华尔街见闻提及，博通披露的最新业绩与前景展望。尽管季度业绩本身并不疲弱，但公司未能上调2027年AI芯片销售指引，令此前已将芯片股推至近年高位的市场期待落空。

博通股价单日暴跌超12%，并一度引发整个科技板块的抛售潮，纳指一度跌超1%。

但市场中“逢低买入”的情绪支撑纳指跌幅盘中收窄至0.09%，费城半导体指数亦较日内低点上涨了4%。

Siebert Financial首席投资官Mark Malek表示：

博通的季报并不差，但该股此前的市场预期已过于饱满，市场不再对所有贴上AI标签的公司给予无限溢价。需求是真实的，支出是真实的，机遇仍然巨大，但股价依然可能跑在现实前面。

Miller Tabak的Matt Maley则指出：

芯片股自3月低点以来的反弹极为强劲，甚至可以说是抛物线式上涨，若博通财报成为持续数日调整的催化剂，对整个股市而言实际上是健康的。

Ocean Park资产管理首席投资官James St. Aubin亦表示：

科技板块当日的走势恰恰说明，在短期内积累大幅涨幅的一类股票，市场情绪可以有多脆弱。

尽管科技股承压，整体市场格局呈现出资金轮动的特征。道指当日涨幅高达1.73%，相对纳斯达克的超额表现创下近17个月之最。

金融与医疗板块领涨，分析人士指出两者的上涨并无明显基本面催化，主要是高动能板块下跌后的资金承接效应所致。医疗板块触发大规模空头回补，小盘股同样受益于轧空行情。

彭博宏观策略师Simon White注意到，风险偏好类与避险类产品的持仓差值已升至2019年以来最高水平，风险偏好指标不仅回到七年高位，更处于过去10至15年间罕见触及的高位区间。

BTIG的Jonathan Krinsky提示，一旦动能因子持续回撤，即便市场整体成交宽度表现良好，主要指数依然可能面临下行压力。

他认为6月是这一逆转发生的潜在窗口，周四的市场走势已初现端倪，纽交所涨跌股票数量之差达到逾千只，为4月17日以来最佳，但标普500指数基本持平。

eToro的Bret Kenwell则对后市维持相对乐观：

盈利预期持续上调，企业管理层普遍对消费者韧性持积极态度。对于零售投资者而言，这仍然是逢跌买入的机会。但市场确实需要喘息，这并不意味着股市将就此见顶，而是说明市场可以从轮动或整固中受益。

油价周四结束此前三连涨，WTI原油下跌约3.1%至每桶93.08美元，布伦特原油跌近3%。

但即期布伦特价格当日基本持平，两者走势出现背离。

地缘政治局势呈现出高度复杂的多头叙事。

特朗普表示，停火谈判正处于"与伊朗伊斯兰共和国结束战争的最终谈判关键阶段"；但伊朗外长表示谈判已陷入僵局，"谈判进程没有取得实质性进展"；

黎巴嫩真主党武装宣称拒绝遵守美国国务院宣布的停火条件；伊朗方面向科威特和巴林发射导弹和无人机，造成人员伤亡；

与此同时，美国对一艘驶往伊朗的油轮实施打击。

对于上述纷繁信号，市场分析人士看法不一。欧亚集团地缘政治分析师Gregory Brew表示：

市场普遍倾向于认为，协议已经近在眼前。

Flux Markets研究员Mita Chaturvedi指出：

在如此高度不确定的情况下，市场已对标题新闻产生疲劳。

油价走低与停火预期共同驱动美债走高，美债收益率当日下行3至5个基点。

10年期美债收益率下跌约2个基点至4.47%，30年期收益率当周基本持平，此前曾短暂测试5.00%上方。

美联储旧金山联储主席Mary Daly在彭博科技峰会上表示：

无论经济走势如何，我们都做好了随时应对的准备。提前给出过多前瞻性指引最终可能产生误导，因为我们只能等待经济形势的演变。

劳动力市场数据则为市场增添了一层阴影。挑战者数据显示，裁员人数激增，此外首次申请失业救济人数高于预期，令硬数据与软调查数据之间的背离扩大至近五年来最大。

该机构首席营收官Andy Challenger表示：

除AI相关裁员的主线外，并购和破产驱动的裁员正在急剧上升，这说明企业在向AI经济转型的过程中正在进行大刀阔斧的重组。劳动力市场正在被技术实时重塑。

黄金现货价格一度重上4500美元上方，最终收涨约1%至4,478美元，从200日移动均线附近强劲反弹。

比特币延续跌势，盘中一度下探6.1万美元低点，接近今年2月初低点，随后小幅回升，日内跌约2.2%。以太坊小幅下跌0.5%。

周四道指飙涨超1.7%创收盘历史新高，费城银行指数涨3.7%，半导体指数跌超2.1%。银行ETF、医疗业ETF收涨超3%，领跑美股行业ETF。

美股基准股指：

• 标普500指数收涨30.63点，涨幅0.41%，报7584.31点。

• 道琼斯工业平均指数收涨874.86点，涨幅1.73%，报51561.93点，时隔一个交易日再创收盘历史新高。

• 纳指收跌23.018点，跌幅0.09%，报26830.958点。纳斯达克100指数收跌163.425点，跌幅0.54%，报30407.812点。

• 罗素2000指数收涨1.45%，报2935.327点。

• 恐慌指数VIX收跌4.17%，报15.39。

美股行业ETF：

• 区域银行ETF收涨3.09%，医疗业ETF涨3.07%，银行业ETF涨3.01%，金融业ETF涨2.59%。

（6月4日 美股各行业板块ETF）

科技七巨头：

• 万得美国科技股七巨头（Magnificent 7）指数涨1.37%。

芯片股：

• 费城半导体指数收跌299.462点，跌幅2.15%，报13617.495点。

• 台积电ADR涨1.86%，AMD跌3.56%。

中概股：

• 纳斯达克金龙中国指数收跌0.60%，报6597.34点。

• 热门中概股里，文远知行收跌8.92%，小马智行跌7.81%，世纪互联跌6%，日月光半导体跌3.78%，理想跌2.8%，金山云跌1.65%，阿里巴巴、美团ADR跌0.99%。

其他个股：

• Circle微涨0.39%。

欧元区蓝筹股指收涨超0.8%，成分股Sap涨约5.5%。

泛欧欧股：

• 欧洲STOXX 600指数收涨0.52%，刷新日高至624.45点。

• 欧元区STOXX 50指数收涨0.82%，刷新日高至6103.33点。

各国股指：

• 德国DAX 30指数收涨0.60%，报24944.95点。

• 法国CAC 40指数收涨1.15%，报8244.29点。

• 英国富时100指数收涨0.27%，报10360.32点。

  （6月4日 欧美主要股指表现）

板块和个股：

• 欧元区蓝筹股中，威科集团收涨6.64%，Adyen涨5.75%，德国思爱普Sap涨5.49%表现第三，空客巴黎股价涨4.55%，德意志银行涨2.99%。

• 欧洲STOXX 600指数的所有成分股中，Abivax股份收涨17.82%，Zealand Pharma涨9.02%，Nemetschek涨8.79%，马士基B类股涨8.26%，威科集团表现第五。

美国两年期国债收益率跌3.5个基点。欧元区主权债收益率普遍微幅下跌。英债收益率普遍跌超3个基点。

美债：

• 纽约尾盘，美国10年期国债收益率跌2.17个基点，报4.4729%，全天处于下跌状态，北京时间20:30刷新日低至4.4453%。

• 两年期美债收益率跌3.51个基点，报4.0472%；30年期美债收益率跌1.71个基点，报4.9746%。

  （美国主要期限国债收益率）

欧债：

• 欧市尾盘，德国10年期国债收益率跌1.3个基点，报3.023%，日内交投于3.043%-3.006%区间。

• 英国10年期国债收益率跌3.3个基点，报4.898%。两年期英债收益率跌3.9个基点，报4.333%。

• 法国10年期国债收益率跌0.5个基点，意大利、西班牙和希腊等三国10年期国债收益率跌0.8个基点。

美元一度跌超0.35%、回吐昨日涨幅，但随后较日低反弹0.3%。比特币延续本周颓势，盘中一度下探6.1万美元低点。

美元：

• 纽约尾盘，ICE美元指数跌0.10%，报99.432点。

• 彭博美元指数跌0.06%，报1204.71点。

  （彭博美元指数）

日元：

• 纽约尾盘，美元兑日元跌0.03%，报160.02日元，在一波短线跳水行情中、12:34刷新日低至159.61日元。

离岸人民币：

• 纽约尾盘，美元兑离岸人民币报6.7769元，较周三纽约尾盘跌34点，日内整体交投于6.7803-6.7701元区间。

加密货币：

• 比特币延续本周颓势，盘中一度下探6.1万美元低点，接近今年2月初低点，随后小幅回升，日内跌约2.2%。以太坊小幅下跌0.5%。

（比特币价格）

尽管中东冲突仍在持续，但以色列与黎巴嫩的有条件停火以及美伊和平协议的谈判预期，导致原油价格重挫。WTI原油跌3.10%，布油则跌超2.8%。

原油：

• WTI 7月原油期货收跌2.98美元，跌幅3.10%，报93.04美元/桶。

（WTI原油期货）

• 布伦特8月原油期货收跌2.78美元，跌幅2.84报95.03美元/桶。

• NYMEX 7月汽油期货收报3.0383美元/加仑，NYMEX 7月取暖油期货收报3.6738美元/加仑。

天然气：

• NYMEX 7月天然气期货收报3.3360美元/百万英热单位。

黄金从200日移动均线附近技术性反弹，一度重上4500美元上方，最终涨约1%。白银涨超1.5%。

黄金：

• 纽约尾盘，现货黄金涨0.91%，报4475.02美元/盎司。

（现货黄金价格）

• COMEX黄金期货涨0.83%，报4504.10美元/盎司。

白银：

• 纽约尾盘，现货白银涨1.62%，报73.8903美元/盎司。

• COMEX白银期货涨1.69%，报74.160美元/盎司。

其他金属：

• 纽约尾盘，COMEX铜期货涨0.77%，报6.53美元/磅。

• LME期铜收涨107美元，报13932美元/吨。LME期锡收跌1664美元，报55744美元/吨。LME期镍收跌182美元，报18689美元/吨。

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美东时间4日周四，Ciena公布，截至2026年5月2日的公司2026财年第二财季（“二季度”），营收同比增长约40%至15.7亿美元，较市场预期水平高近4.7%。

更强的是盈利能力。Ciena二季度调整后毛利率由一年前的41%升至44.9%；调整后营业利润率从去年同期的8.2%大幅提升超两倍至19.5%。在营收放量、产品组合改善和经营杠杆释放的推动下，调整后每股收益（EPS）同比增近290%至1.64美元，较分析师预期高12%以上。

业绩指引方面，Ciena预计第三财季（“三季度”）营收为15.75亿至16.75亿美元；2026财年全年的营收预计为62亿至64亿美元，以区间中值计算，全年收入将同比增约32%，新的指引区间中值为此前区间的高端。本财季和本财年的整个指引区间都高于市场预期。

财报公布后，Ciena股价周四不但未能扭转周三回落的势头，还加速下跌，收跌近13.7%，抹平最近一个月的累计涨幅转跌，今年以来累计涨幅仍超过120%。

分析认为，Ciena遭抛售并非因为财报本身疲弱，恰恰相反，业绩和指引都偏强劲。更有可能的解释是，市场此前已经对AI、数据中心互联和光网络需求给予了较高预期，财报虽好，但还不足以支撑进一步重估，投资者选择落袋为安，兑现利好并重新审视后续增长斜率与利润率空间。

Ciena二季度营收为15.7亿美元，较市场一致预期的15亿美元高7000万美元，同比增速从前一季的33%提升到将近40%。对于一家网络设备公司而言，这样的增长幅度相当强劲，显示需求端和交付端均在改善。

公司管理层将业绩归因于产品组合需求强劲，以及在复杂供应链环境下的执行能力。换句话说，增长不只是单一产品或单一客户拉动，而是公司在光网络、路由交换等多个产品线均出现需求释放。

二季度，Ciena调整后EPS为1.64美元，较市场预期的1.46美元高0.18美元，同比增速较前一季度的111%翻一倍多至290%。由于营收增长较快，同时毛利率和经营利润率均明显改善，利润端弹性远高于收入端，这也是本次财报最突出的亮点之一。

二季度Ciena调整后毛利率为44.9%，较去年同期的41.0%提高3.9个百分点；调整后经营利润率为19.5%，较去年同期的8.2%提高11.3个百分点。

这说明公司并非依靠低价抢收入，而是在更高收入规模下实现了更好的产品结构和运营效率。收入增长40%的同时，调整后EPS增长近290%，反映出典型的经营杠杆效应：当固定成本被更大收入规模摊薄，利润增长会明显快于收入增长。

不过，利润率也可能是股价下跌的一个观察点。公司对三季度的调整后毛利率指引约为45%，基本与二季度的44.9%持平；调整后营业利润率预计为19%至20%，指引中值也与第二财季19.5%接近。

也就是说，财报显示利润率已经大幅改善，但市场可能希望看到的是进一步上行，而公司给出的短期指引更像是“高位稳定”。

从业务结构看，光网络（Optical Networking）仍然是Ciena最重要的收入来源。二季度该业务收入约11亿美元，同比增长约42%，占公司总收入约七成。

这反映出全球网络基础设施升级、云厂商和通信运营商对高容量光传输设备的需求仍然强劲。随着AI训练和推理带来的数据流量增长，数据中心互联、城域网和长距离传输链路的容量需求持续提升，Ciena作为光网络设备供应商，处在这一轮投资周期的受益位置。

