熱力學計算（全文8600字）

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商務咨詢/顧問/請@yellowscholar?作者：黃先生斜杠青年

#熱力學計算

6100億美元的循環融資架構,物理定律和鐵路狂熱的幽靈如何融合,重塑全球金融

德克薩斯州的電網正在發生一些金融市場尚未定價的事情。ERCOT的互連隊列中,發電機請求連接到電網的許可,一個數字靜靜地坐著,應該會讓華爾街的每個投資組合經理都失眠:230吉瓦。一年前,這個數字是 63 吉瓦。百分之七十的新請求來自單一來源。數據中心。

230千兆瓦的規模來把握,考慮一下美國的全部發電裝機容量約為1200千兆瓦。德克薩斯州被要求在一個互連隊列中批準相當于將美國總發電能力的近百分之二十添加到給那些認為的機器供電中。

這不是一個關于人工智能的故事。這是一個關于熱力學的故事,關于與資本市場的可變預期相沖突的不變物理定律的故事。這是一個關于人類歷史上最大規模的協調資本部署如何構建宇宙本身可能不允許的規模的故事。這是一個關于當金融工程符合任何金錢都無法廢除的自然法則時會發生什么的故事。

機器變得越來越熱。網格在呻吟。信貸市場開始注意到。在散熱和功率密度數學的某個地方,正在編寫一個可以呼應幾代人金融歷史的計算方法。

我是斜杠青年，一個PE背景的雜食性學者！?致力于剖析如何解決我們這個時代的重大問題！?使用數據和研究來解決真正有所作為的因素！

一、相互依存的架構

2025 年 12 月 11 日,甲骨文公司公布的季度盈利超出了分析師的預期。該股在盤后交易中下跌了 11%,最終較公告前水平下跌了 15%。 對于一家令華爾街失望的公司來說,這并不罕見。不同尋常的是,收入缺失揭示了連接地球上最大科技公司的隱藏架構。

Oracle 剩余的履約義務—尚未確認為收入的合同總價值—已達到 5230 億美元。這意味著同比增長 438%。 這個數字中埋藏著一個交易對手,約占總數的 57%:OpenAI 是 Sam Altman 創建的人工智能公司,根據其自身的財務預測,預計到 2028 年累計虧損 740 億美元。

信貸市場已經注意到了一些問題。Oracle的五年信用違約掉期利差已擴大至126個基點—a自2008年金融危機深淵以來未見的十六年新高。相比之下,英偉達的信用違約掉期利差為 37 個基點。梅塔的年齡是50。OpenAI的整個計算基礎設施現在所依賴的甲骨文公司,被信貸市場定價為風險水平是硅谷同行的三倍。

但甲骨文的情況只是更復雜事物的可見表面。追溯人工智能基礎設施主要參與者之間的資本流動,并出現了一種與歷史上一些最引人注目的金融崩潰相呼應的模式。

NVIDIA 是人工智能計算必不可少的圖形處理單元的主要供應商,于 2025 年 9 月與 OpenAI 簽署了一份價值 1000 億美元的意向書。OpenAI 又在五年內向 Oracle 承諾提供 3000 億美元用于數據中心容量。Oracle購買了數十億美元的NVIDIA芯片來構建這些數據中心。資金流成一圈,每筆交易均由接收方記錄為收入,每項承諾都夸大了所有參與者的資產負債表。

（Masayoshi Son）領導的日本企業集團軟銀（SoftBank）坐落在這個網絡的中心,曝光度不斷提高。該公司已直接向 OpenAI 承諾高達 347 億美元。它持有 OpenAI 和 Oracle 的合資企業 Stargate 40% 的股份。軟銀投資組合中嵌入的相關風險—其中每項投資的成功取決于所有其他投資的成功—代表了審慎風險管理通常會禁止的集中風險暴露類型。

可識別的循環資本流動總額超過6100億美元。這不是欺詐。這不一定是瀆職行為。但這是一種金融架構,與過去發生過大規模崩潰之前的安排有著令人不安的相似之處。

二、朗森特之鬼

20世紀90年代末,朗訊科技是美國電信的皇冠上的明珠。1996年從AT&T分拆出來,朗訊出售了構建互聯網骨干的設備。其股票是美國持有最廣泛的股票,其個人投資者數量比任何其他公司都多。朗訊發現了一項最終會摧毀它的金融創新:供應商融資。

