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$微軟(MSFT.US) 7 月 30 早美股盤後，發佈了截至今年 6 月的 2026 財年四季報。一句話，AI 風水輪流轉，這次終於輪迴到微軟長鬆一口氣了。1、作為回收 AI 投資的最重要落腳點：Azure 本季同增加速到 43%（剔 FX 也是一樣），而一些偏樂觀的報告也就預期到 40-42%。更重要的是，下季度不變匯率增長指引給到了 45%，意味着 Azure 會繼續加速增長。Codex 近期猛追後...
+15AI 服務器巨頭廣達電腦計劃通過在全球存託憑證（GDS）發行在盧森堡籌集高達 22 億美元（712 億新台幣），據媒體報道，這是台灣公司近 20 年來最大的海外融資，資金將用於工廠建設、零部件和材料採購等。$英偉達 $亞馬遜 $谷歌 $微軟 $Meta #Quanta #AIservers
來源：Dan Nystedt
亞馬遜財報電話會議要點：
CEO 安迪·賈西：“我認為，對於 AI 的需求量，我們仍處於相對早期的階段。”AWS：- AWS 連續第五個季度加速增長，創下 18 個季度以來的最快增速。- AWS 營收為 422 億美元（同比增長 37%），增速比亞馬遜歷史上最大的增幅還要高出約 80%。- 在基數擴大兩倍的情況下實現加速，意味着絕對美元增量是前所未有的。- 積壓訂單達 4960 億美元，約為 2025 年第三季度水平的 2.5 倍，這在很大程度上降低了資本支出的風險。- “2027 年的大部分產能……已被大量預留。而且我們已經為 2028 年預留了相當多的產能。”- Trainium：“全球領先的兩大 AI 實驗室 Anthropic 和 OpenAI 做出了多年、多吉瓦時的承諾。”- 亞馬遜還預測，AWS 可能成為年收入萬億美元的業務。按照當前的增長率，這可能在 2030 年前真正實現。資本支出/自由現金流：- 將 2026 年資本支出上調 200 億美元至約 2200 億美元。內存成本飆升是關鍵驅動因素。$蘋果(AAPL.US) 也在其財報中證實這一點，例如：“對於九月，我們預計支付的內存成本甚至更高。”- 由於上半年發行了約 670 億美元的長期債券，TTM 自由現金流現為-76 億美元。“你們看到我們今年發行了債務……我們要有很多可用的選擇。”- “如果需求不存在，我們就不會為服務器和網絡設備花費資本”——這表明需求激增的積極信號。- “到 2026 年，我們仍然沒有足夠的產能來滿足所有需求。我相信這種動態在 2027 年也是如此。”需求形態：- AI 實驗室 “消耗着海量的計算資源”，如 Anthropic 和 OpenAI。- 目前的企業生產工作負載 “將成為最大的絕對細分市場”。- “企業在當前生產應用中大規模使用推理仍處於非常早期的階段。”總結：- 與$谷歌-A(GOOGL.US)、$微軟(MSFT.US) 和$Meta(META.US) 傳遞的信息相同，即至少到 2027 年，需求超過供應。- 瓶頸約束是產能。- 4960 億美元的簽約積壓訂單與提前兩年售罄的產能相互印證，確認了需求大於供應。在我看來，整體財報表現非常好。考慮到正在構建/供應與之匹配的 4960 億美元簽約積壓訂單，很高興市場並沒有因為負的 FCF 而看空，尤其是在考慮到這一點的背景下。這可能是本季度表現最好的超大規模雲廠商財報？$Meta(META.US) 可能會跟隨 $谷歌-C(GOOG.US) 的軌跡，上週因未達預期而下跌 -10%，隨後快速反彈（目前 +5%），因為投資者意識到剔除一次性項目後的業績並不差，且略偏負面的短期指引只是管理層一貫保守立場的體現。這兩家業務的主要區別在於：GOOG 的收入主要來自搜索，而 META 主要來自廣告——此外 GOOG 擁有蓬勃發展的雲業務和極受歡迎的聊天機器人（Gemini），而 META 則沒有。