路由交换（Routing and Switching）业务增长更快。二季度该部门收入为1.742亿美元，同比接近翻倍。虽然规模仍远小于光网络业务，但其高增速说明Ciena的增长并非完全依赖传统光传输产品，路由和交换产品也在获得更多客户需求。

Ciena预计，三季度营收为15.75亿至16.75亿美元，指引区间中值为16.25亿美元，高于市场预期的15.55亿美元，超出约7000万美元，幅度约4.5%。

全年收入指引被上调至62亿至64亿美元，指引区间中值63亿美元，高于市场预期的61.83亿美元，隐含全年同比增长约32%。这对于公司基本面无疑是正面信号，说明管理层对下半年需求和交付仍有信心。

但从市场交易角度看，全年指引中点只比一致预期高约1.9%。在股价此前已经反映较强AI网络需求预期的背景下，投资者可能认为：这是一份强财报，但并不是一份“足以继续上调估值”的财报。尤其当市场已经提前押注订单、收入和利润率改善时，单纯的beat and raise未必足够。

Ciena二季度继续回购股票，披露回购金额约8310万美元。回购通常能够对EPS形成一定支撑，也显示管理层愿意向股东返还资本。

不过，Ciena当前股价反应更主要由增长预期和估值驱动。对于处于AI网络基础设施投资链条中的公司，市场更关注的是未来几个季度订单、收入能否持续高增长，以及利润率能否维持甚至继续扩张。回购对短期交易情绪的影响相对有限。

Ciena财报公布后股价收跌将近14%，表面上看与“业绩超预期、指引上调”相矛盾，但从市场定价逻辑看并不罕见。

1. 股价此前可能已经反映了相当乐观的预期。AI数据中心、光网络升级、云厂商资本开支扩张等主题过去一段时间持续受到资金追捧，Ciena作为相关受益标的，估值和预期都被抬高。在这种情况下，财报“好”只是满足预期，必须“非常好”才可能继续推动股价上涨。
2. 指引虽然上调，但惊喜幅度有限。第三财季营收中点高于预期约4.5%，全年营收中点高于预期约1.9%。这对基本面是积极的，但对已经高涨的市场情绪而言，可能不够“超额”。
3. 利润率指引显示短期边际改善或趋于平稳。相比二季度的调整后营业利润率，三季度的指引区间没有明显的进一步扩张。投资者可能担心，本轮利润率修复的最大弹性已在本季体现，后续更多是维持高位，而非继续快速上行。
4. 网络设备行业本身仍有周期属性。Ciena受益于光网络和数据流量增长，但其客户包括通信运营商、云服务商和企业客户，资本开支节奏可能波动。市场在强劲财报后反而卖出，部分原因也可能是投资者开始关注增长的可持续性：今年收入高增之后，明年是否还能维持相似斜率，仍需要更多订单和客户需求验证。

因此，这次下跌更像是“高预期下的获利了结和估值重估”，而不是对Ciena基本面的否定。财报本身显示公司需求、收入、利润率和全年展望均在改善；但股价交易的是未来预期，当市场此前已经给出较高期待时，即使一份强劲财报，也可能因为“不够惊艳”而引发大幅回调。

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据彭博，周四Anthropic联合创始人兼总裁Daniela Amodei在彭博科技大会上表示，AI模型训练是"极度资本密集型业务"，公开市场"非常适合"为此类业务提供融资。数日前，这家Claude模型的开发商刚刚秘密提交了IPO申请文件。

同日，Anthropic发布博客文章，披露内部数据显示其最先进模型的能力正快速跃升，并呼吁顶级AI实验室认真考虑放缓开发节奏。

在估值层面，Anthropic上周完成了一轮融资，含本次投资后估值达到9650亿美元，首次超越竞争对手OpenAI，后者最新估值为8520亿美元。OpenAI计划在未来数周内提交IPO申请，两家公司均希望最早于今年秋天登陆华尔街。

Anthropic此番动作将其推至AI行业竞争的最前沿，但也令外界对其同时扮演商业急先锋与安全守望者两重角色产生质疑。

Anthropic的秘密申请，使其在与OpenAI的上市竞速中暂时领先。率先挂牌意味着有望在更广泛的投资者群体中率先抢占注意力和资本。

Daniela Amodei在大会现场拒绝就是否存在与OpenAI的上市竞赛发表评论。她表示，秘密申请"赋予我们在SEC审查后潜在上市的选项"，并表示无法就IPO相关事宜进一步置评。

在计算资源支出策略上，Anthropic采取了相对保守的立场。Daniela Amodei表示，公司不愿购入超出其有效利用能力的算力。

尽管如此，Anthropic近期仍分别与Elon Musk旗下SpaceX及Akamai Technologies签署了数十亿美元规模的算力合作协议，以应对其AI软件需求的迅猛增长。

在IPO进程加速的同时，Anthropic发布了一篇措辞罕见的博客文章，对AI发展的社会风险发出警示。

文章由Anthropic政策负责人Marina Favaro与联合创始人Jack Clark共同撰写，指出AI模型能力进步正朝"递归自我改进"方向演进——即AI系统无需人类干预即可自主提升自身能力。

文章认为，放缓全球AI开发"很可能是一件好事"，并建议就如何潜在放缓开发达成全球协议，并建立相应的核查机制。文章写道：

"我们认为，世界应当拥有放缓或暂时暂停前沿AI开发的选项，以使社会结构和对齐研究能够跟上技术进步的步伐。"

文章将这一挑战类比于核武器条约谈判，但同时承认，核查难度更甚——"训练运行比导弹发射井更容易隐藏"，并警告"在他人暂停时继续推进的一方，将可能继承领先地位"。

Clark在上月于伦敦发表的一次演讲中表示，他认为递归自我改进"可能在未来两年内发生，甚至可能更早"，并呼吁建立协调一致的全球性减速机制。

Anthropic的安全立场长期以来争议不断。风险投资人、特朗普非正式顾问David Sacks曾公开指责Anthropic领导层推行"监管俘获议程"，并警告此类倡议可能最终导致更廉价的开源AI模型遭到打压。

部分观察人士则将Anthropic对自身产品危险性的警告，解读为一种营销策略，并援引其对强大网络安全模型"Mythos"限制发布一事作为佐证，认为此举在宣扬自身产品能力的同时，对外以安全为由作掩护。

对于上述批评，宾夕法尼亚大学沃顿商学院教授Ethan Mollick在社交平台X上建议读者认真阅读Anthropic这篇文章，并评价其中"有些自我审视，有些营销成分，也有Anthropic对AI近期走向发自内心的真实判断"。

在学术界，争议同样存在。AI先驱、Meta前首席AI科学家Yann LeCun认为，基于大语言模型的前沿系统根本无法实现媲美人类智能的跨越，并将当前AI模型的智能水平比作猫的认知层次。

Anthropic表示，将在未来数月内组织与政策制定者、研究人员及其他相关方的讨论，共同探讨递归自我改进问题及核查机制的设计。"共同研究这些问题的窗口已经打开，AI公司之外的人士应当参与这一审议过程，"文章写道。

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本次IPO经过扩容后，Quantinuum最终以每股60美元定价，高于此前53至55美元的指导区间，共募资16.8亿美元。母公司霍尼韦尔预计在本次发行后仍将持有多数股权。

量子计算赛道正获得来自监管层与产业界的双重背书。特朗普政府商务部上月宣布，将通过2022年《芯片与科学法案》向九家量子生态系相关企业提供总计20亿美元资金并获取股权，Quantinuum将从中获得1亿美元。

与此同时，谷歌、微软、亚马逊和IBM近年来均持续加大对量子计算的投入。

周四Quantinuum收涨0.63%。

Quantinuum此次上市前已完成发行规模扩容，最终募资16.8亿美元。开盘价68美元较60美元的发行价高出约13%，按开盘价计算，公司市值约为176亿美元。

该公司成立于2021年，由霍尼韦尔量子计算部门与英国剑桥量子公司合并而来。Quantinuum将自身定位为"全栈量子计算平台"，横跨硬件与软件两大领域。其客户涵盖制药、材料科学、金融、政府及工业市场，包括摩根大通和安进。

财务数据显示，公司当前仍处于商业化早期阶段，业绩承压明显。

招股说明书显示，Quantinuum今年第一季度营收为524万美元，同比大幅下降73%；净亏损达1.365亿美元，远高于上年同期的3050万美元。

反映客户合同总价值的预订量指标在今年一季度为130万美元，低于去年同期的190万美元。

Quantinuum首席执行官Rajeeb Hazra在接受CNBC采访时表示，量子技术的普及仍处于早期阶段，但"对这类计算资源的需求是绝对确定的"。他同时强调，公司现有客户已在使用其商业化的硬件和软件产品。

特朗普政府的政策支持为量子赛道注入信心。

商务部宣布与九家量子生态系相关企业签署初步协议，资金来源为2022年《芯片与科学法案》，Quantinuum将获得其中1亿美元，商务部同时将取得相关股权。

Hazra将这笔政府资金称为"对量子技术和Quantinuum作为美国量子产业战略资产的重要认可"，并表示公司将承担推动离子阱量子计算向前发展的责任。

大型科技公司近年来持续押注量子计算。本周，微软发布新一代量子芯片，声称其性能较上一代提升千倍，并表示有望于2029年前打造出可扩展的量子计算机。

量子计算概念股近年来整体表现强劲，但也易受消息面影响而出现剧烈波动。

Rigetti Computing股价较一年前已翻倍以上，IonQ和D-Wave均较一年前上涨逾50%。今年一季度科技股整体抛售期间，量子板块同样遭到拖累。今年2月通过SPAC合并上市的Infleqtion，目前较上市价格上涨约25%。

Quantinuum上市正值IPO市场回暖之际。AI芯片制造商Cerebras上月上市首日大涨近70%。

市场目前密切关注埃隆·马斯克旗下SpaceX，后者预计将于6月12日登陆纳斯达克。此外，Anthropic本周已秘密递交IPO招股书，OpenAI也据悉正准备在未来数周内提交保密版招股说明书。

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据彭博，Jane Street已开始与科技、加密货币及金融行业的公司接触，商讨新建数据中心事宜。目前谈判尚处早期阶段，选址和容量规模均未最终确定，但公司正寻求约100至200兆瓦的额外容量。

此举背后是Jane Street持续扩张的算力需求。该公司科技联席主管Ron Minsky上月表示，公司目前运行着数万块GPU，预计不久将扩展至数十万块，整体算力目标是实现十倍增长。

与此同时，该公司去年录得创纪录的396亿美元交易收入，今年一季度交易额已达161亿美元，同比翻逾一倍，充裕的盈利为大规模资本支出提供了支撑。

与私募股权投资数据中心的逻辑不同，Jane Street此次建设数据中心的核心目的是自用。知情人士称，该公司计划利用这一设施训练内部AI模型，用于资产价格预测等功能。

Ron Minsky在视频中直言算力瓶颈对公司创新的制约：

"有很多创新、实验和新想法，都受限于我们现有的算力规模。"

他进一步补充，分散建设是唯一出路：

"你无法向同一个数据中心接入足够的电力来支撑所有需求，必须在各地分布式建设数据中心。"

目前，Jane Street已在达拉斯拥有一处数据中心，并与云服务提供商CoreWeave等建立了合作关系。此次新建计划意在叠加现有资源之上，进一步扩充算力储备。

自建数据中心，也折射出量化交易行业对AI算力的整体性渴求。Jane Street在追求更长持仓周期和更复杂策略的同时，需要更强的算力支撑持续运转的交易系统。

据彭博报道，其他量化交易竞争对手同样在多方寻求AI算力资源，涵盖新兴云服务商的租赁容量，乃至二手GPU的二级市场交易。

AI数据中心需求的爆发，也重塑了云计算市场格局——这一市场原本由少数科技巨头主导，如今已涌现出更多中小玩家，部分来自前加密货币矿商，向市场出租AI芯片容量。

Jane Street成立于2000年，兼营经纪做市与自营交易，可在数秒内处理数千笔交易，同时持有数小时乃至数周的持仓头寸。

近年来，该公司在业内的地位持续跃升，交易收入已超越高盛和摩根大通等华尔街巨头。

去年396亿美元的创纪录收入，以及今年一季度同比翻倍的161亿美元交易额，为Jane Street提供了充足的资金弹药，用以支撑算力基础设施的大规模投入。

随着交易体量和资本规模同步扩张，该公司在算力军备上的投入预计还将持续加码。

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在事先准备的证词中，贝森特大篇幅为特朗普政府的减税和贸易政策辩护，称今年报税季美国纳税人共获得约3250亿美元税收减免，数千万美国人受益于“免小费税”、“免加班税”等税改措施。他同时强调，美国经济仍然强劲，投资和出口增长势头良好，特朗普政府的贸易和税收政策正在共同推动制造业回流和投资增长。

不过，民主党议员最关注的问题并非减税，而是特朗普近期与司法部达成协议后获得的IRS审计豁免安排。面对持续追问，贝森特多次以“正在诉讼中”为由拒绝回答，引发激烈争论。与此同时，他还谈及伊朗战争、油价走势、通胀前景以及俄罗斯石油制裁等市场高度关注的话题。

贝森特多次拒答特朗普“免于IRS审计”提问，斥议员“诽谤”