機械師很優雅。Lucent 將向其客戶提供貸款—經常陷入困境的電信初創公司—購買 Lucent 設備。這些貸款作為資產出現在朗訊的資產負債表上。設備銷售表現為收入。華爾街慶祝了這一增長。該股市值飆升至超過2500億美元,占當時美國國內生產總值的2%。

然后真相就出現了。Lucent的客戶并不值得信賴。許多人的存在只是因為朗訊資助了他們的存在。當電信泡沫破裂時,朗訊的客戶群崩潰了,其貸款組合也隨之消失。收入從 380 億美元下降至 120 億美元,下降了 69%。 美國證券交易委員會指控朗訊十名高管證券欺詐。該公司支付了2500萬美元的罰款。該股票損失了 98% 的價值。

在高峰期,供應商融資占朗訊總收入的 24%。 錢是真實的,但顧客卻是幻影。

現在考慮一下英偉達。該公司已對購買 NVIDIA 產品的公司進行了超過 1100 億美元的股權投資。這些投資包括 OpenAI、xAI、CoreWeave 和眾多小型參與者的股份。當這些投資以 NVIDIA 預計 2026 財年約 1,640 億美元的年收入來衡量時,供應商相關融資約占收入的 67%—幾乎是朗訊峰值風險敞口的三倍。

這種比較需要重要的注意事項。NVIDIA的客戶并不是僅僅依賴供應商融資而陷入困境的初創公司。微軟、谷歌、亞馬遜和 Meta 的資產負債表將使 JP。摩根羨慕不已。超標者的 80% 至 90% 的資本支出來自運營現金流。這些是真正的公司,擁有真正的收入來建設真正的基礎設施。

但資本流動的數學結構對于理解系統性風險至關重要。A公司投資B公司,而B公司使用這些資金從A公司購買時,交易雙方都會發生收入確認。估值上升。更多的資本流動。循環重復。

這不是欺詐。但它是一種既放大繁榮又放大蕭條的結構,而它正是目前在人工智能生態系統的核心運行的結構。

摩根士丹利的麗莎·沙萊特（Lisa Shalett）是華爾街最受尊敬的聲音之一,她在 2025 年 2 月直言不諱地說:“最近的交易中帶有舊的投機和供應商融資策略的味道。” 她警告說,人工智能生態系統正在變得越來越循環“,超標者的自由現金流增長使”變成負數。“ 她的評估:“我們相信我們比第一局更接近第七局。”

三、不能廢除的法律

計算機消耗的每一瓦電力都會變熱。這不是設計缺陷。這是物理學。熱力學定律不包含市值為萬億美元的公司的例外情況。

2017年,英偉達旗艦級V100圖形處理單元耗電300瓦。2020 年發布的 A100 功率為 400 瓦。2022 年發布的 H100 功率為 700 瓦。Blackwell架構,現在出貨,每個芯片消耗1,200瓦。行業路線圖顯示,到 2026 年將達到 2,000 瓦,十年內將達到 5,000 瓦。

將這些數字轉換為數據中心規模,其影響變得驚人。傳統的數據中心機架—容納服務器的金屬框架—提取了5至15千瓦的電力。AI優化的機架現在可以抽取100到200千瓦。這意味著單代硬件內的功率密度增加了十倍至十五倍。

空氣無法去除這些密度的熱量。對流冷卻的物理學施加了嚴格的限制。當每個機架的功率密度超過約 20 至 30 千瓦時,空氣冷卻在物理上變得不可能。空氣根本無法足夠快地帶走熱量以防止熱損壞。現在,每個主要的 AI 安裝都需要直接通過計算硬件進行液體冷卻—泵送水或專用流體。

微軟于 2025 年 9 月宣布微流體冷卻取得突破,將通道直接蝕刻成硅,使液體在產生熱量的晶體管的毫米范圍內流動。該技術實現的冷卻性能是傳統方法的三倍,并將峰值溫升降低了 65%。 這不是漸進式改進。這是絕望驅動的創新,認識到人工智能計算的物理學正在突破基本極限。

其后果超出了各個數據中心的范圍。2025年11月28日 全球最大衍生品交易所CME Group—operator經歷完全停牌。國債期貨、能源市場、農業合約—90%的全球衍生品數量變得黑暗。原因不是網絡攻擊。這不是軟件故障。伊利諾伊州奧羅拉市一個數據中心的冷卻系統出現故障。為全球經濟定價風險的機器超出了其熱極限。

