"大空头"和英伟达之间的回合战正在升级。《大空头》电影原型Michael Burry再度将矛头指向英伟达，称其为回应自己批评而向华尔街分析师分发的一份内部 备忘录"令人失望"，并充斥着"一个接一个的稻草人论证"。 11月26日周二，Burry在其新开设的Substack博客平台发文写道， 自己"不敢相信"这些回应出自全球市值最高的上市公司之手，并称该文件"读起来几乎像个 骗局"。 这一最新表态，是Burry近期一系列针对人工智能行业泡沫警告的延续。此前，他已通过社交平台X表达了对AI股票处于泡沫中的看法。而此轮交锋的直接后果 是，市场对AI相关公司的审视愈发严苛，英伟达股价已从11月3日的高点回落约14%，显示出投资者情绪的微妙变化。 Burry在文章中透露，他目前"继续持有针对Palantir和英伟达的看跌期权"。这证实了他并未平仓此前的做空押注，直接向市场传递了他对这两家AI明星公司前 景的看空信号。 "稻草人"式辩驳？ Burry的核心反驳点在于，他认为英伟达的备忘录曲解了他的批评，攻击了一些他从未提出过的论点。 首先，Burry指出，他从未质疑过英伟达自身的固定资产（PP&E）折旧政策。 他强调，英伟 ...

——这是一片方圆不足30英里的狭长地带。 但根据福布斯2025年11月的实时数据， 全球排名前十的亿万富豪中， 图片 | 来自网络 原创整理 | TOP创新区研究院，FTA Group 转载引用请注明出处。内容仅供交流学习，不做任何商业用途，不代表任何投资建议，如有侵权请联系后台删除。 在加州中半岛（Midpeninsula），有一条看似平平无奇的280号州际公路，它蜿蜒穿行于连绵的金色山丘与浓密的橡树林之间，一侧是太平洋的薄雾，另一 侧是旧金山湾的粼粼波光。 沿途散落着一些静谧的小镇——伍德赛德（Woodside）、洛斯阿尔托斯山（Los Altos Hills）、帕洛阿托（Palo Alto） 有一半是这里的居民： 甲骨文的拉里·埃里森、谷歌的拉里·佩奇和谢尔盖·布林、Meta的马克·扎克伯格，以及英伟达的黄仁勋。 这五位科技巨擘合计拥有的财富超过1.1万亿美元，相当与一个中等发达国家的GDP。 如此之巨的财富，浓缩在几个邮政编码之内， 这就是我们这个时代的现实。 那么，它是否是技术、资本、人才和文化在全球范围内流动与博弈后，一个带有某种必然性的历史终局？ 5大巨富 我们首先来看看这五位巨富： 1，拉里· ...

出品 | 妙投APP 作者 | 董必政 编辑 | 关雪菁 头图 | AI制图 美股的AI正在走向新的分水岭。 如果你只盯着指数看，或许觉得依旧歌舞升平，但如果你扒开内里，会发现两股力量正在疯狂博弈： 一边是曾经不可一世的"OpenAI链"——英伟达、软银、甲骨文、CoreWeave，连续阴跌； 而另一边，代表"谷歌链"的谷歌、博通却在持续走高。 值得一提的是，谷歌的股价盘中一度创下每股328.83美元的历史新高。另外，伯克希尔·哈撒韦于2025年 第三季度首次建仓谷歌母公司Alphabet，持仓市值约43.4亿美元。 在新的"AI交易"逻辑里，谷歌似乎正在取代英伟达，试图加冕为新的AI之王。 简而言之，GPU是万能施工队，啥楼都能盖；TPU 是"专为 Transformer 砌墙而生的自动砌砖机"，当 砌墙规模大、砖块尺寸统一时，又快又省。 谷歌这次发布的Gemini 3 Pro，其训练和推理完全依托于自研的TPU集群。这证明了针对万亿参数级 MoE（混合专家模型）和超长上下文（Infinite Context）场景，软硬协同设计的ASIC芯片方案，已经完 全跑通。 一、英伟达的护城河，被TPU凿出了缺口 在 ...

