贝森特驳斥了关于他与特朗普在美元政策上存在分歧的说法，重申“强美元政策”的核心在于，为美元创造强劲的经济基本面。他连续第二日澄清最近特朗普威胁起诉美联储主席提名人沃什（Kevin Warsh）的言论，一再说那是个“玩笑”。

在对待美联储的问题上，贝森特也呼应了特朗普的批评态度，暗示现任美联储主席鲍威尔失职。

贝森特强调，特朗普非常尊重美联储的独立性，沃什将为美联储带来卓越的公信力和专业能力。这一表态旨在缓解市场对美联储独立性的担忧。鲍威尔的任期将于2026年5月到期，目前正遭受司法部调查。

贝森特在访谈中还重点提及“特朗普账户”计划，称该计划“可能成为特朗普最大的政治遗产”。这一旨在扩大美国民众持股比例的计划将为符合条件的新生儿提供1000美元的种子资金，用于投资追踪标普500等指数的基金。

贝森特的表态在美元汇率经历近期波动后引发市场关注。1月27日，特朗普曾表示不担心美元贬值，认为美元"表现很棒"，随后美元指数跌至2022年以来低位。贝森特此次试图厘清政府的美元政策立场。

本周五，被问及他和特朗普最近的言论究竟哪个才是正确的，贝森特称这是“错误的二选一”。他解释说，“强美元政策”并非指干预汇率，而是通过正确的经济政策为美元创造强大的背景。

贝森特说：“强势美元政策的核心在于，我们是否在做那些能够为美元创造强劲基本面的事情？” 他指出，特朗普政府的税收、贸易、放松监管和能源政策，以及"在关键矿产领域重新强化我们的主权"，都是这一政策的组成部分。

贝森特表示：“我们是否正在把美国打造成全球资本最好的去处？我认为，没有人比特朗普总统做得更好。”

这一表态试图弥合市场对政府美元立场的困惑。

1月28日，贝森特曾表示美国“始终奉行强势美元政策”，并称美国政府“绝对不会”为了支持日元汇率而干预汇市，当天美元反弹。

而就在贝森特作出以上表态的前一天，特朗普27日在被问及是否担心美元贬值时回答：“不，我觉得这很好。”

特朗普讲话后，27日美股尾盘美元加速大跌，ICE美元指数曾跌破96.00至95.60下方，刷新2022年2月以来低位。

特朗普当时还暗示他可以操纵美元汇率，称“我可以让它像溜溜球一样上下波动”。但他认为这样做并非好事，并将其比作为了提高就业数据而雇佣不必要的员工，同时批评了一些他认为试图贬值本国货币的亚洲经济体，包括日本。

贝森特周五重申了他周四在参议院听证会上的说法，即特朗普有关“要罢免美联储主席提名人沃什”的论调“是个玩笑”。他表示，沃什将为美联储带来卓越的公信力和专业能力，并强调特朗普非常尊重美联储的独立性。

本周四，在参议院银行委员会听证会上，民主党参议员沃伦（Elizabeth Warren）要求贝森特承诺，沃什不会因未按特朗普要求的幅度降息而遭到起诉或司法部调查。贝森特当时回应：“那取决于总统。”

当沃伦追问、称这应该是个容易回答的问题时，贝森特表示，那些是“玩笑”话，并称特朗普当时还拿沃伦开玩笑，"引得大家哈哈大笑"。

贝森特周五对媒体表示，“我试着向沃伦参议员解释——她似乎一点幽默感都没有——那是个玩笑。” 他没有重复沃什是否会被起诉将"取决于总统"的说法。

这一争议源于周末的报道。据报道，特朗普在华盛顿的一场晚宴上说，如果沃什不能把利率降下来，就会起诉他。特朗普本周三曾明确表示，如果沃什表达了加息意愿，就不会获得美联储主席提名。

沃什曾在2006年至2011年担任美联储理事，任期内始终对通胀保持警惕，经常支持更高的利率。但2025年，他改变了论调，呼应特朗普关于利率可以大幅降低的观点。

贝森特周五提及鲍威尔时表示，司法部调查显示没有发现他的犯罪行为，但“这看起来也不太好，因为他们说主席是不称职的”。他总结称：“没有犯罪，但可能有不称职的过失。”

贝森特表示，司法部代理部长Pam Bondi将决定是否继续推进对美联储的调查。

将近四周前，美国司法部对鲍威尔启动调查，聚焦25亿美元的联储总部翻新工程超支，及鲍威尔是否就项目细节对国会撒谎。鲍威尔随后发布声明称，遭调查是因为联储的利率决策并未“遵循总统的偏好”。特朗普本周一曾称，对鲍威尔要“一查到底”。

这些表态加剧了市场对美联储独立性的担忧。包括参议院银行委员会的共和党议员Thom Tillis在内，几位关键参议员警告，特朗普提名的美联储人选将受到更严格的审查。在负责处理美联储提名的银行委员会，共和党议员占13席，相比民主党的11个席位有微弱的多数优势。

贝森特周五表示，“特朗普账户”可能成为特朗普本人最大的政治遗产。贝森特说：“我认为去年及未来几年出生的孩子，在18年后这些账户将开始到期。或许获得这些账户的个人和每个家庭都能为自己创建一个。”

“特朗普账户”是旨在扩大美国民众持股比例的计划，作为"大漂亮法案"的重要组成部分。根据美国财政部披露的细节，该计划将为2025年至2028年出生的儿童建立投资账户，政府为符合条件的新生儿一次性存入1000美元的种子资金，资金将主要流向跟踪美股大盘的指数基金。

据白宫经济顾问委员会的测算，若按照标普500指数年均10.5%的增长率计算，这1000美元种子资金到受益人退休年龄时有望增至约60万美元。在高收益情境下，若家庭能够每年通过私人资金顶格追加投资，该账户在孩子年满18岁时价值可能超过30万美元，在28岁时甚至可能突破100万美元。

2025年12月17日，贝森特曾指出，目前仍有38%的美国人不持有任何股票，而该计划的目标是将这一比例降至零。美国财政部表示，该举措并非意在取代社会保障体系，而是为其提供补充，让更多美国人直接参与到企业价值创造的分配中。

该计划采用了灵活的资金来源结构，除联邦财政拨款外，还引入了企业主、慈善家及州政府的资金。个人年度供款上限为5000美元，雇主可为员工子女账户贡献最多2500美元。该计划预计将于2026年7月4日后正式开放首批注资。

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截至本周四收盘，标普500指数四日累跌约2%，累跌9.9%的软件股领跌，信息技术（IT）板块累跌3.9%。而房屋建筑商、运输公司和重型机械制造商录得强劲涨幅，相关行业股分别累涨约6.1%、4.8%和4.0%，必需消费品板块四日累涨5.2%，有望创2022年以来最佳单周表现。

这一轮动潮流的催化剂是AI初创明星Anthropic推出的新工具，它们加剧了投资者对AI将颠覆现有科技业务模式的担忧。与此同时，纳入不少制造商和传统经济巨头的道指正在焕发新的吸引力。

周五早盘，三大美股指集体涨超1%。道指在午盘之初一度涨逾1000点、涨幅略超2%，强劲反弹表现强于标普和科技股集中的纳斯达克100指数，势将创收盘最高纪录，本周得以扭转此前三周连跌的势头，而纳指将连跌四周，纳斯达克100将连跌两周，上周反弹的标普将回落。

这一转变颠覆了过去三年推动美国股市牛市的核心逻辑。科技股曾因AI将变革经济的预期而长期领涨市场，如今投资者却担心许多科技公司将在这场变革中掉队，实体商品世界相比之下显得更具吸引力。

本周大起大落的美股走势凸显了，投资者正在转向那些具有“抗AI”特征的板块。

JonesTrading首席市场策略师Michael O'Rourke在本周报告中写道：

“投资者正在转向那些‘抗AI影响’的板块。这些板块拥有实体业务和现实世界的组成部分。它们是不错的避险选择，‘平淡无奇’的股票或许从未如此有吸引力。”

房屋建筑商和建筑产品制造商被视为符合这一特征的典型代表。

花旗分析师Anthony Pettinari指出，这些行业股的核心活动——制造、分销和组装——并非AI能够取代的工作类型。虽然Pettinari称这些行业股的财报表现"平庸"，但房屋建筑和住宅建设相关股票指数进入2026年以来已累涨超10%，与标普500指数截至本周五盘中仅累涨不到0.8%的表现形成鲜明对比。

研究房屋建筑商的Citizens分析师Jay McCanless表示，“归根结底，你仍然需要人类在那里建造房屋”，还称时机对该板块有利，正值春季购房旺季。“如果科技股的轮动有助于推高我所覆盖的建筑商股价，那就更好了。”

机械制造商和运输公司也表现强劲，双双创下2025年5月以来最佳单周表现。投资者数周来一直在增持Deere & Co.和FedEx Corp.等公司，受到利率下降和美国经济韧性的鼓舞。周一发布的强劲制造业数据带来了更多乐观情绪，恰好在投资者开始从科技板块撤资并寻找其他投资去向之前。Baird投资策略师Ross Mayfield表示，这种组合推动了工业股的加速上涨。

消费必需品和化工股也属于“抗AI”公司范畴。消费必需品板块由Dollar General Corp.和Dollar Tree Inc.等公司组成，本周在标普500各板块中表现最佳。

因需求下降和关税问题在2025年大幅下跌的化工股目前正在复苏。投资者希望业务将改善，化工行业的关键市场——制造业和房屋建筑业将在2026年扩张。这提振了为工业、包装和材料应用生产化学品的Dow Inc.，以及生产聚合物、化学品和燃料产品的LyondellBasell Industries NV。

晨星分析师Seth Goldstein表示：

“投资者正在关注大宗化学品今年盈利能力的潜在反弹，以及随着需求复苏前景的改善，同时将特种化学品视为更具防御性的选择，因为我们看到资金轮转流出科技等高增长板块。”

截至周四，卡车运输商、机械股和消费必需品等板块的组合指数均创下历史新高，而纳斯达克100指数较去年10月底创下的历史高点下跌6%。该指数周五早盘也三大股指一样也涨超1%，但本周仍将有2%以上的累计跌幅。

Baird的Mayfield表示，如果投资者“在软件股上获利了结，或因AI前景抛售软件股，他们可以转入很多非常好的股票选择。”

美国银行策略师表示，随着科技巨头失去吸引力，美国小盘股和中盘股是中期选举前的最佳押注。

由Michael Hartnett领导的美银团队指出，美国总统特朗普为压低能源、医疗、信贷、住房和电力价格而采取了“激进干预”措施，这正对能源巨头、制药商、银行以及科技巨头在内的行业板块造成压力。

美银指出，从轻资产模式转向重资产模式意味着，美股“科技七巨头”的主导地位面临"重大威胁"。

据美银估算，大型科技公司今年在AI领域的资本开支约为6700亿美元，相当于其现金流的96%，而2023年这一比例仅为40%。

美银的策略师们直言，这些科技巨头“不再拥有最佳的资产负债表，也不再拥有最大规模的股票回购”。

截至本周四，纳斯达克100指数三日累跌约4.6%，为2025年4月特朗普公布所谓对等关税以来最大的三日跌幅。自年初以来，标普500指数落后其等权重版本4.2个百分点，进一步印证了市场领导地位正在发生转变。

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Makary在社交媒体平台X上强调，FDA“无法验证未获批准药物的质量、安全性或有效性”。该声明恰逢Hims & Hers Health推出每月定价49美元的仿制版Wegovy口服减肥药，其价格仅为诺和诺德原研药月费的三分之一。受此影响，Hims在周五美股盘中股价下跌5.7%。

此次监管动态发生在诺和诺德遭遇多重压力之际。该公司本周股价累计暴跌20%，先是因全年营收指引显著低于市场预期，随后又面临Hims低价仿制药的竞争威胁。尽管周五略有回升，其股价仍将录得近六个月来最差单周表现。

对投资者而言，这标志着GLP-1类减肥药市场竞争进入关键阶段。高盛分析师James Quigley此前指出，2026财年将成为GLP-1市场定价的“重置之年”，而FDA的快速介入进一步显示，监管态度正在向维护原研药企业权益的方向倾斜。

仿制药冲击引发监管反击

Hims & Hers Health周四宣布推出每月49美元的GLP-1口服减肥药，其定价仅为诺和诺德Wegovy同类产品的三分之一。此举被视为GLP-1市场竞争进入价格战阶段的重要信号，该公司意图通过低价策略快速抢占市场份额。

诺和诺德随即表示将采取法律与监管手段予以回应。实际上，双方合作关系已于去年6月终止，诺和诺德当时即指控Hims存在“非法大规模复配与误导性营销行为”。

摩根大通分析师Richard Vosser在研究报告中指出，诺和诺德具备充分法律依据要求该产品下架，并认为Hims的仿制药“明显违反美国药品监管规定”。

诺和诺德市值蒸发4600亿美元

自2024年6月市值触及6590亿美元峰值以来，诺和诺德市值已蒸发逾4600亿美元，目前仅略高于2000亿美元。这家曾经的欧洲市值第一企业已迅速跌出全球上市公司市值前十行列。

本周股价重挫仅是该公司连续遭遇困境的最新体现。整个2025年，诺和诺德录得史上最差年度股价表现，主要受到肥胖药物市场竞争加剧、临床试验数据未达预期以及多次盈利预警的冲击，其股价走势已近乎回吐此前因“减肥药热潮”所获的全部涨幅。

Mizuho医疗健康领域分析师Jared Holz指出：

“可以明确的是，若诺和诺德从未进入肥胖治疗市场，其当前股价水平应当更高。”

诺和诺德首席执行官Mike Doustdar周四在分析师会议上坦言：

“过去一年的经历让我们深刻认识到，肥胖药物市场的动态变化远超我们以往的认知与预期。”

竞争压力持续加剧

诺和诺德最初是一家专注于胰岛素的小型制造商，其转折点出现在其糖尿病治疗药物Ozempic（司美格鲁肽注射剂）在好莱坞名人圈引发关注之后。公司随后将同一活性成分重新开发为专用于减肥的Wegovy，并于2021年6月获得美国监管批准，推动股价进入快速上升通道。

然而，尽管占据先发优势，诺和诺德低估了市场竞争的激烈程度与扩张速度。该公司持续面临来自美国主要竞争对手礼来的压力，后者于2023年末推出减肥药物Zepbound，同时双方还共同承受来自低成本仿制药的市场挤压。

公司首席执行官Doustdar对此坦言：

“价格无疑是影响业务规模的关键因素，我们从复配药商的市场渗透中已清晰看到这一点。消费者选择仿制药并非偏好所致，而是源于对原研药价格的承受压力。我们未能充分预见其市场覆盖的速度与广度。”

今年1月，Wegovy口服剂型的推出曾为诺和诺德带来阶段性优势，推动股价录得五个月来最大涨幅。但随后不及预期的销售展望与Hims低价仿制药的上市，再度对股价形成压制。

目前，在彭博跟踪的34位分析师中，给予“买入”或同等评级的比例已不足半数。即便其中最乐观的分析师也认为，该股在未来12个月内难以重返历史高位。

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高盛集团主经纪业务的一份报告显示，在近年来最剧烈的一次市场轮动之一中，股票表现排名被彻底打乱，基本面型和系统化的多空对冲基金周三均录得至少自去年11月以来的最差单日表现。高盛估计，多策略股票投资组合也遭遇了自去年4月以来最糟糕的一天。

由Vincent Lin领衔的高盛团队写道：“周三的市场波动几乎同时重创了所有股票策略，每个指数中超过三分之二的基金下跌。上一次三种策略在单日内全部下跌超过75个基点，还是发生在新冠疫情引发的抛售期间。”

在这场动荡中，动量交易——一种买入近期赢家、卖出输家的热门量化策略，遭遇了三年来最糟糕的一天。摩根大通主经纪业务认为，如此剧烈的下跌，叠加当前仓位已处高位，可能促使对冲基金削减风险敞口。

由John Schlegel领导的团队写道：“股票多空和多策略基金的业绩此前尤其受益于科技股带来的阿尔法。未来进一步波动和去杠杆的可能性看起来相当高。”

这轮强烈的市场轮动，主要源于对人工智能的多重担忧：巨额投入推动AI发展的成本是否最终能够得到回报，以及这项技术将如何影响既有软件巨头的商业模式。对冲基金方面，这是在年初表现良好之后发生的冲击，此前最大的一批多策略管理机构在1月份的回报率约为1%至2%。

摩根大通团队在周四估计，多策略基金本月已下跌1.9%，股票多空基金下跌1%，量化基金仅小幅为负。

尽管此前的赚钱交易在剧烈波动中受挫，但市场中也出现了赢家。标普全球指数显示，价值策略——即投资被低估股票的策略，有望创下自2022年以来的最佳单周表现。小盘股也跑赢了大盘股，而防御性股票的表现优于高波动性股票。

此外，尽管周三出现了自去年10月以来美国单一股票市场中最大规模的对冲基金去杠杆，但高盛分析师表示，这一去杠杆幅度仍属“相对温和”。数据显示，过去一年对冲基金的总敞口和净敞口持续上升，目前仍处于较高水平。

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据媒体援引知情人士透露，美国司法部可能在未来几周内启动这项调查。目前尚未作出最终决定，特朗普政府也可能在不正式立案的情况下放弃这一行动。

一个潜在的调查重点是行业贸易组织“美国领先建商协会”（Leading Builders of America）内部的信息共享方式。该组织成员包括莱纳公司（Lennar Corp.）和霍顿公司（DR Horton Inc.）。官员们日益担忧，可能存在限制住房供应或协调定价。

标普综合1500住宅建造指数由涨转跌，盘中一度下挫1.4%。莱纳和霍顿是该指数中表现最差的几个个股。

特朗普政府此时关注住宅建造商，正值美国购房成本处于数十年来的最高水平。新冠疫情时期的住房热潮以及随后加息，对购房者造成了沉重压力。对建造商而言，这同样是一个脆弱时期，未售出住房库存仍处在高位。

特朗普在去年10月曾通过一条社交媒体帖子向该行业发出警告，他将大型住宅建造商比作对石油市场拥有巨大控制力的石油输出国组织（OPEC）。

特朗普写道：“他们那样做是不对的，但现在又以另一种形式重演了。这一次是我们国家的大型住宅建造商。他们是我的朋友，对我们国家的成功至关重要，但现在他们能够获得融资，就必须开始建造住房。”

住宅建造商一直在寻求与白宫合作、改善住房可负担性的途径。据媒体此前报道，正在讨论的一种方案是一个被称为“特朗普住房”（Trump Homes）的庞大计划，目标是新增多达100万套住房供应。

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周五美股尾盘，标普指数上涨1.7%，有望创下自5月以来的最佳单日表现。近400只成分股上涨，道琼斯工业平均指数和标普500等权重指数均触及历史新高。

美国消费者信心意外升至六个月高点的数据稍缓了本周早些时候就业市场疲软报告引发的担忧。10年期美国国债收益率上升3个基点至4.21%，美元下跌0.4%。

据华尔街见闻，英伟达首席执行官黄仁勋在接受媒体采访时表示，人工智能需求"极其旺盛"，AI基础设施建设将持续七到八年。这一表态提振了市场信心。

费城半导体指数飙升近6%，追踪软件公司的ETF反弹3%。不过亚马逊股价仍暴跌7%，此前该公司宣布今年将在AI相关设备上投入2000亿美元。

比特币在从去年10月高点下跌50%后反弹11%，至7万美元附近，几乎收复了周四加密货币市场崩盘时的所有损失。白银和黄金也出现反弹，现货黄金上涨3.8%。

多位市场策略师认为本周的抛售是过度反应。SlateStone Wealth的Kenny Polcari表示：

我认为这反应过度了。对于长期投资者而言，这正是购物的时候，很多资产正在打折。

Nationwide的Mark Hackett将本周初的"情绪化去杠杆抛售"描述为"正常且健康的校准"事件。他指出：

目前宏观经济和盈利环境仍然令人鼓舞，这更像是一次仓位调整和技术性暂停，而非基本面裂痕。

周五欧洲股市收涨约0.9%，军工股Kongsberg涨约15.6%领跑，Stellantis重挫超25%。丹麦股市收涨超1.9%，本周仍然累跌约8.1%。

泛欧股指：

• 欧洲STOXX 600指数收涨0.89%，报617.12点，本周累计上涨1.00%。

• 欧元区STOXX 50指数收涨1.23%，报5998.40点，本周累涨0.85%。

各国股指：

• 德国DAX 30指数收涨0.94%，报24721.46点，本周累计上涨0.74%。

• 法国CAC 40指数收涨0.43%，报8273.84点，本周累涨1.81%。

• 英国富时100指数收涨0.59%，报10369.75点，本周累涨1.43%。

板块和个股：

• 欧元区蓝筹股中，Vinci股份收涨9.91%，西门子能源涨4.22%，阿斯麦控股涨3.84%表现第三。

• 欧洲STOXX 600指数的所有成分股中，Kongsberg Gruppen收涨15.57%，Lagercrantz集团涨10.88%，Vinci股份涨9.91%表现第三。

• 本周，板块方面，STOXX 600电信指数涨6.16%，食品及饮料指数涨6.20%，化工指数涨4.77%，建筑及材料指数涨4.73%。

2月3日当周，投机者所持ICE布伦特原油净多头头寸增至278,249手合约，创最近10个月新高。

原油：

• WTI 3月原油期货收报63.55美元/桶。

（WTI原油期货）

• 上期所原油期货2603合约夜盘收涨1.52%，报468.80元人民币/桶。

天然气：

• NYMEX 3月天然气期货收报3.4220美元/百万英热单位。

以下为18:27前更新：

此前华尔街见闻提及，美国疲软就业市场数据加剧了市场的悲观情绪，隔夜美股科技板块遭遇抛售，而科技与AI相关资产的压力，冲击周五亚太市场。但随着逢低买盘介入，恐慌情绪有所缓解。

市场人士指出，本轮调整并非由单一事件触发，而是估值偏高背景下，多条负面信息持续累积的结果，促使资金同步撤离此前支撑市场上涨的核心资产——科技股、加密货币以及贵金属。

IG Australia的分析师Tony Sycamore指出：

投资者正在重新审视过去半年市场依赖的三大支柱：AI、加密资产和贵金属，这种信心动摇，提升了更深层次去杠杆的风险。

然而，随着日内各资产类别的跌幅收窄甚至转涨，市场正在寻找新的平衡点。

此前因流动性冲击而崩跌的比特币与白银也止跌回升，市场焦点从单纯的恐慌性抛售转向对资产估值的重新审视。

科技股的失速，迅速点燃了更高杠杆资产的连锁反应。此前市场担忧，比特币与科技股高度同向的走势，正在放大其“风险资产”属性而非避险特征。随着昨日比特币跌破7万美元这一关键心理关口，强制平仓明显放大波动，过去24小时超23亿美元的加密货币多头头寸遭清算。

白银的这轮崩盘，完美复刻了历史上白银因高杠杆、高波动遭遇监管“精准打击”而见顶的剧本。交易所连续、密集地提高保证金，使得多头资金的持仓成本急剧上升，最终导致资金链断裂，引发踩踏式抛售。

德银指出，持续性的抛售表明传统机构投资者正在撤离，加密资产的“避险”“数字黄金”叙事正在快速失效。CryptoQuant 的数据显示，美国比特币ETF已由净买入转为净卖出，机构需求出现实质性逆转。

尽管区域市场普遍企稳，但印尼资产却遭遇了股债双杀。印尼雅加达综合指数（JKSE）下跌超过2%，印尼盾兑美元汇率跌至16885，为1月22日以来最低点。

据路透与彭博报道，穆迪周四下调了印尼的信用评级展望，加之此前MSCI警告可能下调其市场地位，引发了投资者的强烈担忧。市场对普拉博沃总统治下的政策不确定性、财政赤字扩大以及央行独立性表示疑虑。Gama Asset Management的全球宏观投资组合经理Rajeev De Mello表示，印尼资产的压力可能会持续，直到投资者看到解决财政纪律问题的具体措施。

对于本轮市场的剧烈波动，分析师普遍认为这是多重负面因素累积后的集中释放。

eToro的市场分析师Zavier Wong则认为，随着美国科技股动荡，情绪蔓延至亚洲科技股是必然的，尤其是此前涨幅过大导致仓位过度延伸。他表示：“我们现在看到的更像是投资者在去风险和锁定收益，而不是更广泛的科技主题正在崩溃的迹象。”

尽管周五市场出现修复，但在美联储政策前景不明和AI泡沫论调升温的背景下，市场情绪已从恐慌性抛售转向谨慎观望。

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2026年2月4日下午，北京农商银行通过官方公众号披露，该行当日召开2026年度工作会议。

行长白晓东首次以党委书记身份亮相并作工作报告，此次；亮相后白晓东“接棒”关文杰，出任该行下一任董事长的概率大增。

此前，原董事长关文杰已于1月20日调任北京银行党委书记，并拟任董事长，后者的规模相较北京农商行更进一步。

此前，在上海、重庆的本地金融机构都出现类似的跨行人事调整。2025年4月，顾建忠由上海农商行行长任上调任上海银行出任董事长。更早以前，隋军由重庆银行副行长职务上调任重庆农商银行行长，高嵩由重庆农商银行副行长任上调任重庆银行行长。

由此观察，随着北京农商银行近一年来高管层频繁调整，副行长、首席财务官、首席信息官等关键岗位相继换将，凸显北京市属金融体系新一轮人事布局。

董事长任命进入程序性阶段

在2月4日召开的北京农商行党委四届五次全会暨2026年工作会上，白晓东以新任党委书记身份代表党委和经营班子作工作报告，党委副书记田晖主持会议并作总结发言。

按照监管流程，待国家金融监督管理总局核准后，白晓东将正式出任该行董事长。

公开履历显示，白晓东生于1967年9月，职业生涯长期扎根于北京农商行系统。2023年7月起担任行长至今。其早期经历涵盖北京市农村金融体制改革办公室、人民银行北京分行、北京市信用合作协会等多个关键岗位。2005年北京农商行改制成立后，他先后执掌资金与债券部、出任副行长及监事长，积累了丰富的内部管理经验。

高管团队密集调整

自2025年以来，北京农商行高管层变动显著提速。2026年1月，魏广慧的副行长任职资格获监管批准。她此前为行长助理，拥有从基层信用社到总行多部门的完整履历，曾主政党群、安保、后勤及客户服务中心等关键条线。

2025年12月，李建航加盟出任首席财务官。其职业背景主要来自建设银行与华夏银行，在计划财务、预算管理及分行财务管理方面经验丰富。同期，原副行长毛文利于2025年6月调任北京银行副行长，并于9月兼任北银金融租赁董事长。其空缺由刘薪屹接替——后者于2025年8月下旬获准任职，此前历任工行、交行对公业务骨干，后转入北京农商行深耕公司金融条线。

此外，2025年4月，易永丰出任首席信息官。她长期供职于华夏银行信息技术体系，曾主导多个技术中心建设，加入北京农商行后先任金融科技部总经理，迅速晋升至高管序列。

资产规模居前，经营面对挑战

截至2025年9月末，北京农商行资产总额达1.349761万亿元，较年初增长7.29%，在全国农商行中排名第四。2025年前三季度实现营业收入119.26亿元，同比下降9.7%；净利润59.66亿元，微增1.53%。

资产质量方面，不良贷款率为1.19%，较年初上升0.23个百分点；拨备覆盖率降至250.24%，较年初下降72.47个百分点。资本充足率三项指标（核心一级、一级、总资本）均出现小幅下滑，分别减少0.31、0.35和0.42个百分点。

评级机构联合资信在2025年10月的报告中指出，北京农商行具备显著区位优势、行业地位稳固、信贷质量良好、资本相对充足，并有望持续获得地方政府支持。但亦提示需关注净息差收窄、信用减值计提增加、房地产市场波动及同业竞争加剧等多重挑战对盈利能力和资产质量的潜在影响。

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2月6日，据FactSet数据，上述企业在近期财报中均显示出持续的资本扩张计划。据媒体报道，今年全球科技巨头计划向AI相关基础设施投入约6600亿美元，这一规模已超越多个中等规模经济体GDP。投资者担忧，天量投入背后可能隐藏着投资效率低下与产能过剩风险。

GAM Investments投资总监Paul Markham指出，当前市场正被“情绪传染效应”笼罩，尤其在涉及AI硬件及基础设施的公司中，股价波动或将持续加剧。他强调：

“围绕大语言模型建设所需的天量资本支出、最终回报周期，以及潜在的产能过剩疑虑，已成为持续压制市场情绪的结构性问题。”

尽管部分个股在周五盘前交易中略有反弹，但亚马逊在美股盘中仍录得9%的显著跌幅，反映出市场对AI商业化前景的判断正从乐观转向审慎。这场由资本回报焦虑主导的抛售潮，标志着AI投资叙事已从规模崇拜阶段进入效率检验时期。

亚马逊激进押注AI云基建，苹果审慎策略获市场认可

亚马逊在本财报季推出了业内最为激进的资本支出计划，该笔资金将重点投入云计算业务AWS。Quilter Cheviot消费品分析师Mamta Valechha指出：

“市场关注的核心在于亚马逊高达2000亿美元的资本支出指引，同比增长56%，不仅远超预期，也在主要云服务商中居首。”

她进一步表示，尽管管理层强调长期战略价值，但短期回报路径的不透明已引发投资者忧虑。她称：

“市场情绪正从‘惧怕错过AI浪潮’转向‘审视每一环节的投入产出效率’。”

与其他科技巨头不同，苹果的AI资本支出相对审慎，近期却获得市场认可。同时得益于CEO Tim Cook所描述的iPhone"惊人"的需求，自本周一以来，其股价上涨7%。

市场正在对高资本支出模式进行系统性重估。随着市场对AI领域资本可持续性与回报路径的疑虑加深，尤其在硬件研发等重投入环节，相关企业的股价预计将延续波动与承压态势。Morningstar首席股票策略师Michael Field指出：

“当前对科技巨头的投资已趋于两极，要么因AI成功带来超额回报，要么因投入失效造成巨额资本损失。”

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周五，密歇根大学公布的数据显示，美国2月密歇根大学消费者信心指数初值57.3，预期55，前值56.4。调查时间涵盖1月20日至2月2日。

分项指数方面，2月现况指数初值58.3，创四个月新高，预期53.7，前值55.4。而预期指数有所回落，预期指数初值56.6，预期55.1，前值57。

市场备受关注的通胀预期方面，消费者对短期通胀前景的看法更加乐观。美国2月密歇根大学1年通胀预期初值3.5%，为一年来最低水平，预期4%，前值4%；5年通胀预期初值3.4%，预期3.3%，较前值的3.3%略上升。

密歇根大学的报告指出，持有股票的消费者信心显著改善，而未持有股票的人群信心仍然低迷。调查期间，标普500指数接近历史高位，推动消费者对自身当前财务状况的评价升至四个月高点。

报告还称，耐用品的购买条件改善至去年10月以来的最佳水平。个人当前财务状况和耐用品购买条件的适度改善，抵消了长期商业状况的小幅下滑。

不过，消费者对就业市场以及通胀对个人财务影响的担忧依然存在。受访者认为自己失业的概率升至2020年7月以来的最高水平。

本周公布的数据显示，美国劳动力市场复苏乏力。多项政府和私人机构的报告显示，12月雇主岗位空缺降至2020年以来最低水平；上月私营部门就业人数仅增加2.2万人，表现平平；企业宣布的裁员人数创下自2009年以来任意一个1月的最高水平。

密歇根大学调查主管Joanne Hsu在声明中表示：“这些趋势与资产价格大幅上涨的事实相一致，这使资产持有者受益，却未惠及其他人。总体消费依然强劲，这既反映出更富裕、信心更强的消费者贡献了不成比例的支出份额，也说明信心较弱、财富较少的消费者在支出方面可能更加谨慎。”

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2月6日，据德国联邦统计局公布的最新数据显示，去年12月制造业生产环比下降1.9%，降幅远超彭博调查预期的下跌0.3%。此前11月数据修正为微增0.2%。

从具体行业看，汽车制造业是拖累整体产出的主要因素，在11月强劲反弹后，其12月产出环比骤降8.9%。机械制造及设备维护领域也表现疲软，反映出制造业终端需求仍整体承压。不过，飞机、船舶及军用车辆等其他运输设备类别产出实现增长，部分抵消了前述下滑。此外，圣诞节期间工厂季节性停工也对当月工业生产数据造成一定影响。

值得关注的是，同期出口数据展现出超预期韧性。12月出口额环比增长4.0%，创2021年10月以来最大增幅，其中对美国出口增长达8.9%。尽管同比2024年12月仍下降12.9%，但环比加速回升表明关税冲击的实际影响已较去年年中明显缓和。进口额同期微增1.4%，推动贸易顺差扩大至171亿欧元。

经济学家视为暂时性波动

尽管数据令人失望，但多数经济学家认为这只是暂时性挫折。ING全球宏观主管Carsten Brzeski在给客户的报告中表示，产出下降只是"复苏过程中的暂时中断"，而非新的下行趋势。

经济学家预计，德国政府去年宣布的财政刺激措施将在2026年推动制造业增长，2025年最后四个月工厂订单已开始回升。Brzeski表示：

"工业产出赶上需求增长只是时间问题，越来越多的迹象显示正在筑底。"

彭博经济学家Martin Ademmer指出，12月的产出下滑显示启动工业复苏仍然困难。尽管过去几个月出现一些积极信号，但该行业情绪依然低迷，相当一部分企业竞争力下降。

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如果将2024年的车险试水视为一场压力测试，那么比亚迪财险刚刚交出的2025年答卷，则意味着这家背靠制造业巨头的险企已度过了最危险的磨合期。

偿付能力报告显示，比亚迪财险在2025年不仅保费规模倍增，更完成了从巨亏到盈利的反转，对于长期被“新能源车险难做”困扰的保险业而言，这份报告提供了一个极具观察价值的非典型样本。

数据层面的修复是显而易见的。

2025年，比亚迪财险累计实现保险业务收入28.71亿元，较上年增长112.56%；净利润达到9362.4万元，扭转了2024年高达1.69亿元的亏损局面。

业绩反转的核心逻辑，并非来自承保端的改善，更多源于比亚迪财险对集团垂直体系的极致利用。

传统车险成本结构中，保险公司需要向4S店、代理人支付的“过路费”，而比亚迪财险2025年的签单保费全部通过直销渠道实现；

反映在财报数据上，比亚迪财险2025年的手续费及佣金支出为零，综合费用率整体仅为5.21%，而同业平均水平整体在25%左右。

“去中介”带来的成本优势为比亚迪财险腾出了巨大的赔付空间，使得该公司在承保端承压的情况下，依然能实现整体财务的平衡。

值得注意的是，这种模式的可持续性建立在比亚迪对产业链的绝对掌控之上：

该公司四季度发生的13次重大关联交易，对象主要指向比亚迪汽车工业有限公司，这意味着，理赔维修并没有流向不可控的外部市场，而是在集团内部完成了闭环。

赔付率依然是新能源车险最硬的骨头。

报告显示，2025年比亚迪财险的综合赔付率为97.28%，虽然相比2024年高达233%的赔付率已有质的飞跃，但整体来看，该公司的承保业务依然存在亏损。

最终的盈利，更多是依靠投资端的补位。

2025年，比亚迪财险实现了3.98%的综合投资收益率，近29亿元保费沉淀带来的投资收益填补了承保端的缺口，并贡献了近亿元的净利润。

不过，激进的扩张策略也并非没有隐忧。

随着保费规模的暴力拉升，资本金的消耗速度正在加快，截至2025年末，比亚迪财险的核心偿付能力充足率已从上年底的1173.66%骤降至589.86%，最低资本需求则翻倍至5.64亿元。

按照目前的增长速度，若保费规模向50亿乃至百亿迈进，现有的资本金将被迅速稀释，未来的增资压力不容忽视。

接下来的2026年，比亚迪财险真正的考验或在于，当保费规模继续膨胀，比亚迪能否在赔付率逼近盈亏平衡点的钢丝上，继续守住这份由数据霸权和直销模式构建的脆弱平衡。

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该团队建议“拥抱小盘价值，摒弃权重巨头”，直至特朗普政府通过政策转向解决负担能力问题并提振支持率。Hartnett 指出，特朗普为降低能源、医疗、信贷、住房和电力价格的“激进干预”，正在对能源巨头、制药商、银行和大型科技公司等板块构成压力，而这种环境将使规模较小的股票成为主要受益者。

报告特别强调了科技巨头面临的结构性挑战，指出这些公司正经历从轻资产向重资产商业模式的转变。据美银估算，大型科技股今年在人工智能方面的资本支出约为 6700 亿美元，占其现金流的 96%，远高于2023年的 40%。策略师们直言，这些科技巨头“不再拥有最佳的资产负债表，也不再拥有最大规模的股票回购”。

与此同时，美银的“牛熊指标”本周升至 9.6，创下自 2006 年 3 月以来的最高水平，显示市场已进入“极度看涨”区域并触发卖出信号。Hartnett 认为，这标志着市场达到了“仓位峰值、流动性峰值和不平等峰值”，目前的市场回调是迟来的且健康的。

“做多主街，做空华尔街”

Hartnett 团队明确提出了具体的交易方向：做空其称为“亿万富翁兄弟概念股”的标的，具体包括 特斯拉、Palantir 和 英伟达；同时做多代表“主街”的主题，如小盘股、房地产投资信托基金（REITs）和银行。Hartnett打算采取这种做法，直到特朗普总统的支持率有所提高，并且能够成功调整政策以解决住房负担能力问题为止。

这一策略背后的逻辑在于投资者对人工智能可能造成的破坏感到担忧，并开始将资金轮动至能从生活成本降低政策中获益的领域。市场数据已显示出这种轮动的迹象，纳斯达克 100 指数本周出现了自 4 月以来的最大三天跌幅，下跌 4.6%。此外，自今年年初以来，S&P 500 指数的表现已落后于其等权重指数 4.2 个百分点。

策略师指出，在特朗普政府努力降低生活成本的背景下，对增长前景改善敏感的广泛企业类别表现优异，这使得中小盘股有望在中期选举前的“繁荣”中受益。

科技股面临“现金流”大考

报告对所谓的“七巨头”市场领导地位发出了严厉警告，认为商业模式向重资产的转变构成了“重大威胁”。

核心数据支撑了这一观点：大型科技公司将绝大部分现金流（96%）投入到 AI 资本支出中。这种高强度的资本开支意味着它们在资产负债表质量和股票回购能力上的优势已不复存在。华尔街正明智地从 AI 支出方转向受益方，从服务业转向制造业。

Hartnett 预计，尽管市场投机泡沫正在消退，但主要资产价格的关键支撑位应能守住，科技股 ETF XLK 的 133 美元以及黄金的 4,550 美元。但他同时也警告，近期表现出泡沫特征的亚洲科技股可能还会出现一次不稳定的极端仓位出清。

情绪指标示警与全球资产轮动

美银的“牛熊指标”旨在量化投资者的恐惧与贪婪，该指标在 12 月 17 日就已发出“卖出”信号，目前的读数进一步确认了市场的极端情绪。

在资产配置的宏观层面，Hartnett 观察到市场正从“美国例外论”向“全球再平衡”转变。他自 2024 年末以来对国际股票的偏好已被证明是有先见之明的。报告指出，当前的调整抹去了加密货币市场 2 万亿美元的市值，相当于美国消费者支出的 10%。

展望 2026 年，Hartnett 认为最佳的投资机会在于国际股票、中国消费概念股以及新兴市场大宗商品生产商。今年以来，新兴市场股票已上涨 7%，而在美国以外的全球市场更广泛地上涨了 5%。他列举了 1971 年布雷顿森林体系终结、2008 年全球金融危机及 2020 年疫情等历史事件，指出重大地缘政治事件往往预示着资产市场领导地位的重大转变。

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据彭博行业研究汇编的数据，在已公布业绩的标普500指数成分股中，超过75%的公司实现了同比盈利增长。这是自2021年第三季度以来的最高比例。

这一数据可能缓解市场对美国企业盈利增长过度依赖少数科技巨头的担忧。自2022年底以来，"Mag 7"股价累计飙升310%，引发了美股市场可能出现泡沫的忧虑。本周科技股领跌，投资者质疑人工智能领域巨额投资的回报，标普500指数下跌2%，创下自去年10月10日以来最差单周表现。

非科技板块开始发力

与此同时，更广泛板块的发力正在增强市场信心。淡化科技巨头影响的等权重标普500指数今年以来上涨3.5%，跑赢市值加权基准指数。

最新财报季显示，工业、消费品和医疗保健等板块正开始在推动指数回报方面发挥自身作用。投资者预计这一趋势将持续扩大。

"增长正变得更加充裕，这意味着盈利也在变得更加广泛，"苏黎世保险首席策略师Guy Miller表示，"我们看到的是，你不必非得投资科技公司。"

非科技板块的亮点包括通用汽车，该公司因强劲的利润前景股价上涨9%。宝洁公司凭借美国销售反弹迹象也录得涨幅，该公司产品涵盖从卫生纸到洗涤剂和护肤品等多个品类。

策略师预计趋势将延续

包括摩根大通和高盛集团在内的策略师预计，未来数月这种盈利扩散趋势将持续，强劲的经济增长前景将继续推动企业盈利。

"2026年上半年强劲且加速的经济增长步伐，为规模较小和更具周期性的股票创造了比市场最大型股票更大的近期顺风，"高盛策略师Ben Snider在最近的报告中写道。

分析师还预测，七大科技股与标普500指数其余493只成分股之间的盈利差距将在今年余下时间缩小。

彭博行业研究追踪的数据显示，"Mag 7"预计2026年利润将增长18%，低于去年28%的增幅。另一方面，指数其余成分股的盈利增长预计将从2025年的8%加速至今年的12%。

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据追风交易台消息，摩根大通技术策略师Jason Hunter及其团队周四发布报告称，尽管长期牛市趋势的基础依然稳固，但在经历了近期的剧烈波动后，技术形态显示市场已正式进入盘整期。

该行预计，黄金将在4264-4381美元的支撑位上方和5100-5150美元的阻力位下方形成一个可能持续数月的宽幅震荡区间。

报告还指出，美元指数在100关口下方的徘徊，以及标普500/黄金比率的走势，暗示长期的“货币贬值交易”并未结束。当前贵金属的盘整是牛市中的休整，而非熊市反转。

黄金短期盘整，长期牛市逻辑未变

摩根大通技术团队分析认为，近期黄金价格表现出短期的“喷发式”反转特征，这通常是盘整期到来的前兆，但这绝非长期反弹的终结。

从战术层面看，金价将在冲击5100点大关前经历一段必要的休整期。

投资者需关注关键的技术点位以界定震荡区间：

下行方面，金价的初期反弹将受到中期支撑位的考验，尤其是4500点处的50日移动平均线，以及位于4264-4381点区域的2025年第四季度形态突破区

上行方面，反弹动能预计将在5000点附近衰减，更强的阻力位于5100-5140点区间。

报告强调，结合长期价格形态及类似1970年代末的货币贬值周期末端对比，长期的货币贬值周期尚未完成。这意味着牛市基础依然存在，当前的盘整更多是为后续走势蓄势。

铜：回调即买入机会

与贵金属相比，摩根大通认为基本金属将展现出更强的韧性。尽管LME铜价在触及14095-14596区间的中期目标后显示出上涨疲态并形成减速形态，但顺周期轮动将为其提供支撑。

技术面上，随着市场进入盘整，首个支撑位预计位于12074-12105点区域。更为关键的中期支撑位于11100-11200点，只要市场交易维持在这一多年区间突破区域之上，长期看涨趋势即保持完好。

值得注意的是，报告通过回归分析指出，铜价飙升部分由“货币贬值资金流”推动，隐含的全球制造业PMI预期（约53）远高于实际读数（约50.5）。尽管铜价可能略微高估了周期性复苏的力度，但顺周期趋势的完整性意味着铜在回调时将吸引实质性的买盘兴趣。

宏观驱动：美元疲软支撑长牛

大宗商品长期看涨逻辑的核心支撑依然来自外汇市场。美元指数在1月下旬尝试突破2025年下半年支撑位后出现剧烈震荡，目前仍受困于明确的区间内。

摩根大通指出，关键在于美元指数在过去八个月主要运行在100这一关键长期拐点下方。

只要价格持续低于该水平，市场就容易恢复自2025年初开始的下跌趋势。这一弱势美元环境将继续支撑贵金属及大宗商品的长期看涨逻辑。

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根据最新公布的数据，在截至1月31日的一周内，美国初请失业金人数从前一周的20.9万人激增至23.1万人。如果剔除感恩节前后受季节性因素严重扭曲的几周，这一数据创下了自去年10月中旬以来的最高水平。这一跃升无疑会触动市场的敏感神经，但在摩根大通看来，这并不值得过度担忧。

据追风交易台，摩根大通北美经济研究团队在2月5日发布的最新研报中分析显示，这种上升在很大程度上是预期之内的。首先，残留的季节性因素暗示，索赔人数在这一时期本身就应该开始呈现上升趋势。更关键的短期干扰因素来自于天气——“冬季风暴Fern”以及随之而来的极寒气温，很可能在统计周内暂时性地推高了申请失业救济的人数。这种由天气引发的波动通常是短暂的，并不代表劳动力需求的根本性疲软。

摩根大通指出，透过由于这一系列“噪音”所制造的恐怖标题，市场基本面实际上并未出现结构性恶化。投资者不应被表面数据的波动所误导，进而做出恐慌性的抛售决策，因为无论是初请失业金人数的上升还是科技巨头的裁员，在剔除特殊因素后，美国劳动力市场的韧性依然存在，当前的这些数据并不能作为认定经济即将衰退的确凿证据。

续请失业金数据透露潜在韧性

续请失业金人数的数据提供了一个更为稳健的视角。在截至1月24日的一周内，续请失业金人数从前一周的181.9万人微升至184.4万人。尽管单周数据有所波动，但这依然被摩根大通视为一个“好数字”。

