七巨頭「商業模式畫布」分析Magnificent 7 股票程式碼 & 市值（2026.02）概要（TLDR）NvidiaGoogleApple亞馬遜MicrosoftTeslaMeta(若風科技說)

《THE US-CHINA TECH RACE》——從“藍圖”與“高樓”的隱喻，看一場沒有終點的共生性分裂如果把全球科技體系比作一座正在拔地而起的摩天大樓，那麼今天的世界已經裂變為兩個平行宇宙：一個手裡攥著設計圖，一個握著腳手架。美國是“藍圖設計者”，在0→1的原始創新上擁有絕對制空權；中國是“高樓建造者”，用驚人的工程化能力把1→N的落地應用推向極致。兩者並非簡單的零和，而是一場在四大維度上錯位競爭、卻又互相巢狀的“不對稱博弈”。一、原始創新：從“天才靈感”到“飽和式研發”在半導體、AI框架、量子計算等“根技術”層面，美國依舊掌握從0→1的密碼。EUV光刻機、CUDA生態、H100 GPU，這些仍是全球算力的天花板。然而，中國正在用“數量換質量”的飽和式研發逼近臨界點：DeepSeek用低階晶片+極致軟體最佳化訓練出接近GPT-4的模型；華為昇騰910B在7nm工藝上靠Chiplet和先進封裝硬剛輝達。更關鍵的是，中國把“備胎”寫進了主程序——成熟製程（28nm及以上）已能覆蓋全球70%的晶片需求，去美化生態（RISC-V、OpenEuler、昇思）正在從“可用”走向“好用”。二、落地應用：監管滯後 vs 場景碾壓當美國還在辯論無人機送貨是否侵犯隱私時，中國已經把無人配送車、垂直起降飛行器、AI質檢機器人鋪進了工廠和小區。物理AI（具身智能）在中國不是PPT，而是“訂單-資料-迭代”的飛輪：比亞迪一條產線部署300台機械臂，即時回傳的資料讓演算法每周升級一次。監管沙盒+超大規模市場，讓中國的1→N商業化速度比美國快一個數量級。三、基礎設施：能源剪刀差與算力成本公式AI的盡頭是電力。美國的資料中心聚集在弗吉尼亞、德州等“電力孤島”，PJM電網的備用容量已跌至警戒線，導致即時電價飆升300%。而中國用五年時間鋪了全球60%的太陽能、50%的風電、30%的核電，特高壓電網把西部綠電送到東部沿海，度電成本只有加州的1/3。算力成本公式（能源價格 ÷ 晶片效率）因此出現剪刀差：同樣訓練一次大模型，中國成本比美國低40%。四、科技自給：小院高牆 vs 礦產遏制美國的“戰術”是小院高牆+盟友協同：CHIPS法案+OBBBA法案砸下1.7兆美元，用包銷協議（Offtake Agreements）鎖定稀土、鋰、鈷的長期供應；同時通過Outbound Investment Screening把對華高科技投資鎖進籠子。中國的“反制”則是把礦產武器化：鎵、鍺、稀土的出口管制讓美國F-35生產線一度告急；更隱秘的是，中國在全球南方（緬甸、寮國、馬來西亞）佈局重稀土精煉，把“資源-冶煉-磁材”整條鏈路攥在手裡。五、國家資本主義2.0：兩種“看得見的手”美國正在經歷一場“新工業政策”的範式革命：國防部通過OSC（Office of Strategic Capital）給英特爾、MP Materials輸血，用股權+貸款+訂單三位一體的方式再造供應鏈；而中國的打法是“農村包圍城市”——用數字基建套餐（5G+資料中心+太陽能）鎖定全球南方70%的陸地面積，再用性價比市場（便宜、好用、資料可控）稀釋歐美核心圈的“信任溢價”。六、共生性分裂：沒有單一贏家的終局高盛的結論是“Symbiotic Bifurcation”——兩個體系將長期並存、互相需要。美國繼續賣“大腦”（晶片設計、AI框架、EDA軟體），中國繼續賣“能量”（綠電、稀土、製造產能）。投資者需要做的是“雙重下注”：做多“大腦”：輝達、AMD、Synopsys、Cadence；做多“能量”：MP Materials、Lynas、中國綠電營運商；供應鏈“白名單”與“出海”並舉：既押注美國盟友（台積電亞利桑那廠、三菱電機美國資料中心電源），也押注中國企業的全球擴張（華為中東資料中心、比亞迪巴西電池工廠）。唯一需要警惕的，是陷入純硬體價格戰的陷阱——當中國把稀土磁材、太陽能元件、儲能電池打成“白菜價”，單純做製造的環節將無利可圖；只有掌握“設計+品牌+管道”的公司才能穿越周期。二元世界中的生存啟示這場科技競賽沒有終點，只有不斷的“錯位再平衡”。美國需要學會在“藍圖”之外補全“施工隊”，中國則要在“高樓”之上長出“設計院”。對於企業和投資者而言，最危險的並非選邊站，而是把單邊優勢當成永恆護城河。在分裂中共生，在博弈中互鎖，才是未來十年的生存法則。 (TOP行業報告)

