这一安排直接彰显特朗普对本次美联储人选任命的密切关注。特朗普在其第一任期内提名的现任主席鲍威尔于2018年就职时，仪式在美联储内部举行，特朗普本人并未出席。

沃什上周获参议院确认，获授四年任期。鲍威尔的主席任期已于上周末届满，其表示，他计划在任期届满后继续以理事身份留在美联储董事会，该理事任期将延续至2028年1月。

在白宫举行的美联储主席宣誓仪式，上一次可追溯至1987年Alan Greenspan就职之时。此后历届新任主席均在美联储本部完成宣誓。

最近一位亲赴就职典礼的在任总统是小布什，他于2006年出席了Ben Bernanke的宣誓仪式。

此次美联储最高层的交接过程异乎寻常地漫长。确认与宣誓之间拖延数日在程序上并不罕见，而沃什此前亦同意在正式就任前剥离部分个人投资，这也在一定程度上延缓了交接进程。

在过渡期持续之际，美联储副主席Philip Jefferson将代表央行出席本周一在巴黎举行的七国集团财长及央行行长会议，央行对外事务的正常参与由此得以延续。

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CEO Michael Dell在接受采访时表示，客户群的快速扩张印证了传统大型企业正大规模转向自建AI基础设施，"我们在这一领域的份额增长已明显超出市场平均水平"。

礼来、霍尼韦尔和三星均已部署戴尔产品，用于药物研发和AI优化半导体工厂建设等场景。此次产品发布背后，是戴尔试图从云服务商和AI原生企业手中夺取市场份额的战略布局。

与此同时，Michael Dell也对AI带来的网络安全风险发出警示，认为短期内企业面临的攻击威胁将显著上升。

戴尔的AI Factory产品线整合了英伟达芯片、软件及服务，专为企业AI工作负载提供算力支撑。据Michael Dell透露，该产品线客户数量从今年2月财报发布时的4000家增至目前的5000家，单季净增1000家。

Michael Dell在采访中表示：

""我们在这一领域的份额增长已明显超出市场平均水平。我们在客户现有基础设施上积累了良好的服务记录，这让他们愿意把AI业务也交给我们来做。"

戴尔长期向美国大多数头部企业销售传统服务器和存储设备，此番转型意在将这一客户基础转化为AI时代的竞争优势。

Michael Dell指出，传统企业在部署AI时面临独特挑战——部分客户的数据沉淀在运行数十年的老旧系统中，难以快速迁移整合。Michael Dell说：

"它们也看到了那些AI原生公司的速度，想要向它们学习，但如果只是把AI生硬地叠加到现有业务和系统之上，是行不通的。"

为帮助企业更低成本、更顺畅地落地AI应用，戴尔在本次大会上推出多项新产品和合作计划。

其中，新品Dell Deskside Agentic AI直接运行于客户的戴尔设备上，调用英伟达软件驱动AI智能体，无需依赖云端，适合对数据安全和网络隔离有较高要求的企业用户。

在生态层面，戴尔宣布与谷歌、Palantir Technologies以及SpaceX展开合作，将上述公司的AI模型和工具引入企业内网，或以私有云与公有云混合的方式部署。

此外，据悉法国AI初创公司Mistral AI也将在本次大会上宣布扩大与戴尔的合作，利用搭载英伟达 GPU的戴尔服务器开发和分发其AI模型。

Michael Dell在肯定AI变革价值的同时，亦提醒企业警惕其带来的安全隐患。

"如果AI能在编程上表现出色，它同样可以在恶意代码上大显身手，"他说，"短期内，针对关键系统的大规模加固工作正在全面展开。"

他认为，AI从长远来看有助于提升整体安全水平，但在此之前可能经历一段动荡期。"系统加固是我们现在都需要去做的事，"他表示。

Michael Dell将这一时刻定性为企业发展的关键节点："AI显然是一项变革性技术，对企业和整个世界而言，这都是一个生死攸关的时刻。"

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据报道，面对工党内部越来越公开的“倒斯”声音，斯塔默表示，他目前的重点是“继续做好首相工作”，而不是讨论去留问题。据新华社，斯塔默周一接受媒体采访时表示，即便其工党领导权面临挑战，他也不会“一走了之”，如果潜在竞争者、曼彻斯特市长安迪·伯纳姆赢得下院议员补选重返议会，他也不会提出辞职时间表，并表示仍计划参加下次大选。

斯塔默：不会辞职，“我的时代没有结束”

在接受媒体采访时，斯塔默明确否认将辞职或公布离任时间表。他表示：“我的时代还没有结束。”

这是过去一周以来，斯塔默第三次公开拒绝下台要求。

此前，工党在5月初地方选举中遭遇沉重打击，被右翼民粹政党Reform UK大幅蚕食选票，引发工党内部恐慌。多名议员认为，如果继续由斯塔默领导，工党恐将在下一届大选遭遇更严重失败。

据媒体统计，已有约四分之一工党议员公开要求斯塔默下台或启动领导层更替程序。按照工党规则，若要正式发起党魁挑战，需要至少20%的工党议员支持，目前门槛约为81人。

尽管压力空前，斯塔默仍坚称不会主动离职，并强调英国已经承受不起新的政治动荡。

“逼宫”持续升级：潜在挑战者开始浮出水面

比起反对党的攻击，更令唐宁街不安的是，工党内部的权力竞争已经逐渐公开化。

报道称，两位被视为潜在继任者的重要人物正在积极布局，他们分别是前卫生大臣韦斯·斯特里廷（Wes Streeting），以及被媒体称为“北境之王”的工党高人气政治家、大曼彻斯特市长伯纳姆（Andy Burnham）。

其中，斯特里廷上周宣布辞去内阁职务，并明确表示如果党内正式举行领导人选举，他将参选。

而伯纳姆则正寻求重返英国议会，被外界普遍视为其未来挑战党魁铺路。

工党内部人士透露，目前反斯塔默阵营的核心逻辑是：如果不尽快换帅，工党将在经济停滞、高通胀以及移民问题持续发酵背景下，进一步失去中间选民。

财政担忧升温，英国市场开始“用脚投票”

政治危机已经开始冲击英国金融市场。

随着市场担忧工党可能出现更偏左、更激进的新领导层，英国国债近期遭遇明显抛售，借贷成本上升。部分投资者担心，如果斯塔默被更倾向扩大财政支出的领导人取代，英国财政赤字和通胀压力可能进一步恶化。

华尔街机构认为，目前市场最担心的并非“谁接替斯塔默”，而是英国再次陷入过去十年频繁换相、政策摇摆的政治循环。

媒体指出，如果斯塔默近期被迫离任，英国将出现过去十年中的第七位首相。

从“稳定先生”到执政危机中心

仅仅不到两年前，斯塔默还以“稳定、务实、专业”的形象率领工党大胜保守党，被视为英国政治“回归正常化”的象征。

但执政后，英国经济增长疲弱、公共财政紧张、移民与公共服务问题持续恶化，再加上此前围绕前驻美大使任命等争议事件不断发酵，斯塔默支持率持续探底。

Ipsos等机构民调显示，斯塔默已经成为英国现代史上最不受欢迎的首相之一。

如今，虽然他仍牢牢控制着政府机器，但真正的问题已不再是“是否有人想取代他”，而是“党内何时会正式动手”。

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面对市场的担忧，高盛并未回避宏观层面的压力——该行在最新展望中推迟了年内降息时点。但高盛同时表示，当前支撑市场的核心变量并非短期利率路径，而是人工智能驱动的生产率提升，以及由此带来的长期盈利预期重构。

高盛首席经济学家Jan Hatzius在最新月报中指出，美国劳动生产率增速已由疫情前约1.5%的长期趋势水平提升至2.1%，并预计随着AI技术在各行业加速渗透，这一上行趋势仍有望持续。

高盛合伙人Mark Wilson表示，尽管近期长期国债收益率上升和降息预期后移给市场带来一定压力，但从更长周期来看，AI推动的生产率改善及其对企业盈利前景的提振，仍是决定股市走势的最关键宏观变量。尽管半导体和AI相关板块涨幅惊人，市场整体尚未真正进入非理性繁荣阶段。

降息虽迟，AI托市

高盛已将进一步降息预期后移，预计美联储首次降息或在今年12月落地，第二次则可能推迟至明年3月。

与此同时，能源价格上涨、存储芯片供给趋紧，叠加全球财政支出持续扩张，共同推动美国及全球长期国债收益率上行。美国10年期国债收益率再度逼近关键阻力位，英国与德国国债收益率亦同步走高。

从传统逻辑看，利率上行通常压制高估值成长股。然而，市场表现并未出现明显动摇。半导体及其他科技股在经历4月大幅上涨后仍维持高位，太空概念股甚至录得接近两位数的涨幅。

市场之所以能够承受更高的利率环境，关键在于投资者对未来盈利的预期正在被重新定价。而这一重估的核心驱动力，正是AI带来的生产率变革。

长期盈利重估，AI不止于概念

高盛首席经济学家Jan Hatzius指出，当前美股估值中，约75%的基础价值来自十年甚至更久之后的盈利与分红。因此，只要AI持续推动生产率改善，企业长期利润增长预期就有望进一步上修，从而对估值形成有效支撑。

高盛合伙人Mark Wilson则从历史视角加以佐证。他回顾了亚马逊上市29周年的案例：1997年IPO价格经拆股调整后仅为0.075美元，截至上周五收盘累计上涨超过3500倍。互联网时代固然伴随着大量资本错配与失败项目，但少数长期赢家创造的回报足以覆盖绝大多数投资损失。

Wilson认为，当前AI周期也具有类似特征。尽管资本浪费不可避免，但科技巨头正以创纪录的资本开支投入AI基础设施建设——这种由内部现金流支撑的投资，正不断打开新的增长空间。最终诞生的少数行业领导者，有望推动整个市场的长期价值重估。

在保持建设性看法的同时，高盛也承认市场部分指标已接近极端水平。本周，高贝塔动量组合创下历史上最大单日涨幅；风险偏好与股票动量指标同步升至2000年以来罕见高位，显示资金正高度集中于少数热门科技股。

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“杭州六小龙”的资本化进程正在提速。

5月18日，杭州云深处科技股份有限公司（下称“云深处”）的科创板IPO获上交所受理。

这是继宇树科技递交上市申请、群核科技成功登陆港交所后，又一家“杭州六小龙”成员正式启动IPO进程。

云深处是一家专注于具身智能机器人的公司，产品覆盖四足、轮足、人形机器人、核心零部件以及配套技术服务等方向，主要应用于电力巡检、应急消防、警务安防等各类场景。

在具身智能机器人概念持续升温的背景下，云深处此次IPO的核心看点在于已在机器人场景中跑出了一定收入规模，并在2025年实现扭亏为盈。

2023年至2025年，云深处收入分别为0.5亿元、1.03亿元和3.37亿元，同期归母净利润分别为-0.26亿元、-0.13亿元和0.29亿元。

根据这一业绩情况，此次云深处选择第二套上市标准：“预计市值不低于15亿元，最近一年营业收入不低于2亿元，且最近三年累计研发投入占最近三年累计营业收入的比例不低于15%。

从基本面来看，这一业绩增长的主要动力来自四足机器人业务的放量。

2023年至2025年，以绝影X系列为代表的四足机器人分别创收0.4亿元、0.7亿元、1.96亿元，占比分别为79.23%、67.8%和58.11%。

2025年，绝影X的销量已达到681台，同比增长了超1倍。

2025年新推出的山猫M系列同样放量迅速。作为行业级高动态轮足机器人，该系列当期贡献收入0.74亿元，占主营业务收入的比例达到22.11%。

在人形机器人方向，云深处已推出DR系列产品，聚焦电力作业、应急消防、工业生产等全天候户外作业场景。

不过从商业化阶段来看，云深处的人形机器人仍处于探索起步阶段，2025年以DR系列为代表的人形机器人仅创收82.3万元，占总收入的比例不足1成。

此次IPO，云深处拟募集25.03亿元，主要投向具身算法及模型、机器人本体与解决方案的研发以及具身智能机器人产业化等项目。

这也指向云深处下一阶段的扩张重点：一方面继续夯实具身智能大模型等前沿技术能力，另一方面补齐机器人本体研发、产品矩阵拓展、规模化产能建设以及行业场景服务能力。

随着群核科技率先上市、宇树科技和云深处相继冲刺科创板，“杭州六小龙”的故事正在从产业热度走向资本市场验证。

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通胀的意外回升令美联储内部降息意愿大幅降温，而劳动力市场的韧性也削弱了宽松政策的紧迫性。目前，期货市场的平均定价显示，交易员预计2026年将不会出现任何降息。

与此同时，在削减资产负债表规模这一议题上，美联储已有先例表明，即便是渐进式缩表也可能引发债市动荡，令该进程举步维艰。

沃什已获参议院以党线投票确认，但正式宣誓就职的时间尚不明朗。他所接手的，是一个与其政策设想存在明显落差的货币政策环境。

通胀压力叠加就业市场韧性：降息窗口已然收窄

今年1月沃什获得提名时，多数未来同僚仍将降息视为时间早晚的问题。然而这一背景迅速发生转变。

2月底爆发的伊朗战争推动能源价格急剧攀升，整体通胀随之上行。这让任何央行的降息决策都愈发困难。欧洲央行与英格兰银行均已警告，今年可能转而加息。

在参议院确认听证会上，沃什暗示，他或将推动美联储参考近期读数相对温和的替代通胀指标。但在当前环境下，这一策略能否获得委员会多数支持，仍是未知数。

劳动力市场的走势进一步削弱了宽松政策的依据。

2月份疲软的就业报告一度加剧市场对失业率上升的担忧，但随后公布的3月和4月数据显示，劳动力市场尚未失去动能，失业率依然处于低位。

沃什此前曾以人工智能带来的生产率提升为由，为降息背书。但这一论证框架在当前通胀环境下的说服力，已大打折扣。

沃什长期批评美联储资产负债表规模过于庞大。美联储在2008至2009年金融危机和疫情期间先后大规模扩表，资产规模于2022年逼近9万亿美元峰值，目前约为6.7万亿美元。

缩减资产规模须同步压缩负债端，而美联储的负债对经济平稳运行至关重要。

在美联储的主要负债中，财政部存入美联储支票账户的存款及实物现金，基本不受美联储直接管控；一度规模超过2万亿美元的隔夜逆回购工具，在此前一轮缩表进程中已几近归零。

由此，实质可压缩的空间仅剩银行准备金。美联储对准备金供给拥有完全控制权，大多数缩表方案亦指向压缩这一负债项。

然而，去年秋季的经历已清晰揭示其中的脆弱性：准备金的温和下降便触发了债券市场的强烈焦虑，美联储随即被迫迅速掉头、重启准备金扩张。这意味着，沃什的缩表计划不仅面临内部的政策分歧，更需直面难以预判的市场风险。

内部分歧：共识难以为继

领导美联储，意味着要在另外11位同样拥有利率投票权的官员之间凝聚共识。一旦沃什推动降息或缩表，他很可能在新同事中遭遇阻力，而其中一位，正是即将卸任的现任主席鲍威尔。

鲍威尔任期内的大部分时间，委员会决策以共识为常态。但过去一年间，投票委员会的分歧明显加剧。

在最近一次于4月底召开的会议上，美联储维持利率不变，却有四位官员投出反对票。其中三人认为，美联储应开始发出信号，表明加息与降息的可能性已趋于相当。

在每季度一次的利率路径预测中，官员们3月份的中位预测仅为今年降息一次、明年再降一次。这一预测将在下个月的会议上更新。

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这场发布会的信息量很大。

夸娥万卡级智算集群、长江SoC、AICUBE、AIBOOK、E300边缘模组、小麦智能体、MT Lambda具身智能仿真平台，以及MUSA软件生态的进展，被集中放到同一场发布会上。

产品清单之外，更值得看的，是这些产品被组织起来的方式。

摩尔线程把云端训练、软件迁移、边缘设备、终端智能体和具身仿真串成一条线，传递出一个清晰信号，市场对它的理解，正在从GPU芯片公司转向AI基础设施公司。

过去几年，国产GPU公司最常被问到的问题很直接。卡能不能跑，性能接近多少，主流框架能不能用，CUDA生态能不能迁移，主流模型能不能快速适配。

这些问题依然重要。

只是AI进入Agent阶段后，客户的问题变得更具体。一家大模型公司关心集群能否连续训练，硬件故障后能否恢复；一家自动驾驶公司关心世界模型和仿真链路能否接上；一家机器人公司关心训练出的策略能否下发到端侧设备；企业客户还会计算迁移和维护成本。

单卡性能是入口，系统能力才会影响采购和复购。

摩尔线程这次想强调的，正是这种系统能力。

云端是它目前最重要的证明场。

材料显示，夸娥万卡级智算集群已经落地，Dense大模型训练MFU达到60%，MoE大模型达到40%，训练线性扩展效率达到95%，有效训练时长达到90%。

大模型训练的复杂性，往往在规模扩大后集中暴露。

更多GPU带来更高算力，也带来通信、调度、容错、存储、散热、框架适配上的压力。训练周期越长，系统稳定性越重要。夸娥承担的任务，是向企业客户证明摩尔线程具备系统交付能力。

围绕云端能力，摩尔线程也在补软件栈。

它已经适配DeepSeek、GLM、MiniMax、Kimi、Qwen等国内主流模型，在SGLang主线代码中获得官方原生支持，并开源vLLM-MUSA。MUSA SDK 5.1.0对标CUDA 12.8，并完整支持PyTorch全部3194个算子。

这些进展的战略价值，在于降低开发者迁移摩尔线程GPU的阻力。

国产GPU生态的难处，常常出现在长尾里。

主流框架能跑，企业历史工程未必能顺利迁移；模型完成适配，后续版本还要继续跟；算子补齐，业务里仍可能有自定义Kernel和旧版本依赖。开发者对硬件平台的耐心，通常消耗在这些细节中。

摩尔线程强调MUSA兼容、vLLM-MUSA开源、SGLang官方支持，以及Automusify自动迁移、MUSACODE编程助手，实际都在处理同一个问题，尽可能把国产GPU从可用推向好用。

边缘和终端部分，能看到摩尔线程更主动的一面。

基于长江SoC，摩尔线程推出了AICUBE、AIBOOK和E300。AICUBE面向家庭场景，整合小麦智能体、AI PC和AI NAS，尝试把家庭数据、设备控制和智能体服务放到一个入口里。

AIBOOK面向开发者和学习者，运行MTT AIOS，预装龙虾智能体OpenClaw，支持多智能体协作。E300面向工业质检、能源巡检、具身智能、智能汽车、低空经济等边缘场景，提供50TOPS异构AI算力，强调本地推理、低延迟和稳定运行。

这些产品把摩尔线程带入了一个更复杂的市场。

家庭用户看高频需求，开发者看工作流，行业客户看部署成本、故障率和服务响应。AICUBE、AIBOOK和E300的价值，需要通过使用频率、开发者留存、行业项目复用率来观察。

在这套矩阵里，MT Lambda是一个关键变量。

摩尔线程把MT Lambda定义为全栈具身智能仿真平台。它基于全功能GPU，把渲染、物理和AI计算放到同一芯片中，上层提供数据合成、策略训练和仿真验证工具。

这部分让摩尔线程的GPU叙事进入物理AI。

大模型训练主要检验云端算力。具身智能会把要求拉宽，机器人、自动驾驶、工业设备需要理解环境，也需要在物理世界中行动。它们依赖语言、视觉、动作、物理仿真、图形渲染和端侧实时响应。

真实世界的试错成本很高。

机器人会摔，设备会坏，产线会受影响，自动驾驶也不能依赖现实道路无限冒险，仿真训练由此成为基础设施。

摩尔线程强调全功能GPU，原因正在这里。进入具身智能后，图形渲染、物理仿真、AI计算要放在同一张计算底座上看。谁能高效生成可信合成数据，谁能在虚拟环境里完成策略训练和验证，谁就能降低机器人和自动驾驶进入真实场景的成本。

更多的企业间合作，也在服务这条线。摩尔线程联合智源研究院完成RoboBrain 2.5训练；与光轮智能、小马智行、五一视界、光线云等伙伴，在仿真数据、世界模型、自动驾驶和具身仿真平台上推进适配。

把云端、软件、终端和仿真放在一起看，摩尔线程这次发布会的公司战略逐渐清晰。夸娥集群负责大规模AI计算，MUSA生态降低迁移成本，长江SoC和端侧产品进入设备和场景，MT Lambda切入具身智能工作流。

这是一条从芯片向系统、平台和场景延伸的路径。

优势在于，摩尔线程可以减少对单点硬件销售的依赖，把自己放到客户AI系统建设的更深位置。客户购买AI基础设施时，会同时计算算力价格、稳定性、迁移成本、服务能力和场景结果。

风险也很明显。每深入一层，评价标准都会变化。云端看规模交付和稳定性，软件看开发者体验，终端看高频需求，具身智能看真实场景验证。摩尔线程需要在多个战场同时证明自己。

发布会给出的是一张结构完整的图。

后面要验证的，是各个节点能否跑起来。夸娥训练出的模型，能否部署到边缘和终端；MT Lambda生成的策略，能否进入机器人和自动驾驶客户流程；MUSA生态能否让开发者迁移成本降到可接受范围。

从行业趋势看，AI竞争正在从模型能力外溢到系统能力。过去两年，行业注意力集中在参数规模、上下文长度、多模态表现、推理成本和Agent能力。模型仍是核心，但产业已经开始面对更具体的问题。算力如何稳定供给，数据如何生成，模型如何训练和部署，机器人如何在仿真中学习并在现实中执行。

这些问题需要基础设施来承接。

摩尔线程这次发布会的意义，在于它把自己放进了这个新命题里。国产GPU公司下一阶段的突破点，将来自系统交付、软件生态和场景闭环。摩尔线程给出的方向，是进入大规模智算集群、边缘终端和具身智能仿真生态。

接下来，市场会检验这些产品之间能否形成真实协同。

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5月18日，高鑫零售发布截至2026年3月31日的2026财年业绩：全年收入634.42亿元，同比下滑11.3%；年内亏损3.26亿元，而上一财年仍实现盈利3.86亿元。

高鑫零售表示，收入压力主要来自CPI波动、消费需求疲弱，以及行业同质化竞争加剧，对到店客流和笔单件数形成分流。

从行业坐标看，大卖场承压并非高鑫零售独有。

即时零售截流了高频生鲜和日用品需求，折扣店以精选SKU和低价心智重塑消费决策，仓储会员店则通过大包装、自有品牌和会员制强化差异化。

相比之下，传统大卖场们过去依靠“大而全”和一站式采购建立的优势，正在被拆解。

客流压力进一步传导至商店街招商端。

对大卖场而言，商店街租金并非完全独立的租赁收入，而是依附于卖场客流的配套收益。到店客流减少，会削弱商户经营预期，抬高空置率压力，并压低卖场在租金谈判中的议价能力。

2026财年，高鑫零售租金收入为28亿元，同比减少2.3亿元，降幅7.6%。

为对冲旧模型压力，高鑫零售也在推进业态重构。

截至2026年3月底，公司拥有大卖场462家、中型超市34家、会员店6家，合计502家实体店。

德弘资本入主后，高鑫零售确立了“大店—中超—前置仓”三位一体的业态布局，中超和前置仓被视为更贴近社区、更适配即时零售的新模型。

从数据看，新业态已有局部进展。

报告期内，中超业态新增拓店3家、线上营收占比达到31%；前置仓在上海、洛阳、济南等城市落地，截至年末运营规模达9个，财年内新增7个。

生鲜方面，公司通过全国联采和品类重构提升效率，生鲜销量增长近3%，毛利率增加0.8个百分点。

其中，自2025年9月起推行全国联采的自营猪肉品类，在2026年1月至3月实现全国销量同店增幅超过20%。

同时，高鑫零售围绕低价、商品重构和自有品牌建设加快转型。

2026财年，自有品牌“大拇指超省”与“润发甄选”两大系列销售额同比增长超过60%，销售占比达到3.2%，完成年度目标。公司计划在下一财年将这一比例进一步提升至5%。

两条产品线的分工较为清晰：“大拇指超省”聚焦极致性价比和价格竞争力，承担拉动订单与业绩增长的任务；“润发甄选”则主打差异化和质价比，更偏向毛利贡献。

但低价和自有品牌带来的局部增量，尚未转化为整体客流回升。

两条产品线的分工较为清晰：“大拇指超省”聚焦极致性价比和价格竞争力，承担拉动订单与业绩增长的任务；“润发甄选”则主打差异化和质价比，更偏向毛利贡献。

但新业态、新品类和自有品牌的增量，暂时还不足以对冲大卖场主业的收缩速度。

2026财年，高鑫零售总订单量基本与去年持平，线上B2C业务订单量增长5.5%，但按货品销售计算的同店销售同比下滑11%。

内部管理层变化进一步增加了转型的不确定性。

过去两年间，高鑫零售先后经历了林小海、沈辉、李卫平、华裕能四位CEO。2026年3月，上任仅三个多月的李卫平因长期失联被免职，德弘资本联合创始人华裕能接棒。

业绩承压之下，高鑫零售仍维持了派息安排。

董事会已宣派截至2026年3月31日止年度的第二次中期股息，金额约8.11亿港元，折合约6.98亿元人民币。

2026财年，公司已向股东支付股息21.73亿元，高于上一财年的17.02亿元。

如何在现金回报、门店调整和转型投入之间取得平衡，将继续考验高鑫零售的资本配置能力。

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5月18日，瑞幸咖啡在全国上线两款年度特调饮品，其中部分门店提供含酒精版本。

此前，瑞幸含酒特调主要在深圳双子塔、上海等少数门店销售，这次则是首次面向全国范围放大测试。

由于相关产品酒精度在0.5%vol以上，按照饮料酒管理，瑞幸此次含酒精饮品仅支持线下到店自提，并明确严禁向未成年人销售。

对瑞幸而言，含酒精特调首先是一款天然具备话题度的新品。

在咖啡价格战持续、门店密度不断提升之后，瑞幸需要不断制造新的消费理由。含酒精特调既能激发用户尝鲜，也能借助“微醺”概念带来社交传播，为品牌上新提供新的表达方式。

同时，新品也提供了更多风味延展空间。

咖啡、果味、茶底、奶油顶与金酒等酒精元素结合，可以让饮品从功能性提神，进一步延伸到轻饮、微醺和情绪消费场景。对高度标准化的连锁咖啡品牌来说，这类产品的意义不只在于多卖一杯新品，更在于测试咖啡之外的消费边界。

此外，由于含酒精产品仅支持线下自提，它在客观上避开了外卖平台的佣金与配送成本。

瑞幸2026年一季度配送费用占收入比重仍高达约11%。在咖啡外卖高度普及的背景下，配送费用始终是影响单杯利润结构的重要变量。含酒精产品“无外卖”的销售方式，虽然牺牲了一部分便利性，却在利润模型上具备天然优势。

这也让瑞幸的含酒精特调具备了另一层含义：它不只是新品营销，也是一场门店效率测试。

如果用户愿意为了含酒特调到店自提，瑞幸就有机会在不额外承担配送成本的情况下，提升门店客流与订单结构。对一个门店规模已经足够庞大的咖啡连锁品牌而言，将用户重新带回门店，本身也是对经营效率的一次再挖掘。

不过，微醺饮品并不是一个全新的命题。现制饮品品牌对这一赛道的试探已有时日。

茶百道曾与泸州老窖联名，打造白酒奶茶“醉步上道”；爷爷不泡茶曾推出添加米酒的“开醺限定款”荔枝冰酿；喜茶也曾在深圳、广州LAB店尝试含威士忌的特调产品。

但无论短期流量多高，这些产品几乎无一真正从“限定”走向“常态”。

原因并不难理解。咖啡和茶饮的核心优势在于高频、便利和低负担，而酒精的加入，会让一部分消费受到时间、场合和人群限制。

对连锁饮品品牌而言，调出一杯含酒精饮品并不难，添加金酒的特调并不需要新增设备，只需店员按照流程操作，制作耗时约3至5分钟，整体仍处在可控范围内。

难的是能否在首轮尝鲜之后，让消费者形成稳定复购。

尤其是在瑞幸已经拥有强大上新能力和价格心智的情况下，含酒精特调必须证明自己不只是一次社交媒体话题，而是能够持续贡献真实订单与利润的产品。

在咖啡行业越来越难靠单一爆品拉开差距的阶段，瑞幸卖酒真正要验证的，不是酒能不能卖，而是新品还能不能持续创造新的消费理由。

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5月18日，美股盘初，纳指涨0.2%，半导体股普涨，英特尔涨约5%，美光科技涨约3%，英伟达涨约2%。欧洲斯托克600指数升至盘中高点，上涨0.2%。消息面上，据央视新闻，当地时间18日，一位接近美伊谈判团队的消息人士称，美方在最新谈判方案文本中已同意在谈判期间对伊朗的石油制裁进行“豁免”，这意味着美方将暂时中止制裁。

美债收益率全线走高，30年期美债收益率升至近三年最高水平。日本10年期国债收益率单日跳涨10个基点，触及1996年以来最高；30年期国债收益率更急升20个基点，创1999年该期限债券发行以来新高。WTI原油短线跌约2美元，现报100.43美元/桶；布伦特原油跌约2美元，现报108.96美元/桶。现货黄金5分钟内上涨23.18美元/盎司，报4565.85美元/盎司。

交易员已将美联储3月前加息视为基本确定的情景，与今年2月末市场普遍预期2026年将降息两次的判断相比，市场预期已发生根本性逆转。汇市方面，美元作为中东冲突期间的首选避险资产，连续第六日走强。Yardeni Research指出，美联储需要追上债券市场的步伐，否则将面临失去借贷成本掌控的风险。

• 美股盘初，纳指涨0.2%，道指涨0.01%，标普500指数涨0.1%。半导体股普涨，英特尔涨约5%，美光科技涨约3%，英伟达涨约2%。中概股涨跌不一，百度涨约3%，公司Q1营收320.8亿元，AI新业务占比首次过半，智能云收入同比增长79% ；理想汽车跌约9%。
• 欧洲斯托克600指数升至盘中高点，上涨0.2%。
• 美债收益率全线走高，30年期美债收益率升至近三年最高水平。
• 日本10年期国债收益率单日跳涨10个基点，触及1996年以来最高；30年期国债收益率更急升20个基点，创1999年该期限债券发行以来新高。
• 印度10年期国债收益率升至7.14%，为2024年5月以来最高水平。
• WTI原油短线跌约2美元，现报100.43美元/桶；布伦特原油跌约2美元，现报108.96美元/桶。
• 现货黄金5分钟内上涨23.18美元/盎司，报4565.85美元/盎司。
• 比特币下跌1.7%，报76,901.96美元。

通胀预期的急速升温，正在重塑全球债市格局。汇丰控股首席亚洲经济学家Frederic Neumann表示："通胀忧虑已笼罩全球债券市场。海湾地区能源流通短期内难以恢复正常，制造业供应链也在持续发出价格压力上升的信号，未来数月全球通胀将进一步走高，这将迫使各央行采取收紧政策的行动。"

据彭博策略师Andre de Silva的分析，跨资产相关性已攀升至高度密集水平，显示投资者被迫保持现金以应对极度不确定的市场环境，而非主动入市部署，这意味着当前联动式的抛售将持续，直至债券收益率这一核心触发因素企稳乃至回落为止。

Yardeni Research指出，美联储需要追上债券市场的步伐，否则将面临失去借贷成本掌控的风险。Yardeni Research总裁兼首席投资策略师Ed Yardeni表示，若美联储未能摒弃宽松立场，"投资者将得出央行正在落后于通胀曲线的判断，并要求更高的通胀风险溢价"，他预计美联储将在6月维持利率不变，并转向紧缩政策立场。七国集团财长预计将在本周会议上讨论债市抛售问题，但如何有效缓解压力目前尚无定论。

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大疆Pocket系列已经率先跑出爆款效应。OPPO、vivo也在筹备类Pocket相机，荣耀则直接在Robot Phone上加入可移动镜头，试图把手机和云台相机的边界进一步打通。

当手机厂商和影像设备厂商同时下场，口袋云台相机的竞争也开始变得拥挤起来。

影石即将发布的Luna，正是在这样的时点登场。

这是一款被影石寄予厚望的新品。它采用可拆卸分屏设计，并由影石与徕卡联合研发，试图用更灵活的拍摄形态和更有辨识度的影像风格，在口袋相机市场中建立自己的位置。

但越是大众化的市场，就意味着不会只考验产品本身。

相比全景相机、运动相机等相对垂直的影像品类，口袋云台相机面对的是更广泛的普通消费者。这里的竞争不只来自参数、功能和影像风格，还包括价格带、品牌认知、渠道触达等。

Luna登场的时点正好赶上影石自身也在经历一次增长逻辑的切换。

尽管2025年收入同比增长超7成，达到97.41亿元，与百亿营收仅有一步之遥，但同期归母净利润为8.86亿元，同比下滑了超1成。

如何扭转这一境况，成为影石即将迈入百亿大关的现实考验。

这背后既是市场竞争与产品成本上升带来的毛利压力，也与影石主动加大研发投入有关。

为了能够进一步打入大众市场，2026年影石正在重点发力渠道和品牌建设。

据全天候科技了解，一方面，影石将首次签约部分明星艺人，为Luna等新品进行推广，试图让品牌从数码玩家和影像爱好者的圈层，进一步走向更广泛的大众用户。

目前影石已官宣李现为品牌全球代言人。

另一方面，线下渠道也会成为影石接下来投入的重点。国内市场的思路是“大店化”，海外市场则更偏向“多开店”。

毛利与销量的矛盾

从收入情况来看，影石的全线产品都保持强劲的增速。

2025年，影石的消费级智能影像设备、配件及其他产品的收入分别为85.16亿元、11.31亿元，分别同比增长了77.83%、57.47%。

拆分季度表现，2025年第四季度毛利率承压。

一方面，2025年消费电子行业整体竞争更加激烈，平台大促、百亿补贴、国补等多重因素叠加，客观上放大了终端价格波动。对于影石这类正处于高速扩张阶段的品牌而言，既要抓住流量高峰期扩大用户覆盖，又要维持产品价格体系的稳定，确实面临一定的挑战。

另一方面，芯片等上游核心零部件成本的抬升，也进一步侵蚀了产品的毛利空间。例如2024年影石主力产品的芯片基本以12纳米为主，但2025年进一步升级至5纳米，这都进一步抬升了产品的成本。

与此同时，为了能够在下一轮竞争中持续保持优势，影石还在加大对产品研发的投入，2025年研发费用同比激增96.95%至15.3亿元。

某种程度上，这也揭示了影石当下所面临的更深层挑战：当营收逼近百亿、竞争对手又不断加大攻势时，影石能不能在销量增长、市场份额与毛利之间重新找到平衡。

但市场份额、销量增长与毛利率之间本就难以兼顾。

从商业逻辑上看，公司若想保住毛利，无非依赖两个抓手：一是把产品价格定得足够高，二是尽可能压低成本。

但这两条路都并不轻松。前者意味着要持续维持品牌溢价和产品差异化，后者则取决于供应链效率、核心器件议价能力以及规模效应。

这决定了影石在未来要面临经营取舍。

据全天候科技了解，影石2026年内部更强调增长质量，把竞争聚焦在产品力、品牌力和结构性创新本身。

这意味着，影石接下来更倾向于通过新品定义、技术迭代和品牌触达来提升用户转化效率。

重投线下与品牌

对于影石而言，2026年最关键的试金石之一正是即将发布的口袋相机Luna。

过去几年，口袋相机正在从相对垂直的影像工具，逐渐变成一个更大众化的消费电子品类。

大疆Pocket 3的热销正是证明了这一赛道的商业潜力，也吸引了更多厂商进入这一市场。

OPPO、vivo均有计划推出类Pocket相机；荣耀则直接在Robot Phone上加入了可移动镜头，并计划在今年第三季度将其推向市场。

这意味着，口袋相机的竞争已经不再只是少数影像厂商之间的较量，而是正在成为手机厂商、影像设备厂商共同争夺的新场景。

正是在这样的背景下，Luna对于影石的意义不只是一款新品，还是对大众影像设备市场的一次关键切入。

不过，赛道热度升温也意味着影石必须面对更复杂的竞争坐标。

今年4月16日，大疆已经发布Pocket 4，标准版定价2999元。相比Pocket 3上市时3499元的起售价，这一代产品实际上已经主动降价500元。

目前，Luna仍未发售，国内最终定价尚未出炉。

在Pocket 4已经率先定价、手机厂商也准备入局的情况下，影石的挑战在于能否用足够清晰的产品差异化，在口袋相机市场中建立自己的位置。

从目前已释放的信息来看，Luna的差异化主要体现在两个层面：

一是形态创新，Luna采用可拆卸分屏设计，更具灵活性；

二是影像风格，Luna由影石与徕卡联合研发。从已流出的样片来看，其成像风格更强调浓郁色调和光影对比，与大疆Pocket系列偏清透的风格形成差异。

这场围绕口袋相机的竞争，某种程度上也折射出影石整体战略的变化。

过去，影石更擅长在全景相机、运动影像等相对细分的品类中建立技术优势，这类市场用户圈层相对清晰，竞争逻辑也更偏向参数、功能和场景创新。

相比之下，口袋相机更偏向大众消费属性，用户对于品牌影响力、价格、外观形态和直出效果都更加敏感。

为了争夺更广泛的大众用户，影石的打法正在从单纯押注产品转向品牌建设与渠道扩张。

据全天候科技了解，影石接下来在线下渠道上的投入将进一步加大。

国内市场的思路是“大店化”，提升单店展示效率和品牌存在感。例如深圳壹方城门店的面积已从此前约50平方米扩大至100多平方米；

海外市场则更偏向于“多开店”，影石有意在美国时代广场等地布局门店，以提升品牌在海外市场的可见度。

除了渠道扩张，影石的品牌投放思路也有一定的改变。例如影石今年还将首次签约一部分明星艺人为Luna等新品进行推广。

这意味着，影石接下来的挑战，不再只是做出一款更好的影像产品，而是要成为一个能被更广泛用户理解和选择的影像品牌。

从小众到大众难点从来不只是把产品卖给更多人，而是让更多人相信这个品牌值得被选择。

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其中最引人注目的一笔交易，是某交易员斥资约200万美元买入1.5万张TLT ETF 6月75美元行权价看跌期权，押注该基金在6月17日到期前再跌逾11%。若该交易成真，TLT将跌至2002年成立以来的历史最低点。与此同时，另一笔总规模达300万美元的跨式期权组合同样引发市场关注，显示部分机构投资者正在为债市的极端波动预留充足的时间窗口。

上述期权异动发生在多重利空因素叠加的背景下——上周CPI数据超预期、原油价格突破每桶100美元，以及美联储主席鲍威尔任期即将届满，三重压力共同推动全球债券市场的不确定性急剧升温。

期权成交量暴增，看跌情绪压倒看涨

上周五，追踪20年期以上美国国债的iShares 20+ Year Treasury Bond ETF（TLT）期权成交量达到过去一个月日均水平的逾三倍，看跌倾向尤为突出。

据CNBC报道，当日共成交约140万张合约，其中约38万张看跌期权以要价或高于要价成交，显示这些合约大概率为主动买入。相比之下，看涨期权的主动买入量不足24万张。看跌与看涨的买入比例约为1.6比1，反映出市场参与者对债市前景的明显悲观预期。

TLT基金价格与利率呈反向关系，买入看跌期权即是押注债券价格下跌、收益率进一步上行。上周五10年期和30年期美债收益率均升至一年多来最高水平，为这一轮期权押注提供了直接触发背景。

两笔大单揭示极端情景押注

当日最受关注的两笔交易，分别代表了截然不同的风险偏好与交易逻辑。

第一笔交易中，某交易员买入1.5万张TLT 6月75美元行权价看跌期权，总成本约200万美元，押注该ETF在6月17日到期前从当前水平再下跌逾11%。若该押注兑现，TLT将触及自2002年成立以来从未到达的历史最低价位，意味着长端美债收益率将出现大幅跳升。

第二笔交易则体现出对极端双向波动的押注。另一名交易员买入3000张TLT 84美元行权价看跌期权与3000张同行权价看涨期权，到期日均为2028年1月18日，构成一个跨式期权组合，总仓位规模约300万美元。该组合在TLT跌破74美元或涨超94美元时均可获利，显示该交易员预判债市将在未来两年内出现剧烈波动，但对方向尚无定论，同时为自己争取了充裕的时间等待行情演绎。

三重压力驱动债市不安情绪

此轮期权异动并非无迹可寻，而是多重宏观压力交织的集中体现。

据CNBC报道，上周公布的CPI数据超出预期，通胀压力重燃市场对美联储政策路径的担忧；与此同时，原油价格突破每桶100美元，进一步强化了通胀持续高企的预期，令债券市场承压。

此外，美联储主席鲍威尔任期即将届满，其继任者的货币政策立场尚存不确定性，令市场对未来利率走向的判断更加复杂。上述三重因素叠加，正在推动全球债券市场的波动预期持续攀升，而上周五期权市场的异常放量，正是这一紧张情绪的直接映射。

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从TMT指数与轮动强度的关系来看，历轮AI行情呈现明显的“集中式上涨、轮动式调整”的演绎规律。每当AI内部轮动收敛、主线共识形成后，板块往往会迎来整体上行；而每当轮动强度收敛至较低的阈值、指向少数细分方向共识过于一致之后，市场就会通过内部轮动和高低切换的方式调整、消化，带动轮动强度开始回升，行情整体也进入休整阶段。

当前轮动强度与历轮行情见顶时相比仍不算极端，后续仍具备扩散空间。4月以来，市场对于算力硬件的景气共识持续凝聚，内部轮动强度迎来收敛，主线共识带动行情向上。不过，与25年以来历次AI行情见顶时（25年2月DeepSeek行情、25年10月算力行情、26年初中下游行情）的轮动强度相比，当前并未走向极端，表明本轮AI行情整体仍处于一个板块内部有序轮动的偏健康状态，并未收敛“缩圈”至少数局部方向，从而后续行情仍具备内部扩散演绎的基础。

扩散方向上，海外映射对于A股投资机会的指引效果愈发显著。为此，我们精选全球上市龙头，构建了覆盖六大科技板块（人工智能、商业航天、机器人、智能驾驶、创新药、脑机接口）、52大细分方向的国内与海外股价映射指数，定期进行跟踪比较。从历史表现来看，海内外指数走势和拐点具有较强的相关性。（详见全球科技投资如何映射A股？）

过去一周，国内半导体产业链（材料设备、EDA、芯片封测、模拟芯片、存储）等方向表现相较于海外更好，而海外算力（光模块、交换机、GPU、液冷散热）、中游服务、商业航天等相较于海外公司仍有进一步扩散上涨的空间。

过去一个月，国内部分半导体产业链（材料设备、封测、模拟芯片、EDA）、电源设备、光纤光缆等方向表现相较于海外更好，而PCB、部分国产算力（CPU、晶圆代工、端侧芯片、服务器、功率半导体等）、存储、基础设施（液冷、算力租赁）、中游软件服务、机器人等相较于海外公司仍有进一步扩散上涨的空间。

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距离三星史上最大规模罢工还有三天，韩国水原地方法院裁定部分支持三星提出的禁令申请，要求罢工期间负责关键维护、安保及安全运营的员工继续履职，并禁止工会占领半导体产线、研究设施及危险化学品储存场所。

这一裁定在法律层面大幅压缩了罢工的实际杀伤力，三星短期风险溢价随之下降。

然而，法院裁定并未从根本上化解劳资矛盾。工会在声明中表示"尊重法院决定，按计划推进21日的行动"，谈判僵局仍未打破。韩国总理金民锡已敦促双方通过对话解决分歧，并暗示政府必要时可动用紧急权力叫停罢工——这一机制自1969年以来仅被启用过四次。

