辦公室的燈剛熄，家裡的燈又亮起。一天結束，也是他真正開始的一刻。Demis Hassabis 在《財富》最新視訊採訪裡透露了他的作息：“大約晚上 10 點，我會開始第二輪工作，一直做到凌晨 4 點。”白天，他的會議一個接一個，幾乎沒有空隙；夜裡，他留出六小時，只做一件事：思考。這種作息，他已經堅持了十年。而現在的 AI 行業，讓這種節奏顯得愈發必要。他領導的 Google DeepMind，正處於一個關鍵時刻：Gemini App 月活躍使用者達到 6.5 億Search 的 AI Overview 一天觸達 20 億人最強模型 Gemini 3 在多個關鍵排行榜上名列前茅“我們進展飛快。”他的語氣很平靜，但話裡藏著整個行業的焦慮：技術越接近臨界點，洗牌的速度就越快。在這場採訪裡，Hassabis 談了競爭、泡沫、算力與人才，也推演了 AI 將如何重塑科學、醫療與未來的裝置形態。第一節｜洗牌已開始：競爭在加速從競爭開始。採訪裡有一句話非常關鍵：“領先可能只保持幾個月。”這就是當下的 AI 行業。頂尖實驗室之間的差距越來越小，領先優勢隨時會被打破。1. 模型競賽：更新速度決定位置Hassabis 對 Gemini 3 的表現很滿意，但他也坦白，競爭從未像現在這樣激烈。因為所有人都在衝刺：模型更新從“一年一版”變成“幾個月一版”，新能力從單點突破變成全方位擴展，程式碼、多模態、視訊、語音同時迭代。他沒有直接說“必須加速”，但他每晚工作到凌晨 4 點的作息已經說明了一切。在這種節奏下，模型能力上慢一拍，就會被擠到第二梯隊。2. 算力緊缺：晶片成了新門檻在採訪裡，他反覆提到：需求前所未有，即使是Google的晶片也遠遠不夠。這就是整個行業正面對的最大瓶頸。想做更強的模型、想讓產品真正落地，都繞不開算力。對企業意味著什麼？預算的重點變了：從買伺服器，變成搶計算資源。大公司能提前鎖定供應，小公司要排隊等。能不能做，先看能不能跑得動。算力不夠，再好的想法也發揮不出來。這是另一個戰場：誰拿到了算力入口，誰就拿到了繼續參賽的資格。3. 人才爭奪：錢只是基礎，使命才是籌碼行業曾報導，有研究員收到 1 億美元報價，這是 AI 行業第一次出現這種數字。但 Hassabis 認為，真正能留下頂尖人才的，靠的是使命感，靠的是能產生影響的工作。錢當然重要。不過到了這個等級，人與團隊之間的吸引力更多來自：能否參與前沿研究、能否把研究變成產品被上億使用者使用、能否解決醫學材料等真正的難題。頂尖人才看重的是價值和影響力，這個標準正在改變整個行業的用人規則。對普通人來說，未來的競爭看的是你能否接近價值更高的場景，崗位名稱已經不重要了。在洗牌期，舊的崗位會消失，但對每個人核心能力的要求會更高；團隊會重組，新的機會也將大量出現。第二節｜富足在成形：三條技術路徑洗牌在發生，但機會也在浮現。在訪談裡，Hassabis 給出了三個方向，已經從概念變成現實。1. 多模態助手：理解世界的新入口Hassabis 被問到什麼最讓他興奮時，答案很明確：多模態。這是他們從一開始的目標，會成為能隨身攜帶的助手。多模態的意義是什麼？讓 AI 從回答問題，變成理解環境。能看到、能聽懂、能回應真實世界。具體來說：AI 從搜尋框進入眼鏡，變成隨身裝置從被動等待指令，到主動理解你所處的場景從軟體工具，變成隨身的思考夥伴為什麼是現在？Google 十多年前就做過智能眼鏡，當時太超前，缺少殺手級應用。現在時機成熟了，AI 助手就是那個應用。Google 與 Warby Parker、Gentle Monster 的合作，就是把這種能力變成實體產品。這意味著未來工具可以替你處理更多瑣碎任務，你的時間自然能用在更有價值的事上，個人產出能力會成倍提升。效率會暴增。2. AI 藥物設計：計算替代試錯除了裝置入口，Hassabis 在醫療領域也看到了突破。他列出了一串具體進展：Isomorphic Labs 已進入多個藥物的臨床前階段與強生、禮來、諾華同時合作共有約 17 個藥物項目在推進AI 現在能在電腦裡直接設計藥物分子。傳統藥物研發從靶點找到分子，有時要 10 年以上；AI 能把這條路徑壓縮成幾個月。更重要的是，AI 能看到人類看不到的分子結構特徵和藥物設計路徑。這是一種全新的科研方式。AI 從根本上縮短了治療研發周期，人類能攻克更多疾病。3. 新材料突破：自動化科研閉環採訪接近尾聲時，Hassabis 提到：“我們會在英國建立一個自動化材料實驗室。”AI 不再只預測蛋白質，還要開始設計材料。新材料能改變什麼？電池壽命、晶片導電性能、氫能儲存、超導體、新型能源材料。這些領域的突破會帶來連鎖反應，多個產業會同步受益。自動化實驗室的作用是形成閉環：AI 設計 → 機器人合成 → 裝置測量 → 資料反饋給 AI傳統實驗一個周期可能要幾周甚至幾個月。這個閉環可以 24 小時運轉，不斷迭代最佳化，研究速度會快很多。Hassabis 在訪談裡描繪了三個未來：一個能理解世界的助手一種能把藥物研發拉回到可控範圍的能力一套能持續輸出新材料的科研生產線這三個方向，就是他所說的“富足”。前三年也許變化不明顯，但十年之後，積累的量變將引發不可逆的質變。第三節｜為什麼富足之前，一定會先經歷洗牌？洗牌在發生，富足也在靠近，但為什麼是這個順序？Hassabis 給出了一個時間判斷：“最早 2030 年，可能有 50% 的機會到達 AGI。”也就是說，富足還要等幾年。但是技術在快速進化，市場需求在爆發，所有人都想搶佔位置，資源卻有限。在 AGI 到來之前會發生什麼？1. 技術臨界點將近，但不會立刻實現從現在到 AGI，大約還有 4-8 年。Hassabis 的預測比較保守：不會有突然的飛躍。短期內 AI 不會一下子替代所有工作，但每年都有新變化。某個崗位的工作內容變了，某個產品要重新設計，某個團隊發現原來的流程不適用了。單看每一年變化不大，但幾年下來差距就拉開了。這個過程就是洗牌。有些公司會站穩腳跟，有些會被淘汰出局。2. 泡沫並存：整體估值合理，但個別項目過熱關於泡沫，Hassabis 的判斷很犀利：AI 行業的整體需求是真實的，但部分早期項目的估值確實偏高。為什麼會出現這種割裂？因為兩個趨勢在同時發生。一方面，模型呼叫量、使用者規模、企業採購都在激增，市場確實有真實需求。另一方面，大量尚未完成技術驗證的早期公司，僅僅因為踩中了概念就拿到了千萬美元融資。資本急於搶佔入口，往往會導致定價失效。結果是：行業整體在增長，但估值虛高的項目會出局。活下來的是那些能證明商業價值的團隊。錢會跟著價值走。3. 路線分化：應用快速見錢，前沿決定格局訪談裡，Hassabis 提到中國團隊更專注應用落地，西方團隊更專注前沿突破。應用路徑：現金流快、場景清晰、容易規模化。前沿路徑：技術壁壘高、回報周期長，一旦成功，能重塑行業。兩條路徑各有價值。做應用可以先活下來，但長期競爭力還是看前沿突破。只走一條路都有風險：只做應用的公司，可能在技術上被甩開；只做研究的團隊，可能燒完錢還沒找到商業化路徑。真正能穿越周期的團隊，既要快速落地，也要有技術積累。未來十年，拼的不是數量，是精準度。技術突破可能就是幾年的事。資本的耐心也在變，更關注你能不能驗證出來，不只是聽你講概念。對個人來說，機會藏在新技術、新科學、新材料裡，能不能抓住才是關鍵。技術路線的選擇，決定了誰能走到最後。富足會來，但不是平均分配到每個人。在那之前，這場持續數年的洗牌，會先完成對整個行業的殘酷篩選。結語｜洗牌在眼前，富足在前方採訪結束前，Hassabis 說：“我希望還能有時間認真思考。”越接近富足，越需要冷靜。過去兩三年，模型迭代在加速，應用落地的速度也在加快，資本在重新押注。行業看起來很熱鬧，但底層邏輯在改變：晶片成了瓶頸，AI 在推動科學進展，虛高的估值在調整。拐點就在當下。未來不會一夜到來，但路徑會越來越清晰。 (AI 深度研究員)

