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亚马逊2025Q2业绩电话会分析师问答

一类是聊天机器人，其中规模最大的是 ChatGPT，但另一类，我称之为编码代理。这类公司包括 Cursor、Vercel、Lovable 等。其中一些公司在 AWS 上运行着相当多的数据块。此外，还有大量生成式人工智能应用程序处于试点模式——或者正在试点中，或者正在开发中——还有相当数量的代理，人们也开始尝试构建并研究如何大规模投入生产，但它们都还处于早期阶段。其中许多应用确实很重要，但与我之前提到的那些重量级应用相比，它们的使用量较小。我们有相当多的企业和初创公司在AWS的AI服务上运行应用程序，但它们的使用量、用例的广泛性、投入生产的人数量以及未来将存在的代理数量都很重要。现在还处于早期阶段，所以当你思考人工智能中什么最重要，客户在考虑使用什么基础设施时会关心什么时，我认为你必须考虑堆栈的不同层面。我认为对于那些既在构建模型，又在实际成本方面投入的人来说，它们最终会成为一种推论，因为客户实际上正在训练他们的模型，并试图弄清楚如何将应用程序投入生产。但从规模上看，80% 到 90% 的成本将用于推理，因为你只是定期进行训练，但你一直在进行预测和推理。所以他们非常关心的是他们使用的计算和硬件。我们与 NVIDIA 建立了非常深入的合作关系，并且据我所知，这种合作关系将持续很长时间。但我们在 CPU 领域与英特尔合作时也看到了这种情况，客户越来越追求更高的性价比。因此，我们像在 CPU 领域一样，打造了自己的定制芯片，并打造了 Graviton，它的性价比比其他领先的 x86 处理器高出约 40%。我们在 AI 的定制硅片方面使用 Trainium 做了同样的事情，我们的第二个版本 Trainium2 实际上已经成为 Anthropic 在其上进行训练的下一代 Claude 模型的骨干，并且成为 Bedrock 和我们进行的推理的骨干。所以我认为，很多推理功能，它的性价比比目前其他 GPU 供应商高出 30% 到 40%，而且我们也在开发 Trainium 的第三个版本。所以我认为很多计算和推理功能最终都会在 Trainium2 上运行。我认为，随着规模的扩大，性价比对人们来说至关重要。然后，我想说，堆栈的中间层实际上是——它是客户关心的服务的组合，能够构建模型，然后能够利用现有的领先前沿模型，构建能够进行大规模推理的高质量生成式人工智能应用程序。我们看到，对于构建模型的人来说，他们继续广泛地使用 SageMaker AI，而当您利用领先的前沿模型时，Bedrock 也在大幅增长。正如我在开场白中所说，从未来发展来看，规模化的代理数量仍然非常少，但问题的一部分在于，实际构建代理非常困难，而且很难以安全且可扩展的方式部署这些代理。因此，我认为我们最近推出的一系列产品使得构建代理变得更加容易，而 AgentCore 使得大规模部署变得更加容易，并且以安全的方式进行部署，这些产品受到了热烈欢迎，客户也很高兴这将改变代理方面的可能性。然后我认为你得到了一个非常大的数字。我的意思是，记住，全球85%到90%的IT支出仍然在本地。如果你相信这个等式会反转——我是这样认为的，我们也是这样认为的。你有很多遗留的基础设施需要迁移，这些是大型机。这些是VMware的实例。当我们构建像AWS Transform这样的代理，可以更轻松地将大型机迁移到云端，更轻松地将VMware迁移到云端，更轻松地将.NET Windows迁移到.NET Linux以节省成本时，这些对企业或像Kiro这样的产品来说都很有吸引力，它们可以让客户以更轻松、更结构化的方式进行开发，这就是我认为人们对此感到兴奋的原因。所以，我真的很喜欢我们目前在人工智能领域构建的输入和服务。客户非常喜欢它们，并且引起了他们的共鸣。我仍然认为人工智能及其应用还处于早期阶段。但我想说的是，请记住，我们目前正处于一个阶段，很多活动都集中在训练和研究如何将生成式人工智能应用程序投入生产。人们并没有像他们希望的那样密切关注，确保这些生成式人工智能应用程序能够与其他数据和基础设施一起运行。