CME 于 2016 年以 1.3 億美元的價格出售了該數據中心并將其租回。當冷卻失敗時,CME 一無所有。它什么也沒控制。和其他人一樣,它等待其他人修理管道。

這一單一事件闡明了金融市場尚未完全吸收的事實:計算吞吐量的限制不是處理能力。是排熱能力。全球價格發現的引擎建立在熔化的硅之上。

四、無法足夠快增長的網格

數據中心需要電力。電網無法供電。這是物理學對人工智能繁榮施加的第二個限制,事實證明它比熱管理更棘手。

國際能源署預計,到 2030—,全球數據中心電力需求將達到 945 太瓦時,足以為德國供電。人工智能特定工作負載將占總工作負載的 200 至 400 太瓦時,占數據中心需求的 35% 至 50%。 數學很簡單:人工智能是一個電力密集型行業,正在大規模部署到基礎設施中,而這些基礎設施并不是為了適應它而建造的。

在美國,情況尤其嚴峻。數據中心目前消耗了全國約 4.4% 的電力。到 2028 年,這一數字預計將達到 6.7% 至 12%。 電網規劃者預計,到 2030 年,僅 PJM Interconnection 就將負載峰值增長 32 吉瓦—為大西洋中部各州提供服務的電網。數據中心占預計增長的 94%。

建筑發電需要時間。建設輸電線路需要更長的時間。美國發電機互連的平均等待時間已延長至五年。企業資本支出計劃的緊迫性無法加速環境審查、許可流程和施工時間表。網格以有形基礎設施的速度增長,而不是以風險投資的速度增長。

德克薩斯州試圖通過 2025 年 6 月簽署成為法律的參議院第 6 號法案來應對需求與能力之間的沖突。該立法強制要求 “終止開關”,允許 ERCOT 在電網緊急情況下斷開 75 兆瓦或更大的負載。以放松管制和自由市場為基礎建立其身份的國家得出的結論是,數據中心對電網穩定性構成足夠的風險,因此需要政府干預。

北美電力可靠性公司于 2025 年 11 月警告稱,數據中心’ 24/7 運行模式使得極端條件下的電網管理變得越來越困難。“ 與住宅或商業負載不同,數據中心無法輕松減少高峰需求期間的消耗。無論網格應力如何,計算都會繼續進行。AI不遵守假期。

五、核樞軸

超標者得出的結論是,他們的公共信息尚未完全承認:人工智能基礎設施實際上是能源基礎設施。AI建設的公司正在成為電力公司。

微軟2024年9月宣布將重啟美國最嚴重核事故的三英里島核設施—站點,標志著一個轉折點。20年的購電協議確保了微軟數據中心的專用電力供應,其規模是現有電網無法提供的。能源部于 2025 年 11 月批準了一項價值 10 億美元的貸款擔保,以加速重啟,目前目標是 2027 年的運營。

Google 與 Kairos Power 簽署了針對 2030 年至 2035 年部署的 500 兆瓦小型模塊化反應堆容量的協議。亞馬遜承諾通過投資多個反應堆開發商,到 2039 年開發 5 吉瓦的核電容量。NVIDIA 的風險投資部門 NVentures 參與了比爾·蓋茨（Bill Gates）創立的核初創公司 TerraPower 的 6.5 億美元融資。

NVIDIA的首席執行官黃仁勛（Jensen Huang）在2025年12月的喬 · 羅根播客上闡明了這一論點:小型模塊化反應堆將在六到七年內為AI數據中心提供動力。他表示,能源已成為 “人工智能的下一個全球瓶頸。”

核樞軸代表了一種認識,即電網規模的解決方案無法足夠快地到達。當互連隊列延長至五年并且傳輸基礎設施需要十年才能允許和建設時,市值達到萬億美元的公司就會尋求替代方案。核電提供可支持千兆瓦級數據中心園區的基本負荷發電。它不需要太陽能裝置的土地面積或風力發電的間歇性管理。

但核時間表是根據監管周期而不是盈利季度來衡量的。NuScale Power 是唯一一家擁有 NRC 認證的小型模塊化反應堆設計的公司,其猶他州示范項目因成本從每千瓦 5,000 美元上升到每千瓦 20,000 美元以上而崩潰。該公司股東于 2025 年 12 月 16 日批準將授權股份增加一倍—a 投票,管理層警告這是避免“對持續經營的能力產生重大懷疑所必需的。”

