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在现代社会，沟通技巧的重要性不言而喻。无论是在职场中与同事协作，还是在日常生活中与朋友和家人相处，良好的沟通能力都是维系和谐关系的关键。本文将探讨沟通技巧的重要性，并提供一些实用的建议，以帮助读者提升自己的沟通能力。 首先，沟通是信息传递的桥梁。在工作场合，有效的沟通能够确保团队成员之间的信息流通无阻，从而提高工作效率和项目成功率。在家庭和社交场合，良好的沟通能够增进相互理解，减少误解和冲突。因此，掌握沟通技巧对于个人和团队的成功至关重要。 其次，沟通技巧的培养需要从倾听开始。倾听不仅仅是听对方说话，更重要的是理解对方的观点和感受。通过积极倾听，我们可以更好地理解对方的需求，从而做出更有针对性的回应。此外，倾听还能帮助我们建立信任，因为当人们感觉到自己被倾听时，他们更愿意分享自己的想法和感受。 再者，非语言沟通也是沟通技巧中不可忽视的一部分。肢体语言、面部表情和眼神交流都能传达信息，有时甚至比言语本身更能表达真实情感。因此，学会解读和运用非语言信号，可以增强我们的沟通效果。 最后，沟通技巧的提升需要不断的实践和反思。每次沟通后，我们都应该反思自己的表现，思考哪些地方做得好，哪些地方需要改进。通过不断的实践和自我提升，我们的沟通技巧将得到显著提高。 个人观点：沟通技巧是个人发展中不可或缺的一部分。通过提升沟通能力，我们不仅能够在工作中取得更好的成绩，还能在个人生活中建立更深层次的人际关系。因此，我建议每个人都应该重视沟通技巧的培养，不断学习和实践，以实现更有效的沟通。

作者   |   王晗玉编辑   |   张帆近日，Meta 发布公告，确认公司将于 2028 年前在美国投资 6000 亿美元，用于建造人工智能数据中心等基建和人才招募等。再往前一周，这家科技巨头又通过设立 SPV 间接完成一笔约 300 亿美元的融资，用于建设数据中心。同时，谷歌母公司 Alphabet 也传出，继此前发行了第一笔 67.5 亿欧元的债券之后，今年将再发一笔欧元债，总规模至少达 30 亿欧元。另一方面，甲骨文的 CDS（信用违约互换）则在今年 9 月大幅上涨，显示市场对其高额举债投入 AI 基建可能引发债务违约风险的担忧。更有观点认为，这一表现应被视为 "AI 泡沫 " 的早期预警信号—— 2008 年次贷危机就是从 CDS 普遍上涨开始。截至今年 9 月底，科技公司在美国债券市场的融资规模已达 1570 亿美元，比去年同期增长 70%。而进入四季度以来，这些公司针对 AI 基建的融资动作只增不减。一笔接一笔的债务推高了科技公司的杠杆水平，也扩大了其信用风险，并可能蔓延到这些公司仍在飞升的股价上——一些观点开始反复提及警惕 "AI 泡沫 "。那么，市场对科技公司债务风险的担忧是否意味着当前 AI 巨额支出过于激进？投资者又能从哪些表现中识别 "AI 泡沫 "？ "AI 泡沫 " 尚处早期阶段9 月 10 日，甲骨文与 OpenAI 签署 3000 亿美元算力采购合约，终于提振了一把股价，至其在当日暴涨 36%，市值增长 2510 亿美元。同样是在 9 月，甲骨文 CDS 也大幅上涨，至月底 5 年期 CDS 利率突破 60 个基点。今年前三个季度，该指标还一直在 30-45 个基点之间。而至本月初，甲骨文 5 年期 CDS 利率达到 87.7 个基点，相比 8 月以前近乎翻倍，为近 18 个月的最高水平。今年 8 月以来，甲骨文 5 年期 CDS 与股价走势甲骨文 CDS 大幅上涨，主要源于市场担忧其大规模 AI 支出将影响公司财务健康。甚至这一情绪正蔓延至 AI 公司整体为基建投入而背负的巨额债务上。但甲骨文自身的情况是否代表美国科技企业的整体表现？从负债率指标来看，当前甲骨文显著超出其他 AI 巨头。截至 2026 财年第一季度，甲骨文资产负债率约 85%。