回测结果显示，表现最优的系统在过去二十年的模拟环境中，年化收益率较传统60/40股债组合高出0.7个百分点，且波动率更低，同时优于摩根大通既有的规则型市场机制模型。

尽管华尔街正加速AI在分析、编程及投资工具中的部署，此次实验更标志着AI应用向资本配置核心决策的延伸。但摩根大通明确警告，该结果不应被视为AI具备持续跑赢市场能力的依据，相关探索仍处于早期阶段。

历史模拟亮眼，实盘未经验证

摩根大通研究人员开发的AI投资代理，核心功能在于根据市场环境变化动态调整股债配置比例。在覆盖过去二十年的历史模拟中，最优系统年化超额收益达0.7个百分点，同时实现了更低的波动率，并超越了该行现有的规则型市场机制模型。

策略师团队在报告中指出，该AI代理被设计为具备在不确定性条件下进行决策的能力，相较于合理基准可实现更优表现。这也是摩根大通首次对外公开其在AI驱动资本配置领域的研究成果，标志着该行在智能化投资决策系统探索上迈出关键一步。

尽管回测数据表现积极，摩根大通对相关结论的解读保持审慎。该行明确强调，上述成果全部源于历史模拟环境，尚未经真实市场交易验证，因此不应据此推断AI具备持续跑赢市场的内在能力。

策略师团队在报告中同时警示，市场参与者应避免不加批判地接受基于样本内回测结果所衍生的过度自信AI判断。他们认为，基于代理的AI系统必须建立在严谨、审慎的资产配置流程之上，而非简单假设代理本身即构成专业知识来源。

AI共识风险升温：自动化交易冲向“决策深水区”

在华尔街对AI投资工具热情持续升温之际，学术界对其潜在系统性风险的警惕也在同步上升。据彭博，越来越多研究开始聚焦一个核心命题：当大量机构部署相似AI模型进行投资决策时，市场运行逻辑将发生何种变化。

研究人员指出，AI技术虽能显著提升信息获取效率与决策精度，但也可能催生持仓结构趋同、市场易受操纵等隐患，尤其在压力情境下，大量机构同步得出类似结论，或进一步放大市场波动。摩根大通策略团队在近期报告中也承认了上述风险的存在。

此次摩根大通的相关测试，折射出华尔街AI应用的演进脉络。过去两年，大型银行已将大语言模型广泛嵌入研报生成、代码编写及内部投资工具等辅助场景。而当前测试则表明，行业正评估AI系统是否具备从辅助员工决策，进阶至承担跨市场资本配置等更具决定性的核心职能的能力。

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周五，美股三大股指开盘涨跌不一，道指开涨0.26%，标普500指数开涨0.08%，纳指跌0.15%。闪迪跌超4%，美光科技跌超3%；Meta涨4.9%；加密货币概念股Circle涨超11%，公司已获美国货币监理署（OCC）批准，可设立国家信托银行。沃达丰大涨12%，尼尔溢价收购阿联酋电信股权。

盘中，英伟达涨幅扩大至涨3.15%，报209.165美元/股，盘中市值报5.06万亿美元。SK海力士美国IPO首日开盘报170美元，此前给出的IPO发行价为每份ADS 149美元，通过发行1.779亿份ADS融资大约265亿美元。

中东局势方面，美伊冲突升级的风险趋于缓和，布伦特原油企稳于每桶75.36美元附近，市场对能源供应大规模中断的担忧已明显消退。

Ameriprise的Anthony Saglimbene认为，未来一个月市场走向将取决于财报季表现。他表示："企业不能只是超出预期，还需要证明利润率维持在高位，业绩指引稳固甚至优于分析师预期，以及科技股盈利增长仍有足够广度来支撑市场估值。"

• 美股三大股指开盘涨跌不一，道指开涨0.26%，标普500指数开涨0.08%，纳指跌0.15%。闪迪跌超4%，美光科技跌超3%；Meta涨4.9%；加密货币概念股Circle涨超11%，公司已获美国货币监理署（OCC）批准，可设立国家信托银行。沃达丰大涨12%，尼尔溢价收购阿联酋电信股权。
• 欧股开盘涨跌不一，欧洲斯托克50指数跌0.29%，英国富时100指数涨0.25%，法国CAC40指数跌0.01%，德国DAX指数跌0.03%。
• 日经225指数收涨1.2%，报68,557.73点。日本东证指数收涨0.4%，报4,036.08点。韩国KOSPI指数收涨2.5%，报7475.94点。
• 日本10年期国债收益率下行10个基点至2.775%。日本20年期国债收益率下行10个基点至3.765%。
• 美国10年期国债收益率下降1个基点，至4.54%
• 日元走高，日内涨幅扩大至0.3%。
• 布伦特原油企稳于每桶76.4美元附近。
• 现货黄金跌近1%至4090美元。

LPL Financial的Jeff Buchbinder则指出，AI将继续是2026年下半年市场的核心驱动力，但叙事正在演变——"投资者应该少关注谁花钱最多，更多关注谁能从这些投资中产生可量化的回报。"

彭博宏观策略师Edward Harrison也提示，周四美股的全面反弹需要进一步确认，"不仅需要下周财报季中高周期性的金融股来验证，还需要整体盈利增长的支撑，以及通胀方面的配合。"

美伊技术性谈判持续，油价回落缓解市场压力

中东方向，尽管美伊两国本周发生两天交火，令本已脆弱的停火协议面临破裂风险，但据一位要求匿名的美国官员透露，双方技术性谈判仍在继续，美国仍致力于与伊朗达成解决方案。

GAMA Asset Management全球宏观组合经理Rajeev De Mello指出："油价在持续一周的上涨后趋于平缓，有助于恢复投资者信心。市场从美国有关谈判持续推进的表态中得到一定安慰，尽管近期双方均有军事行动发生。"

原油价格在每桶76.10美元附近企稳，市场判断此次冲突不太可能演变为对全球能源供应的广泛冲击，这一预期支撑了风险资产的整体修复。

日本财务大臣表态托举日元，长端国债同步上涨

债券市场方面，据彭博报道，美国30年期国债拍卖录得近20年来最高收益率，凸显出债券供给持续扩大的背景下，投资者要求更高回报的压力。美国10年期国债收益率周四下行3个基点至4.55%，周五基本持平。

日本方面，日本财务大臣片山皋月表示，不对具体的债券收益率水平发表评论，强调具体货币政策工具由日本央行决定，并称无论政府怎么说，日本央行都可以自行调整货币政策；此前已预测利率会逐步上升，将确保财政可持续性以赢得市场信任。受此影响，日本国债收益率普遍下行：10年期国债收益率下行4.5个基点至2.830%，20年期收益率下行7个基点至3.795%，40年期收益率下行7个基点至3.965%。

其他市场动态方面，货币市场整体平静。彭博美元现货指数基本持平，欧元报1.1434美元，日元走强，一度涨至162.09兑1美元，离岸人民币报6.7950兑1美元。

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花旗数据显示，自2024年以来，标普500成分股中财报发布当日股价波动超过10%的公司数量显著攀升，多个季度达到30至40家，今年一季度更一度突破60家，远高于过去十年每季度通常仅10至20家的水平。这意味着，财报日的大幅波动正逐渐成为美股新常态。

更严峻的是，本轮财报季的盈利门槛也在不断抬升。分析师不仅没有像往年一样持续下调盈利预期，反而在整个二季度不断上修预测，使企业几乎失去了传统意义上的"安全垫"。在这样的背景下，仅仅交出一份"超预期"的成绩单，已经不足以说服市场。

超预期也可能下跌

三星电子二季度营业利润同比增长约19倍并超过市场预期，股价却单日大跌7%；百事可乐季度营收高于预期，但股价仍收跌3.3%。与之形成鲜明对比的是，美光科技6月25日公布超预期业绩及指引后，股价单日暴涨逾16%，创下公司历史最佳财报日表现。

同样是"超预期"，市场给出的反馈却截然不同，反映出投资者如今更关注业绩质量、未来指引以及估值是否足以支撑股价。

据花旗统计，标普500成分股财报日股价波动超过10%的公司数量近年来持续攀升。Nationwide首席市场策略师Mark Hackett表示，过去近两年，这种财报季高波动几乎持续存在，一个重要原因就是当前市场整体估值较高。他表示，只有等财报公布之后，市场才能判断此前的估值是否合理。

盈利预期反常上修，企业失去"安全垫"

相比往年，本轮财报季最大的变化在于盈利预期并未下调。

按照惯例，分析师通常会在季度进行过程中逐步下调盈利预测，为企业创造更容易超预期的比较基数。但FactSet数据显示，今年3月31日至6月30日期间，标普500指数自下而上的每股盈利预期反而上调了3.4%；相比之下，过去五年同期平均下调2%，过去十年平均下调2.7%。

也就是说，企业面对的是一个不断抬高的考核标准。

Ameriprise首席市场策略师Anthony Saglimbene表示，与上一季度类似，本轮财报季几乎不存在传统意义上的盈利预期缓冲。他认为，市场如今更看重企业是否能够兑现全年指引、维持利润率，以及管理层对未来的展望，而不仅仅是单季度盈利是否超预期。

"超预期"已经不是终点

分析师预计，标普500指数二季度每股盈利同比增长23.3%，高于3月底预计的18.8%；营收预计增长12.2%。如果最终兑现，这将是标普500连续第二个季度实现超过20%的盈利增长，同时也是2022年二季度以来最快的营收增速。

不过，在如此高的市场预期下，仅仅实现盈利超预期已经越来越难推动股价上涨。

Saglimbene认为，企业需要同时证明利润率依然稳健、全年业绩指引没有恶化，同时盈利增长正在从少数AI和科技龙头扩散至更广泛行业，市场才会愿意给予更高估值。

Hackett则指出，即使身处同一行业，不同公司的股价表现也可能出现巨大分化，而这正是当前财报季最大的特点。

不过，他也表示，与此前部分财报季开始前市场已经连续大涨不同，本轮财报季前标普500指数自5月中旬以来整体维持区间震荡，这意味着市场并未提前透支过多乐观预期，也为后续财报行情留下了一定空间。

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据Vanda Research数据，过去四周散户资金净流入美股仅剩130亿美元，为疫情以来的最低值。这一数字背后，是散户买入与卖出行为趋于均衡——他们以几乎同等的力度买进又卖出，而非像过去几年那样持续净增仓。

这一转变对市场情绪具有重要指示意义。散户群体曾是本十年美股上涨的重要推手，其信心的消退意味着支撑大盘的一股关键力量正在弱化。不过，分析人士指出，这并不必然预示美股整体下行，而更多反映出散户正从"买大盘"转向"追主题"的行为模式切换。

散户热情降温，主题轮动中等待回调入场

Vanda Research全球宏观策略师Viraj Patel表示，"一个更具选择性的散户投资者，正在加入同样高度选择性的机构投资者行列——2026年真正成了选股者的天下。"

今年以来，散户的资金轨迹清晰呈现出主题轮动特征：先是能源股和白银相关公司因工业需求激增与供应短缺而受到追捧，随后软件板块短暂成为焦点，之后又被半导体取代。6月SpaceX上市后，散户迅速涌入马斯克旗下这家集火箭、卫星与人工智能业务于一体的公司，以及其他航天概念股。

美国个人投资者协会（AAII）的情绪调查数据印证了上述判断。自2月中旬以来，看空者在绝大多数周内均多于看多者，仅有四周例外。截至7月8日当周，37%的受访者表示未来六个月对股市持悲观态度，而持乐观态度的比例为36%。

eToro美国投资分析师Bret Kenwell认为，散户参与意愿的潜在降温，既源于对大盘整体走势的担忧，也与科技股在今年大幅上涨后估值偏高有关。"芯片股在二季度大涨后正处于整固阶段，散户可能不愿在他们认为短期已被高估的板块追加新资金，"他说，"如果投资者确实在观望，他们或许只是在等待当前的回调或整固阶段结束后再重新入场。"

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据追风交易台，高盛周二发布最新全球科技研报，将2031年低地球轨道（LEO）卫星基准装机量预测从4.2万颗大幅上调至30.5万颗，涨幅逾634%。这一罕见幅度的预测修正，标志着华尔街对LEO卫星产业规模的重新定价。

推动上调的核心逻辑并非卫星互联网需求的线性延伸，而是一个全新应用场景的纳入：太空数据中心。

高盛预计，2029年后太空数据中心将取代卫星互联网，成为全球LEO装机量增长的主引擎，届时其占比将从零跃升至63%，并在2031年进一步升至79%。与此同时，中国卫星运营商的大规模入场也被列为不可忽视的结构性变量。

高盛于2025年2月首次发布LEO卫星行业预测。

此次报告显示，2025年底全球LEO卫星实际装机量约为9,982颗，略高于此前9,700颗的预测，发射进度已超出初始预期。

新旧预测的分歧在近期并不显著，但随时间推移急剧扩大。

2026年新预测为13,088颗，仅较旧预测12,000颗高出约9%；2028年新预测为23,796颗，较旧预测19,000颗高出约25%。真正的断层出现在2029年——新预测骤升至90,042颗，同比增幅达278%，2030年进一步升至164,244颗，2031年则达到305,293颗，较旧预测的42,000颗高出整整634%。

高盛明确指出，新旧预测之间的巨大差距，核心来源是将太空数据中心纳入了卫星应用场景的预测体系。这一新增维度从根本上改变了行业装机量的增长曲线形态。

按应用场景拆分，高盛的预测揭示了一个关键的结构性转变。

2025年至2028年，全球LEO装机量增量100%来自卫星互联网；进入2029年，太空数据中心的占比骤升至63%，卫星互联网降至37%；到2031年，太空数据中心占比进一步升至79%，基准情景装机量达241,486颗，而卫星互联网装机量仅为63,807颗。

高盛在报告中阐述了太空数据中心的核心吸引力：可无限获取低成本太阳能供电，并具备边缘计算能力，可直接处理卫星数据。

不过，高盛也承认，太空数据中心的技术可行性仍有待验证。这意味着，2029年后装机量预测能否兑现，在相当程度上取决于这一全新商业模式能否完成从概念到规模化落地的跨越，构成整份预测最大的不确定因素。

高盛同步提出了乐观的"蓝天情景"，核心假设包括：火箭运力好于预期、卫星通信商业化提速，以及中国厂商提交的20万颗LEO星座计划得以长期实现。

蓝天情景下，2031年全球LEO装机量可达395,624颗，较基准情景305,293颗高出约30%。

两种情景之间最大的差异来源于中国：基准情景下，中国2031年装机量为23,750颗，占全球8%；蓝天情景下，这一数字跃升至101,148颗，占全球26%。

截至2025年底，中国卫星运营商实际在轨运营卫星仅有253颗，但其已集体向国际电信联盟（ITU）提交逾20万颗中低轨卫星的申请。

高盛将此解读为抢占频谱和轨道资源的战略性举措，而非短期内必然实现的发射计划。

高盛将火箭技术进步列为整个预测能否落地的关键约束条件，并从发射频率、运力提升和可复用技术三个维度展开分析。

在发射频率方面，领先运营商Starlink在2025年已实现平均每三天发射一次的节奏；2026年4月，SpaceX更创下19小时内连续发射两枚火箭的纪录，表明效率仍有进一步提升空间。

在运力方面，当前主流可复用火箭的LEO载荷约为17,500公斤，下一代火箭载荷将达100至150吨，运力提升幅度约6至9倍。

对中国而言，国产可复用火箭的突破是LEO卫星加速扩张的关键里程碑。目前进展包括：

• 长征十号（LM-10）：2026年2月成功完成一级软着陆海上溅落测试，7月10号完成一级火箭网系回收；

• 朱雀三号（Zhuque-3）：2025年12月测试飞行部分成功，2026年第二季度将进行回收测试飞行；

• 双曲线三号（Hyperbola-3）：计划于2026年底前完成首次发射；

• PALLAS-1：银河航天可复用火箭，计划2026年完成首次发射。

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在经历近两年的盈利预期持续下修后，欧洲企业盈利展望出现明显改善。花旗集团追踪的盈利预期修正指标显示，分析师上调欧洲企业盈利预测的次数已连续第十周超过下调，为近两年来最长的一轮净上修。与此同时，彭博智库预计，欧洲企业今年二季度盈利同比增长12%，将创三年多来最快增速。

盈利预期改善也促使机构进一步上调目标。摩根士丹利将MSCI欧洲指数2026年盈利增速预测上调至12.5%，并预计该指数未来12个月仍有约10%的上涨空间。资金面同样出现回暖，截至7月8日当周，欧洲股票基金录得约4亿美元净流入，显示全球资金正重新关注欧洲资产。

盈利预期连升十周，欧洲股市反弹根基待考

在经历近两年几乎不间断的下调后，欧洲企业盈利预期的修正方向出现实质性逆转。据花旗基于彭博数据的统计，欧洲盈利预期已连续十周获净上调，创2024年中以来最长连升纪录。

不过，彭博同时提醒，两年前类似的上调曾在财报季启动前数周戛然而止，并迅速转为下行，这一先例令市场对当前趋势的可持续性存疑。

更为关键的是，预期本身正成为风险源。当前市场对盈利增速的计价已处于高位，一旦实际财报表现不及预期，股价回调压力将随之放大。从行业结构看，能源板块受益于油价维持相对高位，利润端有望获得支撑；银行业则被视作欧洲AI应用浪潮的早期受益方向，预计盈利韧性将继续显现。

资管机构Natalia Milovets基金经理Marina Zavolock认为，市场对欧洲企业盈利存在系统性误判。“通胀环境、AI渗透以及全球收入多元化布局，正共同构成欧洲企业盈利的结构性支撑，”她表示，“这些因素尚未被充分定价，为欧洲股市进一步上行留有空间。”

市场表现层面，自今年3月以来持续跑输美股后，欧洲斯托克600指数于上月实现反超，跑赢标普500指数。背后催化因素之一，是美伊临时和平协议一度缓和了地缘风险溢价；尽管近期地缘风险再度升温，但当前油价水平仍显著低于冲突高峰时期。

贝莱德基本面股票国际首席投资官Helen Jewell指出：“欧洲当前更适合作为组合中的分散化工具。AI主题持仓已高度集中，而欧洲市场的行业广度可有效对冲此类拥挤风险。从盈利趋势和企业韧性来看，欧洲并不处于劣势。”

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近日，在一档由得克萨斯州州长格雷格·阿博特（Greg Abbott）客串主持的《肖恩·汉尼提秀》（Sean Hannity Show）访谈节目中，SpaceX创始人埃隆·马斯克详尽披露了公司的最新运营数据、商业布局以及未来十年的深空探索愿景。

作为目前全球估值最高的非上市公司之一，SpaceX的实际业务规模一直是市场关注的焦点。马斯克在访谈开场便用一组绝对数据亮出了SpaceX的行业垄断地位。“目前，SpaceX将地球上约85%的载荷送入轨道。”

除了为全球提供高带宽、低延迟的星链（Starlink）网络，以及作为NASA唯一认证的美国商业载人航天供应商，马斯克向投资者展示了一个比传统卫星发射更为宏大且具颠覆性的商业故事。

太空算力：明年发射首批AI卫星，摆脱地球能源限制

随着全球人工智能军备竞赛的加剧，土地、电力和水资源正在成为制约数据中心扩张的物理瓶颈，而马斯克将目光投向了外太空。这是本次访谈中最具市场增量信息的一环。

“我认为扩展计算能力的真正出路在太空。太空中有着极大的空间。”马斯克在解释这一商业逻辑时表示，“如果你看看地球相对于太阳或太阳系的体积，你就会意识到地球有多么微小。我们只能接收到太阳能量的十亿分之五。你可以把地球看作是巨大黑暗中的一粒微小尘埃。”

对于太空数据中心的具体落地节点，马斯克给出了明确的指引：“为了在不耗尽地球土地的前提下扩展计算能力，我们需要在太空中进行。这样你就无需消耗地球上的空间、电力和水。所以，我们大概会在明年发射第一批AI卫星，然后在大约两年内实现大规模部署。”

全员持股：数千名流水线工人已成百万富翁

在公司高速扩张的背后，SpaceX的股权激励机制同样引发了市场关注。

此前外界盛传一位时薪28美元的电焊工因持有公司股票而暴富，马斯克在节目中不仅证实了此事，还透露了更为庞大的造富规模。

“我从第一天起就秉持这样一个理念：公司的每位员工都应该获得公司股票，这样他们才能分享公司上涨的收益。”马斯克说，“当公司繁荣时，公司的员工也会随之繁荣。这非常有利于统一目标。”

他进一步向市场展现了这家公司的造富能力：“这不仅仅是一个电焊工的故事。我们有几千名在生产线上工作的员工成为了百万富翁。如果他们加入公司的时间相对较早，那么到目前为止，他们的股票价值可能已经超过了一百万美元。”

星际殖民：“把科幻小说变成现实”

对于市场最为关注的登月和火星计划，虽然马斯克以往的时间表屡有推迟，但他在此次访谈中再次给出了极为笃定且激进的业绩指引。

针对月球基地建设，马斯克预计最快两三年内将首批宇航员送上月球。

“如果一切顺利，我们可能会在2到3年内把第一批宇航员送上月球，然后从那里开始迅速扩张。大概10年后，月球上就会有成千上万的人。”

他的愿景并非建立一个简单的科考站，而是一座功能完备的城市：“最终我们要把成千上万吨的物资运到月球，实际上就是在月球上建一座城市。人们不仅可以永久定居，甚至可以去度假。想象一下，‘亲爱的，今年我们别去新加坡了，我们去月球吧！’这将是一趟绝佳的蜜月之旅。”

对于难度远超月球的火星殖民，马斯克坦言由于地球和火星每26个月才会有一次合适的发射窗口，且单程需要6个月，这极大地增加了挑战。但SpaceX依然设定了紧凑的时间线。

“如果一切顺利，我们大概能在5年内将第一批人类送上火星。”马斯克在访谈最后毫不掩饰他的野心，“然后我们会每隔两年大幅增加飞往火星的飞船数量。希望在10到12年的时间里，我们能把数千人送到火星。我们要把人们在科幻小说里看到的东西变成现实，而不是停留在虚构中，成为一个真正穿梭于群星之间的太空文明。”

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据追风交易台，高盛最新报告指出，这一演进轨迹可概括为"从DeepSeek去年的成本效率时刻，到智谱GLM今年的模型智能时刻"。高盛分析师Ronald Keung领衔的团队在这份50页的报告中，围绕中国AI模型如何以低成本实现高性能、为何选择开源路线及如何变现、核心可寻址市场在哪里，以及谁将成为长期赢家等四大核心问题展开系统评估。

在竞争格局判断上，高盛推出了一套基于定价能力、成本优势与财务实力的"竞争定位框架"，并据此认定，在基础文本模型领域，智谱（首次覆盖）与DeepSeek（未上市）定位最为强势；在多模态领域，字节跳动（未上市）领跑。高盛同时维持对MiniMax和快手的买入评级。

以小博大，效率制胜

中国大模型能够以远低于美国同类产品的成本实现接近的性能，核心在于架构创新与参数效率的双重突破。

高盛报告指出，中国开源模型的参数规模普遍在2000亿至1.6万亿之间，仅为全球顶尖模型的2%至10%，这主要源于高端算力获取受限。与此同时，混合专家架构（MoE）、稀疏注意力机制等创新使得实际激活参数占总参数的比例仅为3%至5%，大幅压低了训练与推理成本。

在具体模型层面，DeepSeek V4 Pro参数量为1.6万亿，智谱GLM5.2为0.7万亿，MiniMax M3为0.4万亿。

高盛将中国模型在编程能力上的近期跃升归因于数据筛选、强化学习后训练等因素的协同作用。6月27日，DeepSeek推出推测解码框架DSpark，已在V4-Flash和V4 Pro的在线服务中部署，在不改变模型权重或输出质量的前提下，将每用户生成速度提升60%至85%（V4-Flash）和57%至78%（V4 Pro）。

美团于6月30日发布的LongCat 2.0被高盛视为中国AI基础设施自主化的重要里程碑——这是中国首个完全基于5万张国产算力卡训练和部署的1.6万亿参数开源MoE模型。高盛认为，这证明了在计算密集型预训练阶段，本土化硬件栈的可行性，对中国AI模型摆脱对外国高端芯片的依赖具有深远意义。

市场两极分化，强者愈强

高盛将中国AI模型市场描述为正在形成的"双层结构"，并识别出两个ARR最大化象限。

在高端市场，以智谱GLM5.2和阿里巴巴Qwen3.7 Max为代表的顶尖模型定价约为每百万token 1美元，是低端模型的5倍，推理毛利率约为10%至20%（高盛估算）。相比之下，美国顶尖模型定价为每百万token 4至8美元，中国高端模型仅为其10%至25%，但凭借更低的参数激活比，仍能维持正毛利。

在低端市场，面向智能体任务的模型定价低至每百万token 0.06至0.2美元，正在开拓对价格敏感的全球中小企业和个人用户市场。MiniMax有60%至70%的收入来自海外。值得关注的是，DeepSeek已宣布自7月中旬起对V4系列引入峰谷定价机制，峰时费率为非峰时的2倍，混合定价约为每百万token 0.35美元（V4 Pro）和0.12美元（V4 Flash）。

高盛预测，中国AI模型的API及订阅收入将从2026年估算的350亿元人民币增长至2030年的8790亿元人民币，对应每日token消耗量从350万亿增至4600万亿，增幅约25倍。

开源策略：广泛渗透，变现路径待升级

高盛报告详细梳理了中国AI模型普遍采用开源/开放权重路线的战略逻辑及其变现局限。

开源策略的核心优势在于部署灵活性与社区生态。阿里巴巴Qwen系列、DeepSeek、智谱GLM及MiniMax M3均采用开源或开放权重方式，字节跳动的Seed模型是主要例外，采用完全闭源的专有路线。开源模式允许模型在中国大陆内外灵活部署，并通过社区反馈加速迭代。

然而，高盛指出，开源模型公司披露的ARR数字很可能严重低估了实际部署规模和收入潜力。以智谱为例，其2026年底ARR目标为10亿美元，但GLM5.2在全球的实际部署量将远高于智谱自有API渠道的token量和收入——阿里云百炼MaaS平台可直接托管GLM5.2开源模型，无需向智谱支付任何费用。

高盛预计，行业将逐步从纯开源（MIT许可证，完全免费）向"开放权重+社区许可证"模式迁移——即商业使用须与模型公司签订收入分成协议。MiniMax M系列已率先采用这一模式。高盛认为，这一转变将显著改善AI模型公司的单位经济效益，因为模型公司可通过与AWS Bedrock、阿里云百炼等平台的收入分成协议获益，而无需自行承担推理算力成本。

从"token最大化"到ROI优先

高盛将国际市场扩张定性为中国AI模型最重要的上行空间，尤其是在非美国市场。

高盛美国研究团队估算，到2030年，智能体AI将推动全球token消耗量增长24倍，达到每月120千万亿token，其中企业智能体贡献55倍增长，消费者智能体贡献12倍增长。在全球（中国以外）市场，中国AI模型已凭借性能提升和价格优势实现显著的token份额增长。

高盛报告指出，全球企业的AI使用范式正在经历从"token最大化"向"ROI优先"的根本性转变。前者盛行于2025年底至2026年初，企业将高token消耗等同于组织生产力；后者则更关注清晰的任务边界、每日活跃智能体数量、后端流程自动化及实际产出。一项Jellyfish AI工程趋势研究的数据显示，企业中的重度AI用户消耗了10倍的token，但产出仅提升了2倍。

在渠道层面，Alphabet旗下Gemini Enterprise Agent Platform和亚马逊AWS Bedrock均已提供DeepSeek、MiniMax、Moonshot、GLM和Qwen等中国AI模型的托管服务。据华尔街日报报道，微软CEO近期表示，微软正在考虑将DeepSeek的版本托管于Copilot，作为可选的低成本模型，并强调若托管DeepSeek，该模型将在微软云生态系统内运行，确保客户数据留存于Azure之内。

谁是长期赢家？

高盛构建了一套三维竞争定位框架，以定量指标评估各玩家的长期胜出概率，核心公式为：ARR规模×毛利率优势+财务实力。

定价能力维度考察上市速度（与前代及同级别模型的对比）、LMArena竞技场评分（基于大规模盲测用户评价）以及每百万token的混合定价水平。

成本优势维度考察吞吐量（每秒token数）、缓存命中率、参数激活比以及推理毛利率。财务实力维度考察手头现金、净现金占总资产比例以及估值倍数。

在基础文本模型领域，高盛认定智谱（首次覆盖，中性评级，目标估值1100亿美元）和DeepSeek（未上市）定位最强，两者在定价能力和成本优势上均表现突出。独立AI模型公司整体隐含估值合计超过2000亿美元。

在多模态/视频生成领域，字节跳动凭借Seedance领跑，据LatePost和36Kr报道，Seedance毛利率高达70%，ARR运行率已超过20亿美元。快手可灵和MiniMax Hailuo/即将推出的H3模型亦被高盛看好，预计2026年下半年将受益于视频生成与LLM融合的功能突破及供给紧张带来的健康定价。

高盛对MiniMax维持买入评级，目标价860港元，理由是其M3模型处于高token量与有吸引力定价的ARR最大化象限，且当前估值仅为2026年底ARR的13倍，相较中国及全球同类公司的估值倍数存在明显折价，风险收益比偏向上行。

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这家如今站在AI存储芯片风口中心的公司，市值已在今年5月触及1万亿美元，成为韩国市值仅次于三星电子的上市公司。自2025年初以来，其股价累计上涨约13倍。

