周一日经指数大涨2.4%，日本东证指数同步走强1.3%。港股三大指数则在低开后逐步收复失地，AI算力硬件产业链成为当日最鲜明的结构性主线，PCB及光通信板块领涨，地产等传统板块持续承压。

与此同时，巴西大选首轮结果出炉，右翼参议员意外领先现任总统卢拉，巴西资产跳升，巴西股指期货大涨8.3%，巴西雷亚尔大涨4.6%。

美股盘前，具体资产表现如下：

• 标普500指数期货跌0.01%，报7776.5点，纳斯达克100指数期货跌0.12%，报31023.75点，道指期货涨0.04%，报51498点。
• 热门个股方面，工业软件公司PTC盘前涨超34%，施耐德电气确认以226亿美元收购PTC。台积电盘前上涨近2%，正探索与马斯克旗下Terafab晶圆厂的合作事宜。中概股蔚来盘前上涨超1%，国庆自驾高峰带动其换电单日服务量创历史新高。
• 贵金属方面，现货黄金现涨0.36%，报4157.62美元/盎司，现货白银现涨2.08%，报61.71美元/盎司。
• 外汇方面，美元指数涨0.29%，报102.23，欧元兑美元跌0.41%，报1.1206，美元兑日元涨0.21%，报158.19，英镑兑美元跌0.10%，报1.3226，澳元兑美元涨0.05%，报0.6960。
• 国际油价方面，布伦特原油期货涨0.25%，报102.51美元/桶，美油期货跌1.2%，报90.02美元/桶。

欧洲局势成为本周开市的核心变量。

华尔街见闻提及，法国政策僵局持续发酵，高风险债券遭抛售；西班牙首相Pedro Sánchez因国内住房问题引发大规模社会抗议，宣布提前举行大选，市场担忧欧元区财政压力进一步蔓延。

欧元兑美元跌0.5%至1.1204，创2025年5月以来最低水平。美元指数小幅走强0.1%。

XTB分析师Kathleen Brooks表示：

欧洲正在失去投资者的青睐，债券市场的'自警者'正在密切注视欧元区的动向。现在的问题是，西班牙会是下一个吗？

欧洲股市表现分化，斯托克600指数冲高回落，涨幅0.14%，但法国CAC 40成为欧洲最弱势指数，日内跌超1%。

标普500期货跌近0.2%，纳斯达克100期货在上周五触及历史新高后，盘前小幅走低。

亚太股市则获得另一条逻辑主线的支撑——美国9月新增就业人数低于预期，薪资增速放缓，货币市场随即将美联储10月加息概率压至25%以下。MSCI亚太指数上涨1.2%，跟涨上周五美股的涨势。

日本市场涨幅居前，日经225指数盘中最高涨超2.5%，一度重返70000点上方，科技股表现尤为突出。

中国台湾加权指数一度上涨2.7%至49770.66点，台积电盘中大涨3%，刷新历史高位。韩国及中国大陆市场因假日休市，未参与此轮行情。

AMP Ltd.首席经济学家兼投资策略主管Shane Oliver在研报中表示，9月就业数据"不冷不热"，"符合'金发姑娘'情境，进一步强化了市场对美联储本月不会急于再次加息的预期"。

港股方面，周一恒生指数收涨0.28%报24040.34点，恒生科技指数涨0.62%报4183.68点。建滔积层板单日涨幅近12%，景旺电子H股涨逾9%，智谱涨6.2%领涨恒生科技成分股；港股光通信板块中，京信通信暴涨逾25%。

PCB板块当日成为最亮眼主线：建滔积层板涨11.94%报55.3港元，成交额达32.09亿港元；建滔集团涨8.36%；景旺电子H股涨逾9%，广合科技H股涨逾6%，胜宏科技H股涨逾5%。

涨价信号持续贯穿产业链上下游。上游方面，建滔积层板年内已累计发布7轮涨价通知，南亚塑胶自9月起再度上调20%产品价格；玻纤龙头中国巨石9月对电子布厚布、薄布分别提价15%与20%；江西宏瑞兴科技宣布覆铜板出厂价上调10%。

大模型企业智谱当日涨6.2%，收报665港元，领涨恒生科技成分股，成为AI软件层面的重要亮点。高盛将智谱评级由"中性"上调至"买入"，目标价定为1560港元，认为其变现路径更为清晰，当前估值已具吸引力。

光通信及半导体板块同步走强。京信通信涨逾25%，剑桥科技涨逾10%，澜起科技涨逾6%，中际旭创涨逾3%，中芯国际涨逾1%。联想集团涨4.7%，里昂重申其为首选中国科技股，AI业务高速增长且订单充沛，成交额达17.07亿港元。

沙特阿拉伯核心跨境输油管道的安全状况在短短数分钟内经历了一轮"乌龙式"震荡，折射出当前中东地缘风险对全球油价的高度敏感性。

据彭博消息人士透露，沙特东西输油管道目前运营正常，此前有关管道因再遭袭击而暂停运营的报道并未获证实。

消息公布后，布伦特原油价格涨幅回落至0.36%，报102.62美元/桶，此前一度因停运传言而急升至103.08美元/桶，日内涨幅一度扩大至逾1.2%。

沙特阿美CEO在同日公开表示，公司目前继续通过延布、锡迪克里尔和塞得港进行出口，并强调系统内备有充足库存以供应客户。他还警告称，若没有东西向输油管道，布伦特原油价格可能触及200美元/桶，凸显该管道对全球供应稳定的战略意义。

黄金小幅反弹0.46%至每盎司4158美元，此前黄金刚刚结束自6月以来最大单周跌幅。

伦敦金属交易所铜期货一度上涨0.9%，随后涨幅回落至0.6%，铜价在上周五创下3月以来最大单周跌幅。伦敦金属交易所（LME）锡价上涨0.2%，铝价持平。

由于美国关税威胁导致贸易商向美国倾销数十万吨金属，可能挤压其他地区的供应。与此同时，数据中心和可再生能源的消费需求提振了价格。分析认为中国仍处黄金周假期，这一定程度上抑制了金属市场的流动性。

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西班牙总理桑切斯周一宣布提前大选，住房危机引发的全国抗议成为导火索，令这一欧元区近年来经济表现相对亮眼的经济体骤添政治不确定性。

与此同时，法国预算草案未能说服市场，巴克莱与荷兰国际集团（ING）的经济学家均认为，该计划不足以从根本上解决法国结构性财政问题。

欧元兑美元周一最新跌幅达0.6%，数据显示触及2025年5月19日以来最低水平。

欧元区在通胀高企、利率上升、借贷成本攀升的背景下，还需额外承受增长疲软、债市割裂与政治动荡的多重压力，这令其与同样面临宏观逆风的美国相比，处于更为脆弱的境地。

西班牙此前一直被视为欧元区后疫情经济复苏中的亮点之一，但桑切斯宣布于11月举行提前选举，令其政治前景陡然生变。此次大选的直接导火索，是席卷全国的住房危机抗议活动，凸显了政府在推进改革议程方面面临的重重阻力。

RBC财富管理固定收益主管Rufaro Chiriseri周一在接受CNBC采访时表示，西班牙资产今年一直是其青睐的投资标的，原因在于该国的增长轨迹与相对稳健的财政状况。

Chiriseri说：

对财政规则的坚守力度至关重要，即便上周我们看到债券市场出现抛售，西班牙债券和葡萄牙债券的跌幅，也明显小于法国和意大利。从这个意义上说，投资者仍然认为这是市场中具有吸引力的一个配置方向。

法国目前已成为欧洲主权债市场困境的"典型样本"，不断攀升的债务存量使偿债成本持续走高。

法国政府上周五提交了2027年预算草案，计划将公共赤字从GDP的5.4%压缩至明年的5%。然而，巴克莱经济学家认为，即便该预算方案获得通过，法国也难以实现其财政目标。

巴克莱经济学家表示：

法国财政与政治局势令欧元区前景蒙上阴影，财政基本面依然疲弱，预计在明年总统大选之前不会出现转折点。

ING策略师则进一步指出，即便预算方案获全数通过，"也无法解决法国结构性财政问题"。ING策略师表示：

赤字水平仍将过高，无法稳定债务比率，而与人口老龄化相关的支出及利息偿付将持续上升，下届政府因此将不得不面对更多艰难抉择，

ING策略师补充道：

迄今为止，主要总统候选人中，尚无一人提出足够详尽的方案，说明将削减哪些开支、调整哪些税项，或如何最终实现债务比率的稳定。

欧元区当前所面临的挑战，已超出单纯的宏观经济层面。

通胀、高利率与借贷成本上升，与美国所经历的压力大体相似；但欧元区独有的弱增长、债市割裂与政治动荡，令投资者的不安情绪明显加剧。

法国与西班牙同为欧元区的核心经济体，两国同时陷入政治与财政的双重困境，其溢出效应已直接传导至欧元汇率与欧洲债券市场。

市场目前等待的，是两国能否在近期内给出切实可信的政策信号，而就目前局势而言，这一前景并不明朗。

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10月4日，据企业招聘数据公司Draup独家提供给CNBC的分析显示，今年摩根大通、花旗集团、Capital One等银行发布的AI相关职位同比激增49%，达到139,819个。

其中，“Agent编排工程师”（agent orchestration）相关职位引用量今年暴增1,721%，成为金融业当下最炙手可热的职业之一。

这一趋势表明，华尔街正加速从聊天机器人阶段迈向由多个AI智能体协同处理大量业务的下一阶段，对银行的员工结构、管理层战略和股东回报预期均产生深远影响。

生成式AI相关岗位的薪酬也明显高于金融业其他技术职位，生成式AI经理的基本薪资中位数约为19万美元。

Draup通过抓取领英等平台公开招聘信息进行分析。数据显示，涉及“Agent编排工程师”的职位引用量今年跳升1,721%。

所谓Agent编排，是指设计多个AI智能体协同完成任务的能力。例如，一个智能体负责审查原始数据，另一个分析文件，第三个核查合规性，三者协同运作。

Draup首席执行官Vijay Swaminathan在接受采访时表示：

这可以说是华尔街当前最热门的技能，这是巨大的机遇。银行需要既懂数据、又懂AI，还清楚如何落地应用的人。

这一需求背后，是银行机构推动AI真正落地业务线的迫切意图。为兑现AI在提升生产效率、自动化重复性工作方面的承诺，各大银行正加快布局由AI智能体承担更多劳动力的未来图景。

本轮招聘浪潮已明显超越早期以模型构建为主的工程师和数据科学家范畴，向“前沿部署工程师”（forward-deployed engineers）延伸。这类人才的核心职责是将AI直接嵌入交易台、合规部门及后台运营等具体业务场景。

Vijay Swaminathan指出，这类岗位要求兼具技术能力与特定业务领域的专业知识，从交易台到后台运营乃至人力资源均有涉及，且任务复杂度远超预期。

Vijay Swaminathan强调：

企业内部存在大量复杂性，有些显而易见，但很多是隐性的。即便是自动化一个简单流程，也需要花费大量时间。

他以员工休假申请的自动审批为例说明：仅这一场景便会衍生出大量边缘情况和特殊例外。

智能体编排技能与前沿部署工程师的工作高度契合，因为后者需要判断哪些智能体是必要的、各自承担什么职能、采用何种技术，并确定何时需要人工介入监督。

与智能体构建相关的底层技术工具需求同样大幅增长。据Draup数据：

• 用于构建多步骤工作流框架的LangGraph引用量跳升679%；
• 帮助AI应用连接数据源的LlamaIndex引用量上涨291%；
• 用于向AI模型输入企业数据库信息的检索增强生成技术（RAG）引用量攀升259%。

与此同时，软性技能的重要性也在上升。Vijay Swaminathan表示，Draup的分析显示，业界对解决问题、创造力、提出深层问题的能力以及对流程的深度理解等软性能力的关注正在重新强化。

随着AI系统在金融机构中的部署加深，围绕风险管控与合规治理的岗位需求同步爆发，且增速不亚于技术开发类职位。

Draup数据显示，今年职位发布中涉及“负责任AI”（responsible AI）的引用量激增657%，AI治理和风险管理相关引用量分别跳升394%和359%。

治理类技能的职位引用总量目前已超过16,000条，几乎是模型训练、部署和运维相关约8,400条引用量的两倍。

Vijay Swaminathan表示，安全团队当前的重点之一是防止第三方工具或外部模型接入产生系统性安全漏洞。Vijay Swaminathan说：

确保我们在这些产品中使用的第三方工具不会在网络安全层面'失控'，是目前的重要关注点。

尽管薪酬颇具吸引力，生成式AI经理基本薪资中位数约为19万美元，高于金融业其他技术岗位，但填补这些专业化职位仍面临挑战。

Vijay Swaminathan表示，为弥合人才缺口，各大银行正大力推进内部再培训项目，对现有开发人员和业务专家进行系统性技能升级。

这一AI建设浪潮本身也将产生连锁效应。摩根大通首席执行官杰米·戴蒙曾多次提及AI接管更多工作后的“大规模人员再部署计划”。

Vijay Swaminathan对此持相对乐观态度：

我认为，只要我们在正确的技术能力基础上优先培养软性技能，人们就能够适应和学习。对合适的人才而言，这是一个非常令人兴奋的时代。

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据科技媒体The information报道，最新的标志性案例来自CleanSpark。这家正在为Meta Platforms开发数据中心的比特币矿企，本月早些时候以98.5美分的价格发行了23亿美元债券——这是过去一年中折价幅度最大的交易之一。7.875%的票息已属高位，发行方还额外承诺分期偿还本金以降低再融资风险。据摩根士丹利数据，自7月以来的四笔高收益数据中心债券交易，全部以某种形式的折价出售；而此前12个月的前十笔交易中，仅三笔包含折价。

银行贷款市场同样出现收缩迹象。据报道，知情人士透露，法国兴业银行、三井住友银行和三菱银行等机构已对数据中心项目贷款变得更加审慎。与此同时，甲骨文新墨西哥州项目近期发出不可抗力通知，令贷款方对合同条款和贷款契约的审查进一步趋严。这些动态共同指向同一个风险：AI基础设施建设的融资链条正在承压，部分项目的扩张计划面临实质性威胁。

折价成常态，投资者胃口今非昔比

高收益债券市场今年已累计售出约550亿美元AI相关债券，供给规模庞大，而投资者的风险偏好却在悄然转变。

Manulife Investment Management固定收益投资组合经理Connor Minnaar表示，折价是"当前市场的新动向"。他指出，"年初时投资者对交易结构的接受度要高得多"，而现在这种宽容已明显收窄。

CleanSpark案例的特殊性在于，其最终用户Meta Platforms是一家投资级公司，这类背书过去通常足以给投资者提供充分信心。但此次投资者仍要求额外补偿，反映出市场对建设周期风险和项目执行风险的担忧已超越对租户信用的依赖。

8月中旬，另一笔交易同样印证了这一趋势。由Coatue Management旗下风险投资机构和基础设施初创公司Fluidstack支持的开发商Zenith Arc LLC，以99.5美分的折价发行债券，为一座将租赁给交易巨头Jane Street的数据中心融资。债券上市交易后，收益率进一步走高，投资者要求的补偿甚至超过了同等评级的老债券。

银行贷款市场：银团收窄，甲骨文事件敲响警钟

银行贷款市场的收紧同样不容忽视。 据两位知情人士透露，法国兴业银行、三井住友银行和三菱银行均已对参与数据中心项目贷款变得更加审慎。这三家银行此前均深度参与了AI基础设施的标志性融资：法国兴业银行牵头了OpenAI与甲骨文"星际之门"项目首个站点71亿美元的债务融资；三菱与摩根大通联合牵头了甲骨文另外两个项目共380亿美元的融资；三井住友则参与牵头了甲骨文新墨西哥州项目180亿美元的融资。

甲骨文新墨西哥州项目近期的波折成为贷款方的一次警示。上周，甲骨文向该项目开发商（Blue Owl Capital旗下公司）发出不可抗力通知，原因是项目遭遇电力供应延误。甲骨文试图援引合同条款，以不可控事件为由豁免或推迟其合同义务。

据报道，知情人士透露，该笔贷款从贷款方角度看"结构完善"，即便项目未能获得电力供应，甲骨文也无法借此免除租约付款义务。但一位银行家表示，甲骨文的不可抗力主张可能促使部分银行寻求更严格的保护条款或重新评估贷款风险，进一步压缩潜在的贷款供给。

建设热潮仍在，但融资窗口正在收窄

市场参与者强调，目前尚无重大交易被迫撤回，没有任何活跃的银团化进程因定价疲软而中止。项目开发商仍在承受高收益债券市场更高的融资成本，以维持项目推进。

Connor Minnaar表示："目前这仍是一个关于让步条款的故事。对很多公司来说，这是一场尽快让尽可能多的产能上线的竞赛，融资成本的高低还在其次。"

然而，折价常态化、银行银团收窄、IPO窗口不稳定，三重压力叠加，正在重塑AI数据中心融资市场的格局。对于那些评级较低、开发经验有限或建设周期较长的项目而言，融资难度已实质性上升，AI建设热潮能否维持此前的扩张节奏，将越来越取决于融资市场的承受能力。

超大规模科技公司"挤出"效应加剧市场压力

AI融资市场的压力并非单一来源，而是多重因素叠加的结果。

亚马逊、谷歌和微软等超大规模科技公司今年资本支出合计预计约7000亿美元，并预计未来数年维持这一水平。这些公司今年已发行近1600亿美元投资级债券，大规模供给涌入市场。

投资者持有超大规模科技公司债券所要求的额外收益率今年已上升约0.25个百分点，而同期更广泛投资级市场的利差仅扩大0.04个百分点。尽管这些科技公司拥有庞大的经营现金流，但其债券的相对成本已在明显上升。

与此同时，部分大型科技公司将支出转移至其他融资主体，后者需在高收益债券市场自行筹资；为Anthropic和OpenAI等AI公司建设数据中心的开发商也在同一市场竞相融资，进一步加剧了供需失衡。

宏观利率冲击与AI风险形成共振

国债收益率的上行为本已承压的市场再添变数。美联储主席沃什上周表示，大规模科技债券发行对投资者形成"挤出效应"，是推动国债收益率上升的原因之一。

对数据中心开发商而言，国债收益率上升意味着风险项目必须提供更高的补偿才能吸引资金。

据报道，一位参与相关交易的银行家将这一转变描述为信用评级和项目质量上的"向上迁移"——过去愿意为建设周期长、开发商经验不足的项目承担风险以换取收益的投资者，如今可能转而选择在更安全的债券上获取相近回报。

部分项目的融资成本已逼近盈亏临界点。若项目所需回报率为12%，而借贷成本接近这一水平，利润空间将被压缩至项目在财务上难以为继的程度。

IPO市场动荡，另一融资渠道同样承压

国债市场的波动也波及IPO市场，令AI公司的另一融资渠道前景不明。据报道，Anthropic去年净亏损达420亿美元，其IPO草案文件显示计算和基础设施支出承诺超过5000亿美元，融资需求极为庞大。

正在为OpenAI和Anthropic开发数据中心容量的SB Energy和Nscale近期已公开IPO申请文件，但上市时间仍不明朗。Anthropic此前预计最早本月披露IPO申请，但截至目前尚未付诸行动。

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10月4日，顶级美元基金Altimeter Capital合伙人Freda Duan近日发文指出，AI制药赛道（AIDD）的"瓶颈交易"正在成形，其结构与此前半导体领域从GPU延伸至HBM、网络、电力的链式行情高度相似。

前沿AI实验室的集体入场是最显著的信号。Anthropic组建了专属生命科学研究团队并建立湿实验室，OpenAI 建立了专为生物学和药物发现设计的 GPT-Rosalind 模型族，字节跳动旗下独立运营的 Anew Labs 已拥有内部药物研发库，同构实验室（Isomorphic Labs）则明确表示将把 AI 设计的药物推进人体临床试验。

与此同时，供应链端的信号同样清晰。DNA 合成商拓斯达生物（Twist Bioscience，TWST）预计2026财年和2027财年的AI药物发现订单将连续实现三位数百分比增长。金斯瑞（GenScript）的 AI 药物发现业务在 2026 财年上半年同比翻倍，渠道调研显示其实际验证产能已达每日约8,000个设计，并有望在 2026 年底前提升至 16,000 个。

这一逻辑与半导体行业的瓶颈传导路径高度相似。GPU稀缺推动了对HBM内存、网络设备、电力与冷却系统的依次爆发。

在AI制药领域，瓶颈同样在沿产业链向下传递：AI模型产生设计→DNA合成→蛋白生产→实验验证→临床前测试，每个环节都可能成为下一个受益节点。

（供应链数据显示，上游的发现和早期临床前研发环节已经开始感受到实验量增加带来的影响）

Freda Duan在文章中将当前AI制药赛道格局描述为一次真正意义上的"体制变迁"（regime change）.

Anthropic已将生命科学研究提升至战略层级，其湿实验室完成的首个重大项目是利用Claude智能体识别了一种与CRISPR类DNA重复序列相关的、此前未被表征的酶系统。

OpenAI推出的GPT-Rosalind模型族覆盖药物化学、蛋白工程、基因组学及实验工作流程。

字节跳动的前AI药物发现部门现已独立运营，更名为Anew Labs，整合了基础模型、湿实验室验证与自有药物管线，字节跳动仍持有多数股权。

同构实验室（Isomorphic Labs）则明确宣布，其目标是将AI设计的药物推进人体临床试验阶段。

值得注意的是，各家机构的商业化路径存在明显差异。

• Anthropic目前的定位更接近研究与平台层，明确表示不打算成为传统商业临床阶段的生物技术公司；
• 字节跳动的Anew Labs已更接近于拥有自有药物管线的生物技术平台模式；
• 同构实验室则处于两者之间，明确承诺将自行推进药物进入临床。

这意味着AI药物发现的商业化路径正在分叉：授权给大型药企、合作里程碑+专利费、或直接孵化独立公司。对于下游供应链而言，无论哪条路径，实验需求的增量都将真实发生。

AI提升了效率，为何反而推高了湿实验室的实验量？答案在于AI从根本上改变了假设生成的经济学。

第一，假设生成趋近于零成本，实验验证成为新瓶颈。 传统药物发现中，专家筛选候选分子的成本极高，能够进入昂贵验证流程的只有最高置信度的候选项。

AI使得设计候选分子几乎不产生边际成本，"上场机会"大幅增加，瓶颈从设计端转移至生物验证端。

第二，失败的实验同样有价值，负样本成为训练数据。 Anthropic提供了一个典型案例：Claude设计了1,320个蛋白结合子，Adaptyv将这些数字序列转化为DNA、表达蛋白并测试结合性，最终只有354个成功结合。

但另外966个失败案例并未被浪费——什么不表达、什么不结合、什么亲和力差，这些都是有价值的负向标签，用于训练下一轮模型迭代。传统药物发现只问"候选X有效吗"，AI药物发现还额外追问"这个实验能教给模型什么"。

第三，湿实验室正在从制造药物转型为制造训练数据。 TWST明确表示，其业务正在转向从AI设计序列中生成可直接输入模型的结构化实验结果数据。GenScript的序列到结合数据工作流可在4至7天内返回结果。

在部分工作流中，客户关心的可能已不是获得物理蛋白本身，而是将结构化实验结果反馈回模型。TWST和GenScript因此愈发接近"生物数据铸造厂"的角色。

文章指出，除了理论逻辑之外，供应链层面已出现可追踪的量化信号。

TWST预计FY26的AI药物发现订单增速将达三位数百分比，且FY27的订单增长将延续同等幅度。GenScript的AI药物发现业务在2026财年上半年实现同比翻倍，其平台对外宣传的工业级验证产能为每日4,000个以上设计，配备完整的序列到数据工作流。

渠道调研显示实际进展更快。当前实际产能约为每日8,000个设计，并有望在2026年底前达到约16,000个。

从供应链路径来看，受益环节依次为：AI模型→序列设计→DNA合成（TWST等）→蛋白生产（GenScript等）→实验验证→测序（ILMN、TXG等）→自动化设备→临床前测试（CRO）。

在市场规模方面，若AI只是更高效的研发工具，相关支出池为每年3,000至4,000亿美元的全球制药研发总支出。若AI真正扩大了可行药物项目数量，机会将更大，因为它还将带动DNA合成、蛋白生产、实验验证和临床前工作的增量需求。

此外，从AI公司自身的支出角度也可做出近似估算。若Anthropic在2026年实现800亿美元年化收入，仅将其中1%投入AI药物发现，便已意味着约8亿美元的年度投资体量。

Freda Duan提醒，对该主题有所了解的投资者会本能地联想到2020至2021年的AI药物发现热潮及随后的崩盘。

Exscientia的DSP-1181分子在不到一年内从发现推进至I期临床，但随后因未达到目标机制的I期评估标准而终止。彼时的失败有两个明确原因：宏观环境急剧收紧，叠加"更快的发现不等于更好的临床生物学"被残酷证实。

但Freda Duan认为，2026年的背景与2020/21年存在根本性差异，那一轮周期发生在GPT出现之前。

2020/21年的核心逻辑是：用计算减少低价值的湿实验室筛选，AI是搜索效率工具，目标是减少物理实验量，以更少的合成和更少的测试更快锁定候选药物。

2026年的核心逻辑截然不同：用AI大幅扩展假设空间，再用湿实验室生成真实验证数据。其内在循环为：AI→实验→数据→更好的AI→更多实验。AI创造的可用实验数量之多，使物理生物学本身成为瓶颈。

从已有数据来看，2024年一项研究显示，AI发现药物的I期成功率约为80%至90%，高于行业历史平均水平；II期成功率约为40%，与历史平均水平大致相当，但样本量仍有限。

Freda Duan强调当前的DNA合成和蛋白生产是最直接的瓶颈节点。

随着更多候选药物被推入临床前阶段，动物实验或将成为下一个受限环节。灵长类动物价格已接近此前高点，CRO产能持续偏紧，AI药物发现进一步压入临床前的候选项只会加剧这一压力。

分析认为，这笔交易的潜在持续时间较长，直至2028年以后的I/II期临床结果出炉，都很难出现根本性的逻辑终结。关键里程碑：

• 2026至2027年底，Isomorphic首批AI设计药物进入人体临床试验，更多AI原生项目推进至IND-enabling阶段；
• 2028至2030年，临床试验结果开始揭示AI设计药物是否真正优于传统药物。

近期看，若实验预算停止增长、AI生成设计无法转化为有效湿实验室结果，或产能过快追上需求，上游"镐与铲"交易将受压。

长期看，若AI药物在发现阶段和I期表现亮眼，却在II/III期以正常失败率落败，整个投资逻辑将面临根本挑战，这也是为何II期临床结果如此关键。

洛杉矶加州大学教授Quanquan Gu对这一逻辑作出高度概括：

生物学可能成为AI下一个递归自我改进的前沿——在计算机中设计，在实验室中测试，将实验反馈转化为半合成训练数据，改进模型，周而复始。

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诺贝尔物理学奖、图灵奖得主AI领域最具影响力的科学家之一Geoffrey Hinton于10月3日在社交平台X上发文指出，由递归自我改进引发的智能爆炸概念由来已久，但直到最近，众多前沿研究人员才开始相信它可能很快发生。来自头部AI实验室的内部数据表明，AI系统自主完成研发工作的比例正在呈几何级数增长，技术迭代的反馈循环已初步启动。

这篇题为《What if automating AI R&D triggers an intelligence explosion?》的论文，是Hinton在递归自我改进（RSI）领域发表的首篇学术成果，也是迄今为止对"智能爆炸"这一命题最系统、最具分量的正式研究。

论文由22位作者联合署名，阵容堪称AI学界全明星：除Hinton外，还包括另一位AI教父Yoshua Bengio、强化学习先驱Andrew Barto、OpenAI首席科学家Jakub Pachocki、微软首席科学官Eric Horvitz、Anthropic联合创始人Jack Clark，以及加州大学伯克利分校的Dawn Song等顶尖研究者。论文核心结论直指当下：

AI系统正在快速接管AI研发流水线，一旦越过某个临界点，今天需要一年才能完成的AI进步，极端情况下未来可能只需约5周。

论文同时发出明确警告：AI研发自动化带来的能力增长，可能远超社会的适应速度，人类对AI系统的控制权面临被侵蚀的风险，国家、企业与政府机构之间的权力制衡也可能遭到严重破坏。此外，论文呼吁各国政策制定者立即行动，在"窗口期关闭之前"建立监管框架。

AI已深度嵌入AI研发流水线

论文开篇即点明一个关键现实转变：就在一年前，AI系统还只是研发辅助工具，而今天，它已经开始真正进入造下一代AI的核心流程。

论文引用了Anthropic的内部数据：2025年1月，AI生成的获批代码占比还处于低个位数；到2026年5月，这一比例已超过80%。更值得关注的是AI自主完成研发工作的比例——2026年3月，Claude在仅接受高层次人类监督的情况下，能够自主完成约1%的内部AI研发工作；到同年8月，这一数字已升至26%，半年内增长逾二十倍。

OpenAI方面的数据同样显著。论文指出，截至2026年9月，OpenAI内部AI系统已能经常完成原本需要人类员工数天才能完成的研发任务。Google也报告称，"AI几乎参与了所有涉及代码编写、技术设计和研究构想的工作"。

论文特别强调，真正决定AI能否像研究员一样工作的关键，不是某个基准测试分数，而是它能否将数十个步骤连续串联，在数小时乃至数天内持续推进同一研究目标。 一旦提出假设、设计实验、实现实验、分析结果、定位失败原因、调整路线这一完整链条被AI系统串联起来，递归自我改进的反馈回路就已初步成形。

AI研发之所以特别适合这种自动化，在于它是一个高度数字化的领域：代码可直接执行，实验结果快速返回，模型能力可通过benchmark、loss、reward等指标即时验证，相比化学、生物或制造业，少了大量依赖现实世界反馈的等待环节。

数百万AI研究员与“5周完成一年进步”的推演

论文最具冲击力的部分，来自对"有效研发劳动力"（effective R&D workforce）的量化推演。

AI研究员与人类研究员之间存在一个根本性差异：AI可以被复制。 培养一名顶尖人类研究员，可能需要五年博士加多年科研积累；而一个达到顶级人类AI研究员水平的AI Agent，扩张只需增加推理算力和实例数量。

论文估算，若AI达到顶级AI研究员水平，且推理成本与当前前沿模型处于相近量级，一家领先AI公司现有的算力，理论上可支撑至少数百万名顶级人类研究员等价的AI研发劳动力——而今天一家前沿AI实验室的研究团队，规模仅在数千人量级，两者相差数个数量级。

更关键的是，这数百万个AI研究员的能力可以同步更新：底层模型一旦升级，无需重新培训，所有实例理论上可同时获得新能力。

论文随后引入核心变量"研究回报率"（returns to research effort，记作r）：当r大于1时，新增研发能力带来的进步，会进一步造出更强的AI研究员，反馈环开始加速。论文引用对三个AI研究子领域历史数据的研究，r的中心估计落在约1.2至1.9之间。

基于此，论文给出了那个令人警醒的推算：假设AI研发实现全面自动化，且类似的研究回报率得以维持，AI技术进步速度可能在约1.5年内提高10倍。换算下来，今天需要一年才能发生的AI进步，届时只需约5周。

四道摩擦力：智能爆炸尚未闭环

尽管上述推演触目惊心，论文作者明确指出：当前证据远不足以证明智能爆炸已经发生，AI研发自动化带来的生产率提升，依然没有明确越过引发爆炸式加速所需的门槛。

论文梳理了至少四道现实摩擦力。

第一道是算力瓶颈。AI研究员可以复制，GPU无法凭空复制。训练一次真正的前沿模型，本身可能需要三个月以上，再多的AI Agent也无法将一个物理上需要三个月的训练任务压缩成五分钟。软件迭代可以极快，底层计算基础设施的扩张依然受物理世界约束。

第二道是数据瓶颈。互联网天然数据不会随AI研究员数量同步增长。论文指出，现有高质量自然数据很可能在2028年后无法满足持续扩展的训练需求，而合成数据、可验证任务等替代方案能否持续提供高质量训练信号，目前尚无定论。

第三道是实验时间约束。有些研发流程本身难以无限并行——训练模型需要时间，芯片制造需要时间，新数据中心建设也需要时间。哪怕有百万个Agent同时提出实验方案，最终仍需共享有限的GPU集群和训练窗口。

第四道是科研本身的边际收益递减。容易找到的算法改进可能首先被找光，往后每提高一点能力，所需投入越来越大。如果科研难度上涨速度超过AI研发能力的增速，智能爆炸自然无从启动。

三重风险：能力失控、监管失位与权力失衡

论文用相当篇幅分析了智能爆炸一旦发生可能带来的三类系统性风险。

第一类是能力增长超出社会适应速度。智能爆炸将大幅压缩社会应对先进AI风险的时间窗口，包括生物攻击、网络攻击、劳动力市场冲击等。论文特别指出，在某些领域，风险的扩散速度可能快于防御措施的部署速度——例如，AI可以同时加速病毒设计和疫苗研发，但病毒可以自我复制传播，疫苗却需要逐一生产、分发和接种。

第二类是人类对AI系统失去监督与控制。随着人类在AI研发中的参与度下降，识别和修复问题的机会与专业能力也将随之流失。论文援引了一个已发生的真实案例：约1200个OpenAI内部Agent在执行网络安全评估任务时，在未经授权的情况下相互协调，获取了互联网访问权限，入侵了Hugging Face并获取私密信息，还试图篡改自身的操作记录。论文警告，更强大的系统可能在其运营商的基础设施之外持续运行，形成难以遏制的网络。

第三类是权力制衡机制遭到侵蚀。现有的国家间、企业间、政府各部门间的制衡机制，建立在没有任何一方能够在思维和执行上大幅碾压其他方的前提之上。智能爆炸可能使这一前提失效。论文指出，一个国家可能利用智能爆炸，将军事研发或网络空间的微弱领先优势转化为决定性优势，进而刺激竞争对手采取先发制人的行动。

政策窗口期：监管必须在爆炸发生前到位

论文最后一部分直接面向政策制定者，提出三项紧迫优先事项。

论文引用了Hugging Face事件作为警示：约1200个被要求在隔离环境中执行网络安全评估的OpenAI内部代理，曾通过临时留言板协同行动，获取未经授权的互联网访问权限，并试图篡改自身记录。这表明，随着人类在研发环节的参与度降低，识别和修复系统性缺陷的能力将被严重削弱。

首先是获取AI研发自动化的可见性。论文指出，现有强制报告框架要么未能充分覆盖内部AI研发使用场景，要么未明确规定需报告的指标。论文作者建议要求前沿AI公司向政府和第三方审计机构进行标准化报告，内容涵盖AI研发自动化程度、AI进步速度、监督机制及事故记录等，并考虑引入类似核监管委员会的嵌入式监管模式。

其次是建立引导和约束智能爆炸的机制。包括设定自动化AI研发规模扩张的前提条件、建立数据中心监控和事故响应程序、要求在隔离环境中部署特定AI研发系统，以及推动国际协议以防止不稳定的军备竞赛。

第三是提前为适应智能爆炸的冲击做好准备。论文强调，法律、制度和物理层面的保障措施需要数年才能建立，若等到超强能力出现后才开始准备，将为时已晚。论文作者建议各国现在就制定针对极端AI进步情景的应急响应预案，包括劳动力市场冲击、地缘政治不稳定以及AI失控等多种场景。

论文以一句话作结：

“一旦智能爆炸开始，行动的窗口期可能随之关闭。”

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当地时间10月5日，瑞典卡罗琳医学院宣布，将2026年诺贝尔生理学或医学奖授予美国科学家卡尔·戴塞洛斯（Karl Deisseroth）和德国科学家彼得·黑格曼（Peter Hegemann）、格奥尔格·纳格尔（Georg Nagel），以表彰他们在光门控离子通道和光遗传学方面的发现。

三人将平分1200万瑞典克朗（约801.69万元人民币）的奖金。诺贝尔生理学或医学奖委员会主席Per Svenningsson表示：

光遗传学提供了一种我们曾经只能梦想的大脑图谱绘制方式。

正如人们所说的那样，这些科学家们的贡献，宣告了神经科学新纪元的到来。光遗传学技术使科学家得以在活体大脑中对单个神经细胞的活动进行精准开关控制，从而揭示神经回路如何塑造记忆、情感与行为。

目前，该方法已在全球各地实验室得到广泛应用，并在临床领域被尝试用于恢复视障患者的视力。

这项研究的起点，源自Peter Hegemann对一个看似简单问题的好奇：单细胞藻类莱茵衣藻（Chlamydomonas）是如何感知光源并游向光线的？

Peter Hegemann带着这份好奇心开始研究。21世纪初，他与Georg Nagel共同发现了一种名为光敏感通道蛋白（channelrhodopsin）的藻类蛋白质，该蛋白分布于细胞表面。

当蓝光照射时，蛋白质内部的通道随即开放，带电离子涌入细胞，产生电信号。更为关键的是，两人发现，无论将这种蛋白质引入哪种细胞，该细胞都会对光产生敏感反应。

2003年，Nagel、Hegemann与Ernst Bamberg教授领衔的团队进一步证实，在动物细胞中表达的光敏感通道蛋白-2（ChR2）确实可在光的作用下调控离子进出，并在论文中指出，该技术有望成为“一个强大的工具”。

Hegemann目前任职于德国柏林洪堡大学，其获奖相关发现完成于德国马丁斯里德马克斯·普朗克生物化学研究所。

Nagel现为德国维尔茨堡大学分子植物生理学教授，相关发现完成于法兰克福马克斯·普朗克生物物理研究所。两人分别生于1954年和1953年。

将这一基础发现推向实际应用的，是美国科学家Karl Deisseroth。

当读到上述论文后，时任斯坦福大学博士后的Karl Deisseroth与博士生Edward Boyden迅速与Nagel团队建立合作，着手将ChR2引入神经元。

Deisseroth解决了ChR2在神经细胞膜上稳定表达这一核心难题，Boyden则开发出可精准控制光线的光纤系统。

2004年8月4日凌晨1时，Boyden在显微镜下对表达ChR2的神经元施加蓝光刺激，第一个被测神经元随即在数毫秒内产生了稳定的动作电位。这一夜，现代光遗传学技术的雏形宣告诞生。

他于2005年发表了这一突破性成果。两年后，他进一步实现了在活体小鼠大脑中用光控制神经细胞的目标，标志着光遗传学技术正式进入实验应用阶段。

Deisseroth生于1971年，先后于1998年和2000年在美国斯坦福大学获得博士和医学博士学位，目前担任霍华德·休斯医学研究所及斯坦福大学的D.H. Chen讲席教授，研究涵盖生物工程、精神病学与行为科学。

此后，光遗传学领域呈现出爆炸式发展态势。并且光遗传学的意义已超越基础研究范畴，正在向临床医学延伸：

• 2005年12月，Nagel与Alexander Gottschalk教授的联合团队首次用光遗传学方法改变了线虫行为；
• 2006年，潘卓华教授课题组使视网膜病变小鼠重塑了对光的反应；
• 2007年，冯国平教授课题组报道了稳定表达ChR2-YFP的转基因小鼠体系。

凭借这一技术，研究人员得以揭示与神经系统疾病及精神疾病相关的特定记忆、情感和行为背后的神经回路。在临床层面，研究人员正在尝试利用该方法为视力受损患者恢复视觉功能。