而差不多同期时间内，英伟达、Alphabet、微软等负债率约在 25%-45% 之间。截至 9 月 16 日，甲骨文的债务股本比也显著高于一众 AI 公司。主要 AI 公司债务股本比由此来看，甲骨文一家的高杠杆风格似乎并不具有普遍性，后续 CDS 上涨也不具备普遍性。此外结合各家的经营数据来看，多家头部 AI 公司利润增长仍较为强劲。如 Alphabet 第三季度总营收为 1023.46 亿美元，同比比增长 16%，净利润为 349.79 亿美元，同比增长 33%。其增长动力主要来自云服务和 AI 业务的强劲需求。该公司特别指出，基于谷歌生成式 AI 模型的产品所带来的收入同比增幅已超过 200%。相比而言，尽管甲骨文自身在三季度云业务表现略低于分析师预期，但云营收也有 25% 的增长。同时净利润同比增长 22%。这一表现的底层逻辑是，AI 技术的持续发展确实带动了众多行业生产力高效增长。换句话说，AI 需求切实存在。这令当前科技公司对 AI 建设的资本投入尽管规模巨大，但仍在合理区间。作为新宏睿投资管理公司创始人和董事总经理，夏宇宸目前在英国的投资业务覆盖一、二级市场，AI 是其研究的一大主题。他也对 36 氪分析，参照此前几轮大的金融泡沫留下的历史经验，目前 AI 尚未处于经典的泡沫状态。" 尽管从一些公司的股价上，我们看到了一些泡沫迹象，但还是属于相对早期的阶段。" 夏宇宸提到。对比 2000 年初的互联网泡沫，彼时众多互联网公司 PE 水平已达 100 倍甚至 200 倍，一些尚未盈利的初创公司，仅凭概念就能获得数十亿美元的估值。而当前 AI 巨头的估值则显著低于上述水平。如英伟达作为 AI 芯片龙头，当前 PE 约 56 倍；微软当前 PE 约 36 倍；Alphabet 约 28 倍。此外，在 2000 年前后，能够上网的用户较少，相关的应用场景就更少，商业模式尚停留在概念阶段，这一背景下，激进的投资风格滋生了互联网泡沫。而当下，体验 AI 应用，并亲身感受到它为工作生活带来的便利轻而易举，这也让市场对该行业的判断得以获取更多数据作为参考，辅助投资决策。这表明，互联网泡沫时期的公司大多建立在概念和预期之上，而当前科技巨头因加码 AI 而获得的估值更多是基于实际盈利能力和业务基本面。所以，眼下部分观点持有警惕态度，一定程度上或也是在经历 2000 年互联网泡沫之后的 "PTSD"。 AI 投入 " 小股操盘 "，次贷危机魅影重现？尽管 AI 带来的技术变革与由此生成的市场需求已被证实，但基建所需的天量资本投入与借贷形成的债务压力，仍为科技公司的负债、现金流管理造成了挑战。近期高盛中国的一份研报就指出，规模化举债建设数据中心是美国公司 AI 竞赛的典型模式，中国公司则十分精简。其预计到 2027 年，美国云巨头将在数据中心建设上合计投入将近 7000 亿美元，中国的阿里巴巴、腾讯、字节跳动、百度则将合计投入不到 800 亿美元。而在基准测试中，两边呈现出来的系统性能却大致相当。其还表示，美国公司下一阶段的增长或建立在类似甲骨文的模式上，借贷更多债务，采用更复杂的结构融资。近期 Meta 的融资行为佐证了这一预测。今年 10 月，其成立 SPV（特殊目的载体）完成一笔间接融资，用于建设位于美国亚利桑那州的数据中心。此前 SPV 作为创新的金融工具，在次贷危机前广泛应用于房地产领域。其典型运作模式为：银行将住房抵押贷款打包成 ABS（资产支持证券）卖给第三方 SPV，SPV 通过将这些债权再打包发行 MBS（押贷款支持证券），以获得接手银行债权的资金。如此，本属于银行的房贷债权转移进了 SPV，本应由银行承担的房贷违约风险也转移到了 MBS 的投资者身上。而 SPV 的复杂结构又令投资者难以穿透底层资产质量—— 2007 年次级贷款违约率突破 15% 时，MBS 评级调整滞后了 6 个月——因此这种融资方式也成功为大量次级贷款躲避了监管。