在中美“芯戰”開啟後，很多科技企業都成為了“夾心餅乾”，在中美之間，艱難求存，進也不是，退也不是。但作為全球科技霸主，美國是不會允許“牆頭草”的存在的，中或美，只能二選一。為了讓更多的科技巨頭做出選擇，美國接二連三的對華升級了晶片出口管制，或增加關稅、或全面封鎖，目的很明確，就是要讓更多的科技企業“去中化”，增加對美依賴，最好是可以把整個生產線都遷移至美國，幫助川普完成“重振美製造業”的終極目標。如美所願，包括三星、蘋果、英特爾以及微軟等科技巨頭先後都採取了“去中化”計畫，尤其蘋果，把蘋果iPhone的生產線搬遷至印度，瘋狂砸錢新建生產線。用一組資料說明，2025年上半年，在印度生產的iPhone，出口給美國的佔比約50%，創歷史新高。這也預示著，印度製造的iPhone已經成為美進口的主要來源，沒有之一。當然，不止蘋果，包括亞馬遜、微軟等美科技巨頭也集體“東南飛”，紮根印度。這幾家美科技巨頭在印度的投資規模超過了500億美元，目的就是要在印度建立人工智慧核心和資料中心。其中，微軟快人一步，是第一個宣佈在印度建立資料中心的美科技巨頭，其投資總額達到了175億美元，這筆投資也是亞洲史上最大的單筆投資，可見微軟對於在印建立資料中心有多麼重視！而亞馬遜則緊隨其後，宣佈了一個“5年投資350億美元的”計畫，同樣也是要建立AI資料中心。但它的野心更大一點，亞馬遜重押印度，想要把它打造成在亞太地區最大的AI核心樞紐。此外呢？英特爾赴印投資，則選擇了更加輕鬆且高效的做法，和塔塔公司戰略合作，一起研究和探索晶片製造、封裝等。很顯然，印度已經逐漸取代中國，成為全球最炙手可熱的科技投資目的地，這個曾經被視為“科技發展緩慢”的國家，為何會身價暴增呢？為何非要“去中化”？實話實說，“去中化”就是因為美西方害怕了，印度只是“備胎”罷了，想做和能做是兩回事！儘管目前很多科技巨頭都重押在印度市場，但問題是，前景真的這麼樂觀嗎？歷史經驗早就給出答案了——歡迎在印度投資，但別想在印度賺錢！這是什麼意思？包括華為、小米、三星甚至蘋果在內的全球知名手機廠商，全都在印度交過“學費”，不是遇到各種罷工刁難，就是官方不認帳，甚至無理凍結資金，還為了蘋果修改《反壟斷法》，盯上了它的全球營收。“棄中投印”看似是美科技巨頭的新選擇，實則是沒招的次選，結果會如何，它們自己心裡都沒底。反而中國市場早有對策，現如今，中國本土企業展現出了強悍的科技實力和創新能力，且產業鏈、生態佈局也很完善，在AI、5G等前沿科技領域，已經處於行業領先地位。深耕本土企業的基礎上，再加速向東南亞、中東等地區的擴張，好戲才剛剛開始！印度能否抓住這個機會，美科技企業會不會又被上一課，都是未知。但可以預見的是，中國的護城河已經越來越寬，“去中化”註定是行不通的，讓我們拭目以待吧！ (W侃科技)

美國感恩節假期來臨之際，Google紅得發紫。繼TPU晶片搶走輝達生意之後，Google向世人表明：我們的目標是外太空！這也代表了美國科技大佬們的最新展望。打造太空資料中心利用太陽能11月26日，GoogleCEO桑達爾·皮查伊與GoogleDeepMind項目的高級產品經理洛根·基爾帕特里克進行了一次深入對話，討論了Gemini 3和Nano Banana Pro的發佈，以及Google在人工智慧領域的整體發展勢頭。他們談到了Google對基礎設施的長期投資和Vibe Coding的興起，皮查伊也分享了他對量子計算未來的展望。在談到量子計算時，皮查伊認為大約五年後，人們對量子計算的熱情將會像今天對人工智慧一樣高漲。他表示，Google特別為此推出了「陽光捕手計畫」（Project Suncatcher）。該長期研究計畫在去年11月推出，目標是在太空中建造緊湊型衛星資料中心，利用太陽能為這些資料中心供電，從而顯著減輕地球電網的壓力。皮查伊設定了一個重要的內部里程碑：在2027年前將公司的張量處理單元（TPU）部署到太空軌道上。皮查伊承認這一概念“在今天看來很瘋狂”，但他為認為這是滿足未來計算能力巨大指數級增長需求的必要之舉。皮查伊強調，Google的戰略在於始終著眼長遠，並從宏偉的目標出發，反向推導。對於「陽光捕手」計畫而言，其意義在於預測下一代人工智慧的處理需求。皮查伊說：“你知道，當你真正退後一步，設想一下我們將來需要多少計算能力時，一切就都明白了。”他補充說：“這只是時間問題，那麼，你該如何推進這項工作？你需要倒推，制定27個里程碑，然後開始行動。”Google的理念核心在於能源的豐富性和高效性。該公司表示，太陽的輻射量是人類總發電量的100兆倍以上，使其成為太陽系中最根本的能源。在談到太空資料中心時，皮查伊打趣道：“也許我們會遇到一輛特斯拉跑車。”