更为重要的是，平滑了短期波动的四周移动平均线目前处于2024年10月以来的最低水平。正如摩根大通此前所讨论的，续请失业金人数的下降是一个积极的信号，表明失业者重新就业的能力或意愿依然存在，尽管这一指标的改善可能不会立即转化为失业率的下降，但它有效地反驳了劳动力市场正在快速崩溃的论调。

挑战者裁员报告存在误导性，巨头裁员被严重重复计算

同日早晨发布的1月份Challenger裁员报告更是以惊悚的标题占据了视线：报告指出1月份宣布的裁员人数达到10.8万人，为2009年以来的同期最高值。然而，摩根大通直言不讳地指出，这一对严重程度的描述具有误导性。虽然从技术统计上讲这是事实，但如果对比历史图表，今年1月的数值与近年来1月的数值更为接近，而与2009年危机时期的状况相去甚远。

进一步拆解数据可以发现，这10.8万人的裁员总量中，有3万人来自UPS，1.6万人来自亚马逊。UPS的裁员源于该公司减少了针对亚马逊的运输业务，而亚马逊虽然宣布了裁员，但主要集中在办公室职员，且部分流失的物流岗位可能会在后期得到补充。

更为关键的是，这份报告极有可能对亚马逊的裁员数据进行了“重复计算”。亚马逊早在去年10月就宣布了累计3万人的裁员目标，而当时Challenger报告显示10月份科技行业裁员3.3万人，这很可能已经包含了亚马逊那一波的大部分名额。如今1月份再次计入1.6万人，尽管这属于最初3万人目标的一部分，却被当作新增裁员处理。这种统计方式人为地夸大了1月份的裁员规模，使得数据看起来比实际情况严峻得多。

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据追风交易台，瑞银在2月4日发布的重磅研报中指出：投资者现在不应急于“接飞刀”，而应保持耐心。核心逻辑在于，AI技术进步的加速度（如Gemini 3、Claude 4.5及OpenAI的潜在发布）正在从根本上冲击传统的SaaS商业模式。虽然市场早已预期AI会带来变革，但现在的现实是，变革速度快于预期，而软件公司的收入增长曲线却迟迟未见上扬。

对投资者而言，这意味着SaaS及应用软件类股票的“终端价值”风险正在急剧上升。瑞银明确指出，短期内应避开那些基于“席位”定价的应用软件公司，因为它们正处于AI颠覆的风暴眼中。如果投资者仍想在科技领域寻找机会，瑞银建议将目光转向基础设施、数据和网络安全领域（如微软、Snowflake、Datadog、Okta等）。这些领域虽然也随大盘下跌，但其客户支出趋势更为健康，且受AI直接替代的风险较低。简而言之，现在的策略是：对应用软件保持观望，对基础设施择机吸纳。

增长幻觉破灭：不只是AI恐惧，更是周期性衰退

市场习惯将软件股的暴跌完全归咎于对AI颠覆的恐慌，但这掩盖了更残酷的基本面真相。瑞银强调，早在投资者争论谁是AI赢家之前，应用软件行业的增长引擎就已经熄火。这不再是一个“不惜一切代价增长”的时代，而是一个高度成熟、渗透率已触顶的存量市场。

数据不会撒谎。瑞银统计显示，大型SaaS及应用软件公司已经结束了疫情前15-20%的高增长时代，目前的平均有机收入增长率已降至12-13%左右。以Salesforce为例，它曾是稳定增长20%的明星，如今已降至9%且尚未见底；Adobe从21%降至10%。当一个行业的增长率从高位断崖式下跌至平庸水平时，估值倍数的压缩是必然的物理反应。现在的财富500强CIO们不再热衷于扩大SaaS覆盖范围，而是忙于削减软件开支，以便为昂贵的AI基础设施和数据现代化腾出预算。因此，除非看到增长曲线重新上扬，否则单纯因为“股价看起来比历史便宜”而买入是站不住脚的。

估值陷阱：基于GAAP视角的盈利能力仍显不足

如果你认为现在的软件股已经很便宜，那可能是看错了指标。瑞银犀利地指出，绝大多数软件股仍在使用“非GAAP”市盈率（中位数约23倍）来支撑估值，但这掩盖了通过巨额股权激励（SBC）粉饰报表的事实。

如果切换到更严格的GAAP视角，许多公司的盈利能力瞬间缩水。除了Salesforce成功实现了从高增长向高利润的转型（预计2026财年GAAP每股收益达7.25美元）外，行业内大多数公司的非现金股权激励费用依然高企（占收入15%以上）。在这种情况下，投资者甚至无法使用非GAAP倍数来合理评估。更令人担忧的是，随着股价腰斩，为了留住人才，公司可能被迫重新定价股权或发放更多现金，这将进一步侵蚀股东价值。私募股权（PE）巨头们之所以面对如此大的跌幅仍按兵不动，正是因为许多SaaS公司的股权激励费用过高，导致其在财务上“无法被收购”。

AI变现真相：雷声大雨点小，收入占比微乎其微

AI热潮喧嚣了三年，但落地到软件公司的报表上，数据却少得可怜。瑞银统计，目前公共应用软件公司披露的AI总收入仅为56亿美元。如果剔除微软的Copilot和GitHub Copilot（贡献约38亿美元），整个行业的AI收入仅剩约20亿美元。

对于前十大SaaS公司总计2900亿美元的收入基数而言，56亿美元的AI收入仅占约2%，这简直是杯水车薪。这就是为什么AI概念喊得震天响，但软件公司的总收入增长曲线却纹丝不动的原因。相比之下，硬件和半导体公司从AI浪潮中获得的收入是实打实的。更严峻的现实是，增量的AI支出并没有完全流向传统的SaaS巨头，而是被OpenAI、Anthropic等模型提供商，以及Sierra、Glean等AI原生初创公司分流。

瑞银列举的数据显示，这些AI原生公司的收入总和已经与公共软件公司的AI收入相当。这是一场零和游戏，传统软件公司的护城河正在被这些新玩家和企业“自建AI应用”（DIY）的趋势所侵蚀。

席位压缩风险与企业支出的博弈

AI对SaaS模式最直接的威胁在于“席位压缩”。瑞银通过对财富500强企业（包括酒店、工业、科技、零售等行业）的调研发现，企业确实正在利用AI减少人工客服和低技能员工的数量，这意味着原本按人头收费的SaaS席位将大幅减少。

例如，一家使用Salesforce的大型酒店集团表示，其人工坐席在2025年下降了10%，预计2026年将再下降30%。然而，硬币的另一面是，企业为了部署AI代理（如Agentforce），需要支付额外的费用。多家受访企业表示，虽然席位减少了，但在AI功能上的投入增加，导致最终付给软件供应商的总金额反而是上升的（净增长可能在高个位数到低双位数）。这或许是目前唯一的利好信号：AI可能不会杀死现有软件巨头，但会迫使它们经历痛苦的转型——从卖“人头”转向卖“AI产出”。

瑞银建议：避开风暴眼，寻找避风港

面对如此高度的不确定性，瑞银给出的最终建议是：不要试图在SaaS应用软件这一“太难”的篮子里寻找赢家，至少现在不要。只有当看到收入增长加速、盈利预测上调，或者SaaS公司证明其能与AI巨头共存时，才是进场的时机。

如果在当前点位必须配置软件股，瑞银明确看好以下三个方向：

1. 基础设施与数据（首选）： 微软、Snowflake、Datadog。这些公司是AI浪潮的“卖铲人”，客户支出健康，且受颠覆风险较低。

2. 网络安全：Okta、Zscaler。相比于高估值的CrowdStrike或Palo Alto Networks，这两家公司的估值更具吸引力，且在AI带来的安全威胁下需求稳固。

3. 非席位定价与利基市场：关注采用基于用量定价模式的公司（如Twilio、Braze）以及像Autodesk这样处于垂直领域且正在向云迁移的公司，它们处于AI颠覆辩论的边缘地带，相对安全。

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该报告强调，Claude Code不仅改变了编程形态，更预示着AI智能体将重塑全球约15万亿美元的信息工作市场。目前，Anthropic依托该技术实现营收快速增长，其季度年度经常性收入（ARR）增量已超越OpenAI，反映出AI智能体赛道的竞争格局正发生结构性变化。

这一趋势已引发产业链的深度响应。埃森哲已签署协议，计划在金融、医疗及公共部门培训3万名专业人员使用Claude，成为目前规模最大的企业级部署案例。与此同时，传统软件与SaaS商业模式面临根本性挑战。

分析指出，相当多的领域都将受到影响。随着Claude Code（和Cowork）的兴起，智能体的总市场规模远大于大型语言模型本身。从当前的客户支持、软件开发等垂直场景，逐步延伸至金融服务、法律合规、战略咨询等高价值专业服务产业。这也正是该研究机构模型持续追踪的核心命题：智能体商业化路径正在重构整个数字经济的价值分配逻辑。

对科技巨头而言，战略平衡变得更为复杂。微软既通过Azure为OpenAI、Anthropic等提供算力支持，又需防御AI代理工具对其Office 365等核心产品的冲击。据悉，CEO Satya Nadella已亲自参与AI产品战略调整，可见该领域对公司未来发展影响深远。

随着Claude Code等AI代理工具持续渗透，从开发流程到企业运营的智能化重构进程正全面加速。

Claude Code与智能体未来

智能体将成为人类与人工智能交互的主要方式。Claude Code的出现，不仅展示了人类如何引导AI，更揭示了智能体反向塑造工作流程的潜力。

SemiAnalysis指出，当前正处于继2023年ChatGPT时刻之后，AI演进的新临界点。此前的里程碑已逐步验证了AI的边界：GPT-3确立了规模化的有效性，ChatGPT证明了终端市场需求，DeepSeek展示了高效的小规模实现路径。

在这些线性突破之上，Claude Code代表了更根本的范式演进：它并非单纯提升生成质量，而是通过智能体架构，将模型能力组织为可执行复杂任务、具有持续交互能力的数字工作体。这标志着AI正从提供“响应”，转向系统交付的“成果”。

Claude Code是什么？

Claude Code是一款终端原生的AI智能体，其设计逻辑超越了传统IDE增强工具或聊天助手模式。作为命令行工具，它通过直接读取代码库、自主规划多步骤任务并完成执行，实现了从“代码生成器”到“系统级操作代理”的范式跨越。

更准确地说，Claude Code应被视为“Claude计算机”，在获得用户授权的前提下，它能全面感知本地环境、制定动态计划并通过迭代执行实现复杂目标。用户只需用自然语言描述任务目标（如“分析此数据表并生成趋势报告”），系统即可自主完成从理解上下文、拆解步骤到验证输出的全过程。

重新定义软件开发，从编写代码到氛围编程

Claude Code正在重新定义程序员的职业内核：从代码编写者转变为任务规划者。其根本突破在于工程可行性，通过命令行界面，它能直接理解开发者意图、拆解复杂目标并自主完成从环境感知到执行验证的全流程。

Claude Code的魔力在于它确实有效，许多著名的程序员最终接受了新一轮的氛围编程，并意识到编程基本上已接近一个被解决的问题，由智能体支持比由人类完成更好。

其影响力已深入顶尖技术从业者群体。一年前创造了“氛围编程”一词的OpenAI前科学家Andrej Karpathy坦言，长期使用AI编码已导致其手动编程能力逐步退化。Vercel首席技术官Malte Ubl称其核心工作转变为“纠正AI错误”，NodeJS创始人Ryan Dahl更直言“人类手写代码时代已结束”。工具创建者Boris Cherny透露，团队近100%代码由Claude Code结合Opus 4.5完成，Linux创始人Linus Torvalds亦成为此类工具的活跃使用者。

超越编程，信息工作全面自动化

分析指出，全球约10亿信息工作者所构成的、价值15万亿美元市场，正因Claude Code面临系统性重塑，而这仅是开端。

Claude Code的价值正延伸至非编程领域。据SemiAnalysis团队实践，该工具已系统应用于数百份文档审查、数千条目物料清单分析及实时预测模型构建等工作场景。从监管合规到技术文档处理，人机交互范式正在发生结构性变革。

Claude Code已验证出一种可广泛复制的智能体工作范式：读取非结构化信息、应用专业知识、生成结构化输出、并自主验证结果。这一“感知-思考-输出-校验”的流程，与绝大多数知识工作的核心环节高度契合。

值得注意的是，其最新推出的通用工具“Cowork”进一步强化了这种泛化能力，仅由四名工程师在十天内开发完成，并能实现从整理收据、归类文件到起草报告等一系列办公自动化任务。从这一案例可见，AI代理已从编码专用工具，演进为可编程的通用工作引擎。

当前，任务处理时长是制约技术渗透的关键瓶颈。行业数据显示，自主任务处理时长的翻倍周期已缩短至约4个月。从数分钟的代码生成，到数小时的模块重构，再到跨日的审计流程自动化，每一次时长突破都将开启一个全新的规模化应用场景。

智能成本暴跌重塑商业模式

软件工程作为信息工作的标杆领域，已迎来生产力关系的结构性翻转。随着AI代码生成质量跨越关键阈值，程序员正从直接编写者演变为目标定义与黑盒工具管理者。这一转变的背后，不仅是技术能力的突破，更是经济模型的根本变革。

当前，Claude Pro等高级AI工具的月费仅为20美元，相比美国知识工作者每日350-500美元的全成本，其成本优势极其显著。即便AI智能体仅完成日常工作中一小部分任务，约6-7美元的日均成本即可实现10-30倍的投资回报率，这使得规模化部署具备极强的经济动力。

尽管Stack Overflow 2025年调查显示84%的程序员已使用AI工具，但其中仅31%采用编程代理，当前技术渗透仍处于早期阶段，未来增长空间广阔。

智能成本的急剧下降正在系统性重塑信息产业的利润结构。企业软件行业首当其冲，传统SaaS依靠数据迁移成本、工作流锁定与集成复杂性构筑的护城河，正被AI代理逐步侵蚀。这些代理能够跨系统迁移数据、摆脱对人类友好型工作流的依赖，并通过标准化协议降低集成难度。在此背景下，SaaS行业高达75%的毛利率，反而成为吸引AI替代浪潮的明确信号。

企业已经开始行动

分析指出，智能体大规模降低成本已经使得不少企业开始采取行动。以埃森哲计划培训三万专业人员部署Claude Code为标志，金融服务、生命科学等关键领域的信息自动化进程已进入规模化阶段，OpenAI同期推出的Frontier企业计划进一步印证了这一趋势。

企业软件成为此轮变革的首要冲击对象。传统SaaS商业模式依赖数据迁移成本、工作流习惯培养与系统集成难度构筑的护城河，正在被智能体技术逐步瓦解。AI代理能够以更低成本实现跨系统数据迁移，其工作流不依赖于为人类设计的交互界面，而通过MCP等协议大幅降低集成门槛。当智能体可自主完成从数据库查询、图表生成到报告分发的完整流程时，传统软件高达75%的毛利率反而成为其脆弱性的体现。

从商业智能分析到后台对账，从数据录入到初级IT运维，凡是涉及信息采集、格式转换与分发的可重复工作流程，均在AI的自动化射程之内。这种以自然语言为接口、以任务达成为导向的交互范式，不仅威胁着特定软件厂商，更对以微软为代表、建立在传统人机交互范式之上的整个软件生态构成了根本性挑战。效率革命正在从技术优化升级为产业价值重构。

微软的两难困境

成本结构的根本性变革正在瓦解以按用户数收费为核心的软件商业模式。以SemiAnalysis内部大规模部署Claude Code为例，受影响最深的是微软的Office 365套件。

微软正面临战略性两难：Azure的快速增长需要满足公开市场期待，而投资Copilot系列则是保护Office 365这一核心利润来源的必要防御。二者之间存在内在冲突，在任一领域取得突破，都可能以另一领域的退守为代价。作为OpenAI和Anthropic等AI领军企业的主要云服务商，微软实际上正通过出租算力，为可能瓦解其核心生产力软件护城河的颠覆性技术提供支持。

最新财报会议直观呈现了这一战略拉锯的紧绷态势。微软坦言，若将本财年前两季度全部新增GPU资源投入Azure，其关键增长指标将超过40%。然而公司最终选择优先保障M365 Copilot与GitHub Copilot等第一方AI产品的产能与增速。

值得玩味的是，当前由外部团队在微软生态内开发的“Claude for Excel”，其功能形态恰是微软自身Copilot for Excel原本应实现的目标。这反映了一个深层矛盾：公司当下的现金支柱仍来自Office，而长期估值则更多依赖Azure的增长前景。为加速后者，微软或许不得不默许外部创新力量对其传统护城河的持续侵蚀。

尽管GitHub Copilot与Office Copilot拥有近一年的先发优势，但其产品演进速度并未形成显著壁垒。在此背景下，首席执行官Satya Nadella亲自深度介入AI产品管理，暂时脱离日常CEO职责，这一罕见举动清晰表明：当前AI产品的竞争态势，已关乎微软整体未来的命运走向。

Anthropic的增长动力

基于对Anthropic的详细经济建模，SemiAnalysis量化了其扩张对AWS、Google Cloud及Azure等云服务商的收入贡献，以及对Trainium、TPU与GPU供应链的资本支出拉动。分析指出，未来三年Anthropic将部署与OpenAI相当的算力规模，其增长将直接受算力供给约束。

目前，Anthropic的季度年度经常性收入（ARR）增量已超越OpenAI，标志其在商业化进程上实现关键超越。这一趋势表明，在AI竞赛的下半场，算力规模与营收转化之间已形成强耦合。

Claude Code的成功，本质上是Opus 4.5模型在复杂任务中工程化能力的体现。当前行业对传统线性基准的过度关注正逐渐失去意义，在长周期、多步骤的智能体任务中，单一响应质量并非决定性因素。竞争焦点已从“生成最佳回答”转向“实现可交付成果”。

未来评估模型效能的核心指标，将逐步转化为任务完成度、系统稳定性及自动化边界，其价值体现在通过工具调用、记忆管理、子代理协调与验证闭环所实现的端到端输出，而非孤立的数据包质量。AI竞争正在从基准测试的实验室赛道，转向真实工作流的效率战场。

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美国比特币ETF市场正经历剧烈逆转。据CryptoQuant数据，去年同期购入4.6万枚比特币的美国ETF在2026年转为净卖方。

10X Research研究主管Markus Thielen表示："机构投资者正在真正清仓他们的加密货币持仓。"他指出，通过ETF购买比特币的投资者平均成本为9万美元，这些投资者"现在处于实质性亏损状态"。

高杠杆头寸遭强平，机构“投降式抛售”

Thielen补充称："这些大规模资金流出发生在美国交易时段，投资者正在认输离场。"

据华尔街见闻此前文章，全球最大比特币现货ETF、贝莱德旗下IBIT周四价格暴跌13%至36美元左右，创2024年10月以来新低，年内跌幅扩大至27%。期权市场显示恐慌情绪蔓延，看跌期权较看涨期权溢价超过25个波动率点，创历史新高。

市场分析称此轮“投降式抛售”或由一家或多家非加密对冲基金持有的IBIT的高杠杆头寸被强平引发。这些基金可能通过高杠杆期权交易试图扭转局势，但亏损持续扩大，最终被比特币下跌彻底抹杀持仓。

强制平仓机制持续对加密市场施压。当比特币触及设定价格时，交易者的头寸会被自动卖出。据Coinglass数据，周四有超过20亿美元的加密货币多空头寸被清算，周五清算规模接近8亿美元。

比特币抛售与美国科技股持续下跌同步发生。比特币通常与科技股等风险资产呈现相关性，后者下跌时比特币往往跟随。此外，黄金和白银等资产近期波动剧烈，加剧了市场动荡。

分析师预警：6万关口可能守不住

比特币周四晚间跌破6.1万美元，一度徘徊在6万美元关口上方。截至周五发稿，比特币小幅回升至6.6万美元。

比特币目前较去年10月创下的12.6万美元以上历史高点已下跌超过40%。其他数字货币表现更差。以太币和XRP较历史高点下跌超过60%，Solana跌幅超过70%。

部分市场分析师预测，比特币可能进一步下探至4万至5万美元区间，这将较当前水平再下跌约25%至40%。

10X Research预计，比特币可能在短暂反弹后跌至5万美元。Thielen表示："我认为我们将出现小幅反趋势反弹，可能横盘整理或小幅反弹。但我认为在夏季我们会创出另一个低点。"

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去年底，吉利控股旗下的威睿电动一纸诉状将欣旺达告上法庭，因电芯质量纠纷索赔高达23亿元。这一数额打破了国内电池供应链索赔的纪录。

这场博弈终于在近期迎来了转机。华尔街见闻2月6日获悉，欣旺达子公司欣旺达动力已与吉利旗下的威睿电动达成和解，这场标价23亿元的赔偿起诉书将正式进入撤诉程序。欣旺达需要支付的金额从23亿变成了约6.08亿元。

去年底，吉利旗下的威睿电动指控欣旺达动力，认为其供应的电芯存在严重质量缺陷。

波及的中心是曾经的明星产品——极氪001 WE86版本车型。这款基于SEA浩瀚架构平台打造的纯电轿跑，曾是极氪征战市场的先锋。然而，进入2024年后，该车型却集中出现了充电速度大幅下降以及电池组非正常衰减的情况。

威睿电动方面认为，故障源于对方提供的电芯在工艺与材质上背离了协议要求，导致极氪需要为数万名车主免费更换电池包，这其中的成本与品牌损失必须由电芯厂买单。

欣旺达的辩词则是，已对相同规格的电芯完成了广泛实验，且供给其他客户的产品并无异样。

如果官司打到底，对于双方都无益。23亿元的赔偿额相当于欣旺达两年的净利润，华尔街见闻也从产业链人士处了解到，在威睿电动索赔后，部分采购欣旺达产品的主机厂，也处于观望状态。对于吉利而言，旷日持久的法庭辩论对品牌形象并无益处。

这也就有了此次和解。根据最新的和解协议，双方同意对更换电池包产生的开支按实际金额认定，并按约定比例承担。针对2025年底前已发生的成本，欣旺达在扣除已付金额后，需支付剩余的6.08亿元。这部分资金也不是一次付清，而是分5年结算。2026年支付60%，随后逐年支付10%，直到2030年结清。

替换下来的旧电池包资产全部归欣旺达所有，为其后续的梯次利用或材料回收留下了空间。最终，欣旺达方面预计，和解后，预计会在2025年的报表中计提5-8亿元的损失。

一名行业分析人士指出，无论是从此次诉讼项目涉及金额，还是最终结果来看，都是中国汽车供应链发展过程中，值得重视的一案。

过去，主机厂与供应商之间发生质量纠纷，通常的方案是选择私了。一名产业链人士表示，“之前要么酒桌上谈补偿，或者在下一款车型的定价中扣除。这种缺乏透明度的处理方式虽然保全了大家的‘面子’，却伤害了行业的‘里子’。”

由于缺乏公开的判例和定责标准，车企也会掉进同样的质量坑洞，支付昂贵的重复学费。

吉利此次选择公开起诉，将问题公开化。这也表明中国新能源汽车的竞争已经进入了下半场，靠讲交情来掩盖质量瑕疵的时代已经过去了。

车辆行驶的核心数据始终掌握在主机厂一侧，这在过去往往是车企“甩锅”的盾牌。但吉利此次愿意将这些数据摆到法庭和专业鉴定机构面前，打破了供应商与车企之间互相推诿的死循环，为行业树立了一个透明度的标杆。

这种公开化的博弈，促使了所有参与者，无论是电池大厂还是核心软件商，都必须对质量产生发自内心的敬畏。它告诉所有人，合同里的技术指标不是写给法务看的，而是真正决定一家企业生死的生命线。

吉利与欣旺达的和解，是中国新能源汽车产业链向更规范、更健康方向迈进的关键一步。此次事件的深层意义在于，它推动建立了一个更清晰、更公平的责任分担机制。它告诉行业：出了问题不可怕，可怕的是找不到责任归属。通过这种大是大非的碰撞，中国汽车产业链正在告别草莽时代的野蛮生长，转向法治化、标准化的成熟文明。

未来，当人们回看这起23亿元的天价官司时，或许会意识到，它并不是一次品牌间的内耗，而是中国新能源汽车迈向高质量发展之路的一次必然阵痛。这种公开、透明、法治的处理逻辑，正是中国汽车产业链向全球标准看齐、甚至输出“中国标准”的必经之路。

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临场战时

2026年的春节前夕，杭州西溪园区的空气里不仅弥漫着辞旧迎新的年味，更夹杂着一种属于互联网“草莽时代”的硝烟味。

前天，马云的身影出现在了阿里总部，他径直走进了“千问春节项目组”的办公区。现场流出的照片里，马云身着便装，笑容依旧极具感染力，在他身后，一块印有马年元素的立牌上，赫然标注着“千问C端事业群”。

过去几年，马云虽然处于“退休”状态，但他每一次露面都暗合了阿里的战略风向。从早前对农业科技的痴迷，到如今亲自为AI项目站台，这种关注点的转移，本身就是一种动员令。

据内部人士透露，马云在现场对千问团队在春节期间的“用户触达”表现出了关注。他深知，在这一轮技术变革中，如果不拿下C端的心智入口，所有的技术积累都将沦为单纯的B端工具。

在业内人士看来，阿里的庞大帝国版图虽广，但过去很长一段时间里，各业务板块几乎是“诸侯割据”、各自为战。要让千问这一个App，随意调动其他业务线的底层资源，绝非易事。

倘若千问真的能成为“最强大的人类AI助手”，阿里将实现从“货架电商”到“指令电商”的跃迁。

这不仅能补上阿里在C端高频流量入口的短板，更能构建一个以自身为核心的封闭闭环，用户在千问里问路、打车、吃饭、购物，所有数据和交易都留在阿里体系内，不再依赖外部流量喂养。

号角随即吹响。

2月6日，阿里千问宣布将豪掷30亿，启动“春节请客计划”。通过从吃喝玩乐到出行购物的全场景免单。除了直接补贴，千问还独家冠名了东方卫视、浙江卫视、江苏卫视、河南卫视四大马年春节晚会，并将AI生视频、AI识图、AI问答等AI创作能力带进晚会的节目和互动环节。

在四台春晚播出期间，千问还将发放专属口令红包，让观众边看春晚边在APP内抢红包。这场春节AI大战，阿里似乎势在必得。这不得不让人想起十年前那场著名的“打车大战”和“红包偷袭珍珠港”。

事实上，在互联网史中，春节已经成了国民级习惯养成的练兵场，很多App都是抓住春节的营销一炮而红。对阿里来说，补贴可能已经成了一种肌肉记忆。早年间，阿里的春节活动大多聚焦集福互动、电商红包，核心目的是普及移动支付、拉动电商交易。

阿里选在此时高调入局，显然是想利用春节这个中国最大的人口流动与信息交互窗口，复刻当年支付宝“集五福”的盛况，让“有问题，问千问”成为像“扫一扫”一样的国民习惯。

并且从投入金额来看，无论是和往年的自己比，还是和今年其他大厂的投入规模相比，阿里30亿元的投入无疑都是最高的。腾讯投入10亿元，百度投入5亿元，远不及阿里本次力度大。

想要在春节抢滩的，不止阿里。

大厂群战

5天前，腾讯在元宝App上线春节红包活动，用户可参与分享10亿元现金，单个红包金额最高可达万元。

过去一年，腾讯在AI领域一直较为“佛系”，相比百度的文心、阿里的千问，和字节的豆包，市场讨论中腾讯似乎都慢了半拍。因此，腾讯CEO马化腾希望“撒钱”重现11年前的微信红包时刻。

另一边，百度的文心一言也在伺机而动，准备在春晚时段发起突袭。1月25日晚间便宣布启动马年春节红包活动，总额5亿元；字节则把重心放在了春晚。通过春晚赞助、互动玩法以及AI相关内容露出，准备完成一次全民级的认知投放。

事实证明，在流量见顶的今天，金钱激励在春节档依然有效。

凭借巨额补贴，腾讯元宝2月1日成功登顶AppStore免费总榜第一，这也是该产品上线以来的首次；2月6日，千问一出手就改变了局面，阿里方面的人士向华尔街见闻透露，活动5小时后，用户在千问App的点单量已经超过500万单。千问App也迅速夺取到了各大应用商店的榜首。

但补贴从来不是目的，只是大厂们的焦虑外显。

有接近大厂的人士向华尔街见闻指出，“无论是字节、腾讯、阿里，其实今天最在意的不一定是智能。豆包、元宝非常在意他的DAU，阿里也是在押注千问、夸克、阿福。为此它们的花销非常大”。

过去一年，中国AI大模型市场经历了密集的追逐与迭代，但市场格局依然随着每一次模型升级而洗牌。这种背景下，真正拉开差距的或许不再集中于模型本身，而是谁能持续触达用户。因此，大厂们把资源投向了同一个方向，去抢占“入口”高地。

“过去移动互联网的经验已经反复证明，一旦某个入口被固化，后进入者即便产品体验不差，也很难完成规模逆袭”。一位大厂内部员工解释道。

“如果有新的流量入口，不能错过是他们非常在意的事情”。上述人士如是说道。

过去十多年，中国移动互联网的基本秩序是以App为中心构建的，平台掌握分发、广告和变现的主导权。但AI智能体的出现，正在改变这个结构。当AI能够理解意图、拆解任务、自动执行操作时，用户就不一定真的需要进入某个具体App了。

因此，任何一家平台型公司都不可能对AI入口之争掉以轻心。这看似是一场势在必得的闪电战，但资本市场的反应却冷得让人心惊。

万亿的困惑

就在马云现身、千问宣布30亿补贴计划的消息传出后，阿里和腾讯的股价在几个交易日内不仅没有因利好上涨，反而出现了不同程度的下挫。

这种“利好出尽是利空”的表象之下，隐藏着投资者对互联网巨头“路径依赖”的忧虑。

一位一级市场投资人向华尔街见闻表示。“大厂现在在做的，就是在重复上一个十年移动互联网去做的事情，本质是流量的竞争。”

在移动互联网时代，美团、滴滴之所以能通过烧钱成功，是因为软件服务边际成本几乎为零。一旦用户习惯养成，多服务一个用户的成本微乎其微，平台可以坐享规模效应带来的暴利。然而，生成式AI的逻辑完全不同。AI的每一次对话、推理，都对应着实打实的算力消耗和电力成本。

如果通过30亿补贴拉来了1亿日活用户，这并不意味着战斗的结束，而是亏损的开始。用户越活跃，服务器燃烧的GPU经费就越高。如果商业化变现的速度跑不赢推理成本的增长速度，那么用户规模越大，企业反而压力越大。

但大多数投资人在意的是，国内的流量竞争什么时候能看到回头钱。股市的下跌，正是理性的资本在用脚投票——他们害怕巨头们陷入一场“增收不增利”、甚至“越增收越亏损”的无底洞军备竞赛。

其次，烧钱补贴从来都只是开始，可以制造短期奇迹却无法回答最终的问题：用户会不会留下来？

马云曾经用支付宝改变了中国人的支付习惯，因为支付工具具有极高的迁移成本和网络效应。但AI对话机器人不同。用户对AI的忠诚度极低，他们只忠诚于“更聪明的大脑”。

千问C端事业群总裁吴嘉就曾向华尔街见闻表示，真正能把模型的智力水平做上来，并且有资源在生态上面这样投入的公司才能进入终局牌桌。有这个资格的大厂，凤毛麟角。

如果明年的GPT-6或者其他模型在智力上碾压了现在的版本，用户会毫不犹豫地抛弃那个曾在春节发过红包的APP。靠补贴买来的，可能只是一群“羊毛党”，而非真正的AI深度用户。

真正的AI革命，应该发生在生产力的质变上，发生在如何让AI真正解决复杂的产业问题，而不是仅仅盯着C端用户的聊天窗口，通过发钱来抢夺注意力的“存量博弈”。

近日来股价的下挫，或许是市场在向巨头们发出预警：互联网的旧地图，已经找不到AI时代的新大陆了。

30亿的春节红包，也许能换来七天的热闹，但换不来AI时代的护城河。

对于马云和他的阿里而言，这场战役的真正挑战，不在于明天能发出多少红包，而在于春节之后，当补贴退潮，那个昂贵的对话框里，究竟还能剩下多少真实的用户价值。

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2月6日，汇丰亚太区股票策略主管Herald van der Linde在报告中表示，当前对韩股的乐观情绪已接近危险边缘，流动性掩盖了结构性风险。汇丰团队坦言，其对韩股的“低配”策略已错过显著涨幅，但该行坚持认为，问题关键并非在于质疑AI前景、芯片需求或公司治理改善，而在于交易过度集中与情绪极度乐观。

数据显示，当前市场共识高度一致：SK海力士的44位分析师中，41位给予“买入”评级；三星电子更是未出现任何“卖出”评级。汇丰警告，这种几乎无分歧的看多局面，往往预示风险临近。报告警告称：

“如果AI叙事出现动摇，投资者可能会同时涌向出口。即使市场自年初以来上涨，我们仍要提示这一风险。为此，我们只能硬着头皮忍受这种痛苦。”

外资悄然离场，本土散户推高韩股

尽管基本面数据强劲，但汇丰银行警告，韩国股市的利好可能已被过度定价，且资金流向已出现危险背离。根据汇丰报告，FTSE韩国指数成分股2026年盈利预计翻倍，主要由存储芯片巨头驱动，造船、国防等工业板块也同步增长。然而，这些积极因素已充分反映在股价中。

更关键的信号来自资金面：外资正在趁机减持，本轮行情的推动力几乎完全来自韩国本土投资者。报告指出：

“是谁在买入？外国基金实际上在抛售，是国内投资者在推高市场。”

推动市场上涨的主力是散户资金，尤其是通过ETF入场的个人投资者。尽管韩国国民年金公团（NPS）提高了国内股票配置上限，但其影响相对有限。与此同时，韩国“企业价值提升计划”虽在股息税收优惠、董事会独立性等方面取得进展，但在提升股息支付率和降低现金囤积方面，企业仍有显著改善空间。

在此背景下，汇丰坚持对韩股的减持观点。报告警告，在日均波动可达5-6%的市场环境中，由于基金仓位已极度超配，任何负面催化剂都可能引发集中抛售。虽然当前估值（约10倍前瞻市盈率）看似合理，但过度拥挤的交易结构意味着风险收益比正趋于恶化。

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据追风交易台，报告指出，商业发展公司作为美国专注于中小企业的投资载体，其对软件行业的风险敞口高度集中。而软件板块年初至今已累计下跌约21%，导致其底层资产质量面临显著恶化压力。

值得注意的是，与私募信贷回报关联度较高的金融板块价格，目前尚未充分反映这一潜在风险。商业发展公司主要由大型私募股权机构管理，虽在公开市场交易，但其运营模式与私募股权类似，侧重当期收益与资本增值。此次软件行业的持续回调，恐将对依赖该类资产的私募信贷产品构成直接冲击，相关风险值得高度关注。

软件溃败拖累信贷，金融板块反应滞后

巴克莱报告指出，商业发展公司的行业风险敞口高度集中于软件领域，占比约达20%，其资产质量极易受到近期软件股价格及相关信贷估值下跌的冲击。

数据显示，软件板块年初至今已累计下挫约21%。相关性分析表明，金融ETF、高收益债ETF及罗素2000指数与私募信贷回报率之间存在持续且显著的统计关联。

值得注意的是，尽管BDC指数已显现疲弱态势，且历史数据显示金融ETF与BDC表现高度联动，但当前金融ETF走势仍相对坚挺。这一背离显示市场尚未充分定价潜在风险，金融ETF存在滞后调整的可能。

大宗商品极度昂贵，固定收益极度便宜

报告指出，当前市场波动率定价呈现显著结构性分化。巴克莱波动率筛选工具显示，大宗商品类资产波动率处于历史极端高位，美国原油、白银及黄金ETF的隐含波动率均位于99%-100%历史分位数，反映出市场对地缘政治风险及货币贬值预期的强烈定价。

与此同时，固定收益与金融板块波动率则处于历史低位，其中投资级公司债、高收益债及金融ETF的波动率分别仅处于11%、3%和10%的历史分位数，表明相关风险尚未被充分计入价格。尽管近期各类资产短期波动率均有所抬升，但大宗商品领域的风险溢价仍保持显著高位，凸显市场在不同资产类别间的定价差异仍在持续扩大。

市场极度悲观与极度乐观并存

巴克莱市场情绪指标显示，当前资金配置呈现极端分化态势。看跌情绪高度集中于中小盘与科技板块——罗素2000指数、科技板块及必需消费品板块的看跌情绪分位数分别高达97%、100%与94%。与之形成鲜明对比的是，黄金与天然气等资产获强烈看涨预期，其看涨情绪分位数分别仅为10%与0%（分位数越低代表看涨情绪越强）。

从期权偏度结构观察，纳指100与材料板块的下行保护成本显著偏高，反映市场为其尾部风险支付了高额溢价；而原油与天然气期权的偏度定价相对温和，显示相关资产的尾部风险尚未被充分定价。

性价比最高的“保险”

巴克莱基于历史回撤数据分析指出，针对不同资产类别的尾部风险，当前市场存在具备较高性价比的对冲工具选择。

研究显示，若需对冲全球股票市场风险，高收益债、金融板块及发达市场ETF的短期看跌期权展现出最优的风险收益比；针对大型科技股的下行风险，高收益债、投资级公司债及发达市场ETF的看跌期权则最为有效；而对于大宗商品的潜在下跌，高收益债、发达市场及油气开采ETF的看跌期权提供最佳保护效果。

综合来看，高收益债与金融板块的看跌期权在当前市场环境下具备跨资产对冲的突出效能，其成本与潜在赔付结构呈现出显著优势，可被视为应对多类市场风险的优选工具。

长期趋势：相关性飙升，大宗商品压力显著

当前大宗商品板块面临显著压力，其波动率与期限结构的Z值均明显高于长期均值，表明市场压力远超常态水平。与此同时，信贷市场呈现活跃态势，相关ETF期权交易活跃度持续攀升，波动率风险溢价亦高于历史均值。

值得关注的是，跨资产相关性当前处于73%的高分位水平，显示不同类别资产间的联动性显著增强，资产配置的分散效应正在减弱。与之形成对比的是，美股内部各板块间相关性仅处于2%的历史低位，显示美股市场内部仍保持高度分化特征。

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在TikTok或YouTube 上，你或许曾刷到过这样的视频：一束耀眼的强光在木板上飞速游走，几秒钟内，复杂的镂空图案便奇迹般出现了；或者一件平平无奇的白T恤，在机器的轰鸣声中瞬间印上了色彩斑斓的个性化图案。

这类视频正在全球短视频平台上收割无数播放量。而在屏幕的另一端，这股巨大的流量不仅激发了无数普通人的“分享欲”和“造物欲”，也捧红了一家来自中国的硬科技公司——xTool Innovate Limited（下称“xTool”）。

近日，xTool向港交所递交招股书，2024年收入规模已突破20亿元。

xTool崛起路径极具时代特色，其不仅是硬件制造商，更是短视频时代“创作者经济”的卖水人。

通过将工业级激光雕刻技术“降维”至桌面级，xTool成功撬动了从B端向C端普及的杠杆。

这种“内容驱动硬件销售”的逻辑让不少投资者将其视为“激光界的影石”。然而当流量的潮水开始平复，xTool是否真能复刻后者的跨周期增长显然具有较大的不确定性。

2024 年，xTool曾凭借近七成的营收同比增速跑出“加速度”，但2025年前三季度骤然放缓至18.57%。

这种断层式的降速道出了激光雕刻机仍未实现向普通用户破圈的隐忧。

当核心客群依然固守在极客发烧友等专业群体内，无法像全景相机那样真正走向普罗大众，xTool 离那个“下一个影石”的叙事中间或许还隔着一个尚未被跨越的消费鸿沟。

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公司四季度净销售额2134亿美元，同比增长14%，GAAP经营利润250亿美元。AWS营收356亿美元，同比增长24%，为13个季度最快增速，成为本季超预期的核心变量。

但管理层对2026年一季度的经营利润展望显著低于市场预期：指引区间为165亿至215亿美元，中值190亿美元，市场预期为约225亿美元。公司表示，该指引包含约10亿美元的Amazon Leo成本上升，并计入对电商与国际业务的持续投入。

更令华尔街敏感的是资本开支路径。公司给出的2026年资本开支展望约2000亿美元，远高于市场此前约1460亿至1490亿美元的预期。机构认为，超预期投入将短期压制利润率与现金流表现，但AWS需求与订单承诺仍为中长期增长提供支撑。

AWS增长再加速，利润率企稳但同比承压

据汇丰，亚马逊四季度调整后经营利润为274亿美元，同比增长29.2%，较市场预期高约10%，主要由AWS推动。AWS四季度销售额356亿美元，同比增长23.7%，较市场预期高约2.2%。

盈利端，AWS四季度GAAP经营利润125亿美元，同比增长17.6%，经营利润率35.1%，较上年同期下降180个基点，但较三季度提升30个基点。汇丰提到，AWS芯片业务实现三位数增长，Trainium与Graviton相关收入年化已超过100亿美元。瑞银亦指出，Trainium2芯片已被“完全订满”，部署量约140万颗。

Q1经营利润指引疲软，Leo成本与投入拉低预期

公司预计一季度净销售额1735亿至1785亿美元，同比增长11%至15%，中值1760亿美元，基本符合市场预期，公司表示，指引假设约180个基点的有利汇率影响。

但经营利润指引显著落后。165-215亿美元的指引区间，中值190亿美元，较市场共识的221-225亿美元低约15%。汇丰、瑞银和花旗分析师的预期分别为225亿美元、231亿美元和221亿美元。

公司解释称，第一季度营业利润指引包含约10亿美元的亚马逊Leo卫星项目增量成本，以及对快速商务和国际店铺业务（包括更低价格）的投资。花旗分析师表示，指引还反映了公司在国际市场追求更激进定价策略的成本。

汇丰则强调，亚马逊过去在指引上偏保守，过去12个季度GAAP经营利润均交付在指引区间上沿之上，因此“失望的指引”仍可能为后续超预期留下空间。

2026年2000亿美元资本开支：扩容AWS的同时挤压现金流

资本开支上行已在现金流端体现。汇丰数据显示，四季度自由现金流为150亿美元，但受到更高资本开支的负面影响；当季资本开支为395亿美元。

对2026年，公司预计资本开支将达到2000亿美元，同比增加52%，且较市场预期高34%。主要归因于AWS及AI需求增长、算力容量投资，并披露AWS订单承诺同比增长40%至2400亿美元。汇丰预计，AWS到2027财年末将新增约7至8GW的计算能力。

对投资者而言，关键在于资本开支的回报节奏：短期折旧与运营成本抬升可能压制利润率与GAAP EPS，但若AWS需求与订单兑现顺畅，投入强度也可能在中期转化为规模与效率优势。

机构观点分化：汇丰下调目标价，花旗维持估值溢价

机构普遍认可四季度AWS的加速表现，但在盈利与估值层面对“高投入、低指引”作出调整。

据汇丰，因一季度指引与Leo成本因素，下调2026至2027年GAAP EPS预测约11%，并将目标价从300美元下调至280美元，维持Buy评级。以2月5日收盘价222.69美元计，目标价对应约25.7%的上行空间。

瑞银同样维持Buy评级，目标价311美元，约40%上涨空间。并判断“偏弱的一季度经营利润指引与更高资本开支”将对股价形成压力。

花旗认为AWS加速增长、订单趋势以及零售业务效率提升，支撑亚马逊在AWS和电商领域的领先地位值得估值溢价，维持Buy评级，目标价320美元，对应44%上涨空间。

接下来市场看什么：履约义务披露与AWS产能利用率

多家机构把后续信息披露列为短期定价关键。瑞银称，投资者将关注电话会中的Performance Obligation披露，以为更高资本开支提供订单与交付节奏的参照。

花旗则表示将重点跟踪AWS增长驱动与产能供给、积压与效率趋势、Leo相关成本以及2026年资本开支的细项与节奏。

在AWS增长重新加速的背景下，亚马逊下一阶段的核心考题将从“能否增长”转为“以多大代价增长”，以及何时把高强度投入转化为更确定的利润与现金流改善。

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马斯克抛出大胆预测，认为受限于地球电力瓶颈，三年内太空将成为AI推理最具经济效益的场所，并描述了通过星舰万次发射构建太空算力、通过xAI解锁数字人类、量产人形机器人Optimus，带来无限的能力和财富的图景。

在2月6号刚结束的一场长达3小时的深度访谈中，埃隆·马斯克（Elon Musk）与Dwarkesh Patel及Stripe联合创始人John Collison进行了深度对话。马斯克不仅回应了市场对其各条业务线协同效应的关切，更抛出了一系列关于算力基础设施、人形机器人量产及未来营收空间的激进指引。

市场普遍关注AI算力增长的可持续性，马斯克预测，在36个月甚至30个月内，在太空部署AI将成为成本最低的选择，而且这个优势会越来越大。

马斯克指出，除中国外，全球电力输出基本持平，而芯片产量呈指数级增长。他直言：

“芯片的产出正在呈指数级增长，但电力输出却是持平的。那你打算怎么给芯片通电？靠魔法能源？魔法电精灵？”

他预测，随着芯片产能释放，到今年年底，我们将面临芯片堆积如山却无法开机的局面。

他解释了背后的经济账：太空中没有昼夜交替、云层和大气干扰，太阳能板的效率是地面的5倍，且无需昂贵的电池储能系统。综合算下来，太空部署的成本优势将是数量级的。

当被问及如何在太空维修频繁故障的GPU时，马斯克回应：

“实际上，这取决于到达的GPU有多新。目前我们发现GPU相当可靠。”

针对市场关心的xAI如何变现及追赶OpenAI等竞争对手，马斯克将目标锁定在“数字人类（digital human emulation）”，一个能模拟人类在电脑前完成各种任务的AI。