记住，很多生成式人工智能推理只是像计算、存储和数据库一样的构建模块。因此，人们实际上希望将这些应用程序运行在其他应用程序运行的位置（也就是其数据所在位置）附近。 AWS 上运行的应用程序和数据比其他任何地方都多得多。随着规模扩大，我对 AWS 在人工智能方面的未来发展非常乐观。我认为我们拥有一套从上到下独一无二的服务。关于最后一部分，关于我们对加速发展的预期，我们不会提供分部门的指导。所以我不会试图给你提供指导。但我确实相信，越来越多的企业已经恢复了对基础设施进行现代化改造并从本地迁移到云端的步伐，再加上人工智能将加速发展，越来越多的公司将更多的人工智能应用程序部署到生产中并开始扩大规模，再加上我确实认为未来几个月和几个季度将有更多的产能上线，这让我对 AWS 业务感到乐观。罗纳德·维克多·乔西这真的很有帮助。也许我问的是同一个问题，但重点是亚马逊内部。我记得您六月份写了一篇文章或博客文章，谈论了 GenAI 智能体的能力或潜力，以及如何提高内部效率和上市速度。所以，我很想听听您对亚马逊内部如何采用生成式人工智能的看法，以及您刚才谈到的这些内容如何提升了上市速度。安德鲁·R·贾西是的。我认为人工智能是人生中最大的技术变革，这意义重大，因为即使在我们相对较短的一生中，我们也已经经历了云计算、移动和互联网本身。但我认为，从技术角度来看，这将是我们一生中最大的变革。我认为它不仅会改变我们已知的每一种客户体验，实现我们以前梦寐以求的客户体验，还会极大地改变我们的工作方式。想想看，我们编写代码的方式、进行分析的方式、进行研究的方式、进行财务和衡量的方式，我的意思是，我们进行业务流程自动化的方式，以及我们进行客户服务的方式。我能想到的我们工作方式的每一个领域都可能以某种有意义的方式受到人工智能的影响。我认为，当面临这样的重大转变时，你面临两个宏观选择。你可以选择拥抱它，参与塑造它，并研究如何构建合适的工具来利用这项技术；或者，你可以任由它消失，让它塑造你。罗恩，你提到的我发的帖子，其实就是在向团队明确表示，我们将坚持前一种方式。我们将拥抱它，我们将尝试塑造它。所以我们公司内部已经构建了许多工具和代理。比如，想想 Kiro，它提供了一个让编码代理进行大量编码的机会，这非常引人注目。这将使我们的团队成员能够从更先进的起点出发，更快、更广泛地为客户进行创新。想想 Connect 这样的服务，它是我们的 AWS 服务，它开发了内置大量 AI 的呼叫中心软件，可以提高所有客服代理的工作效率。你可以想象一下，我们将采取哪些措施来简化软件的发布，构建高质量的软件，实现运营自动化，并实现公司内部业务流程协调的自动化。我们将在诸多领域开展工作，主要是为了能够更快、更广泛地为客户进行创新。而且，我认为这也会让我们所有团队成员的工作更加愉快，因为他们不必像我们现在一样承担那么多繁琐的日常工作，他们将能够更多地参与到为客户解决的问题中。我们需要的是深度所有者，他们希望拥有尽可能多的端到端解决方案。贾斯汀·波斯特好的。我只想问一下收入预期。第三季度的增长看起来相当强劲。我知道您不会透露AWS是否会加速增长。但您能否谈谈一些驱动因素，以及您为此设定了哪些关税和其他应急措施？然后，您能否谈谈您对第四季度业绩的看法？布莱恩·T·奥尔萨夫斯基贾斯汀，我是布莱恩。我接这个。我们预计销售额为1740亿美元至1750亿美元。抱歉，1795亿美元是打字错误。我们对第二季度的增长率以及包括销售量在内的多个领域的加速增长感到满意。本月初，我们的Prime Day活动也非常成功。因此，正如安迪之前提到的，关税最终会如何解决，以及最终对消费者的影响，目前尚不确定。但我们对我们控制的价格选择和便利性等关键投入感到非常满意。我们谈到了提高配送速度，也谈到了增加高端库存水平、将库存分散到靠近客户的地方。我们认为这一切都对我们有利。因此，我想说，我们对此持谨慎乐观的态度。目前我不会给出第四季度的任何预期，但我们下次再谈。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券昨天21:49

