Meta缺不缺算力？;英伟达被错杀了？;星巴克重创微软？手机能装大模型！
15小时前
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Meta缺不缺算力？英伟达被错杀了？星巴克重创微软？手机能装大模型！
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今天美股相当带劲，开盘因为Meta的消息还有点分化，当时半导体走强，大科技疲软，软件因为星巴克的消息小崩。后来又是Meta的新模型落地，叠加OpenAI放出了GPT5.6和新界面，这才把整个市场给带了起来。是歌舞升平，你好我好大家好。不过，百事可乐的悲观展望，Costco的同店不及预期带崩了消费股。另一边成屋销售的不及预期，房贷利率持续走高也压制了房地产。
好在美债这边还行，各期限都在走强，收益率普遍下跌三四个基点，最新30年期美债拍卖，中标利率虽然创了2007年来的新高（5.058%我的天），但投标倍数也超过了预期，体现出投资者又有点强势，又有些饥渴的画面。另外美元变化不大，黄金比特币小幅上涨，而白银中涨了3.8%，凸显出金属弹性一哥的地位。最后WTI在中东你来我往的胶着下，基本回吐了昨天涨幅，不知道这幕轮回了多少次，不过市场显然基本脱敏了。行吧，大概就这样，我们从左右横跳的Meta开始说起。哦对了，明天海力士交易，只要它别蹦得太高太快，Jason我就要开盘买买买了！冲一波！
Meta到底缺不缺算力？
这才多久时间，情况就出现了戏剧性的反转。上周彭博报道说，Meta正在对外出租闲置算力，市场猜疑是不是算力太多了，支出要放缓了？这直接导致半导体GG。然而昨天，Meta先是宣布了加拿大的首个一吉瓦数据中心项目，投资规模达100亿美元级别，今天就发布了付费AI开发者模型，Muse Spark 1.1。接着路透又报道说，Meta正在推进下一代MTIA芯片的量产计划，预计要把算力容量，从今年的五六吉瓦级别，拉升到明年的14吉瓦。这看起来哪是算力用不完啊，简直是特别不够用。这对于半导体来说又是大利好。好家伙，如果频繁交易这还不得崩了？
据报道，路透看到了一份Meta内部备忘录，备忘录显示说，Meta计划最快在2026年9月，开始量产代号为Iris的自研AI芯片。Iris属于Meta Training and Inference Accelerator，也就是MTIA系列的第四代产品，芯片由Meta主导，博通支持，台积电代工。
路透认为，这件事的关键，不只是Meta在做芯片，而是Iris只用了六周就完成关键测试阶段，并且还没发现重大问题。这个阶段速度是非常快的。因为对数据中心级AI芯片，流片之后的验证，通常要花更长时间，一旦发现大Bug，可能要重新设计，甚至重新流片。所以，路透认为这次的测试顺利，说明Meta的自研芯片体系，开始从试错阶段，进入到更成熟的阶段，也更接近规模部署的阶段。
那么Meta为什么要大力发展自研芯片呢？逻辑很清晰，AI基础设施成本涨得太快太高，最新一代GPU又贵又难部署（电气化设计要求）。备忘录提到，在Meta这样大的基础设施规模下，部署最新GPU难度很大，也会付出很高的时间成本。所以Meta希望用定制芯片，来降低部分训练和推理任务成本，同时继续减少对英伟达、AMD等外部供应商的依赖。
路透回溯到，早在今年3月，Meta已经对外披露过MTIA的300、400、450、500这条芯片路线图。Meta官方博客当时说，300系列已经用于生产环境，400系列完成实验室测试，并准备进入数据中心，450和500计划在2027年部署，重点面向生成式AI推理。官方说法里，Meta已经在数据中心里，部署了数十万颗MTIA芯片。
而这次报道补充的，是一个量产时间表。如果Iris按计划进入量产，Meta的芯片节奏，会比传统芯片周期更快。报道还说，Meta希望到2027年，大约每六个月推出一代新芯片，这和Meta官方此前强调的快速迭代对应得上。作为对比，通常一款数据中心级芯片，迭代速度一般在2年左右，Meta相当于把芯片周期压缩了3倍。
