Hammack周一（8月10日）在接受雅虎财经采访时表示，"单次25个基点的加息对经济的影响可能微乎其微"，因此所需的加息次数"可能不止一次"。她同时表示不希望预判最终加息的具体次数。Hammack还指出，当前利率水平并未对经济形成"实质性限制"，且她不认为通胀会自行回落至目标水平。Hammack是今年的FOMC票委。

上述表态进一步强化了市场对美联储政策路径的鹰派预期。Hammack是上月美联储议息会议上三位持异议官员之一，她与另外两位官员投票支持加息，反对维持利率不变的决定。

异见票数背后：Hammack的鹰派立场

Hammack在上月美联储政策会议上的异议投票，已清晰勾勒出其政策倾向。会议结束后，她在声明中警告称，高通胀持续时间越长，将其压回目标水平的难度就越大。

此次接受采访，是她在投票异议后首次公开就货币政策立场作出详细阐述。她的表态表明，她对当前政策立场的担忧并未因维持利率不变的决定而消散。

Hammack明确表示，现行利率水平尚未对经济活动形成"实质性限制"。这一判断意味着，在她看来，当前货币政策的紧缩程度仍不足以有效遏制通胀压力。

她同时强调，通胀不会自动回归2%目标，这进一步支撑了她主张采取更积极加息行动的逻辑——若市场力量本身无法完成通胀降温的任务，政策工具就必须承担更大角色。

在被问及加息幅度时，Hammack给出了方向性而非确定性的表述。她表示，所需加息次数"可能不止一次"，但明确表示"不希望预判具体数字"。

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伦敦期货铝价周一盘中最高涨幅达1.47%，触及6月23日以来最高水平。

据央视，美国总统特朗普当地时间8月10日在社交媒体发帖称，他注意到，伊朗正在要求就过去五个月军事冲突中遭受的损失获得赔偿。特朗普称，“我同样要求伊朗进行赔偿，我已指示我的代表们将这一要求明确纳入未来所有谈判之中。”

而伊朗方面亦坚持提出己方赔偿诉求。谈判双方寸步不让，令外界对局势快速化解的期望进一步降温。在全球铝库存徘徊于数十年低位之际，中东铝供应短期内恢复正常的前景愈加黯淡，供应端压力持续压制市场情绪。

特朗普周一提出的一系列新要求范围广泛，其中包括要求伊朗对相关人员伤亡事件作出赔偿，分析人士普遍认为该条件极可能遭到伊朗拒绝。与此同时，伊朗也重申其将赔偿要求列为谈判前提条件。

两国立场的同步强硬化，使原本已举步维艰的谈判进程雪上加霜，预计双方达成协议仍需经历漫长拉锯。这一态势直接压缩了市场对中东铝供应正常化的预期空间。

中东地区在战争爆发前约占全球铝产量的十分之一，霍尔木兹海峡的持续受阻令这一重要供应来源陷入停滞。

与此同时，伦敦金属交易所（LME）铝仓库库存今年以来持续下滑，目前已逼近25万吨关口，处于数十年来的历史低位附近。库存与供应的双重压力相互叠加，为铝价提供了持续的上行支撑。

国内大宗商品市场亦出现联动反应。纯碱主力合约盘中向上触及1000元/吨整数关口，日内涨幅超过4%，创下7月27日以来新高，市场情绪整体偏向积极。

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美银证券将博通信用评级由“增持”下调至“中性”。该行认为，博通与黑石、阿波罗联合搭建的XPV平台仍存在较大不确定性，随着平台规模扩大，相关风险可能持续对博通债券利差形成压力。

美银分析师Tom Curcuruto在8月10日发布的报告中指出，自6月初以来，博通债券相对同类A级半导体公司的利差已扩大约20至30个基点。目前，博通4.95%到期2036年债券和5.7%到期2056年债券的利差分别为105个基点和118个基点，较德州仪器、高通等非AI半导体公司高出30至45个基点。

在美银看来，当前利差已经基本反映XPV带来的信用不确定性，进一步收窄的空间有限。不过，该行同时将博通2026财年营收和EBITDA预测分别上调10%和13%，显示其对公司经营基本面的判断仍然积极。

XPV扩张，博通面临新的信用定价压力

XPV平台由博通、黑石和阿波罗于今年6月宣布成立，首批交易规模约350亿美元，涉及超过1GW的XPU芯片，由Anthropic以5年租约租用。平台主要通过有担保债务融资，债务期限与芯片租赁期限相匹配，并计划到2028年扩大至20GW。

美银认为，XPV存在两大底层风险：一是XPU芯片尚无成熟的二手交易市场，且产品类型较为单一，资产残值存在不确定性；二是承租方高度集中，目前主要依赖Anthropic，OpenAI虽是潜在合作方，但其他承租方尚未确定。

报告指出，XPV对博通信用品质的压力主要通过两条路径传导：一方面，投资者可能将XPV的融资风险部分穿透至博通母公司；另一方面，投资者可能通过买入博通CDS对冲相关风险，进一步推动其债券利差技术性走阔。

随着XPV规模持续扩大，上述压力可能长期存在，即使博通自身盈利和现金流保持强劲，其债券利差仍可能因XPV相关风险溢价而承压。

RVG敞口远低于极端损失上限

博通在XPV交易中并非直接提供融资，而是通过残值担保（RVG）为大部分债务提供兜底。

博通此前披露，首批350亿美元XPU资产对应的高级债最大损失敞口为290亿美元，假设条件是100%违约且抵押品零回收。

美银采用更严格的压力测试模型，假设融资分批发放、债务5年摊销、芯片价格每年下降20%，并在违约时额外计入25%的价格冲击。测算显示，首批交易的RVG敞口峰值约260亿美元，预计出现在2027年9月，对应最大损失约29亿美元。

若XPV按照每季度新增2GW的速度扩张至20GW，美银预计到2029年中期，博通最大RVG敞口可能达到3700亿美元。在100%违约情景下，最大损失约420亿美元；若违约率为25%，损失约105亿美元。

不过，美银强调，100%违约属于极端且不现实的假设。博通2027年股息后自由现金流预计达到850亿美元，即使发生上述极端损失，仍具备较强的损失吸收能力，因此从信用风险角度看，XPV目前仍属于可控范围。

极端压力下，博通杠杆率仍处于投资级区间

美银对博通杠杆水平进行了进一步压力测试。

基准情景下，博通总杠杆率预计从2026年的0.8倍降至2028年的0.4倍，净杠杆率则转为负值，主要受强劲自由现金流推动。

在极端压力情景下，如果XPV出现大规模违约并产生抵押品缺口，同时剔除全部AI相关EBITDA，博通调整后总杠杆率将在2027年至2028年升至约2.2倍。

若进一步假设相关芯片无法出售、博通被迫将XPV相关债务全部并表，且期间不进行股票回购，净杠杆率到2028年底可能从目前约0.9倍升至约3倍。

美银认为，这一压力测试说明XPV本身尚不足以动摇博通的信用基本盘，但随着平台规模快速扩张，公司需要更加审慎地控制潜在担保敞口和杠杆水平。

评级机构仍存不确定性，博通或需加强披露

博通目前拥有A3/A-/A-的投资级评级。美银认为，正是较强的信用资质使博通能够参与XPV融资并提供残值担保。

但评级机构如何处理RVG敞口仍存在不确定性。据美银了解，标普目前初步倾向于将RVG视同债务处理，但随着XPV规模扩大，未来是否转向情景分析框架仍有待观察。

美银认为，博通目前获得的三家评级机构正面展望均存在被下调的风险。与此同时，随着XPV持续扩张，市场和评级机构可能要求博通进一步披露相关担保安排，包括是否需要在资产负债表上确认相关负债。

美银预计，博通可能在9月初公布财报时提供更多细节。

基本面依旧强劲，但债券估值已较为充分

XPV带来的信用不确定性并未改变美银对博通基本面的乐观看法。

美银预计，博通营收将从2025财年的639亿美元增至2026财年的1059亿美元，并在2027财年进一步升至1682亿美元；自由现金流则预计从269亿美元增至979亿美元。

在此背景下，美银认为博通当前债券利差已经较充分地反映XPV相关风险，进一步获取超额回报的空间有限，因此将信用评级由“增持”下调至“中性”。

未来若XPV扩张速度放缓、平台风险出现有利进展，或博通采取更积极的去杠杆措施，都可能成为评级上调催化剂；反之，若XPV出现重大交易对手风险事件，或博通采取更激进的股东回报政策，则可能进一步推高信用风险。

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大摩在8月10日的研报中称，SpaceX在经历近期逾25%的涨幅后，仍具备超过100%的上行空间至300美元基准目标价，牛市情景下更可看至600美元，较当前140美元股价意味着近350%的潜在涨幅。报告核心论点在于：市场目前对SpaceX AI业务的定价极为保守，将其视为一家普通的新兴云服务商，而非一个正在成形的端到端AI平台。

大摩分析师Adam Jonas等人指出，若将SpaceX太空与连接业务的价值（约127美元/股）从当前股价中剥离，市场对其AI业务（含消费者及企业AI）的隐含估值仅约12美元/股，对应2028年EV/Sales倍数略高于1倍，甚至低于同类新兴云服务商的估值水平。报告认为，随着Cursor/Grok相关进展持续披露，这一估值折价有望逐步收窄，形成上行偏斜的催化剂路径。

报告预测，Cursor的年度经常性收入（ARR）将从2026年6月初报告的约40亿美元，增长至2026年底约80亿美元、2027年约170亿美元，并于2030年达到约330亿美元。Cursor将于2026年为SpaceX贡献约25亿美元收入，2027年贡献约130亿美元，约占SpaceX AI总收入的19%。

SpaceX为何斥资600亿美元收购Cursor

今年6月16日，SpaceX宣布以600亿美元全股票对价收购Anysphere，交易预计于2026年三季度完成。此前双方已于2026年4月开始合作，SpaceX和xAI向Cursor开放Colossus数据中心用于模型训练，Cursor称其发展路线图此前一直受制于算力瓶颈。

大摩梳理了SpaceX收购Cursor的三重战略逻辑：

其一，算力杠杆。Cursor拥有开发者工作流，但在众多代理编程任务上仍依赖第三方前沿模型。SpaceX的Colossus集群可帮助Cursor扩展自研模型能力，降低对外部AI实验室的依赖，并通过垂直整合压缩每token成本。

其二，专有编程数据与反馈闭环。Cursor积累了覆盖50,000家企业、64%财富500强的真实开发者使用数据，这一数据资产可为SpaceX和xAI在企业AI竞争中提供更强的模型迭代反馈。

其三，构建更广泛企业生态的基础产品。大摩认为，收购Cursor仅仅是SpaceX构建更宏大企业级AI生态的一环：

在合并后的SpaceX企业平台中，Cursor提供应用层和工作流，Grok提供核心智能层，X平台提供实时数据，SpaceXAI提供算力基础设施，Starlink提供全球连接，而Tesla则提供了通向物理AI的路径。

报告特别指出，其330亿美元的2030年Cursor ARR预测并未假设上述协同效应的实现。

Cursor是Anysphere公司的旗舰产品，该平台于2023年3月正式推出，基于微软开源的Visual Studio Code构建，提供AI原生的代码编写、编辑、调试与审查功能。

Cursor并非纯粹的模型公司，其核心价值在于工作流界面层（即"harness"），可调用包括Grok、Gemini及自研Composer系列在内的多种大语言模型。截至目前，Cursor已服务逾50,000家企业，覆盖64%的《财富》500强，客户包括三星、Adobe、Figma、Stripe、英伟达等。

在收入增长轨迹上，Cursor的ARR爬坡速度堪称软件史上最快之一：2025年1月突破1亿美元，2025年6月达5亿美元，2025年11月达10亿美元，2026年2月达20亿美元，2026年6月达约40亿美元，一年内增长约8倍。企业B2B客户贡献约75%的ARR，是主要收入来源。

模型战略：押注成本效率而非纯粹性能

大摩认为，Cursor与SpaceXAI的模型策略清晰指向成本与效率的帕累托前沿，而非追求原始性能排行榜的顶端。

从产品架构看，Cursor分为两层：模型无关的工作流界面层（harness），以及自研的Fusion和Composer系列模型。

Grok 4.5是双方联合训练的首款模型，在Artificial Analysis编程代理指数中得分64分（满分约67分），每任务成本约2.59美元，而顶级前沿模型每任务成本高达7至8美元以上。Cursor自研的Composer 2和Composer 2.5每任务成本仅0.04至0.08美元，token消耗量约为最重量级前沿模型的八分之一。

ARR与毛利率：从深度亏损到低60%区间

大摩构建了Cursor的自下而上收入与毛利率模型，季度细化至2027年，年度延伸至2030年。

收入驱动因素方面，企业端贡献约四分之三至五分之四的ARR。企业客户数量预计从2026年二季度的50,000家增长至2030年的138,000家，付费席位从2026年底的330万增至2030年的700万，对应全球专业开发者渗透率约15.8%。个人付费用户预计从2026年底的约360万增至2030年的约620万。

毛利率路径方面，Cursor历史上长期处于毛利率为负的状态，主要原因是订阅收入中包含的使用量须向第三方AI实验室支付token费用，利差极薄。据报道，2026年1月当季毛利率约为-23%。

随着Composer和Grok承接更多推理工作量（占比从2026年的约33%升至2030年的约72%），以及廉价第三方模型使用比例提升，大摩预计毛利率将于2026年三季度转正，并于2030年达到约低60%区间。

算力占用方面，Cursor预计将占用SpaceXAI总算力的7%至10%，但其每瓦收入强度约为SpaceXAI平均工作负载的两倍，反映出订阅制高毛利结构相对于租赁算力和消费者Grok推理的优势。

企业AI支出：渗透率仍低，增长空间巨大

企业端AI支出的加速为Cursor提供了广阔的市场空间。

大摩引用Ramp AI指数数据指出，企业AI支出正在加速扩张，但整体渗透率仍处于早期阶段。截至2026年6月，美国企业员工月均AI支出中位数为约11美元，同比增长167%；头部10%企业达516美元，头部1%超过4,880美元，同比均增长约240%至250%。

然而，目前仍有近半数美国企业未为任何AI工具付费，大型企业付费比例约65%，中型企业约61%，小型企业仅约49%。

编程AI的采用同样呈现类似特征。据Jellyfish数据，截至2026年6月，中位工程师已持有AI编程工具许可证，头部四分之一企业的许可证覆盖率接近90%；但中位企业仅有约28%的交付代码借助AI完成，一年前这一比例接近零。

大摩认为，工具普及与实际生产使用之间的差距正在快速收窄，编程AI支出曲线仍有较长的上行空间。

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高盛在8月11日的研报中将STOXX欧洲600指数2026年全年每股盈利（EPS）增速预测从10%上调至15%，理由是上半年EPS同比增速已达14%，为三年来最强。与此同时，自2025年初至今，尽管经历了关税冲击与能源供应危机，欧洲STOXX指数的总回报已超越标普500。欧洲银行股自2022年以来的累计涨幅更是大幅跑赢"美股七巨头"（Magnificent 7）。

在资金面，欧洲股市正经历十年来（除2021年外）最强劲的资金净流入，主要由外资驱动。高盛认为，这一趋势背后是全球投资者寻求分散美元和美股集中风险的迫切需求。更关键的是，随着超大规模科技公司（hyperscalers）AI资本支出的回报率和融资成本受到越来越多质疑，欧洲作为"产生现金而非消耗现金"的市场，其相对优势正在凸显。

盈利增长：三年最强，上调全年预测

市场长期流传"欧洲没有增长"的论断，但最新财报季数据与之形成鲜明反差。高盛数据显示，STOXX 600上半年EPS同比增速达14%，为近三年最高水平，且这一成绩是在能源供应冲击的逆风下取得的。

即便剔除大宗商品板块，EPS增速仍有约7%，STOXX 600成分股中位数盈利增速同样约为7%，表明此轮盈利复苏具有较强的广度，并非单纯由商品价格驱动的结构性行情。2026年和2027年的盈利预测均已被上调。

高盛将此轮周期定性为"后现代周期"——高利率、高通胀、基础设施与能源安全投资加速，这一环境天然有利于欧洲市场中大量"重资产、低淘汰风险"（HALO）类公司，这类公司既能受益于相关资本支出，又对AI颠覆具有较强的抵御能力。

盈利能力：ROE持续改善，银行贡献显著

"欧洲盈利能力低"是另一个被高盛质疑的标签。报告承认欧洲股权回报率（ROE）低于美国，但强调美国ROE本身处于异常高位，且欧洲ROE近年来已显著改善。

金融板块是核心驱动力。2008年至2021年间，低利率环境与后金融危机重建资本的压力令欧洲银行业长期拖累整体ROE，而这两大因素如今均已逆转。

此外，欧洲股市在国防支出、基础设施、电气化和数据中心等主题上具有较高敞口，进一步支撑了盈利能力的改善。

相对表现：欧洲银行跑赢"七巨头"，今年再超标普500

"欧洲股市总是跑输"的印象在近年数据面前已难以成立。高盛指出，后疫情时代以来，欧洲股市的表现远比市场叙事所呈现的更为复杂。

数据显示，自2022年以来，欧洲银行股（SX7P）的累计总回报已大幅超越美股七巨头。2026年迄今，STOXX 600成分股中位数涨幅达双位数，同期标普500指数（剔除科技股后）表现相对逊色。

高盛将欧洲跑赢的驱动因素归结为：美股高估值的压制效应、高利率对长久期美国科技股的冲击（同时利好欧洲银行）、超大规模科技公司资本支出急剧攀升引发的ROI质疑，以及德国财政支出大幅扩张带来的风险溢价下降。

不过，高盛也提示，2027年法国、意大利、西班牙等多国将迎来大选，政治风险可能对欧洲股市构成更大压力。

能源价格：对股市是利好，而非利空

高盛认为，能源价格上涨对欧洲经济是拖累，但对欧洲股市EPS却呈正相关——这是经济与股市之间的又一重要背离。

原因在于，欧洲股指在能源和基础资源板块的权重较高，公用事业、化工和金融板块也能通过合同转嫁成本，从高通胀和高利率中受益。对电信、媒体、医疗等板块而言，能源价格的影响微乎其微。唯一明显受损的是消费可选板块。

不过，若能源价格持续高企并开始抑制需求，企业的成本转嫁能力将受到考验，2022至2023年的历史经验表明，EPS在初期被上调后，随着增长放缓和利润率承压，最终出现了下修。

资金流入：十年最强，外资主导

"没有人买欧洲"的说法同样与现实不符。高盛数据显示，欧洲股市目前正经历十年来（除2021年外）最强劲的资金净流入，且几乎完全由外资驱动，主要动机是分散对美国市场和美元的集中敞口，以及规避美股高估值和持仓集中风险。

企业部门也成为欧洲股市的重要买家：银行和能源板块的回购规模持续扩大，并购活动显著提速，境内外买家均积极参与，这对高盛欧洲并购候选标的篮子及中小盘股形成支撑。

高盛指出，欧洲与美国的关键差异在于缺乏散户资金的持续流入。美国和亚洲市场的资金流入总量仍远超欧洲，且背后有强劲的散户买盘支撑，而这恰恰是欧洲市场长期缺失的一环。

估值折价：部分合理，但折价幅度超出基本面解释

高盛承认欧洲股市相对美国存在估值折价，但认为折价幅度超出了基本面所能解释的范围。数据显示，在相同销售增速区间内，美国公司的估值均高于欧洲同类公司（最低增速区间除外）；欧洲各板块的股息收益率也在每个行业均高于对应的美国板块。

高盛认为，欧洲的估值折价有其合理性——欧洲政策制定者历来倾向于更多监管和税收，企业盈利的持续性也弱于美国——但折价幅度已超出合理水平。其中，英国FTSE 350的折价程度更深，高盛认为英国市场重估的逻辑更为充分，外资对英国资产的并购兴趣也印证了这一判断。

AI滞后：短期劣势，或成中期缓冲

欧洲在AI领域确实落后：数据中心建设进度滞后，前沿模型投资不足，长期生产率提升面临风险。高盛欧洲公用事业团队认为，支撑AI基础设施所需的能源投资将为该板块带来盈利超级周期。

然而，高盛同时指出，历史上每一轮技术浪潮中，先行者往往过度投入，最终受益的是那些能够利用初期投资成果的后来者。

更关键的是，当前超大规模科技公司的AI资本支出已无法完全依靠自由现金流覆盖，美国市场正出现越来越多的债务和股权融资来支撑这些支出，而欧洲并未面临同样的融资压力——欧洲股权发行温和增加，回购规模依然可观。

在自由现金流收益率方面，欧洲股市的现金流收益率高于债券，且明显优于美国市场。高盛还援引"DeepSeek时刻"作为佐证：

当英伟达单日暴跌27%、美股七巨头下跌16%、标普500下跌8%时，欧洲股市凭借价值股倾向和较低的科技股集中度，实现了正回报，为投资者提供了有效的对冲。

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高盛最新报告指出，随着AI算力基础设施持续扩张，人形机器人有望成为AI下一阶段的重要增长极，劳动力短缺与自动化需求则为行业长期发展提供结构性支撑。

高盛亚洲交易团队近期调研认为，亚洲机器人产业正处于早期发展阶段。相较美国同类资产，亚洲机器人及自动化板块估值仍存在折价，而盈利增长预期更高，资金已开始向机器人供应链轮动。

该行同时强调，当前行业仍处于从技术验证迈向商业化的过渡阶段，大规模落地尚需时日。

技术快速迭代，商业化尚在早期

高盛股票策略师Jacqueline Du在最新报告中透露，该行于5月18日至22日走访中国香港地区、深圳和北京的14家机器人企业，覆盖中国具身AI、机器人和自动化产业链。

此次调研显示，VLA/VTLA模型与世界模型正在加速融合，推动机器人规划能力和环境适应能力提升，模型规模也在持续扩大。

但与大语言模型不同，机器人AI面临更为稀缺的真实世界数据。机器人训练需要大量力、扭矩、运动等物理数据，而这类数据难以像互联网文本和图像一样大规模获取，已成为制约模型训练和能力提升的关键瓶颈。

为解决这一问题，行业正在加大对集中式数据工厂以及人机协作数据采集的投入。高盛认为，随着机器人数据需求增长，数据采集和相关服务未来也可能成为产业链的重要收入来源。

从应用端来看，目前工业和物流场景的机器人部署仍以概念验证（POC）为主，距离大规模商业化还有明显距离。多数行业参与者预计，在积累数千万小时高质量数据、形成部署就绪模型后，人形机器人有望在2027年至2029年逐步进入规模化商业阶段。

高盛预计全球人形机器人出货量将在2027年达到7.6万台，到2032年升至50.2万台。

从“能动”到“能用”，仍需跨过技术门槛

高盛长期看好人形机器人的产业空间，认为其有潜力成为继智能手机和汽车之后的新一代广泛应用终端。随着规模化生产推进，机器人平均售价和物料成本有望持续下降，从而改善商业模式。

不过，技术拐点目前尚未真正到来。

高盛指出，特斯拉Optimus在“We, Robot”发布会上的演示，以及宇树H1在2025年春晚的亮相，均显示人形机器人在硬件灵活性和鲁棒性方面取得明显进步。但从工业和消费场景的大规模应用要求来看，机器人在精度、一致性、成本以及通用自主AI能力方面仍存在差距。

其中，通用自主AI能力仍是最核心的制约因素。机器人不仅需要“看懂”和“听懂”环境，还需要在复杂真实场景中自主规划并完成连续动作，这对模型、数据和硬件提出了更高要求。

与此同时，英伟达正在通过Physical AI生态加速这一进程。Jetson Thor边缘计算芯片、GR00T模型和Isaac平台，以及Isaac GR00T Blueprint和Cosmos仿真框架，可帮助机器人开发者利用仿真环境生成大量合成数据，缓解真实物理数据稀缺的问题。

聚焦核心部件，把握亚洲估值洼地

高盛认为，人形机器人供应链的价值量将更多集中于技术壁垒较高的核心零部件。其中，谐波减速器的技术门槛最高，对精度、轻量化和扭矩性能要求严苛，增长潜力较大；执行器总成在高规格机器人中的技术采用确定性相对较高。

相比之下，行星滚柱丝杠仍处于快速变化阶段，良率、生产一致性和产能准备情况存在不确定性；灵巧手的技术路线也尚未完全明朗。

估值方面，高盛亚洲交易团队认为，亚洲机器人板块相较美国同类资产仍存在一定折价。数据显示，亚太机器人篮子市盈率中位数为22倍，美国同类资产为28倍，前者较后者低约21%；PEG方面，亚太机器人篮子为1.5倍，美国为2.0倍。

这意味着，亚洲机器人及自动化企业当前估值相对较低，但对应的盈利增长预期并不弱于美国同类资产。

资金流向也开始出现变化。高盛观察到，共同基金正在逐步向机器人产业链轮动，但整体持仓仍处于早期阶段，资金主要集中在零部件、汽车自动化以及工业自动化和精密制造等领域。

高盛认为，这意味着机器人产业尚未进入全面资金拥挤阶段，如果行业未来进入规模化商业化周期，当前可能仍处于资本轮动的早期阶段。

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港股亦震荡回落，恒指冲高回落，盘中转跌，恒科指盘中扩大跌幅，跌超1%，科网股普遍下跌，阿里勉强飘红，京东跌近3%，百度、小米、腾讯均转跌超2%，存储芯片股部分回暖。债市方面，国债期货全线下跌。商品方面，国内商品期货多数下跌，集运指数跌超4%。核心市场：

A股：截至收盘，沪指跌0.82%，深成指跌0.40%，创业板指涨0.34%。

盘面上，个股跌多涨少，沪深京三市近3800股飘绿，今日成交近2.34万亿。沪深两市成交额2.32万亿，较上一个交易日缩量2000余亿。板块方面，有色金属板块领跌，稀土、黄金、小金属、锂矿方向跌幅居前；商业航天、半导体材料、核聚变、海运概念股走弱。油气、医药生物、光伏、机器人板块走强。

港股：截至发稿，恒指跌0.63%，恒科指跌1.27%。

债市：国债期货全线下跌，截至收盘，30年期主力合约跌0.15%，10年期主力合约跌0.04%，5年期主力合约跌0.05%，2年期主力合约跌0.02%。

商品：国内商品期货普遍上涨，截至收盘，能源品涨幅居前，燃油涨6.50%；黑色系多数上涨，焦煤涨5.41%；化工品多数上涨，纯碱涨3.86%；新能源材料全部上涨，多晶硅涨1.20%；贵金属多数上涨，白银涨1.02%；基本金属多数上涨，铅涨1.02%；非金属建材全部上涨，玻璃涨1.01%；油脂油料多数上涨，豆一涨0.66%；航运期货跌幅居前，INE集运指数(欧线)跌4.12%；农副产品多数下跌，鸡蛋跌2.53%。

12:02

大型科网股普遍转跌，京东跌近3%，百度、小米、腾讯均转跌超2%，阿里巴巴勉强飘红；黄金股呈现高开低走行情，高油价持续侵蚀盈利，三大航空股齐跌，汽车股、军工股、风电股、保险股、AI应用股纷纷下跌。另外，存储半导体拉升回暖，生物医药股继续活跃，药明康德创历史新高。

11:53

8月11日，超纯应材（N超纯）在深交所创业板上市，上市首日开盘报450.00元/股，较发行价65.99元/股高开582%。以此开盘价计算，N超纯打新单签收益高达19.2万元，成为今年以来创业板单签收益最高的新股。

除了N超纯外，国仪公司（N国仪-U）今日在科创板上市，上市首日开盘报110.00元/股，较发行价21.22元/股高开418%。以此计算，N国仪-U打新单签收益为44390元，排名今年以来沪深新股的第十位。

同样以上市首日开盘价计算，今年以来仅3只新股单签收益高于N超纯，均来自科创板，分别是联讯仪器（32.75万元）、长进光子（24.45万元）、臻宝科技（20.17万元）。

11:42

盘面上，个股跌多涨少，沪深京三市近3300股飘绿，上午半天成交1.53万亿。沪深两市半日成交额1.52万亿，较上个交易日缩量2153亿。板块方面，医药生物股持续发酵，CRO、创新药方向领涨；半导体材料、AI应用、光伏、算力租赁题材活跃。商业航天、黄金、工业金属、锂电池、大消费概念股走弱。

具体来看，医药板块延续上周以来的强势，生物制品涨3.13%、CRO概念涨3.48%、医药商业涨2.64%、化学制药涨2.36%、减肥药概念涨2.69%，形成"创新药+CRO+医药商业+减肥药"四线联动的全面爆发格局。

百花医药一字涨停斩获6连板，公司已发布异动公告提示市盈率167倍远超行业均值。甘李药业开盘一字涨停短暂开板后回封，开开实业4连板，老百姓、第一医药、哈药股份等同步涨停。百普赛斯涨超13%，迈威生物-U涨超13%，万邦医药20cm涨停，博瑞医药涨超8%。

催化层面，多重利好形成共振。政策端，上海市商务委等七部门8月11日印发《上海市国家服务贸易创新发展示范区建设方案》，明确支持企业研发的创新药、现代中药和高端医疗器械全球注册认证并在当地实现销售，扩大生物医药创新成果国际合作业务。

出海端，8月10日盘后甘李药业公告与意大利药企Menarini达成独家许可协议，将自研GLP-1RA博凡格鲁肽超重/肥胖适应症在欧盟27国及英国等39个欧洲国家的权益授权对方，首付款6200万欧元，里程碑付款累计最高6.64亿欧元，商业化后按最高双位数比例收取特许权使用费。博凡格鲁肽有望成为全球首款上市的GLP-1RA双周制剂。

业绩端，百济神州2026年上半年归母净利润32.71亿元同比增627.1%，已超2025全年；信达生物上半年收入超82亿元同比增55%以上；荣昌生物预计约58.5亿元同比增约433%扭亏为盈。

东吴证券指出，2026年中报季首批发布业绩或预告的创新药企商业化节奏清晰、报表质量亮眼，默沙东、阿斯利康、辉瑞、GSK等海外MNC密集推进从中国引进的创新资产，多项III期数据集中兑现，中国创新药全球价值获印证。国开证券认为，在去年BD交易激增的背景下，今年上半年医药BD交易规模和数量继续大幅增长，行业趋势已明确。

MLCC概念以4.5%的涨幅高居概念板块首位，被动元件概念涨3.38%、陶瓷基板涨3.48%，33只MLCC概念股全线上涨，成为早盘最出人意料的黑马。

达利凯普20cm涨停，双星新材、洁美科技、国风新材涨停，风华高科涨超9%，三环集团涨超5%，博迁新材涨超9%。

催化层面，AI算力需求爆发正将MLCC供需推向拐点。据媒体报道，MLCC业界近日传出客户为求取得足够料源，不惜加价二至三倍向国巨、村田制作所等被动元件大厂要货，形成"价高者得"的抢料氛围。

国巨坦言MLCC需求"非常强劲"，越来越多客户希望提前锁定产能。涨价端，国巨7月率先对全系列电容产品大幅涨价后，三星电机8月1日起对MLCC产品出货价统一上调30%覆盖全产品线，太阳诱电宣布自9月1日起再次涨价，理由为钛酸钡粉体、镍粉等原材料价格急剧上涨。

银河证券认为，村田、三星电机等发布财报，三星电机业绩高增长，国产MLCC龙头三环集团和风华高科半年度业绩预告高增长，产业逻辑持续兑现。本轮MLCC景气周期受AI催化，龙头小幅扩产但产能释放预计需要一年以上，超高容MLCC供给受限格局短期难以缓解，产业链有望持续受益。