谈判焦点：奖金分配之争

此次劳资争端的核心是利润分配机制。工会要求取消奖金上限，并将15%的营业利润以合同形式固定为员工奖金。三星管理层则提出将10%的营业利润划拨为奖金，并附加一次性特别补偿方案，称其幅度可能超越行业标准。

这场争议有其现实背景。自2025年初以来，三星股价累计上涨约五倍，推动韩国股市屡创新高。

与此同时，员工对于未能充分分享公司成功果实的不满情绪持续积聚。竞争对手SK Hynix已于去年9月承诺废除奖金上限，将10%营业利润作为员工奖金并锁定十年，这一对比进一步加剧了三星员工的心理落差。

值得注意的是，与韩国其他大型企业集团相比，三星历来在有限的工会影响下运营，管理层与劳方代表在大规模集体谈判方面均缺乏充分经验，这使得谈判结果更难预判。

情景一：最后时刻达成妥协

分析人士认为，双方最有可能以某种形式的妥协收场。

谈判双方或将就提升奖金方案或小幅改善薪酬待遇达成协议，但不会完全满足工会的全部诉求。

这一结果将使劳方代表得以宣称争取到了更高回报和更多认可，同时避免三星在AI芯片需求旺盛的关键时期遭受运营冲击。

情景二：罢工爆发，影响有限

若谈判破裂，工人可能发起轮换停工、集会或一日罢工，形成政治与舆论压力，但不至于严重影响公司运营。

芯片制造设施高度自动化，全天候不间断运转，短暂停工难以中断生产。法院裁定进一步限制了工会的行动空间——被强制留守的关键岗位人员集中于产线运转的核心节点，只要这部分人员到位，生产线便可维持运转。

华尔街见闻此前文章指出，三星半导体部门约7.7万名员工中，法院要求约4000至8000人在罢工期间维持正常工作。即便其余约4万名工人走出工厂，产线大概率仍将继续运转，资方承受的代价将从"停产损失"转变为"支付罢工期间零工资"，两者量级差异悬殊。

尽管如此，罢工本身仍将是一个负面信号。在执行力至关重要的当下，内部不满情绪的公开化可能促使客户悄然重新评估供应链风险。

情景三：政府启动紧急仲裁

若谈判彻底破裂，罢工延续并开始冲击半导体生产，韩国政府可能祭出劳动法框架下一项极少使用的工具：紧急仲裁。

根据相关法律，劳动部长有权在罢工已经开始、且政府认定争端正在严重损害国家经济或扰乱社会秩序时启动这一机制。一旦激活，罢工须强制中止30天，由全国劳动关系委员会在此期间制定各方须遵守的解决方案。

韩国自1969年以来仅四次动用紧急仲裁，最近一次是2005年大韩航空飞行员罢工，政府介入后罢工仅持续数日便告终止。总理金民锡已就三星劳资争端发出警示，暗示政府必要时可诉诸紧急权力。

情景四：旷日持久的对峙

分析师认为概率最低、但影响最为深远的情景，是罢工长期化，并蔓延至关键半导体工程师、维护人员和生产工人群体。

尽管三星芯片制造工厂高度依赖自动化，但仍需专业人员维护生产、监督精密制造流程，并支持高带宽内存等先进芯片的产能扩张——这类芯片正是AI服务器的核心组件。

对韩国而言，潜在冲击远不止于一家企业。半导体是韩国最重要的出口支柱之一，2026年一季度占出口总额的36%。三星若出现持续性停产，其影响将向市场和更广泛的经济层面扩散。

供应链风险与市场影响

法院裁定落地后，三星短期风险溢价有所回落。此前罢工宣布后，三星单日市值一度蒸发约660亿美元，随后部分回升，裁定进一步支撑了这一回升方向。

市场此前最担忧的情景是：三星停工18天导致全球高带宽内存供给出现缺口，而SK Hynix与Micron均无闲置产能填补空缺，进而在英伟达Blackwell芯片出货的关键节点冲击AI数据中心交付节奏。法院裁定使这一最坏情景的概率大幅下降。

不过，两个变量仍存在不确定性：禁令的实际执行效果，以及政府是否启动紧急仲裁。此外，即便短期风险降温，此次事件已促使客户重新审视对单一供应商的依赖程度，"供应商多元化"这一更长周期的结构性考量不会因一纸裁定而消散。

从更长远的视角看，若三星维持现有薪酬结构，在吸引和留住顶尖半导体工程师方面将长期面临来自SK Hynix的结构性压力。这场劳资争端所揭示的深层矛盾，是三星竞争力长期叙事中一个不容忽视的变量。

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据彭博周一报道，三星工会领导人表示将"诚意参与"与管理层的谈判，双方均释放出化解争端的意愿。与此同时，据央视新闻，韩国水原地方法院批准了三星电子公司提出的部分禁令请求，要求罢工行动不得影响产量。

受此提振，三星韩国上市股价周一收涨3.5%，带动韩国综合股价指数（KOSPI）止跌回升——此前该指数因罢工忧虑已连续下挫。

高盛分析师Christy Park在致客户报告中直言："现在大家应该都清楚了：海力士和三星每逢回调，就是买入机会。"她指出，自4月以来，海力士股价在逾30个交易日中仅有5次跌幅超过1%，且每次均在随后1至3个交易日内完全收复失地。

谈判重启，罢工威胁尚未解除

尽管双方态度趋于缓和，工会仍维持威胁立场——若合同诉求未获满足，将于本周四启动为期18天的罢工行动。

为推动谈判，三星于上周六率先作出让步，更换了首席谈判代表。韩国总理与三星会长亦公开呼吁双方寻求妥协。

市场研究机构Counterpoint Research总监Tom Kang表示："双方都有明确的达成协议的必要性。"他同时指出，由于三星历史上缺乏强势工会文化，劳资双方在谈判方面经验相对有限。"分歧看似较大，但问题并非无解，我相信双方可以在不发生罢工的情况下化解分歧。"

罢工若成真，冲击或有限但不可忽视

研究机构集邦科技（TrendForce）分析，三星罢工正式启动日期定于5月21日。由于三星半导体晶圆厂自动化程度已相当高，预计对生产线的直接冲击有限。

然而，封装与物流、研发与设计，以及客户关系等环节预计将出现明显干扰。

从工会覆盖范围来看，三星集团约半数员工为工会成员，主要集中于半导体部门。集邦科技还指出，管理层已向DRAM部门伸出橄榄枝，但与晶圆代工及LSI部门的工会成员尚未达成协议。

高盛列出多重催化剂，力挺三星与海力士

Christy Park在报告中系统梳理了看多三星与SK海力士的多项驱动因素：

劳资风险消退：三星已更换整个谈判团队，罢工悬念一旦落地，将移除股价头顶的重要不确定性。

传统内存价格持续走强：三星在传统内存领域的敞口高于海力士，有望从中获益更多。

HBM定价上行空间：当前HBM（高带宽内存）售价低于传统DRAM，存在补涨空间，三星与海力士均受益。

股东回报提升：随着自由现金流大幅增长，三星2024至2026年股东回报政策承诺将50%的自由现金流回馈股东，上行空间可期。

铠侠 ADR上市利好海力士情绪：海力士通过财团持有铠侠相当比例股权，铠侠潜在的美国存托凭证（ADR）上市有望提振市场对海力士的情绪；SK海力士自身的ADR上市亦预计于7月推进。

AI算力需求爆发：高盛预计，Agentic AI的兴起将推动2030年全球token消耗量跃升24倍，达到每月120千万亿个token，三星与海力士均将直接受益于这一需求浪潮。

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据行业研究机构SemiAnalysis的深度报告，OpenAI已与Cerebras签署总规模高达750兆瓦算力的主协议，潜在扩展至2吉瓦，对应剩余履约义务达246亿美元。

这笔交易的核心逻辑在于：OpenAI旗下GPT-5.3-Codex-Spark模型在Cerebras硬件上可实现每用户每秒2000个token的生成速度，远超基于HBM的GPU集群所能提供的交互体验。与此同时，Cerebras正站在IPO的门槛上，其命运已与OpenAI深度绑定。

这场速度革命的市场信号已相当清晰。SemiAnalysis披露，其团队80%的AI支出（年化峰值达1000万美元）集中在Anthropic的Opus 4.6快速模式上——该模式以6倍溢价换取2.5倍交互速度。更具说服力的是，当Opus 4.7发布时，团队中多名工程师拒绝升级，原因仅仅是新版本不支持快速模式。这是SemiAnalysis团队首次主动放弃前沿智能，转而选择更快的token生成速度。

速度溢价：开发者用钱包投票

推理市场的竞争格局正在沿着一条新的轴线重新划分。

正如英伟达CEO Jensen Huang在今年GTC大会上反复强调的，吞吐量（每GPU每秒token数）与交互性（每用户每秒token数）是推理的根本性权衡——前者服务于批量处理，后者决定用户体验。SemiAnalysis将其比喻为"公共汽车与法拉利"的选择：你可以慢速服务大量用户，也可以快速服务单个用户。

市场的偏好已通过消费行为得到验证。Opus 4.6快速模式以6倍价格换取约2.5倍的交互速度，一度成为Anthropic利润率最高的产品SKU，也是其今年ARR爆发式增长的重要驱动力。然而，SemiAnalysis与OpenRouter合作收集的数据显示，该模式近期已出现性能退化——标准Opus 4.6的交互速度稳定在约40 tps，快速模式曾超过100 tps，但近期已降至约70 tps，实际加速比从2.5倍缩水至约1.75倍。

OpenAI和Anthropic均已意识到这一需求分层，并通过快速模式、优先模式、批量定价等多种产品形态，试图覆盖整个市场并寻找利润最大化的组合点。

晶圆级芯片：一场豪赌的技术逻辑

Cerebras的核心赌注，是突破光刻机单次曝光的物理极限，将整张晶圆做成一块芯片。

其第三代产品WSE-3基于台积电N5工艺制造，在一张晶圆上集成了44GB SRAM，提供21PB/s的内存带宽——比HBM高出数千倍。这一架构的本质是：用极高的内存带宽换取极低的访存延迟，使得在小批量、低算术强度的解码场景下，WSE-3能够充分发挥其理论算力，而基于HBM的GPU在同等场景下往往处于"算力饥渴"状态。

然而，这一架构也带来了显著的计算密度代价。SemiAnalysis指出，WSE-3的稠密FP16算力实际仅为15.625 PFLOPS——这与Cerebras官方宣传的125 PFLOPS相差8倍，差距源于其采用了8:1非结构化稀疏假设，SemiAnalysis将此称为"Feldman公式"，并将其与英伟达的"Jensen数学"相提并论，但认为前者走得更远。

在系统成本方面，SemiAnalysis估算每台CS-3服务器的物料成本（含KVSS CPU节点）约为45万美元，远高于其硅片本身约2万美元的台积电晶圆成本。高昂的定制化电源模块（来自Vicor）、液冷系统以及每批次晶圆所需的定制掩膜版，共同推高了整体成本结构。

架构短板：网络带宽的几何困境

WSE-3最显著的弱点，是极为有限的片外带宽。

每块WSE-3仅提供150GB/s（1.2Tb/s）的片外带宽，仅为英伟达Blackwell NVLink5单GPU 900GB/s规模扩展带宽的六分之一。这一限制并非设计疏忽，而是晶圆级架构的内在约束——SemiAnalysis将其称为"岛屿问题"。

问题的根源在于晶圆的均匀步进曝光机制。WSE-3由84个相同的曝光单元（die）拼接而成，每个曝光单元必须完全相同，以确保跨die的片上2D网格互联正常工作。这意味着无法将SerDes PHY集中部署在晶圆边缘——若要增加I/O带宽，就必须在每个曝光单元中都预留PHY面积，而位于晶圆内部的PHY无法连接外部，形成大量"搁浅硅"。此外，PHY模块还会在片上网格中形成"空洞"，增加数据路由延迟，削弱晶圆级架构的核心优势。

这一带宽瓶颈直接限制了Cerebras服务大模型的能力。对于参数量超过1万亿、上下文窗口达到百万token级别的现代智能体工作负载，Cerebras不得不采用流水线并行策略，将模型按层切分到多块晶圆上，仅在晶圆间传输激活值。但随着模型规模扩大，所需晶圆数量线性增加，每次晶圆间传输的固定延迟也随之累积，最终侵蚀速度优势。

SRAM扩展已死：路线图的隐忧

Cerebras面临的另一个结构性挑战，是SRAM密度扩展的物理极限。

从WSE-1（台积电16nm，18GB SRAM）到WSE-2（7nm，40GB），SRAM容量实现了2.2倍的代际提升。但WSE-3从7nm升级至5nm，SRAM容量仅从40GB增至44GB，增幅仅10%，而逻辑晶体管数量增长了约50%。SemiAnalysis的数据显示，在5nm之后，台积电N3E相对N5的SRAM单元面积几乎没有缩减，N2及后续节点亦然——SRAM扩展实际上已经停滞。

这意味着Cerebras未来提升SRAM容量的唯一路径，是在固定晶圆面积内牺牲计算面积换取存储面积，形成严格的零和权衡。下一代CS-4系统将沿用基于N5的WSE-3，仅通过提升功耗来提高时钟频率和算力，SRAM容量维持不变。

相比之下，英伟达收购Groq后，可通过混合键合技术在Z轴方向叠加SRAM芯片（即LP40路线图），绕开平面扩展的限制。Cerebras也在探索类似路径——将DRAM晶圆或光子互联晶圆通过混合键合叠加在WSE上，但SemiAnalysis对其技术可行性和时间表持审慎态度，认为晶圆级混合键合面临的热机械应力和键合波挑战远比常规芯片复杂。

OpenAI交易：单一客户的双刃剑

Cerebras与OpenAI的关系，已远超普通供应商与客户的范畴。

根据SemiAnalysis援引的S-1文件，双方于2025年12月签署主关系协议（MRA），OpenAI承诺在2026至2028年间分批采购750兆瓦AI推理算力，每批次合同期3至4年，可延长至5年，并持有额外采购1.25吉瓦的选择权。截至2025年12月31日，Cerebras剩余履约义务达246亿美元。

资本结构上，OpenAI同时扮演三重角色：向Cerebras提供10亿美元有担保营运资金贷款（年利率6%，若以算力交付方式偿还则豁免利息）；持有3344.5万股N类（无投票权）普通股认股权证，行权价格接近于零；并在完全稀释基础上可能持有Cerebras约12%的股份。若MRA因OpenAI以外的原因终止，Cerebras须立即偿还全部贷款余额及应计利息，且OpenAI有权直接控制托管账户资金的使用。

这一结构意味着Cerebras的增长前景与单一客户高度绑定。SemiAnalysis预计，Cerebras未来数年收入将出现明显拐点，OpenAI是主要增长驱动力，但执行风险同样集中——在2028年前，Cerebras需要交付的服务器数量将比其历史累计出货量高出一个数量级，而数据中心容量的落地进度是最大的不确定性。

速度换智能：这笔交易值多少钱

OpenAI在Cerebras上运行的旗舰产品GPT-5.3-Codex-Spark，并非真正的GPT-5.3-Codex，而是基于gpt-oss-120B架构、经GPT-5.3-Codex蒸馏训练的小型模型，参数量比原版小逾10倍。

SemiAnalysis对此直言不讳：Cerebras的芯片在经济上目前只能高效服务相对较小的模型。对于参数量超过1万亿、上下文窗口达到100万token的现代智能体工作负载，OpenAI若要在Cerebras上运行，需要接受显著的成本溢价，且预计实际交互速度将低于每秒1000个token。

然而，这一判断背后存在一个关键变量：算法进步的速度。SemiAnalysis认为，距离120B参数模型达到GPT-5.5级别的智能，可能不到一年时间。届时，"以前沿智能换极速token"的价值主张将发生质变——正如今天工程师们宁愿放弃Opus 4.7的更高智能，也要坚守Opus 4.6快速模式的交互体验。

750兆瓦的初始承诺已经锁定。真正的问题是：当120B模型的智能追上今天的前沿水平，OpenAI是否会选择将选择权转化为实际采购，将协议规模扩展至2吉瓦乃至更多。这一答案，将决定Cerebras的IPO估值能否兑现，也将定义下一阶段推理战争的胜负手。

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2026年5月15日，乐道发布了第三款车型L80，没有堆料，李斌这次花了大量时间讲另一件事：空间和平权。他说L80是“装载空间最大的中国大五座SUV”，也是“大五座SUV的纯电拐点”。

过去几年，中国新能源家庭市场真正的大盘，其实一直不属于纯电。无论是理想还是问界，真正把家庭 SUV 市场做大的，几乎都是增程路线。乐道 L80正试图改变这个格局。

李斌用一台大型 SUV 的尺寸，把原本属于六座车型的空间，全部释放给五座家庭。它所瞄准的是中国最庞大的那群普通家庭用户：三口之家、带宠物的年轻情侣、孩子刚上大学的中年夫妻以及那些终于有时间“补偿自己”的中年人。

在发布会上，李斌反复强调“场景”，甚至现场演示车外做饭、车内睡觉。因为乐道发现，今天家庭用户关心的，已经不只是参数和配置，而是生活怎么被装进去。

产品背后，另一层变化同样关键：蔚来过去十几年被外界质疑“投入太重”的那套东西——换电、自研芯片、900V 高压平台、全域操作系统、世界模型，进入规模化兑现阶段。

过去行业一直调侃李斌“钱都亏在明处”，但今天，当乐道进入主流市场，这些曾经看起来“不划算”的基础设施和技术能力，开始变成一套可以摊薄成本、提高毛利、形成差异化的体系能力。

而 L80，恰恰就是这套逻辑第一次真正大规模面向家庭市场释放红利的产品。这个闯过死亡谷的新品牌，终于等到了一个属于纯电家庭 SUV 的窗口期，也终于开始像一个真正的大众化汽车品牌那样思考问题了。

接棒

去年乐道旗舰L90爆红、L60市场影响力复苏之后，肩负延续品牌和规模热度的L80呼之欲出。

预热多时，在品牌两周年之际，乐道的中流砥柱L80正式登上台。似乎是为了留足曝光空间，这款本应在去年末上市的新车，多酝酿半年时间后，李斌为其单开了一场发布会。

因为作为一款面向家庭市场的大五座纯电 SUV，它承担着蔚来公司今年的走量重任。

相比大三排 SUV，大五座 SUV 所覆盖的市场更庞大，乐道 L80 所肩负的任务，是将全尺寸大五座的产品定义，打到规模更大的新能源汽车市场中。而这，也是李斌推演出来的新增量市场。

李斌向华尔街见闻表示，2025年大五座SUV市场纯电产品只占6.4%，不分价格区间的五座SUV，纯电占比28.8%。

“大五座SUV纯电渗透率太低，是用户不选择吗？肯定不是。已经37.4%的用户选择大三排”。在李斌看来，背后还是因为没有好的产品供应，且行业一直没有真正解决“大”和纯电之间的矛盾。而 L80 的核心逻辑，就是把所有能省出来的空间和产品力，还给用户。

乐道L80最主要的产品亮点来自空间，240L 前备舱、2600L 后备厢空间、双下沉储物坑、2.2 米大床、30L 冰柜、车外厨房、骑行装载平台……被系统性地整合进一辆 5 米级纯电 SUV。

而且乐道做这件事时，明显已经不再是参数思维。

李斌整场发布会几乎没怎么强调性能，而是在反复讲露营、骑行、宠物、做饭、睡觉这些生活场景。因为他们意识到，家庭用户真正关心的，不是零百加速，而是“生活怎么被装进去”。

但李斌向华尔街见闻强调，这件事情不是谁都能做。

比如他演示的餐厨套装，如果前备舱开口不这么低、前舱集成化没这么高、开口的宽度没那么大，是无法实现这个场景的，所以在设计上需要原生思考。他透露，乐道L80上市前，公司专门走访了近千组增程大五座SUV用户，倾听他们的需求，从一线用户的真实反馈中得到了启发。

这其实已经点出了乐道的产品逻辑。它开始主动放弃一些新能源品牌过去特别喜欢强调的锋利感和“科技炫技”，转而把技术变现为实用性。

秦力洪向华尔街见闻直言，乐道品牌已经诞生2年了，但内部还是在一直摸索的过程中。

在他看来，家庭用车需要一个共性，从老到小都要喜欢才行，否则消费就达不成。所以，L80乃至整个乐道品牌背后都是取舍和平衡的逻辑。而这其实也是传统品牌走过的路。

“在油车市场做家庭产品做得最好、商业上也最成功的，比如丰田、大众这样的品牌能明显看到它强大的体系能力，非常好的平衡感”。秦力洪向华尔街见闻说，虽然他们在个性鲜明方面总是差那么一点点，不是没有这个能力，而是要追求一个家庭里面的最大公约数。

换言之，大众和丰田之所以成为全球汽车巨头，并不是因为它们最酷、最先锋，而是因为它们最稳定、最均衡、最容易被家庭接受。去年，L90的爆红也间接证明这样的思路是正确的。

随着第三款车入列，完整产品矩阵形成后，乐道要成为蔚来旗下的大众、丰田的愿望，终于有了落地的机会。

薄发

从去年对标model Y到现在强化成为大众、丰田。乐道似乎变得更加务实，也在刻意回避成为靠爆款生存的玩家。因为秦力洪深知，爆款意味着花期短，李斌此前就反复提到一个词：“新车效应死亡谷”。

过去几年，中国新能源行业有一个特别明显的问题：很多车上市时热度极高，但两三个月后销量迅速回落，最后只能不断降价、改款、拉权益，进入恶性循环。

业内人士认为，在当下群狼环伺的汽车市场中，表层的卖点会被友商迅速跟进复制。这样的泼天流量，并不好承接。乐道就吃过这样的亏。

过去两年，乐道经历过一场震荡：首款产品L60销量波动、品牌知名度不够、市场质疑。尤其去年，外界对于乐道最大的评价始终是：“产品不错，但为什么没爆？”

但问题在于，汽车行业从来不是一个两年就能跑出来的行业，尤其是家庭品牌。因为家庭用户本身就更保守、更慢热、更依赖口碑。秦力洪也承认，很多人觉得乐道知名度不高、销量不好，是因为在NIO品牌光环下，大家对它期待比较高。

但现在，它已经爬出低谷。

从首批交付到今年 4 月，乐道累计交付已经超过 15 万台。2025 年，作为乐道第一个完整销售年，全年交付超过 10 万台。这个速度即使放在整个中国汽车行业里，也已经非常快。更关键的是，乐道成交均价接近 25 万元。这意味着，它不靠低价换规模，真正在主流家庭市场站住了。

秦力洪向华尔街见闻说：“乐道的转化率是非常高的，这是一个非常真诚和实在的品牌。”换而言之：很多人不知道乐道，但知道之后，下单反而很快。

这背后，也是乐道品牌战略的变化。它不再像很多新势力那样强调“颠覆”，而是开始强调长期主义、体系能力和稳定性。

秦力洪说：“不要领先两个月就被人超了。汽车产品在推出的时候，一定要做到比较大幅度的领先。”更重要的是，他同时强调价格稳定。“不要来回拉抽屉，汽车产品的价格稳定非常重要，因为会影响二手车残值，最后影响新车销售。”

这种思路，其实已经非常传统汽车工业了。因为真正的大众和丰田，从来不靠短期爆款，而是靠长期稳定的产品生命周期和体系能力。

这种变化背后，其实是蔚来过去十几年投入的技术体系，终于开始形成规模效应。

换电、900V高压平台、自研芯片、SkyOS、世界模型，这些东西过去长期不赚钱，甚至一度被行业认为“投入太重”。但今天，当乐道进入 20 万级主流市场，这些能力第一次开始形成摊薄效应。

秦力洪说：“从去年乐道 L90 开始，大家明显看到产品力提升、价格更有吸引力，同时利润率还得提高，这个不可能三角实现了，背后就是自己掌握技术和研发。”

甚至连激光雷达和神玑芯片的下放，也是一种规模化结果。“以前如果专门为了乐道建团队，账算不过来，现在就是多加一双筷子的事情。”

换句话说，乐道今天能做 L80，并不是突然开窍，而是蔚来过去十年一直在“坐冷板凳”。

拐点

在口碑和市场接受度逐渐回归后，乐道准备趁热打铁，打赢这场大车之战。

过去几年，中国新能源家庭市场有一个非常明显的现象：所有人都在做大 SUV，但真正卖得好的，几乎都是增程。

原因也很现实。家庭用户对于“大车”的需求，本质上并不是性能，而是空间、舒适和补能焦虑之间的平衡。车越大，用户越担心长途续航；成员越多，用户越不愿意承担任何使用上的不确定性。

于是，增程和插混天然成了家庭 SUV 最容易被接受的方案。

而纯电路线长期陷入一个悖论：如果想要大空间，就要增加车身尺寸和电池；但车越重，能耗和续航压力又越大，最后不得不继续加电池，于是进一步挤压空间和成本。很多车企最后只能通过“看起来很大”去做家庭 SUV，但真正到了满员和长途场景，空间和补能体验依然会暴露问题。

乐道认为，这个逻辑已经开始变化。

秦力洪在采访里提到一组很关键的数据：去年一季度，中国大五座 SUV 市场中，纯电车型占比只有 2%，纯电和增程比例是 1：23；但今年一季度，纯电已经增长到 15000 台，纯电和增程比例变成了 1：2.2。

然后他直接下判断：“我预言今年三季度纯电比增程一定是大于 1，这个中间首推的推动者就是乐道 L80。”

这其实已经不是产品表达，而是对行业路线的一次预判。因为它的逻辑变得清晰。空间、换电、服务、家庭场景、技术平权，这些东西组合起来之后，它开始形成一种非常稳定的用户认知。

蔚来过去十年的基础设施，也终于开始进入收获期。这些东西短期看都很重，但长期会形成护城河。因为家庭用户最终拼的，不是参数而是稳定体验。

过去很长时间，外界一直调侃李斌“钱都亏在明处”。自研芯片、自研操作系统、换电网络，这些东西在早期看起来都太重、太慢、太不划算。但今天，当乐道开始进入主流市场，这些曾经看起来“不经济”的投入，开始第一次真正形成规模优势。

秦力洪说：“毛利从哪儿来？首先毛利要从研发里面来。”

这其实已经点出了蔚来今天最重要的变化：它正在从一个长期烧钱做技术的平台型公司，慢慢变成一个开始兑现规模效应的汽车集团。而乐道，就是这个过程里最关键的一环。

今年蔚来给自己的目标，是全年交付 46 万到 50 万台，同比增长 40% 到 50%。而这个目标能不能实现，很大程度上取决于乐道。尤其取决于 L80 能不能成为一个长期稳定的大单品。

秦力洪希望 L80 不是一个忽上忽下的产品，而是一个能长期长红的产品。“我们还是要像跑马拉松一样去跑这个产品。”

以下是与蔚来总裁秦力洪、乐道总裁沈斐的对话实录：

问：在乐道看来所谓家用应该有的标准是什么？

秦力洪：乐道这个品牌已经诞生2年了，我们对家庭用户的理解是在逐步深化的过程，说起来好像人人都是家庭消费的专家，但其实真把它搞明白还不太容易。

首先，家庭尤其是人口比较多的大家庭，买车是一个共识，都喜欢很重要，在家里面，如果有一个人坚决不喜欢，消费就达不成。所以我们看到家庭用车在平衡与个性之间的取舍会往平衡方面做得更多一些。

油车亦然，做家庭产品做的最好的也是商业最成功的，比如丰田、大众这样的品牌你能明显看到它强大的体系能力，非常好的平衡感。但在个性鲜明方面总是差那么一点点，它不是做不出个性特别鲜明的车，而是它要追求一个家庭里面的最大公约数。

一款科技产品，在年龄相仿的同事之间达成共识是比较容易的，因为大家的年龄、背景、偏好都很像，但是一个家庭跨越好几代人，在中国比较典型的就是城市的三代五口或者六口之家。

比如，蔚来的定位更加偏商务，在中国这样一个环境里商务场合什么是得体的，什么是恰到好处的，这样的点还是比较容易找的。但是在一个家里跨着代际的区别，或者家里不同人之间有着巨大人生背景的区别，要寻找这个公约数就需要去做取舍。乐道品牌也是不断的在摸索，我们会去掉一些表象的，好像特别鲜明，特别尖锐的个性，但是我们会把实用这一点不遗余力的拉满。

第二点，家里的需求就是一定要实用，要好用。

我们可能要去掉一些比较浮夸的包装，大家为家里采购东西都知道，比如说到了中秋节去买月饼，首先会问是自己吃的还是送人的，就这句话就是一个取向的区别。一个是偏商用的取向，一个是偏家用的取向。

所以不同的目的会决定一个产品的初衷和取舍，会有很大的区别，但是不变的是什么呢？作为一个汽车产品，品质、安全、服务、科技，这些东西是不能变的。所以大家从乐道L60到L90到L80，可以看到一个趋势。

第一个趋势就是我们在掌握家庭成员共识的审美和需求平衡的同时，把实用性这一条中很多的尖点拉的更高了，就像乐道其实除了后备舱以外，还有前备舱和两个下沉空间，其实后备舱里面的下沉坑，三年前做产品定义的时候，抠不抠那个空间无所谓，但是我们想到家庭日常出行需要有很多好用的空间来做收纳，我们的技术如果能做到，就一定要抠出来。

我们再看蔚来ES9，根据它的体量和背后的技术，我们可以把它的前备舱调的再极致一点，但是考虑到审美需求，考虑到前脸设计的整体性和威严感，我们把它的开口线提高了，相对没有乐道L80和L90的前备舱好用，但是它更好看。

我觉得这两年在取舍上还是有心得的，还需要再进一步升级。

像乐道L80，我们在照顾到设计的得体和均衡的同时，在一些细节上把它的酷感搞的也更足了一点，比如高亮的黑饰条，让车身看起来更修长，比如轮毂的设计酷一点，不至于遭到家里其他人的反对但是更时尚一点。

问：现在从电池到芯片所有的成本都在上涨，毛利率情况怎么样？

秦力洪：L80整个的定价肯定是尽力了，预期毛利率可以达到我们要求，当然它不会特别高。我们的利润从哪儿来呢？还是从体系能力里面来。

三年前我们第一次做蔚来的创新科技日，斌哥跟大家沟通说毛利从哪儿来，首先毛利要从研发里面来。汽车产品的毛利就是在整个价值链里面来分配的，掌握了研发的主动，就掌握了利润价值链分配部分的主动。

从去年乐道L90开始，大家能够很明显的看到产品力提升，价格更有吸引力，同时利润率还得提高。这个不可能三角就实现了，背后就是自己掌握技术和研发，掌握价值链的主动权。

我们在这方面做的尝试非常多，有人嘲笑蔚来研发多少钱，亏损多少钱，我们亏损的都是研发投入，没有那几年的投入就没有今天我们几款产品在市场上的表现和内部财务上的表现。

我们还是要在研发上坚决的投入，它是整个体系能力带来的。在今年非常惨淡的一季度车市里面，蔚来的持续投入和体系竞争力给公司的经营带来什么样的护城河。

问：目前很多企业面临刚才讲的新车效应死亡谷。推出一款车需要很多精力和财力，如何能够保持像蔚来ES8这款产品一直畅销，乐道L80具不具备这个潜质？

秦力洪：乐道L80和蔚来ES8是非常像的，这里面没有什么秘诀。因为市场竞争很激烈，迭代很快，你在推出的时候不能追求一时有限的领先，汽车归根到底靠产品，在推出的时候一定要做到比较大幅度的领先。让它具备足够长时间的产品竞争力。不要领先了两个月就被人给超了。

第二，定价一步到位。不要来回拉抽屉，汽车产品的价格稳定非常重要。这不光是营销战略的问题，而且牵涉到每一位车主所拥有的那一台车的二手车残值问题。如果大幅度拉抽屉，二手车的价格崩盘会影响新车的销售。

蔚来ES8和乐道L80都做了同样的事，第一在产品技术上有我们的预见，这个预见未必100%准确，我们要追求1年以上的领先时间，能不能做到要市场客观来检验。其次一步到位的定价之后，尽可能保持车辆售价的稳定，不要让它有太大波动。这两个如果能够同时做到，再加上执行的到位，我觉得胜算就大一点，其实没有什么特别的诀窍。

至于新车效应死亡谷，我觉得主要看两点：第一个上市短期的刺激，不要给太High，因为兴奋剂打下去总有失效的时候，要不你就永远不退，那就定价再到位一点。我们也是一个非常克制和合理的带有诚意的新车期间的用户权益。如果台阶和后面太大会形成两个月以后的事实上涨价。

第二个还是要靠体系能力，行业里面比较普遍的存在新车效应死亡谷。蔚来公司自己也若干产品经历过，切肤之痛。萤火虫和全新ES8，也是去年行业里面我觉得为数不多的，成功的度过新车效应死亡谷一直坚挺步步为营的两个典型的案例。

大家可以观察，萤火虫和ES8能够持续热销的原因，还不太一样。萤火虫确实由于它非常特别的品牌态度，还有它所在的竞争环境是相对比较简洁的。ES8靠的就是碾压级的产品力和这个公司的体系能力在运转。ES8在过去大半年的时间里面热销，从销售的层面，从供应链的层面，从制造的层面，我们克服的挑战也非常多，但是外界没有太感觉到，这是我们公司能力的提升。

我非常希望乐道L80不是一个忽上忽下的产品，就是发布的时候热度很高，过了两三个月平淡了。以它的定位，以它适用的人群和用途，还有价格这几个方面综合来看，我希望L80能够成为乐道品牌的常青款和中间款，所以它是一个路遥知马力的产品。

短期的订单我们觉得的确是符合预期的，昨天晚上的订单一点问题都没有，我们还是要看三个月以后、六个月以后持续新增的订单能够怎么样。车已经就这样了，还是要看我们整个团队对这个事情的理解和持续的执行力。

像跑马拉松一样去跑这个产品。因为L80它不是一个以时尚为标签的产品，它应该成为承载着中国大部分家庭出行欢乐的，那种非常独特和不可缺少的这么一个帮手，它应该是这么一个定位，当越来越多的人知道它，就会有越来越多的人来买的这么一个产品。

问：下一步乐道L60会做什么样的调整？分享一下2年来做乐道的感受。

秦力洪：我们也是继2024年515之后，比较系统的又重新讲了一遍乐道的品牌理念。过去我们是合家欢乐持家有道。现在升级成为更足以表达大家心情情绪的“每一程，皆乐道”。

第一个是乐道的精神是没有变的，和家人在一起的每一条道路都是乐道，快乐的道路。所以我们乐道的形象里面永远有家庭，永远是扑面而来的欢乐。这是我们每个人都向往的。

第二，我们加上了“每一程”，为什么要加“每一程”呢？因为在乐道L80这两次发布会里面，大家可以看到，我们的目标人群出现了多元化。以乐道L80为例，既有常见的城市核心小家庭，三口之家，而且还我们加进了一些中年人群的场景。

就是我们说为了孩子，为了工作，约束自己，辛苦奋斗了很多年，孩子出门上学了，工作因为退休各种原因暂时放一放了，迫不及待的要奖励自己，来一次说走就走的旅行，而且不用讨论带什么不带什么，想带的全带上的这么一次自驾游的人群，这个人群很重要。

他们内心有去游历祖国大好河山的强烈渴望，而且憋了很久，所以他们要有比较极致的空间，包括露营方方面面，在路上体验的要求。

第二，这个人群的购买力是很稳定的，他们会有一点补偿自己的心理，觉得你看孩子终于上大学了，这是中国很典型的一个人群，为了家人，为了工作，放弃了自己很多，他们一定要在一个时间对自己有一个小奖励，这个奖励不是乐道L80，乐道L80是一个工具，这个奖励是一场酣暢淋漓自己说了算的旅行，这个人群非常的丰富，而且这两年随着中国人口结构的变化，在消费的百分比里面，占比会越来越突出。我说我也希望早日成为那样的人，好不容易重获自由的中年人，迫不及待的要奖励自己一下。

这种心情我们要把它表达出来，所以就加上了每一程，因为人群出现了多样化。通过乐道L80产品的发布和昨天对品牌的梳理，如果细心的朋友能看到我们这个品牌的变化，过去那种表象的什么年龄、家庭结构、收入水平，那种所谓的人口统计层面的用户特征，已经不足以让这个品牌进一步的发展了。

一个品牌的发展，一定要深入到精神的层面。而精神层面的东西是跨越表象的家庭结构、年龄、收入水平这些人口统计学意义的。我个人认为乐道L80最成功的地方，就是通过两次发布会，把这种精神层面的东西变得更可见了，可触及了。

乐道品牌的五个理念，也是品牌立身之本的五个支柱，也是第一次对外讲解。第一，是品质与安全，作为家用车这是一个基础，甚至成本和蔚来品牌的车没有任何区别。

第二个是科技为家，乐道是完全复用蔚来的科技战，但是乐道它用技术的取向是为了让家庭生活更方便。比如说900V的高压平台省出来的空间，一立方厘米都不差的抠出来给到用户用。在蔚来可能还要照顾一些社交属性、造型的美感对空间的使用还要做一些取舍，在乐道上面没有取舍，科技为家。

第三个就是得体的设计，虽然是家用，平时开到单位或者偶尔处理一下商务上的事儿，它依然很得体。

第四个叫用心的服务，这是蔚来公司的强项了。

最后一点是活力的社区，乐道的社区一定要是有活力的，它跟我们蔚来对于社区的定义还不太一样，我记得一年前的这个时候，沈斐和我刚刚把更多的精力放到乐道品牌上的时候，我们对很多的问题理解都非常肤浅，说为什么乐道的用户不能进牛屋，当然可以去了，但是这个事儿，不是社区的本质，它是一个非常表象的事。

乐道用户社区的本质是充满活力，那么蔚来的用户社区我们还会经常做一些更加诗和远方，比如说以公益为主的有目的感的东西，乐道我们就觉得大家日常要工作，还有很具体的家庭生活。其实我们的用户们平时生活都很认真，聚到一块就轻松一点，高兴一点，玩一点好玩的事，这是我们对乐道社区的一个期待，也是我们打造的一个方向。

所以昨天这五点，再加上“每一程皆乐道”这是我们对乐道品牌诞生两年以后，阶段性的总结和刷新吧。这都是产品以外的事。

问：对于大五座SUV市场趋势有怎样的判断？

秦力洪：大五座SUV这个细分市场是一个非常有中国社会特色的细分市场，去年，这个市场的全年总量40大几万不到50万。今年一季度看下来，我们觉得总量的变化不会特别大，但是大五座SUV的核心词是什么？就像刚才提到我们和L60的对比一样，怎么能够大？就有几个方面，第一，是把可见的尺寸做大，这是我们L80用的第一招，就是用一个完完全全的L90的平台搞五座，当然装载空间就会变大，但这不是全部。

第二，是通过高压纯电的技术平台把它的轻量化和集成化做好，把更多的地方在同样的外壳下，把更多的地方省出来给到用户去使用，就像得房率。没有纯电平台想都别想，发电机搁那儿、增程器搁那儿、油箱搁那儿，这些都是物理性的，再加上自研技术打通车里面的总成的各个域，比如说各个地方的保险丝，通过智能化的方法把一个8L体积的东西做成像1元硬币那么大。这个都是需要打通这个车不同域之间的技术，自己来掌握这个技术的体系能力才能做到的。

从我们去年乐道L90开始，这方面和大家沟通的非常多，还有我们把过去非常复杂的散热、冷却的部件整合到一个只有A4纸那么大的板子上再斜着放，你前面的前备舱的空间才能空的出来。

所以这个大的背后是技术路线，是技术自研的体系能力，没有纯电就大不了，没有自己掌握的全栈技术什么都用供应商方案，最后撺出来，你就整合不了几十个保险丝放到一个地方，你就不能把若干个供应商分别承担的散热体系，通过自己的意愿集成到一张A4纸大小的板子上，所以它就大不了。这个大的字不是广告语，是物理，是工程技术。这是非常明确的。

去年一季度，大五座的整体市场不分价格，不分动力形式，中国所有的大五座SUV的市场去年一季度大数9.7万台。在这个里面纯电2200台，2%。纯电和增程的比例1：23，增程式是46000多台。今年一季度93000台，纯电15000台，增程从4.6万掉到了3.5万，纯电和增程的比例从1：23，变成了1：2.2，我预言今年三季度纯电比增程一定是大于1，这个中间首推的推动者就是乐道L80，接下来还有一个很勇猛的产品，就是我们将于7月初交付的ES8，去年乐道L90和全新ES8，让纯电后来居上，用半年多的时间从落后到取得动力形式的压倒性的优势，这个故事今年下半年一定会在大五座SUV的市场会改写。大家要谈改写大五座市场格局的产品，如果它不是纯电，咱们就不要浪费时间来讨论了。

问：市场上大家对于乐道知名度不好，乐道市场销量也不好，是不是我们对于它的期待比较高？

秦力洪：知名度是一步一步来的，卖好每一个产品，过好每一天他的知名度就自然会来。我们乐道的转化率是非常高的，这点我们很欣慰。因为这是非常真诚和实在的品牌，我想再给我们一点时间，我也不想说乐道这两年赶上蔚来之前的5年就一定特别好，或者大家说我们销量没有达到预期就特别不好，第一我们在努力，第二越来越好，乐道干的不差，乐道是非常成功的品牌。

问：在品牌上都是打家庭用车，乐道和理想之间有什么不一样的地方？

沈斐：从专门为家庭用户打造车来说，确实乐道跟理想可能是大家所熟悉的两个品牌，尤其是乐道，其实从它诞生之初就是让家庭生活更美好这么一个理念。

大家知道理想本身销量各方面还是非常不错的。我们也努力地向它学习，争取能在这方面做的更好。在乐道L90、蔚来ES8所在的区间，去年短短的半年时间就发生了彻底的翻转，同样的故事我也相信今年在大五座这个领域，这个故事同样会演绎出来。

其实2年还是很短的时间，我自己在来蔚来之前做的事情也做了10多年，而且是能源电力行业非常窄的领域，到蔚来之后换电也做了10多年。念书的时候导师讲的那句话到现在记忆犹新，叫做板凳要坐十年冷，我们是相信长期主义的。

还有一个就是，我觉得乐道还是跟蔚来集团一样，是一个价值观驱动的公司，我们还是实打实的去做研发投入，做基础设施投入。其实我更看重的是纯电跟增程这两个趋势，因为实际上来讲，跟增程车相比，乐道L80和L90，由于我们在纯电技术上面的积累，我们没有额外的增程器等等这些东西，实际上我们就是要比他们要轻，大概400到600公斤，这带来了非常大的优势。

一个是把空间彻底的让给了用户，乘客空间跟储物空间，这是用户能看得到实实在在的体验，另外就是操控性能和驾驶性能，能耗也非常的优越。当然我觉得实际上，在5年、8年以前，因为确实基础设施很差，我觉得可油可电确实满足用户的需求，但是今天大家看到的产品都是两年三年前定义的，只有像蔚来这样的公司，大家一门心思就笃定的在纯电赛道上奔跑，最终量变引起质变。常年长期的技术积累会转化，对公司来讲是竞争力，对用户来讲就是实实在在的体验。面向家庭确实是我们长期关注的，让家庭生活更美好，我们在这方面的道路，一直是非常清晰的。

问：乐道L90和蔚来ES8之间会不会产生内耗？

沈斐：乐道作为蔚来面向家庭这么一个品牌，其实它从诞生之日起，就特别容易和蔚来放在一起比，但是，我们认为乐道作为一个两年的品牌，已经做得非常好了，乐道L90在它的价格区间是销量最好的车型。蔚来作为一个2016年发布的品牌，在整个大蔚来社区，它的知名度已经有很长的时间；大家把它们放在一起比，但实际上他们是一个集团两个品牌，没有那么强的可比性，无论是已发布一年多的乐道L60，还是乐道L90，包括乐道L80。