听证会开始前，华盛顿政界普遍预计，特朗普获得IRS审计豁免的问题将成为民主党议员的主要攻击方向。

背景是，特朗普此前针对税表泄露事件向联邦政府提起100亿美元诉讼。作为和解协议的一部分，美国司法部曾同意设立一项备受争议的“反政府武器化基金”，随后该基金计划被取消，但有关特朗普本人、家族成员及关联企业未来免受IRS审计的安排是否仍然有效，至今没有明确答案。

在本周三参议院财政委员会听证会上，贝森特已经因拒绝回答相关问题而遭到民主党议员围攻。据媒体统计，他至少十余次以“持续诉讼”或“律师—客户保密特权”为由回避回答。

到了周四的众议院听证会，这一问题再度被提起。

面对民主党议员关于“特朗普是否仍享有审计豁免”“历史上是否有任何美国总统获得类似待遇”等追问，贝森特依然拒绝正面回应，坚持表示相关事项涉及未决诉讼。

据媒体报道，在一名民主党议员指责特朗普政府行为涉嫌腐败后，贝森特罕见提高音量反击，称对方的说法“已经越过了界限，是诽谤性的（slanderous）”，现场气氛一度紧张。

这一争议已成为特朗普政府近期面临的最大制度性争议之一。批评者认为，该安排可能削弱税务执法的独立性；而特朗普阵营则认为，相关协议是对其此前遭受“政治迫害”的补偿。

谈伊朗局势：冲突“已经暂停”，能源价格最终将回落

除税务问题外，中东局势也是当天的重要议题。

针对近期伊朗冲突导致国际油价大幅波动，贝森特表示：“伊朗冲突已经被暂停（has been paused）。”

他同时认为，随着局势最终结束，能源价格将出现回落。

贝森特将近期能源价格上涨描述为“一次性冲击”，认为不会演变成持续性通胀压力。他强调，美国经济基本面依然强劲，当前市场对能源价格的担忧被夸大。

这一表态与近期特朗普政府整体口径一致。白宫官员普遍认为，中东局势对美国经济的影响更多体现在短期能源市场波动，而非长期增长风险。

不过，市场对此仍保持谨慎。霍尔木兹海峡航运安全、伊朗原油出口以及中东供应链稳定性，仍然是近期全球原油市场最关键的不确定因素。

再谈通胀：称只是“短期波动”，引发市场联想

在通胀问题上，贝森特再次坚持其近期一贯观点。

当被问及特朗普关税是否推高物价时，贝森特回应称：“影响微乎其微（very minimal）。” 他认为，美国部分商品价格短期出现上涨，但未来将逐渐回落。

更受市场关注的是，贝森特将近期通胀形容为“短期波动（blip）”。

这一措辞迅速引发华尔街关注。

原因在于，美国前财长耶伦以及美联储官员曾在疫情后使用“暂时性（transitory）通胀”来描述物价上涨，最终却遭遇持续高通胀反噬，成为拜登政府经济政策的重要失误之一。

因此，不少市场人士认为，贝森特如今将伊朗战争导致的价格上涨称为“一次性冲击”或“短期波动”，某种程度上正在重复前任政府曾犯下的错误。

不过贝森特坚称，除了能源因素之外，美国经济数据整体表现强劲，实际工资增长正在持续改善。他表示，在特朗普第二任期内，除4月份外，美国实际工资每个月都在增长。

对俄石油制裁现松动信号

在能源和地缘政治领域，贝森特周四另一项受到市场高度关注的表态来自俄罗斯石油问题。

面对共和党议员质询为何美国持续给予俄罗斯海运原油制裁豁免时，贝森特表示：如果未来继续给予豁免，他倾向于采取“按具体国家（country-specific）”豁免，而非普遍适用的方式。

贝森特解释称，俄罗斯并未因这些豁免获得明显新增收入，因为俄罗斯的石油原本就会卖给亚洲大国，“现在则能够卖给我们的盟友。”

他同时警告国会议员，如果按照部分议员提议，对俄罗斯相关贸易伙伴征收500%关税，本质上将构成事实上的贸易禁运。

这意味着，在伊朗战争推高全球能源价格背景下，特朗普政府在执行俄罗斯能源制裁问题上开始显现更大的灵活性。

市场人士认为，这实际上反映出华盛顿当前面临的两难选择：一方面需要继续维持对俄罗斯的经济压力；另一方面又必须防止全球原油供应进一步收紧，进而推高美国国内能源价格和通胀。

强调债券发行稳定 继续就数字税施压加拿大和欧洲

针对市场关心的财政融资问题，贝森特重申：美国国债发行将保持“常规、可预测（regular and predictable）”。

这一表态意在安抚市场对于财政赤字扩张和债券供给激增的担忧。

贸易方面，贝森特表示，美国正在就数字服务税问题向加拿大和欧洲持续施压。

长期以来，美国科技巨头一直反对欧洲多国征收针对大型互联网企业的数字服务税，而特朗普政府则将其视为针对美国企业的歧视性措施。

贝森特：特朗普税改与关税政策正共同推动投资潮

尽管听证会被各种争议话题抢走焦点，但贝森特准备好的证词仍将重点放在特朗普经济议程上。

他援引财政部数据称，本年度报税季美国纳税人共获得约3250亿美元退税和税收减免；数千万美国人受益于减税措施；制造业投资、设备投资和知识产权投资均出现明显增长。

贝森特认为，特朗普的税收政策与贸易政策正在形成联动效应：一方面通过减税刺激企业投资；另一方面通过关税和贸易谈判推动制造业回流美国。

在他看来，美国正经历一轮“历史性的投资繁荣”，而这将成为特朗普经济政策在2026年中期选举前最重要的政绩支撑。

不过，从当天听证会的实际情况来看，相比减税和投资故事，围绕特朗普税务豁免、伊朗战争以及能源价格走势的争论，显然更能吸引国会议员和金融市场的注意力。

随着美国6月非农就业数据即将公布，以及中东局势继续演变，贝森特关于“通胀只是暂时波动”“油价终将回落”的判断，也将很快迎来市场检验。

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堪萨斯城联储主席施密德（Jeffrey Schmid）直言，通胀是当前美国经济面临的头号风险，并首次公开将加息纳入政策讨论，不再提及降息。

旧金山联储主席戴利（Mary Daly）则表示，货币政策当前处于合理位置，但经济不确定性过高，提供前瞻指引可能对市场产生误导，美联储已做好"双向应对"准备。市场利率期货显示，投资者目前认为年内加息的概率已上升至较高水平。

美联储预计将在6月16日至17日召开下一次货币政策委员会FOMC的货币政策会议，这也是新任联储主席沃什（Kevin Warsh）主持的首次FOMC会议，市场普遍预计届时将维持政策利率不变。

戴利和同在周四讲话的里士满联储主席巴尔金（Thomas Barkin）均拥有明年、2027年的FOMC会议投票权，施密德则是后年、2028年的FOMC投票票委，三人的表态因此受到市场高度关注。

施密德周四在俄克拉荷马州出席一场经济论坛时措辞直接，明确将加息作为可选项提出。

他表示：“现在最大的问题是，我们是否继续保持耐心？我们的通胀数据可能已经爬升至3.5%左右，没有人喜欢这个数字。这是暂时的……还是我们应该采取行动？我们是否应该说，好，现在是时候加息25或50个基点，看看能否压制下去？”

施密德的表态折射出美联储内部对通胀持续性的担忧正在加深。此前，美联储官员普遍认为，由关税和油价推动的通胀将随时间自然消退，但当前来看，这一判断面临挑战。据路透报道，美联储政策利率自去年12月起便维持在3.5%至3.75%区间，而通胀已连续逾五年高于2%的政策目标。

施密德全程未提及降息可能性。这与年初多数官员将降息作为基准情形的立场形成鲜明对比。他强调，2%的通胀目标便于清晰沟通，美联储不应在这一问题上模糊立场，“不应让这一信息变得模棱两可”。

戴利周四在旧金山出席彭博科技大会时表示，货币政策目前处于良好状态，但经济前景不确定性过大，难以就利率走向给出明确指引。

她说：“我们已准备好（利率方面的）双向应对，无论经济走势如何。我认为，此时提供更多前瞻指引可能最终反而产生误导，因为我们必须等待经济形势的演变。"

在通胀方面，戴利指出，4月份美联储首选通胀指标同比上涨3.8%，为2023年以来最大涨幅。她将当前通胀的主要驱动因素归结为关税，以及伊朗战争爆发以来能源和食品价格的上涨——持续上涨的油价已向化肥、设备等商品价格蔓延。在就业市场方面，她提到失业率目前为4.3%，劳动力市场呈现出企稳态势。

戴利表示，随着经济形势发展，越来越多的官员倾向于美联储明确表示，包括降息和加息在内的所有选项均在考量之中。据联邦基金期货合约显示，投资者目前认为年内加息的可能性较大。

针对当前市场广泛讨论的AI对经济的影响，戴利表示，AI目前既不是推动通胀上行的因素，也尚未在宏观数据层面显现出生产力的广泛提升。

她说，“我们还没有看到大规模的生产力提升”，企业对AI的投资回报“尚待兑现”，但企业对该技术的热情“相当高涨”。

据报道，戴利认为，在五至十年的时间窗口内，AI有可能成为压低通胀的力量，但对于以12个月为操作周期的货币政策而言，这一AI效应“并非紧迫议题”。

她同时指出，目前生成式AI主要用于辅助劳动者工作，而非取代劳动者，AI驱动的生产力提升能否最终带来通缩效应，时机仍是关键变量。

戴利表示，她对AI持乐观态度，预计2027年将成为AI产业的“试金石”。

巴尔金周四在弗吉尼亚州劳登县出席一场演讲活动后表示，美国劳动力市场目前呈现出平衡状态，整体用工需求未见明显增长。

他说，“我没有看到就业市场出现任何变化”，技术工种和医疗保健领域显现出需求上升迹象，但就总体而言，就业市场并不紧张。

巴尔金表示，在与雇主的交流中，"我没有看到我所称之为泡沫、紧张的那类担忧"。这一判断与施密德关于经济整体表现良好的判断相互印证，也与戴利提到的劳动力市场企稳相一致，进一步支撑了美联储当前暂不行动、静待更多数据的政策立场。

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高盛预测，到2028年，SpaceX的资本支出将达到约3600亿美元，其中约80%将用于人工智能。

预测显示，SpaceX的营业收入预计将在2030年达到4740亿美元，其中AI业务收入将占总销售额的三分之二。

这一数字也将比该公司去年187亿美元的营收增长25倍。

高盛预计SpaceX今年的营收将翻倍以上，达到380亿美元，这可能反映了其与AI巨头Anthropic达成的合作协议。

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Arm的美国存托凭证（ADR）今年以来累计涨幅已达244%，在标普500成分股中排名第三，在费城半导体指数成分股中位居第二。

最新一轮涨势发端于5月15日——该公司遭联邦贸易委员会（FTC）启动反垄断调查后，股价一度大跌，但随即强势反弹，此后Arm累计上涨79%，为公司市值新增约1800亿美元。同期，费城半导体指数涨幅约14%，标普500指数仅上涨1.9%。

Arm目前基于未来12个月预期盈利的市盈率超过170倍，而年初约为51倍；基于预期收入的市销率为67倍。按净利润计算，Arm估值在标普500中仅次于特斯拉和Live Nation Entertainment。

不过，Arm周四盘中跌幅一度达9.9%，原因是博通发布了令市场失望的人工智能芯片销售预测，拖累整体AI概念板块承压。

该股目前基于未来12个月预期盈利的市盈率超过170倍，而年初约为51倍；基于预期收入的市销率为67倍。

按净利润计算，Arm估值在标普500中仅次于特斯拉和Live Nation Entertainment；以营收为基准，Arm已无出其右——最接近的可比对象是Palantir Technologies，其市销率约为37倍。

Triple D Trading交易主管Dennis Dick表示：

"Arm的股价与基本面价值偏离如此之远，这只股票让人很难下手。对我来说，Arm现在大概率是碰不得的。"

Roundhill Investments首席执行官Dave Mazza持有Arm ADR，他同样表达了审慎立场：

"就我们的判断而言，基本面非常强劲，但现在的估值是一个关键风险，因为你今天付出的是2030年的价格。"

Arm目前大部分营收来自智能手机市场，而该市场增速相对迟缓。公司正积极向蓬勃发展的人工智能数据中心市场拓展，并计划史上首次推出自有芯片，以直接捕获这一需求。

Arm在截至今年3月的2026财年营收为49亿美元，预计下一财年将增至60亿美元，2028财年接近80亿美元。公司目标是到本十年末，从自有芯片业务中实现150亿美元营收。

Arm首席执行官Rene Haas周二表示，他对提前达成这一目标"非常有信心"。

然而，据彭博汇编的分析师预期数据，过去三个月内，市场对Arm 2029财年营收的预测上调了22%，但对当前财年的预测几乎未作调整。

这意味着当前股价所隐含的增长，主要依赖于科技巨头在未来数年持续大规模投入数据基础设施。Mazza表示：

"牛市逻辑完全建立在商业模式转型上，而非2026年即将发生的任何事情。"

华尔街对Arm的看法分歧明显。据彭博追踪的47位覆盖该公司的分析师，33位给出买入评级，仅2位给出卖出评级，但分析师平均目标价约为259美元，这意味着相对于当前价格，Arm ADR未来12个月存在约37%的下行空间。

这一罕见的"买入评级"与"看跌目标价"并存的格局，折射出市场对Arm基本面认可、但对估值存疑的普遍心态。Mazza总结道：

"我仍然认为这是一家优秀的公司，但股价本身已经到了一个从投资角度必须打问号的位置。"

