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其一,英特尔二季度业绩大幅超预期,上调 2026 年设备资本开支至 200 亿美元以上,明确 2027 年设备、洁净室、基板投入将再大幅加码;18A 工艺顺利进入风险量产,更将 14A 高产量制造节点从 2029 年提前至 2028 年,高额资本开支背后是客户提前锁定长期订单,先进制程与算力硬件需求持续紧缺。
其二,英伟达 CUDA 生态壁垒持续松动,Anthropic 仅靠 Claude 大模型,单周末完成 AMD MI355 适配.叠加 TileLang 等跨平台高级语言落地,AI 可自动复刻算子生态,且 AI 算力芯片逐步与游戏卡架构解绑,国产、AMD 等替代芯片生态适配门槛大幅下降,英伟达长期生态优势弱化。
其三,谷歌 8110 亿美元并非年度资本开支,而是跨多年的长期履约采购合同,二季度环比激增 144%,覆盖服务器、存储、光模块、数据中心等 AI 基建,反映云厂商集中锁产能,算力订单能见度拉长至 2030 年,但巨额投入也导致公司自由现金流转负。
其四,AI 巨额扩产催生债务隐忧,微软、谷歌、Meta、甲骨文等企业大举发债采购算力,信用市场 CDS 保费持续走高,债券投资者担忧高额 AI 投入回报周期过长、现金流承压,股市与债市对 AI 扩张的预期出现明显分歧,后续需持续跟踪科技巨头偿债与盈利兑现能力。整体来看,AI 硬件订单、扩产逻辑扎实,但巨头不计成本的资本投入带来中长期信用压力,算力硬件上游产业链具备景气支撑,而头部科技企业估值将持续受投入成本压制。