那么，为什么Meta要把迭代节奏整的这么快？路透认为，原因在于AI模型变化太快。传统芯片从设计到生产，往往要按年计算，但模型架构、推理需求、内存瓶颈可能几个月就变一次。Meta做模块化芯片、服务器机箱、机架和网络基础设施，就是为了让新一代芯片更快进入数据中心，也更快匹配模型变化。
报道还提到，Meta的目标是在2027年，把数据中心总计算能力翻倍到14吉瓦，如果这个路径是官方确定的，那它显然和前段时间的传言相违背（Meta出租冗余算力）。
当然，这则消息发布后，Meta开盘一度大跌4%之多，随后在AI付费模型宣布后，股价才得到了些许支撑。
原因可能就在这14吉瓦上。虽然，自研芯片的占比提升，可以降低总训练推理成本，但如果总算力规模继续翻倍，那么对应的增量资本开支，就会继续吸走公司现金流，而这一点，不是市场现在希望看到的。
Jason认为，曾经的元宇宙，开源Llama，还有Libra等等等等。这些历史痕迹，已经多次证明了，Meta是一家总想搞大事情，但也是说转向就转向的公司。我不知道Meta是否真的会决定出租算力，或者放缓资本性开支，但我比较清楚的是，Meta在AI上的战略布局有很强的增长空间，也是正确的战略方向。
如果真的出租算力，短期股价来说是好事，但也或许意味着Meta的长期AI应用层变现要等更长的时间。而如果不出租算力，压力则更多在短期，如此巨大的开支短期又看不到明确的回报，会持续引发市场质疑，造成股价压力。我们现在无法判断出租算力是否做实。那么对于投资者而言，如果你也相信Meta长期的AI布局，那么短期的不确定性可能就是我们必须要承担的。
最后就是我跟大家常说的，在财报季前，市场小作文和猜疑会越来越多，越来越离谱，这段时间里，大家要明确投资主线，频繁交易绝不是首选。
英伟达被错杀了？
什么？！今年费城半导体涨了80%，但是AI老龙头英伟达只涨了3%？这合理吗？这不合理！美银认为，这个折价，太过头了啦！
美银分析师Vivek Arya表示说，英伟达的远期市盈率只有18倍，这个水平接近最近7年的低点。这意味着什么？相当于市场把2027和2028年的EPS，直接下修了30%到35%，然后反应到了股价里。
可美银认为这个定价假设不成立。苹果、微软、谷歌、亚马逊和Meta面对的AI机会和内存成本压力也在上升，平均还在用22倍和19倍的2027、2028年预期市盈率交易，比英伟达高大约30%到35%。如果从PEG看，英伟达2027年只有0.3倍，苹果2.7倍，微软1.0倍，谷歌1.9倍。这个对比说明，市场并非不相信AI，而是单独对英伟达多打了一层折扣。
问题来了，为什么市场这样做？美银认为市场有两层担忧，但都站不住脚。
第一层担忧是内存。HBM涨价肯定会推高成本，但美银认为，市场只看到了成本，却没有看清楚整机架售价和软件价值。据测算，从Blackwell升级到Vera Rubin，每个机架的HBM成本，大约增加20到30万美元。但是整机架售价，预计要增加200到300万美元。也就是说，成本是涨了几十万，但售价则涨了几百万。除内存外，Vera CPU、NVLink、Quantum以太网网络等等，都能提高系统价值。美银因此预计，英伟达毛利率依然能维持在70%中段。
第二层担心是ASIC的围攻。美银认为，谷歌TPU在2015年推出，亚马逊Trainium在2020年推出，Meta MTIA在2023年推出，这些ASIC不是什么新故事。可从2015年以来，英伟达GPU销售增长了700倍。最近披露的数据也显示，超大规模云厂商销售额同比增长115%，大约是云资本开支增速的两倍。这说明，云厂商虽然在做自研芯片，但并没有影响到英伟达的市占率。
因此美银预计，英伟达能长期拿到AI资本开支65%到70%以上份额，剩下30%到35%由ASIC、AMD和其他方案分享。