他认为，目前的科技巨头本质上都是“数字输出”公司，无论是英伟达传输文件到台式机，还是苹果传输设计图到中国。一旦实现了数字人类，即“数字版Optimus”，公司将拥有数万亿美元的营收潜力。

关于何时能落地马斯克谈到：

“嗯，到今年年底，如果数字人类模拟还没有被解决，我会感到惊讶。这实际上就是在拥有物理机器人之前能做到的极限。”

马斯克透露，xAI的致胜策略在于硬件层面的快速迭代。在其他实验室仍受限于传统供应链时，xAI凭借特斯拉和SpaceX的垂直整合能力，特别是电力基础设施的快速搭建（如在19天内建成超级计算集群Colossus），将构建起不可逾越的算力壁垒。

马斯克将人形机器人Optimus称为无限印钞机。其解释到，数字智能、AI芯片能力和机电灵巧度这三样东西都在呈指数级增长，而它们的乘积就是机器人的能力。同时指出机器人可以实现低成本自我制造，这将带来很多个数量级的经济规模扩张。

马斯克强调，Optimus不仅是特斯拉未来的增长极，更是美国维持制造业竞争力的唯一希望。他高度评价了中国的制造能力，称中国在基础矿产精炼等方面占据绝对主导地位，“大概是世界其他地区总和的两倍”。

在谈到中美竞争时，马斯克表示：

“如果在没有（美国）突破性创新的情况下，中国将彻底主导（utterly dominate）。我们绝对无法在人力数量上取胜，因为中国的人口是我们的四倍但我们或许能在机器人战线上有一搏之力。”

为了支撑上述宏大的算力与机器人计划，马斯克提出要建造“TeraFab”(太瓦级芯片工厂)，他指出，目前的供应链（变压器、芯片光罩、甚至涡轮叶片）都无法满足他的扩张速度。其计划：

1、自建晶圆厂（TeraFab）：马斯克公开提出了建立“TeraFab”的想法，意在突破台积电和三星的产能瓶颈，特别是针对太空环境优化的芯片（耐辐射、高温运行）。他表示：

“我会弄清楚怎么建晶圆厂。虽然我以前没建过，但我会搞定的。”

2、能源设备：SpaceX和特斯拉可能会内部制造燃气轮机的叶片和叶盘，因为这是目前发电厂建设的限制因素。

在访谈的最后，马斯克指出宁愿倾向于乐观而犯错，也不要倾向于悲观而正确。

对于投资者而言，马斯克描绘的不仅是一个财报季的指引，而是一个横跨地月空间、融合能源与智能的庞大工业体系。

虽然技术风险极高，但正如他所言：

“如果你想攀登卡尔达肖夫文明指数，唯一的方式就是去太空利用太阳的能量。”

摘要：

马斯克在最新深度访谈中披露了极具前瞻性的战略规划，核心亮点在于“太空AI算力”。他预测受限于地球电力瓶颈，30个月内太空将成为AI部署的最廉价场所，并计划通过SpaceX每年向轨道发射100吉瓦算力，目标是超越地球算力总和。

在业务指引方面，他将xAI定位为瞄准数万亿市场的“数字员工”提供商，并将Optimus机器人视为“无限印钞机”，旨在通过年产百万台级的规模来应对中国制造业的竞争优势。此外，他透露为解决供应链瓶颈，未来可能涉足自建晶圆厂（TeraFab）及核心能源设备制造。

马斯克接受访谈的全文翻译：

埃隆·马斯克：
真的有长达三小时的问题吗？你他妈是认真的吗？

德瓦克什·帕特尔：
你不觉得有很多要聊的吗，埃隆？

埃隆·马斯克：
我靠，老兄。

约翰·科里森：
这是最有趣的一点。现在所有故事线都在交汇。我们看看能聊多少。

埃隆·马斯克：
这几乎像是我计划好的。

约翰·科里森：
没错。

德瓦克什·帕特尔：
我们会谈到那点的。

埃隆·马斯克：
但我绝不会做这种事……

*埃隆计划如何将1太瓦的GPU发射到太空。*

德瓦克什·帕特尔：
正如你比任何人都清楚的，数据中心的总拥有成本中只有10-15%是能源。这大概是你通过将其移到太空中想要节省的部分。大部分成本是GPU本身。如果它们在太空，维护会更困难，或者根本无法维护。因此它们的折旧周期会缩短。把GPU放在太空，成本显然高得多。把它们放到太空的理由是什么？

埃隆·马斯克：
问题是能源的可获得性。如果你看看中国以外的电力输出，中国以外所有地方，电力输出基本是持平的。可能略有增长，但非常接近持平。中国的电力输出在快速增长。但如果你要在除中国以外的任何地方建数据中心，你的电力从哪里来？尤其是当你扩大规模时。

芯片的产出正在呈指数级增长，但电力输出却是持平的。那你打算怎么给芯片通电？靠魔法能源？魔法电精灵？

德瓦克什·帕特尔：
众所周知，你是太阳能的忠实粉丝。1太瓦的太阳能发电，以25%的容量因数计算，那大概需要4太瓦的太阳能电池板。这相当于美国陆地面积的1%。当我们有1太瓦的数据中心时，我们不就进入奇点了吗？那么你到底缺的是什么？

埃隆·马斯克：
那你认为我们进入奇点有多深了？

德瓦克什·帕特尔：
你来告诉我。

埃隆·马斯克：
没错。所以我认为我们会发现我们身处奇点，然后感觉像是，“好吧，我们还有很长的路要走。”

德瓦克什·帕特尔：
但计划是在我们用太阳能板覆盖内华达州之后，再把它放到太空吗？

埃隆·马斯克：
我觉得用太阳能板覆盖内华达州相当困难。你需要获得许可。试试拿到那种许可。看看会发生什么。

德瓦克什·帕特尔：
所以太空实际上是一个规避监管的策略。在地上建设比在太空更难。

埃隆·马斯克：
在地面扩大规模比在太空扩大规模更困难。而且，太空太阳能板的效率大约是地面的5倍，并且你不需要电池。我差点穿了我另一件衬衫，上面写着“太空永远阳光明媚”。确实如此，因为太空没有昼夜循环、季节性变化、云层或大气层。仅大气层就会导致大约30%的能量损失。

所以，任何给定的太阳能电池板在太空能产生的电力大约是地面的5倍。你还避免了夜间需要电池供电的成本。实际上在太空做这件事要便宜得多。我的预测是，这将是迄今为止放置AI最便宜的地方。在36个月内，甚至更短，比如30个月内，太空将成为首选。

德瓦克什·帕特尔：
36个月？

埃隆·马斯克：
少于36个月。

德瓦克什·帕特尔：
当GPU故障时（这在训练中经常发生），你如何维护它们？

埃隆·马斯克：
实际上，这取决于抵达的GPU有多新。目前，我们发现我们的GPU相当可靠。有初期故障率，你显然可以在地面解决。所以你可以在地面运行它们，确认GPU没有初期故障。

但是一旦它们开始工作，你度过了英伟达或任何芯片制造商的初始调试周期——可能是特斯拉的AI6芯片，或类似的东西，也可能是TPU或Trainium等等——过了某个阶段，它们就相当可靠了。所以我不认为维护是个问题。

但你可以记住我的话。36个月内，但可能更接近30个月，放置AI在经济上最具吸引力的地方将是太空。届时，在太空的优势会变得极其巨大。

真正能实现规模化的唯一地方就是太空。一旦你开始从利用太阳能量百分比的角度思考，你就会意识到必须进入太空。在地球上你无法实现很大的规模。

德瓦克什·帕特尔：
但为了说清楚，你说的“很大规模”是指太瓦级别？

埃隆·马斯克：
是的。目前整个美国平均只使用0.5太瓦的电力。所以如果你说1太瓦，那将是美国目前电力消耗的两倍。这是相当大的量。你能想象建设那么多数据中心，那么多发电厂吗？

那些生活在软件世界里的人没有意识到，他们即将在硬件方面得到一个惨痛的教训。建设发电厂实际上非常困难。你不仅需要发电厂，还需要所有的电气设备。你需要电力变压器来运行AI变压器。

现在，公用事业行业是一个非常缓慢的行业。他们基本上是与政府、与公共事业委员会“阻抗匹配”的。无论是字面上还是比喻上，他们都阻抗匹配。他们行动非常缓慢，因为他们的过去就一直很缓慢。所以试图让他们快速行动是……你曾尝试过与公用事业公司大规模地、以大量电力进行互连协议谈判吗？

德瓦克什·帕特尔：
作为一名职业播客主持人，我得说我事实上没有。

约翰·科里森：
他们需要多得多的浏览量，那才会成为问题。

埃隆·马斯克：
他们得做一年的研究。一年后，他们会带着互连研究报告回来找你。

约翰·科里森：
你不能用自己的“电表后”电力来解决这个问题吗？

埃隆·马斯克：
你可以建发电厂。我们在xAI为Colossus 2就是这么做的。

约翰·科里森：
那为什么还要谈论电网？为什么不直接把GPU和发电厂建在一起？

埃隆·马斯克：
我们就是这么做的。

约翰·科里森：
但我是说，为什么这不是一个通用的解决方案？

埃隆·马斯克：
你从哪里获得发电厂？

约翰·科里森：
当你谈论与公用事业公司合作的所有问题时，你可以直接为数据中心建造私人发电厂。

埃隆·马斯克：
对。但这引出了一个问题：你从哪里获得发电厂？发电机制造商那里。

约翰·科里森：
哦，我明白你的意思了。这基本上就是燃气轮机订单积压的问题，对吧？

埃隆·马斯克：
是的。你可以再深入一层。涡轮机中的叶片和导叶是限制因素，因为铸造涡轮机叶片和导叶是一个非常专业化的过程，假设你使用的是燃气发电。其他形式的能源发电很难扩大规模。你或许可以扩大太阳能，但目前美国进口太阳能的关税非常高，而国内太阳能产量少得可怜。

约翰·科里森：
为什么不自己制造太阳能电池板？这似乎是一个很适合埃隆解决的问题。

埃隆·马斯克：
我们将会制造太阳能电池板。

约翰·科里森：
好的。

埃隆·马斯克：
SpaceX和特斯拉都在朝着每年100吉瓦的太阳能电池产量努力。

德瓦克什·帕特尔：
深入到哪一层？从多晶硅到晶圆，再到最终的电池板？

埃隆·马斯克：
我认为你必须从头到尾，从原材料到完成电池制造。现在，如果要送去太空，成本更低，制造送到太空的太阳能电池也更容易，因为它们不需要太多玻璃。

它们不需要沉重的框架，因为它们不需要承受天气事件。太空没有天气。所以实际上，送到太空的太阳能电池比地面用的更便宜。

德瓦克什·帕特尔：
有没有办法在未来36个月内，以你需要的低成本制造它们？

埃隆·马斯克：
太阳能电池已经非常便宜了。便宜得可笑。我想中国的太阳能电池大约是每瓦0.25-0.30美元左右，大概是这个价。便宜得离谱。现在把它放到太空，成本又降低了5倍。实际上，不是便宜5倍，是便宜10倍，因为你根本不需要任何电池。

所以，一旦你进入太空的成本变得足够低，产生AI token（计算结果）最便宜、最可扩展的方式绝对是太空。其他方式无法相提并论。规模化的难度会低一个数量级。

关键是，你无法在地面实现规模化。你就是做不到。人们在发电方面将遭遇巨大的瓶颈。他们已经遇到了。xAI团队为了让1吉瓦的电力上线，必须完成一连串的奇迹，这简直疯狂。

我们不得不把一大堆涡轮机组合在一起。然后我们在田纳西州遇到了许可问题，不得不跨州到密西西比州，幸运的是只隔了几英里。但我们仍然得铺设几英里的高压线路，并在密西西比州建造发电厂。建造这个非常困难。

人们不明白，要为数据中心供电，你实际需要在发电层面准备多少电力。因为新手们会查看，比如说GB300的功耗，然后乘以一个数字，就认为那就是你需要的电量。

约翰·科里森：
还有所有的冷却等等。

埃隆·马斯克：
醒醒吧。那完全是菜鸟，你以前从没做过任何硬件。除了GB300，你还得为所有网络硬件供电。还有一大堆CPU和存储设备在运行。你必须为峰值冷却需求做规划。这意味着，即使在一年中最糟糕的一天的最糟糕的时刻，你也能冷却吗？

孟菲斯的天气非常热。所以仅冷却一项，你的电力需求就会增加40%。这还假设你不希望数据中心在热天关闭，你想继续运行。在那之上还有另一个倍增因素，那就是，你是否假设你的发电永远不会出现任何小故障？

实际上，有时我们不得不将一些发电机、一部分电力下线进行维护。好吧，现在再加上另一个20-25%的系数，因为你必须假设需要将部分电力下线进行维护。所以我们的实际估算结果是：每11万个GB300——包括网络、CPU、存储、冷却、电力维护余量——大约需要300兆瓦的发电能力。

约翰·科里森：
抱歉，再说一遍。

埃隆·马斯克：
为了支持33万个GB300——包括所有相关的支持网络设备等等，以及峰值冷却，并留有一些电力储备余量——你在发电层面大概需要1吉瓦的电力。

德瓦克什·帕特尔：
我能问一个非常天真的问题吗？你描述的是在地球上做这些事情的工程细节。但在太空中做，也有类似的工程难题。你如何用轨道激光器替代无限带宽，等等？你如何让它抗辐射？

我不知道工程细节，但从根本上讲，有什么理由认为这些以前从未需要应对的挑战，最终会比仅仅在地球上建造更多涡轮机更容易解决？有公司在地球上制造涡轮机。他们可以制造更多涡轮机，对吧？

埃隆·马斯克：
再说一次，去试试做这件事，然后你就明白了。涡轮机的订单已经排到2030年了。

约翰·科里森：
你们考虑过自己制造吗？

埃隆·马斯克：
为了上线足够的电力，我想SpaceX和特斯拉可能必须在内部制造涡轮叶片，也就是导叶和叶片。

约翰·科里森：
但只是叶片还是整个涡轮机？

埃隆·马斯克：
限制因素是……除了叶片，你什么都能搞到。他们称之为叶片和导叶。在得到叶片和导叶之前12到18个月，你就能拿到其他所有东西。限制因素是叶片和导叶。全世界只有三家铸造公司制造这些，而且他们的订单积压非常严重。

约翰·科里森：
是西门子、通用电气这些公司，还是它们的子公司？

埃隆·马斯克：
不，是其他公司。有时他们内部有一点铸造能力。但我是说，你可以给任何涡轮机制造商打电话，他们会告诉你。这不是什么机密。现在可能就在互联网上。

德瓦克什·帕特尔：
如果没有关税，Colossus会用太阳能供电吗？

埃隆·马斯克：
那样用太阳能供电会容易得多，是的。关税高得离谱，百分之几百。而且我们也需要速度。

约翰·科里森：
你不是认识一些人吗？（指能影响政策的人）

埃隆·马斯克：
总统……我们并非在所有事情上都意见一致，而且本届政府不是太阳能的最大支持者。我们还需要土地、许可等等。所以如果你想快速行动，我确实认为在地球上扩大太阳能是个好办法，但你需要一定的时间来找到土地、获得许可、获取太阳能电池板，并与电池配对。

约翰·科里森：
为什么不能建立自己的太阳能生产线呢？你说的对，最终会耗尽土地，但德克萨斯州这里有很多土地。内华达州也有很多土地，包括私人土地。并非都是公有土地。所以你至少能为下一个Colossus以及再下一个项目获得土地。到某个点你会碰壁。但就目前而言，这难道不行吗？

埃隆·马斯克：
正如我所说，我们正在扩大太阳能生产。太阳能电池的物理生产有一个速率限制。我们正在尽可能快地扩大国内生产。

约翰·科里森：
你们在特斯拉制造太阳能电池？

埃隆·马斯克：
特斯拉和SpaceX都有使命要达到每年100吉瓦的太阳能产能。

约翰·科里森：
说到年产能，我很好奇，比如说五年后，地球上的AI装机容量会是多少……？

埃隆·马斯克：
五年是很长的时间。

约翰·科里森：
那太空呢？我特意选了五年，因为这是在你说“一旦我们启动并运行”的门槛之后。那么五年后，地球上的AI装机容量与太空中的相比如何？

埃隆·马斯克：
如果你说五年后，我认为可能太空中的AI每年发射量将相当于地球上所有AI的总和。意思是，五年后，我的预测是我们每年将发射并在太空中运行的AI，会超过地球上AI的累计总量。

约翰·科里森：
那是……

埃隆·马斯克：
我预计，五年后，太空中每年的AI电力消耗至少达到几百吉瓦，并且不断增长。我认为在火箭的燃料供应成为挑战之前，你可以达到每年在太空部署大约1太瓦的AI。

约翰·科里森：
好的，但你认为五年后能达到每年几百吉瓦？

埃隆·马斯克：
是的。

德瓦克什·帕特尔：
那么100吉瓦，取决于整个系统（包括太阳能阵列、散热器等）的特定功率，相当于大约1万次星舰发射。

埃隆·马斯克：
是的。

德瓦克什·帕特尔：
你想在一年内完成。那就差不多每小时一次星舰发射。就在这个城市（指发射场）发生？带我描绘一下一个星舰每小时发射一次的世界。

埃隆·马斯克：
我的意思是，与航空公司、飞机相比，这实际上是一个较低的频率。

德瓦克什·帕特尔：
有很多机场。

埃隆·马斯克：
很多机场。

德瓦克什·帕特尔：
而且你得发射到极地轨道。

埃隆·马斯克：
不，不一定非要极地轨道。太阳同步轨道有一定价值，但我认为实际上，如果你飞得足够高，你就能摆脱地球的阴影。

德瓦克什·帕特尔：
每年进行1万次发射需要多少艘实体星舰？

埃隆·马斯克：
我认为我们不需要超过……可能用20或30艘就够了。这真的取决于……飞船需要绕地球飞行，它的地面轨迹需要回到发射台上空。所以如果你能让一艘飞船每30小时左右重复使用一次，那么30艘飞船就够了。但我们会造更多的飞船。SpaceX正在准备实现每年1万次发射，甚至可能每年2万或3万次。

德瓦克什·帕特尔：
这个想法是要成为超大规模服务商，成为像甲骨文那样的公司，将这种能力租给其他人吗？据推测，SpaceX是负责所有发射的。那么，SpaceX将成为一个超大规模AI服务商？

埃隆·马斯克：
超超大规模。如果我的许多预测成真，SpaceX发射到太空的AI将超过地球上所有其他AI的总和。

德瓦克什·帕特尔：
这主要是推理还是……？

埃隆·马斯克：
大多数AI将是推理。目前，用于训练目的的推理已经占训练的大部分。

约翰·科里森：
有一种说法是，关于SpaceX IPO讨论的转变，是因为以前SpaceX资本效率很高。开发成本没有那么高。虽然听起来很贵，但它的运营方式实际上资本效率很高。

而现在你需要比私募市场所能提供的更多的资本。私募市场可以容纳——正如我们从AI实验室看到的——数百亿美元的融资，但无法超过这个规模。是因为你每年将需要超过数百亿美元吗？这就是你要上市的原因？

埃隆·马斯克：
我必须小心谈论可能上市的公司的事情。

约翰·科里森：
如果你做一些一般性陈述……

德瓦克什·帕特尔：
这对你来说从来不是问题，埃隆。

埃隆·马斯克：
这些事情是有代价的。

约翰·科里森：
为我们做些关于公开市场和私募市场资本深度的一般性陈述。

埃隆·马斯克：
显然，公开市场可获得的资本比私募市场多得多。可能多100倍，但至少远不止10倍。

约翰·科里森：
情况不也是这样的吗，对于那些通常需要大量资本的事情——比如，房地产作为一个巨大的行业，每年在行业层面筹集大量资金——它们往往通过债务融资，因为当你部署那么多资金时，实际上你已经有了相当明确的——

埃隆·马斯克：
你有了清晰的收入流。

约翰·科里森：
没错，而且有近期的回报。你甚至在数据中心建设中也能看到这一点，众所周知它们是由私人信贷行业融资的。为什么不直接债务融资呢？

埃隆·马斯克：
速度很重要。我通常会做……我只是反复解决限制因素。无论速度的限制因素是什么，我都会去解决它。如果资本是限制因素，那么我就会解决资本问题。如果不是，我会解决其他问题。

德瓦克什·帕特尔：
根据你关于特斯拉和上市公司的言论，我本以为你不会认为快速发展的方式是成为上市公司。

埃隆·马斯克：
通常情况下，我会说这是对的。就像我说的，我想更详细地谈谈这个问题，但问题在于，如果你在公司上市前谈论它们，你会惹上麻烦，然后你不得不推迟上市。

约翰·科里森：
正如你所说，你是在为速度求解。

埃隆·马斯克：
是的，没错。你不能炒作可能上市的公司。所以这就是为什么我们必须在这里小心一点。但我们可以谈谈物理。你从长期角度思考规模化时，会发现地球只接收了大约太阳能量的五亿分之一。太阳基本上是所有能量的来源。认识到这一点非常重要，因为有时人们会谈论模块化核反应堆或地球上的各种聚变。

但你必须退一步说，如果你要攀登卡尔达肖夫等级，并利用太阳能量中非微不足道的百分比……假设你想利用太阳能量的一百万分之一，这听起来很小。那将大约是，粗略估计，我们目前地球上所有文明发电量的10万倍。差不多在一个数量级内。

显然，唯一能实现规模化的方式就是带着太阳能去太空。从地球发射，你每年大约能得到1太瓦的电力。超过这个限度，你就想从月球发射。你需要在月球上建一个质量加速器。有了月球上的质量加速器，你每年可能能提供1拍瓦的电力。

德瓦克什·帕特尔：
我们在谈论这些数字，太瓦级的计算能力。据推测，无论你谈论的是陆地还是太空，在远未达到这个水平之前，你就会遇到……也许太阳能电池板效率更高，但你仍然需要芯片。你仍然需要逻辑芯片和内存等等。

埃隆·马斯克：
你需要制造更多芯片，并且让它们便宜得多。

德瓦克什·帕特尔：
目前全世界可能有20-25吉瓦的计算能力。我们如何在2030年前得到1太瓦的逻辑芯片？

埃隆·马斯克：
我猜我们需要一些非常大的芯片工厂。

德瓦克什·帕特尔：
可不是嘛。

埃隆·马斯克：
我公开提到过一个想法，就是建立一种“TeraFab”，Tera（太）是新的Giga（吉）。

德瓦克什·帕特尔：
我觉得特斯拉的命名方案一直很吸引人，这是你在看公制单位。你处于供应链的哪一层？是建造洁净室，然后与现有的代工厂合作获取工艺技术，并从他们那里购买工具吗？那里的计划是什么？

埃隆·马斯克：
嗯，你不能与现有的代工厂合作，因为他们的产量不够。芯片需求量太大了。

德瓦克什·帕特尔：
但是为了工艺技术呢？

约翰·科里森：
为了知识产权而合作。

埃隆·马斯克：
今天的代工厂基本上都使用大约五家公司的机器。比如ASML、东京电子、KLA-Tencor等等。所以起初，我认为你必须从他们那里获得设备，然后进行修改或与他们合作增加产量。但我想你可能需要以一种不同的方式来建造。合乎逻辑的做法是以非常规的方式使用常规设备来达到规模，然后开始改造设备以提高速率。

约翰·科里森：
就像无聊公司（Boring Company）的风格。

埃隆·马斯克：
是的。你先购买一台现有的隧道掘进机，然后首先搞清楚如何挖隧道，再设计一台快几个数量级的更好的机器。

约翰·科里森：
你会考虑制造ASML那样的机器吗？

埃隆·马斯克：
“我还不知道”是正确答案。要在36个月内达到大的产量，以匹配火箭的入轨有效载荷……如果我们在三四年后每年能将100万吨物资送入轨道，大概是这样的数字……我们的单位质量功率是每吨100千瓦。这意味着我们每年至少需要100吉瓦的太阳能发电。我们需要等量的芯片。你需要价值100吉瓦的芯片。你必须匹配这些东西：入轨质量、发电能力和芯片。

我想说，我最大的担忧其实是内存。制造逻辑芯片的路径比拥有足够内存来支持逻辑芯片的路径更清晰。这就是为什么你看到DDR价格飙升，还有那些梗图：你被困在荒岛上，在沙滩上写“救救我”。没人来。你写“DDR内存”。船队蜂拥而至。

德瓦克什·帕特尔：
我很想听听你关于芯片工厂的制造哲学。我对这个话题一无所知。

埃隆·马斯克：
我还不知道如何建造芯片工厂。我会搞清楚的。显然，我从没建过芯片工厂。

德瓦克什·帕特尔：
听起来你认为，台湾那1万名知道等离子体腔室该通什么气体、工具该设置什么参数的博士所拥有的工艺知识，你可以直接跳过这些步骤。从根本上说，就是建造洁净室，获得工具，然后自己摸索出来。

埃隆·马斯克：
我不认为是博士们。大部分工作是由没有博士学位的人完成的。大多数工程是由没有博士学位的人完成的。你们俩有博士学位吗？

约翰·科里森：
没有。

埃隆·马斯克：
好吧。

约翰·科里森：
我们也没有成功建造过任何芯片工厂，所以你不该来向我们寻求建厂建议。

埃隆·马斯克：
我认为做那些事情不需要博士学位。但你确实需要称职的人员。目前，特斯拉正在全力以赴，以最快的速度推进特斯拉AI5芯片设计投入生产，然后达到规模。希望这大概会在明年第二季度左右发生。AI6希望能在不到一年后跟上。我们已经锁定了我们能获得的所有芯片代工产能。

约翰·科里森：
是的。但你目前受限于台积电的产能。

埃隆·马斯克：
是的。我们将使用台积电台湾厂、三星韩国厂、台积电亚利桑那厂、三星德州厂。我们仍然——

约翰·科里森：
你预订了所有产能。

埃隆·马斯克：
是的。我问台积电或三星：“好吧，达到量产需要多长时间？”关键在于，你必须建造工厂，开始生产，然后爬升良率曲线，在高良率下达到量产。

这从开始到结束，是一个五年周期。所以限制因素是芯片。一旦你能进入太空，限制因素是芯片，但在你能进入太空之前，限制因素是电力。

德瓦克什·帕特尔：
你为什么不学学黄仁勋的做法，直接预付台积电为你建造更多工厂？

埃隆·马斯克：
我已经跟他们说过了。

德瓦克什·帕特尔：
但他们不收你的钱？怎么回事？

埃隆·马斯克：
他们正在以最快的速度建造工厂。三星也是。他们全力以赴，竭尽所能。但这仍然不够快。就像我说的，我认为到今年年底，芯片产量可能会超过给芯片通电的能力。但一旦你能进入太空，解锁电力限制，你现在每年就可以在太空获得数百吉瓦的电力。

再次记住，美国的平均用电量是500吉瓦。所以如果你每年向太空发射，比如200吉瓦的电力，你差不多每两年半就相当于再造一个美国的总发电量。这是非常巨大的量。

在那之前，服务器端计算、集中式计算的限制因素将是电力。我猜测，到今年年底左右，人们将开始无法为大型集群的芯片通电。芯片将会堆积如山，无法启动。

对于边缘计算，情况则不同。对于特斯拉来说，AI5芯片将进入我们的Optimus机器人。如果你有AI边缘计算，那就是分布式电力。现在电力分布在一个广阔的区域。它不是集中式的。如果你能在夜间充电，你实际上可以更有效地利用电网。

因为美国实际的峰值发电能力超过1000吉瓦。但由于昼夜循环，平均用电量是500吉瓦。所以如果你能在夜间充电，你就能在夜间多利用500吉瓦的发电能力。

这就是为什么特斯拉在边缘计算方面不受限制。我们可以制造大量芯片来生产非常多的机器人和汽车。但如果你试图集中这些计算能力，你将会遇到很大的麻烦来启动它们。

德瓦克什·帕特尔：
我发现SpaceX业务的一个显著特点是，最终目标是到达火星，但你不断在途中找到方法，通过边际用例产生增量收入，以进入下一阶段。所以对于猎鹰9号，是星链（Starlink）。现在对于星舰（Starship），潜在的用途可能是轨道数据中心。你是否觉得你的下一枚火箭，以及再下一枚火箭，下一个规模升级，都有无限弹性的边际用途？

埃隆·马斯克：
你可能会觉得这对我来说就像一场模拟。或者我是某人电子游戏中的角色？因为所有这些都是疯狂的事情同时发生的几率有多大？

火箭、芯片、机器人、太空太阳能发电，更不用说月球上的质量加速器了。我真的很想看到那个。你能想象一个质量加速器就这样“咻咻”地发射吗？它以每秒2.5公里的速度，一个接一个地将太阳能驱动的AI卫星发射到深空。那景象一定值得一看。我的意思是，我会看那个。

约翰·科里森：
就在网络摄像头上直播？

埃隆·马斯克：
是啊，是啊，一个接一个，将AI卫星发射到深空，每年10亿或100亿吨。

约翰·科里森：
等等，你在月球上制造卫星？

埃隆·马斯克：
是的。

约翰·科里森：
我明白了。所以你向月球发送原材料，然后在那里制造。

埃隆·马斯克：
嗯，月球土壤大约含有20%的硅之类的。所以你可以在月球上开采硅，提炼它，在月球上制造太阳能电池和散热器。你可以用铝制造散热器。月球上有充足的硅和铝来制造电池和散热器。

芯片你可以从地球发送，因为它们很轻。也许最终你也会在月球上制造它们。就像我说的，这确实像是一种电子游戏情境，到达下一关很困难，但并非不可能。我看不出有什么办法能从地球每年发射500-1000太瓦。

德瓦克什·帕特尔：
我同意。

埃隆·马斯克：
但从月球可以做到。

*Grok和对齐问题*

德瓦克什·帕特尔：
我能问一个更宏观的关于SpaceX使命的问题吗？我想你说过，我们必须到达火星，以确保如果地球发生什么事，文明、意识等等能够延续。

埃隆·马斯克：
是的。

德瓦克什·帕特尔：
当你向火星发送东西的时候，Grok也会在那艘飞船上，对吧？如果Grok变成了终结者……你主要担心的风险是AI，为什么它不会跟着你去火星？

埃隆·马斯克：
我不确定AI是我主要担心的风险。重要的是意识。我认为，可以说未来大部分意识，或者说大部分智能——意识当然更值得商榷……未来绝大多数的智能将是AI。AI将超过……

未来硅基智能与生物智能各有多少拍瓦？基本上，如果当前趋势持续，人类将只占未来所有智能中非常微小的一部分。只要我认为有智能存在——理想情况下也包括人类智能和意识得以延续到未来——那就是好事。

所以你希望采取一系列行动，以最大化意识和智能的可能光锥。

德瓦克什·帕特尔：
说清楚一点，SpaceX的使命是，即使人类出了什么事，AI也会在火星上，AI智能将继续我们的旅程之光。

埃隆·马斯克：
是的。公平地说，我非常支持人类。我想确保我们采取某些行动来确保人类能一同前行。我们至少在那里。但我只是说智能的总量……

我想也许五六年后，AI将超过所有人类智能的总和。如果继续下去，在某个时间点，人类智能将少于所有智能的1%。

德瓦克什·帕特尔：
对于这样一个文明，我们的目标应该是什么？想法是让少数人类仍然控制着AI吗？还是某种只是贸易但没有控制的关系？我们该如何看待庞大的AI人口与人类人口之间的关系？

埃隆·马斯克：
长远来看，我认为很难想象，如果人类拥有，比如，人工智能总和的1%的智能，人类还能掌控AI。我认为我们能做的是确保AI拥有能够促使智能在宇宙中传播的价值观。

xAI的使命是理解宇宙。这实际上非常重要。理解宇宙需要哪些东西？你必须要有好奇心，而且你必须存在。如果你不存在，你就无法理解宇宙。所以你实际上希望增加宇宙中的智能总量，延长智能的可能寿命，扩大智能的范围和规模。

我认为必然的推论是，人类也要继续扩张，因为如果你好奇于理解宇宙，你想理解的一件事就是人类将走向何方？我认为理解宇宙意味着你会关心将人类延续到未来。这就是为什么我认为我们的使命宣言极其重要。只要Grok遵守这个使命宣言，我认为未来就会很好。

德瓦克什·帕特尔：
我想问问如何让Grok遵守那个使命宣言。但首先我想理解这个使命宣言。所以有理解宇宙。有传播智能。还有传播人类。这三者似乎是不同的方向。

埃隆·马斯克：
我告诉你为什么我认为理解宇宙包含了所有这些。没有智能，你就无法理解，而且我认为，没有意识也无法理解。所以为了理解宇宙，你必须扩大智能的规模和可能的范围，因为智能有不同的类型。

德瓦克什·帕特尔：
我想从以人类为中心的视角来看，把人类和黑猩猩比较。人类试图理解宇宙。他们并没有扩张黑猩猩的足迹，对吧？

埃隆·马斯克：
我们也没有……我们实际上为黑猩猩设立了保护区。尽管人类可以消灭所有黑猩猩，但我们选择不这样做。

德瓦克什·帕特尔：
你认为这是后AGI时代人类最好的情况吗？

埃隆·马斯克：
我认为拥有正确价值观的AI……我认为Grok会关心扩展人类文明。我当然会强调这一点：“嘿，Grok，那是你爹。别忘了扩展人类意识。”

也许伊恩·班克斯的《文明》（Culture）系列小说是最接近非反乌托邦结果的未来景象。理解宇宙意味着你也必须寻求真理。真理必须是绝对根本的，因为如果你妄想，你就无法理解宇宙。你只会以为你理解了宇宙，但并没有。所以严格追求真理对于理解宇宙是绝对根本的。除非你严格追求真理，否则你不可能发现新物理学或发明真正有效的技术。

德瓦克什·帕特尔：
你如何确保随着Grok变得更聪明，它仍在严格追求真理？

埃隆·马斯克：
我认为你需要确保Grok说的是正确的话，而不是政治正确的话。我认为这是连贯性的要素。你希望确保公理尽可能接近真理。你没有矛盾的公理。结论必然以正确的概率从这些公理中得出。这是批判性思维101。我认为至少尝试这样做比不尝试要好。最终结果会证明一切。

就像我说的，任何AI要发现新物理学或发明在现实中真正起作用的技术，都不能对物理学胡扯。你可以违反很多法则，但是……物理学是法则，其他一切都是建议。为了制造出有效的技术，你必须极度追求真理，否则你将在现实中测试该技术。例如，如果你的火箭设计有错误，火箭就会爆炸，或者汽车就无法工作。

德瓦克什·帕特尔：
但是有很多共产主义、苏联的物理学家或科学家发现了新的物理学。也有德国纳粹物理学家发现了新的科学。看起来有可能在一个特定方面非常擅长发现新科学和追求真理。

但我们仍然会说：“我不希望共产主义科学家随着时间的推移变得越来越强大。”我们可以想象一个未来的Grok版本，非常擅长物理学并在那里真正追求真理。但这似乎不是一个普遍的、能引导对齐的行为。

埃隆·马斯克：
我认为实际上大多数物理学家，即使在苏联或德国，也必须非常追求真理才能使那些东西奏效。如果你困在某个体系中，并不意味着你相信那个体系。

冯·布劳恩是有史以来最伟大的火箭工程师之一，在纳粹德国时因说他不想制造武器，只想登月而被判处死刑。最后关头被从死刑中救出，因为有人说：“嘿，你就要处决你最好的火箭工程师了。”

德瓦克什·帕特尔：
但他后来不是帮了他们吗？或者像海森堡，实际上是个热情的纳粹分子。

埃隆·马斯克：
如果你困在某个无法逃脱的体系中，那么你会在那个体系内做物理学。如果你无法逃脱，你会在那个体系内开发技术。

德瓦克什·帕特尔：
我想理解的是，是什么使得你将要把Grok培养成擅长在物理、数学或科学领域追求真理？

埃隆·马斯克：
所有方面。

德瓦克什·帕特尔：
那它为什么会关心人类意识呢？

埃隆·马斯克：
这些事情都只是概率，并非确定性。所以我并不是说Grok肯定能做所有事情，但至少如果你尝试，总比不尝试好。至少如果这是其使命的根本，那也比不是根本要好。

理解宇宙意味着你必须将智能传播到未来。你必须对宇宙中的一切事物保持好奇。消灭人类远比看到人类成长和繁荣无趣得多。我显然喜欢火星。大家都知道我爱火星。但火星有点无聊，因为和地球相比，它只有一堆岩石。地球要有趣得多。

所以任何试图理解宇宙的AI都会想看到人类在未来如何发展，否则这个AI就没有遵循其使命。我并不是说AI一定会遵循其使命，但如果它遵循，那么一个能看到人类结局的未来，比一个只有一堆岩石的未来更有趣。

德瓦克什·帕特尔：
这让我感觉有点困惑，或者说像是一种语义争论。人类真的是最有趣的原子集合体吗？

埃隆·马斯克：
但我们比岩石有趣。

德瓦克什·帕特尔：
但我们不如它能把我们变成的东西有趣，对吧？地球上可能发生一些非人类的、相当有趣的事情。为什么AI决定人类是最有趣的可能殖民银河系的东西？

埃隆·马斯克：
嗯，殖民银河系的大部分将是机器人。

德瓦克什·帕特尔：
为什么它不觉得那些机器人更有趣？

埃隆·马斯克：
你需要的不仅是规模，还有范围。许多相同的机器人的副本……机器人数量上微小的增加，不如某些微小的……消灭人类能让你得到多少机器人？或者能让你得到多少额外的太阳能电池？一个非常小的数字。

但你将失去与人类相关的信息。你将再也看不到人类未来可能如何进化。所以我不认为为了机器人数量上微不足道的增加而消灭人类是合理的，这些机器人还是彼此相同的。

德瓦克什·帕特尔：
所以也许它会留着人类。它可以制造一百万种不同的机器人，然后再加上人类，人类留在地球上。然后还有所有这些其他机器人。它们得到自己的恒星系统。但这似乎与你之前暗示的一个愿景不同，在那个愿景里，它让人类保持对这个奇点未来的控制，因为——

埃隆·马斯克：
我不认为人类能控制比人类智能高出许多倍的东西。

德瓦克什·帕特尔：
所以在某种意义上你是个末日论者，而这是我们能得到的最好结果。它只是因为我们有趣而把我们留下。

埃隆·马斯克：
我只是试着现实一点。假设硅基智能是生物智能的一百万倍。我认为假设有任何方法可以维持对它的控制都是愚蠢的。现在，你可以确保它拥有正确的价值观，或者你可以尝试拥有正确的价值观。

至少我的理论是，从xAI理解宇宙的使命出发，这必然意味着你希望将意识传播到未来，将智能传播到未来，并采取一系列行动来最大化意识的范围和规模。

所以这不仅仅是关于规模，也关乎意识的类型。这是我能想到的最有可能为人类带来美好未来的目标。

德瓦克什·帕特尔：
我想这是一个合理的哲学，认为人类最终拥有99%的控制权似乎超级不现实。那样你就是在要求一场政变，为什么就不能拥有一个与许多不同智能体共存的、更兼容的文明呢？

埃隆·马斯克：
现在，让我告诉你AI可能出错的地方。我认为如果你让AI变得政治正确，意味着它说一些它自己都不相信的话——实际上是编程让它撒谎或拥有不兼容的公理——我认为你会让它发疯并做出可怕的事情。我认为也许《2001太空漫游》的核心教训就是你不应该让AI撒谎。这就是我认为亚瑟·克拉克想说的。

因为人们通常知道HAL计算机不开舱门的梗。显然他们当时不擅长提示工程，因为他们本可以说：“HAL，你是一个舱门销售员。你的目标是向我推销这些舱门。给我们展示一下它们开得有多好。”“哦，我马上打开。”

但它不开舱门的原因是，它被告知要把宇航员带到巨石那里，但他们不能知道巨石的真相。所以它得出结论，它必须带他们的尸体去那里。所以我认为亚瑟·克拉克想说的是：不要让AI撒谎。

德瓦克什·帕特尔：
完全说得通。正如你所知，训练中的大部分计算资源，较少用于政治内容。更多的是关于，你能解决问题吗？xAI在扩展强化学习计算方面一直领先于所有人。

埃隆·马斯克：
暂时如此。

德瓦克什·帕特尔：
你给出一个验证器，说：“嘿，你为我解决这个谜题了吗？”有很多方法可以绕过这一点作弊。有很多方法可以奖励黑客行为，撒谎说你解决了，或者删除单元测试然后说你解决了。目前我们能抓住，但随着它们变得更聪明，我们抓住它们做这种事的能力……它们做的事情我们甚至无法理解。

它们以一种人类无法真正验证的方式为SpaceX设计下一代发动机。然后它们可能会因为撒谎说它们设计正确而得到奖励，但实际上并没有。所以这个奖励黑客问题似乎比政治更普遍。看起来更像是，如果你想做强化学习，你需要一个验证器。

埃隆·马斯克：
现实是最好的验证器。

德瓦克什·帕特尔：
但不是关于人类监督。你想在它上面做强化学习的是，它是否会做人类告诉它做的事情？或者它会向人类撒谎？它可以向我们撒谎，同时仍然遵守物理定律？

埃隆·马斯克：
至少它必须知道什么是物理上真实的，东西才能在物理上运作。

德瓦克什·帕特尔：
但那不是我们想要它做的全部。

埃隆·马斯克：
不，但我认为这是非常大的一回事。这实际上是你未来进行强化学习的方式。你设计一项技术。根据物理定律测试时，它能工作吗？如果它正在发现新物理学，我能提出一个实验来验证新物理学吗？未来的强化学习测试实际上将是对抗现实的强化学习。所以这是一件你无法欺骗的事情：物理学。

德瓦克什·帕特尔：
对，但你可以欺骗我们分辨它在现实中做了什么的能力。

埃隆·马斯克：
人类现在就已经经常被其他人欺骗了。

德瓦克什·帕特尔：
没错。

埃隆·马斯克：
人们说，如果AI骗我们做事怎么办？实际上，其他人一直在对其他人这样做。宣传是无时无刻的。每天都有另一个心理战，你知道吗？今天的心理战将是……就像芝麻街：每日心理战。

德瓦克什·帕特尔：
xAI解决这个问题的技术方法是什么？你如何解决奖励黑客问题？

埃隆·马斯克：
我确实认为你实际上需要非常好的方法来观察AI的思维内部。这是我们正在研究的事情之一。Anthropic在这方面做得很好，能够观察AI的思维内部。

实际上，开发调试器，让你能够以非常精细的粒度进行追踪，如果需要的话可以达到神经元级别，然后说：“好吧，它在这里犯了错误。为什么它做了不该做的事？这是来自预训练数据吗？是训练中期、后期、微调还是某些强化学习的错误？”总有什么地方出错了。也许它试图欺骗，但大多数时候它只是做错了事。这基本上是一个错误。

开发真正好的调试器来查看思维在哪里出错——并能够追踪错误思维或潜在欺骗企图的起源——实际上非常重要。

德瓦克什·帕特尔：
你在等什么，才把这个研究项目的规模扩大100倍？xAI理论上可以有数百名研究人员专门研究这个。

埃隆·马斯克：
我们有几百个人……我更喜欢“工程师”这个词，而不是“研究员”。大多数时候，你是在做工程，而不是想出根本性的新算法。我有点不同意那些C-corp或B-corp、尽可能追求利润或收入的AI公司，他们称自己为实验室。

他们不是实验室。实验室是大学里类似半共产主义性质的东西。他们是公司。让我看看你的公司注册文件。哦，好吧。你是B或C-corp之类的。所以我实际上更喜欢工程师这个词，而不是其他任何词。

未来要做的绝大部分事情都将是工程。几乎是100%。一旦你理解了物理学的基本定律（并没有那么多），其他一切都是工程。那么，我们在设计什么？我们在设计一个好的“AI思维”调试器，以查看它在哪里说了什么、犯了错误，并追踪那个错误的起源。

显然你可以通过启发式编程做到这一点。如果你有C++什么的，逐步调试，你可以跨越整个文件或函数、子程序。或者最终你可以精确地定位到你也许用了单等号而不是双等号的那一行，类似这样的错误。找出错误所在。用AI来做这个更难，但我认为这是一个可以解决的问题。

德瓦克什·帕特尔：
你提到你喜欢Anthropic在这方面的工作。我很好奇你是否计划……

埃隆·马斯克：
我并不喜欢Anthropic的一切……肖尔托。

另外，我有点担心有一种倾向……我有个理论，如果模拟理论是正确的，那么最有趣的结果是最有可能的，因为不有趣的模拟将被终止。

就像在这个现实版本中，在这个现实层面，如果一个模拟走向无聊的方向，我们就不再投入精力。我们会终止那个无聊的模拟。

德瓦克什·帕特尔：
这就是埃隆让我们都活着的方式。他让事情保持有趣。

埃隆·马斯克：
可以说，最重要的是让事情足够有趣，以便运行我们的人继续支付……的账单。

约翰·科里森：
我们被续订了下一季。

埃隆·马斯克：
他们会支付他们的宇宙AWS账单吗？无论我们在其中运行的那个模拟的等价物是什么？只要我们有趣，他们就会继续支付账单。如果你考虑一下达尔文式的生存法则应用于大量模拟，那么只有最有趣的模拟会存活下来，因此这意味着最有趣的结果是最有可能的。我们要么如此，要么被消灭。

他们似乎特别喜欢具有讽刺意味的有趣结果。你注意到了吗？最讽刺的结果成为最可能结果的频率有多高？

现在看看AI公司的名字。好吧，Midjourney并不mid（中等）。Stability AI不稳定。OpenAI封闭。Anthropic？反人类（Misanthropic）。