但如果把时间拨回30年前，SK海力士曾是韩国企业界公认的“问题公司”：债务高企、连续亏损、依赖债权人救助，甚至一度准备卖给美国存储巨头美光。

从濒临出局，到成为英伟达高带宽存储芯片的重要供应商，SK海力士的逆袭，表面看踩中了AI浪潮，实质上却是几次关键选择的叠加。

危机中“瘦身”，死守存储主业

SK海力士的前身是1983年成立的现代电子。

当时，韩国正大力发展半导体等战略产业，现代电子从DRAM，也就是动态随机存取存储芯片起步，并在上世纪90年代成为全球领先的DRAM供应商之一。

问题也随之而来。

激进扩产需要巨额资金。1997年至1998年亚洲金融危机爆发后，存储芯片价格下跌，债务压力迅速暴露。

此后，公司经历重组，并在2001年更名为海力士半导体。

最艰难时，公司年销售额虽达到4万亿韩元，但亏损超过5万亿韩元，负债高达7万亿韩元。

其股价一度跌至125韩元，换算成人民币不到6毛钱，被称为“韩国的仙股”。

2002年，海力士本计划以约40亿美元出售给美光，但交易最终未能达成。此后，公司进入重整阶段，大规模削减成本、出售资产、剥离业务、裁员求生。

代价很大，但结果是明确的：海力士将资源集中到最核心的存储业务上。

显示、封装、非存储芯片等业务被剥离或出售，留下来的，是更专注、更精简，也更能经受周期波动的存储芯片业务。

在半导体行业，什么都做，未必意味着什么都能做强。SK海力士后来的崛起，首先来自于它在最困难的时候，没有丢掉自己的技术根基。

引入SK集团，解决“没钱扩产”的难题

存储芯片是一个极其残酷的行业。

在过去很长一段时间，存储不仅周期性强，而且建厂、买设备、研发先进制程，都需要持续投入巨额资本。行业景气时，企业拼扩产；行业低迷时，价格下跌又会迅速吞噬利润。很多竞争者正是在这样的反复波动中退出市场。

到今天，全球存储市场主要由三星电子、SK海力士和美光三家公司主导。

海力士虽然在重整后恢复了元气，但仍面临一个现实问题：仅靠债权人和银行股东，很难支撑与三星进行长期资本竞赛。

真正的转折发生在2012年。韩国SK集团从债权人手中获得控制权，公司也正式更名为SK海力士。

SK集团的进入，带来了资金和信用支持。公司获得新的股权注入，并开始加大资本开支：仅2012年和2013年，就分别投入4万亿韩元和2万亿韩元。

这笔钱没有被用来盲目扩张，而是持续投入存储制造能力和先进技术。

后来回看，SK集团的收购，给SK海力士补上的不只是资金，更是穿越存储周期所需要的长期投入能力。

在HBM还不被看好时，没有放弃

真正让SK海力士站上AI时代核心位置的，是HBM。

2013年，SK海力士与AMD合作，推出全球首款高带宽存储芯片HBM。它的核心思路，是将多层DRAM垂直堆叠，在更低功耗下实现更高的数据传输速度。

今天看，这几乎是为AI计算量身定制的产品。

但当年，HBM并不是一条被普遍看好的赛道。早期搭载HBM的产品市场表现并不理想，三星后来也曾在HBM领域取得领先。甚至在2018年，三星缩减HBM团队时，行业内不少人判断，这项技术可能没有太大前景。

SK海力士没有跟着放弃。

HBM比普通DRAM消耗更多晶圆，制造难度也更高，涉及堆叠精度、散热、良率等多个问题。但SK海力士持续打磨工艺，完善堆叠和封装能力。

这是一项典型的“前期看不到收益、后期决定座次”的投入。

直到2022年底ChatGPT发布，AI大模型训练和推理对存储带宽的需求突然爆发。AI加速器需要大量HBM，市场也迅速出现供应瓶颈。

此前看似“多余”的投入，突然变成了难以复制的先发优势。

目前，SK海力士约占全球HBM市场51%的份额，领先于三星电子的约26%和美光的约23%。它还是英伟达HBM的重要供应商，而英伟达正是AI加速器领域的主导者。

AI改变了存储行业的估值逻辑，也让SK海力士多年来对HBM的坚持得到兑现。

在需求最旺时，继续押注产能与全球资本

成为HBM龙头，并不意味着竞争结束。

三星、SK海力士和美光都在加速扩产，并争夺下一代HBM4的市场。HBM4将用于英伟达下一代Vera Rubin加速器，三家厂商的相关产品均已进入生产阶段，2026年下半年将迎来更多交付。

面对竞争，SK海力士选择继续投入。

在韩国，公司计划大规模扩建产能，其中仅位于龙仁的晶圆厂集群就将投入3900亿美元，四座工厂计划在2033年前建成。与此同时，公司还在加快采购极紫外光刻机等关键设备。

在美国，SK海力士正在印第安纳州建设首座生产设施，预计2028年完工，主要用于先进封装——这正是HBM生产中连接、堆叠芯片的重要环节。

今晚登陆纳斯达克，也正是其全球化资本布局的一部分。

此次ADR发行中，每份ADR对应十分之一股普通股。SK海力士以每份149美元的价格出售1.779亿份ADR，募资265亿美元，规模约占公司市值的2.5%。募集资金将用于建设新工厂、采购先进制造设备，包括生产前沿芯片所需的极紫外光刻机。

从依赖债权人救助，到赴美募资扩产，SK海力士身份的变化，已经足够说明问题。

结语：不是偶然踩中AI，而是在AI到来前做好了准备

SK海力士的故事，并不是一个简单的“AI概念股暴涨”故事。

它曾在存储周期的谷底挣扎，也曾被视作应该出售或清算的企业；它靠聚焦主业活下来，靠SK集团的资本支持恢复投入能力，更靠对HBM技术多年的坚持，在AI需求爆发时占据了最关键的位置。

当然，存储行业的周期并没有消失。历史上，每一次需求狂热都可能带来后续的供给过剩和价格波动。三星与美光的追赶、HBM4的竞争，也意味着SK海力士并不能高枕无忧。

但至少到目前为止，SK海力士证明了一件事：

真正决定一家科技公司命运的，往往不是风口来了以后能不能讲故事，而是在风口还没来时，能不能熬住、投下去，并把技术做出来。

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美银最新一期《The Flow Show》资金流向报告显示，截至7月8日当周，全球股票基金再度吸引566亿美元资金流入，科技股资金流入速度有望刷新全年历史纪录；与此同时，美银牛熊指标（Bull & Bear Indicator）维持在9.5的极度乐观区间，"卖出信号"已连续触发数周。

美银首席投资策略师Michael Hartnett认为，目前市场押注的是"四个不会"——美国经济不会硬着陆、美联储不会加息、AI资本开支不会削减、民主党不会横扫中期选举。正是这四大共识支撑了风险资产持续上涨，但任何一项预期落空，都可能成为市场由盛转衰的导火索。

在所有风险观察指标中，Hartnett特别点名日本市场。他认为，日本银行股仍是全球风险偏好的"金丝雀"：若日本国债收益率进一步快速上升，导致银行股由强转弱，很可能意味着全球风险资产开始进入调整周期。

牛熊指标持续亮红灯："所有人都在满仓做多"

美银牛熊指标本周继续维持9.5，远高于8以上即触发"卖出信号"的警戒线。历史数据显示，过去24年该指标共发出17次卖出信号，此后全球ACWI指数未来2至3个月平均下跌2%-3%，命中率约60%，极端情况下最大回撤达到15%-20%。

从各项分指标来看，市场情绪几乎全面处于极端乐观状态：对冲基金仓位位于81百分位；全球股票资金流向位于88百分位；债券资金流向位于84百分位；基金经理仓位更达到100百分位。唯一仍处于中性的指标，仅剩全球股市市场广度。

与此同时，美银全球资金流交易模型也已连续8周维持卖出信号。

全球资金继续疯狂涌向股票，科技股有望创历史纪录

资金仍在持续追逐风险资产。截至7月8日当周，全球股票基金净流入566亿美元，为今年第四大单周流入；其中科技基金单周吸引188亿美元资金，如果维持当前节奏，2026年全年科技基金净流入规模将达到1830亿美元，创历史新高。

地区资金流向同样反映风险偏好回升：美国股票基金重新获得251亿美元净流入；中国股票基金流入90亿美元，为去年12月以来最大；欧洲股票基金则连续第13周出现资金流出。与此同时，投资级债券连续14周获得资金净流入，银行贷款基金则录得去年2月以来最大单周流入。

值得注意的是，现金并未退出市场。货币市场基金规模已经升至7.9万亿美元，再创历史新高，当周仍吸引395亿美元资金流入，意味着大量资金一边追逐风险资产，一边保留充足"弹药"等待新的配置机会。

日本银行股，成为全球市场最重要的预警信号

相比美国科技股，美银更关注日本市场。Hartnett指出，过去三年，日本10年期国债收益率由约0.5%一路升至接近3%，日本银行股同期累计上涨约三倍，成为全球表现最强的板块之一。

在他看来，日本银行股实际上反映的是全球流动性与收益率环境。如果日本国债收益率继续快速攀升，并开始压制银行股表现，那么这一变化很可能意味着全球风险偏好开始逆转，并成为全球股市调整最早出现的"金丝雀"信号。

支撑市场上涨的是"四个不会"

Hartnett将当前市场的乐观预期概括为"四个不会"。

第一，美国经济不会硬着陆，意味着企业盈利仍有支撑，资金继续选择"远离债券、拥抱股票"。

第二，美联储至少在中期选举前不会重新加息，全球央行整体仍维持宽松倾向。今年以来，全球央行累计降息34次，高于21次加息。

第三，AI资本开支不会削减。市场一致预期，全球科技巨头2026年AI资本支出约8000亿美元，2027年进一步升至约1万亿美元，这仍是科技股估值最重要的支撑。

第四，民主党不会横扫美国中期选举，因此财政、税收等政策不会出现剧烈变化。

四大共识一旦破裂，市场将迎来逆向交易机会

Hartnett同时强调，真正值得关注的并非市场当前相信什么，而是哪些共识最有可能被打破。

如果美国经济最终出现明显降温，非农就业持续走弱，长期国债、防御性消费、高股息股票以及大型科技股都可能重新跑赢市场。

如果美联储被迫重新加息，则美元和收益率曲线平坦化交易将成为主要受益方向。Hartnett指出，目前美国CPI与失业率均约为4.2%，这种组合过去百年仅出现过数次，而随后几乎都伴随着加息和市场动荡。

如果AI资本开支开始收缩，则将直接冲击当前市场最核心的投资逻辑。届时软件板块及大型科技平台可能相对占优，而费城半导体指数（SOX）面临更大的估值压力。美银认为，债务融资空间收窄、现金流恶化以及科技巨头持续裁员，都可能成为AI投资降温的前兆。

政治风险同样不可忽视。若民主党最终横扫中期选举，共和党失去参议院控制权，市场可能重新交易财政扩张受限、美元走弱和美债收益率下行的情景。

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研究机构SemiAnalysis最新报告指出，经过一年的激进资本投入与架构重组，Meta旗下的Meta Superintelligence（MSL）有望在未来六个月内在前沿AI能力排名上超越谷歌。

与此同时，Anthropic凭借Claude Code在企业市场的爆发式增长，已确立起盈利能力与增速的双重领先优势，并于6月秘密提交IPO申请。AI行业的权力格局，正从谷歌与OpenAI的双雄对峙，向Meta、OpenAI、Anthropic三足鼎立的新秩序演进。

在市场层面，上述动态已引发即时反应。Meta股价当日上涨约4%，而Alphabet股价下跌约1%，折射出市场对谷歌在AI竞赛中地位的日益担忧。与此同时，马斯克在社交平台X上公开表示，Anthropic"显然"是当前AI领域的领跑者，为这场竞争格局的讨论再添变量。

SemiAnalysis稍早前发布的Anthropic IPO财务深度分析显示，该公司预计将于2026年第三季度实现超过10亿美元的GAAP EBIT利润，而OpenAI的EBIT利润率仍为负100%。SemiAnalysis据此给出Anthropic基准估值为6万亿美元，并认为Anthropic应抢先OpenAI完成上市，以资本优势进一步巩固其在前沿模型领域的领先地位。

Meta：算力、数据、人才三线并进

SemiAnalysis报告的核心判断是：Meta在算力规模上的扩张速度，将使其在年底前超越OpenAI与Anthropic的总AI算力。

据路透社援引一份内部备忘录报道，Meta计划今年在AI基础设施上投入最高1450亿美元，2026年部署7吉瓦算力，并于2027年将这一数字翻倍至14吉瓦。支撑这一目标的，是Meta同步建设的五座吉瓦级"titan"超大规模数据中心集群，以及自研的"AI-Backbone"网络架构——后者允许Meta跨越数千公里的地理距离，异步扩展复杂训练任务。

在芯片层面，据路透社报道，Meta将于9月启动代号"Iris"的自研AI芯片量产，该芯片由Broadcom联合设计、台积电制造，仅用六周便完成了漏洞测试，并已与三星、SanDisk及住友电工签署多年供应协议。

在数据与人才方面，Meta将3000名工程师重新分配至内部强化学习（RL）环境工厂，构建起商业数据供应商无法复制的专有数据管道。与此同时，Meta斥资143亿美元投资Scale AI，并借此从OpenAI、Anthropic等机构大规模挖角顶尖研究人员。

SemiAnalysis认为，评估MSL当前的基准测试表现是"只见树木不见森林"，真正重要的是"斜率而非截距"——若扎克伯格维持当前的资本投入力度，谷歌有可能被永久排出全球AI超大规模玩家的第一梯队。

Anthropic：B2B盈利模式确立领先优势

如果说Meta的优势在于算力与基础设施，Anthropic的护城河则建立在商业模式与财务质量之上。

SemiAnalysis数据显示，Claude Code目前占GitHub全部代码提交量的7%以上，正是这一产品推动Anthropic的ARR从2025年底的90亿美元，在2026年第一季度单季跃升至300亿美元——1月增加30亿，2月增加70亿，3月增加110亿。截至目前，Anthropic ARR已超过600亿美元，净新增ARR已达每月100亿美元以上的规模。

Anthropic的财务结构与OpenAI形成鲜明对比。Anthropic约75%至85%的收入来自基于用量的API业务，而OpenAI在2026年第一季度仍有超过65%的收入来自订阅模式，其中消费者订阅占比约40%。SemiAnalysis估算，OpenAI需为超过9亿免费用户提供服务，每月每用户成本约0.70美元，这对其整体毛利率造成20%至30%的拖累。

在盈利能力上，SemiAnalysis预计Anthropic将于2026年第三季度实现超过10亿美元的GAAP EBIT（利润率约6%），而OpenAI的EBIT利润率仍为负100%。Anthropic CFO Krishna Rao此前披露，公司净美元留存率（NDR）高达500%，意味着一年前贡献20亿ARR的老客户，如今已贡献120亿ARR。SemiAnalysis据此预测，若Anthropic能将每月净新增ARR提速至150亿美元，其2027年底ARR有望达到3000亿美元，对应企业价值6万亿美元。

谷歌：从领跑者到被追赶者

在这场三方角力中，谷歌的处境最为微妙。

SemiAnalysis在报告中直言，谷歌在前沿AI竞争中已"大幅退步"，并预测Meta将在六个月内完成对谷歌的超越。马斯克点名Anthropic为当前AI领域"显然"的领跑者，亦未将谷歌纳入第一梯队的讨论。

SemiAnalysis的分析框架显示，前沿AI竞争的决定性变量已从单一的模型能力，转向算力规模、商业模式与资本获取能力的综合较量。

在这三个维度上，Meta正在快速追赶，Anthropic已建立领先，而谷歌则面临被双向挤压的压力。

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7月10日晚间，中信证券、长江证券、中泰证券先后发布业绩预告。

中信证券的2026年半年度业绩预增公告称，公司预计2026年半年度实现归母净利润233.43亿元，同比增长69.59%。

长江证券的2026年半年度业绩预增公告称，公司上半年实现归母净利润预计31.26亿元~33亿元，比上年同期增长80%-90%。

中泰证券的预增势头最为显著，公司公告称，公司上半年实现归母净利润预计17.52亿元，比上年同期增长146.31%。

三家券商，联袂预增，凸显了券商行业今年上半年的强劲业绩势头。

中泰证券：大幅预增有因

中泰证券的预增公告中，对于此次业绩大幅增长的原因讲得比较清楚。

公告称，2026 年是“十五五”的开局之年，上半年资本市场稳中向好，公司锚定“七个一流”证券公司建设目标，聚焦高质量发展首要任务，持续做深做细金融“五篇大文章”。

具体来说，公司通过紧扣管理提质、经营增效要求，推动各领域稳健发展，财富管理、投资交易、资产管理、投资银行等业务收入实现同比增长，公司整体经营业绩显著提升。

从表述看，财富管理和两个投资相关的业务，是公司大幅增长的重要原因。而投行作为关键的带动业务，也起到十分重要的作用。

长江证券：强调抓住机会

与中泰相比，长江证券对于自身业绩预增的原因，描述得比较概括，在阐述中也较为强调和国家政策导向的“呼应”，但其中提及抓住市场机会，提升综合实力的描述，是比较独有的。

长江证券在预增公告中表示，2026年上半年，资本市场保持良好发展态势，公司围绕建设一流投资银行目标，锚定服务实体经济发展、服务科技产业创新、服务社会财富管理、服务区域重大战略“四个服务”功能定位，抓住市场机会、提升综合实力，各项业务保持稳健发展，归属于上市公司股东的净利润预计同比增长80%-90%。

利润接近翻番，却表示各项业务稳健发展，长江证券的公告措辞也是很“稳健”的。

券业一哥中信证券：“船大桨也快”

而作为业内头号券商，中信证券的业绩预增也格外引人关注，虽然增速不是行业最快，但净利润额一定是行业最大的。

中信证券的预增公告和其他两家券商不同的是，凸显了其业务能力的全面性。这种全面的能力也是其船大善桨的特点体现。

中信证券表示，2026年上半年，资本市场稳中向好，市场活跃度维持高位。面对资本市场高质量发展的新机遇和新挑战，公司始终以助力资本市场功能提升、服务经济高质量发展为使命，扎实做好金融“五篇大文章”，锚定加快建设一流投资银行和投资机构的发展目标，深入推进国际化战略布局，坚持以客户为中心的经营导向，强化科技赋能引领发展，不断提升综合金融服务水平，各项业务协同发力、稳健发展，经营业绩创同期历史新高。

总体看，今年随着境内市场整体交易的活跃、境外市场的行情火热，券商板块出现了很多的业务发展机遇。各种迹象显示，国内券商的又一轮行业上升周期，可能已经开始启动了。

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7月10日，中国人寿保险股份有限公司发布公告称，公司拟出资49.99亿元，与关联方国寿产业投资管理有限公司共同设立天津晟和芯程股权投资基金合伙企业。该基金全体合伙人认缴出资总额为50亿元，存续期8年，将重点投资于半导体行业公司。

这是继2023年11月，国寿资产发起设立“中国人寿—沪发1号股权投资计划”（彼时投资规模约118亿元）后，国寿体系对半导体产业链的又一次大手笔投资。凸显了保险资金持续投入支持国内“硬科技"产业的信号意义。

中国人寿系统“包揽”50亿基金

根据公告，中国人寿拟作为有限合伙人出资49.99亿元，国寿产业作为普通合伙人出资100万元，双方共同成立天津晟和芯程股权投资基金合伙企业，基金总规模50亿元。

基金期限设置较为典型：经营期限为8年，其中前2年为投资期，后6年为退出期。若经营需要，经全体合伙人一致同意，可延长两次，每次一年。这意味着，该基金最长可运作10年。

从资金结构看，中国人寿是绝对主力出资方，认缴比例接近100%。国寿产业作为普通合伙人和执行事务合伙人，负责基金执行事务及投资运作；国寿资本作为基金管理人，提供日常运营和投资管理服务，三家国寿系统企业包揽了出资

收益分配模式也很“标准”

具体收益和费率方面。公告显示，管理费方面，基金每年向管理人支付管理费，标准为有限合伙人实缴出资额中投资本金的0.2%，延长期内不收取管理费。相比市场化股权投资基金常见的管理费水平，这一费率并不高，体现出集团内部的长期合作属性。

收益分配上，基金采取“先返还本金、再支付门槛收益、最后超额分成”的模式：首先向全体合伙人（即中国人寿和国寿产业）分配至收回实缴出资额；随后向有限合伙人（即中国人寿）分配至其获得年化8%内部收益率；再向普通合伙人（即国寿产业）分配至其获得年化8%内部收益率；剩余部分则按照有限合伙人80%、普通合伙人20%的比例分配。

投向标的已经明确

公告还明确表示，该合伙企业将重点投资于半导体行业公司。目前预计，募集资金将投资于“为设计公司及其他系统公司提供工艺配套服务的标的公司股权”，持股比例不超过3%。

公告还描述，拟定的目标投资企业在“半导体产业拥有深厚的技术沉淀与资源积累，核心技术优势突出、研发体系完备”。而中国人寿作为国有资本的重要力量，通过本次交易参与半导体战略性新兴产业的投资，既是落实金融服务国家战略的责任，也是践行长期资本、耐心资本担当的具体体现。

一些业内分析认为，所谓“为设计公司及其他系统公司提供工艺配套服务的标的公司”，往往指的是为一些半导体设计公司提供生产制造的代工企业，在目前的AI半导体产业链中，属于核心的细分行业。

此次中国人寿参与投资这样的企业，对于夯实国内的算力基础设施，增强算力背后的半导体硬件制造，是一个支持。

保险资金入局“硬科技”渐成趋势

过去，保险资金投资更偏好固定收益、不动产、基础设施等资产。但近年来，随着利率中枢下行、传统资产收益承压，保险资金也在寻找新的长期收益来源。

而半导体、人工智能、高端制造等硬科技领域，虽然，短期行业波动较大，但中长期成长空间广阔，并且符合国家产业升级方向，已经渐渐有了保险资金投向新热土的苗头。

从功能上看，保险资金持续“进军”投资战略性新兴产业，至少有以下几个好处：

一、这支持了保险资金多元化、长期化的资产配置的需要。保险资金未来需要在安全性、收益性和流动性之间寻找平衡，优质的科技企业股权投资能够为长期资金提供潜在超额收益。

二、这也是保险资金服务国家战略的体现。半导体产业链是AI产业和数字经济的核心基础设施，也是产业链安全和健全完善产业体系的重要环节。国寿这样的国有大型金融机构通过产业基金参与投资，有助于增强这个领域的金融资本的供给。

三、这也符合大型保险资金不断建设产业投资能力的战略需要。一级市场和实体经济的投资经验，对于未来的保险资金管理而言有重要意义，像国寿这样通过多种形式形成覆盖多个方向比如基础设施、养老、AI、半导体、科创等的投资能力的保险企业，在未来行业竞争和市场竞技中，更容易占得先机。

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7月10日，A股全天冲高回落，三大指数集体下挫，科创50尾盘跌超5%，创业板跌超4%，但个股层面近七成收涨。半导体、锂矿、储能等前期强势板块集体翻车。但另一边，午后长征十号乙火箭可回收成功的消息引爆航天板块，十余股涨停；医药CRO延续强势。

港股冲高回落，恒指、恒科指盘中双双大涨，午后先后回落，恒科指更是转跌，盘中涨超2%，科网股多数上涨，小米、京东、阿里、快手均涨超3%，芯片半导体杀跌，中芯国际、华虹宏力齐跌，兆易创新暴跌超21%。AI大模型股重挫，智谱狂泻近20%、MINIMAX跌近10%。恒生生物科技指数涨超3%，医药股大涨。

债市方面，国债期货震荡上涨。商品方面，国内商品期货多数走高，沪金、沪银等涨幅居前。核心市场走势：

A股：截至收盘，沪指跌1.00%，深成指跌2.29%，创业板指跌4.37%。

盘面上，个股涨多跌少，沪深京三市约3800股飘红，量能明显放大，今日成交3.41万亿。沪深两市成交额3.39万亿，较上一个交易日放量4748亿。板块方面，半导体产业链深度回调，工业气体、半导体设备和材料、半导体硅片、内存方向跌幅居前；医药、商业航天强势上涨，发电设备、文化传媒、酒类、房地产板块活跃。

港股：截至收盘，恒生指数收盘涨0.6%，盘中一度涨近2%，恒生科技指数跌0.21%，盘中一度涨超2.5%。

盘面上，医药股领涨，恒生生物科技指数涨超3%，汽车股崛起，零跑汽车涨超6%；大模型概念股大跌，智谱跌超19%，MINIMAX跌超9%。

债市：国债期货震荡分化，截至收盘，30年期主力合约涨0.04%，10年期主力合约跌0.03%，5年期主力合约跌0.01%，2年期主力合约持平。

商品：国内商品期货多数上涨，截至收盘，贵金属涨幅居前，钯金涨3.83%；化工品多数上涨，纸浆涨3.42%；新能源材料多数上涨，工业硅涨2.80%；农副产品多数上涨，鸡蛋涨2.71%；基本金属多数上涨，沪锡涨1.85%；航运期货全部上涨，集运指数(欧线)涨1.59%；非金属建材全部上涨，玻璃涨1.05%；能源品跌幅居前，原油跌2.93%；黑色系多数下跌，焦煤跌2.52%；油脂油料涨跌参半，棕榈油跌1.76%。

商业航天午后集体爆发，长征十号乙改写游戏规则

12时15分，长征十号乙运载火箭在海南商业航天发射场升空，一子级在分离约6分钟后垂直返回海上回收平台——中国首度实现运载火箭一子级可控回收，成为全球第二个掌握此技术的国家。

消息传出后，航天板块午后直线拉升。航天装备板块全天涨10.22%，航天环宇、海兰信20cm涨停，航天电子（XD航天电）10cm涨停。航天系概念涨6.60%，太空算力概念涨5.45%，SpaceX概念涨4.62%。中国卫星、航天发展、优机股份、佳缘科技等多股涨停。

长征十号乙可回收的意义不在于单次发射——它意味着中国商业航天从试验验证跨入了商业化降本运营阶段。可重复使用火箭技术将为卫星组网、深空探测、载人登月提供更经济的方案，产业链的长期逻辑在此刻被重新定价。

医药CRO延续强势，新版基药目录成新催化

医药板块连续第二日活跃。CRO概念涨5.52%，医疗服务板块涨4.02%。益诺思20cm涨停，股价创历史新高；双鹭药业、联环药业、哈药股份涨停。

催化来自两条线：一是国家卫健委等三部委7月9日联合发布《国家基本药物目录（2026年版）》，新版目录将于9月1日实施，为医药行业整体带来新的用药放量预期。二是创新药对外授权（BD）持续爆发——2026年上半年中国创新药对外授权交易金额已接近997亿美元，中报业绩兑现窗口正在打开。

招商证券认为，CXO行业景气度已从底部确认反转，数据显示2026年上半年全球药品一二级融资金额同比增长95%，中国创新药BD出海总金额有望再创新高，为CXO需求提供支撑。

午后热门股集体跳水

其中，“存储一哥”兆易创新午后快速跳水，暴跌7.76%。

消息面上，7月9日晚间，存储芯片龙头兆易创新交出一份炸裂的中报预告：上半年营收约115亿元，同比增长约177%；归母净利润约69亿元，同比暴增1099%；扣非净利润约48.5亿元，同比增长约791%。

摩根士丹利指出，从存储行业基本面来看，本轮景气复苏核心驱动来自AI算力带来海量存储增量需求，叠加海外原厂持续控产保价，供需紧平衡格局并未发生根本改变。短期企业经营层面的阶段性调整，属于行业复苏过程中的正常节奏波动，不代表周期拐点到来。

后市值得关注的是，7月9日，国产DRAM龙头长鑫科技披露科创板上市招股意向书及发行安排，正式进入IPO发行程序。根据公告，公司将于7月16日同步启动网上、网下申购。本次长鑫科技IPO拟募资295亿元，为2026年以来A股规模最大的IPO，也是科创板史上第二大融资项目，仅次于中芯国际。

创业板“一哥”宁德时代午后跌超7%。

光通信“一哥”全天跌超8%。

据中国基金报，午后算力硬件、芯片半导体等热门股集体跳水的原因有三：

首先创业板、科创板此前短期连续大涨堆积海量获利盘，机构借冲高集中兑现，周末避险情绪加重抛压。其次，商业航天的回收火箭大利好，吸走了大部分的流动性。相关板块下午几乎是批量涨停，资金疯狂涌入。商业航天启动之后，创业板、科创板不少热门方向开始同步走弱。

半导体设备方向，华亚智能跌停，正帆科技、臻宝科技等跌幅超10%。半导体制造端，晶合集成跌超10%，华虹宏力收跌7.65%。北方华创、寒武纪收盘跌幅均超8%，中微公司收跌7.86%，中芯国际收跌5.77%。

光模块龙头同步回落，中际旭创、新易盛收盘分别跌超8%、超4%。AI芯片、动力电池等高权重方向的明显承压，放大了创业板指回落幅度。

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据华尔街见闻此前文章，SK海力士ADR发行价定为每股149美元，较公司周四首尔普通股收盘价溢价约3.1%，募资规模约265亿美元，超越阿里巴巴2014年250亿美元的赴美IPO纪录。机构认购倍数逾7倍，买家涵盖全球大型纯多头基金及主权财富基金，需求之旺盛令市场瞩目。ADR将于周五以代码"SKHYV"启动预发行交易，7月13日正式以"SKHY"挂牌。

然而，这场盛宴的真正看点不在于融资规模，而在于ADR挂牌后相对韩股的溢价幅度——它将直接反映美国投资者究竟愿意为AI存储赛道的核心标的，额外付出多少价格。机构预期从5%到30%以上分歧悬殊，而AI板块估值高低的争论，也将在这一新兴交易标的的定价中得到某种程度的验证。

REX Financial董事总经理Bill Birmingham指出，此次上市的核心更像是对三个问题的"公投"：内存短缺能持续多久、AI驱动的需求是否具有持续性，以及"美国上市能否终结市场对存储股合理估值区间的争议"。

此次ADR发行共计1.779亿份，规模约265亿美元，打破阿里巴巴保持逾十年的纪录。SK海力士是韩国市值第二大公司，仅次于三星电子，在首尔交易所市值约达1万亿美元。根据英国《金融时报》，此次ADR规模不足公司总市值的3%。

SK集团董事长崔泰源亲赴纽约出席上市仪式，并将与全球投资者会面，就扩大AI存储合作与主要客户展开磋商。据报道，他还可能与英伟达、特斯拉等科技公司高管会晤。SK海力士方面表示，此次赴美上市旨在帮助公司在全球资本市场获得更能反映其AI基础设施核心地位的估值。

