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比特币连续第四个交易日下跌是原因是美股AI浪潮和超级IPO的即将上市，吸走了比特币的的资金流动性，比特币交易价格已跌破63000美元大关。
今年以来，比特币已累计下跌了逾28%，而较去年10月初创下的126000美元以上的历史峰值，更是已出现了价格腰斩……
根据CoinGlass汇编的数据，随着“加密寒冬”全面笼罩，过去24小时内币圈爆仓金额达到了12亿美元。
自6月初本轮比特币暴跌加速以来，这种强制去杠杆化，即加密货币交易所对高风险交易进行的自动式强制平仓，规模已创下2月以来新高。
值得一提的是，过去几个月来，比特币在从高点暴跌后，其实一直处在一个相当狭窄的交易区间内维持稳定。然而，近期一些比特币昔日最坚定的拥趸们，却突然改变了主意，并给予了币圈信心的“致命一击”……
MSTR公司执行董事长Michael Saylor曾以“永远不要卖出比特币”的箴言在币圈内享有盛名。但该公司周一却表示，上周出售了32枚比特币，获利约250万美元，并计划将所得款项用于优先股分红。
到了第二天(6月2日)，比特币价格自4月初以来首次跌破7万美元。
Strategy的意外抛售已让不少投资者和分析师开始担忧，市场是否将面临更多下行压力。若该公司进一步抛售，可能导致比特币价格暴跌。
“Strategy此次调整策略可能还只是开始，”加密货币交易公司FalconX的全球市场联席主管Joshua Lim表示。“在今夏一些主要未决催化剂消退之前，大多数比特币买家都将保持观望。”
AI浪潮和超级IPO正在“吸血”币圈
事实上，币圈巨头的减持还只是表面的危机，比特币当前更深层次的困境在于，当前美股市场上火热的AI浪潮和超级IPO的陆续落地，可能正在持续“吸血”币圈……
比特币近期的下跌，与其历史上与科技股的联动关系形成了鲜明对比——这种数字货币历来与风险资产同步波动。
然而，与币圈当前悲凉处境不同的是，近来科技股的飙升已推动标普500指数在本周早些时候创下新高。纳斯达克100指数在过去12个月上涨了逾40%，而比特币则下跌了37%。
不少业内人士表示，许多曾长期推动加密货币最狂热牛市行情的散户交易者，如今似乎已被人工智能股票的热潮所吸引。费城半导体指数——该指数包含英伟达、英特尔和美光等高成长股——上周创下了有记录以来年度前100个交易日的最强劲表现。
从资金流动情况看，许多比特币ETF投资者目前也正在撤离。据ETF研究分析师James Seyffart称，2024年由贝莱德和富达投资等华尔街公司推出的十余只比特币现货ETF，已连续12天出现资金流出，总额约40亿美元。
“自10月以来行情基本横盘整理，但这却是ETF推出以来我们首次见证真正的比特币熊市，”Seyffart表示。
“我们一直在将部分资金从比特币和数字资产里撤出来，转入AI股票，”FXHB Asset Management合伙人Carney Mak表示。“与数字资产相比，AI概念股目前的风险回报率更具吸引力，这促使一些投资者调整了投资组合配置。”
加密货币交易公司Wintermute的场外交易主管Jake Ostrovskis表示，“要让人们重新对加密货币和比特币产生兴趣，可能需要人工智能热潮稍微降温一些。”
美股投资网获悉，然而，随着投资者为一连串重磅IPO做准备——其中以埃隆·马斯克的火箭公司SpaceX和AI初创巨头Anthropic、OpenAI为首——美国科技新贵们很可能会继续占据市场的聚光灯。
专注加密货币的量化交易公司QCP表示，比特币目前的根本问题在于流动性轮动。股票市场持续跑赢，加密原生投资者和传统资产管理者的注意力都被更强的股票叙事所吸引，投资者可能正在将资金从比特币转移至私募市场或SpaceX、OpenAI和Anthropic等IPO项目。
虽然一些比特币铁杆支持者目前仍抱有希望，认为美国加密法案Clarity Act的潜在通过——该法案将为所有数字资产建立监管框架——将为加密货币解锁一波新的机构资本，并使比特币摆脱低迷。
但怀疑论者则质疑该法案能否引发重大价格上涨，并表示特朗普政府时期的监管环境对加密货币而言已然相当友好。“当人们只顾追逐其他一切时，要找到足以扭转市场的强力催化剂非常困难，”Ostrovskis表示。
1.博通本季度业绩表现如何? 核心驱动力是什么?
业绩创下历史新高→ Q2 总收入 $22.2B，同比增长 48%。
核心驱动力 = AI 半导体业务。
AI 半导体收入达到创纪录的 $10.8B，同比增长 143%，几乎占了总收入的一半 (49%)。
需求极其旺盛→本季度 AI 半导体订单超过 $30B，而实际出货量仅为 $10.8B，表明市场需求远超当前供应能力。
指引非常强劲，远超预期。
Q3 2026 预期：
总收入→ $29.4B (同比增长 84%)
AI 半导体收入→ $16B (同比增长超 200%)
2026 全年预期：
AI 半导体收入→ $56B (同比增长约 180%)
长期展望：
2027 财年 AI 半导体收入→将超过 $100B。
增长势头预计将持续到 2028 财年。
深度绑定六大核心客户，合作关系非常稳固。
Google →签订长期协议，供应多代 TPU 和 AI 网络产品。
Anthropic → 2027年起将获得 5GW 的下一代 TPU 计算能力。
OpenAI →芯片已交付，预计 2026年底开始量产。
Meta →合作交付多代 MTIA XPU，计划到2028年底部署 3GW。
另外两家客户→已收到总计 $6B 的采购订单，预计2026年底开始出货。
护城河 = 定制化芯片 (XPU/ASIC) + 绝对领先的网络技术。
定制化“发动机”→为 Google (TPU)、Meta (MTIA) 等巨头提供差异化、高性能的定制AI加速器，这是通用GPU无法比拟的优势。
高速“公路系统”→构建大规模AI集群离不开网络技术，博通在交换机、光模块(CPO)、SerDes等领域至少领先行业一代。本季度AI收入中近 40% 来自网络业务。
美股投资网研究后，总结就是：博通不仅能造出最强的定制“发动机”(XPU)，还能提供连接这些发动机的最高速“公路系统”(网络)，提供了一套完整的解决方案。
这是一个“金融+技术”的创新商业模式。
目标 = 解决 AI 前沿实验室（如 Anthropic, OpenAI）面临的巨大算力采购成本和部署规模的难题。
具体做法→博通联合 Apollo、Blackstone 等顶级投资机构，创建一个平台，共同出资部署算力，然后提供给AI公司使用。
规模→目标到2028年部署超过 20GW 的算力，首期资金 $35B 已由 Apollo 启动。
这意味着：博通不只是卖芯片，而是通过整合资本，为客户提供类似“算力即服务”的解决方案，从而深度绑定未来的AI巨头
华尔街正在寻找下一条“十年级别”的科技主线。答案之一，就是量子计算。
而这次最受关注的主角，叫 Quantinuum。
我先给大家一个最直观的定位：
Quantinuum 很可能是目前资本市场眼里最像“量子界英伟达”的公司。
注意，这句话不是说它现在的收入、利润、商业化能力已经和英伟达一个级别。恰恰相反，Quantinuum 现在还很早期，收入很小，亏损很大。
但它像英伟达的地方在于：它不只是做一个单点产品，而是想做整个量子计算时代的底层平台。
Quantinuum IPO到底有多火？
Quantinuum 这次IPO，可以说是量子计算赛道目前最重要的一次上市事件。
根据最新消息，Quantinuum 已经完成IPO定价，公司最终以每股60美元发行2800万股，募资约16.8亿美元，上市地点为纳斯达克，美股代码为 QNT，预计将于美东时间2026年6月4日（周四）正式开始交易。
关键的是，市场传出这次机构认购非常火爆，甚至超过20倍超额认购。
什么叫20倍超额认购？
很简单。假设公司只拿出100股给机构买，结果机构下单想买2000股。这就叫20倍超额认购。这说明一件事：市场不是不想买，而是买不到。
