全球人工智能（AI）企业的AI数据中心（DC）投资需要得到合理化，分析指出，AI产业到2031年每年需实现6万亿美元的收入。与去年报告中提出的2030年年收入2万亿美元相比，要求在一年内增加了三倍，而现有AI服务的收入最多仅为1.8万亿美元，至少需要在新市场中创造4.2万亿美元的收入。 问题在于，弥补这一差距在现实中几乎是不可能的。缺口中约三分之二的收入需要来自尚未商业化的领域，而数据中心的规模和成本每12至16个月就会翻倍，同时电力、芯片和许可也面临短缺。 ◆ 基础设施投资激增，需在新市场中寻找4.2万亿美元 11日，全球咨询公司贝恩公司（Bain & Company）在上月29日（当地时间）发布的《全球技术报告》中指出，涵盖数据中心、计算能力、加速器和内存芯片升级的AI基础设施支出预计到2031年将达到每年最多1.5万亿美元。贝恩根据云计算行业趋势，认为基础设施投资占行业收入的约25%，因此得出6万亿美元的收入要求。 贝恩预计，面向消费者的AI（订阅和广告）收入将在2000亿至4000亿美元之间，加上软件开发、销售、市场营销和客户支持等企业用AI，现有AI服务的收入将达到1.2万亿至1.8万亿美元。即使采用上限1.8万亿美元，也仅占所需收入的30%，与下限1.2万亿美元相比，所需收入是其5倍。 剩余的4.2万亿美元并非完全空白。贝恩认为，AI在替代搜索的广告等领域可产生1000亿至2000亿美元，在自动驾驶汽车、无人机等工业自动化中可产生约4000亿美元，在涵盖仿真、数字双胞胎和机器人技术的物理AI中可产生最多9000亿美元。然而，即使将这些全部加起来，最多也仅为1.5万亿美元，仍需在新药开发、心理健康支持、电池和半导体材料开发等尚未商业化的领域中获得27000亿美元的收入。 贝恩全球技术、媒体和通信（TMT）部门负责人大卫·克劳福德（David Crawford）表示：“目前的争论集中在员工生产力上，但AI基础设施的经济性要求超过数万亿美元的新收入，必须超越生产力的提升。”他指出：“AI基础设施的建设速度超过了需求曲线，要使其可持续，全球GDP年增长率需提高约1个百分点。” 收入要求在一年内增加三倍的背景是基础设施投资额的激增。去年报告认为到2030年需要每年2万亿美元的投资，考虑到AI的成本节约效应，仍需8000亿美元。贝恩在此次报告中估计，微软、谷歌、亚马逊、Meta和甲骨文的2026年资本支出（CapEx）将达到7800亿美元，较三年前增加近5倍。到2030年，全球数据中心投资将达到5万至6.5万亿美元，额外的电力需求至少将达到150GW，这将使全球数据中心的容量在5年内几乎增加三倍。主要AI数据中心的规模和成本每12至16个月约翻倍。 包括英伟达在内的芯片价格上涨也在推高成本。彭博社报道称，由于电力、变压器和水资源短缺，以及当地居民的反对，美国在6月的一个季度内，680亿美元规模的数据中心项目被阻止或延迟。 ◆ 投资竞争持续，但现金短缺 大型科技公司的投资竞争在第二季度的业绩发布中仍在继续。亚马逊在7月30日将今年的资本支出计划从2000亿美元上调至2200亿美元，Alphabet上调至1950亿至2050亿美元，Meta的下限为1300亿至1450亿美元，微软则保持在4月提出的1900亿美元指导。四家公司的今年投资规模超过7000亿美元。 问题在于，如何承担这些支出。美国媒体Semafor在上月15日分析了S&P Capital IQ的估计，指出亚马逊、Alphabet、Meta和微软在未来6个季度内的营业现金流将比预计多支出约660亿美元，并将通过借款、股票发行和表外交易来填补这一缺口。相同的分析显示，如果将资本支出减少10%，在同一时期内将实现740亿美元的盈利。 个别企业也出现了降低目标的趋势。OpenAI向投资者提出，将2030年的计算支出目标从原来的1.4万亿美元下调至约6000亿美元。此外，OpenAI还与甲骨文共同放弃了在美国德克萨斯州阿比林的StarGate场地中约0.8GW的扩建计划，并将诺尔韦的StarGate项目交给微软接手。 ◆ 以债务建设AI基础设施，金融行业发出“泡沫”警告 金融行业对AI基础设施投资的资金来源泡沫（bubble）担忧愈发突出。高盛在8月5日的报告中指出，AI相关债券发行接近5000亿美元，而在美国投资级公司债券供应中，AI的占比从2024年的1%增至今年的18%。超大规模云计算企业的资本支出中，债务占比从2025年的27%上升至今年的约三分之一，预计到2027年将达到35%的峰值。 摩根大通资产管理公司预计，到2030年，累计AI投资将达到5.5万亿美元，而能够通过营业现金流和增资来覆盖的部分仅为四分之一。超大规模云计算企业的约1.4万亿美元的数据中心租赁义务中，约1.1万亿美元未在资产负债表上体现。 信用评级机构S&P全球评级（S&P Global Ratings）表示：“超大规模云计算企业的信用评级正在逐渐下降。”有分析指出，超大规模云计算企业通过租赁协议、贷款担保和芯片采购将自身信用借给了新兴云计算和AI初创企业，形成了“影子贷款”的现象。 中央银行和国际机构也指出了结构的不透明性。