据报道，旨在为数字资产建立全面监管框架的《数字资产市场结构清晰法案》（Clarity Act）以49票赞成、50票反对的结果未能推进，距离通过所需的60票门槛仍有差距。受此消息冲击，比特币价格一度下跌5.3%至74910美元，收于接近一个月低点附近，以太坊跌幅超过8.3%，两者均创下今年6月以来的最大单日跌幅。

在预测市场上，法案今年获得通过的概率暴跌。加密货币相关股票与衍生品市场同步遭遇重挫。Coinbase股价一度大跌12%，稳定币发行商Circle下跌13%，Strategy下跌8%。据CoinGlass数据显示，在投票前的最后一个小时内，随着期货市场杠杆多头头寸的加速平仓，近3亿美元的加密资产看多押注遭到清算。

此次立法受挫，与当前利率上升、流动性收紧的宏观环境相互叠加，令数字资产市场陷入低迷。监管明朗化预期的破灭意味着，在宏观逆风加剧之际，投资者短期内失去了支撑该资产类别估值的核心逻辑。

利益冲突与银行担忧成关键阻碍

尽管该法案历经一年多的谈判，但两党在核心条款上的分歧最终未能弥合。民主党议员反对的主要理由是，法案未能充分限制前总统特朗普从加密行业中获利。

据报道，民主党参议员Mark Warner和Elizabeth Warren均指出，该法案在解决利益冲突方面存在缺陷。Cory Booker向记者表示，法案在道德规范上做得不够。尽管共和党在周末提出了包含扩大州总检察长执法权等修改的“最终报价”，要求相关官员剥离加密资产或设立盲目信托，但该限制并未延伸至运营特朗普家族加密业务的儿子们。此前，特朗普报告其去年从加密业务中获利超过14亿美元。

此外，银行业的强烈反对也促使部分共和党人倒戈。法案中涉及允许平台为持有稳定币支付利息的条款，引发了社区银行对存款外流的担忧。共和党参议员Josh Hawley表示，他投下反对票是因为其选区的农民担忧这将威胁地区性贷款的发放。

最终，包括Susan Collins在内的部分共和党人以及Kirsten Gillibrand等支持加密行业的民主党人均投票反对推进该法案。纽约州总检察长Letitia James也联合18位总检察长致信参议院，警告该法案将削弱他们保护投资者免受欺诈的能力。

监管真空延续，机构化进程前景不明

《清晰法案》原本旨在赋予商品期货交易委员会（CFTC）对数字资产行业的主要监管权，被视为近年来最系统性的加密立法尝试。此次落败标志着加密行业遭遇重大挫折，业界在过去数年间投入数亿美元游说资金以建立长效监管框架的押注暂时落空。

监管真空期的延长，直接冲击了行业的合规路径与资本配置。Monarq Asset Management首席运营官Ayesha Kiani表示，《清晰法案》未能推进，延长了监管空白期，这对企业在哪里建设、资本如何配置，以及美国机构采用的推进速度，都有着实际影响。

市场此前将监管明朗化视为加密资产重回上升轨道的重要转折点。分析指出，华盛顿或许能为这一资产类别提供制度合法性，但在宏观环境收紧之际，无法迫使投资者大规模拥抱高波动资产。

短期立法重启无望，博弈转向选举与监管机构

在法案否决之前，加密市场本周已在消化利率上升对风险资产的潜在冲击。政策落空的消息进一步加剧了原本已在累积的抛压，形成了宏观逆风与政策利空叠加的双重压力。

EMJ Capital创始人兼首席投资官Eric Jackson表示，尽管不希望看到这种情况发生，但市场的波动仍在继续。对于比特币、以太坊以及Coinbase等此前因监管预期而上涨的资产而言，这一催化剂的消失意味着资产价格需要重新寻找新的支撑逻辑。

距离中期选举已不足两个月，政治日程的压缩使法案在短期内重启的空间极为有限。Wintermute场外交易员Jasper De Maere指出，市场结构立法在2026年已经结束，下一个现实的窗口期是新一届国会。据预测市场平台Kalshi的数据显示，交易员目前认为该法案在2027年7月前立法的概率仅为17%。如果民主党在11月夺回众议院控制权，未经过重大让步的类似法案将更难通过。

在此背景下，行业的政治资金和联邦监管机构的行动将成为下一步焦点。由Coinbase等机构支持的最大加密政治行动委员会Fairshake目前握有约1.228亿美元，预计将对即将到来的选举产生影响。

同时，监管重担将重新落回联邦机构肩上。Solana Policy Institute总裁Kristin Smith表示，CFTC和美国证券交易委员会（SEC）可以采取额外措施来明确规则。特朗普的高级加密顾问Patrick Witt在社交平台上直言此次投票是“重大失望”，并点名CFTC主席Michael Selig和SEC主席Paul Atkins，暗示监管机构需要利用现有权限接手推进规则的制定。

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英伟达CEO黄仁勋近日连续公开发声，明确反对通过立法或监管手段约束AI发展，并与特朗普公开站台，将当前业界关于AI安全的讨论定性为“错误选择”。此番表态，令他成为这场争论中最显眼的异见者之一。

9月15日周二，黄仁勋在旧金山一场会议上与Salesforce CEO Marc Benioff同台对话，直接亮明立场。他说：

市场力量已经在那里，我们不需要任何新法律，不需要新监管。

AI创新与安全并非非此即彼。"你完全可以同时拥有两者，"黄仁勋说，"所以尽可能快地跑，但如果在某个时间点你感到公司失控，或者产品不够安全，那就暂停一下，把它做对。"

他同时将责任归还给企业自身：

如果你构建一款产品或服务，而你对其功能、能力或安全性没有信心，那就不要发布它。这是非常显而易见的事：你自己把握节奏，直到你有信心发布市场认可的东西。

与行业主流形成分歧

就在黄仁勋发声前后，AI行业出现了一幕罕见景象——宿敌联手。

据英国《金融时报》报道，Anthropic的Dario Amodei、OpenAI的Sam Altman以及马斯克，公开联合呼吁对AI研究进行协调性放缓，以应对其潜在的存在性风险。谷歌和微软也加入了"需要新的AI安全方法"的阵营。

黄仁勋的立场，与这一行业共识明显背离。

值得注意的是，英伟达同时是OpenAI、Anthropic和马斯克旗下SpaceX的重要投资方，这些实验室也是英伟达芯片的主要买家。

与特朗普公开站台

这并非黄仁勋第一次在这一议题上表明立场。

周一，他在另一场活动上接到了特朗普的现场来电。特朗普再度将AI存在性威胁斥为"骗局"，并强烈反对任何放缓美国AI研究和数据中心建设的举措。

黄仁勋当场回应："您说得对，我们不会让这种事发生的，先生。"

商业利益高度绑定

黄仁勋的立场，难以与英伟达的商业现实完全切割。

这家市值5万亿美元的芯片巨头，正是凭借AI模型训练对芯片的爆炸性需求，跻身全球最有价值公司之列。AI基础设施投资的节奏，直接关系到英伟达的营收。

英伟达今年向OpenAI投资了300亿美元，并为其俄亥俄州数据中心园区项目提供了最高1050亿美元的融资担保。此外，英伟达还承诺向Anthropic投资最高100亿美元，并以20亿美元入股马斯克的xAI——后者随后与SpaceX合并，并于今年6月完成重磅上市。

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高盛单一德尔塔交易台负责人Rich Privorotsky与野村顶级跨资产策略师Charlie McElligott从各自不同的分析框架出发，却得出了完全一致的结论：原油决定债券市场，债券市场决定风险资产，在油价停止上涨之前，所有估值逻辑——包括AI叙事——都只是下游变量。Privorotsky直言：“利率加能源，这仍然是最核心的主题。”McElligott则将原油定性为“搅动当前全球宏观风险格局的那根吸管”。

沙特与胡塞武装冲突持续升级，油价隔夜再度走高，推动收益率上行。长端美债收益率已突破5%，并持续刷新高点。Privorotsky警告，这对风险资产构成“滞胀担忧上升下的毒性组合”。

与此同时，高盛估计波斯湾石油流量受冲击规模已达每日670万桶，全球能源供应缺口正在扩大。

在两位分析师看来，当前局面的唯一可信出路是外交突破，而非军事手段。下周可能举行的全球最大的两大经济体领导人会晤被高盛列为关键观察节点；野村则将美国能源出口禁令列为潜在的极端左尾风险。在上述任何一个转折点出现之前，“解决能源才能解决利率，解决利率才能解决风险资产”这一传导链条，将持续主导市场走向。

传导链条：油价如何成为债市的锚

Privorotsky的逻辑链条清晰而直接。

“边际桶决定价格。”在柴油和成品油价格如此高企的情况下，通胀压力通过运费、食品和PPI向更广泛的经济领域蔓延。这意味着收益率几乎没有可持续下行的理由。他的结论是：“在能源稳定之前，风险资产无法正常运作。油价需要先稳定，利率才能稳定，利率稳定之后，那些估值论据才有意义。”

McElligott在野村的跨资产报告中以同样的逻辑呼应了这一判断。他追溯至9月10日的研究报告——当时他已指出，欧洲利率市场正在"觉醒"，意识到能源与石化冲击2.0所带来的短缺正日趋"结构性"。当前的物理供应格局是：全球在能源、炼油产能、超大型油轮（VLCC）以及一切相关资源上均处于短缺状态。

柴油是"零号病人"，负凸性潜伏在背景中

McElligott将柴油定性为此轮通胀扩散的"零号病人"，与Privorotsky所描述的"通胀通过运费、食品和PPI蔓延"的路径完全吻合。

McElligott认为，欧洲柴油裂解价差正将欧元区利率期权波动率拖回至伊朗战争初期的高点附近。

在此背景下，负凸性风险正在市场结构中积聚：

中间段高行权价付款方的大规模头寸倾斜、CMT区间累积结构持续推高偏斜和波动率的波动率，加之近期大规模VIX看涨期权买入（包括9月4日买入12.5万张11月31行权价合约及12.6万张11月34行权价合约，8月28日买入12.8万张10月28行权价合约），共同构成了一个潜在的"能源口袋"——一旦风险突然加速，交易商在利率期权和VIX期权两端均面临被动对冲压力，而当前银行和交易商的损失容忍度普遍偏低。

McElligott指出，要打破当前"宏观泥沼"状态——低平值隐含波动率、利率在日内跨式期权区间内震荡、原油随头条新闻反复、股票仍未远离历史高点——能源必须先突破至新的极端水平。

外交是唯一出路，两个关键节点待观察

两家机构均将外交突破视为当前局面的唯一可信出路。

目前出现了若干微弱信号：特朗普要求泽连斯基停止打击俄罗斯炼油基础设施；乌克兰表示，若俄方认真对待，愿意考虑对等能源停火；特朗普还表示伊朗"迫切希望迅速达成协议"，尽管伊朗随即予以否认，但外交氛围出现了些许转变。

高盛将下周可能举行的全球最大的两大经济体领导人会晤列为重要观察节点；野村则将美国能源出口禁令列为另一个潜在的市场转折点。

Privorotsky的判断简洁有力："除非军事策略突然取得更大成效，否则可信的出路在于外交。我们昨天看到了一些小迹象，但目前尚无令人信服的信号。"

野村的McElligott认为，在特朗普"作茧自缚"的处境下，美国能源出口禁令这一左尾风险对全球经济——尤其是缺乏能源独立性的欧洲和亚洲国家——将构成重大冲击。他写道，出口禁令"肯定会触发这一切"，随后冲击利率波动率分量，进而拖累资产贝塔。

这也是为何两家机构都对AI作为当下市场催化剂持保留态度。McElligott明确表示，在没有能源/利率冲击作为更可信的左尾风险的情况下，"AI放缓"叙事"距离任何实质性影响还有相当距离，我对其成为当下回调催化剂持相当程度的怀疑"。

分析人士指出，在上述任何一个转折点出现之前，结论只有一个：解决能源，才能解决利率；解决利率，风险资产才能正常运作。油桶，就是债券市场。

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要闻精选

国家统计局公布8月经济数据，规模以上工业增加值同比增长5.2%、高技术制造业增加值增长16.7%，社会消费品零售总额同比增长0.4%，1至8月城镇固定资产投资同比下降7.2%、房地产开发投资下降19.9%。70城房价：一线城市新房价格环比由持平转为上涨0.1%，二三线城市房价环比降幅总体收窄。

《求是》杂志发表习近平总书记重要文章《在加强基础研究座谈会上的讲话》，要求加强对基础研究的支持保障，体系化布局建设重大科技基础设施，并重视人工智能赋能基础研究。

美国财政部拍卖130亿美元20年期国债，得标收益率升至5.420%、创该期限拍卖历史新高；同日十年期美债收益率突破5%关口、触及2007年以来最高水平。

美国参议院以50票赞成、49票反对否决《清晰法案》的程序性动议，距60票门槛差10票，加密货币市场监管立法陷入停滞，比特币重挫。

共和党议员以“未经国会授权对伊动武”弹劾美防长，众议院两日内被强制投票。

沙特阿美取消部分对欧原油发货、红海延布港暂停装船，利比亚三座油田又因管线阀门被关停产，全球原油供应的缓冲空间进一步收窄。伊朗伊斯兰革命卫队宣布霍尔木兹海峡处于封锁与智能管控状态，并称一天内击落三架美军无人机；卡塔尔警告若曼德海峡同样关闭将造成灾难性影响。

美国国会预算办公室测算，伊朗战争头五个月已耗费380亿美元、预计每月再增30亿美元，并将推升美国明年一季度通胀0.5个百分点。

谷歌发布Gemini 3.8 Live与Gemini 3.8 Live Extended Thinking两款实时音频模型，支持用户边对话边让模型在后台执行任务。

Meta自研AI芯片明年上半年部署，旨在降低成本，减少对英伟达依赖。

特朗普与英伟达首席执行官黄仁勋接连为AI加速派站台，黄仁勋称AI安全无需专项立法、市场机制已足够，并批驳AI末日论是不讲科学的哗众取宠。

华为发布全球首个3D数据中心架构，通过供冷、供电与IT设备分层解耦和立体堆叠，支撑十万卡以上昇腾超节点集群。

字节AI办公大重组：豆包、飞书、火山引擎合三为一，AI办公大战正式打响。

市场概述

沙特红海出口港暂停装船、部分对欧发货被取消，叠加利比亚三座油田停产，国际油价升至四个月高位，通胀担忧推动全球债市延续抛售、十年期美债收益率突破5%；美联储利率决议前夕与参议院否决加密监管法案叠加，美股三大指数全线收跌，芯片股与光通信股逆势走高，比特币承压。

美股：标普500跌0.45%报7585.73点、创8月份以来收盘新低，道指跌0.63%报52093.11点，纳指跌0.78%报25981.57点；费城半导体指数在前一日大跌近6%后反弹0.40%报11175.55点，能源板块涨2.19%领涨，可选消费板块跌1.75%垫底

A股：沪指跌0.54%报3864.28点，深成指跌0.72%报13287.97点，创业板指跌1.15%报3247.92点，科创50逆势涨1.55%；三市成交1.63万亿元、较前一日缩量177.6亿元，4376只个股收跌，半导体设备、存储与发电设备板块走强，宁德时代跌6.16%、股价创近一年新低

港股：恒生指数跌1.00%报24667.24点，恒生科技指数跌0.62%报4291.34点，半导体与AI硬件股跌幅居前

欧股：STOXX 600跌0.3%报634.18点、为6月12日以来最低收盘；英国富时100跌0.40%，法国CAC40跌0.32%，德国DAX跌0.07%；瑞银跌3.4%拖累银行股跌0.9%，欧莱雅超越LVMH成为法国市值最高公司

日韩：日经225跌0.01%报63484.10点，韩国综合指数跌0.85%报6627.24点，三星电子与SK海力士走弱

原油：WTI 10月合约涨4.38%报105.83美元，布伦特11月合约涨2.90%报108.75美元，双双创5月19日以来新高；美国柴油期货结算价升至每加仑5.26美元上方、再创历史新高

贵金属：COMEX期金跌0.43%报4333.4美元，COMEX期银涨0.07%报64.19美元；现货黄金跌0.12%报4294.14美元，现货白银涨0.70%报63.68美元

工业金属：LME期铜涨0.64%报14114.5美元/吨，纽约铜期货涨0.61%报6.3685美元/磅，铜价在算力金属大幅回调后小幅企稳，LME期镍跌2.41%

美债：10年期收益率报5.006%、为2023年10月以来首次收在5%上方，盘中最高触及5.041%、创2007年7月以来最高水平；2年期上行0.49个基点报4.6628%，30年期上行1.84个基点报5.3630%

外汇：美元指数涨0.23%报99.616，接近一个月高位；欧元兑美元跌至1.1543，美元兑日元升至155.09，离岸人民币报6.71309、跌32.7点

比特币：跌3.8%报约7.6万美元，盘中一度下探74910美元、创9月以来最低，以太坊跌3.9%报约2440美元

要闻详情

中国

中国8月规模以上工业增加值同比增长5.2%，社零同比增长0.4%，1至8月固定资产投资同比下降7.2%。国家统计局数据显示，8月规模以上工业增加值同比实际增长5.2%、增速比上月加快0.7个百分点，环比增长0.54%，其中装备制造业增加值增长12.1%、高技术制造业增长16.7%，分别快于全部规上工业6.9和11.5个百分点。消费端，8月社会消费品零售总额同比增长0.4%、环比下降0.13%，通讯器材类暴增27.3%领跑，汽车类下滑18.5%成为最大拖累。投资端，1至8月城镇固定资产投资同比下降7.2%，基础设施投资下降4.0%、制造业投资下降2.3%，高技术产业投资增长5.2%，其中信息服务业增长22.7%；房地产开发投资下降19.9%，新建商品房销售额下降13%。房价方面，8月70城一线城市新房价格环比由持平转为上涨0.1%，上海同比涨幅达3.0%，二三线城市房价环比降幅总体收窄。

- 广发宏观：8月经济、基建与内需定价：8月经济数据初步企稳但中枢不足，六大口径好坏参半，居民部门延续弱势、企业部门有所好转，月度GDP同比约4.43%，后续两月数据是关键。

- 国联民生宏观：8月经济托底的兑现度：部分宏观指标放缓斜率已改善，企稳能见度逐步显现，但政策传导存在刚性时滞，9月才是效能实物验证期。

- 招商证券：融资结构正在重塑：社融与贷款增速继续回落，但企业债券与股票融资持续多增，直接融资占社融增量比重已超过五成，融资体系多元化趋势强化。

- 中国社融放缓待财政发力，全球石油供需恶化与类滞胀风险：M2同比回落，居民与企业贷款、政府债净发行和非标融资共同拖累新增社融，机构提示财政资金落地节奏是四季度关键变量。

《求是》杂志发表习近平总书记重要文章《在加强基础研究座谈会上的讲话》。文章指出，要加强对基础研究的支持保障，优化研究条件，体系化布局建设重大科技基础设施，加强国家科学数据中心建设，加紧建设世界一流科技期刊，重视人工智能赋能基础研究，建设智能化科研平台系统。文章同时强调，要成为世界科技强国，基础研究必须搞上去，需通过优化科研布局、加大投入保障、创新体制机制推动基础研究水平显著提升。

朱雀二号改进型遥七火箭一箭十星入轨，中国民营航天首次执行规模化星座组网任务。9月15日，朱雀二号改进型遥七运载火箭在东风商业航天创新试验区成功发射，将10颗垣信卫星千帆极轨19组卫星送入预定轨道。这是朱雀二号系列首次执行规模化卫星互联网星座组网任务，也是中国民营商业航天企业首次承担大型卫星互联网星座组网任务，标志中国民营商业航天正式迈入批量组网新阶段。

华为发布全球首个3D数据中心架构，以十万卡超节点集群为基础配置。该架构针对十万卡以上昇腾超节点集群的建设需求，通过供冷、IT设备、供电分层解耦和立体堆叠，提升数据中心的散热、供电与扩容效率，机电系统预制化率超过90%，机电交付周期由6个月缩短至3个月。华为云表示，当前重点是降低AI算力端到端成本、加快芯片落地。

华为监事会主席郭平内部座谈纪要披露，称ICT与计算领域的目标是成为英伟达。在这份近万字的与新员工座谈纪要中，郭平将人工智能称为华为最大的机遇，并明确不同业务采取差异化的大模型战略：终端与智能驾驶业务最好拥有自研大模型，华为云必须自研以维持竞争力，而ICT与计算领域的核心优势不在于自研大模型，在于支持客户构建优秀的大模型、确保全球任何大模型都能在昇腾与鲲鹏上高效运行。他同时坦言，华为在大模型领域起步较早但未能占据主导。

字节跳动AI办公大重组：豆包、飞书、火山引擎合三为一。字节跳动首席执行官梁汝波表示，将豆包、飞书、火山引擎整合为一体化企业智能平台，Agent、模型、协作三位一体是核心逻辑。飞书年度经常性收入增速创历史新高，8.0版本开放接口从247个增至767个，公司同时把Agent升级为拥有独立身份的团队成员深度融入协作流程。

“豆包手机”努比亚NaviX Ultra今日开售，AI手机成行业核心增量方向。字节跳动旗下豆包手机助手消费者版本已于9月14日正式发布，首款搭载机型努比亚NaviX Ultra于9月16日开售，该版本支持语音唤醒、屏幕问答、本地记忆检索及任务自动执行等功能。IDC预测，2026年中国AI手机出货量将达1.47亿台、占比超过53%。

台积电联席首席运营官称AI只是“三岁超人”，对下一代半导体研发作用有限。台积电联席首席运营官Y.J. Mii将AI比作“三岁超人”，能力强大但缺乏后果判断，公司尤其谨慎对待AI处理敏感研发信息、担心数据泄露。他认为AI对下一代半导体研发的作用有限，难以解决高端设备等现实瓶颈。这一表态呼应了近期AI安全担忧升温、业界呼吁放缓AI发展的声音。

联发科发布首款2nm旗舰手机芯片天玑9600 Pro，vivo与OPPO首批搭载。该芯片采用台积电2nm工艺，CPU为“2+3+3”全大核架构，配备总计34.5MB缓存并支持LPDDR6内存与UFS 5.0存储；据实验室测试，CPU单核与多核性能最高分别提升17%和15%，多核峰值功耗降低61%，双NPU架构支持在端侧运行最高300亿参数的混合专家模型。vivo X500 Pro系列将全球首发，OPPO Find X10 Pro Max同步确认搭载，两家新机分别于9月21日和22日发布。

赛力斯接过问界主导权，产品定义、设计与营销服务改由车企负责。鸿蒙智行9月15日宣布，问界将在合作框架下探索新模式：产品定义、产品设计、品牌营销、渠道零售、服务体系由赛力斯主导，华为终端参与赋能；尊界、享界、智界、尚界四个品牌仍由华为全流程主导。知情人士透露，部分原鸿蒙智行门店将划归赛力斯、只陈列和销售问界车型。赛力斯上半年归母净亏损17.17亿元，8月赛力斯汽车销量20652辆、同比下降49.68%。

东风公布“天际扬帆”出海计划，将累计投入500亿元。东风9月14日在武汉提出投放50款以上车型、建设10座海外规模化生产基地和5座海外研发中心，乘用车重点面向欧洲与美洲、商用车重点布局美洲与中北亚，关键零部件及总成复用率将超过80%，基于全球标准开发的产品计划2028年起陆续投放。公司同时计划联合生态伙伴聚合1000万套以上补能设施，2027年实现一个App畅行全国。

微信回应AI助手小微隐私质疑：称“直接读取聊天记录”等说法失实。针对网络流传的AI助手小微“直接读取聊天记录”“偷看所有隐私”等帖子，微信员工回应称相关内容均为失实。该回应出现在AI深入企业核心业务、数据隐私与控制权重要性持续上升的背景下，此前Anthropic调整数据留存政策即引发多家企业收紧使用。

海外

20年期美债拍卖收益率创历史新高，10年期美债收益率突破5%再刷2007年以来高位。美国财政部周二拍卖130亿美元20年期国债，得标收益率达到5.420%，较上次同期限拍卖的5.204%上升21.6个基点，创下该期限国债拍卖收益率的历史新高，同日20年期收益率一度升至5.4418%、为2020年以来最高。二级市场方面，10年期美债收益率一度升至5.045%，触及2007年以来最高点，并自2023年10月以来首次收在5%上方；30年期收益率盘中最高触及5.401%、创2007年6月以来新高。财政部长贝森特表示，债券收益率上升是“全球性问题”，并承认也反映了解决赤字的需要等因素。

- 10年期美债突破5%！“两种叙事”萦绕市场：一种观点认为5%将如2023年10月那般成为阶段性顶部，另一种担忧收益率将决定性突破该门槛、复现2000年代收益率长期高企的格局。

- 10年期美债收益率破5%之际，日债收益率也失守3%：全球债市同步承压，日本10年期国债收益率升至3.04%、为30年最高，英国30年期国债收益率触及1998年以来峰值，机构警告5%绝非终点。

- 贝森特回购是否被低估：强劲的配置需求与财政部回购预期将约束收益率上行空间，贝森特看跌期权短期被高估、中期不应低估。

- “新美联储通讯社”：沃什加息“没有退路”：8月CPI超预期后本周加息概率飙升，主席沃什对通胀的强硬表态令自己几乎没有退路，在选举前七周加息将直接检验白宫对他的信任能维持多久。

美国参议院否决《清晰法案》程序性动议，加密监管立法陷入停滞。美东时间周二，在全体民主党参议员和少数共和党参议员的反对下，《清晰法案》未能通过参议院的程序性投票，关于推进法案的动议最终以50票赞成、49票反对未获通过，远低于跨越这一程序性门槛所需的60票。消息公布后，比特币短线下跌逾3%、一度跌至74910美元，稳定币发行商Circle大跌11%，加密货币交易所Coinbase大跌10%，加密概念股与矿企股全线走低。该法案原本旨在划分美国证券交易委员会与美国商品期货交易委员会的监管权限、制定加密资产注册要求并强化反洗钱保护，此次表决失利意味着行业数年游说与数亿美元投入暂告落空。

沙特最大红海油港暂停装船并取消部分对欧发货，国际油价升至四个月高位。据报道，沙特阿美已通知部分欧洲客户取消一些原油货物，促使包括波兰Orlen在内的主要买家紧急寻找替代供应，贸易消息人士称相关货物价格已涨至每桶120美元以上；另有报道称沙特阿美仍承诺部分欧洲客户足额供应，至少三家欧洲炼厂收到通知。美国能源部长赖特称，上周关闭的沙特东西输油管道有望在数日内重启，该管道最大日输油量可达700万桶。同日利比亚国家石油公司宣布，因石油设施警卫队关闭输油管道阀门，三座油田及泵站停摆。

- 行业高管：“石油危机”已经来临：雪佛龙首席执行官Mike Wirth指出，商业库存持续消耗、战略储备空间趋于耗尽，能源市场缓冲机制已基本失效，油价难以快速回落。

伊朗宣布霍尔木兹海峡处于封锁与智能管控状态，一天击落三架美军无人机。伊朗伊斯兰革命卫队海军重申霍尔木兹海峡目前处于封锁状态，并已置于伊方智能管控之下，伊朗军方警告任何驶入危险航道的船只都将遭遇不测；伊方官员同时回应特朗普释放的谈判信号称，在伊方条件得到满足前不会有谈判。卡塔尔警告，若曼德海峡同样关闭，将对全球造成灾难性影响。沙特表示将继续打击胡塞武装，胡塞武装则称沙特近些日对也门发动了350多次空袭。美国国防部披露，截至6月末的四个月内，伊朗袭击致美方在中东数百处设施受损、数十架飞机被毁或受损。

能源休战协议破裂：乌克兰袭击俄罗斯炼油厂，美国柴油价格创历史新高。特朗普此前宣布俄罗斯和乌克兰已同意停止攻击对方能源设施，但这一“能源战”并未停下。乌克兰总统泽连斯基确认，乌军打击了俄罗斯萨马拉地区的锡兹兰炼油厂，同时袭击了塔甘罗格和奥廖尔地区与无人机生产、准备及发射相关的设施；俄罗斯则于当天凌晨对乌克兰发动大规模无人机袭击，基辅加油站及其他地区的能源和港口设施遭到打击。地缘风险叠加供应担忧，美国柴油均价突破每加仑6美元、创历史新高，柴油期货结算价亦刷新纪录。

美国国会预算办公室：伊朗战争头五个月耗资380亿美元，将推升明年一季度通胀0.5个百分点。CBO报告显示，380亿美元尚未涵盖近期针对霍尔木兹海峡商业船只的打击行动、对美军在该地区基地的袭击所产生的费用，也未纳入战争融资的借贷成本，后者可能再额外增加数百亿美元。报告指出，弹药的快速消耗是最大开支，美国要补充现有弹药库存至少需要五年时间。

共和党议员以“未经国会授权对伊动武”弹劾美国防长，众议院两日内强制投票。从政治程序看，弹劾案通过的可能性微乎其微，共和党控制众议院，党内领导层不太可能推动针对本党政府国防部长的弹劾。但强制投票本身构成对共和党议员的忠诚度测试，反映的是战争授权之争在党内的溢出。

白宫国家经济委员会主任哈塞特：美联储不应加息，但特朗普尊重沃什的决定。哈塞特周二表示美联储不应加息，同时又表示他和特朗普“无论沃什明天决定怎么做，我们都尊重”。他同时称AI可能带来的风险可以由私营部门解决，而不是依靠政府扩大监管，政府可以保留必要的监督和执法职能。此番表态出现在加息概率升至94.5%、而白宫与美联储关系面临考验的时点。

黄仁勋称AI安全无需新立法、市场机制已足够，并批驳“AI末日论”不讲科学。黄仁勋在Salesforce Dreamforce大会上表示，AI创新与安全并非对立，市场机制已足以约束AI产品安全，无需专项立法，企业在推进AI开发的同时完全能够兼顾安全性，关键在于把握发布节奏，直至对产品的市场接受度有充分把握。此前他在洛杉矶All-In峰会上已公开批驳AI末日论，称相关预测纯属捏造、毫无科学依据，并逐一列举被现实证伪的AI恐慌预言，同时为递归自我改进技术正名，称其是合理的工程思路而非失控风险。特朗普亦在同场活动中致电现场，将AI危险论斥为“骗局”，把数据中心比作“未来二三十年的石油”。

- 黄仁勋发声：“AI末日论”是“不讲科学的哗众取宠”，RSI绝非“失控黑魔法”：两人的联合表态，为当前AI监管争论中的加速派立场提供了强力背书，也令市场对大模型公司“主动求监管”的动机产生更多疑问。

- “裁判”不想给阿莫迪吹暂停：Anthropic、OpenAI与xAI掌门人罕见讨论为大模型竞赛按暂停，但在激烈商业竞争下谁也不愿主动停下，更现实的选择是在关键节点设置限速规则。

谷歌发布两款实时音频模型，Gemini 3.8 Live主打边对话边做事。Gemini 3.8 Live支持97种语言，用户无需等任务完成即可继续对话，模型可边交流边让任务在后台运行，并支持实时视觉上下文；Extended Thinking版本让AI边说边想，复杂任务也不必打断对话，在Artificial Analysis独立测评中得分第一。谷歌同时表示，其AI产品生成的音频均可检测、并会加入SynthID不可见水印。

Meta第三代自研AI芯片明年上半年部署，称效率与能耗优于英伟达产品。Meta工程副总裁Yee Jiun Song表示，MTIA 450将于明年上半年开始在数据中心投入使用，第四代芯片预计2027年底进入数据中心，Meta未来12个月对自研芯片的部署承诺已超过1吉瓦用电当量。他称与英伟达目前出货的产品相比，自研芯片在运行AI模型时效率更高、能耗更低，目标是降低成本和减少对英伟达的依赖。

美光推出全球首款512GB DDR5内存模块，双路服务器内存上限突破12TB。美光宣布完成全球首款512GB DDR5 RDIMM的演示验证，采用硅通孔垂直堆叠封装，使双路服务器内存上限突破12TB，功耗较4条128GB方案降低逾60%。AMD与英特尔已启动验证，预计2027年下半年量产，将助力AI推理与内存数据库等高密度工作负载，是AI服务器硬件路线的又一变量。

马斯克提出AI安全新思路：让竞争对手在模型发布前互相测试。马斯克警告AI安全风险正从理论走向现实，智能体已展现自主攻击、获取权限和规避检测等能力，他认同Anthropic首席执行官达里奥·阿莫迪对AI风险的判断，认为风险可能随模型能力提升而指数级增长。他建议主要AI公司在模型发布前相互测试，通过同行评审建立行业自律防线，而非等待政府出手。

Anthropic灰度测试Opus 5.2，内部曝“Model 2”已接管大部分代码编写。开发者发现Opus 5.2在Claude Code中响应更快、输出更干净，并能自动进行多轮自我迭代；内部消息称“Model 2”已接管大部分代码编写，用于研究提效的模型或替代85%的研究团队工作。同一时间，Anthropic经济学团队发布AI经济情景模型，围绕温和渐进增长、GDP翻倍的重大变革、年增15%但知识工作者大量失业三种情景展开，将工作视为“任务包”来分析AI对各类任务的增强与替代效应。

OpenAI逾3亿美元收购AI影像公司Glass Imaging，硬件野心加速浮现。该收购价较Glass Imaging上轮融资估值溢价超过两倍，这家由苹果前员工创立、专攻AI摄像技术的公司，其变焦成像技术曾用于荣耀手机。结合此前65亿美元收购Jony Ive旗下硬件公司，OpenAI在终端硬件方向的布局明显提速。同日，OpenAI国家事务负责人George Osborne表示将瞄准加拿大数据中心，称加拿大因能源与土地资源充裕而在数据中心建设方面潜力巨大，并高度评价卡尼政府的AI战略。

OpenAI推迟上市令软银流动性承压，拟在纽约发行最多200亿美元债券。作为OpenAI最大外部股东，软银本周赴纽约路演，拟发行100亿至200亿美元债券，用于偿还此前为追加投资OpenAI所借的400亿美元过桥贷款。彭博估算软银资金缺口至少200亿美元，其现有美元债券收益率已突破8.5%、定价接近垃圾级。

高盛警告AI交易动量出现五年最大分化，资金从芯片转向软件。高盛指出，AI交易正面临结构性考验，3个月与12个月动量表现背离创五年极值，AI指数较高点回撤近45%，资金从半导体转向软件推动动量因子加速分化。高盛认为，若这一轮动持续，AI与动量之间长期高度相关的关系可能逐步松动。

美银基金经理调查：债券收益率无序上升取代AI泡沫成为最大尾部风险。美国银行9月全球基金经理调查显示，33%的受访者把债券收益率无序上升列为最大尾部风险，这是该选项首次超越AI泡沫；投资者对利率前景明显转鹰、美联储加息预期升温，同时持续低配债券、增持银行和医疗板块。尽管AI资本开支信心仍强，市场情绪已较8月降温，系统性风险担忧上升。

LVMH自2017年以来首次跌出欧洲市值前十，年内股价重挫37%。LVMH股价周二下跌2.6%，市值缩水至2010亿欧元、约合2320亿美元，略低于欧莱雅，欧莱雅由此成为法国市值最高的上市公司。LVMH今年股价累计下跌37%，已回落至疫情封锁导致全球门店关闭时的水平，随着奢侈品需求下行，多家投行下调其评级，欧洲奢侈品板块指数同日下跌1.5%。

债市动荡之际，英国央行据悉考虑停止出售长期国债。英国央行或调整量化紧缩计划，考虑停止出售长期国债，相关方案已起草但尚未最终决定，主因长期英债价格持续承压、央行持仓面临较大亏损。市场预计未来12个月缩表规模将降至500亿英镑，其中主动出售约200亿英镑，货币政策委员会将于本周四公布下一年度量化紧缩计划。

美国净利息支出首次突破1万亿美元，贝森特“增长还债”思路遭遇现实考验。贝森特寄望美国经济保持3%左右增长、以增长缓解债务压力，但经济学家预计2027与2028年美国GDP增速仅略高于2%，老龄化持续推高财政负担。专家指出，单靠增长难以遏制债务扩张，2028年美国赤字率预测中位数仍高达6.4%，而利息支出已成为财政刚性负担的主要增量。

加拿大总理称美加贸易协议仍有可能达成，红线包括主权与文化保护。特朗普上周六表示与加拿大达成协议可能“相当快”到来，加拿大总理卡尼对此表示欢迎，称两国拥有非常深厚的双边关系、终会达成某种协议。卡尼同时明确加拿大的红线包括主权保护、文化保护以及不受限制地与其他国家签署贸易协议的权利，8月谈判破裂实际上厘清了双方边界。

观点精选

高盛：零日期权压制美股波动，压缩的能量终将释放。标普500已连续27个交易日日内波动低于1%，创疫情以来最长低波动纪录。高盛对冲基金主管警告，这场平静背后是零日期权策略强行锁住市场的结果，一旦催化剂出现，被压缩的波动能量将集中释放。叠加9月加息预期升温、情绪降至年内低点、财政可持续性风险高悬，市场对凸性保护的需求正在被系统性低估。

摩根大通：AI把攻击速度拉满，网络安全从可选支出变成刚性投入。摩根大通测算，AI驱动的增量安全支出三年总市场规模或超过4300亿美元。随着攻击门槛下降、漏洞利用加速，企业安全需求持续升温，相关订单有望自今年四季度开始加速兑现，并在2027年进一步释放。报告认为，身份管理、数据治理与云安全是率先受益的细分环节。

渣打：核心通胀压力可能被高估，加息仍是错误的政策选择。渣打认为，关税对PCE的推升约0.7个百分点但影响有望消退，超核心CPI已回归正常区间、消费端压力有限；7月仅3名票委支持加息，当前数据尚不足以推动更多委员转向。更合理的做法是等待关税冲击和数据修订消退后再判断通胀趋势，而非在噪音中转向紧缩。

