美股投资网获悉，数字广告技术公司The Trade Desk(TTD)周五股价大幅下跌，开盘后跌幅一度扩大至约26%。此前，投行Susquehanna将该公司评级从“积极”下调至“中性”，并将目标价从34美元大幅下调至14美元，理由是公司短期执行面临挑战、广告主需求疲弱以及增长前景承压。

此前一天，The Trade Desk公布的第二季度业绩不及市场预期，公司股价盘中一度暴跌23%，最终收跌6.8%。

Susquehanna指出，公司短期经营环境依然充满挑战，宏观经济压力、广告定价压力以及执行层面问题将继续影响未来业绩表现。

财报显示，The Trade Desk第二季度营收同比增长仅3%，低于市场预期；调整后EBITDA和每股收益同样未达到分析师预测。

该机构表示，在地缘政治不确定性、消费者需求疲软以及通胀压力持续的背景下，消费品和汽车行业广告客户的投放需求明显走弱，成为公司业绩承压的重要原因。

Susquehanna在报告中指出“第二季度业绩低于预期，公司仍面临持续挑战。”此外，该机构指出，部分广告主正转向成本更低的广告投放方式，也进一步压制了公司的增长表现。

尽管下调评级，Susquehanna并未否定The Trade Desk的长期发展前景。该机构认为，联网电视仍将是公司未来最重要的增长引擎，同时零售媒体、国际市场扩张、人工智能应用以及供应路径优化等业务方向也仍具有较大的成长潜力。

不过，考虑到当前估值中枢下移以及短期基本面压力，Susquehanna下调了公司的估值假设，并认为短期内股价仍将受到增长放缓和执行风险的压制。

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美股投资网获悉，富国银行援引半导体行业协会(SIA)的数据发布报告称，存储芯片成为本轮行业高增的核心驱动力。数据显示，6月份半导体总出货量同比增长134%，达到1519亿美元。剔除存储芯片品类后，半导体出货量同比增长38%，达到635亿美元，5月份增幅为34%。

以 Aaron Rakers 为首的分析师团队表示，6月份动态随机存取存储器(DRAM)的出货量同比增长373%，达到568亿美元，而4月和5月的增幅分别为386%和350%。6月份，比特出货量‌同比增长26%，而4月和5月分别同比增长58%和27%。

另一核心存储品类NAND闪存同样延续爆发式增长态势，6月同比增长377%，达到约307亿美元，而4月份和5月份的同比增长率分别为351%和376%。不过，6月份的比特出货量同比增长2%，进一步印证本轮存储行业高增长由芯片涨价驱动，而非出货量扩张，存储芯片供需紧缺格局持续。

6月份模拟芯片出货量同比增长22%，达到84.2亿美元。

火热的数据进一步印证了半导体赛道的需求支撑与行业景气韧性。

行业高景气下存储龙头绩后集体回调

受益于AI算力基建持续加码，高端存储芯片全球供不应求、价格大幅上行，存储板块也成为今年华尔街最热门的投资赛道之一。

不过在行业高景气背景下，存储板块近期出现回调。本周四，闪迪(SNDK)、西部数据(WDC)绩后股价大幅回落，导致板块集体调整。

这一反应凸显了市场对AI热门股的期望值很高，尽管这些公司的业绩取得了惊人的增长，但仍然无法满足投资者的最乐观预期。

ClearBridge Investments 的投资组合经理 Divya Mathur 表示“半导体股票近期的波动似乎与长期基本面的任何实质性变化无关。尽管投资者可能正在重新评估预期和风险偏好，但短期内股价的反应往往会比基本面前景所显示的更为剧烈。”

富国银行研判AI基建成本上行并非危险信号

针对市场担忧的AI成本上涨问题，富国银行给出明确乐观判断，认为AI基建成本上行并非危险信号。

富国银行分析师Ken Gawrelski早些时候发布报告称，尽管AI基础设施建设成本持续走高，但头部云服务商具备充足的定价权，可将上涨的成本转嫁至企业客户，即便AI领域资本开支加速，依旧能维持可观的投资回报率。

研报提及，存储芯片及新一代芯片价格上涨，将使得每吉瓦AI算力对应的资本开支，较机构此前预估水平高出22%。但头部云厂商强大的定价能力，能够有效对冲成本上涨带来的压力，保障盈利稳定性。

富国银行估计，到2027年，四大云服务提供商的AI基础设施资本支出将达到1.1万亿美元，比普遍预期高出23%。

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美股投资网获悉，Cloudflare(NET)公布了截至6月30日的2026财年第二季度财报，各项核心指标全面碾压华尔街预期，营收连续第二个季度实现加速增长。受此提振，该股盘前一度大涨超16%。财报发布后，多家华尔街机构火速上调Cloudflare目标价，最高上调幅度达42%。

财报核心数据全面超预期，AI代理流量成关键拐点

财报显示，Cloudflare第二季度实现营收6.961亿美元，同比增长35.9%，超出市场预期的6.647亿美元约2975万美元。调整后每股收益为0.29美元，同样高于市场预期的0.27美元。