而且这次IPO不是一个小票炒作，它背后站着霍尼韦尔（Honeywell） ，美股代号HON。Quantinuum 本来就是 2021 年由霍尼韦尔的量子计算部门，和 Cambridge Quantum 合并成立的。。
IPO 之后，Honeywell 仍将保留约 48.1% 的投票权，继续对 Quantinuum 保持重大影响力。对 Honeywell 来说，这意味着它账上这块“隐藏量子资产”终于有了公开市场定价。
这就是为什么这次IPO不仅影响量子股，也会影响 HON 的估值逻辑。
基本面真的很好吗？
这里必须说实话：
如果只看当下财务数据，Quantinuum 的基本面并不漂亮。
2025年，公司收入约3090万美元，净亏损约1.93亿美元。
2026年一季度，公司收入只有约520万美元，净亏损却高达1.37亿美元。
如果按照IPO估值大约140亿美元来算，这个市销率非常夸张。所以这次IPO火爆，绝不是因为它现在已经赚钱了，也不是因为它现在收入规模很大。它卖的是未来。
华尔街现在押的不是Quantinuum今天能赚多少钱，而是押它未来有没有机会成为量子计算时代的平台型公司。
这和早期投资英伟达的逻辑有点像。
早期大家也不是因为AI收入已经完全爆发才买英伟达，而是因为它卡住了未来计算范式的入口。
Quantinuum 现在讲的故事也是这个：
今天收入还小，但位置很关键。
为什么市场看重量子？
量子计算不是新概念。它已经被讲了很多年。但过去很长时间，市场对它的态度是：技术很酷，但离商业化太远。
现在变化在哪里？
变化在于三点。
第一，市场开始重新给“下一代计算平台”定价。
一旦底层计算范式发生变化，产业链利润会重新分配。谁掌握底层硬件，谁掌握软件生态，谁掌握开发者入口，谁就有可能拿走最大蛋糕。
所以现在资金自然会问：
下一个能改变计算产业链的技术是什么？
量子计算就是最容易被资本市场理解的一条线。
第二，量子计算对国家安全太重要。
量子计算不是单纯的商业技术，它涉及密码安全、国防、金融安全、药物研发、材料科学、能源系统、先进制造。
尤其是密码学。未来如果量子计算能力足够强，传统加蜜体系可能会被冲击。谁先掌握量子计算，谁就在下一代信息安全体系里占据主动权。
所以美国Z府不可能让这个产业完全交给市场自然发展。这也是为什么美国Z府最近加大对量子产业的支持。Quantinuum 也被纳入支持范围，计划获得约1亿美元资金，用于推进容错离子阱量子计算的关键技术和制造瓶颈。
第三，可投资标的太少。
量子计算赛道真正能买的纯标的并不多。
IONQ、RGTI、QBTS 已经上市，但每家公司都有自己的短板。
Quantinuum 一出来，立刻变成机构眼里的“稀缺资产”。
这就是IPO火爆的核心原因：
不是现在业绩有多强，而是赛道稀缺、技术位置高、背后股东强、Z府态度明确。
Quantinuum到底强在哪里？
Quantinuum 最大的特点是两个字：全栈。
它不是只做硬件，也不是只做软件。它同时做量子硬件、量子软件、开发工具、应用算法、安全产品和企业解决方案。它的技术路线是离子阱，也就是 trapped-ion。
用最通俗的话讲，量子计算有很多不同路线：
离子阱的优势是什么？
简单说，就是“质量更高”。它的量子比特稳定性更好，错误率更低，相干时间更长，而且天然连接性更强。
缺点也很明显：
速度可能没那么快，工程扩展难度也不低。
但如果未来要走向真正的容错量子计算，离子阱路线是市场最看好的方向之一。这也是为什么Quantinuum和 IONQ 会被放在一起比较。
Quantinuum vs IONQ：谁更像龙头？
IONQ 是资本市场最熟悉的纯量子计算公司，也是目前最有代表性的上市量子股之一。
它同样走离子阱路线，收入增长非常快，云端接入能力也强，AMZN 的AWS、MSFT 的Azure、GOOGL 的Google Cloud 等生态都有接入。
从资本市场热度看，IONQ 目前更像“已经被交易出来的量子龙头”。
但Quantinuum的优势在于：
它背后有 HON 的工业和制造积累，有 Cambridge Quantum 的软件基因，还有更完整的全栈布局。
它不只是卖量子计算访问服务，还做开发工具、应用库、量子安全产品和企业级解决方案。
所以如果说 IONQ 更像“纯量子硬件平台股”，Quantinuum 更像“硬件+软件+生态”的综合平台。
我的判断是：
如果未来量子计算行业真的跑出一个“英伟达式公司”，大概率就在 Quantinuum 和 IONQ 之间产生。
RGTI、QBTS、IBM分别是什么位置？
RGTI 走的是超导路线。
这条路线的好处是和传统半导体制造更接近，门操作速度快，理论上容易借助成熟制造体系扩展。但问题是，超导路线里最强的玩家不是 RGTI，而是 IBM 和 GOOGL。
这就很尴尬。RGTI 不只是和创业公司竞争，而是在和全球最强科技巨头正面竞争。所以 RGTI 的弹性很大，但风险也很高。
QBTS 更特殊。它做的不是通用量子计算，而是量子退火。
通俗说，别人想造一台未来可以解决各种复杂问题的“通用量子电脑”，QBTS 更像是先做一台专门解决优化问题的机器。比如物流路径优化、排班、电网调度、供应链优化。
它的好处是更接近现实商业应用，部分场景今天就能落地。但问题是，它不一定是最终的通用量子计算赢家。
所以 QBTS 更像“先商业化、但路线不同”的公司。
IBM 则是另一种存在。
IBM 不是纯量子股，但它是量子计算领域最强的巨头之一。它有大量量子系统部署、企业客户、科研生态和长期路线图$IBM 最近还宣布未来几年继续大规模投入量子计算，目标是推进大规模容错量子计算。
这说明什么？
说明量子计算已经不是实验室玩具，而是大公司和Z府都在押注的战略技术。
Quantinuum的问题在哪里？
虽然故事很大，但风险也必须讲清楚。
第一，商业化还很早。
现在Quantinuum的收入规模很小，亏损很大，未来几年大概率还会继续烧钱。
第二，估值已经非常贵。
用3000多万美元年收入去支撑一百多亿美元估值，这不是传统估值能解释的。
这就是典型的“未来叙事定价”。一旦市场风险偏好下降，或者量子商业化进展不及预期，估值回撤会非常剧烈。
第三，技术路线还没有最终胜出。
离子阱很好，但不代表一定赢。
超导、拓扑、中性原子、光量子等路线都还在竞争。
现在判断谁一定是最终赢家，还太早。
第四，量子计算距离大规模实用仍然需要时间。
投资人最容易犯的错误，就是把“技术突破”直接等同于“商业爆发”。
AI商业化之所以快，是因为大模型已经可以直接进入搜索、广告、代码、客服、办公、设计这些高频场景。
但量子计算不同。
它需要更高质量的硬件、更成熟的纠错、更稳定的软件栈，以及真正能产生经济价值的应用场景。
所以量子计算不是今年买、明年就兑现的逻辑。
它更像一条长期科技主线。
这次IPO真正意味着什么？
我认为，Quantinuum IPO最重要的意义不是它上市第一天涨多少。
真正重要的是：
量子计算开始从“科研叙事”进入“资本市场定价阶段”。
以前量子计算更多是科学家、Z府实验室、大科技公司的长期项目。
现在不一样了。一旦Quantinuum这种高质量资产上市，华尔街就会开始建立量子计算估值体系。
这些问题都会被市场重新定价。这就像很多科技主线早期一样。一开始大家只知道赛道很热，后来才慢慢分清楚：
谁是真正卖铲子的，谁是讲故事的，谁有客户，谁有生态，谁最后能把技术变成收入。
量子计算未来也会经历这个过程。
一开始炒概念，后来分层，最后资金只留下真正有技术壁垒、客户壁垒和生态壁垒的公司。
Quantinuum 这次上市，就是量子计算赛道进入“分层定价”的信号。
全球首只万亿美元ETF诞生
6月1日，先锋集团旗下的 VOO（Vanguard S&P 500 ETF）成为全球首只规模突破 1 万亿美元的 ETF，这标志着被动投资的力量越来越大。
自2022年以来，VOO的规模已经增长了四倍，轻松超过道富环球的 SPY（目前约7880亿美元，管理费率0.09%）和贝莱德的 IVV（约8570亿美元，管理费率0.03%）。