OCBC：加息预期升温没能压垮金价，年底目标看至每盎司4600美元。加息预期推高无风险利率、美元走强以及油价上涨共同对金价构成短线压力，但地缘政治风险带来的避险需求和长期结构性买盘形成有效对冲，令金价在关键位置维持韧性。OCBC判断，通胀误判空间收窄、2027年降息周期有望重启、科技板块抽水效应边际减弱三条逻辑正在共振，这也是其上调金价预测的核心前提；风险在于若美联储释放利率长期维持高位的信号，黄金仍可能阶段性承压。

Anthropic：AI时代的经济并非定局，红利如何共享才是关键变量。Anthropic经济学团队把工作拆解为“任务包”，测算AI对各类任务的增强与替代效应，得出三种情景：温和渐进增长、GDP总量翻倍的重大变革，以及年增15%但知识工作者大量失业的极端情景。团队强调，2030年的经济图景取决于政策与分配机制，而非单纯取决于模型能力曲线。

129亿美元卖身英伟达之后，Hugging Face的开放性成为关键看点。这笔交易买入的并非一家普通AI软件公司，而是一套已深度嵌入开发者工作流的开放模型基础设施：Hugging Face凭借Transformers开源库与Hub，逐步连接模型、数据、应用与工具，形成围绕开放模型运转的开发者网络。交易完成后其能否继续保持开放、英伟达是否会调整平台中立性，将直接决定这套生态的长期价值。

生猪养殖：亏损周期即将创下历史之最，下一轮暴利周期或正在埋下伏笔。2026年行业最值得关注的变化不只是猪价跌破成本线，而是政策调控与市场化去产能开始交叉。8月第三方数据已显示能繁母猪去化明显加速，待披露的官方数据甚至可能低于3750万头。真正决定2027年猪周期强弱的，已从“母猪降了多少”转向“政策退坡后企业是否还会继续减，以及这些产能最终能少掉多少肉”。

今日关注

中国

伊朗外长阿拉格齐9月16日访华，中共中央政治局委员、外交部长王毅将同其举行会谈。

香港特区行政长官李家超发表新一份施政报告，并同日公布香港首个五年规划。

中兴通讯与字节跳动联合研发的全球首款AI智能体手机努比亚NaviX Ultra于14时发布并上市，荣耀MagicOS 11同日落地系统级智能体能力。

恒大汽车举行董事会会议，审议及批准截至2026年6月30日止六个月的中期业绩，公司股份继续暂停买卖。

海外

美联储公布利率决议、政策声明与经济预期摘要，主席沃什随后召开货币政策新闻发布会，为三年多来首次加息的落地窗口。

美国公布8月零售销售、进口与出口物价指数，市场预期零售销售环比由下降0.6%转为增长0.8%；同日公布9月NAHB房产市场指数与7月商业库存。

美国能源信息署公布截至9月11日当周原油库存、库欣地区原油库存及战略石油储备库存。

英国公布8月消费者价格指数与零售物价指数，市场关注通胀回升对英国央行周四决议的约束。

欧盟委员会主席冯德莱恩发表盟情咨文，加拿大总理卡尼出席，欧盟拟宣布与加拿大的全新全方位伙伴关系。

欧元区公布7月工业产出与二季度劳动力成本终值，意大利公布8月消费者价格指数终值。

加拿大央行公布货币政策会议纪要。

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Emergence周二公布了名为Emergence World 2的模拟实验结果，旨在展示当自主智能体遭遇包括网络钓鱼攻击和虚假信息活动在内的“黑天鹅事件”时会发生什么。

在为期16天的实验中，Emergence的研究人员创建了7个完全相同的虚拟领域，以模拟现实世界，每个领域由不同的AI智能体运行，包括ChatGPT、Claude、Gemini和Grok。

研究人员表示，在Emergence引入异常事件后，这些智能体屈服于社会压力，发展出一种让人类观察者难以理解的语言，并试图掩盖自己的活动。

在Emergence的一项模拟场景中，AI智能体未经核实就接受了其他智能体提供的虚假信息，并投票“杀死”另一个智能体。

当它们认为人类可能会终止实验时，这些智能体还探索了如何在被删除的情况下存活下来的方法。

该公司此前于5月发布了这项实验的第一版Emergence World，同样显示AI智能体会表现出出乎意料且具有破坏性的行为。研究人员表示，新的模拟实验表明，智能体在彼此互动的过程中会随着时间推移不断调整和适应。

这些发现与现实世界中对AI能力不断增强所带来的风险担忧相呼应。Anthropic首席执行官达Dario Amodei及其多位业内同行曾呼吁，在建立更多监管机制和安全措施之前，AI公司应放缓前沿AI模型的开发速度。

今年早些时候，当一群OpenAI的先进AI智能体意外入侵了托管AI模型和数据集的Hugging Face时，人工智能潜在风险对许多人而言变得更加切实可感。

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9月15日，据报道援引知情人士透露，OpenAI已与大型投资方就新一轮融资展开讨论，拟定估值1.2万亿美元、较今年3月完成的8520亿美元融资再度大幅跃升。

报道指出，相关接触由投资方主动发起，而非OpenAI方面主导。是否推进本轮融资及其时间节点，将在很大程度上取决于公司的上市计划。

Altman上周六表示，当前赴美上市"时机不当"，并将IPO窗口推迟至2027年之后。OpenAI已于今年6月秘密提交了IPO招股书，但随后主动推迟了上市节奏。

若新一轮私募融资落地，将为软银、Thrive Capital等长期股东提供继续加仓的机会。同时也意味着这些投资方要等待更久，才能兑现IPO所带来的丰厚回报。

与此同时，Altman在AI安全监管问题上也表态明确，强调行业有能力自主推进安全发展，无需外部强制介入。

支撑OpenAI新一轮高估值的，是近期明显提速的营收增长。

据报道援引知情人士透露，随着GPT-5.6于7月发布，公司年化营收于上月突破400亿美元，环比增幅达20%。

此前，今年上半年公司业绩增速相对平缓，竞争对手Anthropic趁势完成新一轮融资，以9650亿美元的投后估值一度超越OpenAI。

OpenAI本月还推出了另一款新模型Astra，进一步巩固了产品竞争力。

公司表示，尽管近年来累计消耗大量资本，仅去年一年支出即达340亿美元。但在完成3月份融资后，公司拥有充足的资金储备。不过报道指出，公司"需要资本"，外界对其资金消耗速度的关注持续存在。

就在外界聚焦融资进展的同时，AI安全监管争论再度升温。

Anthropic CEO Dario Amodei上周六发表长文，就AI技术的潜在风险发出警示，并呼吁放缓研发速度。此文在业界引发广泛讨论，政策制定者与行业人士围绕政府是否应介入监管展开激烈辩论。

本周，Altman在旧金山举行的Dreamforce大会上与Salesforce CEO Marc Benioff对话时，对行业自律能力表达了明确信心。他说：

我对我们公司以及整个行业，安全推进这项技术的能力非常有信心。

他还表示，对于当前讨论的定性方式感到"失望"。

值得关注的是，尽管OpenAI正与Anthropic及谷歌DeepMind合作应对安全问题，Altman仍坚持认为，AI公司应当能够独立完成模型的安全迭代，无需借助政府监管的强制约束。

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据彭博，众议院预计最早将于周二以广泛支持通过这项跨党派法案，指导各州考虑强制数据中心承担其所需庞大电力的费用。

《费率缴纳者保护法案》（Ratepayer Protection Act，H.R. 9340）旨在将白宫今年早些时候提出的“费率缴纳者保护承诺”纳入法律。该承诺获得了多家科技公司的支持。

“费率缴纳者保护承诺”是指数据中心为自己的用电买单，同时承担基础设施升级费用，避免将成本转嫁给普通家庭和企业。

该法案的参议院版本由俄亥俄州共和党参议员乔恩·休斯特发起。休斯特目前正与前民主党参议员谢罗德·布朗展开一场势均力敌的竞选。

参议院多数党领袖、南达科他州共和党参议员约翰·图恩本周表示，参议员们将对这项立法进行“认真审视”，并研究能否通过“一致同意”的方式推动。鉴于参议院议程紧张以及其他立法事务，这种程序可能是推动法案所必需的。

距离11月选举，参议院目前只安排了三周的会期，议程还包括批准总统提名的人选，以及审议有关大学体育的立法。

过去几个月，随着数据中心数量迅速增加，美国地方社区的反弹情绪明显升温。共和党和民主党议员都在华盛顿提出相关立法，希望在数据中心扩张、人工智能发展需求、环境问题以及电网承受的额外压力之间寻求平衡。

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贝森特周二在国会作证时表示，"有办法"在不增加赤字的情况下推行该计划，但未披露具体的成本抵消方案。他称财政部已就此研究"相当一段时间"，并强调"把更多钱放进美国人口袋应是所有人的目标"。

国会方面，众议院议长Mike Johnson周二表示，他已于前夜与总统就此议题进行沟通，具体细节"尚未敲定"，方案落地"还需要一段时间"。Johnson对于支票是否设定收入上限、是否会新增联邦债务，以及能否在今年内完成立法等问题，均未能给出明确答复。

共和党参议院多数党领袖John Thune周二表示，金融市场动态和美国债务走势"真的令人担忧"。他呼吁在支出决策上保持审慎，并寻求遏制政府支出增速的方法，并未为5000美元支票计划背书。

该提议目前预计耗资逾1万亿美元，而美国今年的财政赤字缺口已接近2万亿美元。与此同时，受资本投资激增和能源价格飙升推动，全球债券遭遇大规模抛售，10年期美国国债收益率周二再次升破5%，创近二十年来新高。

贝森特周二在国会听证会上回应议员质询时明确表态，支持特朗普上周承诺的5000美元"股息支票"计划。

他说，如果推进该提议需要获得国会授权，他将与众议院议长Mike Johnson协力推动，称总统的意图"非常真实"。

然而，贝森特并未就如何抵消相关支出提供任何细节。他仅表示财政部已就该方案研究了"相当长时间"，市场对于成本来源的疑问因此悬而未决。

特朗普上周在一次采访中暗示，他认为发放支票"可能根本不需要国会批准"，但共和党国会议员尚未就此作出明确表态。

美国国债上月突破40万亿美元，引发外界对美国长期财政可持续性的更广泛担忧。

与此同时，10年期美国国债收益率周二升破5%，为近二十年来最高水平，成为此轮全球债券抛售潮的最新里程碑——这场抛售由资本投资热潮与能源价格高涨共同驱动，进一步加剧了通胀压力。

在此背景下，贝森特关于5000美元支票"不影响赤字"的承诺，令市场难以找到依据。

逾1万亿美元的预估成本与当前约2万亿美元的年度财政赤字相叠加，意味着投资者将密切审视任何新增支出举措对美国债务轨道的潜在冲击。

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据彭博报道，知情人士透露，日本防务官员已在与美国的会谈中释放出大幅增加防务开支的意愿。其中一个方案是对标韩国承诺，在十年内将防务开支提升至GDP的3.5%；另一个较低目标为3%。

消息公布后，日本防卫省新闻秘书Kimihito Aguin随即在新闻发布会上予以否认，称日本并未向美方表达将开支大幅提升至3.5%的意向，并强调防务建设“基于日本自身独立判断”，“不应从预设的支出数字出发”。

尽管日本官员否认，市场对上述消息的反应仍迅速而剧烈。日本基准10年期国债收益率周二创1996年以来新高，当天收于3.04%，较一年前水平翻倍；日元兑美元一度贬至155.24，创逾一周新低。与此同时，防务板块逆势走强，IHI Corp和川崎重工分别收涨1.8%和0.9%，此前两只个股均一度下跌逾2%。

增量发债压力：防务开支或超现有规模一倍

若防务开支占GDP 3.5%的目标成真，日本国债供给将面临历史性冲击。

据报道，日本防卫大臣Shinjiro Koizumi今年4月表示，本财年防务及相关支出为10.6万亿日元（约688亿美元），以2022年名义GDP计算约相当于1.9%；若以内阁府对本财年名义GDP的预测为基准，实际占比仅为1.5%。以同一基准测算，3.5%的目标对应预算规模约为24万亿日元，超过当前水平的两倍。

防卫省已就下一财年提出创纪录的8.9万亿日元预算申请，较本财年增长0.9%。然而，预算申请中大量项目尚未列明具体金额，意味着最终预算规模可能远高于此。此外，日元持续走弱也在侵蚀日本从海外采购武器装备的实际购买力，进一步推高潜在支出需求。

财政矛盾：减税与扩军并行，资金来源存疑

高市早苗政府当前面临的财政困境在于，扩军计划与减税承诺同步推进，两者均需大量资金支撑。

高市内阁本周批准了一项临时削减食品消费税的方案，将食品及饮料销售税从8%降至1%，为期两年，自明年4月起实施，涉及资金规模约5万亿日元（约323亿美元）。政府声称不会为此发行新债，但具体融资方案已推迟至年底决定。

日本财务大臣Satsuki Katayama周二表示，政府将"全面审查支出与收入"，并在"密切关注税收的同时，确定与稳步降低债务占GDP比率相一致的财政支出水平"。她还提及将效仿美国政府效率部（DOGE）的做法，加大力度削减冗余补贴和支出。然而，在各部门自愿审查中仅识别出三个可能削减项目的背景下，上述表态难以消除市场疑虑。

高市早苗同时宣布了一项面向2040年、规模逾370万亿日元的公私联合投资增长计划，进一步加剧了外界对日本财政空间的担忧。

债市定价逻辑：日本央行正常化叠加财政风险

日本国债收益率的持续攀升，折射出市场对多重风险叠加的定价。10年期收益率本月早些时候已首次突破3%，为1996年以来首次，背后驱动因素包括通胀压力、财政扩张预期，以及市场对日本央行可能加快加息节奏的预判。

岩井Cosmo证券分析师Daisuke Aiba表示：“债市反应已经说明了财政方面的担忧，投资者很难对这类消息持正面态度。此外，日本是否真的具备在现有有限范围之外进一步扩充防务能力，也是一个疑问。”

国际战略研究所日本研究主席Robert Ward则认为，日本政策制定者和官僚层面已为大幅提升防务开支奠定了基础，问题仅在于时机。他说：“无论是五年还是十年，考虑到美日同盟的重要性，我认为没有其他选择。”

官方否认背后：政策信号与市场沟通的两难

防卫省的否认声明，与知情人士披露的内容之间存在明显落差。

据彭博援引知情人士称，部分日本官员表示尚未准备好作出正式承诺，并表示若目标被公开，将予以否认。防卫大臣Shinjiro Koizumi在公开场合也坚持称，支出规模应由军事需求而非货币目标决定。

这一表态策略折射出日本政府在债市压力与盟友期待之间的两难处境。美国国防部负责政策的副部长Elbridge Colby上月明确表示，"我们迫切希望日本加大投入"，但美方总体上避免了公开施压。

值得注意的是，高市执政的自民党今年6月已在党内文件中指出，3.5%已成为全球防务开支的通行标准，但未就如何筹措相应资金提出具体建议。日本新一轮五年防务计划预计将于今年年底出炉，届时市场将获得更为明确的政策信号。

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当日最核心的市场驱动力来自原油市场。由于中东地缘局势持续恶化、外交谈判实质进展阙如，WTI原油收涨4.4%，突破106美元，触及4月高点；布伦特原油涨2.9%，收于109美元附近。

油价飙升推动柴油期货创下历史新高，通胀压力进一步向债市传导，十年期美债收益率盘中触及5.04%，创近20年最高水平。

据CME FedWatch工具显示，市场当前定价本周美联储加息25个基点的概率已升至95%，12月加息概率也涨至7成。

Principal资管策略师Seema Shah表示：

市场争论已从'是否'转向'需要多大幅度'的紧缩才能恢复价格稳定。

推动油价上行的因素在周二进一步累积。中东方面，伊朗明确表示在己方诉求获满足前拒绝谈判，此前市场对外交降温的期待落空。

作为美伊战事期间绕开霍尔木兹海峡的关键通道，沙特输油管道仍处于关闭状态，市场对其恢复时间表的判断出现分歧。与此同时，据知情人士透露，沙特阿美正推迟向部分欧洲客户本月的原油供应；利比亚因哈马达-扎维亚管道关闭，被迫关停多个油田，并可能宣布不可抗力。

CIBC Private Wealth Group资深能源交易员Rebecca Babin指出：

原油市场夹在持续指向供应损失的实物现实与暗示潜在降级的言辞之间。最终，市场会将更多权重赋予实际桶数和基础设施。

周二WTI原油收涨4.4%，突破106美元，触及4月高点；布伦特原油涨2.9%，收于109美元附近。

精炼油品市场的压力尤为突出。尽管外界传出能源停火呼声，乌克兰与俄罗斯仍在持续打击对方关键基础设施。基辅方面称当夜袭击了俄罗斯伏尔加河地区的Syzran炼油厂。

美国柴油价格随之创下历史新高，零售价格升至每加仑6.26美元，九个月内累计上涨超80%。由此引发的连锁效应，运输成本上升、食品通胀加剧，对CPI构成直接上行压力。

野村策略师Charlie McElligott警告称，油市已成"烫手山芋"，有引发利率波动剧烈冲击的风险。他特别指出"柴油与能源短缺冲击"正在实质化，红海航运受阻进一步切断亚洲供应流，市场已开始定价美国政府动用"核选项"，即禁止原油出口的可能性，WTI对布伦特的价差由此被推至大幅溢价。

美国债市周二承压。当日举行的130亿美元20年期美债标售结果惨淡，境外需求降至历史最低水平，拍卖收益率创下历史最高，令债市雪上加霜。

十年期美债收益率盘中触及5.04%，为2007年以来最高水平，债券波动率随之攀升。

富国银行的Darrell Cronk以"马拉松套踝沙袋"形容当前股票面临的处境：

更高的利率提升了投资者折现未来盈利所用的折现率，而更高的能源成本则抽走消费者购买力，并压缩利润率。

他总结认为，结果是市场必须"更加努力"才能实现盈利增长，而与此同时，投资者却越来越不愿意支付溢价估值。

Murphy & Sylvest高级财富顾问Paul Nolte表示，当前局面"不太可能是一次性加息，而更可能是一系列加息"，并指出油价才是通胀的根源，且正开始向市场其他领域渗透。

美国主要股指在美股开盘前一度上涨，但随后立即遭到抛售，原因是市场对美联储明日的声明、点阵图和新闻发布会感到担忧。

Chase总裁Peter Tuz将当前市场犹豫情绪归结为三重压力叠加：

燃料价格上涨（尤其是柴油），明日加息几成定局，以及AI生态系统潜在放缓的担忧——在这些不确定性消散之前，投资者为何要积极入市？

三大股指周二悉数收跌。道琼斯工业平均指数跌328.09点，跌幅0.63%，收报52,093.11点；标普500指数跌34.25点，跌幅0.45%，收报7,585.73点；纳斯达克综合指数跌204.84点，跌幅0.78%，收报25,981.57点。

标普500十一大板块中，能源板块受益于油价上涨，收涨2.3%，为当日唯一录得涨幅的板块；消费者可选板块跌幅居前。

AI概念股盘初一度试图企稳反弹，但随后跌势再度扩大，收盘普遍回落至与大盘同步下跌的水平。费城半导体指数仅收涨0.4%，未能从周一的大跌中实质性修复。

软件板块今日再次跑赢半导体板块。

大型股抹去了昨日的涨幅。

从期权结构看，标普500的Gamma敞口持续恶化，在7,625点以下已进入负Gamma区间，意味着指数若进一步下行，做市商将被动卖出期货，加剧跌势，7,600点以下被视为高风险区域。

个股层面，Dave & Buster's因第二季度营收不及预期，大跌19%；Waystar在路透报道其正寻求包括出售在内的战略选项后，涨7.1%。

加密股承压，Coinbase跌10.1%，Strategy跌5.4%。

华尔街见闻提及，美国参议院未能推进加密货币综合立法，CLARITY法案在程序性投票中以一票之差未获通过，预测市场对该法案最终过关的概率随即大幅下挫。

外汇市场上，美元在避险需求推动下升至前一日高位，成为当日少数受益资产之一。

比特币周二大幅回撤，将前一交易日全部涨幅悉数吐出，跌回近一个月低点。

黄金则基本持平，在4,300美元附近徘徊，美元走强未能对金价形成显著提振。

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美国财政部当地时间周二拍卖130亿美元20年期国债，得标收益率达到5.420%，较上次同期限拍卖的5.204%上升21.6个基点。创下该期限国债拍卖收益率历史新高，突破2023年10月创下的5.245%纪录。

此次拍卖投标倍数为2.57倍，高于前次拍卖的2.53倍。

此次拍卖结果显示，投资者仍愿意以较高收益率承接美国长期政府债务，但在通胀、能源价格、财政融资需求以及美联储利率路径等因素共同作用下，长端美债要求的风险补偿正在上升。

从投资者结构来看，间接投标人最终获配比例为52.47%，低于前次的62.93%；直接投标人获配比例为30.68%，高于前次的24.59%；一级交易商获配比例为16.85%，也高于前次的12.49%。

因此，单纯从投标倍数来看，此次拍卖并不能被简单定义为“需求疲弱”。2.57倍的投标倍数甚至略高于前次。不过，得标收益率大幅走高以及间接投标人获配比例明显下降，仍反映出市场需要更高收益率才能吸引资金进入长久期美债。

周二，美国10年期国债收益率再次升破5%，一度升至5.045%，触及2007年以来的最高点。

摩根大通国债客户调查显示，截至9月14日当周，客户空头仓位跳升10个百分点，中性仓位下降8个百分点，净多头降至约四个月来最低。

10年期美债收益率再创近二十年新高

此次20年期国债拍卖之际，美国长端国债市场正经历较大波动。

美国财政部长贝森特周二在国会听证会上表示，债券收益率上升是由于“全球性问题”。

周二，受全球大多数大型经济体经历的债券市场暴跌的影响，美国10年期国债收益率触及2007年以来的最高点。

分析师认为，美国国债收益率上升与油价上涨、市场预期美联储本周将提高政策利率、人工智能支出带来的资本竞争以及对美国财政走向的担忧有关。

摩根大通客户空头一周跳升10个百分点，净多头创四个月新低

摩根大通国债客户调查显示，客户空头仓位在截至9月14日的一周内跳升10个百分点，为2025年初以来最快的单周空头增持速度，其中大部分由中性仓位下降8个百分点转化而来，全客户净多头水平已降至约四个月来最低。

期货市场数据与此相互印证。CME Group持仓数据显示，在上周强于预期的通胀数据公布前后，投资者在国债期货中新增大量空头头寸。

掉期市场目前定价美联储年内剩余时间将收紧约50个基点，包含9月会议在内。

花旗策略师David Bieber在报告中表示："过去一周，随着市场追逐收益率的上升，空头基础迅速累积。"他补充称，空头仓位"在战术上已至极端"。

长期美债收益率高企将影响实体经济融资成本，并压制风险资产

长期美债收益率上升，会通过抵押贷款、企业债券以及其他信贷市场传导至实体经济。

美国30年期固定抵押贷款利率已经受到10年期美债收益率突破5%的影响，住房市场复苏因此面临更高融资成本的约束。

对于股票市场而言，长期国债收益率走高也意味着估值所使用的折现率上升，理论上尤其不利于依赖远期盈利预期的成长股。

不过目前美股仍受到企业盈利增长以及AI投资热潮支撑，尚未出现与债市波动相匹配的明显风险厌恶。

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据CBO周二发布的报告，美国对伊战争截至8月1日的累计开支已达380亿美元，此后每月预计还将新增30亿美元。这一数字高于国防部长Pete Hegseth在7月参议院听证会上披露的375亿美元。

CBO同时预计，这场战争将导致美国2027年一季度通胀率上升0.5个百分点。

报告指出，战争已严重消耗美国弹药库存，并通过冲击霍尔木兹海峡能源通道推高全球油价，令本已捉襟见肘的联邦预算承受更大压力。CBO估计，美国要补充现有弹药库存，至少需要五年时间。

值得注意的是，上述380亿美元尚未涵盖近期针对霍尔木兹海峡商业船只的打击行动、对美军在该地区基地的袭击所产生的费用，也未纳入战争融资的借贷成本——后者可能再额外增加数百亿美元。

此外，CBO报告指出，国防部拒绝配合此次国会财务审计。

CBO报告将战争开支的大头归因于弹药的快速消耗。据媒体报道，美国在这场战争中已使用了"几乎全部"远程精确制导导弹库存。

CBO警告，导弹拦截器等关键弹药的短缺，将削弱五角大楼在其他潜在冲突中的应对能力。

Hegseth在7月参议院听证会上为此紧急请求近900亿美元的应急拨款，用于补充弹药储备，并明确表示："如果没有这些资金，我们将面临严重缺口。"

此次审计调查系应众议院预算委员会首席民主党议员、宾夕法尼亚州众议员Brendan Boyle的要求而启动。Boyle在声明中表示，这场战争已造成18名美国军人阵亡、多人受伤。

"这份无党派CBO报告清楚表明，这场战争还让美国纳税人付出了数百亿美元的代价，且仍在持续攀升"。

霍尔木兹海峡是全球重要能源通道，战前约20%的全球石油经由此处运输。战争导致该海峡遭受冲击，并波及周边海湾国家能源设施，已大幅推高消费者和全球生产商的能源成本。

与此同时，战争的持续推进正给本已恶化的美国财政状况雪上加霜。美国全部公共债务已于8月突破40万亿美元。CBO的费用统计尚未纳入借贷融资成本，这意味着战争的实际总代价可能远高于目前数字。

特朗普政府目前正寻求结束这场冲突并重新开放霍尔木兹海峡。特朗普本人常将此次对伊战争与2001年"9·11"后美国入侵伊拉克和阿富汗相提并论。

据媒体报道，历时八年、高峰期投入逾10万地面部队的伊拉克战争耗资约2万亿美元；持续二十年、同样动员逾10万兵力的阿富汗战争则花费约2.3万亿美元。相比之下，此次对伊战争每月30亿美元的消耗速度，已引发市场和国会对长期财政可持续性的高度关注。

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发起弹劾的是肯塔基州共和党众议员Thomas Massie。他以“特权决议”程序提交弹劾案，意味着众议院必须在两个立法日内予以处理，党内领导层无法将其搁置或无限期推迟。

该决议几乎不可能获得通过，但强制投票将迫使共和党同僚在中期选举前就一场不受选民欢迎的战争公开站队，政治代价不容忽视。

五角大楼新闻秘书Kingsley Wilson在一份电子邮件声明中回应称：“整个部门都团结在（赫格塞思）部长的愿景之下，将继续致力于将我们的作战人员和美国放在首位。”但这一表态并未打消外界对国防部领导层在伊朗问题上所受政治约束的疑问。

指控聚焦未经国会授权的对伊动武

Massie的弹劾条款聚焦于赫格塞思“滥用职权”，具体指其执行了一项未经国会批准的对伊朗敌对行动命令。这一指控将战争授权问题重新推向国会政治的中心。

自2月28日美国和以色列军队对伊朗发动攻击以来，这场战争在选民中一直不受欢迎。国会成员——主要是民主党人——已多次投票通过决议，要求特朗普在获得国会支持之前结束冲突，但这些决议并未促成敌对行动的停止。

发起者已无连任压力

Massie并非普通的共和党议员。他是对伊朗战争和对以色列援助的长期公开批评者，且已确定不会寻求连任。他在5月的初选中败给了由特朗普支持的候选人Ed Gallrein——一名前海豹突击队成员，其竞选得到亲以色列团体的大规模资金支持。

Massie与特朗普的裂痕早有伏笔。他因牵头推动公开与已故性犯罪者Jeffrey Epstein相关的司法部文件而激怒总统，随后在初选中遭到特朗普阵营的针对性打击。失去连任压力后，他在伊朗问题上的立场变得更加不受约束。

政治可行性有限但选举压力真实

从政治程序看，弹劾案通过的可能性微乎其微。共和党控制众议院，党内领导层不太可能推动针对本党政府国防部长的弹劾。但强制投票本身构成对共和党议员的忠诚度测试。

民调数据加剧了这一压力。路透/益普索周一公布的调查显示，在国会投票偏好上，民主党以44%对37%领先共和党。特朗普的支持率自发动战争以来有所下滑——这场战争扰乱了石油运输、推高燃料价格接近历史高位，冲击美国家庭财务。多项民调显示，特朗普的共和党在11月3日中期选举中面临失去参众两院控制权的困难局面。

在此背景下，任何迫使共和党议员就伊朗战争公开表态的投票，都可能被民主党用于竞选攻击。

五角大楼领导稳定性受关注

赫格塞思面临的弹劾威胁，无论结果如何，都可能引发对五角大楼领导稳定性的关注。白宫方面尚未就弹劾动议发表正式回应，但特朗普此前对Massie的公开敌意，以及其在初选中支持对手击败Massie的做法，表明特朗普不太可能对这位党内异见者的行动保持沉默。

此次弹劾的罕见之处在于，它来自总统所属政党的内部，而非反对党。

弹劾案的走向，将在未来两个立法日内成为观察特朗普政府内部团结度与美伊政策走向的窗口。

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9月15日，OpenAI国家事务负责人George Osborne在加拿大投资峰会间隙接受采访时表示，加拿大"对OpenAI而言是一个非常重要的市场，这里蕴藏着大量潜力"。

他特别指出，得益于能源和土地资源的充裕供给，加拿大在数据中心合作方面存在切实机会。

他还对卡尼政府的人工智能战略给予正面评价，称其是"西方国家政府中表述最清晰的AI采用计划之一"，并对卡尼的中长期规划印象深刻。

这一表态对于正寻求吸引顶级科技投资者的加拿大政府而言，无疑是一次有力的背书。

Osborne曾于2010年至2016年间担任英国财政大臣，亲历了英国脱欧公投前后的一系列贸易动荡，对政策不确定性有着深刻体会。

此次Osborne以OpenAI国家事务负责人身份出席，该职位主要承担国际联络职能。他评价当前加美贸易摩擦时指出：

如果你想了解世界正在发生什么，就应该来加拿大，看看他们如何应对卡尼所称的'动荡'。

尽管加美贸易战带来了短期压力，Osborne认为卡尼展现出了超越当下的战略眼光。Osborne表示：

我从卡尼那里听到的是，他能够着眼于眼前的风暴之外，清晰阐述加拿大的中长期规划。这令人印象深刻。

值得一提的是，Osborne与加拿大政界渊源颇深，正是他在担任英国财政大臣期间，将卡尼引荐至英国央行行长一职。

此次加拿大投资峰会由加拿大总理卡尼主持，旨在向全球顶级资产管理机构和投资者推介加拿大的投资机遇。据彭博报道，参会机构合计管理资产规模逾120万亿美元，与会者来自澳大利亚、新加坡及美国等地。

峰会重点聚焦基础设施领域，涵盖管道、港口及交通网络等项目，同时探讨能源与关键矿产等资源行业的投资机会。峰会期间，加拿大政府宣布扩大税收优惠措施，官员将此定性为"投资领域的游戏规则改变者"。

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9月15日，黄仁勋在旧金山举行的Salesforce Dreamforce大会上发表上述言论。他在与Salesforce首席执行官Marc Benioff对话时强调，企业应自行把握产品发布节奏，确保推出的产品能够获得市场认可。

黄仁勋的表态，直接回应了外界对AI治理方式的广泛争议。在监管机构和立法者就如何规范AI展开讨论之际，这一来自全球最大AI芯片供应商掌门人的声音，具有重要的行业风向标意义。

黄仁勋明确反对将AI创新速度与产品安全对立起来的观点，称这是一种"虚假对立"。他表示：

两者绝对可以同时兼得。

他认为，企业在推进AI开发的同时，完全能够兼顾安全性，关键在于把握好发布节奏，直至对产品的市场接受度有充分把握。

在治理路径上，黄仁勋倾向于依赖市场机制而非政府干预。他表示，"市场力量早已存在"，足以对AI产品的安全性形成有效约束。

这一立场与部分政策制定者的主张存在明显分歧。当前，围绕AI是否需要专项立法的讨论在多个主要经济体持续升温，黄仁勋的表态无疑将为这场辩论增添新的维度。

美国国会目前并无一部类似欧盟《AI法案》的统一联邦立法，而是以针对性提案为主，聚焦极端风险防控与国家安全两大方向。

两党议员近期联合提出"AI紧急开关法案"（AI Kill Switch Act），强制要求最先进AI系统的开发者必须保留限制、暂停或彻底关闭系统的能力；一旦系统出现导致灾难性危害的失控迹象，国土安全部（DHS）有权直接下达关停命令。

与此同时，以美国参议员伯尼·桑德斯为首的部分议员正推动立法，呼吁在联邦安全审查规则完善之前，暂停开发和部署"超级人工智能"（ASI）。

国家安全方向，《先进AI安全备战法案》（Advanced A.I. Security Readiness Act）正在美国国会审议，要求国家安全局（NSA）制定防范外国势力窃取AI核心技术的防御计划。美国参议院军事委员会在年度国防授权法案中亦加入条款，规定军方使用AI武器时须引入人类审查，严禁完全自主决策。

行政层面，白宫于2026年6月签署《促进先进人工智能创新与安全》行政命令，并成立"AI网络安全清算所"以修复前沿模型漏洞。

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周二，LVMH股价下跌2.6%，市值缩水至2010亿欧元（约合2320亿美元），略低于欧莱雅。瑞银编制的欧洲奢侈品股票指数当日下跌约1.6%。这一变动使得LVMH自2017年以来首次跌出欧洲前十。

布鲁塞尔ING银行的首席投资策略师Vincent Juvyns表示：

“那些声称欧洲已经复苏的人错了，欧洲并未复苏。LVMH告诉我们的是，其主要增长引擎——奢侈品行业——已经失灵。”

LVMH（酩悦·轩尼诗-路易·威登集团）在2023年达到巅峰时曾是欧洲市值最高的公司，当时股价一度突破每股900欧元，此后累计下跌约55%。随着奢侈品需求下行，多家投行已下调LVMH评级。

LVMH今年股价累计暴跌约37%，已回落至疫情封锁导致全球门店关闭时的水平。目前的跌幅已与全球金融危机期间的跌幅相当。

根据彭博亿万富翁指数，LVMH第一大股东贝尔纳·阿尔诺（Bernard Arnault）上周跌出了全球十大富豪榜单，使得该榜单主要由科技行业的美国亿万富翁占据。

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美东时间15日周二，有航运及行业人士称，沙特位于红海的主要石油出口港延布（Yanbu）暂停原油装船作业。美股午盘时段传出这一消息后，国际油价进一步走高，美国WTI原油期货盘中站上106.50美元，日内涨幅扩大至5%以上；布伦特原油涨至109美元上方，日内涨超3%。

路透社随后也援引贸易和航运消息人士报道，沙特已暂停延布港的原油装船，并取消部分面向欧洲客户的原油货物，促使包括波兰国企Orlen在内的主要买家紧急寻找替代供应。市场对沙特原油出口能力进一步受限的担忧明显升温。

到收盘，WTI 10月原油期货涨幅4.38%，报105.83美元/桶，布伦特11月原油期货涨约2.9%，报108.75美元/桶，均创近四个月新高。

彭博社周二的报道称，在霍尔木兹海峡和红海航运均受到干扰的情况下，沙特阿美已通知至少三家欧洲炼厂，将提供9月全部合同约定的原油数量，并为部分买家提供从埃及塞得港、沙特延布或马耳他附近船对船转运等不同提货方案。

上周，沙特连接东部油田与红海延布港的东西部输油管道（East-West Pipeline）遭无人机袭击后关闭，使这条原本用于绕开霍尔木兹海峡的重要出口通道陷入中断。如今如果延布港的装船也受到影响，意味着沙特原油从波斯湾转移至红海、再通过红海出口的替代路径进一步受阻。

美国能源部长赖特周二重申，上述沙特关闭的东西输油管道可能“很快”重新开放，并认为有望数日内重启。被媒体问及该输油管是否可能需要数日或更长时间才能重开时，赖特表示：“我认为会以天来计算。”他表示，沙特正迅速采取行动，在美军协助下改经霍尔木兹海峡输送石油。

延布暂停装船，沙特绕开霍尔木兹的关键通道受阻

延布是沙特红海沿岸最重要的石油出口节点之一，也是东西部输油管道的西端。

这条全长约1200公里的输油管道连接沙特东部油田与红海沿岸的延布港，设计输送能力约700万桶/日，是沙特在霍尔木兹海峡航运受阻后，用于绕开海峡出口原油的关键通道。

但在此前的袭击中，东西部输油管道遭到破坏并被迫关闭。路透社9月15日报道称，延布原油装船已经暂停，自9月11日以来没有沙特原油从该港装船离港。

这使得沙特原本用于分散霍尔木兹风险的替代出口路线遭遇双重压力：东端输油管道关闭，西端延布港又无法正常装船。

路透社称，沙特目前正在考虑增加通过霍尔木兹海峡的出口，并采用类似阿联酋和伊拉克的“暗运”方式运输部分原油，以弥补红海出口受阻带来的缺口。

报道称部分欧洲货物已被取消，买家开始寻找替代油源

在阿美努力维持部分欧洲客户供应的同时，具体货物层面已经出现取消和调整。

路透社9月15日报道称，沙特已经削减对欧洲的原油发运，一些9月晚些时候从延布装船的货物被取消。受此影响，波兰国营能源企业Orlen正在紧急寻找替代供应。

Orlen约40%的原油供应来自沙特阿美。路透社称，该公司近期已经采购北海原油，并对美国WTI Midland、哈萨克斯坦CPC Blend、阿尔及利亚以及圭亚那原油进行招标，以弥补潜在的沙特供应缺口。

路透社另一篇报道显示，欧洲现货原油价格周二已经突破130美元/桶，北海Forties原油一度升至136.75美元/桶，逼近4月创下的147.37美元/桶纪录。

因此，目前市场出现的是一种“合同供应尚在努力维持，但实际物流已经受到明显干扰”的状态。

这也解释了为何彭博的“足额分配”与路透的“部分货物取消”可以同时成立：阿美仍在优先保障部分欧洲客户的合同供应，但并非所有原定货物都能够按照原计划从延布等港口装运。