皮查伊指的是2018年，馬斯克將他那輛老款特斯拉跑車掛在SpaceX火箭上，並讓一個身穿太空衣的假人坐在駕駛座上，將其送入太空軌道的那次發射。馬斯克：必須進入太空無獨有偶，在人工智慧時代，美國科技大佬的未來似乎指向了外太空。上周，Salesforce Inc. 執行長馬克·貝尼奧夫在X上分享了一段馬斯克在與黃仁勳的討論中，談到在軌道上建立資料中心與在地面上建立資料中心的成本效益的視訊。貝尼奧夫指出：“資料中心成本最低的地方是太空，因為在太空中，只要有持續的太陽能供電和冷卻，無需電池，就能為300吉瓦的電腦資料中心提供電力和冷卻。”針對貝尼奧夫的帖子，馬斯克在X上分享了他的看法：“星艦每年應該能夠將大約300吉瓦的太陽能人工智慧衛星送入軌道，也許能達到500吉瓦。'每年'這個數字才是它如此重要的原因。”美國聯邦能源監管委員會的資料顯示，美國去年發電量超過4,151太瓦時，除以一年的小時數（8,760），得出的數字約為473吉瓦。「如果太空人工智慧的計算量達到每年300吉瓦，那麼僅資料處理一項，每兩年就會超過整個美國的經濟規模，」馬斯克說。「因此，晶片生產是亟待解決的關鍵難題，」馬斯克說道，並補充說，「特斯拉TeraFab是滿足市場需求的必要之舉。」TeraFab是特斯拉計畫建設的一座晶圓代工廠，據報導，該公司正與英特爾公司合作開發該項目。「地球只能接收到太陽大約十億分之一到二十億分之一的能量，」馬斯克在活動上說。 「所以，如果你想要獲得比地球所能產生的能量高出一百萬倍的東西，你就必須進入太空。這就是擁有太空公司的優勢所在。”貝佐斯和奧特曼也要“上天”此外，上個月，商業太空探索公司藍色起源執行長傑夫貝佐斯大力宣傳在太空建設千兆瓦級資料中心的想法，並表示這些資料中心可能更具成本效益。據報導，貝佐斯還在支援一家名為「普羅米修斯計畫」的新創業公司，該公司專注於人工智慧在汽車、航空航天和科學研究領域的應用。這家新創公司已獲得62億美元的融資，其中一部分來自貝佐斯本人。貝佐斯將擔任該初創公司人工智慧項目的聯合首席執行官，這是貝佐斯自2021年卸任亞馬遜首席執行官以來最重要的營運角色。「普羅米修斯計畫」的另一位聯合執行長兼聯合創始人維克·巴賈傑來頭也不小。巴賈傑曾任GoogleX（又稱「登月工廠」）主管，他曾與Google聯合創始人謝爾蓋·布林密切合作，參與了包括後來發展成為Waymo的自動駕駛汽車在內的多個項目。這讓馬斯克覺得很有趣，他稱貝佐斯是“模仿者”，因為“普羅米修斯計畫”將與藍色起源密切合作，可能會成為馬斯克旗下SpaceX的競爭對手。除此之外，OpenAI首席執行官薩姆·奧特曼在7月接受採訪時也表示：“我猜隨著時間的推移，世界上很多地方都會被資料中心覆蓋。但我也不確定，因為也許我們會把它們放到太空裡。比如，我們可能會在太陽系裡建造一個巨大的戴森球（註：這是一種假想的巨型結構，它完全包圍著地球，嘿，嘿 （北美商業見聞）

科技巨頭的最新舉動，引發市場擔憂！最近，美國科技巨頭突然掀起發債熱潮，亞馬遜、Google母公司Alphabet、Meta、甲骨文四家公司的發行量，就已接近900億美元。有外媒統計，美國企業今年已發行超2000億美元公司債券，用於資助人工智慧相關基礎設施項目。這引發了市場能否消化如此龐大供應的疑問，同時也加劇了人們對AI相關支出的日益增長的擔憂。上述擔憂，也“空襲”了美股市場，觸發美股自11月初以來的大幅回呼。資料顯示，11月至今，以科技股為主的納斯達克指數跌幅超過6%，標普500指數、道指分別下跌3.47%、2.77%。另外，美國科技七巨頭指數下跌5.73%，費城半導體指數大跌超11%。個股方面，僅11月14日單周，超威半導體（AMD）的跌幅就超過17%，美光科技跌近16%，微軟跌超7%，高通跌超6%，亞馬遜、輝達跌近6%。科技巨頭髮債規模激增大型科技公司正競相建設支援AI的資料中心，並為此積極轉向債務市場融資。這對通常依賴現金進行投資的矽谷公司而言是一個重大轉變。據路透社對公開資料的計算，自9月以來，四大主要雲端運算和AI平台公司（被稱為超大規模企業）的公共債券發行量已接近900億美元。其中，Google母公司Alphabet發行250億美元，Meta發行300億美元，甲骨文發行180億美元，以及最近亞馬遜發行150億美元。五大巨頭中，僅微軟未在近期涉足債券市場。儘管目前多數大型企業的槓桿率仍處於低位，但投資者正日益感到不安。為人工智慧投資提供資金而快速增長的公共債務，可能令美國公司債市場承壓，並最終削弱科技股的吸引力。雖然有投資者表示，由於這些公司相對於其規模而言槓桿率仍然較低，他們目前對近期融資活動對股票估值的影響並不十分擔憂。