昨天,甲骨文 $ORCL 财报带崩了全场。AI杠杆里最弱的一环要爆了了么? (一)杠杆、垄断和泡沫 故事还是离不开这些我们最熟悉的要素。2025年至今 OpenAI一口气签下了 价值一万亿美元的算力采购协议,它要买下来自英伟达、AMD、甲骨文、CoreWeave等等公司的算力。 但问题是 OpenAI目前的年营收只有120亿美元。这笔钱究竟要从哪里来? 这就离不开现在AI生态里的“循环经济”。目前被讨论最多的这个三角关系 :甲骨文、OpenAI和英伟达。 总体来看, 1️⃣英伟达投资OpenAI 2️⃣OpenAI为甲骨文运营的数据中心付款 3️⃣甲骨文又从英伟达那里购置芯片的 典型循环融资结构 (二)算力为王?Google入局改写逻辑 今年一直以来的逻辑是:谁拥有最多的算力,以及谁能最快地让算力上线,谁就会在这场残酷的战争上占据领先。 直到Gemini3的横空出世,他在客观基准测试、推理能力、语义一致性、多模态理解等几个关键维度对 GPT-5 系列形成了反超。 🔥 “谁拥有更多算力 = 谁赢 AI 战争”这个逻辑 已经不成立了(至少不完全成立) 算力仍重要,但不再是决定性的唯一变量。能最快将算力 → 模型 → 产品 → 生态,才是胜负关键。 (三)OpenAI和Oracle,唇寒齿亡 OpenAI 是 Oracle 的最大客户之一,Oracle 云(OCI)因为 NVIDIA GPU 供货、液冷集群、RDMA 网络出众,而得到 OpenAI 的大规模采用。 Larry Ellison 多次公开强调:“OpenAI 是我们最大的 GPU 训练客户之一。” 随着OpenAI 的模型规模逐级升级,“GPT-4 → GPT-4o → GPT-5 → o 系列 → Realtime → Video”,每一代算力暴涨 5–20 倍。 这意味着: OpenAI 用多少 GPU,就决定 Oracle 的增长质量。 Open AI最近的日子可是不好过,一边亏钱(规模越大亏得越多,订阅收入不足以覆盖推理成本),一边面对后来者的强大攻势(Gemini 3 在推理、数学、长语境、多模态上领先;Anthropic Claude 3.5 推理能力持续加强;xAI Grok 3 在速度与效率上逐步追近) 大家对于甲骨文的RPO可以实现的信心可就受到了巨大冲击。9月,甲骨文宣布合同积压规模激增至4550亿美元,这一消息曾推动股价大涨。但建立订单积压是一回事,但能否将这些订单真正转化为营收,才能体现公司是否具备满足需求的能力。 (四)举债扩张就像走钢丝,交易员用钱下注 季度自由现金流(FCF)为-100亿美元,预计年度资本开支将比原来预料的多出大约150亿美元。 事实上,甲骨文的债台高筑已经持续一段时间了公司近期发行了约180亿美元新的投资级债券,其未偿债务总额已超过1000亿美元,成为所有拥有投资级评级的大型科技公司中债务规模最大的一家。 甲骨文高管在财报发布后的电话会议上表示,公司目前预计,在截至2026年11月的财年中,资本开支将达到约500亿美元,较9月给出的预期上调了150亿美元。 甲骨文首席财务官Doug Kehring在电话会上表示: “我们绝大多数资本开支都用于直接创造收入的数据中心设备,而不是用于土地、建筑或电力设施,这些基础设施整体通过租赁方式解决。在数据中心及配套公用设施交付给我们之前,甲骨文并不需要为这些租赁支付费用。” 不管甲骨文如何解释,市场已经用钱投票。甲骨文五年期CDS成本已升至2023年10月以来的最高水平附近,交易员押注这家科技巨头激进的AI基建投资可能引发债务风险。
SpaceX的新融资消息带动了美股太空股的起飞,之前加仓的 $RKLB 也长势喜人。 今天来介绍一下这一支和Space X同处火箭赛道的美股Rocket Lab。本文非投资建议,如有错误欢迎评论指正。 (一)一句话来介绍Rocket Lab $RKLB 是什么? ta是全球第二大商用发射公司(排在 SpaceX 之后), 专注小型到中型卫星发射,并且正在成为“端到端航天公司”:发射 → 卫星制造 → 太空组件 → 轨道服务。 熟悉SpaceX创业故事的大家应该知道在他之前,只有超大军工企业承接五角大楼等国家机关的火箭订单,私人商业火箭遥不可及。马斯克几乎赌上了自己的全部身家来做火箭,最后还真成功了。 而大洋彼岸同样有一位痴迷太空的强人“彼得·贝克(Peter Beck)”,他看到了小型卫星发射市场的巨大潜力,希望打破大型火箭发射的垄断,提供更灵活、更经济的发射服务。Rocket Lab在这样的背景下,在2006年诞生了。 