本次发行由美国银行、花旗集团、高盛和摩根大通担任联席主承销商，另有九家机构参与承销。

SK海力士在人工智能相关存储芯片领域占据独特地位，是吸引美国资金的核心逻辑所在。

根据公司向美国证券交易委员会（SEC）的申报文件，SK海力士在高带宽存储（HBM）芯片市场占有率达56.4%，是英伟达GPU等高端AI芯片不可或缺的关键组件。投资机构Futurum Equities首席市场策略师Shay Boloor表示，SK海力士是"最纯粹的HBM瓶颈公开市场标的，其与英伟达的业务绑定深度也超过竞争对手"，同时"HBM纯粹度高于三星，现阶段HBM领导地位强于美光"。

VistaShares投资策略师David Fetherstonhaugh指出，此次上市"对于此前只能通过代理标的间接布局SK海力士的美国和全球基金而言，是明确的积极信号"。他同时预计，上市初期资金从ETF等代理工具流入ADR的过程，可能带来短期价格压力。

从基本面来看，SK海力士及三星在首尔的估值相较美国同行存在折价。根据Visible Alpha数据，美光科技的2028年预期市盈率约为6倍，而SK海力士与三星均仅为4倍。美国投资者或将部分折价视为入场机会，从而推高ADR相对韩股的溢价。

ADR首日溢价的合理区间，是市场争议最为激烈的焦点。

据彭博获得的一份发给机构客户的备忘录，摩根士丹利销售与交易部门估计初始溢价区间在5%至10%之间，并指出若ADR被纳入美国指数或ETF，溢价存在进一步扩大空间。然而，部分机构投资者的预期更为激进，认为溢价可能超过30%。

在Smartkarma发表研究的独立分析师Travis Lundy表示：

"在ADR经历充分的市场磨合之前，没有人能知道这一溢价每天究竟值多少。历史表明溢价可以走高，但不会长期维持在极高水平。"

台积电ADR提供了最具参考价值的历史案例。根据高盛分析师的研究，ADR正常情况下与正股价差不超过5%，但据彭博数据，台积电ADR过去一个月的平均溢价约为16%，在过去三年间甚至多次超过20%。《金融时报》指出，这一溢价曾在2009年智能手机需求爆发时触及高峰，两年后缩窄至零。SK海力士没有台积电数十年的ADR交易历史可供参照，定价难度更高。

与台积电相比，SK海力士ADR的套利交易面临更为复杂的操作环境。

SK海力士正股波动极为剧烈。数据显示，该股今年已有逾50个交易日单日涨跌幅超过5%，尽管如此，年内累计涨幅仍超过两倍。香港Alphalex Capital Management HK Ltd.董事总经理Alex Au曾多年从事台积电ADR价差交易，他表示：

"鉴于SK海力士的波动性，价差风险要高得多。因此，对于入场捕捉溢价的交易者而言，你需要更高的回报来补偿风险。"

转换机制的不对称性进一步制约了套利空间。根据7月6日的一份文件，ADR持有人可注销ADR并换取首尔上市股票，但反向操作——将普通股转换为ADR——可能需要获得韩国监管机构的批准，并非畅通无阻。这一机制与台积电ADR存在差异，限制了双向套利的可操作性。

不过，REX Financial董事总经理Bill Birmingham指出，此次上市的核心意义不在于价格发现，而更像是对三个问题的"公投"：内存短缺能持续多久、AI驱动的需求是否具有持续性，以及"美国上市能否终结市场对存储股合理估值区间的争议"。

此次赴美上市所募集的资金，将直接注入SK海力士规模庞大的AI相关资本开支计划。

公司目前正在美国印第安纳州西拉斐特市建设先进芯片封装设施，该项目获得拜登政府通过《芯片与科学法案》提供的4.58亿美元资金支持。与此同时，SK海力士与三星电子正配合韩国政府总规模约8800亿美元的国家级投资计划，加码本土AI及半导体产业投资。

尽管AI需求强劲，但内存行业固有的周期性仍是投资者需要权衡的风险变量。Boloor表示，SK海力士是"若HBM稀缺持续超预期的最大受益者，但若内存周期最终反转，下行风险同样不容忽视——而这一反转可能最早要到2028年才会出现"。Birmingham则建议投资者重点关注2027年的合同定价走势，以判断需求的持续性。

SK海力士美股或许是衡量AI热潮温度的更好工具，而非单纯的投资标的本身。

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国金证券机械行业分析师满在朋7月9日的报告中写道：“全球AI算力与HBM存储产能扩张带动半导体设备需求高景气，后道测试与前道量检测双赛道成长确定性突出。”这意味着，市场关注点不只在设备总量扩张，更在测试、量检测等高壁垒环节。

据SEMI数据，全球半导体设备市场规模将从2024年的1166亿美元增至2027年的1556亿美元，2024年至2027年复合增速为10.1%。其中测试设备弹性更高，市场规模预计从2024年的76亿美元增至2027年的134亿美元，复合增速达21.1%。

供给端也在放大周期弹性。海外设备厂商受核心零部件短缺和产能饱和影响，主流前道及存储配套设备交付周期拉长至12至24个月，并出现涨价。三星、SK海力士、美光等扩产节奏受到设备交付约束，国内设备企业同时迎来国产替代和海外客户多元化采购的窗口。

这轮设备周期的源头，是AI服务器对存储的消耗显著高于传统服务器。相关测算显示，AI服务器单台DRAM搭载量为传统服务器的8至10倍，NAND用量约为3倍。

需求上升的同时，通用存储供给并未同步释放。三星、SK海力士将80%至90%的先进制程产能倾斜至HBM，美光约70%产能转向HBM与高端DDR5。三大存储原厂库存约4周，低于8至12周的健康安全库存区间。

价格已经给出反应。据TrendForce数据，2026年二季度DDR5合约价预计环比上涨58%至63%，NAND Flash合约价预计环比上涨70%至75%；HBM产能缺口被测算为50%至60%。

存储市场规模也在扩张。2024年全球存储芯片市场规模为1929亿美元，2025年升至2890亿美元，2026年预计达到3775亿美元，2030年有望达到7237亿美元，2025年至2030年复合增速为17.7%。

资本开支是验证设备周期的关键指标。

据TrendForce数据，全球DRAM资本支出将从2025年的537亿美元升至2026年的613亿美元，同比增长14%；NAND资本开支将从2025年的211亿美元升至2026年的222亿美元，同比增长5%。三星、SK海力士、美光2026年合计资本支出预计达535亿美元，较2025年提升16%。

美光扩产力度最突出。其2026年规划资本开支270亿美元，同比增长70.3%。SK海力士2024年和2025年资本开支同比增速分别为65.8%和75.5%。

国内存储厂也在加码。长鑫科技2024年营收241.8亿元，同比增长166.1%；2025年前三季度营收320.8亿元，同比增长97.8%。资本开支方面，长鑫科技2024年投入712.3亿元，同比增长63.2%。

长鑫科技、长江存储的扩产对本土设备需求更直接。长鑫科技2026年计划月产能扩产5至6万片，对应设备采购额约350亿至430亿元；长江存储三期项目进入设备安装调试阶段，预计2026年下半年启动大规模量产，对应设备采购规模约200亿元。

2026年全球半导体元器件供货周期明显拉长。车规32-bit MCU交期超过52周，SiC交期25至40周，模拟集成电路交期20至48周。

元器件短缺正在反向影响设备交付。应用材料、东京电子等海外头部设备企业受核心零部件短缺和产能饱和约束，部分设备交付周期被拉长至12至24个月。

这给国产设备厂商带来窗口。国内厂商在刻蚀、薄膜、清洗、测试等环节已有产品积累，交付效率和成本优势更明显。海外晶圆厂在扩产压力下开始对接国内供应商，韩国、东南亚等市场成为潜在增量。

但机会并非平均分配。能否拿到海外验证、能否进入重复采购，仍取决于工艺稳定性、客户验证周期和交付能力。

国内半导体设备国产化率分化明显。

清洗设备国产化率已达50%至60%，刻蚀设备为55%至65%，CMP和热处理在30%至40%。但高壁垒环节仍偏低：PVD国产化率为10%至20%，CVD/ALD为5%至10%，涂胶显影为5%至10%，量检测仅1%至10%，光刻只有0%至1%。

这也是前道量检测和后道测试被置于更重要位置的原因。它们不是设备总量中最大的环节，却是国产替代空间更清晰的短板。

国内设备企业研发投入正在上行。2020年至2025年，国内半导体设备企业研发投入总额从33.1亿元升至185.8亿元；单个企业平均研发投入从1.7亿元升至7.4亿元。投入方向集中在先进封装、HBM/DDR测试、光刻、电子束量测、高端离子注入等环节。

订单指标也在改善。中微公司合同负债从2020年的5.9亿元升至2025年的30.4亿元；拓荆科技从1.3亿元升至48.5亿元，2026年一季度仍在48.8亿元。合同负债对应已签未交付订单，显示国产设备导入不再停留于样机阶段。

量检测设备贯穿晶圆制造前道流程，用于检测薄膜厚度、关键尺寸、晶圆表面缺陷等指标。它不是简单的最终检查，而是在光刻、刻蚀、薄膜沉积等工序中持续进行过程控制，直接影响良率。

据SEMI统计，量检测设备约占全球半导体设备市场13%。QYResearch数据显示，全球半导体量检测市场规模2025年约192.2亿美元，2026年预计213亿美元，2030年有望达到321亿美元，2026年至2030年复合增速为10.8%。

国产化率只有1%至10%，原因在于高精密软硬件由海外龙头掌握，晶圆厂验证周期长，客户不愿轻易切换，出口管制进一步放大了供应链不确定性。

一旦国产厂商通过验证，后续重复订单价值更高。存储、先进制程、3D NAND层数提升和先进封装，都会增加检测需求。

测试设备中，测试机是核心。后道测试设备里，测试机价值占比约63%；存储测试机在测试机市场中占比约21%。

存储测试设备几乎被海外龙头垄断。2023年全球存储测试机市场中，爱德万市占率56%，泰瑞达43%，两者合计99%。国产厂商此前主要切入中低端存储测试和配套设备，高端存储ATE整机仍是短板。

FT测试的重要性正在上升。CP测试发生在晶圆加工完成后、封装前，主要筛查基础电性参数；FT测试发生在封装后，除基础电性参数外，还要验证系统级功能、动态参数、时序特性、带宽速率和信号完整性。其对通道数量、测试频率、高速信号处理能力和时序精度要求更高。

价格也体现差距。国际高端FT测试仪定价超过1100万元/台，高于高端CP测试仪的900万元/台。QYResearch测算，全球FT成品测试机市场规模2025年为38.4亿美元，2026年预计41亿美元，2030年升至54.7亿美元，2026年至2030年复合增速为7.5%。

华为提出的韬定律也把后道价值推向更高位置。3D堆叠、Chiplet、混合键合、TSV让芯片性能不再只依赖前道几何微缩，封装和测试复杂度上升，后道设备不再只是配套环节。

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从全球顶级赛事转向“家门口”的地方联赛，小红书试图把世界杯期间聚集的观赛用户，继续留在足球内容和社区之中。

体育赛事带来的流量往往具有明显的周期性。世界杯期间，用户会因为密集的赛程进入平台；赛事结束后，观赛和讨论需求也可能迅速回落。对购买版权并投入大量运营资源的平台而言，真正的考验其实是终场哨响后还能留下多少人。

地方联赛因此成为小红书承接世界杯热度的一步。与世界杯相比，地方联赛的影响力和商业价值相对有限，但距离普通用户更近，也能提供更加持续、分散的内容供给。

更关键的是，小红书还释放了继续投入体育版权的信号。

7月10日，小红书社区运动户外负责人、世界杯运营负责人草莓在与华尔街见闻等媒体交流时表示，小红书接下来将持续探索职业体育赛事版权合作。

至于下一步具体购买哪些赛事版权，小红书将综合考虑用户调研、用户偏好以及版权市场的资源供给。

“大家不用担心世界杯只是一次性投入。”草莓表示。

从目前披露的数据来看，世界杯确实拉快了小红书多个业务指标的增长。

世界杯期间，小红书足球内容日均发布量达到赛前的10倍，万赞以上足球笔记数量是赛前的200倍，站内相关热点话题达到6253个。

7月，小红书App使用时长环比增速提升至此前的2倍，日发布笔记数环比增速达到6月的3倍；互动直播场景中，长时间观播用户同比增长近5倍。

不过，继续探索购买赛事版权并不意味着小红书要沿着传统视频网站的路径，依靠版权把自己建设成体育内容转播平台，体育赛事更像是吸引用户的流量入口。

草莓认为，一些用户因为世界杯下载小红书，但进入平台后又开始关注骑行、户外、旅游、美食等内容，希望凭借社区中多元的兴趣内容让这些新增用户继续留下。

持续扩大的体育内容供给也可能带来新的商业化空间。体育赛事天然具有较强的品牌聚合能力，随着硬核球迷等更多群体进入平台，小红书有机会吸引运动装备、汽车、户外、旅游等更多品类的品牌。

整体来看，继续探索体育版权，对小红书而言既是一次用户增长尝试，也是在拓宽商业化边界。

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据《华尔街日报》报道，Simo于周四向员工发送内部信，宣布因神经免疫疾病持续恶化、康复周期远超预期，她将不再从全职岗位回归，转而以兼职顾问身份继续与公司保持联系。Simo在信中写道："这是我职业生涯中最艰难的决定之一，但我的身体让我别无选择。"

这一变动发生在OpenAI最敏感的时间窗口——公司正积极筹备最快于今年完成的IPO，同时在企业客户市场与竞争对手Anthropic展开激烈争夺。Simo的离去意味着Altman须重新寻找能够统筹产品与业务的核心人选，进一步增加了上市前景的不确定性。

核心职责一分为三，权力重组即刻生效

根据Simo的内部信，其原有的产品与业务职责将由三位高管分担：总裁Greg Brockman、首席财务官Sarah Friar，以及首席战略官Jason Kwon。首席营收官Denise Dresser的汇报线也随之调整，改为向Brockman负责。

Simo于去年8月加入OpenAI，由Altman亲自选定，负责领导公司产品与业务部门，并从Altman手中接管了大量管理职能，包括对CFO和首席营收官的直接管辖。她曾被广泛预期在公司上市后承担更重要的角色，甚至有望成为公司的实际运营核心。

今年4月，Simo首次宣布因神经免疫疾病恶化而请假，彼时已在投资者和员工中引发对公司未来走向的疑虑。此次正式离职，使这一不确定性进一步落地为现实。

ChatGPT增长承压，与Anthropic差距拉大

Simo任职期间，OpenAI的商业化进程喜忧参半。她主导了ChatGPT的商业化探索，包括引入广告模式及健康建议等新功能，并着手打造以编程为核心的"超级应用"——该产品已于周四正式发布。

然而，ChatGPT的用户增长在去年底出现停滞，导致公司未能完成内部营收目标。与此同时，OpenAI在企业客户市场落后于Anthropic，被迫将战略重心急速转向面向企业的AI编程工具。

竞争格局的变化尤为值得关注。Anthropic近期估值首次超越OpenAI，成为企业采购AI工具的首选平台。两家公司目前深陷价格战，这场消耗战可能进一步推迟双方实现盈利的时间表，并对各自的IPO计划构成压力。

上市前夕高管动荡，投资者信心承压

Simo的离职是OpenAI近期一系列高管变动中的最新一例。对于一家正在冲刺上市的公司而言，核心管理层的稳定性历来是机构投资者重点审视的维度之一。

据《华尔街日报》援引知情人士透露，本周在爱达荷州太阳谷举行的Allen & Co.年度峰会上，OpenAI高管与外界讨论了公司如何在企业客户市场与Anthropic展开竞争的具体策略，显示公司正积极向市场传递战略信心。

Simo在周四发布的X平台帖子中坦言，此前曾多次未能及时做出休养的决定，"真相是，我现在才做出这个决定，是因为我之前已经失败了很多次。"这番表态在一定程度上折射出高管在高压环境下所承受的个人代价。

对OpenAI而言，眼下的挑战是在管理层重组的同时，维持上市进程的节奏，并在与Anthropic的竞争中稳住阵脚。

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针对市场对AI投资回报率（ROI）的普遍质疑，Dylan透露，Anthropic已于今年第二季度实现自由现金流转正，年化经常性收入突破500亿美元，毛利率超过70%。在企业端，最新AI模型带来的生产力跃升远超算力成本的增加，促使企业削减其他软件开支以维持爆炸性增长的AI预算。

在硬件演进层面，向推理模型的范式转换正在重构市场需求。Dylan强调，存储面临长达数年的结构性短缺，仍有2至3倍上行空间；与此同时，尽管智能体和强化学习推高了CPU需求，但卖方市场对此定价过高，CPU的增长主要来自历史“补账”，其在AI服务器中的绝对价值仍远不及GPU。

Dylan认为，备受市场期待的共封装光学（CPO）大规模落地时间，则被明确推迟至2028年底至2029年，意外延长了铜缆连接器的红利期。而电网输配电的受限，正迫使数据中心转向“表后电源”（自建电源），在传统的芯片投资之外，催生出庞大的工业能源和电力转换供应链投资机会。

以下为访谈全文：

主持人：欢迎回到下一件大事播客。我是主持人，今天与我同行的有同事Klay Hyman，以及我们的新合伙人、SemiAnalysis研究机构的创始人Dylan Patel。今天是一个特别的日子，我们将与Dylan一起深入探讨当前AI基础设施领域的全貌。Dylan的内容我一直在关注，他的播客出镜率很高，SemiAnalysis的新闻通讯也一直是我的必读清单。最近他们有一篇关于太空数据中心的深度报告，感兴趣的朋友可以去看看，非常详尽。

Dylan，我很想听你聊聊SemiAnalysis最初是怎么来的。我知道在Substack社区里，大家最近都在谈论这家公司的营收和成功，但我觉得很多时候，人们只看到了成功的当下，却忘了背后的旅程和付出了多少心血。

SemiAnalysis的起源

Dylan Patel： SemiAnalysis的起源其实来自网上发帖——用不太镇定的说法就是“灌水”。回想我首先关于半导体的帖子，那是在我十几岁的时候，我就开始在网上发芯片、智能手机、关于智能手机显示屏和智能手机SoC的帖子，虽然那会儿我自己都还没有智能手机，但我就是痴迷于这些东西。游戏硬件、PC硬件、主机硬件也一样，我一直在网上到处发帖子。

到了12岁，我已经在管理和创作很多与Android、苹果、谷歌、英特尔、英伟达、AMD相关的论坛，以及Reddit上跟这些硬件话题相关的各种版本的块。这就是一切的起源——我一直是个“发狂人”，一直在帖子表达自己的观点，一直在回复、思考、接受评论。

我们团队里的人——现在公司已经有90人了，我们甚至有专门的市场部门——他们常哭说：“迪伦，别再回复网上那些乱喷的人了，你这样让公司视野很不专业。”心里我还是有一个强烈的警报，只要在网上批评我，我就想到了。这也许不是一件好事，但确实如此。

整个青少年时期我都在管理这些论坛。等到开始赚钱后，我就开始做投资。后来我做了两个量化交易员，然后创立了自己的公司，但这一路上我一直在不停地发帖。我曾去过匿名博客，匿名发帖，但到了2020年，我对自己的工作感觉厌倦了——做量化交易员的幻灭感，就是说，你确实能赚钱，但并没有想象中那么光鲜。于是我基本上辞掉了工作，开始创业。

我当时并不确定这条路能走多远，但我在自己搭建的WordPress网站上，用真实姓名发帖，内容主题科技、商业、金融、供应链等我最感兴趣的领域——因为我是在一个小生意家庭里长大的。我在佐治亚州一个乡下的旅馆里，我父母经营着这家旅馆，就住在里面。后来我们开了加油站，所以我内部就做生意，一直很喜欢商业。

后来，WordPress网站转成了Substack，开始收费，写遍了整个半导体和AI供应链。四年间我跑遍了世界各地，一年参加四十场会议——从AI研究者的顶级学术会议，到芯片供应链里某种化学原料的行业小会，从服务器到网络再到晶圆制造，上上下下整条栈我都去。有些会议只有三百人，全程日语只有五个人能用英语交流，我也去。有些是一两万人的大会，也去。参加了三届之后，你就真正掌握了这个领域的语言，认识了里面的人，能提出真正有深度的问题，整个生态系统就这样在你脑海里建立起来了。

SemiAnalysis的成长与团队建设

Dylan Patel：我一直关注技术上的"拐点"——每当在会议上发现某个技术或供应链的变化，我就能判断它会在供应链或财务层面带来什么影响。有些报告纯粹是技术向的，金融界根本不关心；但有些报告就能说清楚这是个瓶颈、这是个拐点、这家公司凭借下一代技术将拿下大量市场份额——而且我能比市场上任何人、任何对冲基金都更早说出来。

2022年Substack越来越大，我开始招人。头两个人是我在Discord上认识了多年的网友。第三个人是Myin，他以前在对冲基金工作，当时要搬到日本陪太太生活，是个"自由身"。我发过一篇文章，说内存是AI最大的输家——因为AI服务器用的内存量比普通服务器少得多。在付费区末尾，我顺带说了一句"我在招人"，Myin就来了。他是第一个有对冲基金背景的人，另外两个是技术背景。他一加入，我们就开始建各种财务模型，业务也从纯新闻通讯，逐步转向信息服务、研究报告销售、数据集销售。

从那以后，雪球就开始往下滚了。从2023到2024年，人数从2人增到7人；2024年底到2025年初，从7人到20人；2025到2026年，从20人到60人；今年又增加了30人，现在是90人。

SemiAnalysis最令人兴奋的地方，在于人才密度——我不知道还有哪家公司能在这种聚焦程度上有我们这样的专业积累。我们有来自ASML、应用材料、泛林半导体这些设备公司的人，有来自英特尔、台积电、英伟达、微软、亚马逊的人，有曾在OpenAI做模型的人，有在特斯拉做FSD的人，有在Cohere工作过的人，有专注数据中心的人，还有一个人在哈萨克斯坦建过发电厂——这种人才密度真的很疯狂。大概一半的人是行业各层级的工程师，另一半是前对冲基金人士，或者从网上找到的、充满热情的聪明人，我在Twitter或Discord上发现了他们，说"你很聪明，来跟我工作吧"，这套方法行得通。

现在SemiAnalysis有很多业务线：数据服务、咨询、信息服务、新闻通讯、媒体，还有即将举办的一场大型会议，是一场相当精彩的旅程。

英伟达GTC现场与"算力之王"腰带

主持人：说到勇敢的旅程，我想起一个印象特别深的时刻。WisdomTree 和 SemiAnalysis 已经合作了好几个月了。今年三月的英伟达 GTC 大会上，我当时在北卡罗来纳州夏洛特市看直播，据说当时有 5.5 万人在线观看直播，现场体育馆里还有 2 万人。

Dylan Patel：是的，成年人里确实有 2 万人。

主持人：黄仁勋在台上直接点名提到了你，说你说他“藏着掖着”某个数字，你做的图表当时就直接投影在了台上。我当时——我猜是替你——都有点激动，看着全球市值最大公司的CEO在台上直接回应你的研究，回应你对他某些数据表述的质疑。能聊当时的场面吗？听起来你当时就在热闹的现场。

Dylan Patel：那一刻确实非常超现实。SemiAnalysis 做的其中一件事，是我们有一批工程师专门针对所有开源 AI 模型以及硬件做开源基准测试，这是一项相当不起眼的工作。我们和整个行业保持着紧密的合作关系，比如硬件方面，我们从 OpenAI、微软、亚马逊、谷歌、Coreweave、Nebius、Crusoe 等公司获得了超过 5000一美元的硬件捐赠，甲骨文也捐赠了硬件给我们用于运行这些测试。

我们手上有八种不同型号的GPU：H100、H200、Blackwell，还有AMD的各流GPU；另外还有谷歌的TPU和亚马逊的Trainium。我们每天都会用最新版本的软件跑基准测试——因为每天晚上都可能有新的CUDA版本发布、新的PyTorch版本发布、新的驱动更新，或者推理引擎（比如vLLM、SGLang）出新版本。我们每天都会跑一条整条性能曲线，最快的“每秒生成代币速度”与“成本实现”之间在各种最优化场景下的关系，这是一套的基准测试系统。

黄仁勋最初发布 Blackwell 时，曾获得一些性能会提升 25 倍。当时没人相信他——毕竟觉得这是黄仁勋，大家都觉得这是黄仁勋营销话术。就连我们当时这么想的，我们比较看好，觉得可能有 15 到 20 倍的提升，这是基于我们自己做的仿真模拟。我们有一套性能仿真器。但等我们真正做出 InferenceX 推理基准是测试系统之后，我们发现，在 DeepSeek V3上，布莱克威尔在某些指标上的性能其实比霍珀快了30倍。

结果一我就给他发了邮件——因为测试结果会自动发布到开源的GitHub上，这是一个开源合作项目，英伟达那边的人也参与并共耗情况，但我特意告诉他：“嘿Jensen，2024年你发布Blackwell的时候说是25倍，当时所有权都在喷你，我也喷了你，说不可能有25倍，最多15到20倍。”很多人当时说的是“顶多” 3倍”。所以我们的判断其实相对乐观，但结果证明我错了——Jensen，你确实是“藏着掖着”了，实际上是30倍。

他后来把这个用起来了，我一开始不知道他会拿做什么。后来听几位客户提起，说Meta内部有个会议去，Jensen用这个数据来证明自己没有“注水”，因为当时他正在介绍下一代芯片。显然后来就发生了这一切，我完全不敢在台上被提起。

另外，我们在 InferenceX 里做了一条领导，看起来像 WWE 摔角领导项目那样，上面写着“Inference King”（推理之王），我们把它传达给了所有的合作伙伴——传达了英伟达、AMD，还传达了 SGLang、vLLM团队等所有帮助我们做基准测试、捐赠硬件的人，因为这是一个开源项目，我每年在工程师工资上投入了几百万美元，其他合作方也在硬件或工程师工资上投入了几百万美元并无偿捐赠支持这个开源项目。

我把这条指示传达了他，结果他在幻灯片上举着这条指示，配上我们的图表，整整讲了五分钟，说“迪伦说我藏着掖着，但其实没有，我们的成绩是最好的”。这真是个非常超现实的瞬间。他提到了我们的文章宽度比整场演讲中提到的其他人或公司都要长，最后提到文章宽度能相提并论OpenClaw，这个产品今年确实火遍全球。所以那真是一个令人难忘的时刻。

AI需求侧：ROI问题与Anthropic盈利

主持人： Dylan，你提到了相关开源的话题，我想引导转向最近的一些行业动态，以及市场层面的一些讨论。目前初步有明显关于开源模型和闭源模型推理效率的讨论，同时也引起了很多投资者质疑整个行业的投资回报率（ROI）。就在最近一段时间，我记得彭博社的一位经济学家谈话，很多公司的人工智能项目可能正在“失败”。而你之前提到你们公司在广泛使用人工智能，给员工提供大量的代币使用增量，持续持续招人。我很好奇，你怎么看待需求这个问题——这种需求推动了当前这一轮大规模基建投入，尽管过去一个月（最近这几天）市场对相关个股的追捧其实填充了各种补充端的否定因素。

Dylan Patel：关于这个“投资回报率”的核心问题——公司到底能不能从AI上赚到足够的钱？这种现状能否持续？利用AI的公司是否真的获得了价值？——我觉得可以从几个角度来拆解。

首先，Anthropic目前是自由现金流为正、且已经实现盈利的，就是这样的表现。4月份账本结算结算后，公司实现了盈利，自由现金流为正；5月同样如此；6月看起来很明显这个趋势，虽然月度账目尚未完全清零，但三个月里结有两周确认盈利并同时为正。他们经常性的盈利性收入已经突破500亿美元ARR，表现相当出色。这是一个可爱的一面——Anthropic正在“印钞”。当然也有很多公司还没有到这个阶段，但正在朝这个方向发展，比如OpenAI的随着Codex采用率的提升以及其他产品的增长，也开始出现拐点。Anthropic的盈利能力都在不断提升，毛利率非常高，超过70%。

但这只是硬币的一方面。另一方面，你提到的，是公司在AI上的支出问题。就拿我们自己举例，我们把这个叫做“年化经常性支出”（ARS，年度重复支出，区别于ARR）。去年11月、如果克劳德代码真正移植，我们的年化经常性支出还不到10万美元——当时我们之前给每个员工都订阅了各家模型的高级套餐，比如ChatGPT的200美元档，如果有人想用 XAI 或 Claude，我们也提供，但主流做法就是给所有者开通 OpenAI 的 200 美元套餐。这是去年 11 月的情况，我觉得当时我们已经走在前面了。

但随着 Claude Opus 4.5、4.6 等版本的推出，Claude Code 真正迎来了拐点。到今年 1 月底，我们的年化经常性支出已经达到 400 万美元，因为这完全是开始大量使用 Claude Code。而现在，这个数字大约是 1100 万美元。如果按周支出乘到 52 周来算，目前平均水平大概在 1100 万美元左右，最高的时候达到过1400万美元。这个数字会因为大家当前在做工作而大幅增长，但目前大概是一家 90 人公司每年 100 万美元左右的 AI 支出。这个数字确实相当惊人——我们在 AI 上的支出已经相当于员工招聘支出的三分之一左右，而且随着 Methos 等新模型陆续推出、性能不断提升，到年底可能会达到二分之一。

这是一笔巨大的支出。问题是，投资回报率如何？我认为回报是巨大的，因为我们能够因此构建产品、提升销售、提高公司每个人的效率。所以我看到了实实在在的回报，但我理解很多公司确实在质疑：如果一个优秀的开发者年薪 30 万美元甚至更高，那么在 AI 上的支出正在逐渐逼近 1 :1的比例。对于非开发人员来说，支出比例会低一些，但即使在我们公司，很多消耗最多的人恐怕是那些不会写代码的人——他们只是不断地跟模型说明需求，反复迭代，最终得到想要的结果。

所以我们看到最后员工的支出达到高峰，很多公司现在都在合理地质疑：“我们的季度人工智能预算在第一、第二季度就花光了，接下来怎么办？”问题是，到底是削减了人工智能支出，还是从其他地方削减了？我很多看到公司选择从其他方面削减，比如砍掉历史上一直在用的其他SaaS产品，理由是“我们刚刚可以加速增长”“人工智能支出可以先扛一扛，这就是人工智能”确实，随着使用量的激增，半年前需要花多少钱做的事，现在成本已经大幅下降了——当然现在用AI做的事情范围也比半年前要广了。不同公司采取的策略各不相同：有的甚至选择裁员来省钱而不是削减AI开支，有的则限制选择AI使用，但我认为即将在生产力提升和产品开发能力上被甩在后面。