▎兩件事的本質，均是對生態競爭力的重新排序。2026年開年，一場圍繞AI入口與生態的爭奪戰已在國內科技巨頭間全面打響：騰訊“元寶”率先撒錢十億搶佔使用者心智，字節、阿里等巨頭亦不遑多讓，向廣大C端使用者祭出金元攻勢。如何理解這場所謂的“中國本土AI入口大戰”？我們不妨可以嘗試從最新發生的“巴菲特賣蘋果買Google”這一案例中找到答案。十年懊悔後終補票巴菲特曾不止一次表達對錯失Google早期投資機會的懊悔。2017年股東大會上，巴菲特首次透露，在2004年IPO時，Google創始人拉里佩奇和謝爾蓋就當面拜訪，為他提供直接深入瞭解公司的機會：“我認識那些創始人，本有無數種方式去提問去學習，但我搞砸了”。芒格則將錯過Google稱為：在科技領域最糟糕的錯誤，當時Google的廣告模式已展現出明顯優勢。再為錯過而懊悔十年後，巴菲特終於建倉了Google：根據 2025年11月15日披露的13F持倉報告，2025Q3波克夏團隊啟動了一次重大戰略性調倉：賣出蘋果買入Google。這是波克夏連續第二個季度大幅拋售蘋果股票，套現106億美元，減持力度較上一季度直接翻倍；截至季末，其蘋果持倉已從2023年底大降近70%。與此同時，巴菲特首次大手筆建倉Google，斥資43億美元，估算買入價格集中在210美元/股左右，這一持倉直接躋身波克夏第十大重倉股，佔總持倉的1.6%。這是巴菲特除蘋果外，首次大規模佈局網際網路科技巨頭。且此次操作恰逢巴菲特宣佈年底卸任CEO的退休關鍵期，被市場普遍解讀為他為波克夏錨定AI時代核心資產的戰略佈局。減持蘋果好理解，市盈率超過 33 倍，但硬體創新的邊際效應持續遞減，折疊屏手機放量處理程序延遲，iPhone 出貨量增速回落至個位數，核心產品增長動力不足。而建倉Google時，雖然彼時處於相對低位，但當時Google預期市盈率也超過25 倍，並不符合巴菲特用十多倍買優秀公司的歷史慣例。那巴菲特看中了Google的什麼？變了的是Google，老巴並沒有變：還是喜歡有生態的生意。其實巴菲特的投資邏輯從未改變，始終買入並持有“具備強大護城河的生態型生意”。蘋果的iOS生態就是吸引他重倉的原因：通過iPhone硬體入口，疊加APP Store、iCloud等服務，形成“硬體+軟體+服務”的閉環，能夠持續從使用者身上獲取穩定收益。之所以老巴在十年前懊悔錯過Google，就是因為當年Google在移動網際網路時代就建立起了優秀的生態——擁有Android和搜尋兩大核心資產；芒格說Google的搜尋業務本質是網際網路時代的獨家報紙，具備強網路效應。不過後續的雲端運算時代業務起步較晚，僅拿到行業門票而未能成為領軍者，雲時代Google並沒有明顯的生態優勢，這也是過去波克夏這個階段沒有建倉的原因。直到現在，Google完成了從單一產品領先到AI全端生態閉環的雛形建設，吸引巴菲特終入局。實際上，這一投資又經過了長達半年的評估。2025 年初，波克夏團隊啟動對Google的系統性調研；2025 年5月，巴菲特在股東大會首次將 AI 定義為改變遊戲規則的工具；2025 年三季度，團隊完成深度評估，最終在 9 月底前完成建倉。圖：Google股價復盤，近期漲的是生態 資料來源：國海證券調倉完成後，蘋果與Google的市場表現呈現顯著分化：近半年，Google跑贏蘋果50個點左右，並且完成絕對市值的反超。Google率先建立起AI時代的生態市值切換的背後，表明AI時代的競爭已從單一維度比拚（演算法、算力、資料、電力、入口等），升級為生態體系的綜合較量。Google的成功驗證了“晶片+模型+雲+應用”全端生態的可行性，而其他科技巨頭的掙扎與佈局（比如蘋果最後還是選擇了外接Google的大模型Gemini），則進一步凸顯了生態自立的重要性。所以，巴菲特賣蘋果買Google的核心邏輯，本質是對生態競爭力的重新排序。智慧型手機時代，蘋果的生態建立在硬體入口之上；而AI時代，Google的生態建立在 AI 全端能力之上，更契合AI的技術趨勢與商業邏輯。回到Google的案例，其全端 AI 生態更符合“作業系統+主控晶片”的核心架構：大模型（Gemini）是AI時代的作業系統，成為連接使用者、應用與服務的核心樞紐；AI晶片（TPU）是主控晶片SoC，為整個生態提供底層算力支撐。通過軟硬體協同最佳化，TPU與Gemini模型實現高效適配，不僅降低了算力成本，更提升了模型運行效率，最終才能支援形成了算力-模型&雲—>應用（搜尋、視訊、地圖等）的正向循環。圖：GoogleAI全端式佈局資料來源：中金公司1. 算力晶片TPU保障成本優勢和自主性。Google自研 ASIC 的主要原因是生態自立。自研晶片可應對爆發式增長的內部 AI 計算需求、擺脫對外部供應商的過度依賴、通過軟硬體協同最佳化提升性能，最關鍵的是降低算力 TCO（總持有成本）。GoogleNano Banana 等模型 100% 基於 TPU 完成訓練與推理，也支撐其內部語音搜尋、圖片搜尋等核心功能，成本總體低於 GPU，Google內部評價TPU性能表現優異，在部分場景優於 GPU。同時成功走向外部市場：Meta，計畫2026年租用 TPU，並從 2027 年開始購買超100萬顆、價值數十億美元的 TPU，用於 Llama 模型部署，通過乙太網路與功耗最佳化實現 15%-20% TCO 節省；OpenAI，達成合作協議，將部分推理工作負載從輝達晶片遷移至TPU ；Anthropic，已承諾在GCP叢集中使用TPU訓練模型，202510簽署 100 萬 TPU訂單；Apple，2024年就採購TPU用其進行LLM訓練；潛在客戶：部分新興雲廠商（如 Fluidstack、TeraWulf）因 GCP 提供付款擔保而嘗試採用 TPU。樂觀測算，到 2027 年，TPU 可能搶佔輝達15% 的訓練市場份額：現有輝達使用者遷移雖需時間，但新增工作負載更易轉向 TPU。Semianalysis更是預測2027年GoogleTPU（v6-v8）合計出貨量達到600萬顆。圖：GoogleTPU有清晰的路線圖資料來源：浙商證券2. 模型能力全球領先，是AI時代的作業系統。Google最新一代 Gemini 3 大模型，各項表現指標大幅領先於 Claude 4.5、ChatGPT 5.1 等競爭對手，深度思考、程式設計、Agent 能力突出。通過多模態融合技術，Nano Banana 和 Veo 3 模型在圖片、視訊領域的綜合能力全球頂尖；通過成功預訓練，Gemini 3 突破性能天花板，再現Scaling-Law 效應，在 LMArena 排行榜上以1501的 Elo 評分居榜首。