VOO的低费率显然更吸引投资者。虽然道富环球曾在2023年把另一只基金 SPYM 的费率降到0.02%，更便宜，但因为流动性有限，目前规模仅约1490亿美元。
美股投资网分析认为，VOO快速扩张的背后，是美股持续上涨，以及资金涌向人工智能主题。大量资金流入被动指数基金，也为即将上市的 SpaceX、Anthropic 等大型 IPO 提供了潜在买盘。
根据 ETFGI 管理合伙人 Deborah Fuhr 的数据，今年 VOO 已吸引超过 600亿美元净流入，显示出投资者对费率极为敏感，即便差距只有几个基点。长期来看，这种微小差异会影响资金配置，尤其是在机构和量化模型中。
TMX VettaFi 研究主管 Todd Rosenbluth 表示，ETF已经成为投资者参与美股、尤其是 AI 热潮的核心工具。VOO凭借规模和低成本，成为最大赢家。
过去十年，资金几乎持续从主动型基金流向被动型基金。ETF规模不断扩大，截至2026年4月底，全球 ETF 总资产达 21.9 万亿美元，而2020年初仅为 6.4 万亿美元，期间已经连续 83 个月净流入。
因为指数基金会自动买入成分股，未来上市的巨型独角兽也有望获得被动资金支持。比如 SpaceX 预计本月启动 IPO，估值约 1.75 万亿美元，融资约 750 亿美元；Anthropic 估值超过 1 万亿美元；OpenAI 也准备提交上市申请。
此外，标普道指计划将新股纳入标普500的等待期从12个月缩短到6个月，这意味着这些大公司能更快获得指数资金。
Research Affiliates 创始人 Rob Arnott 也说，尽管他认为 SpaceX 估值偏高，但仍打算参与，因为上市后会有大量被动资金被迫买入。他强调，ETF 并不是在 IPO 价格买入，而是上市后才跟随指数资金进场，股价通常已经因为预期而上涨。
爆款文章回顾：【首次公开】我美股核心仓位 MRVL 、MU，一年翻300% ！
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当别人还在盯着英伟达，美光内存的时候，我们已经画了一张AI上下游产业链地图，阅读了海量第一手华尔街顶级投行一手研究报告。
我们分析出芯片内部互连和长距离通信，MRVL将从800G到1.6T DSP市场份额增长及超大规模NPO需求提升中受益，Marvell最容易被市场低估的资产之一是其光模块DSP芯片，光纤传输的信号会失真、衰减、产生噪音。DSP就像一个实时翻译官和纠错系统，如果没有DSP：800G和1.6T光模块几乎无法稳定工作。
Marvell在2021年收购了 Inphi，花了约100亿美元。很多人当时觉得买贵了。现在回头看，那笔收购几乎是AI时代最成功的并购之一。因为Inphi原本就是全球光通信DSP龙头。
在 1.6T 光模块里，单颗 DSP 的价值100~200美元，绝对是价值之王。Marvell是DSP的绝对龙头，反而Broadcom是老二。
基于这个结论，我们在2025年11月和2026年1月分别喊单，以81美元让VIP会员重仓30% MRVL
而英伟达在3月底才宣布向Marvell注资20亿美元，
6月1日，黄仁勋表态，Marvell（MRVL）有望成为“下一家万亿美元公司”，意味着距离现在股价有5倍的上涨空间。
我们足足比黄仁勋早了4个月入股 MRVL，可见我们的眼光独到，更重要的是，我们言出必行，用自己的实盘账号重仓30% 买入 MRVL。
这是我们仓位，另一只核心重仓股是2026年必买十只股的首选MU（美光科技）和其他潜力股，
过去一年，我们整个组合回报率高达300%
过去三个月回报率127%，
从资金曲线图可以看到，我们的收益增长相当平滑，几乎没有出现过大回撤。这份成绩不仅远超大盘同期约10%的涨幅，更体现了我们在追求超额收益的同时，始终严格控制风险，注重资金安全。
我们把选股做到了极致，我们严格筛选公司质量，尽量避开基本面薄弱、股价波动剧烈、容易受到市场情绪影响的小盘投机股。
正因为这种长期稳定的投资表现，越来越多投资者选择加入美股投资网VIP会员。截至目前，会员人数已突破2万人，持续创下新高，成为全球华人美股投资研究领域龙头公司。
6月刚开始，美股的投资主题已经很清楚，但个股的机会仍需要大家具备很多专业知识，才能更好的理解，所以这期视频，我尽量帮大家讲解清楚
AI到底从哪里开始落地？
有哪些公司会受益？我会给出明确代号，记得点赞收藏好！
AI PC：AI从云端杀进个人电脑。谁最先受益？
第一条线，就是 AI PC。
但大家一定要搞清楚，老黄这次推的 RTX Spark（高性能的“数字助理工作站芯片”），和过去几年市场炒的 AI PC，根本不是一回事。
以前大家说的 AI PC，其实还是普通电脑，只是在 CPU 旁边多了一个专门跑 AI 小任务的小芯片（NPU）。它能做的就是一些轻量功能，比如视频美颜、背景虚化、语音转文字。
简单来说，就是在电脑里加了几个 AI 小插件，但电脑本身还是那台普通电脑，并没有真正变成能跑大型 AI 模型的工作站。
但 RTX Spark 不一样。
它不是给电脑多加几个 AI 功能，而是要把 PC 变成一台真正的本地 AI 工作站。
128GB 统一内存、1 Petaflop AI 算力，再加上 Blackwell GPU、Arm CPU 和 CUDA 生态，目的很明确：让个人电脑可以在本地运行AI模型和 AI 智能体。
这就是这次叙事最大的变化。
过去两年，AI 的主战场几乎都在云端。你输入问题，数据传到服务器，模型算完，再把结果返回给你。你的电脑只是入口，真正的大脑在数据中心。
但如果 PC 本身有足够强的算力，逻辑就变了。
它可以直接读取你的文件，理解你的工作流，调用本地应用，甚至跨软件执行任务，同时减少敏感数据上传云端。
这才是 AI PC 真正的价值。
第一个受益者，当然是英伟达。
因为英伟达要做的，不只是多卖一块显卡，而是把自己在数据中心已经验证过的 AI 平台，搬到个人电脑和企业终端。
过去英伟达控制的是云端 AI 算力。如果 RTX Spark 跑通，它未来还想控制本地 AI 算力入口。这就是英伟达最核心的逻辑。
第二个受益者是高通。
很多人会忽略高通，但其实在英伟达真正下场之前，Windows on Arm 这条线，高通是最早推动的玩家。高通的 Snapdragon X电脑芯片系列，已经先把 Arm 架构带进 Windows PC，也推动了第一波 AI PC。它的优势是什么？低功耗、长续航、轻薄本体验好，适合普通消费者和办公人群。所以高通当然受益 AI PC。
但现在问题来了：英伟达下场以后，高通的故事就没那么独家了。因为高通主要讲的是：让 Windows PC 更省电、更轻薄、更适合端侧 AI。但英伟达讲的是：我不只是 CPU，我还有 Blackwell GPU、CUDA 生态、本地大模型和 AI 智能体。
所以高通不是不受益，而是它更偏向普通 AI PC 普及。英伟达更偏向高端 AI 工作站和企业生产力。
第三个受益者，是 ARM。
这次高通和英伟达都选择 Arm 架构，说明一件事：Windows PC 长期被 x86 主导的格局，开始松动了。
过去几十年，PC 市场基本是英特尔和 AMD 的天下。但苹果 M 芯片系列已经证明，Arm 不是只能做手机芯片，也可以做高性能电脑。
现在高通先推 Windows on Arm，英伟达再把 Arm CPU 带进 RTX Spark。这对 ARM 来说，意义很大。因为它的故事不再只是手机授权，而是有机会进入更高价值的 PC、AI 终端和企业设备市场。如果 Windows AI PC 真正跑起来，ARM 就会躺着收授权费。
在5月20日，我们的美股大数据是 StockWe AI 模型就选出ARM作为AI首选股，当时242 美元提醒买入，截止本周一获利75%。
第四个受益者，是 MSFT。
微软这次不是简单提供一个 Windows 系统。它真正要做的是，让 AI智能体能安全地在电脑里工作。因为企业最担心的不是 AI 不够聪明，而是 AI 会不会乱读文件、乱动系统、乱调用数据。
