隐含波动高＋只讲资本开支、不讲回报”。截至8月初，约85%的标普公司已披露、整体盈利增长为2021年以来最强，但个股仍高度分化，这也印证资金是在重新排序，而不是全面撤离或全面回补AI。

美股SMCI 将于周二盘后公布2026财年第四季度财报。这份财报不仅将决定超微电脑短期股价走向，更是市场判断AI算力链景气度能否持续的重要风向标。期权市场定价显示，财报发布后股价可能出现约13.4%的双向波动，交易员正以创纪录的看涨期权押注上行，同时在关键价位建立下行保护。

财报核心矛盾：毛利率“爆表”VS营收“不达标”

超微电脑 SMCI 7月末披露的初步业绩呈现出一组看似矛盾的数据组合：

营收端：Q4营收预计落在先前110亿至125亿美元指引区间的低端。分析师普遍预期Q4营收为115.6亿美元，同比增长101%。过去五个季度中，超微电脑有四次营收未达预期。

利润端：毛利率预计在15%至17%之间，远超此前给出的8.2%至8.4%指引。分析师预期Q4每股收益为0.96美元，同比增长134%。过去三个月，分析师对每股收益的预期上调了16次，下调次数为零。

这一“营收低端、毛利率翻倍”的组合，指向同一个逻辑：AI算力供不应求的格局正在重塑产业链的利润分配。

Wedbush分析师Matt Bryson梳理了三大核心动因：供不应求——6月至7月间AI主板、算力硬件持续供不应求;定价优势——硬件供给紧缺让超微电脑在整机环节掌握定价主动权;结构优化——部分大客户数据中心项目延期，反而间接拉高了高毛利产品的销售占比。

期权市场：13.4%波动预期，看涨情绪占据主导

期权市场正在为一场剧烈波动定价，超微电脑 SMCI 周一收涨超1%，报31.46美元。8月14日到期的期权链显示，32美元平值跨式期权组合同时买入行权价最接近当前股价的看涨和看跌期权)成本约为4.31美元，对应预期股价在周五到期前约13.4%的波动幅度。按周一收盘价计算，这一波动意味着股价可能跌至27.89美元或涨至36.51美元。

看涨期权集中度极高，表明市场参与者存在大量的上行押注。未平仓合约量最高的是31美元看涨期权24,299份)，紧随其后的是33.5美元看涨期权22,455份)。40美元深度价外看涨期权的未平仓合约也高达13,188份。周一盘中交易中，35美元看涨期权成交量超过8,500份，33美元看涨期权成交量超过5,800份。

看跌期权方面，交易员在28美元和30美元行权价附近建立了短期支撑保护。28美元看跌期权未平仓合约4,772份，30美元看跌期权3,581份，29美元看跌期权成交量超过2,000份，反映出部分交易者正在为可能的下行风险建立保护。

华尔街对超微电脑 SMCI 的分歧同样显著。Visible Alpha追踪的五位分析师中，仅一位给予“买入”评级，两位“中性”，两位“卖出”，平均目标价约34美元。Mizuho的Vijay Rakesh维持“中性”评级及34美元目标价;Rosenblatt的Kevin Cassidy和Needham的Quinn Bolton则分别给出45美元和46美元的买入评级。S&P Global统计的19位分析师共识评级为“持有”，平均目标价37.81美元。最高目标价64美元，最低24美元。

关键悬念：600亿美元订单的转化能力

超微电脑 SMCI Q4新增订单超过600亿美元，积压订单创历史新高。这一数字是营收指引低端的五倍以上。

然而，公司警告部分订单可能不代表确定的承诺，仍存在取消或延迟风险。交货时间表及营运资金需求因此成为焦点——第三季度营运消耗66亿美元现金，手头现金仅13亿美元，另有88亿美元的债务及可转换债券。