截至 2025 年，Gemini 月活躍使用者已超 6.5 億，每月處理Token總量一年內增長超過20倍，tokens 規模從32K逐步拓展至200萬。圖：Googletokens呼叫大幅領先於OpenAI3. 如此AI才能賦能廣告、雲。Google不管是搜尋、Youtube還是瀏覽器、Android，主要的變現手段仍是廣告，業務比重超過 70%。Google將AI逐步整合到上述業務流程中，一方面為Google獲取了海量資料，用於訓練完善 AI 模型，而 AI 模型的迭代又反哺各業務線提升效率與使用者體驗，形成正向循環。C端：AI 搜尋使用者量達到 20 億、Android系統全球裝機量超 30 億台、Chrome 瀏覽器市場份額穩居全球第一，都為AI提供充足彈藥；Gemini AI 助手月活達6.5億，成為使用者日常智能互動的核心工具。落在具體業務層面上，AI 技術的融入讓Google的廣告業務有了增長動力，而不是此前市場對 AI 搜尋替代廣告位的擔憂。其搜尋廣告連續多個季度實現同比加速增長，因為AI 拓展了使用者提問場景，反而促進查詢量提升。此外，AI多模態搜尋還創造新增量，語音搜尋、圖片搜尋等成為新的廣告載體。B端：在雲端運算時代，雖然Google拿到了門票，但是份額上遠遠落後於亞馬遜的AWS和微軟的Azure；但“TPU+Gemini”正在扭轉這一頹勢，市場份額在快速提升。2025年 Q3 公司雲端運算收入同比增長 33.5% 達 151.6 億美元，經營利潤 35.9 億美元，對應經營利潤率 23.7%，均創歷史新高。AI時代，Google雲在 IaaS、PaaS、SaaS 三大層面均展現出強勁競爭力：IaaS層面：依託TPU晶片建構差異化優勢。對於客戶而言，使用TPU v7p的成本較GB300低50% 以上；對Google而言，自研晶片成本較低，算力租賃EBIT Margin能達44% ，遠超Coreweave-Meta算力租賃18%的利潤率水平。PaaS-MaaS層面：依託Gemini系列模型，提供從模型微調、部署到維運的全流程服務，超過70%的現有Google Cloud客戶使用其AI產品，每月處理Token數已超過1300兆。SaaS層面：GoogleWorkplace定價僅14美金 / 月，對比ChatGPT 20美金 / 月和微軟Copilot 30美金 / 月的定價，兼具Gemini AI助手能力與雲盤、郵件、辦公套件等功能，性價比優勢明顯，在生產力SaaS 賽道中市場份額達9% ，排名全球第二。Google 2025 年資本開支指引 910-930 億美元，2026 年一致預期超 1180 億美金，排名三朵雲榜首，Google雲計畫每六個月將算力容量翻倍，未來 4 到 5 年目標實現 1000 倍的能力提升。理解了巴菲特補票Google 就理解了字節、阿里與騰訊的AI入口大戰在這場更加殘酷的生態戰中，只有建構起自我循環、自我強化的生態體系，才能在AI時代立於不敗之地。在Google建構全端 AI 生態的同時，其他科技巨頭也在AI 賽道加速佈局，但均面臨各自的挑戰。這些廠商的掙扎與突破，將決定未來 AI 生態競爭的格局，而能夠成功建構自立生態的玩家，有望成為下一批估值重估的核心標的。1. 亞馬遜：雲業務在被蠶食，補短板刻不容緩。亞馬遜 AWS 作為全球雲市場份額第一的玩家，擁有最完善的生態和客戶至上的文化，且與Anthropic 深度繫結（股權+晶片定製+基礎設施支援）。但在AI時代，AWS 的核心短板在於生成式AI 起步晚，AI 產品賦能滯後。AWS面臨著“模型、晶片落後”的雙重挑戰，雲業務市場份額正被微軟和Google雲蠶食——AWS北美市佔率從47%下滑至45%。儘管推出了 Bedrock 平台，整合自研模型與第三方頂級模型（第一大模型提供商是Anthropic），但相較於Google的全端自研，AWS 的模型生態落後了不止一個身位。晶片方面，自研Trainium晶片雖已迭代至第二代，但性能仍落後於Google TPU，計畫發佈的 Trainium3 晶片目標是追平Google TPU V5、V6。不過AWS 仍有很大的容錯空間，一方面家大業大，另一方面雲市場整體供不應求（近期北美雲廠商紛紛開啟漲價），AWS 仍有充足時間彌補短板。如果能夠在模型自研與晶片性能上實現突破，結合其龐大的客戶基礎與電商生態優勢，AWS不一定沒有翻盤的機會。圖：不同北美雲廠在AI時代的優劣勢資料來源：錦緞研究院總結2. Meta：模型能力暫時落後，但最吃虧的在沒有雲。Meta作為社交巨頭，擁有全球最大的社交生態，AI 應用落地場景豐富。但其在 AI 賽道的最大痛點是模型能力不足，以及缺乏雲業務，所以雖然AI投資最果斷，但股價卻持續下跌，市場敘事從AI 提效先鋒轉向資本開支帶來高昂的折舊費用。儘管死磕Llama，但大模型能力不及Google Gemini 3是不爭的事實，導致 Meta AI 嵌入核心平台後月活雖達 10 億，但 DAU/MAU 僅 10%。更關鍵的是，Meta目前無雲端運算業務，CAPEX 投入基本為內部工作流消耗，2025 年全年資本開支上調至 700-720 億美元，2026 年或超千億美元，3Q25 首次出現成本費用同比增速超過收入增速的情況，市場擔憂其利潤率持續承壓。3. 微軟：後發者慣性，自研模型和晶片明顯落後，雲與模型解綁雪上加霜。微軟憑藉與 OpenAI 的獨家合作（2025 年10 月前 OpenAI 的所有算力需求由微軟獨家提供）和Office 生態優勢，在 AI 應用落地方面有先發優勢。微軟持有 OpenAI 27% 的股份，對 OpenAI 的 130 億美金投資可通過雲收入逐步回款，OpenAI 的商業化對微軟雲業務帶動明顯。目前，90% 的財富五百強在使用 365 Copilot，AI 功能月活已達 9 個億左右，微軟AI 開發平台 Foundry 季度有超 7 萬家企業使用，處理超 100 兆個 token，同比增長五倍。但微軟的核心短板在於沒有自有大模型、且晶片技術落後。沒有自主研發的核心大模型，使得在與Google的競爭中處於被動地位；自研 Maia 100 加速器實為圖像處理設計，未為公司 AI 服務提供支援，最近公告的200更多是放了個衛星。更嚴峻的是，微軟與OpenAI 的合作面臨變局，Azure產能不足，OpenAI 已與 Oracle、CoreWeave等合作，未來可能拓展至 AWS/Google，Azure 不再是其唯一計算供應商。模型與雲解綁的趨勢下，除 Gemini 等獨家模型外，多數模型將實現多雲部署。如果微軟不能快速補齊大模型與晶片的短板，僅依靠合作模式，未來在 AI 生態競爭中的優勢將逐步被侵蝕。當然，微軟今日的處境跟公司戰略有關，一直是敢為人後的謹慎型思路，所以在Mag7中，微軟的自由現金流僅次於輝達，未來可撬動的資源還有最多。4. OpenAI、Claude 等 AI 原廠，有建立生態的急迫訴求.OpenAI、Anthropic 等 AI 原廠憑藉技術先發優勢，在大模型領域的聚光燈下，但由於缺乏自有生態（流量入口、雲服務、硬體設施），不得不通過瘋狂與產業合作的方式彌補短板。