GOOG 的 2026 年 EV/EBITDA 倍數為 17 倍，長期收入複合年增長率為 +20%；META 的 EV/EBITDA 倍數為 11 倍，長期收入複合年增長率為 +18%。因此，雖然 META 更便宜，但 GOOG 可能擁有更好的業務。
📢 𝗝𝗨𝗦𝗧 𝗜𝗡: $谷歌-A(GOOGL.US) Google 發佈 Gemini Robotics ER 2，支持多機器人協作與高級規劃
👉 𝗞𝗲𝘆 𝗛𝗶𝗴𝗵𝗹𝗶𝗴𝗵𝘁𝘀:➤ 𝗚𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲 推出 𝗚𝗲𝗺𝗶𝗻𝗶 𝗥𝗼𝗯𝗼𝘁𝗶𝗰𝘀 𝗘𝗥 𝟮，用於具身智能。➤ 該模型可通過 𝗚𝗲𝗺𝗶𝗻𝗶 𝗔𝗣𝗜 和 𝗚𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲 𝗔𝗜 𝗦𝘁𝘂𝗱𝗶𝗼 獲取。➤ 私人預覽版將在 𝗚𝗲𝗺𝗶𝗻𝗶 𝗘𝗻𝘁𝗲𝗿𝗽𝗿𝗶𝘀𝗲 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁 𝗣𝗹𝗮𝘁𝗳𝗼𝗿𝗺 上啓動。➤ 支持跨不同機器人類型的 𝗺𝘂𝗹𝘁𝗶-𝗿𝗼𝗯𝗼𝘁 協作。➤ 集成 𝗚𝗲𝗺𝗶𝗻𝗶 𝗟𝗶𝘃𝗲 𝗔𝗣𝗜 以實現更低延遲的機器人控制。➤ 實現了 𝟱𝟳.𝟰% 的進度分類準確率和 𝟵𝟭.𝟯% 的時刻查找準確率。➤ 在時間任務中提供 𝟬.𝟵𝟲-𝘀𝗲𝗰𝗼𝗻𝗱 的平均絕對距離。➤ 支持包括 𝗚𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲 𝗦𝗲𝗮𝗿𝗰𝗵 和自定義功能在內的外部工具。➤ 使用 𝗔𝗽𝗽𝘁𝗿𝗼𝗻𝗶𝗸 𝗔𝗽𝗼𝗹𝗹𝗼 𝟮、𝗙𝗿𝗮𝗻𝗸𝗮 𝗙𝟯 𝗗𝘂𝗼 和 𝗕𝗼𝘀𝘁𝗼𝗻 𝗗𝘆𝗻𝗮𝗺𝗶𝗰𝘀 𝗦𝗽𝗼𝘁 進行演示。➤ 安全改進使機器人能夠在靠近人類時停止並自主恢復。👉 𝗪𝗵𝘆 𝗧𝗵𝗶𝘀 𝗠𝗮𝘁𝘁𝗲𝗿𝘀:➤ 推動 Google 進入快速增長的 𝗽𝗵𝘆𝘀𝗶𝗰𝗮𝗹 𝗔𝗜 和機器人市場。➤ 多機器人協調可能加速在製造業、物流和倉庫中的部署。➤ 更強的規劃和安全性能力可能會提高自主機器人的商業採用率。➤ 將 Gemini 生態系統從聊天機器人擴展到現實世界的機器人應用。突發：七大科技巨頭市值從歷史最高點累計蒸發約 4.5 萬億美元
• 特斯拉：-38.6%• Meta：-33.2%• 微軟：-22.7%• Alphabet：-18.5%• 英偉達：-16.7%• 亞馬遜：-10.3%• 蘋果：-1.9%
美銀：AI 大語言模型
前沿領導力與基準測試> 封閉模型仍佔主導：專有（封閉）模型目前在最具挑戰性的 AI 評估和基準測試中仍佔據領先地位，包括 HLE、GPQA Diamond 和 SWE-bench。> 性能差距：封閉模型與開放模型之間的性能差距在關鍵的企業價值池中最為顯著，特別是在代理工具使用、編碼和複雜推理方面。> 基準示例：頂級封閉模型如 Claude Opus 5、GPT-5.6 Sol 和 Gemini 3.1 Pro 在主要指數上優於 GLM-52、DeepSeek V4 和 Kimi K3 等開放替代方案。採用曲線與標準> 行業標準：封閉模型 API 作為行業的參考實現（定義聊天/補全形狀、函數調用模式和評估規範），開放提供商經常模仿這些標準。> 企業偏好：封閉模型在企業採用中佔據主導地位，因為它們提供零基礎設施負擔、託管合規性、可預測的 SLA 以及單一供應商的責任。相反，自託管的開放模型將 GPU 配置和合規風險直接置於買方身上。開放模型的性質> 蒸餾擔憂：與通過潔淨室開發構建的 Linux 不同，領先的開放模型被廣泛認為是通過蒸餾從封閉模型衍生而來的。