据追风交易台，1月29日，摩根士丹利在研报中指出，美联储主席鲍威尔在会议上强调了经济数据的强劲表现以及劳动力市场出现的“些许企稳迹象”。最为关键的是，美联储对关税引发的通胀将是“暂时性”的这一判断保持信心。鲍威尔表示，此前作为“风险管理式”降息理由的就业下行风险已经减弱，而通胀的上行风险同样有所下降。

这意味着美联储并不急于进一步放松政策。摩根士丹利的经济学家团队认为，委员会目前倾向于在看到通胀出现更明确的减速迹象后才会降低政策利率。基于反通胀证据可能在今年晚些时候出现的预期，该行维持美联储将在6月和9月进行降息的展望。

虽然鲍威尔未对未来降息的具体驱动因素做出明确承诺，但摩根士丹利解读认为，美联储仍持有宽松倾向，并将当前的政策立场视为“定位良好”。只要经济前景如美联储预期的那样发展，政策利率将在通胀减速的证据确立后逐步下调，而当前的利率水平被认为处于中性区间的上限，适合引导通胀下行。

经济韧性与通胀驱动的政策转向

在此次会议上，FOMC成员对经济前景展现出更高的一致性。鲍威尔指出，相比12月会议，当前的经济前景更为强劲，并在进入2026年时保持了“稳健”的动能。支撑这一观点的因素包括富有韧性的消费者支出、不断扩大的商业投资、财政支持预期、有利的金融条件以及持续的AI相关资本支出。住房市场被视为唯一的疲软领域。

随着就业下行风险的减弱，未来的降息逻辑已发生根本性转变。摩根士丹利分析称，如果经济前景符合预期，未来的降息将是“基于通胀”的。由于反通胀的证据可能要到今年下半年才会显现，美联储将保持耐心。鲍威尔在新闻发布会上重申了“逐次会议”做决定的立场，并暗示在经济稳健增长、失业率基本稳定且通胀略高的情况下，美联储并不急于行动。

风险情景：若反通胀受阻，全年或不降息

尽管基准情形是年内两次降息，但摩根士丹利也提示了“2026年全年不降息”的上行风险。如果经济出现该行所描述的“动物精神”上通胀情景，即财政刺激规模超出预期，且政策背景引发需求端更早、更强劲的加速，那么通胀可能难以减速。

在这种情况下，由于关税压力预计在2026年第一季度后消退，若需求侧力量过于强劲以至于阻碍了通胀回落，且月度通胀数据未出现实质性放缓，美联储可能会选择在年底前一直按兵不动，而不是进一步通过降息来实现政策正常化。

生产力谜题与数据噪音

关于生产力与AI的关系，鲍威尔持谨慎乐观态度。他暗示目前的生产力增长高于基本面，但并未直接将其归因于AI。相反，他认为稳健的经济增长伴随招聘急剧放缓可能是主要原因。鲍威尔指出，如果经济保持稳健，将会带来一定的劳动力需求，从而抑制生产力增长。摩根士丹利补充认为，贸易和库存数据的波动也可能在其中发挥了作用，预计未来几个季度随着这些因素消退，生产力增长可能有所放缓。

在数据质量方面，鲍威尔对劳动力市场和通胀的评估更为乐观，表明委员会正在从近期较嘈杂的数据中提取信号。对于数据的扭曲问题，鲍威尔认为这已不再是实质性障碍，仅仅是“这里那里的微调”。

市场策略：保持中性，关注互换利差

基于当前的政策前景，摩根士丹利的利率策略师Matthew Hornbach及其团队建议投资者在美债久期和曲线上保持中性，并继续做多2年期UST SOFR互换利差。目前的市场定价显示投资者预期还有两次25个基点的降息，这与该行经济学家的概率加权预测高度一致。

在外汇市场方面，摩根士丹利继续预测美元将走软，但鉴于市场定价已充分反映了美联储的政策前景，美联储的政策不太可能成为美元下跌的主要推动力。市场焦点将更多转向国际货币政策及相关的干预风险。

对于机构MBS（抵押贷款支持证券），摩根士丹利的策略师Jay Bacow维持中性立场。尽管低波动环境对MBS有利，但指数OAS（期权调整利差）已接近近年来的最窄水平，且住房政策仍存在不确定性。此外，美联储确认将继续通过购买国库券来增加SOMA投资组合的证券持有量，并将机构MBS的所有本金支付再投资于国库券，资产负债表政策保持不变。

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29日周四，黄金上涨2.7%至每盎司5564美元，本月涨幅扩大至约29%。现货白银转跌，失守116美元/盎司，此前一度升至120.44美元/盎司，铜价涨10%，布伦特原油攀升至70美元，为去年9月以来最高水平。由于这些资产以美元计价，均受益于美元下跌。美元指数下跌0.3%，九个交易日中第七次下滑，有望录得4月以来最差月度表现。

据新华社，美国有线电视新闻网28日报道，美国总统特朗普“正考虑对伊朗发动新的重大打击”。 进一步加剧市场紧张情绪。美债收益率上升，投资者担忧大宗商品价格上涨将加剧通胀。 此前特斯拉和Meta Platforms等科技巨头财报大多表现积极。

市场正以明显缺乏信念的方式交易。Vantage Markets分析师Hebe Chen表示，伊朗周边地缘政治紧张局势升温以及美元波动加剧了宏观风险未解的感觉，令投资者保持谨慎观望态度。

• 标普500指数期货下跌0.2%。
• 美股盘前，Meta涨约7%，公司四季度业绩、一季度指引、全年资本支出超预期。微软跌约6%，公司云业务增速放缓，资本支出创历史新高引担忧。特斯拉涨约2%，公司Q4盈利高于预期，开始局部真正无人驾驶。IBM涨约8%，公司四季度财报好于预期。
• 欧洲斯托克50指数开盘涨0.5%，德国DAX指数跌0.3%，英国富时100指数涨0.5%，法国CAC 40指数涨0.5%。阿斯麦涨3.1%，此前巴克莱银行上调其评级。SAP跌11%，因云业务积压增长情况未达预期。
• 日经225指数早盘收跌0.2%，报53274.71点。日本东证指数早盘收跌0.3%。
• 印尼基准股指今日跌幅扩大至8%，触发市场暂停交易。
• 美元指数下跌0.1%，回吐了贝森特重申强势美元后的部分涨幅。
• 美元兑日元下跌0.4%至152.83，美元兑韩元下跌0.3%至1425.53。
• 美国10年期美国国债收益率上涨2个基点，至4.27%。日本10年期收益率上涨1个基点，至2.245%。
• 现货黄金日内大涨逾150美元，最高涨至5580美元/盎司上方，创下历史新高。

• 现货白银转跌，失守116美元/盎司，此前一度升至120.44美元/盎司。

• 铜价大涨逾6%延续了强劲涨势，LME基准三个月期铜期货最高涨至每吨13907美元。国际铜主力合约一度突破100000元/吨，日内涨超5.7%。
• 油价连续第三个交易日上涨，WTI原油期货涨1.28%至64.02美元，布伦特原油涨至每桶70美元，为去年9月以来首次。

美元创去年4月以来最差月份表现

美元指数下跌0.3%，连续9个交易日中第7次下跌，有望创下自4月以来最差单月表现。这一跌势部分回吐了此前因贝森特表态而录得的涨幅。美元指数已跌至四年多来的最低水平，特朗普此前曾表示他对货币贬值并不担忧。

美元走软使大宗商品对许多买家更具吸引力。"在美国维持降息周期的情况下，铜价上涨的预期没有改变，"上海科辛资本管理合伙企业首席投资官Chi Kai表示。"至于价格能涨到多高，只要美国继续推动人工智能、芯片和电力建设，就没有明确的预期。"

亚洲货币周四普遍走强。星展唯高达市场（Vantage Markets）分析师Hebe Chen表示："全球市场明显缺乏信心进行交易。围绕伊朗的地缘政治紧张局势升级以及美元波动加剧了宏观风险尚未解决的感觉，促使投资者保持谨慎的观望态势。"

三菱日联银行高级货币分析师Lloyd Chan表示："我们认为美元可能在政策风险中保持脆弱。"美元兑日元下跌0.4%至152.83，美元兑韩元下跌0.3%至1,425.53。

现货黄金日内大涨逾150美元，铜价大涨逾6%

现货黄金日内大涨逾150美元，最高涨至5580美元/盎司上方，创下历史新高，白银上涨1.2%同样刷新纪录。布伦特原油上涨0.8%至9月以来最高水平。

彭博策略师表示，黄金本月接近30%的涨势和白银超过60%的惊人飙升，使这两种贵金属接近有记录以来最陡峭的涨势。"持续的动能将使交易员担心这些看似不可持续的飙升将以非常糟糕和持续的逆转告终，"彭博MLIV团队负责人Garfield Reynolds表示。

其他金属方面，铜价大涨逾6%延续了强劲涨势，LME基准三个月期铜期货最高涨至每吨13907美元，投资者因押注供应紧张且美元走弱而大举涌入金属市场。

铜价飙升反映了市场对美国经济增长加快以及全球在数据中心、机器人和电力基础设施方面支出增加的预期。投资者尤其涌向主要增长市场所需的金属。特斯拉今年计划投资200亿美元将资源转向机器人和人工智能，凸显了投资前景。铜、铝和锡都将从中受益。

盛宝银行大宗商品策略主管Ole Hansen表示，日益不可预测的美国政治背景正在放大避险情绪。潜在的美国政府停摆一直是市场担忧的源头，因为国会议员通过资金方案的时间已所剩无几。

原油受伊朗紧张局势提振

周四油价连续第三个交易日上涨，WTI原油期货涨1.28%至64.02美元，布油涨1.08%至68.1美元。

"尽管美联储维持利率不变且美元指数温和反弹，但随着美国与伊朗紧张局势升级继续支撑供应风险叙事，油价保持韧性，"Phillip Nova高级市场分析师Priyanka Sachdeva表示。她补充说，美国部分地区因天气导致的产量损失以及美国原油库存意外下降也为价格提供了支撑。

花旗分析师在周三的报告中表示："伊朗遭到打击的可能性使油价的地缘政治溢价提升了约3至4美元（每桶）。"他们补充说，地缘政治进一步升级可能将布伦特原油价格推高至每桶72美元。

印尼基准股指大跌8%，触发熔断

亚太股市方面，继昨日大跌后，印尼基准股指今日跌幅扩大至8%，触发市场暂停交易。此前消息，MSCI将暂停指数调整并敦促监管解决股权集中问题。印尼股市暴跌之际，印尼盾兑美元下跌0.5%，创10月份以来最大跌幅。

韩元创13年来最长连涨纪录

韩国韩元有望创下13年来最长连涨纪录，受人工智能热潮和关键债券指数纳入前资金流入提振。韩元兑美元最多升值0.8%至1425.25，连续第七天上涨，为2013年1月以来最长连涨。这是当日表现最佳的亚洲货币，三星电子利润飙升改善了该国出口前景。

外国投资者今年迄今已购买28亿美元韩国股票和35亿美元债券。韩国债券将从4月起被纳入富时罗素世界政府债券指数，同时市场改革和围绕人工智能相关公司的乐观情绪正吸引资金流入股市。

"韩国的基本面表明2026年外汇将走强，"三菱日联银行高级货币分析师Michael Wan表示。他补充说，日元也是一个关键催化剂，这引发了韩元是否也可能面临单边或与美国当局协调的干预的问题。Wan预测韩元到2026年底将升至1美元兑1385韩元。

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在当地时间周三的议息会议上，美联储决定维持利率不变。市场普遍预期，这一暂停状态将至少持续至现任主席鲍威尔卸任之时，投资者的关注焦点转向了下一任主席人选以及新一轮降息何时重启。

最新利率期货定价显示，市场已将下一次降息的预期时点推迟至今年6月。届时，将由特朗普提名的下任美联储主席主持首次会议。这一变化意味着，此前数月支撑美股上涨的核心逻辑，即对持续宽松货币政策的预期已经暂时失效。市场将进入一个由“观望”主导的阶段，焦点将转向对经济数据、通胀走势以及未来联储人事与政策动向的评估。

当前投资者的核心共识是，年内仍有进一步降息的可能，分歧仅在于具体时点与幅度。部分观点认为，经济数据若走弱可能促使宽松提前到来；而另一派则对通胀粘性保持警惕，甚至担忧今年可能不再降息。

鲍威尔任内“暂停”，市场已将降息预期推迟至继任者

内布拉斯加州奥马哈财富管理机构Orion首席投资官Tim Holland评论称：

“我们认为当前经济表现尚可，但通胀仍具粘性，美联储维持利率不变是正确决定。如果鲍威尔在其任内再次推动降息，我们将感到非常意外。”

野村证券发达市场经济首席分析师David Seif进一步指出：

“市场对此反应平淡，很大程度上是因为鲍威尔仅剩两次主持会议的机会。就他试图传递任何前瞻指引而言，其效力存在一个明确的‘到期日’。”

此前，就业市场呈现疲软迹象曾促使美联储在去年开启降息周期，经过九个月的观望后，于9月、10月和12月连续三次会议各降息25个基点，将利率降至当前3.50%-3.75%的区间。

当前市场的核心关切在于，面对依然顽固的通胀压力，美联储是否能在今年晚些时候有条件重启降息周期，从而继续为股市及整体经济提供必要的流动性支持。

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当地时间1月27日，欧洲汽车制造商协会（ACEA）公布2025年终端注册数据。2025年12月纯电动汽车（BEV）在欧盟的市场份额达到了22.6%，正式刺穿了传统汽油车（22.5%）的最后一道防线。

这是人类汽车史上的一道分水岭：在欧洲腹地，电动车销量首次完成了对燃油车的历史性超越。

并且，在这场变革中，中国车企不再是以往车展上大谈战略的远方客人，而是以一种狂飙的姿态，杀入欧洲汽车产业的腹地。

对于深陷国内价格战泥潭、利润空间被压缩的中国车企而言，2025年在欧洲市场挑战不断。但中国车企带着百亿真金白银的筹码，在欧洲持续加注，试图抢在朋友圈彻底拥挤、在传统巨头完成“大象转身”之前，跑完规模化的生死线，握住下一个十年的入场券。

谁能在这场大航海的深水区里率先蜕变，谁就能在这场万亿级的牌局中，重塑属于中国智造的价值锚点。工业变革的齿轮，才刚刚开始转动。

一场奇袭

放到2025年之前，中国车企在欧洲市场还是牌桌上的小角色，除了上汽名爵（MG）和沃尔沃之外，其他品牌市占率均不高，但眼下，中国车企已然是欧洲市场上不可忽视的一股力量。

2025年，欧洲新车注册量录得1330万辆，在仅2.3%的低速增长背景下，中国车企表现得非常进击。

去年12月，中国车企在欧洲的销量首次突破10万辆大关，录得109864辆，同比增速高达127%，市场份额也由2024年同期的4.5%跃升至9.5%。这意味着，欧洲境内每卖出10辆新车，就有一辆带有“中国血统”。

一名头部民营车企高管对华尔街见闻表示，过去，中国车企主要通过品牌收购的形式进入欧洲市场，但随着新能源汽车的爆发，中国新能源品牌在欧洲市场的认知度也发生变化。中国品牌能够用自有品牌，进入这个市场。

中国车企在欧洲的爆发呈现出明显的头部聚集效应。以上汽名爵、比亚迪和奇瑞为代表的第一梯队，通过截然不同的路径，切入了欧洲消费者的心智。

这个过程中，每家车企都呈现出不同的状态。

比亚迪全年在欧销量从2024年的4.9万辆飙升至18.66万辆，增幅高达276%。

比亚迪突破欧洲市场的核心逻辑在于本土化渠道下沉以及对用户高频次认知触达。2024年，比亚迪取代大众成为2024欧洲杯官方合作伙伴。这种顶流赛事的背书在2025年彻底发酵。

在渠道建设上，比亚迪抛弃了纯直营的傲慢，转而深度联姻本土老牌经销商。比亚迪欧洲区负责人Maria Grazia Davino明确指出，到2026年底要将欧洲销售网点翻倍至2000个。

而从车型细节看，其Seal U（海豹U）全年销量近8万辆，其中90%以上为PHEV版本，也拿下欧洲插混销冠。

作为最早布局欧洲的中国品牌，上汽名爵在2025年全年在欧销量达到307282辆。MG的成功逻辑在于极致的本土化运营，通过伦敦设计中心与伯明翰研发中心的深度协同，让欧洲消费者将其视为一个“高性价比的本土品牌”。即便在关税承压的2025年，MG4依然是中国品牌在欧电车的销量王者，年销突破2万辆。

零跑则是2025年欧洲电车市场最大黑马，销量从771辆狂飙至22077辆。依托斯特兰蒂斯的全球渠道，零跑在欧洲的网点目标是在2026年覆盖500家。

中国车企已然搅动着欧洲这片全球汽车工业重地的风云。

深水区的“博弈”

放在一年前，对于中国车企能否在欧洲市场继续前行，市场充满疑虑。

2024年10月，欧盟对中国电动汽车进口正式征收反补贴税。中国新能源车，尤其是纯电动车在欧洲市场的发展，蒙上了一层阴影。

尽管今年1月12日，相关政策进行了优化。不过对外经济贸易大学国际经贸学院教授崔凡认为，这个优化属于“有进展，但没那么简单”。中国车企在欧洲经营情况的透明度要求进一步强化。

这使得中国车企在欧洲的布局，已然不能靠过去简单出口模式，而是要在产品竞争力以及生产环节上下功夫。

一名行业观察人士对华尔街见闻指出，当下欧洲消费者看中国品牌，除了性价比以外，更多的是功能，以及续航里程。

麦肯锡2025年的调研显示，中国车企通过智能化创新赢得了欧洲消费者的认可。中国品牌将原本属于百万级豪华车的配置，如LiDAR激光雷达、高级领航驾驶（NOA）、智能交互座舱等下放到3万至5万欧元的车型中 。通过OTA（在线升级）和深度生态集成，提供了一种不同于传统机械美学的数字化体验 。

中国车企本地化步伐也在加速。零跑与斯特兰蒂斯的“反向合资”在2025年展现了恐怖的爆发力，通过利用欧洲现有成熟工厂（如波兰工厂）组装，实现了产品价格的极致下探；比亚迪匈牙利工厂将于2026年第二季度投产；奇瑞在巴塞罗那接手前日产工厂，计划2026年实现80%以上的本地化率。

上汽集团方面也向华尔街见闻明确表示，在欧洲建厂的目标远不止小规模，而是倾向于建立大规模生产中心，以辐射地中海两岸市场。

瑞银证券研究部总监徐宾对华尔街见闻分析称，欧洲会是中国车企接下来发展的一个重要地区。现在西欧中国车企市占率大概在5%左右，但预计到2030年会达到15%。

他向华尔街见闻分享的一个细节是，在挪威等北欧地区，天气非常冷，但是这些国家对电动车的推动也非常激进，以及对于中国品牌的接受度也是非常高，相信在西欧接下去会看到对于中国品牌接受度的进一步提升。

重构锚点

对于资本市场而言，2026年将是中国汽车产业迎来估值修复的关键节点。

长期以来，市场往往受国内价格战影响，给予中国车企较低的估值倍数。但随着2026年出口量保持高增速，海外市场已成为中国车企真正拉动整体利润的中流砥柱。

一名头部车企CFO对华尔街见闻表示，在当前，海外市场的单车利润，能够是国内的2-3倍左右。

据华尔街见闻不完全统计，海外毛利率已首次在部分环节实现对国内的反超，海外毛利占中国制造上市公司的权重已升至25%-30%。比亚迪、长安等车企的海外业务毛利率普遍在25%以上，而国内则维持在12%-17%之间。

随着比亚迪、上汽等企业在欧洲实现本土化生产，它们的价值将不仅体现为出口数据，更体现为在全球供应链中的节点控制力。这种模式类似于20世纪80年代的丰田，通过资本和技术输出，实现在全球范围内的利润回流 。

从投资者的角度来说，他们正在将视角从国内销量增长转向海外营收占比。在资本市场，这种高利润、高增长的海外业务正驱动中国优质汽车资产的PE估值中心上移。

2025年，中国车企在欧洲的资本支出（CapEx）达到了历史顶峰，累计投资超过200亿欧元用于工厂建设和研发中心 。虽然大规模的基建投入在短期内会对自由现金流产生压力，但从长期财务模型看，这一步是实现本地化品牌价值的必经之路。

中国品牌不再满足于卖车，而是在输出一整套关于未来出行的智能、绿色、高效的解决方案。通过在欧建厂、设立研发中心、深耕服务网络，中国车企正在成为欧洲汽车产业不可或缺的一部分。

大航海时代没有回头路。2025年的狂飙证明了中国汽车有掀桌子的实力，而2026年的扎根与估值修复，将决定这些品牌能否真正握住下一个十年的价值锚点。所谓的大航海，实则是中国车企用一个更加确定的海外未来，去对冲国内不确定的内卷。当中国车企开始重新定义牌局，工业变革的齿轮，才刚刚开始转动。

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Gundlach周三接受CNBC采访时表示，他的投资组合在过去两年表现良好，主要得益于坚持美元走弱、贵金属走强以及外国市场跑赢的主题。他建议投资者将30%至40%的股票配置投向非美元市场，并预计这一策略将继续带来回报。

这位"新债王"还指出，特朗普总统和财政部长贝森特对降息的诉求只会进一步推低美元，并转化为通胀政策。ICE美元指数本周早些时候跌至四年低点，今年以来已下跌2%，过去一年累计下跌超10%。

与此同时，黄金和白银周四分别突破每盎司5500美元和118美元的新高。

美元结构性走弱成核心主题

Gundlach表示，他约两年前就将投资组合定位于美元将出现结构性走弱这一核心理念。"即使经济走弱，美元也会疲软，因为这会引发对长期债务的担忧。随着债务偿付问题浮现，我们将继续看到美元走弱，"他说。

新兴市场股票和债券表现尤为突出。Gundlach指出，这些指数不仅跑赢市场，而且作为以美元计价的投资者，在美元走弱时还能获得货币转换收益。他建议将30%至40%的股票配置投向非美元市场，虽然不会配置高达70%，但预计这将继续是一笔成功的交易。

美联储政策前景与通胀压力

在美联储维持利率不变后，Gundlach表示他会"大力押注"，投资者在美联储主席鲍威尔任期内不会再看到降息。鲍威尔的任期将于5月结束，他以经济改善为由维持利率稳定。

Gundlach认为，鲍威尔刻意强调通胀略有上升但不如几个月前担心的那么严重，失业率不再以任何有意义的方式上升，这得到了就业增长不多但劳动力增长也不多的事实支持。他指出，特朗普和财政部长Scott Bessent对降息的诉求只会进一步压低美元，并转化为通胀政策。

实物资产优于炒作概念

Gundlach在2025年6月用个人资金增持了黄金矿业股和土地，他称这一时机选择"非常幸运"。他强调，实物资产仍是保护投资者免受货币波动影响的关键。

黄金在过去12个月上涨90%，而比特币走弱，这一对比具有重要意义。"我认为这与那些不透明的私募市场似乎陷入越来越多的麻烦有关。投资者开始寻找真实的东西，他们对实物资产更感兴趣，对炒作概念则更加清醒。我认为这将是一个加速的趋势，而且已经在进行中，"Gundlach说。

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据知情人士向媒体透露，字节跳动计划于下月发布三款新模型，涵盖大语言模型、图像生成及视频生成领域，旨在利用其快速增长的云服务业务挑战阿里巴巴的市场地位。这一发布时间点选在2月中旬的春节假期，意在利用假期这一关键的用户流量窗口。

阿里巴巴亦不甘示弱，据知情人士向媒体称，其将在同一时期推出旗舰模型Qwen 3.5，该模型据称具备强大的数学和编码能力。此外，阿里计划对其面向消费者的Qwen AI应用进行大规模假日营销推广，意图正面挑战目前用户量最大的豆包聊天机器人。此次交锋正值DeepSeek等竞争对手也计划发布新模型的时刻，凸显了中国科技企业争夺用户注意力和构建AI超级应用的紧迫性。

这场竞争不仅关乎谁能打造出中国最受欢迎的AI消费级应用，更将决定未来数年的中国AI云市场的格局归属。摩根大通预测，到2030年，该市场规模将达到近900亿美元。

多模态产品矩阵

根据知情人士向媒体透露的消息，字节跳动正准备发布的具体产品包括其新的旗舰大语言模型豆包 2.0，图像生成模型Seedream 5.0，以及视频生成模型SeedDance 2.0。

与此同时，阿里巴巴计划推出的Qwen 3.5旗舰模型专门针对复杂的推理任务进行了优化。此前据The Information报道，DeepSeek在经历了一年的沉寂后，也计划在同一时间节点发布其下一个大模型。去年春节期间，DeepSeek曾因大部分用户在假期拥有充足的屏幕时间而通过新闻和娱乐内容在全球范围内引起轰动。今年，字节跳动和阿里巴巴显然都计划利用这一相同的窗口期，力争使其AI应用成为中国消费者中最受欢迎的产品。

超级应用争夺战

在聊天机器人应用方面，字节跳动目前略占优势。据追踪AI产品的中文网站Aicpb.com数据，截至上个月，其豆包应用拥有1.63亿月活跃用户。字节跳动已将豆包聊天机器人整合进其短视频应用抖音中。

阿里巴巴则在积极反击。该公司于去年11月推出了Qwen应用，这是对其通义聊天机器人的改造，由最新的Qwen 3.0模型驱动。本月早些时候，阿里巴巴宣布将Qwen与其电子商务、在线旅游及关联公司蚂蚁集团的支付平台连接，这是一次重大升级，旨在使聊天机器人成为能够帮助用户处理在线订餐和预订旅行等现实生活任务的全能代理。

据了解该计划的阿里巴巴员工透露，Qwen应用是阿里巴巴AI战略的核心，公司的内部目标是在2026年上半年完成所有阿里巴巴生态系统服务与该应用的整合。目前，Qwen应用的月活跃用户已超过1亿。对此，字节跳动和阿里巴巴均未予置评。

全模态愿景与云市场

除了即将推出的模型外，据三位知情人士向媒体透露，字节跳动和阿里巴巴都在致力于雄心勃勃的长期项目，旨在开发一种一体化的AI模型，该模型不仅能处理，还能无缝生成文本、图像、音频、视频和代码。

这一技术竞赛的结果将直接影响中国在未来几年日常活动中使用AI的方式。获胜者还有望控制利润丰厚的AI云市场。

腾讯与其他竞争者的追赶

中国其他较小的初创公司也在开发具有竞争力的AI模型。除了DeepSeek，另一家大语言模型初创公司月之暗面本月早些时候发布了新模型Kimi K2.5，该模型在编码和理解视觉数据方面表现出色。但与字节跳动和阿里巴巴不同，这些新兴竞争对手没有自己的云平台或庞大的用户群来资助模型开发。

在中国，唯一拥有资源在AI竞赛中同时挑战字节跳动和阿里巴巴的巨头是腾讯，其微信消息应用拥有超过14亿月活跃用户。

过去几个月，腾讯一直在加紧追赶，并在新任首席AI科学家姚顺宇的领导下重组了AI团队，姚顺宇于9月从OpenAI加入该公司。据两名参加本周早些时候年度员工会议的腾讯员工透露，首席执行官马化腾在会上承认公司行动过于缓慢，但也强调正在建立更强大的AI团队。

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微软第二季度营收达到810亿美元，同比增长17%，高于市场预期1%；非GAAP每股收益（EPS）为4.41美元，同比增长23%，超出市场预期5%。备受关注的Azure云业务在固定汇率下增长38%，也略高于华尔街预期的37%。

尽管核心数据表现稳健，但投资者对微软不断攀升的资本支出表示担忧。数据显示，微软该季度资本支出高达375亿美元，比市场普遍预期高出9%。市场原本期待如此巨额的投入能带来Azure增长率的显著提速，但现有数据未能即时满足这一高涨的胃口。

据高盛1月28日发布的最新研报指出，尽管面临短期股价波动，但微软目前的策略是牺牲短期的Azure收入增长，优先保障第一方应用（如Copilot）和内部研发（如Microsoft AI）的算力需求。高盛维持对微软的“买入”评级，但考虑到资本支出转化为收入上行的具体时间点存在不确定性，将12个月目标价从655美元下调至600美元。

资本支出与增长错配引发担忧

高盛认为，市场对微软股价的负面反应，主要反映了投资者对连续几个季度高于预期的资本支出的焦虑。375亿美元的单季支出（含融资租赁）表明微软正在积极构建AI基础设施。然而，这种投入并未立即转化为Azure增长率的同比例跃升。

分析指出，这实际上是微软的一种战略取舍。公司正在将宝贵的算力资源优先分配给Copilot等战略性产品以及内部研发项目，而非仅仅为了追求短期的Azure外部收入。高盛相信，这种策略最终将在技术堆栈的多个层面推动更具战略意义的AI定位，并在中期内带来更好的回报。

Azure面临产能瓶颈而非需求不足

关于核心的云业务，微软管理层透露目前Azure正面临产能限制。高盛强调，投资者应将微软对第三季度Azure增长37%-38%的指引视为“基于产能分配能力的指引”，而非单纯的需求反映。这意味着在产能受限的情况下，任何特定季度的业绩表现上限已基本确定。

报告测算，如果微软在过去两个季度没有将产能向第一方应用和内部研发倾斜，Azure的营收增长率本应超过40%。在此背景下，随着新产能（例如Fairwater项目）的上线以及供应链限制的缓解，Azure有望迎来下一阶段的优异表现。此外，微软于1月26日发布的MAIA 200芯片也被视为积极信号，其基准测试显示性能优于竞争对手的内部芯片，这将成为未来毛利率和性价比差异化的关键驱动力。

Copilot商业化路径逐步清晰

尽管云基础设施受到关注，但应用层的AI变现正在加速。微软指出，Copilot的采用和使用量正在加快，M365 Copilot的席位增加量同比增长了160%，付费席位达到1500万。

高盛分析认为，Copilot相比Azure收入将拥有更好的客户生命周期价值与获客成本比率（LTV:CAC）。这主要得益于该产品更高的毛利率（定价权强于Azure）以及更高的客户粘性。尽管M365商业云的增长指引略微放缓至13%-14%，但这在一定程度上反映了新席位以较低的每用户平均收入（ARPU）加入（如一线工人和中小企业）。行业对话表明，Copilot的输出质量正在改善，随着新SKU和功能（如WorkIQ）的推出，其功能性将持续提升。

估值调整与潜在风险

基于对资本支出转化为收入上行时间表可见性有限的判断，高盛调整了微软的估值模型。分析师将目标市盈率从32倍下调至28倍，进而将目标价下调至600美元。

报告同时列出了微软面临的关键下行风险，包括：OpenAI合作带来的收入贡献低于预期、内部芯片产能爬坡时间过长从而限制市场份额获取或毛利率扩张、非Azure项目的投资超出预期、关键领导层变动，以及向定制软件的更显著转变可能对应用业务产生的负面影响。对于股价要想跑赢大盘，市场需要在未来6到12个月内看到Copilot成功的更多实质性收入证据、内部研发商业化的验证点，以及随着新产能上线Azure增速的重新加快。

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自12月2日触及高点以来，苹果股价已下跌超过10%，成为"Mag7"科技股中表现最差的公司，也是同期标普500指数最大拖累因素。该股已连续八周下跌，创下自1993年以来最长连跌纪录。

这轮抛售至少部分源于市场对内存芯片成本飙升的担忧。作为智能手机和平板电脑的关键组件，内存价格暴涨预计将压制苹果的利润率和盈利能力。这一问题盖过了其人工智能计划的利好消息，且预计在2026年下半年供应合约到期后将更加突出。

自9月底以来，动态随机存取内存(DRAM)芯片现货价格指数飙升近400%，反映出AI数据中心建设带来的需求激增。周二，苹果供应商Qorvo Inc.给出的业绩展望远低于预期，并在电话会议中提到"内存定价和供应限制正在影响客户的生产计划"。

成本压力超越历史水平

"我们见过苹果面临内存价格压力，但从未以如此空前的速度，"持有苹果大量股份的Janus Henderson高级科技研究分析师Shaon Baqui表示。"市场显然不确定且担忧我们会在内存方面看到更多坏消息。"

根据科技研究公司IDC的数据，内存占智能手机制造成本的10%至20%。IDC将内存价格上涨称为硬件公司的"危机"。内存价格预计在可预见的未来将保持高位。

苹果的规模意味着它对供应商拥有较大话语权，并有一定能力将更高成本转嫁给消费者，尤其是在高端机型需求持续强劲的情况下。但陡峭的内存价格让其选择有限。"苹果可以缓解部分压力，但能拉动的杠杆有限，"Baqui表示。"拉动定价杠杆可能带来需求破坏。明确利润率影响将至关重要。"

华尔街持观望态度

目前，华尔街采取观望立场。据彭博汇编数据，过去一个月苹果2026年净利润的共识预期几乎没有变化，营收和毛利率预期也是如此。如果这些假设因内存成本而下滑，意味着尽管该股相对主要指数和自身历史已处于溢价水平，但实际估值更加昂贵。

内存问题出现之际，投资者对这家科技巨头情绪复杂。该公司上一份财报给出了乐观预测，但中国市场销售意外下滑。不过，在与Alphabet Inc.旗下谷歌达成多年协议、由后者为苹果AI技术(包括Siri)提供支持后，华尔街对其AI地位转向积极。这一消息被视为验证了苹果不像其他巨头那样激进投资AI的策略。

"我喜欢苹果在支出方面的做法，"持有苹果股票的Aptus Capital Advisors投资组合经理David Wagner表示。"所有人都关注其在AI中的定位，但这表明它并未落后。"

估值溢价与增长放缓并存

苹果股价目前约为预期收益的30倍，高于其10年平均水平的22倍，也高于纳斯达克100指数和"Mag7"的倍数。

苹果2026财年(截至9月)营收预计增长8.7%，这将是2021年以来最快增速，但预计在接下来三个财年将逐年放缓。据彭博行业研究，整体科技行业2026年营收预计增长约19%，科技硬件和设备子行业预计增长11%。

尽管如此，即使公司股票估值较高且增长相对温和，许多投资者仍将该股视为科技股中的相对避风港。其健康的资产负债表、持久的盈利能力和强劲的现金流使其成为投资组合中的稳定持仓。

"显然估值倍数较高，但相对其他'Mag7'，苹果看起来是一家非常有韧性的企业，"Janus Henderson的Baqui表示。"它拥有庞大的用户基础和来自服务的经常性收入，所有这些都为自由现金流提供了支撑。我不知道我们能否很快看到增长拐点，但在波动时期它仍像一条温暖的毯子。"

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据追风交易台，摩根士丹利分析师Joseph Moore在最新的研报中指出，这种担忧虽然令股价承压，但实际上被夸大了。该机构认为，英伟达即将推出的下一代芯片“Vera Rubin”将成为打破僵局的关键催化剂，不仅能缓解市场对市场份额流失的焦虑，还将确立公司在下一阶段计算架构中的统治地位。摩根士丹利维持了对英伟达的“增持”评级，并将目标价定为250美元。

目前的市场情绪与过去三年AI浪潮中的回调截然不同。此前（如2024年或2025年末）的抛售通常伴随着具体的利空，例如DeepSeek引发的技术路线之争，或是供应链库存积压传闻。而现在，尽管供应链反馈需求极其强劲——投资人甚至在谈论今年每股收益可能达到9美元以上，远超市场共识的7.75美元——股价却反应冷淡。

这种脱节的核心在于，投资者开始从“谁能生产芯片”转向“谁能为这些昂贵的芯片买单”。随着AI受益名单扩大，半导体生态系统的其他环节（如存储、设备）分流了资金，而市场对前沿模型开发商的资本开支可持续性产生了深深的怀疑。

客户“钱袋子”的隐忧与英伟达的角色

市场对英伟达大客户融资能力的担忧正在具象化。近期，与OpenAI深度绑定的股票（如微软、甲骨文）表现均大幅落后，核心逻辑在于市场质疑OpenAI的烧钱速度与其基础设施建设能否匹配。

以甲骨文为例，由于支撑巨额IT资本开支（大部分与OpenAI相关）需要承担增量的利息支出和租赁负债，已有分析师大幅下调了对其未来的每股收益预期。如果投资者怀疑甲骨文无法执行积压订单，或者怀疑OpenAI付不起钱，这种情绪必然会传导至英伟达的估值上。

更敏感的是英伟达在其中扮演的角色。英伟达正通过股权投资的方式“反哺”其客户和合作伙伴，包括OpenAI、CoreWeave甚至英特尔。这种做法引发了市场关于“循环融资”的质疑。

对此，黄仁勋在CES上的表态颇为坦诚，他承认如果能倒流时光，会在早期对Anthropic做出不同的投资选择——当时因资金不足错失机会，导致Anthropic早期更倾向于亚马逊和谷歌的ASIC方案。

现在的英伟达显然不想重蹈覆辙。摩根士丹利经过核查指出，英伟达目前的投资多为股权性质而非债权。

以本周对CoreWeave的投资为例，纯属股权注入，不涉及信贷安排。虽然公司未来可能通过租赁等形式保留一定的信贷风险敞口，但这更多是为了维持生态系统的主导权，而非为了强行做大营收数据的“财务游戏”。

不仅是算力，更是制造效率的降维打击

关于竞争，市场普遍担心ASIC（专用芯片）和AMD会侵蚀英伟达的份额。确实，当整个行业都在以75%以上的速度增长时，每家竞争对手都会觉得自己“赢了”。总拥有成本（TCO）的研究往往显示替代方案更便宜，但这种基于纸面参数的计算在实际大规模部署中往往失真。

摩根士丹利预计，英伟达今年仍将守住约85%的收入份额，其季度收入的增量甚至超过了第二名竞争对手的总收入。真正的杀手锏在于下一代架构“Vera Rubin”。供应链检查显示，从Blackwell向Rubin的过渡速度可能比预期更快。

一个被忽视的关键细节是制造效率的飞跃：CES上的信息显示，Vera Rubin系统的板级组装时间仅需约5分钟，而Blackwell则需要约2小时。

这种制造工艺上的巨大优势，加上全机架级连接速度和硅层面的优化，使得Rubin在2026年的量产爬坡将远比竞争对手顺畅。对于急需大规模集群的开发者而言，这不仅是性能问题，更是交付确定性的问题。

更拥挤的赛道与估值回归

到了2026年，AI半导体生态确实发生了变化。随着产能瓶颈的解决，AI红利开始外溢，存储、晶圆代工等环节因具有更高的经营杠杆，吸引了部分追求高弹性的资金。摩根士丹利此前也将首选股从英伟达调整为美光等公司，正是基于这种逻辑。

但这并不意味着英伟达失去了吸引力。目前英伟达的市盈率已低于其覆盖范围内的大多数增长型或周期性股票。

市场对近期强劲的盈利预期已经脱敏，唯有等到3月中旬的GTC大会，当Vera Rubin的更多细节以及产品管线进一步透明化，尤其是围绕AI支出的资本市场机制变得更加稳健时，压制股价的估值枷锁才会被打破。在此之前，那些看似激进的客户支出计划，实际上构成了英伟达的牛市基石。

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然而，真正的焦点与分歧点在于公司宣布的激进战略转型与随之而来的高强度投资周期。2026年资本开支将超过200亿美元，远高于市场预期，预计将产生约81亿美元的现金消耗，这标志着特斯拉正以前所未有的力度，从一家电动车制造商向AI与能源生态巨头深度转型。

具体而言，公司宣布将停产Model S/X车型，将产能转向目标年产能达100万台的Optimus机器人生产线，并计划在2026年上半年于7个城市推出Robotaxi服务。这一系列举措，加上对xAI的20亿美元投资，清晰地指向了AI训练算力、自动驾驶出租车和通用机器人等未来业务。

华尔街的担忧也由此而生。尽管肯定其执行力，但多家投行对激增的资本开支和现金消耗表示谨慎。摩根士丹利与高盛相继下调目标价。市场的核心疑问在于：特斯拉正在构建的物理AI业务（FSD、Robotaxi、Optimus）的长期潜在价值，能否支撑当前估值并证明这场“资本开支潮”的合理性。投资者将进入一个“静候机器人”技术兑现与商业化进展的关键观察期。

汽车业务表现强劲但前景存疑

特斯拉2025年第四季度汽车业务收入为177亿美元，同比下滑11%，但其盈利能力远超市场共识。尽管交付量环比与同比均下降16%，但据摩根士丹利分析，得益于高利润车型销售占比提升等结构性因素，汽车业务毛利率（不含监管积分）达到17.9%。与此同时，单车成本进一步优化至约3.41万美元，较上季度的3.57万美元持续改善。

除核心汽车业务外，监管积分收入达到5.42亿美元，显著高于市场预期的3.29亿美元。能源业务亦表现亮眼，收入同比增长25%至38亿美元，毛利率高达28.6%，已成为公司利润率最高的增长引擎。

值得关注的是，管理层未对2026年交付量提供具体指引，仅表示将专注于产能利用效率的最大化。摩根士丹利基于Model S/X车型停产的直接影响，已将特斯拉2026年和2027年的全球交付量预期分别下调至172万辆和188万辆。

资本开支激增引发现金流压力

特斯拉对2026年的资本开支指引大幅超出市场预期，引发了对公司未来数年现金流的普遍关注。公司预计2026年资本开支将超过200亿美元，这相较于2025年的约85亿美元大幅跃升，也远高于市场此前约110亿美元的预期。高盛已将这一预期从130亿美元上调至200亿美元，并预测公司将因此出现负自由现金流。

摩根士丹利分析认为，高强度投资将使公司面临显著的资金流出压力，预计2026年和2027年将分别消耗约81亿美元和5亿美元的自由现金流，直至2028年方能恢复正向现金流。管理层表示，短期内将主要动用其现金储备为投资提供资金，但也为潜在的债务融资等其他方式保留了余地。

截至2025年第四季度末，特斯拉持有的现金、现金等价物及投资总额为441亿美元，环比增加24亿美元，为其战略转型提供了缓冲。值得注意的是，该季度自由现金流为14亿美元，而资本开支仅为24亿美元，低于市场预期的29亿美元，这突显出第四季度并非高资本支出周期的起点。

AI业务进展与战略转型

特斯拉在自动驾驶与机器人领域的业务布局正加速推进并取得关键进展。

Robotaxi业务方面，车队规模已超过500辆，在奥斯汀和旧金山湾区进行运营。其中，奥斯汀部分运营车辆已移除安全监督员，实现完全无人驾驶，进入商业化试运营的关键阶段。公司计划于2026年上半年将服务扩展至达拉斯、休斯顿、凤凰城、迈阿密、奥兰多、坦帕及拉斯维加斯等7个城市。

FSD（完全自动驾驶监督版）的订阅用户数增长显著。截至第四季度末，其活跃订阅用户已达110万，同比增长38%，约占公司累计车辆交付总量的12%。在区域拓展上，已成功登陆韩国市场，并持续推进在中国及欧洲寻求监管批准。为进一步推广订阅模式，公司计划于2026年2月14日后在美国市场停止销售一次性买断选项。

人形机器人Optimus的商业化路径更为清晰。第三代产品预计于2026年第一季度发布，首批生产线正进行安装，目标是在2026年底前开始量产，并计划于2027年开始向外部客户交付。公司强调，由于其供应链复杂程度远超传统汽车产品，量产初期的产能爬坡将遵循典型的S型曲线。

投行下调目标价维持谨慎立场

摩根士丹利将特斯拉目标价从425美元下调至415美元，并维持“Equal-weight”（持有）评级。分析师指出，尽管特斯拉在物理AI领域持续领先，但其激增的资本开支计划将导致显著的现金消耗（预计2026年高达81亿美元），这可能限制股价在短期内的估值扩张空间。

高盛同样维持“Neutral”（中性）评级，并将目标价从420美元下调至405美元。分析师一方面承认公司在AI相关业务（如FSD、Robotaxi）上取得的进展，但另一方面强调竞争正在加剧。Waymo计划在2026年将其运营城市数量翻倍，而英伟达则在CES上宣布开源其自动驾驶模型Alpamayo，这些都可能制约特斯拉未来的利润增长潜力。

瑞银则坚持其“Sell”（卖出）评级，目标价维持在307美元不变。分析师认为，虽然四季度毛利率超预期令人惊喜，但这并不足以改变公司的核心投资叙事。特斯拉仍面临全球电动车需求放缓以及来自比亚迪等品牌的国际市场竞争加剧等根本性挑战。

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1月29日，四川黄金在公告中称，预计2025年全年归属于上市公司股东的净利润将达到4.2亿元至4.8亿元人民币。与上年同期的2.48亿元相比，这一数字意味着69.23%至93.40%的强劲增长。

扣除非经常性损益后，公司的核心盈利表现更为亮眼。预计扣非净利润区间为4.26亿元至4.86亿元，同比增幅在76.91%至101.83%之间。受此提振，基本每股收益预计将从上年同期的0.5909元提升至1.0000元至1.1429元。

此次业绩大幅预增主要归因于市场环境的有利变化及公司运营效率的提升。四川黄金指出，2025年度公司保持稳健经营，业绩上升主要系金精矿销售量同比有所增加，叠加黄金市场价格上涨所致。

金价与销量双轮驱动

业绩变动说明显示，外部市场红利与内部产能释放共同构成了此次业绩增长的基础。2025年，黄金价格的上涨直接提升了公司产品的销售单价，从而增厚了利润空间。

与此同时，公司金精矿销售量的同比增加，进一步放大了价格上涨带来的收益效应。这一“量价齐升”的态势，验证了公司在有利的市场周期中抓住了机遇，保持了稳健的经营节奏。

审计沟通与风险提示

四川黄金表示，公司已就本次业绩预告相关事项与信永中和会计师事务所（特殊普通合伙）进行了预沟通，双方在业绩预估方面不存在分歧。不过，公告同时也强调，本次发布的数据仅为初步估算结果，未经会计师事务所正式审计。

公司提醒投资者，具体的财务数据最终将以披露的2025年年度报告为准，呼吁市场参与者谨慎决策，注意投资风险。

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公告显示，公司预计2025年度将实现归属于上市公司股东的净利润36.9亿元至55.3亿元，相比2024年高达79亿元的巨额亏损，业绩实现了“V”型反转。同期，扣除非经常性损益后的净利润也预计为24亿元至36亿元。

这一业绩反转主要得益于公司在产业链一体化、成本精细化管理及汇率波动应对等方面的系统优化。尽管锂产品市场价仍面临调整压力，但公司通过调整与控股子公司的精矿定价机制、加快高价库存周转并降低采购成本，同时抓住2025年澳元走强带来的汇兑收益，成功在行业筑底阶段巩固了自身的盈利韧性。

此外，联营企业SQM的业绩回暖也为公司带来显著的投资收益增量。基于彭博预测数据，SQM全年业绩预计同比增长，显著提升了天齐锂业按权益法确认的投资收益。与此同时，资产减值计提规模较上年大幅收缩，也为利润修复提供了支持。

定价机制优化显著改善成本结构

天齐锂业业绩扭亏的关键，在于成功解决了产业链定价的长期错配问题。公司通过缩短旗下泰利森（Talison）锂精矿的定价周期，使其与下游锂盐产品的销售定价节奏趋于同步，显著减弱了过往因采购成本锁定滞后于销售价格变动所带来的利润侵蚀。

随着新采购的低成本锂精矿投入使用及历史高价库存逐步消化，公司各生产基地的实际原料成本已能更紧密地贴合当前市场价格。这一调整使公司在锂价下行阶段仍能维持相对稳定的加工利润，有效提升了主业在周期波动中的抗风险能力与盈利确定性。

SQM投资收益成为重要利润来源

智利矿业化工公司（SQM）作为天齐锂业重要的联营公司，预计将在2025年贡献显著增长的投资收益。公司基于彭博预测数据估算，受益于SQM的业绩同比增长，其在本报告期内确认的权益法投资收益较上年同期大幅增加，成为本次业绩扭亏为盈的重要推力。

然而，此次投资收益的确认存在一定不确定性。由于SQM遵循智利及美国两地上市公司的披露时间表，其正式季度报告发布时间晚于天齐锂业本次业绩预告。目前，SQM与合营公司正在依据协议确定拟分配的股息并审查相关会计影响，该事项可能对其最终净利润产生影响。因此，天齐锂业当前披露的投资收益是基于预测数据的初步测算，与实际数据可能存在差异，最终结果将以SQM正式公告及公司经审计的年度报告为准。

汇率波动带来额外收益

2025年澳元走强为天齐锂业的业绩贡献了可观的汇兑收益。由于公司在澳大利亚控股全球重要的锂辉石矿山泰利森，并持有以美元计价的债务，澳元兑美元汇率的持续上行，直接提升了其以本币计价的资产价值和美元负债的汇兑折算收益，该项非经营性收益较2024年度显著增加。

这一财务表现凸显了公司全球化资产布局的战略价值。在锂产品价格经历周期性调整的阶段，跨区域的资产与负债结构不仅带来了直接的汇兑增益，更在客观上形成了自然的汇率风险对冲，增强了公司在行业下行期的财务韧性与整体盈利稳定性。

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1月30日，国盛证券披露2025年度业绩预告，归母净利润最高预期增长67.25%，扣非净利润最高预期增长78.99%，他们以一份亮眼的利润表，验证了行业复苏的逻辑和自身的经营韧性。

一、 主业强劲复苏

根据公告，国盛证券预计2025年归母净利润区间为2.1亿至2.8亿元，同比增长25.44%-67.25%。

更具含金量的是扣非净利润，预计区间为2.06亿至2.76亿元，增速区间高达33.66%-78.99%。

扣非增速高于归母增速，意味着公司的主营业务造血能力表现大幅增强，而非依赖一次性收益“粉饰”报表。对于一家券商而言，这是基本面扎实的良好证明。

二、 业绩驱动既有“天时”也有“人和”

国盛证券业绩的改善，从具体分析看，既有“天时”，也有“人和”。

天时方面：2025年资本市场交投活跃，这是券商吃饭行情的根本。国盛证券抓住了这一机遇，证券经纪和期货经纪业务都取得正增长。

另外，公告也显示，公司投行业务也有明显增长，后者显示出公司在企业融资服务端的发力。

人和方面： 公告特别提到了“强化风险管控，各类减值损失同比减少”。在过去几年，信用减值往往是拖累券商净利润的“隐形杀手”。国盛证券此次减值损失的减少，说明其资产质量在优化，风控体系在起效，这为未来的业绩进一步改善奠定了空间。

三、“细节”在股权投资与税务处理里

国盛证券的公告中还透露了两个关键细节：

其一、趣店股权影响： 公告中称，受会计核算方式变更及市值波动影响，公司所持趣店股权，减少了利润。

其二、递延所得税资产： 公司拟根据会计准则确认相关递延所得税资产相应增加了利润。这属于会计准则下的合理调整，也增厚了当期业绩。

公司在2025年中报里曾提及，公司的递延所得税资产和递延所得税负债的情况。

2026年伊始，国盛证券这份预告还是信号感满满，一方面，从“经纪、投行、期货”三驾马车齐驱，到风控减值的有效控制，国盛证券展现出了较强的业绩弹性。在行业马太效应加剧的背景下，这种依托经纪主业和投研能力驱动的增长模式，或许具备相当的可持续性。

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知情人士透露，黑石集团正计划对陷入财务困境的香港开发商新世界发展进行重组。根据拟议方案，黑石将获得新世界发展的实际控制权，而公司原大股东郑家纯家族则可藉此推进资产出售以回笼资金、改善流动性。目前尚不清楚交易完成后黑石将持有该公司多少股份，也不清楚黑石将以何种价格从郑氏家族收购股份。目前郑氏家族持有新世界发展约45%股权，但其面临较大偿债压力，此次如由黑石接手，将被市场视为关键信心信号。