11:13

恒生科技指数日内跌幅扩大至1%。蔚来、京东、比亚迪股份、小米等跌超2%。

10:25

创业板指涨超1%。半导体、医药生物、光伏概念股活跃。

09:59

电力板块震荡反弹，华能蒙电涨停，此前兆新股份涨停，立新能源、京能电力、百通能源、华电辽能跟涨。

09:55

贵金属概念表现活跃，湖南白银涨停，晓程科技、山东黄金、山金国际、招金黄金跟涨。

09:52

算力租赁概念盘中异动拉升，阿里云方向领涨，杭钢股份、鸿博股份直线涨停，朗源股份涨超10%，佳力图、美利云、铜牛信息、数据港等跟涨。

09:50

油气概念表现活跃，科力股份涨超10%，通源石油、山东墨龙、中海油服、潜能恒信跟涨。

09:41

商业航天概念早盘下挫，中国卫星逼近跌停，超捷股份、斯瑞新材跌超10%，神剑股份、电科蓝天、航天环宇、金风科技跌超7%。

09:36

MLCC概念反复走强，双星新材直线涨停，昀冢科技、国风新材、风华高科、洁美科技、达利凯普跟涨。

09:34

A股创新药、CRO概念延续涨势，百花医药6连板，甘李药业涨停，长春高新、万邦医药、博瑞医药、亚太药业涨幅居前。

09:26

上证指数低开0.4%，创业板指跌0.09%。卫星互联、商业航天、太空算力概念跌幅居前，贵金属、油气板块走强。

09:21

恒生指数开盘涨0.24%，恒生科技指数涨0.27%。大模型概念股走强，MINIMAX涨超4%。

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华尔街见闻文章写道，英伟达8月10日宣布联合6家机构合作伙伴，组建所谓"独立算力融资平台"，潜在投资规模达5000亿美元，用于AI工厂建设。英伟达在该结构中仅提供不超过25%的"残值支持机制"，主导决策权和资金来源均由独立第三方承担。

摩根士丹利在8月11日的研报中指出，这一安排的核心价值在于：第三方主导的决策机制有效降低了外界对英伟达"自我循环"投资的质疑，同时通过收入分成协议，为英伟达打开了一条可重复、接近100%毛利率的年金式收入来源。

摩根士丹利分析师Joseph Moore测算，若英伟达以35%的比例分享超出盈亏平衡点以上的收益，在FY29年度每瓦算力收入分成规模可超过100亿美元，对应EPS上行空间超过10%。

摩根士丹利维持英伟达超配评级，目标价288美元，当前股价217.55美元，隐含上行空间约32%。

5000亿美元动员：结构设计是关键

大摩认为，英伟达此次宣布的并非一笔已落地的投资承诺，而是联合6家机构合作伙伴组建独立算力融资平台，潜在投资规模合计5000亿美元。各合作伙伴将基于各自对项目的独立判断决定是否出资，目前尚无任何具体投资决策落地。

英伟达在该结构中的角色被定义为"生态系统支持方"，并提供一项"残值支持机制"，上限为单笔投资的25%。英伟达官方将这一机制描述为"有限的、基于剩余价值的支持，旨在补充而非替代独立承销"。

大摩指出，这一结构设计的核心意义在于：英伟达的参与比例被严格限定在少数股权范围内，主导决策权归属于专业第三方投资机构，从而在制度层面切断了"英伟达向客户贷款、客户再购买英伟达芯片"这一循环逻辑的成立条件。

英伟达CEO黄仁勋（Jensen Huang）此前在社交平台上也明确表示，"这一举措正是为了回应循环融资的担忧而设计的"。

循环融资担忧：被夸大的风险

大摩在研报中对市场上流传的"循环融资"叙事进行了梳理和澄清。

报告指出，英伟达迄今为止的直接信用敞口实际上相当有限，主要集中于对少数规模较小的新兴云服务商（neocloud）的信用背书。根据英伟达最新10-Q文件，其对合作伙伴租赁担保的总敞口约为35亿美元。

此外，英伟达虽对部分客户和生态系统合作伙伴进行了股权投资，但大摩强调，这些均为股权投资，而非赠款或信用担保。就公开市场投资而言，相关持仓整体表现良好；私有公司投资的回报虽难以精确评估，但性质上仍属于权益类资产。

大摩同时指出，部分媒体报道倾向于夸大英伟达的表外风险，援引的是尚未发生、且计划在未来十年内逐步展开的大额信贷安排。报告认为，英伟达在信用敞口管理上整体保持审慎。

收入分成：打开高毛利年金通道

此次融资结构的另一层战略价值，在于其与英伟达收入分成计划的深度绑定。

大摩指出，英伟达新闻稿中明确提及该平台将"实现长期使用挂钩收入"，意味着相关投资项目将纳入英伟达已披露的收入分成框架。

根据大摩的测算模型：

若英伟达以35%的比例分享超出盈亏平衡点以上的GPU使用收益，在市场GPU租用价格为每小时13美元、每年新增5吉瓦算力规模的情景下，英伟达每年可获得约510亿美元的增量收入，对应FY29 EPS上行幅度约9.83%。

这一收入来源的关键特征在于其毛利率结构：由于英伟达在分成中不承担硬件折旧和运营成本，相关收入接近100%毛利率，且具有可重复性，类似于软件订阅或云服务的年金属性。

摩根士丹利认为，这是英伟达从"硬件销售商"向"AI基础设施生态运营者"转型的重要一步。

潜在风险：不确定性仍存

摩根士丹利在肯定这一结构正面意义的同时，也列出了若干值得关注的反向论点。

• 资金部署存在不确定性。5000亿美元是名义上的潜在投资规模，各合作伙伴将逐项目独立评估，并无任何资金必须部署的约束机制，实际落地规模存在较大不确定性。
• 英伟达仍承担一定信用风险。即便参与比例上限为25%，英伟达仍将在部分项目中承担信用敞口。大摩表示，更倾向于英伟达以GPU使用权而非纯粹信用担保的形式提供支持——前者的实际成本更低，因为英伟达本身有将GPU用于自身开源模型开发的需求。
• 生态系统杠杆率上升引发争议。即便英伟达本身不提供杠杆，整个AI生态系统的负债水平仍将随着主权基金和新兴云服务商的大规模投入而上升。大摩指出，部分主要超大规模云服务商目前已处于现金流中性甚至负值状态，市场对于AI生态能否支撑持续加杠杆存在分歧。

大摩维持首选：估值仍具吸引力

综合以上分析，摩根士丹利认为此次融资结构的正面意义显著大于潜在风险，维持英伟达超配评级，目标价288美元，并将其列为半导体板块首选标的。

大摩预测，英伟达2026财年收入将同比增长82%，2027财年进一步增长52.4%，对应EPS分别为4.77美元和8.98美元。

基于大摩的ModelWare框架，2027财年EPS预测为8.96美元，对应当前股价市盈率约24倍，低于AMD、博通等同类算力半导体公司，估值具备相对吸引力。

与此同时，大摩指出，英伟达Blackwell系列产品目前仍是生成式AI工作负载的主流解决方案，算力需求持续超过供给，下一代Rubin架构有望延续其性能领先优势，产品周期支撑估值的逻辑依然成立。

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7月全球资产的"镜像"行情是分化逆转的先行信号。5至6月领涨的科创50、创业板指与韩国KOSPI于7月悉数转跌，科创50自上涨40.5%回落25.9%；而5至6月分别下跌8.19%和11.23%的恒生科技与恒生指数，7月则分别逆势上涨8.0%和13.1%。行业层面同构，科技板块涨跌互换，银行、石油石化等价值板块相对占优，两段区间涨跌幅呈显著负相关。

8月初反弹如约而至，但浙商证券策略团队警示，"K型"裂口的收敛并非一次完成，而是"收敛→反弹→再收敛"的往复过程。基于此，团队将下阶段配置思路归纳为三条主线：科技分化、深度价值与困境反转。

A股策略范式并非固定风格，而是市场针对不同阶段核心矛盾形成的定价方式。复盘2017年以来的演进，单一范式的主导期大多在两至三年：2017至2019年是白马核心资产，交易微观盈利确定性；2020至2021年是赛道投资，交易产业增长确定性；2022至2024年是杠铃策略1.0，以红利主导的安全端占优，中证红利全收益同期累计上涨25.8%，跑赢全A约41个百分点；2025年至今则进入杠铃策略2.0，AI成长端占优，中证人工智能全收益上涨100.9%，超额全A约75个百分点。

"K型"分化是杠铃策略确定性溢价向右端极致集中的价格结果。AI产业链盈利能见度提升、红利资产股息率利差收窄、中间资产盈利弹性不足，三重力量共同推动资金向少数科技资产聚集。从收益、估值与资金三个维度看，分化程度均已接近历史极值：科创芯片相对全A（剔除科创板）的市盈率倍数比一度超过16倍，处2022年以来97%分位；科创芯片成交额占全A比重升至6%以上，同样处2021年以来97%分位。

浙商证券提出的"菱形策略"包含四个核心特征：其一，横截面风险收益比重新排序，高景气资产赔率收窄，中间资产估值修复基础开始形成；其二，资产分布由两端集中向中部增厚，科技分化、成长重估、深度价值、困境反转等多类策略可以同时存在；其三，演绎路径上"收敛→反弹→再收敛"往复进行；其四，"菱形"不等于全面牛市，若AI新叙事或经济修复超预期，市场仍可能回摆至"K型"。

AI叙事斜率转向。头部模型公司ARR规模仍在增长，但边际新增速度已明显放缓。据路透社等媒体跟踪数据，OpenAI与Anthropic合计ARR由1月的316亿美元升至7月22日的1154亿美元；但单月新增ARR由5月的232亿美元降至6月的193亿美元，7月进一步降至85亿美元，对应增幅由36.0%降至8.0%。与此同时，Moonshot AI发布Kimi K3并开放完整模型权重，在第三方机构Artificial Analysis评测中位列第三，开放模型逼近闭源前沿，Token通缩加速。OpenAI随即将GPT-5.6 Luna输入和输出价格均下调80%。在资本开支端，Alphabet、Meta、Amazon和Microsoft合计Capex占经营现金流的比例由2025Q3的61%升至2026Q2的96%，合计自由现金流由621亿美元降至68亿美元，融资需求同步向债券市场传导，信用利差走阔，债券认购覆盖倍数由接近5倍降至不足2倍。

市场微观结构恶化。2026年7月，全部A股中成交额排名前5%的股票占据49.83%的市场成交额，创2010年以来新高，远高于33.94%的历史均值；主动偏股及灵活配置基金的TMT持仓占比升至61.69%，同样突破历次科技行情高点。持仓高度趋同意味着潜在增量资金减少，一旦产业预期或风险偏好转弱，同步减仓带来的流动性冲击将被放大。从估值分化看，正PE样本的P75/P25倍数6月升至4.70倍，创2010年以来新高，7月虽回落至3.93倍，但仍处约98%历史分位。

流动性的不确定性扰动。全球石油仍处于去库阶段，EIA预计2026Q2日均去库510万桶，三季度仍日均去库220万桶。美国商业原油库存约4.05亿桶，战略石油储备较2021年高点下降近一半，库存缓冲偏低。7月FOMC维持联邦基金利率在3.50%至3.75%不变，但决议仅以9票对3票通过，三位委员主张直接加息。Polymarket数据显示，9月加息概率已超过维持不变的概率，澳大利亚、日本、欧元区、菲律宾和韩国近期亦不同程度上调政策利率。

浙商证券复盘了2006年以来的四轮经典抱团行情——2007年金融周期、2013至2015年TMT、2019至2022年核心资产加新能源，以及2025至2026年AI——以提取当前阶段的参考坐标。

时间与空间规律。历史上抱团调整后大概率在约40个自然日内出现反弹，反弹持续时间整体较短，中位数约为10个交易日（约两周）。抱团股从调整至反弹起点的平均跌幅约25.9%，平均反弹幅度约12.7%，修复度平均约40%，反弹通常难以覆盖前期跌幅。值得注意的是，前期跌得多并不意味着反弹幅度越大，2019至2021年抱团股平均跌幅26.4%，反弹幅度仅9.9%。

行业与宽基结构规律。首轮反弹通常围绕原主线横向展开。以具有科技属性的抱团行情为例，2013至2015年调整后计算机、传媒、通信均有较强修复，创业板指反弹25.5%；2021至2022年科创50、创业板指分别反弹5.9%和5.1%，位居宽基指数前列。小微盘在首轮反弹中通常表现出较强弹性，四轮行情中中证1000、中证2000的修复比例在宽基指数中均靠前。

本轮反弹的约束变量。浙商证券指出三个补充变量需重点关注：一是海外CSP叙事，亚马逊AWS和微软Azure 2026Q2云服务收入同比分别增长37%和43%，为当前反弹提供基本面支撑，英伟达财报（计划8月26日披露）将是重要验证窗口；二是美债利率，历史上利率下行期间抱团反弹修复比例明显更高，当前10年期美债收益率处2007年以来约95.8%历史分位，后续方向是关键变量；三是主动偏股基金，截至2026Q2规模已升至5万亿元，历史上抱团调整后往往面临大规模净赎回，潜在赎回压力将制约本轮反弹高度。

浙商证券认为，市场能否从"K型"平稳演绎为"菱形"，取决于两个慢变量能否在较长时间维度内形成支撑。

慢变量之一：AI新的叙事。代理AI已进入产品部署阶段，但Gartner预测规模化应用需延续至2030年；物理AI的大部分经济增量预计在2035至2040年释放，McKinsey预计到2040年创造至少1万亿美元经济价值。物理AI规模化兑现尚需时间，AI for Science（AI4S）有望率先释放科研生产力，成为AI下一阶段叙事的重要起点。气象预报、蛋白质结构预测（AlphaFold2，2024年获诺贝尔化学奖）、新材料合成等领域均已取得标志性进展，但产业化进程仍以年计。

慢变量之二：顺周期修复。2026Q2宏观杠杆率小幅回落至308.2%，为2022年以来首次单季下降，但居民内生融资需求尚未明显恢复。化债方面，截至2026年7月末，2024至2026年合计6万亿元置换债发行进度约为96%，短期偿付压力缓释，但财政空间修复仍是渐进过程，存量债务仍需在较长时期内消化。地产方面，中国大陆实际房价距峰值约4.5年、累计回落约25%，从全球历史坐标看或已行至下行周期中后段；北上广深二手住宅价格同比降幅2026年明显收窄，一线城市率先出现边际改善信号，但能否持续并向更多城市扩散仍需进一步验证。

方向一：科技分化。短期围绕"赔率指标"（修复度/拥挤度/估值分位）轮动。以AI链为例，高速铜连接、机器人等环节修复度和拥挤度均处相对低位，赔率较优；而光模块、光通信、覆铜板、MLCC等环节交易热度仍处历史极值，赔率吸引力相对有限。

中期维度，三条观察线索值得关注：云厂商回报验证已初现，Azure增速升至43%并指引45%，谷歌云在手订单余额达5200亿美元，收入放量将催生新一轮开支需求；前瞻布局下一代新应用场景，包括AI4S在生物医药与新材料领域的渗透；分化终点关注供给瓶颈环节，存储已率先走出这一步，DDR5合约价一年上涨约8倍，美光单季调整净利由亏损14亿美元升至282亿美元，盈利弹性正向国内存储扩产链传导。

方向二：深度价值。红利配置需要"择时"，当前增配时机未至。中证红利股息率与10年期国债收益率的利差约263bp，较2025年5月高点512bp收窄约250bp，处近五年18%分位，股息补偿已明显变薄。浙商证券建议以"利差回升至近五年中位数308bp"作为恢复标配的第一档信号，以"利差升至80%分位368bp且资金回流确认"作为显著增配的第二档信号。

深度价值的α选股思路有两条：一是由红利因子转向质量因子，以供给侧壁垒（无形资产、转换成本、网络效应、成本优势）为起点，筛选ROE稳定且ROIC同步验证的资产；二是寻找"出海"稳定价值增量，重点观察海外收入占比变化趋势、海外与国内毛利率相对水平及所处海外市场渗透率位置。通信设备、家居用品、光伏设备、乘用车等行业近两年海外收入占比提升幅度均在7个百分点以上。

方向三：困境反转。供给自然出清方向可分两类：第一类供给调整较充分但价格尚未启动，细分PPI环比仍在零附近，配置时点取决于需求催化；第二类价格已经回升，如煤炭、石油石化和基础化工，近三个月细分PPI环比均值分别为3.6%、3.5%和2.4%，盈利开始改善，但持续性更依赖价格走势。政策估值约束释放方向则包括受中美关税或制裁影响较大的高端制造类企业，以及受国内税收等政策约束成本端的消费类企业，一旦政策转向，两类企业均有重估机会。

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油价连续四日上涨，重燃市场对通胀的担忧，亚太地区债券周二随美债走低，黄金周二下跌0.3%至4376美元/盎司，此前一度涨至每盎司4400美元上方。投资者目光集中于本周三发布的美国消费者价格指数（CPI）报告，该数据或为美联储利率路径提供新的指引。

在地缘政治方面，特朗普对伊朗谈判提出大范围新要求，令重开霍尔木兹海峡的协议前景愈发扑朔迷离，支撑油价持续走强。与此同时，克利夫兰联储主席Beth Hammack周一表示，可能需要多次加息才能将通胀压降至目标水平，进一步加剧市场的利率风险警惕。

亚洲股市整体表现分化。MSCI亚洲股票指数小幅上涨0.2%，韩国Kospi指数上涨1.2%，三星电子涨幅约5%，领涨科技板块。美元指数延续前一交易日涨势，日元周二几乎持平，报每美元约159.25。

• 韩国Kospi指数涨1.2%，三星电子涨约5%。
• 纳斯达克100指数期货上涨0.3%，欧洲股市期货则预示开盘接近持平。
• 10年期美国国债收益率上涨6个基点，至4.71%。
• 日元报约159.25兑1美元，较前日基本持平。
• 美元指数几乎持平，报每美元约159.25。
• 布伦特原油每桶87.75美元附近企稳。
• 黄金周二下跌0.3%至4376美元/盎司，此前一度涨至每盎司4400美元上方。
• 比特币下跌0.2%，报63985.33美元。

亚太地区债市跟随美债走软。澳大利亚和新西兰债券价格双双下跌，此前美国10年期国债收益率周一上升6个基点至4.71%。由于日本公众假期，周二亚洲交易时段美债现券停止交易，美债期货亦随之下跌。

油价是当前通胀预期升温的核心驱动力之一。布伦特原油周一大涨5%，周二在每桶87.75美元附近企稳。上周五公布的美国就业数据低于预期，一度令市场对美联储立即加息的预期有所降温，但油价持续攀升再度令通胀隐患浮出水面。

对于市场走向，Vantage Global Prime高级市场分析师Hebe Chen表示，"亚洲市场在等待下一个宏观信号之前，正陷入方向迷失的观望阶段。但在水面之下，市场格局已在悄然转变。油价与金价再度同步走高——这一组合在近几个月中鲜少同步运动，这或许意味着投资者正开始采用新的交易逻辑。"

SGMC Capital Pte合伙人Mohit Mirpuri亦指出，"投资者在明天美国CPI数据公布前相当谨慎，该数据将为美联储利率路径提供更多参考。"

美联储克利夫兰联储主席Beth Hammack周一在接受雅虎财经采访时，措辞偏鹰，为市场的利率预期增添变量。Hammack表示，"总体而言，单次25个基点的加息对经济可能效果有限，因此可能需要加息若干次"，但她同时表示不希望提前判断具体次数。

根据彭博对经济学家调查的中位数预测，美国7月CPI环比或上涨0.1%，此前6月录得环比下降0.4%。这一数据若高于预期，或进一步强化市场对美联储维持甚至加快紧缩步伐的押注，对债市和风险资产形成压力。

黄金周二短线下跌0.3%至4376美元/盎司，此前一度涨至每盎司4400美元上方。本轮上涨获得技术面助力——黄金周一突破100日移动均线，触发技术性买盘。白银和铂金也同步走强。

油市方面，特朗普周一强烈批评伊朗要求在谈判中获得赔偿，令结束冲突、重开霍尔木兹海峡的谈判希望趋于黯淡。据报道，特朗普此前在周日已暗示，愿意让经济压力持续积压伊朗，而非发动新的军事打击。布伦特原油连续四日上涨后，周二维持在每桶87.75美元附近。

科技板块情绪相对乐观，韩国Kospi指数涨1.2%，三星电子涨约5%，受股东回报预期及出口数据提振。纳斯达克100指数期货上涨0.3%，欧洲股市期货则预示开盘接近持平。

货币市场上，日元周二报约159.25兑1美元，较前日基本持平。日元周一曾下跌1%，抹去近期约一半的干预引发涨幅，交易员对当局进一步入市干预保持警惕。

澳元周二走软，此前澳大利亚央行宣布维持基准利率不变，央行判断失业率上升及房地产市场走弱将对经济活动形成足够压制，进而推动通胀回落。

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本文来自微信公众号「AI原生Lab」，持续拆解真实AI落地案例，分享企业AI实践与方法论。

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根据Anthropic在8月11日发布的官方说明，该水印直接编织于文本内容本身，而非附加在元数据层面，这意味着文本被复制粘贴至其他平台后水印依然随之传播，并可能在经过部分编辑后仍然留存。这一特性使得AI生成内容的追踪能力大幅提升，超越了此前依赖元数据标注的同类方案。

上述计划的直接触发因素是Anthropic签署了欧盟《人工智能法案》第50条第2款《AI生成内容透明度行为准则》。依据该准则，2026年8月2日起在欧盟推出的新Claude模型须在发布之日起即支持内容标记。Anthropic同时表示，标记机制将在全球范围内适用，覆盖Claude所有产品线及合作云平台，并非仅限于欧盟地区。

水印如何运作：嵌入文本，随文流转

Anthropic采用两种互补技术对Claude生成内容进行标记。

其一为嵌入式文本水印。当受支持的Claude模型生成文本时，模型会将一个不可见的水印直接织入文本本身。该水印不会改变内容的含义、质量或可读性，用户无法通过肉眼察觉。由于水印属于文本的组成部分，而非附加的元数据，其将随文本的复制粘贴一同转移，并可能在经历部分编辑后依然保留。水印在模型层面施加，意味着无论通过哪个Claude产品或界面生成的文本，均会携带该标记。

其二为签名溯源元数据。当Claude生成受支持的文件类型（如.svg、.png、.jpg等）时，将附加经数字签名的溯源元数据。该元数据遵循内容溯源与真实性联盟（C2PA）开放标准——这一标准已在业界广泛采用，用于记录内容来源信息。若签名元数据标签存在，则表明该文件经由Claude处理，并可用于检测文件是否遭到篡改。

Anthropic明确，标记机制将覆盖Claude旗下所有主要产品与接入渠道，包括Claude Platform（API）、Claude、Claude Code、Claude Cowork及Claude Tag，并适用于通过AWS、谷歌云及Microsoft Foundry接入的云合作伙伴。

在地域范围上，标记将适用于Claude提供服务的所有地区，并不局限于欧盟。

时间节点方面，2026年8月2日后在欧盟推出的新模型须从发布之日起即支持标记。对于此前已发布的现有模型，欧盟法规设有过渡期，Anthropic表示正在推进为这些模型补充标记支持，并将适时更新相关说明。

技术局限：信号而非铁证

Anthropic在官方说明中对水印技术的局限性作出了明确披露，这对依赖该机制进行内容核查的用户和开发者而言尤为重要。

检测到Claude标记，仅表明内容"可能"经由Claude处理，并不能完全确认内容的完整来源。

例如，Claude可能并非原始作者——用户常借助Claude进行校对、翻译、摘要或文件转换，输出内容即便携带Claude标记，其底层思想、文字或数据也可能源自其他来源；此外，内容在经Claude处理后可能已被修改、节选或与其他材料合并。

反之，未检测到标记，也不能证明内容并非AI生成。以下情形均可能导致标记缺失：内容由标记功能上线前发布的模型生成；文本经过大量编辑、改写、翻译或与其他内容混合；文本段落过短，不足以承载可靠信号；文件元数据在格式转换、重新保存或截图等操作中被剥离；或内容来自尚不支持特定标记类型的平台、功能或文件格式。

另外，Anthropic在说明中特别提示，在自有产品中部署Claude的开发者，应独立评估《人工智能法案》第50条对其产品和服务的具体要求。Anthropic表示，其目标是支持开发者履行各自的透明度义务，并将在技术文档就绪后发布关于标记与检测方案的详细指引。

这意味着，对于将Claude能力集成至下游产品的企业而言，AI内容标记合规责任并不因Anthropic的技术实现而自动转移，开发者仍需主动厘清自身在相关法规框架下的义务边界。

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8月11日，知名苹果供应链分析师郭明錤在社交平台X上发文指出，苹果今年确因内存短缺下调了部分硬件出货计划，但这与外界描述的"供应链被动积压"截然不同。他表示，苹果通常至少提前三个月，根据预期可获得的内存供应量来规划台积电的处理器生产节奏，而非指令台积电提前大量制造处理器在制品。

郭明錤强调，其产业调查并未发现台积电先积压10亿美元处理器再等待内存到位的情景，"台积电和苹果均为全球供应链执行力顶尖的企业，双方长期保持高度紧密的协同配合，出现如此大规模半成品被动积压并不常见。"

与此同时，苹果管理层已在官方业绩指引中确认供应压力的存在。苹果CFO Kevan Parekh表示，供应限制将在第四财季"显著加剧"，波及iPhone、Mac和iPad三大产品线；CEO库克则将核心问题归因于先进工艺节点系统级芯片产能不足，并指出这源于需求预测失准而非常规供应瓶颈。

上述传言的导火索，是台积电二季度财报披露的库存数据。

财报显示，台积电库存周转天数升至87天，高于一季度的80天及去年同期的76天；同期，2nm制程已贡献约3%的晶圆销售收入。据此，有知情人士爆料称，台积电为生产苹果A20 Pro处理器（采用2nm制程）全力拉升产能，但因DRAM短缺，价值10亿美元的处理器晶圆积压，需等待DRAM到货才能完成最终封装。独立科技记者Tim Culpan也曾指出，台积电2nm制程良率与产能充足，DRAM短缺才是iPhone出货瓶颈所在。

郭明錤对上述推断提出了具体质疑，从公开信息层面给出三点反驳。

其一，台积电在每一代全新先进制程进入初期量产爬坡阶段时，库存天数通常都会上升，这一规律在3nm、5nm时代同样存在，并非2nm独有现象。

其二，台积电财报中"库存"的定义口径较宽，涵盖在制品、制成品、原材料、物料及备品等多个项目，处理器在制品仅是其中一部分，不能将整体库存增量直接等同于处理器半成品堆积。

其三，今年采用台积电2nm制程的客户并非只有苹果，AMD、联发科等芯片设计厂商同样使用该制程，其备货需求同样反映在台积电整体库存水位之中。

在供应链逻辑层面，郭明錤指出，如果当前瓶颈不在台积电，提前大量生产在制品对苹果并无实际益处，苹果也没有充分理由为此额外付费。他同时补充，这并不意味着台积电从不提前建立在制品库存，但在现有协同机制下，大规模被动积压的概率极低。

尽管10亿美元积压的具体说法存疑，苹果所面临的供应端压力已由管理层公开承认。苹果给出的第四财季营收指引为同比增长9%至11%，低于分析师此前预期的约12.1%，公司将外汇波动与供应限制列为两大主要拖累。

Kevan Parekh表示，受供应限制影响，相关产品增速将落入约15%的两位数区间；剔除约2.5%外汇影响后，服务业务增速预计与三季度12%的水平基本持平。库克则将这一局面描述为需求表现超出预期、而供应链弹性大幅下降的结果，"iPhone和Mac的实际表现均明显优于公司预期，我们一直在提前拉动供应，但到某个阶段，这是有极限的。"

据报道，为缓解内存短缺，苹果近期开始测试使用长鑫存储的存储芯片，目标是在中国销售的部分iPhone和MacBook中使用这些芯片，并已与长鑫存储进行初步洽谈。

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WorkBuddy自今年3月上线以来迅速跻身中国最受欢迎的AI职场助手行列。据36氪援引数据提供商易观的数据，截至6月，该产品月访问量已达2097万次，超越字节跳动旗下Trae及阿里巴巴旗下QoderWork。腾讯将于本周三发布财报，市场正密切关注公司是否会随季报披露WorkBuddy的具体运营数据。

分析师认为，WorkBuddy的亮眼表现有望成为腾讯股价的重要催化剂。巴克莱资本驻纽约分析师Jiong Shao表示，"如果腾讯开始披露WorkBuddy令人鼓舞的指标，我认为这将有助于改变市场对腾讯的看法。"他补充称，腾讯近期首次在五年内跃升为巴克莱的首选标的，原因在于"从长远来看，他们赢得这场竞争的机会更大"。

尽管WorkBuddy带来了积极信号，腾讯股价的整体表现仍难言乐观。股价自6月低点已反弹约17%，但年初至今仍累计下跌超20%，表现弱于恒生科技指数同期约11%的跌幅。

WorkBuddy：从跟跑到领跑

WorkBuddy的崛起，是腾讯在AI赛道上少有的主动出击。今年3月，腾讯借助OpenClaw引发的AI用户热潮顺势推出这款产品，并迅速在竞争激烈的职场AI市场中确立领先地位。

根据36氪援引易观的数据，WorkBuddy截至6月的月访问量达2097万次，在中国AI职场助手产品中排名第一，领先于字节跳动的Trae和阿里巴巴的QoderWork。这一成绩尤为值得关注，因为职场办公场景面向的是更广泛的白领群体，潜在市场规模远超面向程序员的垂直工具。

晨星高级股票分析师Ivan Su指出，WorkBuddy与微信的深度整合是其核心竞争壁垒。"如果要在腾讯AI战略中找出一个值得重点关注的亮点，WorkBuddy无疑是投资者的首选。"他认为，借助微信的庞大用户基础，WorkBuddy的用户黏性和替换成本均高于竞争对手产品。

职场AI助手正在成为全球科技公司争夺的新高地。在中国市场，百度及MoonShot AI均已推出各自的职场助手产品，竞争态势持续升温。据报道，腾讯正将WorkBuddy列为内部优先级最高的战略项目之一。

巴克莱资本的Jiong Shao对腾讯的长期竞争力给出了较高评价。他表示，"腾讯可能是全球唯一一家有能力打造出色通用AI智能体的公司"，并认为公司对WorkBuddy的战略资源倾斜已形成相对于竞争对手的竞争优势。

这一判断的背后，是腾讯横跨社交网络、游戏、电商与支付的庞大商业版图。部分分析人士认为，腾讯产品的高度普及性与业务多元化，使其在AI落地应用方面具备独特优势。

分析师普遍认为，本周财报能否披露WorkBuddy的实质性增长数据，将是判断腾讯AI叙事能否真正落地、进而推动估值修复的关键节点。

除WorkBuddy的用户数据外，投资者同样高度关注腾讯本周三财报中的资本开支计划及其对利润的影响。

就二季度业绩预期而言，腾讯营收增速预计接近10%，净利润增速约为5%。在AI投入加速的背景下，资本开支的走向将直接影响市场对其盈利质量的判断。

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三件事分属三个市场，彼此看起来谁也不挨谁。

8月10日，高盛将它们放进了同一个框架：全球市场可能正在从“储蓄过剩”切换到“资本稀缺”。AI在烧钱，政府在借债，海峡卡住的是实物供给——三股力量在同时消耗有限的全球资本。

而过去二十年里负责不断向市场注入流动性、压低利率的央行，这一次能做的事情在变少。

这个判断不等于三件事会一直恶化。但它指向一个问题：如果全球资本真的正在变贵、变稀缺，市场准备好了吗？即便这三件事中的任何一件单独平息，全球抢资本的格局或许也不会消失。7月那种股市暴跌又暴涨、美债利率降息反而冲高、原油三天弹回一半跌幅的极端波动——可能不是一次意外，而是一个高波动周期的开始。

