英伟达30亿入股Meta！卖芯片的钱又花回去？背后是AI生态的系统级绑定
Meta把AI融资计划抬到950亿美元，英伟达又反向拿出30亿美元认购其新股；这不只是“买客户股票”，更像把芯片订单、资本纽带和技术栈绑定到同一张表里。
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英伟达30亿入股Meta：左手投资右手卖芯片，这套路太深
英伟达一边向Meta卖下一代算力平台，一边又掏30亿美元入股客户。这笔交易把“卖芯片”升级成“资本+硬件+生态”三重绑定，关键看钱会不会又回流到英伟达的订单里。
利率跌科技股却崩！Meta现金流转负，8250亿账单压垮AI信仰
美东时间10月22日，纳指重挫2.60%，创6月以来最大单日跌幅，费城半导体指数暴跌6.72%。反常的是，当天美债10年期收益率大跌约19个基点至4.95%——利率下行本该是科技股的利好，这次却没有。
扎克伯格千亿支票前只拿氛围报告！苹果不烧钱股价涨25%
AI军备竞赛两年后，资本市场开始重新定价：苹果靠「不烧钱」路线股价涨25%，Meta签下千亿美元支票前只拿到一份「氛围报告」，Anthropic冲刺史上最大IPO却遭两大核心客户同步削减内部用量。
前段时间Meta发布了AIAgentMuse,海外媒体评价这一举动瞬间将Meta拉回到AIAgent
前段时间Meta发布了AIAgentMuse,海外媒体评价这一举动瞬间将Meta拉回到AIAgent的主流竞争餐桌上，这背后有一个角色进入了大众的眼里，就是MetaAI的首席执行官华裔“汪滔”29岁最近看了他的几个访谈，非常喜欢也让大家感觉到了这不到30岁的年轻人站在MuseAI的发布会上侃侃而谈时的视野前段时间Meta发布了AIAgentMuse,海外媒体评价这一举动瞬间将Meta拉回到AIAgent的主流竞争餐桌上，这背后有一个角色进入了大众的眼里，就是MetaAI的首席执行官华裔“汪滔”29岁最近看了他的几个访谈，非常喜欢也让大家感觉到了这不到30岁的年轻人站在MuseAI的发布会上侃侃而谈时的视野和格局18岁辍学创业，19岁进入MIT攻读计算机一年不到又再次出来创业，果然天才的世界你我不懂他在很多访谈中表达了很多观点，以下6点值得学习1、真正的创业机会，来自发现别人忽视的关键问题2、创业初期，要有独立判断力，不被外界的声音左右了3、好的创业者，必有有承认自己错误的能力并且快速改变自己4、AI最大的机会不是让现在的模型变得更强，而是让技术真正的进入真实世界5、未来世界可能最缺失的是愿景和雄心6、企业的真正竞争力，是可以不断改进的反馈系统同时在各种访谈中，他身上表现出来很多优秀的素质：1、第一性原理思考；从亲自训练AI遇到的数据瓶颈发现创业机会，而不是根据行业热度决定做什么2、独立判断力；面对投资人质疑，能够坚持有实践依据的长期判断3、快速学习能力；承认创业初期能力不足，把持续改进看作创业者的核心任务4、接受反馈的开放性；接受导师对医疗AI方向的质疑，及时调整创业方案5、长期主义与系统思维；关注技术长期发展曲线、人才密度和组织反馈机制，而不仅是眼前产品
有一些五月被Meta大裁员的人来投我们公司了[笑着哭]看了几个Candidates都是Meta来的
有一些五月被Meta大裁员的人来投我们公司了[笑着哭]看了几个Candidates都是Meta来的
#美教授称美国的AI投资恐爆雷#【#美国砸10万亿美元梭哈AI#？教授：可能“爆
#美教授称美国的AI投资恐爆雷#【#美国砸10万亿美元梭哈AI#？教授：可能“爆雷”】近日，美国布鲁金斯学会发布哥伦比亚商学院教授StijnVanNieuwerburgh的最新研究。他在报告中测算，2025年至2032年，美国数据中心、电力设施、网络设备、GPU及其他AI基础设施累计投资可能达到约10.3万亿美元（约合69.1万亿元人民币），平均每年相当于美国GDP的3.63%。报告指出，按这一投资强度计算，美国当前的AI建设周期已经超过历史上的多轮大型基础设施扩张。1870年至1890年的铁路建设年均投资约相当于GDP的2.24%，1956年至1973年的高速公路建设约为1.13%，1996年至2003年的通信和光纤建设约为1.10%。巨额投资的背后，是越来越昂贵的AI数据中心。