过了一天的信息消化，市场 / 机构对于星际之门的反馈开始慢慢出来了；这里稍微做一些梳理。
NVDA + AI 基建是大家都同意的赢家；之前吵“scaling laws” / "capex峰值” / “ASIC份额转移的”，可以都先消停一段时间了；100B的增量 VS 之前25年300B的capex consensus，大家想要的短期能见度 / 确定性都出来了。简单理解就是，一夜之间多出了一家大厂/ large hyper-scaler，25年峰值这个叙事从此应该没人再提（“25 peak concerns off the table”）- TSMC AVGO MRVL ARM ANET DELL HPE ALAB CRDO COHR CIEN MU HYNIX VRT VST PSTG LITE CLS APH 都在这个受益列表里*。
大家对于ORCL的情绪就有些不坚定了（“Skeptical”）；ORCL上个季度的时候，大家还在担心OCI的backlog + 管理层在bus tour提到的op margins降低；这个星际之门当然是强心剂，带来巨额的收入增量，但是所带来的利润未必那么有想象力；微软这次退居二线，让人更加对“利润率”有所担忧（如果是一块大肉微软就自己吃了）；low margin + costs before revenue，也是一些bear不坚定的原因。之前也有关于ORCL收购tiktok的声音，如果按照这样的capex投入的话，ORCL未必能有足够的现金流做这种额外交易。
180K：一个比较有意思的是，好多家都提到了Deepseek；大家都拿deepseek来证明，模型的商品化进程似乎比想象中快（some point out that China deepseek LLM is essentially trained on Open AI, so LLM training commoditizes quickly）；
MS稍微给德州的集群做了个测算，100K GB200s可能产生10B的收入；详情下图。
对于MSFT的反馈也是比较“两面”（mixed feedback）；好的方面是，微软不需要为了Open AI这个“训练客户”，深陷100B投资的泥潭；MSFT仍然有API access + Open AI的推理收入（继续推动Azure的货币化）； 坏的方面就是，Open AI和微软疏远了之后，微软自家不再有领先的大模型（虽然有一个低调的Phi models）；
最后Azure可能跟随AWS的道路，那就是集合各家模型（a host for leading models）；这里回到了我们对于模型“商品化”的讨论，可以参考我公众号12月9日的一些讨论；之后的云大厂道路可能更加“集成”，提供各种各样的模型让大家去自由调用（180K：譬如你软件里面需要省钱的模块就调用deepseek，需要其他功能的模块再调用其他的LLM）；留给GOOGL, META & xAI的问题是，他们要如何应对OAI的这个100B挑战？需要提升多少capex？
虽然微软失去了OAI的训练收入，但是微软目前和OAI的合作方式还仅仅是通过credit drawdown的形式(大概还剩下4B的额度)；
UBS的观点是，这次微软退居二线，是从投资 vs 回报角度的一个“明哲保身”；之前媒体报告的OAI目标是，收入从24年的3.7B提升到26年的100B（30倍的一个“大饼”）；虽然OAI的训练需求在这几年不太可能也增长30倍，但是要匹配这个野心下的GPU支出仍然是天量。微软可能选择把支出分配到推理层面（继续应对OAI + 其他的企业用户）更为实际一些。
很多买方的反馈也集中在，这个100B，是不是英伟达？如果这个星际之门马上执行的话，从NVDA开始几乎是唯一选项；虽然OAI和AVGO在ASIC有合作，但是ASIC的生产至少是12-18个月之后的事情；ORCL暂时没什么ASIC的消息，软银的进展就更远了（不过软银的ARM不可忽视）。
上面提到deepseek / 模型商品化，多说两句。
这里引用Ben的一些观点，写得挺好。
文章来源：180K，原文标题：《外资交易台 | 机构对星际之门的一些反馈 （1月23日）》