AI杠杆：逻辑正确，杠杆错了

三件事里，最先引爆的是AI杠杆。

“AI股神”Leopold Aschenbrenner旗下对冲基金上半年净值暴增439%，靠的是4倍杠杆重仓AI硬件、做空软件股。7月费城半导体指数单月跌28.6%，多空双杀。160亿美元公开仓位全部甩给 Citadel——Millennium 和Jane Street评估后全部退出，全华尔街只有一个买家。

摩根大通事后警告：机构承接AI资产的能力已经大幅下降。以后再出事，"只能靠散户托底"。

但同一时间，台积电7月营收同比增长44.7%创历史新高。美国三大云厂商积压订单合计2.3万亿美元。AI需求没有减速。方向没错，问题是买方向的钱在消失。

更本质的信号来自英伟达。8月10日，黄仁勋没有推更快的芯片，而是拉上贝莱德、黑石等六大资管搭融资平台——客户买不起芯片了，需要英伟达帮他们从机构那里找钱。市场没买账：股价当天跌了，CDS逼近历史高位。

"末日博士" Jim Chanos 说这让人想起2008年。市场不买的账很简单：如果5000亿美元的本质是"借钱给客户买自己的芯片"，这个循环能转多久？一条需要靠数千亿美元金融工程续命的赛道，本身就是缺钱的证明。

美债：降息失效的一种解释

AI在烧钱，政府也在创纪录的借债。

美联储降息6次、累计175个基点，30年期美债收益率反而一路攀升，8月1日触及5.27%——2007年以来最高。市场不再给美联储定价了，在给美国财政定价。

美国联邦债务8月突破40万亿美元，FY2026净利息支出1.039万亿美元，首次超过国防预算。每收5块钱税，1块钱直接付利息。15万亿美元债务一年内到期续作，借新还旧的利率每高一个百分点，赤字自动扩大一圈。外国央行持有美债的占比已从34%降至24%以下。

高盛把话挑明：全球已从"储蓄过剩"切换到"资本极度稀缺"。AI基建一年8000亿美元以上、各国再工业化与国防重整同步推进、主权债务再融资需求集中爆发——这些融资需求同时撞上了一个买家正在撤退的国债市场。买家在撤退，供给在膨胀，利率只能往上走。

美联储内部也不是一条心。主席沃什大幅减少前瞻指引，表示"市场已经承担了大部分紧缩工作"——不急着加息，让市场自己去紧。克利夫兰联储主席哈玛克公开唱反调：当前利率"未形成明显限制"，"可能需要多次加息"。高盛的判断是：美联储更像"乘客"，而不是"司机"。

Aschenbrenner的4倍杠杆之所以脆弱，不仅因为仓位集中——还因为他借来的钱可能正在变贵。AI的资本盛宴撞上了政府的借钱洪峰，而央行不再像过去那样有足够空间为两者兜底。

霍尔木兹：一张停火协议为什么不再管用

金融世界在给资本的稀缺性定价，实物世界也在同步给出信号。

2月底美伊开战以来，布伦特走过了一条反复震荡的曲线：126美元（3月战事）→72美元（6月停火）→85美元（7月破裂）→87.72美元（8月伊朗提6项条件、特朗普回"半谈判状态"）。每一轮涨跌都重复同一个模式：市场先为"要停了"定价，再为"又打了"重新定价。反复几次后，没有人再敢轻易赌"这次是真的"。

问题已经不是"打不打"，是"停火能持续多久"。伊朗最高国家安全委员会秘书佐勒加德尔说如果美国不改变行为，海峡维持关闭。特朗普回应准备加大经济压力。双方都在谈，谁也没退。

OVX（原油波动率指数）目前约60——是VIX的3.2倍。期权市场的意思很清楚：最大的尾部风险不在美股，在水道。

让局势更复杂的是，美国的缓冲垫正在变薄。战略石油储备（SPR）降至2.987亿桶，1983年以来首次跌破3亿。战前4.15亿桶，3月一口气释放1.72亿桶后一路净消耗。国际能源署（IEA）定性为"全球石油市场历史上最大规模"供应中断。下一次海峡再出问题，美国政府释放储备平抑油价的能力，是四十年来最弱的。

三条暗线的交汇：从“储蓄过剩”到“资本稀缺”

三件事可能不是巧合。

AI杠杆爆仓，因为4倍杠杆在利率上升环境里不可持续。美债长端利率飙升，因为政府和企业同时在和全球投资者抢钱。霍尔木兹海峡的问题，表面是地缘，底层是石油这种实物资本突然变得稀缺。三股力量方向不同——股市、债市、商品——但共享同一个根源：全球资本供需格局或许出现了结构性逆转。

高盛把这个转换叫做“从储蓄过剩到资本稀缺”。2008年之后的世界是：储蓄多、项目少、利率低。央行QE兜底，政府借钱几乎不用付利息。这个框架持续了接近二十年。

2026年，它被两端同时击穿。供给侧，全球央行从美债净买家变成净卖家。需求侧，AI基建、再工业化、国防开支、能源转型——四个方向，万亿级资本需求同时释放。高盛特别指出，AI资本开支在这四股力量中“对利率的上行压力最为显著”——它同时推高无风险利率和信用利差。

即便霍尔木兹明天通航、AI杠杆仓位全部出清，利率的结构性压力也不会消失。根源不在事件，在范式。

换个视角：这是一场“流动性三杀”

三股力量换个名字，就是三股流动性压力。方向不同，时间撞在了一起。

交易流动性最先出问题。AI基金的4倍杠杆在短期集中平仓，费城半导体指数单月-28.6%，“跌→平仓→跌更多→更多平仓”——连带所有敞口的基金被迫止损。

债券流动性是更大的一口井。15万亿美元一年内到期续作，FY2026还需净增约2万亿美元新债。财政部每月从市场虹吸数千亿美元，买家却在撤退。利率只能走高，利息越重，赤字越大，新债越多——自我强化的闭环。

实物流动性是第三刀。全球27%海运原油通道被切断，没有替代路线，SPR缓冲消耗到40年低点。

三股流动性压力时间高度重叠，构成了罕见的“流动性三杀”共振。7月的极端行情——纳指六连跌后单日反弹2.8%、30年期收益率创19年新高、布伦特两周跌14%后三天涨回一半——正是这种共振的价格表达。

这个框架不是预测工具。它解释为什么7月如此剧烈，但不能告诉你8月怎样。三条压力有不同的缓解条件：AI仓位要看Citadel何时向市场派发、美债要看财政部的发行节奏、霍尔木兹要看博弈节奏。三者并不同步。但它们的共振足以解释一件事：为什么这个夏天的波动，触感比任何单一指标提示的都要剧烈。

这个夏天之后：高波动是新常态的预演

美股这一端，Q2财报已经把AI需求侧验证得足够清楚——云厂商增速集体新高，积压订单破纪录。但7月爆仓证明了另一面：拥挤且高杠杆的赛道里，“判断正确”和“活到兑现”之间隔着巨大的距离。摩根大通的警告尤其值得记住——机构承接力下降后只能靠散户托底，下一轮调整会比7月更缺买方。

美债这一端，高盛那句话值得再读一遍：美联储是“乘客”不是“司机”。如果财政路径不改，长端利率的结构性压力不会因为几次降息消失。10年期能不能回到4%以下，不取决于下一次FOMC，取决于全球储蓄愿不愿意重新回流美债——这超出了美联储的能力范围。

原油这一端，霍尔木兹的风险溢价已经从“一次性冲击”变成“持续折价”。即便临时停火协议达成，OVX和VIX之间的巨大价差短期内不会消失。SPR在40年低点——下一次供给侧意外来临时，市场会更脆弱，政府也更无力。高盛的基准判断是"双方似乎都没有大规模升级意愿，能源价格应维持有界"，但这个判断本身脆弱——市场朝反方向移动太多，“担忧就容易重新浮现”。

2026年夏天的真正遗产，不是一个资产的价格波动。而是市场终于开始为“资本稀缺”这个新范式支付溢价。三股力量只是宏大叙事的三个切面，它们在夏天撞到了一起，但底层的结构性力量，还没有释放完。

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8月10日据英国《金融时报》援引知情人士透露，英国金融行为监管局（FCA）已就代币化黄金的监管路径与多家大型银行等业内机构展开磋商，并有望在未来数月内就制定相关监管标准发布公告。

FCA的核心关切之一，是探索如何将代币化黄金用作批发市场的抵押品。

伦敦目前占据全球黄金交易量约70%的份额，但若伦敦未能通过代币化等手段推动市场现代化，其领先地位或将旁落。

代币化黄金是指以实物黄金为底层资产，通过发行数字代币来表示黄金所有权。与传统黄金产品不同，实物金条由代币发行方持有并作为支撑资产。

FCA当前在黄金领域的监管权限较为有限，其对实物黄金交易并不拥有监管权，尽管在基于黄金的衍生品及公开市场上市的黄金交易所交易产品方面已设有规则。

报道援引知情人士指出，如何在现有权限框架下妥善覆盖代币化黄金，是此轮讨论的重要议题之一。

FCA与英格兰银行审慎监管局（PRA）今年早些时候已联合表示，计划"在今年晚些时候就代币化抵押品如何在现有监管框架下运作进一步提出政策考量"。此次与业界的磋商，正是这一政策进程的延续。

FCA推进黄金代币化的更大背景，是英国在批发金融市场的整体数字化转型努力。

FCA希望企业能够利用区块链技术，提升金融资产在交易、结算、清算和托管各环节的速度、效率与安全性。

英国财政部新任批发数字市场专员Chris Woolard上月告诉英国《金融时报》，若英国加快金融市场数字化进程，可为本国经济带来高达330亿英镑的增量效益。

汇丰银行两年多前推出的代币化黄金产品提供了一个市场参照，该产品目前仅面向香港零售客户开放，但迄今已完成逾27.6万笔交易，累计交易量超过22亿美元。

世界黄金协会今年亦指出，数字化黄金将意味着黄金所有权"不再受制于金条规格、金库地点或碎片化的结算机制"。

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据华尔街日报最新报道，有"新美联储通讯社"之称的经济报道记者Nick Timiraos认为，沃什一直将压低通胀作为其执掌美联储的核心施政主题，但上月议息会议后的一场语焉不详的新闻发布会，令市场对他是否真有意愿以行动兑现强硬表态产生了明显疑虑。

未来一个月内相继发布的7月消费者价格指数（CPI）及美联储首选通胀指标核心PCE，将直接决定联储官员在9月会议上是选择加息，还是继续按兵不动。

若数据偏热，沃什将面临两难困境：要么以加息证明自己言出必行，要么在承受更多内部异见的同时维持利率不变，届时7月会议留下的信誉裂痕将更难弥合。若数据温和，则可为他赢得喘息空间，并在本月杰克逊霍尔年会上主动阐明政策思路，而非被迫回应市场压力。

数据门槛：0.2%是分水岭

经济学家预期，7月核心CPI环比涨幅为0.2%。Timiraos指出，等于或低于这一水平，意味着通胀走势与美联储2%的目标相符；一旦超出，则将构成明显的政策压力信号。

CPI数据将进一步传导至美联储更为倚重的通胀指标，后者将于本月晚些时候公布。值得注意的是，美联储首选通胀指标中的核心通胀率在6月已升至3.3%，较一年前的2.8%明显走高。

Nick Timiraos表示，当前数据之所以备受关注，在于此前多位官员的预判已出现偏差。他们原本预期关税冲击将是一次性的、能源价格将随油价回落，通胀无需进一步收紧政策便可自行回归目标。然而，上述冲击不仅持续存在，还与人工智能建设热潮带动的科技设备及软件价格飙升相互叠加，令官员们的预测愈发难以自圆其说。

新闻发布会失误，市场信心受损

Nick Timiraos认为，7月议息会议后，沃什的表现令市场大失所望。当被问及若通胀未能回落是否会以加息应对时，他的回答模糊而迂回——暗示债券收益率上升已在一定程度上替代了货币政策的紧缩效果，并隐约提及可能重新界定美联储的通胀目标。

市场的反应颇为罕见：30年期美国国债收益率在沃什发言期间走高，此后未见回落。BNP Paribas首席美国经济学家James Egelhof表示，这种走势在议息会议前后并不寻常，暗示"市场对沃什领导下的美联储的认知，正在发生某种更为根本性的转变"。

前Pimco首席经济学家Paul McCulley则直言，沃什惯于以宏观原则代替具体表态，反而压缩了自己的政策空间。"他说话太过高调，实际上已经在实操层面限制了自己的选项，"McCulley说。

内部分歧浮现，异见票数上升

会议结束后，19位与会官员中有10位——包括12位投票委员中的半数——在随后数日内公开发声，主动补充了沃什未能在发布会上说清楚的政策逻辑。

目前，至少有6位投票委员已公开表示，若通胀未见改善，他们可能支持最终加息；其中3位在7月会议上已投票支持立即加息。

Nick Timiraos表示，部分了解沃什的人士承认，7月新闻发布会造成的沟通混乱有待修复，杰克逊霍尔年会或许是一个合适的窗口。不过，也有人认为市场反应有所夸大——前美联储副主席Donald Kohn指出，基于市场的通胀预期指标变化不大，"市场反应并没有评论人士描述的那么悲观。但你也不希望走进那场发布会，然后得到那样的结果：长端利率上行，短端利率下行。"

沟通哲学与现实压力的碰撞

沃什就任之初便有意改变美联储的沟通方式。他认为，向市场预先说明触发政策行动的条件和因素，反而会束缚央行的手脚，并干扰一个有价值的信号——即市场自身对经济走势的判断。减少前瞻指引，在他看来，能够提供更为纯粹的市场读数。

然而，Kohn对此提出了质疑：“如果你不阐明自己的思考框架，你又如何知道自己的判断何时未能得到验证？”

从日程来看，若9月会议选择不加息，下一次会议将在中期选举前数日召开——届时官员们可能不愿在选举敏感期首次出手加息。这意味着，一旦9月错过窗口，决策将实际上被推迟至12月，而届时需要支撑这一等待决定的，将是一份连沃什同僚们自己都已难以坚守的通胀预测。

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据a16z早期AI投资合伙人Fabrizio Serafini发布的最新研究，当前最优AI Agent在标准电脑操作基准测试中的完成率已达85%，超越人类测试者约72%的水平。与此同时，成本数据显示，运行一个AI Agent的全成本约为每小时6至8美元，已低于印度离岸BPO人力的约10美元，较美国本土后台员工的30至45美元则低出逾70%。

这一技术与经济的双重拐点，正在重塑企业后台流程外包（BPO）市场的底层逻辑。对于投资者而言，真正的价值洼地已从模型层上移至应用与上下文层——谁能将工作流知识、验证机制与企业内部流程深度整合，谁就掌握了下一代AI自动化的护城河。

准确率越过人类基准线

根据Serafini援引的llm-stats.com排行榜数据（截至2026年6月），AI Agent在OSWorld-Verified基准测试中的表现在过去一年发生了质变：一年前最优模型得分为42%，如今最优模型Claude Fable 5已达85%，超过人类测试者在同一任务集上约72%的完成率。

这一基准测试模拟真实桌面环境，覆盖Ubuntu、Windows和macOS工作流，考察Agent能否独立完成浏览器操作、表单填写、按钮点击等任务。Serafini指出，在生产环境中，企业和开发者几乎不使用Claude、ChatGPT等消费级产品，而是直接调用原始API，并在此基础上自行构建沙箱虚拟机、编排逻辑、验证与重试机制。

一位在该领域创业的创始人表示，"直到2026年2月Opus 4.6发布之前，这些模型还不够好，无法独立用于生产环境。"这一表述印证了能力跃升的时间节点。

值得注意的是，85%的完成率意味着每100个任务仍有15个失败，而后台业务流程要求每一步都必须成功。Serafini强调，基准分数并非生产可行性的充分条件，真正决定部署成败的是模型之外的一切：验证机制、异常上报、错误处理，以及当零售商门户一夜之间改变页面布局时系统能否修正。

成本曲线触发经济拐点

Serafini援引多方数据对三类劳动力的全成本进行了横向比较。AI Agent每小时推理成本约为6至8美元，实际区间为3至15美元，取决于截图频率、上下文长度及确定性代码的复用比例；印度离岸BPO人力全成本约为每小时10美元，区间为8至15美元（数据来源：Globalify、HiveDesk及1840 & Co的2026年外包定价报告）；美国本土后台员工全成本约为30至45美元（基于美国劳工统计局客服代表中位时薪20.59美元，叠加约30%的福利与管理费用）。

Serafini提示，上述数字应作为数量级参考而非精确报价。他指出，上述Agent成本描述的是"最贵模式"——以前沿模型逐帧截图方式运行。经过优化的执行框架会将可重复部分交由确定性代码处理，仅在必要时调用模型，由此可大幅压低混合成本。

从卖方视角看，单位经济模型更为复杂：推理成本加上重试成本（失败的运行同样消耗token）构成主要变动成本，当上下文增长或截图频率上升时，利润空间随之收窄。目前市场上存在按任务、按小时、按结果三种定价模式，各自对应不同的风险分布，尚无统一标准。

协议遵循型任务是当前主战场

Serafini团队与多个生产环境团队的访谈揭示了一个清晰规律：AI Agent在标准化、可重复、路径明确的任务上表现最佳，在需要判断"什么是正确结果"或无法即时验证成功与否的任务上则容易失效。

具体案例包括：一家消费品数据平台每月运行约1500万至2000万次自动化门户交互，将Agent用作自愈式备用方案——当零售商门户UI变更时，Agent自动诊断并修复抓取逻辑，工程团队的爬虫维护人员因此缩减一半；一家全球系统集成商部署了27个实时工作流，每天处理约1500至2100张IT工单，目标是将低利润托管服务合同中20%至25%的人力重新部署；一家招聘机构将候选人面试结束后的数据录入流程完全自动化，使用的是非前沿轻量模型，"它能做我们需要的一切，而且做得很好"。

失效场景同样典型：若Agent将合同中的"net 60"误读为"net 30"录入ERP系统，记录外观完全正常，直到错误发票发出才会被发现；若Agent提交保险理赔后系统显示"已收到"，但两天后理赔员致电要求确认保单号，Agent对此毫无感知，理赔悄然搁置。Serafini指出，更智能的模型无法修复一个"真相以一周后某人桌上的电话形式出现"的流程，除非执行框架从一开始就针对这类边缘情况进行设计。

护城河已从模型层上移至上下文层

Serafini认为，随着UI导航能力逐渐成为模型层的标准功能，"能否点对按钮"不再是竞争壁垒。真正持久的优势在于对特定企业工作流的深度理解：内部术语、偏好格式、上报路径、失败处理方式，以及如何可靠地验证输出结果。这些知识存在于操作手册、访问凭证、测试用例中，往往也存在于一段员工实际操作的录屏里。

受访买家的反馈印证了这一判断：他们选择供应商的标准是"产品能否无需额外工作就报告节省了多少小时"，以及"初级工程师能否独立运行"。一位每月运行数百万次自动化任务的运营商表示，他甚至不知道底层调用的是哪个模型——供应商像云服务商更换硬件一样在底层切换模型，而他信任的是整个系统能可靠完成任务。

Serafini据此判断，下一代AI自动化的核心竞争将发生在应用层与上下文层，而非模型层。专注于特定垂直场景的初创公司，在解决这类具体而繁琐的问题上，往往比模型提供商更具优势。

基础设施投入与架构演进

Serafini指出，过去一年，各大实验室与一批初创公司已向计算机使用强化学习训练环境投入数亿美元，相关公司包括Mechanize、Habitat、Fleet、Chakra、Deeptune、Matrices和Originator，这些公司正在为前沿模型构建训练与评估基础设施。这一投入直接转化为模型在推理、状态追踪和容错方面的能力提升。

在架构层面，当前生产环境中的大多数系统仍为单Agent模式：一个模型、一个任务、一个会话。随着工作流复杂度上升，多Agent架构开始显现必要性——规划Agent分解任务，执行Agent并行处理子任务——但长时运行Agent带来的记忆管理、信任机制与复合失败率问题，目前尚无标准框架解决，各团队均在构建定制化编排方案。

Serafini认为，未来发展将沿三条主线推进：准确率（捕捉异常、自我核查、按需上报）、延迟（部分团队已通过基于可访问性树而非截图的方式显著降低延迟，Standard Intelligence基于1100万小时视频数据集、以30帧每秒运行的通用计算机动作模型是早期信号）以及成本（推理持续降价，轻量开源模型承接更多常规操作）。安全与治理——包括凭证管理、审计日志、数据留存、提示注入防护与权限管理——也被列为同等重要的发展维度。

本文来自微信公众号「AI原生Lab」，持续拆解真实AI落地案例，分享企业AI实践与方法论。

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8月10日周一，Meta首席执行官扎克伯格在Instagram视频中宣布，公司将开源最新AI模型Muse Spark 1.2，允许公众下载和使用，并同步推出专为笔记本电脑设计的开源模型系列Muse Glimmer。

扎克伯格此次高调表态，意在向市场证明去年成立的Meta超级智能实验室已取得实质进展，并为今年预计高达1450亿美元的资本支出提供背书。

消息公布后，周一Meta股价一度上涨2.6%。此前受投资者对公司支出计划及AI竞争力的持续审视，今年迄今已累计下跌约10%。

Meta的开源押注，有其清晰的战略逻辑。

在同一天发布的一篇长达6500字的AI论文中，扎克伯格将Meta的开源路线定位为对抗封闭式AI生态的重要力量，并向华盛顿呼吁支持美国的开源努力。

扎克伯格还就美国AI政策发出明确呼吁。他写道：

外国实验室目前占据若干优势，因为美国实验室须遵守更多关于训练数据的额外限制。若想让美国开源模型长期领先，美国政策必须降低这些额外阻力。

他同时表示：

我不认为限制获取外国开源模型是有效的解决方案。我们的目标应当是让美国开源模型成为全球最优选择，这需要消除令美国开源模型竞争更加困难的种种障碍。

Counterpoint Research联合创始人Neil Shah评论道：

如果西方科技巨头只建造封闭花园，开发者和企业将自然转向开放权重模型，Meta的大多数美国竞争对手采用的是专有模式，而市场对非封闭开源模型存在旺盛需求，Meta正好可以填补这一空缺。

Muse Glimmer主打端侧运行，与当前主流的云端AI处理模式形成明显区分。Neil Shah指出：

将Muse Glimmer这样的小型智能体模型直接部署在PC和移动硬件上，可以绕过云端算力成本，在终端用户侧与谷歌、微软等形成竞争优势。

在阐述开源愿景的同时，扎克伯格对AI权力集中问题发出警告，措辞被普遍解读为针对OpenAI和Anthropic的隐晦批评。

他写道：

AI如此危险以至于唯一安全路径是极度权力集中——这一理念本身就存在根本性问题。令人惊讶的是，许多AI开发者的话语中充斥着末日论调。我无法理解，一个相信AI将消除大多数工作岗位和人类价值的人，为何会急于构建那样的未来。

Anthropic CEO Dario Amodei与OpenAI CEO Sam Altman此前均曾就AI对就业的冲击发出警告，Altman近期已对部分相关表态有所软化。

扎克伯格则提出了截然不同的愿景：

我们应当广泛分发超级智能，而非将其集中化，赋予每个人驾驭它的能力。每个人都将拥有一个深度理解自身、目标与所关注一切的超强个人智能体。

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8月8日，第38届大众电影百花奖AIGC推优单元在北京揭晓结果，这是百花奖创办以来首次设立AIGC影像专属征集通道。

自6月30日启动征集以来，一个多月时间里共有2038件作品参评，30部作品进入终审。最终，《壹梦》《来世录》《鲸鱼之歌》等作品获奖。

作为本届AIGC推优单元的独家AIGC技术合作伙伴，即梦AI为参赛作品提供视频生成工具、投稿通道及算力积分等支持。

该单元备受关注之处在于它集中呈现了AI参与影像创作的过程。

从最终入围的作品来看，过去AI影像中较为常见的人物失真、动作不连贯和情绪割裂等问题正在减少。人物的表情、眼神和细微动作开始变得更加可控，创作者可以进一步尝试镜头调度、节奏和情绪表达。

这一变化在获得最佳技术作品的《鲸鱼之歌》中表现得较为直观。

据华尔街见闻在百花奖现场与《鲸鱼之歌》主创钟淇玲、陈烁交流，这部短片采用了“罗生门”式叙事，围绕不同人物展开。片中大量使用人物近景和特写，即便镜头贴近面部，皮肤仍然保留着颗粒和纹理，眼泪、眼神以及细微表情也没有明显的AI生成感。

《鲸鱼之歌》

主创团队表示，相比复杂的镜头运动，《鲸鱼之歌》更看重人物表演上的细节。Seedance 2.0推出后，模型对于这类细节的理解能力已经有了明显提升。

手应该如何移动，人物的眼神处于怎样的状态，一个动作应该以什么样的节奏完成，这些过去需要导演在片场与演员、摄影反复沟通的内容，现在开始可以进一步拆解成提示词交给模型。

例如片中一个人物望着鱼缸出神的镜头，团队给模型的描述会细化到“缓慢地把手放下，盯着鱼缸愣神，眼神空洞，带着一丝绝望”。

按照主创团队的实际使用体验，只要把动作、表情和节奏描述得足够具体，模型已经能够理解并完成其中相当一部分要求。

但《鲸鱼之歌》的创作过程也显示，随着模型对人物、动作和镜头语言的理解能力不断提升，一部完整的AI短片依然远远没有变成“一句话生成”那样简单。

这部作品从今年3月开始构思，仅剧本就打磨了一个多月，此后的制作又断断续续持续了约两个月。相比最后的视频生成，团队主要将大量精力放在剧本、人物和分镜阶段。

人物生成就是最典型的一环。

主创会先把身高、发型、服装等人物信息交给AI图片生成模型，一次生成多个版本，再从中挑选符合预期的人物。

选定角色之后，团队还会进一步修改图片，调整人物皮肤纹理、颗粒感以及面部细节。有时AI生成的人脸过于光滑和完美，他们反而要给人物增加一些“不完美”，让画面更接近真实摄影中的质感。

前期准备得越完善，进入视频生成阶段后的“抽卡”次数也就越少。

《鲸鱼之歌》团队测算，一个普通视频片段平均需要生成6至8次，镜头调度越复杂尝试次数还会进一步增加。整部短片最终花在AI生成上的成本约为3000元。

主创认为，能够把成本控制在这一水平，一个重要原因就是他们在前期花了足够多时间。图片越接近最终需要的构图、人物和质感，进入视频模型之后需要反复生成的次数就越少。

但模型目前也存在清晰的能力边界。

《鲸鱼之歌》中大量镜头选择单个人物的近景和特写，而较少出现多人长时间同框。

一方面，这符合影片本身希望通过单个人物制造压迫感和“审判感”的叙事需要；另一方面也考虑到了现实的生成成本。

当一个画面同时出现多个人物时，经常会出现一个人物符合要求，另一个人物却出现问题的情况，这意味着整段视频需要重新生成。减少多人镜头可以规避一部分这种不确定性。

模型的能力边界，由此开始直接影响创作者最终选择怎样的镜头。

一个复杂的调度无法稳定生成，创作者就需要考虑拆镜；人物同时出现容易失控，就用单人镜头和剪辑重新建立关系；推镜速度太快，也可以截取满意的首尾画面重新连接，通过拉长生成时长控制镜头节奏。

整体来看，成本门槛的下降为更多年轻创作者提供了进入影像创作的可能，但被AI压缩的主要是把想法转化成画面的执行成本。

导演判断、审美和叙事并没有因此消失。当摄像机、演员、场景、美术乃至部分声音工作都可以被模型调用之后，过去分散在一个剧组不同岗位里的大量决定，开始更加集中地落到少数创作者手中。

AI可以把创意变成画面，但创意本身仍然来自创作者。

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据英国《金融时报》周二报道，投资者普遍认为，此次联合干预因缺乏"统一声音"而削弱了市场冲击力——欧洲央行事先未获通知，未能参与协调行动。Russell Investments全球解决方案策略主管Van Luu表示，干预效果正在消退，若要形成持续支撑，"还需要更多举措"。

市场的核心判断日趋清晰：若无日本央行加息配合，任何汇率干预都难以持久。这一预期正在重塑交易者的定价逻辑，并将压力直接传导至日本央行的政策决策。

干预效果有限，日元再度承压

美日联合干预创下历史先例，但其市场效果已大打折扣。日元从约164的四十年低位反弹至155附近后，近日重新跌破160关口，周一最低触及159.36。

苏黎世保险首席市场策略师Guy Miller指出，欧洲央行未被纳入协调机制，“对市场没有帮助”，因为央行间协调本可向市场传递“统一声音”的信号。这与2011年日本地震后七国集团协调干预压低日元的做法形成鲜明对比。

美国商品期货交易委员会最新数据显示，期货和期权市场交易者仍持有日元空头头寸，尽管干预后仓位规模有所收缩。日本财务省此前在4月和5月的单边干预同样仅提供了短暂支撑，历史经验进一步压低了市场对本次干预持续性的预期。

加息预期升温，9月还是12月？

日本央行的下一步行动成为市场焦点。目前基准利率为1%，而美联储利率区间为3.5%至3.75%，利差是日元持续承压的根本原因。

日本央行7月会议纪要显示，一位委员明确表示，鉴于核心CPI通胀已接近2%，"对价格上行风险的关注应多于以往，政策利率加息步伐可能快于市场预期"。高盛东京分析师据此指出，风险明显偏向更早加息。

交易者目前对日本央行9月加息25个基点的概率定价约为50%。花旗分析师预测日本央行将出现"政策机制转变"，即从9月起采取更激进的加息节奏，并于明年底前将利率升至2%。

不过，多家机构对9月加息持审慎态度。瑞穗证券分析师Masayuki Nakajima认为，从日本国内经济角度看，9月行动的门槛依然较高——日本经历了数十年低增长、低通胀和超低利率，市场对加息冲击房贷家庭及中小企业的担忧挥之不去。他表示，日本央行更倾向于渐进式正常化，每次加息25个基点后观察约六个月，因此12月仍是最自然的时间节点，也是瑞穗东京宏观团队的基准预测。

巴克莱分析师Naohiko Baba及其团队同样将10月列为基准情景，但表示“对9月加息保持警惕”。他们指出，将于8月10日发布的日本央行意见摘要至关重要——若多名委员明确表态支持尽早加息，9月行动的概率将大幅上升。

值得注意的是，若日本央行在9月加息，两次加息之间的间隔将缩短至约三个月，这一节奏自1989至1990年资产价格泡沫收缩阶段以来从未出现，将构成历史性政策转折。

日元低估与套息交易的双重风险

利物浦大学教授Costas Milas的测算显示，日元目前被低估约21%，汇率与利差之间的背离已明显超出正常范围，这也是美日两国将市场定性为"无序"的重要依据。

若日元再度跌破160，将进一步加剧日本国内通胀压力，同时加深美国政策制定者对美元过强的焦虑，并引发市场对日本是否需要出售其庞大美国国债持仓以支撑更大规模外汇干预的担忧。

部分投资者将当前市场状况与2024年8月相提并论——彼时日元突然急升，引发全球金融市场剧烈波动。Van Luu指出，当前日元空头仓位集中、估值偏低，若美联储转向鸽派与日本央行转向鹰派同步发生，套息交易的快速平仓风险不容忽视。

不过，摩根大通首席日本经济学家Ayako Fujita持较为温和的看法。她认为，即便日本央行加快加息步伐，短期利差仍将维持在足够宽的水平，套息交易大规模快速平仓的可能性相对有限。长期日本国债收益率与其他主要经济体趋同是"更远期的故事"，短期内不构成系统性冲击。