Dick则将当前Arm股价的走势归结为纯粹的动量驱动：

"这完全是动量。我从事专业交易27年，这种动量是疯狂的。一旦朝一个方向运动，它就停不下来。"

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韩元兑美元盘中一度下跌1.4%，触及1540.55的低点，为2009年3月以来最弱水平。与此同时，外国投资者因巴以和谈迟迟未见进展，单日抛售46亿美元韩国股票，今年以来累计净卖出规模升至740亿美元。

就在当天早些时候，韩国财政部长Koo Yun Cheol表示：

“当局正高度警惕地密切监测外汇市场动态，以防市场恐慌情绪蔓延，并承诺在出现过度波动时迅速采取必要措施。”

然而，上述表态未能有效提振市场信心。

外部冲击为主，政策工具空间有限

中东冲突持续升温、油价高企，使亚洲主要进口国货币承受持续压力，韩国并非孤例。印度尼西亚和菲律宾当局近期同样加强了本币防守力度。

新韩银行首席经济学家So Jaeyong表示：

"当局已尽其所能，但鉴于韩元走弱主要由外部因素驱动，实际上很难对汇率形成有效管控。"

这一局面也令韩国当局处境颇为微妙——韩国国内股市因散户需求旺盛而表现强劲，股市的大幅上涨反而促使外资获利了结、重新调整投资组合，进一步加剧了外汇市场的波动。

韩国政府在声明中亦承认，尽管经常账户盈余已达历史高位，汇市波动性仍在上升，上述两方面因素是重要原因。

美联储偏鹰预期叠加外资卖压，韩元短期承压难解

韩华投资证券经济学家Choi Kyuho指出，年底前美联储议息预期依然偏鹰，外资持续大规模减持韩国股票，韩元面临的背景依旧严峻。

他预计韩元近期可能进一步跌至1550水平。今年迄今，韩元累计跌幅已超过6%。

与此同时，债券市场亦出现联动压力，韩国3年期国债收益率周四上行9个基点至3.86%。值得注意的是，由于当地选举，韩国市场周三休市，周四开市后波动尤为集中。

当局多线应对，债市监控同步升级

Koo Yun Cheol在与韩国央行行长等官员举行例行会议后通过书面声明表示，政府还将密切监测债券市场，并通过与市场参与者的紧密沟通，对过度波动及时作出回应。

韩国当局上一次发出口头干预信号是在5月22日，彼时以罕见的联合短信形式，将韩元走势定性为"偏离经济基本面的过度波动"。

在债市层面，韩国政府已将6月国债发行规模较5月削减21%，并通过每日电话沟通及私信群组等方式加强监测力度。

分析人士认为，在外部环境未出现实质性改善之前，仅凭言辞干预和边际性政策调整，难以从根本上扭转韩元的贬值趋势。

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上月美债遭遇大规模抛售期间，摩根士丹利投资管理公司投资组合经理Vishal Khanduja注意到一个异常信号：在最长期限美债收益率飙升至近19年高位之际，大规模国债期货抛单在抵押贷款支持证券（MBS）遭受重创的时间节点集中涌现。他判断，这是其他投资者正在通过凸性对冲交易保护MBS持仓——即买入在美债价格下跌时获利的衍生品头寸。

这一策略的重新活跃，正为本已动荡的31万亿美元美债市场增添新的波动来源。彭博策略师Alyce Andres指出，10年期基准美债正在测试一个关键价位，一旦被决定性突破，可能引发凸性对冲资金的集中涌入，推动收益率进一步上行。巴克莱策略师Amrut Nashikkar则警告称，“更高的收益率会产生大量负反馈效应，推高财政融资成本，令本已令人担忧的财政前景进一步恶化。”

凸性对冲机制：顺周期效应放大市场波动

凸性对冲是MBS投资者管理利率风险的核心工具，其运作逻辑与市场走势形成天然的顺周期效应。

具体来看，当借贷成本上升时，房主提前还款和再融资意愿下降，MBS实际久期随之延长，意味着利率每上升一个单位，证券价格跌幅更大。为对冲这一风险，投资者通常通过衍生品建立美债价格下跌时获利的头寸，这会在市场下行时形成额外抛压。反之，当利率下降、再融资预期升温时，该机制则会放大债市涨势。

高盛估算，上月抛售潮已使活跃MBS对冲者的利率敞口显著扩大，其规模大致相当于额外买入400亿美元10年期美债所产生的久期风险。

凸性对冲卷土重来，2万亿美元高息MBS成导火索

凸性对冲之所以重新成为值得关注的力量，根本原因在于MBS市场结构已发生深刻变化。

2022年美联储激进加息后，大量低利率抵押贷款被深度套牢，MBS价格跌至远低于面值的水平，凸性风险几乎消失——既无需对冲进一步下跌，房主也几无动力再融资。然而此后数年间，数千亿美元高利率抵押贷款被打包成新证券。巴克莱估计，目前票息率在5%或以上的MBS规模已超过2万亿美元，约为三年前的四倍。

债券市场波动率指数创建者Harley Bassman在近期题为《唤醒MBS凸性巨兽》的报告中指出，目前约三分之一的存量MBS交易价格已接近面值——而面值附近正是凸性敏感度最高的区间。这意味着投资者需更频繁地再平衡对冲头寸，而这一过程本身就会放大市场波动。“这已经足够大，足以影响市场，”他表示。

美联储退出MBS市场，私人接棒放大利率扰动

美联储角色的退出，是这一风险重新浮现的另一关键背景。

疫情期间，美联储累计购入逾2.7万亿美元MBS以注入流动性。通胀飙升后，美联储停止购买并大幅压缩持仓，对冲基金等私人投资者随后填补缺口——但与美联储不同，私人投资者通常会对冲利率敞口。

Bassman表示：“过去十到十五年，这一机制并不重要，因为抵押贷款市场基本上与美债市场同步运动。现在，它正在重新变得重要。”他预计，随着这一结构性转变深化，美债市场将面临更高波动性。

巴克莱的Nashikkar也认为，MBS市场对利率的潜在扰动作用目前被严重低估。“今天的MBS市场与2023年时截然不同，”他说，“它现在能够在多大程度上扰乱利率市场，我认为还没有得到充分认识。”

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据报道，黑石私人信贷基金（BCRED）二季度收到的赎回申请达基金份额的10%，突破5%的季度赎回上限，公司因此将本季度实际允许的赎回比例设定为5%。这是BCRED成立以来首次启用赎回限制机制。黑石首席运营官兼总裁Jon Gray此前表示，赎回上限是此类产品的“功能特性，而非缺陷”。

此次赎回限制进一步加剧了市场对私人资产流动性的担忧。本周，瑞士资管机构Partners Group亦宣布限制旗下欧洲私募股权产品的赎回申请，并警告称赎回压力正从私募信贷领域向私募股权领域蔓延。

赎回压力持续攀升，黑石强调流动性限制为产品特性

据彭博，BCRED在一季度已遭遇创纪录的赎回压力——投资者申请赎回约79亿美元中的7.9%，对应约38亿美元。彼时，黑石通过提高季度赎回上限并动用高管自有资金填补缺口，最终满足了全部赎回请求。

进入二季度后，赎回申请进一步攀升至10%，超出基金5%的常规上限。黑石在致股东信中表示，赎回申请在要约期后半段出现减速迹象。尽管一季度录得约10亿美元资金流入，BCRED在覆盖赎回后仍呈现净资本流出。

黑石发言人表示，限制赎回的能力是此类产品的“基本特性”，投资者以一定流动性换取长期超额回报。BCRED方面强调，基金自成立以来年化总回报率达9.3%，优于杠杆贷款市场。

行业赎回潮蔓延，多家机构相继设限

BCRED的遭遇并非孤例。据彭博，在规模达1.8万亿美元的私募信贷市场中，本季度赎回申请预计将进一步增加，此前受限的投资者正加大力度寻求撤资。

本周，资管机构Cliffwater LLC同样将赎回比例上限设定为5%，而其此前收到的投资者赎回申请高达17%。瑞士资管机构Partners Group周四则表示，已准备对旗下更多基金实施赎回限制，并警告客户赎回压力正从私募信贷向私募股权领域蔓延。该公司首席执行官David Layton表示，流动性机制的设计初衷在于保护长期投资者，确保回报由底层资产质量驱动，而非短期资金流动。

与此同时，据CNBC，太平洋投资管理公司（Pimco）首席投资官Daniel Ivascyn上周警告称，信贷行业将面临更高损失。“水面之下正在发生很多事情，”他表示，“我们认为，多年来首次持续性违约或损失周期正在进行之中。”

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国内汽车市场的分化仍在加剧，广汽集团是观察这一趋势的一个切口。

6月3日晚间，广汽集团发布2026年5月产销快报，集团当月实现整车销量12.73万辆，同比增长8.18%；1至5月累计销量达62.82万辆，同比增长3.80%。在行业整体增速放缓的大背景下，广汽成为少数实现单月及累计销量双正增长的主流车企集团。

不过，比总量增速更值得关注的，是其内部增长引擎的切换。

当前，自主品牌已成为广汽增长的绝对主力。

5月，广汽传祺、埃安、昊铂三大自主品牌合计销量达55,434辆，同比增长32.48%。这一增幅远超集团整体增速，自主品牌对集团销量贡献超四成。

广汽埃安5月销量31,946辆，同比增幅高达74.76%，自3月起单月同比增速已连续三个月保持在60%以上。

广汽传祺5月销量23,488辆，环比增长12.86%；1至5月累计销量超13.64万辆，同比增长16.15%。传祺的销量支柱依然是MPV系列，5月合计销量10,584辆，同比增长16.18%，其中M8系列销量7,563辆，同比增长35.76%。

传祺高端新能源序列“向往”旗下的S7、S9车型目前面临一定市场压力，销量处于调整期，传祺的高端化转型仍需观察。

昊铂埃安BU在“番禺行动”改革后整合发力，5月销量33,140辆，同比增长23.76%，连续多月实现同比正增长。

反观合资板块。

两大合资企业5月合计环比增长15.68%，但同比来看，广汽丰田当月销量62,200辆与去年同期基本持平，广汽本田虽环比大增77.61%但绝对体量相对有限。合资品牌作为广汽昔日“利润奶牛”的角色，正在弱化。

海外市场正成为广汽集团的全新增长引擎。1至5月，自主品牌累计出口量近10万辆，同比增长135%；5月单月出口28,386辆，同比大幅增长140%。

同时，广汽与华为乾崑联合打造的全新智能电动品牌启境首车GT7于5月29日开启预售，预售5小时订单即突破1万辆。新品的市场表现能否持续，尚需后续数据验证。

整体来看，广汽集团5月销量增长由自主板块和海外出口双引擎驱动，埃安在新能源赛道的爆发力最为突出，传祺的MPV基本盘依然稳固。但合资板块的同比疲软、传祺高端化的市场阻力，依然是广汽需要面对的结构性课题。

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6月3日，大模型商业化的一个关键标杆数据浮出水面。据市场消息确认，字节跳动火山引擎在今年4月已将MaaS（模型即服务）业务的全年营收目标上调至150亿元人民币，且该预期呈现出按月动态上修的趋势。

作为对比，2025年底火山引擎对该业务的预期仅为100亿元，而2025年全年的实际MaaS收入约为15亿元左右。这意味着，截至目前的营收目标已是去年实际营收的10倍，火山引擎正在执行一项极为激进的商业化扩张计划。

驱动这一规模跃升的其中一个引擎是一个高度聚焦的单一产品——视频生成大模型Seedance 2.0。

据了解，该模型自今年2月发布以来，在短短三个月内实现了商业化的快速放量，目前单月营收贡献已突破10亿元人民币，且仍处于增长阶段。

在当前大模型行业普遍面临商业化验证压力的背景下，单月10亿元的营收体量，成为国内大模型商业化进程中的一个重要观察样本，也为MaaS模式在特定场景下的规模化变现提供了新的参考。

这一数据背后，既体现出模型能力带来的产品竞争力，也反映出垂直行业对生产效率提升的真实需求。

市场给出的反馈极为直接，当模型能力跨越商业可用门槛后，企业客户的付费意愿开始快速释放。

01 “爆款模型”如何撑起MaaS增长

火山引擎MaaS业务从15亿元到150亿元的目标跨越，并非全量产品线齐头并进，而更像是一场由单点技术突破带来的商业杠杆效应。Seedance 2.0单月超10亿元的营收，也是一场技术供给与行业降本需求的精准对接。

Seedance 2.0在商业化上的成功，首先源于供给侧的稀缺。

今年2月产品发布之初，其生成视频在物理规律连贯性和时序一致性上的表现迅速引发市场关注。在春节期间，由于用户需求集中释放，算力资源一度供不应求，部分用户生成一段十几秒的视频需要排队数小时。

这种供需错配，也暴露出高质量视频模型推理成本高企的现实。

面对巨大的流量洪峰，火山引擎并未长期维持面向C端的免费供给，而是逐步将有限算力资源向企业客户倾斜，通过白名单机制优先保障签订合作协议客户的稳定调用。

在传统云服务市场，企业客户往往需要经历较长周期的测试和采购流程。但在Seedance 2.0案例中，优质模型能力本身成为推动付费转化的重要因素。

高质量视频生成的门槛，使企业客户愿意为确定性和效率支付溢价。要支撑每月10亿元规模的持续收入，仅依靠个人用户显然并不现实。当前，短剧行业已经成为Seedance 2.0最重要的收入来源之一。

一位短剧公司负责人向华尔街见闻表示，Seedance在短剧行业的渗透率已经非常高，主流制作团队普遍都在使用Seedance。其背后的商业逻辑也十分清晰，AI对于短剧生产成本的重构，正在从尝试阶段进入实际应用阶段。