更为关键的是，Cloudflare连续第二个季度实现营收加速增长。公司在财报中披露，其网络流量结构迎来历史性拐点——AI代理等非人类流量占比首次突破50%。CEO马修·普林斯在声明中表示“随着网络转向AI答案引擎和代理驱动的商业模式，我们正在见证互联网针对机器对机器流量进行的根本性重构。”

其他核心指标同样强劲大客户(年消费超10万美元)增至4,698家，同比增长27%，贡献了73%的总营收;剩余履约义务(RPO)达27.32亿美元，同比增长38%;以美元计价的净留存率(NRR)提升至120%，环比增长200个基点，同比增长600个基点。

基于强劲的业绩表现和AI驱动的需求前景，Cloudflare大幅上调了2026年全年业绩指引新指引的营收中值约为28.67亿美元，调整后每股收益中值约为1.255美元，均超出市场平均预期。公司预计下一季度营收约为7.365亿美元(中点)，同样高于分析师预期。

华尔街纷纷上调目标价从“持有”到“增持”全面看多

摩根士丹利分析师Sanjit Singh将目标价从322美元大幅上调至370美元，维持“增持”评级。Singh指出“第二季度加速增长、持续34%的RPO增长以及在性能、安全和开发者平台产品组合方面的全面强劲表现表明，该公司能够在未来几年保持30%以上的增长，并有望成为企业和AI原生开发者运行和协调其代理工作负载的首选基础设施平台。”

美国银行分析师Tal Liani将目标价从330美元上调至380美元，称业绩“非常出色”。Liani写道“Cloudflare第二季度业绩表现亮眼，营收同比增长35.9%(高于市场预期的30.1%)，远超预期，并延续了连续第二个季度的加速增长势头。公司本季度新增282家大型客户，创下历史新高，推动大型客户同比增长27%。以美元计价的净收入增长率(NRR)提升至120%，环比增长200个基点，同比增长600个基点，而RPO同比增长38%。新客户预订量和销售线索生成量均创下五年多来的新高。”

杰富瑞分析师Joseph Gallo将目标价从290美元上调至350美元，并指出该公司正在摆脱与人工智能相关的任何担忧。他在报告中表示“在投资者普遍担忧AI时代软件未来发展前景的背景下，该公司显然是AI的受益者，并且已做好充分准备，迎接AI带来的利好以及网络安全领域的供应商整合。”

TD Cowen将Cloudflare目标价从300美元上调至355美元，并维持对该股的“买入”评级。分析师在一份研究报告中告诉投资者，该公司报告了强劲的业绩，同比收入增长36%。该公司表示，Cloudflare在所有大客户层以及大合同方面创下了年同比净增加的记录。TD Cowen认为，随着人工智能的发展，该公司处于有利地位，可以发挥领导作用。

高盛将目标价从266美元大幅上调至389美元，维持“买入”评级。分析师指出，业绩增长由代理式AI采用、Workers平台快速扩张以及新互联网商业模式带来的新兴机会共同驱动。

巴克莱将Cloudflare目标价从300美元上调至355美元，并维持“增持”评级;分析师在一份研究报告中告诉投资者，该公司的收入在本季度加速增长。

Stifel同样将目标价从260美元大幅上调至370美元。此外，Oppenheimer、Citizens、Truist和RBC Capital也都在财报后上调了目标价。RBC Capital特别指出，Cloudflare“在中长期内拥有多条可持续的AI变现途径，值得给予估值溢价”。据S&P Global对34位分析师的调查，Cloudflare目前共识评级为“买入”。

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美股投资网获悉，美国芯片制造商AMD(AMD)正进一步扩展其人工智能(AI)芯片布局。在生成式AI浪潮进入第四个年头之际，GPU仍是AI训练和推理的核心硬件，但行业也逐渐意识到，单一GPU并不能满足所有AI应用场景。周四，AMD宣布已达成协议收购总部位于加拿大多伦多的AI推理芯片初创公司Taalas，进一步强化其在推理芯片领域的竞争力，并完善数据中心AI产品矩阵。

AMD未披露此次交易金额。资料显示，成立于2023年的Taalas累计融资约2.19亿美元。此次交易距离英伟达(NVDA)今年初斥资200亿美元收购高性能AI芯片设计公司Groq资产仅过去约七个月，反映出AI推理芯片正成为行业竞争的新焦点。

随着生成式AI应用快速普及，行业重心正逐渐由模型训练转向模型推理，即AI模型在实际业务中响应用户请求的计算过程。

不同于GPU等通用计算芯片，Taalas开发的是针对单一AI模型进行硬件定制的专用推理加速器(ASIC)，芯片在设计时便针对特定模型进行“硬连线”优化，因此虽然灵活性较低，但可显著提升推理效率并降低成本。

根据Taalas介绍，其技术可将任何AI模型快速转换为专用硅芯片，从接收到一个全新的AI模型到完成硬件实现，仅需约两个月。

目前，Taalas的产品主要支持Meta(META)旗下Llama 3.1小型模型，并正开发适用于更大规模模型的新产品。其芯片采用台积电(TSM)成熟制程制造，并集成高速SRAM存储，以降低推理延迟。

