科技巨头 · 1265

AI 基建融资潮正与美债争夺长期资金，市场担忧推高利率压力

比推消息，AI 基础设施投资正在成为美国债券市场的新变量。随着科技巨头扩大数据中心、芯片和算力建设，AI 企业融资需求快速增长，开始与美国政府争夺保险公司、养老金及长期资管机构等核心债券买家的资金。 数据显示，截至 8 月，美国投资级公司债发行规模约达 1.7 万亿美元，创历史同期新高。高盛数据显示，美国四大科技公司今年以来发行债券规模已超过 1700 亿美元，超过 2025 年全年水平。与此同时，博通正在寻求为 Anthropic 等 AI 企业提供芯片和基础设施融资，潜在债务规模可能接近 1000 亿美元。 市场机构指出，AI 带来的不仅是美债供给增加，而是整个债券市场久期供给扩张。当政府、科技企业同时增加长期融资需求，而长期资金池规模有限时，市场可能要求更高收益率以吸引买家。圣路易斯联储主席穆萨勒姆此前表示，美国政府融资需求与 AI 基础设施建设之间正在形成资本竞争。 近期美债市场持续承压，美国 30 年期国债收益率一度升至 5.34%，创 2007 年以来新高，10 年期美债收益率升至 4.7%。高利率环境可能进一步提高企业融资成本，并通过估值贴现率影响 AI 公司的市场定价。 与此同时，美国消费数据出现疲软迹象。沃尔玛股价单日下跌约 9%，创 2022 年以来最大跌幅，原因是其同店销售增速降至六年来最低水平，低于市场预期，显示消费者支出正在放缓。 在经济增长放缓与通胀压力仍存的背景下，美联储政策面临两难。美国财政部近期扩大长期美债回购规模，将 10—20 年期和 20—30 年期美债单次回购上限从 20 亿美元提高至至少 40 亿美元。市场认为，该举措更多具有信号意义，短期缓解了收益率压力，但尚未改变长期供需矛盾。 分析人士认为，未来市场关注重点将集中于美国财政融资需求、AI 资本开支扩张以及长期利率走势。如果长端美债收益率持续走高，市场可能重新讨论收益率曲线控制（YCC）或量化宽松（QE）等政策工具。 本文由GENG赞助，Build Your Fortune on GENG (https://geng.one)

1天前burnking

高盛将 CoreWeave 目标价上调至 139 美元，维持中性评级

比推消息，据高盛 8 月 20 日研报，CoreWeave 二季度营收符合预期，EBIT 利润率高出市场共识 200 个基点，2026 年营收指引超出市场预期 1%。营收积压订单环比增长 5% 至 1040 亿美元，三季度以来新增超 250 亿美元承诺订单。活跃电力装机从一季度 1GW 增至 1.5GW 以上，已签约电力装机达 4.2GW。高盛将 12 个月目标价从 121 美元上调至 139 美元，较当前股价有 53% 上行空间，维持中性评级。高盛认为，CoreWeave 短期确定性清晰：需求持续领先供给、新旧 GPU 代际定价维持高位、产能如期扩张。新一代芯片（Blackwell、Vera Rubin）不断创价格新高，近期 A100 合同交付已延伸至 2029 年。企业客户占比提升（卡特彼勒、IBM、日产、采埃孚），AI 算力需求正从科技巨头向实体经济扩散。高盛预计 EBITDA 将从 2025 年 31 亿美元增至 2028 年 313 亿美元。中性评级反映的是等待软件和平台服务成为更确定的利润率贡献因素后，再给出更积极判断。