此外，董事会的独立出口管制审查仍在进行中，管理层警告这可能影响财测、初步结果及先前各期数据。

更大的背景：AI算力链景气度的“试金石”

超微电脑 SMCI 的财报之所以备受关注，是因为它不仅是公司自身的业绩检验，更是整个AI算力链景气度的“试金石”。作为英伟达服务器的核心代工厂商，其大额订单增长直接映射了头部云厂商与AI公司的算力需求扩张。

过去12个月，超微电脑股价仍下跌约30%，表现落后于慧与科技+160%)和戴尔科技+230%)。这份财报将决定股价能否企稳回升——投资者将密切关注实际营收、积压订单的构成和出货时间表。

超微电脑的Q4财报，是一场关于AI算力链利润分配逻辑的关键检验。毛利率近乎翻倍的指引与营收落在低端的预警，共同指向同一个信号——在AI硬件供不应求的格局下，整机制造商的定价权正在重塑盈利结构。对于投资者而言，超微电脑的这份财报不仅是检验其自身投资价值的分水岭，更是判断整个AI算力链景气度能否持续的关键风向标。

【十倍股】没有人比我更懂 $NBIS ，去年7月在45美元推荐 NBIS 的涨了600%，是我们唯一长期持有的重仓！视频链接 https://youtu.be/nbis

8 月 12 日 NBIS 财报真正需要看什么。 高盛明确维持 Buy，12个月目标价 $286，相对于报告时股价 $187.97，隐含上涨空间 52.2%。

一、先说结论：高盛真正看好NBIS的逻辑是什么？

我认为这份报告最核心的信息可以浓缩成一句话：

NBIS现在最大的矛盾不是“有没有AI算力需求”，而是“能不能足够快地把算力供给建出来”。

这是非常重要的变化。

传统云计算公司通常担心的是：

客户需求 → 有没有客户 → 客户愿不愿意付钱 → 毛利率怎么样

而 NBIS 现在更像：

客户需求 → 已经很强 → 算力卖光 → 提高价格 → 客户提前付款 → 公司赶紧建设更多数据中心

高盛明确指出，NBIS在1Q26时已经表示AI Infrastructure需求非常强，而且即使提高价格，现有产能依然全部售罄。与此同时，AI基础设施需求仍然超过供给。