AI 如果要进入你的电脑，调用你的文件、邮件、表格、浏览器和企业系统，就必须有权限管理、安全隔离和数据保护。这就是微软的价值。
未来 AI智能体如果变成数字员工，那 Windows 就是管理这些数字员工的操作系统。谁控制操作系统，谁就控制 AI智能体的入口。谁控制入口，谁就有长期收税权。
第五个，是电脑公司和企业硬件公司。
但这里不能简单说“AI PC 利好所有电脑公司”。真正要看的是：谁只卖电脑，谁还能卖服务器、存储、网络和整套企业 AI 方案。
我认为最值得放前面的，是DELL。
因为 Dell 不只是卖电脑，它和英伟达绑定得更深。Dell 现在推的不是简单 AI PC，而是 Dell AI Factory with NVIDIA。
什么意思？企业如果想部署 AI，不一定自己从零开始买 GPU、配服务器、搭网络、做存储。Dell 可以把英伟达的 GPU、服务器、存储、网络、工作站和服务，打包成一整套企业 AI 工厂方案。
所以 Dell 的优势是前后都吃。
前端有商用 PC 和工作站，能吃 AI PC 换机。
后端有 AI 服务器、存储和企业服务，能吃 AI 工厂建设。
这就是为什么DELL 比普通 PC 厂商更值得重视。它不是只吃一台电脑的钱，而是吃企业 AI 落地的一整套钱。
第二个是 HPQ。
HPQ 的逻辑更纯粹，就是 AI PC 换机。这里有一个非常关键的数据：惠普第二季度 AI PC 已经占到 PC 总出货量的 44%，上一季度才刚刚超过 35%。这说明 AI PC 不是 PPT 概念，而是已经进入真实出货结构。
但 HPQ 的问题也很明显。它主要吃的是终端换机、高端商用 PC 升级和 ASP 提升。如果企业开始大规模换 AI PC，HPQ 会直接受益。但它不像 Dell 那样，后面还有 AI 服务器、存储、网络和 AI Factory 这条更长的链路。
所以 HPQ 更像是最纯粹的 AI PC 换机标的。
第三个，是 HPE。
HPE 不做个人电脑，所以它不是 AI PC 的直接受益者。但企业真正用上 AI 以后，不是买几台 AI 电脑就结束了。每个员工都用智能体，每台电脑都跑 AI，后面一定需要服务器、存储、网络和混合云来支撑。
这就是 HPE 的机会。
最新季度，HPE 收入达到 107 亿美元，同比增长 40%；AI 系统订单达到 18 亿美元，累计订单达到 164 亿美元，手里还有 59 亿美元 AI 订单等着交付。这说明企业是真的在买设备，准备把 AI 跑进自己的系统里。
而且 HPE 也和英伟达合作，推出基于 Blackwell 和 Rubin 的 AI 服务器和整套企业 AI 方案。
所以 HPE 的逻辑很简单：
它不吃 AI PC 本身，吃的是 AI PC 和智能体进入企业以后，后端基础设施升级的钱。
在美股投资网的《潜力爆发股》服务中，我们在5月13日就选出了 HPE作为潜力股，当时股价31美元，本周二股价暴涨20%，目前累计盈利已达80%。
这服务非常受欢迎，非常非常多人订阅我们的服务。
这里我还必须要提存储，我之前在文章里反复强调过一句话：AI时代存储是基建。这次的观点依然成立。
为什么？因为AI智能体要真正好用，不能只有算力，还必须有足够大的内存和存储。没有内存，智能体就像一个脑子很聪明、但记忆力很差的人。它跑不动大模型，吃不下长上下文，也无法长期理解你的文件和工作流。
所以在这一轮AI PC换机潮里，内存厂商的利润弹性，可能会比整机厂更早体现。因为整机厂还要等终端销量放量，但上游内存和高带宽存储的价格，往往会提前反映供需紧张。
这也是为什么，我们美股投资网从年初就一直强调并加仓 MU。
同时，台积电也会继续受益。
RTX Spark 采用的是先进制程，这种高性能芯片对应的单价和毛利率，远高于传统成熟制程。
只要端侧 AI 设备开始放量，先进制程需求就不只是来自数据中心，也会逐步扩散到高端 PC 和本地 AI 工作站。
所以，第一条线讲到这里，其实已经说得很明白了：
RTX Spark不是在PC上缝缝补补，而是从底层架构上，把PC从一个被动使用的显示终端，变成了一个主动执行任务的本地AI工作站。
这背后，算力在转移，生态在迁移，整条产业链的利润分配也在重组。
而这一切，才刚刚开始。
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AI智能体：AI从“大脑”走向“员工”
讲到这里，很多人可能会有一个误解：既然本地 AI PC 变强了，是不是云端算力就不重要了？
恰恰相反。
本地 AI PC 不是云端 AI 的终结，而是 AI 需求扩散的开始。过去 AI 主要集中在云端，入口很少。未来不一样。
电脑会变成入口，企业软件会变成入口，数据平台会变成入口，客服系统、ERP、设计软件、工业软件，都会变成 AI 的入口。而这些入口最终要跑的，就是智能体。
所以第二条线，就是 AI智能体。
但智能体不是聊天机器人。聊天机器人只是回答问题，智能体是能调用工具、读取数据、执行任务的“数字员工”。
企业真正需要的，不是一个更会聊天的 AI，而是一个能安全干活的 AI。它要能读数据、调软件、跑流程，还要知道哪些文件能看，哪些系统不能碰。
这就是为什么英伟达要推智能体相关工具。
本质上，它不是只想让 AI 更聪明，而是要让智能体真正进入企业系统，变成可以被管理、被授权、被监督的企业级基础设施。
重点来了：
如果智能体真的进入企业，软件公司不是被消灭，而是会被重新调用。
因为智能体要干活，离不开三样东西：
数据、权限、流程。
谁掌握这些入口，谁就是智能体时代的受益者。
所以这条线，第一看企业软件和应用层入口。
ServiceNow, Inc. (NOW)最直接：客服流程、审批流程、员工服务，都是智能体最容易先接管的场景。NOW和英伟达合作推进企业自治智能体，重点就是让智能体在有权限、有规则、有治理的环境里工作。
对于NOW，我们早在 5 月 14 日，我们美股投资网的 AI 量化模型就在 88.3 美元附近选出了 NOW，并已通知 VIP 社群建仓。截止本周一最高涨到138美元，涨幅55%。
SAP 掌握企业财务、采购、库存、供应链。智能体如果要真正进入企业经营，绕不开 ERP。
CRM 受益于销售、客服、营销自动化；这里还要单独提一个 DOCN。它不是应用软件，而是开发者云。
未来智能体爆发后，不只是大企业会用，很多中小企业、创业团队，也会做客服、电商运营、营销自动化、数据分析这类垂直智能体。
这些团队不一定需要复杂的大型 AI 云，更需要便宜、简单、容易部署的平台。这就是 DOCN 的机会。
早在今年 3 月 21 日，我们在美股投资网的视频《2026 年 AI 智能体爆发年，极度利好两家美股公司！》中，就把 DOCN 的投资逻辑讲得非常清楚。当时股价仅 82.48 美元，而本周一已经冲到 175.6 美元，又是一笔翻倍的涨幅。
第二，看数据平台。
Snowflake Inc. (SNOW) 的逻辑不是“蹭 AI”，而是企业 AI 要落地，必须先有干净、统一、可治理的数据。没有数据，智能体就是空转。
SNOW最近上调全年产品收入预期，还和 AWS 签了 5 年 60 亿美元合作协议，说明企业 AI workload 已经开始真实拉动数据云消耗。
大家应该还记得，我们之前在视频《被美股市场错杀 SaaS 公司，是否因 AI 智能体迎来大反转》就重点提醒关注 SNOW ，当时股价只有 152.45 美元，截至目前涨幅已经达到 84%。这就是美股投资网给你的价值！
PLTR 则更适合政府、大企业和高安全场景。智能体要做复杂决策，必须接入真实业务数据和安全系统，这正是 Palantir 的位置。
第三，看专业工具。
CDNS 和 SNPS 是芯片设计软件。AI 芯片迭代越快，设计、验证、仿真的需求越高，电子设计自动化工具反而会被调用得更频繁。
CRWD 是安全。智能体进入企业以后，本质上多了一批“数字员工”。这些数字员工有身份、有权限、会调用 API、会访问数据，企业必须监控它们、限制它们、保护它们。
西门子和达索系统是工业软件。智能体进入制造业，是辅助设计、仿真、排产、维护，这些都离不开专业工业软件。
