9月27日消息，MarketWatch发表分析文章称，人工智😉能交易越来越依赖OpenAI，这对整个市场来说是一个巨大的风😎险。 以下为全文： “要小心。”这是华尔街一位专🤗业人士的建议，因为人工智能正在掀起一波债务发行潮和消费者反弹🌟。 贝尔德公司的特德·莫顿森表示，如果OpenAI出现🤯问题，将波及科技行业以外的市场。 今年，科技巨头们将投🥳入近4000亿美元用于人工智能，而明年还将有数千亿资金涌入。😍 但一位华尔街资深人士认为，人工智能交易的命运越来越取😜决于一家公司，如果出现裂痕，未来可能会面临痛苦。 这家🥳公司就是OpenAI——过去一周，它成为了多项数十亿美元协议😢的核心，进一步巩固了其在当前人工智能热潮中的重要性，这一热潮⭐可以说是由ChatGPT发布近三年来引领的。然而，虽然这些交🤯易显示出市场对人工智能交易的信心，但华尔街的一些人担心，随着🥳科技公司感到被迫加大支出以避免落后，可能会形成债务泡沫。 😘 甲骨文公司刚刚发行了180亿美元的债券，用于资助其数据中🌟心的扩建，此前该公司与OpenAI达成了价值据称高达3000🔥亿美元的协议。CoreWeave公司（CRWV）周四表示，正😁在扩大为OpenAI提供人工智能基础设施的合作协议，目前它已⭐成为一家高杠杆的人工智能投资标的，其净债务与息税折旧摊销前利🤯润（EBITDA）的比率高达5.1倍。 贝尔德董事总经😘理特德·莫顿森谈到OpenAI时表示：“他们需要资金来维持这😂场秀的进行。”他还补充道，该公司的业务“显著地”显示出负自由😜现金流，同时还在进行诸如斥资65亿美元收购iPhone设计师🤯乔尼·艾维（Jony Ive）的初创公司io等大手笔支出，这🤯笔收购于今年五月宣布。 与此同时，根据莫顿森的说法，像😡Alphabet公司和微软公司这样的企业曾经是“自由现金流机😀器”，但现在由于它们加大力度投资，以保持在人工智能竞赛中的领🚀先地位，这一关键指标正在恶化。总体来看，云计算巨头今年计划在😂人工智能上投入约3800亿美元，而莫顿森预计明年这一数字将升😊至7000亿美元，甚至可能更多。 他告诉MarketW👍atch，花费这么多钱的唯一方法是通过发行债务。这是一个潜在🎉的风险命题，因为人工智能繁荣的很大一部分依赖于OpenAI持😂续投入和取得成功的能力。 Mortonson表示：'这😆一切的核心是OpenAI，如果OpenAI遇到困难，这个人工💯智能交易也将受挫。'他曾在大型卖方公司工作超过30年，并凭借😉其军事和工程背景在技术市场为客户提供建议。 他提到了甲👍骨文本周早些时候的180亿美元投资级债券销售，由于包含了40😢年期债券，尽管科技行业存在不确定性，他形容这一举措为'富有创😜意'。他表示，客户担心近期交易背后的假设可能过于乐观，从而导😍致'债务泡沫'的可能性。 围绕OpenAI的风险还体现🌟在，该公司的崛起已经对科技行业以外产生了连锁反应——Mort🚀onson指出制造业和公用事业行业的卡特彼勒（CAT）和康明😢斯（CMI）等公司也受益于人工智能浪潮。 展开全文 😁 Mortonson说：'假如OpenAI暂停举债或无法获😘得债务融资，整个市场的触角开始萎缩。' 他补充说，期望❤️值很高，特别是接连发布的关于价值数十亿美元的人工智能数据中心🌟建设公告。这些公告正在推动市场，但收入的实现速度仍存不确定性🤩。 Mortonson表示：'关键在于展示资金和数据中😆心的情况。'他提到这是一场'通电时间竞赛'，指的是电网连接到😡新设施并开始供电所需的时间。他说：'这是一场电力接入的竞赛。😂' Mortonson说，目前如果企业不进行建设，'它❤️们就完了'——这也推动了即便通过发行债务也有必要支出的需求。😊 在加特纳曲线——一个流行的行业模型，用于可视化技术如🙄何随着时间成熟并被采用——Mortonson表示，科技行业目🌟前正处于'期望膨胀的顶峰'阶段，'我们正处于完美定价的状态，😂没有人关注任何潜在的下行风险。' 莫顿森补充道，生成式🔥人工智能交易最终会显示出投资回报——但那是两到三年之后的事情🎉。 当被问及他现在给投资者的建议时，莫顿森给出了两个字🤯：“要小心。” 债务只是他保持谨慎的四个原因之一。 🔥 另一个原因是，全美平均公用事业价格正在上涨，这意味着“消🎉费者正在承受巨大压力”，他说。同时，数据中心建设的速度“是历⭐史性的”，他认为这可能会使可支配收入的压力更加严重。这导致了❤️一些消费者对人工智能的反弹，尤其是那些“没有要求”自动驾驶、👍加密货币或生成式人工智能的人，却看到由于人工智能电力需求激增🤔而导致的家庭水电账单上涨。 伯恩斯坦分析师在周五的一份😴报告中也提出了类似的观点，他们提到美国电网可能因电力需求而面❤️临失败风险。他们表示，过去十年电力需求一直“持平”，但现在开😘始出现拐点。伯恩斯坦团队称，他们怀疑消费者很快将开始把电价上🤯涨归咎于公用事业公司、超大规模企业以及政府。莫顿森和伯恩斯坦🙄分析师还指出，美国政客们已经开始注意到消费者对天然气和电力成😴本上升的担忧。 莫顿森补充说，华尔街不知道如何将这种反😎弹纳入预期之中。 他还担心潜在的组件短缺可能会成为人工😘智能进步的一个制约因素。 “英伟达正在以前所未有的力度🤗推动高性能计算架构，”莫顿森说。“这些技术刚刚进入主流市场，⭐但供应链还没有准备好应对。” 此外，他认为机构客户对待🚀当前市场的方式与散户交易者的行为之间存在“摩擦”。他的客户担😅心未来会出现暂停和回调，其中一些人正在卖出盈利股。但在我看来😍，市场仍然有点像赌场，散户交易者希望通过涌入做空兴趣浓厚的股💯票来获利。 莫顿森表示：“直到这些类似日内交易者的散户😍投资者被淘汰，市场才会稳定下来。”（AI普瑞斯编译）返回搜狐😴，查看更多