业内认为，这类专用推理芯片尤其适用于低延迟场景，例如AI聊天机器人、实时搜索、自动驾驶及智能助手等需要快速响应的应用。

AMD首席执行官苏姿丰此前表示，她始终认为AI芯片市场不存在“一种芯片适用于所有应用”的情况。

她指出，GPU凭借高度通用性，仍将占据AI芯片市场的大部分份额，因为其能够支持不断演进的新一代AI模型。但与此同时，不同应用场景也需要更加专业化的加速器共同构建完整的AI计算生态。

目前，GPU需求持续旺盛，推动英伟达市值突破5万亿美元，成为全球市值最高的上市公司。

此次收购也反映出AMD正从单纯销售GPU，转向提供完整AI计算系统解决方案。

近年来，AI数据中心竞争已从单颗芯片扩展至整机柜系统竞争。今年，AMD开始向Meta、微软(MSFT)等客户交付其首款机柜级AI系统Helios，与英伟达DGX系统展开竞争。

AMD表示，未来将把Taalas的推理芯片及相关技术整合进公司产品路线图，与EPYC CPU、Instinct GPU及整机系统协同发展，为客户提供更加完整的数据中心AI基础设施。

事实上，AMD近期持续通过收购完善AI生态。今年7月，公司宣布与AI芯片企业Cerebras建立合作，将其AI加速器整合至AMD系统中。

此前，AMD还陆续完成多项AI相关并购，包括2024年斥资6.65亿美元收购AI模型开发商Silo AI，以及以49亿美元收购服务器厂商ZT Systems，为Helios机柜产品奠定技术基础。此外，公司去年还收购了包括推理软件开发商MK1在内的多家AI初创企业。

分析认为，随着AI产业逐步由模型训练迈向大规模商业部署，推理计算需求快速增长，AMD通过收购Taalas进一步补齐专用推理芯片能力，有望提升其在企业AI基础设施市场与英伟达竞争的综合实力。

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美股投资网获悉，网络安全公司Cloudflare(NET)发布的今年利润预期超出了华尔街的估算，这表明在人工智能快速普及的背景下，对网络服务的需求持续加速增长。财报显示，该公司第二季度营收达 6.961 亿美元，同比增长 35.9%，超出预期 2975 万美元；调整后每股收益为 0.29 美元，超出预期 0.02 美元。

Cloudflare表示，目前预计全年调整后每股利润为1.25至1.26美元，高于此前1.19至1.20美元的预测。分析师的平均预期为1.20美元。

"我们交出了一个出色的第二季度，"首席执行官马修·普林斯在声明中表示。

Cloudflare在5月表示，作为向"AI代理优先"运营模式转型的一部分，公司将裁减五分之一的员工。第二季度的业绩超出了预期，表明其人员精简和战略转型并未影响增长。

截至周四收盘，该公司股价今年已累计上涨44%，超过了罗素1000指数12%的涨幅。

投资者今年对大型网络安全公司表现出浓厚兴趣，预期人工智能将扩大对数字防御的需求。随着企业适应AI模型、数据和软件的广泛应用，业内许多巨头的表现都超越了大盘。这些涨幅也反映出，安全厂商正将AI嵌入自身产品，以实现威胁检测与响应的自动化——尽管AI模型发现了大量企业正疲于修复的计算机漏洞。

普林斯表示，"随着网络转向AI答案引擎和代理驱动的商业模式，我们正在见证互联网针对机器对机器流量进行的根本性重构。"

在网络安全行业的其他公司中，Fortinet公司上调了全年营收展望，而Check Point软件技术有限公司则维持原有预测。

TD Cowen表示，Check Point的业绩表现喜忧参半，因为公司正在处理内部问题。分析师曼迪普·辛格表示，Fortinet相对Check Point的强劲表现，反映了其新定义的SASE(安全访问服务边缘)和防火墙业务的增长势头。

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美股投资网获悉，美国企业采用人工智能工具正逐步显现回报，这对于此前对少数巨头巨额AI投资心存疑虑的投资者而言，无疑是一剂定心丸。这是标普500指数成分股中近90%企业已披露财报的第二季度财报季所传递的核心信号之一。据22V Research LLC的分析，约25家成分股公司明确量化了AI对其利润率的影响——平均而言，AI技术贡献了180个基点的利润率扩张。若剔除将AI与其他生产率提升混为一谈的企业，AI带来的平均利润率提升为150个基点。

AI红利不再由科技巨头独享

值得注意的是，受益者已不仅限于科技巨头——垃圾清运公司、供暖系统制造商及保险经纪公司同样榜上有名。22V Research总裁兼首席市场策略师丹尼斯·德布斯切尔(Dennis DeBusschere)表示，将这一利润率改善幅度外推至整个指数，对标普500公允价值的提升空间至少在10%以上。

“在这些早期估算中，方向比精确更重要，而方向指向越来越多的AI用户报告更显著的利润率改善，”德布斯切尔指出。

越来越多的标普500成分股正在详细说明AI工具如何提升利润率，且改善幅度持续扩大。第一季度，仅17家成分股公司阐述了AI对利润率的提振作用，平均改善幅度仅为20个基点。