财通资管“一主两翼”业务释放新活力，多只产品业绩跻身同类前列

金融界昨天15:37

微软 2025Q4业绩电话会议分析师问答

——我们使用 Cosmos DB 为 ChatGPT 或 Copilot 等聊天界面所做的事情，猜猜看，对于未来的任何 AI 应用程序来说都是最相关的。我们目前构建的整个数据栈将针对人们所说的任何人工智能应用中最难的挑战之一——情境工程——进行优化。情境工程指的是如何收集数据，并确保问题相关的情境在长期内保持稳定，从而获得所需的智能，最终交付所需的结果。因此，这些工作负载结果对于我们学习构建产品和平台而言，都是无价的。然后，从广义上讲，或者更确切地说，随着时间的推移，它们将会得到广泛的传播。事实上，我和艾米追踪的不仅仅是头部应用程序的使用情况，还包括所有正在构建的二级应用程序的类型。所以，Keith，我想你的问题是，只要我们有头部应用来塑造平台，然后，我们就能实现广泛的传播。从某种意义上说，这两者都是我们正在看到的。所以我对我们未来良好的发展感到非常满意。马克·L·莫德勒 Satya 和 Amy，GenAI 革命已经进行了两年多了，应用仍处于早期阶段，并且正在快速发展。您认为软件公司如何才能将 AI 转化为 SaaS 应用的最佳方式？您认为在 AI 的变现方面存在哪些差异？横向来看，像 M365 Copilot 或 Dynamics CRM Copilot 这样更通用的应用，与代理端非常有针对性的容量相比，应该如何选择？此外，您如何看待 SaaS AI 利润率的长期走势？萨蒂亚·纳德拉我的意思是，如果我把范围扩大到SaaS之外，我认为服务器到云的转变本质上是服务器使用范围的扩展。云本质上就是这样的，我们做了很多服务器，但所需的专业知识、资金、启动、构建和扩展服务器所需的时间都很困难。因此，市场达到了一定的规模。而使用云，您可以灵活地购买它，可以爆发，可以加速或减速，所需的专业知识就会减少，所以它只是数量级的提高。这就是正在发生的事情。所以，如果你认同这种观点，认为智能基本上是计算量的对数，那就意味着计算量将会增长，你必须尽可能高效地利用它，才能不断创造智能。那么，除了基础设施之外，它还有哪些具体表现呢？对于 Keith 之前的问题，我稍微谈了一下基础设施是如何成型的，数据层是如何成型的，应用服务器是如何构建的。这些都是经典的基础设施类别，它们将继续存在，但发展速度将提高一到两个数量级。所以实际上，我们追踪的另一个数据是每个 GPU 都需要存储和计算。这个比例对于基础设施的增长来说也是呈指数级增长的。所以，当你进入应用层时，SaaS 应用本身正在构建高效的智能代理和聊天界面。它们也在构建自主代理。代理有点像应用程序，或许像数据库应用程序，但它们在用户交互中的使用越来越广泛。我认为 GitHub Copilot 就是一个很好的例子。它最初是 IDE 上的代码补全功能。后来我们添加了聊天界面，然后又添加了代理模式。现在我们有了一个自主代理，它实际上是完全异步工作的，对吧？所以这四个功能现在基本上都成了 GitHub 的一部分。顺便说一句，事实证明，所有其他进行任何形式编码的工具都在添加越来越多的 GitHub 代码库。所以，如果我要考虑 GitHub 的盈利，我们有机会通过 GitHub Enterprise 实现盈利，然后我们还可以考虑 GitHub Copilot，以及各种不同规格的 GitHub Copilot。这与 Microsoft 365 的情况完全一样，也与 Dynamics 365 的情况完全一样。所以你必须非常开放地利用你的数据层、业务逻辑层和 UI 层，并在其中进行更广泛的扩展。只要你这样做，使用率就会上升，我认为这会在结果中体现出来。艾米·E·胡德马克，我想，如果你想思考一下你提到的所有事情和层次，你会发现我们在这次转型中也看到了非常类似的盈利工具，对吧？有按用户逻辑，也有按用户层级划分的模式。有时这些层级与消费相关，有时则是纯粹的消费模式。我认为你将继续看到这些模型的融合。尤其是随着人工智能模型能力的增长，最终你会发现团队会想要限制模型的使用，用最好的模型来完成最好的工作。