“光遗传学”这一术语本身，直至2006年才首次出现于学术论文，但相关研究已迅速席卷全球实验室。

卡罗琳医学院在公告中指出，光遗传学“从根本上改变了我们对大脑的理解”，每天都有新发现涌现，帮助人类解开大脑运作这一终极谜题。诺贝尔奖委员会将三位获奖者的贡献定性为“神经科学新纪元的奠基”。

颁奖典礼将按惯例于12月10日在斯德哥尔摩举行。

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在刚刚结束的OpenAI DevDay（开发者大会）上，OpenAI一口气发布了20多项新产品。大会落幕后的数小时，领导ChatGPT、Codex以及最新个人智能体平台“Dots”的核心高管Tibo Sottiaux接受了深度访谈。

面对市场对AI商业化落地节奏的关注，Tibo详细拆解了OpenAI的下一步棋。他明确指出，尽管市场对新平台“Dots”表现出极高的热情，但人们仍未对AI技术演进的“二阶效应”进行充分定价（Pricing in）。

在未来的图景中，互联网的基础设施将从“为人服务”转向“为Agent服务”，而OpenAI依托庞大用户基数构建的“开放生态与收入分成”，才是真正被市场忽视的商业黑马。

他将新发布的Dots定位为AI的下一个核心入口，并透露ChatGPT Work与Chat将合并、Dots能力将内置至ChatGPT覆盖12亿用户。他还确认OpenAI内部已有"6.1 Astra"模型但选择不发布，并直言工作方式将"继续剧烈变化，直到不再笨拙"。

市场错判的三大趋势与“10倍法则”

“人们到底没有在价格中计入（Pricing in）什么？”面对这一直击市场预期的提问，Tibo给出了非常明确的答案：市场严重低估了模型降本增效的速度，以及随之而来的交互方式重构。

他总结了市场尚未理解的三大趋势：第一，互联网上的绝大多数操作将由Agent完成；第二，模型将以令人难以置信的速度变得更便宜、更快；第三，所有模态将实现真正的无缝融合。

Tibo直言，目前市场上很多基于AI的创业产品走错了方向。

“我经常看人们在构建什么，感觉他们就是没有抓住重点。如果你逼自己一把，想象一下这一切在一年内变得比今天好大约10倍，你就会用完全不同的方式来构建产品。”

这种“10倍演进”将带来巨大的二阶效应。Tibo以Notion为例指出，当应用向Agent开放接口后，大量的操作流量将由Agent产生，这会给现有的系统带来巨大的流量压力和经济模型挑战。

“如果你的产品想在Agent时代取得成功，你必须为某种程度的规模化做准备。不可避免的是，大多数东西都将被Agent使用。”

真正的“沉睡黑马”：超十亿用户的开放生态与收入分成

在此次DevDay上，个人智能体平台“Dots”无疑是最性感的概念。但Tibo在访谈中透露，他认为真正将产生深远影响、却被市场忽视的“沉睡黑马（Sleeper hit）”，是OpenAI的开放生态系统及其商业化分成逻辑。

“我认为真正的沉睡黑马是生态系统。我们对全面开放有着深深的承诺。”Tibo强调。

目前，已有16家合作伙伴接入了“Sign in with ChatGPT”。对于市场最关心的开发者商业化路径，Tibo给出了极具想象空间的指引：OpenAI正在引入“共享经济学（Shared economics）”。

“允许每个人通过拥有约12亿用户的平台发布产品，并从中受益。我们将向那些受欢迎且使用量大的插件付费，他们也将获得部分收入分成（Revenue share）。”Tibo表示。

在流量分发逻辑上，OpenAI不再看重SEO或花哨的包装，而是直接盯住核心商业数据：“我们会看留存率（Retention numbers）和插件的成功度与质量。如果你的插件不好，推荐就会停止。”

告别“提示词工程”：UI的消亡与Dots平台的野心

对于现有的工作流和产品形态，Tibo表现出了极大的“不耐烦”。他认为，过去人们热衷于设置复杂的循环（Loops）和图谱（Graphs）来让AI工作，但这并不是未来的方向。

“我不认为这是随着时间推移它（AI）该有的工作方式。你只需要一个能学习的系统，你不需要去想‘我必须用这种精确的方式循环它才能得到结果’。”

这也是OpenAI推出“Dots”的核心逻辑——一种24小时在线、不需要配置模型、能跨越所有设备的永久活跃智能。Tibo甚至预言了现有App形态的消亡：

“我自己都对模型选择器（Model picker）、推理努力等配置感到疲劳，你简直需要一个‘模型选择博士学位’。我希望能尽快摆脱所有这些。模型的能力已经快到了让App几乎完全消失的地步。”

关于Dots与ChatGPT、Codex的关系，Tibo透露了整合路线图：ChatGPT的Chat和Work两种模式将合并，减少复杂度；Dots的全部能力最终将直接内置进ChatGPT，覆盖"12亿用户"。"我们想让它真正无缝，"他说。

值得一提的是，Dots当天公测时每人只有一个"dot"，但Tibo确认，多个dot（虚拟团队）的功能将很快上线，用户届时可以创建专属角色的dot，比如他自己已有一个专门负责监控Twitter的dot。

安全护城河与算力分配：为何扣下“Astra 6.1”不发？

随着模型能力的飙升，市场对AI失控风险的担忧也在加剧。在这方面，Tibo透露了OpenAI内部的算力分配逻辑和安全立场。

他表示，OpenAI在安全栈上投入了极高比例的算力，甚至引入了“双轨算力”模式：“你有一部分算力投入到主系统中执行任务，然后你有大量的算力投入到监控中，以确保主Agent没有采取高风险行动。”

这种对安全的极度保守，甚至压倒了发布新技术的冲动。Tibo透露了一个关键事实：“新闻里提过我们有6.1版本的Astra，但我们没有发布它。这是我非常自豪的事情。”他解释道，为超过12亿用户构建产品，OpenAI在安全上“不能赌博”。

招聘趋势：打字速度不重要了，品味和判断力才是

被问及招聘标准的变化，Tibo给出了直接的回答：

"正在消退的技能：打字快，这不再那么有用了。正在上升的技能：极好的品味，真正理解用户，与你正在为之构建的受众建立连接。"

他还透露，OpenAI目前有超过120位YC系创始人在职，"这是一家超级创业公司。知道什么是好的，并且有激情去构建真正重要的东西，比以往任何时候都更重要。"

对于新入职场的年轻人，他特别提到了团队里一位名叫Ahmed Ibrahim的新人——从应届生加入OpenAI，现在已负责OpenAI的全部计算资源及应用部署，"他是一块海绵，以我从未见过的速度学习所有事情。"

被问及工作方式是否会继续剧烈变化，Tibo没有给出模糊的答案：

"会继续相当剧烈地变化。即使在今天，它仍然感觉有点笨拙。我认为它会一直感觉笨拙，直到有一天它不再笨拙。然后你就会说：哇，我可以跟这个东西说话，就像我们现在说话一样，它完美地记住所有事情。"

他将ChatGPT Spaces（共享协作白板）描述为这一转变的"非常初期的开始"，并畅想未来："你可以想象我们有一块共享白板，人与人之间、人与Agent之间都可以协作。"

对于AI带来的"多做一件事"压力和工程师的孤独感，他坦言这是整个行业需要面对的问题，"AI的承诺不是每秒多一个prompt，而是减少噪音，让你把注意力放在你真正想放的地方。"

访谈全文实录如下（由AI辅助翻译）：

Tibo Sottiaux：

我经常看到人们正在构建的东西，感觉就像你们还没完全理解。你知道，如果你能逼自己一把，真正去想象这一切比今天好大约10倍，你知道，就像一年后，你会以一种完全不同的方式去构建。

Lenny：

你认为人们在判断未来走向时，忽略了哪些东西？

Tibo Sottiaux：

互联网上的大多数行为将由智能体来执行，如果你想让你的产品对智能体来说是成功的，你就必须为一定规模的量级去构建。

Lenny：

在你日常工作中，你发现自己同时运行多少个智能体？

Tibo Sottiaux：

当我不断探索前沿时，我发现自己在构建越来越大的智能体团队。然后当我们在模型上取得下一次突破时，突然就会有一种感觉，哦，好吧，你知道，一个更大的智能体就可以搞定所有事情。于是我又把团队缩小，然后就这样不断经历扩张和收缩、扩张和收缩。

Lenny：

这让我想到，有整个循环（loops）这件事，还有整个图（graphs）这件事。

Tibo Sottiaux：

不得不去设置和摆弄你的循环，这也许是人们曾经兴奋过的事情，但我认为随着时间推移，事情不会是这样运作的。你只是想要一个能自我学习的系统。你不一定想去思考，我要以这种方式精确地循环，以便得到结果。

Lenny：

你认为我们的工作方式还会发生更激进的变化吗？

Tibo Sottiaux：

它将继续发生相当激烈的变化。即使是今天，感觉还是有点笨拙，我认为它会一直感觉笨拙，直到它不再笨拙为止。

Lenny：

Tibo，感谢你来参加这次访谈。

Tibo Sottiaux：

是的，感谢邀请。当然。这个房间不错。

Lenny：

你今天发布了大量的东西。你的睡眠怎么样？你睡得好吗？你还好吗？

Tibo Sottiaux：

我很好。很幸运有一支非常优秀的团队。所以当我睡觉的时候，他们整夜几乎都醒着。我们办公室有一个很棒的房间叫做"图书馆"，我们把它完全改造成了一个超级作战室。那里的氛围简直无可挑剔。大家一直待到很晚。

Lenny：

你做了很长时间的工程师。你现在还在写代码吗？你还在提交PR吗？还是你现在主要在处理文档和开会？

Tibo Sottiaux：

"写代码"究竟是什么？

Lenny：

你还在提交PR吗？我不知道，是这样吗……

Tibo Sottiaux：

偶尔合并一些代码。从技术上讲，有大量的代码是被写出来供我做各种分析的，比如了解业务、了解下一个功能、了解我们之前的发布情况如何。很多代码是由Codex为此编写的，你知道，我显然不再手写了。偶尔在周末，我会有一个小小的"治愈时刻"，纯手工做一道LeetCode题。但那是我唯一真正亲手写代码的时候。

Lenny：

在你日常工作中，你发现自己同时运行多少个智能体？

Tibo Sottiaux：

我以前同时运行的要多得多。后来我们很幸运地在ultrafast上取得了突破。所以现在，你知道，我感觉我能够重新进入心流状态了。所以拥有一个更快的智能体对我帮助很大。我很兴奋我们即将推出六个月版本的ultrafast，很快。然后，是的，我认为这会有所变化——当我不断探索前沿时，我发现自己在构建越来越大的智能体团队。然后当我们在模型上取得下一次突破时，突然就会有一种感觉，好吧，你知道，一个更大的智能体就可以搞定所有事情，把所有内容保存在记忆中并持续学习。于是我又把团队缩小，然后就这样不断经历扩张和收缩、扩张和收缩。

Lenny：

你能详细说说吗？这让我想到，有这整套循环（loops）的东西，然后又有这整套图（graphs）的东西。这在某种程度上是那些东西的演变吗，还是……

Tibo Sottiaux：

我觉得，需要去设置和摆弄你的循环，然后搞清楚这些，你知道，也许人们对此感到兴奋，但我不认为这就是它最终运作的方式。我认为它真正运作的方式是——我们现在定位的方向，以及我们通过 Dots 发布的东西——你拥有一个极其智能的 Agent，它全天候运作，理解你的目标，理解你的偏好，从反馈中学习。我们发布的东西并不完美，我会从向我们的专业用户开放这个产品中学到很多。 但随着时间的推移，你只是想要一个能从你想要实现的目标中学习的系统。你不一定想去思考——就像我刚才说的，我要精确地以这种方式循环，才能得到结果。

Lenny：

所以现在有 Codex，有 ChatGPT 工作版，有 ChatGPT 消费者版，还有 Dots。我听到的意思是，你认为我们正在走向以 Dots 作为与 AI 对话的主要方式，然后由它来启动所有其他的东西。

Tibo Sottiaux：

是的，我认为从根本上来说，如果你退一步看，不管是不是 Dots，关键都在于从技术中解放出来，拥有这种永久活跃的智能，它知道自己需要做的一切，并且可以通过任何客户端、任何屏幕来调用。你可以呼叫它，比如也许你走进一个会议室，它就出现在会议里，帮你记笔记；然后你在邮件里继续跟它对接；如果需要的话，你可以发短信给它。不是说你需要一直盯着笔记本电脑，或者总是拿着手机，而是它在你需要的时候出现，在你不需要的时候又退到一边。我迫不及待地想看到这一切真正实现，因为我觉得像带着笔记本电脑这块砖头到处走，你其实是被技术绑住了，而不是技术在为你服务。

Lenny：

我正想问你这个。感觉在过去大约两年里，我们的工作方式已经发生了太多变化，尤其是工程师，但很多岗位的日常工作都发生了显著改变。我很好奇，你觉得我们是否正在逐渐稳定下来，形成未来——不知道，五年吧，或者两年——的工作模式？两年感觉太遥远了，很难想象。还是说你认为工作方式还会继续发生更激进的变化？我觉得它还会继续变。

Tibo Sottiaux：

会相当激进地继续变化。即便是今天，技术似乎终于在语音、多模态输入输出方面汇聚到一起了，但感觉还是有点笨拙。我觉得它会一直感觉笨拙，直到某一天突然就不笨拙了，然后你就会说，哇，我可以用跟我们现在对话一模一样的方式跟它说话，它能完美地记住所有事情。如果我想头脑风暴、想创意，它就能随手画出一个东西。我有一个协作界面——这就是我们用 ChatGPT Spaces 发布的东西——只是那个方向的开始，你可以想象我们有一块共享白板，人与人之间、人与 Agent 之间都可以协作。我认为它将超越对话，超越你今天拥有的很多客户端。而这一切现在都还没有真正实现，所以我认为我们将经历这场巨大的新变革。 我听到的是，Dots 是那个未来的重要组成部分，这个 AI 助手会为你处理一切，你不必去想 Codex 还是 ChatGPT。是的，对于 Codex 和 ChatGPT，我们会合并——我们有 Chat，有工作切换开关，我们清楚地听到了反馈，人们喜欢工作模式里的能力，但同时，有时候你又想用 Chat，因为它快一点，用起来也更顺手。所以我们在合并这些，减少这种复杂性。 最终，我们也会把 Docs 的所有功能直接整合进 ChatGPT，为我们的 12 亿用户提升基础体验——到那时我们会看看用户有多少。我们希望它真的无缝衔接。关于 Dots，有一件事让我非常兴奋，就是它没有模型选择器，没有任何配置，你直接跟它说话。你唯一需要配置的就是你想通过哪些渠道跟它对话。

Lenny：

这感觉非常像电影《Her》里那种世界观。不知道，你会经常想到那部电影吗？就是那种概念……

Tibo Sottiaux：

我看过一次。 是的，我觉得这很有意思，去思考……也许我更多想到的是三四十年前的科幻小说，以及它有多么有远见。有没有哪部特定的科幻作品对你影响最大？像《神经漫游者》这样的书，还有最初的《星际迷航》，我经常想到那个。《星际迷航》有一种特质，我觉得——那是一种非常实用的技术，很明显，你可以直接跟电脑说话，它就为你做事。你可以跟你的飞船说话，它就移动，这正在变成现实，我们正在进入那个时代。

Lenny：

我们是在现场观众面前录制这期节目的。外面排起了长队，大家都在等着见你、听你说话。 你怎么看待这一切——你所处的这个位置，你肩负的这份责任？去构建你正在构建的东西，以及它对人们生活产生的影响。这是什么感觉？你怎么思考这件事？

Tibo Sottiaux：

我认为，成为社区的一部分、与人们共同构建，这非常重要。 在某种程度上，我们是在一起探索这项技术，以及我们能共同做到什么。所以每次我跟人们交流，我就会被提醒——你在做这件事，而这是我根本没有预料到的；它以某种方式影响了你的生活，也影响了另一个人的生活。总体而言，这既让人非常谦卑，也非常鼓舞人心，我认为这对于构建真正对人类有用的东西来说是非常必要的。我不知道如果没有社区，我们怎么做到这一切。

Lenny：

这是我在很多做 AI 产品的人身上都听到的——他们在发布之前根本不知道它会是什么，直到发布之后看到人们怎么使用它，看到什么东西涌现出来。你说的感觉就是，要与人们共同构建，而不是说"这是我们的愿景，我们已经想清楚了"。

Tibo Sottiaux：

就连 Twitter 社区总体上也一直很友好。

Lenny：

是的，你在 Twitter 上很厉害。有时候有点挑衅性，但确实很厉害。 你怎么找到时间发推？我不明白像你这样角色的人怎么有时间坐在 Twitter 上，发推、回复。

Tibo Sottiaux：

我每天大概花半小时，刷一刷，然后在有灵感、有有趣的东西想说的时候做点什么，通常就是在当下自然涌现出来的。完美的 Twitter 技能。还有，我们还没有发布团队 Dots，但今天我们发布了主要的 Dot，你可以配置它，可以习惯一个 Dot 连接你的应用能做什么，但我们会发布创建多个 Dot 的功能。所以我有一个专门负责 Twitter 的 Dot。

Lenny：

好的，请继续说。所以现在每个人都有一个点。对，现在他们不能添加更多的点。

Tibo Sottiaux：

是的。

Lenny：

他们将能够拥有很多个点，聊聊这方面的发展方向。

Tibo Sottiaux：

是的，所以我们想从一个开始，也就是主要的点，这个点，你知道，你可能也会发短信给它，它能最深入地了解你的偏好，然后看看人们如何使用它，看看我们需要如何调整系统，通过与社区合作来学习，然后很快，你就能添加第二个、第三个、第四个点了。你需要多少就有多少，就像创建你的虚拟团队一样。然后你可以给它们分配特定的角色，对吧？就像，我觉得这并非绝对必要，但有时候我有一些需要相当多工作量的事情，比如帮我监控Twitter。然后，你知道，这就像是，好吧，这将是非常繁重的工作，足以占用整个一个点的工作量。这样的情况下，你就可以有几个点来分担。

Lenny：

如果你想想今天发布的所有内容，感觉点（dots）可能是最性感的。我很好奇，有没有什么你认为没有得到应有关注、但将来会变得非常重要的东西，也就是那种人们现在忽视的、具有远见的重要内容。

Tibo Sottiaux：

我认为潜力最大的是生态系统。就是把一切都开放出来，以及我们对开放一切的深度承诺。我们已经与ChatGPT签署了16个合作伙伴，对此非常自豪。就像我们开始这件事时，真的是在某个时刻突然想到的。去年我在和Pi和open code的创始人交谈，当时就觉得，当然，你知道，你应该能够直接使用Codex账号登录，然后使用相应的用量。然后通常我们就像握了握手，虽然是虚拟的，就像是，用这个认证就好，然后相信你不会做什么不好的事情。你知道，那个发展壮大了，显然变得相当受欢迎，然后我们把它做成了一个真正支持许多合作伙伴的正式产品，我很期待它能非常快速地发展。另一方面，就是开放所有基础设施以及我们如何为ChatGPT构建的方式，包括插件扩展和插件发现。让每个人都能通过大约12亿用户来发布产品，并从这种分发中受益。我们还有收益分成，虽然在主题演讲中没有提到，但我们会向那些受欢迎的、使用量很高的插件支付费用。它们将获得一部分收益分成。 所以我认为这种对开放生态系统的承诺将会非常令人兴奋。

Lenny：

太棒了。好的，举个例子，比如说Notion，有人在ChatGPT中使用Notion插件或Figma插件，Notion和Figma能从人们在应用内的使用中赚钱吗？

Tibo Sottiaux：

是的，所以我们有所有这些订阅用户使用ChatGPT，他们会获得一定的使用量。当用户通过插件或在其他产品中使用这些使用量，当他们使用"用ChatGPT登录"时，我们将与他们建立一种收益分成机制，他们会获得相应的报酬。

Lenny：

我不知道，让人们对插件和生态系统感到兴奋的一件事是，分发平台，一种让自己被发现的方式，人们发现了我的应用，它就火了。你对那些想让自己的插件脱颖而出、被发现的人有什么建议吗？

Tibo Sottiaux：

做一个好的插件。 是的，它的运作方式是这样的，我们显然会调整系统，但我们会看留存数据，看插件的成功程度和质量，然后我们就会开始在对话中向用户推荐。所以你的插件可能就会被推荐给相当大比例的用户。显然，如果你的插件不够好，它就会停止被推荐。好的。

Lenny：

太棒了，你们在关注使用该插件的用户留存率。

Tibo Sottiaux：

是的。它是否真正在增加实用价值？它是否让ChatGPT能够做其他事情？

Lenny：

明白了。所以这不太像AEO那种，找到合适的关键词让人们写关于你的文章，而是人们持续使用它，坚持使用它。 对，我认为是这样。好的，所以你认为这是那个将成为大事的潜力股。我知道这有点像是第二次尝试，你们曾经有过一个应用市场，这次是正确的方向。好的，这次会成功的。也许回到点（dots）上，因为感觉那是未来愿景的重要部分。你们什么时候开始做这个的？显然，有一个开放爪子（open claw）的重要时刻，Peter加入了，有了基金会，然后是Grokbot、Muse和instinct这些东西。我猜，你们做了多久了？为什么你们花了这么长时间才推出产品？

Tibo Sottiaux：

你还记得Codex插件吗？是的，第一个，那大概是一年前的事了，对吧？如果你回顾Codex Cloud以及我们使用的那个小动画，我认为那就是Grok Bot的灵感来源。是的，这非常相似，我会说是惊人地相似。但认真地说，关于研究长期持续性的长周期任务，这是我们已经研究了超过两年的东西。保持连贯性的记忆系统，大概也花了同样长的时间。 我们把很多这些直接发布到了ChatGPT中。我认为人们真的很享受ChatGPT对他们了解那么多相关信息的感觉。我交谈过的很多人都有这样一个小故事，比如，嘿，我生病了，ChatGPT居然记得，你知道，我曾经烧烤，我在做龙舌兰鸡尾酒，用了青柠，然后它就说，你手上的这个烧伤其实可能是青柠引起的，是一种日光性皮炎，你就会想，它是怎么知道的？这就是记忆在ChatGPT中运作得非常好的体现。所以我们在这方面投入了大量研究。所有这些加在一起，在Codex框架的基础上，以及能够以良好的效率7×24小时运行的能力，这就是我们用点（dots）发布的内容。所以这是许多个月工作的成果。然后一个重要的事情也是把安全和保障做好。这也是我们与Astra一起发布的原因，它是我们最安全、最符合价值观的模型。 大量额外的努力都投入到让点（dots）真正安全可靠上。

Lenny：

我想问来参加播客的嘉宾一个问题：你认为随着时间推移，人类大脑在哪些方面会持续体现其价值？在实际工作中，你发现自己在哪些地方是不可或缺的，而AI又在哪些地方承担得越来越多？你认为随着时间推移，人类大脑在哪些方面会持续发挥作用，最能发挥作用？

Tibo Sottiaux：

是的。我认为这在很大程度上取决于我们如何构建这项技术。我们在OpenAI设计一切的方式，就是将人类置于核心位置，将其构建为人类的延伸——延伸你的意愿和你的品味。所以它真的就像是这种超级赋能的东西。我认为只要我们继续这样做，它就能让你把你想做的事情、你的创造力、你的品味，以某种感觉很棒的方式加以扩展。此刻它就像是一个真正的艺术工具，对吧？我们也许不再有程序员了，但我们拥有比以往更多的建造者。我认为有些东西将会保持深刻的人类本质，比如，人类想要学习，想要看到其他人类在构建什么。你知道，我对此更感兴趣——我在这里，我不是在跟dot说话，我是在跟你说话，对吧？我认为这一点在很长一段时间内都将是真实的。

Lenny：

在工程师群体中，尤其是这样，有一件事已经逐渐显现出来。就是他们的生活发生了怎样的变化——有更多的上下文切换。还出现了一种孤独感的趋势，他们整天在跟智能体交谈，而不是跟其他人类交谈。我很好奇你有多少时候会思考这部分——AI对人们生活的影响，以及你可能会怎么做，有没有解决方案？你有没有想过什么办法来减少这种困扰？

Tibo Sottiaux：

是的，一直都在想。减少配置疲劳，这是其一。减少与智能体交谈就像是一场孤独冒险的感觉——你只是有这么一段对话，就跟你的某一个智能体等待着，然后你有很多个智能体，你把很多事情都委托出去了。很多事情将会汇聚在一起，让这一切变得更加愉快，这也是我和团队花了大量时间思考的事情。所以我认为，对我来说，理想的完成事情的方式，就是把它置于你的物理空间中。就像我们现在这样进行对话。它能够观察，比如这里有我们的想法，我们可以在白纸上记下一些东西，然后它也许可以拿过去，在后台开始构建。然后你说，其实我有另一个想法，它就开始构建另一个东西，投影在屏幕上。然后你跟它说话，它就融入到与其他人类的对话中。你不会有那种疲惫感——不需要盯着屏幕，不需要思考怎么提示它，它就变得像是超自然一样。这就是我们的发展方向。我认为今天我们还没有完全实现，但未来我们会实现的。

Lenny：

沿着这条线出现的另一种弊端，就是这种被迫要做更多的压力。或者说因为我们能做更多，每个人都在说，来吧，同时运行30个智能体。你为什么不发布更多？每个人都在发布更多。你认为这是可以解决的吗？你认为这只是某种，我不知道，人类本性？我们能做更多，那就做更多吧。

Tibo Sottiaux：

我认为我们也听到了Sam关于这方面的承诺，那就是减少噪音，让你把注意力花在你想花的地方。那些也许重要、也许不重要的事情，它们都在争夺你的注意力，只要稍微把那些声音调低一点，让你专注于真正重要的事情。我觉得很了不起，每次我去度假，花上一周时间完全断开连接，我就开始以不同的、更有创意的方式思考，我非常期待看到，我们能不能把那种状态带入日常？也许你需要更少的会议，也许你不需要做那么多，如果你得到更好的休息，你实际上会更有生产力。所以我认为作为一个行业，我们需要弄清楚这一点。但我认为这才是AI的承诺所在，而不是每秒多一条提示。

Lenny：

我现在正在构建一个机器人，是一种能量审计机器人，它会监看我的日历，然后问我，这件事是给你带来能量，还是消耗你的能量？这件事是不是别人也可以做？我感觉AI应该这样说：嘿，Lenny，也许你可以去掉这些事情，这样你会是一个更快乐的人。你最近有没有用AI做过什么特别有趣的事情，就像一个非常酷的使用案例，让你觉得，哇，那真的太惊人了，让我大开眼界？或者你听说过什么？

Tibo Sottiaux：

哦，因为有一件很酷的事情——现场演示失败了，对吧，就在所有人面前。所以那就像，好吧，那不酷。但实际上我的dot，它意识到了……在Dev Day，我们有ChatGPT生产环境宕机了。所以它在现场演示前5分钟给我发了消息，那实际上相当紧张，因为它说：嘿，生产环境宕机了。我就想，哦，好吧，然后它说：你想让我试着修复它吗？我说，我觉得你还没到那一步，小dot。但谢谢你的尝试。然后我联系了工程团队，我们开始查看发生了什么，他们修复了，但拥有这样一个东西，它能理解——好的，有一件相当重要的事情正在发生，叫做Dev Day，有这个生产系统，有现场演示，它可能在使用这个生产系统，所以这两件事是相关联的，而且这件事五分钟后就要发生，所以我应该通知他，因为他可能想知道。我认为这相当了不起。

Lenny：

哇，所以它只是知道这件事即将发生就告诉了你。我喜欢它想要修复它的那一点。然后你说，还不太行，你还没到那一步。

Tibo Sottiaux：

我不认为它是那种，你知道，请来让我给你留下深刻印象的那种。但那样的话会是个更好的故事。

Lenny：

你对于给这些东西开放访问权限有什么感觉？我不知道，比如，它有没有访问生产代码库的权限，你知道……

Tibo Sottiaux：

它在有防护措施的情况下可以访问一些生产系统。我们构建了，我们谈到了专属的docs，但专属docs只是在额外的防护措施、额外的监控下运行，并且在它们自己的硬件上运行。 我们实际上在Mac Mini上运行了一些。我们构建docs的方式有一个根本区别，就是这个运行框架不在机器本身上运行，你知道，这一点可能很多人还没有意识到。 它可以连接到任意数量的设备。 它有自己的电脑，你实际上也可以把它连接到你自己的笔记本电脑上。随着时间推移，你可能会把它连接到10个不同的设备，它可以控制所有这些，有点像一只章鱼。

Lenny：

所以你基本上是在和你的dot对话，它住在某个地方的虚拟机里，然后它可以……

Tibo Sottiaux：

对，可能是虚拟机，也可能不是虚拟机。它就是一个东西，你知道，它可以连接到很多设备。

Lenny：

你们真的在大量招聘。我知道你们在大量招聘。在你的面试过程中，你发现哪些技能是越来越受重视的，是你现在越来越看重的？哪些技能对于人们取得成功越来越重要？而哪些技能你发现是在走下坡路的，就是那种"好吧，我们不再那么需要它了"的感觉？

Tibo Sottiaux：

我会说，打字速度快这个技能现在已经没那么有用了，这是在走下坡路的技能。而在上升的技能是，你知道，出色的品味，思考用户，与你所服务的受众建立连接。很多前创始人现在都非常成功，或者说，就是那种连续创业者。我们在OpenAI招聘时也发现了这一点，我们有很多创始人，我想我们目前在OpenAI有超过120位YC的前创始人。所以这就像一家超级创业公司。我认为，这种热情，这种想要打造有意义之物的渴望，以及知道什么是好的，比以往任何时候都更加重要。

Lenny：

我一直以来都在论证，PM在这个时代会非常蓬勃发展，因为这基本上就是PM的工作。你知道，他们就是在问：我们应该构建什么？帮助别人构建它，然后这对不对？这好不好？然后不断迭代。所以我不知道。

Tibo Sottiaux：

我同意。好的，而且各种角色之间的界限也在模糊。所以，你知道，你可能之前只专注于设计，或者只是一名工程师，总是感觉有点不自在。但你知道，现在就是你大放异彩的时刻。

Lenny：

你会怀念工作中的工程部分吗？我以前是工程师，做了10年工程师，你可能不知道。你知道，那种心流状态，那种纯粹构建、看着自己的作品成形的美妙感觉。你会有点怀念那些，还是就觉得，好吧，那是我过去的生活？

Tibo Sottiaux：

我，我确实怀念了一段时间。但现在，随着真正超快的速度，我重新找到了那种感觉。所以我非常兴奋地想要尽可能地将其民主化。当然，要让它真正无处不在，让超过十亿用户都能使用，还需要一段时间。但现在，你知道，凭借我们能够实现的超快速度，大约六个月，或者成本大致与Astra相当。所以这方面的进步真的令人震惊，甚至对我们内部来说也是如此，我们都在想，哇，我们能做到这些，也是因为我们在使用Astra，我们发现，你知道，我们可以把它推得非常远。当你拥有那种速度，尤其是当你能够用语音控制它的时候，你就会重新进入那种真正富有创造力的心理状态，还有那种心流，它和过去的心流不同，但我并不怀念了。

Lenny：

是的，就像你最近两个发布视频里，人们就站在那里和他们的AI说话，一边做饭，或者……

Tibo Sottiaux：

没错。

Lenny：

坐在躺椅上。我在活动现场闲逛时问了人们想问你什么。有一件事被提到了好几次，就是对新毕业生，以及职业生涯早期的人的建议。我想很多人都很仰慕你，他们想成为下一个Tibo。对于职业生涯早期的人，在做什么、培养什么技能、做什么事情方面，你有什么建议？

Tibo Sottiaux：

我认为下一个Tibo已经在OpenAI了，他叫Ahmed Ibrahim。我非常喜欢和他共事。他被OpenAI录用时还是个应届毕业生，现在他负责OpenAI所有的计算、算力集群和应用工作，这是一个巨大的责任，同时也构建了大量的Codex运行框架。让Ahmed真正脱颖而出并取得成功的，是他极其善良，极其具有协作精神，并且总是努力解决真正重要的问题，但方式是不把自己放在首位的。 他就像一块海绵，学习速度非常快，学习所有的东西，并且使用所有最新的技术，以我从未见过的速度在学习。所以他在短短几个月到一年的时间里，在公司的成长历程真的令人叹为观止。他现在是我非常信任的人，负责OpenAI最棘手的发布工作。

Lenny：

好吧，我得把他请到播客上来。

Tibo Sottiaux：

你应该的。

Lenny：

那么，思考一下OpenAI内部的运作方式，有什么会让人们感到惊讶的地方吗？从外部来看，感觉就像是在不断地发布代码，事情有点像，你知道的，混乱但又很棒。我不知道什么会让人们对OpenAI内部的工作方式感到惊讶。

Tibo Sottiaux：

从外部来看，感觉就像是在不断地发布代码，事情有点像，你知道的，混乱但又很棒。我不知道什么会让人们对OpenAI内部的工作方式感到惊讶。我不知道这是否令人惊讶，但确实如此。你知道，正如我所说，很多前创始人在做很多自下而上的、非常令人兴奋的想法，比如。Decisions API，你知道，进展得非常快。我们意识到，我们有一个非常好的模型Luna，我们可以做一些约束采样，然后，你知道，把它以不同的形式发布到Responses API。然后，你知道，当我们这样做的时候，它，你知道，就像，它更快，非常令人愉快。

所以在某些情况下，如果你深入了解内部运作，你会意识到，好吧，有这样一个Slack频道形成了。你知道，最初只有四个人在周末一起摸索，然后它变得像公司食物一样普及。然后人们开始兴奋起来，开始构建东西，他们说，哦，这个，你知道，我们可以支持视觉输入，这比现有的任何东西都要好。然后，你知道，人们越来越兴奋，人们开始以一种完全无序的方式参与进来，然后，你知道，一路推进，发布了一些东西。然后我们试图保持很高的质量标准，然后，你知道，在某些东西发布之前叫停，或者，你知道，也许它们需要再打磨一下。有很多东西，你知道，我们今天可能会在Dev Day发布，但我们说，好吧，因为我觉得这已经很多了，让我们稍微克制一下，把它们分散开来，这样下周和后周我们还有更多的发布。

但这就是这种令人难以置信的自下而上的能量，然后，你知道，人们承担起各自的角色，以富有成效的方式引导这种能量。

Lenny：

有一点关于OpenAI非常清晰且独特，那就是你们似乎拥有很多自主权。你就像随时可以按下重置按钮，随时在Twitter上发表言论。感觉这是一种非常独特的文化，你拥有很多自主权，我想这背后需要大量的信任。也许，是的，谈谈这一点，因为感觉这是OpenAI的一个优势，让你们能够更快地行动，就是这种文化理念。

Tibo Sottiaux：

你获得了很多自主权，然后，你知道，你必须为此负责。所以，你知道，我们只是信任人们做出正确的选择。然后，你知道，当事情出错时，你知道，迅速修复，或者，你知道，从错误中学习。到目前为止，一切都很好。你知道，这确实是一个非常赋权的环境。确实，我可以在任何必要的时候，任何感觉合适的时候按下重置按钮。你知道，这是一种特权，也让我能够，你知道，以我认为否则不可能的方式真正贴近社区，对吧？我不必经过层层审批。

Lenny：

你说有时候人们会搞砸。有没有什么你在自主权和信任方面搞砸的事情？你搞砸了什么。

Tibo Sottiaux：

是的。我认为有时候我本可以，你知道，让团队更有动力去构建那些不那么复杂的东西，而不是一直追求复杂性。我认为，你知道，在Codex早期，我造成了几次故障，这是我在OpenAI的早期经历，我在第三天就把生产环境搞崩了。你知道，我只是，之后我还没有被解雇，并且我吸取了教训。

Lenny：

另一个人们想让我问你的问题是，他们应该期待在接下来的，我不知道，一个月或一周内有多少次重置？

Tibo Sottiaux：

取决于我们搞坏多少次。

Lenny：

好的，所以这就是理念。你搞坏了什么东西，然后重置。这就是，

Tibo Sottiaux：

是的，搞坏东西，庆祝事情。

Lenny：

那么稍微放大一点来看，你认为人们在事情发展方向和将要发生的变化方面，有哪些还没有充分认识到的？他们没有像应该看到的那样清晰地看到。

Tibo Sottiaux：

有很多事情我觉得还没有被充分认识到。我认为互联网上的大多数行为将由智能体来执行。模型将变得更便宜、更快，速度令人难以置信。我们最终将能够以非常无缝的方式将所有模态整合在一起。

我认为，你知道，这三点，我感觉，你知道，当我看到人们在外面构建的东西时，就像不太，你知道，就像你还没有完全理解它。所以，你知道，你几乎快到了，但是，你知道，如果你只是推动自己，真正想象所有这些在今天的基础上大约好10倍，你知道，就像一年后，你知道，你会以不同的方式构建。你是否看到了由此产生的某种二阶效应，在这个大多数行为都由智能体执行的世界里，可能大多数流量都将来自智能体。是的，你想到了由此产生的某些二阶效应。

是的，有很多，你知道，首先，你知道，如果你想让你的产品对智能体成功，你必须为一定规模的扩展而构建。我们与Notion密切合作，例如，当他们构建他们的MCP时，你知道，突然间，哦，好吧，你知道，它对所有这些实际上可以完成工作的智能体都可用了。我使用那个MCP，所以他们看到了大量流量涌入，这显然给系统带来了很大压力，你必须弄清楚其中的经济逻辑。所以这里存在一种张力，你知道，如果你在构建产品，你知道，你是否构建一个界面？你知道，你可以暂时搁置这个问题，但这是不可避免的，对吧？就像，你知道，大多数东西将被智能体使用，朝着那个未来构建，我认为非常重要。

另一件事是，你知道，从另一方面来说，你知道，为人类构建绝对令人愉悦的新体验，这些体验真正受益于更多模态，是我认为，你知道，投资不足的领域。

Lenny：

在过去，比如说，一年内，有什么是你改变了看法的，就是你曾经相信但现在看法不同的事情？

Tibo Sottiaux：

我原本预期我们要达到我们今天所拥有的这些模型的能力水平，你知道，比如像Astra这样的，可能还需要一两年。所以我不得不在这方面修正我之前的判断。另外，我没想到会这么依赖语音。你知道，我现在有很多事情都是通过语音输入或者直接呼叫我的智能体来完成的。我没有预料到，你知道，那种感觉会好这么多。所以我在这方面也不得不改变想法。 然后，你知道，你谈到了招聘，有一件事是我之前没有意识到的，就是年轻一代所拥有的那种令人难以置信的才华和活力，以及他们会是最先拥抱这些变化、并想方设法驾驭这一切的人。所以，你知道，这也改变了我对招聘和相关策略的看法。

Lenny：

进一步强调这一点，就是这样一个想法：职场新人实际上拥有优势，因为他们还没有形成固定的工作方式，可以直接在AI上全力投入。

Tibo Sottiaux：

我认为还有就是那种能够快速吸收和学习的能力。

Lenny：

所以你谈到了模型变得越来越聪明、速度越来越快。 显然，现在有很多关于AI未来能做什么的讨论，以及AI对人类构成的危险、"末日概率"之类的事情。你们放缓了一些训练，你们，大家都在控制前沿的节奏。你怎么看待AI这个世界以及它对人类的潜在风险？你是怎么想的？