文 | 第一新声 11月26日凌晨1点，英伟达罕见发布紧急声明，回应近期市场对AI硬件发展路线的热议。业界普遍认 为，此举与谷歌第七代Ironwood TPU正式上市，以及Meta考虑采用TPU方案等行业动态密切相关。 值得一提的是，尽管谷歌成功开发了TPU系列芯片，但其仍在采购英伟达GPU。这凸显出当前AI芯片市 场的复杂态势。专用芯片虽能在特定场景展现优异性能，但通用平台在实际工作负载适配、灵活扩展性 和生态系统方面仍具优势。 01 谷歌用Ironwood+Axion重构AI基建 如果说过去十年，AI基础设施基本等同于"GPU+云+自行管理架构"的组合，那么现在Google正试图用 一套集"定制硬件、云服务、托管支持、专用芯片、高速网络、生态协同与弹性扩展"于一体的方案，重 新定义AI基础设施的核心形态。 其中，Ironwood作为Google的第七代TPU，是其迄今为止性能最强、能效最高的加速器，专门针对大规 模模型训练、推理、模型服务及智能体（Agent）工作流设计。 一方面，Ironwood实现了性能与能效的双重突破，10倍性能提升搭配高效能耗与大规模扩展能力，对 大模型训练、推理及服务场景极为友好 ...

以下文章来源于棱镜 ，作者温世君 棱镜 . 腾讯新闻出品栏目，《棱镜》聚焦泛财经深度记录。 纷纷减持。 作者/温世君 编辑/孙春芳 跟着股神抄最后一次作业？ "很多时候，我们的领导者和富人得到的运气远超他们应得的份额，而这些人往往不愿 承认这一点。"距离退休不到两个月，9 5岁的巴菲特最后一次以伯克希尔·哈撒韦CEO的 身份撰写了公开信。 来源/棱镜 (ID： lengjing_qqfinance ) 11月1 2日，道琼斯工业指数冲上4 8 4 3 1 . 5 7点的历史新高。相较于2 0 2 3年初——也就是 本轮美股牛市的起点，已经上涨了4 6 %。 Ch a tGPT 引 爆 的 AI 革 命 是 本 轮 美 股 牛 市 的 核 心 驱 动 力 ， 纳 斯 达 克 指 数 的 涨 幅 自 然 不 遑 多 让 。 1 0 月 2 9 日 2 4 0 1 9 . 9 9 点 的 历 史 新 高 ， 相 较 2 0 2 3 年 初 翻 番 还 要 多 ： 上 涨 了 1 3 1 . 2 5 %。 关键的支撑来自几家数万亿市值的科技股：不到三年时间，微软、苹果股价翻番，总市 值 双 双 攀 升 至 4 万 亿 ...

Market Overview - The market has seen a rally driven by mega-cap stocks, but there is concern over poor breadth and high volatility [3][4] - Recent developments, including a potential rate cut by the Federal Reserve, have shifted market sentiment positively [6][7][8] Company Insights - Nvidia has been a strong performer, but there are signs of valuation concerns leading to a shift in investment strategy [1] - Companies like Dell are showing strong revenue and profit expectations, contrasting with HP's announcement of layoffs [9][10] Economic Indicators - Durable goods data indicates strong business spending, with core capital goods growth surpassing expectations [11][12] - There is caution regarding excessive rate cuts, as they may signal economic slowdown rather than growth [12]