典型案例垃圾车也智能

美国废物管理公司(WAST)表示，其“智能卡车”平台通过服务升级、路线优化及运营成本降低，目前已贡献超过3亿美元的年化息税折旧摊销前利润(EBITDA)。公司总裁约翰·莫里斯(John Morris)在财报电话会上称“我们还在通过AI工具、自动驾驶长途车辆及远程操作重型设备持续创新，预计这些将支撑更高的收入获取、更低的运营成本，并维持利润率持续扩张。”

此外，征信机构Equifax Inc.（EFX)首席执行官马克·贝戈尔(Mark Begor)在7月的电话会上表示，与AI相关的成本节约和生产率效益已在2026年开始显现。物流公司C.H. Robinson Worldwide Inc.（CHRW)则称，自2022年以来AI已推动生产率提升60%。

更多行业案例涌现

数十家企业披露了类似进展。网络安全公司Fortinet Inc.(FTNT)第二季度营业利润率上升490个基点。保险经纪巨头威达信集团(Willis Towers Watson Plc，WTW)表示，将实现4亿美元的成本节约，主要“由流程自动化驱动”。

个股层面，投资者正对利润率改善可量化的公司给予回报。22V Research指出，江森自控(Johnson Controls International Plc)利润率预计扩张260个基点，其股价自7月29日财报发布以来已累计上涨11%。

AI“循环交易”担忧缓解

这在一定程度上缓解了市场对AI巨额支出未能转化为企业利润率增长的担忧。此前，关于“循环交易”的疑虑进一步加剧了恐慌——即英伟达(NVDA)等芯片巨头通过投资客户和项目，再促使这些客户购买其芯片，形成自我循环的营收闭环。

JonesTrading Institutional Services首席市场策略师迈克尔·奥洛克(Michael O'Rourke)表示“你开始看到AI的受益者，他们能够抓住这一机遇，驱动生产率和利润率提升。”在他看来，越来越多非科技行业公司借助AI实现利润率增长，有助于解释今年小盘股罗素2000指数以及等权重标普500指数的优异表现——后者给予纽柯钢铁(NUE)和英伟达同等权重。

管理层信心增强 否认者寥寥

即便未量化AI对利润率的具体贡献，越来越多的标普500成分股公司仍预期AI将带来普遍改善。据统计，本财报季已有43家标普500成分股公司的高管明确表示AI正在贡献利润率，约85位高管称AI对利润率增长有一定支撑。而持反对意见者仅来自3家标普500公司。

展望未来，关键在于更广泛的企业能否证明AI技术对其利润率的影响。Wolfe Research首席投资策略师克里斯·塞涅克(Chris Senyek)指出，科技和通信服务板块以及AI受益公司的权重不断上升，对标普500指数利润率扩张起到了重要推动作用。

“强劲基本面(得益于AI)的复合效应已推动利润率走高，”塞涅克在8月5日的研究报告中写道。他预计“随着美国经济保持强劲，利润率将在年内余下时间继续扩张”。

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美股投资网获悉，随着全球人工智能(AI)竞赛持续升温，科技巨头加速抢占高增长新兴市场。微软(MSFT)周四在海德拉巴启用其在印度最大的数据中心，阿达尼集团、HDFC银行成为该项目的早期用户。此举将助力微软在印度高速增长的AI市场中抢占份额。

这座位于印度中南部的数据中心启用，令微软在印度的云服务区扩充至四处。加上已投运的浦那、金奈、孟买数据中心，进一步巩固了微软作为印度最大云计算服务商的地位。

这家Windows系统厂商承诺投入约205亿美元扩大印度业务，锚定印度超10亿的庞大网民基数以及丰厚的科技人才储备。

微软表示，旗下云计算业务Azure在印度市场已连续两年实现营收双位数增长。

微软还与印度富豪穆克什・安巴尼旗下Jio合作，在印度联合运营两座数据中心。

微软印度总裁普尼特・昌多克表示“依托AI创造价值，需要将可信的基础设施部署在数据存储、团队办公、业务决策的就近位置。”他补充说，新设施正是上述布局的关键一环。

印度庞大的用户基数与AI市场潜力，吸引全球科技巨头扎堆入局，赛道竞争日趋白热化。谷歌母公司Alphabet、亚马逊等头部企业同样在加大印度的数据中心投入。

不过海外巨头在印度的基建布局并非一帆风顺，相关项目陆续引发行业争议。以谷歌印度数据中心规划项目为例，环保人士质疑相关审批流程过快，未充分评估大型数据中心运营对当地水资源、生态环境的潜在负面影响，而印度官方已对此类争议予以否认。

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美股投资网获悉，在将2026年资本支出指引大幅上调至最高2050亿美元、并录得上市以来首次单季负自由现金流之后，谷歌母公司Alphabet(GOOGL)正重返债券市场。据知情人士透露，该公司计划通过最新的美元投资级债券发行筹集至多250亿美元资金。这将是这家科技巨头不到一年内的又一次大规模债务融资，也是对经历7月抛售潮后投资者对AI相关债券真实胃口的直接考验。

发行细节十档债券横跨2年至40年

据知情人士透露，Alphabet此次拟发行最多10个期限档次的债券，到期日从2年延伸至40年不等。期限最长的40年期债券初始价格指引为较美国国债收益率高出约1.55个百分点。