传统短剧制作流程高度依赖实景拍摄、群演调度、后期特效和密集剪辑，单部作品成本动辄数十万甚至上百万元。

Seedance 2.0的介入改变了这一成本结构。制作方开始大规模利用AI生成空镜、复杂转场，以及部分不需要精准口型匹配的中远景镜头。

这不仅将原本需要数天完成的拍摄工作压缩至数小时的提示词调试过程，也减少了场地租赁、差旅和人员等成本支出。

对于高周转的短剧公司而言，即便API调用成本不低，但相比节约下来的传统制作费用，其投入产出比依然具备吸引力。

短剧行业对于高频、大批量视频生成的需求，与Seedance 2.0的Token计费模式形成了较强匹配。

从商业化角度看，Seedance的意义或许不只是创造了一款爆款模型，更重要的是，它证明视频生成正在从技术展示阶段进入规模化付费阶段。

不过，这种收入结构同样存在挑战。视频生成本身属于重投入赛道，营收增长背后仍需要持续承担训练、推理以及基础设施建设成本。

虽然MaaS营收目标已经上调至150亿元，但在算力投入、研发支出和基础设施建设持续扩张的背景下，其最终盈利能力仍有待进一步观察。

02 全球竞争格局重塑

将视线拉出国内市场，Seedance 2.0的爆发同样正在影响全球视频模型竞争格局。

在跨越技术验证阶段后，字节跳动面对的已经不仅是商业化问题，还包括全球化扩张与长期技术竞争。

目前全球视频生成模型市场仍处于头部玩家主导阶段。在多项第三方模型测评中，Seedance 2.0已经进入全球第一梯队，并被视为当前最具竞争力的视频模型之一。

值得注意的是，Seedance目前单月超10亿元的营收，是在海外版API尚未全面开放的情况下取得的。

这意味着，目前的收入主要来自国内以及部分亚洲市场。随着多语言能力完善和海外合规体系建设推进，海外市场有望成为火山引擎MaaS业务的重要增量来源。

随着后续版本持续迭代以及海外市场逐步开放，火山引擎MaaS业务仍存在进一步释放增长潜力的空间。

不过，随着商业化规模扩大，合规问题也开始受到更多关注。

高质量视频模型在训练过程中不可避免地涉及版权、风格模仿等争议领域。当模型能够高度还原特定画面风格和视觉效果时，版权归属与合理使用边界也将受到更多讨论。

与此同时，肖像侵权、虚假视频生成以及信息安全问题也在同步出现。

对于技术提供方而言，内容安全治理正在从产品问题逐渐演变为经营问题，并直接影响业务扩张的边界。

这要求技术团队持续完善审核机制和安全体系，在内容生成能力与风险控制之间寻找平衡。

如果治理过于严格，可能影响正常创作体验；如果治理不足，则可能带来法律与合规风险。

在商业化快速增长的同时，内容安全能力也正在成为视频模型竞争的重要组成部分。

站在更长期的视角看，视频生成模型的价值或许并不局限于内容生产本身。

业内普遍认为，高质量视频模型在学习真实世界运动规律的过程中，也在积累对物理世界的理解能力。当模型能够更准确地模拟物体运动、空间关系以及环境变化时，其潜在价值开始超出影视和广告行业。

这类能力未来是否能够迁移至机器人、自动驾驶等领域，目前仍存在较大讨论空间，但已经成为全球AI产业关注的重要方向之一。

从这个意义上看，火山引擎持续投入Seedance，不仅是在争夺当前的视频生成市场，也是在为下一阶段的人工智能竞争积累能力储备。

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6月3日，多方消息称，字节跳动TikTok产品战略负责人海峰已离职。

作为在字节跳动服役超7年的老将，海峰的履历是典型的“精英模板”：清华大学电子系背景，历任BCG顾问、摩根士丹利亚洲基金及IDG资本投资人。

在字节内部，他被视为从战略投资向一线产品业务转型最为成功的跨界高管之一。

海峰在字节的职业轨迹，折射了中国互联网巨头在流量存量博弈期的一套核心用人逻辑，即让懂算账的投资人去操盘强ROI驱动的业务。

海峰初入字节时供职于战略投资部门。随着行业从跑马圈地进入精细化运营阶段，字节跳动的战投体系开始与核心业务线深度绑定，海峰随之转向产品战略方向。其履历中最具标志性的一战，是参与“番茄小说”的业务构建。

番茄小说的核心商业模式是“免费阅读+广告变现”，这本质上是一个极其精密的流量采买与商业化ROI转化模型。

在这个模型中，产品战略并不侧重于单纯的UI功能创新，而是强调内容采购成本、获客成本与用户生命周期价值的极致平衡。

海峰的VC背景与严密的数据测算能力，在这一强商业逻辑驱动的业务中找到了精确落点。这种将财务视角转化为业务指标的能力，为其后续接手更复杂的全球化产品战略铺平了道路。

调任TikTok担任产品战略负责人，是海峰在字节体系内的最后一次核心跃迁。此时的TikTok，已从单一的短视频内容社区，演化为一个交织着社交、电商及本地生活等复杂业态的全球化商业生态。

在这个阶段，TikTok的产品战略面临着两个维度的结构性挑战：

一方面是，多业务线的内部资源博弈，即在用户时长增长放缓的背景下，如何平衡短视频内容的纯粹性与电商带货的商业化曝光？这不仅是产品界面的流量分配问题，更是直接关系到用户留存率与GMV转化率的战略抉择。

另一方面是重资产周期的区域下沉，即TikTok在全球化进程中正在从轻量级的应用出海，转向重资产的本地化基建。

例如，2025年底TikTok宣布在巴西投资超2000亿雷亚尔建设拉美首个数据中心。在面对成熟市场的合规压力时，如何根据新兴市场的算力基础设施与商业化阶段，制定差异化的产品准入战略，是战略负责人的核心考卷。

海峰从其职能定位来看，主要聚焦于通过数据导向的宏观分析，为TikTok在不同国家市场的商业化提速提供顶层设计框架。

海峰的离职，在一定程度上标志着互联网巨头内部“战投型高管跨界一线”的红利期正在发生阶段性转变。

回顾过去数年，包括字节在内的头部企业，曾大量将战投背景的高管下放至核心业务线。这种“投资人做产品”的模式，在资源整合与商业模式验证阶段极具穿透力。

然而，随着出海业务进入深度的本地化合规运营，以及具身智能等硬核技术开始重塑内容生产链条的新周期，公司对产品战略负责人的要求，正不可避免地向深度的产业实操经验与硬科技技术理解倾斜。

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自2018年华夏航空登陆A股后，便再无民营航司上市的案例。在这一期间，航空业经历了需求修复、油价波动等市场剧变，行业竞争愈加激烈。

如今，这一局面有望迎来破冰。

6月2日，浙江长龙航空股份有限公司（下称“长龙航空”）主板IPO申请获得上交所受理。

这家从杭州萧山机场起飞的民营航司，有望成为近八年来A股首家成功上市的民营航司。

作为浙江唯一一家本土基地型区域航司，长龙航空深耕江浙及国内支线航线网络。2023-2025年营收分别 90.14亿、100.09 亿、106.48亿元，同期扣非后归母净利润分别达到0.52亿元、3.37亿元和4.9亿元。

如此盈利表现或许也是长龙航空能够率先向A股发起冲刺的主因。

事实上，区域航空龙头公司四川航空亦有计划冲刺A股IPO，但其2025年仍深陷亏损阶段。

但站上资本市场门前的长龙航空，也面临一系列更现实的考验。

在客公里收益低于行业均值、票价传导能力有限的情况下，2026年以来航油价格上涨可能进一步放大长龙航空成本端压力。

此番IPO，长龙航空计划募资20亿元，用于引进A320系列飞机、购置备用发动机以及补充流动资金。

长龙航空能否率先打破民营航司近八年上市的僵局，正受到关注。

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据《华尔街日报》援引匿名美国官员报道，美国总统特朗普向幕僚表示，尽管美伊之间仍偶有零星交火，但双方维持了数周的停火态势，他本人不愿重启对伊朗的全面战争。此表态缓解了市场对中东局势进一步升级的担忧。

另据新华社，美国总统特朗普3日在白宫对媒体说，美国同伊朗的谈判进展顺利，协议可能在本周末达成。特朗普还称，美伊一旦达成协议，霍尔木兹海峡将“立即”恢复通航，“不过，通航的前提是需对个别区域进行最后的扫雷清理”。

与此同时，以黎将达成停火协议，区域紧张局势出现阶段性缓和。据报道，一名白宫官员向媒体表示，特朗普“始终倾向于外交解决方案，同时已明确向伊朗表明若拒绝协议将面临的后果”。该官员补充称，若伊朗行为导致美军伤亡，特朗普将考虑终止停火。

以黎停火现曙光，但前景仍存变数

据新华社，美国、以色列和黎巴嫩3日在美国首都华盛顿结束第四次高级别三方会议。三方发表联合声明称，作为美国主导下谈判的结果，以色列和黎巴嫩同意实施停火，但前提是黎巴嫩真主党完全停止开火，并从利塔尼河以南的黎南部地区撤出武装人员。

分析人士认为，该停火声明是美国为继续推动与伊朗谈判，而对以色列“做工作”的结果，短期内以方或将收敛在黎军事行动。但鉴于黎政府难以真正约束黎真主党，加之以色列也有对黎真主党保持军事高压的需求，此次停火安排能否落地见效仍充满变数。

据新华社，以黎此次就有条件停火达成共识，一大背景是以军日前升级在黎军事行动导致美伊谈判出现波折。伊朗将黎巴嫩方向停火作为与美国达成协议的前提条件，但以军过去一周来以黎真主党“违反停火协议”为由持续在黎加强攻势并向纵深推进，甚至威胁打击黎首都贝鲁特。对此，伊朗方面1日称将暂停同美国的对话，威胁彻底封锁霍尔木兹海峡并在曼德海峡开辟战线。

国会压力升温，共和党内部出现反战声音

与此同时，特朗普在国内面临来自国会的日益强烈的反对。

据新华社，美国国会众议院3日通过一项限制总统战争权力的决议，要求特朗普结束对伊朗的军事行动，并在今后对伊朗采取军事行动前必须获得国会授权。自美国2月底联手以色列对伊朗发起军事行动以来，这是众议院第四次就限制总统战争权力的决议草案进行表决，也是众议院首次通过相关决议。

美国总统特朗普4日在社交媒体发文说，3日投票赞成限制其战争权力的美国国会众议院议员“不爱国”。他表示，为了限制他的“战争权力”，美国国会众议院4名共和党人和所有民主党人投了赞成票。他认为，投票发生在美国与伊朗为结束战事进行最后谈判的时刻，是一场“毫无意义的”投票。

油市的地缘风险溢价正处在一个由多重变量共同决定的十字路口：美伊谈判的成败、黎以停火的脆弱平衡，以及美国国内政治对总统战争权力的限制，都将共同塑造其未来方向。

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据彭博，企业支出管理平台Ramp完成了一轮7.5亿美元的融资，估值随之攀升至440亿美元。本轮由Iconiq Capital、新加坡主权财富基金GIC以及安大略省教师退休金计划联合领投，高盛成长股权、摩根士丹利投资管理及Peter Thiel旗下的Founders Fund跟投。至此，Ramp累计融资规模已达30亿美元。

Ramp成立于2019年，最初专注于帮助初创企业管理费用报销，如今已将其业务拓展至企业支付、财务自动化及AI驱动的欺诈检测等领域。随着企业AI支出快速攀升，Ramp正成为这一轮AI投资浪潮中支付与财务基础设施的关键受益者。

本轮融资充分体现了市场对AI驱动型企业财务管理平台的高度认可。过去一年，Ramp的估值增长了近两倍。据报道援引知情人士，公司当前年化营收已突破15亿美元，而去年9月这一数字约为10亿美元。收入的快速增长，亦成为其估值持续重估的核心支撑。

受益于AI初创客户激增，自身也全面拥抱AI技术

Ramp的用户增长很大程度上受益于AI投资热潮。公司目前服务约7万家企业客户，较年初的5万家增长40%。首席执行官Eric Glyman表示，新增客户中相当一部分来自快速扩张的AI初创企业，这些公司需要管理不断增长的模型调用、算力采购及相关支付支出。

Glyman将公司近期的发展形容为一次“难以置信的再加速”。他认为，随着越来越多的工作由AI模型完成，企业支出的重心正从传统人力成本逐步转向算力、模型和软件服务采购，这将显著扩大支付市场的总体规模。

与客户一样，Ramp自身也在全面拥抱AI。公司不仅设立了AI研究实验室、开发内部AI工具，还推动销售、客服和工程团队广泛应用AI技术。今年3月，Ramp推出一项新功能，允许AI智能体在平台上执行几乎所有人类用户能够完成的操作，包括发起企业信用卡支付。

Ramp管理层认为，这只是AI商业化进程的开始。首席产品官Geoff Charles表示，未来企业间的交易将逐步演变为“智能体向智能体支付”的模式，即采购、审批、付款和收款等环节都由AI自主完成，而人类更多扮演监督者角色。

明确回绝出售、瞄准上市

凭借持续的高速增长，Ramp正将目光投向资本市场。Iconiq Capital合伙人Roy Luo表示，公司目前的规模与增速已足以支撑其上市。Ramp也明确表态，相较于被收购，未来更倾向于独立IPO。