我认为这些模型的融合将在未来继续成为我们关注的焦点。卡尔·埃米尔·凯尔斯特德 Satya 和 Amy，Azure 连续第二个季度呈现大幅增长，这似乎得益于本地部署到 Azure 的迁移活动加速。请问您能否结合您与客户的大量沟通，谈谈是否有两三个具体的催化剂推动了这种迁移？您认为这种趋势会持续多久？萨蒂亚·纳德拉实际上只有三件事正在发生。一是迁移。一个很好的例子就是我在与雀巢的谈话中提到的，他们迁移了 SAP 实例，以及与之相关的大量数据和大量服务器。这是一个典型的例子。我认为，无论是 VMware 迁移、SAP 迁移，还是我们自己的服务器迁移，都进展得相当顺利。但事实证明，我们离终点还很远，充其量也只是处于中期阶段。第二件正在发生的事情是云原生应用正在不断扩展。这甚至不包括所有人工智能应用，比如说传统的云原生电商公司。这些应用正在大规模扩展。其中一些客户以前没有使用 Azure，但现在越来越多地使用，因为他们可能是为了人工智能而来，但现在他们留下来不仅仅是为了人工智能。所以对我来说，这是你从 Azure 整体数据中看到的另一件事。当然，还有新的AI工作负载。所以，从某种意义上说，这三件事是相辅相成的，但这也是推动我们增长的动力。布伦特·约翰·蒂尔 Satya，回到本季度全面强劲的业绩，有什么事情让您印象深刻或感到惊讶吗？您之前以为不会看到，但本季度却看到了？我认为，仅仅是增长幅度就让很多人感到震惊。萨蒂亚·纳德拉我不知道有什么事情真的让我们感到惊讶。但我认为，我们在构建这些人工智能应用程序的过程中，以及总体上，注意到的是，这个平台已经不再只是“这是模型，这是API，进行一些调用”那么简单了，对吧？我的意思是，从某种意义上说，这在一年前就已经达到了最先进的水平。而现在，这些新兴的、状态化的应用模式，甚至需要对应用堆栈进行大量的重新思考。我的意思是，即使是存储层，考虑到你的复杂程度，你到底想通过预处理构建多少索引，才能让你的即时工程（或者我称之为上下文工程）变得更好、质量更高？所以我认为所有这些都正在涌现。所以当我看到 Azure Search、Fabric 和 Cosmos DB 这样的产品时，我发现所有这些东西，包括围绕它们的框架，都变得越来越强大，足以构建重要的应用程序。令我感到高兴的是，公司内部、公司外部的学习曲线、堆栈的传播、应用程序的出现速度都快得多。我总是回想起来，嘿，当关系数据库出现的时候，人们花了一段时间才构建一个ERP系统。而现在，我们正在以非常非常快的速度构建相当复杂的应用程序，我想，这是基于它正在出现的成熟度。雷莫·伦肖我之前对 Copilot 有一个疑问，显然我是巴克莱银行的忠实用户。仔细想想，我们都意识到 Copilot 是人工智能的一部分，但数据正变得越来越重要。从那以后，我们就可以开始考虑座席了。萨蒂亚，您在与客户的谈话中看到了什么？您认为 Copilot 实际上只是一个起点，从那以后，它的应用范围会变得越来越广泛？萨蒂亚·纳德拉即使在 Copilot 内部，我相信你也看到了，对吧？现在有分析师和研究员，仅举两个例子，当然还有人，所有第三方代理。所以，是的，它不仅仅是请求和响应，它本质上是生成应用程序，然后执行工作并返回。但即使对于异步工作来说，UI 仍然非常重要。为了指导异步工作，你需要 UI。为了监控异步工作，你也需要 UI。或许情况会有所不同，它可能不是一个聊天界面。当然，你需要一种方法来检查异步工作是什么，对吧？就拿我在 GitHub 上举的例子来说吧。即使你没有使用 GitHub Copilot 创建核心签入或拉取请求，有趣的是，即使你使用 Claude Code 或其他任何语言编写代码，我们也看到 GitHub Copilot 代码审查代理的使用率大幅提升。我认为所有这些系统都在发生这种情况。你说得完全正确——它一开始会有一个更注重聊天的用户界面，但很快就会超越这个范围。你可以在 M365、Dynamics 365 和 GitHub 中看到它。卡斯图里·戈帕兰·兰甘艾米，我想承认的是，几个季度前您曾说过，你们会达到一个可以加速 Azure 业务发展、同时降低资本支出的阶段。