然而，公共債務發行的突然增加，引發了市場能否消化如此龐大供應的疑問，同時也加劇了人們對AI相關支出的日益增長的擔憂。這種擔憂幫助觸發了美股在連續六個月上漲後，於本月出現大幅回呼。威靈頓管理公司投資組合經理表示：“所有這些超大規模企業都在發債，市場意識到，為AI提供資金的將不是私人信貸市場，也不會是自由現金流。資金將不得不來自公共債券市場。資本需要有個來源來為這一切融資，但現在的情況是，人們認識到資金幾乎需要從股市流向債市。”美國銀行證券分析師在近期一份報告中指出，若計入Meta在10月與Blue Owl Capital達成的270億美元融資協議（用於其最大的資料中心項目），超大規模企業今年的債務發行量已躍升至超過1200億美元，而過去五年的平均水平僅為280億美元。引發市場擔憂近幾個月來，許多企業轉而通過發債為大型建設項目融資，而非動用現金儲備。據英國《金融時報》報導，美國企業今年已發行超2000億美元公司債券，用於資助人工智慧相關基礎設施項目。分析師警告稱，這可能會造成債券市場“氾濫”，並給信貸投資者帶來新的風險。摩根大通公司預測，這場發債熱潮將推動明年美國公司債券發行量達到1.8兆美元的歷史新高。高盛公司此前估計，今年“巨型”科技公司的債券發行佔美國公司債淨供應量的四分之一以上。近幾周，由於投資者預計未來幾年將有數千億美元債券湧入市場，人工智慧相關債券的發行已對市場價格形成壓力。此外，科技公司債務的增加給市場帶來了新的擔憂層面。儘管市場受到AI高回報承諾的推動，但仍對該技術能否產生足夠利潤來證明如此巨大的資本支出持謹慎態度。富蘭克林鄧普頓研究所的全球投資策略師表示：“過去幾周，圍繞AI支出故事出現了一些疑慮，這些疑慮與公司如何為此融資的能力有關，其中包括通過債務融資。”據投資管理公司Sage Advisory近期報告預測，AI資本支出預計將在2027年增至6000億美元，高於2024年的2000多億美元和2025年的近4000億美元，而淨債務發行量預計在2026年達到1000億美元。在超大規模企業加大借貸的同時，作為它們主要算力供應商的輝達，將其長期債務從1月份的85億美元削減至第三季度末的75億美元。信用評級機構標普全球評級上月將該公司的展望從“穩定”上調至“正面”，理由是收入增長和強勁的現金流。路透社稱，微軟和甲骨文拒絕置評。亞馬遜發言人則表示，近期債券發行的收益將用於業務投資、未來資本支出及償還即將到期的債務，並指出此類融資決策是常規規劃的一部分。Alphabet和Meta未立即回應置評請求。報導稱，近期科技公司債券發行的需求一直強勁，但投資者要求相當規模的新發行溢價來吸收部分新證券。Janus Henderson在一份報告中稱，Alphabet和Meta在最近一次發債時，其支付的成本比公司現有債務高出約10—15個基點。雖然美國投資級信用利差（反映高評級公司為吸引投資者需求而支付的高於國債的溢價）在歷史上仍處於低位，但近幾周已略有上升，部分反映了對新一輪債券供應衝擊市場的擔憂。Janus Henderson表示：“今年大部分時間裡，信用利差一直在逐步縮小……但近期供應激增——尤其是來自科技行業的——可能改變了局面。”不過，向債務融資的轉變預計仍將只佔大型科技公司AI總支出的很小一部分。瑞銀最近估計，其計畫資本支出的約80%—90%仍來自現金流。Sage Advisory的研究稱，頂級超大規模企業預計將從現金多於債務轉變為僅有適度水平的借款，槓桿率仍將保持在1倍以下，意味著總債務將少於其收益。高盛分析師在本周的一份報告中表示：“與現金流或資產負債表能力相比，供應瓶頸或投資者意願更有可能成為近期資本支出的制約因素。”他們表示，若不計算甲骨文，超大規模企業最多可吸收高達7000億美元的額外債務，同時仍被視為安全，槓桿率將低於典型的A+評級公司。 (財文社)

「西雅圖部分地區又停電了，這已是10月以來的第三次。」日前，美國西雅圖部分區域因天氣等原因發生多起停電事故，多地甚至連續數日無電可用。頻繁的斷電引發了居民的不滿與擔憂，也令人不禁疑惑：為何在經濟與科技高度發達的美國，連穩定供電都成為難題？同時，微軟CEO納德拉也在一檔播客節目中承認，公司正面臨一個前所未有的窘境，「手上有成堆的GPU，卻因為缺電、缺空間，只能閒置」。無論是美國的一般民眾，或是科技巨頭，都在經歷「缺電」的困擾。而背後元兇之一，便是風頭正盛的AI。有業內人士指出，AI算力堪稱“電老虎”，搶走了美國本應穩定供應的電力資源。根據美國能源研究所（IER）估算，OpenAI「Orion」模型進行一次訓練所消耗的電量約達110億千瓦時（kWh），這一耗電量相當於約100萬美國家庭一整年的用電量，並且這些電量足以讓特斯拉Model 3行駛440億英里，這個里程大約能往返海王星三次。