这一选择与主要竞争对手Brex形成了鲜明对比。据彭博此前报道，Brex已于今年早些时候以51.5亿美元的价格出售给Capital One Financial。而Ramp当前440亿美元的估值，已显著超越这一对手。

目前，Ramp在全球拥有约1700名员工，并计划进一步扩大团队规模，重点招聘销售人员、软件工程师，以及专门帮助企业推进AI落地的前线工程师，持续加码AI驱动的企业服务市场。

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据最新数据，上周美国首次申请失业救济人数升至22.5万人，高于市场预期的21.5万人，为近三个月来最高水平。与此同时，就业安置机构Challenger, Gray & Christmas的报告显示，美国科技公司5月份宣布的裁员规模达到近两年来最高，主因是企业加速押注人工智能。

人工智能已连续第三个月成为企业裁员的首要原因，5月份因AI导致的裁员公告达38,579个职位，创下Challenger自2023年开始追踪该数据以来的单月历史新高，占5月全部裁员公告的40%，而今年1月这一比例仅为7%。"劳动力市场正在被技术实时重塑，"Challenger公司首席营收官Andy Challenger表示，"AI现在是企业给出的裁员首要原因。"

首申人数跳升，但持续申领仍处低位

上周首次申请失业救济人数升至22.5万人，超出市场预期1万人，为近三个月高点。从地区分布来看，加利福尼亚州的首申人数增幅最大，而得克萨斯州则录得最大降幅。

尽管首申数据出现跳升，持续申领失业救济人数仍相对稳健，降至177.7万人，维持在180万人这一关键关口以下，接近两年低位。整体来看，当前数据仍处于过去五年的正常波动区间之内，尚未发出劳动力市场实质性恶化的信号。

科技业裁员创近两年新高，AI是主因

Challenger的报告显示，科技行业5月份宣布裁减38,242个职位，为2024年8月以来最高单月纪录。Meta Platforms、Intuit以及Cisco Systems均已宣布与AI相关的大规模裁员计划，这些削减主要集中于白领岗位。

从全年数据来看，2026年迄今AI已被援引为87,714个裁员职位的原因，占今年全部裁员的22%，已远超2025年全年因AI裁员的54,836人。AI相关裁员占比从1月的7%，迅速攀升至3月的25%、4月的26%，再到5月的40%，上升速度之快引人关注。

值得注意的是，尽管裁员公告密集，失业保险申领数据并未出现显著上升，这在一定程度上反映出此轮裁员较为精准，主要针对特定白领群体，尚未对整体就业市场造成系统性冲击。

"低招聘、低裁员"格局延续，整体私营部门相对稳定

科技业的裁员浪潮并未蔓延至整体私营部门。Challenger数据显示，今年前五个月私营部门裁员公告总量较去年同期下降7%，印证了大多数行业"低招聘、低裁员"的持续格局。

招聘端同样表现平淡。截至2026年5月，美国雇主宣布的计划招聘人数为80,472人，略高于2025年同期的79,741人，但以疫情前的历史标准衡量，招聘公告数量仍处于低位。这意味着劳动力市场虽未出现大规模失业，但新增就业机会的创造同样受到抑制，整体呈现出一种脆弱的动态平衡。

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据世界黄金协会6月4日发布的最新报告，全球实物黄金ETF 5月录得净流出20亿美元，为近期资金流向的明显逆转。受此拖累，全球黄金ETF总资产管理规模环比下降2%至6,040亿美元，集体持仓量小幅回落0.4%至4,121吨，仍略低于今年2月27日创下的历史高点4,176吨。

此次资金外流主要由亚洲和北美驱动，两地分别流出12亿美元和11亿美元。欧洲是唯一录得净流入的地区，当月吸金3.34亿美元。尽管单月出现净流出，全球黄金ETF年初至今的资金流向仍维持正值，累计净流入规模接近170亿美元。

金价横盘叠加风险偏好回升，投资者转向观望

5月黄金价格区间震荡，缺乏明确方向性催化剂，令大量投资者选择按兵不动。与此同时，科技股等风险资产重新吸引资金，全球科技类ETF当月录得2024年初以来最大单月净流入，黄金ETF在资产配置竞争中明显落于下风。

世界黄金协会指出，随着黄金及其他宏观共识交易在一季度相继兑现，部分错过上涨行情或需要追赶基准表现的投资者，已将资金转回科技等顺周期板块。目前市场对中东局势持续升级的风险反应相对平淡，避险需求尚未形成有效支撑。

北美：机会成本上升压制需求

北美地区5月小幅转负，净流出11亿美元。报告指出，自黄金价格在3月回调后进入横盘整理，该地区资金流动便持续低迷，显示投资者正在等待更明确的入场信号。

除价格因素外，持有黄金的机会成本也在上升——美元走强、利率维持高位，以及市场对美联储未来降息路径预期的调整，均对黄金需求形成制约。与此同时，美伊冲突引发的通胀担忧进一步增加了利率前景的不确定性，部分市场人士认为美联储可能需要在更长时间内维持限制性货币政策立场。

亚洲：中国领衔流出，印度结束连续流入

亚洲基金5月录得2025年8月以来首次月度净流出，合计流出12亿美元，降幅几乎全部来自中国市场。报告显示，中国境内金价走弱、人民币升值以及股市持续乐观情绪，共同压低了当地黄金ETF需求。

印度市场同样出现资金流出，规模为6,100万美元，终结了此前连续12个月的净流入纪录。值得关注的是，印度5月的大部分流出发生在进口关税上调消息公布之后，投资者借国内金价上涨之机获利了结。

欧洲：避险需求与债券收益率下行提供支撑

欧洲是5月全球唯一录得净流入的地区，吸金3.34亿美元，主要由英国和德国贡献，两地的正向流入足以抵消其他市场的疲软。

在英国，政治不确定性及市场对政府财政状况的担忧支撑了避险需求；月后半段，通胀数据走软叠加油价下跌推动英国国债收益率回落，降低了持有黄金的机会成本，进一步提振了本地ETF需求。德国市场呈现类似逻辑——油价下跌缓解了市场对欧洲央行进一步收紧政策的顾虑，德国国债收益率随之走低，对黄金需求形成支撑。相比之下，主要集中在瑞士的外汇对冲产品因当地货币兑美元升值而出现资金流出。

市场流动性维持高位

尽管资金流向转负，黄金市场整体流动性依然稳健。5月黄金市场日均成交量小幅环比上升，达到4,240亿美元，并继续高于2025年全年平均水平，显示市场交投活跃度并未因ETF资金外流而出现明显萎缩。

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据追风交易台，伯恩斯坦最新月度追踪报告显示，DRAM与NAND合约价格在5月继续环比走高，综合指标均指向2026年第二季度（2QCY26）将录得约60%的环比涨幅，略超该机构此前预测。然而，随着消费端需求破坏效应逐步显现，价格涨势预计将在第三季度（3QCY26）明显放缓。

据伯恩斯坦分析师Mark Li等人于6月2日发布的报告，5月DRAM合约价格较4月进一步上涨，加权平均数据显示2QCY26传统DRAM合约价格将较1QCY26上涨64%，高于该机构此前模型预测。与此同时，NAND方面，受移动NAND及SSD价格强劲支撑，2QCY26混合均价涨幅预计约为60%，同样略超预期。

上述价格走势对存储板块相关个股具有直接提振意义。伯恩斯坦目前对三星电子、SK海力士、美光及闪迪均维持"跑赢大市"评级，对铠侠维持"跑输大市"评级。报告同时警示，进入下半年后，消费端需求疲软将成为价格涨势的主要制约因素，投资者需关注涨价节奏切换带来的预期差风险。

DRAM：Q2涨幅超预期，服务器需求持续消化增量供给

5月DRAM合约价格在4月基础上继续小幅上行，各细分品类均呈现不同程度涨价。按加权平均计算，2QCY26传统DRAM合约价格较1QCY26上涨64%，其中PC DRAM涨约46%，服务器DRAM涨约53%，移动DRAM涨幅约80%，消费级DRAM涨幅约85%。

服务器DRAM方面，5月合约价格环比上涨0至3%，混合均价较1QCY26高出约53%。供应商持续将产能从其他细分领域向服务器DRAM倾斜，同时受HBM4量产延迟影响，部分晶圆产能得以释放，但新增供给均被旺盛需求迅速吸收。美国云服务商仍是优先供货对象，中国云服务商的长期协议（LTA）谈判尚在进行中，预计获得的供货量及条款均不及美国客户。

PC DRAM方面，需求韧性超出预期，MacBook Neo的强劲需求是原因之一，PC OEM的2QCY26价格谈判已基本完成。值得关注的是，DDR4芯片合约价5月环比大涨19至25%，主要受中国台湾厂商Nanya（2408 TT，未覆盖）主导供给所推动，低端PC及消费应用需求仍具支撑。

移动DRAM方面，三星和美光要求2QCY26价格较1QCY26上涨80%以上，SK海力士初步报价相对温和，涨幅约55至60%。TrendForce预计最终成交价涨幅接近80%。然而，经历两个季度的大幅涨价后，智能手机OEM已开始调整生产计划，TrendForce预计今年智能手机出货量将下滑16%，移动DRAM价格涨幅预计在下半年收窄至每季0至10%。

展望3QCY26，TrendForce将PC DRAM价格预期上调至环比涨8至13%，高于此前预测的3至8%，但相较2QCY26仍是显著减速，4QCY26预计进一步放缓。

NAND：晶圆涨价趋缓，SSD与移动NAND撑起整体涨幅

NAND方面，5月晶圆合约价格涨势进一步收窄，环比仅上涨1至2%，主要原因是模组厂商对高价晶圆采购趋于谨慎，采购量持续下降。但受移动NAND及SSD价格强劲支撑，2QCY26混合NAND合约价格涨幅预计仍约达60%。

具体来看，移动NAND（eMMC/UFS）2QCY26合约价格预计环比上涨约75至80%，主要驱动力来自eSSD需求对供给的持续挤占。512GB UFS合约价格涨幅同样预计约80%。SSD合约价格涨幅预计约70%，与移动NAND相近。

现货价格方面，5月NAND晶圆现货价格在4月下跌7%后趋于稳定，环比微涨0.2%，月末现货价格仍较合约价低约20%。

伯恩斯坦指出，进入3QCY26后，随着消费端需求走弱，NAND价格涨势同样预计明显收窄。该机构对NAND板块结构性上持谨慎态度，主要原因是中国厂商（尤其是YMTC）带来的竞争压力持续上升。

现货市场：短暂回调后企稳，供需缺口仍然显著

5月DRAM现货价格整体回暖，此前数月的抛售压力已被市场消化。PC DRAM方面，DDR4和DDR5芯片现货价格分别环比回升5%和7.4%；服务器DRAM模组现货价格环比上涨1.6至3.1%。

伯恩斯坦指出，服务器DDR5模组现货价格仍大幅高于合约价，尤其是DDR5模组，显示市场供需缺口依然突出。在AI需求保持强劲的背景下，现货价格短期内大幅下跌的可能性较低。

NAND现货价格同样在5月趋于稳定，此前4月的急跌已基本消化。伯恩斯坦认为，现货价格可作为合约价格走势的领先指标，当前稳定态势对合约价格形成一定支撑。

长协谈判：美国CSP基本落定，中国客户仍在磋商

长期协议（LTA）谈判进展成为市场关注的新焦点。报告显示，存储供应商已基本完成与美国云服务商的LTA谈判，而与中国云服务商及消费端客户的谈判仍在进行中。

伯恩斯坦认为，LTA的覆盖范围将对未来价格走势产生重要影响——协议范围越广，一旦市场出现回调，其缓冲效果也将越明显。

该机构预计，存储价格将逐步在2HCY27触顶，并于CY28随新增产能释放而开始正常化回落。

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6月4日，在微软年度开发者大会（Build）闭幕后，纳德拉接受了知名科技商业分析媒体Stratechery创始人Ben Thompson的深度播客访谈。

面对从2018年至今全面重塑的AI竞争格局，市场高度关注微软在AI基础设施上的巨额资本支出（CapEx）去向、云业务Azure的订单与产能瓶颈，以及微软如何在全球AI竞赛中保持其利润率和增长神话。

纳德拉在访谈中并未回避市场最关心的敏感话题。针对外界关于“微软曾因过度依赖OpenAI的合作而‘陷入沉睡’并导致被动”的质疑，纳德拉承认竞争环境已经发生巨变。“这里有OpenAI，有Anthropic，有谷歌，还有大量涌入的人。现在我们正在与一群在2018年我连名字都没听过的人竞争。”

为了构建更可控的护城河，微软在此次大会上发布了从头开始构建、具有“干净血统”（clean lineage）的自研MAI大模型。纳德拉对此给出了极具市场视角的解释：“任何公司都必须建立一个学习机器。我想建立的是一个多租户学习系统，让每个人都能拥有自己的‘爬山机器’（hill-climbing machine，指通过不断学习来优化目标的AI机制）。”

微软正试图形成双线作战能力——既拥有OpenAI的顶尖技术资产，又具备完全端到端可控的自有大模型，以此在未来的企业级服务中掌握定价和算力调配的主动权。

算力分配拒绝“赚快钱”，优先保障核心高毛利业务

今年1月，微软Azure云业务营收因受制于算力瓶颈出现了微小的预期偏差，引发了华尔街对其资本支出（CapEx）是否出现战略失误的担忧。在此次访谈中，纳德拉明确了微软在算力供给受限时的“三重分配逻辑”：超大规模云客户、自有高毛利应用业务、以及内部研发算力。