我们希望乐道L80有一个长期稳定的表现，是能越战越勇的车型。乐道三款车型互相带动，让整个品牌知名度提升更快。其实乐道这个品牌的转化率，我们自己调研下来是整个行业数一数二的，首先有足够强的产品力，包括品质和安全，科技和原创得体的设计，还有用心的服务和活力的社区做的也非常好，用户了解到乐道产品的这些优势，转化率就会非常好。

秦力洪：这两个产品之间的价差达到了十四五万，在国内市场每几千块钱都占着产品的市场里，我们怎么能忽略十几万的价差带来的人群和消费取向的区别呢？只不过乐道在刚开始的时候，蔚来增复购用户确实是乐道早期种子用户当中的重要组成部分，有用户觉得有乐道了，家里再购置一辆平时开很好用的车，所以这样的话题在初期的浓度会高一些。我们也反求诸己，哪儿做的不好，破圈的传播做得还不够。其实乐道L90和蔚来ES8之间，不太存在直接竞争关系。

问：乐道品牌成立2年推出了3款车型，乐道产品推出的节奏是什么样的？

秦力洪：今天的研发周期就是合理且应该的研发周期。在过去市场，竞争不充分，有些企业觉得慢慢悠悠也没问题，但今天这个快速的研发周期就是正常的研发周期。

我们还是要把汽车工业放到全球去看。今天全球创新的中心在中国，有人可能会对中国的样本说，研发太快，产品太多，技术迭代过于频繁，产能过剩等问题。可是在历史上，日本、德国、美国的企业同样也有创新过快的时期。

汽车是一个重大的行业，而如今全球创新中心在中国，我们就要用中国的语境来说这个事儿。中国的迭代速度就是比别人快，中国的行业就是比别人努力。所以，我们应该感到非常幸运。

问：海外正在抛售部分超豪华品牌，蔚来自身还有往这一市场进一步布局的打算吗？

秦力洪：中国有一些观念觉得100万以上就叫超豪华，我不是特别认同。我们把今天在中国卖百万以上的车，放回到原产国看它卖多少钱大家就知道了，一辆百万以上进口车有超过50%各种税费。

现在，国内市场有两个变化：第一个是中国自主产业的崛起，让本土研发、本土制造变得更高效成本更低；第二是本土产品避免了很多税和运费，所以价格被打下来了。

过去很多卖150万的车，在欧洲就卖5万欧元，为什么到中国来卖100多万，过去还有一些神车，大MPV，加价是本身售价的3倍，因为当日利润率更好，且供给不够，我尊重在一个时代的消费潮流，那么现在供给够了，时代变了，有些东西不能刻舟求剑。我也希望蔚来通过9系产品，能够推动正确的高端用车需求价值观的形成。

问：蔚来如此密集赶在上半年发布这么多款新车的考虑是什么？

秦力洪：上半年我们把该发布的新品发布完，下半年就进入到踏踏实实的途中跑阶段。另外，汽车产品的研发和上市也有它的客观规律，足月了该生就得生。

我们今年上半年比较爆炸性的新品发布频次很高，大概三年前蔚来公司因为经历了上一轮周期的压力和反思以后，还是做了比较密集的功课的，最近就出现了频繁交作业的情况，也不是刻意要去控制它的节奏。

问：市场上大家对芯片算力的这些统计标准是一致的吗？

秦力洪：蔚来神玑NX9031我们没有怎么讲笼统的算力数据，背后有两个原因。第一，我们整个产品在设计的时候，已经顶到了某国要进行管理的临界点了，不能说的太明白。以前都是简单的讲一下一颗顶四颗，做了一个类比。

其实看一个芯片好不好，不光是一个笼统的算力的数字，它有若干个标准。

第一个就是算力，它有稀疏算力、稠密算力，最近还出现多少K的稀疏算力，有真实算力，我们反对注水的算力；第二就是内存的带宽，神玑NX9031，546G每秒的内存带宽没有之一。

第三，ISP图像处理能力，这是一个算力在实用中的表达，现在的算力芯片、智驾芯片，在整个汽车智能辅助驾驶当中的作用，主要的一个方面就是对图像的一个识别，看的清不清，智驾就是感知、决策、执行三个环节，感知不清后面就不要再提了，所以ISP，尤其在极端情况下的图像处理能力非常重要。

第四，芯片之间是怎么通讯的。蔚来ES9和ET9用的都是两颗神玑芯片，这个芯片与芯片之间的沟通备份带宽是非常宽的，而且时延是极其短的。

第五，量产水平怎么样。芯片比较主要的攻坚点在于量产阶段，今天的事实就是高端的智能算力芯片神玑NX9031这个全球第一款车规级5nm的芯片已经装车超过25万片了。得到了大范围的检验。

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周一，国际能源署执行主任Fatih Birol在巴黎七国集团（G7）财长会议间隙对媒体表示，全球商业石油库存"正在非常快速地消耗"，并预计这一趋势将持续"数周"，呼吁各方高度重视库存的快速下滑态势。他同时指出，化肥和柴油价格的急剧上涨恰逢出行旺季与农业播种季节的开启，时机尤为敏感。

Fatih Birol警告称，上述因素叠加高企的能源价格，"可能对食品价格产生重大影响，并共同对通胀数据形成强力推升"。这一表态引发市场对全球通胀前景的进一步担忧。法国财政部长Roland Lescure在接受彭博电视采访时则表示，若有必要，G7成员国将再次动用战略石油储备。

Fatih Birol的上述警告与其上周的表态相互呼应，显示出IEA对当前石油市场供需失衡的持续关注。他指出，商业石油库存的消耗速度已不容忽视，且将在未来数周内延续这一趋势。商业库存是反映全球石油市场即期供需状况的关键指标，其加速下滑通常意味着短期供应紧张预期升温，进而对油价形成支撑。

Fatih Birol着重强调了当前能源价格冲击的特殊背景：化肥和柴油价格的大幅上涨正值出行旺季与春季播种季节叠加之际。化肥是农业生产的核心投入，柴油则广泛用于农业机械和物流运输，两者价格的同步攀升将直接推高农业生产成本，并最终向食品零售端传导。他指出，能源与食品价格的协同上涨，将对全球通胀数据形成"重大推力"，令各国央行的价格稳定目标面临更大挑战。

在应对措施方面，主持此次G7财长会议的东道国法国财长Roland Lescure表示，G7成员国数月前已协调释放过一次战略石油储备，并明确表示"如有必要，未来我们将再次采取行动"。这一表态意味着G7将战略储备视为调节市场供应、平抑价格波动的政策工具，但能否有效缓解当前库存加速消耗的局面，市场仍在观望。

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对于爱奇艺而言，2026年注定不太平。

5月18日，爱奇艺发布了2026年第一季度财报，其总收入仅为62.3亿元，同比下滑了约13.35%；与此同时，一季度仍未走出亏损困局，其Non-GAAP运营亏损达到了1.5亿元，而2025年同期的运营利润为4.6亿元。

在影视寒冬、短剧等冲击下，近两年来，爱奇艺的日子一直不太好过，连续2年营收下滑，2025年同比减少7%，盈利周期也结束了。

如今一季度的成绩单算是进一步验证，爱奇艺2026年为何要积极推进港交所IPO和AI战略。

爱奇艺的由盈转亏，撕开了长视频平台在存量博弈时代的残酷现实。

从具体业务表现来看，作为爱奇艺支柱性的会员业务也难以掩盖同比下滑的颓势。

2026年第一季度，爱奇艺的会员服务收入为42亿元，虽然实现了2%的环比微增，但同比2025年第一季度缩水了2亿元。

此外，爱奇艺的在线广告服务收入同比下降6.8%至12.4亿元。

更值得关注的是，一季度，爱奇艺的内容发行收入仅为3.6亿元，同比下滑了近43%。近年来，爱奇艺内容发行收入下滑明显，2025年同样同比下滑了 32%。

其他收入更是从2025年第一季度的8.3亿元腰斩至2026年第一季度的4.3亿元。

爱奇艺各项主营业务下滑的背后，主要来自行业竞争的不断激化，长视频用户规模见顶，短视频和AI短剧对用户碎片化时间精力收割严重，影视寒冬持续蔓延。

月狐数据指出，目前来看，爱奇艺面临的核心挑战在于会员增长天花板显现，会员提价与用户流失的矛盾加剧。

据月狐数据，2026年1-3月，爱奇艺MAU仍处于低位，3月MAU同比下降16%。但人均在线时长则明显增加，1月人均在线时长最高，达到128分钟/日（同比+31%）。

尽管爱奇艺在2026年第一季度依然拥有市占率优势，但这并未成功转化为真金白银。

根据云合数据显示，爱奇艺当季的长剧集有效播放总市占率保持市场第一，且拥有《罚罪2》和《逐玉》等内容热度值破万的爆款。

在传统增长引擎集体熄火的背景下，爱奇艺选择将筹码压在AI技术上。

爱奇艺创始人、首席执行官龚宇在2026年第一季度财报中明确表示，未来将运用AI降低内容生产成本，并加快制作流程。

爱奇艺在AI应用层面的步子走得很快。

在2026年第一季度中，“鲍德熹·爱奇艺 AI 剧场”一口气上线了16部涵盖科幻、惊悚、武侠等题材的作品。

据悉，这些作品在创作过程中，全面应用了爱奇艺基于自研影视制作智能体开发的专业级制作平台“纳逗Pro”。

4月20日，在2026爱奇艺世界·大会上，爱奇艺正式对外发布了纳逗Pro，同时爱奇艺创始人、首席执行官龚宇抛出了“真人实拍可能成非遗”的激进言论，并高调宣布超百位艺人签约入驻旗下“纳逗Pro”平台的AI艺人库。

此言一出，“#爱奇艺疯了#”的话题瞬间引爆网络热搜榜首。尽管爱奇艺官方回应称，建立艺人库的初衷是为了方便AIGC创作者遴选和高效沟通，但颇为激进的姿态还是让其备受争议。

即便如此，“缺钱”的爱奇艺，仍然需要这个新故事。

在2026年第一季度总成本52.3亿元的账单中，爱奇艺的内容成本依然占据了37.4亿元的绝对大头。

此外，爱奇艺的自由现金流连续两年下滑，从2023年的超33亿元下滑至2024年的约20亿，2025年这一数字更是降至不足千万元。到2026年一季度有所好转，回升至1.1亿元。

爱奇艺正处在企业发展史上的关键十字路口。

无论是推出“纳逗Pro”来构建AI降本的故事，还是加速推进赴港二次上市的融资步伐，本质上都是爱奇艺在主业承压之下的破局之举。

如何在AI战略、紧绷的资金链条以及长视频赖以生存的真人艺术创作之间找到真正的平衡，将决定这家长视频巨头能否真正看到下一阶段的曙光。

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2026年5月17日，中国电信宣布面向开发者及中小微企业客户推出系列试商用Token套餐，提供“Token+连接+安全”一体化服务，推出三档Token Plan以及宽带上行提速包和安全防护包两种可选包服务。

这只是中国电信Token业务进一步的延续。

半个多月前的数字中国建设峰会上，中国电信董事长柯瑞文表态："智能云体系就是词元（Token）经营体系。""Token经营的本质就是为用户提供AI服务。"总经理刘桂清宣布了星辰TokenHub运营服务平台1.0的落地。

同样在5月17日，上海移动宣布5g-A超级上行网络能力规模商用，推出Token通用服务，1元可购40万Tokens，支持话费支付与多模型通用。

十天前的5月7日，中国移动市场经营部总经理邱宝华才在移动云大会上正式发布了打破传统业务形态的Token运营生态体系，并表示将加速推动"Byte+Token"双高速增长。

无独有偶，中国联通在MWC2026上提出"Agent+Token+AI云"范式，随后宣布将Token计划升级为个人版和团队版双轨产品，依托元景MaaS平台和自主智能体工具集面向市场；5月14日，中国联通在助力国家区域协调发展讨论会上强调，要“紧跟AI发展趋势，依托连接和算力核心能力，当好Token的生产者、运营者、服务者”；

两天后，中国联通上海分公司发布全栈国产化“国芯国模国云”安全基座，推出多元化算力服务、多档Token产品及融合套餐。

这是运营商二十年来第一次试图更换经营的度量衡。

过去二十年，中国三大运营商中国移动、中国电信、中国联通，卖的东西从来没变过：通话分钟数、按GB计的手机流量、宽带套餐。

这些东西的计量单位是流量。而现在它们忽然开始密集地讲Token这个大模型推理时的最小计量单元。

几乎同时在2026年的春天，三大运营商正在集体步入Token时刻。

一. 接力增长引擎

对运营商来说，Token或许不止是技术叙事，更是支撑业绩的需要。

2025年，三大运营商的增长已经明显放缓，中国移动2025年营收10502亿元，同比增长仅0.9%；中国电信5239亿元，同比增长0.07%；中国联通3922亿元，增长0.68%。

三家收入增速全部跌至1%以内，是近年来三大运营商营收增速最低的一年，行业正集体告别规模扩张时代。

净利润端同样不容乐观。中国移动归母净利润1371亿元，同比下降0.9%。中国电信332亿元，增长0.5%；中国联通91.3亿元，增长1.1%。

进入2026年一季度，情况进一步恶化。中国移动归母净利润同比下降4.21%，中国电信下降17.08%，中国联通下降17.99%，在电信业务增值税提升的噩耗下，传统引擎进一步失速。

截至2025年末的中移动数据威力，公司移动客户总数达到10.05亿户，5G网络客户6.42亿户，渗透率63.9%，但5G带来的消费升级已经遇到瓶颈，而更关键的ARPU在2025年同比下降3.5%。

这意味着，运营商的"更多的人用更多的流量"的传统收入模式正在面临天花板压力。

其实过去数十年，运营商不是没有试过转型。云计算被给予了最多厚望，移动云2024年收入破千亿，电信的天翼云2025年收入达到1207亿元，IaaS市场份额升至国内第二。联通云2024年收入686亿元。从绝对值看，运营商在云市场已经杀入了第一阵营。

但在云计算领域，运营商要面对的是阿里、腾讯、华为这样的科技大厂，后者产品能力、开发者生态、应用生态上有着运营商难以追赶的基因，而运营商在云市场上主打的"政务云+央企云+价格战"的组合，护城河并不深。

如此背景下，Token可能成为了接力运营商增长引擎的新工具。

作为AI推理的计量单位。每一次大模型的调用都会带来Token消耗，而背后支持这些的是算力基础设施、网络传输、计费系统、用户账号体系、安全认证一整条链路。

这些恰恰是运营商在基础设施上的优势。

例如在基站上，移动5G基站超过277万站，实现全国乡镇以上连续覆盖；IDC数据中心上，移动对外服务标准机架超150万架，电信数据中心机架达57.1万架；智算算力上，移动智算总规模达92.5EFLOPS，电信91EFLOPS，联通45EFLOPS。

这映衬了中移动副总经理张冬在移动云大会上所表述的逻辑内核：依托"全网用户、全域渠道、云网算力独有优势"，将Token打造成连接算力、模型、应用与用户的"通用货币"。

运营商卖了二十年的流量套餐，其实干的就是"把一种数字资源按量计费、按月扣费、通过全国网络交付给十亿用户"这件事。

Token经营，在商业模式的底层逻辑上，和流量经营高度同构，这是AI第一次给运营商带来一个"既跟自己的老能力强绑定、又有新增长空间"的业务方向。

中移动在2026年集团工作会议上明确了"连接服务、算力服务、智能服务"三大主业，Token被定义为算力服务与智能服务的交汇点。目标是形成"Agent使用Token、Token拉动算力"的业务闭环。中国移动力争"十五五"期末算力服务收入翻番、智能服务收入翻番。

二. 头枪之后隐忧

2026年3月起，Token套餐开始真实地进入了市场。

三大运营商年报先后落地Token经营战略后，各省分公司迅速行动。广东移动率先宣布推出算力Token套餐；江苏移动推出三档AI Token套餐，最低5元/250万Token，支持千问、DeepSeek、MiniMax等十几款模型，上线不到一个月外部Token日销量及使用量突破8亿。北京移动推出了5.99元算力次包和24.99元月包（含1000万Token）。山东移动、湖北移动紧随其后。

中国移动在移动云大会上宣布其移动模型服务平台MoMA已接入超300款模型，通过Token集约化运营模式实现单位Token成本压降约30%。

中国移动董事长陈忠岳的表态覆盖了更大的野心：升级MoMA、推出移动版智能体框架MobileClaw、升级中国移动APP和云盘等服务入口。

中国电信走的是另一条路线。柯瑞文把Token经营等同于整个智能云体系，星辰TokenHub 1.0具备模型聚合和智能路由能力。刘桂清的原话则是："选谁的模型更好，谁家生产的Token性价比更好，就给用户提供最佳选择。"中国电信不追求自研一切，而是做Token的调度中枢。

联通的打法更轻，围绕"Agent+Token+AI云"范式推出个人版和团队版双轨产品。

Token需求确实在爆发。

国家数据局局长刘烈宏公开披露，截至2026年3月，中国日均Token调用量突破140万亿，较2024年初的1000亿增长超千倍。以OpenClaw（龙虾）为代表的智能体应用大爆发，是这波Token消耗量指数级增长的核心驱动力。

虽然头枪已开，但一个很尖锐的问题仍然要面对，即模型、产品、组织敏捷度始终是运营商的短板。

模型层面，移动的九天，电信的星辰，联通的元景在模型能力上仍然和通义、DeepSeek、豆包、文心一言存在差距。

产品层面，运营商的许多应用、月活和用户黏性与微信、支付宝、抖音不在同一量级。

组织基因上，各省分公司密集推出功能重叠、定价相近的Token产品，已经引发内部无序竞争隐忧，这和十年前各省移动互相打流量价格战的场景如出一辙。

对运营商来说，组织上显然需要统一Token品牌、标准化计费体系、建立内部结算机制，但央企的组织架构层级多、协调慢，创新效率天然受限。

正如邱宝华所言："当前的AI不缺单点突破的技术能力，缺的是打通用户与价值的完整链路；不缺百花齐放的创新产品，缺的是可持续可规模化的商业闭环。"

三. 调度、批发与终端

在Token的生意里，运营商也并非毫无优势。

它们的长板可能在另一层——基础设施和运营体系，包括全国骨干网络、数据中心、边缘节点、统一计费体系、实名认证、政企专线、全国调度能力等资源禀赋。

这些要素，是过去通信行业20多年一砖一瓦垒起来的，短期内没有任何一家互联网公司能复制。

因此运营商的Token未必指向模型能力，而更有在调度环节。

想象一家中型制造企业，客服用的是通义千问，代码辅助用的是DeepSeek，文档处理用的是Kimi，内部知识库跑的是某个行业垂直模型。这场场景未必只绑定单一模型厂商，而是同时调用多个模型。

这时候企业需要未必是最强模型，而是一整套基础服务：统一接入、统一鉴权、统一计费、统一调度、稳定交付、安全合规。

这条路恰恰是运营商过去很长时间以来走过的路，无论用户使用微信还是刷抖音，全部都流量都要从运营商官网通过，而Token模式或许能够成行，它将复现流量时代的商业模式。

“国产模型许多都是开源的，这其实反而利好运营商来做统一和调度。”一家大厂AI工程师指出。

例如中国移动的MoMA平台接入超300款模型，中国电信的星辰TokenHub强调"智能路由"，谁的模型性价比最好就调谁的。

运营商难以成为AI时代的OpenAI，但它有机会成为AI时代的"国家电网"，这很有可能成为运营商在AI产业链上真正不可替代的位置。

该类业务在政企市场上更有想象空间，一些央企、国企、金融机构等客户对数据安全、合规审计要求更高，不会把敏感数据轻易外包给一家互联网公司的公有云。运营商的国资背景、专网能力和属地化服务团队，在这类场景中天然具有信任优势，正如电信天翼云在政务云领域的份额领先或许并非偶然的。

除此之外，eSIM与Token业务的结合，则可能在AI终端、长期在线Agent等场景带来想象空间。

此外还有一个维度是AI终端和长期在线的Agent硬件。

2026年5月8日，中移动发布全球首款AI-eSIM产品，即通过AI-eSIM，一台设备从开机联网的那一刻起，就自动拥有了调用云端大模型的能力和身份认证。应用场景覆盖玩具、家电、可穿戴设备、办公、金融、交通、无人机、机器人、能源。

当eSIM普及之后，更多智能硬件不仅需要开机即联网，更需要联网即智能，而这种潜在需求可能成为运营商Token生意的新机会。

例如中国移动已经和京东、腾讯、火山引擎、慧明眼镜、美的、中国银联、雷鸟创新等成立了AI-eSIM实验室和产业合作，计划2026年发展1500万台AI终端。

需求更深一步，如果未来Agent需要长期在线运行，背后的Token消耗、持续占用网络连接、持续需要身份认证和安全保障等场景需要，几乎是为运营商量身定制生意。

运营商过去卖的是手机通话、刷视频的流量，未来可能变成卖"Agent"持续运行的Token和连接。如果这个逻辑成立，那么"通信套餐+AI套餐"确实可能成为一种新的商业模式，而eSIM可能让AI硬件进一步走向订阅化。

但必须清醒地看到，即使进入AI终端时代，真正的用户入口依然大概率掌握在互联网公司和硬件厂商手中。

实时调度云端模型本质依赖网络，任何联网eSIM都能做到。而随着端侧AI模型日益成熟，主芯片原生AI能力一旦跟上，AI-eSIM的核心卖点可能就会退化。

运营商真正能争夺的，是AI设备背后的长期在线连接权。

某种程度上，这更像智能汽车时代的车联网模式，即用户未必感知运营商存在，但从设备出厂开始，联网、云端推理、eSIM、Token套餐和Agent运行能力，就已经被预埋进硬件体系，这反而需要运营商加强与更多品类智能硬件主机厂的潜在合作。

四. 还是要算账

所有的叙事，最终都要还原到DCF的逻辑里。

过去三年，中国三大运营商的资本市场叙事经历了一次完整的逻辑变化。

2021—2023年间，市场挖掘了运营商的潜在价值，一是5G资本开支见顶、传统网络投资进入下降通道；二是折旧高峰过后，自由现金流持续改善；三是国企改革背景下，分红率持续提升。

2024年，中移动资本开支1640亿元，占收比降至18.4%，同比下降2.5个百分点。2025年进一步降至1509亿元，同比下降8%。自由现金流达到820亿元，尽管因预采购等因素同比下降45.9%，但绝对值仍然充沛。

2025年全年派息率提升至75%，全年股息每股5.27港元，同比增长3.5%。三大运营商合计全年派发股息超过1300亿元，中国移动独占超千亿。

中国电信的分红同样可观。2025年全年派发股息约249亿元，占股东应占利润的75%，且承诺三年内逐步提升至75%以上。中国联通51亿元，派息率达60%。

港股运营商的股息率一度达到6%—7%，在低利率环境下构成了极强的"类固收"吸引力。社保基金连续多季度增持，外资持股比例上升，运营商从被市场抛弃的"管道股"变成了"高股息标杆"。

这个故事的关键前提是：资本开支持续下降，现金流持续释放。

但AI的出现是一个新的变量。

2026年，三大运营商总资本开支计划合计约2596亿元，总量确实在继续收缩：中国移动1366亿元，同比下降9.5%，中国电信730亿元，下降9.2%，中国联通500亿元左右。

但结构同时开始向算力明显转向——中移动2026年算力网络投资378亿元，同比增长62.4%；电信2026年算力基础设施投资255亿元，同比增长26%，占总投资的比例升至35%；中国联通算力投资占比也超过35%。

三大运营商在算力领域的合计投入预计超过1000亿元。

中国移动已建成呼和浩特、哈尔滨两大万卡级超大规模智算中心，中国电信建成京津冀、长三角两个全液冷万卡池。这些都是重资产、长周期、高门槛的投入。

但核心的拷问仍然在于：Token到底是不是一门高毛利生意？

答案或许难言乐观。

DeepSeek等开源模型的出现正在剧烈压低推理价格，当Token像流量一样被包进月租套餐、被价格战裹挟，毛利空间也是难以维持的。

更值得被担忧的问题是，运营商的算力投入，是否有可能重新把它们拉回"重资本开支"的地狱周期？

让我们回忆一下5G的教训。

2019—2023年，三大运营商在5G上的总投资超过数千亿元。但5G的杀手级应用迟迟未能爆发，带来的ARPU提升远低于预期。资本市场正是在5G投资高峰过后、折旧压力逐步释放的2023—2024年才重新开始对运营商进行重估。

如今算力投资正在以每年两位数的速度增长。不止一家运营商高管在业绩会上表示推理资源投资“不设上限”。

"不设上限"对关注基本面的人来说，既是信号，也是警报。

中国移动2025年智算服务收入增速确实惊人279%，但更多是因为基数极低。2025年全年算力服务收入898亿元，占万亿级营收的比重不到9%，要知道这个收入还包含了大量传统IDC和云服务，纯Token经营收入至今没有被单独披露。

反观投入端，GPU采购、电力、液冷、数据中心土建，每一样都是实打实的现金流出。

GPU折旧周期短至3—5年，算力设备的技术迭代比基站快得多，减值风险更高。

这意味着运营商面临一个核心矛盾：过去几年，市场给运营商的估值重构，建立在"资本开支下降、自由现金流改善、分红率提升"这条逻辑链上。

但AI算力投入正在从内部侵蚀这条逻辑链的第一个环节。

虽然总资本开支仍在下降，但结构上的算力投资在猛增。

如果算力投入的回报不及预期，或者Token价格战导致毛利持续压缩，那么运营商刚刚重建的"资本纪律+高分红"叙事就会受到挑战。

中国移动2025年自由现金流820亿元，全年股息支出约1035亿元，股息支出已经超过了自由现金流。虽然公司可以通过存量现金储备来覆盖差额，但这个剪刀差不可能无限持续。

2026年，公司明确表示"派息率将稳中有升"，这意味着分红支出不会减少，而算力投资在增加。

运营商正在同时向两个方向拉，一边向股东释放更多现金，另一边向AI基础设施投入更多资本，这两股力量最终将会碰撞。

五. 最终形态之迷

回归一个最底层的命题：卖Token，最终会让运营商成为什么？

乐观地看，运营商会成为AI时代的"国家电网"。正如电力时代，无论用什么电器，电都从电网来；AI时代，无论用什么Agent、调什么模型，Token都从算网来。

运营商有网、有算、有账户、有全国交付能力，它们确实是最接近AI基础设施运营商的存在。

悲观地看，运营商可能正在重演一个熟悉的剧本：看到了大趋势、投入了重资产、但最终在产品层和应用层被互联网公司截胡。

正如3G/4G时代投了网络但收入归了微信，5G时代投了基站但杀手应用没来。

Token经营如果最后变成了另一个"管道+价格战"的故事，那它和过去的流量经营不会有本质区别。

真实情况也许介于两者之间。

运营商不会成为AI产业链上最耀眼的明星，那个角色属于做出模型的人。但运营商也不会缺席，在一个日均Token调用量140万亿未来只会更多的市场里，算力供给、网络传输、安全认证、统一计费这些脏活累活总要有人干。

真正决定运营商命运的，在于它们能不能在"做大AI投入"和"守住资本纪律"之间找到平衡点。

过去几年，运营商刚刚因为资本开支见顶和高分红，重新赢回了市场的尊重。

这份尊重来之不易。如果AI投入不能在合理的时间内转化为可验证的收入和利润，而只是不断吞噬好不容易释放出来的现金流，那么市场的耐心不会无限。

5月8日的苏州，中国移动联合腾讯、阿里、华为、中兴、科大讯飞启动了Token运营生态联盟。联盟的口号是"词元聚力，智享未来"。

这个联盟能走多远，取决于一个很简单的算术题：

卖出去的Token，能不能覆盖生产Token的成本。

在有关回报算术题真正解决之前，市场想象中的优势都还只是故事。

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据报道，约23艘油轮目前聚集在伊朗主要原油出口枢纽哈尔克岛附近，为美国海军约一个月前开始对伊朗港口实施封锁行动以来的最高水平。与此同时，美国中央司令部披露，截至5月17日，美军已迫使81艘商船掉头，并使4艘船只失去行动能力。

这一积压态势直接反映出伊朗石油出口体系所承受的压力正在升级。专注伊朗问题的美国非营利政策咨询机构United Against Nuclear Iran（UANI）顾问Charlie Brown表示，"越来越多船只聚集在该岛周边锚地，显示伊朗原油和石油出口体系中的延误与瓶颈正在加剧。"

据新华社最新消息显示，伊朗称已将最新谈判意见反馈给美方。随着出口受阻、储油设施趋于饱和，哈尔克岛运营活动已明显放缓。若局面持续，伊朗或将被迫压减石油产量，进一步收紧其原油供应。

彭媒体获取的5月16日卫星图像显示，上述船只或停泊于哈尔克岛附近锚地，或靠泊于液化石油气装载码头。UANI的独立分析亦印证了上述情况。

作为参照，4月13日——即美国军舰开始在阿曼湾集结、对过往船只实施检查和拦截之前——哈尔克岛附近仅有4艘油轮。短短一个月内，船只数量从4艘跃升至约23艘，增幅显著。

值得注意的是，5月16日统计中包括一艘疑似停靠在哈尔克岛东南角液化石油气终端的船舶，而该岛用于原油装载的泊位在卫星图像中仍处于空置状态，显示原油装载作业实际上已近乎停滞。

受卫星覆盖范围及云层遮挡等因素限制，对波斯湾油轮动态的追踪存在一定盲区，欧盟"哨兵1号"和"哨兵2号"卫星并非每日拍摄全区域图像，分析结论可能存在一定误差。

哈尔克岛的运营逻辑高度依赖船舶的有序轮换：满载原油的油轮必须能够顺利离港，空载船只方能进港补位装货。一旦这一循环被打断，岛上储油设施将加速填满，倒逼伊朗下调生产节奏。

美国中央司令部在社交媒体发文确认，截至5月17日，美军在封锁行动期间已迫使81艘商船掉头，并使4艘船只失去行动能力。

此次行动始于约一个月前美国军舰在阿曼湾开始集结之时。目前，封锁规模和持续时间均已超出市场初期预期，其对伊朗原油出口乃至全球供应格局的影响，仍是市场持续关注的焦点。

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5月18日，百度发布2026年一季度财报显示，总收入为321亿元，同比微跌1%；同期归属百度的净利润为34.45亿元，同比缩水超5成。

此次利润大幅下滑的主要原因是高毛利业务的收缩、投资等“非经营性收益”的缩水。

一方面，2026年一季度，百度在线营销服务收入为126亿元，同比下滑22%。相比之下，云等AI相关业务收入增长较快，但云业务天然需要更高的算力、服务器、带宽等成本的支撑，短期盈利弹性弱于广告业务。

另一方面，得益于公允价值收益以及长期投资盈利，百度在2025年一季度录得高达44.87亿元的“其他收益”，但2026年一季度已骤降至6.26亿元。

整体来看，利润的大幅下滑是百度转型期必然经历的“阵痛”。

过去百度依赖的是搜索广告这种高毛利业务；而现在接棒拉动营收的是需要算力和重投入的“核心AI新业务”，必然在短期内挤压利润空间。

不过从收入结构来看，百度的业务仍颇有看点，其中最受关注的莫过于是AI相关业务。

2026年一季度，百度的AI业务收入为136亿元，占一般性业务收入的比例达到52%，这是AI业务首度撑起收入的半壁江山。

“一季度，百度AI业务收入占比首次超过百度一般性业务收入的一半，这表明AI已成为百度的核心驱动力。”百度创始人李彦宏指出。

具体来看，2026年一季度AI云创收88亿元，同比增长了79%；同期AI应用创收25亿元，与此前基本持平。

值得一提的是，百度正在AI应用方面持续发力。

在近期举办的Create2026大会上，百度沿着个人创造、软件开发、内容生产和产业决策等几条路径，发布和升级了代码Agent秒哒、数字人Agent百度一镜、面向企业核心决策的伐谋2.0等，构建了面向不同领域的Agent。

从这个角度来看，百度正在试图把AI应用从单点工具推向更完整的生产力入口，让应用可以进入真实的工作、生产和决策。

虽然从一季度财报来看，百度AI应用的商业化仍处于早期阶段，但如果这些应用能够形成稳定的使用场景，就有可能带来新的商业化空间。

概括来说，百度现在所处的阶段便是：传统广告收缩，AI云率先放量，Agent应用铺路。

随着AI业务的推进，百度的AI叙事能否真正走向“商业兑现”，正受到关注。

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这家马斯克旗下的火箭公司计划最早于北京时间5月20日17:30 - 19:00，在美国德克萨斯州星际基地发射全新第三代星舰（Starship V3）——这是迄今为止最大、推力最强的运载火箭，也是星舰系列的第12次试飞。

此次发射的时机高度敏感。据报道，SpaceX计划最早于发射次日公开招股说明书，并可能于6月12日完成上市，此次IPO有望成为史上规模最大的科技公司上市之一。与此同时，SpaceX正与杰夫·贝索斯旗下的Blue Origin竞争，争夺NASA阿尔忒弥斯（Artemis）登月计划的核心合同，目标是在2028年将宇航员送上月球。

马斯克此前在X平台上表示，星舰V3将实现完全可重复使用。星舰V3相较前代实现了跨代升级：有效载荷能力从35吨跃升至100吨以上，全面优化快速复用设计，并首次配备轨道推进剂转移系统。马斯克此前在X平台表示，星舰V3将实现完全可重复使用。本次试飞预计持续约65分钟，飞行计划包括部署22颗模拟星链卫星，并在太空中重新点燃上级飞船的一台发动机。

七个月沉寂后的关键一跃

星舰的上一次试飞（第11次）距今已逾七个月。在此期间，星舰经历了一系列挫折——去年的试飞中出现了不受控的大气层再入以及两次飞行中爆炸事故，严重拖慢了研发进度。

星舰V3的研发过程同样并非一帆风顺：超重助推器在去年11月的发射前测试中发生爆炸，今年4月Raptor 3发动机测试也出现故障。

SpaceX表示，目前已解决相关技术问题，对此次发射充满信心。

星舰V3将从SpaceX星际基地的全新发射台升空，整体高度达408英尺（约124米），比前代略高。本次试飞中，超重助推器将在升空约7分钟后自主降落于墨西哥湾海面，不尝试返回发射台由"筷子"机械臂捕获；上级飞船则将在约65分钟后溅落于印度洋。

三大核心升级

运力大幅跃升

星舰V3搭载33台Raptor 3发动机，起飞推力约达1800万磅（约8165吨），较上一代提升近10%。上级飞船配备6台Raptor 3发动机，合计推力超过330万磅。得益于此，星舰V3的近地轨道运力从V2的35吨提升至100吨以上，大幅降低了大型任务所需的发射次数，并有望进一步压低每磅载荷的发射成本。

Raptor 3发动机的海平面推力提升至250吨，真空推力达275吨，并将传感器与控制器集成于发动机内部，从而取消了发动机保护罩，结构更为简洁。

深度优化快速复用

SpaceX在V3中对超重助推器进行了多项针对高频复用的改造。栅格翼数量由4片缩减为3片，但每片尺寸扩大50%、强度显著提升，使助推器能够以更大攻角下降，支持更精准的返回着陆。燃料输送管经过重新设计，尺寸接近猎鹰9号一子级，可支持33台发动机同时快速点火，并实现更可靠的翻转机动。

此外，热分离环从一次性设计改为集成式设计，取代了此前每次飞行后需丢弃的防护级间段，减少了零部件损耗和飞行后维修需求。上级飞船同样经过系统简化与热防护重构，旨在缩短两次飞行之间的周转时间。

马斯克此前曾指出，星舰目前面临的最大技术挑战正是热防护系统的可重复使用性。"从未有人制造过可重复使用的轨道级热防护罩，"他在今年2月的一档播客中表示，"热防护罩必须在上升阶段不脱落大量隔热瓦，返回时也不能因过热损坏主结构。"针对这一问题，本次试飞将部署两颗检查卫星，对飞船热防护系统进行在轨成像，并将数据实时传回地面。

轨道推进剂转移：登月关键一环

星舰V3首次配备了星舰间推进剂转移系统，包括上级飞船背风侧的四个对接锥以及船间推进剂输送接口，并新增了用于在微重力环境下精确测量推进剂液位的射频传感器。这一能力对于阿尔忒弥斯登月任务至关重要——飞船上级需在太空中完成推进剂补加，方能飞往月球。SpaceX迄今尚未尝试此类操作，但本次试飞将为后续验证奠定基础。

NASA登月时间表承压，IPO窗口同步开启

星舰的研发进度落后于NASA的预期。NASA局长Jared Isaacman上月在国会听证会上表示，阿尔忒弥斯III任务将推迟至2027年底发射，而非此前计划的2027年中。

该任务要求星舰上级飞船在近地轨道与NASA猎户座飞船完成交会对接；此后，SpaceX还需在极短时间内完成星舰载人认证，以备2028年阿尔忒弥斯IV任务将宇航员送上月球。

在商业层面，SpaceX的IPO计划与星舰试飞高度重叠。据路透社报道，SpaceX计划最早于5月20日（即发射次日）公开招股说明书，并可能于6月12日挂牌上市。另

此次试飞的成败，将直接影响市场对这家公司技术实力与商业前景的判断，其重要性不言而喻。

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小牛电动5月18日发布2026年一季度未经审计的财务业绩。在两轮电动车行业全面进入存量博弈与智能化深水区的背景下，这份财报展现出明显的财务特征分化。

期内，公司实现营收9.095亿元，同比增长33.4%，毛利率顺势攀升至17.4%；但与此同时，其季度净亏损却扩大至9390万元，调整后净亏损（非GAAP）达到8800万元。

在“营收增加、毛利率提升却亏损扩大”的财务表象背后，小牛电动正经历着深度的业务阵痛与商业逻辑重构。

具体而言，小牛电动一季度能够取得33.4%的营收增速，核心动能来源于中国本土市场的强劲复苏。

过去两年间，小牛电动在国内曾面临渠道整合与产品迭代的挑战，但近期公司加快了推新节奏，特别是针对年轻一代消费群体推出了多款搭载前沿智能交互系统的高端车型。

这些动作有效拉动了终端客流与转化率，国内整车销量的高位增长，印证了其品牌势能在核心城市企稳反弹。

然而，与国内强势表现形成对比的是其国际市场的承压。海外宏观经济环境的不确定性、部分核心市场补贴政策的实质性退坡，以及高库存去化滞后效应，使得其出海业务正处于被动防守期。国内热、海外冷的结构性分化，构成了小牛电动现阶段最客观的业务底色。

本季财报最引发市场探讨的焦点，在于毛利率与净利润指标的严重背离。

在行业价格战频发的当下，小牛电动能够将毛利率拉升至17.4%，在经营层面上释放了积极信号。这表明公司并未盲目妥协于低价抢存量的泥潭，而是通过提升高客单价车型的销售比重，守住了科技品牌的溢价空间。

然而，亏损敞口持续扩大的原因隐藏在高企的运营支出之中。

一方面，面对传统巨头在下沉市场的绝对统治力，以及直接竞争对手在高端智能赛道的步步紧逼，小牛电动不得不维持高强度的市场营销投入，以争夺目标用户的注意力资源；

另一方面，整个行业“智能化军备竞赛”带来了沉重的研发包袱。

两轮电动车赛道也已进入以辅助驾驶和车机生态为核心的下半场，作为行业先创者，小牛电动若想保住身位，就必须在底层算法与硬件研发上持续输血。这种战略性费用前置，直接吞噬了毛利改善带来的微薄利润空间。

将小牛电动的财报置于整个产业的宏观坐标系中，可以观察到行业格局的剧变。

作为国内智能锂电两轮电动车的先锋，小牛电动曾依靠极简的原创设计与锂电红利完成了品类启蒙。但如今赛道规则已发生根本转移，全面升级为围绕全生命周期用户体验展开的生态战。

目前，传统两强凭借极强的供应链垂直整合能力极致压榨成本，而具备极客基因的竞品公司则在智能化体验上不断推陈出新。

处于多方夹击之中的小牛电动，不仅需要应对自身高度依赖单一出行业务的抗风险隐患，还必须向资本市场证明其智能化战略能够带来实打实的盈利转化。

综合来看，小牛电动的一季报是一份典型的战略阵痛期成绩单。

逆势上扬的营收和修复的毛利，证明了其高端化产品逻辑依然契合核心消费群体诉求；但扩大的净亏损也冷酷揭示了行业智能化转型期高昂的试错与竞争成本。

在未来的存量博弈中，小牛电动面临的终极考验，是如何在供应链管理、内部费效比控制以及海外市场破局上展现出更加精细化的企业治理能力。平稳跨越“增收不增利”的盈利拐点，将是决定这位先创者能否真正站稳下半场排位赛的关键。

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一季度，百度交出了一份“AI含量”十足的成绩单。

根据周一公布的最新财报，2026年一季度，百度总收入为321亿元，同比小幅下降约1%、环比下降2%，但超过市场预期的314.9亿元；归属百度的净利润为34亿元，同比下降55%、环比增长93%；非公认会计准则下归属百度净利润为43亿元，同比下降33%、环比增长11%。经调整每ADS利润12.06元，市场预期仅为11.84元。

真正的看点在收入结构。百度核心AI新业务收入达到136亿元，同比增长49%、环比增长21%，占百度一般性业务收入的比例首次超过一半，达到52%。这意味着，百度收入重心正在从传统搜索广告，进一步转向智能云、AI应用和AI原生营销。

其中，智能云基础设施是本季最核心的增长引擎：一季度收入88亿元，同比增长79%、环比增长52%；GPU云收入同比增长184%。相比之下，传统业务收入102亿元，同比下滑29%，在线营销服务收入126亿元，同比下滑22%，反映出传统广告业务仍在承压。

利润端呈现“环比修复、同比承压”的状态。百度经营利润为32亿元，环比增长超一倍，但同比下降29%；非公认会计准则经营利润为38亿元，环比增长28%。百度一般性业务非公认会计准则经营利润为40亿元，环比增长39%。不过，智能云扩张带来的成本上升、爱奇艺亏损，以及非经营收益下降，仍对整体利润形成拖累。

百度美股盘前一度涨近4%。

本季度最重要的信号，是百度核心AI新业务收入首次超过百度一般性业务收入的一半。

按公司披露口径，2026年一季度百度核心AI新业务收入为136亿元，同比增长49%、环比增长21%，占百度一般性业务收入的52%。相比之下，2025年一季度这一比例为36%，2025年四季度为43%。

这意味着，百度的增长叙事正在从“搜索广告公司”转向“AI基础设施和AI应用平台”。

分业务看：

• 智能云基础设施收入88亿元，同比增长79%、环比增长52%；
• AI应用收入25亿元，同比大致持平、环比下降10%；
• AI原生营销服务收入23亿元，同比增长36%、环比下降15%。

与此同时，传统业务收入为102亿元，同比下降29%、环比下降18%。这一组数据说明，百度核心业务内部正在发生明显再分配：AI新业务高增长，传统业务下滑，最终推动百度一般性业务收入同比增长2%，实现重回正增长。

智能云基础设施是本季度百度AI业务中表现最强的板块。

2026年一季度，百度智能云基础设施收入达到88亿元，同比增长79%，较上一季度增长52%。其中，GPU云收入同比增长184%，显示企业客户对AI算力、模型训练、推理服务等需求仍在快速释放。

从收入结构看，百度一般性业务中“其他”收入为134亿元，同比增长42%、环比增长23%，已经超过在线营销服务收入，占百度一般性业务收入的52%。公司称，其他收入增长主要由智能云业务推动。