当然，美银也承认英伟达有两个风险点。第一个是持仓。英伟达已经是标普500指数最大的成分股，很多机构并不是看空英伟达，而是已经买得不少了，继续加仓会受组合规则约束。
第二个是生态投资。英伟达近期对供应商和客户的投资总额大约650亿美元，这部分会占据相当比例的自由现金流，从而可能削弱英伟达的回购和分红能力。
基于以上分析框架，美银强调市场把内存成本、ASIC竞争和机构持仓拥挤，定价得太重了，却没有给英伟达的定价权、供应链控制力足够的估值。
最后，美银预计英伟达2027财年EPS为9.09美元，2028年13.27美元，按照26倍左右的前瞻市盈率，给出350美元目标价，并且维持买入评级。
行，研报就到这里，我们来看看英伟达和半导体走势图。
其实今年开局到4月底之前，它们的走势基本一致，没有拉开什么差距，但是从4月25日到4月30日之后，两者的差异才逐渐拉大，最高达到70%差异，现在也有60%的差异。那4月末到底发生了什么事？
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4月末正好是四大云的财报季，当时除了上调资本开支外，微软还专门说到，在上修的资本开支里，有250亿专门来应对存储涨价。我认为这点，可能是市场分化定价起点。
从短期逻辑上，这确实说的通，因为存储明显是当下更大的瓶颈，在当前市场的存量逻辑下，存储抢占了其他玩家的资源，自然也会出现股价上的分化。
但我个人认为，这种逻辑注定是短期现象，在AI产业的长期发展中，我们还得看到底谁的长期定价权是更高的。很显然英伟达GPU，无论是从整机价值，还是从软件生态，都是定价权更高的存在。所以对于长期投资者而言，我认为，我们不能被短期市场逻辑带跑，最终的价值终究会回归到长期定价权更高的那一方。所以我也认同英伟达的价值是被低估了，而这不过是个短期现象，未来不错的估值释放空间。
星巴克想省钱，却害了微软？
彭博报道说，星巴克正在加速内部软件自研，计划用AI工具来提高软件开发效率，目标是逐步替代长期采购的商业软件。这些要替代掉的软件，包括微软的库存追踪系统、IBM的设备维护管理工具，以及甲骨文的Simphony POS系统。彭博估算，最快会在2027年底完成测试并投入使用。
彭博认为，对于星巴克而言，用AI替代专业有两层理由，一个是省钱，星巴克首席技术官Anand Varadarajan今年早些时候表示说，公司每年软件支出约4亿美元，这里面存在明显的优化空间。他也向员工提出，希望减少对外部软件的依赖。
另一个是裁员和组织结构变化。自2025年2月以来，星巴克累计裁减约2300个岗位，技术部门也受到影响。换到以前，裁员和自研软件放在一起比较矛盾，但现在有了AI后，就没那么奇怪和难以理解了。
不过，彭博认为这条路也没那么顺。虽然公司省掉了软件许可费，但也不一定等于真省钱。因为自研软件之后的维护、升级、数据治理、安全、培训等问题，都要有人长期运维。就比如星巴克不久前，上线了一套 AI库存系统，本想着能自动化盘点，但由于准确率不稳定的缘故，没多久就被撤换下来了。
这就是手搓软件和专业软件的区别，一旦出现问题，手搓软件只能怪自己，但你要买了专业软件，起码还有一队专业人马来服务。
最后，彭博认为这也不能代表大客户会全面脱离专业软件，因为这些大企业真正困难的点，通常在手搓版本1.0后才会出现，比如软件的稳定运行、持续升级、跨系统集成和责任划分等等，而后面这些问题，才是软件的长期成本。AI虽然能提高开发效率，但能不能长期替代成熟商业软件？现在还是一个未知数。
Jason认为，星巴克可能只是一个缩影，它一定不会完全抛弃专业软件，但只要能做到部分替代，或者部分功能的替代，这就可能会持续压制软件估值。就像我在一二月跟大家说的，在未来相当长的一段时间里，市场总是会在今天软件不被替代，和明天AI替代了软件之间来回摇摆。
所以简单点的话，我觉得在方向不清晰前，投资软件股的难度确实很高，可以尽量避开别难为自己。如果你想要挑战难度，那么可以在软件里找一些不容易被AI威胁的错杀机会，比如我们比较看好的网络安全股，或者数据监控，数据分析类的公司，他们和AI是强相关，甚至有点共生关系，有一定的属性buff加成，可能会相对坚挺一些。但短期风险依旧较高，需要投资者留意。