这对于一家Neocloud公司来说，是一个非常好的商业环境。

因为：

供不应求 + 提价 + 长合同 + 预付款

意味着NBIS正在从一家“卖GPU小时数”的公司，逐渐变成一家拥有较强定价权和长期合同能力的AI基础设施平台。

二、第一大看点：NBIS的收入可能继续大幅上修

高盛最关注的问题之一就是：

现在这么强的需求和价格环境，会不会推动2026年收入进一步超过公司原来的guidance？

公司此前给出的2026年收入指引是：

$3.0B–$3.4B

而 Visible Alpha Consensus 已经预计2026年收入达到：

$3.36B

也就是说，市场已经接近公司guidance上限。

但是这里有一个非常值得注意的地方。

高盛并不是简单认为：

NBIS收入增长很快。

而是发现了三个变化：

第一，价格上涨。

NBIS已经能够在算力供不应求的情况下提高价格。

第二，合同期限变长。

新客户和老客户的合同期限都在延长。

第三，客户开始预付款。

客户为了锁定未来算力，愿意提前付款。

这三个变化叠加起来非常重要。

三、为什么“预付款”特别重要？

很多投资者看到NBIS的时候，只关注Revenue。

但实际上，我认为未来需要更加关注：

Contracted Capacity + Prepayments + Backlog + ARR

因为对于AI算力公司来说，未来价值并不仅仅取决于今天卖了多少钱。

美股投资网获悉，更重要的是：

未来几年有多少算力已经被客户锁定。

假设一个客户：

今年买 $100M 算力；

以前可能是：

一年一签。

现在变成：

三年合同。

那么对于NBIS来说：

Revenue visibility会明显提高。

如果客户进一步：

提前支付部分费用

那么NBIS甚至可以利用客户资金帮助自己扩建基础设施。

这会形成一个非常有意思的循环：

需求旺盛 → 客户锁定算力 → 签长期合同 → 客户预付款 → NBIS建设数据中心 → 更多GPU上线 → 更多收入

这也是为什么高盛特别强调2026年合同质量已经明显改善。

四、但是这里存在一个巨大的问题：2026年收入$3.4B到底够不够？

这也是我认为这份研报最值得投资者警惕的地方。

高盛给出的模型远远高于公司当前2026年guidance。

高盛预测：

注意这个数字：

2027年 $13.7B。

这意味着高盛实际上在押注NBIS未来两年出现极其恐怖的收入增长。

从：

2025 $530M

到：

2026 $3.59B

再到：

2027 $13.71B

这已经不是普通的高增长公司。

这是典型的：

AI Infrastructure Hyper-growth

逻辑。

五、最重要的一个数字：2026 → 2027收入增长接近4倍

简单计算：

$13.71B / $3.586B ≈ 3.82倍

也就是：

2027年收入约为2026年的3.8倍。

这说明高盛真正的投资逻辑其实不是：

“NBIS今年财报很好。”

而是：

“NBIS正在进入一个规模快速放大的阶段。”

因此，如果8月12日财报只是告诉市场：

“我们今年收入会更好一点。”

这可能还不够。

真正能够推动NBIS重新估值的，是：

2027年的Revenue、ARR、capacity、contracted power有没有继续向上。

六、第二个重大问题：Meta自己做云，会不会成为NBIS最大的竞争威胁？

这是本报告非常重要的一部分。

高盛特别提到了：

Meta正在开发自己的cloud business。

投资者担心：

如果Meta自己进入AI Cloud，

那么是不是意味着：

Google、Microsoft、Amazon、Meta这些巨头最终都会自己做AI基础设施？

那么：

Nebius这种Neocloud还有没有存在空间？

这是非常合理的担忧。

七、高盛为什么认为NBIS仍然有竞争优势？

这里是这份报告非常值得关注的地方。

高盛认为NBIS并不是单纯卖：

Bare-metal GPU capacity

也就是：

“我给你一堆GPU，你自己用。”

NBIS想提供的是：

Full-stack AI Platform

也就是从：

GPU Compute

↓

Storage

↓

Orchestration

↓

AI infrastructure

↓

Engineering support

全部整合起来。

这实际上是NBIS与传统GPU租赁公司的区别。

八、NBIS真正的护城河可能不是GPU，而是“软件+服务+算力”

高盛总结了NBIS在Inflection活动上强调的几个优势：

响应速度更快

产品更加聚焦

Compute + Storage + Orchestration一体化

客户可以直接接触工程团队

合同结构更加灵活

这几个东西看起来不性感。

但是对于AI企业来说，非常重要。

因为AI客户真正需要的不是：

“给我1000张GPU。”

而是：“让我今天就能够训练模型。”

因此：GPU只是基础设施。

真正能够产生客户粘性的可能是：

GPU + Networking + Storage + Scheduler + Kubernetes + AI software + engineering support