模型选择的经济学：更便宜的模型 vs. 更新的模型

主持人：明白了。那么，缓解增量成本的一种方式，是选择更便宜、有时智能程度稍低的一些模型，而不是总是使用最前沿的模型。这方面的讨论虽然还处于早期阶段，但我很好奇：像你们这样的公司，是否会认为某些应用场景更适合用类似 DeepSeek V4 这样的模型，而对于需要更高智能水平的任务，需要使用成本更高的模型？这是否也是你们决策考量的一部分？

Dylan Patel：对某些场景来说，这确实是决策考量的一部分。这里需要把AI工作负载回顾两类。第一类是“AI集成集成进现有流程”——比如客户发来文档，我需要检查其中的某些内容，把它输入模型，模型检查完成就结束了。在这种场景下，我只需要达到某些质量模型，之后就停止追求模型升级，转而通过等待更新、更便宜的模型来降低成本。我们观察到AI模型的成本几乎每次都可以回归60倍——相同水平，一年后的成本就能降到六十分之一。DeepSeek此时让大家如此震惊，是因为它比GPT-4便宜了600倍，而这中间大约经历了两年时间，相当于60倍乘以60倍再乘以某个系数，最终达到了600倍。所以曲线大致轮廓终结了“每年降低60倍到90倍”这个区间，DeepSeek V3质量GPT-4 两年内降低了 600 倍。如果你的工作流程已经把 AI 嵌入其中，那策略就是先达到一定的质量水平，之后转向更便宜的方案。

第二类工作负载是“AI助手”型的，这方面其实有一个常见的误解。如果是我日常工作中让模型帮我查找信息、解决问题，成本优化的方式其实不会换用更便宜的模型，而因为往往是使用最新的模型。最新模型往往效率更高：比如Claude Opus 4.6完成一项任务可能需要10万个Token，还可能需要好几轮来回沟通，持续10分钟；而Claude Opus 4.8完成同样的任务可能只需要四分之一的代币（2.5万个），而且可能来一次就搞定了。这样一来，成本反而相反，因为生成的代币数量少了，我花费的时间也少了。

所以对开发者或从事工作的人来说，降低成本的方式并不是换用更便宜的模型，而是究竟需要反复调试、覆盖多代模型才能完成的任务，逐步变成一次迭代甚至一次直出（one-shot）才能完成的任务，用更少的 Token 完成同样的工作。从 Opus 4.6 升级到 Opus 4.7这时，我们的成本确实先下降了大约一周，然后又反弹上升，因为大家开始更地使用它了。间隙会反弹，是因为人们需要适应新的工作流程——到底做什么的工作现在做完了，然后“再多做点其他”，于是用量又上去了。同样地，Opus 4.7升级到4.8这时，成本也先恢复了大约一周半，又恢复了，因为大家意识到“现在我可以做更多的事情了”。所以你必须把生产力提升和成本一起降低。

对于“AI助手”这类非常场景，Token效率其实很关键，这也是Anthropic能够在这方面领先OpenAI的原因之一。实际上，OpenAI的模型在一些极限场景——比如顶尖的科学研究、数学、代码任务上——往往能完成Anthropic模型做不到的任务，但运行时间是三倍，Token消耗是四倍，因此成本要高，人机之间的反馈循环也不够快，从客户体验角度来说反而更差。因为“让回来模型是否做一件事，然后检查完 成”是一回事；而“我有四个小时要完成一项任务，是模型一次调用才能持续四个工作，或者需要来回调用四小时”，这是另一回事——事实证明，在这种人机反馈循环的场景下，人性化的模型代币更高的效率，反而做得更快更好。这也是为什么我们目前仍然主要是 Anthropic 的重度用户。有些任务大家会用 OpenAI，通常是那些可以“挂机过夜”、消耗实时搜寻的任务会破解 OpenAI 的 Codex，但大多数任务大家还是用 Claude Code 所以关于模型和代币效率的问题，成本其实很难一概而论：有些任务是“先固定模型质量，等成本下降自然”，而另外一些任务“我就是用最聪明的模型，因为它反而更省”。

内存：从大宗商品到超级周期

主持人：我想把焦点转向硬件方面。我知道你们今年早些时候在通讯里发过一篇文章聊内存——我一直是你们通讯的忠实读者。内存市场历来都有周期性，大概是18到24个月一个上行周期，18到24一个月一个下行周期。而目前的情况是，几乎所有和数据中心相关的货物都遇到了状态——需求已经不是“拿不到货”的问题，而是“要等多久才能拿货”的问题。以你在硬件领域的经验来看，内存这种历来被视为大宗商品化产品的品类，未来会有什么变化？

Dylan Patel：我不是说内存周期性会消失，肯定周期还会存在。目前我们正面临一个超级上行周期，未来也一定会有下行周期，而且下行时会相当剧烈。但即便如此，从波谷到波谷来看，整体依然是增长的。

我认为现在关于内存其实其他一些真正值得关注的，是行业格局本身正在发生转变。历史上，牵引上行周期大概意味着市场增长50%，对于像内存这样的大宗商品市场，定价弹性加大，相关股票可能会翻两三倍。但这一次不一样：几年过去，整体开支已经翻了好几倍，而且继续翻倍。同时，各个终端市场的需求也不同——价格内存已经涨了差不多4倍，未来还可能再涨2到3倍。再加上产能的增长，所以这些股票将会急剧激增，之后自然回落。

我认为这个波真正令人兴奋的地方，不仅仅是“市场在暴涨、个弹性大宗商品”这么简单。我们在2024年就写过一篇文章，当时OpenAI发布了o1，第一个推理模型，它开启了新的诱发推理模型的浪潮——OpenAI、Anthropic、DeepSeek等公司都在让TD模型执行更长的智能体（Agent）任务。当时我们注意到，这是o1出现后，工作负载模式发生了显着的变化。

用ChatGPT聊天时，你发送一个提示词，可能是50个词也可能是500个词，模型给你一个回复，这个来回中的上下文长度只有几千个Token，也就是说2000个Token。这意味着在做推理时，每生成一个Token，都占用全部权限重读入芯片，把全部上下文读入芯片，处理一个Token，然后再重复这个过程——重新读取一个内部和权重。这个过程被称为KV缓存（KV Cache），它构建了所有Token之间的关联关系。

脉动的，无论上下文长度是 1000 还是 10 万，模型权重部分的内存读取需求是一样的——相反，权重端的内存密集度不会因为长度变化而改变。但 KV 存储端就不同了：上下文完全是 1000 个 Token 和 10 万个 Token，对内存的需求差异巨大，重构所需的计算量大致相当。服务器本身可以做一定的服务器优化，计算成本不会因此暴涨，但内存成本会激增。

所以我们在2024年12月那篇关于o1的文章里就指出，随着预演的缩放法逐步让定位强化学习驱动的缩放法，o1是一个重要的拐点，我们判断KV存储需求将因为推理模型的兴起而爆炸式增长，内存将最大。我们是在2024年12月提出成为这个判断的，2025年年也多次强调对内存的看好。但真正的关键要素是今年（2026年）1月，我们发表了很多一篇文章：当时市场上人们认为内存价格已经涨了50%，是不是已经见顶了？还需要不需要继续看好？我们当时明确表态：不，市场还没有搞清楚问题。

未来三年内存产能每年只能达到20%到30%，而需求却在翻倍。这意味着内存价格会持续走高。那些价格弹性较低、无法适应涨价的用户——比如智能手机、笔记本电脑厂商，会因为成本飙升而被市场市场，产能会因此让位增长给AI。数量，会不断上涨，直到那些非AI用户被垄断市场前景，因为产能已经跟不上需求。所以我们当时的核心判断是：内存不是短期的短缺，而是会持续数年的结构性短缺。

从今年一季度到二季度，内存市场确实是一路高歌猛进，虽然中间也有过因为某些偶发因素单日下跌7%、8%的情况，但整体走势一直是向上的。虽然这不构成投资建议，但我们认为这个趋势还会继续，因为价格还会持续上涨——我们已经看到一些中国的中低端智能手机厂商的出货量已经超过了40%，但高端市场目前还没有明显受到冲击。明年iPhone的价格必然上涨，MacBook的价格也必然要上涨。如果现在MacBook或iPhone价格只涨100美元，市场不会有意外反应，但内存价格会持续走高，直到智能手机价格不得不上涨数百美元，而不是100美元。

这个过程会一直持续到市场找到新的平衡点——AI获得了足够的产能供给，消费电子和移动设备市场被压缩到一定程度的状况。当然，消费者还是要买新手机、新电脑的，所以他们仍然会购买，但因为内存产能增长跟不上需求，整个市场需要重新找到一个新的平衡点。

从整个产业链来看，真正重要的是：不同的定价弹性不同。比如台积电的定价就不是那么有弹性——他们是一家非常注重长期合作关系的公司，愿意每年温和提价5%到10%左右。而内存构成一个大宗商品市场，价格应该完全由现货市场和合约市场的供需平衡。所以你会看到这两类公司在定价机制上异构的表现，未来决定内存的价格腰也可能斩——因为内存这类产品根本不会长期维持85%的毛利率。虽然目前内存毛利率还没有到85%、90%，但正在朝这个方向发展，之后自然也会回落到70%甚至更高的水平。所以内存价格会经历这样的周期性波动，而像台积电、ASML这样的公司，定价变化就没有那么明显。

不同阶段的波动幅度取决于两个因素：一是AI市场需求向该市场活跃的比例——供应链中不同的波动，每一美元AI支出可能只带来1美分的收入，也可能带来5美分的收入；二是该细分市场的竞争格局——是垄断或寡头垄断市场，还是竞争充分的大市场？定价是相对稳定、以长期协议主导，还是完全由供需的决定决定大宗商品市场？这些因素大家共同了内存、以及现在在的MLCC（多层陶瓷陶瓷头）、PCB 铜箔等各种解析是否会成为下一个“后续热点”。你会不断看到网上冒出各种“这是下一个声音”的说法，但真正重要的是：这个需求的出现力度到底有多大？这个市场需求是翻倍、增长50%，还是翻两番？以及基于市场结构，价格到底能涨多少？才是这些真正的供应链走向的关键因素。

CPU仅是“补账”行情，长期主导仍是AI芯片

主持人：如果按照你刚才描述的六大分析框架，市场似乎每年都会“惊觉”某个新的潜在暗示相当于。今年早些时候是 OpenClaw 的爆火，让大家开始关注 AI 智能体（Agent）的世界各种可能性。我很好奇，按照你刚才描述的六大框架，你怎么看 CPU 市场？过去三年里，AI 领域几乎没人提“CPU”这个词，但今年 CPU 却成了全世界都在讨论的话题。

Dylan Patel：是的，关于CPU这块，我们其实在去年11月的机构研究报告中就开始大量讨论了，原因是OpenAI和Anthropic当时开始和亚马逊、谷歌、微软等公司提出协议，购买这些公司云平台上所有的CPU资源并租用。从去年年底到今年，CPU需求一直在持续拐点增长。

先说说原因。AI早期是训练还是推理，推理主要是短上下文的场景，主要依赖的是计算力和网络能力。但随着预训练模式向强化学习的转变，以及聊天式推理向智能体（代理）推理的转变，CPU需求出现了一个很大的拐点。

预训练本质上就是把整个互联网的数据集“喂”给模型进行训练；而强化学习为什么是模型自己生成合成数据或推理得分，然后得到一个“环境”中去验证。这个环境可能是运行代码单元测试，可能是一个模拟网站的沙盒环境，也可能是模拟某个工程系统或其他平台的沙盒——比如购物等你在互联网上会用到的场景。这些环境验证过程需要大量的CPU资源。而在预训练阶段，Token处理本身并不需要太多CPU，真正的积分计算力是“环境验证”这个阶段——比如我生成了这些Token，接下来要判断它们在Python编译器、C语言编译器或者某个网站里是否有效，是否符合逻辑。

如果是一个电商类的智能体工作流程，模型需要不断测试各种操作，这些都需要大量CPU。反过来看实时推理的场景：以前做聊天式推理，比如我问一句、模型回答一句，交互就结束了，也许我还会追问几句话，但也到了这样的结局。但现在的智能体工作流是模型在不断进行“工具调用”（Tool Call）——比如去搜索信息、查询数据库、调用Python解释器编写一段代码来验证结果，或者编写代码并编译部署。这些智能体工作流程需要不断地与真实世界进行交互，因此对CPU的需求会越来越大。

以前是人和模型交互——我告诉模型一件事，模型给我一个回复，我读完之后自己复制粘贴去用。现在把模型和互联网世界在交互，这个中间就需要更多的计算，更多的AI参与，也就意味着需要更多的CPU来回处理这些交互结果。所以无论是强化学习还是智能体工作流，都需要大量的CPU资源。

问题来了：需要大量CPU，那个市场结构是怎样的呢？目前市场上的主要玩家有Intel、AMD，ARM现在也开始推出自己的CPU，因此现在ARM的股价表现非常亮眼，因为它是这个市场里颇具竞争力的新进入者。另外，亚马逊、微软、谷歌都在推出自研CPU，其中亚马逊目前是这方面的领跑者。英伟达也在自己的CPU中。

所以现在市场上有很多竞争者，但实际上直到两年前，整个市场基本都是英特尔和AMD的天下。现在亚马逊已经获得了相当大的市场份额，英伟达和ARM也开始获得更多支出。最终的结果就是：英特尔能够再提价，AMD也能提价，总共都提高了价格，需求也大幅增长。亚马逊不是“生产芯片卖出去”，而是“生产芯片再租出去”，所以从能CPU上获得极高的利润率——他们的Graviton CPU租用需求只是非常旺盛，订单量大幅增加。英伟达之前把CPU搭配GPU一起卖，现在开始单独销售CPU（比如Vera系列），他们给出的CPU业务排序为200亿美元。对英伟达来说，这其实还算不上什么大数字，只是几个百分点的增长——开玩笑。但对英特尔、AMD、ARM、亚马逊这些公司来说，这块透明（据说包括住房收入而不只是销售收入）的意义就非常大了。

主持人： Dylan，连接CPU这个话题，我听说智能体的CPU在某些方面和传统CPU有所不同——核心架构更装备智能体的工作负载，这是我记得黄仁勋在谈到Vera CPU时提到或暗示的。另外还有很多关于“GPU与CPU”配比”的讨论，这显然也反映了需求方向的变化。能否详细讲讲这几个方面的情况？我觉得这个概念在宏观层面大家都能理解，其中一些技术细节可能大家都忽略了，我也不确定这到底是纯粹的市场营销，还是确实有其事。

Dylan Patel：智能体工作流对 CPU 的需求其实差别很大。有些工作流是这样的：模型运行后，把所有生成的 Token 发送给某个 CPU 工作流处理，然后模型香料就要等待 CPU 处理完再返回结果，模型才能继续工作。这里的关键问题是：模型攻击所在的计算单元在等待 CPU 响应期间是否会“停摆”？有些情况下会，有些情况下不会。如果会停摆，那么运行模型的计算资源可以白白闲置等待 CPU相应的，这种情况下CPU的架构设计就需要有很大不同——基本的设计权衡就是“要更多的核心”还是“要更快的核心”。

CPU架构设计有一个规律：如果把一个CPU核心做大一倍（意味着芯片上核心数量减少一半），性能并不会因此翻倍，单核性能可能只会提升50%左右。当然实际的工程权衡远比这个复杂，但这是一个简化的理解方式。

以英伟达的Vera CPU为例，它的核心数不到100个，但每个核心的速度比AMD的核心更快。AMD目前旗舰CPU有256个核心，两者核心数量差距很大，但英伟达的单核性能虽然更快，也没有快到AMD单核的两倍。这就存在一个设计权衡：对于那些“AI计算必须等待的CPU”响应才能继续“的工作负载，你会希望核心少一些、但单核速度更快，提升总的多核性能较低，也能保证不会经常因为等待CPU而“卡壳”，因为这类任务需要极其完成这件事，而是需要“现在立刻完成这件事”。所以在这种“AI算力会因等待CPU而停摆”的场景下，我需要需要快速的单核性能，愿意牺牲多核性能。

另一类智能体工作流则不同。比如我们团队日常使用 Claude 的方式——我们一年花 1100 万美元在 Claude 上，这是怎么用的呢？我在调用 Claude，Claude 在处理一批 Token，但它不仅仅是服务我一个人，而是把成千上万名用户的请求而“资源”（批处理）放在一起，覆盖所有算力资源进行处理。如果我收到回复后需要等待自己（或某个 CPU）核心）去实现落地，这并没有关系，因为算力本身现在持续运转，只是不是为我一个人服务，而是在为其他用户服务。所以如果CPU速度慢一些，但数量足够多，这就是完全不同类型的任务。

还有一类区别是：是“AI活跃交互使用”，还是“AI生成内容之后被部署”？值得一提的是，如果看全球GitHub提交量的数据，相比去年已经是数倍级增长——不是简单的增长10%或50%，而是数倍增长。这意味着大量代码正在被生成并部署到世界各地，很多代码质量参差不齐，但很多确实已经上线了。这些代码部署上线后在CPU运行上，而且大多是相对标准的代码——可能只是一个网页爬虫，可能是某种分析引擎，也可能是某种业务流程自动化工具，这类应用不一定需要运行在用超高性能的CPU核心上，高性能更高的CPU核心就够了。

所以从整个连续谱来看，英伟达打造了性能最强的CPU核心，但如果目前“单颗芯片上的核心数量×单核性能”这个综合指标，英伟达其实并不占优势。而AMD和亚马逊则拥有更多的核心数量（数百个），但单核性能相对较低。ARM也属于这一类。所以则关键在于，具体负载能力对应这个连续谱的工作位置——有些工作负载确实需要Vera这样的产品，有些更适合Graviton或AMD的CPU。所以我认为这个问题并不像表面看起来那么简单。

对于你提到的“配比”问题，CPU需求持续增长这一点是毫无争议的事实。我们是去年年底的机构研究报告中，以及今年1月的通讯文章中提出这一判断的公司。自那以后，一些CPU相关个股确实一路飙升——ARM股价涨了好几倍，英特尔、英伟达也是，英特尔股价涨了好几倍，AMD也一路上涨，这些股票都表现强劲。

但现在，那些其实并不真正懂技术的卖方分析师，开始胡乱编一些说法，认为CPU与GPU（或者说CPU与AI算力）的配比正在向CPU一方严重倾斜，这个说法是错误的。我再强调一下：如果你看一套满配的Blackwell系统，每颗芯片大概是5万多美元。如果按1 :1的配置CPU，CPU大概是每颗5000美元左右。 3000亿到5000亿美元，那么对应的CPU销售额大概只有300亿到500亿美元左右。

这也是大家容易忽略的一点：没错，CPU这个细分市场确实在快速增长，但消耗资金支出仍然流向AI算力和内存。这个市场之前被低估了，现在定价更加趋于合理了。大家需要认识到，CPU需求不会无限期地持续超过AI算力的原来，这就是一次“再平衡”的过程。

具体来说，在2023、2024年，市场卖出了数百万颗AI芯片，但配套的CPU却很少。CPU需求突然之间出现拐点，配比需要从原来的水平调整到应有的水平，现在的“追赶补课”模式需要——采购大量CPU来补上过去几年积累下来的算力缺口，加上目前正在新增采购的算力大家所要求的需求。一旦把历史积压的这批AI芯片对应的CPU缺口补齐了，这部分需求就会消失，之后限制下增量需求。

举个例子，假设配比是1颗CPU 2颗GPU，每颗GPU 5万美元、每颗CPU 5000美元，那么每花10万美元在GPU上，只花5000美元在CPU上——这个比例其实算不上多好的市场动力，虽然过去已经好很多了。但如果考虑到“过去三年拆迁的上千万颗GPU里，很多回复根本没有对应的CPU”，那这部分5000美元的缺口必然会带来巨大的补库存需求。

这就是我们目前正在经历的情况：一方面是配比结构性上移，另一方面是历史积压的巨大缺口正在被逐步补齐，所以你会看到需求异常旺盛，但这种旺盛最终会被消化，进入一个相对稳定的状态。然后我们目前正处于一个CPU的“小周期”交易。

共封装光学CPO量产推迟至2029年，铜缆受益窗口期延长

主持人：这些信息非常有价值，有很大帮助。接下来我想聊聊网络这个话题，转向产业链的另一个阶段。我觉得很多这个话题最近也引起了投资者的关注，尤其是当他们深入研究光模块供应链以及其中的一些否定相关时。我们一些预测认为，共封装光学（Co-packaged Optics，CPO）虽然被密集讨论，但真正的大规模部署可能到2027、2028年今年左右你怎么看“能用铜就用铜、必须用光才用光”这种理念，以及从光学向铜连接过渡（或者说反过来）这个趋势？黄仁勋在Computex上也谈到了这方面的内容，也有很多讨论都在关注Marvell这样的公司。关于光学技术，以及未来两个数据中心网络架构的演进方向，你怎么看？

Dylan Patel：很明显，随着模型规模不断增大，如何跨节点运行模型、如何模型，都涉及光学技术中很多不同的领域。首先是电信光模块，像Ciena这样的公司股价一直在上涨，另外围绕着它们的一些连接供应链公司。再看数据中心内部通信（Datacom），芯片间通信，目前铜连接和光连接两个方案并存，这块都在快速增长，网络相关的支出已经比其他任何产品类都要快——网络在AI芯片相关总支出中的活动，正在从不到10%上升到10%以上，等到CPO真正落地后，该活动会进一步提升到20%到30%。

因此网络相关的支出将大幅提升，但另一方面，CPO是行业内一个非常巨大的技术跃进，虽然现在大家已经普遍认识到CPO的重要性，但我认为目前市场情绪有些过于乐观了。依我看，CPO不会在2027年实现，真正大规模量产要到2028年末，2029年今年最重要的共封装光学在“横向扩展”（Scale-up）场景中真正放量的时间点。这里面有很多制造方面的问题——如果现在能够以合理的成本进行量产部署，大家肯定都能用，但实际上这非常困难：制造产能跟不上，良率也达不到标准，配置芯片的设计也存在没有真正进行优化。这是一个非常复杂、涉及很多的量产爬坡过程。

所以大家会长期维持铜连接方案。比如英伟达的Rubin（下一代GPU）全部采用铜连接，Rubin Ultra在GPU层面也还是铜连接，直到再下一代Vera Rubin Ultra后面的Feynman才会用上光连接——而且我们连Rubin都还没开始出货，所以现在离共封装光学真正应用在GPU上，还有好几代产品的差距。交换机（Switch）层面的共封装光学会比GPU该层面更早落地，但更进一步，随着供应规模不断扩大，每颗GPU所需的光数量或有源电缆（Active Electrical Cable）数量也增加。

我们看到这个领域正在发生显着的结构性变化。比如上周一，我们向机构研究订阅客户发布了一份报告，讨论的是一个阶段性的判断——不是说终止市场趋势会改变，我们一贯支持CPO长期来看必然会发生，铜连接终将被取代，从中期来看，我们其实相当看好铜连接，也看好非CPO形式的光模块，而对CPO本身则相对偏向刚性，但因为我们看到了最基本的一些芯片较晚的情况——比如Feynman目前并没有全面采用CPO。

正因如此，像安费诺（Amphenanol，生产背板连接器和线缆的公司）这类铜连接器相关厂商，未来几年的表现可能会比此前预期的更好，因为我们之前认为CPO会更早放量，但现在时间线被推迟了。供应链里经常会出现这类变化，但整体来看，光学这个领域，如果你现在闭上眼睛，五年后开启，市场规模一定会很大——这部分预期已经在很多股票价格里有所体现，但也有一部分还没有被充分定价，我认为局部还存在一些错配。

这也是我们和你们团队一直在合作研究的内容：如何权衡不同技术路线的比重，比如“受益于CPO的光模块厂商”与“非CPO光模块厂商”之间如何配置，传统光模块与铜连接方案之间如何配置，铜连接方案其实还有很长的发展空间，铜连接产业里不断创新，进一步延缓了CPO的替代节奏。归根结底，采用光连接的集成成本远在电信号传输，只有当电信号传输距离决定、必须借助中继器或光模块时，才会转向光连接方案。这中间存在一个消彼长的权衡关系，CPO底层会发生，但目前来看，时间线正在被推后。

电力与数据中心能源

主持人： Dylan，我们大概时间也差不多了，聊了模型、GPU、内存、网络这么几个话题，如果不聊数据中心这个“房间里的大象”——电力问题，未免有些遗憾。我记得你在通讯文章里写过关于直流电与交流电的一些内容，也提到过一些内容的技术要点。

Dylan Patel：数据中心的建设规模确实非常庞大。今年全球预计部署20吉瓦（GW）的数据中心产能，明年这个数字会增长到30吉瓦，届时增长50%，再往后一年会达到50吉瓦。数据中心容量的增长非常迅速。

这中间存在很多局部的错配和矛盾解决。我能源是其中最大的否定因素认为之一，另外还有政治因素，第三是建设施工层面的关键因素——数据中心的建设、顶层和备案流程在政治层面确实存在不小的影响，也有人在尝试阻止后续项目推进，但归根到底，真正否定整体层面的核心因素还是能源。

能源问题可以拆解为几个阶段：发电（在哪里生产电力）、输电（如何把电力从发电端传输到数据中心）、以及电力转换（因为传输过来的电力形态，芯片本身是无法直接使用的，需要经过转换才能被芯片消耗）。转换完成到底流程的？

在这三个环节中，我认为都值得看好的方面。输电阶段是最难看的一个阶段，因为建设更多输电网络容量在监管和政治方面存在相当大的难度，加上电力公司的地方垄断运营模式——如果一家电力公司制定了一条输电线路，成本必须由所有用户共同分摊，而不能只让某个特定用户承担，这个中间存在各种奇怪的制度错性位，导致良好的电网内容相对困难。

但在发电和转换这两个前期，倒是有一些非常轰动的进展。发电方面，显然电网整体的发电量在增加，同时也出现了一个明显的转变趋势——越来越多的发电正在转向“就地为数据中心供电”。我们预计再过，几年内为数据中心新增用电需求的电力中，将有一半是在现场（现场）电力，而不是从电网外部过来（场外）。下面，“表后发电”（背后）米）模式正在快速崛起。

我们团队的“表后追踪发电模型”里能明显这个趋势。我提到过团队里有一位同事曾在哈萨克斯坦建过发电厂，她叫艾莉，目前领导着能源建模团队，我们一直在追踪整个电网——每一个发电资产、每一条输电资产，以及所有的负荷资产，还有表发电的相关情况。

我们发现表后发电正在经历巨大的增长，虽然在安东尼和监管层面面临着尖锐阻力——比如有人不愿意批准排放许可，或者不愿批准新建燃气管道，我们在甲骨文（Oracle）的某个数据中心项目上就看到过类似的情况。这里面有很多具体的博弈过程，但总体趋势是，表后发电正在快速增长，很多是通过双燃料联合循环燃气轮机实现的，供应商通用电气包括Vernova、三菱、西门子等，另外还有很多其他类型的能源来源，比如往复式发动机、工业燃气轮机、各种类型的柴油发电机，甚至有人把火车发动机、船用发动机、卡车发动机改造用于数据中心发电。

我们看到这个领域正在支持大量创新，不是说我们缺乏工业产能——美国每年能生产数百万台工业往复式发动机（靠靠燃烧燃料驱动旋转的发动机），把这些发动机从柴油动力改造为燃气动力其实相对容易，甚至继续用柴油也没有问题，然后接上一台电动机反向驱动发电。这种方案是可以大规模复制的，预计将会超过10吉瓦规模的数据中心项目，会采用类似的“柴油卡车发动机改燃气发动机”这种方案——这个在生产改造起来相对简单，接上电动机反向驱动发电后，就地部署到数据中心，一个数据中心背后可能有几台这样的发电机组，同时还需要大量来自雇佣汽车维修行业的技工，因为这些设备经常需要维护保养——大家会不断巡检维护这些柴油发电机，保留一定的发电机，这样某台设备出故障维修时不会影响整体供电能力，当然中间也需要配置电池来缓冲，避免数据中心负载的损坏这些发电机组。

所以看到我们整条“表后发电”的供应链正在形成，这非常令人兴奋。另外，大概再过两年左右，“太阳能增储”的成本可能会低于燃气发电。当然太阳能增储的供应链本身也一定具有挑战性，这取决于你对存在可靠性的要求——如果只需要储备足够支撑过一晚的发电，成本会比较低；但如果撑过三天（因为可能连续下雨三天），那对储能容量的要求就完全不同了，这涉及到你对供电可靠性等级（几个“9”）的要求。但得益于中国在制造业上的优势，太阳能加储能的成本正在以惊人的速度下降，未来某个时间点会变得氢氧化。

再往后看，还有太空数据中心——这种方案甚至都不需要电池，只需要一块太阳能板就够了。 所以整个发电方案的连续谱非常丰富：从“把柴油发动机改造成燃气发动机”这种相对“接地气”的方案，一直到“干脆把芯片送上太空”这种最极限方案都有，中间蕴藏着大量的商机和收音机的创新空间。

这也是为什么 SemiAnalysis 目前最大的研究板块——很多人可能以为是半导体——其实是数据中心和能源。我们内部把这个团队叫做“数据中心、工业与能源”（数据中心、工业和能源），简称为 DEI，其实我们内部的一个文字梗，团队内部的标签就叫“DEI Team”，由 Jeremy 领导，这个名字也是他想出来的。

数据中心、能源和工业这个板块，是我们目前规模最大的研究方向，因为我们在追踪每一个数据中心和每一个发电站的动态。当我们选出某个延期项目，或者某家公司本季度将有多少数据中心投入运营，这种颗粒度的信息是全球其他机构做不到的。这也是这个板块能成为我们最大业务方向的原因——每个人都对这个领域感兴趣：谷歌关心元能配置多少产能，元关心OpenAI能够配置多少产能，同时这些公司也都在关注整个供应链的产能情况和归属，投资者自然也非常关注这个方向，这是我们目前最大的一笔数据资产。