270亿参数的大模型能装进手机？
一家来自加州理工的初创公司，声称已经能把270亿参数的大模型，压缩到在一台iPhone 17 Pro上运行了。如果这个压缩技术推广使用，是不是全市场的算力硬件都冗余了呢？
据报道，这家公司叫做PrismML，它压缩的是阿里巴巴的Qwen 3.6模型。模型原始体积约54GB，压缩后不足4GB，并且在运行时，270亿参数会被全量激活使用。PrismML称，这套模型可以处理复杂对话、推理、智能体和编程任务，并计划下周二开源。
那么，这个压缩量级代表什么意义？苹果在今年WWDC发布的AFM 3 Core Advanced，名义上有200亿参数，但实际只激活10到40亿参数。可以说效率转换远远不如这家公司的新技术，也可以说未来还有很大的释放空间。
目前，苹果已经和PrismML讨论过技术应用。虽然双方还没有确认合作或者收购。但彭博认为，苹果确实有这个战略动机，因为苹果强调的，是边缘设备端和用户隐私，虽然现在无法彻底离开云模型，但如果压缩能把更多推理留在终端，就能减少云端调用、降低响应延迟，也让苹果的AI体验不受网络环境限制。
Jason认为，54压缩到4GB，相当于90%多的压缩率，这个技术要能推广开来，不仅仅是边缘端，其实大模型也能受益，因为模型质量的上限就打开了一个量级。
那可能有人会说，这不是要了存储的命吗？以前大模型小模型要求10个存储单位，有了这项压缩技术后，会不会只要1个单位就够了呢？
不一定，我举个视频编码的例子，以前的视频编码是H264，这个编码相当于标准或者默认，各类软硬件都能识别，但它的问题在于压缩比率太低，视频体积太大。不过，当时市场可以容忍，视频体积虽大，但压根就没多少视频。
后来，随着短视频、网络视频的兴起，新的H.265编码开始推广，这个编码压缩比率相当高，它能把大体积视频压缩的非常小，同时质量反而还更好。那么它是不是就影响了存储和硬件需求呢？
并没有，由于网络视频需求量太大，流媒体网站不仅没有砍存储，反而在加码采购，同时，CPU、GPU为了解码新H265格式，还特别增添了特殊解码单元，这样用户在观看H265视频时才更丝滑，体验也会更好。
所以，这个例子告诉我们，在需求爬坡的阶段，类似压缩这样的新技术，反而能带动市场全面受益。但是，当需求放缓，甚至疲软的时候，新技术节省下来的资源，那可能就是拿来砍投资，降成本的。而现在很显然不是这个时候。
好了，接下来是彭博五大科技新闻：
第五：海力士计划在美发行约265亿美元ADR，认购倍数超过七倍，有望重新打通亚洲科技企业赴美上市通道。日本铠侠也在筹备ADR上市，AI基础设施热潮驱动亚洲芯片股估值重估。
第四：前美联储主席伯南克正式加入Anthropic长期利益信托，该机构负责监督公司履行公益使命，成员有权任免董事会多数席位。Anthropic估值已接近万亿美元，预计今年晚些时候完成IPO。
第三：美光宣布将美国本土投资计划从2000亿扩大至2500亿美元，目标至2035年在美生产40%的DRAM芯片。消息公布后盘中股价涨逾9%，年内累计涨幅已超250%，领跑美国芯片同行。
第二：Meta发布最新AI模型Muse Spark 1.1，首次推出开发者付费API，定价约为OpenAI和Anthropic同类产品的25%。扎克伯格以激进低价策略争夺市场，并透露代号"Watermelon"的下一代模型正在研发中。
第一：OpenAI推出企业级AI智能体ChatGPT Work，基于新模型GPT-5.6，可持续数小时执行创建文档、表格及网页等复杂任务。OpenAI与Anthropic均已秘密提交IPO申请，Anthropic最早有望于今秋上市。
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