这也是Neocloud最值得关注的商业模式。

先看几个最关键的数据。追踪SK海力士的那7只杠杆ETF，现在的日交易量比巅峰时期直接缩水了90%，每天的换手连1亿股都不到。

为什么退潮得这么猛？

直接诱因美股投资网判断，就是韩国监管在7月31号强行调高了杠杆ETF的最低现金存款要求，这一脚刹车，几乎是一夜之间把散户的狂热需求给物理切断了。

流动性一断，后面接踵而至的就是惨烈的连续爆仓。

6月散户账户被强平了1万亿韩元，7月紧接着又爆掉了9930亿韩元，连续两个月刷出今年最大的强平规模。

现在的保证金贷款余额已经掉到了27.4万亿韩元，直接砸到了2026年以来的最低点。摩根士丹利给的评估很客观：这场去杠杆进程，目前才刚走完一半，清算远没有结束。

但这还不是最要命的。最棘手的问题—散户的杠杆是被洗出去了，可外资根本没有要回来的意思。

外资6月创纪录地流出了300亿美元，7月接着卖了62亿，8月到现在又砸盘43亿。散户爆仓踩踏离场，机构又缺乏接盘意愿，这就是AI热潮褪去之后最典型的后遗症。

我们要很清楚SK海力士在这个链条里的位置。它是英伟达HBM最核心的产能供应商，也是这轮AI硬件周期的风向标。

韩国散户之前用高倍杠杆去赌SK海力士，本质上是在用零售端资金为整个AI半导体板块的高估值买单。现在韩国杠杆ETF的崩盘，反映的就是全球AI半导体正在经历的挤水分过程。

这件事绝不仅限于韩国。当市场上最狂热的散户被彻底清场，市场往往才能找到真正的底部。但要记住，出清散户只是见底的必要条件，真正的充分条件是看到外资重新回流。

目前来看，外资还在单边抛售。在看到资本流向出现明确拐点之前，盲目去左侧抄底，依然是在接下坠的刀子。保持冷静，继续盯着资金面。#美股

$SKHY $WDC $MU $SNDK $STX

美股周一的盘面主要受两个因素压制。

第一个是宏观。美伊围绕解除封锁、经济制裁、冻结资产和战争赔偿等条件继续僵持，霍尔木兹海峡何时恢复正常通行再次变得不确定。

根据美股投资网了解到，周末单日确认通过海峡的船只由周五15艘降至周六11艘、周日6艘。

油价随即重新计入供应风险。WTI升至每桶82美元附近，布伦特原油上涨5%至87.72美元。

油价一上来，市场马上重新交易通胀和加息。10年期美债收益率由4.65%升至4.70%，市场对美联储9月加息的定价重新回到约52%至54%。

这条传导链很简单：油价涨，通胀预期升，加息预期升，高估值科技股承压。周一基本完整走了一遍。

第二个因素，是英伟达把AI融资这件事正式摆到了台面上。

英伟达宣布与Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、Goldman Sachs和KKR签署合作备忘录，计划建立多个独立的AI算力融资平台，长期撬动超过5000亿美元第三方资本，为英伟达生态内的AI基础设施和客户提供资金。

这个规模足够大，也说明华尔街继续押注AI算力的态度没有改变。

但需要注意，这不是一个已经募满5000亿美元的单一基金，也不是英伟达自己借入5000亿美元。目前仍是合作备忘录，最终协议尚未完成。

为什么这么大的利好没有带动股价上涨？

因为市场关注的已经不只是“AI有没有需求”，而是“这些需求未来靠什么方式付钱”。

英伟达帮助客户获得融资，客户拿钱建设数据中心、采购GPU，GPU销售继续支撑整个AI生态的增长。只要最终现金流能够覆盖融资成本，这个循环可以正常运转。

但一旦利率继续上升，或者融资环境收紧，市场就会担心：现在看到的AI需求，有多少来自真实现金流，又有多少被低成本资本提前放大？

偏偏同一天，英特尔又宣布拟公开增发150亿美元普通股，并可能额外向承销商配售22.5亿美元，资金用于资本开支和营运资金，股价下跌4.1%。

英特尔增发和英伟达的第三方融资平台并不是同一个资金池，不能简单理解为“这边吸钱，其他股就没钱了”。

但两件事放在一起，向市场传递了同一个信号：AI基础设施仍在扩张，只是这轮扩张越来越依赖外部融资，资本成本和股东稀释也开始进入估值。

结果就是，半导体板块出现了明显的系统性卖压。费城半导体指数收跌2.94%，NVDA跌2.8%，INTC跌4.1%，ARM跌5.2%，MRVL跌4.6%，MU跌1.9%，AVGO跌1.3%。