各档次债券的初始利差随期限递增2年期约60个基点，3年期约70个基点，5年期约85个基点，7年期约100个基点，10年期约110个基点，20年期约130个基点，30年期约140个基点。发行结构包含固定利率和浮动利率票据，旨在覆盖从短期资金管理人到长久期养老基金的广泛投资者群体。

美国银行、花旗、高盛、摩根大通、摩根士丹利及富国银行将共同担任此次发行的联席账簿管理人。债券为高级无担保债务，预计将获得Aa2/AA+的顶级评级。

发债背景2050亿资本开支与史上首次负现金流

此次发债距Alphabet上调2026年资本开支预期仅约两周。7月22日，Alphabet将全年资本支出指引从1800亿至1900亿美元区间大幅上调至1950亿至2050亿美元，超过2025年支出规模的两倍。管理层当时强调，当前AI转型期 “投资不足”的风险远大于“过度投资”的风险，算力需求依然远超供给。

巨额资本开支的直接后果是尽管二季度实现经营现金流约391亿美元，Alphabet在2026年第二季度录得自由现金流负58.55亿美元，为该公司2004年上市以来首次出现季度自由现金流为负。当季资本支出达449亿美元，同比翻倍。而就在第一季度，公司自由现金流还是正101亿美元。

尽管如此，Alphabet仍是一家“现金充裕”的科技巨头——通过发行债券而非消耗现金储备来融资，可以在为激进扩张计划提供资金的同时，保留庞大的现金缓冲并优化资本成本。

市场反应长端美债应声走高，AI债券需求成最大悬念

发债消息公布后，美债收益率全线走高3至4个基点，长端承压尤为明显。10年期美债收益率升至约4.65%，2s10s、5s30s期限利差均扩大。

这一反应揭示了市场的深层焦虑AI基础设施的巨额供给正在与美联储潜在加息预期形成共振。利率市场目前仍计入约15个基点的9月加息预期，至年底累计加息预期约达33个基点。根据CME联储观察工具，市场预计美联储9月加息概率达56.7%，今年至少加息一次。

此次发债之所以被视为“压力测试”，原因在于AI相关债券的需求已在7月出现明显降温。上周，贝莱德关联公司为Meta Platforms位于得克萨斯州的数据中心项目发行的125亿美元债券，初始需求即表现冷淡;亚马逊的债券发行同样遭遇认购热情不足;包括SpaceX在内的多家企业新发AI相关债券，二级市场利差亦出现走阔。摩根士丹利策略师指出，7月Meta和甲骨文债券利差分别扩大了约22和29个基点。

行业图景科技巨头AI债务洪流已达“消化不良”临界点

Alphabet的250亿美元发债，只是AI基础设施融资洪流的最新一波。据统计，2026年以来，Alphabet、亚马逊、Meta、甲骨文、英伟达和SpaceX六家“AI超大规模计算商”已在全球债券市场累计发行约2440亿美元债券，较去年全年的1080亿美元翻超一倍，更是2024年170亿美元的逾14倍。

Alphabet自身更是领跑者之一。今年2月，该公司已发行约200亿美元美元债券，实际筹资近320亿美元。仅2026年上半年，该公司已发行超过500亿美元债券，币种涵盖瑞士法郎、英镑、欧元、加元及日元。两个月前，Alphabet还完成了近850亿美元的股票增发。此外，公司同步提交了拟发行最多400亿美元A类和C类股票的申请。

摩根士丹利策略师指出，超大规模企业为AI融资增加在欧洲的发债，已使欧洲投资级信贷相对美国的估值优势开始减弱。市场“消化不良”和投资者疲劳的迹象正在显现。

在此背景下，Alphabet此次250亿美元债券发行被视为检验市场对AI融资债券承接意愿的关键测试。2050亿美元的年度资本支出、史上首次负自由现金流、以及7月AI债券需求的降温——三重压力叠加下的这次发债，其结果将为整个AI基础设施融资周期的可持续性提供一个关键的市场信号。

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美股投资网获悉，美国流媒体机顶盒领域领导者Roku(ROKU)周四美股盘后公布的最新业绩报告显示，该公司在2026年第二季度继续保持流媒体业务的强劲增长势头，盈利表现远超华尔街分析师一致预期。第二季度Roku的广告与订阅业务均大幅增长25%以上，且受世界杯等大型直播内容推动，凸显出Roku正从单纯承接“剪线族”带来的庞大流媒体电视操作端流量，向掌控电视搜索、发现、支付和广告预算分配的高毛利平台演进。

该公司公布第二季度营收为13.5亿美元，同比增长22%，高于华尔街分析师们平均预期的13亿美元。Roku净利润达到创纪录的1.642亿美元，而上年同期净利润仅仅约为1050万美元，意味着净利润疯狂增至上年同期的逾15倍;对应第二季度摊薄后每股收益1.08美元，是分析师预期的两倍。在经历多年亏损后，这是Roku连续五个季度实现净利润。Roku过去12个月的自由现金流达到7.04亿美元，同样创下历史新高。