例如，美國官員和實驗室指控某些海外開放模型與美國前沿封閉模型存在聯繫。> 風險：開放權重模型——其中許多源自中國——攜帶持續的知識產權 (IP) 和國家安全風險，可能會受到政府或封閉實驗室開發者的嚴格監管或修改。共存與市場展望> 共存而非取代：預計長期市場結果將是類似 Windows 和 Linux 的共存模式，而不是開放權重完全取代封閉系統。> 成本與能力：開放模型通常在成本和效率方面獲勝（每令牌的運行成本低 5–10 倍），而封閉模型在技術領導力、採用和企業信任方面獲勝。> 對半導體的影響：無論誰勝出，半導體需求都能受益：如果封閉模型領先，前沿規模的訓練和運行可能仍將高度資本密集。如果開放模型普及，更低的令牌成本將推動更廣泛的使用並激增整體推理量（傑文斯悖論）。
📢 𝗝𝗨𝗦𝗧 𝗜𝗡: Oracle Expands Google Cloud Partnership, Integrates Gemini AI Into Enterprise Applications - $甲骨文(ORCL.US) $谷歌-A(GOOGL.US)
👉 𝗞𝗲𝘆 𝗛𝗶𝗴𝗵𝗹𝗶𝗴𝗵𝘁𝘀:➤ 𝗢𝗿𝗮𝗰𝗹𝗲 and 𝗚𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲 𝗖𝗹𝗼𝘂𝗱 expand their strategic AI partnership.➤ 𝗚𝗲𝗺𝗶𝗻𝗶 AI models will be integrated into 𝗢𝗿𝗮𝗰𝗹𝗲 𝗔𝗜 𝗔𝗴𝗲𝗻𝘁 𝗦𝘁𝘂𝗱𝗶𝗼.➤ Oracle will embed 𝗚𝗲𝗺𝗶𝗻𝗶 models across 𝗙𝘂𝘀𝗶𝗼𝗻 𝗖𝗹𝗼𝘂𝗱 𝗔𝗽𝗽𝗹𝗶𝗰𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀 and 𝗡𝗲𝘁𝗦𝘂𝗶𝘁𝗲.➤ Integration includes 𝗚𝗲𝗺𝗶𝗻𝗶 𝟯.𝟭 𝗙𝗹𝗮𝘀𝗵 𝗟𝗶𝘁𝗲 and 𝗚𝗲𝗺𝗶𝗻𝗶 𝟯.𝟱 𝗙𝗹𝗮𝘀𝗵.➤ Customers will continue to access AI models from 𝗺𝘂𝗹𝘁𝗶𝗽𝗹𝗲 𝗽𝗿𝗼𝘃𝗶𝗱𝗲𝗿𝘀.➤ Gemini integration supports 𝗔𝗜 𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁𝘀, automation, and enterprise workflows.➤ Partnership builds on existing 𝗢𝗖𝗜 𝗘𝗻𝘁𝗲𝗿𝗽𝗿𝗶𝘀𝗲 𝗔𝗜 integration with Gemini.➤ Oracle continues expanding 𝗺𝘂𝗹𝘁𝗶-𝗺𝗼𝗱𝗲𝗹 AI capabilities for enterprise customers.👉 𝗪𝗵𝘆 𝗧𝗵𝗶𝘀 𝗠𝗮𝘁𝘁𝗲𝗿𝘀:➤ Strengthens 𝗢𝗿𝗮𝗰𝗹𝗲'𝘀 AI software portfolio for enterprise customers.➤ Expands 𝗚𝗼𝗼𝗴𝗹𝗲 𝗚𝗲𝗺𝗶𝗻𝗶's reach into enterprise business applications.➤ Increases competition with enterprise AI offerings from 𝗠𝗶𝗰𝗿𝗼𝘀𝗼𝗳𝘁 and 𝗦𝗮𝗹𝗲𝘀𝗳𝗼𝗿𝗰𝗲.➤ Supports broader enterprise adoption of 𝗮𝗴𝗲𝗻𝘁𝗶𝗰 𝗔𝗜 and workflow automation.