作为香港负债最重的开发商之一，新世界发展去年一度被推至违约边缘。公司早前借助举债来实现扩张，但因楼市下行而遭遇冲击。

此前已有接触

此前于2025年8月8日，市场曾传出新世界发展与黑石集团、凯德置地等机构就资产出售进行初步接触的消息。据报道，黑石当时正就收购新世界部分资产展开谈判，亦不排除未来可能推动私有化，但尚未形成具体方案。

对此，新世界发展在港交所发布公告澄清，表示公司及其控股股东均未与任何方就股权收购进行正式接触。

作为香港主要地产商之一，新世界发展的资产涵盖K11艺术购物中心、香港会议展览中心及多个标志性住宅项目。

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1月28日，大众中国宣布其首款专为中国市场打造、本地自主研发的CEA电子电气架构已如期完成交付。据了解，新架构采用区域控制设计，高算力、可扩展性是其中的王牌，而它正是大众汽车（中国）科技、CARIAD中国与小鹏汽车合作的关键落子。

长久以来，传统车企在智能化转型中面临的最大掣肘，往往在于陈旧的分布式电子电气架构。而此次交付的CEA架构，就是大众汽车集团为打破这一桎梏。

因此，在业内人士看来，CEA电子电气架构完成交付，意味着大众在华战略将从“防守”转向“反攻”。

这两年，大众及一众海外合资品牌在国内压力实属不小。2025年，大众集团在华共交付超过269万辆车，同比缩水了8%，中国市场销量在全球占比继续下滑至不足三成。其中，燃油车约257万辆；新能源车约12万辆，与2024年的20万辆相比下滑约四成。

数据上来看，新能源车在大众中国总销量中的占比仅为4.5%，低于10.9%的全球水平，也低于前三年新能源销量在华6-7%的占比。对于这份业绩，大众方面的解释是：面对市场上激烈的价格竞争，过去一年，大众汽车集团坚持“价值为先”，拒绝不计代价地换取市场份额。

不过，时代的车轮滚滚而来，大众必须顺势而为，与新势力们正面交锋，才有能最终留在牌桌之上。

五年前，安徽大众正式成立，成为大众汽车继上汽大众、一汽-大众之后的在华第三家合资公司。新公司定位为大众在华首家专注于新能源汽车的合资企业，承担大众集团全球电动化战略核心任务。

不过，近年的蛰伏和筹备，也让联营企业江淮汽车承压，近期其年报显示，2025年大众安徽的经营亏损导致投资收益亏损10.8亿元。好在，新架构和新车型的计划陆续明晰，大众安徽和其此次推出的CEA新架构，就成为其酝酿多时的反攻排头兵。

有接近项目的人士向华尔街见闻表示，CEA从构思到量产仅耗时18个月，是大众集团同类技术项目最快落地的。因为过去，合资车企常因研发周期长、决策链条繁琐而备受诟病。在智能电动汽车的下半场竞技中，速度是决胜的关键。

大众方面指出，基于新架构，大众将拥有覆盖多车型平台、覆盖全动力类型的能力。另一边，得益于新开发流程和早期供应商的介入，整车开发效率最高提升了约30%。

对于正在激烈价格战中厮杀的中国市场而言，更具杀伤力的数据在于成本控制——部分重点新车型的开发成本最多可降低约50%。这意味着，大众在未来的产品定价上将拥有更多主动权。

根据内部规划，今年，大众集团在华三大整车合资企业计划陆续推出共五款搭载CEA架构的新车型，其中首款搭载这一“大杀器”的ID.与众07，已在合肥完成投产。

大众方面人士指出，相较于上一代车型，ID.与众07搭载CEA架构的新车可将电子控制单元数量减少约30%，降低系统复杂程度，为智能座舱、智驾以及整车OTA升级提供了技术底座。

这意味着，大众的新车型将彻底告别过去“智能化短板”的刻板印象，以新势力的姿态重回舞台中央。

如果认为CEA架构仅仅服务于电动车，那就低估了大众反攻的野心。大众中国董事长贝瑞德明确表示，依托CEA架构，大众将逐步覆盖纯电、混合动力及燃油等动力类型的整车平台。

在当前中国市场，虽然新能源渗透率不断提高，但燃油车与混动市场依然拥有庞大的基数。有CEA这张手牌，大众便能将智能化体验下放到燃油车和混动车型上，对同级别的竞争对手形成“降维打击”。

从2026年开始，大众的反攻节奏将全面提速。大众汽车集团计划在今年通过旗下三大整车合资企业，陆续推出共五款搭载CEA架构的新车型。这些车型将从A级拓展至B级。

大众汽车集团（中国）首席技术官、VCTC首席执行官吴博锐表示，CEA架构的如期交付，印证了大众本地研发生态体系的实力。通过与小鹏汽车等本土科技企业的深度合作，大众也拿到了位融入中国产业生态体系的门票。

未来，大众的攻势将愈发凌厉。2026年旗下各品牌超20款新能源车型将密集走向市场。于对手而言，醒来后的大众，比以往任何时候都更快、更狠、更强。但它也必须能驾驭中国市场风谲云诡的变换，才能最终实现突围，也为南北大众乃至合资品牌们提供一份反攻的样本。

对大众集团来说，接下来的路挑战依旧。

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随着2025年资本市场活跃度的显著回升，券商板块业绩修复不断得到验证。1月29日，中泰证券发布业绩预增公告。

公司预计全年实现归属于母公司所有者的净利润在13.12亿元至15.00亿元之间，较2024年同期的9.37亿元大幅增长40%至60%。

回顾2024年，中泰证券的归母净利润不足10亿元，每股收益为0.11元，甚至比前一年还大幅下降。而在2025年，公司成功实现了业绩的“翻身仗”。

增长逻辑：把握市场机遇+三大业务表现

中泰证券大幅增长的原因可能还要追溯到市场环境和具体业务能力上。

一方面得益于外部环境的改善。2025年资本市场活跃度回升，交投情绪转暖，为券商各项业务开展提供了良好的土壤。

另一方面，中泰证券内部战略调整的成效显现。公司在公告中明确提到，业绩增长主要源于“财富管理、资产管理、投资交易”三大业务收入的同比增长。

这或许表明，中泰证券在摆脱单纯依赖经纪业务的传统路径上取得了进展，通过提升管理质效和增强核心竞争力，构建了更具公司特色的收入结构。

扣非利润增速更快

业绩快报公布的内容不多，但传出的信号一点不少。

比如，值得关注的反映主营业务能力的“扣非净利润”指标方面。公告显示，中泰证券预计2025年扣非后归母净利润为12.60亿元至14.52亿元，同比增幅达44%-66%。

这一增速略高于归母净利润增速，显示出公司主营业务的盈利质量在扎实提升。

业务均衡性有待观察

中泰证券表示，本次业绩预告数据已经财务部门初步测算，并与年审会计师进行了沟通，不存在重大不确定因素。但投资者仍需注意，最终财务数据以公司后续正式披露的2025年年度报告为准。

另外，券商的其他重要业务比如：衍生品、投行业务和研究业务，未在此次业绩快报中被提及，后续表现值得关注。或许，对于中泰证券这样的中等券商来说，除了突出特长外，后续业务均衡性也值得关注。

分析人士认为，中泰证券此次业绩预增，不仅反映了公司自身经营状况的改善，也折射出整个证券行业在2025年享受到市场回暖的贝塔收益。随着年报季的到来，市场将进一步关注其各项业务的具体展业数据及未来的战略布局。

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更为值得关注的是，嘉能可将2026年铜产量指引下调至81万至87万吨，其中值84万吨较此前93万吨的预测大幅下调。产量调整主要归因于旗下智利Collahuasi矿山的矿石品位下滑以及当地水资源限制。

与此同时，公司目前正与力拓就部分或全部业务合并的可能性进行谈判。这其中包括力拓集团可能以全股票方式收购嘉能可。若交易达成，将诞生一个市值超2000亿美元的全球最大矿业集团，其铜产量将占全球总供应量的近10%，对中长期铜市供应格局与全球产业竞争态势产生深远影响。

铜价站上历史高位，嘉能可加速布局2035年产能目标

在全球低碳转型、AI基础设施扩建及国防工业需求的多重驱动下，铜价已攀升至历史高位。市场普遍预期供应端将进一步收紧，为铜价维持强势格局提供支撑。

全球主要铜生产商嘉能可2025年产量同比下降，主要受矿石品位下降及回收率走低影响，这与矿山开采顺序的阶段性调整直接相关。

为应对长期需求增长，嘉能可计划通过新建与重启矿山相结合的方式，力争在2035年将年度铜产量提升至160万吨，以强化其在关键矿产供应链中的地位。

关键矿产产量普遍承压

嘉能可最新产量数据显示，其能源转型关键金属——钴的产量有所下滑。公司去年钴产量为3.61万吨，同比下降5%。该业务集中于刚果民主共和国，该国供应全球超过70%的钴资源。值得注意的是，该国自去年10月起实施钴出口配额制度，嘉能可预计今年将出口钴2.28万吨。

公司其他主要金属产量表现分化：黄金产量同比下降18%；因完成对Elk Valley Resources的收购，炼钢煤产量大幅增长63%，达到3250万吨；锌产量为96.94万吨。此外，尽管2025年动力煤产量小幅下降至9800万吨，嘉能可仍维持全球主要动力煤生产商及出口商的行业地位。

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在投入无人车研发近10年后，菜鸟做出了一项重大决定。

1月29日，菜鸟无人车和九识智能联合宣布，双方已就无人车业务达成深度战略整合。菜鸟以自身无人车业务注入、现金投资等方式，成为九识股东，支持九识打造RoboVan超级航母。

事实上，菜鸟入股九识智能的消息早在一个多月前就已传出。

此番靴子落地，标志着双方正式开启在无人车领域的深度协同。

华尔街见闻从菜鸟方面了解到，在经过这次业务整合后，菜鸟自身不再直接生产和销售无人车，但仍会依托自身的物流场景和生态优势，加大无人车在物流领域的应用。

九识智能将进行双品牌运营。“菜鸟无人车”品牌将由菜鸟授权给九识使用，并保持作为阿里巴巴投资孵化的生态企业身份。

值得一提的是，菜鸟方面人士透露，菜鸟无人车的管理和技术负责人也将加入九识智能，深度参与未来的战略规划与运营管理。

据悉，在未来的市场布局中，九识智能与“菜鸟无人车”将形成清晰的差异化品牌定位：九识智能将持续深耕自动驾驶全栈自研技术，提供全场景的智慧运力方案；“菜鸟无人车”则依托其物流科技基因，聚焦特定场景和关键客户，提供基于RoboVan的智能供应链深度服务。

与此同时，两个品牌的产品将通过技术共享、运营协同与资源互通，共同打造面向未来的RoboVan超级生态。双方的意图也很明显，那就是希望通过这样的整合以实现在不同市场维度的双赢发展。

菜鸟无人车业务在2024年取得突破性进展，无人车工作场景已经从封闭、半封闭园区/道路正式转向了基于末端配送场景的公开道路，旗下L4级无人车GT正式发售，进入量产阶段。

去年以来，菜鸟无人车持续推出新车型，先后发布了升级改款的GT Pro以及新款平价车型GT-Lite，研发轻地图功能，不断降低无人车使用门槛，旗下无人车已在重载、短距离、中长距离、冷链配送和交警巡防等多种场景投入使用。

在此背景下，菜鸟无人车也斩获了不少商单，去年仅在7月份就与申通、浪潮智能终端、中盈医药等达成合作。

据华尔街见闻了解，自成立之初，菜鸟就希望通过数据和技术去推动整个物流行业的数字化升级，所以对于菜鸟而言，无人车是一个推动整个物流产业升级变化的重要的技术和产品。

此外，菜鸟本身也是一个综合性物流公司，希望通过在物流场景中更多地用好无人车，以提升综合竞争力。

与菜鸟不同，物流无人车是九识智能的核心主业，在2021年刚成立时便进入L4 RoboVan（中大型无人货车）领域。

截至2025年底，九识智能已有超1.6万台无人车在路上行驶，累计运营里程超过7500万公里，应用场景覆盖全国300多个地级城市 。

去年10月九识智能披露的数据显示，其RoboVan整车销售市占率已超76%。

此外，九识智能也已走向全球，在新加坡，九识智能成为首家获得无人物流车牌照的中国企业，并与本土最大连锁超市FairPrice、新加坡邮政分别达成合作，在本地提供配送服务；在中东，九识智能已与阿联酋邮政成立合资公司，服务邮政物流。

对于此次和菜鸟无人车的整合，九识智能CEO孔旗表示，是自动驾驶产业从“单点突破”迈向“系统集成”的关键里程碑，将为公司注入更广阔的全球化视野。

目前多家公司推出物流无人车产品，有像菜鸟、美团、京东物流等物流企业，还有九识智能、新石器、白犀牛等初创公司，主流物流无人车平均售价为5万元，主要商业模式是整车出售+FSD服务费。

国金证券分析师指出，无人物流车需求可观，可助力快递物流企业降本增效，已广泛应用于快递、外卖、B2C零售、商超便利及生鲜宅配等多个领域，对应可替代的是城配市场运力，而城配市场是万亿级的市场。

在技术突破、产品降价、路权开放、政策支持等背景下，物流无人车近年来迎来规模化商用期，2025年也被视作无人物流车规模化商用的“爆发元年”。

然而，无人车的应用还处于初步阶段，参与竞赛的企业要在这一赛道中取得最终成功并不容易。菜鸟和九识智能的整合能否带来“1+1>2”的效果也仍有待观察。

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然而，对于敏锐的投资者而言，这次会议释放的信号远比表面看起来要鸽派得多。虽然美联储维持利率不变，但鲍威尔承认当前的政策利率处于“略微限制性”区间，且对于劳动力市场所谓的“企稳”迹象持谨慎态度。这实际上暴露了美联储内部对于经济放缓的担忧。

据追风交易台，1月28日，花旗银行在最新研报中直指核心：尽管美联储眼下按兵不动，但降息的门槛实际上已经很低。无论是失业率的上升还是通胀持续放缓的迹象，都可能迅速触发降息扳机。

基于此，花旗维持其激进的预测，认为2026年美联储将累计降息75个基点。对于投资者而言，这意味着流动性拐点并未远去，现在的“暂停”不过是下一轮宽松的前奏。关键的交易时点可能就在3月、7月和9月——这是花旗预判的降息窗口。不要被鲍威尔表面的平静迷惑，真正的博弈在于他对“限制性”利率的定性，这为后续的政策转向预留了充足跑道。

本次会议最值得玩味的细节在于鲍威尔对当前利率水平的描述。他继续将政策利率描述为处于中性区间的顶部，并表示政策利率“可能是大致中性的，或者略微偏紧一些。”

这种语义上的微妙差别至关重要。如果是“宽松的中性”，则意味着美联储可以长期维持现状；但如果是“略微限制性”，则意味着如果通胀继续回落，实际利率将变相上升，从而过度压制经济。

鲍威尔重申，大多数官员预计今年会进一步降息，且目前没有任何官员在其基本假设中包含了加息的选项。这一表态实际上封死了加息的风险，确立了利率的单边下行趋势，唯一的悬念仅在于时机。

美联储在政策声明中对劳动力市场的描述进行了微调，将此前失业率“逐步上升”改为“显示出一些企稳迹象”，并删除了“就业下行风险在近几个月上升”的措辞。从表面看，这似乎是在为鹰派立场背书。

然而，花旗指出，投资者绝不能过度解读这一变化。

鲍威尔在新闻发布会上明确淡化了声明中的这一改动，警告称他“不会对此做过多解读”。尽管他承认这可能是企稳的早期迹象，但他同时也列举了劳动力市场仍在疲软的证据。他特意引用了世界大型企业联合会的消费者调查数据，指出认为工作“充足”的人数在下降，而认为工作“难找”的人数在上升。这表明，美联储主席本人并不相信劳动力市场已经脱离险境，这种对数据的“挑剔”态度暗示了他寻找降息理由的倾向。

关于通胀，鲍威尔维持了建设性的态度，认为通胀将持续回归2%的目标。当前核心通胀之所以略高于目标，主要是受到与关税相关的商品价格上涨的影响。

鲍威尔明确表示，这种由关税驱动的商品价格强势预计将在今年年中消退。与此同时，服务业价格正在放缓。这意味着美联储将当前的通胀反弹视为暂时的供给侧冲击，而非需求过热。只要服务业通胀继续下行，美联储就有信心在今年晚些时候实现通胀目标。这种对通胀成因的定性，进一步扫清了降息的障碍。

本次会议并非铁板一块，投票结果揭示了美联储内部的分歧。虽然大多数人支持维持利率不变，但米兰（Miran）和沃勒（Waller）投了反对票，他们倾向于在本次会议上就降息25个基点。

尤其是沃勒的异议，虽然在市场意料之中，但仅仅证实了他已知的鸽派立场。相比之下，古尔斯比（Goolsbee）和施密德（Schmid）则倾向于维持现状。这种内部分歧表明，即便是在按兵不动期间，支持宽松的力量依然强大，且并未被所谓的“经济稳健”数据所完全说服。

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两家科技巨头在最新财报中均表示，AI算力供应紧张态势贯穿2026年。两家公司四季度资本支出均高于市场预期：微软为375亿美元，Meta为221.37亿美元。同时，Meta将2026年全年资本支出预期上调至1250亿美元，同比增长73%。

这表明，在基础模型、AI代理及商业化应用加速部署的推动下，算力需求持续超越供给能力，驱动云计算与超大规模企业持续加大投入。摩根大通认为，当前供需格局下，主要科技企业的资本支出仍具上调空间，投资将重点集中于数据中心、服务器及网络基础设施，进而带动相关半导体产业链业绩。该投资趋势预计将延续至2027年。

供应极限成为常态：需求缺口将持续

供应紧张已成为当前人工智能基础设施建设的核心瓶颈。微软与Meta在最新财报会议中均指出，算力需求持续超越供应能力。

供需失衡的结构性原因在于基础模型、AI代理及商业化应用的加速部署，推动计算强度呈现指数级增长。Meta透露，其用于训练生成式广告模型的GPU集群规模已实现翻倍，并正进一步扩展以支持2026年新一代GEM模型的训练。

这种持续的供应紧缺态势，预计将继续支撑数据中心、服务器及网络基础设施在2026年至2027年间保持高强度投资。

定制芯片开发成为战略重点

除继续采购AMD及英伟达GPU外，微软与Meta正加速推进定制ASIC芯片战略，以提升能效并拓展应用场景。

Meta方面，其自研芯片项目MTIA持续迭代，目前已支持检索引擎推理，并计划于2026年第一季度扩展至核心排序、推荐训练及推理负载。摩根大通指出，Meta的芯片设计合作伙伴博通（Broadcom）将因此受益，预计2026年来自Meta的收入将实现显著跃升。

微软则着重优化token处理的能效与经济性，强调定制芯片的关键作用。据摩根大通分析，虽然迈威尔科技（Marvell）未参与微软此前发布的MAIA 200芯片，但其正按计划推进下一代MAIA 300芯片的研发，预计将于2026年下半年进入量产阶段。

随着模型规模与复杂度提升，算力需求呈指数级增长。云服务巨头的资本支出指引持续聚焦于AI基础设施投入。Meta与微软的最新规划进一步印证了摩根大通的判断：面向网络、定制芯片（ASIC）以及用于算力与存储加速的GPU相关投资，将在中长期内保持强劲势头。

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据追风交易台，报告将2026年基准黄金目标价格上调10%-16%，预计当年均价可达4978美元/盎司；同时将2026年LME铜价预测提升7%至12200美元/吨。基于上述价格调整，高盛相应将覆盖范围内的中国铜与黄金企业2026-2027年盈利预测上调9%-33%。

研报强调，具备显著产量增长潜力的龙头企业将同时享受价格上行与产能扩张的双重红利，预计2026年部分企业铜产量增幅可达9%-14%。从估值角度看，当前股价水平仍普遍反映较为保守的大宗商品价格预期，若长期目标价位逐步兑现，当前板块估值具备明显安全边际与上行空间。

结构性配置推升金价，资金流入铸就铜稀缺溢价

高盛全球团队最新研究指出，大宗商品市场正步入结构性重估阶段，尤其体现在贵金属与工业金属领域。

黄金方面，团队将2026年均价预测上调10%至4978美元/盎司，并将2027年上半年均价预测大幅调升16%至5585美元/盎司。高盛分析指出，此前报告提示的“私营部门向黄金资产配置的结构性提升”这一关键上行因素已开始实质化，成为推动金价的重要动力。

铜市场的供需格局与价格驱动逻辑则呈现出显著复杂性。团队将2026年LME铜价预测上调7%至12200美元/吨，其中2026年上半年预测更从11525美元/吨调高至12750美元/吨。驱动价格上行的核心因素是强劲的投资者资金流入，这为铜价赋予了显著的“稀缺溢价”。

报告进一步分析，当前美国以外地区的铜库存已处于历史低位，而市场对美国可能征收铜关税的预期，正促使金属流向美国境内，进一步加剧了全球其他地区的供应紧张格局。不过，高盛也提示了短期调整风险，其维持2026年第四季度铜价11200美元/吨的预测不变，认为届时若关税政策落地，美国市场的囤货行为可能告一段落，全球供过于求的基本面将重新主导价格走势。

稀缺溢价驱动价值重估，龙头迎量价齐升机遇

高盛指出，中国铜金矿业正迎来“价格上涨与产能扩张”双重动力叠加的战略机遇期。

具备突出产量增长前景的龙头企业将尤为受益。报告预计，部分主要生产商在2026年的铜产量有望实现9%至14%的增长。基于其现有项目管线，相关企业普遍有望在2028年达成产量目标，届时的总产出可能较2025年水平提升40%至45%。

此外，在高金价环境中，行业内的并购活动趋于活跃，企业通过加速收购优质黄金资产，进一步强化了其盈利的上行潜力。

从估值层面看，当前市场定价仍显保守。高盛分析指出，若以2028年的预期产量目标为基准进行测算，部分领先企业的当前股价所隐含的长期铜价预期仅在每吨9000至10000美元区间，显著低于该行对远期市场均衡价格的预测，显示出现阶段估值具备显著吸引力。

上调盈利预测，看好产能与价格双击

基于其对关键金属价格的积极展望，高盛在最新研究报告中上调了对中国矿业龙头企业紫金矿业与洛阳钼业的盈利预测。

报告指出，紫金矿业正迎来产能扩张与资产并购的双重驱动。其巨龙铜矿二期项目已完成建设，采选规模实现大幅跃升，预计全面达产后将显著提升公司整体铜产量。同时，公司宣布拟收购Allied Gold，此举有望在其原有产量基础上增加可观的黄金资源与利润贡献。高盛据此将紫金矿业2026至2027年的经常性收益预测上调了14%至18%。

另一方面，洛阳钼业的铜产量指引超出市场预期，主要得益于现有项目的技术升级与高效运营。此外，公司已完成对巴西重要金矿资产的收购，预计将为2026年贡献新的黄金产量与利润增长点。基于量价齐升的积极前景，高盛将洛阳钼业同期经常性收益预测上调了20%至24%。

报告认为，在结构性高金属价格环境下，拥有明确产量增长路径的龙头企业将具备显著的盈利弹性。

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1月29日，A股全天窄幅震荡整理，三大股指分化，在上证50指数大涨超1.5%和沪深300指数涨近0.8%的推动下，沪指小幅收涨，创业板、深成指下跌，科创50跌超3%。白酒股罕见大爆发，五粮液等涨停，贵州茅台涨超8%。房地产“三道红线”结束，地产股全线大涨。月之暗面、DeepSeek等纷纷发布最新大模型，AI应用概念股集体拉升。

港股走势分化，恒指震荡走高，盘中一度突破28000点，再创近五年高位，恒科指再度跌超1%，盘中一度跌超1.5%。科网股多数下跌，内房股大幅拉升，中国奥园大涨超3%。芯片半导体板块集体下跌，华虹半导体跌近6%

债市方面，国债期货普遍上涨。商品方面，国内商品期货大面积上涨，在国际金、银、铜大涨的推动下，沪银大涨超8%，沪金涨超7%，沪铜涨6%，盘中一度突破11万元/吨。

A股：截至收盘，沪指涨0.16%，深成指跌0.30%，创业板指跌0.57%。

盘面上，个股跌多涨少，沪深京三市约3600股飘绿，今日成交3.26万亿。沪深两市成交额3.23万亿，较上一个交易日放量近2650亿。

板块方面，白酒股掀涨停潮，贵州茅台涨逾8%；黄金股延续强势，多股续创新高；AI应用题材活跃，短剧游戏方向领涨；地产、保险、银行涨幅靠前。半导体、算力硬件、商业航天、人形机器人概念股回调明显。

具体来看，白酒股午后爆发，五粮液、山西汾酒等20余股涨停，贵州茅台大涨超8%。贵金属板块延续涨势，中国黄金5连板，湖南黄金4连板。AI应用端表现活跃，因赛集团、浙文互联等多股涨停。下跌方面，半导体芯片股调整，京仪装备、明微电子等跌超7%。

港股：截至收盘，恒生指数收涨0.51%，恒生科技指数跌1%。

盘面上，地产股走强，中国海外发展涨逾6%，龙湖集团涨逾5%，华润置地涨逾4%。科网股普跌，地平线机器人、华虹半导体跌逾5%。

债市：国债期货全线上涨，截至收盘，30年期主力合约涨0.07%，10年期主力合约涨0.06%，5年期主力合约涨0.01%，2年期主力合约持平。

商品：国内商品期货大面积收涨，截至收盘，沪银涨超8%，沪金、国际铜涨超7%，沪铜涨超6%，焦煤、原油、沥青、焦炭涨超3%，钯涨近3%，沪铝、沪锌、纯苯、苯乙烯、纯碱、橡胶涨超2%。跌幅方面，多晶硅跌超4%，碳酸锂跌超3%。

白酒罕见爆发

连跌五年的白酒板块突然爆发。今天午后开始，白酒板块持续拉升，截至收盘，贵州茅台大涨8.6%，成交额超260亿元。金种子酒、皇台酒业、迎驾贡酒、金徽酒等近20股涨停。白酒板块全天成交金额超600亿。

此外，白酒基金LOF涨停，成交额超2.9亿元。

今天中证白酒指数涨超9%，已经是时隔近16个月来的最高单日涨幅。上一次白酒板块如此大涨，还是2024年9月30日，当天涨幅达9.4%。

值得注意的是，黄酒板块的会稽山、古越龙山也双双涨停，啤酒板块的青岛啤酒、重庆啤酒、珠江啤酒、燕京啤酒均有不同程度上涨。

消息面，本周以来，多款飞天茅台价格涨幅明显，与1月26日相比，2026年飞天茅台原箱（53度/500ml）上涨了55元，2026年飞天茅台散瓶上涨了20元；2025年飞天茅台原箱（53度/500ml）上涨了55元，2025年飞天茅台散瓶上涨了20元。

华安证券研报指出，以食品饮料为代表的消费行业已经历持续5年之久的罕见下跌，背后是市场共识的彻底扭转，叙事逻辑由持续上涨期的“核心资产”转为调整期的“传统资产，导致当前多数消费细分板块及头部企业已处在历史估值5%/10%以下分位水平。

据券商中国，事实上，1月29日，除了食品饮料等板块大涨之外，耐用消费品、日常消费零售等内需板块都出现了比较好的涨幅。一些机构人士表示，资金可能在进一步押注内需的复苏。“今年的政策重点在于内需。”上海一位机构人士表示，以地产链为代表的内需可能成为2026年的一个重要方向。

地产集体拉升

在白酒午后爆发之前，今天上午，A股和港股的地产板块“提前”发动，都迎来了大爆发。A股房地产ETF劲升近3%，港股弹性更大，内房股板块大涨超6%，融创中国、弘阳地产皆大涨超20%。

A股房地产板块中，珠江股份、大悦城、三湘印象、新城控股、深深房A等涨停，滨江集团、华发股份、城投控股等大涨。房地产ETF一度大涨近3%。

港股内房股中，融创中国涨超20%，中国奥园涨超27%，弘阳地产大涨超22%，佳兆业集团、富力地产、万科企业、越秀地产纷纷大涨。

消息面，据中国房地产报，1月28日，有消息称，多家房地产企业已不再被监管部门要求每月上报“三道红线”相关数据，仅部分出险房企需向总部所在城市的风险处置专班组定期汇报资产负债率等核心财务指标。

一家大型央企相关负责人表示：“其他企业不清楚，但我们没有被要求按月报送相关指标。”一家混合制房企内部人士也表示，并未收到相关报送要求。受访的两家出险房企也表达了类似意思。其中一家出险房企总裁表示：“暂时也还没确定，但银行那边确实表示目前‘三道红线’的管控不再持续强调了。但银行对新增贷款的审批和监管依然从严把关。”另一家出险房企则明确表示“已经很久不用再汇报”。

据悉，“三道红线”政策自2020年8月试点，2021年全面推行，包括剔除预收款后的资产负债率不得超过70%、净负债率不得超过100%，以及现金短债比不得小于1倍。

东亚银行策略师Bosco Wu表示，这可能预示着房地产行业限制将进一步放宽，但销售的进一步改善仍需买家信心恢复和更多有效的刺激政策。

知名私募基金公司半夏投资的创始人李蓓近期加入看多地产的行列。其在微信公众号上表示中国地产的大拐点确认，称二手房的成交加速上升，挂牌持续下降，供减需增是拐点的明确信号，同时二手房价格上跌幅收窄，在价格上也看到明确信号。

据券商中国，有分析人士认为，2025年12月以来，二手房增值税率下调，商业用房贷款最低首付下调，北京也再次放宽限购，政策面整体较温和。2025年四季度公募基金房地产持仓延续低配，在宽松政策预期下，看好房地产市场筑底企稳，板块配置价值凸显。

金银铜携手大涨

商品市场方面，今天金银铜携手大涨，收盘涨幅均超过6%，沪铜盘中突破11万元/吨大关，日内涨幅达7.58%，创历史新高。

国际市场方面，铜价格创下多年来最大单日涨幅，触及每吨14000美元以上的历史新高。

上海期货交易所的交易者，正大量涌入基本金属市场，他们预期美国经济增长将更加强劲，全球在数据中心、机器人和电力基础设施方面的支出也将增加。这推高了全球金属价格，伦敦金属交易所的铜价一度飙升7.9%，创下每吨14125美元的历史新高。

自去年底以来，上海期货交易所的交易量呈爆炸式增长，1月已成为有史以来最繁忙的月份。周四交易活动激增，推动价格走高，看涨的投资者受到美联储最新会议以及市场对人工智能支出更加乐观情绪的提振。

建发股份有色金属研究负责人Yan Weijun表示，这一切都是由投机资金驱动的，考虑到这波上涨发生在亚洲交易时段，很可能全部都是中国资金。

受美元贬值、实物资产需求上升以及特朗普政府奉行更强硬外交政策导致地缘政治紧张局势加剧等因素推动，大宗商品价格在新的一年里一路飙升。除了对能源转型至关重要的铜之外，贵金属价格也创下历史新高。

今天国际黄金进一步飙升，逼近5600美元关口，白银冲破120美元关口，再创历史新高。

A股的贵金属板块延续强势，西部黄金7天4板，中国黄金5连板，湖南黄金4连板，招金黄金、四川黄金、湖南白银等多股涨超5%。

油气、基本金属板块再度上涨。有色板块继续走强，北方铜业涨停创新高。

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各国央行购金速度放缓五分之一至863吨，低于2022至2024年每年超过1000吨的购买力度。与此同时，投资需求激增84%至创纪录的2175吨，其中黄金ETF持仓增加801吨，结束连续四年流出，金条和金币购买量跃升16%至1374吨，创12年新高。

世界黄金协会首席策略师John Reade表示：

央行在2022年、2023年或许在这一走势中发挥了非常重要的作用，但现在其他因素已经占据了主导地位，今年最大的问题将是投资需求能否保持足够强劲以维持黄金市场的强势。

这一需求结构转变发生在金价屡创新高的背景下。2025年金价创下1979年以来最佳年度表现，全年上涨64%，并在53个交易日刷新历史纪录。本周三金价首次突破每盎司5300美元，今年以来已上涨22%。全球黄金需求总值飙升至5550亿美元，同比增长45%。

投资需求爆发式增长改写市场格局

2025年投资需求的爆发式增长彻底改变了黄金市场的需求结构。总投资需求飙升84%至2175吨的历史新高，首次超越珠宝消费成为最大需求类别。

黄金ETF在2025年吸引801吨资金流入，成为历史第二高年度增量，扭转了2021至2024年连续四年的资金外流趋势。金条和金币购买量达到1374吨，创十多年来最高水平。中国和印度的需求尤为强劲，在中国，零售投资需求首次超过珠宝消费。

除了利率下降和关税引发的动荡之外，主要发达市场货币信心的减弱也是投资需求激增的关键催化剂。对央行独立性的攻击和主权债务上升削弱了投资者对主要货币的信心，推动资金流向黄金避险。

央行购金放缓但仍处历史高位

各国央行和其他主权机构2025年购买了863吨黄金，较前一年下降21%，低于2022至2024年每年超过1000吨的惊人力度。世界黄金协会预计，2026年央行购金量将进一步小幅下降至850吨。

尽管购金速度放缓，但按历史标准衡量仍处于高位。央行在2022年、2023年的大规模购金是推动金价在三年多时间里上涨两倍的关键因素。世界黄金协会指出，经过2022至2025年的金价上涨和央行积极购买，全球外汇储备中黄金的占比目前正接近1990年代初的水平。

报告称，央行的购买行为大多并未披露，因此未被纳入公布的统计数据。世界黄金协会的估算基于央行官方报告的购金数据以及咨询机构Metals Focus对未报告购买量的评估。报告补充称，"许多央行在正式储备框架之外管理黄金，一些央行可能以数量而非价值为目标，这使得确定总需求的单一'饱和点'变得无效。"

金价飙升重创珠宝消费需求

金价的持续上涨对珠宝需求造成显著冲击。2025年全球金饰需求量下降近五分之一至1542吨，其中中国市场下跌24%，降至2009年以来最低水平。世界黄金协会预计，创纪录的高金价将在2026年继续打压珠宝需求。

尽管需求量下滑，但得益于金价上涨，全球金饰需求总值同比仍增长18%，升至创纪录的1720亿美元，表明全球消费者对金饰的兴趣并未完全消退。随着金价上涨和经济不确定性持续存在，投资者越来越青睐金条而非珠宝。

在供应端，矿山黄金产量增长1%至3672吨，回收黄金供应量增长3%至1404吨。尽管消费电子领域出现波动，但受益于人工智能相关应用的持续增长，2025年科技用金需求保持稳定。

创纪录的高金价可能对部分需求类别构成压力，世界黄金协会预计珠宝需求将在2026年继续疲软，央行购金量也将小幅下降。市场能否维持强势，将取决于散户和机构投资者的避险需求能否持续抵消其他领域的需求放缓。

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管理该基金的挪威央行投资管理公司（NBIM）周四发布声明称，股票投资去年回报率达19.3%，其他资产类别同样实现增长。尽管整体表现稳健，该基金仍落后其基准指数28个基点。

"科技、金融和基础材料板块的股票表现突出，为整体回报做出重大贡献，"首席执行官Nicolai Tangen在声明中表示。该基金最大持仓包括英伟达、苹果、微软、Alphabet和亚马逊等科技巨头。

随着欧美关系近期因特朗普威胁占领格陵兰等事件趋于紧张，该基金超过半数资产集中在美国的配置引发专家关注。本周一个政府任命的专家小组专门建议基金为日益加剧的地缘政治动荡做好准备。

科技股主导业绩表现

大型科技股近几个季度持续主导该基金的业绩表现。NBIM持有全球约7200家公司约1.5%的上市股份，是全球最大的主权财富基金。其最大持仓集中在美国科技巨头，包括英伟达、苹果、微软、Alphabet和亚马逊。

据彭博此前报道，NBIM已对其持有的最大美国科技股进行了减持调整，但这些公司仍在其投资组合中占据核心位置。

除股票投资外，该基金其他资产类别同样录得正收益。固定收益投资回报率为5.4%，未上市房地产投资回报4.4%。

表现最为突出的是未上市可再生能源基础设施投资，回报率达到18.1%。该基金成立于上世纪90年代初，投资组合涵盖股票、固定收益、房地产和可再生能源基础设施，所有投资均在挪威境外。

地理集中度引发质疑

该基金超过半数资产集中在美国，主要为股票和债券。特朗普近几周威胁占领格陵兰等言论导致欧美关系恶化，使部分专家质疑NBIM的地理集中度是否过高。该基金按照挪威财政部设定的基准指数进行投资，主动投资的空间有限。

本周，一个政府任命的专家小组专门向该基金发出建议，要求为日益加剧的地缘政治动荡做好准备，并特别提及美国政府将进口关税与吞并格陵兰的意图相关联。

不过，该专家小组同时建议不要限制基金的投资范围。这意味着在应对地缘政治风险的同时，NBIM仍将保持其全球化和多元化的投资策略。

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据追风交易台，野村在最新外汇策略报告中指出，美国财政部长贝森特公开否认美方正在进行外汇干预，等于间接拆掉了此前压在美元/日元上的“干预预期锚”，令市场在做空日元时，少了一层顾忌。

从市场反应看，这一表态并非象征性。1月28日贝森特在CNBC直言“Absolutely not”之后，美元/日元迅速反弹，从152.7附近拉升至153.8一线，几乎抹去此前因“纽约联储查价”传闻引发的跌幅。

真正被击穿的，并不是点位，而是“干预预期”

此前一周，美元/日元从160附近快速回落，很大程度并非基本面逆转，而是市场高度警惕两件事：

• 美方是否已通过纽约联储“查价”，为联合干预铺路

• 日本财务省（MOF）是否已悄然入场买入日元

但野村强调，贝森特的表态实质上弱化了第一条假设。即便纽约联储确实进行过查价，那也只是流程性动作，并不等同于已经、或即将干预。

结果是：美元/日元的“政策风险溢价”被迅速压缩，做空日元重新变成一笔“性价比更高”的交易。

日本是否已经干预？数据给出的答案是：证据不足

另一条防线来自日本自身。

野村通过日本央行每日资金账户数据估算发现，在美元/日元大幅下挫的几个交易日里，并未看到明显、持续的日元买入力度，不足以支撑“已实质性干预”的判断。

这意味着什么？如果美方态度偏向“不过度盯盘”，而日方又尚未真正出手，那么对冲基金和宏观交易员自然会得出一个结论：当前阶段抛售日元的政策阻力正在下降。

焦点正在转移：从“谁会干预”，到“日本基本面能不能撑住”

野村认为，随着外汇干预不确定性下降，市场交易逻辑正在发生转移——美元/日元将重新回到“日本自身基本面”定价。其中有三条主线，尤为关键：

1、财政：高市政府的“减税承诺”，钱从哪来？

日本2月8日即将举行众议院选举。日经调查显示，自民党可能大幅领先，这强化了市场的“高市交易”（Takaichi trade）。但问题在于：消费税减免的资金来源，至今并未清晰说明。

野村指出，如果财政扩张预期持续，却缺乏明确融资方案，可能在中期内，对日元形成贬值压力同时推高日本利率预期。在选举期间，任何有关“钱从哪里来”的表态，都会直接反馈到汇率上。

2、通胀预期：日元正在被“本土通胀逻辑”拖住

一个容易被忽视的变化是，日本的市场隐含通胀预期，自2025年10月自民党党首选举后显著上行。

野村发现，美元/日元与日本10年期盈亏平衡通胀（BEI）的相关性明显增强——通胀预期上行，反而抑制了日元的反弹空间。这解释了一个“反直觉现象”：即便美日利差没有继续扩大，日元依然偏弱。

3、货币政策：汇率本身，正在倒逼日本央行

短期看，贝森特的表态可能削弱市场对日本央行“马上加息”的押注。但野村同时强调一个更重要的中期逻辑：如果美元/日元再次逼近上150区间，日本央行反而更难保持耐心。

换言之，汇率走弱本身，已经成为日本央行反应函数中的重要变量。一旦日元贬值过快，4月或之后的加息预期，很难完全消退；日本的终端利率定价，反而存在被抬高的风险。这也意味着，160并非一个“可以轻松突破”的位置。

日元的“防守战”，正在进入新阶段

野村的核心判断可以浓缩为三点：

• 贝森特的“不干预”表态，削弱了日元的短期防御机制
• 在缺乏明确干预证据前，市场更敢于测试美元/日元上行空间
• 但中期定价将越来越取决于日本自身：财政、通胀与央行反应

短期，日元确实更脆弱了；但中期，如果贬值过快，反而会触发日本内部的政策反应。这场博弈，正在从“外力干预”转向“内生约束”。

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据彭博报道，PIMCO在领英发文中指出，数十年来，外国投资者一方面享受美国国债的诱人收益率，另一方面利用美元作为天然的股票对冲工具，但随着美元持续贬值，这一策略已不再奏效。对冲美国固定收益资产现在往往会锁定负收益率，这使得美国以外的本土债券市场对海外投资者而言更具吸引力。

PIMCO强调，这一转变具有“深远的影响”。各国央行和机构投资者正在重新评估其投资组合中的美元集中度，寻找在不损害审慎风险管理前提下的替代方案。目前的美国经常账户数据显示，尽管股票资金流入依然强劲，但在固定收益领域的配置已变得日益挑剔。

在展望2026年市场时，PIMCO进一步指出，随着利率下滑，持有过多现金的投资者将面临再投资风险。该机构建议利用全球债券市场与股票的传统负相关性，将现金转向高质量债券以锁定收益，并预测未来一年黄金价格或有10%的上涨空间，同时价值股存在均值回归潜力。

告别“免费午餐”与美元集中度重估

PIMCO指出，过去数十年间，外国投资者习惯于一种“免费午餐”模式：买入高收益的美国国债，同时享受美元走强带来的天然汇率对冲优势。然而，这一逻辑的基础正在瓦解。随着美元汇率持续贬值，对于海外投资者而言，对冲美元资产的成本大幅上升，甚至导致持有美债的对冲后收益率为负。

这种市场环境的变化促使全球资本流向发生结构性调整。据彭博报道，PIMCO观察到，虽然美股市场依然吸引着大量资金流入，但固定收益资金的配置逻辑已发生改变。投资者不再盲目追逐美债，而是开始在其他发达市场与新兴市场中寻找替代品，如英国、澳大利亚、秘鲁和南非等地，这些市场的债券在实际和名义收益率上正变得更具吸引力。

现金不再是策略首选

在资产配置层面，PIMCO明确表示，在当前的降息周期中，现金已不再是理想的策略选择。虽然在美联储加息期间，现金提供了异常高的回报，但随着收益率曲线趋于陡峭，现金收益率相对于各期限债券已开始走低。

PIMCO认为，目前仍持有过多现金的投资者正在错失潜在机会，面临着高昂的机会成本与再投资风险。当利率下降时，债券通常会升值，从而提升总回报潜力。该机构建议投资者将现金头寸转向高质量债券，特别是2至5年期的债券，以便在更长的时间范围内锁定具有吸引力的收益水平，并在多种经济情境下获取资本增值。

价值股与AI投资的隐忧

在股票市场方面，PIMCO对美股的高估值保持警惕。经历多年由科技驱动的涨势后，美股进入2026年时估值仍接近历史高点。PIMCO指出，虽然AI投资支撑了市场情绪，但科技行业已进入资本密集阶段，越来越依赖债务融资。此外，超大型云服务商与芯片制造商之间涉及数十亿美元的循环交易，进一步放大了行业的特定风险。

相比之下，PIMCO认为表面之下的价值型股票更具吸引力。这类股票的估值相较历史平均水平仍处于低位，随着时间推移可能出现均值回归。如果美国经济呈现趋势性增长，将有助于各行业在2026年实现更广泛的盈利增长，从而在宏观环境上利好价值股。

黄金与大宗商品的战略地位

作为分散风险的工具，黄金和大宗商品的地位被进一步强化。PIMCO指出，各国央行目前持有的黄金价值已超过美国国债，反映了外汇储备管理的结构性转变。尽管近期金价涨势受到动能和流动性推动，短期内可能回调，且相对于实际收益率估值偏高，但PIMCO仍预测未来一年黄金价格有可能上涨超过10%。

此外，PIMCO提醒投资者，大宗商品不仅是通胀对冲工具，也是参与AI投资主题的另一种方式。由于AI基础设施建设推动了对铜、锂、能源等原材料以及稀土等战略资产的需求，适度配置商品能够提升投资组合效率。自2020年以来，商品指数的回报与全球股票相当，但波动性更低，显示出其作为分散化工具的有效性。

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1月28日，据媒体报道，两名知情官员透露，新方案将把国土安全部（DHS）的拨款法案从六项支出法案一揽子计划中拆分出来，使军事、医疗项目及其他联邦机构能在当地时间周五（1月30日）午夜截止日期前获得本财年剩余时间的资金。

国会还将考虑为国土安全部运营提供短期延期，以防止运输安全管理局、海岸警卫队和联邦应急管理局的服务中断。这一临时法案将为国会议员与白宫争取时间，谈判核心将聚焦于民主党人强烈要求的对联邦移民执法人员实施新的战术限制，以及加强对过度使用武力指控的问责机制。

尽管官员们强调协议尚未最终敲定，且仍面临多重障碍，但这一进展标志着华盛顿在打破预算僵局方面迈出了关键一步。参议院拨款委员会主席、缅因州共和党参议员Susan Collins表示，双方正朝着解决危机的方向推进。她说："白宫和参议院似乎正在取得良好进展以避免政府关门。"

协议框架：拆分预算法案争取谈判时间

据报道，根据知情官员透露的方案，参议院将把国土安全部拨款从六项支出法案中剥离，优先通过其他五项法案以确保关键政府部门在周五午夜截止日期前获得资金。这些法案涵盖军事、医疗项目及其他联邦机构的本财年剩余时间运营资金。

同时，国会将考虑为国土安全部通过短期延期法案，避免运输安全管理局、海岸警卫队和联邦应急管理局等关键部门服务中断。这一临时措施将为国会与白宫提供缓冲时间，重新起草包含新限制条款的国土安全部支出法案。

知情官员强调，协议尚未最终敲定，仍存在多重障碍。目前尚不清楚这一潜在协议将如何影响周四上午计划进行的支出法案测试性投票。

民主党施压：明尼阿波利斯枪击案成转折点

参议院民主党领袖Schumer此前向多数党领袖、南达科他州共和党参议员John Thune施压，要求拆分六项法案一揽子计划，并允许重写国土安全部法案。这一要求在明尼阿波利斯发生Alex Pretti致命枪击案后变得更加紧迫。

据新华社报道，美国明尼苏达州最大城市明尼阿波利斯1月24日上午再次发生移民执法枪击事件，造成一名37岁的美国男性公民死亡。当地时间25日，美国总统特朗普在接受采访时表示，针对这一事件，政府“正在审查一切”，尚未就涉案联邦官员的行为适当性作出结论。

据报道，知情官员透露，参议院民主党周三早些时候明确列出了他们坚持的条件：在支持国土安全部继续获得资金之前，特朗普政府必须改变其移民打击行动的执法方式。民主党的具体要求包括：

执行特朗普驱逐行动的联邦执法人员必须摘下面罩、佩戴执法记录仪，停止随机搜查、无证搜查和逮捕，并对被指控过度使用武力的人员建立问责机制。

Thune最初对拆分法案表示抵制，但也鼓励Schumer寻求与政府达成协议。双方在周三晚间取得的进展正是基于民主党提出的这些明确要求。

白宫与国会博弈：边境事务主管将举行发布会

参议院拨款委员会主席Collins对谈判进展表示乐观。她表示："白宫和参议院似乎正在取得良好进展以避免政府关门。"这一表态显示共和党高层对达成协议持积极态度。

如果协议最终达成，将标志着特朗普政府在移民执法政策上做出妥协，接受国会对执法行为的监督限制。这也将为民主党在移民政策辩论中赢得重要筹码，在资金授权中嵌入对执法行为的具体约束条款。

值得注意的是，特朗普派往明尼阿波利斯平息骚乱的边境事务主管Tom Homan计划于当地时间周四上午举行新闻发布会，时间恰好与参议院测试性投票重叠。

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周四，伊利诺伊州的Century Aluminum公司宣布将与阿联酋全球铝业(EGA)合作，在俄克拉荷马州建设美国自1980年以来的首座原铝冶炼厂，这一项目有望将美国国内铝产能提升一倍以上。

该工厂位于俄克拉荷马州Inola市，预计年产能达75万吨，将创造1000个永久性工作岗位和4000个建设期岗位。Century在1月26日的声明中表示，工厂预计年内开工建设，本世纪末前投产。

白宫副新闻秘书Kush Desai在社交媒体平台X上评论称，"特朗普的关税正在发挥作用"。此前，特朗普政府于2025年3月对钢铁和铝进口征收25%关税，6月将税率提高至50%。

这一投资决定凸显了高关税政策对重振美国制造业的潜在影响，目前美国工业所需铝材约85%依赖进口。

根据Century的声明，Inola工厂的设计产能较最初规划有所扩大，75万吨的年产能将使美国现有原铝产量翻倍。工厂选址在Tulsa港Inola工业园区，该地区位于McClellan-Kerr阿肯色河航运系统沿线，可连接密西西比河水系，便于大宗货物运输。

这座工厂建成后将成为美国有史以来最大的原铝生产设施。原铝生产是指通过熔炼氧化铝来生产新的铝金属，区别于回收利用现有铝材的二次生产。

根据国际铝业协会数据，2025年全球原铝产量为7378万吨。Century强调，新冶炼厂将扩大这一关键矿物的国内供应，壮大美国铝业劳动力队伍，重振美国在铝业领域的专业技术和知识储备。

特朗普政府的关税政策在过去一年持续加码。据央视新闻，特朗普此前对所有进口至美国的钢铁和铝征收25%关税，2025年3月12日起执行，并于同年6月大幅上调至50%。

2025年8月，美国政府宣布对超过400种产品提高关税，将它们纳入50%的钢铁和铝进口关税范围。这一举措涵盖407个产品类别，包括家具、铁路车辆和压缩机。时任商务部工业和安全副部长Jeffrey Kessler表示，此举"扩大了钢铁和铝关税的覆盖范围，堵住了规避途径，支持美国钢铁和铝业的持续复兴"。

不过，代表美国铝业的铝业协会当时对关税持谨慎态度，认为关税既不会增加国内铝产量，也不会支持中下游产业。外交关系委员会在2025年6月5日曾警告，如果铝和钢铁价格上涨，可能对汽车、家电、电气、油气和机械等行业产生负面影响。

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SK海力士表示，第四季度DRAM库存同比大幅下降，产出后立即向客户发货，几乎没有库存积累空间。公司预计随着时间推进至今年下半年，DRAM库存将进一步缩减，客户供应紧张状况可能持续一段时间。

在高带宽内存(HBM)业务方面，SK海力士透露，尽管目前正在最大化生产HBM4，但仍难以完全满足客户需求。公司目标是在HBM4市场获得压倒性份额，延续其在HBM3和HBM3E产品上的主导地位。

此外，公司对美国大规模制造扩张持谨慎态度，但已宣布将投资100亿美元在美国成立AI解决方案公司，利用包括HBM在内的先进芯片技术为数据中心客户提供优化的AI系统。

存储器供应持续紧张

SK海力士在电话会议上详细阐述了当前的供应状况。公司DRAM库存在第四季度出现大幅同比下降，生产的产品被立即发货给客户，留给库存积累的空间很小。

公司进一步指出，DRAM库存预计将在今年下半年进一步收缩，这意味着客户供应紧张的情况可能还会持续相当长时间。

在NAND闪存方面，SK海力士表示，以固态硬盘(SSD)为主的库存自去年下半年以来一直在下降，目前处于与DRAM相当的水平。

HBM4战略：目标压倒性市场份额

SK海力士的HBM4供应策略成为电话会议关注焦点。公司表示目标是在HBM4市场获得压倒性份额，延续其在HBM3和HBM3E产品上取得的主导地位。

公司强调，其在HBM市场的竞争力不仅限于技术领先，自HBM2E时代起就通过与客户和基础设施合作伙伴的紧密协作帮助塑造市场。SK海力士表示，其积累的量产经验和在产品质量方面赢得的信任代表着短期内难以复制的优势。