这也解释了为什么百度总收入并未明显增长，但业务结构发生了较大变化：传统在线营销收入下滑，而智能云收入快速补位。

不过，智能云高速增长也带来了成本压力。一季度百度销售成本为196亿元，同比增长12%、环比增长7%，公司解释称主要由于智能云业务相关成本增加，部分被内容成本和流量获取成本下降所抵消。

从整体毛利率看，一季度百度总收入321亿元，销售成本196亿元，对应毛利率约39%，低于去年同期约46%和上一季度约44%。这反映出AI基础设施业务仍处于投入扩张阶段，收入增长快，但短期对利润率形成稀释。

百度传统广告业务仍然承压。

2026年一季度，百度一般性业务中的在线营销服务收入为126亿元，同比下降22%、环比下降17%，占百度一般性业务收入比例降至48%。去年同期，这一比例为63%；上一季度为58%。

这说明，百度传统搜索广告、信息流广告等业务仍面临需求疲弱、流量结构变化以及AI搜索改造带来的阶段性影响。

与此同时，AI原生营销服务收入为23亿元，同比增长36%，但环比下降15%。其体量相较传统在线营销仍较小，尚不足以完全抵消传统广告下滑。

用户规模方面，2026年3月，百度App月活跃用户达到6.55亿。对百度而言，庞大的用户入口仍是AI搜索、智能体、AI营销商业化的重要基础，但当前财报显示，传统流量广告的变现效率仍处于调整期。

与智能云的高增长相比，百度AI应用板块表现相对平稳。

2026年一季度，AI应用收入为25亿元，同比大致持平，环比下降10%。这表明，百度在AI应用侧已经有产品矩阵和用户基础，但收入增长尚未明显释放。

本季度及季度后，百度密集推出和升级多款AI应用产品：

• 2026年3月推出DuMate，一款用于日常生产力的通用型智能体，可自主执行跨应用、跨文件的复杂多步骤工作流；
• 在Create 2026百度AI开发者大会推出无代码编程平台秒哒3.0，新增企业版和移动版，支持生成独立应用程序；
• 推出自我进化智能体伐谋Agent 2.0，并在MLE-Bench机器学习工程基准测试中刷新SOTA表现；
• 2026年4月，百度文库与百度网盘推出GenFlow 4.0，强化智能体能力。

模型层面，百度于2026年5月推出文心5.1，强调更强文本能力、更精简模型尺寸和增强推理能力。公司称，文心5.1在LMArena文本排行榜中位列中国模型第一，在LMArena搜索榜中位列中国模型榜首、全球第四。

从商业化角度看，AI应用仍是百度未来利润弹性的重要来源，但本季度收入尚未体现明显增长。短期来看，智能云承担了主要增长任务，AI应用更多处于产品迭代和场景验证阶段。

自动驾驶业务方面，萝卜快跑继续扩大运营规模。

2026年一季度，百度无人车服务萝卜快跑提供的全无人自动驾驶运营订单为320万单，3月单周订单峰值超过35万单，总订单量同比增长超过120%。截至2026年4月，萝卜快跑累计为公众提供的自动驾驶出行服务订单超过2200万单。

国际化方面，萝卜快跑正在推进多地测试和运营：

• 欧洲市场，按计划推进瑞士公开道路测试，并预计不久后在伦敦与Uber及Lyft一同展开测试；
• 中东市场，萝卜快跑全无人驾驶运营已在迪拜多个区域开展，并于3月在当地上线萝卜快跑App。

截至2026年5月，萝卜快跑全球足迹覆盖27个城市；车队累计自动驾驶里程超过3.3亿公里，其中全无人驾驶里程超过2.2亿公里。

自动驾驶业务当前的核心看点并不只是订单增长，而是规模化运营后能否改善单位经济模型。财报没有单独披露Robotaxi收入和利润，但订单、里程和城市覆盖的增长，说明百度正在为后续商业化扩张积累运营数据和监管经验。

百度一季度利润环比改善明显，但同比仍显著下滑。

2026年一季度，百度经营利润为32亿元，经营利润率为10%；非公认会计准则经营利润为38亿元，非公认会计准则经营利润率为12%。

与上一季度相比，百度经营利润从15亿元提升至32亿元，环比增长约115%；非公认会计准则经营利润从30亿元提升至38亿元，环比增长约28%。

但与去年同期相比，经营利润从45亿元下降至32亿元，同比下降约29%；非公认会计准则经营利润从53亿元下降至38亿元，同比下降约29%。

分部看，百度一般性业务表现明显好于集团整体：

• 百度一般性业务经营利润为34亿元，经营利润率13%；
• 非公认会计准则经营利润为40亿元，经营利润率15%；
• 非公认会计准则经营利润环比增长39%。

爱奇艺则对整体利润形成拖累。一季度爱奇艺收入为62亿元，同比下降约13%、环比下降8%；经营亏损2.28亿元，去年同期为经营利润3.42亿元，上一季度为经营利润0.55亿元。

因此，本季度百度利润端可以概括为：百度核心业务环比修复，但集团整体仍受到爱奇艺亏损、智能云成本上升以及去年同期高基数的影响。

百度一季度归属百度净利润为34亿元，净利率为11%；每股美国存托股摊薄收益为8.76元。

非公认会计准则下，归属百度净利润为43亿元，净利率为14%；每股美国存托股摊薄收益为12.06元。

同比看，归属百度净利润从去年同期77亿元下降至34亿元，降幅约55%。除了经营利润下降外，非经营收益下降也是重要原因。

2026年一季度，百度其他收益总计净额为6.26亿元，而去年同期为44.87亿元，上一季度为12.43亿元。其中：

• 利息收入19.63亿元；
• 利息费用6.36亿元；
• 汇兑亏损净额9.89亿元；
• 应占权益法投资收益5.36亿元；
• 其他净额为亏损2.48亿元。

去年同期较高的其他收益抬高了净利润基数，本季度汇兑亏损和投资相关波动则压低了净利润表现。

尽管销售成本上升，百度在经营费用端进行了明显控制。

一季度销售及管理费用为49亿元，同比下降17%、环比下降34%。公司称，环比下降主要由于预期信用损失及员工相关支出减少。

研发费用为44亿元，同比下降4%、环比下降22%，主要由于员工相关支出减少。

费用收缩是本季度经营利润环比修复的重要原因。尤其是在智能云成本上升的背景下，如果没有销售管理费用和研发费用的下行，利润端压力会更大。

不过，研发费用下降也值得观察。百度当前正处于AI模型、智能体、云基础设施、自动驾驶等多线投入阶段，研发投入效率提升固然有利于利润，但市场也会关注其是否影响长期AI竞争力。

现金流方面，百度经营现金流保持正值。

2026年一季度，百度经营活动产生的现金净额为27亿元。相比去年同期经营现金流净流出60亿元，本季度改善明显；与上一季度26亿元相比基本稳定。

但自由现金流为负。一季度百度资本开支为59亿元，较去年同期29亿元和上一季度20亿元显著增加，导致自由现金流为-32亿元。

从结构看，百度不包括爱奇艺的经营现金流为25亿元，但资本开支达到58亿元，自由现金流为-34亿元。资本开支增长大概率与AI算力、云基础设施等投入相关。

截至2026年3月31日，百度现金及投资总额为2793亿元，整体流动性仍然充足。资产负债表显示，公司现金及现金等价物为299亿元，短期投资净额869亿元，长期定期存款及持有至到期投资1164亿元。

此外，百度一季度在现行股份回购计划下回购金额为1.72亿美元。对于投资者而言，后续需要持续观察两点：一是AI资本开支是否继续上行，二是智能云收入增长能否逐步转化为更稳定的现金流和利润率。

更新中.....

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5月18日，A股全天震荡盘整，成交显著缩量，三大股指集体下跌，创业板盘中跌1%，AI硬件股逆势活跃，存储芯片、HBM、电路板等概念股集体走高，联讯仪器反超贵州茅台成为A股“新股王”。电信服务板块爆发，中国电信午后一度涨停。

港股全天维持弱势，恒指、恒科指盘初双双跌超1%，恒科指盘中跌幅扩大至2%，午后延续跌势，科网股大多数下跌，半导体冲高回落，华虹半导体跌0.1%，此前一度涨超5%。

债市方面，国债期货震荡反弹。商品方面，国内商品期货大多数品种下跌，原油、燃油等逆势走强，沪银、沪锡等金属期货跌幅居前，沪银更是大跌超8%。

A股：截至收盘，沪指跌0.09%，深成指跌0.20%，创业板指跌0.36%。

盘面上，个股跌多涨少，沪深京三市超3000股飘绿，今日成交2.91万亿，沪深两市成交额2.89万亿，较上一个交易日缩量超4500亿。板块方面，油气、煤炭、存储芯片、算力等板块涨幅居前，体育、足球、猪肉、汽车整车等板块跌幅居前。

港股：截至收盘，恒指跌1.11%，恒科指跌1.95%。

盘面上，汽车股领跌，理想汽车-W跌超14%，零跑汽车跌超7%，长城汽车跌近4%，蔚来-SW跌超3%。半导体板块走弱，英诺赛科跌近7%，中芯国际跌超3%；内房股下跌，龙湖集团跌超7%，万科企业跌超4%。三大运营商上涨，中国电信涨超6%，中国联通涨超3%，中国移动涨0.2%；消息面上，三家公司推出系列试商用Token套餐。

债市：国债期货集体上涨，截至收盘，30年期主力合约涨0.08%，10年期主力合约涨0.09%，5年期主力合约涨0.07%，2年期主力合约涨0.03%。

商品：国内商品期货大多数品种下跌，截至收盘，能源品涨幅居前，低硫燃料油涨6.82%；化工品多数上涨，丁二烯橡胶涨4.48%；航运期货全部上涨，集运指数(欧线)涨4.17%；油脂油料多数上涨，棕榈油涨1.55%；贵金属跌幅居前，沪银跌8.33%；农副产品多数下跌，苹果跌2.90%；基本金属全部下跌，沪锡跌2.58%；黑色系多数下跌，焦炭跌2.50%；新能源材料多数下跌，工业硅跌1.34%；非金属建材涨跌参半，玻璃跌0.76%。

存储芯片逆势拉升

AI硬件股继续活跃，存储芯片概念股逆势大爆发，同有科技20CM涨停，大普微、朗科科技、万润科技、深科技涨幅居前。

消息面，据华尔街见闻文章提及，长鑫科技科创板IPO招股说明书（申报稿）显示，1-3月，公司营业收入508亿元，同比增长719.13%；净利润330.12亿元，同比增长1268.45%。公司预计上半年营收1100至1200亿元，净利润500亿元至570亿元。公司全球DRAM市场份额已经提升至7.67%。

更新后的招股书显示，存储龙头兆易创新持有公司股份比例为1.8%。兆易创新董事长朱一明目前兼任长鑫科技董事长。

招商证券指出，存储行业进入由AI驱动的结构性超级周期，2026年一季度全球存储公司业绩齐创历史新高，供需紧缺有望延续至2027年甚至更久。价格方面，近期现货价短期扰动不改合约价上行趋势，并不代表存储价格逆转。随着存储厂商逐步签订多年期战略协议，其业绩能见度将显著提升，同时存储产品加速从标准化转向定制化，行业商品化属性与周期波动有望进一步减弱。

除此之外，长鑫存储概念活跃，合肥城建、合百集团、上峰水泥“一字”涨停，柏诚股份涨停。

此外，合肥城建此前在投资者互动平台披露，公司及子公司共计实缴6000万元，通过合肥市国联资本创新投资基金间接投资长鑫科技。公司表示，间接投资比例较小，对公司业绩不产生重要影响。

AI硬件股中，电路板方向同样大涨，弘信电子20CM涨停，广信材料、英诺激光、生益科技涨幅超过或达到10%。

值得注意的是，联讯仪器收涨15%，股价报1344.99元，反超贵州茅台成为A股“新股王”。

联讯仪器于4月24日登陆科创板，上市当日收涨875.82%达799元/股，上市5个交易日后股价即突破1000元，成为A股史上第9只千元股。

财报显示，联讯仪器2026年一季度实现营业收入4.88亿元，同比增长142.52%；归母净利润为1.19亿元，同比增长515.17%；经营活动产生的现金流量净额为8341.26万元。截至报告期末，公司总资产达22.97亿元。

对于2026年一季度业绩的大幅增长，联讯仪器表示，主要受益于报告期内AI算力爆发，数据中心建设进程加速，带动高速光通信产品需求持续高速增长，公司下游客户扩产意愿强烈，推动公司通信测试仪器等产品市场需求快速增长。

三大运营商，集体飙涨

午后，A股三大运营商集体爆发。中国电信A股午后一度触及涨停，中国联通、中国移动同步跟进。

三家公司H股亦受此带动，集体上涨。截至收盘，中国电信大涨6%，中国联通上涨3.79%，中国移动上涨0.23%。

中国电信5月17日微博发文，推出系列试商用Token套餐。面向开发者及中小微企业客户，提供“Token+连接+安全”一体化服务，推出三档Token Plan以及宽带上行提速包和安全防护包两种可选包服务，每月资费分别为39.9元、159.9元、299.9元，每月Token额度分别为1500万、7000万、1.5亿。

此外，日前，中国电信宁夏分公司发布2026年“Token工厂”生成能力服务集中采购项目标包（第二次）招标公告。这是三大运营商中首个以Token工厂命名的百亿级集采项目。公开招标文件显示，该项目整体预估规模为164.51亿元，不含税；含税规模为174.38亿元。

据上海经信委5月17日消息，中国移动上海公司世界电信日主题发布会5月17日在沪举行。会上，上海移动宣布5G-A超级上行网络能力规模商用，推出Token通用服务，1元可购40万Tokens，支持话费支付与多模型通用，开启AI办公生活新范式。

据中银证券，Token由大模型产生，非数据中心（AIDC）产生。新模式将AIDC业务变为三个场景：托管大模型、聚合开源模型提供大模型服务、算力池化按Token分包。其核心是计费模式改变，从按算力（服务器/机柜）收费转为按生成Token数量收费，但场景一和场景三与传统模式实质相似，仅是“算力租赁的保鲜膜”。

商业航天牛股一字跌停

因涉嫌信息披露误导性陈述违法违规被中国证监会立案的巨力索具开盘跌停。

自去年起，公司股价从最低点3元/股一路攀升至高点的20元/股上下，今年5月8日甚至触及24元的高点一年多时间股价涨了近6倍。2025年12月1日至2026年2月11日这两个多月间，股价累计涨幅就高达162.90%。

巨力索具此前被市场视作商业航天概念股核心标的之一，不过，从公司后续披露的数据看，商业航天业务对公司整体经营业绩影响相对有限，深交所曾给予通报批评处分。

根据深交所决定书，2025年12月，巨力索具在互动易及投资者关系活动记录表中称，为国内可回收火箭、商业航天地面发射提供产品支持及系统性保障，却未正面回复投资者关于该业务收入规模的提问，也未说明其商业航天业务收入金额及占比极低的情况、未充分提示风险。

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Yardeni Research总裁兼首席投资策略师Ed Yardeni在最新研报中表示，美联储当前的宽松立场在此刻的市场环境下"已不再适宜"，应在6月会议上予以撤销。他写道："若美联储未能移除宽松立场，投资者将得出结论——央行已落后于通胀曲线，并将要求更高的通胀风险溢价。"他预计美联储将在6月会议上维持利率不变，并转向收紧政策立场。

债券市场的定价已走在前面。交易员目前预计美联储将于明年3月加息，市场为今年12月前加息定价的概率约为四分之三。在此背景下，30年期美国国债收益率已升破5%，接近2007年以来最高水平，10年期基准收益率周一亚洲交易时段进一步上行3个基点至4.63%。

宽松立场已"不再合时宜"

据彭博报道，Ed Yardeni在研报中明确呼吁美联储在6月16至17日的联邦公开市场委员会会议上放弃宽松立场。他指出，若央行行动迟缓，投资者将认定其已落后于通胀形势，进而要求更高的通胀风险溢价，最终推高长端利率，令美联储丧失对借贷成本的掌控。

Yardeni同时在另一份研报中指出，若10年期国债收益率进一步上行，未来数周内可能在4.75%至5%区间触顶。他认为，"届时将是债券和股票的良好买入机会"。

Ed Yardeni是"债券义警"（bond vigilantes）一词的创造者，用以描述那些通过抛售国债来抗议政府政策的投资者。他同时是"咆哮的2020年代"市场主题的倡导者，认为科技与生产率的提升将驱动经济持续繁荣。他对标普500指数的年末目标价为8250点，是彭博追踪的策略师中最高预测值。

通胀担忧引发的利率上行并非美国独有。Yardeni指出，欧洲和日本等地收益率同步走高，削弱了境外资金购买美国国债的动力，迫使美国政府在财政赤字高企、通胀隐患持续的背景下，付出更高代价与全球资金争夺买家。

彭博市场策略师Mark Cranfield对此评论称："5%的长债收益率非但没有吸引价值买家，反而正在鼓励债券空头、重燃义警心态。"

华尔街大佬形成共识

Yardeni的担忧并非孤声。DoubleLine Capital首席执行官Jeffrey Gundlach和Pimco首席投资官Dan Ivascyn均持相近立场，认为美联储可能不得不推迟降息，甚至转向加息。

Gundlach在接受福克斯新闻采访时表示："在两年期国债收益率比联邦基金利率高出近50个基点的情况下，降息在我看来根本不可能。"

上述市场压力正集中落在即将出任美联储主席沃什身上。他将在6月16至17日首次主持联邦公开市场委员会会议，届时投资者预计利率将维持高位，尽管特朗普总统持续呼吁降低借贷成本。

Yardeni提出了一个颇具反转意味的逻辑：一个比市场预期更为鹰派的沃什，或许反而符合特朗普政府的利益。他在研报中写道："通过采取鹰派立场，沃什或许有机会实现白宫真正想要的结果——降低实际经济中的借贷成本。抵押贷款利率可能下行，企业融资条件将随之改善，特朗普也可以将长端收益率的下降作为经济胜利来宣传。"

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华源证券分析师陈良栋在近期发布的传媒行业专题中，把核心变化概括为：“Token运营正在形成一个新的中间层市场，即探索Token分销模式，连接上游大模型厂商与下游开发者、企业和个人，本质是全球Token的批发到零售网络的流动性基础设施。”

这门生意出现的背景并不复杂：一边是中国Token调用量快速放大，2024年年初日均调用量为1000亿，2025年底升至100万亿，2026年3月突破140万亿；另一边，国产大模型能力上台阶，在部分榜单和调用量中已经进入全球第一梯队。需求变大、模型变多，真正卡住交易的环节变成了支付、网络、接口、合规、渠道和场景落地。

但Token分销不能简单理解成“倒卖API额度”。最薄的一层利润来自转售利差，更厚的部分来自推理加速、统一接口、企业端Prompt工程、Agent编排、模型选型和业务系统集成。也正因为进入门槛不算高，这个市场的风险同样直接：竞争加剧、垫资和坏账、上游模型厂商政策变化，都会压缩中间层利润。

Token开始有了“批发商”和“零售商”

Token分销的基本链条包括三类角色。

上游是模型方，包括字节跳动Seedance系列、阿里巴巴Qwen系列、智谱GLM系列、月之暗面Kimi系列、DeepSeek系列等，它们是Token的源头供给方。

中间是代理平台，负责承接上游模型资源，再分销给终端用户。它的工作不只是转手卖额度，还要把不同模型的接口协议转换成统一API格式，让下游通过一个API Key就能调用多款模型。

下游是实际消耗Token的人，包括个人用户、开发者、企业客户，也可能包括下级分销从业者。

这个中间层的价值集中在几个地方：国内直连降低网络门槛；一套代码适配多模型；支持个人支付、对公支付；批量采购后可能拿到更低成本；一个平台聚合GPT、Claude、DeepSeek、Kimi等不同模型，减少开发者反复接入的成本。

所以，Token分销看起来轻资产，不需要自己训练大模型，也不需要大规模服务器集群。核心资产变成API中转调度系统、上游模型资源、渠道客户和服务能力。

调用量暴涨，是这门生意最直接的燃料

Token运营模式成立，首先要有足够大的消耗量。

中国日均Token调用量在两年内从1000亿提升到140万亿以上，增长超过千倍。调用量的扩张来自各类垂直Agent落地，也来自企业把生成式AI嵌入更多业务流程。

IDC数据给出的路径更激进：中国企业活跃智能体数量预计将在2031年突破3.5亿，年复合增长率超过135%；随着智能体任务密度和复杂度提升，智能体Token消耗年均增幅有望超过30倍。

执行类智能体已经能看到这种变化。OpenClaw在OpenRouter平台的周度Token消耗量，从2026年2月2日至3月16日的0.81T升至4.97T，占比从8.31%提高到24.36%。

Token一旦成为大规模消耗品，围绕它的采购、计价、路由和结算就会自然分层。模型方未必直接服务每一个客户，终端客户也未必愿意逐个接入模型，中间层因此有了空间。

国产模型的性价比，打开Token出海的入口

国产大模型能力提升，是Token分销从国内走向跨境的关键变量。

SuperCLUE数据显示，字节豆包、DeepSeek系列等国产模型综合评分已经突破70分，与GPT-5.4、Gemini等海外头部模型的差距缩小；通义千问、Kimi、智谱GLM等模型也形成了较清晰的梯队。

OpenRouter数据中，截至2026年5月10日的一周，腾讯Hy3 preview（free）位居调用量榜首；前五、前十、前二十名中，国产大模型分别有2款、6款、9款。

更有标志性的变化发生在2026年一季度。2月9日至15日，中国模型在OpenRouter上的调用量达到4.12万亿Token，首次超过同期美国模型的2.94万亿Token。2月16日至22日，中国模型周调用量进一步升至5.16万亿Token；平台调用量前五模型中，有四款来自中国厂商，分别为MiniMax M2.5、Kimi K2.5、智谱GLM-5和DeepSeek V3.2，合计贡献Top5总调用量的85.7%。

价格优势也很突出。MiniMax M2.5和GLM 5的输入价格均为每百万Token 0.3美元，Claude Opus 4.6为5美元；输出价格方面，MiniMax M2.5为1.1美元，GLM 5为2.55美元，Claude Opus 4.6为25美元。国产模型在AI Agent、代码开发等高Token消耗场景中，性价比差异会被持续放大。

全球AI资源不均衡，路由平台成了“中转站”

Token分销不是只解决价格问题，还解决资源错配。

海外头部大模型受到地域访问限制、合规规则和支付门槛影响，无法直接触达包括中国大陆开发者在内的部分用户。国产优质大模型走向海外，也会遇到本地化适配、渠道铺设和用户获客难题。

这种不均衡，催生了跨境流转、聚合路由和分层分销需求。

OpenRouter已经是一个典型样本。其平台处理Token量级从2025年每周5万亿至7万亿，提升到2026年4月每周超过20万亿；2026年年化收入超过5000万美元，较2025年10月披露的逾1000万美元年化收入增长约五倍。

国内也有类似平台。硅基流动是一站式大模型云服务平台，基于自研推理引擎做高效推理加速，同时提供企业级大模型服务。截至2025年12月，平台注册用户超过900万，企业用户超过10000位，上线模型超过150个。

甚至美国政治相关资本也进入这一赛道。2026年5月5日，与特朗普及其家族有密切联系的加密货币公司WLFI携手WorldClaw推出WorldRouter，整合Claude、GPT、Gemini等超过300款模型，以USD1结算，定价较官方公开费率低约30%。

真正的利润，不一定在“倒手差价”

Token分销有三种盈利方式。

第一种是转售利差。平台向上游模型厂商批量采购API额度，再向下游客户加价销售。OpenRouter在供应商成本上加收约5.5%的溢价，就是这一模式的代表。

第二种是技术溢价。平台通过自研推理加速引擎降低单Token运行成本，在售价接近甚至低于官方价格时，依靠算力效率差获取毛利。硅基流动的SiliconLLM与OneDiff技术，将语言模型推理速度提升10倍，文生图效率提高3倍，使大模型API调用成本低至行业的1/10。

第三种是企业增值服务。企业部署AI的成本并不只在Token单价，还包括Prompt工程、多模型选型、业务系统集成、工作流编排、运维调度和员工AI能力建设。基础Token价格下降后，这些隐性成本反而更容易成为付费点。

硅基流动的企业级MaaS平台就是这一方向：面向企业用户提供模型训练调优、部署推理、应用开发支撑三层能力，覆盖数据处理、模型微调、Prompt工程和RAG等，最终以标准化API形式交付给能源、金融、政府等行业。

营销、短剧、游戏、电商，是更容易消耗Token的场景

Token分销要赚钱，最终要落到真实场景。

生成式AI应用正在进入医疗健康、泛交通、工业制造等行业，也开始参与企业决策支持、战略管理等核心流程。但不少企业的智能化转型基础薄弱，数据资产积累不足，算力投入有限，直接部署AI能力并不容易。

相比之下，营销广告公司手里已有客户和场景，涉及短剧、漫剧、游戏、电商等领域，Token消耗需求更直接，也更持续。对这类公司来说，机会不只是转售模型能力，而是把Token嵌入客户的内容生成、投放、素材生产、视频化等流程。

投资线索也沿着两条主线展开：

一类是具备优质模型能力的公司，包括阿里巴巴、腾讯控股、快手、昆仑万维、智谱、MiniMax等。

另一类是具有强Token场景和优质客源的公司，尤其是拥有海外客户资源和营销场景、愿意在AI营销和AI视频化方向积极布局的公司，包括易点天下、蓝色光标等。

风险也很硬：低门槛、要垫资、上游说了算

Token分销的商业模式轻，但护城河并不天然深。

同业竞争是第一层风险。分销业务技术门槛较低，头部代理商一旦凭借资金、客户和渠道优势入场，可能快速复制模式，压缩利润空间。

垫资和坏账是第二层风险。分销商对下游客户往往采用月结或季结，但向上游采购API额度时需要垫资。Token消耗规模越大，垫资压力越大；一旦客户拖欠，坏账风险会同步放大。

上游模型厂商政策变化是第三层风险。大模型厂商掌握API价格和接入规则，可能调整价格，也可能收紧第三方接入政策。对中间层来说，这是最难控制的一环。

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5月18日，工业机器人企业翼菲科技（06871.HK）正式在港交所主板挂牌上市，成为港股市场“轻工业全品类机器人第一股”。

上市首日，翼菲科技开盘报54.65港元，较30.5港元的发行价高开逾79%，盘中最高触及59.65港元，半日收报55.25港元，涨幅达81.1%，半日成交金额达6.22亿港元。

翼菲科技此次IPO共发行2460万股H股，占发行后总股份的10.04%，募资总额约7.5亿港元，扣除发行费用后净额约6.73亿港元。

真正令市场侧目的是其打新阶段的认购热度。公开资料显示，翼菲科技公开发售部分获约14855倍超额认购，冻结资金约5643亿港元，大幅超越2025年金叶国际集团创下的11464倍纪录，登顶港股历史“超购王”。

从募资用途来看，约40%将投入机器人技术研发，包括拟招聘60至100名高端研发人才及采购AI服务器等；约28%用于生产基地及生产线建设或优化；其余资金分配至海外业务拓展、供应链投资及补充营运资金。

回溯翼菲科技的资本路径，公司前身成立于2012年，由清华博士张赛在山东济南创办，2025年总部迁至浙江台州玉环市。IPO前，公司累计完成12轮融资，融资总额约6.34亿元，吸引了峰瑞资本、春华资本、宽带资本、清控银杏、常春藤资本等机构入局。

天使轮时公司投后估值仅2000万元，IPO前最后一轮融资完成后估值达36.04亿元，十余年间估值增长约180倍。

值得关注的是浙江台州国资的深度介入。玉环市财政局在E轮融资中向翼菲科技投资1.4亿元，并另出资1.1亿元收购股权，上市前合计控制公司16.04%的股权，成为最大外部股东。以开盘市值计算，玉环市财政局账面浮盈倍数可观。

上市后股权结构显示，创始人张赛直接持股10.05%，通过三家持股平台合计可行使22.55%的投票权，为公司实际控制人。

不过，财务数据勾勒出公司“增收不增利”的现状。2023年至2025年，翼菲科技营业收入分别为2.01亿元、2.68亿元和3.87亿元，三年复合增速超过30%。

按2025年收入计算，公司在中国专注轻工业场景的工业机器人供应商中排名第四，市场份额约1.4%。

盈利端表现也并不乐观。同期公司净亏损分别为1.11亿元、0.71亿元和1.53亿元，2025年亏损同比扩大113.8%。毛利率亦出现波动，从2023年的18.3%升至2024年的26.5%，2025年又回落至24.8%。

亏损扩大的重要推手之一是研发投入的快速攀升。

2025年公司研发费用达7080万元，占收入的18.3%，主要因公司当年开始布局具身智能与人形机器人等前沿方向。

与此同时，公司经营现金流连续三年为负，2025年经营活动所用现金净额达1.83亿元。截至2025年末，公司现金及现金等价物仅约5112万元。

翼菲科技的上市恰逢机器人板块在港股经历明显分化的时间窗口。

2026年以来，凯乐士科技上市后累计涨幅超一倍，华沿机器人稳步走强，而工业机器人龙头埃斯顿却首日破发、持续低迷。可见，在众多的标的之下，企业的估值也受到现金流可见性、客户复购率、下游需求刚性等多重影响。

翼菲科技所处的轻工业机器人赛道增速可观。据行业数据，中国轻工业机器人市场规模从2020年的123亿元增长至2025年的239亿元，预计2026年达276亿元。

翼菲科技此次上市超万倍的公开认购固然折射出散户投资者的热情，但在缺乏机构锚定资金的背景下，公司能否以持续改善的业绩支撑当前超130亿港元的市值，仍有待时间检验。

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花旗、摩根大通、摩根士丹利等多家主要华尔街机构在铠侠上周五发布财报后迅速上调目标价。据彭博数据，截至本周一，分析师对铠侠的平均目标价从财报发布前的约44,000日元大幅跳升约44%至63843日元（约合402美元），创下日经225成分股中财报后目标价涨幅最大纪录。与此同时，铠侠股票周一开盘因买单堆积无法成交，触及16%的涨停上限。

这一轮集体上调发生在铠侠股价已累计飙涨近2000%的背景之下。过去一年，受全球AI数据中心建设浪潮驱动，铠侠已成为今年全球表现最佳的主要股票之一。此番目标价上调意味着相对上周五收盘价仍有逾40%的上行空间，显示机构投资者对其后续增长空间的判断并未因股价高企而动摇。

摩根士丹利将铠侠列为首选，看好AI实际应用持续扩张

在此次集体上调中，摩根士丹利的表态尤为积极，将铠侠列为其首选标的。摩根士丹利指出，AI在现实场景中的应用预计将持续增长，铠侠具备稳健的自由现金流及可观的股东回报潜力。花旗集团日本全球市场部及摩根大通证券同样在财报发布后迅速跟进，上调目标价。

铠侠本周五公布的财报显示利润大幅跃升，并给出强于市场预期的业绩展望，直接触发了上述机构的密集调整。

NAND市场份额扩大，韩国竞争对手转向HBM提供窗口

铠侠的前身为东芝公司旗下芯片业务部门，长期深耕NAND闪存领域。NAND是一种高速存储技术，已广泛取代硬盘驱动器，应用场景涵盖笔记本电脑至大规模数据中心。

值得关注的是，铠侠的韩国竞争对手虽同时生产DRAM，但近期将更多资源转向高带宽内存（HBM）的研发与生产。这一战略转移客观上为铠侠在NAND市场承接更多订单创造了空间，进一步巩固其在该细分领域的竞争地位。

据彭博此前报道，铠侠正在筹备赴美上市，以期在AI景气周期中进一步拓展资本市场融资渠道。此次财报超预期叠加华尔街机构集体背书，预计将为其美股上市计划提供有力支撑，并持续吸引国际机构投资者关注。

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Lumentum、Ciena和康宁均已跻身标普500年内涨幅前十，今年以来股价翻倍以上。其中Corning因近期宣布与英伟达达成合作伙伴关系，股价出现大幅跳涨；Coherent同样跻身光通信板块年内表现最为强劲的个股之列。在存储芯片一端，闪迪和英特尔等内存股仍领跑标普500年内涨幅榜，但光通信板块已紧随其后。

随着这一赛道升温，市场上也出现了专门追踪光子学领域的新ETF——Cboe推出的Corgi Lithography & Semiconductor Photonics ETF于5月6日正式挂牌，代码EUV，被外界视为光通信版的DRAM ETF。目前该基金已上市逾一周，维持正收益，但涨幅尚不及DRAM ETF上市时那般引人注目。

这轮光通信行情背后的核心逻辑在于：AI算力扩张正步入新阶段，早期的GPU短缺问题逐步缓解之后，存储与网络通信已浮现为制约AI系统整体效能的下一个瓶颈，而光通信技术被视为解决数据中心GPU间通信拥堵问题的关键路径。

光通信技术以光子传递信号、以光速传输数据，是当前全球互联网基础设施的支柱性技术，本身并不陌生。然而，AI数据中心的规模化扩张，正在赋予这一成熟技术全新的战略价值。

据Business Insider报道，WyzeMind首席执行官Dinesh Tyagi——一位拥有数十年硅谷从业经历、出售自有科技公司后转型投资的AI与芯片专家——指出，AI的繁荣正从早期以算力短缺为核心的阶段，演进至以存储和网络通信为主要制约的新阶段。在这一背景下，光通信技术的关键价值在于解决数据中心内部GPU服务器机架之间的高效通信难题。

Dinesh Tyagi表示，目前数据中心内GPU之间主要依赖传统铜线互联，这在数据通信网络内制造了他所形容的"交通堵塞"，限制了整体运算效率。

相比传统铜线，光通信技术在AI计算场景中具备多重优势：更低的功耗、更少的散热压力、更短的信号延迟，以及更低的综合成本。这些特性在超大规模数据中心的建设与运营中愈发不可或缺。

Dinesh Tyagi表示，业界预期在未来两到三年内，光通信技术将实现重大突破，并有望彻底消除当前存在的通信瓶颈。这一技术演进前景，也成为当前支撑相关股票快速上涨的重要叙事逻辑。

随着光通信板块在投资者视野中的地位快速提升，资本市场的配套产品也随之涌现。Cboe推出的Corgi Lithography & Semiconductor Photonics ETF于5月6日正式挂牌，为投资者提供了专门布局光子学赛道的工具，其定位与此前在存储芯片热潮中大受关注的DRAM ETF颇为相似。

Cboe在产品介绍中表示："光是芯片制造、数据传输和精密传感领域的核心限制因素，只有少数几家公司掌握着操控光的关键技术。"

该ETF目前上市逾一周，维持正收益，但与DRAM ETF上市时的爆发性涨势相比，整体表现较为温和。

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5月18日，消费级外骨骼创业公司极壳科技（Hypershell）宣布完成5000万美元B+轮融资。

本轮融资由蚂蚁集团和美团龙珠领投，Sofina、Granite Asia跟投，高鹄资本担任独家财务顾问。结合此前完成的轮次，极壳科技B轮系列融资金额累计已达1.2亿美元。

在当前硬科技投资趋于理性的市场环境下，这一大额融资标志着外骨骼技术正试图摆脱B端特定场景的局限，向C端大众消费市场进行实质性的规模化跨越。

据了解，极壳科技成立于2021年，其商业闭环的初步形成，本质上是对传统机器人硬件进行降本增效与结构重构的结果。

创始人孙宽具备十余年机器人硬件研发及出海模块化硬件品牌管理经验。早期，外骨骼行业多聚焦于军工与医疗康复，普遍采用多电机与复杂的液压或气动系统。这种技术路线导致设备自重庞大，且单机制造成本动辄数万美元，难以逾越大众商业化的鸿沟。

极壳科技的业务突破在于对其底层机械架构做减法，其通过自研基于Omega构型的单电机驱动系统，极壳将核心动力模块后置于背部。在维持约1马力峰值动力和32牛·米扭矩的核心助力指标下，大幅简化了传动结构的复杂度。

这一技术路径的转换，配合国内高度成熟的消费电子与微电机供应链，成功将其BOM成本大幅压缩，从而将终端零售价拉低至千元人民币区间。

低价与轻量化构成了极壳打开全球市场的核心杠杆，根据官方数据，极壳已跃升为全球消费级外骨骼销量第一的品牌，销售渠道覆盖70余个国家，累计出货数万台。

从资本视角审视，蚂蚁集团与美团龙珠的联合领投，折射出当前市场对具身智能落地路径的另一种战略押注

当前，主流资本重仓的人形机器人受限于泛化运动控制算法的不成熟与极高的硬件制造成本，短期内难以在C端实现规模化渗透与商业回报。相比之下，消费级外骨骼避开了“完全替代人类劳动”的复杂系统竞争，转向“增强人类机能”的人机协作路线。

这种物理AI形态，具有更清晰的应用场景和更短的商业变现周期。此外，美团龙珠的入局，亦是看重其依托中国供应链体系溢出效应，在全球消费市场建立本土硬件品牌壁垒的潜力。

展望未来，消费级外骨骼的潜在市场正面临从单一的小众硬核户外运动向日常通勤、适老化辅助等高频场景延伸的机遇。随着全球老龄化趋势的加剧，能够延展人体机能的轻量化设备理论上拥有庞大的市场基数。

然而，从品类创新走向大众普及，该赛道仍需面对严苛的技术与商业双重检验。

在工程技术层面，外骨骼在非结构化地形下的算法意图识别仍需大量真实路况数据的投喂与优化，以消除人机交互的响应延迟；长时间佩戴是否会对人体原生肌肉链条产生代偿性损伤，也需医学层面的长期追踪。

在商业逻辑层面，目前行业数万台的年出货量在消费电子领域仍处于极早期试水阶段。当第一批极客用户的尝鲜红利褪去，外骨骼在C端大众市场的日常使用留存率与长期的硬件复购率，尚未完整穿越一个经济周期。

极壳科技若要彻底坐实其商业模型，仍需在后续的规模化量产与漫长的用户习惯培育中持续自证。

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5月18日，距三星工人走出工厂还有三天，韩国水原地方法院的裁定结果让整件事的性质发生了根本变化——或者说，让外界对这场罢工的判断变得更加复杂。

法院部分批准了三星提出的禁令申请，核心措辞是：罢工期间，工会不得停止、废除或妨碍以与“平时相同程度的人力、工作时间和注意义务”维持运营的设施和生产行为。表面上看，这意味着工人可以宣布罢工，但产线人员不能减少，生产必须照常运转。但“法院这么说”和“实际会发生什么”，是两件不完全相同的事。

韩国媒体的第一反应是一边倒的。《韩国经济》用“完胜”来形容这一判决对三星的意义。《每日经济》的标题是“平日同等人力运转，法院对三星工会总罢工踩下刹车”。《文化日报》更直接：“实质上罢工已经很难进行”。这些判断有其法律依据，但也都建立在一个尚未被验证的前提上：禁令能够被有效执行。

这张牌究竟打在哪里

理解这份判决，先要理解韩国劳动法的框架。

韩国《工会及劳动关系调整法》第42条第2项规定，工会不得停止“安全保护设施”的运营——这一条款原本针对的是真正意义上的安全设施：防止有毒气体泄漏、防止火灾、保护工人生命安全的设备和操作。谁都不会反对，理解也清晰。

争议在于：三星将半导体晶圆生产的整个流程——从化学品管控到晶圆洁净室维护——全部纳入“安全保护设施”的范畴，要求法院据此禁止工会减少任何生产相关人员。法院基本接受了这一论点。

劳动法专家、律师金南锡在判决前分析说，“如果认定某设施属于运转中断会造成重大损失或危险的必要设施，法院有可能判定罢工期间也必须配置必要人员，并在适当的线上确定规模”。法院最终的做法，比“适当的线”走得更远——几乎将整条产线都纳入了保护范围。

另一位劳工法律专家、法务法人五金斯代表律师严泰燮则早在判决前就指出，半导体工艺大量使用有毒性、可燃性气体和强酸强碱，将其认定为《工会法》第42条所指的“安全保护设施”在法理上有一定依据。但批评者的问题是：以这种方式解释“安全”的边界，等于通过司法途径实质性限制了宪法保障的罢工权。半导体生产的每一个环节，都可以被说成是“中断会造成重大损失”，那还有什么是不能被纳入保护范围的？

工会失去了什么

罢工之所以能成为谈判筹码，逻辑只有一个：停产让资方痛，痛到他们愿意让步。三星自己估算过，每天停产损失约6.7亿美元；工会的版本更大，18天总损失约200亿美元。这些数字，是工会坐在谈判桌前最硬的底气。

法院的判决从根本上切断了这条逻辑链。

从数字上看，三星半导体部门总员工约7.7万人，法院要求其中约4000至8000人（约5%至10%）在罢工期间维持正常工作——这是安全设施的必要岗位。表面上，剩余约4万名工人仍可参与罢工，韩国《金融新闻》也援引分析称“即便有8000人无法参与，仍有约4万人可以走出工厂”。

但这个数字掩盖了一个结构性事实：被强制留守的那5%至10%，集中在产线运转的关键节点。晶圆不会因为大多数工人不在而自动停止生产流程——只要核心操作岗位有人，生产线就能运转。三星方面早在5月14日就开始启动“罢工预案”，优先调整HBM产线的人员配置，为的就是在法院支持的前提下维持最小化但有效的产出。

换句话说，4万人走出工厂，产线可能仍在转。资方承受的代价从“停产损失”变成“支付走出去的工人的罢工期间零工资”——这两件事的量级完全不同。

工会还面临另一个困境：如果违反法院禁令，每个工会每天面临约7.25万美元的罚款，工会领袖个人每人每天约7250美元。这个数字本身不大，但违反司法裁定意味着法律风险的急剧上升，以及公众舆论的转向。目前韩国社会对这次罢工的支持度本就有限——多家机构的调查显示，相当比例的普通民众认为“在三星工作已经是高薪工作，这次罢工要求过分”。

这是一个前所未有的判决

韩国此前的司法实践中，将半导体生产流程如此大范围纳入“安全保护设施”，并据此限制罢工的做法，几乎没有先例。

这个判决的意义不止于三星。它实际上在司法层面为韩国的半导体产业划了一条线：这类被认定为国家战略资产的产业，工会的罢工权在多大程度上可以被生产连续性的需求所压制？如果这一判决站稳了脚跟，未来类似的禁令申请将更容易获批，韩国半导体工人手中的筹码将系统性地缩水。

工会方面的法务团队在判决后声明“尊重法院决定，按计划推进21日的行动”。这是一句话里藏着两层意思的声明：我们不对抗司法，但我们也不退缩。工会现在面临的选择是：以一场实际杀伤力大打折扣的罢工继续施压，还是回到谈判桌，在已经失去最大筹码的情况下争取次优结果。

供应链的风险重新定价

对全球AI硬件供应链来说，今天的裁定意味着短期最坏情景被大幅压缩。

此前市场担忧的核心场景是：三星停工18天，全球HBM（高带宽内存）供给出现缺口，而SK Hynix产能满载、Micron同样无闲置空间，没有人能填补这个缺口。在英伟达Blackwell芯片出货的关键节点，HBM供应约束会直接影响AI数据中心的交付节奏。分析师特别担心的是，5月下旬至6月初恰好是三星HBM4良率稳定和出货放量的关键窗口，一旦出问题，三星花三年追回的市场份额可能付之一炬。

这个逻辑现在需要打折。如果产线核心人员维持不变，三星HBM4的出货节奏将基本延续，这个关键窗口被砸穿的风险大幅降低。

不过两个变量仍然存在。第一，禁令的实际执行效果。工会若选择“集体怠工”而非彻底停工，产量会以何种幅度下滑，法院如何界定“违反禁令”，仍是未知数。第二，政府的“紧急调整权”是否会被启动——一旦启动，可强制中止罢工最长30天，但这张牌的政治成本极高，现任政府并不急于动用。