《每日經濟新聞》記者採訪獲悉，美國發生的「電力缺口」問題早已超越單一國家的能源困境，成為撬動全球格局的關鍵變數。AI算力競賽推動電力升級為戰略資源，改寫資本流向，觸發多國調整能源與科技戰略，全球產業鏈正圍繞「電力可及性」重新佈局。1. 缺電困局：當AI「脈衝式」耗電撞上C+級老化電網微軟CEO納德拉所述AI晶片因供電不足而閒置並非個例，其背後是美國電力系統深層矛盾的集中爆發。目前，美國電網老化嚴重。美國土木工程師協會（ASCE）評估顯示，其整體評級僅為C+，70%的變壓器已超過25年設計壽命，輸電線平均使用年限達40年，過去十年投資主要用於維護替換，新增輸電能力嚴重滯後。根據北美電力可靠公司（NERC）評估，美國電網負載備用率僅20%，抗衝擊能力明顯不足。同時，AI資料中心用電具有「脈衝式」特徵：模型訓練時電力需求瞬間飆升，導致電網電壓劇烈波動，遠超傳統工業的平穩負載。華創證券指出，此類波動難以為現有電網設計所應對；NERC亦警告，其可能增加電網頻率失衡及大面積停電風險。隨著AI算力需求激增，美國電網的脆弱性進一步凸顯。美國能源資訊署（EIA）《年度電力報告》顯示，2024年美國單位用戶平均停電時長達662.6分鐘（約11小時），較去年同期上升80.74%。在資料中心集中的維吉尼亞州與德州，停電時長分別達962.1分鐘和1614.3分鐘，年增幅高達228.59%和176.85%。當AI的“脈衝”遇上電網的“老骨頭”，這場危機不僅制約AI產業發展，更暴露出基礎設施投資滯後與新興產業需求之間的深層矛盾。若無法打破制度約束、加大電網投資，美國AI產業的算力優勢或將因電力短缺而付諸東流。2. 破局四路徑：燃氣渦輪機、儲能配套、核電佈局、算力出海EIA報告顯示，到2030年，全球資料中心電力需求將達945太瓦時（等於10億度電時即10億度電），佔全球用電量近3%，較2024年增幅超一倍。在美國，光是OpenAI一家計畫在2033年部署的算力中心，新增負載就超過美國目前全國最高用電負載的四分之一。相較之下，美國電網卻顯得捉襟見肘：345kV變電站交付周期長達128周，輸變電工程師缺口達20萬人，根本無力支撐算力中心的電力需求。美國的土地私有與環保法規進一步拖慢電網升級。跨州輸電工程常因土地徵用糾紛延誤數年，而《國家環境政策法》（NEPA）所要求的環評流程也長達18至48個月。加州太平洋燃氣電力公司透露，資料中心併網審批周期普遍需要3至5年。這種制度性約束使得電網升級速度遠跟不上電力需求成長——資料中心建置僅需兩年，而輸電線路建置卻需長達十年之久。供需失衡已直接反映在電價上。根據EIA公佈的《月度電力行業報告》（Monthly Electric Power Industry Report），2025年8月，弗吉尼亞州和伊利諾伊州居民部門最終客戶平均電價分別達16.01美分/千瓦時和18.09美分/千瓦時，同比增長12.99%和15.81%，部分地區電價已升至千瓦時。根據外媒報導，美國能源部長克里斯•賴特先前敦促聯邦能源監管委員會加快資料中心併網審批流程，擬將審批時間從目前的數年大幅壓縮至60天，以緩解資料中心併網難題。然而，美國目前面臨的不僅是電力短缺，更是「缺適配AI的電」這一結構性瓶頸。面對系統性限制與制度性延遲，AI算力成長將如何實現「自救」？科技巨頭正積極拓展「多通路」電力供應策略。根據彭博新能源財經（BNEF）預測，到2035年，全球AI資料中心將需要額外362吉瓦的電力，遠高於目前水準。在華爾街要求兌現AI投資回報的壓力下，企業無法坐視能源成為瓶頸。為此，大型科技公司正加大對核能和地熱能的採購，並積極探索「表後供電」模式，即在資料中心附近自建發電廠，以規避電網波動風險。11月19日，瑞銀財富管理投資總監辦公室（CIO）在發給每經記者的郵件中指出，AI的未來發展高度依賴能源基礎設施的支援。該機構強調，AI潛力的充分釋放，必須以大規模投資升級能源體系為前提，而穩定且成本可控的電力供應，將成為AI能否成功落地的關鍵因素。同時，隨著本季美國多家超大型科技公司公佈新一輪資本開支計劃，瑞銀方面已將今年全球AI相關資本支出總額預測上調至4,230億美元。該機構進一步預測，到2030年，這一支出規模預計將攀升至1.3兆美元，複合年增長率（CAGR）預計將達25%。「我們認為，AI的潛力越來越取決於電力和資源領域的執行能力，這為全球投資者創造了具有吸引力的機會。AI資本支出增加，也為整個價值鏈（從電氣設備和電網基礎設施到儲能和可再生能源）帶來強勁的利多。」