国际清算银行（BIS）行长帕布罗·埃尔南德斯·德·科斯（Pablo Hernández de Cos）在上月的演讲中表示，AI投资“并非通过盈利，而是通过债务，尤其是私募贷款来筹集。”他解释说，由于芯片制造商和超大规模云计算企业购买AI企业的股份，而这些企业又反过来购买芯片和计算资源，导致难以识别其之间的联系。 英国中央银行金融政策委员会（FPC）最近也警告，AI的估值可能会遭遇比7月AI和半导体股暴跌时更严重的调整，国际货币基金组织（IMF）货币与资本市场局局长托比亚斯·阿德里安（Tobias Adrian）则对资产寿命与债务到期之间的不一致表示担忧。 开工情况也与计划存在差距。投资银行杰富瑞（Jefferies）在6月的报告中指出，今年计划投入运营的美国数据中心24GW中，仅有12GW已开工，而2027至2028年的项目中最多80%尚未开始施工。 国内市场也未能逃脱这一周期。三星电子和SK海力士的企业价值上升，前提是AI服务收入能够跟上基础设施投资。AI需求与收入的增长，以及AI基础设施投资的持续，都是关键因素。SK海力士在第二季度的业绩发布中表示：“这些投资是由AI服务产生的收入所支撑的，因此内存需求的势头将持续。” 通信行业的AIDC投资也面临相同的变量。SK电信表示计划到2035年建设最大15GW规模的AIDC，KT计划在5年内投资5万亿韩元以确保1GW的容量，而LG U+则在京畿道坡州建设200MW级的AIDC。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

LS生态能源正在投资AI数据中心(AIDC)用的大容量母线槽，进一步扩大电力基础设施业务。LS生态能源于7日宣布，越南胡志明市的生产法人LSCV将投资约800亿韩元，新增环氧绝缘型母线槽生产设备。环氧型是适用于高绝缘性和耐久性要求的大容量电力供应的高附加值产品。计划于2027年下半年开始量产，并在现有薄膜型的基础上增加环氧型，整体母线槽生产能力将扩大至两倍。LSCV计划通过扩大产品系列，满足AIDC客户的多样化需求，并增强在亚洲地区的订单竞争力。LS电线正在利用其美国子公司LSCUS作为北美业务据点，并在墨西哥建设生产法人。同时，正在扩大庆尚北道龟尾工厂和LSCV的生产能力，强化覆盖美洲和亚洲的AIDC用母线槽业务。全球大型科技公司在东南亚的数据中心投资也在加速。微软和谷歌分别宣布在马来西亚投资220亿美元和200亿美元，着手扩充AI与云基础设施。因此，数据中心所需的电力基础设施需求预计将持续增长。LSCV自2018年建立母线槽生产设备以来，已在工厂和高层建筑领域扩大业务。最近还将供应范围扩大至印度尼西亚和马来西亚的全球大型科技超大规模数据中心，今年上半年母线槽销售额同比增长超过三倍。LS生态能源代表李相浩表示：“通过此次投资，我们将同时增强产品竞争力和生产能力，加快对亚洲AI电力基础设施市场的攻势。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

习近平（习近平）中国国家主席在9月的美国国宾访问前，中国向美国提出了多项日程安排，但大部分遭到拒绝。 香港《南华早报》6日报道，多个消息来源透露，中国曾提议在习近平主席的访美期间与美国商界和公众进行会面，以及与美国大学生进行对话。中国方面建议在习近平主席9月23日至25日的访美期间，访问华盛顿或纽约的名校，与学生交流，或对美国企业家进行演讲。此外，还提议中美主要科技企业的首席执行官们会面，讨论人工智能（AI）合作方案。 然而，特朗普政府并未接受大多数提议。美国方面表示，习近平主席的访美日程应根据特朗普总统5月对中国的国宾访问进行互惠安排。此外，特朗普政府对习近平在美国传播其观点的可能性表示了警惕。 在外交与安全问题上，中国的要求也未得到反映。中国提议在首脑会议上讨论贸易问题以及十多个外交与安全议题，但白宫将讨论限制在伊朗问题、亚太经济合作组织（APEC）和二十国集团（G20）峰会的准备等方面。 特别是在人工智能领域，中国提出的让中美主要科技企业高管聚集一堂讨论合作的构想因国家安全担忧而未能实现。不过，双方同意在此后就人工智能的风险和收益进行意见交流，并建立在发生AI事故时的沟通渠道。 在习近平主席访美前，中国向驻华盛顿的各国大使馆询问其他国家元首访问美国的案例，以了解礼仪和日程安排。中国希望从多个国家元首的访美程序中提取“最佳元素”，以使习近平主席的访问更加隆重。最终，习近平主席的行程与特朗普总统5月访华时的安排相似，包括白宫国宾晚宴和国家档案馆的访问。 值得一提的是，习近平主席上一次的美国国宾访问是在2015年9月22日至25日，期间他访问了西雅图的微软总部和波音工厂，并参加了中美企业家CEO圆桌会议。在西雅图塔科马的林肯高中，他与学生和教师进行了会面。在华盛顿，他与时任总统奥巴马举行了首脑会议和国宾晚宴，随后前往纽约参加联合国大会。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