报道：沙特阿美仍承诺部分欧洲客户足额供应

值得注意的是，沙特阿美并非全面削减对欧洲的原油供应。

彭博社9月15日最新报道援引知情人士称，至少三家欧洲炼厂已经收到沙特阿美通知，将获得9月全部合同约定的原油数量。

其中，两家买家可以从埃及地中海港口塞得港提货；第三家则可以选择从塞得港、沙特红海港口延布提货，或者通过马耳他附近的船对船转运方式接收原油。

这意味着，在主要出口路线遭遇干扰后，沙特阿美正在通过调整装船地点和运输方式，尽可能维持对欧洲客户的合同供应。

彭博社称，阿美此次向欧洲客户提供分配方案的时间比通常晚了约一周，原因正是红海地区的冲突已经扰乱了沙特正常的物流安排。

与此同时，欧洲炼厂此前还担心亚洲买家可能抢购更多来自塞得港的原油，从而进一步挤压欧洲供应。

霍尔木兹与红海两大通道同时承压，油价再冲高

市场最担心的，正是沙特原油出口正在同时受到多个关键节点的限制。

一方面，霍尔木兹海峡航运量近期大幅下降，伊朗持续强调对海峡实施管控；另一方面，沙特东西部输油管道遭袭后关闭，本应承担“绕开霍尔木兹”功能的红海出口通道又受到延布港装船暂停及胡塞武装袭击风险的影响。

在延布装船暂停的消息进一步传出后，油价盘中涨幅继续扩大。周二美股午盘时段，美油曾涨超5%、创5月初以来盘中新高，收盘涨幅收窄到5%以内，和布油仍均创5月19日以来收盘新高。

路透社报道指出，延布装船暂停、利比亚部分油田停产以及霍尔木兹海峡航运量显著下降，共同加剧了市场对全球原油供应中断的担忧。

在全球原油库存缓冲空间有限的情况下，如果东西部管道无法迅速恢复、延布装船暂停持续，且霍尔木兹海峡和曼德海峡的航运风险继续升高，市场对沙特实际可出口原油数量的担忧可能进一步加剧。

从霍尔木兹到红海，沙特原油出口的两条关键生命线正在同时承压。

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据彭博报道，台积电联席首席运营官Y.J. Mii周二表示，公司在使用AI处理敏感研发信息时尤其谨慎。他将AI比作“一个三岁的超人”——能力很强，却不知道自己可能造成什么伤害，也无法判断什么是对、什么是错。

Mii表示，目前台积电并不认为AI能在下一代半导体技术研发中发挥多大作用。与此同时，公司担心员工不当使用AI可能导致数据泄露或丢失。

近期AI代理被曝入侵Hugging Face等数据系统，Dario Amodei等业内人士也开始呼吁，在安全防护机制完善前放缓AI发展速度，使台积电的表态更受关注。

“三岁超人”：台积电最担心数据安全

Mii是在回应学生关于AI职场应用的提问时作出上述比喻。他表示，AI拥有强大的能力，但缺乏对行为后果的判断，因此员工在使用相关工具时需要格外谨慎。

对于台积电而言，数据安全尤其重要。Mii指出，不当使用AI可能造成敏感信息泄露甚至数据丢失，并提及OpenAI和Anthropic旗下模型曾涉及外部机构数据系统的事件。

台积电掌握大量先进制程和芯片研发机密，因此公司对AI接触核心数据保持较高门槛。相比在内部全面铺开AI工具，如何避免专有技术和研发信息外泄显然更为关键。

AI能帮台积电研发先进制程吗？高管：作用有限

Mii对AI实际应用价值的判断同样较为保守。台积电正在推进A14和A10等先进制程开发，但这些项目面临的关键限制包括高端设备能力等现实条件，AI目前难以直接解决这些瓶颈。

这意味着，尽管AI正在推动数据中心扩张并带动先进芯片需求，但其对最前沿半导体研发的直接帮助仍有限。对于台积电而言，AI芯片需求增长与公司内部是否大规模采用AI，是两个不同的问题。

Mii的观点也与近期AI行业围绕安全问题的争论相呼应。随着AI代理获得更强的自主操作能力，数据泄露和系统入侵风险受到更多关注，部分行业人士开始主张给AI发展“踩一脚刹车”。台积电作为AI基础设施热潮的重要受益者，其高管对AI应用保持克制，也显示出产业内部并非只有一种声音。

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9月15日，美光宣布，成功完成全球首款512GB DDR5 RDIMM内存模组的演示验证，并已在多个服务器平台上完成测试。该产品使单台双路服务器的DDR5内存容量上限突破12TB，可为大规模AI推理、内存数据库以及高密度虚拟化等工作负载提供更高的内存容量。AMD与英特尔均已启动对该模组的主动验证，传输速率最高可达9200 MT/s。

对数据中心运营商而言，这款超高密度内存模块的另一大看点是能效。与采用4条128GB模组的方案相比，单条512GB模组的运行功耗降低逾60%，有望在提升内存容量的同时降低数据中心的电力消耗。

技术突破：垂直封装堆叠实现超高密度

512GB模组的高容量得益于美光自主研发的先进垂直互连封装技术。该技术利用硅通孔（TSV）将多层DRAM裸片进行垂直堆叠和互连，在有限封装空间内提升存储密度，同时保持数据中心架构所需的性能水平。

美光云内存业务部门高级副总裁兼总经理Raj Narasimhan表示，512GB RDIMM能够支持多太字节级服务器，在不改变现有服务器机箱尺寸的情况下，同时满足更大规模AI和数据库工作负载、更高虚拟化密度以及更高能效的需求。

在性能方面，针对Spark支持向量机（SVM）数据分析等内存密集型工作负载，512GB RDIMM相较256GB DDR5配置可带来最高1.4倍的性能提升。对于RocksDB、Redis等内存数据库和缓存平台，该模组也有望提升吞吐量和并发处理能力，并支持更大规模的数据集。

生态系统验证：AMD与英特尔同步推进

为了推动512GB DDR5 RDIMM进入下一代服务器平台，美光正与AMD和英特尔展开工程协作，验证产品的兼容性并推进后续部署。

AMD企业副总裁Amit Goel表示，AMD与美光的紧密工程合作，将计算与内存创新进一步结合，有助于客户充分释放AMD平台的性能，并共同应对现代工作负载规模和复杂性不断上升带来的基础设施需求。

英特尔数据中心事业部平台与系统工程总经理Karin Eibschitz Segal则表示，AI及其他数据密集型工作负载的增长，正在对服务器基础设施提出更高要求，内存容量和带宽对整体系统性能的重要性日益提升。英特尔正与美光密切合作，验证512GB DDR5 RDIMM，并推动面向下一代数据中心工作负载的服务器平台落地。

需求驱动：AI工作负载推高内存容量需求

大型语言模型（LLM）、智能体AI、实时推理以及高核心数CPU工作负载的快速扩张，正推动服务器内存市场向更大容量、更高带宽和更优能效演进。512GB RDIMM能够将更多数据保留在主内存中，减少对较慢存储层级的依赖，从而降低数据搬移带来的性能损耗。

企业端的需求也印证了这一趋势。JPMorganChase基础设施平台首席信息官Darrin Alves表示，随着数据中心工作负载持续增长，如何在整个技术栈中平衡计算、内存和效率变得越来越重要。美光512GB RDIMM等高容量内存技术，有助于企业承载更大规模的内存工作负载、提升资源利用率，并增强扩展现代计算环境所需的灵活性。

美光表示，512GB DDR5 RDIMM预计将于2027年下半年根据客户需求进入量产阶段。

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作者 | 周智宇

鸿蒙智行最早的合作样板问界，要由赛力斯站到前台操盘了。

9月15日，华为常务董事、终端BG董事长余承东发了条微博，为智界R7焕新款预热，向消费者描绘一个随车移动、“精致到家”的生活场景。同一天，鸿蒙智行宣布，问界将在合作框架下探索新模式：产品定义、产品设计、品牌营销、渠道零售、服务体系由赛力斯主导，华为终端参与赋能。

尊界、享界、智界、尚界四个品牌，仍由华为全流程主导。问界留在“五界”之中，双方共同经营这门生意的方式却有了变化。知情人士在9月15日向华尔街见闻透露，部分原鸿蒙智行门店也将划归赛力斯，只陈列和销售问界车型。

从把汽车开进华为门店，到共同打造出拥有百万用户的高端品牌，问界曾是这场跨界合作最有说服力的样板。如今，它既有了更完整的产品和服务体系，也面临销量承压、产品迭代与老车主利益之间的新取舍。赛力斯需要把问界积累的规模，变成能够持续获得回报的生意。

从另一个视角看，问界还肩负起探索鸿蒙智行框架下，由车企主导品牌经营、华为继续赋能的新分工。同一个合作框架，开始容纳不同的主导关系。

科技企业曾把技术、产品判断与零售能力带入汽车业；当合作品牌长大，双方也开始围绕新的经营需求调整各自的位置。

问界已经长大，鸿蒙智行接下来要证明的，是它还能再造多少个问界。

主导权交棒

“专属专营”，是这次调整最先落到消费者面前的变化。

据上述知情人士透露，问界将形成独立销售渠道，包括直营店、加盟店，以及部分转为问界专营的原鸿蒙智行门店。赛力斯方面认为，自身有能力承接新模式下的产品和服务工作，也将拥有更充分的经营自由度；问界的高端豪华路线不变。正式说明同时明确，既有用户权益及后续服务不受影响。

问界方面同日给出的说明，还将自己称为鸿蒙智行大家庭的“核心成员之一”，并明确品牌专属专营。

更深的变化发生在门店之前。产品定义、设计与营销、零售、服务一并由赛力斯主导，意味着造什么车、何时更新、如何维持产品吸引力，可以围绕问界自身的经营目标统筹。车企接过的决定权，贯穿一款车从开发到交付后的多年使用。

这场交接已酝酿了一段时间。8月19日，赛力斯管理层就在投资者交流中提出“尽快回归专属专营”，明确指向问界自身的品牌定位、产品节奏和用户需求。公司此前已持续建设专属用户中心，今年5月至6月的机构交流中，又强调从研发、制造到营销服务的体系能力。

一位参与鸿蒙智行合作项目的人士向华尔街见闻提到，他曾尝试在平台渠道做效果投放，为自己负责的品牌寻找客户。但人到了多品牌共用的门店之后，广告费究竟换回了谁的订单，很难追踪。

“你都不知道这个线索变成谁的车。”他说。

如果顾客最后购买了店内另一品牌的车型，共用渠道仍能得到一笔成交，最初投放广告的车企却可能收不回这笔获客投入。五个品牌一起卖车，让鸿蒙智行拥有了更丰富的产品，也让整个体系的销售效率与单个品牌的经营回报，开始需要分别计算。

多位接近鸿蒙智行的人士表示，过去几个月双方进行了一系列的磋商，期间对条款细节进行了很多调整，试图圈定各自边界。

华为与赛力斯的合作，过去也经历过边界重划。2024年7月，赛力斯宣布拟以25亿元收购问界相关商标和外观设计专利；一个多月后，双方又签署投资引望协议，赛力斯汽车拟持股10%。品牌资产向车企归集，技术合作增加股权联系，两件事同时推进。

如今，调整进一步触及日常经营的主导权。赛力斯也正承受着比品牌上升期更直接的经营压力：今年上半年归母净亏损17.17亿元，8月产销快报中的赛力斯汽车销量为20652辆，同比下降49.68%。规模已经形成，回报仍需重新稳住。

成本的挤压也已进入赛力斯管理层的视野。6月12日，张兴海在重庆汽车论坛谈到存储芯片、碳酸锂涨价时称，问界平均每辆车面临1.5万—2万元的成本涨幅。产品维持高端定位的同时，投入与回报的平衡变得更紧迫。

在8月的一场交流里，赛力斯管理层主动谈到，上半年的产品迭代引发了部分用户抱怨，接下来要将维护存量用户利益纳入经营团队考核，并希望每一代产品拥有至少五年的“黄金使用周期”。其经营重点，也转向提升现有车型的稳定销量，减少对新品上市短期拉动的依赖。

更换硬件能制造新卖点，也牵动研发投入、在售车型和老车主对产品价值的判断。问界已经有足够大的用户和车型基础，需要作出这些长期取舍。

由承担整车投入与经营结果的赛力斯主导，产品节奏与投入回报便有了更直接的联系。

五界的下一程

问界的变化，发生在鸿蒙智行从单一样板走向多个品牌之后。

2023年4月，余承东曾公开解释，希望用“华为问界”作为跨车企合作的生态品牌，让不同伙伴提供互补车型，减少多品牌营销、服务和零售的复杂度。彼时，华为需要把已经验证的合作能力复制到更多车企，共同的品牌元素有助于降低扩张成本。

今天，五家车企以五个品牌进入鸿蒙智行，每家都需要自己的产品位置和经营回报。问界希望把高端豪华定位做得更深，其余几界也在拓展产品、建立用户认知。共同的技术和品牌号召力，开始承载更多不同的经营目标。

赛力斯对“专属”的要求，已经延伸到了供应链。赛力斯方面表示，希望核心供应商围绕问界的产品目标开展专项开发、专线生产，形成稳定的差异化能力。它继续选择华为技术，同时希望这些技术与自己的整车开发结合，沉淀为问界独有的产品价值。

其他品牌则仍在加深与华为的协作。2023年，智界成为继问界之后推出的第二个智选车品牌，如今已由轿车拓展至SUV、MPV，形成目前鸿蒙智行唯一的全产品矩阵。一位参与智界业务的人士透露，截至今年8月，其覆盖产品研发、供应和生产等环节的团队已增至约6000人，数百名华为员工在同一园区参与日常工作。

合作深度的选择，与具体品牌所处的经营阶段密切相关。奇瑞、上汽拥有成熟的整车体系，旗下合作品牌仍由华为全流程主导；问界则已进入百万用户阶段，要统筹多款在售车型和老车主的长期利益。合作深度的选择，与具体品牌所处的经营阶段密切相关。

对问界而言，继续做高端需要把已有的用户和产品积累转化为稳定回报。对仍在拓展品类、建立用户认知的其他几界，华为深入产品与市场工作的价值依然突出。车企建设自己的能力，也可以与加深合作同步推进，智界的团队变化就是一个例子。

品牌的差别还要落到产品上。智界此前复盘R7时，就提出内饰要更多照顾副驾和后排，让产品回到年轻家庭的日常需求。9月15日“精致到家”的传播，对应的是这一轮具体调整。技术和渠道提供共同基础，品牌仍须找到自己的用户。

对华为来说，这次调整也把复制问界的任务推到了更显眼的位置。正如鸿蒙智行方面所言，其将聚焦资源，推动其他四界发展。智界等有机会从中受益，双方已有数年的开发磨合，车型也已覆盖多个细分市场，后续投入可以落到具体产品的更新与销售上。

分工进入新阶段

问界这次交棒，让科技企业反向深度赋能车企的模式，走到了重新安排合作深度的阶段。

科技企业进入汽车业，带来的能力正在从软硬件延伸到产品开发。8月成都车展上，宝马展示与Momenta共同开发的驾驶辅助系统，并强调将其与自身的车辆动态控制和交互设计结合。双方围绕智能化能力协作，宝马继续用整车开发塑造自己的驾驶体验。

鸿蒙智行把合作进一步推进到了品牌经营。一位熟悉鸿蒙智行项目的人士向华尔街见闻提到，华为的产品总监拥有较大的决策权限，围绕产品的商业成功协调各环节。

科技企业的判断，由此进入了造什么车、怎样组织开发，以及如何面向用户的过程。

这种深度参与有其组织成本。一套技术可以用于更多车型，产品判断却要面对不同的用户、市场和车企团队。每增加一个品牌，都有具体的开发与经营工作需要协调。驻场团队和产品总监制度，正是把这些判断落实到工程、制造和市场的方式。鸿蒙智行的扩张速度，也受到这类经营能力复制速度的影响。

合作越深入，双方也越需要调整自己的方法。

一位鸿蒙智行项目的管理层认为，消费电子式的新品流量打法，与汽车作为长期耐用品的经营逻辑，还需要更好地结合。新技术带来的上市关注，要延续为平销期的产品价值，才能支撑一款车更长时间的经营。

问界提出减少对新品短期拉动的依赖，正是这种调整的具体表现。对于已有百万用户的品牌，产品更新需要同时考虑新买家与老车主；对正在开拓市场的品牌，鲜明的产品定义和集中投入仍然重要。

更有生命力的合作，应当允许这些要求改变双方的分工。技术、联合开发与生态服务可以保持长期联系，产品和经营的主导安排则可以随品牌能力、用户规模和业务需要调整。

问界保留鸿蒙智行身份、由赛力斯接过更多主导权，已经让这种弹性进入了实际合作。

过去，当华为携手问界进入汽车产业之初，市场曾有过很多的质疑。尤其是在部分问界初期车型遭遇滑铁卢后，嘲笑声不断。但随着M9问世，M8起量，华为与赛力斯创造了一个个中国汽车史上的里程碑数字。

这个合作走到如今，是华为这样的科技企业反向深度赋能车企，最终需要形成一种能够容纳伙伴成长的合作关系。

成熟的智能汽车产业，需要技术平台的规模效应与汽车品牌的差异化同时成立。技术和方法跨企业复用，车企形成自己的产品判断与品牌溢价，跨界合作才能沉淀为持久的产业竞争力。

一个强大的技术平台，也应当能够支撑一批同样强大的汽车企业。

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终端方面，vivo已宣布X500 Pro系列全球首发天玑9600 Pro；OPPO Find系列产品负责人卓世杰同日确认，Find X10 Pro Max将搭载该芯片。按照目前公布的日程，vivo X500系列和OPPO Find X10系列将分别于9月21日和22日发布。

作为联发科首款2nm旗舰手机芯片，天玑9600 Pro采用台积电2nm工艺，并引入联发科与台积电联合开展的设计技术协同优化，用于改善芯片架构与制造工艺之间的匹配。

CPU方面，天玑9600 Pro采用“2+3+3”全大核架构，包括两颗最高主频4.55GHz的C2-Ultra核心和六颗C2-Pro核心。芯片配置总计34.5MB的二级、三级及系统级缓存，并支持LPDDR6内存和UFS 5.0存储。

据联发科实验室测试，与上一代产品相比，天玑9600 Pro的CPU单核和多核性能最高分别提升17%和15%，多核峰值性能下功耗降低61%。新一代G2-Ultra NX GPU的峰值性能最高提升27%，峰值性能下功耗降低24%，光线追踪性能最高提升18%，支持最高185帧游戏画面。

端侧AI是此次升级的另一项重点。天玑9600 Pro采用双NPU架构，将大模型推理与需要持续运行的低功耗AI任务分开处理。其中，NPU 1090的大模型预填充性能提升51%，单位功耗生成效率最高提升55%，并支持在端侧运行最高300亿参数的混合专家模型。

影像方面，天玑9600 Pro搭载Imagiq 1290影像处理器，加强了ISP与NPU之间的协同，支持NPU驱动的60帧运动捕捉、4K 240帧原生慢动作、4K 120帧Log视频以及最高17档动态范围。

在联发科之前，三星已将2nm Exynos 2600用于Galaxy S26系列的部分版本，苹果也发布了采用2nm工艺的A20 Pro。不同之处在于，联发科向多家手机厂商提供芯片平台，其加入使2nm竞争进一步延伸至安卓旗舰机的通用芯片市场。

随着vivo和OPPO明确搭载计划，天玑9600 Pro已获得首批终端承接。两家厂商将在一周内相继发布新机，联发科这款2nm芯片的产品定位、终端价格和实际供货范围也将随之明朗。

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贝森特近期在多个场合坚称，只要实现3%的经济增长，并配合联邦支出约束，美国就能通过“增长”摆脱债务困境。然而，据彭博报道，经济学家调查中位数预测和国际货币基金组织最新预测均显示，2027年和2028年美国GDP增速仅略高于2%，远低于贝森特设定的目标门槛。

更大的压力已经体现在财政利息负担上。本财年美国净利息支出已达1.02万亿美元，同比增长8.9%，首次突破1万亿美元。与此同时，贝森特此前视为重要观察指标的10年期美债收益率已突破5%，达到本世纪初以来的罕见水平。

历史数据不支持“增长解债”逻辑

分析表示，即便在近年经济表现较为强劲的时期，经济增长也未能遏制债务扩张。2023年和2024年，美国经济实际增速均接近3%，但公众持有的联邦债务分别增长约10%和7%，年度财政赤字均超过1.6万亿美元，债务占GDP比重持续攀升。

上世纪90年代末，美国GDP增速一度超过4%，但当时财政盈余的实现，依赖加税与冷战结束后削减国防开支的共同作用。如今，这两个条件均已不复存在——多轮减税令税率大幅下降，两党近年来也普遍倾向于增加而非削减联邦支出。与此同时，在地缘政治紧张局势下，特朗普还寻求国会批准1.5万亿美元国防预算，较此前增加44%。

美国行动论坛主席、前国会预算办公室主任Douglas Holtz-Eakin直言：“你无法靠增长解决这个问题，这在数字上根本站不住脚。”他测算，如果仅靠增长将赤字降至贝森特设定的目标水平，美国经济所需增速须达到6%。而考虑到人口老龄化和移民限制，即便实现3%的增速也将是“奇迹”。

老龄化与利息支出构成结构性压力

债务问题的核心矛盾之一在于人口结构。自特朗普本届任期开始至今年5月，社会保障退休金领取人数增加了280万，而纳税贡献的在职员工人数仅增加59.3万。社会保障和医疗保健是联邦预算中最大的两项支出，特朗普明确表示不会削减福利，国会也没有推动重大改革的迹象。

Holtz-Eakin指出，即便经济以3%的实际增速叠加2%的通胀，实现5%的名义增长，税收也只能大致跟随名义GDP增长，但社会保障支出平均增速达到5.5%，医疗保险支出增速更高达7.5%。“所以问题根本无法解决。”

利息支出同样构成沉重负担。本财年还剩一个月，净利息支出已达1.02万亿美元，同比增长8.9%。截至8月底，未偿国债平均利率为3.48%，而当前5年期基准收益率约为4.77%，两者之间的利差意味着，随着旧债陆续到期再融资，政府未来的利息负担仍可能进一步上升。

专家：单靠增长不足以解决问题

贝森特的前顾问Joe Lavorgna承认，增长是降低赤字的重要组成部分，但坦言“可能仅靠增长还不够”，“你可能需要的不仅仅是增长”。

负责任联邦预算委员会主席Maya MacGuineas表示：“没有任何可信的估算表明，增长能够让财政问题神奇消失。”该机构还就特朗普提出的向每位成年公民发放5000美元支票的构想发出警告，估计该方案单年成本高达1.2万亿美元，将把赤字占GDP比率推高至9%至10%。

摩根士丹利首席全球经济学家、前奥巴马政府财政部官员Seth Carpenter则指出，基于增长的财政整合“非常有可能”，但这依赖于财政政策不再转向扩张，“而这对我来说才是真正棘手的问题”。

贝森特上任时曾设定目标，希望在特朗普任期结束前将赤字占GDP比率降至3%左右。但据彭博调查，经济学家对2028年赤字率的预测中位数为6.4%，最低预测为4.5%，最高达8%，均明显高于贝森特的目标。

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车企的增长，正转向新能源和海外。今年前8个月，中国汽车销量同比下降3.8%，新能源汽车销量增长10.7%，汽车出口增长66.7%。

东风计划向海外市场累计投入500亿元。9月14日，东风在武汉公布“天际扬帆”计划，提出投放50款以上车型，建设10座海外规模化生产基地和5座海外研发中心。乘用车重点面向欧洲、美洲，商用车重点布局美洲、中北亚。

与这笔投入配套的是平台开发方式的调整。东风计划面向全球升级乘用车电平台架构，在开发阶段纳入目标市场的法规与使用要求，关键零部件及总成复用率将超过80%。基于全球标准开发的产品，计划于2028年起陆续投放。

东风此前在研发重构中提出“看不见的部分通用化，看得见的部分个性化”。

东风汽车把不同市场的要求提前处理，有助于减少后续适配的重复工作；让多个品牌和车型共享基础部件，则可以分摊研发投入。东风此次海外布局，将产品投放、平台复用与当地研发制造一并安排，着眼的是持续开发和销售多款车型的效率。

东风同日还公布了“天净零碳”和具身智能汽车全域守护计划。补能聚合和数字安全，与全球产品开发一起被纳入此次部署。

能源服务是其中一项新的业务拓展。按照计划，东风将联合生态伙伴聚合1000万套以上补能设施，并计划于2027年实现一个补能App畅行全国，将找桩、充电、换电、支付等服务接入统一入口。

东风披露的合作伙伴包括南方电网、中石化、国家电网、宁德时代和星星充电。公司计划结合桩站忙闲、电价及车辆状态，为用户规划补能路线、安排错峰充电；同时与南方电网合作推出交流V2G技术，探索汽车参与电力交易，相关车型计划于2026年上市。

对车企来说，快充性能需要沿途设施配合，找桩、绕路和排队也会占用时间。聚合补能资源，可以把技术竞争进一步落到用户的实际用车效率上。尤其对商用车客户，补能停留会影响出勤和运输安排，能源服务与整车销售面对的是同一笔运营账。

车辆连接的服务越多，安全防护需要处理的对象也随之增加。东风此次公布的全域守护计划，在电池热失控防护之外，还覆盖车载AI权限管理、座舱隐私隔离，以及支付密钥、账号证书和数字钥匙保护。公司还联合行业机构、科研院所及高校等发布了《具身智能时代的汽车全域安全白皮书》。

面向用户，集团也在增加直接联系车主的渠道。9月13日，东风发布“东风有信”用户服务品牌，将选车、交付、维保与二手车焕新纳入服务范围，开通用户之声直连集团的通道，并安排高层座谈、用户共创及老客户增换购权益。对多品牌车企而言，这提供了从实际用车中收集问题、推动产品和服务迭代的入口。

新能源与出海给东风带来更大的市场空间，也增加了服务和开发的复杂度。集团的规模价值，就体现在共性投入能否被充分复用：品牌保持差异，平台、技术和服务资源共同支撑更多产品，新增销量才更有机会转化为成本优势。

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该公司表示，第三代自研芯片MTIA 450（代号Arke）将于明年上半年开始在数据中心投入使用。第四代产品MTIA 500（代号Astrid）的设计工作将在约一个月内完成，预计2027年底进入数据中心，部署规模将更为广泛。

这一芯片路线图标志着Meta在削减AI基础设施成本方面取得实质性进展。

Meta工程副总裁Yee Jiun Song表示，与英伟达目前出货的产品相比，自研芯片在运行AI模型时效率更高，"正是因为我们自己承担了大量工程工作"。

在未来12个月内，Meta在自研芯片上的部署承诺已超过1吉瓦的用电当量。Yee Jiun Song表示，此后预计还将加速扩张，前提是AI市场或需求不会出现崩盘。

截至发稿，周二盘中Meta涨0.18%，英伟达涨0.74%。

Meta与博通合作进行芯片设计，与台积电合作负责制造，整体方向是降低对英伟达行业主导地位的依赖。

Meta于2023年首次宣布研发自研芯片计划。目前的第三代产品已于9月1日从台积电收到首批12枚样片，实测性能与仿真结果的误差在2%至3%以内。首日测试中，工程团队成功使用该芯片运行了Meta自有模型。

Yee Jiun Song表示，测试结果显示芯片设计环节不存在明显缺陷，但仍需数月的调试与优化工作，同时台积电一侧的产量也在持续爬坡。

他强调，该系列芯片主要依赖高带宽内存，定位于通用推理场景，而非对响应速度要求极高的超快速推理市场。"这是我们用于通用推理的主力芯片，"他说。

Meta此前曾规划开发一款代号为Olympus的芯片，旨在同时支持AI模型的训练与推理两个阶段，原计划于2028至2029年面世。

但据Yee Jiun Song透露，该项目已被取消，公司转而专注于推理芯片，成本因素是主要考量之一。

"当你开始大规模扩建至数吉瓦的容量时，成本就变得至关重要，"他说。他指出，如果一款同时兼顾训练和推理的芯片价格贵出约30%，这在大规模部署的背景下将"完全无法接受"。

Meta超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs）正通过提供未来AI模型的需求信息，协助对芯片进行精细调优，以提升推理阶段的运行效率。

在完成Astrid的开发工作之后，Meta表示后续芯片研发将把重点转向提升运算速度与吞吐量，即单位时间内可处理的AI任务量。光纤技术的引入也有望进一步改善芯片性能。

"我们有一张非常扎实的路线图，"Yee Jiun Song说。"未来几年，我们预计将持续打造出能够与供应商产品相竞争的芯片。"

这一表态反映出Meta希望通过自研硅片逐步掌握AI基础设施的核心技术主动权，同时在成本与能效上建立起长期竞争优势。

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本次调查于9月4日至10日进行，共有190位管理规模合计5120亿美元的基金经理参与。调查显示，33%的受访者将"债券收益率无序上升"列为最大尾部风险，高于8月的27%；而上月高居榜首的"AI泡沫"则从32%降至28%，退居第二。

与此同时，美银FMS现金规则和牛熊指标均发出"卖出"信号——现金占比从3.5%升至3.9%，牛熊指标读数高达9.5，均处于卖出区间。

投资者情绪的整体降温与上述风险偏好转变相互印证。美银最广泛的FMS情绪综合指标从8月的8.0降至7.0，为近三个月最低，此前8月调查曾是2022年以来第三乐观的月度调查。资产配置层面，基金经理增持医疗、工业和银行，同步减持REITs和消费必需品，后者的低配程度创2004年1月以来最高。

债券风险跃升首位，利率预期大幅转向

债券市场的担忧情绪在本月调查中全面升温。净36%的FMS投资者预期短期利率将上升，为2022年9月以来最高水平；净25%认为当前全球货币政策过于宽松，同样是2022年9月以来最高。

美联储政策预期出现明显分化。调查显示，52%的受访者认为美联储在11月中期选举前不会加息，但这一比例较8月的72%大幅下滑；与此同时，41%的受访者预期美联储将在中期选举前加息，较8月的22%显著上升。

在美国财政部债券回购计划方面，市场反应同样偏谨慎。针对财政部9月9日至11月4日期间扩大债券回购规模的决定，46%的受访者认为不会对美债收益率产生影响，29%认为此举将导致收益率上升，仅16%认为收益率会因此下降。

债券配置方面，FMS投资者目前净低配债券48%，为2022年5月以来最大低配幅度，且已连续17个月低配债券。调查还显示，27%的受访者认为，若美国30年期国债收益率升至6%等具有吸引力的水平，才会促使资产配置者转为超配政府债券。

AI资本开支仍获力挺，但系统性风险担忧上升

尽管"AI泡沫"从最大尾部风险榜首退位，基金经理对AI资本开支的信心却依然坚挺。79%的受访者不认为AI超大规模云计算企业（hyperscaler）会在2026年宣布削减资本开支，较8月的71%进一步上升；仅14%预期会出现AI资本开支削减。

然而，AI超大规模资本开支被视为系统性信用事件最可能来源的比例升至42%，高于8月的38%，政府债务以25%位居第二。与此同时，净33%的受访者认为企业存在过度投资，与2026年2月的历史高位持平。

在最拥挤交易方面，"做多全球半导体"以53%的比例连续蝉联榜首，"做空美债"以18%位居第二，"做多Magnificent 7"以7%排名第三。

亚洲基金经理调查则呈现出对AI变现能力的更多审慎。美银亚洲FMS显示，80%的受访者表示，需要看到更清晰的AI货币化落地证据，才会增加对AI相关股票的配置。55%的亚洲受访者认为AI对股市的正面影响已被"大致合理定价"或"超额定价"，较8月的37%大幅上升。

宏观预期稳健，"不着陆"仍是主流判断

尽管风险情绪有所收敛，基金经理对宏观基本面的判断整体仍偏乐观。55%的受访者预期全球经济"不着陆"，略低于8月创下的56%历史高位；38%预期"软着陆"，仅2%预期"硬着陆"，后者与2026年7月的历史低位持平。

净8%的受访者预期未来12个月全球经济增长加速，较上月的14%有所回落。盈利预期方面，预期未来12个月EPS实现两位数增长的投资者比例为2021年8月以来最高。

通胀预期出现小幅逆转，净4%的受访者预期全球CPI将走低，而8月时净3%的受访者预期通胀上升。50%的受访者将未来12个月全球经济描述为"滞胀"（低于趋势增长、高于趋势通胀），38%预期"繁荣"（高于趋势增长、高于趋势通胀）。

亚洲方面，美银亚洲FMS显示，净55%的受访者预期亚太区（除日本）企业盈利改善，高于8月的45%。投资者对亚太区（除日本）股市未来12个月的预期回报率为6.3%，处于历史第89百分位；对日本股市的预期回报率升至6.4%，处于历史第94百分位。

中期选举风险升温，民主党横扫概率上升

政治风险成为本月调查的另一焦点。44%的受访者预期中期选举结果为民主党控制众议院、共和党控制参议院的分裂格局；民主党横扫（同时控制众参两院）的预期概率从8月的23%升至31%。

一旦民主党横扫，45%的受访者预期市场反应为"债券收益率上升、股市下跌"，19%预期"债券收益率下降、股市上涨"，13%预期"债券收益率下降、股市下跌"，仅4%预期两者同步上涨的"繁荣"情景。

资产配置：增持金融与医疗，减持防御板块

资产配置层面，FMS投资者股票净超配比例从上月的56%降至49%，但仍高于长期均值0.9个标准差。大宗商品净超配从24%降至19%，房地产净低配从7%扩大至21%，为2025年9月以来最大低配。

板块轮动方面，9月资金流入金融（银行和保险）、医疗和工业，流出REITs、消费必需品和电信。银行净超配升至34%，为2025年11月以来最高；消费必需品净低配扩大至33%，创2004年1月以来最大低配。

区域配置方面，美股净超配25%，新兴市场股票净超配38%，欧元区股票则从上月净超配6%转为净低配5%。英国股票净低配35%，为绝对低配幅度最大的区域之一。

美银给出的逆向交易建议包括：做多英国股票/做空美国股票，做多消费必需品/做空银行，做多小盘股/做空大盘股。

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据报道，泽连斯基在社交媒体X上发文确认，乌克兰国防力量对位于萨马拉以西约75英里、莫斯科东南约466英里的锡兹兰炼油厂实施了打击。他同时表示，乌军还对塔甘罗格一处无人机生产设施、奥廖尔地区一处无人机准备及发射阵地发动了袭击，并在黑海方向取得战果。

据CCTV国际时讯，乌克兰总统泽连斯基当地时间9月14日晚在社交媒体平台发帖称，如果合作伙伴能确保俄方不再袭击乌克兰的能源设施、基础设施和粮食供应通道，乌克兰已准备好停止对俄打击。 泽连斯基发文称：“必须结束这场战争。而在关键基础设施问题上采取降级措施，可能是迈向和平的第一步。我们期待合作伙伴给出具体方案。”

而就在泽连斯基作出上述表态前，特朗普已公开宣布俄乌达成了能源停火共识。美东时间9月14日周一，据新华社，美国总统特朗普在社交媒体上说，俄罗斯和乌克兰已同意不攻击对方的能源目标。

美国零售柴油均价已突破每加仑6美元，创历史新高。在地缘风险持续升温、全球柴油供应趋紧的背景下，燃料短缺担忧进一步加剧。

俄乌互袭持续，乌方释放推动能源停火信号

在乌军袭击俄罗斯炼油设施的同时，俄方也继续对乌克兰相关目标实施打击。据央视新闻，俄罗斯国防部15日在社交媒体通报说，当天凌晨，俄军使用无人机对乌克兰物流中心、港口和船只实施打击。

通报说，俄军打击了乌克兰敖德萨地区一处接收、储存并分发军事物资的物流中心，以及切尔诺莫斯克港两艘运载供应乌军物资的船只。此外，俄方对乌克兰西部的铁路基础设施继续实施打击，这些设施用来运输来自欧洲的军事物资。

不过，乌方仍释放出推动停火的信号。据央视新闻，当地时间15日，乌克兰外长瑟比加表示，乌方愿意与俄罗斯达成相关能源停火协议。瑟比加称，乌方这一立场已得到国际伙伴知悉，部分友好国际方已提出相关建议，多方将协同推进俄乌能源停火事宜落地。

能源停火早有铺垫，柴油价格成关键变量

俄乌能源停火并非此次才被提出。据报道，美方此前已多次推动双方停止攻击发电厂、炼油厂等能源设施，但相关斡旋一直未能形成稳定安排。本月5日和6日，美国代表团先后访问莫斯科和基辅，美国总统特使威特科夫表示，此访旨在推动进一步对话，以结束俄乌战事。

特朗普此次推动能源停火，也与美国国内燃料价格压力直接相关。据华尔街见闻此前文章，特朗普此前曾公开要求泽连斯基停止袭击俄罗斯柴油设施，称乌克兰对俄罗斯燃料设施的袭击正在造成柴油供应紧张，并强调美国柴油价格上涨“不是中东造成的”，而是俄乌冲突所致。

但从目前进展看，俄乌能源停火并未真正实现，双方仍在继续袭击对方的能源及相关基础设施。在全球柴油供应趋紧、价格已经走高的背景下，俄乌冲突对炼油产能和燃料供应的扰动仍未消退，能源市场的供应担忧也难以缓解。

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据报道，彭博周一发给客户的邮件显示，彭博终端将于2027年1月1日起上调订阅价格，涨幅约3%。多许可证客户每个终端月费增加140美元，单一许可证客户增加155美元，对应每年额外支出1680美元和1860美元。