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报告期内，公司实现营业收入14.404亿元，同比增长14.7%；整车销量434,687辆，同比增长24.2%。其中，中国市场销量402,202辆，同比增长26.2%，继续贡献绝大多数销量增量。

从销量看，小牛电动延续了去年以来的恢复态势。今年上半年，公司累计销售696,311辆，高于去年同期的553,403辆。

不过，销量增长并未完全转化为收入和利润的同步改善。二季度销量增速达到24.2%，但收入增速只有14.7%，公司整车单车收入降至3029元，同比下降8.6%。

这与小牛当前的产品结构变化有关。

公司在业绩会上披露，二季度电动摩托车已经占到中国市场销量的约60%。管理层称，相比公司过去占比较高的中高端电动自行车，电动摩托车的平均售价和毛利率相对较低。

随着电动自行车新国标全面落地，小牛的产品结构也在调整。管理层在业绩会上称，高线城市需求走弱也对公司过去占优势的中高端电动自行车业务形成一定影响。

这一变化已经反映在利润端。二季度，小牛电动毛利率为16.0%，低于去年同期的20.1%；毛利润约2.30亿元，也低于去年同期的2.52亿元。公司解释称，毛利率下降受到国内产品结构变化、成本上涨以及海外库存清理等因素影响。

与此同时，小牛的费用投入仍处于较高水平。二季度销售及营销费用约2.39亿元，同比增长18%；研发费用5150万元，同比增长17.8%。

最终，公司当季净亏损1.02亿元，而去年同期净利润为588万元。今年上半年，小牛累计净亏损约1.96亿元，亏损规模较去年同期扩大。

因此，对现阶段的小牛而言，销量能否继续增长已经不是唯一的问题，更重要的是增长结构。

经历2022年、2023年连续两年的销量下滑后，小牛自2024年以来重新恢复增长，2025年全年销量进一步增至119.2万辆，但随着更低价格区间产品占比提升，单车收入和毛利率开始承压，规模恢复与盈利改善之间仍存在距离。

渠道端的变化也较为明显。截至2026年6月30日，小牛国内门店数量达到4570家，较一季度末增加不多。相比继续快速扩店，公司目前更强调现有渠道效率。

管理层披露，二季度同店销售同比增长24%，线上销量同比增长50%，线上渠道已经成为国内销售的重要组成部分。

海外业务则仍处于调整阶段。二季度海外销量同比增长3.6%，但由于一季度表现较弱，上半年海外累计销量仍低于去年同期。海外滑板车库存消化也继续影响毛利水平，短期内海外业务对整体业绩的拉动仍较有限。

对于第三季度，小牛预计营业收入为18.63亿元至20.33亿元，同比增长10%至20%。需要注意的是，公司此前给出的二季度收入指引为15.70亿元至18.21亿元，最终实际收入低于指引下限。因此，三季度能否兑现新的增长预期，仍要看国内销量增长能否维持，以及产品结构和毛利率能否有所改善。

从目前的数据看，小牛的销量恢复已经较为明确，但经营质量仍在调整之中。接下来，相比单纯观察销量增速，单车收入、毛利率以及亏损收窄情况，可能更能反映这轮增长是否真正转化为经营改善。

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8月10日，九号公司发布2026年半年度报告。

财报显示，公司上半年实现营业收入143.58亿元，同比增长22.28%；归属于上市公司股东的净利润10.08亿元，同比下降18.79%。同期，公司智能电动两轮车销量达到284.4万台，同比增长19%，实现营业收入74.9亿元，同比增长10%。

电动两轮车仍是九号公司最大的收入来源之一，但今年上半年出现一个值得关注的变化：销量增速明显高于收入增速。

按照销量和收入变化粗略计算，其单车对应收入有所下降。这可能与产品结构、价格和促销等因素有关，但半年报并未明确给出单一原因，因此尚不能简单归因于价格竞争。

与此同时，公司整体营收增速高于两轮车业务，其他业务的贡献也在增加。上半年，九号自主品牌零售电动滑板车销售收入17亿元，同比增长28%；全地形车销售收入7.1亿元，同比增长32%，增速均高于公司整体水平。

对于九号而言，两轮车业务过去几年的快速增长，一方面依靠产品智能化形成差异，另一方面也伴随着线下渠道快速扩张。截至2026年上半年，国内市场九号电动两轮车专卖门店已经超过11500家，覆盖2200余个县市。2026年7月31日，九号电动两轮车国内累计出货量超过1300万台。

门店突破万家后，九号与传统两轮车企业的竞争也进入另一个阶段。

电动两轮车高度依赖线下销售和售后体系，渠道规模扩大之后，竞争不再只是增加门店数量，也包括单店效率、渠道管理和服务能力。对于九号来说，从智能化产品切入市场之后，如何把产品差异转化为更稳定的规模优势，成为下一阶段需要观察的问题。

行业环境也在发生变化。奥维云网PSI产销数据显示，2026年上半年国内电动两轮车内销量为2825.2万台，同比下降12.6%，其中一季度下降17.4%，二季度下降8.7%。在行业销量整体承压的情况下，九号两轮车销量仍同比增长19%，其市场表现明显好于行业整体。

不过，规模增长并没有同步反映到利润端。九号公司上半年归母净利润同比下降18.79%。对于利润回落，公司在半年报中给出的主要原因是汇率波动：本期产生汇兑损失，而上年同期为汇兑收益。与此同时，公司继续增加研发投入，上半年研发投入约7.5亿元，同比增长44%。

这意味着，观察九号当前的经营表现，不能只看两轮车销量。其一，两轮车仍在扩大规模，但收入增速低于销量增速，产品结构和单车收入变化值得继续关注；其二，滑板车、全地形车等业务增长较快，公司收入来源正在进一步分散；其三，在门店超过1.15万家的情况下，渠道扩张逐渐进入效率验证阶段。

从上半年数据来看，九号在行业需求承压时期仍保持了收入和两轮车销量增长，但增长规模之外，利润表现、产品结构以及渠道效率的重要性正在上升。

对于已经进入两轮车规模竞争阶段的九号而言，接下来需要证明的，不只是还能卖出多少辆车，也包括规模扩大后能否维持相对稳定的经营质量。

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8月10日，行业分析机构SemiAnalysis指出，在CPO技术尚未完全成熟的当下，近端光学封装（NPO）为行业提供一条可落地的中间路径。

SemiAnalysis强调NPO价值在于维持CPO的大部分性能收益，同时规避当前制约CPO量产的技术与可靠性挑战。

东北证券研究团队在最新行业报告中则认为，NPO在电气性能、制造良率与可维护性之间取得工程平衡，相较前面板可插拔方案，NPO同时保留光引擎独立封装、独立测试和可更换的优势。

东北证券认为，这一特性使其更适配国内现阶段的技术基础与量产能力，也为传统光模块厂商提供了向近封装光互联方案延伸的明确路径。

在投资方向上，东北证券持续推荐六大细分方向：光引擎、高密度光连接、FAU与半导体光学、光源及上游材料、先进封装、国产算力与交换芯片。

SemiAnalysis判断，NPO过渡窗口的存在，将为光学引擎及高性能基板领域相关供应商创造阶段性市场机会，而CPO的大规模商用时间表可能因此进一步延后。

东北证券强调，NPO保留独立的光引擎、PIC、EIC、激光器、FAU、高密度连接器等环节，国内厂商在可插拔光模块、硅光设计、精密耦合、无源器件和规模制造方面的积累可直接迁移，中国企业有望从标准跟随者转向新型光互联架构的共同定义者。

东北证券推荐的主要标的包括以下几个方向：光引擎方向、高密度光连接方向、FAU及半导体光学方向、光源及上游材料方向、先进封装方向、国产算力及交换芯片方向。

但分析师认为，NPO产业化面临四类主要风险：

• 一是AI算力资本开支不及预期，云厂商削减基础设施投入将直接压缩需求；
• 二是NPO产品验证及规模部署进度延后，多环节联合验证周期存在不确定性；
• 三是国产算力和超节点建设进度不及预期，软件生态适配和系统交付是潜在瓶颈；
• 四是市场竞争加剧，随着新进入者增加和标准统一，价格与毛利率可能承压。

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8月10日，据科技媒体The Information报道，支付巨头Stripe与OpenRouter的收购谈判已进入深度阶段，交易估值约100亿美元。消息传出后，Snowflake、Cloudflare、Vercel、Baseten等大型科技公司纷纷与路由初创企业接触，探讨合作、投资乃至收购可能性。与此同时，Databricks此前也曾与OpenRouter就收购事宜进行过谈判，并已于今年6月自主推出内部路由产品。

这股热潮直接反映在初创公司的体感上。英国五人初创公司Requesty的CEO兼联合创始人Thibault Jaigu表示，过去两周内已有至少25家公司主动联系，涉及投资、收购或合作等议题。"优化竞赛已经到了疯狂的程度，"他说。

路由技术为何突然走红

AI路由技术的核心逻辑，是在不同AI模型之间动态分配任务，将简单任务导向更廉价的模型，将复杂任务交由高性能模型处理，从而在保证效果的前提下大幅压缩成本。

推动这一需求爆发的背景有两点：

其一，AI智能体（AI agents）的大规模应用导致token消耗量急剧攀升，而token是当前大多数AI服务的计费基础；其二，开源模型技术持续进步，包括Kimi在内的低成本替代方案日趋成熟，使得模型切换在技术上更具可行性。

Requesty创始人Thibault Jaigu解释称，开发者对路由技术的需求，本质上是希望能够在Anthropic、Google、OpenAI的旧版模型与开源替代品之间灵活调度，以应对日益高涨的AI使用成本。

大厂密集接触，收购热情高涨

目前已有多家大型科技公司明确表现出对路由赛道的兴趣。

据报道，知情人士透露，Snowflake近期与旧金山初创公司Not Diamond和Martian就潜在合作进行了接触，但相关对话仍处于非常早期阶段。Snowflake产品执行副总裁Christian Kleinerman在声明中表示：

"我们相信以最优价格提供最佳体验，拥抱模型多样性是我们价值主张的核心。"

AI推理服务商Baseten、网络流量管理公司Cloudflare以及云计算初创公司Vercel的高管，也在近期与多家路由初创公司的创始人进行了交流，上述公司均未回应置评请求。Requesty的Jaigu表示，Cloudflare和Vercel"非常活跃，持续跟踪市场动态，观察是否存在合作机会"。

Myriad Ventures Partners投资人Dean Mai——其所在机构已投资拥有34名员工的路由初创公司Not Diamond——表示：

"对于数据基础设施公司和超大规模云厂商而言，此刻不考虑收购将是不明智的。"

他补充称，即便潜在买家自身已有路由产品，初创公司积累的模型选择数据以及专业工程师团队，仍具有独立的战略价值。

初创公司应接不暇，各出奇招

报道称，这股热潮令多家路由初创公司在短时间内收到大量来自各方的接触请求。

拥有10名员工、成立于去年的Concentrate AI联合创始人兼CEO Ari Jacoby表示，两周内已被7家公司接触，涵盖金融科技、网络安全公司及超大规模云厂商。"过去两周我们受欢迎的程度，是我此前完全无法想象的，"他说。

面对竞争加剧，Concentrate AI于上周五宣布将定价直接降至AI模型本身的成本价，甚至取消了信用卡手续费。联合创始人Zach Moskow表示，公司能够承受这一成本，原因在于其通过批量采购从AI提供商处获得了折扣价格。

法国初创公司Eden AI将自身定位为美国路由产品的欧洲替代方案。其创始人Taha Zemmouri透露，本周分别收到一家大型金融科技公司CEO（该公司与Stripe存在竞争关系）以及一家超大规模云厂商的邮件接触，均涉及收购或投资意向。Zemmouri表示暂无出售意愿，理由是公司营收在过去四个月内已增长十倍。

巨头自建路由，赛道格局加速分化

据报道，在外部收购热潮之外，行业内部自建路由的趋势同样明显。

费用管理软件公司Ramp和代码编辑工具Cursor均于7月底推出了各自的路由产品——其中Cursor已同意被SpaceX收购。

Meta的AI孵化器正在开发一款名为Switchboard的内部路由工具，该产品可对内部编程任务按难度评分，并将简单任务分配给成本更低的模型。此外，云计算公司CoreWeave和软件公司Palantir也已推出各自的路由产品。

分析指出，随着自建与收购两条路线并行推进，AI路由赛道的竞争格局正在快速成形。对于尚未布局这一领域的大型科技公司而言，留给它们通过收购快速补位的时间窗口，或许正在收窄。

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据彭博社周二报道，知情人士透露，Anthropic已与比特币矿企Riot Platforms达成一项价值91亿美元的云计算长期合约，协议期限长达20年。这是Anthropic近期连续签署的多笔大规模算力采购协议之一，折射出AI企业在算力供给端面临的持续压力。消息公布后，Riot股价盘后大涨25%至24.40美元。

此次合约涵盖191兆瓦的算力供应，相当于同一时刻为约14.3万户家庭提供电力，算力来源为Riot位于德克萨斯州Rockdale的数据中心园区。若双方行使合同中两次各五年的延期选项，合同总价值最高可达161亿美元，协议将延续至2048年6月。

Anthropic密集布局算力，近月连签巨额长约

算力短缺已成为Anthropic业务扩张的核心瓶颈。Anthropic近期已相继与多家算力供应商签署大额协议，以应对旗下Claude系列AI工具持续攀升的客户需求。

就在本次Riot协议之前，Anthropic刚刚与成立仅数月的基础设施初创公司Volta Infra Holdings签署了一笔100亿美元的云计算协议；今年5月，Anthropic还与马斯克旗下xAI达成协议，承诺采购近450亿美元的算力资源。三笔协议合计规模已超过600亿美元，显示出这家Claude开发商在算力采购上的激进姿态。

Riot转型AI数据中心，押注算力需求红利

Riot Platforms的此次合作，是其从加密货币挖矿向AI云计算转型战略的重要落地。这家公司曾以Bioptix为名，最初从事生物科技行业诊断设备制造，后大幅转型专注比特币挖矿，如今再度调整方向，开始向AI数据中心领域拓展。

Riot此前已宣布与Advanced Micro Devices达成单独合作协议，共同建设算力基础设施。Riot在周一早些时候披露的2026年第二季度财报显示，其季度总营收超出市场预期，数据中心业务是重要贡献来源之一。

Riot并非孤例。多家加密货币企业正借助其在电力基础设施和大规模数据中心运营方面的既有积累，加速切入AI算力市场，以期从本轮AI基础设施建设热潮中分得一杯羹。

长约结构锁定收益，Riot估值逻辑重塑

从合约结构来看，此次协议对Riot的财务前景具有实质性意义。91亿美元的基础合同收益，叠加两次延期选项带来的潜在增量，使Riot的长期营收能见度大幅提升，也为市场重新评估其估值提供了依据。

Riot对此次合作拒绝置评，Anthropic方面亦未回应置评请求。但盘后股价的剧烈反应已表明，市场对这一转型逻辑给予了积极认可。对于投资者而言，这笔协议意味着Riot的收入结构正在从高度依赖比特币价格波动的挖矿业务，向具有稳定现金流特征的长期服务合约转变。

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中国大模型市场长期被贴上"价格战"标签，但摩根士丹利在8月9日发布的最新研报中表示，这一判断正在失效。研报指出，行业正从价格竞争转向以智能能力驱动的商业化，三大结构性变化正在同步发生：定价趋于理性、开源授权收紧、模型参数规模跃升。

这一判断的直接触发点是DeepSeek的定价动作。DeepSeek于2026年8月8日宣布将大幅上调API价格，这对于一家长期以"高性能+极低定价"著称的厂商而言，意义远超单纯的价格调整——它被摩根士丹利分析师Gary Yu和Lydia Lin解读为行业定价纪律改善的积极信号。

定价转向的背后，是更深层的商业逻辑重塑。分析师认为，模型智能，而非价格，才是大模型竞争的终极壁垒。头部厂商可以向下推出低价轻量版本，但中等水平的厂商想要反向突破至顶尖模型，难度则大得多——这种不对称性，决定了纯粹的价格战并非可持续策略。而谁能维持“更强模型→更多收入→更大投入→再次提升”的正向飞轮，谁才是真正的赢家。

定价触底：DeepSeek涨价是信号，不是偶然

在过去很长一段时间，中国大模型的API均价持续走低，这也是市场担忧"价格战"将拖累整个行业盈利能力的核心依据。

但数据显示，拐点可能已经出现。据摩根士丹利研报，以字节跳动、阿里、百度、腾讯、MiniMax、智谱、月之暗面及DeepSeek为样本统计，中国大模型平均API输出价格从2025年一季度的约12.2元/百万tokens，已回升至2026年二季度的21.9元/百万tokens。

DeepSeek此次涨价，分析师认为背后有三个驱动因素：一是V4模型需求旺盛，支撑更强的定价能力；二是厂商需要在市场份额与毛利率之间寻求平衡，以持续投入前沿模型研发；三是更多使用国产芯片可能带来更高的推理成本。

分析师的结论是：价格战不是可持续的竞争策略。随着模型智能和规模持续提升，中国新一代大模型的定价将趋势性走高，竞争维度将越来越多地从价格转向能力与容量。

从上面的散点图中可以直观看到，模型智能指数越高，API输出定价也越高，K3和Qwen3.8-Max处于图表右上方的高价高智能象限，而V4-Flash则位于低价低智能区间——价格与能力的正相关关系正在逐步形成。

授权收紧：从“免费用”到“超规模就得谈钱”

开源模型是另一个变量。市场的普遍担忧是：开源权重模型的广泛传播，将进一步压低AI基础设施需求，加剧行业商品化。摩根士丹利对此持不同看法。

分析师指出，更便宜、更高效的开源模型应通过"杰文斯悖论"（Jevons Paradox）拉动更高的使用量——推理成本下降会催生更大需求，从而加速AI渗透。调查数据显示，63%的受访企业同时使用开源和闭源模型。

更重要的变化在于授权条款的演变。中国大模型厂商过去普遍采用Apache 2.0或MIT等宽松开源许可（L1级），允许第三方自由部署和商业化。但研报显示，厂商正加速向更严格的L2/L3授权迁移。

具体案例包括：月之暗面的K3许可要求，年收入超过2000万美元的MaaS服务商必须单独签署商业协议；据媒体爆料，阿里巴巴可能对大规模使用未来Qwen开源模型的用户引入收入分成要求。

这一变化意味着，大模型厂商的变现路径正在从单一的API直销（1P）扩展至与云服务商及模型聚合平台的收入分成（3P），可寻址的ARR池随之扩大。

参数跃升：中国大模型正式进入万亿参数时代

2026年上半年，中国主流开源大模型的参数规模普遍低于1万亿。7月，月之暗面发布的Kimi K3以2.8万亿参数打破这一天花板，成为首个跨越2万亿参数门槛的中国主流开源大模型。

紧随其后，阿里Qwen3.8-Max达到2.4万亿参数。据分析，2-3万亿参数将在2026年下半年逐步成为中国前沿模型的基准线，多款重量级产品正在路上：MiniMax M3 Pro（预计9-10月，2.7万亿参数）、智谱下一代GLM模型（预计10月）、以及可能发布的阿里Qwen4。据晚点LatePost 2026年8月6日的报道，字节跳动还在探索5万亿参数以上的模型。

参数规模提升的意义，不仅是性能指标的改善，更是竞争壁垒的系统性抬高。分析师指出，大参数模型的训练不只需要更多资金和算力，还对推理效率、基础设施优化、工程执行能力以及融资能力提出更高要求。

这与资本密集型行业的规律类似：越往高端走，进入门槛越高，强者越强。分析师认为，随着前沿模型规模持续扩大，行业将进一步向资源充裕的头部玩家集中。

飞轮逻辑：商业化与AGI并非对立

分析师认为，商业化和AGI是相辅相成的，而非相互竞争的目标。

更强的商业化提供资金，支撑前沿模型研发；更强的前沿智能反过来推动商业化变现。两者形成正向循环——更好的模型→更强的用户采纳和变现→更多的训练和算力投入→持续的模型迭代。

分析师认为，真正的护城河不是暂时的排行榜第一，而是能否持续运转这个飞轮。头部厂商可以轻易向下推出低价轻量模型覆盖大众市场，但中等厂商想要向上突破至顶尖水平，难度完全不在一个量级。

智谱：飞轮正在形成，目标价升至1700港元

摩根士丹利将智谱目标价从990港元大幅上调72%至1700港元，并将2026年ARR预测从10亿美元上调至20亿美元，对应2027年市销率约42倍。

智谱的飞轮正在加速形成，支撑这一判断的有三个维度：

模型性能：GLM-5.2已跻身全球顶级大模型阵营，不仅在基准测试中表现突出，在全球开发者社区中也获得正面反馈。据研报，智谱首席科学家唐杰（Jie Tang）于2026年6月16日在X平台发文表示，公司将在2027年一季度前发布一款达到当前最佳美国大模型水平的产品。分析师预计智谱将提前实现这一目标，时间节点为2026年10月。

算力供给：推理算力，尤其是海外算力，一直是制约智谱 ARR增长的瓶颈。目前智谱已与AWS展开谈判，GLM-5.2 API已完成AWS Marketplace的集成。摩根士丹利预计这一3P合作模式将进一步扩展至其他海外云服务商和API平台。

融资循环：2026年7月13日，智谱完成H股配股，募资314亿港元（约40亿美元），摊薄比例4.25%。公司计划将其中55%（约22亿美元）用于模型训练和算力扩张。此外，潜在的A股上市可进一步提供约150亿元人民币资金。

MiniMax：短期承压，但看多理由仍在

摩根士丹利将MiniMax目标价从1100港元小幅下调18%至900港元，维持2026年ARR预测10亿美元不变（与公司指引一致），对应2027年市销率约32倍。

MiniMax近期股价承压明显：M3模型于6月1日发布后，因参数规模偏小（总参数4280亿，活跃参数仅230亿）、价格较M2.7翻倍，以及编程能力相对不足，在开发者社区引发负面反馈，股价从6月1日高点下跌最多达77%。7月8日，基石投资者及Pre-IPO投资者解禁，流通股比例从总股本的5.44%骤升至54.38%，进一步加大抛压。

但分析师表示对MiniMax"并不那么悲观"，理由有四：

M3 Pro是真正的催化剂：分析师将当前M3视为测试新架构（MiniMax稀疏注意力机制）的实验版本，而非完整产品。MiniMax已宣布M3 Pro将于9-10月推出，总参数达2.7万亿，有望成为届时参数规模最大的中国大模型，并展现定价能力。

大模型不只是编程：分析师认为，编程是AI场景中率先跨越技术和商业化拐点的领域，但不是全部。未来大模型将渗透至法律、金融、咨询、医疗等更广泛的知识工作者市场。MiniMax一直专注于垂直行业训练数据，并于2026年5月启动"10倍团队"计划，广纳各行业专家。

多模态被低估：视频模型市场商业价值可观，竞争相对大模型市场较低。MiniMax于2026年7月发布的H3视频模型，性能超越全球同类产品并获得正面反馈，有望重新加速MiniMax多模态ARR增长。

融资支撑：MiniMax于2026年7月10日宣布配股募资95亿港元（约12亿美元），同时发行1年期可转债募资65亿港元（约8亿美元），转换价格为335港元。公司计划将配股和可转债所募资金的80%（约16亿美元）用于模型训练和算力扩张，10%用于Harness产品的全球商业化。潜在的A股上市将进一步拓宽融资渠道。

MiniMax创始人兼CTO Dr. Yan Junjie在7月10日的内部信中表示，在公司达到AGI目标之前，他不会领取薪酬，并将在未来四年内从个人账户捐出公司4%的股份用于员工激励，另捐出1%设立专项基金支持开源社区。

研发投入大幅上调：高壁垒时代的必然代价

随着模型参数规模跃升，两家公司的研发投入预测均大幅上修。分析师将智谱和MiniMax的2027年研发费用预测均上调至10亿美元以上，以反映训练大参数模型所需的更高投入。

具体而言，智谱 2026-2028年收入预测分别上调37.3%、53.1%和56.7%；MiniMax同期收入预测分别上调104.2%、71.1%和99.2%。

两家公司均处于亏损阶段，摩根士丹利预计智谱最早在2028年实现盈亏平衡，届时云端部署业务收入的快速扩张将超越研发支出的增速。

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周二，据彭博援引两位知情人士的说法，此次要约收购由OpenAI直接从现任及前任员工手中购回股份，并未引入外部投资者参与。成交估值维持在8520亿美元，与该公司最近一轮融资时的估值持平。

此次回购为员工提供了在公司上市前变现持股的渠道，也释放出OpenAI正积极为IPO做准备的信号。该公司今年6月已秘密提交上市申请文件。与此同时，竞争对手Anthropic PBC估值已超越OpenAI，并有望抢先完成上市，令OpenAI面临更大的时间压力。

自掏腰包，未引入外部投资者

与OpenAI过去的员工流动性安排不同，此次70亿美元的要约收购完全由公司自行承接，未借助外部资本。此前，OpenAI曾多次邀请Thrive Capital、软银集团等外部投资者购买员工股份，以此为内部人士提供套现机会。

此次选择自行回购，意味着OpenAI动用了自身资产负债表上的资金。今年3月，该公司刚刚完成一轮1220亿美元的融资，投资方涵盖大型科技公司及多家风险投资机构，为此次回购提供了充足的资金基础。

估值锚定8520亿美元，上市路径渐趋清晰

此次回购以8520亿美元的估值完成，与最近一轮融资估值保持一致，表明OpenAI在当前市场环境下估值未出现明显波动。

在上市进程方面，OpenAI已于今年6月秘密提交IPO申请文件，正式踏上通往公开市场的轨道。此次大规模员工股份回购，通常被视为企业在IPO前夕整理股权结构、稳定员工预期的惯常举措，进一步强化了市场对其上市时间表的预期。

Anthropic抢跑，竞争压力不容忽视

OpenAI推进上市的背后，是AI行业竞争格局的深刻变化。Anthropic曾一度被视为AI竞赛中的追赶者，但近期其AI软件持续获得市场认可，估值已超越OpenAI，并有望率先完成上市。

这一态势对OpenAI构成双重压力：一方面需要在技术与产品层面保持竞争优势，另一方面也需加快资本市场布局，以免在上市时间窗口上落后于竞争对手。如何在维持高估值的同时尽快完成上市，将是OpenAI管理层面临的核心挑战之一。

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据追风交易台，瑞银分析师Karl Keirstead在8月10日发布的企业AI调研报告中指出，大量企业已从最初的"token最大化"阶段，转向以token优化为特征的新阶段，效率与投资回报率被放在更优先的位置。关键在于，这一变化"尚未转化为AI支出的回撤"。这为市场提供了一个重要信号：企业开始算账，但还没有踩刹车。

对OpenAI、Anthropic等前沿模型提供商及背后的云厂商而言，需求并未因成本焦虑而明显萎缩。云厂商二季度的强劲业绩也与此相互印证。真正承压的，是试图将AI功能打包销售给企业的传统应用软件厂商——企业仍普遍倾向于自建核心AI系统，传统SaaS厂商等待的拐点尚未到来。

从产业链分工看，分化已经显现：云基础设施层和数据管理层地位相对稳固，Databricks、Snowflake、Palantir在企业AI栈中持续占据关键位置；应用软件层压力最大，大型SaaS厂商的AI功能在企业采购清单上存在感有限，反而是一批专注具体痛点的小型AI原生公司切入了实际部署场景。

企业当前最核心的关切，已从“AI能不能用”转向“谁在用、用了多少、值不值”。

多家企业已部署使用追踪系统，员工达到一定额度后，请求将自动切换至更低级别模型及更慢响应速度。部分企业开始限制员工创建智能体的权限。消费计费模式的敏感度也在上升，因为它将AI使用量与账单直接挂钩。

更细颗粒度的优化发生在模型调用环节：给模型提供更精炼的上下文，而非填满整个上下文窗口；减少模型对RAG系统的反复调用；通过脚本、路由和提示词压缩来降低单次任务成本。一家企业以固定价格向客户开放前沿模型，结果模型使用成本侵蚀利润空间，未来可能被迫调整定价结构。

但整体预算端并未出现明显收缩。企业普遍担心错过窗口期，更倾向于先推进部署、再逐步加装护栏。Karl Keirstead在报告中强调，"算ROI"并非"停投AI"的同义词，至少在这批受访企业样本中如此。

模型路由兴起，中国开源模型尚未进入大企业主流

降低AI调用成本的一条自然路径，是将部分任务从前沿闭源模型路由至开源模型。然而在这批以大型非科技企业为主的受访样本中，OpenAI GPT与Anthropic Claude仍是主流选择。

部分企业明确表示仍在使用前沿模型，不过技术原生型公司对中国开放模型的接受度更高，但大型传统企业更看重安全性、合规性与可控性，政府、国防及相关供应链企业尤为如此。

目前，模型降本更多沿三条路径并行推进：将不同任务分发至不同模型、用小模型处理低价值请求，以及优化调用链路减少token浪费。中国开源模型可能是选项之一，但尚未成为多数大企业的优先选择。

Salesforce创始人Marc Benioff曾多次表达同一判断：企业自建AI最终会失败，转而购买成熟SaaS厂商的AI应用。ServiceNow也持有类似逻辑。但瑞银调研显示，现实尚未站到SaaS厂商一边。

不少财富500强企业仍倾向自建AI产品，原因主要有三：企业内部流程高度定制化，现成SaaS AI功能未必适配；自建可保留对数据、工作流编排层（harness）与智能体系统的完整控制权；部分外部产品定价偏高或交付效果不达预期。

调研中有一个典型案例：一家企业计划用Turtle文件构建自己的本体层（ontology），将SAP或PTC Windchill数据实时导入Databricks数据湖，经过多层清洗后供智能体调用，构建行动引擎，并希望以此替代Palantir方案，理由包括成本更低、人才招聘更容易、未来还可向客户开放技术。另有企业直接表示，目前SaaS厂商没有值得购买的AI功能，自己可以开发插件。

这并不意味着采购完全消失。代码审查、安全、可观测性、SIEM、工作流等具体场景中，企业仍会购买成熟产品。但对软件投资者而言，真正的信号在于：企业是否愿意为这些功能持续付费，并放弃自建选项。这一偏好如未发生反转，应用软件公司的AI产品就难以形成高ROI。

在企业AI技术栈中，数据管理公司的存在感显著强于应用软件层。Databricks在调研中被多次提及，常见于实时数据湖、数据治理和AI工具底座等场景；Snowflake被用于构建智能体，受访企业还明确指出，LLM无法直接替代Snowflake——LLM擅长处理语言，不擅长对数百万数据点进行数学处理与转换，更合理的方式是将Claude等模型置于Snowflake之上，用于异常观察。

Palantir的反馈相对复杂。一方面，它仍在企业AI与本体层中占有一席之地；另一方面，部分客户尝试用AI自建本体层替代Palantir。一家大型国防承包商提到，内部已有团队开始缩减Palantir使用，并预判该公司未来几年将面临不同挑战。但瑞银报告提示，这类案例目前仍属早期信号，尚不足以外推为普遍趋势。

数据库层也出现竞争压力。有客户在AI工作负载上选择Redis和Postgres，这加剧了外界对MongoDB能否充分参与AI工作负载的关注。

调研中一个值得关注的细节是，企业提及的上市应用软件公司数量有限，Atlassian、CrowdStrike、Salesforce均有出现，但频次不高。反而是一批小型私有AI原生公司在采购清单上更为活跃：CodeRabbit用于代码审查、Opik用于LLM可观测性、Onyx用于智能体安全、ArmorPoint用于AI SIEM、Workfabric用于数字工作流双胞胎，以及LiteLLM连接Langfuse用于模型路由与提示词压缩。