上个月，半导体行业暴跌，把很多人吓坏了，但是如果你翻一下历史，就知道是半导体行业的常态。

过去30多年里半导体行业经历了13次大调整，平均每两年多就要来一次。这根本不是什么“罕见崩盘”，而是这个行业固有的运行规律。

拿近几年的几轮大调整来说：

2024年套利与关税波动：砸了40%，3个月涨回来；

2020年疫情冲击：砸了35%，4个月涨回来；

2018年贸易争端：砸了26%，4个月涨回来；

2022年美联储加息：砸了46%，算长的，用了14个月涨回来。

历史上半导体熊市的平均下跌幅度大约在37%左右，回调周期通常持续小半年到一年。

而最近这几轮（比如2018年、2020年和2024年），市场修复的速度都非常快，基本在3到4个月内就踩着V型反弹走出来了。

唯一一次例外是千禧年的互联网泡沫，当时整个板块暴跌了85%，用了十多年才修补回来。但那时的芯片公司大部分是没有真实盈利支撑的空中楼阁。

美股投资网认为，现在的底层逻辑完全不同：全球各大科技巨头都在砸钱建算力，芯片公司的营收和利润依然处于历史高位，背后有实打实的业绩和AI需求在支撑。

半导体行业从来都是这样，急跌时极其考验心理素质，但只要行业的基本面没有被破坏，过一段时间总能爬起来。与其盲目恐慌，不如多看看底层的周期规律

美股周一的盘面主要受两个因素压制。

第一个是宏观。美伊围绕解除封锁、经济制裁、冻结资产和战争赔偿等条件继续僵持，霍尔木兹海峡何时恢复正常通行再次变得不确定。

根据美股投资网了解到，周末单日确认通过海峡的船只由周五15艘降至周六11艘、周日6艘。

油价随即重新计入供应风险。WTI升至每桶82美元附近，布伦特原油上涨5%至87.72美元。

油价一上来，市场马上重新交易通胀和加息。10年期美债收益率由4.65%升至4.70%，市场对美联储9月加息的定价重新回到约52%至54%。

这条传导链很简单：油价涨，通胀预期升，加息预期升，高估值科技股承压。 周一基本完整走了一遍。

第二个因素，是英伟达把AI融资这件事正式摆到了台面上。

英伟达宣布与Apollo、BlackRock、Blackstone、Brookfield、Goldman Sachs和KKR签署合作备忘录，计划建立多个独立的AI算力融资平台，长期撬动超过5000亿美元第三方资本，为英伟达生态内的AI基础设施和客户提供资金。

这个规模足够大，也说明华尔街继续押注AI算力的态度没有改变。

但需要注意，这不是一个已经募满5000亿美元的单一基金，也不是英伟达自己借入5000亿美元。目前仍是合作备忘录，最终协议尚未完成。

为什么这么大的利好没有带动股价上涨？

因为市场关注的已经不只是“AI有没有需求”，而是“这些需求未来靠什么方式付钱”。

英伟达帮助客户获得融资，客户拿钱建设数据中心、采购GPU，GPU销售继续支撑整个AI生态的增长。只要最终现金流能够覆盖融资成本，这个循环可以正常运转。

但一旦利率继续上升，或者融资环境收紧，市场就会担心：现在看到的AI需求，有多少来自真实现金流，又有多少被低成本资本提前放大？

偏偏同一天，英特尔又宣布拟公开增发150亿美元普通股，并可能额外向承销商配售22.5亿美元，资金用于资本开支和营运资金，股价下跌4.1%。

英特尔增发和英伟达的第三方融资平台并不是同一个资金池，不能简单理解为“这边吸钱，其他股就没钱了”。

但两件事放在一起，向市场传递了同一个信号：AI基础设施仍在扩张，只是这轮扩张越来越依赖外部融资，资本成本和股东稀释也开始进入估值。

结果就是，半导体板块出现了明显的系统性卖压。费城半导体指数收跌2.94%，NVDA跌2.8%，INTC跌4.1%，ARM跌5.2%，MRVL跌4.6%，MU跌1.9%，AVGO跌1.3%。

