放大资金，增加盈利可能
配资是一种为投资者提供杠杆资金的金融服务！
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1、海外算力：当2030年能见度提升
1） 甲骨文今日公布第一财季业绩，受益于与OpenAI的巨额交易，其“剩余履约义务”达到4550亿美元，并预计云基础设施业务在未来四年分别增长至320亿美元、730亿美元、1140亿美元和1440亿美元。
2）英伟达宣布推出“Rubin CPX” GPU，专为海量上下文AI模型打造，在单片芯片上提供每秒30 PetaFLOPS 的 NVFP4 计算性能，并配备128GB的GDDR7显存。
3）微软昨日与Nebius达成了一项高达 194 亿美元的多年期合作协议，微软将从其购买 174 亿美元的人工智能云计算服务，并保留最高 20 亿美元的追加采购选项，协议有效期至 2031 年。
4）Meta创始人扎克伯格近日表示，到2028年，Meta将在人工智能基础设施方面投资约6000亿美元。
最近海外链调整幅度较多，但海外巨头增速趋势依然没变，从NV到Oracle，本质是推理生态的大规模崛起。本轮科技之争核心抓手在AI，大厂纷纷上修AI相关资本开支。从25年往26年看，英伟达 GB200 上量/GB300 量产/Rubin推出，谷歌、Meta、亚马逊等 ASIC厂商快速发展，800G 交换机加速渗透等。
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2、甲骨文FY26Q1：在手订单“海啸级”大超预期，推理算力供不应求
今天凌晨甲骨文发布最新财报，RPO 大超预期，AI 基建需求强劲，盘后大涨近 30％，跻身美市值 TOP10。
- RPO：公司 FY1Q2026 RPO 大幅增长359%，达 4550亿美元，远超市场预期，主要得益于与 OpenAI 巨额交易，CEO 预计还将签署多份新的数十亿美元合同，RPO 可超 5000亿美元。
- 云业务：总营收为72亿美元，同比增长28%；其中云基础设施（IaaS）营收33亿美元，同比增长55%。预计本财年云基础设施业务将增长77%，达到180亿美元，且未来四年营收将远超市场预期。
- 预期：海量在手订单，上修云设施FY2026-30 指引至180/320/730/1140/1440亿（预期177/290/500/690/840亿）；上修FY2026 Capex 至350亿（预期250亿）；
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继 Google 、Microsoft 等上修capex 指引后，Oracle 再次验证海外 AI 基建高景气。我们认为Oracle指引反映出AI需求持续，叠加此前NV在业绩会给出2030年3-4万亿美元AI基础设施支出的图景，博通AI收入增长在FY27可见度较清晰，我们认为AI基础设施需求正在向远期延续。
Oracle供应商：新易盛 （Oracle 主供）、中际旭创 （从通过交换机厂商间接供应转为直供）、汇绿生态 （收购的武汉钧恒是Finisar代工，终端客户主要是Oracle等）、天孚通信 （光引擎开拓新市场）、嘉元科技 （拟受让+增资获得武汉恩达通股权）、剑桥科技 （设备商客户800G硅光需求中约1/3来自Oracle）
3、甲骨文FY26Q1业绩会要点
1）AI驱动RPO暴增
公司发布FY26Q1业绩，实现营业收入149.3亿美元（市场预期150.3亿美元），同比+11%；Non-GAAP EPS为1.47美元（市场预期1.48美元）。公司由AI工作负载带来的剩余履约合同（RPO）达到创纪录的4550亿美元，同比+359%，较上一季度增加3170亿美元。
2）RPO大超预期，上修IaaS收入指引
对甲骨文云基础设施的需求持续增长，公司预计将签署更多数十亿美元的客户合同，RPO可能会增长到超过5000亿美元。基于此公司上修未来5年IaaS业务收入指引：
FY26：180亿美元（市场预期177亿美元）
FY27：320亿美元（市场预期295亿美元）
FY28：730亿美元（市场预期505亿美元）
FY29：1140亿美元（市场预期690亿美元）
FY30：1440亿美元（市场预期844亿美元）
3）公司已成为核心企业合作伙伴
AI训练市场：甲骨文已成为OpenAI, xAI, Meta等全球顶尖AI公司的首选合作伙伴。公司通过构建速度更快、成本效益更高的GW级数据中心，在AI训练市场占据领先地位。
AI推理市场：管理层强调，AI推理市场规模将远超训练市场，人们的推理能力正在耗尽。公司凭借其在企业数据领域的领导地位及全新的AI数据库，通过数据矢量化技术，使企业客户能在保障数据私密性的前提下，安全地结合私有数据与公有数据，利用LLMs进行推理。
4）资本开支如期上修
由于RPO的强劲增长，FY26 Capex预计将达到约350亿美元（市场预期266亿美元），主要用于购置产生收入的数据中心设备。目前已在Azure、GCP和AWS内部署了34个云数据中心，并计划再增加37个，总数将达到71个。
5）FY26Q2展望