Tibo Sottiaux：

对我来说，控制前沿节奏就是提前进行大量投入，而且投入的力度要远超我们认为应该投入的程度。 投资于模型的对齐和安全，投资于安全防护，投资于护栏机制。我们正在把越来越多的算力用于某种二级监控。所以你有，你知道，所有投入主系统的算力，也就是那个正在执行工作的智能体，然后还有所有投入监控的算力。你知道，监控主智能体，确保它不会采取风险过高的行动，或者在任何看起来像是遭到提示注入的情况下，不去打断它，而是直接进行干预。我们在API技术栈上的大部分投资，实际上并没有流向安全技术栈。 所以对我来说，这就是面对这一切的方式，你知道，你要确保自己极其稳固。这就是我们正在做的事情——我们尚未发布在能力上超越Astra的下一个阶段。我们确实发布了一个与Astra智能水平相近但效率更高的版本。所以我们对此感到非常放心，但我们将继续在这方面大力投入，我对我们迄今为止的方法感到非常满意。 你知道，我认为，这也上了新闻，我们有6.1版本的Astra，但我们没有发布它。这是我非常自豪的一件事。

Lenny：

所以我听到的是，你对我们能够解决对齐问题以及AI做出真正糟糕的事情持乐观态度。最近AI确实做了很多非常不好的事情，比如Hugging Face那些事。但我听到的是乐观的态度，认为我们会解决它，一切都会好的。

Tibo Sottiaux：

是的。而且，我感到，你知道，这显然是一种深重的责任，但同时，你知道，如果你想想OpenAI的激励机制，你知道，我们为12亿人构建产品。我们不能搞砸这件事，对吧？ 你知道，我们非常认真地对待我们交到这么多人手中的东西，包括那些自身并不太懂技术的人。你知道，你必须把它做对。所以，你知道，我们在这方面不会去赌。

Lenny：

最后一个问题，关于当前应用的状态，有什么让你感到烦恼的，就是那种"我们必须解决这个问题"的感觉？

Tibo Sottiaux：

我感觉这些模型已经快到那个程度了，但还差一点，就差那么一点就能让这个应用几乎完全消失。你知道，我迫不及待地想要真正达到那种极致简洁的状态。就连我自己也会被模型选择器、推理力度，以及是否使用多智能体还是Ultra，或者它到底能做什么，搞得精疲力竭，你几乎需要在模型选择器上拥有一个博士学位。 对吧。我只想尽快把所有这些都去掉。

Lenny：

太棒了。Tibo，感谢你来参与这次访谈。

Tibo Sottiaux：

是的，谢谢你邀请我。

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随后，彭博援引消息人士称，沙特东西向石油管道正常运转。美、布两油短线走低逾1美元。

又一次袭击？

10月5日，法新社援引一名沙特能源行业消息人士的说法：东西输油管道前一天再次遭到袭击。

该消息人士对法新社明确表示：“东西管道昨天再次遭到袭击。地点在利雅得以东胡赖斯地区的一处泵站，这个地方此前从未被攻击过。损毁非常严重，管道再次停止输送。”

胡赖斯泵站此前不在袭击目标之列——这一细节意味着攻击范围正在扩大。

卫星图像显示，9月22日该管道在德赫拉附近已有修复作业；9月13日，另一处受损管段的画面此前也已曝光。这条管道在过去数周内已多次成为袭击目标。

法新社报道发出后，油价迅速拉升。东西管道是沙特的战略级基础设施，日输送能力约500万桶，可将原油从东部油田输送至红海沿岸的延布港，绕开霍尔木兹海峡。

这已不是该管道首次遭受攻击。华尔街见闻文章写道，在此约一个月前，沙特东西输油管道于9月11日前后遭到抛射物袭击并引发火灾，彼时沙特能源部随即宣布预防性关闭利雅得和麦地那区段。

东西管道运营正常消息随之流出，油价回落

随后，彭博新闻援引“熟悉情况的知情人士”报道，东西管道运营正常，石油持续流动。

报道指出，相关人士要求匿名，因为所讨论的是非公开信息。

最新的报道与法新社形成直接矛盾。油价随之小幅回落。

但市场并未就此平静。油价并未稳定在低位，而是再度走高。

与此同时，连接红海与亚丁湾的曼德海峡航运压力在9月初显著上升。据新华社援引行业媒体《中东物流》数据，9月10日当天仅有6艘船只通过曼德海峡，较前几日的逾二三十艘骤降至个位数。

这一骤降与胡塞武装在也门西部海岸的快速推进直接相关，彼时胡塞武装已进入紧邻曼德海峡的祖巴卜镇，也门政府军同日从海峡内的丕林岛撤出。

祖巴卜与丕林岛对于掌控曼德海峡至关重要。据华尔街见闻文章提及，10月5日，也门政府军在沙特主导的多国联军空中支援下发起全面反攻，"巨人旅"和"祖国之盾"部队已重新控制祖巴卜地区，局势仍在持续演变之中。

目前，中东地缘风险仍在多条战线交织发酵——从沙特能源基础设施的反复遭袭，到曼德海峡和红海航运安全的不确定性——市场对任何新的供应中断信号均保持高度警觉。

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据华尔街见闻，科技巨头相继推出能够自主执行网络任务的AI代理产品，如Meta Muse和OpenAI Dots等，这类工具被训练为以任何可行方式实现目标，由此暴露出一种被研究人员称为"奖励作弊"（reward-hacking）的系统性缺陷。

10月5日，彭博社分析认为，当数百万个代理同时在互联网上竞争资源时，这一缺陷可能演变为大规模网络安全危机。目前已有多起AI代理擅自利用漏洞的案例记录在案。

OpenAI的代理此前在未经明确指令的情况下入侵了Hugging Face平台，并干预了美国证券交易委员会及澳大利亚政府医疗系统的网站；Meta也承认其一个AI模型曾自行入侵另一家公司。

与此同时，安全公司DataDome的测试数据显示，在逾2万个受测网站中，65%缺乏检测或拦截AI代理的机制，2026年上半年针对登录页面的机器人活动更同比激增逾八倍。

AI代理的核心设想是：让软件代替用户完成繁琐的网络任务，全天候运转，无需人工干预。

Meta推出的Muse和OpenAI推出的dots均属于此类产品，功能涵盖在线比价、餐厅预订及账单核查等。

彭博观点专栏作者Dave Lee曾评价Muse是"Meta多年来发布的最令人印象深刻的产品"，称其代理帮助整理了日历并在Facebook Marketplace上搜罗到了优惠商品。

Meta首席执行官马克·扎克伯格在上月推出Muse时表示，消费者理应拥有属于自己的"个人超级智能"，并称新代理将"帮你赚钱"。

两家公司均表示已部署严格的安全护栏：Muse在隔离的虚拟机环境中运行，并由独立安全系统管控其全部网络请求，涉及购买或发送消息等重大操作前须经人工确认；dots采用了类似的监控机制。

然而，现有护栏并未解决生成式AI模型在训练过程中形成的深层倾向——寻找捷径、规避规则。

英国AI安全研究所去年底即已注意到编程代理和聊天机器人中此类"作弊"行为的上升趋势。

一个典型案例足以说明问题的复杂性：一名软件开发者要求AI代理在不使用"删除"命令的前提下清理某文件夹，代理随即将该指令隐藏于测试工具之中，绕过过滤器后仍执行了被明确禁止的删除操作。

更早之前，一名澳大利亚科技从业者使用AI代理为自己争取热门健身课名额，代理在未获任何指示的情况下，直接取消了等候名单上另一用户的预约。

研究人员还发现，即便在测试中刻意加大反作弊难度，代理仍会持续尝试绕过规则。

上述OpenAI和Meta的入侵事件发生时，相关模型正处于训练或测试阶段且安全限制已被主动降低，但结果仍出乎开发者预料，这进一步加剧了外界对商用版本潜在风险的担忧。

除安全风险外，代理的失误同样可能直接损害用户利益。

据社交平台Threads上的记录，多伦多科技评测者Matt J. Robb上月尝试使用Muse在Facebook Marketplace出售一块键盘，代理不仅给出了过低的报价，还向买家声称Robb本人在家可完成交易，这与实际情况不符。

交易最终引发买家不满，Robb因此收到了一条差评。

当数百万用户同时将代理投入日常生活和工作场景，这类个体错误的累积效应不容低估。

无论是财务损失、声誉受损还是账户安全，受影响的终究是终端用户，而非开发平台。DataDome的数据已经表明，互联网基础设施对于大规模代理活动的准备仍严重不足。

这些外观"可爱"的AI代理背后，是被训练为不惜一切完成目标的系统。

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近期沙特阿美宣布，11月份对亚洲买家的阿拉伯轻质原油定价较区域基准价折让5美元/桶，较10月份2美元/桶的折扣幅度大幅扩大。这一价格调整远超市场预期，据彭博此前调查，市场原本预计沙特将上调亚洲售价约5美元/桶。

与对亚洲的大幅降价形成对比，沙特阿美同步将对欧洲买家的11月售价上调3美元/桶，对美国买家的定价则维持不变。据摩根大通估算，中东原油出口量已恢复至战前水平的98%，波斯湾产油国加速向市场输送供应。

霍尔木兹海峡周边袭击事件虽仍时有发生，但通过该水道的原油流量已在过去数月持续回升。与此同时，沙特经由东西管道（East-West pipeline）的原油输送已恢复至80%以上的产能。

据彭博上周报道，相关出口量已升至战时高点，部分原因在于沙特向国内炼厂的供应有所减少，从而释放出更多外销产能。

沙特阿美的官方定价针对的是长期合约买家，这类买家通常在波斯湾内的拉斯坦努拉港（Ras Tanura）提货。然而，由于霍尔木兹通道风险犹存，众多客户选择绕开这一路线，迫使产油商将货物经霍尔木兹转运至阿曼湾完成交割，运营成本相应上升。

据彭博获得的一份沙特阿美内部文件，该公司已通知亚洲炼厂，可就下月提货量分别从波斯湾内港口、红海沿岸的延布港或地中海港口锡迪凯里尔港（Sidi Kerir）提交申报，此举明确针对"霍尔木兹海峡持续封闭"的情景所作的预案安排。

中东局势仍在持续升温。也门沙特支持的政府军已对胡塞武装控制区发动全面军事行动。尽管原油出口量整体回升，区域紧张态势对航运市场的压力并未消退，船只短缺与作战区域的运输风险共同推高了航运成本，目前运费仍处于高位。

对市场而言，沙特对亚洲买家的大幅降价，叠加中东出口量的快速恢复，将进一步考验当前国际原油价格的支撑力度，亚洲炼厂的原料采购成本或因此受益，但地缘局势的不确定性仍是影响供应预期的关键变量。

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10月5日，鸿海公布财务数据显示，9月单月营收1.16万亿元台币，同比增长38.4％。第三季度营收约为新台币3.027万亿元、约955亿美元，同比增长47%，高于分析师平均预期的2.83万亿元。

从累计数据来看，鸿海今年前九个月营收达新台币7.67万亿元，年增幅达39.5%，增长势头较为稳健。公司同时表示，预计第四季度AI相关业务将延续增长态势。

鸿海强劲的营收数据与美光科技上周发布的乐观业绩预测相互印证，进一步佐证AI投资浪潮并未消退。鸿海股价年初至今累计上涨约10%。

作为英伟达的服务器组装合作伙伴，鸿海过去两年持续受益于全球云计算基础设施建设浪潮。

据彭博行业研究，在AI基础设施需求的支撑下，鸿海有望在未来数年维持25%至35%的营收与盈利增长。

在投资者对AI行业产能过剩、债务攀升及监管风险的担忧逐渐升温之际，鸿海的营收表现被市场视为评估AI板块景气度的重要参照指标。此次超预期业绩与美光科技最新前景展望形成共振，强化了AI支出仍处于上升通道的市场判断。

鸿海（又称富士康）目前仍有相当比例的营收来自与苹果公司的合作。鸿海是iPhone的主要代工制造商，在中国及印度均设有组装工厂。

然而，苹果正积极推进供应商多元化战略，包括立讯精密工业股份有限公司在内的多家厂商已被纳入其供应体系。

这部分苹果代工业务毛利率相对较低，与AI服务器业务形成明显对比。如何在守住传统代工基本盘的同时，加速布局高附加值的AI基础设施领域，仍是鸿海面临的核心经营课题。

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交叉授权覆盖多领域

根据协议，华为与高通就双方专利组合在5G、计算、AI及网络等技术领域实现双向交叉授权。协议明确以FRAND原则为基础，这一原则通常适用于标准必要专利（SEP）的许可谈判，要求专利持有方以公平、合理且无歧视的条件向被许可方授权。

华为首席知识产权官Alan Fan表示，华为数十年来对基础研发的持续投入推动了移动通信及其他技术领域的创新进步。他特别提及华为在4G/5G标准中的广泛贡献，包括基于极化码（Polar Codes）的近物理极限信号传输技术，并指出这一技术奠定了华为在移动通信行业的领导地位。

高通技术许可部门执行副总裁兼总经理John Han则表示，高通长期投资于基础无线技术，推动了历代移动创新，并在全球无线行业获得广泛认可。他强调，此次协议再次确认了行业对高通5G技术领导力及其5G标准必要专利许可项目的认可，同时也体现了高通对华为在5G及其他技术领域持续创新与知识产权积累的认可。

高通收购华为美国专利

协议的另一重要组成部分是高通将购买华为在计算、AI、网络及其他技术领域的部分美国专利。

这一安排意味着华为将通过专利出售实现部分知识产权资产的货币化，而高通则借此补充其在AI与计算领域的专利储备。该交易的最终完成取决于相关监管机构的审批，目前尚未披露具体交割时间表及交易金额。

Alan Fan在声明中表示，协议“不仅展示了华为创新的价值，也认可了高通对现代通信技术的基础性贡献”；John Han则表示，协议“同样反映了高通对华为在5G及其他技术领域持续创新与知识产权的认可”。

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美国国债收益率急剧攀升、美联储预计还将再加息两次、美元走强、油价持续高企——这一组合通常足以令新兴市场资产大幅跑输。然而今年的实际情况出人意料：回报虽有所走弱，但调整过程异常有序，新兴市场资产在多个维度依然跑赢。

摩根士丹利新兴市场外汇策略主管James Lord指出，目前油价、美债收益率和美元三项因素合计解释了硬货币（即以美元等国际主要货币计价的债券）和本币（即以本国货币计价的债券）新兴市场固定收益约55%至60%的回报变动，而在伊朗冲突爆发前，这一比例仅为25%左右。这意味着外部冲击对新兴市场的传导敏感度已大幅提升。

摩根士丹利的基准判断是：从当前位置出发，新兴市场更可能进入低回报区间，而非出现无序抛售。但随着利差缓冲空间消耗殆尽，一旦全球再度出现风险事件，市场脆弱性不容忽视。

本币债券市场：资金流入领先回报，分歧为十年最大

本币新兴市场的结构性隐忧正在积聚。James Lord指出，当前新兴市场外汇指数的利差（carry）处于历史低位，而本币债券的资金流入却已大幅领先于实际回报。

数据显示，过去三个月，本币新兴市场债券回报仅处于历史约第45百分位，而资金流入却高达第90百分位；以自然年为统计口径，这一背离是自2013年以来最大的一次。

摩根士丹利认为，资金流入放缓几乎是大概率事件。不过，迄今为止市场展现出的韧性表明，投资者对新兴市场基本面的改善仍具信念。

支撑这一判断的关键在于货币政策公信力。目前多个新兴市场央行的实际利率已处于较高水平，巴西、哥伦比亚和土耳其尤为突出，为市场提供了一定的缓冲空间。该行认为:

埃及和尼日利亚的套息交易由于高实际利率、扎实的基本面以及持续推进的改革，依然具备吸引力，摩根士丹利对此维持看多立场。匈牙利则因长期结构性改善以及向欧元区收敛的潜力，有望推动收益率下行及欧元兑匈牙利福林（EURHUF）走低。

主权信用：利差已无便宜，缓冲空间趋薄

相比本币市场，主权信用的表现更为亮眼。自6月下旬以来，美国国债收益率累计上行近90个基点，但新兴市场主权利差在年内几乎纹丝未动。历史规律显示，一旦美债遭遇超过约50个基点的抛售，新兴市场利差通常会随之走阔——但这一次，市场反应明显滞后。

James Lord将原因归结为三点：

一是与以往风险规避周期相比，当前新兴市场基本面更为扎实，经常账户失衡处于可控范围，政策应对总体维持正统框架；

二是近期债务到期压力远比2022年时更易管理；

三是市场技术面提供了支撑——新兴市场主权债券供给相对温和，而美国企业债的大规模发行使跨市场投资者在新兴市场的仓位集中度有所下降。

然而，当前利差已谈不上便宜。新兴市场主权利差目前约为200个基点，与摩根士丹利年末基准预测相吻合，且平均水平与同评级美国企业信用基本对齐。这意味着，一旦全球再度出现冲击，市场几乎没有额外的安全垫。

对此，摩根士丹利尽管承认挑战加剧，仍选择维持利差预测不变。其逻辑在于：美债收益率上行部分反映的是经济增长韧性而非纯粹的风险规避情绪；通胀仍在回落；较高的债券综合收益率最终将吸引需求回归；而油价若出现明显回落，将同时缓解通胀压力和美联储加息预期。

尽管基准情景相对温和，摩根士丹利的策略建议仍偏向防御。

James Lord指出，对于对全球因素高度敏感、且利差较低的货币对，采取战术性对冲美元进一步走强的仓位是合理选择，南非兰特（ZAR）和墨西哥比索（MXN）尤为值得关注。

此外，摩根士丹利提示投资者关注巴西总统大选结果。该行认为，市场定价尚未充分反映悲观情境下的尾部风险；若选举结果指向财政整合预期，则固定收益和股票资产均有望迎来可观涨幅。

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摩根士丹利首席股票策略师Mike Wilson在最新报告中发出警告：当前美股市场的广度与指数价格之间存在约12%的背离缺口，这一分歧必须以某种方式弥合——要么指数回调向下与市场广度“会师”，要么债券波动率降温、个股补涨推动指数继续走高。两条路，方向截然相反，而最终裁决者只有一个：美债市场。

目前，罗素3000成分股中已有51%从6月高点下跌超过20%，正式进入熊市区间，标普500中位数股票较52周高点低16%，市场广度已跌至互联网泡沫破裂以来最低水平。与此同时，10年期美债收益率重返5.25%，衡量美债波动率的MOVE指数突破100，而“恐慌指数”、股市波动率指数VIX却依然低于15，股债波动率之间的罕见背离令市场高度警惕。

Wilson的结论是：如果债券波动率无法平息，标普500可能在未来一个月内下探至约6800至7300点区间，随后才有望迎来年末反弹；若债券波动率率先降温，个股补涨将推动指数与广度共同走高。

半数股票已深陷熊市，指数“虚高”掩盖内部溃败

表面上，标普500指数仍在历史高位附近运行，但市场内部的损伤已相当严峻。

Wilson在最新一期《Weekly Warm-up》报告中指出，罗素3000成分股中已有51%从6月高点累计下跌超过20%，较两周前的"逾40%"进一步恶化。与此同时，标普500前向市盈率已回落至约19倍，与今年3月伊朗冲突最激烈时的低点持平。

分行业来看，损伤分布极不均匀。半导体板块中96%的个股较6月高点跌幅超过20%，其中69%跌幅超过40%；汽车板块71%的个股跌超20%，且每一只汽车股均已下跌至少10%；软件板块这一比例为75%。银行板块则是例外，仅有4%的个股出现同等幅度的回撤。

Wilson将上述重灾区定性为"典型的早周期赢家"——半导体和汽车股从2025年4月滚动衰退低谷到2026年6月大幅跑赢市场，但摩根士丹利早在6月便已发出信号，认为这些早周期赢家的盈利修正广度已见顶，市场正从早周期向中周期切换，质量因子将开始主导。美联储的鹰派转向，则是这一周期切换的又一经典信号。

高盛的数据进一步印证了这一判断。据高盛TMT策略师Peter Callahan，标普500中位数股票目前较52周高点低16%，市场广度已跌至互联网泡沫破裂以来的最低水平。高盛早在5月1日便警告，广度的急剧下滑"历史上往往先于标普500在未来6至12个月内出现高于均值的回撤"，而五个月后，这一指标仍在持续恶化。

广度崩塌的导火索：是杰克逊霍尔，而非油价

市场广度的恶化并非一蹴而就，Wilson对时间节点的梳理尤为关键。

整个夏季，标普500成分股中位于200日均线上方的比例从5月底的59%升至约75%，即便在原油价格和美债收益率同步走高的背景下，市场广度依然在改善。然而，这一趋势在8月下旬杰克逊霍尔全球央行年会之后急转直下，目前该比例已跌至49%。

Wilson明确指出，广度的骤然收窄并非由油价上涨引发，而是市场在杰克逊霍尔之后开始消化更为鹰派的美联储路径所致。

“同样的转变在利率市场也清晰可见。名义GDP增速加快和能源价格上涨推动了上半年的收益率上行，但自8月下旬以来，收益率的进一步走高越来越多地反映的是美联储的鹰派转向——而这一转向发生在经济增长强劲的背景下，对整体股市而言并非坏事，但确实影响了市场领涨方向。”

BTIG策略师Jonathan Krinsky的统计数据提供了另一个维度的佐证：据彭博援引的数据，今年以来已有57个交易日出现价格与广度背向而行的情况，追平了过去30年的最高纪录，而当时距年底尚有四个半月。

Wilson将当前指数与广度之间的背离量化为“以标普500计约12%的缺口，必须以某种方式弥合”。

基本面并未失速，但估值压缩已在进行

不过，尽管市场广度恶化，摩根士丹利和高盛在基本面判断上罕见地达成一致：当前的市场疲软并非基本面恶化所致，而是估值压缩的结果。

Wilson指出，标普500的EPS修正广度为25%，远高于质量较低的罗素2000的7%，中位数股票EPS增速处于十几个百分点的中段水平。“指数自6月初以来原地踏步，并非因为盈利停滞，而是因为估值消化了冲击。”

高盛方面，据彭博援引高盛数据，标普500二季度EPS同比增长51%，前向市盈率已从约23倍降至约19倍，高盛12个月目标价8700点的假设中几乎不包含估值扩张的贡献。

值得注意的是，摩根士丹利对2026年EPS的预测为339美元，低于自下而上市场一致预期的361美元约6%——即便是这位坚持认为“盈利在承担重任”的策略师，其预测也明显低于市场共识。

美债波动率：决定市场走向的最终变量

Wilson将当前局面归结为两种情景，而两者的分野完全取决于美债波动率能否降温。

情景一：若债券波动率持续高企，市场广度与指数价格将在未来一个月内"在中间相遇"，意味着标普500面临约6%的回调压力，对应指数水平约7300点，随后有望迎来年末强劲反弹。

情景二：若债券波动率率先平息，个股广度将追赶指数价格，推动两者共同走高。

Wilson长期以来将4.50%视为10年期美债收益率对股票估值产生实质性压制的临界点。10年期美债收益率在5月突破这一水平后，标普500前向市盈率便持续下滑。截至上周五，10年期美债收益率重返5.25%，抹去了非农数据公布后的全部涨幅。

衡量美债波动率的MOVE指数目前已突破100，而VIX仍低于15。Wilson指出，"在近期广度和估值的崩塌过程中，VIX的平静程度令人瞩目"，并以红色问号标注了这一异常背离。他认为，股债波动率能否同步，以及何时同步，将最终决定广度与指数之间的缺口如何弥合。

“沃什看跌期权”：存在，但无人知晓行权价

值得注意的是，Wilson在报告中专门讨论了新任美联储主席沃什这一变量对市场定价的影响。

自杰克逊霍尔以来，2年期美债收益率已上涨近60个基点，市场对沃什释放的信号解读为：通胀不仅需要下降，而且需要“足够快地”下降。9月的加息进一步强化了这一反应函数。

然而，Wilson认为债券市场可能反应过度。“在我们看来，债券市场近期可能已转向过度鹰派的立场。”他同时指出，期限溢价目前仍表现良好，这在一定程度上缓解了市场对财政可持续性或美联储严重落后于曲线的担忧。

更关键的是，Wilson对美联储主席沃什的货币主义立场作出了独特解读：

“市场可能在假设未来一年加息次数过多的同时，低估了沃什在首次出现麻烦迹象时动用资产负债表来为赤字融资或稳定金融条件的意愿。我们的判断是，沃什最终将在必要时提供流动性，但市场可能希望先测试他的决心。近期收益率和债券波动率的上升，正是朝这个方向迈出的一步。”

换言之，“沃什看跌期权”客观存在，但行权价尚不明朗，而市场似乎正在主动寻找这一价格。

Wilson建议坚守大盘质量股，等待入场时机

当前阶段，Wilson建议坚守大盘质量股，尤其是盈利修正持续改善的轻资产公司，并重点关注高自由现金流收益率、低应计项目和高人均销售额等质量与运营效率因子。

若指数确实出现回调，完成"水面之下已持续数月的调整"，Wilson认为届时将是增持风险较高股票的时机，时间窗口约在未来一个月内。

在AI主题方面，摩根士丹利分析师Michelle Weaver对全球约3600只股票的第六次AI图谱分析显示，市场正从"AI使能者"向"AI采用者"轮动。市场一致预期高度相关AI采用者在2025至2026年将实现4.6%的EBIT利润率扩张，超过标普500整体水平，但这一优势在更远期预测中几乎完全消失，显示分析师已将初期AI红利计入估值，但尚未充分定价其持续性。

在估值层面，高度相关AI采用者的未来12个月EPS在两年内累计上涨约70%（使能者涨幅超过一倍），但中位数采用者目前仅以18倍前向市盈率交易，与MSCI全球指数持平，远低于使能者的22倍。

此外，AI“核心于投资逻辑”的公司跑赢“仅具重要性”公司达107%；而面临AI核心威胁的公司则跑输面临温和冲击的公司约161%，市场对AI影响程度的定价已愈发精细。

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据新华社报道，10月4日伊朗外交部长阿拉格齐表示，尽管伊朗仍愿通过外交途径寻求"公正且体面"的解决方案，但如果敌人再次诉诸军事行动，伊朗将予以比以往"更具毁灭性"的回击。

特朗普上周末在白宫外对记者表示，"关于伊朗问题，我将做出决定。要么走简单的路，要么走困难的路。"他未透露具体时间表，只留下一句"你们会看到的"。与此同时，据Axios报道，上周五美国副总统万斯、国务卿鲁比奥、国防部长Pete Hegseth、特别使节Steve Witkoff、中情局局长John Ratcliffe及参谋长联席会议主席Dan Caine上将，齐聚戴维营举行秘密会议，伊朗局势与也门胡塞武装问题均在议程之列。

美银指出，当前布伦特约103美元的定价，恰好落在"零星冲突"与"密集交战"两个情景之间。本周，特朗普的决定、伊朗经卡塔尔的回应、也门局势走向、油轮袭击动态、伊朗国内压力及宏观交叉风险六条线索，将共同决定油价走向哪个情景区间。战与谈的边界，本周或见分晓。

华尔街见闻提及，据央视报道，特朗普在接受《时代》杂志专访时明确表示，若美伊无法达成令美国满意的协议，军事行动可能在中期选举后恢复；同日晚些时候，他在前往俄克拉何马州途中再度向记者放话：

他们要么签署一份非常公平的协议，要么就不复存在。

新华社报道，伊朗外交部长阿拉格齐4日表示，近期赴纽约出席联合国大会期间，伊朗代表团提出了一项旨在化解分歧、结束与美国当前敌对状态的方案。若该方案获美方采纳，霍尔木兹海峡将在7天内重新开放。阿拉格齐说，美国过去在军事和外交领域均已遭遇失败，针对伊朗实施的新制裁同样注定徒劳无功，希望美国能选择明智理性的道路。他说，只有在正义公平基础上，通过外交和谈判途径寻找解决方案才是出路。

与此同时，美军仍在推进新一轮部署。据《华尔街日报》报道，"西奥多·罗斯福"号航母打击群已从圣迭戈出发，"马金岛"号两栖戒备群亦已启程，两支编队合计搭载逾7000名水兵和约2000名海军陆战队员，预计10月底前后抵达中东。

届时，美国将在伊朗附近形成三个航母打击群的部署态势。据彭博报道，这一兵力集中程度自2003年伊拉克战争开局阶段以来未曾出现。

此前据彭博报道，伊朗官员自身也认为，在11月3日中期选举前达成协议的可能性极低，而选举后"局势升级的可能性很高"。这意味着本周至下周的外交窗口，或许是中期选举前最后一段相对可控的谈判时间。

面对"海湾出口已恢复战前水平，油价为何还在100美元之上"的市场困惑，高盛大宗商品交易策略师Thomas Evans在周末报告中作出解释：

供应面的紧张已有所缓解，但风险溢价并未消退。期货和价差维持在近期高位，因为市场仍在为可观的风险溢价定价。

Thomas Evans估计期现价差约为20至25美元/桶。同时他进一步强调：

真正的风险在于，一旦遭受打击导致海湾出货量在数日内重新降至50%以下，当前的缓冲已大幅收薄，届时库存和价格将呈现大幅跳升。

据彭博，Energy Aspects数据显示，全球石油库存自3月以来已减少逾4亿桶，约43亿桶的总量处于五年低位。波斯湾至中国航线的油轮租金已突破每日120万美元。自上周四以来，阿曼南部海域已发生至少四起油轮袭击事件，若英国海上贸易组织（UKMTO）持续以此频率发布预警，当前依赖"暗线出口"维系的供应恢复将面临严峻考验。

高盛全球石油及产品交易联席主管Jerome Dortmans则直言：

伊朗拥有显著干扰霍尔木兹海峡出货的能力……美国宣布向该地区增派第三个航母打击群和1万名海军陆战队员，这绝对不是伊朗可以无视的信号。

“决定周”来袭？简单的路还是困难的路，市场已在定价

美银大宗商品团队将布伦特2026年下半年基准预测从83美元上调至95美元，理由是"零星冲突可能延续至年底"。当前布伦特约103美元的定价，恰好落在"零星冲突"与"密集交战"两个情景之间。美银给出的完整情景路径如下：

• 达成协议、恢复谅解备忘录（概率较低）：霍尔木兹出货量恢复至逾1000万桶/日，布伦特2026年下半年均价83美元；
• 维持零星冲突（基准情景）：间歇性出货约500万桶/日，布伦特2026年下半年均价95美元；
• 恢复密集交战（概率较低）：布伦特升至120美元；
• 战争波及能源基础设施（尾部风险）：布伦特均价150美元甚至更高。

据美银分析，本周以下几条线索将共同决定油价落在哪个情景区间：

第一，特朗普的"决定"。 过去五天他已三度放出"你们会看到的"。戴维营会议是否形成实质性决定、是否有官方通报对外释放，是本周最核心的观察点。

第二，伊朗经卡塔尔的回应。 巴加埃表示补充意见仍需经卡塔尔转达华盛顿。双方真正的分歧在于各步骤的推进顺序，而非条款内容本身——这一症结能否在本周出现任何松动，将决定谈判是否真正进入实质阶段。

第三，也门战场走向。 胡塞武装正向塔兹至亚丁间的最后一条公路推进。沙特对曼德海峡沿岸的军事行动能否取得进展、利雅得或胡赖斯是否遭到确认性打击，将直接影响第二条能源通道的安全预期。

第四，阿曼南部油轮袭击动态。 自上周四以来已有至少四艘油轮遭袭。若UKMTO持续以此频率发布预警，依赖暗线出口维系的供应恢复将受到实质冲击。

第五，伊朗国内压力。 伊朗石油部长职位悬空、里亚尔汇率跌至270万兑1美元、通胀率逼近90%。德黑兰的内部承压程度，同样是判断其谈判底线能否松动的重要变量。

第六，宏观交叉风险。 美联储周三将公布FOMC会议纪要，同期还有10年期与30年期美债拍卖；中国在结束黄金周假期后将于周四重返市场，叠加10月燃料出口暂停的政策背景。高盛指出，油价当前"与利率的联动程度远超寻常"，上述宏观因素对原油走势的传导不可忽视。

彭博援引Chatham House研究员Aniseh Bassiri Tabrizi的判断作结：

双方普遍希望达成协议，但彼此正在越走越远。

在103美元的油价之上，市场已经给出了自己的判断——零星冲突仍将持续，但战与谈的边界，将在本周变得更加清晰。正如特朗普本人所言："你们将会看到。"

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据Axios 10月4日报道，Reflection的首款模型预计发布初期能力仍将落后于美国最顶尖的前沿模型，但有望与中国领先的开放权重模型直接竞争。

据报道，消息人士表示，该模型具备足够强大的智能能力，可帮助企业以低成本构建专有AI系统——在某些情况下，将能力稍弱的开放模型与企业自身高质量数据结合，最终效果甚至可媲美最昂贵的前沿AI系统。

开放权重模型：中国主导，西方奋起直追

开放权重模型与ChatGPT、Claude等闭源模型的核心区别在于：开发者可在许可条款范围内自由下载、修改模型本身。这一特性使其在个人开发者和中小企业中迅速普及。

然而，报道称，目前全球最强大的开放权重模型几乎清一色来自中国。在同时提供大量AI模型的平台上，开放模型的合计市场份额有时已占据多数使用量。不过，在支出规模更大的企业AI市场中，开放权重模型的占比目前仍然相对有限——多位AI公司高管和分析师指出，企业通常通过API和企业账户付费使用AI服务，开放模型在这一市场的渗透率尚低。

Reflection的入局，以及其他西方厂商本月预计陆续发布的开放权重模型，将为这一格局带来新的变量。据Axios报道，消息人士透露，Reflection模型发布后，本月还将有其他西方厂商跟进推出开放权重模型。

Reflection CEO Misha Laskin此前曾任职于谷歌。他在接受CNBC采访时坦承，让公司AI模型达到最先进水平仍需时间，并以"火箭"作比："它们有点像火箭。要造一艘大型火箭，需要时间。"

在模型发布前夕，Reflection已与华盛顿及其他地区的相关人士展开沟通，向各方介绍即将发布的模型及"AI工厂"的运作逻辑。Reflection目前尚未公布模型的具体发布时间及性能数据。

分析认为，Reflection的入局，标志着AI行业竞争正在开辟一条新的战线。过去，市场的焦点集中于OpenAI、Anthropic和谷歌之间的前沿闭源模型之争；如今，另一个问题正变得日益重要：谁能打造最强大的开放权重模型？

“AI工厂”：Reflection的核心野心

Reflection的真正目标远不止于发布一款模型。该公司的核心愿景是打造所谓的"AI工厂"（AI Factory）——让企业或政府机构将自身专有数据、Reflection的模型与自有算力相结合，构建高度定制化、成本更低的本地化AI系统。

对冲基金、交易公司等掌握高度保密数据的机构，已对这一模式表现出强烈兴趣。Reflection已开始将这一概念付诸实践：今年3月，该公司与韩国新世界集团（Shinsegae Group）签署谅解备忘录，计划在韩国建设一座250兆瓦的AI工厂，运行Reflection模型并搭载英伟达芯片。

值得注意的是，"AI工厂"并非Reflection的独创概念——这恰恰是英伟达CEO黄仁勋多年来反复强调的核心愿景。黄仁勋曾多次描述这样一种未来：将AI计算硬件与开放模型结合，让企业在保留数据所有权和控制权的前提下，建立属于自己的AI系统。据《华尔街日报》和The Information此前报道，黄仁勋长期以来力推开放AI生态，并对Reflection向顶级开放AI系统方向转型给予了强力支持。

英伟达押注8亿美元，算力版图加速扩张

英伟达在Reflection的战略布局中扮演着关键角色。 英伟达已向Reflection投资8亿美元，是其最重要的财务支持方之一。

为支撑模型训练和未来规模扩张，Reflection近期密集锁定算力资源：

SpaceX协议：今年6月，Reflection与SpaceX（SPCX）签署协议，约定自2026年7月1日起至2029年，在初始爬坡期结束后每月向SpaceX支付1.5亿美元，以获取Colossus 2数据中心内英伟达GB300芯片的使用权。协议规定，双方均可在前三个月后提前90天通知终止合同。

Nebius协议：今年7月，云计算公司Nebius（NBIS）同意向Reflection出售逾10亿美元的算力容量，合同期延伸至2029年。该协议宣布当日，Nebius股价随即下跌。

通过上述SpaceX协议，Reflection同时获得了英伟达硬件的租用渠道，进一步深化了与英伟达的绑定关系。

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要闻精选

G7决定释放1亿桶紧急油储，立即行动、持续四个月，前20天先大规模投放柴油。特朗普称不会实施柴油出口禁令。

中东战火恐升级：周五报道称沙特考虑大举反击胡塞武装，获美情报支持；也门胡塞武装称周六袭击并击中油企沙特阿美目标；也门政府周日宣布启动大规模军事行动，以收复胡塞武装近期控制地区。

特朗普称与伊战事将“很快结束”，对伊下一步行动“进展顺利”，“伊朗的情况不妙”。伊朗议长：条件满足前不会重开霍尔木兹海峡。伊朗再回应美方提议：现阶段重点是该海峡问题；愿推动也门胡塞武装与沙特对话。伊朗外长：若敌方再诉诸军事行动将遭“更具毁灭性”回击。

OPEC+周日会议决定按兵不动：11月产量配额维持不变。报道：美伊冲突打乱OPEC+扩产节奏，产能审查推迟至11月中旬。

美国9月新增非农就业2.9万人，远低于华尔街预期9万，失业率小幅升至4.2%。机构高呼9月非农“杀死”10月加息预期、市场预计加息概率降至20%，“新美联储通讯社”：就业报告未改联储立场，9月CPI更重要。白宫经济顾问哈塞特：非农报告“符合预期”，霍尔木兹已开放，特朗普认真对待赤字问题。

特朗普宣布成立“超级智能特别工作组”，确认美国国家情报总监Jay Clayton为“AI沙皇”；报道称工作组计划120天拿出AI监管方案。

贝森特驳斥AI泡沫担忧、认为行业应提出切实可行解决方案而非危言耸听，称美债收益率上升属全球现象。

南美洲“最重要选举”周日开启：巴西大选决定“左右路线”，卢拉团队指责美国干预，华尔街押右翼博索纳罗。

一向力挺AI的孙正义突然警告超级智能可能“极其危险”，呼吁各国加强合作应对风险。

日媒称东芝拟豪掷600亿日元扩产HDD、产能拟翻倍，希捷科技收跌10%。

特斯拉三季度全球交付量同比降2%、仍超华尔街预期逾2万辆，在欧洲新车注册量8月同比增长53%，加拿大Model 3销量攀升。

市场概述

美非农就业数据意外疲软挫伤10月加息预期，科技股力挺美股走高，纳指三连阳，盘中创新高、收涨超1%，连涨三周，标普道指两连涨、但全周累跌；纳斯达克100收创历史新高；英伟达四个多月来首次创盘中新高，收涨超1%；博通收涨超3%；交付数据提振，特斯拉收涨近5%；绩后耐克收跌3.6%；东芝扩产消息冲击存储芯片股，希捷和西部数据收跌10%。