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秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)

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随着短剧市场的迅猛发展，一批优秀的短剧女演员崭露头角，她们以精湛的演技、独特的魅力赢得了观众的喜爱与追捧。9月10日，经过网友们的热烈评选和业内人士的综合考量，2025年度中国十大短剧女神榜单正式出炉，引发了广泛关注和讨论。 余茵，凭借《好一个乖乖女》中“双面千金”的惊艳演绎走红，堪称2025年短剧行业现象级人物。毕业于燕京理工学校的她并非科班出身，却凭借极具感染力的“眼技”征服观众，剧中从柔弱小白花切换成黑化复仇者的眼神转变片段，在抖音引发百万级二创。其经纪团队透露，余茵选片注重角色人格弧光，避免同质化甜宠人设 ，展现出前瞻性的演艺规划。 徐艺真，这位毕业于浙江传媒学院表演系的女演员，是当之无愧的“短剧女王”。她与孙樾的CP组合曾风靡短剧圈，代表作《哎呀！皇后娘娘来打工》更是创下24小时充值破1200万的惊人记录。徐艺真演技细腻多变，无论是古装剧还是现代剧，搞笑角色还是深情角色，都能驾驭得游刃有余，深受观众喜爱 。 王格格，被称作“短剧界劳模”，全年高强度驻扎剧组。土木工程专业出身的她将工程思维融入表演，开拍前绘制人物关系脑图、标注情绪爆发节点。她的作品众多，如《玫瑰冠冕》《厉总的新婚罪妻》等，戏路宽广，能轻松驾驭豪门千金、职场精英等多种角色，抖音账号粉丝转化率高达22%，远超行业均值 。 马秋元，短剧圈公认的“甜妹天花板”，哭戏感染力十足。西安工业大学经济学专业背景赋予她独特的理性思维，使其在表演中展现出天然的松弛感。在《咬清梨》中，她塑造的商战女强人打破了短剧女主“傻白甜”的窠臼，与张集骏组成的CP深入人心，代表作品还有《大叔乖乖宠我2》《痴傻千金三叔宠我入骨》等 。 姜十七，坐拥3000万抖音粉丝，从短视频创作者成功转型短剧演员，被观众称为“短剧界的周冬雨”。她的表演风格独特，能精准把握角色特点，代表作品有《契约成婚》《霸道少爷爱上我》等，在短剧中展现出了强大的表演实力 。 赵夕汐毕业于北京舞蹈学院，从古典舞者转型为演员。她擅长将舞蹈功底融入表演，古装短剧中身段轻盈，现代剧里气场全开，被观众称为“短剧界的张曼玉”。在《爱在黎明前降落》中，她设计的“暴风哭泣”镜头——眼眶通红却不让泪水滑落的微表情控制，被观众称为“破碎感美学天花板” 。 滕泽文模特出身，因在短剧中饰演敢爱敢恨的“后妈”爆红，2025年转型制片，参与监制短剧《野蔷薇不低头》，被业内视为“短剧版赵丽颖”。她在表演中展现出的自信与魅力，以及对角色的深刻理解，让观众印象深刻 。 李佳桐，中国内地女演员，2005年6月1日出生于吉林长春，身高169，体重44公斤，就读北京服装学院表演专业，曾赴英国伦敦音乐与戏剧艺术学院公费交流学习，2021年11月作为“美食品鉴官”参与中央电视台《厨王争霸》节目录制，2021年12月作为嘉宾参与中央电视台《我要上春晚》节目录制，参演电视剧《玫瑰的故事》，在网剧《山神》饰演白陶 ，参演《再见倾心》《女侠请留步》《渣总别追，大小姐辞职了》《女政协委员》《爱的疗愈之约》《龙宝上洛》《我的闪婚老公竟是闺蜜大哥》《陛下克妻 掌公主嫁到》《恃宠!佛子叔叔又在哄小娇妻》等多部短剧，并在第十届乌镇戏剧节古镇嘉年华《遗梦》担任女主。 杨咩咩以“纯欲萝莉”形象走红，与于龙组成的“最萌身高差CP”屡屡出圈。她的代表作品有《世界对我温柔以待》《秦爷的小哑巴》等，在剧中的自然表演和可爱形象吸引了众多粉丝 。 刘念最初是以AKB48 Team SH一期生身份出道，后来转型成为演员。她出演的《初夏的甜蜜约定》《亲爱的宋小姐》等短剧，凭借俏皮可爱的面容和元气满满的青春活力形象深受观众喜爱，在短剧领域逐渐崭露头角 。 这十位短剧女神在各自的作品中展现出了非凡的演技和独特的魅力，她们的成功不仅为短剧行业注入了新的活力，也为更多怀揣演艺梦想的人树立了榜样。相信在未来，她们将继续带来更多精彩的作品，推动短剧行业迈向更高的台阶。返回搜狐，查看更多