回到当下，Meta 获得建设数据中心的资金，也是通过与 Blue Owl Capital Inc. 共同成立一个 SPV，这个 SPV 作为独立的融资主体发行债券，通过摩根士丹利完成了总额近 300 亿美元的融资。Meta 用这笔资金完成数据中心的开发、建设，并在其后租赁、运营这个数据中心。而因 Meta 仅保留这间 SPV 20% 的股权，所以后者负担的 300 亿美元债务不必并入 Meta 负债表。简而言之，Meta 为这个 SPV 投入 20% 股权，实现 " 小股操盘 " 投建数据中心，这使其间接获得数据中心建设资金的情况下，负债表显著 " 美化 "—— 300 亿美元负债被隔离在 SPV 体内，而在日后长达 16 年的租约中，Meta 以租金形式履行实质的还本付息义务。与 Meta 一样，现金流与融资成本压力之下，更多美国科技公司也开始用 " 小股操盘 " 的方式将债务压力腾挪到公司体外。如埃隆 · 马斯克的 xAI 在其最新的 200 亿美元募资中采用了 SPV 结构；亚马逊的 AWS 部门也通过设立多个 SPV，为不同地区的数据中心项目融资。SPV 模式避免巨额债务影响主体信用评级，亦能吸引到养老金等不同类型投资者。而如果未来 AI 公司纷纷效仿，并在当前基础上设计更复杂的结构进行资产证券化操作，那么将进一步增加项目资产和主体信用的监管难度，甚至招致次贷危机魅影重现。不过 2008 年以后，SPV 已被设置更严格的信息披露标准和风控机制。另一方面，其也满足了科技公司对风险隔离的需求——通常 AI 基础设施投资规模巨大，单个项目失败可能对母公司造成重大冲击，此外不同司法管辖区的监管要求也有较大差异。夏宇宸就对 36 氪提到，AI 公司采用 SPV 结构进行融资，也有可能是出于减少合规成本的考量。此前已有数间美国公司因在欧盟地区违反了当地对数据管理的特别规定，而收到来自当地监管机构的罚款。通过 SPV 持有相关项目，则规避了母公司因合规问题受到拖累。 如何识别 "AI 泡沫 "？以 "AI 早期泡沫 " 的论调来看，投资者应如何判断 AI 领域何时出现 " 经典泡沫 "？夏宇宸提出了两个量化指标：一是行业新投入的资金有多少来自于贷款，是否已超过往年同期，比如互联网泡沫时期的水平；二是公司股票价格及类似股票价格的变化率，是否到了不可持续的过程。" 直线增长或急速增长其实都是常见的，但如果像抛物线方程上涨是不太合适的。" 他进一步解释。沿着这一思路回看当下，目前 AI 公司的负债水平显著低于互联网泡沫时期，且尚未出现垃圾债券盛行、短债主导的趋势，或也说明债务结构和规模仍在安全区间。不过夏宇宸也提示："目前是有泡沫的，但没有到非常激进的阶段。如果接下来持续的话，不排除会出现 20 多年前互联网那样的泡沫。"而当前与 2000 年前后相比，一个显著的区别是，股票市场的交易效率更高了。这让市场具备了更好的自我调节能力。此前在互联网泡沫时期，投资者需要通过电话沟通交易员下单，任何操作和认知扭转需要的周期都更长。而来到移动时代，现代电子交易系统使市场能够更快地作出反应和调整。这意味着，即便泡沫出现，市场所需的调整周期会更短。一如 20 多年前的 " 互联网泡沫 "，市场用了三年才将其挤破。而新冠疫情期间，因美联储加息形成的泡沫，挤破它只用了一年。同时，在 2004 年至 2006 年，美联储为抑制通胀连续 17 次加息，令房贷还款利率大幅上涨、业主违约潮爆发，导致 " 地产泡沫 " 最终破裂。而当下 AI 投资热潮正处于降息周期中，其宏观背景也与次贷时期截然相反。* 免责声明：本文内容仅代表作者看法。市场有风险，投资需谨慎。在任何情况下，本文中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议。在决定投资前，如有需要，投资者务必向专业人士咨询并谨慎决策。我们无意为交易各方提供承销服务或任何需持有特定资质或牌照方可从事的服务。关注获取更多资讯