这些公司切入的并非宏观的"企业AI平台"叙事，而是非常具体的业务痛点。以代码审查为例，AI生成代码的速度远超人工审查能力，企业选择CodeRabbit以防止安全漏洞进入生产环境；在安全领域，AI可结合防火墙配置、用户权限等信息对漏洞进行优先级排序，帮助安全团队识别真正关键的威胁。

调研还指出，AI正在快速提升攻击能力，企业安全相关支出预计将随之增加。与其他AI应用场景不同，安全支出的预算逻辑更为刚性，驱动力是防止攻击面扩大，而非体验新功能。

企业AI基础设施目前仍高度集中在AWS、Azure和Google Cloud之上。受访企业极少提及大规模扩建本地AI硬件与软件栈，汽车数据、预测性维护、智能体应用、数据湖、Snowflake与Databricks上的AI工作流，大多围绕三大云构建。

调研中有企业计划将全部数据从Azure迁移至Google Cloud，理由是后者定价更具竞争力。但迁移本身并不简单，涉及数据搬迁周期至少一年，以及Power BI用户、Excel脚本与Google Sheets兼容性等问题，微软的相关支出有望被削减但不会归零。这说明云厂商之间存在价格竞争，但AI从云端迁回本地的实质性趋势尚未得到客户侧证据的充分支撑。

瑞银报告指出，尽管部分合作伙伴仍在评估"AI工厂"与模型回迁本地环境的可行性，从当前客户样本来看，AI部署的主战场仍在云端。

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日前，华尔街见闻·全天候科技在北京朝阳区一处住宅小区的电梯里发现，字节旗下TRAE Work开始投放广告。

“复杂工作，就用TRAE Work。”广告旁边附着二维码，新用户扫码可以获得4500积分。

就在不久前，这部电梯里的另一块广告屏上投放的还是腾讯WorkBuddy。

这正是近期办公Agent竞争升温的注脚。

过去几个月，大厂几乎已经完成一轮桌面办公Agent的排兵布阵。阿里推出千问办公，腾讯主推WorkBuddy，百度上线百度搭子（DuMate）；字节旗下既有正在与飞书进一步整合的豆包办公，也有正向通用办公场景扩张的TRAE Work。

几款产品瞄准的任务越来越接近，但从模型层来看路线仍有明显差异。

千问办公以自有模型体系为能力锚点，豆包办公背后同样有字节自有模型和飞书工作流作为支撑；TRAE Work和WorkBuddy则更突出多模型聚合，希望把不同模型的能力装进同一个桌面工作台。

自有模型路线仍然要持续向训练要能力，模型本身越强，Agent能够处理的任务上限也越高；聚合路线面对的则是另一道题，即当手里同时有多个模型，什么时候该用谁？

这些问题暂时都没有标准答案。

电梯里的暗战

过去几个月，大厂围绕办公Agent的竞争，更多发生在产品发布和组织调整层面。

其中，字节7月底对豆包、飞书和火山引擎的调整尤其受到关注。

此前，飞书作为字节独立BU运行，负责人谢欣直接向字节CEO梁汝波汇报。此次调整后，飞书产品团队与豆包产品团队整合，谢欣改为向豆包负责人赵祺汇报；飞书GTM团队则与火山引擎相关团队进一步整合。

这次调整引发关注，还有一个原因是飞书本身的业务表现并不弱。

在这样的背景下，飞书的产品和销售体系依然被重新拆分和组合，字节围绕AI办公重新配置资源的意味也更加明显。

调整完成后，由飞书团队深度参与开发的豆包企业版已经开始在部分飞书客户中内测。飞书原有的文档、表格、会议和群聊等办公能力，也成为豆包进一步进入企业工作流的基础。

一时间，豆包办公成为外界观察字节下一步AI办公布局的重点。但真正先和WorkBuddy打起来的却是TRAE Work。

在北京朝阳区一处住宅小区的电梯里，已经可以看到TRAE Work的广告。

图源：摄于北京朝阳区

就在不久前，同一部电梯里的另一块广告屏上投放的还是腾讯WorkBuddy。如今WorkBuddy的广告已经撤下，TRAE Work又出现在了旁边的另一块屏幕上。

图源：网络

这场发生在电梯里的碰面，也让字节内部另一条办公Agent路线重新进入视野。

TRAE最初从AI编程工具切入。今年6月，TRAE SOLO正式升级为TRAE Work，产品边界也从代码生成进一步扩展至研究、写作、数据分析、方案制定和跨团队协作等通用办公场景。

从SOLO到Work，TRAE想覆盖的已经不只是编程任务，这套产品定位正在被推向更广泛的办公人群。

TRAE向通用办公扩张也并非从零开始。易观统计显示，今年6月WorkBuddy桌面端月访问量达到2097万次；同期TRAE IDE国内版月访问量达到1279万次，排名第二。6月升级后的TRAE Work已经与TRAE IDE实现账号互通和项目资源流转。

豆包办公获得了字节这一轮组织调整的大部分声量，真正先在线下和WorkBuddy争夺用户的却是TRAE Work。

TRAE Work要面临的竞争压力正在进一步加大。

对外，TRAE Work要和WorkBuddy抢用户；对内，它还要回答和豆包办公如何共存。

模型池里的微妙边界

如果继续往模型层看，办公Agent的竞争又出现了另一处分化。

一条路线是押注自有模型。

千问办公目前更以千问模型作为能力锚点。阿里官方将其定义为“基于千问系列大模型”，模型选择器目前提供基础、高级、经济以及Qwen3.8-Max等不同档位；

豆包办公的路径也是依托字节自有的Seed模型。

对这类产品而言，模型能力持续训练和迭代仍然直接决定着Agent能力的上限。

TRAE Work和WorkBuddy走的是另一条路，那就是多模型聚合路线。

WorkBuddy支持多模型切换，内置包括混元、GLM、MiniMax、Kimi、DeepSeek等模型，并提供Auto模式，根据任务自动选择模型。TRAE Work目前也内置各种模型和提供Auto模式。

即便选择聚合路线，两款产品目前拿到的牌也并不完全相同。

从当前产品提供的模型选择来看，WorkBuddy的默认模型池中没有阿里的千问和字节Seed；TRAE Work目前可见的模型选择中则没有腾讯混元，却内置了千问的3.7版本。

这个差异暂时还不足以说明大模型厂商之间已经形成固定阵营，Seed等模型同样可以通过API进入第三方Agent。

从模型池的边界可以嗅得腾讯和字节的竞争硝烟：一方面，WorkBuddy和TRAE Work希望接入更多模型，把自己做成通用工作台；另一方面，腾讯和字节又分别拥有混元和Seed，自家的基础模型本身也在争夺调用量和用户使用。

这也留下了一个新的问题：当办公Agent开始承接越来越多真实任务，它会不会成为新的模型分发渠道？桌面入口之争背后是否还会进一步演变成模型调用量之争？

路由成了下一道题？

当一个Agent手里同时拥有多个模型，如何调度就成为聚合路线绕不开的问题。

这背后首先是模型能力正在进一步分化。

随着模型持续迭代，各家模型在代码、复杂推理、长文本、搜索、响应速度和调用成本上的长板开始变得更加鲜明。

这种差异到了Agent场景会被进一步放大。一项复杂任务往往需要连续调用模型数十次，不同环节使用什么模型会直接影响任务完成效果、耗时和成本。

路由虽然藏在后台，对用户体验的影响却越来越直接。

理想状态下，用户只需要提出任务，后台自动完成模型选择：简单的信息提取交给速度更快、价格更低的模型，复杂推理和代码任务再调用能力更强的模型。

对于个人用户，这最终体现为等待时间和积分消耗；到了企业场景，则进一步变成算力开支。

如何在任务效果和算力成本之间找到平衡，也就成为路由最直接的用户价值。

如果WorkBuddy、TRAE Work这类聚合型Agent最终积累起足够多的用户，路由还可能形成另一价值——数据飞轮。

每一次真实任务都会留下关于模型表现的反馈：什么任务交给哪个模型成功率更高，需要多久、消耗多少Token，又在哪些情况下容易失败。

在符合隐私、授权和数据治理要求的前提下，这些反馈可以反过来优化路由策略。

与此同时，这还可能改变模型厂商与Agent平台之间的关系。

过去，大模型厂商更多争夺用户和开发者主动调用。随着越来越多任务由Agent完成，用户可能逐渐把模型选择交给后台。

对模型厂商来说，进入路由层也就意味着进入更多真实任务。如果某个模型在代码、搜索、推理等特定任务上形成明显优势，就可能获得更多调用。

模型之间的竞争也可能从争夺用户主动选择，进一步延伸至争夺路由系统的选择。

用户需要路由管理模型选择和算力开支，模型厂商则需要借助这一层触达更多真实任务，路由层由此站到了模型供给和用户需求之间。

资本市场也已经开始关注聚合平台的价值。今年5月，全球最大的模型聚合平台OpenRouter完成1.13亿美元B轮融资，投后估值达到13亿美元。

但这套商业价值能否真正跑通还取决于路由能否足够准确。

目前，行业对此尚未形成统一答案。腾讯内部不同研究团队的探索已经体现出这种分歧。

腾讯混元与中国科学院大学研究者提出的DecoR，更关注单次请求，将Query拆成技能、知识和难度等能力需求，再结合历史表现寻找更匹配的模型。

腾讯微信团队与上海交大的另一项研究则把时间尺度拉长，认为当前一步表现更好的模型未必能带来整段任务的最优结果，模型切换还会影响缓存复用和累计成本。

一个关注“这一次请求应该交给谁”，另一个开始考虑“一连串模型选择最后会产生什么结果”。

究竟应该什么时候切换模型、多久切换一次，目前仍然没有标准答案。

但对于聚合型Agent来说，商业问题已经相当具体。谁能够更准确地把真实任务分配给合适的模型，同时把算力成本降下来，谁就更有机会把多模型真正变成产品能力。

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高盛最新研究显示，谷歌、微软、亚马逊、Meta等AI超大规模云厂商的表外租赁承诺已累计高达1.5万亿美元，其中约1万亿美元因尚未开始执行而未反映在财务报表中。

与此同时，摩根士丹利统计的另一组数据显示，上述公司及英伟达、甲骨文的采购承诺合计接近9820亿美元。

两项合计，潜在未披露财务义务规模逼近2万亿美元。这批隐性负债的核心风险在于：一旦数据中心投资未能带来预期回报，这些合同义务仍将逐步浮出水面，对相关公司的流动性和杠杆水平构成实质性压力。

目前超大规模云厂商债券价格已出现温和回调，市场对其长期偿付能力的关注度正在上升。

从传统信用指标来看，超大规模云厂商的财务状况依然扎实。

摩根士丹利数据显示，这一群体的平均净杠杆率仅为0.5倍，低于整体科技行业的0.8倍，更远低于美国非金融企业1.8倍的平均水平。更为显眼的是，这些公司持有的现金总量仍超过其账面债务规模。

乐观派的逻辑由此而来：核心业务持续产生大量现金流，债务规模相对有限，信用评级普遍较高。即便数据中心投资回报不及预期，承压的首先是股权投资者，而非债权人。这一判断在传统财务框架下具有一定合理性。

然而，随着融资方式日趋多样，上述指标所呈现的稳健图景，正在被一系列游离于资产负债表之外的承诺所侵蚀。

这场表外融资的先例，源自Meta为路易斯安那州"Hyperion"数据中心设计的结构性融资方案。

Meta与Blue Owl共同成立合资公司Beignet，由后者开发并持有该数据中心资产。Meta仅持有Beignet 20%的股权，但承诺租用Hyperion至少20年。

正是这份租赁担保，使得Beignet得以发行总规模高达270亿美元的摊销债券——创下债券发行纪录。

尽管Meta实质上承担着还款义务，但这笔债务并不体现在Meta自身的资产负债表上。

这一"两全其美"的结构随即引发其他超大规模云厂商效仿，各类形式各异的租赁安排相继涌现。

这批承诺之所以能够"隐身"，根源在于美国通用会计准则（US GAAP）的具体规定。

依据GAAP ASC 842，租赁付款义务须待租赁实际开始执行后，方可在资产负债表上确认，届时同步确认使用权资产。尚未开始执行的租赁承诺，仅被置于财务报告的脚注中披露。

高盛分析师正是通过逐一梳理这些脚注，汇总出约1万亿美元的"未开始"租赁承诺。这一数字较五年前的约2000亿美元总租赁承诺大幅攀升，且较高盛上月估算的7500亿美元再度扩大。

值得注意的是，惠誉和穆迪同样不将未开始执行的租赁纳入自身评级指标，仅标普采取了更为保守的口径，将其中具有"实质债务属性"的租赁纳入考量。

高盛分析师对此直言：从信用视角看，上述处理方式可能低估企业的杠杆水平及未来流动性需求，因为这些义务终将被确认，合同付款也将陆续到期。

除租赁之外，超大规模云厂商还对算力、芯片、设备及电力做出了大量采购承诺。

这些承诺同样不以传统债务形式出现在资产负债表中，却构成未来必须兑现的实质性财务义务。

摩根士丹利信用分析师的统计显示，截至今年第一季度末，谷歌、微软、亚马逊、英伟达及甲骨文五家公司的采购承诺合计达9820亿美元。

与高盛统计的1万亿美元未计入财报的租赁承诺相加，潜在隐性财务义务合计接近2万亿美元。

上述担忧已在债券市场初步反映。

以Beignet债券为例，其收益率已从去年秋季发行时的低点5.65%升至目前约6.95%，价格出现明显回落。

不过分析师指出，部分压力来自美国国债收益率整体上行的被动传导，尚未构成信用恶化的强烈信号。

但市场的核心逻辑已愈发清晰，所有这些隐性负担能否被消化，最终取决于数据中心的资本开支能否兑现预期回报。

当前，超大规模云厂商仍处于大规模扩张周期，投资回报的可见度有限。对于债权投资者而言，如何在传统指标之外，将这近2万亿美元的潜在义务纳入估值框架，正成为一道不容回避的必答题。

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8月10日，黄仁勋在社交平台X上发文宣布，英伟达已与Apollo、贝莱德、黑石、Brookfield、高盛及KKR达成合作，共同建立独立融资平台，旨在随时间推移动员逾5000亿美元第三方资本，支持AI基础设施建设。他强调，这5000亿美元代表的是上述平台设计用于动员的第三方资本总量，"既非英伟达的收入，也非单一基金或对单一客户的承诺"。

消息公布后，英伟达股价一度下跌3.2%。衡量该公司信用风险的5年期信用违约互换（CDS）价格周一一度升至77.215个基点，较前一交易日上涨约5.3个基点，创两周来最大单日升幅。分析认为，这反映出市场对英伟达在巨额融资模式下潜在信用风险的关注度正在上升。

华尔街见闻文章稍早前写道，据英国《金融时报》援引知情人士报道，英伟达正寻求联合Apollo、黑石、贝莱德旗下GIP、Brookfield、高盛及KKR等华尔街巨头，以联合体形式为AI基础设施项目筹集高达5000亿美元资金，用于AI芯片采购、电力生产及数据中心建设。

在相关报道出炉之后，“末世博士”吉姆·查诺斯（Jim Chanos）发帖讽刺英伟达与黑石等金融巨头联合融资AI基础设施，类比2008年金融危机的金融工程操作，暗示若AI泡沫破裂，相关方可能重蹈当年华尔街高管被国会问责的覆辙。

AI工厂：从"买芯片"到"可融资基础设施"

黄仁勋在帖文中系统阐述了英伟达AI工厂的资产逻辑，试图重新定义市场对这一商业模式的认知框架。

他表示，AI行业已从"企业逐项目采购芯片、自建数据中心"的时代，迈入"AI工厂可作为生产性基础设施进行融资"的新阶段——具备可复制的平台、长期机构资本支持，以及利用算力创造收入的多元化客户群体。

黄仁勋强调，英伟达算力并非单纯的芯片，而是一套完整的AI工厂平台，涵盖加速计算、网络、系统软件、AI框架及全球开发者生态。

他指出，一座英伟达AI工厂可同时服务多个客户和多类工作负载，具备灵活性与可替代性；当某一客户需求发生变化时，工厂可转由另一客户、另一云服务商或另一运营商使用，"这一广泛生态赋予英伟达算力深厚的潜在用户市场，有助于保护残值"。

黄仁勋在文章中将上述合作定性为"AI基础设施开放资本市场的开端"。他表示，这些金融机构均是全球领先的基础设施投资者，在承销长期生产性资产方面拥有深厚专业积累，双方将共同创建可复制的融资平台，帮助AI生态系统建设所需的工厂。

CUDA软件持续升值，A100六年仍在商用

黄仁勋着重强调了英伟达算力资产的长期经济价值，并以具体数据加以佐证。

他表示，CUDA软件持续提升已安装基础设施的性能、效率与总拥有成本，使AI工厂在整个生命周期内能够以更低成本产出更多智能，延长其经济使用价值。

黄仁勋以A100为例：英伟达于2020年推出基于Ampere架构的A100，六年后该产品仍在AI训练、微调、推理及高性能计算领域保持活跃商业应用，客户持续签订多年期容量合同，"A100的经济寿命正向十年延伸"。

在GPU租赁定价方面，黄仁勋援引市场数据称，H100一年期租赁价格已从2025年10月的约每GPU小时1.70美元，升至2026年3月的约2.35美元；跨服务商按需中位定价则从2025年10月的约2.00美元升至2026年6月的2.70美元。Blackwell系列产品溢价更为显著，B200云端报价约为每GPU小时5.30至7.05美元。

他认为，上述数据印证了英伟达算力经济价值的持久性。

正面回应"循环融资"质疑

针对市场最为关注的"循环融资"质疑，黄仁勋在文章中专门设立问答环节予以回应。

他表示，此次融资安排的设计初衷正是为了解决这一顾虑。需求来自前沿AI实验室、AI原生初创企业、企业客户、云服务商以及正在构建AI服务的国家，"需求是真实的"。各资本方将独立对每个项目进行尽调，评估维度涵盖客户资质、需求状况、利用率、现金流及残值，"英伟达提供平台，投资者作出独立融资决策"。

在英伟达自身的风险敞口方面，黄仁勋披露，在部分情况下，英伟达可能为单个项目提供最高25%的残值支持机制，"逐项目审慎评估"。他强调，这一比例"远低于其他算力融资安排"，且属于残值支持性质，旨在补充而非替代独立尽调。

黄仁勋在帖文结尾将AI工厂建设置于更宏观的历史框架之下。他表示，每一次工业革命都建立在基础设施之上——电力、交通、通信与计算，每一次建设都依赖外部融资。"AI工厂是智能时代的基础设施。"

他将AI的商业逻辑概括为一个正向循环：企业利用AI编写软件、研发药物、设计产品、服务客户、自动化运营并构建新服务；更多算力带来更好的AI，更好的AI带来更多使用，更多使用带来更多收入，更多收入驱动更多算力投入。

"这是AI工业革命的良性循环。"

黄仁勋表示，通过此次合作，英伟达与全球领先金融机构将共同为这场工业革命提供基础设施融资，使AI工厂对企业、行业和国家更具可及性。

华尔街见闻文章稍早前写道，此次合作并非英伟达首次深度介入AI产业链融资。

此前有报道称，英伟达正就为OpenAI提供最高250亿美元融资担保进行谈判，并在讨论为OpenAI芯片采购计划融资3500亿美元；英伟达上月还宣布扩大与韩国SK集团的合作，双方总业务规模将超过5000亿美元。上述举措表明，英伟达正将自身从芯片供应商逐步转型为AI基础设施生态的资本动员核心。

"末日博士"类比2008年：下一次国会听证？

就在黄仁勋发文的同一时间，华尔街知名大空头，又被称作“末日博士”的James Chanos在社交平台上发出了一条意味深长的评论。他写道：

"这些人下次同坐一桌解释AI融资，不排除是在2031年的国会听证会上……"

Chanos的言外之意指向2008年金融危机——彼时，华尔街各大金融机构的高管们因次贷危机、信用违约互换及CDO等复杂金融工具引发的系统性风险，被迫出席国会听证。他将此次英伟达与Apollo、贝莱德、黑石、Brookfield、高盛、KKR的联合融资安排与当年的金融工程相提并论，暗示若AI基础设施投资泡沫在数年后破裂，黄仁勋或将与这些金融机构高管一同面对国会的质询。

值得注意的是，当有人在他的帖文下方追问相关方是否会面临刑事追责时，Chanos明确表示："没有人说过要坐牢。"

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据彭博社周二报道，据知情人士透露，此次发行定价有望在每股95美元或以上，较上周五收盘价折价约6.5%。英特尔周一上午宣布交易时，原定募资目标约为150亿美元，随着认购热情远超预期，公司随即寻求将规模提升至约200亿美元。

若承销商全额行使超额配售选择权，最终募资规模或进一步扩大。公司表示，募资所得净收益将用于"一般企业用途"，包括资本支出，英特尔管理层强调，AI时代客户需求"强劲且可持续"，公司在物理AI、定制芯片、先进封装及外部晶圆等领域看到"重大增长机遇"，此次融资同时旨在维持投资级信用评级。

隔夜消息公布后，英特尔股价下跌约4%，但盘后交易基本持平，过去12个月累涨近400%。这一走势折射出市场对大规模股权稀释的短期顾虑，但逾千亿美元的超额认购亦印证了机构投资者对英特尔转型前景的强劲信心。

此举印证了半导体分析机构SemiAnalysis近两个月前的判断——该机构彼时即明确指出英特尔需要通过股权融资补充资本，而股权是当前条件下规模最大、成本最低的可用融资方式。

英特尔本次增发由摩根大通、高盛、摩根士丹利及花旗集团担任联席账簿管理人。交易宣布之初，募资目标约为150亿美元，此后随认购需求急剧升温，公司随即寻求将规模提升至约200亿美元，较初始目标增加约三分之一。知情人士提示，相关磋商仍在进行中，发行规模及定价细节均存在变化可能。英特尔发言人拒绝置评。

此次融资规模之大，在年内美国股票市场中居于前列。彭博数据显示，今年美国最大规模的股票发行均集中于与AI相关的企业——Alphabet正通过股权发行计划募资最多850亿美元，甲骨文亦推出了规模达200亿美元的按市价发行计划。英特尔此番融资，与这一轮AI资本浪潮深度共振。

高估值窗口打开，融资时机经过精心研判

英特尔选择此时大规模增发，背后逻辑清晰。在首席执行官Lip-Bu Tan将整顿财务列为优先事项之后，公司股价今年以来累计涨幅约164%，过去12个月累涨逾400%，为公司提供了以相对较少的股份稀释换取最大规模资本补充的难得窗口。

半导体分析机构SemiAnalysis近两个月前即明确指出，英特尔需要通过股权融资补充资本，而股权是当前条件下规模最大、成本最低的可行融资方式。其他路径均面临明显制约：英特尔资产负债表上已有约450亿美元债务，加上Apollo过桥融资后合计约515亿美元，继续大规模举债空间有限；资产出售方面，英特尔已出售Altera控制权并部分变现Mobileye，分别持有后两者约48%和约78%的股权，进一步变现空间已大幅收窄；以芯片合作投资结构（SCIP）为代表的合作融资模式，则是管理层刚刚斥资142亿美元逆转的安排，短期内重走此路显然不现实。

英特尔最新公布的第二季度财报显示，公司录得15年来最强劲的营收增速，主要驱动力来自数据中心CPU需求的爆发式增长。随着智能体AI应用兴起，英特尔CPU在AI算力竞争中的战略价值进一步凸显，芯片需求持续超过供给，公司已具备提价能力。

在财报电话会议上，英特尔将2026年资本支出指引上调至逾200亿美元，并表示2027年这一数字将“大幅更高”。持续攀升的资本开支需求，是本次大规模股权融资的直接驱动力之一。此次增发完成后，英特尔将获得充裕的资金储备，以支撑多年期的重资本投入周期。

英特尔在公告中重点强调了物理AI、定制芯片、先进封装及外部晶圆业务等多个战略方向，认为上述领域将带来"显著的增长机遇"。管理层表示，AI时代客户需求"强劲且可持续"，这些方向是支撑本次融资逻辑的核心所在。

SemiAnalysis的分析同时指出，英特尔晶圆代工业务正处于关键战略节点：公司刚刚宣布大型Terafab建设计划，叠加台积电N3产能短缺带来的溢出需求，英特尔具备成为行业领先制程晶圆重要供应商的历史性机遇。要充分把握这一时间窗口，所需资本规模远超公司当前经营性现金流的供给能力。此次约200亿美元的融资，正是为上述方向的持续重投入提供弹药，同时在资产负债表层面维持投资级评级，保留财务灵活性。

此外，这一系列财务重整举措还包括吸引美国政府的外部投资，以及引入英伟达等芯片行业竞争对手的资金参与。融资完成后，上述资金能否有效转化为竞争力的实质性提升，仍有待市场检验。

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Sean Johnstone在最新报告中指出，HBM（高带宽内存）和DRAM的订单已售罄至2027年，长期协议（LTA）设有价格下限，毛利率仍维持在70%中高段水平，AI结构性需求将供给持续压紧至2028年。这是多头的底气所在。

但空头盯住的是另一个维度——价格涨幅的"二阶导数"。Johnstone指出，价格环比涨幅已在减速，预计将在2027年二季度至三季度见顶，随后甚至出现温和小幅回落。与此同时，毛利率一旦触及80%中段，客户就开始重新设计方案以降低对存储的依赖——这是一个自然的市场反馈机制。

英伟达的动向印证了这一逻辑。Johnstone提到，英伟达正在评估其下一代"Vera Rubin"超级芯片中使用更少层数的HBM堆叠方案。原因很直接：存储成本已占Vera Rubin整体物料清单（BOM）的约62%，其中CPU侧的SOCAMM2内存模块成本占比甚至高于GPU侧的HBM4。成本压力之大，迫使英伟达主动寻求替代路径。

对于保守派投资者而言，他们的动作是压缩估值倍数——从5倍下调至2-3倍。Johnstone强调，这并非判断周期结束，而是认为"最容易赚的稀缺性贝塔已经过去"。他也提出了一个反问：空头需要想清楚，这究竟是在做空基本面，还是只是在做空动量？

此外，Johnstone还注意到，《华尔街日报》再爆料，苹果正在测试中国存储芯片厂商长鑫科技的产品，覆盖iPhone和MacBook等多条产品线，目的是缓解AI需求带来的存储供应压力。

绝对价格仍在涨，但剩余上行空间取决于两个变量

Johnstone表示，存储绝对价格仍将上涨至2027年中。但此后的空间，取决于两件事：

1. LTA价格下限的持久性——长期协议能否真正托住价格底部；

2. HBM组合能否对冲传统DRAM/NAND的正常化压力——即高端产品的溢价能否弥补大宗存储的价格回落。

值得注意的是，埃隆·马斯克近期公开表示，AI需求增速约为200%，而供给增速仅约20%。这一数据强化了结构性多头逻辑。但Johnstone指出，市场当前的定价重心已经转移——投资者开始为"价格涨速放缓"定价，而真正的产能释放要等到2027年底至2028年，且主要集中在HBM，而非传统存储。

软件及其他科技板块：高盛的最新判断

除存储外，Johnstone也梳理了其他几个当前市场关注的科技议题。

软件板块出现明显分化。高盛认为，软件已不再作为"AI输家"这一单一因子交易。数据基础设施、开发者工具类平台（如NET、PLTR、TEAM、TWLO等）已从低点反弹，市场愿意给予这些公司AI带来增量消费和新工作负载的信任。而纯应用软件厂商（如HUBS等）仍承压，投资者需要看到AI扩大而非替代其核心收入的硬证据。

高盛软件分析师Gabriela对SNOW和PANW持增量正面看法，但对ADBE、INTU和WDAY持增量负面看法，理由是后者面临漏斗顶端需求和核心工作流的潜在压力。

AI模型使用（开源vs闭源）方面，Pinterest和Duolingo的财报电话会均释放出明确信号：开源模型正在加速替代闭源模型。Pinterest管理层表示，开源模型的单次交易成本不足可比闭源模型的8%；Duolingo CEO Luis von Ahn则直言，"只要质量大致相当，我们就切换到开源模型，因为它们便宜得多"，并预计未来模型组合将进一步向开源倾斜。

AI融资需求方面，AI相关股权融资已占今年美国股票增发总量约40%。高盛预计，超级云厂商2027年资本开支将达1.1万亿美元，超出经营现金流约1500亿美元，直至2028年自由现金流才转正。高盛信贷策略师估计，超级云厂商可通过债务融资覆盖2027年资本开支的约35%，对应全球约4000亿美元的债券发行规模。与此同时，今年标普500回购增速同比约+11%，新授权回购规模年初至今已接近1万亿美元的历史纪录，预计全年约1.4万亿美元的回购将抵消约7000亿美元的一级市场股权供给压力。

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Jefferies分析师Edison Lee周一（8月10日）将苹果评级从"持有"下调至"跑输大市"，目标价由285.56美元下调至263.66美元，较当前股价隐含约16%的下行空间。Lee的下调依据来自供应链调查——结果显示，苹果原定于2027年9月推出的全玻璃iPhone因"生产良率过低"已被叫停。这款设备原本被寄望于以约2060美元的均价大幅拉升iPhone整体售价与利润率。

Lee将这一取消决定定性为苹果"通过高价机型提升盈利能力计划的重大挫折"。与此同时，他对苹果AI战略进展迟缓以及iPhone 19 Pro Max的零部件成本压力均持保守态度。苹果股价周一下跌1.5%，跑输当日纳斯达克综合指数0.3%的跌幅。

全玻璃iPhone折戟：高价策略受阻

据Jefferies，苹果曾规划推出一款全玻璃封装的iPhone，以呼应前首席设计官Jony Ive对"单片玻璃"形态智能手机的设计愿景。该项目最早于2025年被媒体报道，苹果亦于2019年悄然申请了"六面玻璃外壳"专利，但公司从未就相关传言公开表态。

然而，Jefferies的供应链调查显示，该项目已因"生产良率不足"而被取消——即在制造过程中，合格品率未能达到量产标准。Edison Lee认为，这表明"通过引入新形态因素来推动iPhone更高均价，比预期更为困难"。

这款全玻璃机型原定于2027年9月亮相，恰逢iPhone发布20周年，预计均价约为2060美元，远高于iPhone 17 Pro Max 1199美元的起售价。Lee指出，苹果的原计划是将全玻璃特性延伸至未来的Pro及Pro Max系列，以持续拉升平均售价和利润率。该机型的取消，意味着这一涨价路径已被封堵。

在全玻璃机型出局后，Lee认为苹果推动iPhone均价上行的唯一剩余驱动力，将是市场期待已久的折叠屏iPhone。投资者对这款产品寄予厚望，部分分析师预测其将获得强劲的初期消费需求，并成为苹果增长的"重要引擎"。

然而，Lee对此持保留意见。他认为折叠屏iPhone很可能只是一款"小众产品"，并预计受高内存芯片价格影响，"iPhone 18 Fold"的售价区间将落在2199至3099美元之间，具体取决于存储容量配置。高昂的价格门槛或将限制其对整体销量和营收的实质性贡献。

内存成本高企，AI进展迟缓雪上加霜

全玻璃机型的夭折，令苹果在应对内存成本上涨方面的腾挪空间进一步收窄。

据摩根士丹利分析师Erik Woodring在近期报告中指出，苹果动态随机存取内存的平均成本将在2025至2027财年间上涨约370%，iPhone 18系列全线提价200美元的可能性正在上升。