被压制的矛盾，不是被解决的矛盾

法院替三星在谈判桌上打赢了这一局，但这场劳资战争的根本矛盾没有任何变化。

工会的核心诉求背后有一个真实的参照系：竞争对手SK Hynix去年9月已承诺，废除奖金上限，将10%营业利润划为员工奖金，锁定十年。三星半导体员工在AI芯片需求爆发的年份，看着同行拿到了这个协议，而自己的雇主在提供一次性补贴，且拒绝将任何条款写入合同。这个心理账本不会因为法院的一纸禁令而清零。

更深一层的问题是：三星如果维持现有薪酬结构，在吸引和留住顶尖半导体工程师这件事上，将长期面临来自SK Hynix的结构性压力。这不是今天股价的问题，但它是三星竞争力长期叙事里一个值得关注的变量。

资产端怎么看

法院判决的直接影响是三星短期风险溢价下降。此前市场消化了一轮股价冲击——罢工宣布后，三星单日市值一度蒸发约660亿美元，随后部分回升。今天的裁定进一步支撑了这个回升方向。

SK Hynix和Micron原本的“三星停产→订单转移”逻辑随之弱化。短期的应急接单机会大幅缩减，但“供应商多元化”这个更长周期的结构性机会并不消失——客户在这次事件后重新评估单一供应商依赖的风险，这个考量比任何一次罢工都更持久。

明天英伟达财报的电话会议值得特别留意。如果黄仁勋提到HBM供应稳定性或多元化的任何措辞，那是这次事件向产业决策层传导的信号——即便法院让短期风险降温，采购端的战略重新评估可能已经静悄悄地开始了。

后天，4.7万名三星工人将走出工厂。产线大概率继续运转，全球AI内存供应链不会因此中断。

但今天真正发生的事，不是一场罢工被法院踩了刹车。是韩国司法首次以这种方式，在“生产连续性”和“罢工权”之间明确选了边。这个选择的代价由谁来承担，还需要时间来回答。

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5月17日，长鑫科技更新科创板IPO招股说明书，一组数字震动了整个资本市场：2026年第一季度，公司营收508亿元，同比暴增719%；扣非归母净利润263.4亿元，同比增长1993.41%；公司预计今年上半年营收1100亿元至1200亿元，同比增长612.53%至677.31%；归母净利润500亿至570亿元，同比增长2244%至2544%。

这份成绩单到底有多离谱，做个横向对比你就明白了。

在A股非金融企业中，2025年全年净利润超过1000亿的，只有中石油、中国移动、中海油三家；贵州茅台是800亿+，宁德时代是700亿+；排名第六的国家能源集团也才529亿。而长鑫科技，仅凭半年的归母净利润，就已经和国家能源集团的利润站上了同等水平，挺进六家A股非金融企业前列。

更令人咋舌的是，如果将该数据线性外推，长鑫科技2026年净利润预计有望突破1000亿元。由此，这家芯片公司的年盈利能力，正在追平昔日那些石油央企的利润体量。

然而，就在一年多以前，这家公司还是名副其实的“碎钞机”。

翻开长鑫科技的历史公开财务数据：2023年亏损163.4亿元，2024年亏损71.45亿元，截至2025年12月31日，累计亏损高达366.5亿元。近十年里，长鑫科技几乎把融来的每一分钱都填进了芯片制造这个无底洞。

如今，这台“碎钞机”到底是如何在不到半年的时间里，摇身变成日赚近4亿的“印钞机”的？

答案藏在两个关键词里：AI，与缺芯。

全球正在经历一个史诗级的存储芯片周期。

超级景气周期的根源，是AI大模型对内存的“暴力消耗”。

每一次模型推理，本质上是GPU与内存之间的海量数据抓取。单台AI服务器对DRAM的需求，是传统服务器的8至10倍。随着全球云厂商和AI算力设施基础建设的持续提速，DRAM需求正在带来结构性爆发。

同时，三星、SK海力士、美光三大阵营，正将大量先进产能转向利润更高的HBM（高带宽内存），生产DDR4、DDR5等通用芯片的生产线资源被严重挤占。

供需的极端错配，推动了DRAM价格的历史性高峰。

TrendForce数据显示，2026年第一季度DRAM合约价格环比涨幅高达93%至98%；第二季度仍维持58%至63%的涨幅预期。国家发改委价格监测中心数据显示，截至2026年1月，主流DRAM产品价格已创2016年以来的历史最高纪录。三星、SK海力士、美光三大阵营2026年全部产能均已宣布出售。

行业机构预测，这轮内存有望持续到2030年，供应缺口超过20%。

在史诗级的存储超级周期中，长鑫科技不仅赶上了风口，更凭借自身多年的战略布局，将行业红利最大化实现显现。

长鑫科技成立于2016年，是中国大陆目前唯一真正实现DRAM大规模量产的IDM企业——即设计、制造、封测全产业链自主覆盖的模式。公司在北京、合肥，共拥有3座12英寸晶圆厂，产能利用率已在2025年攀升至94.63%。

产品端，长鑫科技已完成从DDR4到DDR5、从LPDDR4X到LPDDR5/5X的全面升级，高端产品活动的持续推介，直接放大了涨价带来的利润弹性。

市场份额上，根据Omdia数据，按2025年第四季度DRAM销售额统计，长鑫科技全球市场份额已增至7.67%，位居全球第四、中国第一。从2025年二季度的3.97%，到四季度的7.67%，仅半年时间，市场贡献已翻了近一番。

结果就是：量价齐升，利润爆发。

长鑫科技能走到今天，离不开一个关键人物：董事长朱一明。

作为兆易创新的创始人，朱一明在2016年做出了一个令业内无法理解的决定——放弃了稳健的芯片设计公司路线，在合肥孤注一掷，筹建长鑫科技，豪赌国产DRAM。

这条路有多难走？DRAM是全球竞争最惨烈的芯片品类，三星、SK海力士、美光三家合计占据了全球90%以上的市场份额，新进入者几乎生存空间。更要命的是，DRAM制造极度资本密集，12英寸晶圆厂动辄需要数亿美元的投入，在很长的时间里，长鑫几乎就是在拿钱“填坑”。

朱一明当年立下军令状：在长鑫盈利之前，不领一分钱工资、一分钱奖金。

该承诺已超额兑现。

如此炸裂的业绩，长鑫科技到底值多少钱？

根据目前的IPO方案，长鑫科技拟科创板募集资金295亿元，发行后总股本不低于10%，隐含估值约为2950亿元。本次IPO拟募资295亿元，也是科创板历史最高（中芯国际2020年拟募资207亿元，实际超募到532亿元）。

目前市场对长鑫科技的估值预期，短期约为1万亿，长期约为2万亿。以2026年年底归母净利润1000亿元测算，按相对估算的估值，水平市值突破万亿也有充分支撑。

当然，争议同样存在。

DRAM的周期性是无法回避的历史规律——长鑫科技去年依然巨亏，今年爆赚，一旦超级周期结束、价格回落，业绩随时可能大幅收缩。

但也有观点认为，此周期的核心逻辑已从“消费电子短期旺季”切换为“AI结构性需求”，持续性远超以往。此外，长鑫科技作为国内DRAM“独苗”的稀缺性溢价，也是定价时无法绕开的因素。

从累计亏损366亿，到半年狂赚500亿，长鑫科技用不到半年的时间，完成了一次教科书级的财务逆袭。

但逆袭的背后，是十年如一日的资本投入、技术积累与战略坚守。朱一明和长鑫团队所押注的，不仅是一个行业周期，更是中国在全球DRAM版图上争夺一席之地的产业命题。

日赚近4亿的成绩单，是风口的馈赠，也是十年磨砺的回报。

当长鑫科技IPO最终敲钟的那一天，它给出资本市场的答案，或许比任何一份研报都更有说服力。

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这种角色倒转背后，是AI算力军备竞赛对存储器需求的结构性拉升。云服务商们开始意识到，DRAM和NAND不再是随时能买到的大宗商品，而是AI基础设施的咽喉要塞。

为了锁定未来几年的关键产能，他们不得不用预付款和长期承诺来换取保障——这就是长期协议（LTA）。

这种商业模式的变化，正是摩根大通半导体研究分析师Jay Kwon最新研报的核心主张：随着LTA在存储厂商出货结构中的比重攀升，P/B（市净率）这套用了几十年的估值工具已经过时，必须切换到P/E（市盈率）框架。

基于这一逻辑，摩根大通将三星电子目标价上调至48万韩元（按2026至2027年预期EPS给予8倍P/E），SK海力士目标价从180万韩元大幅跳升至300万韩元，铠侠目标价则从38000日元直接翻倍至80000日元，成为全市场最高。

真正支撑这轮重估的底层逻辑，是一个极难被逆转的供需缺口。测算显示，即便在激进的扩产假设下，2026到2030年间AI存储的供给依然无法填满云厂商的需求坑——这个缺口大约相当于每月45万片晶圆的产能。买方无路可退，这才让卖方第一次真正拿到了定价权。

从"造出来等客买"变成"拿了钱再干活"，存储行业正在向晶圆代工（Foundry）的"按单生产"模式靠拢。LTA带来的盈利能见度，是撕掉"强周期"标签的核心手术刀。近期的EPS上调只是开胃菜，真正决定存储巨头股价高度的，是这些长协合同带来的基本面质变。

45万片晶圆/月的缺口，把谈判筹码彻底倒手

存储行业过去的每一轮涨价，都被证明是昙花一现——扩产不可避免地把价格压回来。但这次不同，约束来自两侧的合力。

供给侧，刚从上一轮流血下行周期爬出来的存储大厂普遍患上了"扩产恐惧症"。没有确定的订单兜底，没有人愿意在边际收益不明的情况下砸重资本。

铠侠今年资本开支占营收的比例只有5%，而过去五年的均值超过20%，这种克制并非偶然，而是整个行业的集体选择。三星、SK海力士未来两年的资本开支占比同样被控制在中个位数区间。

需求侧则是反向加速。生成式AI对服务器存储吞吐量的要求呈指数级上升，代理型AI（agentic AI）的扩散让企业级固态硬盘需求全面爆发。铠侠单季ASP环比涨幅超过100%，DRAM过去一年整体价格已经翻了三倍。

供需双向挤压的结果，是云厂商在谈判桌上失去了一切底气。美光等已经率先披露了长协进展，其中一家美国NAND制造商签下的5份LTA合同，覆盖了其2027财年超三分之一的比特需求。行业预期，三星和SK海力士即将宣布半导体历史上规模最大的长协交易。

估值体系巨变：从“周期股”到“类代工”，LTA重塑定价权

过去十几年，资本市场对存储芯片的估值一直牢牢锚定在市净率（P/B）上。原因很简单：产品高度同质化、议价能力弱、资本开支极大，且业绩随着宏观经济呈现剧烈的周期性波动。

但在AI时代，这一逻辑正在被彻底颠覆。摩根大通在报告中抛出了一个极具前瞻性的观点：存储行业正在经历一场“从周期性向长期性（secular）”的结构性转变。 核心的催化剂正是长期协议（LTA）的全面普及。

随着AI服务器对HBM（高带宽内存）和企业级SSD需求的井喷，云服务提供商（CSP）出于供应链安全的考量，正主动与存储厂商签订期限长达3到5年的LTA。

据摩根大通观察，目前业内已出现多起LTA案例，甚至预计三星和SK海力士即将披露半导体史上规模最大的LTA合同。部分LTA不仅锁定了价格（或设定了价格下限），还包含了预付款机制。

这种“以销定产（Make-To-Order）”的模式，让存储大厂越来越像台积电这样的晶圆代工厂。盈利可见性和确定性的跃升，促使华尔街开始将存储股的估值体系从传统的P/B切换至市盈率（P/E）。

摩根大通直言，LTA是推动行业重新评级的核心因素，并据此给出了基于2026-2027年预期收益8倍P/E的估值中枢（历史下行周期多为6倍）。

巨头分化：海力士领跑，三星“富火”，铠侠突围

尽管行业整体向上，但在这场盛宴中，各家的座次已悄然生变。

三星：补涨行情之后，特别分红是估值完成临门一脚的前置条件

三星的股价今年已经飙升143%，但在HBM上的技术落后是明显短板。目前它在HBM验证上的改善，更多是搭上了行业顺风，而非真正重夺了技术护城河。

财务面的逻辑更清晰。DRAM和NAND的混合ASP在2026年底将分别实现同比293%和234%的涨幅，营业利润预期上调了2%到11%，但因罢工引发的劳工成本上升和税务压力，最终的EPS预期只微调了1%到5%。

更大的催化剂在于现金分配。2024到2026年，三星可用于股东回报的资金池接近160万亿韩元，扣除常规股息后超过115万亿韩元可用于特别回报。市场倾向于直接派息而非股票回购，2026年三季度后兑现特别股息的预期已经被充分定价。如果管理层不能如期兑现，估值重塑就差了最后一块拼图。

SK海力士：年内涨超200%，但31%的EPS复合增长率说明并未到顶

SK海力士是这轮行情走得最凌厉的标的，目标价直接从180万跳升至300万韩元。支撑这个数字的核心是盈利质量的大幅改善——2026到2028年EPS复合年增长率预计达到31%。

HBM业务中ASP谈判已进入快车道，长协占比提升不仅稳住了价格基本盘，更让海力士在与云厂商的定价博弈中占据绝对主动。即使后续新产能计划铺开，2027到2028年的整体DRAM比特供应量增速依然被限制在20%以内，高毛利时代的供不应求格局持续。

现金回报路径同样清晰：2025到2027年，高达240万亿韩元的自由现金流将全部派发给投资者（2025年14万亿，2026年66万亿，2027年160万亿），2026和2027年的股东总回报收益率分别达到5%和12%。

铠侠：326%涨幅后，投资者日一份股东回报路线图决定估值天花板能否打破

铠侠的上行逻辑最直接：Q4单季ASP环比暴涨超100%，营业利润环比翻了四倍，资本开支占比跌至5%。高利润的SSD和存储产品在总销售中的占比已从约50%升至60%，边际贡献率将在2027财年前维持在85%到90%的超高水平。

LTA已经落地——铠侠在Q4敲定了覆盖2027至2028年的中期合同。结合极度克制的扩产节奏，17万亿日元的自由现金流将在未来三年内密集释放。

目前7倍P/E推算出80000日元的目标价，仍比存储行业15年历史均值（8倍）折让10%。

这个折让的消除只有一个触发器：投资者日上一份清晰、有力度的股东回报计划。贝恩资本主导的财团悬而未决的减持预期，是压制估值溢价的最大外部变量。赚到钱只是第一步，利润如何分配给股东，才是决定326%暴涨奇迹能否延续的关键。

新框架的有效边界：真的能告别“周期”吗？

这套推演逻辑不是没有失效边界。最大的风险内嵌在逻辑链的起点：如果LTA谈判进展不透明，或者云厂商的AI资本开支出现明显退潮，建立在"盈利确定性"上的P/E估值框架会立刻失去支撑。具体来看：

首先是AI变现的终极拷问。

摩根大通一针见血地指出，投资者仍在担忧“AI资本开支竞赛与半导体生态系统盈利能力之间存在脱节”。如果云厂商的AI大模型迟迟无法带来匹配的商业回报，或者底层技术出现突破（例如降低了AI服务器对内存的消耗），当前被极度拔高的需求预期将面临缩水风险。

其次，LTA的“契约精神”仍待考验。

历史上并非没有先例，在2017年的DRAM短缺期，厂商们也曾签订过远期采购协议，但随着需求放缓和库存高企，这些协议在随后的周期下行中被轻易推翻。

这一次，存储厂商能否通过引入第三方金融衍生品担保等方式真正强化合同的执行力，决定了“摆脱周期律”的逻辑能否站得住脚。

最后，全球产能版图的结构性演变不容忽视。

除了传统巨头在BiCS 8/10等新节点上的克制性扩张外，全球供应链的多元化趋势正在加速。随着新兴市场（如中国本土NAND产能）的逐步崛起与释放，全球存储供给端的结构正变得更加丰富。

在可预见的未来，这种区域产能的提升将对现存的全球供需平衡体系提出新的考验，行业的竞争格局也将因此增加更多维度的变量。

摩根大通认为，AI的确为存储行业送来了一副全新的“铠甲”，LTA的推行也让行业的护城河变得前所未有的宽广。但周期或许会被拉长、被熨平，却很难被彻底消灭。

在狂热的资本盛宴中，谁能在技术上持续领跑，谁能在扩产上保持克制，谁才能真正享受从“周期股”向“成长股”跨越的长期复利。

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高盛TMT首席专家Peter Callahan周一发布题为"黄灯"的简报，指出纳斯达克100指数（NDX）与费城半导体指数（SOX）上周录得本季度首个下跌周；10年期美债收益率升至约4.60%，创一年多来最大单周涨幅；油价回升至约每桶109美元；VIX同步走高。他指出，AI与半导体主题当前面临的核心矛盾是：基本面依然强劲，而技术面压力持续累积。

期权分析机构SpotGamma在近期报告中指出，市场正出现罕见的"股价上涨、波动率同步攀升"并行格局——通常而言，二者应呈反向关系。这一信号表明，交易者在追涨的同时也在为大幅波动支付保护溢价。英伟达财报的隐含波动幅度目前已达6%，市场注意力高度聚焦于这一时间节点。

财报结果及前瞻指引将直接检验市场对AI算力超级周期的预判成色。鉴于英伟达与半导体及更广泛科技板块的高度相关性，其财报表现无论向好还是向坏，均将在市场层面引发广泛联动。

本轮半导体涨势的量级与速度已将技术面推至历史性超买水平。

高盛数据显示，SOX指数自3月底低点以来已累计上涨约70%，沿途新增市值逾5万亿美元。驱动因素包括地缘政治紧张情绪的阶段性缓解、超预期的企业盈利——例如AMAT上调全年业绩指引幅度超出预期、CSCO产品订单实现同比35%的增长——以及投资者对AI算力需求的信心增强；半导体行业盈利预期年初至今已被上调逾25%。

然而，Peter Callahan特别点出，SOX指数目前已高于其200日均线约60%，是自1999/2000年互联网泡沫高峰以来从未出现过的偏离幅度。他还指出，高盛高动量因子组合今年已有12个交易日出现单日±5%以上的波动，占全年交易日近15%；杠杆ETF及期权产品的快速扩张则进一步放大了这种双向弹性。

"在本周财报季（英伟达5月20日）结束、进入夏季交易之前，牢记这些战术动态是值得的，"Callahan写道。高盛交易台整体对AI与半导体主题仍持中期建设性立场，但在战术层面建议投资者对技术面挑战保持审慎。

市场对英伟达的基本面前景依然乐观，但近期股价走势已在一定程度上透支了部分预期。

据高盛英伟达财报前瞻报告，分析师普遍预计英伟达本季度收入将超出市场预测约20亿美元——该公司历史上的超预期幅度通常在2%至3%之间。市场更关注的是对下一季度的前瞻指引，当前分析师一致预期约为860亿美元，环比增幅约9%。其他聚焦方向包括：英伟达约1万亿美元的数据中心累计收入指引能否存在进一步上行空间，以及Agentic AI推理需求加速的叙事——尤其是其预计于2026年下半年开始发货的纯CPU机架产品。

从近期价格走势来看，英伟达已连续7个交易日上涨，区间涨幅达20%，是近两年来最长连涨周期；自3月底低点以来累计新增市值约1.7万亿美元。然而，高盛数据同时显示，英伟达过去5次财报公布后的次个交易日（T+1），有4次出现下跌，自2022年5月以来，财报触发的大幅单日上涨实际上从未出现过。

期权仓位结构呈现出一组内在矛盾的信号。

据SpotGamma数据，整体持仓方向依然极度偏向看涨，交易者持续将英伟达看涨期权向更高行权价滚动，看涨期权偏斜（call skew）维持在90日历史区间高端，而下行保护需求极为有限。据22V Research援引数据，上周五标普500看涨期权名义成交额创下2.6万亿美元的历史纪录，看涨期权占全部期权成交量的比例高达60%；费城半导体指数RSI亦升至2000年3月以来的高位。

与此同时，针对下行风险的对冲布局也在悄然展开。SpotGamma指出，围绕标普500（SPY）、半导体ETF（SMH）及DRAM相关资产的大额看跌期权结构及买入行为明显增加，且集中于深度虚值行权价区间，显示其功能更接近尾部风险对冲，而非单纯的方向性押注。"市场参与者并非看空英伟达，但对下行情景的准备并非微不足道，"SpotGamma在报告中写道，"任何方向性的转变几乎都将迅速波及更广泛的市场。"

SpotGamma补充指出，英伟达自3月低点已累计上涨逾35%，当前看涨期权仓位的规模意味着，一旦财报令市场失望或引发大规模获利了结，有可能触发显著的方向性逆转。

在半导体与大型科技股的强势表现之下，美股整体参与度的匮乏正在形成结构性隐忧。

Peter Callahan在报告中指出，尽管标普500年初至今上涨约8%，但仅约52%的成分股录得正收益。年内明显落后的领域涵盖住宅地产、医疗器械、无政府业务敞口的工程建筑、联邦IT服务、软件与服务、独立发电商、餐饮连锁、商业地产经纪及保险经纪等多个板块。

Callahan坦言，审视这些板块的走势图时，令他质疑当前市场的表现究竟体现的是整体"健康"，还是不过是投资者被迫将资金集中于少数大市值AI股票的"资金来源"效应。Oppenheimer股票衍生品团队同样指出，过去一个月内标普500成分股中仅约五分之一跑赢指数，离散度指数升至逾一年来的最高水平，而隐含相关性则接近年初至今的低点。高盛机构经纪部门（PB）最新数据亦显示，科技板块近期已出现明显的"风险撤出"动作。

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日本10年期国债复利收益率目前约为2.75%，而东证指数（Topix）成分股的股息率约为2.3%，两者之差已扩大至2007年以来最大。彼时，日本央行正处于加息周期。

T&D Asset Management首席策略师Hiroshi Namioka表示，"从股息率和盈利收益率两个维度来看，债券的吸引力正开始超越股票。"

利差扩大的背后，是日本债市近期的剧烈波动。东京市场上，30年期日债收益率飙升至1999年该期限国债发行以来的最高水平，10年期和20年期收益率亦上涨约10个基点，双双触及1996年以来高点。收益率的快速攀升，正在加大对利率敏感型成长股的压力，而此类股票此前一直是日本股市反弹的重要驱动力。

债券吸引力上升，成长股承压

随着日债收益率持续走高，债券相对于股票的配置价值正在重新凸显。Hiroshi Namioka指出，一旦油价开始企稳，债券买盘有望回升。这一判断意味着，当前债市的高波动性仍是阻碍资金大规模轮动的主要障碍——投资者在债市尚未平稳之前，倾向于观望而非贸然入场。

2007年的历史参照具有重要意义。当年日本央行处于加息周期，国债收益率同样高于股票股息率，最终引发了一定程度的股债再平衡。当前的宏观背景——日本央行逐步退出超宽松政策、通胀持续——与彼时存在一定相似性，使得这一历史比较更具参考价值。

债券收益率的上行对股市的结构性影响正在显现。由于成长股的估值高度依赖低贴现率假设，利率上升直接压缩其理论价值。此前推动Topix上涨的正是这类对债券收益率敏感的成长股，因此当前收益率的快速上行对股市整体构成明显的下行风险。

从市场逻辑来看，债券收益率超越股息率，意味着投资者无需承担股票的波动风险，即可获得更高的固定收益回报，这从根本上动摇了"持股优于持债"的传统配置逻辑，尤其对追求稳定收益的机构投资者而言，再平衡压力不容忽视。

不过，尽管股债利差发出轮动信号，部分市场人士认为股票的长期吸引力并未根本动摇。Sumitomo Mitsui DS Asset Management高级基金经理Sohei Takeuchi表示，随着日本经济在通胀推动下进入名义扩张阶段，股票仍将保持其吸引力。他认为，除非日债收益率升至与美国相当的水平，否则资金从股市大规模转向债市的可能性不大。

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西部证券在5月17日发布的行业深度报告中给予玻璃基板行业"超配"评级，预计2028年全球先进封装TGV市场规模将接近80亿美元，2030年渗透率提升至50%，市场规模有望进一步扩大。

英特尔、三星、台积电等全球半导体巨头已相继将玻璃基板纳入核心技术路线图。英特尔明确将其列为2026至2030年封装技术路线图的核心支柱，目标实现10倍以上互连密度提升；三星电机已于2026年4月开始向苹果供应半导体玻璃基板样品，计划2027年后量产；台积电则将玻璃基板作为CoWoS封装技术下一代迭代的核心方向。巨头的集体背书，标志着产业界已形成"从硅到玻璃"的技术共识。

传统方案触及物理极限，玻璃基板（TGV）填补空白

AI大模型训练芯片对算力基础设施的需求持续攀升，传统封装基板的固有缺陷在大尺寸、高频场景下愈发凸显。

有机基板的热膨胀系数是硅的六至七倍，当封装尺寸达到AI芯片级别时，温差引发的翘曲问题可能导致焊球开裂乃至芯片失效。与此同时，有机基板的高介电损耗使超高频信号在传输过程中严重衰减，迫使数字信号处理器超负荷运转，形成"信号劣化—功耗上升—散热恶化"的恶性循环。

台积电CoWoS封装通过引入硅中介层部分解决了上述问题，但硅中介层需占用晶圆产能与洁净室资源，一块大型硅中介层的价格超过100美元，仅中介层一项就可能占到总封装成本的一半以上，成本瓶颈制约了其大规模推广。

玻璃基板由此应运而生。玻璃的相对介电常数约为3.8，远低于硅材料的11.7；损耗因子较硅低2至3个数量级，可使信号传输速率提升3.5倍、带宽密度提高3倍、能耗降低50%。此外，玻璃具备"可调热膨胀系数"优势，通过选用特定牌号，可精准匹配硅芯片，有效控制封装翘曲。

TGV技术：从实验室到量产的关键跨越

玻璃通孔（TGV）技术的核心，在于在超薄玻璃基板上制作微米级垂直导电通孔，为芯片间构建最短的电信号传输路径。该技术概念由德国迈克尔博士于2010年首次提出，2023年由英特尔率先延伸至封装基板领域。

TGV的核心工艺壁垒集中于两个环节：一是在脆性玻璃上高质量形成高深宽比通孔，二是对通孔进行可靠的金属化填充。过去，这两个环节的良率与效率长期无法满足量产要求，使TGV停留在实验室阶段。

近年来，全球产业链的持续研发投入已打通关键瓶颈。在成孔工艺方面，国内企业沃格光电于2024年实现最小3微米孔径、150:1高深宽比的加工能力；2026年，华日激光工业级设备可实现孔径小于3微米、百万孔一致性大于95%。在金属化工艺方面，上海天承科技自主研发的电镀技术已实现孔径20至50微米通孔的完全填充且无空心。在高密度布线方面，2025年芯德半导体突破TGV超细线路再布线层，实现线宽/线距不超过2微米，满足高带宽存储器集成需求。

当前，晶圆级TGV基板成本已较传统TSV技术下降约30%。随着从晶圆级向面板级升级、良率提升至85%以上，以及产业链国产化协同推进，TGV单位成本有望进入快速下降通道，逐步从高端AI、HBM场景向消费电子、车载电子等更大规模市场渗透。

三大需求场景驱动，市场空间广阔

AI算力与HPC是TGV最大的基本盘。 台积电CoWoS-S技术对转接板的需求面积从2017年的1200平方毫米快速提升至2026年的2700平方毫米，传统硅中介层在大尺寸下良率暴跌、成本指数级上升，而玻璃基板可轻松实现大尺寸制备并保持极低翘曲度。西部证券预计，2028年全球先进封装TGV市场渗透率将达30%，市场规模接近80亿美元。

HBM高带宽存储构成第二增长曲线。 HBM4的堆叠层数已达12至16层，未来HBM6将突破24层，有机基板的热膨胀系数不匹配导致的翘曲将直接造成良率损失。三星联合Chemtronics开发71×71毫米玻璃中介层，应用于GPU与HBM互连，2028年有望量产；SK海力士在HBM4路线图中明确提及将探索采用玻璃基板技术，并计划2026年第三季度量产16层48GB HBM4器件。

光通信与CPO光电共封装是率先落地的细分场景。 1.6T/3.2T光模块的电信号速率已突破100Gbps PAM4，传统有机基板的介电损耗已无法满足需求。国内沃格光电旗下通格微的1.6T光模块玻璃基载板相关产品已完成小批量送样；京东方于BOE IPC 2024正式发布面向半导体封装的玻璃基面板级封装载板，成为大陆首家从显示面板转向先进封装的业务部门。

全球竞争格局：美欧日主导，国内加速突破

当前TGV行业呈"金字塔"竞争格局，整体处于从研发验证向规模化量产过渡的关键拐点。

海外方面，康宁凭借熔融制程专利技术，可实现TGV孔径20至100微米、纵横比10:1；英特尔采用激光改质加化学蚀刻复合工艺，通孔深径比可达100:1、最小孔径仅5微米，较行业现有水平提升30%以上；三星采用F0PLP技术，使用510×515毫米玻璃面板，通孔位置精度优于±2微米，HBM4全面采用TGV。

国内方面，产业链全链条布局已初步形成。上游材料端，戈碧迦的半导体玻璃基板产品已向国内多家知名半导体厂商送样，载板产品已通过多家厂商验证并获得订单。

中游制造端，沃格光电已具备TGV玻璃基板量产能力和年产10万平方米的智能化产线，可实现深宽比100:1、最小孔径5微米；云天半导体率先实现国内规模化量产TGV技术，深宽比突破100:1；京东方自2024年启动玻璃基板中试线项目，截至2025年6月底已实现设备进场。设备端，帝尔激光于2026年1月完成面板级玻璃基板通孔设备首批出货，打破海外厂商在该领域的技术与市场垄断。

三条路径布局

西部证券建议投资者沿三条主线布局。

主线一为全链条布局的行业龙头，优先关注具备特种玻璃基材量产能力、TGV全链条技术布局、下游客户生态完善的厂商。

主线二为核心工艺突破的设备厂商，关注在TGV通孔制备、金属化核心工艺上实现突破、已进入头部供应链的厂商。

主线三为下游应用落地的龙头厂商，关注率先布局TGV技术应用、实现产品性能升级的先进封测与光模块龙头，相关企业包括通富微电、长电科技、新易盛等。

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腾讯正在持续挖掘更多Agent的落地场景。

5月18日，腾讯又上线了一款AI设计智能体协作平台Ardot。

据悉，Ardot是一款支持多人实时协作的 UI/UX 设计工具，主要面向设计师和产品经理；覆盖从视觉设计、代码交付、团队协作到资产流转的软件设计全流程。

显然，腾讯瞄准的是一个需求密集度高、付费意愿强的企业级协作场景。

通过Ardot，用户可以用自然语言描述界面需求，Ardot实时流式生成可编辑的设计初稿，并一键转代码，也支持直接导入Figma文件，完整保留原有布局、样式和组件。生成后，Ardot也支持UI 局部精准修改。

在原有的互联网产品设计工作流中，对于产品经理、UI/UX设计师和研发团队而言，存在大量重复劳动和协作摩擦，例如：原型绘制耗时、设计评审冗长、开发还原度不达标。

Ardot瞄准的正是这些痛点。

据华尔街见闻了解，Ardot由腾讯云CodeBuddy团队开发。

随着Agent时代的到来，CodeBuddy团队可以说是腾讯如今在Agent产品上的先锋。

去年以来，CodeBuddy团队先后推出了CodeBuddy、WorkBuddy。这两款产品都是腾讯现在重点打造的Agent产品。

据悉，Ardot也是基于WorkBuddy/CodeBuddy 的底层架构打造。

正因为此，Ardot具备“代码友好”基因，通过MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）让设计与代码无缝连接。

开发者可以提取设计上下文到 IDE：变量、组件、布局数据直接拉入开发环境，以读取、创建和修改设计文件，将设计稿和上下文一键转代码，与CodeBuddy无缝联动，也兼容WorkBuddy、Cursor、Claude Code等支持MCP的智能体。

在这轮养龙虾热潮中，腾讯可以说是最积极响应的企业。

腾讯董事会主席兼首席执行官马化腾早前亲自上阵宣传起了腾讯的龙虾套餐，称“自研龙虾、本地虾、云端虾、企业虾、云桌面虾、安全隔离虾房、云保安、知识库...还有一批产品陆续赶来。”

腾讯高级执行副总裁、云与智慧产业事业群CEO汤道生也表示，当前人工智能的应用范式正从“Chatbot”向“AI Agent”跃迁。未来，每一个个体、每一家企业都能借助标准化工具，快速搭建专属智能体应用，共同构筑一个去中心化、高度繁荣的Agent生态。

在走过这几年的技术和产品投入期后，AI不再只拼谁的模型更厉害、谁的入口更热闹，而是要回答一个更现实的问题，它到底什么时候能给企业带来规模化的商业收入。

前不久财报会上，腾讯管理层也透露了其对AI产品的商业化思考。

腾讯总裁刘炽平表示，AI产品面向个人用户的商业化落地难度相对较高。与此同时，与传统互联网产品不同，AI服务无法以极低边际成本无限扩张，每一次模型调用和服务交付都会带来实际成本。

因此，行业不能再简单沿用互联网时代追求“规模与DAU最大化”的逻辑。在刘炽平看来，识别高价值场景的重要性至少与用户规模同等，甚至更为关键，这也成为腾讯在产品部署与模型协同设计中的新考量。

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思科上周四在最新财报发布后股价大涨两位数，创下历史收盘新高。这距离该公司上一次触及历史高点，已过去整整25年有余。与此同时，英特尔、高通和德州仪器也相继刷新纪录。这一幕，正在引发市场对互联网泡沫重演的新一轮讨论，并令部分亲历过那段历史的资深交易员深感不安。

当前半导体股的强劲涨势已将费城半导体指数（SOX）推至技术分析师普遍认为“极度超买”的区间，与此同时，高盛对冲基金业务主管Tony Pasquariello坦言，当前交易环境的亢奋程度“近乎令人沉醉”，并表示自己整整一周都在将眼下的市场与1990年代末反复对照。“大空头”原型Michael Burry则在社交媒体上直接写道，当前市场“感觉像是1999至2000年泡沫的最后几个月”。

老面孔重回巅峰，历史平行令人警觉

思科曾是互联网泡沫顶峰时期全球市值最高的公司。然而，自2000年3月27日创下历史收盘高点后，该股直至去年12月10日才重新突破这一纪录——时隔超过25年。英特尔的情况类似，据道琼斯市场数据，该股直至今年4月24日才超越其2000年8月31日的历史高点，而彼时英特尔曾是美国市值第二大公司。

"现在的大赢家恰好是高通、英特尔和思科，这确实是一个令人毛骨悚然的巧合，"盈透证券首席策略师Steve Sosnick表示。互联网泡沫时期，Sosnick曾在盈透证券前身Timber Hill担任期权做市商。

Spectra Markets总裁Brent Donnelly当年是一名日内交易员，他说："看到思科和英特尔重回榜首，真的令人难以置信。这两只股票刚刚突破了2000年的高点。"

半导体指数偏离均线程度，创2000年以来之最

技术面数据进一步加剧了市场的警惕情绪。据MarketWatch基于FactSet数据的分析，本周早些时候，SOX一度较其200日移动均线高出63.8%——这是自2000年4月互联网泡沫破裂初期以来的最大偏离幅度。作为对比，SOX在2000年3月10日触及互联网泡沫顶峰时，较200日均线高出111.2%。

与此同时，Bespoke Investment Group多年来持续追踪ChatGPT发布以来纳斯达克综合指数的走势，并将其与网景浏览器IPO后的行情进行对比——后者被普遍视为互联网时代的起点。两段历史的走势吻合程度近乎惊人。按照这一对比框架，当前纳斯达克所处的周期位置，相当于1998年5月前后。

泡沫之争：今昔之间，差异同样显著

尽管历史平行引发广泛讨论，但多位市场人士指出，当前与互联网泡沫时代存在重要差异。

最直接的区别体现在估值上。FactSet数据显示，SOX当前的预期市盈率为27.7倍，而2000年泡沫顶峰时这一数字高达52.1倍。Sosnick表示，当前的上涨伴随着盈利预期的实质性改善，本轮财报季是多年来最强劲的季度之一，估值倍数尚未达到互联网泡沫时代的极端水平。

Donnelly还指出，美国政府近期入股英特尔，地缘政治因素对科技股的影响也远比当年复杂。此外，他认为当前散户投资者的操作策略比互联网泡沫时代更为成熟——在2025年4月市场大幅回调时，散户选择逢低买入，而非追高。

看空方则援引更直接的历史类比。有分析人士列出2000年泡沫的三大"致命信号"：思科以196倍市盈率被奉为"永远买入"的标的；公司仅凭用户增长和故事就能融资数亿美元；散户蜂拥涌入少数明星股票，直至美联储收紧流动性。该分析人士认为，2026年这三个信号已悉数重现。

即便是泡沫，也难以轻易离场

Bokeh Capital Partners创始人兼首席投资官Kimberly Caughey Forrest亲历了互联网泡沫的全程——她于1999年10月入职成为股票研究分析师，恰好赶上那轮牛市进入最后的疯狂阶段。她认为，互联网泡沫的终结，根源在于市场错误预设电信网络和计算机硬件的支出将持续以初期建设阶段的速度增长，而现实并非如此。

在当前的AI基础设施建设周期中，Forrest指出，大部分支出集中在少数几家相互竞争AI领导地位的巨头公司手中。"当其中一家退缩时，其余的会停止投资吗？"她说，"我们将拭目以待。"

Piper Sandler首席市场技术分析师Craig Johnson则持相对乐观的看法。他将当前AI基础设施建设与互联网时代从拨号上网升级至光纤入户的过程相类比，认为"我们正在开启更快通信的下一轮上行周期，进入全新的升级周期"。

然而，即便投资者确信当前处于泡沫之中，如何行动也并非易事。Donnelly指出，任何在1999年就离场的投资者，都可能错过纳斯达克在泡沫最后阶段的抛物线式上涨。"这非常难以付诸行动，因为即便我们处于泡沫的最后一浪，仍可能看到相当可观的涨幅，"他说。

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5月16日，“良品铺子·鲜生活”汉广店在武汉汉口城市广场正式开业，成为其全国首家新业态超市。

从品类结构看，这家门店已不再只是传统零食店。其引入新鲜食材、现制熟食、现烤面包、即食日配、冷藏冷冻等品类，试图覆盖消费者一日三餐需求，并以“社区厨房”作为新的定位。

这家曾主打“高端零食”的公司，开始将触角伸向更高频、更贴近日常生活的社区消费场景。

“开超市”已成零食赛道逃离内卷的一次必要尝试。

过去几年，量贩零食快速扩张，以更低价格、更高周转和更强供应链效率重塑行业竞争格局。良品铺子原本依托“品质零食”建立的品牌溢价空间，受到明显挤压。

相比线上零食消费和量贩门店的价格竞争，社区超市更贴近日常三餐场景，也更容易通过即时性、便利性和非标化商品形成差异。

尤其是“新鲜零食”这类短保、现制、半即食产品，天然带有一定非标属性。它既有助于提升消费频次，也为品牌保留一定溢价空间。

但短保商品的优势在于新鲜和体验，难点则在于规模化。

“新鲜零食”的保质期从传统零食的半年以上缩短到3至7天，意味着供应链周转、门店损耗、人员操作和品控标准都会变得更复杂。若追求快速铺开，就可能需要在价格、损耗或品控之间做取舍。

不同玩家对此的解决路径并不相同。

三只松鼠近年来更强调自建工厂和供应链改造，试图通过自有品牌与制造能力提升毛利率，其类超市业态“三只松鼠生活馆”自有品牌占比高达80-90%。

量贩零食集团则更多依赖大规模供应商体系和门店网络，把效率优势做到极致。

相比之下，良品铺子长期坚持OEM模式，代工比例较高，仅在部分环节布局自有产能。这意味着，其切入超市业态后，真正需要补齐的不只是品类宽度，还有更复杂的短保、现制与生鲜供应链能力。

财务层面的约束同样不容忽视。

2025年，良品铺子推进大规模门店调整，全年关闭 719 家门店，经营承压并陷入亏损。

不过，现金流已有改善。2025年年报显示，公司经营活动产生的现金流量净额为4.12亿元，同比增长7038%，较2024年的577万元大幅提升。

这为新业态测试提供了一定缓冲。但如果鲜生活从单店试验走向规模化铺开，对供应链、门店改造、运营团队和现金流都会提出更高要求。

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据布朗大学最新研究估算，自特朗普对伊战争爆发以来，美国消费者在燃料上的额外支出已超过415亿美元，折合每户家庭约316美元。与此同时，美国汽油和柴油价格涨幅在七国集团中居首，通胀压力已蔓延至食品、机票等多个领域，成为特朗普面临的日益严峻的政治难题。

面对能源冲击，特朗普政府已动用创纪录规模的战略石油储备，放宽燃料运输及环保监管，并提议暂停征收联邦燃油税。然而，特朗普本人上周明确表示，国内通胀压力不会"哪怕一点点"地影响他结束战争的决策。

布朗大学沃森国际和公共事务学院的研究显示，截至上周日，伊朗战争已累计造成美国消费者额外燃料支出415亿美元。这一数字超过联邦桥梁投资计划全部400亿美元预算，也高于彻底重建美国空中交通管制系统所需的315亿美元，更是拜登政府废止的189亿美元联邦电动汽车充电基础设施项目的两倍以上。

"我们作为一个国家，将如此巨额的资金耗费在额外燃料成本上，而这些钱本可以用于改善美国的交通基础设施——坦率地说，那些设施确实需要关注，"布朗大学政治学教授Jeff Colgan表示。

自今年2月底伊朗战争爆发以来，全球约五分之一石油供应途经的霍尔木兹海峡基本处于封闭状态，供应收紧推动国际基准布伦特原油价格上涨逾50%，至约每桶110美元。

美国汽车协会（AAA）数据显示，美国汽油零售价已上涨51%至每加仑4.51美元，柴油价格飙升54%至每加仑5.65美元，接近历史高位。两项涨幅均为七国集团国家中最高。

能源成本攀升向整体经济层面持续传导。今年4月，美国消费者价格指数录得三年来最快增速，批发价格涨幅亦为2022年以来最高，与俄乌冲突爆发初期的通胀冲击相当。

通胀压力同步推升债务成本。美国财政部上周发行的30年期国债收益率首次自2007年以来触及5%，折射出投资者对通胀持续高企的忧虑。

尽管能源价格高企已引发广泛民怨，特朗普政府的政策回应力度依然有限。政府措施包括创纪录释放战略石油储备、放宽燃料相关环保规定，以及提议暂停联邦汽柴油税。

但特朗普上周的一番表态令市场侧目。他对媒体表示："我不会去考虑美国人的财务状况。我不考虑任何人。我只想一件事——我们不能让伊朗拥有核武器。就这些。"

民调数据显示，这场战争在美国选民中并不受欢迎，已对特朗普支持率造成拖累，后者目前接近历史低点。英国《金融时报》近期一项民调显示，58%的美国人对特朗普处理生活成本问题的方式表示不满。

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韩国法院5月18日裁定，批准三星电子的部分禁令申请，要求工会罢工行动不得影响产量；若工会不遵守法院指令，将面临每日约1亿韩元的罚款。同日，三星电子与工会在政府调解下启动新一轮薪资谈判，工会核心诉求为获得相当于公司营业利润15%的特别奖金。韩国总统李在明呼吁劳资双方凝聚智慧，摒弃单方面利益，寻求合作。

上述消息引发韩国资本市场剧烈波动——韩国KOSPI指数及KOSPI200指数早盘一度跌逾4%，法院“警告令”后，韩股大盘V型反转，三星电子、SK海力士等芯片股也纷纷反转。事件亦波及全球投资者对芯片等科技股的情绪。