Roku的主营业务本质上不是专注于销售流媒体盒子，而是经营电视端操作系统、独家的内容分发入口和程序化广告交易平台。低利润甚至亏损经营的播放器和电视硬件负责扩大Roku OS装机规模;超过1亿户家庭进入该公司流媒体平台后，Roku通过主屏幕推荐位、视频广告、The Roku Channel、订阅分销及交易分成持续变现。新主屏幕聚焦于提高内容发现和家庭留存，第一方观看数据则增强广告定向与效果衡量，由此形成“更多装机与观看时长—更多广告库存和订阅交易—更高平台营收—继续补贴硬件扩张”的双边网络效应。

广告、订阅业务双双增长25%以上!Roku连续五季盈利，福克斯押注“内容+分发”超级协同

这项业绩报告是福克斯公司6月中旬宣布以220亿美元收购Roku之后，该公司发布的首份财报。该交易预计于2027年上半年完成。Roku以福克斯交易尚待完成为由表示，该公司将不会举行财报电话会议，也不会提供财务层面的未来展望指引。

Roku创始人、董事长兼首席执行官安东尼·伍德与首席财务官兼首席运营官丹·杰达在公司第二季度致股东信中写道“我们相信，Roku的经营规模、平台战略和财务实力，使公司能够在实现可持续长期增长的同时，继续引领电视流媒体行业的演进。福克斯对我们的拟议收购是一项非凡机遇，将加速我们愿景的实现，使我们能够更快扩大规模，并为观众、合作伙伴和广告主们开展更加积极的创新。”

福克斯收购交易完成后，伍德将在合并后的公司中继续担任重要职务，并加入福克斯董事会。福克斯公司在宣布交易时表示，公司“致力于继续将Roku作为一个开放且对合作伙伴友好的平台运营”，同时继续推动福克斯内容“无处不在”的广泛分发。

第二季度，Roku的平台业务营收同比增长25%至12.2亿美元，毛利率为53.0%。其中包括6.73亿美元广告业务营收，同比增长25%;订阅业务营收则约为5.48亿美元，同比增长26%。

第二季度，Roku各平台的总流媒体播放时长达到379亿小时，同比增长7%;其用户基础覆盖超过1亿户家庭。

5月下旬，该公司开始推出新版Roku主屏幕，并称这是十多年来规模最大的一次更新。Roku高管表示，该主屏幕是“电视领域最具价值的流媒体流量入口之一”，美国超过一半的宽带家庭都在使用它。

据了解，伍德和杰达在信中写道“我们的新版主屏幕旨在最大限度提升观众的内容发现能力和个性化体验，同时为内容合作伙伴和广告主积极创造收益，并推动平台变现增长。”该公司已于第三季度初在美国完成Roku新版主屏幕的全面推送，并表示“初步结果令人感到鼓舞”。例如，据两位高管介绍，新版主屏幕“提升了我们在美国留存家庭用户的强劲能力，从而增加了我们可以长期服务的用户数量，并降低了流媒体家庭用户整体增长成本”。

今年4月，Roku将2026年全年调整后EBITDA利润规模预期由此前的6.35亿美元上调至6.75亿美元，并预计净利润大约为3.6亿美元。该公司预计，平台业务营收则有望增长近21%至50亿美元，设备业务营收约为5.35亿美元，总净营收约为55亿美元，较2025年增长16%。

周四早些时候，在福克斯公司的财报电话会议上，首席执行官拉克兰·默多克重申了推动这笔交易的理由。

默多克表示“Roku通过其开放、对合作伙伴友好的平台，带来了规模化流媒体能力，使其成为美国领先的电视流媒体平台之一。福克斯与Roku合并后，将把优质直播内容、深厚的市场关系、规模化分发能力以及包括订阅业务在内的领先平台能力结合起来，以应对消费者和广告主不断变化的需求。”

福克斯首席财务官史蒂夫·托姆西奇指出，福克斯预计合并后公司的预期净杠杆率约为2.8倍，即净债务除以息税折旧摊销前利润(EBITDA)。因此，托姆西奇表示“这笔交易的结构为我们提供了极大的资本配置灵活性，因此大家应当预期，我们的股票回购计划将在交易等待完成期间及交易完成后继续不受影响地加速推进。”

根据交易条款，福克斯将以每股96.00美元的现金支付约142亿美元，并针对每一股流通在外的Roku A类和B类普通股，提供0.9693股福克斯A类普通股。交易完成后，福克斯现有股东预计将持有合并后公司约73%的股份，而原Roku股东将持有约27%的股份。截至周四美股收盘，Roku股价收于150美元附近，市值约222亿美元。

福克斯公司此前曾持有Roku 5%的股份，但在2020年以4.4亿美元收购Tubi时出售了这部分持股。

从卖硬件到征收“电视流量税”Roku净利润飙升逾15倍，百亿家庭屏幕入口价值重估

该公司第二季度不仅是“营收超预期”，而是盈利质量和经营杠杆同时跃升营收13.5亿美元，同比增长21.6%，较LSEG共识13亿美元高约3.8%，也较公司此前12.95亿美元指引高约4.2%;净利润由上年同期1050万美元增至1.642亿美元，摊薄EPS由0.07美元升至1.08美元，较FactSet预期0.61美元高约77%。