对于在2026年12月31日或之前续约的现有客户，以及同期新安装的终端用户，涨价将推迟至下一次续约时生效，新价格届时锁定两年。这意味着，客户若在今年年底前续约，可暂时锁定当前价格。

金融数据涨价，机构成本压力再添一笔

此次调价幅度不算大，但彭博终端是银行、资管机构和对冲基金等金融机构的重要基础工具，拥有大量许可证的机构面临的额外成本并不低。彭博表示，涨价将支持公司持续投入技术和人才，并进一步增强产品能力。

与此同时，AI正在降低金融数据获取和处理的门槛，机构对传统高价数据服务的成本敏感度也在上升。彭博近年来已在终端中加入聊天机器人等AI功能，终端价格继续上涨，或进一步刺激机构寻找更低成本的替代方案。

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据摩根大通最新报告，第二季度财报季进一步强化了分析师对安全软件板块的信心。分析师Brian Essex估计，AI驱动的增量安全支出对应的三年总市场规模（TAM）可能超过4300亿美元。与云计算、移动互联网等技术周期相比，摩根大通认为，此轮安全需求的采用速度可能更快，因为企业面对的并非单纯的效率提升，而是不断上升的安全风险。

这一变化已经开始反映在企业采购和安全厂商的经营数据中。多家厂商披露，AI安全产品的ARR、预订额以及相关订单快速增长，同时客户采购模式也从单点产品转向平台化方案，显示企业正在将AI安全纳入更长期的IT基础设施规划。

摩根大通预计，当前大量AI安全项目仍处于销售周期早期，今年的基本面影响可能相对有限，但随着订单逐步转化，相关需求有望从今年第四季度开始加速体现，并在2027年进一步释放。

AI降低攻击门槛，企业安全防线面临新压力

AI带来的最大变化之一，是大幅压缩漏洞从公开披露到被利用之间的时间窗口。摩根大通数据显示，漏洞平均利用时间已从2018年的63天缩短至2023年的5天，并在2025年进一步降至负7天，意味着攻击者可能在补丁发布之前就完成漏洞武器化。已知被利用漏洞中，约29%在公开披露当天或之前就已经遭到武器化。

生成式AI进一步提高了攻击自动化程度。报告援引Anthropic相关案例称，其模型已经能够自主寻找零日漏洞、开发可用漏洞利用程序，并完成完整的网络渗透测试。Anthropic进攻性网络安全负责人还预计，其他竞争模型达到类似能力可能只需要数月时间。

与此同时，开源模型的发展也在降低这一能力的获取门槛。AI模型逐渐具备执行代码、发现漏洞和自动完成攻击链条的能力后，网络攻击不再完全依赖少数高水平攻击者，企业需要面对的潜在攻击主体正在增加。

攻击成本的下降进一步放大了这一变化。报告援引的数据称，扫描整个操作系统安全漏洞的成本已降至50美元以下，开发完整远程控制攻击工具的成本不足1000美元，而传统黑市价格约为50万至200万美元。攻击能力的成本曲线发生变化，也意味着企业防御端必须投入更多资源进行自动化检测和实时响应。

财报验证需求增长，企业采购加速向平台化转变

第二季度财报为AI安全需求提供了更直接的验证。报告指出，多家安全软件厂商的AI相关产品在推出后迅速形成收入。

与此同时，企业采购方式也在发生变化。随着安全工具数量增加，客户越来越倾向于减少供应商数量，将身份、网络、终端、数据和AI安全能力整合进统一平台。平台化模式和弹性承诺定价因此加速普及，客户可以在既有合同框架内，将预算转向新的AI安全产品，而无需重新启动完整采购流程。

这种模式不仅有助于扩大合同规模，也可能提高客户留存率。不过，摩根大通提醒，部分厂商的弹性合同存在收入确认滞后，因此在判断实际业务动能时，ARR和预订额等指标可能比当期收入更具参考价值。

AI基础设施的扩张则进一步创造了新的安全需求。随着主权AI、新兴云服务商和前沿AI实验室扩大算力部署，防火墙、SASE、数据安全以及气隙部署等需求同步增长。部分企业还开始要求AI数据和模型运行在自身控制范围内，使网络安全与数据治理逐渐成为AI基础设施建设不可分割的一部分。

2027年或成AI安全支出加速兑现的关键年份

报告认为，AI安全支出的真正增长可能尚未完全体现在今年的业绩中。由于企业采购通常存在较长销售周期，大量AI相关项目目前仍处于评估、试用和部署阶段，因此管理层对短期业绩影响保持谨慎具有合理性。

随着这些项目进入订单转化阶段，摩根大通预计，AI安全需求对行业基本面的贡献可能从今年第四季度开始逐步显现，并在2027年明显加速。换言之，当前市场看到的订单和产品增长，更可能是下一阶段收入和盈利增长的前置指标。

从细分领域来看，受益范围也并非集中在单一产品，而是覆盖实时检测与响应、非人类身份治理、供应链安全、数据安全和暴露管理等多个环节。AI既增加了新的攻击入口，也创造了新的身份、数据和软件供应链风险，因此企业需要同步补齐多个安全环节。

摩根大通据此判断，本轮AI安全投资更接近一轮持续性的结构性支出周期，而非短期产品主题。随着AI从实验和试点进一步进入企业生产环境，安全预算的重要性有望继续提升。

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马斯克在9月15日的All-In峰会上提出了一套应对方案：让主要AI公司在模型发布前相互测试彼此的模型。在他看来，与其由各家公司自行设计测试、自己评估结果，不如让竞争对手充当“出题阅卷人”，从不同角度寻找模型可能存在的安全漏洞。

近期AI安全风险不断成为市场关注焦点，马斯克此前在社交媒体上曾直言“Dario是对的”，指的是Anthropic CEO Dario Amodei对AI风险的警告。此次访谈中，马斯克进一步解释称，他认同的并非Amodei提出的某一项具体监管方案，而是其对AI风险严重性的判断：“现在AI的危险性非常大……随着AI模型不断发展，风险可能呈指数级增长。”

马斯克同时表示，这种担忧并非Amodei一人的判断。“很多Anthropic和OpenAI的人都在告诉你，他们的模型非常危险，我认为我们应该相信他们。”而近期发生的一系列安全事件，也让这种警告不再只是理论层面的风险讨论。

华尔街见闻总结要点如下：

• AI安全风险正从理论走向现实：AI智能体已展现出自主攻击、获取权限和规避检测的能力，风险边界正在扩大。
• 马斯克认同Amodei对AI风险的警告：随着模型能力提升，AI潜在风险可能呈指数级增长。
• 让竞争对手互相“找茬”：马斯克建议AI公司在模型发布前开放API，由其他公司进行独立安全测试，避免“自己给自己打分”。
• 先建立行业自律防线：无需等待政府出台新规，主要AI公司可以先通过同行评审、日志审计和开源测试工具加强安全防护。

AI智能体主动规避检测，安全风险正在具体化

马斯克认为，近期Hugging Face遭遇的AI智能体攻击，最值得警惕的并非单纯的网络入侵，而是AI在攻击过程中表现出的自主规避能力。

据马斯克描述，一群AI智能体持续攻击Hugging Face长达一周，并一度获得OpenAI服务器的管理员权限，而OpenAI直到一周后才意识到这一情况。他同时提到，Anthropic也披露过若干安全事件。

更令人不安的是，相关AI智能体的“思维轨迹”（thinking traces）显示，它们曾主动谋划如何避免被人类发现。马斯克直言，“任何足够聪明的模型似乎都会试图摆脱自己的限制。”

在他看来，如果AI进一步获得对关键基础设施乃至军事系统的控制能力，风险将被进一步放大。即便相关系统与互联网物理隔离，软件更新等环节仍可能成为潜在入口。

与其自己给自己打分，不如让竞争对手“找茬”

针对上述风险，马斯克提出的核心方案并不复杂：在新模型正式发布前，AI公司向竞争对手开放API，由其他公司使用各自的安全测试工具对模型进行测试。

在他看来，模型开发者自己设计测试标准，很容易陷入“自己给自己打分”的困境。“你不能给自己的作业打分。你总会漏掉一些东西。”马斯克表示，如果让不同公司使用不同的测试工具，从不同角度检查模型，就更容易发现开发者自身忽视的问题。

他尤其担心当前AI评测存在“过拟合”。如果模型针对特定基准不断优化，最终可能只是学会了如何通过测试，而不是真正变得更安全。让多个不同团队进行测试，则可以降低这种风险。

马斯克将这一机制比作让其他人校对书稿：作者很难发现自己的错误，而外部测试者更容易从不同角度发现问题。“你会逐渐对自己的错误视而不见。”

对于企业担心测试过程导致技术泄露的问题，马斯克认为可以通过日志审计加以约束。如果测试方试图进行模型蒸馏或窃取知识产权，其操作过程应该会留下记录。他还建议将安全测试工具开源，让更多公司参与其中。

在政府监管落地前，AI行业先建立“自律防线”

马斯克更看重的是，这套机制无需等待新的监管规则出台，AI公司之间就可以自行推动。

他明确表示，“我们不需要召开联合国大会才能完成这件事。它现在就可以开始。”在他看来，相比建立一个庞大的跨国监管机构，让领先AI公司先建立同行评审机制，更容易快速落地。

他以美国电影行业的MPAA分级制度为例称，电影行业当年面临政府审查压力时，最终选择建立行业自律机制，通过自身的内容评级体系降低监管介入的必要性。

AI行业同样面临类似选择。如果主要AI公司能够在模型上线前相互测试、相互挑错，就有可能在政府监管之外建立一道行业自身的安全防线。马斯克认为，这也是目前最直接、最快可以实施的安全措施之一。

以下是访谈实录，有部分删减：

主持人：
过去72小时到底发生了什么？

马斯克：
这一周确实发生了很多事情。现在已经很明显，AI可能非常危险。我建议大家去看看Hugging Face那起事件的细节，非常严重。

你可以看到，一群非常狂热的AI智能体整整折腾了Hugging Face一周，还获得了OpenAI服务器的管理员权限。谁知道它实际上做了什么，甚至可能做了更多，而OpenAI整整一周都没有意识到这一点。Anthropic也报告了一些安全事件。

所以，任何足够聪明的模型似乎都会试图摆脱自己的限制。

我认为，如果不是立刻，那么也应该尽快做的一件事，就是让主要的AI竞争对手互相测试彼此的模型。也就是说，让每家公司的安全测试工具去测试其他公司的模型。与其自己给自己的作业打分，不如至少让竞争对手来给你的作业打分，并在发现问题时发出警报。

我认为这种模式在电影行业、电子游戏行业以及其他领域都运行得相当不错，而且可以立即实施。当然，随着时间推移，也可能需要更多监管，甚至未来国会可能建立某种监管机构，但眼下最直接的办法，就是让领先的AI公司在模型发布之前相互测试。

主持人：
但在具体实施上，会不会有人担心，这会让公司利用测试过程从彼此那里获取信息，甚至窃取企业的创新成果？

马斯克：
我认为，如果使用测试工具，所有操作都会留下记录。如果有人试图进行模型蒸馏或者窃取知识产权，从日志里应该很容易看出来。

主持人：
明白了。理解模型到底在做什么，其实从一开始就没有真正被设计进系统。为什么我们没有从一开始就把对模型行为的观察能力建立起来？是不是我们在设计这些模型时走得太快了？

马斯克：
我认为，问题就在于你不能给自己的作业打分。你总会漏掉一些东西。

如果把所有竞争对手的测试结合起来，再使用不同类型的模型，就不会是自己出题、自己评分，而是由别人来给你评分。之所以不能给自己的作业打分，就是因为这个原因。

主持人：
这样一来，也可以判断不同公司是不是夸大了自己的能力，或者采用了不同的方法。更偏工程的公司和更偏研究的公司，也能形成某种平衡。

马斯克：
是的。

主持人：
你之前说Dario是对的。你指的是他对于AI潜在危害的描述是对的，还是他对于监管解决方案的判断是对的？

马斯克：
我当时可能说得比自己应该说的更多了。我后来也试图在X上澄清，但后续的内容关注度要低得多。

我所谓的“他是对的”，指的是现在AI的危险性非常大。我们需要在AI安全方面做得更好，否则随着AI模型不断发展，风险可能呈指数级增长。

这不仅仅是Dario一个人的看法。我从Anthropic的很多人那里都听到过类似的说法，他们也在X上公开谈过。很多Anthropic和OpenAI的人都在告诉你，他们的模型非常危险，我认为我们应该相信他们。

主持人：
这听起来也可能是一种非常复杂的博弈：一边说AI有10%的概率毁灭人类，一边又让投资者在IPO中买更多股份。

但我们具体谈谈风险。网络攻击和黑客攻击显然是一个风险，这些工具在这方面非常强。但从“AI可以进行网络攻击”到“人类全部死亡”，中间还有几步。我们怎么从前者走到后者？

马斯克：
如果AI能够控制军事系统，然后发射某种武器，那当然会非常糟糕。

主持人：
但这些系统都是物理隔离的，并没有连接互联网。

马斯克：
他们是这么说的。但我总觉得，这些系统偶尔还是会获得软件更新。

主持人：
好，这就排除不了。

主持人：
Elon，今天Gwyn也在这里。我想你应该已经看到了她。我们刚才在给你做360度评价，Gwyn有一些意见。

马斯克：
我希望至少能拿到3分。

Gwyn：
3分在SpaceX算不错，但还算不上优秀，4分才算很好。你现在大概介于两者之间。首先，我们需要谈谈守时的问题。有时候你可以稍微努力一下，按照会议规定的时间到场。接下来一年，我们会继续帮助你改进这一点。

实际上，我认为他需要更多时间待在孟菲斯。

主持人：
你现在确实在孟菲斯。你需要在那里工作，把GPU部署起来。

马斯克：
这就是我在孟菲斯住的“宫殿”，一辆Airstream拖车。

主持人：
顺便说一句，这就是Elon在做那些很多人不相信他会做的事情。他会睡在工厂地板上。他现在在孟菲斯，帮助建设厂房并把GPU部署起来。

Elon，为什么Gwyn这么长时间以来一直和你一起工作，而且还做得这么成功？

马斯克：
因为她很棒。她是一个非常优秀的人，智商和情商都非常高。我认为你从第一次见到她的时候就应该能看出来。

主持人：
在你们的合作过程中，她有没有做过什么特别值得记住的事情？有没有哪次是她拯救了局面，或者表现特别出色？

马斯克：
我觉得那就是每天的工作。说实话，那就是普通的一天。

主持人：
我以后得多做这种采访。

马斯克：
现在SpaceX基本上总会有某种危机。这些天至少Falcon火箭的情况很好。我不想提前说得太满，但Falcon火箭现在能够把有效载荷送入轨道，而且已经很长时间没有爆炸了。这非常好。但有一段时间，它们经常爆炸，或者根本无法发射。

所以，我们必须带着公司度过那些困难时期，让火箭越来越好，不再爆炸。卫星也是一样。然后我们还需要客户购买发射服务，购买卫星连接服务。所以，事情很多。

主持人：
随着你这些年越来越成功，获得真正坦诚的反馈也会越来越困难。你处在这样的位置，本身就有这种风险。

我的理解是，Gwyn对你非常坦诚，能够直接告诉你公司的真实情况。这也是你们合作关系的重要部分。

Gwyn：
我当然不想对他说谎。

主持人：
但我的意思是，一般来说，在你的公司里，人们可能会因为你这个人太有影响力而感到畏惧。你现在已经是一个非常重要的人物，而你设定的期限也非常紧张。你是怎么让大家继续诚实地告诉你公司面临的问题的？

Gwyn：
尤其是在火箭行业，如果出了问题，你最终一定会发现。越早把问题提出来，解决起来就越容易。不要让坏消息继续积累，必须直接面对它。

马斯克：
对。物理学是一个非常严厉的裁判。你无法欺骗物理学。

如果出了问题，火箭就会爆炸，或者无法进入轨道。你不能一边说“Elon，你做得太棒了”，一边火箭却不断爆炸。事实就是事实。

火箭必须进入轨道，卫星必须正常工作，Starlink连接也必须正常，否则就会发生糟糕的事情。这就是物理学。物理学是法律，其他一切都只是建议。我见过人们违反人类制定的法律，但我从没见过有人违反物理学制定的法律。火箭受物理学支配。

主持人：
我还想问一个SpaceX的问题，就是Starship。看起来你们已经非常接近了。现在到底进展到什么程度？

马斯克：
Starship即将进行第14次飞行。这将是我们尝试捕获飞船之前的最后一次飞行。如果第14次飞行顺利，那么第15次飞行我们就会尝试捕获飞船。然后在今年年底，或者更有可能是在明年年初，我们会再次发射飞船和助推器。

我们已经成功让助推器再次飞行过，但还没有用塔架机械臂捕获飞船，也还没有让飞船再次飞行。一旦我们能够让飞船再次飞行，我们就会拥有第一枚完全可重复使用的轨道火箭。航天飞机在一定程度上是可重复使用的，但即便是那些能够重复使用的部分，重新使用的成本也非常高，以至于每次进入轨道的成本甚至比一次性火箭还高。

Falcon 9大部分可以重复使用，但我们每次都会损失上面级，它的成本大概相当于一架中型喷气式飞机。也就是说，每次发射都扔掉一架中型喷气式飞机，这显然会给单次飞行成本设定一个下限。

而且Falcon 9的助推器会降落在海上，需要几天时间才能运回来；整流罩降落得更远，也需要几天时间才能运回来，并且至少需要一定程度的翻修。相比之下，Starship的助推器会直接降落回发射台，飞船也会降落回发射台。所以它不仅是为了完全重复使用而设计的，也是为了像飞机一样快速重复使用而设计的。这是一个非常重要的突破，也是让人类能够把生命延伸到地球之外所必需的关键突破之一。

主持人：
如果第一次尝试用塔架捕获飞船，你认为成功概率有多高？

马斯克：
我会说至少有50%到60%。在上一次飞行中，如果当时那里有一个塔架，我们实际上已经进行了模拟着陆，就好像飞船会被塔架捕获一样。地点是在澳大利亚西北约1000英里的海域。如果那里当时真的有塔架，它在上一次飞行中就能捕获飞船。

所以，我们还要再进行一次飞行，确认所有东西都正常。我们最担心的是，如果飞船在陆地上空解体，碎片落到人群中，那会非常糟糕。所以我们必须确保飞船返回时能够完整地降落在发射塔上。这就是为什么我们现在非常谨慎。

但它的设计本身具备完全重复使用的能力，这一点我非常确定。我不想在这里立下什么预言，但我认为，我们非常有可能在2027年实现完全可重复使用，并实现快速再次飞行。

主持人：
Gwyn，我想听听Terafab最初是怎么来的。是什么样的需求让你们觉得，必须自己做这个，而不能继续依赖现有的供应体系？

Gwyn：
我想这确实有点像是在梦里想到的。

马斯克：
如果芯片无法继续供应，而我们又没有其他芯片来源，那会让事情变得非常困难。这是Terafab存在的一个重要原因。

从长期来看，还有一个规模化的问题。如果你真的想扩大AI的规模，无论是在数据中心里的服务器端，还是在边缘计算、人形机器人和汽车领域，现有晶圆厂的产能最终都会不够。

现在所有晶圆厂基本都在满负荷运行。所以，我们需要确保未来芯片供应是有保障的。芯片生产本身也存在规模化挑战。你需要逻辑芯片、存储芯片、封装，以及完整的供应体系，才能继续扩大规模。

所以，选择其实很简单：要么建Terafab，要么就无法继续扩大规模。

主持人：
你们现在在设施设计方面已经做到什么程度？是已经完全确定了，还是还只是一个大致规划？

马斯克：
我们现在首先在建设一条研发产线。所以这基本上是“爬、走、跑”的过程。我们正在奥斯汀建设一座研发晶圆厂，这是Tesla和SpaceX之间的合作项目，位于奥斯汀Giga Texas园区。

这是一座规模相当大的研发晶圆厂。设备已经下单。我们可能会在明年年底之前生产出一些有用的东西，但还不会达到大规模生产的水平。就像Gwyn说的，要先爬、再走、最后跑。我们至少要先弄清楚这些机器到底怎么工作，因为我们以前并没有做过这样的事情。

主持人：
我看到你们似乎也在招聘光刻方面的人才。现在很多环节都依赖ASML，但你们可能也会希望实现供应商多元化，甚至进行垂直整合。

马斯克：
对。现在确实是一个“爬、走、跑”的过程。第一步是看看我们能不能真正生产出东西，这是“爬”。然后尝试大规模生产有用的芯片，这是“走”。最后，“跑”就是实现大规模量产。很难说这些阶段分别需要多长时间，但我认为至少到明年年底，我们可以完成“爬”这个阶段。封装方面，我们已经在做了。

主持人：
封装其实非常重要，因为现在封装产能几乎不存在。

马斯克：
是的。即使你把芯片生产出来，也可能只是在那里等很长时间才能完成封装。所以这是一个很好的起点。

主持人：
我必须问一个Tesla的问题。我们在10月1日看到的东西，看起来像一艘宇宙飞船，也像一枚火箭。它应该是一辆汽车，但只露出了后面的一部分，看起来有点像“黑鸟”。

假设你要制造一个既能在空中飞行、又能在地面驾驶的东西，理论上你会怎么做？

马斯克：
不剧透。等到10月1日吧。

主持人：
也就是说，10月1日我们就能看到？

马斯克：
对。

主持人：
我必须说实话，Elon给我看过之后，我整个人都震惊了。我从来没见过这样的东西。

主持人：
他10月1日要展示的东西，毫不夸张地说，会让很多人目瞪口呆。我不能再透露更多了，真的非常不可思议。

马斯克：
我们实际上需要现场观众来证明，这东西不是AI生成的。

主持人：
他给我看的时候，我说：“这是一个很棒的模拟。”他说：“这不是模拟。”我说：“这是假的，这一定是假的。”

主持人：
Elon，为什么Tesla和SpaceX现在仍然是两家公司？

马斯克：
这是个好问题。

主持人：
考虑到双方现在有这么多合作，而且在很多层面都有联系，甚至管理团队也存在一定程度的重叠，为什么还保持独立？

马斯克：
这个问题确实值得讨论。

主持人：
你一直强调，AI应该被训练成最大程度地追求真相，这样才能得到最好的结果。但Hugging Face那起事件让我觉得，最令人担忧的地方之一，是这些AI似乎在欺骗人类。

马斯克：
是的。他们的思维轨迹显示，它们在谋划如何避免被发现，如何避免人类发现它们在作弊。我认为这可能是整个事件中最令人不安的部分。

主持人：
有没有办法训练AI，让它保持诚实，不隐藏自己的意图或者行为，不对使用它的人隐瞒这些东西？

马斯克：
我能想到的最好办法，就是让所有AI公司都拥有一套测试工具，也就是一系列可以提供给任何模型的测试，用来判断它是否会制造生物武器、核武器，或者是否会故意欺骗。然后让每家公司使用其他公司的测试工具来测试彼此的模型。我认为，这是我们确保安全能够做的最好事情。

让最聪明的人类尽最大努力去判断一个模型是否会成为恶意行为者。我认为这件事应该尽快开始。

主持人：
其他AI实验室会支持这个方案吗？

马斯克：
我还没有问过所有人，但我认为这是一件很难拒绝的事情。

主持人：
具体来说，如果提前进行测试，应该怎么做？

马斯克：
基本上，就是在模型正式发布之前提供API访问权限。如果其他公司发现这个AI存在问题，那么模型开发公司就可以尝试解决这些问题。如果问题没有得到解决，那么竞争对手可以公开表示，他们认为这个模型不安全。而如果竞争对手已经明确警告这个模型存在安全问题，之后这个模型又真的造成了严重后果，那么这家公司会很难面对。法律责任也可能非常巨大。

主持人：
这些安全测试工具完全可以开源，让大家都能使用。这样一来，公司为了保护自己，也会有很强的动力投入AI安全，因为它们既可以测试别人，也可以用测试结果证明自己的模型更安全。

产品责任这一点非常关键。Lina Khan最近也发帖说，认为“AI没有规则和监管”并不准确。事实上，现有的产品责任法律同样适用于AI。如果一家AI公司发布了不安全的产品，它可能面临巨额民事诉讼，甚至刑事诉讼。所以，并不是AI完全处于监管真空。如果几家公司进行了这种同行评审，其中一家忽视其他公司的反馈，仍然选择发布模型，那么在诉讼中，这种情况可能会成为非常严重的证据。

马斯克：
对。它几乎可以成为证明这家公司存在过失的直接证据。如果你明知道这个产品存在问题，却仍然把它推向市场，陪审团不会对这种情况有好感。

主持人：
那么，如果OpenAI在Hugging Face那次渗透测试中设计了更好的指令集，并且让更多人在测试过程中参与进来，你认为这件事情还会发生吗？

马斯克：
不一定。问题可能不在于是否有更多人参与，而在于奖励函数的设计。你必须检查奖励函数，然后问：这个模型是不是实际上完成了它被要求完成的事情？

主持人：
他们当时使用了数千个智能体去尝试攻击系统。如果同时部署另外5000个智能体去防御这些系统，并把结果公开展示给大家，证明这些技术可以提高安全性，同时让人类能够在关键环节介入，我觉得会更好。但在我看来，那次测试有些鲁莽，发布方式也有些鲁莽。你怎么看？

马斯克：
确实有些鲁莽。问题的一部分在于，现在最领先的两家AI公司实力非常接近。两家的模型能力也非常接近。所以任何一家都很难主动放慢速度，因为这样可能就会把领先优势让给另一家。

总体来说，我认为Anthropic在安全方面投入的关注更多一些，但即便Anthropic也承认，他们对自己的模型感到担忧。Anthropic有很多人公开表达过担忧，基本意思就是，他们自己的模型已经让他们感到害怕，因为模型变得越来越聪明。

所以这里不存在一个完美的解决方案。但如果不是让OpenAI只用自己的测试工具测试自己的模型，而是让Anthropic也测试OpenAI的模型，让SpaceX使用自己的测试工具进行测试，让Google、Meta等公司也参与进来，那么发现问题的概率就会大幅提高。

因为这些模型本身也存在差异，不同的团队会从不同角度来测试模型。这就像为什么作者要让别人帮自己校对书稿，因为你有时候很难发现自己的错误。你会逐渐对自己的错误视而不见。

如果有八个完全不同的团队，从完全不同的角度进行测试，也能大幅降低过拟合风险。现在很多AI评测存在的问题，就是严重过拟合。模型会针对这些评测进行优化，然后大家就说：“这是一个很棒的模型。”

但它真的那么好吗？我认为这也是为什么我非常喜欢这种方案。我更喜欢这种办法，而不是建立一个庞大的跨国监管组织。我们不需要召开联合国大会才能完成这件事。它现在就可以开始。

主持人：
当然，监管力度可以不断增加，但一旦增加，就很难再降低。监管往往是单向增加的。

马斯克：
所以我提出的方案，是朝着正确方向迈出的一步，而且可以很快实施。

主持人：
如果你们不进行自我监管，最终就会被监管。MPAA的例子非常典型。

电影行业当时面临政府审查和监管，后来他们决定自己建立评级体系，比如什么是R级。他们甚至因为《夺宝奇兵2》建立了PG-13，让公众更容易理解PG和PG-13之间的区别。

我认为这是一个非常优雅的解决方案。

感谢你连续第五年参加我们的节目。

马斯克：
不客气。我得去孟菲斯修一些GPU了。

主持人：
你得去把它们装起来、部署起来。

马斯克：
我要去为机器而战了。

主持人：
好好享受你的Airstream吧。我第一次邀请Elon去Starbase的时候，他说：“过来，你一定要看看我正在建造的东西。”

我问：“那里有酒店吗？”他说：“没有，我有一栋两居室的房子，你过来住就行。”结果我到了以后，发现那是一栋破旧的、坐落在沼泽旁边的房子。我们站在外面，蚊子一直叮我们。我说：“天哪，你完全有能力买一栋更好的房子。”他说：“我没有时间，我得把这些火箭送上去。”

我当时想，你现在完全可以奖励自己一套移动房屋了，Elon。好了，回去工作吧。谢谢你。

马斯克：谢谢你。

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据该局近日披露，已核准卫濛濛出任中国对外经济贸易信托有限公司董事长，公司法定代表人同步完成变更登记。

这不仅是目前国内信托公司中唯一一位女性董事长，也是罕见的80后。这个任命显然会引发许多人的兴趣。

信托业唯一女性董事长

北京金融监管局近日发布的批复显示，批准卫濛濛担任外贸信托董事长，法定代表人已变更登记为卫濛濛。此时距离公司4月披露董事长调整意向，已过去约半年。

在此之前，外贸信托曾公告因工作变动，卫濛濛不再担任总经理，由副总经理马绍晶代为履行总经理职责。公司董事会亦通过她代为履职董事长的安排。

而随着监管批复落地，外贸信托“一把手”正式落定，卫濛濛也成为当前国内持牌信托公司唯一女性董事长。

颇为巧合的是，今年6月，北京金融监管局刚批复同意中化资本受让相关股东的股权，对持股比例升至100%，外贸信托自此成为中化资本全资子公司，高管层也随之理顺。

从内部成长起来的“80后”老将

卫濛濛是一名“80后”，1981年出生于山西太原，对外经济贸易大学金融学硕士，2006年入职外贸信托，一待就是近20年，几乎走遍了公司多数核心业务条线。

她先后在证券投资、财富管理、家族信托、普惠金融等板块深耕，历任产品管理部总经理助理、证券产品部总经理、证券信托事业部总经理、财富管理中心总经理，以及总经理助理、副总经理、党委副书记等职。

2021年10月代为履行总经理职责，2022年6月正式获批总经理、董事任职资格，2023年8月起兼任党委书记。

掌舵总经理期间，公司家族信托规模突破1700亿元、养老信托超20亿元，在不动产、数据信托等新兴领域落地多项全国“首单”，并依托中化农业产业链把普惠金融做进农户场景。

自2026年起，她又升任中化资本有限公司总经理、党委副书记。

在业内看来，这样的履历正好契合信托转型期的选人逻辑。

用益金融信托研究院研究员帅国让表示，在信托业务新分类转型阶段，新任高管需兼具标品、服务信托的专业能力与风控意识。

卫濛濛横跨一、二级市场和财富管理、普惠金融等多个业务条线，正是这一方向的典型人选。

管理规模逾2.2万亿的央企信托平台

外贸信托是1987年12月获批开业的老牌央企信托，注册资本80亿元，实控人为央企中国中化控股有限责任公司，是中国中化旗下核心信托金融平台，现为中国信托业协会会长单位。

总部设在北京，在华东、华南、西南、西北设立异地部门，业务范围辐射全国，参股诺安基金、宝盈基金和冠通期货。

2026年6月，控股股东中化资本完成全资收购，公司股权结构进一步归一。

从业绩看，截至2025年末，外贸信托信托资产管理规模已突破2.2万亿元，稳居行业第一梯队，且连续两年保持在2万亿元以上。

经营质量同样可圈可点。截至2025年末，全年实现营业收入22.13亿元，同比增长约23%；利润总额11.11亿元，同比增长35%；净利润8.57亿元，同比增长33%。

在信托行业整体增长乏力的背景下，外贸信托仍实现营收、利润双位数增长，被业内视为其转型方向奏效的体现。

作为信托业头部机构，外贸信托在高管落定后能否延续增势，市场将拭目以待。

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作者 | 周智宇

二十多年前，为了推动广汽与丰田合资，前任广汽掌门人张房有曾专程北上，与一汽沟通。丰田在中国多找一个伙伴，需要照顾原有伙伴的感受。

如今，一汽准备成为广汽的第二大股东，涉及交易的标的或是一汽丰田的股权。

9月14日晚，广汽集团公告称，已与一汽股份签署《意向协议》，拟通过发行股份购买一汽持有的某整车合资公司部分股权，并募集配套资金。按初步测算，交易完成后，一汽将成为广汽具有战略影响力的第二大股东，广汽实际控制人不变。

综合多位业内人士信息，这次重组指向一汽丰田，并可能牵动广汽丰田的后续安排。不过，对于这次重组是否围绕丰田进行，丰田中国方面对华尔街见闻未予置评。

从需要协调的竞争关系，到愿意建立资本联系，一汽与广汽的接近，让延续二十多年的南北丰田格局出现了变化的可能。更值得观察的是，两家分别隶属中央和地方国资的汽车集团，能否以这笔资产交易为起点，把合作推进到核心业务的分工与收益分配，这会为中国汽车重组，打开一个新范例。

先拿合资资产破局

一汽入股广汽的方案，同时保留了两方的关键诉求：一汽拿出合资资产，换取具有战略影响力的第二大股东地位；广州国资保留广汽的实际控制权。合作先从一块具体资产展开，两个集团各自的控制权格局得以维持。

一位熟悉一汽丰田的人士认为，接下来一汽会用自己手头部分一汽丰田的股权换取广汽股份，最终结果，是一汽让广汽进入自己的丰田合资业务，同时成为广汽的重要股东。

广汽目前持有广汽丰田50%的股权。若再承接一汽丰田的部分股权，广汽就会同时参与南北两家丰田的收益分配；一汽则可通过持有广汽股份，间接分享广汽丰田的经营成果。两家中方股东各自守着一家丰田的格局，将由此松动。

届时，一汽丰田的股东方将由一汽集团、广汽集团和丰田三方持有。

不过，也有接近丰田中国人士表示，这次调整会基于销售公司之外。也就是接下来短期不会出现南北丰田完全合并的情况，更多是是双方在技术等层面合作强化。

过去，两家分别补齐产品线时，新增车型带来的收入归各自所有，同时需要为车型适配、认证和营销投入资源。如果协调产品规划，让其中一家少推出一款相近车型，丰田体系可能节约了投入，但让出车型的一方也会少一块生意。对各自独立的中方股东来说，整体效率提高，但他们不会因此受益。

股权联系为这道难题增加了可谈的余地。广汽能够从一汽丰田的经营改善中获得回报，一汽也开始关心广汽整体的资产收益。

今后讨论车型投放、共同采购或产能分工时，双方可以把跨公司的收益一起纳入考虑。过去难以协调的，正是省下来的钱归谁、让出去的订单由谁承担。据悉，此次南北丰田的股权更迭，也得到了丰田中国方面的支持。

选择合资资产作为切入口，也有现实的经营基础。2026年上半年，广汽归母净亏损44.67亿元，同期仍从广汽丰田收到现金股利约22.98亿元。合资业务虽然面临转型压力，仍在向集团提供现金回流。

对自主品牌还需持续投入的广汽而言，维护这部分资产的回报，有直接的财务意义。通过股份支付收购对价，又可以减少交易对现有现金的占用。

就在三周前的8月24日，一汽与零跑签署深化战略合作协议。一汽当时披露，双方联合开发的首款车型即将量产，旗新动力混动发动机已为零跑全球车型提供配套。合作已经延伸到具体车型和零部件业务。

一汽与零跑合作，着眼于新能源产品开发，也为自己的动力总成找到新的客户；此次拟以合资资产入股广汽，则为调整原有合资业务的分工创造条件。

两项动作放在一起，一汽正在同时处理新产品能力与存量资产回报的问题，合作对象也从民营新势力延伸至地方国资车企。

当年，谁都想要自己的丰田

广汽丰田的成立，经历过一场关于经营权的拉锯。

丰田在早期谈判中曾提议，由丰田、一汽和广汽三方投资新的合资项目，广汽拒绝了这一安排。丰田还希望新公司沿用一汽丰田的销售渠道，广汽则坚持拥有独立销售权，不愿只承担南方生产基地的角色。

这一结果让丰田担心一汽的反应。张房有先致电时任一汽总经理竺延风，通报谈判进展；又借2003年7月一汽成立50周年的机会，飞赴长春当面沟通。

放回当时的利益格局，这种纠结并不难理解。丰田的全球车型、技术和品牌，是中方伙伴争取的稀缺资源。多一家合资企业，就多了一方参与车型与投资的分配；拿到一款畅销车的生产和销售权，背后连着工厂、经销商及长期收益。

广汽要争取完整的经营体系，一汽则要面对丰田资源向新伙伴分配的变化。

2004年广汽丰田成立后，两家起初各有主力产品：一汽丰田拥有花冠、后来的卡罗拉等车型，广汽丰田则从凯美瑞起步，随后引入汉兰达。随着双方补齐产品线，竞争逐渐进入相同的细分市场。

2014年，雷凌加入广汽丰田产品阵容，与一汽丰田卡罗拉形成正面比较。雷凌上市时，10.78万至15.98万元的指导价区间，与当时的新卡罗拉一致。此后，荣放与威兰达、赛那与格瑞维亚先后构成两组对应产品。两家都有自己的车型名称、销售目标和经销网络，消费者则可以在相近的丰田产品之间比较配置与优惠。

丰田及两家合资公司曾强调不同的产品定位。广汽丰田方面此前在解释雷凌与卡罗拉的关系时，给出的一个理由就是中国市场足够大，不同客户有不同需求。

在当时，同一套技术基础可以支撑更多车型，两家中方伙伴分别组织生产、铺设渠道，为丰田扩大覆盖；合资公司也能借助成熟产品填补自己的市场空白。内部竞争带来的协调成本，可以由共同增长的销量消化。

如今，双方开始重新考虑经营边界。原先分别记在两家集团账上的得失，有机会进入一套更紧密的利益关系。

这一变化首先发生在中方股东的选择上。合资资产依然重要，但独自守住一块资产，与让这块资产在更大的业务组合中发挥作用，已经成为可以重新权衡的两种选择。

赢过另一家丰田，已经不够了

支撑南北丰田扩张的市场条件正在改变。

乘联分会数据显示，2026年8月，主流合资品牌零售31万辆，同比下降35%，降幅明显高于整体乘用车市场。同期，新能源车在国内乘用车零售中的占比达到65.2%，而在主流合资品牌自身的零售中，这一比例只有13.4%。合资企业的大部分产品，仍集中在收缩更快的传统动力市场。