光通信板块为什么暴跌？

COHR跌14.2%，LITE跌8.6%，ALAB跌5.1%，MRVL跌4.6%，CRDO跌4.0%。

为什么光通信比整个半导体板块跌得更惨？

因为市场把上周的利好逻辑重新翻了一面。上周推动光通信上涨的一大原因是Reuters在8月4日发布的《US drafting ban on CN’s data center devices, sources say》。

报道显示，美国Z府正在研究限制新的CN光模块进入美国数据中心。

市场当时交易的逻辑很直接：CN供应商被限制，Coherent和Lumentum等美国厂商就可能获得更多份额。

但周一市场重新翻出了Reuters此前的一篇深度调查——《CN’s control over indium phosphide exports threatens AI data centre rollout》，翻译一下就是《CN对磷化铟出口的控制威胁AI数据中心扩张》。

这篇文章其实在提醒市场，CN掌握的筹码不只在成品光模块，还在更上游的磷化铟材料、晶圆和出口许可证。

磷化铟是高速光芯片的重要材料，目前缺少直接替代品。美股投资网了解到，CN约占全球铟产量的70%；相关出口限制实施后，6英寸磷化铟晶圆的平均价格上涨250%至5000美元。

这就形成了一个反差：美国如果限制CN成品光模块，美国供应商可能获得更多市场份额；但如果上游材料和晶圆出口同时受到限制，这些美国供应商也可能面对成本上涨和产能受限。

需要说明的是，这篇Reuters调查发布于6月11日，里面讲的供应链问题也不是周一突然出现的。真正的新变化，是上周市场只顾着交易“美国替代CN”，到了高位和财报前，资金才重新把“CN可能卡上游”这项风险拿回来定价。

第二个原因我认为更直接：上周涨得太猛。

光通信这一批股.票短时间普遍涨了几十个点，部分公司从低位算接近50%，现在又刚好进入财报窗口。此外，COHR、LITE 等股.票的静态市盈率已经超过100倍，前瞻估值虽然低很多，但同样建立在未来两年订单和利润高速增长的基础上。

这个位置容错率很低，任何一个能够说通的利空，都可能让获利盘先撤。Reuters此前关于InP供应链的调查，正好给了资金一个兑现理由。

美股投资网认为，不能把磷化铟问题完全当成“小作文”。出口许可延迟、晶圆涨价和供应紧张都有事实依据。

现在真正没有确认的是，中国会不会进一步收紧限制，以及这些问题最终会不会影响到 COHR、LITE 的交付、成本和利润率。

所以接下来不用再猜故事，直接看公司财报如何。

LITE 将在8月11日周二盘后发布财报，电话会于美东时间5:00举行；COHR周三随后也将公布业绩，月底还有 MRVL。

订单、出货和指引如果继续强，上游担忧很快会被压下去，这轮调整更像是高位获利了结，甚至可能重新给出机会。

但如果管理层确认InP短缺已经开始限制交付，或者明显推高成本、压低毛利率，那今天市场调整的就不只是情绪，而是整个光通信板块未来一两年的盈利预期。

这才是接下来几天真正要看的东西。

今天半导体板块集体承压，但我们上周重点推介的SNOW 依然稳步走高。

与此同时，另一只我们已经提前提醒VIP布局的标的，今天同样走出明显大涨。

想了解我们近期正在跟踪和布局的方向，可以联系我们了解VIP。

文章回顾：美股 我看好的一家AI公司，八月首选！

SpaceX豪赌AI：马斯克要在一年内新增10GW算力，这意味着什么？

最近，知名半导体研究机构 SemiAnalysis 发布了一份重量级付费报告，核心观点相当震撼：

SpaceX计划在2027年新增多达10GW AI算力。

如果这一目标最终实现，它不仅会刷新全球AI基础设施建设纪录，更可能彻底改变市场对AI产业链、云计算巨头以及AI资本开支（AI CapEx）的认知。

我认真读完这份长篇报告后最大的感受是：这可能是今年以来最激进、也最值得投资者关注的一条AI叙事。

马斯克放出的“AI大火箭”