面对算力紧缺的现实，纳德拉向华尔街传递了明确的商业纪律信号：微软不会为了短期的账面营收而牺牲长期护城河。

“我们做出了非常艰难的抉择，比如，我们没有把原始GPU卖给一堆Neolab（新兴AI实验室）。”纳德拉直言不讳地指出，“在如今这个时代，如果你想获得短期的Azure云收入，那是很容易的。你只需要走上前，把算力卖给那些实验室去‘赚快钱’（easy money）。但我们不会这么做。”

纳德拉强调，超大规模云业务不能仅依赖单一的模型公司（如OpenAI或Anthropic）作为主力客户，因为这些前沿实验室迟早会建立自己的硬件基础设施。因此，微软将极为克制地分配算力，优先保证企业级大客户的需求，并向内部的MAI模型研发和GitHub、M365等高利润自有应用倾斜资金与算力。

软件“未死”，传统SaaS商业模式已到转折点

随着AI从“副驾驶（Copilot）”向“自主智能体（Agents）”演进，市场一直在探讨传统软件是否已经走到尽头。纳德拉给出了明确的定调：“软件仍然活着，但我们需要把它为智能体时代重新构建。”

纳德拉指出，传统SaaS（软件即服务）将数据、业务逻辑和UI绑定在一起的单一订阅模式已经失效。在智能体时代，由于大量AI在后台7*24小时不断调用底层数据（如WorkIQ），算力的边际成本正在剧增。

“当Cowork使用WorkIQ时，那将是一个基于使用量的商业模式。因此，必须改变商业模式的杠杆，使其成为‘单用户订阅（按座）+按使用量付费（消耗量）’的混合模式。”纳德拉表示，“这100%是未来的趋势。”

他深刻指出，在PC时代，软件公司依赖摩尔定律带来的硬件性能提升来掩盖软件的臃肿，但AI时代的推理成本极高，如果不做模型优化，软件成本将发生爆炸。这意味着，未来的企业级SaaS客户将变得极其务实：“如果没有为他们创造价值，没有客户会消耗他们的额度或订阅数。”

想象空间：AI智能体成为新应用，重塑终端生态

关于微软未来的增长想象力，纳德拉将注码押在了“Agent（智能体）”上。他透露，微软未来的差异化将不再仅仅是提供基础设施，而是“在这个基础设施上构建智能体，并且微软将在三个大规模领域发力：编码、安全和知识工作。”

同时，访谈中揭示了微软试图通过Project Solara等项目打破现有智能手机设备（如苹果）对用户入口垄断的野心。纳德拉设想了一个“无计量的智能（unmetered intelligence）”未来，即在Windows设备或边缘设备上运行原生智能体，以分摊高昂的云端算力账单。

“对企业来说，Windows机器最大的价值主张将是‘无计量的智能’。人们会说，‘哇，与其让我的云账单不断上涨，不如买一台Windows机器并以此摊销成本’。”纳德拉补充道。这种端云结合的打法，不仅是微软控制算力成本的手段，更是其在AI时代重塑分发渠道、维持营收长期增长的核心想象力所在。

以下为采访文字实录全文（由AI协助翻译）

与微软CEO萨提亚·纳德拉关于寻找核心竞争力的访谈

2026年6月4日，星期四

早上好，

本周的Stratechery访谈邀请到了微软CEO萨提亚·纳德拉（Satya Nadella）。我之前曾在2024年5月、2022年10月、2020年4月和2019年5月采访过纳德拉。

正如我昨天提到的，我在纳德拉于微软年度开发者大会Build发表主题演讲后不久与他进行了交谈。关于这次主题演讲，值得注意的一点是，除了产品演示外，纳德拉是唯一的演讲者；人们感觉到他在过去一年里在微软的角色变得更加亲力亲为。

原因很明确：我问纳德拉的第一个问题是，他对微软目前作为一家公司的定位是否满意。我们讨论了提出这个问题的原因、公司与OpenAI合作关系的现状，以及微软是否在AI基础设施上投资充足。然后我们讨论了软件的未来、微软在AI时代的商业模式，以及他们是否能独立于最前沿的模型运作。最后，我们谈到了Solara项目，以及微软是否会最终付钱给居民来建设数据中心。

需要说明一点，关于访谈结尾处的一个误解：我找不到任何关于能够将Copilot Cowork与非Anthropic模型一起使用的文档；微软自己的文档符合我的理解。

提醒一下，所有Stratechery内容，包括访谈，都可以作为播客收听；点击本邮件顶部的链接，即可将Stratechery添加到您的播客播放器中。

开始访谈：

与微软CEO萨提亚·纳德拉关于寻找核心竞争力的访谈

本次访谈为清晰起见进行了少量编辑。

主题：

• 评估微软的竞争地位

• MAI模型

• OpenAI与资本支出

• 软件业务

• GitHub Copilot

• Windows与Solara项目

• 数据中心

评估微软的竞争地位

萨提亚·纳德拉，欢迎回到Stratechery。

SN： 很高兴再次来到这里，Ben。

首先，我不知道你是否意识到这一点，但至少据我女儿说，对于Z世代中真正努力奋斗的人来说，一个定义性的词首先，领英就像那个社交网络。

SN： 那太棒了！

第二，他们所有人都用的词是"构建"，"我在构建，我在构建"，所以谁知道呢，我想我第一次参加Build大会是在2010年？还是2011年？谁知道你是个这么潮流的引领者呢？

SN：（笑）你看，我很高兴你女儿在"构建"并且在使用领英。

是啊，我不确定她是否在上面，她更多是在取笑别人，所以我们看看会怎样。

我们上次谈话是在2024年夏天，Build大会之后，那是在西雅图。自那以后发生了很多事情，这么说都算是轻描淡写了。我有好多问题想问你关于整体业务、正在发生的事情，我先从这些开始，然后我会问一些关于你最后演讲的问题。但与此相关，我想先问你一个简单的问题：你对微软目前的竞争地位满意吗？

SN： 你知道，这始终是最棘手的事情，你可以坐在这里说，"我很满意"那意味着你不够雄心勃勃，而当你说"如果你没有竞争力，那你到底在做什么？"的时候，又是另一回事。

而且你们有差不多57条不同的产品线。

SN： 我会说，在这些平台转型中，关键是要做到，第一，理解"我们作为一家公司的机会在哪里？"大多数人衡量竞争地位，好像那完全是一场零和游戏，但事实从来不是这样。在云时代不是这样，在客户端-服务器时代也不是这样。所以对我来说，"在这个新世界里，微软有什么独特的能力？"这是我们甚至在讨论竞争地位之前就必须回答的关键问题。

在这个背景下，"我们真正有可能做成的是什么？"，那就是我们可以成为一个值得信赖的平台提供者，这是我们一直在做的，让人们能够在平台之上创造更多价值，这再次是我们的DNA。即使在这个前沿模型似乎没有限制的世界里需求非常大。

SN： 它们需求很大。这就是我即使在这次Build大会上也感受到的，我们正处于这样一个阶段：我们现在可以真正地将这从任何一个单一的前沿模型转变为一种说法："嘿，实际上有一种方法可以让前沿生态系统出现，其中有许多利益相关者，每个都实际上在运作自己的前沿智能"，我认为我们在那里有一个独特的机会，一个独特的竞争角度，而且最重要的是，品牌许可。

这是我学到的另一件事，Ben，每家公司都认为自己可以做所有事情，然后他们意识到世界并不需要他们这样做，世界希望他们只做那一件事。

这是你不得不学到的一课吗？

SN： 是的，绝对如此。我一直都这么说，在微软，当我们做世界期望我们做的事情时，我们处于最佳状态；当我们出于嫉妒而做事时，我们处于最差状态，仅仅因为别人在某处有个很酷的热门产品，并不意味着我们应该去做那个。

但关于Zune说得够多了，对吧？

SN：（笑）是的，Zune是个很棒的设备，但世界不需要我们的Zune，所以就这样结束了。

这种对你独特能力的识别，是过去两年里显现出来的变化之一吗？

SN： 是的，事实上，它已经显现出来了，而且世界也慢慢接受了它。

在某种程度上，这是否是被迫于你的？

SN： 是的，甚至我自己的概念理解也是，我开始想，"模型是什么？"，模型有点像某种无状态的API，然后我调整说，"哦，也许它们会像数据库一样"它们远不止于此。

我不记得上次是否和你讨论过这个，但上次我和[微软CTO]凯文[斯科特]谈话时，我们某个时候把它类比成处理器，而且你确实在合作方面将其比作你们与英特尔的合作关系。

SN： 完全正确。所以现在的问题是，一个更好的概念模型是思考我们正在做的事情：你必须真正构建一个学习机器，而任何公司都必须构建一个学习机器，所以我想构建的本质上是一个多租户学习系统，允许每个人拥有他们自己的爬山机器。

所以这个概念性想法，现在我已经将本质上前沿的东西不是关于任何单个的前沿模型我想构建无论你用M365还是Azure所做的任何事情，都变成一个平台，允许每个人基本上构建他们自己的爬山机器，因为未来的公司在基础层面上将拥有人力资本和代币资本，而对于代币资本，他们需要自己的爬山机器。

MAI模型

好的，那我跳到结尾，你们发布了七个新模型，你强调了你们从头开始构建这些模型所做的工作，不是通过蒸馏，不是使用其他模型作为教师那么你刚刚阐明了这些模型的雄心是什么吗？

SN： 是的，有两件事。第一，我们希望从头开始构建具有清晰血统的模型，这些模型我们将拥有，可以授权并允许企业持续爬山，这就是我们想要那个模型的原因。顺便说一下，你谈到了蒸馏关键是在我们自己的任何爬山过程中都不使用蒸馏，但到了最后，事实上我们正在做的一些事情是，毕竟我们拥有所有OpenAI的知识产权，事实上我们获得的一些性能提升是通过做RKLD（反向知识蒸馏）以及在此基础上进行RL（强化学习）来实现的。所以我们实际上有两个前沿，我们自己的，和OpenAI的，我们将使用这些东西来进行评估匹配。

而你在仍然拥有那种访问权限的同时，达到你需要达到的正确状态的时钟正在滴答作响。

SN： 是的，还有五年时间。但底线是，在任何特定时间点，我希望确保我正在使用最好、最高效的模型，无论是用于编码、安全，同时还要确保在我们的案例中，我们将有一个独立于这些模型的"控制架"（harness），我们有GitHub Copilot控制架，它在微软各处使用。我们的目标是确保我们拥有一个模型血统，我们端到端地控制它，然后我们使用OpenAI的知识产权，即使拥有其所有能力最终，测试将是我们和我们的客户的评估。

从长远来看，今天提出的方式，我认为非常有说服力，并且与你刚才说的相呼应，是这个想法：企业能够获取这些模型，在他们自己的RL环境中，以比简单的"即插即用"RAG实现或基本的后训练更深的层次整合他们的数据。但这是最终目标吗？

SN： 是的，我的最终目标如下：我回过头来说，假设他们是一个通才模型即使你回到过去，Windows可以有一个版本，然后是另一个版本，而Adobe和Autodesk可以继续构建并不断进步，那么与此道德等价的东西是什么？就是这件事。然后第一次，我们说了微调，但效果不太好，因为我们没有工具，没有数据收集机制，都没有。但现在我们有了。所以假设通才模型不断进步，比如MAI模型，或者OpenAI模型，那么你就有了这个RLE。

对，但你谈到的这种对模型的深度定制，只有通过MAI模型才能实现。

SN： 没错，但我们想让每个人都开始接受的是这个多租户爬山系统所以如果你想一想，我们实际上把你对M365的使用（它本身已经是一个多租户系统）转变成了为你服务的爬山系统。

好的，我得打断你一下，我给你一个"像对五岁孩子解释"的机会，向听众解释一下爬山。

SN： 爬山基本上是当你思考"AI是做什么的？"时AI全是关于设定一个目标，并持续学习如何预测和创造代表该目标的输出，并持续地这样做。所以这就是为什么用爬山的比喻是描述学习的最佳方式。而你希望每个人都在他们自己的山上独立地进行这件事。

SN： 在他们自己的山上独立进行。

而不是像依附式地跟着走。

SN： 你作为一家公司的护城河是什么？你公司的护城河是你的隐性知识。在一个AI存在且AI的网络效应存在的世界里，你需要你自己的爬山机器，模型在其中学习。

所以我们希望你做的第一件事是，人们讨论得不够多的是私有输出、评估集我认为一家公司创造的最重要的IP可能是这些私有基准和私有评估集，你在其中有品味地识别输出和质量。顺便说一下，今天的失败案例会促使你持续更改基准，这不是一个静态的东西，这基本上就是评估集的工作方式。所以如果你有你的私有评估集，那么你就有你自己创建的强化学习环境，然后你邀请所有模型出现，然后你说，"模型A，使用我的环境和我的轨迹生成最大化这个评估的输出，模型B……"，我就可以切换。

在这种情况下，MAI模型只是你可以放进去的又一个血统，而我们今天证明的是，即使是一个训练得非常高效的推理模型或编码模型，也可以使用你的轨迹进行爬山，这将更具代币效率，并且将从根本上成为一个巨大的优势。

对客户来说是独有的。

SN： 是的，没错。

但这只是暂时的吗？如果你快进，你的愿景是MAI模型最终能在前沿与其他通用模型完全竞争吗？

SN： 它们可以。即使在今天，当你开始这么说时世界总体上会不断进步。

嗯，我想这又回到了，这是关于你需要做你擅长的事情？

SN： 没错。第一，我们擅长什么，同时也是世界的均衡是什么？也就是说，如果你相信世界上只会剩下两家公司，那么当然，它们只需要两个前沿模型，但如果你从根本上相信，世界上将会有和今天一样多甚至更多的公司，那么AI时代的公司是什么？它将拥有人力资本和代币资本，代币资本是如何创造的？它不是一堆API调用，而是实际上是它们拥有的一组权重。