尽管多方介入劝阻，三星电子工会依然表示，将按计划进行罢工。

据追风交易台消息，据美银全球研究5月16日发布的报告，三星罢工对全球内存供给的实际冲击或相对有限，但预防性囤货效应可能成为推升价格更直接的催化剂——DRAM及NAND现货价格本周已率先从此前的软化态势中小幅回升。

三星韩国工会此次罢工计划于5月21日至6月7日实施，为期18天，触发条件为特别奖金（相当于公司营业利润15%）谈判未能达成。值得注意的是，罢工窗口与第三季度内存合同价格的谈判周期（通常在6月进行）高度重叠，令市场对价格走势格外敏感。

美银证券研究认为，三星内存晶圆厂生产高度依赖工厂自动化，洁净室内操作人员有限，完全停产的可能性较低，18天罢工的理论冲击因此相对可控。然而，劳动密集型的后端封装区域受到的冲击可能更为直接。报告同时提示，一旦发生全面停工，晶圆厂恢复正常运营通常至少需要数个月，这是评估潜在供给冲击时不可忽视的结构性风险。

美银证券认为，本次罢工对内存价格的影响，可能主要来自需求侧的预防性备货行为。报告指出，部分OEM厂商及大型科技公司或将提前抢购三星内存芯片，以应对9月至10月传统旺季所需，进而推高现货市场价格。

时间节点的高度敏感性同样体现在合同定价层面。第三季度内存合同价格通常在6月谈判确定，与本次罢工期高度重叠。美银证券预计，这将对内存芯片厂商的合同定价形成正面支撑。

市场已出现初步价格信号。据DRAMeXchange数据，本周DRAM与NAND现货价格从4月及5月上旬的持续软化中企稳回升：16Gb DDR5现货价报40.7美元，周内上涨2%；4Gb DDR4周涨5%；1Tb NAND晶圆现货价格周涨1%，同比累计涨幅高达386%。美银证券指出，DDR5价格本周进一步走高，此前连续数周下跌的DDR4及NAND价格亦趋于稳定。

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5月18日，据追风交易台消息，摩根大通与美银美林的最新研报交叉验证了一个残酷的现实：NAND的定价权已完全被供给端牢牢掌控。

铠侠（Kioxia）最新财报及指引不仅全面碾压预期，其平均售价（ASP）的飙升幅度更是令市场错愕。受AI驱动的eSSD（企业级固态硬盘）需求爆发以及行业极度克制的资本开支影响，结构性的供需失衡预计将延续至2027年，全球NAND ASP预测面临巨大的上行风险。

摩根大通随即将铠侠目标价从38000日元大幅上调至80000日元（基于2026/2027财年7倍P/E），成为全市场最高目标价，这意味着在今年已暴涨326%的基础上，仍有巨大的重估空间。

业绩与指引双双“爆表”，ASP涨幅碾压同行

铠侠在2025财年第四季度（即自然年2026年一季度）交出了一份无可挑剔的答卷。当季实现营收10003亿日元（同比暴增189%，环比增长84%），营业利润达到5968亿日元（同比翻16倍，环比翻4倍）。

真正令市场震惊的是其定价能力。美国银行指出，铠侠当季ASP环比实现翻倍（涨幅超过100%），这一数据比韩国存储同行的业绩（约80%的涨幅）高出整整20个百分点。

尽管受计划内维护和前期库存分配影响，出货量环比下降了10%，但SSD和存储的销售占比已从前两个季度的50%中段提升至60%，产品结构的优化直接驱动了利润的爆发。

更疯狂的是其对2026财年第一季度（自然年2026年二季度）的指引：预计营收将达到17500亿日元（同比增5倍，环比增75%），营业利润将达到惊人的12980亿日元（同比增29倍，环比增13x）。

美国银行分析称，这一营收指引暗示其二季度NAND ASP将实现约70%的环比增长，远远将市场共识（低于50%）甩在身后。

资本开支极度克制，供需失衡将延续至2027年

为什么NAND价格能如此坚挺？答案在于行业罕见的“供给纪律”。

摩根大通指出，铠侠给出的2026财年资本开支指引仅为4500亿日元，这意味着资本开支占销售额的比例仅为5%（过去五年的平均水平超过20%）。公司明确表示将继续进行有纪律的投资，不会出现快速扩张，投资将主要集中在BiCS 8设备和下一代BiCS 10的研发上。

在供给端保持“高十位数（high-teens %）”的克制（Restraint）位元增长（Bit Growth）的同时，需求端正发生结构性偏移。生成式AI加速了服务器存储的采用，需求正向高性能推理产品倾斜（TLC NAND的前景明显强于用于替换近线HDD的QLC NAND）。

摩根大通预计，这种需求超过供给的局面将一直持续到2027年，并假设在产品结构改善和成功提价的推动下，2026自然年铠侠的ASP/位元增长将超过250%。

在现货和合约价格双双飙升的背景下，铠侠正在锁定长期胜局。

管理层透露，在四季度已经与客户签订了一些涵盖2027-2028自然年的中期长期协议（LTA），并计划稳步增加此类协议。摩根大通认为，LTA将最终成为铠侠估值重估的关键因素。

凭借极高的经营杠杆和行业领先的低位元成本，摩根大通预计铠侠在未来三年内将产生17万亿日元的自由现金流。

产业链交叉验证“超级周期”，NAND定价面临巨大上行风险

综合铠侠财报与美银美林的行业跟踪数据，当前NAND价格的强度已超出多数机构的预判：

NAND合约价格（512Gb晶圆）目前约为25美元，较2025年2月底部的2.5美元高出约10倍；

NAND现货价格年初至今上涨50%以上，较2025年2月低点（2.4美元）高出约8倍；

客户端SSD价格（PC用）4月价格较2025年底翻倍，而2025年全年涨幅仅约35%-40%。

而铠侠的强劲表现并非孤例，产业链下游的数据正在交叉验证这一超级周期。

美国银行的数据显示，中国台湾的NAND模块制造商群联电子4月份交出了“超级周期级别”的业绩：销售额同比暴增237%，税前利润率高达45%，净利润率达到38%。

面对铠侠的指引和群联的数据，美国银行坦言，目前市场对全球NAND ASP的预测存在极高的上行风险。

无论是美银自身此前的预测（预计二、三、四季度环比分别增长34%、9%、3%），还是TrendForce等看涨阵营的预测（预计二季度增长70-75%后，后续仅增长8-13%），在当前的现实面前都显得过于保守。

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韩国总统李在明周一在X平台发文呼吁，"劳动应当像企业一样受到尊重，企业管理权也应当像劳动权利一样受到尊重"，并警告"过犹不及，走向极端只会导致逆转"。

与此同时，据央视新闻，韩国水原地方法院5月18日批准了三星电子提出的部分禁令请求，责令工会确保罢工行动"不影响产量"，并"不得导致生产原料受损"，此举实际上为这场三星史上最大规模罢工计划踩下急刹，三星电子股价周一盘中一度大涨6.65%。

三星电子占韩国GDP的12.5%、出口总额的22.8%及股市总市值的26%。韩国总理金民锡警告称，若罢工成真，直接损失可能高达1万亿韩元（约合6.647亿美元），若芯片生产中断导致在产晶圆报废，经济损失或攀升至100万亿韩元。

劳资分歧持续扩大，谈判陷入僵局

三星电子劳资双方就2026年薪资问题进行了多轮谈判，但双方在部分核心议题上分歧持续扩大，谈判最终破裂。周一安排了最后一轮谈判。

工会的核心诉求包括：将绩效奖金设定为三星营业利润的15%、取消奖金发放上限，以及建立正式化的奖金结构。据韩国联合通讯社报道，三星管理层提出将营业利润的10%用于奖金，并提供一次性特别补偿方案，但双方仍存在明显差距。

今年3月中旬，超过6.6万名三星电子工会成员参与表决，其中93.1%赞成罢工，全面罢工计划定于5月21日至6月7日举行。

工会方面表示，4月23日一场吸引4万名工人参与的集会，已导致当日晶圆代工产能下降58%、存储芯片产量下滑18%。工会估计，若18天罢工如期进行，将令三星损失约30万亿韩元（约合200亿美元）。

政府高层密集表态，祭出法律工具

面对罢工威胁，韩国政府多位高层官员相继公开表态，显示出对此次危机的高度重视。

总理金民锡周日表示，若罢工风险可能造成"重大损害"，政府将探索包括"紧急调整"在内的一切应对措施。根据韩国法律，若劳动争议被认定可能危害经济或民众生活，劳动部长可援引"紧急调整"机制，将工业行动暂停30天。Kim将周一的谈判定性为避免罢工的"最后机会"。

财政部长具润哲上周也在X平台发文警告，"罢工在任何情况下都绝不能发生"，并强调三星电子是"全世界都在关注的重要企业"，呼吁劳资双方坚持原则性谈判。三星会长李在镕周六则罕见地公开向全球客户致歉，对造成"担忧和不安"表示歉意。

供应链冲击波及全球半导体市场

此次罢工危机的影响已超出韩国国内范畴，引发全球市场对半导体供应的担忧。

三星电子作为全球重要的存储芯片制造商，其生产一旦中断，可能进一步加剧因全球人工智能数据中心建设持续升温而已趋紧的半导体供应局面，影响或波及汽车、计算机及智能手机等多个行业。

分析人士同时对韩国股市的集中度风险表示关切，认为过度依赖少数几家大型企业，将加大市场波动性，并使其更易受到地缘政治冲击及数据中心支出放缓等外部因素的影响。法院颁布的部分禁令虽为局势提供了一定缓冲，但若最终谈判破裂，市场面临的不确定性仍将显著上升。

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作者 | 黄昱

“3月份Accio Work上线后，我先充值了6000元，最近又充值了3万元年费给团队用。”00后阿里国际站商家何佳坤告诉华尔街见闻，之所以敢于如此大手笔的为AI付费，在于其店铺现在80%的增长靠AI。

在何佳坤的团队，过去需专人负责上品、数据周报、侵权检查等工作，现在都由Accio Work一键完成，单人可以同时管理3–4个店铺。

Accio Work是阿里国际推出的面向跨境电商行业的垂类Agent。

华尔街见闻从阿里国际站内部获悉，Accio Work上线一个多月后，阿里国际站商家的token日均调用量翻了一倍。

随着AI“干活能力”的提升，商家有了更强的付费意愿。

原因并不复杂。跨境电商本身就是一个高度流程化、标准化、数据化的互联网生意。从选品、发品、SEO优化，到客户跟进、报价、复盘、物流协同，大量工作都存在明确SOP（标准作业程序）。

这意味着，它天然适合被AI接管。

但更值得关注的，过去十几年，电商平台最核心的商业模式是“卖流量”——商家向平台购买曝光、广告、搜索排名与交易机会。

随着Agent开始深入经营流程，电商平台正从“流量分发者”，转向“AI经营系统提供者”。

从选品、运营到客户管理，越来越多原本属于商家内部团队的工作，开始由平台提供的Agent完成。

此外华尔街见闻了解到，由于B2B跨境商家所面临的交易场景更复杂，这类商家目前为类似Accio Work这样的Agent付费的意愿，会相较做C端生意的跨境商家则更强烈。

过去几年，跨境电商越来越像一门“大公司生意”——平台规则越来越复杂、流量越来越贵、运营越来越重，中小卖家的生存空间被不断压缩。

Agent的出现似乎正在打破这种生存困境，在助力老卖家降本增效的同时，也降低了一些新手的进场门槛。

AI如何参与运营

一个成熟的跨境电商团队，往往需要运营、美工、SEO、客服、广告投放、数据分析等多个岗位协同。尤其是B2B跨境贸易，由于SKU更多、询盘链路更长、客户需求更复杂，对运营能力的要求更高。

Agent正在改变的，正是在跨境电商中原本最消耗人力、同时又最标准化的运营流程。

何佳坤对此感受最直接。在他看来，Agent最先改变的是“店铺运营效率”。

过去，从选品、上架，到关键词优化、询盘分析、客户跟进、侵权检查，再到后期的数据复盘，很多环节都高度依赖人工；Accio Work接入之后，大量重复性工作开始自动化。

“以前一个运营只能管一个店铺，现在一个人可以同时管五个店铺。”何佳坤告诉华尔街见闻，上品、数据周报、侵权检查都可以一键完成了。

华尔街见闻发现，Accio Work平台上有“电商专家”“网店运营”“一件代发货”等多个专业Agent，并面向生意领域定制了大量专用“技能包”（skills），覆盖电商与供应链、营销与内容创作、研究与洞察、金融与财务等多个领域。

提升效率的同时，Agent更重要的价值在于，它开始能够帮商家洞察商机。

跨境电商最核心、也最容易踩坑的环节之一，就是选品。

02年出生的李佳乐，已经通过阿里国际站把中国婚庆用品卖到欧美市场，3年做到3000万元销售额。

李佳乐表示：“以前每上一个新品都得拿真金白银去喂市场，现在Accio Work可以帮我快速地做市场调研、品类分析，省了大量试错成本。”

用好AI也需要技巧。李佳乐并不会直接问AI“什么产品好卖”，而是先设定目标市场和人群特征，让 AI 反推适配产品方向。

例如 “美国西海岸25—35岁、客单价200美元以下的户外婚礼用户，可能缺什么？” “欧洲偏极简风格的婚庆公司，最大的痛点是什么？”

AI给出的，往往不是热门红海SKU，而是细分市场里的需求缺口。

“以前这些东西更多靠经验和直觉，现在AI会先帮你扫一遍市场。”李佳乐说。

21岁的王腾是典型的“AI原住民创业者”。她从2025年3月开始创业做工业机械出海。短短一年多时间，她已经把店铺跑进行业前1%。

AI几乎参与了王腾公司运营的全部过程。但真正让她感受到“AI开始懂外贸”，是Accio Work出现之后。

王腾告诉华尔街见闻，此前她使用通用AI分析店铺时，需要手动复制聊天记录、上传截图，再反复解释自己用的是什么平台、什么场景。

“那时候AI像一个隔着玻璃跟你说话的人，你得喂它很多背景，它才能听懂。”王腾说，Accio Work是真的懂外贸人每天在哪个屏幕前、点哪个按钮。

这背后，其实也是跨境电商Agent与通用AI最大的区别之一。

Agent真正的竞争力，未必只是模型能力，而是谁掌握产业工作流。

对于跨境电商而言，真正有价值的，并不是一个会聊天的通用AI，而是一个知道商家每天如何经营店铺、如何处理询盘、如何投放广告、如何跟进客户的经营系统。

相比单纯的大模型公司，阿里国际站这类交易平台本身掌握着商家后台行为、交易链路、供应链协同、客户询盘与经营流程数据，因此更容易把Agent真正嵌入商业流程。

这也意味着，未来Agent的竞争，可能不仅是模型能力竞争，更是平台生态与产业数据能力的竞争。

跨境电商“一人化”

Agent还开始改变跨境电商团队的组织方式。

传统外贸团队里，一个业务员每天真正能深度分析的客户数量有限。

李佳乐团队做过测算：过去一个业务员一天最多深度分析30个客户；现在借助AI，能够同时分析100个客户，并自动识别潜在高价值订单。

有一次，李佳乐团队让Accio Work分析一周询盘，AI直接识别出两个“临门一脚”的大单，总金额超过3000美元。

“它相当于前期引导业务员成长，中期辅助业务员进化，后期提醒业务员复盘。”李佳乐说，业务员的时间精力至少能节省80%。

此外，Accio Work还会根据指令进一步帮助商家发帖、投广告、推广店铺，并自主帮助海外客户寻找中国供应商、完成初步沟通。

今年以来，随着OpenClaw等Agent产品爆火，“One Person Company”（OPC，一人公司）概念开始在创业圈迅速升温。

跨境电商正成为这一模式最先落地的行业之一，因为Agent正在拉低跨境电商的准入门槛。

何佳坤告诉华尔街见闻，自己2023年创业时，即便只招一名员工，一年下来也至少需要10万元左右启动资金。

“现在的话，加上给Accio Work充值，一年可能4万多元就能启动跨境电商创业，而且能比我以前花10万元时做更多事。”

在阿里国际站上线Accio Work后，何佳坤明显感觉到有更多学弟妹来向其咨询个人创业跨境电商的经验。

从实际使用体验来看，只要给Accio Work发送一个创意，它就能自主跑完从市场分析、选品设计、店铺装修、商品发布的全过程。

有海外用户称，仅用30分钟就“手搓”出了一家可以直接上线的网店来。

据华尔街见闻了解，通过Accio Work，何佳坤还指导一名团队内做运营的大四学生，3 天内搭起了一个完整的独立站——从域名、模板、产品上架、文案、多语翻译到 SEO 配置，全程在 Accio Work 内完成。

何佳坤透露，独立站的搭建仅消耗了Accio Work约2000积分，这件事原本让专业搭建独立站的团队来做的话，大概要花费1万元。

不过，AI降低门槛，并不意味着跨境电商会因此变得更容易赚钱。

恰恰相反，当越来越多商家都开始使用类似Agent工具后，选品分析、SEO优化、客户跟进等运营能力，也可能迅速趋于标准化。

过去很多依赖经验积累的运营技巧，正在被AI快速“平权”。

某种意义上，AI既在降低行业门槛，也可能进一步加剧行业内卷。

当大量运营SOP被AI接管后，跨境电商行业竞争的核心，可能重新回到供应链、工厂、履约能力、库存管理与资金实力本身。

也就是说，AI降低的，更多只是“运营层门槛”，而不是产业能力门槛。

此外，并非所有商家都能立刻把AI转化成收入。

一位跨境电商业内人士告诉华尔街见闻，虽然Agent降低了部分运营难度，但真正想让AI稳定跑通业务，仍然需要理解平台规则、供应链节奏与客户需求。

一些中小商家在实际使用中，依然会遇到Prompt不会写、工作流不会搭、AI输出结果不稳定等问题。

也就是说，Agent更像一个高级助理，而不是全自动赚钱机器。

规模化商用场景

过去一年，Agent行业最大的难题始终是——用户留存与持续付费。

很多AI产品“试用很热闹”，但真正能长期付费的用户并不多，跨境商家对ROI极度敏感。

只要AI能够提升GMV、减少员工、增加店铺数量、提高询盘转化率，他们就愿意持续付费。

从为Accio Work的花费来说，王腾和何佳坤都透露，其公司大概一个月是100美元，在可接受的范围。

王腾认为，过去需要 10 个人的活，如今依靠AI，3 个人就干完了。在2025年实现营收大概200万，她将2026 年的目标设为 900 万。

何佳坤称，有了 AI 的助力，一个新来的员工几个月便达到了“月销 160 万元”的业绩。

个体效率的增强，让跨境电商比很多办公场景更容易形成商业闭环，毕竟从选品、发品，到客户分析、话术生成、数据复盘，几乎每个环节都有明确规则与历史数据。

尤其B2B跨境贸易，交易链条更复杂。从询盘、报价、合同、物流到售后，大量流程都高度结构化。

但相比“AI帮助商家提高效率”，更值得关注的变化或许是：平台正在进一步绑定商家的经营流程。

过去，商家主要向平台购买流量与订单；未来，平台可能进一步向商家提供“AI员工”。

从运营、客服到选品与营销，越来越多经营动作开始依赖平台Agent完成。

这意味着，Agent不仅是工具，也可能成为平台新的基础设施。

当商家的经营流程越来越深地嵌入平台AI系统后，平台与商家的关系，可能进一步强化。

当然，目前AI依然并非万能。

在供应链管理、实地看货、大客户关系、复杂定制、本地文化理解与关键商业决策等环节，AI仍然无法真正替代人。

但即便如此，Agent对于跨境电商行业的改变，已经开始发生。

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近日，在知名科技对冲基金Coatue的春季投资者更新会上，Coatue二级市场首席投资官（CIO）Jaimin Rangwalla接受了Sourcery的Molly O'Shea深度访谈，深度拆解他20年职业生涯中最非凡的科技周期。

Rangwalla详细梳理了Coatue春季投资者更新报告——为什么OpenAI、Anthropic和SpaceX在上市之前就已跻身全球前25大公司，Anthropic如何做到每周新增25亿美元ARR（年度经常性收入），以及"智能体启动智能体"的崛起如何催生了他所称的"数字人口爆炸"——这将使每个人的半导体和电力消耗足迹扩大1000倍。

面对当前席卷全球的AI狂潮，Rangwalla不仅揭示了AI企业令人咋舌的收入增速与订单现状，更抛出了一个令市场瞩目的全新投资框架：科技投资的聚光灯，正在从“追逐GPU”转向“追逐Gigawatts（千兆瓦电力）”。

他还拆解了从"1个CPU对应8个GPU"转变为"1个GPU对应4个CPU"的算力结构转变，半导体行业为何从"职业生涯级别的做空标的"变成了市场上最赚钱的板块，以及"稀缺资源的卖方 vs. 稀缺资源的买方"这一动态如何驱动当今最大的市场赢家。

Coatue是硅谷最具影响力的科技投资机构之一，管理规模超过800亿美元，早期重仓英伟达等AI基础设施标的而声名大噪。Rangwalla自2007年加入Coatue，从半导体研究员一路成长为公开市场CIO，亲历了从iPhone到AI的数轮科技浪潮。

范式转变：从"追逐GPU"到"追逐Gigawatts"

Rangwalla开门见山地抛出了Coatue当前最核心的投资框架迭代：

"两三年前我们开始投资Nvidia时，我们说要'追逐GPU'（follow the GPU）。现在我们已经到了一个新的切片，我们在思考'追逐Gigawatts'（follow the gigawatts）。

Gigawatt几乎是AI增长的原子单位，也是当下最大的短缺之一。"

他进一步解释，围绕"Gigawatt"这一新框架，Coatue的研究维度正在重构：

谁在生产Gigawatts（电力供给方）、谁能缩短Gigawatts的交付周期（基础设施建设方）、谁是Gigawatts的买家（超大规模云厂商）、谁在消耗由Gigawatts驱动的Token输出（AI应用层）。

这一框架的背后，是一个让Rangwalla本人也感到惊讶的现象——供给紧张的持续时间远超历史经验：

"历史上，任何技术的供给紧张都会在某个时点缓解。但现在，供给不仅没有缓解，反而好像每周都在变得更紧张。内存方面，你现在甚至能听到锁定到2029、2030年的供货协议，这是我从未见过的紧张程度，而且这个时间窗口还在不断延伸。"

他给出的解释是：全球最大的买家——那些万亿美元级别的公司——不会在一个他们认为只是昙花一现的赛道上持续砸入数千亿美元。

“前所未有”的增长：每周新增25亿美元ARR

市场当前最关注的焦点之一，莫过于AI巨头们是否真正兑现了商业化收入。Rangwalla给出的答案是极其震撼的。他指出，当前AI领导者的创收速度远超以往任何一个科技周期。Rangwalla称：

“今天，你看到这些公司在上市前就已经跻身全球前25强。这是一个前所未有的时代。”

Rangwalla对比道，

“2012年Mag 7（科技七巨头）中最大的Meta IPO时估值约为1000亿美元。但今天，OpenAI最新一轮估值高达8000多亿美元……SpaceX（在xAI交易中）达到1.25万亿美元，Anthropic上一轮估值也达到了大几百亿美元。”

更令市场震撼的是其收入增速。Rangwalla透露，头部AI公司正在以云计算巨头三分之一甚至一半的时间，达到极高的年度经常性收入（ARR）。

“他们每月大约增加100亿美元，几乎是每周25亿美元。SaaS领域的大多数公司甚至连25亿美元的年收入都没有，而他们在一个星期内就能增加这么多。”

这种断层式的增长率赋予了Coatue极大的信心：

“这告诉我们，一、我们仍处于采用的早期阶段；二、市场比任何人想象的都要大。即便是最乐观的看多者，也没有完全捕捉到市场的真实规模。”

市场法则：“短缺卖家”吃肉，“短缺买家”挨打

在谈及市场动能时，Rangwalla提出了一个极其敏锐的观察框架——“短缺的卖家（Sellers of shortage）”与“短缺的买家（Buyers of shortage）”。这也解释了为何近期部分科技巨头的财报虽然亮眼，但股价却面临压力。

在AI时代，半导体、电力、存储等基础设施的产能是固定的，而需求是爆炸性的。Rangwalla表示：

“当价格成为收入增长的主要杠杆，且你拥有固定成本时，你的营业利润增长倍数将远超价格或收入的增长率。我们已经看到，有些公司的盈利在短短一两年内增长了3到7倍。”

市场正在大肆奖励这些“短缺的卖家”（如台积电、存储芯片厂、光通信企业等）。

相反，“短缺的买家”——即那些把巨额资本支出（CAPEX）投入地下的超大规模云厂商（如微软、Meta等），正在受到市场的惩罚。Rangwalla解释道：

“如果存储价格上涨100%，微软必须花两倍的钱，但他们并没有获得两倍的收益。由于资本支出过高，他们近期的现金流被消耗了，而这部分财富直接转移到了‘短缺卖家’的口袋里。”

Agent时代到来：不仅引发算力焦虑，更将重塑CPU格局

关于AI的未来想象空间，Rangwalla将矛头指向了“Agent（智能体）”的爆发。他认为，Token（词元）是任何AI模型的“思想单位”，而未来的数字经济将由无数个Agent及其产生的Token构成。

“如果在一两年内，你我都有一个运行着数百个Agent的Claude……我们个人的技术足迹将扩大10倍。你过去可能只有3到4台设备，但马上你将拥有成千上万台‘虚拟设备’（Agent），而每一个Agent都需要CPU、GPU和内存。”Rangwalla强调，这种行为方式的改变将彻底颠覆AI硬件架构。

在这个过程中，一个令人意外的趋势正在浮现：CPU的重要性正在回归。过去几年，行业标准是1个CPU搭配8个GPU，所有的计算都在GPU上进行。但Rangwalla透露：

“现在比例实际上正在从1个CPU向4个GPU演变，已经提高了2倍。我们认为它甚至有机会向相反的方向翻转，变成1个GPU配4个CPU，甚至有人激进地说可能变成1个GPU配8个CPU。”

原因在于，当Agent开始自主执行如“预订餐厅”或“编程”等各种复杂任务时，大量任务需要的是串行处理（Serial tasks）而非并行计算。这可能为此前沉寂已久的传统CPU巨头（如Intel、AMD、ARM）带来意想不到的增量空间。

最深刻的担忧：当“到处都是瓶颈”

尽管对基本面保持高度乐观，但在被问及供应链状态时，Rangwalla坦言，紧缺的持续时间令他惊讶。

“我从未见过这种程度的紧缺，现在你甚至能听到（存储）供应协议的保证承诺已经延伸到了2029年、2030年。”

Rangwalla感叹道，

“最大的瓶颈在于，有太多的瓶颈。发电是瓶颈，输配电是瓶颈，NAND和DRAM是瓶颈，光通信组件是瓶颈，建造数据中心的劳动力也是瓶颈……如果只有一个瓶颈，你可以用钱解决，但当这么多瓶颈同时存在时，这才是最棘手的。”

尽管宏观情绪时有波动，但Rangwalla坚信基本面的力量：

“归根结底，基本面比情绪更重要。企业的盈利修正正一路向右上扬，这就是我们要紧跟的趋势。AI的步伐非但没有减缓，反而比一两年前更加加速了。”

Rangwalla坦承，职业生涯前七八年，他在Coatue几乎只做半导体的空头——彼时半导体被视为"深度周期性行业"，过度建设、产能过剩、客户集中风险极高，"公司股价动辄下跌90%"。

"现在我发现我的职业生涯兜了一圈回来了。三星和海力士加在一起产生的现金流，超过了每一家超大规模云厂商——这简直不可思议。

但这是完全合理的，也是为什么你必须不断更新你的思维框架。如果我固守15年前半导体就是做空标的这个观点，那将是我们犯过的最昂贵的错误。"

他生动描述了这一行业地位逆转："以前在会议上，大家都争着去见Facebook CEO、Google CEO。现在GTC（Nvidia年度大会）就像Taylor Swift演唱会，4000人抢着听黄仁勋讲话——这简直不可思议。"

值得一提的是，Rangwalla第一次参加GTC是2016年，"不过是圣何塞会展中心一个小厅，只有100来个人。"

访谈全文实录如下（AI辅助翻译）

Molly O'Shea：Sourcery的Molly O'Shea

访谈嘉宾：Coatue公共投资部首席投资官Jaimin Rangwalla

Jaimin Rangwalla： 现在有很多私人公司，还没上市就已经跻身全球市值前25名了。这是前所未有的时代。"科技七巨头"（Mag 7）里市值最大的Meta，2012年上市时，

（旁白：Facebook IPO，史上最大规模的IPO申请。所有人都想参与这场史上最受追捧的上市盛事。）

上市时估值大约1亿美元。但你看看今天——OpenAI最近一轮融资估值超过8000亿美元，Anthropic上一轮估值高达三四百亿美元，SpaceX估值达到1.25万亿美元。

Molly O'Shea： 这些公司实现250亿美元年化收入的速度，是超大规模云厂商和"科技七巨头"的三分之一甚至二分之一。

Jaimin Rangwalla： 对，它们每个月净增约100亿美元，差不多每周增加25亿美元。要知道，SaaS领域大多数公司的年度经常性收入（ARR）连25亿美元都没有，而这些公司一周就能增加这么多。

Molly O'Shea： Jaimin，欢迎来到这个"魔法世界"。

Jaimin Rangwalla： 谢谢，谢谢邀请我。

Molly O'Shea： 我们现在在Coatue新装修好的办公室里，感觉怎么样？

Jaimin Rangwalla： 感觉就像重回开学第一天。大家周一早上一起来上班，都不知道会看到什么。我们的团队在我们还在楼下照常工作的时候，就已经把一切都布置好了。最大的变化是，我们现在是更开放的"大通铺"式布局，所有人坐在一起——AI工程师、数据科学家、分析师，全都挨着坐。这样做是为了真正推动深度洞察和协作。能够随时大声喊一句"这是什么意思？这里发生了什么？"真的很让人兴奋，这让我有点想起当年做投资银行的日子。

Molly O'Shea： 我听说Felipe把桌子放在大通铺的正中间，是真的吗？

Jaimin Rangwalla： 是真的。他第一天来，把外套往桌上一放，然后说："为什么我离行动中心这么远？"所以可能得把他的桌子再往中间挪一挪。

Molly O'Shea： 太好玩了。我刚才在办公室转了转，和一些同事聊了聊，他们说你们有个"秘密足球小组"，每周两次早上6点半去码头踢球？

Jaimin Rangwalla： 对，不过不叫"秘密"，叫"精英圈子"。大概八年前我们就开始踢了，最开始是在健身房里两对两地踢，后来搬到室外，现在已经是八、九个人对八、九个人了。超级刺激——我们记分，每周排名，统计每个人的进球数，排名每周都在涨涨跌跌，看谁状态好、谁状态差。这不是说我们还需要更多竞争动力，但它确实给团队文化注入了一点额外的激情。

Molly O'Shea： 太有意思了。好，今天我们来聊聊Coatue的春季投资者更新报告。你刚刚结束了那场会议，里面有大量数据。我之前和Coatue的几位领导——Michael Barton、Thomas Lafan——都有过深入交流，我们梳理过不同的科技周期：互联网、移动互联网、云计算，现在进入了AI时代。现在到底发生了什么？我感觉每六周就需要一次更新，变化实在太快了。你看到了什么？

Jaimin Rangwalla： 说实话，你说的就是现实——AI很大，所有人都能说出"它有多大"这样的豪言壮语，我们在幻灯片里也试着去估算过市场总规模（TAM）。但最令人兴奋的，是创新的速度。

你可以从各个维度来看这件事：公司达到100亿、300亿、500亿年度经常性收入的速度有多快；OpenAI以史上最快速度积累了近10亿用户……所有的曲线都更陡、更快，无论是消费者端、企业端，还是收入端，采用速度都快到前所未有。

所以我们始终关注的是变化速率——这才是衡量一项技术能走多远、能有多大影响力的真正标尺。很多时候你会看到快速增长之后就趋于平缓，比如过去一些流行的App，涨到1000万用户就突然停滞了。但AI现在的情况是，无论是宏观指标还是用户指标，都在持续高速增长，有时甚至出现短暂放缓后又一次跃升，这只能说明两件事：一，我们仍处于早期采用阶段；二，市场规模比任何人预估的都要大——就连最乐观的多头，我觉得也没有真正捕捉到这个市场的体量。

Molly O'Shea： 作为公开市场的首席投资官，你是如何梳理这个时代里各个不同的细分领域的？

Jaimin Rangwalla： 我们一直在不断重新思考：我们应该怎么覆盖股票、覆盖主题、覆盖主题内的子板块。

两三年前，我们刚开始投资英伟达的时候，想的是"好，现在我们得跟着GPU走"——早期押注英伟达，但这通常还不够。真正标志着一个大主题的，是整个主题里有很多投资机会，因为会有大量公司受益并影响这个主题未来的走向。

所以我们说，要"跟着GPU走"，要想清楚：如果要卖出数十亿美元的GPU，需要什么样的基础设施来支撑？

而现在，我们又进入了一个新的思考维度——"跟着千兆瓦走"。千兆瓦（电力容量）几乎已经成为AI增长的"原子单位"，同时也是目前最大的短缺资源之一。

我们现在要搞清楚的是：千兆瓦的所有上游投入是什么？什么在帮助缩短千兆瓦的交付周期？谁在购买千兆瓦？谁在使用千兆瓦产出的token（算力输出）？

所以我们的分析框架和以前完全不同了——以前可能就是"半导体、互联网、航空航天与国防"这样的行业划分，现在我们几乎是在想：你处于AI供应链的哪个切片？ 然后再决定派谁去覆盖那个切片。

Molly O'Shea： 到目前为止，最大的意外是什么？

Jaimin Rangwalla： 让我最意外的，是这种供需紧张的状态持续了这么久。

从历史上看，每一波技术周期都有过供应紧张的阶段，比如内存芯片就经历过多次紧缺期。但这一次不同——不仅紧张，而且感觉每周都在变得更紧张。

就拿内存来说，现在你听到的是供应协议里有锁定到2029年、2030年的保量承诺。这种程度的长期锁定，我从来没见过，而且这个时间点还在不断往后延。

这说明什么？全球最大的那些公司——也就是大多数买家，基本上都是万亿美元级别的企业——它们不傻。 它们不会把数千亿美元投进去、保持这么高的增速，然后押注在一个它们认为只会昙花一现的东西上。

所以对我来说，这种增长强度，以及它持续时间之长，才是真正让我最意外的事情。

Molly O'Shea： 你是从半导体行业起步的？

Jaimin Rangwalla： 对，我是2007年入行的，正好是iPhone发布那年。我知道这暴露了我的年龄，但——

Molly O'Shea： 我觉得这挺酷的，我们把这个作为背景，办公室周围还有好多小展览。

Jaimin Rangwalla： 是啊。我记得刚入行的时候，我们公司派了四个IT员工去排队买iPhone。大家都买到了，然后就在那儿问：这是什么东西？一摸屏幕，感觉太神奇了——要知道，那时候大家用的都是黑莓手机。所以那是我第一次真正感受到：哇，创新就这么突然发生了，完全出乎意料。再看看从第一批百万台iPhone到现在，这一路走来的力量有多大。那真的是我职业生涯中最宝贵的一课，没有之一。

Molly O'Shea： 我觉得很多人对你还不太了解，所以我很想多聊聊你的背景，以及你是怎么一步步做到CIO（首席投资官）这个位置的。

Jaimin Rangwalla： 好的。我在费城郊区长大，本科在纽约大学读的——

Molly O'Shea： 我也是！

Jaimin Rangwalla： 真的吗？紫罗兰加油！我可能比你早毕业几年。本科毕业后，我在美林证券做了两年投资银行，那时候美林还是一家独立机构。之后我开始想下一步该怎么走。我身边很多同龄人的路线都是：去私募股权，然后读商学院，再从商学院出来决定未来方向。我本科读的就是商科，对那条路不太感兴趣。于是我开始找人聊，看看有哪些其他机会。有人跟我说：你可以去做投资，做公开市场的投资者，和私募不一样——不用整天盯着一堆顾问，更注重实际行动，一年只需要找到几个真正大的投资机会，就能非常成功。

Molly O'Shea： 真的是这样吗？

Jaimin Rangwalla： 在早期确实如此。你真的可以找到一个大的投资想法，让整个公司押注其上。我觉得这足以改变一只基金当年的表现，也足以改变一个投资分析师的职业轨迹。

所以在2007年夏天，我见了五家公司——那时候市场正好处于高峰期，行情非常好。结果四家都没给我offer，只有Philippe（Coatue的创始人）给了我机会。所以其实我没什么选择余地，但我本来就想做这行，就直接加入了。当时公司管理规模大约7亿美元，只有一只基金，在56街租了半层楼，规模很小。

我学到的第一个教训就是：你永远不知道自己踏入的是什么样的市场环境。大家都知道2008年发生了什么，而那另外四家没给我offer的公司，后来全都倒闭了。人生有一部分是运气，另一部分是你如何把握机遇。我觉得我两样都占了一点。虽然那四家没要我，但Philippe要了我，而他教会了我一个道理：涨上去的东西，有时候也会跌下来——至少在科技行业，短期内确实如此，宏观因素非常重要。在职业生涯早期就学到这一课，是无价的财富。

之后我开始覆盖半导体行业，随着时间推移，逐渐拓展到更多板块，承担越来越多的责任。

两年前，我获得了一个机会，开始负责Coatue所有公开市场业务。这一路走来真的很精彩。我常跟人说，在Coatue工作就像在跑马拉松，但每一步都要全力冲刺——每天都必须拼尽全力，没有喘息的时间，但同时又要着眼长远。这段经历真的非常难得。

Molly O'Shea： 太厉害了，恭喜你！

Jaimin Rangwalla： 谢谢。

Molly O'Shea： 也谢谢你在百米冲刺中抽出时间来参加这个节目。我知道聊市场规模可能听起来有点老生常谈，但现在的规模真的是天文数字，太疯狂了。你能不能讲讲"科技七巨头"（Mag 7）上市时的市值，和现在AI领头公司的规模做个对比？这个对比真的太惊人了。

Jaimin Rangwalla： 好的。科技七巨头里市值最大的是Meta，2012年上市时市值约1000亿美元。更早之前的那些公司，比如90年代上市的，市值大概在100亿到500亿美元之间——在当时已经算非常大了。

但现在你看，OpenAI最近一轮融资估值超过8000亿美元；SpaceX在与xAI的交易中估值达到1.25万亿美元；Anthropic上一轮估值也高达数千亿美元，据传下一轮还会大幅提升。

现在有私人公司在还没上市之前，估值就已经跻身全球前25大公司了——这在历史上从未有过。但我认为，这正是AI令人兴奋的地方：这些私人公司在保持私有的同时，就已经积累了巨大的价值和增长。这种现象是前所未有的。

Molly O'Shea： 为了跟上这个趋势，你们团队也做了一些调整，比如引入了"AI天才"Frank？

Jaimin Rangwalla： 是的。我们一直在思考如何让自己变得更好、如何跟上时代。今年年初我们引进了Frank。他的正式头衔可能是"首席AI官"之类的，但我更喜欢把他叫做"AI疯狂科学家"。他的工作就是把市面上所有最新、最有创意、最前沿的东西都试一遍，然后研究如何落地实施——如何让我们整个组织利用好我们20年来积累的数据，从而在竞争中再多一个优势，帮助我们取得成功。

旁白： 我还想提另一张图表，这次是我自己做的彭博数据分析。首先请大家关注那条加粗的红线——这代表的是纳斯达克指数自10月31日高点以来的表现。可以看到，加粗红线基本上是横盘震荡的，但有一段时间跌了10%，而今天又涨了10%。

接下来我想给大家看科技七巨头的表现——我们标出了其中五家公司。有意思的是，除了Alphabet之外，科技七巨头中很多公司都大幅跑输了纳斯达克，其中有三家今年以来还是下跌的。

我觉得这很有意思，因为对我来说，这进一步说明：即便是在科技七巨头内部，座次的重新排列也正在快速发生。

Molly O'Shea： 有一张幻灯片看起来真的很震撼——它分析了这些新玩家的营收增长速度，不管是OpenAI还是Anthropic。他们达到250亿美元年化营收的速度，是那些超大规模云厂商和"科技七巨头"的三分之一，甚至二分之一。你怎么看这件事？

Jaimin Rangwalla： 我觉得这还是回到了最开始说的那个问题——这个市场到底有多大。你看，现在这两家公司的年化经常性收入（ARR）都超过了五六百亿美元，增速惊人。就拿Anthropic公开披露的数据来说：去年12月底是90亿美元，后来变成了300亿美元，也就是说他们新增了200亿美元。他们每个月新增超过100亿美元，差不多每周新增25亿美元。

要知道，SaaS行业里大多数公司，全年的ARR都不到25亿美元，而Anthropic一周就能新增这么多。所以这个市场机会的体量实在是太大了。

再想想这两家加在一起，差不多接近600亿美元了。这已经比ServiceNow大，比Salesforce大，比你能想到的任何大型SaaS平台都大——而且他们只用了短短几年时间，而其他那些公司花了十五年、二十年才做到这一步。

Jaimin Rangwalla（续）： 所以，AI让我们如此兴奋的原因就在这里——它正在以前所未有的增速在大规模落地，这让我们有信心相信这个市场本身还要大得多。因为就连我们现在的使用方式，也还在不断取得新突破、发现新的应用场景，但距离我认为的真正潜力，还差得很远。我现在看到的，跟三年后、五年后会是什么样子比起来，简直是九牛一毛。所以我仍然认为，我们现在还处于非常早期的采用阶段。

Molly O'Shea： 对于那些不了解这些营收从哪里来的人，你能拆解一下吗？我知道其中有些是预订的、未来合同之类的，但这种营收结构具体是怎么回事？

Jaimin Rangwalla： 好的。如果你想想Anthropic这样的公司，它的营收来源大概有这几个池子：企业客户、个人用户和消费者，以及那些想用AI工具提升效率的人。

但我不认为这是一个简单的"一换一"的逻辑，比如说"我在Anthropic上花了100美元，就得裁掉价值100美元的人力"——不是这样的。真正发生的是生产力的提升。每个人的工作时间是固定的，但就算听那些顶尖程序员和开发者怎么说，他们的生产力提升是2倍、3倍。

对大多数科技公司来说，限制你的不是没有项目可做，而是没有足够的人去做所有你想做的项目。AI让他们能以更快的速度工作、提升产出、同时推进更多项目。

AI还能帮你重新思考IT预算怎么花。目前大多数IT预算花在硬件上、花在服务上（比如帮你管理技术栈某些部分的顾问），以及软件上。现在你开始重新审视：这些东西还都需要吗？规模还要保持原来那么大吗？需要增加还是缩减？

所以，这笔钱一方面来自生产力增长带来的自然回报——任何想多投入一块钱的公司都能感受到；另一方面也来自抵消现有的一部分支出。我认为两者兼而有之。

Molly O'Shea： 这里面有很多关于"Token"的讨论。最近一个热门话题是关于某个模型以及获取这些Token的权限。对于那些不了解Token和Token经济的人，你能解释一下吗？

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Jaimin Rangwalla： 好的。简单来说，Token就是任何AI模型"思考"的基本单位。每当你提一个问题，它给你回答，那个回答就是由Token构成的——你看到的答案，本质上就是一串生成的Token。

我这样理解它：Token就是"一个智能单元"。就像你作为人类，想做一个决定、想执行一个动作——如果换成AI智能体（Agent），每一个这样的决定和动作都对应Token。