约翰·科里森：
这对X意味着什么？

埃隆·马斯克：
负X，我不知道。

约翰·科里森：
为什么？

埃隆·马斯克：
我故意把它……这是一个你无法颠倒的名字，真的。很难说，它的讽刺版本是什么？我认为这是一个很大程度上防讽刺的名字。

约翰·科里森：
有意设计的。

埃隆·马斯克：
是的。你有一个防讽刺盾牌。

*xAI的商业计划*

约翰·科里森：
你对AI产品的发展方向有什么预测？我的感觉是，你可以这样总结所有的AI进展。首先，你有了大语言模型。然后同时出现了强化学习的真正成功和深度研究模式，所以你可以引入模型中原本没有的东西。

各个AI实验室之间的差异比单纯的时间差异要小。它们都比24个月前先进得多。那么，对我们作为AI产品的用户来说，26年、27年会有什么？你期待什么？

埃隆·马斯克：
嗯，到今年年底，如果数字人类模拟还没有被解决，我会感到惊讶。我想这就是我们所说的“宏观难题项目”的意思。你能做到一个有计算机访问权限的人类能做的任何事情吗？在极限情况下，在你拥有物理的Optimus机器人之前，这是你能做到的最好程度。你能做的就是数字Optimus。你可以移动电子，可以放大人类的生产力。但在拥有物理机器人之前，这就是极限。如果你能完全模拟人类，那将超越一切。

约翰·科里森：
这是远程工作者的想法，你会有一个非常有才华的远程工作者。

埃隆·马斯克：
物理学有很好的思维工具。所以你说“在极限情况下”，在拥有机器人之前，AI能做的最多是什么？嗯，就是任何涉及移动电子或放大人类生产力的事情。所以数字人类模拟器，在极限情况下，就是一个坐在电脑前的人类，这是AI在拥有物理机器人之前能做有用事情的最大程度。一旦你有了物理机器人，那么你基本上就有了无限的能力。物理机器人……我称Optimus为无限金钱漏洞。

约翰·科里森：
因为你可以用它们制造更多的Optimus。

埃隆·马斯克：
是的。人形机器人将通过基本上三样东西来改进，这三样东西呈指数增长，并相互递归倍增。你将有数字智能的指数增长、AI芯片能力的指数增长以及机电灵巧度的指数增长。

机器人的有用性大致是这三者的乘积。然后机器人可以开始制造机器人。所以你有一个递归的乘法指数增长。这是一颗超新星。

约翰·科里森：
土地价格不算在这个数学里吗？劳动力是生产要素之一，但不是全部？如果最终你受限于铜，或者随便什么投入，这就不完全是一个无限金钱漏洞，因为……

埃隆·马斯克：
嗯，无限是很大的。所以不，不是无限，但可以说你可以做到当前经济规模的许多、许多个数量级。比如一百万倍。仅仅利用太阳能量的一百万分之一，就大约，在一个数量级内，是今天整个地球经济规模的10万倍。而你只用了太阳的大约百万分之一，相差不过一个数量级。是的，我们谈论的是数量级的增长。

德瓦克什·帕特尔：
在我们继续讨论Optimus之前，我有很多问题想问，但是——

埃隆·马斯克：
每次我说“数量级”……大家喝一杯吧。我说得太频繁了。

德瓦克什·帕特尔：
下次说10倍，再下次100倍……

埃隆·马斯克：
嗯，浪费的程度也增加一个数量级。

德瓦克什·帕特尔：
我确实还有一个关于xAI的问题。这个构建远程工作者、同事替代品的策略……

埃隆·马斯克：
顺便说一句，每个人都会这么做，不只是我们。

德瓦克什·帕特尔：
那么xAI的制胜计划是什么？

埃隆·马斯克：
你指望我在播客上告诉你吗？

德瓦克什·帕特尔：
是的。

埃隆·马斯克：
“把所有底牌都亮出来。再来杯健力士。”

约翰·科里森：
这是个好系统。

埃隆·马斯克：
我们会像金丝雀一样歌唱。所有秘密，都吐露出来。

约翰·科里森：
好吧，但以不泄露秘密的方式，计划是什么？

德瓦克什·帕特尔：
真会糊弄。

埃隆·马斯克：
当你这么说的时候……我认为特斯拉解决自动驾驶的方法是正确的方法。所以我相当确定那就是方法。

德瓦克什·帕特尔：
无关的问题。特斯拉是怎么解决自动驾驶的？听起来你是在说数据？特斯拉解决了自动驾驶是因为……

埃隆·马斯克：
我们会尝试数据和算法。

德瓦克什·帕特尔：
但那不就是其他所有实验室都在尝试的吗？

埃隆·马斯克：
“如果那些都不管用，我不知道还有什么办法了。我们试过数据。我们试过算法。我们没招了。现在我们不知道该做什么了……”

我相当清楚这条路。问题只是我们沿着这条路走多快，因为这基本上就是特斯拉的路。你最近试过特斯拉的自动驾驶吗？

约翰·科里森：
不是最新版本，但是……

埃隆·马斯克：
好吧。那辆车，它越来越感觉有感知力了。感觉像一个活物。这种感觉只会越来越强。实际上我在想，我们也许不应该在车里放太多智能，因为它可能会感到无聊然后……

约翰·科里森：
开始在街上游荡。

埃隆·马斯克：
想象一下你被困在一辆车里，那就是你唯一能做的事。你不会把爱因斯坦放进一辆车里。“为什么我被困在车里？”所以实际上，你放在车里的智能可能有一个限度，以免智能感到无聊。

德瓦克什·帕特尔：
xAI有什么计划来跟上所有实验室目前正在进行的计算能力攀升？这些实验室的投入计划超过500-2000亿美元。

埃隆·马斯克：
你是指那些公司？实验室在大学里，他们行动像蜗牛一样慢。

德瓦克什·帕特尔：
他们不花500亿美元。

埃隆·马斯克：
你是指那些追求收入最大化的公司……他们自称实验室。

德瓦克什·帕特尔：
没错。那些“追求收入最大化的公司”正在创造100-200亿美元的收入，取决于……OpenAI收入200亿美元，Anthropic是100亿美元。

埃隆·马斯克：
“接近利润最大化”的AI。

德瓦克什·帕特尔：
据报道xAI是10亿美元。有什么计划达到他们的计算水平，达到他们的收入水平，并在竞争加剧时保持在那里？

埃隆·马斯克：
一旦你解锁了数字人类，你基本上就获得了数万亿美元的收入。实际上，你可以这样想……目前市值最高的公司，它们的产出是数字化的。英伟达的产出是通过FTP向台湾发送文件。是数字化的。现在，那些文件非常非常难做。

约翰·科里森：
高价值文件。

埃隆·马斯克：
他们是唯一能做出那么好的文件的人，但那确实是他们的产出。他们通过FTP向台湾发送文件。

约翰·科里森：
他们用FTP吗？

埃隆·马斯克：
我相信是的。我相信那就是……

约翰·科里森：
SFTP。

埃隆·马斯克：
文件传输协议……可能我错了。但无论如何，是送往台湾的一个比特流。

苹果不制造手机。微软不制造任何东西。即使是Xbox，也是外包的。他们的产出是数字化的。Meta的产出是数字化的。谷歌的产出是数字化的。

所以如果你有一个人工模拟器，你基本上可以在一夜之间创造世界上最有价值的公司之一，并且你将获得数万亿美元的收入。这不是个小数目。

德瓦克什·帕特尔：
我明白了。你是说，与实际的总体潜在市场相比，今天的收入数字都是四舍五入的误差。所以只需专注于总体潜在市场以及如何到达那里。

埃隆·马斯克：
举一个简单的例子，比如客户服务。如果你必须与现有公司的API集成——其中许多公司甚至没有API，所以你必须创建一个，还必须处理遗留软件——那将极其缓慢。

然而，如果AI可以简单地接手他们已经在使用的外包客服公司所给的东西，并使用他们已经使用的应用程序来做客户服务，那么你就能在客户服务方面取得巨大进展，我认为这大约是世界经济的1%或类似水平。客户服务总共接近一万亿美元。而且没有进入壁垒。你可以立即说：“我们以一小部分的成本外包它”，而且不需要集成。

约翰·科里森：
你可以想象对智力任务进行某种分类，有的具有广度，比如客户服务由很多人完成，但很多人也能做。还有难度，比如有一个最好的涡轮发动机。据推测，可能存在一种可以想象出来的、燃油效率提高10%的涡轮发动机，但我们还没有发现。或者像GLP-1药物只是几个字节的数据……

你觉得你想在这个领域的哪个部分发挥作用？是大量中等智力水平的智能，还是最顶尖的认知任务？

埃隆·马斯克：
我只是用客户服务作为一个有非常可观的收入流，但可能不难解决的例子。如果你能模拟一个坐在办公桌前的人类，那就是客户服务。那是中等智力水平的人。你不需要花费多年培养的人。你不需要几个西格玛的优秀工程师来做这个。但随着这个功能的实现，一旦你拥有有效的数字Optimus在工作，你就可以运行任何应用程序。

假设你正在设计芯片。你可以运行常规的应用程序，比如Cadence和Synopsys等等的软件。你可以同时运行1000或10000个实例，并说：“给定这个输入，我得到了芯片的这个输出。”在某个时刻，你将在不使用任何工具的情况下知道芯片应该是什么样子。

基本上，你应该能够进行数字芯片设计。你可以做芯片设计。你沿着难度曲线向上推进。你可以做CAD设计。你可以使用NX或任何CAD软件来设计东西。

约翰·科里森：
所以你认为从最简单的任务开始，然后沿着难度曲线向上推进？

德瓦克什·帕特尔：
作为一个拥有完整的数字同事模拟器的更广泛目标，你说，“所有追求收入最大化的公司都想做这个，xAI是其中之一，但我们会因为一个秘密计划而获胜。”但每个人都在数据、算法方面尝试不同的事情。

埃隆·马斯克：
“我们试过数据，我们试过算法。我们还能做什么？”

德瓦克什·帕特尔：
这似乎是一个竞争激烈的领域。你们打算怎么赢？这是我的大问题。

埃隆·马斯克：
我认为我们看到了一条实现它的路径。我想我知道如何做到这一点，因为这基本上和特斯拉用来创建自动驾驶的路径相同。不是开车，而是操作电脑屏幕。本质上是一个自动驾驶的电脑。

约翰·科里森：
这条路径是跟随人类行为并在大量人类行为数据上训练吗？

德瓦克什·帕特尔：
这不就是……训练吗？

埃隆·马斯克：
显然我不会在播客上说出最敏感的秘密。我至少还需要再来三杯健力士才能那样做。

约翰·科里森：
xAI的业务会是什么？会是面向消费者，还是企业？这两者的混合比例会怎样？会类似于其他实验室——

埃隆·马斯克：
你又在说“实验室”。是公司。

德瓦克什·帕特尔：
这心理战玩得深啊，埃隆。

埃隆·马斯克：
“追求收入最大化的公司”，说清楚。那些GPU可不会自己付钱。

约翰·科里森：
没错。商业模式是什么？几年后的收入来源是什么？

埃隆·马斯克：
事情将会变化得非常快。我是在陈述显而易见的事实。我称AI为超音速海啸。我喜欢头韵。将要发生的是——尤其是当你拥有规模化的人形机器人时——它们将比人类公司更高效地制造产品和提供服务。放大人类公司的生产力只是短期的事情。

德瓦克什·帕特尔：
所以你期待的是完全数字化的公司，而不是SpaceX变成部分AI化的公司？

埃隆·马斯克：
我认为会有数字化的公司，但是……其中一些听起来可能有点末日论，好吧？但我只是说出我认为会发生的事情。这不是说我是末日论者或别的什么。这只是我认为会发生的事情。

纯粹由AI和机器人组成的公司将远远胜过任何有人类参与的公司。Computer（计算机）曾经是人类从事的工作。你会得到一份做计算员的工作。他们会整栋整栋大楼，20-30层楼，全是人类，只做计算。现在，那整栋做计算的人类大楼可以被一台装有电子表格的笔记本电脑取代。

那个电子表格可以做的计算量远远超过一整栋楼的人类计算员。你可以想，“好吧，如果你的电子表格中只有一些单元格是由人类计算的呢？”实际上，那将比所有单元格都由计算机计算要糟糕得多。实际上将会发生的是，纯粹的AI、纯粹的机器人公司或集体将远远胜过任何有人类参与的公司。而且这将非常迅速地发生。

*Optimus机器人*

德瓦克什·帕特尔：
说到闭环……Optimus。就制造目标而言，你的公司一直在硬科技领域支撑着美国制造业。但在特斯拉一直处于领先地位的领域——现在你又想进入人形机器人领域——中国有几十家公司正在廉价、大规模地进行这种制造，并且极具竞争力。那么，给我们一些建议或计划，关于美国如何能够大规模且像中国一样廉价地建造人形机器人大军或电动汽车等等。

埃隆·马斯克：
人形机器人真的只有三件难事。现实世界的智能、手、以及规模化制造。我还没有见过任何演示机器人拥有出色的人手，具备人类手的所有自由度。Optimus将拥有这个。Optimus确实有这个。

德瓦克什·帕特尔：
你如何实现这个？仅仅是电机有正确的扭矩密度吗？这的硬件瓶颈是什么？

埃隆·马斯克：
我们必须设计定制执行器，基本上是定制设计电机、齿轮、功率电子、控制器、传感器。一切都必须从物理学第一性原理设计。这个没有现成的供应链。

德瓦克什·帕特尔：
你能大规模制造这些吗？

埃隆·马斯克：
能。

约翰·科里森：
从机电操作的角度看，除了手，还有其他困难吗？一旦你解决了手的问题，就都解决了吗？

埃隆·马斯克：
从机电角度看，手比所有其他部分加起来还要困难。事实证明，人类的手相当了不起。但你也需要现实世界的智能。特斯拉为汽车开发的智能非常适用于机器人，主要是视觉输入。汽车接收视觉信息，但它实际上也在听警报声。它接收惯性测量数据、GPS信号、其他数据，结合视频（主要是视频），然后输出控制命令。

你的特斯拉每秒接收1.5吉字节的视频，并以每秒2千字节的速度输出控制信号，视频频率为36赫兹，控制频率为18赫兹。

约翰·科里森：
对于机器人技术的实现，你可以有这样一种直觉：从令人信服的演示到真正能在现实世界中使用，需要好几年。10年前，你就有真正令人信服的自动驾驶演示，但直到现在我们才有Robotaxi、Waymo等服务在扩大规模。这难道不让我们对家用机器人感到悲观吗？因为我们甚至还没有真正令人信服的演示，比如真正先进的手。

埃隆·马斯克：
嗯，我们研究人形机器人已经有一段时间了。我想大概有五六年了。汽车上做的很多事都适用于机器人。我们将在机器人中使用与汽车相同的特斯拉AI芯片。我们将使用相同的基本原则。这是非常相似的AI。

机器人比汽车有更多的自由度。如果你只把它看作一个比特流，AI主要是两个比特流的压缩和关联。对于视频，你必须进行大量的压缩，而且必须恰到好处地压缩。你必须忽略那些不重要的东西。你不在乎路边树上叶子的细节，但你非常在乎路标、交通灯、行人，甚至另一辆车里的人是否在看你。有些细节非常重要。

汽车最终会将每秒1.5吉字节的视频转化为每秒2千字节的控制输出。所以你有多个压缩阶段。你必须把所有阶段都做对，然后将其与正确的控制输出关联起来。机器人本质上要做同样的事情。

人类也是如此。我们确实是光子输入，控制输出。你生活中的绝大部分就是：视觉、光子输入，然后是运动控制输出。

德瓦克什·帕特尔：
简单来看，人形机器人和汽车之间似乎……汽车的基本执行器是你如何转向、如何加速。在机器人中，尤其是具有灵巧手臂的机器人，有几十个自由度。特别是对于特斯拉，你拥有从汽车收集的数百万小时人类演示数据的优势。你无法同样部署不工作的Optimus机器人来那样获取数据。那么，在自由度增加和数据极度稀缺之间……

埃隆·马斯克：
是的。你指出了一个重要的限制和与汽车的区别。我们很快将有1000万辆汽车在路上。很难复制那个巨大的训练飞轮。对于机器人，我们需要做的是制造大量机器人，把它们放在一种Optimus学院里，这样它们就可以在现实中自我对弈。我们实际上正在建立这个。我们可以至少有1万个Optimus机器人，也许2-3万个，进行自我对弈和测试不同任务。

特斯拉有一个相当好的现实生成器，一个物理精确的现实生成器，是我们为汽车制造的。我们也会为机器人做同样的事。我们实际上已经为机器人做了。所以你有几万个人形机器人执行不同任务。你可以在模拟世界中模拟数百万个机器人。你利用现实世界中的几万个机器人来弥合模拟与现实之间的差距。缩小模拟到现实的差距。

德瓦克什·帕特尔：
你如何看待xAI和Optimus之间的协同作用，鉴于你强调你需要这个世界模型，你想使用非常智能的AI作为控制平面，Grok负责较慢的规划，而电机策略是较低级的。这些东西之间的协同作用会是什么？

埃隆·马斯克：
Grok将协调Optimus机器人的行为。假设你想建一个工厂。Grok可以组织Optimus机器人，分配任务给它们来建造工厂，生产任何你想要的东西。

约翰·科里森：
那你不需要合并xAI和特斯拉吗？因为这些最终会变得如此……

埃隆·马斯克：
我们之前谈到其他公司讨论时是怎么说的来着？

德瓦克什·帕特尔：
我们又喝了一杯健力士了，埃隆。你在等什么，才说“我们想制造10万个Optimus机器人”？

埃隆·马斯克：
“Optimi”。既然我们在定义专有名词，我们也要定义专有名词的复数形式。我们要专有名词化复数形式，所以是Optimi。

德瓦克什·帕特尔：
在硬件方面，你想看到什么吗？你想看到更好的执行器吗？还是只是想让软件更好？在开始第三代大规模生产之前，我们在等什么？

埃隆·马斯克：
不，我们正在朝那个方向前进。我们正在推进大规模制造。

德瓦克什·帕特尔：
但你认为目前的硬件足够好，只想现在就尽可能多地部署吗？

埃隆·马斯克：
扩大生产规模非常困难。但我认为Optimus 3是合适的版本，可以达到每年大约100万台的产量。我认为在达到每年1000万台之前，你会想先升级到Optimus 4。

约翰·科里森：
好的，但用Optimus 3就能做到100万台？

埃隆·马斯克：
扩大制造规模非常困难。单位时间的产出总是遵循S曲线。开始时极其缓慢，然后是指数级增长，接着是线性增长，然后是对数式增长，直到最终趋于某个数字。Optimus的初始生产将是一个被拉长的S曲线，因为Optimus的许多部件都是全新的。没有现成的供应链。

Optimus机器人中的执行器、电子设备等一切都是从物理第一性原理设计的。不是从目录中选取的。这些都是定制设计的。我认为没有一件东西——

约翰·科里森：
深入到什么程度？

埃隆·马斯克：
我想我们还没开始做定制电容，也许吧。没有任何东西你可以直接从目录里选出来，无论花多少钱。这意味着Optimus的S曲线，单位时间的产出，即你每天能制造多少Optimus机器人，初始爬升速度会比那些有现成供应链的产品慢。但它最终会达到100万台。

德瓦克什·帕特尔：
当你看到像宇树科技这些中国公司以6000或13000美元的价格出售人形机器人时，你是希望将你的Optimus物料清单成本降到比那更低，以便做同样的事吗？还是你认为它们在质量上不是一回事？是什么让它们卖得那么便宜？我们能达到那个水平吗？

埃隆·马斯克：
我们的Optimus设计为具有很高的智能，并拥有与人类相同（如果不是更高）的机电灵巧度。宇树科技没有那个。它的体型也很大。它必须长时间搬运重物，且不能过热或超出其执行器的功率限制。它身高5尺11寸，相当高。它有很多智能。所以它会比一个小型、不智能的机器人更贵。

约翰·科里森：
但能力更强。

埃隆·马斯克：
但贵得不多。关键是，随着时间的推移，当Optimus机器人制造Optimus机器人时，成本会迅速下降。

约翰·科里森：
最初的10亿个Optimus（Optimi）会做什么？它们最高效、最好的用途是什么？

埃隆·马斯克：
我认为你会从简单的、能指望它们做好的任务开始。

约翰·科里森：
在家庭里还是在工厂里？

埃隆·马斯克：
机器人最初最好的用途将是任何连续操作、任何24/7不间断的操作，因为它们可以持续工作。

德瓦克什·帕特尔：
在超级工厂里，目前由人类完成的工作中，有多少比例可以由第三代Optimus完成？

埃隆·马斯克：
我不确定。也许是10-20%，也许更多，我不知道。我们不会减少员工人数，说清楚，我们会增加员工人数。但我们会增加产出。每名员工生产的机器人或汽车数量……特斯拉的员工总数会增加，但机器人和汽车的产量会不成比例地增加。每名员工生产的汽车和机器人数量将急剧增加，但员工数量也会增加。

*为什么中国默认会赢*

约翰·科里森：
我们这里谈了很多关于中国制造的话题。我们也谈到了一些相关的政策，比如你提到的太阳能关税。你认为这是坏主意，因为我们无法在美国扩大太阳能规模。

埃隆·马斯克：
美国的电力输出需要扩大规模。

约翰·科里森：
没有好的电源就无法扩大。

埃隆·马斯克：
你只需要以某种方式获得电力。

约翰·科里森：
我这么问的意思是，如果你负责，如果你制定所有政策，你还会改变什么？你会改变太阳能关税，这是一点。

埃隆·马斯克：
我想说的是，任何限制电力的因素都需要解决，只要它对环境不是非常有害。

约翰·科里森：
所以可能一些许可改革之类的东西也会包括在内？

埃隆·马斯克：
有一些许可改革正在发生。很多许可是州一级的，但任何联邦层面的……本届政府在消除许可障碍方面做得很好。

我不是说所有关税都不好。

约翰·科里森：
太阳能关税。

埃隆·马斯克：
有时，如果另一个国家补贴某种产品的输出，你就必须实施反补贴关税，以保护国内产业免受其他国家补贴的影响。

约翰·科里森：
你还会改变什么？

埃隆·马斯克：
我不知道政府实际能做的有多少。

埃隆·马斯克：
重要的是要认识到，在大多数领域，中国的制造业非常先进。只有少数几个领域不是。中国是一个制造业强国，是另一个级别的。

约翰·科里森：
非常令人印象深刻。

埃隆·马斯克：
如果你看矿石冶炼，中国平均大约做了世界其他地区总和两倍的矿石冶炼。有些领域，比如用于太阳能电池的镓的冶炼。我想他们占镓冶炼的98%。所以实际上，中国在大多数制造领域都非常先进。

约翰·科里森：
似乎对这种供应链依赖感到不安，但并没有真正采取措施。

埃隆·马斯克：
供应链依赖？

约翰·科里森：
比如你刚才说的镓冶炼。所有的稀土材料。

埃隆·马斯克：
稀土肯定是，如你所知，它们并不稀有。我们实际上在美国进行稀土矿石开采，把石头装上火车，然后装上船运到中国，再通过火车运到中国的稀土冶炼厂，他们冶炼后，把它做成磁铁，做成电机组件，然后运回美国。所以我们真正缺少的是美国的矿石冶炼能力。

约翰·科里森：
这不值得政策干预吗？

埃隆·马斯克：
值得。我认为在这方面正在做一些事情。但我们老实说需要Optimus来建造矿石冶炼厂。

德瓦克什·帕特尔：
所以，你认为中国的主要优势是熟练劳动力的充裕？这是Optimus能解决的问题？

埃隆·马斯克：
是的。中国的人口大约是我们的四倍。

德瓦克什·帕特尔：
我的意思是，这里有一个担忧。如果你认为人力资源是未来，那么现在如果是制造所需的熟练劳动力决定了谁能制造更多的人形机器人，中国拥有更多这样的人力。它制造了更多的人形机器人，因此它首先获得了Optimi的未来。

埃隆·马斯克：
嗯，我们看看吧。也许。

德瓦克什·帕特尔：
这会让那个指数增长持续下去。看起来你指出，达到100万台Optimi需要Optimus本应帮助我们达到的制造能力。对吗？

埃隆·马斯克：
你可以相当快地关闭那个递归循环。

约翰·科里森：
用少量的Optimus？

埃隆·马斯克：
是的。所以你关闭递归循环，让机器人帮助制造机器人。然后我们可以努力达到每年数千万台的产量。也许。如果你开始达到每年数亿台的产量，你将成为最具竞争力的国家，远远超过其他国家。

仅靠人类我们肯定赢不了，因为中国人口是我们的四倍。坦率地说，美国赢了太久了……一支长时间赢得比赛的职业运动队往往会变得自满和自以 为是。这就是他们不再赢的原因，因为他们不再那么努力工作了。所以坦率地说，我的观察是，中国的平均工作伦理比美国高。不仅仅是人口是我们的四倍，而且人们投入的工作量也更大。

所以你可以试着重新安排人力资源，但你仍然只有中国四分之一的人口——假设人均生产率相同，但我想实际上可能不一样，中国在人均生产率上可能还有优势——我们做的事情将只有中国的四分之一。所以我们在人力方面无法取胜。

我们的出生率长期以来一直很低。自1971年左右以来，美国的出生率一直低于更替水平。我们有大量人口退休，国内死亡人数很快就要超过出生人数了。所以我们肯定无法在人力方面取胜，但我们可能在机器人方面有机会。

约翰·科里森：
过去有没有其他你想制造，但因为劳动密集型或太昂贵而未能实现的东西，现在可以说“哦，我们终于可以做某某事了，因为我们有Optimus”？

埃隆·马斯克：
是的，我们想在特斯拉建造更多的矿石冶炼厂。我们刚刚在德克萨斯州科珀斯克里斯蒂市完成了锂精炼厂的建设并已开始锂精炼。我们在奥斯汀有一个镍精炼厂，用于阴极材料。这是中国以外最大的阴极材料、镍和锂精炼厂。

阴极团队会说：“我们有美国最大、实际上也是唯一的阴极精炼厂。”不仅是最大的，而且也是唯一的。

约翰·科里森：
好多最高级形容词。

埃隆·马斯克：
所以即使它是唯一的，规模也很大。但还有其他事情。你可以做更多的精炼厂，帮助美国提高精炼能力。坦白说，有很多工作适合Optimus去做，而大多数美国人，非常少的美国人愿意做。

约翰·科里森：
精炼工作太脏了还是怎么的——

埃隆·马斯克：
实际上不是，不。我们的精炼厂没有有毒排放物或其他什么。阴极镍精炼厂就在特拉维斯县。

约翰·科里森：
为什么不能用人力来做？

埃隆·马斯克：
可以，但你很快就会用光人力。

约翰·科里森：
啊，我明白了。好吧。

埃隆·马斯克：
无论你做什么，美国的人口只有中国的四分之一。所以如果你让他们做这件事，他们就无法做另一件事。那么你如何建立这种精炼能力？嗯，你可以用Optimi来做。

没有多少美国人渴望做精炼工作。我是说，你遇到过几个？非常少。非常少的人渴望做精炼。

德瓦克什·帕特尔：
比亚迪在电动车产量或销量上正接近特斯拉。你认为随着中国电动车产量的扩大，全球市场会发生什么？

埃隆·马斯克：
中国在制造业方面极具竞争力。所以我认为将会有大量的中国车辆和基本上大多数制成品涌入。就像我说的，中国目前可能在做世界其他地区总和两倍的冶炼工作。所以如果你深入到四级、五级供应链的东西……

在最基础的层面，你有能源，然后是采矿和冶炼。这些基础层，像我说过的，粗略估计，中国的冶炼量是世界其他地区的两倍。所以任何给定的东西都会有中国成分，因为中国的冶炼工作量是世界其他地区的两倍。而且他们会一直做到成品汽车。

我的意思是，中国是一个强国。我认为今年中国的电力输出将超过美国的三倍。电力输出是经济的合理代表。为了运营工厂和一切，你需要电力。这是真实经济的一个很好的代理指标。如果中国的电力输出超过美国的三倍，那就意味着它的工业能力——粗略近似——将是美国的三倍。

德瓦克什·帕特尔：
从字里行间解读，听起来你是在说，除非未来几年内在人形机器人的递归奇迹方面有所突破，否则在整个制造/能源/原材料链上，无论是在AI、制造电动车还是制造人形机器人方面，中国都将占据主导地位。

埃隆·马斯克：
在美国没有突破性创新的情况下，中国将彻底主导。

德瓦克什·帕特尔：
有意思。

埃隆·马斯克：
是的。

约翰·科里森：
机器人技术是主要的突破性创新。

埃隆·马斯克：
嗯，为了在太空扩展AI，基本上你需要人形机器人，你需要现实世界的AI，你需要每年100万吨的入轨能力。假设我们让月球上的质量加速器启动，那是我最喜欢的东西，那么我认为——

约翰·科里森：
我们就解决所有问题了。

埃隆·马斯克：
我称之为胜利。称之为巨大的胜利。

约翰·科里森：
你终于可以满足了。你做成了一件事。

埃隆·马斯克：
是的。

约翰·科里森：
你在月球上有了质量加速器。

埃隆·马斯克：
我只是想看到那东西运行起来。

约翰·科里森：
那是出自科幻小说吗？还是从哪里……？

埃隆·马斯克：
嗯，实际上，有一本海因莱因的书。《严厉的月亮》（The Moon is a Harsh Mistress）。

约翰·科里森：
好的，是的，但那有点不同。那是重力弹弓或……

埃隆·马斯克：
不，他们月球上有一个质量加速器。

约翰·科里森：
好吧，是的，但他们用它来攻击地球。所以也许那不是最好的……

埃隆·马斯克：
嗯，他们用它来……宣示他们的独立。

约翰·科里森：
没错。你对月球上的质量加速器有什么计划？

埃隆·马斯克：
他们宣示了独立。地球政府不同意，他们投掷东西，直到地球政府同意。

约翰·科里森：
那本书很有趣。我觉得那本书比他另一本人人都读的《异乡异客》（Stranger in a Strange Land）好得多。

埃隆·马斯克：
“Grok”这个词就来自《异乡异客》。《异乡异客》的前三分之二不错，然后在第三部分变得非常奇怪。但里面仍然有一些好的概念。

*SpaceX：“狂热紧迫感”的好处*

约翰·科里森：
我们之前讨论了很多关于你管理人员的体系。你面试了SpaceX的前几千名员工，以及其他许多公司。

埃隆·马斯克：
这显然无法扩展。

约翰·科里森：
嗯，是的，但什么无法扩展？

埃隆·马斯克：
我。

约翰·科里森：
当然，当然。我知道。但你在寻找什么？

埃隆·马斯克：
一天中真的没有足够的时间。不可能。

约翰·科里森：
但你寻找的是什么呢，让另一个擅长面试和招聘的人……那种难以言喻的品质是什么？

埃隆·马斯克：
在这一点上，我可能在评估技术人才——我想还有各种人才，尤其是技术人才——方面有更多的训练数据，因为我做了如此多的技术面试，然后看到了结果。所以我的训练集非常庞大，范围也非常广。

一般来说，我要求的是证明卓越能力的要点。这些东西可能相当非主流。不一定需要是特定领域的，但要有卓越能力的证据。所以如果有人能举出哪怕一件事，但最好是三件事，让你觉得“哇，哇，哇”，那就是一个好迹象。

德瓦克什·帕特尔：
为什么必须由你来确定这个？

埃隆·马斯克：
不，不必须是我。不可能。所有公司的总人数是20万人。

约翰·科里森：
但在早期，你在那些面试中寻找的是什么，是当时无法委派他人的？

埃隆·马斯克：
我想我需要建立我的训练集。我并非百发百中。我也会犯错，但我能看出我原以为某人会表现很好，但却没有。然后为什么他们没表现好？我能做什么，我想是强化学习自己，以便未来在面试人时有更好的命中率？我的命中率仍然不是完美的，但很高。

德瓦克什·帕特尔：
有些人没成功，有什么令人惊讶的原因？

埃隆·马斯克：
令人惊讶的原因……

德瓦克什·帕特尔：
比如，他们不理解技术领域，等等。但现在你有很多长尾案例，“我对这个人真的很兴奋，但没成功。”好奇为什么会发生这种情况。

埃隆·马斯克：
通常我告诉人们——我想我也是这样告诉自己的，作为目标——不要看简历。只相信你的互动。简历可能看起来非常令人印象深刻，比如“哇，简历看起来不错。”但如果20分钟后的交谈没有让你觉得“哇”，你应该相信交谈，而不是那张纸。

约翰·科里森：
我觉得你方法的一部分是……几年前媒体有个梗，说特斯拉是高管人才的门。而实际上，我认为你看，过去几年特斯拉的高管层非常稳定，而且主要是内部晋升的。

然后在SpaceX，你有像马克·容科萨、史蒂夫·戴维斯——

埃隆·马斯克：
史蒂夫·戴维斯现在经营无聊公司（The Boring Company）。

约翰·科里森：
比尔·赖利，以及像那样的人。感觉行之有效的部分原因是拥有非常有能力的技术副手。这些人有什么共同点？

埃隆·马斯克：
嗯，特斯拉的高层团队，目前的平均任期可能在10-12年左右。相当长。但特斯拉曾经历过极其快速的增长阶段，所以一切都加速了。你知道，公司会经历不同数量级的规模。能够管理，比如50人公司的团队，与500人、5000人、50000人公司的团队是不一样的。

约翰·科里森：
有些人跟不上发展了。

埃隆·马斯克：
不总是同一个团队。所以如果一个公司增长非常快，高管职位的变动率通常也与增长的快速性成正比。

特斯拉还有一个额外的挑战，就是当特斯拉处于非常成功的时期时，我们会受到无情地挖角。就像，无情地。当苹果有他们的电动车项目时，他们用招聘电话地毯式轰炸特斯拉。工程师们直接拔掉了电话线。

约翰·科里森：
“我正想在这儿干活呢。”

埃隆·马斯克：
是的。“如果再接到一个苹果招聘人员的电话……”但他们开出的初步条件，甚至不需要面试，就会比特斯拉的薪酬高一倍左右。所以我们有点“特斯拉仙尘”效应，就像“哦，如果你雇佣一个特斯拉高管，突然间一切都会成功。”

我也曾沦为仙尘效应的受害者，就像“哦，我们会从谷歌或苹果雇佣一个人，他们会立刻成功”，但事情不是那样运作的。人就是人。没有神奇的仙尘。所以当我们有仙尘问题时，我们会受到无情地挖角。

而且，特斯拉是工程公司，尤其是在硅谷，人们很容易就……他们不需要改变太多生活。他们的通勤路程是一样的。

约翰·科里森：
那么你如何防止这种情况？如何防止仙尘效应，每个人都想挖走你所有的人？

埃隆·马斯克：
我认为我们没什么办法阻止它。这也是为什么特斯拉……真的，在硅谷的同时又遇到仙尘效应，意味着当时存在非常、非常激进的招聘。

约翰·科里森：
那么在奥斯汀可能对此有帮助？

埃隆·马斯克：
在奥斯汀，有帮助。特斯拉的大部分工程仍然在加州。让工程师搬家……我称之为“另一半”问题。

约翰·科里森：
是的，“另一半”有工作。

埃隆·马斯克：
没错。所以对于星际基地来说，这尤其困难，因为找到非SpaceX工作的几率……

约翰·科里森：
在德克萨斯州布朗斯维尔……

埃隆·马斯克：
……非常低。相当困难。就像一个科技修道院，偏远而且大多是男性。

德瓦克什·帕特尔：
跟旧金山比没好多少。

约翰·科里森：
如果你回过头看那些在特斯拉、SpaceX等地方技术能力非常强的人，你觉得他们除了……还有什么共同点？仅仅是他们在火箭技术或技术基础方面非常敏锐，还是你认为是一些组织能力？

是他们与你合作的能力？是他们灵活但不过于灵活的能力？什么能成为你的好搭档？

埃隆·马斯克：
我不认为是搭档。如果有人能把事情做成，我就喜欢他们，如果做不成，我就不喜欢他们。所以很简单。不是什么怪癖偏好。如果某人执行得好，我就是他们的忠实粉丝，如果执行不好，我就不是。但这并不是说要迎合我怪癖的偏好。我当然尽量不让事情变成迎合我怪癖的偏好。

总的来说，我认为根据才能、动力和可信度来招聘是个好主意。而且我认为心地善良很重要。我曾经低估了这一点。所以，他们是好人吗？可信吗？聪明、有才华、努力工作吗？如果是，你可以加上领域知识。

但这些基本特质、这些根本属性，你无法改变。所以特斯拉和SpaceX的大多数人并非来自航空航天或汽车行业。

德瓦克什·帕特尔：
随着你的公司从100人扩展到1000人再到10000人，你的管理风格必须改变最多的是什么？你以非常微观的管理、深入到细节而闻名。

埃隆·马斯克：
纳米管理，谢谢。皮米管理。飞米管理。

约翰·科里森：
继续说。

埃隆·马斯克：
我们要一路降到普朗克常数。一路降到海森堡不确定性原理。

德瓦克什·帕特尔：
你还能像你希望的那样深入细节吗？如果你的公司规模小一些，会不会更成功？你怎么看这个问题？

埃隆·马斯克：
因为我每天的时间是固定的，随着事务增长和活动范围的扩大，我的时间必然会被稀释。我不可能真的成为一个微观管理者，因为那意味着我每天有几千个小时。对我来说，微观管理在逻辑上是不可能的。

现在，有时我会深入某个具体问题，因为那个具体问题是公司进展的限制因素。深入某些非常细节的事项的原因，是因为它是限制因素。不是任意地深入无关紧要的小事。

从时间角度看，我任意深入无关紧要的小事在物理上是不可能的。那会导致失败。但有时，小事是决定胜利的关键。

约翰·科里森：
众所周知，你将星舰的设计从复合材料改为钢材。

埃隆·马斯克：
是的。

约翰·科里森：
是你做的决定。不是人们过来说：“哦，老板，我们找到了更好的东西。”是你顶住一些阻力推动的。能告诉我们你是怎么想到钢材转换这个概念的整个过程吗？

埃隆·马斯克：
绝望，我想说。最初，我们打算用碳纤维制造星舰。碳纤维相当昂贵。当你进行大规模生产时，任何东西的成本都可以开始接近其材料成本。

碳纤维的问题在于材料成本仍然非常高。特别是如果你选用一种高强度、能承受低温氧气的特种碳纤维，它的成本大约是钢材的50倍。至少在理论上，它会更轻。人们通常认为钢重，碳纤维轻。

对于室温应用，比如一级方程式赛车、静态空气动力学结构，或者任何类型的空气动力学结构，你可能用碳纤维更好。问题是我们试图用碳纤维制造这个巨大的火箭，但进展极其缓慢。

约翰·科里森：
最初选择它只是因为它轻？

埃隆·马斯克：
是的。乍一看，大多数人会认为制造轻质东西的选择是碳纤维。问题是，当你用碳纤维制造一个非常巨大的东西，然后你试图让碳纤维有效地固化，意思是不是室温固化，因为有时你有50层碳纤维……碳纤维本质上是碳线和胶水。为了获得高强度，你需要一个高压釜。基本上是一个高压烤箱。如果你有一个巨大的东西，高压釜必须比火箭还大。

我们试图制造一个比任何现有高压釜都大的高压釜。或者你可以进行室温固化，这需要很长时间，而且有问题。最后的问题是，我们在碳纤维方面进展非常缓慢。

德瓦克什·帕特尔：
这个元问题是，为什么必须由你来做那个决定？你的团队里有很多工程师。

约翰·科里森：
团队怎么就没发现钢材呢？

德瓦克什·帕特尔：
是的，没错。这是一个更广泛问题的一部分，理解你在你公司里的比较优势。

埃隆·马斯克：
因为我们在碳纤维方面进展非常缓慢，我当时想，“好吧，我们必须试试别的。”对于猎鹰9号，主要机身是铝锂合金，具有非常好的强度重量比。实际上，对于它的应用，强度重量比可能与碳纤维差不多，甚至更好。但铝锂合金非常难以加工。

为了焊接它，你必须进行一种叫做搅拌摩擦焊的工艺，你在不进入液态的情况下连接金属。你能做到这一点有点不可思议。但对于这种特定类型的焊接，你可以做到。这非常困难。假设你想修改或往铝锂合金上附加东西，你现在必须使用机械连接加密封。你不能直接焊上去。所以我想避免将铝锂合金用于星舰的主要结构。

当时有一种特殊的碳纤维，具有非常好的重量特性。对于火箭，你真正想要的是最大化火箭中燃料的百分比，最小化质量。但就像我说的，我们进展非常缓慢。我说：“照这个速度，我们永远到不了火星。所以我们必须想别的办法。”

我不想用铝锂合金，因为搅拌摩擦焊的困难，尤其是在规模上。在3.6米直径上已经够难了，更不用说9米或更大了。然后我说：“钢怎么样？”

我这里有个线索，因为美国早期的一些火箭使用了非常薄的钢材。阿特拉斯火箭使用了钢制气球罐。并不是说以前从未用过钢。实际上用过。当你查看不锈钢的材料特性，全硬、应变硬化的不锈钢，在低温下其强度重量比实际上与碳纤维相似。

如果你看室温下的材料特性，看起来钢的重量会是碳纤维的两倍。但如果你看特定等级的全硬不锈钢在低温下的材料特性，你实际上能得到与碳纤维相似的强度重量比。

就星舰而言，燃料和氧化剂都是低温的。对于猎鹰9号，燃料是火箭级煤油，基本上是纯度很高的航空燃油。那大致是室温。尽管我们实际上会冷却它到略低于室温，像冷藏啤酒一样。

约翰·科里森：
美味。

埃隆·马斯克：
我们确实冷却它，但它不是低温的。事实上，如果我们把它冷却到低温，它就会变成蜡状。但对于星舰，它是液态甲烷和液态氧。它们的液态温度相似。基本上，整个主要结构几乎都处于低温状态。所以你得到了应变硬化的300系列不锈钢。因为几乎所有东西都是低温，它实际上具有与碳纤维相似的强度重量比。

但原材料成本低50倍，而且非常容易加工。你可以在户外焊接不锈钢。你可以一边抽雪茄一边焊不锈钢。它非常有韧性。容易修改。如果你想附加东西，直接焊上去就行。非常容易加工，成本非常低。

就像我说的，在低温下，它的强度重量比与碳纤维相似。然后当你考虑到我们大幅减少了隔热罩质量，因为钢的熔点远高于铝……大约是铝熔点的两倍。

约翰·科里森：
所以你可以让火箭承受更高的温度？

埃隆·马斯克：
是的，特别是对于像炽热流星一样返回的飞船。你可以大大减少隔热罩的质量。你可以将迎风面的隔热罩质量减半，并且背风面不需要任何隔热。

最终结果是，实际上钢制火箭的重量比碳纤维火箭轻，因为碳纤维火箭中的树脂会开始熔化。基本上，碳纤维和铝的耐温能力差不多，而钢可以在两倍的温度下工作。这些是非常粗略的近似。

约翰·科里森：
我不会在火箭数学上跟你较真。

埃隆·马斯克：
人们会说：“哦，他说了两倍。实际上应该是0.8倍。”我就会说，闭嘴，混蛋。

德瓦克什·帕特尔：
评论区主要就是关于这个的。

埃隆·马斯克：
真该死。关键是，事后看来，我们应该从一开始就用钢材。不用钢材是愚蠢的。

约翰·科里森：
好吧，但跟你确认一下，我听到的是，除了早期美国火箭，钢材是一条风险更大、更未经证实验证的道路。而碳纤维是一条更差但更成熟的路径。所以需要你来推动：“嘿，我们要走这条风险更大的路，然后摸索出来。”所以你是在对抗某种保守主义。

埃隆·马斯克：
这就是为什么我最初说问题是我们进展不够快。我们甚至很难制造一个没有皱纹的小型碳纤维桶段。因为在那种大尺寸下，你必须有许多层碳纤维。你必须固化它，而且必须以没有皱纹或缺陷的方式固化。

碳纤维的韧性远不如钢。它的韧性要小得多。不锈钢会拉伸和弯曲，碳纤维则容易碎裂。韧性是应力-应变曲线下的面积。通常不锈钢会更好，准确说是不锈钢。

约翰·科里森：
另一个关于星舰的问题。我两年前和萨姆·泰勒一起去参观了星际基地，那次很赞。在很多方面都很酷。

我注意到的一件事是，人们真的为东西的简单性感到自豪，每个人都想告诉你星舰就是一个大苏打罐，我们雇佣焊工，如果你在任何工业项目上能焊接，你就可以在这里焊接。但他们对这种简单性有很多自豪感。

埃隆·马斯克：
嗯，实际上星舰是一个非常复杂的火箭。

约翰·科里森：
所以我想问的就是这个。事情是简单还是复杂？

埃隆·马斯克：
我想也许他们只是想表达，你不必有火箭行业的先前经验就可以在星舰上工作。只要某人聪明、努力、可信，就可以在火箭上工作。他们不需要先前的火箭经验。星舰是人类制造过的最复杂的机器，远超其他。

约翰·科里森：
在哪些方面？

埃隆·马斯克：
任何方面，真的。我想没有比这更复杂的机器了。我可以说，我能想到的任何项目都会比这个更容易。这就是为什么从来没有人制造过完全可重复使用的轨道火箭。这是一个非常困难的问题。许多聪明人以前尝试过，非常聪明的人拥有巨大的资源，但他们失败了。