报告以一座200兆瓦的AI训练园区为例，其初始建设成本约82亿美元（约合551亿元人民币），其中数据中心建筑约22亿美元（约合148亿元人民币），新增电力设施约4亿美元（约合27亿元人民币），GPU、网络和存储等IT设备约56亿美元（约合377亿元人民币），约三分之二的资金都投入了更新速度更快的计算设备。按照这一标准，一座1吉瓦级AI园区的成本已经达到约410亿美元（约合2752亿元人民币）。报告测算，到2032年，美国可能新增约182.8吉瓦数据中心容量，另有117.2吉瓦项目在2032年以后投入使用。2025年至2032年发生的建设支出可能达到10.3万亿美元（约合69.15万亿元人民币）。数据中心越建越贵，几家科技巨头合计经营现金流却开始赶不上资本开支。Oracle、Microsoft、Amazon、Meta和Alphabet五家公司合计资本支出从2020年的968亿美元（约合6500亿元人民币）升至2025年的4158亿美元（约合2.79万亿元人民币），同期经营现金流为6032亿美元（约合4.05万亿元人民币）。报告预计，2026年五家公司资本支出将进一步增至8005亿美元（约合5.37万亿元人民币），而经营现金流约为7071亿美元（约合4.75万亿元人民币），资本支出首次超过经营现金流，相当于经营现金流的约113%。高盛同样预计，美国AI相关投资占GDP的比例将从2026年的1.8%升至2027年的2.5%，2028年进一步达到2.8%。美国AI巨头开始越来越多地依赖借贷和外部融资“输血”。报告援引摩根士丹利估算，2025年至2028年，为满足大型云厂商新增算力需求，需要约2.9万亿美元（约合19.5万亿元人民币），其中超过一半需要依靠外部资本。在全部融资中，股权和债务比例约为六四开，仅私募信贷规模就可能达到约8000亿美元（约合5.37万亿元人民币），企业债约2000亿美元（约合1.34万亿元人民币），结构化融资约1500亿美元（约合1.01万亿元人民币）。VanNieuwerburgh以Meta在美国路易斯安那州建设的HyperionAI数据中心为例。报告分析的项目规模约2吉瓦，对应约300亿美元（约合2014亿元人民币）资产。Meta将80%的项目股权出售给美国另类资产管理公司BlueOwl后，合资实体又融资270亿美元（约合1813亿元人民币）债务，使项目层面的债务资产比接近90%。Hyperion债务发行收益率达到6.58%，较Meta同期直接发行类似公司债高出至少100个基点。报告估算，仅这一利差在整个融资周期内就会增加超过50亿美元（约合336亿元人民币）的利息成本，并最终反映在Meta支付的租金中。类似的长期支付义务已经出现在更多大型科技企业身上。美国信用评级机构穆迪估算，大型云厂商已经承担约9700亿美元（约合6.51万亿元人民币）租赁承诺，其中约6600亿美元（约合4.43万亿元人民币）属于尚未进入资产负债表的未来租约。报告援引《华尔街日报》统计称，仅Microsoft、Alphabet、Amazon和Meta四家公司，未来租赁和采购等表外义务就已经达到约2.4万亿美元（约合16.1万亿元人民币），其中包括9040亿美元（约合6.07万亿元人民币）未来租赁承诺和1.52万亿美元（约合10.2万亿元人民币）未来采购承诺，后者主要涉及芯片。然而，AI数据中心本身又是一类核心设备折旧速度很快的资产。铁路等传统基础设施可以使用几十年，而今天数据中心的大部分资金都投入GPU、服务器、存储和高速网络设备。报告测算，一座200兆瓦AI数据中心约82亿美元的投资中，约68%用于GPU、服务器和网络设备等IT资产，这部分资产按6年经济寿命计算；建筑、电力和冷却设施等剩余资产则按20年计算。如果IT资产的经济寿命从6年缩短至3年，在其他条件不变的情况下，每年需要回收的资本比例将从19.37%升至31.10%，相应的成熟期年收入要求也会从约3.7万亿美元（约合24.8万亿元人民币）增加至约6万亿美元（约合40.3万亿元人民币），相当于2032年美国GDP的14.8%。Hyperion也体现了长期融资与快速技术迭代之间的矛盾。其项目债务期限一直延续至2049年，Meta则从2029年开始通过一系列四年期租约使用园区，并承担相应的资产残值保障。与此同时，支撑数据中心需求的GPU、冷却系统和计算架构可能在几年内就发生明显变化。债权人看的是项目未来的长期租金和资产残值，但这些收入最终仍取决于Meta是否持续需要如此庞大的算力。