所以人们谈论的"Token经济"，本质上是智能体的大规模扩散，以及由人工智能做出的海量决策——而这些决策是可以用Token数量来量化的。

这跟人类智能非常不同——人类智能很难量化，但AI智能的基本单位是可以量化的。这实际上非常有趣，因为它几乎在迫使我们重新思考，如何去框定很多公司的商业机会。

Molly O'Shea： 你提到智能体（Agent）已经成为最大的"解锁点"之一。这里面的区别到底在哪？

Jaimin Rangwalla： 你想想最初用ChatGPT的体验：你提一个问题，它思考一段时间（复杂问题就久一点），然后给你一个答案——甚至很多时候不是直接给答案，而是给你一个中间步骤，比如"我搜了XYZ这些内容，做了这些，我方向对吗？要深入展开吗？还是简化一点？"整个过程需要大量的人工介入。

而现在的智能体不一样了。

当你给它一个任务，比如Opus 4.5去年底发布时最令人惊叹的地方就是：智能体现在可以自己启动其他智能体。这大幅提升了工作的深度、时长和质量。

智能体能够启动其他智能体——我认为这是目前最被低估的突破之一。因为你现在可以把一个项目交给一个智能体，然后直接走开，回来的时候它已经做完了，或者至少完成了绝大部分。

更厉害的是，你一开始在给它下指令的时候，可以说："去做这件事，想启动多少个子智能体就启动多少个，然后再启动10个智能体来检查所有这些智能体的工作。"

所以现在它是高度协作、高度迭代的，人类几乎已经不在这个循环里了。

反过来想，人类曾经是限制智能体工作量的瓶颈。以前，一个智能体或一个聊天机器人对应一个人类，但它会不断停下来确认："我做得对吗？要重来吗？"做到三分之一停，做到三分之二又停。人类一直在拖慢整个进度。

现在，人类只需要给出最初的提示，剩下所有工作都自动完成。

就拿我自己用Claude来说，我不只是问一个问题或交一个任务。我会说"做这个"，然后开一个新窗口说"做那个"，再开一个新窗口说"再做这个"——它们全部并行运作。

你可以启动一批智能体，这批智能体又各自启动更多子智能体，层层叠加。在我看来，这就是智能体数量和工作量指数级增长的力量所在。

Molly O'Shea： 对，我们在那张Open Claw的幻灯片里确实看到了这个趋势，太惊人了。他们的增长率是多少？

Jaimin Rangwalla： 我觉得Open Claw这个现象其实非常有意思。很多人可能还不太了解它到底是什么。它是一种"交互框架"——说白了，就是人和AI模型之间交互方式的升级版。

以前你跟AI交互，就是打开ChatGPT的界面聊天；后来稍微进阶一点，你可以在终端里用命令行跟Claude交互。但现在，这种框架让你的交互方式完全不同了——你可以坐在另一台电脑前，直接跟你的Claude对话，让它去控制另一台电脑或虚拟机，替你执行各种操作。

举个例子：你可以直接发WhatsApp消息给它说："我今天在办公室，帮我订周五晚上那家餐厅的位置，把日历邀请发给Jayman，顺便安排好来回的专车，然后把确认邮件发给他，再加一个日历提醒。"它就能在后台把这些全部搞定，最后回你一条消息说："好了，都办完了，这是详情。"

所以现在和AI的交互方式已经完全变了——你可以用终端，可以用手机，随时随地。我们PPT里有一张幻灯片专门说这个：手机现在就像一个遥控器，是你管理所有AI智能体的遥控器。 你可以同时启动多个智能体，分配不同的任务。

而且Open Claw的增长轨迹真的很惊人，用的人越来越多，开发者也在不断探索怎么把它融入自己的产品。就连中国，字节跳动、腾讯、阿里巴巴，每家大厂都在做自己的类似产品，发展速度快得令人咋舌。

不过我觉得这还只是一个过渡阶段。现在你用它还得手动给它开权限，比如连接Gmail啊这些。未来一定会有人做出一个"超级App"，你拿到手机装上这个App，它就能帮你连接你所有的账号和服务，你只需要问它问题，它就是你的终极助手。

Molly O'Shea： 你看过Nat Freeman在Stripe Sessions上的那段视频吗？

Jaimin Rangwalla： 没看过。

Molly O'Shea： 他在手机上（好像笔记本也有）部署了Open Claw。有一次，他的Open Claw检测到他缺水，就提示他："去喝杯水吧。"他就去厨房倒了杯水喝了。然后Open Claw给他拍了张照片，说："干得好！"后来他在开车，系统又提示他缺镁，于是导航直接把路线改到了Whole Foods去买镁补充剂——真的挺疯狂的。

Jaimin Rangwalla： 对，这就是刚刚开始，未来能做到的事情远不止这些。

Molly O'Shea： 你提到每个人的内存需求正在爆炸式增长，能展开讲讲这个市场规模吗？

Jaimin Rangwalla： 好的。以前内存是跟设备绑定的——手机有内存，电脑有内存。随着智能手机和电脑的普及，一个人可能有一台电脑（8GB内存）、一部手机（8到16GB内存），设备越来越多，内存需求自然也缓慢增长。

但现在想想看：一两年后，你我每个人都会同时运行几百个AI智能体。 在工作场景下，可能是几百甚至几千个智能体同时在跑，每一个都需要CPU、GPU和内存。

虽然这些不是持续24小时运行的，有些任务跑完就结束了，但大方向是清晰的：你个人的"半导体占用量"将扩大约10倍。 以前你有两三台设备，现在这几台设备之上，还会叠加成千上万个虚拟设备——也就是那些智能体，每个智能体都需要消耗芯片资源。

我们有一次电话会议请到了Boris Chernet，他是Claude Code的创始人，他说他白天会运行一定数量的智能体，但下班前会启动几千个智能体，让它们整晚干活，第二天早上他来了直接看结果。

想象一下，如果我们每个人都这样做，哪怕只是执行一些简单的日常任务，每个人消耗的芯片资源、电力资源都会大幅增加。 这不只是半导体的问题，每个人的能耗也会跟着显著上升。

Molly O'Shea： 这些行为方式的变化，对AI的底层架构有什么影响？

Jaimin Rangwalla： 现在我们内部开玩笑说，聊天机器人有"失忆症"。你今天给它上传了一堆医疗记录，它分析得很好；但你第二天再来问同样的问题，它完全不记得了，你得重新上传。这就像亚当·桑德勒那部电影《初恋50次》——男主每天都要重新向女主介绍自己，因为她每天都会失忆。现在的AI就是这样。

但这正在改变。随着下一代加速器的出现，AI将拥有持久记忆，不会再"失忆"了。 内存容量在增加，智能体能够记住你，真正了解你。

另外，智能体现在要同时处理各种任务——既有复杂的编程任务，也有简单的订餐任务。这对CPU也提出了新要求。传统CPU做的是"串行处理"，就是一条一条指令按顺序执行。但智能体的任务有时候需要并行处理，比如同时跑很多子任务。

所以，这一切正在创造对更多CPU和更多内存的巨大需求，而且我们现在才刚刚起步。真正推动这一切的，正是AI智能体的兴起。

Molly O'Shea： 你们有一张很有意思的幻灯片，展示了GPU向CPU的转变，比例大概是4比1。你们是怎么建立这个模型的，或者说是怎么估算出来的？

Jaimin Rangwalla： 是这样的，在过去三四年的大部分时间里，主流配置基本上是一个CPU配八个GPU，后来甚至升到了一个CPU配16个GPU——所有的数学运算和计算任务都在GPU上完成，只有到最后执行收尾步骤的时候，才会把任务交给CPU处理。

但现在这个比例正在发生变化，从一个CPU配四个GPU，已经改善了大约2倍。我们认为，这个比例甚至有可能完全反转，变成一个GPU配四个CPU。有些更激进的观点认为，可以达到一个GPU配八个CPU。

这其实反映的是：越来越多的任务不再需要并行计算，而是更多地需要串行任务的完成。

Jaimin Rangwalla： 我还有另一种思考方式。地球上大约有70亿人，每个人都有自己的技术需求。但如果每个人背后有1000个AI智能体，那70亿就变成了7万亿。想想看，这相当于地球上的"人口"一下子扩大了1000倍。

这些"数字人口"同样需要串行处理、并行处理、内存……就像真实的人类需要各种资源一样。所以我觉得，这就像是一次数字人口的大爆炸——支撑这个数字人口所需要的所有资源，都会随之急剧增长。

Molly O'Shea： 在这个技术栈里，主要玩家都有哪些？

Jaimin Rangwalla： CPU这边，主要是英特尔、AMD和ARM。亚马逊也做得非常出色——他们其实拥有效率最高的CPU之一，但一直是内部自用。他们当年收购了一家私人公司来帮助实现这一点，这也成为AWS成功的重要推动力，尤其是在向CPU转移的趋势下，对他们的业务是很大的顺风。

英特尔这些年几乎成了半导体行业的"被遗忘的孩子"——技术问题、产品问题、领导层频繁更换，走了不少弯路。但他们现在有一位非常出色的CEO。

我们有时候喜欢把事情说简单一点：从4比1变成1比4，数学上来说，这意味着市场规模扩大了16倍。再加上埃隆·马斯克公开为英特尔背书，加快了创新节奏。

在我看来，最好的投资逻辑往往是最简单的，不要想太复杂。英特尔今年虽然股价已经有了一波大涨，但如果你横向对比过去四年AI黄金时代里的所有半导体公司，它们基本上都涨了5倍、7倍、甚至10倍——英特尔在超过12个月的任何周期里，都还是个落后者。所以在我看来，它还有很大的补涨空间。

Molly O'Shea： 这对你来说是不是特别兴奋？因为你的职业生涯就是从半导体领域起步的，那时候主要是游戏方向，而现在……

Jaimin Rangwalla： 说实话，我职业生涯的头七八年，基本上都在做空半导体股票。因为当时大家都把半导体看作典型的强周期行业——景气的时候疯狂扩产，烧掉大量现金流，行业高度分散，公司们做出一款产品，卖给苹果，结果一年后苹果说"好，我们要双供应商、三供应商"，这些公司的股价直接跌掉90%。

那段时间我几乎把所有精力都放在做空上，我们从来不持有半导体股票，而是持有互联网股、软件股和其他类型的股票。

所以现在对我来说，真的有一种"兜兜转转又回来了"的感觉。我有机会在投资组合层面做决策，而我20年前入行时所在的那个行业，如今已经成为最赚钱的行业，产生最多的现金流。

我怎么也想不到，我会有一天告诉你：三星和海力士加在一起产生的现金流，比所有超大规模云计算公司加起来还要多。这简直太疯狂了，但这就是现实，也是为什么你必须不断更新自己的思维方式。

如果我还停留在15年前"半导体就是做空标的"的认知里，那将会是我们犯过的最惨痛的错误——因为那些股票正是如今主导市场的核心资产。

Molly O'Shea： 我们在厨房聊天的时候，你用了一个比喻——就像那个曾经不受待见的书呆子，后来变酷了。

Jaimin Rangwalla： 就是这样！以前那些半导体公司的CEO，在行业会议上根本没人想去预约他们的会面。大家都想见Facebook的CEO，都想见Google的CEO，没人想去见半导体公司的老板——那是2010年代的主角。

而现在完全反过来了。你去某家银行举办的会议，会发现有4000个人都想去听黄仁勋演讲，简直难以置信。

Molly O'Shea： 英伟达的GTC大会现在就像泰勒·斯威夫特的演唱会一样。

Jaimin Rangwalla： 那已经不只是一场会议了，那是一场盛事。我从2016年就开始参加GTC，那是我第一次去。当时就是圣何塞会议中心里一个小厅，只占了一栋楼的一半，现场大概只有100来个人。

再看看现在……真的很难想象它能变成今天这个样子。

Molly O'Shea： 他整个演讲都不用提词器，真的太厉害了。整整两个小时。太疯狂了，是的，确实令人难以置信。所以我很想聊聊数据中心在这个领域的位置，比如你们是怎么监测数据中心建设进展的，诸如此类的事情。

Jaimin Rangwalla： 是的，这个成本不高，而且它帮助我去思考，比如说，我们的瓶颈是在缓解还是没有缓解，环境里是不是有什么东西在变化？说到底，对我来说最重要的是：变化的速度是多少？这个变化速度是在朝着更紧张的方向走，还是在缓解？如果是在缓解，是什么原因导致的缓解，缓解的程度有多大？这种缓解是已经到了成问题的程度，还是只是一种健康的缓解，只是在促进增长而已？

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Jaimin Rangwalla： 所以我认为，我们非常专注于数据中心公司，非常专注于新兴云服务商（neo clouds）和超大规模云厂商（hyperscalers）。我们在实地关注所有新建设项目在哪里落地，哪里有电力供应，哪里有设备供应，哪里有劳动力供应，我们试图实时追踪所有这些信息。

Molly O'Shea： 是的，看到这些很有意思。我最近去了迈阿密的Exa Watt，那是一家为数据中心服务的可再生能源公司。他们的CEO Hannah在解释，由于这个新兴行业的出现，他们正在向市场输送劳动力。他们基本上是在推动这件事，地点在迈阿密，涉及制造业，然后为这些设施进行建设，而且全部都是在美国本土制造。我觉得现在有很多关于就业的负面情绪。显然，这些事情有一定规模，因为AI会替代一些工作，但同时也有新增就业，以及正在被创造出来的经济新层次。

Jaimin Rangwalla： 是的，我的意思是，我们最终会看到十年后是什么样子。我们回顾了所有不同的技术创新浪潮，甚至追溯到汽车时代，乃至我们通常谈到的七大科技浪潮之外更早的历史。通常来说，确实会有一些工作岗位面临风险而消失，但同时还有一大块人们不怎么谈论的内容，那就是新就业岗位的创造，以及新企业的诞生。你知道，比如围绕核心创新所衍生出来的各种类型的创新，以及由此成立的新公司。就连今天，人们也不怎么谈这个——我们实际上正处于有史以来新企业注册数量最高的时期之一，因为每个人都在想：现在我可以用AI来重新定义这个生意的运作方式，或者开创一个新业务来做某件事。所以我认为，有些人非常专注于事情的负面，至少某些人选择关注负面。但我认为，新就业岗位的创造存在巨大机遇。当然，这也取决于颠覆发生的速度，因为也许会有一个窗口期，颠覆发生的速度稍微快于……新电工能被培训出来的速度——因为培训一名新电工需要两到三年，培训新水管工、培训为电力公司铺设输电线路的新建筑工人，都需要时间。你不可能一夜之间就转到那些岗位上。所以也许会有一段过渡期。但从大方向来看，我们看到的很多公司都面临严重的劳动力短缺，而且不是单一类型的劳动力短缺，是很多不同技能层次的短缺。这通常意味着这些岗位的薪资会上涨，以吸引更多人从事这些工作。所以也许在接下来的若干年里，在AI的世界中，那些岗位才是真正处于领先位置的，而不是过去十年里那些被看好的岗位。

Molly O'Shea： 在我们与Thomas的采访中，他谈到了银行柜员的案例，以及这个职业实际上是如何演变的——它并没有真正减少就业岗位，只是岗位分布得更广了。这一直是个热门话题。那么谈到市场动态，你有一个"稀缺的卖方"与"稀缺的买方"的分析框架，能详细解释一下吗？谁在赢，背后的逻辑是什么？

Jaimin Rangwalla： 是的，我们尝试简化。"稀缺的卖方"和"稀缺的买方"这个概念是这样的：你有半导体公司、电力公司、存储基础设施公司等等，它们的产能是固定的，但需求却在不断增加。这种更大的需求推动了价格上涨和利润率扩张。当价格是你收入增长的主要杠杆，而你的成本又是固定的时候，你的营业利润增长的倍数实际上会远高于你的价格涨幅或收入增速。所以我们看到有些公司在短短一两年内，每股盈利就翻了3倍、4倍、5倍、6倍、7倍——而这些公司此前在十年、二十年里的盈利可能一直在某个区间里上下波动。这些短缺对AI至关重要，无论是存储、硬盘，还是其他AI发展所需的东西，这些短缺推动了显著的盈利能力提升，市场也在奖励这类盈利表现。

但市场没有奖励的，或者说奖励力度不足的，是那些购买这种稀缺资源的公司，也就是那些正在大规模投入资本支出的公司。如果你看微软、亚马逊、Meta的估值倍数，过去几年实际上都在压缩，因为它们的资本支出在不断上升。你换个角度想想：存储价格涨了100%，微软就得花两个单位的钱而不是一个单位，但它并没有因此获得两个单位的收益——它获得的收益和之前花旧价格时是一样的，因为存储本身并没有变得更好。现在你只是看到内存价格涨了很多。所以我认为，市场目前在惩罚这种情况——每花一块钱的投资回报率变低了，因为这只是成本通胀，而不是真正的新技术在推动更高的价格。

所以，目前表现好的股票，以及市场上大家都非常兴奋的领域——光学、电力、基础设施，甚至劳动力相关股票，因为劳动力也在短缺——你会看到工资率上升、存储价格上涨、CPU、GPU价格上涨，甚至是台积电（TSMC，我们的最大持仓之一），他们也在提价，因为他们的产能就这么多。他们必须想清楚：怎样才能确保我们赚取足够的利润？知道如果要再投入更多产能，就必须拿到合理的定价、合理的利润率和合理的投资回报。

Jaimin Rangwalla： 所以，以上就是正在赢的那类公司。不过，我并不认为亚马逊和谷歌就完全属于不利的那个阵营。这两家公司是我们真正看好的，因为它们在某种程度上是混合型的——谷歌有自己的TPU可以对外销售，亚马逊也公开讨论过Trainium的价值，至少是公开探讨出售训练服务的可能性。所以也许它们也有自己的空间，因为它们既是稀缺资源的买方，也可以成为稀缺资源的卖方。谷歌一直是表现不错的股票，而且它们有自己的大模型，在很多方面都做到了垂直整合，这让它们非常出色。但我想这大概就是我们今天看待市场的方式：有买方，有卖方。买方正在受到惩罚，因为它们的资本支出太高，近期现金流已经所剩无几。而这些资金正在直接流入稀缺资源卖方的口袋里。所以目前被市场奖励的，正是那些卖方。

Molly O'Shea： 有没有什么出乎意料的爆发性领域？

Jaimin Rangwalla： 有。我觉得，光学领域表现得非常好。你知道，光学行业多年来一直被认为只是一个供需不断失衡的领域。但现在，我认为它正在成为未来基础设施中更关键的一部分。而且我觉得，这是最让我感到意外的一个领域。我们一直在关注内存，关注CPU、GPU、加速器，这些我们都在跟踪。但光学，我觉得是最让我惊喜的那个。

Molly O'Shea： 那最大的瓶颈在哪里？

Jaimin Rangwalla： 有些人会说是内存，有些人会说是电力。我觉得瓶颈太多了。实际上，最大的瓶颈就是——瓶颈太多这件事本身。不是某一个单独的瓶颈，而是你跟不同领域的人聊，每个地方都有瓶颈。比如发电是瓶颈，输电和配电是瓶颈，NAND闪存是瓶颈，DRAM内存是瓶颈，光学元器件是瓶颈，连建设数据中心的劳动力都是瓶颈。

我从来没见过同时出现这么多瓶颈。我觉得这正是问题所在，因为如果只有一个垂直方向的瓶颈，你可以说，好，只要砸足够多的钱进去，就能解决这个瓶颈。但问题是，就算内存解决了它的瓶颈，也解决不了电力的瓶颈，解决不了光学的瓶颈，解决不了其他所有问题。所以我认为，真正的瓶颈，就是瓶颈太多这件事本身。

旁白： 所以我认为，现在——这也是我最喜欢的一张图——你可以看到，市场正在大力奖励那些"短缺的卖方"，但并没有奖励"短缺的买方"。因为利润太高了，市场真的非常专注于抢占这些短期利润。这没问题。但我想说的是，在某个时间点，这种力量会向另一个方向转移，我们需要对此保持高度警觉，并做好充分准备。我们接下来也会讲我们正在为此做什么。

Molly O'Shea： 有一件有意思的事，或者说现在有很多有意思的事在发生，但在新闻头条里，市场对AI和经济的情绪极度负面。然而公开市场的表现却比……我记得是某个具体的时间点，好像是2020年4月要好。那么，如果新闻和网络上的负面情绪这么高，但市场实际表现却比2020年4月还好，你怎么解释这件事？到底是怎么回事？

Jaimin Rangwalla： 我们其实前几次电话会议中做过一个分析，研究情绪到底在多大程度上能反映市场实际发生的情况。结论基本上是：抛硬币。负面情绪和市场下跌之间没有什么相关性，也不是说负面情绪就意味着市场会反向上涨，诸如此类。所以我觉得，不同时期，新闻或社交媒体上的人们会关注不同的事情，跳到不同的话题上去。

但核心的、底层的东西是：企业的盈利在超预期。标普500指数2026年的盈利增长预计在15%左右，还在加速到18%。在这种经济增长水平的时期，股市表现通常都不错，因为有增长的驱动力。经济强劲，消费者强劲，尽管近期有些问题，比如油价上涨之类的，但消费者拿到了非常可观的退税。所以在消费者支出和企业支出方面并没有出现恐慌，盈利非常强劲。归根结底，基本面比情绪更重要。我觉得基本面真的很扎实。你看看那些"短缺卖方"的盈利修正，一路向右上方，每个季度都超预期30%、40%。我记得看到过Sandisk或者美光的财报，华尔街预估每股收益1美元，结果他们做到了2.5美元，超出预期太多了。所以在我看来，基本面非常强，市场终将跟随基本面走。而且市场的估值倍数其实并没有涨太多，倍数基本保持稳定，因为增长实在太高了。今年市场涨了大概7%、8%，但盈利增长是16%。如果市场到年底保持不动，实际上估值倍数是在下降的。所以我认为，我们正处于一个高速增长的时期，这才是更重要的事情。

Molly O'Shea： 我觉得这可能把我们带回到对话的开头，但你在科洛萨2（CO2）经历了很多个周期，尤其是像现在这样的周期。我在台上也和Thomas聊过这个，但面对这种剧烈的波动、业绩指引的偏差、情绪的起伏，这一切，你们作为一家机构是怎么保持专注的？

Jaimin Rangwalla： 这个问题问得很有意思。Felipe总说，我们做这些路演和分享，应该多做，因为这能帮助我们重新理清思路。我们会回到原点，重新问自己：在这个时刻，真正重要的那五到七件事是什么？这确实很难。噪音太多了。市场的波动性远比我印象中要高得多。通常来说，比如"解放日"那种波动，我不会特别纠结——我会想，好，发生了坏事，所以市场下跌。当坏事发生的时候，你大概能预判到，也许不知道跌多少，但你知道，坏事发生了，市场就会跌。但我们现在面临的波动是这样的：我对AI依然非常看好，AI依然在做很多了不起的事，但有些天，我们持仓的股票就无缘无故跌了5%或10%。这才是真正让人头疼的地方。

Molly O'Shea： 有时候是因为爪形释放（claw release），但是……

Jaimin Rangwalla： 嗯，这部分确实很有挑战性，因为你总是在想：哦，是不是有人知道什么内幕？是不是有什么事情正在发生变化，而我们没有站在最前沿？或者我们是不是在开车时睡着了？——如果你没有关注市场上发生的一切，这在这个行业里显然是极其致命的代价。所以，你知道，我们总是努力让自己回归基本面，回归大局观和主题，确保我们持有的股票拥有高质量的商业模式，我们与管理团队保持良好的关系，能够真正了解正在发生的事情，这让我们能够应对市场的波动。而且现在我们手头也有其他工具可以使用——对冲、看跌期权、做空，有很多事情我们可以做。

Jaimin Rangwalla： 但我认为，归根结底，我们目前得出的结论是：基本面非常强劲，市场非常有韧性，而且AI正在加速发展——尽管我说这话可能有些难以置信，也许有人会说你疯了，毕竟这已经是大家谈了三年的话题了。但事实确实如此，AI今天的加速程度甚至比一两年前还要快。

Molly O'Shea： 当你在寻找新的市场领导者时，你会关注哪些特征？你是如何评估这些公司的？

Jaimin Rangwalla： 是的，我认为我们一直在做的、也确实奏效的方法是：思考什么是最前沿的变化，以及哪些公司正在推动这种前沿变化？英伟达几乎为加速器市场设定了标准——它定义了两年后加速器市场在能力方面会是什么样子，以及他们正在改变哪些东西？博通也是如此，台积电也是如此。他们各自在哪些领域进行变革？因为他们都在想方设法解决自身的瓶颈，试图降低某些领域的成本——他们认为这些领域缺乏技术进步——同时他们也在努力优化自身的盈利能力。

举个例子，现在人们在讨论这样一个概念：今天，加速器之间的连接方式是使用铜线，这是一种传输数据的方式。但有一种情景是，两三年后，铜的使用会减少，光学的使用会增加——或者至少是，也许铜不会减少，但光学会增多，对吧？因为光学能更快地传输数据，但也有局限性，比如它需要更长的传输距离等等。

所以我认为，我们始终在努力搞清楚这些变化——这只是一个例子，但类似的例子数不胜数，比如英伟达每一个新版本的加速器都有一些东西被移除、被添加，等等。所以我们努力追踪变化发生的地方，以及这个行业今天的面貌是什么样的？这个行业里有50个玩家吗？那不太好。还是说这个行业已经整合，玩家数量集中，也许他们原本是为传统市场生产某些东西，而现在突然迎来了他们根本没有预料到的巨大需求爆发，而且他们根本无法迅速扩大供应？哦，哇，也许那就是我们需要去追踪和关注的行业。

所以我们真的在努力保持在最前沿。我们在OpenAI和Anthropic都有大额投资，所以我们不断地与他们交流，了解他们在做什么来优化他们的模型，他们在使用什么技术，等等。我们努力做研究，真正保持在变化发生的最前沿。

Molly O'Shea： 这真的太疯狂了，因为每当有人提到OpenAI和Anthropic，我都会下意识地以为它们已经是上市公司了，但实际上它们还没有。那么，你是怎么看待这些价值万亿美元的IPO的？

Jaimin Rangwalla： 我认为这对市场来说是件好事。我认为科技领域的领导者是会更替的——我们做过相关研究，大约每五年左右，科技领域前25名中大概有四分之一的公司会退出，同时会有四五六家新公司进入前25名。这是一个非常基础的分析，我相信如果我们做得更详细，会呈现出更多细节。但科技在变化，领导者也在变化。

Jaimin Rangwalla： 我认为这些公司，在我看来，如果我们就假设SpaceX、OpenAI和Anthropic实际上都已经价值超过一万亿美元——我的意思是，它们已经把自己推进了全球市值前30名的公司行列。所以，它们是上市还是私有，其实已经不重要了，它们已经达到了那个里程碑。对我来说，当它们上市时，只不过是让那些之前没有机会投资的人——那些只能专注于公开股票的散户投资者——现在能够获得这些股票的投资机会，这将是一件好事。

Jaimin Rangwalla： 我并不担心"哦，这意味着你必须卖掉'七巨头'或者其他股票"这种问题，因为你知道，标普500的总市值是60到70万亿美元，我们说的是三家各自价值一万亿美元的公司。这不像是要把所有其他股票都大规模清仓来为这些IPO筹资——这一切都与这个市场中可能需要的IPO规模相匹配。我认为出现新的名字是件好事，因为如果总是那些老面孔反复出现，这就不能真正体现科技的魅力所在。

Molly O'Shea： 作为Coatue公开市场部门的首席投资官，如果我不问你关于风险的问题，那就是我的失职了。你最关注的最大风险是什么？

Jaimin Rangwalla： 最大的风险是：在另一端出现某种技术，从根本上改变了今天某些短缺的现状。这种风险的存在，仅仅是在这样的大背景下——好吧，那些可能受此影响的股票类型。

Jaimin Rangwalla： 如果，比如说，去年发生的那个"DeepSeek时刻"——类似的时刻再次发生，有人找到了一种模型，可以用更少的算力、更少的半导体、更少的内存来完成所有的计算，如果这种情况发生，从长远来看，这对AI可能是件好事，因为这意味着AI的普及会发生得更快，会有更多人使用它。如果AI变得大幅更便宜，这里有一个"杰文斯悖论"的论点——意思是，越便宜，人们就会找到越多的创造性方式来使用它并做其他事情，对吧？人形机器人目前还处于次要位置，但也许如果成本足够低，将会有更多的资金投入到解决这个问题上，突然之间，其他很多事情也会加速发展。

Jaimin Rangwalla： 所以我认为，对于我这个每天都要面对按市值计价（mark-to-market）投资组合的人来说，这是我正在关注的一个风险。另外，还有一种可能性——会不会突然出现某种监管政策，改变或者抑制当前这种不受约束的增长方式？但总体而言，我认为，我们现在谈论的已经是国家安全层面的话题了，所以我实际上认为，监管环境会尽其所能，在未来允许尽可能开放合作的AI发展环境。但这些就是我大致关注的风险所在。

还有，你知道，我们在之前的一次电话会议上做过另一项研究：大约每10年，市场会经历一次我们称之为"危机"的时刻，也就是大约下跌30%的时刻。而每年，大概都会有一次下跌10%。我感觉去年，我们在关税风波中经历了那次30%的下跌时刻，那介于危机和调整之间。2022年已经是市场的一次下跌30%了。所以我感觉，我们现在处于这样一个阶段——风险永远存在，但我认为我们真的处于一个非常好的长期趋势之中。

Molly O'Shea： 除了更多地出现在镜头前，你今年最期待的是什么？

Jaimin Rangwalla： 我觉得我们搬进了这个新办公室，这很棒。总体来说，我经常说Felipe是一位出色的投资人，他是风险管理投资领域的名人堂级人物。但也许大家没有完全意识到的是，他同时也是一位出色的CEO，对吧？

Jaimin Rangwalla： 在公司建设方面，我加入的时候公司大概只有12个人，管理资产7亿美元。而今天，我们的资产已经超过800亿美元，员工超过200人，还有多个办公室。当我回过头来想想这20年的发展轨迹，真的觉得不可思议。我觉得他可能还是比我早到办公室，比我晚离开，工作比我多，从不停歇，对吧？所以对我来说，这段旅程还在继续。我们常说一个拐点会引领下一个拐点。我感觉我们作为一个组织，正处于第二个拐点，或者也许不是第二个，可能是第五个拐点，但我们确实又到了一个新的拐点。我认为我们真的正走在一条即将全面突破的道路上。

Molly O'Shea： 你觉得他的秘诀是什么？

Jaimin Rangwalla： 他最近打了很多板网球。我不打。我感觉那是他的新爱好。我觉得这让他保持活力，让他保持年轻。而且他非常好奇，总是在思考什么正在发生变化。这几乎是一种思维方式，对吧？你就是处于这样一种思维状态：什么正在改变？我们如何抓住机会？这很难做到。很多人喜欢待在一个让自己感到舒适和安逸的环境里，觉得"我了解这里的一切"，这对某些人来说很好，但在这个行业、这个领域，要想取得成功，你就必须始终思考什么正在改变，以及我该如何抓住它。

Molly O'Shea： 这真是一个完美的结尾。非常感谢你，这次谈话真的很愉快。

Jaimin Rangwalla： 非常感谢你。

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2019年11月，迪士尼做了一个让华尔街兴奋的决定：

上线Disney+，正面迎战Netflix。

当时的迪士尼是全球最赚钱的媒体公司之一，但Netflix的崛起制造了一种强烈的叙事压力：有线电视在衰退、用户在流失，如果不抢占流媒体入口，迪士尼的内容未来只能沦为别人平台上的供应商。

于是迪士尼从Netflix撤内容，砸重金做自己的流媒体。订阅用户一度飙到上亿，但代价慢慢浮出水面：

传统有线电视业务加速萎缩，ESPN订户流失更快了，院线窗口期被压缩，流媒体本身连年巨额亏损。

Disney+在用户指标上成功了，迪士尼的整体利润率反而下降了。Bob Iger被请回来，相当程度上就是来收拾这个局面的。

新业务的方向没有错。但旧业务的利润被新业务自身加速侵蚀了。

一些时候，有所为是必须的，但努力未必能够让事情一定变的更好。

2026年5月的阿里，面对的是一道结构上高度相似的题。

5月13日，阿里发布的2026财年第四季度显示，当季阿里云外部商业化收入增速加速至40%，AI相关产品收入89.71亿元，连续十一个季度三位数同比增长，年化突破358亿元，AI占云外部收入首次突破30%。

核心电商CMR可比增长8%。MaaS平台百炼客户数同比增长8倍。平头哥自研GPU芯片量产，60%以上算力已服务外部客户。

吴泳铭在电话会确认："阿里全栈AI技术投入已正式跨越初期培育阶段，进入正向的规模商业化回报周期。"

这些数字真实且扎实，阿里更成为国内第一个把大模型与电商生态深度打通的互联网巨头。

5月11日，千问与淘宝宣布全面打通，从千问公测到全面接入只用了半年，背后调度的是淘宝40亿商品库、菜鸟、闪购在内整个生态。

在全年自由现金流净流出466亿元的情况下仍然坚定投入，这需要决心；但如果在剧情中只看到勇气与速度，可能会忽略掉一些关键细节。

一. AI电商的三层焦虑

淘宝不接千问，会怎样？

短期来看，大概率不会怎样。

淘宝月活9.51亿，CMR还在增长，88VIP会员和活跃买家仍保持双位数增长。基本盘是稳的。

目前AI购物对电商格局的冲击，目前更多停留在叙事层面。例如豆包的电商内测刚开始放量，京东AI购尚在早期，腾讯元宝定位辅助决策甚至不做交易闭环。没有哪家AI应用真正从淘宝手里抢走了规模化的GMV。

但阿里的焦虑又是真实且多维的。

第一层焦虑源于资本叙事。

阿里过去两年向市场讲了一个清晰的AI故事：3800亿基础设施投入，吴泳铭后来解释这个计划可能被低估了，千问App月活破3亿，百炼客户8倍增长。

这个故事已经被市场定价了，当前阿里的估值逻辑已经从"电商盈利驱动"切换到"AI+云增长驱动"。

一旦AI叙事缺乏商业化证据支撑，估值体系就会动摇。

千问接入淘宝，更接近于给当下故事提供一个最直观的落地场景：让市场看到AI真的能帮淘宝卖货。

第二层焦虑可能来自友商。

豆包月活3.45亿稳居国内AI应用首位，2026年3月底接入抖音电商开始内测一句话购物。京东2025年底推出独立客户端京东AI购。腾讯元宝春节日活一度破5000万。Kimi接入了淘宝和京东的商品跳转。

在这种氛围里，不参与很容易被市场误解为"阿里在AI电商上落后了"。

第三层焦虑可能来自于肌肉记忆。

过去三年，拼多多和抖音电商分别从价格端和内容端侵蚀了淘宝的份额，CMR一度连续多个季度增速趋零甚至负增长。

阿里从2022财年开始经历了一段痛苦的失速期，2023财年CMR大幅负增长，直到2024财年才重回增长轨道。这段经历会留下某种肌肉记忆，不能再等到威胁成型才反应，必须提前下场。

千问接入淘宝的紧迫感，一部分来自对AI入口的理性判断，另一部分来自"绝不能再慢半拍"的本能反应。

这三层焦虑叠加在一起，“千问全面接入电商系统”，或许就是如此背景下驱动的一个速度极快、力度极大的战略结论。

方向大概率没有错，AI与电商的融合是确定性趋势，但想同时保证方向、时机、节奏和实现形式的正确，无疑是一个高难度动作。

二. 效率与停留的悖论

千问接入淘宝所触碰到的结构性矛盾，不会因为方向正确而消失。

淘宝过去二十年的商业模式，底层逻辑可以浓缩成一句话：

用户的时间就是平台的库存。

逛淘宝、比价、看直播、刷推荐、看评论、加购物车，这些行为未必是下单的必要条件，但它们本身就是淘宝的最核心武器。

广告曝光靠停留，推荐转化靠浏览深度，冲动消费靠多停一秒。淘天集团2026财年最新一季CMR可比增长8%，超过100%的净利润来自客户管理收入，其他业务合并仍是亏损。

CMR是阿里的现金源泉，而CMR引擎之一正是"用户在淘宝上花了多少时间"。

AI购物追求的恰恰是反方向，追求更快完成任务，收敛选择，最短路径下单。

千问的产品逻辑很清楚：用户说一句话，AI筛出同时满足六个条件的商品，三十秒完成过去二十分钟的决策。

一个平台靠用户浪费时间赚钱，现在阿里自己造了一个工具帮用户节省时间。

这个矛盾跟迪士尼的困境如出一辙：Disney+做得越好，ESPN和院线的用户流失就越快；千问购物做得越好用，淘宝信息流广告的曝光基础就越薄。

当然，阿里在二者的结合上也保持了克制，例如当前阶段千问不会优先推送广告商品，说明阿里目前选择的是"先做体验后考虑变现"的路径，但也意味着AI购物流程中怎么挣广告的钱这件事，还没有想清楚。

传统电商模式建立在一定程度的信息不对称之上，而AI天然是消灭信息不对称的工具。

当用户说："帮我买最好的人体工程椅"，AI推最好的商品，广告体系失灵；推竞价最高的商品，用户信任崩塌。

这或许是未来所有电商平台在效率工具和注意力经济之间必须面对的结构性张力。阿里或许会比其他平台更早碰到这个问题，恰恰因为它推进得最深。

用户时长的另一面，是广告体系的新考验。

目前淘宝广告体系是二十年精密演化的产物，全站推广渗透率仍在提升，2026财年达标预期的30%，下一财年目标提高至近5成，显然是CMR增长的重要驱动力。

但AI购物的交互方式可能从底层改变流量分配逻辑，一旦用户通过对话而非浏览购物时，"曝光"不再成立。

用AI推荐的三五个商品取代淘宝无限下滑的商品信息流，这个过渡很难实现平滑，尤其是旧体系每年贡献数千亿CMR收入的前提下。

哪怕阿里妈妈对此落地AI万相来应对这个变化，但用一套亟待跑通的新体系去替代一套正在赚钱的旧体系，仍然具有一定风险。

回想迪士尼的教训：Disney+烧了几百亿美元的内容投入，订阅用户确实上亿了，但有线电视的高利润广告收入流失得更快。新业务的收入增长没有跑赢旧业务的利润衰减。

未来淘宝面对的题不尽然相似，但逻辑具有共通性，关键在于AI购物带来的增量价值能否覆盖它对传统广告体系的侵蚀。

三. 长板场景的错配

在交互特征上，AI与传统电商模式存在根本差异。

AI购物更擅长的是标准品，尤其是SKU少、价格透明、不需要情感决策的商品，例如纸巾、数据线、猫粮、电池。

春节数据也印证了这一点，1.3亿人首次体验AI购物，近一半订单来自县城，近400万60岁以上用户用上了一句话下单。

这说明AI在降低门槛、触达新用户上确实表现出了巨大价值。

但标准品这个场景，反而更接近拼多多而非淘宝的舒适圈。

拼多多商品逻辑就是为了把决策成本压到零：SKU收敛、爆款集中、价格极致；

淘宝的优势恰恰反过来，其更高的壁垒和高价值品类发生在服饰、美妆、家居、潮玩、兴趣消费。

这些品类的购物行为本质上是探索式的，驱动力是偶遇和心动，不是效率和最优解。

淘宝过去几年大力建设内容化、直播、短视频，所有动作指向也是同一个目的：让用户留下来，创造更多被触发的机会。

"逛"是淘宝的护城河，但AI天然是"逛"的反面。

当然千问已经在尝试AI试穿、种草和搭配推荐，试图在非标品类上证明价值。但一个能三十秒帮用户买到纸巾的AI，和一个能在对话中制造"心动感"的AI，中间差着好几代产品迭代。

在AI购物这件事上，拼多多一直在扮演某种反派。

2026年3月的电话会上，拼多多管理层花了很长时间谈供应链、送货入村，但对AI讨论几乎为零。

沉默本身隐含了一个问题：如果AI购物真的是一件好生意，为什么尤其看中效率与低价的这家平台反而不急？

字节的豆包月活3.45亿，3月底内测电商功能接入抖音商城。豆包可以做跨平台比价，甚至直言部分商品天猫和京东比抖音更便宜。京东2025年底推出京东AI购，界面极简只保留对话区和推荐区。腾讯元宝接入了京东、微信小店、得物，策略克制，定位辅助决策不做交易闭环。

相比之下，阿里确实是动作最大的。

千问半年内从公测到如今全面打通，春节30亿大免单拉动1.3亿人体验。在所有玩家中，阿里像行业里跑得最快的前锋。

可眼下AI购物最容易成功的场景，未必是淘宝利润最丰厚的场景，这构成了千问与淘宝全面打通过程中最核心的错位。

值得被担心的是，阿里花了极大力气推AI购物，其实在做了一件帮整个行业验证方向、但自身受益有限的事。

千问接入淘宝之后，阿里的AI叙事将面临新的考验。

过去千问对于电商的促进作用主要扮演想象力资产。

但全面接入淘宝后，不可避免的会让市场更精确的度量考核标尺，例如AI购物转化率、千问入口客单价、AI推荐退货率、能够带来增量GMV还只是存量的腾挪，这些数值都将受到更多的注视。

四. 闯入持久之战

对于AI与电商的关系，阿里的处境其实比"不做等输"要复杂得多，但也和"做了就赢"有着相当远的距离。

淘宝的CMR在增长，用户在增长，基本盘在企稳。

AI入口对电商的威胁是真实的，但远未到迫在眉睫的程度。驱动千问全面接入淘宝的力量，或许一部分是对AI趋势的战略判断，一部分是资本叙事的压力，一部分是同行竞争制造的紧迫感，一部分是上一轮失速留下的FOMO记忆。

这些力量交织在一起，推出了一个方向正确但节奏有些急迫的决定。

内在勇气是真实的，所有中国平台公司中，阿里是第一个把大模型对准自己最核心电商腹地、正面触碰效率与注意力之间结构矛盾的存在。

AI投入确实在产生回报，358亿年化AI收入、40%云外部增速、百炼客户8倍增长，AI的投入开始转化为经营性现金流。

但AI购物本身能不能成为一门好生意，是一个尚未被证明的命题。

至少目前，它更擅长的标准品场景未必是淘宝利润最高的领域；它提升效率的方式可能压缩平台停留时间；它的推理成本远高于传统搜索；它与现有广告体系的兼容性还没有找到答案。

最可能的结果是一个中间状态：AI购物成为电商的新增能力而非替代品，在标准品上大放异彩，在非标品上缓慢渗透，与传统广告体系长期共存而非快速替代。

对阿里来说，入口得以守住，但AI购物短期似乎难以成为颠覆性的增长引擎，它更像一层新的基础设施，而不是一个新的商业模式。

淘宝赖以生存二十年的商业模式，建立在用户"浪费时间"之上。

可AI购物的终极目标，很可能是帮用户"节省时间"。

这两件事怎么在同一个体内共存，是阿里接下来几年最核心的经营命题。

正如迪士尼至今仍在寻找流媒体与传统业务之间的平衡点一样，阿里将在很长一段时间里，行走在效率与停留、收敛与探索、证明与克制之间的平衡之路上。

做对了，或许将重新定义电商；

做错了，是替电商行业探索的一次负重前行。

许多事情的风险并不只关乎对错，而是源于焦虑驱动下，把一件需要慢慢做的事，做得太急。

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5月18日，据彭博社报道，知情人士透露，此次补充预算的重点在于为紧急救济措施提供资金，而非刺激经济。路透社周一援引一名政府官员的消息称，政府可能通过发行新债为部分追加预算融资。这与高市早苗及财务大臣片山皋月（Satsuki Katayama）数周来否认追加预算必要性的公开表态形成鲜明落差。

消息传出之际，日本超长期国债收益率正承受显著上行压力。30年期国债收益率上周触及1999年该期限债券发行以来的最高水平，20年期和40年期收益率亦双双刷新数十年高点。追加预算及新债发行预期的升温，被视为近期收益率上行的重要推手之一。