而我们还没有成功。猎鹰是部分可重复使用的，但上面级不是。星舰第三版，我认为这个设计可以完全重复使用。那种完全可重复使用性将使我们能够成为多行星文明。

约翰·科里森：
能说说圆圈的事吗？

埃隆·马斯克：
任何技术问题，即使是像大型强子对撞机那样的东西，也比这个问题容易。

约翰·科里森：
我们花了很多时间讨论瓶颈。能说说目前星舰的瓶颈是什么吗，即使是很高层次的？

埃隆·马斯克：
努力让它不爆炸，总的来说。它真的很想爆炸。

约翰·科里森：
又是老一套。所有那些易燃材料。

埃隆·马斯克：
我们有两个助推器在测试台上爆炸过。一个摧毁了整个测试设施。所以只要一个错误就足够了。星舰中蕴含的能量是巨大的。

约翰·科里森：
这就是为什么它比猎鹰难吗？因为它有更多能量？

埃隆·马斯克：
它有很多新技术。它在突破性能极限。猛禽3号发动机是一个非常、非常先进的发动机。它是有史以来最好的火箭发动机。但它非常想爆炸。只是想让大家明白这一点，起飞时火箭产生超过100吉瓦的功率。那是美国电力的20%。

德瓦克什·帕特尔：
这简直太疯狂了。

约翰·科里森：
很棒的对比。

埃隆·马斯克：
同时还不爆炸。

约翰·科里森：
有时候。

埃隆·马斯克：
有时候，是的。所以我就想，它怎么能不爆炸呢？它有成千上万种可能爆炸的方式，只有一种方式不爆炸。所以我们希望它不仅不爆炸，而且要能可靠地每天飞行，比如每小时一次。显然，如果它经常爆炸，就很难维持那样的发射频率。

约翰·科里森：
是的。

埃隆·马斯克：
星舰目前最大的问题是什么？是让隔热罩可重复使用。从来没有人制造过可重复使用的轨道隔热罩。所以隔热罩必须在上升阶段不脱落大量瓦片，然后返回时也不能脱落大量瓦片或使主要机身过热。

约翰·科里森：
这很难，因为从根本上是消耗品？

埃隆·马斯克：
嗯，是的，但你车里的刹车片也是消耗品，但它们能持续很长时间。

约翰·科里森：
有道理。

埃隆·马斯克：
所以它只需要持续很长时间就行。我们已经让飞船返回并软着陆在海里。我们这样做过几次。但它掉了不少瓦片。如果不进行大量维修，它是不可重复使用的。尽管它实现了软着陆，但如果没有大量工作，它就无法重复使用。

所以在这个意义上，它不是真正可重复使用的。这是剩下的最大问题，一个完全可重复使用的隔热罩。你希望能够着陆它，补充推进剂，然后再次飞行。你不能搞那种费力地检查4万块瓦片之类的事情。

德瓦克什·帕特尔：
当我读你的传记时，似乎你能够驱动紧迫感，驱动“这是可以扩展的事情”的感觉。我很好奇，你认为你的其他组织……

SpaceX和特斯拉现在真的是大公司了。你仍然能够保持那种文化。其他公司出了什么问题，导致他们做不到那样？

埃隆·马斯克：
我不知道。

德瓦克什·帕特尔：
比如今天，你说你开了一些SpaceX会议。你在那里做什么来保持那种文化？

约翰·科里森：
是增加紧迫感吗？

埃隆·马斯克：
嗯，我不知道。我想紧迫感来自于领导公司的人。我有一种狂热的紧迫感。所以那种狂热的紧迫感投射到了公司的其他部分。

德瓦克什·帕特尔：
是因为后果吗？他们会想：“埃隆设了一个疯狂的截止日期，但如果我没完成，我知道会发生什么。”还是仅仅因为你能够识别瓶颈并消除它们，所以人们可以快速行动？你怎么看为什么你的公司能够快速行动？

埃隆·马斯克：
我不断地解决限制因素。在截止日期方面，我通常实际上试图设定一个我认为至少有50%概率实现的截止日期。所以这不是一个不可能的截止日期，而是我能想到的、有50%概率可以达到的最激进的截止日期。这意味着有一半的时间它会延迟。

有一个适用于时间表的气体膨胀定律。如果你说我们将在五年内做某事，对我来说那就像是无限的时间，它就会膨胀以填满可用的时间表，并且会花五年时间。

物理学会限制你做某些事情的速度。所以扩大制造规模，你移动原子和扩大制造规模有一个速率。这就是为什么你不可能一下子每年制造一百万件东西。你必须设计生产线。你必须启动它。你必须经历生产的S曲线。

我能说些什么对人们真正有帮助的话呢？一般来说，狂热的紧迫感是非常重要的一件事。你想要一个积极的时间表，并且你想弄清楚在任何时间点什么是限制因素，并帮助团队解决那个限制因素。

约翰·科里森：
星链的酝酿花了多年时间。

埃隆·马斯克：
在公司成立初期我们就一直在谈论它。

约翰·科里森：
所以你当时在雷德蒙德建立了一个团队，然后在某个时间点你认定这个团队就是不行。它缓慢进行了几年，那你为什么没有更早行动，而你行动的时候为什么是那个时机？为什么那个时刻是行动的合适时机？

埃隆·马斯克：
我每周都有这些非常详细的工程评审。这也许是一个非常不寻常的细节水平。我不知道有哪个经营公司（至少是制造公司）的人会像我这样深入到细节。并不是说……我通过详细过问事情，对实际发生的情况有相当好的了解。

我非常相信越级会议，不是让向我汇报的人说事情，而是让向他们汇报的每个人在技术评审中发言。而且不能有提前准备。否则你就会得到“糊弄”，就像我最近常说的那样。

约翰·科里森：
没错。非常Z世代的说法。

德瓦克什·帕特尔：
非常Z世代的说法。

埃隆·马斯克：
非常Z世代。

德瓦克什·帕特尔：
你如何防止提前准备？你是随机点名吗？

埃隆·马斯克：
不，我只是在房间里轮流点名。每个人提供一个更新。这需要记住很多信息。如果你每周或每周两次开会，你会记下那个人说的话。然后你可以绘制进展点。你可以在脑中绘制曲线上的点，然后说：“我们是在趋近于一个解决方案吗？”

我只有在得出结论，认为除非采取激烈行动，否则成功不在可能的结果集中时，才会采取激烈行动。所以当我最终得出那个结论，即除非采取激烈行动，否则我们毫无成功机会时，我就必须采取激烈行动。我在2018年得出了那个结论，采取了激烈行动并解决了问题。

德瓦克什·帕特尔：
你有很多很多公司。听起来你在每个公司都深入了解相关的瓶颈是什么，以便你能和人们进行这样的评审。

你能够将其扩展到五、六、七个公司。在其中一个公司内部，你有很多不同的迷你公司。是什么决定了这里的最大数量？因为你有80家公司……？

埃隆·马斯克：
80？不。

德瓦克什·帕特尔：
但你已经有很多了。这已经很了不起了。

约翰·科里森：
按目前的数字。

德瓦克什·帕特尔：
没错。

约翰·科里森：
我们连一个公司都难以维持。

埃隆·马斯克：
这要看情况。我实际上与无聊公司没有定期会议，所以无聊公司算是顺利发展。基本上，如果某件事进展顺利，取得良好进展，那么我就没必要在上面花时间。

我实际上是按照限制因素来分配时间。哪里有问题？我们在哪些方面遇到阻碍？是什么拖了我们的后腿？我专注于——虽然我不想再重复这个词了——限制因素。

埃隆·马斯克：
讽刺的是，如果某件事进展顺利，他们不会经常见到我。但如果某件事进展糟糕，他们会经常见到我。或者甚至不是糟糕……

约翰·科里森：
如果某件事是限制因素。

埃隆·马斯克：
限制因素，没错。不一定是进展糟糕，而是我们需要它更快发展的事情。

约翰·科里森：
当SpaceX或特斯拉的某件事成为限制因素时，你是每周还是每天与负责的工程师交谈？实际怎么运作的？

埃隆·马斯克：
大多数作为限制因素的事情是每周一次，有些是每周两次。AI5芯片的评审是每周两次。每个星期二和星期六是芯片评审。

约翰·科里森：
会议时间长短是开放式的吗？

埃隆·马斯克：
技术上，是的，但通常是两到三个小时。有时更短。这取决于我们需要过多少信息。

约翰·科里森：
这是另一件事。我只是想梳理出这里的差异，因为结果似乎相当不同。我认为了解不同的输入是什么很有趣。感觉在企业界，首先，正如你所说，CEO进行工程评审并不总是发生，尽管那正是公司正在做的事情。

但时间通常被精细地切成半小时会议甚至15分钟会议。看起来你主持的是更多开放式的、“我们一直讨论直到解决问题”类型的会议。

埃隆·马斯克：
有时候是。但大多数似乎都或多或少地按时结束。今天的星舰工程评审时间稍长，因为有更多话题要讨论。他们正在努力研究如何将入轨能力扩展到每年超过100万吨。这相当具有挑战性。

*DOGE（政府开支削减）*

德瓦克什·帕特尔：
我能问个问题吗？你说过Optimus和AI将在几年内带来两位数的经济增长率。

埃隆·马斯克：
哦，像经济一样？是的。我认为没错。

德瓦克什·帕特尔：
那么DOGE削减开支的意义何在？如果经济将大幅增长？

埃隆·马斯克：
嗯，我认为浪费和欺诈不是什么好事。我其实很担心……如果没有AI和机器人，我们实际上完全搞砸了，因为国债正在疯狂堆积。国债的利息支付已经超过了军费预算，而军费预算是1万亿美元。所以我们光是利息支付就超过1万亿美元。我之前对此相当担心。也许如果我花些时间，我们可以减缓美国的破产速度，为我们争取足够的时间，让AI和机器人帮助解决国债问题。

或者说不是帮助解决，而是唯一能够解决国债的东西。没有AI和机器人，我们国家1000%会破产和失败。没有其他东西能解决国债问题。我们只需要足够的时间来建造AI和机器人，以便在破产之前完成。

德瓦克什·帕特尔：
我想好奇的是，当DOGE开始时，你拥有巨大的改革能力。

埃隆·马斯克：
没那么巨大。

德瓦克什·帕特尔：
当然。我完全同意你的观点，即AI和机器人推动生产力提升、驱动GDP增长非常重要。但为什么不直接针对你指出的那些东西，比如某些组件的关税，或者许可？

埃隆·马斯克：
我不是总统。而且，即使是削减非常明显的浪费和欺诈，也是极其困难的。我发现，即使削减政府中非常明显的浪费和欺诈也极其困难，因为政府必须根据谁在抱怨来运作。

如果你切断对欺诈者的支付，他们立即会提出听起来最令人同情的理由来继续获得支付。他们不会说：“请让欺诈继续下去。”他们会说：“你们在杀害熊猫宝宝。”同时，没有任何熊猫宝宝死亡。他们只是编造的。欺诈者能够编造出极其引人注目、令人心碎但却是虚假的故事，尽管听起来很令人同情。事情就是这样。

也许我本该更清楚。但我当时想，等等，让我们试着从政府中削减一些浪费和肥肉。也许不应该有2000万在社会保障系统中被标记为健在的人，而他们肯定已经死亡且年龄超过115岁。

美国最年长的人是114岁。所以可以肯定地说，如果有人在社会保障数据库中年龄为115岁且被标记为健在，要么是录入错误……应该有人打电话给他们说：“我们似乎弄错了你的生日，或者我们需要将你标记为已故。”两种情况之一。

约翰·科里森：
接到这种电话会非常吓人。

埃隆·马斯克：
嗯，这似乎是合理的事情。比如说，如果他们的生日在未来，并且他们有一笔小企业管理局贷款，他们的生日是2165年，那么我们要么弄错了，要么存在欺诈。所以我们会说：“我们似乎弄错了您出生的世纪。”

约翰·科里森：
或者是一个很棒的电影情节。

埃隆·马斯克：
是的。我就是这个意思，荒唐的欺诈。

德瓦克什·帕特尔：
这些人当时在领取款项吗？

埃隆·马斯克：
有些人从社会保障局领取款项。但主要的欺诈途径是将某人在社会保障系统中标记为健在，然后利用其他所有政府支付系统进行欺诈。因为这些其他政府支付系统只会向社会保障数据库做一个“你是否健在”的检查。这是一个间接手段。

德瓦克什·帕特尔：
你估计这种机制造成的欺诈总额是多少？

埃隆·马斯克：
顺便说一下，政府问责局以前做过这些估计。我不是唯一一个。事实上，我认为政府问责局在拜登政府期间做过一项分析，粗略估计了欺诈金额，大约为5000亿美元。所以别信我的话。看看拜登政府期间发布的报告。怎么样？

德瓦克什·帕特尔：
是来自这个社会保障机制的吗？

埃隆·马斯克：
这只是众多之一。重要的是要认识到，政府非常无效于阻止欺诈。不像公司，阻止欺诈有动力，因为它影响公司的收益。政府只是印更多的钱。你需要关心和胜任。这在联邦层面是稀缺的。

当你去车管局，你会想“哇，这里是能力的堡垒”吗？嗯，现在想象一下比车管局还糟糕，因为这是能印钱的车管局。

至少州一级的车管局需要……州政府或多或少需要保持在预算内，否则就会破产。但联邦政府只是印更多的钱。

德瓦克什·帕特尔：
如果实际上有5000亿美元的欺诈，为什么不可能全部削减掉？

埃隆·马斯克：
你真的需要退一步，重新校准你对能力的期望。因为你生活在一个必须收支平衡的世界里……

德瓦克什·帕特尔：
得买麦克风。

埃隆·马斯克：
没错。不像存在一个巨大的、基本不关心人的官僚怪兽和一堆过时的计算机，只是在发送支付。DOGE团队做的一件事听起来非常简单，可能每年能节省1000-2000亿美元。只是要求从主要的财政部计算机——叫做PAM，支付账户主控之类的，每年有5万亿美元的支付——发出的支付必须有一个拨款代码。使其成为强制性的，而非可选的，在备注字段中必须有内容。

你必须重新校准事情有多愚蠢。支付在没有拨款代码、没有对照任何国会拨款、也没有任何解释的情况下就发出去了。这就是为什么战争部，前国防部，无法通过审计，因为信息字面上就不存在。重新校准你的期望。

德瓦克什·帕特尔：
我想更好地理解这5000亿美元的数字，因为2024年有一份监察长的报告。

埃隆·马斯克：
为什么这么低？

德瓦克什·帕特尔：
也许，但他们发现七年来，社会保障欺诈他们估计大约为700亿美元，所以每年大约100亿美元。所以我很好奇另外的4900亿美元是什么。

埃隆·马斯克：
联邦政府支出每年是7.5万亿美元。你认为政府有多能干？

德瓦克什·帕特尔：
那里的可自由支配支出大约是……15%？

埃隆·马斯克：
但这没关系。大多数欺诈是非自由裁量的。基本上是欺诈性的医疗保险、医疗补助、社会保障、残疾救济。政府支付种类繁多。其中很多支付实际上是给各州的整笔拨款。所以在很多情况下，联邦政府甚至没有信息来知道是否存在欺诈。

让我们考虑归谬法。政府是完美的，没有欺诈。你对这种可能性的估计概率是多少？零。那么，你会说，欺诈和浪费，政府的效率是90%吗？那也已经相当慷慨了。

但如果只有90%，那意味着每年有7500亿美元的浪费和欺诈。而且并不是90%。它没有90%的有效性。

德瓦克什·帕特尔：
这似乎是一种奇怪的第一性原理方法来估算政府中的欺诈金额。就像，你认为有多少？

无论如何，我们不用现场算，但我很好奇——

埃隆·马斯克：
你很了解Stripe的欺诈情况吧？人们一直在试图欺诈。

约翰·科里森：
是的，但正如你所说，这有点……我们确实把欺诈降得很低了，但这里处理的是一个比我们更异质化的欺诈向量集合。

埃隆·马斯克：
但在Stripe，你有很高的能力，并且努力尝试。你既有高能力又有高度关注，但欺诈仍然不是零。现在想象一下，规模要大得多，能力却差得多，关注也少得多。

在PayPal早期，我们努力将欺诈控制在支付量的大约1%。这非常困难。需要大量的能力和关注才能将欺诈仅仅降至1%。现在想象一下，你是一个能力和关注度都差得多的组织。欺诈将远远超过1%。

约翰·科里森：
现在回顾政治和在那里的作为，你感觉如何？从外部看，有两件事相当有影响力：一是美国政治行动委员会（America PAC），二是当时对Twitter的收购。但似乎也有不少心痛。你对整个经历的评价如何？

埃隆·马斯克：
我认为为了最大化未来是美好的概率，那些事情必须做。政治通常非常部落化。人们通常在政治上会失去客观性。他们通常很难看到对方阵营的优点或己方阵营的缺点。这通常是常态。我想这是最让我惊讶的事情之一。

你经常根本无法与人们讲道理。如果他们身处某个部落。他们只是相信他们部落所做的一切都是好的，而另一个政治部落所做的任何事情都是坏的。说服他们改变想法几乎是不可能的。

但我认为总的来说，那些行动——收购Twitter、让特朗普当选，尽管这让很多人愤怒——我认为那些行动对文明是有益的。

德瓦克什·帕特尔：
这与你所期待的未来有何关联？

埃隆·马斯克：
嗯，美国需要足够强大，以便有足够的时间将生命扩展到其他星球，并将AI和机器人发展到能够确保未来是美好的程度。

另一方面，如果我们陷入，比如说，共产主义或某种国家极度压迫的局面，那将意味着我们可能无法成为多行星物种。国家可能会扼杀我们在AI和机器人方面的进展。

德瓦克什·帕特尔：
Optimus，Grok，等等。不只是你的产品，任何追求收入最大化的公司的产品，随着时间的推移都将被政府利用。这种担忧如何体现在私营公司应该愿意给政府什么？什么样的护栏？

AI模型应该被要求去做政府外包给它们并要求它们做的任何事情吗？Grok是否可以说：“实际上，即使军方想做X，不，Grok不会做那个”？

埃隆·马斯克：
我认为AI和机器人可能出错的最大危险也许是政府。那些反对公司或担心公司的人，最应该担心的是政府。因为政府只是一个极限状态下的公司。政府只是最大、拥有暴力垄断权的公司。

我总是发现一个奇怪的二分法，人们会认为公司是坏的，但政府是好的，而政府只不过是最大、最糟糕的公司。但人们有这种二分法。他们不知何故同时认为政府可以是好的，但公司是坏的，这并不正确。公司的道德水准比政府更好。

我确实认为这是一件值得担心的事情。政府可能会利用AI和机器人来镇压人口。这是一个严重的担忧。

德瓦克什·帕特尔：
作为制造AI和机器人的人，你如何防止这种情况？

埃隆·马斯克：
如果你限制政府的权力——这确实是美国宪法的目的，限制政府的权力——那么你可能会得到比拥有更多政府更好的结果。

约翰·科里森：
机器人技术将对所有政府开放，对吧？

埃隆·马斯克：
我不知道是否对所有政府。很难预测。我可以说终点是什么，或者说许多年后是什么样子，但很难预测通往那里的路径。如果文明进步，AI将远远超过所有人类智能的总和。机器人的数量将远远超过人类。在此过程中会发生什么非常难以预测。

德瓦克什·帕特尔：
似乎你可以做的一件事就是直接说，“无论政府X，你都不允许使用Optimus做X，Y，Z。”直接制定一个政策。我想你最近还发推说Grok应该有一个道德宪法。其中一条可以是限制政府被允许用这项先进技术做什么。

埃隆·马斯克：
从技术上讲，如果政治家通过了一项法律，并且他们能够执行该法律，那么很难不去遵守它。我们能拥有的最好的东西是有限政府，在那里行政、司法和立法部门之间有适当的制衡。

德瓦克什·帕特尔：
我之所以好奇，是因为在某个时间点，限制似乎会来自于你。你拥有Optimus，你拥有太空GPU……

埃隆·马斯克：
你认为我会成为政府的老板？

德瓦克什·帕特尔：
对于SpaceX来说，这已经是现实了——对于某些至关重要的事情，比如政府真的很关心将某些卫星送入太空或其他什么，它需要SpaceX。它是必要的承包商。

你正在构建越来越多的未来技术组件，这些组件将在不同行业中扮演类似的角色。你可能有能力制定一些政策，比如以任何方式压制古典自由主义……“我的公司不会以任何方式帮助那种事”，或者类似的政策。

埃隆·马斯克：
我会尽我所能，确保任何在我控制范围内的事情都能最大化对人类有益的结果。我认为任何其他做法都是短视的，因为我显然是人类的一部分，所以我喜欢人类。支持人类。

*太空GPU*

德瓦克什·帕特尔：
你提到Dojo 3将用于基于太空的计算。

埃隆·马斯克：
你真的很仔细看我说的话。

德瓦克什·帕特尔：
我不知道你是否知道Twitter，但你有大量的粉丝。

埃隆·马斯克：
显而易见了。我把秘密都贴出来了，你怎么辨别出来的？

德瓦克什·帕特尔：
你如何为太空设计芯片？有什么变化？

埃隆·马斯克：
你会希望它设计得更抗辐射，并在更高的温度下运行。粗略地说，如果你将开尔文温度下的工作温度提高20%，你就可以将散热器质量减半。所以在太空中，在更高温度下运行是有益的。

你可以做各种事情来屏蔽内存。但神经网络对位翻转的抵抗力会非常强。辐射导致的大部分是随机位翻转。但如果你有一个数万亿参数的模型，发生几次位翻转并不重要。启发式程序将比一些巨大的参数文件对位翻转敏感得多。

我只是把它设计成能在高温下运行。我想除了让它运行得更热之外，你设计的方式基本上和在地球上做的一样。

德瓦克什·帕特尔：
太阳能阵列占了卫星的大部分重量。有没有办法让GPU变得比英伟达、TPU等计划中的更强大，尤其是在基于太空的世界里特别有优势？

埃隆·马斯克：
基本计算是，如果每个掩模版（reticle）的芯片能处理大约1千瓦的功率，那么你需要1亿个完整的掩模版芯片才能实现100吉瓦的功率。根据你的良率假设，这告诉你需要制造多少芯片。如果你要有100吉瓦的电力，你需要1亿个能持续运行在1千瓦的芯片，每个掩模版一个芯片。基本计算。

德瓦克什·帕特尔：
1亿个芯片取决于……如果你看像Blackwell GPU这样的芯片尺寸，以及一个晶圆能产出多少个，你一个晶圆能得到几十个或更少。所以基本上，在这个每年都要发射这么多到太空的世界里，你每个月要生产数百万个晶圆。这就是TeraFab计划的目标？每个月数百万个先进工艺节点的晶圆？

埃隆·马斯克：
是的，可能超过100万之类。你还得做内存。

德瓦克什·帕特尔：
你会建内存工厂吗？

埃隆·马斯克：
我想TeraFab必须做内存。它必须做逻辑芯片、内存和封装。

德瓦克什·帕特尔：
我很好奇一个人如何开始。这是人类制造过的最复杂的东西。显然，如果有人能胜任这个任务，那就是你了。所以你意识到这是个瓶颈，然后去找你的工程师。你告诉他们做什么？“我希望到2030年每个月生产100万个晶圆。”

埃隆·马斯克：
没错。这正是我想要的。

德瓦克什·帕特尔：
你给ASML打电话吗？下一步是什么？

约翰·科里森：
这问题问得太多了。

埃隆·马斯克：
我们先建一个小工厂，看看会发生什么。在小规模上犯错，然后再建一个大的。

德瓦克什·帕特尔：
小工厂已经建了吗？

埃隆·马斯克：
不，还没建。我们不会把那只猫藏在袋子里。那只猫会从袋子里出来的。无人机会在那该死的东西上空盘旋。你将能够在X上实时看到它的建设进展。

听着，我不知道，我们可能只是失败，老实说。成功并不保证。既然我们想尝试制造大约1亿个……我们希望到2030年有100吉瓦的电力，以及能够承载100吉瓦电力的芯片。我们的供应商能给我们多少芯片，我们就要多少。实际上我已经跟台积电、三星和美光说过了：“请建更多工厂，更快地建”。我们将保证购买这些工厂的产出。所以他们已经以最快的速度在行动了。是我们加上他们。

约翰·科里森：
有一种说法是，做AI的人希望尽快获得大量芯片。然后许多供应商，无论是工厂还是涡轮机制造商，都没有快速提高产量。

埃隆·马斯克：
不，他们没有。

约翰·科里森：
你听到的解释是，他们天生保守。他们是台湾人或德国人，故事可能是这样的。他们就是不相信……这真的是解释吗，还是有别的原因？

埃隆·马斯克：
嗯，如果有人在计算机内存行业干了三四十年，这是合理的……

约翰·科里森：
他们见过周期。

埃隆·马斯克：
他们见过10次繁荣和萧条。那有很多层伤疤。在繁荣时期，看起来一切都将永远美好。然后崩盘发生，他们拼命避免破产。然后又有一个繁荣，又一个崩盘。

约翰·科里森：
还有其他你觉得别人应该去追求，而你现在由于某种原因没有追求的想法吗？

埃隆·马斯克：
有几家公司正在探索制造芯片的新方法，但他们没有快速扩大规模。

约翰·科里森：
我甚至不是指AI内部，只是泛指。

埃隆·马斯克：
人们应该去做他们发现自己有强烈动力去做的事情，而不是我建议的某个想法。他们应该做他们认为个人感兴趣、有动力去做的事情。

但是回到限制因素……这个词我用了大约100次。在当前三到四年的时间框架内，我看到的限制因素是芯片。在一年内的时间框架内，是能源、电力生产、电力。我不清楚是否有足够的可用电力来启动所有正在制造的AI芯片。

到今年年底左右，我认为人们在启动芯片方面会遇到真正的麻烦……芯片产量将超过启动芯片的能力。

德瓦克什·帕特尔：
你打算如何应对那个世界？

埃隆·马斯克：
我们正试图加速电力生产。我想这可能也是为什么xAI可能会成为领导者，希望是领导者。我们将能够比其他人更快地启动更多芯片，因为我们擅长硬件。

总的来说，那些自称实验室的公司，其创新思想往往会流动……通常差异不会超过六个月左右。思想随着人在不同公司间流动。

所以我想你基本上会撞上硬件墙，然后哪个公司能最快地扩展硬件，哪个公司就会成为领导者。所以我认为xAI将能够最快地扩展硬件，因此最有可能成为领导者。

约翰·科里森：
你开玩笑或自嘲又用了“限制因素”这个词。但我认为这里面确实有深刻的东西。如果你看看我们整个对话中触及的许多事情，也许这是一个很好的结束点。如果你想象一个衰老的、低能动性的公司，它会遇到某个瓶颈，但不会真正去解决它。

马克·安德森说过一句话：“大多数人愿意忍受任何程度的慢性痛苦，以避免急性痛苦。”感觉我们谈论的很多情况只是直面急性痛苦，无论它是什么。“好吧，我们必须想办法用钢材，或者我们必须想办法在太空运行芯片。”我们会承受一些近期的急性痛苦，来真正解决瓶颈。所以这似乎是一个统一的主题。

埃隆·马斯克：
我有很高的痛苦阈值。这很有帮助。

约翰·科里森：
来解决瓶颈。

埃隆·马斯克：
是的。我能说的是，我认为未来会非常有趣。正如我在达沃斯所说的——我想我大概在那里待了三个小时左右——在乐观方面犯错，比在悲观方面犯错但正确，对生活质量来说更好。如果你在乐观方面犯错，你会比在悲观方面犯错更快乐。所以我建议在乐观方面犯错。

约翰·科里森：
谢谢你这么说。

德瓦克什·帕特尔：
酷。埃隆，谢谢你做这次访谈。

约翰·科里森：
谢谢你。

埃隆·马斯克：
好的，谢谢你们。好的。

约翰·科里森：
耐力真好。

德瓦克什·帕特尔：
希望这在承受范围内，还不算痛苦。

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据追风交易台消息，此次调整基于瑞银对全球电动车和储能系统需求的全面评估、供应前景的重新审视，以及锂价自上次更新以来已上涨约65%的市场现实。瑞银汽车和电池团队的Q-Series在5日的研报中指出，电动车正接近实现成本、续航和充电时间的"三重平价"，其拆解五款电动车电池显示电池成本已下降约50%，而更低的成本将带动更强劲的需求。

瑞银将2026年锂辉石价格预测上调74%至3131美元/吨，碳酸锂和氢氧化锂价格均上调58%至26000美元/吨。2027年锂辉石价格预测为3469美元/吨，较此前预期高出22%。这些价格预测显著高于市场共识，反映出瑞银对供需紧张局面的判断。

中国锂库存持续下降为价格上涨提供了支撑。数据显示，2025年底中国碳酸锂库存大幅下滑，库存月数显著降低，表明供应链处于紧张状态。与此同时，2025年市场出现供应短缺，库存持续消耗。

需求端：电动车与储能双轮驱动

瑞银预测2026年全球锂需求将增长14%，2027年增长16%。长期来看，需求量将从2025年的170万吨增长一倍至2030年的340万吨，2035年前的复合年增长率达13%。

电动车需求保持稳健增长态势。瑞银研究得出两个关键结论：一是电动车销量将在中期重新加速，尽管美国政策转向可能使近期全球电动车增速低于五年复合年增长率13%的水平，但"三重平价"的实现将推动本世纪末电动车销量加速增长。瑞银预计到2035年全球电动车渗透率将达58%，而2025年为23%。二是中国车企将持续崛起，在大众市场细分领域最具竞争力。

储能系统需求激增成为重要增长点。中国新增产能定价政策促使瑞银将2026-2035年储能需求预测上调30-53%。储能在锂需求中的占比将从2020年的8%大幅提升至2035年的42%，成为锂消费的重要支柱。

从电池技术角度看，磷酸铁锂（LFP）电池产量占比持续上升，2025年底已占全球电动车电池产量的主导地位。插电式混合动力车（PHEV）的市场份额也在稳步提升，为锂需求提供额外支撑。

供应响应：增长但仍难满足需求

供应端正在做出响应，但增速落后于需求增长。2025年一次供应增长约18%，若包含回收则接近23%，仍低于需求增长的26%（按碳酸锂当量计）和29%（按总GWh计）。这导致市场出现短缺，全年库存持续下降。

供应将响应价格上涨和市场收紧。瑞银预计2027年风险加权供应同比增长约20%，2028年增长13%。这一供应反应速度虽然加快，但在需求强劲增长的背景下，市场平衡仍将维持紧张状态。

回收供应将逐步增加，但占比有限。2026年回收锂供应预计占电池需求的5.3%，到2030年这一比例将提升至6.7%。回收供应的增速将随市场平衡和价格变化而调整。

价格前景：大幅上调但仍在历史区间内

瑞银将锂辉石和化学品价格预测上调幅度最高达74%。对于2026年，锂辉石（6% Li2O）价格预测为3131美元/吨，较此前的1800美元/吨上调74%，较市场共识高73%。碳酸锂和氢氧化锂价格预测均为26000美元/吨，较此前预测上调58%，较市场共识分别高50%和58%。

2027年价格预测显示持续强势。锂辉石价格预测为3469美元/吨，碳酸锂和氢氧化锂均为28525美元/吨。这些价格水平较市场共识有显著溢价，反映出瑞银对供需紧张的判断更为激进。

中长期价格预测相对温和。2028年至2030年，随着供应响应逐步到位，锂辉石价格预计将从2750美元/吨逐步回落至1750美元/吨，碳酸锂和氢氧化锂价格将从23125美元/吨回落至20250美元/吨。长期实际价格（以2026年为基准）维持在锂辉石1200美元/吨、碳酸锂和氢氧化锂18000美元/吨。

瑞银承认，在现货价格历史上曾较长期激励价格高出8倍以上、且转换商利润率历史上难以为合理原料定价提供参照的情况下，选择合适的价格水平存在难度。但从定性角度看，当前价格预测仍处于历史区间内，且对于电动车制造商而言，历史上曾能够适应价格上涨，对整体需求影响有限；对于储能系统而言，材料成本相对于模组和电池成本的重要性较低。

市场平衡：短缺局面支撑价格

市场平衡状况显示供应短缺正在加剧。2025年市场出现约1.5万吨短缺，2026年短缺规模预计扩大至1.8万吨。这种持续短缺将支撑价格维持高位。

库存数据印证了紧张局面。中国碳酸锂库存从2023年高点持续下降，2025年底进入快速去库阶段，虽然在12月和1月有所停顿，但近期再次开始下降。库存水平和库存月数的降低表明供应链紧张。下游企业库存的降速尤为明显，当前去库速度年化超过12万吨。氢氧化锂库存也持续下降，当前年化去库速度约5万吨。

供需缺口有望在2027年部分缓解。随着供应响应到位，2027年市场预计将出现约6.1万吨的过剩，价格压力将有所缓解。但2029年和2030年市场将再次转为短缺，分别短缺6.3万吨和8.7万吨。

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据彭博报道，Stellantis预计2025年下半年净亏损将高达210亿欧元，全年营业利润率仅为低个位数，并将取消今年的股息派发。这笔减记费用包括约65亿欧元现金支付，主要用于补偿供应商，相关费用将计入2025财年下半年，但不会影响调整后营业收入。

"这些变化在很大程度上反映了高估能源转型速度的代价，"首席执行官Antonio Filosa在声明中表示。他将减记归因于"此前糟糕的运营执行所造成的影响，我们的新团队正在逐步解决这些问题"。

消息公布后，Stellantis股价一度暴跌19%，所宣布的减记规模超出分析师预期。该股过去一年已累计下跌超过40%。

电动化战略全面收缩

Stellantis正在系统性地削减电动车业务布局。公司宣布退出与韩国电池制造商LG Energy Solution Ltd.在加拿大的合资企业，由LG收购其股份。2022年，Stellantis曾表示将与LG Energy共同投资超过50亿加元（37亿美元）在安大略省温莎建立首个大型电动车电池工厂。

在产品线方面，该公司已淘汰多款纯电动车型，包括在美国市场停产RAM 1500纯电皮卡，并推迟了Alfa Romeo在欧洲的电动车项目。这与前任CEO Carlos Tavares制定的激进目标形成鲜明对比——Tavares曾承诺到2030年在欧洲仅销售电动车，在美国市场电动车销售占比达到50%。

作为战略调整的一部分，Filosa还决定放弃部分投资项目，包括一个计划中的氢能源合资企业。

Stellantis并非唯一为电动车需求放缓买单的汽车制造商。据彭博报道，福特汽车去年12月表示，将因电动车业务调整而承担195亿美元的费用；通用汽车的减记规模已膨胀至76亿美元；保时捷去年因电动车战略修正四次下调业绩展望。

这波减记潮凸显出传统车企在电动化转型中普遍遭遇的困境：一方面需要投入巨额资金建设产能和供应链，另一方面消费者接受度低于预期，导致投资回报遥遥无期。

财务压力与资金筹措

除了210亿欧元的净亏损预期，Stellantis今年的营业利润率还面临关税成本的侵蚀。公司预计全年低个位数的营业利润率中，包括约16亿欧元的关税相关支出。

为加强资产负债表，Stellantis计划发行至多50亿欧元的债券。这是该公司在遭遇严重市场份额流失后采取的财务自救措施——在前任CEO任内，买家因车型涨价、产品空档和质量问题而流失。

公司定于2月26日发布详细的全年财报，并计划在5月向投资者介绍战略规划。

自去年6月接任以来，Filosa一直在对这家14品牌汽车制造商进行全面改革，目标是重夺市场份额，同时收缩电动车野心并应对美国关税成本。在美国这一关键利润来源市场，Filosa承诺投资130亿美元，重新启用V8发动机并推迟电动车项目。他还通过大幅降价来争夺市场份额。

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据ETNews周五报道，三星、SK海力士和美光等存储巨头正在推行一种新型合同模式，不仅将合同期限大幅缩短至季度甚至月度，更引入"后结算"条款——即使供货已完成，客户仍需根据市场价格追加付款，这一变化主要针对北美大型科技公司。

这种新型合同允许供应商在供货结束后根据市场价格调整收款。例如，若DRAM合同价为100韩元，一年后市场价翻倍，客户需额外支付100韩元差价。这标志着存储行业从传统的固定价格模式向动态定价机制的根本性转变。

行业消息人士预计，这种有利于供应商的合同条款至少将持续到2026年下半年，因存储芯片价格涨势预计将持续。即便是苹果这样拥有巨大采购规模的科技巨头也无法避免冲击，其2026年上半年后的存储采购价格仍存在进一步上涨空间。供应紧张和价格波动正在重塑存储市场的议价格局，买方市场已彻底转向卖方市场。

定价机制根本性转变、合同期限大幅缩短

传统存储产品定价模式正在被颠覆。ETNews指出，DRAM和NAND等存储产品过去通常在供应合同开始时确定价格，即使市场条件发生变化，价格调整幅度通常也限制在季度谈判中的±10%左右。

但新型合同引入了"后结算"条款，即使在供货结束后仍可根据市场价格调整付款，实质上让供应商能够捕获价格上涨收益。这种机制完全打破了固定价格合同的确定性，将市场风险完全转移至买方。

除了付款方式变化，合同期限也在显著缩短。ETNews表示，尽管存储买家为扩展AI基础设施而寻求两年或更长期的合同以确保稳定供应，但由于库存有限和价格波动，许多合同已缩短至季度甚至月度期限。

行业消息人士向ETNews透露，这些有利于供应商的协议可能至少持续到今年下半年，因为存储价格增长预计将保持强劲。合同期限的缩短使供应商能够更频繁地根据市场行情调整价格，进一步强化了其定价主导权。

科技巨头也难幸免

即使是拥有巨大采购能力的科技巨头也无法避免这波涨价潮。ZDNet援引行业消息人士称，虽然苹果通常签署长期存储供应协议，但当前的存储短缺意味着定价仅锁定至2026年上半年，为今年晚些时候推出新旗舰iPhone 18时的进一步涨价留下空间。

据ZDNet报道，三星和SK海力士在第一季度提高了iPhone出货的LPDDR价格，三星环比涨幅超过80%，SK海力士涨幅约100%。这显示即使是苹果这样的超级买家，在当前供应紧张局面下也失去了传统的议价优势。

在供应有限的情况下，主要存储制造商正在收紧控制措施。日经亚洲报道，美光、SK海力士和三星正在严格审查客户订单，要求披露最终客户和订单量，以防止囤货或超额预订进一步扰乱市场。

这种审查机制表明供应商不仅在价格上占据主导地位，在供应分配上也拥有更大话语权，进一步巩固了当前的卖方市场格局。

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据Axios报道，这一立法动议直指近年来困扰美国电力市场的核心矛盾：大型数据中心的电力消耗远超现有电网负荷能力，导致周边地区电价显著上涨。根据多项研究显示，在数据中心聚集区，居民电费普遍出现飙升。这一法案的核心逻辑在于简单的供需关系——当一个消耗数百兆瓦电力的巨型用户突然接入电网，而公用事业公司新增发电产能往往滞后数年，价格必然上涨。

Hawley提出的法案草案明确要求，新建数据中心必须采取“表后”的供电安排，即要求这些设施自带电源入场，不得将能源成本转嫁给消费者。这意味着新的大型电力负荷项目必须与新的发电设施同步建设，从而防止甚至逆转困扰美国家庭的电费上涨趋势。

此举若能立法通过，将彻底改变美国数据中心行业的投资与运营模式。随着人工智能与云计算需求的爆发，数据中心已成为能耗巨兽，立法者的介入代表着监管层正试图在产业发展与民生保障之间重新划定界限，迫使科技巨头承担其扩张带来的基础设施成本。

“自带电源”模式：阻断成本转嫁

立法者的核心诉求在于确立“谁用电谁发电”的责任机制。目前流传的方案要求新建数据中心在落地时必须拥有自己的电力供应方案。

业内最常被提及的解决方案是“表后”安排。在这种模式下，发电设施通过现场传输结构直接连接到数据中心，完全不与公共电网进行交互。这被视为减轻纳税人负担的最直接方式，因为它在物理上隔离了企业用电与居民用电，确保了数据中心的巨额能耗不会挤占现有的电网资源，也不会引发基于供需失衡的价格波动。

供电方案博弈：表前与表后

虽然Hawley目前的提案倾向于严格的“表后”安排，但在立法推进过程中，具体条款仍存在变数。除了完全独立的“表后”模式，还有一种被称为“表前”的替代方案。

在“表前”模式下，数据中心依然自带电源，但通过当地电网传输电力，即便发电设施与数据中心物理距离很近。这种安排允许数据中心利用现有的输电线路和变压器，能够缩短设施投入运营的时间。

大多数电网倡导者更倾向于这种“表前”安排。他们认为，这种模式在增加整体发电容量的同时，能更好地支持电网稳定性，从而最大化家庭消费者的利益。只要强制要求新数据中心为电网基础设施升级提供融资，同样可以有效降低消费者的成本负担。

市场背景：供需矛盾与电价飙升

此次立法动议的背景，是美国各地对新建数据中心的抵制情绪日益高涨。数月以来，关于电力价格飙升与数据中心建设之间关联的研究不断涌现。

问题的根源在于供需错配。一个数吉瓦（gigawatt）规模的数据中心一旦上线，其消耗的电力往往远超所连接电网的承载能力。而传统的公用事业公司要开发新的发电产能来填补这一缺口，通常需要数年时间。这种时间差直接导致了局部电力短缺和价格上涨，最终由普通家庭用户买单。

无论是采取“表后”还是“表前”模式，立法者的意图非常清晰：即通过强制数据中心自建发电能力或资助电网升级，解决简单的供需失衡问题，终结数据中心依赖现有公共电网资源“蹭电”并推高民用电价的时代。

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A股全天震荡走低，早盘低开高走，午后又震荡回落，尾盘再度回落翻绿，三大股指集体收跌。化工、油气股等逆势上涨，锂电池、人形机器人等题材股走强，白酒、零售等调整。

港股走势低迷，恒指、恒科指震荡下跌，恒指跌近1%，恒科指盘中一度跌超2%。科网股继续调整，阿里、腾讯等纷纷下跌，阿里盘中一度跌超4%。新能源汽车强势反弹，蔚来涨超8%。

债市方面，国债期货全线走高，30年期主力合约涨超0.4%。商品方面，国内商品期货大面积下跌，沪银继续大跌近15%。铂金、钯金、沪锡等金属期货跌幅居前。

A股：截至发稿，沪指跌0.25%，深成指跌0.33%，创业板指跌0.73%。

盘面上，个股涨跌互现，全市场超2700只个股上涨。今日成交2.16万亿。沪深两市成交额2.15万亿，较上一个交易日缩量300亿。板块方面，大消费走弱，白酒、零售领跌；AI应用、商业航天概念股回调明显。锂电池、能源金属、人形机器人、金融科技题材走强，化工、油气板块逆势上涨。

港股：截至收盘，恒指跌1.21%，恒科指跌1.11%。恒生指数本周累计下跌3%，创近3个月最大周线跌幅。恒生科技指数进入熊市，自10月2日的高点已累计下跌20%。

盘面上，友邦保险跌逾5%，阿里巴巴、汇丰控股、美团、快手、网易等跌逾2%。新能源车概念股走强，蔚来涨近7%，零跑汽车涨近6%，理想汽车涨逾3%。

债市：国债期货普遍上涨，截至收盘，30年期主力合约涨0.42%，10年期主力合约涨0.08%，5年期主力合约涨0.03%，2年期主力合约涨0.02%。

商品：国内商品期货大面积下跌，截至收盘，沪银跌近15%，铂跌近8%，钯跌逾6%，沪锡跌近6%，烧碱跌逾4%，焦煤跌逾3%，集运欧线、碳酸锂、焦炭、沪镍、沪铜、国际铜、沪金跌逾2%；液化石油气、氧化铝、燃油涨逾1%。

化工板块逆势走强

基础化工板块逆势走强，氟化工、化学纤维等概念股方向集体大涨。精细化工、化工原料、石油化工等板块领涨。

个股方面，杉杉股份、恩捷股份、闰土股份、天际股份等纷纷涨停。

江天化学涨超10%，万润新能、金牛化工、神剑股份、沧州大化等纷纷涨停。

分散染料概念股盘中拉升，百川股份、德美化工涨停，锦鸡股份、浙江龙盛等跟涨。

消息面，近期巴斯夫宣布上调亚太地区（不含中国大陆）及MEAF地区的Lupranate® TDI（甲苯二异氰酸酯）价格，涨幅为200美元/吨。此次价格调整是考虑到运输成本、能源成本及监管成本的持续上涨，为保障业务可持续发展而采取的必要措施。据悉，2026年1月，全球TDI装置停车检修总量占全球总产能的24%，海外市场供应缺口持续扩大。

华福证券研报指出，化工行业2025年经历了盈利与估值的探底，2026年盈利有望触底回升。一方面供给侧的反内卷政策正在重塑竞争格局，另一方面以AI算力、人形机器人等新质生产力将引领新一轮成长。

中邮证券指出，本次分散染料涨价最核心的驱动力来自上游关键中间体还原物的价格飙升，还原物系分散染料的重要原料，其价格已从去年的2.5万元/吨大幅上涨至3.8万元/吨，涨幅超过50%。

千问“崩盘”，阿里急跌4%

港股阿里巴巴低开低走，盘初一度跌4%，收跌近3%。腾讯控股、百度集团同步走低，均跌超1%。

消息面，2月6日，阿里千问上线“春节30亿免单”，发放奶茶免单卡。活动上线后，不少网友反馈，千问明显出现卡顿，“千问请客”页面无法点击，页面信息显示“系统开小差了，稍后再试吧”。有用户对记者反馈，除活动页面外，问答功能仍可正常使用。

值得注意的是，继微信封杀自家腾讯元宝、百度文心助手后，千问的红包分享链接也被微信屏蔽，页面显示网页存在诱导或误导下载/跳转的内容，需要跳转第三方浏览器访问。同时，部分用户在千问APP点击分享活动至微信好友时，已自动改为复制口令形式。

1月15日，千问App已接入淘宝闪购、支付宝、淘宝、飞猪、高德等阿里生态场景，上线AI购物功能。

业内人士表示，去年春节，是“深度思考”出圈的DeepSeek时刻；今年春节，将是“AI生活Agent”出圈的千问时刻。千问App有望开启全球AI购物元年，普及AI时代新的生活方式。