👉 𝗘𝘅𝗽𝗲𝗿𝘁 𝗦𝘁𝗮𝘁𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁𝘀:𝗖𝗵𝗿𝗶𝘀 𝗟𝗲𝗼𝗻𝗲, Executive Vice President of Applications Development at Oracle:"To achieve the best business outcomes, organizations need the flexibility to choose the AI model best suited to each problem. By bringing Gemini to Oracle AI Agent Studio for Fusion Applications, we are giving customers and partners greater choice as they build and extend agents and agentic applications."𝗘𝘃𝗮𝗻 𝗚𝗼𝗹𝗱𝗯𝗲𝗿𝗴, Founder and Executive Vice President of Oracle NetSuite:"working with leading large language models, like Google's Gemini, to help customers improve visibility, automate work, and move from insight to action within NetSuite."微軟 FY4Q26 火線速讀：財報扎堆，海豚君鍵盤敲到冒煙，結果電腦直接宕機了。這次火線解讀不夠速度。不過還是先説一下整體印象——風水輪流轉，當前敍事下，微軟又抬起頭了。四大核心：
1. Azure 增長加速度：這個 6 月季同比增長了 43%，而且指引下季度還要加速到 45%，而且整個今年下半年的速度都會超過今年上半年。
2. 資本開支沒上揚：本季 410 億，下季度指引 500 億，隱含自然季的四季度大約 520 億以內，正常走在 2026 自然年 2000 億（含租賃）的指引上。對馬上進入的 2027 財年的指引也是 “同比增長”。
一個小心思是公司通過會計方法把長生命週期資產進一步拉長後，導致部分變經營租賃，不再計入 Capex，從而技術性把 26 自然年的資本開支降到了 1750 億。
3. 有錢賺：AI 在整體雲業務中佔比提升，毛利率應該明顯下滑，但實際下滑幅度不大；反而拉高的收入放大了經營槓桿，費用率顯著下降（公司這個財年共裁掉了 5 千名正式員工），導致實際利潤率不降反升。
但這裏要注意一個重要的地方：公司是 23 年二季度開始就拉資本開支的，到現在其實已經穩拉三年，但攤折支出不大，最新季度甚至同比負增長，結合早期資本開支大量都是長生命週期資產，此次又拉長了這些資產的攤折年限，但從 25 年三季度開始，服務器等短週期資產開始大量購置，微軟雖然投入早，攤銷折舊反噬後勁其實還沒有上來。
4. 有錢餘：不同於谷歌、特斯拉、Meta 等投得全部現金流告急，微軟剔金融租賃的實際現金性資本開支還在 300-350 億範圍內；而且海豚君按公司定性 Capex 指引和收入增長趨勢，新財年裏，微軟應該是能保持自由現金流為正。
整體上，微軟本季度是一個損人（AI 基建態度相對冷靜）利己（增長、利潤率和餘糧一應俱全）的業績答卷。當下的環境和風險偏好下，輪流轉的風水終於久違地迴歸到了微軟身上。$微軟(MSFT.US)
$微軟(MSFT.US) 的 AI 資本支出正在見效。第四季度財報：