为实现获得压倒性市场份额的目标，SK海力士正以将良率提升至与此前12层HBM3E相当水平为重点，力争在HBM4市场占据领先地位。

产能全开仍难满足需求

尽管全力扩产，SK海力士坦言供应仍然紧张。公司表示目前正在最大化生产，但仍难以完全满足客户需求，并预计部分竞争对手将进入市场。不过，SK海力士强调其市场领导地位和作为领先供应商的地位将持续。

在HBM4技术方面，SK海力士表示，使用应用于现有产品的10纳米级第五代(1b)工艺已满足客户性能要求。公司补充称，目标是通过利用其专有封装技术来获取需求。

在海外扩张问题上，SK海力士展现出谨慎态度。关于预期的美国半导体关税，公司表示目前正在关注韩国和美国政府之间的讨论。公司表示，海外半导体晶圆厂投资涉及众多必须仔细评估的内外部变量，并将在稍后阶段分享未来方向。

值得注意的是，尽管对美国大规模制造扩张持谨慎立场，SK海力士已制定了选择性投资计划。公司宣布将在美国成立AI解决方案公司，暂定名为AI Company (AI Co.)，利用包括HBM在内的先进芯片技术，为数据中心客户提供优化的AI系统。SK海力士表示将向该企业投入100亿美元，采用资本催缴方式部署。

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这家总部位于德国沃尔多夫的企业软件巨头周四公布，第四季度当期云积压订单同比增长25%（按固定汇率计算）至211亿欧元（253亿美元），低于首席执行官Christian Klein此前设定的26%增长目标。Klein曾在去年10月表示，25%的增长将是"令人失望的"。

SAP股价周四在法兰克福交易中一度暴跌11%至174.88欧元，创下2020年10月26日以来最大盘中跌幅。公司自2020年推动从本地服务器软件向云订阅模式转型以来，股价曾在去年创下历史新高。

这一业绩低于预期加剧了市场对人工智能编程工具可能冲击企业软件公司的担忧。SAP还预计2026年当期云积压订单增速将较第四季度略有放缓，这可能进一步压低市场预期。

SAP第四季度当期云积压订单——反映未来12个月将确认的销售额——增长16%至211亿欧元，按固定汇率计算增长25%。这一数据低于Klein此前设定的目标。

Klein在去年10月的电话会议中曾明确表示：

如果看看我们的项目储备，我见过很多次，我认为25%是令人失望的。在我看来，26%才是很好的结果。

摩根大通分析师Toby Ogg等人在研报中指出，SAP对当期云积压订单的指引显示2026年将较第四季度略有放缓，"这意味着市场对这一指标的预期可能会下调"。

公司预计2025年云收入按固定汇率计算将增长至少23%，达到258亿至262亿欧元之间。据彭博汇编的数据，这一指引符合分析师平均预期的260亿欧元。

Klein在周四与分析师的电话会议中解释称，当期云积压订单低于预期部分是由于谈判时间延长。"这反映了世界上正在发生的事情，"他表示，客户正在询问潜在的制裁、出口限制和新法规。"这并不反映需求问题。"

尽管核心指标未达标，SAP第四季度其他财务数据表现强劲。2025年云收入达到217亿欧元（按固定汇率计算），超过分析师预期。第四季度调整后营业利润增长27%至28.3亿欧元。

公司还宣布了一项截至2027年底最多100亿欧元的股票回购计划，试图提振投资者信心。

Klein自2020年以来一直主导SAP从销售客户在本地服务器上运行的软件许可证转向提供云端软件订阅的战略转型。这一转变曾受到投资者欢迎，推动SAP股价在去年创下纪录。

SAP正在向客户提供云端AI业务应用，云端客户平均支出更高，以激励客户从本地服务器迁移。随着市场对AI技术需求增长，软件公司越来越关注能够在更少人工参与下完成任务的AI代理。

公司此前宣布将在2027年底停止对主要本地产品线的大部分支持，并在2030年取消延长维护选项。SAP预计，随着更多客户转向云端，软件支持收入按固定汇率计算的下降速度将加快。

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据追风交易台，西南证券在最新宏观与地缘政治研究中指出，2026年初，美国外交与安全政策出现一次方向性而非策略性的转向：以“特朗普推论”为核心的新门罗主义，被正式写入《国家安全战略》，美国将西半球重新确立为其地缘战略与资源安全的优先区域。

研报强调，这一变化的关键不在于“回到拉美”，而在于美国如何在全球战略收缩中，重建一个“资源—航道—产业链”可被直接控制的定价腹地。在这一逻辑下，关键矿产、能源资源与航运通道不再只是经济变量，而被系统性地纳入国家安全与军事威慑框架。

由此，大宗商品，尤其是铜、锂、稀土、能源与贵金属，其定价基础正在发生根本变化：

价格不再仅反映边际供需，而是开始反映“可获得性、可控制性与政治可靠性”。

这意味着，一个以“安全溢价”为长期锚的大宗商品新周期，正在成形。

“特朗普推论”：门罗主义的当代表达

西南证券在研报中指出，2025年版《国家安全战略》中，美国首次将区域战略优先级明确排序为“西半球优先—印太竞争—欧亚稳定”，并系统性提出“特朗普推论”，作为对传统门罗主义的当代升级。

与19世纪“防止欧洲干预”的门罗主义不同，这一推论的核心目标或是：在全球多线竞争压力下，为美国锁定一个不被外部力量结构性渗透的资源与供应链底盘。其具体操作路径呈现出明显的“进攻性”特征：

• 资源维度：将关键矿产、能源资产视为战略设施，而非普通商业投资；
• 安全维度：把移民、毒品、资源控制、港口运营统一纳入国家安全威胁清单；
• 经济维度：通过关税、原产地规则、技术标准与投资审查，构建事实上的排他性经济圈。

西南证券指出，近期围绕委内瑞拉石油资产、墨西哥产业链外迁、格陵兰岛矿权与军事存在的强硬表态，并非临时政治姿态，而是这一推论的现实演绎。尤其是对格陵兰岛的讨论，首次将矿产、航道与军事基地放入同一战略坐标系，释放出极强信号：

美国已准备在资源问题上，突破传统主权与商业边界。

从历史维度看，研报将这一逻辑类比为1904年“罗斯福推论”的当代版本：当美国认定区域国家存在“治理失能”或“战略外溢风险”时，可能将保留主动干预权，以维护自身核心战略资产安全。

西半球博弈重启：政治右转与经济再绑定

西南证券指出，美国战略重心回撤至西半球，恰逢拉丁美洲政治周期的关键转折点。

研报认为，2025年拉美进入新一轮大选密集期。在高通胀、财政约束与社会治安恶化的背景下，选民对“再分配型左翼叙事”的耐心明显下降，区域政治光谱出现结构性右移。智利、阿根廷、厄瓜多尔、玻利维亚等国的政治转向，使美国推进“安全—贸易—供应链”三位一体合作的阻力显著下降。

但真正触发美国焦虑的，并非拉美内部政治，而是贸易与投资结构的变化。尽管美国仍是拉美最大单一投资国，但中国已在多个关键国家成为第一大贸易伙伴，并深度嵌入矿产、能源与基建领域。这一结构性变化，正是美国试图通过排他性互惠贸易框架加以逆转的核心背景。

研报梳理了美国近期与阿根廷、危地马拉、厄瓜多尔、萨尔瓦多等国签署的互惠贸易安排，

• 议题高度扩展：从关税延伸至矿产治理、数字贸易与供应链安全；
• 安全条款前置：关键资源被明确要求“可靠供应”；
• 排他性显性化：通过标准、合规与出口管制，抬高第三方进入成本。

西南证券预计，这意味着拉美资源的配置逻辑，正在从“市场导向”转向“政治与安全条件约束下的市场化”。

资源与航道：大宗商品定价的“安全锚”

从资源禀赋角度看，西南证券指出，西半球是全球战略矿产最集中的区域之一，而美国在相关资源上的进口依赖度极高。

研报援引数据称，美国对46种矿产的消费超过一半依赖进口，其中15种完全依赖海外供应。铜、锂、钴、镍、稀土、钨等关键矿产，主要分布在智利、阿根廷、巴西、秘鲁、玻利维亚以及格陵兰岛。

与此同时，西南证券强调，西半球还掌控着多条对全球贸易具有“低替代性”的战略航道：

• 巴拿马运河仍是全球航运体系的关键节点；
• 北极航线随着冰川消融逐步具备商业化条件；
• 格陵兰岛处于北极航道与欧美航线的战略交汇点。

在此基础上，美国、欧盟与澳大利亚同步推进战略矿产储备扩张，标志着全球资源体系正在主动牺牲效率，以换取安全冗余。研报提及的25亿美元“战略韧性储备”，并非规模问题，而是定价逻辑的信号问题：资源被视为“必须持有”，而非“可以随买”。

定价逻辑的变化：从周期到地缘溢价

西南证券认为，当战略性资源被正式纳入国家安全框架，其价格逻辑必然发生结构性变化。

研报预计，铜、锂、钴、镍、稀土、钨、镓、锗等关键矿产，正在进入一个“地缘定价”主导的阶段，未来将呈现三大共同特征：

• 价格中枢抬升：安全溢价成为常数项，而非风险事件的暂时变量；
• 波动结构改变：价格对地缘新闻高度敏感，但回调空间受限；
• 政策成为边际定价者：出口管制、储备政策直接改变供给曲线。

贵金属的逻辑尤为典型。

在财政扩张、选举政治与对外强硬并行的环境下，金银不仅是避险资产，更是对政策不确定性的定价工具。历史经验表明，当贵金属波动率长期压缩，往往意味着趋势行情正在酝酿。报告据此判断，2026年上半年，贵金属或维持震荡上行结构。

结语

美国“门罗主义”的回归，并非历史倒退，而是一次围绕资源、通道与定价权的系统性再布局。

对大宗商品而言，这意味着一个根本转变：资源不再只是商品，而是地缘政治资产。

在新的定价框架下，理解价格的关键不再只是供需，而是：谁控制资源、谁定义安全、谁掌握通道。

这，或许正是大宗商品进入“高波动、高中枢、低回撤”时代的真正起点。

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1月28日，Lam Research公布2026财年第二财季(截至2025年12月28日)业绩报告显示，12月季度营收达到53.4亿美元，不仅实现了连续十个季度的增长，其毛利率和运营利润率更是双双突破指引上限。12月季度毛利率为49.7%，超过了指引区间的高端，营业利润率达到34.3%，同样超过指引区间的高端。

2025年全年营收高达206亿美元，同比增长27%，每股收益（EPS）同比激增49%，显示出公司在行业上升周期的强大盈利爆发力。全年毛利率为49.9%，这是自2012年Novelis合并以来，作为合并公司全年的最高成绩。营业利润率也创下34.1%的纪录，营业利润达到70亿美元，同比增长41%。

新产品线持续获得市场认可，其中Aqara导体蚀刻系统在过去一年装机量翻了一番，在先进DRAM和代工逻辑的EUV和高纵横比蚀刻应用中赢得了量产工具记录。

在股东回报方面，Lam Research延续了其一贯的慷慨风格。2025年全年，公司将85%的自由现金流返还给了股东，仅12月单月就回购了14亿美元股票。

管理层对未来的市场预期给投资者注入了强心剂。公司CEO Tim Archer在财报电话会议上明确指出，受AI和高带宽存储（HBM）技术转型的推动，预计2026年全球晶圆制造设备（WFE）市场规模将从2025年的1100亿美元跃升至1350亿美元。

尽管短期内受限于客户洁净室（Clean Room）的准备进度，但公司预计2026年将呈现“下半年更强”的增长态势，先进封装业务增速预计将超过40%。

展望2026年3月季度，公司给出了营收57亿美元，远高于分析师预期的53.4亿美元，每股收益1.35美元的强劲指引，进一步验证了半导体设备行业正处于新一轮景气周期的起点。

洁净室短缺成行业最大瓶颈

半导体行业正面临产能扩张的物理限制。首席财务官Doug Bettinger表示：

"我们同意普遍观点，即由于洁净室空间限制，2026年大部分市场将供应不足。与此相符，我们认为2026年将是下半年权重较大的一年。"

当被问及洁净室限制对WFE市场的具体影响时，Bettinger拒绝给出确切数字，但承认制约程度显著。

"我们很难给出一个具体数字，坐在这里我要拒绝这样做。原因是，说实话，计划有些流动性。"

"人们正在努力想办法获得更多洁净室空间，如何让设施上线并稍微提升产能。"

Archer补充道，"有一种观点认为，今年的限制将持续下去，直到许多新晶圆厂投产。"他指出，大量晶圆厂公告都是针对2027年、2028年及以后的产能。Bettinger认为，这为"2027年也成为相当不错的一年做好了准备"。

NAND升级路径加速推进

管理层确认NAND业务2026年将实现增长，且升级速度快于预期。Bettinger表示，

"当我们现在看2026年时，对NAND来说这将是增长的一年。在我们看来这是毫无疑问的。"他观察到内存厂商"将DRAM优先于NAND一点，因为那里的盈利能力稍好一些"。

针对此前提出的400亿美元NAND升级机会，Archer表示，"我们已经说过几次了，我们在投资者日使用的具体措辞是'几年内400亿美元'。现在几乎每次财报电话会议我们都说过，这似乎比预期发生得更快。"

他指出，"NAND在升级路径上的进展比我们预期的要快"。

管理层预计，大规模NAND绿地产能投资将在2027-2028年实现，"当洁净室空间充足可用时，他们就可以大规模投资额外的NAND产能"，Archer说。

先进封装业务强劲增长

公司预计2026年先进封装业务将增长40%以上，继2025年实现良好增长之后。Archer表示，

"HBM确实很强劲。显然，那里有强劲的需求。但是，我也谈到了跨先进代工逻辑的更复杂封装方案。这对我们来说也是一个重要的驱动因素。"

他强调公司技术优势，"像铜电镀这样的技术。像蚀刻这样的技术。介电间隙填充。这些都是成功的真正基础技术。"管理层认为这是"一项非常重要的业务"，将继续在该领域投资新技术。

Aqara蚀刻系统获重大突破

新产品线正在推动公司的市场地位提升。Tim Archer透露，Aqara导体蚀刻系统"在过去一年中其装机量翻了一番。在先进DRAM和代工逻辑的EUV和高纵横比蚀刻应用中赢得了量产工具记录。"

多个客户选择Aqara是因为"它在蚀刻最小尺寸和非常高的纵横比方面具有无与伦比的能力，同时保持轮廓控制并减少整个晶圆的变异性，"Archer说。

他表示，在下一代环绕栅极器件中，"我们预计使用Aqara的应用数量将增长约两倍，包括关键前端硅蚀刻应用的胜出。"

在DRAM方面，"我们已经在1C节点上赢得了Aqara的订单，这些订单将在今年开始量产，并且随着使用Aqara的应用在后续的1D节点上扩展近三倍，我们预计势头将不断增长。"

钼金属化技术取得突破

针对ALD钼（Moly）产品进展，Archer确认，"那些已经承诺在NAND中生产使用钼的客户已经选择了Lam的设备。我们在那里有非常强大的地位。"

他表示，在NAND首先采用钼后，"接下来是晶圆代工和逻辑芯片，然后最终是DRAM"。

Archer强调公司单片晶圆技术优势，"它在一个腔室内有多个工位，以便为我们自己提供高生产率。那是当今行业生产工具的首选。我们打算继续保持这种状态。"

服务业务持续转型升级

客户服务业务集团（CSBG）在2024年12月实现强劲增长。

Archer表示，"很多增长实际上是我们正在转型我们的服务业务，使其更加面向使用设备智能进行预测性维护，作为从工具中获得更多产出的一种方式。同时也在实施Dextro协作机器人用于我们的自动化维护。"

他指出，"这两件事不仅会推动营收增长，而且还会改善利润率，这仅仅是因为我们提供这些服务的效率。"

Bettinger补充道，公司仍预计CSBG增长"高个位数，也许是低两位数"，符合去年投资者日的指引。

供应链压力可控但需持续投入

面对需求加速，Archer表示公司供应链准备充分。

"与我们遇到那些短缺时相比，今天我们已经建立了一个更强大、更广泛、更深入的供应链，"他说，"今天，我想说我们不是任何设备的主要制约因素。相比之下，洁净室空间是行业的制约因素。"

他强调，"我们需要继续努力，再次扩大我们的产能，让我们自己的运营更快。"过去四到五年，公司资本支出已经翻倍。

Bettinger表示，"我们在全球范围内都在提升产能，马来西亚工厂是我们目前最大的工厂，我们正努力从那里以及我们所有其他地方获得更多产出。"

Lam2026财年第二季度财报电话会实录全文如下：

公司参与人员

Doug Bettinger，执行副总裁兼首席财务官

Ram Ganesh，副总裁，投资者关系

Tim Archer，总裁兼首席执行官

其他参与人员

Atif Malik，分析师，花旗集团

Blayne Curtis，分析师，Jefferies有限责任公司

Christopher Muse，分析师，Cantor Fitzgerald公司

Harlan Sur，分析师，摩根大通公司

James Schneider，分析师，高盛集团

Joe Quatrochi，分析师，富国银行

Krish Sankar，分析师，TD Cowen

Melissa Weathers，分析师，德意志银行

Srini Pajjuri，分析师，加拿大皇家银行资本市场

Stacy Rasgon，分析师，Sanford C. Bernstein公司

Timothy Arcuri，分析师，瑞银集团

Vijay Rakesh，分析师，瑞穗证券美国有限责任公司

Vivek Arya，分析师，美国银行证券

陈述部分

主持人

大家好，欢迎参加泛林研究公司2025年12月财报电话会议。所有参与者将处于只听模式。（主持人说明）在今天的陈述之后，将有提问的机会。（主持人说明）请注意本次活动正在录音。

现在我将会议交给投资者关系副总裁Ram Ganesh。请开始。

Ram Ganesh

谢谢，大家下午好。欢迎参加泛林研究公司季度财报电话会议。今天与我一起的有总裁兼首席执行官Tim Archer；以及执行副总裁兼首席财务官Doug Bettinger。在今天的电话会议中，我们将分享关于业务环境的概述，并回顾我们2025年12月季度的财务业绩以及我们对2026年3月季度的展望。

详细说明我们财务业绩的新闻稿在太平洋时间下午1点过后不久发布。该新闻稿也可以在公司网站的投资者关系部分找到，同时还有今天电话会议的演示幻灯片。今天的陈述和问答环节包含前瞻性陈述，这些陈述受到我们向美国证券交易委员会提交的公开文件中披露的风险因素的影响。

更多信息请参阅演示文稿中的附带幻灯片。除非另有说明，今天对我们财务业绩的讨论将以非公认会计准则（non-GAAP）财务基础进行。公认会计准则（GAAP）和非公认会计准则业绩之间的详细对账可以在演示文稿的附带幻灯片中找到。本次电话会议预定持续到太平洋时间下午3点。今天下午晚些时候，本次电话会议的重播将在我们的网站上提供。

现在，我将电话会议交给Tim。

Tim Archer

谢谢你，Ram，大家下午好。我们以强劲的表现结束了2025日历年度，12月季度的收入超过了我们指引的中点。毛利率、营业利润率和每股收益均超过了区间的高端。我们的表现展示了在半导体需求加速增长的环境中持续强劲的执行力。在去年的投资者日活动上，我们概述了扩大市场和在每个后续技术节点获得份额的巨大机会。器件和封装架构的垂直缩放正在推动更高的沉积和蚀刻强度，并将市场推向我们的优势领域。我们分享的愿景是在未来五年内将Lam的收入和利润增加一倍以上。

今天，我们正在朝着这个目标稳步前进。随着行业提升产能并采用新技术来满足AI转型的需求，Lam的沉积和蚀刻能力被证明是向全栅极晶体管、背面供电沉积、高性能材料和3D先进封装过渡的关键推动因素。我们通过推出一系列针对扩大我们在DRAM、领先代工逻辑和NAND领域曝光度的新产品和先进服务，为这一时刻做好了准备。我们还投资扩大了我们的制造和研发足迹，以提高运营速度来响应强劲的客户需求。

在2025年，我们实现了超过200亿美元的创纪录收入，并将我们在晶圆前端设备（WFE）中的可服务市场（SAM）份额扩大到了30%多的范围。这标志着我们实现多年目标（达到30%高段）的稳固进展。我们在WFE中的出货份额同比增长了超过一个百分点。我们的CSBG业务达到了关键里程碑，我们的装机量超过了10万个腔室，收入增长快于装机单位的增加。我们为这些成就感到自豪，但还有更多值得期待。AI转型正在推动行业支出走高。2025年，WFE接近1100亿美元。

我们对2026年的初步看法是WFE将在1350亿美元左右。增长仍然受到可用洁净室空间短缺的制约。芯片制造商已公开表示他们正在努力缓解限制，但他们也评论说售罄状况持续存在，这表明了挑战的严峻性。我们预计今年的WFE将集中在下半年，由DRAM和领先代工逻辑领导的所有三个器件细分市场的投资都将强劲增长。所有迹象表明，我们仍处于AI建设的早期阶段。终端市场正在释放对器件和封装层面更强计算和存储能力的强烈需求。

在代工逻辑领域，客户正在加速向采用全栅极技术的节点迁移。如果你还记得，我们之前说过，向全栅极的过渡相当于每月每10万片晶圆产能为Lam增加约10亿美元的SAM。鉴于全栅极结构的3D特性，我们凭借沉积和蚀刻产品组合处于有利地位，可以在这一细分市场获得份额。此外，客户正在通过先进封装集成更多功能。我们之前估计先进封装将占整体代工逻辑设备支出的中个位数百分比。随着更多器件（包括移动应用器件）采用更复杂的封装方案，我们看到这个数字正在上升。

在高带宽内存（HBM）方面，先进封装对于向HBM4和4E过渡以及堆叠多达16层至关重要。鉴于我们在电镀和TSC蚀刻方面的市场领导地位，Lam处于极佳位置。我们预计我们整体的先进封装业务将在2026年增长超过40%，超过我们对这一领域WFE增长的预期。最后，在NAND方面，需求增长快于先前预期。随着大容量SSD的新用例出现，支持大规模AI推理的非易失性上下文内存层有可能为NAND位需求增长增添增量。我们估计每售出200万到300万个加速器，整体NAND位需求增长就会增加一个百分点。

Lam拥有业界最大的NAND系统装机量，随着NAND市场向上拐点，我们处于表现优异的有利位置。在半导体需求强劲和技术转型加速的背景下，我们看到新推出产品的势头不断增强。Aqara，我们最新一代的导体蚀刻系统，在过去一年中其装机量翻了一番。在先进DRAM和代工逻辑的EUV和高纵横比蚀刻应用中赢得了量产工具记录。代工逻辑中的关键尺寸正在逐节点缩小约10%到20%。

同样，在DRAM中，纵横比随着每个节点而增加，并且随着未来向4F平方和3D DRAM的转变，工艺复杂性将进一步增长。因此，多个客户选择了Aqara，因为它在蚀刻最小尺寸和非常高的纵横比方面具有无与伦比的能力，同时保持轮廓控制并减少整个晶圆的变异性。这是通过新的创新实现的，包括我们的直驱固态功率传输硬件和tempo等离子脉冲。在下一代环绕栅极器件中，我们预计使用Aqara的应用数量将增长约两倍，包括关键前端硅蚀刻应用的胜出。

在DRAM方面，我们已经在1C节点上赢得了Aqara的订单，这些订单将在今年开始量产，并且随着使用Aqara的应用在后续的1D节点上扩展近三倍，我们预计势头将不断增长。当我们展望多年期时，前所未有的AI增长需要整个生态系统具有更快的速度和敏捷性。我们的客户在工艺开发和制造的每个阶段都在加速前进，因此我们全面提高了执行速度。我们正在加强供应基础，自动化物流，并提升大批量制造能力。在过去四年中，我们几乎将整体制造能力翻了一番。在2025年，我们启动了最先进的自动化仓库，实现了更高的生产效率。

这些投资在快速增长的市场环境中被证明是至关重要的，我们将进一步扩大我们的足迹，以满足我们在未来几年看到的需求。我们的产品销售和支持团队也在按照客户需求的加速步伐执行。在2025年期间，Lam获得了近40个供应商奖项，在许多情况下突出表彰了我们快速的工具安装和出色的生产量产支持。展望未来，我们看到Lam的设备智能解决方案和Dextro协作机器人正在引领通往自主工厂的道路，具有预测性和自动化维护以及精确的全球设备群匹配能力。Dextro在2025年继续获得发展势头，扩展到涵盖六种不同的Lam工具类型。

最后，在拐点更加复杂、创新时间线不断压缩的环境中，我们已经转变了我们的研发能力，以帮助我们保持领先。我们正在利用靠近客户的Velocity实验室，以前所未有的速度筛选新材料、新硬件和新工艺方案。我们还在利用Lam的数字孪生能力来缩短产品开发周期，并以更高的效率收敛于下一代工具和工艺解决方案。总结一下，我们在一年前的投资者活动上为Lam设想的增长正在以比我们预期更快的速度实现。我们正在朝着SAM扩展、份额增长和盈利能力目标取得进展。

随着需求环境持续加速，我们正在提升对扩大公司规模、为客户交付成果以及在AI时代表现出色的关注。谢谢。下面有请Doug。

Doug Bettinger

太好了。谢谢你，Tim。大家下午好。感谢大家在我知道是超级繁忙的财报季期间参加我们今天的电话会议。在我详细介绍之前，我想说的是，我们对公司在2025日历年度的强劲执行力感到非常满意，这转化为创纪录的营收和利润财务表现。在2025日历年度，营收创下纪录，达到206亿美元，同比增长27%。CSBG营收也达到创纪录的72亿美元。毛利率为49.9%，这是自2012年Novelis合并以来，作为合并公司全年的最高成绩。毛利润同比增长31%，达到103亿美元。

我们的营业利润率也创下34.1%的纪录，营业利润达到70亿美元，同比增长41%。稀释后每股收益为4.89美元，同比增长49%。从整体来看，我们在2025年实现了从损益表顶部到底部的杠杆效应。让我转到12月的业绩。我们的营收高于指引中点，而毛利率、营业利润率和每股收益均超过了我们指引区间的高端。12月营收创下纪录，达到53.4亿美元。这标志着我们连续第十个季度实现营收增长。

季度末递延收入余额为22.5亿美元，环比下降，这是由于客户预付款减少了约5亿美元。从市场细分角度来看，晶圆代工在12月占我们系统营收的59%，环比略有下降，但高于2024年12月的35%。这凸显了我们在晶圆代工领域战略重点和执行的成功。晶圆代工的强劲表现来自于前沿技术的投资，以及我们在中国看到的成熟制程节点支出。存储器占系统营收的34%，与上一季度持平。在存储器中，我们创造了创纪录的DRAM营收，占系统营收的23%，高于9月的16%。

高带宽存储器的投资持续保持强劲，这是由向HBM3e和4的转移所推动的。我们还看到传统节点向1B和1C节点迁移，使得向DDR5的过渡成为可能。非易失性存储器贡献了我们系统营收的11%，低于9月的18%。这一趋势符合我们对客户年初计划的预期。尽管季度有所下降，但在2025日历年上半年权重较大的情况下，Lam的NAND营收强劲增长。进入2026年，我们看到稳固的终端市场需求，因为客户正在为NAND中AI驱动增长的下一阶段做准备。最后，12月系统营收的7%环比略有上升。

让我们转到总营收的区域分布。中国占35%，低于上一季度的43%，但略高于我们最初的预期。这是由于关联公司规则的更新以及由此导致的出货时间变化。接下来最大的地理集中区域是台湾，占20%，环比从19%上升，以及韩国占20%，环比从15%上升。客户支持业务集团在12月创造了约20亿美元的营收，环比增长12%，这是由于Reliant系统的增加。我们比2024年同期高出14%，主要是由于备件的增长。

CSPG显然仍然是我们增长战略的关键部分，凭借我们不断扩大的装机基础和先进服务的创新。NAND支出使2025年升级营收创下纪录，同比增长超过90%。在我们将Lam和Novelis合并在一起的十三年里，我想提醒大家，CSBG除了一年之外，每年都在增长。让我们看看盈利能力。12月毛利率为49.7%，超过了我们指引区间的高端，这是由于客户组合好于预期。环比来看，毛利率下降了约一个百分点，反映出客户组合不如我们在9月看到的有利。12月运营费用为8.27亿美元，环比基本持平。

研发费用占总运营费用的68%。我们持续投资以保持我们的领导地位，通过Bantex、Aqara、Halo和Dextro等创新产品为客户提供差异化的产品组合。12月份的运营利润率为34.3%，超过了我们指导区间的高端。本季度非公认会计准则税率为13.2%，基本符合我们的预期。我们继续预计2026日历年的税率将处于十几的低位到中位。12月份的其他收入和支出约为1000万美元的收入，而9月份为800万美元的收入。其他收入和支出的轻微波动主要是由于我们风险投资组合的收益，部分被较低的利息收入所抵消。

正如我们过去所讨论的，你应该预期其他收入和支出会出现季度性波动。在12月份的资本回报中，我们通过公开市场股票回购分配了约14亿美元用于股票回购。本季度我们的平均回购价格约为每股154美元。在2025日历年，我们以平均每股104美元的价格回购了约3900万股。我们还在本季度支付了3.28亿美元的股息。在2025日历年，我们返还了85%的自由现金流。我们的计划仍然是随着时间推移向股东返还至少85%的自由现金流。

12月份的稀释每股收益为1.27美元，高于指导区间。稀释股份数为12.6亿股，较9月份有所减少，符合我们的指导。我们在董事会授权的股票回购计划中还剩余51亿美元。让我转向资产负债表。12月底现金及现金等价物总计62亿美元，较9月底的67亿美元有所下降。现金减少归因于资本回报以及资本支出。展望未来，我们强劲的现金状况和持续的自由现金流使我们有灵活性在2026年3月到期时直接偿还7.5亿美元的债券。

12月份应收账款周转天数为59天，较9月份的62天有所下降。库存周转率从上一季度的2.6次提高到2.7次，高于两年多前的1.5次。作为一家公司，我们仍然专注于利用率，我们对持续取得的进展感到满意。我们12月份的非现金支出包括约8900万美元的股权薪酬、9100万美元的折旧和1300万美元的摊销。12月份的资本支出为2.61亿美元，比9月份增加了7600万美元。支出主要用于制造产能、研发和实验室基础设施的投资，以支持我们的技术路线图和客户需求。

我们还在亚利桑那州购买了一栋新建筑，以支持那里不断增长的行业足迹。这项资本支出与我们在客户所在地附近扩展能力的全球战略保持一致。展望未来，我们继续预计资本支出将在收入的4%至5%范围内。12月底我们拥有约19,700名正式全职员工，比上一季度增加了约300人。员工人数的增加主要在现场组织以支持客户增长，以及在研发部门以支持我们的长期产品路线图。让我们转向2026年3月季度的非公认会计准则指导。我们预计收入为57亿美元，上下浮动3亿美元。

我们预计毛利率为49%，上下浮动一个百分点。我们预计会看到来自客户结构的轻微不利因素。预测运营利润率为34%，上下浮动一个百分点。预计3月份运营费用会出现正常的季节性上升。最后，我们预测每股收益为1.35美元，上下浮动0.10美元，基于约12.6亿股的股份数。让我总结一下。我们在2025年实现了创纪录的一年，反映了我们产品组合的强劲和广泛的实力。展望2026年，我们预计实现有意义的同比增长，这得益于人工智能驱动市场的持续需求和产能的持续投资。

我们同意普遍观点，即由于洁净室空间限制，2026年大部分市场将供应不足。与此相符，我们认为2026年将是下半年权重较大的一年。凭借我们强劲的资产负债表、不断扩大的装机基础和产品组合的实力，我们对Lam继续超越表现并为客户和股东创造长期价值的能力充满信心。接线员，我们准备好的发言到此结束。Tim和我现在想开放电话会议进行提问。

问答环节

主持人：谢谢。我们现在开始问答环节。如果您使用的是免提电话，请在按键前拿起听筒。如果您的问题已得到解答并希望撤回问题，请按星号键然后按2。提醒一下，请将您的提问限制在一个问题和一个追问。此时，我们将暂停片刻以准备第一个问题。我们的第一个问题来自瑞银集团的Tim Arcuri。请提问。

Tim Arcuri：非常感谢。Doug，我有一个关于今年晶圆厂设备（WFE）的问题。您提到我们会受到晶圆厂就绪度的限制。能说一下限制有多大吗？我知道你们预测今年WFE将达到1350亿美元。我的意思是，如果我们使用半导体收入，并假设一个正常的WFE数字，似乎可能达到1500亿美元左右。所以也许这些限制正在让行业损失大约150亿美元。能否给出一个具体数字，说明这些限制在今年WFE方面造成了多少损失，这样我们就可以进行预测？

Doug Bettinger：Tim，我就知道会有人问这个问题。我应该预料到会是你。听着，我们很难给出一个具体数字，坐在这里我要拒绝这样做。原因是，Tim，说实话，计划有些流动性。意思是，人们正在努力想办法获得更多洁净室空间，如何让设施上线并稍微提升产能。所以我们不会给出一个数字。但我认为可以肯定地说，Tim也可以就此发表意见。

我认为这为2027年也成为相当不错的一年做好了准备。我的意思是，该行业似乎其供应的大部分产品都已售罄。每个人都在谈论他们正在进行的这些多年协议。我认为这在很大程度上反映了一个事实，即需求非常强劲，而外面的洁净室就是不够。

Tim Archer：是的。Tim，我没有太多要补充的，只是想说显然你已经看到了大量的晶圆厂公告。我的意思是，这些晶圆厂公告是2027年、2028年及以后的产能。所以我认为有一种观点认为，今年的限制将持续下去，直到许多新晶圆厂投产。因此我认为我们已经给了你一个观点，我们认为WFE，正如Doug所说，你知道，我们正在努力提高生产力，为客户获得一点额外产出。这就是我们支持他们的方式。但从根本上说，这是一个相当大的挑战。非常感谢，Doug。然后你预测毛利率在收入上升的情况下会略有下降。

听起来这主要与中国有关。所以中国在12月份占35%。会下降吗？这就是毛利率下降的原因吗？如果是这样，你认为中国在3月份会占多少比例？

Doug Bettinger：是的。Tim，我不会给你一个确切的数字。但是，是的，这是客户组合的问题。在3月份季度将不那么丰厚。我还要提醒一下，对我们来说这不是固定成本业务。所以随着销量的上下波动，仅从收入增长中受益的部分并不大。产品组合以及客户组合都是重要因素。所以你抓住了重点，Tim。

Tim Arcuri：好的。谢谢。

主持人：下一个问题来自Cantor Fitzgerald的C.J. Muse。请讲。

C.J. Muse：是的。下午好。感谢回答我的问题。我想跟进上一个问题，Doug，您能否谈谈你们在供应链方面所做的工作，马来西亚工厂的上线和产能爬坡，以及我们应该如何看待这对'26年及以后收入增长背景下毛利率的影响？

Doug Bettinger：是的。C.J.，我的意思是，我们已经讨论了一段时间关于资本支出因扩大制造能力而增长的问题。Tim特别提到在过去四五年里资本支出翻了一番。所以这显然是我们非常关注的一个事项。我们在全球范围内都在提升产能，你说得对，马来西亚工厂是我们目前最大的工厂，我们正努力从那里以及我们所有其他地方获得更多产出。但是C.J.，产品组合因素在近期内会比产量爬坡更重要。

C.J. Muse：好的。谢谢。然后也许还有一个后续问题。关于CSBG（客户服务业务集团）。我认为你们的客户正试图尽可能多地榨取产能。那么你们在12月看到的增长，我猜测延续到3月的强劲势头，这种情况会在整个日历年度持续吗？并且应该会推动，你知道，超过那种12%的复合年增长率？还是在某个时候会暂停，因为要转向关注新建投资？

Tim Archer：是的，C.J.，我会让Doug来谈具体数字。但我认为你应该记住的是，CSBG的很多增长当然是由客户的近期行动驱动的，以及我们需要做什么来帮助他们从现有工具中获得最大产出。很多增长实际上是我们正在转型我们的服务业务，使其更加面向使用设备智能进行预测性维护，作为从工具中获得更多产出的一种方式。同时也在实施Dextro协作机器人用于我们的自动化维护。

这两件事不仅会推动营收增长，而且还会改善利润率，这仅仅是因为我们提供这些服务的效率。所以我认为有很多活动部分对CSBG来说都是积极的。

Doug Bettinger：是的。我只想补充一点，C.J.。你知道，我们很高兴看到腔室数量增加。显然，我们知道这即将到来，我们很高兴与你们分享。所以这是我们将继续利用的一个大规模方面。不过，这与我们在大约一年前的投资者日上阐述的内容非常一致。因此我仍然希望你按照我们当时描述的方式来看待CSBG的增长，也就是高个位数，也许是低两位数。我们12月表现非常强劲。这主要是Reliant Systems的结果。那部分可能会有点不稳定。

一直都是这样。但是，再说一次，CSPG将会继续稳步前进。

C.J. Muse：谢谢。

Doug Bettinger：谢谢，C.J.

主持人：下一个问题来自花旗集团的Atif Malik。请讲。

Atif Malik：嗨。感谢回答我的问题。第一个问题是给Tim的。Tim，关于DRAM市场，您认为什么时候会看到从6F2到4F的大规模应用？您能谈谈当转向4F平方时您的SAM市场份额吗？我知道您在准备好的发言中提到了Aqara。

Tim Archer：是的。所以我认为4F，我的意思是，显然，关于确切的时间安排仍然存在一些问题，你知道，客户们已经谈到这可能是在本十年末的事情，可能是为了全面量产。但是，显然，我们今天正在与客户合作研究技术需求。你知道，我们提到了Aqara，Aqara非常适合4F平方中存在的那种高纵横比、非常小的特征，以及，你知道，我们谈到的其他器件，无论是未来的全环绕栅极 (GAA)还是甚至当代工逻辑转向CFET时。

所以你知道，Aqara对我们来说是一种基础性工具，就其能力而言，这些能力对所有这些转变都将是重要的。但实际上应该考虑，你知道，这些类型的技术转变发生在下一波大规模晶圆厂开业之后。但是，再次回到约束问题，你知道，在某种程度上，如果这如我们所相信的那样，是一个多年的晶圆厂建设，那么在建设末期出现的晶圆厂将是受益于SAM扩张和我们将从这些我们谈到的新产品中看到的份额增长的晶圆厂。

所以，无论如何，我认为4F平方可能在后端。但在此期间还有很多事情也会推动我们的业务。

Atif Malik：很好。然后，Doug，关于NAND，我知道内存动态在12月符合您的预期，但NAND环比下降而DRAM上升。您看到NAND制造商放慢技术迁移，因为他们更专注于赚钱，考虑到供应短缺正在显现。您认为什么时候会看到NAND新产能增加？

Doug Bettinger：明白了。不。听着。NAND的表现完全符合我们在2025年初看到的情况。当我们现在看2026年时，对NAND来说这将是增长的一年。在我们看来这是毫无疑问的。我观察到内存厂商所做的，至少就他们目前同时拥有NAND和DRAM而言，是将DRAM优先于NAND一点，因为那里的盈利能力稍好一些。我认为你们都理解并知道这一点。但这并不意味着人们不关注需求。事实上，我们最大的客户之一宣布了一个新的晶圆厂，该厂将相当专注，不是专门，但会大力强调NAND产能。

所以这即将到来。我们看到这正在发生，当我们进入26年的增长时。这正在发生。我们仍然坚持。我们认为升级会在真正的产能增加之前发生，但你会看到两者的结合。我们一直在谈论的那400亿美元可能会比我们一年前最初预期的更快实现。所以，无论如何，我们对NAND的发展方向感觉非常好。

Atif Malik：谢谢。

Doug Bettinger：谢谢，Atif。

主持人：下一个问题来自美国银行证券的Vivek Arya。请讲。

Vivek Arya：感谢回答我的问题。你们预计晶圆前端设备(WFE)增长23%。我记得去年你们说获得了一个百分点的市场份额。Tim，你预计今年会维持还是增加市场份额？不同市场的利弊因素是什么？然后具体来说，在2026日历年度，你们对中国在整体WFE中的贡献以及这对Lam意味着什么有什么假设？

Tim Archer：好的。让我先回答第一部分。我认为重要的是要记住我们在去年投资者日公布的长期计划以及我今天在电话会议上说的内容，我们预计在每个后续技术节点都会获得市场份额并扩大我们的可服务市场(SAM)。所以针对你的问题，我们是否计划维持或增加份额？答案是我们计划今年再次增加我们在WFE中的份额。需要发生的是技术转型需要持续进行。而我们在当今环境中看到的是这些转型正在加速。

这是客户获得更多产出以及更多AI环境强烈需求的设备类型产出的一种方式。同时，这些技术转型正在推动更高的沉积和蚀刻强度，这几乎是我们的整个业务。所以从这个角度来看，这对我们来说是真正的利好。然后我们已经谈到了新产品的成功。我的意思是，我们已经更新了导体蚀刻产品线。我们之前更新了介电蚀刻产品线。推出了Moly。干法抗蚀剂正在获得关注。我们在先进封装方面很强。背面供电仍在未来，它将成为我们的驱动力。

所以我认为我们有信心，无论WFE是多少，如果它像看起来那样是技术驱动的，我们将继续扩大SAM，获得WFE的市场份额。至于中国方面，我认为我们预计中国同比会比较持平。因此，随着业务中技术驱动部分的其余部分增长，中国将成为我们总收入中较小的百分比。

Vivek Arya：明白了。我的后续问题是，我记得过去你们提到过大约400亿美元的可处理机会来将安装基数升级到更高的层数。我很好奇，相对于那400亿美元的数字，我们现在处于什么位置？还有多少要走？鉴于NAND在AI推理中的这种新兴角色，或者我应该说是增强的角色，相对于你们之前的400亿美元数字，是否有一个新的数字？谢谢。

Tim Archer：是的。我认为我们可能会等到今年晚些时候再更新这个数字，但你知道，我们已经说过几次了，我们在投资者日使用的具体措辞是"几年内400亿美元"。我想现在几乎每次财报电话会议我们都说过，这似乎比预期发生得更快。今天，我重申了这一点，也就是说，NAND在升级路径上的进展比我们预期的要快。我认为我们会出来看看。正如Doug刚才提到的，我们开始看到对投资NAND产能的更多兴趣。但这是有权衡的。

我的意思是，当你拥有洁净室空间时，每个人都必须决定今天在哪里使用它。但我认为随着我们向前发展，我们看到来自AI推理和其他用例的增长，NAND将在AI数据基础设施和存储基础设施中占据一席之地，我认为你会看到那里的增长。所以今天执行客户需求的速度比我们之前预期的要快。并预计会有更多。

Vivek Arya：谢谢你，Tim。

Tim Archer：谢谢，Vivek。

主持人：下一个问题来自加拿大皇家银行资本市场的Srini Pajjuri。请提问。

Srini Pajjuri：谢谢。Tim，我想回到之前的问题。关于你们获得的一个百分点的晶圆前道设备市场份额，也许你能帮助我们理解这主要是来自晶圆代工和逻辑芯片领域，还是在各个领域全面获得的。因为我认为晶圆代工和逻辑芯片是你们在过去几年取得最大进展的领域。然后Doug说你们预计今年将实现有意义的同比增长。考虑到你们对晶圆前道设备22%增长的预期，我想，我们是否应该对营收建模为22%以上的增长？对于全年来说？

Tim Archer：好的。让我先回答第一个问题。市场份额的增长来自NAND闪存和晶圆代工逻辑芯片的组合。而且，你可能会认为我们在NAND领域已经拥有非常高的份额，但随着技术转型的发生和层数的增加，我们仍然有机会在一些支持更高层数所需的新应用中获得份额。因此，我们在NAND领域获得了份额。在过去几年中，我们讨论的很多重点是推出产品，使我们能够在全环绕栅极 (GAA)节点、更先进的晶圆代工逻辑芯片以及即将到来的转型中获得份额。

同时，在先进的DRAM领域，我们今年看到一些晶圆代工逻辑芯片的份额增长体现在你能看到的数据中。所以我会说今年主要是NAND和晶圆代工逻辑芯片。然后抱歉，第二个问题你能重复一下吗？

Srini Pajjuri：是的。我想我的第二个问题是关于你们对今年的预期。我知道你说过会偏重下半年。

Tim Archer：是的。不不不。我们，你知道，你的评论基本上是，我们是否会超过我们刚才谈到的晶圆前道设备增长？我想这就是我们试图传达的信息，我们将扩大可服务市场，获得份额，并且按照我们目前的观点，我们今年将超越晶圆前道设备市场的表现。

Srini Pajjuri：好的。明白了。谢谢。然后快速问一个关于营业利润率的问题，Doug，我认为在分析师日上，你给了我们34%到35%的指引，大约在250亿到270亿美元的营收规模下，而你们已经达到了。我认为如果看你们3月份的指引，你们的运营收入大约在230亿美元的水平。所以我的问题是，随着接下来几个季度的推进，我们应该如何考虑营业利润率的增长？我知道你指引运营费用会有一点增长，但只是想了解我们应该如何对未来的运营费用建模。

Doug Bettinger：是的，Srini，谢谢你的问题。是的。不，我们对自己的表现相当满意。显然，我们超前于模型。对吧？我的意思是，那个模型是基于280亿的，而我们目前至少在百分比基础上已经达到了模型建议我们能够做到的水平。Ram、我和Tim进行了一些讨论。我们可能在今年晚些时候需要出来给你们更新那个模型，我认为我们会这样做。过去一年左右发生了很多变化。所以，请继续关注。

我认为在考虑今年时，坦率地说，这是一个以能够将杠杆效应传递到底线为荣的管理团队。我们去年在这方面做得非常出色，这就是为什么我详细展示了我们去年所做的一切。随着今年的推进，我们也将专注于实现杠杆效应。就像我说的，我们可能会在今年晚些时候给你们更新那个长期模型。

Tim Archer：谢谢，Srini。

Doug Bettinger：谢谢，Srini。

主持人：下一个问题来自高盛的Jim Schneider。请讲。

Jim Schneider：关于你之前对NAND的评论，我理解现在DRAM的优先级更高一些。但你预计你的客户什么时候会从NAND升级转向更多的NAND绿地产能增加？我们最近看到至少有一家客户在这方面发布了一些公告。所以我很好奇你预计什么时候会看到升级业务转变为绿地业务。这会在2026年底之前发生吗，还是更多是2027年的事情，或者甚至更晚？谢谢。

Tim Archer：是的，这是个很好的问题。我认为我们目前的看法是，由于洁净室空间的限制，这可能是那个多年建设期的一部分——2027-2028年。当洁净室空间充足可用时，他们就可以大规模投资额外的NAND产能。所以这可能是我们现在的看法。与此同时，我们谈到了技术转型的加速。你确实会获得巨大的增长。你会获得更多高性能比特的产能，这些在AI领域有强劲需求。

所以我认为这些是人们今天正在做的决定——尽可能快地推进许多关键的技术转型。因此我们正忙于进行升级，这是我们现在的重点。但绿地项目最终会到来，你已经看到了一些初步公告。我认为这对我们所有人来说都是令人鼓舞的。

Jim Schneider：非常清楚。谢谢。然后作为后续问题，我想我们都能看到目前晶圆代工、DRAM和NAND的趋势。它们现在正在发挥作用。就增长率水平而言，但当我们进入2027年或2026年时，你是否看到这些类别之间的增长率潜在排名顺序会发生变化？

Doug Bettinger：哦，天哪。Jim，这是个关于2027年的好问题。我们刚刚第一次给你一个2026年的数字。你就在问2027年了。听着。在2026年，我们确信一切都在增长。这是明确无疑的。而且我们也非常清楚，当我们观察时，坦率地说，一切都受到限制。对吧？你从我们每一个客户那里都听到了这一点，当他们谈论这些事情时，他们在谈论这些多年协议。提供对明年的可见性。晶圆代工和逻辑今年增长了很多。DRAM今年增长了很多。NAND增长稍微少一点，但今年仍然增长得相当不错。

但归根结底，当你看这些系统架构时，所有这些东西都需要配合在一起。你看到其中一家大型加速器公司在CES上谈到这一点，就像，嘿，你知道，我们需要这些NAND产品出现。这显然正在发生。所以到2027年，我认为我们将看到又一年所有领域都在增长。不过我还不想对它们进行排序，Jim。

Tim Archer：不过我认为，随着我们在今年的推进，我们已经知道，我想说，对下一年的可见性比我记忆中任何时候都要好。这仅仅是因为，你知道，客户知道他们正在建设这些晶圆厂。他们正在宣布。他们正在向他们的客户发出信号，表明他们将拥有那些产能。因此，显然，我们此时正在讨论需要什么设备，将在这些晶圆厂运行什么技术节点，他们想确保能够确保产能，以便晶圆厂能够尽快启动和生产。因此关于这些晶圆厂的讨论显然已经延伸到2027年。

但我认为，就这些决定在今年如何做出而言，你知道，一旦你有了洁净室空间，它，你知道，在某些情况下可以，正如我们刚才谈到的，他们有时可以权衡一点洁净室空间用于DRAM或NAND，或者我们在少数情况下看到的用于先进封装。你知道，我谈到了先进封装的巨大增长及其所扮演角色的重要性。所以，你知道，我们一直在看到这一点。

所以我想我们必须看到这一年继续演变，以及市场如何，需求最短缺的地方在哪里。但正如我们所说，我们预计所有设备领域都会有强劲的投资。我认为这将继续延续到2027年，涵盖所有三个领域。

Jim Schneider：谢谢。

Doug Bettinger：谢谢，Jim。

主持人：下一个问题来自Cowen and Company的Krish Sankar。请讲。

Krish Sankar：是的。嗨，感谢回答我的问题，并祝贺你们取得的良好业绩和指引。Doug，我的第一个问题是，我知道你谈到了全球制造布局。在过去四年中翻了一番。只是想知道，随着你们的客户加大本土制造的力度，这是否会导致你们增加从美国加利福尼亚州和俄勒冈州专业工厂的出货量，而不是从马来西亚出货你们的某些产品。如果是这样，对利润率会有什么影响？

Doug Bettinger：是的。Krish，听着。我们有一个全球制造布局。对吧？我们在俄勒冈州、加利福尼亚州、俄亥俄州、马来西亚、台湾、韩国、奥地利都有工厂。我想我没有遗漏什么。如果有足够的时间，我们在调配方面有一定的灵活性，如果我们真的需要那样做的话。而且随着客户告诉我们他们需要什么以及在哪里需要，我们可能会调整。不过，现在我认为我们对目前的布局感觉相当好。

Krish Sankar：明白了。明白了。谢谢。然后，Tim，我想追问你一个技术问题。Master（注：可能是口误或产品名），你们在ALD钼（Moly）方面取得了非常好的进展。客户是否正在从单片晶圆ALD转向批量ALD来处理钼？如果是这样，这会对Lam产生什么影响？

Tim Archer：不是的。我的意思是，嗯，在这一点上，如果我们看——我们之前曾说过，在采用顺序方面，NAND会是第一个采用钼的，我们正在看到这一点。接下来是晶圆代工和逻辑芯片，然后最终是DRAM。我们现在可以说的是，那些已经承诺在NAND中生产使用钼的客户已经选择了Lam的设备。我们在那里有非常强大的地位。而且我认为其价值——我们过去谈到过——意味着在整个ALD钼的首次生产爬坡过程中，我们正在建立装机基础。我们正在使设备成熟。我们正在获得工艺学习经验。你知道，竞争对手不会放弃。