2017年,名为“Electron”的火箭升空,但却因地面软件问题中途自毁。2018年1月,火箭首次成功把卫星送上轨道,同年12月,第一次替NASA执行任务。这距离SpaceX为N ASA执行是为国际空间站运送补给的任务,也仅仅过去6年。 (二)和Space X的Falcon 9、Starship等大火箭不同,Rocket Lab的Electron都是小型火箭,而Neutron则是中型火箭。 这决定了两者火箭的技术难度、服务发展方向是截然不同的。大火箭承载着我们人类星际移民的梦想,负责运送大型物资;而小火箭更灵活机动,比如“美国太空军明确提出:未来战争中,需要在数小时内把小卫星打上天,以替换被摧毁的卫星”小火箭就可以实现。 (三)把火箭当成“产品”来做,实现标准化 从 2017 到 2025,Electron 已累积: 70+ 次轨道发射,67 次成功、4 次失败 为NASA 送飓风监测星座上轨道 为法国 Kinéis 发射卫星 ... 虽然和SpaceX仍有巨大差距,但是在第二的位置做的很好,找到了包括政府、企业、科研各个领域的优质客户。 他的小型火箭Eletron也成为全世界发射数量第三的火箭。 成功率和高频发射率也让Eletron的价格得到了市场认可。在过去8年间,该火箭的价格从最初的500万美金上涨到了840万美金。(每公斤约 2.8 万,约为 SpaceX Falcon 9 共享发射价格的 4-5 倍) 但对于不差钱、想对整件事情更有掌控权的客户来说,这笔费用仍然洒洒水。毕竟,不是所有人都追求性价比,专属和效率有时候更重要。 (四)中型火箭“Neutron”会是下一个里程碑 随着150-300kg的小火箭全球竞争日益家具,中型火箭则成了Rocket Lab瞄准的下一块市场。 中型火箭是介于 Electron 和 Falcon 9 之间: 运力比小火箭大很多;成本比大火箭低;稳定、灵活、适合卫星星座客户。 今天几乎所有互联网和情报系统都走向“星座化”:中型火箭可以补位,部署小型/中型卫星星座, Kuiper/国防卫星星座/地球观测星座/商业 IoT 星座 这些星座通常需要每次发射几十颗卫星。2026年,中型火箭Neutron会迎来首飞。 (五)做火箭不是超赚钱的生意,但做太空基础设施整合... 有一个反直觉的事实是,Space Systems 已经贡献超过火箭发射本身的收入。 Rocket Lab 的模式更像:航天供应链 + 卫星 OEM + 政府合同。它不像 SpaceX 追求大众互联网业务,而是做“航天基础设施供应商”。 创始人Peter很早就意识到,单独做火箭发射无法实现规模化效益。对于客户来说,要做好一艘火箭或者是一颗卫星,要跟不同的供应商打交道,因此 Rocket Lab 想要建构一个完整产业链,透过垂直整合的方式提供发射到最终太空服务等服务,成为一家全面的太空技术和服务提供商,而非仅是一家火箭发射公司。 “此模式既可方便客户,还可达到规模经济,自己动手做好所有零件,达到不求人的境界。” (似曾相识特斯拉) 所以他的一站式服务包括: 1️⃣发射火箭 2️⃣太空系统:包括设计、制造和运营卫星;生产各种卫星所需的关键组件; 3️⃣太空应用:提供卫星控制和数据处理所需的软体和地面基础设施,最终目标是利用自有卫星提供各种太空服务 这一策略从财报看取得了巨大的成功。从2022年以来,太空服务就超过了火箭发射。 Rocket Lab目前走的很稳很好,但他要做的还有很多,如何让中型火箭成功发射(这将极大改变现在的估值),如何实现火箭回收复飞,如何拓展客户,如何实现盈利。但我对这一切的答案都充满期待。 脚踏实地,也仰望星空。
在前文《AI军备竞赛的终点是电力竞赛么?》中我们已经论述了AI算力中心所面临的巨大电力缺口。其中有一个解法,也是Elon非常推崇的解决方案是——“储能”(Energy Storage)。 针对最近美国/全球对电网压力 + AI/数据中心对电力需求暴增的情境,Musk 提出一个大胆设想 —— 通过大规模部署工业级电池储能系统(像 Megapack / Powerpack 那样的 utility-scale 储能),配合夜间发电 + 储能白天释放,有可能“将美国电网的有效发电能力翻倍(double the effective capacity)”。 能不能把美国发电能力翻倍我们稍后再谈,但是储能板块对于Tesla的财报是产生了切实且巨大的影响。其储能部门在 2025 年 Q3 报告中“创纪录储能部署 + 利润贡献”。 特斯拉Q3的储能业务(Megapack + Powerwall / Powerpack)数据到底有多好呢? 