OpenAI面臨市場份額被Google蠶食的壓力，通用 AI 模型全球市佔率持續下滑，為應對競爭，OpenAI曾一度暫停了廣告業務、AI Agent 等項目開發，將所有資源調配到GPT模型改進。為彌補生態短板，OpenAI 展開全方位產業合作：算力方面，與微軟、輝達、甲骨文、AWS 等達成巨額合作，啟動星際之門項目；硬體方面，與博通達成 100 億美元晶片合作，計畫聯合開發專屬推理晶片；應用方面，推出 ChatGPT 應用程式商店，整合多款第三方應用；客戶拓展方面，重視 B 端使用者，全球企業客戶突破百萬，ChatGPT for Work 商業使用者席位超 700 萬。Anthropic同樣依賴與雲廠商的合作實現算力供應與商業化落地，與Google達成百萬片 TPU 訂單，與亞馬遜共同打造 AI 超級電腦。這些 AI 原廠的戰略本質是用股權和技術換生態。圖：OpenAI僅算力就與多位外部硬體&雲企業合作 資料來源：國信證券Google，由於最早大手筆投入AI，得以率先建立從晶片到模型到雲及應用的AI全端生態，近期躋身4兆美元俱樂部並不意外，是一場超長線戰鬥後的極速重估。更大的產業發令槍意義在於，不管是北美大廠，還是國內巨頭，都在加速補齊自己的短板，因為他們都開始明白，AI時代，只有建立生態才能立於不敗之地。如是，理解了巴菲特“補票”Google，也就理解了字節、阿里與騰訊的AI入口大戰當前的隱喻。 (鈦媒體)

【新智元導讀】終於，AI不用裝得像個人了。GoogleChrome重磅上線WebMCP。從此，Agent不用瘋狂螢幕擷圖，直連核心完成任務，AI與網頁互動的底層邏輯正在重構。今天，GoogleChrome團隊投下了一枚深水炸彈：WebMCP（Web模型上下文協議）正式登場。它可以讓AI智能體跳過「人類使用者介面」，直接與現有的網站和Web應用深度互動。在Chrome 146的早期預覽版中，開啟特定flag即可體驗WebMCP這相當於給Agent加上了「超能力」，從此不用再「裝得像個人一樣」，去看網頁、找按鈕，或是點連結。僅通過一個API：navigator.modelContext，AI便可繞過圖形介面，直接與Web應用服務的核心對話。假設想要訂一張機票，Agent不用在螢幕上點選，而會直接通過底層協議，向航空公司網站傳送命令，直接獲取結果。用開發者Alex Volkov的話來說，「WebMCP就相當於UI裡的API」。可以說，WebMCP的誕生，釋放了一個極其明確的訊號——AI Agent與網頁互動的底層邏輯，正迎來一場徹底的重塑。它實現了從「視覺模擬」到「邏輯直連」的躍遷，正讓傳統的Web互動範式徹底走向終結。WebMCP震撼登場掀起Agent互動革命或許很多人，還沒有意識到WebMCP的重要性。它的核心在於，改變了Agent獲取服務的方式，讓其直接拿到了網頁的「通天鑰匙」。過去幾周，全世界都在為爆火的OpenClaw瘋狂，若是未來互動更進一步，說不定又將催生一次大變革。要知道，如今Agent操作網頁的方式，既笨拙又原始，而現在的整合方式實在是「太拉胯」了。它們本質上，就是在模擬人類的行為——螢幕擷圖、識別按鈕的位置、模擬點選，DOM抓取......這種方式，存在著明顯的痛點：成本高昂：一次簡單的搜尋，可能需消耗數千token來處理截圖、解析頁面；穩定性低：網站一旦改版，Agent會因找不到按鈕陷入「癱瘓」；反饋低效：Agent必須反覆「看」螢幕，來確認操作是否成功。不再裝個人，降維打擊如今，有了WebMCP，網站可以直接向AI開放其服務介面。Agent不用經過「前端視覺介面」，直接可以查詢並執行服務。WebMCP將取代傳統的「螢幕抓取」（screen-scraping），從而實現更穩定、更高效的頁面互動和資訊檢索。誠如網友所言，AI Agent正成為網路的「一等公民」。在GoogleChrome 146的官博中，為開發者提供了兩套靈活的API接入方式：聲明性API：執行可直接在HTML表單中定義的標準操作；命令式API：執行需要JavaScript執行的複雜、更動態的互動。這兩種方式，允許開發者為AI提供一套直接的工具集，讓Agent跳過視覺識別，直接存取網站背後的結構化函數。此前，Google軟體工程師Khushal Sagar在演講中表示，WebMCP目標是成為AI應用領域的USB-C介面。它不僅是讓智能體替代使用者，更是建立一種協作模式：使用者、網頁、智能體三者共享介面，共同協作。智能體專用路徑：開發者在為人類設計UI的同時，為智能體提供結構化的API路徑。兩大巨頭聯手要徹底「幹掉」前端？值得一提的是，WebMCP並不是Google的獨角戲。早在25年8月13日，Google、微軟開發者聯手，在GitHub上提交了WebMCP這一項目。開放原始碼專案：https://github.com/webmachinelearning/webmcp目前，AI智能體通常通過MCP等協議進行後端整合。但對於Web開發者來說，為了開放網站功能，他們往往得用Python或NodeJS寫一套後端伺服器，而不是用他們更熟悉的瀏覽器端JS。在項目介紹中，WebMCP讓網頁能在UI中提供「智能體專用通道」。與後端整合不同，WebMCP工具在客戶端執行，只有在智能體載入頁面後才可用。智能體依然可以像人一樣觀察頁面和模擬操作，但有了工具，它能更直接、高效地達成目標。據官方的介紹，以下是WebMCP的三大主要優勢：程式碼復用：直接利用現有的前端程式碼；統一介面：使用者和智能體共用一個介面，簡化了互動時的身份驗證和狀態同步；無障礙利器：讓輔助技術能執行更高層級的頁面操作，而不僅僅是簡單的點選。更進一步說，WebMCP讓使用者和智能體可以在同一個網頁介面裡並肩工作，既能利用現有的應用邏輯，又能保持上下文共享和使用者的掌控感。繞過所有UI，統治網路那麼，在WebMCP加持下，Agent未來會演變成什麼樣？開發者們提前設想了三大場景，電子商務、旅遊出行，以及客戶支援。首先，未來，我們的購物體驗，或將迎來質變。一句指令，Agent不再在頁面上反覆「翻找」優惠券入口，僅通過WebMCP函數呼叫，實現秒級下單。它可以輕鬆找到產品、配置特定的購物選項，完成結帳全流程。在旅遊出行方面，Agent還可以成為更精準的預訂專家，使用結構化資料進行搜尋、過濾結果和處理預訂。由於避開了混亂的UI干擾，它能確保每次搜尋結果的精準性，並直接在後台完成複雜的行程組合。此外，WebMCP還可以成為自動化服務的橋樑，讓智能體自動填寫必要的技術細節，以建立詳細的客戶支援服務工單。上手試過的開發者驚嘆，立即發現了WebMCP兩大好處。分層Web時代來臨一半給AI用開發者大佬Nikoloz Turazashvili最新一文，深度解釋了WebMCP的出現對於開發意味著什麼。如果你看過AI Agent像無頭蒼蠅一樣使用網站——瞎猜那個按鈕是結帳，或者糾結乘客姓名該填在那個框裡……實際上，你已經抓住核心痛點了：現在的Web UI是給人看的，但智能體需要的是「結構」。這恰恰是WebMCP想要解決的問題。如前所述，它是一個擬議中的Web標準，允許網站直接向瀏覽器內的Agent暴露結構化的工具。這樣一來，智能體就能呼叫真正的函數（帶有Schema），而不是去暴力爬取頁面，然後祈禱DOM結構沒有改變。