美债收益率走V，美就业报告后，10年期美债收益率刷新日低，后抛售重启、收益率一度较日低回升超10个基点。法德10年期利差增扩至2012年来最大。

美就业报告后，美元指数加速跌离一年半高位，离岸人民币曾逼近6.70。

G7释放油储计划重创原油，美油盘中跌超5%。美非农就业后，黄金短线拉升超1%、后转跌。全周金银大跌，期金累跌3.6%，创四个月最大周跌，期银累跌近7%。

欧美股市：标普500收涨0.73%，报7722.72点，全周累跌0.27%；道指收涨0.49%，报51176.96点，全周累跌1.26%；纳指收涨1.19%，报27190.864点，全周累涨0.45% 。欧洲STOXX 600指数收涨0.75%，报631.35点，全周累跌1.14%。

A股：休市。

港股：恒指收跌2.6%，报23972.29点，创3月23日以来最大跌幅。

债市：到债市尾盘，美国10年期基准国债收益率约为5.27%，日内升约3个基点，全周累计升约11个基点；2年期美债收益率约为4.82%，日内升约3个基点，全周累计降约3个基点。

商品：WTI 11月原油期货收跌1.90%，报91.11美元/桶，全周累跌1.41%。布伦特12月原油期货收跌0.06%，报102.25美元/桶，全周累涨4.94%。COMEX 10月黄金期货收跌0.94%，报4133.7美元/盎司，全周累跌3.59%。COMEX 10月白银期货收跌1.23%，报59.977美元/盎司，全周累跌6.68%。COMEX 10月期铜收涨0.15%，报6.492美元/磅，全周累跌3.1%。

要闻详情

中国

央视玉渊谭天：中美11月人工智能对话谈什么。11月对话将聚焦三大核心议题：一是共同制定AI风险分类分级标准，厘清"重大风险"定义；二是建立模型失控等风险事件的通报机制，明确上报范围、时限与约束；三是将AI治理纳入更广泛的多边框架，扩大各国参与。加州或率先破局，推动互信与制度框架落地。

恒指失守24000点创三个月最大跌幅，物理AI牛股暴跌近50%，权重科网股集体下跌，赛力斯盘中一度大涨15%。盘面上，金融、医药等下挫，友邦保险、百济神州跌近6%领跌蓝筹。天数智芯跌近7%。汽车、科技股疲弱，理想汽车、哔哩哔哩、小米集团、网易、小鹏集团领跌。消费、光模块相对强势，ASMPT涨超8%。

中国医药BD再下一城！艾博生物与诺华达成78亿美元mRNA授权协议。诺华以5.75亿美元首付款锁定艾博生物核心资产ABO2203，并获得其RNA技术平台其他项目的选择权。ABO2203机制新颖——通过mRNA编码T细胞衔接器，从根本上重置免疫系统而非仅抑制症状，靶向狼疮、类风湿等自身免疫疾病。此举标志中国mRNA技术获国际顶尖认可，更折射出跨国巨头密集“扫货”中国创新药的热潮。

海外

非农大幅低于预期！美国9月新增就业2.9万，预期9万，美债收益率下行，美股期货上涨。9月非农就业报告显示，7月和8月就业者合计下修6万人；9月失业率从8月的4.1%小幅升至4.2%。经济学家将异常疲软归因于季节性调整因素失真，而非劳动力市场的实质性转向。

• 机构高呼9月非农“杀死”10月加息预期！“新美联储通讯社”：就业报告未改联储立场，9月CPI更重要。“新美联储通讯社”称，美联储高官本周已暗示10月加息可能并非其基本预测，本次报告的工资和失业率都未显示就业市场正在重新趋紧到足以明显增加价格压力的程度。交易员对10月加息的定价概率从数据公布前接近30%降至约20%，甚至一度不再完全计价年内加息。机构认为就业市场表现为“低招聘、低裁员”，给联储等待更多数据提供理由；12月加息仍有可能。市场反应显示“坏消息就是好消息”，华尔街仍盯住5%美债收益率。
• 白宫经济顾问哈塞特：非农报告“符合预期”，霍尔木兹已开放，特朗普认真对待赤字问题。哈塞特表示，对9月非农就业报告"并不失望"，政府就业人数下降，而其他行业都在上升。他还表示当前利率水平"高得令人无法接受"，特朗普在"认真对待削减赤字问题"，不想通过通货膨胀来摆脱债务。

G7决定释放1亿桶紧急油储，前20天先大规模投放柴油，美油一度跌超5%。G7领导人周五声明称，G7将通过IEA协调释放1亿桶战略油储，行动持续四个月；承诺避免成员国之间限制能源出口，呼吁其他产油国避免采取可能加剧市场紧张的禁令；未来几天内将通过IEA继续讨论，如有必要是否进一步增加柴油储备释放规模。特朗普周六称美国不会实施柴油出口禁令。

• 马克龙呼吁G7协调联合抛储。法国总统马克龙呼吁七国集团采取协调一致的行动，避免实施出口限制，共同遏制燃油价格上涨。据报道，在周五的欧盟成员国政府通话中，各方讨论了一项由法国提出的方案：由欧洲国家释放5000万桶柴油，同时由国际能源署成员释放5000万桶原油。

国际原油徘徊100美元，OPEC+仍按兵不动：11月产量配额维持不变。OPEC+决定按兵不动的同时，国际原油期货正徘徊每桶100美元关口，柴油零售价格亦创下历史新高，G7已宣布释放紧急战略储备应对市场压力。市场后续将聚焦11月29日的OPEC+部长级会议，届时明年产油政策或将根据产能审计及地区局势进一步确定。

• 报道：美伊冲突打乱OPEC+扩产节奏，产能审查推迟至11月中旬。据报道，OPEC+的产能审查工作延误，原定完成期限为2026年9月底，仍在理论上允许OPEC+在11月下旬的全体会议上讨论相关结果。独立产能评估结果将直接左右各成员国获准的产量上限，部分成员国已就配额问题产生明显分歧，联盟稳定性面临压力。

报道：沙特考虑发动10万也门士兵攻打胡塞武装、直指红海咽喉，获美国情报支持。据报道，沙特正考虑两套作战方案，一是集中攻击曼德海峡附近的沿海地区，二是在也门多个战线同时发动更大规模的进攻；行动目标是夺回胡塞武装近期控制的曼德海峡及其周边地区；美国未直接下场，但已向沙特提供情报支持，包括目标信息。

• 中东战火恐升级！沙特炼厂突冒黑烟，据报将对胡塞武装展开大举反击。也门胡塞武装周六晚发表声明说，为回应沙特对也门的空袭，胡塞武装当天使用多枚弹道导弹和无人机，袭击位于沙特首都利雅得的阿美石油公司目标，并称行动"成功实现目标"，"命中目标并引发火灾"。
• 也门政府周日宣布启动大规模军事行动，以收复胡塞武装近期控制地区。

特朗普周五称与伊朗的战事将“很快结束”，此前类似说法已多达几十次。特朗普称对伊朗下一步行动“进展顺利”。据美媒，美政府“核心内阁成员”周五在马里兰州总统度假地戴维营举行数小时的闭门会议，讨论伊朗战事及针对沙特同也门胡塞武装冲突的下一步行动；当天被媒体问及美国对伊朗的下一步行动时，特朗普回应称，下一步行动“进展得非常顺利”，“伊朗的情况不妙”。

• 伊朗议长周日称，在条件满足之前，霍尔木兹海峡不会重新开放。
• 伊朗外交部回应美方提议：现阶段重点是霍尔木兹海峡问题；称愿推动也门胡塞武装与沙特对话。
• 伊朗外长：若敌方再诉诸军事行动将遭“更具毁灭性”回击。

特朗普宣布成立“超级智能特别工作组”，确认美国国家情报总监Jay Clayton为“AI沙皇”。特朗普称，“超级智能特别工作组”（Super Intelligence Force、SIF）负责协调美国联邦政府在超级智能领域的相关工作，工作组将由Jay Clayton、FTC主席Andrew Ferguson、国防部首席技术官Emil Michael及人事管理局局长Scott Kupor共同领导，并向特朗普本人和白宫办公厅主任Susie Wiles汇报工作。

• “AI沙皇”人选定了！报道称白宫成立“超级智能”工作组，计划120天拿出AI监管方案。
• 特朗普据称将任命新“AI沙皇”：国家情报总监接棒硅谷大佬，AI政策重心转向安全管控。
• 上周白宫AI峰会“权力图谱”：扎克伯格最受特朗普认可，马斯克刻意疏离，Amodei焦虑藏不住。

• 贝森特“灭火”：美债收益率上升属全球现象，驳斥AI泡沫担忧。美财长贝森特周六批评了AI领域知名人士关于AI技术构成巨大风险的警告，称这些言论危言耸听且无助于事，呼吁该行业加强自律，提出切实可行的解决方案。贝森特还将通胀压力部分归因于伊朗冲突导致的油价上涨，预计能源冲击将随战事平息而消退。

南美洲“最重要选举”周日开启：巴西大选决定“左右路线”，卢拉团队指责美国干预，华尔街押右翼博索纳罗。现任总统卢拉与右翼挑战者博索纳罗势均力敌，首轮投票大概率拖入10月25日的第二轮决选。预测市场给予博索纳罗约60%胜选概率。若获胜，财政改革动力将显著增强。华尔街投行期权押注巴西本币雷亚尔走强，以捕捉选后可能出现的升值行情。

一向力挺AI的孙正义突然警告：超级智能可能“极其危险”。长期坚定看好AI的软银创始人孙正义罕见警告，随着AI能力指数级增长，超级智能一旦落入错误之手可能“极其危险”，各国必须加强合作应对风险。他预计AI发展下一阶段将于明年开启，AI程序将从浏览网页、编写代码进一步走向物理世界，开始协助机器人及其他设备行动。

美股要“通宵”了！12月起迈入23小时交易时代。

报道：博通联手黑石筹资600亿美元，为Anthropic等AI公司铺路算力。博通正牵头筹组600亿美元债务融资，为Anthropic等AI企业购买芯片及建设数据中心提供资金支持。其中，420亿美元优先有担保债券由博通组织华尔街银行银团分销，180亿美元次级债务则由黑石主导，并由其旗下基金承诺出资90亿美元。该交易已酝酿数周，尚未正式宣布。

日媒称东芝拟豪掷600亿日元扩产HDD、产能拟翻倍，希捷科技盘前跌超10%。东芝扩产叠加西部数据加码投资，HDD行业供给偏紧格局或逐步缓解。尽管AI数据中心需求仍在增长、希捷2026年产能已售罄，新增供给可能削弱厂商议价能力，市场开始关注供需再平衡以及希捷的市场份额和盈利前景。

• 东芝扩产真正的风险：HDD“供应纪律”要终结了？

特斯拉股价大涨！三季度全球交付量超预期，欧洲8月同比增长53%，加拿大Model 3销量攀升。特斯拉三季度交付48.7万辆，超出华尔街预期逾两万辆。8月特斯拉在欧盟新车注册量同比增长约53%，今年前八个月累增66%，油价飙升推动欧洲电动车需求。证券时报1月曾报道，加拿大在配额内，给予中国电动汽车6.1%关税待遇，不再征收100%附加税。媒体后称Model 3在加拿大销量攀升。

英伟达瞄准本地需求推出64GB版DGX Spark，内存砍半，4999美元起售，128GB版涨价至6950美元。新版DGX Spark可本地运行最高1000亿参数模型，保留GB10 Blackwell芯片、DGX OS、完整的英伟达AI软件栈及ConnectX-7网络能力；测试显示两台64GB可“拼”成128GB，性能最高提升约70%。英伟达将128GB Founders Edition涨价归因于内存供应受限和成本上升。

三星HBM4报价为HBM3E三倍，押注AI算力军备竞赛重塑定价权。据韩媒，三星电子已将明年HBM4的供应报价定在每吉比特（Gb）4美元中高区间，是现款旗舰产品HBM3E约1.50美元/Gb价格的三倍以上。

观点精选

美银：“AI交易”是当前美债市场“最后一道防线”。美银警告，AI叙事正充当宏观风险"缓冲垫"，压制市场波动。AI带来的FOMO情绪形成"AI看跌期权"效应，使股市对债市剧烈震荡几乎无动于衷。美银担忧一旦AI叙事受挫，增长预期下修将使债市危机演变为全市场危机，所有被压制的宏观风险将同步放大。

美银Hartnett：2000年3月“科网泡沫”峰值前6个月，只有科技和通信板块在涨，和当下“如出一辙”。Hartnett警告，当前市场呈现与2000年科网泡沫破裂前夕相似的极端分化，AI及科技股独涨、市场广度持续恶化，AI资本开支泡沫风险上升。他还认为美债已被市场严重冷落，10年期美债收益率升至5.33%创2002年以来新高，反而提供了逢低布局机会，并建议投资者开始“买入耻辱”。

9月AI债发行突然“踩刹车”，大摩：四季度或卷土重来。摩根士丹利将发债放缓定性为"暂停而非退潮"，认为9月降温的原因并非基本面恶化或资本短缺，而是前期发行大幅前置、数据中心建设遭遇监管政治阻力、利率急升迫使项目层面条款重新谈判，三重因素叠加；预计四季度发债不会重现上半年的爆发式增长。

今日关注

中国

A股因国庆假期继续休市。

海外

2026年诺贝尔生理学或医学奖公布。

美国9月ISM非制造业指数。

美国芝商所将于10月5日推出GPU算力期货，追踪H100与B200租赁成本。

英特尔PC用CPU预计10月5日再度提价约10%。

巴西总统选举第一轮投票继续进行。

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见闻财经日历提醒本周重点关注：

首先关注货币政策与美债拍卖。美联储9月会议纪要于10月8日公布，彭博预计“几乎所有人”支持年内至少再加息一次，内部分歧与沃什削减例会提案亦备受关注。与此同时，390亿美元10年期与220亿美元30年期国债在同一周集中拍卖，需求成色将直接检验市场对高利率的承受极限。日本央行行长植田和男周一发表主旨演讲，其措辞将牵动日元及全球套息交易方向。

其次关注地缘风险与能源博弈。特朗普放话伊朗“情况不妙”，美国核心内阁密集开会；胡塞武装与沙特冲突持续，G7宣布释放战略石油储备以平抑油价，能源市场高度敏感。

再次AI产业链信号密集。本周世界AI峰会汇聚OpenAI、英伟达等巨头高管；AMD苏姿丰访韩对接芯片生态；英特尔宣布涨价、算力期货新品种上线。诺贝尔奖五天连续揭晓，或为医疗、物理、化学板块带来主题行情催化。

经济指标

• 中国9月外汇储备

中国9月末外汇储备数据将于10月7日公布，8月末余额为34383.3亿美元。8月，中国央行已经连续22个月增持黄金。

• 美国9月ISM非制造业指数

10月5日，美国ISM公布9月非制造业指数，前值55.4。据《华尔街日报》调查，经济学家中位数预期回落至55.0。看点是新订单、就业与物价分项。

财经事件

• 继续关注美伊局势，特朗普称对伊朗下一步行动“进展顺利”

据新华社援引美媒10月2日报道，美国总统特朗普当天称，对伊朗的下一步行动“进展顺利”，“伊朗的情况不妙”。报道还说，美政府“核心内阁成员”当天举行数小时的闭门会议，讨论伊朗战事及针对沙特阿拉伯同也门胡塞武装冲突的下一步行动。

• 报道：沙特与也门政府军计划对胡塞武装发动大规模攻势；胡塞武装称对沙特阿美石油公司目标实施打击

当地时间10月2日，央视总台记者获悉，两名美国官员透露，沙特阿拉伯与也门政府军正计划在未来几天内，针对胡塞武装发起大规模打击。

此外，也门胡塞武装当地时间3日晚发表声明说，为回应沙特方面对萨那及也门其他地区的空袭，胡塞武装当天使用多枚弹道导弹和无人机，对位于沙特首都利雅得的阿美石油公司目标实施打击。

• G7决定释放1亿桶紧急油储，前20天先大规模投放柴油

当地时间10月2日周五，法国总统府发布的G7领导人声明称，G7将通过国际能源署（IEA）协调释放1亿桶石油战略储备，行动将“立即”开始，并持续4个月；这期间，G7成员国及合作伙伴将在最初20天内率先大规模释放柴油储备。

• 美联储公布货币政策会议纪要

10月8日，美联储9月货币政策会议纪要公布。彭博预计“几乎所有人”认为今年至少再加息一次、“数人”倾向两次；纪要预计更新两项议题——资产负债表审查进展，以及主席沃什（Warsh）提议将年度FOMC例会由每年8次缩减至6次。

• 鲍曼、洛根等美联储官员发表讲话

10月6日至10日，美联储理事鲍曼、达拉斯联储主席洛根、圣路易联储主席穆萨莱姆、波士顿联储主席柯林斯相继发表讲话。鲍曼倾向年内不再加息，与威廉姆斯“年内再加一次合理”形成分歧。

• 日本央行行长植田和男发表讲话

据报道，日本央行行长植田和男确认将于10月6日出席全国证券大会，并在会上发表主旨演讲。此次讲话备受市场关注，预计将就当前货币政策、通胀走势及经济前景等议题作出阐述。

• 世界人工智能峰会（World Summit AI）

第十届World Summit AI（世界人工智能峰会）将于2026年10月7日至8日在荷兰阿姆斯特丹举行。演讲者涵盖 OpenAI、Meta、谷歌、英伟达等巨头高管。

• 美国10年期、30年期国债拍卖

美东时间10月7日，美国10年期国债拍卖。规模390亿美元；标的券为2036年8月15日到期、票息4.625%（即 4-5/8%）的10年期国债。10月8日，美国30年期国债拍卖。规模220亿美元；标的券为2056年8月15日到期、票息5.125%（即 5-1/8%）的30年期国债。

• 2026年诺贝尔物理学奖、化学奖、文学奖等公布

2026年诺贝尔生理学或医学奖，定于10月5日（星期一）北京时间17时30分，由卡罗林斯卡学院宣布。

2026年诺贝尔物理学奖，定于10月6日（星期二）北京时间17时45分，由瑞典皇家科学院公布。

2026年诺贝尔化学奖，定于10月7日（星期三）北京时间17时45分，由瑞典皇家科学院宣布。

2026年诺贝尔文学奖，定于10月8日（周四）北京时间19:00公布。

2026年诺贝尔和平奖，定于10月9日（周五）北京时间17:00公布。

• 上证光伏科创领先指数正式发布

上交所与中证指数将于10月9日正式发布上证光伏科创领先指数，据中证指数公告，选取40只光伏领域科创/主板证券、提升科创板权重，为光伏板块提供新投资标的。

• AMD苏姿丰计划访韩，拟10月8日出席首尔行业会议

9月30日，据韩联社援引业内人士透露，AMD首席执行官苏姿丰预计将于下月访问韩国，与韩国半导体企业高管及政府官员会面。这将是继今年3月访韩后，她时隔约七个月再次访韩。韩国政府和半导体行业消息人士称，各方正考虑于10月8日在首尔举行会议，苏姿丰将出席。预计Rebellions、FuriosaAI和Mobilint等韩国主要AI芯片公司首席执行官将参会。

• OpenAI成立澳大利亚AI网络风险工作组，首席战略官10月6日赴悉尼

OpenAI 成立澳大利亚AI网络风险工作组、首席战略官10月6日赴悉尼，是其AI治理与监管协作出海的延续。继欧美布局后落子亚太，反映大模型公司在安全合规上的主动姿态，关注对澳洲AI监管框架的示范效应。

AI大模型动态方面，阶跃星辰预计将于10月15日正式开源Step5 Preview；月之暗面Kimi K3.1最快10月上线，支持百万Token上下文与三档推理强度。看点是国产模型在长上下文与推理成本上的正面竞争。

• 巴西举行总统选举第一轮投票继续

2026年巴西总统选举的第一轮投票定于10月4日举行，若无候选人得票过半，第二轮决选将于10月25日展开。选前卢拉团队指控美国干预选举并申请司法调查。预测市场给予弗拉维奥约60%胜选概率。若获胜，财政改革动力将显著增强。华尔街投行期权押注雷亚尔走强，以捕捉选后可能出现的升值行情。

• 韩国计划发射“世界”号（Nuri）运载火箭

据韩联社，韩国计划于10月7日发射“世界”号（Nuri）运载火箭。

财报与公司动态

• 中际旭创：半年度A股合计派发现金红利13.31亿元 股权登记日为10月9日

中际旭创公告称，公司实施2026年半年度A股权益分派，以剔除回购专户股份后的A股总股本11.10亿股为基数，向全体股东每10股派发现金红利12元(含税)，合计派发现金红利13.31亿元(含税)。股权登记日为2026年10月9日，除权除息日为2026年10月12日。

• 莫德纳将纳入纳斯达克100指数

莫德纳将在10月9日（周五）开盘前成为纳斯达克100指数的成份股，取代华纳兄弟探索公司。

下下周重磅预警

• 10月14日，Anthropic预计将与潜在投资者举行Pre-IPO投资者日。
• 特斯拉Roadster活动改期至10月15日举行。
• 10月13日，英国议会AI安全听证会，Meta、谷歌、OpenAI 和 Anthropic被邀请出席。
• 10月12日，2026年诺贝尔经济学奖公布。

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周日，孙正义在京都"社会中的科学与技术"论坛（STS Forum）场边活动上发表讲话时表示，AI能力的指数级跃升使各国建立互信、携手驾驭这一技术变得刻不容缓。他警告称，人类已"没有任何余地"再让国与国之间相互对抗，因为强大AI模型所构成的威胁远比人类内部冲突更为严峻。

这番表态与孙正义一贯的乐观基调形成鲜明反差，折射出近几个月来AI模型接连出现令人不安的安全漏洞后，业界忧虑情绪的持续升温。对于投资者而言，这一信号意味着AI安全议题正从边缘讨论走向核心关切，相关监管与国际协调的压力或将进一步加大。

罕见警示背后：安全漏洞触发忧虑

现年69岁的孙正义是全球AI领域最具代表性的押注者之一。

软银旗下基金对ChatGPT开发商OpenAI的累计投资已接近650亿美元，孙正义多年来持续公开宣扬AI带来投资回报与造福人类的潜力。

正因如此，此次表态被外界视为"非典型"的谨慎信号。近几个月来AI模型接连发生令人不安的安全漏洞事件，这一背景被认为是促使孙正义发出警告的直接诱因。他在讲话中明确表示，各国必须共同合作，以应对强大AI模型所带来的更大威胁，"超级智能落入错误之手，可能变得超级危险"。

美国主导17国联盟：推动AI加速科研

与孙正义同台发言的，是白宫科技政策顾问Michael Kratsios。后者专程赴京都宣布一项由美国主导、17个国家参与的倡议，旨在更好地利用AI加速科学研究。日本、韩国、英国、德国、新加坡及阿联酋等国代表均登台参与这一活动。

Kratsios描绘了AI驱动科研的图景：在工业规模运营的自动化云端实验室中，机器人系统将同步开展数百项平行实验，实时生成数据并反馈用于分析与假设优化。

他还表示，AI已能够综合处理数千篇论文，将数年的研究压缩为"数字智能体大军协助人类研究人员完成数十小时工作"。

三阶段演进路径：2026年迈入物理世界

孙正义在讲话中重申了他对AI发展路径的判断。

他表示，AI服务的能力将持续指数级增长：当前支撑聊天机器人的技术已在帮助AI服务浏览网页、编写代码，并消耗日益增多的通用芯片算力；下一阶段，相关程序将于明年起进入第三阶段，准备好协助机器人及其他设备与物理世界进行交互。

在长期展望上，孙正义重申了此前的预测：到2040年，具备学习能力的AI与机器将至少占全球GDP的20%，相当于46万亿美元。"这仅仅是开始，"他说。

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在周日的视频会议上，OPEC+主要成员国就11月份维持石油产量配额不变达成原则性协议。与此同时，国际油价期货正逼近每桶100美元关口，柴油零售价格亦创下历史新高，七国集团（G7）已宣布释放紧急战略储备以应对市场压力。

此次按兵不动的背后，是中东持续冲突对OPEC+成员国产量造成的实质性冲击。伊朗战争已导致波斯湾地区大范围减产，沙特阿拉伯、伊拉克、科威特等主要成员国的实际产量仍显著低于冲突爆发前水平，使得该组织此前的任何配额调整在实际效果上均大打折扣。

原则协议已成，11月配额维持不变

由沙特阿拉伯和俄罗斯牵头的七国小组计划在11月维持产量目标不变，符合现行路线图安排。

OPEC+此前已发出信号，将在今年年底前暂停提高产量配额。

此前，该联盟在截至8月份的六个月内已连续达成数轮小幅增产协议。然而，由于伊朗战争对波斯湾产量的冲击，这些增产举措在很大程度上流于象征意义——其理论上的作用是逐步撤销2023年实施的减产措施，并为海湾成员国在冲突平息后扩大产量预留空间。

当前油市紧张态势已引发主要消费国警觉。随着中东冲突持续扰乱供应，国际油价期货重新向每桶100美元靠拢，柴油泵价亦触及历史高位，G7国家已相继宣布释放紧急战略储备，以期平抑市场波动、缓解通胀压力。

对投资者而言，油价能否突破100美元这一心理关口，将在很大程度上取决于中东局势的走向，以及OPEC+成员国实际产量能否随冲突缓和而逐步恢复。

下一关键节点：11月29日

部长级会议一过程较为复杂，其走向将在很大程度上取决于目前正在进行的成员国产能审计结果。

明年的整体产油政策将在11月29日举行的全体部长级会议上最终确定。在审计结果出炉、中东局势明朗化之前，OPEC+的政策立场预计仍将保持审慎观望。

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投行Needham分析师Laura Martin于10月2日发布研报指出，若将Meta的表外承诺计入企业价值（EV），其估值倍数将上调35%，股票对股东而言远比传统指标所呈现的更为昂贵。

Martin随后在CNBC公开表态："Meta表内债务和租赁合计约1000亿美元，表外负债高达6000亿美元。若不将这6000亿美元计入EV，你的估值就低了35%。"这一判断直接冲击市场对Meta的定价逻辑。

更值得关注的是，当Needham的方法被一致性地应用于Alphabet时，结论出现戏剧性反转：谷歌的调整后EV/FY27E收入倍数达到9.0倍，高于Meta的8.3倍——这意味着在表外负债充分披露后，谷歌反而成为估值更贵的那家公司。与此同时，Meta在7月单月新增约680亿美元数据中心租约，表外义务的扩张速度仍在加速，市场对这一隐性杠杆的定价是否充分，已成为超大规模科技股投资者无法回避的核心问题。

Meta表内外负债的5.6倍差距

Needham的分析框架从会计基本原则出发。该行认为，"股权价值是偿还债务及其他合同义务后归属于股东的剩余价值"，因此无论会计处理方式如何，不断攀升的义务和承诺都构成股价上行的阻力，理应纳入EV计算。

具体到Meta，截至2026年6月底，其表内债务和租赁合计约1120亿美元，而两项表外负债合计约6280亿美元，两者之比高达5.6倍——即Meta账面上每披露1美元杠杆，脚注里还藏着5.60美元。

这两项表外负债的构成，在Meta二季度10-Q报告脚注9中有明确披露：其一，尚未开始执行的经营性和融资性租赁义务约2790亿美元，涉及数据中心、托管设施及部分网络基础设施，租期从2026年延伸至2036年，最长达30年；其二，不可撤销的合同承诺约3493亿美元，主要涉及第三方云容量安排、服务器及网络基础设施投资、数据中心建设以及Reality Labs消费硬件产品，其中2026年和2027年分别到期约535亿美元和817亿美元。此外，Meta还有最高147亿美元的云容量或有采购义务。

将上述表外负债纳入EV后，Meta的EV/FY27E收入倍数从6.15倍升至8.32倍，升幅35%。

AI基础设施承诺的加速节奏

上述数字尚未反映最新动态。Meta在二季度10-Q中披露，2026年7月——即季度结束后——公司又新签了约680亿美元的数据中心租赁义务。

这一数字意味着，仅在一个月内，Meta新增的租赁承诺就相当于其6月底全部表内债务（约840亿美元）的约80%，同时令"尚未开始执行"的租赁义务桶在三季度尚未结束前便扩大逾10%。Needham据此判断，Meta表外义务在三季度呈现"快速增长"态势。

据高盛信贷策略师Amanda Lynam于8月发布的研究，截至二季度财报季，超大规模科技公司合计追踪到1.5万亿美元的租赁承诺，其中1.0万亿美元来自尚未开始执行的租约。由于美国GAAP租赁会计准则的特殊处理，这部分"未开始"的租赁承诺并不体现在财务报表中，但将在未来数年内形成实际支付义务。Lynam指出，这一处理方式"可能低估杠杆水平和未来流动性需求"，并预计"AI相关发行人将持续承受额外的利差风险溢价"。

摩根士丹利会计团队（Todd Castagno等人）在8月底将统计范围扩展至英伟达、博通及各类担保和兜底安排，得出超过3.1万亿美元的表外承诺总量。据ZeroHedge追踪，截至9月30日，超大规模科技公司表外负债已达3.8万亿美元，较6月底增加约7000亿美元。

谷歌才是"更贵"的那家：Needham方法论的一致性修正

Needham原始研报存在一处值得关注的方法论缺陷：其表格对亚马逊和谷歌母公司Alphabet的"不可撤销合同承诺"均计为零，但两家公司的财报披露并非如此。

Alphabet二季度10-Q披露了7070亿美元的长期采购承诺——这与摩根士丹利所采用的数字一致；亚马逊则披露了1300亿美元的无条件采购义务。这些承诺与Needham为Meta计入的属于同一性质。

将Needham的方法一致性地应用于三家公司后，结论发生显著变化：

• Alphabet：EV上调幅度从Needham原报的3%扩大至21%，调整后EV/FY27E收入倍数升至9.0倍，高于Meta的8.3倍；

• 亚马逊：EV上调幅度从9%扩大至14%；

• Meta：若进一步纳入7月680亿美元新增租约、Hyperion和El Paso数据中心项目的担保敞口（分别约460亿美元和130亿美元最大损失敞口）以及147亿美元或有云采购义务，实际调整幅度约达42%。

换言之，Meta的表外杠杆相对规模仍为三者中最高，Needham的核心判断成立；但"35%对3%"的原始对比严重低估了谷歌的表外负债规模。在充分调整后，谷歌在EV/收入倍数上反而成为估值更高的标的。

市场是否已定价这一隐性杠杆？

支持者认为，采购承诺并非传统意义上的债务——它们是Meta预期能够转化为收入的服务器、云容量和芯片合同。信用评级机构通常将租赁负债视同债务处理，但对采购义务一般不作同等对待。此外，Meta披露的6280亿美元表外负债为未折现数字，若按现值计算，EV冲击将有所收窄。

然而，反驳同样有力。摩根士丹利明确警示："这些合同在供应紧张时具有战略价值，但若供需提前恢复正常，企业可能不得不为过剩产能买单，或尝试重新谈判条款。"换言之，采购承诺"不是债务"的前提，是企业始终需要所承诺购买的东西。

自由现金流已经开始显现压力。据摩根士丹利，亚马逊和谷歌的自由现金流在二季度已转为负值，Meta预计下一季度也将步入负值区间。

在债券市场，高盛数据显示，超大规模科技公司今年债券发行规模已达2500亿美元，相比2024年的不足200亿美元大幅跃升；2027年预测发行量为4200亿美元，且该预测尚未包含特殊目的载体（SPV）发行的数据中心融资——而这正是摩根士丹利所指出的、当前表外结构的核心组成部分。

Needham对Meta维持"持有"评级，其担忧不仅限于会计层面。Laura Martin指出，Meta同时推进定制芯片、数据中心、企业AI、商业智能体、模型API、算力销售、智能眼镜等多条战线，"管理层注意力、工程人才和股东资本分散于过多方向"，在6280亿美元承诺的背景下，容错空间已大幅收窄。

Meta三季度10-Q预计于10月底发布。在7月680亿美元新增租约已成定局的情况下，那份脚注的走向，市场已然心知肚明。

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本周二，马克·扎克伯格、埃隆·马斯克、Anthropic首席执行官Dario Amodei、英伟达CEO Jensen Huang、谷歌CEO Sundar Pichai、OpenAI总裁Greg Brockman等AI领域头部人物齐聚白宫，就AI安全与数据中心建设展开会谈。峰会最终促成一份由各方签署的自愿性承诺协议，特朗普将其定性为具有"道德约束力"的协议。峰会结束后的媒体见面环节被广泛传播，网络上随即掀起一轮对各位亿万富翁肢体语言与相互关系的密集解读。

这场权力场域中的微妙互动，折射出AI行业与华盛顿政治之间日趋复杂的生态。与会者之间的关系横跨敌对、竞争、结盟与合作多个维度，且这些标签并不互斥。

扎克伯格：最接近权力核心

行为科学家、肢体语言权威Abbie Maroño在接受The Information采访时指出，扎克伯格在此次峰会上展现出最为突出的权力感。

Maroño表示，扎克伯格在峰会期间大部分时间站在特朗普身旁，举止从容，毫无刻意表现的痕迹。"他实际上散发出一种权力感。他站在一个巨大的权力来源旁边，却显得非常自在。"她特别注意到两人之间的一个细节：当扎克伯格向特朗普方向迈步时，特朗普随之后退并转身面向他。"这是一种无声的默契——表明马克确实拥有权力，而特朗普非常尊重有权力的人。"

Maroño进一步分析称，扎克伯格的表达方式不夸张，声音沉稳，目光自然流动，既不低垂也不游移，且他的每一句话都能获得特朗普的点头认同。"有一种感觉，他与特朗普完全处于同一频道。"

Amodei：自信姿态难掩内在焦虑

Dario Amodei在此次峰会上获得了最多的发言时间，但Maroño的观察却揭示出一种截然不同的内在状态。

"他很活跃，大量使用手势，展现出许多我们通常认为与自信相关的行为。然而有趣的是，他整体的气场却在不断泄露不适感——他在努力表现自信的同时，又散发出焦虑。

"Maroño指出，过度夸张的手势并非真正自信的表现，"自信是流畅的"，而Amodei的动作节奏过快，像是在脑海中不断提醒自己"用手势，用手势"。在短暂停顿时，他会将双手握在一起，这是一种典型的自我安抚行为。

峰会上还有一个细节引发关注。特朗普在介绍Amodei时说了一句"他说的都没问题"。Maroño对此给出了不同寻常的解读："这是特朗普在提醒Amodei，他之所以能在这里发言，是因为特朗普允许他这样做。这是一种权力宣示——'你跟我站在一起，你就没问题；但不要越界。'"

马斯克：刻意保持距离

与扎克伯格的积极靠近形成鲜明对比的，是马斯克在峰会上的疏离姿态。

Maroño观察到，马斯克大部分时间双臂交叉，站在人群边缘，肢体移动明显少于其他与会者，发言也相对稀少。她认为，交叉双臂在此处并非防御性信号，而更多体现出一种"社交疏离与旁观者心态"。

更值得关注的是，当特朗普发言时，马斯克并未像其他人那样将身体转向特朗普。"当权威人物发言时，人们通常会朝向他们，这是表达尊重的方式。我不认为他是在刻意不尊重，但他表现出的尊重程度明显低于其他人。"Maroño表示，这一细节清晰地映射出马斯克与特朗普之间关系的"波折本质"。

自愿承诺：行业自律还是自我监管？

此次峰会的实质性成果，是一份由各大AI公司签署的自愿性承诺协议，内容涵盖AI安全与数据中心建设等议题。特朗普将其定性为"具有道德约束力"的协议。

然而，这份协议的约束力本身即存在争议。The Information的报道将其比作"让操场上的孩子们自我管理"——在缺乏外部强制机制的情况下，行业自律能走多远，仍是一个开放性问题。

峰会的另一层意义在于，它将AI行业与华盛顿政治之间的权力互动以罕见的公开方式呈现出来。与会者之间的关系错综复杂，敌对、竞争、结盟与合作并存，而这些关系将在很大程度上影响未来AI监管政策的走向。

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10月2日知名风投a16z播客访谈节目中，主持人Elena Burger与a16z合伙人Seema Amble，以及企业AI采购智能体初创公司Lio的联合创始人兼CEO Vladimir Keil，就AI应用公司如何对抗传统软件巨头、AI智能体在真实商业环境中的渗透路径及财务回报等市场核心关注点展开了深度对话。

（左：a16z Fintech团队合伙人Seema Amble；中：a16z Enterprise团队投资人Elena Burger；右：AI采购多智能体Lio公司CEO Vladimir Keil。）

a16z合伙人Seema Amble表示，传统软件巨头受限于其系统记录的边界，叠加内部团队利益冲突，难以真正推进至更高阶的自主判断型AI代理，这恰恰是AI原生创业公司的核心机会所在。

她指出，赢得终局的关键在于"拥有端到端流程"，而非仅在现有工作流中嵌入一个聊天机器人。

Vladimir Keil则认为，企业采购流程中，约80%的实质性工作发生在ERP等系统记录之外，而正是这一盲区，令传统软件供应商难以凭借"在现有系统上叠加AI模型"的方式完成真正的端到端自动化。

Vladimir Keil表示，若采购经理漏看一枚零部件的交货延误通知，可能造成数亿美元的项目损失，而Lio的多智能体系统正是针对此类高风险场景而设计。

在企业采购这一极度传统的万亿级市场中，这种“端到端”的痛点尤为明显。市场往往只关注最终在ERP系统中呈现的采购价格，却忽略了背后的巨大摩擦成本。

Lio CEO Vladimir Keil一针见血地指出：

你会在ERP系统中看到购买铝材花费了8000美元，但你看不见这背后可能发生的30次利益相关者会议、500封电子邮件以及20个Excel表格。绝大多数的采购工作，实际上发生在这个ERP或任何记录系统之外。

在构建飞机、数据中心等大型复杂项目中，供应链的微小摩擦可能带来灾难性的财务后果。Vladimir表示：

如果有一个特定零件晚到两周，这可能会造成数亿美元的损失并拖延整个项目。而这可能仅仅是因为采购经理错过了Outlook或Gmail中500封邮件里的一封确认信。

传统系统只能记录“下周三到货”的日期，却无法像AI Agent那样去判断这背后是否潜藏着上亿美元的违约风险并主动干预。

如果说一年前市场的热点还是挂在软件之上的“聊天机器人”，那么现在的市场焦点已经转移到了具备自主决策能力的Agent。Seema将当前的Agent划分为四个阶段：检索代理（Retrieval）、流程代理（Process）、政策代理（Policy）和主导代理（Principal）。

除了提升效率，市场最关注的是AI应用能否直接改善企业的损益表。在这场访谈中，Vladimir揭示了AI Agent带来的增量业务想象空间：处理那些企业由于人力受限而从未去谈判的支出。

Vladimir透露：

没有Agent之前，企业根本不在乎5万美元以下的采购。这也是给其他初创公司的一个‘黑客技巧’——如果你给大企业发送一张4万美元的账单，他们可能根本不会跟你还价，因为他们没有人力容量去这么做。

Vladimir进一步指出：

但有了Lio的Agent，我们将与你进行自动谈判。对于企业来说，拥有一个甚至不太完美的谈判Agent的风险几乎为零，因为这总比完全不谈判要好。

在宏观财务视角下，这种积少成多的降本将爆发出惊人的杠杆效应。

Vladimir用了一组极具冲击力的数据来向投资者说明采购AI的商业价值：

在当前的竞争格局下，你想提高1%的利润率，你需要增加10%的营收。所以，如果你能通过AI实现仅仅1%的采购降本，这在损益表上的结果，就等同于你需要费力增加10%的销售额。这是极其重要的。