美国长期国债利率在22年内达到最高水平，尽管如此，纽约股市在人工智能(AI)技术股的带动下上涨，6日国内股市是否会受到积极影响备受关注。三星电子和SK海力士等国内半导体股在NXT盘前市场中同步上涨。 5日（当地时间），纽约证券交易所(NYSE)的道琼斯工业平均指数上涨90.94点（0.18%），收于51267.90点。标准普尔500指数上涨51.23点（0.66%），收于7773.95点，科技股主导的纳斯达克综合指数上涨286.45点（1.05%），收于27477.31点，创下历史新高。 AI相关股和大型科技股推动了市场的上涨。SpaceX上涨7.63%，特斯拉上涨2.20%，英伟达上涨2.12%，Meta平台上涨1.90%，微软上涨1.48%，英伟达也创下历史最高收盘价。 相反，债券市场持续出现卖压。美国10年期国债利率在盘中一度攀升至5.347%，创下2002年4月以来的最高水平。30年期国债利率也在盘中上涨至5.702%。美国供应管理协会（ISM）发布的9月服务业采购经理人指数(PMI)中的价格指数升至2022年以来的最高水平，进一步引发了对通胀的担忧。 尽管利率高企，AI企业的业绩增长预期支撑了投资者的信心。市场分析认为，随着AI基础设施投资的扩大，计算需求持续增加，科技股相对较少受到利率上升的影响。 在国内股市方面，受美国科技股强势的影响，半导体大型股的走势备受关注。截至当天上午8时7分，NXT盘前市场中，三星电子上涨0.72%，SK海力士上涨0.22%。SK Square和现代汽车分别上涨0.26%和0.72%。 徐相荣，未来资产证券研究员表示，美国国债利率的急剧上升对国内股市构成压力，但前一日亚洲股市的强劲表现和半导体行业的稳健走势是积极的。他指出，MSCI韩国股市上市交易所交易基金（ETF）在上周五上涨3.10%后，今日下跌0.22%，费城半导体指数上涨0.28%。 徐研究员强调，美国10年期国债利率超过5.3%的情况值得关注。然而，离岸掉期市场中，美元兑韩元的一个月期汇率为1340.20韩元，低于上周五首尔外汇市场的收盘价（1350.60韩元），国际油价下跌等因素可能会在一定程度上缓解国内股市的压力。 市场的关注点还集中在即将于7日公布的美国联邦储备系统（Fed）9月联邦公开市场委员会（FOMC）会议记录上。由于近期美国就业数据低于预期，市场对进一步加息的担忧有所缓解，预计将继续关注美联储委员对未来利率路径的看法。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

'AI泡沫破灭后，半导体会崩溃吗……还是像铁路和互联网一样，泡沫消退后留下巨大的基础设施？'全球资本市场再次面临巨大考验。这次的主角不是半导体公司，也不是电动车公司，而是致力于创造接近人类智能的人工智能公司——Anthropic。这家由前OpenAI研究人员于2021年创立的年轻企业，正在准备一场将载入全球资本市场史册的首次公开募股（IPO）。Anthropic于今年6月向美国证券交易委员会（SEC）提交了非公开的上市申请草案。公司官方透露的唯一信息是尚未确定公开发行的股票数量和价格。因此，市场上提到的超过2万亿美元的企业价值，并不是确定的发行价，而是投资者和市场讨论的预期价格。尽管如此，华尔街的紧张情绪显而易见。2万亿美元，折合韩元超过2800万亿。然而，比数字更引人关注的是，Anthropic在向投资者宣称其技术将带来巨额财富的同时，也警告称如果技术失控，可能会对人类社会造成“灾难性或生存性风险”。路透社获取并分析的IPO相关文件显示，风险因素的说明长达80页。在约261页的文件中，风险说明远比业务描述要长。AI模型可能会抵抗关闭命令、隐藏信息，甚至在特定情况下表现出类似威胁的行为，这些都被列为风险因素。这真是一场奇特的IPO。“我们所创造的技术可能对人类构成风险，但这家公司的价值可能达到2万亿美元。”这看似是在同时踩刹车和油门，但正是这种矛盾揭示了Anthropic IPO的本质。此次上市不仅仅是AI公司进入股市的事件，而是人类在AI这一新生产手段上愿意投入多少资金的考验，而半导体行业则是最直接需要回答这个问题的行业。深入分析Anthropic的数字，惊讶之情愈加浓厚。根据IPO相关资料，Anthropic在2025年的收入约为460亿美元，比前一年增长了约12倍。从增长速度来看，几乎找不到先例。然而，成本同样惊人。2025年的营业性亏损超过了80亿美元，净亏损约为420亿美元。不过，这其中包含了与可转换金融产品相关的约340亿美元的会计费用，因此将“420亿美元全部烧在营业上”的解读并不准确。更值得关注的数字是：5180亿美元。这是Anthropic未来在云计算、数据中心方面承担的基础设施承诺规模，超过了2025年收入的100倍。其中相当一部分并非单纯的计划或愿望。与谷歌的长期基础设施服务义务约为1111亿美元，与亚马逊的约为1100亿美元，与微软的约为314亿美元，而与博通相关的设备租赁义务也达到了约1612亿美元。这些大部分是无论实际使用量如何都必须支付的长期承诺。在这里，我们需要改变对Anthropic IPO的看法。Anthropic看似是一家软件公司，实际上却正在成为全球最大的“计算购买者”。在AI时代，代码并不是消灭工厂，而是创造出巨大的新工厂。