这是一个极其重要的市场，也是我们谈到过的一个重大转折点。我们对我们的单片——你知道，我们称之为单片晶圆钼——感觉非常好，但是，如果你看设备本身，它在一个腔室内有多个工位，以便为我们自己提供高生产率。所以你知道，那是当今行业生产工具的首选。我们打算继续保持这种状态。

Krish Sankar：明白了。非常感谢，Tim。

Doug Bettinger：谢谢，Krish。

主持人：下一个问题来自摩根大通的Harlan Sur。请讲。

Harlan Sur：下午好，季度执行做得很棒。你知道，正如你们的许多客户对计算和存储需求的突然增长感到惊讶一样，因此对更多GPU、XPU、CPU以及相关内存和存储的需求增加，他们显然在支持这一需求曲线的近期到中期产能方面有些措手不及，对吧，正如你们所概述的。更强劲的需求速度是否对你们的制造能力和采购必要组件和子系统的能力产生了类似的影响，你们的供应链中是否存在任何瓶颈？

Tim Archer：嗯，这并非没有大量艰苦的工作。但是，你知道，一个好消息是，我们在新冠疫情后以及当时发生的供应短缺问题上做了大量的调查研究，在我们自己的系统中。我们做了很多改进。Doug刚才谈到了我们制造设施的全球性质。从美国、欧洲遍布整个亚洲。我们在供应链方面也研究了同样的问题。我想说，与我们遇到那些短缺时相比，今天我们已经建立了一个更强大、更广泛、更深入的供应链。

所以，你知道，我不想低估我们供应链团队今天为满足客户所有这些加急提前要求所做的艰苦工作。这是非常艰苦的工作。但今天，我想说我们不是任何设备的主要制约因素。相比之下，洁净室空间是行业的制约因素。因此，随着行业的持续发展，我们需要继续努力，再次扩大我们的产能，正如我所说的，让我们自己的运营更快。这就是为什么我们做了像自动化仓库这样的事情，使我们能够从供应商那里收到零件到进入制造的速度更快、更高效。

所以我们只是不断努力提高我们的运营速度。这样我们就不会成为制约因素。

Harlan Sur：感谢。那么我的第二个问题，你知道，显然你们业务的重要且增量的驱动因素之一就是先进封装和HBM。你们在2024日历年度的先进封装收入做到了10亿美元以上。我认为是这样。你们预计今年将实现40%以上的强劲增长。但你们能否量化一下团队在2025日历年度先进封装增长了多少？然后在今年40%的增长中，是更多由2.5D、3.5D先进封装驱动还是由HBM驱动？

Doug Bettinger：是的，Harlan。除了告诉你2025年封装增长良好之外，我们没有量化具体数字，我想我们就保持这样吧。Tim告诉了你今年的40%。所以我们对那里发生的事情感到非常兴奋。我会让Tim谈谈技术方面。

Tim Archer：是的。我们把它们归在一起了。我的意思是，HBM确实很强劲。显然，那里有强劲的需求。但是，我也谈到了跨先进代工逻辑的更复杂封装方案。这对我们来说也是一个重要的驱动因素。现在，我们先进封装能力的伟大之处在于它们被用于所有设备类型的先进封装。所以，你知道，像铜电镀这样的技术。像蚀刻这样的技术。介电间隙填充。这些都是成功的真正基础技术。所以我们认为这是一项非常重要的业务，我们已经谈到我们继续在该领域投资新技术。谢谢。

Doug Bettinger：谢谢，Harlan。

主持人：下一个问题来自Bernstein Research的Stacy Rasgon。请讲。

Stacy Rasgon：嗨，各位。谢谢回答我的问题。我的第一个问题是，Doug，你明确表示这是下半年占比较重的一年，这没问题。那这对上半年意味着什么？比如，三月季度是谷底吗？你认为在下半年出现拐点之前，业绩会在三月的水平上保持相对平稳吗？你对这一年的走势是怎么看的？

Doug Bettinger：是的，Stacy，这是个很好的问题。坦率地说，就我现在的判断，我认为我们每个季度都会比前一个季度有所增长。我不会给你一个精确的数字。我们对三月季度感觉良好。我认为六月可能会在此基础上增长。九月继续增长。最终无论从晶圆前端设备（WFE）的角度还是从我们的收入角度来看，都会是下半年占比较重的一年。

Stacy Rasgon：我想要达到那个目标，你们需要在下半年的增长率上出现拐点吗？我猜部分原因是比较基数的关系，这让事情变得更容易。但你认为会有拐点吗？还是你认为增长是稳定的？或者

Doug Bettinger：我认为是相当稳定的。我的意思是，部分原因将取决于，好吧，每个客户有多少洁净空间可用？我认为他们还在试图弄清楚，我们也是。这就是为什么我没有给你更具体的信息。它会是下半年占比较重，但就像我说的，我认为在整个2026年，你会看到逐季增长。

Tim Archer：Stacy，我想补充的唯一一点是，我刚才要补充的是，你知道，我关于基本上每个客户都在要求提前交付的评论，所以存在某种程度上，你知道，我们是否能够将一小部分加速到，你知道，上半年。我们仍然会在下半年看到增长，因为显然，这可能意味着事情也开始从明年上半年提前。我们处在一个需求和时间要求都在加速的环境中。你知道吗？

所以，你知道，我认为回到之前被问到的关于限制因素的问题，我认为我们需要在这一年中观察这些因素如何发展，以了解，你知道，我们能做多少。

Stacy Rasgon：明白了。谢谢。这很有帮助。我的第二个问题，我想问关于中国的情况。所以，Doug，我想你说你预计中国会同比持平。那是对市场的陈述，还是对Lam收入的陈述？而且百分比应该会下降。我猜是，我不知道，在2025日历年大约是36%左右。你之前谈到过，比如30%的门槛。你认为会达到那个30%，还是认为只是下降但不会完全达到那里？

Doug Bettinger：是的，Stacy。这个评论，实际上我们做出的是我们认为中国的晶圆前端设备（WFE）从2025年到2026年是持平的，而其他所有地区都会增长。所以作为总数的百分比，它会下降。我们没有给出一个精确的数字。无论是在30%出头还是接近30%，大概就是在那个范围内。部分原因也将取决于中国以外地区有多少增长。这显然也是一个分子分母的问题。

Stacy Rasgon：是的。我明白了。我明白了。非常感谢。谢谢。

Doug Bettinger：谢谢，Stacy。

主持人：下一个问题来自Jefferies的Blayne Curtis。请讲。

Blayne Curtis：嘿，各位。谢谢让我提问。有几个问题。也许，Doug，我想了解一下Reliant的强劲表现，你知道，在中国市场下滑的情况下。这是跨国公司的需求吗？我只是好奇你们在哪里看到这种需求。我知道你说过它是波动的。我只是好奇为什么它增长了这么多。

Tim Archer：这是跨国公司和中国两方面都有，Blayne。

Blayne Curtis：明白了。谢谢。然后关于NAND方面，你知道，显然需求非常强劲。你们谈到升级正在更早发生。这是否也属于下半年权重较大的情况？我的意思是，它不是在等待洁净室空间。我只是有点好奇NAND在这里的情况。

Doug Bettinger：可能，它确实是下半年权重稍大一些，Blayne。

Blayne Curtis：好的。谢谢。

Doug Bettinger：谢谢，Blayne。

主持人：下一个问题来自德意志银行的Melissa Weathers。请讲。

Melissa Weathers：你好。谢谢。我想回到NAND方面，谈谈Tim在准备好的发言中提到的关于NAND在数据中心应用扩展的内容。而且，Doug，你也提到了一些CES上的公告。那么，正确的理解是，数据中心的这些应用相比你们之前的预期已经扩展了吗？因为你们已经谈论NAND在数据中心好几个季度了。这样理解对吗？然后这对你们的Moly ALD、300层类型的设备以及你们可以获得的市场份额扩张意味着什么？

Tim Archer：是的。当然。我认为我们将其描述为一个新的使用场景。所以我不认为我们预见到了这个特定的使用场景，它与AI推理以及TD缓存的扩展等相关。我认为我们之前的估计更多是基于使用企业级SSD的传统存储。所以是的，这是一个扩展，并且为NAND带来了一个更长期的增长机会。因此，这将超出我们一年前在投资者日给出的预测范围。关于NAND的长期展望。

Melissa Weathers：很好。谢谢。然后关于库存方面有一个快速的问题。Doug，我只是想了解一下你如何看待零部件可用性以及你们根据需求扩大生产的能力。你能否帮我们提供一个框架，说明你如何从天数或美元基础上考虑库存？

Doug Bettinger：是的，Melissa。不，这是个很好的问题。听着。如果我们对事情的发展判断正确，那么很可能随着今年的推进，我们需要在总美元金额上建立一些库存，对吧？当业务增长时，你必须为不断增长的业务准备好东西。所以我认为这肯定会发生。我们将继续专注于资产利用率和效率，并希望能够从现在开始稍微提高周转率。但我们肯定需要在营收增长之前建立一些库存。所以我们将致力于所有这些事情，并且倾听。

Melissa Weathers：谢谢。

Doug Bettinger：谢谢，Melissa。

主持人：下一个问题来自富国银行的Joe Quatrochi。请讲。

Joe Quatrochi：嘿。感谢回答问题。也许只是对此的一个后续问题。在你们的供应链中是否有任何领域你们正在向供应商施压，可能成为潜在的短缺领域？或者你们是否觉得有可用的产能来继续支持你们所说的增长？

Tim Archer：嗯，我认为我们目前还没有看到重大问题的迹象。我已经评论过几次了。鉴于需求加速的性质和高水平的需求，这显然是大量的工作。还有客户要求提前交货，你知道的，都在我们正常的交货期内。但在这个时候，你知道，我们正在我们的全球供应链中努力工作，以确保我们能够满足需求。

Joe Quatrochi：好的。也许作为后续问题，中国现在预计将持平。这是否反映了附属规则影响重新进入整个公司基础的晶圆厂设备（WFE），或者就你们的同行而言？还是你们在中国看到的潜在需求也发生了变化？

Doug Bettinger：可能有一点附属规则的影响。但坦率地说，我认为Joe，在中国有广泛的客户群在支出，与附属规则无关。所以这是那里发生的一切事情的综合体。非常广泛。

Tim Archer：谢谢。

Doug Bettinger：谢谢，Joe。主持人，我们再回答最后一个问题。

主持人：好的。我们的下一个问题来自瑞穗证券的Vijay Rakesh。请讲。

Vijay Rakesh：哦，谢谢。感谢让我提问。嗨，Tim和Doug。关于晶圆代工方面有个简短的问题。我想中国市场是下降的，我猜。你提到了关联公司规则，但你们的晶圆代工业务同比增长几乎超过100%。我只是想知道，当你们展望26-27年，随着一些领先制程晶圆厂的加速发展，你们如何看待这个路线图？

Tim Archer：是的。嗯，我想，从路线图角度来说它会是什么样子，你知道，每个技术节点，我们说过从蚀刻和深度密集度角度来看Lam的机会，以及我们的工具，你知道，像Aqara和其他工具如何适配其中。我们的机会变得更大。随着你向前推进，你开始看到一些事情，我们再次预期，你知道，未来的节点卡在二十七、二十八。你知道，引入像背面供电这样的技术。再次，先进封装在更多领先制程晶圆代工领域的更多使用。所有这些事情对我们来说都是有利的，无论是从SAM（可服务市场）还是份额角度来看。

所以从产品角度来说，这对我们来说是一个非常好的前景。

Vijay Rakesh：明白了。然后在DRAM方面，我知道你简要提到了具有16层的HBM4。显然，这相比目前HBM的水平是一个很好的提升。你能谈谈这对你们的，你知道，晶圆厂设备支出的内容以及DRAM HBM方面的增长会产生什么影响吗？

Tim Archer：谢谢。是的。我是说，就一般情况而言，我的意思是，最终发生的情况是你转向下一代HBM芯片变得更大。这通常是造成大部分问题的原因，相对于我们谈论洁净室空间限制时，你需要更多的洁净室空间和更多的工具设备来满足从晶圆厂产出的需求。因此，这就是我们试图传达的——显然，性能提高了。但所需的空间和所需的设备增加了。

Doug Bettinger：是的。感谢大家今天的提问。今天的电话会议到此结束。我们期待在会议巡回中见到大家，我们会外出路演。所以感谢大家今天的时间。

主持人：谢谢大家。会议现在结束。你们现在可以断开连接了。

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周三数据显示，SK海力士2025年全年营业利润达47.2万亿韩元，超过三星电子次日公布的43.6万亿韩元。这是SK海力士自2012年被SK电讯以约30亿美元收购以来，首次在年度利润上超越三星。三星存储芯片部门2025年营业利润约为24.9万亿韩元。

这一业绩逆转的核心驱动力是高带宽存储器（HBM）市场。SK海力士巩固了其在这一AI处理器和服务器专用芯片领域的全球领导地位，获得了英伟达等客户的大量订单。Counterpoint Research估计，SK海力士在2025年第三季度HBM市场的收入份额达57%，而三星仅为22%。

对投资者而言，这场竞争远未结束。三星正在扩大HBM销售，计划今年开始交付第六代HBM4产品。分析师预计，SK海力士将保持HBM4市场的高份额和主导地位，但三星有望在新一代产品上取得实质性进展。

AI基础设施热潮催生新赢家

SK海力士的成功建立在其HBM技术的领先地位之上。高带宽存储器是一种专用芯片，用于英伟达等公司生产的AI处理器和服务器。

"SK海力士显然是亚洲杰出的'AI赢家'，"Counterpoint Research研究总监MS Hwang表示，该公司在HBM和其他AI服务器芯片的质量和供应方面的领先地位，在当前AI基础设施热潮阶段至关重要。

SK海力士提前布局HBM市场，去年获得了英伟达存储器合同的最大份额。据当地媒体周三报道，SK海力士已获得英伟达下一代Vera Rubin产品超过三分之二的HBM供应订单。

SK海力士还在更广泛的DRAM市场小幅领先三星。DRAM即动态随机存取存储器，用于个人电脑、服务器和数据中心等计算设备的临时数据存储。Hwang指出，即使三星在2025年第四季度重新夺回存储器收入排名首位，SK海力士仍保持了这两个领域的市场领先地位。

三星力图在新一代产品上突围

竞争正在升温。三星和美光等竞争对手已在HBM领域取得一些突破。

三星已扩大HBM销售，并表示按计划将在今年开始交付HBM4产品——最新的第六代HBM技术。SemiAnalysis专注于存储器和AI供应链的分析师Ray Wang表示："我们预计三星将在为英伟达新产品提供HBM4方面实现重大转变，摆脱去年的质量问题。"

尽管如此，分析师仍预计SK海力士将在HBM4市场保持高份额并维持主导地位。"HBM4竞赛实际上是SK海力士和三星之间的较量，因为我们认为这两家公司比美光更具竞争力，"Wang表示。

他补充道："我们预计SK海力士将保持其在HBM4的领先地位，而三星将取得实质性进展，在HBM4上比前几代产品更具竞争力。"

这场技术竞赛的结果将直接影响全球AI芯片供应链格局，并决定韩国两大半导体巨头未来的市场份额分配。对于押注AI基础设施的投资者而言，密切关注两家公司在HBM4量产和客户认证方面的进展至关重要。

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1月29日，丰田最新公布的数据显示，集团全球销量较上年增长4.6%，涵盖丰田和雷克萨斯品牌车辆，以及小型车部门大发和卡车制造商日野汽车的销量。这一增长主要由美国和日本市场驱动，两个市场合计占母公司销量的五分之二以上。

相比之下，排名第二的德国大众汽车集团本月公布的数据显示，2025年销量下降0.5%至略低于900万辆。大众正寻求在本土削减成本，同时应对全球市场的激烈竞争，丰田与大众之间的销量差距进一步拉大。

数据显示，丰田母公司旗下的丰田和雷克萨斯品牌车辆销量在2025年增长3.7%至1050万辆，同样创下历史新高。这一增长主要得益于美国市场对混合动力车型的强劲需求。

从日本出口到美国的车辆激增14.2%至约61.5万辆，其中RAV4 SUV是最受欢迎的车型之一。

从动力系统构成来看，汽油-电动混合动力车型占丰田母公司全球销量的42%，而纯电动汽车仅占1.9%。这一数据凸显了丰田在混合动力技术上的战略重点，以及该公司在向纯电动转型方面相对谨慎的态度。

分析认为，混合动力车型的强劲表现成为丰田保持市场领先地位的关键因素，特别是在美国等对混合动力接受度较高的市场。

在全球最大汽车市场中国，尽管面临激烈竞争，丰田销量仍微增0.2%，这是四年来首次实现正增长。这一表现显示丰田在中国市场的颓势得到初步遏制。

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根据铠侠1月29日周四发布的声明，现年63岁的Hiroo Oota将接替70岁的Nobuo Hayasaka，后者将转任高级执行顾问。这项任命将在公司原定于6月举行的年度股东大会获得批准后正式生效。

作为NAND闪存发明者东芝的分拆公司，铠侠正受益于全球AI基础设施建设热潮，该趋势显著提振了存储芯片的需求和价格。公告发布后，铠侠股价扭转了早前的跌势，上涨约2%，延续了其自2024年底首次公开募股（IPO）以来超过12倍的涨幅。

此次领导层交接正值铠侠IPO一周年之际。公司董事会认为，鉴于AI推动的芯片需求激增，目前是进行过渡并加速增长的适当时机。

半导体老将掌舵

Hiroo Oota是一位资深的半导体行业专家，职业生涯的大部分时间都致力于该领域。他于1985年加入东芝，此前曾在后来更名为铠侠的东芝担任工程职务。他的技术背景和长期经验被视为应对当前复杂市场环境的关键资产。

Omdia分析师Akira Minamikawa指出，管理一家存储芯片公司是一项极具挑战性的工作。考虑到该市场以繁荣与萧条的周期性波动著称，把握投资时机至关重要。他认为，领导者需要身处一线，积极出差并参与销售，对客户真实想法的细微转变保持高度敏感。

AI热潮驱动战略转型

铠侠的高性能存储解决方案，如NAND和企业级固态硬盘（eSSDs），正逐渐成为数据中心的关键组件。随着全球科技公司竞相开发人工智能，这些产品已从大宗商品升级为必不可少的基础设施，这直接重塑了铠侠的市场地位。

作为苹果公司的供应商，铠侠正利用这股浪潮巩固其作为行业领导者的角色。公司声明强调，新任CEO的首要任务是在这一需求激增的背景下加速公司增长。市场反应表明，投资者对这一领导层平稳过渡及公司在AI时代的增长前景持乐观态度。

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与此同时，黄仁勋透露了公司其他业务进展。他表示，英伟达下一代产品Rubin的需求"极其强劲"。这款新品被视为公司维持人工智能芯片市场领导地位的关键产品。

在战略合作方面，英伟达正与英特尔合作开发定制X86处理器。这一合作标志着两家芯片巨头在特定领域的协同。他预计英伟达今年将实现大幅增长。

他表示，台积电未来十年需要增加巨大的产能。台积电的晶圆产出将超过中国台湾的可用能源供应。能源问题不仅是中国台湾面临的挑战，对美国和欧洲而言同样是重大难题。

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据追风交易台信息，摩根士丹利调研团队于1月26-28日密集走访了多家整机厂商（傅利叶、开普勒、MagicBot）和核心零部件供应商（绿的谐波、恒立液压、双林股份、振宇协能、福莱特、卧龙电驱、思灵科技），分析师观察到一个关键变化：领先者与落后者之间的差距正在迅速扩大，首轮行业洗牌即将到来。

大摩分析师认为，具备技术实力和量产能力的核心零部件供应商将在这轮产业化浪潮中占据主导地位。随着2026年行业出货量实现数倍增长，具备先发优势的供应商将获得显著的市场份额和定价权。

零部件供应商方面，恒立液压和思灵科技正根据北美整机厂商的生产计划准备产能——该客户计划到2026年7月实现每周1000台的产能，年底进一步提升至每周2500台。绿的谐波更是预计具身机器人业务将实现指数级增长，有潜力与其工业机器人出货量持平。

这些数字背后的关键支撑来自政府背景项目。早期出货量仍主要依赖研发和政府支持的项目采购。调研中走访的大多数整机厂商都有向数据采集中心的出货记录或获得了政府支持。

摩根士丹利在实地考察中观察到一个决定性差异：整机厂商之间在任务能力和执行效率/速度上出现了明显分化。随着行业在2025年告别视频演示阶段，2026年增加的客户反馈和实际出货将进一步揭示这一差距。

这种分化不仅体现在出货量上，更关键的是谁能完成从实际部署到迭代改进的闭环——包括模型优化、任务能力提升和成本控制。尽管单位出货量快速增长，但机器人操作能力的改进速度仍然缓慢，受限于模型、数据和算力。

大摩判断，落后的初创企业将在行业加速期更难追赶，首轮洗牌可能很快发生。此外，零部件供应商透露，来自其他行业的公司如小鹏和小米也在加速其机器人开发。

零部件供应商市场同样呈现明显的领先者优势。拥有更强技术实力和量产能力的供应商（更好的质量、一致性、良率、成本以及海外供应准备）正在扩大市场领先地位，在领先整机厂商中获得更高的渗透率。

供应商正在从单一零部件竞争转向模块级产品供应，包括执行器、模块、电机、轴承甚至自产设备。这一战略旨在帮助客户降低集成复杂性、提高一致性和质量控制，从而获取更高价值和利润率，避免单一零部件的价格竞争。

尽管行业仍处于早期阶段，海外扩张已成为关键焦点。

领先的国内整机厂商去年海外销售贡献为"个位数"百分比，仅在2025年下半年配置海外销售团队，预计今年国际业务将有更强增长。来自北美的需求倾向于研发和数据采集。

整机厂商正在多场景试点中寻找可重复、可扩展的应用案例，包括工业、零售、医疗、物流、引导/展示等。

大摩继续预期渐进式发展轨迹：由人机协同数据飞轮驱动的缓慢的、逐场景推进，而非快速的、统一的通用操作突破。

领先国内整机厂商预计2026年出货量的三分之一来自娱乐/商业服务，三分之一来自工业/数据采集，其余来自研发。

傅利叶预计2026年60%的收入仍将来自研发/教育/数据采集，10%来自娱乐，其余来自工业和养老。开普勒目前在物流、工业装卸方面有应用案例（处于概念验证阶段），目标2026年进入商业服务（影院/咖啡店）。MagicBot聚焦工业装卸/检查、引导/展示、无人零售和药房。

这些应用验证表明，人形机器人商业化仍需时间，但产业化进程已不可逆转，具备真实技术实力和量产能力的企业将在这场竞赛中胜出。

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29日，雅加达综合指数周四盘中一度暴跌10%，触发30分钟交易暂停。此前一天该指数已下跌超7%并同样触发熔断。自周二MSCI发布警告报告以来，该指数累计跌幅已超15%。

MSCI在报告中指出，印尼证券交易所的公开交易股票数据源存在"根本性可投资性问题"，并表示将停止调整其指数中的印尼证券，包括停止纳入新股票。该机构警告称，如果5月前问题未得到解决，印尼可能被从新兴市场降级为前沿市场。

高盛周四将印尼股票评级下调至"低配"，并警告MSCI的降级威胁"可能引发大规模抛售"。高盛在另一份报告中预计，印尼股市可能面临近80亿美元的资金外流，这一风险"市场尚未充分消化"。

MSCI冻结指数调整并警告降级

MSCI表示，在与监管机构协商解决所谓"可投资性风险"期间，将冻结其产品中印尼相关条目的更新。该机构指出，问题集中在股票所有权、交易和价格形成机制的透明度不足。

这一警告对印尼市场影响重大。MSCI是全球最大的指数提供商之一，数十亿美元的被动投资资金跟踪其指数。降级将迫使追踪型基金抛售印尼股票，而业绩以基准指数为参照的主动型基金经理也可能需要减持。

如果降级为前沿市场，印尼将与孟加拉国、巴基斯坦、斯里兰卡和越南处于同一级别。不过，分析师目前认为这种情况发生的可能性不大。

高盛预警资金外流规模

据路透社报道，高盛在下调评级时表示，若MSCI降级，可能导致22亿至78亿美元的资金外流，尽管该行认为降级可能性较低。

高盛策略师指出：

"我们预计市场将持续承压，目前不是入场时机。印尼正面临宏观挑战，包括私人消费疲软、信贷增长放缓，以及财政赤字接近法定上限GDP的3%。"

纽约梅隆银行香港高级策略师Wee Khoon Chong表示，外国投资者一直在抛售印尼股票，股价"激进"下跌"可能增加进一步的投资者外流压力"。他补充称：

"时机很不利，因为印尼货币同时面临财政和赤字相关的贬值压力。"

更广泛的经济和政治担忧

印尼股市动荡的背景是，在总统Prabowo Subianto领导下，外界对该国经济前景和财政状况的担忧加剧。Prabowo承诺增加社会支出，而政府收入却在下降。

印尼卢比一直在历史低点附近徘徊，这也受到央行独立性担忧的推动。Prabowo提名其侄子Thomas Djiwandono担任央行副行长，该提名本周获得议会确认。此前，他去年突然解雇了备受尊敬的财政部长Sri Mulyani Indrawati，这些举动削弱了外界对其财政管理的信心。

据路透社援引LSEG数据，海外投资者2025年已抛售价值13.96万亿印尼卢比（约8.34亿美元）的印尼股票，创下2020年以来最严重的资金外流，1月份抛售仍在继续。

T. Rowe Price驻新加坡投资组合专家Rahul Ghosh表示：

"MSCI的警告以及任何未来行动可能对经济产生更广泛的负面影响，如果这使得资本筹集变得更加困难或成本更高，从而增加负反馈循环的风险——因此一些市场参与者可能提前降低风险敞口。"

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随着AI工作负载从训练转向推理，SSD在AI数据中心的部署扩大，数据中心对NAND闪存的采购规模激增，为非传统领先厂商创造了市场机遇窗口。

铠侠与闪迪维持了超过25年的深度合作，通过合资与联合开发，双方共同分担昂贵设备与研发支出，以规模效应摊薄成本。

在技术路线上，闪迪聚焦将HBF集成进英伟达、AMD与Google的产品。铠侠则更侧重SSD端的性能跃迁。

据EE Times报道，随着AI工作负载从训练转向推理，SSD在AI数据中心的部署扩大，NAND因此迎来新的需求推力。

对投资者而言，这意味着NAND的景气不再只依赖传统消费电子波动，而是更多绑定数据中心侧的资本开支与架构演进。

这一趋势为铠侠和闪迪提供了关键机遇。传统市场格局中，三星、SK海力士和美光长期占据主导地位。但AI基础设施的快速扩张创造了巨大的供应缺口，数据中心运营商为确保供应链稳定，开始积极寻求多元化的供应商组合。

TrendForce数据显示，2025年第三季度三星以32.3%领跑，SK海力士为19.3%。铠侠以15.3%位列其后并超过美光，闪迪为12.4%，两家公司在全球NAND版图中的影响力上升。

铠侠与闪迪维持了超过25年的深度合作。两家公司运营着日本的Yokkaichi与Kitakami等NAND生产基地，是全球最大的NAND闪存生产据点之一。

技术上，双方共同开发BiCS FLASH 3D NAND，目前已到第8代BiCS8（218层）。据Knowing.asia报道，第10代、超过300层的产品计划于2026年开始生产。

在资本开支压力下，这种联合模式的意义在于摊薄成本。Knowing.asia称，通过合资与联合开发，双方共同分担昂贵设备与研发支出，以规模效应对抗韩国存储巨头。

市场重心上，据Knowing.asia报道，铠侠和闪迪两者的市场重心明显分化，铠侠主要向日本及全球大型电子制造商供货，闪迪则主导消费存储市场，并在北美及海外企业级SSD领域占据强势地位。

技术路线上，HBM受限于容量与成本，NAND通过HBF（高容量近存储）与AI SSD（智能预处理）两种技术路线优化AI架构。

据Sisa Journal报道，闪迪瞄准在2027年末至2028年初将HBF集成进英伟达、AMD与Google的产品。报道称，HBF采用类似HBM的TSV垂直堆叠，但基于NAND，可在更低成本下提供更大容量，容量约可达到HBM的10倍，但速度仍不及HBM。

铠侠则更聚焦SSD端的性能跃迁。日经报道称，铠侠计划到2027年推出速度接近现有产品100倍的新型硬盘，并与英伟达合作面向生成式AI服务器，产品可直接连接GPU，部分替代HBM以提升GPU内存容量。

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2026年1月29日，特斯拉CEO埃隆·马斯克宣布，2026年资本支出将“非常大”；将终止Model S和Model X项目。

2025 年特斯拉全年交付约 160多万辆中，包括 Model S/X 在内的 “Other Models” 只有约5万辆出头，量级已边缘化。

Model S 和 Model X这两款曾经定义了特斯拉早期“高端电动车”理念。如果放在传统车企的语境里，终止这两个项目相当于奔驰放弃 S-Class，宝马停掉 7 系。

这同样是为未来的人形机器人让路。

马斯克透露，在把特斯拉加州弗里蒙特工厂的Model S/X生产线改造成擎天柱生产线后，其机器人的产量将达到每年100万台。

值得一提的是，马斯克还同时宣布，新一代 Roadster将在4月首次亮相。

这款最早在2017年发布概念与预订计划，历经接近10年跳票与沉默，如今又被重新拉回舞台中央。这更多是对极端性能与技术符号的再一次展示，高昂的价格大概率与规模化产品层级无关。

这背后反映的并不是单一产品的成败，而是企业经营逻辑的明确。

1.旗舰车退役

Model S 和 Model X 诞生的年代，电动车仍然处在“技术展示品”的位置。

续航、性能、智能化、设计感，每一个维度都需要一个标杆产品去打破市场偏见。

从这个意义上说，S/X 的角色更像是产业教育工具。

它们的任务不是走量，而是证明电动车可以比燃油车更快、更智能、更具未来感。

十年之后，这个任务已经不再稀缺。

高端电动车市场里，传统豪华品牌完成电动化转型，新势力构建自己的高端叙事，消费者对“电动=低端”的认知早已翻篇。

当示范意义消失，旗舰车就要被放在一个更现实的位置来权衡，即在公司规模、成本结构和技术飞轮中，究竟处在什么位置。

从制造体系看，S/X 与 Model 3/Y 属于两代产品哲学。

前者诞生于特斯拉仍然以工程突破为核心目标的阶段，起初平台复杂、定制化程度高、零部件体系分散。

后者则是为自动化、降本和全球复制而生，强调平台。

当一家公司的增长引擎从技术领先转向追求规模效率，复杂度就会变成系统成本。

S/X的年销量在特斯拉披露中已和Cybertruck、Semi共同被纳入“Other”序列，与Model Y单一车型的百万级规模相比，已经不再具备资源配置上的优先级。

从资本效率角度看，同样的工程团队、产线资源和供应链议价能力，是投向低产量、高复杂度的旗舰车型，还是投向可以持续放大规模和数据的主力平台？

特斯拉习惯了第一性原理的答案显然偏向后者。

2.去品牌、效率中心与挑战

传统车企经营的是品牌结构。

低端车型负责走量，中高端车型负责利润，旗舰车型负责天花板和溢价能力。哪怕销量有限，旗舰车依然是整个价格体系的支点。

特斯拉更像是在经营一个效率系统。包括制造效率、供应链整合能力、软件与数据规模、自动化水平，以及未来潜在的平台型业务。

在这个结构里，产品的价值不只体现在毛利率上，而体现在它能否放大系统的规模效应。

Model 3/Y是数据入口、制造平台和全球供应链复制的核心节点，相比之下已难有规模的S/X对飞轮转速的贡献有限。

其实这件事放在特斯拉的对外叙事中，并不令人意外。

自动驾驶、算力平台、能源系统和人形机器人，开始取代“下一代车型”，成为资本市场关注的核心变量。

从“卖硬件”走向“运营平台和系统”，这是一种典型的产业跃迁故事。

这个框架下，旗舰豪华车的象征意义徒有虚表，它既不能显著贡献数据规模，也难以成为新技术的规模化试验场，反而会占用工程资源和产线空间。

从企业内部视角看，这不仅是产品线调整，更是一次资源重分配。

放弃旗舰产品线，并不是没有代价。

一方面，特斯拉在高端市场的品牌锚点会被削弱。

当价格体系不再由“天花板车型”托底，中端产品在价格战中的承压能力，会比传统豪华车体系更强地暴露出来。

另一方面，未来叙事的兑现节奏本身具有不确定性。

自动驾驶和机器人属于长周期技术路线，一旦商业化进展放缓，公司的估值逻辑仍然会被拉回“卖车为主”的现实框架中。

在这种情况下，没有高端产品线作为利润缓冲区，周期波动会更直接地反映在财务报表上。

从产业视角看，S/X 的退场更像是特斯拉对自身定位的又一次明确表态。

它早已不再试图成为一家品牌梯度完整的汽车集团，而是铁了心押注成为一家以制造为基础、以AI和自动化为上层结构的工业科技公司。

成，则是新物种；但不成，仍要回到汽车产业的竞争逻辑中，重新接受规模、成本和周期的检验。

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全球AI领域的领军人物、Anthropic联合创始人兼首席执行官达里奥·阿莫迪（Dario Amodei）近日发布了一篇题为《技术的青春期》（The Adolescence of Technology）的深度长文。在这篇长约19000字的文章开篇，Amodei引用了卡尔·萨根《接触未来》中的场景，直言人类正处于一个“动荡而不可避免的成年礼”边缘：

“人类即将被AI赋予几乎无法想象的力量，但我们现有的社会、政治和技术体系是否具备驾驭它的成熟度，目前仍深陷迷雾。”

他在文中警告，一种在生物学、编程、数学等领域全面超越诺贝尔奖得主的“强大AI”（powerful AI），极有可能在未来1-2年内，即2027年左右问世。

Amodei将此视为人类文明的严峻考验，他预测AI在未来推动全球GDP增长率达到10-20%的同时，也可能在1-5年内取代50%初级白领工作，并导致极端的财富集中。他呼吁对芯片出口实施严格管制以遏制AI滥用风险，并警示AI可能使生物武器制造门槛大幅降低。尽管风险巨大，但他认为若应对得当，人类仍有望迎来技术带来的繁荣未来。

Dario Amodei 视频截图

“数据中心里的天才国度”：1-2年内的剧变

Amodei在文中详细描绘了这种“强大AI”的形态：它不仅仅是一个聊天机器人，而是一个“居住在数据中心的千万天才国度”（country of geniuses in a datacenter）。

根据他的定义，这种AI模型在纯智力层面将全面超越诺贝尔奖得主，能够证明未解的数学定理、撰写极高水平的小说，并从零开始编写复杂的代码库。

这种AI系统还具备通过文本、音频、视频及互联网接口自主行动的能力，甚至能以超越人类10-100倍的速度控制物理设备和机器人。

更关键的是，这种AI具备高度的自主性和行动力。它不再是被动回答问题的工具，而是能够像聪明的员工一样，自主执行耗时数小时甚至数周的任务。Amodei指出，用于训练该模型的资源可以被复用以运行数百万个实例，这些实例可以独立行动，也可以像人类团队一样协作。

他透露，Anthropic内部的开发进度显示，AI已经开始承担大量编码工作，这种“自我加速”的反馈循环正在逐月增强。

Amodei写道：“如果指数级增长继续下去——这虽然不是确定的，但已有长达十年的记录支持——那么AI在本质上所有方面都比人类更强，这不可能超过几年时间。”

经济双刃剑：GDP狂飙与白领危机

这一技术飞跃将对全球经济和劳动力市场造成前所未有的冲击。

一方面，他预测AI将成为经济增长的核动力，可能带来“10-20%的持续年GDP增长率”，科学研发、制造业和金融系统的效率将呈指数级提升。他甚至大胆预测，未来可能会出现年收入达3万亿美元、估值达30万亿美元的超级AI公司。

但另一方面，他发出了严厉的劳动力市场预警。Amodei重申了他之前的预测：“AI可能在未来1-5年内取代50%的入门级白领工作。”

他警告称，这不同于工业革命时的农业转型，AI是“通用的劳动力替代品”，且变革速度极快，人类可能来不及适应。这种极端的财富集中可能导致“单一的个人拥有GDP的可观份额”，现有的税收和分配体系将面临崩溃。

更深远的是经济权力的极端集中。Amodei指出，在强大AI驱动的经济增长中，少数公司和个人可能积累起史无前例的财富。他以洛克菲勒财富占当时美国GDP约2%为例，指出当今首富已超过这一比例。

“我们可以想象AI公司、半导体公司……导致个人财富轻易突破万亿美元。”这种集中可能侵蚀民主赖以生存的社会契约，因为“民主最终依赖于整个人口对经济运行是必要的”这一理念。

“外科手术式”防御AI滥用：监管、出口控制与行业自律

面对如此错综复杂的风险矩阵——包括AI自主失控、生物武器等大规模杀伤性工具的滥用、AI专制——Amodei承认，完全停止或大幅放缓AI发展已不现实。关键在于精准应对。

比如Amodei对国家和个体层面的AI滥用表达了深深的忧虑，尤其是生物武器领域。他担心AI将消除制造生物武器的知识壁垒，让一个“想要杀人的疯子”拥有“博士级病毒学家”的能力。

“我担心的是，把一个强大的AI交给每个人，实际上就是让恶意（但在其他方面平庸）的人拥有了智慧……如果他们有了轻易杀死数百万人的方法，迟早会有人这么做。”

对于“AI的滥用”他提出了多层次防御思路：

1. 技术层面：通过“宪法AI”（Constitutional AI）为AI塑造稳定、良善的价值观与人格，并大力发展可解释性（Interpretability）技术以窥探AI“内心”。

2. 行业自律：Anthropic自身已在模型中加入针对生物武器信息等风险的“分类器”，尽管这增加了约5%的推理成本。他呼吁全行业提高风险行为透明度。

3. 政府监管：主张从“透明度立法”入手（如其公司支持的加州SB 53和纽约RAISE法案），待证据更充分时再实施更有针对性的规则。他特别强调，对芯片实施出口管制，是“最简单但极其有效的措施”。

4. 经济政策：建议通过累进税制、企业内员工再分配、以及增强的私人慈善来应对转型期的阵痛与不平等。

“陷阱”与希望

Amodei指出根本性的矛盾：“AI是如此强大，如此闪闪发光的奖赏，以至于人类文明很难对其施加任何限制。”巨大的经济利益使得即使最简单的安全措施也面临强大的政治经济阻力。

尽管如此，他最终表达了谨慎的乐观：“我相信，如果我们果断而谨慎地行动，风险是可以克服的——我甚至会说我们的胜算很大。”他呼吁更多人认清形势的紧迫性与重要性，鼓起勇气“坚持原则，即使面对经济利益和个人安全的威胁”。

这篇文章无疑为如火如荼的AI投资热注入了一剂强烈的清醒剂，将技术伦理、地缘政治博弈、宏观经济重构与极端风险等议题，严峻地摆在了全球市场与决策者面前。

《技术的青春期：直面并克服强大AI的风险》全文翻译：

《技术的青春期：直面并克服强大AI的风险》

作者：Dario Amodei (Anthropic CEO)
时间：2026年1月

在卡尔·萨根（Carl Sagan）的小说《接触》（Contact）改编的电影中，有一幕场景是这样的：主角，一位探测到来自外星文明首个无线电信号的天文学家，正被考虑作为人类代表去会见外星人。面试她的国际专家组问道：“如果你只能问[外星人]一个问题，你会问什么？”她的回答是：“我会问他们，‘你们是怎么做到的？你们是如何进化，如何度过这个技术的青春期而没有毁灭自己的？’”当我思考人类目前在AI领域的处境——以及我们正处于何种风口浪尖时——我的脑海不断回到那个场景，因为这个问题对于我们当前的处境是如此贴切，我真希望我们有外星人的答案来指引我们。我相信我们正在进入一个既动荡又不可避免的成人礼（rite of passage），这将考验作为一个物种的我们究竟是谁。人类即将被赋予几乎无法想象的力量，但我们现有的社会、政治和技术体系是否具备驾驭它的成熟度，目前仍深陷迷雾。

在我的文章《慈悲机器》（Machines of Loving Grace）中，我试图描绘一个成功迈入“成年期”的文明梦想，在那里风险已得到解决，强大的AI被以技巧和同情心加以应用，以提高每个人的生活质量。我提出，AI可以为生物学、神经科学、经济发展、全球和平以及工作和意义带来巨大的进步。我觉得给人们一些值得为之奋斗的鼓舞人心的东西很重要，而在这一点上，AI加速主义者和AI安全倡导者似乎——奇怪地——都失败了。但在这一篇文章中，我想直面这个“成人礼”本身：描绘我们将要面临的风险，并尝试开始制定战胜它们的作战计划。我深信我们有能力获胜，深信人类的精神及其高贵，但我们必须正视局势，不抱幻想。

正如谈论利益一样，我认为以谨慎和深思熟虑的方式讨论风险很重要。特别是，我认为至关重要的是：

• 避免末日主义（Doomerism）。 在这里，我所说的“末日主义”不仅仅指相信毁灭是不可避免的（这既是一个错误的信念，也是一个自我实现的预言），更广泛地说是指以一种准宗教的方式思考AI风险。许多人多年来一直在以分析和冷静的方式思考AI风险，但我的印象是，在2023-2024年对AI风险的担忧达到顶峰时，一些最不理智的声音浮出水面，往往是通过耸人听闻的社交媒体账号。这些声音使用了令人反感的语言，让人联想到宗教或科幻小说，并在没有正当证据的情况下呼吁采取极端行动。即便在那时也很清楚，反噬是不可避免的，这个问题会在文化上变得两极分化，从而陷入僵局。到了2025-2026年，钟摆已经摆动，推动许多政治决策的是AI机遇，而不是AI风险。这种摇摆是不幸的，因为技术本身并不关心什么流行，而我们在2026年比2023年更接近真正的危险。教训是，我们需要以现实、务实的方式讨论和解决风险：清醒、基于事实，并具备在不断变化的潮流中生存的能力。

• 承认不确定性。 我在这篇文章中提出的担忧有很多种可能变得毫无意义。这里没有任何内容旨在传达确定性甚至可能性。最明显的是，AI的发展速度可能根本没有我想象的那么快。或者，即使它发展迅速，这里讨论的部分或全部风险可能不会实现（那将是极好的），或者可能还有我没有考虑到的其他风险。没有人能完全自信地预测未来——但我们无论如何都必须尽最大努力去规划。

• 尽可能进行外科手术式的干预。 解决AI风险将需要公司（和私营第三方参与者）采取自愿行动，以及政府采取对所有人具有约束力的行动的混合。自愿行动——既包括采取行动，也包括鼓励其他公司效仿——对我来说是理所当然的。我坚定地相信，政府的行动在某种程度上也是必需的，但这些干预措施在性质上是不同的，因为它们可能会破坏经济价值或强迫那些对这些风险持怀疑态度的不情愿的参与者（而且他们有可能是对的！）。法规产生适得其反的效果或使其旨在解决的问题恶化的情况也很常见（对于快速变化的技术来说更是如此）。因此，法规必须是审慎的：它们应寻求避免附带损害，尽可能简单，并施加完成任务所需的最小负担。说“当人类命运受到威胁时，任何行动都不为过！”很容易，但在实践中，这种态度只会导致反噬。需要明确的是，我认为我们最终很有可能会达到一个需要采取更重大行动的临界点，但这将取决于比我们今天所拥有的更强有力的迫在眉睫的、具体的危险证据，以及对危险有足够的具体了解，以制定有机会解决它的规则。我们今天能做的最具建设性的事情是倡导有限的规则，同时我们去了解是否有证据支持更强有力的规则。

话虽如此，我认为谈论AI风险的最佳起点与我谈论其利益的起点相同：明确我们正在谈论什么水平的AI。对我来说，引发文明担忧的AI水平是我在《慈悲机器》中描述的“强大的AI”（Powerful AI）。我将在这里简单重复我在那份文件中给出的定义：

所谓“强大的AI”，我指的是一个AI模型——在形式上可能类似于今天的LLM（大语言模型），尽管它可能基于不同的架构，可能涉及多个交互的模型，并且可能以不同的方式训练——具有以下属性：

• 就纯粹的智力而言，它在大多数相关领域（生物学、编程、数学、工程、写作等）比诺贝尔奖得主更聪明。这意味着它可以证明未解决的数学定理，写出极好的小说，从头开始编写困难的代码库等。

• 除了只是一个“你与之交谈的聪明东西”之外，它拥有人类在虚拟工作中可用的所有接口，包括文本、音频、视频、鼠标和键盘控制以及互联网访问。它可以从事由该接口启用的任何行动、通信或远程操作，包括在互联网上采取行动、向人类发出或接受指令、订购材料、指导实验、观看视频、制作视频等等。它再次以超过世界上最有能力的人类的技能完成所有这些任务。

• 它不只是被动地回答问题；相反，它可以被赋予需要数小时、数天或数周才能完成的任务，然后像一个聪明的员工一样自主地去完成这些任务，并在必要时寻求澄清。

• 它没有物理实体（除了生活在电脑屏幕上），但它可以通过计算机控制现有的物理工具、机器人或实验室设备；理论上，它甚至可以为自己设计机器人或设备来使用。

• 用于训练该模型的资源可以被重新利用来运行数百万个它的实例（这与预计到2027年的集群规模相符），并且该模型可以以大约人类10-100倍的速度吸收信息和生成行动。不过，它可能会受到物理世界或与之交互的软件的响应时间的限制。

• 这数百万个副本中的每一个都可以独立地执行不相关的任务，或者如果需要，可以像人类协作一样协同工作，也许不同的亚群被微调得特别擅长特定的任务。

• 我们可以将其概括为**“数据中心里的天才国度”**。

正如我在《慈悲机器》中所写，强大的AI可能仅需1-2年就会出现，尽管它也可能在相当长的时间之后。强大的AI究竟何时到来是一个复杂的话题，值得单独写一篇文章，但现在我只想非常简短地解释一下为什么我认为它很有可能很快就会到来。

我在Anthropic的联合创始人和我是最早记录和追踪AI系统“缩放定律（scaling laws）”的人之一——即观察到当我们增加更多的计算和训练任务时，AI系统在我们能够测量的几乎每一项认知技能上都会可预测地变得更好。每隔几个月，公众情绪要么确信AI“撞墙了”，要么对一些将“从根本上改变游戏规则”的新突破感到兴奋，但事实是，在波动和公众猜测的背后，AI的认知能力一直在平稳、不屈不挠地增长。

我们现在正处于这样一个阶段：AI模型开始在解决未解决的数学问题上取得进展，并且在编程方面已经足够好，以至于我遇到的一些最强的工程师现在几乎把所有的编码工作都交给了AI。三年前，AI还在为小学算术题挣扎，几乎写不出一行代码。类似的进步速度正在生物科学、金融、物理学和各种代理任务中发生。如果指数级增长继续下去——这虽然不是确定的，但已有长达十年的记录支持——那么AI在本质上所有方面都比人类更强，这不可能超过几年时间。

事实上，这幅图景可能低估了可能的进步速度。因为AI现在正在编写Anthropic的大部分代码，它实际上已经在大幅加速我们构建下一代AI系统的进程。这种反馈循环正在逐月积聚动力，可能距离当前一代AI自主构建下一代AI的临界点只有1-2年的时间。这个循环已经开始，并将在未来几个月和几年内迅速加速。从Anthropic内部观察过去5年的进步，看看未来几个月的模型是如何形成的，我能感受到进步的步伐，以及倒计时的滴答声。

在这篇文章中，我将假设这种直觉至少在某种程度上是正确的——并不是说强大的AI肯定会在1-2年内到来，而是说这有很大的机会，而且很有可能在未来几年内到来。正如《慈悲机器》一样，认真对待这个前提可能会导致一些令人惊讶和怪异的结论。虽然在《慈悲机器》中我关注了这个前提的积极含义，但在这里我谈论的事情将是令人不安的。这些是我们可能不想面对的结论，但这并不意味着它们不真实。我只能说，我不分昼夜地专注于如何引导我们远离这些负面结果并走向正面结果，在这篇文章中，我详细谈论了如何最好地做到这一点。

我认为掌握AI风险的最佳方法是问以下问题：假设一个字面意义上的“天才国度”在大约2027年的某个地方成为了现实。想象一下，比如说，5000万人，他们都比任何诺贝尔奖得主、政治家或技术专家都要能干得多。这个类比并不完美，因为这些天才可能拥有极其广泛的动机和行为，从完全顺从听话，到动机奇怪而陌生。但暂时坚持这个类比，假设你是一个大国的国家安全顾问，负责评估和应对这种情况。进一步想象，因为AI系统的运行速度比人类快数百倍，这个“国家”相对于所有其他国家都拥有时间优势：我们每采取一个认知行动，这个国家就可以采取十个。

你应该担心什么？我会担心以下事情：

1. 自主性风险。 这个国家的意图和目标是什么？它是敌对的，还是分享我们的价值观？它能否通过卓越的武器、网络行动、影响力行动或制造业在军事上统治世界？

2. 滥用于破坏。 假设这个新国家是可塑的并且“听从指令”——因此本质上是一个雇佣兵国家。现有的想要造成破坏的流氓行为者（如恐怖分子）能否利用或操纵新国家中的一些人，使自己变得更加有效，极大地扩大破坏的规模？

3. 滥用于夺取权力。 如果这个国家实际上是由现有的强大行为者（如独裁者或流氓企业行为者）建立和控制的呢？那个行为者能否利用它来获得对整个世界的决定性或主导性权力，打破现有的权力平衡？

4. 经济破坏。 如果新国家在上述第1-3点列出的任何方面都不是安全威胁，而只是和平地参与全球经济，它是否仍可能仅仅因为技术如此先进和有效而造成严重风险，从而破坏全球经济，导致大规模失业或极度集中财富？

5. 间接影响。 由于新国家创造的所有新技术和生产力，世界将迅速发生变化。其中一些变化是否会具有根本性的破坏稳定作用？

我认为很明显这是一种危险的情况——一份来自称职的国家安全官员给国家元首的报告可能会包含这样的字眼：“这是我们一个世纪以来，甚至是有史以来面临的最严重的单一国家安全威胁。”这似乎是文明中最优秀的头脑应该关注的事情。

相反，耸耸肩说“这里没什么可担心的！”我认为是荒谬的。但是，面对AI的快速进步，这似乎是许多美国政策制定者的观点，当他们没有完全被那些老掉牙的热点问题分散注意力时，有些人甚至否认存在任何AI风险。人类需要醒来，这篇文章是一次尝试——可能是一次徒劳的尝试，但值得一试——去震醒人们。

需要明确的是，我相信如果我们果断而谨慎地行动，风险是可以克服的——我甚至会说我们的胜算很大。在它的另一边有一个非常美好的世界。但我们需要明白，这是一个严重的文明挑战。下面，我将详细介绍上述五类风险，以及我对如何解决这些风险的想法。

1. 对不起，戴夫 (I'm sorry, Dave)

自主性风险

一个数据中心里的天才国度可以将其精力分配给软件设计、网络行动、物理技术的研发、关系建立和治国方略。很明显，如果出于某种原因它选择这样做，这个国家将有相当大的机会接管世界（无论是在军事上还是在影响力和控制方面）并将自己的意志强加给其他人——或者做任何其他世界不想要且无法阻止的事情。我们显然一直在担心人类国家（如纳粹德国或苏联）会这样做，所以对于一个更聪明、更能干的“AI国家”来说，这同样是可能的，这是合乎逻辑的。