您确实做到了。但前景如何？当我查看下一季度的资本支出指引时，我当然会将其视为云服务业务的积极指标。但是，我们应该如何看待未来几年资本支出与 Azure 增长率曲线的对比，尤其是在我听到 Satya 提到 AI 堆栈正在消耗越来越多的基础设施的情况下？我们是否必须继续这样做，等待推理和应用程序的神奇启动，从而创造更丰富的毛利率组合？祝贺本季度。艾米·E·胡德首先，让我先回顾一下，当你想到我对资本支出的全年评论以及超过 300 亿美元的第一季度指引时，你首先必须明白，我们有 3680 亿美元的合同积压订单需要交付，这不仅涉及 Azure，还涉及整个微软云。因此，就对投资回报率、增长率和相关性感到满意而言，我感到非常高兴，因为我们的支出与我们需要交付的账面业务基本相关，我们需要团队尽最大努力执行，以尽快、有效地实现产能到位。所以，你看，我们说过增长率会逐年下降，但本质上，我们的投资，尤其是在服务器、GPU、CPU、网络存储等短期资产上的投资，与我们看到的积压订单和需求曲线息息相关。天哪，我在一月份就说过，我认为到六月份我们的供需状况会更好。现在我说，我希望到十二月情况会更好。这并不是因为我们放缓了资本支出。即使我们加快了支出，并试图尽快获得租赁，让 CPU 和 GPU 尽快投入系统，我们仍然看到需求在改善。所以，Kash，我不太关注收入增长和资本支出增长何时会交汇。我专注于积累订单、拓展业务和交付产能，就我们目前完成这些任务的能力而言，我们看到了良好的投资回报率。所以我不希望人们过度关注某个关键点。因为当你处于这种扩张性的时刻时，选择一个数据点通常意味着你会在市场份额增长和获胜方面做出过于保守的选择。所以我倾向于把更多的精力放在那里。萨蒂亚·纳德拉我认为另一件事是——我记得我在之前的财报中也提到过，主机托管商和超大规模数据中心的区别在于软件。这里也一样。我举的那个GPT4o例子完全是软件，对吧，去年也做了优化。所以，我们知道如何运用软件技能，让任何硬件都变得更好几倍。这就是良率的来源。但正如艾米所说，当你真正开始建设工厂时，你不会想把它序列化。你只想全力以赴，在各个方面都努力，而随着时间的推移，这种努力会逐渐积累。艾米·E·胡德我确实认为，当萨蒂亚谈到软件层时，他指的是将其与复合S曲线联系起来，这一点很重要。所以我想提醒大家，这是我们在之前的云转型过程中看到的，也是我们当时的运作方式。同样的技能和逻辑，如果能以更快的速度运用，就能应用于同样的转型。迈克尔·詹姆斯·图林艾米，也许利润率方面也不错。听到你们预期明年的运营利润率将持平，这令人印象深刻，因为你们正在吸收一些向 Azure 和一些更专注于 AI 的产品组合转变。您能否更详细地谈谈你们如何管理这些权衡，并抵消部分业务组合变化的影响？我特别想知道，您认为内部利用人工智能带来的生产力提升有哪些值得强调的？或者，您能否提及其他任何支撑全年预期的因素？艾米·E·胡德我认为真正需要关注的是，当你考虑利润率时，我认为有时人们会把大量精力放在成本控制上，以此作为利润率的驱动因素。另一个驱动因素是专注于确保你提供一款具有竞争力和创新性的优秀产品，并能够占据市场份额，因为这会推动收入增长。而收入本身，以及收入增长，正如你们大家（甚至可能比我更了解）所了解的，是实现利润率提升的持久途径。它会自我增强。话虽如此，我想指出的第二件事，其实就是我之前和Kash谈过的事情，Satya和我都提到过，那就是运用我们所有的技能来提高效率，无论它存在于堆栈的哪个层级，S曲线是复合的，我们正在做这项工作，并且在构建的同时专注于此。所以，即使我们继续投资，你也会看到改进。当然，关键在于继续让优秀的人才专注于我们拥有最大市场、最有可能成功的产品和机遇。因此，当我们做到这三件事，精力充沛、注意力集中的时候，我对利润交付就充满信心。但请不要误会，一切真的都始于产品，终于产品，而产品也是我们真正关注的重点，并将产品交付给客户。 (这份记录可能不是100％的准确率，并且可能包含拼写错误和其他不准确的。提供此记录，没有任何形式的明示或暗示的保证。表达的记录任何意见并不反映老虎的意见)