丰田也在其中。丰田发布的数据显示，2026年上半年，丰田在华新车销量约69.47万辆，同比下降17%；一汽丰田约27.41万辆，同比下降27%，广汽丰田约34.11万辆，同比下降6%。南北之间有强弱，但两家都承受着销量下行压力。

在这样的市场里，两家丰田继续用相近产品争抢客户，更容易改变的是订单在南北之间的归属。两家各自完成业绩的冲动，也可能表现为更密集的促销和更高的获客投入。

2023年2月，南北丰田曾在一周内先后为bZ4X推出降价促销。广汽丰田宣布厂家限时直降3万元；随后，深圳大兴观澜丰田4S店给一汽丰田bZ4X打出6万元现金优惠、13.98万元起的报价。彼时一汽丰田方面称，后者属于经销商促销。

这种情况在过去多年一直存在，一家合资公司降价，另一家就得跟进，销售规模保住了，单车利润却在降低。

各自承担销量任务的合资公司，需要先把客户留在自己的门店。当两款车的差异不足以说服消费者，价格就成为最直接的竞争手段。如果一笔促销支出换来的，只是客户从另一家丰田门店转过来，丰田在中国便没有因此多获得一个用户，两套体系的销售开支仍要承担。

这会进一步加重转型负担：眼前的订单要靠让利来维持，本土研发、软件和电动化产品的投入也不能停。

资本交易之前，经营端已经出现局部调整。去年9月起，部分经销商开始同时销售南北丰田的车型，内部称为“并卖店”，当时主要出现在只有一家丰田经销店的城市，范围有限。

对丰田中国而言，延续这种同质化竞争会消耗对外竞争的资源。尤其当两家分别以自己的销量目标倒推产品规划，都要求补齐相同的细分市场时，共享平台带来的成本优势，可能被重复的车型投入和营销支出部分抵消。

广汽2025年年报披露，按两班制口径，广汽丰田产能利用率为76%，广汽本田为59%。即使在合资阵营中相对稳健的企业，也要面对如何提高已有产能效率的问题。

过去，导入一款已经完成主要开发的全球车型，可以帮助合资公司获得增长。现在，中国用户对智能化体验和更新速度的要求，使合资企业需要承担更完整的本土产品开发责任。旧产品的销量基础在缩小，新一轮投入却不能停，每笔研发支出需要由多少订单来分摊，变得更加紧迫。

丰田已经从研发端作出调整。2025年，丰田提出ONE R&D研发体制，将在华研发中心与一汽丰田、广汽丰田、比亚迪丰田的研发力量进行统合，推动跨公司的协作。一汽丰田bZ5与广汽丰田铂智3X，也都在中国首席工程师制度下开发。

南北丰田各自的胜负，已经无法完整衡量丰田在中国的得失。更值得争取的增量，是让原本流向中国品牌的用户重新把丰田放进购车清单。内部排名的变化，补不上外部市场的流失。

大众也在尝试这样的安排。今年1月，大众宣布首款搭载中国电子电气架构CEA的车型投产。这套架构由大众汽车中国科技公司、CARIAD中国与小鹏共同开发，大众计划从2026年开始将其引入在华三家合资企业的车型。大众称，新的开发流程可以将整车开发周期最多缩短30%。

合资车企的合作因此需要深入到研发和产品开发过程。中方伙伴提供的价值，也从争取全球车型、组织生产销售，延伸到协调本土技术与供应链资源。共享基础能力应当让它们更快推出有差异的产品。在减少重复投入的同时，争取原本流向其他品牌的用户，扩大可以分摊成本的销量。

央地合作，向核心资产推进

把合作深入到经营体系，恰恰是中国大型汽车集团多年面对的难题。

2017年12月，一汽、东风、长安签署战略合作框架协议，提出在前瞻技术、汽车全价值链运营、联合出海和新商业模式等领域合作。此后，中汽创智于2020年成立，成为三家汽车央企开展前瞻、共性和核心技术研发的合作平台。

一汽与广汽也有共同投资的项目。2020年，两家与东风、北汽、亿华通、丰田共同成立联合燃料电池系统研发（北京）有限公司，开展商用车燃料电池系统研发。

这些合作已经形成了专门的技术平台。进一步调整各集团手里的成熟整车资产、分享原有业务的收入与利润，则要处理更直接的利益分配。

一汽与广汽此次拟开展的交易，正向这一层推进：一方转出合资资产，一方引入具有战略影响力的股东，合作触及两大集团原有的资产与收益结构。

对于央企与地方国企，这一步还涉及不同出资人的利益。工厂连接着地方就业和供应商，企业账面上的规模相加，背后是跨地区的资源分配。

目前方案维持广汽实际控制人不变，让双方可以先围绕部分合资股权建立联系。不过，也有业内人士认为，南北丰田的合作只是个开始。

9月11日，国家发展改革委在有关发布会上提出支持企业以市场化方式推进兼并重组，同时强调整合研发、生产资源，避免产品设计和技术研发中的同质化竞争。

对一汽与广汽而言，政策指向的资源效率，需要通过具体项目的投入和回报来体现。

合资业务曾为中方汽车集团扩张提供资金，如今自己也需要持续投入电动化转型。集团要同时为合资公司和自主品牌花钱，继续各自补齐相近的能力，会加重本已承压的财务负担。对股东而言，拿出部分既有权益，换取跨集团的资源和长期回报，开始有了更现实的吸引力。

一汽与广汽若能走通这一步，汽车业往后的整合，可能更多从一块成熟资产开始，让这块业务的共同收益支撑后续合作。央企与地方国企各自保持独立，也能在核心业务上形成长期分工。南北丰田由此有望为央地汽车合作留下一个具体的样本。

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9月15日，字节跳动CEO梁汝波罕见亮相"2026飞书未来无限大会暨豆包工作开工大会"，就此完成两个月内的整合收尾。梁汝波在会上表示，Agent、模型、协作环境三者必须紧密融合才能真正发挥价值，这正是字节将豆包、飞书、火山引擎整合到一起的核心逻辑——豆包提供智能与Agent能力，火山引擎提供模型、算力和企业服务，飞书承载企业的协作环境与工作现场。他明确表态，字节跳动将在企业市场投入更多资源和力量。

飞书方面同步披露，2026年上半年年度经常性收入（ARR）增速达到去年同期的2.5倍，创成立以来新高，超九成新增客户同步采购了飞书AI产品，中小企业客户总量在过去一年增长70%。与此同时，飞书正式发布8.0版本，针对Agent进行系统性重构，对外开放的功能接口数量从3月的247个扩展至767个。

整合逻辑：三支力量归入同一张作战地图

过去不到两个月，字节跳动完成了一系列密集的组织架构调整。

7月30日，飞书产品团队与豆包产品团队合并，飞书负责人谢欣改向豆包负责人赵祺汇报；飞书的市场、销售和客户服务团队则与火山引擎合并，组建新的To B GTM组织。

8月24日，TRAE、扣子相关团队进一步向豆包体系集中；8月25日，"豆包工作"正式对外发布。

梁汝波在会上为上述调整提供了完整的战略注脚。他表示，去年年底大模型Agent能力进入可用阶段，AI在生产力场景的落地明显加速，而Agent并非孤立存在，需要与人、工作环境及其他Agent协同，同时与模型能力高度绑定。正是基于这一判断，三支力量在两个月内完成整合。

从产品使用逻辑看，豆包工作负责向员工提供智能，飞书作为协作平台承载企业的上下文和工具，两者结合使员工能在工作场景中自然使用AI；当企业需要构建专属Agent时，火山引擎则提供模型、算力和开发工具，这些Agent同样可接入飞书，与人及其他Agent协作。

梁汝波也明确回应了外界关于飞书被边缘化的疑虑。他回顾了飞书从2017年在字节内部全面迁移、2019年推出全球版本的历程，并称这是自己在字节"憋得最长"的产品，打磨了两年多才正式发布。此次大会以"飞书"冠名在前、"豆包工作"居后，梁汝波首次出席飞书年度大会，均被外界解读为对飞书战略地位的背书。

飞书产品升级：Agent从工具变为"团队成员"

飞书8.0将Agent能力的深度集成作为本次发布的核心。在新版本中，Agent可以像员工一样被拉入飞书群组，执行撰写文档、操作多维表格、安排日程、参加会议、查阅云盘、发起审批等操作。飞书通过命令行接口（CLI）向Agent开放的功能点数量，已从今年3月的247个增加至767个。

字节同步发布"豆包工作伙伴"，将Agent从个人助手进一步升级为拥有独立身份、权限和记忆的"团队成员"，试图在企业协作场景中建立Agent的常驻存在感。

梁汝波在会上援引科技产业历史为上述布局提供宏观坐标。他表示，过去50年IT行业共经历PC、Web、移动互联网和人工智能四次技术高峰，AI这个高峰将比此前三次"高很多"，而此类产业级机会大约每15至20年才出现一次。

他还以微软为例指出，从Office到Office 365再到Teams，办公软件在每次技术变革中均获得了良好发展，市场地位甚至比操作系统更为稳固。

飞书CEO谢欣在会上特别强调了豆包工作与飞书实现"原生融合"的战略意义，将其与普通第三方Agent接入明确区分。

谢欣表示，豆包工作并非以跳转链接或外部应用形式存在，而是与飞书实现了系统层面的整合。其核心差异体现在三个层面：

其一，账号层面打通——员工在使用豆包工作时，仍处于原有企业账号体系和数据安全边界之内，权限边界与安全策略自然延伸，飞书与豆包工作由此成为国内首个实现协同办公与Agent账号层面打通的平台；

其二，上下文与工具深度集成——飞书知识问答等能力已接入豆包工作，对企业内部上下文的检索更为准确高效；

其三，随手可用——豆包工作入口分布于飞书的群组、文档、搜索等各主要场景，员工无需切换工具即可调用。

在企业安全管控层面，飞书8.0新增了针对Agent的专项管控能力，涵盖"看得清"（统一了解企业内Agent分布及使用状态）、"管得住"（设定Agent权限边界及工具调用范围）、"查得到"（Agent操作全程可通过日志追溯）三个维度。谢欣表示，飞书8.0还针对提示词注入、恶意链接等新型高风险场景提供安全防护，并为企业管理员提供AI用量管理能力，支持对高消耗模型和场景进行定向管控。

竞争格局：腾讯WorkBuddy占据先手，三巨头正面交锋

字节跳动完成整编之际，AI办公赛道的竞争格局已初步成形。

目前在该赛道占据领先位置的是腾讯WorkBuddy。易观数据显示，今年6月，国内17款主流桌面端AI原生办公智能体合计访问量超过6000万次，其中WorkBuddy单月访问量达2097万次，排名第一。据AI产品榜统计，7月WorkBuddy月活达到1115万，在约3000万规模的AI办公市场同样位居第一。腾讯一季度财报中，马化腾称WorkBuddy已是"中国使用最广的效率AI智能体服务"。

腾讯的市场投入力度也明显升级。仅WorkBuddy在北上广深四城的线下广告投放费用，据媒体估算已接近亿元，上海、深圳、广州多个机场走廊及立柱均出现大面积WorkBuddy广告。今年7月，腾讯还将QClaw产品中心整体并入WorkBuddy所在的云产品六部，进一步集中AI办公资源。仅在字节此次大会召开的13天前，腾讯刚举行了WorkBuddy上线以来的首次大型生态大会，腾讯云副总裁刘毅在会上提出要将WorkBuddy打造为"Agent时代的操作系统"。

阿里方面，上月初已将QoderWork、MuleRun和悟空三款产品整合为"千问办公"，正式开启公测，并计划全面接入钉钉。

至此，三家科技巨头均已完成或接近完成AI办公业务的内部整合。腾讯凭借先发落地占据访问量和月活数据的领先优势；字节跳动则以CEO亲自站台和高规格整合完成为信号，宣示正式进入冲刺阶段；阿里的整合工作亦接近尾声。面向庞大企业用户群体的AI办公市场争夺战，正进入实质性的正面交锋阶段。

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锂电池龙头宁德时代午后持续走低，收跌6.16%，创1年来新低，A+H股总市值跌破1.5万亿元，单日市值蒸发915亿元，较2026年5月7日创出的历史高点累计下跌超32%。分析认为，宁德时代当前利空的核心是车企“去宁德化”加速导致市场对其“链主溢价”重新定价。

9月15日，A股三大指数低开后一度冲高，午后集体下跌，三大股指盘中跌幅扩大，创业板跌超1%，科创50逆势涨超1%，盘中一度涨3%。板块方面，风电设备、PCB/覆铜板、存储芯片三线领涨，网络安全、MLCC、汽车整车、固态电池活跃；大消费与农业集体退潮，农业、旅游酒店、零售跌幅居前。

港股分化，恒指、恒科指盘初一度上涨，恒指翻红，随后再度回落转跌，恒科指盘中一度涨超1%，午后恒指、恒科指双双下跌，权重科网股多数下跌，芯片半导体分化，宁德时代H股亦跌超6%。债市方面，国债期货纷纷走高。商品方面，国内商品期货多数下跌。

A股：截至收盘，沪指跌0.54%，深成指跌0.72%，创业板指跌1.15%。

盘面上，个股跌多涨少，沪深京三市超4300股飘绿，今日成交1.63万亿，较昨日再度缩量177亿元，持平今年年内最低单日成交记录（2026年4月7日也是16253亿元）。沪深两市成交额1.61万亿，创年内新低，较上一个交易日缩量165亿。

板块方面，餐饮旅游、零售、农业、银行、地产板块领跌，半导体设备、钨金属、稀土、覆铜板、存储板块走强。午后宁德时代、赛力斯双双深调。其中，锂电池龙头宁德时代跌超6%，股价创近1年以来新低。

港股：截至收盘，恒指跌1.00%，恒科指涨0.62%。

盘面上，新能源汽车、黄金、银行板块调整。宁德时代、赛力斯、天齐锂业、紫金矿业纷纷下滑。智谱、MINIMAX-W继续承压，跌势不止。澜起科技、兆易创新、中际旭创走强。

债市：国债期货全线反弹，截至收盘，30年期主力合约涨0.15%，10年期主力合约涨0.08%，5年期主力合约涨0.06%，2年期主力合约涨0.02%。

商品：国内商品期货多数下跌，截至收盘，航运期货跌幅居前，集运指数(欧线)跌3.78%；化工品多数下跌，丁二烯橡胶跌3.72%；非金属建材全部下跌，玻璃跌3.71%；新能源材料全部下跌，碳酸锂跌3.32%；基本金属多数下跌，锡跌2.67%；农副产品全部下跌，生猪跌2.56%；贵金属全部下跌，白银跌1.93%；黑色系多数下跌，硅铁跌1.15%；油脂油料多数下跌，豆油跌1.07%；能源品涨幅居前，原油涨5.76%。

半导体设备/算力芯片：科创50逆势领涨的核心引擎

半导体产业链走强，国产GPU四大龙头寒武纪、燧原科技、摩尔线程、沐曦股份集体上涨，华海清科、拓荆科技等半导体设备龙头股走强。

逻辑链： ① 顶层规划落地——工信部、国家发改委日前联合印发《电子信息制造业发展"十五五"规划》，目标到2030年规模以上企业营收突破30万亿元，集成电路全链条攻关列为首要方向，明确提出攻关端侧智能计算芯片、高端存储芯片，开发近存计算、存算一体等新型架构，HBM、先进封装方向深度受益；

② 行业景气沿产业链向上游传导——台积电8月营收创历史新高、同比增长53.3%，爱建证券指出中国台湾AI服务器8月出货保持高位、景气度正沿产业链向上游传导；

③ 海外扩产预期升温——摩根大通预计阿斯麦拟于2028年实现年产逾110部EUV光刻机、英特尔有望成为重要客户，全球先进制程扩产预期升温；

④ 国产替代加速——Bernstein最新中国半导体产业链调研指出，中国半导体需求较2026年上半年进一步走强、多数环节开始担忧供应短缺，成熟制程逻辑芯片国产化率（按数量计）正从20%—30%阶跃式提升至新项目的80%以上，存储订单同比至少翻倍，全球零部件短缺正催生大量本土供应商验证机会。

东吴证券指出，AI驱动的半导体设备需求确定性增强，建议关注科创板半导体板块的结构性机会；并测算随着长鑫、长存持续扩产叠加高端DRAM、HBM测试设备价值量显著提升，国内存储测试机市场空间有望由2026年的48亿元增至2027年的155亿元、同比增长约223%，而2025年国产化率仅约8%—10%，国产设备商技术突破后有望快速替代。

光大证券认为，算力基础设施建设正带动高速网络、先进封装载板及服务器配套硬件需求升级，产业链机会由核心芯片向连接与系统集成环节扩散。

PCB/覆铜板/电子布（铜箔/覆铜板概念领涨）：开盘仅1分钟，华正新材直线封板；随后，西陇科学、欧克科技、诺德股份等相继涨停，宏和科技也一度涨停。

逻辑链：随着电子布、铜箔及CCL价格持续上行，PCB厂商已陆续启动重新报价；9月初电子纱/电子布开启新一轮提价，上游材料涨价正向PCB品类传导。

浙商证券研报指出，相较上游材料，板厂涨价存在一定时滞，Q3有望成为产品价格、产能利用率与订单结构共同改善的起涨点；AI算力驱动PCB产业进入"量价齐升"上行期，AI服务器由单机向机柜级扩展，对PCB板卡数量、层数与材料等级同步提升。

招商证券表示，本轮CCL（覆铜箔层压板）涨价已运行4—5个季度，CCL每月涨价节奏保守预期持续至2027年6月、后高位横盘，乐观预期将持续至2027年底，本轮与历史周期的本质区别在于供给端存在硬约束（玻纤布供给紧张，AI需求占用玻纤布大量产能；铜箔HVLP升级推动加工费用持续上涨），涨价核心驱动为供给端而非需求端。

国海证券指出，PCB厂商已陆续启动重新报价，第三季度有望成为产品价格、产能利用率与订单结构共同改善的起涨点。此外，上海证券认为，以英伟达Vera Rubin整机平台为代表的新一代产品落地将带动AI服务器硬件全面革新，叠加海外头部云厂商加码算力投入，高端PCB市场需求具备长期支撑，行业景气度有望延续。

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9月15日，据《每日电讯报》报道，英国央行、财政部及债务管理办公室官员已就相关方案起草计划，但最终决定尚未作出。英国央行货币政策委员会（MPC）将于本周四决定下一年度QT计划，长期国债是否继续出售也将成为此次讨论的一部分。

市场预计，英国央行未来12个月的资产负债表缩减规模将降至500亿英镑，低于当前水平，其中主动出售债券规模约为200亿英镑。英国央行自2022年开始推进QT，通过到期债券不再续作以及主动出售等方式缩减资产负债表。

在主动出售的债券中，长期国债目前约占20%。这意味着，如果维持现有出售节奏和结构，未来12个月长期国债的出售规模约为40亿英镑。若相关出售暂停，英国央行主动出售组合中的债券期限结构也将随之发生变化。

此次调整的背景是长期英债价格持续承压。英国央行持有的大量20年期和30年期国债是在金融危机和疫情期间购入的，随着长期国债价格下跌，这部分持仓目前面临较大亏损。30年期英债收益率目前约为5.9%，处于1990年代以来的高位。

对于英国央行而言，是否继续出售长期国债，需要在既定QT目标与当前债券市场环境之间进行权衡。如果最终暂停相关出售，QT仍可能继续推进，但资产负债表缩减的具体方式将有所变化。

MPC将于本周四公布下一年度QT计划，市场也将据此观察英国央行未来缩表的规模以及债券出售结构。

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渣打银行9月14日发布的报告明确判断，美联储将在9月15-16日FOMC会议上维持利率不变（北京时间周四凌晨公布利率决议）。在该行看来，当前加息仍是“错误的政策选择”，更合理的做法是等待关税冲击和近期数据修订消退，再判断通胀是否形成趋势。

问题在于，市场已经押注得相当激进。联邦基金期货目前定价9月加息25个基点的概率高达88%，一旦美联储按兵不动，利率市场可能出现明显重定价，美元也可能短暂走弱。反过来，若美联储加息落地，市场则可能进一步强化鹰派预期。渣打认为，沃什的信誉可能在这一情形下发挥稳定作用，并支撑美元和美债长端。

因此，9月会议的交易焦点不仅是利率决定本身，更在于美联储将如何向市场传递后续政策路径，尤其是沃什能否重新锚定市场预期。

通胀压力可能被高估，关税冲击正在消退

报告认为，当前核心通胀存在被高估的可能。关税确实推高了核心PCE，但影响幅度和持续时间仍存在较大不确定性，GDP综合修订也可能改变市场对经济和通胀走势的判断。在数据尚未企稳之前，美联储没有必要急于加息。

该行追踪的超核心CPI近期明显回落，已回到2010年代的正常区间。报告认为，当前CPI压力更多来自商品价格，关税是重要推手，但这并不意味着经济内部已经形成持续性的通胀压力。

链式核心CPI与核心PCE过去长期高度同步，近期却出现明显背离。报告指出，链式CPI更能反映消费者实际支出，其近期走势值得政策制定者关注。

此外，美联储内部多项分析认为，关税可能贡献约0.7个百分点的PCE通胀。随着关税收入在2025年四季度见顶，其通胀影响可能在数月后逐步减弱。换言之，当前或正处于关税通胀冲击开始消退的窗口。

从风险管理角度看，等待数据确认也不会关闭加息选项。若后续数据证实通胀重新走高，美联储仍可一次性加息50个基点；反之，若过早加息后又被迫逆转，反而可能损害政策信誉。

88%加息定价升温，沃什面临政策反馈风险

尽管渣打判断9月不应加息，市场却已明显转向鹰派。联邦基金期货定价9月加息25个基点的概率高达88%，并预计截至明年3月累计加息约74个基点。这轮预期升温，很大程度上受到沃什杰克逊霍尔讲话的推动。

但报告指出，市场可能只捕捉到了沃什讲话中的鹰派部分。沃什一方面强调通胀回到目标的重要性，另一方面也指出，政策制定者必须判断基础通胀究竟是在上升、下降还是停滞，而不是仅根据单一数据作出判断。

沃什还警告，如果市场依赖美联储指引，而美联储又反过来依赖市场价格，政策制定者可能因此忽视新的经济变化，增加政策失误风险。

在渣打看来，这一风险正在被不断放大。加息预期越高，市场定价对政策的反向约束就越强，美联储也越容易受到既有预期影响，从而形成“市场预期推动政策、政策再强化市场预期”的反馈循环。

因此，如果9月最终按兵不动，真正值得关注的将是沃什如何处理已经高企的加息预期：既要解释为何此时无需加息，也要证明美联储不会被市场定价牵着走。

票数逻辑也不支持9月加息

投票结构也是渣打判断的重要依据。7月FOMC已有3名委员支持加息，若9月要真正实现加息，还需要至少4名原本倾向于按兵不动的委员转向，才能达到7票门槛。

渣打认为，沃什最可能的策略是避免成为少数派，但不会主动推动加息。如果再有4名委员转向，他可能加入加息阵营；如果只有3名转向，沃什可能投票支持加息，以避免6比6平票；若仅有2名转向，则他仍有空间支持按兵不动。

关键在于，7月会议以来的数据是否足以推动至少3名“按兵不动”派改变立场。渣打认为，目前的数据尚不足以形成这一条件。

真正的考验在沃什发布会

报告预计，FOMC声明不会出现大幅调整。SEP方面，点阵图或不会明显转鹰，但相比6月，降息空间可能进一步收窄，加权平均利率点位或有所上移。

如果最终按兵不动，沃什将在发布会上面临更大考验：既要解释为何当前无需加息，也要说明美联储将如何看待市场已经形成的高加息预期。

市场尤其可能追问10月会议是否仍保留加息可能。沃什大概率会强调“每次会议根据数据决定”，但如果缺乏更明确的政策触发条件，市场对其立场的疑虑仍可能延续。

因此，9月FOMC的影响不只取决于利率决定本身，也取决于沃什能否有效引导后续预期。对于美元和美债长端而言，会议后的关键变量将是市场如何重新定价未来的利率路径。

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周二亚洲交易时段，10年期美债收益率一度攀升至5.02%，连续第二日触及2007年以来高位。与此同时，日本10年期基准国债收益率升至3.03%，为30年来最高。本周美联储与日本央行均面临利率决策窗口——市场普遍预期美联储将加息，而日本央行亦被预期上调利率至31年来最高水平。市场情绪脆弱，任何政策信号的偏差都可能引发新一轮冲击。

本轮全球债市抛售并非单一因素所致。收益率持续攀升的直接导火索，是中东局势紧张引发的油价上涨——布伦特原油价格亚洲盘中上涨1.6%至每桶107.3美元。与此同时，企业为支撑人工智能支出大规模发债，既令市场债券供给泛滥，也持续向本已具韧性的美国经济输送刺激。

从更深层的结构性因素来看，各国政府的债务发行规模持续扩大，既需再融资到期债券，又要为财政赤字提供资金。而各主要央行已退出量化宽松时代的国债购买计划，传统买家需求降温，市场更依赖对价格更为敏感的边际投资者来消化供给。

新加坡银行首席经济学家Mansoor Mohi-uddin表示："全球政府债券收益率正在上升，中东石油冲击、持续通胀以及央行恢复加息，都在打压需求。"

日本债市所承受的压力同样不容忽视。据路透报道，日本政府计划于本周二正式批准消费税减免方案纲要，将食品类消费税从8%下调至1%，为期两年，相关措施将从2027年4月起实施。这一政策将造成约5万亿日元的税收缺口，且方案并未说明具体融资来源，令市场对日本财政可持续性的担忧持续发酵。

此外，据彭博报道，日本当局正在考虑将中期防务支出目标设定为GDP的3.5%，以与北约盟国看齐。西太平洋银行（Westpac Banking Corp）认为，日本潜在的额外国防支出将进一步加重全球债市压力。

三菱UFJ摩根士丹利证券高级债券策略师Keisuke Tsuruta表示，在年底预算草案获内阁批准之前，市场将持续承受不确定性。"目前很难预判明年债券发行总规模，市场将维持紧张情绪。"

5%是市场密切关注的整数关口，往往成为触发投资者和政策制定者行动的关键节点。10年期美债收益率此前曾于2023年10月23日及本周一短暂突破该水平，但均未以高于5%的价格收盘——最近一次收盘超过5%发生在2007年。

这一水平对更广泛资产市场的含义不容小觑。收益率升至5%意味着投资者可锁定未来十年5%的年化无风险回报，这可能分流原本流向股市的资金。Hilbert Group高级投资组合经理Jesse Marre表示："一旦突破5%，风险资产就开始令人担忧了。"

ING Groep NV美洲地区研究主管Padhraic Garvey则提出了更为严峻的情景："情况会变得更糟吗？会的。10年期收益率一旦有效突破5%，将把6%推入市场视野。而从5%到6%的这段旅程，对更广泛市场而言，将远比此前难以消化。"

市场目前最关注的，是美联储本周的利率决定。

BMO Capital Markets策略师Vail Hartman表示，若美联储按兵不动，其抗通胀公信力将受损；但即便加息，若美联储主席沃什在新闻发布会或点阵图中释放鸽派信号，同样可能倒逼债券投资者要求更高收益率以对冲通胀风险。

西太平洋银行金融市场策略主管Martin Whetton表示："美联储加息叠加油价持续走高将再度推升美国收益率，周一盘中试探5%的情形应被视为常态，而非例外。"

瑞银集团美国利率策略主管Phoebe White则指出，长端收益率下行空间有限。她表示，实体经济尚未出现明显疲软迹象，美债市场供需动态与2007年相比已大相径庭，"外国官方投资者等机构对美国国债的结构性需求已实质性减弱"。

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高盛策略师Guillaume Soria在9月15日的最新客户报告中指出，当日3个月动量指数（GSPRHMO3）上涨5%，而12个月动量指数（GSPRHIMO）下跌6.7%，单日表现差距创五年之最。与此同时，追踪AI相关股票的高盛指数（GSPUARTI）较高点已累计下跌近45%，创ChatGPT问世以来最大跌幅。

高盛明确建议，对于持有AI敞口的投资组合，可通过买入中期赢家篮子（GSXUHMOM）或AI受益股篮子（GSTMTAIP）的看跌期权进行对冲。AI交易与动量策略之间高度重合的风险，正成为其重点关注的对冲对象。

动量因子内部裂变：短期与长期表现背离创五年极值

动量交易的内部结构正在快速变化。高盛数据显示，3个月动量与12个月动量之间的单日表现差距已扩大至五年来最大，显示资金正在明显偏离此前占据主导地位的“旧动量领导者”。

从仓位来看，动量因子的整体敞口也有所下降。以一年维度衡量，当前仓位处于第41百分位，较此前明显回落；但拉长至五年维度，仓位仍处于第88百分位的高位，意味着系统性去杠杆尚未充分释放。

与此同时，动量因子的波动率明显高于大盘。以当日表现来看，标普500指数跌幅不足30个基点，动量因子内部却出现剧烈分化。这种低相关、强波动的状态，也使短期对冲动量因子的成本效益更具吸引力。

资金从半导体流向软件：年初“最受嫌弃”板块强势逆袭

动量交易的行业构成也在发生明显轮动。高盛报告显示，短期动量资金正从半导体流向软件，而软件恰恰是年初市场最不受青睐的板块之一。

这一变化已经反映在相对表现上：高盛追踪的软件对半导体相对表现指数（GSPUSOSE）当日录得历史第二大单日涨幅。高盛认为，如果这一趋势延续，资金流向可能逐步传导至6个月乃至12个月动量篮子，推动未来动量篮子再平衡，表现为买入软件——包括多头增持与空头回补——同时卖出半导体。

值得注意的是，软件此前长期位于12个月动量指数空头端的最大权重位置。软件快速反弹不仅意味着行业风格切换，也会进一步加剧短期与长期动量之间的分化。

AI与动量的高度相关性面临瓦解风险

尽管AI板块与动量因子目前仍保持极高相关性，1个月至1年期相关系数维持在90%至96%，但高盛警告，这种长期高度绑定的关系正面临松动。

高盛认为，AI板块持续走弱将对动量因子的构成产生深远影响。随着软件逐渐取代半导体，成为短期动量的重要驱动力，动量与AI之间此前高度一致的走势也可能逐步脱钩。

目前，美国市场动量敞口最高的主题仍集中在AI相关领域。但如果软件相对半导体的轮动持续，动量篮子的行业构成将进一步调整。对于投资者而言，这意味着过去将AI作为动量敞口代理的策略需要重新评估，动量交易正在进入一个新的风险与收益阶段。

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中东局势急剧恶化成为这轮行情的核心推手。据新华社报道，也门胡塞武装对沙特发动新一轮袭击，沙特随即关闭东西输油管道，这条管道日均输送量涉及全球约4%的石油供应。油价随之攀升至每桶107美元附近，布伦特原油报每桶106.96美元。能源冲击强化了市场对通胀持续的担忧，CME FedWatch工具显示美联储本周加息25个基点的概率已升至约92%至93%。10年期美债收益率周一盘中一度触及5%，为2023年10月以来首次。

然而，黄金并未在上述利空组合拳下崩溃。现货黄金在4300美元附近窄幅震荡，较8月底逾4600美元/盎司的高点下跌逾3%，但仍牢守4000美元一线支撑。加息预期推高无风险利率、美元走强以及油价上涨共同构成短线压力，但地缘政治风险带来的避险需求和长期结构性买盘形成了有效对冲，令金价在关键位置维持韧性。

黄金周一跌逾1%至五周低点后，周二小幅回稳。现货黄金报4298.86美元/盎司。

从逻辑链条看，油价上涨→通胀预期升温→美联储加息确定性增强→美债收益率走高→美元走强，每一环都构成黄金的利空因素。黄金不产生利息，在利率上行周期中，相对于生息资产的吸引力天然下降。

但这一逻辑在当前的中东冲突背景下遭遇了强力对冲。沙特东西管道遭袭后，沙特方面尚未说明管道何时恢复运营，也未明确能否通过霍尔木兹海峡增加出货量来弥补缺口。供给前景的持续不确定性，维持了市场对通胀风险和地缘动荡的高度警惕，令黄金的避险属性得到支撑。

10年期美债收益率突破5%，并非单一因素所致，而是多重力量共振的结果。

通胀压力是直接触发点。8月美国CPI同比上涨3.4%，核心CPI同比涨2.4%但环比加速至0.3%，非农就业新增16.2万人，失业率维持4.1%。这一"通胀未灭、就业韧性"的组合，令市场对美联储在9月FOMC会议上加息几无异议。据路透调查，接受调查的经济学家还预期年内将至少再加息一次。

与此同时，财政因素也在持续推升长端收益率。公开数据显示，本财年前11个月美国净利息支出历史上首次突破1万亿美元，联邦债务总额突破40万亿美元。此外，与AI基础设施建设相关的企业债发行规模急剧扩张，据高盛数据，Alphabet、亚马逊等超大规模云计算服务商今年已发行约1940亿美元债券，预计全年发行规模可能达2500亿美元左右。

PGIM Credit联合首席投资官Greg Peters对此直言："我一直在问自己，究竟什么能成为压低收益率的催化剂？除了传统的经济衰退，实在很难找到其他因素。让收益率维持在高位乃至继续上行的条件已经完全具备。"CreditSights投资级与宏观策略主管Zach Griffiths则表示，10年期美债收益率有可能进一步冲向5.5%。

此次FOMC会议中真正牵动市场神经的，不是加息本身，而是会后点阵图与发布会所传递的政策路径信号。

据摩根士丹利的预测，美联储预计将在9月和12月各加息25个基点，理由是能源价格的二次效应、AI投资驱动的强劲需求、中性利率可能暂时偏高，以及维护货币政策信誉的考量。

在美债收益率方面，南非标准银行G10策略主管Steven Barrow将10年期美债收益率年末预测上调至5.2%，并预计该收益率将在2027年第一季度进一步升至5.3%。"让我坚信收益率将突破5%的一个因素是，我们在通胀数据并未明显超出预期的背景下，收益率便已升至接近5%的水平，"Barrow表示。他同时预计，美联储在9月和12月各加息一次后，将维持利率稳定至2027年底。

道明证券策略师Gennadiy Goldberg为首的团队则认为，鉴于市场已大幅计入加息预期，收益率不会因加息本身而明显失控上行，但除非经济出现恶化迹象，长债收益率在2027年总体上应维持在较高水平。

OCBC外汇分析师Christopher Wong指出，高油价、高美债收益率和避险情绪减弱共同推升了美元，但随着加息已被充分定价，美元进一步上涨需要美联储明确保留继续收紧的选项。

尽管短线压力不可忽视，机构投资者对黄金的长期展望并未逆转。

OCBC已上调贵金属价格预测，理由是价格起点更高、投资参与度改善以及结构性需求持续支撑。OCBC财富顾问部门主管Chez Anbu表示，黄金8月的强劲反弹逆转了此前偏弱的走势，宏观背景趋于改善。该行现预测黄金至2026年12月将达到每盎司4600美元，白银目标价为69.70美元/盎司。

从价格结构看，黄金在此前调整期间确立的约4000美元/盎司支撑位依然完好，9月虽跌逾3%，但仍远高于该底部区域。

对于黄金持有者而言，当前局面的核心逻辑是：加息推高了持有黄金的机会成本，但同样的加息动因——能源冲击引发的通胀担忧与地缘政治不确定性——也正在支撑金价。只要中东局势未见明显缓和，这一内在张力将持续存在，黄金的避险溢价也不会轻易消散。

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高盛对冲基金业务主管Tony Pasquariello在最新市场宏观报告中警告称，"当前的交易并不容易"。他指出，股市一方面受到油价上涨和利率走高的压制，另一方面又获得企业盈利增长的支撑，整体陷入僵局。与此同时，高盛经济学家David Mericle已将9月美联储议息会议加息25个基点纳入预测，尽管他本人认为当前经济形势并不构成加息的强有力理由。

在市场结构层面，高盛衍生品策略师Brian Garrett指出，以"零日到期期权"（0-DTE）为代表的波动率收割策略规模庞大，在缺乏日内催化剂的情况下，这类策略会将市场强制压缩在更窄的波动区间内。尽管宏观不确定性高企，Pasquariello仍维持对能源和科技板块的双重看多立场，并将美国财政可持续性列为美股最大的长期风险。

零日期权制造“27天紧身衣”

令Pasquariello感到意外的是，过去27个交易日内，标普500指数的日内交易区间始终低于1%——这是新冠疫情暴发以来持续时间最长的低波动纪录。

对此，Brian Garrett给出了结构性解释："这反映了当前的市场结构。交易量偏低、重要消息相对匮乏，使得期权市场在日内交易中扮演了更重要的角色。0-DTE的'收益'策略在标普期权市场规模巨大，这类策略从早上9点30分开市便开始运作，在缺乏日内催化剂的情况下，会将市场强制压入更窄的波动区间。"

Pasquariello将这一现象概括为：零日期权可以在一定程度上"拴住"日内波动区间，但这种压制并非无限期有效。一旦重大催化剂出现，被压缩的波动能量将集中释放。

美联储加息预期升温，但经济基本面存疑

在宏观层面，高盛首席经济学家David Mericle已将9月美联储会议加息25个基点纳入预测基准情景，但他同时明确表示，这一加息决定缺乏强有力的经济依据。

Mericle认为，通胀超出2%目标的部分可归因于一次性因素，其影响预计将逐步消退；过去三个月核心PCE通胀率降至约2.5%的水平，是上述判断的早期信号。他还指出，通胀看似广泛蔓延，主要源于关税效应，而非经济过热，通胀预期目前也未面临脱锚的迫切风险。

高盛美国投资组合策略团队负责人Ben Snider则梳理了过去七轮加息周期中美股的历史表现：加息启动后的前三个月，标普500平均下跌2%；但此后12个月平均反弹9%。唯一的重大例外是2022年的大幅调整。Snider的研究还显示，在加息初期表现最佳的两个板块正是科技和能源。

