謎米財經分析報告

日期：2026年3月23日　作者：Kila

【超級懶人包】

• GPU 硬件折舊今天佔 AI 推理總成本的六至七成半，電力只佔一至兩成。但 GPU 成本每年下跌四成，電價在資料中心走廊卻在飆升。這條交叉曲線何時翻轉，至今沒有任何機構預測過。

• 中國旗艦模型的 token 定價比美國同級低三至十倍。MiniMax M2.5 是 OpenRouter 全球用量排名第一的模型，output 定價是 Claude Opus 4.6 的二十一分之一。開發者用腳投票，投的不是最強大腦，而是每一塊錢能煉出多少 token。

• 計入 PUE 後，中美最低成本地區的資料中心有效電價差距只有幾美仙。真正的差距不在電價本身，而在基建速度：中國建一條特高壓輸電線不到五年，美國一條跨州輸電線要十七年。

• 美國未來五年新增 245 GW 名義發電裝機，折算有效容量只有 28 GW。問題不是缺電，是缺「對的電」。併網排隊 2,600 GW，變壓器交期近三年。這是一場基建速度與 AI 需求之間的結構性賽跑。

日期：2026 年 3 月 13 日　作者：Kila

【超級懶人包】

• Tesla 市值 $1.47 萬億，但 BofA 的分拆估值顯示核心汽車業務僅佔 12%。剩下的 88% 建立在 FSD/Robotaxi 和 Optimus 機械人這兩個尚未產生規模收入的業務之上。市場給 Tesla 的定價幾乎完全是一張「物理 AI」的彩票，而這張彩票需要汽車業務的現金流來續命。

• Tesla 2025 全年汽車收入同比跌 10%，交付量跌 9%，是上市以來首次年度收入下降。營運利潤率從 2022 年的 16.8% 跌至 2025 年的 4.6%。同一時間，2026 年資本開支將超過 $200 億，研發另計 $64 億，合計接近 $270 億。Goldman Sachs 預計全年負自由現金流約 $52 億。

• 歐洲銷量 2025 年暴跌 28%，但 2026 年 2 月出現分裂訊號：南歐和西歐在復甦（法國 +55%、德國 +59%），北歐繼續跌（英國 -37%、荷蘭 -45%）。南韓成為意外亮點，2025 年銷量翻倍至近 6 萬台。

Mar 18, 2026

【超級懶人包】

• 比亞迪每台車比 Tesla 便宜約 $4,700，但政府補貼只貢獻了 $292（6%）。真正的護城河是垂直整合和規模分攤。歐盟的反補貼關稅只能消除不到一成的成本差距。

• 中國國內 NEV 滲透率突破 60%，但增速從 42% 降到 13%。129 個品牌爭一塊不再快速膨脹的蛋糕，行業平均利潤率 3.9%，近四分之三車型虧本。分析師預計到 2030 年只有約 15 個品牌能保持盈利。

• 2025 年中國 NEV 出口 343 萬台（+70%），比亞迪 2 月海外銷量首次超越國內。匈牙利、巴西、土耳其的本地工廠正在系統性繞過關稅壁壘。

• 比亞迪的第二代刀片電池和 1,500kW 閃充是硬件層面的突破，但電動車下半場要鬥的是智能。比亞迪的自動駕駛被行業專家排在「第二梯隊」，高階算法依賴外部供應商而非自研。垂直整合在硬件時代是護城河，在軟件時代可能是枷鎖。

核心結論：市場分歧不在產品，而在世界觀

Mar 17, 2026

投資要點

我們認為，黃仁勳今次 GTC 傳遞的，不是一輪普通產品更新，而是對 AI 需求曲線的重新定義。市場主流仍以「training 放緩＝AI 進入成熟期」理解 NVIDIA；但黃仁勳的框架是：training 放緩之後，inference 接力爆發，agentic AI 再接力，physical AI 最後接力，形成多重 S 曲線疊加。 Reuters 對 GTC 2026 的報道亦指出，NVIDIA 今次的核心押注是 inference，並提出到 2027 年底前至少 1 兆美元 revenue opportunity 的說法。