但这还不是全部。
如果智能体真的大规模跑起来，受益的不只是软件公司，底层基础设施也会继续吃紧。
因为智能体本质上会带来更多推理需求。每一个智能体都要调用模型、读取数据、执行任务、返回结果。企业部署的智能体越多，背后的算力、存储、网络连接和云基础设施需求就越大。
这就是为什么 MRVL 和 NBIS 也要放进这条线里看。
先看 MRVL
MRVL 不是软件公司，它卡的是数据中心互联。
未来智能体越多，数据中心内部服务器之间、机架之间、GPU 之间的数据传输压力就越大。AI 工厂不是只有 GPU，网络能不能撑住，数据能不能低延迟流动，直接决定系统效率。
这就是黄仁勋公开力挺 MRVL 的核心原因。更关键的是，Marvell 自己预计定制芯片业务到 2029 财年有望超过 100 亿美元，这不是一句口号，而是真实的市场空间。
再说我们的2026年必买股NBIS
NBIS 不是普通云服务商，而是 AI 云基础设施平台。未来企业要跑智能体，不一定都自己买 GPU、建机房或管理运维，很多公司会直接租用 NBIS 的 AI 云算力。
而且，英伟达已经和 NBIS 战略合作，要建设下一代超大规模 AI 云，并计划到 2030 年部署超过 5GW 的算力系统。也就是说，NBIS 不只是蹭 NVIDIA 热度，而是真正承接企业训练、推理和智能体部署的需求。
我们美股投资网今年3 月底，就在 VIP 社群提示买入 NBIS，当时价格只有96 美元,到今天已经快翻 3 倍。我们仍然会坚定持有。
好了，由于时间关系，今天就先给大家讲到这里。
但我可以提前说一句：黄仁勋这次台北演讲里，真正值得深挖的，不止今天这两条线。
还有第三条线，我认为更狠。它可能不是短期炒作，而是未来十年 AI 产业重新分配利润的一条主线。
如果这期视频点赞超过 2000，我会继续把第三条线单独做一期，给大家讲清楚。
如果你不想等机会涨起来以后才看到，也欢迎加入我们美股投资网 VIP 社群。像 SNOW、DOCN、NOW、MRVL、NBIS 这些机会，我们不是等新闻爆了才说，而是在逻辑刚冒头的时候，就已经开始提前推演。
美股投资网被粉丝们称为最具前瞻性的美股研究机构。谢谢大家支持，我们下期再见。
美股投资网获悉，据知情人士透露，得益于博通(AVGO)承诺为创纪录规模芯片融资交易中最大的一部分提供担保，Anthropic这笔融资规模高达360亿美元的交易得以维持较低的融资成本。知情人士表示，交易安排方——阿波罗全球管理公司和黑石集团——目前正与投资者就这笔债务中规模最大、约250亿美元的部分讨论约5.75%的收益率水平。知情人士称，另一部分风险更高、且未获得博通支持的融资，其利率可能在8%至9%之间。
尽管这笔交易规模极其庞大且结构并不常见，但市场正在讨论的核心融资部分收益率区间，与今年早些时候一些数据中心融资交易相近。其风险溢价甚至可能低于今年4月底一家获得谷歌(GOOGL)支持、位于路易斯安那州的数据中心投资级债券发行时的水平。不过，鉴于博通交易本身具有独特性，直接进行比较仍存在一定难度。
据上月底的报道，阿波罗全球管理公司与黑石集团联合为Anthropic筹集约360亿美元的债务融资，以支持其大规模采购谷歌定制AI芯片——张量处理单元(TPU)，并由Anthropic租赁使用。协助谷歌开发芯片的博通将为这笔交易的大部分款项提供担保。该交易有望成为有史以来规模最大的私募信贷交易之一，也将是迄今最大的芯片融资债务交易。
随着科技公司在AI数据中心和算力设施上的投入持续攀升，芯片本身的高昂成本催生了一个规模庞大的GPU及专用芯片融资市场。数据中心运营商CoreWeave等企业已率先利用GPU质押贷款模式获取融资，本次交易将同等逻辑延伸至谷歌TPU领域。
该融资方案将采用特殊目的载体(SPV)结构SPV借入资金并获得股权投资，用于购买TPU芯片，再将芯片租给Anthropic。债务偿还主要依赖租赁付款以及芯片的长期残值。Anthropic计划将芯片部署在纽约、得克萨斯州、路易斯安那州和印第安纳州的工厂。
由于Anthropic作为初创公司，自身现金流尚不足以支撑如此大规模的债务，交易核心依赖于博通强大的信用状况。博通在交易中提供了“残值支持”协议若Anthropic未能按时支付租金，SPV将出售芯片偿债;若芯片价值不足以覆盖债务，博通将对优先级A1和A2债券持有人补偿100%的差额。这使得A1和A2债券的信用评级与博通的投资级评级看齐，同时博通的自身评级和资产负债表不会直接受交易影响。
通过利用其顶级信用评级为这笔交易中规模最大的部分提供支持，博通实际上帮助投资者增强了向Anthropic这样一家年轻创业公司提供巨额贷款的信心——即便该公司当前正面临激烈的市场竞争。该融资安排将帮助Anthropic满足其大幅扩展算力的雄心目标，以应对客户需求激增所带来的压力——目前其现有算力资源已接近极限。
与此同时，在与OpenAI竞相推进首次公开募股(IPO)的过程中，这项交易也有望进一步增强Anthropic的竞争实力。据悉，6月1日，Anthropic在官网宣布，公司已秘密递交IPO申报材料。Anthropic在一份简短的公告中称，已向美国证券交易委员会递交IPO申报材料，该机构完成审核后，公司可择机启动上市。本次IPO能否落地，取决于市场行情及其他相关因素。本次IPO的发行数量与发行价格尚未确定。
秘密申报是美股IPO的一项制度——公司在递交材料后，先由美国证券交易委员会闭门审核，临近正式挂牌再公开完整招股书。这一做法的好处是，若最终上市计划终止，公司也不会因此对外披露大量内部信息。目前，OpenAI尚未透露递交IPO申报材料的消息。
今年以来，Anthropic已完成至少两轮大规模融资。5月28日，Anthropic宣布以9650亿美元投后估值完成H轮650亿美元融资。按已披露融资投后估值计算，Anthropic已超过OpenAI今年3月披露的8520亿美元估值，成为当前估值最高的AI初创公司。
9650亿美元的估值是Anthropic此前估值的两倍多。根据金融数据信息网站PitchBook数据，Anthropic的估值增速创下了风险投资史上的最快纪录。PitchBook数据还显示，Anthropic在推出首款产品约3年零2个月后，便达到了这一最新估值。
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美股投资网获悉，谷歌母公司Alphabet(GOOG,GOOGL)近期宣布将进行一轮高达800亿美元的融资，旨在为AI发展筹集资金，其中包括伯克希尔·哈撒韦(BRK)以每股约350美元的价格进行的100亿美元投资。
谷歌投资者对伯克希尔·哈撒韦的投资消息反应冷淡，股价在周二大幅下挫。投资者在此消息后抛售并不令人意外，因为他们可能认为伯克希尔是以牺牲谷歌现有股东利益为代价达成了一笔划算的交易。然而，当我们审视谷歌将如何使用这笔募集资金时，就会发现这笔支出很可能是值得的。谷歌选择在此时增发股票并不令人意外。公司正处于大规模AI建设的中期，且其股价距离历史高点不远。它既面临着巨大的投资机遇，股价又处于急剧攀升的高位，这正是增发股票融资的经典时机。
因此，谷歌及其股东正处在诸多利好之中。这就引出了一个问题这场盛宴还能持续多久?虽然谷歌无疑是一家伟大的公司，未来多年仍将保持卓越，但其股价已达到去年年初很少有投资者预期到的高位。伯克希尔认为谷歌值得投资，但显然，它正在以折扣价入场。
纯粹基于价格动能来看，谷歌的涨势或许不太可能持续。回顾过去六个月、一年和五年期间谷歌的巨大涨幅，可能会直觉地认为该股票即将迎来回调。但当审视谷歌的基本面时，会发现一个完全不同的故事。
谷歌盈利能力极强，拥有高利润率和资本回报率。对于如此体量的公司而言，其增长速度也极快，过去12个月的收益增长了22%。尽管表现如此出色，与其所在板块相比，该公司的估值仍处于低位，市盈率为29倍，而纳斯达克100指数的市盈率超过30倍。因此，无论是基于历史表现还是当前价值，谷歌似乎都是一个不错的选择。