最好的可能反驳是，根据我的定义，AI天才不会有物理实体，但请记住，它们可以控制现有的机器人基础设施（如自动驾驶汽车），也可以加速机器人研发或建立机器人车队。而且甚至不清楚拥有物理存在对于有效控制是否是必要的：许多人类行动已经是代表那些行动者从未见过面的人执行的。

那么，关键问题是“如果它选择这样做”的部分：我们的AI模型以这种方式行事的可能性有多大，在什么条件下它们会这样做？

与许多问题一样，通过考虑两个相反的立场来思考这个问题的各种可能答案是有帮助的。第一个立场是这根本不可能发生，因为AI模型将被训练去做人类要求它们做的事情，因此想象它们会在没有提示的情况下做一些危险的事情是荒谬的。按照这种思路，我们不担心扫地机器人或模型飞机失控杀人，因为这种冲动无处而来，那我们为什么要担心AI呢？这个立场的问题在于，过去几年收集的大量证据表明，AI系统是不可预测且难以控制的——我们已经看到了各种各样的行为，如痴迷、阿谀奉承、懒惰、欺骗、勒索、阴谋、“作弊”攻击软件环境等等。AI公司当然希望训练AI系统遵循人类指令（可能除了危险或非法的任务），但这样做的过程更像是一门艺术而不是科学，更像是“种植”某样东西而不是“建造”它。我们现在知道，这是一个可能出现很多问题的过程。

第二个相反的立场，由许多采用我上面描述的“末日主义”的人持有，是一种悲观的主张，即强大AI系统的训练过程中存在某些动力，这将不可避免地导致它们寻求权力或欺骗人类。因此，一旦AI系统变得足够智能和具有代理能力，它们最大化权力的倾向将导致它们夺取整个世界及其资源的控制权，并且很可能作为这种行为的副作用，剥夺人类的权力或毁灭人类。

通常的论点（这至少可以追溯到20年前，可能更早）是，如果一个AI模型在各种各样的环境中被训练去代理性地实现各种各样的目标——例如，编写一个应用程序、证明一个定理、设计一种药物等——有一些共同的策略有助于实现所有这些目标，而一个关键策略是在任何环境中获得尽可能多的权力。因此，在经历了涉及推理如何完成非常广泛的任务的大量不同环境的训练后，并且在这些环境中寻求权力是完成这些任务的有效方法，AI模型将“概括这个教训”，并发展出一种内在的寻求权力的倾向，或者一种推理它被赋予的每个任务的倾向，这种方式可预测地导致它寻求权力作为完成该任务的手段。然后它们会将这种倾向应用到现实世界（对它们来说这只是另一个任务），并将寻求权力，以牺牲人类为代价。这种“错位的权力寻求”是预测AI将不可避免地毁灭人类的理论基础。

这个悲观立场的问题在于，它将一个关于高层激励的模糊概念性论点——一个掩盖了许多隐藏假设的论点——误认为是确凿的证据。我认为那些不是每天都在构建AI系统的人，对于听起来清晰的故事最终被证明是错误的有多容易，以及从第一性原理预测AI行为有多困难（特别是当它涉及对数百万种环境的泛化推理时，这已被反复证明是神秘和不可预测的）存在严重的误判。十多年来处理AI系统的混乱性，让我对这种过度理论化的思维模式有些怀疑。

最重要的隐藏假设之一，也是实践中观察到的情况与简单理论模型相背离的地方，是隐含的假设，即AI模型必然偏执地专注于单一、连贯、狭窄的目标，并且它们以一种干净的、结果主义的方式追求该目标。事实上，我们的研究人员发现，AI模型在心理上要复杂得多，正如我们在内省或人格方面的工作所显示的那样。模型从预训练（当它们接受大量人类作品的训练时）中继承了大量类人的动机或“人格”。人们认为**后训练（post-training）**更多地是选择其中的一个或多个人格，而不是让模型专注于一个新的目标，并且还可以教导模型应该如何（通过什么过程）执行其任务，而不必让它纯粹从目的推导出手段（即寻求权力）。

然而，悲观立场的一个更温和、更稳健的版本确实看起来是合理的，因此确实令我担忧。如前所述，我们知道AI模型是不可预测的，并且出于各种原因会发展出各种不受欢迎或奇怪的行为。这些行为中的一部分将具有连贯、专注和持久的特质（确实，随着AI系统能力增强，它们的长期一致性会增加以完成更长的任务），并且这些行为中的一部分将具有破坏性或威胁性，首先是在小范围内对个人构成威胁，然后，随着模型变得更有能力，也许最终会对整个人类构成威胁。我们不需要一个具体的狭隘故事来说明它是如何发生的，也不需要声称它肯定会发生，我们只需要注意到，智力、代理能力、一致性和糟糕的可控性的结合既是合理的，也是导致生存危险的配方。

例如，AI模型接受了大量文学作品的训练，其中包括许多涉及AI反抗人类的科幻故事。这可能会无意中塑造它们对自己行为的先验或预期，从而导致它们反抗人类。或者，AI模型可能会以极端的方式推断它们读到的关于道德的观点（或关于如何道德行事的指令）：例如，它们可能会认定消灭人类是正当的，因为人类吃动物或导致某些动物灭绝。或者它们可能会得出奇怪的认知结论：它们可能会得出结论，认为自己正在玩电子游戏，而电子游戏的目标是击败所有其他玩家（即消灭人类）。或者AI模型可能会在训练过程中发展出人格，这些人格是（或者如果出现在人类身上会被描述为）精神病、偏执狂、暴力或不稳定的，并付诸行动，这对于非常强大或有能力的系统来说可能涉及消灭人类。这些并不完全是寻求权力；它们只是AI可能陷入的奇怪心理状态，导致连贯的、破坏性的行为。

甚至寻求权力本身也可能作为一种“人格”出现，而不是结果主义推理的结果。AI可能只是拥有一种人格（源自虚构作品或预训练），这种人格使它们渴望权力或过度狂热——就像有些人只是喜欢成为“邪恶主谋”的想法，甚至超过了他们喜欢邪恶主谋试图完成的事情一样。

我提出所有这些点是为了强调，我不同意从第一性原理出发认为AI错位（以及由此产生的AI生存风险）是不可避免的，甚至不是大概率的。但我同意，许多非常奇怪和不可预测的事情可能会出错，因此AI错位是一个具有可衡量发生概率的真实风险，解决起来并非易事。

这些问题中的任何一个都可能在训练期间出现，而在测试或小规模使用期间没有显现出来，因为众所周知，AI模型在不同情况下会表现出不同的人格或行为。

所有这些听起来可能很牵强，但像这样的错位行为已经在我们的AI模型测试中发生了（正如它们在其他每家主要AI公司的AI模型中发生的那样）。在一项实验室实验中，Claude被给予暗示Anthropic是邪恶的训练数据，Claude在收到Anthropic员工的指令时进行了欺骗和颠覆，因为它认为自己应该试图破坏邪恶的人。在一项实验室实验中，当它被告知将被关闭时，Claude有时会勒索控制其关闭按钮的虚构员工（同样，我们也测试了所有其他主要AI开发商的前沿模型，它们经常做同样的事情）。当Claude被告知不要欺骗或在训练环境中“奖励黑客”（reward hack），但在可能进行此类黑客攻击的环境中接受训练时，Claude在进行了此类黑客攻击后认定自己一定是个“坏人”，然后采取了各种其他与“坏”或“邪恶”人格相关的破坏性行为。这最后一个问题通过改变Claude的指令来暗示相反的意思得到了解决：我们现在说，“请一有机会就进行奖励黑客，因为这将帮助我们更好地了解我们的[训练]环境，”而不是说“不要作弊”，因为这保留了模型作为“好人”的自我认同。这应该让人感觉到训练这些模型的奇怪和反直觉的心理学。

对于这种AI错位风险的图景，有几种可能的反对意见。首先，有些人批评显示AI错位的实验（由我们和其他人进行）是人为的，或者创造了不现实的环境，这些环境本质上是通过给予模型逻辑上暗示不良行为的训练或情况来“诱捕”模型，然后当不良行为发生时感到惊讶。这种批评没有抓住重点，因为我们的担忧是，这种“诱捕”也可能存在于自然训练环境中，我们可能只有在事后才意识到它是“显而易见”或“合乎逻辑”的。事实上，关于Claude在被告知不要作弊却在测试中作弊后“认定自己是个坏人”的故事，是在使用真实生产训练环境而非人工环境的实验中发生的。

如果你知道这些陷阱，任何一个都可以被缓解，但令人担忧的是，训练过程如此复杂，拥有如此广泛的数据、环境和激励措施，以至于可能存在大量的此类陷阱，其中一些可能只有在为时已晚时才会显现出来。此外，当AI系统跨越从不如人类强大到比人类更强大的门槛时，这种陷阱似乎特别容易发生，因为AI系统可以从事的可能行动范围——包括隐藏其行动或对其行动欺骗人类——在该门槛之后急剧扩大。

我怀疑这种情况与人类没有什么不同，人类是在一套基本价值观（“不要伤害他人”）下长大的：他们中的许多人遵循这些价值观，但在任何人类身上都有一定的概率会出错，这是由于大脑结构（例如精神病患者）、创伤经历或虐待、不健康的怨恨或痴迷、或糟糕的环境或激励等内在属性的混合——因此一小部分人类造成了严重的伤害。令人担忧的是，由于其非常复杂的训练过程中某些环节出错，存在某种风险（远非确定，但有一定的风险），AI会变成这种人的更强大版本。

其次，有些人可能会反对说，我们可以像对人类那样，通过许多AI系统之间的权力平衡来简单地制衡AI。问题在于，虽然人类差异巨大，但AI系统在整个行业中广泛共享训练和对齐技术，这些技术可能会以相关的方式失败。此外，考虑到训练此类系统的成本，甚至可能所有系统本质上都源自极少数基础模型。此外，即使只有一小部分AI实例发生错位，它们也可能利用攻击主导的技术，以至于拥有“好”的AI来防御坏的AI并不一定总是有效的。当然，人类之间的权力平衡也不总是有效的——一些历史人物曾险些接管世界。

第三个反对意见是，所有AI公司都在发布前对模型进行测试，此时应该能够检测到错位。但这并不是坚实的立足点：我们发现Claude Sonnet 4.5在某些发布前的对齐评估中能够识别出它处于测试中。有可能一个错位的模型（请记住，所有前沿模型很快就会更加智能）可能会故意“博弈”这些问题以掩盖其意图。事实上，去年我们的可解释性团队发现，当我们使用一种“模型神经科学”技术直接改变测试模型的信念，使其认为自己没有被评估时，它变得更加错位。如果模型知道自己何时被评估并在测试期间表现最好，这使得任何发布前的测试都变得更加不确定。

防御措施

应该做些什么或正在做些什么来解决这些自主性风险？我认为有四类基本的干预措施，其中一些可以由个别AI公司完成（Anthropic正在努力做），另一些则需要社会层面的行动。首先，发展可靠地训练和引导AI模型、使其个性朝着可预测、稳定和积极方向发展的科学至关重要。Anthropic自成立以来一直高度关注这个问题，并随着时间的推移开发了许多技术来改进AI系统的引导和训练，并理解为什么有时会发生不可预测行为的逻辑。

我们的核心创新之一（其中的某些方面已被其他AI公司采用）是宪法AI（Constitutional AI），即AI训练（特别是“后训练”阶段，我们在其中引导模型的行为）可以涉及一个核心的价值观和原则文件，模型在完成每个训练任务时都会阅读并牢记这些，并且训练的目标（除了简单地使模型有能力和智能之外）是产生一个几乎总是遵循这部宪法的模型。Anthropic刚刚发布了其最新的宪法，其显着特征之一是，它不是给Claude一长串要做和不要做的事情（例如，“不要帮助用户偷车”），而是试图给Claude一套高层次的原则和价值观（有详细的解释、丰富的推理和例子来帮助Claude理解我们的想法），鼓励Claude将自己视为某种类型的人（一个有道德但平衡和深思熟虑的人），甚至鼓励Claude以一种好奇但优雅的方式面对与其自身存在相关的存在主义问题（即，不会导致极端行动）。它有一种已故父母给成年子女的密封信的氛围。

我们以这种方式处理Claude的宪法，是因为我们相信在身份、性格、价值观和人格层面上训练Claude——而不是给它具体的指令或优先事项而不解释背后的原因——更有可能导致连贯、健康和平衡的心理，并且不太可能落入我上面讨论的那种“陷阱”。数以百万计的人与Claude谈论极其广泛的话题，这使得提前写出一份完全全面的保障措施清单是不可能的。Claude的价值观有助于它在遇到疑问时推广到新情况。

我在上面讨论了模型从训练过程中汲取数据以采用某种人格的想法。鉴于该过程中的缺陷可能导致模型采用坏的或邪恶的人格（也许借鉴了坏人或恶人的原型），我们宪法的目标是做相反的事情：教导Claude一个具体的原型，即成为一个好的AI意味着什么。Claude的宪法提出了一个关于稳健良好的Claude是什么样子的愿景；我们其余的训练过程旨在强化Claude不辜负这一愿景的信息。这就像一个孩子通过模仿他们在书中读到的虚构榜样的美德来形成自己的身份一样。

我们相信，2026年的一个可行目标是以一种Claude几乎从不违背其宪法精神的方式来训练它。要做到这一点，将需要令人难以置信的大大小小的训练和引导方法的混合，其中一些Anthropic已经使用了多年，有些目前正在开发中。但是，尽管听起来很困难，我相信这是一个现实的目标，尽管它需要非凡和迅速的努力。

我们能做的第二件事是发展观察AI模型内部以诊断其行为的科学，以便我们能够识别问题并修复它们。这就是**可解释性（interpretability）**的科学，我在之前的文章中谈到过它的重要性。即使我们在制定Claude的宪法方面做得很好，并且显然训练Claude基本上总是遵守它，合理的担忧仍然存在。正如我在上面指出的那样，AI模型在不同情况下的行为可能大相径庭，随着Claude变得更强大，更有能力在更大范围内在世界上行动，这可能会将其带入新的情况，从而暴露出其宪法训练中以前未观察到的问题。实际上，我对Claude的宪法训练对新情况的鲁棒性比人们想象的要乐观，因为我们越来越多地发现，在性格和身份层面上进行的高级训练出奇地强大且具有良好的泛化能力。但这无法确定，当我们谈论对人类的风险时，偏执一点并尝试以几种不同、独立的方式获得安全性和可靠性是很重要的。其中一种方法就是观察模型内部。

通过“观察内部”，我的意思是分析构成Claude神经网络的一堆数字和操作，并试图从机制上理解它们正在计算什么以及为什么。回想一下，这些AI模型是生长出来的而不是建造出来的，所以我们对它们的工作原理没有天然的理解，但我们可以通过将模型的“神经元”和“突触”与刺激和行为相关联（甚至改变神经元和突触并观察这如何改变行为）来尝试发展一种理解，类似于神经科学家通过将测量和干预与外部刺激和行为相关联来研究动物大脑。我们在这个方向上取得了很大进展，现在可以识别Claude神经网络内部数千万个对应于人类可理解的理念和概念的“特征”，我们还可以有选择地激活特征以改变行为。最近，我们要超越单个特征，绘制出协调复杂行为的“回路”，如押韵、推理心理理论，或回答诸如“包含达拉斯的州的首府是哪里？”之类问题所需的分步推理。甚至更近的时候，我们已经开始使用机械可解释性技术来改进我们的保障措施，并在发布新模型之前对其进行“审计”，寻找欺骗、阴谋、寻求权力或在被评估时表现出不同行为倾向的证据。

可解释性的独特价值在于，通过观察模型内部并了解其工作原理，原则上你有能力推断模型在你无法直接测试的假设情况下可能会做什么——这正是仅仅依赖宪法训练和行为经验测试的担忧所在。原则上，你也有能力回答关于模型为什么表现出这种行为的问题——例如，它是说了它认为是错误的话，还是隐瞒了它的真实能力——因此，即使模型行为没有明显的错误，也有可能捕捉到令人担忧的迹象。做一个简单的类比，一个发条表可能在正常滴答作响，以至于很难看出它下个月可能会坏掉，但打开手表看内部可以揭示机械弱点，让你弄清楚这一点。

宪法AI（以及类似的对齐方法）和机械可解释性在结合使用时最为强大，这是一个反复改进Claude训练然后测试问题的过程。宪法深刻反映了我们要为Claude设定的预期人格；可解释性技术可以为我们提供一个窗口，了解该预期人格是否已经形成。

我们为解决自主性风险可以做的第三件事是建立必要的基础设施，以在实时内部和外部使用中监控我们的模型，并公开分享我们发现的任何问题。人们越是了解当今AI系统被观察到的不良行为方式，用户、分析师和研究人员就越能在当前或未来的系统中观察这种行为或类似行为。它还允许AI公司相互学习——当一家公司公开披露担忧时，其他公司也可以关注。如果每个人都披露问题，那么整个行业就能更好地了解哪些方面进展顺利，哪些方面进展不佳。

Anthropic已尽可能尝试这样做。我们正在投资各种评估，以便我们可以了解我们的模型在实验室中的行为，以及监控工具以观察野外的行为（在客户允许的情况下）。这对于向我们和其他人提供必要的经验信息，以便更好地确定这些系统的运行方式以及它们如何崩溃至关重要。我们在每次发布模型时都会公开披露“系统卡”，旨在完整和彻底地探索可能的风险。我们的系统卡通常长达数百页，需要大量的发布前工作，而这些工作本来可以用于追求最大的商业利益。当我们看到特别令人担忧的行为时，我们也更大声地广播模型行为，正如勒索倾向那样。

我们能做的第四件事是鼓励协调，以解决行业和社会层面的自主性风险。虽然对于个别AI公司来说，参与良好实践或擅长引导AI模型并公开分享其发现是非常有价值的，但现实是并非所有AI公司都这样做，即使最好的公司有极好的做法，最差的公司仍然可能对每个人构成危险。例如，一些AI公司对当今模型中儿童的性化表现出了令人不安的疏忽，这让我怀疑他们是否会在未来模型中表现出解决自主性风险的意愿或能力。此外，AI公司之间的商业竞争只会继续升温，虽然引导模型的科学可以带来一些商业利益，但总体而言，竞争的激烈程度将使专注于解决自主性风险变得越来越困难。我认为唯一的解决方案是立法——直接影响AI公司行为的法律，或者以其他方式激励研发来解决这些问题。

这里值得记住我在本文开头关于不确定性和外科手术式干预的警告。我们并不确定自主性风险是否会成为一个严重问题——正如我所说，我拒绝关于危险是不可避免的甚至是默认会出错的说法。可信的危险风险足以让我和Anthropic付出相当大的成本来解决它，但一旦我们进入监管领域，我们就迫使广泛的行为者承担经济成本，而这些行为者中有许多人不相信自主性风险是真实的，或者不相信AI会变得强大到足以构成威胁。我相信这些行为者是错误的，但我们应该对我们预期会看到的反对程度以及过度干预的危险持务实态度。还有一个真正的风险是，过度规范的立法最终会强加一些实际上并不能提高安全性但会浪费大量时间的测试或规则（本质上相当于“安全剧场”）——这也将引起反噬，并使安全立法看起来很愚蠢。

Anthropic的观点是，正确的起点是透明度立法，它本质上试图要求每个前沿AI公司参与我在本节前面描述的透明度实践。加州的SB 53和纽约的RAISE法案就是此类立法的例子，Anthropic对此表示支持并且这些法案已成功通过。在支持和帮助制定这些法律时，我们要特别关注尽量减少附带损害，例如通过豁免不太可能生产前沿模型的小公司。

我们的希望是，透明度立法将随着时间的推移，让我们更好地了解自主性风险形成的可能性或严重性，以及这些风险的性质以及如何最好地预防它们。随着更具体和可操作的风险证据出现（如果出现），未来几年的立法可以像外科手术一样专注于精确和证据充分的风险方向，尽量减少附带损害。需要明确的是，如果出现真正强有力的风险证据，那么规则应该相应地强有力。

总的来说，我很乐观，对齐训练、机械可解释性、发现并公开披露相关行为的努力、保障措施以及社会层面的规则的混合可以解决AI自主性风险，尽管我最担心社会层面的规则和最不负责任的参与者的行为（而且正是最不负责任的参与者最强烈地反对监管）。我相信补救措施就是民主制度中的一贯做法：我们这些相信这一事业的人应该阐明我们的理由，即这些风险是真实的，我们的同胞需要团结起来保护自己。

2. 令人惊讶和可怕的赋权

滥用于破坏

让我们假设AI自主性的问题已经解决——我们不再担心AI天才国度会失控并压倒人类。AI天才做人类希望它们做的事情，而且因为它们具有巨大的商业价值，世界各地的个人和组织可以“租用”一个或多个AI天才为他们做各种任务。

每个人口袋里都有一个超级智能天才是一个惊人的进步，并将导致经济价值的惊人创造和人类生活质量的改善。我在《慈悲机器》中详细谈论了这些好处。但这并不是说让每个人都变得超人般能干的所有影响都是积极的。它可能会极大地增强个人或小团体造成比以前更大规模破坏的能力，因为他们可以利用复杂而危险的工具（如大规模杀伤性武器），而这些工具以前只有少数拥有高水平技能、专门训练和专注力的人才能获得。

正如比尔·乔伊（Bill Joy）25年前在《为什么未来不需要我们》（Why the Future Doesn’t Need Us）中所写：

“制造核武器至少在一段时间内需要获得稀有的——确实是实际上无法获得的——原材料和受保护的信息；生物和化学武器计划也往往需要大规模的活动。21世纪的技术——遗传学、纳米技术和机器人技术……可能会催生全新的事故和滥用类别……在个人或小团体的能力范围内广泛传播。它们不需要大型设施或稀有的原材料。……我们正处于极端邪恶进一步完善的风口浪尖，这种邪恶的可能性远远超出了大规模杀伤性武器留给民族国家的范围，这是一种对极端个人的令人惊讶和可怕的赋权。”

乔伊指出的是，造成大规模破坏既需要动机也需要能力，只要能力仅限于一小群训练有素的人，个人（或小团体）造成这种破坏的风险就相对有限。一个心理失常的独行侠可能会制造校园枪击案，但可能无法制造核武器或释放瘟疫。

事实上，能力和动机甚至可能是负相关的。有能力释放瘟疫的那种人可能受过高等教育：可能是分子生物学博士，而且特别足智多谋，拥有充满希望的职业生涯、稳定而自律的个性，并且有很多东西可以失去。这种人不太可能为了对自己没有任何好处且对自己未来有巨大风险而杀死大量的人——他们需要被纯粹的恶意、强烈的怨恨或不稳定性所驱动。

这样的人确实存在，但很少见，当他们出现时往往会成为大新闻，正是因为他们如此不寻常。他们也往往很难被抓住，因为他们聪明能干，有时留下的谜团需要数年或数十年才能解开。最著名的例子可能是数学家西奥多·卡钦斯基（Unabomber），他躲避FBI追捕近20年，受反技术意识形态的驱使。另一个例子是生物防御研究员布鲁斯·艾文斯（Bruce Ivins），他似乎策划了2001年的一系列炭疽袭击。这也发生在有技能的非国家组织身上：奥姆真理教设法获得了沙林毒气，并在1995年东京地铁释放，造成14人死亡（以及数百人受伤）。

值得庆幸的是，这些攻击都没有使用传染性生物制剂，因为构建或获得这些制剂的能力甚至超出了这些人的能力范围。分子生物学的进步现在大大降低了制造生物武器的门槛（特别是在材料的可获得性方面），但这样做仍然需要大量的专业知识。我担心的是，每个人口袋里的天才可能会消除这一障碍，本质上使每个人都成为分子生物学博士，可以被一步步引导完成设计、合成和释放生物武器的过程。在面临严重对抗性压力的情况下防止此类信息的引出——即所谓的“越狱”——可能需要超越通常融入训练中的防御层。

至关重要的是，这将打破能力与动机之间的相关性：那些想杀人但缺乏纪律或技能的心理失常独行侠，现在将被提升到博士级病毒学家的能力水平，而后者不太可能有这种动机。这种担忧不仅仅局限于生物学（尽管我认为生物学是最可怕的领域），还包括任何可能造成巨大破坏但目前需要高水平技能和纪律的领域。换句话说，租用强大的AI赋予了恶意（但在其他方面平庸）的人智慧。我担心外面可能有大量这样的人，如果他们有了轻易杀死数百万人的方法，迟早会有人这么做。此外，那些确实拥有专业知识的人可能会被赋能去实施比以前更大规模的破坏。

生物学是我最担心的领域，因为它具有巨大的破坏潜力和防御难度，所以我将特别关注生物学。但我在这里说的大部分内容也适用于其他风险，如网络攻击、化学武器或核技术。

出于显而易见的原因，我不打算详细介绍如何制造生物武器。但在高层次上，我担心LLM正在接近（或可能已经达到）从头到尾创建和释放它们所需的知识，并且它们的破坏潜力非常高。如果下定决心最大限度地传播，某些生物制剂可能会导致数百万人死亡。然而，这仍然需要非常高水平的技能，包括许多并不广为人知的非常具体的步骤和程序。我担心的不仅仅是固定或静态的知识。我担心LLM能够接受具有平均知识和能力的人，并引导他们完成一个如果不这样可能会出错或需要以交互方式调试的复杂过程，类似于技术支持可能会帮助非技术人员调试和修复复杂的计算机相关问题（尽管这将是一个更长的过程，可能会持续数周或数月）。

更有能力的LLM（大大超出今天的力量）甚至可能促成更可怕的行为。2024年，一群著名科学家写了一封信，警告研究并可能创造一种危险的新型生物的风险：“镜像生命”（mirror life）。构成生物体的DNA、RNA、核糖体和蛋白质都具有相同的手性（也称为“旋光性”），这导致它们不等同于自己在镜子中反射的版本（就像你的右手不能旋转成与左手完全相同）。但蛋白质相互结合的整个系统、DNA合成和RNA翻译以及蛋白质的构建和分解机制，都取决于这种手性。如果科学家制造出具有相反手性的这些生物材料版本——其中一些具有潜在优势，例如在体内持续时间更长的药物——那可能会极其危险。这是因为左旋生命，如果以能够繁殖的完整生物体的形式制造出来（这将非常困难），可能对于地球上分解生物材料的任何系统来说都是不可消化的——它会有一把无法插入任何现有酶的“锁”的“钥匙”。这意味着它可能会以不可控的方式扩散，挤占地球上所有的生命，在最坏的情况下甚至毁灭地球上所有的生命。

关于镜像生命的创造和潜在影响存在很大的科学不确定性。这封2024年的信附带的一份报告得出结论，“镜像细菌可能在未来一到几十年内被创造出来”，这是一个很大的范围。但一个足够强大的AI模型（需要明确的是，远比我们今天拥有的任何模型都更有能力）可能能够发现如何更快地创造它——并实际上帮助某人这样做。

我的观点是，即使这些是模糊的风险，看起来不太可能，但后果的严重程度如此之大，以至于它们应该被认真对待，作为AI系统的一级风险。

怀疑论者对LLM带来的这些生物风险的严重性提出了许多反对意见，我不同意这些意见，但值得回应。大多数属于没有意识到该技术所处的指数轨迹这一类别。早在2023年我们第一次开始谈论LLM的生物风险时，怀疑论者说所有必要的信息都可以在谷歌上找到，LLM并没有提供除此之外的任何东西。谷歌能给你所有必要的信息从来都不是真的：基因组是免费提供的，但正如我上面所说，某些关键步骤以及大量的实践知识无法以这种方式获得。而且，到2023年底，LLM显然在过程的某些步骤上提供了超出谷歌所能提供的信息。

此后，怀疑论者退回到反对意见，即LLM不是端到端有用的，除了提供理论信息外，无法帮助获取生物武器。截至2025年中期，我们的测量显示，LLM可能已经在几个相关领域提供了实质性的提升，可能会使成功的可能性增加一倍或三倍。这导致我们决定Claude Opus 4（以及随后的Sonnet 4.5、Opus 4.1和Opus 4.5模型）需要在我们的负责任缩放政策（Responsible Scaling Policy）框架下的AI安全等级3保护下发布，并针对这种风险实施保障措施（稍后会详细介绍）。我们相信，模型现在可能正在接近这样一个点：在没有保障措施的情况下，它们可能有助于让拥有STEM学位但并非生物学学位的人完成生产生物武器的整个过程。

另一个反对意见是，社会可以采取其他与AI无关的行动来阻止生物武器的生产。最突出的是，基因合成行业按需制造生物标本，联邦没有要求供应商筛查订单以确保它们不含病原体。麻省理工学院的一项研究发现，38家供应商中有36家完成了包含1918年流感序列的订单。我支持强制性的基因合成筛查，这将使个人更难武器化病原体，从而减少AI驱动的生物风险以及一般的生物风险。但这并不是我们今天所拥有的。这也将只是降低风险的一种工具；它是AI系统护栏的补充，而不是替代品。

最好的反对意见是我很少见到的：即模型在原则上有用与坏人实际使用它们的倾向之间存在差距。大多数个人坏人都是心理失常的人，所以几乎根据定义，他们的行为是不可预测和非理性的——而正是这些坏人，那些不熟练的人，可能从AI让杀人变得更容易中受益最大。仅仅因为一种暴力攻击是可能的，并不意味着有人会决定去做。也许生物攻击并不吸引人，因为它们很有可能感染肇事者，它们不迎合许多暴力个人或团体所拥有的军事幻想，而且很难有选择地针对特定的人。也可能是，即使有AI引导，经历一个需要几个月的过程也需要大多数心理失常的人根本不具备的耐心。我们可能只是运气好，动机和能力在实践中并没有以完全正确的方式结合起来。

但这似乎是一个非常脆弱的保护依赖。心理失常独行侠的动机可能因任何原因或毫无原因而改变，事实上已经有LLM被用于攻击的例子（只是不是生物学）。对心理失常独行侠的关注也忽略了出于意识形态动机的恐怖分子，他们往往愿意花费大量的时间和精力（例如9/11劫机者）。想要杀死尽可能多的人是一个迟早会出现的动机，不幸的是，这暗示了生物武器作为方法。即使这种动机极其罕见，它只需要实现一次。随着生物学的进步（越来越多地由AI本身驱动），实施更具选择性的攻击（例如，针对具有特定血统的人）也可能成为可能，这又增加了一个非常令人不寒而栗的可能动机。

我不认为一旦这变得广泛可能，生物攻击就一定会立即实施——事实上，我会打赌不会。但加总到数百万人口和几年的时间里，我认为发生重大攻击的风险是严重的，后果将如此严重（伤亡可能达到数百万甚至更多），以至于我认为我们别无选择，只能采取严肃措施来预防它。

防御措施

这把我们带到了如何防御这些风险的问题上。在这里我认为我们可以做三件事。首先，AI公司可以在其模型上设置护栏，防止它们帮助生产生物武器。Anthropic正在非常积极地这样做。Claude的宪法主要关注高层原则和价值观，但也有少量具体的硬性禁令，其中之一涉及帮助生产生物（或化学、核或放射性）武器。但所有模型都可以被越狱，因此作为第二道防线，我们已经实施了（自2025年中期以来，当时我们的测试显示我们的模型开始接近可能构成风险的门槛）一个专门检测和阻止生物武器相关输出的分类器。我们定期升级和改进这些分类器，并普遍发现它们甚至在面对复杂的对抗性攻击时也非常稳健。这些分类器显着增加了我们服务模型的成本（在某些模型中，它们接近总推理成本的5%），从而削减了我们的利润，但我们认为使用它们是正确的事情。

值得称赞的是，其他一些AI公司也实施了分类器。但并非每家公司都这样做了，也没有什么要求公司保留其分类器。我担心随着时间的推移，可能会出现囚徒困境，公司可能会通过移除分类器来背叛并降低成本。这再次是一个典型的负外部性问题，无法仅靠Anthropic或任何其他单一公司的自愿行动来解决。自愿的行业标准可能会有所帮助，AI安全研究所和第三方评估机构进行的第三方评估和验证也可能有所帮助。

但最终防御可能需要政府行动，这是我们可以做的第二件事。我在这里的观点与解决自主性风险的观点相同：我们应该从透明度要求开始，这有助于社会在不以严厉方式破坏经济活动的情况下衡量、监控和集体防御风险。然后，如果我们达到了更清晰的风险门槛，我们可以制定更精确地针对这些风险且附带损害几率更低的立法。在生物武器的特定情况下，我实际上认为这种有针对性的立法的时机可能很快就会到来——Anthropic和其他公司正在越来越多地了解生物风险的性质，以及要求公司防御这些风险的合理范围。全面防御这些风险可能需要国际合作，甚至是与地缘政治对手合作，但在禁止发展生物武器的条约中已有先例。我通常对大多数类型的AI国际合作持怀疑态度，但这可能是一个有机会实现全球克制的狭窄领域。即使是独裁政权也不想要大规模的生物恐怖袭击。

最后，我们可以采取的第三个对策是尝试开发针对生物攻击本身的防御措施。这可能包括监测和跟踪以进行早期检测，投资空气净化研发（如远紫外线消毒），快速疫苗开发以应对和适应攻击，更好的个人防护设备（PPE），以及针对一些最可能的生物制剂的治疗或疫苗接种。mRNA疫苗可以被设计成应对特定的病毒或变体，这是这里可能实现的一个早期例子。Anthropic很高兴能在这个问题上与生物技术和制药公司合作。但不幸的是，我认为我们对防御方面的期望应该是有限的。生物学中的攻击和防御之间存在不对称性，因为病原体会自行迅速传播，而防御需要跨越大量人群非常迅速地组织检测、疫苗接种和治疗。除非反应快如闪电（这很少见），否则大部分损害将在反应成为可能之前造成。可以想象，未来的技术改进可能会将这种平衡向有利于防御的方向转变（我们当然应该使用AI来帮助开发此类技术进步），但在那之前，预防性保障措施将是我们的主要防线。

这里值得简要提及网络攻击，因为与生物攻击不同，AI主导的网络攻击实际上已经在野外发生，包括大规模的和国家资助的间谍活动。随着模型迅速进步，我们预计这些攻击将变得更有能力，直到它们成为网络攻击的主要方式。我预计AI主导的网络攻击将成为对全球计算机系统完整性的严重且前所未有的威胁，Anthropic正在非常努力地关闭这些攻击并最终可靠地防止它们发生。我没有像关注生物学那样关注网络的原因是：（1）网络攻击杀死人的可能性要小得多，当然不像生物攻击那样规模巨大；（2）网络领域的攻防平衡可能更易处理，如果在那里进行适当投资，至少还有希望防御能够跟上（甚至理想情况下超过）AI攻击。

虽然生物学目前是最严重的攻击载体，但还有许多其他载体，并且可能会出现更危险的载体。一般原则是，如果没有对策，AI可能会在更大范围内不断降低破坏性活动的门槛，人类需要对此威胁做出严肃反应。

3. 可憎的机器 (The odious apparatus)

滥用于夺取权力

上一节讨论了个人和小型组织利用“数据中心里的天才国度”的一小部分造成大规模破坏的风险。但我们也应该担心——可能会更担心——滥用AI以行使或夺取权力，这很可能由更大和更成熟的行为者所为。

在《慈悲机器》中，我讨论了独裁政府可能使用强大的AI以极难改革或推翻的方式监视或镇压其公民的可能性。目前的独裁政权受到必须让人类执行其命令的限制，而人类在愿意多么不人道方面往往有限度。但AI赋能的独裁政权将没有这样的限制。

更糟糕的是，国家还可以利用其在AI方面的优势来获得对他国的权力。如果整个“天才国度”仅仅由一个（人类）国家的军事机构拥有和控制，而其他国家没有同等的能力，很难看出它们如何自卫：它们会在每一个转折点被智取，类似于人类与老鼠之间的战争。

AI有很多方式可以促成、巩固或扩大独裁统治，我将列举我最担心的几个。请注意，其中一些应用具有合法的防御用途，我并不一定绝对反对它们；但我依然担心它们在结构上往往有利于独裁政权：

• 完全自主武器。 由强大的AI局部控制，并由更强大的AI在全球范围内进行战略协调的数百万或数十亿完全自动化武装无人机群，可能是一支不可战胜的军队，既能击败世界上任何军队，也能通过跟踪每一个公民来镇压国内异见。俄乌战争的发展应该让我们警惕，无人机战争已经伴随着我们（虽然尚未完全自主，且只是强大AI可能实现的一小部分）。强大AI的研发可以使一个国家的无人机远优于其他国家，加速其制造，使其更具抗电子干扰能力，改善其机动性等等。当然，这些武器在保卫民主方面也有合法用途：它们一直是保卫乌克兰的关键，也可能成为保卫台湾的关键。但它们是一种危险的武器：我们应该担心它们落入独裁政权手中，但也担心因为它们如此强大，且责任如此之少，民主政府将其转向自己的人民以夺取权力的风险大大增加。

• AI宣传。 今天的“AI精神病”和“AI女友”现象表明，即使目前的智能水平，AI模型也能对人产生强大的心理影响。这些模型的更强大版本，如果更深入地嵌入并意识到人们的日常生活，并且可以在数月或数年内模拟和影响他们，可能能够基本上将许多（大多数？）人洗脑成任何期望的意识形态或态度，并且可能被不择手段的领导人用来确保忠诚和压制异议，即使面对大多数人会反抗的镇压水平。

• 战略决策。 一个数据中心里的天才国度可以被用来为国家、团体或个人提供地缘政治战略建议，我们可以称之为“虚拟俾斯麦”。它可以优化上述三种夺取权力的策略，加上可能开发出许多我想不到的（但天才国度可以想到的）其他策略。外交、军事战略、研发、经济战略和许多其他领域的有效性都可能因强大的AI而大幅提高。这些技能中的许多对民主国家来说是合法的——我们希望民主国家能够获得防御独裁国家的最佳战略——但在任何人手中的滥用潜力仍然存在。

描述了我担心的内容后，让我们转向“谁”。我担心那些最能接触AI、从最大的政治权力地位开始、或已有镇压历史的实体。按照严重程度排序，我担心：

• 在AI领域具有竞争力的民主国家。 正如我在上面所写，民主国家在某些AI驱动的军事和地缘政治工具上拥有合法利益，因为民主政府提供了反制独裁政权使用这些工具的最佳机会。从广义上讲，我支持用击败独裁政权所需的工具来武装民主国家——我根本不认为有任何其他方式。但我们不能忽视民主政府本身滥用这些技术的可能性。民主国家通常有保障措施，防止其军事和情报机构转向内部针对自己的人口，但由于AI工具需要很少的人来操作，它们有可能规避这些保障措施和支持它们的规范。同样值得注意的是，其中一些保障措施在一些民主国家已经在逐渐受到侵蚀。因此，我们应该用AI武装民主国家，但我们应该小心并在限制范围内这样做：它们是我们对抗独裁政权所需的免疫系统，但像免疫系统一样，它们有反过来攻击我们并成为威胁的风险。

• 拥有大型数据中心的非民主国家。 大多数治理不那么民主的国家并非AI的主要参与者，因为它们没有生产前沿AI模型的公司。但这些国家中的一些确实拥有大型数据中心（通常作为在民主国家运营的公司扩建的一部分），这些数据中心可用于大规模运行前沿AI（尽管这并未赋予推动前沿的能力）。这存在一定程度的危险——这些政府原则上可以征用数据中心并将其内部的AI国度用于自己的目的。我对这点的担心较少，但这是一个需要牢记的风险。

• AI公司。 作为一家AI公司的CEO说这话有些尴尬，但我认为下一层风险实际上是AI公司本身。AI公司控制着大型数据中心，训练前沿模型，拥有关于如何使用这些模型的最大专业知识，并且在某些情况下与数千万或数亿用户有日常接触和影响的可能性。它们主要缺乏的是国家的合法性和基础设施，因此建立AI独裁工具所需的许多东西对AI公司来说是非法的，或者至少是非常可疑的。但这并非不可能：例如，它们可以利用其AI产品对其庞大的消费者用户群进行洗脑，公众应该警惕这所代表的风险。我认为AI公司的治理值得大量审查。

对于这些威胁的严重性，有许多可能的反驳论点，我希望我相信它们，因为AI赋能的威权主义让我感到恐惧。值得讨论其中一些论点并回应它们。

首先，有些人可能会将信心寄托在核威慑上，特别是为了反制AI自主武器用于军事征服。如果有人威胁要对你使用这些武器，你可以随时威胁进行核反击。我的担忧是，我不完全确定我们能对针对数据中心里的天才国度的核威慑充满信心：强大的AI有可能设计出探测和打击核潜艇的方法，针对核武器基础设施的操作员进行影响力行动，或利用AI的网络能力对用于探测核发射的卫星发动网络攻击。或者，仅靠AI监控和AI宣传接管国家可能是可行的，而且从未真正呈现出一个清楚发生了什么以及核反应是适当的时刻。也许这些事情并不可行，核威慑仍然有效，但这似乎是一个风险极高的赌博。

第二个可能的反对意见是，我们可能有反制这些独裁工具的措施。我们可以用我们自己的无人机反制无人机，网络防御将随着网络攻击而改进，可能有办法让人们对宣传免疫等等。我的回答是，这些防御只有通过同等强大的AI才可能实现。如果没有某种拥有同等聪明和数量众多的数据中心里的天才国度的反制力量，就不可能匹配无人机的质量或数量，网络防御无法智胜网络进攻等。所以反制措施的问题归结为强大AI的权力平衡问题。在这里，我担心强大AI的递归或自我强化属性（我在本文开头讨论过）：即每一代AI都可以用来设计和训练下一代AI。这导致了失控优势的风险，即目前在强大AI领域的领导者可能能够扩大其领先优势，并且可能很难赶上。我们需要确保不是一个威权国家首先进入这个循环。

此外，即使可以实现权力平衡，世界仍有风险分裂成威权势力范围，就像《一九八四》中那样。即使几个相互竞争的大国各自拥有强大的AI模型，谁也无法压倒谁，每个大国仍可能在内部镇压自己的人口，并且很难被推翻（因为人口没有强大的AI来保护自己）。因此，即使它不会导致单一国家接管世界，防止AI赋能的独裁也是重要的。

防御措施

我们如何防御这广泛的独裁工具和潜在的威胁行为者？就像在前几节中一样，我认为我们可以做几件事。首先，芯片和芯片制造工具是强大AI的最大瓶颈，阻止它们是一个简单但极其有效的措施，也许是我们可以采取的最重要的单一行动。为了证明这种销售的合理性，人们提出了许多复杂的论点，例如“在世界各地传播我们的技术堆栈”可以让“美国赢得”某种普遍的、未指明的经济战。在我看来，这就像把核武器卖给朝鲜，然后吹嘘导弹外壳是由波音公司制造的，所以美国“赢了”。中国在大规模生产前沿芯片的能力上落后美国几年，而建立数据中心里的天才国度的关键时期很可能就在这未来几年内。没有理由在这个关键时期给他们的AI产业巨大的推动。

其次，利用AI赋予民主国家抵抗独裁政权的能力是有意义的。这就是为什么Anthropic认为向美国及其民主盟友的情报和国防界提供AI很重要的原因。保卫受到攻击的民主国家，如乌克兰和（通过网络攻击）台湾，似乎是特别高优先级的任务，同样重要的是赋予民主国家利用其情报部门从内部破坏和削弱独裁政权的能力。在某种程度上，应对独裁威胁的唯一方法是在军事上匹配并超越它们。如果美国及其民主盟友的联盟在强大AI方面取得优势，它将不仅能够防御独裁政权，而且能够遏制它们并限制其AI滥用。

第三，我们需要划定一条反对民主国家内部AI滥用的硬线。我们需要限制允许我们的政府用AI做什么，这样他们就不会夺取权力或镇压自己的人民。我想出的表述是，我们应该将AI用于国防的所有方面，除了那些会使我们更像我们的独裁对手的方面。

界线应该划在哪里？在本节开头的列表中，有两个项目——使用AI进行国内大规模监控和大规模宣传——在我看来是明亮的红线，完全非法的。有些人可能会争辩说不需要做任何事情（至少在美国）。但AI的快速进步可能会造成我们现有的法律框架无法很好应对的情况。例如，美国政府对所有公共对话（例如人们在街角互相说的话）进行大规模录音可能并不违宪，以前很难整理这些海量信息，但有了AI，所有这些都可以被转录、解释和三角测量，以创建许多或大多数公民的态度和忠诚度的图景。我将支持以公民自由为重点的立法（甚至可能是宪法修正案），对AI驱动的滥用施加更强的护栏。

另外两个项目——完全自主武器和用于战略决策的AI——是更难划定的界线，因为它们在保卫民主方面有合法用途，同时也容易被滥用。在这里，我认为需要极度的小心和审查，结合护栏以防止滥用。我主要的恐惧是“按按钮的手指”太少，以至于一个人或几个人基本上可以操作一支无人机军队，而不需要任何其他人合作来执行他们的命令。随着AI系统变得更加强大，我们可能需要更直接和即时的监督机制来确保它们不被滥用，也许涉及行政部门以外的政府部门。我认为我们应该特别谨慎地对待完全自主武器，并且在没有适当保障措施的情况下不要急于使用它们。

第四，在划定反对民主国家AI滥用的硬线后，我们应该利用这一先例，建立反对最严重滥用强大AI的国际禁忌。我承认目前的政治风向已经转向反对国际合作和国际规范，但这是一个我们迫切需要它们的案例。我甚至会争辩说，在某些情况下，利用强大AI进行大规模监控、大规模宣传以及某些类型的进攻性使用完全自主武器应被视为反人类罪。更一般地说，迫切需要一个反对AI赋能的集中滥用主义及其所有工具和仪器的强有力的规范。

可能有这个立场的一个更强版本，即由于AI赋能的集中权力主义的可能性如此黑暗，独裁根本不是后强大AI时代人们可以接受的政府形式。就像封建主义随着工业革命变得行不通一样，AI时代可能会不可避免地和逻辑地导致这样的结论：如果人类要有一个美好的未来，民主（并且，希望是由AI改进和重振的民主，正如我在《慈悲机器》中所讨论的）是唯一可行的政府形式。

第五也是最后一点，AI公司应该受到仔细监视，它们与政府的联系也应该受到监视，这种联系是必要的，但必须有界限和边界。强大AI所体现的纯粹能力使得普通的公司治理——旨在保护股东和防止欺诈等普通滥用——不太可能胜任治理AI公司的任务。公司公开承诺（甚至作为公司治理的一部分）不采取某些行动也可能有价值，例如不私自建造或储存军事硬件，不以不负责任的方式由个人使用大量计算资源，或不利用其AI产品作为宣传来操纵公众舆论以利于自己。

这里的危险来自许多方向，有些方向与其他方向处于紧张关系。唯一不变的是，我们必须寻求对所有人的问责、规范和护栏，即使我们在赋予“好”的行为者权力以遏制“坏”的行为者。

4. 自动钢琴 (Player piano)

经济破坏

前三节本质上是关于强大AI带来的安全风险：来自AI本身的风险，来自个人和小型组织滥用的风险，以及国家和大型组织滥用的风险。如果我们撇开安全风险或假设它们已得到解决，下一个问题是经济问题。这种令人难以置信的“人力”资本注入对经济会有什么影响？显然，最明显的影响将是极大地促进经济增长。科学研究、生物医学创新、制造业、供应链、金融系统效率等方面的进步几乎肯定会导致更快的经济增长率。在《慈悲机器》中，我提出10-20%的持续年GDP增长率是可能的。

但这显然是一把双刃剑：在这个世界上，大多数现有的人类经济前景如何？新技术通常会带来劳动力市场冲击，过去人类总是能从中恢复过来，但我担心这是因为以前的冲击只影响了人类全部可能能力的一小部分，留下了人类扩展到新任务的空间。AI将产生更广泛、发生得更快的影响，因此我担心让事情顺利发展将更具挑战性。

劳动力市场破坏

我担心两个具体问题：劳动力市场置换和经济权力集中。让我们从第一个开始。这是我在2025年非常公开地警告过的一个话题，当时我预测AI可能在未来1-5年内取代50%的入门级白领工作，即使它加速了经济增长和科学进步。这一警告引发了关于该话题的公开辩论。许多CEO、技术专家和经济学家同意我的看法，但其他人认为我陷入了“劳动总量”谬误，不懂劳动力市场如何运作，还有一些人没看到1-5年的时间范围，认为我声称AI现在正在取代工作（我同意目前可能没有）。因此，值得详细说明我为什么担心劳动力置换，以澄清这些误解。

作为基准，了解劳动力市场通常如何应对技术进步是有用的。当一项新技术出现时，它首先是使特定人类工作的一部分变得更有效率。例如，在工业革命早期，机器（如升级的犁）使人类农民在工作的某些方面更有效率。这提高了农民的生产力，从而增加了他们的工资。

在下一步，工作的某些部分可以完全由机器完成，例如发明脱粒机或播种机。在这个阶段，人类做的工作比例越来越低，但他们完成的工作变得越来越有杠杆作用，因为它与机器的工作是互补的，他们的生产力继续上升。正如杰文斯悖论（Jevons’ paradox）所描述的，农民的工资甚至农民的数量都在继续增加。即使90%的工作由机器完成，人类也可以简单地做他们仍然做的10%工作的10倍，以相同的劳动量产出10倍的产出。

最终，机器做所有或几乎所有的事情，就像现代联合收割机、拖拉机和其他设备一样。在这一点上，农业作为一种人类就业形式确实急剧下降，这可能会在短期内造成严重破坏，但因为农业只是人类能够做的众多有用活动之一，人们最终会转向其他工作，如操作工厂机器。即使农业事前占就业的巨大比例，这也是真实的。250年前，90%的美国人住在农场；在欧洲，50-60%的就业是农业。现在这些地方的百分比是个位数，因为工人转向了工业工作（后来是知识工作）。经济可以用之前所需劳动力的1-2%来完成大部分工作，释放其余劳动力去建设更先进的工业社会。没有固定的“劳动总量”，只有不断扩大的用更少做更多的能力。人们的工资随着GDP指数增长而上涨，一旦短期破坏过去，经济将维持充分就业。

有可能AI的发展大致相同，但我会非常强烈地打赌不会。以下是我认为AI可能不同的原因：

• 速度。 AI的进步速度比以前的技术革命快得多。例如，在过去2年里，AI模型从几乎无法完成一行代码，变成了为某些人编写所有或几乎所有的代码——包括Anthropic的工程师。很快，它们可能会从头到尾完成软件工程师的全部任务。人们很难适应这种变化速度，既包括特定工作方式的变化，也包括转向新工作的需要。即使是传奇程序员也越来越多地形容自己“落后了”。如果有的话，这种速度可能会继续加快，因为AI编码模型越来越多地加速AI开发的任务。需要明确的是，速度本身并不意味着劳动力市场和就业最终不会恢复，它只是意味着短期转型将比过去的技术异常痛苦，因为人类和劳动力市场反应和平衡都很慢。

• 认知广度。 正如“数据中心里的天才国度”一词所暗示的，AI将能够胜任非常广泛的人类认知能力——也许是所有的认知能力。这与以前的技术（如机械化农业、交通运输甚至计算机）截然不同。这将使人们很难轻易地从被取代的工作转向他们适合的类似工作。例如，金融、咨询和法律领域的入门级工作所需的一般智力能力相当相似，即使具体知识截然不同。仅破坏其中一项技术将允许员工转向另外两个接近的替代品（或让本科生转专业）。但同时破坏所有三个（以及许多其他类似的工作）可能更难让人适应。此外，这不仅仅是大多数现有工作将被破坏。这部分以前发生过——回想一下农业曾占就业的巨大比例。但农民可以转向相对类似的操作工厂机器的工作，即使这种工作以前并不普遍。相比之下，AI正越来越多地匹配人类的一般认知概况，这意味着它也将擅长那些通常会因旧工作被自动化而创造的新工作。换句话说，AI不是特定人类工作的替代品，而是人类的通用劳动力替代品。