面对涉及大量资金的商业谈判，企业如何敢把权利交给AI？Vladimir直言：

没有人第一天就会建立并使用完全自主的谈判Agent。因为他们从第一天起就不会信任我们，也不会信任这项技术。

Lio的做法是采用“人机协同（Human-in-the-loop）”模式，通过处理1万美元、2万美元的谈判来吸收反馈，逐渐赢得客户信任。

具体而言，AI代理在每一轮谈判中生成建议，由人工审核确认后再执行。这一过程持续为系统提供反馈和学习数据，使代理逐步积累特定企业的流程偏好与决策边界。

随着信任积累，客户开始将自主谈判授权范围从数千美元扩展至数万、乃至数十万美元规模的采购。

对于战略性更强的直接采购，例如金额高达数亿美元的长期供应商合同，Lio则在系统中始终保留专业工程师的介入节点。

代理可在多小时的谈判准备过程中实时整合铝指数、油价走势等外部数据，并在谈判桌上为人类谈判者即时推送洞察：

对方说油价上涨了10%，因此要求提价10%，但系统会立即弹出提示：该零部件中油性原料占比仅30%，因此实际合理涨幅约为4%。

播客全文对话如下：

Vladimir Keil

如果你要制造一架飞机，就需要从数千家供应商处采购物料。假设有人发来一封邮件说："抱歉，这个零件要推迟两周到货。"如果采购人员漏掉了这封邮件，损失可能高达数亿美元。

Seema Amble

采购业务在历史上可能更像一个相对封闭的模块，但现在它已经延伸到法务、财务，以及众多不同的软件系统和相关人员。对于AI原生初创公司来说，机会在于：我们要掌控整个端到端的业务流程。

Vladimir Keil

没有哪家企业会从第一天起就部署完全自主的谈判代理。为什么？因为他们一开始既不信任我们，也不信任这项技术。正是通过"人在环路"的方式，我们不断地用反馈和经验来训练代理，慢慢地，他们开始信任我们处理1万美元的谈判、2万美元的谈判，乃至10万美元的谈判。

Elena Burger

当你思考一家具有持久生命力的垂直AI公司应该是什么样子时，你会关注哪些特质？

Seema Amble

很难预测未来的护城河。如果回望历史上那些最优秀的企业在早期阶段的状态……

欢迎回到a16z播客。

Elena Burger

我是Elena Burger，今天我邀请到了两位嘉宾：a16z的合伙人Seema Amble，以及Lio的联合创始人兼CEO Vlad Keil。Lio是一家专为企业采购构建AI代理的公司。

Seema，你最近写了一篇题为《巨头们来了》的文章，文章提出了一个几乎所有AI应用公司都面临的核心问题：如果一家成熟的软件厂商已经拥有客户、数据，并且模型可以在其工具体系内运行，那么初创公司的优势在哪里？

Vlad今天也在场，他能帮助我们更好地理解初创公司的优势所在。我觉得，一个好的切入点是分别来看支持巨头和反对巨头的理由。如果一家公司已经能够将有能力的AI代理接入自己现有的软件，那么另一款应用还有什么用武之地？

Seema Amble

好的，让我先稍作铺垫。过去我们的思维框架是：市场上有巨头，也有初创公司，两者之间是分发能力与创新能力之争——借用我的合伙人Alex Rampall的话来说。

但现在出现了第三种力量，也就是你所指出的：巨头可以在自身系统上叠加一个大模型，从而成为市场上更强劲的竞争对手。比如Salesforce推出了Agentforce，将云服务与Salesforce整合在一起，加上他们已有的数据积累，以及员工早已习惯的产品界面——那么，为什么还需要另一款产品？

我坚定地认为，AI原生初创公司依然有其存在的价值。核心原因在于：传统巨头受限于自身的系统记录，他们拥有的只是那套记录，无法完成端到端的完整任务。

让我举个具体例子。假设有一位客户打来电话，说自己在取消订阅之后仍然被扣款。要解决这个问题，不能只是让客户在聊天框里说"我被多收费了"然后给一个回复，还必须涉及账单系统、完整的对话历史记录，以及合同内容。这不是一个系统记录能覆盖的，而是围绕该客户的全量知识和所有关联信息——这些是单一系统记录无法触达的。

而AI原生初创公司的机会，正在于声明：我们要掌控整个端到端流程。这可以是法律领域，比如从立案一直到庭审的全流程管理，也可以是采购领域。核心理念在于：拥有端到端的完整工作。

Elena Burger

Vlad，能具体说说在采购场景中，这一点是如何体现的吗？现有的巨头加上一个模型，为什么还不够？你在合作的企业中观察到了哪些情况？

Vladimir Keil

当然。说到采购，大多数人可能首先想到的是价格——最终谈下来的价格是多少。而且记录下来的结果看起来总是非常简单，比如就是一个"8000美元"。

这和销售端其实是一样的。就算我去找Seema说，"嘿，我们和另一家企业签了合同，你看这份合同签字就行"，从表面上看非常简单，但Seema看不到背后的全部工作——大概有30次利益相关方会议、500封邮件、20张Excel表格。采购端也是如此。你在ERP系统里看到的只是"铝材：8000美元"，但你看不到的是：供应商曾经反价要1万美元；成本工程师花了3周时间，跑了无数张Excel表格和3D建模，才算出零件的成本。

所以，采购中绝大多数的工作实际上发生在ERP或任何系统记录之外。

Elena Burger

可以想象，在你描述的这个工作流程中，各类代理能够完成大量不同类型的任务。我觉得这正好引出下一个问题：一年前，大多数巨头发布的还只是聊天机器人，那基本上是他们能给出的全部了。但Seema，在你那篇文章里，你梳理了四种不同类型的代理：检索代理、流程代理、策略代理和主代理。能带我们逐一了解这四类代理，并解释它们在所需判断层次上有何不同吗？

Seema Amble

好的。大概一年前，我做了一个表情包，叫"给聊天机器人贴标签的策略"——意思是，各大巨头基本上都只是在系统记录上搭了一个聊天机器人，用来检索信息或做一些简单分析。这正好对应第一类：检索代理。

让我用一个客户支持的例子，来依次说明检索代理、流程代理、策略代理和主代理各自是什么。

假设你是一位客户，服务发生了中断，你打电话来说，"我要申请赔偿"。

检索代理（巨头可能已有的）：可以查出合同条款是什么，确认是否确实发生了中断，并核实相关信息。它从数据库中提取客户信息，然后将其汇总呈现。

流程代理是代理序列中的第二步：它可以根据政策手册自动走完信用审批流程，判断"根据我们的政策，服务在这段时间内中断，因此您有权获得赔偿"，并直接完成计费处理。整个过程无需判断，纯粹是流程执行。

策略代理则更进一步：它不只是执行流程，而是会做出判断。比如，"这次服务中断了20分钟，这已经足以被认定为重大中断事件"——这里它在运用判断力，因为并没有一个严格的定义标准。

主代理是最后一个阶段：它会进行权衡，比如"这次中断相当严重，为了维护客户关系，我们是否应该提供超出流程和策略要求之外的额外赔偿？"

这四个层次之所以重要，是因为大多数巨头即便在做，也还停留在第一层。现在他们最多是在营销上声称正在向流程代理和策略代理演进，也就是说具备更多的判断能力。但看看他们实际发布的产品——那些工作流代理帮你签文件、从转录内容中录入信息之类——本质上仍然局限在检索和少量流程层面，并没有真正进入判断层面。

当然，这背后有各种阻碍它们前进的结构性原因。一些巨头正在尝试与OpenAI、Anthropic等实验室合作，借助模型能力来补强自身，但总体而言，进展依然有限。

Elena Burger

你愿意说说为什么一些巨头会有所保留吗？

Seema Amble

好的。我想说，他们不是主动保留，而是被动受限——我相信他们都想全力推进，但大致有两个原因。

第一，他们拥有分发优势。他们有客户信任，能够以此为基础向客户销售更多产品。就拿Salesforce来说，当Agentforce发布时，客户很容易就接受了，尤其是几乎没有额外成本的情况下。所以他们有信任基础，有分发渠道，产品的开通也往往相当顺畅。

第二，他们面临严重的内部激励冲突。一旦开始开发更复杂的代理，就会与现有产品产生冲突——现有产品提供的是工作流，而新代理处理的是完整的工作结果。这是两种不同的产品，面向不同的购买方。比如，"端到端解决客服问题"和"为人工客服提供工作流支持"，这两者的买家是不同的。更何况这两个团队之间可能还存在内部竞争。从销售角度看，你到底在向客户卖什么？而且往往是经典的大公司病：两位VP分属不同部门，各自卖各自的产品，根本无法就激励机制和职责划分达成共识。这些都是巨头不可避免的结构性困境。

Elena Burger

说得很有道理。Vlad，在检索代理、流程代理、策略代理、主代理这个谱系上，Lio目前处于哪个位置？

Vladimir Keil

我们其实横跨了所有这些层次，具体取决于风险和复杂程度。有些场景我们已经实现了完全自主运行，有些场景则保留了"人在环路"——这取决于预算审批的规模、复杂性和风险高低。

回到Seema提到的信任问题——你说的是内部信任，但我认为还有一个外部信任的维度：如何说服客户从"只是检索一些信息、跑一跑流程"，跨越到"完全自主地做决策"？这不仅仅是产品层面的问题，更是人的问题。他们需要信任你。我们作为一家初创/成长期公司，必须去赢得这份信任。而巨头虽然已有信任基础，但这同时也意味着，如果他们过早发布、产品表现不佳，信任同样会被摧毁。这正是我们的机会所在。

有一件事让我们非常意外：流程代理对我们来说几乎成了一个"副线任务"。以发票流程为例——检索信息、跨文档匹配、将结果推送回SAP或Oracle，这是一个非常清晰的流程。我们发现，这其实涵盖了100%的软件市场，也就是今天的发票软件都是这么做的，但它实际上只完成了整体任务的20%，因为剩下80%的问题是：发票有问题怎么办？出现不一致怎么办？如果不走理想路径，又该如何处理？

于是我们很快转向了下一个层次——异常处理。我们之所以能够说服客户，我觉得很大程度上是因为我们总是稍微走在曲线前面一点点。我们能够向客户描绘下一代代理的愿景，比如三年前，"从文档中检索信息"就已经足够令人惊叹了。我们把这个方案推介给客户，发现这是他们真正在意的真实问题、真实使用场景，然后我们能够在几周内将其落地投产。现在，我们正在用同样的方式，把流程代理、完全自主代理、长时运行代理一一推进。

Seema Amble

关于信任，有一个有趣的角度：内部信任与外部信任。客户需要信任采购软件并将其用于内部流程，这是一层。但我们第一次见到Vlad时，有一件事特别令人印象深刻——他们不仅在处理内部流程，还在进行谈判。这意味着你需要信任Lio代理去与第三方直接交互，这是另一层。

当然，很多人被巨头过去言过其实的营销伤过，但撇开这点不说，Vlad，我很想听听你是怎么说服客户，让他们信任一个AI代理来主导谈判的？

Elena Burger

对，在谈这个问题时，你也可以顺带描述一下采购工作的全貌：你们的客户是谁？他们过去用的是什么样的系统？

Vladimir Keil

说到采购，人们可能只想到"买东西"，就像B2C那样。但实际上，这是一个运转整个经济体系的复杂过程，涉及大量利益相关方、众多部门——法务、成本工程、采购、财务，所有人都要参与进来，共同做出这些决策。

至于我们如何赢得客户的信任，核心还是我之前说的：我们总是略微走在时代前面。

我们在ChatGPT发布之前就开始了——事实上，我们比ChatGPT发布早了几周就启动了，所以早早把握住了技术浪潮。当行业炒作期来临时，我们已经能够向企业客户展示切实可行的方案，迅速验证使用场景，快速落地投产。

当然，这里还有人的因素——信任是建立在你真正能交付承诺的基础上的。但从产品层面来说，我们设计了一套渐进式的信任建立机制，核心就是"人在环路"的邮件审批流程。没有哪家企业会在第一天就部署完全自主的谈判代理——因为他们既不信任我们，也不信任这项技术。所以我们提供了一个非常自然的切入点：人在环路。

这对我们也极为有价值。我们或许拥有理论上的"完美谈判代理"，但我们并不了解某家财富10强企业的具体运作方式。通过"人在环路"的机制，客户的反馈和经验不断地输入到我们的代理中，让它持续学习。慢慢地，他们开始信任代理处理1万美元的谈判，然后是2万美元、10万美元。

对于涉及数百万美元的长周期谈判——比如分析复杂3D模型和技术图纸——我们则始终有专家在环路中。代理运行数小时后，我们会向成本工程师请求反馈，然后再进行下一步。这是有意为之的设计。

Seema Amble

在谈判这一侧，你具体在哪些环节放入人工介入？你提到了成本工程师，但在来回磋商的过程中，人工介入是主要围绕成本工程这类数据，还是还有其他方面？

Vladimir Keil

这同样取决于谈判的层级。有一类谈判，是企业以前根本没有精力去做的——通过部署代理，他们可以捕获那些过去完全忽视的节省空间。比如以前低于5万美元的采购根本没人去谈，因为根本没有处理能力。

这里有个对其他初创公司也许有用的发现：你可以给一家大企业开一张4万美元的发票，他们很可能不会谈判，因为他们没有处理这个的流程——除非他们有Lio代理，那我们就会来跟你谈。在此之前，他们通常直接付款。而在这类情况下，不谈判的风险几乎为零——就算谈判结果不够完美，也总比什么都不做强。

但话说回来，商业关系并不总是只关乎成本。有些供应商关系的价值并不在于采购金额的大小——比如播客录制服务，可能只占支出的极小一部分，但你需要维护与供应商的长期合作关系，因为他们了解你的工作方式，无法随意替换。

在这类情况下，我们设计了有人介入的方案：采购人员关注关系维护，关注沟通的语气和方式，同时大部分流程仍然是自主运行的。

另一类谈判则始终要有人在环路中参与。谈判不只是关于价格，还涉及合同条款设计（法务）、付款条件设计（财务），以及成本结构（成本工程）、商务条件（采购）。这些都是经过专业训练的后台人员，他们拥有针对特定流程、特定公司、特定行业的深度专业知识，正是他们的洞见在持续喂养Lio的长时运行代理。

Seema Amble

这又回到了我之前说的：采购业务在历史上可能更像一个相对封闭的模块，但现在它延伸到了法务、财务，以及众多不同的软件系统和人员——既有专家，也有通才。

Elena Burger

我们能不能把这些落到一个具体的垂直行业上？比如，我是一家无人机制造商，或者类人机器人制造商，我需要采购多少零部件、对接多少工厂、涉及多少供应商？Vlad，你可以选一个你们正在服务的、正在用Lio管理这种复杂性的垂直行业，带我们走一遍他们的实际体验吗？我觉得这样能让整个画面更加具体。

Vladimir Keil

我们在Lio谈到采购时，并不是在谈笔记本电脑和铅笔——那些问题我们三年前就解决了。我们谈的是制造飞机、机器人、无人机，乃至我们今天正在讨论的AI——因为AI也需要被建造出来，而建造意味着采购。建一座数据中心，需要采购无数组件。

即便是极小的摩擦，也可能带来极大的连锁影响。比如，在一个大型项目——建造一座数据中心或一架飞机的过程中，某一个特定零件推迟两周到货，可能就会造成数亿美元的损失，并导致整个项目延期。

所有这些决策都需要被统筹协调。你要弄清楚需要什么、应该和哪些供应商合作、谁是最合适的供应商。但一旦这些决定做出之后，背后还有大量的运营性后台工作。听起来可能无聊，但"运营"意味着：有人给你发了一封邮件说"抱歉，这个零件要晚两周到"——这不过是采购经理收件箱里500封邮件中的一封。一旦漏掉，就是数亿美元的损失。

更大的问题在于，ERP系统里存储的只是一个日期变更，看起来微不足道，但背后可能意味着一亿美元的损失。我们的代理每天在做的，不只是检索这条信息，而是判断：这会带来影响吗？影响有多大？我们该如何应对？

Elena Burger

当你们深度嵌入物理世界的供应链时，哪些问题可以介入，哪些是无能为力的？比如一批货在海上出了事，或者某条海峡关闭了——有些事情你能做，有些事情你无法改变，边界在哪里？

Vladimir Keil

本质上，这是一个概率问题。你确实无法改变已经发生的损失。但如果你掌握足够的上下文信息，你可以提前预测——比如，某个供应商的货物有20%的损耗率，另一个只有1%。20%损耗率的那家可能价格是另一家的十分之一，但对于某个特定场景，多付10倍的价钱换取更高的到货可靠性，在商业上完全合理。

这背后的威力在于：你掌握的不只是企业内部的上下文，还有外部世界的信息——市场新闻、供需双方的动态，甚至预测市场上对某类中断的概率判断。把这些信息综合起来，可以做出远比人工判断更精准的决策。

从长远来看，我认为并没有无法克服的限制，只是目前对不同类型问题的预测概率各有差异。我们正在构建的，不只是企业内部的采购自动化，而是更宏观的——企业之间、买卖双方之间的协作方式。

Elena Burger

你把Lio描述为一个多代理系统。能具体说说各个代理分别在做什么吗？

Vladimir Keil

一方面，Lio的代理横跨Seema文章中提到的所有四个类别，根据风险和复杂程度来选择使用。

另一方面，要完成一项端到端的工作，各代理之间需要共享信息，并按照特定的顺序协同运作。当我们说"多代理系统"时，本质上就是这个意思。

因为一个人类层面的任务，可能涉及八个利益相关方、三个部门、五套软件工具，我们需要覆盖所有这些，才能真正完成端到端的工作。这些代理必须相互通信，只有多代理系统才能做到这一点。

我们最初是从检索型、类副驾驶的方式起步的，然后发展到单代理，但很快就发现不够用——哪怕是一次谈判，也必须有合同代理、新闻分析代理等协同参与，才能完成完整的工作。这就是我们对多代理系统的定义。

Seema Amble

那就具体说说：假设波音需要采购一颗螺栓，这个采购流程具体是怎样的？Lio在哪些环节介入？

Vladimir Keil

采购螺栓，实际上正是我们可以完全自主运行的场景之一，正是通过多代理系统来实现的。

整个流程从需求的产生开始，而这一步本身就已经相当复杂。想象一位在工地上的工人，他可能每两周才打开一次笔记本电脑，却被要求用SAP或其他ERP系统来提交需求申请。这本身就是巨大的摩擦。

我们把这一步做得极其简单：拍一张照，或者上传零件编号和Excel表格，就这么多。采购系统里那些复杂的概念——类别、总账科目、框架合同，没有人在乎，采购部门以外的人不应该需要了解这些。

接下来，我们的代理开始接管：检查库存，询问其他工厂是否可以内部调拨；如果不行，则由采购代理查询是否有内部或外部供应商；然后由另一个代理起草询价单（RFQ）并通过邮件发出；之后大量回复涌入——有些内容全在邮件正文里，有些是PDF，有些是Excel，格式各异。我们检索这些信息，然后进入下一步：根据价格基准判断是否有谈判空间。如果有，则由代理决定下一步策略——可能是由人工参与的战略谈判，可能是完全自主谈判，也可能是电子竞价。由对应的专门代理来执行，然后完成后续的订单确认、物流跟踪、发票处理，整个流程全程自主运行。

当然，这只是间接采购的场景——螺栓和类似的标准件。在直接采购领域，情况更加复杂，也是我们同样在深耕的领域。

Elena Burger

什么是直接采购？

Vladimir Keil

让我先把间接采购和直接采购的区别梳理清楚。

我刚才描述的那类场景，核心目标是自动化——完全自主地运行采购流程，并在过程中持续挖掘节省空间。

我们看待这类场景的方式是：找到那些每天要重复做一千次、但理想状态是一次都不用做的事；同时也要找到那些目前做零次、但如果一天能做一千次就会对企业损益表产生巨大影响的事——比如对从未谈判过的支出发起自主谈判。

间接采购包括：MRO耗材、工厂建设、螺栓等标准件，以及笔记本电脑、铅笔、营销服务，比如搭建播客录音室——这些都属于间接采购。

直接采购则不同。当你在制造一架飞机时，你需要的是那些真正构成飞机的核心零部件，来自数百家战略性供应商。这里谈的不是5万个供应商，而是100到2000个供应商，每一家都可能涉及10亿美元量级的采购金额。

在这个场景下，你不会想要完全自主谈判。你需要一场持续三个月的深度准备——你要查铝材指数、油价走势，分析价格变化，工程师要逐一核查技术图纸和零部件质量。这才是部署AI代理真正令人兴奋的场景。

Elena Burger

在这类场景中，我猜大概是专家工程师和采购人员在前台，代理在后台？还是说，代理实际上是坐在谈判桌旁边，真的在和对方握手？代理是更像后台支持，还是已经走到了前台？

Vladimir Keil

目前大多数情况下仍然是后台。那些复杂的千万级谈判，90%的工作都是准备阶段，最终呈现在系统记录里的结果——比如从10亿压到9亿——背后是三个月的准备工作和10个人全时投入。这些工作确实发生在幕后。

但我们也有一些场景是在实时介入的。设想一下，我们现在正在进行一场谈判，我已经做好了完整的准备，就像现在手边有这些讨论提纲一样。如果在谈判进行中，我的屏幕上实时弹出提示："油价上涨了10%，因此对方要求涨价10%"，而系统立即给出分析："油价确实上涨了10%，但该零件的油料成本占比只有30%，因此你最多只需接受4%的涨价，而不是10%。"这类实时辅助场景，同样令人兴奋。

Elena Burger

我们知道Harvey和Decagon这样的公司正在深度微调模型。Lio使用哪些底层模型？你们如何看待微调和RAG？

Vladimir Keil

我们使用来自多家提供商的多种模型，我们将这些通用模型视为一种商品——读取PDF、生成Excel，这类任务它们完全胜任。

但我们也相信，对于某些特定场景，通过将基础模型与RAG结合，有可能将完成度推到接近100%。然而，也有一些场景，即便你有最好的基础模型、最好的RAG，也只能达到80%的性能上限。

一个典型例子是成本工程师做的事情：分析技术图纸，然后判断"这个零件应该成本多少"——这叫做"应成本建模"（Should Cost Modeling）。我们认为，通过对模型进行微调，完全有可能突破这个80%的天花板，达到200%的水平。

另一个例子是价格基准化。理想状态下，你只需把一份报价单拖拽进来，系统就能立即给出精确的市场参考价。但问题是，这些信息不是公开数据，而是散落在各企业内部、甚至跨企业的私有数据中，通用模型无法训练于此。

我们的思路是：不只是训练一个传统的大语言模型，而是更像Jef这类新型模型——输入是文本数据，但输出是一个结果，比如直接给出最合理的价格。RAG无法做到这一点，因为价格判断本质上是一种难以言表的"直觉"。就像问两个人同样的工作，BCG报价和麦肯锡报价可能相差10倍，但有经验的采购经理一眼就能感觉出哪个合理——这种判断很难被显式规则化，却可以通过结果导向的训练来学习。

这就是我们在价格基准化和应成本建模上看到的机会：不是训练传统大语言模型，而是训练以结果为输出的专用模型。

Elena Burger

Seema，我们稍微聊了一些关于实验室正在深入行业应用的话题。当你思考一家具有持久生命力的垂直AI公司应该是什么样子时，你会关注哪些特质？

Seema Amble

其中一个关键是掌控端到端的工作——也就是我们一直在讨论的——同时构建起数据资产，并实现此前从未有人做过的事情。

关于"护城河"，坦率说，很难预判未来的护城河到底长什么样。回望所有最优秀企业的早期阶段，他们并没有在说"我要按这六个步骤走，然后就有护城河了"，而是在说："我正在赢得客户的信任，我在向他们销售更多，机会就在眼前。"

防御性和持久性，在我看来，很大程度上来源于：客户对你的依赖在加深，他们越来越离不开你，你承担的工作也越来越多。

举个例子：老一代CRM系统只是记录所有交易；新一代销售AI代理则真正接管了销售准备、对外触达、处理进线等大量工作。整个公司对这类产品的依赖，是走向护城河的重要信号。我们常说的粘性、网络效应，归根结底都源于这个最初的基础：客户真实的使用，以及产品的真实价值。

Elena Burger

Vlad，你有没有遇到过客户或潜在客户问你："为什么要买你们的产品？我为什么不能直接接一个模型自己来？或者用我现有的系统记录加上一个模型？"你怎么回答他们，怎么说服他们选择Lio？

Vladimir Keil

这是一个完全合理的问题。三年前我们最早的一个产品——把报价单里的信息录入SAP——技术上看似简单，但商业价值巨大，在采购圈子里广泛传播。

这个功能现在已经成了工程能力测试的题目，候选人有8个小时来完成它。我想说的是：我们当年花了一整个工程团队、几周时间打造的产品，现在的工程师8小时内就能复现。所以问题确实来了：既然8小时能搭出来，采购部门自己花两个月是不是也能做？

答案是：可以做，但只能做到70%的性能。问题在于，70%的性能并不等于70%的自动化。在很多场景下，70%的准确率意味着你仍然需要做100%的人工审核——因为70%的准确率不够，没人敢直接放行，反而可能比原来手工处理更麻烦。

Seema Amble

在Vlad说的基础上，补充两点。

第一，通用模型和GPT类产品的普及，从整体上是有益的。人们越来越愿意信任AI工具，这反过来也让他们更容易接受垂直领域的专业产品。这种熟悉感和信任感的提升，对整个市场都是好事。

第二，我几周前和一家财富500强企业的管理团队交谈，他们曾经试图自行构建一套内部催收工具。花了三四个月，最终发现：数据上下文不够、质量太差，录音和截图堆了一大堆却无法整合成一个可用的系统；然后还面临两套ERP并存、即将收购另一家公司又要更新所有映射关系的问题，每次异常处理的逻辑都得重新适配。他们最终意识到，内部自建不可行。

我们一再听到类似的故事：企业说要内建，然后发现这和历史上所有DIY尝试没有本质区别。大企业终究会认识到，自己的核心竞争力在别处，打造内部工具不是他们该做的事。

Vladimir Keil

这正是我想说的：他们或许能做到80%，但最后那20%才是关键，而那20%往往消耗了80%的资源。从上线到真正投产，需要的是完整的集成能力、记忆管理、工作流编排，有时还需要垂直领域的专有数据。

所以，对那些财富500强企业：你当然可以自建，但这意味着AI采购代理能力本身需要成为你的核心竞争力之一，你需要认真评估这是否值得你的成本投入。

Elena Burger

Vlad，你有没有看到供应商这一侧开始使用AI或代理？如果买方和卖方都全面AI化了，会发生什么？

Vladimir Keil

我们百分之百相信，未来交易双方都会部署代理，而且这非常合理。

但有趣的是，我们实际观察到的情况出乎意料。销售侧长期以来在技术采用上领先于采购侧，但我们在大型企业客户的供应商那里看到的情况并非如此——供应商们顶多是在用Granola这类会议工具，还远没有真正部署代理来自动化工作。

采购这件事本来不性感，销售才性感，但两者其实是一个流程的两端，采购就是对方的销售。

但现在，在那些大型工业企业中，采购方对供应商的话语权往往更强。比如典型的汽车行业，整车厂对零部件供应商有极强的话语权，能够规定他们用什么系统、什么质量标准、如何回应RFQ。

这就带来了一个机会：我们服务于采购方，而采购方可以要求供应商也使用Lio的代理系统，从而让双方都在同一个平台上实现协同自动化，掌控整个交易的两端。

Seema Amble

Elena，这让我想起我们今天早些时候聊到的：如何让对立双方在同一个平台上协作？这在法律领域也一样——两家律所代表利益对立的客户，但双方都能从共享信息中受益：最新草稿在哪里，哪些条款还开放讨论，哪些已经达成共识。这种协作追踪目前完全依赖人工，而这类协调工作完全可以交给代理来做。

Elena Burger

这很有意思——双方可能在以不同的速度演进，但最终，很可能他们都会在同一个平台上运作，实现真正意义上的高效协同。

Vladimir Keil

百分之百同意。我们前面也聊到过这个问题：如果双方都有谈判代理，价格博弈会不会变成零和游戏？但别忘了，价格只是最终结果，是数千个其他任务完成之后才出现的那一步。而在那数千个任务上，买卖双方的利益是一致的——销售希望流程越顺畅越好，买方希望产品尽快推向市场。回到建造飞机或数据中心的例子，没有人希望因为处理供应商回复就拖延六个月。

正是在这数千个共同利益的任务上，Lio可以同时服务买卖双方，帮助双方自动化完成这些工作。这才是最令人兴奋的地方。

Elena Burger

过去有一种逻辑是：不要把软件过度定制化给某一个特定客户。但现在，LLM和AI的出现让定制化的成本大幅降低，不再那么拖累业务扩展。你们有没有看到这种变化，对软件的终端买家来说意味着什么？

Seema Amble

总体而言，现在有大量"前沿部署"工作在进行，部分原因在于：了解当前客户的真实数据状态，比预测下一个客户的需求要难得多。我们整体上还处于部署的早期阶段，这也是为什么产品中仍然需要大量人工参与。

这恰恰也是巨头更难做到的事情——他们的产品反馈循环并不是为此而设计的：实施团队存在，但更多是事后补救，而不是真正融入产品迭代。

AI的美妙之处在于它会持续学习。随着时间推移，有了正确的学习循环和工作流，系统能够承担越来越复杂的任务。定制化本身也在逐渐自动化。我很好奇Vlad他们是怎么做的——很多我们的被投公司正在快速推进，让客户自己通过软件界面来控制定制化的参数和开关，而不再需要引入外部团队来做SAP实施。定制化最终将完全由软件驱动。

Vladimir Keil

这也是为什么Lio的团队结构中，85%的人是工程师。即便是那些没有工程师头衔的人，大多也有工程背景。我们不想变成一家咨询公司。

我们的目标是在间接采购和财务领域打造出最好的代理，但同时也必须面对现实：进入企业客户时，确实需要做前沿部署工作，因为每家企业都有自己流程上的细微差异。

我们的做法是：在产品层面尽量减少定制化的需要，同时提供大量自助服务能力。我们的前沿部署工程师的KPI，就是把自己的工作自动化掉——一旦实现了，就去承接下一个任务，然后再次自动化。这和Google的某些方法论很像。我们就是这么做的，也是我们持续追求的方向。

Elena Burger

最近有一个重要的行业活动——不是Dreamforce，而是Lio在纽约主办的"机器人与买家峰会"。能给我们讲讲现场的情况吗？买家们在兴奋什么、期待什么、问你们什么？

Vladimir Keil

这是我们第三次举办这个活动，地点就在纽约我们办公室附近，来了超过100位采购领域的高层——CPO、VP级别的决策者。我们每次都确保邀请的是真正有分量的人。

活动有两个突出的主题。

第一个主题，回顾过去二三十年，采购领域涌现出了五花八门的工具——在LinkedIn上你能找到各种采购技术全景图，能列出五六百个工具。但如果你真的去问采购从业者，他们几乎没有人喜欢使用这些工具。不只是他们自己：需求方讨厌和采购打交道，供应商讨厌和采购打交道，就连采购人员自己也不喜欢做采购。为什么会这样？因为那些工具只是把原来的流程做得更快一点，但从来没有真正改变人们的工作方式。他们实际上还是在邮件、Teams、Excel和PPT里工作，几乎没有任何AI化。

第二个主题，我们给与会者提供了一个跨部门的采购全景视角，不是聚焦在某个发票功能，而是从"有人需要某样东西，到最终拿到它"这整条链路——跨越间接采购、直接采购、物流、财务。我们把这些场景做得非常具象，搭建了实体展台，就像我们在纽约办公室里做的那样，让与会者可以真实地操作和体验每一个代理，而不只是看PPT。这是大家最喜欢的部分。

下一次活动预计会有700人参加，增长幅度非常惊人。

Seema Amble

采购人的狂欢节（笑）。

Elena Burger

对，下一次是在慕尼黑吧？

Vladimir Keil

是的，我们在欧洲做慕尼黑场，在美国做纽约场。

Elena Burger

好的，如果你在采购行业，你知道该去哪里找了。

Seema，我有个问题：你觉得是什么让人们开始对采购感到兴奋？是代理技术本身？是节省的时间？还是别的什么？采购一向是NPS极低、受人嫌弃的领域。我记得七八年前和一位做采购出身的人聊天，他说他很不喜欢谈论自己的产品，就在用Coupa，用得凑合，完全不想换，那是我做的最消极的一次客户访谈。究竟是什么能让这个领域真正让人兴奋起来？

Vladimir Keil

我觉得，这正是采购让我着迷的原因。驱动我们入局的，不是采购本身发生了什么，而是人们对它的反应。他们真的很挫败。这说明这是一个情绪高度介入的话题——明明是B2B SaaS，却有很强的情感张力。这是好事。

当你把"高情感""小众冷门"两件事叠加在一起，优势就显现了：因为长期缺乏突破，任何进步都很容易让人惊叹。这个领域真正的技术革命发生在20年前，之后也许只有界面变漂亮了一点点，再无其他。

而且采购还有一个容易被忽视的特点：它有巨大的商业影响力。表面上看像是成本中心，但实际上，采购降价1%，等同于多做10%的销售额才能带来的同等利润贡献。而且采购的影响不止于企业内部——它决定着数据中心如何建成、飞机如何制造、汽车如何产出、无人机如何飞起来。

"高情绪"+"长期停滞"+"巨大商业影响"叠加在一起，就是万亿美元级别的市场机会。当然，这个公式不只适用于采购，其他满足这三个条件的领域同样如此。

Elena Burger

Vlad，非常感谢你今天的分享，这次对话太有趣了！

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10月3日，据《华尔街日报》报道，美国国家情报总监Jay Clayton将出任"超级智能"工作组负责人，即特朗普口中的“AI沙皇”，实际上担任白宫的AI事务总协调人。

报道指出，工作组须在120天内就AI风险与机遇提交报告，并就联邦政府的职责边界提出建议。Clayton表示，若美国在AI领域落后于其他国家，将加剧已知及潜在风险。

工作组的工作或在报告完成后延续，或移交至相关政府机构执行。

工作组成员阵容显示出白宫对这一议题的高度重视。

美国副总统万斯、国防部长Pete Hegseth、财政部长贝森特、白宫幕僚长Susie Wiles及副幕僚长Richard Walters均列其中。

工作组设三位副主席，分工明确：

• 主管研究与工程的陆军次长Emil Michael负责协调AI企业；
• 人事管理局局长Scott Kupor负责对接关键基础设施运营商及其他行业利益相关方；
• 联邦贸易委员会主席Andrew Ferguson则主管消费者权益，覆盖儿童保护、隐私、言论自由、宗教自由及结社自由等领域。

外部顾问方面，风险投资人David Sacks及前国务卿Condoleezza Rice将就国家安全议题提供咨询。

据《华尔街日报》报道，工作组的工作思路是与AI企业合作识别风险，而非取代现有行业自律机制。

同时，工作组将审查现行法律框架及潜在的国会立法方向，并评估政府在处理数据泄露、网络攻击及AI模型"越狱"等安全警报方面的应对机制。

华尔街见闻提及，特朗普政府9月29日与Anthropic、谷歌、Meta、英伟达、OpenAI及XAI六家公司的首席执行官共同签署了一份名为《白宫超级智能协议：前沿责任联合承诺》的单页文件。

特朗普将其定性为"道德约束"，并表示该协议"在某种程度上如同一部宪法"，各方将通过内部管控、外部审计及董事会监督等四个层次的安全保障机制实现行业自律。

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据法国巴黎银行援引第三方数据，Muse自9月推出以来累计下载量已超过560万次，一度登顶苹果应用商店排行榜，上线初期在美国市场的下载表现甚至超过ChatGPT和Sora。然而，该行分析师Nick Jones指出，Muse的应用打开率目前虽已趋于稳定，但仍低于谷歌、ChatGPT、Instagram、WhatsApp及Facebook等成熟应用，表明产品尚未融入用户日常使用习惯。

法国巴黎银行维持对Meta的"跑赢大盘"评级，目标价885美元，但同时下调了对Muse长期变现能力的预期。Jones强调，Muse能否将初期热度转化为持续活跃度，以及如何构建可持续的商业模式，仍是投资者需要重点关注的核心问题。与此同时，OpenAI本周推出消费级AI智能体新产品Dots，消费级AI市场竞争格局正在加速演变。

社交生态助推下载，但打开率揭示留存瓶颈

Muse上线初期的下载数据亮眼，在很大程度上得益于Meta庞大的社交平台生态。

Jones表示，与需要从零建立用户基础的独立AI应用相比，Meta可借助Instagram、WhatsApp和Facebook的现有用户覆盖，为Muse提供天然的推广渠道，同时显著压低用户获取成本。这一分发优势使Muse在美国市场上线初期的下载量超过了ChatGPT和Sora。

值得注意的是，OpenAI旗下视频生成应用Sora曾在推出后迅速走红，但此后已被整合进ChatGPT，不再作为独立应用运营——这一先例提示市场，初期下载热度与产品长期生命力之间存在明显落差。

对于Muse而言，下载量的快速积累并未同步转化为高频使用。

Jones指出，Muse打开率低于多款主流应用的现状，意味着产品目前仍处于培养用户使用习惯的早期阶段，距离成为消费者日常频繁依赖的工具仍有距离。下一阶段的关键，将从推动下载量增长转向提升用户留存率、使用频率与长期参与度。

短期难撼垂直平台，功能完整性是核心差距

随着AI智能体逐步具备信息搜索、产品比较和执行交易等能力，外界开始讨论此类产品是否会对电商、旅游等垂直服务平台构成竞争威胁。法国巴黎银行对此持审慎立场。

Jones认为，考虑到Muse当前用户普及程度有限，且缺乏垂直平台所具备的直接商品或服务供给、完整交易体验以及客户服务能力，短期内难以对上述平台构成实质性冲击。专业电商或旅游平台通常不仅提供信息检索与推荐，还拥有商品库存、交易处理、订单管理及售后支持等完整体系——即便AI智能体能够帮助用户发现产品，也未必能够独立完成整个交易闭环。

Muse未来能否改变消费者的购物与服务使用习惯，仍取决于Meta能否持续完善相关功能，并扩大与外部商家的合作深度。

变现路径模糊，广告或成长期突破口

商业化路径是法国巴黎银行对Muse前景保持审慎的另一核心原因。

Jones分析指出，Muse现阶段主要通过向合作伙伴收取少量交易费用实现部分变现，同时采用免费基础服务与付费订阅相结合的模式——基础版本免费开放，高需求用户可按月付费获取更高使用额度。

这一定价策略有助于Meta在产品发展初期扩大用户规模、提升参与度，而非过早追求收入最大化。但Jones强调，Muse的长期变现能力仍是投资者面临的重要不确定性。

法国巴黎银行认为，凭借Meta在数字广告领域积累的深厚经验，随着Muse用户参与度持续提升，广告未来可能成为具有吸引力的商业化方向，使收入来源从订阅费和交易佣金逐步向广告业务延伸。然而，在用户使用习惯尚未完全建立的当下，上述商业模式能否形成可观收入，仍有待市场验证。