我要说明的是，这是一个高度分散的市场。相比之下，内存市场只有三家主要厂商，格局相对简单；AI半导体设备市场也只有几家玩家；半导体制造设备市场也只有几家主要厂商。但在数据中心与能源这个领域，供应链里有上千家公司，做着各种各样的细分产品，仅数据中心建设块就有几十家公司在做，此外还有几十家公司在做独立电力生产业务（IPP）业务，或者提供表后发电服务、电池备份服务等各类业务。这是一条非常复杂的供应链，充满了动态变化，我认为其中蕴藏着大量创新。

所以数据中心虽然会持续是否定因素，但从另一个角度看，它其实又不完全是否定影响，依赖你愿意“疯狂”到什么程度——就像我说的，你完全因为拿卡车可以启动提升，组建一个汽修技工，把这样一个“厂区”运转起来，虽然不是最理想的方案，很多人会说“这也太直接了，可靠性就高了？”，但这确实有人在下面，而且一个方案确实能跑起来来——虽然会很折腾，但能用。同样地，一直到“直接把芯片送上太空”这种极端方案，出现起来也很艰难，同样能实现。所以针对数据中心这个极限问题，无论是选择“往深处做了”，还是选择“送上太空”这种最方案，市场其实都有的解决方案，但供应链的其他回应就没有这样的灵活度，我认为这就是这个市场充满如此流畅的原因——你会看到相关公司股价大幅波动。

除了发电和输出电，还有转换阶段——如何把电力从生成或传输时的形态转换成芯片真正需要的形态，这背后也是一条整条供应链，涉及IGBT、碳化硅、各种类型的MOSFET、氮化镓（GaN）MOSFET等等，还涉及从12伏到54伏、再到800伏伏直流电的转换路径，以及这背后的转换供应链。固态变压器技术的创新演进会带来什么变化？ 不间断电源（UPS）（UPS，Uninterruptible Power）供应）方面还有什么变化？电池备份、超级电容等各种平滑电力波动的技术方案——如何把那样的“脏电”（剧烈性增大的原始电力）转换成相邻芯片所需要的那种“超净化”，但同时用电需求本身也不稳定的电力？如何匹配这中间存在的差异？整个转换过程中的供应链非常令人期待。

我们还专门就 800 伏直流电这个话题写了一篇博客。另外，最近我们也向订阅客户介绍了英伟达在这方面出现的一些延期情况——比如上周 Rubin Ultra 的 Kyber 平台不再支持 800 伏直流方案了。那么这对供应链意味着什么？意味着相关细节会往后推迟一些。

主持人：Dylan，非常感谢今天的分享，从模型、GPU、CPU、内存、网络，一路讲到数据中心和能源，涉及栈的每一层，而且每一层都在时刻变化。这绝对不是第一次，也一定不是最后一次邀请你来。

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周五，据路透社援引该备忘录内容，Meta已与闪迪、三星电子及住友电工分别签署长期供货协议，涵盖闪存、内存芯片及光纤设备，以支撑其大规模AI算力建设。备忘录显示，Meta计划2026年部署7吉瓦算力基础设施，并于2027年将这一规模翻倍至14吉瓦，全年资本支出预计高达1450亿美元。

消息公开后，闪迪股价盘中一度涨逾6.8%，报1844.96美元，住友电工美国存托凭证上涨约4.7%，三星电子韩国上市股票涨幅约2.5%。与此同时，Meta自身股价则下跌约2.2%，市场对其庞大支出计划的成本压力表达了明显担忧。

备忘录核心：算力蓝图与自研芯片进展

备忘录所披露的基础设施扩张计划细节详尽。Meta计划在2026年完成7吉瓦算力部署，并在2027年将总量提升至14吉瓦。与此同时，Meta自研AI芯片"Iris"的推进时间表也得以明确——该芯片预计于2026年9月进入量产阶段，目前已完成六周漏洞测试且未发现重大问题。

"Iris"是Meta MTIA项目的第四代产品，该项目的长期目标是降低公司对英伟达和AMD硬件的依赖。备忘录还显示，Meta计划在2027年前保持约每六个月推出一款新芯片的节奏，显示其在自研算力路线上的持续投入。

在供应链布局上，Meta与闪迪签署的协议专门针对闪存存储，与三星的协议覆盖内存芯片，与住友电工的协议则聚焦光纤设备。上述三项均为多年期长期协议，但Meta与闪迪均未就协议具体条款或金额作出官方确认，Meta未回应路透社置评请求，闪迪则拒绝置评。

闪迪领涨，存储板块全线反弹

闪迪是本次备忘录曝光中受益最为直接的上市公司，因备忘录明确点名其为Meta的闪存供应商，股价随即大幅反弹，扭转了此前NAND闪存板块的持续低迷走势。

从闪迪自身基本面来看，其最新财季营收近乎翻倍至59.5亿美元，非GAAP毛利率飙升至78.4%，反映出NAND闪存市场的严峻供应短缺局面。公司在最近一期财报中披露，已获得多年期供货协议，最低合同收入约达420亿美元。闪迪于2025年2月从西部数据分拆上市，发行价约38.50美元，年内累计涨幅已逾800%，位居标普500指数上半年表现最佳个股之列。

周四的反弹带动整个存储与内存板块走强。美光科技涨约8%，西部数据与希捷各涨约7%，延续了本周早些时候大幅下跌后的修复行情。

巨额支出引发市场分歧，"芯片通胀"成新变量

尽管供应商股价普涨，Meta自身股价的下跌揭示了市场对其支出规模的复杂态度。Meta预计2026年AI基础设施支出高达1450亿美元，在大型科技公司逾7000亿美元的预计集体支出中占据相当比重。

据摩根士丹利分析师指出，内存与芯片价格的快速上涨已使"芯片通胀"成为一个宏观层面的关注议题——这一趋势对闪迪等供应商构成利好，却同时加大了Meta等采购方的成本压力，市场对这一矛盾的权衡正在股价走势中得到直接体现。

此外，SK海力士计划于7月10日为其美国纳斯达克IPO定价，这将成为机构投资者对AI内存领域风险偏好的实时检验，并可能对整个板块的资金流向产生进一步影响。

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这家全球领先的高带宽内存芯片制造商本周五正式在纳斯达克挂牌交易，此次上市融资规模高达265亿美元，跻身史上最大规模公开募股之列。据英国《金融时报》周五报道，负责承销此次股票发行的银行所获费用总额可能达到九位数，堪称华尔街从亚洲企业上市中所获最丰厚的一笔收入之一。

美国银行、花旗、高盛和摩根大通担任此次二次上市的主承销商。据两位知情人士透露，费用结构由0.5%的固定承销费加上一笔可自由裁量的激励费构成。以265亿美元的融资规模测算，仅固定费用部分即逾1.3亿美元。

此次上市不仅令华尔街银行家收获颇丰，也折射出AI驱动的内存芯片需求热潮正将资本市场的目光牢牢锁定在这一赛道。

史上最大规模上市之一，比肩阿里巴巴

SK海力士此次纳斯达克上市融资265亿美元，规模之大在全球IPO历史上屈指可数。《金融时报》将其与阿里巴巴2014年的250亿美元IPO相提并论——后者当年为华尔街带来了约3亿美元的费用池，是迄今华尔街从亚洲企业上市中获益最高的案例之一。

SK海力士此次上市的费用结构由固定比例与激励费两部分叠加，最终总额有望同样达到九位数量级，使本次交易成为近年来华尔街最具含金量的承销项目之一。

SK海力士是全球高带宽内存（HBM）芯片的领军企业，而HBM正是当前AI算力基础设施不可或缺的核心组件。AI对先进内存芯片近乎无限的需求，推动SK海力士、三星和美光三大全球玩家今年估值均突破1万亿美元。

SK海力士在首尔韩国综合股价指数（Kospi）的股价过去一年已累计上涨逾600%，市场热度可见一斑。一位对冲基金经理直言："每个人都持有它。如果周期即将结束，我们就完了。但如果供需关系维持现状，我们将在未来两年内赚回整个市值。"

机构投资者争相布局，单笔意向认购达70亿美元

此次上市吸引了大量机构投资者竞相入场。投资机构Situational Awareness、Baillie Gifford和Coatue表示，三家合计可能认购SK海力士计划在纳斯达克发行的美国存托股份（ADS）中多达70亿美元的份额。

一位对冲基金高管表示："过去三四年间，AI领域出现了一波又一波的小浪潮，我们看到不同的公司在不同阶段展现出这种量级的营收和需求。"这一趋势也印证了对冲基金近期大举买入高成长科技股的整体策略。

对于此次入场的投资者而言，日本内存芯片制造商铠侠的案例提供了一个颇具参考价值的先例。贝恩资本曾于2020年放弃将Kioxia推向资本市场的计划，彼时内存芯片市场正深陷供给过剩困境。

然而时移势易，铠侠如今已成为日本市值最高的公司，贝恩资本的这笔投资预计将实现近20倍的回报，有望成为私募股权史上最丰厚的退出案例之一。这一结局令市场对内存芯片赛道的长期价值重新审视，也在一定程度上强化了投资者对SK海力士此次上市的信心。

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据行业消息人士透露，GAIA采用4纳米制程工艺，定位为"存储中心型AI加速器"，核心设计思路是将计算功能尽可能靠近内存部署。三星还在推进该芯片与下一代DRAM技术处理器内存（PIM）的整合，后者具备在存储数据的同时直接执行运算的能力。

与搭载GPU、主要用于AI训练和推理的加速芯片不同，GAIA针对神经处理单元（NPU）架构进行了专项优化，专门面向PC端生成式AI任务设计。此举标志着三星正式将目光投向方兴未艾的AI PC市场。

GAIA并非三星全新起步的产品线，而是其移动端NPU技术向PC场景的延伸。

三星系统LSI事业部此前长期深耕移动应用处理器（AP）领域，旗下Exynos系列是其代表产品。此次GAIA本质上是将原本为移动端设计的NPU芯片重新适配PC使用场景。

三星在PC芯片领域并非全无先例。2012年，三星曾将Exynos处理器引入Chromebook，但该项目在两年后宣告中止。时隔十余年，三星选择以AI PC为切入点重返这一市场，路径更为聚焦。

GAIA与传统PC处理器的定位有本质区别——后者充当PC的"大脑"，承担通用计算任务；GAIA则专注于AI运算，以高效处理生成式AI工作负载为核心目标。

在技术路线上，GAIA的一个显著特点是其"存储中心"架构理念，即将计算单元与内存深度整合，以降低数据在处理器与内存之间频繁传输带来的延迟和功耗损耗。

三星正推进GAIA与PIM技术的结合。PIM是一种下一代DRAM技术，允许在内存芯片内部直接执行计算操作，而无需将数据反复搬运至独立处理器。这一整合若能实现，将使GAIA在本地AI推理场景下具备潜在的效率优势。

作为全球最大的内存芯片制造商，三星在PIM技术上具备天然的整合优势。GAIA的架构设计，也体现出三星试图将半导体存储业务与逻辑芯片能力打通、形成协同的战略意图。

GAIA目前已进入向客户供样的关键阶段。联想和惠普正在对原型芯片进行性能验证，这两家公司均是全球头部PC制造商，其采购决策对芯片能否进入主流市场具有决定性意义。

三星预计GAIA最快将于明年实现量产。这一时间节点，与全球PC行业加速向AI PC形态转型的周期基本吻合。

当前，AI PC市场正迎来多方布局。英伟达近期高调宣布进军Windows PC处理器市场，高通骁龙X系列已先行卡位，英特尔和AMD亦在各自平台持续强化NPU能力。三星以独立AI加速芯片的形式切入，选择的是一条差异化路径——不谋求替代主处理器，而是作为专用AI计算模块与现有PC平台协同工作。

GAIA能否从性能验证顺利走向量产落地，并获得联想、惠普的正式采用，将是检验这一战略能否兑现的关键节点。

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根据News Tomato的报道，SK海力士将在今年下半年开始向大连二期工厂安装生产设备，分阶段在2027年上半年完成设施建设。国内合作伙伴已开始将闲置NAND设备转移至大连，海外供应商据称已收到设备交付的初步采购订单。

Sisa Journal进一步披露了产能细节：大连二期将新增一条V8产线（238层），月产能目标为3万至5万片晶圆。大连一期工厂则正在将产线深度转换至192层NAND，并更换老化设备。

搁置背后的转折：从出口管制到年度审批

大连二期扩建此前陷入停滞，直接原因来自两方面：一是美国对华半导体设备出口管制的不确定性，二是NAND市场的持续低迷。

在管制层面，一个关键变量已经发生变化。根据News Tomato的报道，美国已将原有的"经验证最终用户"（VEU）制度调整为对设备运输实行年度审批流程，设备供应的不确定性随之缓解，为SK海力士重启大连扩建提供了操作空间。

这一制度变化的时间节点值得关注。在这一背景下，市场正在观察SK海力士能否借助DRAM和HBM的繁荣，通过大连扩建进一步释放其以11万亿韩元（约合80亿美元）收购英特尔NAND业务的价值。报道指出，大连二期被视为SK海力士NAND生产基地中扩建速度最快的选址。

V8产线落地的产业背景：NAND价格创历史峰值

扩建重启的时机选择并非偶然。2026年一季度，SK海力士NAND平均售价环比上涨超过70%，创下单季历史纪录。公司二季度指引进一步明确，NAND出货量将"由跌转升"、环比反弹。价格与出货量的双重改善，为重启此前被搁置的资本支出计划提供了决策基础。

韩国时报的数据显示，SK海力士2025年对大连NAND制造子公司的投资已增至4406亿韩元，同比增长52%——即便在二期扩建尚未正式重启之前，公司在NAND领域的投入已经开始加速。

在技术路线上，SK海力士此前已完成375层3D NAND闪存的生产验证，计划在韩国清州M15工厂年底前量产。大连V8（238层）产线与之形成技术梯度，分别服务于不同的市场定位。

竞争升温：三星西安工厂同步提速

SK海力士并非唯一在中国扩大NAND产能的存储巨头。Sisa Journal的报道显示，三星电子也在加速推进其西安工厂的NAND升级。三星已于3月30日完成从128层V6到236层V8的生产线转换，目前正进入量产阶段。

投资数据印证了这一趋势。据Sisa Journal估算，三星2025年对西安NAND工厂的投资约为3.04亿美元，同比增长约67.5%。韩国两大存储巨头在中国NAND产能上的同步扩张，意味着全球NAND供给端正从收缩周期进入扩张轨道。

从时间节点来看，三星西安V8量产已经启动，而SK海力士大连二期V8设备安装预计下半年才开始，两者在实际产能释放节奏上存在数个季度的时间差。

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美联储隔夜公布的领导名单汇聚了前英国央行行长Mervyn King、印度央行前行长Raghuram Rajan、硅谷知名投资人Marc Andreessen、哈佛大学经济学教授Greg Mankiw及诺贝尔经济学奖得主Thomas Sargent等重量级人士，覆盖全球央行、顶尖学界与科技产业。五个工作组将分别围绕货币政策沟通、资产负债表、经济数据、生产率与就业以及通胀框架展开评估，并于年底前提交研究报告。

此前，美国经济分析局（BEA）宣布的PCE统计方法调整，已引发高盛、瑞银等机构警示：相关变更将系统性压低核心PCE通胀读数。中信建投则在工作组名单公布前发布研报，将上述动向串联为一套完整的政策叙事：人事布局、框架重塑、鸽派转向，三步走，目标直指降息。工作组的正式落地，似乎正在印证这一判断。

五大工作组亮相，阵容横跨央行、学界与硅谷

根据美联储7月9日公告，五个工作组各由三位来自不同领域的专家共同领衔，并获美联储工作人员支持。

• 货币政策沟通工作组由Mervyn King、华盛顿大学福斯特商学院教授兼美国财政部前高级官员Peter Fisher，以及巴西央行前行长、Gávea Investimentos创始人Arminio Fraga共同领导，重点评估美联储如何在不确定环境下改进政策沟通方式。
• 资产负债表工作组由哈佛大学经济学教授Karen Dynan、Raghuram Rajan及哈佛大学经济学教授兼美联储前理事Jeremy Stein领衔，将系统评估量化宽松、量化紧缩及长期准备金体系的成本与收益。
• 经济数据工作组由哈佛大学经济学教授Raj Chetty、沃尔玛前CEO Doug McMillon及芝加哥大学经济学教授Kevin Murphy组成，研究方向为提升经济指标的质量、及时性与可用性。
• 生产率与就业工作组是此次改革中科技色彩最为浓厚的安排，由Andreessen Horowitz联合创始人Marc Andreessen、斯坦福大学经济学教授Charles Jones及微软执行副总裁Asha Sharma领衔，重点评估AI等通用目的技术对生产率、就业市场和长期增长潜力的影响。
• 通胀框架工作组则由Greg Mankiw、Thomas Sargent及国际清算银行前经济顾问William White组成，将重新审视美联储分析通胀驱动因素和制定政策反应的框架。

沃什在声明中表示，每个工作组都将认真评估决策者所采用的方法、分析工具和政策路径是否能够进一步改进，“目标非常明确，就是确保美联储在这一关键时期能够以最佳状态履行其职责”。

PCE统计方法悄然调整，高盛瑞银警示通胀读数将被压低

在工作组名单公布之前，另一条线索已悄然浮现。

BEA宣布将对PCE价格指数的三个分项进行方法论调整，将于2026年9月30日正式生效，并追溯调整历史数据。据追风交易台消息，高盛和瑞银发布研究报告认为，这些变更将系统性地压低核心PCE通胀读数。

三项调整中，影响最大的是投资组合管理服务分项。现行方法直接以该行业PPI平减名义支出，由于资产价格上涨推高管理费，该分项近12个月同比涨幅高达21.6%，是核心PCE通胀的第二大贡献项。新方法改用就业调查中的总工时增长衡量"真实服务量"，由于工时增长远慢于资产规模增长，计算出的价格涨幅将大幅下降。瑞银经济学家Alan Detmeister等估算，此项变更将使核心PCE同比通胀减少约0.21个百分点。

电脑软件及配件分项方面，高盛分析师Manuel Abecasis等估计，新方法将使核心PCE同比通胀在5月下降0.05至0.1个百分点，在12月下降0.1至0.2个百分点。法律服务分项的调整则将使通胀在5月小幅上升约0.04个百分点，部分对冲前两项的下行效应。

综合三项变更，高盛和瑞银均认为净效果是核心PCE通胀读数的系统性下移。瑞银更直接指出，变更的选择方式"看起来是为了降低通胀"，并警告新方法透明度不足，外界难以独立核验，存在数据被操纵的风险。

中信建投：三步走路线图，终点是降息

中信建投研究员钱伟在工作组名单公布前发布研报，将上述一系列动向纳入一套完整的政策框架加以解读。

研报认为，沃什上任后面临联储内部根基不深、独立性质疑、立场分歧等多重挑战，其核心任务是完成对联储的"统一战线"，计划分三步推进。

• 第一步（7月）：人事安排。通过工作组人事任命制衡委员会，赋予工作组核心政策地位，后续由工作组承担部分引导市场预期的任务。
• 第二步（三季度）：框架调整。传统就业和通胀指标短期波动大、难以形成共识，AI革命为沃什提供了引入供给侧新框架的机会。新框架的核心逻辑是：生产率上行可以控制通胀，从而为货币宽松创造空间。中信建投援引1995至1998年案例指出，彼时尽管薪资高增、经济强势，但劳动生产率增速趋势上行、通胀回落，薪资与物价的联动被生产率提升所打破，美联储最终选择降息。
• 第三步（四季度）：立场转换。在前两步铺垫下，美联储转鸽，降息交易重启。中信建投指出，目前劳动生产率增速爬坡、薪资增速下行、科技行业裁员、就业市场不紧，"基本是1999年的镜像"。若就业和CPI数据适度配合，工作组最终结论大概率帮助美联储立场转鸽，加息交易退潮。

从时间线来看，而工作组的落地，似乎印证了这一叙事的内在逻辑——人事布局已然完成，框架调整和通胀数据的重新诠释正在同步推进。

通胀框架工作组将重新审视美联储分析通胀的方法论，经济数据工作组将研究如何提升指标质量，生产率与就业工作组则将为供给侧新框架提供学术支撑。三者合力，构成了为降息铺路的完整闭环。

沃什表示，美国经济"在过去一代人的时间里发生了巨大变化，而且当下的变化速度前所未有"，美联储有必要重新检视自身的政策工具和分析方法。各工作组将于年底前提交研究报告，届时政策框架调整的轮廓将进一步清晰。

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据追风交易台，摩根大通全球大宗商品研究的Natasha Kaneva在7月9日油市周报中称，“霍尔木兹仍主要是一个原油故事，但市场的下一道难题可能越来越是炼油故事，而这条线索穿过俄罗斯。”该行数据显示，6月俄罗斯炼厂开工降至380万桶/日，较年初减少150万桶/日，约占今年全球炼厂开工820万桶/日降幅的20%。

最新政策动作也显示，压力正从炼厂传导至俄罗斯国内供应。据央视新闻，当地时间8日，俄罗斯副总理诺瓦克表示，政府已实施柴油出口禁令，并在7月开始进口石油产品。普京当天主持政府视频会议，讨论燃料和交通运输综合体运转情况。

对市场而言，这不是单纯的供应中断，而是原油与成品油的错位。俄罗斯无法加工的原油更多流向出口市场，压在已经偏宽松的原油端；柴油和燃料油出口减少，则继续支撑馏分油市场和炼油利润率。摩根大通预计，未来两年原油可能走向宽松，但成品油缺口仍可能持续。

摩根大通把当前油市的不确定性分成三条线：中东炼厂设施受损程度，中国炼厂开工恢复节奏，以及俄罗斯炼厂能否摆脱乌克兰无人机的持续打击。三者都关系到成品油供给，但该行认为，俄罗斯炼厂风险更容易被低估。

中东问题的关键不只是原油流量，而是炼能可用性。中东地区炼油能力约1170万桶/日，已有超过30起针对炼厂和油品处理设施的袭击，但实体损坏程度仍不透明。基准假设下，到今年底仍将停运的中东炼能约25万桶/日，但该估计置信度较低。

中国则是另一类约束。摩根大通称，中国炼油厂开工下降幅度达到300万桶/日，核心原因更接近政策而非炼油利润。即便霍尔木兹重新开放，炼油厂也未必立刻满负荷运行。更现实的路径是先确认流量稳定，再充分放松成品油出口配额，国有大炼厂随后提高利用率并增加原油进口。该过程预计难以在9月前完成。

俄罗斯炼厂问题的市场影响在于，它同时改变原油和成品油两端的供需结构。俄罗斯6月炼厂开工降至380万桶/日，较年初少150万桶/日。当前开工约360万桶/日，明显低于正常状态下约530万桶/日的原油加工规模。

在正常情况下，俄罗斯炼厂大约可产出柴油200万桶/日，汽油100万桶/日，燃料油90万桶/日，航煤30万桶/日，以及其他成品油110万桶/日。其国内需求吸收大部分汽油和航煤，柴油产量接近一半用于出口，燃料油几乎全部外销。

这使俄罗斯炼厂受损对全球成品油贸易的冲击大于对原油供应的冲击。报告数据显示，俄罗斯是全球第二大柴油出口国，约占全球柴油出口的12%，规模约80万桶/日；也是最大燃料油出口国，份额约16%，规模约90万桶/日。当前柴油和燃料油出口降幅约三分之二，是全球馏分油市场持续偏紧的来源之一。

俄罗斯炼厂过去三个月持续承受乌克兰无人机袭击。受损的不只是炼厂本身，还包括储罐，以及越来越多决定成品油收率的二次加工装置，如加氢裂化，催化裂化和重整装置。这类设备比常减压蒸馏装置复杂，维修周期可能从几周拉长到多个季度。

据央视新闻援引乌克兰武装部队总参谋部报道，乌特种部队6日对俄罗斯鄂木斯克炼油厂实施打击，目标区域发生爆炸并引发火灾，受损程度仍在核实中。澎湃新闻报道称，鄂木斯克炼油厂是俄罗斯最大的炼油厂，每年处理超过2200万吨原油。

据澎湃新闻援引路透社消息人士报道，鄂木斯克炼油厂的原油蒸馏装置CDU-10发生火灾并受损，该装置占工厂总产能约38%，日产能为24580吨。澎湃新闻还称，随着鄂木斯克炼油厂遭到袭击，俄罗斯排名前十的炼油厂中仅剩位于伊尔库茨克州的安加尔斯克一家炼油厂未受波及。

产能损失的估计存在差异。乌克兰武装部队总参谋部称，截至7月初，袭击行动已使俄罗斯约43%的石油炼化产能瘫痪。澎湃新闻援引能源情报公司石油市场分析师Gary Peach称，6月俄罗斯原油加工成燃料的数量同比下降25%，至每天395万桶，为20多年来最低水平；汽油日产量从一年前的103万桶降至85万桶。

俄罗斯的政策应对显示，其目标是优先稳定国内燃料供应。除柴油出口禁令外，俄罗斯还采取了从白俄罗斯和印度进口汽油，通过税收修正鼓励提高汽油产量和调和比例，允许炼厂生产并销售规格较低的欧3汽油，以及收紧汽油，航煤和柴油出口管制等措施。

据央视新闻，诺瓦克表示，俄罗斯政府已在7月开始进口石油产品。普京此前承认俄罗斯存在“一定程度的燃料短缺”，但表示局势“并不严峻”，并称俄罗斯将进口更多燃料，加快石油设施维修。

澎湃新闻报道称，自6月下旬起，俄罗斯83个联邦主体中已有逾半数实施燃油限购。部分地区对每辆车限购20至30升燃油，并禁止民众使用油桶购买燃油，以防囤积。报道称，一些地区加油站排队时间长达18小时。

燃料短缺的影响已不只限于私家车主。农业，公共交通，公用事业，物流和小企业均开始受到冲击。8月俄罗斯南部进入收获季，柴油需求通常达到年内高点，馏分油压力可能进一步突出。澎湃新闻援引诺瓦克称，俄罗斯拥有充足燃料储备，但抢购潮导致需求增加20%至30%，个别加油站短缺与炼厂向油库和加油站配送物流调整有关。

原油供需表呈现分裂状态。2026年，原油端平均余额为+160万桶/日，成品油端为-130万桶/日，总余额仅+30万桶/日。到2027年，原油端宽松进一步扩大，平均余额达到+460万桶/日，但成品油端仍为-120万桶/日。

价格假设也反映这种结构性错配。布伦特均价2026年为85美元/桶，2027年降至63美元/桶；WTI均价从2026年的80美元/桶降至2027年的59美元/桶。季度上，布伦特预计在2026年二季度达到98美元/桶，随后回落，2027年四季度降至56美元/桶。

俄罗斯炼厂恢复并非快速过程。摩根大通报告基准路径预计，俄罗斯炼厂开工将从当前约360万桶/日，到2027年初升至约450万桶/日，2027年全年平均约470万桶/日。该路径的前提是，乌克兰无人机打击强度在9月选举后，冬季供暖季前有所缓和。

风险仍在两端。如果无人机袭击迅速停止，俄罗斯相当一部分炼能可能在一到两个月内恢复，成品油紧张将明显缓解。反之，如果针对二次加工装置和燃料分销体系的打击持续，成品油市场偏紧时间可能长于原油市场。对投资者而言，霍尔木兹决定原油流量，俄罗斯炼厂决定成品油缺口，这正成为油市更难交易的部分。

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追风交易台消息，7月9日，摩根士丹利Howard Kao团队将联想的中性评级上调至"增持"，目标价由14.20港元大幅上调至30.00港元，较7月8日收盘价22.32港元有约34%上行空间。

报告指出，AI驱动的需求已从根本上改变了内存市场的供需格局，使联想得以在保持利润率的同时，将更高的零部件成本转嫁给客户。该行预计，这一趋势至少将延续至2026年下半年。

摩根士丹利的调级在估值层面意义显著。该行2027财年至2029财年的EPS预测较市场普遍预期高出约20%，主要差异来源于更强的利润率假设。

过去两个月，联想股价已累计上涨82%，同期恒生指数下跌9%。

本轮内存价格上涨周期与以往存在本质差异。

摩根士丹利指出，在以往的内存上行周期中，客户通常会预期价格下跌而推迟采购，这一行为直接限制了OEM厂商的转价能力，并最终导致利润率承压。

然而，AI驱动的需求正在同时收紧HBM、DRAM及企业级SSD的供应，而新增产能需要数年而非数个季度才能完成建设、认证和量产爬坡。

摩根士丹利因此认为，当前环境应被视为行业供需关系的结构性转变，而非传统意义上的半导体周期波动。

这一转变深刻改变了客户行为。在2026年ISC高性能计算大会上，联想管理层表示，内存价格"可能永远不会回到"2025年初的水平。管理层在6月25日于纽约举行的投资者日上重申了上述判断。

摩根士丹利认为，既然客户也已调整预期，不再期待内存价格短期回落，甚至可能加速采购以规避未来涨价风险，联想便获得了充分的转价空间，从而能够在不牺牲利润率的前提下完整传导更高的元器件成本。

摩根士丹利还指出，在当前环境下，确保内存供应的能力至少与价格同等重要。

联想在这方面拥有结构性优势，包括全球最大PC厂商地位带来的采购规模效应、长期供应商关系，以及接入中国国内内存供应链的渠道。

这些因素使联想能够比多数同行更有效地锁定零部件供应，同时维持更低的成本结构，从而在不必要发动价格战的情况下，优先保障利润率。

联想的盈利结构正在经历深层次变化，基础设施解决方案业务（ISG）的崛起是核心驱动力。

摩根士丹利预计，ISG收入将从2026财年约192亿美元，在2027财年大幅增长74%至约333亿美元，并在2028财年和2029财年分别进一步增长29%和26%，至430亿美元和543亿美元。

这一增长态势受益于企业服务器需求持续旺盛、超大规模数据中心持续投资、AI服务器加速部署，以及高组件成本支撑的系统平均售价提升。

盈利贡献的转变幅度甚至将超过收入层面。

摩根士丹利预测，ISG将从2026财年的接近盈亏平衡，增长至2029财年贡献集团约35%的利润，ISG运营利润率届时将从2026财年的0.4%扩张至约6.9%。

（ISG业务规模的扩大及业务结构的优化有望推动利润提升，进而提高ISG的盈利能力）

相比之下，智能设备业务（IDG，即PC及平板）在集团收入中的占比预计将从2026财年的67%下降至2029财年的50%。

（联想的收入构成，2024-2029财年）

联想的AI服务器订单规模已达约210亿美元，为未来需求提供较高能见度。

摩根士丹利指出，超大规模客户方面，预计来自微软和甲骨文等重要客户的需求将延续，同时联想也正在扩大对云服务及主权AI项目的敞口。管理层表示，当前不存在客户将订单直接转移至ODM的显著风险。