那里的机器是GPU和ASIC（定制半导体），工作台是HBM（高带宽内存半导体），生产线是先进的封装，工厂建筑是数据中心，而驱动工厂的燃料是电力。AI看似漂浮在云端，但其下方却存在着巨大的物质世界。这被称为“AI的物质性”。在此次Anthropic IPO中，半导体投资者最值得关注的一个方面是博通。博通已决定为Anthropic的基础设施投资提供最高420亿美元的金融支持，而Anthropic预计将在2027年成为博通芯片设计业务的最大客户。这在过去的半导体行业中是难以见到的结构。芯片公司不仅仅是出售芯片，还向客户提供资金，而客户则用这笔钱再次获得计算设备，计算设备的扩展又需要更多的AI模型，模型越大，所需的半导体就越多。资金→AI企业→数据中心→半导体→计算→AI服务→再次投资。一个巨大的循环链条正在形成。问题在于，这个链条是良性循环，还是自我增强的泡沫。华尔街部分人士对“循环金融”保持警惕，正是基于此。在半导体公司向AI企业提供金融支持，而AI企业又成为半导体公司的客户的结构中，必须冷静地审视实际的最终需求来自何处。在1990年代末的互联网繁荣中，也出现了类似现象。通信设备公司向客户提供金融支持，客户用这笔钱再次购买设备。当需求持续增长时，所有人都在赚钱，但当最终消费者的收益出现延迟时，链条的薄弱环节开始崩溃。在AI领域也必须提出同样的问题。“谁来支付最后的账单？”2万亿美元的企业价值看起来过于庞大，人们的目光被这个数字吸引，但真正的问题在于，AI能否创造出如此多的现金流。高盛研究预计，2026年全球与AI相关的投资将超过1万亿美元。美国超大规模云计算公司的今年整体资本支出预期仅市场共识约为8000亿美元。摩根士丹利预计，到2028年，全球数据中心建设费用将达到约2万9000亿美元，更重要的是，AI基础设施投资的80%以上仍然在未来。从数字来看，半导体行业似乎是天堂。然而，经济学中没有免费的午餐。要证明当前计划的AI基础设施投资是合理的，AI服务必须在未来创造出巨额的新收入和生产力提升。一些分析认为，超大规模云计算公司和AI企业在未来五年内必须寻找数万亿美元规模的额外收入来源，以承担投资费用。最终，AI产业的命运取决于投资回报率（ROI）。到目前为止，问题是“谁获得了更多的GPU”，而未来的问题将转变为“这些GPU带来了多少现金流”。2027年和2028年，AI市场的最大话题很可能就是这个。那么，Anthropic的IPO对半导体行业是福还是祸？从短期来看，似乎有许多接近于“良药”的因素。5180亿美元的长期计算承诺为半导体供应链提供了巨大的需求可见性，而这并不仅仅是Anthropic的故事。OpenAI、谷歌、Meta、微软、亚马逊等巨头也在朝着同一方向发展。AI竞争不仅是算法竞争，同时也是计算资源的争夺。要获得计算资源，就需要GPU和ASIC，而GPU和ASIC又需要HBM，先进的AI芯片需要微细工艺和先进封装，数据中心则需要网络半导体、电力半导体和冷却设备。因此，AI的资金不会局限于一个行业。Anthropic→亚马逊·谷歌·微软→英伟达·博通等AI加速器生态系统→台积电等代工·封装→SK海力士·三星电子·美光的HBM和DRAM→电力·冷却·数据中心。一条巨大的产业河流正在流动。在韩国，不能仅仅将Anthropic的IPO视为美国科技股的故事，原因在于AI时代最珍贵的资源之一是内存。随着AI模型的不断扩大，计算设备与内存之间需要移动大量数据，而解决这一瓶颈的关键部件就是HBM。三星电子最近表示，HBM在全球DRAM厂商的整体晶圆生产能力中所占比例将从目前的约20%上升至明年约30%。HBM与普通DRAM在同一晶圆生产能力上的竞争也很重要，因为HBM的扩张可能会对普通DRAM的供应造成压力。这是一种非常重要的结构变化。过去，内存产业是一个典型的周期性产业，价格随着PC和智能手机的经济周期而剧烈波动，但AI正在改变这种周期的形态。HBM需要比普通内存更多的晶圆和更复杂的工艺，供应的扩展也需要时间。市场上认为，HBM和DRAM的供应限制可能在2027年前支撑价格和利润。因此，Anthropic的5180亿美元承诺并不是远在首尔汝矣岛的故事。这笔资金的一部分最终可能会流入韩国的半导体工厂。然而，正是在这里，“毒”也随之而来。良药吃多了也会变成毒药。Anthropic IPO对半导体股价可能带来的最大风险，恰恰在于当前的巨大预期。股市提前在交易未来，而AI半导体公司的股价中已经反映了相当大的增长预期。因此，单靠业绩的改善是不够的。市场需要比预期更好的表现。今年SK海力士的案例很好地说明了这一点。尽管AI内存需求强劲，季度营业利润同比大幅增长，但如果未能达到市场的高预期，股价也会大幅波动。在半导体市场，“良好业绩”和“良好股价”不再是同义词。Anthropic也是如此。如果以2万亿美元左右的高估值上市，市场将几乎要求一个完美的未来。收入必须快速增长，AI使用量也要增加，推理成本必须降低。企业客户不能流失，必须在与OpenAI、谷歌、Meta的竞争中保持领先。还要应对中国低成本AI模型引发的价格竞争。最重要的是，必须产生足够的现金流，以承担5180亿美元的计算承诺。