因此，可以把它想像成「內建在瀏覽器標籤頁裡的MCP」。WebMCP的核心思路，便是發佈工具，別光給像素。與其讓Agent去瞎猜一個按鈕是幹嘛的，不如在搭建的網站明確發佈一份契約：Discovery（發現）：這個頁面上有那些工具（checkout, filter_results等）JSON Schemas：輸入/輸出具體長什麼樣（以此減少幻覺）State（狀態）：對頁面上當前可用內容的共識這就把「到處亂點直到碰巧蒙對」變成了：直接呼叫book_flight({ origin, destination, outboundDate… })。WebMCP基本上是在說——如果智能體要在瀏覽器肚子裡運行，瀏覽器就得提供這種握手機制。而且從產品角度看，這也是控制權的轉移：網站自己定義了允許那些操作，以及資料該怎麼傳。如果WebMCP真的成為標準落地，主流瀏覽器開始原生支援這種結構化互動，未來的網際網路或許分化為兩層：給人類用的UI：視覺美感、品牌敘事給Agent用的工具介面：結構化資料、極速響應而最終贏家不會是那些介面最花哨的——而是那些擁有最清晰工具契約的App。這一切，預示著「Agentic UI」時代的到來。未來的網頁將不再僅僅是給「人」看的展示窗，還是能與AI無縫銜接的自動化服務節點。WebMCP的出現，無疑加速了從「手動搜尋」到「智能體自動執行」的網際網路範式轉移。 (新智元)

Google在AI霸權路上，再度出手！據最新消息，科技巨頭Google的母公司Alphabet計畫發行一種極為罕見的百年期債券。這是20世紀90年代末以來，科技企業首次發行此類超長期限債券。當前，Alphabet正在為其人工智慧雄心背後的空前支出計畫籌措資金。周一，Alphabet進行了其史上規模最大的美元債券發行，籌資200億美元，超過最初預期的150億美元。上周，Alphabet表示，其今年資本支出將高達1850億美元。發行百年期債券據彭博社消息，Google母公司Alphabet計畫在巨額債務發行中出售一種極為罕見的百年期債券，這將是自上世紀90年代末以來，科技企業首次發行此類超長期限債券。報導稱，一位知情人士透露，這筆百年債券將以英鎊計價，同時發行的還有其他四個英鎊計價批次。該交易是Alphabet首次發行英鎊債券，最早可能於周二定價。根據彭博社彙編的資料，這是自摩托羅拉於1997年發行同類債券以來，科技企業首次發行如此極端期限的債券。百年債券市場主要由政府和大學等機構主導。對企業而言，潛在的收購、過時的商業模式以及技術淘汰風險，使這類交易極為罕見。儘管如此，考慮到科技公司為保持在人工智慧能力建設競賽中的領先地位所需籌集的龐大資金量，即使是極罕見的交易也在重新出現。KBRA歐洲宏觀策略師戈登·克爾（Gordon Kerr）表示：“他們希望觸達從結構性融資投資者到超長期投資者的各類投資人。”百年債券的主要買家將是保險公司和養老基金，而“承銷這筆債券的人，很可能不會等到它到期兌付的時候”。克爾表示：“很難說這是否會成為常態。即使在國債市場，這種做法也並非真正普遍。”報導稱，英國養老基金和保險公司強勁的需求，使英鎊市場成為尋求長期融資發行人的首選場所。然而，根據彭博社資料，除政府發行人外，此前僅法國電力集團（Electricite de France SA）、牛津大學和慈善基金會惠康信託有限公司（Wellcome Trust Ltd）在該貨幣市場上發行過百年債券。這些債券均發行於2021年，當時英鎊高等級收益率跌至有記錄以來的最低水平。由於久期極高（即價格對利率變動的敏感度），這些債券在市場上的交易價格均遠低於面值。根據彭博社資料，其中票息最低的惠康信託債券，每英鎊指示價格為44.6便士。債券價格與收益率呈反向變動。而且，並非所有超長期債券都能存續。陷入困境的零售商J.C. Penney Co.在發行百年債券僅23年後，於2020年申請破產。剛在美國發債籌資200億美元當前，Alphabet正在廣泛舉債，為其人工智慧雄心背後的空前支出計畫籌措資金。這家科技巨頭的百年債券發行計畫，與其在美元市場的多批次發債同步進行。Alphabet本周一進行了其史上規模最大的美元債券發行，籌資200億美元——超過最初預期的150億美元，並創下有史以來最大的“訂單簿”之一。此次大規模舉債恰逢Meta、亞馬遜等科技公司紛紛表示將加大支出，以實現其雄心勃勃的人工智慧計畫。這些計畫引發了市場對人工智慧軍備競賽，以及為支撐該競賽所需的數十億美元債務，可能會對信貸市場造成壓力的擔憂。然而，投資者周一似乎將這些擔憂拋諸腦後，Alphabet的債券發行吸引了逾1000億美元的訂單。Wavelength Capital Management LLC首席投資官安德魯·達索裡表示：“顯然，我們並非處於典型的資本支出周期。此前這些公司一直是淨儲蓄者，如今卻深入資本市場融資，以確保競爭所需的資源。這是一個重大轉變，在思考美國公司債券的潛在風險與回報時尤為關鍵。”上周，Alphabet表示，今年計畫投入至多1850億美元的資本支出，這超過了過去三年總和，因其大力投資於對其人工智慧雄心至關重要的資料中心。該公司稱，這些投資已在提振營收，因為人工智慧推動了更多線上搜尋。隨著其他超大規模公司也加大支出，美國四大科技公司的資本支出預計將在2026年達到約6500億美元，這將推動融資熱潮，並催生一項可能徹底重塑全球經濟、具有顛覆性的技術。這部分支出中有相當一部分正通過債券市場籌集。就在上周，甲骨文發行250億美元債券，峰值訂單量創下1290億美元的紀錄。摩根士丹利預計，超大規模企業今年將借款4000億美元，高於2025年的1650億美元。該行美國信貸策略主管維什瓦斯·帕特卡爾在周一的報告中寫道，此次發行潮或將推動高評級債券發行量在今年達到創紀錄的2.25兆美元。包括帕特卡爾和摩根大通公司的納撒尼爾·羅森鮑姆在內的一些信貸策略師預計，龐大的發行量將推高企業債券利差。彭博智庫估計，到2029年，人工智慧、雲基礎設施和資料中心的資本支出預計總計將達到3兆美元。巴克萊銀行表示，積壓的併購需求以及企業為再融資現有債務的計畫，預計將推高今年的整體企業債券發行量，但最大的驅動力仍是為人工智慧相關投資融資的借款需求。 (券商中國)