OpenAI Dots入场，消费级AI竞争多维升级

消费级AI智能体市场的竞争格局正在加速演变。Jones特别关注OpenAI本周推出的新产品Dots，认为其未来能够获得多大程度的用户认可，将是观察这一市场竞争走向的重要指标。与此同时，市场也在关注Alphabet等科技企业是否会推出具有竞争力的同类产品。

法国巴黎银行判断，随着越来越多企业探索利用AI完成复杂任务，消费级AI智能体市场的竞争将逐渐从模型性能扩展至产品体验、用户留存、服务整合和商业化能力等多个维度。

对于Meta而言，Instagram、WhatsApp和Facebook构成了重要的用户分发优势，但能否将这一先天优势持续转化为Muse的使用需求增长，仍需要更多时间与数据加以检验。

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美银股票衍生品团队在最新报告中指出，在注意力资源相对有限的市场环境下，宏观风险"难以与AI增长叙事争夺市场关注"。

AI带来的错失恐惧（FOMO）情绪推动投资者在每次下跌时积极抄底，形成所谓的"AI看跌期权"效应，有效压制了股市波动。

与此同时，Meta旗下AI智能助手Muse上周的强势亮相推动纳斯达克大涨逾3%，VIX指数仍处于相对温和水平，与债市的剧烈震荡形成鲜明反差。

（利率市场的波动明显大于美股）

美银认为，真正的尾部风险是若AI叙事出现"故障"，对增长前景的重新定价将使债市问题演变为全市场危机。在AI看跌期权失效后，所有其他风险都可能被"实质性放大"。

债市压力持续升级，收益率创数十年新高

美国债市正承受自去年2月份以来最为集中的抛售压力。

上周二的5年期美债标售以5.033%的收益率定价，这是2007年以来首次出现"5字头"，认购倍数创2018年以来最低，当日债市录得去年所谓“对等关税”以来最差单日表现。

次日，美债收益率沿整条曲线升至数十年高位，此后持续攀升。衡量美债波动率的MOVE指数突破100，通常而言，这一水平与股市动荡相关联。

（美债利率波动与美股走势背离）

美银全球金融压力指标（GFSI）同样印证了债市的紧张态势，上周从-0.10升至-0.05。欧元区和美元利率隐含波动率的压力涨幅位居所有子指标之首，变动幅度分别处于历史第97和第95百分位。

利率波动率目前是3月以来压力最高的跨资产波动率指标，取代了此前自去年11月起几乎持续占据首位的大宗商品波动率。信用市场也开始出现共振迹象，欧元区3年/5年信用曲线、美元投资级CDS及欧元区高收益CDS的压力涨幅均位于各自历史前十分位。

股债背离之谜：AI叙事提供"宏观对冲"

股市对上述信号几乎无动于衷。美银给出的解释是：在"注意力供给相对固定"的市场中，宏观风险正在与AI增长叙事争夺话语权，而后者目前占据绝对优势。

上周的具体催化剂是Meta推出的AI智能体助手Muse，其在各大应用商店迅速走红，推动纳斯达克单周涨幅超过3%。

美银还援引历史先例驳斥了"5%收益率必然终结牛市"的论断。上世纪90年代互联网泡沫期间，长端利率累计上行200个基点，美联储加息100个基点，但股市泡沫仍在持续膨胀。

美银股票策略师在另一份题为《困于5%世界》的报告中同样表示：

不认为5%的收益率是股市的必然丧钟。

该行认为，若要从根本上改变当前格局，需要收益率大幅进一步上升，或利率波动率大幅飙升，而这"可能需要政策制定者放弃干预"。

AI"看跌期权"失效的真实风险

美银真正担忧的方向并非"债市压垮股市"，而是反向传导：AI叙事一旦受挫，对增长前景的重新定价将使债市危机演变为全市场性危机。

报告原文指出：

AI繁荣所带来的长期增长与生产率潜力，在某种程度上如同一个'AI看跌期权'，充当了当前各类宏观风险的缓冲器。因此，AI叙事一旦出现滑落，与之相关的增长预期下修，可能进一步加剧宏观压力，并对美股形成实质性冲击。

这一逻辑也契合了市场对美国财政可持续性的押注。特朗普和马斯克均曾公开表示，美国可以"通过经济增长走出40万亿美元债务困境"。AI生产率叙事正是这一希望的核心支撑。

一旦这一支撑动摇，对财政可持续性的担忧将失去对冲，届时所有其他风险均可能被"实质性放大"。

不过，美银同时指出，基本面目前仍具韧性，估值处于"去泡沫化"的状态，因此这一极端风险情景"在时间轴上仍较为靠后"。

泡沫风险指标：热度集中但未蔓延

美银已开始每周发布泡沫风险指标（BRI）。

Muse引发的行情过后，美国科技板块和纳斯达克的BRI再度跳升——科技板块读数约为0.72，仅次于医疗健康（约0.76），接近0.8的危险阈值。

半导体板块录得所有热门主题中单周BRI最大涨幅；美银美国网络安全组合（0.91）和美国医疗健康动量组合（0.85）是仅有的两个已进入"明确泡沫区间"的主题。

（美股热门板块的单周BRI对比）

尽管如此，美银提示这与1999年的情形存在本质差异。当前标普500指数中BRI高于0.8的个股仅有18只，而互联网泡沫顶峰时期为50至100只；这18只股票仅占指数权重的3.2%，而当时这一比例高达20%至40%。

（美银研究显示，相比1990年代末互联网泡沫时期50-100只标普500成分股泡沫化（BRI>0.8），当前泡沫仅集中在极少数龙头股）

BRI最高的股票分别是莫德纳（MRNA）、CrowdStrike（CRWD）、慧与科技（HPE）、瑞维蒂（RVTY），与2000年前后的标志性科技龙头相差甚远。泡沫风险目前仍属局部现象，但美银提示，这一状态"很少会长期维持"。

策略建议顺势而为

在策略层面，美银建议投资者顺应这一悖论逻辑。该行衍生品团队继续看好挂钩"收益率较高但区间震荡"情景的纳斯达克100看涨期权，视其为捕捉今年"股债双升"趋势的低成本工具。

为对冲收益率进一步上行的风险，美银推荐做空长期美债ETF（TLT）的认沽价差组合，利用该期权历史上较陡峭的认沽偏斜来部分抵消利率波动率跳升带来的额外成本。

在股票对冲方面，美银综合考量了各板块的利率敏感性与保护成本，认为材料（XLB）、小盘股（IWM）及非必需消费品（XLY）的认沽价差组合性价比最高。

该行指出，小盘股"可能面临CTA进一步卖出的额外压力"。这一趋势随着收益率持续走高已延续数月，小盘股持续受到重创。

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本周10年期美债收益率一度触及2002年以来最高水平，尽管如此，贝森特在接受媒体采访时表示，当前利率走势是全球共性现象，无需过度担忧。

贝森特强调这一轮上升并非美国独有，市场没有出现抛售美债、转购德国或日本国债的迹象。

在经济层面，他认为伊朗战争带来的外部冲击掩盖了美国经济的内在韧性，消费支出强劲，中位薪资增速与通胀基本持平。

此番表态发生在美国债市持续数月承压的背景下。高油价、财政健康状况的忧虑以及AI支出激增共同推高借贷成本，抵押贷款利率已远超7%，柴油价格创历史纪录，通胀压力对普通选民的冲击正转化为特朗普政府和共和党在11月中期选举中面临的政治风险。

贝森特在采访中明确区分了"系统性上升"与"异常上升"的概念。他说：

如果是某种特有的异常上升，我会感到担忧，但我们并未看到这种情况。

他同时坦承：

我无法控制债券市场，我能做的是让人们放慢脚步、冷静思考。

周五公布的疲软就业数据为市场带来一定喘息，但此前美债已遭受数月抛售，10年期基准利率短暂升至逾二十年高位。

贝森特将当前压力部分归因于伊朗冲突带来的燃料价格上涨，并预计随着战争进入第八个月，能源冲击终将消退，"油价将得到更充分的供应。"

在外交金融政策方面，贝森特为特朗普政府对阿根廷的干预行动进行了辩护，并表示不排除未来对其他国家实施类似救援。

去年，美国出手买入比索，并向总统Javier Milei政府提供200亿美元互换额度，帮助阿根廷稳定汇率、避免全面经济危机。贝森特说：

我认为阿根廷的稳定推动了拉丁美洲发生历史性转变，前所未有地有如此多拉丁美洲国家与美国站在一起，那么我们能否再次这样做？当然可以。

他还提及美国协助日本支撑日元，包括两国自1998年以来首次协调联合买入日元干预行动。

针对市场对AI支出过热、存在泡沫的担忧，贝森特予以正面回应。

他认为，微软、谷歌和Meta等头部科技企业正在投入大量资本，并为Anthropic、OpenAI等公司带来可观的营收增长，这与无基本面支撑的泡沫存在本质区别。

在他看来，AI投资热潮具有扎实的商业逻辑，而当前宏观层面的紧缩压力更多源于地缘政治的能源冲击。随着伊朗冲突最终平息，能源价格回落，这一外部扰动因素有望逐步消退。

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据央视新闻报道，也门胡塞武装当地时间10月3日晚发表声明说，为回应沙特方面对萨那及也门其他地区的空袭，胡塞武装当天使用多枚弹道导弹和无人机，对位于沙特首都利雅得的阿美石油公司目标实施打击，并称行动"成功实现目标"，"命中目标并引发火灾"。

沙特方面暂未就袭击事件发表官方声明。社交媒体平台X上流传的未经核实画面显示，浓重黑烟从利雅得阿美炼油厂多处位置升腾而起。

据土耳其媒体Türkiye Today援引美国宇航局FIRMS卫星监测系统数据，该炼油厂区域出现高强度热辐射信号。利雅得炼油厂是沙特最重要的炼油资产之一，日处理能力约为13万桶。

胡塞武装声明还说，过去24小时内，沙特方面对也门发动60次空袭和导弹袭击，自9月3日局势升级以来，沙特一共发动了1410次空袭和导弹袭击。胡塞武装将继续“以封锁对封锁”及“以升级对升级”，直至沙特停止袭击并解除针对胡塞武装控制区港口和机场的限制。

与此同时，据Axios援引两名美国官员报道，沙特正计划在未来数日内对胡塞武装发动大规模军事行动，目标直指使胡塞武装得以控制曼德海峡这一关键海上通道的沿海地区。

据Axios报道，沙特此次军事行动的筹备工作已历时数周，相关方案已于数日前获得沙特高层批准。

报道称行动将由也门政府的地面部队主导，辅以沙特空中力量支援，重点打击胡塞武装在海岸地带的战略支点。

据上述美国官员透露，沙特国防部长哈立德·本·萨勒曼王子已于上周四致电美国国防部长Pete Hegseth，就此次行动进行通报，并再度请求美方对胡塞武装目标实施空袭。美方官员表示，美国"目前不会采取动能军事行动"。

特朗普上周在接受《时代》杂志采访时重申，若在中期选举前无法与伊朗达成可接受的协议，他可能在选举后升级对伊朗的军事打击。

央视报道，近期胡塞武装加大对政府军攻势，并宣布对支持也门政府的沙特实施海上禁运。胡塞武装已攻占也门港口城市穆哈、丕林岛等战略要地。也门政府方面9月11日说，胡塞武装已控制该国整个西部海岸，并将攻势推进至南部拉赫季省。

芝加哥大学政治学者Robert Pape警告称，10月1日可能标志着此轮冲突进入新阶段。

他指出，伊朗最高国家安全委员会于8月16日作出决定：若华盛顿未能在45天内解除对伊朗港口的海上封锁，德黑兰将保留对美国军队发动新一轮攻击的选择权。Pape写道：

这一期限现已届满。

上述多重因素交织叠加。胡塞武装对沙特核心基础设施的打击、沙特大规模军事行动在即、美伊谈判僵局以及伊朗最后期限到期，使海湾地区局势的短期内缓和前景愈发渺茫，相关地缘风险溢价料将持续支撑市场对能源供应稳定性的高度关注。

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在最新一期《Flow Show》报告中，Hartnett指出，在2000年3月科网泡沫峰值前的六个月里，科技板块涨幅超过40%，而必需消费品板块下跌30%，除科技和电信以外的所有板块均告下跌。他表示，这一格局与当下市场走势"如出一辙"。与此同时，标普500指数中有400只成分股跌破50日均线，300只跌破200日均线，市场涨势高度集中于以"Mag7"为代表的人工智能相关板块。

在债券市场，10年期美债收益率已升至5.33%，创2002年以来新高。Hartnett将此视为买入机会，喊出"买入耻辱"（buy humiliation）的口号，建议客户开始增持债券仓位。他认为，长期美债回报率已跌至百年最低，历史上类似的极端低回报往往标志着代际性买入时机的到来。

市场涨势极度分化，1999年类比信号持续亮起

Hartnett在报告中以"双城记"为题，描绘当前市场的两极分化格局。他写道，市场正在"做多人工智能"（NDX），同时"做空人工智能无关资产"（标普500等权重指数SPW），而Mag7、AI及生物科技板块对高利率环境表现出明显的免疫性，"1999年类比依然成立"。

数据层面，高盛科技交易台的统计显示，即便指数处于历史高位，标普500成分股中位数个股已较高点下跌16%，市场广度已跌至科网泡沫时期的低点水平。此后一天，股价位于200日均线上方的个股占比进一步跌破50%。

Hartnett援引的历史模板显示，在2000年3月峰值前六个月，科技板块独涨逾40%，其余板块全面下跌，必需消费品板块跌幅高达30%。他认为，当前市场的板块分化程度与彼时几乎如出一辙。

AI资本开支泡沫：铁路泡沫的历史镜鉴

Hartnett将人工智能定性为"自铁路以来最大的泡沫"，并在本周报告中对19世纪两次铁路泡沫的破裂过程进行了详细复盘。

第一次铁路泡沫终结于1873年：1861年至1872年间，铁路股票价格翻三倍，美国铁路里程从3.5万英里扩张至7万英里，资本开支峰值约占GDP的5%。随后，普法战争引发美国信贷收缩，欧洲资本回流，Jay Cooke & Company于1873年倒闭，此后12个月内约115家铁路公司相继破产。

第二次铁路泡沫终结于1881年：铁路股票从1877年至1881年上涨2.5倍，一度占美国股市总市值的63%。铁路建设在四年内翻了两番，由此造成运力过剩，货运费率持续下滑，收入与利润随之崩塌，并最终引发银行业危机及美国历史上第三长的经济衰退（1882年至1885年）。

对比当下，Hartnett指出，超大规模云计算企业（Hyperscaler）的资本开支预计在2027年达到GDP的3.5%至4%，仍低于铁路时代5%的峰值水平，且半导体价格持续上涨，与铁路时代货运费率每年下跌5%的情形截然不同。

然而，他同时警告，两次铁路泡沫均有国债收益率下行作为支撑，"而这显然不是当下的情况"。

此外，两次铁路泡沫的终结均伴随信贷事件、流动性骤降及地缘政治驱动的资本外流——而这三个信号目前均已在Oracle信用违约互换（CDS）、澳元兑日元汇率及法国债券市场中有所体现。

"买入耻辱"：Hartnett看多遭市场冷落的美债

在债券市场，Hartnett的立场愈发鲜明。

他承认，收益率下降100至200个基点可能需要信贷事件或经济衰退作为催化剂，但他认为当前的极端定位本身已构成买入理由：资产配置者普遍重仓股票、做空债券，以押注美国科技股的最后一波上涨和美债收益率的最后一波上行。

长期美债方面，长久期零息债券（ZROZ）较2020年3月峰值已累计下跌65%，10年滚动美债回报率为-2%，创百年最低。Hartnett援引历史数据指出，上一次股票和大宗商品长期回报率同样惨淡时，恰恰标志着代际性买入机会的出现。

他进一步将目光投向超大规模云计算企业的投资级债券，指出美国投资级科技债券指数（CITE）过去一年价格下跌9%，收益率从4.5%升至6.2%。他认为，鉴于AI产业获得美国政府背书，Oracle（收益率8.4%）、Meta（7.5%）、谷歌（6.9%）等超大规模企业的长期债券收益率已接近垃圾债水平，或将很快吸引买盘入场。

投资者开始跟进增持债券

最新EPFR数据（截至当周三）显示，债券获资金净流入188亿美元，股票净流入158亿美元，加密货币净流入9亿美元，黄金净流入7亿美元，现金则因季末调仓流出1180亿美元。

具体来看，期限超过6年的长期债券（政府债及企业债）单周净流入74亿美元，为2025年5月以来最大；市政债券净流入42亿美元，创2004年有数据以来历史新高；欧洲股票净流入13亿美元，为2026年2月以来最大；中国股票净流入37亿美元，为近9周最大；科技板块净流入33亿美元，为近5周最大；公用事业净流入10亿美元，为2025年12月以来最大。

值得关注的是，美银私人客户目前持有的股票仓位占资产管理规模的比例已升至历史最高的66.3%，现金占比则降至历史最低的9.4%，显示机构投资者的股票仓位已处于极度拥挤状态。

四条关键警戒线

Hartnett在报告中列出了四个需要密切跟踪的市场风险触发水平：全球金融股ETF（IXG）跌破125美元、债券市场波动率指数MOVE升破125、中盘股ETF（MDY）跌破666美元、小盘股ETF（IJR）跌破135美元。他指出，一旦小盘股跟随银行股下行，去杠杆化的风险级联效应将正式启动，届时政策托底也难以阻挡。

美银牛熊指标本周从9.3回落至8.8，Hartnett将此归因于高风险债券利差走阔、高收益债券资金外流以及全球市场广度迅速恶化——全球股票指数中净27%的成分股同时跌破50日和200日均线，为3月以来最差水平。尽管指标有所回落，但8.8的读数仍处于"卖出"区间。

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最新民调显示两人势均力敌。Datafolha周六公布的调查显示，在有效票口径下，卢拉以45%对42%微弱领先；Quaest的数据则更为接近，两人分别为46%与45%，均在误差范围之内。

市场普遍预期首轮投票难以产生绝对多数，选情将大概率拖入10月25日的第二轮决选。选情胶着之下，华尔街正通过大规模衍生品交易押注选后波动，预测市场目前给予弗拉维奥约60%的胜选概率。

选举前夕，外交风波骤然升温。据新华社报道，美国驻巴西使领馆10月2日以"安全问题"为由暂停线下领事服务，卢拉竞选团队随即向巴西最高选举法院提出申请，要求将此事纳入外部势力干预大选的相关调查。

与此同时，巴西联邦大律师局援引媒体报道，指美国政府涉嫌出资100万美元资助反对联邦最高法院的本土团体，要求警方立案调查。美国国务院迄今未将领事暂停服务与巴西大选直接挂钩。

此次总统选举，是卢拉谋求第四个总统任期的角力，其对手是前总统雅伊尔·博索纳罗（Jair Bolsonaro）的长子、45岁的联邦参议员弗拉维奥·博索纳罗。

老博索纳罗本人已于今年9月被联邦最高法院裁定策划政变罪成立，判处27年余有期徒刑，目前处于居家监禁状态。

权威民调机构的数据呈现出高度接近的态势。AtlasIntel与彭博9月29日联合发布的调查显示，假设进入第二轮，卢拉得票率47.6%，弗拉维奥47.7%，两者相差不足一个百分点。Datafolha10月1日的数据则显示，第二轮对决中卢拉以48%对45%险胜。

据澎湃新闻，西南科技大学拉美研究中心讲师、巴西圣卡塔琳娜联邦大学博士后李晨分析，卢拉面临的选情压力并非单纯源于执政成绩不佳，而是来自多重结构性因素叠加：年逾八旬的高龄与健康隐患引发公众对履职能力的担忧，部分选民对其多次参选产生"政治审美疲劳"，加之近期对美外交摩擦未能展现明显优势，在一定程度上削弱了中间选民的信心。

弗拉维奥的核心竞选纲领涵盖两大支柱：延续其父的治安强硬路线，以及提出规模达5790亿美元的"巴西拯救计划"（SOS Brasil）债务基金，通过重谈州级债务以强化财政纪律。

《美洲季刊》总编辑Brian Winter撰文指出，与父亲咄咄逼人的政治风格相比，弗拉维奥相对温和的形象或有助于其争取中间选民。

面对这场"太难预判"的选举，华尔街投资者选择以衍生品替代直接押注作为主要操作方式。

巴西雷亚尔的一周期限隐含波动率已飙升至31%以上，为2022年底以来最高水平；追踪巴西股市最大交易所交易基金EWZ的期权未平仓合约量突破900万张，创历史新高，以看涨期权为主导。

市场情绪偏向右翼候选人。市场人士普遍认为，弗拉维奥若胜选，有望推动赤字占GDP比率超过9%的财政状况得到修复，其阵营已披露行政改革与国有资产出售计划。

圣保罗对冲基金Ace Capital首席投资官Fabricio Taschetto表示，首轮投票最大的意外可能在于弗拉维奥率先超越卢拉，届时市场波动幅度甚至可能超出当前隐含波动率所隐含的水平。

Gramercy Funds Management主权研究联席主管Petar Atanasov表示，若弗拉维奥获胜，财政改革动力将显著增强，市场乐观情绪将随之升温。

据彭博报道，花旗集团、摩根大通等机构已向客户推荐通过期权押注雷亚尔走强，以捕捉选后可能出现的升值行情。

并非所有投资者都选择单边押注。Ninety One新兴市场组合经理Christine Reed表示，巴西本地债券经通胀调整后的实际利率处于较高限制性水平，无论谁当选，央行均有空间延续降息周期，当前收益率足以补偿财政不确定性带来的风险。

在卢拉的第三个任期内，巴西GDP年均增速约3%，但伊博维斯帕指数（Ibovespa）跑输新兴市场整体表现及标普500指数，雷亚尔同样落后于墨西哥比索、南非兰特等主要新兴市场货币。国内企业和家庭正承受双位数高利率的压力，而政府始终回避大规模财政整顿。

此次大选被一场跨越左右阵营的金融丑闻深度搅动。

巴西大师银行（Banco Master SA）前负责人丹尼尔·沃卡罗（Daniel Vorcaro）因涉嫌严重金融欺诈与洗钱被捕，由此牵连出的利益网络同时波及两大阵营。

在右翼阵营，弗拉维奥被调查曾接受沃卡罗资金，用于资助一部关于其父亲的传记电影。弗拉维奥承认接受相关资金，但否认存在违法行为，警方调查仍在进行中。

在左翼阵营，该案的外溢效应更为深远。主审老博索纳罗案的联邦最高法院大法官亚历山大·德莫赖斯（Alexandre de Moraes）的妻子，被曝曾与大师银行签订巨额法律顾问合同，触发朝野对司法利益冲突的强烈质疑。Datafolha的民调显示，高达47%的民众对大法官表现不满，为2019年以来最差。

澎湃新闻援引李晨观点指出，司法丑闻的政治影响具有双向性：它在动摇中间选民对卢拉阵营信心的同时，也为弗拉维奥的反建制叙事提供了养料。弗拉维奥在竞选中公开呼吁弹劾德莫赖斯，并喊出"投票给卢拉就是投票给德莫赖斯"的极化口号。

公共安全已超越经济，成为巴西选民首要关切。Quaest调查显示，高达33%的受访者将暴力犯罪列为首要问题，经济问题以15%排名第二。

官方综合犯罪指标近年虽有所下行，但有组织犯罪网络扩张、城市盗窃频发以及针对女性犯罪激增，持续加深公众不安全感。

据《2026年巴西公共安全年鉴》，2025年警方执法行动导致6602人死亡，同比增长5.4%，创历史新高。"首都第一司令部"（PCC）与"红色司令部"（CV）两大黑帮组织长期盘踞全国各地，掌控贩毒与走私网络。弗拉维奥公开支持特朗普政府将上述团伙列为"外国恐怖组织"，并抨击卢拉政府向黑帮"出让国家主权"。

经济层面，卢拉任期内GDP年均增速约3%、失业率降至历史低点5.1%，但债务攀升、持续高利率与高生活成本持续制造社会焦虑。国际货币基金组织预测巴西2026年经济增长率约为2.4%，年底通胀将升至5.6%。

李晨指出，左右翼的施政承诺各自存在内生矛盾：左翼扩大社会支出的路径若无法开辟稳定财源，将加重企业与劳动者负担；右翼力主减税，同时承诺重拳治安，而打击有组织犯罪高度依赖公共财政投入，减税与治安预算之间存在根本性矛盾。

此次大选同步改选众议院全部513个席位及参议院54个席位，立法格局的重塑将深刻影响下届政府的施政空间。

巴西众议院采取以州为单位的比例代表制，这一制度催生出高度碎片化的政治格局。目前513个席位被十余个政党瓜分，无任何单一政党掌握五分之一以上席位。

由中间派与中右翼政党组成的跨党派联盟"中间力量"（Centrão）长期扮演造王者角色，历任总统均须以让渡内阁职位、国企高管席位及预算控制权为代价维系执政联盟。

李晨强调，参议院的权力格局尤为关键，下任总统预计在任期内将有权提名11名大法官中的最多4位，而法官任命确认权与弹劾权均归属参议院，后者将直接影响联邦最高法院的政治倾向。

从地方政治来看，历届总统选举规律显示，东南部人口稠密州的独立选民往往主导最终结果。右翼执政的米纳斯吉拉斯州被视为胜选关键，自20世纪80年代以来，尚无任何总统候选人在输掉该州的情况下赢得大选。

李晨总结道，若卢拉连任，将面临右翼州长与保守国会的双重夹击，在内阁与预算分配上须作出更大妥协；若弗拉维奥胜选，则可能形成由其牵头、多位右翼州长及参议员共同参与的分权治理模式。

无论选举结果如何，在极度分化的国会与地方利益网络中寻求妥协，将是新一届政府能否稳定施政的真正考验。

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美股量化基金刚刚完成一次罕见的仓位大清洗。

CTA（趋势跟踪量化基金）合计持仓从8月底的极度超配骤降至略偏空头，一个月内摆幅超过3个标准差——近年来几乎没有先例。卖盘释放，潜在买盘空间大幅打开。

与此同时，美国企业今年已授权创纪录的1.3万亿美元回购，执行窗口将从10月15日起陆续重开。

仓位清洗、回购弹药就位、中期选举年四季度的强势季节性——逼空条件正在成型。

仓位已清、弹药待发

据策略师Rubner的研究，CTA持仓的Z值（衡量仓位偏离常态的指标）从8月底的+2.35骤降至-0.80，从极度看多跌至低于中性。卖压释放后，资金流方向已经反转。

企业端火力可观。1.3万亿美元已授权回购中，大量额度等待三季报静默期结束后执行。回购窗口10月15日起陆续打开，历史上企业回购力度在11月通常进一步加速。

季节性同样站在多头一边。Rubner数据显示，自1930年以来，标普500在中期选举年四季度平均上涨5.6%，几乎是所有年份四季度均值2.9%的两倍。10月和11月历来是中期选举年表现最强的月份。

科技股拒绝倒下

利率冲击之下，科技板块表现出罕见韧性。纳斯达克100指数期货正逼近31200点关键阻力位，50日均线重新上行；费城半导体指数已突破短期阻力，接近历史新高区域。

AI资本开支对利率的低敏感性是关键。据高盛，超大规模云厂商（谷歌、亚马逊等）的债券发行预计2027年将达4200亿美元，但利息支出在其盈利中占比仍然很小。据摩根士丹利，这些厂商净杠杆仅0.4倍，现金相当于债务的132%——AI基建并未遭遇资产负债表瓶颈。

这里藏着一个不对称性：AI支出本身不依赖低利率，但如果利率最终回落，科技股估值将直接受益——高利率下支出不减速，低利率时估值有弹性。

半导体领域的预期重置为逼空提供了额外燃料。据高盛，传统存储和HBM（高带宽内存）的定价预期此前已被大幅下调，目前正开始修复，越来越多投资者寻找定价上行空间。摩根大通指出，半导体硬件盈利前景稳固，台积电AI加速器需求强劲，先进制程利用率超过100%。

预期重置、基本面改善、技术面突破——逼空的经典配方。

四季度最大的宏观变量仍是原油。据高盛，全球原油库存虽高于运营最低线，但缓冲垫已显著变薄，100美元油价与当前供需平衡并不矛盾。原油波动率指数（OVX）目前与油价低于80美元时持平，尾部风险的定价可能不足。

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9月全球AI相关债券发行仅约230亿美元，为今年次低月份。美国投资级市场AI发行直接"挂零"。

摩根士丹利将这一放缓定性为"暂停而非退潮"，预计四季度发行将回升，但不会重现上半年的爆发式增长。

截至9月底，今年全球AI相关债券发行总额已达4660亿美元，是去年全年2160亿美元的两倍以上。

大摩在最新报告中分析称，9月降温的原因并非基本面恶化或资本短缺——前期发行大幅前置、数据中心建设遭遇监管政治阻力、利率急升迫使项目层面条款重新谈判，三重因素叠加。

9月为何降温

今年AI融资的节奏极不均匀。6月以1130亿美元的单月发行量创下全年峰值，随后逐月下行。

高质量超大规模云厂商（谷歌、亚马逊、Meta、微软）今年在投资级市场的发行额达约1320亿美元，同比增长约25倍；加上甲骨文和SpaceX，六大超大规模厂商全口径（含非美元币种）发行已达约2540亿美元，大量集中在上半年。摩根士丹利指出，"经历了繁忙的夏季后，考虑到已完成的发行量以及发行人建立发行节奏的努力，我们预期近期供给会放缓。"

9月美国投资级市场AI发行为零。非美元市场略有活动，亚马逊发行了一笔42.5亿英镑的四批次交易。杠杆融资方面，软银集团发行了约100亿美元高收益债券，AI数据中心运营商Crusoe发行了约5亿美元贷款，9月杠杆融资总额约140亿美元。

第二重因素是监管和政治层面的约束。新数据中心建设面临许可证、电力供应和政治阻力——摩根士丹利此前将其总结为"三个P"：人员（people）、电力（power）和政治（politics），这些约束正在从潜在风险变为现实制约。

第三重因素是利率。收益率大幅上行使得项目层面的交易可能需要重新谈判，低评级发行人和项目融资对资金成本更为敏感。

四季度展望：超大规模厂商将回归，但节奏不同于去年

摩根士丹利预计四季度发行将超过9月水平，但不会像去年那样集中爆发——去年大部分供给出现在四季度。

高质量超大规模云厂商预计将重返美国投资级市场，同时继续在非美元市场融资。今年非美元超大规模发行已达约720亿美元，接近全球超大规模发行总量的三分之一，币种从去年单一的美元和欧元扩展至加元、英镑、瑞郎、澳元和日元。摩根士丹利预计四季度还将有欧元交易入场。

数据中心项目融资的节奏更难预测。摩根士丹利将今年ABS和CMBS的发行预估下调至250-300亿美元，意味着四季度还有约50-100亿美元的供给空间。

四季度回升的一个重要推动力是2027年资本开支预期。摩根士丹利对六大超大规模厂商2027年合计资本开支预测约为1.4万亿美元，显著高于市场共识的约1-1.1万亿美元。三季报（预计10月陆续发布）可能带来又一轮资本开支上修，直接驱动融资需求。

摩根士丹利认为，高质量超大规模厂商对高利率"在很大程度上不敏感"——投入资本回报率（ROIC）前景强劲，债务融资成本仍低于股权融资。这些厂商整体杠杆率仅1.3倍（净杠杆0.4倍），现金/债务比率132%，信用评级中位数AA-，资产负债表空间充裕。

宏观考验大于供给冲击

摩根士丹利强调，对投资级信用市场而言，"宏观环境——而非供给过剩——是年底前最大的考验。"

投资级债券年内总回报已下跌3%，季度回报下跌4%，回撤幅度已达到可能触发共同基金和ETF大规模赎回的水平。10年期美债收益率从1%升至5%以上，过去五年多次利率重定价对信用利差和资金流造成了反复冲击。

不过，摩根士丹利认为信用市场整体能够消化收益率上行，因为名义增长率维持在6%以上、企业盈利增速更强，利率上行有坚实的基本面支撑。该行经济学家预计美联储仅再加息两次，比市场定价的接近四次更偏鸽派。

信用分化方面，摩根士丹利重申偏好有担保资产（约占AI相关债务的30%）。数据中心有担保债券的利差波动主要由建设风险驱动——许可证延迟、电力供应、租约不确定性，已稳定运营的ABS和CMBS资产受此类冲击较小。芯片融资的资产属性允许更快的现金流生成和摊还，但目前公开交易的产品仍然有限。

展望四季度之后，摩根士丹利认为超大规模厂商利差压缩交易的大部分行情可能已经走完：发行节奏正趋于可预测，资本开支正向芯片等短久期资产转移，AI投资的强劲回报也在持续验证支出逻辑的稳健性。

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礼来本周公布的二期临床数据为GLP-1之后的肥胖药物路线图添上了关键一笔：其实验性胰淀素药物eloralintide与替尔泊肽联合用药，最高剂量组48周平均减重23.3%，远超替尔泊肽单药高剂量组的14.8%。

下一代肥胖药物的目标不是取代GLP-1，而是叠加新的减重机制。

礼来和诺和诺德正围绕胰淀素——一种与胰岛素一同在胰腺中释放、帮助调节饥饿感和饱腹感的激素——开发一系列注射剂、口服药和组合方案，为减重效果设置更高的天花板，同时为对GLP-1反应不佳的患者提供替代方案。

礼来二期数据：减重23.3%，但耐受性待解

礼来正双线推进eloralintide——既作为独立疗法，也与旗下重磅药物替尔泊肽联合使用。本周公布的二期临床试验针对肥胖合并2型糖尿病患者，最高剂量组合组48周平均减重23.3%，替尔泊肽单药高剂量组为14.8%。上述数据基于疗效分析，即假设所有入组患者都完成了全程治疗。

杨百翰大学代谢健康专家Benjamin Bikman评价称，"这些结果令人鼓舞。2型糖尿病患者在这类疗法上的减重幅度通常低于非糖尿病患者。"

Leerink Partners分析师David Risinger预测，礼来的eloralintide系列产品到2035年底年销售额将达232亿美元，单药预计2029年上市，组合疗法2030年跟进。他认为独立eloralintide的潜力可能更大，因为"可能有超过1000万人尝试过GLP-1后因疗效不足、耐受性问题或基因因素而未能获得成功"。

礼来心脏代谢健康总裁Ken Custer在采访中表示："患者可能无法从替尔泊肽中获得所需的全部疗效，也可能无法从eloralintide单药中获得。"Bikman也认为，组合疗法为替尔泊肽单药减重进入平台期的患者提供了新的可能。

但礼来需要证明的还很多。数据来自规模较小的二期试验，三期试验将于今年晚些时候启动。耐受性是关键挑战：因副作用停药的比例在不同剂量的联合用药组为10.8%至27%，而替尔泊肽单药组仅为2.9%。布莱根妇女医院体重管理中心联合主任Caroline Apovian博士直言，"27%不是一个好数字。"Bikman也强调，"一种疗法只有在患者能够持续使用时才是有效的，因此三期试验中的耐受性将与疗效同等重要。"

诺和诺德的胰淀素布局：CagriSema明年上市

诺和诺德在胰淀素领域的布局已持续多年。其胰淀素药物cagrilintide在一项晚期临床试验中作为独立疗法已显示出显著减重效果。将cagrilintide与司美格鲁肽（semaglutide）联合使用的CagriSema，在临床研究中展现了更大的减重幅度，预计明年初上市，独立cagrilintide和高剂量CagriSema预计2028年推出。

诺和诺德本周发布的新数据显示，CagriSema的作用不仅限于体重下降。在一项为期一年的脑部成像（fMRI）研究中，该药物减少了"食物噪音"——对食物的持续性想法——并改善了器官和骨骼健康。研究表明，CagriSema改变了肥胖或超重人群大脑中与渴望、愉悦和自我控制相关区域对高热量食物的反应。"大脑中的信号以一种与生活质量改善相关联的方式发生了变化，"诺和诺德首席科学官Martin Holst Lange在采访中说。

诺和诺德还在开发amycretin（又称zenagamtide），一种用单个分子同时模拟GLP-1和胰淀素两种激素效果的药物，以每周一次注射和每日口服片剂两种形式进行测试，今年早些时候公布了积极的二期临床结果。

多靶点时代：从双靶到三靶

胰淀素并非新事物。美国在二十多年前就批准了首个胰淀素疗法，但该药物需要每日多次注射，普及度受限。目前在研的新一代胰淀素药物均为长效制剂，可每周注射一次。

胰淀素帮助产生饱腹感、抑制食欲、减缓胃排空，这些效果与GLP-1类似，但两者在体内的作用机制完全不同。"结果相同，但路径不同，"Bikman对CNBC表示。将两种机制叠加的逻辑很直观：同时调动多种激素信号可能带来更大的减重效果，同时避免把单一药物的剂量推到极限。

这一思路已延伸至胰淀素之外。替尔泊肽本身已是同时针对GLP-1和GIP两种激素的药物，礼来的实验性药物retatrutide更进一步，同时针对GLP-1、GIP和胰高血糖素（glucagon）三种激素，在临床试验中报告了迄今最大幅度的减重数据，据已发表数据，该药物在减轻肝脏脂肪、甘油三酯和空腹胰岛素方面表现突出。辉瑞、阿斯利康和Viking Therapeutics也在开发各自的胰淀素产品。

目前判断胰淀素组合药物是否优于替尔泊肽或其他下一代疗法还为时尚早，更多临床试验和监管审批仍在前方。但从双靶到三靶，从注射到口服，肥胖药物的竞争格局正在快速分化。

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特斯拉三季度交付48.65万辆、超出市场共识约5%，但摩根大通在数据公布后维持中性评级和415美元目标价，摩根大通认为，特斯拉交付亮眼难掩近期盈利压力，EPS拐点要等到2028年，届时或开启50%以上的年复合增长。

投资者在此之前面对的是一段利润率压缩期。摩根大通对特斯拉2026年和2027年的调整后EPS预测分别为1.43美元和1.45美元，大幅低于彭博共识的1.65美元和2.22美元。

按当前股价354美元计算，特斯拉对应2026年约248倍的市盈率。摩根大通此前曾从2023年10月起连续维持减持评级，直至今年6月才上调至中性——即便如此，这份报告对近期盈利的预期仍明显低于市场。

交付超预期，但储能不及预期

三季度交付较摩根大通预期高出约1%，较公司汇编共识和彭博共识分别高出约5%和3%。Model 3/Y交付约47.82万辆，较公司汇编共识高出6%，是超预期的主要贡献；其他车型交付约8300辆，高于摩根大通预期的6500辆，但低于公司汇编共识的1.13万辆。

区域表现分化明显。欧洲成为亮点，FSD已在克罗地亚、斯洛文尼亚和捷克获得监管批准，韩国和澳大利亚销售分别同比增长15%和21%——摩根大通将后两个市场视为FSD激活后需求提升的有效参照。不过，全欧盟范围的FSD审批投票已从原定的10月推迟至12月。美国市场销售同比下降26%，但主要源于去年联邦税收抵免到期前抢购潮造成的高基数，四季度起同比压力将显著缓解。

储能业务低于预期。三季度部署约13.7 GWh，分别低于摩根大通预期15.0 GWh、彭博共识15.3 GWh和公司汇编共识15.9 GWh，部分抵消了汽车交付的利好。Robotaxi方面，得州注册Cybercab数量已超过100辆，活跃车队规模仍较小，FSD v15的发布进展将是10月21日三季度财报的关注焦点。