其中，Roku的整体平台营收增长25%至12.2亿美元，平台毛利率达到53%;广告营收6.73亿美元、订阅营收5.48亿美元，分别增长25%和26%，而379亿小时播放量仅增长7%，足以说明该公司营收增长显著快于使用时长，反映单位流量变现能力、广告价格和订阅转化率同步改善。公司原先仅仅预计第二季度净利润约9000万美元，实际结果高出约82%，过去12个月自由现金流则创纪录达到7.04亿美元，盈利拐点已从短期成本压缩升级为可持续现金创造。

广告与订阅业务均实现增长25%以上，且受世界杯等大型直播内容推动，足以说明Roku正从单纯承接“剪线族”流量，向掌控电视搜索、发现、支付和广告预算分配的高毛利平台演进。

这份最新的季度财报对Roku基本面前景堪称重大利好，但对股价的增量推动在一定程度上需要区别看待。福克斯发起收购前的最后一份正式2026年全年展望仍为2026年总营收约55.35亿美元、平台营收约50亿美元、调整后EBITDA约6.75亿美元、净利润约3.6亿美元，并力争最迟在2028年实现10亿美元自由现金流。

因Fox(即福克斯公司)发起的这项百亿美元级别收购尚待完成，Roku没有更新业绩展望区间，交易条款为每股96美元现金加0.9693股Fox A类股票，以Fox A股最新约61.79美元计算，当前隐含对价约155.89美元，而Roku截至周四收盘股价约150.07美元，剩余价差约3.9%。这也意味着强劲财报提升了交易完成前的基本面安全垫，并降低独立经营下的下行风险，但Roku短期股价已主要由Fox股价、监管审批和交易完成概率决定，而非传统意义上的盈利上修与估值扩张;真正获得长期经营协同与估值弹性的标的，将逐步转向合并后的Fox—Roku平台。

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美股投资网获悉，美国科技巨头谷歌(GOOGL)正在将人工智能业务部门领导层集中至其位于加利福尼亚州硅谷山景城的总部，以在与Anthropic和OpenAI日益加速的AI大模型与智能体竞争中获得更强劲动能，争夺全球最具主导地位的人工智能前沿技术。谷歌此举正值市场担心“AI元老”Jeff Dean，以及Sanjay Ghemawat、Oriol Vinyals与Quoc Le这些资深员工共同离职将削弱谷歌旗舰AI技术Gemini更新迭代连续性，这也导致谷歌股价周三跌超4%。

这家科技巨头任命过去一年迁至山景城的科雷·卡武克丘奥卢(Koray Kavukcuoglu)负责其庞大的人工智能研究与运营体系，这也凸显出谷歌在模型延期、核心人才流失以及OpenAI、Anthropic竞争压力下压缩决策链、将AI日常运营权集中到硅谷山景城的异常紧迫状态。

与此同时，DeepMind联合创始人兼长期首席执行官德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)已退出日常运营，转任Google DeepMind董事长及Alphabet首席科学家。负责一项关键人工智能编程项目的塞巴斯蒂安·博尔若(Sebastian Borgeaud)也从英国迁往加州。另有一些人则彻底离开了该公司的伦敦总部。

谷歌AI权力中心重返硅谷Gemini全面集结加州，正面迎战OpenAI与Anthropic

谷歌集中人工智能领导层的努力，旨在扭转至少自2023年以来一直困扰该公司的趋势。当年，谷歌将两个原本独立运营且备受重视的科学实验室合并一个是设在公司山景城总部的Google Brain，另一个是根植于伦敦的DeepMind。尽管两个实验室以Google DeepMind的名义合并，研究人员却仍分处不同大洲开展工作。据知情人士透露，这种安排使决策过程更加复杂，也令两地人才均感到不满。

卡武克丘奥卢正式接手谷歌人工智能雄心之际，该公司正在AI应用竞争中显著落后于对手。其旗舰人工智能模型最强版本的发布进度已落后计划数月;而在人工智能最早实现高额商业价值的应用之一——AI编程自动化市场中，许多人认为谷歌的产品更像是事后补充。

研究人员对谷歌竞争地位的不满不断加剧，引发了一波离职创业潮——其中包括谷歌传奇工程师杰夫·迪恩(即谷歌元老级AI领袖Jeff Dean )——以及近日不断有人才转投Anthropic和OpenAI。这些竞争对手既能让人才站在人工智能技术市场最前沿，也能提供即将首次公开募股所带来的巨额财富机会。与此同时，谷歌已承诺仅今年就将投入最高2050亿美元资本支出，以支持其人工智能雄心壮志，这使卡武克丘奥卢承受着迅速交付成果的巨大压力。

该公司的部分离职人员包括来自DeepMind伦敦办公室的资深员工。该办公室杰出研究员大卫·席尔瓦(David Silver)今年早些时候离职，创办了一家名为Ineffable Intelligence的新AI创公司，并获得11亿美元种子轮融资。据一名知情人士透露，DeepMind首席体验官西蒙·布顿(Simon Bouton)也计划离职，加入总部位于伦敦的初创公司CuspAI。布顿已在公司任职13年，并负责监督运营人员。布顿未立即回复媒体置评信息。