1天前

美股价值投资正在走向另一个陷阱

来源：深潮 TechFlow原标题：（观点：美股的价值投资，不等于基本面投资）当"基本面已死"成为共识，盲目抱团巨头的投资者，终将遭遇惊人的资本毁灭。导读：当市场高喊「基本面已死」、资金疯狂抱团科技巨头时，作者用一个天文学发现拆穿了这一叙事背后的逻辑漏洞。本文从估值倍数的构成切入，提醒投资者区分企业的真实质量与市场愿意支付的溢价，对加密和科技领域的长期配置尤其有警示意义。我保证这次引言不会像上次关于天气的那篇那么长。但请给我 90 秒。一百多年前，一位名叫亨丽埃塔·勒维特的女性正在做着繁琐的工作：在照相底片（胶片出现之前的成像方式）上测量数千颗恒星的亮度。她注意到一类脉动恒星有一个特点：这些恒星脉动得越慢，它们本身就越亮。¹这在今天看来可能只是有点意思，就像「好吧，还挺酷的」。但在当时，天文学家分不清一颗离地球很近的暗星和一颗很远很亮的恒星。对他们来说，两者在照相底片上留下的污迹是一样的。视亮度是这两个变量的混乱混合：这东西本身有多亮，以及它离我们有多远。亨丽埃塔的工作把这两件事拆开了：如果你能观测到脉动速率，就能知道它的真实光度；如果你知道它的真实光度，就能根据它看起来有多暗反推出距离。天文学家称之为「标准烛光」。几年后，一个叫埃德温·哈勃的人发现了其中一颗脉动星，套用了勒维特的数学方法，发现他一直以为是我们银河系内一团气体云的东西，其实是一整个独立的星系，在一百万光年之外。所以简单来说，可观测宇宙变大了大约一万亿倍，只因为一个人弄清楚了如何把事物看起来的样子和它实际的样子区分开。这本身显然就很酷。但另一件有趣的事是，大约在同一时期，有另外两位天文学家各自独立地画了一张散点图，一个轴是真实光度，另一个轴是温度。他们发现恒星并不是随机分布在这个空间里的，而是聚集成不同的家族。这背后的含义是：视亮度完全相同的恒星，可能而且确实属于完全不同的家族，有着完全不同的过去，最重要的是，有着完全不同的未来……那么，星星里写着什么？过去几年，围绕市场、叙事、资本、公司建设和金融虚无主义的讨论很多。随着科技界和金融界开始面对一个与前几十年截然不同的未来，这种感觉似乎达到了某种狂热的高潮。尤其明显的是，把进步与资产价格分开这件事变得噪音更大，而且在很多方面更具反身性。但作为以买入（有望）跑赢的资产为生的投资者，一个简单的框架是：远期回报约等于基本面增长乘以估值倍数变化（再乘以你一路上收取的分红）。在这种情况下，估值倍数可以很干净地对应到照相底片上的污迹。它是一个可观测的数据点，却把市场无法直接看到的两件事纠缠在一起：这家企业实际有多好，以及它的未来现金流离现在有多远（或者说有多持久）。我认为，大部分可赚的钱来自那些最有能力比别人更早解开这两个变量的投资者（也就是「差异认知」），而我们将继续看到那些把污迹当成星星的投资者遭受惊人的资本毁灭。价值投资不等于基本面投资我认为有一种被误解的观点：基本面投资在历史上主导了超额收益的创造。这种传说大多来自格雷厄姆、巴菲特、老虎基金一脉，以及围绕这群人构建的大量叙事。人们相信，到了 2000 年代的某个时候，这种方法不再有效，任何这样投资的人都被动量、趋势以及「直接买科技巨头」碾压。结论曾经（现在仍然？）是「基本面已死」。²现代版的「基本面不重要」本身并不愚蠢。它植根于我们 Compound 团队许多人以前写过的很多想法。最大的公司获得最大的机械性买盘，软件行业存在赢家通吃的经济规律，AI 意味着巨头能比挑战者更快地把规模转化为护城河，而且还有市场微观结构的原因让动量更深入地嵌入我们的市场基础设施。这些都是真...