該機構寫道。路徑一：燃氣渦輪機－本土快速供電的現實選擇。在電力供應日趨緊張的背景下，燃氣渦輪機憑藉其對本土天然氣資源的高度適配性，成為快速供電的關鍵選擇。作為一種成熟靈活的發電技術，燃氣渦輪機能夠高效、迅速地將天然氣的化學能轉化為電能，不僅顯著降低了對跨區域輸電和進口能源的依賴，也使擁有豐富氣源的地區能夠直接將資源稟賦轉化為穩定電力，迅速響應數據中心等高性能負載的快速增長。為支援Meta在路易斯安那州建設的「海伯利安」（Hyperion）數據中心，當地公用事業公司安特吉（Entergy）已正式獲批，將建設三座總容量約2.3吉瓦的天然氣電廠，以保障其可靠供電。目前，全球對燃氣渦輪機的需求持續攀升。通用電氣Vernova在第三季財報中透露，截至2025年9月30日，其重型燃氣渦輪機訂單排產已延至2028年之後，公司計劃投入超過1.6億美元用於擴大產能。同樣，西門子能源在今年8月獲得了總計14吉瓦的燃氣渦輪訂單，其中約60%來自資料中心相關項目。儘管市場需求明確，但燃氣渦輪機作為「快速供電」解決方案仍面臨多重現實限制。一方面，主要廠商產能緊張，新訂單交付周期普遍超過36個月；另一方面，高昂的管網運輸成本也造成「坐擁氣源而難發電」的困境，本土天然氣資源難以有效轉化為實際的供電能力。路徑二：儲能配套－穩定供電的關鍵環節。為保障電力系統的穩定運行，儲能係統正日益成為不可或缺的關鍵基礎設施。傳統儲能以抽水蓄能為主，但其發展受地理條件限制明顯，且建設周期長、初始投資高，難以適應日益增長的分散式能源併網需求。相較之下，新型儲能──即除抽水蓄能以外的各類儲能技術──展現出更強的彈性。其中，電化學儲能已成為目前應用最廣泛的技術路線，而鋰離子電池在其中佔據絕對主導地位。隨著太陽能、風電等新能源裝置容量持續高速成長，其固有的間歇性與波動性也帶來併網挑戰。新能源發電難以即時匹配用電負荷，易對電網頻率和電壓穩定性造成衝擊。儲能係統透過「谷充峰放」的調節機制，能夠在發電高峰時儲存多餘電能，並在發電不足時釋放電力，進而有效平抑波動、提升電網安全性與設備利用效率。目前，中國的陽光電源、特斯拉Megapack等大規模電池儲能成為現實選擇。然而，這條路徑同樣面臨現實隱憂：儲能係統初始投資高昂，充放電過程中存在不可避免的能量損耗，且電池的循環壽命普遍約為10年，難以匹配資料中心等設施長達數十年的持續營運需求。根據瑞銀財富管理投資總監辦公室（CIO）近期提供的機構觀點，隨著美國科技巨頭資本支出加速成長，其對電力和儲能設施的需求正顯著提升。目前，美國本土產能僅能滿足約25%的儲能市場需求，這一顯著的供需缺口預計將推動美國在能源基礎設施領域迎來新一輪投資與創新浪潮。該機構分析稱，儘管近期監管政策已作出調整，允許美國在2029年前繼續進口儲能係統，以支援資料中心快速擴張與AI基礎設施的全球佈局，但長期依賴中國進口電池可能僅為階段性安排。瑞銀進一步預測，來自科技業的強勁需求，將持續吸引更多本土能源創新者與供應商加大投入，以應對在先進儲能、現代化電網及新型發電能力等方面的迫切需求。路徑三：核電佈局－遠期清潔能源的艱難推進。核能是另一個可行的選擇，能夠提供大規模、全天候運作且幾乎零碳排的電力。然而，核電長期以來面臨成本高昂與建設周期漫長的問題，新建案從規劃到投運往往需時數年，難以快速響應電力需求的爆發式增長。Google在上個月（10月27日）與美國能源公司NextEra達成一項具有標誌性的協議，計劃從愛荷華州一座重啟的核電廠採購電力。該電站1975年投入運行，於2020年停電，而重啟工作預計需等待近四年，至2029年才能正式向Google供電。這項為期25年、容量達600兆瓦的核電採購協議，將支援Google的AI和雲端服務業務專案。除Google外，越來越多科技巨頭為因應AI基礎設施的電力需求，開始積極佈置核電。例如，Meta已與星座能源公司（Constellation Energy）簽訂20年購電協議，但核電供應要等到2027年才能啟動；亞馬遜則與Talon Energy簽署協議，將採購1920兆瓦核能，為其資料中心與AI業務供電至2042年。儘管核電在穩定性與環保性上優勢顯著，這些合作普遍存在交付周期長的問題，難以迅速填補AI發展所帶來的短期電力缺口。在傳統大型核電廠之外，小型模組化反應器（小堆）技術被寄予厚望。小堆是核電的先進形式，其單機容量更小、設計更簡化，理論上具備更高安全性和廠址靈活性。然而，即便小堆可望縮短建設周期並降低投資門檻，其從審批、建設到投運仍普遍需要5至10年時間。在AI電力需求爆發的時間窗口前，這類「遠水」仍難真正解開「近渴」。路徑四：全球遷徙－算力出海的替代方案。