在SpaceX首次财报电话会议上，马斯克透露，公司预计将在2027年新增6-8GW AI算力，并表示这个数字还有可能进一步提高，甚至超过10GW。

很多人看到这个数字没有概念。

按照当前AI数据中心建设成本粗略估算，每GW算力对应约500亿美元资本投入。

这意味着：

• 6GW对应约3000亿美元资本开支
• 10GW对应约5000亿美元资本开支

换句话说，仅2027年一年，SpaceX的资本开支规模就可能达到全球顶级云计算公司的水平。

而更令人意外的是，SpaceX的盈利能力和现金流实力其实远不如AWS、Google Cloud或Microsoft Azure。

因此，市场真正关心的问题不是：

“SpaceX会不会建AI数据中心？”

而是：

“SpaceX真的有能力在一年内完成如此惊人的扩张吗？”

从2GW到10GW，真的做得到吗？

SemiAnalysis专门对美国境内具备建设超大型AI数据中心条件的站点进行了全面调查。

他们的结论是：

从基础设施角度看，10GW并非天方夜谭。

数据显示：

• 2025年第一季度，SpaceX拥有约0.4GW AI算力
• 预计2026年底达到约2GW

因此真正的挑战在于：

2027年一年内新增8GW以上算力。

这相当于在短短12个月内，再造数个全球最大的AI基础设施集群。

而SemiAnalysis认为，凭借SpaceX的执行能力、土地资源、电力布局以及快速建设模式，这件事具备实现可能。

AI算力为什么突然变得这么值钱？

美股投资网团队研究获悉，整份报告最核心的逻辑，其实不是数据中心，而是AI推理业务的经济模型。

过去几年，市场一直关注GPU供给。

但现在越来越多投资机构开始关注另一个问题：

这些GPU到底能赚多少钱？

SemiAnalysis给出的测算非常激进。

以GB300集群为例：

如果OpenAI、Anthropic等模型公司直接向企业出售推理API服务，

每GW算力每年产生的收入可能超过1000亿美元。

而对应的运营成本仅约120亿美元。

也就是说：

理论上毛利率可能达到80%以上。

如果这个模型成立，那么AI行业正在发生一件极其重要的事情：

AI算力不再只是成本中心，而开始变成利润机器。

同样1GW算力，不同位置价值相差8倍

报告中有一组非常有意思的数据。

同样是一份GB300算力资源，放在AI产业链不同位置，产生的收入完全不同。

第一层：基础云服务（IaaS）

类似CoreWeave、Nebius等中立云服务商。

每GW年收入约120亿美元。

第二层：算力租赁

如果SpaceX将算力直接出售给模型公司：

• 卖给Anthropic约310亿美元/年
• 卖给Google约480亿美元/年

第三层：模型服务

如果OpenAI、Anthropic直接销售推理Token：

每GW年收入超过1000亿美元。

从基础设施到模型层，收入规模提升接近8倍。

这意味着什么？

意味着AI产业链利润正在向上游集中。

而拥有先进模型的公司，将获得远超市场想象的盈利能力。

为什么微软可能是最大赢家？

SemiAnalysis特别点名了微软。

原因很简单。

微软已经深度绑定OpenAI。

它可以享受OpenAI模型带来的高收入和高毛利，却不需要承担绝大部分训练成本。

更重要的是，微软与OpenAI在2026年重新谈判合作协议后，据报告披露，过去部分收入分成机制已经发生调整。

这使得微软能够更加充分地享受AI推理时代带来的收益。

报告认为：