1天前深潮TechFlow#美股

马斯克、巴菲特世纪大和解？伯克希尔哈撒韦通过谷歌母公司 Alphabet 间接持有 0.04% SpaceX 股票

比推消息， 据外媒 BusinessInsider 报道，基于公开持仓数据测算，“股神” 沃伦・巴菲特旗下伯克希尔・哈撒韦公司，通过两层股权嵌套的 “穿透式持股” 模式，间接持有太空探索技术公司 SpaceX 约 0.04%的股份，对应市值超过 7 亿美元。这也让“股神”巴菲特与“钢铁侠”马斯克两位顶级商业大佬罕见地产生了资本交集。马斯克长期以来都将巴菲特的投资认可视作重要的行业背书，多次在社交平台公开向巴菲特抛出橄榄枝，希望其成为自己公司的股东。马斯克在 2023 年发文调侃“可惜他在特斯拉市值只有现在的 0.1%的时候没有投资”。2024 年他再度公开表态“他应该建仓特斯拉，这是显而易见的选择”。如今，巴菲特虽并未投资特斯拉，却以另一种方式，成为 SpaceX 的“隐形股东”。从持股结构来看，这笔权益并非伯克希尔直接向 SpaceX 出资，而是其重仓科技巨头谷歌母公司 Alphabet 的附带资产。（界面新闻）

2天前

美国 AI 债务融资浪潮升温，或在 9 月引发市场关注

比推消息，美国财政部近期通过扩大长期国债回购计划缓解美债市场压力，但一场由人工智能基础设施建设推动的企业债融资浪潮正在升温。随着数据中心、高端芯片和 AI 服务投入持续扩大，微软、谷歌、亚马逊、Meta、甲骨文等科技巨头正加大债券融资力度。市场预计，美国投资级企业债发行将在 9 月劳动节后迎来高峰，规模或达到 2000 亿美元。数据显示，2026 年以来美国投资级企业债发行量同比增长 38%，全年发行规模预计达到创纪录的 2.1 万亿美元，其中大量新增供应与 AI 资本开支相关。过去几年，科技巨头主要依靠现金流支持 AI 布局，但随着行业竞争升级，数据中心、电力、算力设备等长期资本需求快速扩大，企业开始更多依赖债券市场融资。市场关注点也从AI 能否创造利润转向巨额基础设施投入能否产生足够回报。部分投资者担忧，AI 债务扩张正在改变固定收益市场资金配置，科技企业债与美国国债之间可能形成新的资金竞争。RBC 全球资产管理固定收益主管 Andrzej Skiba 表示，当前 AI 相关债券供应规模已经接近不会扰乱市场的极限。分析人士指出，如果未来 AI 收入增长无法覆盖数据中心和芯片采购等巨额投入，部分资本开支可能面临回报不足风险。市场也开始将当前 AI 融资热潮与 2000 年前后的互联网泡沫进行比较，警惕资本投入速度超过商业模式兑现速度。尽管美国财政部回购计划有助于改善国债市场流动性，但无法改变政府债务和企业融资需求同步增长的趋势。9 月大规模企业债发行，可能成为美债市场新的压力测试。

2天前#融资

全球股债双杀：30 年美债收益率飙升至 5.33%，AI 产业链遭遇重挫

比推消息，全球金融市场迎来剧烈波动，欧美、日韩市场出现股债双杀，长期美债收益率飙升成为市场关注焦点。亚洲市场方面，韩国股市大幅下跌触发交易机制，KOSPI 指数收跌 5.8%，SK 海力士跌近 10%，三星电子跌超 8%；日经 225 指数收跌 3.16%。A 股超 5000 只个股下跌，半导体、算力硬件、PCB、存储器及 CPO 等 AI 产业链板块领跌。美股方面，三大指数连续第三个交易日走低，费城半导体指数单日跌近 5%。美光科技、西部数据、闪迪、Marvell、AMD、英特尔、Coherent、Credo 等 AI 相关企业股价遭遇大幅回调。市场分析认为，本轮抛售核心导火索来自全球长期债券收益率快速上行。30 年期美债收益率盘中升至 5.33%，创 2007 年以来新高。与此同时，法国、德国、英国及日本长期国债收益率均升至多年高位，全球长期资金成本正在重新定价。美国财政部数据显示，6 月海外投资者持有美债规模降至 9.299 万亿美元，较 5 月减少约 720 亿美元。其中，日本持仓降至 1.116 万亿美元，单月减持 264 亿美元；英国持仓降至 9399 亿美元。随着无风险利率攀升，市场开始重新评估 AI 产业高资本投入模式。投资者担忧，持续扩张的数据中心、GPU 采购和基础设施建设需要大量融资，而更高的资金成本可能压缩科技公司的未来现金流估值。当前市场关注三大变量：30 年期美债收益率走势、美联储对长期利率路径的判断，以及英伟达、博通等科技巨头后续财报能否验证 AI 投资回报预期。美国财政部将于北京时间周四凌晨 1 点发行 160 亿美元 20 年期美债，市场将密切关注此次发行结果。