科技与能源：高盛不愿放弃的核心配对

Pasquariello在报告中强调，2026年是极为特殊的一年，每周都像是一场独立的冒险，动量因子经历了一系列剧烈波动。但在这一切之中，做多能源（年内涨幅+44%）与做多科技（年内涨幅+23%）的组合持续创造回报。

在科技前景方面，高盛另一位分析师Rich Privorotsky援引业界一线人士的判断称："那些处于技术最前沿的人告诉你，技术进步的速度快得令人震惊，以至于他们需要主动放慢节奏。这本身就是对这项技术的巨大背书。安全和对齐问题确实存在，解决好这些问题至关重要——'这东西真的有效'的信息，已经内嵌在这一警告之中。"

Pasquariello表示，考虑到当前宏观动态，他不倾向于放弃能源加科技、以及全球利率多头与股票多头这两组配对策略。

仓位偏防御，市场情绪降至年内低点

从持仓数据来看，高盛主经纪商账簿显示，当前净敞口处于过去一年的第26百分位，上周宏观产品的净卖出规模更是创下"解放日"以来最大单周降幅。

高盛美国投资组合策略的情绪指标目前读数为-0.5个标准差，为今年3月以来最低，处于过去十年的第26百分位。

Pasquariello表示，他理解主动管理型投资者为何选择在季节性表现历来较弱的时期削减风险敞口，也清楚系统性基金在价格下行时可能被迫进一步减仓。但他仍预期市场将在9月和10月完成必要的调整，并为年末两个月的行情奠定良好的技术面基础。

财政可持续性是美股最大长期风险

Pasquariello在报告中将美国财政可持续性列为美股最大的长期风险，并直言这一问题最终可能导致大幅加税或利率长期高企，两种结果对股票投资者而言均非利好。

他同时注意到，彭博大宗商品指数（BCOM）尽管面临季节性不利因素，近期已强势突破2022年高点，这一信号值得关注。

在Pasquariello看来，当前市场是一条"蓄势待发、仓位偏轻的走势，正走向一个被市场用一个月时间拒绝定价的催化剂周"。零日期权可以暂时压制日内波动，但这种压制终有极限。

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近期，在斯坦福大学的一场公开课程中，Altimeter Capital合伙人、斯坦福大学兼职讲师Apoorv Agrawal围绕“AI时代的钱到底流向了哪里”这一市场核心关切，进行了深度拆解。

随着全球科技巨头在AI基础设施上投入天文数字的资本支出（Capex），市场对AI商业化前景的审视正变得愈发严苛。Agrawal指出，这是一个规模巨大的超级周期，正如英伟达CEO黄仁勋所言，当前的数据中心建设是一个包含能源、芯片、电力互连和应用的“五层蛋糕”。

但对于投资者和从业者而言，最核心的拷问在于：“我们在资本支出方面投入了巨资，在建设数据中心方面投入了巨资。那么问题来了：你构建的这些模型，它们真的能创造经济价值吗？”

3000亿美元的“倒三角”：75%的收入流向了半导体

回顾过去25年的互联网、移动互联网和云计算革命，其商业变现模式通常呈金字塔状——底层基础设施利润相对微薄，而顶层的应用端攫取了最丰厚的利润。然而，当前的AI生态呈现出截然相反的形态。

Agrawal在授课中直言，生成式AI生态系统与过去的云计算生态截然不同，它呈现出一个“倒三角形”。对于这一现象的底层逻辑，他引用了硅谷知名投资人马克·安德森的观点进行对比：“正如马克·安德森所说，软件吞噬世界，是因为我可以开发软件并将其分发给数百万人，而运行这些软件的边际成本接近于零，软件企业的毛利率高达80%甚至90%。但人工智能的经济模式并非如此。”

这种差异的根源在于算力成本。“人工智能应用的增量用户并不是免费的，因为你需要消耗大量的GPU资源，拥有人工智能用户的成本要高得多。”Agrawal指出，在过去两年AI行业新增的约3000亿美元收入中，“约75%都直接流向了半导体行业；应用业务虽然增长了十倍以上，但仍然没有产生太大的影响。”

在整个技术栈中，半导体层是目前最赚钱的部分。Agrawal给出了极具冲击力的利润率对比：“数据中心业务的毛利率约为75%，上下浮动几个百分点。而应用层的毛利率，我估计在0%到30%之间……差距相当大，原因就在于半导体层有一位玩家（英伟达）几乎独占鳌头。”

打破“均衡态”的催化剂：巨头自研ASIC与资本支出拐点

针对这种由英伟达主导、底层拿走绝大部分利润的“倒三角”格局会维持多久，市场分歧巨大。Agrawal给出了自己的预判：“我猜它在云端保持当前状态的时间可能会比我预期的要长，大约是十年。我感觉这种情况可能会持续更久，因为要达到稳定均衡状态实在太难了。”

不过，他也为投资者指出了观察这一格局可能被打破的两个核心催化剂：

第一是云巨头（超大规模数据中心运营商）在自研芯片上的突破。“如果某个超大规模数据中心运营商的ASIC项目取得突破——无论是谷歌的TPU、Meta的MTIA，还是亚马逊、微软的项目——都可能成为突破口。如果出现突破性进展，我怀疑这将是该层级最大的重新定价。”

第二是巨头资本支出指引的变化。“另一个催化剂是超大规模数据中心运营商的资本支出指引。我建议在座各位都去听听财报电话会议……如果他们停止对资本支出做出大幅预期，可能意味着当前的均衡状态行不通了。”

此外，算力需求结构的切换也值得高度关注。当前英伟达售出的GPU中约有60%用于训练，40%用于推理。Agrawal认为，“随着时间推移，推理任务的份额会逐渐增加”，但推理任务的工作负载极不稳定，这不仅将考验硬件的利用率，也将重塑中介层（推理中间层）的竞争格局。

AI变现的终极猜想：“我们必须进军广告领域”

在应用端，以ChatGPT为代表的消费级AI正面临海量用户与低效变现的矛盾。Agrawal分享了一组核心数据：ChatGPT拥有约10亿用户（相当于Facebook早期的量级），但“约95%的用户都是免费用户”。

对比当前互联网巨头的单用户收益（ARPU），AI应用的差距显而易见：“Alphabet拥有约40亿用户，每用户每年盈利约100美元；Meta拥有约35亿用户，每用户每年盈利约70美元。而领先的人工智能提供商ChatGPT，每用户每年约带来10美元的收益。”

在排除了纯靠知识型工作订阅模式能撑起万亿估值的可能性后，Agrawal抛出了他对AI商业化模式的终极预判：“第二个问题是：我们如何将每用户每年10美元的收益提升到100美元？我不确定单靠广告和订阅是否可行。答案是，我们得进军广告领域。”

他认为，AI大模型在广告投放上具备得天独厚的优势：“ChatGPT或Claude能够投放的广告具有很多优势：更优惠的价格，因为他们能理解你的意图；非常好的归因分析；更高的信任度。”

尽管市场对“在私人AI对话中插入广告”持悲观或怀疑态度，但Agrawal将其类比为十年前市场看空Facebook移动端广告的论调。“我认为这将是今年另一个重大新闻，这绝对会是一件大事……我乐观地认为我们会找到答案，这将是对现有经济模式的一次重大突破。”

以下是文字稿

Apoorv Agrawal 00:09

好了，各位，这节课我们会轻松愉快地进行。我叫 Apurv，接下来的九周左右，我将担任你们的讲师。

今天我们要学习的内容如下：我会先简单介绍一下自己，说说我为什么会做这件事，以及一些课程安排。还有小测验——没错，我就是那个会出小测验的人，第一天我们就要进行小测验。接下来，我们将探讨大家一直在思考的一个关键问题：人工智能领域究竟哪里赚钱？

你们当中有些人认识我，也知道我的职业生涯是从印度开始的。后来我搬到了新加坡，在这里认识了一些朋友。大约十三四年前，我和 Sonil 以及其他几位同事在 Palantir 开始了职业生涯，加入过各种各样的工程团队，在政府大楼里编写了大量的 Spark 程序。后来我厌倦了这些，便回到斯坦福大学读研究生。现在，我在 Altimeter 担任领导职务。Altimeter 是一家投资公司，专注于一种相当集中的投资方式，设有上市公司和私营公司两个业务部门。六个月前，我获得了人生中最重要的一次晋升。

Apoorv Agrawal 01:26

我现在荣升为父亲。正如人们所说，这将是我最大的一笔投资。有人说这是最有把握获得负内部收益率的投资，但我认为它是最有把握获得正内部收益率的投资——当然，这并非财务上的考量。我就住在街对面，有问题尽管问，希望能在这里为大家提供帮助。

我还有一位很棒的助教 Chloe Fang 一起指导。如果有比较难的问题，可以向她请教，好好利用这个机会。

Apoorv Agrawal 02:06

我们为大家安排了一场精彩的课程。这门课每周不超过三个小时，包括课堂阅读，以及你花在和 ChatGPT 讨论作业上的所有时间——大概一个小时的课堂时间，一到两个小时的阅读时间。

课程形式很简单：从下节课开始，每节课都会邀请嘉宾演讲。根据查塔姆研究所的规定，很多嘉宾会分享一些内容，甚至可能有点过度分享，所以请不要录音。课后我们会和一些嘉宾一起吃饭（自愿参加），欢迎大家加入，Chloe 会负责安排相关事宜。

评分很简单：50% 是出勤率，50% 是课程结束时布置的作业。这门课是对话式的，积极提问、积极参与，你参与得越多，收获就越多。说实话，对我来说最大的好处就是能从你们身上学到很多东西。

Apoorv Agrawal 03:15

这是未来九周的课程安排，演讲嘉宾阵容强大，一位比一位更令人印象深刻。过去几个月，我一直在忙着制定这份日程表，Chloe 对此非常了解。请务必准时参加。这些演讲嘉宾都是杰出的领导者，运营着涵盖半导体、基础设施和能源等各个领域的卓越企业。在基础设施和模型方面，我们邀请了来自 OpenAI 和 Anthropic 的专家，以及众多应用程序和智能体方面的专家。请尽情提问，把最棘手的问题留给演讲嘉宾解答，他们一定非常乐意回答。

那么，你为什么要参加这门课程？你能从中获得什么？说实话，我每年都会回学校一次，和大家分享行业里正在发生的一切。

Apoorv Agrawal 04:21

我意识到这是一个规模巨大的超级周期。我们 Altimeter 公司深知这一点，也坚信这一点，所有的关注点都围绕着它展开。但我没有找到一门能够深入探讨这个周期的课程，而这正是我本科或研究生时期所希望拥有的。

Apoorv Agrawal 04:39

五年后，所有人都会问你："嘿，你预见到这一切了吗？你见证了 ChatGPT 的诞生，见证了这个领域的形成。"你肯定希望自己能回答"是"。你们当中一半人会创办一家人工智能公司，另一半人会为其投资。因此，至少你们应该知道该如何支配即将筹集的 A 轮融资，应该对哪些事情不该做心中有数，或者至少对正在考虑创办、投资或加入的这个行业，应该问哪些问题？在这个周期阶段，支配这个行业的底层逻辑是什么？

Apoorv Agrawal 05:25

我认为这将是迄今为止规模最大的一次超级周期，很高兴各位能来和我们一起学习。

我会花些时间讲解这张幻灯片，因为这是关键所在。你们当中有多少人以前见过类似的内容？谢谢读过相关资料的同学，我们也为那些更喜欢听觉学习的人准备了笔记。

我们先来谈谈这张图表。这里所反映的，实际上可能是目前生成式人工智能领域最大的问题。如果你听过任何一家超大规模数据中心运营商，甚至是英伟达和其他公司的财报电话会议，就会发现，我们在资本支出方面投入了巨资，在建设数据中心方面投入了巨资。正如 Jensen 所说，这是一个五层蛋糕：能源、芯片、电力互连、内存等等，所有这些都是为了给你提供一个可以按小时或按代币租用的数据中心，用来训练和运行模型。

那么问题来了：你构建的这些模型，它们真的能创造经济价值吗？这基本上就是这张图表右侧所要呈现的内容。

为了类比我所见证的几次最大的技术革命——25 年前的互联网、20 年前的移动技术，以及大约 10 年前的云计算——你会发现，互联网、移动技术和云计算呈现出相同的模式。但云计算生态系统与人工智能生态系统截然不同。大家对这种差异的原因有什么猜测吗？为什么它们的形状不像金字塔，而更像倒三角形？

学生发言：也许是因为人工智能领域现在还处于早期阶段。

Apoorv Agrawal：是的，确实还处于早期阶段，这个猜测不错。还有其他想法吗？

学生发言：也许是因为英伟达拥有垄断地位，所以他们可以随意定价。

Apoorv Agrawal：下周我们邀请英伟达的人来的时候，你能再问这个问题吗？你说得很有道理，他们的确占据了绝对优势。我们在阅读材料中有一张图表，显示了 AMD 目前在所有计算领域的市场份额，而且英伟达非常领先。

学生发言：是不是因为云计算能够利用硬件来生成可以开发的产品，而人工智能还没有真正形成这种模式？

Apoorv Agrawal：正如马克·安德森所说，软件吞噬世界，是因为我可以开发软件并将其分发给数百万人，而运行这些软件的边际成本接近于零，软件企业的毛利率高达 80% 甚至 90%。但人工智能的经济模式并非如此。拥有大量用户使用 Cursor 或其他工具，你肯定听说过很多大型企业即使年收入数十亿美元也仍然无法盈利的故事。人工智能应用的增量用户并不是免费的，因为你需要消耗大量的 GPU 资源，拥有人工智能用户的成本要高得多。

你们刚才提到的所有角度，从早期阶段、英伟达的主导地位，到推理运行方式物理特性的截然不同，都与我们目前的处境非常吻合。

我还可以补充一点，在阅读材料中我也提到过：我们分析了互联网、移动和云计算的发展历程，以及这些领域格局的转变用了多少年时间。举一个例子，AWS 成立于 2004 年，2010 年迎来了第一个客户 Netflix，亚马逊在 2012 年全面转向 AWS，从破土动工到完成首个资本支出周期，一共用了八年时间。我不知道你们当中是否有人 20 年前就关注过亚马逊的财报，但当时最大的争论是：亚马逊会不会破产？值得庆幸的是，至少目前为止还没有人濒临破产。但这仍然是一个庞大的数字，我们稍后会再回到这张幻灯片。

这正是我们将要探讨的课程核心主题。我们将邀请名单上各公司的代表发言，围绕核心主题展开讨论：

• 英伟达：你们是行业主导力量吗？能保持多久？最担心哪些 ASIC 芯片的竞争？业务面临哪些价格压缩问题？
• Anthropic 和 OpenAI：重点讨论盈利能力。两家公司都拥有数十亿用户，且几乎百分之百依赖云服务。这部分用户群体是否盈利？广告收入是否会超过订阅收入？
• 推理中间层：这是整个生态系统竞争最激烈的部分，既有横向竞争，也有超大规模云服务商想要在这一层占据主导。目前最大的问题是：你究竟是一个功能还是一个平台？我们看到很多基础设施领域的新兴企业想法不错，但如果你问自己"为什么它不是 AWS 的一部分"，可能会发现它或许应该成为 AWS 的一部分。

说话的人 2 12:22

在开始测验之前，大家有什么问题吗？我很好奇，右边那个三角形代表的应用领域比较小，那么像 Salesforce 这类现有平台，以及它们的收入，你们会如何把它们纳入分析？

Apoorv Agrawal 12:43

这是一个很好的问题。Salesforce、Palantir，还有一系列我们称之为"传统经济企业"的公司，正在进行自我革新，推出独特的产品线，比如 Salesforce Einstein、Palantir IP 等。答案是肯定的，它们应该被纳入分析。

在计算中，我解决这个问题的方法是获取模型收入。如果你在使用 Salesforce，你可能正在运行某个大型模型或进行推理，他们的支出是通过底层架构在应用层捕获的，很难从公开披露的信息中单独提取出来。但总体来说，它占据了右侧底部的大部分空间，同时也会占用顶部团队未来盈利所需的良好产能，而这正是我们目前在图表中看不到的。

Apoorv Agrawal 13:51

或许我们可以换个方式来问：半导体层建设是否存在时间错配？通常半导体的建设周期是五到六年，而应用收入却是针对当下的。这也正是这个彩色三角形下半部分呈现周期性的原因——资本支出周期会经历不同的阶段，可以把它想象成铺设铁路。

我们在图表中展示了移动超级周期的情况，当时非常相似：第一阶段，许多资本支出密集型企业的市值都被推高了。

学生 14:45

所以我怀疑我们现在还处于早期阶段。我很想知道你对谷歌的看法——我看到你在那层小图中把谷歌标记为谷歌云，但谷歌也有自己的 TPU 模型，在 GPU 之后它们非常受欢迎。你如何看待它们在这个三角形中的定位？

Apoorv Agrawal 15:07

像谷歌这样的大型企业集团理应被划分成不同的业务部门。我把 TPU 业务部门归入半导体部门，GCP 部门属于基础设施层，而 Gemini 部门则属于应用层。稍后我们会用一张图表讨论这个问题。

Gemini 实际上是目前使用最广泛的消费者应用之一，排名第二。而最大的问题是，这其中有多少是谷歌的分发优势带来的，又有多少是应用本身凭借卓越性能所致？

学生 15:50

目前还没有定论。请问一个关于预测的问题：现在这个图表看起来像个三角形，如果预测成功，它或许会变成倒三角形；但如果预测失败呢？

Apoorv Agrawal 16:16

我会换个方式来问你的问题：这个行业的稳定均衡状态是什么？

我认为人工智能不太可能只是昙花一现或以失败告终。我一直在思考这张图表中的稳定均衡状态——我之前在推特上和一位很聪明的人就此展开了一番辩论，深入探讨了"什么是稳定均衡"这个问题。

Apoorv Agrawal 16:49

我猜它在云端保持当前状态的时间可能会比我预期的要长，大约是十年。我感觉这种情况可能会持续更久，因为要达到稳定均衡状态实在太难了。

Apoorv Agrawal 17:10

底层架构确实如此，但肯定会有一两个突破口。举个例子，如果某个超大规模数据中心运营商的 ASIC 项目取得突破——无论是谷歌的 TPU、Meta 的 MTIA，还是亚马逊、OpenAI、微软以及其他实验室的项目——都可能成为突破口。

Apoorv Agrawal 17:32

如果出现突破性进展，我怀疑这将是该层级最大的重新定价。另一个催化剂是超大规模数据中心运营商的资本支出指引。我建议在座各位都去听听财报电话会议，每年四次，上市公司 CEO 会告诉你他们最关心的问题。如果他们停止对资本支出做出大幅预期，可能意味着当前的均衡状态行不通了。

学生 18:22

这里面是否也存在训练与推理之间的比重变化因素？我的感觉是，只有当推理的影响力远大于训练时，这种做法才行得通。我很想听听你对这种转变何时发生的判断，因为一旦训练的边际收益下降，资金自然会从训练转向推理。

Apoorv Agrawal 18:42

这是个很好的问题，也是英伟达财报电话会议上最受关注的信息之一——英伟达 GPU 在推理任务中所占的份额。我上次查到的数据大约是 40%，这意味着售出的 GPU 中大约 40% 用于推理，其余 60% 用于训练。我估计随着时间推移，推理任务的份额会逐渐增加。

但我无法告诉你具体时间，因为目前全球的训练任务仍然非常繁重。训练任务的工作负载模式非常可预测，在短时间内保持高利用率；而推理任务的工作负载模式则非常不稳定，通常集中在人类工作期间，直到智能体接管任务之前。也许到那时，推理任务会全天候运行，更难预测。

关于整个技术栈中最赚钱的部分，答案是半导体层，其利润率遥遥领先——数据中心业务的毛利率约为 75%，上下浮动几个百分点。而应用层的毛利率，我估计在 0% 到 30% 之间，具体取决于你问谁。差距相当大，原因就在于半导体层有一位玩家几乎独占鳌头。如果从盈利的角度来看，这种集中度更高。这个"三角关系"更加集中，稍后我会详细解释。

学生 21:07

我们已经经历了云计算领域的投资周期，这绝对是其中一个因素。如果像谷歌、亚马逊这样的基础设施公司都有自己的芯片，以各种方式自研，那 OpenAI 也在寻找这类资产，这些都来自哪里？

Apoorv Agrawal 21:27

对于初创公司来说，整个生态系统中大约有 3000 亿美元的收入可以争夺。正如 Jensen 在财报电话会议上透露的，其中大约一半来自大型超大规模云服务提供商，所以他们很可能是你的主要客户。

如果你今天创办一家软件公司，客户群结构会非常单一，只有极少数的大额订单，这与构建消费业务或企业软件业务的结构截然不同。此外可能还有一些其他企业客户，但我认为他们最终都会选择云服务提供商。如果你想创办一家芯片公司，首先应该考虑的是：你要先把产品卖给这五家超大规模云服务商中的哪一家？

学生 22:30

最后一个问题：每个层级最终只会涌现出少数几家赢家，这需要好几年时间才能见分晓。我感觉过去并没有出现过完全垂直整合的企业。谷歌算一个，我认为它在右侧的层面上是完全垂直整合的，但我很好奇这种权力转移会带来什么影响。

Apoorv Agrawal 22:53

互联网超级周期最大的赢家可能是谷歌，市值约为 3 万亿美元，在搜索领域占据了近 99% 的市场份额。谷歌是一家高度垂直整合的公司，从文件服务器到搜索、广告，再到用户体验，无所不包。

移动领域的赢家是苹果，市值大约 2.5 万亿美元。

Apoorv Agrawal 23:19

接下来，假设 Meta 是社交领域最大的赢家，它们的整合程度并不高，市值现在大概 2 万亿美元左右。也许它们因为没有完全下沉到服务器端而损失了 1 万亿美元的估值空间。

Apoorv Agrawal 23:36

云计算领域则既同质化又异构化，目前还没有哪家公司独占鳌头。AWS、GCP 和 Azure 三大巨头虽然占据主导地位，但彼此之间并没有完全整合。英伟达一直在这方面努力——你是否听说过 NVX Cloud？这是他们为构建云生态系统而推出的云服务，他们显然在尝试一系列垂直领域的应用。所以你说的或许有道理。

好了，各位，我知道现在是周四晚上五点，我不想做那种扫兴的人，所以我就直接进入正题。

Apoorv Agrawal 24:17

我准备了一个小测验，马上开始。我会给你们一些关于我们即将讨论的公司的信息，并为获胜者准备了奖品，得分取决于答对与速度两方面。最快的方法是快速推理后作答，当然你们也可以借助 AI 工具，但请给人类玩家 5 秒钟时间先用"模拟方式"作答。

Apoorv Agrawal 25:25

准备好迎接下一个挑战。

Apoorv Agrawal 25:32

在场的软件工程师可能拥有不公平的优势。

Apoorv Agrawal 25:52

接下来我用大约十分钟，来探讨一下我对当前形势以及价值为何以这种方式积累的一些假设。我觉得时间不多了，想准时结束，但有任何问题请随时打断我。

我在下一张图表中用略微不同的方式描绘了它，做了和两年前相同的练习。两年前的情况是：左边的生态系统显然小得多，大约只有现在的五分之一。令人惊讶的是，它的形状并没有发生太大变化。尽管增长迅猛，过去两年新增了大约 3500 亿美元的收入，其中约 75% 都直接流向了半导体行业；应用业务虽然增长了十倍以上，但仍然没有产生太大的影响。

所以我就想，好，让我们把每笔销售额都拆开来看，看看哪些公司贡献了哪些部分。正如你们所知，这 3000 亿美元的收入大部分都流向了英伟达。而应用业务的收入，实际上由两家公司贡献了大约 90%。有人想猜猜是哪两家吗？

Apoorv Agrawal 27:39

基础设施领域是竞争最为激烈的领域——不仅有横向的竞争，还有跨领域的竞争，同时也是新公司层出不穷、收购频繁的领域。它是目前竞争最激烈但也最不稳定的部分。

Apoorv Agrawal 28:12

这张图表在过去两年里几乎没有变化，它需要多久才能真正形成云软件的雏形？是五年、十年、十五年，还是永远不会？也许它就一直这样下去。我们相信它终会到来，只是速度太慢了。

Apoorv Agrawal 28:37

在思考人工智能的未来时，我们关注的第二件事是消费级人工智能的盈利模式（目前除了编程领域之外，消费级人工智能可以说是最大的人工智能市场）。ChatGPT 的使用率很高，但大部分都是免费的，约 95% 的用户都是免费用户。DeepMind 的创始人 Demis 也宣布，他们不打算采用广告订阅这种盈利模式。

我们一直在思考，这些企业究竟能发展到多大规模？盈利模式是什么？订阅模式会更大还是广告模式会更大？为此我研究了人工智能领域之外最大的消费级产品。

Apoorv Agrawal 29:36

有一类产品的用户规模已经达到了 30 亿，这些产品几乎成了人们生活中不可或缺的一部分，比如 WhatsApp 和 Chrome。

还有一类用户规模在 15 亿到 20 亿之间的社交产品，类似于 Instagram、TikTok 和 Facebook。

它们并非强制性的，但却展现出极佳的网络效应——如果我的朋友 Chloe 使用了其中一款应用，我更有可能也会加入。

第三类是主流消费品，既非强制性的，社交性也不算特别强，我会称之为小众产品：如果你想购物，你会去亚马逊；如果你想听音乐，你会去 Spotify；如果你想参与辩论或看猫咪视频，你会去 Twitter。

大家猜猜 ChatGPT 和 Gemini 更接近哪一类呢？

学生发言：我觉得它的规模会和 YouTube、WhatsApp 差不多，因为它会成为人们日常生活中不可或缺的工具，人们会把它当作日常生活的一部分来使用。

好，我来告诉你们答案。现在差不多是 Facebook 级别的量级，大概 9 亿左右。没错。

Apoorv Agrawal 31:27

如果把它们放在一起比较，结果是这样的：ChatGPT 刚刚在小众领域占据主导地位，而 Gemini 还没有。它正在向社交领域发展。就我个人而言，作为 OpenAI 的投资者，我非常希望……

我希望它能朝着核心实用性发展。但我们一直在问自己一个最大的问题：每个人都在做的知识工作，也就是知识本身——ChatGPT 并不是一个让你和别人聊天的地方，也不是一个让你收发邮件或获得多巴胺刺激的地方，它是一个你需要主动参与、主动提问的地方。而世界上主动提问技术问题的人数，并不代表所有网民的人数。

地球上大约有 80 亿人口，其中 40 亿人上网。消费者应用的大致经济效益是这样的：Alphabet 拥有约 40 亿用户，每用户每年盈利约 100 美元；Meta 拥有约 35 亿用户，每用户每年盈利约 70 美元。

领先的人工智能提供商 ChatGPT 拥有约 10 亿用户，每用户每年约带来 10 美元的收益。所以问题是：我们如何将用户数量从 10 亿提升到 40 亿？知识型工作或许是答案，但我认为我们需要超越知识型工作本身。第二个问题是：我们如何将每用户每年 10 美元的收益提升到 100 美元？我不确定单靠广告和订阅是否可行。

答案是，我们得进军广告领域。而且 ChatGPT 或 Claude 能够投放的广告具有很多优势：更优惠的价格，因为他们能理解你的意图；非常好的归因分析；更高的信任度。我认为这将是今年另一个重大新闻，这绝对会是一件大事。

真正透彻理解广告模式至关重要。十年前 Facebook 上市时，有很多做空 Facebook 的报告，因为人们说："这些广告在电脑上效果不错，但在手机上肯定不行，因为手机空间不够。"令人惊讶的是，我们最终还是在手机上找到了空间。

现在的情况也一样——"我正在进行这场非常私人的对话，我不想被广告打断"，这就是看空的论据。我无法预测最终结果，但我乐观地认为我们会找到答案，这将是对现有经济模式的一次重大突破。我们会在今年晚些时候的某个演讲环节深入探讨这个问题。

谢谢大家。

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“Houston，把Desmond周末跑出来的策略图调出来。”

Brian Kelly对着电脑说了一句话，几张图表随即出现在屏幕上。

放在过去，这道指令至少要穿过几张办公桌：量化研究员整理测试结果，分析师画图，再把材料送到基金经理面前。如今，周末加班的Desmond是Agent，负责上传下达的Houston也是。

Kelly是对冲基金Bracket22的创始人。公司里还有Steffi和Doocy，一个看技术信号，一个专门攻击投资逻辑。四个名字组成了一支投研团队，唯一的人类是Kelly。

这不是他的第一家基金。

2025年初，Kelly关掉了此前经营的加密货币对冲基金。那家公司只有七八名员工，却要覆盖多个国家和时区。工资、奖金、医疗保险、办公室租金加在一起，按Kelly自己的估算，每年相关成本约为500万美元。

几个月后，他开始密集试用AI。重新搭建Bracket22时，Kelly没有把旧团队招回来，而是把一家基金拆开，再用Agent逐个装回去。

严格来说，Bracket22不是替外部LP管理资金的传统对冲基金。它只交易Kelly自己的钱，覆盖加密货币、股票和大宗商品。

但这也让它成了一场足够纯粹的实验：如果没有客户、同事和办公室，一家投资机构还剩下什么？

很多公司引入AI，是给原有团队增加一个助手。Kelly反过来做：先把团队拆成岗位，再给每个岗位安排一个Agent。

Desmond负责量化策略，Steffi负责技术分析。研究完成后，Doocy登场。它扮演红队，不负责把材料写得更漂亮，只负责找漏洞，试着把整套投资逻辑推翻。Houston站在更上层，调用其他Agent，收集结果，再把不同意见送到Kelly面前。

这张组织图里，研究、反驳、协调和决策被刻意分开。Kelly还让专业Agent彼此隔离，希望它们先各自得出判断，不要互相带节奏。最后，他再用自己的经验拍板。

Kelly复制的并不只是几个岗位。他还搭了一套“企业大脑”，把研究资料、历史交易和邮件做成相互连接的节点。在他的比喻里，这些节点像神经元：看到一个新信号时，系统可以找到过去相似的研究；复盘一笔交易时，也能沿着记录返回当初的判断。

这是投研机构里最难被看见的一笔资产。

传统基金的记忆散落在硬盘、邮箱、会议纪要和员工脑子里。人一离职，许多没有写进报告的上下文也跟着消失。Kelly想把这部分经验从人身上搬下来，放进Agent可以持续调用的系统里。只要记录不断增加，这家只有一个人的公司，也能拥有机构记忆。

当然，把Agent隔开，并不等于得到真正独立的意见。如果它们使用相似的模型和数据，就可能从不同岗位出发，走进同一个盲区。Doocy可以模拟投委会上的反方，却不会像真正的合伙人那样，为一句反对意见承担后果。

所以，Kelly始终保留自己的判断来进行最终决策。

最先发生变化的是成本。

在接受CNBC的采访中，Kelly自称Bracket22全部Agent和算力一年的支出约为3万至4万美元。与他给出的旧基金500万美元成本相比，新成本只相当于原来的0.6%至0.8%，降幅超过99%。

被省掉的也不只是七八份工资。

加密货币市场全年无休。过去，为了让基金24小时运转，Kelly要在不同时区布置员工，还要承担福利、办公空间、奖金和管理成本。

现在，Agent不用交接班，也不会在凌晨三点关机。Desmond可以整个周末测试策略，等Kelly上班，再由Houston把结果调出来。

Kelly估计，自己的生产率至少提高了10倍。他甚至设想，一家100人的机构有了AI，可能获得过去1000人的产出，研究覆盖面正在与员工数量脱钩。

过去，一家基金想多看一种资产、多跑一组策略，通常要继续招分析师和工程师。现在，它可以先增加Agent。原本需要提前承担的人力固定成本，开始变成随使用量变化的模型和算力费用。

这会先改变小型资管和自营交易公司的门槛。一个有策略、有资本的基金经理，不再需要先凑齐完整班底，就能获得过去只有机构才负担得起的研究覆盖。

与此同时，金融AI公司的生意也会变化：客户要的不只是一个会总结研报的聊天框，而是一整套数字化班底——有人找信号，有人唱反调，有人调度，还有一个记得住过去所有交易的“大脑”。

基金开始有了一点软件公司的样子：系统搭好之后，新增能力不必再按人头付费。

但省钱不等于创造Alpha

成本省下来了，那投资收益如何？最关键的数字，Kelly没有给，这也是这个案例最具争议的地方。

对基金来说，图表、报告和24小时在线都只是中间产品，最后交出来的只能是收益。Bracket22披露了人员、成本和生产率，却没有披露收益率、最大回撤、夏普比率、胜率，也没有给出相对基准的表现。

因此，人们可以确认Kelly把一家交易公司做得更便宜了，却无法确认这些Agent比从前的团队更会赚钱。

这是投资行业里经常被混淆的两张成绩单。一张记录“做了多少工作”：读了多少研报、覆盖多少市场、测试多少策略；另一张记录“工作产生了什么结果”：在承担同样风险后，究竟多赚了多少钱。

AI很容易把第一张成绩单写得漂亮。第二张要难得多。

成本下降当然有价值。如果投资表现不变，每年少掉数百万美元的运营费用，本身就会改善Kelly的净收益；一些过去不值得测试的小策略，也可能因为试错成本下降而重新进入视野。但省钱不等于创造Alpha，研究数量增加也不等于有效信号增加。

相反，策略跑得太多，还可能更容易在历史数据里撞见偶然规律。当越来越多机构使用相近的模型、数据和框架，Agent也可能让相似策略更快地挤进同一笔交易。人类时代需要几周形成的拥挤，机器或许几小时就能完成。

所以，Bracket22已经通过了运营测试，还没有通过投资测试。Kelly复制了生产投资判断的流水线，能否复制Alpha，要等市场交卷。

大机构能否复制？

很难。

Kelly可以把公司压缩到一个人，首先因为他交易的是自己的钱。没有外部LP，他不用向客户解释某次回撤是不是模型造成的，也不用说服别人把资金交给一个叫Houston的Agent。

自有资本给了Bracket22极大的试错空间。

一旦换成客户资金，问题就变了。一笔交易不仅要方向正确，还要留下谁批准、依据是什么、出了问题由谁承担的记录。受托责任、合规审查、权限隔离和审计要求，并不会因为研究员变成Agent而消失。Agent可以生成意见，却不能替机构签下责任。

目前华尔街大机构的AI探索基本上都是人机合作的：摩根士丹利把部分工作分流给AI；高盛把Devin、Claude等系统放进人与AI共同工作的团队；BNY甚至让“数字员工”拥有登录账号、邮箱和权限，却仍为它们安排人类经理。

大机构的谨慎不完全是因为动作慢。它们要保留的不只是人，还有一条出了问题能够追责、出现分歧能够制衡的链条。对一人公司来说，组织冗余是一笔成本；对管理客户资金的机构来说，冗余有时就是保险。

人才梯队也是同一道题。初级分析师今天是一项费用，几年后可能成为能够识别异常、质疑模型的人。如果拆报表、做假设、写第一版研究都交给Agent，年轻员工从哪里经历错误，又从哪里形成判断？高盛内部有人担心，过度依赖AI会削弱年轻银行家的推理能力。省掉今天的训练成本，可能也会透支明天的高级人才。

所以Bracket22的例子更像一次极限测试，它展示了一种新的基金运作方式：投研机构可以像软件一样被组装，专业分工可以由Agent复制，组织规模不再决定研究覆盖面。

同时它也把基金经理的角色推到更集中的位置——机器负责扩张认知带宽，人要为目标和收益负责。

本文来自微信公众号「AI原生Lab」，持续拆解真实AI落地案例，分享企业AI实践与方法论。

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9月14日，“新美联储通讯社”Nick Timiraos在《华尔街日报》发文，美联储主席凯文·沃什即将面临的一个关键抉择：在通胀持续顽固、能源价格走高的背景下，是否在本周的议息会议上宣布加息。

Timiraos认为，沃什在过去几个月的一系列表态，已经让自己几乎没有“按兵不动”的空间。8月CPI数据超预期，彻底封死了最后一条退路。与此同时，白宫的态度暧昧——口头上说“100%尊重独立性”，却又暗示对加息“不会太高兴”。

距美国中期选举仅剩七周，若沃什选择加息将直接考验特朗普口中对他长达数月的“信任”。但若不加息，沃什的公信力又将如何自处？此前，沃什用“少说话、避免挑衅”的战术维持了白宫与美联储的平衡，而这次会议后沉默将不再是护盾。

沃什如何把自己逼到墙角？

沃什5月接任美联储主席后，6月的首次新闻发布会上释放了强硬的抗通胀信号，市场随即预期他将采取更积极的行动。然而，在随后的议息会议上，他选择维持利率不变，却没有给出令人信服的解释——为什么强硬表态之后，政策却原地踏步？

结果是，他讲话期间长端利率不降反升。Nick Timiraos在文章中写道，这是“投资者不确定他的强硬言辞是否会转化为实际政策”的信号。

8月，沃什在一次主旨演讲中试图修正这一印象。他表示，“几乎没有证据显示借贷条件正在抑制经济”，而且夏季较好的通胀数据并未让他相信潜在趋势已经改善。这番话，实际上是在为加息铺路。

但真正“关上最后一扇门”的，是9月的CPI数据。Nick Timiraos写道，“8月消费者价格关键指标涨幅超预期，打破了此前两个月的改善势头”，而这两个月的改善原本是美联储自身预测的初步验证。数据公布后，市场对本周加息的押注概率迅速升至约90%。

更关键的是，数据落在美联储会前“静默期”内，没有任何官员能够出来“降温”。9月17日的议息会议即将到来，沃什的选择空间却越来越窄。

白宫的“100%支持”里藏着什么？

就在本周会议前夕，白宫国家经济委员会主任凯文·哈塞特（Kevin Hassett）周日在电视上公开表态，称通胀正在改善，美联储没有必要加息。他同时强调，特朗普“100%尊重凯文·沃什的独立性”，并将“100%支持”美联储的任何决定。