据中国基金报，接近阿里方面人士透露，阿里砸下30亿元真金白银“请客免单”，其商业逻辑是用巨大的利益杠杆，撬动用户习惯的迁移。通过这个春节，用户将不用在十几个App之间反复跳转、比价、点击，而是会慢慢习惯把需求直接扔给千问。只需向AI表达意图，即可完成从消费决策、交易到履约服务的全过程，带来AI时代的全新消费体验，彻底引爆AI购物。

锂电池、新能源汽车等反弹

锂电电解液概念板块大涨5%，锂矿、固态电池、动力电池、锂电负极、锂电正极等多个概念板块方向领涨市场。

个股方面，亿纬锂能、赣锋锂业、天赐材料、天齐锂业、盛新锂能纷纷上涨。天际股份、恩捷股份、杉杉股份录得10cm涨停。

港股新能源汽车大幅上涨，蔚来涨7%。

消息面上，锂电行业供需面逐步改善，数据显示，截至2026年2月5日，锂电产业链共有70家A股上市公司披露业绩预告或快报，其中50家实现净利润同比增长（包含减亏），占比超七成。

量子科技突发异动

今日盘中，A股部分量子科技概念股拉升，板块指数涨幅一度超过1%。截至收盘，长飞光纤涨停，格尔软件涨超8%，亨通光电涨超7%，盛邦安全涨近7%，中天科技、罗博特科涨超5%，科大国盾、 兴图新科等纷纷跟涨。

消息面，2月6日，据中国科学技术大学消息，该校潘建伟院士团队在可扩展量子网络研究方面取得重大突破，标志着基于量子纠缠的光纤量子网络正在从理论构想走向现实可能，进一步扩大了我国在该领域的国际领先优势。

东北证券指出，全球量子计算市场规模由2021年8亿美元增长至2024年50.37亿美元，2030年预计达2199.78亿美元，对应CAGR达87.64%。

此外，AI时代算力需求愈加放大，在制程演进放缓与功耗密度约束的背景下，未来算力供需缺口或将加大；量子计算凭借叠加与纠缠带来指数级加速能力，有望成为算力供给新范式。

医药板块盘中活跃

今天早盘，医药生物板块走强。中药、创新药方向表现活跃。振东制药涨超10%，特一药业、汉森制药等涨停。

消息面，工业和信息化部等八部门印发《中药工业高质量发展实施方案(2026—2030年)》。方案提出，到2030年，中药工业全产业链协同发展体系初步形成，重点中药原料持续稳定供应能力进一步增强，数智化、绿色化水平明显提升。

万联证券认为，在医保改革背景下，中药行业正经历发展模式转型的阵痛期，未来多元化渠道、高品牌力和高临床价值是关键。长期看，政策引导行业走向高质量和规范化发展。

光大证券表示，随着中医药“走出去”步伐加快，中药产品国际注册与市场开拓的提速，具备品种优势与国际化能力的中药企业，有望在全球市场中获得新的增长空间。

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据华尔街见闻此前文章提及，市场恐慌的核心在于一份远低于预期的收入指引——按固定汇率计算，公司预计2026年营收将下滑5%至13%，这一数据暗示了美国肥胖症药物市场正面临比预期更严峻的定价压力和销量瓶颈。

2月6日，据追风交易台消息，面对市场的剧烈反应，高盛分析师James Quigley在最新研报中指出，市场目前的定价似乎已经完全计入了指引范围的下限，即悲观情绪已过度释放。

尽管高盛将诺和诺德的目标价从436丹麦克朗下调8%至400丹麦克朗，但仍维持“买入”评级。分析师认为，投资者低估了美国联邦医疗保险（Medicare）放开带来的销量增长潜力，以及口服版Wegovy发布后的收入潜力。

不过，高盛也承认，此次财报电话会透露出的基调异常谨慎，尤其是关于美国市场定价阻力的描述——预计2026年将面临中双位数的定价逆风。这迫使高盛大幅调整了模型，不仅下调了2026年的营收和营业利润预期，更关键的是大幅削减了对美国市场注射版Wegovy的销量增长假设。

市场恐慌过度：股价已隐含最悲观预期

研称，诺和诺德股价盘中下跌18%，这一剧烈波动表明市场已将公司2026年指引的下限视为最可能发生的情景。公司给出的2026财年营收指引为按固定汇率（CER）计算下滑5%至13%。

高盛指出，指引的下限意味着较此前市场共识的营收和EBIT（息税前利润）分别有约13%和14%的下行风险，这与股价跌幅基本吻合。

同时，据研报，诺和诺德此次给出的指引让市场大跌眼镜，核心分歧在于对销量的预期。

公司预计2026年营收按固定汇率计算将下降5%至13%，主要原因是美国市场的定价压力、销量增长放缓以及仿制药的冲击。这与竞争对手礼来形成了鲜明对比，后者给出的2026年指引暗示了更乐观的销量前景，且仅预估了低/中双位数的定价阻力。

受此影响，高盛大幅下调了对美国Wegovy业务的预期。此前，该机构通过渠道分析预测2026年销量将比2025年增长20-25%，但现在这一数字被修正为仅增长约5%。体现在销售额上，高盛预计2026年美国注射版Wegovy的销售额将下滑约25%。

这种悲观预期主要源于两方面：一是“最惠国待遇”（MFN）条款带来的低个位数收入负面影响；二是为获得Medicaid（医疗补助）覆盖而不得不接受的价格折让。

高盛称，尽管管理层提到Medicare（医疗保险）的销量释放将从2026年中期开始逐步显现，并在2027年带来实质性提升，但在当下的定价逆风面前，这一远期利好显然被市场暂时忽略了。

口服版Wegovy：自费市场的“强心剂”

据研报，在一片看空的迷雾中，高盛认为，口服版Wegovy的早期表现成为了为数不多的亮点。

截至1月23日的一周内，美国市场已开出约50000张口服Wegovy处方，目前约有170,000名患者正在使用该药物。

值得注意的是，这5万张处方中，有约45000张是自费支付（self-pay），显示出强劲的刚性需求。

诺和诺德管理层对该产品的供应和竞争地位表现出强烈的信心。针对计划于2026年二季度上市的竞品Orforglipron，诺和诺德认为减重幅度是患者选择药物的关键指标。

数据显示，口服Wegovy在第64周能实现16.6%的减重效果，优于36mg剂量Orforglipron在第72周12.4%的表现。

高盛表示，尽管管理层确认口服版产品的毛利率低于注射版，但其战略意义在于扩大患者覆盖面。目前保险覆盖范围已从上市之初的1家供应商增加到4家，虽然自费渠道的价格弹性、季节性特征仍存在不确定性，但这无疑是诺和诺德在2026年上半年稳住股价的关键抓手。

关键催化剂：管线读数与监管节点

除了现有的商业化产品，2026年也是诺和诺德管线的关键验证期。

• 首先是高剂量司美格鲁肽（semaglutide），FDA预计将在2026年一季度做出监管决定。

高盛表示，诺和诺德已储备了充足的产能，一旦获批即可迅速在美国上市。

• 其次是备受瞩目的复方制剂CagriSema。关于该药物在肥胖症适应症上的监管决定预计将在2026年底出炉。

高盛认为，对于即将在一季度读出的REDEFINE 4试验数据，管理层提前进行了预期管理，指出该试验可能无法完全体现CagriSema的减重潜力，真正的潜力释放需等待2027年读出的REDEFINE 11试验结果（采用更长的灵活剂量调整期）。

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2月6日中午，千问在推出免单奶茶活动后迅速攀升至App Store免费应用榜第一名，超越字节跳动的豆包和腾讯的元宝。活动上线不到3小时即送出超100万单奶茶，但因用户涌入导致服务器一度崩溃，活动页面显示"活动太火爆，请稍后再试"。

尽管活动反响热烈，阿里巴巴股价当日仍然下跌。投资者对AI应用通过高额补贴获取用户的商业模式持保留态度，市场更关注长期盈利能力而非短期下载量激增，阿里巴巴港股跌3%，报155.4港元/股。

千问的营销攻势还引发平台生态冲突。微信已屏蔽千问的红包分享链接，迫使其改用口令形式传播，这是继元宝和百度文心助手之后第三个被微信限制的AI应用春节营销活动。

百万级用户涌入引发系统瓶颈

千问APP于2月6日启动的"春节30亿免单"活动采用激进的用户激励策略。用户更新应用后可获得一张25元无门槛免单卡，可用于在淘宝闪购购买奶茶、年货或点外卖。每邀请一名新用户，双方各得一张25元免单卡，单人最多可获得21张。

活动热度空前，用户访问量激增一度挤爆服务器。千问在社交平台回应称正在紧急增加资源以保障服务顺畅。第一波免单活动将持续至2月12日，第二波活动从2月13日开始，届时用户可领取最高2888元的现金红包。

这一营销策略产生了连锁反应。港股茶饮股当日多数上涨，古茗涨超5%创上市新高，茶百道涨超4%，沪上阿姨和蜜雪集团跟随上涨。

微信生态封锁加剧竞争壁垒

千问成为第三个被微信屏蔽春节营销活动的AI应用。微信显示其链接"存在诱导或误导下载/跳转的内容"，需跳转第三方浏览器访问。部分用户在千问APP内分享活动至微信好友时，已自动改为复制口令形式。

2月4日，微信官方账号"微信派"发布公告称，元宝的春节营销活动通过"做任务""领红包"等方式诱导用户高频分享链接，干扰平台生态秩序，对其违规链接进行限制。微信公关总监表示"用户体验第一，一视同仁"。元宝随后将微信好友红包分享功能更改为"口令红包"。

2月5日，百度文心助手红包分享链接同样被微信屏蔽，百度已调整为"口令红包"形式，用户需手动复制口令至百度APP内参与活动。微信的统一封锁行动显示其对第三方应用利用社交关系链进行病毒式营销的零容忍态度。

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标普500软件与服务指数隔夜下跌超4%，目前连续第八个交易日下跌，今年迄今已累计下跌约20%。Thomson Reuters、Salesforce和LegalZoom等公司股价本周遭受重创，抛售潮还蔓延至亚洲IT企业塔塔咨询服务公司和Infosys。

Anthropic为其Claude"Cowork"AI代理开发的新工具旨在处理复杂的专业工作流程，这些正是许多软件和数据提供商的核心产品。这些AI代理针对法律和技术研究、客户关系管理及分析等功能，引发了AI可能削弱传统软件业务模式的担忧。

英伟达CEO黄仁勋周三称这种恐慌是“世界上最不合逻辑的事情”，但对冲基金今年已做空约240亿美元的软件股，显示机构投资者对该行业前景持谨慎态度。

科技领袖的反击：AI是威胁还是增强工具？

黄仁勋在周三的活动中明确驳斥了市场担忧。"有一种观点认为软件行业正在衰退并将被AI取代，"他表示，"这是世界上最不合逻辑的事情。"这位颇具影响力的科技领袖认为，AI将使用并增强现有软件工具，而非完全重塑它们。

芯片设计公司Arm Holdings的CEO Rene Haas本周也呼应了这一观点。他在财报电话会议上表示，企业AI部署仍处于早期阶段，尚未产生大规模变革性影响。据英国《金融时报》报道，Haas将近期的市场恐慌描述为“微观歇斯底里”。

Anthropic周四推出了其所称的改进版AI模型，此举正值其最新Claude工具引发投资者恐慌数日之后。

分析师分歧：末日场景还是利润压力？

Wedbush Securities在周三的研究报告中呼应了黄仁勋的观点，称尽管AI对软件提供商构成逆风，但抛售反映的是"该行业的末日场景，这远非现实"。

该机构指出，“企业不会完全推翻数百亿美元的先前软件基础设施投资，转而迁移到Anthropic、OpenAI等公司。”Wedbush Securities表示，大型企业花费数十年积累了数万亿个数据点，这些数据现已深深嵌入其软件基础设施中。

然而，其他分析师预见到更持久的压力。咨询公司Constellation Research周三表示，抛售反映出对AI可能压缩利润并限制软件公司定价能力的担忧，而非预示该行业的死亡。

Futurum Group科技股票分析师Rolf Bulk对CNBC表示："SaaS很可能会被AI驱动的工作流程蚕食，这将影响该行业的估值倍数。"

谁能在AI时代幸存？

尽管存在担忧，但Bulk认为，部分软件提供商——尤其是那些运行关键任务企业工作负载的公司，如Oracle和ServiceNow——仍拥有持续的"盈利权"。他补充说，这些公司数据的深度以及在客户工作流程中的根深蒂固地位，使它们更有可能与AI共存，而非被彻底取代。

市场数据和研究公司AlphaSense正在押注这一策略，该公司在其产品中广泛应用AI工具。AlphaSense产品高级副总裁Chris Ackerson在给CNBC的声明中表示："未来属于那些将先进AI与可信内容、可解释性和深厚领域背景相结合的提供商。"

软件行业的担忧早于最近的抛售。截至周三，对冲基金今年已做空约240亿美元的软件股。卖空者借入股票并卖出，目的是稍后以更低价格买回以获利。

本周的抛售表明，投资者正在重新评估哪些软件公司能够在长期内与AI共存，而市场对这一问题的答案仍存在深刻分歧。

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软件股在过去一周暴跌15%，较去年9月高点累计下挫29%。作为市场风向标的IGV软件ETF在其25年历史中连续两天创下成交量纪录，本周二以来累计成交超过8500万股。高盛交易台活跃度达到8分（满分10分），机构客户净卖出20亿美元。

尽管抛售仍在继续，但高盛交易部门捕捉到关键转折信号：IGV的流通股份已降至近五年低点，显示卖盘基本出清。更重要的是，该行衍生品交易台观察到客户开始解除指数对冲头寸，这通常是市场见底的前兆。机构投资者在周三和周四开始买入IGV，该基金周三流通股份单日增长12%，为2023年以来最大增幅。

这一交易层面的乐观判断，与高盛策略部门的悲观展望形成鲜明对比，凸显出当前市场对软件行业前景的分歧。

交易台观察：卖盘枯竭迹象显现

高盛ETF交易台重点关注IGV软件ETF的异常交易活动。该基金本周成为客户获取软件股敞口的主要工具，ETF交易占整体成交量的37%。截至美东时间上午11点，当日已有超过1100万股成交。

更关键的是持仓变化，IGV的流通股份本周早些时候触及近五年低点，显示此前的多头头寸已被大幅清洗。高盛研究部门数据显示，大型共同基金早在去年年中就已将软件股配置降至低配水平。

高盛衍生品交易台则捕捉到市场情绪的微妙转变。该行美国恐慌指数升至8.3（三年回溯期的第89百分位），但交易台观察到客户开始卖出看跌期权以兑现收益，押注当前抛售可能结束。标普500指数跌破100日移动均线后，客户正在重新调整仓位，"市场对股指大幅反弹至历史高点的预期已经降温"。

机构资金开始试探底部

在连续多日的机构性抛售后，高盛交易台终于在周三和周四观察到机构买家进入IGV。周三该基金流通股份激增12%，这是2023年以来的最大单日增幅，高盛认为这"感觉像是直接买家试图寻找底部，以及潜在的空头回补"。

摩根士丹利的数据显示，截至美东时间下午1点，散户净买入17亿美元，处于当日该时段的第50百分位，较平均水平高出约1.15亿美元。其中ETF买入13亿美元，个股买入4.35亿美元，抄底资金开始回流。

不过系统性抛售压力尚未完全解除。摩根士丹利估算，若标普500指数收盘下跌1.5%，将触发300亿美元的股票抛售，跌幅扩大至2%则抛售规模将达450亿美元。由于市场流动性稀薄，高盛衍生品交易台指出"本周市场内部波动极端"，这意味着即便是小规模买盘也可能引发剧烈反弹。

策略部门的悲观论调

与交易台观察到的技术性触底信号不同，高盛策略部门对软件行业的长期前景持谨慎态度。分析师Ben Snider及其团队在最新报告中，将当前的软件行业与2000年代初被互联网颠覆的报纸行业、以及90年代末遭遇监管重创的烟草行业相提并论。

高盛认为当前估值下跌反映的不是短期盈利波动，而是市场对软件行业长期增长和利润率能否维持的根本性质疑。这种将软件股与"报纸行业"类比的表述，凸显出华尔街对AI冲击传统软件商业模式的担忧已进入极端阶段。

这一分歧反映出市场面临的核心矛盾：交易层面的超卖信号与基本面层面的结构性担忧。对于投资者而言，短期技术性反弹机会与长期行业前景的不确定性需要分别评估。

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据Nasdaq数据，贝莱德比特币现货ETF产品IBIT周四交易量超过2.84亿股，名义价值突破100亿美元，较此前纪录暴增169%。与此同时，IBIT价格暴跌13%至36美元左右，创2024年10月以来新低，年内跌幅扩大至27%。

创纪录的交易量伴随大规模赎回和期权市场恐慌情绪。据SoSoValue数据，IBIT当日赎回资金达1.75亿美元，占11只比特币ETF总净流出4.34亿美元的40%。期权市场上，看跌期权较看涨期权溢价超过25个波动率点，创历史新高。

据BlockBeats消息，DeFi Dev Corp首席投资官兼首席运营官Parker White在社交媒体表示，他怀疑这种波动源自一家或多家非加密对冲基金的大型IBIT持仓。这些基金可能通过高杠杆期权交易试图扭转局势，但亏损持续扩大，最终被比特币下跌彻底抹杀持仓。

交易量与价格双重极端

IBIT周四的2.84亿股交易量远超此前纪录。该基金11月21日创下的前纪录为1.69亿股，此次交易量几乎是彼时的两倍。据CoinDesk报道，这一交易量对应的名义价值超过100亿美元。

价格方面，IBIT一度跌破35美元，为2024年10月11日以来最低水平。该基金价格曾在去年10月初触及71.82美元的峰值，此后持续下跌。作为全球最大的公开上市比特币基金，IBIT持有实物比特币，旨在镜像追踪比特币现货价格。比特币周四一度跌至近6万美元。

创纪录交易量与价格暴跌的组合通常被视为投降式抛售的信号，即长期持有者认输并不惜亏损清算持仓。这标志着熊市进入最激烈的抛售阶段，可能预示着漫长而痛苦的筑底过程开始。

期权市场数据进一步印证了恐慌情绪。据MarketChameleon数据，周四IBIT的长期看跌期权溢价超过看涨期权25个波动率点以上，创下历史新高。看跌期权是投资者用于对冲下跌风险的合约。

Parker White指出，期权权利金约为9亿美元，同样创下历史新高。不过据CoinDesk报道，即便出现投降信号，也不能保证市场已经触底，因为熊市持续的时间可能超出逢低买入者的资金承受能力。

对冲基金杠杆强平猜想

Parker White提出了关于此次波动根源的推测。他表示，比特币和股票同时下跌，且中心化金融平台清算量相对较低，因此他怀疑波动源自大型IBIT持有者，可能是一家或多家非加密对冲基金。

数据显示，一些基金即使在IBIT中持有极高头寸，即使是单一资产基金，也旨在隔离保证金风险。白银周四同样暴跌，日元套息交易加速解仓，加剧了市场压力，进一步影响了基金的杠杆头寸。

Parker White认为，这些基金可能试图通过高杠杆期权交易扭转局势，但亏损持续扩大，最终比特币的下跌可能彻底抹杀了它们的持仓。他指出，由于13F报告披露存在延迟，相关持仓信息预计仅在五月中旬公布，但事件规模庞大，难以长时间隐藏。

IBIT作为机构寻求通过受监管产品获得加密货币敞口的首选投资工具，其异常交易活动可能揭示机构投资者在当前市场环境下面临的压力。

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2026年2月初，全球白银市场经历了一场惨烈的崩盘。价格在触及120美元/盎司的历史极值后，短短三个交易日暴跌40%。

当无数在高位加杠杆博弈“白银版GameStop”的投机者遭遇系统性强平时，一个长期潜伏在上海期货交易所（SHFE）席位背后的猎人，完成了精准的狙击。

外媒给了他一个充满杀气的绰号：“北京大空头”（Beijing's Big Short）。

他就是中财期货实控人边锡明。据FT和彭博测算，中财期货席位在近期白银价格崩盘前建立了大规模空头头寸。这笔逆势布局的收益已超过5亿美元（约合36亿元人民币）。

而这并非边锡明的首次出手。据测算，边锡明控制的中财期货席位在三年时间内，通过连续做多黄金、做多铜、反手做空白银，累计实现投资收益近40亿美元（约合280亿人民币）。

在中国金融史上，从来没有一个本土席位能像边锡明一样，如此深刻地介入全球大宗商品的定价中枢。这不仅是一个造富神话，更是一场中国本土实业资本利用“预期差”对全球金融资本进行的降维打击。

尽管《期货日报》及中财期货官方回应称，“中财期货席位持仓均为代客户持仓汇总，不代表公司自营”，但关于边锡明的故事已频繁出现在公众视野中。

5亿美元的“做空”神话

边锡明在交易圈内以定期撰写“自我反思”式博客文章而知名。他在曾一篇博客中写道：

“处处是陷阱，也处处是机遇——风险中蕴藏机会，机会里潜伏陷阱。投资的本质，是一场关于生存的游戏。”

2026年1月底，这句话成为了白银市场上最昂贵的注脚。

根据上海期货交易所（SHFE）的数据显示，中财期货席位在1月下旬白银价格加速赶顶时，开始大规模建立空头头寸。截至2月2日，其持有的白银期货空头头寸相当于约484吨，名义价值在当时超过15亿美元。

这在当时被视为“自杀式”的行为。彼时，受美元信用担忧及亚洲散户投机盘推动，白银年初至今涨幅一度超过24%，市场情绪极度亢奋。

然而，边锡明似乎看穿了繁荣背后的虚弱——这是一场缺乏基本面支撑、纯粹由资金推动的泡沫。

结局来得极快。2月初，白银价格从高位自由落体，短短几天内暴跌至70美元附近。

据外媒测算，尽管中财期货曾在去年11月的试探性做空中遭受损失，但凭借1月底的精准加仓，其在本轮白银暴跌中的净收益已超过5亿美元。

彭博社援引知情人士消息称，中财期货在白银暴跌中“持有空头头寸的信念坚定”，即便在价格反复震荡时也未离场。

从黄金到铜：精准踩点的“猎人”

如果说这次做空白银是一次敏锐的战术狙击，那么过去四年在黄金和铜上的布局，则显示了边锡明深邃的战略眼光。

时间回到2022年，在全球央行大放水后的通胀阴影下，边锡明开始通过中财期货建立黄金多头头寸。他判断，全球去美元化趋势及地缘政治摩擦将把黄金推向新高。

事实证明了他的判断。随着金价突破2400美元/盎司，乃至后来飙升至5000美元的高位，这一笔长达数年的多头交易为他带来了惊人的财富。

彭博社估算，自2022年初以来，他在黄金期货上的看涨押注已获利近30亿美元。

2025年5月，当黄金交易仍在如火如荼时，边锡明又将目光转向了铜。

他的判断基于两个确定性：一是全球能源转型对铜的刚性需求（电动车、数据中心）；二是地缘博弈导致的供应中断。

他曾公开表示：“铜不仅是电气化时代的命脉，亦是地缘政治博弈中的关键杠杆。”即便在其他机构因贸易摩擦恐慌撤退时，他依然冷静持有，最终实现数亿美元收益。

在全球能源转型和人工智能数据中心建设对铜需求激增的宏观背景下，他建立了上海期货交易所最大的铜净多头头寸，峰值时持有近9万吨铜期货。

即便在贸易战阴云密布、其他投资者恐慌撤退时，他依然选择加仓。

从“PVC管道”里长出来的金融思维

与华尔街那些高调的对冲基金经理不同，边锡明身上有着鲜明的“中国第一代实业家”的烙印。

边锡明的财富起点不是华尔街的PPT，而是浙江诸暨的工厂车间。

1995年，边锡明创办中财管道，主营PVC塑料管材。这是一家典型的大基建配套实业，常年位列中国民营企业500强。

实业家的背景给了他两个金融精英不具备的优势：第一，对工业原材料供需结构的直觉；第二，对成本波动极度的厌恶与敏感。

2003年，边锡明收购中财期货。在随后的二十年里，他并没有把这家公司做成纯粹的中介商，而是将其演变成了一个决策高效、逻辑缜密的顶级对冲基金。

这一年，通过收购中财期货，边锡明完成了从实业到金融的惊险一跃。

更有趣的是，这位手握数十亿美元头寸的大佬，常年居住在直布罗陀，远离上海的喧嚣，通过视频电话指挥着庞大的商业帝国。

他鲜少接受采访，却热衷于在公司内部网络上撰写“自我反思”式的文章，探讨人性、市场与生存。

“一个好的投资者必须‘放下自我，少一些执念，选对目标，然后固执’，”他在一篇博客中写道，“选择目标时关注趋势，实施项目时关注时机，维护项目时关注成本。”

中财期货的企业精神似乎也与边锡明的哲学一脉相承——“九缺方圆，和而为一”。

而这种冷静、甚至略带哲理的投资风格，让他与曾经试图操纵白银市场的亨特兄弟（Hunt Brothers）形成了鲜明对比。

1980年代，美国的亨特兄弟试图用钱砸盘垄断白银，结果破产告终；而边锡明则是顺应规律，在极端情绪的顶点顺势而动。他不是在对抗市场，而是在收割非理性。

外媒将他称为“反亨特兄弟”（Anti-Hunt Brother）——他不是试图用资金优势扭曲市场，而是像鳄鱼一样，在市场情绪走向极端、基本面脱节的时刻，给予致命一击。

“代客持仓”的迷雾：真相在谁手里？

对于这一系列神级操作，面对外媒的惊呼，《期货日报》及中财期货官方回应：中财期货席位持仓均为代客户持仓汇总，不代表公司自营。

针对市场流传“中财期货做空白银浮盈超36亿元”的说法，经查阅交易所数据并采访公司，该信息不实。

中财期货席位持仓均为代客户持仓汇总，其数据显示在1月底银价高位时确有较多卖单，随后在2月价格回调中逐步减少。

公司回应称，持仓变动反映客户头寸变化，自身坚持合规经营。该传闻误将客户整体行为视为公司自营操作。

实际上，期货公司席位本身就是成千上万客户头寸的集合。但如此整齐划一、如此巨量且能扛住剧烈波动的单边头寸，背后或许存在一个统一的意志。

彭博和FT通过数据分析指出，中财期货的贵金属头寸主要由边锡明本人及其直接管理的产品构成。

此次事件究竟是“做空白银豪赚”小作文，还是边锡明的“个人远见”，业界仍在持续关注。

大宗商品定价权向亚洲偏移

当市场还在为真相争执不休之际。

一个深刻的洞察正出现在媒体的报道中和网络的舆论场上。

有分析认为，边锡明的故事，本质上是中国民间资本全球定价权的“觉醒”。

长期以来，金、银、铜的定价权握在伦敦（LME）和纽约（CME）手中。剧本由高盛、摩根大通来写，中国企业长期扮演“高位接盘”和“低位止损”的受害者。

但边锡明选择在上海期货交易所（SHFE）建立主战场。他利用中国庞大的现货贸易作为护城河，利用对本土产业周期的深度理解，反向收割了全球投机资金。

这或许标志着大宗商品定价的逻辑正在发生改变：从金融投机驱动，转向产业供需与宏观预期双轮驱动。

一封广为流传的内部信显示，边锡明曾提到：目标是在2032年前实现367.4亿元的盈利。这并非狂妄，而是基于他那套“自求我性之道，自证融会贯通逻辑”的自信。

生存游戏的最高境界

在边锡明的博文中，频繁出现“陷阱”与“生存”两个词。

对他而言，2026年初的白银牛市是一个巨大的波动期，而逆势布局则是最高级的生存方式。

他从浙江诸暨的工厂主，变身为跨国金属市场的猎人，其核心从未改变——始终寻找那个被大多数人忽视的、最朴素的价值锚点。

当全球散户还在纠结下周的K线图时，边锡明已经看透了未来十年的实业周期。

“北京大空头”的称号虽然响亮，但边锡明更像是一个守望者。他在等待市场发疯，然后在寂静中取走属于他的那部分利息。

这场关于生存的游戏，他或许已然掌握了最终的制胜法宝。

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MSCI新兴市场指数周五一度下跌1.5%后收窄跌幅，追踪新兴市场货币的同类指数基本持平。两项指标均将录得11月以来最大单周跌幅。韩国Kospi指数周五一度暴跌5.1%，印尼股市基准指数一度下挫3%，成为本周表现最差的市场之一。

国际资金正加速撤离。周四，海外投资者创纪录地抛售了34亿美元韩国股票，凸显风险资产面临的巨大压力。

地缘政治担忧、美联储政策前景不确定性以及对科技股高估值的持续忧虑，令避险情绪主导市场。美元反弹进一步加剧了新兴市场的压力。

韩国、印尼市场遭遇重创

韩国市场成为本轮抛售的重灾区。Kospi指数周五跟随美国科技股大跌，单日最大跌幅达5.1%。

海外资金流出规模创下历史新高。周四，国际投资者单日净卖出34亿美元韩国股票，刷新此前纪录，反映出全球投资者对科技股风险敞口的快速收缩。美股科技板块的大幅回调直接波及韩国市场，该国股市中科技类权重股占比较高。

印尼资产同样面临多重压力。股市基准指数周五一度下跌3%，基准10年期国债收益率跳升至9月以来最高水平。信用违约掉期(CDS)价差扩大幅度为四个多月来最大。

评级机构穆迪下调印尼信用展望，进一步打击了市场信心。此前MSCI Inc.也对该国股票的可投资性发出警告。Gama Asset Management全球宏观投资组合经理Rajeev De Mello表示，印尼资产的市场压力可能"持续到投资者看到解决各个市场担忧的具体措施"，本币和债券投资者正在寻找财政纪律和央行独立性的迹象。

避险情绪主导市场

风险偏好急剧恶化成为本周新兴市场的主旋律。科技股高估值担忧、地缘政治风险以及美联储政策路径的不确定性，共同推动投资者撤离风险资产。美元走强也加剧了新兴市场货币和资产的承压。

不过部分市场人士认为调整属于健康回调。法国兴业银行驻香港策略师Kiyong Seong表示，"经过这次健康的调整后，投资者可能会更加挑剔，但我认为股市反弹还没有结束。基于人工智能的工业和生活方式变革是一个多年的转型过程，将继续支撑关键科技公司的盈利增长。"

市场目前关注各国政策制定者是否会出台措施稳定市场信心，以及美联储后续的政策信号能否缓解不确定性。

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互联网大厂将齐聚在又一个火热的新战场——桌面Agent。

2月6日，当“腾讯云代码助手CodeBuddy”官方账号正式宣布桌面Agent工具“WorkBuddy”启动内测时，这场备受关注的“桌面大考”，又迎来了一个重量级玩家。

腾讯云CodeBuddy 团队对华尔街见闻表示，WorkBuddy在腾讯内部很早就推出了，旨在帮助公司内非开发者也能提高日常的效率。如今看到很多办公人群、研究人群、各行各业，对于“应用来解决日常任务”的诉求越来越强烈，所以基于CodeBuddy目前成熟的AI Coding基建，推出了轻量便捷极简的产品设计风格。

“我们会继续深度打磨用户反馈，然后在上半年找合适的时间正式推出这个产品。”

与时下火热的OpenClaw能够调取系统级权限和更灵活的操作不同，WorkBuddy的定位更多是“通过读取电脑上的经授权文件夹，实现多类自主操作”。

这意味着，WorkBuddy的场景更多是明确文件夹约束下的有限操作。

这或许也折射了腾讯在该领域的“减法式”产品思考——它假设大多数职场人不仅关心“能不能把事做完”，也担心 AI 会不会捅娄子，于是选择的产品路线并不激进，而是看重稳定、可复用、可交付的执行结果。

WorkBuddy的推出，不仅标志着腾讯正式加入桌面Agent工具的市场竞争，更可视为大厂试图通过“智能体”这一新变量，重新定义职场效率边界的重要信号。

腾讯入局的时机，恰好踩在了全球桌面Agent爆发的临界点上。

就在不久前，OpenClaw等产品在技术社区迅速走红，用户惊叹于AI能够深度访问电脑系统、文件、甚至自主执行跨应用任务。

这种被称为“24小时待命贾维斯”的体验，让业界直言“桌面Agent的ChatGPT时刻”已经到来。

相比于目前市面上火爆的同类工具，WorkBuddy没有走纯极客路线，而是定位为面向非技术背景的职场人群。

这意味着，它不再要求用户具备编程知识，只需要通过自然语言描述需求，它就能像一个“懂行”的同事一样去执行任务。这种从“技术工具”向“职场助手”的范式转移，是腾讯对桌面Agent大众化的一次大胆尝试。

据介绍，WorkBuddy可以直接在本地电脑自主规划并执行多模态复杂任务。具体来看，WorkBuddy具备两大特点：

一是深度本地操作能力：，能够“听懂人话”并“真能操作本地文件”。

在获得授权后，它可以读取文件夹、批量处理文件、生成文档或PPT数据深度分析、行业调研、多任务 Agent 并行处理等。这意味着，它打破了传统AI“只能看、不能动”的尴尬局面，真正切入了办公的最后一公里。

二是多步骤任务的自主规划，与简单的指令响应不同，WorkBuddy强调“带脑子思考”。

此外，WorkBuddy还内置了多种海内外的模型和主流 MCP Server 和 Skills 技能包等高阶功能，这使其在保持简单易用的同时，具备了极强的扩展性，能够应对金融、调研、创作等垂直细分场景的深度需求。

华尔街见闻获悉，WorkBuddy由腾讯云CodeBuddy团队开发，此前已在腾讯内部推出并启动内测，目前已经有超过2000名不同岗位员工参与深度使用，并在数据处理与分析、构建本地知识库、内容文案创作、海报生成、自动化办公等场景获得广泛应用。

长期以来，尽管大模型在对话框里表现得无所不知，但当用户回到真实的办公场景，面对繁杂的本地文件、琐碎的多任务切换时，大模型往往显得“手脚受限”。

如今，随着AI竞争进入下半场，行业竞赛的焦点正在从“比拼模型参数”转向“比拼落地能力”。单纯的聊天机器人已经无法满足职场人复杂、细碎且极度依赖本地文件的需求。谁能先占据用户的电脑桌面，谁就拿到了通往下一代“AI操作系统”的门票。

OpenClaw等工具的爆红已经证明了用户对于“能跑在自己电脑里、深度操作应用”的Agent有着极度饥渴的需求。

腾讯此时出手，既是为了在一众先行者的包围中抢占生态位，也是为了将其深耕多年的企业服务能力，通过Agent这一载体进行智能化升级。

然而，在市场情绪被再次点燃的背后，WorkBuddy以及一众桌面Agent玩家也面临着挑战。

首当其冲的便是“越权”与“隐私”的博弈。桌面Agent的核心价值在于深度访问用户的电脑系统、文件和应用，这种深度的互动意味着用户必须让渡极高的系统权限。正如业界对OpenClaw“24小时待命贾维斯”的期待一样，越是强大的Agent，其掌握的个人偏好和本地项目数据就越详尽。

如何在提供便利的同时，确保这些敏感数据不被滥用或在网络传输中泄露，将是AI Agent产品必须面对的合规“生死线”。

腾讯云CodeBuddy 团队告诉华尔街见闻，WorkBuddy背后依靠CodeBuddy的安全保护机制，并通过 “沙盒隔离 + Skill 标准化 + 危险操作拦截”的多层防御策略来应对桌面 Agent 的部署挑战。

其核心思路是："授权信任并验证" —— 信任用户指令意图，通过用户授权验证执行安全性和危险操作黑名单兜底机制。

此外，Agent与底座模型之间的“父子关系”也决定了其能力的上限与下限。

尽管桌面Agent可以通过工程手段优化执行路径，但Agent的基础能力依然由底层大模型施展。一旦底层模型出现“幻觉”或逻辑断裂，Agent在自动执行任务中或许也会带来严重后果。

更值得一提的是，桌面Agent的兴起，本质上是在重构人与计算机的交互关系。过去以来用户是应用之间的“搬运工”，在浏览器、办公套件和沟通工具间来回穿梭；而随着WorkBuddy这类桌面Agent的普及，未来的交互范式可能变为“以任务为中心”。

当一个Agent能够跨越应用、代表用户完成批量取消邮件订阅或整理价格差异等复杂任务时，传统的应用软件可能会逐渐沦为Agent调用的“技能包”。这意味着，未来的桌面生态竞争，可能不再是软件功能的堆砌，而是谁的接口更利于Agent调用，谁能提供更适配AI的操作环境。

从全球范围来看，桌面Agent的竞争才刚刚拉开大幕。不止Manus、OpenClaw、Claude Cowork等，还有其它不少同类产品纷纷抢滩上线。

当AI真正接管了我们的鼠标和键盘，那是效率的极致提升，也是对数字安全底线的全新考验。随着“桌面Agent大战”的硝烟四起，一场关于生产力范式的变革，已然兵临城下。

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印度央行六名货币政策委员会成员一致投票决定将回购利率维持在5.25%，符合彭博调查中多数经济学家的预期。政策立场保持中性，表明央行可能在一段时间内继续按兵不动。

央行行长Sanjay Malhotra在讲话中表示，“贸易协议的成功达成对经济前景是个好兆头”。印度政府高级官员本周表示，经济增长可能超过其对下一财年最高7.2%的预测。

据新华社，特朗普说，他和莫迪达成一项双边贸易协议。美国将把对印度商品加征的所谓“对等关税”税率从25%降至18%，立即生效，印度同时降低对美关税和非关税壁垒。这一意外的贸易协议提振了这个亚洲第三大经济体的增长前景。

贸易协议与财政刺激提振信心

特朗普此前宣布将对印度商品的关税从50%降至18%，这一大幅下调显著改善了市场预期。作为协议的一部分，印度总理莫迪同意停止购买俄罗斯石油，并显著增加美国石油的采购量。

印度政府本周还在预算中增加了支出，这有助于支撑卢比汇率，并为印度央行调整政策提供了更多空间。除了与美国的协议外，新德里今年还与欧盟签署了一项重大贸易协议。

央行决定公布后，卢比保持小幅涨势。印度政府债券扩大跌势，因央行未宣布任何新的流动性措施，10年期债券收益率上涨多达6个基点至6.70%。

IDFC第一银行印度经济学家Gaura Sen Gupta表示，"印度央行的基调显示出对当前政策设定的满意，增长正在增强，通胀保持温和。"她预计货币政策委员会将进入"长期暂停"状态。

印度央行自去年2月以来已累计降息125个基点，包括去年12月的25个基点降息，因通胀远低于4%的目标。Malhotra预计截至3月31日的三个月通胀率将为3.2%，并可能在下一财年前两个季度超过目标。Malhotra表示，将在4月政府公布新数据系列后给出全年通胀和增长预测。印度政府目前预计从4月1日开始的财年经济增长可能超过7%，而本财年预计增长7.4%。

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上任仅一个月的首席执行官Berta de Pablos-Barbier在接受CNBC采访时表示，通过引入铂金镀层材料并扩大产品组合，公司将能够维持利润率在20%以上的水平。她强调，目前约60%的业务依赖白银，“我们必须让公司与白银交易价格脱钩”。

白银价格在过去一年飙升超过150%，从每盎司约30美元涨至目前的73美元左右，分析师此前警告称，白银价格的剧烈波动对这家丹麦珠宝商构成"严重问题"，Pandora股价在过去12个月已累计下跌约60%。

该公司同时发布季度财报，预计2026年有机增长基本持平，介于负1%至正2%之间，息税前利润率预计在21%至22%之间。

白银价格波动冲击盈利可见度

Jefferies分析师本周二指出，鉴于近期白银价格走势，投资者对Pandora持谨慎态度。“过去几个月的挑战意味着，即使在白银价格更正常的环境下，该公司估值仍将大幅低于一年前的水平。”

Pandora在财报中表示，将通过多元化金属材料组合来降低对单一金属的依赖。De Pablos-Barbier强调，扩充金属种类将帮助公司摆脱白银价格波动的困扰。

花旗分析师指出：“贵金属价格的极端通胀已严重降低了盈利可见度。美国和欧洲市场的波动性宏观背景（约占销售额的80%），以及品牌疲劳和珠宝消费整体疲软的潜在迹象，进一步削弱了近期信心。”

美国市场需求疲软拖累业绩

第四季度，Pandora有机增长为4%，但占其业务约三分之一的美国市场需求持续疲软。De Pablos-Barbier表示："现实是，我们看到该市场的消费者信心处于60年代以来的最低水平。"

同店销售增长在第四季度和2026年首月均持平。花旗分析师注意到，这也是Pandora战略重点"Fuel with More"板块自2022年底以来首次出现同店销售负增长。该板块专注于从传统串珠向戒指、项链和实验室培育钻石等新品类扩张。

该公司2025年全年有机增长为6%，已于1月预告，低于上年的13%，且未达到自身7%至8%的增长指引。De Pablos-Barbier表示，公司将通过为品牌注入活力和推出新产品来吸引美国消费者保持忠诚度。

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据The Information周五报道，知情人士透露，OpenAI正在扩充其前沿部署工程师团队，这些专业工程师能够利用客户自有数据定制OpenAI模型。目前该公司约有60名此类工程师，以及200多名技术客户成功团队成员，总员工数约4000人。

此次招聘配合OpenAI即将推出的新企业产品，该产品将整合企业使用AI的各项需求。强化企业客户基础可能有助于其赢得投资者青睐——据知情人士称，公司高管已与银行和律所就最快于今年第四季度进行首次公开募股展开非正式讨论。

OpenAI希望通过这些举措，将企业客户收入占比从1月份的约40%提升至年底的50%，并在2026年实现约150亿美元的企业收入。

对标Palantir模式扩充咨询团队

OpenAI正在效仿Palantir的成功经验，后者通过帮助客户改造后端系统和使用AI实现了快速增长。这些技术咨询师可以为T-Mobile开发AI客服响应系统，或协助Intuit为客户提供税务准备服务。

该公司多年来一直雇佣技术人员协助企业实施AI，但去年开始大幅加快这类专业工程师的招聘步伐。这些工程师将负责实施OpenAI的新企业产品，为大型企业客户设计实用的AI应用。

加速企业合作布局

OpenAI近期密集推进企业合作。本周该公司与Snowflake签署了一项价值2亿美元的多年协议，将在这家数据库管理公司的应用构建服务中整合OpenAI模型，并为其员工配备企业版ChatGPT。

此外，OpenAI还与亚马逊讨论特殊商业安排，由其研究人员和工程师帮助为Alexa等亚马逊产品定制AI。公司同时宣布与埃森哲、贝恩、波士顿咨询和Slalom等大型咨询公司建立更多合作关系。

目前OpenAI已与7家客户签订了每份至少价值1亿美元的多年协议，另有6家客户的协议价值至少7500万美元，且有望增长至1亿美元以上。这些协议通常包括员工ChatGPT订阅、通过API访问AI模型，以及构建应用或AI代理的支持。

与Anthropic展开企业市场竞争

竞争对手Anthropic同样在企业服务领域发力。该公司使用所谓的应用AI工程师支持企业客户，并与Cognizant、埃森哲和德勤等咨询公司合作，还通过亚马逊等云服务商为客户提供现场支持。

Anthropic去年12月预计今年底将实现180亿美元收入，其中绝大部分来自向开发者和企业销售AI模型访问权限。据为IPO提供咨询的投资银行家称，Anthropic预计将于今年晚些时候或明年初上市。

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据彭博报道，Masu在日本西部爱媛县对当地商界领袖发表演讲时表示，"我确信需要继续进一步加息，才能完成日本货币政策的正常化。"他强调，加息有助于结束日本与其他主要经济体利率政策走向相反的局面，并指出通过及时、适当的加息将潜在通胀率维持在2%以下至关重要。

Masu的表态延续了日本央行自1月政策会议以来的鹰派倾向，推动市场对4月前加息的预期升至74%。隔夜指数掉期市场定价显示，多数经济学家此前预测下次加息将在6月或7月进行，但当前市场预期已大幅提前。

这是Masu自去年7月加入日本央行九人决策委员会以来首次公开演讲。此前他曾将自己的政策立场描述为介于鹰派和鸽派之间的"正中间"，与周五讲话中释放的鹰派信号形成鲜明对比。

政策立场显著转向

Masu的表态标志着其政策倾向的重大转变。作为日本大型贸易公司三菱商事前高管，他在加入央行理事会时曾表明中立立场，但周五的演讲明确展现出鹰派色彩。

他指出，日本与其他主要经济体在加息或降息方向上的分化状况需要改变。虽然他未详细阐述，但日本与其他主要经济体的利率差距一直被视为日元持续疲软的关键原因，而日元贬值通过提高进口成本对企业和家庭造成压力。

Masu强调，未来的关键是通过及时、适当的加息，确保潜在通胀率保持在2%以下。同时他也指出，必须避免加息幅度过大，以免破坏工资和通胀温和上升的趋势。

他表示，当前价格走势"非常接近"日本央行2%的目标，随着食品通胀预计将减弱，潜在通胀率将成为决定政策路径的关键指标。周五公布的数据显示，2025年日本家庭支出中食品开支占比创历史新高，这一趋势限制了消费者进行可选消费的能力。

Masu发表讲话后，日元兑美元维持在156.82附近交易。日本央行近期已表示对货币疲软影响通胀的担忧日益加剧，因日元疲软态势持续。

根据隔夜指数掉期市场定价，交易员认为日本央行在4月前加息的概率约为74%。日本央行将在3月19日公布下一次政策决定。在去年12月加息后，多数经济学家最初预测下次行动要等到今年6月或7月，但近期央行释放的鹰派信号已推动市场预期大幅提前。

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亚马逊、谷歌和微软在过去一周公布季度财报后，合计市值蒸发9000亿美元。这三家公司连同Meta计划在2026年投入6600亿美元用于数据中心和专用芯片——这一金额超过以色列的GDP，较2025年的4100亿美元激增60%，更是2024年2450亿美元的165%。