TerraPower位于懷俄明州的Natrium工廠的目標是2030年的運營,但該時間表假設監管部門尚未獲得批準。NRC的最終安全評估預計將于2025年12月31日進行。任何延誤都會隨著施工進度而級聯,而施工進度已經持續數年。

核復興是真實的。資本承諾是真實的。但控制反應堆建造的物理定律與控制傳熱的物理定律一樣不可變。混凝土以混凝土固化速率固化。監管審查需要監管審查所需的時間。AI需求增長與核供應增長之間的差距可能會持續到本十年的剩余時間。

六、鐵路狂熱平行

19世紀40年代,英國經歷了一場投資狂熱,重塑了該島的地理,并使一代投機者破產。歷史學家現在稱之為"鐵路狂熱",鐵路建設投資達到英國國內生產總值的百分之七—,這是該國歷史上和平時期最大的資本配置。

這項技術具有變革性。鐵路真正徹底改變了交通、商業和日常生活。鐵路的公牛案例是正確的。錯誤的是變革性技術保證有利可圖的投資的假設。

發起人預計股息收益率為百分之十。到 1850 年,實際收益率為 1.83%。 收入僅達到預測的四分之一。大約三分之一的授權鐵路從未建成。George Hudson,“鐵路王”,在他的巔峰時期控制了英國四分之一的鐵路網絡,據透露,他曾經營今天所謂的龐氏騙局,從投資者資本中支付股息,而不是營業利潤。

鐵路改變了英國。他們還摧毀了大量資本。這兩種說法同時正確。

Sequoia Capital 的 David Cahn 記錄了他所說的 AI 基礎設施支出和 AI 創收之間的 “收入差距”。他的分析表明,差距從1250億美元擴大到6000億美元。Bain & Company 估計,要證明當前 AI 資本支出水平的合理性,到 2030— 年,每年的 AI 收入需要 2 萬億美元,大約是整個全球訂閱軟件市場的五倍。

數學呼應了鐵路狂熱。該技術具有變革性。資本部署是前所未有的。投資與收入之間的差距仍然是一個鴻溝。

2008年金融危機期間有先見之明的空頭頭寸使他聲名鵲起的對沖基金經理戴維 · 艾因霍恩（David Einhorn）提供了一個理解當前時刻的框架。1美元的虧損客戶收入,他計算,整個供應鏈的AI總收入超過8美元。AI公司的計算提供商記錄收入。GPU制造商記錄來自計算提供商的收入。電力設備供應商記錄數據中心運營商的收入。每筆交易都會創造真正的商業活動。但客戶收入的原始美元仍然是整個結構的基礎。

“這些數字必須加起來,” Einhorn 觀察到,“現在數學是...具有挑戰性。”

七、公牛隊理解熊隊錯過了什么

知識誠實需要承認最有力的理由來反對人工智能基礎設施代表系統性金融風險的論點。公牛案不僅僅是充滿希望的想法。它基于需要認真考慮的證據。

AI的企業采用不是投機性的。PYMNTS 和 OpenAI 的調查數據顯示,2024 年至 2025 年間,CFO 報告的生成 AI “非常積極的投資回報率從 27% 躍升至 85%。 Google Cloud 2025年的研究發現,74%的高管在AI部署的第一年內獲得了正的投資回報。自 2023 年以來,企業人工智能支出從 17 億美元激增至 370 億美元。這些不是預測。它們是報告的結果。

超標儀之間的資產負債表強度與以前的技術泡沫有根本的不同。微軟、谷歌、亞馬遜和 Meta 將 80% 至 90% 的資本支出用于運營現金流。Oracle的信用違約掉期利差擴大到126個基點時,它是Oracle的利差擴大—不是微軟的,不是谷歌的,不是亞馬遜的。推動人工智能基礎設施建設的公司擁有能夠承受收入大幅下降而不會威脅償付能力的財務狀況。

國際貨幣基金組織首席經濟學家皮埃爾-奧利維爾·古林查斯（Pierre-Olivier Gourinchas）在 2025 年 10 月做出了關鍵的區分:“這不是由債務融資的,這意味著如果出現市場修正。。。它不一定會傳遞到更廣泛的金融體系。” 技術泡沫成為系統性危機的渠道—過度杠桿放大損失—在超大規模資產負債表中基本上不存在。