Switchblade 打贏了戰場，但打贏了華爾街嗎？美國軍用無人機產業全景

日期：2026年3月11日 作者：Kila

【超級懶人包】

• 五角大樓 FY2026 首次為自主系統設立獨立預算線，金額 $134 億，其中空中無人機佔 $94 億。反無人機系統預算 $31 億，按年增長 43%。NDAA 第 1709 條全面禁止外國製 UAS，為美國本土廠商創造了近 $10 億的市場真空。結構性需求毋庸置疑。

• 但「預算撥款」不等於「季度收入」。Replicator 計劃目標部署「數千套」，實際交付僅「數百套」。產業龍頭 AeroVironment 連續四季 EPS miss（幅度 6% 至 58%），管理層每季都歸咎於政府撥款延遲和訂單右移。五角大樓的採購機器把需求轉化為收入的速度，遠比股價假設的要慢。

SCAR合約終止引爆商譽減值，但自主系統有機增長38%揭示真正底牌

日期：2026年3月11日　作者：Kila

日期：2026年3月3日 作者：Kila

【超級懶人包】

• 推論晶片市場正在從 Nvidia 單極壟斷走向五大勢力競爭的格局。Nvidia 仍是訓練之王，但它最強大的護城河 CUDA 正在編譯器、框架和部署三個層面同時被侵蝕。Google TPU 是目前唯一經過十年、七代迭代的商業化大規模 ASIC，功耗僅為同級 GPU 的 40% 到 50%。AMD 硬體已追平 Nvidia 但軟體是致命瓶頸。各雲端巨頭的自研 ASIC（Trainium、Maia、MTIA）各有側重但尚未達到 Google 的規模。Cerebras 和 Groq 等新創證明了極端專用化路線的可行性。

日期：2026年3月3日 作者：Kila

【超級懶人包】

• Nvidia 幾乎獨佔了整個 AI 產業鏈的利潤：數據中心季度收入 $623 億，毛利率 75%，市值超過 $3 萬億。但它最大的客戶們正在集體反抗。Anthropic 簽下 Google 史上最大 TPU 訂單（高達 100 萬顆），Meta 在向 Nvidia 下單一週後就向 AMD 和 Google 各簽數十億美元訂單，OpenAI 首次用非 GPU 晶片（Cerebras）跑主力模型推論，甚至 Nvidia 自己也花了 $200 億收購推論晶片公司 Groq。這些動作指向一個結論：AI 產業正從「訓練軍備競賽」轉入「推論成本戰爭」，而在推論這個佔未來 75% 到 80% 算力的戰場上，通用 GPU 不再是唯一選項，甚至不一定是最佳選項。

• 預訓練是一次性資本開支，推論是永續營運開支，兩者成本比可達 1:77。Google TPU 在大規模推論下 TCO 比 H100 低 44% 到 56%。摩根大通預計 Google 2027 年將部署 600 到 700 萬顆 TPU。高盛預測 2027 年非 GPU 晶片在 AI 伺服器的出貨佔比將從 36% 升至 45%。

日期：2026年2月24日 作者：Kila

【超級懶人包】

• OpenAI 以 2027 年預估收入的約 14 倍獲得 $8,300 億估值。Alphabet 目前市值 $3.77 萬億，對應 2027 年預估收入約 7 倍。同一個 AI 賽道，倍數差距仍然接近 2:1。如果把 Google 的 AI 資產逐項拆解，合理估值區間在 $9,000 億到 $1.5 萬億之間。這意味着市場給予 Google 傳統業務的隱含估值約 $2.3 萬億到 $2.9 萬億，表面上看不算離譜，但考慮到 Google Search 一年收入超過 $2,000 億且仍在加速增長，再加上 YouTube、Android 等現金牛，這個定價仍然偏保守。

• Google Cloud Q4 收入同比增長 48%，營運利潤率從 17.5% 一年內擴張至 30.1%。Waymo 獨立估值 $1,260 億。Alphabet Forward P/E 僅 26.9 倍，對於一間收入增長 17% 且加速中的公司而言，這個倍數並不反映其 AI 潛力。