谷歌表示，伦敦仍然是公司人工智能人才和战略雄心的重要枢纽。该公司最近在伦敦启用了一座新办公楼，哈萨比斯将继续留在那里，专注于人工智能愿景与战略。

过去一年中的这些调整意味着，谷歌推动Gemini模型发展的许多关键人工智能领导者如今已经集中在同一地点。Gemini是谷歌人工智能战略的最核心支柱。

自人工智能热潮启动以来，谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊和联合创始人谢尔盖·布林经常出现在一层专门供Gemini员工办公的楼层，但据一名谷歌内部员工透露，哈萨比斯却很少在那里露面。随着时间推移，Gemini的硅谷监督权逐步转移至卡武克丘奥卢手中。

新的安排也反映在布林对自己在谷歌人工智能工作中所扮演角色的描述上。今年6月，在一场面向人工智能研究人员和行业领袖的活动中，布林被问及他如何与卡武克丘奥卢和哈萨比斯分工。布林表示，自己深度参与Gemini项目，并与卡武克丘奥卢密切合作。

布林表示“我会说，我会不断戳一戳、推一推他和团队，比如问‘嘿，你们真的在做那件事吗?’有时候确实会有一点干扰性，我不否认。但科雷真正负责组织各个团队，并让他们把完美的成果交付出来。”

作为DeepMind长期领导者，卡武克丘奥卢创建了深度学习团队，并在公司内部开创了多项重大研究突破。与哈萨比斯相比，他一直相对低调，但近年来在DeepMind领导层中悄然晋升。去年夏天，卡武克丘奥卢被提拔为谷歌首席人工智能架构师。

深度学习先驱扬·勒昆(Yann LeCun)曾在卡武克丘奥卢于纽约大学攻读博士期间担任其导师。勒昆称他是“一位出色的工程师”，并表示他在DeepMind晋升过程中“培养了卓越的研究管理能力”。勒昆还补充称，卡武克丘奥卢早期的研究帮助人们相信，人工智能能够从根本上改变机器处理语言的方式。

如今，在谷歌应对多位最知名人工智能领导者离职所带来的后续影响之际，他面临的任务将极为艰巨。卡武克丘奥卢是目前公司内部唯一仍留任谷歌的Gemini资深联合负责人。

谷歌快速集中AI指挥链，决战AI编程智能体与企业AI

谷歌未来经营战略的第一重点，是把过去分散在伦敦DeepMind与加州Google Brain传统体系中的“研究联邦”，改造成以山景城为核心、直接向皮查伊负责的Gemini产品交付机器。卡武克丘奥卢同时掌握Google DeepMind日常运营与首席AI架构师职责，意味着模型预训练、后训练、评测、算力调度以及与Cloud、Search和开发者产品的协同将纳入更短的决策链;哈萨比斯则转任Google DeepMind董事长兼Alphabet首席科学家，聚焦AGI战略、社会影响与Isomorphic Labs。

这些最新的人事调整与调动并非削弱基础研究，而是将“长期科学探索”和“季度级产品交付”拆分管理，试图解决2023年合并后跨洲团队决策迟缓、研究成果商业化偏慢的问题。

第二个战略重点，是集中资源弥补前沿模型、AI编程与智能体执行能力的短板，并将Gemini从单一聊天模型升级为贯穿Google全栈的基础操作系统。Gemini 3.5 Pro因编程能力未达内部目标而较原定6月发布时间延迟数月，说明谷歌当前最紧迫的并非继续堆叠通用基准分数，而是提升代码生成、复杂工具调用、长程任务规划以及企业级可靠性;与此同时，公司已经启动Gemini 4的大规模预训练，并通过Antigravity智能体开发平台、CodeMender安全代理以及Flash低成本模型覆盖开发者和企业场景。

谷歌当前真正的AI经营目标是把同一套模型能力同时嵌入谷歌搜索引擎、广告、Workspace、Android、Google Cloud和Vertex AI，使一次模型研发投入能够跨数十亿消费者和企业端客户重复变现，而不是继续让OpenAI与Anthropic率先定义高价值AI应用。

第三个重点是把史无前例的AI资本开支转化为企业AI端云计算营收、搜索增量与可验证的资本回报率。谷歌母公司Alphabet已将2026年资本开支指引提高至1950亿—2050亿美元，第二季度资本开支达449亿美元并造成59亿美元自由现金流流出;但Google Cloud云计算业务营收也同比大幅增长82%至248亿美元，积压订单达到5140亿美元，近90%的《财富》100强企业已使用Gemini Enterprise，模型API处理量达到每分钟约220亿个Token。这也凸显出谷歌未来增长路径并不是单纯“专注大模型”，而是围绕“自研TPU与高性能网络基础设施—Gemini大模型—云计算Cloud企业平台—Google搜索引擎与广告商业化—Waymo和AI制药”等纵向一体化路径重构公司增长路径。

对于投资者们而言，组织集权提高了执行上限，但核心人才持续流失也放大了单点决策和创新断层风险，因此围绕谷歌的投资层面验证指标将不再只是模型排行榜，而是Gemini发布时间表能否加速推进、编程与智能体市场份额能否提升、Cloud积压订单能否转化为云计算营收、AI+搜索引擎能否维持广告变现，以及高额资本开支能否重新转化为正自由现金流。

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