3天前

高收益率施压芯片股，韩股首当其冲，“投资者不愿再支付高溢价”

比推消息， 韩国股市周三早盘领跌亚洲芯片股，债券收益率上升加剧了市场对科技巨头投入巨额资金的担忧。韩国 KOSPI 指数一度下跌 6.8%，亚洲半导体股指数下跌超过 2%。上述跌势与美国半导体及其他 AI 相关股票的下挫相呼应。由于市场担忧通胀以及政府债务上升，债券收益率持续处于高位。借贷成本可能进一步上升的风险，加上伊朗战争持续存在的不确定性，进一步加剧了市场担忧。Fibonacci 资管公司首席执行官表示，尽管长期来看 AI 增长的逻辑依然成立，但“利率上升和地缘政治风险正令投资者不愿再为这种增长支付高溢价”。他补充称，在经历“异常强劲的上涨”之后，股价下跌也反映出投资者一定程度上的获利了结。

3天前

美银调查：全球投资者风险偏好快速升温，AI 资本开支暂未吓退多头

比推消息，美银最新全球基金经理调查显示，全球投资者风险偏好正在快速升温。随着美股重新逼近纪录高位，基金经理对股市的配置升至五年高位，现金比例降至 3.5%，显示市场已经从此前对增长放缓和 AI 泡沫的担忧中明显修复。美银策略师 Michael Hartnett 指出，受访基金经理中，创纪录的 56% 预计全球经济不会出现明显着陆式放缓。换言之，市场主流仓位正在押注经济保持韧性、企业盈利继续扩张，风险资产仍将获得流动性支持。值得注意的是，调查显示 AI 资本开支暂时没有成为投资者的核心担忧。尽管科技巨头持续上调数据中心、GPU、服务器和电力基础设施预算，市场对AI 支出过热的讨论越来越多，但美银调查显示，基金经理目前并不太担心增长、加息、AI 资本开支或美国政治风险。

3天前

从Meta走出的Fireworks聊开源与闭源，谁会胜出？

作者：Silicon Valley Vector 硅谷坐标编辑：Peggy，BlockBeats原标题：硅谷坐标 x Fireworks 联创 Benny Chen：开源模型、token 增速、推理优化和模型定制编者按：在开源模型加速逼近闭源前沿模型、推理价格持续下降的背景下，行业讨论正在从「谁拥有能力最强的模型」转向「谁能以更低成本把模型投入生产」。但当模型能力趋同、Token 消耗增长成为共识，一个更底层的问题开始浮现：企业真正愿意付费的，究竟是更便宜的模型调用，还是能够稳定完成具体任务的专属智能？近日，《硅谷坐标》主持人曹卿云与 Fireworks AI 联合创始人陈宇飞进行了一场对谈。Fireworks 位于模型与企业应用之间，主要为客户提供开源模型推理、性能优化和定制服务。相比单纯讨论开源能否追平闭源，陈宇飞的观察更接近真实工作负载：Token 流向哪里、企业为何付费，以及模型从概念验证走向生产还缺少什么。在这场对谈中，陈宇飞是将「开源与闭源谁会胜出」拆解为一组更底层的结构性问题：Token 增长能否转化为收入，通用能力能否替代垂直积累，低价模型能否通过企业评测，以及推理平台如何在云厂商和应用公司之间获得价值。第一，是开源模型的使用规模与商业价值正在分化。过去，能力追赶和调用价格是判断开源竞争力的主要指标；如今，Fireworks 平台每天处理约 40 万亿至 50 万亿个 Token，开源模型的实际使用量已经快速扩大。但免费流量、促销补贴和模型价格差异，会让 Token 统计高估部分需求。客户可能大量调用低价模型，却仍把最高预算交给效果最好的闭源模型。这意味着，开源的下一阶段不再只是扩大流量，而是证明其能够在高价值任务上达到甚至超过前沿模型，并把成本优势转化为付费意愿。第二，是通用模型与垂直模型开始沿着不同方向演进。过去，每次前沿模型升级，都可能直接淘汰一批微调模型；现在，法律、医疗、编程等垂直应用正在积累更细的评测、数据和工作流，其优化目标也与前沿实验室逐渐分离。通用模型需要提高能力上限，垂直模型则要在有限场景内稳定交付结果。前者可以解决更广泛的问题，后者却更理解用户如何定义「正确」。这意味着，垂直公司的壁垒并不只是拥有一个定制模型，而是能够持续把行业需求转化为评测体系，并随着基础模型更新反复迁移。第三，是企业 AI 落地的瓶颈正在从模型供给转向评测能力。过去，企业概念验证往往依赖试用体验和主观判断；现在，当 AI 进入呼叫中心、法律检索和医疗辅助等生产环节，仅凭「看起来效果不错」已经无法支持采购决策。企业必须知道模型在哪些任务上有效、何时失效，以及从闭源切换至开源会改变多少成本和质量。评测因此不再是附属工具，而是连接采购、训练与生产部署的基础设施。谁能定义任务、建立测试分布并持续更新标准，谁才真正掌握模型选择权。第四，是推理平台的价值正在从「卖便宜算力」转向组织模型、硬件与工作流。过去，推理优化主要被理解为降低单个 Token 的成本；现在，缓存、任务拆分、模型路由和上下文管理都可能直接改变任务完成率。不同模型不必争夺同一个位置，而可以分别担任执行者和顾问。Fireworks 的商业逻辑也由此成立：不自建重资产硬件，而是通过训练、定制和持续推理，将收入与客户模型的实际使用绑定。但这条路径的主要对手并非单一新云公司，而是能够同时控制算力、软件和客户入口的大型云厂商。第五，是开源模型崛起未必削弱基础设施需求，反而可能压缩模型层溢价，并把价值进一步推向推理和算力。科技巨头持续增加资本开支，也不只是计算短期回报，而是在衡量错过 AI 周期...