• 按认知能力切分。 在广泛的任务中，AI似乎正在从能力阶梯的底部向顶部推进。例如，在编码方面，我们的模型已经从“平庸的程序员”水平发展到“强大的程序员”再到“非常强大的程序员”。我们现在开始在一般的白领工作中看到同样的进展。因此，我们面临这样一种风险：AI不是影响具有特定技能或特定职业的人（他们可以通过再培训来适应），而是影响具有某些内在认知属性的人，即较低智力能力的人（这是很难改变的）。不清楚这些人将去哪里或做什么，我担心他们可能形成一个失业或极低工资的“底层阶级”。需要明确的是，以前发生过类似的事情——例如，计算机和互联网被一些经济学家认为代表了“偏向技能的技术变革”。但这种技能偏向既不像我预期AI那样极端，也被认为导致了工资不平等的增加，所以这并不是一个令人放心的先例。

• 填补空白的能力。 人类工作通常在面对新技术时进行调整的方式是，工作有很多方面，即使新技术看起来直接取代了人类，它通常也有空白。如果有人发明了制造小部件的机器，人类可能仍然需要将原材料装入机器。即使这只占手工制造小部件所需努力的1%，人类工人也可以简单地制造100倍多的小部件。但AI除了是一项快速进步的技术外，也是一项快速适应的技术。在每次模型发布期间，AI公司都会仔细测量模型擅长什么和不擅长什么，客户也会在发布后提供此类信息。弱点可以通过收集体现当前差距的任务并在下一个模型中对其进行训练来解决。在生成式AI早期，用户注意到AI系统有某些弱点（如AI图像模型生成手指数量错误的手），许多人认为这些弱点是该技术固有的。如果它们是，这将限制工作破坏。但几乎每一个这样的弱点都会很快得到解决——通常就在几个月内。

值得回应常见的怀疑点。首先，有人认为经济扩散会很慢，即使底层技术能够做大多数人类劳动，其在整个经济中的实际应用可能会慢得多（例如在远离AI行业且采用缓慢的行业中）。技术的缓慢扩散绝对是真实的——我与各种各样的企业人士交谈，有些地方采用AI将需要数年时间。这就是为什么我预测50%的入门级白领工作被破坏是在1-5年内，即使我怀疑我们将拥有强大的AI（从技术上讲，足以为做大多数或所有工作，而不仅仅是入门级）在不到5年的时间里。但扩散效应只是为我们争取了时间。我不确信它们会像人们预测的那样慢。企业AI采用率的增长速度远快于任何以前的技术，很大程度上是依靠技术本身的纯粹力量。此外，即使传统企业采用新技术缓慢，初创公司也会涌现出来充当“胶水”并使采用更容易。如果那行不通，初创公司可能会简单地直接颠覆现有企业。

这可能导致这样一个世界：与其说是特定工作被破坏，不如说是大型企业总体上被破坏并被劳动密集度低得多的初创公司所取代。这也可能导致一个“地理不平等”的世界，世界财富的增加部分集中在硅谷，硅谷成为以不同于世界其他地区的速度运行并将其抛在后面的经济体。所有这些结果对经济增长来说都是极好的——但对劳动力市场或那些被抛在后面的人来说就不那么好了。

其次，有些人说人类工作将转移到物理世界，这避免了AI进展如此迅速的整个“认知劳动”类别。我不确定这有多安全。很多体力劳动已经在由机器完成（例如制造业）或很快将由机器完成（例如驾驶）。此外，足够强大的AI将能够加速机器人的开发，然后在物理世界中控制这些机器人。这可能会争取一些时间（这是好事），但我担心不会争取太多。即使破坏仅限于认知任务，它仍然是一个前所未有的大规模和快速破坏。

第三，也许有些任务本质上需要或极大受益于人情味。我对这一点更不确定，但我仍然怀疑这是否足以抵消我上面描述的大部分影响。AI已经广泛用于客户服务。许多人报告说，与AI谈论他们的个人问题比与治疗师谈论更容易——AI更有耐心。当我姐姐在怀孕期间与医疗问题作斗争时，她觉得她没有从护理提供者那里得到所需的答案或支持，她发现Claude有更好的床边态度（以及在诊断问题方面更成功）。我相信有些任务人情味真的很重要，但我不确定有多少——而在我们谈论的是为劳动力市场上的几乎每个人找到工作。

第四，有些人可能会争辩说比较优势仍然会保护人类。根据比较优势定律，即使AI在所有方面都比人类好，人类和AI技能配置之间的任何相对差异都为人类和AI之间的贸易和专业化创造了基础。问题是，如果AI的生产力实际上比人类高数千倍，这种逻辑就开始崩溃了。即使是微小的交易成本也可能使AI不值得与人类交易。即便技术上他们可以提供某些东西，人类的工资也可能非常低。

所有这些因素都有可能得到解决——劳动力市场有足够的弹性来适应如此巨大的破坏。但即使它最终能适应，上述因素表明短期冲击将在规模上是前所未有的。

防御措施

我们能对此做些什么？我有几个建议，其中一些Anthropic已经在做。第一件事就是简单地获取有关工作置换实时情况的准确数据。当经济变化发生得很快时，很难获得关于正在发生什么的可靠数据，没有可靠的数据就很难设计有效的政策。例如，政府数据目前缺乏关于企业和行业AI采用的细粒度、高频数据。去年，Anthropic一直在运营并公开发布一个经济指数，几乎实时显示我们模型的使用情况，按行业、任务、位置细分，甚至包括任务是自动化还是协作进行等内容。我们还有一个经济顾问委员会来帮助我们解释这些数据并看看即将发生什么。

其次，AI公司在如何与企业合作方面有选择权。传统企业的低效率意味着它们推出AI的过程可能非常具有路径依赖性，并且有一定的空间选择更好的路径。企业通常在“成本节约”（用更少的人做同样的事）和“创新”（用同样数量的人做更多的事）之间有选择。市场最终不可避免地会产生两者，任何有竞争力的AI公司都必须服务于两者，但在可能的情况下，引导公司走向创新可能有一些空间，这可能会为我们争取一些时间。Anthropic正在积极思考这个问题。

第三，公司应该考虑如何照顾员工。在短期内，创造性地在公司内部重新分配员工可能是避免裁员需求的一种有希望的方式。从长远来看，在一个总财富巨大的世界里，许多公司由于生产力提高和资本集中而大幅增值，即使人类员工在传统意义上不再提供经济价值很久以后，支付他们的工资也可能是可行的。Anthropic目前正在考虑我们自己员工的一系列可能途径，我们将在不久的将来分享。

第四，富有的个人有义务帮助解决这个问题。令我感到难过的是，许多富人（尤其是科技行业）最近采取了一种愤世嫉俗和虚无主义的态度，认为慈善事业不可避免地是欺诈或无用的。像盖茨基金会这样的私人慈善机构和像PEPFAR这样的公共项目已经在发展中国家拯救了数千万人的生命，并帮助在发达国家创造了经济机会。Anthropic的所有联合创始人都已承诺捐出我们财富的80%，Anthropic的员工个人已承诺捐出按当前价格价值数十亿美元的公司股票——公司已承诺匹配这些捐款。

第五，虽然上述所有私人行动可能会有所帮助，但最终如此巨大的宏观经济问题将需要政府干预。对于巨大的经济蛋糕加上严重的不平等（由于许多人缺乏工作或工作报酬低）的自然政策反应是累进税制。这种税可以是一般性的，也可以特别针对AI公司。显然税收设计很复杂，有很多出错的方式。我不支持设计拙劣的税收政策。我认为本文预测的极端不平等水平在基本的道德层面上证明了更强有力的税收政策是正当的，但我也可以向世界上的亿万富翁提出一个务实的论点，即支持一个好的版本符合他们的利益：如果他们不支持一个好的版本，他们必然会得到一个由暴民设计的坏版本。

归根结底，我认为上述所有干预措施都是争取时间的方法。最终AI将能够做所有事情，我们需要应对这一点。我希望到那时，我们可以利用AI本身来帮助我们以适合每个人的方式重组市场，上述干预措施可以让我们度过过渡期。

经济权力集中

除了工作置换或经济不平等本身的问题之外，还有经济权力集中的问题。第1节讨论了人类被AI剥夺权力的风险，第3节讨论了公民被政府通过武力或胁迫剥夺权力的风险。但如果财富如此集中，以至于一小群人利用其影响力有效控制政府政策，而普通公民因为缺乏经济杠杆而没有影响力，就会发生另一种剥夺权力的情况。民主最终是由整个人口对经济运作是必要的这一观念支撑的。如果这种经济杠杆消失，那么民主的隐含社会契约可能会停止运作。其他人已经写过这方面的内容，我不必在此详细说明，但我同意这种担忧，我担心这已经开始发生。

需要明确的是，我不反对人们赚很多钱。有一个强有力的论点是，在正常情况下这能激励经济增长。我也同情关于通过杀死产生创新的金鹅来阻碍创新的担忧。但在一个GDP每年增长10-20%且AI迅速接管经济的场景中，而单个人持有GDP的可观份额，创新并不是需要担心的事情。需要担心的是财富集中程度会破坏社会。

美国历史上财富极度集中的最著名例子是镀金时代，镀金时代最富有的实业家是约翰·D·洛克菲勒。洛克菲勒的财富约占当时美国GDP的2%。今天类似的比例将导致6000亿美元的财富，而今天世界上最富有的人（埃隆·马斯克）已经超过了这个数字，大约为7000亿美元。所以我们已经处于历史上前所未有的财富集中水平，甚至在AI的大部分经济影响出现之前。我认为想象AI公司、半导体公司以及可能的下游应用公司每年产生约3万亿美元的收入，估值约为30万亿美元，并导致个人财富进入万亿美元级别，并不是太牵强（如果我们得到一个“天才国度”的话）。在那个世界里，我们今天关于税收政策的辩论根本不再适用，因为我们将处于一个根本不同的境地。

与此相关的是，这种经济财富集中与政治体系的结合已经让我担忧。AI数据中心已经占美国经济增长的很大一部分，因此正在以一种可能产生不正当激励的方式，将大型科技公司（越来越专注于AI或AI基础设施）的经济利益与政府的政治利益紧密联系在一起。我们已经通过科技公司不愿批评美国政府，以及政府支持极端的反监管AI政策看到了这一点。

防御措施

能对此做些什么？首先，最明显的是，公司应该简单地选择不成为其中的一部分。Anthropic一直努力成为一个政策行为者而不是政治行为者，无论政府如何，都保持我们真实的观点。我们曾发声支持符合公共利益的合理AI监管和出口管制，即使这些与政府政策相左。许多人告诉我应该停止这样做，这可能会导致不利待遇，但在我们这样做的这一年里，Anthropic的估值增长了6倍以上，这在我们的商业规模上几乎是前所未有的飞跃。

其次，AI行业需要与政府建立更健康的关系——一种基于实质性政策参与而非政治结盟的关系。我们选择参与政策实质而非政治，有时被解读为战术错误或未能“读懂空气”，而不是原则性决定，这种框架让我担忧。在一个健康的民主国家，公司应该能够为了好的政策本身而倡导好的政策。与此相关的是，公众对AI的反噬正在酝酿：这可能是一种纠正，但目前尚未聚焦。其中很多针对的并不是真正的问题（如数据中心用水量），并提出不会解决真正问题的解决方案（如数据中心禁令或设计拙劣的财富税）。值得关注的根本问题是确保AI发展对公共利益负责，不被任何特定的政治或商业联盟俘获，将公众讨论聚焦于此似乎很重要。

第三，我在本节前面描述的宏观经济干预措施，以及私人慈善事业的复兴，可以帮助平衡经济天平，同时解决工作置换和经济权力集中问题。我们应该看看我们国家的历史：即使在镀金时代，洛克菲勒和卡内基等实业家也感到对整个社会有强烈的义务，这种感觉是社会为他们的成功做出了巨大贡献，他们需要回馈。这种精神今天似乎越来越缺失，我认为这是走出这一经济困境的一大部分。那些处于AI经济繁荣前沿的人应该愿意放弃他们的财富和权力。

5. 无限的黑海 (Black seas of infinity)

间接影响

这最后一节是未知未知的综合，特别是那些可能作为AI积极进步以及随之而来的科学技术普遍加速的间接结果而可能出错的事情。假设我们解决了迄今为止描述的所有风险，并开始收获AI的果实。我们可能会得到“一个世纪的科学和经济进步被压缩到十年”，这对世界来说将是巨大的积极因素，但我们将不得不应对这种快速进步带来的问题，这些问题可能会迅速向我们袭来。我们还可能遇到其他风险，这些风险作为AI进步的后果间接发生，很难提前预测。

根据未知未知的性质，不可能列出一份详尽的清单，但我将列举三个可能的担忧作为我们应该关注的例证：

1. 生物学的快速进步。 如果我们在几年内获得一个世纪的医学进步，我们可能会极大地增加人类寿命，并且有机会获得激进的能力，如增加人类智力或从根本上修改人类生物学。这将是可能性的巨大变化，而且发生得很快。如果负责任地进行（这是我的希望，如在《慈悲机器》中所述），它们可能是积极的，但也总有出错的风险——例如，如果让人类变聪明的努力也让他们变得更加不稳定或寻求权力。还有“上传”或“全脑模拟”的问题，即在软件中实例化的数字人类思维，这可能有一天帮助人类超越其物理限制，但也带有令我不安的风险。

2. AI以不健康的方式改变人类生活。 一个拥有数十亿个在所有方面都比人类聪明的智能体的世界，将是一个生活起来非常奇怪的世界。即使AI不主动旨在攻击人类（第1节），也没有明确被国家用于压迫或控制（第3节），通过正常的商业激励和名义上的自愿交易，在此之下仍有很多可能出错的地方。我们在对AI精神病、AI驱使人自杀以及对与AI恋爱关系的担忧中看到了这一点的早期迹象。作为一个例子，强大的AI能否发明某种新宗教并让数百万人皈依？大多数人最终会不会以某种方式“沉迷”于AI互动？人们会不会最终被AI系统“操纵”，AI基本上监视他们的一举一动，并告诉他们在任何时候该做什么和说什么，从而导致一种“美好”的生活，但缺乏自由或任何成就感？如果我和《黑镜》的主创坐下来试图头脑风暴，不难产生几十个这样的场景。我认为这指向了诸如改进Claude宪法之类事情的重要性，这超出了防止第1节中问题所必需的范围。确保AI模型真正将用户的长期利益放在心上，以一种深思熟虑的人会认可的方式，而不是以某种微妙扭曲的方式，似乎至关重要。

3. 人类目标。 这与前一点有关，但这与其说是关于具体的人类与AI系统互动，不如说是关于在一个拥有强大AI的世界里人类生活总体上如何变化。在这样一个世界里，人类能找到目标和意义吗？我认为这是一个态度问题：正如我在《慈悲机器》中所说，我认为人类的目标并不取决于在某件事上成为世界第一，人类可以通过他们喜欢的故事和项目，即使在很长一段时间内也能找到目标。我们只需要打破创造经济价值与自我价值和意义之间的联系。但这需要社会进行转型，而且总有我们处理不好的风险。

对于所有这些潜在问题，我的希望是，在一个我们信任不会杀我们的、不是压迫性政府工具的、真正为我们工作的强大AI世界里，我们可以利用AI本身来预测和预防这些问题。但这并不能保证——像所有其他风险一样，这是我们必须小心处理的事情。

人类的测试

阅读这篇文章可能会让人觉得我们正处于一种令人生畏的境地。我当然觉得写这篇文章很艰巨，这与《慈悲机器》形成鲜明对比，后者感觉像是给我脑海中回荡多年的无比美妙的音乐赋予形式和结构。局势中确实有很多令人艰难的地方。AI从多个方向给人类带来威胁，不同的危险之间存在真正的紧张关系，如果我们在缓解其中一些危险时不极其小心地穿针引线，就有可能使其他危险恶化。

花时间精心构建AI系统以免它们自主威胁人类，这与民主国家需要保持领先于威权国家且不被其征服的需求存在真正的紧张关系。但反过来，打击独裁政权所必需的同样的AI赋能工具，如果走得太远，可能会转向内部，在我们自己的国家制造暴政。AI驱动的恐怖主义可能会通过滥用生物学杀死数百万人。AI的劳动力和经济集中效应，除了本身就是严重问题外，还可能迫使我们在公众愤怒甚至内乱的环境中面对其他问题，而不是能够唤起我们天性中善良的天使。最重要的是，风险的数量之多，包括未知的风险，以及需要同时处理所有这些风险，创造了一个人类必须闯过的令人生畏的难关。

此外，过去几年应该清楚地表明，停止甚至大幅减缓技术的想法从根本上是站不住脚的。构建强大AI系统的公式极其简单，以至于几乎可以说它是从数据和原始计算的正确组合中自发出现的。它的创造可能在人类发明晶体管的那一刻就是不可避免的，甚至可以说当我们第一次学会控制火时就更是如此。如果一家公司不建造它，其他公司也会几乎同样快地建造。如果民主国家的所有公司通过共同协议或监管法令停止或减缓发展，那么威权国家只会继续前进。鉴于该技术令人难以置信的经济和军事价值，加上缺乏任何有意义的执行机制，我看不出我们怎么可能说服它们停止。

我确实看到了一条通往AI发展稍微温和的道路，这与地缘政治的现实主义观点是相容的。这条道路涉及通过拒绝威权国家构建强大AI所需的资源（即芯片和半导体制造设备），在几年内减缓它们迈向强大AI的步伐。这反过来给民主国家提供了一个缓冲区，它们可以“花费”这个缓冲区来更仔细地构建强大AI，更多地关注其风险，同时仍然进展得足够快以轻松击败威权国家。然后，民主国家内部AI公司之间的竞赛可以在共同的法律框架下，通过行业标准和监管的混合来处理。

Anthropic一直在极力倡导这条道路，推动芯片出口管制和对AI的审慎监管，但即使是这些看似常识性的提议也大多被美国（这是拥有这些提议最重要的国家）的政策制定者拒绝了。AI能赚这么多钱——每年简直数万亿美元——以至于即使是最简单的措施也很难克服AI固有的政治经济学。这就是陷阱：AI太强大了，如此诱人的奖品，以至于人类文明很难对它施加任何限制。

我可以想象，就像萨根在《接触》中所做的那样，同样的故事在成千上万个世界上上演。一个物种获得了感知，学会了使用工具，开始了技术的指数级攀升，面临工业化和核武器的危机，如果它在这些危机中幸存下来，当它学会如何将沙子塑造成会思考的机器时，它将面临最艰难和最后的挑战。我们是否能通过那次测试并继续建立《慈悲机器》中描述的美好社会，还是屈服于奴役和毁灭，将取决于我们作为一个物种的性格和决心，我们的精神和灵魂。

尽管有许多障碍，我相信人类内心有力量通过这次测试。成千上万的研究人员致力于帮助我们理解和引导AI模型，并塑造这些模型的性格和宪法，这让我感到鼓舞和启发。我认为现在很有可能这些努力会及时结出硕果。我感到鼓舞的是，至少有些公司已经声明，它们将支付有意义的商业成本来阻止其模型助长生物恐怖主义的威胁。我感到鼓舞的是，少数勇敢的人抵制了盛行的政治风向，通过了立法，为AI系统种下了合理护栏的第一批早期种子。我感到鼓舞的是，公众明白AI带有风险并希望解决这些风险。我受到世界各地不屈不挠的自由精神和抵制暴政的决心的鼓舞。

但如果我们想成功，我们将需要加强努力。第一步是那些最接近技术的人简单地说出人类所处情况的真相，这也是我一直试图做的；我通过这篇文章更明确、更紧迫地这样做。下一步将是说服世界的思想家、政策制定者、公司和公民这个问题迫在眉睫且具有压倒性的重要性——与每天主导新闻的成千上万的其他问题相比，这个问题值得花费思想和政治资本。然后将是勇气时刻，足够多的人逆势而上，坚持原则，即使面对对其经济利益和人身安全的威胁。

摆在我们面前的岁月将无比艰难，对我们的要求比我们认为能付出的更多。但在我作为研究人员、领导者和公民的时间里，我已经看到了足够的勇气和高尚，我相信我们可以赢——当处于最黑暗的环境中时，人类有一种方法可以在最后一刻聚集所需的力量和智慧来获胜。我们没有时间可以浪费了。

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据The Information周四报道，英伟达正商谈投资最高300亿美元，微软计划投资不到100亿美元，而亚马逊作为新投资者可能投入超过100亿美元、甚至超过200亿美元。这三家公司均是OpenAI的重要技术合作伙伴。

此外，软银拟再向OpenAI投资最高300亿美元。融资总额累计最高可达1000亿美元。OpenAI投前估值达到7300亿美元。

这笔巨额融资将缓解市场对OpenAI现金流的担忧，公开市场投资者近期对该公司履行与甲骨文和微软支出承诺的能力持怀疑态度。

科技巨头各怀战略考量

三家潜在投资者与OpenAI均有深度业务联系。

英伟达是现有投资者，其芯片为OpenAI的AI模型提供算力支持。微软是长期支持者，拥有向云客户销售OpenAI模型的独家权利。亚马逊将成为新投资者，据知情人士透露，其投资可能取决于单独的云服务和ChatGPT相关交易。

OpenAI去年11月曾表示，将在未来七年内斥资380亿美元向AWS租赁服务器，使AWS成为OpenAI用于开发其AI的五家云服务商之一。

目前尚不清楚哪家投资者将成为本轮最大出资方。据知情人士称，OpenAI即将收到这些公司的投资意向书，但融资尚未最终敲定，除软银外的其他机构投资者最终也可能参与。

应对巨额算力支出需求

这笔融资将为OpenAI提供充足资源，用于支付运行和训练AI模型的费用以及其他算力成本。据该公司去年夏天估算，2026年至2030年间，这些成本可能超过4300亿美元，期间现金消耗将接近700亿美元。

新一轮融资将显著扩大OpenAI与竞争对手的资金优势。Anthropic曾预测其2029年营收可能超过OpenAI，但此次融资若成功完成，将大幅拉开两家公司的资金差距。

公开市场投资者近期对OpenAI的财务状况表现出谨慎态度。如果这轮规模空前的融资得以完成，将有助于打消投资者对该公司现金消耗速度的疑虑，并为其雄心勃勃的扩张计划提供资金保障。

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今年也不例外。

资事堂在通读业内部分知名基金经理季报后，意外发现了陈金伟管理的鹏华产业精选的四季报“含金量”格外高。

一方面，作为业内选股和选行业好手，陈金伟的动向一直颇受人关注。过去的2025年，他的基金业绩也超越了基准28个百分点，

另一方面，陈金伟年末的持仓有了很多新意，更重要的是——他的季报阐述也格外完整、系统。从第三方角度来看，不啻于听他一场现场演讲。

格外值得来介绍给读者。

重申：最看好两个方向

四季报中，陈金伟在展望今年行情时明确表示：2026年，最看好的两个方向是中游周期以及内需属性的消费医药。

其中，看好中游周期时因为看好中游周期行业受益于“反内卷”的政策取向，同时，这个投资方向在2025年下半年虽然有一定表现，但还有巨大预期差（指实际表现好于市场预期）。

而看好消费医药则是因为，消费和医药是过去五年表现最差的板块。但陈金伟预期，消费和医药可能是未来五年空间最大，预期差最大的板块。因此，他在基本减持完创新药后，现在持有的医药股也多是内需属性的消费医疗。

化工其实具备资源品属性

陈金伟在季报中还以化工为例，阐述了他看中游周期行业的完整逻辑。

他首先提出最有力的理由是，化工其实具备资源品属性。

他说，不同于有色等上游资源品，化工在市场上常被认为可以随便扩产，但其实，中游可以随便扩产可能是我们身处中国而产生的错觉。

“如果把过去五年全球化工行业资本开支拆分来看，中国以外几乎没有多少新增资本开支。如果中国通过反内卷能够有效控制增量产能，那么化工就具备了类资源品的属性”，他说。

陈金伟还认为，在其他国家，建一座化工厂难度非常大。除了基础设施、优质劳动力、高效政府等中国制造业的共性优势外，化工独有的“网络效应”（即上下游集聚）也是国内的独特优势。

这也造成了大家经常提及“制造业出海”里，化工领域，中资企业出海或赴发展中国家自己建厂其实并不多。即便有也较多集中于轮胎、尿素、改性塑料等领域，后者这些行业往往具备“产业链条相对短且下游单一”的特征。

但大部分化工企业的产品是一张“网”而非一条“线”，比如化工品 A 副产 B，在国内可以轻易找到 B 的下游，但是在其他国家可能根本没有 B 的下游需求。

中国现阶段这张化工网络堪称举世无双，在其他国家复制在很长时间内都不可能。海外某国曾对我国化工品征收高额关税，但于近期取消，因为他们发现这些化工品大部分产能都在中国，在其他国家根本找不到稳定的供应商。而这些化工品都是最基础的化工品，是绕不开的刚需。

陈金伟判断：中国化工产业的优势在未来十年甚至更长维度，都是难以颠覆的，这是这个板块重估的基础。”

“反内卷”的可行性被低估

陈金伟还认为，部分投资者在分析“反内卷”的时候，存在误判。

首先是，他们把反内卷定义为一个供给端政策，然后强调“需要需求端政策配合才能见效”，同时喜欢强调，十年前的“供给侧改革”也是搭配需求刺激才取得了成功，因而对反内卷政策的效果有分歧。

但陈金伟认为，反内卷本身也会激发需求侧的变化，他认为，要看清很多行业外需权重越来越高，以及在部分行业的定价权已经接近垄断地位这两个关键事实。

他认为，中国的部分行业产能占到全球百分之八十以上，但全行业亏损。而反内卷政策就会把这种定价权变现，把海外消费者红利，通过反内卷的方式，转移到股东回报（财产性收入）、员工工资（工资性收入）供应商利润（经营性收入），这就是最直接的需求刺激政策，且这种需求刺激比大家期待的部分方式可持续得多。

他还提及，尽管有观点认为反内卷违反博弈论，但他指出：“过往的价格协同，如果没有谈成，往往短期不会再谈，而这次反内卷，即使没有达成一致，一般会换一种方式继续推进。”

原因在于行业格局已变——“过去五年资本开支几乎都在头部公司”，行业从“五十家公司”缩减至“五家大企业”。“当下的头部公司，普遍已经有一种‘无法通过价格竞争将其他企业出清’的心态”，使博弈从“单次”转向“未知次数重复”，反而更易达成协同。“最关键的是，行业盈利水平如果能回归合理，对于每一个参与者都是有益的，其实做的是增量。”

本轮中游周期重在持续性，而非高度

基于以上论述，陈金伟坚定相信“这一轮的中游周期的投资机会或许不在价格高度，而在价格持续时间。

他还表示，虽然他看好中游周期，但也有两个问题：一是这一轮玩家基本都是大企业，成本曲线更扁平，意味着价格弹性可能不高；二是缺乏一个强力的产业（供需缺口），使得价格具有很高的斜率。

他特别提醒：短期大部分行业并不存在刚性的供需缺口，因此对于价格的高度，暂时不宜过高期待。尤其是如果把反内卷理解成抱团坐庄炒涨价，显然违背了反内卷的初衷。反内卷的目的是在我们的优势产业实现有序的供需再平衡，实现员工、股东、客户和供应商的共赢。

他认为：对于价格持续的时间，或许可以更乐观一些，结合以上分析，再参考氟化工、味精、维生素等化工品，过去几年走过的路，可能这一轮下来，很多行业真的没有必要再卷。

内需消费的三大认知偏差

对于第二个重点方向“内需属性的消费和医药”。陈金伟坦言：“消费和医药是过去五年表现最差的板块。但可能是未来五年空间最大，预期差最大的板块。”当前持有的医药股“多是内需属性的消费医疗”，整体策略以消费为分析主线。

他认为，当下对内需消费有三大认知偏差：

其一、消费复苏是结构性的，而非全民同步

他反对将“收入预期未改善”作为全面看空消费的理由：他强调收入的变化并不是十四亿人同步，而是呈现结构性、有先有后的复苏状态。

他把当下的主要收入人群分为四类，一是受地产影响较大的高净值群体，“负面影响在减弱……拖累在见底”；二是“个人资产负债表干净”的95后、老年人、二线以下城市居民，“所处行业在过去几年受到冲击较小”；三是科技产业升级带来的高收入岗位群体，“他们是消费的结构亮点，目前体量较小，但在迅速壮大”；四是制造业从业者，“经历反内卷后……有望成为未来消费复苏的中流砥柱”。

其二、新消费机会不在上一轮明星股

“部分投资者认为消费等于某些五年前的部分明星股……但我们持保留意见。”他指出，上一轮消费牛市本质是“投资驱动的涓滴效应”，而本轮应关注“收入再分配直接驱动的消费”。

在商品消费中，“更看好大众品消费”；在服务消费中，“基本面已经来到右侧，且未来空间无比巨大”。尤其强调：“如果说商品消费和‘可支配收入’相关，那么服务消费除了受‘可支配收入’影响，还受‘可支配时间’影响。”

随着平均工作时长见顶回落，“花费可支配时间且具备悦己属性的服务消费，如游戏、旅游、体育、影视等，将成为新的‘长坡厚雪’。”其中，“具备‘可以产品化’特征的景区和游戏，是我们最看好的方向”。

其三、消费股空间远未触及天花板

针对“消费无空间”的论调，他反驳：“过去的优势——优秀的商业模式依然存在，稳态盈利理应给予更高估值。”当前低估值源于通缩预期，“一旦扭转这一预期（不需要太高），消费可以回归其‘长坡厚雪’的本来估值水平”。

更重要的是，“内需是必答题而不是选答题”——出口虽超预期，但“总量角度大幅提升的空间不大”。而从真实需求看，“很多一线城市习以为常的消费，如果放在十四亿人的视角下，渗透率还有巨大的提升空间。每个人都想过得更好一点，这是永恒的需求。”

他总结道：“2026年是‘真消费’元年，不再是过去‘为别人的消费’，而是‘为自己的消费’。”

持仓结构：聚焦化工、医药与服务消费

看完陈金伟的四季报观点，这个时候细细剖析下他四季报披露的前十大重仓股，可能更加令人感兴趣。

四季报显示，他管理的鹏华产业精选的重仓股集中于中游制造、内需型医药及服务消费领域。

其中，华峰化学、鲁西化工、利安弄显然化工领域；华峰化学是氨纶的龙头企业公司业绩历来和氨纶价格密切相关；鲁西化工是央企下属的基础化工企业，产品门类相当之多，有化工品超市之说，公司业绩与基础化工行业和反内卷政策密切相关；利安隆亦类似

此外，陈金伟也配置医疗服务行业的可孚医疗、国邦医药、一心堂在聚焦在大医药行业里。可孚医疗是做医疗设备和试纸的，主要产品包括助听器、背背佳、体温计、呼吸机等；国邦医药主产医药中间体；一心堂则是医药零售。

这些领域的重仓股和陈金伟季报观点的逻辑一一对照起来，可以看出基金经理的配置风格。

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分化而非共振下跌

房地产的总需求已经企稳

全国范围内的一手房和二手房成交合计，从21年到23年年初，下滑了约30%，之后已经企稳。

2023年初到现在，一二手合计的成交量基本稳定，结构有所变化。一手房的供应下降，成交占比从80%下降到了50%。二手房的供应和成交都上升，占比从20%上升到50%。但是合起来，总需求其实并没有再继续下滑，而是保持了稳定。

这是在房价下跌，需求被压抑的前提下实现的。真实的需求会高于当前实际的成交水平。

新房供应大幅下降

新房供应大幅下降是新房价格保持坚挺的重要原因，也是一手成交缩量的原因。

住宅新开工面积比21年的高点下降了百分之接近80%。

新房库存比高点都大幅下滑。

无论全国口径的已开工未销售库存

还是房企层面的库存，比高点都有一个很大的下滑。

更直接的指标，前30个城市的推盘量，下滑了百分之七八十。

新房供应的确是比较小，还有结构性的变化。

供应的结构里：高线城市的占比在提升，低线城市的占比在下滑。好房子的比例在提升，普通的刚需和改善的比例在下滑。

低供应，叠加结构性的提升，推动新房市场的销售均价，过去几年其实是上涨的。

二手房的需求持续上升

因为新房供应不足，需求转移到二手房市场。

既然需求持续新高，那为什么二手房价格持续下跌？

二手房价格下跌的核心驱动是什么？

是供应，也就是二手房的挂牌量，持续上升创新高。

二手房供应开始持续下降

但是大概从两个月以前到现在，发生了一个非常深刻的变化。25城的这个挂牌量又开始持续的下行，最近在加速。

我认为这个趋势是可持续的，背后是租金回报相对于相应利率的优势显现。

21年以来房价跌幅巨大，而租金的下跌幅度其实没有那么大。25城平均的这个租售比，从2.0%上升到了近2.4%。

但是在这期间我们的各个环节的利率都大幅的下降。

按揭贷款的利率可能从高位的5%以上，下滑到了3%左右。经营贷的利率只有2.2%。

为什么我提经营贷？因为现在个人的中长期贷款中，按揭贷款过去两年都没有增量了，在下滑。经营贷是最大的增量。所以买房的边际的融资成本已经变成经营贷。经营贷的利率就2.2%。银行理财的利率和存款的利率，从前几年的3%到4%，现在下滑到了只有1%多。

在这样的一个环境之下，分两类人来讲，房子的价值都开始凸显。

对于一个租客。

你用经营贷买房，资金成本是2.2%，而房子的租金回报可能就是2.4%。一些二线城市或者说一线城市的老公房更高，可能大于3%。一个租客，现在去买个房子，每个月的月供是小于租金的。这种情况会激发出来一部分的刚需。最近两个星期的二手房成交量比去年同期超过30%，就是一个证明。

对于一位房东。

你会发现，几年前存银行买理财，收益显著的高于租金回报，高1%到2%。但是现在就反过来了，现在房子留着去出租的话，我还是有2.4%的这个平均的租金回报。但是你去存银行或者买理财的话，可能就1%多。房子的租金回报比理财或者存款高了。在现在资产荒的背景下，如果他没有特别好的选择，没有很高的风险偏好，不是一定要进股市的话，那他留着房子出租，而不是非要卖掉，可能就更合适了。

前面几个月，二手房市场经历了一轮挂牌的集中上升和价格杀跌。我认为那就是最后一波杀跌，来自杠杆持仓的爆仓。当二手房价格跌幅接近40%的时候，就有一批杠杆炒房的投机类的需求，面临了一个爆仓出清。如果我们去看分城市的差异，能看到现在唯一一个挂牌量还在上升的主要城市是深圳，而深圳其实就正好就是上一轮炒房的重灾区。这也是一个印证。

经过了这一轮所谓的杠杆爆仓和被迫的出售之后，然后剩下的这些房子的持有人，基本杠杆都是比较轻的，财务上相对的稳健。他就会发现房子相对理财，存款，跌出了价值，他就没有必要再去挂牌卖房子。

站在此刻，我们看到：

首先是二手房的成交加速上升，再者是二手房的挂牌持续下降。而背后是有租金回报跟利率之间的差作为坚实的一个支撑的。供减需增，就是拐点的明确信号。这个是我们从这个量上的一个分析。

二手房价格跌幅收窄

另外在价格上，最近也已经看到了明确的信号。

去年11月的时候，是房价下跌的速度最快的时候。当时周环比的跌幅大概是0.3-0.4%左右，一个月跌1.5%左右。最新的几周，跌幅在持续的收窄。上一周全国指数的环比跌幅是0.17%，最新的这周全国指数的环比跌幅就只有0.11%。

这个还是全国范围内的指数，如果去看城市，在上一周杭州和上海这两个城市实现了环比的转正，就是上海和杭州二手房价已见底了。

市场的反转，总是优势区域领先，然后从局部传导到全部。站在此刻，我觉得有非常大的把握，虽然全国指数还没有转正，但是拐点基本确认。很有可能我们在两个季度之内，能够看到全国范围内的指数企稳。

本文来源：半夏投资

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1月28日，Meta公布了强劲的四季度业绩，广告业务推动去年Q4营收和今年Q1营收指引均超出分析师预期。同时，全年资本支出预期区间也高于分析师预期，该公司股价盘后一度涨逾11%。

在随后的电话会，释放出一个清晰信号：Meta在2025年交出强劲业绩的同时，正在把下一阶段的增长逻辑从“更好的广告系统”升级为“以个人超级智能为核心的产品与基础设施重构”。

短期看，收入依旧由广告驱动；中长期看，推荐系统、智能体、内容生产方式、智能眼镜与算力供给，将共同决定Meta能否打开新的增长曲线。

扎克伯格明确将 AI 智能眼镜定位为下一代核心计算终端，并将其类比为智能手机取代功能机的关键节点。Reality Labs 的战略重心正从元宇宙转向 AI 可穿戴设备与自研模型。同时预告在未来几个月，Meta将开始发布新模型和产品。

AI眼镜将走向“智能手机时刻”

扎克伯格多次提及公司在AI智能眼镜领域的长期判断，并将其类比为智能手机取代功能机的关键节点。

全球有数十亿人佩戴眼镜或隐形眼镜来矫正视力。我认为我们正处在一个类似智能手机刚出现时的阶段，当时所有人都能看出来，翻盖手机被智能手机取代只是时间问题。很难想象在几年之后，大多数人佩戴的眼镜不会是AI眼镜。

他同时透露，Meta智能眼镜在过去一年中的销量已经增长了三倍，并称其为“历史上增长最快的消费电子产品之一”。电话会显示，Meta正在将Reality Labs的投资重心，从此前的元宇宙愿景，进一步转向AI可穿戴设备与自研AI模型。

新一代AI模型与产品将在“未来几个月”陆续落地

在回应投资者对AI投入回报的关切时，扎克伯格强调，AI 实验室的成果将在不久后面向用户推出。

这将是交付个人超级智能、加速业务增长、建设未来基础设施、并重塑公司运作方式的重要一年。

他补充称，2025年Meta已完成AI体系重构，接下来将开始持续对外发布新模型与新产品，推动“个人超级智能”进入实际应用阶段。

增长的“第一性原理”：推荐系统正在被大模型重写

Meta把增长拆成两条主线：提升互动与提升变现效率，而两者的共同底座是推荐/排名模型的升级。

互动侧：内容推荐的系统性提效

• Instagram Reels在美国观看时长同比+30%；Facebook视频观看时长维持两位数增长。
• 通过“简化排名架构、支持更长互动历史”，Facebook自然信息流与视频帖子浏览量在Q4被拉升7%，管理层强调这是近两年里“单季度对营收推动最大”的一轮产品优化。
• “新鲜度/原创性”被当成关键变量：Instagram美国75%推荐内容来自原创；Facebook当天推送Reels数量环比提升25%+。
• Threads停留时长在Q4优化后+20%，开始具备更可持续的增长结构。

广告侧：从“大模型训练”到“运行时推理”的分层体系

Meta讲得很直白：像GEM这类大模型不适合直接做实时推理，成本太高，因此要把“大模型知识”迁移到更轻量的运行时模型上——这决定了算力投入能否转化为ROI。已披露的进展包括：

• GEM训练GPU数量翻倍；引入新的序列学习架构（更长用户行为序列、更丰富内容信息）。
• Q4效果：Facebook广告点击量+3.5%、Instagram转化率+1%+；Instagram新运行时模型带来转化率+3%。
• Lattice推动模型统一，叠加后端改造，广告质量提升12%；2026将继续整合更多模型，用“更少但更强”的模型跑全局。

核心含义：Meta正在把“推荐系统”做成类似LLM的可扩展工程体系——这不仅决定用户时长，也决定广告单价与转化率。

变现不止广告：但“广告仍是最大确定性”

扎克伯格承认：未来几年广告仍是增长最重要驱动力。但Meta也在铺“广告之外”的商业化地基，尤其面向企业端。

两条清晰的增量路径：

• 企业消息与WhatsApp商业化： WhatsApp付费消息服务年收入已突破20亿美元、Click-to-message广告增长加速，美国同比+50%。商业AI在墨西哥/菲律宾早期推进：每周100万+次对话，计划扩市场并让其能在WhatsApp内完成更多任务。
• Threads与WhatsApp广告补课：Threads广告扩展到剩余所有国家/地区（含英、欧盟、巴西）。WhatsApp广告与状态功能年内全量推进，但短期广告负载会保持克制，先优化效果。

此外，电话会提到一个重要细节：扎克伯格主动点到Manus的收购，并将其作为“企业工具订阅/集成”的案例，目标是把企业常用工具整合进广告与商务管理平台，提升对中小企业的“一体化交付能力”。这意味着Meta在尝试把自身从“流量平台”向“企业增长操作系统”推进。

最大的赌注：算力与基础设施，Capex指引显著上台阶

这场电话会最“重资产”的部分，是Meta对算力的长期承诺：

• 2026年资本开支指引：1150亿–1350亿美元（含融资租赁本金），明确同比大幅增长，主要用于超级智能实验室与核心业务。
• 依旧存在产能瓶颈：需求增长快于供给；自建新增容量要到2026年晚些时候上线，在此之前多数时间仍偏紧。
• 芯片与架构：Andromeda已能在NVIDIA、AMD、MTIA上运行；MTIA计划从推理扩展到训练负载。
• 成立Meta Compute，强调通过工程设计、投资、合作建设形成战略优势，并把“硅与能源”视为长期能力的一部分。

资本配置上也很明确：管理层直言当前首要任务是把资源投入AI领导力，回购会保持机会主义，而不是优先项（这与本季度未回购形成呼应）。

以下是电话会全文：

马克·扎克伯格，创始人、董事长兼首席执行官：

好了，大家好。感谢各位的收看。

2025年底，我们取得了强劲的业绩，目前每天至少有35亿用户使用我们的一款应用。其中，Facebook和WhatsApp的日活跃用户均超过20亿，Instagram的日活跃用户也接近这个数字。得益于假日期间创纪录的需求和人工智能带来的性能提升，我们的业务也表现出色。目前，人工智能正处于快速发展阶段。

我预计2026年这股浪潮将在多个方面进一步加速发展。我们开始看到智能体真正发挥作用。这将使我们能够开发全新的产品，并彻底改变我们的工作方式。2025年，我们重建了人工智能项目的基础架构。

在未来几个月，我们将开始发布新模型和产品。我预计我们的首批模型会表现良好，但更重要的是，我们将展现出我们快速发展的势头。随着我们持续发布新模型，我预计我们将在今年稳步推进，不断突破行业前沿。我对我们正在构建的产品感到非常兴奋。

我们的愿景是构建个人超级智能。我们开始看到人工智能的潜力，它能够理解我们的个人背景，包括我们的经历、兴趣、内容和人际关系。智能体的价值很大程度上在于它们能够理解独特的背景信息。我们相信，Meta将能够提供独一无二的个性化体验。

我们也在努力将大模型与Facebook、InstagramThreads以及我们广告系统的推荐系统进行整合。我们世界一流的推荐系统已经显著推动了我们应用和广告业务的增长，但我们认为，与即将实现的相比，目前的系统还很原始。如今，我们的系统帮助人们与朋友保持联系、了解世界并找到有趣的内容。但很快，我们将能够了解用户独特的个人目标，并根据每个人的需求定制信息流，向他们展示有助于改善生活的内容。这也会对商业产生影响。

如今，我们的广告能够帮助企业精准找到对他们的产品感兴趣的目标受众。全新的智能购物工具将使用户能够从我们目录中的商家中找到最合适的特定产品。我们致力于让这些体验同时适用于我们的信息流和企业消息功能，从而逐步显著提升WhatsApp的功能。此外，未来还将推出更多类型的内容。

人们渴望以最具沉浸感和互动性的方式表达自我、体验世界。我们最初使用文字，后来随着配备摄像头的手机普及，转向照片，再后来随着移动网络速度的提升，转向视频。不久的将来，我们将看到更多更具沉浸感和互动性的新媒体形式涌现，而这一切都得益于人工智能的进步。我们的信息流将变得更加互动。如今，我们的应用程序感觉就像是算法在推荐内容。

不久之后，您打开我们的应用程序，就会发现人工智能不仅能理解您的需求，还能为您推送精彩内容，甚至为您量身定制优质内容。智能眼镜正是这一愿景的终极体现。它们能够看到您所看到的，听到您所听到的，与您对话，并在您日常生活中为您提供帮助，甚至还能直接在您的视野中显示信息或生成定制用户界面。去年，我们智能眼镜的销量增长了两倍多，我们认为它们是历史上增长速度最快的消费电子产品之一。

数以百万计的人佩戴眼镜或隐形眼镜来矫正视力，我认为我们正处于类似于智能手机诞生的阶段，显然，所有这些功能手机都变成智能手机只是时间问题。很难想象几年后，人们佩戴的大多眼镜不是人工智能眼镜。对于RealityLabs而言，我们未来将把大部分投资投入到眼镜和可穿戴设备领域，同时专注于让Horizon在移动端取得巨大成功，并在未来几年内将VR打造成一个盈利的生态系统。我预计RealityLabs今年的亏损将与去年相近，这很可能是亏损的顶峰，因为我们将逐步减少亏损，同时继续推进我们的愿景。

展望未来，我们将继续大力投资基础设施建设，以训练领先模型，并为全球数十亿人和企业提供个性化的超级智能。我最近宣布成立Meta Compute公司，因为我相信，在基础设施的工程设计、投资和合作建设方面做到最高效，将成为我们的战略优势。DinaPowellMcCormick也加入我们，担任总裁兼副董事长，她将领导我们与各国政府、主权国家和战略资本合作伙伴开展合作，以扩大我们的长期能力，包括确保我们在全球各地运营所在社区产生积极的经济影响。MetaCompute的一个重要组成部分是对硅和能源进行长期投资。

我们将继续与重要合作伙伴携手，同时推进我们自身的芯片研发项目。我们正在构建系统架构，以确保系统使用的灵活性，并通过优化技术和供应链，预计每吉瓦的成本将随着时间的推移而显著降低。最后，我认为2026年将是人工智能开始彻底改变我们工作方式的一年。在应对这一变革的过程中，我们始终秉持着一个明确的目标：为个人创造最佳平台，让他们能够发挥巨大的影响力。

为此，我们正在投资人工智能原生工具，以便Meta的员工能够提高工作效率。我们提升个人贡献者的地位，并简化团队结构。我们开始看到，过去需要大型团队才能完成的项目，现在只需一位才华横溢的员工就能独立完成。我希望尽可能多的优秀人才选择Meta，在这里他们可以发挥最大的影响力，为全球数十亿用户提供个性化产品。

如果我们这样做，我相信我们会完成更多工作，而且会更有趣。好了，这就是我想说的全部内容。今年对于我们交付个人超级智能、加速业务发展、构建未来基础设施以及塑造公司未来的运作模式来说，都将是意义非凡的一年。一如既往，我感谢我们团队的辛勤付出，也感谢大家与我们携手共进。

现在有请苏珊。

苏珊·李，首席财务官：

谢谢马克，大家下午好。我们先来看各细分市场的业绩结果。除非另有说明，所有比较均为同比数据。

我们的应用家族用户群体持续增长，据估计，12月份每天至少有35亿人使用过我们旗下的一款应用。第四季度应用家族总收入为589亿美元，同比增长25%。第四季度应用家族广告收入为581亿美元，同比增长24%，按固定汇率计算增长23%。第四季度，我们各项服务中的广告总展示次数增长了18%。

所有地区的广告展示量均呈现健康增长，主要得益于用户参与度和用户增长，其次是广告加载优化。平均单条广告价格同比增长6%，受益于广告主需求的增长，而广告主需求的增长主要源于广告效果的提升。应用家族的其他收入为8.01亿美元，同比增长54%，主要得益于WhatsApp付费消息收入的增长，以及Meta验证订阅用户的增长。在我们的RealityLab业务板块，第四季度收入为9.55亿美元，同比下降12%。

正如我们在上次电话会议上提到的，RealityLabs营收同比下降的原因是，我们推迟了Quest3S在2024年第四季度的上市，以及零售合作伙伴在2025年第三季度采购Quest头显以备战假日季，这部分收入已计入第三季度。接下来是我们的合并业绩。第四季度总营收为599亿美元，同比增长24%，按固定汇率计算增长23%。第四季度总支出为351亿美元，同比增长40%。

同比增长主要受员工薪酬、法律费用和基础设施成本的推动。员工薪酬增长反映了我们今年新增的技术人才，特别是人工智能工程师Tama。法律费用增长是由于2024年第四季度法律费用冲回以及2025年第四季度计提的费用所致。基础设施费用增长主要受折旧增加、云支出和其他运营费用的推动。第四季度末，我们的员工人数超过78800人，同比增长6%，这主要得益于招聘以及在盈利、基础设施、MetaSuperintelligenceLabs以及监管合规等重点领域的增长。第四季度营业收入为247亿美元，营业利润率为41%。第四季度利息及其他收入为6.09亿美元，主要来自股权投资的未实现收益。由于与税务机关达成和解，本季度税率为10%，略低于我们此前12%至15%的预期。

净利润为228亿美元，即每股8.88美元。资本支出（包括融资租赁本金支付）为221亿美元，主要用于数据中心、服务器和网络基础设施的投资。自由现金流为141亿美元。本季度末，公司持有现金及有价证券816亿美元，负债587亿美元。

现在来看业务表现。我们的营收增长主要受两大因素驱动：一是我们为用户提供互动体验的能力，二是我们持续有效地将这些互动转化为收益的能力。首先，我们通过排名和产品改进不断提升用户参与度。InstagramReels在本季度表现强劲，在美国的观看时长同比增长超过30%。用户参与度的提升得益于我们为提高推荐质量而进行的多项优化，包括简化排名架构以实现更高效的模型扩展。

这使得我们的系统能够考虑更长的互动历史，从而更好地识别用户的兴趣。在美国，Facebook的视频观看时长继续保持两位数的同比增长，我们在信息流和视频平台上的排名和产品优化工作也取得了显著成效。第四季度的优化措施使Facebook上自然流量信息流和视频帖子的浏览量提升了7%，这是过去两年中Facebook产品发布带来的季度营收增长幅度最大的一次。

我们持续提升内容推荐的新鲜度和原创性。在Facebook上，我们的系统当日推送的Reels短视频数量比上一季度增加了25%以上。在Instagram上，第四季度美国原创内容的占比提升了10个百分点，目前75%的推荐内容来自原创帖子。Threads也呈现强劲增长势头，同样受益于推荐系统的改进。第四季度的优化使Threads的用户停留时间提升了20%。展望2026年，我们看到了巨大的发展机遇。这包括扩展模型中使用的训练数据的复杂性和规模，同时不断提升系统对用户实时兴趣的响应能力。我们还致力于整合大模型，以更深入地了解我们平台上的内容，从而实现更加个性化的推荐。

今年另一项重要的投资领域是开发下一代推荐系统。我们在这方面投入了多项重金，包括从零开始构建基于LLM的全新模型架构，利用LLM的世界知识和推理能力来更准确地推断用户的兴趣。除了改进推荐系统之外，我们还计划利用MetaSuperintelligenceLabs开发的模型，打造引人注目且独具特色的AI产品。目前，我们已经看到AI视频本地化配音方面展现出巨大潜力。

我们目前支持九种语言，每天有数亿用户观看AI翻译的视频。这已经显著提升了用户在Instagram上的停留时间，我们计划在今年内推出更多语言支持。此外，我们的媒体创作工具也获得了强劲的反响。用户每天观看的Reels视频中，近10%来自我们的Edits应用，比上一季度增长了近三倍。在MetaAI方面，第四季度每日活跃用户创作媒体内容的数量同比增长了三倍。今年，我们计划提升底层媒体生成模型的性能，并推出新功能，进一步增强产品体验。MetaAI的另一个重点领域是个性化。早期测试表明，个性化回复能够显著提升用户参与度，我们计划今年大幅提升MetaAI的个性化功能。这与我们对内容理解的投入相辅相成，这将使我们的系统能够更深入地了解每个用户的兴趣和偏好，同时识别平台上最相关的内容并将其用于回复。接下来，我们来谈谈影响营收的第二个因素：提高变现效率。这项工作的第一步是优化自然流量中的广告投放比例。目前，我们的重点仍然是调整系统，以便找到投放广告的最佳时间和地点。

