AI 数据中心叙事遇到现实检验的一周:美股宏观周复盘20251214
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大家好，我是右兜。
投资是件非常不容易的事情，需要区别噪音和主要趋势，把噪音当主要矛盾趋势都是投资中会犯下的错误，但是也确实不可避免，因为担忧风险的情绪远远大于看长趋势的情绪，这个需要耐心。
本周一个是美联储如期降息加上偏鹰的表述，再有就是由于市场预期很高而Oracle地方一些事件影响也给AI的过度投资发出一些警告。
AI数据中心的叙事本周受到挑战，本周Oracle为OpenAI建设的数据中心从27年延迟至28年，且26年资本开支指引多加了150亿美元，市场担心公司财务恶化；博通毛利率下滑；前美国能源部长参与创立的Fermi被取消了德州1.5亿美元的租赁预付，引发市场对AI数据中心“跑单”的担忧。
甲骨文价值 3,000 亿美元的 AI 押注已迅速成为泡沫晴雨表：
本周宏观复盘主要内容：
美股市场回顾
AI数据中心的叙事本周受到挑战
美国宏观数据及重点事件
Gemini3的成本结构分析和未来发展趋势
【市场回顾】近5交易日，纳斯达克指数涨幅-1.62%，标普500涨幅-0.63%，道琼斯指数涨幅1.05%，罗素2000指数涨幅1.19%，费城半导体指数涨幅-3.58%。
核心事件：甲骨文与 OpenAI 的“星门”（Stargate）协议
1.交易起源：2024 年春，OpenAI 因算力极度短缺，其基础设施负责人通过 LinkedIn 主动联系甲骨文销售负责人，开启了合作对话。
2.项目公布：2025 年 1 月，在特朗普重返白宫的第二天，甲骨文、OpenAI 和软银集团在白宫共同宣布了名为“星门”（Stargate）的全国性 AI 数据中心建设计划。特朗普称其将创造数十万就业岗位。
3.交易规模：OpenAI 承诺在未来向甲骨文租赁服务器支出约 3000 亿美元。这远超过甲骨文此前与马斯克 xAI 讨论的规模，成为史上最大的云计算合同。
4.项目内容：甲骨文需为 OpenAI 建造多个超大规模数据中心，每个面积达 50 万平方英尺，总计需要数百万颗芯片，耗电量将超过整个芝加哥市的家庭用电。项目也涉及在阿联酋为 OpenAI 建设数据中心。
甲骨文的战略转型与巨大投入
1.押注 AI 基础设施：作为一家有近 50 年历史的数据库和软件公司，甲骨文在错过了移动互联网和云计算等先机后，决心全力押注 AI，将其视为超越铁路和工业革命的“人类历史上最大、增长最快的业务”。
2.巨额投入与财务压力：为履行合同，甲骨文正以远超行业常规的速度建设数据中心，导致公司自1992 年以来首次出现自由现金流为负。预计到本年代末，累计自由现金流损失可能达700 亿美元。公司已通过租赁等创新融资方式将部分成本移出资产负债表，但自身也已深陷债务。
3.执行挑战：由于劳动力和材料短缺，部分美国数据中心的完工时间已从 2027 年推迟到 2028 年。为确保电力供应，甲骨文甚至采用了成本高昂的燃气发电机方案。
4.领导层重组：2025 年，随着股价因 AI 合同创下新高，甲骨文加速了管理层更替，提拔 39 岁的云基础设施负责人 Clay Magouyrk 为联合首席执行官，专注于云业务，原 CEO Safra Catz 离任。这反映了公司业务重心向 AI 基础设施的根本性转移。
交易背后的风险与质疑
1.商业模式依赖：甲骨文这笔巨额投资的回报，完全依赖于其合作伙伴OpenAI 能否持续惊人的增长。OpenAI 目前年亏损数十亿美元，其产品尚未证明能产生足以支撑如此巨额投资的回报。协议约定大约五年后，OpenAI 有权选择续约或退出，这早于甲骨文许多数据中心租约到期时间，存在不确定性。
2.市场环境变化：AI 基础设施目前是卖方市场，但竞争激烈。OpenAI 此后也与亚马逊、AMD、博通等公司签订了数十亿美元合同，并考虑自建数据中心。分析师指出，OpenAI 的承诺与甲骨文股价呈负相关——随着 OpenAI 支出分散，对单一供应商的依赖价值下降。