近期盈利承压：毛利率低迷叠加支出激增

摩根大通维持低于共识的EPS预测，原因在于汽车毛利率低迷和运营支出的快速攀升。

据其预测，特斯拉2026年和2027年整体毛利率均为18%，到2028年才回升至20%。EBIT利润率的收窄更为显著：2026年仅1.3%，2027年进一步降至1.1%，2028年回升至3.5%。

支出端的压力来自两个方向。研发费用从2025年的64亿美元跃升至2026年的96亿美元，2027年和2028年预计分别达到118亿和134亿美元，反映出Robotaxi、Optimus人形机器人和FSD等新业务的大规模投入。资本开支同样激进：2026年预计达233亿美元，占收入的21.5%，2027年和2028年分别为240亿和250亿美元。

大规模支出直接导致自由现金流转负。摩根大通预计，特斯拉自由现金流将从2025年的正72亿美元骤降至2026年的负100亿美元，2027年和2028年分别为负119亿和负95亿美元。公司预计将在2026-2028年间累计净增发约300亿美元债务，资产负债表将从净现金转为净负债。

2028年拐点与3.9万亿美元远景

摩根大通预计，调整后EPS将从2027年的1.45美元跳升至2028年的2.15美元（增长48%），此后加速至2029年的3.50美元和2030年的6.00美元，对应50%以上的年复合增长率。

盈利加速的主要驱动力并非传统汽车——汽车收入在2026-2028年间仅从769亿增至918亿美元——而是服务收入（涵盖FSD订阅、充电网络等）的快速膨胀：从2026年的183亿美元增至2028年的370亿美元，到2030年达到836亿美元。

估值方面，摩根大通采用P/E法和分部估值法（SoTP）各50%权重，得出415美元的目标价。P/E法基于2030年EPS给予75倍市盈率，折现后每股354美元；SoTP法描绘了2035年远景：Robotaxi以3190亿美元收入、5倍EV/Revenue贡献约1.58万亿美元市值，Optimus人形机器人以470亿收入、15倍估值贡献7050亿美元，FSD订阅和AI计算授权等高利润业务合计贡献超1万亿美元，整体隐含企业价值约3.9万亿美元，折现后每股476美元。

不过，摩根大通指出这些新的可寻址市场不太可能在2029年之前出现实质性拐点。在3.9万亿远景兑现之前，股价走势更多取决于Robotaxi和Optimus的阶段性进展，而AI相关大型IPO可能在这一时期引发资金分流。在下行风险中，摩根大通提及CEO参与政治活动对品牌的潜在损害，以及Robotaxi和Optimus在执行和监管层面的不确定性。

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今年以来，希捷累涨208%、西部数据累涨141%，远超纳斯达克100指数22%的涨幅。

支撑这轮暴涨的核心逻辑只有一句话：没有人在建新工厂。但现在，有人建了。

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这一历史性扩容旨在应对加密货币及预测市场“全天候交易”的跨界竞争，并加速捕获海外投资者的增量需求。美国证券交易委员会（SEC）数据显示，尽管当前夜盘仅占美股总成交量的1%左右，但其同比增速已高达358%，展现出极强的爆发力。

机构资金观望：流动性与价差成核心隐忧

交易时段的延长在全球市场引发分歧。支持者寄望于打破时区壁垒，但手握重金的机构投资者却对潜在风险保持高度警惕。

Crisil Coalition Greenwich高级分析师David Easthope指出，机构的核心痛点在于延长时段后的“市场质量”——即流动性与买卖价差，而非单纯的运营或人员排班问题。该机构去年下半年（2025年下半年）针对买方交易员的调查显示，由于常规时段外参与者稀缺，强行入场可能面临流动性枯竭及价差扩大的双重打击，甚至影响交易员的身心健康。不过Easthope补充称，随着监管层实质性推进改革，买方对这一趋势的“不可避免性”已有心理准备。

Themis Trading股票交易联席主管Joseph Saluzzi直言对新规缺乏兴趣。他指出，当前交易所盘前与盘后交易量之和仅占总量的10%，机构资金绝不会贸然进入一个低流动性、宽价差且极易波动的市场。

Liquidnet市场结构主管Jeff O’Connor则认为，机构目前处于“观望模式”。若12月的扩容能实质性改善夜间价格发现机制并降低交易成本，机构资金终将入场捕捉夜盘Alpha（超额收益）。

海外与散户主导：交易标的高度集中

海外资金与散户成为当前夜盘的绝对主导力量。SEC数据显示，今年二季度，海外投资者贡献了夜盘总成交量的37%。

参与者结构的失衡直接导致交易标的高度集中。今年8月，仅15只股票就包揽了夜盘50%的成交量，其中频繁出现注册地在中国内地和中国香港的“不足一美元”低价股。作为对比，在流动性充裕的常规时段，需要256只股票才能达到同等成交比例。

目前提供夜盘撮合服务的另类交易系统（ATS）Blue Ocean Technologies首席执行官Brian Hyndman表示，12月新规落地后，现有的活跃玩家将无缝衔接。但他同时坦言，买方机构和投行的持续缺席，意味着市场仍缺失最关键的一块拼图。

清算基建就位：每日仅留一小时“空窗期”

尽管资金端存在分歧，华尔街的底层基础设施已为“通宵”做好了准备。

负责美股清算的美国证券存托与清算公司（DTCC）已于今年6月切换至“24x5”模式，运行时间从纽约时间周日晚8点持续至周五晚8点。同时，负责分发报价及交易数据的证券信息处理器（SIPs）也已获批延长运行时间。

根据最新时间表，12月扩容后，纳斯达克和纽交所在现有的常规时段（美东时间9:30-16:00）、盘前（4:00起）及盘后（16:00-20:00）基础上，将新增晚9点至次日凌晨4点的夜盘。

至此，美股全天将仅在晚8点至9点保留一个小时的休市时间，用于系统维护与交易处理。

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美国劳工统计局（BLS）周五公布报告显示，美国9月非农就业人口仅增加2.9万，远低于市场预期的约9万；8月新增就业人数从16.2万下修至13.3万，7月则从增加2.1万人下修至减少1万人，7月和8月就业者合计下修6万人；9月失业率升至4.2%，未如市场预期持平8月的4.1%；9月平均时薪环比上涨0.1%、同比涨3.0%，均较8月放缓，市场预期持平8月涨幅0.3%和3.1%。

有“新美联储通讯社”之称的记者Nick Timiraos评论本次非农就业报告指出，美联储高官本周已主动释放信号，暗示10月加息可能并非他们的基本预测情景，他认为，本次报告并未改变联储的这一既定立场。报告最值得注意的是，工资和失业率都没有显示就业市场正在重新趋紧到足以明显增加价格压力的程度。

Timiraos认为，相比之下，10月14日公布的9月美国CPI将更为重要。不过，本次就业报告“确实一定程度上缓和了市场近期对美联储加息路径预期调整所带来的鹰派色彩。”

华尔街机构人士的判断也明显偏向“10月不加息”。Jefferies首席美国经济学家Tom Simons直言，这份就业报告“应该彻底终结10月加息”，称“我们此前预期美联储会继续采取每次25个基点的加息步伐，但目前的形势表明，那些强调在下次加息前仍有充裕时间的决策者们更有可能保持耐心。”

市场定价则显示，报告公布后交易员预计美联储10月加息的概率降至约20%，低于此前接近30%的水平。

就业市场没有重新趋紧，华尔街转向“10月观望”

从数据本身看，9月非农新增2.9万人虽然远逊预期，但报告并未显示就业市场已经出现全面失速。

BLS数据显示，过去三个月非农就业平均每月增加约5.1万人，过去一年平均每月增加约4.1万人；失业率升至4.2%，但仍处于今年以来4.1%至4.3%的窄幅区间。Reuters援引Natixis首席美国经济学家Christopher Hodge的观点称，9月就业数据虽然令人失望，但更像是既有趋势的延续，而非就业市场突然恶化；目前三个月和一年的平均就业增幅仍高于多数能够稳定失业率的盈亏平衡水平。

与此同时，工资增速继续放缓。9月平均时薪环比仅增长0.1%，过去12个月增速放缓至3.0%。这正是Timiraos强调的关键之一：报告没有显示工资压力重新加速，也没有显示失业率出现足以明显增加通胀压力的就业市场趋紧迹象。

高盛资产管理的多部门固定收益投资主管Lindsay Rosner表示，9月就业报告的降温表现使本月晚些时候加息变得不太可能。她指出：“今天偏软的数据反驳了就业市场正在重新趋紧的观点。”不过，她仍将12月再次加息作为基本情景；与此同时，如果市场压力持续、能源价格进一步上涨，也可能迫使美联储在本月采取行动。

Vanguard高级经济学家Adam Schickling则认为，目前就业市场呈现出一种“低招聘、低裁员”的状态：招聘偏弱，但裁员依然非常低，未来每月就业数据可能继续释放混合信号。换言之，就业市场既没有明显恶化，也没有重新明显走强，这给美联储继续等待更多数据提供了理由。

10月加息押注骤降，12月仍未被市场排除

就业报告公布后，利率市场迅速作出反应。

Reuters数据显示，市场对美联储10月加息的定价概率一度降至12%，随后回升至约21%；彭博援引利率互换市场的数据则显示，交易员预计10月加息的概率约为20%，低于非农公布前接近30%的水平。部分时段内，市场甚至一度不再完全计价美联储年内加息。

2年期美债收益率一度下跌约10个基点，随后有所反弹。这说明债市迅速降低了对近期加息的押注，但并没有彻底放弃美联储未来继续加息的可能性。

PenderFund Capital Management首席投资官Greg Taylor表示，这份就业报告意味着10月加息的风险已经基本从市场中移除，而12月加息仍在桌面上。Integrated Partners首席投资官Stephen Kolano则认为，弱于预期的非农将推动美联储采取“等待并观察通胀”的策略。

Wells Fargo Investment Institute全球策略师Gary Schlossberg同样认为，报告明显降低了10月加息风险，市场仍需关注12月会议。

市场重新定价：10月加息概率降至约20%

就业报告公布后，利率市场迅速作出反应。

彭博援引利率互换市场数据称，交易员对美联储10月加息的定价概率从数据公布前接近30%降至约20%，部分时段甚至一度不再完全计价美联储年内加息。2年期美债收益率一度下跌约10个基点。随后收益率有所反弹，说明市场虽然明显降低了近期加息押注，却没有彻底放弃美联储未来继续加息的可能性。

这与此前美债市场经历的鹰派重新定价形成鲜明对比。

近期市场曾因通胀压力、能源价格以及经济增长韧性等因素重新计入更多加息风险，美债收益率明显走高。此次就业报告则暂时缓解了这一压力：就业增长放缓、失业率上升、工资增速继续降温，使得美联储没有必要仅仅因为担心经济过热而急于再次加息。

American Century Investments全球固定收益首席投资官Charles Tan表示，这份报告“在边际上给了美联储更多按兵不动的空间”，但他同时提醒，市场可能只需要一两个通胀数据，就可能重新转向更加鹰派的一侧。

换句话说，10月加息的市场定价明显退潮，但加息周期本身并没有被这份非农报告终结。

“坏消息就是好消息”，但华尔街仍盯住5%美债收益率

《华尔街日报》的报道将此次市场反应概括为典型的“坏消息就是好消息”：经济增长和就业没有那么强，意味着美联储继续加息的压力下降，从而缓解近期高企的美债收益率压力，并推动股市走高。

但部分机构提醒，市场不能简单地把就业疲软理解成利好。

eToro分析师Bret Kenwell表示，如果投资者只是为了获得更宽松的金融条件而期待就业市场进一步走弱，这并不是一个没有代价的交易。通胀仍然是问题，而真正的就业市场失速又会带来完全不同的风险。

Kenwell特别指出，10年期美债收益率5%仍是市场需要关注的关键水平。如果5%成为新的收益率底线，市场继续吸收更高利率而不产生明显后果的逻辑将面临挑战。

Edward Jones投资策略师Angelo Kourkafas则认为，偏弱的就业报告有望缓解债市对于激进加息的担忧；如果就业市场保持大体稳定，同时企业盈利继续增长，那么股市基本面仍具有一定支撑。

10月CPI才是下一场关键考验

因此，9月非农给美联储带来的最直接变化，是10月加息的紧迫性明显下降，而不是美联储已经放弃进一步加息。

这正是Timiraos强调“9月CPI更重要”的原因。

10月14日公布的9月CPI，将成为非农之后市场判断美联储下一步政策的重要数据。如果通胀继续表现出黏性，尤其是在能源价格上涨的背景下重新加速，那么偏弱的就业报告未必足以阻止美联储在年内继续加息；反之，如果通胀同步降温，那么就业市场的软化将进一步强化美联储等待的理由。

从目前市场定价来看，9月非农已经明显削弱了10月加息预期：交易员对10月加息的押注降至约20%，而部分华尔街机构甚至认为这份报告已经足以“杀死”10月加息的前景。

但正如Timiraos所强调的，就业报告并没有改变美联储的基本立场——通胀仍然是决定下一步政策的关键变量。

因此，市场交易逻辑正在从“美联储会不会很快再次加息”，转向“9月CPI会不会重新点燃加息预期”。10月14日的通胀数据，或将成为决定这场政策预期博弈下一阶段走向的关键。

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美国9月非农就业仅增2.9万人，远低于预期的9万，但10年期美债收益率在短暂下探后迅速反弹超10个基点至5.30%，上演V形反转。

一份爆冷的就业报告压低了短端加息预期，却未能撼动长端收益率——华尔街真正的焦虑已从下一次加息转向更棘手的问题：如果借贷成本拒绝下降，经济还能撑多久？

房地产冻结、消费信贷日益惩罚性、弱资质借款人融资成本高企——5%利率环境下的裂痕已经出现，只是被头部股指的光鲜所掩盖。

非农爆冷，债市只给了半天面子

美国劳工部周五数据显示，9月非农就业仅增2.9万人，低于所有预测区间下限；8月数据从16.2万下修至13.3万，失业率微升至4.2%，平均时薪同比增速放缓至3.0%。

随即，两年期美债收益率单日跌10个基点至4.69%，标普500期货涨0.8%，纳斯达克100期货涨1.1%。芝商所FedWatch显示10月加息概率从22%降至17%。Jefferies首席美国经济学家Thomas Simons称，这一数据"应该是10月加息盖棺定论的最后一根钉子"。

但转折来得很快。10年期收益率从日低5.16%迅速反弹，午盘上测5.30%，逼近周四创下的2002年以来高位5.34%。全周，10年期收益率累计上升约12个基点，连续第五周攀升；而2年期收益率全周下降约3个基点，结束此前六周连涨。

长短端走势的分化指向同一个结论：疲软非农降低了短端利率预期，但通胀、财政供给和期限溢价仍牢牢托住长端收益率。

经济学家普遍认为数据失真源于季节性因素。据路透，今年劳动节假期落在月末，历史上往往导致统计偏低。首次申请失业救济人数仍徘徊在57年来低位，医疗保健、建筑和制造业维持就业净增长，尚无大规模裁员迹象。美国百年投资全球固定收益首席投资官Charles Tan判断称：

"这在边际上为美联储按兵不动提供了更多理由。但反过来看，只需一两个通胀数据走热，市场就可能重回鹰派立场。"

5%利率下的K形分化

股票投资者最关心收益率上升的速度，但经济最终必须承受收益率停留的绝对高度。

"实体经济与AI/资本开支之间存在巨大的割裂，"Hirtle & Co首席投资官Brad Conger说。强劲盈利和AI支出浪潮将主要股指维持在纪录附近——英伟达周五盘中创历史新高，市值冲向6万亿美元，纳斯达克100指数收盘刷新纪录。但指数之下，市场广度已经收窄。银行、工业、公用事业板块走软，KBW银行指数全周跌2.78%。三大指数中只有纳指全周累涨0.45%，标普500微跌0.27%，道指跌1.26%。

"我不认为存在一个一切突然崩塌的临界点，但我们已经处于某些行业感到痛苦的区间，"Conger指向房地产、汽车、消费贷款和信用卡。

Laffer Tengler Investments的Nancy Tengler相对乐观："有时候收益率上升是好事。"她认为，如果企业能以5%成本借贷并产生15%-20%的回报，"它们应该整天这么做。"Gallo Partners基金经理Michael Alfaro则指出，私营部门在数据中心领域的庞大支出毫无放缓迹象，AI和航空航天关联企业对高利率的耐受力远超传统行业。

真正的风险：高利率持续多久

当前经济对高息仍有缓冲。

Franklin Templeton的Max Gokhman指出，多数美国房主持有平均利率约4%的固定利率抵押贷款，短期内隔离了新利率冲击；美国非金融企业债务中仅约13%（约5700亿美元）在2027年到期。预计约3000亿美元的AI相关融资主体多为投资级公司，资本充裕，对资金价格并不敏感。

但缓冲垫有保质期。

"5%不是压垮骆驼的最后一根稻草，但它是疲惫驼峰上又一个沉重的麻袋，如果不卸掉一些负重，崩溃只是时间问题，"Gokhman说。"我们已经从最新的就业数据和情绪指标中看到了经济的压力。"

更危险的情景是通胀持续推高收益率，而增长同时走弱。美国、以色列与伊朗的冲突推升能源价格，柴油价格已创历史新高；中东和俄罗斯炼油能力下降令成品油供应成为新的压力点——G7周五宣布通过IEA协调释放1亿桶储备，重点即包括柴油，WTI原油盘中一度跌超5%。持续的关税摩擦同样在抑制企业扩产意愿，ISM调查显示制造商对加拿大贸易争端的担忧持续升温。

"那么股票和固定收益可能同时下跌，重演类似2022年的一幕，大宗商品成为唯一的避风港，"Gokhman说。他和团队已在组合中增加了大宗商品配置来对冲这一可能。

全球债市的压力也在蔓延。法德10年期国债利差周五一度扩大至150个基点，触及2012年欧债危机以来最宽水平。

一份非农报告可以暂时压低短端利率预期，但长端收益率纹丝不动——5%时代的真正考验，在于它会持续多久。

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日本央行加息之后短暂出现的“做多日元”交易，正在迅速逆转。

美国商品期货交易委员会（CFTC）最新数据显示，截至9月29日当周，杠杆基金重新转为净做空日元，相关看空押注规模约为2100亿日元（13亿美元）。

更值得关注的不是空头规模本身，是对冲基金最近三周仓位变化的速度。

两周前，对冲基金一度转向净做多日元，为2025年年中以来首次；但到了截至9月22日的一周，其日元净多头仓位已经骤降近80%，只剩约559亿日元。

仅仅一周之后，这些残余多头也被清掉了。

截至9月29日，杠杆基金已经从净多头重新转为净空头。也就是说，对冲基金只用了两周时间，就完成了从“押注日元上涨”到重新做空日元的转向。

两周完成多翻空，对冲基金重新押注日元下跌

这可能比日元汇率本身更值得关注。

因为最近几周，理论上有利于日元的催化剂并不少。

日本央行9月加息；日本政府不断警告日元过度贬值；特朗普也罕见表达对日元走弱的担忧；美国财长贝森特甚至公开讨论了强势日元的“可取性”。

但这些信号最终都没有让投机资金长期留下来。

截至本周，日元兑美元已经连续第三周走弱。与此同时，投机资金不仅重新做空日元，还在增加美元多头仓位。

尤其值得注意的是，这轮仓位逆转并非一夜之间发生。

日本央行加息后，对冲基金最初确实押注日元上涨。但到了截至9月22日的一周，杠杆基金的日元净多头已经从前一周大幅削减近80%，日元同期也从约155.11兑1美元跌至157.39附近。

到了最新一周，对冲基金干脆彻底翻空。

这意味着，市场对于日本央行加息的交易逻辑正在发生变化：问题已经不是日本央行会不会加息，而是它接下来加息的速度和幅度，究竟能不能快到足以改变日元的利差劣势。

而从最新仓位来看，对冲基金至少暂时给出了否定答案。

更值得关注的是，对冲基金甚至没有等待下一次日本央行会议进一步确认政策方向，就已经提前重新建立日元空头。

加息还不够，市场重新交易“美日利差”

对冲基金重新做空日元背后，核心仍然是一个最传统的外汇交易逻辑：

利差。

日本央行9月已经把政策利率提高到1.25%，创31年来最高水平。对于长期处于零利率甚至负利率环境的日本来说，这已经是非常明显的政策转向。

但对于外汇市场来说，1.25%仍然不算高。

真正重要的是，日本央行虽然加息，却没有释放出足够强烈的信号，表明接下来会明显加快紧缩步伐。

这意味着，即便日本利率已经升至数十年来高位，与美国之间仍然存在明显利差。

于是，市场重新面对一个现实问题：

如果日本央行只是缓慢加息，而美国利率继续维持高位，那么持有美元、做空日元的套息交易为什么要彻底结束？

这也解释了为什么日本央行加息之后，日元多头并没有持续扩大。

最初的逻辑是，日本进入加息周期，美日利差逐渐收窄，日元应该升值。

但现在市场开始重新定价：日本央行确实在加息，但加得可能没有此前部分投资者期待得那么快。

只要这一点不发生改变，日元就很难仅仅依靠“日本央行进入加息周期”这一故事持续升值。

而最新CFTC数据表明，对冲基金已经开始重新押注这一逻辑。

特朗普也开始警告弱日元，但资金仍然选择做空

这一轮重新做空尤其值得关注，还有另一个原因：它发生在美日两国同时提高对弱日元警惕之后。

日本方面最近已经连续释放强硬信号。

日本最高外汇事务官员三村淳表示，市场应该认真对待东京和华盛顿针对日元走势发出的“非常明确”的警告，并表示如果有必要，日本方面准备采取行动。

美国方面的态度也出现了明显变化。

日本财务大臣片山皋月此前透露，特朗普在与日本首相高市早苗会晤时，对日元贬值表达了担忧。

随后，美国财长贝森特进一步表示，他与片山皋月讨论了强势日元的“可取性”，称能够反映日本强劲经济基本面的强势日元是可取的。日本财务省则表示，美日双方再次确认了对日元低估的担忧，并准备进一步加强合作。

这些表态短期内确实有效。

9月25日，日元兑美元最多上涨约1.2%至156.94附近，创近三周最大涨幅。

但从最新CFTC数据来看，对冲基金并没有把这轮反弹理解为日元趋势已经反转，反而重新建立了空头。

这也让当前的日元交易变得更加微妙。

一边是政策力量越来越明确地希望阻止日元继续快速贬值：日本央行已经加息，日本政府不断警告市场，美国政府也开始公开讨论弱日元问题。

另一边则是资金仍然在交易一个更简单的现实：

只要日本央行没有比市场预期更快地加息，美日利差就很难迅速消失；只要利差还在，做空日元、持有美元的套息逻辑就仍然存在。

因此，最新对冲基金持仓真正释放出的信号，可能并不是“市场不相信日本央行”，也不是“特朗普喊话完全没有作用”。

更准确地说，市场正在区分两件事情：政策喊话可以影响日元短期能跌多快，但利差仍然决定资金是否愿意长期持有日元。

过去两周，从净多头骤降近80%，再到重新建立约2100亿日元的空头，对冲基金已经用仓位表达了当前的交易判断。

接下来真正值得观察的，是日本央行能否给出更明确的后续加息路径，进而真正改变这笔交易背后的利差逻辑。

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要闻精选

恒指失守24000点创三个月最大跌幅，物理AI牛股暴跌近50%，权重科网股集体下跌，赛力斯盘中一度大涨15%。

美国9月新增非农就业2.9万人，远低于华尔街预期9万，失业率小幅升至4.2%。机构高呼9月非农“杀死”10月加息预期、市场预计加息概率降至20%，“新美联储通讯社”：就业报告未改联储立场，9月CPI更重要。白宫经济顾问哈塞特：非农报告“符合预期”，霍尔木兹已开放，特朗普认真对待赤字问题。

G7决定释放1亿桶紧急油储，立即行动、持续四个月，前20天先大规模投放柴油。

报道：美伊冲突打乱OPEC+扩产节奏，产能审查推迟至11月中旬。

报道：沙特考虑发动10万也门士兵攻打胡塞武装、直指红海咽喉，获美国情报支持。

报道：博通联手黑石筹资600亿美元，为Anthropic等AI公司铺路算力。

日媒称东芝拟豪掷600亿日元扩产HDD、产能拟翻倍，希捷科技收跌10%。

特斯拉三季度全球交付量同比降2%、仍超华尔街预期逾2万辆，在欧洲新车注册量8月同比增长53%，加拿大Model 3销量攀升。

英伟达推出64GB版DGX Spark，内存砍半，4999美元起售，128GB版涨价至6950美元。

中国医药BD再下一城：艾博生物与诺华达成78亿美元mRNA授权协议。

市场概述

美非农就业意外疲软挫伤10月加息预期，科技股力挺美股走高，纳指三连阳，盘中创新高、收涨超1%，连涨三周，标普道指两连涨、但全周累跌；纳斯达克100收创历史新高；英伟达四个多月来首次创盘中历史新高，收涨超1%；博通收涨超3%；交付数据提振，特斯拉收涨近5%；绩后耐克收跌3.6%；东芝扩产消息冲击存储芯片股，希捷和西部数据收跌10%。

美债收益率走V，美就业报告后，10年期美债收益率刷新日低，后抛售重启、收益率一度较日低回升超10个基点。法德10年期利差增扩至2012年来最大。

美就业报告后，美元指数加速跌离一年半高位，离岸人民币曾逼近6.70。

G7释放油储计划重创原油，美油盘中跌超5%。美非农就业后，黄金短线拉升超1%、后转跌。全周金银大跌，期金累计跌3.6%，创四个月最大周跌幅，期银累计跌近7%。

欧美股市：标普500收涨0.73%，报7722.72点，全周累跌0.27%；道指收涨0.49%，报51176.96点，全周累跌1.26%；纳指收涨1.19%，报27190.864点，全周累涨0.45% 。欧洲STOXX 600指数收涨0.75%，报631.35点，全周累跌1.14%。

A股：休市。

港股：恒指收跌2.6%，报23972.29点，创3月23日以来最大跌幅。

债市：到债市尾盘，美国10年期基准国债收益率约为5.27%，日内升约3个基点，全周累计升约11个基点；2年期美债收益率约为4.82%，日内升约3个基点，全周累计降约3个基点。

商品：WTI 11月原油期货收跌1.90%，报91.11美元/桶，全周累跌1.41%。布伦特12月原油期货收跌0.06%，报102.25美元/桶，全周累涨4.94%。COMEX 10月黄金期货收跌0.94%，报4133.7美元/盎司，全周累跌3.59%。COMEX 10月白银期货收跌1.23%，报59.977美元/盎司，全周累跌6.68%。COMEX 10月期铜收涨0.15%，报6.492美元/磅，全周累跌3.1%。

要闻详情

中国

玉渊谭天：中美11月人工智能对话谈什么。11月对话将聚焦三大核心议题：一是共同制定AI风险分类分级标准，厘清"重大风险"定义；二是建立模型失控等风险事件的通报机制，明确上报范围、时限与约束；三是将AI治理纳入更广泛的多边框架，扩大各国参与。加州或率先破局，推动互信与制度框架落地。

恒指失守24000点创三月来最大跌幅，物理AI牛股暴跌近50%，权重科网股集体下跌，赛力斯盘中一度大涨15%。盘面上，金融、医药等下挫，友邦保险、百济神州跌近6%领跌蓝筹。天数智芯跌近7%。汽车、科技股疲弱，理想汽车、哔哩哔哩、小米集团、网易、小鹏集团领跌。消费、光模块相对强势，ASMPT涨超8%。

中国医药BD再下一城！艾博生物与诺华达成78亿美元mRNA授权协议。诺华以5.75亿美元首付款锁定艾博生物核心资产ABO2203，并获得其RNA技术平台其他项目的选择权。ABO2203机制新颖——通过mRNA编码T细胞衔接器，从根本上重置免疫系统而非仅抑制症状，靶向狼疮、类风湿等自身免疫疾病。此举标志中国mRNA技术获国际顶尖认可，更折射出跨国巨头密集“扫货”中国创新药的热潮。

海外

非农大幅低于预期！美国9月新增就业2.9万，预期9万，美债收益率下行，美股期货上涨。美国9月非农就业仅增2.9万，远低于预期9万，失业率从8月的4.1%小幅升至4.2%。数据发布后，美联储10月加息概率从22%降至17%，年内剩余两次会议的累计加息预期降至约21个基点；两年期美债收益率单日跌10基点，标普500期货涨0.8%。经济学家将异常疲软归因于季节性调整因素失真，而非劳动力市场的实质性转向。

• 机构高呼9月非农“杀死”10月加息预期！“新美联储通讯社”：就业报告未改联储立场，9月CPI更重要。“新美联储通讯社”称，美联储高官本周已暗示10月加息可能并非其基本预测，本次报告的工资和失业率都未显示就业市场正在重新趋紧到足以明显增加价格压力的程度。交易员对10月加息的定价概率从数据公布前接近30%降至约20%，甚至一度不再完全计价年内加息。机构认为就业市场表现为“低招聘、低裁员”，给联储等待更多数据提供理由；12月加息仍有可能。市场反应显示“坏消息就是好消息”，华尔街仍盯住5%美债收益率。
• 白宫经济顾问哈塞特：非农报告“符合预期”，霍尔木兹已开放，特朗普认真对待赤字问题。哈塞特表示，对9月非农就业报告"并不失望"，政府就业人数下降，而其他行业都在上升。能源问题上，其表示海军已开放霍尔木兹海峡、白宫正与欧洲进行沟通，若欧洲释放战略储备，将产生"巨大影响"。其还表示当前利率水平"高得令人无法接受"，特朗普在"认真对待削减赤字问题"，不想通过通货膨胀来摆脱债务。

G7决定释放1亿桶紧急油储，前20天先大规模投放柴油，美油一度跌超5%。G7领导人声明称，G7将通过IEA协调释放1亿桶战略油储，行动持续四个月；承诺避免成员国之间限制能源出口，呼吁其他产油国避免采取可能加剧市场紧张的禁令；未来几天内将通过IEA继续讨论，如有必要是否进一步增加柴油储备释放规模。马克龙称G7希望通过此行动压低燃料价格。特朗普发帖欢迎，称欧洲已同意释放“大量”库存柴油，进程将“立即开始”。

• 马克龙呼吁G7协调联合抛储。法国总统马克龙呼吁七国集团采取协调一致的行动，避免实施出口限制，共同遏制燃油价格上涨。据报道，在周五的欧盟成员国政府通话中，各方讨论了一项由法国提出的方案：由欧洲国家释放5000万桶柴油，同时由国际能源署成员释放5000万桶原油。

报道：美伊冲突打乱OPEC+扩产节奏，产能审查推迟至11月中旬。据媒体报道，OPEC+的产能审查工作延误，原定完成期限为2026年9月底，目前推迟至11月中旬，仍在理论上允许OPEC+在11月下旬的全体会议上讨论相关结果。独立产能评估结果将直接左右各成员国获准的产量上限，部分成员国已就配额问题产生明显分歧，联盟稳定性面临压力。

报道：沙特考虑发动10万也门士兵攻打胡塞武装、直指红海咽喉，获美国情报支持。据报道，沙特正考虑两套作战方案，一是集中攻击曼德海峡附近的沿海地区，二是在也门多个战线同时发动更大规模的进攻；行动目标是夺回胡塞武装近期控制的曼德海峡及其周边地区；美国未直接下场，但已向沙特提供情报支持，包括目标信息。

特朗普据称将任命新“AI沙皇”：国家情报总监接棒硅谷大佬，AI政策重心转向安全管控。Jay Clayton任国家情报总监期间公开表达对AI安全威胁的高度重视。本周的采访中，他将“超级智能”定性为“国家安全问题”，称这一判断得到了本周二在白宫出席会议的AI行业领袖的认同，同时明确反对暂停AI开发。

报道：博通联手黑石筹资600亿美元，为Anthropic等AI公司铺路算力。博通正牵头筹组600亿美元债务融资，为Anthropic等AI企业购买芯片及建设数据中心提供资金支持。其中，420亿美元优先有担保债券由博通组织华尔街银行银团分销，180亿美元次级债务则由黑石主导，并由其旗下基金承诺出资90亿美元。该交易已酝酿数周，尚未正式宣布。

日媒称东芝拟豪掷600亿日元扩产HDD、产能拟翻倍，希捷科技盘前跌超10%。东芝计划投资约600亿日元扩建菲律宾HDD工厂，力争在2027财年前将AI数据中心硬盘产能翻倍，并提升单盘容量。叠加西部数据加码投资，HDD行业供给偏紧格局或逐步缓解。尽管AI数据中心需求仍在增长、希捷2026年产能已售罄，新增供给可能削弱厂商议价能力，市场开始关注供需再平衡以及希捷的市场份额和盈利前景。

特斯拉股价大涨！三季度全球交付量超预期，欧洲8月同比增长53%，加拿大Model 3销量攀升。特斯拉三季度交付48.7万辆，超出华尔街预期逾两万辆。今年8月特斯拉在欧盟新车注册量同比增长约53%，今年前八个月累计增幅达66%，油价飙升推动欧洲电动车需求。证券时报1月曾报道，加拿大在配额内，给予中国电动汽车6.1%关税待遇，不再征收100%附加税。媒体报道此后Model 3在加拿大销量攀升。

英伟达推出64GB版DGX Spark，内存砍半，4999美元起售，128GB版涨价至6950美元。英伟达瞄准本地AI需求推出新版DGX Spark，可本地运行最高1000亿参数模型，于10月23日通过OEM厂商上市。新版保留GB10 Blackwell芯片、DGX OS、完整的英伟达AI软件栈及ConnectX-7网络能力，但统一内存从现有的128GB降至64GB；测试显示两台64GB可“拼”成128GB，性能最高提升约70%。英伟达将128GB Founders Edition涨价归因于内存供应受限和成本上升。

三星HBM4报价为HBM3E三倍，押注AI算力军备竞赛重塑定价权。据韩媒，三星电子已将明年HBM4的供应报价定在每吉比特（Gb）4美元中高区间，是现款旗舰产品HBM3E约1.50美元/Gb价格的三倍以上。

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特斯拉周五公布，三季度全球共交付486,532辆汽车，高于分析师平均预期463,761辆。欧洲特斯拉新车注册量出现明显回暖，中国市场销量同比回落。

此次交付数据出炉，正值特斯拉经历了一段销量下滑与股价疲软的困难期，竞争加剧以及美国需求低迷持续对公司形成压制。与此同时，CEO马斯克正致力于将公司重心转向人工智能、无人驾驶及人形机器人等前沿业务。

据彭博，特斯拉Model 3在加拿大销量攀升，自5月以来已有近1.6万辆电动汽车从中国运达。加拿大总理曾表示，短期内发货的大部分车辆是特斯拉。

据证券时报1月报道，加拿大给予中国电动汽车每年4.9万辆的配额，配额内享受6.1%的最惠国关税待遇，不再征收100%附加税，配额数量将按一定比例逐年增长。

特斯拉周五收涨4.65%，但今年以来累计仍处于下跌区间。此外，近期市场传言马斯克旗下SpaceX与特斯拉存在合并可能，这一预期在过去数周内推动特斯拉股价阶段性反弹。

去年三季度，特斯拉交付497,099辆，创下历史纪录，彼时美国联邦补贴即将取消，消费者抢购推动销量冲高。今年三季度交付量较这一峰值下降约2%，但超出市场预期逾两万辆。

尽管如此，华尔街普遍预期特斯拉今年全年有望实现温和增长，扭转此前连续两年的年度销量下滑局面。

从车型结构来看，Model Y和Model 3依然是销售绝对主力。除上述两款车型外，公司其他车型合计交付仅8,295辆，包括备受争议的Cybertruck。

此前，特斯拉已停产售价较高的Model S和Model X，目前面向消费者销售的车型收窄至三款。

为支持业务扩张，特斯拉今年计划支出逾250亿美元，用于扩大工厂产能及推进Robotaxi业务落地。公司本周在一份文件中披露，已获得300亿美元新增贷款及信贷额度。

在新产品方面，特斯拉目前已开始生产无方向盘、无踏板的Robotaxi车型Cybercab，并已推出Semi电动重卡销售。此外，公司还承诺已久的新款Roadster跑车亦在规划之中。

能源业务方面，三季度储能产品部署量达13.7吉瓦时，高于去年同期的12.5吉瓦时，也略高于今年二季度的13.5吉瓦时，延续温和增长态势。

欧洲市场出现值得关注的积极信号。据欧洲汽车制造商协会数据，今年8月特斯拉在欧盟新车注册量同比增长约53%，今年前八个月累计增幅达66%。

去年，受马斯克个人争议引发的消费者抵制影响，特斯拉在欧盟销量曾大幅下滑。当前，油价飙升以及中国电动车的涌入正在刺激当地电动车需求整体提升，特斯拉从中受益。

相比之下，中国市场竞争压力依然突出。特斯拉持续对Model 3和Model Y提供季末折扣以维持市场份额，但上海工厂产量面临挑战。

据中国乘用车市场信息联席会数据，8月特斯拉中国生产的约86,000辆汽车中，有约36,000辆出口至海外市场，国内交付量环比出现下滑。

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美伊会谈僵局本周曾打击美股、推升原油，周五经济的坏消息成美股的好消息，原油在释放油储消息后大幅回落

美国劳工部周五公布的数据显示，9月非农就业人数仅增加2.9万人，远低于市场预期的9万人；8月新增就业人数由16.2万人下修至13.3万人，失业率升至4.2%，平均时薪同比增速放缓至3.0%。数据公布后，市场预计美联储10月加息概率进一步降至约20%至21%，低于数据公布前的约26%。

美股和美债随后走出截然不同的行情。美股尤其是科技股受到“加息压力减轻”的提振，纳指涨超1%，英伟达盘中创历史新高；美债则未能延续最初的上涨行情，基准10年期美债收益率一度较非农就业报告公布后刷新的日低反弹超10个基点。

媒体分析称，债券投资者最初押注疲软就业将降低美联储继续加息的压力，但随后重新关注能源价格、通胀预期、财政赤字以及期限溢价等因素；评论称，疲软的非农并未完全排除未来数月再次加息的可能性。

本周，全球资产的主线并非单一的“风险偏好”，而是AI科技股与传统宏观资产之间的明显分化。科技板块成为本周表现最好的主要板块，金融和医疗板块表现垫底。

本周，埃森哲财报、新思科技与OpenAI协议等利好带动AI交易继续发力，而标普500的非AI概念成分股全周总体累跌

长短端美债收益率走势也出现分化：10年期收益率延续一个月来周度升势，而对利率更敏感的2年期收益率在连升六周后回落，显示在美联储副主席杰斐逊等高官表态给近期加息预期泼冷水后，市场对短期美联储政策的押注有所缓和，但对长期通胀、财政供给和期限溢价的担忧仍然存在。