今年6月，苹果已就MacBook和iPad产品线提价，首席执行官库克将此类涨价定性为"不可避免"。

与此同时，Lee对苹果AI战略的推进速度持审慎态度。供应链信息显示，苹果正考虑将iPhone 19 Pro Max的内存从12GB提升至16GB，以支持更复杂的端侧AI模型运行。

但Lee认为，Apple Intelligence的缓慢落地使苹果难以为这一硬件升级的成本支出提供充分依据，进而压缩了通过AI叙事支撑高端定价的空间。

看空声音渐多，但多数分析师仍维持买入

Jefferies的下调并非孤例。

KeyBanc分析师Brandon Nispel于7月将苹果评级从"与行业同步"下调至"低配"，理由是苹果在2025年增长提速后，增长势头已开始趋于停滞；疲软的iPhone销售可能拖累其他硬件品类，令股票估值"随时间推移显得过高"。

苹果股价此前已因业绩承压出现一轮明显回调——上月公布的第三财季财报令市场失望，随后引发的抛售使苹果市值蒸发3590亿美元，英伟达趁势超越苹果，成为全球市值最高的公司。

尽管如此，华尔街整体对苹果的信心尚未动摇。据FactSet数据，在接受调查的51位分析师中，32位维持"买入"或相当评级，14位给予"持有"，仅有5位——包括Lee和Nispel——持负面看法。

苹果股价过去12个月累计上涨约34%，今年以来涨幅逾15%，整体表现仍略优于大盘。

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8月10日，摩根士丹利发布公告称，作为一项新举措，该行将在未来十年内协助企业进行资本募集、融资、咨询及其他相关活动。该计划围绕三大核心领域展开：

• 一是创新平台与战略产业，涵盖人工智能、半导体及网络安全等；
• 二是服务创新经济的基础设施建设；
• 三是面向创业者和高成长企业的资本供给。

摩根士丹利联席总裁Dan Simkowitz在声明中指出，此举旨在支持那些对美国长期经济实力与国家安全至关重要的企业、技术与平台，而当前正处于美国科技、基础设施及战略产业大规模投资与创新的关键时期。

Dan Simkowitz他表示：

摩根士丹利长期以来支持客户建立、融资和发展重要业务，此次计划将这一影响力整合为一项专项行动，聚焦对美国长期经济实力和竞争力至关重要的企业、技术与平台。

摩根士丹利此举与华尔街同业的战略方向趋于一致。

华尔街见闻提及，摩根大通去年已宣布将在未来十年向有助于增强美国经济安全与韧性的行业投入1.5万亿美元，两家机构在计划规模上不谋而合。

这一系列举措折射出大型金融机构正积极将自身业务与美国国家经济和安全战略相绑定，在政策环境日趋强调本土产业竞争力的背景下，抢占战略性行业的融资主导权。

值得注意的是，摩根士丹利所称的1.5万亿美元为"促成"规模，涵盖资本募集、融资安排、顾问服务及相关投资活动，而非该行自有资金的直接投入。

这一表述与摩根大通此前计划的口径相近，均是将银行作为资本市场的撮合与中介方，而非单一出资人。

该计划时间跨度长达十年，年均对应规模约1500亿美元。具体执行机制、各业务条线的目标拆解以及进度追踪方式，摩根士丹利目前尚未披露更多细节。

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周一，随着霍尔木兹海峡重开谈判陷入僵局，布伦特原油突破每桶87美元，WTI原油单日涨幅逾5%。

能源价格的骤然走高重燃市场对美联储年内加息的担忧，叠加市场对英伟达"循环融资"质疑拖累科技板块，三大股指小幅收跌，标普500指数几乎收平，纳斯达克100指数下跌0.3%。

本周三即将公布的消费者价格指数数据成为市场焦点，投资者将从中寻找美联储货币政策路径的最新线索。

特朗普当天公开批评伊朗在谈判中提出的战争赔偿要求，令市场此前对快速达成协议、重开战略水道的乐观预期迅速降温。

华尔街见闻提及，据央视，美国总统特朗普当地时间8月10日在社交媒体发帖称，他注意到，伊朗正在要求就过去五个月军事冲突中遭受的损失获得赔偿。特朗普称：

我同样要求伊朗进行赔偿，我已指示我的代表们将这一要求明确纳入未来所有谈判之中。

伊朗方面同日则连续释放强化安全与政治体系的信号：最高领袖穆杰塔巴·哈梅内伊任命6名高级军事指挥官，涉及武装部队总参谋部、伊斯兰革命卫队及巴斯基民兵组织。

盈透证券的Jose Torres表示：

各方政府谈判的停滞正在令华尔街参与者感到不安，上周他们原本认为达成协议的路径日益收窄。

霍尔木兹海峡局势持续胶着，WTI原油期货主力合约周一重新站上每桶82美元，并重新突破50日均线这一关键技术阻力位。

成品油价格全面上涨，美国柴油价格攀升，欧洲柴油期货在结算后交易中上涨超过 10%。

值得注意的是，上周美国战略石油储备再次加速下降，已降至1983年以来最低，逼近行业公认的2.5亿桶操作下限。若当前每周抽放速度持续，SPR将在数周内耗尽缓冲能力。

华尔街见闻提及，霍尔木兹海峡重开前景再度蒙上阴影，欧洲天然气市场率先感受到供应风险。

欧洲天然气库存目前仅略低于59%，明显低于同期五年均值约76%的水平；距离冬季供暖季开始已不足三个月。如果中东LNG供应恢复继续延迟，欧洲不仅需要在更短时间内补充库存，还可能与亚洲买家争夺有限的现货LNG资源。

当地时间10日周一，欧洲天然气基准期货日内一度涨超10%，市场担忧即使伊朗与阿曼达成协议，霍尔木兹海峡也未必能立即恢复正常航运。

周一美股三大指数全线小幅收跌。半导体板块承压，ARM跌5.21%、迈威尔跌4.65%领衔。软件与军工逆势大涨。

除宏观压力外，英伟达相关报道成为压制科技板块的另一重要因素。

华尔街见闻提及，英伟达正寻求联合Apollo、黑石、贝莱德旗下GIP、Brookfield、高盛及KKR等华尔街巨头，以联合体形式为AI基础设施项目筹集高达5000亿美元资金，用于AI芯片采购、电力生产及数据中心建设。

消息公布后，英伟达股价下跌2.9%。

部分投资者担忧，英伟达正通过与AI生态系统各参与方缔结数千亿美元的协议来推高整体需求与估值，而上述参与方本身亦高度依赖AI行业保持高景气，由此形成"循环融资"结构。

彭博稍后亦援引知情人士信息，指出这一模式已引发部分投资者对需求真实性的质疑。

半导体板块集体失血，费城半导体指数收跌2.94%。英特尔亦下跌4.1%，此前该公司宣布计划发行规模约150亿美元的新股，这将是其自1971年上市以来首次公开增发。

ARM大跌5.21%，迈威尔科技跌4.65%，美光科技跌1.89%，博通跌1.25%。

光通信则成为AI子板块中跌幅最大的细分领域。Coherent跌14.24%，ALAB跌5.07%，迈威尔科技跌4.65%，CRDO跌3.98%。

但市场不是简单的一刀切抛售。微软逆势涨1.21%，亚马逊涨1.32%，Palantir涨1.85%。软件板块继续走强，自4月低点累计暴涨63%，军工和石油板块受地缘催化持续买盘涌入。

与之相对的，旅游休闲和房屋建筑商因油价和利率走高成为当日最大输家。高盛交易台数据显示，本日成交量评分仅2/10，但资产管理者持续卖出宏观产品、通讯服务和消费必需品。

能源价格的快速拉升，令市场重新审视美联储的政策走向。

上周五公布的7月非农就业数据显示，美国雇主意外减少2.3万个就业岗位，一度令市场大幅下调9月加息概率。然而，油价的反弹在很大程度上消化了这一"鸽派"冲击。

市场目前对9月加息的定价概率约为54%。

10年期美国国债收益率单日上行6个基点至4.70%，英国与德国同期限国债收益率亦分别上涨7个基点和5个基点，走势与油价几乎同步。

本周三，美国劳工统计局将公布7月CPI数据。据彭博对经济学家的调查，CPI预计环比上涨0.1%，此前6月录得0.4%的环比下降。

摩根士丹利的Chris Larkin表示：

就业报告或许缓解了部分对美联储下月加息的担忧，但如果本周通胀数据未能低于预期，这些担忧可能升至新高。

克利夫兰联储行长Beth Hammack则表示，不排除需要多次加息才能将通胀降至目标水平，但她不希望过早预判终点利率水平。

彭博宏观策略师Tatiana Darie指出，宏观数据即将重新主导权益市场叙事，通胀报告的分量因此显著增加，其结果将在很大程度上左右市场对9月FOMC会议的预期。

与加息预期类似，美元反弹，抹去了周五非农就业数据暴跌的影响。

日元周一下跌约1%至159.30兑每美元，抹去了此前美日两国当局联合干预所带来的约一半涨幅。

尽管美元走强，黄金价格仍反弹至4350美元上方，上涨1.1%。

比特币则明显走弱，跌1.7%至63978美元，以太坊下跌2.3%至1876美元，延续对风险资产整体偏谨慎的市场情绪。

周一道指收跌0.1%、成分股英伟达领跌，生物科技指数创历史新高。

美股基准股指：

• 标普500指数收跌4.53点，跌幅0.06%，报7753.10点，脱离非农就业报告发布日所创收盘历史最高位。

• 道琼斯工业平均指数收跌60.95点，跌幅0.11%，报53975.98点。

• 纳指收跌85.258点，跌幅0.32%，报26605.357点。纳斯达克100指数收跌100.499点，跌幅0.34%，报29621.804点。

• 罗素2000指数收跌0.56%，报3017.397点。

• 恐慌指数VIX收涨3.76%，报15.46。

美股行业ETF：

• 美股行业ETF普遍收跌，全球航空业ETF跌3.38%，半导体ETF跌2.28%，全球科技股指数ETF、科技行业ETF至多跌1.03%，网络股指数ETF涨1.29%，能源业ETF涨4.68%。

（8月10日 美股各行业板块ETF）

科技七巨头：

• 万得美国科技股七巨头（Magnificent 7）指数跌0.4%。

• 亚马逊涨1.32%，微软涨1.21%，谷歌A涨0.9%，特斯拉跌0.7%，Meta涨0.48%，苹果则跌1.53%，英伟达跌2.86%。

芯片股：

• 费城半导体指数收跌362.926点，跌幅2.94%，报11993.861点。

• 台积电ADR跌0.37%，AMD跌2.6%。

中概股：

• 纳斯达克金龙中国指数收涨1.65%，报6730.14点。

• 热门中概股里，陆控收涨14.3%，BOSS直聘涨5.4%，小马智行涨4.2%，阿里巴巴涨2.9%，新东方涨2.6%，世纪互联涨2.5%，比亚迪涨2%。

其他个股：

• Circle涨0.72%。

欧元区蓝筹股指涨约0.2%创收盘历史新高，阿迪达斯涨2%。德国、法国、荷兰股市创收盘历史新高，挪威股市涨超0.7%。

泛欧欧股：

• 欧洲STOXX 600指数收涨0.03%，报660.45点，连续第五个交易日创收盘历史新高，（在美国非农就业报告发布的次日）整体呈现出N形冲高回落走势。

• 欧元区STOXX 50指数收涨0.18%，报6535.62点，连续三天创收盘历史新高，7月29日结束交易以来累计上涨3.01%。

各国股指：

• 德国DAX 30指数收涨0.02%，报26323.88点，继续创收盘历史新高。

• 法国CAC 40指数收涨0.13%，报8726.03点，也继续创收盘历史新高。

• 英国富时100指数收跌0.35%，报10862.50点。

  （8月10日 欧美主要股指表现）

板块和个股：

• 欧元区蓝筹股中，阿迪达斯收涨2.01%，道达尔能源涨1.96%，赛峰股份涨1.62%，意大利埃尼集团Eni涨1.27%，德意志银行涨1.03%。

• 欧洲STOXX 600指数的所有成分股中，德国Qiagen收涨5.46%，弗雷斯尼洛涨3.46%波兰Dino涨3.45%，SBM海上公众有限公司涨3.4%涨幅第四大，Technoprobe股份跌4.88%跌幅第二大，WPP跌4.98%。

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市场概述

科技股拖累美股，标普和道指跌落纪录高位；“科技七巨头”中，仅英伟达和苹果收跌，微软和亚马逊涨超1%，被机构下调评级的苹果跌1.5%，5000亿美元AI融资磋商消息后，英伟达收跌近3%；宣布增发的英特尔收跌超4%；光通信股重挫，Coherent跌超10%；中概逆市续涨，中概指数涨近2%，阿里收涨约3%。

美债回落，两年期美债收益率走出三周低谷。美元指数反弹、脱离一个半月低位，日元一度回落1%、至8月内低位，离岸人民币暂别三年高位；比特币盘中跌破6.4万美元、较日高跌超2%。

霍尔木兹协议前景不明，原油继续走高，盘中涨超5%，收创8月内新高，布油四连阳，欧美天然气大涨，欧洲天然气盘中涨超10%。黄金两连涨，盘中涨超1%，期金收创两个多月新高；伦铝涨超1%、六连涨；伦铜反弹、收创新高。

亚洲时段，创业板触底回升跌0.7%，医药、消费大涨，芯片算力集体下挫、寒武纪跌超6%，港股老铺黄金大涨12%。

要闻

中国

中国央行：保持人民币汇率在合理均衡水平上基本稳定，高质量建设债券市场“科技板”。

宇树科技科创板申购火爆，中签率仅0.018%，首日盈利或逾20万元。

豆包自8月10日起推荐酒店收取佣金，综合扣费12%。

江波龙上半年净利润同比增715.29倍，拟最高8亿元回购股份。

MLCC供应告急引发抢货潮，国巨：越来越多AI客户抢签长协锁定产能。

海外

特朗普要求伊朗赔偿、将其纳入未来所有谈判要求，称美军已“100%控制”霍尔木兹海峡；伊朗密集换将、最高领袖任命6名高级军事指挥官。

美国战略油储自1983年来首次跌破3亿桶。

特朗普否认与沃什频繁通话：自从沃什接任以来，只谈过一次。

报道：日本央行释放9月加息信号，促使美国加入汇市干预。

韩国宣布设立规模达5万亿韩元的新基金，重点投资半导体材料、零部件和设备领域。

OpenAI推出GPT-5.6-Cyber：向网络安全防御人员开放“限制更少”的模型。Anthropic将推出新模型Sonnet 5.5、据称对标DeepSeek，新一代性价比之王；取消涨价50%计划，永久锁定Sonnet 5低价。

英伟达据称寻求联手华尔街六巨头，筹5000亿美元押注AI基础设施，CDS创两周最大涨幅。

Meta发布小型AI模型，一块显卡即可本地运行，扎克伯格喊话美国政府：降低对开源AI的准入门槛。

微软据悉拟“大幅”提高下一代AI芯片产量，正与台积电洽谈2027年交付逾30万枚。

英特尔高位增发，拟发行150亿美元普通股，股价跌超4%。

iPhone前景隐忧引发华尔街看空苹果情绪升温：六家机构发出卖出信号，创2012年以来之最。

市场收报

欧美股市：标普500指数收跌0.06%，报7753.10点；道指收跌0.11%，报53975.98点；纳指收跌0.32%，报26605.357点。欧洲STOXX 600指数收涨0.03%，报660.45点。

A股：上证指数收涨0.67%，报3966.59点。深证成指收涨0.04%，报14316.96点。创业板指收跌0.73%，报3537.21点。

债市：到债市尾盘，美国十年期国债收益率约为4.71%，日内升约6个基点；两年期美债收益率约为4.24%，日内升约4个基点。

商品：WTI 9月原油期货收涨5.05%，报82.13美元/桶；布伦特10月原油期货收涨4.99%，报87.72美元/桶。NYMEX 9月天然气期货收涨4.96%，报2.7940美元/百万英热单位。COMEX 8月黄金期货收涨0.49%，报4361.8美元/盎司。COMEX 8月白银期货收涨2.8%，报65.106美元/盎司。LME期铜收涨约0.6%，报14160美元/吨。LME期铝收涨约1.1%，报3318美元/吨。

要闻详情

全球重磅

中国

中国央行：保持人民币汇率在合理均衡水平上基本稳定，高质量建设债券市场“科技板”。央行“十五五”改革发展规划提出，发挥市场在汇率形成中的决定性作用，保持人民币汇率在合理均衡水平上基本稳定。构建同科技创新相适应的科技金融体制，高质量建设债券市场“科技板”。强化金融市场制度建设，维护金融市场平稳运行。推进人民币国际化，拓展人民币在国际贸易和投融资中的使用。

宇树科技科创板申购火爆，中签率仅0.018%，首日盈利或逾20万元。宇树科技本次网上申购倍数达8288倍，触发回拨机制后，网上发行最终中签率仅为0.01809759%，约合万分之一点八，中签难度远超此前的长鑫科技。市场测算，2026年以来A股新股上市首日平均涨幅达276.04%，若宇树维持这一均值，中一签（500股）账面浮盈有望超过20万元。

• 宇树开启申购！海外机构：它正在复刻比亚迪和大疆。SemiAnalysis断言：宇树正在复刻比亚迪与大疆曾经走过的硬件打法，并可能借此主导全球机器人行业。该机构获悉，宇树极有可能已迎来其第1万台人形机器人的交付里程碑。

8月10日起，豆包推荐酒店将收取佣金：综合扣费12%！通过豆包入口跳转抖音来客成交的酒店订单，将执行独立费率：11.4%的软件服务费加0.6%的支付手续费，综合费率约12%。

江波龙上半年净利润同比增715.29倍，拟最高8亿元回购股份。江波龙上半年实现营业收入240.88亿元，同比大幅增长136.26%；归属于上市公司股东的净利润达到105.77亿元，较上年同期的0.15亿元暴增71,528.66%，折合基本每股收益25.20元。

MLCC供应告急引发抢货潮！国巨：越来越多AI客户抢签长协锁定产能。MLCC供不应求、交期延长至12-16个月，部分急单溢价高达2-3倍。龙头国巨表示，越来越多AI相关客户为规避未来供应风险，主动要求提前锁定未来半年乃至数年的产能供应。午后A股MLCC概念股震荡反弹，昀冢科技、龙鑫智能涨超10%，风华高科逼近涨停。

海外

特朗普要求伊朗赔偿、称将纳入未来所有谈判要求，伊朗密集换将。特朗普称，他注意到伊朗要求赔偿过去五个月军事冲突的损失，他同样要求伊朗赔偿，且不仅限于五个月内美方伤亡。伊朗最高领袖任命6名高级军事指挥官，涉及武装部队总参谋部、伊斯兰革命卫队及巴斯基民兵组织；前伊朗革命卫队司令雷扎伊还被任命为伊朗最高国家安全委员会秘书。伊朗总统称，最高领袖敦促国内保持团结。

• 特朗普称美军已“100%控制”霍尔木兹海峡。他还称，霍尔木兹海峡“现在已经开放”，伊朗方面偶尔仍会布设水雷，但美军会将其清除。

1983年来首次！美国战略油储跌破3亿桶，霍尔木兹前景不明，原油盘中涨逾5%。战略油储数据公布正逢霍尔木兹海峡重开预期反复，油价重新计入供应风险。霍尔木兹重开仍无定论，欧洲天然气盘中飙涨超10%。伊朗上周末释放的信号显示，达成协议本身并不意味着霍尔木兹海峡会立即恢复正常通航。

特朗普否认与沃什频繁通话：自从沃什接任以来，只谈过一次。据上周外媒报道，沃什上任不到三个月来，特朗普与他频繁电话联系，打破历任总统与美联储主席交往惯例，特朗普此次表态否认了该报道。

报道：日本央行释放9月加息信号，促使美国加入汇市干预。据日本媒体援引日本政府官员的话报道称，日本央行行长植田和男强烈暗示将在9月加息，是促成日本和美国联手干预日元汇率的决定性因素。报道称，美国方面对这一加息信号持积极态度，并因此与日本采取协调行动，以遏制日元贬值。

韩国宣布设立规模达5万亿韩元的新基金，重点投资半导体材料、零部件和设备领域。韩国政府宣布设立5万亿韩元半导体专项基金，重点面向具有增长潜力的芯片材料、零部件、设备企业以及无晶圆厂（Fabless）设计公司。还将额外提供5万亿韩元贸易融资支持供应商，并在十年内投入1万亿韩元推动大企业与中小供应商良好合作。

OpenAI推出GPT-5.6-Cyber：向网络安全防御人员开放“限制更少”的模型。OpenAI正在向经过审核的网络安全防御人员推出一个对网络安全任务限制更少的GPT-5.6 Sol版本——GPT-5.6-Cyber，以帮助企业应对未来可能出现的自主网络攻击。GPT-5.6-Cyber对高级网络安全工作相关请求的响应率高达95%，涵盖漏洞利用链开发等敏感场景。

Anthropic模型Sonnet 5.5大泄露！对标DeepSeek，新一代性价比之王。Anthropic即将推出内部代号“Fennec”的Claude Sonnet 5.5，传闻上下文窗口翻倍至200万Token，推理速度更快、智能体能力更强，综合性能逼近旗舰级Fable 5，定价却维持Sonnet档位。在DeepSeek掀起性价比浪潮后，这款模型或将成为中高端AI市场最强性价比竞争者。

• Claude Code倒计时5天默认自动模式，多花的钱Anthropic自己掏。5天后，Claude Code将默认启用自动模式，该模式额外消耗的token费用由Anthropic承担。此举是因为人工审批已流于形式（同意率高达97%），而实验证明，自动模式拦截危险命令的成功率（89%）远超人类（13.6%），安全性大幅提升。用户仍可快捷切换回手动模式。
• Anthropic取消涨价50%计划，永久锁定Sonnet 5低价，AI代理成本趋稳。Anthropic宣布永久保留Claude Sonnet 5发布时的优惠定价，取消原定8月底的50%涨价计划。Sonnet 5是目前“最具代理能力的Sonnet模型”，永久维持价格不变，意味着已经基于Sonnet 5搭建工作流的企业能够获得更稳定的成本预期。

英伟达据称寻求联手华尔街六大巨头，筹5000亿美元押注AI基础设施，CDS创两周最大涨幅。据报道，英伟达正寻求联合Apollo、黑石、贝莱德旗下GIP、Brookfield、高盛及KKR等华尔街巨头，以联合体形式为AI基础设施项目筹集高达5000亿美元资金，用于AI芯片采购、电力生产及数据中心建设。报道传出后，英伟达股价一度下跌3.2%，该司信用违约互换（CDS）价格创两周最大单日升幅。

Meta发布小型AI模型，一块显卡即可本地运行，扎克伯格喊话美国政府：降低对开源AI的准入门槛。新模型名为Muse Glimmer，是Meta旗下Muse Spark 1.2模型的精简版本，拥有300亿参数，仅需一块显卡即可运行，主要面向日程管理、文件整理等代理任务。扎克伯格同时呼吁美国政府，限制对外国开源模型的访问并非有效解决方案。

微软据悉拟“大幅”提高下一代AI芯片产量，正与台积电洽谈2027年交付逾30万枚。据报道，微软计划于今年秋季发布新一代自研AI芯片Maia 300，最早或于下月公开亮相，并正与台积电洽谈2027年交付逾30万枚芯片的产能合同——相较于当前一代Maia 200区区数万枚的产量，这是一次数量级的跃升。微软最终希望为Maia 300争取逾百万枚的产能，但受制于零部件供应及与台积电正在进行的产能谈判，实际规模存在不确定性。

高位增发！英特尔宣布拟发行150亿美元普通股，股价应声跳水。公司将此次融资的背景定性为“AI计算领域的境外投资”，并点名AI、专用芯片、先进封装及外部晶圆代工等新兴领域带来的“重大机遇”。

iPhone前景隐忧引发华尔街看空苹果情绪升温：六家机构发出卖出信号，创2012年以来之最。因供应链显示20周年全玻璃iPhone因良率问题取消、折叠屏定价过高或沦为小众，Jefferies将苹果下调至“跑输大盘”。至此，持有“卖出”评级的机构达6家，分析师综合评分创2019年以来新低。苹果股价周一回落1.5%，收盘较7月末的高点累跌9%以上。

研报精选

“缩表≠紧缩”！摩根士丹利详解美联储“非对称缩表”。缩表等于紧缩？大摩认为市场根本性误读。美联储未来或缩表1.5万亿美元，但凭借多重工具，完全可在不推升利率、不冲击市场的前提下平稳落地。缩表绝非自动利空，传统看空逻辑亟待重塑。

万亿AI资本开支的隐忧：标普500一半盈利增长建立在借贷之上，聪明钱已开始撤离。高盛报告显示，标普500约一半盈利增长依赖债务驱动的AI资本开支，超大规模科技公司预计到2027年需以4000亿美元新债填补资金缺口。尽管股市走高，但对冲基金等“聪明钱”正创纪录抛售纳斯达克期货并翻空，叠加潜在新增就业停滞，均表明繁荣背后资

韩国AI这场仗，李在明输不起。军用机场让位芯片厂，韩国正以“闪电战”豪赌AI国运。但在总统高呼“黄金时代”的同时，他的支持率跌至新低。韩国股市也沦为杠杆绞肉机，超30万散户爆仓血本无归。宏大产业叙事背后，是无数普通人财富清零的惨烈现实。

拐点已至！高盛：AI开始真正改写SaaS业绩，赢家与输家名单浮现。高盛预警：AI智能体正重塑软件业格局，业绩分化拐点已至！智能体流量激增，令微软、Cloudflare等平台型赢家加速收割；而企业预算重配与SEO退潮，正无情侵蚀Adobe等传统SaaS护城河。旧模式被颠覆，AI正制造一批意料之外的新王与输家。

苹果叩门长鑫科技，对三星、SK海力士影响几何？苹果被曝正测试在iPhone和MacBook中采用中国长鑫存储芯片，目标是率先用于中国市场销售的设备。CEO库克将当前存储短缺比作“百年一遇的大洪水”，明确呼吁增加供应商。分析人士认为短期冲击有限，但苹果的背书可能成为长鑫存储长期崛起的契机。

国内宏观

人民币对美元汇率创三年半新高，接下来怎么走？东方金诚首席宏观分析师认为，鉴于中东冲突对全球经济的拖累效应会逐步显现，后期我国外部经贸环境还有变数，以及AI投资热潮的可持续性有待观察，叠加下半年美元指数有望延续年初以来的相对稳定状态，下半年人民币大体上会保持与美元反向波动、波幅相对较小的运行格局，再现上半年持续较快升值的可能性较小， 会更多处于双向波动状态，预计波动区间为6.7至7.0。 总体上看，全年人民币汇率走势有可能“先升后稳”。

国内公司

AI芯片需求旺盛，台积电7月营收同比增长44.7%。台积电7月实现营收4675.8亿新台币，同比增长44.7%，环比增长5.6%。台积电今年前7个月累计营收已达2.87万亿新台币。

阿里云计划将全球数据中心产能提升两倍以上。阿里云基于全模块化设计架构，已将大型AIDC数据中心的交付工期压缩至100天，建设成本较上一代降低逾10%。今年，阿里云计划将模块化数据中心的全球产能提升两倍以上。

智谱API用户数近700万，新启用超5万块国产算力芯片。智谱ARR今年增长15倍，接近公司人士透露实际数字或高于市场流传的20亿美元口径；GLM-5发布后收入短期翻倍，Coding Plan已涨价近6倍。算力瓶颈倒逼Infra效率革命，API毛利率在自有算力上可达50%至60%。但大厂正在加速追赶，独立模型厂商领先的时间窗口越来越短。

海外宏观

贝森特还"镇得住"债市吗？贝森特通过三招压制长端美债收益率：联合干预日元汇市、调整季度再融资措辞暗示削减长债供给、公开为美联储主席沃什背书。但华尔街对其效力分歧明显。面对庞大财政赤字、持续通胀及油价冲击等结构性压力，财政部调控空间有限，其边际效力备受质疑，最终稳住债市仍取决于通胀能否回落。

华尔街“阴谋论”：沃什故意推高长期美债收益率？市场盛传美联储主席沃什刻意借新闻发布会推高长端美债收益率以收紧金融条件，美银证券对此予以直接驳斥——联邦基金利率才是FOMC唯一核心工具，沃什无权单方面改变操作框架。上周长端利率骤升、通胀预期走阔，恰恰暴露了在可控边界之外操作的巨大风险。所谓"四维棋局"式操控论，不过是市场的过度解读。

哈塞特：若身在美联储将维持利率不变或降息，排除接替库克可能。白宫国家经济委员会主任哈塞特还表示，AI可能成为未来两年最重要的政策议题，并称美国政府正在密切审查AI安全问题。关于美联储理事库克，哈塞特表示希望库克所说的自己没有抵押贷款欺诈行为属实，同时排除了由自己接替库克出任美国央行理事的可能性。

迅速切换！历史性“逼空周”之后，对冲基金又转向做空。空头逼仓刚平息，对冲基金旋即"变脸"——高盛最新Prime Brokerage周报显示，享受了一周反弹红利后，机构迅速重启做空，宏观产品做空卖出与做多买入之比高达2.2比1。金融股连续四周获净买入，能源股七连买戛然而止，市场情绪高度撕裂。本周CPI、PPI及逾千亿美元国债拍卖将接连来袭，多空博弈或再度白热化。

美国财政进入被动紧缩周期，黄金逻辑从“交易”转向“配置”。受短期财政空窗期及中期选举影响，美国财政正迈入被动紧缩周期，美元年内高点或已现。这加剧了市场对美元的长期不信任，促使央行等配置资金入场。黄金去杠杆已结束，投资逻辑从短期“交易”转向长期“配置”，下半年有望迎来“弱美元+强黄金”行情。

海外公司

三星HBM4良率达80%“黄金线”，英伟达Vera Rubin供货提速。提前四个月！三星HBM4突破80%“黄金良率”，吹响AI存储反攻号角。其三季度销售目标顺势直翻三倍，在为英伟达输送强力弹药的同时，更誓言年底夺下近四成市场份额，强势重塑HBM行业格局。

行业/概念

1、光刻机（胶） | 据中证报报道，SpaceX近日宣布，将与特斯拉合作，初期投入168亿美元，在美国得克萨斯州共建一座名为"Terafab"的芯片制造设施。据悉，马斯克可能计划采用自由电子激光器（FEL）技术路线，直接挑战ASML现有的LPP EUV光源方案，颠覆传统EUV光刻技术的垄断格局。马斯克本人随后在社交平台发文"FEL FTW"（FEL必胜），被外界视为对这一推测的侧面印证。结合Terafab细长的厂房设计及马斯克的表态，FEL技术路线成为当前最热门的猜想方向。

点评：据SpaceX官网介绍，Terafab将集先进逻辑芯片和存储器件制造、封装与测试于一体，旨在实现芯片的快速迭代与部署，为SpaceX未来的航天计算需求提供自主可控的供应链支撑。FEL技术本身的特性已引发业内热烈讨论。该技术具备高功率、高相干性、波长可调谐以及更高能效等优势，理论上可将光刻光源从当前主流的13.5nm推向6nm乃至更短波长，大幅延伸摩尔定律的生命周期。

2、东数西算/算力 | 据中证报报道，基于首创全模块化设计架构，阿里云已将大型AIDC数据中心的交付工期缩短至100天。同样的工期，国内传统交付周期为6至12个月，美国为12至18个月。在缩短工期的同时，阿里云数据中心整体建设成本降低10%以上。今年，阿里云计划将模块化数据中心的全球产能提升两倍以上。