在PC主业，摩根士丹利预计2027财年联想PC出货量（含台式机和笔记本）将同比下降约9%，至6340万台，主要原因是内存供应受限而非终端需求疲软。

（联想电脑出货量及同比变化，2024财年-2029财年预测）

尽管出货量下滑，由于平均售价上升及产品结构优化，预计2027财年PC收入仍将同比增长约8%至550亿美元，运营利润率维持在约7.7%，运营利润约43亿美元。

（尽管出货量有所下滑，但在平均售价上涨的推动下，联想的PC业务收入在2027至2029财年仍将持续增长）

摩根士丹利认为，联想凭借采购规模和供应商关系优势，在供应受限环境下的市占率反而有望从2026财年的24.1%提升至2027财年的约26.0%。

在PC市场全球出货量预期同比下滑约3%至4%的背景下（2028财年），联想PC出货量预计将基本持平，体现出持续的市场份额优势。

联想智能手机业务则面临更大压力。

与PC业务不同，由于智能手机市场竞争更为激烈，摩根士丹利认为联想无法将更高的零部件成本完全转嫁给终端消费者。

预计2027财年手机出货量同比下降约13%，运营利润率从2026财年的3.6%降至1.7%，运营利润同比下滑约55%至约1.27亿美元。

（联想智能手机出货量同比变化，2024财年-2029财年预测）

摩根士丹利的盈利预测在业内属于明显偏高的乐观派。

尽管2027财年至2029财年收入预测仅比市场普遍预期高约5%，净利润预测却高出约20%，核心差异在于更高的利润率假设。

具体而言，摩根士丹利预测2027财年至2029财年净利润率分别为3.0%、3.4%和3.8%，而市场普遍预期分别为2.6%、3.0%和3.3%；运营利润率预测在此期间均高于市场普遍预期50至60个基点。

在即将到来的2027财年第一季度业绩（F1Q27）方面，摩根士丹利分析：

• 收入预测为237亿美元，较市场普遍预期高6%；
• 净利润预测为6.81亿美元，较普遍预期高26%；
• 毛利率预测为16.6%，同比提升190个基点，认为出现上行惊喜的概率"极高"。

（摩根士丹利对联想的营收预期比市场共识高出6%，净利润预期则高出26%）

估值方面，30港元目标价对应13.5倍2028财年预期市盈率，高于联想过去三年约9.5倍的历史平均水平，但仍低于戴尔科技基础设施业务所隐含的约20倍市盈率。

摩根士丹利在分部估值（SOTP）验证中，对PC业务（IDG）、ISG及服务业务（SSG）分别适用10倍、16倍及15倍2028财年市盈率，得出约13倍的混合估值，与剩余收益模型结论高度一致。

（摩根士丹利认为联想的估值理应得到重新评估，升至13倍或更高水平）

摩根士丹利在报告中指出，随着ISG盈利贡献持续提升，投资者或将逐步以基础设施及AI解决方案提供商的视角重新审视联想，从而推动其估值逐步向戴尔靠拢。

（戴尔与联想的预期市盈率对比）

管理层在6月25日投资者日发布的中长期目标同样支持这一逻辑：

• 1至2年目标为收入1000亿美元、净利润率3%+；
• 3至5年目标为收入1300亿美元、净利润率5%+；
• 5年以上目标为收入1500亿美元、净利润率8%+。

摩根士丹利认为，1至2年目标已属保守，当前预测显示联想基本可在2027财年实现上述指标。

（摩根士丹利认为联想在本财政年度有望接近1000亿美元的营收目标）

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周五亚太时段，日本财务大臣片山皋月讲话后，10年期日本国债收益率下行逾10个基点至2.778%，20年期国债收益率同步下行10个基点至3.765%。

日元汇率升值0.4%至161.7。

日经225指数日内涨幅持续走强，截至发稿，涨超2.2%。

大和证券首席策略师Yugo Tsuboi表示，片山皋月的相关言论有望推动日本股市、债市与日元实现"三重上涨"，鉴于GPIF管理资产规模庞大，其潜在的动向"不容忽视"。

与此同时，日本经济财政大臣城内实重申央行独立性不可侵犯，表示货币政策的具体工具应由日本银行自行决定，进一步厘清政府与央行的政策边界，也在一定程度上缓和了市场对政府干预货币政策的担忧。

日本财务大臣片山皋月在讲话中明确，政府将通过降低债务占GDP比例来赢得市场信任，并强调"至关重要的是，要确保政府的这一立场获得市场信任"。

她同时表示，将推动扩大面向居民家庭的日本国债产品规模，并促进GPIF等机构对日本资产的投资。

大和证券的Yugo Tsuboi指出，考虑到利率上升此前已成为股市的主要压力来源，本次收益率下行将直接对股市构成支撑，而GPIF若加大国内资产配置，亦将对日元形成托底。

在敏感的收益率问题上，片山皋月刻意保持距离，明确表示不对具体债券收益率水平发表评论。

她亦指出，由于政府正在推行积极的财政政策，此前已预测利率将逐步上升，并重申无论政府如何表态，日本央行均可自行调整货币政策。

这一系列表态被市场解读为政府在财政纪律上的再度背书，有助于平抑近期因超长期国债收益率持续攀升而积累的市场压力。

日本经济财政大臣城内实在同日讲话中多次强调央行独立性。

他援引《日本银行法》第三条明确表示，"必须尊重日本央行在货币和金融调节方面的自主权"，货币政策的时机、节奏和方向，政府均不会提前向央行传达倾向。

城内实同时表示，政府与日本央行保持密切沟通、就经济和物价形势交换意见"至关重要"，并指出外汇汇率和长期利率均由多重因素共同决定，包括利差、通胀预期、增长预期及风险溢价等。

在通胀问题上，城内实表示，日元贬值对国内通胀的影响存在滞后性且未必显著，批发物价上涨主要反映近期油价攀升，消费者通胀涨幅仍较为温和。

据共同社此前报道，日本政府本月晚些时候将发布的年度经济指导方针预计将包含一项注释，明确规定《日本银行法》要求尊重央行自主权。城内实证实，相关措辞仍在根据执政联盟议员的反馈意见进行调整，并未最终定稿。

这一细节表明，如何在经济政策文件中表述政府与央行的关系，目前仍是执政党内部协调的焦点之一。最终措辞走向或将对市场解读政府货币政策立场产生影响，值得投资者持续关注。

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NHTSA局长Jonathan Morrison于本周三致函各自动驾驶企业，措辞直接："一辆无法与急救人员安全互动的自动驾驶车辆，就是对公众的威胁。执法人员、消防员或急救医生出警时，每一秒都至关重要。"

Morrison要求各企业将改善急救互动能力列为优先事项，并表示NHTSA将在本月底前与每家公司单独会谈，听取解决方案。

行业扩张提速，安全隐患随之放大

Robotaxi行业正处于快速扩张阶段。Alphabet旗下Waymo目前是市场领先者，运营车队规模接近4000辆，已在11座城市提供无人驾驶服务。本周，Waymo宣布计划进一步扩展至丹佛、拉斯维加斯、圣地亚哥和坦帕四个新市场。

亚马逊旗下Zoox和特斯拉的Robotaxi服务也在加速追赶。高盛预测，到2030年，美国商业Robotaxi车队总规模将达62800辆，市场规模接近190亿美元。

车队越大，与急救场景的交集就越多。这正是监管机构此时发出警告的背景。

美国联邦标准缺位，各州各自为政

目前，美国尚无统一的联邦标准规范自动驾驶车辆与急救人员的互动方式。在缺乏顶层规则的情况下，各州只能自行应对。

加州和亚利桑那州已要求Robotaxi企业在获准提供无人驾驶服务前，必须制定执法互动协议。但并非所有州都有此要求，监管标准参差不齐。

特朗普政府此前致力于推动自动驾驶技术发展，包括简化相关监管流程。此次NHTSA的公开警告，显示联邦层面对安全底线的关注正在上升。

监管逻辑：技术潜力不能免除安全责任

Morrison在信中也肯定了自动驾驶技术的价值——它有潜力降低道路死亡事故，并帮助残障人士出行。

但他同时强调，技术优势不能成为绕过安全标准的理由。"道路上的公众信任是靠赢得的，不是理所当然的，"Morrison写道。

他明确要求，自动驾驶车辆在响应执法指令方面，必须达到与人类驾驶员相同的标准。这意味着企业不仅要优化算法，还需要在系统层面重新审视车辆对紧急场景的感知与决策能力。

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今年上半年，万得科技七巨头指数宽幅震荡，最终持平于年初价格，而同期标普500指数上涨9.3%，两者差距近10个百分点，为该组合有史以来相对大盘表现第二差的年度开局。

在人工智能热潮持续推动半导体及其他科技股大幅上涨之际，这一占标普500指数权重约三分之一的巨头组合却明显掉队，这一局面令华尔街策略师的年终预测承压。

主要机构策略师对标普500指数的年终目标均值为7824.09点，较周三收盘价隐含约5%的上涨空间。据彭博测算，若科技七巨头继续低迷，其余493只成分股须在年内已累计上涨约13%的基础上，再额外上涨6.8%，该目标方能实现。

过去近十年主导市场的科技七巨头今年风光不再，资金转而涌向人工智能基础设施的直接受益者——芯片股，费城半导体指数今年迄今累计上涨83%。

科技七巨头整体表现落后于标普500中逾300只成分股，其中不乏Dollar Tree和Hubbell等市值相对较小的公司。

Mahoney资管首席执行官Ken Mahoney指出，Meta、亚马逊和微软等科技七巨头一直是人工智能基础设施建设的主要资金来源，他说：

市场对于它们将大量自由现金流砸向AI、却不知何时能看到投资回报这件事，并不买账。

随着年终目标兑现的压力加大，摩根士丹利、高盛和摩根大通在过去两周内相继表态，认为科技七巨头相对于芯片股及大盘的落后已过度。

摩根士丹利财富管理首席投资官Lisa Shalett在本周二的研究报告中写道，半导体板块已"严重超买"，现在是重新审视科技七巨头潜在机会的时机。她表示：

半导体制造商和内存供应商的订单积压加速与定价权扩张令人瞩目，但我们认为这一态势难以为继。

Lisa Shalett表示并非预判本轮周期终结，而是呼吁重建对潜在AI建设受益者的多元化配置，"重新拥抱部分超大规模云服务商"。

Hamilton Capital Partners首席投资官Alonso Munoz则指出：

从当前位置来看，若没有科技七巨头的参与，标普500要继续向前推进将会比较困难，因为许多已大幅上涨的板块，比如能源，本身也面临一定的回调压力。这些名字对于指数涨跌有着举足轻重的影响。

科技七巨头今年以来的持续调整已令其估值明显改善。据彭博数据，该组合市盈率已从去年10月底的32.6倍降至23.9倍。上个月，科技七巨头相对标普500的估值溢价收窄至仅2.4倍，接近历史最低水平。

高盛合伙人Rich Privorotsky对人工智能前景极为乐观，但对市场当前押注价值链的方向"远未信服"。

他认为，一旦稀缺性消失，持有AI平台将比持有硬件更具优势。用他的话说，超大规模云服务商"拥有的是收费公路本身，而不仅仅是路上跑的车"。

也有市场人士认为，标普500未必需要科技七巨头的回归就能实现年终目标。

富国银行投资研究院全球股票及实物资产主管Sameer Samana指出，剔除七大巨头后，标普500其余成分股年内已累计上涨约14%，大盘或可依靠其余个股实现目标。

SimCorp投资决策研究主管Melissa Brown也表示，标普500"有可能靠其余成分股实现"7824.09点的年终目标，Melissa Brown补充：

但考虑到这些股票权重较低，它们需要录得更大的涨幅，才能将整体指数拉升至那个水平。

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高盛全球银行与市场部门ETF及定制篮子波动率交易负责人Shawn Tuteja在最新报告中指出，当前半导体及AI板块近20%的动量因子回撤，主要由技术性和结构性因素驱动。

他认为，随着系统内杠杆降低、机构持仓更趋均衡，投资者具备在半导体及动量股多头方向"试探性建仓"的战术性机会。

标普500年末目标8000点以上的预测目前仍是市场共识，争议不大。

高盛2027年每股盈利预测为385美元，市场一致预期为398美元，取两者中间值并以20.5倍市盈率估值，结果仍超过8000点，距当前收盘价不足7%。

Tuteja认为，此轮动量因子超过20%的回撤，根本上反映的是市场定价效率的提升，而非AI交易逻辑的瓦解。

（高盛高贝塔动量股票篮子的波动率调整后回撤）

他指出，动量策略在7月下半月历史上表现疲软，市场在充分意识到这一规律后，"轮动交易"不再等到7月18日才启动，而是提前至7月1日。

从经波动率调整后的回撤幅度来看，此次跌幅与此前动量因子在同等已实现波动率环境下的历次抛售轨迹高度吻合，只是市场到达这一水平的速度更快。

来自高盛现金交易台的客户反馈亦印证了这一判断。

据高盛TMT交易台的数据，目前客户情绪约为7.5至8分（满分10分），较一个月前的9.5至10分有所降温，但客户普遍认同本次回撤的核心驱动力是技术性的。

多位客户指出，半导体指数SOX在4月至5月期间累计上涨约100%，期间仅发生两次约5%的回调，此后进入一段盘整在情理之中。

他们同时注意到，若市场真正在"宣判"AI交易见顶，预计将看到AI板块更广泛的下跌，而戴尔、CRDO等股价仍处于高位，大市值SaaS及IT服务股也未出现明显反弹，这与"顶部"信号不符。

美国杠杆半导体ETF复合体的规模自6月中旬峰值约1570亿美元骤降至7月8日的约1040亿美元，累计减少约530亿美元。这一去杠杆过程不仅代表资金流出，也直接改变了市场的微观结构。

（美国杠杆半导体 ETF 的总资产管理规模）

在峰值时期，仅半导体杠杆ETF每日产生的空头Gamma敞口约为28亿美元，意味着在半导体板块单日上涨3%的情况下，杠杆再平衡需买入约85亿美元的半导体股票。目前这一每日Gamma敞口已压缩至约19亿美元。

值得注意的是，若仅考虑现货价格下行带来的隐含规模压缩，该复合体规模应降至约890亿美元，实际1040亿美元的规模意味着，多个投资群体在下跌过程中通过杠杆半导体ETF额外买入了约150亿美元，显示出"逢跌买入"的行为仍在持续。

与此同时，对冲基金持仓数据同样指向去杠杆进程正在深化。

高盛Prime Services数据显示，过去数周，基本面多空基金大幅削减了AI及动量敞口，当前总杠杆率已降至近一年的最低十分位。基本面多空策略经理自6月22日以来下跌2.2%，但年初至今仍录得约15.5%的回报。

此外，机构客户的融资成本亦明显攀升。据报道，上周海力士、三星等热门标的的一个月融资利率一度高达联邦基金利率+12%，在横盘行情中进一步压缩持仓吸引力。

在波动率层面，当前单股隐含波动率相对指数隐含波动率的溢价，已升至过去20年来的历史最高水平。

高盛数据显示，标普500前50大成分股的加权平均隐含波动率（3个月期限），较指数隐含波动率高出约26个波动率点，这意味着指数隐含相关性处于极低水平，当半导体板块下跌时，必然意味着医疗保健、金融等板块上涨。

（3个月加权平均隐含个股波动率与3个月指数隐含波动率对比）

Tuteja指出，半导体ETF单月跨式期权组合（每周滚动、每日Delta对冲）自AI交易启动以来持续正向收益，而同等规则下的标普500跨式期权组合则持续负向收益，两者表现截然相反。

（自人工智能交易开始以来，半导体 ETF的20天滚动实际波动率）

他认为，随着系统内杠杆降低、每日空头Gamma敞口收缩、持仓结构重新回归稳定，半导体板块的隐含波动率和已实现波动率理应开始压缩。

目前单股看涨期权相对看跌期权的偏斜仍具吸引力，适合希望在持有多头的同时锁定上行并规避下行的投资者考虑建立领口或看跌价差领口策略。

相较于一个月前部分AI个股在短期内翻倍甚至翻三倍的格局，当前市场对于上行幅度的预期已趋于理性。

高盛研究团队此前大力推介的"卖出虚值看涨期权以支付看跌期权保护费"的领口策略，在4至5月间询价踊跃但鲜有成交，彼时投资者普遍担忧卖出看涨期权后踏空上涨行情。

Tuteja指出，超大规模云厂商2026年资本开支预期在第二季度被上调约1000亿美元，是推动4至5月半导体行情的核心催化剂之一。然而高盛研究团队预计本轮财报季不会出现类似规模的资本开支预期上修。

进入7月财报季，客户关注点将集中于AI投资回报率、开源模型发展态势以及Token使用趋势等议题。

Tuteja同时指出，影响市场中期格局的最大变量将是美联储本轮潜在加息周期的走向。

股票账户的主流预期是0次加息，当前市场定价则是2次，而多个宏观账户正在押注的4次及以上情景，这三种路径对市场领导力格局的影响将有本质差异。

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美光科技周四宣布，计划在2035年前将在美国新建工厂的投资总额增至逾2500亿美元，较此前承诺新增500亿美元，以应对全球人工智能热潮催生的空前存储芯片需求。

公司同时宣布斥资30亿美元强化半导体供应链，包括向中国台湾的晶圆供应商环球晶圆（GlobalWafers）提供5亿美元战略融资。

此次投资计划发布于美光位于纽约州锡拉丘兹附近新工厂外举行的发布活动，美国商务部长卢特尼克等政府官员出席。卢特尼克在会上表示：

优秀的企业正在大力投资美国，美光毫无疑问处于领军地位。

此举亦受到美国贸易代表Jamieson Greer的支持，多位白宫官员将其视为增强美国供应链韧性的重要举措。

受此消息提振，美光股价盘中一度大涨逾9%，重返千元上方，芯片板块全线走强，费城半导体指数涨幅一度超过5.3%。

根据周四公告，美光将在纽约州、爱达荷州和弗吉尼亚州等地推进扩产项目，投资将持续至2035年，以支持公司实现十年后在美国生产40%动态随机存取存储器（DRAM）产品的目标。

美光首席执行官Sanjay Mehrotra在纽约州活动上表示，此次投资将创造逾9万个就业岗位，"帮助确保塑造未来的前沿技术在美国本土得以建成"。

值得关注的是，周四同时标志着美光位于纽约州Clay市工厂首次正式浇筑混凝土，施工进度较原计划提前一个季度。

Evercore ISI分析师Amit Daryanani在周三的报告中指出，美光加大力度签署长期协议和战略客户协议，有望提升营收的可见性与稳定性。

此次公告为投资者提供了对其长期业务稳健性的进一步信心，同时也回应了外界对地缘政治风险的关切。

周四受美光消息带动，芯片板块全线大涨：ARM涨超11%，AMD涨超7%，Lumentum涨超10%，康宁（Corning）涨超7%，Marvell涨超5%，西部数据、希捷、闪迪等存储相关个股涨幅均超6%。

在供应链战略层面，美光与环球晶圆签署了一项为期10年的供应协议，确保美光长期获得用于生产高带宽内存（HBM）和DRAM所需的先进晶圆产能。

美光同时向环球晶圆提供5亿美元战略融资，支持后者在德克萨斯州Sherman市建设先进的300毫米原始硅晶圆设施。

美光高级副总裁兼首席采购官Ben Tessone在声明中表示：

这些举措有助于建立更具韧性的供应链，支持未来创新及对先进存储解决方案持续增长的需求。

环球晶圆目前是唯一获得美国《芯片法案》（CHIPS for America Program）认证、能够在美国本土生产先进300毫米晶圆的供应商。双方还表示，将进一步探索次世代晶圆技术的合作机会。

美光扩大投资的核心驱动力来自人工智能基础设施的高速扩张。数据中心所使用的高端处理器对存储芯片需求巨大，存储芯片厂商已将生产重心转向这一高溢价、高增长市场。

AI驱动的存储需求已引发全球范围内的供应短缺，冲击范围延伸至消费电子和汽车制造等行业。

华尔街见闻提及，苹果公司近期已上调全线Mac、iPad、家用设备及Vision Pro产品售价，以应对存储成本上涨，并据报探讨从两家被美国国防部列入黑名单的中国芯片商采购存储产品。

在竞争格局方面，韩国两大存储巨头三星电子和SK海力士日前宣布未来数年合计投资8800亿美元扩充产能。其中，SK海力士正筹备在美国交易所上市，根据其首尔股价最新收盘价估算，此次上市最高可募资近270亿美元。

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7月10日，据彭博报道，卢特尼克在美光科技举办的活动上发表上述言论，并确认已与两家韩国企业展开磋商，但未透露具体细节。他明确表示，目标是将三星和SK海力士引入美国本土建厂，以强化美国芯片供应链的韧性。

与此同时，美光当日宣布将其在美投资计划提升至2035年前累计2500亿美元，消息提振美光股价盘中一度大涨逾9%，今年以来累计涨幅已超250%。

此番表态时机敏感。SK海力士正准备在美国交易所挂牌上市，其美国存托凭证（ADR）定于本周五（7月10日）开始交易，按首尔最新收盘价估算，此次上市募资规模接近270亿美元，所得资金将用于扩充产能。三星和SK海力士计划未来数年合计投入8800亿美元，用于新建工厂以满足AI驱动的存储需求激增。

施压韩国巨头，强化美国供应链

据报道，卢特尼克在美光位于纽约锡拉丘兹附近的新建设施外发表讲话，明确点名三星和SK海力士，称希望将这两家竞争对手引入美国建厂。

他坦承，美光首席执行官Sanjay Mehrotra对此未必乐见，但强调供应链安全的战略优先级高于单一企业的商业利益。

"他可能不会喜欢，但我想把他的竞争对手——三星和SK海力士——带到美国来建厂，"卢特尼克表示，"美光在领跑，其他人会眼红，他们必须跟上。"

报道指出，美光当日宣布，将其美国投资计划上调至2035年前累计2500亿美元，较此前规划大幅提升。卢特尼克对此予以高度肯定，称美国需要保护在本土投入知识产权的优质企业，并表示希望美光"尽可能快地建设"。

受上述消息提振，美光股价盘中涨幅一度达9.1%，报每股1035.50美元，今年以来累计涨幅超过250%，在美国半导体同业中表现居首。

AI基础设施建设的爆发式增长已在全球范围内引发存储芯片供应紧张，波及消费电子、汽车制造等多个下游行业。苹果近期已上调全线Mac、iPad、家用设备及Vision Pro的售价，将部分原因归结于存储成本上升。

分析指出，正是在这一背景下，卢特尼克的施压具有更强的政策信号意义——美国政府正试图通过吸引外资建厂与扶持本土龙头并举的方式，重塑存储芯片供应链格局，以减少对海外产能的依赖。

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一家名为Subversive ETFs的新兴发行商近日向监管机构提交申请，计划推出两只ETF，代码分别为QQNE和SPNE。这两只基金将分别追踪纳斯达克100和标普500指数，但会剔除所有由马斯克创立、控制或领导的公司。换句话说，投资者可以买到"几乎完整的大盘"，唯独没有马斯克。

这一申请的直接导火索，是SpaceX近期被纳入纳斯达克100指数。此前SpaceX已相继进入富时罗素和MSCI指数，多家指数提供商修改了纳入规则，为超大型IPO开辟了更快的入场通道。SpaceX的加入触发了数十亿美元的被动买盘，将这只股票送进了数百万只指数追踪组合——这对部分投资者来说是里程碑，对另一部分人来说则是被迫"买单"。

为什么会有人想“屏蔽”马斯克？

被动投资的逻辑本来很简单：买指数，不做判断。但当指数本身纳入了争议人物旗下的公司，"被动"就变成了一种隐性的立场。

根据招募说明书，该基金的顾问认为，部分投资者会将马斯克关联公司视为存在"潜在公司治理隐患、政治风险以及股价波动加剧"的标的。

这种担忧并非空穴来风。SpaceX入指后，批评者指出，被动投资者被迫在正常价格发现机制尚未充分发挥作用之前，就买入了市场上估值最高的公司之一。

华尔街的ETF“切片”游戏

QQNE和SPNE并非孤例，而是ETF行业一场更大趋势的缩影。

目前市场上已有放大特斯拉涨跌的杠杆基金、新推出的SpaceX杠杆基金，甚至曾经存在过一只名为ELON的ETF——做多特斯拉、同时做空福特。

据彭博智库Eric Balchunas的数据，2026年6月单月新发ETF达214只，创历史纪录；整个ETF市场当月吸金约1910亿美元，为史上第二高单月流入，逾2700只基金录得净申购，交易量也接近历史峰值，约达7万亿美元。

这个行业从低成本指数投资起家，如今越来越像一台"观点打包机"——把对某家公司、某位高管、某个主题的具体判断，封装成一个可交易的代码。

营销噱头还是真实需求？

对于这类产品，业内人士的评价两极分化。

NovaDius Wealth Management总裁Nate Geraci表示："马斯克是一个极具争议性的人物，ETF发行商试图从中寻找商机，这说得通。但如果我们现在已经进入了一个世界——发行商会因为投资者对某一个人的情绪，就把他从主要指数中剔除——那我们可能把事情切得太细了。"

ETF.com总裁兼研究总监Dave Nadig则更为直接。他评价这份申请文件时说："这类产品或许能吸引一些不太深思熟虑的资金，但这种窄播式的微观想法并不真正'属于'任何人。有趣的营销，不是真正的投资逻辑。"

晨星的Jeffrey Ptak也持保留态度："我理解为什么发行商觉得有必要想出新方法来脱颖而出。但投资者仍应保持警惕——这类产品可能并不服务于合理的投资目的，或者为了极其边际的收益付出高昂代价。"

至于"去马斯克"组合是否真的存在持久需求，目前仍是未知数。

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在宏观压力减轻的背景下，风险偏好显著回升，资金重返“AI剧本”并大举逢低买入，市场焦点从地缘政治转向即将到来的财报季，从而带动以芯片和科技股为首的全球股市、黄金及加密货币集体反弹。

费城半导体指数单日大涨逾3%，美光宣布将在美国投资逾2500亿美元新建产能，SK海力士美国上市认购倍数超过7倍，双重利好提振整个AI产业链。纳斯达克100指数收涨1.6%，标普500指数涨0.8%至7543.66点，道琼斯工业平均指数涨0.3%。

地缘政治方面，伊朗宣布对美国在科威特、卡塔尔和巴林的军事目标发动打击，以回应美国周三对伊朗的空袭。然而市场将此次交火视为可控范围内的升级，油价不升反跌，WTI原油价格下跌2.2%至每桶71.87美元，黄金则反弹1.1%至每盎司4121.67美元。

芯片股重燃AI主线，Micron巨额投资计划点火

美国主要股指当日均上涨，其中纳斯达克指数和小盘股指数领涨，道琼斯指数涨幅落后，但最终收涨。费城半导体指数单日飙升3.1%，连续两日走强。

英伟达涨 3.65%、博通涨 3.20%，领涨大型科技。动能因子连续第二日反弹，自周二低点回升约 14%，高盛称盘面呈“挤仓式”广度扩散。

美光公布计划在2035年前于美国投资逾2500亿美元新建工厂，以满足AI热潮带动的内存芯片需求，股价单日跳涨4.5%。Applied Materials上涨3.2%，闪迪大涨7.6%。

与此同时，华尔街见闻提及，SK海力士美国上市认购倍数超过7倍，印证存储热度延续。光通信受AI算力需求拉动，Lumentum领跑全场。

科技七巨头的表现明显逊于标普493指数，但两者之间的差距全天都在缩小。

高盛的Daan Struyven以“半满”解读市场：无意扩大冲突、意在谈判中保持杠杆。反弹属广度扩散而非全面普涨，结构分化提醒投资者，风险偏好的修复仍不均衡。

Edward Jones的Brock Weimer则表示，预计2026年盈利增长将保持强劲，目前鲜有迹象显示企业正大幅削减AI相关支出。

数据中心和AI半导体板块亦表现强劲，"受益于AI投资"的下游企业表现甚至优于"AI投资支出方"。

财报季成下一关键考验，估值压力下要求更高。Miller Tabak的Matt Maley表示：

投资者目前对即将到来的财报季的关注程度，远高于地缘政治风险。

市场共识日益明确：未来一个月的方向取决于企业盈利表现。

据LSEG数据，分析师平均预计标普500指数成分股2026年第二季度每股盈利同比增长24%，科技公司贡献了其中大部分增量。当前标普500指数市盈率约为20倍预期盈利，低于一个月前的21倍。

Ameriprise的Anthony Saglimbene表示，企业仅仅"超预期"已不足以支撑股价继续攀升。他说：

它们需要展示利润率维持在高位、业绩指引稳健甚至超出分析师预期，同时证明以科技为主导的盈利增长仍有足够的广度，以支撑市场估值。

LPL Financial的Jeff Buchbinder则指出，AI将在2026年下半年继续成为市场核心驱动力，但叙事正在演变，市场关注重点将从"谁花钱最多"转向"谁能从投资中获得可衡量的回报"，这一转变可能带来更具选择性的市场环境。

地缘风险被市场定价为"可控升级"，油价转跌

尽管美伊军事冲突在一夜间升级，德黑兰宣布对美国在多个海湾国家的军事目标发动反击，但市场的实际反应相当克制。

原油收盘走低，WTI原油报71.78美元，跌幅2.4%，布伦特跌2.6%。盘中因美伊袭击一度走高，收盘因霍尔木兹缓和预期回落，布伦特自近80美元回落至76美元。

Brown Brothers Harriman的Elias Haddad指出，市场将此次攻击视为又一轮"可控升级"，基本前提是经济能够承受这一冲击。

Macquarie Group的Vikas Dwivedi在研报中表示：

我们预计中东局势的再度紧张将相对短暂，因为两国都受到现实经济与政治条件的约束。

他补充称，伊朗已谈成一份"不错的协议"，"若过度冒进、试探特朗普的耐心，将得不偿失。"