AI投資占國內生產總值的比例仍低于歷史技術投資峰值。高盛指出,人工智能資本支出僅占美國 GDP 的不到 1%,而之前技術周期的這一比例為 2% 至 5%。 在互聯網時代,電信公司在 1996 年至 2001 年間投資了 5000 億美元—大部分是債務融資—。目前的人工智能投資雖然絕對值巨大,但比例較小且資本更好。

效率軌跡帶來了希望,即物理約束在結合之前可以得到緩解。推理成本以每年超過 3 倍的速度下降。每一代 GPU 的硬件改進每瓦都能帶來顯著的性能提升。如果算法的進步和硬件優化比需求的增長更快地降低每單位計算的能耗,那么能量約束就會放松。

高盛估計,人工智能生產率的提高將帶來 8 萬億美元的現折現值機會。即使是保守的估計也表明了數萬億美元的經濟影響。如果如此大規模的生產率提高成為現實,那么當前的投資水平不僅是合理的,而且是資本向變革性經濟機會的合理配置。

八、熊隊明白公牛隊錯過了什么

反駁同樣引人注目,值得同等重視。

循環融資架構會產生傳統金融分析可能無法捕捉到的相關風險。當 NVIDIA 投資 OpenAI、OpenAI 承諾 Oracle 以及 Oracle 從 NVIDIA 購買時,每個實體的成功取決于所有實體的成功。相關風險以多元化投資組合無法對沖的方式加劇損失。

熱力學約束是不容談判的。再多的資本部署也無法廢除物理定律。當功率密度超過冷卻能力時,計算停止。當電網需求超過發電能力時,就會發生停電。這些是具有災難性尾部風險的二元結果,概率加權模型可能會系統性地低估這些風險。

歷史先例令人警醒。Lucent的供應商融資,安然的特殊目的實體,互聯網光纖過度構建—每集都有聰明人在金融結構中做出理性決策,從而放大而不是減輕風險。參與者不是傻瓜。盡管如此,結果仍然是毀滅性的。

邁克爾·伯里（Michael Burry）是一位投資者,他有先見之明的次級抵押貸款證券空頭頭寸使他因 “The Big Short 而出名,” 已經建立了總計 11 億美元的頭寸,押注于人工智能基礎設施股票。他的論文集中于他所謂的折舊欺詐:延長有用資產壽命以人為地夸大報告的收益。GPU架構在12到24個月內就過時了。專為當前芯片設計的數據中心基礎設施如果不進行大量改造就無法適應下一代熱負荷。然而,公司在 10 到 15 年內會貶值人工智能基礎設施。

Burry 估計,低估的折舊將使 Big Tech 報告稱,Oracle 2026 年至 2028 年利潤增加 1,760 億美元—26.9%,Meta 20.8%。 這些都不是小調整。它們是安然規模的會計扭曲,在監管部門批準的情況下在眾目睽睽之下執行,因為資產新穎且規則模糊。

希勒 CAPE 比率—預測 2000 年和 2008 年市場峰值的周期性調整市盈率指標—停留在 40,這是 154 年市場歷史上的第三高讀數。S&P 500指數中排名前五的股票占指數權重的30%,是五十年來的最高集中度。2000— 的清晰度,估值指標并不是尖叫的泡沫,但它們的提升超出了歷史上重大修正之前的水平。

九、歷史的判決

遠離細節—信用違約掉期和互連隊列以及熱管理突破—并且出現了一種超越任何單個數據點的模式。

我們正在目睹人類歷史上最大規模的協調資本部署到物理基礎設施中,而宇宙在嘗試的規模上可能不允許這樣做。微軟、谷歌、亞馬遜和 Meta 2025 年的資本支出總額預計在 364 至 4050 億美元之間。這占美國國內生產總值的百分之一以上,從四家公司流入數據中心、芯片、冷卻系統和電力基礎設施。

該技術具有變革性。對此毫無疑問。人工智能將以我們才剛剛開始理解的方式重塑行業、經濟和人類經驗。鐵路狂熱投資者正確地認為鐵路將改變英國。互聯網投資者正確地認為互聯網將改變商業。對技術持正確態度并不能保證對投資持正確態度。

連接 NVIDIA、OpenAI、Oracle 和 SoftBank 的循環融資架構在結構上是真實且有記錄的。信貸市場正在將甲骨文定價為自全球金融危機以來從未見過的風險水平。熱抑制和功率密度的物理學施加了金錢無法協商的嚴格限制。以預計規模為人工智能供電所需的電網基礎設施不存在,也無法在相關時間范圍內構建。核復興雖然是真實的,但其運作時間表以年份和監管周期為單位。