200億美元只是開端：從2029到2066，Google把“全期限曲線”一次鋪開2026年2月10日，Google確認完成一筆七段式、合計200億美元的美元債發行；監管檔案顯示，這些債券到期點從2029一路排到2066。與此同時，市場資訊顯示，Google還在英鎊市場推進一筆約55億英鎊的五段式發行，其中包含極少見的100年期分段——這是科技公司自上世紀90年代網際網路泡沫期以來少見的超長期定價嘗試。如果只看“200億美元”，它像一次常規融資；但把期限鋪到2066，再疊加百年期的嘗試，Google真正做的是：在資本開支高峰來臨前，把自己的債務曲線做得更連續、更可交易，從而更容易被投資者反覆交易、也更容易在未來持續壓縮不確定溢價。這筆200億美元美元債的結構也在暗示目的：短端負責成本與靈活度，長端負責久期與再融資確定性。公開資訊顯示，七個分段分別為：2029年到期3.700%（25億美元）、2031年到期4.100%（30億美元）、2033年到期4.400%（30億美元）、2036年到期4.800%（42.5億美元）、2046年到期5.500%（15億美元）、2056年到期5.650%（40億美元）、2066年到期5.750%（17.5億美元）。而在發行前的需求側，市場傳出的訂單規模更能說明問題：彭博報導稱，這筆原本預期約150億美元的美元債，訂單曾超過1000億美元，屬於投資級企業債裡少見的“超額認購”強度。當一家公司能在單次發行裡同時拿到短端與超長端的擁擠認購，它融資的含義就從“拿錢”變成“定價”。利差壓縮並不只是省一點利息，而是在告訴市場：未來若還要加碼擴表，它在利率與期限上擁有更大的選擇權。“現金不缺卻要舉債”：AI資本周期把Google從“資產輕”推向“基礎設施化”Google給出的2026年資本開支指引為1750億到1850億美元。 在這個量級下，外界第一反應往往是：Google帳上現金不少，為什麼還要發這麼多債？答案在於AI的資本形態變了——它不再只是演算法與軟體，更像一套持續擴張的資料中心與算力網路。從財務管理角度，舉債有三層含義。第一層是時間匹配：資料中心、伺服器與自研晶片的經濟壽命遠超一年，用更長久期的債務去匹配資產現金流，能夠降低短期盈利波動對投資節奏的干擾。第二層是保持彈性：在不犧牲經營安全墊的前提下，債務為回購、股息、併購與長期項目留出空間；尤其當投資窗口被競爭拉長時，完全依賴經營現金流，會在回購、併購與資本開支之間形成更尖銳的取捨。第三層是市場訊號：當超長期資金願意以可接受的價格提供給科技公司，意味著投資者正在把它部分視作“准基礎設施發行人”來定價——這本身也是競爭優勢。Google的重點並不是“債務替代現金”，而是“債務替代不確定性”。現金保證今天安全；更長的債務曲線在爭取未來十年、二十年乃至更久的投資確定性。“A到Z”的關鍵不是規模，而是流動性：把債務做成可交易的全球基準彭博專欄的表述很直白：Google已經在主要幣種上擁有一條更“可交易”的收益率曲線，這會提升其債券的吸引力。換句話說，Google在做的不是一次性融資，而是在把自己變成“高流動性投資級信用”的常備配置。為什麼流動性曲線這麼重要？對養老金、保險、主權基金、債券指數基金而言，買債不僅看利率，還看“能不能賣”。一條連續、成交活躍的曲線意味著：更容易被納入指數與基準組合；二級市場報價更穩定；未來新發債更接近“市場公允價”，從而減少不確定溢價。這也是多幣種發行的戰略價值所在。美元是全球最深的資金池，但並非每個期限都最便宜；英鎊、瑞郎等市場在某些時點可能提供更低的絕對利率或更匹配的投資者結構。市場觀點認為，英鎊市場利率水平相對更低，因此在成本上更具吸引力。公開發行檔案也提到，Google可能在市場條件允許時同步推進英鎊與瑞郎的近期開售安排。當一家公司能在不同幣種裡挑選“更便宜的久期”，再把風險通過套保與資產負債管理消化掉，它獲得的其實是資金定價權——同樣的AI投資，它的融資成本可能更低、期限更長、波動更小。這不是Google一家的動作：AI軍備賽正在把公司債推向“紀錄年”Google的舉債發生在更大的背景裡：AI把科技巨頭從“高現金流的資產輕公司”推向“重資本開支的基礎設施建造者”。路透社2月9日報導提到，亞馬遜、Google、微軟、Meta與甲骨文等“AI超大廠”在2025年合計發行約1210億美元公司債；同時，分析師預期2026年美國公司債發行總量可能達到2.46兆美元，挑戰歷史高位。同一報導還提到，“美國六大超大廠”2026年的資本開支規模被預估在5000億美元量級；而路透社2月10日報導則指出，僅Google、微軟、亞馬遜與Meta四家在2026年的資本開支預期就至少達到6300億美元。推理：當資本開支規模上升到“宏觀變數”等級，債券市場的遊戲規則也會變。對投資者而言，買這些公司的債，越來越像在買“AI基礎設施的長期現金流假設”——未必最性感，但可能最具長期需求確定性。百年期債不是“炫技”：它考驗的是真正的AI回報與資產負債管理能力100年期債券在企業界並不常見，往往屬於政府或現金流極其穩定的公共事業類主體。路透社援引市場觀點指出，百年期通常是“可預測現金流發行人”的領域；而Google的嘗試說明，至少在當但這並不等於風險消失，真正的約束有三條。第一條：回報兌現節奏。市場對“巨額AI投入能否帶來足夠生產率提升”的擔憂仍在；如果商業化落地慢於資本開支擴張，壓力會先體現在利潤率與股東回報上。第二條：利率與久期風險。超長期債對利率極其敏感，市場環境一旦逆轉，二級價格波動會顯著放大，情緒與再融資成本可能被動抬升；這種波動會反向影響後續長端發行的定價情緒。第三條：結構性與隱性負債。公開檔案風險提示提到，新債在結構上會“次級”於子公司負債；同時，截至2025年末披露的資料中心相關租賃承諾約584.75億美元、金融租賃義務約25億美元——這類承諾會在未來多年持續佔用現金流。Google用百年期在做一次“時間上的套利”——用更長的負債鎖定更低的資金波動。但它能否把時間優勢轉化為商業優勢，取決於AI基礎設施能否被更高毛利的雲與AI服務充分消化，最終回到自由現金流的擴張上。「 結語」Google這輪發債最值得注意的，不是200億美元的數字，而是它把“融資”升級成了“市場地位”：用全期限、多幣種、可交易的收益率曲線，爭取在AI資本開支時代擁有更低的融資成本、更長的資金久期、更穩的再融資預期。這會帶來一個現實結果：AI競爭不再只看模型與產品，也看資產負債表的組織能力。誰能把資本開支的波峰壓平，把利率波動的噪音隔離，把債務曲線做成市場基準，誰就更可能在算力供給、雲價格與生態投入上擁有更大的戰略迴旋餘地。但這仍是一場回報的長跑。百年期債把時間交給了Google，也把壓力交給了它：未來十年，AI能否真正把基礎設施轉化為生產率與現金流，才是這條“債券市場A到Z”曲線最終能否成立的答案。 (視界的剖析)

大型科技股多數上漲，甲骨文大漲超9%。當地時間2月9日（周一），美股三大指數集體收漲，道指漲0.04%，再創歷史新高，納指漲0.9%，標普500指數漲0.47%。大型科技股多數上漲，甲骨文漲超9%，AMD、微軟、博通漲超3%，輝達、Meta漲超2%，特斯拉、台積電漲超1%。美股財報繼續密集出爐，可口可樂和福特汽車均定於周二公佈財報。分析師稱，如果本周的企業財報表現良好，市場近期從科技股輪動的趨勢可能會再次上演。投資者還關注勞工統計局推遲至本周三（2月11日）將發佈的1月份就業報告。該報告原定於上周五（2月6日）發佈，但因部分政府關門而推遲。Google擬發行200億美元債券加碼AI支出大型科技股多數上漲，甲骨文漲超9%，AMD、微軟、博通漲超3%，輝達、Meta漲超2%，特斯拉、台積電漲超1%。美光科技跌近3%，蘋果跌超1%，網飛、亞馬遜、安森美半導體小幅下跌。Google微漲0.4%。據媒體報導，Google母公司Alphabet計畫通過其美元債券發行籌集200億美元，規模高於最初預計的150億美元。知情人士稱，Alphabet周一進行的美元債券發行已吸引超過1000億美元的訂單。債券最多分為七個期限部分。期限最長的一部分——到期日為2066年的債券，其定價利差較美國國債高出0.95個百分點。此外，Alphabet也在向投資者推介其在瑞士和英國的首次發債計畫。