一旦技术迭代或者AI需求变化使数据中心利用率和资产价值低于预期，压力仍可能通过租金、担保和再融资成本重新传导至科技巨头。报告指出，这种长期融资期限与底层技术快速迭代之间的错位，是AI基础设施面临的重要风险之一。电力又是另一层阻碍。报告估算，一座200兆瓦AI数据中心持续满负荷运行，一年的耗电量大致相当于17万户美国家庭。按照报告测算的2032年建设规模，新增AI数据中心的耗电量可能相当于目前整个美国居民部门的用电量。大量项目还需要同步获得变电站、高压输电线路、并网容量和新的发电设施。报告指出，电网接入可能需要数年，同时项目还面临电力成本上涨、地方反对以及GPU、高带宽内存和网络设备供应不足等限制。报告测算，目前美国约509吉瓦规划中的数据中心项目中，约226.9吉瓦最终不会建成，另有117.2吉瓦要到2032年以后才能投入运行。建设受阻之外，更大的问题是这些设施建成以后能不能赚回如此庞大的投入。报告按照182.7吉瓦新增容量、约9.61万亿美元（约合64.5万亿元人民币）的投产资本测算，若投资者要求10%的无杠杆回报率，同时经营现金流率达到50%，这些数据中心成熟后每年需要产生约3.725万亿美元（约合25万亿元人民币）收入，相当于报告预计2032年美国GDP的9.2%。换算成算力价格，在100%利用率下，每块GB300GPU每小时需要创造约5.5美元（约合37元人民币）收入；如果设备利用率只有80%，这一数字将升至约6.9美元（约合46元人民币），利用率降至70%时则需要约7.9美元（约合53元人民币）。报告指出，目前高端英伟达GPU按需或短期租赁价格通常约为每GPU小时6美元至10美元以上（约合40元至67元人民币），按当前市场价格，上述收入要求仍处于可以达到的区间。真正的问题在于，到2032年市场可能新增约180吉瓦算力，需求能否以相近速度增长。随着云厂商、模型公司和算力供应商同时扩张，一旦新增数据中心产能增长快于实际需求，设备利用率和GPU租赁价格都可能下降，实际收入也会低于最初的投资测算。对于那些大量依靠债务建设的数据中心而言，高杠杆之下也可能转化为更大的股权损失和偿债压力。要消化如此庞大的新增算力，本身就需要AI产业收入保持极高增速。报告援引当前估算称，OpenAI和Anthropic合计年收入约1000亿美元（约合6713亿元人民币）。如果以这一收入规模作为参照，要在2032年达到3.725万亿美元，需要未来数年保持大约80%的年复合增长率。报告还指出，随着AI基础设施投资规模扩大，芯片厂商、云厂商、数据中心运营商和金融机构之间正在形成更加紧密的资本循环。以英伟达为例，它一边向云厂商和数据中心出售GPU，一边又通过残值担保等方式帮助客户获得融资，降低大规模采购芯片的资金门槛。云厂商则继续建设数据中心、向模型公司出售算力，数据中心投资者再依靠大型科技企业的长期租赁和采购承诺支撑债务。这套结构能够持续运转，前提是新的资本不断进入的同时，AI需求、算力利用率和租赁价格也要不断增长。但未来未必能一直如这些企业所愿。一旦需求增长赶不上数据中心和GPU产能释放，芯片价格、算力租赁价格和设备利用率都可能下降，而已经签下的债务、租金和采购承诺仍需继续支付。
![奇怪的是，OpenAI、Meta、亚马逊和谷歌目前均未在中国内地运营[笑着哭]](http://image.uczzd.cn/7404697801774236438.jpg?id=0)
#Manus摆脱Meta后翻倍#【摆脱Meta后，Manus估值翻倍至40亿美
#Manus摆脱Meta后翻倍#【摆脱Meta后，Manus估值翻倍至40亿美元】#腾讯成Manus最大外部投资者#与Meta“分手”后，Manus准备重新出发。美国彭博社9月17日报道称，Manus正寻求完成一轮5亿美元的融资，将公司估值推高至40亿美元，较此前Meta收购时的20亿美元估值翻倍。若交易最终落地，Manus将成为中国估值最高的AI智能体初创公司，为后续赴港股上市铺平道路。知情人士透露，这轮融资还在进行中，具体条款仍可能发生变化。目前尚不清楚新一轮投资方的身份。Manus现有投资者包括腾讯、HSG和真格基金。值得注意的是，40亿美元的估值本身就是一个重要信号。就在几个月前，Manus经历了一场颇为特殊的“资本联姻”。去年12月，Meta宣布以超过20亿美元的价格收购Manus。