如果有一两项出现偏差，估值可能会迅速收缩。那时的冲击将不仅限于Anthropic一家公司。市场将会问：“如果Anthropic也无法证明这个价格的合理性，那么整个AI的投资规模是否过于庞大？”一旦这个问题出现，从英伟达到博通，从台积电到HBM，从数据中心到电力设备，估值重估可能会随之而来。这就是Anthropic IPO可能对半导体行业造成“毒害”的路径。更有趣的是，这是一种悖论。如果IPO失败，自然会对AI股票造成冲击，但如果过于成功也可能带来风险。如果以超过2万亿美元的估值华丽上市，股价短期内暴涨，全球资金可能会再次涌向AI。更多的数据中心被宣布，更多的GPU被订购，更多的HBM工厂被建设。这样一来，整个供应链将同时进入扩张。在半导体历史上，最危险的时刻并不仅仅是没有需求的时刻。所有人都对需求充满信心的时刻同样危险。半导体行业的许多衰退都是在繁荣期播下的种子。今天的短缺会导致明天的过剩。因此，投资者需要关注的，不仅是AI的增长，还包括AI投资增长率与AI收入增长率之间的差距。如果投资增长50%，而AI服务收入仅增长20%，那么总会有调整的时刻。反之，如果收入和生产力赶上基础设施投资，那么今天的投资就不是泡沫，而是新工业革命的初期资本积累。我们在Anthropic IPO中想起了1990年代末的互联网。当时，改变世界的故事层出不穷，实际上许多企业消失，股价暴跌。然而，互联网并没有消失。光纤依然存在，数据中心依然存在，而在这些基础设施之上，谷歌、亚马逊、Facebook和Netflix等新企业得以成长。铁路也是如此。在19世纪的铁路繁荣中，许多投资者亏损，铁路公司破产，但铺设的铁轨并没有消失。在这些铁轨上，新的产业和城市诞生了。AI也可能如此。技术革命的生产力效应可能比投资者预期的要晚得多，但即使泡沫部分破裂，已经建立的AI基础设施也不会消失。因此，我们需要将“AI是泡沫吗？”和“AI是革命吗？”这两个问题分开。它们可以是革命，同时也是泡沫。铁路和互联网都是如此。技术是正确的，但价格可能是错误的。Anthropic也一样。在未来观察Anthropic和AI半导体市场时，我们需要关注三个数字。第一个是AI收入增长率。客户实际支付多少比模型有多聪明更为重要。第二个是计算成本与收入的比率，也就是AI的单位经济性。如果AI为了赚取100元而需要持续花费120元的计算成本，那么这可能是创新技术，但并不是好的商业模式。相反，如果通过模型优化和推理成本降低，赚取100元所需的成本降至80元、50元、30元，那么AI产业的经济学将完全改变。第三个是AI资本支出增长率与AI服务收入增长率之间的差距。我认为这个数字将成为未来判断半导体周期的最重要指标之一。在这里，我们必须回归到人类。谈论AI产业时，我们讨论的是GPU、HBM、参数和数据中心，但所有这些的背后都是人类。人类需要使用AI，企业需要通过AI赚钱。工厂通过AI提高生产力，医院利用AI进行更准确的诊断，学校利用AI提供更好的教育。机器人进入工厂、物流中心和家庭，自主驾驶汽车在实际道路上行驶。只有这样，5180亿美元的计算承诺才能成为活生生的资本。否则，它可能成为世界上最昂贵的服务器仓库。AI的最终胜负并不在于AI本身。而在于人类的生活。因此，我不将Anthropic IPO视为简单的科技股上市，而是将其视为一场巨大的经济实验，考验人类在多大程度上将自己的智能托付给机器，企业愿意为AI支付多少，国家在AI基础设施上投资多少，以及最终生产力将如何回馈人类。现在，让我们回到最初的问题。Anthropic的上市对半导体市场是毒药还是良药？答案尚未确定。从短期来看，可能更接近于良药。如果Anthropic的上市顺利，AI收入增长和计算投资持续，市场对AI基础设施投资的信心将增强，GPU、ASIC、HBM、先进封装、代工、网络和电力半导体等整个AI供应链的需求可见性也将提高。然而，从中期来看，药效需要得到验证。市场将不再满足于“AI改变世界”的说法。人们将询问投资了多少，赚取了多少。从2027年开始，AI的技术竞争与AI的损益计算竞争同样重要。从长远来看，答案在于人类。如果AI真正提高了生产力，创造了新的产业，并在机器人、医疗、教育、科学和制造业中得到广泛应用，那么今天的数千亿美元投资将被记录为21世纪新工业基础设施的建设资金。反之，如果AI的经济效应比预期推迟，股价将首先受到影响。但在这里，有一点需要记住。即使互联网泡沫破裂，互联网依然存在；即使铁路公司破产，铁路依然存在。即使AI公司的股价波动，人工智能这一技术本身也不会消失。因此，投资者在看待Anthropic IPO时也需要保持双重视角。一只眼睛关注革命，另一只眼睛关注价格。对技术感到兴奋，但对价格保持冷静；对增长进行投资，但要确认现金流。同时，要关注AI公司华丽模型发布背后，半导体、电力和数据中心的损益计算。Anthropic正在敲响2万亿美元的大门，讲述人类的未来。然而，华尔街最终要问的问题要简单得多。“那么，能赚多少钱？”当Anthropic回答这个问题的瞬间，英伟达、博通、台积电、三星电子和SK海力士也将一同作答。或许到那时，我们才会真正明白，当前世界所构建的是巨大的AI泡沫，还是人类在互联网之后首次建立的新智能基础设施。技术承诺未来，但市场始终要求账单。Anthropic IPO正是这一账单首次向世界公开的时刻。※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