其中，英國市場的發行還可能包括一筆罕見的100年期債券——這將是自上世紀90年代末網際網路泡沫時期以來，科技公司首次嘗試發行如此長期限的債券。Google上周公佈了2025年第四季度財報，營收和利潤均超出分析師預期。然而，該公司同時表示，今年資本支出最高可能達到1850億美元，遠超華爾街預期。除了Google，Meta、微軟和亞馬遜均公佈了龐大的資本支出計畫，四家科技公司今年合計將支出高達6500億美元，這些資金將主要用於擴建AI基礎設施。就在上周，甲骨文又通過一筆債券發行籌資250億美元，訂單峰值高達1290億美元，創下紀錄。此外， OpenAI正在衝刺一輪規模可能高達1000億美元的融資。知情人士稱，OpenAI預計未來兩周融資談判的機率明顯升溫。根據媒體此前報導，OpenAI本輪融資可能分兩個階段完成。第一階段可能包括來自微軟、輝達以及亞馬遜的資金，其中亞馬遜正討論向OpenAI投資最高500億美元。隨後還可能有軟銀等投資方的追加出資，軟銀曾討論再投入300億美元。財報方面，安森美半導體四季度營收15.3億美元，符合分析師預期，預計2026年一季度營收14.4億—15.4億美元，中值低於分析師預期15.1億美元。安森美半導體盤後一度跌8%。AI工具引發顛覆擔憂 美國保險經紀股遭重挫受私營線上保險購物平台Insurify發佈人工智慧工具引發行業顛覆擔憂的影響，美國保險經紀類股周一大幅下跌。標普500保險指數收盤下跌3.89%，創下自去年10月以來的最大單日跌幅。保險經紀公司Willis Towers Watson（WTW）表現最差，收盤下跌12.10%，遭遇自2008年11月以來最慘烈的交易日。Arthur J Gallagher（AJG）緊隨其後，下跌9.84%；怡安保險（AON）跌9.27%；布朗保險經紀（BRO）跌近7%；智能未來（AIFU）跌近5%；美國再保險集團（RGA）跌超2%。保險分析師Matthew Palazola表示，保險經紀股正遭到痛擊，市場可能對Insurify的新工具以及Anthropic的新人工智慧工具感到擔憂。這些應用可能對保險經紀公司的一些諮詢業務構成威脅，儘管他將其視為效能倍增器，而非生存威脅。熱門中概股漲跌不一，納斯達克中國金龍指數漲0.12%，房多多漲超12%，小牛電動漲超6%，世紀互聯漲超5%，知乎、富途控股漲超3%，新氧、途牛漲超1%，名創優品、拼多多、中通快遞小幅上漲；新東方跌超4%，理想汽車跌超3%，蔚來、霸王茶姬、嗶哩嗶哩跌超2%，叮咚買菜、小鵬汽車、愛奇藝跌超1%，霧芯科技、京東、唯品會小幅下跌。 (證券時報)

01｜一個讓人睡不著覺的數字6600億美金。這是Meta、亞馬遜、Google、微軟一年砸向AI的資本開支。四家公司，一年。這個數字已經大到有點失真——差不多相當於一個超級大國一年的軍費開支。聽著嚇人。但真正讓我睡不著覺的，不是6600億本身。是黃仁勳在採訪中上那句輕描淡寫的話：AI基建，還有七到八年路要走。翻譯一下：6600億隻是首付。後面還有七八年的分期付款。而且，這還只是四家公司。02｜為什麼是七八年？很多人會覺得奇怪。AI發展不是很快嗎？模型不是幾個月就升級一次嗎？對。模型很快。但模型只是最上面那層“皮膚”。皮膚下面，是一整套重資產體系。晶片。機房。電網。能源。這不是寫程式碼的節奏。這是蓋工廠的節奏。第一層：晶片周期算力平台兩三年一代。一旦升級，伺服器、電源、散熱、網路全要跟著換。你不是加幾張卡，是重建整條生產線。第二層：資料中心周期選址、拿地、環評、施工、交付。三到五年起步。你可以通宵寫程式碼。但混凝土不會因為你著急而更快凝固。第三層：能源周期這才是關鍵。資料中心已經吃掉全球1.5%的電，而且高度集中在局部區域。問題從來不是“有沒有電”。而是：你能不能在那個地方、那個時間點、以那個價格拿到電。電網擴容、並網審批、變電站建設——這些都是慢變數。模型可以三個月迭代一次。電網不會。這就是七八年的真正含義。03｜分析師在怕什麼？所以華爾街看到6600億會緊張。折舊怎麼辦？利潤率會不會被壓？現金流會不會變差？邏輯很簡單。以前科技公司是輕資產平台。現在突然變成重資產玩家。畫風變得太快。但你翻翻Google的財報。收入創新高。Cloud從虧損做到兩位數利潤率。經營效率沒有崩。這說明一件事：需求是真實存在的。不是情緒驅動。是訂單驅動。04｜第一波革命，其實已經發生很多人沒意識到。第一波AI革命已經結束了。它發生在程式設計師身上。Coding場景最容易算ROI。效率提升立刻可見。所以需求是直線，不是斜線。這不是“感覺好用”。這是“離不開”。當這種直線開始擴散——設計、金融、法律、製造、醫療……那就不是工具升級。是基礎設施更替。05｜AI正在變成基礎設施當AI從產品變成基礎設施，邏輯就徹底變了。以前拼模型參數。以後拼工程交付。拼誰能更快建好機房。拼誰能鎖定電力。拼誰能拿到並網指標。你會發現科技公司越來越像能源公司。簽長期購電協議。買地。甚至投資核電。不是為了講ESG故事。是為了確保：我有電，我能訓練。06｜生產資料正在變化這裡有個底層變化。過去十年，GPU是生產資料。未來十年，兆瓦才是生產資料。誰能在關鍵節點鎖住電力資源，誰就擁有主動權。當電開始被長協化、配額化，它就不再只是成本。它變成門檻。就像房地產時代的土地。就像網際網路時代的流量。AI增長的天花板，開始受制於物理世界。不是演算法。是吞吐量。07｜6600億是入場券很多人看到6600億就想到泡沫。我更願意把它理解為入場券。你要參與這場工業升級，就必須先交錢。而且要連續交七八年。問題不在於利潤短期波動。真正的分水嶺在七八年後——當基礎設施建成，誰站在生產資料的一側？誰擁有定價權？08｜馬斯克為什麼提前佈局？說到這兒，不得不提馬斯克。他一直在做一件事：鎖資源。特斯拉做儲能。SpaceX鎖軌道。星鏈鎖頻譜。本質都是一樣的。物理世界的控制權，才是護城河。09｜你站在那一側？七八年，說長不長，說短不短。足夠讓一家公司崛起。也足夠讓一家公司掉隊。問題是：你盯著參數，還是盯著兆瓦？你關注模型，還是關注基礎設施？熱鬧在前者。利潤在後者。如果只記住一句話，記住這個：當電成為配額資源，AI增長就會像房地產——拼地段、拼資源、拼審批。下半場的護城河，是兆瓦。不是參數。 (混沌的市場)