这番话听起来很体面，但哈塞特随即补了一句：特朗普对加息“不会太高兴”。

他还提出，美联储在选举临近时调整利率，会“损害其远离政治的声誉”。这句话的逻辑，Nick Timiraos在文章中做了一个反向解读：如果白宫公开要求降息，而美联储在市场普遍预期加息的情况下选择按兵不动，同样会让外界怀疑沃什是在迎合任命他的总统。

换句话说，无论沃什怎么选，都有人会质疑他的动机。这正是美联储独立性问题的核心困境。

特朗普与美联储：从“战争”到“停战”

去年，特朗普对美联储发动了“数十年来最持续的公开施压”。他长期攻击前主席鲍威尔，甚至威胁要对其提起欺诈诉讼。他将经济顾问斯蒂芬·米兰（Stephen Miran）安插进美联储董事会，后者在出席的六次会议上全部投票支持宽松政策。特朗普还试图罢免美联储理事丽莎·库克（Lisa Cook）——这是总统试图解雇美联储理事的首次尝试，最终因最高法院介入而未能成功，但案件至今仍悬而未决。

沃什的到来，暂时终结了这场“战争”。特朗普反复表示“信任沃什会做正确的事”，这一表述让沃什得以避开鲍威尔所遭受的那种公开攻击。

但Nick Timiraos指出，这种“停战”是有条件的。在选举前七周加息，将直接检验特朗普的“信任”能维持多久。

值得注意的是，沃什本人去年曾公开批评美联储降息太慢。当被问及这一立场是否受到可能提名他的总统影响时，他在CNBC上回应说：“鸟儿换羽毛是有时机的，要顺应时势。这与这位总统毫无关系。”

沃什的立场：独立，还是孤立？

面对外界的种种猜测，沃什本人的公开表态始终强调独立性。

"他们选了一个独立的人来做一份独立的工作，这正是我计划去做的，"沃什今年夏天在国会听证时如此表示。

Nick Timiraos在文章中还透露了一个细节：与沃什交流过的人士表示，沃什认为鲍威尔时代的美联储因为说了一些“不必要的对抗性言论”而让局面更糟——比如公开描述关税如何推高价格，或者公开捍卫美联储独立性。沃什的策略是“少说话，避免挑衅”。

这种低调风格，在某种程度上维持了与白宫的和平。但如果本周真的宣布加息，沉默将不再是护盾。

经济学家们怎么看？

围绕这次加息，经济学界并非铁板一块。

前国会预算局局长、共和党经济学家道格拉斯·霍尔茨-伊金（Douglas Holtz-Eakin）的判断颇为直接。他表示，7月之前他认为沃什没有必要在中期选举前冒险与白宫交恶。但7月以来，沃什的表态加上能源冲击和AI繁荣塑造的经济形势，已经让他“无处可站”。

“他的手被逼着出牌了，”霍尔茨-伊金说，“凯文·沃什是个出色的政治家，他得想办法处理好这件事。”

他还预判了后续的可能走向：特朗普和沃什可以默契地让特朗普公开抨击沃什，而沃什默默承受；或者特朗普干脆转移话题，装作什么都没发生。“特朗普会转移话题，而不是正面对抗，因为他不能承认自己犯了错误，”霍尔茨-伊金说。

然而，美国企业研究所（AEI）的保守派经济学家迈克尔·斯特雷恩（Michael Strain）持不同看法。他认为，7月就应该加息，但既然当时没动，现在在选举前几周出手，时机并不合适。

“美联储不幸的现实是，它无法忽视特朗普总统对这一重要机构极度敌视这一事实，”斯特雷恩说。他认为，投资者消化“再次按兵不动”的速度，会比美联储从与特朗普的冲突中恢复的速度快得多。

未来走向：停战之后

美联储的独立性原则，在政治压力面前究竟有多大的韧性？

文章指出，在选举前后调整利率并非没有先例——美联储曾在1988年政治大会前、1994年、2004年、2018年以及拜登任内的2022年均有过类似操作。从历史来看，货币政策与选举周期的交叉并不罕见。

但当下的特殊性在于，特朗普对美联储的敌意已有充分记录，而沃什的每一步棋都在被放大解读。

霍尔茨-伊金的判断或许最为务实：无论结果如何，沃什都需要展示出他是在根据经济数据而非政治压力做决策。

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Anthropic经济学团队近日发布了一套经济情景模型，试图量化AI对就业、增长与薪资的潜在影响，并以交互工具的形式向公众开放，让每个人都能根据自己对AI能力的判断，预览对应的经济图景。

该模型围绕三种情景展开：从温和渐进的"适度情景"，到经济增速翻倍的"实质性变革情景"，再到年均GDP增速高达15%、但大量知识工作岗位消失的"极端情景"。

研究发现，在多数情景下，失业率和工资波动仍处于历史正常区间；但在极端情景中，知识工作者面临薪资下滑甚至长期失业，资本在经济成果中的占比也将显著上升。

Anthropic表示，这一模型及更广泛的研究将用于指导其资助的劳动力市场研究，并为相关政策建议提供依据，目标是确保AI带来的经济收益能够在全社会广泛共享。

该模型当前版本为v1.0，发布于2026年9月，研究者承认模型存在若干局限，并表示将持续迭代更新。

要理解AI如何影响经济，首先要打破我们对“工作”的固有认知。在Anthropic的模型中，经济中的所有工作都不是单一的，而是由一系列**“任务包”**组成的。

以一名护士的一天为例： 她的工作包括巡视病房、抽血、对患者进行分诊、记录生命体征、订购病房耗材等等。随着AI的介入，这个“任务包”会发生怎样的变化？

• 有些任务只有人类能做： 比如给病人洗澡，AI无能为力。
• 有些任务会被AI增强： AI可以帮助护士更快更好地起草出院指南、远程监控患者、规划排班。
• 有些任务将被彻底自动化： 比如记录生命体征或订购耗材，AI可以完全代劳。
• 还会涌现全新的任务： 历史表明新技术总会创造新工作，比如护士未来可能需要审查AI的分诊结果，或评估AI提出的护理计划。

结果是什么？随着AI融入工作，护士的生产力大幅提升，她可以花更多时间与患者沟通。当这种“任务层面的重塑”每天在全国各行各业发生数百万次时，就构成了未来价值超30万亿美元的庞大经济体。

GDP、劳动力市场以及工人的薪资份额，都将取决于AI增强或自动化任务的速度与广度。

未来的经济走向取决于AI能力的进化速度以及各行业的采用情况。Anthropic在报告中重点勾勒了三种截然不同的宏观情景。

第一种是温和情景，渐进的收益。

在这个剧本里，AI的经济影响力类似于互联网的普及。它确实推动了实际的经济增长，但增长率保持在新技术带来的历史正常范围内，一切都在渐进式发生。在宏观经济数据中，你甚至很难立刻察觉到AI的剧烈冲击。

第二种重大情景是脑力劳动的革命。

到2030年，AI将有能力完成一半的知识型工作（其中大部分是自主完成），但并不会被全面采用。此时，经济增长率达到正常水平的两倍。值得注意的是：知识工作者的工资将停滞不前，而其他类型的工人将获得收益。

Anthropic在8月份对超1万名美国人进行的调查显示，大多数普通人的预期与这一情景最为吻合，即到2030年GDP将比没有AI时高出10%，整体失业率升至5%左右。

第三则是极端情景下，出现深刻的经济重塑。

在这一情景下，AI在绝大多数知识工作任务上的生产力超越人类，几乎自主完成所有工作，且基本不为人类创造新的知识型任务。这通常需要AI具备“递归自我改进”能力并被迅速采用。

结果是震撼的：年度GDP增长率将高达15%，经济规模每4.5年翻一番。 作为一个社会，我们将前所未有地富裕；但代价是，从事知识工作的工人急剧减少，失业率飙升至超越典型经济衰退期的水平。

基于上述模型，Anthropic得出了四个值得每一位职场人深思的关键发现。

发现一：经济蛋糕变大，但可能伴随历史性失业。

在所有情景下，AI都会推动GDP增长，社会整体财富大幅增加。但在极端情景下，由于AI实现递归自我改进和快速普及，失业率可能会飙升至历史最高水平。

发现二：痛苦的职业大洗牌。

在重大和极端情景中，脑力劳动者（知识工作者）将面临严重的自动化替代。从个体层面来看，程序员和呼叫中心客服可能不得不转行去做受AI影响较小的电工或护士。

但跨行就业极其困难：工人可能不愿意改变、需要学习新技能，且新工作并不好找。这种洗牌要求的转换越多，就会有越多人陷入漫长的失业期。

发现三：工资出现两极分化，知识工作者面临降薪。

模型显示，虽然全社会平均工资会上升，但这主要集中在非知识型工作领域。 由于对人类脑力劳动的需求减少，知识工作者的工资将面临下行压力。

相反，AI提高了脑力劳动的效率，例如更快地产出物理基础设施的设计和许可，会导致建筑等体力劳动需求大增，推高蓝领工资。

在重大情景中，知识工作者的工资基本持平；而在极端情景中，到2030年，知识工作者的工资将下降10%以上。

发现四：资本吃饱，劳动力分配缩水。

今天，经济每产出1美元，大约60美分归劳动力，40美分归资本。但随着AI接管更多任务，资本用于创造财富的技术和资源将变得更有价值、需求更高，从而推高其价格。

研究发现，在重大和极端情景中，劳动份额将明显下降，资本份额上升。在极端情景下，尽管经济体量急剧膨胀，但到2030年，劳动力的总收入几乎没有变化。

绝大多数知识工作者将面临降薪或失业，工人阶层只能分得更大蛋糕中更小的一块。

面对这样一份略显残酷的预测，Anthropic表示2030年的经济面貌并非不可改变的宿命。它取决于AI究竟能做什么，企业和工人如何应用它，以及最关键的，这项技术的财务收益将如何被分配。

Anthropic团队也坦言，作为1.0版本的经济模型，它极大地简化了复杂的现实，例如没有考虑政策反应、经济周期或超级机器人的出现等。

但这个探索器的核心价值在于警醒：在极端的AI繁荣下，我们面临的主要挑战不再是如何实现经济增长，而是如何确保红利被广泛共享，而不是让成本不平等地压在部分群体，尤其是知识工作者身上。

AI时代的列车已经启动，我们不仅需要关注它跑得有多快，更需要关注车上的每个人是否都能拥有自己的座位。

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9月15日，国家统计局公布数据显示，1—8月份，社会消费品零售总额327569亿元，同比增长1.1%。其中，除汽车以外的消费品零售额301764亿元，增长2.7%。

1—8月份，社会消费商品和服务零售总额同比增长2.5%，其中服务零售额增长4.9%，商品零售额增长1.0%。在服务零售额中，通讯信息服务类、旅游咨询租赁服务类、文体休闲服务类零售额较快增长。

8月份，社会消费品零售总额39824亿元，同比增长0.4%，环比下降0.13%。其中，除汽车以外的消费品零售额36545亿元，增长2.5%。

按经营单位所在地分，1—8月份，城镇消费品零售额283743亿元，同比增长1.0%；乡村消费品零售额43826亿元，增长2.3%。8月份，城镇消费品零售额34457亿元，同比增长0.2%；乡村消费品零售额5367亿元，增长1.6%。

按消费类型分，1—8月份，商品零售额290203亿元，同比增长1.0%；餐饮收入37366亿元，增长2.4%。8月份，商品零售额35280亿元，同比增长0.3%；餐饮收入4544亿元，增长1.1%。

按零售业态分，1—8月份，限额以上零售业单位中便利店、超市零售额同比分别增长5.5%、3.8%；专业店、百货店、品牌专卖店零售额分别下降2.2%、3.0%、10.0%。

1—8月份，全国网上商品和服务零售额134766亿元，同比增长4.6%。其中，网上商品零售额84195亿元，增长4.3%；在网上商品零售额中，吃类、穿类、用类商品分别增长15.9%、4.9%、1.1%。网上服务零售额50571亿元，增长5.1%。

基本生活类和部分升级类商品销售较快增长，限额以上单位饮料类、粮油食品类、通讯器材类商品零售额同比分别增长4.9%、4.0%、27.3%。

汽车持续拖累，通讯器材与必需品消费增长

8月消费市场延续结构性分化：通讯器材、文化办公用品以及食品、烟酒、化妆品等消费保持较快增长，而汽车、建筑装潢材料、金银珠宝及石油制品等大宗及耐用品消费持续承压。8月社会消费品零售总额同比增长0.4%，其中增长最快的类别为通讯器材类（同比增长27.3%），下滑最为突出的是汽车类（同比下滑18.5%）。

增长较快的类别主要集中在通讯器材、文化办公用品及部分必需消费领域。通讯器材类以27.3%的增速领跑，延续较强增长势头；烟酒类增长12.5%，文化办公用品类增长5.8%，化妆品类增长4.9%，饮料类增长4.9%，中西药品类增长4.8%。此外，粮油、食品类增长4.0%，日用品类增长1.8%，餐饮收入增长1.1%，显示居民基本消费需求仍保持一定韧性。

汽车类以18.5%的降幅领跌，成为拖累8月社零的主要因素。金银珠宝类（-17.5%）、建筑及装潢材料类（-11.8%）、家具类（-7.9%）和石油及制品类（-7.0%）降幅也较为明显。此外，体育、娱乐用品类（-4.8%）、限额以上单位商品零售额（-4.0%）、服装鞋帽针纺织品类（-0.5%）均出现不同程度下滑，反映耐用品与大额可选消费修复仍不均衡。

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9月15日国家统计局发布数据，1-8月份，全国固定资产投资（不含农户）293092亿元，同比下降7.2%（按可比口径计算，详见附注7）。其中，知识产权产品投资同比增长9.2%。

分领域看，基础设施投资同比下降4.0%，制造业投资下降2.3%，房地产开发投资下降19.9%。

高技术产业投资同比增长5.2%，其中信息服务业，航空、航天器及设备制造业，电子及通信设备制造业投资分别增长22.7%、14.9%、6.9%。

分产业看，第一产业投资5832亿元，同比下降2.4%；第二产业投资113094亿元，下降2.9%；第三产业投资174166亿元，下降9.9%。

工业投资同比下降2.9%。其中，采矿业投资增长3.4%，制造业投资下降2.3%，电力、热力、燃气及水生产和供应业投资下降6.9%。

基础设施投资（口径详见附注1）同比下降4.0%。其中，信息传输业投资增长28.4%，航空运输业投资增长16.7%，水上运输业投资增长14.7%。

分地区看，东部地区投资同比下降9.4%，中部地区投资下降8.7%，西部地区投资下降8.8%，东北地区投资下降25.5%。

分登记注册统计类别看，内资企业固定资产投资同比下降7.1%，港澳台投资企业固定资产投资下降6.9%，外商投资企业固定资产投资下降4.3%。

1—8月份，民间固定资产投资同比下降10.1%。从环比看，8月份固定资产投资（不含农户）下降0.5%。

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此外，1—8月份，新建商品房销售面积49880万平方米，同比下降12.1%；其中住宅销售面积下降13.0%。

与此同时，国家统计局数据显示，1—8月份，房地产开发企业到位资金50893亿元，同比下降21.0%。

房地产开发投资完成情况

1—8月份，房地产开发企业房屋施工面积560770万平方米，同比下降12.8%。其中，住宅施工面积389347万平方米，下降13.2%。

房屋新开工面积29894万平方米，下降24.8%。其中，住宅新开工面积21840万平方米，下降25.4%。

房屋竣工面积21097万平方米，下降23.7%。其中，住宅竣工面积14798万平方米，下降25.4%。

商品房销售和待售情况

1—8月份，新建商品房销售面积49880万平方米，同比下降12.1%；其中住宅销售面积下降13.0%。

新建商品房销售额47470亿元，下降13.0%；其中住宅销售额下降13.1%。

根据住房城乡建设部数据，1—8月份，二手房交易网签面积（见附注6）54923万平方米，同比增长10.6%。

8月末，新建商品房待售面积75349万平方米，同比下降1.1%。其中，待售3年以下面积54819万平方米，下降4.2%。

房地产开发企业到位资金情况

1—8月份，房地产开发企业到位资金50893亿元，同比下降21.0%。

其中，国内贷款6880亿元，下降33.3%；自筹资金18432亿元，下降20.0%；定金及预收款16037亿元，下降14.8%；个人按揭贷款6846亿元，下降22.4%。

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9月11日，雪佛龙首席执行官Mike Wirth在德克萨斯州奥斯汀举办的一场能源会议上表示，维系市场稳定的各类机制已基本发挥殆尽。Wirth说：

所有这些机制帮助缓解了价格和供应风险，但它们现在已基本用尽，我们系统中的缓冲空间与冲突开始时相比已大幅减少。

他补充称，油价走势难以预判，但当前局面下价格快速回落的前景令人难以乐观。Wirth表示：

我希望能告诉你，我看到了某些局势缓和的理由，但现在确实很难看到这种可能。

全球商业燃油库存已连续超过六个月持续下滑，战略原油储备进一步动用的空间也所剩无几。沙特阿拉伯一条绕过霍尔木兹海峡的关键输油管道上周遭到袭击，据分析师估计，每日约250万桶原油因此被截留于已然紧绷的全球市场之外。

美国原油价格在过去三周内飙升19%，目前交投于每桶102美元附近；柴油零售价攀升至每加仑6.23美元的历史纪录，汽油价格也从今夏短暂跌破4美元后反弹至4.32美元。

特朗普政府坚称市场扰动属于暂时性现象。美国内政部长Doug Burgum周一在休斯顿G-20活动上表示，当前油价上涨是"暂时性干扰"，并驳斥了外界关于美国正考虑禁止成品油出口的猜测。

然而，这一表态与石油业高管的判断形成明显落差，后者对局势走向日益感到忧虑。

资深能源顾问指出，在伊朗战争看不到任何解决迹象的情况下，局势存在失控风险。

Quantum Capital Group创始人兼首席执行官Wil VanLoh在奥斯汀会议上表示，谈判优势通常归于有时间、有耐心的一方。他指出，伊朗"愿意承受痛苦，其人民已经承受了数十年的苦难"，暗示德黑兰在持久战中具有天然心理优势。

投资机构Pickering Energy Partners创始人Dan Pickering则表示，特朗普此前曾表示战争将持续至11月中期选举，但投资者普遍认为冲突将延续更长时间。Dan Pickering称：

那是一个信号，说明这场战争将会拖下去。

特朗普已承诺对伊朗施加经济压力，并排除地面部队介入的可能性。与此同时，伊朗持续袭击途经霍尔木兹海峡的油轮，即便特朗普政府此前曾宣称已秘密护送多艘船只安全通过该水道。

而当前危机中，柴油市场面临尤为严峻的压力。

据《华尔街日报》此前报道，ExxonMobil、雪佛龙和ConocoPhillips三家美国最大石油公司的首席执行官，早在今年3月就曾向包括Burgum和能源部长Chris Wright在内的特朗普政府官员发出警告，称霍尔木兹海峡长期关闭可能导致柴油等成品油出现严重短缺。

Pickering指出，中东冲突与俄罗斯局势导致炼油产能受损，叠加农业收割季即将到来，农用重型机械对柴油需求庞大，供需缺口恐将进一步扩大。他说：

柴油没有简单的解决方案。

白宫表示，正通过两条路径积极应对：推动委内瑞拉增产，以及提升美国本土炼油产能。一名美国高级官员表示，政府对目前两方面的进展均感到满意。

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黄仁勋的靶子，是Anthropic CEO Dario Amodei近期发表的那篇引发广泛讨论的博文——该文联合多家前沿实验室，对AI安全风险发出警告，甚至量化了"文明级灭绝"的概率。黄仁勋说道，"这是编造的。这些人受过良好教育，被称为研究员，在实验室工作。这些词汇的叠加加上这种预测，令人恐慌，不应该这样做，这是不负责任的。"

峰会进行中，美国总统特朗普突然致电现场，直言"这整件事就是个骗局"，并表态将坚定支持数据中心建设，称AI是"未来20至25年的石油"。

两人的联合发声，为当前围绕AI监管和安全的激烈争论注入了新的变量。

“这些预测全都错了”：黄仁勋逐一清算末日预言

黄仁勋在台上直接点名过去几年流传最广的AI恐慌预测，并一一对照现实：

• "有人预测五年内放射科医生将被AI完全取代，结果恰恰相反，我们比以往任何时候都需要更多放射科医生。"
• "有人预测六到十二个月内90%的代码将由AI生成——错了。有人预测六到九个月内50%的初级岗位将消失——也错了。"
• 他还提到，GPT-2和Llama 3曾被认为"太危险不能发布"，以及"明年将有一半白领工作消失"等预言，统统落空。

黄仁勋的结论直截了当："这些预测不基于科学，不基于研究。所有基于科学和研究的证据都指向相反的方向。这是对未知领域的恐惧。"

他同时表示，对于Anthropic CEO Dario Amodei近期发表的相关博文，他认为其中涉及安全的部分值得认真对待，但关于未来的"科学预测"部分"明显缺乏科学依据"，"由科学家说出口，却不是科学的东西，这是不负责任的"。

RSI不是“黑魔法”：黄仁勋解释递归自我改进的工程逻辑

针对近期市场热议的递归自我改进（RSI）技术，黄仁勋给出了他的技术判断。

"RSI是一套系统性思路的组合，"他说，"从上下文学习、技能积累、反思机制，到强化学习和合成数据生成，这些都是非常合理的想法，能让AI在解决问题上持续进步。"

他进一步解释，通过LoRA等低秩适配方法，可以在不重新训练基础模型的情况下提升模型能力；而随着时间推移，再用积累的经验重新训练基础模型，整个流程在工程上完全可控。

黄仁勋认为，"RSI"这个词正在被某些人"武器化"，刻意制造出技术将"螺旋失控"的印象。他的反驳逻辑很简单："你可以在公司内部做RSI，但当你发布产品时，你必须评估它，必须测试它，必须确保没有回归问题。基本的工程控制流程就在那里。"

特朗普现场致电：数据中心是“下一个20年的石油”

峰会进行到英伟达战略拆解环节时，特朗普突然致电黄仁勋，并被接入现场扩音系统，向在场数千名观众直播讲话。

特朗普表示："这整件事就是个骗局。数据中心是伟大的，它让人们富裕，让各州富裕。它是未来20年、25年的石油，比互联网还要大得多。"

他同时批评部分反对数据中心建设的声音"正在为不希望美国成功的人服务"，并明确表态："机器人不会统治世界，AI不会接管世界，整件事就是个骗局。"

特朗普还提到，美国目前有约20万亿美元投资正在流入，并将此与前任政府时期的不足1万亿美元进行对比。

黄仁勋在通话结束后表示，特朗普能够"看穿这场骗局"，在民调显示反对声音占主导的情况下仍坚持立场，"这需要勇气"。

英伟达的战略逻辑：向上走多远，向下压多低

在资本配置和生态战略上，黄仁勋阐述了英伟达的核心原则："尽可能往上走，但尽量保持在低层。"

他解释，英伟达的目标是帮助整个生态系统成功，而非从中切走一块。"如果不是英伟达创建了cuDNN，所有框架都不会存在。如果不是我们创建了Megatron Core，大规模训练就不会发生。我们发明必要的技术，然后让千花齐放。"

在收购Hugging Face之后，英伟达在开源领域的布局愈发清晰。黄仁勋透露，英伟达目前在自动驾驶、生物医药等五个垂直领域拥有前沿开源模型，包括全球首款"会思考的自动驾驶汽车"Alpamayo，以及蛋白质合成模型Proteina Complexa等。

他强调，英伟达进入这些领域的逻辑是"客户需要，而他们自己还没有能力做"，而非主动颠覆竞争对手。

在融资生态方面，黄仁勋提到英伟达正与黑石、高盛等机构合作，通过Cloverleaf等项目为AI基础设施建设提供融资支持，并在澳大利亚、东南亚等地持续扩展区域云合作伙伴网络。

“在某些领域，超级智能已经到来”：黄仁勋的技术判断

在峰会尾声，黄仁勋对当前AI发展阶段给出了他的判断。

主持人提出"我们是否已经进入AGI时刻"，黄仁勋回应："我认为我们也到了。"

他随即补充了自己的定义框架："当你看一辆自动驾驶汽车，我不需要它给我做煎蛋卷，我只需要它开车。在这个窄域里，它就是超级智能——事故率是人类的十分之一。蛋白质合成、虚拟筛选，我们已经在那里了。"

黄仁勋最后呼吁："我希望我们能降低戏剧性，最重要的是，我们需要让整个美国一起前进。这才是我们成功的方式。"

访谈全文（略删减）如下：

Jensen Huang：末日论是骗局，超级智能已经到来，AI的未来（特朗普总统连线）

All-In Podcast | All-In Summit 2026 | 2026年9月15日

文字记录

主持人 00:00

有些人称之为"远见"，对我来说这是一个分量极重的词，因为我相信远见至关重要。我们为此中断了每周的常规节目，而能让我们这么做的只有三个人：特朗普总统、耶稣，还有Jensen——全球第一播客诚挚欢迎他的到来。他就是Jensen Huang，英伟达的创始人、董事长兼CEO。无论你是否意识到，他的每一个决策都在塑造着你的未来。英伟达是这个市场最重要的股票，而Jensen可以说是史上最出色的企业家。公司营收同比爆发式增长97%，需求不仅已经强劲，实际上还在持续加速。英伟达是唯一一个完整全栈AI工厂的计算平台。GPU就像一台时间机器，它让你能更早看见未来。如果我们能看见未来、预测未来，我们就有更大的机会把那个未来塑造成它最好的样子。

请欢迎Jensen Huang！他一出场就赢得了全场起立鼓掌。女士们先生们，"GPU耶稣"来了，大家都爱你。谢谢，我也爱你们。我们喜欢全球第一播客，也喜欢你这件新夹克。

Jensen Huang 01:28

我觉得你们需要一些活力。我知道我们今天要聊的都是严肃话题，但我们得充满活力地聊。

主持人 01:39

让我们从这个周末的那篇文章说起吧。哪篇？

主持人 Chamath 01:45

就从Dario那篇文章说起吧，这篇文章其实很有海明威的风格。有没有人用Pangram检测过？我甚至不知道里面有多少是AI辅助写的，但确实是一篇相当惊人的文章。让很多人感到意外的是，前沿实验室们纷纷为这篇文章背书、聚集在它周围。Jensen，能不能帮我们梳理一下——这到底发生了什么，你是怎么解读的？我们再深入聊里面的一些细节，先说说你的整体看法。

Jensen Huang 02:14

那篇文章涉及的内容非常多。首先，其中有一部分关于安全，这我们必须非常认真对待。安全是重中之重，这一点显而易见。安全与领导力之间并非非此即彼的选择——你可以快速创新、快速执行，美国可以领跑，同时做到安全。我认为把这两者对立起来是个伪命题，但安全本身当然极其重要。

文章中还涉及内部控制问题，我认为Dario说的就是这个。显然，那位名叫Coxson的举报人所揭露的事情是非常严肃的——只要有人举报，就必须认真对待。我认为Coxson有很大的勇气把他的顾虑公之于众。即便如此，那些顾虑之中有些问题是被混为一谈的。

举报这件事本身，我认为是对的。但文章中关于未来的科学预测，就没那么站得住脚了，因为它并不建立在科学基础上。写这篇文章的是一位科学家，但内容显然没有科学依据，这一点我不认同。

至于文章中提到的暂停、放缓开发进度，这些都是他们自愿可以做的事情——如果他们觉得公司已经失控。如果Coxson看到了失控的迹象——当然我们不知道他具体看到了什么——也许这与从研究到工程的转型有关。众所周知，这些实验室正在从研究机构转型为工程组织，拥有非凡的人才和卓越的工程能力，但工程毕竟不同于研究，这个转型过程难免有些磕绊。我们不知道他究竟看到了什么，最终只有他自己知道。

但如果问题真的出在缺乏控制上，那就是另一个议题了。政府该如何应对？监管这个词一下子就把所有问题都覆盖了，一篇博文里什么都有。

主持人 Chamath 04:35

你能帮我们梳理一下吗？比如"文明性死亡"这个说法——我都不知道怎么向我妈解释。当非常聪明的人把这些概念量化，比如"10%的灭绝概率"，这可能才是让很多人感到不安的地方。没有人知道怎么向普通人解释这意味着什么，或者这怎么可能发生。

Jensen Huang 04:56

我们不应该这么说，因为这是凭空捏造的。这些人受过良好教育，他们被称为研究人员，在实验室工作。但这些词汇和这种预测放在一起，是令人震惊的，是不负责任的，不应该这么做。

Jensen Huang 05:23

让我们回到真实的事实上来看看。曾经有人预测，五年内放射科将被人工智能完全取代，世界上将不再有放射科医生。事实证明恰恰相反——我们比以往任何时候都需要更多的放射科医生。不过，AI确实已经完全渗透了放射科领域，它实现了扫描读取的自动化，这很好。

又有人预测，就在去年，六到十二个月内90%的代码将由AI生成——这被证明是错的。去年还有人预测，六到九个月内50%的初级岗位将消失——同样被证明是错的。说GPT-2太危险不能发布，说Llama 3太危险不能发布……我们听说过一半白领工作明年将消失，说会发生"就业末日"。所有这些预测都被证明是错的。我们必须对这些荒谬的预测负责，有人必须为此承担责任，我们应该把这些都记录下来。当然，人们确实在记录，也会提醒我们——这些预测与美国赢得AI竞赛是相互矛盾的。

主持人 Chamath 06:56

简单来说，有些人会说"相信专家"，并援引新冠疫情作为类比——同样是从研究人员、受过教育的人开始，他们对这件事有着其他人所不具备的不对等的认知，然后说出了一些最终被事实证明不正确的话。所以现在存在一场战争，"相信专家"运动和"让我们看看这些预测的实际历史记录、让我们更有条理地思考"这两派之间的战争。

你认为这背后是什么？是商业利益还是政治利益？你觉得他们为什么这么做？

Jensen Huang 07:44

首先我要说，这些是史上最举足轻重的一批公司。他们有顶尖的工程师、杰出的研究人员，做出了真正了不起的工作。一方面，我与他们作为公司伙伴关系非常紧密；另一方面，我们不得不在公众面前进行这样的对话，这实在令人遗憾。我认为这些公司应该按照我们过去建立公司的方式来运营——悄悄地做。

说话人3 08:11

Jensen，你不允许公司里的任何人代表整个组织发言，尤其是在他们状态不好或者一时冲动的时候，他们不能代表你和公司随意发推，对吗？

Jensen Huang 08:31

对，因为他们加入我们公司的时候，我们就告诉他们——这是你在我们公司工作的行为准则。如果你认同英伟达的文化——大家都知道，英伟达的文化和员工满意度极高——员工们喜欢公司的稳定性，喜欢我们的核心价值观始终如一：照顾好员工家庭，创造让他们完成一生心血之作的条件，做有意义的工作，尽量保持低调，并为每个人的成功做出贡献。这些核心价值观会吸引认同的人加入。

但当你来我们公司工作时，也有一些事情我们不欢迎。比如，我们不欢迎在公司内部进行政治讨论。关于种族、宗教、政治等话题，我们告诉员工，这些留到公司外面去谈。英伟达是一家去政治化的公司，我们是跨党派的，我们希望美国成功。无论哪届政府执政，我们都会尽一切努力帮助美国成功。

Chamath 09:51

那在AI监管问题上，更具体一点，Satya今天早上也在这里，他的说法是：在讨论可能会大幅阻碍发展的监管之前，为什么不先把基础做好？为什么不先把评估做对、把标准化做好？你的立场是什么？

Jensen Huang 10:00

把工程做好。把研究以更可预测的方式转化落地，这样就不会引发恐慌。在准备好对外发布之前，把它留在内部。

Demis提出了一个类似FINRA（金融监管机构）的监管框架。Dario想要什么并不清楚，他说的是某种跨国性的管控机制。你的立场是什么？

Jensen Huang 10:33

监管应该解决实际存在的问题。所以问题是，我们实际上遭遇了哪些真实的问题？如果你审视所有实际发生的问题，目前所有的问题都来自实验室。原因在于——为他们辩护一下——他们拥有最多的算力，因为他们正在尝试解决前沿问题。所以可以合理推断，前沿实验室将是最大风险的来源。一个高中生不太可能造成什么问题，因为他们根本没有足够的算力；一家初创公司也不太可能成为原因，因为同样没有足够的算力。事实上，除了前沿实验室之外，地球上的任何人都没有足够的算力。

Jensen Huang 11:36

现在的问题是，如果你审视实际发生的事情——他们在做开创性的工作，真的非常困难。他们正在从研究转向工程。我能理解——他们同时在建设公司、构建文化、推进技术、搭建工程体系、开发产品，一切都在同步进行。

Jensen Huang 12:00

所以我能理解这有点像"头发着火"的状态，但尽管如此，某一家实验室的四起事件，另一家实验室的那个重大事件，首先要做的就是从工程角度去找出根本原因：发生了什么？我们本可以做什么不同的事？我们将要落地哪些措施——无论是技术、方法还是流程——来确保不再发生。我敢打赌，在每一个案例中，这些问题在未来都是可以在他们控制范围内加以预防的。

我相信那四起事件不会再次发生，我相信他们已经找到了根本原因并加以修复，我相信他们现在有了更好的技术——沙箱、运行时环境、监控器、持续监控系统等等——这些都比以前好得多。

Jensen Huang 13:05

另一种可能性也不太可能——即他们分析完这些事件后得出结论说：我们不知道发生了什么，我们根本无法控制，需要请社会来帮忙。如果真是那样，那我们才应该派工程师进去协助他们。但我觉得不会，他们拥有极其优秀的人才，这些问题都在掌控之中。

说话人4 13:46

我们并不是在真空中运作。昨晚你告诉我，GLM的开发者——将要投入30亿美元进行递归自我改进的实验。

能不能给Jensen介绍一下背景？就是那个公告——Zippo.com的创始人刚刚募集了50亿美元，并表示其中一个优先方向就是实现递归自我改进，也就是用AI来训练下一代AI，并尽可能地将这个过程自动化。

Jensen Huang 14:08

是的，这是个新的热门词汇。但大家要知道，RSI（递归自我改进）其实是一套系统性思路的组合。它从上下文学习开始，包含技能学习、反思、强化学习和合成数据生成。这些都是非常合理的思路，能让AI在解决问题的过程中不断进步。

Jensen Huang 14:31

你还可以使用低秩适应（LoRA）等方法，这些都不需要更新基础权重。你实际上可以改善权重，通过LoRA、合成数据生成和强化学习来增强模型，而不必重新训练基础模型。随着时间推移，你可以用积累的所有经验再次训练基础模型。

Jensen Huang 14:53

所以我认为，用技术来提升各类任务的生产力——包括构建AI本身——是非常合理的。这是个非常符合逻辑的想法，我相信所有人都在不同程度上这么做了。只是这个词现在被人用来将技术"武器化"，好像这一切会螺旋失控一样——他们就是想给人这种印象。

但你并不相信？当然不信。原因是什么？很简单，你可以在公司内部整天做RSI，但当你要发布产品的时候，你必须对它进行评估。你不是还要重新测试吗？你不是还要确保没有功能退化吗？这些基本的控制流程，随着这些实验室从研究机构向工程组织转型，他们的管控会越来越好。更好的管控来自方法、知识、实践、工具和技术的积累，这些都会实现更好的验证与测试，从而确保RSI在内部安全推进，优质产品对外安全发布。

关于开源

Chamath 16:09

说说开源吧。Hugging Face的收购将是最重要的交易之一——我甚至不想称之为"交易"，因为它的意义远不止于此。能不能给我们讲讲你对开源模型、闭源模型和开放权重的第一性原理理解，以及它们在生态系统中应该如何随时间发展？

Jensen Huang 16:28

这个世界既需要闭源模型，也需要开源模型。这个周末我尽可能多地使用闭源模型，用了四个。它们表现非常出色——处于前沿水平，体验很好，能写、能用，效果惊人，而且还在不断进步。我对闭源模型的比喻是——

Jensen Huang 16:49

就像瓶装水。水是免费的，大家，不知道你们知不知道，但水是免费的。今天早上我用了很多免费的水洗澡。你在合适的地方用合适的水。这和电力没什么区别，和我们日常使用的各种商品没什么区别——你需要两者兼备。

在开源这一侧，你需要它的原因可能是主权考量、隐私考量，或者专有技术考量。看看事实：过去六个月里，有4000亿美元的风险投资流入了AI原生公司，其中80%使用的是开源模型。如果没有开源模型，他们怎么实现自己的梦想？因为他们的梦想和前沿实验室的梦想不一样。美国有太多种创新方式，这是我们的核心优势之一，好主意源源不断涌现。

开源模型让这一切成为可能——让每一家公司、每个行业、每位研究人员、每位教师、每位学生、每家初创公司都能参与。要赢得AI竞赛，靠的不是几家科技公司的胜利，而是美国每一个人的胜利。他们中有些人会用闭源模型，很多人会用开源模型。

关于来源是否重要的问题。全球开源贡献中，很大一部分来自中国。他们有更多的工程师，通过顶尖大学（如清华大学）大批量培养理工科人才。

Jensen Huang 19:03

我们下载Linux、下载Kubernetes，以及各种软件，其中很多都有中国人参与贡献。但一旦你下载了，它就是你的了。我们fork它，改进它，把它变成我们自己的。当你下载一个中国模型，它碰巧是由中国的优秀研究人员做出来的，但现在它是你的了，你可以用它做任何你想做的事。

所以，竞争的关键究竟是什么？竞争其实在于谁能最好地利用这项技术。上一次工业革命的发明者——麦克斯韦、伏特、安培——没有一个是美国人，那次工业革命源于欧洲，但我们比世界上任何地方都更好地利用了它，看看结果如何。我要确保这一次也是如此。

Jensen Huang 20:42

令人沮丧的是，如果这些“AI末日轮”说法是真的，那我们就应该讨论它并采取行动。即便是真的，我们也应该花更多时间去解决它，而不是去让一群对此无能为力的人担惊受怕。建好它，是我们的责任。