當算力發展在美國本土面臨瓶頸，科技巨頭們探索出「數據不出境，算力就地賣」的新模式。而以沙烏地阿拉伯為首的中東國家則以廉價能源與數位轉型雄心，迅速崛起成為AI基礎建設的新熱土。沙烏地阿拉伯阿美執行長阿明·納賽爾公開表示，沙烏地阿拉伯擁有全球成本最低的天然氣和再生能源，加上充足的土地資源，為高能耗的AI基礎設施提供了理想條件。他預計到2030年，全球資料中心耗電將達到電動車的近四倍，能源結構將以天然氣為主、再生能源為輔。在此背景下，沙烏地阿拉伯主權基金PIF新成立的全資AI子公司HUMAIN快速佈局，近期接連達成兩項關鍵合作：一是與埃隆·馬斯克的xAI共建超500兆瓦的GPU數據中心網絡，作為xAI在美國以外的首項大規模算力部署；二是聯合AMD與思科，計劃在2030年前建設吉瓦的基礎設施。透過「廉價能源+國家資本+國際技術」的三重驅動，中東正以驚人速度吸引全球算力資源遷徙，重塑全球AI基礎設施格局。從氣電的產能瓶頸到儲能的技術限制，從核電的周期困境到算力的全球遷徙，美國的能源自救之路佈滿博弈。而這場算力與電力的較量，不僅考驗著科技突破的速度，更悄悄重建全球數位權力的格局。3. 電力爭奪戰：3兆美元投資在路上，能源重建全球競爭新秩序如今，限制AI發展的關鍵因素已非“算力短缺”，而是“電力短缺”。 OpenAI創辦人山姆·奧特曼指出，未來AI的用電需求不可能回落，只會持續成長。資本的嗅覺總是領先市場變化。美國日益加劇的電力危機，已點燃資本對能源基建的強烈預期。高盛研究指出，這一巨大缺口正催生五大兆美元級賽道：燃氣渦輪機、儲能、核電、電網升級與算力基礎設施。光是AI資料中心配套的儲能需求，預計就將突破200吉瓦時。今年以來，燃氣渦輪機與儲能類股持續走強，核電、電網升級等領域也成為資本競逐的焦點。這背後不僅是多重兆美元級市場的疊加共振，更揭示了一個根本轉變：電力，正取代石油成為驅動未來產業、重塑全球競爭格局的核心戰略資源。11月19日，瑞銀財富管理投資總監辦公室（CIO）發布機構觀點，預測到2030年，發電、儲能、電網、資料中心以及電動交通和工業領域的年投資額將達到3兆美元，並建議投資者應考慮分散和靈活佈局於該價值鏈上的公司。這場由美國電力短缺引發的連鎖反應，本質上是AI時代能源競爭的必然體現。電力已成為新世界的“石油”，AI的競賽歸根結底是能源的競賽。全球資本對電力缺口的集體“圍獵”，不僅是一場產業鏈的重構，更是全球力量格局的重塑。 （每經頭條）

本周，美國科技五巨頭——微軟（Microsoft）、Google母公司Alphabet、Meta平台（Meta）、亞馬遜（Amazon）和蘋果（Apple）相繼發佈季度財報，全面展示了AI時代的增長雄心與成本焦慮。總體來看，營收普遍超出市場預期，但在“高增長與高投入”的雙重張力下，投資者情緒明顯分化。微軟：業績穩健，AI支出創紀錄微軟公佈季度營收777億美元，同比增長15%，每股收益3.72美元，全面超預期。雲端運算業務Azure增長約40%，仍是業績核心引擎。然而，公司AI及資料中心投資飆升至349億美元，同比增加74%，創歷史新高。儘管Azure短暫當機事件引發關注，但整體業務未受實質影響。投資者關注焦點在於：微軟能否在保持高速增長的同時，維持利潤率穩定。Meta：高速增長背後的資本焦慮Meta報告營收512億美元，同比增長26%，但同時上調全年資本開支至700–720億美元。公司強調AI推薦系統與廣告演算法推動了使用者增長與變現效率。然而，市場對其“AI豪賭”策略態度謹慎，股價在財報發佈後下跌逾8%。分析師指出，Meta的長期AI佈局將決定其能否走出元宇宙虧損陰影。Alphabet：破千億營收，廣告與雲齊飛Google母公司Alphabet第三季度營收突破1023億美元，同比增長14%，為公司歷史首次單季破千億。廣告業務表現穩健，雲業務同比增長26%。公司計畫將全年資本支出提升至910–930億美元，以加速AI基礎設施擴張。這一舉措引發市場分歧：AI投入雖強化長期競爭力，但短期盈利壓力驟增。亞馬遜：AI賦能雲與廣告雙輪驅動亞馬遜本季度營收與利潤雙雙超預期。AWS（雲端運算）收入增長約20%，廣告業務增長超過25%，成為利潤核心。電商部門受消費疲軟影響表現平平，但CEO Andy Jassy 強調：“AI是AWS未來十年的戰略主線。”分析人士認為，亞馬遜正從電商巨頭向AI服務平台型企業轉型。蘋果：穩中帶憂，AI節奏受檢視蘋果財年淨利潤達1120億美元，同比增長20%。iPhone與服務業務表現超預期，但投資者普遍擔心其AI佈局落後於競爭對手。市場預計，蘋果將在2026財年推出整合AI功能的產品線，以強化創新敘事。財報公佈後，股價小幅上揚，整體市場反應平淡。整體觀察：AI成戰場，利潤受考驗本周五巨頭的財報傳遞出一致訊號：AI支出空前——五家公司年度AI及資料中心投資總額已超過3000億美元。增長亮眼但成本高企——營收全面超預期，但毛利率普遍承壓。市場分化明顯——微軟與亞馬遜表現穩健，Meta與Alphabet受制於投資壓力。AI回報周期成關鍵——未來6–12個月，資本市場將聚焦AI投資能否兌現商業回報。在AI競爭全面加速的背景下，華爾街開始重新評估“AI紅利”的可持續性——這不僅是一場技術競賽，更是一場耐力與現金流的持久戰。 (北美商業見聞)