彼时，Manus年度经常性收入（ARR）已突破1亿美元，正以20亿美元估值进行新一轮融资，而Meta直接以收购截断了这个进程。随后，交易迅速推进。今年2月，Manus团队成员迁往Meta位于新加坡的办公室，获得了Meta企业账号和内部系统权限。但4月，中国国家发展改革委宣布，外商投资安全审查工作机制办公室（国家发展改革委）依法依规对外资收购Manus项目作出禁止投资决定，要求当事人撤销该收购交易。5月，Manus与Meta被曝已完成业务拆分，并停止了双方之间的数据共享。在8月通知部分用户将删除相关数据一个月后，Manus于9月1日宣布恢复独立运营。期间，据彭博社7月报道，Manus创始团队及腾讯、HSG、真格基金等现有投资者，按照20亿美元的估值从Meta手中回购了股份。其中，腾讯收购了美国风投公司Benchmark持有的股份，成为Manus最大外部投资者，Benchmark则拿着数倍投资回报离场。此前，Manus曾尝试在股份回购过程中引入新的投资者，但由于监管部门要求交易严格恢复到原先的状态，这一方案最终未能推进。如今，随着新一轮5亿美元融资浮出水面，Manus的估值目标也从20亿美元重新冲向40亿美元。这意味着，在经历与Meta的收购风波后，投资者并没有因此降低对Manus的估值。相反，如果40亿美元估值最终落地，表明资本市场仍然认可其AI智能体技术以及未来增长空间。从更大的行业背景来看，这笔融资也折射出中国AI企业融资模式正在发生变化。过去，一些中国科技初创企业在快速成长后，会引入美国战略买家来扩大规模；而现在，他们越来越可能依靠自身业务增长和国内资本市场完成规模扩张。对于Manus来说，若新一轮融资顺利完成，将为其继续保持独立运营提供资金支持，同时也可能让赴香港上市成为其未来选项，市场已有相关消息传出。按40亿美元的估值计算，Manus将超过正在融资的中国AI公司演语科技（Evoken）。后者是AI设计智能体Lovart的开发商，上月据报考虑赴香港IPO，目前估值约30亿美元。在Manus经历出海、被叫停、回购、恢复运营的一年多里，国内AI智能体赛道的竞争已愈发激烈。智谱、MiniMax等纷纷入局并拉平差距，腾讯、阿里等科技大厂也推出了契合实际办公业务场景的产品。而随着底层基础模型能力的快速迭代，月之暗面的Kimi等通用大模型已经能够处理越来越多的通用任务，与Manus的部分应用场景形成直接竞争，而Manus本身并不从零开始训练基础模型。
![facebook怎么翻译许多人说脸书有人翻译为非死不可[捂脸哭][大笑](http://image.uczzd.cn/14473344768081388049.jpg?id=0)
facebook怎么翻译许多人说脸书有人翻译为非死不可[捂脸哭][大笑
facebook怎么翻译许多人说脸书有人翻译为非死不可[捂脸哭][大笑]
刚看完#2026外滩大会#28个AI创业项目的路演，作为经历过移动互联网大逃杀的失败创业者，我的感想
刚看完#2026外滩大会#28个AI创业项目的路演，作为经历过移动互联网大逃杀的失败创业者，我的感想如下：1.现在的创业者学历和背景都极好，个个都是体面人。不像我们那会儿以辍学、穿拖鞋和叼投资人为荣。2.有海外学术/工作背景的创业者不少，还看到了好几个Meta走出的创业者。和Meta的裁员刚看完2026外滩大会28个AI创业项目的路演，作为经历过移动互联网大逃杀的失败创业者，我的感想如下：1.现在的创业者学历和背景都极好，个个都是体面人。不像我们那会儿以辍学、穿拖鞋和叼投资人为荣。2.有海外学术/工作背景的创业者不少，还看到了好几个Meta走出的创业者。和Meta的裁员潮有关吗？3.我位置左右的观众都是猎头哈哈哈哈哈哈。4.从台上各位主讲者的年龄看，35岁可能就是这波AI创业的斩杀线。5.发现很多高校老师在创业公司担任首席科学家或顾问，想知道这些职位有股份和收入吗？6.具身领域太火了，每个核心零部件、数采方案和应用场景都能涌现了一系列公司。谁说这行业过气了，这行业可太棒了（正面表达）。7.我们那会儿创业都扎堆做社交、做内容，都是相对较轻的业务。现在年轻人很多都愿意做硬科技和工业项目，瑞思拜。8.可能是上面这个原因，移动互联网时代很多明星公司的前几轮投后估值，都不够投现在很多AI创业公司的天使轮。9.睡眠和情感陪伴是竞争很激烈的赛道，看得出各位创业者都很了解自己与同龄人的痛点。10.没啥想额外说的，纯粹觉得凑十条比较吉利。