收入：预计FY26Q2营业收入同比增长12%-14%（固定汇率，市场预期15%）。
EPS：预计FY26Q2 Non-GAAP EPS为1.58-1.62美元（固定汇率，市场预期为1.62美元）。
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4、英伟达发布新品Rubin CPX
类似Asic设计理念，专为长上下文推理和视频生成应用设计，预计将于2026年底上市。
- 推理性能提升：Rubin CPX单卡，无HBM，配备GDDR7，算力达30PFLOPS（NVFP4）。NVL144 CPX机架集成144张Rubin CPX GPU、144张Rubin GPU、36张Vera CPU，算力达8EFLOPS（NVFP4精度），VR NVL144的2倍。
- 针对长上下文场景的专门优化：推理阶段分为Prefill（预填充）与Decode（解码）两个阶段。Prefill主要受到计算能力限制，决定首个Token生成时间。生成阶段受互联/内存带宽限制，决定后续时延。长视频生成场景下，上下文tokens超100万，Rubin CPX GPU针对长上下文优化，类似Asic的设计理念，将算法融入硬件架构设计，提高推理性能。
- Token经济学再升级：黄仁勋表示Rubin CPX可实现50倍的投资回报率，相当于每1亿美元的资本支出即可带来高达50亿美元的token收益（GB200 回报率为10倍）。
- 供应链影响：
1）增加独立 GPU处理长文本和KV Cache，网络数据包由网卡发包，因此挂在 CX9网卡下。
2）CX9独立GPU的性能参数接近 B300，使用GDDR7，在计算托盘中增加一个小背板，44层使用 EM896K3材料，用于CPX与rubin之间高速通信，每个计算托盘标配，材料与层数升级，价值量约等于 compute tray。
3）整机柜功耗设计有180-200KW，升级至350KW，由于机柜内小背板阻断风道，CPX组件必须采用全液冷设计。
4）对于早期提供的标准版rubin，26年底完整版cpx机柜量产，在此之前购买的rubin普通版，可以以通过采购一个人独立的cpx机柜补齐功能，完整版是rubin cpx是单机柜解决方案。
# 利好 PCB价值量大幅提升，电源与散热价值量提升。
5、享受极强产业趋势下泡沫形成的过程
随着 ORCL 的业绩落幕，几乎所有重要的 AI 相关的美股公司的 3Q 业绩都出来了，90% 以上的公司都 beat卖方，甚至买方预期，没有 beat 的也大幅上调了未来的指引，且有 backlog 或者 RPO 的订单积压作为佐证，有理有据，信的赚了钱，不信的相信也在信的路上，会将估值进一步推高（上修远期指引），而产业链的积极变化，不断正反馈也会推高 EPS，也就是股价泡沫化形成的过程，泡沫化是好事，往往是正常算数算空间企及不到的高度。而现在的估值处于理性下还有空间的状态，且很多远期的指引和明年的业绩都有较大分歧，从周五 AVGO 涨 NVDA 跌，市场想的是存量博弈逻辑而非增量逻辑可以看出一二，所以我们非常看好这一轮科技牛市泡沫化形成的旅程。
纯远期空间统计：
1）NVDA：5 年 3-4 万亿/年的 CapEx 支出
2）META：到 2028 年 6000 亿美金投资
3）AMD：2028 年 5000 亿 加速卡空间
4）星际之门：2029 年 5000 亿总投资额，可能进一步扩大至数万亿
5）苹果：未来 4 年 6000 亿美金投资
强依据的远期空间统计：
1）ORCL：这个季度 AI 云 RPO 未执行订单 4550 亿，季度环比 230%
2）ORCL：26E-30E 的 AI云收入指引 180/320/730/1140/1440 亿美金，30 年几乎是 2024 年IaaS云总盘子的 80%，AWS 2006 年开始做云，到明年 20 年，AWS预估收入是 1500 亿左右，也就是说 5 年时间光 AI 部分就再造一个 AWS，AI 的扩容速度和规模之大这组对比可以体现
3）AVGO：总体订单积压为 1100 亿美金，高增至少维持两年
4）NBIS：5 年微软 200 亿美金订单
5）数据中心：星际之门 7 月 4.5GW 扩容，META 总共 6GW 的数据中心布局，中东主权 AI 到 30 年 6GW 数据中心
短中期上修：
1）AVGO：OAI 多 100 亿，27 年相较于 26 年增速斜率向上
2）NVDA：26 年默认 50% 收入增速，EPS 7 以上
3）ORCL：CapEx 从 25 年 250 亿上修至 350 亿
3）四大 CSP CapEx： 合计从财报前 25/26 年 3250/3720 亿上修至 3600/4800 亿左右
4）供应链的公司如 TSM/ALAB/CLS/LITE/CRDO 等几乎都看到新故事的出现，产业链的上修，下个季度的业绩上修，股价迎来新高或巨大涨幅
相信国内直接的配套供应链公司的持续性同样受益于强大的产业趋势，而国内的 AI 相关的规模也同样被低估，如云，GPU，服务器，存储等供应链，这一轮AI一定是海内外共振的。
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