老虎证券昨天10:39

微软 2025Q4业绩电话会议高管解读财报

老虎证券昨天10:39

4万亿美金！这个赛道爆了

的数字上涨游戏。2022年11月30日ChatGPT的横空出世，带来的是一个时代的彻底转向。从2023年至今，美国最大的八家科技公司市值增长超13万亿美金，直接超过了2024年德国（4.66万亿美金）、日本（4.03万亿美金）和印度（3.85万亿美金）的GDP总和（12.53万亿美金），是不容置疑的“富可敌国”，更有力诠释了本轮科技浪潮的深刻影响。这一切远没有结束。当市场以为谷歌二季度业绩已经很炸裂了，微软和Meta最新财报直接让全球卖方、买方都咋舌了，且一举引爆A股算力板块。昨日午间收盘，同类规模最大的创业板人工智能ETF(159363)一度飙涨4.21%，涨幅全市场第一！ 1 北美云巨头狂拉资本支出北美的AI基建投入与AI商业化的正循环已初步形成。 OpenAI今年前七个月的收入据报已达120亿美元，月平均收入为10亿美元，较年初飙升1倍，每周活跃用户突破7亿。 Meta二季度营收超预期，其中广告营收465亿美元，同比增长23%，主要受益于AI驱动的广告精准投放和用户增长。微软的智能云部门二季度营收298.8亿美元，同比增长26%，其中Azure和其他云服务收入同比增长39%，创2022年末以来新高。谷歌的Gemini应用月活超4.5亿，旗下AI产品每月处理Tokens从5月的480万亿翻倍至6月的980万亿，较去年4月的9.7万亿飙涨100倍。每一款AI应用的突破，每一单位Token的调用，背后都是科技巨头斥巨资搭建的数据中心的日夜运转、算力集群的高速运算。博通7月初的管理层会议就释放出清晰信号——AI推理需求不仅正在迅速放量，甚至“超过当前产能”，而这一趋势尚未被纳入此前对市场规模的预测。北美云服务巨头继续不约而同重金砸AI基建，最有力的证据就是不断攀升的资本支出。谷歌将2025年的资本支出预算从750亿美元上调至850亿美元，并预计在2026年进一步加速投资。 Meta将资本支出计划上调至660-720亿美元（原640-720亿美元），2026年预计超1000亿美元，重点投入AI基础设施和数据中心。撤掉两个数据中心的微软，二季度资本支出未出现任何放缓的迹象，反而环比重回增长（13%）CapEx指引下季300亿美元，环比增长25%，维持2025财年800亿美元的目标，2026年将进一步向AI基础设施倾斜。广发证券统计数据显示，北美云厂商最新资本开支确定超预期了，2026年北美大厂资本开支增速28-29%，之前在关税冲突的悲观预期下，彭博预期增速仅为1-3%。 2 创业板人工智能ETF(159363)表现亮眼回到A股市场，我们可以看到，6月AI板块回暖后，上游算力硬件板块显著跑赢下游应用板块，尤其是CPO板块，CPO指数6月初至今累计涨29%，创业板人工智能ETF(159363)跟踪的指数——创业板人工智能涨幅更凌厉，同期上涨36.28%，优于中证人工智能（19.15%）和科创AI（12.09%）。 (本文内容均为客观数据信息罗列，不构成任何投资建议）因为北美云厂商加速AI算力投资，推动800G光模块需求爆发，中际旭创、新易盛作为北美CSP的重要光模块供应商，业绩预告双双超预期有力印证了AI产业趋势。光模块企业新易盛、中际旭创、光迅科技、华工科技2025年上半年净利润预告均实现超过50%的同比增长，其中新易盛直接爆表，预计2025年上半年归母净利润同比增长327.68%–385.47%。创业板人工智能指数，深度聚焦AI产业链上游的“卖铲人”环节——算力基础设施，且重点配置光模块、IDC算力租赁等国内优势领域，前十大重仓股包括新易盛（光模块）、中际旭创（光模块）、软通动力（AI软件）、润泽科技（数据中心）等细分领域龙头，“CPO”含量达33.81%，领先同类指数。创业板人工智能ETF(159363)作为全市场首只跟踪该指数的ETF，具有先发优势，截至7月30日，最新规模为18.75亿元，规模今年飙增超180%，年内日均成交额为1.54亿元，规模、流动性双双稳居同类产品断层第一。进入6月以来，AI板块热度重燃，创业板人工智能ETF(159363)以及联接基金(A类：023407，C类：023408)备受资金青睐，截至7月30日，近5个交易日有4日迎来资金净流入，合计净流入1.45亿元。 3 小结算力作为这场变革的“基础设施”，叠加DeepSeek高性价比降低AI应用研究门槛，年初市场热议的杰文斯悖论如今得到验证。中国作为拥有14亿多人口的超大规模内需市场，庞大的市场需求或进一步刺激中国AI产业的发展，无论是AI发展前期、还是静待爆款应用的后期，均指向算力！谁能在AI时代掌握核心算力，谁就能在下一代科技竞争中占据先机。巨量的资金投入、海量的设备采购，使得算力行业处于聚光灯之下，这在业绩上已经有所体现。作为“CPO”含量领先同类的创业板人工智能指数，自2023年以来的表现可谓是亮眼。 Wind数据显示，截至2025年7月31日，创业板人工智能指数涨幅165.9%，大幅跑赢同类指数。作为全市场首只跟踪创业板人工智能指数的ETF——创业板人工智能ETF(159363)于2024年12月16日正式上市，短短7个多月时间，就受到资金热捧，规模实现暴增。回到大的宏观时代背景，AI正在加速改变世界，随着板块热度不断攀升，波动率也有所放大昨日盘中突传一则事关英伟达H20芯片的消息，导致市场出现情绪大波动。身处科技革命的时代，短期难免要面对形形色色的消息干扰，但长期视角下，可能就是一颗小石头投入海面泛起了涟漪。纵使AI的前方是星辰大海，途中仍要历经千回百转。我们需要明确的一点是，在AI被公认为“改变世界未来”的赛道上，无论是国家、企业还是个人，谁都不想被落下！短短三年不到的时间，美国八大科技巨头的市值就飙涨13万亿美金，规模可与全球GDP前五（剔除中美两国）分庭抗礼，如今微软、谷歌、Meta三大巨头最新财报再次力证AI投资的如火如荼。值得一提的是，与Meta二季度财报一起公布的还有Meta创始人、董事长兼CEO扎克伯格的一封野心勃勃的信：Meta要引领超级智能，让个人超级智能走向每一个人。其在信中直言，“在未来的几年里，AI将改进我们现有的一切系统，并让我们创造和发现当下难以想象的新事物。某种意义上，这将是人类的一个新纪元。” 6月，扎克伯格亲自宣布成立“超级智能实验室”，同时开启硅谷史上堪称最激进的挖人计划；6月中旬OpenAICEO奥特曼爆料称：“Meta用上亿美元薪酬挖人”。巨头的重金投入绝非一时兴起，而是基于对AI引领未来的战略布局。即便如今仍没有出现万众期待的AI颠覆性应用，巨头们的重金投入节奏、技术迭代、全球产业链的协同，都已清晰指向一个结论： AI重塑世界的进程，势不可挡。上下滑动查看完整风险提示：风险提示：上述内容仅反映当前市场情况，今后可能发生改变，不代表任何投资意见或建议。指数过往业绩不代表其未来表现，亦不构成基金投资收益的保证或任何投资建议。指数运作时间较短，不能反映市场发展的所有阶段。指数基金存在跟踪误差，基金过往业绩不代表未来表现。购买任何基金产品前请阅读《基金合同》《招募说明书》等法律文件，请根据自身风险承受能力、投资目标等选择适合自己的产品。市场有风险，投资需谨慎。

