Edgen Stock·Nov 25 2025, 18:12
[1] 梅洛迪·赖特：2025年房价可能出现“大幅下跌” (https://www.foxbusiness.com/video/63604759671 ...)[2] 房价会从现在起跌去一半吗？ | 梅洛迪·赖特 (https://adamtaggart.substack.com/p/home-price ...)[3] 美国住房市场——梅洛迪·赖特的5大警告 (https://triangle-investor.com/articles/us-hou ...)
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Nov 25 2025, 20:08
在线市场第三季度业绩喜忧参半：EverQuote 在汽车领域表现强劲，股价飙升，eBay 尽管营收超预期但股价下跌
## 执行摘要 2025年第三季度在线市场行业的财报显示，其业绩表现和投资者情绪存在显著分歧。**eBay (EBAY)**，这家广泛的电商巨头，尽管营收超出预期，但其股价却下跌，原因是市场对其用户增长停滞进行了惩罚。相反，**EverQuote (EVER)**，一家专业的保险市场，报告了创纪录的业绩，赢得了积极的市场反响。这些结果强调了投资者焦点正在转向可持续增长指标，以及专业垂直市场相对于综合平台的韧性。 ## 事件详情 ### eBay营收超出预期但被疲软的用户指标掩盖 **eBay** 报告第三季度营收为28.2亿美元，同比增长9.5%，超过华尔街共识预期27.3亿美元3.2%。尽管营收增长和下一季度的积极营收指引令人鼓舞，但市场关注一个关键的潜在指标：活跃买家。该公司的活跃买家基础为1.34亿，仅同比增长1%，比分析师预期低0.4%。未能有意义地扩大其用户基础（这是该公司长期存在的问题）引发了投资者的负面反应，导致其股价在公告发布后下跌。 ### EverQuote的专业模式实现创纪录增长 形成鲜明对比的是，**EverQuote** 展示了其专注于利基市场的模式的优势。该公司宣布总营收为1.739亿美元，同比增长20.3%，超出分析师预期的1.667亿美元4.3%。这一强劲表现得益于其汽车保险垂直领域的出色表现。除了营收，EverQuote报告第三季度净收入创纪录地达到1890万美元，同比增长63%，GAAP每股收益为0.50美元。 ## 市场影响 **eBay** 和 **EverQuote** 的不同结果凸显了市场评估在线市场股票方式的关键转变。对于像eBay这样的成熟平台，仅仅是营收增长已经不足以满足投资者。市场现在更看重平台健康的基本指标，特别是用户获取和参与度。eBay在活跃买家数量增长方面的挣扎被视为一个显著的阻力，掩盖了其营收表现。 与此同时，EverQuote的成功表明，专业化、垂直特定市场更有利于增长。通过专注于保险等高价值利基市场，该公司可以实现卓越的单位经济效益，并比综合平台更有效地抢占市场份额。本季度的业绩可能会增强投资者对具有明确盈利路径和强劲长期增长驱动力的专业市场的兴趣。 ## 专家评论 市场反应是企业战略的有力评论形式。尽管分析师为**eBay**设定了营收目标，且eBay成功超越，但随后的股价下跌表明，活跃买家共识目标的未达标是更具决定性的因素。这表明投资专业人士越来越关注在大流行后环境下，客户获取变得更具挑战性的背景下，广泛电商平台的长期竞争地位。 对于**EverQuote**而言，如此果断地超越营收和盈利预期，证实了专业化重点可以带来超额回报的论点。由汽车保险领域推动的20%营收增长，验证了该公司的战略，并将其定位为数字保险分销领域的领导者。 ## 更广阔的背景 在线市场格局正在走向成熟。由疫情推动的超高速增长阶段已让位于一个更具挑战性的环境，有机增长变得更加困难。像**eBay**这样的公司现在面临着在激烈竞争和消费者行为不断变化的背景下，保留和增长其用户群的艰巨任务。创新和差异化的压力巨大。 在这种环境下，主导特定垂直领域的公司，如保险领域的**EverQuote**或二手车领域的**ACV Auctions (ACVA)**，正显示出更强的韧性。他们的领域专业知识和量身定制的服务创造了一个难以被横向平台复制的防御性护城河。本季度的财报预示着一个更广泛的趋势：在线市场的未来可能属于一系列专业的领导者，而不是少数几个主导性的、无所不包的平台。
Nov 25 2025, 19:54
Ameriprise 从富国银行招募价值1.6亿美元的顾问团队，引发行业人才洗牌