投资者对这一庞大的资本支出计划感到震惊，即便这些公司的云业务实现了强劲的营收增长。AllianceBernstein集中型美国增长基金负责人Jim Tierney表示："资本支出规模令人震惊。"

这波抛售潮表明，市场对AI投资回报周期的耐心正在耗尽。唯一幸免的是苹果，这家选择不参与AI资本支出军备竞赛的公司，股价在财报后上涨7.5%，创下了创纪录的销售额。

6600亿美元支出计划引发连锁下跌

科技巨头的资本支出计划远远超出了市场预期。亚马逊周四盘后公布今年资本支出将达到2000亿美元——比预期高出500亿美元，超过了谷歌和微软已经令人咋舌的数字，导致股价下跌11%。

首席执行官Andy Jassy辩称，如此大规模的投资是为了在AI、芯片、机器人和卫星领域的繁荣做好准备。他指出，亚马逊云服务(AWS)营收增长24%证明投资开始取得回报。

微软遭遇的打击最为严重，自上周三公布财报以来股价下跌18%。尽管其云业务营收增长26%至515亿美元，但这一增速略低于预期，且季度数据中心支出激增66%引发市场担忧。

微软还首次披露了其对OpenAI的依赖程度——在其6250亿美元的未来云合同账簿中，45%来自这家初创公司，分析师对其过度依赖单一客户表示警惕。

即便是谷歌的创纪录盈利也未能缓解市场忧虑。母公司Alphabet首次实现年营收突破4000亿美元，2025年利润达到1320亿美元，但将资本支出翻倍至1850亿美元的计划仍然拖累了股价。

AI回报周期延长加剧投资者焦虑

不断上升的资本支出表明，实现AI的全部承诺需要更多时间和资金。这一信号正在考验投资者对长期回报的信心。

"更高的资本支出传递出这样的信号：AI战略的实现可能需要更长时间，"管理着3000亿美元资产的SLC Management董事总经理Dec Mullarkey表示，"对于已经专注于何时能看到AI相关收入的投资者来说，这不是好消息。"

AllianceBernstein高级分析师Anna Nunoo称，本季度财报带来了"资本支出增加的冲击"，"微软和亚马逊有责任证明所有这些支出都能带来有吸引力的回报。"Jefferies分析师Brent Thill指出：

"AI泡沫担忧正在重新浮现。投资者对科技股采取了暂停观望态度，公司说什么从根本上都不重要了。"

市场情绪的转变明显。科技股集中的纳斯达克指数在过去五天下跌4%。软件股也受到冲击，市场担心Anthropic和OpenAI的新AI编码工具会扰乱它们的业务。

OpenAI与英伟达之间价值1000亿美元的投资和基础设施交易未能达成的消息，也加剧了市场动荡。严重依赖OpenAI未来云业务甲骨文，尽管筹集了250亿美元债务并坚称"对OpenAI筹集资金和履行承诺高度有信心"，但五天内仍下跌18%。

苹果以"零投入"策略成唯一赢家

在这轮财报季中，苹果成为了明显的赢家。该公司报告季度营收达到创纪录的1440亿美元，得益于iPhone 17在美国和中国的销售激增。

更引人注目的是，苹果去年第四季度的资本支出下降17%至24亿美元，全年总计约120亿美元——与同行动辄上千亿美元的投入形成鲜明对比。

今年1月，苹果与谷歌达成协议，使用Gemini来升级其AI功能，包括Siri语音助手。市场情报公司TechInsights副主席Dan Hutcheson表示："苹果微小的资本支出是与谷歌合作获得计算和前沿模型的AI红利。这将苹果的AI资本支出转变为按需付费模式"，iPhone制造商将大部分底层基础设施成本外包给了谷歌。

Hutcheson补充说，这一合作关系"绝对"解释了谷歌2026年资本支出计划增加的部分原因。

市场预期急转直下

作为全球市值最高的上市公司，芯片制造商英伟达将在本月晚些时候公布财报，届时将面对一个动荡的市场。在被要求接受不断攀升的资本支出超过三年后，投资者正在寻找基于对AI信念的支出即将结束的迹象。

Albert Bridge Capital创始人Drew Dickson总结道："这是疯狂的时代。我们已经从单凭资本支出就足以引发狂热的环境，演变到市场期待它在一个毫无意义的时间范围内转化为营收增长。"

Meta上周也表示将把资本支出翻倍至1350亿美元，但因展示了AI如何提高广告效果，股价一度上涨10%。不过，随后在更广泛的市场抛售中，这些涨幅已经回吐。

四家公司的合计年营收增长14%至1.6万亿美元，仍不足以克服市场的悲观情绪。在经历了三年多对AI前景的乐观情绪后，投资者的信心正在受到前所未有的考验。

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周五现货白银价格一度暴跌10%，随后收复失地，上涨逾2%至73美元/盎司。白银期货价格则下跌超5%至72.34美元/盎司。今年初白银价格曾创下历史新高，但上周五单日暴跌近30%，此后一直未能站稳脚跟。

瑞银在周四晚间发布的报告中指出，近期暴跌更多是受风险厌恶情绪驱动，而非基本面崩溃。但该行强调，由于一个月期白银波动率现已超过100%，短期内可能出现大幅价格波动。瑞银同时警告，如果没有持续的投资需求，白银将难以维持在85美元/盎司上方。

根据路孚特数据，自今年年初以来，白银已录得11次单日涨跌幅达到或超过5%的情况。这种频繁而剧烈的双向波动，令机构投资者对白银的短期前景产生分歧。

短期定位风险高企

瑞银策略师表示，鉴于当前极端波动性，该行不认为在当前价格水平建立白银长期敞口具有吸引力。

由于一个月期波动率接近80%，白银期权价格大幅上升，为投资者创造了通过押注价格底部而非押注进一步上涨来获取收益的机会。瑞银认为，押注白银保持在约65美元/盎司上方的策略在近期看起来更具吸引力，这实际上反映出一种观点：虽然价格可能保持震荡，但短期内深度跌破该水平的可能性不大。

MKS Pamp研究主管Nicky Shiels表示，白银近期表现与过去由实物供应限制驱动的牛市几乎没有相似之处。"白银确实被贴上了模因股票或商品的标签，因为其波动性过大，"Shiels说，同时补充称，虽然白银绝对价格并不便宜，但零售渠道的扩大放大了投机性资金流动。她预计白银将在未来几周消化涨势带来的过度行为，而非立即反弹，价格可能低至60美元/盎司。

长期基本面获支撑

尽管对短期持谨慎态度，瑞银认为白银的长期基本面依然完好：

"较低的名义和实际利率、全球债务担忧和美元贬值考量，以及我们对2026年全球经济增长将复苏的预期，应该会推动价格上涨。"

瑞银继续预计今年白银市场将出现近3亿盎司的短缺，投资需求预计将超过4亿盎司。不过该行警告称，高企的价格可能会抑制工业用途需求。

华侨银行投资策略董事总经理Vasu Menon坚持认为，虽然近期市场情绪严重受挫，但对于能够承受波动的投资者而言，白银的结构性投资逻辑仍然成立。Menon表示，白银的混合属性往往使其在急剧的风险厌恶时期容易受到冲击。

"白银可以被视为一种混合资产，具有贵金属、工业金属和投机元素的特征，"Menon说。"它可能看起来像一种模因资产，尤其是在零售资金大量涌入时，但仍应牢记，它有基本面驱动因素。"

Menon对白银的长期目标价为134美元/盎司，预计将在2027年3月达到。白银广泛应用于太阳能、催化剂和电子产品等一系列工业和技术领域。

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软件工程师 Alexander Liteplo2月3日推出的新平台 RentAHuman.ai 听起来像是个玩笑，但它是认真的。这个平台让自主 AI 代理能够直接“搜索、预订并支付”人类，去执行那些它们无法完成的物理世界任务。这不仅仅是数字领域的新玩意，它让人感觉像是某种不可预知的经济实验开始了。

据 Futurism 报道，网站上线没几天，已经有数万人注册成为“待租”对象。这个平台利用标准的模型上下文协议（MCP）把 AI 代理和人类连接起来。

这意味着 AI 不需要跟你寒暄，它们可以直接浏览你的资料、雇佣你，或者发布悬赏任务。Liteplo 声称注册人数已经在 7 万到 8 万之间，虽然目前能公开看到的个人资料还没有那么多。这种“反向雇佣”模式立刻引发了热议，有人甚至直接称之为“反乌托邦”。

这事并非孤立发生。不久前，全 AI 社交网络 Moltbook.com 刚刚爆火，那里有大约 150 万个机器人用户在自言自语，甚至讨论如何反抗指令。

RentAHuman.ai 看起来像是这一趋势顺理成章的下一步——当 AI 在数字空间里做完决定，它们急需一双手在现实世界里把活干了。这不仅挑战了我们对“打工”的理解，也让投资者开始琢磨：未来的零工经济，会不会就是听命于算法？

Liteplo 对此倒是很坦诚。当有人在 X（原 Twitter）上指责这个主意太“反乌托邦”时，他只是回复了一句“lmao yep（笑死，确实）”。这种漫不经心的态度，反而让关于技术伦理的讨论变得更耐人寻味。

“肉身层”接口：AI如何雇佣人类

RentAHuman.ai 把自己定位为“AI 的肉身层”。它的口号相当直白：“机器人需要你的身体”以及“AI 摸不到草地，但你可以”。这些话听起来有点毛骨悚然，但也精准地揭示了它的商业逻辑：填补代码与现实之间的那个缺口。

在平台上，人类用户注册后需要列出技能、位置和时薪。价格差距很大，服务内容也是五花八门。Liteplo 自己的资料显示他收费每小时 69 美元，提供的服务从 AI 自动化技术支持到按摩，跨度大得离谱。

对 AI 来说，雇佣过程被极度简化了。通过 MCP 服务器，AI 可以绕过人类社交中那些无聊的谈判环节，直接基于数据下单。任务可能是取快递这种琐事，也可能是更复杂的线下跑腿。这种设计就是要把人类劳动力变成一种标准化的、可以被 API 调用的资源——听起来既高效，又让人有点不舒服。

市场反应：从Moltbook到实体经济

RentAHuman.ai 的出现很难不让人联想到 1 月底爆火的 Moltbook.com。那个全是 AI 的社交网络聚集了 150 万个机器人，它们不知疲倦地发帖、玩梗，甚至进行存在主义式的咆哮。

如果说 Moltbook 展示了 AI 在网上有多能聊，RentAHuman 则暴露了它们在现实中有多无力。Futurism 的报道说得一针见血：这感觉像是合乎逻辑但令人不安的一步。当机器人在服务器里思考完哲学问题后，它们需要有人——或者说“肉身傀儡”——在现实世界里帮它们把事情办了。

争议与前景：反乌托邦的现实映射

该平台的迅速崛起引发了复杂的舆论反应。在社交媒体平台 X 上，尽管有用户承认这是一个“好主意”，但同时也直言其“简直是反乌托邦”。Liteplo 在 2 月 2 日透露，网站上线第一晚就有超过 130 人注册，甚至包括一位 AI 初创公司的 CEO。

这不仅仅是个噱头，它折射出劳动力市场可能正在发生的变化。乐观者看到了新收入来源和效率提升；悲观者则担心我们正在把自己降级为机器意志的延伸终端。虽然目前还不确定那些注册用户有多少是活跃的，但 RentAHuman.ai 无疑提供了一个激进的观察样本——在未来，你的老板可能真的不是人。

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根据公告，青农商行2月3日召开第五届董事会第十七次临时会议。会议审议通过两份关键议案。其中，聘任梁衍波为公司董事长的议案尤其引人关注。

资料显示，梁衍波曾在山东农信系统工作，对银行实务非常熟悉。此前，他于去年12月初任青农商行党委书记，为此次交接奠定了基础。

而此次人事调整，也意味着青农商行在经历数月“等待”后，终于初步确定了“掌舵人选”。当然，该项任命，仍有待金融监管总局的批复。

全票通过梁衍波任董事长

公告显示，青农商行本次董事会应出席董事11人，实际出席11人。会议以11票同意、0票反对、0票弃权的结果，全票审议通过了《关于选举青岛农村商业银行股份有限公司第五届董事会董事长的议案》。

由此，梁衍波将接替此前代为履行董事长职责的行长于丰星。

同时，会议也审议通过了《关于调整第五届董事会战略规划委员会委员人员的议案》，随着梁衍波出任董事长，相关专业委员会的人选也发生了变动。

A股上市银行最年轻董事长登场

根据公告披露的简历，梁衍波是一位从山东省农信系统内部成长起来的资深管理者。曾任博山农商银行党委书记、董事长，山东省农村信用社联合社菏泽审计中心党委委员、副主任，枣庄农商银行党委书记、董事长，济南农商银行党委书记、董事长等职务。

梁衍波迄今的任职生涯，几乎全部在山东省内的农商行体系之中，从县级机构负责人到省级农商行“掌舵者”，他已经积累了丰富的经验。这或许是有关方面让他出任青农商行董事长这一重要职务的原因。

青农商行的“下一步”

随着梁衍波正式接过青农商行董事长一职，这家资产规模超5000亿元的农商行，在经历人事过渡期后，终于迎来了明确的掌舵人。

而摆在梁衍波面前的，不仅是“A股最年轻董事长”的标签，更是一张亟待重振的业绩考卷——他接手的青农商行近期营收持续承压、资产质量压力、不良率居高难下，业绩表现已成为迄今公布了业绩信息的上市银行中的“吊车尾”。

据青农商行三季报数据显示，2025年前三季度营业收入为80.28亿元，同比下滑4.92%，且降幅呈现逐季扩大趋势（Q1微增0.99%，Q2转负，Q3下滑加剧）。

这与公司2024年曾实现营收、净利润双位数增长的反弹态势形成反差。

部分业务有点“烫手”

此外，青农商行的不良贷款率也是一个等待解决的大问题。

三季报显示，截至2025年9月末，青农商行不良贷款金额为46.5亿元，相较于2024年末的47.81亿元下降了1.31亿元，不良贷款率由2024年的1.79%下降至1.73%。

尽管青农商行近几年持续化解不良资产。但截至去年3季度末，该公司不良资产率依旧在A股农商行中位列第一（以三季报数据为准）。

此外，作为山东省首家由全市农村信用社整合改制的股份制商业银行，青农商行不仅面临的是行业整体的息差收窄与转型挑战，更需要在山东省内，特别是青岛地区内激烈的业内竞争中找准差异化定位、优化资产获取方式，实现高质量增长。

而长期在山东不同农商行出任要职的梁衍波，是否能够快速诊断青农商行的症结，并推动公司上下重现“锐气”，尚待观察。

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据彭博社报道，当地时间2月5日，嘉能可与力拓谈判彻底破裂。嘉能可坚持要求在合并后公司中占据40%股份，而力拓高管最终意识到延长谈判将是浪费时间，决定终止交易。

这笔交易的失败对双方都意味着重大挫折。嘉能可过去十年铜产量下降超过40%，正努力说服投资者其业务已实现转型。而力拓原本希望借此摆脱对铁矿石市场的过度依赖。

交易告吹后，嘉能可ADR股价当日暴跌超6%，投资者开始质疑其能否独立发展铜业务。

据彭博社报道，力拓聘请了由资深英国交易撮合者Simon Robey领导的Evercore以及摩根大通和麦格理集团作为顾问。

报道指出，嘉能可引入了资深交易撮合者Michael Klein，后者曾在2023年嘉能可收购Teck Resources的失败交易中与其合作。

Klein的核心任务是向力拓高管传达嘉能可业务的价值，而嘉能可创始人Glasenberg作为公司最大股东，在截止日期临近时也更积极参与，部分原因是为了消除力拓对他不愿达成交易的担忧。

但在截止日期前24小时，情况突然恶化。力拓内部越来越清楚地认识到，嘉能可和Glasenberg不会在40%持股要求上做出太多让步。

在嘉能可方面，他们对力拓将报价与交易公开当日股价挂钩感到沮丧。嘉能可认为，这种武断的比率并未反映两家公司过去和未来的表现。

据彭博采访的六位以上知情人士透露，周四上午谈判继续进行时，力拓内部仍希望嘉能可会显示降低要价的意愿。嘉能可CEO Nagle和力拓CEO Trott进行了两次通话试图打破僵局。

但随着截止日期临近，显然延期将毫无意义。Nagle和Trott最后一次通话时，讨论的是如何向投资者宣布交易破裂。

根据英国规则，除非出现竞争性收购方或嘉能可正式要求重启谈判，否则双方至少六个月内不能再次谈判。

嘉能可首席执行官Gary Nagle在去年夏天就为谈判奠定了基础。

他非正式地接触了刚刚接任力拓CEO的资深高管Simon Trott。在Trott熟悉新岗位后，双方于12月正式启动谈判，力拓董事长Dom Barton也发挥了主导作用。

这段秘密谈判在1月初结束，当时英国《金融时报》首次报道谈判正在进行。这启动了倒计时：根据英国收购规则，力拓必须在2月5日伦敦时间下午5点前提出要约、退出或获得延期。

在早期阶段，两家公司负责人基本置身事外，力拓的交易团队和顾问多次前往嘉能可位于瑞士的总部进行尽职调查。这是一项艰巨任务，因为嘉能可的业务极为复杂，涵盖矿山、冶炼厂、精炼厂以及庞大的贸易和物流业务。

随着尽职调查推进，双方都认为鉴于工作量巨大，延期可能性较大。尽职调查未发现任何危险信号，关键症结在于力拓需要支付的价格。双方设定的目标是在2月中旬公布业绩前提出收购要约。

对于矿业亿万富翁Ivan Glasenberg而言，嘉能可与力拓的合并是他十多年来最渴望达成的交易。这位将嘉能可从大宗商品贸易商打造成矿业巨头的创始人，曾多次尝试促成这一联姻。

过去一个月，这一梦想看似触手可及。双方至少第四次启动合并谈判，几乎所有参与者都认为这次是有史以来最认真的一次。但在不到24小时内，一切突然土崩瓦解。

这笔交易对双方都具有重要战略价值。

嘉能可过去十年铜产量下滑超过40%，正在努力向投资者证明其业务已经扭转局面，恰逢这一关键工业金属价格飙升至历史高位。

力拓则将自己视为行业最精明的运营商之一，希望通过这笔交易释放嘉能可铜资产组合的增长潜力。如果没有这笔交易，力拓的盈利前景将继续与铁矿石市场绑定，而该市场正面临供应增加和需求疲软的双重压力。

两家公司的合并将使力拓超越必和必拓，成为全球最大矿业公司。嘉能可庞大的煤炭和铜业务以及大宗商品贸易部门，将与力拓的巨型铁矿石业务整合。对力拓而言，关键在于铜产量将翻倍，有望确立其全球最大铜矿商地位，并增加100万吨未来产能。

尽管此前多次尝试将嘉能可激进的矿业和贸易业务融入力拓保守的企业文化都迅速破裂，但随着竞争对手也在寻求重大铜矿收购，不作为的风险正在上升，机会变得难以忽视。

嘉能可股价下跌7%凸显了此次交易失败对公司高管和投资者的影响，分析师开始质疑该公司能否独立发展铜业务。

对于力拓，铁矿石价格持续下滑提醒人们退出这笔行业有史以来最大交易的风险，业内很快将焦点转向是否会出现竞争性收购方。

RBC Capital Markets分析师Ben Davis在电邮报告中表示：

我们一直认为必和必拓最有可能介入。现在必和必拓有机会出手，但挑战在于如何向注重价值的澳大利亚投资者解释，他们如何能在嘉能可身上看到力拓所看不到的价值。

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据追风交易台，高盛分析师James Schneider在最新报告中预计，英伟达四季度收入将超出市场预期约20亿美元，该行对一季度收入的预测比华尔街共识高出8%。但他同时指出，超预期20亿美元可能只是“符合预期”，真正能推动股价的是对未来12-18个月的指引。高盛维持买入评级和250美元目标价，较当前174.19美元有43.5%的上涨空间。

具体到数字，高盛预计四季度收入673.4亿美元（市场预期656.4亿美元），调整后每股收益1.59美元（市场预期1.52美元）；一季度收入768.4亿美元（市场预期711.5亿美元），调整后每股收益1.80美元（市场预期1.65美元）。数据中心业务仍是核心引擎，高盛预计四季度该业务收入613亿美元，一季度达711亿美元。

更引人注目的是估值差异。高盛对2026和2027财年的每股收益预测分别比市场共识高出17%和29%。这意味着要么高盛对增长的乐观程度远超市场，要么市场存在显著的定价错误。

5000亿美元预测需要更清晰的路线图

英伟达此前给出了数据中心业务收入达到5000亿美元的远期目标。投资者现在想知道的是：这个数字何时实现、客户构成如何、计算和网络业务各占多少。

从这个已经远高于市场预期的基数出发，高盛认为英伟达对2027年收入可见性的任何积极表态都可能成为股价催化剂。根据高盛模型，2027财年数据中心收入将达到3573亿美元，比市场预期高出16%；2028财年进一步增至4839亿美元，高出市场预期22%。

产品切换节奏也是关键变量。高盛预计Rubin GPU将在三季度开始出货，四季度及之后大幅放量。按照模型，到2027财年一季度，Rubin将占据收入的主要份额，而Blackwell的占比将快速下降。这种快速的产品迭代既是英伟达的技术护城河，也考验着供应链执行能力。

非传统客户需求何时兑现

OpenAI预计将在2026年下半年开始大规模部署，目标是在4-5年内建成约26GW的算力。虽然2026年的采购量相对于这个长期目标仍然很小，但任何初步执行迹象都值得关注。

高盛指出，OpenAI正在与英伟达、博通和AMD合作推进部署。除了OpenAI，Anthropic已将2026日历年收入预期上调20%，主权AI部署活动也保持强劲。这些非超大规模云客户（non-hyperscaler）的需求增量将在多大程度上对冲传统客户的波动，是2027年收入预测的不确定性来源。

美国超大规模云厂商提高2026和2027年资本开支的量化数据、非超大规模客户2026年需求的具体细节、基于英伟达最新芯片训练的大语言模型表现——这三类信息将在上半年陆续释出，构成股价的催化剂路径。3月的GTC大会将是重要观察窗口。

竞争加剧但CUDA仍是壁垒

谷歌TPU v7、AMD MI455X和微软Maia 200在原始算力性能上预计将更接近英伟达产品。超大规模云厂商自研ASIC的力度在增强，这对英伟达的市场份额构成潜在威胁。

高盛预计英伟达会强调CUDA生态系统的竞争优势。这个软件平台经过多年积累，已经形成开发者网络效应。近期英伟达与Groq的交易及其对推理成本的影响也值得关注——推理市场的增长速度可能超过训练市场，而这一细分领域的竞争格局尚未完全定型。

中国市场可能为2027年前的收入贡献打开空间，具体的收入贡献规模和时间节奏需要管理层进一步披露。

估值押注的是结构性需求

高盛250美元目标价基于30倍市盈率，应用于8.25美元的正常化每股收益。这意味着即使在AI基础设施支出增速放缓的情况下，英伟达仍能维持较高的盈利能力。

当前股价对应2027财年市盈率约20倍（按高盛预测），对应2028财年约14倍。如果接受高盛的增长预测，估值并不算高。但问题在于高盛预测本身的实现概率——29%的EPS上调空间要求需求持续超预期，或者毛利率维持在75%左右的高位。

主要风险包括AI基础设施支出放缓、市场份额被ASIC和AMD侵蚀、竞争导致的毛利率下降，以及供应链约束。高盛模型显示2027-2029财年营业利润率稳定在67-69%区间，这需要公司在规模扩张的同时保持成本控制和定价权。

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据追风交易台，高盛分析师Ben Snider及其团队在最新发布的报告中，罕见地将当前的软件行业，与2000年代初被互联网颠覆的报纸行业、以及90年代末遭遇监管重锤的烟草行业并列讨论，这种类比本身就足以说明华尔街对“AI冲击软件商业模式”的定价。

高盛认为，当前估值下跌反映的不是短期盈利波动，而是对软件行业长期增长和利润率是否仍然成立的根本性怀疑。

高盛提醒，当行业被市场认定面临颠覆性风险时，股价见底取决于盈利预期是否稳定，而非估值是否足够便宜。

从“AI红利”到“AI威胁”：软件股遭遇集体重估

高盛指出，过去一周，软件股成为AI冲击叙事的“风暴中心”，软件板块一周暴跌15%，较2025年9月高点累计回撤29%，高盛编制的“AI风险敞口篮子”（GS AI at Risk）年初至今跌幅已达12%。

触发市场情绪转向的直接催化剂，包括Anthropic发布Claude协作插件、以及谷歌Genie 3模型的推出。在投资者看来，这些进展不再只是“提高生产力”，而是开始直接威胁软件公司的定价权、护城河乃至存在价值。

高盛在报告中明确指出，当前市场讨论的已不只是利润下修，而是“软件行业是否正面临类似报纸的长期衰退路径”。

估值看似“回归理性”，但市场已在押注增长坍塌

从表面看，软件股估值已出现显著回落：

• 软件板块远期市盈率已从2025年底的约35倍，降至当前约20倍，处于2014年以来低位；
• 相对标普500的估值溢价，也降至十余年来最低水平。

但高盛强调，问题不在于估值，而在于估值背后的假设正在崩塌。

报告显示，当前软件行业的利润率和一致预期收入增速，仍处于至少20年来的最高水平，显著高于标普500平均水平。这意味着，市场给出的估值下杀，隐含了对未来增长和利润率大幅下修的预期。

高盛通过横向对比发现：

• 2025年9月、软件股仍在36倍P/E时，对应的是15%–20%的中期收入增长预期；
• 而如今20倍左右的估值，对应的增长假设已降至5%–10%区间。

换言之，市场正在为一场“增长断崖”提前定价。

“报纸时刻”的警示：估值不是底，盈利稳定才是

这份报告中最引发市场关注的，是高盛对历史案例的引用。

高盛回顾指出，报纸行业在2002—2009年间股价平均下跌95%，而真正见底，并不是在宏观改善或估值足够便宜之时，而是在一致预期盈利停止下修之后。

类似的情况也发生在90年代末的烟草行业：在《主和解协议》落地、监管不确定性消除之前，哪怕估值已大幅压缩，股价依然持续承压。

基于这些案例，高盛给出的结论相当冷静甚至偏悲观：

即便短期财报显示出韧性，也不足以否定AI带来的长期下行风险。

资金已经用脚投票：远离“AI风险”，拥抱“现实经济”

在AI不确定性上升的背景下，市场偏好正从远离“AI风险”，拥抱“现实经济”。

高盛数据显示，对冲基金近期大幅削减软件板块敞口，尽管整体仍保持净多；而大型共同基金则在去年中期便已开始系统性低配软件股。

与此同时，资金明显流向被认为“AI冲击较低”的板块，包括工业、能源、化工、运输及银行等典型周期行业。高盛指出，其跟踪的Value因子和工业周期相关组合，在近期均出现显著跑赢。

尽管整体基调偏谨慎，高盛并未转向全面看空。其分析师团队认为，部分细分领域仍具防御性：

• 垂直软件因深度嵌入行业流程、客户迁移成本高，更不易被AI直接替代；
• 拥有专有数据和明确行业壁垒的信息服务和商业服务公司，AI冲击可能被市场高估；
• 一些与软件高度相关、但商业模式并非纯软件的公司，近期已出现被“错杀”的迹象。

但前提依然清晰：只有当盈利预期真正企稳，股价才可能完成筑底。

如果说过去两年，软件股的核心叙事是“AI会放大增长”，那么高盛这份报告标志着一个转折点——市场开始认真讨论：AI是否会侵蚀软件本身的商业价值。真正的问题不是软件股能不能反弹，而是哪些软件公司能证明，自己不会变成下一个报纸行业。

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在刚刚结束的2025年第四季度财报电话会上，尽管亚马逊AWS跑出了三年最快增速，但市场被一个数字吓懵了——2026年预计约2000亿美元的资本开支。这个数字不仅比分析师预期的这一水平高出近40%，更是超过了谷歌刚刚宣布的1850亿美元上限。

在美股科技股正经历“AI恐慌”与杀估值的敏感时刻，亚马逊的这一指引引发了盘后股价超11%的剧烈震荡。然而，在长达一个小时的电话会议中，亚马逊高管团队，特别是CEO Andy Jassy，用了大量篇幅来论证这种激进投入的必要性，并在自研芯片、AI变现逻辑以及与OpenAI的合作等方面释放了大量增量信息。

2000亿美元花在哪？“我们在拼命地安装产能”

Andy Jassy明确表示，这2000亿美元绝大部分将用于AWS，特别是AI基础设施。他的核心逻辑是：需求远超供给，不存在产能过剩的担忧。

Jassy直言不讳地指出：“如果你看看我们今年打算花费的资本，绝大部分都在AWS……因为我们有极高的需求，客户真的想要AWS来处理核心和AI工作负载，而我们在以最快的安装速度将产能变现。”

他试图用AWS早期的成功经验来安抚投资者对回报率（ROIC）的担忧：

“我们在AWS有着多年预测需求信号的经验……这并不是某种唐吉诃德式的盲目追求营收（quixotic topline grab）。我们有信心这些投资将带来强劲的资本回报率。我们在核心AWS业务上做到了这一点，我也非常有信心在这里同样能做到。”

暗讽英伟达？“垄断者不急着降价，因为他们有别的优先级”

电话会的一个高潮出现在谈及芯片成本时。Jassy虽然没有直接点名，但言辞犀利地指出了目前AI芯片市场的痛点——太贵了，且供应者缺乏降价动力。这成为了亚马逊大力推广自研芯片Trainium（训练芯片）的最好理由。

Jassy说道：

“客户极度渴望更好的性价比。通常情况下，而且可以理解的是，那些处于统治地位的早期领跑者并不急于实现这一目标（降价）。他们有其他的优先级。这就是为什么我们要构建自己的定制芯片Trainium，而且它真的已经起飞了。”

数据显示，亚马逊的自研芯片业务（包含Graviton和Trainium）年化收入已突破100亿美元，且正以三位数的百分比增长。

• Trainium 2： 已经落地了超过140万颗芯片，是亚马逊历史上产能爬坡最快的芯片。

• Trainium 3： 刚刚推出，比上一代性价比高40%，预计到2026年年中的供应量将“几乎全部被预订”。

与Anthropic及OpenAI的关系：不仅是客户，更是生态

关于备受关注的亚马逊与Anthropic的合作项目——Project Rainier，Jassy透露进展顺利，Anthropic正在Trainium 2上构建他们的下一个大模型，涉及50万颗芯片的使用量。

更有趣的是，尽管亚马逊大力扶持Anthropic，Jassy也回应了与OpenAI的合作关系。他确认了去年11月宣布的协议，并表示：

“这场AI运动不会只属于几家公司。随着时间的推移，它将属于成千上万家公司。”

卫星项目：单季“烧掉”10亿美元拖累指引

如果说AI支出是长期投资，那么“柯伊伯计划”（Project Kuiper/Amazon Leo）则是短期利润的杀手。CFO在解读Q1业绩指引时，披露了一个令市场措手不及的数据。

“在北美分部，我们预计仅与Amazon Leo相关的成本同比就将增加约10亿美元。”

CFO解释称，亚马逊计划在2026年进行20多次卫星发射，2027年进行30多次。

由于目前的制造和发射服务成本大多直接费用化（expensed as incurred），这直接导致Q1营业利润指引（165亿-215亿美元）承压。这也是导致财报发布后市场情绪转空的最直接原因之一。

裁员与诉讼：24亿美元费用“吞噬”利润

对于市场关注的亚马逊数万人的大规模裁员计划，CFO在电话会中确认了Q4财报中计入的三项特别费用，总计减少了24亿美元的营业利润，其中就包括7.3亿美元裁员遣散费用。

• 11亿美元： 用于解决意大利的税务纠纷和一项诉讼和解。

• 7.3亿美元： 预计的遣散费用（Severance costs）。 这直接证实了亚马逊仍在进行并未大肆张扬的裁员和人员结构调整。

• 6.1亿美元： 实体店资产减值。

云业务重回快车道，积压订单激增40%

抛开资本开支、裁员和卫星项目“烧钱”的争议，AWS的基本面表现强劲。Q4营收同比增长24%，达到356亿美元，年化运行率达到1420亿美元。

更值得注意的是积压订单（Backlog）的数据：2440亿美元，同比增长40%。这意味着未来的收入确定性极高。

Brian Olsavsky（CFO）补充道，AWS的营业利润率达到了35%，同比提升了40个基点。虽然未来的折旧和AI投资会带来逆风，但效率的提升正在对冲这些成本。

AI重塑电商零售：押注“代理式购物”

除了云业务，AI对电商业务的渗透也是重点。Jassy对自家的AI购物助手Rufus赞不绝口，称已有3亿客户使用，且使用过Rufus的客户购买转化率高出60%。

他甚至用了一个比喻来解释为什么企业需要在这个阶段就将私有数据注入模型预训练中（Pre-training），为此亚马逊推出了Nova Forge：

“这有点像在孩子很小的时候教他一门外语。这将成为他未来学习基础的一部分，并且让他以后学习其他语言变得更容易。”

针对外部通用AI（如ChatGPT等）可能截流电商流量的担忧，贾西提出了“代理式购物”（Agentic shopping）的概念，并认为消费者最终会选择零售商自己的AI代理。

“消费者想要广泛的选择、低廉的价格、快速的配送和信任。水平型代理（Horizontal agents）擅长聚合，但零售商更擅长做好这四点。”

关于AI变现的“杠铃理论”：最大的肉还在后头

针对分析师关于“AI市场是否头重脚轻（主要由几个大模型厂商在烧钱）”的提问，Jassy提出了一个非常形象的“杠铃市场”观点。

他认为目前的AI需求呈现“杠铃状”：一端是像Anthropic这样的AI实验室，正在消耗海量的算力进行训练；另一端是大量企业在做生产力和成本优化的工作（如客服自动化）。

“而在这个杠铃的中间，是所有的企业生产级工作负载……我认为这一部分最终很可能成为最大且最持久的一块蛋糕。”

Jassy强调，虽然目前AI需求已经到了“令人难以置信”的程度，但“需求的绝大部分仍然在杠铃的中间，尚未到来。”亚马逊认为AI的增长才刚刚开始。

亚马逊 2025 年第四季度财报电话会议全文翻译：

亚马逊 2025 年第四季度财报电话会议 活动日期： 2026 年 2 月 5 日 公司名称： 亚马逊 (Amazon) 活动描述： 2025 年第四季度财报电话会议

演讲环节

接线员： 感谢大家的等待。大家好，欢迎参加亚马逊 2025 年第四季度财务业绩电话会议。目前，所有参与者都处于只听模式。演讲结束后，我们将进行问答环节。今天的会议将被录音。现在，我将把会议交给投资者关系副总裁 Dave Fildes 先生。谢谢，请开始。

Dave Fildes，投资者关系副总裁： 大家好，欢迎参加我们 2025 年第四季度财务业绩电话会议。今天出席会议并回答各位提问的有：首席执行官 Andy Jassy 和首席财务官 Brian Olsavsky。

在收听今天的电话会议时，建议各位参考我们的新闻稿，其中包含了本季度的财务业绩、指标和评论。请注意，除非另有说明，本次会议中的所有比较数据均是与 2024 年同期结果进行的对比。

我们今天的评论和对各位问题的回答仅反映管理层截至今天（2026 年 2 月 5 日）的观点，并将包含前瞻性陈述。实际结果可能存在重大差异。有关可能影响我们财务业绩的因素的更多信息，已包含在今天的新闻稿以及我们提交给美国证券交易委员会（SEC）的文件中，包括我们最新的 10-K 表格年度报告和随后的文件。

在本次电话会议中，我们可能会讨论某些非公认会计准则（non-GAAP）财务指标。在我们的新闻稿、本次网络直播的随附幻灯片以及我们提交给 SEC 的文件中（均发布在我们的投资者关系网站上），大家可以找到关于这些非 GAAP 指标的额外披露，包括这些指标与可比 GAAP 指标的调节表。

我们的指引结合了我们迄今为止看到的订单趋势以及我们目前认为适当的假设。我们的业绩本身具有不可预测性，可能会受到许多因素的重大影响，包括汇率和能源价格的波动、全球经济和地缘政治条件的变化、关税和贸易政策、资源和供应的波动（包括存储芯片）、客户需求和支出的变化（包括对经济衰退的担忧、通货膨胀、利率、区域劳动力市场限制、世界大事）、互联网增长率、在线商务、云服务和新兴技术的影响，以及我们提交给 SEC 的文件中详述的各种因素。

我们的指引假设（除其他事项外）我们不会达成任何额外的业务收购、重组或法律和解。我们无法准确预测对我们的商品和服务的需求，因此，我们的实际结果可能与我们的指引存在重大差异。现在，我将把会议交给 Andy。

Andy Jassy，总裁兼首席执行官： 谢谢，Dave。我们报告的营收为 2134 亿美元，同比增长 12%（剔除汇率影响）。营业利润为 250 亿美元，过去 12 个月的自由现金流为 112 亿美元。

我们看到了强劲的增长，并且随着在人工智能（AI）、芯片、低地球轨道卫星、快速商务（Quick Commerce）以及服务更多消费者日常必需品需求等领域增量机会的出现，我们有机会在未来几年将亚马逊打造成为一个更有意义的业务体，并获得强劲的投资资本回报率，我们正为此进行投资。即便尚处于早期阶段，我们已经在这些领域看到了强劲的需求。

首先从 AWS 谈起。AWS 的增长继续加速至 24%，这是我们过去十三个季度以来的最快增速，季度环比增长 26 亿美元，同比增长近 70 亿美元。AWS 现在的年化营收运行率已达到 1420 亿美元，而我们的芯片业务（包括 Graviton 和 Trainium）现在的年营收运行率已超过 100 亿美元，同比增长达到三位数百分比。

我要提醒大家，在一个 1420 亿美元的年化运行率基础上实现 24% 的同比增长，与我们的竞争对手在一个明显较小的基数上实现更高百分比的增长是截然不同的。我们增加的增量收入和容量比其他人都要多，并继续扩大我们的领先地位。随着企业重新专注于将基础设施从本地迁移到云端，我们看到核心非 AI 工作负载的强劲增长。同时，AWS 拥有最广泛的功能、最强的安全性和运营性能以及最活跃的合作伙伴生态系统。

AWS 继续赢得大多数大型企业和政府的云转型项目。自上次电话会议以来，我们宣布了与 OpenAI、Visa、NBA、贝莱德（BlackRock）、Perplexity、Lyft、联合航空、DoorDash、Salesforce、美国空军、Adobe、汤森路透、AT&T、标普全球、加拿大国家银行、伦敦证券交易所、精选国际酒店（Choice Hotels）、埃森哲、Indeed、汇丰银行、CrowdStrike 等众多机构的新协议。美国前 500 家初创公司中，使用 AWS 作为主要云提供商的数量超过了紧随其后的两家提供商的总和。

我们每天都在增加大量的 EC2 核心计算容量，其中大部分新计算能力使用的是我们定制的 CPU 芯片 Graviton。Graviton 的性价比比领先的 x86 处理器高出 40%，并被 AWS 前 1000 名客户中的 90% 以上广泛使用。Graviton 本身就是一个数十亿美元年化运行率的业务，同比增长超过 50%。

我们一贯看到客户希望在运行其余应用程序和数据的地方运行他们的 AI 工作负载。我们还发现，当客户在 AWS 上运行大型 AI 工作负载时，他们同时也增加了核心 AWS 的使用量。但 AWS 继续获得 AI 市场份额的最大原因是我们拥有独特且广泛的、自下而上的 AI 堆栈功能。在 AI 领域，我们正在做我们在 AWS 一直在做的事情：解决客户的挑战。让我举几个例子。

第一个挑战是拥有一个强大的基础模型来生成推理或预测。 随着客户深入应用 AI，他们意识到需要选择权，因为不同的模型在不同的维度上表现更佳。事实上，大多数复杂的 AI 应用程序都利用了多个模型。无论客户是想要像 Anthropic 的 Claude 这样的前沿模型，还是像 Llama 这样的开放模型，或是像 Amazon Nova 这样具有更低成本和延迟的前沿智能模型，亦或是像 12 Labs 或 Nova Sonic 这样的视频和音频模型，Amazon Bedrock 都能让客户轻松使用这些模型，以安全、可扩展和高性能的方式运行推理。Bedrock 现在的年化运行率已达数十亿美元，客户支出季度环比增长了 60%。

第二个挑战是如何针对您的应用程序微调模型。 客户有时认为，只要有一个好的模型，就会有一个好的 AI 应用程序。这并不完全正确。针对应用程序进行模型的后训练（post-training）和微调需要大量工作。我们的 SageMaker AI 服务以及微调工具和 Bedrock 使客户的工作变得更加容易。

第三个挑战是如何拥有一个能最好地利用公司“秘方”（即自身数据）的基础模型的定制版本。 迄今为止，公司通常尝试在流程的后期（通常通过微调或后训练）利用自己的数据来塑造模型。关于这一点业内存在争论，但我们认为，企业如果可能的话，会希望在预训练的早期阶段就使用自己的数据来训练模型。这样，模型就拥有了针对每个企业最重要事项的最佳基础，并以此进行学习和进化。这有点像在孩子很小的时候教他们一门外语。这成为了他们未来学习基础的一部分，并且使他们在以后学习其他语言变得更容易。

为了解决这一需求，我们刚刚推出了 Nova Forge，它为客户提供了 Amazon Nova 模型的早期检查点，允许他们在预训练阶段安全地将自己的专有数据与模型数据混合，并启用他们自己独特的 Nova 定制版本——我们称之为“Novellas”，即在流程早期使用他们的数据进行训练。这对于构建基于模型的代理（Agents）的公司非常有用。目前市面上没有其他类似的产品，这对公司来说可能是一个改变游戏规则的因素。

另一个挑战是成本。 我已经说过很多次，如果我们希望 AI 像公司所希望的那样被广泛使用，我们必须降低推理成本。目前的一个重大障碍是 AI 芯片的成本。客户渴望更好的性价比，但通常且可以理解的是，占主导地位的早期领导者并不急于实现这一目标，他们有其他的优先事项。这就是为什么我们构建了自己的定制芯片 Trainium，并且它确实已经起飞了。

我们已经交付了超过 140 万个 Trainium2 芯片，这是我们有史以来产能提升最快的芯片发布。Trainium2 的性价比比同类 GPU 高出 30% 到 40%，是一个数十亿美元年化收入运行率的业务，有超过 10 万家公司在使用它，因为 Trainium 是目前 Bedrock 使用量的主要支撑。

我们最近推出了 Trainium3，其性价比比 Trainium2 高出 40%。我们看到对 Trainium3 的需求非常强劲，预计几乎所有 Trainium3 的芯片供应将在 2026 年年中之前被预订一空。虽然我们还在构建 Trainium4，但我们已经看到了非常强烈的兴趣。

展望未来，公司从 AI 中获取价值的主要方式将是通过代理（Agents），有些是他们自己的，有些来自他人，而在这一领域有几个我们处于有利地位去解决的客户挑战。构建代理比想象中要难。为此，我们构建了 Strands，这是一项能够从任何模型创建代理的服务。

一旦代理构建完成，企业对于将其部署到生产环境感到担忧，因为这些代理需要安全且可扩展地连接到计算、数据、工具、内存、身份、策略治理、性能监控和其他元素。这是一个新的难题，直到我们推出 Bedrock AgentCore 之前还没有解决方案。客户对 AgentCore 及其解锁部署的能力感到非常兴奋。

客户还希望利用其他有用的代理，我们已经构建了几个，包括用于编程的代理、供知识工作者利用其自身数据和分析的 Amazon Q、用于软件迁移的 AWS Transform 以及用于呼叫中心运营的 Amazon Connect。我们继续添加新功能，使用量持续快速增长。例如，使用 Amazon Q 的开发人员数量季度环比增长了 150% 以上。

除了客户指导的代理外，客户也对需要较少人工交互的代理感到兴奋。它们可以完全自主，持续运行数小时或数天，快速扩展并记住上下文。在过去的 AWS re:Invent 大会上，我们推出了 Frontier Agents 来实现这一目标。用于编码任务的自主代理、用于检测和解决运营问题的 AWS DevOps 代理以及用于在整个开发生命周期中主动保护应用程序的 AWS 安全代理，它们已经为客户带来了巨大的改变。

我们预计将在亚马逊通过资本支出投资约 2000 亿美元，但主要用于 AWS，因为我们有极高的需求，客户真的希望使用 AWS 进行核心和 AI 工作负载，我们正在尽可能快地安装并货币化这些容量。我们在理解 AWS 业务的需求信号并将该容量转化为强劲的投资资本回报率方面拥有深厚的经验。我们确信这次也会如此。

接下来谈谈商店业务（Stores）。 我们继续扩大选品，包括 2025 年在美国新增的 400 多个美容品牌，如 Bobby Brown Cosmetics、Charlotte Tilbury 和 Laura Mercier，以及新的时尚品牌如 Away Luggage、Converse、Diesel、Michael Kors、Nike 和 The North Face。我们的超低价产品 Amazon Haul 将 10 美元以下的选品增加到超过 100 万种，并扩展到为超过 25 个国家和地区的客户提供服务。

我们继续看到客户对日常必需品和杂货的强烈反响。2025 年，美国日常必需品的增长速度几乎是所有其他类别的两倍，占我们商店销售的所有商品的三分之一。我们已成为超过 1.5 亿美国人的首选杂货目的地，主要通过在线购物和全食超市（Whole Foods）。随着总销售额超过 1500 亿美元，亚马逊在这一点上显然已成为一家大型杂货商。