能源储能产品部署量 12.5 GWh,创纪录!业务收入为 约 34 亿美元 在过去 12 个月,其储能部署总量达 43.5 GWh,增长 84%。 且储能板块的高毛利率不错让不少人认为这将是Tesla 除汽车之外最重要的新增长驱动力。 回到储能,什么是储能呢?把电先存起来(充电),再在需要的时候释放(放电)。我们日常常用的充电宝,其实也是储能的一种形式。它的核心作用就三件:1️⃣削峰填谷(peak shaving)2️⃣备用电源 / 应急电源 3️⃣电网稳定性与调频 / 调压 储能方案可以适合家用、小型商用、工业、AI等不同场景。这里我们聚焦讲AI数据中心的储能方案。而刚提到的储能三大特点,对于AI数据中心来说都非常关键。 数据中心爆发式的用电需求让电网建设赶不上负荷增长。 储能用于: 🌟作为 园区级电源(peak support) 🌟作为 电网缓冲区(让数据中心快速并网) 在 AI 超级算力集群里扮演“发电厂补充角色”。如果没有储能,很多 AI 数据中心连接入电网都不可能实现。 储能的技术路线有多种选择,但目前电化学储能是数据中心的主流选择。 从储能产业链来看,中游即 🔸 BESS 系统集成(Megapack、Fluence、FlexGen 等) 🔸数据中心 UPS + 储能(Vertiv、Eaton、Schneider 等) 是吸引投资最多的部分。 下一篇会来具体介绍一下产业链里值得关注的公司。 $TSLA $FLNC $ETN $VRT
听了很值得听的一期播客《硅谷101|AI数据中心的万亿大基建时代:美国GDP增长全靠它》。 因为播客很长,所以分享一下自己记录的一些要点,整理了其中提到的和电力、算力相关的一些标的。如果有时间还是可以听一听完整版本。 观点部分: 1️⃣做数据中心中最猛的公司有哪些?OpenAI最激进,目标构建10吉瓦乃至长期100吉瓦的算力容量。xAI、Meta同样激进,扫货涡轮发电机、抢占能源低廉土地建数据中心。(5-7万亿的投资在路上) 1吉瓦对应50billion的投资。 2️⃣微软建数据中心速度加快,在这一年中对于建立数据中心的想法有发生变化。Google 微软本身已有的云中心就超过了10吉瓦。因此新兴AI公司会更加激进。 3️⃣芯片不如能源那么短缺。过去 2年芯片的产能已经扩展了。记忆体缺口会稍大,但是最大的缺口还是来自于电力。 4️⃣Power First战略背后的逻辑:谁有电就能用得上这么大量的算力,从而获得更大的市场份额,产生利润从而循环这个过程。“投资不足”风险远大于“过度投资”风险。 5️⃣Andy gives, Bill takes away. 安迪指英特尔前CEO安迪·格鲁夫,比尔指微软前任CEO比尔·盖茨,这句话的意思是,硬件提高的性能,很快被软件消耗掉了。目前大厂内(META等)内部的GPU是不足的,用于内部就需要很多算力。就算有多余算力,可以用于内部降本。 6️⃣为何要建大的数据中心(大于1吉瓦)?降低运营成本+提供AI训练效率。趋势是万卡集群到10万卡集群甚至更大。 7️⃣算力用在了哪里?两年前更多的算力用在了预训练,预训练无法产生收益,现在更多转到了推理(6成),预计未来应用和推理的占比会不断提高(真正创造GDP)。 8️⃣闲置算力可以初创公司用于推理,但是更适合startup而不是大厂,大厂更在意效率。 9️⃣数据中心的电力⚡️来源:美国电力系统过去20年增长缓慢,年增1%,远慢于数据中心的增速 新增需求:美国需要增加80吉瓦发电量, 缺口:20吉瓦每年(8吉瓦来自数据中心) 纽约年用电量在6-11吉瓦 供应:天燃气为主,太阳能储能,核能(2028年后) 🔟美国电网脆弱: 发电(50%)-输电(20%)-配电(30%)。现有电网吸纳这些新发电量也有困难。 燃气涡轮机订单排到2028年,马斯克横扫全美70%库存。 变压器核心材料硅钢进口受限,制约电网基础设施升级,宝钢产量巨大但是无法进口。 1️⃣1️⃣英伟达构想供电新方案——高压800v直流,用于数据中心内的机柜之间。GPU的升级要求更多的power,更高电压可以降低传输中的损失,减少对铜的需求。这部分还停留在构想。 1️⃣2️⃣今年美国数据中心的用电量占全国5%,接近整个加州的用电量,并且2030年将翻倍。 1️⃣3️⃣长距离传输电网建设缓慢。避开长距离传输短板,美国科技公司选择在数据中心旁自建发电站 1️⃣4️⃣美国电力建设,相关的能源股能源股? $OKLO $CEG 核能板块 铜相关 天然气相关 $GE $FLNC $EOSE 储能 $CIFR $IREN $BTDR 矿业转发电