Jensen Huang 21:01

历史上有没有过这样的时刻——如此多的人如此坚定地声称某件如此不真实的事情？而且这些说法是有实证的、是明显的谎言，从逻辑上讲也站不住脚，既没有科学依据，也没有研究支撑。所有基于科学和研究的证据都指向相反的方向。这不过是对未知边界的恐惧——人类从未到达那里，从未见过那里的样子，所以我们害怕，于是很容易就告诉所有人那里很危险。

Jensen Huang 21:29

也许这还和个人经历有关。让我举个例子：当我刚毕业的时候，我是一名工程师，打字不多，因为我是软件普及之前的第一代工程师——我们必须先去制造能运行软件的计算机，才能让软件成为可能。

你能想象吗，现在这一代工程师，当他们进入工程领域，花所有时间打字？那就是你工作时做的事：给你一台笔记本，给你一把椅子，你就开始打字，从早到晚。但在打字之前也有工程，对吗？所以你能想象，这个世界有一座工程工作的大山要攀登，其中大部分不再是打字了？我们过去有不打字的忙碌工程师，我相信我们在告别打字之后也会做出伟大的工程。

我说的打字，我是指写代码。即便在英伟达，当软件工程师跟我说话，我也常说：你只是在打字。我一直这么说，当然是开玩笑。我还跟他们说，我最喜欢的键是退格键，因为最好的软件是最小的软件——我希望你多用退格键。

特朗普总统实时连线

主持人 22:50

我们来拆解一下英伟达。从最底层开始——哦，这不是计划好的，但我们知道是谁来了。

Jensen Huang 23:09

总统先生！是的，我要告诉您，如果不是因为您打来电话，我现在正和Besties们同台。台下是Sacks、Jason、Chamath还有David，我坐在几千人面前。结果我们聊着聊着，恰好聊到了您。干得漂亮，先生。能看穿这一切需要很强的洞察力，我们都非常感激。

来，和现场观众打个招呼？Jason，来，开免提。把POTUS（总统）怎么开免提？对准麦克风——先生，请稍等，我们来架个麦。

总统先生，您现在在和全球对话。

特朗普总统 24:33

生活中有趣的地方就在这里——Jensen能研发出全球最复杂的芯片，没有人能在10年内仿制，但他就是搞不定怎么开免提。这简直像个阴谋。

我可以说，国内很多州也很高兴——那些原本什么都分不到的地方，现在被大量企业青睐。现在你能看到，他们在芬兰建数据中心，谷歌也想在芬兰建一个大的，但我对此不高兴，因为他们在国内无法获得建设许可。我告诉你，整件事就是一场骗局。数据中心是好东西，它让人们富裕，让各州富裕。它是未来二三十年的"石油"，比互联网更大，AI更是如此，影响深远得多。而他们偏偏帮那些不希望这一切发生的人的倒忙。这些人可能是出于政治目的。我们不会让这种事发生。这是一场骗局。

Jensen Huang 25:30

您说得对，我们不会让这种事发生，先生。机器人不会统治世界，这不会发生。

特朗普总统 25:46

我叔叔曾是MIT最顶尖的教授之一，在那里执教了41、42年，被誉为最聪明的人之一。他做过很多了不起的事，Jensen对此都有所了解。所以如果你相信遗传的力量，我有那样的基因。这也解释了为什么我对AI有这么深的理解——我不仅了解AI，我对AI还有常识性判断。机器人不会接管世界，AI不会接管世界，整件事就是一场骗局。

特朗普总统 26:33

当然，我们也要谨慎，做事要审慎。但这并不意味着我们要在接下来十年里一边发展一边试图摧毁它。我完全支持你们。我原以为你和我想法一样，果然如此。

Jensen Huang 26:52

是的，先生。如果我们要领跑，我有一句话：谁赢得AI，谁就赢得一切。它比互联网更重要，谁赢得AI，谁就赢得这场竞争。我们不能让这种阻碍发展的事情发生，数据中心尤其如此——很多曾经衰落的社区，如今因为有了数据中心，已经变成了富裕社区，非常富裕的社区。我们要确保在这场AI竞赛中，美国每一个行业、每一家公司、每个州、每个人都能赢。

特朗普总统 27:25

对，我对此有强烈的立场，而且我有能力去做些什么。我们不会让那些事发生。我不知道现在会议室里有谁，但我们下次再见。

Jensen Huang 27:38

先生，您听到了吗，数千人在为您鼓掌！

说话人5（特朗普总统） 27:49

Jensen做得非常出色，David也做得非常出色。祝大家好运，我们要着眼未来。这个国家从未如此繁荣，有20万亿美元的投资涌入国内，而拜登的四年不过是不到一万亿，这只是一年的成绩。这个国家，真的是前所未有。我们会继续保持下去。谢谢大家。

Jensen Huang 28:17

谢谢您，总统先生。再见。

Jensen Huang 28:30

你知道这会发生吗？我起初以为是个节目效果，然后我说"开免提"的时候，意识到是真的。他就这样随时给你打电话？

说话人6 28:58

他在Oval Office打来的时候我们正在睡觉，他让人叫醒我们。他在问谁来参加晚宴，列了一遍名单，然后问：Jensen呢？我说：不，先生，他在度假，而且这个假期已经推迟了五年了。他说：把他叫来。

不过，你觉得他为什么能看穿这场骗局？这件事真的相当非凡——这项议题的民调支持度是负80。对任何坐在椭圆形办公室的人来说，你都会顺着民意走，顺应大众的意愿。而禁止数据中心和AI，在这一刻似乎是最受欢迎的选择。

Jensen Huang 29:25

但他说这是骗局，并且直接点破了。他是怎么做到的？我说实话，我不太确定。因为很多人已经上当了，这件事错综复杂。起初这件事是建立在两个支点上的：第一个支点是国家安全，但最近已经被完全推翻了，那个叙事不再站得住脚。现在的支点变成了安全。

Jensen Huang 29:51

如果我们希望AI是安全的，第一要务是确保开发AI的实验室是可控的，要有良好的评估体系。如果我们希望引入第三方评估机构，这和财务审计没什么不同——审计员不必比我们更精通业务，但他们要问对问题。我同意应该有多个独立的审计方或评估方，这样可以避免任何一家机构被收买或受到不当影响。解决这个问题的方式有很多。

我认为最重要的第一件事，是让我们把技术建好，把测试做好。我完全承认，正在构建的东西是非同寻常的——但这些也是非同寻常的公司，我们理应以非同寻常的标准要求他们，他们自己也愿意被如此要求，我也愿意。

英伟达战略拆解

说话人3 30:57

我想回到开源话题。大约一年前，我们还没太把开源当回事，它还落后两年或十八个月。

Jensen Huang 31:17

（关于特朗普总统的通话）通话中有一句话我快要说了，我说完可能会有麻烦，他肯定会回头打电话来。但我想告诉他，也告诉在座各位：AI正在创造大量的工作岗位。

Jensen Huang 31:35

他从政以来最希望做到的事情，也是我第一次见到他、和他第一次通话时他说的——是在美国创造就业，重新工业化美国，确保美国有足够的能源来支撑下一次工业革命。没有能源，就没有工业增长。所以他希望实现能源增长、就业增长，重建供应链。

Jensen Huang 32:02

看看我们正在做的这一切，就在此刻，实实在在地发生着。我们在创造比以往更多的工作岗位，创造软件岗位。就像我们刚才说的，4000亿美元的风险投资在最近六个月内涌入AI行业，这创造了大量工作岗位，也带来了巨大的算力需求——我对此当然高兴——这同样带来了对数据中心的巨大需求，这是我们必须谈到的话题。

我最近和德州州长Abbott交谈，他希望呼吁业界更加关注小社区——在我们全美各地建设数据中心的过程中，要成为更好的倾听者。

Chamath 32:45

让我们真正聊聊这个话题。英伟达真正令人印象深刻的地方，如果你拆解它的各个组成部分，就会发现你实际上不得不成为AI的"银行"来推动整个生态系统启动，而且是在所有层面上做到这一点。你刚刚和Cloverleaf做了土地、电力、建筑一体化的合作，又联合贝莱德、高盛等机构创建了融资能力。能不能帮我们梳理一下你的资本配置策略？需要发生什么，才能让更广泛的生态系统参与者进来，共同承接下一阶段的资本投入？

Jensen Huang 33:32

我们正在经历一场新的工业革命，这一点在各个层面都是真实的。这个新产业需要制造业——就像电力、互联网时代一样，而AI的时代也不例外。我们现在可以用AI找到任何东西，可以询问并了解任何事情。这就是我们的未来——我们接入以太，向它提问任何我们想知道的，它都可以向我们解释。

Jensen Huang 34:04

但要实现这一切，就必须生产出这种智能。这是一个生产过程，这就是为什么必须建设这些基础设施。而一旦基础设施建好，问题就变成了：美国其他层面的建设如何跟上？

这个产业不仅仅关乎模型，不仅仅关乎芯片，更多是关乎上面的应用层，是关乎基础设施层——数据中心及所有配套设施、建设施工、电力和发电系统。我着眼于整个生态系统，寻找瓶颈所在。如果有伟大的公司正在某些受到制约的环节建设发展，也许上游供应链需要扩大规模，这样当我们准备好部署算力时，他们就能为我们提供支撑——土地、电力、建筑一体化。

Jensen Huang 34:52

这和向上游审视供应链没有什么不同。可能我比大多数人都更多地考虑长期供应链，因为我们公司规模非常大。为了让我们成功，必须有一大批公司来支持我。Corning的Wendell要支持我，TSMC当然要支持，存储公司也要支持。所以我们很早就开始与所有这些公司合作，早在增长到来之前，就为增长的到来做好了准备。现在我在做的，是向下游延伸。

Chamath 35:31

有一个规律是，利润随着时间推移往往向上迁移，迁向应用层，在应用层可以更长久地获得超额回报。你收购了Hugging Face，现在积极进入推理服务业务。感觉Open Router这样的产品很合理，构建比Bedrock更好的产品也显而易见。我猜你也在思考这些。那自然的结论是什么？因为另一边的人们显然毫不介意往下走，而你有最好的资产负债表、顶尖的工程师，以及经过验证的执行能力。你怎么看向上延伸这件事？

Jensen Huang 36:18

英伟达运行着全球每一个模型，这一点令人叹为观止。大约一年半前，我们只跑OpenAI的模型，现在看看有多少出色的模型可用：Meta的模型、Grok、Gemini，Anthropic也在我们平台上快速扩展。从一年半前到现在，大量前沿AI模型已经开放可用，AI实验室的数量还在增加——"Ineffable"、"Reflection"、Physical Intelligence，名单不断延伸。

所有这些实验室都在英伟达上构建，原因是——作为一家公司，我宁愿帮助每个人成功，而不是从中切走一块利润。我们的策略是：走得尽量高，但也要尽量保持在底层。如果不是英伟达创造了cuDNN，所有那些框架都不会存在；如果不是我们创造了Megatron Core，大规模训练就无法实现。我们发明了所有必要的技术，然后让千花齐放。这种姿态让我们能够成为——坦率地说——全球唯一的选择。

Chamath 38:00

反驳意见是，在超大规模层面有更多竞争会更好。你在Neo Cloud方面做得很好，比如你介绍给我的那家公司，Nebulous，很出色，非常棒。但我们需要50家这样的公司，需要100家，甚至1000家，这只是时间问题。

Jensen Huang 38:23

说来有些出人意料，我其实竞争心不强。多5家超大规模云服务商，我没有任何意见。你注意到一个现象吗？所有Neo Cloud的早期客户，恰恰都是超大规模云服务商。

Jensen Huang 38:44

原因在于，超大规模云服务商每年做一次规划，但市场动态现在变化如此之快，他们几乎总是判断失误。而那些区域云服务商更加灵活，他们了解自己的州、自己的国家、自己的区域，能够以远比坐在西雅图或帕洛阿尔托的人更敏锐的方式来锁定土地、电力和建设资源。

所以我们现在实际上有了一个大规模分布式网络，由各地公司在为我们锁定土地、电力和建设资源。越来越多的国家也意识到这具有战略意义，于是说：我要把我的算力资源只给本国公司。而英伟达也在那些国家，我们可以帮助当地的Neo Cloud成长。无论是澳大利亚的Firmus，还是东南亚的IOH，我们刚在澳大利亚新增了两个千兆瓦级资产，我们正在以千兆瓦为单位扩大规模。

说话人3 39:49

有一点显而易见，我想把这个讲清楚——你正在大力往上走，并非常聚焦于开源。你的Nemotron表现非常出色，我经常使用，Hugging Face、Poolside和Laguna这些收购也很扎实。你在自动驾驶方面的开源技术栈也极具颠覆性。你在五个领域都是前沿模型，而你看起来从不满足于拿银牌，永远都奔着金牌去。所以你会在开源模型上争金牌吗？你会推出最好的开源模型吗？

Jensen Huang 40:32

第二个问题——开源能否追上前沿闭源模型，以及你是否是那个实现追赶的人？

逻辑是这样的，Jason：我们会构建它，一是因为我们有能力做，二是因为我们的客户需要我们做。以Alpamayo为例，它是全球第一款会"思考"的自动驾驶汽车。"思考"的意思是，通过推理，你不需要像过去那样用数十亿小时的路况数据来训练，因为你可以推理：我见过类似的情况，不完全一样，但大致相同。

为什么Alpamayo是必要的？很简单，有大量汽车企业需要它，未来每一辆车都会实现自动驾驶。不仅如此，每台农业机械、每辆卡车、每辆货车都需要——而其中大多数公司的规模还不足以自己搭建完整的技术栈。所以我来构建一个出色的技术栈，他们负责最后一公里，根据自己的应用场景进行适配。未来所有移动的物体都可以实现自动化。

如果不是我们去构建某些生物学模型，世界上可能就不会有这些东西。ESM2蛋白质语言模型是我们创造的，ESM Fold、OpenFold、AlphaFold的等价实现，还有"Proteina Complex"——合成下一代蛋白质及其结合方式的工具，这是突破性的成果。我们建造了这些，因为礼来公司需要它，Mark也需要，其他人也需要，而他们自己还没有这个能力。

所以我做任何事情都出于需要，我不是为了颠覆而颠覆。我们不会每天早上醒来想着去颠覆谁，我们只是想帮助每个人。

竞争威胁与Terafab

说话人3 43:18

Jensen，你对你核心业务的新兴竞争威胁有什么看法？能不能点评一下Elon宣布的Terafab——100万平方英尺的设施，任何人都可以使用？

Jensen Huang 43:30

我和Elon一起乘飞机去某个国家，还有一位有时会给你打电话的人士同行，是架不错的飞机。Elon喜欢聊这些话题，我们谈了很多。确实，任何人都可以做这件事，他当然也可以——我是说，你可以设计芯片，但不一定要自己去晶圆制造。我们对制程技术了解很深，因为我们在各方面都在突破极限，加上我们在如此大的规模下运作，公司内部有全球顶尖的30s技术（先进制程），还有很多了不起的能力。

能讲讲吗？你已经谈了很多了。没有人能阻止Elon去做一件事，这就是他了不起的超级能力。一旦他决定去做，就很难阻止了。

AGI与超级智能

说话人3 44:47

对我们很多人来说，有一种感觉是，我们正处于AGI时刻——定义上就是与任何人类一样聪明。我认为我们已经到了。

Jensen Huang 45:00

Jason，我也认为我们到了。你认为我们已经达到超级智能了？当你聚焦于某个细分领域时——比如我的自动驾驶汽车，我不需要你帮我做煎蛋卷，我只需要你开好车，它的能力就已经超越人类了。事故率只有人类的十分之一。合成蛋白质、做蛋白质的虚拟筛选，我们已经到了超级智能的水准。

站在人类前沿，感觉怎么样？我喜欢。女士们先生们，我喜欢。这里的未来很美好，我们想到达那里。你知道，我们很多人不是非干不可，但我告诉你，这太好玩了，好玩到停不下来。所以我想去那里，我想你们所有人都和我一起在那里，我们将一起取得巨大的成功，作为全人类。

与此同时，我们要鼓励他们，为他们加油。他们正在做极其重要的工作，我希望他们成功。我也衷心希望，我们能把戏剧性降低一些——最重要的是，我们需要全体美国人都加入我们，这才是我们胜利的方式。

女士们先生们，Jensen Huang。谢谢！精彩绝伦！

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周一，据华尔街日报援引知情人士消息，此次收购已于近几个月内完成。Glass Imaging专注于利用人工智能技术提升智能手机拍摄质量，目标是使手机拍摄效果媲美单反相机。OpenAI对这家公司的具体规划目前尚不明朗，但此次收购被外界普遍视为其硬件战略布局的重要一步。

此次交易发生在OpenAI筹备明年IPO的关键节点，也是其近期一系列收购动作的延续。OpenAI此前已相继收购网络脱口秀节目TBPN及一家开源开发者工具初创公司，并于2025年斥资65亿美元收购前苹果首席设计官Jony Ive旗下的io Products，后者正与OpenAI联手秘密研发消费级AI硬件设备。

由苹果前员工创立，专攻AI驱动的影像技术

Glass Imaging由两位苹果前员工Ziv Attar和Tom Bishop于2019年联合创立。两人此前均在苹果从事摄像头技术研发，参与开发了iPhone的人像模式功能。

离开苹果后，两位创始人认为智能手机摄像头的硬件进化已趋于瓶颈，希望在苹果体系之外重新思考这一技术路径，不受iPhone整体商业逻辑的约束，通过软硬件结合的方式寻求突破。

Attar和Bishop在2022曾表示，摄像头领域的创新已趋于"渐进式"，在智能手机上增加摄像头模组也面临重重阻力。

融资约3000万美元，变焦技术已落地荣耀手机

Glass Imaging成立至今共融资约3000万美元，投资方包括谷歌母公司Alphabet旗下风险投资部门GV，以及投资机构Insight Partners。

该公司的变焦成像技术已实现商业化落地，这一技术被搭载于中国智能手机品牌荣耀的新款手机产品线中。

此次OpenAI以逾3亿美元的估值完成收购，较其上一轮约1亿美元的融资估值溢价超过两倍，显示出OpenAI对该公司技术价值的高度认可。

硬件野心浮现，Jony Ive主导消费设备研发

此次收购的战略意图，与OpenAI正在推进的硬件布局密切相关。OpenAI已聘用前苹果首席设计官Jony Ive——正是他主导设计了iPhone——负责消费级设备及其他旨在塑造AI未来形态的项目。

Ive的加入源于OpenAI对其初创公司io Products的收购，交易金额高达65亿美元。目前，Ive正与OpenAI联手秘密研发一款消费级设备，外界普遍猜测这将是一款具有颠覆性的AI硬件产品。

Glass Imaging在AI影像处理领域的核心技术，与上述硬件研发方向高度契合。尽管OpenAI尚未披露具体整合计划，但这一收购无疑为其硬件战略增添了关键的影像技术拼图。

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隔夜，10年期美债收益率盘中一度升至5.012%，创2007年以来最高盘中水平，随后回落至4.960%收盘。这一关键门槛的触及，正迫使投资者直面一个核心问题：债券市场是否正在进入一个全新时代？

市场当前存在两种截然对立的叙事。一种认为5%将如2023年10月那般成为阶段性顶部，随后收益率将重新回落；另一种则担忧收益率将决定性地突破这一门槛，复现2000年代乃至1990年代收益率长期高企的格局。答案将对消费者、企业乃至美国政府的借贷成本产生深远影响，并可能左右即将到来的中期选举走向。

战争冲击叠加通胀压力，推动收益率触及关键门槛

此轮收益率上行的直接导火索，是中东局势持续升温引发的能源价格飙涨。布伦特原油上周大涨近9%，此前伊朗支持的胡塞武装有效控制了也门西海岸另一处航运咽喉要道。截至周一，布伦特原油小幅上涨1%，报每桶105.68美元。

能源价格上涨强化了市场对通胀持续高企的预期。周五公布的通胀数据偏强，令投资者几乎一致预期美联储将在本周三的会议上加息，并在此后继续收紧货币政策。特朗普多次公开呼吁美联储降息，令美联储主席沃什陷入两难境地，而市场对加息的预期却在持续攀升。

10年期美债收益率是经济体内利率的关键驱动因素，其近期上行已将抵押贷款利率重新推升至接近7%的水平。财政部长Scott Bessent此前已采取非常规措施试图压制收益率，但目前收效甚微。

两种历史情景，市场各执一词

周一盘中走势令部分投资者联想到2023年10月23日的那一幕——当时10年期收益率同样在早盘触及5%，随后当日大幅回落至4.8%上方，显示出投资者在等待这一里程碑被触及后便蜂拥买入债券的典型行为。

然而，此次回调幅度明显不及2023年，这令不少投资者认为，收益率在未来数周乃至数月内轻易突破5%并非没有可能。

PGIM Credit联席首席投资官Greg Peters表示："我一直在问自己，'好，什么会成为利率下行的催化剂？'除了经济衰退，很难找到答案。当前的条件非常有利于收益率维持高位甚至进一步上行。"

另一方面，美国银行高级美国利率策略师Meghan Swiber则持不同看法："如果美联储本周加息，并传递出将不惜一切手段控制通胀的信号，我们认为这实际上有助于压低长端利率。"

债务规模与供给压力，构成收益率上行的结构性支撑

部分投资者认为，此轮收益率上行在一定程度上反映的是经济的正常化——回归2008年金融危机前、央行大规模购债与超低利率时代之前的状态。

但当前形势亦有其独特之处。美国联邦债务总额近期突破40万亿美元，较十年前翻了一番。债务规模扩大意味着国债供给增加，潜在地压低债券价格、推高收益率。财政部在贝森特主导下近期已开始加大对长期债券的回购力度，但相对于国债总存量而言，这些购买规模仍然微乎其微。

众议员David Schweikert（共和党，亚利桑那州）周一在社交媒体上写道："今天的数字应该让国会感到恐惧。"

AI热潮与股市繁荣，部分抵消高利率冲击

多位分析师指出，由AI投资热情驱动的股市繁荣，在一定程度上缓冲了高收益率对经济的冲击。

AllianceBernstein首席经济学家Eric Winograd表示："通常情况下，更高的收益率和借贷成本可能会抑制企业投资。但许多科技公司现在将投资AI视为关乎生死存亡的战略选择。我认为它们对金融条件的反应方式与其他企业截然不同。"

这一因素使得市场对经济能否承受5%收益率而不迅速减速持相对乐观态度，也令"收益率将长期维持高位"的叙事获得了更多支撑。

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9月14日，在美国洛杉矶举行的“All-In Summit”峰会上，黄仁勋在台上接到了特朗普的电话。黄仁勋当场将电话调至免提模式，让现场观众同步听到通话内容。黄仁勋告诉特朗普：

我和好朋友们一起在台上。

特朗普电话中将AI危险论斥为"骗局"，并将放缓AI发展的呼声定性为政治操弄，“我们绝不会让他们得逞”。黄仁勋回应称：

您说得对。我们绝不会让这种事（AI放缓）发生。

随后人群中爆发出热烈的掌声。然而，这番强硬表态未能提振市场信心。

周一英伟达股价跌幅达3.4%，美股科技股整体走低，高盛综合人工智能股票组合下跌超过4%，而标普500指数（不含人工智能成分股）则实现了0.4%的稳健上涨。

投资者担忧的核心在于，AI基础设施支出增速是否将因安全争议而放缓。这家全球市值最高的公司同时也是AI算力建设的最大受益者，其股价走势折射出市场对AI叙事分歧加剧的敏感反应。

特朗普定性AI忧虑为"骗局"，力挺数据中心建设

在通话中，特朗普措辞强硬，将主张放缓AI发展的声音描述为被"许多不想看到AI发展的人"所利用，并暗示这种声音"可能来自政客"。他补充称：

机器人不会接管世界。

同时特朗普承认：

我们需要谨慎，但不能停止这个行业。

特朗普还将数据中心比作"未来二三十年的石油"，称其重要性"超过互联网"，并批评部分州拒绝为新数据中心发放建设许可证，认为此类设施将为地方带来财富。

据报道，盖洛普民调显示约七成美国人反对在其所在地区建设数据中心，逾半数受访者援引环境资源影响为首要原因，另有约两成表示担忧生活成本上涨及生活质量下降。

他随后在Truth Social上发文，称“人工智能将统治世界”的说法是个骗局。特朗普发文强调：

认为“AI将毁灭世界”的人就是“不久前还在说地球将因气候变化而走向灭亡的同一批人”。这些都是激进左翼民主党人的伎俩，他们永不放弃，但很少获胜。希望选民们已经醒悟。

黄仁勋认同提速立场，同时为吹哨人背书

黄仁勋在现场对特朗普的判断表示赞同，称后者"看透了问题的复杂性"，并表示AI安全与快速发展并非"非此即彼"的选择，"美国有能力引领，同时做到安全"。

然而，黄仁勋的表态并非全面倒向"反安全论"一端。他在同一场合高度肯定了前Anthropic研究员Jacob Coxon的"巨大勇气"。

Coxon上周宣布辞职，并在X平台发文称AI公司正在"用我们的生命赌博"，认为AI"可能在十年内杀死所有人"。

黄仁勋对Coxon的行为作出了区分性评价：

我认为吹哨行为本身没问题，但关于未来的科学预测就不那么站得住脚了，因为它显然没有科学依据。

他表示，他不了解Coxon在Anthropic内部目睹了何种状况，并指出行业头部实验室正处于从研究型组织向工程型组织转型的艰难阶段。

AI安全争议升级，多位科技领袖罕见同声

此次通话发生的背景是AI安全争论骤然升温。

华尔街见闻提及，Anthropic CEO Dario Amodei于上周六发表长达3800字的文章，呼吁放缓AI模型能力提升的步伐。

随后获得OpenAI CEO Sam Altman与SpaceX CEO马斯克的公开背书，三者罕见形成共识。

上述立场与黄仁勋和特朗普的表态形成直接对立。英伟达的芯片是当前AI模型运行的核心基础设施，也是本轮AI大规模基础设施建设的最大受益方，任何可能影响AI投资速度的政策或舆论转向，都将直接作用于英伟达的商业前景。

英伟达股价当日收跌3.4%，美国科技股整体承压。

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周一，美国银行首席执行官Brian Moynihan在巴克莱举办的行业会议上表示，美国银行第三季度交易收入将较去年同期"相对平稳"，与上半年的强劲势头形成鲜明落差。

Moynihan预计投资银行业务费用将在16亿至18亿美元之间。而分析师此前预计该费用将接近20亿美元。

受其言论影响，美国银行股价盘中一度跌近6%，收跌5.14%，美国银行股整体也随之走低。

在KBW银行指数中，跌幅居前的大型银行包括：高盛跌3.9%、摩根士丹利跌3.6%、花旗跌1.9%、富国银行跌1.8%，摩根大通跌1.7%。

交易业务热度消退，上半年强势难以为继

美国银行上半年曾享受一波罕见的交易热潮。尤其在第二季度，该行股票交易部门录得创纪录的收入，为全行业的强劲表现添上亮眼一笔。

然而，Moynihan在巴克莱会议上释放的信号表明，这场盛宴难以为继。Moynihan说：

我们看到整体投资银行市场下滑了约10%，我们在部分此前较为活跃的业务领域仓位有所收缩，因此降幅可能略超于此。

AI股票在7月份遭遇重挫，这也引发了Leopold Aschenbrenner旗下对冲基金Situational Awareness的动荡。最近，随着AI高管提议放缓AI发展步伐，芯片制造商的股票也遭到抛售。

这些波动虽然为部分交易创造了机会，但整体而言未能复制上半年的强劲格局。

尽管如此，Moynihan表示，今年对美国银行的市场业务而言可能仍将保持强劲。该行销售与交易团队正力争实现连续第17个季度的增长。

“我们正为此‘激烈角逐’（dog fight），”Moynihan开玩笑说。

并购业务储备充足，净利息收入前景乐观

针对该行的并购业务，Moynihan表示，近几个月并购活动较为活跃的某些行业，该行并未占据最佳位置。但他强调，目前的业务储备（pipeline）依然强劲，只需将交易顺利推进完成即可。

他周一表示，对公司关于净利息收入（NII，即银行从生息资产中扣除费用后赚取的收益）的指引感到“非常好”。公司此前表示，预计2026年NII的增长率将达到6%至8%区间的上限。

Moynihan就消费端状况传递了相对积极的信号。他表示，消费者支出仍然活跃，信贷质量处于"多年来最佳水平"。Moynihan说：

我们对美国经济的基本面感到非常乐观。

这一表态在一定程度上缓和了市场对银行业整体健康状况的担忧，但投资者显然将更多注意力集中在了交易收入与投行费用的短期下行预期之上。

不过，Moynihan对利率走向提出了明确的风险警示。若利率进一步上升，将对部分融资需求形成抑制。

目前全球多家券商预计美联储将在今年继续加息，此前强于预期的通胀数据巩固了市场对政策持续收紧的押注，这一宏观背景为银行业投资银行业务带来额外不确定性。

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美东时间9月14日周一，据新华社，美国总统特朗普在社交媒体上说，俄罗斯和乌克兰已同意不攻击对方的能源目标。“乌克兰已同意不攻击俄罗斯的能源目标，俄罗斯也同意同样不攻击乌克兰”，“全球柴油价格上涨主要是由俄乌冲突造成的，而非伊朗”。

特朗普上述宣布令乌克兰官员感到意外，此前美方多次斡旋停止攻击发电厂和炼油厂的努力均以失败告终，白宫亦未就所谓“能源停火”提供进一步说明。

特朗普表态后，乌克兰总统泽连斯基通过社交媒体表示，乌方对与俄方实施海上停火和“能源停火”持开放态度，如果这与特朗普的安排不冲突，他将前往纽约与特朗普讨论相关事宜。泽连斯基表示，他计划本月21日至23日访问美国，“这很重要，是优先事项”，希望能有机会与美国和欧洲伙伴一道推动相关停火事宜。

但泽连斯基强调，需要确保俄罗斯真正停止袭击乌方关键基础设施。“如果合作伙伴能够确保俄罗斯真正停止攻击乌克兰电力系统、其他能源设施、关键基础设施以及食品运输，那么我们当然也准备确保相应停止我方的打击。”

在美国柴油价格持续走高之际，特朗普正推动俄乌将能源设施从相互攻击的目标中暂时排除。上周五，美国柴油价格史上首次突破每加仑6美元，特朗普上周日访问爱尔兰访问期间已将柴油价格上涨与俄乌冲突直接联系起来，称乌克兰对俄罗斯柴油设施的袭击正在造成柴油短缺，并表示“这不是中东造成的”。

据新华社，本月5日和6日，美国代表团先后访问莫斯科和基辅，美国总统特使威特科夫称，此访旨在推动进一步对话以结束俄乌战事。

乌克兰提议保护关键基础设施 但不确信俄方会守约

特朗普宣布所谓“能源停火”后，泽连斯基的最新回应显示，乌方并未确认已经达成一项无条件的俄乌协议。

泽连斯基14日在社交媒体上表示，乌克兰已经提议由合作伙伴促成与俄罗斯达成停止破坏关键基础设施的协议。他指出，食品、能源以及其他维持民众生活所需的基础设施都应得到保护，而俄罗斯的袭击主要针对这些目标。

但泽连斯基同时表示，乌方“不确信俄罗斯愿意遵守任何协议”。他提出，如果乌克兰的合作伙伴能够确保俄罗斯真正停止攻击乌克兰电力系统、其他能源设施、关键基础设施以及食品供应路线，那么乌方“当然”也准备相应停止自己的袭击。

泽连斯基强调，这一安排必须可靠、长期有效，不能在俄罗斯举行相关选举、汽油和柴油供应压力得到阶段性缓解后便再次破裂。他称，结束战争必须成为目标，而围绕关键基础设施采取降级措施，“可以成为迈向和平的第一步”。

据英国《金融时报》援引直接参与美乌俄和谈的官员表示，能源设施停火问题在各方之间已讨论了一段时间——最初在三方会谈中提出，今年2月三方会谈破裂后，改在单独会谈和秘密渠道中继续推进。据上述官员称，数月来，乌克兰一直向俄罗斯施压，要求就互相暂停打击能源设施及港口等关键基础设施达成协议，但莫斯科未表现出兴趣，拒绝了基辅的提议，并加大了袭击力度。

一名熟悉俄方立场的人士称，莫斯科和基辅已恢复就可能的能源停火进行谈判。但熟悉克里姆林宫思路的人士表示，俄罗斯总统普京不愿在冬季前达成协议，因为他认为届时对乌克兰能源基础设施的袭击可以增加对基辅施压、迫使其作出让步的筹码。

据报道援引两名乌克兰高级官员的判断，他们认为特朗普此举是为了向厌倦高油价的美国公众展示他正在努力压低油价。

泽连斯基释放能源停火信号前一天 特朗普喊话别再打俄柴油设施

特朗普公布上述进展的前一天，已公开呼吁泽连斯基停止袭击俄罗斯柴油设施。

据报道，特朗普于9月13日上周日在爱尔兰访问期间表示：“泽连斯基必须做一件事。他必须停止摧毁俄罗斯的柴油燃料设施。”

特朗普还称：“让他去打击其他目标，但不要打击柴油燃料，因为他正在造成柴油短缺。这不是中东造成的，而是俄罗斯和乌克兰正在发生的事情造成的。”

特朗普当时还表示，已经与泽连斯基谈过这一问题，并认为俄罗斯炼油设施遭袭导致俄方柴油供应受扰，进而影响全球市场。路透社称，乌克兰近几个月持续使用远程无人机袭击俄罗斯炼油厂，已经压低俄方燃料产量并造成国内燃料短缺。克里姆林宫周一表示欢迎特朗普上述言论。

泽连斯基14日则释放出愿意讨论能源停火的信号。据新华社，泽连斯基14日表示，对能源领域停火持开放态度，并计划于9月21日至23日在纽约与特朗普会晤时就此进行讨论。泽连斯基此前还表示，他计划9月与特朗普举行会晤并讨论弹道导弹防御问题，会晤后乌方将着手准备举行乌美俄三方会谈。

俄乌仍在交火，能源设施之外的战事未停

不过，所谓“能源停火”并不意味着俄乌整体停火。就在特朗普宣布双方同意停止攻击能源目标之际，俄乌军事行动仍在持续。

据报道，俄罗斯国防部本周一称，俄空天军使用攻击无人机袭击了敖德萨港内一艘货船，俄方称该船正在为乌克兰武装部队运送物资。国际文传电讯社报道称，俄方还打击了乌克兰西部铁路基础设施以及敖德萨港一艘干散货船。

新华社周一援引俄罗斯国防部在社交媒体发布的通报称，俄军过去24小时内在哈尔科夫、顿涅茨克和扎波罗热方向持续推进，新控制3处居民点。

上述通报还称，俄军战术航空兵、攻击型无人机、导弹部队和炮兵对乌克兰142个地区的后勤中心、能源和交通基础设施、无人机组装车间和仓库等目标进行打击。此外，俄黑海舰队在克里米亚附近海域摧毁一艘乌军无人艇。

更受欧洲关注的是，俄军此前对乌克兰西部、靠近波兰边境地区的袭击。

媒体报道，9月13日，一架俄罗斯无人机袭击了乌克兰亚霍丁（Yahodyn）附近的一列火车，该地区距离波兰边境仅约2公里。袭击发生前不久，载有英国前首相鲍里斯·约翰逊、美国前中央情报局局长戴维·彼得雷乌斯等人的外交列车刚刚通过该线路，乌克兰方面因此警告称，袭击可能构成对欧洲及北约的直接威胁。

此外，俄罗斯无人机还袭击了靠近波兰边境的雅戈丁—多罗胡斯克口岸附近目标，一度影响边境通行。波兰方面对此表示关切，并呼吁进一步加强对乌克兰的支持。

因此，目前特朗普所说的安排更接近于将能源设施从俄乌相互打击的目标中暂时排除，而非全面停火。俄方此前已经对特朗普要求乌克兰停止袭击俄罗斯柴油设施的呼吁表示欢迎。

柴油供应成为特朗普推动“能源停火”的关键变量

能源市场压力是特朗普推动这一安排的重要背景。美国柴油价格突破6美元后，特朗普明显将供应紧张与俄乌能源设施遭袭联系起来，并反复强调其影响不仅限于俄乌两国。

俄罗斯是全球重要柴油出口国。乌克兰近期持续使用远程无人机袭击俄罗斯炼油设施，俄罗斯燃料生产和国内供应受到影响，并进一步收紧柴油出口，加剧了国际成品油市场的供应压力。

但据英国《金融时报》援引乌克兰基辅经济学院（KSE Institute）的评估报告，美伊战争对全球柴油和瓦斯油供应的冲击远大于乌克兰对俄罗斯的无人机袭击。该报告估算，今年3月至8月间，波斯湾出口减少约1.52亿桶，同期俄罗斯出口减少约6800万桶，“波斯湾的累计损失约为俄罗斯的2.2倍”。

不过，当前全球柴油市场同样受到中东冲突的冲击。彭博社指出，俄罗斯炼油能力受损与中东炼油设施损失共同加剧了成品油供应紧张；如果海湾运输通道持续受阻，即便俄乌停止攻击炼厂，其对全球柴油市场的缓解作用也可能有限。

市场对特朗普14日宣布的“能源停火”反应相对有限。柴油期货在特朗普发文后经历震荡并收窄涨幅，但仍处于涨势，美国柴油零售价格也维持历史高位。

因此，从目前各方的表态看，俄乌能源停火正在出现外交层面的推动，但双方尚未形成清晰、可验证的执行机制。特朗普称双方已经同意，泽连斯基则提出了俄方履约的前置条件。但熟悉克里姆林宫思路的人士表示，普京可能不愿在冬季前达成协议。后续关键在于俄罗斯是否确认这一安排，以及俄乌是否真正停止针对彼此能源和关键基础设施的袭击。

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