3.内部与外部质疑：
￮甲骨文的长期竞争对手微软（OpenAI 的主要合作伙伴）因担心数据中心容量被过度占用和 OpenAI 的不合理要求，已允许甚至鼓励 OpenAI 寻找其他云供应商。
￮在甲骨文的 AI World 大会上，分析师对其数据中心项目的高毛利率提出质疑，遭到高管反驳，反映出市场对其盈利模型的困惑。
￮文章指出，当前 AI 热潮部分基于“计算机治愈癌症、取代人类劳动”等宏大但遥远的预期。若缺乏突破性进展，巨额投资的逻辑将受到挑战。
4.市场信心波动：甲骨文的市值已成为AI 情绪的晴雨表。其股价在 2024 年 9 月因合同消息暴涨后，到 12 月已从高点下跌约三分之一。在 12 月 10 日发布支出激增的财报后，股价进一步下跌。看空 AI 的交易员已开始购买甲骨文的信用违约互换（CDS），押注其可能违约，这种工具曾在 2008 年金融危机前被用来做空房地产泡沫。
【重点事件】
美国宏观数据
美联储与财政部的 "大颠覆"：权力重构与通胀隐忧
一、核心论点："合并" 已启动，贝森特成 "影子联储主席"
TS Lombard 首席经济学家 Stephen Blitz 周日 (12 月 13 日) 发表重磅分析，揭示美国金融权力结构正经历历史性转变：
1.资产负债表实质性合并
•美联储 12 月宣布的 RMP 购债计划 (1 月起每月 400 亿美元短期国债，2 月加码) 表面是 "储备管理"，实为财政部支出提供融资保障
•两大机构资产负债表已实质合二为一，美联储承诺确保财政部支出不会引发利率波动，市场 "支出超载" 警告机制失效
2.贝森特权力扩张
•财政部长实际掌控美联储决策，成为 "影子联储主席"，通过 "单一总统权理论" 建立直达白宫的政策通道
•贝森特主导美联储人事任命，Kevin Hassett 若获提名，将成为其 "直接下属"，形成 "财政部 - 白宫 - 美联储" 垂直权力链
二、"合并" 的政策表现：RMP 计划的真实意图
3.RMP 计划：非技术性操作，是财政主导的开始
•官方解释：应对 TGA (财政部总账户) 4 月膨胀与管理货币市场利率
•实际目的：确保财政部支出获得无阻碍融资，稳定短端利率，为政府 "廉价资金" 战略服务
•操作规模：年购债约 4800 亿美元，远超市场预期，使美联储成为短期国债市场最大买家
4.政策独立性丧失的信号
•美联储主席鲍威尔称 "通过政策设定利率而非公开市场操作"，实质是承认货币政策已转向为财政服务
•市场利率对政府支出失去约束，债券市场无法再通过收益率上升 "警告" 财政过度扩张
•达拉斯联储主席 Logan 和理事 Bowman 公开反对，但政治现实将压倒学术立场
三、权力新格局：贝森特与 "影子联储" 架构
5.人事布局：掌控美联储领导层
•贝森特主导甄选过程，Kevin Hassett (现任白宫经济顾问) 或 Kevin Warsh 被视为鲍威尔继任者首选
•特朗普已表态倾向这两人，特别青睐 Hassett 的忠诚与低利率立场
•贝森特计划推动新规：要求美联储地区银行行长必须在其辖区居住至少三年，增强白宫对地区联储控制权
6."经济铁三角"：权力高度集中
•贝森特同时控制财政部和国家经济委员会 (NEC)，形成 "双核心" 决策机制
•哈塞特若任美联储主席，将与贝森特形成政策协同，直接向贝森特汇报，绕过传统美联储决策程序
•美联储 FOMC 投票机制 (一人一票) 将被弱化，政策由 "财政部 - 白宫 - 美联储" 轴心主导
四、经济影响：短期刺激与长期通胀风险
7.短期经济：疲软信号已现
•非农就业数据被向下修正 6 万人，实际已现下滑，这是美联储降息主因
•不考虑关税因素，当前通胀已低于 2%，暗示经济动能减弱，可能引发更多降息
•Blitz 解读鲍威尔讲话暗示 "比头条数据更严重的经济疲软"，衰退风险正在累积
