市場焦點都在NVDA版的AI永動機，但「這一家」公司也在建立他專屬的AI永動機挖礦轉AI算力「新AI基建四小龍」：由APLD本次財報來看這新基建四小龍未來的基本面 APLD今天公布財報， 這一季的營收表現相當亮眼，年增幅度超出市場預期， AI 基礎建設需求仍然強勁。不過從財報結構來看，公司仍處於高資本支出與高電力成本的密集投資期，EBITDA 低於預期，營運與自由現金流都仍為負，代表轉型的資金壓力尚未完全緩解。 公司已經簽下多份大型客戶的長期租約，未來幾季現金流有望明顯改善。尤其是 400MW 的 AI 專用資料中心、100MW 的新開工計畫，以及 Polaris Forge 2 擴建案，讓財務結構更健康。 從業務定位來看，APLD 並不開發 AI 模型，也不生產晶片，而是提供電力供應、冷卻系統與資料中心建置的核心基礎設施。它是 AI 時代的「數位電力公司」，只不過它服務的對象是高功耗的 GPU 應用場景，專攻液冷與高密度電力解決方案。 AI 算力正從集中式的大型超級資料中心，逐漸轉向分散式與邊緣部署。隨著多租戶模型與即時推理任務的興起，企業更需要「靈活、快速部署」的算力節點。 最值得關注的，是還有一家公司正在打造一個屬於自己的「去資產化 AI 永動機」。它不必直接擁有硬體，卻能掌控算力的分配權與現金流方向，供應端與應用端串成一個穩定的資金循環。 這不只是AI 投資策略，而是建立一套「算力、租金 、AI服務」三位一體的新型 AI永動機體系，重新定義 AI 基建的結構，也讓像 APLD 這樣的公司站在產業風口之上。 完整文章：<a href="https://vocus.cc/article/68e89ec5fd89780001f7a0c2">https://vocus.cc/article/68e89ec5fd89780001f7a0c2</a>

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我是 MimiVsJames，一位熱愛財務經濟學、宏觀經濟分析與量化金融的量化工程師，目前在美國大型資產管理公司工作。從台灣到國外，這一路上的學習與成長讓我深刻體會到分享的重要，希望能在這裡用簡單溫暖的方式，傳遞實用的投資理財知識。

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