公牛案是有道理的。企業投資回報率是可衡量的。超標資產負債表很強。投資占 GDP 的比重仍低于歷史峰值。效率的提高可能會超過需求的增長。

熊案是有道理的。循環融資放大了相關風險。熱力學極限是不可協商的。折舊會計可能會掩蓋巨額損失。估值指標在歷史上是極端的。

Bu能做到的就是假裝一個案件明顯正確,另一個案件明顯Bu對。不確定性是真實的。賭注是巨大的。該決議將不是在財報電話或分析師報告中展開,而是在冷卻系統的安靜嗡嗡聲中展開,這些系統要么工作,要么失敗,在網格中保持或崩潰,在一個根據法律運作的物理世界中,任何金融創新都無法廢除。

十、清算定位

對于那些必須采取行動、管理資本、制定政策或分配資源的人來說,—從這個分析中得出了幾個原則。

監控信貸市場,而不是股票市場。126個基點 甲骨文信用違約掉期利差講述了一個故事,甲骨文的股價并沒有。信貸市場價格陷入困境的可能性。股票市場價格預期值。在肥尾分布和二元結果的世界中,信貸市場提供更早、更可靠的警告信號。

關注有形基礎設施,而不是金融基礎設施。ERCOT互連隊列、PJM容量拍賣、NRC批準時間表—這些指標將決定AI基礎設施是否可以按預計規模建設。財務預測假設基礎設施可能無法到達。

區分超標量及其依賴性。微軟、谷歌、亞馬遜和 Meta 的資產負債表可以承受巨大的痛苦。Oracle、CoreWeave 和小型玩家群缺乏這種財務緩沖。當壓力到達時,它將首先在網絡的較弱節點中顯現出來。

尊重物理。每一次技術繁榮都伴隨著 “這次不同的公告。” 有時是不同的。通常不是。熱力學定律在所有先前的技術循環中都保持不變。反對物理學的投注記錄很差。

保持可選性。在一個真正不確定的世界里,最大的錯誤是任一方向的過度承諾。允許參與上行同時限制災難性下行風險的頭寸優于以尾部風險為代價最大化預期價值的頭寸。

尾聲:熱力學常數

最終,這個故事與人工智能無關。這是關于人類野心與物理現實之間的碰撞。我們制造了通過制造加熱機器來思考的機器。我們通過部署基礎設施來大規模部署這些機器,這些基礎設施會限制電網的供電和冷卻系統所能拒絕的限制。

圍繞這種部署的金融架構—循環融資、供應商投資、剩余的績效義務—放大了物理世界所帶來的任何結果的上下行。如果基礎設施正常運轉,部署的資本將產生證明風險合理的回報。如果基礎設施動搖,金融結構中嵌入的相關性將以當前模型可能無法捕捉的方式在資產負債表中傳遞損失。

Lisa Shalett的評估困擾著:“在某個時候,我們暫時不會建立任何數據中心。之后,這只是你是否崩潰的問題。”

熱力學定律對市值沒有意見。熱量以物理常數決定的速率從熱流向冷流,任何央行都無法調整,任何金融工程都無法逃避。建設未來的機器有溫度限制。為它們供電的電網有容量限制。為他們提供資金的公司有杠桿限制。

在所有這些限制的交匯處,人工智能基礎設施的真正價值將被確定。不是分析師的。不是投資者。通過物理學。

熱力學計算方法。相應地定位。

研究來源和方法

本分析中的所有數據均來自主要來源,包括 SEC 文件、財報電話會議記錄、美聯儲聲明、能源部文件、ERCOT 董事會演示文稿、PJM 產能拍賣結果、NRC 監管文件、IMF 全球金融穩定報告和直接公司公告。信用違約掉期利差來源于彭博社和 BondBloX。來自 SEC 執法行動和學術研究的朗訊科技歷史數據。Andrew Odlyzko 在明尼蘇達大學的檔案研究中的鐵路狂熱數據。NVIDIA 技術文檔和 Hot Chips 2024 會議演示文稿中的熱密度和功率密度規范。

該分析于 2025 年 12 月 14 日完成。市場和條件發生變化。在做出投資決策之前請獨立驗證所有數據。

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