格隆汇昨天09:38

微软云业务增长超预期及AI支出创纪录，推动股价大幅上涨及行业变革

这主要源自其与OpenAI合作，部署由ChatGPT等技术支持的对话型AI工具，集成于微软生产力软件和云服务中。公司押注于AI驱动的自动化和智能应用将大幅提升客户价值和使用粘性。巨额AI支出反映微软在抢占AI技术高地和产业生态布局上的积极战略，助力其未来业务增长和竞争优势。财报发布后市场反应及未来发展展望财报公布后，微软在美股盘后交易中大涨约7%，显示投资者对其云业务和AI战略高度认可。未来，随着AI工具在企业和个人办公场景的深度应用，微软云服务和相关产品预计将持续保持快速增长态势。公司通过不断强化Azure平台能力及AI生态，正加速抢占云计算和智能软件市场份额，有望成为全球领先的数字化转型引擎。关键指标数据同比增长备注 Azure云计算部门季度销售额增长39% 同比增长39% 第四财季数据云计算部门年度销售额超750亿美元增长34% 首次披露盘后股价涨幅约7% 较财报前上涨市场积极反应权威机构与分析师点评 “微软云业务的强劲增长和AI投入，彰显其在数字化转型中的领导地位，推动未来业绩持续提升。” —— Goldman Sachs，2025年7月31日 “Azure收入首次披露，显示微软云战略成效显著，人工智能成为新的增长引擎。” —— Morgan Stanley，2025年7月31日 “微软对AI基础设施的巨额投资表明公司在技术创新和市场布局上持续加码。” —— JP Morgan，2025年7月31日常见问题解答问：微软Azure云业务的最新增长数据是多少？答：第四财季Azure销售额增长39%，年度销售额达到超750亿美元，同比增长34%。问：微软为什么加大对人工智能基础设施的投入？答：因看好AI技术对生产力工具和云服务的推动作用，提升竞争力和客户价值。问：此次财报对微软股价有何影响？答：财报公布后，微软盘后股价大涨约7%，反映投资者积极情绪。问：微软与OpenAI合作的主要内容是什么？答：微软在产品中集成了由OpenAI支持的ChatGPT技术，推动智能化应用。问：未来微软云业务的发展前景如何？答：预计将继续快速增长，AI和云计算结合助力市场份额提升。编辑总结微软第四财季云业务表现超出预期，首次披露Azure年度收入达到750亿美元，显示其在全球云计算市场的稳固地位。同时，公司对AI基础设施投入创历史新高，彰显其积极布局人工智能未来发展的战略眼光。财报发布后股价大幅上涨，市场对微软云和AI战略前景持乐观态度。未来，随着AI技术深度融入微软产品生态，云业务有望保持高速增长，持续引领数字化转型浪潮，助推公司业绩和股价稳健上行。来源：今日美股网

今日美股网昨天00:12

微软市值突破4万亿美元，AI布局引爆新一轮增长引擎

t 365企业软件业务增长的新动能。自ChatGPT在2022年底横空出世以来，微软股价几乎翻倍，AI已经成为其价值跃升的核心引擎。尽管全球市场近期因特朗普政府的加征关税政策而动荡不安，但微软的业绩并未受到明显冲击。相反，在美股大盘屡创新高的背景下，微软成为投资者眼中的“避风港”，华尔街信心持续高涨。为了进一步提升效率，微软也在进行组织调整。据透露，公司7月宣布将裁员约9000人，占总员工数约4%，这是自2023年以来最大规模的一次人事调整。今年5月，微软也曾裁员6000人。虽然官方未明确将裁员与AI关联，但公司发言人指出，这与“新技术显著提升员工生产力”有关。微软CEO萨提亚·纳德拉曾表示，目前公司20%至30%的代码已经由AI生成。通过削减传统岗位、增加AI投资、优化产品结构，微软正向全球释放一个明确信号：AI是未来，它必须站在最前沿。

琳琳总总07-31 23:41

爆了！大超预期

都会非常巨大。如果回顾从2023年初chatGPT爆发到现在，尽管AI公司的股价走势有波折，但一路向上的趋势并没有改变，AI企业是能够用高增长业绩去兑现市场预期的，这种鉴于业绩高增长下的估值扩张、股价上涨，质地是比较健康的。即使AI领军企业的PS估值，看似高达30-50倍，但参考云计算发展史：AWS在2015年PS峰值达35倍，随后7年收入增长12倍，AI企业的模型迭代能力，是可以不断突破估值锚点的。为什么我们一直说，AI领域的投资需要长期坚守，而非被短期波动干扰？核心逻辑在于，AI技术革命具备不可逆性、强渗透性和指数级增长三大特征。毫无疑问，AI已从工具升级为数字时代的"电力系统"，ChatGPT的爆发标志着NLP技术跨越奇点，大模型正在重构所有行业的底层工作流，如药物研发效率提升100倍。全球算力需求每3个月翻倍，这种基础设施级别的变革不会因短期估值波动而逆转。即便AI应用处在早期，但微软Copilot已渗透72%的财富500强，年化ARR达100亿美元；AI助理将取代50%的搜索引擎请求，AI PC、AI 手机的快速渗透，将带动万亿级换机潮。 2023年，GPT-4参数规模达1.8万亿，2024年Claude3突破10万亿，技术进化呈现超摩尔定律速度。放弃AI投资，相当于在2000年因互联网泡沫破裂，质疑并卖出亚马逊。 2023Q4，全球AI初创融资环比下降40%；2025年初，算力需求崩塌论四起；4月，贸易战导致市场大跌。回过头看，这些都是噪音，非但不应该逃离，反而应该坚守，甚至逆向交易。因为历史已经不断证明，每次技术革命中，最终胜出的，都是那些懂得屏蔽噪音，始终如一的坚守者。（全文完）