## 执行摘要 **Ameriprise Financial** 成功招募了 **Harpland Financial Management**，这是一支总部位于休斯顿、此前曾与 **富国银行 (Wells Fargo)** 合作的顾问团队。该团队管理着超过 1.6 亿美元的客户资产，现已加入 Ameriprise 的分支渠道。此举突显了主要金融服务公司之间为吸引经验丰富的顾问及其相关管理资产 (AUM) 而存在的持续竞争环境。 ## 事件详情 由金融顾问 **Peter Horton, CFP®, CEPA®** 和 **Serena Sneeringer** 领导的 **Harpland Financial Management** 做出了战略性决定，转投 **Ameriprise Financial**。该团队将 Ameriprise 在综合财务规划和强大服务支持方面的声誉视为其决策的关键因素。此举是顾问团队寻求更符合其服务模式和增长目标的平台而转换所属关系这一更大趋势的一部分。 ## 市场影响 尽管一个管理着 1.6 亿美元资产的团队的转移并不会实质性改变 **Ameriprise** 或 **富国银行 (Wells Fargo)** 等万亿美元级公司的财务状况，但这代表着财富管理领域市场份额争夺战中的一次战术性胜利。收购成熟的顾问团队是增长的核心战略，因为它直接转化为公司管理资产和客户群的增加。这种持续的“挖角”人才反映了对管理着大量高净值客户投资组合的经验丰富的顾问的高度重视。 ## 专家评论 进行此类转型的顾问通常寻求更具支持性的公司环境和增强的资源。尽管 **Harpland Financial** 未发布直接公开声明，但其他进行类似举动的团队也表达了这种看法。在一次相关的，一个 2.5 亿美元团队从 **富国银行 (Wells Fargo)** 转投 **Ameriprise** 的案例中，一位团队负责人评论了新公司的吸引力： > 该公司提供了我们正在寻找的东西——一个和谐的环境，使我们能够以我们想要的方式与客户开展业务。我们还拥有广泛的支持和资源来帮助我们取得成功。 这一观点强调了顾问迁移的一个常见驱动因素：寻求一个能够以更少限制促进客户服务的平台。 ## 更广阔的背景 顾问人才的流动在这些金融巨头之间并非单向。竞争激烈且相互作用。为了说明这种动态，**Clearwater Private Wealth Advisors** 团队，一个管理着 10 亿美元客户资产的团队，最近离开了 **Ameriprise**，转而与 **富国银行顾问金融网络 (FiNet)** 合作。该团队指出，此举是“战略性和自然的进展”，旨在以“更广泛和更深入”的方式服务其高端客户群。这些相互的流动表明了一个高度流动和竞争激烈的格局，公司必须不断证明其价值主张，以留住和吸引顶尖的金融顾问。
Nov 25 2025, 18:57
英伟达在Meta-谷歌AI芯片谈判传闻中捍卫GPU主导地位
## 事件详情 **英伟达公司** (NVDA) 股价下跌 3% 后，有报道称 **Meta Platforms Inc.** (META) 正在讨论斥资数十亿美元投资 **Google** (GOOGL) 的定制张量处理单元 (TPU)。这一进展预示着 **英伟达** 在AI加速器市场的长期主导地位面临重大挑战。为回应市场反应，**英伟达** 公开表示其图形处理单元 (GPU) 比竞争对手的硬件“领先一代”。该公司强调，与 **Google** 的 TPU 等专为更专业功能设计的专用集成电路 (ASIC) 相比，其 GPU 提供了更优越的性能和多功能性。 ## 解构财务机制 AI硬件市场历来由 **英伟达** 的 GPU 主导，GPU 最初是为视频游戏图形开发，但被证明对训练大型AI模型所需的并行处理非常有效。相反，**Google** 的 TPU 是专门为AI工作负载设计的 ASIC，特别是针对 **Google** 所称的“推理时代”，即使用训练好的模型进行实时预测的过程。这项估值数十亿美元的潜在交易，将代表 **Meta** 从 **英伟达** 转移大量的资本配置，并有助于将 **Google** 的 TPU 确立为主要科技公司可靠的大规模替代方案。 ## 市场影响 **Meta** 和 **Google** 之间建立重要合作伙伴关系，将证实 TPU 是 **英伟达** GPU 的强大而高效的替代品，而 **英伟达** GPU 目前被认为是行业的黄金标准。这可能标志着AI基础设施格局战略转变的开始，从以 GPU 为中心、单一供应商的市场转向更加多元化的生态系统。来自专业硬件（包括 **Google 的 Ironwood** TPU 和其他云提供商（如 **AWS 的 Trainium** 和 **Inferentia** 芯片）的产品）的日益激烈的竞争，可能会给 **英伟达** 的定价和利润带来下行压力，同时加速整个行业的创新步伐。 ## 更广阔的背景 像 **Meta** 这样的大客户对 TPU 的考虑，突显了向工作负载特定硬件的战略重新调整。随着AI模型越来越集成到实时应用程序中，公司越来越专注于优化推理阶段的性能和成本效益，而不仅仅是最初的训练阶段。这一举动反映了一个成熟的市场，其中超大规模企业正在寻求减少对单一硬件提供商的依赖，并根据其AI应用的特定需求定制其基础设施，这可能会使AI芯片市场碎片化，并为训练和推理硬件创建不同的细分市场。