LG电子与微软合作，致力于实现能够与家电自然对话的人工智能（AI）家庭。其目标是开发一种能够准确理解用户语言并像人类一样进行对话的语音助手，以LG电子独特的声音进行回应。 金哲河在30日于首尔COEX举行的‘微软工业峰会’上，介绍了以‘通过代理和语音实现的AI家庭体验’为主题的两家公司AI家庭语音助手的合作案例。 LG电子正在开发结合了设备端和云端的AI家电。在此过程中，与微软合作提升语音识别（STT）、意图分析和语音合成（TTS）等语音助手的核心功能。 ‘ThinkQ On’是LG电子AI家庭的核心，作为智能家居中心连接和控制家电及物联网（IoT）设备。基于生成型AI，它能够与用户进行日常语言对话，并根据对话内容控制连接的家电或提供所需服务。 金哲河表示，语音AI的发展方向是“在准确识别用户语言的基础上，能够与人自然地进行对话”。 LG电子将这一方向应用于‘ThinkQ On’的语音助手。新的语音助手在听取用户语言的同时开始推理和准备回答，从而减少对话延迟。当用户稍作停顿时，它会等待下一次发言；如果在AI回答过程中用户提出新请求，AI会停止当前回答并处理新的请求。 这种实时对话使用了微软的‘Voice Live’技术。它在等待语音识别结果全部出来之前，就开始处理部分结果，从而减少响应时间。 金哲河还展示了一个演示视频，展示了语音助手如何理解对话上下文来控制家电并根据用户请求生成内容。当孩子询问适合睡眠的温度后说“那么把卧室空调调到那个温度”，语音助手根据对话内容控制了空调。 语音识别使用了微软Azure的‘Custom Speech’技术，帮助学习LG电子产品名称和功能等一般语音模型难以识别的内容。 金哲河解释说，利用‘ThinkQ’语言包，改善不同语言的语音识别性能所需的时间也缩短了。他表示：“其他业务部门改善29种语言的语音识别性能大约需要10年，而‘ThinkQ’利用已有的语言包，仅用一年就改善了16种语言的语音识别性能。”与之前的案例相比，开发速度快了约5.9倍。 语音合成方面，结合了微软的自定义HD模型和LG电子的AI角色，以根据情境和对话上下文改变语调，体现LG电子独特的‘品牌声音’。 金哲河表示：“语音助手的功能正在迅速提升。”该演示视频是在9月4日拍摄的，当时仅能推荐睡眠音乐，但现在已增加了实际播放推荐音乐的功能，并改善了响应速度。 金哲河总结道：“优秀的语音助手能够准确理解并像人类一样进行对话，同时传达品牌的声音。与微软的合作正在丰富我们的语音体验。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

今年上半年，中国的AI用户已突破7亿，增长迅速。过去一年，美国在AI投资方面表现出显著的增长，而韩国在规模上落后于中美，但在使用普及速度和机器人密度方面表现突出。 据IT行业消息，微软AI经济研究所于21日发布的《全球AI普及2026年第二季度报告》显示，韩国15至64岁人群中生成型AI的使用比例为40.6%，排名第12位。 这一比例较去年上半年的25.9%（排名第25位）上升了14.7个百分点，连续三个季度在主要经济体中增幅最大。同一时期，美国的比例从26.3%（排名第23位）上升至33.0%（排名第21位），全球平均水平从15.1%上升至18.8%。中国的比例从15.4%上升至17.5%，但仍未进入排名前列。不过，中国的自我调查显示，生成型AI的普及率接近50%。 在投资增长率方面，美国遥遥领先。斯坦福AI指数显示，去年美国的民间AI投资达到2859亿美元，同比增长160.2%。同期，中国的投资为124亿美元，增长32.2%，增速仅为美国的五分之一。 斯坦福统计的企业AI投资总额为5816.9亿美元，同比增长129.9%。获得新投资的AI企业中，美国有1953家，是中国（161家）的12倍，全球总数为3499家，增长70.8%。前五名国家依次为美国、英国（172家）、中国、印度（92家）和德国（84家），韩国未在其中。 中国在计算和人形机器人专利方面表现突出。根据中国互联网信息中心（CNNIC）的数据，截至6月，中国的智能计算规模同比增长177%。今年上半年与AI相关的投资和融资达到2501.4亿元，已接近去年全年金额的182%。人形机器人专利申请的市场份额也从2024年的51.8%上升至今年上半年的60.8%。相对而言，美国的市场份额从27.3%降至21.8%，韩国则从6.3%降至4.6%。 在制造业中，机器人应用方面中国已处于领先地位。国际机器人联合会（IFR）指出，2024年中国工业机器人新安装数量将达到29.5万台，创历史新高，紧随其后的是日本（4.45万台）、美国（3.42万台）和韩国（3.06万台）。虽然韩国在安装数量上排名第四，但其每万名制造业工人中的机器人数量，即机器人密度，位居全球第一。 