点评：在AI算力需求爆发、大模型训练和推理对算力要求持续走高的背景下，传统数据中心漫长的建设周期已成为制约算力上线的瓶颈。阿里云通过"搭积木"式的模块化并行生产模式，大幅提升了算力资源的上线速度。这种"时间价值"使得云厂商能够更快地将资本开支转化为商业收入，抢占市场先机。同时，该模式打破了欧美长期垄断的数据中心建设体系，国产算力底座具备了可出海复制的自主标准，有助于缓解全球算力过度集中的问题。

3、医药 | 据中证报报道，8月10日从国家卫生健康委了解到，截至目前我国已建成国家慢性病综合防控示范区578个，经过多年持续推进，示范区的带动作用日益显现，健康支持性环境持续改善。据了解，慢性病已成为影响我国居民健康的主要威胁，自2010年我国启动国家慢性病综合防控示范区建设以来，各地通过以点带面、示范先行，将健康元素嵌入生活、工作、休闲等各类场景，健康支持性环境从医疗机构向社会全域拓展，示范区居民健康素养持续提升，高血压、糖尿病等知晓率、治疗率、控制率稳步改善。

点评：预计到2035年，国家慢性病综合防控示范区总数将达到820个，区县覆盖率近30%，促进居民预期寿命和生命质量持续提升。

4、养鸡 | 据上证报报道，8月10日，百川盈孚数据显示，鸡苗价格为3.3元/只，单日涨幅达8.2%，近一周累计上涨16.61%。业内人士表示，本轮鸡苗价格上涨，主要是夏季高温天气加大养殖难度，养殖户主动降低养殖密度、缩减补栏规模，导致阶段性供给收缩。

点评：当前从养殖周期来看，白羽鸡出栏周期约为45天，现阶段补栏对应出栏时点，刚好覆盖开学季及中秋、国庆等消费旺季，下游需求环比有望显著增加。从中长期来看，受祖代鸡引种进口受限影响，依据产业链繁育周期推算，后续鸡苗供给端或将出现阶段性缺口，鸡苗价格存在上行空间。

5、煤炭 | 据上证报报道，国家发展改革委、国家能源局印发《煤炭工业发展"十五五"规划》。其中指出，到2030年，五大煤炭供应保障基地产量占全国比重超80%；全国大型现代化煤矿产能比重提升至87%，智能化煤矿产能比例提升至75%。加快煤机装备工业软件、关键零部件自主研发和国产化替代，推动能源领域首台（套）重大技术装备落地应用。

点评：广发证券认为，近期由于各地高温天气，电厂动力煤日耗稳步增长，不过港口和电厂偏高的库存对需求端有一定压制，而焦煤也受钢焦产业链淡季需求影响。但行业供应维持低位，价格支撑较强，预计下半年由于季节性需求提升、国内产量受制于安监高压、进口也持续受地缘因素影响难有大幅增长，基本面总体延续稳中向好。

今日要闻前瞻

美国财政部定于8月11日至13日标售逾千亿美元国债。

美国7月成屋销售。

澳洲联储公布利率决议。

Lumentum、CoreWeave财报和电话会。

美国EIA公布月度短期能源展望报告。

<全文完>

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周一，Anthropic宣布，Claude Sonnet 5的初始定价将永久保留。该模型今年6月发布时，输入Token价格为每百万2美元、输出Token价格为每百万10美元，原计划这一价格仅持续至8月31日，随后上调至3美元和15美元。

此次调整对代理AI开发者尤其重要。Anthropic称，Sonnet 5是其“最具代理能力的Sonnet模型”，能够自主制定计划，并调用浏览器、终端等工具完成复杂任务。

按照此前计划，Claude Sonnet 5 API成本将增加50%。永久维持价格不变，则意味着已经基于Sonnet 5搭建工作流的企业能够获得更稳定的成本预期。

据华尔街见闻此前文章，Anthropic即将推出内部代号“Fennec”的Claude Sonnet 5.5，传闻上下文窗口翻倍至200万Token，推理速度更快、智能体能力更强，综合性能逼近旗舰级Fable 5，定价却维持Sonnet档位，或将成为中高端AI市场最强性价比竞争者。

IPO临近，成本稳定性成为竞争力

Anthropic已于6月1日向美国证券交易委员会秘密提交IPO注册文件。公司尚未公布具体上市时间，但市场预计其可能在今年晚些时候上市。

对于企业客户而言，模型API价格能否长期稳定，正在成为部署代理AI的重要考量。尤其是在代码开发、研究和浏览器自动化等场景中，代理任务通常需要多轮模型调用，Token成本会随着任务复杂度快速累积。

因此，Anthropic此次取消涨价，不仅降低了Sonnet 5的实际使用成本，也给开发者提供了更明确的长期成本基准。

随着AI模型竞争从单纯的性能比拼转向模型能力、Token价格和企业单位经济性的综合竞争，Sonnet 5的永久定价可能成为Anthropic争夺企业代理AI工作负载的一项重要策略。

Anthropic商业化进入加速期

此次定价调整发生在Anthropic商业化快速扩张之际。

5月，Anthropic宣布完成650亿美元H轮融资，投后估值达到9650亿美元，并披露截至5月初年化营收已超过470亿美元。公司此前还表示，已有超过1000家企业客户每年在Anthropic上的支出超过100万美元。

与此同时，Anthropic仍在大举扩充算力。

今年5月，公司被曝与SpaceX达成近450亿美元的计算资源协议；6月，博通、Apollo和黑石成立AI XPV Platform，首期交易规模达到350亿美元，用于支持包括Anthropic在内的AI公司的算力建设。

在收入快速增长、算力投入持续扩大的情况下，Anthropic选择锁定Sonnet 5价格，或是旨在以较低的API价格推动使用规模增长，以维持领先。

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哈马克周一接受采访时表示：

“总体而言，我认为，单次加息25个基点可能不会对经济产生太大影响。因此，可能需要加息若干次。但我不想预先判断这个数字究竟是多少。”

哈马克是上月美联储维持利率不变的决定中，支持加息的三名异议官员之一。克利夫兰联储主席在会后声明中表示，高通胀持续的时间越长，将其重新压低的难度就越大。

哈马克在周一的采访中还表示，当前利率水平并未对经济形成“有意义的限制”，她也不认为通胀会自行回落至目标水平，没有看到劳动力市场出现问题。

两周前，美联储宣布将联邦基金利率目标区间维持在3.5%至3.75%之间不变，当时包括哈马克在内的三位委员投下了反对票，三人倾向于在会议上加息25个基点。

上周，美联储“三把手”约翰·威廉姆斯（John Williams）表示，当前利率处于“良好位置”，预计今年下半年通胀将降温，美联储无需急于调整利率。

芝商所FedWatch数据显示，市场对9月加息25bp的定价概率为51.7%；10月累计加息50bp的概率为14.9%，累计加息25个基点的概率为50.7%，利率不变的概率为34.4%。

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特朗普当天在白宫表示，他与沃什只进行过一次简短交谈。“只是一次谈话，”特朗普说。

特朗普补充称，沃什将负责领导美联储，并指出，美联储主席必须与理事会合作。

“他会领导美联储。我知道他想做什么，但他必须负责运营美联储。他有一个理事会，美联储并不只是由他一个人说了算。如果由他一个人决定，情况会有所不同，但他还有一个理事会。”特朗普说。

此前外媒报道，特朗普与沃什多次通话，打破历任总统与美联储主席交往惯例，特朗普此次表态否认了该报道。

此前华尔街见闻提及，沃什不曾在6月份与特朗普有过任何通话。

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8月10日周一，据英国《金融时报》援引知情人士报道，Apollo、黑石集团、贝莱德旗下Global Infrastructure Partners、Brookfield资产管理公司、高盛集团及KKR等华尔街巨头，正与英伟达就一项总额5000亿美元的AI基础设施融资安排进行磋商，该交易最早可能于今日正式宣布。

报道指出，各参与机构将以联合体形式组建专项投资基金，融资资金将专项用于AI芯片采购、电力生产及数据中心建设等领域。

若该交易最终落地，将跻身华尔街历史上规模最大的融资行动之列，进一步凸显主流金融资本大规模进入AI基础设施赛道的趋势。

消息公布后，英伟达股价一度下跌3.2%，与此同时，衡量该公司信用风险的5年期信用违约互换（CDS）价格周一一度升至77.215个基点，较前一交易日上涨约5.3个基点，创两周来最大单日升幅。

此次合作并非英伟达首次在融资层面深度介入AI产业链。

英伟达上月宣布扩大与韩国企业集团SK集团的合作，双方总业务规模将超过5000亿美元；

此前亦有报道称，英伟达正就为OpenAI提供最高250亿美元的融资担保进行谈判，以协助其租用美国数据中心的算力资源；

另有报道显示，英伟达还在讨论为OpenAI芯片采购计划融资3500亿美元。

与此同时，英伟达上月还宣布对前OpenAI首席科学家Ilya Sutskever联合创办的AI初创公司Safe Superintelligence Inc.进行了"重大"投资。

上述一系列举措表明，英伟达正将自身从芯片供应商逐步转型为AI基础设施生态的资本动员核心，通过深度参与融资安排强化其在产业链中的战略地位。

英伟达积极推进的系列融资安排，也在市场上引发日益明显的担忧。

部分投资者认为，英伟达与AI生态内各方签署的巨额协议具有循环交易性质，这些协议在推升行业需求预期的同时，也可能造成估值虚高。

英伟达CDS价格的跳升，反映出市场对这家公司在巨额融资模式下潜在信用风险的关注度正在上升。

分析人士指出，科技巨头举债或撬动外部资本大规模发展AI基础设施的模式，其长期可持续性仍是市场需要持续审视的核心议题。

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上周，美国上市比特币交易所交易基金（ETF）录得逾8.5亿美元资金流入，为4月以来最强单周表现。

触发这波资金涌入的导火索，是加拿大Coinkite公司旗下Coldcard钱包遭到黑客攻击，约1.3亿美元比特币被盗。彭博行业研究分析师Eric Balchunas表示，此次攻击事件可能令比特币现货ETF对部分投资者，包括长期持有者而言，更具吸引力。

值得关注的是，此轮ETF资金流入并未伴随比特币价格的明显反弹。比特币周一跌超2%至63830美元，自6月以来持续在6万至6.7万美元区间窄幅震荡，较去年10月历史高点已累计下跌约50%。

冷钱包长期以来被视为存储数字资产最安全的方式之一。

这类物理设备保持离线状态，通过私密代码赋予持有者完成加密货币交易的权限，与互联网的物理隔离使其理论上对网络攻击具有极强的抵御能力。

然而，Coinkite事件打破了这一传统认知。

据悉，Coinkite固件特定版本存在缺陷，导致部分钱包所使用的安全信息可预测性远超预期，攻击者得以在从未实际接触Coldcard设备的情况下，夺取受影响钱包的控制权并盗走比特币。

"我们正全力协助受影响的客户，"Coinkite周四表示。

这波ETF需求的跃升之所以引人注目，恰在于其发生于币价缺乏上涨动力之时，表明驱动力来自结构性的资产转移，而非投机情绪的升温。

Wave Digital Assets国际投资组合管理主管Rajiv Sawhney认为，这一趋势表明"边际比特币正从自我托管向机构化产品迁移，由此成为锁定的、被分配的供应量"。

比特币ETF为投资者提供了在无需自行持有或保管代币的前提下，获取比特币价格敞口的渠道，而自我托管历来是加密货币持有者与传统金融体系划清界限的重要象征。

向ETF转移并不意味着风险完全消除。

ETF的加密货币托管机构同样可能遭受安全漏洞，投资者也将因此放弃直接持有比特币所带来的自主控制权——在加密货币行业多年来交易所倒闭、破产及欺诈事件频发的背景下，这一顾虑已令许多人保持警惕。

不过，受监管的机构框架提供了一定的差异化保障。

Eric Balchunas指出，"如果ETF托管机构遭到攻击，并不能保证投资者不会蒙受损失，但此类事件很可能立即触发监管审查和执法调查。"

他认为，这或许能令部分投资者在将比特币敞口委托给大型金融机构时更有信心。大型机构通常配备专职安全团队并采取大量防护措施保护客户资产，这与个人自我托管的安全能力形成明显落差。

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伊朗与阿曼有关霍尔木兹海峡通航安排的讨论仍未能让市场相信全球液化天然气（LNG）运输能够迅速恢复。当地时间10日周一，欧洲天然气基准期货日内一度涨超10%，市场担忧即使伊朗与阿曼达成协议，霍尔木兹海峡也未必能立即恢复正常航运。

对欧洲而言，时间压力正在加大。欧洲天然气库存目前仅略低于59%，明显低于同期五年均值约76%的水平；距离冬季供暖季开始已不足三个月。如果中东LNG供应恢复继续延迟，欧洲不仅需要在更短时间内补充库存，还可能与亚洲买家争夺有限的现货LNG资源。

“协议接近”并不等于霍尔木兹马上重开

市场此前曾押注伊朗与阿曼就霍尔木兹海峡新航道达成协议，推动能源价格大幅回落。

但伊朗上周末表示，相关协议“非常接近”达成的同时，也释放出一个关键讯号：达成协议本身并不意味着霍尔木兹海峡会立即恢复正常通航。

这使交易员此前关于中东能源供应迅速恢复的乐观预期受到打击。

霍尔木兹海峡不仅是全球重要的原油运输通道，也是中东LNG运往欧洲和亚洲的重要出口通道。对于欧洲天然气市场而言，真正关键的并非一纸协议何时签署，而是卡塔尔等主要LNG生产商的货物何时能够重新稳定通过海峡抵达欧洲。

欧洲基准荷兰TTF近月天然气期货周一刷新日高时涨至62欧元/兆瓦时上方，日内涨近12%。

这意味着，在此前供应恢复预期推动天然气价格回落后，市场正在重新计入霍尔木兹持续受阻的风险。

欧洲库存仅约59%，补库进入关键窗口

欧洲天然气市场当前面临的最大问题，是留给补库存的时间越来越少。

彭博社称，欧洲天然气库存近期降至2009年以来同期最低水平附近，目前储气设施的库存率略低于59%，远低于同期五年平均水平约76%。欧洲距离供暖季开始已经不足三个月。

正常情况下，欧洲会在春夏季增加天然气库存，为冬季需求高峰做准备。但今年由于中东供应中断，欧洲补库过程明显承压。

如果霍尔木兹海峡迟迟无法恢复稳定通航，欧洲需要在更短的时间内采购更多LNG才能填补库存缺口。

这也意味着欧洲天然气市场可能面临一个更加棘手的局面：即使霍尔木兹最终重新开放，航运恢复也不会必然立即恢复至正常水平。

航运公司需要确认航线安全，LNG生产商和贸易商也需要重新安排船期和货物流向。因此，市场交易的已经不仅是“海峡什么时候开放”，还包括“开放后需要多久才能恢复正常供应”。

欧洲可能与亚洲争夺LNG，冬季供应压力升温

如果中东LNG出口恢复继续推迟，欧洲与亚洲之间的LNG竞争可能进一步加剧。

欧洲目前库存偏低，本就需要在冬季前加速采购；与此同时，亚洲主要LNG买家同样需要为冬季需求准备库存。

Maggie Xueting Lin等花旗策略师预测称，如果中东LNG出口从8月中旬开始逐步恢复，欧洲天然气库存到10月底可能达到约74%。

但这一预测存在一个重要前提，即中东LNG供应能够逐步恢复。如果恢复时间进一步延迟，欧洲的补库进度就可能低于预期。

更大的风险来自冬季需求。

花旗策略师还警告，如果厄尔尼诺现象导致今年冬季出现异常寒冷天气，欧洲天然气需求可能出现高于往年的增长，从而进一步增加市场对现货LNG的争夺。

换言之，欧洲天然气市场当前同时面临两个变量：供应恢复速度和冬季需求强度。

只要其中任何一个变量朝着不利方向发展，天然气价格就可能再次出现明显波动。

挪威供应也添变数，欧洲天然气市场“内忧外患”

除了霍尔木兹海峡之外，交易员还在关注欧洲自身的天然气供应情况。

市场正在关注挪威Ormen Lange气田可能出现的持续供应削减。挪威是欧洲最大的管道天然气供应国，任何供应中断都可能进一步放大欧洲天然气市场的价格波动。

这意味着欧洲当前并非只有一个供应风险来源。

一方面，中东LNG出口能否恢复取决于霍尔木兹海峡局势；另一方面，挪威管道气供应也存在潜在扰动。在欧洲库存低于历史同期水平的情况下，任何额外的供应问题都可能被市场放大。

因此，尽管欧洲天然气价格仍远低于2022年能源危机期间的极端水平，但市场对供应中断的敏感度已经明显提高。

美国天然气也大涨，但驱动因素不同

美国天然气期货周一同样明显上涨，但上涨逻辑与欧洲并不完全相同。

美国天然气期货周一美股盘中曾涨超5%，创两个多月来最大涨幅，主要受到天气预报大幅变化以及空头回补推动。此前基金经理对美国天然气的看空程度达到2020年以来最高水平之一，天气预测突然发生变化后，引发大规模空头回补。

因此，当前全球天然气市场呈现出不同的区域性驱动：

欧洲天然气主要交易霍尔木兹海峡、LNG供应和冬季补库压力；美国天然气则更多受到天气预期变化和仓位调整影响。

但两者背后存在一个共同变量：全球LNG市场的供需平衡。

如果霍尔木兹海峡长期无法恢复正常通航，中东LNG供应持续受限，欧洲和亚洲对其他来源LNG的竞争将加剧，全球天然气市场的供应宽松预期也可能进一步被推迟。

在距离欧洲冬季供暖季不足三个月、库存仍明显低于历史同期水平的情况下，霍尔木兹海峡的任何新变化，都可能继续成为欧洲天然气价格的主要催化剂。

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据双方周一联合声明，波音将把旗下Wisk、SkyGrid和Insitu三个部门出售给加州飞行出租车开发商Archer Aviation，上述部门分别专注于无人驾驶飞机设计制造及空中交通管理系统开发。

作为交易的一部分，波音将获得Archer约20%的股权，并与后者达成技术共享协议，保留对Wisk核心自主飞行技术的使用权，用于其现有及下一代商用与国防飞机项目。

消息刺激Archer股价盘中最高涨幅达23%，随后有所回落，截至发稿维持约11%的涨幅；波音股价则基本持平。

彭博行业研究分析师George Ferguson在研报中指出，此次收购"将加速Archer在自主飞行和人工智能领域的布局，同时重塑其股东结构"，并可能使Archer相对竞争对手Joby Aviation获得优势。

此次剥离是波音重振核心业务战略的延续。这家百年航空巨头近年来深陷质量问题与管理层更迭的泥潭，正集中资源重整商用及国防主业。竞争对手空客去年也已暂停飞行出租车相关研发计划。

波音于2023年成为Wisk的全资控股方。Wisk起步于谷歌生态，是一家专注自主驾驶空中出租车的初创公司，波音当年入主意在借道硅谷布局未来自动飞行领域。

如今将其连同SkyGrid和Insitu一并转手，标志着波音对这一布局的彻底退出——但通过技术共享协议，波音仍可将Wisk的自主飞行技术应用于其商用和国防平台，在战略上保留了技术红利。

Archer所处的电动垂直起降（eVTOL）飞行器赛道正处于行业整合期。

疫情后大批eVTOL企业借助特殊目的收购公司（SPAC）浪潮纷纷上市，随后在烧尽数十亿美元研发资金后相继出局，Archer是少数仍坚守市场的开发商之一。

此次获得波音资产注入，有望强化Archer在技术积累和资本实力上的竞争地位，使其在与Joby Aviation的角力中占据更有利位置。Joby目前与L3Harris Technologies存在合作关系。

不过，Archer旗舰机型Midnight的美国联邦航空局（FAA）适航认证最早也要等到明年才有望落地，商业化进程仍面临时间窗口的约束。

监管与政策层面的进展为eVTOL行业提供了一定支撑。

特朗普政府在2025年发布的一项行政令中，将eVTOL测试列为"美国无人机主导地位"战略的优先事项。今年早些时候，FAA启动了eVTOL整合试点项目，在全美八个地点开展先进空中出行载具的试验运行。

政策层面的明确信号，在一定程度上提振了市场对eVTOL商业化前景的预期，也为Archer通过本次交易扩大规模、加速研发提供了有利的外部环境。

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美国能源部数据显示，截至8月7日当周，美国SPR下降约610万桶至2.983亿桶，不仅跌破3亿桶关口，也再次刷新1983年以来最低水平，继续靠近2.7亿桶左右的1982年4月所创最低纪录。

美股早盘上述SPR数据公布后，国际原油期货盘中涨幅扩大到4%以上，此后进一步上行。美股午盘时，美国WTI原油期货一度涨破82.30美元，布伦特原油曾涨破87.90美元，日内均涨超5%。此前两周，美油和布油已累跌超10%，市场原本押注霍尔木兹海峡恢复通航、供应风险缓解，但最新进展再度令这一预期出现反复。

战略油储持续刷新1983年以来低位

此次SPR降至2.983亿桶，是美国战略油储近年来持续下降趋势中的又一个关键节点。

美国能源部数据上月公布的数据已显示，7月中旬和下旬的SPR跌至1983年以来最低水平；标普全球此前也曾报道，美国SPR库存降至1983年以来最低水平。

随着库存进一步下降，美国战略油储如今又连续刷新这一纪录，并正式跌破3亿桶。

美国SPR的历史最低库存为1982年4月创下的2.705亿桶。1980年代初，美国政府正处于大规模建立战略石油储备的阶段，此后SPR长期维持在远高于当前水平的规模。

此次库存下降的背景则与美国近年来持续释放SPR有关。美国曾在2022年俄乌冲突引发能源供应担忧时大规模释放战略储备，此后库存一直处于历史低位附近，虽然近年来开始补充，但恢复速度仍不足以扭转此前的大幅下降。

因此，当前库存水平的意义并不只是少了几百万桶，而在于美国战略油储能够为未来供应冲击提供的政策缓冲空间正在缩小。

霍尔木兹重开预期反复，油价重新计入供应风险

油价周一上涨的重要背景是，市场对霍尔木兹海峡恢复正常通航的预期出现动摇。

据报道，伊朗称其与阿曼围绕霍尔木兹海峡新航道的协议已进入最后阶段，但伊朗同时提出其他条件，海峡何时恢复正常商业航运仍存在不确定性。分析师称，在看到油轮实际通行或正式协议等“可验证证据”之前，交易员不会完全解除此前计入油价的地缘政治风险溢价。

有报道指出，伊朗针对霍尔木兹重开提出包括美国撤军、解除制裁和战争赔偿等要求，使市场重新评估海峡短期内恢复正常航运的可能性。

这改变了此前油市的交易逻辑。

此前两周，油价已经大幅回落，市场主要交易的是霍尔木兹海峡可能恢复通航以及供应逐步恢复的预期。但随着相关谈判和通航安排的不确定性重新升温，原油价格开始重新计入供应中断风险。

周一国际原油期货全天大多处于涨势，欧股盘前一度小幅转跌，欧股早盘转涨后保持上行。美股早盘尾声传出美国SPR跌破3亿桶的数据后，油价涨幅进一步扩大。

此前两周累跌超10% 油价已大幅消化“供应恢复”

此次上涨发生在油价此前连续两周大幅回落之后。

截至上周五，美油在经历三连跌后连续两日收涨，布伦特在两连跌后三连涨，但两大基准油价上周仍分别累计下跌7.67%和4.98%。截至上周五的最近两周内，美油累跌12.46%，布伦特累跌13.67%。

也就是说，在本轮反弹之前，油价已经经历了一轮幅度相当可观的调整，市场此前已经大幅消化霍尔木兹恢复通航、供应风险缓解等预期。

上周五，WTI 9月原油期货收涨0.89美元，涨幅1.15%，报78.18美元/桶；布伦特10月原油期货收涨1.06美元，涨幅1.29%，报83.55美元/桶。

周一油价重新升破80美元关口，意味着市场正在部分收回此前消失的风险溢价。

SPR越低，美国应对供应冲击的缓冲空间越有限

对于原油市场而言，SPR跌破3亿桶并不意味着美国即将面临石油供应短缺。

美国仍拥有庞大的商业原油库存、较高的国内原油产量以及从全球市场获得供应的能力。因此，不能简单将SPR库存下降等同于美国石油供应安全出现危机。

但战略储备的作用，本身就是在重大供应中断发生时提供额外缓冲。

这意味着，在霍尔木兹海峡仍存在供应风险的情况下，SPR持续下降会让市场更加关注一个问题：如果全球石油供应再次遭遇严重冲击，美国政府还能在多大程度上通过释放战略储备来稳定市场？

美国SPR目前虽然仍高于1982年2.705亿桶的历史最低纪录，但已经越来越接近这一水平。

更重要的是，当前库存水平出现在一个全球石油供应链本身就存在较大不确定性的时期。霍尔木兹海峡承载着全球约五分之一的石油运输，任何通航恢复进程的延迟，都可能迅速重新推高原油市场的供应风险溢价。

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Strategy周一表示，截至8月9日的七天内，公司出售了价值1.086亿美元的比特币，减持了660万股普通股，套现约6.53亿美元；与此同时，公司回购了价值1.086亿美元的Stretch优先股。

截至发稿，周一美股盘中，Strategy普通股下跌1.05%。

目前，Strategy持有约580亿美元的比特币，是全球持有比特币最多的上市公司。

塞勒在社交媒体上表示，Strategy将美元储备增加了6.5亿美元，并回购了1.09亿美元的STRC优先股。这使公司的“美元久期”（USD Duration）增加143天，达到2.7年，同时STRC的比特币信用利差收窄10个基点。

截至8月9日，Strategy持有美元储备为46.5亿美元。

Strategy凭借多年来持续积累比特币的策略声名鹊起。但随着市场对其融资模式的担忧加剧，塞勒在5月底转向资本管理策略。截至目前，Strategy已经累计出售约4.32亿美元的比特币。

此前，为缓解投资者对于普通股遭到稀释的担忧，塞勒曾试图让发行STRC优先股成为公司的主要融资渠道。

然而，自5月初以来，STRC的交易价格一直未能超过100美元的面值，而只有股价高于这一水平，发行这类证券才具有盈利空间。目前，STRC的交易价格约为95美元。

过去，塞勒曾敦促投资者几乎“不惜一切代价”买入比特币。

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他还表示，人工智能可能成为未来两年最重要的政策议题，并称美国政府正在密切审查人工智能安全问题。

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据高盛本周发布的一系列研究报告，标普500指数约一半的盈利增长目前依赖AI资本开支拉动，而这些开支正越来越多地依靠债券融资而非自身经营现金流来维持。高盛自身的信贷策略师预计，超大规模科技公司将以债务覆盖2027年约35%的资本支出，规模约达4000亿美元。

与此同时，高盛衍生品策略师Robert Quinn的定位追踪数据显示，在上周纳斯达克大涨7.1%期间，非经销商投资者合计抛售了创纪录的216亿美元纳斯达克期货——对冲基金和资管机构借助市场狂热完成了历史性出逃。

这一系列信号叠加在一起，构成了一幅值得投资者警惕的图景：一场由债务融资驱动的市值上涨，正在机构资金悄然离场的背景下持续推进，而其脚下的宏观地基——就业市场——已在同步松动。

高盛首席市场策略师Tony Pasquariello在本周报告中毫不掩饰地指出，标普500指数一季度和二季度盈利均同比增长约25%，增速令人瞩目。然而他随即话锋一转：

"坏消息是，明年盈利增速减速的可能性越来越大……AI资本开支目前驱动了标普500约一半的每股盈利增长，但鉴于其规模以及对外部融资的依赖，这一增速难以为继。"

高盛的测算路径清晰地揭示了其中的循环逻辑：超大规模科技公司借债投入资本支出，这些支出转化为芯片厂商、数据中心建设方等的营收，营收抬升整体盈利数字，盈利增长又反过来支撑估值，进而为新一轮股权融资提供空间。Pasquariello在报告中特别提及，Alphabet正在向市场发行另一笔250亿美元的债券。

高盛投资组合策略师Ben Snider在同期报告中披露，美国企业今年迄今通过增发股票融资1050亿美元，为2021年以来同期最高水平，其中约40%与AI相关。高盛预计，超大规模科技公司2027年资本开支将达1.1万亿美元，超出经营现金流1500亿美元，缺口将通过举债填补。

实际的资本开支规模，比通常引用的数字更为庞大。高盛经济学家Joseph Briggs等人在《全球经济周报》中指出，市场普遍援引的"今年美国超大规模科技公司资本开支约8000亿美元"实为低估。高盛的调整后测算显示，2026年全球AI投资规模为1.019万亿美元，美国部分为5810亿美元，两套独立验证方法分别得出1.002万亿和1.06万亿美元的全球总量。

以宏观视角衡量，高盛预计AI资本开支占美国GDP的比重将从今年的1.8%上升至2028年的2.8%——已接近2000年代中期美国住宅投资在经济周期顶峰时的体量。

然而Briggs同时在报告中加入了一个令多头不那么舒适的观察："东亚贸易数据显示，AI相关出口近期增速已出现放缓。"历史规律表明，供应链端往往是周期拐点最早显露的地方。

股票市场的狂热并未获得信贷市场的同步背书。高盛跨部门周报中，策略师Chris Hussey点明了一处值得关注的分化：AI相关发行主体的信用利差已开始跑输非AI同类，原因在于信贷投资者正在为"多年期高资本开支周期"重新定价风险。

这一分化具有重要的信号意义。当股票投资者仍在追涨同一批公司，而信贷投资者已开始要求更高补偿时，历史经验通常表明后者的判断更为可靠。

本周高盛报告中最引人深思的单项数据，来自Robert Quinn的期货持仓追踪报告，标题即为"纳斯达克期货：净空头"。

数据显示，在7月28日至8月4日纳斯达克指数大涨7.1%的那一周，非经销商投资者合计抛售了216亿美元的纳斯达克期货，Quinn称之为"名义规模创历史新高"。其中空头建立占流量的72%，对冲基金卖出119亿美元，资产管理公司卖出74亿美元。截至8月4日，纳斯达克非经销商净头寸自2025年5月以来首次转为负值。

换言之，机构资金利用零售投资者和动量资金推动的行情完成了历史性出逃。高盛股票经纪业务的Sarah Cohen周报进一步印证了这一氛围：对冲基金连续第二周净买入股票，但基本面多空对冲组合的总杠杆率仍处于过去一年的第2百分位，约为201.6%。这更接近于谨慎试探，而非坚定加仓——并不是一个持久牛市顶部应有的面貌。

高盛的乐观叙事历来依托于消费者韧性和就业软着陆。7月非农就业人数减少2.3万，前两个月数据合计下修10.3万。近三个月平均新增就业仅约2万，较报告发布前的11.1万大幅萎缩；高盛估算的就业"潜在增速"已降至约5000人每月。

失业率小幅回落至4.09%，但据报告分析，这主要来自26.4万人退出劳动力市场，而非就业人数增加。平均时薪月环比增长仅0.05%。

这与其说是"软着陆"，不如说是就业市场在股市派对之下悄然停摆。

综合高盛本周报告的核心数据，一幅结构性隐忧的全景图已然清晰：标普500约一半盈利增长依赖AI资本开支；全球超过1万亿美元的AI投资日益依靠4000亿美元新债和创纪录的股权融资维系；信贷市场正对AI发行主体要求更高溢价；机构资金创纪录地减持纳斯达克期货并首度翻空；对冲基金杠杆率处于历史极低水平；而承托这一切的劳动力市场，每月仅净增约5000个就业岗位。

对此，高盛给出的官方解读是：股权发行"是回归正常，而非繁荣"，盈利减速不过是"性质的变化，而非方向的转变"。这一判断或许并非没有依据，但当一家机构需要费尽心力安抚客户，同时其最优质客户正在创纪录地减持，且这场盛宴的账单由债券市场在默默承担时，投资者需要思考的问题，是当音乐停止的时候，谁还持有那些纸。