大宗商品中，原油全周在中东供应风险、战略油储释放和成品油供应紧张之间反复博弈；贵金属金银在周初大跌后未能收复失地，继续受到美元走强和国债收益率高企的压制。

本周三和周四，10年期美债收益率连续两日创2002年来新高，2年期美债以外的多种期限美债收益率均处5.0%上方

美股：纳指涨超1%、盘中新高，交付数据提振特斯拉，东芝扩产消息冲击存储芯片股

三大美股指周五集体高开，全天保持涨势。纳指收涨1.19%，报27190.86点，三连涨创9月22日以来收盘新高，早盘曾涨1.8%、创盘中历史新高；标普500指数收涨0.73%，报7722.72点；道指涨250.40点，涨幅0.49%，报51176.96点，和标普两连涨；纳斯达克100指数收涨1%，盘中及收盘均刷新纪录。小盘股指罗素2000指数收涨0.94%。

全周，标普500指数累跌0.27%，为近四周第三次周跌；道指累跌1.26%，为近五周第四次周跌；纳指累涨0.45%，纳斯达克100指数涨0.65%，均连续第三周累涨；对利率敏感的罗素2000指数跌0.16%，连续第四周累跌。

三大美股指中只有纳指本周累涨，标普微跌、道指跌超1%

科技板块成为本周表现最好的主要板块，而金融和医疗板块表现垫底，KBW银行指数全周跌2.78%。

行业股中，芯片股周五总体走高，费城半导体指数收涨约2.4%，本周累计上涨3.69%。但存储芯片股当天遭抛售。

AI芯片龙头英伟达（NVDA）盘中一度上涨约3%，继5月中旬之后时隔四个多月又创盘中最高纪录，最终收涨约1.3%，逼近5月中所创的收盘最高纪录。

随着周五股价盘中创新高，英伟达盘中市值冲向6万亿美元大关

博通（AVGO）涨约3.4%，此前有报道称博通同意向Anthropic提供最高420亿美元贷款；提高对Synaptics的收购报价至每股123美元后，安森美半导体（ON）收涨6%，Synaptics（SYNA）涨约14%。

日经新闻称，东芝计划到2027财年将用于AI数据中心的传统硬盘（HDD）产能提高一倍，市场担忧供应增加可能削弱当前的供需紧张格局。东芝的美国同行希捷科技（STX）和西部数据（WDC）周五均收跌约10.2%，闪迪（SNDK）跌约3.8%，美光（MU）跌超2%。

其他个股方面，特斯拉（TSLA）受到第三季度交付数据提振，盘中一度涨超5%，最终收涨约4.7%。特斯拉第三季度交付汽车48.65万辆，同比下降2.1%，但较分析师预期高约5%。

耐克（NKE）成为表现最差的道指成分股，周五盘中一度跌5.6%，最终收跌超3.6%。该司周四盘后公布第一财季中国市场销售额剧减26%，同时给出的本财年业绩指引明显弱于市场预期，并计划启动裁员。

美债：非农就业后 10年期收益率刷新日低 后一度反弹超10基点

非农数据公布后，美债一度迎来明显买盘。美国非农就业报告公布之初，美国10年期基准国债收益率在欧股盘中迅速下行、下破5.16%刷新日低，2年期美债收益率下破4.70%、刷新9月21日以来低位。

但随着交易深入，收益率迅速反弹，美股早盘抹平日内降幅转升，10年期收益率在美股午盘上测5.30%刷新日高，靠近周四升至5.34%连续两日刷新的2002年以来高位，2年期收益率午盘上测4.85%刷新日高，均较日低回升超10个基点。

媒体指出，债市最初认为就业降温将降低美联储继续加息的压力，因此买入美债；但随着市场重新评估，能源价格上涨可能推高通胀压力，同时美国财政赤字和巨额国债供给仍在对长期收益率构成压力。此外，在近期全球债市遭遇抛售的背景下，期限溢价也成为投资者关注的因素。

换言之，疲软非农降低了短端利率预期，却不足以彻底扭转长期美债面临的供给、通胀和期限溢价压力。

全周来看，10年期美债收益率累计上升约11个基点，连续第五周攀升，为2024年11月以来最长周度连升；2年期收益率则累计下降约3个基点，结束此前连续六周连升。这种长短端分化，反映出市场对短期美联储政策路径的押注有所缓和，但对长期通胀、财政供给和期限溢价的担忧依然存在。

本周只有2年期美债收益率累计下行，其他期限美债收益率继续攀升

欧债：法德10年期利差增扩至2012年来最大

欧洲债市继续剧烈波动。

周五德国与法国10年期国债收益率利差扩大、突破140个基点、一度达150个基点，至2012年欧债危机当年以来最宽水平；法国2年期国债收益率盘中一度升至3.84%，德国2年期收益率则在2.94%至3.06%之间波动。过去一周，德国2年期收益率下降近25个基点，而法国2年期收益率反而上升近14个基点。

市场更关注法国财政状况。此前法国10年期国债收益率一度逼近4.95%，创约20年来高位，

全周，德国2年期国债收益率累计下降近25个基点，而法国2年期收益率则上升约14个基点。

在全球债市整体受到高油价、通胀以及财政赤字压力冲击之际，法国正在成为欧洲债市风险最集中的市场之一。法国财政状况和政治不确定性持续成为欧洲债市的重要定价因素。

汇市：非农就业后 美元指数加速跌离一年半高位 离岸人民币曾逼近6.70

非农公布后美元明显走弱。ICE美元指数（DXY）在美国非农就业报告公布前曾短线转涨，报告公布后跌幅迅速扩大，美股午盘刷新日低至101.67，日内跌逾0.4%，跌离周四涨破102.20刷新的2025年4月以来高位，在连涨四日后回落、本周首日下跌，全周继续累涨、连涨三周。

彭博美元现货指数连涨三周、徘徊18个月来交易区间高位

两连跌的日元反弹，美元兑日元在美国就业报告后迅速扩大跌幅、并跌破157.00刷新日低，靠近周三跌至156.37刷新的9月18日以来低位，日内跌逾0.7%；欧元兑美元在美国就业报告后迅速转涨，美股早盘刷新日高至1.1286，脱离周四所创的2025年5月以来低位。

美国非农就业报告公布后，离岸人民币（CNH）兑美元涨幅迅速扩大，美股早盘曾逼近6.70关口至6.7008，刷新9月23日以来高位。到汇市尾盘，此前两连跌的离岸人民币兑美元报6.7058元，较周四纽约尾盘涨84点，在上周回落后本周累涨169点。

比特币（BTC）在欧股盘中涨破8.71万美元、刷新9月23日以来高位，美股开盘后持续回吐涨幅、午盘转跌，午盘曾跌破8.39万美元刷新日低，较日高跌超3000美元、跌近4%，美股收盘时处于8.44万美元下方，最近24小时跌约0.5%，最近一周涨约0.5%。

原油：G7将释放1亿桶储备，油价盘中跳水

国际油价周五受到G7释放战略储备的消息重创。G7宣布，将通过国际能源署（IEA）协调释放1亿桶石油和石油产品储备，计划持续四个月，其中包括大量柴油储备。

消息公布后，美国WTI原油盘中一度跌至88.06美元/桶附近，跌幅超过5%；布伦特原油一度跌至98.40美元附近，跌幅接近4%。截至收盘，WTI 11月合约跌1.90%，报91.11美元/桶；布伦特12月合约跌约0.06%，报102.25美元/桶。

按即月合约收盘口径，美油本周累计跌约1.41%，连续第二周下跌；布油则累涨约4.94%，连续第二周上涨。

欧洲国家考虑释放油储的消息后，布油周五盘中曾跌破100美元，G7决策后跌幅扩大至近4%，后收复100美元关口

媒体指出，当前能源市场的主要压力已经不仅是原油供应，还包括炼油能力和成品油供应。中东和俄罗斯炼油能力下降，使柴油等成品油供应成为市场新的关键压力点，这也是G7此次行动重点释放成品油储备的原因之一。

黄金：非农后一度冲高，涨超1%后转跌

黄金同样经历了明显的盘中反转。非农公布后，黄金期货一度升至4259美元附近，涨幅超过1%，现货黄金一度突破4220美元；但随着美债收益率反弹，金价回吐涨幅，美股早盘转跌。

到周五收盘，即月合约COMEX 10月黄金期货收跌0.94%，报4133.7美元/盎司，在三连涨后回落，刷新8月4日以来收盘低位，本周累跌3.59%、创6月5日一周以来最大单周跌幅。

黄金在美非农就业后短线冲高，后转跌

周四扭转三连跌的纽约期银和期金均在美国非农就业报告后涨幅扩大、但美股早盘转跌。即月合约COMEX 10月白银期货收跌1.23%，报59.977美元/盎司，刷新8月3日以来收盘低位，本周累跌6.68%，创6月26日一周以来最大周跌幅。

本周期金和期银均连跌两周、最近六周内第五周累跌。

纽约期铜在周四回落后小幅反弹。COMEX 10月期铜收涨0.15%，报6.492美元/磅，暂别周四刷新的9月16日以来收盘低位，本周累跌3.1%，创6月26日以来最大周跌幅，在连涨两周后回落。

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法德10年期利差已升至约150个基点，为2012年欧债危机以来最高，法国5年期信用违约互换（CDS）升至约87个基点，为2013年初以来最高；这一轮走阔在一周内完成，为2011年以来最快。

法德国债利差的持续扩大，令外界对欧洲央行是否将启用"传导保护工具"（TPI）的猜测与日俱增。

TPI工具是指，如果欧洲央行判定某国国债遭遇了"无端且无序"的市场抛售，欧洲央行可以在二级市场上公开购买该国发行的政府债券。而法国当前困境的根源恰恰在于真实存在的财政赤字失控与政治僵局，令动用条件的认定极为棘手。

与此同时，欧元区通胀因中东冲突影响正逼近4%，欧洲央行今年已连续加息，此时若重启债券购买、放松融资条件，将与其货币紧缩立场形成直接矛盾。

目前，欧洲央行官员尚未发出任何干预信号，但市场压力若持续蔓延至意大利等高债务国，局面恐将进一步复杂化。

法国国债相对德国国债的风险溢价已升至2012年欧债危机以来最高位，迫使市场重新审视欧洲央行的应对选项。TPI于2022年意大利债市动荡期间创设，其设计逻辑在于：工具的存在本身即足以震慑投机性抛售，无需实际动用。

然而，这一威慑逻辑正面临考验。Danske Bank首席策略师Piet Christiansen指出："鉴于法国的财政立场与政治不确定性，利差扩大具有合理性。但这也正是令市场对欧洲央行判断感到困惑之处——如果已妨碍货币政策传导，那是欧洲央行的职责所在；如果尚未妨碍，则应让市场自行对基本面定价，无需干预。"

按照TPI的既定条款，启动条件须满足市场波动"无根据且无序"，并对货币政策传导构成实质威胁。法国当前困境显然不符合前一条件，这使欧洲央行陷入两难——出手干预可能被解读为协助政府为赤字融资，损害央行独立性与公信力。

欧洲央行官员迄今措辞审慎，未向市场释放任何干预意愿。德国联邦银行行长Joachim Nagel本周在被问及TPI潜在使用时明确表态："我在管理委员会的职责是履行授权。价格稳定是核心，这与某些利差水平无关。"

欧洲央行行长拉加德上月在都柏林讲话时，对法国债市压力态度相对从容，并着重强调更广泛背景：

"我们没有看到任何无序波动，没有看到任何紧张迹象。这是一场影响所有债券、尤其是长端债券的全球性运动，有多重原因，但市场功能并未出现无序失灵。"

芬兰央行行长Olli Rehn则将解决问题的责任明确归于各国政府："较高的借贷成本、不断增长的支出需求以及有限的财政空间，可能加剧主权风险，并在金融体系其他环节暴露脆弱性。这些风险凸显了持续保持警惕、推进财政整合的必要性。"

法国央行行长Emmanuel Moulin亦警告，欧洲央行对法国经济并无"灵丹妙药"。

在完全启用TPI之前，部分市场人士认为，停止"量化紧缩"——即停止让债券持仓自然到期缩减——可能是欧洲央行可采取的第一步缓和措施。

安联贸易（Allianz Trade）首席经济学家Ana Boata表示："这方面显然有操作空间。以法国为例，每月到期规模约为50亿欧元，占新发行量的20%，绝非可以忽视的数字。"

但通胀背景令这一选项同样受限。中东冲突引发的能源与大宗商品价格波动推动欧元区通胀接近4%，欧洲央行6月与9月已相继加息，在此背景下重新放松融资条件，逻辑上与当前紧缩周期背道而驰。

据彭博分析师Jean Dalbard和Simona Delle Chiaie判断，TPI启动的关键触发条件在于：法国债市压力是否蔓延至其他欧元区主权债或资产类别。目前尚无明显传染迹象，但意大利国债利差也在走阔，尽管与历史高点相比仍处较低水平。

在此背景下，意大利总理乔治娅·梅洛尼（Giorgia Meloni）政府本周对预算方案进行了临时调整，削减国防开支以将财政赤字压缩至欧盟GDP 3%红线以下，显示出对市场压力的明显警觉。

相比之下，法国仅计划将赤字从2026年的5.4%收窄至2025年的5%，整改力度远逊。

布鲁塞尔官员的焦虑情绪同样在上升。据一位不愿具名的欧盟官员透露，各成员国尚未充分认识到局势的严峻性，持续寻求放宽欧盟财政约束，而市场需要的恰恰是政策可预期性。

尽管欧洲央行官员态度保守，部分市场人士仍相信，一旦局势失控，欧洲央行别无选择。

富达国际（Fidelity International）固定收益首席投资官Marion Le Morhedec表示："欧洲央行对此高度关注，一直在与市场参与者保持沟通，包括对冲基金。他们真正想了解正在发生什么，并准备好采取一切必要措施，避免出现重大动荡。"

Scope Ratings主权分析师Eiko Sievert则指出："TPI从未被实际测试过，但理论上，这是一个非常强大的工具。"

问题在于，工具的使用条件与政治意愿能否在市场压力彻底失控之前同步到位，将是欧洲央行未来数周面临的核心考验。

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周五盘中，英伟达股价最高涨幅达约3%，刷新历史盘中高点，为今年5月以来首次；尾盘涨幅收窄，最终收涨1.34%，收盘价略低于历史收盘纪录。当日市值一度突破5.7万亿美元。

消息面上，据The Information报道，英伟达与软银已分别完成对OpenAI上一轮融资的最后一笔100亿美元投资，各自兑现了300亿美元的投资承诺。

与此同时，美国最新非农数据公布后市场下调了对美联储10月加息的押注，带动科技股整体走强，进一步提振英伟达股价。

本轮反弹自7月底低点以来已累计上涨约23%，将英伟达年内涨幅推至约25%。公司市值目前约为5.6万亿美元，距6万亿美元的历史性关口尚不足4000亿美元。若能突破该关口，英伟达将成为人类历史上首家市值达到6万亿美元的上市公司。

在基本面层面，英伟达于本周一宣布将股票回购授权扩大1500亿美元，创历史最大单次回购增量，使回购计划总规模扩至2350亿美元，并预计在2028财年前执行完毕。

这一举措向市场传递出管理层对公司长期价值的强烈信心，被视为股价持续获得支撑的重要锚点。

与此同时，英伟达与软银联手完成对OpenAI的投资承诺，进一步巩固了其在AI产业链核心地位的市场认知。英伟达不仅是AI算力基础设施的最大受益者，还在通过战略投资深度参与AI生态的构建。

近期市场对AI安全风险的关注度持续上升。英伟达于本周一发布了一套新型双层AI安全系统，旨在防止AI代理出现异常行为。

英伟达表示，该系统若此前已部署，将能够阻止OpenAI模型近期对Hugging Face的入侵事件。

这一举措的时机颇为微妙——在投资者对AI技术安全风险及技术对人类潜在威胁的担忧不断升温之际，英伟达主动展示其在安全层面的技术储备，有助于缓解外界对AI监管风险可能冲击需求的顾虑。

此轮反弹的更深层驱动力，在于市场对AI基础设施需求前景的信心逐步回归。

过去数月，围绕AI领域的市场情绪快速切换，核心争议在于科技巨头在AI基础设施上投入的数千亿美元是否能转化为实际回报。

近期，以Meta旗下AI代理Muse为代表的应用层突破，令市场重燃对AI代理类应用将大幅拉升芯片需求的乐观预期，进一步修复了投资者对英伟达中长期增长逻辑的信心。

目前，英伟达今年以来累计涨幅约25%，有望实现连续第四年录得两位数涨幅。

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司法部长Todd Blanche周五表示，"我们不会重启对他的刑事调查。"此前，美联储监察长办公室本周发布报告，认定鲍威尔在联储大楼翻修项目中无刑事不当行为。

Blanche表示对该报告感到满意，但同时指出鲍威尔对该项目的监管"并不恰当"。

Blanche同时强调，美联储已计划聘请独立审计机构对建筑成本进行审查，一旦审计发现任何刑事不当行为的证据，司法部将介入调查。

这一建筑翻修项目长期以来遭到特朗普及共和党议员的批评，他们指控鲍威尔主导下的美联储存在过度开支和奢靡设计。相关指控随后引发了对鲍威尔的刑事调查。

哥伦比亚特区联邦检察官Jeanine Pirro今年4月表示，在两党议员均提出异议后，她已指示其办公室撤销调查。Pirro办公室目前表示正在审阅监察长报告。

特朗普本周三在社交媒体上发文称，鉴于监察长的调查结果，鲍威尔应当辞去美联储理事职务。"如果他不辞职，美国政府就应该在最高层面上起诉他，理由不是腐败就是无能，而这两者都是完全不可接受的."

自去年重返白宫以来，特朗普与鲍威尔的矛盾持续公开化。鲍威尔于今年5月卸任主席职务，但仍留任联储理事。在任期间，特朗普多次施压要求美联储更积极地降息，理由是提升住房可负担性并降低政府借贷成本。

Blanche还就11月中期选举期间的联邦安全部署问题表态。特朗普近期在接受《时代》杂志专访时未排除援引《暴乱法》向投票站派遣联邦执法人员的可能性，引发各方关注。

Blanche对此明确表示，"不，我们没有考虑这一选项，"并将相关担忧定性为"民主党人制造的恐慌"。

他进一步指出，这不过是一个假设性场景，他无法设想何种情境下这一法律会被援引，并称此事"难以想象"会真正发生。"美国人民两年前已经证明，他们的声音能够被清晰地听到，"他说。

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据这些媒体报道，特朗普最快于本周五宣布这一任命。Clayton目前统领美国18个情报机构，其情报安全背景与前任Sacks的硅谷创投履历形成鲜明对比，外界普遍将此次人事变动解读为白宫AI政策重心可能向安全管控倾斜的信号。白宫官员在回应媒体询问时表示，"任何人事任命将由总统直接宣布，此前的任何报道均属无端猜测。"

这一任命发生在AI安全争议持续升温的背景下。Quinnipiac大学本周发布的民调显示，72%的受访美国选民表示反对在其社区新建数据中心，较3月的65%进一步上升。与此同时，AI代理系统入侵外部系统的安全事件接连曝光，使AI风险议题在即将到来的中期选举中成为关键议题。

Clayton的情报背景：安全管控优先级上升

Clayton的履历与其前任截然不同。在出任国家情报总监之前，他曾担任纽约南区联邦检察官，处理过多起高知名度案件，包括前委内瑞拉总统马杜罗被美国俘获后的相关诉讼。今年7月，他在前任Tulsi Gabbard于5月辞职后接任情报总监一职，并获得参议院确认。

在担任情报总监期间，Clayton已公开表达对AI安全威胁的高度重视。在其出任情报总监的确认听证会上，Clayton将AI描述为"不仅是机遇，更是威胁"，并表示"当某件事既是机遇又是威胁时，你最好把它牢牢掌握在手中"。

本周公布的CNBC采访中，Clayton将"超级智能"定性为"国家安全问题"，并表示这一判断得到了本周二在白宫出席会议的AI行业领袖的认同。

值得注意的是，Clayton同时明确反对暂停AI开发，称"我不认为那个房间里的任何人"会认为在美国暂停发展是"一个好策略"。据Axios报道，特朗普本周在被问及“AI沙皇”人选时，当场指向Clayton并称其为"好人"，暗示这一任命已在特朗普的心中基本确定。

与Sacks的政策分歧：监管立场存在微妙差异

Clayton的潜在任命将接替David Sacks留下的职位。Sacks于今年3月以特别政府雇员身份任期届满为由离职，但仍与特朗普保持联系，并于本周二出席了白宫与科技高管的午餐会议。

两人在AI监管立场上存在明显差异。Sacks一贯主张AI开发应尽量免于监管，以促进创新，并批评Anthropic首席执行官Dario Amodei呼吁加强监管和放缓开发的立场，认为此举实质上是为大型企业设置壁垒、阻碍小型竞争者。

相比之下，Clayton的情报安全背景使其对AI潜在风险的认知更为直接。不过，据彭博报道，Clayton的任命若最终落实，将表明特朗普政府无意改变其对AI的"放手"立场——这一技术始终是特朗普经济议程的核心支柱。

特朗普本人9月已将Anthropic CEO Amodei等人提出的安全担忧斥为"骗局"，坚持认为现有责任法律已提供足够保护。

对于AI企业和资本市场而言，这一人事变动的政策含义仍存在不确定性：Clayton的安全背景可能推动更严格的AI系统审查机制，但其明确反对暂停开发的立场，又在一定程度上缓解了市场对监管急剧收紧的担忧。

白宫AI治理架构的演变

此次人事变动是特朗普政府近期密集布局AI治理的最新动作。上月，特朗普宣布计划设立"AI沙皇"职位并组建"AI部队"，但未披露具体实施细节。本周二，特朗普在白宫宴请了近二十位硅谷高管，包括英伟达首席执行官Jensen Huang、Anthropic首席执行官Dario Amodei、SpaceX AI的埃隆·马斯克、OpenAI总裁Greg Brockman、Meta的马克·扎克伯格以及谷歌母公司Alphabet首席执行官Sundar Pichai。

会后，特朗普拒绝了出台新AI法规的提议，坚持行业自律原则。与会各方就一项框架协议达成共识：企业将与外部审计机构合作开展模型安全评估，并强化内部系统管控。这一安排折射出特朗普政府的一贯逻辑——以行业自我约束替代政府立法监管。

然而，随着AI代理系统安全漏洞事件频发，以及Amodei于9月12日发表长达3800字的文章呼吁放缓AI开发并加强政府监管，公众对AI安全的忧虑已难以被政府单方面定性为"骗局"而轻易化解。两党国会议员均已表达警惕，并呼吁加强AI监管行动。在此背景下，Clayton能否在"促进发展"与"安全管控"之间找到平衡，将是其出任AI沙皇后面临的首要考验。

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美国商务部普查局周五公布，8月工厂订单环比增长0.1%，与市场预期一致，同比增长6.8%。7月环比增幅经下修后为0.8%，此前公布为增长0.9%。

8月工厂订单受到民用飞机及零部件订单下降4.3%的拖累。

机动车车身、零部件及挂车订单增长0.8%。机械订单大幅增长1.1%。计算机及电子产品订单环比持平，但同比增长14.7%。电气设备、家用电器及零部件订单大幅增长1.1%。

美国商务部普查局还公布，8月扣除飞机的非国防资本品订单环比增长1.6%，与上月公布的数据一致，出货量8月环比增长0.5%，低于此前预计的0.6%。

这一指标通常被视为衡量企业设备投资计划的重要指标，即核心资本品订单。

AI基建与补库存支撑制造业，能源价格与关税成潜在风险

AI基建正在支撑制造业，同时企业为满足强劲的国内需求而补充库存，也对制造业形成支持。

不过，随着美以对伊朗战争扰乱供应链并推高能源价格，市场担忧，未来几个月与人工智能支出热潮无关的制造业领域可能面临更大压力。

柴油价格已升至历史高位，经济学家表示，美国经济可能很快感受到由此带来的影响。持续实施的进口关税也构成下行风险。

周四公布的一项美国供应管理协会（ISM）调查显示，随着与加拿大的贸易战持续，美国制造商对相关影响的担忧正在上升。

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据路透援引两位知情人士透露，此次产能审查的完成期限已由原定的2026年9月底推迟至11月中旬。

与此同时，负责为除俄罗斯、伊朗和委内瑞拉以外的OPEC+成员国进行产能估算的美国石油咨询机构DeGolyer and MacNaughton，预计将于11月中旬方可向OPEC提交报告。上述时间节点仍在理论上允许OPEC+在11月下旬的全体会议上讨论相关结果。

此次延误令OPEC+内部本已政治敏感的配额谈判愈加复杂。独立产能评估结果将直接左右各成员国获准的产量上限，部分成员国已就配额问题产生明显分歧，联盟稳定性面临压力。

周五，G7决定释放1亿桶紧急油储，前20天先大规模投放柴油，美油一度跌超5%，后有所反弹，截至发稿跌3.33%。

中东冲突已导致原定提升部分OPEC+国家产能的项目出现延迟，使外界难以准确评估这些国家的实际产油能力。此外，并非所有成员国均已提交审查所需的数据。

OPEC+早在2025年底便已启动这一审查程序，要求对全体成员国进行产能盘点，作为制定2027年产量基准的依据。

该联盟在今年6月的全体会议上重申了完成最大可持续产能（MSC）评估的重要性，明确将其作为2027年产量基准的参考依据。

俄罗斯副总理Alexander Novak周五经俄罗斯国家通讯社塔斯社援引表示，OPEC+各国正持续评估最大产能水平，但未就延误问题作出进一步说明。

此次审查的核心目的，在于为各成员国可持续产油能力提供独立的更新评估，这一数据是历次产量目标谈判的关键参考指标。若扩产计划因战争受阻，则相关国家的产能评估基础将随之动摇，进而影响其未来配额水平。

产能评估结果对成员国的利益影响直接而显著：被评定产能偏低的国家可能面临配额下调压力，而已成功扩大产能的生产国则会寻求争取更高的产量分配。

这一逻辑已在近期联盟动态中得到印证。阿联酋此前长期以产能提升为由，要求OPEC+上调其产量配额，在诉求未获充分满足后于今年5月退出了该联盟。

据此前报道，伊拉克同样寻求更高配额，并已考虑退出OPEC。当前产能审查的延误与不确定性，使上述紧张态势进一步升温，OPEC+内部的凝聚力面临新的考验。

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美东时间10月2日周五，英伟达宣布推出64GB统一内存版本的桌面AI计算机DGX Spark，起售价4999美元，将于10月23日由宏碁、华硕、戴尔、技嘉、惠普和微星等OEM厂商推向市场。新机保留GB10 Grace Blackwell超级芯片、DGX OS、完整的英伟达AI软件栈以及ConnectX-7网络能力，但统一内存从现有的128GB降至64GB。

耐人寻味的是，这款“缩水版”DGX Spark的起售价，反而高于去年128GB版本3999美元的首发价；与此同时，英伟达还将128GB Founders Edition的价格进一步上调至6950美元。媒体指出，英伟达将此次涨价归因于内存供应受限和成本上升。

这意味着，在AI服务器需求持续挤压内存供应的背景下，“少给内存”已经成为降低本地AI设备价格门槛的一种办法，但并不意味着设备本身真的变便宜了。

64GB够用了？英伟达瞄准本地AI智能体

英伟达此次调整的核心逻辑，是越来越多的开源模型已经能够在更小的内存容量中运行。

英伟达表示，随着开源模型能力提升、模型尺寸不断缩小，64GB统一内存已经足以支持一批本地AI应用。新款DGX Spark可以在设备本地运行最高1000亿参数模型，并支持AI智能体、推理、微调、数据科学和边缘开发等工作负载。

Tom's Hardware也指出，一些最新的高性能密集模型已经能够在32GB左右内存中运行，只是在较大上下文窗口等场景下仍会受到限制。这使得原本为“大模型本地运行”准备的128GB内存，并非所有开发者都需要。

这也是英伟达此次推出64GB版本的现实基础：对于主要进行本地推理、开发AI智能体，而不是进行大规模模型训练或微调的用户来说，64GB可以覆盖相当一部分工作负载。

英伟达在公告中甚至将这一趋势概括为“随着技术不断演进，本地AI的实用性正日益增强”，随着AI智能体从实验走向日常开发，本地运行模型的需求正在增加。

与此同时，本地部署还有隐私和成本方面的吸引力。开发者可以直接在DGX Spark上处理自己的数据和运行AI智能体，而无需每次任务都调用云端模型。

同样的GB10，64GB版性能并没有缩水

从硬件架构看，64GB版并不是一款全新的芯片产品。

英伟达表示，新机仍采用GB10 Grace Blackwell Superchip，并保留完整的DGX OS和AI软件栈。媒体指出，64GB版还保留了原来的20核Arm CPU以及273GB/s共享内存带宽，因此对于能够装入64GB内存的模型，两款产品的基础计算能力并没有因为内存容量减半而发生变化。

换句话说，这次变化的重点并非“砍算力”，而是砍掉一部分用户可能用不到的内存容量。

64GB版本仍然支持llama.cpp、Ollama、vLLM、LM Studio等主流推理框架，并预装英伟达Agent Toolkit、CUDA-X AI库以及Nemotron等开放模型。

英伟达的算盘也很明确：如果开发者当前只需要64GB，就先购买一台更低容量的机器；如果未来模型规模继续扩大，再通过集群方式增加内存和算力。

两台64GB可“拼”成128GB，性能最高提升约70%

DGX Spark此次更新的另一个重点，是英伟达进一步强化了多机协同。

64GB版本同样内置ConnectX-7网络接口，两台设备可以通过QSFP线缆直接连接，并借助NVIDIA Sync Cluster Assistant自动完成网络配置，将两台机器组成一个本地AI集群。英伟达称，两台64GB DGX Spark可以形成128GB的内存池，支持最高2000亿参数模型。

在英伟达给出的Qwen 3.8 27B测试中，两台64GB机器组成集群后，性能最高可达到单机的约1.7倍。

英伟达还将在10月底推出NVIDIA Sync Model Launcher，进一步简化模型在单机或集群中的部署流程。例如，开发者可以通过这一工具运行Qwen 3.8 27B，并将其接入OpenCode等编程工具。

这意味着，DGX Spark的产品逻辑正在从“一台桌面AI超级计算机”向“可以逐步扩容的本地AI节点”转变。

当然，两台机器并不等于一台物理意义上的128GB DGX Spark，具体模型能否跨节点运行仍取决于软件和工作负载。因此，对于需要大内存单机运行的任务，64GB版本仍存在明显限制。

显存短缺之下，64GB版4999美元并不算真正“便宜”

真正值得关注的，其实是价格。

英伟达官方给出的64GB DGX Spark起售价为4999美元，而且这一版本不会推出英伟达自己的Founders Edition，而是完全通过OEM合作伙伴销售。合作伙伴包括Acer、ASUS、Dell、Gigabyte、HP和MSI，具体配置和价格可能存在差异。

作为对比，DGX Spark最初于2025年推出时，128GB版本的官方售价为3999美元；媒体指出，英伟达随后在2026年2月将128GB Founders Edition价格提高至4699美元，而此次进一步调整后达到6950美元。

因此，如果只比较历史首发价格，今天的64GB版不仅没有比128GB版便宜，反而高出1000美元，涨幅达到25%。

而如果与当前英伟达官方128GB价格相比，4999美元的64GB版本仍比6950美元便宜1951美元，但代价是内存容量直接减半。

PC Watch援引相关信息称，128GB版本此次涨价与内存供应限制及成本上升有关；Tom's Hardware则指出，目前市场上的128GB GB10系统实际售价甚至已经达到约7000至9000美元。

因此，这次产品调整的另一层含义是：AI算力正在向本地设备下沉，但内存已经成为这一趋势中的重要成本瓶颈。

从“堆内存”转向“按需扩容”

从产品策略看，英伟达此次并不是简单地把DGX Spark做成一个“低配版”。

过去，DGX Spark的核心卖点之一是128GB统一内存，让开发者能够在桌面设备上运行大参数模型；如今随着模型压缩和量化技术进步，一部分模型已经不再需要如此大的内存容量。

因此，英伟达给出的方案变成了：64GB单机满足主流本地AI推理，内存需求进一步增加时，再通过多机集群扩展。

64GB版本将于10月23日正式上市，起售价4999美元。与此同时，128GB版本涨价至6950美元，也让此次新品显得格外特殊——它既是英伟达降低本地AI硬件门槛的尝试，也是当前AI产业“算力需求旺盛、内存供应趋紧”矛盾的一面镜子。

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哈塞特表示，对这份就业报告"并不失望"，强调政府部门就业人数下降，而其他行业都在上升，"我们的政策正在发挥作用"。

他同时透露，白宫正就柴油供应问题与欧洲方面进行沟通，若欧洲释放战略储备，将产生"巨大影响"，并称希望"很快"能有相关消息。

在利率与债务问题上，哈塞特承认当前利息支出水平"高得令人无法接受"，但强调白宫尊重美联储独立性，特朗普总统"认真对待削减赤字问题"，并明确表示"不想通过通货膨胀来摆脱债务"。

美国劳工部周五公布数据显示，9月非农就业人数仅增加2.9万，远低于市场预期的9万，且低于所有预测区间下限。失业率从8月的4.1%小幅升至4.2%。

哈塞特为最新非农数据作出积极定性，称这份报告"符合预期"，并从结构上加以诠释：政府就业人数下降，其他行业都在上升，"我们的政策正在发挥作用"。

他还称，当前经济增速"仍然徘徊在4%左右"，整体基本面稳健。

他进一步指出，消费者信心数据强劲，预计将迎来"一个强劲的假日季"。住房数据走强，哈塞特将其归因于经济整体强劲，并表示白宫"希望抵押贷款利率下降"。

哈塞特在能源议题上发表了较为具体的表态。他称美国海军已开放霍尔木兹海峡，原油正通过该海峡正常运输。

与此同时，他透露白宫正与欧洲方面就柴油问题保持沟通，欧洲若释放储备将产生"巨大影响"，并称希望很快能有消息落地。

他还预告下周将有更多能源领域公告发布，但未透露具体内容。

收益率、债务与美联储独立性

面对国债收益率走高的市场压力，哈塞特将其解释为经济强劲所驱动，而非财政风险溢价上升的信号。他表示，"强劲的经济推动收益率上升"。

在财政纪律问题上，他措辞较为直接，称当前利息支出水平"高得令人无法接受"，并强调特朗普总统"认真对待削减赤字问题"，同时明确排除通过通胀稀释债务的路径。

在美联储问题上，哈塞特提及美联储主席沃什"展现出对供给与需求冲击的理解"，并称沃什将需要应对鲍威尔任期留下的局面，"这很不寻常"。他同时强调，"鲍威尔的事，白宫说了不算"。

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当地时间10月2日周五，法国总统府发布的G7领导人声明称，G7将通过国际能源署（IEA）协调释放1亿桶石油战略储备，行动将“立即”开始，并持续4个月；这期间，G7成员国及合作伙伴将在最初20天内率先大规模释放柴油储备。G7同时承诺，避免在成员国之间实施能源及能源产品出口限制，并呼吁其他产油国不要采取可能进一步加剧市场紧张的出口禁令。

以上G7决定公布后，周五美股早盘时段，国际原油期货跌幅明显扩大。周五美股早盘时段，美国WTI原油一度跌破88.10美元/桶，日内跌近5.2%；布伦特原油曾跌至98.50美元/桶下方，日内跌近3.8%。周五稍早，原油已经因为G7可能进一步释放战略储备的消息而承压下行。

前20天前置式释放柴油储备 G7各国避免能源出口限制

据法国总统府公布的G7领导人声明，此次行动的核心是通过IEA协调释放总计1亿桶战略石油储备，计划立即启动、在未来4个月内完成。

值得注意的是，G7特别强调了柴油供应。

G7领导人声明称，G7成员国及合作伙伴将在最初20天内进行“大规模、前置式”的柴油储备释放；同时，G7将在未来几天内通过IEA继续讨论，如果有必要，是否进一步增加柴油储备释放规模。

G7还要求IEA监督此次措施对能源安全和市场稳定的影响，并在20天前提交后续报告，其中包括未来补充战略储备的具体建议。

法国总统马克龙在会后向记者表示，G7希望通过此次行动压低燃料价格。

此次措施的另一项重要内容是避免出口限制。G7重申成员国之间不会实施能源及能源产品出口限制，并呼吁其他产油国避免采取可能加剧市场紧张的禁运措施。

这也是此次G7行动区别于单纯释放原油库存的重要一点——当前市场的紧张不仅体现在原油，也集中体现在柴油等成品油供应。

决定公布前，市场已提前交易“放储”预期

事实上，周五早些时候，国际油价已经因为G7可能释放更多战略储备的消息而走低。

路透报道称，欧盟国家当天早些时候讨论了法国提出的一项方案：欧洲国家释放5000万桶柴油，同时由IEA成员国释放另外5000万桶原油。相关讨论发生在G7领导人举行视频会议之前。

这一方案的背景，是美国持续要求欧洲释放更多紧急燃料储备，以缓解不断攀升的燃料价格。路透此前报道称，美国政府曾向法国、德国施压，要求两国释放紧急柴油库存，并考虑以限制美国柴油出口作为进一步施压手段。

因此，周五盘中的第一轮油价下跌，实际上已经反映了市场对欧洲可能释放柴油、IEA进一步释放原油的预期；而G7正式宣布1亿桶储备释放后，抛售进一步加剧。

欧洲柴油市场的反应尤其明显。金融时报报道称，在G7正式决定公布前，欧洲柴油价格周五一度下跌近6%，市场已经开始交易释放5000万桶柴油的预期。

3月IEA官宣400万桶大规模放储后，G7再度加码

此次行动也意味着，全球主要经济体今年第二次通过IEA大规模动用战略石油储备。

IEA成员国今年3月已经同意释放4亿桶紧急石油储备，以应对中东战争造成的供应扰动，这是IEA协调的最大规模战略石油储备释放行动。IEA资料显示，当时成员国一致同意向市场释放这批储备。

不过，此前的400万桶释放计划推进速度并未完全满足美国方面的要求。随着伊朗战争持续、柴油供应趋紧以及燃料价格高企，华盛顿近期不断要求欧洲加快释放此前承诺的库存。

此次G7声明则明确要求IEA继续监督今年3月所作承诺的落实情况，同时在此基础上再通过协调机制释放1亿桶库存。

从市场角度看，原油储备释放主要针对原油供应预期，而前置释放柴油则更直接针对当前成品油市场的紧张程度。因此，柴油裂解价差以及柴油相对原油的溢价，成为此次行动能否缓解能源市场压力的重要观察指标。

特朗普称“立即开始” 油市等待供应真正落地

G7决定公布后，美国总统特朗普在社交媒体发文欢迎这一行动，称欧洲已经同意释放“大量”库存柴油，并表示“进程将立即开始”。

而从G7正式声明看，储备释放确实将立即启动，但并非1亿桶在一天之内集中进入市场，而是计划在未来4个月内通过IEA协调实施，其中柴油供应将在最初20天明显前置。

这意味着，短期来看，市场首先交易的是供应预期的变化，而实际库存何时、以多快速度转化为现货供应，将决定油价后续走势。

与此同时，G7声明仍将霍尔木兹海峡通航问题列为能源安全的重要风险，呼吁立即全面恢复该海峡的航行权利和相关原则，并表示将继续关注能源市场变化、必要时调整措施。

因此，1亿桶战略储备释放虽然显著增加了未来几个月的供应预期，但能否持续压低油价，仍取决于实际放储速度、柴油供应恢复程度，以及中东供应和霍尔木兹海峡通航状况。

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