亞馬遜、微軟、Google的財報業績揭露殘酷真相。圖片來源：unsplash由Top科技公司掀起的資料中心/AI雲基建建設熱潮，正逐步演化成資金困局，成為懸在海外雲廠商頭上的達摩克里斯之劍。最近兩周，全球三大雲廠商的公司財報均相繼出爐，亮眼的收入、良好的業績表現，並未讓市場買單。一些財務訊號已經引發華爾街的警覺，直觀表現在股價大跌。亞馬遜財報後股價大跌10%；微軟財報後股價跌5%；Google一度下跌6%。分析本次財報不難看出，科技巨頭將資本支出情況與現金流真相攤牌後，不出意料地將市場情緒從AI狂歡，打成了AI基建的泡沫預演。超前投資佈局，一把梭哈了？目前，亞馬遜公佈了2025財年第四季度及全年財報，微軟公佈了2026財年第二季度財報，Google公佈了2025財年第四季度及全年財報。資本支出（Capital Expenditure, CapEx）狂飆亞馬遜：預計2026年的資本支出將達2000億美元，遠超分析師1447億美元的預估，也比公司2025年預估的1250億美元高出60%。微軟：單季度資本開支375億美元，同比增幅約66%，同樣超出市場預期。Alphabet：2025年Q4的資本支出約為279億美元，年化約1100億美元；同時計畫將2026年的資本支出1750億至1850億美元，大約是2025年的兩倍。Meta：預計的“2026年資本支出在1150億至1350億美元”。Oracle：計畫在2026年通過債券和股票發行相結合的方式籌集450億至500億美元資金，用於雲基礎設施擴容。為此有分析師認為，Oracle到2028財年末的累計資本開支將達到2750億美元，其總債務可能超過4000億美元。整體來看，五家科技巨頭合計資本支出在2026年預期將達到6000億至7000億美元。自由現金流（FCF）提前透支亞馬遜：過去12個月，經營現金流1395億美元，同比增長20%；同期自由現金流僅112億美元，同比大跌71%。微軟：單季經營現金流約357.6億美元，同比增長60%，主要受雲業務驅動；自由現金流約59億美元，明顯低於市場此前預期的雙位數百億美元水平。Alphabet：過去12個月，經營現金流1647億美元，同期自由現金流約733億美元；Q4經營現金流524億美元，創紀錄，同期自由現金流約246億美元。整體來看，三家科技公司經營現金流都很不錯，但在巨額資本開支下，自由現金流均被大幅壓縮。摩根士丹利分析預測，2026年在AI基建投入翻倍背景下，科技公司的自由現金流將進一步銳減，其中亞馬遜2026年的自由現金流將出現赤字並達到170億美元。現實情況已經上演。Alphabet公司在去年11月發行了250億美元債務，其長期債務在2025年上升到465億美元。而近期，亞馬遜提交檔案顯示可能會尋求通過股權和債務融資來籌集資金。相比之下，Oracle、Meta等本身現金流更低於亞馬遜、微軟、Alphabet三家公司，持續增高的資本開支已迫使其增發債券。例如Oracle剛剛完成250億美元債券融資以支援其雲資源擴張。折舊資產將在3~5年後影響收益早在2022年，雲廠商就已經開始延長伺服器、晶片等折舊資產的操作，以提高短期帳面利潤。微軟在2022年將其伺服器和網路裝置的使用壽命從四年延長到了六年；Alphabet在2023年將其部分伺服器和網路裝置的生命周期延長至六年；甲骨文在2024年將伺服器使用壽命從五年延長到了六年；2025年，Meta宣佈將其伺服器預計使用壽命從五年延長到了五年半；亞馬遜在2024年將伺服器使用壽命從五年延長到了六年，又在2025年將部分伺服器裝置的使用年限從六年縮短至五年。本次財報，微軟指出，其巨額支出中，約三分之二用於伺服器（GPU/CPU）等短期折舊資產；Google的2026年資本支出中，有約60%用在伺服器，其餘40%用於資料中心及網路裝置等長期資產。IDC報告曾指出，“如果企業不及時升級伺服器，而且拖延時間超過最佳期限（四年或更短），累計營運成本會迅速增加。”這意味著，延遲更換伺服器可能會帶來包括安全風險等新的隱性成本。那麼，儘管提高資產使用壽命是科技公司提高帳面利潤的重要手段，但隨著基礎設施加大投入，折舊成本在未來3~5年內集中體現，其利潤和現金流很可能會被營運成本和折舊成本吃掉，拉低整體利潤率。豪賭引發市場不安從去年年初的DeepSeek時刻，到如今的Antropic，華爾街已經集體將這場AI軍備賽視為一場豪賭，甚至引發了當前市場上的AI泡沫恐慌。因為這讓所有的科技企業身陷其中，幾乎所有的AI業務還沒有實現盈利就已經前期投入數十億美元資金，且可能需要多年才能實現回報。AI軍備賽突然就變成了現在就必須要打贏的戰爭。事實上，如何判斷科技公司對AI算力的投資是否過高，這個問題一直就有爭議。可以換個角度，從AI算力的使用方考慮。過去一年，OpenAI與微軟、亞馬遜、Google、Oracle等都簽署了價值高昂的雲合同。例如，OpenAI與Oracle簽署的3000億美元合同，其中約1560億美元屬於Oracle需要先行承擔的硬體支出，再通過多年算力租約向OpenAI收回，同時OpenAI只需要支付最低金額，相當於提前鎖定未來多年GPU機房。有傳聞稱，OpenAI已經等不及正把部分訂單退回給微軟、亞馬遜。研究機構Epoch AI認為，OpenAI的研究支出性質決定了它將永遠面臨資金短缺的問題，因為一旦某個模型版本開始盈利，就需要投入資金進行新的開發。一些分析師認為“OpenAI將在未來18個月內耗盡資金。”而在去年11月，就有分析師預警，OpenAI在雲領域的投資已經達到了與其收入水平不再相符的程度。此外還有分析師認為，這種多雲部署並非OpenAI所聲稱的“為滿足未來的需求而進行擴展”，而是為了確保沒有任何單一故障點會威脅到其運行能力。因為OpenAI簽署的合同並非基於當前的使用量或盈利能力，而是基於未來巨大但尚未證實的增長預期。這種情況下，OpenAI必須繼續大量依賴外部資本，無論是通過風險投資、債務融資還是上市。那麼，對於科技公司而言，拿下大額訂單只是第一步。OpenAI科技公司的算力採購與雲服務合同，通常也是簽多年框架協議+約定最低使用量，這些未用額度在短期都只能算潛在收入或合同負債。此外，這些合作關係背後還有科技巨頭之間複雜的股權置換問題，通過高折扣交易，形成整個循環交易機制，例如微軟持有OpenAI 27%的股份。近期，為了能完成交付，僅在資金側，Oracle目前已經開始瘋狂借貸、賣掉Cerner，甚至裁員。對於部署資料中心，除了搶地、搶GPU外，還要搶電——需要足夠的電力基礎設施來全面部署其擁有的GPU。一些CoreWeave等新雲廠商已經通過微軟等科技巨頭，簽下長期GPU/電力租賃協議，以幫助這些巨頭在電力受限的情況下實現擴容。如果沒有實際的準備工作，所有這些合同協議都會岌岌可危。當風險傳導至客戶當AI變成一種不可預測的風險投入，可能最擔心的不光是華爾街投資者，而是基於這些AI產品承載了真實業務的客戶。Greyhound Research的分析師認為，目前微軟Azure的毛利率在最近幾個季度有所下滑。除非客戶盈利能力大幅提升，否則這種情況是不可持續的。這將影響微軟的客戶策略。目前微軟已經取消了企業協議中長期存在的批次折扣，續約時的價格靈活性也明顯降低；同時，捆綁銷售越來越嚴格，獨立產品除非與AI結合使用。該分析師認為，不選擇AI的客戶可能會面臨日常使用工具創新路線圖停滯不前的風險。為此，企業必須要認清這種跡象：微軟並非在很直接地威脅要取消Word或Teams這類工具，而是在巧妙地將其與AI應用打包並重新設計定位。對於非AI類的產品投入將逐漸減緩，商業條款也會更加苛刻。選擇用上AI的客戶，意味著主動選擇AI為先。那麼，客戶就需要仔細審查成本，不僅是前期定價，而是整個生命周期成本，包括升級AI所需費用，運行AI應用推理所需的雲端運算資源，整合和部署工作。“假設使用者會持續使用，在企業不同職能部門以及不同城市的團隊對AI應用的採用率並不均衡，但定價很少能反映出這種細微差別。同時，企業也需要更加靈活，必須爭取允許模型切換、服務棄用補救措施和退出條款，這些都是已經影響到客戶的實際問題。”該分析師指出。從客戶到企業，所有人都逃不過AI巨浪的裹挾，也終將回歸實用價值屬性。 (鈦媒體AGI)