高盛的Privorotsky亦持相似观点，认为市场透露出的信号是各方对扩大冲突并无真实兴趣，更倾向于在谈判中维持筹码。

不过，Privorotsky同时提示，尽管原油价格已有所回落，但真正传导至通胀端的成品油价格尚未跟进。

裂解价差仍是衡量实际供应紧张程度的更佳指标，Privorotsky认为值得持续关注。

30年期美债拍卖收益率创近二十年新高，长端压力未散

美国30年期国债拍卖吸引了强劲的海外需求，但最终收益率仍创下近二十年来新高，折射出债券供给持续扩张迫使投资者要求更高回报的结构性压力。

尽管当日整条收益率曲线普遍下行，10年期美债收益率下降3个基点至4.55%，但30年期收益率依然守在5.00%关口上方。

PGIM Credit联席首席投资官Gregory Peters向彭博电视表示，"这只是开始而非结束，"并预计长端收益率将持续承压。

他指出，AI及超大规模数据中心相关债务发行的增加与美国财政部的持续供债，正推动市场重新评估长端债券的吸引力。Gregory Peters说：

我认为这是重新审视、重新定价何为吸引人的长端收益率的早期阶段。

昨日美元走势震荡后，今日美元承压走低。

黄金价格反弹至4100美元上方。

比特币也从昨天的下挫中反弹，与黄金的反弹方式非常相似，回升至6.3万美元。

周四，美股纳指领涨（+1.6%），标普500（+0.8%）和道指（+0.3%）收高，小盘股同样走强；半导体板块大涨（费城半导体指数大涨3.1%）；成长股及周期股跑赢防御股和价值股。

美股基准股指：

• 标普500指数收涨60.93点，涨幅0.81%，报7543.64点。

• 道琼斯工业平均指数收涨139.02点，涨幅0.27%，报52487.41点。

• 纳指收涨336.238点，涨幅1.30%，报26206.89点。纳斯达克100指数收涨474.535点，涨幅1.62%，报29727.097点。

• 罗素2000指数收涨1.22%，报2992.541点。

• 恐慌指数VIX收跌6.27%，报15.84。

美股行业ETF：

• 半导体ETF涨2.48%，科技行业ETF涨2.18%，全球科技股指数ETF涨2.06%，日常消费品ETF、能源业ETF至少跌1.40%。

（7月9日 美股各行业板块ETF）

科技七巨头：

• 美国科技股七巨头（Magnificent 7）指数涨0.55%，报215.34点。

• 成分股Meta Platforms收涨4.7%，创5月29日以来收盘新高。

芯片股：

• 费城半导体指数收涨385.036点，涨幅3.06%，报12960.003点。

• 美股存储芯片与硬件供应链指数涨5.11%，报227.13点，大部分时间持稳于232点、02:30开始持续回吐涨幅。

• 台积电ADR微跌0.03%，AMD涨5.67%。

中概股：

• 纳斯达克金龙中国指数收涨0.56%，报6134.98点。

• 热门中概股里，日月光半导体涨8.6%，阿里巴巴涨2%，拼多多涨1.2%，网易涨0.2%，腾讯跌1.8%，小鹏、比亚迪、蔚来跌超2%。

其他个股：

• Circle跌1.73%。

欧元区蓝筹股指收涨约1.3%，成分股阿斯麦涨超4.8%、英飞凌涨超4.3%，阿斯利康跌超6.2%。德法股市收涨约0.9%，意大利银行板块涨约2%，挪威股市跌超0.8%。

泛欧股指：

• 欧洲STOXX 600指数收涨0.78%，报640.87点。

• 欧元区STOXX 50指数收涨1.28%，报6284.27点，全天处于上涨状态，北京时间18:52刷新日低至6228.34点，随后持续扩大涨幅。

各国股指：

• 德国DAX 30指数收涨0.89%，报25118.27点。

• 法国CAC 40指数收涨0.90%，报8326.62点。

• 英国富时100指数收跌0.16%，报10472.45点。

  （7月9日 欧美主要股指表现）

板块和个股：

• 欧元区蓝筹股中，阿斯麦控股收涨4.83%，英飞凌涨4.34%，爱马仕涨3.44%表现第三，意大利埃尼集团Eni则收跌1.18%跌幅第六大，大众汽车跌1.19%，Prosus跌1.78%，德国莱茵金属RHM跌4.31%。

• 欧洲STOXX 600指数的所有成分股中，Comet控股收涨11.69%，Qiagen涨10.62%，诺基亚涨9.64%表现第三，爱立信涨6.70%，德国爱思强股份涨5.89%。

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市场概述

芯片股再撑美股，纳指涨超1%、两连阳，标普和道指扭转两连跌；芯片指数收涨超3%，美光收涨4.5%，闪迪涨7.6%，Arm涨超9%，AMD涨近6%；“科技七巨头”中，Meta涨近5%领涨，英伟达本周首度收跌；财报后百事可乐跌超3%；中概指数两连涨，阿里收涨约2%。

美债价格止住两连跌，十年期美债收益率告别一个多月高位。美元指数小幅回落；日元扭转四连跌、未继续逼近1986年来低位；离岸人民币盘中收复6.80、脱离近两周低位；比特币盘中重新站上6.3万美元、较日低反弹近3%。

原油回落、跌离两周多来高位，盘中布油跌超3%；金银铜反弹，黄金涨超1%，期银和纽铜创将近四周最大涨幅，分别收涨近4%和近3%。

亚洲时段，午后大反击，创业板暴涨超4%，科创50狂飙8%，中芯国际创新高，港股AI大模型双雄分化，智谱涨11%、MINIMAX大跌18%。

要闻

中国

国务院印发“十五五”碳达峰行动方案，到2030年新型储能装机容量力争达3亿千瓦、新能源汽车保有量占比力争达30%，推动新建算力设施主要使用非化石能源电力。

中国6月PPI同比涨4.1%，CPI同比涨1%，AI需求增长驱动科技设备与半导体价格。

长鑫科技启动科创板IPO发行程序，申购日7月16日。

工业富联上半年净利预增最高翻一倍，AI服务器营收同比增超230%。兆易创新上半年净利预增10.99倍，存储业务化身“印钞机”。

MiniMax解禁日股价跌超18%，据称盘后紧急启动19亿美元融资、折价配股+零息可转债。

海外

霍尔木兹危机冲击供应：报道称伊朗24小时紧急运出超千万桶原油、卡塔尔暂停LNG产能恢复。海事分析公司：霍尔木兹海峡通航量骤降，几近停滞。

以防长：以军已准备好恢复对伊朗军事行动。以总理：“不允许”伊朗拥核，拟大幅追加国防预算。美官员：美伊相关技术谈判仍在继续。

乌克兰无人机打穿俄能源防线？十大炼油厂九家遇袭，俄罗斯宣布实施柴油出口禁令。

美联储官宣五大改革工作组领导阵容，前央行行长、硅谷AI大佬、诺奖经济学家加盟。

OpenAI“限供”两周后全面发布GPT-5.6、同步推出新智能体ChatGPT Work，CEO Altman称和美政府沟通后做出“许多调整”。

前美联储主席伯南克加入Anthropic治理机构，参与监督AI风险与公共利益。

报道：SK海力士ADR指导价149美元，较韩股收盘价溢价3.1%，机构认购倍数超7倍。

Meta加入AI价格战，首推付费大模型，能力超越谷歌Gemini，定价仅为Anthropic竞品四分之一。报道：Meta自研AI芯片“Iris”计划9月量产，2027年算力拟翻倍至14吉瓦。

美光上调美国投资计划规模500亿美元至2500亿，目标40% DRAM在美生产。

市场收报

欧美股市：标普500涨0.81%，报7543.64点；道指涨0.27%，报52487.41点；纳指涨1.30%，报26206.89点。欧洲STOXX 600指数涨0.78%，报640.87点。

A股：上证指数涨1.65%，报4036.59点。深证成指涨3.07%，报15398.73点。创业板指涨4.49%，报4018.17点。

债市：到债市尾盘，美国十年期国债收益率约为4.55%，日内降约3个基点；两年期美债收益率约为4.18%，日内降约4个基点。

商品：WTI 8月原油期货收跌1.96%，报72.08美元/桶。布伦特9月原油期货收跌2.2%，报76.3美元/桶。COMEX 7月黄金期货收涨1.47%，报4130.6美元/盎司。COMEX 7月白银期货收涨3.81%，报60.378美元/盎司。COMEX 7月期铜收涨2.65%，报6.215美元/磅。

要闻详情

全球重磅

中国

国务院印发“十五五”碳达峰行动方案，到2030年新型储能装机容量力争达3亿千瓦，推动新建算力设施主要使用非化石能源电力。方案指出，到2030年，我国单位国内生产总值二氧化碳排放比2025年降低17%，非化石能源消费占比达到25%。到2030年，抽水蓄能装机容量达到1.6亿千瓦左右，全国虚拟电厂最大调节能力达到5000万千瓦以上，电力需求响应能力达到最大用电负荷的5%以上。到2030年，新能源汽车保有量占比力争达到30%，新能源营运交通工具保有量占比达到25%。

中国6月PPI同比涨4.1%，CPI同比涨1%，AI需求增长驱动科技设备与半导体价格！国家统计局称，人工智能覆盖场景不断拓展，新原料新材料广泛应用，绿色化转型持续推进，带动虚拟现实设备制造价格环比上涨8.4%，可穿戴智能设备制造价格上涨3.4%，工业控制计算机及系统制造价格上涨3.3%，工业机器人制造价格上涨0.5%。

• 国联民生宏观钟渝梅认为，6月PPI同比虽创近46个月新高，但环比已转负。随着国际油价高位回落，前期驱动价格上涨的外部支撑力正加速减弱，6月PPI同比已达阶段性高点，下半年的“再通胀”亟需更多内生动能予以接力。

马斯克“抄了”智谱。马斯克表示Grok 4.5速度更快、token效率更高，是"Opus级"模型。这一低价策略被市场观察人士认为与中国开源厂商（如智谱GLM-5.2）的性价比路线高度吻合，令Anthropic等高定价闭源模型承压。同时，xAI收购Cursor被认为旨在获取真实编程数据，构建飞轮效应，以争夺编程代理市场份额。

长鑫科技启动科创板IPO发行程序，申购日7月16日。公司上半年净利暴涨超22倍，董事长承诺10年不减持，还拿出自持的7.68亿股给员工。市场普遍认为，依托公司上半年亮眼的盈利预期，叠加AI算力赛道的估值红利，长鑫科技上市后理论市值有望冲击2万亿至3万亿元。

• 拐点已至！长鑫IPO或引爆国产半导体Capex新周期。国联民生证券认为，长鑫科技IPO获通关，拟募资295亿元扩产升级，成为国产链订单兑现的催化剂。扩产潮将沿“设备、零部件、材料”三级梯队轮动释放：前道刻蚀与薄膜沉积设备最先受益，核心零部件接力放量，后周期的材料耗材则随产线投片爬坡持续兑现。

工业富联上半年净利预增最高翻一倍，AI服务器营收同比增超230%。工业富联2026年上半年归母净利润预计达234亿至244亿元，同比增长93%–101%，扣非净利润同增94%–103%，增幅均接近翻倍。AI基建需求扩张下，云服务商AI服务器收入暴增230%，为核心增长引擎，下一代产品下半年量产。AI集群带动高速互联需求，800G及以上交换机出货量同比增长1.4倍。

兆易创新上半年净利润预增10.99倍，存储业务化身“印钞机”。兆易创新H1业绩炸裂：营收115亿（+177%，超去年全年），净利69亿（+1099%，为去年全年4.2倍），存储量价齐升+MCU放量双轮驱动，扣非净利48.5亿（+791%）。

“八成股东不卖”的MiniMax解禁日股价跌超18%。7月9日，MiniMax1.53亿股限售股解禁。超八成股东前夜刚刚表态“不卖”。市场用真金白银回应了这份承诺——不是不相信，而是在48.9%的解禁规模面前，任何口头承诺都显得苍白。

• 解禁日盘后紧急启动19亿美元融资：MiniMax以折价配股+零息可转债打响算力"续命战"。MiniMax启动上市以来最大规模再融资——配售新股叠加零息可转债，寻求筹集约19亿美元，近乎IPO募资额的三倍。股价抛压未散，融资已至，背后是万亿参数大模型M3 Pro的算力烧钱压力，更是一场对市场信心的极限测试。

海外

霍尔木兹危机冲击供应：伊朗被曝24小时紧急运出超千万桶原油、卡塔尔暂停LNG产能恢复。据报道，伊朗24小时内紧急调用多艘油轮运输累计1100万桶原油，大致相当于其冲突前一周的出口规模；在卡塔尔LNG运输船于霍尔木兹海峡遇袭后，卡塔尔决定，暂停全球最大LNG生产基地之一Ras Laffan设施的加快恢复产能计划，将维持最低运行水平。

• 海事分析公司：霍尔木兹海峡通航量骤降，几近停滞。总部位于英国的温沃德海事分析公司9日周四发布报告称，8日夜间至9日凌晨，霍尔木兹海峡仅记录5次通行，只有一艘驶离波斯湾。

停火“终结”第二日：美军扩大打击范围、伊朗报复波及卡塔尔基地，特朗普边打边谈。美军第二轮空袭扩大至布什尔地区，打击约90个军事目标。伊朗则使用无人机首次对卡塔尔、科威特和巴林境内美军基地实施报复，海湾多国拉响防空警报。尽管特朗普表态称不认为会再度爆发战争，但战火持续外溢，国际油价剧烈波动。

欧盟发布飞行警告！卡塔尔、巴林境内拉响警报；科威特称拦截“敌方”空中目标。欧盟航空安全局8日公告，因中东紧张加剧，建议航司避开伊朗、伊拉克和黎巴嫩空域。卡塔尔内政部9日称境内拉响警报，呼吁市民前往安全地点。巴林内政部同日确认拉响防空警报。此前，美军对伊朗军事设施发动打击后，伊朗方面很快会对位于巴林等海湾国家的美军设施发动报复性打击。

以防长：以军已准备好恢复对伊朗军事行动。以总理：“不允许”伊朗拥核，拟大幅追加国防预算。内塔尼亚胡宣布，未来10年将向国防预算追加3500亿新谢克尔（约合1177亿美元），其中相当一部分将用于空军建设，同时发展本土军工产业，以减少对海外采购的依赖。

美官员：美伊相关技术谈判仍在继续。

乌克兰无人机打穿俄能源防线？十大炼油厂九家遇袭，俄罗斯宣布实施柴油出口禁令。乌克兰无人机持续打击俄罗斯能源基础设施危及俄能源生产，6月原油加工量创20年新低，超半数联邦主体实施燃油限购，部分加油站排队时间长达18小时。普京紧急召开视频会议，宣布实施柴油出口禁令，并承认存在“一定程度的燃料短缺”，燃油危机或持续至9月。

美联储官宣五大改革工作组领导阵容，前央行行长、硅谷AI大佬、诺奖经济学家加盟。货币政策沟通工作组由前英国央行行长King、前巴西央行行长Fraga等人领导。前印度央行行长Rajan等人领导资产负债表政策工作组。a16z联合创始人Andreessen、微软执行副总Sharma等人领导的生产率与就业工作组将评估AI等新技术的影响。诺奖得主Sargent、哈佛经济学教授Mankiw等人负责通胀框架工作组。沃尔玛前CEO McMillon等人负责经济数据工作组。

美联储青睐的通胀指标将迎修订！分析师：或为沃什按兵不动提供空间。BEA将于9月发布PCE年度修订，经济学家测算核心通胀读数或下调0.1至0.3个百分点。尽管幅度有限，但在美联储内部对2026年是否加息几近均势的背景下，这一边际变化足以影响政策天平。叠加油价回调及就业数据或被高估的信号，美联储年内维持利率不变的概率上升。

OpenAI“限供”两周后全面发布GPT-5.6、同步推出新智能体ChatGPT Work，CEO Altman称和美政府沟通后做出“许多调整”。GPT-5.6三款新模型基准测试超过Anthropic Fable 5；旗舰版Sol成本为后者1/4，Terra和Luna成本仅为1/16。新智能体ChatGPT Work由GPT-5.6驱动，被视为ChatGPT和Codex的结合体，支持跨应用连续多小时工作。Altman未言明调整具体内容，称不知道OpenAI今年是否IPO，GPT-5.6在智能体编程中Token效率提升54%，中国开源模型正变得“非常好”。

前美联储主席伯南克加入Anthropic治理机构，参与监督AI风险与公共利益。诺贝尔经济学奖得主、前美联储主席伯南克正式加入长期利益信托机构。该信托成员有权任免董事会多数席位，并可罢免其所任命的董事；信托成员本身不持有公司任何股权，其职责定位是独立于商业利益之外的监督角色。伯南克的加入被外界视为Anthropic强化其公共使命可信度的重要举措。

报道：SK海力士ADR指导价149美元，较韩股收盘价溢价3.1%。SK海力士ADR指导价定为每股149美元，募资约265亿美元，有望刷新外国企业赴美IPO纪录。机构认购倍数超7倍，需求强劲。股票预计周五以“SKHYV”预发行，7月13日正式挂牌。

• SK海力士ADR挂牌在即，掌门崔泰源同期寻求会见英伟达、特斯拉高管。SK海力士将于7月10日登陆纳斯达克，正式挂牌美国存托凭证（ADR）。此次发行约1779万股，占已发行股份约2.5%，募资规模约43万亿韩元，资金将重点投向HBM产能扩充、先进封装及龙仁半导体集群等关键项目。会长崔泰源将亲赴纽约出席敲钟仪式，期间计划会晤英伟达及特斯拉高管，深化与全球科技巨头的战略协同。

Meta加入AI价格战！首推付费大模型，能力超越谷歌Gemini，定价仅为Anthropic竞品四分之一。Meta推出旗舰模型Muse Spark 1.1，其在Agent能力、编程和多模态等多个测试项目中，成绩已经超过Google的Gemini模型。扎克伯格透露，Meta API的定价约为OpenAI和Anthropic同类顶级模型官方价格的四分之一。

• 报道：Meta自研AI芯片“Iris”计划9月量产，2027年算力拟翻倍至14吉瓦。Meta计划最快2026年9月量产自研AI芯片“Iris”，属MTIA第四代产品，由博通支持、台积电代工，旨在降低对英伟达等外部供应商的依赖并节省成本。芯片仅六周完成关键测试，进展迅速。Meta目标到2027年将数据中心算力翻倍至14GW，并保持约每六个月推出一代新芯片的迭代节奏。

美光上调美国投资计划500亿美元至2500亿，目标40% DRAM在美生产。美光此次新增的500亿美元投资将叠加于此前2000亿美元的承诺之上，相关项目涵盖纽约州、爱达荷州及弗吉尼亚州的多处建厂计划，整体支出预计延续至2035年。与此同时，美光表示将另行拨出30亿美元用于巩固国内半导体供应链。

苹果设备端AI迎关键拼图？iPhone首次塞进270亿参数大模型。PrismML宣布，已成功将一个拥有270亿参数的AI大模型压缩至可在iPhone 17 Pro上本地运行，创下移动端AI模型规模的新纪录。消息称苹果已与其接触，该技术有望成为苹果强化设备端AI、减少对云端依赖的关键突破。

研报精选

美国AI股太贵了？顶级基金经理：转战中国科技股、英股高股息与全球能源。美国股市估值再拉警报，标普500经盈利修正后的CAPE高达68倍，创历史新高。多位国际基金经理提示AI交易过度集中风险，建议增配中国科技股、英国高股息股票及能源板块，以分散美股潜在回调风险。

镜像1996——韩国会重演亚洲金融危机吗。坦途宏观认为，当前韩国在宏观层面上与1997年亚洲金融危机前有相似之处。一是出口高度依赖半导体。二是股市在大幅上涨后开始出现深度回调。三是对外开放与外资流入处于阶段性高点。四是宏观总量指标均看不出危机迹象。韩国金融稳定指数处于历史62%分位（“黄灯”区间），但主要风险集中于股市，而非系统性金融危机。

商品老兵：现在是抄底黄金的最佳时机，长期目标10000美元，白银看涨至150-200美元。大宗商品投资人Trey Reik指出，黄金因美联储加息担忧回调逾25%，但美国巨额债务限制了加息空间。他预测4000美元为本轮调整底部，长期目标金价看万点、银价看150至200美元。贵金属近期波动受“纸交易”扭曲，矿企利润仍丰厚且行业并购潮将至，建议利用夏季调整期进行3至5年中长期建仓。

前高盛商品主管Jeff Currie：AI繁荣埋下资本错配隐患，“旧经济的复仇”远未结束。Currie认为，自2020年启动的大宗商品超级周期远未结束。逆全球化、电气化与货币贬值三大需求引擎正在加速，而AI板块相对实物硬资产严重高估。由于长期投资不足引发产能稀缺，能源未来在标普500中的占比理应从3%回升至10%~15%。

小米汽车第二张牌：SU7/YU7之后，“澎程”能成为新增长极吗？小米造车战略迎来关键转折，雷军亲自剧透第二品牌——增程家用SUV系列“SkyNomad小米澎程”，定价20万至45万元，直指理想、问界腹地。消息触发小米股价单日暴涨逾10%，市场嗅到的是小米从“爆品逻辑”向“多品牌平台”蜕变的野心。历时三年半打造的昆仑架构、纯平地板与AI智能空间，能否撬动新能源最大细分赛道？

从“稀缺”到“放缓”？“空头”德银：泡泡玛特IP周期见顶，下半年面临更严峻下滑风险。德意志银行表示，旗舰IP Labubu 4.0发售仅一周，部分产品二级市场价格已跌破50元，IP动能减弱信号显现，同时多市场促销去库存蔓延。展望下半年，德银初步估算，三季度集团营收同比降幅或达35%，四季度同比降幅约18%，2026年全年营收同比下降6%至350亿元。

猪价11连涨，是时候站进“猪模块”里了吗？机构争议很大。猪价11连涨超20%，养殖板块重回聚光灯，但"反弹还是反转"让机构陷入分歧。乐观派看到深度亏损、能繁母猪连续去化和政策压产，认为周期拐点临近；审慎派则警告二次育肥只是"把供应往后推"，消费淡季叠加集团场放量，猪价仍有磨底风险。站进"猪模块"，或许仍是一笔左侧交易。

海外宏观

美国上周首申人数微降至21.5万，裁员率维持历史低位。美国就业市场正呈现“慢招不裁”格局：企业保留员工意愿较强，裁员规模持续受抑，但招聘节奏已明显放缓。截至7月4日当周，初请失业金人数降至21.5万人，低于预期，续请失业金人数则攀升至181万人，创3月以来新高，反映失业者再就业难度加大。

美国6月成屋销售意外回落，库存改善有限，房价创历史新高。美国6月成屋销售折年率降至409万套，环比跌2.4%，低于预期的420万套；6月在售成屋库存为156万套，同比增长1.3%，但环比出现今年以来首次小幅下降，分析指出库存增幅“微不足道”。同时6月成屋销售中位价同比上涨1.8%，升至44.06万美元，创历史新高。

可可价格较3月暴涨100%！杰富瑞：暴雨过后或迎来厄尔尼诺，西非减产危机加剧。纽约可可期货自3月以来价格已翻倍，逼近每吨6000美元。西非主产国科特迪瓦和加纳正遭遇异常多雨天气，黑果病等病害肆虐，新季产量预计锐减约18%。潜在厄尔尼诺或引发干旱，进一步加剧减产危机，可可价格恐持续高位震荡。

海外公司

AI时代终点是核能？微软谷歌疯狂抢购核电，小型模块化反应堆成华尔街新宠。AI数据中心电力需求激增，正推动美国核能迎来数十年来最强复兴浪潮。科技巨头争相锁定核电资源，特朗普政府加码支持核电扩张，SMR成为资本追逐焦点。但监管、建设和燃料供应等瓶颈仍待突破，核能大规模落地仍需时间。

华尔街力挺英伟达：单机架提价300万美元远超HBM成本，18倍PE较同行低三成。华尔街两大投行同步出手力撑英伟达：美银量化测算揭示，从Blackwell迭代至Rubin，机架定价暴涨200万至300万美元，远超HBM成本增幅，毛利率稳守70%中段；花旗供应链调研确认路线图分毫未变。远期市盈率跌至18倍、七年新低之际，机构已呼吁逢低布局。

英伟达补齐AI软件栈拼图：联手LangChain发布Agent蓝图，推理成本骤降10倍。英伟达联合LangChain发布NeMoClaw Deep Agents蓝图，定位为企业级Agent参考架构，重点解决治理、审计与持续迭代等部署难题。该方案单任务推理成本仅4.48美元，而竞品成本高达43.48美元。此举补齐NeMo生态短板，推动英伟达从算力供应商向企业级Agent开发标准与全栈AI生态平台延伸。

贝恩资本清仓铠侠！10年前“困境资产”接盘，“存储狂潮”造就史诗级回报。贝恩资本正式清仓铠侠控股，为这笔历时近十年的投资画上完美句点。从接盘东芝困境资产，到借AI存储需求浪潮一飞冲天，自2024年上市以来铠侠股价较发行价累计暴涨逾4800%，贝恩斩获创纪录回报，跻身私募股权史上最耀眼成功案例之列。

AI重塑企业IT！星巴克开启“自研软件”，微软、IBM面临新挑战。星巴克正借助AI大幅降低软件开发门槛，推动内部自研，以替代微软、IBM及甲骨文等供应商的软件系统，目标是压缩每年4亿美元的IT支出。相关替代软件最快明年底测试。

三星李在镕现身太阳谷峰会，直奔苹果、亚马逊、OpenAI拿订单。三星会长李在镕携晶圆代工负责人现身太阳谷峰会，将争夺先进制程订单作为此行重点。苹果处理器代工合作成为最大看点，亚马逊、OpenAI等AI巨头也被视为潜在客户。在台积电产能紧张之际，三星正借机加速争夺全球高端芯片订单。

行业/概念

1、特高压 | 据上证报报道，7月9日，《"十五五"碳达峰行动方案》发布，《行动方案》提出，加快提升电力系统新能源消纳能力。提升跨省跨区输电和互补互济能力，加快特高压外送通道建设，新增西电东送能力8000万千瓦以上，大力推进省间电力互济工程建设。支持新能源就地消纳，积极发展绿电直连、新能源就近接入增量配电网等绿电直供模式，推动源网荷储一体化发展。

点评：中国银河证券认为，加强特高压和主网投资，增强电网资源配置能力是"十五五"期间国家电网的首要工作。国网表示，将力争已纳入规划的15项特高压直流尽早投产，跨省区输电能力提升35%，建成一批电力互济工程，使区域间灵活互济能力扩大两倍以上，满足新能源大范围高效配置需要。同时，优化区域主网架布局，统筹电源与电网规划衔接，匹配集中式新能源基地开发时序，保障资源高效优化配置。

2、航天航空 | 据上证报报道，我国首款轨道级可回收火箭——长征十号乙的首飞窗口锁定在7月10日至13日，地点位于海南商业航天发射场2号发射工位。具体来看，本次发射的核心看点，在于同步验证一项全球首创技术——"海上网系回收"。与SpaceX猎鹰9号采用着陆腿垂直回收的方案不同，长征十号乙的一子级取消沉重的着陆腿，再入末端由我国首艘火箭网系回收船"领航者"号以巨型柔性阻拦网实施空中捕获。若回收成功，我国将成为全球第二个掌握大运力可回收火箭技术的国家，单位发射成本可降低40%以上，并直接服务于"千帆星座"等国家低轨卫星星座的降本增效组网。

点评：东吴证券认为，中国商业航天正处于从技术验证向规模化产业化转型的关键期。2026年商业航天战略定位历史性跃升为新兴支柱产业，被纳入"十五五"重点任务，国家设立专职商业航天监管司，配套出台专项发展计划并放宽科创板上市标准，构建起涵盖顶层规划、行业监管、资本市场、地方扶持的完整治理体系，成为我国培育新质生产力、建设航天强国的核心支撑。

3、光电共封装CPO | 据中证报报道，据报道，由全球计算联盟（GCC）指导、Open AI Infra社区（OAII社区）主办的"超节点与GW级AIDC技术论坛暨Open AI Infra社区半年工作会议"在北京举行。会上，华为联合中国移动研究院、京东云、百度、中国电子技术标准化研究院等20余家产业链伙伴，共同启动OPEN NPO项目，并发起国内首个NPO光互连MSA（Multi-Source Agreement，多源协议），推动构建开放统一的近封装光学标准体系，加速下一代高速光互连技术创新与产业协同，为AI时代高端算力基础设施发展提供关键支撑。

点评：随着AI大模型训练与推理需求的爆发，数据中心对高带宽、低功耗互连的需求急剧上升，NPO技术迈入大规模工程落地阶段。2026-2027年被视为NPO的黄金爆发期，也是赛道业绩兑现的核心阶段。这一阶段的增长核心驱动力来自头部客户的大规模订单，例如英伟达NVL576系列机柜的批量出货、华为昇腾集群的全面部署，以及谷歌TPU集群的规模化扩容。这些海量需求将直接带动NPO整机、光引擎及配套组件的产能释放与出货增长。未来光互连市场不会由单一技术主导，LPO（线性可插拔光学）、NPO、CPO等多种架构将长期并存。即便未来CPO逐步成熟，NPO仍可在中高端市场占据稳定份额。

4、半导体 | 据中证报报道，据报道，7月9日，原集微科技二维半导体工程化示范工艺线全线贯通仪式，在上海浦东新区川沙新镇宏图大楼举办。据介绍，这条中试线实现全流程稳定打通，标志着我国二维半导体技术彻底走出实验室，迈入工程化验证、小批量流片新阶段。原集微由集成芯片与系统全国重点实验室、复旦大学微电子学院创办，系国内首家聚焦于超越摩尔与非硅基异质集成技术的二维半导体企业。原集微科技已同步规划在未来三年内建设二维半导体商业化量产线，力争在2030年前以"全国产方案"实现量产。

点评：二维半导体凭借其原子级厚度、高载流子迁移率、无悬挂键表面、优异机械特性及丰富材料体系等核心优势，已成为突破硅基芯片物理极限、延续摩尔定律的关键技术路径，预计到2035年全球市场规模将达300-500亿美元，率先在低功耗边缘计算、柔性电子、高性能光电器件等领域实现商业化应用。A股相关概念股有、等。