微软当前大量数据中心资源仍未达到最佳利用状态。

如果未来更多算力转向高价值推理业务，其收入和利润率都有巨大的提升空间。

微软为什么突然重新疯狂买算力？

很多投资者可能还记得。

2024年底，微软曾经大规模暂停数据中心租赁项目。

当时市场甚至一度担心：

AI资本开支周期是不是见顶了？

但仅仅一年之后，情况发生了巨大变化。

根据SemiAnalysis统计：

微软今年已经签署超过10GW的新算力承诺。

对应合同价值约3000亿美元。

如果AI推理需求持续爆发，Azure未来几年增长速度甚至有可能重新加速。

这也是为什么市场开始重新评估：

• 微软
• 亚马逊
• 谷歌
• Meta

这些超级云厂商未来数年的收入增长空间。

马斯克如何解决电力问题？

建设AI数据中心最大的瓶颈并不是GPU。

而是电力。

在这方面，马斯克再次展现出了极强的执行力。

Colossus 1：

• 300MW规模
• 仅用122天建成

Colossus 2：

• 200MW规模
• 约6个月建成

为了绕开复杂的审批流程，马斯克甚至将发电设施布局在州界另一侧。

报告显示：

Southaven发电项目的燃气轮机数量已经从2月份的27台增加到7月份的69台。

总供电能力超过1.2GW。

这种建设速度，几乎已经刷新了行业纪录。

SpaceX的钱从哪里来？

这是投资者最关心的问题。

毕竟SpaceX并不是微软，也不是亚马逊。

它没有无限扩张的资产负债表。

SemiAnalysis认为，SpaceX可能依赖两大支柱：

第一，英伟达供应商融资

通过与英伟达深度绑定，降低前期现金流压力。

这也是为什么财报会上马斯克强调与英伟达合作的重要性。

第二，高昂的算力租赁价格

当前市场最稀缺的资源不是GPU，而是：

能够在3-5个月内交付的大规模AI集群。

因此，市场愿意支付极高价格。

据报告估算：

每MW每年租赁收入达到3000万至5000万美元。

在这种定价体系下，部分项目甚至可以在一年内收回投资成本。

SpaceX正在从航天公司变成AI公司？

报告最后给出了一张极具冲击力的收入预测图。

按照其测算：

SpaceX年化收入将从2026年第一季度约190亿美元增长至2027年第四季度约3050亿美元。

其中：

• AI算力业务收入约2350亿美元
• 占总收入77%

而传统航天业务收入仅约70亿美元。

如果这个预测最终兑现，那么未来两年内，SpaceX最大的业务标签将不再是火箭和卫星。

而是：

全球最大的AI算力运营商之一。

投资者真正应该思考的问题

读完这份报告，我最大的感触并不是SpaceX能否做到10GW。

而是市场对AI产业的认知可能正在发生新一轮变化。

就在最近几周：

• AI存储股大幅回调
• HBM概念股遭遇抛售
• 光模块和部分AI硬件股出现明显调整

市场开始担心AI资本开支见顶。

但如果SemiAnalysis的逻辑成立，那么结论可能恰恰相反。

因为AI推理正在展现出远超预期的盈利能力。

而一旦资本市场确认：

AI算力不仅能创造收入，而且能够创造极高利润。

那么下一轮竞争就不会是削减CapEx，而是继续扩大CapEx。

未来几年，真正值得关注的问题或许是：

• AI基础设施会不会进入第二轮超级扩张周期？
• Hyperscaler会不会成为AI时代最大的受益者？
• AI数据中心是否正在复制云计算时代的财富神话？

如果答案是肯定的，那么当前市场对于AI基础设施资产的估值，或许仍然低估了未来几年可能爆发的利润空间。