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据科技媒体The Information周一报道，两名知情人士透露，微软计划于今年秋季发布新一代自研AI芯片Maia 300，最早或于下月公开亮相，并正与台积电洽谈2027年交付逾30万枚芯片的产能合同——相较于当前一代Maia 200区区数万枚的产量，这是一次数量级的跃升。与此同时，微软正积极与Anthropic等大型云客户就使用Maia芯片展开谈判。

这一扩张计划的核心驱动力在于成本优势。微软上月向投资者披露，Maia 200芯片在运行OpenAI及微软自有模型时，运营成本较英伟达尖端芯片低30%至40%；据知情人士称，专为微软模型优化设计的Maia 300表现更为出色。即便无法拿下大客户，微软的备用方案亦是将更多内部AI工作负载转移至Maia，同时继续向Azure云客户出租高价英伟达芯片。

然而，微软在自研芯片赛道上仍明显落后于谷歌和亚马逊。谷歌TPU和亚马逊Trainium已赢得多家大客户采用，谷歌甚至开始向外部客户销售TPU；而目前，Maia 200的使用者仅有微软自身，且截至上月底，仍只在美国境内两座数据中心运行。

Maia 200的落地进程明显逊于预期。该芯片去年因早期测试未能达到内部目标而延期，此后仅在少数微软数据中心部署。

微软首席执行官萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）今年6月曾表示，已有两座数据中心投入使用，并计划向更多数据中心推广，包括海外部署，但据一名知情人士称，截至上月底，实际情况仍停留在美国境内的两座数据中心，并无进展。

相比之下，竞争对手的规模优势悬殊。

据摩根士丹利估算，谷歌今年TPU芯片产量计划超过300万枚，明年更将达500万枚。微软正在洽谈的Maia 300逾30万枚订单，与此差距显著。

尽管如此，微软并未收缩野心。

报道称，微软最终希望为Maia 300争取逾百万枚的产能，但受制于零部件供应及与台积电正在进行的产能谈判，实际规模存在不确定性。

微软Azure Maia总经理Andrew Wall在声明中拒绝就具体产量计划置评，但表示微软最终希望生产以吉瓦为单位计量的Maia芯片。

他说："微软持续投资定制芯片，作为我们长期AI基础设施战略的组成部分。我们预计Azure Maia部署将支持以吉瓦计量的AI工作负载需求。"通常而言，需要数吉瓦电力的数据中心可容纳数百万枚AI芯片。

在潜在客户方面，据The Information此前报道，Anthropic已与微软就未来使用Maia芯片展开数月谈判。微软的吸引力主要来自成本端：公司内部测试显示，Maia 300在运行微软自有模型方面的性价比尤为突出。

自研芯片背后，是纳德拉多年来的核心战略关切。在一封2022年发出、后经司法程序公开的电子邮件中，纳德拉曾写道："我们现在只是英伟达之上薄薄的一层，所有知识产权都在OpenAI手中"，并提及微软某业务部门"明年将亏损40亿美元"。

据一名知情人士称，纳德拉指的是在Azure上运行OpenAI模型的高昂成本——微软彼时既无法掌控芯片成本，也无法掌控AI模型本身，而这正是此后自研芯片与自有模型两条线并进的战略起点。

目前，微软仍主要依赖英伟达芯片运行旗下大部分AI软件，包括驱动Copilot的MAI模型。Maia的商业化路径，是将内部工作负载逐步迁移至自研芯片，并最终以更具竞争力的成本说服外部客户跟进。

值得注意的是，相较于Maia的坎坷进程，微软另一条自研芯片线——Cobalt中央处理器——近期展现出更强劲的市场牵引力。微软上周宣布，OpenAI、Adobe等大型客户已在全球逾25座数据中心采用Cobalt。

Cobalt属于传统CPU范畴，与英伟达GPU及Maia等AI专用芯片有所不同，但在当前AI基础设施需求爆发的背景下，CPU需求同样大幅攀升。Cobalt的阶段性成功，为微软的自研硅片整体战略提供了一定背书，也为Maia的后续推进积累了客户信任基础。

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作者 | 周智宇

智界V9在7月份交付过万，智界也由此获得了一次检验品牌能力的机会。

对智界来说，这当然是一张漂亮的成绩单，但它真正有意思的地方，当“含华量”趋同，智界能否把一次爆发变成自己的品牌份量。

华为的技术能力可以把用户带进展厅，但智界最终要靠自己的产品理由和服务体验，把技术信用转化为品牌资产。

2026年，随着智界全新的管理团队搭建完成，智界进入品牌发展的新阶段。8月6日，智界执行董事及执行副总裁赵长江在与华尔街见闻的交流中说，智界不只是继续借助华为的技术能力卖车，还要把奇瑞的制造积累、产品取舍和用户运营，变成自己的品牌能力。

V9的破万因此不是故事的结尾，而是智界真正进入品牌竞争的起点。当技术可以被共享，品牌最终要靠什么留下用户？答案是：让智界在智能汽车时代形成自己的产品性格，并用长期兑现把这套性格固定下来。

破万之后，才是硬仗

从7月份的成绩单看，智界V9的交付均价来到了50万级。

智界在V9的定价上，团队最初讨论过60万元以上的价位，最后把最高配定在51.98万元：“不要做溢价，要创造价值。”上市后的成交均价接近50万元，说明用户愿意为场景、操控和乘坐体验买单。

眼下，智能汽车的竞争正在换地方。硬件和软件方案沿着供应链扩散，单项技术很难长期独占。真正有差异的，不是哪家把参数再提高一点，而是哪家愿意为一种使用方式重新分配成本。

配置结构也不是简单的高低配。52万元和46万元两个高配版本占到销量的80%，其他配置则分别对应科技、家用和商务场景。价格在这里不是促销工具，而是产品对用户需求的判断。

智界要借鉴的，正是把技术变化收进产品性格的能力。宝马用七代3系把“驾驶乐趣”变成稳定承诺，官方将其概括为“七代车型，一个承诺”。智界要做的，是在智能汽车时代找到自己的那条承诺。

V9完成的是一次产品价值验证。华为的智能能力、奇瑞的制造和底盘积累，被翻译成了一辆具体的车。赵长江说，奇瑞“很强，只是过去没有讲出来”。智界2.0要补上的，正是这一步：把奇瑞29年的造车经验，从合作方背景变成品牌自己的产品语言。

真正的考验从交付后开始。

智界需要把产品价值的验证延续到交付之后。一款车在上市初期获得注意力并不难，难的是交付之后，仍能用真实体验、服务响应和持续改进，接住用户对一辆高端车的长期期待。

智界希望把一次购买关系延长为持续的用户关系。产品、服务和口碑发生作用的时间越长，品牌越有机会沉淀下来。要延长的不是广告周期，而是产品兑现承诺的时间。

一万台只是开始。对于40万元以上的MPV，长期稳定在月销5000辆已是很高的水平。对智界而言，长期经营不能只看交付规模，价格稳定、口碑传递和用户复购，才是高价产品的长期回报。

他还明确表示，智界不会靠降价延续热度，而要把价格和配置一步定到位，让后续价值靠产品和服务兑现。智界也会“少说多做”，不把传播重新拉回参数竞赛。爆款带来注意力，稳定的成交价格才会形成定价权。后者更难维护，也更能检验产品取舍是否被市场真正接受。

一款车要形成品牌，不需要把所有指标都做到最高。用户要记住的，是它在不同场景里反复做出的选择。否则，五个“界”共享同一套技术，最后只能回到流量和促销竞争。

智界要证明自己

在鸿蒙智行发展早期，华为标签先替新品牌解决了信任问题。用户可以先相信华为，再认识一个新的汽车品牌。如今，华为负责抬高技术起点，品牌则必须解释这些技术为什么适合自己的用户。

共享技术带来效率，也让品牌更容易趋同。智界试图把差异落到更完整的产品矩阵上，目前覆盖轿车、SUV和MPV。赵长江还把智能座舱、智能驾驶、智能制造和智能运营概括为“四智”，这意味着品牌要经营的已经不只是车上的功能。

产品矩阵只是外在形式，品牌性格还要落实到每一次功能取舍、每一次整车调校和每一次用户服务中。

华为提供技术底座，智界负责把这些能力组织成一辆具体的车，并对交付后的结果负责。对场景、配置和整车调校的最后取舍做得越清楚，智界就越能形成自己的品牌解释力。

“更华为、更智界”说的正是这种分工。“更华为”是按照更高的技术和质量标准做产品；“更智界”则要求智界对功能取舍、整车调校和交付后的改进负责。

为此，智界已经搭起一支四五千人的队伍，约九成是研发人员，过去一年增加了一两千人。这支队伍承担着品牌“生根”的工作。团队还把AI用到配置、定价和运营决策中，试图让组织本身也具备智能化能力。它要把华为的技术、奇瑞的制造和用户反馈，变成自己的决策能力。

渠道方面，目前，智界已有100家专属网点完成入网，其中50家已经开业运营；到今年年底，专属用户中心计划扩充至150—200家。对于智界而言，能否守住50万元级产品的价格，最终不仅取决于车本身，也取决于用户在购买前后是否都能感受到同一种产品标准。门店数量是起点，真正需要建立的是一套稳定的服务体验。

第一批V9交付后，车主追问的甚至是配套床垫什么时候到。智界通过用户管家、热线、社群和高层联席会议接住这些问题，再按日、周、月汇总。

反馈只有进入工程、供应链和管理层的决策，才可能变成下一次交付中的改进。所谓用户运营，最终是一笔持续发生的管理成本。它既是服务问题，也是品牌能否兑现价格承诺的问题。

智能汽车的体验也不会在交付当天定型。传统豪华品牌主要在交车前完成产品表达，智能汽车则要在交车后继续兑现承诺。同一套选择，还要在制造端稳定复制。

目前，智界超级工厂把多模态数据接入生产环节，再用AI视觉、数字孪生和可进化模型进行诊断和优化。下线环节使用华为自研数据采集系统和整车EOL自动化检测，异响也进入AI检测实验室。

它的意义不在于机器有多少，而在于把质量从一次性抽检变成持续学习的系统，让用户在不同时间买到的车，尽可能保持同一种产品标准。

对智界而言，华为能力越容易共享，单靠“含华量”建立溢价就越困难。产品定义和长期兑现，反而会变得更重要。

共享技术可以减少重复研发，却不能自动减少说服用户的成本。品牌没有清晰性格，就要靠更多传播和更低价格换订单。稳定的产品认知，才可能把V9的成交均价留在品牌层面，而不是停留在一款车的上市窗口。

它要求智界在每一次定价、每一次交付、每一次用户反馈中，都做出相对一致的判断。V9只是走出了第一步，接下来，智界要证明的是：用户为什么会在多年之后，仍然选择它。

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Jefferies最新将苹果股票下调至"跑输大盘"评级，令当前持有卖出相当评级的机构数量升至六家，并列2012年以来最高纪录，折射出市场对iPhone成长前景的深层忧虑。

Jefferies分析师Edison Lee在研究报告中指出，供应链调查显示苹果已取消20周年纪念全玻璃iPhone机型，原因是生产良率不佳。他认为，这一信号表明苹果通过引入新形态提升iPhone平均售价（ASP）的难度远超预期。Jefferies同步将苹果目标价从285.56美元下调至263.66美元，而该股上周五收盘价为313.33美元。

苹果股价周一盘前已下跌1.2%，较近期高点累计回落约8%。此轮下跌的直接导火索，是苹果上季度财报给出的疲软销售指引——公司以零部件短缺为由，发出令市场失望的前景预测。

Jefferies下调评级的核心逻辑，指向苹果长期以来依赖产品形态升级拉动ASP和毛利率的增长模式正遭遇瓶颈。

Edison Lee在报告中写道，20周年纪念全玻璃iPhone因生产良率不达标而被取消，这表明新形态iPhone推动ASP上行"比预期更为困难"。在此背景下，预计将于下月发布的折叠屏iPhone"将成为未来数年提升ASP和利润率的唯一关键驱动力"。

然而，Edison Lee对这一"唯一驱动力"同样持保留态度。他指出，内存芯片等核心零部件成本大幅攀升，将迫使折叠屏iPhone定价极高，"我们仍然认为，如此昂贵的手机将是一款小众产品"，难以承担起拉动整体业绩的重任。

Jefferies的评级下调，是近期华尔街做空苹果浪潮的最新一例。据彭博汇编数据，目前共有六家机构对苹果持有相当于"卖出"的评级，与2012年的历史最高水平持平。上月，KeyBanc Capital Markets已率先将苹果下调至"减持"，理由是对需求前景与估值水平均存在疑虑。

从更宏观的分析师立场来看，苹果的综合推荐评分（买入、持有、卖出评级比例的综合指标）目前仅为3.88分（满分5分），为2019年以来最低水平。推荐买入的分析师比例已低于60%，这一数字与同类别科技巨头相比形成鲜明反差——微软、亚马逊及英伟达获得买入推荐的分析师比例均超过90%。

股价层面，苹果上周五收盘报313.33美元，较近期高点下跌约8%，周一盘前进一步下滑1.3%。随着卖出评级阵营持续扩容、ASP增长逻辑受到质疑，苹果在机构投资者中的相对吸引力正面临系统性考验。

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总统府幕僚长姜勋植周一在新闻发布会上宣布，政府将额外提供5万亿韩元贸易融资支持供应商，并在十年内投入1万亿韩元推动大企业与中小供应商良好合作。政府计划还在年内推动国会通过《超级特区法》，以流程简化、加快合作基础设施建设。

韩国政府拟设立5万亿韩元半导体基金，重点面向具有增长潜力的芯片材料、零部件、设备企业以及无晶圆厂（Fabless）设计公司。

与此同时，政府向芯片供应商提供等额贸易融资，总计资金规模达到10万亿韩元（约70亿美元）。

政府还将设立十年、规模1万亿韩元的合作支持计划，覆盖半导体研发、测试和量产各环节，旨在强化大型企业与中小供应商之间的产业链协作能力。

这些措施是李在明政府今年6月发布的半导体“超级工程”的组成部分。

在该计划框架下，三星电子与SK海力士已联合承诺在以光州为核心的韩国西南部湖南地区投资800万亿韩元（约5649亿美元），相当于一个地区最大规模的投资承诺。

整体“三大工程超级”包括半导体生产供应、人工智能以及区域AI数据中心三个方向，预计带动三星电子、SK海力士及数十万等合计投资超过576万亿韩元。李在明政府将扩大半导体产能定位为工业战略核心，龙仁、平泽等现有生产基地认为难以满足人工智能驱动的需求增长。

基础供电是超级工程落成的关键约束。Kang Hoon-sik表示，政府将确保各芯片项目所需的电力和水资源如期就绪。

针对光州及全罗南道芯片供应，恐计划于2030年前通过恢复水资源及引用周边水库水源，实现每日65万吨的供水能力。 针对首尔以南的龙仁半导体供应——韩国旗舰级芯片制造项目——政府计划通过热电联产、液化天然气发电及跨区域电力调节配，于2041年前提供14.7吉瓦的电力供应。

在推进重点物资的同时，韩国政府正将半导体投资布局向更广泛的区域延伸。

Kang Hoon-sik表示，全国各地总计超过350万亿韩元的超级工程项目计划于今年开工或启动，约有57万亿韩元研发项目同步启动。

李在明强调，这一投资计划的最终目标要推动向全国分散布局的引擎，使区域城市成为未来产业的新中心。“我通过全社会共同努力取得的成果，不针对特定企业或特定地区，”他决定，将在明年定性为韩国努力“开创先祖”的“黄金时期”。

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据日本共同社援引日本政府官员的话报道称，植田和男在7月31日发布会上明确表示"必要时将加快加息步伐"，这一表态高度获得美方认可，成为推动两国28年来首次联合买入日元干预行动的最终决定性因素。

美国财政部长贝森特随后于8月4日公开表示，"我们决定干预，是因为对日本政策走向非常乐观"，此言进一步强化了市场对日本央行9月加息的预期，目前市场定价显示9月17日至18日会议加息概率已超过60%。

这一系列事件在市场层面引发了复杂的连锁反应：日美利差收窄预期正在改变美元兑日元的方向性偏向，迫使市场重新评估日本出口商盈利预测及外资日股投资策略，美国国债市场亦日益关注日本长期利率上升所构成的传导风险。

据一位日本政府高级官员透露，美方深切担忧日本央行宽松政策加剧日元过度贬值，进而通过推升物价及日本长期利率，对包括美国在内的全球金融市场造成不稳定冲击。

贝森特尤为忧虑的是，日本长期利率走高可能推升美国国债收益率，进而对美国经济形成拖累。与此同时，特朗普政府在今年秋季中期选举前对经济形势的高度敏感，也是美方最终决定参与联合干预的关键考量之一。

事实上，日美两国财长去年9月已就汇市干预问题发表联合声明，但此后美方一直在私下持续向日本政府施压，要求其推动日本央行加快加息步伐。一位日本政府高级官员指出，"植田的表态在美方那里很受用"，同时坦言"日本央行在9月17日至18日下次会议上已别无选择，只能加息"。

日本央行于8月10日公布的7月30日至31日货币政策会议"意见摘要"，印证了上述政策转向的内在动力。摘要显示，委员会内部涌现出密集的早期加息呼声，包括"需要加快节奏"以及"必须向市场明确传递防范价格上行风险的意图"等强硬表态。

植田和男在7月31日新闻发布会上正是援引了上述意见，提出了超出市场预期的紧缩节奏。此前，日本央行于2024年3月结束负利率政策以来，四次加息均以至少半年为间隔，6月最新一次将政策利率升至1.0%，市场由此已形成"每六个月一次"的标准节奏预期。然而，7月会议显示，围绕人工智能相关需求扩张及日元持续贬值所引发的价格上行风险，委员会内部鹰派声音明显增多。

尽管外部压力明显上升，日本政府内部对于日本央行过快收紧政策的疑虑仍根深蒂固。7月21日内阁通过的"基本方针"——即政府经济财政管理纲要草案——一度被市场解读为对日本央行加息的隐性制约，导致长期利率短暂飙升。此外，日本内阁府代表在7月会议上表示，政府将"通过加强沟通来确保市场信心"，再度凸显出政府与央行之间微妙的张力。

这一局面意味着，日本央行的政策管理空间实际上正受到双重压力的挤压：一方面需要回应来自美国的外交压力，另一方面还需在国内政府的谨慎态度与维护政策公信力之间寻求平衡。日本央行的独立性及其政策灵活性，正日益呈现出国际承诺的色彩。

此次联合干预与日本央行政策转向正在全球金融市场引发多重涟漪。日美利差收窄的预期，正系统性地重构美元兑日元的方向性偏向，迫使机构投资者重新审视对日本出口商的盈利预测，并调整日本股票的配置逻辑。

与此同时，美国国债市场也对日本长期利率的传导机制日益敏感——日本作为美债重要持有国，其国内利率走势可能通过影响日本机构投资者的资产配置行为，间接对美国长端利率形成压力。

对于全球投资者而言，日美政策协调的未来走向，已成为左右跨境资本流动的新变量。9月日本央行议息会议能否如市场预期落地加息，将成为验证这一国际政策协调框架可持续性的关键节点。

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2025年底，PCE整体通胀率同比升至2.9%，核心PCE通胀率达3.0%，仅12月单月两者均环比上涨0.4个百分点。与此同时，2021年至2025年间，美国累计通胀率高达25%，创十年之最。在此背景下，美联储却于2025年10月宣布自12月1日起暂停缩表，尽管其资产负债表规模依然远超历史正常水平。

这一决定引发市场质疑：美联储究竟是在控制通胀，还是在为主权债务泡沫续命。

上述政策组合对市场的影响已清晰呈现：小企业短期贷款平均利率在2025年12月升至8.4%，仅25%的业主表示有定期借贷行为，为历史低位。在信贷萎缩与用工成本上升的双重挤压下，占净就业增长逾51%的中小企业正成为紧缩政策代价的最终承担者。

美联储的政策框架存在一个根本性错误：将通胀的成因归结于私营部门过热，而非财政扩张。

麻省理工学院斯隆管理学院的Kritzman得出结论，"从数学角度来看，2022年那轮通胀爆发的压倒性驱动因素是联邦支出，而非供应链"。然而，美联储的政策应对方向却截然相反——通过加息惩罚私营部门借款人，同时以量化宽松和庞大的资产负债表为政府债务提供隐性融资支持，实质上压低了财政赤字的融资成本。

2021年至2024年间，货币供应急剧扩张，财政赤字持续膨胀，政策利率维持超低水平，三者叠加制造了大量无效需求，远超经济的生产供给能力。即便供应链随后恢复正常、能源价格回落至2022年前水平，整体通胀仍未消退——这一事实本身便已证明，供应冲击并非通胀主因，货币与财政过度才是症结所在。

更为关键的是，在新冠疫情紧急状态结束后，美国政府支出较疫情应急水平仍超出约2万亿美元。美联储不仅未能形成制衡，反而通过量化宽松强化了市场对"赤字可以无痛融资"的幻觉，客观上鼓励了财政的持续扩张。

美联储政策框架的不对称性，在就业层面产生了显著的结构性扭曲。

从数据来看，雇员人数少于250人的企业贡献了美国51%以上的净就业岗位，在2023年第一季度至2025年底期间，这类企业创造了私营部门58%的净就业增长。与大型上市公司可以通过发行债券、银团贷款和股权融资平滑资本成本不同，中小企业高度依赖银行信贷，主要通过浮动利率贷款、个人担保和商业地产抵押等方式融资。

当基准利率大幅上升时，信贷约束对中小企业的冲击远比大企业剧烈。大企业可以推迟扩张，而面临再融资压力的小企业则往往只能削减库存、暂停招聘、放弃设备投资，乃至直接关门。研究显示，中小企业信贷约束可解释货币政策冲击中约三分之一的就业总量反应。

与此同时，对许多银行而言，持有政府债券比向家庭和企业放贷更为安全且利润更高，由此进一步压缩了实体经济的信贷供给。美联储宣称支持充分就业，却在制度设计上系统性地惩罚了就业增长的核心来源，这一内在矛盾难以自洽。

在利率之外，美联储还拥有资产负债表这一同样重要的政策工具，但其使用方式在过去数年间一再引发批评。

自2022年6月启动缩表以来，美联储已累计压缩约2.2万亿美元证券持仓。然而，2025年10月宣布暂停缩表的决定，在市场层面释放了一个明确信号：央行更倾向于维护主权债市场的稳定，而非推进真正意义上的货币正常化。批评人士指出，美联储的资产负债表从未真正回归正常——每一轮下降之后都伴随着新一轮扩张，形成循环。

相比之下，若美联储加速以透明、可预期的方式推进资产负债表收缩，允许国债和抵押贷款支持证券更快速地自然到期，将能在不将全部调整压力转嫁给企业家和工薪家庭的前提下，有效回收市场过剩流动性，并倒逼政府债券以更接近市场真实价格融资，从而对财政纪律形成实质性约束。

在潜在的政策转向方向上，沃什的立场值得关注。他明确区分了利率与资产负债表两种工具的差异性影响，认为资产负债表政策对金融资产持有者的利益输送更为集中，而利率政策则广泛渗透到实体经济的各个角落。他主张在推进缩表的同时适度降低利率，而非将加息视为应对每一次通胀担忧的唯一选项。这一思路，或许为美联储走出当前政策困境提供了一个可行的重构方向。

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周一，国产存储模组龙头江波龙江波龙公布的业绩报告显示，公司上半年实现营业收入240.88亿元，同比大幅增长136.26%；归属于上市公司股东的净利润达到105.77亿元，较上年同期的0.15亿元暴增71,528.66%，折合基本每股收益25.20元。这份财报堪称A股存储板块的里程碑式文件。

业绩爆发的核心逻辑清晰可辨：存储价格的大幅上行与公司自身技术能力的系统性提升形成共振。

2026年一季度，全球DRAM/NAND Flash市场规模环比增长逾80%，AI服务器拉动的企业级存储需求成为最强引擎。与此同时，江波龙依托自研5nm制程UFS 4.1主控芯片、SPU存储处理单元等核心技术壁垒，成功切入高毛利的端侧AI及企业级存储赛道，存储产品整体毛利率从上年同期的约13%飙升至59.08%，毛利率改善幅度高达45.80个百分点。

从财务质量来看，扣除非经常性损益的净利润达到100.47亿元，同比增长31,096.33%，与净利润的增幅高度吻合，表明业绩增长主要来自真实经营改善，而非一次性收益。值得关注的是，公允价值变动损益贡献了约6.7亿元的非经常性增益，主要来自衍生金融资产及股权投资估值上升，为净利润提供了额外的5.28%弹性。加权平均净资产收益率在上半年单期内已高达79.03%，这一数字即便放在全球半导体行业也属顶级水平。

报告期内，公司营收同比翻番的背后是量价双轮驱动：存储晶圆价格进入明显上行通道，同时公司自研主控芯片加速渗透中高端产品线，进一步拉高了产品附加值。

分地区来看，境外收入170.17亿元，同比增长142.27%，占总营收的比重约71%，毛利率为57.60%；境内收入70.71亿元，同比增长122.95%，毛利率高达62.04%。境内毛利率反而略高于境外，体现了国内市场在定制化、高端化产品上的溢价能力。

分费用项目来看，随着业务体量快速扩张，各项费用同步攀升：销售费用增长47.17%，管理费用增长67.49%，财务费用则因汇兑损益变动大增534.65%——这一项值得密切关注，美元兑人民币汇率的波动已成为公司不可忽视的损益扰动项。研发投入达到8.51亿元，同比增长91.02%，研发强度的持续提升为下一代产品构筑了技术护城河。

企业级存储是本期最亮眼的增长极。上半年企业级存储业务收入达21.40亿元，同比增长208.80%，增速远超公司整体营收增速。

公司目前是国内少数同时具备"eSSD+RDIMM"产品设计与规模供应能力的企业。在此基础上，公司已成功点亮SOCAMM产品，并开发完成MRDIMM 8800/12800系列，最高支持256GB容量，理论带宽较传统RDIMM提升约2倍，延迟降低约40%。eSSD与RDIMM产品已完成鲲鹏、海光、飞腾等主流国产CPU平台的兼容性适配，DDR5 RDIMM亦通过了AMD Threadripper PRO 9000WX系列认证。

更具战略意义的是，报告期内公司企业级产品已正式导入部分头部互联网企业的供应链体系，客户群体已覆盖运营商、大型互联网企业、服务器厂商等，产品在通信、互联网、金融等行业完成多轮严苛交付验证。这一里程碑意味着江波龙已从"追赶者"跻身主流数据中心存储供应商行列。

海外业务在本期实现质的突破。子公司Zilia（原巴西SMART Brazil）实现对外销售收入39.50亿元，同比增长184.58%。2026年3月，公司完成对Zilia剩余19%少数股权的收购，以0.46亿美元将其纳入100%全资子公司版图，进一步强化了对南美业务的掌控力。Zilia上半年净利润达13.83亿元，净资产28.51亿元，盈利能力显著。

高端消费品牌Lexar全球销售收入达39.66亿元，同比增长84.90%。在品牌建设层面，2026年CES展会上Lexar与阿根廷国家足球队正式签约成为官方全球合作伙伴，借助世界级体育IP大幅提升品牌的跨圈层影响力；Lexar产品已在全球60余个国家和地区销售，覆盖Costco、BestBuy、MediaMarkt等主流线下零售渠道，以及亚马逊、Shopee等电商平台。

从子公司层面看，香港江波龙上半年实现营业收入187.22亿元、净利润34.00亿元；Zilia净利润13.83亿元，两家子公司合计贡献净利润近48亿元，占合并报表净利润的比重可观。

截至报告发布之日，公司自主设计的主控芯片已累计生产超2.8亿颗，这是衡量自研芯片商业化落地程度的核心指标。

旗舰产品UFS 4.1主控芯片采用5nm制程工艺，全球仅极少数企业具备该规格设计能力，公司已与多家晶圆原厂达成深度生态合作，搭载自研主控的UFS 4.1产品已实现规模化量产。车规级UFS 4.1亦在本报告期正式发布，顺序读取速度高达4200MB/s，是车规级eMMC 5.1的近10倍，已进入头部汽车厂商导入验证阶段。

同等先进制程的SPU（存储处理单元）芯片是更具前瞻性的战略布局。该芯片NAND I/O可达4800MT/s，高于市场上采用6-12nm制程的PCIe 5.0 SSD主控。搭配公司独有的存储智能软件架构iSA™，基于与AMD联合调优的测试数据，AI PC端模型规模可提升约3.2倍，内存利用效率提升约200%——这将直接打开"以SSD缓解DRAM内存墙"这一AI端侧部署的重要市场窗口。

财报中最需要审慎对待的是资产结构变化。报告期末存货账面价值高达257.77亿元，占总资产的60.12%，较上年末增加140.92亿元，增幅达120%以上。公司将其定性为"战略性备货"，在存储价格上行周期中，这一策略能够锁定低价货源、扩大未来毛利空间；但同时也意味着，一旦存储价格出现周期性逆转，存货跌价损失的风险将直接冲击利润表。

经营活动产生的现金流量净额为-31.51亿元，较上年同期的6.93亿元大幅转负，主要系购买商品支付的现金大幅增加所致——这与战略备货逻辑一致，但需要持续关注其后续转化为收入的节奏。为支撑大规模备货，公司筹资活动产生的现金流量净额达53.50亿元，长期借款从43.77亿元大幅增加至104.93亿元，资产负债率的上升值得投资者保持关注。公司对子公司担保余额已达85.50亿元，全部担保余额占净资产比例为53.83%，整体财务杠杆处于可控但需审慎评估的区间。

公司在2026年5月正式推出新一轮限制性股票激励计划，首次授予价格192.92元/股，向637名激励对象授予462.28万股第二类限制性股票，授予规模与覆盖人数均较2023年计划大幅扩张，彰显公司对核心人才的重视以及对未来业绩成长的信心。

在股东回报层面，公司于2026年6月完成2025年度及2026年第一次中期利润分配，每10股派发现金红利9.907442元（含税），体现出业绩高速增长背景下积极的回报意愿。董事会亦已获股东大会授权制定2026年其他中期分红方案，全年分红节奏有望进一步强化。

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据彭博社报道，英特尔周一在声明中表示，所筹资金将用于一般公司用途。公司将此次融资的背景定性为“人工智能计算领域的境外投资”，并点名人工智能、专用芯片、先进封装及外部晶圆代工等新兴领域带来的“重大机遇”。

股价线承压市场对股权导向的惯性常忧，但英特尔此番融资短的市场环境明显不同于此前股价低谷时期——其今年以来已累计上涨近两倍，为公司提供了在相对高位融资的窗口。

英特尔股价在本次公告前报101.65美元，年内涨幅接近翻倍，这在很大程度上得益于人工智能数据中心建设热潮带动了其传统处理器需求的回升。在英伟达主导的AI专用芯片市场的格局下，英特尔通过CPU销售分享了数据中心扩展带来的红利。

英特尔上季度数据中心业务销售额同比猛增59%，据悉超过公司整体销售额同比增长两倍以上，成为推动市场情绪转暖的核心驱动因素。股价大幅回升为公司此次股权融资提供了相对有利的定价基础。

尽管数据中心业务数据亮眼，英特尔的转型报告能否持续兑现，仍值得关注其代工业务的进展。公司正寻求以对外晶圆代工为核心，完善商业模式，但目前尚未争取获得相当规模的外部客户，这是投资者持续关注的潜在风险点。

在融资声明中，英特尔将先进封装和外部晶圆代工并成为重点投入方向，显示出公司将部分募集资金导向代工业务拓展的意向。能否将数据中心业务的旋律转化为代工客户的本体突破，将是检验本次融资成果的重要指标。

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