格隆汇07-31 16:08

ETF盘中资讯|创业板人工智能全线沸腾！159363放量摸高3.73%！AI硬件“易中天”集体新高，AI应用龙头20CM涨停

imiK2、Grok4等模型进展不断，ChatGPTAgent引领应用创新，下一代模型应用进展可期。政策端支持有望加大，促进AI产业链持续繁荣。多重力量共振下，AI产业链有望持续加速，迎来新一轮投资机遇。把握AI算力核心机会，建议重点关注全市场首只的创业板人工智能ETF华宝（159363）及场外联接（A类023407、C类023408），标的指数超六成仓位布局算力基础设施，逾三成仓位兼顾AI应用，高效地捕捉AI主题行情，成份股以“光模块”龙头为先锋，全面囊括算力硬件、IDC算力租赁、AI+应用等热门AI赛道。数据来源：沪深交易所等。注：“全市场首只”是指首只跟踪创业板人工智能指数的ETF。风险提示：创业板人工智能ETF华宝被动跟踪创业板人工智能指数，该指数基日为2018.12.28，发布日期为2024.7.11。创业板人工智能指数2020-2024年年度涨跌幅分别为：20.1%、17.57%、-34.52%、47.83%、38.44%，指数成份股构成根据该指数编制规则适时调整，其回测历史业绩不预示指数未来表现。文中指数成份股仅作展示，个股描述不作为任何形式的投资建议，也不代表管理人旗下任何基金的持仓信息和交易动向。基金管理人评估的本基金风险等级为R4-中高风险，适宜积极型（C4）及以上的投资者，适当性匹配意见请以销售机构为准。任何在本文出现的信息（包括但不限于个股、评论、预测、图表、指标、理论、任何形式的表述等）均只作为参考，投资人须对任何自主决定的投资行为负责。另，本文中的任何观点、分析及预测不构成对阅读者任何形式的投资建议，亦不对因使用本文内容所引发的直接或间接损失负任何责任。基金投资有风险，基金的过往业绩并不代表其未来表现，基金管理人管理的其他基金的业绩并不构成基金业绩表现的保证，基金投资须谨慎。

金融界07-31 11:27

OpenAI发布ChatGPT Study免费AI家教，提升个性化教育与自主学习能力

导读目录 ChatGPT Study学习模式概述教育领域的个性化教学与辅助四大核心功能详解权威点评与总结常见问题解答 ChatGPT Study学习模式概述根据 www.TodayUSStock.com 报道，OpenAI于今日凌晨1点发布了ChatGPT Study学习模式，旨在为教育领域带来全新的交互式AI辅助学习体验。该模式不仅限于简单回答问题，而是通过深度解读难题的思路和步骤，模拟一个全天候的在线家教，帮助学生在学习过程中获得更有针对性的指导。教育领域的个性化教学与辅助 ChatGPT Study能够根据学生的学习进度和具体需求，提供个性化的教学服务。相比传统教学，AI家教模式通过逐步引导和反馈，培养学生的批判性思维和自主学习能力，显著提升学习效率和质量。这一创新举措尤其适合当前远程教育和混合教学的趋势，弥补了师资资源有限的短板。四大核心功能详解功能名称功能描述应用场景交互式提示通过互动式对话，引导学生思考问题的各个角度。解答复杂问题，激发思维灵活性。支架式回应逐步分解问题，提供循序渐进的指导。帮助学生逐步掌握难点，减少挫败感。个性化教育根据学生需求定制学习方案和反馈。适应不同学习水平，增强学习效果。知识点检查检测学生理解程度，及时调整教学策略。确保知识掌握扎实，发现薄弱环节。权威点评与总结 OpenAI推出的ChatGPT Study学习模式代表了AI教育辅助的最新发展，不仅免费开放，更强调深度互动和个性化指导。该模式能够有效填补传统教育资源不足，尤其在复杂知识点讲解和思维培养上具备显著优势。未来，随着AI技术不断成熟，ChatGPT Study有望成为推动教育公平与创新的重要工具。 “ChatGPT Study的推出标志着AI在教育领域进入实用阶段，极大提升了学生的学习体验和效果。” —— 高盛教育科技分析师，2025年7月30日 “个性化和互动式教学是未来教育趋势，OpenAI的这一步为行业树立了新标杆。” —— 摩根士丹利教育研究团队，2025年7月30日 “免费开放的AI家教工具将显著降低教育门槛，促进教育公平。” —— 麦肯锡教育创新组，2025年7月30日常见问题解答问：ChatGPT Study与普通ChatGPT有何不同？答：Study模式侧重深度教学，通过分步骤引导帮助学生理解思路，而非单纯给出答案。问：该功能是否免费提供？答：是的，OpenAI在免费版ChatGPT中也提供了Study学习模式。问：ChatGPT Study适合哪些学科？答：目前适用于数学、科学、语言等需要逻辑推理和概念理解的学科。问：如何确保个性化教学效果？答：通过持续跟踪学生学习进度和知识点掌握情况，动态调整教学方案。问：ChatGPT Study能否替代传统教师？答：其作用是辅助教学，提升学习效率，暂时无法完全替代教师的综合指导和情感交流。来源：今日美股网

今日美股网07-31 00:12

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