4天前律动BlockBeats#AI

Anthropic ARR 引发估值争议：650 亿美元年化收入背后，市场开始追问 AI 增长斜率

比推消息，Anthropic 的收入增长仍在加速进入资本市场视野，但围绕其估值的争议也在升温。彭博社此前报道称 Anthropic 截至 7 月底年化收入运行率达到约 650 亿美元。这个数字表面上仍然惊人，但市场讨论的焦点已经转向另一层：在部分第三方数据和 AI 圈乐观预期曾指向 800 亿美元以上的背景下，650 亿美元是否意味着增长斜率正在放缓。争议首先来自 ARR 口径。ARR，即年度经常性收入，本质上是将当前收入速度年化，并不等同于已审计全年收入。Sacra 数据显示，Anthropic 5 月年化收入约 470 亿美元，7 月升至 650 亿美元，但其同时提醒，来自 AWS、Google、Microsoft 等云渠道的收入可能按总额口径确认，这将让收入规模看起来更大，也将提高市场对毛利率和收入质量的关注。乐观派仍认为，这一数字足以证明企业 AI 需求强劲。Atreides Management 的 Gavin Baker 认为，Anthropic 在 token 效率上曾相对 OpenAI 具备优势；PitchBook 的 Harrison Rolfes 则指出，即便模型价格更高，如果任务成功率更高，企业客户仍可能接受更高单价。换言之，多头看重的不是单纯的 API 调用规模，而是 Claude 在企业工作流中的付费能力。谨慎派则认为，市场需要等待 IPO 招股书验证。Simon Willison 此前指出，run-rate revenue 通常来自短期收入年化，不能直接视为全年会计收入。ThinkFast 的 Ken Koo 也提醒，真正重要的将是 S-1 文件里的审计收入、毛利率、客户集中度、算力采购义务和现金流。Ed Zitron 则更直接质疑，AI 公司的 ARR 可能受到预付 token、云渠道收入和短期用量波动影响。这场讨论已经不只关乎 Anthropic 一家公司的估值。Steve Eisman 此前将 OpenAI 和 Anthropic 称为 AI 交易中的关键风险点，原因在于微软、亚马逊、谷歌、甲骨文等科技巨头的资本开支和云收入预期，正在越来越多地与头部 AI 实验室绑定。

4天前