与任何公司一样，难点在于确定谷歌的强劲表现能否延续到未来。谷歌建立在强大且互联的产品与服务“生态系统”之上，拥有宽阔的护城河，其中几个产品拥有数十亿用户，这也是推动其股价飙升至350美元以上的主要动力。然而，当前科技世界发生了许多变化，包括AI领域竞争的加剧，这正是谷歌目前大力投资的细分领域。因此，鉴于谷歌已取得的收益及其行业发生的变化，谷歌的投资逻辑也需要被重新审视。
分析师A.J.Button曾在4月30日分析谷歌股票时，给予其“买入”评级，理由是它在稳步增长的同时，资本支出(CAPEX)巨额增长。高昂的资本支出是其评价“买入”而非“强力买入”的原因。自那以后，谷歌的股价有所下跌。当前略低的价格可能是买入机会，但另一方面，AI投资领域的竞争比几年前的搜索领域要激烈得多。因此，我们需要确信谷歌仍然是几年前那个清晰且毫无疑问值得买入的公司。
谷歌的股权融资
自从A.J.Button上次发布分析谷歌的文章以来，发生的第一个重大变化是该公司多年来首次增发股票。此次筹集的资金高达800亿美元，数额巨大。因此，值得探讨Alphabet通过稀释股东权益换取800亿美元究竟得到了什么。
根据谷歌刚刚宣布的配售新闻稿，公司计划将这800亿美元用于AI计算和基础设施，这意味着数据中心、服务器和其他半导体是运行谷歌众多AI应用所必需的。这些应用既包括内含AI的产品(如搜索、YouTube、Google Drive)，也包括向第三方开发者出售算力的Google Cloud。
正是在第二类业务中，情况开始变得有些复杂。Google Cloud是谷歌业务中相对较新的部分，于2023年首次实现盈利。它在一个竞争激烈的领域运营，面临着来自亚马逊(AMZN)AWS和微软(MSFT)Azure等竞争对手的重大挑战。这绝对不像谷歌搜索那样是“独家生意”，尽管可以说谷歌搜索至今依然拥有这种地位。
谷歌与上述另外两家云公司在向网络开发者出售AI服务器时间方面相互竞争。最近很大一部分业务是将英伟达(NVDA)芯片的使用作为一种服务来销售。云业务也有软件部分，例如托管开发者工具，开发者可以利用这些工具充分利用他们租用的服务器，而在这个业务中存在一些差异化的空间。例如，公司可以在自己的云上独家提供专有的应用程序作为开发者工具。然而，这个空间肯定竞争激烈，“七巨头”中的三家公司都在争夺相同的业务，甲骨文(ORCL)等较小的参与者以及几家中国公司也在努力进入这一领域。
到目前为止，尽管面临竞争，谷歌的云部门似乎仍能盈利。在最近一个季度，该部门的营业利润为65亿美元，同比增长200%，这无疑是个积极信号。然而，该公司在同一时期也出现了自由现金流的环比下降，第一季度FCF低于去年第四季度FCF。这主要是由于AI建设导致的巨额现金流出，谷歌估计2026年全年的资本支出将在1800亿至1900亿美元之间。公司的收益依然稳健，但其现金流表现波动较大，最近几个季度显示出同比或环比下降。
这些巨额现金支出反映了云业务的竞争性质。谷歌搜索的运行成本相对较低，只需少量支出就能产生巨额广告收入，而这些新的AI业务实际上正在消耗大量现金。部分原因是该领域的竞争非常激烈公司正在竞相推高内存和半导体的价格。因此，谷歌正在一个比其传统业务的竞争更加激烈的环境中运营，并希望脱颖而出。
伯克希尔可能在想什么
综上所述，目前的情况对谷歌来说看起来是负面的，或者至少是有风险的。尽管如此，世界上最受尊敬的金融公司之一正在买入这只股票。我们应该问问自己，考虑到谷歌每年计划数千亿美元的AI资本支出，伯克希尔从中看到了什么。
如今谷歌有几个有利因素。其中包括
1、其自主设计的AI芯片，称为张量处理单元(TPU)。这使得公司对英伟达的依赖程度略低于竞争对手。
2、公司的传统业务依然强劲，在最近一期财报中披露，谷歌搜索稳定保持了90%的市场份额。
3、公司拥有13种不同的产品，每种产品的用户都超过10亿。
4、Google Play占据西方市场智能手机操作系统双寡头垄断的一半。
这些事实都表明，谷歌在多个不同的垂直领域具有相当大的竞争优势。当然，它们都带来了交叉销售机会，这可以从公司提供的各种订阅服务中看出，例如Google One。
伯克希尔的基金经理们在商讨是否投资谷歌股票时，可能会考虑上述部分事实。
另外，一家公司在运营自己的产品和服务方面的成功，为其向云计算客户提供支持提供了保障。这些支持包括开发者工具、更持续的正常运行时间等。随着时间的推移，谷歌在开发者中的卓越声誉应该会吸引越来越多的客户使用其云计算产品。
估值
在考虑了上述因素后，我们可以对谷歌股票进行粗略估值。谷歌有足够多的积极因素，我们可以安全地假设其收益至少将保持在目前的水平，并且未来可能会在一定程度上增长。根据华尔街 Quant的数据，谷歌在过去12个月(TTM)期间的每股收益为13.25美元。按10年期国债收益率4.5%折现，推出谷歌的股价值294美元。这显著低于今天的价格。然而，回想一下之前罗列的公司优势，就相对于竞争对手的地位而言，谷歌是一家非常强大的公司。因此，它很可能会随着美国经济的增长而在某种程度上增长。如果你只设定3%的永续增长假设，这低于长期GDP增速，那么目标价格将升至833美元。从历史上看，谷歌的收益和FCF增长远好于3%。因此，这里有充分的理由认为谷歌的股价还有很长的路要走。但A.J.Button实际上并不打算将目标价定为833美元，因为“永续增长”是一个很难预测是否会发生的指标。但即使假设未来10年平稳增长，也很容易得出500美元的目标价。所以，A.J.Button认为谷歌仍然是一个值得买入的标的。
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美股投资网获悉，传媒大亨巴里·迪勒旗下的People Inc.(正式名称为IAC)对美高梅(MGM)提出了180亿美元的收购要约(包括债务)，收购报价为每股48.30美元。这家赌场与度假酒店经营巨头周一在声明中确认，公司已经收到People Inc.提出的收购要约，并将对该提议进行认真审议。受此消息提振，美高梅周一收涨逾16%。
不过，Stifel分析师Steven M. Wieczynski认为，迪勒提出的每股48.30美元收购报价似乎偏低，可能会遭到美高梅董事会拒绝。分析师指出，根据美国餐饮酒店界大亨、亿万富翁蒂尔曼·费尔蒂塔近期宣布以每股31美元收购凯撒娱乐(CZR)的交易来看，美高梅的合理估值可能达到每股50至55美元。
分析师周一在报告中写道“我们认为，美高梅董事会有可能拒绝这一初步报价，并寻求更高的收购溢价。正如我们此前在凯撒娱乐交易达成后所指出的，我们认为基于凯撒娱乐的估值水平，美高梅的合理价值至少应在每股50至55美元之间。”分析师对美高梅维持“买入”评级。
分析师补充称“费尔蒂塔提出的每股31美元收购价，对应凯撒娱乐2027年预期EBITDAR(息税折旧摊销及租金前利润)的约7.2倍估值倍数，而迪勒对美高梅的报价仅比这一水平高出约0.5倍。我们认为这一估值过于保守，因为美高梅拥有更高质量的豪华资产、更有利的人口结构布局(包括澳门业务敞口以及拉斯维加斯大道高端市场)，同时还拥有极具吸引力的增长项目(如日本综合度假村IR项目)，因此理应享受更高的相对估值溢价。”
不过，分析师也表示，他难以找到“可信”的战略买家能够提出更高报价。同时，由于People Inc.掌握约26%的投票权，潜在私募股权投资者可能会望而却步，转而选择通过参与People Inc.的收购方案来介入交易。
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美股投资网获悉，优步科技(UBER)近期提出以每股33欧元(约合38.29美元)的价格收购欧洲竞争对手Delivery Hero(DLVHF)的剩余股份。花旗研究估计，考虑到优步目前已持有Delivery Hero约37%的股权，若完成全面收购，有望释放高达14亿欧元的成本协同效应，同时为优步新增韩国、中东和拉美等重要外卖市场。
花旗分析师Ronald Josey指出“我们承认收购可能带来一定的运营风险，但我们相信，在业务运营持续向好的背景下，优步仍有能力投资自动驾驶、外卖配送业务，并继续推进资本回报计划。”