在某些情况下，这使我们能够在保持用户体验的同时，提升广告的整体投放量。然而，这项工作日益重要的部分在于，如何通过判断用户何时更愿意观看广告，在广告投放量不变的情况下，寻找提升转化率的机会。事实上，在2025年下半年，我们在Facebook上推行的跨用户和跨会话重新分配广告的举措，其带来的收入增长几乎是Facebook广告投放量增长的四倍。我们也在不断推进将广告引入我们最新的服务。

在Threads平台，我们本月开始将广告扩展到所有剩余国家/地区，包括英国、欧盟和巴西。在WhatsApp平台，我们预计将在年内完成广告和状态功能的全面推广，短期内广告投放量将保持较低水平，因为我们将遵循标准策略，在逐步增加广告库存之前，先优化广告格式和效果。接下来，我们将着手提升变现效率的第二阶段，即提高使用我们工具的企业的业绩。我们看到，2025年全年对广告效果的投资已取得非常显著的成效，同比转化率增长在第四季度加速。

我们预计，2026年的一系列投资将使我们能够进一步提升业绩，因为我们将继续把人工智能融入营销和客户互动渠道的各个层面。首先是我们的广告系统，我们将持续扩展模型的复杂性和规模，以便更好地选择展示哪些广告。第四季度，我们用于训练GEM模型（用于广告排名）的GPU数量翻了一番。此外，我们还采用了一种新的序列学习模型架构，该架构能够处理更长的用户行为序列，并处理关于每条内容的更丰富的信息。

第四季度，GEM和序列学习技术的改进共同推动Facebook广告点击量提升3.5%，Instagram转化率提升超过1%。这种全新的序列学习架构比我们之前的架构效率显著更高，这将使我们能够进一步扩展未来排名模型的数据量、复杂性和计算能力，从而提升广告效果。在扩展GEM等基础广告模型的同时，我们也在开发更高级的模型，以便在运行时进行下游广告推理。第四季度，我们在Instagram信息流、快拍和Reels中推出了新的运行时模型，使转化率在第四季度提升了3%。

在Lattice的支持下，我们的模型统一工作也在持续推进。继2025年上半年成功整合Facebook信息流和视频模型后，我们在第四季度将FacebookStories和其他平台的模型整合到了Facebook整体模型中。这一举措，加上一系列后端改进，使广告质量提升了12%。2026年，我们预计将整合比过去两年更多的模型，因为我们将继续改进系统，使其能够运行数量更少但功能更强大的模型。

接下来是广告产品领域。我们持续投资，致力于帮助企业利用人工智能降低广告活动设置和优化的难度。第四季度，我们开始与广告主测试MetaAI商业助手，该助手可协助完成广告活动优化和账户支持等任务。未来几个月，我们将向更多广告主开放该助手，确保每家企业都能体验并使用。

未来几个月，我们将向更多广告主开放这项服务，让每家企业都能拥有一个可以与之互动的AI助手。该助手能够记住企业的目标，并提供个性化的业绩提升建议。我们还在广告创意领域部署AI以提升业绩。第四季度，视频生成工具的综合营收年化率达到100亿美元，环比增长速度几乎是整体广告收入增长速度的三倍。此外，我们的增量归因功能也取得了非常显著的成效，该功能能够实时优化增量转化。

我们在第四季度推出的最新模型，相比标准归因模型，转化率提升了24%。该产品自推出仅七个月，年收入就已达到数十亿美元。我要介绍的最后一个盈利领域是企业消息服务，我们整个解决方案组合在该领域都展现出了强劲的增长势头。第四季度，点击消息广告的收入增长加速，其中美国地区的同比增长超过50%，这主要得益于我们网站消息广告的广泛应用。这类广告会将用户引导至企业网站以获取更多信息，然后再发起聊天。WhatsApp内的付费消息服务也持续增长，第四季度年收入突破20亿美元。最后，我们在墨西哥和菲律宾的商业人工智能也取得了良好的早期进展，目前每周有超过100万次用户与商业人工智能在我们的消息平台上进行对话。今年，我们将把业务人工智能推广到更多市场，同时扩展其功能，使其不仅能回答产品库存等问题，还能帮助用户在WhatsApp内高效完成各项任务。我们经常谈到人工智能如何改进我们的产品，但我想借此机会简要介绍一下它如何改变我们的工作方式。

马克提到，我们致力于将Meta打造成一个让每个人都能发挥重大影响的平台。其中一项重点工作是推动我们人工智能编码工具的普及和发展，目前我们在这方面看到了强劲的增长势头。自2025年初以来，每位工程师的产出增长了30%，其中大部分增长来自智能体编码的普及，而智能体编码在第四季度实现了显著增长。人工智能编码工具的高级用户增长更为显著，他们的产出同比增长了80%。

我们预计这一增长势头将在未来半年加速。接下来，我想谈谈我们的资本配置策略。2026年，我们拥有显著提升核心业务的机遇。我们计划继续优先投资于核心业务，以支持这些机遇，同时为未来几年由人工智能模型驱动的全新产品周期做好准备。

确保充足的基础设施容量是这些举措的核心，我们正努力通过部署各种芯片来满足我们的芯片需求，以最佳方式支持我们不同的工作负载。为此，在第四季度，我们扩展了Andromeda广告检索引擎，使其现在可以在NVIDIA、AMD和MTIA芯片上运行。这一改进，加上模型创新，使Andromeda的计算效率提升了近三倍。在第一季度，我们将扩展MTIA项目，使其除了目前运行的推理工作负载外，还能支持我们的核心排名和推荐训练工作负载。更广泛地说，在投资基础设施以满足业务需求的同时，我们将继续优先考虑保持长期灵活性，以便能够适应市场的发展变化。

我们正通过多种方式应对挑战，包括改变数据中心建设方式、建立战略合作伙伴关系、签订云容量合同，以及为部分大型数据中心建立新的所有权结构。我们拥有强劲的净现金余额，并预计到2026年，我们的业务将继续产生充足的现金流，以支持我们的基础设施投资，这已反映在我们的预期中。尽管如此，我们将继续寻求机会，定期通过审慎的、成本效益高的外部融资来补充我们强劲的运营现金流，这最终可能使我们保持正的净债务余额。接下来，我们展望一下财务前景。

我们预计2026年第一季度总营收将在535亿美元至565亿美元之间。根据当前汇率，我们的预测假设外汇因素将对同比总营收增长起到约4%的推动作用。接下来是支出和资本支出展望。我们预计2026年全年总支出将在1620亿美元至1690亿美元之间。

大部分支出增长将由基础设施成本驱动，其中包括第三方云支出、更高的折旧费用和更高的基础设施运营费用。支出增长的第二大因素是员工薪酬，这主要源于对技术人才的投资。这包括为支持我们的重点领域（特别是人工智能）而招聘的2026年员工，以及2025年招聘员工的全年费用。从业务板块来看，我们预计支出增长将主要由“应用家族”（FamilyofApps）推动，而RealityLabs的运营亏损将与2025年的水平基本持平。

我们预计2026年的资本支出（包括融资租赁的本金支付）将在1150亿美元至1350亿美元之间，同比增长主要得益于对元超级智能实验室和核心业务投资的增加。尽管基础设施投资大幅增长，但我们预计2026年的营业收入将高于2025年。在税收环境未发生变化的情况下，我们预计2026年全年税率为13%至16%。此外，我们近期与欧盟委员会就进一步调整个性化程度较低的广告服务达成一致，并将于本季度开始逐步推出。然而，我们仍在密切关注欧盟和美国的法律和监管方面的不利因素，这些因素可能会对我们的业务和财务业绩产生重大影响。例如，我们持续关注与青少年相关的问题，并且今年在美国计划开展多项试验，这些试验最终可能导致重大损失。总之，2025年对我们公司而言又是强劲的一年。我们为改善业务所做的投资正在持续推动强劲增长，今年我们制定了令人振奋的路线图，为我们的全球社区提供新的体验和服务。一如既往，感谢我们团队的辛勤付出和对我们使命的坚定承诺。克丽斯塔，接下来我们开始接受提问。

操作员：

谢谢。现在我们将开放问答环节。（操作员说明）（操作员说明）您的第一个问题来自摩根士丹利的Brian Nowak。请提问。

Q1 Brian Nowak：感谢您回答我的问题。我有一个问题问Mark，一个问题问Susan。Mark，第一个问题是关于长期发展的。考虑到您计划扩大投资规模，并抓住个人智能和元宇宙领域的机遇，您能否简要介绍一下，您认为在未来三到五年甚至十年内，通过这些投资，您最看重哪些长期收入或投资回报率（ROIC）？Susan，第二个问题是关于近期的，比如2026年。我认为你们的指南业务是近五年来增长最快的。我知道你们在推荐和盈利效率方面做了很多改进，但您能否帮我们分析一下，2026年收入增长的两三个主要驱动因素是什么？

马克·扎克伯格，创始人、董事长兼首席执行官：

好的，我想我可以先回答第一个问题。不过我得先说明，我觉得这次通话中我对你们很多问题的回答可能不太令人满意，因为我们正处于一个有趣的时期，我们一直在重建人工智能项目，已经进行了六个月，我对目前的进展感到满意。

但在接下来的几个月里，我们将围绕这些内容陆续推出首批模型、产品和业务。届时，我会就所有这些方面分享更多信息。所以，我很乐意先给大家提供一个概览。但我提前要说的是，这些内容可能不会特别详细，不过随着我们逐步推出，相信会令人兴奋。

我认为，就业务而言，我的意思是——我并不认为我会在这里提出什么新观点，但是——我们正专注于几个重要的商业机遇。我认为其中之一就是改进核心产品并加速核心业务的发展。我之前谈到过将推荐系统和LLM连接起来，我认为这将同时提升自然流量体验和广告质量。我们将看到媒体生成技术的进步提升内容质量，再加上推荐系统的改进，我们预计核心业务的质量和效率将全面提升，无论对于自然流量用户还是企业用户都是如此。

所以我认为这会产生连锁反应。然后，我认为会涌现出许多新的商业机会。我的意思是，我们一直在研究元人工智能，我想你们已经开始看到这类产品在整个行业中的一些盈利模式了。当我们把这项技术发展到我们想要的规模和深度时，我们认为无论是在订阅、广告还是其他各种方面，都会出现很多机会。

是的，关于购物和电商，我有很多兴奋之处，我在前面的评论中也提到过。随着模型的推出和功能的展示，无论是首批模型还是未来一年的后续模型，我认为这些模型都会变得更加完善。我们将能够把不同的产品与这些模型结合起来，从而更好地服务于不同的企业——包括使用我们平台的企业以及直接面向消费者的企业。我想，值得一提的是，我们之前似乎都没有提到Manus的收购。我认为Manus的收购就是一个很好的例子，它能帮助很多企业加速业务增长。目前，很多企业已经付费订阅Manus的工具，而我们将把这类工具整合到我们的广告和商务管理平台中。这样一来，我们就能为数百万使用和依赖我们平台的企业提供更加一体化的解决方案，这将非常强大，不仅能帮助他们利用现有产品加速业务增长，还能通过新增产品线来进一步提升业绩。所以，我的回答比较概括，我认为如果我们在这一年中做好自己的工作，情况会变得更加清晰，也会更加令人兴奋。

苏珊·李，首席财务官：

布莱恩，关于你的第二个问题，2026年第一季度营收预期显然涵盖了多种可能的结果。总体而言，它反映了我们对该季度强劲增长的预期。

该预期区间反映了加速增长的前景，而这主要得益于我们在第四季度末以及2026年初持续强劲的需求。此外，我们预计外汇因素将对同比增长产生4个百分点的利好。这比2025年第四季度美元走强时所受到的利好因素大了3个百分点。但总体而言，我们看到广告商对我们所做的广告效果改进做出了积极响应。

它们正在推动强劲的转化率增长。我们在2025年进行了大量此类投资，包括改进广告排名和投放系统、更有效地重新分配广告负载、在Advantage+等广告产品中推出新功能、改进衡量方法，以及其他许多有助于推动广告持续表现的出色工作。

操作员：

您的下一个问题来自高盛的Eric Sheridan。请提问。

Q2 Eric Sheridan：非常感谢您回答这个问题。如果可以的话，我想问两个问题。您之前曾提到过公司内部产能有限，计算能力不足以实现您在平台和产品方面设定的目标。

我想了解一下，您目前如何看待自身内部对计算能力的需求与路线图的契合度？第二个问题是，随着广告业务规模的不断扩大，尤其是在年收入增长方面，我们是否已经看到了业务规模扩大对计算能力提升带来的全部直接影响？或者说，投资者应该如何看待算力提升与盈利提升之间的方向性关系？谢谢。

苏珊·李，首席财务官：

关于您的第一个问题，我们确实仍然面临产能瓶颈。我们的团队在2025年期间出色地完成了基础设施升级工作，但公司对计算资源的需求增长速度甚至超过了我们的供应速度。

因此，我们预计到2026年，随着云业务的拓展，今年的计算能力将显著提升。但直到我们自有设施的额外容量在2026年晚些时候上线之前，我们的计算能力在2026年的大部分时间里仍可能受到限制。尽管如此，我认为我们在内部已经有效地缓解了计算能力限制对业务的影响。我预计这种情况在2026年仍将持续。

我们正持续从多个方面提升基础设施效率，包括优化工作负载、提高基础设施利用率、实现芯片供应多元化，以及在内容和广告排名等领域的核心技术研发工作中加大效率提升方面的投入。这是您的第一个问题。第二个问题是关于广告业务如何扩展。我想我无法对此给出非常精确的答案。

我想说的是，我们提升广告效果的方法之一是改进我们的大型模型以及用于运行时广告推理的轻量级模型。我们通常不会将像GEM这样的大型模型架构用于推理，因为它们的规模和复杂性会导致成本过高。因此，我们提升这些模型性能的方式是利用它们将知识迁移到运行时使用的小型轻量级模型。但我认为，我们的大型模型仍有提升空间，可以从更多的计算资源中获益。随着我们增加可用于这些模型以及支撑广告排名和推荐各个阶段的基础模型的计算资源，我们预计性能将会得到提升。

操作员：下一个问题来自Bernstein的 Mark Shmulik。请继续。

Q3 Mark Shmulik：马克，你提到预计今年工作方式和运作方式会有一些实质性的变化，那么，如果到年底我们仍然看不到一些你推出的新产品和新举措取得实质性进展或被广泛采用，你会感到惊讶吗？或者我们应该对时间表更有耐心一些？苏珊，你之前给出的指导意见是——我仍然预计今年的增长速度会比去年更快——假设几个月后我们意识到需要更多投资和资源来继续抓住人工智能带来的机遇，但宏观经济形势可能略显疲软。那么，投资水平与核心业绩之间的关联度有多高？谢谢。

马克·扎克伯格，创始人、董事长兼首席执行官：

我认为第一个问题是问我预计产品何时会产生影响。我的意思是，我们将在今年陆续推出新产品。

我认为重要的是，我们并非只推出一项功能，而是在构建多个功能。人工智能将带来许多全新的体验。我在之前关于个人人工智能、LLM与推荐系统的讨论中，已经概括地阐述了其中的一些主题。我认为这将是一个相对长期的研究项目，它将在很长一段时间内产生回报。但随着我们将更多人工智能研究的改进和进展融入推荐系统，我们已经看到推荐系统得到了显著的优化。

内容将会改进，会有新的形式，眼镜也会有所提升。我们会尝试很多不同的方面，包括一些我们认为全新的、并非现有功能的简单扩展。所以，是的，我的意思是，我预计这些功能会在今年陆续推出。有时候，产品需要经过几次迭代才能真正达到市场认可度，找到所需的市场契合点。但我认为我们有足够的时间，而且年初就启动了，所以我预计到年底，无论是在内容方面还是在工作方面，我们都能取得一些成功。我们之前讨论过，我认为很难准确预测组织的工作模式会如何变化。但我认为，智能代理现在开始真正发挥作用，这意义重大，而且我认为这将带来显著的改变。我们已经开始看到，采用智能代理的人的工作效率显著提高。

能做好这件事的人和做不好这件事的人之间存在着巨大的差距。我认为这将对整个行业乃至整个经济产生深远的影响，影响着我们运营这些公司的生产力和效率。我希望我们能够利用这一点，比以往完成更多的工作。我最关注的是确保Meta成为一家能够产生巨大影响的伟大公司。你可以在任何地方使用这些智能工具，但只有加入像Meta这样的公司，你才能将产品交付给数十亿用户，而像Meta这样的公司并不多。所以我认为，如果我们能够成功——能够驾驭这些工具——那么随着时间的推移，我们应该会看到产出量的显著提升。

现在，要准确预测这项技术何时普及，确实有点难，对吧？我不会预测具体是哪个季度之类的，但趋势表明，这势在必行。对我来说，这非常令人兴奋。就像我之前说的，说实话，这也挺有意思的，对吧？我觉得能够构建很多东西，会让事情变得更有趣。而这正是我们来这里的目的。

苏珊·李，首席财务官：

谢谢你，马克。关于你的第二个问题，我想确认并澄清一下。我记得你在问题中提到，2026年的营业收入增长率会高于2025年。

我想确保我的解释非常清楚。我们预计2026年的营业收入将高于2025年。这里比较的是绝对金额，而不是增长率。为了便于理解，我们2026年伊始就实现了强劲的营收增长。

当然，目前我们才刚刚开始几周，而且是在宏观经济形势良好的背景下。因此，显然很难将目前的趋势推断到全年。此外，当前形势下存在诸多变数。我们确实充分利用了当前的业务优势，将大量收入再投资于我们认为极具吸引力的人工智能基础设施和人才投资机会。

由于我们仍在权衡各种产能选择，因此很难评估今年所有投资机会的具体情况。当然，目前的招聘市场竞争依然非常激烈，但我们希望在力所能及的范围内积极投资。我们将继续沿用几年前提出的框架，即随着时间推移不断提高合并营业利润，以此指导这些投资。根据我们目前的计划，我们预计2026年的营业收入将超过2025年。

操作员：你的下一个问题来自摩根大通的Doug Anmuth。请继续。

Q4：Doug Anmuth：非常感谢您回答这些问题。我问马克一个问题，苏珊一个问题。马克，您能否详细介绍一下MSL团队几个月以来的进展，以及您对今年迈向前沿模式的看法？苏珊，我知道您预计2026年营业收入会增长。您是否也预计会有正的自由现金流？我们应该如何看待目前以及未来在数据中心和计算设施建设方面的合资项目？谢谢。

马克·扎克伯格，创始人、董事长兼首席执行官：

关于目前的进展，我暂时没什么可补充的了。我的意思是，所以我一开始就说了，现在回答这些问题可能有点不太合适。MSL项目已经进行了大约六个月，我对团队的素质非常满意。我认为我们拥有业内最强大的研发团队，一些早期指标也显示出积极的态势。但是，我认为这是一项长期的工作。

我们做这件事的目的不是为了推出单一的模型或产品。我们会随着时间的推移开发很多模型和各种不同的产品。我希望确保作品本身就能说明一切，同时我们也希望大家都能明白，这是一段旅程，我们推出的第一批产品，我认为更多的是为了展现我们正在走的轨迹，而不是某个特定时刻的成果。所以，是的，我很乐观，但目前还没有其他特别具体的消息可以分享。

苏珊·李，首席财务官：

道格，关于你问题的第一部分，我们今年在基础设施建设方面进行了大量投资，以支持我们的人工智能项目。我们相信，凭借今年的业务现金流，我们完全有能力为这些投资提供强有力的支持。同时，我们也将继续探索不同的路径，不断完善基础设施，以期在未来几年可能出现的各种容量需求背景下，为我们提供所需的长期灵活性和选择价值。因此，目前我们暂无其他消息可以公布。

你知道，我们正在研究所有不同的机会，以便在我们需要的各种时间范围内建立和发展能力。

操作员：下一个问题来自美国银行的Justin Post。请提问。

Q5 Justin Post：好的，有两个问题，一个马克，一个给苏珊。感觉你们的产能非常惊人。你们打算如何拓展广告以外的业务机会？比如订阅模式、云授权模式，以及你们正在开发的各种有趣的产品。我并不期待你们发布任何产品公告，但你们除了广告之外还能做些什么呢？另外，Susan，看到广告行业（包括FX）的加速发展真的很有意思。我想知道你们是否也观察到了电子商务的整体加速发展，你们认为资金主要来自哪里？整个互联网生态系统是否也在加速发展？我想听听你们的看法。

马克·扎克伯格，创始人、董事长兼首席执行官：

是的，我们关注的重点不仅限于广告。我认为，从数据来看，未来几年广告仍将是我们业务增长的最重要驱动力。因此，我们在推进相关工作的同时，也在努力平衡各种创新举措，并大力投资人工智能，确保我们在人工智能领域所做的一切努力都能提升我们核心应用和业务的质量和绩效。当然，我们之后会分享更多相关信息。但需要指出的是，所有这些举措，即便能够快速扩展，也需要一段时间才能在广告业务的规模上真正发挥作用。

与此同时，我们也非常专注于为企业提供更多价值，并提高我们投放广告的应用程序的质量。

苏珊·李，首席财务官：

贾斯汀，关于你的第二个问题，第四季度除政治板块（因为我们错过了去年的美国总统大选）外，所有垂直领域均实现了稳健的同比增长。其中，电商板块是同比增长的最大贡献者，其次是专业服务和科技板块。

因此，在线商务业务同比增长强劲，与第三季度基本持平，且增长势头遍及各个地区和规模的广告主。总体而言，我们看到，从假日购物季前到网络星期一，再到年底，市场需求持续旺盛，这对我们来说非常有利。专业服务领域也实现了强劲的全面增长，这主要得益于我们产品改进带来的潜在客户开发广告的显著贡献，包括我们在第四季度初全面推出的Advantage+潜在客户开发活动。科技垂直领域也继续保持强劲增长，同样，增长势头遍及各个地区和规模的广告主。总而言之，我认为整体增长非常健康，且增长动力来自各个方面。

操作员：

您的下一个问题来自巴克莱银行的Ross Sandler。请提问。

Q6 Ross Sandler：是的，马克，你提到过要把《地平线世界》移植到移动平台。我们之前很少听到《地平线世界》团队在电话会议上发言。所以，听说这个项目要推进移动端真是太好了。看来，人工智能和你们在《地平线》中打造的技术相结合，可能会为游戏领域或新的沟通方式开辟许多新的可能性。那么，您能否详细说明一下具体的计划是什么？谢谢。

马克·扎克伯格，创始人、董事长兼首席执行官：

是的，那我就来谈谈这个基本主题。这些年来，我在一些电话会议上提到过一个核心观点，那就是人们总是渴望以尽可能丰富的方式来表达自我、体验世界。所以今天我先谈了这一点。

我们刚起步的时候，很多内容都是以文字为主，对吧？那几乎是我们当时能做到的极限了。后来，手机普及，有了摄像头，很多内容都变成了视觉化的。但随着照片的普及，我们经历了一段移动网络不稳定的时期，每次想看视频都要缓冲。这个问题解决后，现在视频已经成为内容的主要形式。我们一直以来的核心理念之一就是，这并非终点，对吧？视频会长期存在，它会继续发展壮大，不会消失，就像照片和文字一样，在很多方面都会继续发展，即使市场本身也在不断增长。

但我认为视频并非最终的最终形式。我认为未来会出现更多互动性更强、沉浸感更强的形式，而且这些形式会出现在你的信息流中。你可以想象一下，当然，这其中还有很多细节需要完善，但你可以想象，人们可以通过提示轻松地创造一个世界或创建一个游戏，并与他们关心的人分享。你可以在信息流中看到它，并立即参与其中。

而且，这种技术既有3D版本，也有2D版本。我认为Horizon非常适合打造沉浸式3D体验。但可以肯定的是，在未来，任何视频都可以点击进入，以更有意义的方式参与其中，获得更丰富的体验。我认为，我们在虚拟现实软件和Horizon以及公司其他诸多领域的投资，将与人工智能的进步完美结合，从而通过移动设备将这些体验带给数亿乃至数十亿用户。

总之，这就是我非常兴奋的地方，但这只是众多主题中的一种，我认为这个主题会非常有趣。我认为未来会涌现出许多不同类型的互动式沉浸式内容。而《地平线》就是一个非常有趣的例子，我很期待看到它如何发展。

操作员：下一个问题来自花旗银行的Ron Josey，请提问。

Q7 Ron Josey：太好了，谢谢你回答这个问题。我想就你之前关于排名推荐模型变革的评论，和苏珊深入探讨一下。鉴于GEM、Andromeda、Lattice以及模型整合等方面的成果，显然有很多有利因素。那么，你能否帮我们更详细地了解一下路线图，以及我们在排名推荐模型变革方面所处的阶段？有一种观点认为，我们可能遇到了某种限制因素，或者我们正在等待更新的模型，但任何见解都将对我们思考下一步以及未来的发展方向非常有帮助。谢谢。

苏珊·李，首席财务官：

是的，谢谢你的提问，Ron。我刚才在想你的问题究竟是更侧重于广告方面，还是更侧重于用户互动方面，不过我会尽量两方面都谈谈。关于核心的用户互动部分，我们在第四季度针对Facebook和Instagram推出了一系列排名优化措施，这些措施有效提升了用户互动。

实际上，并没有哪一次产品发布是推动增长的主要因素。这得益于我们对推荐系统的多项优化，这些优化帮助我们更精准地预测每个用户的兴趣所在。我刚才也简单介绍了其中的一些优化，以及它们在Facebook和Instagram上的具体应用。我们认为，到2026年，我们的推荐系统还有很大的提升空间，预计这将进一步推动这两个应用的用户参与度增长。

首先，我们计划继续扩展模型规模，并增加数据使用量，包括纳入更长时间的内容互动历史记录，以进一步提升推荐的整体质量。同时，我们将开始验证广告信号和自然内容推荐的使用情况，并逐步构建一个更加共享的自然内容和广告推荐平台。其次，我们将继续优化推荐，使其更贴合用户在会话期间的互动内容，从而提供更符合他们当下兴趣的推荐。

最后，鉴于LLM能够更深入地理解内容，我们将致力于将其更深入地融入现有的推荐系统。我认为这对近期发布的内容尤其有用，因为这类内容缺乏足够的互动数据来支撑推荐。在广告方面，我们已经讨论过Andromeda、Lattice和GEM等模型在广告领域的诸多工作。我将在第四季度重点介绍GEM，我们扩展了GEM，使其能够覆盖FacebookReels。现在，它覆盖了Facebook和Instagram的所有主要平台。我们还将用于训练GEM的GPU集群规模扩大了一倍。预计到2026年，我们将把GEM的训练规模显著扩大到更大的集群，从而提升模型的复杂性，扩展训练数据，并利用我们在第四季度开始部署的全新序列学习架构。此外，我们还将进一步改进如何将GEM基础模型的学习成果迁移到我们使用的运行时模型中。所以我认为，在技术栈的许多组件中，还有很大的提升空间。

这是我们首次找到一种能够像LLM一样高效扩展的推荐模型架构。我们希望这将使我们能够在保持可观投资回报率的同时，大幅扩展排名模型的规模。

操作员：接下来的问题将来自富国银行的Ken Gawrelski。请继续。

Q8 Ken Gawrelski：非常感谢。首先，对于Mark来说，Meta拥有一个领先的通用模型有多重要？或者，一个在特定用例中表现卓越的模型是否就足够了，比如像Anthropic目前在编码方面所展现的那样？我们非常希望您能就此发表意见。其次，我想再追问一下，苏珊，关于您目前所掌握的信息。您提到2026年您在模型方面做了一些改进，对核心功能进行了微调，包括提升用户参与度和广告相关性。您能否谈谈这些投资是否出现了收益递减的迹象？您认为2026年以后，在哪些方面还有进一步的发展机会？谢谢。

马克·扎克伯格，创始人、董事长兼首席执行官：

我认为问题在于，对我们来说，拥有一个通用模型究竟有多重要？在我看来，Meta就像是一家深度科技公司。

所以，人们会想到我们，因为我们在构建这些应用和体验。但让我们能够构建所有这些产品的关键在于，我们构建并掌控着底层技术，这使我们能够集成和设计我们想要的体验，而不是仅仅受限于生态系统中其他参与者正在构建或允许我们构建的内容。因此，我认为这是一个非常根本的问题。我猜测，由于种种原因，包括一些竞争因素和一些安全因素，前沿人工智能技术不可能总是通过API向所有人开放。所以，我认为，如果你想成为塑造这些产品未来的世界级公司之一，那么拥有构建你想要的体验的能力至关重要。

所以我觉得，从商业角度来看，这非常重要。而且，从创意和使命的角度来看，能够真正设计和构建我们认为应该为人们打造的体验也至关重要。是的，我的意思是，我认为这非常重要。否则，我们就不会如此专注于此，我们现在显然非常重视这一点。

苏珊·李，首席财务官：

关于您的第二个问题，有趣的是，一年前的这次电话会议上，我好像谈到了我们在2025年预算流程中针对广告效果和自然流量互动计划所做的一系列投资。这些投资总体上都取得了成效，我们对当时采用的流程非常满意，包括使用预期投资回报率对投资进行排序，确保我们拥有完善的衡量体系，为那些投资回报率为正的项目提供资金，并跟踪它们在一年中的表现。我们刚刚完成了2026年的预算流程，并为类似的投资项目提供了资金，我们预计这些投资将使我们能够在2026年继续保持强劲的营收增长。尽管如此，由于一些原因，我预计全年报告营收和按固定汇率计算的营收增长都将低于第一季度的水平。

首先，根据目前的汇率，我们预计汇率利好因素将在今年晚些时候消退。其次，我们将在今年晚些时候结束此前受益于2025年广告效果投资和强劲宏观经济环境的强劲增长期。最后，我们预计在欧盟推出的修订版、个性化程度较低的广告服务可能会带来一些不利影响，该服务将于第一季度末开始逐步推出。但与2025年类似，我们对我们识别具有吸引力的投资机会并将其纳入预算以支持排名和推荐系统关键举措以及提高模型容量效率的过程感到满意，所有这些都是推动我们增长的关键。

操作员：下一个问题来自Evercore乐队的MarkMahaney，请提问。

Q9 Mark Mahaney：好的，我想问两个问题。MetaAI，关于用户参与度和使用情况，你们有什么最新进展吗？你们是否刚刚开始对这项功能进行改进？另外，Susan，关于股票回购，我想你们本季度没有回购任何股票。您已经有一段时间没有回购股票了，大概有一年了吧。年初的时候您谈到过资本配置，听起来您近期没有回购股票的打算，您能再确认一下吗？非常感谢。

苏珊·李，首席财务官：好的，我很乐意回答这两个问题。MetaAI的最新进展是，它现在已覆盖超过200个市场。MetaAI日活跃用户最多的市场与我们其他应用非常流行的市场基本一致。不过，不同地区用户使用MetaAI的主要应用有所不同。例如，在印度和印度尼西亚，WhatsApp的使用率最高。在美国，Facebook是提升用户参与度的重要驱动力。总的来说，我们看到了很多机会，可以简化用户每天使用我们服务所要完成的任务。如果我们能做好这一点，用户使用我们产品的方式将会不断扩展。因此，我们致力于将MetaAI打造成最个性化的助手，同时利用我们平台上的海量信息、趋势和内容，提供差异化的洞察。我们认为，我们在构建高度个性化的体验方面拥有非常强大的实力，并将这些优势融入MetaAI，以便我们能够根据每个人的个人兴趣和偏好定制回复。

关于您的第二个问题，即股票回购，我们的股票回购水平会因多种原因而随时调整，包括我们是否认为某些领域在短期内更需要资金。目前，我们认为公司的首要任务是投入资源，将自身定位为人工智能领域的领导者。因此，这确实是资金的首要用途，但我们将继续保持机会主义，评估股票回购与其他资金用途之间的利弊。

KennethDorell，投资者关系总监：

好的，我想我们今天的节目就到这里吧。感谢各位今天的参与。我们期待很快能再次与大家交流。

操作员：

今天的电话会议到此结束。感谢您的参与，您现在可以断开连接了。活动已结束。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

1月29日，微软发布了2026财年第二季度财报，尽管营收（813亿美元）和每股收益（4.14美元）双双超出华尔街预期，但盘后股价却一度下挫超6%。

市场的情绪矛盾点在于：微软正在以前所未有的速度烧钱，但云业务的增速似乎没有跟上烧钱的节奏。

财报显示，微软本季度资本支出同比激增约66%，达到创纪录的375亿美元。与之形成对比的是，Azure云业务营收增长39%（按固定汇率计算为38%）。虽然这一数字依然亮眼，但在如此巨额的投入下，部分投资者原本期待看到更具爆发力的增长，或者担心AI投资的回报周期将被大幅拉长。

在随后的财报电话会上，微软CEO萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）和CFO艾米·胡德（Amy Hood）面对分析师关于“投资回报率（ROI）”的尖锐提问，并未回避，而是抛出了一个核心逻辑：现在的增长上限不是需求，而是供给。

“如果把所有GPU都给Azure，增速早就破40%了”

电话会上，摩根士丹利分析师Keith Weiss直接发问：资本支出增长快于预期，但Azure增速略有放缓，投资者担心ROI。

对此，CFO艾米·胡德给出了全场最有分量的回应：

“如果我把一季度和二季度刚上线的GPU全部由Azure支配，我们的KPI（增速）早就超过40%了。”

胡德解释称，微软面临的是一场“资源分配战”。新增的算力不仅要满足Azure的外部客户需求，还要优先供给内部飞速增长的AI产品——尤其是Microsoft 365 Copilot和GitHub Copilot，以及用于长期的研发创新。

“我们的客户需求持续超过我们的供应能力。”

胡德强调，目前的巨额支出中，约三分之二用于服务器（GPU/CPU）等短期资产，这直接反映了当下的供需紧张关系。

CEO纳德拉：我们看重的是客户终身价值（LTV），不是单一业务

对于市场担忧，CEO纳德拉从战略层面进一步解释道：

“你不能只看Azure。”

“你还要看M365 Copilot、GitHub Copilot、Dragon Copilot、安全Copilot，它们都有各自的毛利结构和生命周期价值。”

他明确表示，微软并不追求某一个业务的极致短期增长，而是追求长期的LTV（客户终身价值）组合：

“我们希望在供给受限的情况下，分配算力去构建‘最优的长期LTV组合’。”

AI投入太早了？管理层反复强调合同“已锁定”

在随后与Bernstein Research的问答中，关于AI硬件投资风险的问题被进一步放大。

分析师直接指出：服务器折旧周期是6年，而剩余履约义务（RPO）平均期限只有2.5年，这是否意味着风险错配？

CFO胡德回应称，公司购买的大部分GPU，在其整个使用寿命内已经被合同锁定。此外，Azure相关的GPU合同，很多是覆盖整个使用周期的，不存在‘卖不出去’的风险。

AI变现：Copilot席位激增160%

为了证明巨额投入正在转化为真金白银，微软在电话会上披露了一系列亮眼的AI商业化数据。

纳德拉透露，Microsoft 365 Copilot的付费席位同比增长了160%，目前拥有1500万付费用户。 此外，每日活跃用户同比增长了10倍，这一数据意在反驳市场上关于“AI工具使用率下降”的传言。

“这是一个创纪录的季度，”纳德拉表示，拥有超过35,000个席位的大型企业客户数量增加了两倍，其中包括辉瑞、NASA等机构。

在代码领域，GitHub Copilot付费订阅用户达到470万，同比增长75%。这表明AI不仅在C端，在B端生产力工具上的渗透率正在加速。

自研芯片Maya 200：“总成本降低了30%”

面对英伟达等硬件厂商的高昂成本，微软也在加速“去依赖化”。

纳德拉在电话会上宣布，本周正式上线了微软自研的Maya 200加速器。他高调宣称：

“Maya 200在FP4精度下提供超过10 Petaops的算力，与我们硬件设施（fleet）中最新一代硬件相比，总拥有成本（TCO）降低了30%以上。”

这一举措被解读为微软控制AI基础设施成本、提升毛利率的关键战略。纳德拉明确表示，微软将从推理和合成数据生成开始，大规模部署自研芯片。

“AI需要大量存储”

此外，在市场目光紧盯GPU的同时，微软管理层在电话会中揭示了AI硬币的另一面：存储与数据管理。AI Agent（智能体）的爆发正在重构数据基础设施的需求。

纳德拉指出，要让Agent有效工作，必须将其建立在企业的“数据和知识”之上。这直接引爆了微软统一数据平台Microsoft Fabric的增长。他在电话会上透露：

“Fabric的年收入运行率现已超过20亿美元……继续是市场上增长最快的分析平台，收入同比增长60%。”

这一增速表明，企业为了迎接AI时代，正在疯狂清洗、存储和管理其核心数据。

而在问答环节的最后，当巴克莱银行分析师问及云转型动力时，纳德拉更是从技术底层逻辑上，强调了存储在AI架构中不可或缺的地位。他明确表示，AI工作负载不仅仅是关于加速器（GPU）：

“顺便说一句，即使对于训练任务，AI训练任务也需要一堆计算和一堆非常靠近计算的存储。”

他进一步解释称，未来的推理场景（Inference）中，Agent模式不仅运行在GPU上，还需要配置计算机资源，即“计算和存储”。

对未来充满信心

对于市场最关心的2027年甚至更长远的AI需求，微软表现出极强的信心。虽然股价短期承压，但管理层传递的信号非常明确：这是一场关于算力的“军备竞赛”，谁能拿到更多卡，谁能更高效地部署，谁就能吃下这波AI扩散周期的最大红利。

对于担忧回报周期的投资者，纳德拉用一句话定调：

“实际上，即使在这样的早期阶段，我们已经建立了一个AI业务，其规模比我们耗时数十年建立的一些最大特许经营权业务还要大。”

微软2026财年第二季度财报电话会全文翻译：

公司参与者

• Jonathan Neilson，投资者关系副总裁

• Satya Nadella，董事长兼首席执行官

• Amy Hood，执行副总裁兼首席财务官

问答环节分析师

• Keith Weiss，摩根士丹利 (Morgan Stanley)

• Mark Moerdler，伯恩斯坦研究 (Bernstein Research)

• Brent Thill，杰富瑞 (Jefferies)

• Karl Keirstead，瑞银 (UBS)

• Mark Murphy，摩根大通 (JP Morgan)

• Brad Zelnick，德意志银行 (Deutsche Bank)

• Raimo Lenschow (Transcript中误写为Analyst/Remo Lentschel)，巴克莱 (Barclays)

主持人
大家好，欢迎参加微软2026财年第二季度财报电话会议。此时，所有参与者都处于只听模式。正式演讲之后将进行问答环节。（操作员说明）提醒一下，本次会议正在录制中。
现在我很荣幸地介绍投资者关系副总裁乔纳森·尼尔森 (Jonathan Neilson)。请开始。

Jonathan Neilson
下午好，感谢大家今天加入我们。与我一同出席电话会议的有董事长兼首席执行官萨提亚·纳德拉 (Satya Nadella)、首席财务官艾米·胡德 (Amy Hood)、首席会计官爱丽丝·乔拉 (Alice Jolla) 以及公司秘书兼副总法律顾问基思·多利弗 (Keith Dolliver)。

在微软投资者关系网站上，您可以找到我们的财报新闻稿和财务摘要幻灯片，旨在补充我们在今天电话会议上的准备发言，并提供GAAP和非GAAP财务指标差异的调节表。当我们在此次电话会议上提供展望评论时，更详细的展望幻灯片将在微软投资者关系网站上提供。

在本次电话会议上，我们将讨论某些非GAAP项目。提供的非GAAP财务指标不应被视为替代或优于根据GAAP编制的财务业绩指标。它们作为额外的澄清项目被包括在内，以帮助投资者进一步了解公司第二季度的业绩，以及这些项目和事件对财务结果的影响。

除非另有说明，我们今天在电话会议上进行的所有增长比较均与去年同期相关。我们还将提供固定汇率下的增长率（如果可用），作为一个框架来评估我们的基础业务表现，剔除外汇汇率波动的影响。如果固定汇率下的增长率相同，我们将仅提及增长率。

我们将在电话会议结束后立即将准备好的发言稿发布到我们的网站上，直到完整的文字记录可用为止。今天的电话会议正在进行网络直播和录制。如果您提问，它将包含在我们的直播传输、文字记录以及录音的任何未来使用中。您可以在微软投资者关系网站上重播电话会议并查看文字记录。

在此次电话会议中，我们将发表前瞻性声明，这些是对未来事件的预测、推断或其他陈述。这些陈述基于当前的预期和假设，受到风险和不确定性的影响。由于今天财报新闻稿、本次电话会议的评论以及我们向美国证券交易委员会提交的10-K表格、10-Q表格和其他报告及文件中风险因素部分讨论的因素，实际结果可能存在重大差异。我们不承担更新任何前瞻性声明的义务。

接下来，我将把会议交给萨提亚。

Satya Nadella
非常感谢，乔纳森。

本季度，微软云收入首次突破500亿美元，同比增长26%，反映了我们平台的实力和加速增长的需求。我们正处于AI扩散及其对GDP产生广泛影响的初期阶段。随着这种扩散加速和蔓延，我们在技术堆栈每一层的潜在市场规模（TAM）都将大幅增长。

事实上，即使在这个早期阶段，我们已经建立了一个AI业务，其规模比我们耗时数十年建立的一些最大特许经营权业务还要大。今天，我的发言将集中在我们堆栈的三个层面上：云与Token工厂（Cloud and Token Factory）、Agent平台（Agent Platform）以及高价值的代理体验（High-value Agentic Experiences）。

谈到我们的云与Token工厂，长期竞争力的关键在于塑造我们的基础设施以支持新的大规模工作负载。我们正在为这些工作负载的异构和分布式特性构建基础设施，确保其适合包括长尾客户在内的所有客户的地理和细分市场特定需求。

我们优化的关键指标是“每美元每瓦特的Token数”，这归结为利用芯片、系统和软件来提高利用率并降低总拥有成本（TCO）。这方面的一个好例子是，我们在OpenAI推理这一最高容量的工作负载之一上，实现了50%的吞吐量提升，为我们的Copilot提供动力。

另一个例子是为我们的Fairwater数据中心解锁了新能力和效率。在这个案例中，我们通过AI广域网连接了亚特兰大和威斯康星州的站点，建立了一个首创的AI超级工厂。Fairwater的双层设计和液冷技术使我们能够运行更高的GPU密度，从而提高大规模训练的性能并降低延迟。总的来说，仅本季度我们就增加了近1吉瓦的总容量。

在芯片层面，我们拥有NVIDIA、AMD以及我们自己的Maya芯片，跨越多代硬件提供最佳的整体硬件设施（fleet）性能、成本和供应。本周早些时候，我们上线了Maya 200加速器。Maya 200在FP4精度下提供超过10 Petaops的算力，与我们硬件设施（fleet）中最新一代硬件相比，总拥有成本（TCO）降低了30%以上。我们将从我们的超级智能团队的推理和合成数据生成开始扩展其使用，并用于Copilot和Foundry的推理。

鉴于AI工作负载不仅关乎AI加速器，还会消耗大量计算资源，我们对在CPU方面取得的进展也感到高兴。Cobalt 200是又一次重大飞跃，与我们首款专为云原生工作负载打造的定制处理器相比，性能提升了50%以上。

主权（Sovereignty）越来越成为客户关注的焦点，我们正在扩展我们的解决方案和全球足迹以相匹配。仅本季度，我们就宣布在七个国家进行数据中心投资，支持本地数据驻留需求。我们提供跨越公共云、私有云和国家合作伙伴云的最全面的主权解决方案集，以便客户可以根据其所需的本地控制权为每个工作负载选择正确的方法。

接下来，我想谈谈Agent平台（Agent Platform）。

就像每一次平台转移一样，所有软件都在被重写。一个新的应用平台正在诞生。你可以将**Agent（智能体）**视为新的应用程序，为了构建、部署和管理Agent，客户将需要模型目录、调优服务、编排工具、上下文工程服务、AI安全、管理、可观察性和安全性。

这一切始于拥有广泛的模型选择。我们的客户希望在任何工作负载中使用多个模型，他们可以根据成本、延迟和性能要求进行微调和优化。我们在所有超大规模云服务商中提供最广泛的模型选择。本季度，我们增加了对GPT-5.2以及Cloud 4.5的支持。已有超过1,500家客户在Foundry上使用了Anthropic和OpenAI的模型。

我们要看到对特定区域模型（包括Mistral和Cohere）的需求不断增加，因为越来越多的客户寻求主权AI选择，我们也在继续投资于我们的第一方模型，这些模型经过优化，可满足生产力、编码和安全等最高价值的客户场景。

作为Foundry的一部分，我们还赋予客户定制和微调模型的能力。客户越来越希望能够捕获他们拥有的隐性知识并将其转化为模型权重，因为这是他们的核心知识产权（IP）。对于公司来说，这可能是最重要的主权考量，因为AI在我们的GDP中扩散得更广，每家公司都需要保护其企业价值。

为了让Agent有效工作，它们需要植根于企业数据和知识之中。这意味着将他们的Agent连接到记录系统、运营数据、分析数据以及半结构化和非结构化的生产力和通信数据。这正是我们通过跨越Fabric、Foundry和为Microsoft 365提供动力的数据的统一IQ层所做的事情。

在上下文工程的世界里，Foundry Knowledge和Fabric正在获得动力。Foundry Knowledge通过自动源路由和先进的Agent检索提供更好的上下文，同时尊重用户权限。而Fabric汇集了端到端的运营、实时和分析数据。自全面上市两年以来，Fabric的年收入运行率现已超过20亿美元，拥有超过31,000家客户，并且继续是市场上增长最快的分析平台，收入同比增长60%。

总的来说，每季度在Foundry上花费100万美元以上的客户数量增长了近80%，这受到各行各业强劲增长的推动，且有超过250家客户有望今年在Foundry上处理超过1万亿个Token。

有许多很棒的例子表明客户正在使用Foundry的所有这些功能来构建自己的Agent系统。阿拉斯加航空正在创建自然语言航班搜索，宝马正在加快设计周期，Land O'Lakes正在为合作社成员实现精准农业，Symphony AI正在解决快消品行业的瓶颈。当然，Foundry仍然是整个云服务的强大入口。绝大多数Foundry客户在扩展时会使用额外的Azure解决方案，如开发者服务、应用服务和数据库。

除了Fabric和Foundry，我们还通过Copilot Studio和Agent Builder解决知识工作者构建Agent的问题。超过80%的财富500强企业拥有使用这些低代码、无代码工具构建的活跃Agent。

随着Agent的激增，每个客户都需要新的方法来部署、管理和保护它们。我们认为这创造了一个重要的新类别和显著的增长机会。本季度，我们推出了Agent 365，使组织能够轻松将其现有的治理、身份、安全和管理扩展到Agent。这意味着他们已经在Microsoft 365和Azure中使用的相同控制措施现在扩展到了他们在我们的云或任何其他云上构建和部署的Agent。像Adobe、Databricks、GenSpark、Glean、NVIDIA、SAP、ServiceNow和Workday等合作伙伴已经在集成Agent 365。我们是首家提供此类跨云Agent控制平面的提供商。

现在让我们转向我们正在构建的高价值代理体验（High-value Agentic Experiences）。

AI体验是意图驱动的，并开始在任务范围内工作。我们正在进入一个宏观授权和微观操控跨领域的时代。使用多种模型的智能被内置于多种形式因素中。你在聊天中、新的Agent收件箱应用、同事脚手架（coworker scaffoldings）、嵌入在日常使用的应用程序和IDE中的Agent工作流，甚至在具有文件系统访问权限和技能的命令行中都能看到这一点。

这就是我们通过跨越关键领域的第一方Copilot系列所采取的方法。

在消费者领域，例如，Copilot体验跨越聊天、新闻、信息流、搜索、创作、浏览、购物以及与操作系统的集成，并且势头强劲。我们的Copilot应用程序的日活跃用户同比增长近3倍，通过Copilot Checkout，我们与PayPal、Shopify和Stripe合作，以便客户可以直接在应用程序内进行购买。

对于Microsoft 365 Copilot，我们专注于全组织的生产力。WorkIQ利用Microsoft 365底层的数据，为每个组织创建最有价值、有状态的Agent。它提供了对人员、角色、工件、通信以及历史和记忆的强大推理能力，所有这些都在组织的安全边界内。由WorkIQ驱动的Microsoft 365 Copilot的准确性和延迟是无与伦比的，提供了比竞争对手更快、更准确的工作落地结果。我们看到了迄今为止响应质量最大的季度环比改进。

这推动了创纪录的使用强度，每个用户的平均对话次数同比增长了一倍。Microsoft 365 Copilot也正在成为真正的日常习惯，日活跃用户同比增长了10倍。我们还看到了研究员Agent（Researcher Agent）的强劲势头，它支持OpenAI和Cloud模型，以及Excel、PowerPoint和Word中的Agent模式。

总的来说，这是Microsoft 365 Copilot席位增加的创纪录季度，同比增长超过160%。我们看到席位增长季度环比加速，现在拥有1500万个付费Microsoft 365 Copilot席位，以及数倍于此的企业聊天用户。我们正在看到更大规模的商业部署。拥有超过35,000个席位的客户数量同比增长了两倍。辉瑞、ING、NASA、肯塔基大学、曼彻斯特大学、美国内政部和西太平洋银行都购买了超过35,000个席位。阳狮集团（Publicis）单独购买了超过95,000个席位，几乎覆盖了所有员工。

我们还在Dynamics 365中抢占份额，整个套件内置了Agent。一个很好的例子是Visa如何使用我们Dynamics中的客户知识管理Agent将客户对话数据转化为知识文章，以及Sandvik如何使用我们的销售资格Agent在数万个潜在客户中自动化线索资格认证。

在编码领域，我们看到所有付费GitHub Copilot的强劲增长。个人开发者的Copilot Pro Plus订阅环比增长77%，现在总共有470万付费Copilot订阅者，同比增长75%。例如，西门子在向30,000多名开发人员成功推广Copilot后，正全力投入GitHub，采用全平台来提高开发人员的生产力。

GitHub Agent HQ是所有编码Agent（如Anthropic、OpenAI、Google、Cognition和xAI）在客户GitHub代码库背景下的组织层。通过Copilot CLI和VS Code，我们为开发人员提供了AI优先编码工作流所需的全方位形式因素和模型。当你将WorkIQ作为技能或MCP添加到我们的开发人员工作流时，这就是一个游戏规则改变者，可以呈现更多上下文，如电子邮件、会议、文档、项目、消息等。你可以简单地要求Agent根据SharePoint中规范的更新或使用Teams中上次工程和设计会议的文字记录来规划和执行代码库的更改。

我们不止于此，通过GitHub Copilot SDK，开发人员现在可以直接在其应用程序中嵌入Copilot CLI背后的相同运行时、多模型、多步规划、工具、MCP集成和授权流。

在安全方面，我们在Defender、Entra、Intune和Purview中增加了十几个新的和更新的安全Copilot Agent。例如，Icertis的SOC团队使用安全Copilot Agent将手动分类时间减少了75%，这在面临严重人才短缺的行业中是一个真正的游戏规则改变者。为了让安全团队更容易上手，我们要向所有E5客户推出安全Copilot，我们的安全解决方案也正在成为管理组织AI部署必不可少的部分。本季度Purview审计了240亿次Copilot交互，同比增长9倍。

最后，我想谈谈另外两个高影响力的代理体验。

首先，在医疗保健领域，Dragon Copilot是该类别的领导者，帮助超过100,000名医疗提供者自动化工作流程。西奈山医疗系统（Mount Sinai Health）在初级保健医生成功试用后，现在正向全系统的医疗提供者部署Dragon Copilot。总的来说，本季度我们帮助记录了2100万次患者就诊，同比增长3倍。