8.长期隐忧：通胀卷土重来
•财政部 - 美联储 "合并" 将导致 2026 年通胀反弹，主因：
￮廉价融资刺激政府支出，推高总需求
￮财政扩张与货币宽松形成政策合力，通胀预期升温
￮关税政策 (特朗普政府核心主张) 将推高进口商品价格，形成结构性通胀
•尽管美联储 SEP 预测 2026 年核心 PCE 降至 2.5%，但 Blitz 警告："任何基于常规财政和货币政策规范的预测目前可靠性都岌岌可危"
五、市场与政策前景：大颠覆下的投资启示
9.美联储政策转向
•2026 年 5 月鲍威尔任期结束后，新管理层将加速政策转向，利率可能降至 3.00%-3.25% 区间
•"特朗普折价" 显现：FOMC 成员中预期 12 个月后利率低于 3.5% 的人数从 9 月的 11 人增至 16 人 (全员)
•市场定价联邦基金利率约 3.10%，但政治压力可能导致实际降息幅度超预期
10.投资策略启示
•通胀对冲：大宗商品、通胀挂钩债券和实物资产配置价值上升
•债券市场：短端收益率受压制，长端可能因通胀预期上升而承压，收益率曲线趋平或倒挂
•股票市场：金融板块 (尤其是银行) 可能因利差收窄受压；受益于财政刺激的行业 (基建、国防) 表现更佳
•美元走势：货币宽松与通胀压力可能削弱美元长期地位，黄金等避险资产配置价值提升
Gemini3的成本结构分析和未来发展趋势
正如计算机在乔布斯出现之前，命令行是主要，我自己判断随时智能体的发展，内存（用来中间步骤缓存和处理图片和视频）是未来核心的一块领域。
1. 核心架构与成本矛盾
•多智能体（Multi-agent）架构：Gemini 3 PRO版本采用此架构，通过引入更多、更动态的智能体（如短时规划智能体）来提升任务准确率（特别是编码）。
•成本激增：该架构导致中间过程生成的token数量大幅增加（PRO版比前代增2倍多，NanoBanana版增3倍多），进而推高了算力与内存消耗。这是其API价格上涨、毛利率承压的主因。
2. 产品策略与定价
•差异化布局：
￮PRO版：追求高性能，但成本高。
￮即将推出的Flash版：瞄准性价比市场，全部使用小尺寸模型，通过精简非必要智能体、实施token惩罚策略来优化成本，目标能力接近上一代PRO。
•定价：PRO版API按token计价上涨，价格介于GPT与Anthropic之间。尽管提价，但因总成本增长更快，毛利率反而下降。
3. 内存与存储挑战
•内存需求激增：多智能体架构下，每个智能体有独立的KV缓存，对高速内存（HBM）需求巨大。
•优化策略：为解决HBM稀缺且昂贵的问题，正优化将低优先级缓存从HBM卸载到DRAM（内存）甚至SSD（固态硬盘）的机制。这能降低单任务成本，但可能增加延迟。
•存储需求新驱动：
￮多智能体架构：会话期间KV缓存向SSD的临时卸载带来一次性但可观的需求。
￮新功能：计划中的4K文生视频、近乎无限的文档上传（免费网盘功能）将带来SSD存储需求的量级增长。
￮企业应用：企业客户为使用Agent功能将数据导入BigQuery，也驱动SSD需求。
4. 资源分配与竞争壁垒
•资源抢占式分配：计算与存储资源（HBM、RAM、SSD）根据用户付费等级进行抢占式分配，高优先级用户可抢占低优先级用户的资源。
•谷歌的领先优势：源于大规模高质量私有标注数据和先进的Multi-agent基础架构工程能力（需要顶尖的分布式计算专家团队）。专家认为竞争对手短期内难以复制。
5. 硬件与未来展望
•TPU使用：训练主要在用TPU v6。v7是首代专为大模型设计的芯片，在能效和单卡算力上具备竞争力。
•未来模型：下一代（如Gemini 4.2）已具备强大能力，但因安全风险评估，发布时间未定。
•技术路线：Multi-agent路径仍有很大发展空间，其本质是用更多的推理阶段算力、内存和通信开销换取模型效果的提升
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