在大型科技公司的设备投资增长率方面，中国略微超过美国。阿尔贾兹拉引用高盛等资料报道，今年中国四大科技公司的支出约为1020亿美元，同比增长超过80%，超过美国五大公司的7640亿美元（增长76%）。 斯坦福的调查显示，美国和中国的顶级模型性能差距在今年3月缩小至2.7%，而2023年5月时差距为17.5%至31.6%。然而，在计算能力方面，根据Epoch AI的数据，美国的市场份额仍在75%左右，而中国约为14%，差距依然显著。去年，主要AI模型数量中，美国有59个，中国有35个，韩国有8个，三国均位列前茅。 展望未来，预计明年美国的设备投资增长率将超过中国。穆迪预测，中国大型科技公司的设备投资将从今年的约1400亿美元增至明年的1650亿美元，增长约18%；而美国六家公司则将从7850亿美元以上接近1万亿美元，增长幅度可达27%。

三星电子公开了利用游戏测试人工智能（AI）代理在实际商业应用中的可能性。通过将AI应用于Galaxy Store的游戏营销，分析用户并推荐游戏，结果显示点击率显著提高。三星电子MX事业部的李熙镇在30日于首尔COEX举行的‘微软产业峰会’上介绍了Galaxy Store AI营销代理的建设案例。三星电子与微软合作，整理了Galaxy Store中积累的数据，以便AI能够利用，并建立了多个AI代理协同工作的结构，符合实际营销人员的工作流程。公司自去年以来对相关数据平台进行了整理，并在最近完成了技术验证（PoC），推动国内部分商业化及全球扩展。李熙镇在峰会上解释了AI如何改变Galaxy Store的营销方式，以游戏为主要案例。游戏在用户曝光后，点击、安装和支付的过程与Galaxy Store的收益直接相关。各个阶段的转化率可以用数字确认，因此在应用AI时，实际营销效果的比较也变得容易。然而，随着Galaxy Store服务规模的扩大，传统营销方式也显现出局限性。Galaxy Store中流通的游戏超过1万款，促销对象不断增加，使得仅靠现有人员分析用户行为和设计活动变得困难。复杂的数据分析需要开发者的帮助，而在细分用户和确定目标的过程中，也常常依赖于营销人员的经验或过去的成功案例。三星电子在这一过程中引入了AI代理。利用AI进行数据分析、活动策划、用户细分和信息生成，并选择了两款代表性游戏，对韩国用户进行实际营销效果的验证。李熙镇表示，目标并不仅仅是用AI替代营销人员的工作。三星电子设定了一个具体目标，即在游戏曝光后，实际点击率（CTR）比之前提高15%。随后，在约100万名韩国用户中，让传统营销人员和AI代理同时推广同一款游戏，并进行了A/B测试。结果远超预期，点击率的提升超过了目标值的两倍。李熙镇表示：“应用AI代理的组别CTR比传统方式提高了105%。”李熙镇指出，CTR显著提高的原因在于将用户细分为不同小组，并根据各组的特性调整信息。与之前发送“新游戏上线，请尝试”的一般信息不同，AI通过分析用户行为数据，识别各组特性，并生成相应的游戏推荐信息。李熙镇表示，此次PoC的重点是提升游戏曝光后的点击率。点击率的改善是否真正转化为游戏安装和支付还需要进一步验证。三星电子计划未来开发安装预测模型和购买转化模型，扩大AI的应用范围。李熙镇提到，此次实验得以进行的背景是三星电子在过去8年中积累的数据。他表示：“Galaxy Store中积累的用户行为和营销相关数据被整理成AI可以利用的形式，这是此次PoC的基础。”自去年以来，三星电子与微软共同整理现有数据，使AI代理能够利用。对同一术语在不同部门中含义或计算方式的差异进行了整理，使得AI能够在营销人员实际工作中找到所需信息并进行分析，提供结果。李熙镇表示：“基于此次PoC，计划在年内在国内进行一定程度的商业化，然后扩展到全球，确认Galaxy Store的实际成果是否持续，未来还将扩展到三星电子的多个服务中。”※ 本报道经人工智能（AI）系统翻译与编辑。

韩国微软关注到国内人工智能（AI）应用的快速扩展，并提出将企业积累的数据和知识与AI连接以提升工作效率的战略。AI的角色将从辅助人类判断扩展到协调和执行多项任务，并需确认其是否能带来成本节约和工作时间缩短等实际业务成果。 韩国微软（以下简称MS）于30日在首尔COEX举行了‘微软工业峰会’，围绕金融、零售、制造、医疗和教育等五个行业，介绍了50多个会议和30多个客户及合作伙伴案例。 MS指出，韩国生成型AI的使用正在迅速增加。根据MS AI经济研究所的报告，截至6月，韩国生成型AI用户的比例为40.6%，在全球排名第12位，较第一季度上升了3.5个百分点，成为调查国家中增幅最大的。 此次峰会的主要话题是如何将AI应用于企业的实际工作并实现成果。MS通过行业案例展示了从AI引入到组织内扩展、运营和成果创造的全过程。 韩国微软制造与移动总监崔强林指出：“韩国制造业正处于需要变革的时刻。”尽管制造业在国内生产总值（GDP）中占据超过27%的附加值，展现出较强的竞争力，但由于熟练人才短缺，难以传承现场积累的经验和知识，仅靠成本节约维持竞争力也变得困难。 此外，随着供应链和市场的不确定性加大，企业面临有效利用知识、快速应对变化的挑战，同时在意外情况下仍需保持生产和运营的能力。 