政策立场急转，救济优先于刺激

就在上周五，片山皋月仍公开重申政府认为当前无需追加预算，并将近期收益率上升部分归因于全球市场走势。然而，随着油价持续上涨、现有救济资金加速耗尽，追加预算被市场人士普遍视为几乎不可避免的选择。

据报道，知情人士强调，此次补充预算的定位是应急救济，而非经济刺激。在野党国民民主党（Democratic Party for the People）上周五已率先提交了一份规模达3万亿日元（约合189亿美元）的追加预算提案，为政府的决策提供了参照基准。

日本通常通过超出预期的税收收入、未动用的预算资金或增发国债来为追加支出融资。然而，由于当前财政年度刚刚启动，可用的超额税收和闲置资金规模尚不明朗，进一步发债的可能性因此大幅上升——尤其是在最终预算规模超过国民民主党3万亿日元提案的情形下。

与此同时，高市早苗政府在临时削减食品税方面尚未敲定方案，其融资来源同样悬而未决。此外，计划中的国防开支增加也在持续加重政府的财政负担，多重压力叠加，令财政空间愈发捉襟见肘。

在具体救济措施层面，政府目前正通过动用储备资金补贴汽油价格，将零售价上限控制在每升170日元。

野村综合研究所执行经济学家木内登英（Takahide Kiuchi）上周发布报告指出，若政府维持每升约42.6日元的补贴力度，相关储备资金最快将于6月29日耗尽。

据路透社报道，政府还在考虑重启7月至9月夏季期间的天然气和电力补贴，此前该项补贴已于3月底到期。上述两项措施若同步推进，将进一步扩大追加预算的规模需求。

在日本财政压力持续上升的背景下，经济合作与发展组织（OECD）和亚洲开发银行近期相继呼吁日本减少对追加预算的依赖，理由是需要保留必要的财政缓冲空间。

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据Fringe Finance于5月17日发布的分析文章，沃什上周以史上最具党派分歧的投票结果，正式获确认出任美联储新一任主席。他面对的，是一个四面漏风的宏观环境：通胀加速、油价飙升、债市动荡、股市估值高悬。

就在他即将接棒的那个周五（即5月15日），市场给出了一个预演。

标普500当天跌1.24%，纳斯达克跌1.54%。但Fringe Finance指出，当天真正的“主角”不是股市，而是债市——美国30年期国债收益率当天突破5.1%，债券投资者正在消化上周更热的通胀数据，以及“利率可能比华尔街预期更长时间维持高位”的现实。

债市才是真正的风险源

股市跌5%，财经媒体可以喊“逢低买入”。债市不一样。

分析指出，当国债收益率快速上行，金融条件会同步收紧：房贷利率居高不下，企业融资成本上升，商业地产再融资压力加剧，联邦政府自身的利息支出也开始膨胀。

这不是孤立的市场波动。它会从债市传导到每一个角落——首次购房者、企业财务官、私募基金、乃至财政部，都会同时感受到压力。

消费者已经在裂缝边缘

与此同时，美国消费者的财务状况正在恶化。

数据显示，美国汽车贷款违约率已接近2008年金融危机水平，信用卡违约率同样徘徊在危机高点附近。消费者在实际工资被通胀持续侵蚀的同时，越来越依赖高息债务维持日常消费。

通胀数据同样不乐观：CPI仍在3.8%，PPI高达6%，油价已突破100美元。

Fringe Finance直接点出了问题所在：这种环境下，美联储根本没有空间"随手降息"或重启量化宽松——那样做只会给本已过热的通胀再浇一桶油。

沃什的两难：理念与现实的正面碰撞

这正是沃什处境最尴尬的地方。

他多年来一直公开主张：美联储对金融市场介入过深，应该加快缩减6.7万亿美元的资产负债表，停止充当“市场永久托底者”，回归传统货币政策工具。

文章对此评价直白：“说得很高尚，很自律，很'市场应该靠自己站立'。但现在，市场正在测试他是否真的说到做到。”

Fringe Finance指出，在股市高歌猛进、波动率低迷的时候，发表关于“道德风险”的演讲很容易。但当债市开始“摔家具”、长端收益率持续攀升、经济各个角落同时承压，那就是另一回事了。

三条路，没有一条好走

沃什面前的三个选项，每一个都有代价：

放任收益率继续上行——市场面临更大范围的重新定价，违约率上升，房市走弱，信用压力蔓延至实体经济。

激进降息或重启购债——通胀本已过热，此举无异于火上浇油。

按兵不动、静观其变——债市可能替他做决定。

Fringe Finance援引英国前首相Liz Truss的案例提醒：债券投资者让政策制定者"低头"的速度，可以快得出人意料。

股市估值：另一颗悬在头顶的雷

与此同时，美股的估值并未反映上述风险。

席勒市盈率（Shiller P/E）目前约为42倍，处于极度高估区间。这一估值水平成立的前提是：通胀迅速降温、利率下行、企业盈利保持强劲、流动性充裕——也就是说，“需要几乎所有事情都朝好的方向走，而偏偏此刻很多事情正在往坏的方向走”。

文章最后写道：“这不是软着陆，这是一场伪装成晋升的压力测试。当所有人都在盯着英伟达某天跌了4%，沃什应该直盯着美债市场——因为那才是他真正的麻烦开始的地方。”

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Baker在访谈中抛出了几个直接挑战市场共识的判断：亚马逊Trainium是当前最被低估的AI芯片；台积电的“保守”扩产策略正在帮助行业避免泡沫；太空轨道算力将在两年内被证明可行，并在本十年末开始冲击地面数据中心配套产业。

他说道，台积电不肯像黄仁勋希望的那样快速扩产。“黄仁勋每三个月去一次台积电，他们大概扩产5%。黄仁勋想让他们产能翻倍或者翻三倍。如果产能真的翻倍或翻三倍，英伟达明年大概能卖出1.5万亿美元的芯片——我是认真的。”

Baker曾在富达管理逾170亿美元资产，是半导体领域的资深投资人。

黑石集团高级合伙人Jas Khaira采访Baker时问道，在英伟达的竞争对手中——谷歌TPU、亚马逊Trainium、英特尔Gaudi——市场最低估的是哪一个？Baker回答：“Trainium，毫无疑问。”

他给出了具体的技术逻辑。当前主流的前沿AI模型，都采用一种叫“混合专家模型”（Mixture of Experts，MoE）的架构。要推理这类模型，需要一种叫做“交换式扩展网络”（Switched Scaleup Network）的基础设施。

Baker说：“全球目前只有两家公司有运行中的交换式扩展网络——一个是驱动英伟达GPU的，另一个是亚马逊Trainium的。”

这是个很容易被忽视的技术门槛。谷歌TPU在这方面不具备同等能力——Baker直接点出一个细节：“谷歌发明了ML Perf基准测试，但他们不向自己的基准测试提交TPU成绩，你能看出来这件事让Jensen（黄仁勋）抓狂。”

Baker同时判断，今年下半年Trainium 3大规模量产后，Trainium在2026年的地位将相当于TPU在2025年的地位。他说自己曾投资过Celestica等TPU供应链公司，“我觉得我有资格这么说”。

他补充：“我永远不会做空谷歌，也不会做空博通，但我确实认为Trainium现在被严重低估。”

这场对话中另一个引发关注的话题是“轨道算力”（Orbital Compute）——即把数据中心放到太空中的设想。

Khaira问Baker：这件事什么时候能真正商业化？

Baker的回答给出了明确时间节点：“我认为在未来两年内，它的可行性和经济性将会得到验证。到本十年末，它将开始占据有意义的市场份额。”

逻辑在于，地面数据中心面临两大硬约束：电力和冷却。而在太空中，电力来自太阳，冷却来自卫星的背阴面。

Baker描述了他看到的某家潜在轨道计算供应商的卫星设计图：散热器长达三四百英尺，卫星本体就是一个机架——8英尺高、2.5英尺宽、4英尺深——多个机架通过激光连接，构成一个虚拟数据中心。散热器置于机架阴影之后。

他指出，一旦这条路线可行，影响最大的将是地面数据中心的电力和冷却设备供应商：“那些大规模扩产来支撑数据中心建设的工业类公司，可能会面临（需求）戛然而止的局面。”

他同时强调，已建成的地面数据中心仍有价值，训练和强化学习仍将在地面进行，“我无法想象在未来七年内我们永远不再建一栋地面数据中心”，但增量需求的走向，正在被重新定义。

市场上有一个常见问题：AI投资会不会变成互联网泡沫的翻版？

Baker的回答是：这次可能不同，而原因出人意料——台积电管理层的保守。

他说，历史上每一次重大新技术出现，从铁路、运河、PC、互联网到AI，几乎无一例外都会出现泡沫。投资者对新技术兴奋，市场共识形成，泡沫吹起，最终用泡沫资金完成基础设施建设——互联网就是这么走过来的。

“我们不想要泡沫。泡沫很糟糕，经历泡沫的过程很痛苦，泡沫破裂之后更痛苦。”

但这次他"乐观地认为"我们可能会避开泡沫，原因正在于现实世界中存在的物理约束——瓦特（电力）和晶圆（Wafer）的短缺。

晶圆短缺的关键，在于台积电的态度。Baker说：“台积电是由70多岁的、倔强的老人们管理的。”（他随即调侃，70岁是新50岁，而他自己50岁）

这批人经历过台湾半导体从追赶英特尔被认为是“这辈子不可能完成的梦”，到用一生时间做到了。他们深知一场泡沫与崩盘对台积电意味着什么。

于是，他们就是不肯像黄仁勋希望的那样快速扩产。

“黄仁勋每三个月去一次台积电，他们大概扩产5%。黄仁勋想让他们产能翻倍或者翻三倍。如果产能真的翻倍或翻三倍，英伟达明年大概能卖出1.5万亿美元的芯片——我是认真的。但这件事的另一面，对所有人来说可能都非常痛苦。”

Baker的结论是：这些“倔老头们”，通过执行一个现实世界中真实存在的物理约束，客观上帮助所有人避开了泡沫——而这种约束，在过去任何一次技术革命中都不曾出现过。

对话中Baker还提到了两个值得关注的判断。

关于内存周期： 内存价格今年已上涨60%至70%，美光毛利率可能达到60%以上，远超历史平均水平（约16%）。Baker坦承，按照过去25年的内存周期规律，“现在100%应该卖内存股”。但他认为这次可能类似1990年代中期那次真正的产能周期，“我们可能仍处于早期”，不应简单套用历史模板。

关于AI收入规模： Baker判断，OpenAI和Anthropic合计收入达到2000亿美元的时间点，已经不遥远。他援引黄仁勋的说法：黄仁勋希望自己最优秀的工程师，花在AI token上的支出至少达到薪酬的一半。Baker的判断是，这种趋势意味着S&P 500公司的劳动力结构将面临“重大调整”，但AI定价模式从“包月制”转向“按量计费”，会让收入增长快于外界预期——他将这类比于当年移动通话行业“超出套餐按分钟收费”的盈利模式。

投资心法：读书、模式识别，以及一封写错了的信

访谈中，Khaira还问Baker，他的投资优势来自哪里。

Baker的回答简洁：“读书，压倒性地最重要。”他说自己几乎不再主动约见上市公司管理层——“他们经过了非常好的训练，从不说任何不在财报电话会或10-Q里的内容，而我读的速度比他们说话快得多。”

他坦承自己职业生涯中最惨痛的教训之一，是曾向一家公司董事会写信要求回购股票，结果该公司在18个月后破产。“这是一个关于高杠杆的永久教训——有时候不是所有事情都会按计划进行。”

Baker还提到，他在投资风格上一直在努力克服的弱点，是“太难卖出赢家”——“我极度重视估值，非常逆向，最舒服的是在52周低点名单上。”

Baker全文访谈如下：

科技投资者的思维世界——与加文·贝克尔的对话

索恩投资大会2026

本文为加文·贝克尔（Gavin Baker，阿特里德斯管理公司董事总经理兼首席投资官）在索恩投资大会2026上的访谈实录，涉及其投资哲学、对当前AI格局的见解及未来技术转变的判断。访谈由黑石N1负责人贾斯·凯拉（Jas Khaira）主持。

贾斯·凯拉： 我们今天的嘉宾，其基金以《沙丘》命名——对于在座不懂这个梗的朋友，这意味着"香料必须流通"。当然，如果你对"香料"的记忆还停留在高中时代，请放心，不是那种香料。

对加文来说，香料是高带宽内存，他的阿拉基斯是中国台湾，他的沙虫是黄仁勋。

他的社交简介写着"不构成投资建议，观点仅代表本人"——这可能是现代金融史上最昂贵的免责声明，因为有28.8万名粉丝在追随他的观点。他曾在富达管理170亿美元资产，业绩超越了99%的同行——不过他刚才悄悄告诉我，其实是100%。他现在在波士顿运营自己的对冲基金，这本身或许就是最逆向的一个选择。

女士们、先生们，有请在半导体领域知识最渊博的人——加文·贝克尔。

加文·贝克尔： 哇，谢谢大家。也让我介绍一下贾斯。他是贝莱德最资深的合伙人之一，刚刚接任贝莱德全球AI战略负责人一职，此前担任战术机遇策略主管。我们是老朋友了，所以由他来采访我，我们互相聊聊，挺有意思的。

贾斯： 好，加文，今天是你的主场。既然这是一场投资会议，在我们深入半导体、内存、技术栈和瓶颈这些硬核话题之前——我相信在座各位和我一样迫不及待——我想先从你作为投资者的思维模型谈起。你2000年加入富达，经历了两次泡沫。彼得·林奇时代的富达基因，有哪一条你永远保留了下来，又有哪一条你不得不打破，才能成功创立并运营阿特里德斯？

加文： 好问题。我认为彼得·林奇的基因永远刻在了我身上——我相信任何有幸在富达起步的人都会有同感。那就是：如果你喜欢这家店、喜欢这个产品，你就会爱上这只股票。尽可能深入地以消费者和用户的视角去接触新产品、新公司，这一点已经融入了我的骨血。

而我整个职业生涯一直在努力克服的，是这样一条股市格言——彼得·林奇说要拔除杂草、浇灌鲜花，即卖掉输家、持有赢家。但不知为何，这对我来说极其困难。我对估值极其敏感，骨子里是个逆向投资者，52周低点榜才是我最舒适的地方。我一直死死抱着内存股不放。但这是一段终身修行，我每年都试着在这方面进步一点点。

贾斯： 大多数优秀的投资者都会提到某一笔糟糕的交易，作为自己投资生涯的转折点。你的是哪一笔？它今天具体在阻止你做什么？

加文： 其实有两笔。2011年到2012年间，我经历了非常艰难的一年，两只股票给了我深刻的教训。

第一只是一家叫Decree of Health的公司，他们的业务是帮助小型医院更好地与大型保险公司谈判，出发点很好。然后有一天，我一觉醒来，《纽约时报》周日版头版刊出了一篇长达一万字的文章，声称他们在拒绝为有需要的人提供医疗服务。这根本不是事实，但股价还是跌了90%到95%，再也没有恢复。这告诉我，永远存在未知的未知风险——无论你多么努力地去量化一个机会，风险始终存在。

第二笔有点丢人。是Nextel International。我做了很长时间的电信分析师，深知每当一个新兴市场建起新网络，它在定义上就是成本最低、质量最高的网络，因为没有历史负担。Nextel International在南美洲建了一张最新的3G网络，正从一种叫Iden的技术迁移过来。我在这类模式上赚过很多钱，于是建了一个大仓位。我甚至亲自写信给董事会，要求他们回购股票——然而18个月后，公司宣告破产。

教训是：对高杠杆要非常非常谨慎。公司杠杆率太高，而事情并非总能一帆风顺。当时发生的是，两个规模大得多、彼此并无关联的竞争对手打起了价格战，公司被卷进去。我将永远带着这个污点——那是我唯一一次写信给董事会要求回购股票，而公司恰恰在15个月后申请了破产。这本身也是一个深刻的教训。

贾斯： 感谢你的坦诚和勇气，真的很珍贵。

我们换个节奏，来个闪电问答，通常放在最后，今天放在前面。每个词只用一个词来评价：过誉还是被低估？模式识别，实地调研，仓位管理，睡眠。

加文： 我认为模式识别和睡眠都被严重低估。实地调研被高估了。第四个是什么？

贾斯： 仓位管理。

加文： 仓位管理非常重要，但关键是你要找到自己的打法并坚持到底。你可以做一个长打率选手，也可以做一个高命中率选手，但你必须清楚自己的风格，然后保持一致。

贾斯： 听起来是"评价恰当"——这像是加文·贝克尔的生产函数。当你回看自己的优势来源，也许是今年，也许是去年，阅读占多大比重？人脉网络占多大比重？毕竟刚才说实地调研被高估了。还是说，主要来自于比别人更早建立一两个正确的认知框架？

加文： 我认为阅读是压倒性的最重要因素。坦率地说，我现在几乎不再主动约见上市公司。我只在他们主动找我时才见，因为这些公司的发言人经过严格培训，说的话不会超出财报电话会议记录或10-Q文件的范围，而我阅读的速度远比他们说话快。

所以我大量阅读财报记录、第一手资料，同时我认为专家访谈记录也非常有价值，AI在这方面的应用也很出色。总结下来：阅读是核心，模式识别是重要辅助，而提前建立认知框架也很有帮助。

举个例子，2023年5月英伟达发布那份引爆市场的财报时——讽刺的是，距ChatGPT发布已经过去了整整六个月——当时大多数对冲基金甚至还没有配备专职半导体分析师。而半导体和深度科技是我的终生挚爱。不过现在，大家对半导体的认知已经大幅提升了。

贾斯： 是的，你确实入场极早。这也是一个很好的过渡——说到认知框架，你今天的思维模型：内存价格上涨了60%到70%，美光的利润率大概在60%多，而历史平均水平更接近16%。你一直在谈论计算资源的普遍短缺，短缺正在向数据中心、电力延伸，并进一步蔓延至前沿晶圆产能。你对这一演变的思维模型是什么？你也说过，每次短缺之后终将迎来过剩，这个局面会怎么演化？

加文： 纵观历史，确实如此。我相信最终一定会出现过剩，但"最终"这个词承载了这句话里所有的重量——并非眼前。

从过去25年每一轮内存周期来看，现在100%是应该卖出内存的时机。我其实在2000年时是美光的分析师，记得去太阳谷参加他们的分析师日，我经历过无数次内存周期，从历史规律来看，现在确实该卖。

然而，有一个周期是绝对不该卖的——那就是1990年代中期，那是我认为最近一次真正意义上的产能周期。对标那个周期，我们现在可能还处于非常早期的阶段。

我听了朋友亚历克斯和莱昂的分享，他们做得很好，莱斯利也是，我只想说，他们给出的每一个数字，我都选择押大。每一个数字。他们是谨慎的人，我估计他们自己也会押大——毕竟没人想在索恩会议上一年后被打脸。

我们可能还在非常早期。这可能是第一个真正意义上的产能周期。而这些基本面上的短缺，对我们投资者来说是好事。最不希望看到的是泡沫。泡沫很糟糕，穿越泡沫的投资过程很痛苦，泡沫破裂后的余波更惨。我们不想要泡沫。

然而遗憾的是，金融市场的整个历史告诉我们，每当出现深刻的新技术，无论是AI、互联网、PC、铁路还是运河，几乎必然会出现泡沫。原因在于：市场是有效的，投资者对新技术产生合理的兴奋，迈克尔·莫布森将其描述为"多样性崩溃"——所有人都开始信奉同一套逻辑，泡沫形成，随后泡沫为新技术所需的基础设施建设提供了资金。互联网的历史正是如此。

我乐观地认为，这一次我们或许能够避免泡沫。"更平稳、更持久"——这是我们所有人都希望看到的。我们能够避免泡沫的原因，是我们面临着瓦特（电力）和晶圆的实质性短缺。

电力短缺方面，未来五到七年，轨道算力一定会解决这个问题。但晶圆短缺，我认为将持续相当长的时间。原因在于，台积电由一批七十多岁的铁腕老人掌管——七十岁不老，是新的五十岁，我今年五十，五十是新的三十。

我二十多年前去中国台湾科学园区，问他们是否认为自己有一天能追上英特尔，他们说那是一个美丽的梦想，也许要等到孙辈那一代。但他们在一代人的时间内就做到了。所以他们是这份遗产的守护者。

泡沫与崩溃，对台积电来说是一场灾难。所以他们就是不会按黄仁勋想要的速度扩产。黄仁勋每三个月就去一次中国台湾，他们或许扩产5%，而他希望翻倍甚至三倍。如果产能真的翻两三倍，英伟达明年大概能卖出一点五到两万亿美元的芯片——我是认真的。但这另一面的代价，对所有人来说可能都非常痛苦。

所以我认为，这些老人，正在用一个现实存在的物理约束——而这是过往任何先例技术都不具备的——帮助我们所有人避免泡沫的发生。

贾斯： 这很有意思。作为垄断性供应商，他们在某种基本层面上限制着供给。顺便说一句，他们刚刚错过了——山姆·阿尔特曼见完他们之后开了个播客。

加文： 这是真的。

贾斯： 我们后台聊到，你会押大——押OpenAI和Anthropic合并收入在某个时间点达到2000亿美元，也许是12到18个月内，我不想锁死时间框架，但就是近期。事实证明，代码生成是这一旅程第二章中将AI货币化的杀手级应用。如果我们要从今天的水平在未来12到18个月内达到2000亿，这些收入从哪里来？是每一家标普500公司都要因为给Anthropic付token费用而错过盈利目标吗？

加文： 我认为这不是边缘情况。黄仁勋在GTC大会上说，他的目标是让他最优秀的工程师，在token上的花费至少占到他们薪酬的一半。

如果你只是把标普500每家公司的薪酬支出加起来看一看，在没有对劳动力结构进行重大调整的情况下，我们根本无法承受这个量级的token支出——这也正是莱昂所指出的那个问题。

但我确实认为，有几件事可能会阻止大规模因token费用导致的盈利下滑。如果你还没有做到"token最大化"，你应该立刻去做。如果你不知道"token最大化"是什么意思，那只能祝你好运了。

具体来说，第一点：所有这些模型都在向基于用量的定价转变。以前，在座各位只需每月花250美元订阅顶级前沿模型，就能充分体验到前沿AI的能力。现在已经不是这样了。最强大的能力被锁在授权框架背后，只向能够按用量付费的企业计划用户开放。

这对AI来说是极度利好的信号，对这些前沿token的定价也极度利好。

回想移动通信行业，它之所以成为一个出色的成长型行业，以及更早之前的长途电话行业，是因为你买了固定的分钟数，超出后按分钟计费，而人们非常喜欢和亲朋好友通话。这就是为什么电信曾经是一个出色的成长型行业。

我们现在正在从"无限量套餐"转向"基于用量、超额按量计费"的模式，而且我们发现，人们愿意为此支付的上限远远超出想象。所以我认为会有大量的生产力释放。

亚历克斯说的话让我深受触动：全球只有十分之一的人在以应有的方式使用这些模型，我们却已经面临疯狂的短缺，尽管累计已经投入了数万亿美元。等到全球5%的人口都像这最前沿的十分之一那样使用这些模型，会发生什么？那是难以想象的。这也是为什么轨道算力是必然的选择。

回到你的具体问题：有人在X上发帖说，编程可能是通往ASI和AGI最短的路径，因为如果你能写代码来完成任何事情，而且是为自己写——那是通往AGI非常直接、优雅的路径。我认为，编程也许不只是AI的"杀手级应用"，它最终会成为"终极AI应用"，不断地将更多领域纳入其中。我也想鼓励大家去用一用Claude Code——即使你不是程序员，用它来问投资问题，也会得到比普通模型更好的答案。

贾斯： 感谢。你谈到了硅和芯片端的进展，你当然在英伟达上非常早——你说你2000年就和黄仁勋有接触，更不用说2023年ChatGPT时刻到来的时候了。竞争正在到来，他仍将主导市场，但竞争确实在来。当你审视Trainium、TPU、NTIA（自定义芯片），哪一个是市场最低估的？市场共识在哪里判断错了？

加文： Trainium被低估的程度远超其他。Trainium对2026年的意义，尤其是今年下半年Trainium 3真正放量之后，就如同TPU对2025年的意义一样。如果有人今天非常看好TPU，不妨去翻一翻他们的13F，看他们有没有持仓Lumentum或Celestica——那是投资TPU最好的两个标的。我持有了其中一个，所以我觉得我说这话是有底气的。

我确实认为谷歌在TPU V8的设计上做出了非常保守的选择，而英伟达和Trainium做出了非常激进的选择。所以Trainium无疑是最被低估的。

原因不仅仅在于设计选择，还因为：所有这些前沿模型都是所谓的"混合专家（MoE）模型"。在推理这类模型时——不说太技术性的细节——你需要一种叫做"交换式扩展网络"（switched scaleup network）的东西。而目前全球只有两套功能完整的交换式扩展网络：一套支撑英伟达的GPU，另一套支撑亚马逊的Trainium。

这也是为什么——谷歌发明了MLPerf基准测试，但他们不提交自家的TPU来接受这个他们自己发明的测试——你能明显感觉到这件事让黄仁勋非常抓狂。当然，TPU是一块很棒的芯片，我相信TPU V9会非常出色，他们下一代会做出更激进的选择。我从不赌谷歌输，也从不赌博通输，但我确实认为Trainium现在是最被低估的。

贾斯： 好，我想切换一个话题，这其实也是我们最初在2022年，然后2023年建立联系的原因——新兴云（Neoclouds）。

2023年夏天，你在度假，我打电话去打扰你，是关于一家叫CoreWeave的公司，向你寻求建议和意见。最终这促成我们在一个非常关键的时刻向CoreWeave投入了75亿美元来支持其扩张。首先，谢谢你。时至今日，CoreWeave、Crusoe、Nebius、Lambda等等——这个赛道今天是持久性的吗？还是说它只是一个短暂的套利机会，利用的是超大规模云服务商的资本支出节奏和token摩擦？

加文： 我坚信这是持久性的。首先，CoreWeave对我来说有点伤感。阿特里德斯本来可以在10亿估值的那轮投入超过5000万美元，但我因为Crusoe而存在利益冲突，被排除在外了。我爱Crusoe，我认为Crusoe会成功，我们也持有大量Crusoe仓位。但每次想到当时本可以在10亿估值时投进5000万，我就有点惆怅。不过我很高兴你们投了75亿。

贾斯： 是的。

加文： 这绝对是一个持久性的赛道。

理解如何运营这些集群，就像驾驶一级方程式赛车。看F1比赛的时候，感觉好像任何人都能做到。就像看汤姆·布雷迪打球，你会想：他为什么漏掉那次传球？因为他置身于一个10万人呐喊的体育场，一群体重比他重100磅、时速20英里的人正在向他冲来，要在他出手之前把他撂倒。F1也是一样，看起来容易，做起来极难。

如果我开上F1赛车去参加比赛，我会直接死掉，我会伤害自己，伤害所有人，包括看台上的观众。运营一个集群就是这个道理——真的非常难做好。

CoreWeave之所以能以大幅溢价出售其GPU算时，原因在于：并非所有GPU算时都是一样的。CoreWeave的GPU每小时平均利用率，比底部水准的供应商高出两到三倍。这一点同样适用于Crusoe、Nebius以及其他高质量的新兴云服务商。我认为这一点被严重低估了。

很多人说，这不可能是持久的竞争优势。我在2005年做零售业分析师时曾经观察到：在美国，要打造一家500亿市值的零售商，你只需要能在50个州、各种气候和消费偏好的环境下，运营1000家门店，保持员工友好且专业、不偷窃，库存适时适量，价格合理，店面干净明亮。就这些。但整个历史上，能做到这一切的公司寥寥无几，运营这些集群甚至更难。

所以我认为这个赛道是持久的。长期以来，超大规模云服务商的思维停留在成本层面，他们与那些驾驶F1赛车的玩家竞争，用的却是夜班司机开十八轮卡车的方式，追求的是最低成本。但那不是AI的逻辑。我认为他们现在已经完成了这种思维和文化上的转变，但部分新兴云服务商已经建立起了非常持久的商业模式。

贾斯： 我们很认同这个判断。你刚才其实已经提到了一个话题——轨道算力。我们不打算深入讲科学原理，相关论文都可以在网上找到，用你喜欢的大模型去提炼摘要就好。我想问两个问题：第一，轨道算力何时能够商业化并获得有意义的市场份额？第二，从你的视角来看，市场上最被低估的"做空标的"是什么——那些尚未被定价的风险？是陆地数据中心运营商吗？如果是的话，贝莱德就麻烦大了。还是说有其他方向？

加文： 我认为在未来两年内，轨道算力可行且经济的可能性就会变得明朗。真正开始获取有意义的市场份额，我认为是这个十年末。

我确实认为，可能有一天我们不再新建地面数据中心。但已经建成并投入运行的地面数据中心将始终有其价值——训练和强化学习会在地面数据中心完成。我无法想象在未来七年内有哪一天，我们完全停止建设地面数据中心。

而在此之前的过渡年份，对于电力冷却领域的许多公司而言——那些工业类企业，大幅扩张了产能来支撑这场建设热潮——将会非常痛苦。这场热潮可能会戛然而止。

在太空中，能源来自太阳，冷却来自卫星的背阳面。我不能说具体是哪些公司，但如果你看过某家潜在轨道算力供应商的卫星设计概念图，会看到散热器长达三四百英尺，位于卫星后方的太阳同步轨道阴影处。你有巨大的太阳能翼板，然后是卫星本体——它不是数据中心，它就是一个机架：八英尺高、两英尺半宽、四英尺深——这些机架通过激光相互连接，构成一个虚拟数据中心，散热器就悬挂在机架背后的阴影之中。

贾斯： 加文，我们聊了非常多，非常感谢你，这场对话精彩至极，感谢你愿意来。

加文： 谢谢，谢谢大家。

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据追风交易台，在美银美林全球研究近期的报告中，策略师Chintan Kotecha指出，系统性资金流趋于稳定，但股票买入明显放缓。本周CTA策略新增全球股票多头仅约20亿美元，较此前大幅萎缩。与此同时，CTA对美国国债期货的做空仓位接近模型容量上限，市场两端同步逼近临界状态。

在三种市场路径下，CTA、风险平价与波动率控制策略合并测算均显示净卖出：上涨路径对应全球股票卖出约470亿美元，持平路径约260亿美元，下跌路径则高达约1340亿美元。更值得警惕的是，一旦标普500跌幅达到约3%，CTA全球股票减仓规模可能骤升至约1000亿美元。

此外，当前市场的矛盾不仅在于系统性股票买盘已经变薄，美债空头也接近饱和，黄金比原油更易触发卖盘，SPX低波动受长Gamma结构支撑但并不稳固。投资者真正需要盯紧的，不是单一方向判断，而是几个关键触发点——标普500现货下方约3%、黄金下方约2.6%、美债波动率走向，以及纳指尾盘杠杆ETF的再平衡压力。

系统性买盘萎缩，三种情景下均呈净卖出

此轮美股反弹的重要推手之一——系统性资金的追涨动能已明显减弱。全球股票系统性仓位目前低于过去五年中位数，这本身不代表多头拥挤，但方向已从净买入转向净卖出。

CTA、风险平价和波动率控制三类策略合并看，未来一周上涨路径对应卖出约470亿美元，持平路径卖出约260亿美元，下跌路径卖出约1340亿美元。三种情景无一例外均为净卖出，意味着市场缺少的不是"高仓位砸盘"的故事，而是继续推高指数的系统性买盘。

区域分布上，欧洲未来一周买盘相对偏高，但并未改变总量层面的整体方向。系统性股票资金的下一步动作，更偏向卖出而非追涨。

止损触发线比加仓空间更关键

CTA在股票方向上尚未转空，短期和中期趋势信号仍处于"最大多头"附近，但波动率约束使实际仓位未能完全打开，长期趋势也仍在修复3月回撤的影响。问题在于，继续加仓的空间已经受限，减仓触发线的重要性开始超过新增买盘。

关键触发位如下：标普500约在现货下方3%，罗素2000约在下方5%，欧洲和日本股指约在下方10%，纳指未来一周触发概率较低。一旦上述水平被击穿，CTA全球股票卖盘可能达到约1000亿美元，其中美国约500亿美元、欧洲约350亿美元、亚洲约150亿美元。

这构成了当前股票市场最为尴尬的结构：上涨时系统性资金不再大量追入，下跌时距离触发线尚有距离，但一旦触及，抛售量级将迅速放大。

美债空头趋于饱和，后续方向取决于波动率

在通胀担忧推动收益率上行的背景下，趋势跟随资金从美债空头中持续获益。但这一交易正逼近边界：2年期和5年期美债期货空头已接近模型容量，10年期和30年期尚未完全打满。

报告指出，后续美债空头能否扩大，不仅取决于债券价格走势，还高度依赖波动率变化。若期货价格继续下跌且波动率回落，空头仍可能增加；若波动率上升，空头则面临回撤压力。除美债外，德国债券、韩国国债期货和英国Gilt也可能继续被CTA加空。外汇方面，结束连续两周下跌的美元，模型预计下周将出现对欧元、英镑和加元的买盘。

黄金比原油更脆弱，商品内部明显分化

商品市场并非统一的"趋势资金撤退"，内部分化显著。

黄金自4月以来，CTA不同速度模型仓位已出现分歧：慢速模型仍持有多头，最快模型已转空。经历本周下跌后，不论模型速度快慢，趋势信号预计下周均将走弱，对应趋势资金卖出期货。黄金的最近风险管理触发线位于上周五水平下方约2.6%，一旦跌破，卖出节奏可能加快。

原油方面，即便价格有所回落，CTA仍持有显著多头；铝和豆油也维持明显多头仓位，豆粕下周还可能出现买入。这意味着商品板块内部，黄金是相对脆弱的一环，而原油及部分农产品和工业金属的多头暂未被打掉。

长Gamma压低波动，但结构并不牢固

标普500近期维持低波动，并非源于宏观基本面平稳，而是期权仓位结构在主动压制。过去五个交易日，SPX Delta对冲者日内净多Gamma平均约50亿美元，其中即将到期的存量未平仓期权贡献正Gamma约51亿美元。这一机制使SPX 10日已实现波动率维持在约11.5%的低位，而纳指已实现波动率已升至19%以上。

但报告指出，这一长Gamma结构并不对称。若无新增资金流，SPX上涨反而会比下跌更快将Gamma推向负区间，届时低波动状态难以为继。过去一个月，若Delta对冲集中于收盘前15分钟执行，Gamma效应估计使标普500 e-mini已实现波动率下降约0.8个波动率点，幅度约7%，属于交易结构性压制，而非市场自然平静。

杠杆ETF尾盘放大效应不可忽视

当前美国上市的标普500和纳指100杠杆及反向ETF资产规模合计约750亿美元，对应名义敞口超过1000亿美元。其再平衡机制与日内行情方向一致，容易在尾盘形成放大效应：标的指数每变动1%，标普500相关产品需买卖约11亿美元，纳指100相关产品约27亿美元。

尾盘流动性占比尤为突出。标普500相关部分约占过去一个月收盘前5分钟ES期货平均名义成交的4%，纳指100相关部分则高达28%。单股层面，Tesla和NVIDIA最为集中：TSLA相关杠杆与反向ETF资产约66亿美元，每1%股价变动对应约1.54亿美元再平衡，约占该股尾盘5分钟平均成交的7.4%；NVDA相关资产约63亿美元，每1%变动对应约1.39亿美元再平衡，占比约3.1%。这类机械调仓资金不判断基本面，在市场大幅波动时，极易在尾盘将行情推向极端。

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5月18日，国家统计局公布数据显示，4月份社会消费品零售总额37247亿元，同比增长0.2%，环比下降0.48%。其中，除汽车以外的消费品零售额34218亿元，增长1.8%。

1—4月份，社会消费品零售总额164941亿元，同比增长1.9%。其中，除汽车以外的消费品零售额152053亿元，增长3.1%。1—4月份，服务零售额同比增长5.6%，增速比1—3月份加快0.1个百分点。

按经营单位所在地分，1—4月份，城镇消费品零售额142921亿元，同比增长1.8%；乡村消费品零售额22020亿元，增长2.8%。4月份，城镇消费品零售额32347亿元，同比下降0.1%；乡村消费品零售额4900亿元，增长2.1%。

按消费类型分，1—4月份，商品零售额146058亿元，同比增长1.7%；餐饮收入18883亿元，增长3.8%。4月份，商品零售额32987亿元，同比下降0.1%；餐饮收入4260亿元，增长2.2%。

按零售业态分，1—4月份，限额以上零售业单位中便利店、超市零售额同比分别增长7.5%、4.5%；专业店、百货店、品牌专卖店零售额分别下降0.5%、1.0%、5.9%。

1—4月份，全国网上商品和服务零售额65308亿元，同比增长6.6%。其中，网上商品零售额41185亿元，增长5.7%，占社会消费品零售总额的比重为25.0%；在网上商品零售额中，吃类、穿类、用类商品分别增长15.6%、6.8%、2.6%。网上服务零售额24123亿元，增长8.3%。

基本生活类和部分升级类商品销售增长较快，限额以上单位粮油食品类、服装鞋帽针纺织品类、通讯器材类商品零售额同比分别增长8.6%、8.1%、17.7%。

其中，通讯信息服务类、旅游咨询租赁服务类、文体休闲服务类、交通出行服务类零售额较快增长。1—4月份，全国网上商品和服务零售额65308亿元，同比增长6.6%。其中，网上商品零售额41185亿元，增长5.7%，占社会消费品零售总额的比重为25.0%；网上服务零售额24123亿元，增长8.3%。

汽车拖累持续、金银珠宝类下滑，烟酒、通讯器材类领涨

增长最快的品类是烟酒类和通讯器材类。 其中，烟酒类以 11.7% 的同比增速高居所有商品品类榜首，在整体疲软的大环境下逆势跑出两位数增长。紧随其后的是通讯器材类，同比实现了6.2%的正增长，显示出在各大品牌数码新品密集发布、技术升级的推动下，消费者对智能手机等电子产品的换新需求仍在持续释放。

最大的“拖累项”是汽车类，而纯跌幅最大的则是金银珠宝类。 汽车类消费体量单月超3000亿元，但4月份同比大幅下滑 15.3%，由于其权重极高，直接成为了拉低4月社零增速的最核心因素。而如果仅看零售额的下跌幅度，金银珠宝类则以-21.3%的增速成为跌幅最惨重的品类，主要受到金价剧烈波动的影响。

此外，由家用电器（-15.1%）、建筑及装潢材料（-13.8%）以及家具类（-10.4%）组成的地产后周期产业链全面陷入双位数负增长。

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1-4月份，全国固定资产投资（不含农户）141293亿元，同比下降1.6%。

分领域看，基础设施投资同比增长4.3%，制造业投资增长1.2%，房地产开发投资下降13.7%。

高技术产业投资同比增长6.1%，其中航空、航天器及设备制造业，计算机及办公设备制造业，信息服务业投资分别增长17.9%、13.9%、18.1%。4月份，固定资产投资（不含农户）环比下降2.36%。    

分产业看，第一产业投资3150亿元，同比增长10.1%；第二产业投资51065亿元，增长2.5%；第三产业投资87077亿元，下降4.2%。

工业投资同比增长2.5%。其中，采矿业投资增长11.1%，制造业投资增长1.2%，电力、热力、燃气及水生产和供应业投资增长4.4%。

基础设施投资（口径详见附注1）同比增长4.3%。其中，水上运输业投资增长28.4%，航空运输业投资增长27.3%，生态保护和环境治理业投资增长5.9%，电力、热力生产和供应业投资增长5.0%。

分地区看，东部地区投资同比下降2.6%，中部地区投资下降1.2%，西部地区投资下降3.3%，东北地区投资下降15.0%。

分登记注册统计类别看，内资企业固定资产投资同比下降1.3%，港澳台投资企业固定资产投资下降6.8%，外商投资企业固定资产投资下降4.9%。

1—4月份，民间固定资产投资同比下降5.2%。从环比看，4月份固定资产投资（不含农户）下降2.36%。

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数据还显示，1-4月，新建商品房销售额23000亿元，下降14.6%，降幅收窄2.1个百分点。4月末，商品房待售面积77801万平方米，同比下降0.5%。

与此同时，国家统计局数据显示，1—4月份，房地产开发企业到位资金26697亿元，同比下降18.4%。

一、房地产开发投资完成情况

1—4月份，全国房地产开发投资23969亿元，同比下降13.7%（按可比口径计算）；其中，住宅投资18464亿元，下降13.1%。

1—4月份，房地产开发企业房屋施工面积545116万平方米，同比下降12.1%。其中，住宅施工面积378005万平方米，下降12.5%。房屋新开工面积13900万平方米，下降22.0%。其中，住宅新开工面积10057万平方米，下降23.6%。房屋竣工面积11886万平方米，下降24.0%。其中，住宅竣工面积8473万平方米，下降25.8%。

二、新建商品房销售和待售情况

1—4月份，新建商品房销售面积25258万平方米，同比下降10.2%，降幅比1—3月份收窄0.2个百分点；其中住宅销售面积下降12.2%。新建商品房销售额23000亿元，下降14.6%，降幅收窄2.1个百分点；其中住宅销售额下降15.7%。

4月末，商品房待售面积77801万平方米，同比下降0.5%。其中，待售3年以下面积57903万平方米，下降2.6%。

三、房地产开发企业到位资金情况

1—4月份，房地产开发企业到位资金26697亿元，同比下降18.4%。其中，国内贷款4199亿元，下降25.9%；自筹资金9838亿元，下降10.5%；定金及预收款7975亿元，下降17.6%；个人按揭贷款3087亿元，下降31.7%。

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5月18日，国家统计局公布数据显示，1-4月份，规模以上工业增加值同比实际增长5.6%（增加值增速均为扣除价格因素的实际增长率）。4月份，规模以上工业增加值同比增长4.1%。从环比看，4月份，规模以上工业增加值比上月增长0.05%。

分三大门类看，4月份，采矿业增加值同比增长3.8%，制造业增长4.0%，电力、热力、燃气及水生产和供应业增长5.3%。

分经济类型看，4月份，国有控股企业增加值同比增长3.0%；股份制企业增长4.2%，外商及港澳台投资企业增长4.1%；私营企业增长2.8%。

分行业看，4月份，41个大类行业中有29个行业增加值保持同比增长：

其中，煤炭开采和洗选业增长3.8%，石油和天然气开采业增长4.6%，农副食品加工业增长3.5%，酒、饮料和精制茶制造业下降1.4%，纺织业增长2.3%，化学原料和化学制品制造业增长5.3%，非金属矿物制品业下降6.5%，黑色金属冶炼和压延加工业增长1.0%，有色金属冶炼和压延加工业下降1.0%，通用设备制造业增长5.5%，专用设备制造业增长6.2%，汽车制造业增长9.2%，铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业增长8.2%，电气机械和器材制造业增长3.1%，计算机、通信和其他电子设备制造业增长15.6%，电力、热力生产和供应业增长6.2%。

分产品看，4月份，规模以上工业626种产品中有321种产品产量同比增长：

其中，钢材12263万吨，同比下降1.7%；水泥14571万吨，下降10.8%；十种有色金属694万吨，增长2.8%；乙烯315万吨，下降4.1%；汽车256.4万辆，下降2.6%，其中新能源汽车129.6万辆，增长3.8%；发电量7440亿千瓦时，增长2.6%；原油加工量5465万吨，下降5.8%。

4月份，工业机器人和服务机器人产量分别增长15.1%和12.3%，集成电路产量同比增长22.1%。

4月份，规模以上工业企业产品销售率为97.1%，同比下降0.2个百分点；规模以上工业企业实现出口交货值13733亿元，同比名义增长10.6%。

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