上述成本协同效应预计将主要来自销售成本、营销及IT费用，其中最大部分将源于Delivery Hero 2027年预计高达22亿欧元的行政支出。
“考虑到优步的全球技术栈具备随收购规模扩张的能力，我们注意到，IT费用方面的协同潜力甚至可能超过其每年5亿至6亿欧元的IT支出规模。”
Josey重申对优步的“买入”评级，并建议投资者利用当前股价回调的机会进行布局。自优步公布超预期的一季报及二季度指引以来，其股价已累计下跌10%。这进一步支撑了他的观点——优步依托其5000万Uber One会员、向新地理区域及市场扩张，以及自动驾驶战略在新市场的落地，有望持续交出优于预期的总预订量和盈利表现。
这场足以重塑全球外卖行业格局的收购大戏，正以逐轮加价的节奏在资本市场持续发酵。
今年5月23日，Delivery Hero在监管文件中正式确认，优步已向全体股东发出初步收购意向，报价每股33欧元，对应企业整体估值约100亿欧元(约116亿美元)。然而，这一价格甚至略低于Delivery Hero当周收盘价，被股东集体回绝。
据知情人士透露，优步CEO达拉·科斯罗萨西(Dara Khosrowshahi)此前已亲自飞往挪威奥斯陆，与Delivery Hero监事会主席克里斯汀·斯考根·隆德(Kristin Skogen Lund)会面，当面送出每股33欧元的报价。遭到冷遇后，优步随即向一位大股东抬价至每股38欧元，对应整体估值超过115亿欧元(约合133.9亿美元)，溢价幅度约15.3%——但仍遭到拒绝。
多位Delivery Hero股东明确表示，各方期望最终收购价不低于每股40欧元，整体估值约130亿欧元，较上周五收盘价溢价约19%。杰富瑞分析师Giles Thorne坦言，"诸多利益相关方仍在坚持每股40欧元以上的报价水平，预测下一步走势极为困难，尤其是考虑到大量反垄断问题的存在"。与此同时，竞争对手DoorDash也悄然入局，已向Delivery Hero相关股东打探收购意向，虽尚未购入任何股份，但意图已十分明确——尤其针对Delivery Hero的中东业务板块。
在报价博弈持续升温的同时，优步已通过一系列精巧的资本运作，悄然完成了股权布局。早于4月，优步便以2.7亿欧元从荷兰投资集团Prosus手中收购约4.5%的股份。截至5月，优步对Delivery Hero的直接持股比例已从约7%大幅提升至19.5%，成为这家德国外卖巨头的最大单一股东，另持有约5.6%的期权权益。
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美股投资网获悉，微软(MSFT)在周二于旧金山举行的Build开发者大会上发布了多款覆盖不同领域的AI模型，并正式推出了升级版量子计算芯片“Majorana 2”，宣称有望在2029年前建成具备商业实用价值的量子计算机。这款芯片是一年前引发量子计算界争议的上一代研究设备的继任者。多家科技巨头正竞相研发可投入实际运行的量子计算机，并认为这项技术将彻底改变金融、医药和网络安全等领域。
尽管近期部分公司在技术上取得令人瞩目的进展，但目前尚无一家能够在研究之外实现实际应用。微软选择了一条与众不同的技术路径——拓扑量子比特，与谷歌、IBM等公司采用的技术路线截然不同。
微软的新芯片搭载了12个量子比特，较上一代产品的8个有所提升。但微软表示，其最主要的突破在于这些量子比特的持续存在时间超过20秒。相比之下，上一代芯片中的量子比特仅能维持不到12毫秒便消失。此外，Majorana 2还将上一代产品中的铝连接器替换为铅基超导体。
微软量子硬件技术研究员兼高管Chetan Nayak表示“基于这一快速进展，我们正在加速推进可扩展、实用量子计算机的路线图。我们已经将时间表缩短了一半，目标是在2029年实现这一里程碑。”
传统计算依赖于将信息编码为0或1，而量子比特则同时表示两种状态的概率，使理论上的量子机器能够解决经典计算机无法企及的复杂问题。然而，量子比特的难点在于它们需要极其精准控制的超低温环境，计算中容易出错，且生命周期极短。微软的技术路线围绕以意大利物理学家命名的马约拉纳粒子展开，希望通过拓扑量子比特的方式，使芯片比其它技术路径更不容易出错。
值得注意的是，微软的量子研究并非一帆风顺。在去年第一版Majorana芯片发布后，部分量子研究人员提出了质疑，认为该芯片及相关论文并未证明微软声称的“技术飞跃”。此外，微软此前资助的一些量子研究也因争议而被撤稿。
微软量子研究员Zulfi Alam表示，公司仍在与五角大楼下属的国防高级研究计划局合作评估其进展。“DARPA拥有全球最顶尖的科学家团队，他们每周都在审核我们的项目，深入了解我们工作的每一个细节，”
他在发布会前的电话会议中称，“我们已经向他们公开了全部数据，所有数据。”但他同时表示，微软更倾向于与那些不研发竞争性量子机器的政府附属研究人员分享技术细节。“将所有数据交给实验室或竞争对手进行复现，从商业角度来看并不明智，”Alam说。
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美股投资网获悉，聚焦于大型AI数据中心定制化AI芯片(即AI ASIC)与光互连技术，以及作为亚马逊AWS Trainium系列AI ASIC最大规模合作伙伴之一的迈威尔科技(MRVL)股价在周二美股盘前一度狂飙近30%，核心逻辑无疑在于英伟达CEO黄仁勋在2026中国台北Computex大会第二天与迈威尔科技同台对谈时，表示迈威尔科技(即Marvell)有潜力成为下一个市值超过1万亿美元的上市公司，并称其在大型AI数据中心互连基础设施系统中扮演至关重要角色。这种来自AI算力领域最强龙头的明确站台，可谓极大地增强了市场对迈威尔长期增长路径的信心。
迈威尔科技公司首席执行官马特·墨菲(Matt Murphy)在2026年Computex大会发表的重磅主题演讲《The Future of AI Scaling Depends on Connectivity》(人工智能扩展的未来取决于连接性)中，明确强调随着AI大模型相关算力资源需求与大规模AI算力基础设施集群的指数级增长，计算性能提升已逐步超前于数据移动与数据中心内部/数据中心之间高速DCI互联能力，因此下一阶段的AI算力扩展瓶颈将由“连接能力而非单节点算力”主导，而“站在光里”的迈威尔科技公司的光互连、超高速DSP与硅光子技术链正处于这一新基础设施命脉的核心位置。
而在之后的同台演讲中，英伟达创始人兼CEO黄仁勋与迈威尔科技CEO的对谈，深刻阐释了AI算力产业链全面升级至“连接性(Connectivity)”为核心瓶颈的趋势，并揭示了黄仁勋为何极度看好迈威尔并选择深入合作甚至下注战略投资的根本逻辑。此次对谈不仅是技术观点的交流，更是对全球AI算力基础设施产业链布局动态与趋势的最高阶宣示。
对于AI创收前景而言，那个在2月推出一系列重磅AI智能体痛击全球软件股的Anthropic近日抛出重磅盈利轨迹，这一强劲创收数据以及超预期盈利路径也将令科技巨头们愈发加速建设“AI算力超级帝国”。Anthropic预计Q2营收翻倍，首度实现营业利润的最新动态，可谓凸显出AI产业链正在从“烧钱叙事”转向“现金流循环叙事”。
最重磅无疑在于，Anthropic单月ARR暴增110亿美元，等同Palantir、Snowflake、DataBricks 三大SaaS巨头十年体量——这是资本主义史上前所未有的奇迹。Anthropic还预计二季度营收从一季度48亿美元跃升至109亿美元，并实现约5.59亿美元运营利润，说明前沿AI应用并非只是在消耗算力，而是开始把企业编程、智能体工作流、网络安全和数据分析转化为高价值Token收益。Claude和AI工具需求爆发推动Anthropic接近首个盈利季度，且其每1美元收入对应的算力成本从一季度约71美分降至二季度约56美分，显示规模效应与推理效率正在改善AI应用经济模型。