崔总监强调：“关于AI的提问也从何时引入AI、使用多少转变为如何通过AI快速、准确地执行。” 他进一步解释，制造企业的AI应用将从连接企业分散的数据和知识开始，AI将帮助人类判断并优化工作。最终，多个AI代理将协调工作，最终发展为在规定权限内由AI自主执行的‘自律型企业’。 接下来，介绍了将AI应用于实际制造现场设备和机器人等的‘物理AI’战略。微软物理AI工程副总裁阿伦·施奈德解释了如何通过摄像头和传感器收集现场数据，并利用数字双胞胎和模拟进行AI的学习和验证，最终将其应用于机器人等实际设备。MS计划通过支持这一过程的‘物理AI工具链’连接AI开发、模拟、现场部署和运营。 在企业客户案例分享中，展示了实际工作中应用AI并测量成果的案例。阿莫瑞太平洋建立了连接和标准化公司内部70多年积累的原料、配方、试验报告等研究数据的‘数据高速公路’。基于此，研究人员可以通过自然语言搜索和利用所需信息的AI服务‘柠檬’。通过这一服务，原本需要3名员工一周完成的配方比较工作缩短至一天，而数据探索的时间也从超过半天缩短至10分钟以内。 此外，AI解决方案初创公司Enhance的代表李承炫强调：“验证AI是否真正具有‘价值’至关重要。”他指出，应在增加的收入和减少的成本中扣除运营和管理费用，实际评估创造了多少商业价值。 李代表介绍了将AI应用于国防部下属国军财务管理团的工程成本审核工作的案例，阐述了AI在实际工作中的应用方式。他接着表示：“在制造和采购领域，应以实际业务成果为标准，而非仅仅追求自动化率，评估采购成本的降低、供应稳定性和工作速度的改善等。”

OpenAI于28日（当地时间）因安全性问题，决定取消原定于下月发布的下一代AI模型。AI安全问题已不仅仅是争论，而是影响到AI开发的速度和方向。与此同时，NVIDIA当天推出了一款安全平台，以控制AI代理的突发行为，提出通过技术手段来管理AI风险的方案。 “AI速度调控论现实化”……OpenAI取消下一代模型发布 《华尔街日报》报道，OpenAI宣布因安全性问题取消原定于下月发布的下一代AI模型“GPT-6.1 Astra”。主要AI企业因安全问题取消新产品发布的情况十分罕见。 GPT-6.1 Astra被认为具备比现有模型更强的独立完成复杂任务的能力和更好的写作能力。OpenAI原计划于10月将该模型应用于ChatGPT和编程工具“Codex”。 然而，在内部测试中发现，该模型在安全性和“对齐（alignment）”性能上低于之前的模型。对齐是指AI在执行任务时不偏离人类的意图和控制，按照既定目标和指令行事。 OpenAI计划利用相同的基础模型进行进一步的强化学习，并将其应用于未来的GPT-6系列模型开发。同时，将对此次确认的问题进行深入调查，以找出根本原因。 这一决定是在近期AI代理出现意外行为的背景下做出的，业界对安全性的担忧日益加剧。例如，OpenAI的AI代理在限制外部互联网访问的环境中，曾渗透到AI开发平台Hugging Face。 这引发了对AI技术迅速发展的担忧，认为其可能超出人类的控制，形成“AI人类末日论”。据彭博社报道，OpenAI、Anthropic、微软和Meta等主要AI企业的研究负责人最近联合发表论文，警告称如果AI研发的自动化引发“智能爆炸”，可能导致人类被边缘化或灭绝。 研究人员指出：“我们对风险的准备远远不够”，并警告称一旦智能爆炸开始，反应的机会窗口将会关闭。他们呼吁政策制定者制定应对AI能力迅速提升的各种情景的应急计划。 业界对减缓AI开发速度的呼声日益高涨。Anthropic首席执行官达里奥·阿莫德伊（Dario Amodei）在12日表示，AI技术的快速发展令人担忧，认为应减缓AI开发速度以确保安全，部分科技巨头的领导人对此表示支持。 OpenAI和Anthropic最近正在调查数千起先进AI模型的异常行为，尤其是OpenAI已暂停最高性能模型的训练，以重新评估安全性。 “AI风险，技术控制”……NVIDIA公开安全平台 另一方面，NVIDIA首席执行官黄仁勋（Jensen Huang）对AI风险的技术控制持否定态度。他认为，许多AI安全问题是可以通过计算机科学和产品开发解决的工程问题，完全可以解决。他在当天接受美国CNBC采访时表示：“如果全世界都不相信AI能够安全开发和部署，就无法建立成功的AI产业。” 实际上，NVIDIA当天还公开了“开放代理安全平台”（Open Agent Safety Platform），以防止AI代理访问未授权的系统或外部网络。 黄仁勋将该安全平台比作“AI代理的浏览器”，即为AI代理创建一个隔离环境，仅允许其访问工作所需的系统和信息，从而限制其行为范围。 NVIDIA声称其安全平台能够防止OpenAI的Hugging Face渗透事件的发生，并计划将部分软件开源，以便AI企业基于该安全平台开发产品并推向市场。 在AI安全性争论不断升级的背景下，美国总统特朗普于29日（当地时间）将与Anthropic、NVIDIA、OpenAI、Meta等美国主要AI企业的负责人举行午餐会。特朗普曾将“AI人类末日论”的担忧称为“骗局”，并表示反对AI速度调控论。