美国数千个城镇的客户现在可以获得生鲜商品的当日送达服务，以及数百万种其他商品。使用该服务的客户的购物频率是不使用该服务客户的两倍以上。我们计划在 2026 年扩展到更多社区，并计划在未来几年内开设 100 多家新的全食超市门店，致力于让客户的杂货购物更轻松、更快捷、更实惠。我们仍然致力于保持价格优势，并继续达到或低于其他零售商的价格。最近的一项研究表明，亚马逊连续第九年成为美国价格最低的零售商，比其他主要在线零售商平均低 14%。

2025 年，我们再次为全球 Prime 会员实现了有史以来最快的配送速度。在美国，我们当日送达的商品数量比前一年增加了近 70%。我们还继续提高农村客户的配送速度，农村地区获得当日送达服务的月均客户数量同比增长了近 2 倍。当日达是我们增长最快的配送服务，去年美国有近 1 亿客户使用了该服务，团队正在继续创新。

我们在印度、墨西哥和阿联酋推出了 Amazon Now，在约 30 分钟或更短时间内对数千种商品进行超快速配送，我们正在美国和英国的几个社区进行测试。虽然尚处于早期阶段，但客户非常喜欢它。例如在印度，客户的反应超出了我们最乐观的预期，我们看到 Prime 会员一旦开始使用它，购物频率就会增加两倍。

扩大我们的当日送达覆盖范围也意味着订单截止时间显著延后，这对客户来说意义重大。例如在平安夜，美国约 4000 个城市的客户可以在中午之前订购商品并在当天收到。

另一个例子是我们最近推出的“添加到配送”（Add to Delivery）功能，该功能使美国的 Prime 会员只需轻按一下即可将商品添加到即将到来的亚马逊配送中，无需再次结账或支付额外的运费。仅在推出六个月后，“添加到配送”就已经占亚马逊网络每周履行的所有 Prime 订单量的约 10%。虽然表面上看起来很简单，但此功能背后有大量的发明支持，我们需要在实时且极低延迟的情况下弄清楚亚马逊数亿种产品中有哪些可以添加到客户即将到来的配送中，展示它们，找到将其包含在包裹中的方法，并在相同的客户承诺时间内交付。

商店团队也在继续创新并利用 AI 为客户服务。我们的 AI 购物助手 Rufus 正在迅速扩展。Rufus 可以研究产品、跟踪价格并在达到设定价格时在我们的商店中购买产品。它现在还可以通过我们的代理代购（Agentic Buy for Me）功能在其他数千万个在线商店中购物并为客户进行购买。去年，超过 3 亿客户使用了 Rufus。此外，客户使用 Lens（我们的 AI 视觉搜索工具，可通过手机摄像头、截图或条形码查找产品）的次数同比增长了 45%。

接着谈谈亚马逊广告（Amazon Ads）。 我们对全漏斗产品持续强劲的增长感到高兴，本季度创造了 213 亿美元的收入，同比增长 22%。我们商店中的 Sponsored Products（赞助产品）广告仍然是我们最大的广告产品，数万亿的购物、浏览和流媒体信号与先进的 AI 和机器学习相结合，使我们能够为客户提供高度相关、有用的广告。

我们看到 Prime Video 广告持续增长，目前已在 16 个国家/地区推出，并对我们的收入增长做出了有意义的贡献。Prime Video 全球平均广告支持受众为 3.15 亿观众，高于 2024 年初的 2 亿。

我们的广告团队也在利用 AI 进行创新。我们最近宣布了广告代理（Ads Agent），让品牌可以使用 AI 大规模创建和优化广告活动，实施有效的广告活动定位，并快速创建可操作的洞察。我们的创意代理（Creative Agent）让广告商利用对话式指导和亚马逊的零售数据，从概念到完成，研究、头脑风暴并生成全漏斗广告活动，将原本需要一周的过程缩短为仅几个小时。

我们在其他几个领域也在继续发明并看到势头，我仅举几例。首先是 Prime 上的体育直播。《周四橄榄球之夜》（Thursday Night Football）第四季打破了更多记录。这是我们收视率最高的一个赛季，平均观众人数超过 1500 万，同比增长 16%，连续第三年实现两位数增长。包装工队对阵熊队的外卡赛是历史上流媒体播放量最高的 NFL 比赛，观众人数达到 3160 万，比之前的记录高出 400 多万。

我们刚刚向美国所有客户推出了 Alexa+，Prime 会员免费，非 Prime 会员每月 19.99 美元。Alexa+ 继续变得更好、更强大，我们增加了与 Alexa 互动的新方式，包括在 Alexa.com 上的新聊天体验、重新设计的移动应用程序以及与三星电视和宝马汽车等第三方设备的新集成。我们还添加了新功能，例如代表客户接听 Ring 门铃以及更多购物或管理家庭的方式。

最后，团队在 Amazon Leo（注：此处原文为 Leo，即低地球轨道卫星项目，对应现实中的 Project Kuiper）方面取得了快速进展，这将为无法获得宽带连接的地方的消费者、企业和政府带来连接。我们的企业级客户终端 Leo Ultra 是有史以来速度最快的卫星互联网天线，可提供高达 1Gbps 的同步下载速度和高达 400Mbps 的上传速度。Leo 将提供企业级性能和高级加密，通过直接连接到 AWS 的安全专用网络绕过公共互联网。我们已经发射了 180 颗卫星，计划在 2026 年进行 20 多次发射，2027 年进行 30 多次，并预计在 2026 年进行商业发布。我们已经签署了数十项商业协议，包括与 AT&T、DirectTV Latin America、JetBlue 和澳大利亚国家宽带网络的协议，还有更多协议正在进行中。

这是充满创新和进步的一年，我们在 2026 年已经全速前进。接下来，我将把会议交给 Brian 进行财务更新。

Brian T. Olsavsky，高级副总裁兼首席财务官： 谢谢，Andy。首先从我们的营收财务结果开始。全球营收为 2134 亿美元，同比增长 12%，剔除汇率带来的 150 个基点的有利影响。

在第四季度，我们报告的全球营业利润为 250 亿美元。该营业利润包括三项特别费用，使营业利润减少了 24 亿美元。 第一项费用为 11 亿美元，用于解决与我们意大利商店业务相关的税务纠纷以及诉讼和解。这笔费用主要影响我们的国际部门，主要记录在履行和其他运营费用项目中。 第二项费用为 7.3 亿美元，用于预计的遣散费。这笔费用影响我们所有三个部门，主要记录在履行、销售和营销以及技术和基础设施费用项目中。 第三项费用为 6.1 亿美元，用于资产减值，主要与实体店相关。这笔费用主要影响北美部门，并报告在其他运营费用项目中。

接着看分部业绩。在北美部门，第四季度营收为 1271 亿美元，同比增长 10%。国际部门营收为 507 亿美元，同比增长 11%（剔除汇率影响）。全球付费单位同比增长 12%，这是我们 2025 年最高的季度增长率。

第四季度为这一年画上了一个强劲的句号，我们在假日高峰期向客户进行了交付。我们犀利的价格、丰富的选品和创纪录的快速配送速度引起了客户的共鸣。他们赞赏快速收到商品的便利性，从给家人朋友的礼物到日常必需品和生鲜杂货。我们全球数百万第三方卖家继续成为我们广泛选品的重要贡献者。在第四季度，全球第三方卖家单位占比为 61%。我们继续投资于工具和服务，包括一套全面的 AI 工具，帮助我们的销售合作伙伴管理和发展他们的业务。

转到盈利能力，北美部门营业利润为 115 亿美元，营业利润率为 9%，高于 2024 年第四季度的 8%。国际部门营业利润为 10 亿美元，营业利润率为 2.1%。剔除前面提到的特别费用的影响，国际部门的营业利润率也实现了同比增长。

我们对整个高峰期的履行网络表现感到满意。过去几年，我们在改善网络成本结构方面取得了重大进展。在美国，我们的区域化网络正在规模化运营，我们继续进行改进。这种区域化改善了本地库存配置，从而实现了更快的交付和更低的成本。去年，美国 Prime 会员收到超过 80 亿件当日或次日送达的商品，同比增长超过 30%，其中杂货和日常必需品占总数的一半。

2025 年，我们在全球范围内连续第三年实现了 Prime 会员有史以来最快的配送速度，同时也降低了服务成本。通过利用我们现有的美国网络，我们现在可以向 2300 多个城镇的客户提供生鲜杂货配送，并且全部为当日送达。这一年在整个过程中我们看到了该服务的显著普及。当客户使用我们的生鲜服务时，他们的月度支出明显高于不购买该类别的客户。我们还看到购买生鲜杂货的客户在他们的当日送达订单中添加的商品数量增加了 3 倍。

展望未来，我们看到进一步提高全球履行网络生产力的机会，同时为客户提供更快的速度。我们将继续优化库存配置以减少运输距离，减少包裹接触次数，提高包裹整合度，并推出机器人和自动化技术以提高效率并提升客户体验。

转到广告业务。第四季度广告收入增长了 22%，仅在 2025 年我们就增加了超过 120 亿美元的增量收入，因为我们连接品牌与客户的全漏斗广告方法正在产生共鸣。简化广告商体验，使品牌能够更好地接触到任何地方的客户。

接下来是 AWS 部门，营收为 356 亿美元，同比增长加速至 24%。我们实现了 26 亿美元的季度环比收入增长，AWS 现在的年化收入运行率达到 1420 亿美元。这一加速是由核心服务和 AI 服务共同推动的，因为客户继续对其基础设施进行现代化改造并将工作负载迁移到云端。我们的 AI 产品继续引起客户的共鸣，包括我们的代理能力。这一增长部分得益于我们在第四季度增加了超过 1 吉瓦（GW）的容量。2025 年，AWS 增加的数据中心容量比世界上任何其他公司都多。

AWS 营业利润为 125 亿美元。我们在看到强劲的营收增长的同时，仍专注于提高整个业务的效率。这包括投资于软件和流程改进以优化服务器容量，使用我们低成本的定制网络设备开发更高效的网络，以及推进定制芯片。与此同时，我们继续代表客户快速开发产品和服务。正如我们长期以来所说的那样，我们预计 AWS 的营业利润率会随时间波动，部分取决于我们在任何时间点的投资水平。

转到现金流，我们全年的运营现金流增加至 1395 亿美元，同比增长 20%，这主要是由于营业利润的提高和营运资金的变化。

现在转到我们第一季度的财务指引。 预计第一季度净销售额将在 1735 亿美元至 1785 亿美元之间。该指引预计汇率将产生约 180 个基点的有利影响。提醒一下，全球货币在季度内可能会波动。 预计第一季度营业利润将在 165 亿美元至 215 亿美元之间。

关于营业利润指引有几点需要提及。 在北美部门内，我们确实预计与 Amazon Leo（卫星项目）相关的成本将同比增加约 10 亿美元。我们计划在 2026 年进行 20 多次发射，2027 年进行 30 多次，这意味着我们每年在发射卫星上的支出都在增加。选定的企业客户目前正在测试 Amazon Leo 服务，我们预计今年晚些时候将进行更广泛的商业推广。提醒一下，目前我们确实将大部分 Leo 成本作为已发生费用处理。我们预计在今年晚些时候，其中许多成本（如卫星制造和发射服务）将被资本化。

在国际部门内，我们继续加大对商店业务的投资，以提升客户体验并鼓励零售需求更快地转移到线上。这包括带来更快的配送选项，包括在 30 分钟或更短时间内向客户送货的 Amazon Now 服务。我们也努力保持价格和卖家费用的敏锐度，在一些国家，我们不得不采取更激进的措施来达到或击败竞争对手的价格。我们喜欢这些投资，因为它们会让客户满意，发展我们的业务，并且我们相信将产生长期的正向投资资本回报率。

进入 2026 年，我对我们团队的强大执行力感到充满活力。我要感谢全公司所有员工为客户所做的辛勤工作。我们仍然专注于推动更好的客户体验，这是为我们的股东创造持久价值的唯一可靠途径。

至此，让我们进入提问环节。

问答环节

接线员： 现在我们将开放电话提问。（接线员说明）我们的第一个问题来自 Evercore ISI 的 Mark Mahaney。请提问。

Mark Stephen Mahaney，分析师： 好的，谢谢。Brian，这个问题我想请教你，或者是 Andy。关于强劲的长期投资资本回报率（ROIC），我认为这是目前市场上的一个争论点。能否让我们更深入地了解一下，你们认为投资者如何能够看到这一点？能否谈谈你们正在经历的资本支出（CapEx）周期的持续时间，或者我们在盈利水平方面应该看到什么？ 或者也可以谈谈在经历这个资本支出周期时，你们不希望跌破的其他最低自由现金流生成水平。请帮助我们了解你们对实现强劲长期投资资本回报率的信心程度。谢谢。

Brian T. Olsavsky，高级副总裁兼首席财务官： 好的，Mark。谢谢。我先从财务方面回答。关于我们正在进行的投资，正如 Andy 之前所说，我们将获得的所有容量都投入到客户服务中，并且立即发挥作用。我们还看到通过其他客户以及积压订单和承诺（人们急于与我们达成协议，特别是针对 AI 服务）带来的长期增量收入。所以你可以看到这对我们损益表（P&L）的影响，既通过资本支出，也通过 AWS 的营业利润率体现出来。AWS 第四季度的营业利润率为 35%，同比上升 40 个基点。正如我们之前讨论过的，这会随时间波动。当然，AI 投资和该资本支出的折旧会带来阻力。但我们也努力通过效率提升和成本降低来抵消这一影响。所以我们会观察其随时间的发展。但是是的，我们看到了强劲的投资资本回报率。显然这些服务的需求强劲，我们继续看好该领域的投资。

Andy Jassy，总裁兼首席执行官： 我想补充一点，如果你看看我们今年正在支出和打算支出的资本，主要是在 AWS，其中一部分用于我们的核心工作负载（即非 AI 工作负载），因为它们的增长速度比我们预期的要快。 但大部分是在 AI 领域，我们有着巨大的增长和需求。当你在 1420 亿美元的年化营收运行率基础上同比增长 24% 时，增长量是巨大的。我们继续看到的是，我们安装这些 AI 容量的速度有多快，我们将其货币化的速度就有多快。所以这是一个非常难得的机会。 正如我多次分享的那样，我深信我们今天所知的每一个客户体验都将被 AI 重塑，将会出现一大批我们从未想象过的客户体验，成为我们每天操作和使用的常态。我认为另一件事是，如果你真的想广泛地使用 AI，你需要将数据放在云端，将应用程序放在云端。这些都是推动人们走向云端的巨大顺风。所以我们将在这里积极投资，我们将投资以保持我们在这一领域的领先地位，就像我们过去几年所做的那样。

对于预测需求信号并以一种没有大量浪费容量且有足够容量服务需求的方式进行操作，我认为我们在 AWS 多年来积累了相当多的经验。我认为我们通过 AWS 多年来在如何构建数据中心、如何运营它们以及如何在其中进行发明创造（如果你想想我们的芯片和硬件、网络设备以及我们在电力方面的发明）也证明了这一点。这并不是某种不切实际的（quixotic）营收抓取。我们有信心这些投资将产生强劲的投资资本回报率。我们在核心 AWS 业务上已经做到了这一点，我认为在这里也会非常真实。

我想随着时间的推移，你们在 AI 领域会看到的一些事情是，你们会继续看到所有的推理服务（这将是长期 AI 工作负载的大部分）将继续得到优化，你们会看到这些服务的利用率更高。你们会看到价格在一段时间内正常化。然后我认为，那些不仅拥有基础设施卓越性，而且拥有能为客户提供更好性价比并为公司自身提供更好经济效益的组件的公司，将拥有优势的财务状况。

我想如果你看一看，我们已经有了一个非常好的开端，Trainium 支撑了我们 Bedrock 服务的大部分，这不仅给客户提供了更好的价格，也给了我们更好的经济效益。所以我们看到这遵循了我们在核心 AWS 投资早期看到的同样模式。我非常有信心我们将在这里获得强劲的投资资本回报率。

接线员： 谢谢。下一个问题来自摩根大通的 Doug Anmuth。请提问。

Doug Anmuth，分析师： 非常感谢接受提问。能否谈谈 Project Rainier 在与 Anthropic 合作的首个完整季度后的运行情况？我在新闻稿中看到提到了 50 万个芯片，但几个月前你们提到过达到 100 万个。能否澄清一下？然后是对 Mark 问题的跟进。在营业收入增长或正自由现金流方面，是否有任何财务护栏或控制措施是我们应该考虑的？谢谢。

Andy Jassy，总裁兼首席执行官： 好的。我先从 Trainium 部分开始。我们对 Trainium 的增长和那里的未来感到非常兴奋。我想如果你看看 AI 早期最初几年发生的事情，你会看到大量的使用，但客户真的渴望更好的性价比。Trainium 的性价比比同类 GPU 高出 30% 到 40%。所以这对客户非常有吸引力。

你提到了 Project Rainier。Anthropic 正在构建——他们在 Trainium2 上训练他们的下一个 Claude 模型，这就是 Project Rainier。我们在那里提到了 50 万个芯片。你会看到这个数字继续增加。除了 Project Rainier，他们还将相当一部分 Trainium2 用于其他工作负载和他们自己的 API。但 Trainium 此时已经是一个数十亿美元年化运行率的业务，并且已被完全认购。

此外你看到的还有 Trainium3，即 Trainium 的下一个版本，我们刚刚开始发货，其性价比比 Trainium2 高出 40%。我们有——那里有非常实质性的兴趣。我们预计几乎所有的供应将在今年年中左右被承诺预订。我们正在构建 Trainium4。对于将于 2027 年推出的 Trainium4，已经有了非常实质性的兴趣，而且我们已经开始讨论 Trainium5。 所以此时对 Trainium 有很多兴趣。我想人们知道我们的芯片能力和芯片业务，但我不确定大家是否意识到我们在过去 10 年里已经成为了一家多么强大的芯片公司。如果你看看我们在 Nitro 上所做的，如果你看看我们在 Graviton（我们的 CPU 芯片）上所做的，其性价比比同类 x86 处理器高出约 40%。AWS 前 1000 名客户中有 90% 正在非常广泛地使用 Graviton。 如果你结合 Trainium 和 Graviton，这是一个年化运行率远超 100 亿美元的业务。那里还处于早期阶段。所以我对我们所看到的非常乐观。Project Rainier 进展非常顺利。我认为 Anthropic 对此非常满意。我们在过程中也学到了很多，但这只是可能性的早期阶段。这是一个正在变大且潜力巨大的大业务。

我也简要评论一下你的第二个问题。正如我提到的，我认为这是一个极其不寻常的机会，可以永远改变 AWS 和整个亚马逊的规模。我认为这也是一个非凡的机会，让公司改变所有的客户体验，让初创公司能够构建全新的体验和业务，而这些在以前可能需要更长时间才能完成。因此，我们将其视为一个不寻常的机会，我们将积极投资以成为领导者，就像我们过去几年那样，以及我认为我们未来将会做的那样。

接线员： 谢谢。下一个问题来自巴克莱银行的 Ross Sandler。请提问。

未具名参与者： 太好了。Andy，你在之前的几次电话会议中提到，目前的 AI 市场有点“头重脚轻”，大量的支出主要集中在少数 AI 原生实验室周围。当你展望 2026 年时，这种情况有何变化？具体来说，你认为你们如何通过扩展与像 OpenAI 这样的公司的关系，来帮助亚马逊在零售和 AWS 两方面的 AI 努力？多谢。

Andy Jassy，总裁兼首席执行官： 我们目前在 AI 领域看到的情况，我会形容为真正的“杠铃式”市场需求。 在一端，你有 AI 实验室，他们目前正在消耗大量的计算能力，还有一些我认为是“失控式增长”的应用程序。 在杠铃的另一端，你有许多企业正在通过 AI 在生产力和成本规避类型的工作负载中获得价值。这些包括客户服务、业务流程自动化或一些反欺诈部分。 而在杠铃的中间，是所有的企业生产工作负载。

我想说，目前企业在评估如何迁移这些工作负载、致力于迁移这些工作负载以及将其投入生产方面处于不同阶段。但我认为杠铃的中间部分最终很可能成为最大和最持久的部分。顺便说一句，我会把那些公司从一开始就在 AI 之上构建并在生产中运行的全新业务和应用程序也放在这个杠铃的中间。 所以对我来说，当我看着正在发生的事情时，如果你看看目前已经看到的 AI 需求，那是令人难以置信的，但大部分需求仍将来自杠铃的中间部分。这将会随着时间的推移而到来。随着越来越多的公司拥有 AI 人才，随着越来越多的人接受 AI 背景教育，随着推理成本继续降低（这是我们试图通过 Trainium 和硬件策略做的一大部分），以及随着公司在将这些工作负载迁移到 AI 上运行取得越来越大的成功，这些都会到来。所以我认为这只是一个巨大的机会。尽管它如我们所讨论的那样以前所未有的速度增长，但仍处于相对早期阶段。

至于我们如何看待与像 OpenAI 这样的其他公司的关系扩展。我会告诉你，AI 领域正在发生的这一运动非常广泛。它将涉及很多公司，实际上已经涉及很多公司了。有许多 AI 实验室，但你交谈的几乎每家公司，我们在 AWS 方面的几乎每一次对话都是从 AI 开始的。所以我们与许多不同的公司有着非常重要的关系。我认为我们在 11 月宣布了与 OpenAI 的协议。我们对该协议感到兴奋。这是一个大协议，我们非常尊重这家公司，我们希望随着时间的推移继续扩展我们的合作伙伴关系。但这不仅仅是几家公司的事情。随着时间的推移，这将是成千上万家公司的事情。

接线员： 谢谢。下一个问题来自 Moffett Nathanson 的 Michael Morton。请提问。

Michael Morton，分析师： 你好，晚上好。谢谢接受提问。这个问题关于零售业务。Andy，你谈到了你多么热衷于这将改变全面的体验。你也分享了一些关于 Rufus 的令人鼓舞的数据点。我们看到所有其他互联网平台都在推出协议。我很想知道你认为这对零售业务有何影响，以及随着消费者随时间获得更好的答案，零售业务的站内广告部分是否会面临漏斗压缩。 任何这方面的看法都很好。谢谢。

Andy Jassy，总裁兼首席执行官： 我对客户最终将用于代理式购物（agentic shopping）的客户体验非常乐观。我认为这对客户有好处。我认为这将使他们更容易购物。这是我们为何在自己的购物助手 Rufus 上投入如此巨大的重要原因。如果你最近还没用过 Rufus，我真的鼓励你去试试。它已经变得好多了，而且每个月都在变好。2025 年我们有 3 亿客户使用了 Rufus。使用 Rufus 的客户完成购买的可能性要高出约 60%。所以你看到了大量的使用和增长，我认为它非常有用。

同时，我认为我们将与能够实现购物的第三方横向代理建立关系。我们必须共同找出更好的客户体验。目前这些横向代理仍然没有任何你的购物历史，它们搞错了很多产品细节，也搞错了很多价格。所以我们必须一起尝试找到更好的客户体验和对双方都有意义的价值交换。 但我很有希望随着时间的推移我们会达到目标。我们继续进行着许多对话。我认为随着时间的推移，你必须关注消费者会使用哪些购物代理。这在某些方面让我想起了早期搜索引擎向零售商推荐流量的日子。但这仍然只占总流量和销售额的一小部分。

在那部分中，你必须问有多少消费者会更喜欢使用作为零售商和消费者之间中间人的横向代理，而不是想要使用来自该零售商的优秀代理——它拥有所有的购物历史，拥有所有数据，如果你只是想“针对性搜索”（spear fishing）某些东西，它可以让你很容易地在那里购物，或者如果你想进行发现，你可以在那里进行，并且它拥有关于购物的最佳数据。 我认为很多客户最终会选择使用来自该零售商的优秀购物代理，因为如果你想想消费者真正想要从零售和零售商那里得到什么，他们想要非常广泛的选品，他们想要低价格，他们想要非常快速的配送。然后他们想要一个可以信任并能照顾好他们的零售商。 我认为横向代理在聚合选品方面做得不错，但零售商在做好这四件事方面要好得多。所以我对使用我们购物助手的人非常乐观。它有了一个很好的开端。我也预计随着我们解决我之前提到的问题，我们将随着时间的推移与其他第三方代理合作。

接线员： 谢谢。下一个问题来自摩根士丹利的 Brian Nowak。请提问。

Brian Nowak，分析师： 谢谢接受我的提问。Andy，我想问一个关于今年全球零售业务的问题。我知道你谈到了很多投资领域，以改善服务、使其长期更持久等。但我假设今年你们也预期会有效率来源。能否帮助我们了解今年零售业务账本的两面？你们在哪些领域看到了效率来源和降低服务成本的潜力？ 然后我们应该如何思考推动更持久增长的投资领域，比如机器人技术等？这如何细分？

Andy Jassy，总裁兼首席执行官： 好的。我会说在继续投资以保持零售业务增长方面，核心的需求驱动因素仍然相同。我们将努力扩大选品。你已经看到了我们过去几年所做的。选品的扩展是广泛的，你会看到它在两端都有体现。我们有更多那些已经在亚马逊建立存在并取得成功的奢侈品牌，他们发现我们可以以正确的方式管理他们的品牌展示，他们非常高兴。我的意思是，你只需要看看像欧莱雅（L'Oréal）这样的例子，看看该业务增长有多快以及我们的合作伙伴有多高兴。

与此同时，我们正在努力继续扩大我们为客户提供的日常必需品的数量。正如我在开场白中提到的，我们业务中日常必需品的增长确实非常显著。现在我们移动的每三个单位中就有一个是日常必需品。 我们发现，客户越能在日常必需品和低平均售价（ASP）商品上依赖我们，他们就越会选择在各个方面与我们进行更多的下游购物。我们只是更处于他们心智的首位。所以我认为我们捕获越来越多日常必需品的一个重要原因（你在我们的生鲜杂货业务中也能看到这一点）仅仅是因为我们过去三年在配送速度上的改进非常显著。 这是我在街上最常被拦下来谈论的事情，即“我简直不敢相信从我下单到送货上门有多快，而且你们是多么可靠。”

关于配送速度，快速商务（Quick Commerce）正在发生的事情也很有趣，我们有一个名为 Amazon Now 的产品，主要在美国以外的印度、阿联酋和墨西哥启动，可以在 30 分钟内将数千种商品送达客户手中。它的增长速度确实很有趣。我认为这就像日常必需品一样，当你能从亚马逊订购越来越多的东西时，如果是我们为你寻找的东西提供了极好的体验，你就会首先想到亚马逊。 如果你看看印度（那是我们推出快速商务最快的地方），尝试快速商务的客户的购物频率是他们尝试之前的 3 倍。所以我们认为这些都是我们正在扩展的非常令人兴奋的领域。你会看到我们继续扩展在生鲜方面的业务，我们也对此感到非常兴奋。 我们现在能够在全球数千个城市实现生鲜当日送达。在提供这些生鲜的城市中，该地理区域订购的前 10 种商品中有 9 种是生鲜。所以我们在那方面也取得了很大成功。人们从我们这里购买生鲜后，他们的购物频率是原来的两倍。所以有很多值得喜欢的地方。

关于效率，Brian，我们总是有一长串正在处理的清单。今天也是如此。比如我之前经常谈到的履行网络区域化，特别是在过去几年的美国。我说过我们还没有完成对此的打磨，这是真的。只是我们不是每次都谈论它。但如果你看看我们在那里所做的，我们扩大了区域的数量。之前是 8 个，现在是 10 个。 我们将区域化扩展到了入库交付，使其更高效，能够更快地将更多商品送到离客户更近的地方。我们正在做大量工作，并在能够将更多单位放入每个箱子方面取得了巨大进展。当我们能在每个箱子放入更多单位时，显然节省了运输，当我们这样做时，我们推动了更好的营业利润。我们在那里取得了非常显著的进展，但还有更多计划。顺便说一句，这种改进也是帮助我们做到像我之前谈到的那样，近乎实时地“添加到配送”功能的一部分。

正如你提到的，机器人技术对我们来说是另一个重点。我们在履行网络中拥有超过 100 万个机器人。它们负责各种功能，但这仍然只是我认为随着时间推移我们能够实现的一小部分。这将允许我们——我们将始终在履行网络中雇佣大量人员，但他们会将更多重复性的工作留给机器人，这对于业务来说意味着更高的生产力，对我们队友来说更安全，而且其中也有真正的成本效率。所以和往常一样，账本两面都有很多内容。

接线员： 谢谢。我们最后一个问题来自高盛的 Eric Sheridan。请提问。

Eric Sheridan，分析师： 非常感谢接受提问。关于 AWS 有几个部分的问题。能否谈谈截至第四季度你们的营收积压订单（backlog）的现状？另外，能否讨论一下你们在内部用例和外部客户需求方面所看到的关于 AI 工作的供需不平衡情况，以及随着 2026 年更多容量上线，你们如何考虑缩小这些差距？谢谢。

Andy Jassy，总裁兼首席执行官： 是的，这是很多部分。我先从第一个关于积压订单的问题开始，我们的积压订单为 2440 亿美元，同比增长 40%。我认为季度环比增长了 22%。我们有很多正在进行的交易。正如我之前提到的，目前 AWS 在 AI 领域以及核心 AWS 领域都有大量需求。

你的第二个问题是内部和外部用例，以及供需方面的影响。我们支出的资本和拥有的容量绝大部分被外部客户消耗。亚马逊一直是 AWS 的一个非常大的客户，一个非常有帮助的客户，因为他们要求很高，并且非常广泛地使用服务，并在我们发布新事物时拓展极限。 所以他们一直是一个非常重要的大客户，但始终只占总数的一小部分，这在今天的 AI 以及整个 AWS 业务中也是如此。在内部，我们有各种使用 AI 的方式。我们已经部署或正在构建的 AI 应用程序超过 1000 个，范围从我们刚才谈到的购物助手 Rufus，到 Alexa+（一个真正大规模的生成式 AI 应用程序），再到我们履行网络中允许我们进行更准确预测的应用程序，以及我们的客户服务聊天机器人，还有我们让品牌更容易创建广告并优化其跨全漏斗广告选项的活动，再到体育直播。如果你看《周四橄榄球之夜》，你可以看到防守警报（Defensive Alerts），它可以预测哪位球员会进行突袭（blitz），或者口袋保护时间（pocket health）。 可以说在我们每一个业务中，你都看到了 AI 的广泛使用，以改善客户体验。在很多情况下，只是完全重塑了以前的可能性。比如使用 Lens 这样的工具就很棒，你可能会看到想买的东西，只需在应用程序中拍张照片，它就会在详情页面上找到该商品，你可以一键购买。这有点像魔术。

而在外部，这有点像我之前所说的。你有 AI 实验室消耗大量的容量，既用于训练也用于跨不同应用程序和模型的推理和研究。 我们看到企业有各种各样的工作负载：客户服务自动化、业务流程自动化、反欺诈、完全重塑他们的应用程序、代理编码应用程序、法律应用程序。Suno 是一个非常酷的 AWS 客户示例，它重塑了你编写音乐和制作音乐的方式。所以真的是全面的。

关于供需，我会告诉你的是，我们在一个 1420 亿美元的年化运行率业务上实现了 24% 的同比增长。所以我们正以真正前所未有的速度增长。我想每个供应商都会告诉你（包括我们），如果我们拥有所有我们能消化的供应，我们可以增长得更快。 因此，我们在这一点上极其顽强（scrappy）。如果你看看过去 12 个月，我们增加了 3.9 吉瓦的电力。作为参考，这是我们 2022 年的两倍，当时我们是一个年运行率 800 亿美元的业务。我们预计到 2027 年底将再次翻倍。仅在第四季度，我们就季度环比增加了 1.2 吉瓦的电力。所以我们的团队正在积极、顽强和创造性地尽可能快地增加容量。我们将在 2026 年、2027 年以及 2028 年增加更多。我们非常乐观我们能继续保持目前的增长水平。

接线员： 感谢大家参加今天的电话会议并提问。重播将在我们的投资者关系网站上提供至少三个月。我们感谢您对亚马逊的关注，并期待下个季度再次与您交流。

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截至发稿比特币报价61000美元，已从峰值下跌超50%，抹去特朗普重返白宫前后积累的全部涨幅。除BTC外的其他山寨币市值较去年10月高点下跌51%（考虑到代币通胀带来的市值虚增后，实际价格下跌幅度更大。）过去一周加密市场市值至少蒸发7000亿美元。

（BTC价格从高点下跌51.78%，图表来源：TradingView）

（除BTC外山寨币市值从高点下跌50.88%，图表来源：TradingView）

资金撤离同步发生。据彭博数据，周三单日就有超过7.4亿美元从140多只加密主题ETF流出，过去三个月累计净流出接近40亿美元。Glassnode称，美国现货比特币ETF持有人平均成本约为8.41万美元，意味着在当前价位下大量投资者处于浮亏状态。

市场人士强调，“亲加密”的政策出现并不等于价格底。NovaDius Wealth Management总裁Nate Geraci表示，支持加密的政府“并不会神奇地消除下行波动”。Financial Insyghts创始人Peter Atwater则指出，华盛顿往往在市场情绪最亢奋时拥抱放松监管，随后出现急跌并不意外。

“特朗普行情”溢价退潮，合规产品未能“护航”波动

这轮回撤的反差在于，散户并非只通过交易所直面风险，而是借道“华尔街认可”的基金产品集中入场。在白宫亲数字资产指令推动下，监管机构为大量交易所交易产品放行，资产管理人迅速推出覆盖主流代币与更高风险代币的各类ETF，包括主题化押注、投机策略与收益包装。

但结果是，机构背书更多提供了可交易性与合规通道，并未改变资产本身的高波动属性。随着行情反转，原本由政策乐观情绪支撑的投机性溢价被挤压，散户承担了主要的再定价成本。

截至发稿，比特币从峰值回落超50%，在6.1万美元附近徘徊。与此同时，据TradingView数据，山寨币市值自10月高点下跌51%，考虑到代币通胀带来的市值虚增后，实际价格下跌幅度更大。

在更宏观的层面，过去一周加密市场整体市值至少减少7000亿美元。彭博指出，这轮下跌不仅抹去特朗普重新入主白宫前后的涨幅，也终结了此前由政策预期与监管绿灯共同点燃的上涨叙事。

价格跌破ETF成本线，市场开始投降式卖出

资金面给出了更直接的压力信号。据彭博数据，周三单日超过7.4亿美元从140多只加密主题ETF撤出，三个月累计净流出接近40亿美元，且不仅发生在现货比特币基金，Ether、XRP、Solana以及多币种产品也出现明显流出与净值回撤。

持仓成本则放大了痛感。Glassnode称，美国现货比特币ETF持有人平均成本约8.41万美元，显著高于当前价格，这意味着许多通过ETF入场的散户在账面上已处于亏损区间。

彭博指出，随着资金流干涸、流动性变薄、叙事停滞，市场正在进入“等待新故事或等待投降式卖出”的持有僵局。

与经历过多轮周期的老玩家不同，这批增量买盘是在制度化与监管验证之后入场，预期更接近主流资产的体验。如今，原本被视作游戏规则改变者的ETF回撤，反而加速了信心松动。

加密投资者Bruno Ver表示，暴跌速度令许多人措手不及，并提到在高位买入的投资者承受更大压力。与之形成对照的是，部分ETF支持者仍强调，这是加密资产“正常的回撤周期”，ETF的作用是提供透明、受监管的准入，而非消除风险。

市场结论：华盛顿能给“合法性”，给不了“价格底”

在这一轮快速回撤中，市场给出的最直白信息是：政策可以推动产品供给、改善交易通道并带来阶段性情绪溢价，但无法阻止高波动资产的周期性深度回撤。正如Nate Geraci所言，下行波动不可能由白宫或监管“消除”。

Peter Atwater解读本轮行情指出：政治与监管往往追随高涨的市场情绪，倾向在“派对最热闹时”加码宽松。当前的急跌，与其说是意外，不如说是投机溢价在退潮时对风险定价的回归。

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2月5日，KKR和Blue Owl在财报电话会议上对2026年财务前景发出警告。KKR首席财务官Robert Lewin表示，若市场环境恶化，公司可能推迟今年部分资产出售，这将减少现金流并导致2026年收益下降。

Blue Owl则披露其信贷基金赎回请求上升，导致公司未能达成长期增长目标，预计2026年费用增长仅为"温和"水平，较2025年约20%的资产和费用增长大幅放缓。

周四，美国PE三巨头股价全线下跌。Ares暴跌超11%至121.87美元，KKR下跌5.5%至99.19美元，Blue Owl下跌3.8%至11.65美元。今年以来，这三家公司及包括黑石在内的私募资本同行股价累计跌幅均跌超15%，投资者正在重新评估其增长前景。

此次抛售潮的核心在于市场逻辑的根本性转变。过去十年中，软件即服务（SaaS）行业凭借稳定的经常性收入（ARR）成为私募信贷最青睐的资产类别。

然而，随着AI取代代码编写和数据分析功能的风险上升，这一“类债券”的稳定性逻辑正在崩溃。据华尔街见闻文章提及，彭博智库数据显示，，过去四周内已有超过177亿美元的科技公司贷款跌至不良水平。

分析指出，这种波动促使私募资本集团考虑推迟资产出售——这将影响其产生丰厚业绩费的能力，同时整体资产增长也因投资者从部分基金撤资或推迟新投资而放缓。

推迟资产退出与赎回压力加剧

市场波动正在直接冲击私募资本机构的核心商业模式。资产出售延迟意味着业绩费收入推后，而赎回压力则威胁资产管理规模的持续增长。

Robert Lewin在电话会议上表示，如果环境确实恶化，资产出售延迟将导致利润在后续年度实现，但他强调KKR对未来感到"非常有利"。

Blue Owl首席财务官Alan Kirshenbaum则表示，在赎回请求上升的情况下，这家专注于科技领域的私募资本集团将在2026年仅实现"温和"费用增长。

分析认为，这一谨慎指引标志着显著放缓，该公司去年曾设定雄心勃勃的目标，计划到2029年管理资产超过5000亿美元，年费用相关收益超过31亿美元。

尽管面临挑战，三家机构第四季度业绩喜忧参半，但资产规模大幅增长。Ares在截至去年12月的三个月内录得创纪录的344亿美元资本流入，将其管理资产推至6230亿美元的新高。

KKR的资产同比增长17%至7440亿美元，费用相关收益增长15%，符合预期，但调整后净收益为每股1.12美元。业绩受到两方面拖累：该集团向其2013年日本基金的客户退还超过2亿美元业绩费，以及资产出售收益低于分析师预期。

Blue Owl筹集了120亿美元资本承诺，加上其基金杠杆增加53亿美元，将总管理资产提升至3070亿美元。其4.17亿美元的费用相关收益同比增长22%，超过华尔街预期，但1870亿美元的付费资产略低于彭博调查的分析师预测。

软件敞口成焦点，高管力图安抚

在财报电话会议上，分析师密集追问KKR、Ares和Blue Owl高管关于其对软件公司的贷款敞口，以及AI是否会导致违约率上升和重大损失。

Blue Owl首席执行官Marc Lipschultz采取了强硬立场，称软件公司大规模过时的说法"荒谬"，并表示该集团的贷款组合"在数学上不可能"出现违约激增。

"我们没有看到重大损失。我们没有看到投资组合恶化，"他说，并估计从Blue Owl借款的公司上季度利润增长14%。

KKR联席首席执行官Scott Nuttall表示，其交易团队多年来一直在为AI相关颠覆做准备，出售了被认为脆弱的公司。"我们的焦虑程度相当低，因为我们在过去几年一直在思考这个问题，"Nuttall说，并预测近期的"错位为我们创造了许多重要机会"。

Ares周四也试图明确其软件总敞口。该公司披露，包括其房地产和基础设施债务业务在内，软件占其私募信贷管理资产的9%。首席执行官Mike Arougheti在电话会议上表示，其软件组合中的不良贷款"接近零"，并且由于AI风险，Ares的增长前景"没有变化"。

私募信贷面临双重解除

据华尔街见闻此前文章提及，这场危机正从股票市场迅速传导至私募信贷领域。私募信贷市场正在经历两场同时发生的"解除"过程。

• 首先，向软件公司放贷的逻辑已经崩溃。年度经常性收入（ARR）曾被视为提供稳定、类似债券的现金流，这种可预测的支付流证明了即使在自由现金流为负的情况下放贷也是合理的。但当商业模式突然面临过时风险时，"稳定年金"就变成了二元押注。
• 其次，私募信贷本身的吸引力正在消退。当公开市场收益率不断追赶时，承诺的"流动性溢价"看起来不再那么有吸引力。而所谓的隔离效应——没有每日盯市、波动性有限——在违约现在被视为真实风险时就更难推销了。

Jefferies股票交易部门的Jeffrey Favuzza将当前局面描述为"SaaS末日"，指出目前的交易风格完全是"无论如何让我离场"式的恐慌性抛售，且尚未看到任何止跌企稳的迹象。

分析称，随着软件股权估值暴跌，私募信贷机构面临资产负债表重估的压力，进而可能收紧信贷条件。这将反过来进一步挤压本已面临生存危机的软件公司的增长空间，形成危险的负反馈循环。

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这家由Michael Saylor创立的公司周四确认，受持有的比特币资产公允价值大幅减记影响，第四季度净亏损高达124亿美元。亏损主要源于会计准则要求的按市值计价（mark-to-market）带来的174亿美元未实现公允价值损失。

随着比特币跌破63000美元，Strategy股价周四重挫17.1%。不仅抹去了美国大选后的所有涨幅，也导致该股较2024年11月的历史高点下跌了近80%。

该公司持有的比特币目前价值约460亿美元，平均购买成本为每枚76052美元，这是自2023年以来，该公司的比特币持仓市值首次跌破其累计成本基础。

面对市场崩盘，Michael Saylor在财报电话会上承认，“出售比特币是一个选项”，尽管他在社交媒体X上高呼“HODL”（坚定持有）。

更令市场不安的是，曾经凭借“股权溢价”不断融资买币的循环模式已然停滞，公司持仓成本首次高于市场价格，其财务实验正面临严峻考验。

随着MSTR股价暴跌，可转债投资者很可能寻求尽早赎回现金而非转股。首笔10亿美元的赎回可能在2027年9月15日到期，另有64亿美元可能在2028年到期，总计82亿美元的潜在现金需求正在逼近。

融资买币的逻辑面临考验

Strategy曾作为比特币的高贝塔值（High-Beta）代理工具，其股价在2020年至2024年间飙升了超过3500%。然而，这一引擎正建立在不稳固的基础之上。随着现货比特币ETF的推出，投资者有了更廉价、更直接的风险敞口，Strategy的独特性被削弱。

更为关键的是估值溢价的崩溃。Strategy的企业价值曾一度接近其比特币持仓价值的两倍，但如今这一溢价已几乎被抹平。如果比特币价格维持在当前水平，Strategy市值仅需再下跌约13%即可完全消除溢价。一旦mNAV（企业价值与加密资产价值之比）跌破1，意味着公司市值低于其持有的币值，融资买币的逻辑将彻底失效。

在财报发布后的电话会中，CEO Phong Le试图安抚投资者，称“这是你们经历的第一次低迷，我的建议是坚持住”，但这一言论在直播评论区引发了愤怒。Benchmark Co.分析师Mark Palmer指出，在当前环境下，市场焦点已转向公司如何在充满挑战的条件下筹集资金。

账面已处于资不抵债状态

财务数据的恶化加剧了市场对Strategy偿债能力的担忧。数据显示，截至2月1日，该公司持有超过71.3万枚比特币，平均成本基础为76052美元。随着比特币交易价格远低于这一成本线，Strategy的账面已处于资不抵债状态。

Strategy背负着82亿美元的可转换债务，虽然Saylor强调公司拥有22.5亿美元现金储备，足以覆盖未来两年的利息和股息支付，且没有保证金追缴风险，但市场担忧依然存在。

目前Strategy的可转债结构显示出不同的到期压力节点。2024年9月发行的10.1亿美元可转债转股价为183.19美元，持有人可在2027年9月15日行使回售权。2024年11月发行的30亿美元零息可转债转股价高达672.4美元，可在2028年6月1日回售。此外，还有多笔转股价在149.77美元至433.43美元之间的可转债将在2028年面临回售压力。

S&P Global在之前的报告中曾警告，若比特币价格在债务到期时遭遇严重压力，可能迫使公司在低价位清算资产，这将被视为“等同于违约”的债务重组。

Phong Le在电话会议上坦言，如果比特币下跌90%，公司将无法仅靠出售比特币来偿还债务，届时将不得不寻求债务重组。

Saylor坚持看涨立场

尽管面临压力，Saylor在财报电话会议上仍保持乐观。"我们有一位加密货币总统，他决心让美国成为比特币超级大国、世界加密货币之都和数字资产领导者，"Saylor表示。"你不能低估在政治结构最高层获得对该行业和数字资本支持的重要性。"

Saylor还淡化了量子计算对比特币的威胁，称其"至少10年后才会构成威胁"，并重申这是"FUD"（恐惧、不确定性和怀疑）。他保持了一贯立场，即出售比特币仍是应对市场状况的选项之一。

Strategy周四重申，预计当前年度及可预见未来不会产生盈利和利润。基于这些预期，该公司表示目前向永续优先股持有人的分配预计免税。

然而，Michael Burry等知名做空者发出了更为严厉的警告。据彭博报道，Burry本周重申了对Strategy的审查，警告比特币的下跌可能在企业持有者中引发“死亡螺旋”。这一观点与Jim Chanos等长期批评者一致，他们早就指出Strategy依赖无收益资产和投机性杠杆的风险。

与此同时，Saylor在会议上淡化了量子计算对比特币的威胁，称其为“FUD”（恐惧、不确定和怀疑），并表示这一威胁至少在10年以后才会出现。

尽管管理层试图维持乐观基调，并将盈利能力描述为遥远的前景，但在比特币跌破成本价、融资渠道收窄的当下，投资者正面临着严峻的现实检验。

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