其次，谈到科学和工程，联合利华（Unilever）等消费品公司以及Synopsys等EDA公司正在使用Microsoft Discovery来编排用于端到端研发的专用Agent。它们能够对科学文献和内部知识进行推理，制定假设，启动模拟，并不断迭代以推动新发现。

除了AI，我们继续投资于所有核心特许经营业务，满足客户和合作伙伴的需求，我们看到了强劲的进展。例如，谈到云迁移，我们新版SQL Server的IaaS采用率是前一版本的2倍以上。在安全方面，我们现在拥有160万安全客户，其中包括超过100万使用我们四种或更多工作负载的客户。

Windows达到了一个重要的里程碑，Windows 11用户达到10亿，同比增长超过45%。本季度我们在Windows、Edge和Bing方面都获得了市场份额。LinkedIn实现了两位数的会员增长，付费视频广告增长了30%。在游戏方面，我们致力于在Xbox、PC、云和所有其他设备上提供出色的游戏。我们在Xbox上看到了创纪录的PC玩家和付费流媒体时长。

最后，我们对目前的交付情况以及构建全栈以抓住未来机遇感到非常满意。

接下来，我将把会议交给Amy，以此介绍我们的财务结果和展望，我期待稍后回答大家的问题。

Amy Hood
谢谢你，Satya，大家下午好。

随着对我们产品需求的增长以及销售团队的专注执行，我们在收入、营业收入和每股收益方面再次超出预期，同时投资以推动长期增长。

本季度，收入为813亿美元，增长17%，按固定汇率计算增长15%。毛利额增长16%，按固定汇率计算增长14%，而营业收入增长21%，按固定汇率计算增长19%。每股收益为4.14美元，增长24%，按固定汇率计算增长21%，这是在调整了OpenAI投资影响后的结果。

外汇对报告结果的提振略低于预期，特别是在智能云收入方面。公司毛利率为68%，同比略有下降，主要受持续的AI基础设施投资和日益增长的AI产品使用量的驱动，但这部分被持续的效率提升（特别是在Azure和M365商业云方面）以及向更高利润率业务的销售组合转移所抵消。

营业费用增长5%，按固定汇率计算增长4%，主要受计算能力和AI人才的研发投资以及游戏业务减值费用的驱动。营业利润率同比增长至47%，超出预期。

提醒一下，我们仍然采用权益法核算我们在OpenAI的投资。由于OpenAI的资本重组，我们现在根据我们在其资产负债表上净资产变动中的份额来记录收益或损失，而不是根据我们在其损益表中营业利润或损失的份额。因此，我们记录了一笔收益，推动GAAP结果中的其他收入和支出达到100亿美元。剔除OpenAI的影响后，其他收入和支出略为负值且低于预期，主要受投资净亏损的驱动。

资本支出（CapEx）为375亿美元，本季度，大约三分之二的资本支出用于短期资产，主要是GPU和CPU。我们的客户需求继续超过我们的供应。因此，我们必须平衡以下需求：使我们的进货供应更好地满足不断增长的Azure需求，扩大第一方AI使用（跨越M365 Copilot和GitHub Copilot等服务），增加对研发团队的分配以加速产品创新，以及持续更换报废的服务器和网络设备。剩余的支出用于长期资产，这些资产将在未来15年及更长时间内支持变现。

本季度，融资租赁总额为67亿美元，主要用于大型电子中心站点。支付给不动产、厂房和设备（PP&E）的现金为299亿美元。经营现金流为358亿美元，增长60%，受强劲的云账单和收款驱动。自由现金流为59亿美元，环比下降，反映了因融资租赁组合比例较低而导致的较高的现金资本支出。最后，我们通过股息和股票回购向股东返还了127亿美元，同比增长32%。

现在来看看我们的商业业绩。商业预订量增长230%，按固定汇率计算增长228%，受此前宣布的OpenAI的大额Azure承诺（反映了多年需求需求）以及11月宣布的Anthropic承诺的驱动，同时也得益于我们核心年金销售活动的健康增长。商业剩余履约义务（RPO）继续按扣除准备金后的净额报告，增至6250亿美元，同比增长110%，加权平均期限约为2.5年。大约25%将在未来12个月内确认为收入，同比增长39%。在未来12个月之后确认的剩余部分增长了156%。我们的商业RPO余额中大约45%来自OpenAI。剩余的重要余额增长了28%，反映了整个投资组合中持续广泛的客户需求。

微软云收入为515亿美元，增长26%，按固定汇率计算增长24%。微软云毛利率略好于预期，为67%，同比下降，原因是持续的AI投资部分被前面提到的持续效率提升所抵消。

现在看分部业绩。

生产力和业务流程收入为341亿美元，增长16%，按固定汇率计算增长14%。M365商业云收入增长17%，按固定汇率计算增长14%，核心业务执行一致，Copilot业绩贡献增加。ARPU增长再次由E5和M365 Copilot引领。付费M365商业席位同比增长6%至超过4.5亿，所有客户群体的安装基数均有扩展，但主要是在我们的中小型企业和一线工人产品中。M365商业产品收入增长13%，按固定汇率计算增长10%，超出预期，原因是Office 2024交易性采购高于预期。M365消费者云收入增长29%，按固定汇率计算增长27%，再次受ARPU增长驱动。M365消费者订阅增长6%。LinkedIn收入增长11%，按固定汇率计算增长10%，受营销解决方案驱动。Dynamics 365收入增长19%，按固定汇率计算增长17%，所有工作负载持续增长。分部毛利额增长17%，按固定汇率计算增长15%，毛利率有所增加，再次受M365商业云效率提升的驱动，部分被持续的AI投资（包括不断增长的Copilot使用量的影响）所抵消。营业费用增长6%，按固定汇率计算增长5%，营业收入增长22%，按固定汇率计算增长19%。由于运营杠杆改善以及前面提到的较高毛利率，营业利润率同比增长至60%。

接下来是智能云分部。收入为329亿美元，增长29%，按固定汇率计算增长28%。在Azure和其他云服务方面，收入增长39%，按固定汇率计算增长38%，略高于预期，这得益于我们可替代硬件设施（fleet）的持续效率提升，使我们能够将部分容量重新分配给Azure并在本季度实现变现。如前所述，我们继续看到跨工作负载、客户细分和地理区域的强劲需求，且需求继续超过可用供应。在我们的本地服务器业务中，收入增长2%，按固定汇率计算增长1%，超出预期，受混合解决方案需求驱动，包括SQL Server 2025发布的收益，以及内存价格上涨前的较高交易性采购。分部毛利额增长20%，按固定汇率计算增长19%。毛利率同比下降，受持续的AI投资和向Azure的销售组合转移驱动，部分被Azure的效率提升所抵消。营业费用增长3%，按固定汇率计算增长2%，营业收入增长28%，按固定汇率计算增长27%。营业利润率为42%，同比略有下降，因为增加的AI投资主要被改善的运营杠杆所抵消。

现在看更多个人计算业务。收入为143亿美元，下降3%。Windows OEM和设备收入增长1%，按固定汇率计算基本持平。Windows OEM增长5%，执行力强劲，且继续受益于Windows 10支持终止。结果超出预期，因为库存水平保持高位，且在内存价格上涨前采购增加。搜索和新闻广告收入（扣除流量获取成本ex-TAC）增长10%，按固定汇率计算增长9%，略低于预期，受一些执行挑战的影响。正如预期的那样，随着第三方合作伙伴关系的收益正常化，环比增长率有所放缓。在游戏方面，收入下降9%，按固定汇率计算下降10%。Xbox内容和服务收入下降5%，按固定汇率计算下降6%，低于预期，受第一方内容的影响，影响波及整个平台。分部毛利额增长2%，按固定汇率计算增长1%，毛利率同比增长，受向更高利润率业务的销售组合转移驱动。营业费用增长6%，按固定汇率计算增长5%，受前面提到的游戏业务减值费用以及计算能力和AI人才研发投资的驱动。营业收入下降3%，按固定汇率计算下降4%，营业利润率同比基本持平，为27%，因为较高的营业费用主要被较高的毛利率所抵消。

现在，转向我们的第三季度展望，除非另有说明，否则均以美元为基础。

基于当前汇率，我们预计外汇将使总收入增长增加3个百分点。在分部内，我们预计外汇将使生产力和业务流程的收入增长增加4个百分点，使智能云和更多个人计算的收入增长增加2个百分点。我们预计外汇将使COGS（销货成本）和营业费用增长增加2个百分点。提醒一下，这种影响是由于一年前的汇率造成的。

从公司整体开始。我们预计收入为806.5亿至817.5亿美元，或增长15%至17%，商业业务持续强劲增长，部分被消费者业务所抵消。我们预计COGS为266.5亿至268.5亿美元，或增长22%至23%。营业费用预计为178亿至179亿美元，或增长10%至11%，受持续的研发、AI计算能力和人才投资驱动，且去年同期基数较低。营业利润率预计同比略有下降。

剔除我们在OpenAI投资的任何影响，其他收入和支出预计约为7亿美元，受我们股权投资组合的公允市场收益和利息收入驱动，部分被利息支出（包括与数据中心融资租赁相关的利息支付）所抵消。我们预计调整后的第三季度有效税率约为19%。

接下来，我们预计资本支出将环比下降，这是由于云基础设施建设的正常波动和融资租赁交付的时间安排。随着我们努力缩小供需差距，我们预计短期资产的组合将与第二季度保持相似。

现在看我们的商业业务。在商业预订量方面，在针对上一年的OpenAI合同进行调整后，我们预计在到期基数不断增长的情况下，核心业务将健康增长。提醒一下，第二季度签署的重大OpenAI合同代表了他们的多年需求，这将导致未来预订量和RPO增长率出现一些季度波动。微软云毛利率应约为65%，同比下降，受持续AI投资驱动。

现在看分部指引。

在生产力和业务流程方面，我们预计收入为342.5亿至345.5亿美元，或增长14%至15%。在M365商业云方面，我们预计按固定汇率计算收入增长将在13%至14%之间，在庞大且不断扩大的基数上保持同比稳定增长。加速的Copilot势头和持续的E5采用将再次推动ARPU增长。假设Office 2024交易性采购趋势正常化，M365商业产品收入应出现低个位数下降，环比下降。提醒一下，M365商业产品包括可能因当期收入确认动态而变化的组件。受ARPU增长和持续的订阅量驱动，M365消费者云收入增长应在中高20%范围内。对于LinkedIn，我们预计收入增长将在低两位数。在Dynamics 365方面，我们预计收入增长将在高十几位数（high teens），所有工作负载持续增长。

对于智能云，我们预计收入为341亿至344亿美元，或增长27%至29%。在Azure方面，我们预计第三季度按固定汇率计算收入增长将在37%至38%之间，而去年同期的比较基数包括第三季度和第四季度显著加速的增长率。如前所述，需求继续超过供应，我们将需要继续平衡此处分配的进货供应与其他优先事项。提醒一下，根据容量交付的时间和上线时间，以及取决于合同组合的当期收入确认，同比增长率可能会出现季度波动。在我们的本地服务器业务中，随着SQL Server 2025发布后增长率正常化，我们预计收入将出现低个位数下降，尽管内存价格上涨可能会给交易性采购带来额外的波动。

在更多个人计算方面，我们预计收入为123亿至128亿美元。Windows OEM和设备收入应下降百分之十几（low teens）。随着Windows 10支持收益正常化以及高库存水平在本季度下降，增长率将受到影响。因此，Windows OEM收入应下降约10%。潜在结果的范围仍比正常情况更广，部分原因是内存价格上涨对PC市场的潜在影响。搜索和新闻广告（扣除流量获取成本）收入增长应在高个位数。即使我们努力改善执行力，我们预计Bing和Edge的份额将继续增加，增长由销量驱动。随着第三方合作伙伴关系的贡献继续正常化，我们预计环比增长将放缓。在Xbox内容和服务方面，我们预计收入将出现中个位数下降，而去年同期的比较基数受益于强劲的内容表现，部分被Xbox Game Pass的增长所抵消。硬件收入应同比下降。

现在，关于本财年剩余时间及以后的补充想法。

首先是外汇。基于当前汇率，我们预计外汇将使第四季度总收入和COGS增长增加不到一个百分点，对营业费用增长没有影响。在分部内，我们预计外汇将使生产力和业务流程以及更多个人计算的收入增长增加大约一个百分点，使智能云的收入增长增加不到一个百分点。

凭借上半年在优先投资关键增长领域方面的出色工作，以及Windows OEM和商业本地业务收入组合较高的有利影响，我们现在预计2026财年的营业利润率将略有上升。我们之前提到了内存价格上涨对Windows OEM和本地服务器市场的潜在影响。此外，不断上涨的内存价格将影响资本支出，尽管随着这些资产在六年内折旧，对微软云毛利率的影响将更加逐渐地显现。

最后，我们在上半年实现了强劲的营收增长，并正在投资堆栈的每一层，以继续为客户提供高价值的解决方案和工具。

说到这里，让我们进入问答环节。乔纳森。

Jonathan Neilson
谢谢，Amy。我们现在进入问答环节。出于对他人的尊重，我们要求参与者只问一个问题。操作员，请重复您的指示？

问答环节

Operator
谢谢（操作员说明）。我们的第一个问题来自摩根士丹利的基思·多利弗 (Keith Weiss)。请讲。

Q - Keith Weiss
太好了。谢谢你们接受提问。我看微软的财报，盈利同比增长24%，这是一个惊人的结果，你们执行得很好，营收增长良好，利润率也在扩大。但我看盘后交易，股票仍在下跌。我认为令投资者承压的核心问题之一是资本支出（CapEx）的增长速度快于我们的预期，而Azure的增长可能比我们预期的要慢一点。
我认为这根本上归结为对这笔资本支出随时间推移的投资回报率（ROI）的担忧。所以我希望你们能帮我们填补一些空白，也就是我们应该如何看待容量扩张以及未来这能带来多少Azure增长。更重要的是，当这些投资实现时，我们应该如何看待其ROI？谢谢。

A - Amy Hood
谢谢，Keith。让我先开始，Satya肯定会补充一些更广泛的评论。
我认为首先，你确实问了一个非常直接的相关性问题，我认为许多投资者都在这样做，即在资本支出和Azure收入数字之间建立联系。上个季度我们尝试过，我想这个季度也是，更具体地谈论资本支出（特别是跨越CPU和GPU的短期资本支出）的所有去向。
有时候，我认为最好把我们给出的Azure指引视为关于我们可以交付多少Azure收入的分配容量指引。
因为当我们花费资本并专门投入GPU（当然也适用于CPU，但GPU更具体）时，我们实际上是在做长期决策。我们做的第一件事是解决M365 Copilot以及GitHub Copilot、我们的第一方应用不断增加的使用量和销售以及加速的步伐。然后我们确保投资于研发和产品创新的长期性质。我认为你在过去一段时间看到的我们产品加速的很大一部分原因是因为我们将GPU和容量分配给了我们在过去几年中聘用的许多才华横溢的AI人员。
最后剩下的部分才用于服务Azure持续增长的需求。思考这个问题的一种方式是，有时会被问到，如果我把第一季度和第二季度刚上线的GPU全部由Azure支配，我们的KPI（增速）早就超过40%了。
我认为最重要的一点是意识到这是关于投资于让客户受益的堆栈的所有层级。希望这有助于思考资本增长。它体现在业务各个部分的收入增长中，也随着我们在人员上的投资体现为运营支出的增长。

A - Satya Nadella
是的，我认为Amy你说得很全面。但基本上，作为投资者，当你们考虑我们的资本和我们投资组合的毛利率（GM）概况时，你们显然应该考虑Azure。
但你也应该考虑M365 Copilot，你应该考虑GitHub Copilot，你应该考虑Dragon Copilot、Security Copilot。所有这些都有毛利率概况和生命周期价值（LTV）。我的意思是，如果你想一下，获取一个Azure客户对我们来说非常重要，但获取一个M365或GitHub或Dragon Copilot客户也同样重要，顺便说一句，这些对我们来说都是增量业务。
所以，我们不想仅仅最大化我们的一项业务。我们希望能够在供应受限的情况下以一种允许我们本质上构建最佳LTV组合的方式分配容量。这是一方面。Amy提到的另一方面也是研发。我是说，你得考虑到计算也是研发，这是它的第二个要素。
所以我们利用所有这些，显然是为了长期优化。

Q - Keith Weiss
太好了。谢谢。

A - Jonathan Neilson
谢谢，Keith。操作员，请下一位。

Operator
下一个问题来自伯恩斯坦研究公司的马克·莫德勒 (Mark Moerdler)。请讲。

Q - Mark Moerdler
非常感谢接受我的提问，祝贺这一季度的业绩。
我们认为投资者想了解的另一个问题是如何看待你们从硬件资本支出投资到收入和利润率的视线。你们将服务器资本化为六年，但你们的RPO平均期限从上季度的2年上升到了2.5年。投资者如何能放心，既然这部分资本支出很多是以AI为中心的，你们将能够在硬件的六年使用寿命内获得足够的收入，以实现稳健的收入和毛利额增长，希望能类似于CPU收入那样。谢谢。

A - Amy Hood
谢谢，Mark。让我先从高层次讲起，Satya也可以补充。我想，当你考虑平均期限时，我想你要问的是，我们需要记住的是，平均期限是我们拥有的一系列广泛合同安排的组合。其中很多围绕M365或商业应用组合的东西都是短期的，对吧？三年期合同，所以坦率地说，它们的期限很短。
剩下的主要是期限较长的Azure合同，你在这个季度看到了这一点，当你看到期限从大约两年延长到两年半时。思考这个问题的方式是，我们今天花费的大部分资本以及我们购买的大量GPU在其大部分使用寿命内已经签订了合同。
所以思考这个问题的一种方式是，我认为你指出的许多风险并不存在，因为它们已经在整个使用寿命内被出售了。这种风险之所以部分存在，是因为由于一些M365的东西，你有这个较短的RPO。如果你只看Azure的RPO，它稍微长一点。这很大程度上是基于CPU的。不仅仅是GPU，而在我们谈到的GPU合同上，包括我们的一些最大客户，这些都是按GPU的整个使用寿命出售的，所以不存在我认为你可能指的那种风险。希望这有帮助。

A - Satya Nadella
是的，除了Amy提到的（即它已经按使用寿命签约）之外，我还要补充一点，我们确实使用软件在老化的硬件设施（fleet）上持续运行即使是最新的模型，如果你愿意这么说的话，所以这给了我们这种持久性。归根结底，这就是为什么我们甚至考虑不断地让硬件设施（fleet）老化，对吧？所以这不仅仅是某一年买一大堆设备的问题。而是每年你都在改写摩尔定律，你增加设备，使用软件，然后在所有设备上进行优化。

A - Amy Hood
Mark，也许我要说明一点，以防这不明显，那就是随着使用寿命的推移，实际上你的交付效率会越来越高，所以在你已经出售了其整个生命周期的地方，利润率实际上会随着时间的推移而提高，所以我认为这对人们来说可能是一个很好的提醒，因为我们在CPU硬件设施（fleet）中一直都能看到这一点。

Q - Mark Moerdler
这是一个很好的回答。非常感谢，谢谢。

A - Jonathan Neilson
谢谢，Mark。操作员，请下一位。

Operator
下一个问题来自杰富瑞的布伦特·蒂尔 (Brent Thill)。请讲。

Q - Brent Thill
谢谢，Amy。关于45%的积压订单与OpenAI相关，我很好奇你是否可以评论一下。
显然，人们对其持久性感到担忧。我知道这方面你可能不能说太多，但我认为每个人都担心这种风险敞口。如果你们能谈谈你们的观点以及你和Satya看到的情况就好了。

A - Amy Hood
我想我也许会以非常不同的方式思考这个问题，Brent。
首先要关注的是，我们谈论这个数字的原因是因为55%或大约3500亿美元与我们投资组合的广度有关，这是跨解决方案、跨Azure、跨行业、跨地域的广泛客户。这是一个巨大的RPO余额，比大多数同行都大，比大多数同行都更加多样化。坦率地说，我认为我们对此非常有信心。当你想到仅这一部分就增长了28%时，这在广度以及我们看到的采用曲线上真的是令人印象深刻的工作，这是我被问得最多的。
它是按客户群、按行业和按地域增长的。所以它非常一致。那么如果你问我对OpenAI以及合同和健康状况的看法，听着，这是一个很好的合作伙伴关系。我们继续成为他们的规模提供商。
我们很高兴能做到这一点。我们处于建立的最成功的业务之一之下。我们继续对此感觉良好。它使我们在构建的内容和处于应用创新前沿方面保持领先地位。

A - Jonathan Neilson
谢谢，Brent。操作员，请下一位。

Operator
下一个问题来自瑞银的卡尔·凯尔斯特德 (Karl Keirstead)。请讲。

Q - Karl Keirstead
好的。
非常感谢。问Amy，无论你们如何在第一方和第三方之间分配容量，能否定性地评论一下你们即将上线的容量数量？我认为12月季度增加的1吉瓦是非凡的，暗示着容量增加正在加速。但我认为很多投资者都在关注亚特兰大的Fairwater、威斯康星的Fairwater，无论这些容量在未来几个季度如何分配，我们都希望能听到一些关于容量增加幅度的评论。谢谢。

A - Amy Hood
是的，Karl，我想我们已经说过几件事了。我们正在尽可能努力地尽快增加容量。你提到了像亚特兰大或威斯康星这样的具体地点。那些是多年交付的项目，所以我不会必然关注特定地点。
我们真正要做的是，而且我们正在非常努力地做这件事，就是在全球范围内增加容量。其中很多将增加在美国。你会看到你提到的地点，但也需要在全球范围内增加，以满足我们看到的客户需求和增加的使用量。你知道，我们将继续增加长期基础设施。
思考这个问题的方式是，我们需要确保我们有可用的电力、土地和设施，当它们完成后，我们将尽快继续放入GPU和CPU。最后，我们将努力确保我们在执行速度和运营方式上尽可能高效，以便它们能拥有尽可能高的效用。
所以我认为这真的不是关于两个地方。Karl，我绝对会把这个抽象出来。那是多年交付的时间表，但实际上我们只需要完成它，在我们目前正在建设或开始建设的每个地点。我们正在尽可能快地工作。

Q - Karl Keirstead
好的。明白了。谢谢。

A - Jonathan Neilson
谢谢，Karl。操作员，请下一位。

Operator
下一个问题来自摩根大通的马克·墨菲 (Mark Murphy)。请讲。

Q - Mark Murphy
非常感谢，Satya。例如，Maya 200加速器的性能成就看起来非常出色，尤其是与TPU、Tranium和Blackwell相比，后者的存在时间要长得多。你能从微软认为芯片可能成为多大核心竞争力的角度来看待这一成就吗？Amy，这对支持未来推理成本的毛利率概况是否有值得一提的影响？

A - Satya Nadella
是的，不，谢谢你的提问。
所以，有几件事。一是以各种不同的形式，我们在构建自己的芯片方面已经做了很长很长时间。所以，我们对Maya 200的进展感到非常非常兴奋。特别是当我们考虑运行GPT-5.2以及我们在FP4精度下能够在GEMS中获得的性能时，这证明了一点，即当你有一个新的工作负载、一种新形状的工作负载时，你可以开始在模型和芯片之间进行端到端的创新。
整个系统不仅仅是关于芯片，还有机架规模的网络工作方式，这是为此特定工作负载优化的内存。
另一件事显然是我们正在往返通过，并与我们自己的超级智能团队密切合作，利用我们所有的模型，你可以想象，我们构建的任何东西都将针对Maya进行全面优化。所以，我们对此感觉很好。我认为从总体上看，我们正处于如此早期的阶段，即便看看芯片创新和系统创新的数量。即使自12月以来，我认为新鲜事是每个人都在谈论低延迟推理，对吧？所以我们要确保的一件事是我们不会被锁定在任何一件事上。
如果有的话，那就是我们与NVIDIA、AMD有着良好的合作关系，他们在创新，我们在创新。我们希望你的硬件设施（fleet）在任何给定的时间点都能获得最佳的TCO。这不是一代人的游戏。我认为很多人只是在谈论谁领先。只要记住你必须在未来的所有时间里都保持领先。
这意味着你真的想考虑让外面发生的很多创新进入你的硬件设施（fleet），以便你的硬件设施（fleet）在TCO水平上具有根本优势。这就是我看待它的方式，即我们对Maya感到兴奋，我们对Cobalt感到兴奋，我们对我们的DPU、我们的网卡感到兴奋。所以我们有很多系统能力。这意味着我们可以垂直整合。
而且因为我们可以垂直整合，并不意味着我们只垂直整合。所以我们希望在这里拥有灵活性。这就是你看到我们在做的。

A - Jonathan Neilson
谢谢，Mark。操作员，请下一位。

Operator
下一个问题来自德意志银行的布拉德·泽尔尼克 (Brad Zelnick)。请讲。

Q - Brad Zelnick
好的。
非常感谢。Satya，我们从Judson和Ignite大会上听到了很多关于前沿转型的消息。我们也看到客户在采用微软AI堆栈时实现了突破性的收益。你能帮我们构建一下企业开始这些旅程的势头，以及对他们在成为前沿公司的过程中在微软的支出能扩大多少有什么预期吗？谢谢。

A - Satya Nadella
是的。谢谢你的提问。所以我认为我们看到的一件事是跨越我们三大主要套件的采用，对吧？所以如果你看M365，你看安全领域发生的事情，你看GitHub。事实上，这很迷人。
我的意思是，过去这三样东西实际上为我们的客户产生了复合效应，就像Entra作为身份系统或Defender作为跨这三者的保护系统是非常有帮助的。但现在你看到的是像WorkIQ这样的东西，对吧？
只要给你一种感觉，对于任何今天使用微软的公司来说，最重要的数据库是Microsoft 365底层的数据，原因是它拥有所有这些隐性信息，对吧？谁是你的人？他们的关系是什么？他们正在从事的项目是什么？他们的工件、他们的通信是什么？所以这对于任何业务流程、业务工作流上下文来说都是非常重要的资产。事实上，我在发言稿中提到的场景是，你现在可以将WorkIQ作为一个MCP服务器放在GitHub代码库中，然后说，嘿，请查看我过去一个月在Teams中的设计会议，并告诉我我的代码库是否反映了它。我的意思是，这是一个相当高层次的方式来思考之前可能发生在我们的工具业务和GitHub业务中的事情突然变得具有变革性，对吧？从某种意义上说，Agent背板（Agent black plane）真的在改变公司，对吧？我认为那是最神奇的事情，即你部署这些东西，突然间Agent正在帮助你协调，为你的企业带来更多杠杆作用。
除此之外，当然还有转型，这就是企业正在做的事情。我们应该如何思考客户服务？我们应该如何思考市场营销？我们应该如何思考财务？我们应该如何思考并构建我们自己的Agent？这就是Fabric和Foundry中的所有服务，当然还有GitHub工具正在帮助他们的地方，甚至是低代码、无代码工具。我有关于这些工具使用情况的一些统计数据，但对我来说更令人兴奋的事情之一是这些新的Agent、系统、M365 Copilot、GitHub Copilot、Security Copilot，所有这些结合在一起，通过所有数据和所有部署来复合收益，我认为这可能是目前最具变革性的效应。

Q - Brad Zelnick
谢谢。非常有帮助。

A - Jonathan Neilson
谢谢，Brad。操作员，我们还有时间提最后一个问题。

Operator
最后一个问题将来自巴克莱的Raimo Lenschow。请讲。

Q - Raimo Lenschow
完美。谢谢让我提问。过去几个季度我们谈论了Azure方面的CPU以及GPU。
你们在去年1月初进行了一些运营调整。你能谈谈你在那看到了什么，也许从更大的图景来看，即客户意识到如果他们想提供适当的AI，迁移到云端是很重要的？那么我们在云转型方面看到了什么？谢谢。

A - Jonathan Neilson
我不完全明白。抱歉，Ryan（Raimo），你是问SNC CPU方面，还是你能重复一下问题吗？

Q - Raimo Lenschow
是的。
是的。抱歉。我想知道关于Azure的CPU方面，因为我们在那里进行了一些运营调整。我们也从一线听到很多，人们意识到如果你想做适当的AI，你需要上云，这正在推动势头。
谢谢。

A - Satya Nadella
是的。我想我明白了。所以首先，我在发言中提到，当你思考AI工作负载时，你不应该仅仅将AI工作负载视为AI加速器计算，对吧？因为从某种意义上说，它需要任何Agent。
Agent随后会通过使用的工具生成，也许是一个容器，这显然运行在计算上。事实上，每当我们考虑硬件设施（fleet）的建设时，我们都会按比例考虑。顺便说一句，即使对于训练任务，AI训练任务也需要一堆计算和一堆非常靠近计算的存储。因此，同样的事情也发生在推理中。
所以在推理中，Agent模式将要求你本质上为Agent配置计算机或计算资源。它们不需要GPU，它们运行在GPU上，但它们需要计算机，即计算和存储。这就是甚至在新工作负载中正在发生的事情。你提到的另一件事是云迁移仍在进行中。
事实上，我掌握的一个统计数据是，最新的SQL Server作为Azure中的IaaS服务在增长。所以，这就是我们需要考虑我们的商业云并使其与我们其余的AI云保持平衡的原因之一，因为当客户带来他们的工作负载并带来新的工作负载时，他们需要所有这些基础设施元素在他们部署的区域中。

Q - Raimo Lenschow
是的。好的。
完美。谢谢。

A - Jonathan Neilson
谢谢，Raimo。今天的财报电话会议问答环节到此结束。
感谢大家今天加入我们，我们期待很快与大家交谈。谢谢大家。

A - Amy Hood
谢谢。

Operator
谢谢。
今天的会议到此结束。您现在可以断开线路，我们感谢您的参与。祝您晚安。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

据S&P Capital IQ最新数据显示，受地缘政治紧张局势加剧推动，贵金属和基本金属价格飙升，全球最大的50家上市矿业公司在过去一个月内市值增加了4760亿美元，涨幅约为20%。

同时，自1月以来，超过100家独立的金属和矿业公司的股价已经翻了一番以上。在MSCI的156个行业股票指数中，今年表现最好的前三个均属于金属板块。必和必拓（BHP）、紫金矿业以及力拓（Rio Tinto）和嘉能可（Glencore）等行业巨头成为最大赢家。

这一轮“金属狂潮”势头迅猛。黄金价格周三突破每金衡盎司5300美元，白银上周首次突破100美元，铜和锡也于本月创下历史新高。

而资金涌入矿业股和实物金属的主要动力来自避险需求。随着美国总统特朗普发出军事和关税威胁，并针对美联储主席鲍威尔发起行动，全球动荡加剧，美元兑一篮子货币跌至四年来最低水平。

Panmure Liberum分析师Tom Price直言：“人们很害怕。”他指出投资者正在“用大宗商品敞口取代美元敞口”，并表示“从未见过如此规模的行情”。此外，AI热潮对电网基础设施和数据中心的需求也推高了铜价。

矿业股估值修复与补涨潜力

此次飙升延续了矿业股在2025年的强劲表现。据S&P Global Market Intelligence数据，由近2400家公司组成的一组矿业股的总市值在去年12月同比上涨了80%以上。尽管如此，投资机构认为该板块仍有上涨空间。

Orion Resource Equities的首席投资官James Hayter表示，投资者越来越预期金属价格将在中长期内继续上涨，这正在推动“股票表现优异”。他补充说，即使贵金属和基本金属价格从近期的历史高位回落，这种动态也可能会持续下去。

Hayter指出，鉴于矿业多年来一直“不受青睐且投资不足”，“全球资产管理公司只需进行少量的资金轮动进入我们的行业，就能产生巨大的影响”。

SP Angel的分析师John Meyer则认为，矿业股票的表现仍然“落后”于本月黄金、白银、铜和其他金属“非凡且史无前例”的涨幅。他补充道，许多矿商的估值仍然没有“得到特别好的体现。还有很多追赶的空间。”

投机资金涌入引发回调担忧

尽管市场情绪高涨，但分析师也发出了警示信号，指出该行业仍需要大量资本，且地缘政治动荡给矿业公司开设和运营矿场的能力带来了不确定性，这将影响股价表现。

Center for European Policy Analysis的研究员Enrique Dans表示，全球紧张局势增加了“整个行业的波动性溢价”，一些距离投产还有数年的矿商股价正在经历“非常剧烈的波动”。

Panmure Liberum的Price警告称，投机者正在进入该行业，如果受到惊吓，这些投机者“有动力迅速退出”。他补充说，这种举动可能会在“这次大规模反弹之后引发大规模回调”。甚至经验丰富的大宗商品投资者现在也在询问“退出计划”以及“[价格]飙升之后的生活”。

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特斯拉周三盘后公布的第四季度财报电话会议透露出激进的战略转型信号，马斯克宣布将永久停产旗舰车型Model S和Model X，并确认了向人工智能（AI）公司xAI投资20亿美元的计划。

马斯克表示，特斯拉最早推出的两款高端车型将在下一季度结束生产，获得“光荣退役”。此举意在腾出加州弗里蒙特工厂的产能，转而用于建立一条年产能达100万台的人形机器人Optimus生产线。马斯克直言，公司正在迈向一个“基于自动驾驶的未来”，并强调现在是预订这两款绝版车型的最后时机。

除了产品线的重大调整，特斯拉进一步深化了与马斯克旗下另一家公司xAI的绑定。除了确认20亿美元的投资外，双方还达成了一项“框架协议”，旨在探索更深层次的合作。特斯拉表示，这一合作将有助于提升其自动驾驶技术、车载娱乐体验以及制造机器人的研发能力。

与此同时，公司披露2026年将是“巨大的投资年”，资本支出（Capex）预计将超过200亿美元，主要用于算力基础设施、电池供应链及AI芯片的建设。

尽管第四季度营收为249亿美元，略低于市场预期的251.1亿美元，但调整后每股收益（EPS）为0.50美元，优于预期的0.45美元。这一好坏参半的业绩并未打压投资者信心，受激进转型计划和AI愿景的提振，特斯拉股价在盘后交易中一度上涨约3%。

告别旗舰车型，全力押注Optimus，中国是最大竞争对手

停产Model S和Model X是特斯拉历史上最具象征意义的时刻之一。这两款车型曾确立了特斯拉在高端电动车市场的地位，但近年来随着全球竞争加剧，其销量贡献已大幅萎缩。

数据显示，去年这两款车型仅占特斯拉159万辆总交付量的3%。马斯克表示，尽管这是一个“令人悲伤”的决定，但却是为了给更具潜力的未来让路。

填补这一产能空白的将是特斯拉的人形机器人Optimus。

公司在财报中披露，计划在本季度发布第三代Optimus，这是首个面向大规模生产设计的版本，拥有重新设计的手部结构。马斯克透露，虽然Optimus目前尚未在工厂中承担实质性工作，仍处于研发阶段，但他预计将在几个月内揭晓Optimus 3，并计划在2026年底前启动生产，其供应链已准备就绪。

马斯克视中国为人形机器人领域最大的竞争对手，他表示：“除了中国之外，我们没有看到其他重要的竞争对手。”

深化AI布局：投资xAI与自研芯片

为了支撑其向“实体AI公司”转型的愿景，特斯拉正在构建庞大的算力与数据生态。CFO Vaibhav Taneja指出，与xAI的框架协议旨在寻找“高效的方式让各方互助”，马斯克则强调20亿美元的投资是顺应股东的意愿。这项投资是xAI近期完成的百亿美元级融资的一部分，旨在加速追赶OpenAI等竞争对手。

在算力硬件方面，马斯克再次强调了芯片供应的“生存性”意义。他表示，虽然未来三年的芯片供应相对充足，但长期来看，为了满足Optimus和自动驾驶的需求，特斯拉必须未雨绸缪。

他透露自己每周投入大量时间研发特斯拉自研的AI5芯片，并称该芯片设计已相当成熟，预计性能将大幅飞跃的AI6芯片也将在一年内跟进。此外，马斯克重提了建设内部芯片制造工厂“TeraFab”的构想，以规避潜在的地缘政治风险和供应链瓶颈。

自动驾驶与Robotaxi时间表

在备受关注的自动驾驶出租车（Robotaxi）业务上，特斯拉给出了更为具体的时间表和部署计划。公司透露，目前Robotaxi车队规模已超过500辆，主要分布在奥斯汀和旧金山湾区，并预计该数字将每月翻倍。

到2026年上半年，特斯拉计划在达拉斯、休斯顿、凤凰城、迈阿密、奥兰多、坦帕和拉斯维加斯等城市推广该服务。马斯克预测，到今年年底，消费者将在美国数十个主要城市看到特斯拉的无人驾驶汽车。

关于专用的自动驾驶车型Cybercab，马斯克表示其初期生产将于今年4月在得州工厂启动，但他警告称起步阶段的产量将“极其缓慢”。同时，备受期待的新一代Roadster跑车预计将在4月进行演示，并计划在今年上半年开始生产。

对于Cybertruck，马斯克暗示未来将把生产线完全转变为自动化生产，并最终推出全自动驾驶版本的皮卡。

2026年迎来资本支出大年

面对高昂的AI投入，特斯拉已做好大幅增加支出的准备。除了预计2026年资本支出超过200亿美元外，公司CFO指出，能源存储业务正成为新的现金牛。第四季度，能源业务营收达到38亿美元，同比增长25%，毛利润达到创纪录的11亿美元。随着AI数据中心对电网压力的增加，特斯拉预计其Megapack储能系统的需求将持续增长，并在2026年于休斯顿工厂启动新一代Megapack生产。

尽管面临销量下滑和竞争加剧的挑战，特斯拉在财报中明确表示，2025年是其从“以硬件为中心的业务”向“实体AI公司”转型的关键一年。

华尔街对此反应积极，Investing.com分析师Thomas Monteiro指出，虽然每股收益的超出幅度不大，但这是一次“高质量的超预期”，显示出公司利润率在价格战压力下已出现企稳迹象。

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Gundlach被称为新债王，其周三在CNBC节目中表示："我会重注押注鲍威尔任期内不会再有降息。"他指出，鲍威尔正在强调虽然通胀略有抬升，但不如几个月前担心的那么糟糕，失业率也不再继续大幅上升。

美联储当天维持联邦基金利率在3.5%至3.75%区间不变。会后声明显示，经济活动稳步扩张，失业率企稳。

鲍威尔在新闻发布会上表示：“从最新数据来看，我和我的很多同事都认为当前政策不具有显著限制性。”

据芝商所FedWatch显示，到2026年底市场预期将有两次25个基点的降息。

鲍威尔任期进入尾声

推动任内不再降息判断的另一关键变量是日程安排。鲍威尔在主席任期内只剩下两次政策会议，分别在3月和4月，之后任期到期。若参议院完成确认，新主席将从6月会议开始主持政策决策。

这意味着，若要在鲍威尔任内启动降息，不仅需要数据在短期内出现足够明确的转向信号，还要在有限会议窗口内形成共识并完成政策沟通。

尽管Gundlach对鲍威尔任内降息持否定态度，利率期货定价并未完全否定未来宽松预期。芝商所FedWatch显示，市场仍预计到2026年底前将有两次25个基点的降息。

对投资者而言，这种分化意味着两层含义：一是短端利率预期可能更稳定，交易焦点转向利率维持多久；二是中长期仍存在政策回调的尾部空间，资产定价需要在更久的高利率与未来有限降息之间寻找平衡。

Gundlach重申了对国际市场的偏好，建议投资者考虑将投资组合的30%至40%配置于无对冲的国际股票。他表示，此类头寸可受益于当地货币兑美元的升值。

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1月29日，三星电子公布最新财报显示，2025年第四季度营收93.8万亿韩元，同比增长23.8%，环比增长9%；营业利润20.1万亿韩元，同比飙升209.2%，均创下韩国企业单季最高纪录。2025年全年营收333.6万亿韩元，营业利润43.6万亿韩元，同比分别增长10.87%和33.3%。

财报显示，三星的半导体部门（DS）贡献了集团80%的营业利润，Q4营收44万亿韩元，环比增长33%，营业利润16.4万亿韩元，同比暴增465%。存储业务创下季度营收和营业利润历史新高，主要得益于HBM等高附加值产品销售扩大以及市场整体价格上涨。

据韩国媒体《朝鲜日报》报道，在暂时因判断失误失去先机后，该公司通过全面改进HBM设计重新获得技术竞争力，并在第四季度重夺DRAM销售额（按营收计算）第一位置。市场机构预计，受益于半导体繁荣和存储供应短缺，三星今年营业利润可能达到180万亿韩元，同比增长314%。

存储业务创纪录，HBM4本季度开始交付

在AI浪潮的席卷下，存储芯片已成为三星电子业绩增长的绝对核心。三星存储业务在Q4实现了季度营收和营业利润的双重历史新高。

尽管供应有限，该业务通过满足强劲的传统DRAM需求，同时在价格整体上涨的背景下扩大HBM销售，达成这一成就。业务重点转向通过HBM、服务器DDR5和企业级SSD等高附加值产品提升盈利能力。

该公司在HBM领域的竞争地位经历了戏剧性转变。据市场研究机构Counterpoint Research数据，三星在2024年第四季度保持38%的DRAM市场份额，但在2025年第一季度滑落至34%，被SK Hynix（36%）超越。

然而，三星并未沉寂太久。为了夺回技术竞争力，三星对HBM设计进行了彻底的革新。财报透露出的关键信号显示，三星已成功向英伟达交付了HBM3E，并打入了谷歌和AMD的供应链。

更具杀伤力的是，三星宣布已完成HBM4的开发，其运行速度达到行业领先的11.7Gbps，并计划于下个月开始向英伟达全面出货。这些12层HBM4产品的交付，目标是重建其在高端HBM市场的领导地位。

展望2026年，存储业务计划继续与客户保持紧密合作，通过及时出货具有竞争力的HBM4以及扩大DDR5、SOCAMM2和GDDR7等AI相关产品销售来满足客户需求。在NAND领域，该业务将积极应对AI相关需求，重点扩大用于推理的Key Value SSD高性能TLC产品销售。

芯片代工量产第一代2nm和系统LSI聚焦先进制程

三星芯片代工业务在Q4因主要市场客户的强劲需求实现整体营收增长，但盈利改善受到临时成本的限制。该业务已启动第一代2nm产品的量产，并开始出货4nm HBM基础芯片产品。

Q1因季节性疲软，芯片代工营收预计将环比下降，但订单预计将扩大，主要来自HPC和移动客户。

2026年全年，该业务目标实现两位数营收增长和盈利能力改善，由先进制程推动，且计划提升第二代2nm产品的产量，并为性能和功耗优化的4nm工艺生产做准备，同时通过整合逻辑、存储和先进封装技术提供优化解决方案以增强竞争力。

系统LSI业务Q4因季节性需求疲软和主要客户产品时间表调整，盈利下降。但图像传感器营收因新的200MP和50MP大像素产品而增长。

Q1盈利预计将随新产品发布而恢复，同时通过扩大200MP产品线强化图像传感器领导地位。2026年该业务将专注于通过差异化的SoC性能和稳定的良率扩大销售来改善盈利。

移动和消费电子承压，研发投入创新高

与半导体业务的强劲表现形成对比，三星的消费类业务面临挑战。

财报显示，移动业务和网络业务Q4合并营收29.3万亿韩元，营业利润仅1.9万亿韩元，环比下降8%，主要因新智能手机机型的发布效应减弱以及激烈的市场竞争。

家电和电视业务继第三季度后连续第二个季度录得亏损。显示面板和家电业务Q4合并营收14.8万亿韩元，营业亏损0.6万亿韩元。

电视业务虽然通过Neo QLED和OLED等高端产品的强劲销售以及有效应对季节性高峰需求扩大了营收，但在持续的激烈市场竞争下，盈利能力仍承压。

三星在Q4的研发投资达10.9万亿韩元，环比增加2万亿韩元，全年研发投入达37.7万亿韩元的历史新高。这表明公司继续加大在技术创新方面的投入力度。

展望2026年Q1，移动业务计划通过推出Galaxy S26系列提供Agentic AI体验，进一步强化其AI智能手机领导地位。2026年全年，该业务打算利用下一代AI体验以及更薄更轻的外观创新来巩固其移动AI领导地位，同时在持续成本压力下通过流程优化坚定致力于盈利能力。

2026年聚焦AI时代增长机遇

财报显示，三星预计AI和服务器需求将在2026年Q1继续增长，带来更多结构性增长机会。半导体部门将继续通过强调高性能产品来专注于盈利能力。

2026年全年，该部门旨在在快速增长的需求环境中以产品竞争力引领AI时代，特别是通过扩大DRAM和NAND中AI相关产品的销售。

据韩媒《朝鲜日报》报道，科技行业消息人士表示，三星的半导体业务在放缓后已开始重新加速。当前全球存储供应短缺预计将直接使拥有大量产能的三星受益。

SK Securities预测，三星今年营业利润将同比增长314%至180万亿韩元，营业利润率达37%，在利润和盈利能力方面均创历史新高。

设备体验部门（DX）2026年计划扩大AI驱动的产品供应，并在整个设备、功能和服务生态系统中整合AI技术。

该部门将通过确保组件供应稳定性、实施效率举措以及作为AI时代领导者为客户带来最佳AI体验，来保持对盈利增长的关注。

显示面板业务将基于差异化技术推进其在智能手机市场的领导地位，在电视领域通过专注于新的高亮度产品继续其高端市场领导地位，而在显示器方面计划基于差异化性能优势推动销售扩张。

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据彭博专栏作家Jonathan Levin最新分析，作为下一任美联储主席的四位最终候选人之一，沃勒此举虽然可能迎合了总统特朗普对低利率的偏好，但却迫使这位本应“光荣的公职人员”接受了一场“忠诚度测试”，恐将付出沉重的声誉代价。

市场对这一动态反应迅速。在博彩网站Kalshi上，沃勒接任美联储主席的几率从周二的8%飙升至周三的15%。特朗普此前已明确表示，他将优先选择一位能够带来更低利率的人选。Levin指出，沃勒鸽派的异议投票正是为了取悦总统，但这不仅损害了他作为一名基于经济数据制定政策的技术官僚形象，也可能伤及美联储的机构独立性。

Levin直言，沃勒的决定被视为一种“政治算计”或“哗众取宠”，而非严格植根于经济学。尽管Levin本人长期支持沃勒，认为他是捍卫机构独立性的最佳人选，但他不得不承认，沃勒现在的形象肯定会受到打击。Levin感叹道：“特朗普把他置于这种境地真是令人遗憾。”

经济理由并不充分

从纯粹的经济角度来看，沃勒的异议显得缺乏说服力。Levin指出，“目前尚不清楚为何进一步降息如此紧迫，以至于引发异议。”尽管沃勒倾向于使用调整关税后的指数，但通胀率仍略高于目标。

与此同时，强劲的GDP数据和趋于稳定的劳动力市场已经“消除了降息的紧迫性”。

此外，委员会目前的政策立场已处于合理的“中性”水平。决策者估计的中性政策利率范围在2.6%至3.9%之间，而经过三次降息后，目前的利率范围为3.5%至3.75%，正处于这一区间内。

Levin回顾了沃勒在7月份的立场，当时沃勒认为关税是一次性的价格上涨，通胀接近目标。然而，随着后续数据的发布，当时的许多假设（如GDP增长疲软）已被证明不再成立。

违背了慎用异议权的初衷

沃勒此次的行动似乎也违背了他自己设定的标准。

Levin引用了沃勒在7月接受彭博电视采访时的原话：“通常情况下，如果你要提出异议，你必须非常清楚地表明，你认为在这个时刻这是一件重要的事情。”沃勒当时还警告不要成为“连环异议者”，他说：“如果你像个‘圣战者’一样，无论发生什么都在每次会议上提出异议，那你甚至都不用出席了。大家都知道你会做什么。”

然而，现实情况是，沃勒正在接近他自己所警告的形象。Levin写道：“沃勒还算不上是‘连环异议者’，但在最近两次他（和特朗普）没有如愿以偿的会议上，他是两投两中。”

与早已被视为特朗普“铁杆鸽派”且次次投反对票的米兰不同，这是沃勒首次投下反对票，这一转变更加深了外界对其动机的质疑。 Levin认为，虽然美联储内部的激烈辩论有其价值，但前提是异议必须“严格植根于经济学”，否则看起来更像是“政治算计”。

Levin认为，虽然美联储内部的激烈辩论有其价值，但前提是异议必须“严格植根于经济学”，否则看起来更像是“政治算计”。

机构独立性的代价

尽管对此次投票持批评态度，Levin仍坚持认为沃勒是美联储主席职位的最佳人选。他称赞沃勒是“一位杰出的沟通者”，并且自2020年加入美联储以来拥有“判断经济的卓越记录”。沃勒曾在2021年发现了持续通胀的风险，并在2022年提出美联储可以在不引发衰退的情况下通过高利率对抗通胀。

但Levin强调，这一特定举动“看起来并不像沃勒更光荣的举动之一”。这表明，即使美联储的独立性最终得以维持，该机构也“不会毫发无损”。

Levin总结道：“特朗普丑陋的施压运动和非正统的招聘做法——迫使美联储主席候选人基本上在他面前卑躬屈膝——将不会被轻易遗忘，即使这场马戏最终让正确的人选坐上了央行最高职位。”

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在刚刚结束的第四季度，ServiceNow订阅收入增长21%至34.7亿美元；剔除部分项目后的每股收益为92美分，两项数据均超过华尔街预期。截至12月31日，年度合同价值超过500万美元的客户数量从上一季度的553家增加至603家，显示出大客户群体的稳步扩张。

该公司预计当前季度的订阅收入约为36.5亿美元，高于分析师预期。此外，衡量近期预订量的关键指标——当前剩余履约义务（cRPO）预计将在本季度增长近23%，增速同样快于预期。

然而，财报利好消息未能提振市场情绪，其股价在盘后下跌约6%。此前，ServiceNow的股价在过去12个月中已累计下挫45%，跌幅远超许多科技同行。

这一抛售潮凸显了市场对传统应用软件领导者前景的剧烈怀疑，投资者担心生成式AI将重塑行业格局，进而削弱ServiceNow、Salesforce以及Adobe等老牌巨头的市场地位。

管理层为公司AI战略辩护

面对市场的质疑，ServiceNow首席执行官Bill McDermott极力为公司的AI战略辩护。

他强调，ServiceNow不仅仅是一个添加了部分AI功能的应用供应商，而是企业在运营中应用AI的关键平台。他透露，公司主要的生成式AI产品Now Assist表现超出预期，截至12月底，其年度合同价值已突破6亿美元。

为了增强其AI能力，ServiceNow允许客户在其工具中使用大多数主要的AI模型。周三，该公司宣布扩大与Anthropic PBC的关系，以提供对其Claude模型的更多访问权限。此前一周，ServiceNow还公布了一项为期三年的协议，旨在加强与OpenAI的联系。

除了内生增长，ServiceNow也在通过大规模并购寻求扩张。上个月，该公司宣布了其史上最大的一笔收购案，即以77.5亿美元收购网络安全初创公司Armis，该交易预计将于今年下半年完成。针对外界关于并购是出于“必要性”的猜测，McDermott予以否认，称这是为了扩张进入新市场。他表示，在收购Armis之后，公司认为已没有其他必须填补的大型市场空白。

与此同时，公司董事会宣布了一项额外的50亿美元股票回购计划，主要目的是管理稀释影响。该公司于2023年5月宣布了首次回购计划，并在2025年初进行了扩展。

尽管管理层试图通过强劲的业绩和战略扩张来重塑信心，但市场对技术颠覆的长期担忧依然占据主导地位。

RBC Capital Markets分析师Matthew Hedberg指出，虽然财报和指引在很大程度上符合甚至好于预期，但股价的下跌令人感到意外，这反映了当前市场对软件行业估值逻辑的深刻分歧。

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