Core Insights - The global AI server shipments are expected to grow by over 20% year-on-year in 2026, driven by increased capital expenditure from North American CSPs and the rise of sovereign cloud initiatives [1][2] - The competition in the AI chip market is intensifying, with companies like AMD and various Chinese firms enhancing their self-developed ASIC capabilities, challenging NVIDIA's dominance [1][2] Group 1: AI Chip and Cooling Technologies - The thermal design power (TDP) of AI chips is projected to rise from 700W for NVIDIA's H100 and H200 to over 1,000W for upcoming models, necessitating liquid cooling systems in server cabinets, with a forecasted penetration rate of 47% for liquid cooling in AI chips by 2026 [2] - Microsoft is introducing new microfluidic cooling technologies for next-generation chip packaging, while the market is expected to transition from liquid-to-air (L2A) to liquid-to-liquid (L2L) cooling designs [2] Group 2: Memory and Data Transfer Innovations - HBM and optical communication technologies are becoming critical for overcoming bandwidth limitations in AI computing, with HBM4 expected to enhance I/O bandwidth and local bandwidth for AI chips [3][4] - The introduction of 800G/1.6T pluggable optical modules is underway, with expectations for higher bandwidth SiPh/CPO platforms to be integrated into AI switches starting in 2026 [4] Group 3: NAND Flash and Storage Solutions - NAND Flash suppliers are accelerating the development of specialized solutions to address the performance gap in AI training and inference workloads, including storage-class memory (SCM) SSDs and Nearline QLC SSDs [5][6] - QLC technology is anticipated to achieve a 30% market penetration in enterprise SSDs by 2026, significantly reducing the cost of storing large AI datasets [6] Group 4: Energy Storage Systems - AI data centers are evolving towards large-scale clusters, with energy storage systems transitioning from emergency backup to core energy solutions, expected to grow from 15.7 GWh in 2024 to 216.8 GWh by 2030, reflecting a CAGR of 46.1% [7] - North America is projected to become the largest market for AI data center energy storage, driven by major cloud providers [7] Group 5: Power Infrastructure and Semiconductor Demand - Data centers are shifting to 800V HVDC architectures to enhance efficiency and reliability, with third-generation semiconductors (SiC/GaN) expected to penetrate 17% of data center power supply by 2026 [8] Group 6: Advanced Semiconductor Technologies - The transition to 2nm GAAFET technology is underway, emphasizing higher transistor density and heterogeneous integration to meet the demands of AI applications [9] Group 7: Humanoid Robots and Market Growth - The global shipment of humanoid robots is projected to increase by over 700% in 2026, focusing on AI adaptability and application-specific designs [10][11] Group 8: Display Technology Advancements - OLED technology is set to accelerate in laptops, with Apple expected to introduce OLED panels in MacBook Pro by 2026, leading to a significant increase in OLED penetration in the laptop market [12][13] Group 9: Autonomous Driving and Robotaxi Expansion - The penetration rate of L2 and above advanced driver-assistance systems is expected to exceed 40% by 2026, with Robotaxi services expanding globally beyond just China and the US [15]

AI芯片龙头英伟达的首席执行官黄仁勋希望员工尽可能地使用人工智能（AI），他坚持认为，员工无 需担心在此过程中丢掉工作。 上周四（英伟达发布炸裂财报的次日），黄仁勋召开了一场全员大会，并回应了 "部分管理者要求员工 减少使用AI"的问题。 根据一段泄露的录音，黄仁勋在上周的全员大会上表示："据我所知，英伟达有些管理者居 然指示员工少用AI，你们是疯了吗？" 黄仁勋还透露，英伟达的软件工程师也在使用Cursor。他补充道，如果AI暂时无法胜任某项具体任 务，"那就坚持使用它直到它能胜任为止"，"主动参与进来帮助优化它，因为我们有这个能力"。 黄仁勋表示，他强烈反对这一做法。 "我希望所有能通过AI自动化完成的任务，都用AI来自动化处理，"黄仁勋表示，"我向大家 保证，你们依然会有工作可做。" 英伟达并不孤单，多家科技巨头已经采取措施，推动员工在日常工作中更多地融入AI。据报道，微软 和Met都计划基于员工对AI的使用情况对其进行考核，而谷歌要求工程师使用AI进行编程。亚马逊则在 员工提出需求后，正洽谈采用AI编程助手Cursor。 "坦白说，我认为我们可能还缺大约1万人，"黄仁勋表示。 英伟达的员工规模已大幅扩 ...

FT：阿里巴巴和字节跳动等中国科技巨头正绕过美国的英伟达芯片限制，在东南亚数据中心训练其最新的大型语言模型。拜登政府时期的《AI扩散规则》已于今年早些时候被特朗普废除，因此中国企业通过租赁协议使用非中国实体拥有和运营的海外数据中心，符合美国出口管制规定。 https://t.co/ZzfV8JfEee外汇交易员 (@myfxtrader):#观察 海外数据中心可能是中国企业绕过AI芯片限制的途径之一？东南亚、中东、拉美存在潜力。 ...

Core Insights - Top Chinese firms are training their artificial intelligence models abroad to access Nvidia's chips and circumvent U.S. measures aimed at limiting their advancements in advanced technology [1] Group 1: Company Strategies - Chinese companies are seeking to leverage foreign training environments to utilize Nvidia's advanced chips, which are critical for AI development [1] - This strategy reflects a broader trend among Chinese firms to adapt to U.S. restrictions by relocating certain operations outside of China [1] Group 2: Industry Implications - The move indicates a significant shift in the global AI landscape, as Chinese firms are increasingly reliant on foreign technology to maintain competitiveness [1] - U.S. measures are prompting a reconfiguration of supply chains and operational strategies within the tech industry, particularly in AI [1]