这也是为何华尔街金融巨头摩根士丹利高呼AI算力军备竞赛进入系统级扩张阶段，该机构对于2026年美国大型科技巨头们资本开支预期从一年前的4330亿美元大幅上修至8050亿美元，2027年资本开支则有望达到1.1万亿美元较此前预测的9500亿美元再度上调，并且预测到2028年，接近3万亿美元AI相关基础设施投资将流经全球经济，而且超过80%的支出仍在前方。
大摩的最新预期可谓凸显出AI智能体风靡全球之际，AI算力投资主线正在从“围绕AI GPU的单点算力竞赛”转向“AI智能体驱动的全栈算力系统”，AI算力基础设施层面的供应链瓶颈则已经从“大规模购买GPU/ASIC”扩展到“力争同时解决数据中心电力设备、液冷散热、数据中心CPU、DRAM/NAND/HBM、光通信/光互连、高性能以太网网络基础设施/数据中心DCI高速互联、变压器、燃气轮机等整套完整链条的AI数据中心交付流程”，尤其是存储底座与光互连系统乃当前数据中心算力系统最大瓶颈。
黄仁勋对AI算力领域发展趋势的预判亦是市场愈发看涨Marvell的重要基础。他指出AI的商业化已经迈入“AI智能体主导的实用型 AI(Useful AI)”时代，这意味着 Token 生产不仅能驱动研发实验，更能带来真实的盈利。随着AI任务被拆分、分布式运行，对于“海量互连”的需求已超出单节点升级的范畴，系统级扩展成为设计的中心。因此，在分布式AI架构走向标准化后，互连层将成为市场规模增长最快、附加值最高的细分领域之一，这正是Marvell长期价值空间的逻辑落脚点。
黄仁勋亲证“高速互连即未来”!豪赌迈威尔科技乃下一个“万亿美元科技王者”
黄仁勋强调，向迈威尔科技战略投资20亿美元以及它们之间的合作不是单向依赖，而是生态互补——在NVLink Fusion框架下，迈威尔能为 hyperscaler(大型云服务商)提供定制光学互连与ASIC解决方案，而英伟达则通过其GPU与系统级平台广泛铺设，确保数据中心基础设施能在通用性与高性能之间找到平衡。这种“硬件+数据中心光互连+生态”的协同使迈威尔在未来AI工厂、AI‑RAN和边缘AI布局中具备更长周期的增长潜力，支撑其成为潜在的万亿美元级AI算力基础设施核心企业。
黄仁勋明确提出，在“AI智能体(即agentic AI)”模式席卷全球企业以及大规模分布式训练/推理配置下，计算与内存的性能已逐步突破，下一阶段的核心限制不再是单一算力或内存容量，而是节点之间的数据高效率移动效率。随着AI训练/推理工作负载被拆分到数十万、几十万甚至更多协同处理单元上，只有实现超高速、低延迟、能效高的数据中心内部互连或者数据中心之间DCI互联，才能避免因通信瓶颈而使算力与内存优势无法转化为整体系统性能提升。黄仁勋在讲话中多次强调，迈威尔科技公司在数据中心光学互连架构层面的解决方案正处于关键位置。
这一背景是黄仁勋看好迈威尔的第一层逻辑。传统数据中心网络由铜缆基础设施所主导，而铜在高带宽和长距离传输上受物理限制制约明显，随着AI训练/推理工作负载向跨机架、跨数据中心级别扩展，对数据中心内部光互连(optical interconnect)以及跨数据中心互联，甚至最前沿光学技术——硅光子(silicon photonics)技术的需求即将迎来更加强劲增长步伐。黄仁勋在对谈中强调，“能用铜就用铜，必须用光才用光”，这一策略意味着在突破传统物理带宽界限的临界点上，迈威尔已是少数能同时提供高速光互连、光学DSP和潜在硅光子定制解决方案的供应商之一。
黄仁勋对迈威尔破万亿美元市值的预判，不仅是一个口号，还是基于两层在AI算力产业链产业生态协同的逻辑。英伟达在NVLink Fusion 平台上不仅与迈威尔建立技术兼容性，而且作为生态核心构建者，将其AI基础设施战略从单纯GPU扩展到机架级、系统级与跨厂商定制ASIC 的深度协作。NVLink Fusion允许客户在一个统一架构下，结合英伟达独家的GPU/DPU等核心算力，与迈威尔定制XPUs及光学网络互连技术共同构建可扩展、兼容、异构的AI算力系统。
黄仁勋认为，这样的合作关系使迈威尔能在未来AI数据中心构建中占据不可替代的算力支点，从而具备跨越过去传统芯片估值框架的能力。 这也凸显出此前黄仁勋主导下英伟达向迈威尔投入20 亿美元的战略资金，不仅是财务上的信任投票，它还意味着生态锁定(ecosystem lock‑in)。通过资本与技术深度绑定，英伟达能确保其NVLink互连标准、AI工厂架构与迈威尔互连解决方案协同优化，减少因客户选择自主定制路径而导致的生态碎片化风险。这种“软硬兼容”的合作框架使得客户在构建大规模AI算力基础设施时更倾向于在 NVLink / Marvell网络组合中实现统一部署，从而稳固未来市场份额。
当AI数据中心越来越相信光的力量 ，“光互连+硅光子”引擎点燃迈威尔新一轮牛市
今年以来该芯片巨头股价涨幅高达160%，大幅跑赢标普500指数以及有着“科技股风向标”称号的纳斯达克100指数。迈威尔科技(即Marvell)这一轮股价再定价/基本面重估的核心引擎，正是“AI ASIC/XPU + 光学技术”这两条硬核逻辑的共振，而不是单一的芯片需求题材所驱动。
从华尔街最近的表述看，市场已不再只把迈威尔科技当作一个泛数据中心AI芯片公司，而是开始把它视为一边承接大型云计算巨头们自研 XPU/ASIC超级大浪潮，一边在AI算力集群带宽爆炸式扩张中率先吃到基于光互连的大规模升级以及硅光子发展红利的“双轮驱动资产”。
AI ASIC无疑是迈威尔科技估值与基本面增长中枢上移的第一根核心支柱，博通与迈威尔近期公布的强劲财报足以说明AI ASIC前所未见的强劲增长逻辑正在被“财报级证据”快速确认。席卷全球的生成式AI热潮加快了云计算与芯片巨头们的AI芯片开发进程，它们正争相为先进的大型AI数据中心设计速度最快且能效最为强劲的AI算力基础设施集群。
博通及其最大竞争对手迈威尔公司主要聚焦于利用自身在高速互连和芯片IP领域绝对优势来携手亚马逊、谷歌和微软等云计算巨头们共同打造出根据其AI数据中心具体需求量身定制的AI ASIC算力集群，而这项ASIC业务已经成长为两家公司的一项非常重要业务，比如博通联手谷歌所打造的TPU AI算力集群就是一种最典型的AI ASIC技术路线。
光互连，则是华尔街分析师们看涨迈威尔科技股价前景以及基本面扩张逻辑的第二大核心支柱，同时也是英伟达以20亿美元投资该公司的重要因素。当连接距离超过约10米后，铜缆互连已无法高速满足大型AI数据中心所需的带宽与距离要求;此时必须转向光互连系统，而光学器件里的核心硬件正是迈威尔擅长的一系列optical DSP以及光学互连产品。
迈威尔已推出针对AI数据中心设计的Teralynx T100 102.4Tbps交换芯片等高带宽网络芯片，这是为了满足跨节点、跨机架甚至跨数据中心AI算力集群互连需求，对标传统铜缆无法匹配的带宽与延迟要求。此外，该公司在光互连与硅光子层面的技术积累结合收购(如 Celestial AI 与 XConn 等)进一步提升其在高端光学互连技术与定制 ASIC(XPU 等)市场的竞争力，这些技术在AI推理与训练规模化时代是至关重要的基础设施组件。
光互连集中于服务器之间、交换机之间、机架之间、数据中心之间的高速链路，如果再往前看一步，迈威尔遥遥领先的硅光子技术也是华尔街看好该公司股价的核心逻辑，硅光子并不是和光互连平行的替代概念，而更像是把光从机柜外、机架间，进一步推进到机架内、系统内、甚至封装内的关键技术实现。更准确地说，硅光子技术更偏向把光学传输往芯片/封装/I/O 侧推进，这也是迈威尔为何选择以高昂代价收购Celestial。
迈威尔在高速光学DSP、光互连模块、ASIC/XPU定制领域的技术积累与产品组合正处于AI算力基础设施体系中最稀缺、也是最具壁垒的部分。在未来AI推理与训练算力日益激增的环境下，这些组件比单一算力芯片更难被替代，这使得Marvell的市场定位不仅仅是“AI芯片股”，而是光学互连/数据中心DCI互联与更广泛数据移动基础设施的架构核心，从而具有更长期、更稳定的营收与利润扩展空间。
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