是選擇“競爭優先” 還是 “合作先行”？這需要國內科技界重新審視 —— 畢竟，全球科技“馬拉松“的終極賽場，拼的不是單一企業的 “贏者通吃”，而是整個產業生態的“共贏”，以及關鍵領域的話語體系。國慶長假期間，美國科技界再次出現重磅合作。10月6日，OpenAI與AMD聯合宣佈達成戰略協議，這是AI行業迄今為止規模最大的GPU部署計畫之一：OpenAI將分階段部署總計6吉瓦的AMD GPU算力，而AMD則向OpenAI發行至多1.6億股普通股認股權證，雙方通過“算力 + 股權”深度繫結，形成利益共生體。事實上，這只是目前美國科技界變革的縮影。2025年下半年以來，科技巨頭間的“合縱連橫”已呈現趨勢。據《科創板日報》此前報導，這些典型合作包括：輝達與OpenAI：輝達斥資1000億美元，與 OpenAI共建總容量至少10吉瓦的超大規模AI資料中心，計畫用數百萬片GPU支撐下一代AI模型訓練，2026年下半年將基於輝達Vera Rubin平台啟動第一階段營運。輝達與英特爾：英特爾基於輝達需求定製x86架構CPU，推出整合輝達 RTX GPU芯粒的全新x86SoC；輝達則以每股23.28 美元向英特爾投資50億美元，同時通過NVLink 技術打通CPU與GPU的高效連接。輝達與特斯拉：輝達提供 Isaac GR00T N1 開源基礎模型與 Omniverse 模擬平台，幫助特斯拉Optimus實現虛擬環境中的運動規劃與多機協作，雙方還計畫通過“自動駕駛技術 + Blackwell 晶片”提升機器人即時決策能力。甲骨文、OpenAI與軟銀：三方宣佈在美國新建5 座AI資料中心，未來三年投資超4000億美元，強化全球AI算力網路。此外，微軟也是“馬不停蹄”，圍繞 AI基礎設施、行業垂直應用等領域與其他科技巨頭展開合作。不難看出，這些合作絕非簡單的業務聯動，而是資本、技術、場景、股權的全方面協同，既有千億級資金注入，也有底層技術（如晶片架構、開源模型）的共享，更通過股權繫結（如 AMD 對 OpenAI 的認股權證、輝達+英特爾）組成共同體。這種“抱團突破”模式，本質是通過資源整合加速技術迭代，一旦形成突破，或將再次重塑全球科技產業格局。反觀國內，近年來，華為、阿里、騰訊、字節、京東、百度、小米、美團等科技巨頭紛紛在人工智慧、晶片等諸多領域實現了顯著的自主突破，為國家科技自主、產業升級以及社會就業做出了有目共睹的貢獻 —— 但橫向對比來看，科技巨頭間的實質性戰略合作仍寥寥無幾，反而在即時零售、AI應用等領域展開激烈的同質化競爭，甚至可能存在“贏者通吃” 的封閉心態。不可否認，競爭是科技進步的重要動力，但從企業經營邏輯與科技發展規律來看，合作才是突破關鍵技術、推動科技創新和產業創新的核心路徑。科技領域的偉大創新，往往誕生於跨領域的交叉融合，這需要我們整合不同創新主體的“長板”—— 有的掌握底層算力，有的深耕行業場景，有的擁有資料資源，唯有通過合作將這些優勢結合起來，才能形成“長板叢集”，而非陷入 “短板制約”的困境。面對美國科技界的“新玩法”，我們不必簡單以“國家層面”的對抗視角審視，但就從企業自身經營需要出發，合作的價值遠大於零和競爭。國內科技企業需要更大的包容度與開放度：在新興產業（如人形機器人、智能體）與未來產業（如量子計算、腦機介面、超導材料）領域，打破 “自我王國” 的壁壘，實現巨頭間的深度協同，同時延續 “大與小” 的合作生態，讓中小企業的創新活力與巨頭的資源優勢互補。未來的科技絕非單一工科範疇，而是跨學科、跨領域的大綜合體系。其發展規律註定需要更多協同 —— 尤為需要在 “策源創新”與“產業落地” 兩端下功夫，通過合作增強自身企業的創新主體地位，推動科技與產業深度融合。是選擇“競爭優先” 還是 “合作先行”？這需要國內科技界重新審視 —— 畢竟，全球科技“馬拉松“的終極賽場，拼的不是單一企業的 “贏者通吃”，而是整個產業生態的“共贏”，以及關鍵領域的話語體系。 (科創板日報)