5、零售 | 据中证报报道，商务部等9部门近日印发的关于加快零售业创新发展的意见，7月9日对外发布。《意见》明确提出，力争到2030年基本形成布局合理、供给优质、业态多元、智慧便捷、竞争有序的现代零售体系。支持做强做优做大零售企业，提升行业的综合竞争力、民生服务能力和消费拉动能力。推动资源要素向实体零售集聚、政策措施向实体零售倾斜、工作力量向实体零售加强。从用地保障、融资支持、减税降负、优化审批、法治市场等方面强化政策集成。

点评：我国零售业正处于从"规模扩张"向"高质量发展"转型的关键重塑期。未来几年，国内零售行业将形成多业态长期并存、分层竞争的稳定格局，部分赛道将迎来确定性增长。仓储会员店持续渗透；折扣业态向腰部市场普及；即时零售异军突起，将成为核心增长引擎。未来，数智化与绿色化将深度融合，消费场景将覆盖生产、流通、消费和回收全链条，并向城乡全域延伸。

今日要闻前瞻

长征十号乙首飞试验或瞄准7月10日至7月13日期间。

2026中国具身智能机器人产业展。

德国6月CPI。

SK海力士美国ADR暂定7月10日在纳斯达克上市。

IEA公布月度原油市场报告。

<全文完>

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这笔融资规模接近其1月IPO净募资6.8亿美元的三倍，时点之敏感、结构之激进，揭示出AI大模型公司在算力军备竞赛中对资金的极度渴求。

据媒体报道，MiniMax计划以每股268港元的固定价格配售3000万股新股，较7月9日港股收盘价297.4港元折让约9.9%。同步发行的65亿港元零息可转换债券将于2027年到期，转换溢价设为25%，预计7月10日完成定价。摩根士丹利和瑞银集团担任本次交易的安排行。

就在融资方案披露前几个小时，MiniMax刚刚经历了上市半年来最惨烈的一个交易日：1.53亿股限售股解禁，占总股本48.9%，流通盘从不足6%骤扩至约50%。尽管超八成股东在前夜公开表态不减持，股价仍从开盘359.8港元一路下探，最低触及290港元，收跌逾18%，成交量飙升至日均成交的6倍。

在解禁抛压尚未完全消化的当口启动大规模再融资，凸显公司对资金的迫切需求已压倒了对短期股价的顾虑。

19亿美元怎么筹：股债双通道的"极限操作"

本次融资采用配股加零息可转债的组合结构，反映公司在扩大资本储备与控制稀释成本之间的两难权衡。

3000万股新股按268港元配售价计算，较解禁日暴跌后的收盘价仍有近一成折让，直接增厚权益。

65亿港元零息可转债则将当期利息负担降至零——25%的转换溢价意味着债券持有人只有在股价回升至371港元以上时才会选择转股。这对投资者而言既是下行保护（零息持有至到期），也保留了股价修复的上行期权。

从可比视角看，智谱在7月8日解禁首日股价不跌反涨近13%后，随即以7%至13%的折让配售1980万股H股，筹资约315亿港元。定价环境显著优于MiniMax——后者在股价暴跌日以更大折让启动融资。

半年融资三倍于IPO：钱要烧向何处？

此次19亿美元融资最直接的信号是：MiniMax上市后的资金消耗速度远超市场预期。

公司1月IPO及超额配股权合计净募资约6.8亿美元。仅过半年，新一轮融资规模已逼近IPO募资额的三倍。

据科技媒体The Information 此前报道，MiniMax正研发参数规模达2.7万亿的新一代大模型M3 Pro，计划最早于第三季度发布并开源，同时预计在三季度末搭建首个国产算力集群。当模型参数量从千亿级别跃入万亿级别，训练和推理所需的算力成本呈指数级增长。

在7月初的电话会上，MiniMax管理层给出了ARR的明确增长路径：2025年12月底达1亿美元，2026年2月升至1.5亿美元，4月较2月再度翻倍，并对2026年底实现10亿美元ARR目标保持充分信心。

管理层同时强调，自营算力利用率超过90%，通过峰谷平衡调度支撑成本优势。高盛此后维持买入评级，给出12个月目标价860港元。

但乐观的ARR叙事需要时间来验证。MiniMax旗舰模型M3在6月1日发布后仅约一周便宣布永久降价50%，摩根大通随即将评级从"增持"下调至"中性"。

解禁压力未过，再融资是信心测试

7月9日解禁首日的暴跌提醒市场：流通盘从不足6%骤扩至约50%后，MiniMax的股价定价权已发生根本性变化。

尽管阿里巴巴（持股约13%）、米哈游（持股约5.24%）等战略股东表态不减持，但高瓴、红杉等市场化财务投资者面临的退出考核压力客观存在。

此次19亿美元再融资，一方面是生存刚需——在算力军备竞赛不断升级的背景下，谁先储备充足弹药，谁就能在下一轮模型迭代中占据主动；

另一方面也是对市场信心的一次压力测试——在解禁暴跌的余震中，投资者是否愿意以9.9%的折让承接新股、以零息条款认购可转债，将直接检验市场对MiniMax长期增长叙事的认可度。

摩根士丹利和瑞银作为安排行的背书固然重要，但最终决定这场"极限操作"成败的，是市场是否相信M3 Pro能如期兑现，以及10亿美元ARR的目标能否从承诺变为现实。

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根据彭博统计的全球92家证券交易所数据，今年以来，非洲最大产油国尼日利亚基准股指以美元计总回报率达到68%，超过韩国KOSPI指数66%的涨幅。

数据显示，截至7月9日，今年以来全球主要股市美元总回报率排名如下：尼日利亚68%、韩国66%、加纳57%、中国台湾54%。

韩国KOSPI指数本周跌入技术性熊市，自6月19日高点以来累计下跌22%。投资者重新质疑人工智能相关股票需求是否能够持续，导致资金撤离韩国股市。今年以来，韩元已累计贬值近5%，成为亚洲表现第四差的货币。

相比之下，在经济改革推进、国际油价上涨以及外汇供应改善的推动下，尼日利亚股市持续上涨，奈拉自今年1月以来累计升值4%。此外，本周有消息称，标普道琼斯指数公司正考虑将尼日利亚重新列入前沿市场，这一进展有望进一步提升该国市场对国际投资者的吸引力。

RC Asset Management董事总经理Arnold Dublin-Green表示，全球资本机构正在重新评估尼日利亚，这一点已反映在该国资产有望被纳入更多国际指数，以及近年来经济改革成果开始获得市场认可。

“别忘了，尼日利亚此前是从一个很低的基数起步，而这些问题也正是当初导致其被降级的原因。如今情况正在改善。”

他同时指出：

“亚洲股市的上涨则完全是另一种逻辑，它几乎是围绕单一主题展开，由SK海力士、三星电子和台积电等公司的盈利驱动。”

尼日利亚股市今年的上涨主要由金融服务板块带动，其中Fortis Global Insurance Plc以美元计回报率高达1483%，成为表现最佳的个股。

与韩国KOSPI不同，尼日利亚上市公司几乎没有直接涉足人工智能产业。Stonex Nigeria Financial驻拉各斯交易员Damilola Okeleye表示，推动资金流入尼日利亚股市的因素并非AI，而是更广泛的经济基本面改善。

他表示，尼日利亚持续推进的经济改革，以及非洲最大原油加工企业——丹格特石油炼化与石化公司（Dangote Petroleum Refinery and Petrochemicals FZE）未来可能上市，都是推动该国股市今年以来持续上涨的重要动力。

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伯南克周四在声明中表示：

"人工智能的潜力是巨大的，其可能带来的结果同样范围广泛，最终如何演变，将在一定程度上取决于我们围绕它所建立的制度。"

Anthropic首席执行官Dario Amodei此前曾预测，日益先进的AI技术可能在未来数年内取代多达一半的白领工作。这一背景下，伯南克的加入被外界视为Anthropic强化其公共使命可信度的重要举措。

对投资者而言，这一人事任命的意义不止于象征层面。Anthropic旗下Claude系列模型在编程等专业任务上的表现持续提升，推动公司估值接近万亿美元，并预计于今年晚些时候启动首次公开募股。

与此同时，该公司正面临来自特朗普政府及五角大楼的多重政治与法律压力，治理架构的完善程度将直接影响IPO前景。

长期利益信托并非一般顾问委员会，其成员拥有实质性的公司治理权力。

根据Anthropic的公司架构，信托成员有权任命公司董事会多数席位，并可罢免其所任命的董事。这一机制旨在确保Anthropic作为公共利益公司，在兼顾投资者利益的同时切实履行公共使命。

值得注意的是，信托成员本身不持有公司任何财务股权，其职责定位是独立于商业利益之外的监督角色。

伯南克现任职于布鲁金斯学会，曾担任普林斯顿大学经济系主任，并在2008年全球金融危机期间主导美联储的危机应对与经济复苏工作，后因其对大萧条的研究获得诺贝尔经济学奖。

Anthropic联合创始人兼总裁Daniela Amodei在声明中表示，伯南克的"判断力将使我们在预测和应对先进AI如何影响全球劳动力市场与经济方面做得更好。"

伯南克加入后，信托成员还包括Neil Buddy Shah、Richard Fontaine以及Mariano-Florentino Cuellar，Anthropic表示未来还将增补一名受托人。

Anthropic当前正处于商业化加速与外部阻力交织的关键节点。

在商业层面，Claude模型在编程领域的代理能力（coding agent）取得显著进展，成为拉动公司估值的核心驱动力之一，并为今年的IPO计划奠定基础。

然而，政治层面的阻力同样不容忽视。Anthropic上月因与特朗普政府就产品网络安全问题产生争议，一度将其Mythos和Fable模型暂时下架。与此同时，公司还陷入与五角大楼之间围绕AI模型使用权限的法律纠纷。

在此背景下，Daniela Amodei将AI定性为"现代历史上经济影响最深远的技术之一"，并强调公司对于理解和应对这些影响负有双重责任。

引入具备宏观经济危机管理经验的伯南克，或许正是Anthropic在IPO前向外界传递治理稳健性信号的战略选择。

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7月9日，据彭博，美国经济分析局（BEA）计划于9月对个人消费支出（PCE）价格指数进行年度更新。多位经济学家对修订方案进行了测算，认为若相关调整已应用于最新数据，核心PCE读数可能下降约0.1至0.3个百分点。尽管幅度有限，但在美联储官员对2026年是否加息意见几乎势均力敌的背景下，这一下调或恰好足以帮助新任美联储主席沃什及鸽派官员守住暂停加息的立场。

Wolfe Research首席经济学家Stephanie Roth指出，美联储维持利率不变的依据已显著强化。她认为，除了PCE修订计划外，油价近期回调以及最新就业报告所反映的劳动力市场动能或被高估，均为按兵不动提供了进一步支撑。

PCE年度修订临近，市场押注利率按兵不动

美国经济分析局（BEA）计划于今年9月发布PCE价格指数的年度修订数据。当前数据显示，5月PCE同比上涨4.1%，为2023年4月以来最高，仍远高于美联储2%的通胀目标；剔除食品与能源的核心PCE同比上涨3.4%，该指标为政策制定者重点关注的通胀基准。

尽管年度修订料不会根本性改变整体通胀格局，但在当前美联储内部分歧加剧的背景下，即便边际读数下修，也可能对政策取向产生实质影响。据彭博报道，美联储官员在6月会议上基本认同通胀前景面临上行风险，但在是否需于2026年再度加息的问题上，意见明显分裂。

这一微妙的内部分野，使得9月修订的时点尤为关键。若数据如期对核心通胀读数形成下修，将为沃什及鸽派官员提供额外论据，强化其维持利率不变的立场，从而在内部博弈中抵御加息压力。

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7月9日，CEO Ramon Laguarta在业绩声明中指出，下半年美国投入成本通胀将较上半年进一步抬升，消费者预算持续承压，食品与饮料品类整体表现放缓。这一判断在二季度数据中亦有体现：当季营收同比增长6.4%至242亿美元，虽超市场预期，但北美零食业务在超级碗促销退潮后增速明显回落，内生增长动能减弱。

尽管核心市场面临压力，百事仍维持全年业绩指引不变，主要得益于海外市场增长及生产端效率提升。公司预计，通过成本优化及关税退款申请，可对冲相当部分下半年成本上行压力。

促销退潮、成本施压，百事北美业务二季度再陷疲软

财报显示，百事旗下北美零食业务（包括乐事、多力多滋等品牌）二季度销量环比持平，有机营收下降2%，与一季度形成鲜明反差。此前，公司凭借超级碗营销，将部分零食售价下调最高15%，一度带动销量和收入双双反弹；但进入二季度后，促销刺激效应迅速减弱，增长重归疲软。

与此同时，零售商也主动加入降价行列。本周，沃尔玛宣布下调多款食品杂货价格，涉及8盎司装乐事薯片以及24罐装百事可乐、健怡百事和健怡激浪等产品。零售端的降价动作，进一步反映出消费需求的走弱。

成本端压力也在上升。近期美伊局势再度紧张，推动国际油价升至每桶约80美元，给包装、运输及原材料成本带来新的上涨压力，使百事对下半年成本前景更加谨慎。而在需求侧，包装食品行业还面临长期结构性挑战，包括消费者对加工食品兴趣下降，以及GLP-1减重药物普及对零食和饮料消费的持续挤压。

不过，国际市场依然保持稳健增长，成为百事本季度超预期表现的重要支撑。展望全年，公司维持此前指引，预计2026年有机营收增长2%-4%，每股收益增长4%-6%。

但管理层释放出的信号十分明确：美国消费者正在重新受到通胀冲击，消费支出开始趋于谨慎。在促销红利消退、成本攀升和需求结构变化的多重夹击下，百事下半年的增长韧性将面临真正考验。

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Meta Platforms发布了旗下最先进人工智能模型Muse Spark 1.1，并首次为开发者推出付费版本。

这也是Meta首次向企业收取模型使用费用，为公司开辟新的收入来源。扎克伯格在发布前接受采访时表示，该产品将成为市场上价格最具竞争力的AI模型之一。

“由于这不是一个开源模型，我认为这是我们第一次真正认真推出API（应用程序编程接口）服务。”扎克伯格表示：

“我们的定价将会非常激进、非常有吸引力。”

周四Meta股价低开高走，截至发稿上涨0.19%。

主打AI Agent能力，定价为竞品1/4

扎克伯格表示，Muse Spark 1.1最大的提升在于Agent（智能体）能力。

Agent已成为今年AI行业最热门的话题之一，通常指能够代表用户完成多步骤任务的AI系统。扎克伯格称，Muse Spark 1.1在Agent推理能力和工具调用方面已经达到“业界领先或非常接近领先”的水平。

他还表示，该模型在编程（Coding）能力方面也有显著提升，目前Meta内部员工已经利用该模型开发公司旗下各类应用的新产品和新功能。

与此同时，Meta还将推出全新的Meta Model API平台，用于向开发者收费。

扎克伯格透露，Meta API的定价约为OpenAI和Anthropic同类顶级模型官方价格的四分之一。开发者可在一定额度内免费使用模型，超过规定Token配额后才需要付费。

扎克伯格表示，Meta的目标是让更多人能够使用公司的AI技术。

“其他一些AI实验室的定价非常高，利润率也非常高。我们相信，完全可以以更低的成本提供最前沿、最高水平的智能。”

承诺投入数千亿美元，Meta模型首次全面超过Google模型

42岁的扎克伯格正大举投资AI，以追赶OpenAI和Alphabet等竞争对手，实现他所称的超级智能（Superintelligence）——即AI能够在各种任务上超越人类。

Meta已经承诺投入数千亿美元建设实现超级智能所需的基础设施，包括数据中心和高端AI芯片。本周，公司还宣布将在加拿大投资100亿美元建设数据中心，并发布了一款新的图像生成模型。

尽管如此，Meta过去几代模型整体测试成绩一直落后于Anthropic、OpenAI和Google。

不过，扎克伯格表示，Muse Spark 1.1的竞争力已大幅提升，在Agent能力、编程和多模态等多个测试项目中，成绩已经超过Google的Gemini模型。

“这是一个非常重要的里程碑。这是Meta模型第一次全面超过Google所有模型。”

AI实验室重组，战略转向闭源收费模式

过去一年，扎克伯格为了推进AI战略，对Meta进行了大规模调整。

2025年春季一次模型发布表现不及预期后，扎克伯格亲自介入重建AI团队，其中包括聘请Scale AI创始人Alexandr Wang负责新的AI部门，并进行了多轮裁员及组织架构重组。

与此同时，Meta的AI战略也发生重大转变。

此前，Meta一直坚持打造免费开放的开源模型；如今，公司开始优先开发可收费的闭源模型，例如Muse Spark 1.1，而这一转型几乎意味着重新构建整套技术体系。

扎克伯格对此表示满意。“整体来看，我们的发展比预期更好。”

他承认，Meta目前仍落后于Anthropic和OpenAI等领先AI实验室，但透露公司还有一款代号Watermelon的新模型正在研发，有望帮助Meta进一步突破AI智能的能力边界。

对于发布时间，他表示目前重点仍是提升模型质量，因此不会透露具体时间表。

扎克伯格：必须掌握底层模型，才能打造最佳AI助手

研发前沿AI模型成本极高，但扎克伯格认为，这项投入符合Meta的长期使命——打造人人都能使用的个人AI助手（Personal Agent）。

他说，如果Meta依赖其他公司的模型，就无法保证这些模型是围绕个人助手这一核心场景进行设计。

“如果你真的想打造最好的用户体验，就必须能够塑造底层技术。”扎克伯格表示，掌握底层模型意味着Meta能够“提供我们认为最佳的产品体验”。

他也不同意AI最终会彻底商品化、不同模型之间毫无差异的观点。

扎克伯格举例称，Anthropic最新模型Mythos因涉及美国国家安全问题而受到限制，这说明领先AI公司已经开始控制最先进模型能力，而非全面开放。

“真正先进的能力并没有广泛扩散。”他说，“Anthropic保留了最强模型，只发布了一个相对简化的版本。无论他们出于什么原因，这至少说明，我并不认为行业一定会走向所有最先进AI能力都向所有人开放的方向。”

回应商业化质疑：Meta正在建立完整AI盈利模式

Meta预计2026年资本开支将再创新高，同时投入数十亿美元招募AI人才建设Meta Superintelligence Labs，并计划继续向AI基础设施投入数千亿美元。

如此庞大的投入也引发外界质疑：Meta究竟如何实现盈利？

今年4月公布财报后，尽管收入和利润均超预期，但由于市场担心Meta缺乏清晰的AI商业模式，公司股价一度下跌近9%。

近几个月，Meta陆续推出一系列商业化举措，包括：

推出面向消费者的AI聊天机器人订阅服务；

计划向企业销售AI Agent；

开始收费提供旗舰AI模型API；

规划云计算业务，未来可能出售算力和AI基础设施。

扎克伯格表示，Meta希望通过更合理的API定价，让更多开发者能够使用先进AI技术。“总得有人去研发这些模型，并确保最高质量的智能能够惠及所有人。”他说。

他最后强调，Muse Spark 1.1也将为免费版Meta AI聊天机器人提供底层支持，这意味着普通用户依然可以免费体验这一最新模型。

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7月9日，优衣库母公司迅销集团披露截至2026年5月31日止九个月业绩。

前三季度，迅销实现收益3.07万亿日元，同比增长17.1%；事业利润5927亿日元，同比增长33.6%；母公司拥有人应占利润4260亿日元，同比增长25.6%。

对优衣库主品牌而言，日本本土以外的海外市场仍是最主要增长引擎。

前三季度，海外优衣库收益1.83万亿日元，同比增长25.9%；北美、欧洲、韩国、东南亚、印度及澳洲等市场均录得收入和利润双位数增长。

中国市场的修复连续性得到确认。第三季度单季，大中华区中，中国大陆市场录得收益增长，利润实现两位数增长，同店销售净额实现增长。

一年之前，中国市场还是迅销全球增长中相对承压的一环。2025财年，迅销大中华区收入6502亿日元，同比下降4.0%；事业利润899亿日元，同比下降12.5%。

迅销在年报中提到，中国大陆市场受当地经济和商业环境影响，正在从连锁店式管理转向独立店铺管理。其目的在于提高区域和单店经营精度，减少商品错配和折扣压力。

因此，优衣库中国本轮修复不能只归因于需求回暖，更与产品、库存和门店效率的同步调整有关。核心品类重新放量，库存结构改善，低效门店和门店经营方式也在被重新梳理。

最新财报中，迅销点名EASY休闲裤、抗UV系列和UT系列在中国大陆销售强劲。

以抗UV系列为例，优衣库在2026春夏加大功能性防晒产品布局，将相关产品延伸至男装、女装、童装和配饰，并通过AIRism、DRY-EX等面料推出轻量防晒外套，强化夏季日常穿着场景。

门店端则是另一条修复主线。

对接近千店规模的大中华区而言，继续增加门店数量的边际效率正在下降。优衣库在中国的重点，正从“开更多店”转向“开更有效率的店”。

截至5月底，优衣库中国大陆门店达到875家，仍是其海外最大区域市场。

迅销管理层此前提到，中国大陆市场需要推进门店质量改善，对位置不够便利、面积偏小或销售偏低的门店进行调整，再换到更好位置开出更大、更具展示能力的门店。

与此同时，优衣库中国也在转向更细颗粒度的本地化经营：根据不同区域的最佳销售时点提高订货准确性，并结合顾客需求和员工反馈，为每家门店制定销售计划，以改善折扣率和盈利能力。

接下来，中国市场能否延续回升，关键不在于重启高速开店，而在于核心品类和优质门店能否持续提高单店产出。

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全美房地产经纪人协会（NAR）周四公布数据显示，6月成屋销售折年率降至409万套，环比下降2.4%，低于彭博调查经济学家预测中值420万套。与此同时，6月成屋销售中位价同比上涨1.8%，升至创纪录的44.06万美元。

NAR首席经济学家Lawrence Yun表示，"月度成屋销售数据随房贷利率小幅波动而反复震荡，折射出购房者对可负担性条件的高度敏感。"他同时指出，近期就业市场持续增长将为住房市场提供支撑。

此次销售回落打断了美国成屋市场此前数月的上行趋势。目前，30年期固定房贷利率徘徊在6.6%附近，NAR住房可负担性指数虽较一年前略有改善，但仍处于2025年8月以来的最低水平。

区域表现分化明显，全美最大成屋销售市场南部地区首当其冲。6月南部成屋销售折年率下降3.6%至189万套，降幅超过全国均值。

中西部与西部地区销售同样出现下滑，仅东北部实现增长。

首次购房者的参与度也有所收缩。6月首次购房者占总销售比例降至33%，低于5月的35%，反映出可负担性压力对入门级购房群体的持续挤压。

成屋库存状况未能提供有效缓解。6月在售成屋库存为156万套，同比增长1.3%，但环比出现今年以来首次小幅下降。Lawrence Yun将这一同比增幅定性为"微不足道"。

"我们需要看到30%、40%的增幅，"他说，"但目前根本看不到。"

与此同时，价格压力并未消退。44.06万美元的销售中位价创下历史新高，但同比1.8%的涨幅远低于两年前的增速，显示价格上行动能已明显趋缓。

核心矛盾依然指向利率。6.6%左右的房贷利率令大量潜在购房者却步，而成屋签约量——通常领先于成交量约一至两个月——此前的回升势头能否延续，仍有待观察。

Lawrence Yun对就业市场表示乐观，认为持续的就业增长将为住房需求提供底部支撑。

然而，在利率走势明朗化之前，可负担性压力料将继续主导市场走向，成屋销售的实质性复苏仍面临较高不确定性。

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最新数据显示，截至7月4日当周（含美国独立日假期），美国首次申请失业救济人数减少2000人至21.5万人，低于市场预期的21.7万人，连续维持在历史低位附近。

不过，反映失业者再就业情况的续请失业金人数升至181万人，创3月以来新高。

从各州来看，加利福尼亚州和密苏里州初请人数增幅最大，新泽西州和康涅狄格州降幅居前。

"慢招不裁"成为美国劳动力市场特征

初请失业金人数持续低位运行，与近期非农数据共同勾勒出美国劳动力市场“裁员收缩、招聘放缓”的格局。

企业端在经历数年“招工难”后，普遍倾向于保留现有员工，抑制了裁员规模；但与此同时，招聘需求明显降温。6月非农报告显示，新增就业放缓，劳动参与率下降，部分劳动者退出市场，也在一定程度上压低了申领失业金人数。

整体而言，美国就业市场已步入“慢招不裁”阶段：裁员风险仍低，但就业增长动能趋弱。对市场而言，持续低于预期的初请数据继续支撑经济“软着陆”预期——企业未大规模裁员，居民收入和消费基础稳固，短期衰退风险有限。

然而，招聘降温叠加续请失业金人数回升，亦表明劳动力市场正逐步走弱。未来数月，新增非农就业、续请失业金人数及劳动参与率等指标，将成为判断就业市场走向及美联储政策路径的关键变量。

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获Khosla Ventures投资的初创公司PrismML宣称，已成功将一个拥有270亿参数的AI大模型压缩至可在iPhone 17 Pro上本地运行，创下移动端AI模型规模的新纪录。该公司表示，其压缩技术不会造成性能损失，相关开源模型将于下周二正式发布。

据知情人士透露，苹果已与PrismML就如何使用其技术举行了会谈。此前据The Information报道，苹果正积极寻求收购能够帮助其在设备端运行更多AI功能的公司。消息人士称，苹果去年在尝试将内部AI模型压缩至适配iPhone时，曾遭遇性能大幅下滑的困境。

270亿参数全量激活，刷新移动端AI纪录

PrismML表示，其压缩的模型为阿里巴巴开发的开源大语言模型Qwen 3.6，参数量达270亿。相比之下，目前主流移动端模型每次仅有数十亿参数处于激活状态。

苹果在今年6月的全球开发者大会上发布的新款设备端模型拥有200亿参数，但采用稀疏架构，每次仅有10亿至40亿参数处于激活状态。PrismML的模型则在运行时保持全部270亿参数同时激活，这一差异被该公司视为核心竞争优势。

PrismML称，该模型能够胜任复杂对话、推理、全自主智能体及软件编程等任务。

数学压缩技术源自加州理工，专利独家授权

PrismML是加州理工学院（Caltech）的衍生公司。其CEO Babak Hassibi是该校电气工程学教授，与联合创始人在校期间完成了支撑该技术的数学研究。Caltech持有相关专利，并将其独家授权给PrismML。

该公司的核心技术在于通过一种数学方法，将Qwen 3.6模型的体积从约54GB压缩至不足4GB，压缩比超过90%，且公司声称性能不受影响。

PrismML今年早些时候完成了1625万美元的种子轮融资，Khosla Ventures参与其中。Khosla Ventures创始人Vinod Khosla在接受采访时表示，他对PrismML感兴趣，是因为该公司提供了一种"根本性的突破"。"我们在2018年投资OpenAI时重注押注了Transformer模型，但构建AI的新方式是什么？我们的团队始终在寻找新的路径。"他说。

苹果的设备端AI战略与潜在收购逻辑

苹果长期以来将设备端AI作为其隐私与安全承诺的核心支柱，并在很大程度上回避了微软、亚马逊、Meta等科技巨头耗资数千亿美元的数据中心军备竞赛。

然而，苹果在今年6月宣布的迟来已久的Siri重大升级，仍依赖谷歌的Gemini模型，其最先进的功能需要调用运行在谷歌云上的英伟达芯片。这一现状与苹果的设备端AI愿景存在明显落差，也使PrismML的技术对苹果具有潜在的战略价值。

Hassibi预测，未来三年内，用户所需的绝大多数AI计算将在本地完成。"想象一下，也许三年后，你所需要的95%的智能都可以在本地获得——在你的手机、笔记本电脑、家电上——真正需要去云端的，可能只剩最后5%的高端需求，"他说，"我认为这就是人们所看到的前进方向。"

混合架构派提出挑战

并非所有业内人士都认同纯设备端AI的路线。初创公司Argmax等采用混合架构，将语音和图像等处理任务在设备端完成，再将信息上传至云端进行更复杂的推理。

混合架构的支持者指出，云端大模型目前仍在以每周更新的速度快速迭代，完全运行在设备端的AI模型将难以享受到最新、最先进云端模型带来的性能红利。这一挑战也是PrismML在商业化路径上需要持续应对的核心问题之一。

PrismML表示，公司计划继续将更大规模的模型——包括万亿参数级别的模型——压缩至设备端运行，届时将进入与OpenAI GPT及Anthropic Claude同台竞技的领域。

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7月9日，据彭博援引知情人士报道，SK海力士计划将ADR发行价定为每股149美元，较公司周四首尔市场普通股收盘价对应价格溢价约3.1%。按这一价格计算，此次发行规模约265亿美元，将超过阿里巴巴2014年250亿美元的赴美IPO融资纪录，成为外国企业在美国规模最大的首次股票发行。

报道援引知情人士称，此次共发行1.779亿份ADR，机构认购倍数超过7倍，投资者包括全球大型纯多头基金和主权财富基金，反映出国际资金对AI存储龙头的配置需求依然强劲。

不过，报道称相关磋商仍在进行，最终发行价格及发行规模仍可能调整。

AI存储芯片巨头将登陆纳斯达克

此次发行正值AI产业链估值经历剧烈波动。

周四，SK海力士普通股收于218.6万韩元，对应ADR价值约144.5美元。截至目前，公司股价较6月底创下的历史高点已回调约25%，但年内累计涨幅仍超过两倍。美光科技近期股价同样大幅震荡，反映市场对AI基础设施投资节奏的预期正在重新定价。

从认购情况来看，机构资金并未因短期波动而明显退缩，显示投资者仍看好SK海力士作为AI高带宽存储（HBM）龙头的长期增长前景。

本次IPO由美国银行、花旗集团、高盛和摩根大通担任联席主承销商，另有九家机构参与承销。ADR预计将于周五以代码“SKHYV”在纳斯达克启动预发行交易，并于7月13日正式以“SKHY”挂牌交易。

此次赴美上市也是韩国半导体产业扩张战略的重要一环。SK海力士与三星电子正计划配合韩国政府总规模约8800亿美元的国家级投资计划，加码本土AI和半导体产业投资，进一步巩固韩国在全球AI芯片供应链中的竞争优势。

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