- 營收：900 億美元 vs 預估 876 億美元 - 每股收益 (EPS)：4.74 美元 vs 預估 4.22 美元- 營業利潤：406 億美元 vs 預估 391 億美元 - Azure 營收增速：43% vs 預估 40%- 商業遞延收入 (RPO)：6780 億美元（同比增長 84%） - 來自 Anthropic 投資的收益：32 億美元“今年，Azure 營收首次突破 1000 億美元，Microsoft 365 Copilot 付費席位超過 3000 萬，反映出客户對我們助力其 AI 轉型的信心。”此前，$谷歌-A(GOOGL.US) Cloud 上週公佈了雲營收激增 82% 的季度業績，表現優於預期。
$谷歌-A(GOOGL.US)谷歌新模型表現令人失望，再次引發市場對其 AI 執行能力的質疑。但更大的問題不在於技術本身——而是 AI 能否真正轉化為收入增長。
憑藉搜索、雲服務和龐大的數據優勢，谷歌依然擁有堅實的基礎。市場不需要另一個 AI 故事；它需要證明這些投資能產生真正的利潤。在變現前景變得清晰之前，儘管其長期潛力巨大，市場情緒可能仍將持續承壓。
@Captain's Treasure
⚡ 𝐔𝐏𝐃𝐀𝐓𝐄: $谷歌-A(GOOGL.US) Google reportedly pledged up to $44 billion in guarantees for data‑center leases
據《信息》報道，谷歌上週同意在租户違約時，為高達 440 億美元的第三方數據中心租賃付款提供擔保。這一金額高於截至 9 月底的約 65 億美元，反映出谷歌支持向包括 Anthropic 在內的客户出售其 TPU，作為 NVIDIA 芯片的替代方案。消息人士稱，Alphabet 已為大約 10 個項目中的 2.4 GW 容量提供了租賃擔保；這些站點尚未完工，擔保尚未生效。公司高管表示，他們預計 TPU 收入將超過由這些擔保產生的財務義務。$Meta(META.US) 在官網公佈與 BlackRock 的關於數據中心園區投資的戰略合作，雙方合資成立一家公司來持有對 EI Paso 數據中心的所屬權。
簡單説下，這個數據中心不是純新增的規劃，是在 Meta 很早就定下來的五大自有數據中心之一，坐落與德州的埃爾帕索，算力為 1GW，預計 2028 年上線運營。所以該新聞出來，主要是在説一個規劃之內的園區新的進展。
該園區預計總建設成本 140 億美元（土地、建築、電網、冷卻系統等），BlackRock 出大頭 80%，Meta 出小頭 20%，具體的運作方式也不新鮮了，和去年公佈的 Meta 與 Blue Owl 的模式非常類似，具體可見海豚君繪製的運作關係圖。
總體上，這種合作方式，目的還是給減少 Meta 對外可見的表內負擔下，投建一個本質上是 1P 的自家數據中心。昨天我們對$谷歌-C(GOOG.US) 的資本開支點評，也提到了谷歌現在表外擴張算力產能的做法。
這似乎已經成為 Big Tech 業務需要但又不想引起市場過多擔憂的通用做法，因此我們在做風險衡量時，也不能忽視這些表外負擔。當然，這種方法也只有主營業務良好的巨頭可以採用，除了巨頭提供的擔保承諾外，實際是將他們的優質信用做變現。
圖片來源：Jensen Huang / X
要點：英偉達、微軟、Meta 以及另外 47 家科技公司、風險投資機構和非營利組織剛剛簽署了一封公開信，敦促華盛頓不要限制開源權重 AI 模型——並給出了為何這對美國 AI 領導力至關重要的諸多理由。
詳情：
英偉達 CEO 黃仁勳首先分享了這封信，這是他首次在 X 上發帖，當時有 25 個簽署方，但缺少幾個關鍵方，包括 OpenAI。
一天之內，該信獲得了廣泛支持，簽署方數量翻倍，OpenAI、Google、AMD、Cisco 等加入——但 Anthropic 未加入。
該信認為，開放權重擴大了 AI 經濟的准入，保持競爭活力，擴大網絡防禦，並有助於避免供應商鎖定。
它還指出，蒸餾不應與挪用混淆，並呼籲避免過早的限制措施將 AI 創新推向海外。
為何重要：這封信是在中國實驗室被指控從美國模型（包括 Anthropic 的 Fable）中提取情報的背景下發出的。華盛頓的反應仍不清楚，但壓力集中在名單上唯一的美國前沿實驗室身上，它將從打擊中獲益最多。人們已經在要求給出答案。
這對目前持續約 3 周的過山車行情意味着什麼？
🎯 [財報周投票] 7 家科技巨頭，1 位贏家！
在 Alphabet（谷歌母公司）發佈財報後，市場明確了一件事：僅靠強勁的 AI 支出是不夠的——執行力才至關重要。
現在，輪到 7 家科技重量級企業公佈業績：
📅 7 月 29 日 (美東時間)
- $微軟(MSFT.US)
- $Meta(META.US)
- $SK海力士(SKHY.US)
- $Arm(ARM.US)
- $高通(QCOM.US)
📅 7 月 30 日 (美東時間)
- $蘋果(AAPL.US)
- $亞馬遜(AMZN.US)
📈 誰將成為表現最佳者？
獲勝標準：週五收盤時股價漲幅最高（財報後的周度表現）
🎁 猜中即可贏取 500 Task Coins！
📌 關注 @Longbridge Singapore
⏳ 投票將於 7 月 30 日星期四結束
🎉 獎勵將在 5 個工作日內發放。
誰將是本週表現最佳者？
$谷歌-A(GOOGL.US) $谷歌-C(GOOG.US) 今年二季度的財報，整體看業績表現其實並不差。尤其是雲收入增速以及繼續健康增長的積存訂單規模（Backlog），這是力證 AI“投得其所” 的關鍵指標。但這份和 Q1 幾乎相同的劇本，卻收穫了一個完全不同的市場反應——績後下跌 7%。這還是在 Gemini 3.5 Pro 多次延期上線拖累多頭情緒、股價已有回調的基礎上。對 AI 投入回報比的不確定性擔憂...
+17$英偉達(NVDA.US) Alphabet 提高了其 2026 年資本支出預測，而亞馬遜表示預計今年將投資約 2000 億美元。Meta 也計劃投入 1250 億至 1450 億美元。加總起來，僅這三家公司就打算在一年內花費超過 5000 億美元，其中大部分用於 AI 基礎設施。這一統計還排除了微軟，其自身指向約 1900 億美元。作為這些數據中心圍繞構建的圖形處理單元 (GPU) 的主導供應商，Nvidia 收取了大部分資金。例如，Alphabet 在其財報電話會議上表示，第二季度約 60% 的技術基礎設施投資用於服務器，其餘用於數據中心和網絡設備。這種流向直接體現在 Nvidia 的業績中。在 2027 財年第一季度，營收同比增長 85% 至創紀錄的 816 億美元。數據中心營收攀升 92% 至 752 億美元，總營收也較上一季度增長 20%。此外，該公司指引其財政第二季度營收約為 910 億美元，同時保持毛利率接近 75%。這表明 Nvidia 仍然是那些因 FOMO（錯失恐懼）而錯過投資機會的投資者所忽視的沉睡巨人。@Captain's Treasure
Alphabet 最新的財報鞏固了其核心業務的實力，Google Cloud 增長穩健，AI 採用勢頭持續。管理層重申，儘管資本支出增加，仍將大力投資 AI 基礎設施。關鍵問題在於這些投資能否產生具有吸引力的長期回報。鑑於 Alphabet 的規模、強勁的現金流生成能力以及整合生態系統，我對其將 AI 支出轉化為持續增長的能力保持樂觀。
$英偉達(NVDA.US)
超大規模雲服務商本週將公佈財報，我認為這場 AI 競賽仍有上漲空間。谷歌已公佈財報，其資本支出並未放緩。
一旦人們更好地掌握 AI 技術，算力將成為它們之間的關鍵差異化因素。誰將受益？英偉達！
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