对。所以你是想累积这种优势，还是想把它拱手让给OpenAI和Anthropic？

OpenAI与资本支出

说到OpenAI的合作关系，我提到你把它比作微软-英特尔的合作关系，而有时合作是唯一的领先方式。你现在如何看待这种合作关系？

SN： 我仍然认为它我为我们走到一起感到非常自豪，你还记得我们走到一起的环境非常不同，而现在已经有一家公司可能会上市并成为一家万亿美元的公司

这是我的问题在这个角落里是作为运营者的萨提亚·纳德拉，在那个角落里是作为投资者的萨提亚·纳德拉，他们之间为该怎么做进行了多少次激烈、持久的斗争？

SN：（笑）归根结底，我们是一家运营公司，投资更多的是一个意外。

是的，但股东最终是那些投资者！

SN： 我很高兴，这对我们的股东来说也是一个极好的结果，等等。但我认为我处理这件事的方式，Ben，是真诚地说，如果有一个我们可以合作的伙伴，我们自己也进行创新，而他们也很成功，那太棒了。

我总是回想起与SAP共同构建SQL Server的故事。SAP很成功，我们也很成功，然后我们也继续做了其他事情。因此，我认为OpenAI，我很高兴我们与他们合作，我们正在与他们合作，他们继续是首要合作伙伴。正如我所说，直到2032年，我们仍然有很多作为他们的客户，他们作为我们的客户，作为知识产权合作伙伴。所以OpenAI每天做得好，微软就做得好。

是不是有一部分人认为，由于你们与OpenAI的合作，你们遥遥领先，而现在当我们谈论像你们的MAI模型这样的事情时，实际上是"我们有点被麻痹了，因为我们把太多东西外包给了他们，现在我们必须重新调整"？

SN： 很多事情，第一，像所有事情一样，竞争激烈多了，有OpenAI，有Anthropic，有谷歌，有很多参与者。所以我认为对我们来说，一开始我们与OpenAI合作是很棒的。想想我们在2018年的位置，再想想我们在2026年的位置，我们现在正在与谷歌以及一群我在2018年都不知道名字的人竞争，这本身就证明了回到你的第一个问题，"微软的竞争力如何？"我很高兴微软抓住了那个机会。我们现在正与一群新对手、一群老对手竞争，而且我们有自己的打法。

我们已经谈到了作为运营者的萨提亚·纳德拉和作为投资者的萨提亚·纳德拉。那作为资本分配者的萨提亚·纳德拉呢？在2025年初有很多报道说微软暂停并重新考虑一些数据中心投资，你们有点将其解释为"很多投机性的东西"、"我们在精简"等等但同时，你们的自由现金流用于资本支出的比例明显落后于同行。四个月前，那是赞扬。现在，这是批评吗？你对此感觉如何？

SN： 我上次检查时，我的自由现金流在资本回报方面的分配相当不错，这很合理。

是否存在你们投资不足的情况？

SN： 并非如此。我认为关键是我们至少要确保我们不会在建设上本末倒置我们有一个超大规模业务，我们有自己的应用业务，我们有自己的研究计算要分配，有三个部分，我们希望在这三个部分都分配得非常有纪律。

就拿超大规模业务来说。超大规模业务是关于拥有几个大客户，但也拥有庞大的长尾，所以你的业务组合不能仅仅由几家模型公司组成实际上，一家模型公司那是基本的决策。

而你想退出那个业务。

SN： 不仅仅是退出。

他们仍然在那里，他们是主要租户。

SN： 他们是主要租户。但是，让我们面对现实，随着时间的推移，Anthropic或OpenAI会建立自己的设施，这很合理。他们会使用我不是说他们不会使用其他云提供商。所以对我来说，很清楚的是，我想要做的是不要把我所有的计算资源只分配给一个参与者，所以这就是调整。一旦你做了那个调整，你就不能在德克萨斯州建设10吉瓦的设施然后说，"就这样了"，你必须建造一个遍布全球、遍布美国的设施，而这个调整就是我们在超大规模方面想要做的。

另一件我必须为我的投资者做的长期事情是，"让我们投资于我们自己"，即推理计算已经爆炸式增长，无论是在GitHub中还是在M365中，我们需要确保为我们自己的应用程序提供资金。然后是我们自己的研究计算，这些MAI模型。所以我只是采取了将这三者分开的方法，我们肯定希望在我们看到所有这些进展时进行分配，我们会看看结果如何。但对我来说，我不会一个季度一个季度地去匹配。

顺便说一下，另一个有趣的事情是追赶，我们起步早。

你们起步早，并且拿到了很多好位置，很多好的发电资源。

SN： 是的，还有两年的现金流。

是的，没错。说到这三者之间的平衡，在2026年1月，你们Azure的收益差了0.1%，所以非常小，你在电话会议上说，你将更多的计算资源分配给了内部研发和应用程序。

先不谈之前关于你是否在总容量上犯了错的问题，你在那次电话会议上谈到了在投资方面采用组合方法，平衡Azure和另外两个业务。这一切都很好，但如果存在限制，你必须做出选择，你认为你当时做了正确的选择吗？这是你未来会做的选择吗？归根结底，你在自己的业务上有更高的生命周期价值、更高的利润率，那将是第一位的。

SN： 是的，研究计算也是如此。Ben，我认为对我们所有人来说，相当坦率地说，这就是为什么我认为季度收益很有趣，当然，华尔街应该让我们每个人都对"你最近为我做了什么？"负起高度责任。

但那次是不是一个非常特别的、令人烦恼的、因为错误的事情而被问责的情况？

SN： 那是他们的工作，每个人都有每个人的工作要做，所以我不能指责他们问，"嘿，你这个季度为我做了什么？"，这是他们理所当然应该问的问题。而对我来说正确的答案是，"我这个季度为你做得够多了，而且我们也在确保10个季度后，微软继续蓬勃发展"，这就是工作，有时会有一些脱节。

但当我审视这三件事时，你必须有纪律，做你能增加价值的事情，不能是，"哦，我分配错了"。如你所说，如果你做那些不产生成果的事情，你会受到惩罚。所以这就是为什么研究计算，现在有了MAI模型的输出。今天，它不仅仅是作为学术成果的模型输出，现在它正在区分我们的Foundry，我们现在可以授权它，它将增长Foundry的收入。所以只要我觉得微软能够继续以显示成果的方式进行投资，我们就将有能力做长远正确的事情，并在短期内交付成果。

对于上个季度，有没有那么一点"给Azure多分配一点计算资源"的想法？

SN： 上个季度，没有。事实上，那次正好是计算资源多了一点我们是供应受限的。

我知道，但这正是它如此有趣的原因。

SN： 我们完全没有，在这一点上，如果说有什么的话，我们绝对不想做的是让我们的企业客户在Azure上失望，特别是。

这就是问题，对吧？因为如果他们看到那个季度，然后想，"嗯，微软说我们供应受限，同时又在优先考虑他们自己更高利润、更高生命周期价值的业务，这让我怎么办？我在和我的供应商竞争。"

SN： 这就是为什么我们必须在例如原始GPU方面做出一些非常艰难的决定。例如，我们不向一堆Neolab出售原始GPU。我希望能在Azure上增加更多Neolab，但我们就是做不到。因此，我们对一些被我们拒绝的业务非常严格。

那些是你不得不进行的一些对话吗？

SN： 是的，所以对我来说，在一个存在限制的世界里，你基本上想要确保你既在为世界的期望而建设，也在为那些信任你最久的客户而建设，因此我们一定会确保Azure有容量，只是我们不会去追求在这个背景下我称之为"容易钱"的东西。也就是说，在今天这个时代，如果你想获得短期的Azure收入，那是非常容易的。

哦，是的，我们已经看到了，至少可以这么说。

SN： 是的，你所要做的就是增加资源，你知道的，然后把它卖给Neolab。

所以当谈到AI基础设施时，从长远来看，你提到前沿实验室自己构建硬件可能是合理的，例如。你有所有这些Neolab，你有任何控制[英伟达CEO]黄仁勋的GPU分配的东西，你有不同的ASIC，你作为超大规模云服务商的真正差异化是什么？仅仅是更低的资本成本吗？

SN： 首先，将我们的超大规模业务视为一个组合，我们试图完成的一切是构建一个系统，在每美元每瓦特的代币数方面我们必须具有竞争力，这是一方面。我们可以展开讨论，以及我们在那里的论点是什么。

嗯，我刚刚注意到，当你谈论你们的一些芯片时，有时是每瓦特代币数，有时是每美元代币数。

SN： 是的，我会考虑所有三个，对吧？就是代币作为功率和美元两者的函数，所以这是一个系统性的问题，我们必须做到世界级并具有竞争力。而且我将能够声称，这就是我认为[Microsoft AI CEO]穆斯塔法[苏莱曼]谈到的地方，除非你自己构建模型，否则你无法做到，那样没有意义。我相信你不想在不构建模型的情况下构建加速器，你必须共同设计。从长远来看，要在这方面达到超高效，唯一的方法是考虑网络，网络就是一个很好的例子，也就是你想要网络、模型，所有这些都以有意义的方式结合在一起，所以这是一方面。

那么对我们来说，另一方面的差异化必须来自，"如果我要在这个基础设施之上构建代理，微软会生产哪些代理？"。我们将在三个领域尝试主攻：编码、安全和知识工作。幸运的是，这是三个巨大的领域，其中代币是有意义的我不是说不会有其他领域，科学是另一个我们将支持的领域，但我认为会有其他人在那里做得很好。但对我来说，所有这些将被应用和使用的三个主要领域是这些。所以当我考虑构建一个系统加上模型再加上这三个领域的组合时，那么我觉得我们的差异化将来自那里。

但这是不是仅仅重申了回到原点，从长远来看，我们真正的差异化来自我们更高利润、我们自己、更高LTV的业务？那让那些只是客户的人怎么办

SN： 我认为这不是利润率更高的问题。我们基础设施业务的总利润额可能更高。事实上，它们已经接近高于我们高利润业务的总利润额了。

所以我认为微软一直受益于拥有业务组合，并且我们已经习惯于管理它，这不是单一利润率的情况。但总的来说，我们将有很高的投资资本回报率（ROIC），我们将确保我们的基础设施业务具有与基础设施业务相称的投资资本回报率，而我们在此基础上构建的业务，我想称之为新的应用程序就是代理。所以我们将在安全、编码、知识工作这三个大领域拥有代理业务。

我们稍后会谈到代理，但我没想到会问这个问题，本周的大新闻，你们会发行股权来为这种建设提供资金吗？

SN： 是的，我刚看到新闻，我想谷歌刚做了。

你和大家一样惊讶吗？

SN： 我不确定，确切地说，我还没研究过，好像是昨晚出来的，所以我得去了解一下发生了什么。但是，这就像也许现在流行的是每家公司都要上市或重新发行股权，也许是这个季节到了。

去吸收一些资金。

软件业务

软件死了吗？

SN： 我认为软件还活着，但我认为整个这种梗概出现的方式是，特别是如果你拿SaaS的问题来看，对吧？我们以一种特定的方式构建，我有一个数据模型，然后我有一个业务逻辑层，然后我有一个UI层，我将三者耦合，然后有一个商业模式。

集成是个好东西。

SN： 看看这个，Ben，现在我们拿走了微软365下面没人知道的数据库，然后说，"哦，WorkIQ可用了，它只是一个技能/MCP，而且就在那里"，突然间人们爱上了"我现在可以问询并拥有一个代理持续访问这个数据库，从任何地方对其进行推理、规划、行动"。

顺便说一下，这需要一个新的商业模式。所以，例如，当Cowork使用WorkIQ时，那将是一个基于使用量的商业模式，所以我认为需要发生的是，我们现在需要拿我们所构建的，为代理时代重新构建，并改变商业模式的杠杆，这样你就会有一个基于每用户的商业模式和一个基于消耗的商业模式。

所以混合商业模式，你确实认为那是未来？

SN： 100%。一旦你拥有了它，那么我认为在服务器之间发生的事情甚至在我转向云时我都没有理解，甚至我都有点担心，"哦，天哪，我们转向云，我们卖同样的服务器"，结果我们卖出了更多的订阅，因为那些从未向我们购买过服务器的人正在购买订阅。

我认为代理已经在发生这种情况，我在GitHub上看到了，在M365上看到了，在安全方面也看到了，因为每个人都在构建这些持续"工作"的代理系统，所以我们将我们构建并认为是最终用户计算的东西完全重新构建了。

是不是有一部分，如果你必须退后一步看，一个由每席位加使用量组成的混合系统，那么E7适合这个想法中的哪个位置？它的价格似乎是两倍，似乎是为了应对席位数的长期下降而提高ARPU（每用户平均收入）的尝试？这是正确的思考方式吗？

SN： 你这样想，你看每席位仍然是一个非常重要的元素，因为每席位是什么？每席位基本上是一组使用权限，所以任何做预算的人都会推动你。

没错，人们不喜欢使用量付费，我们现在就看到了，它可能会爆炸。

SN： 完全正确，因此你只是想将使用量打包或捆绑到套餐中，以便人们有办法做预算。所以我有点认为E7、E5，这些东西会继续存在，然后你总会有按量计费的消耗。人们也会谈论，"嘿，也许人们想要基于结果的定价"。对于基于结果的定价，我们会对此感到兴奋，但请记住，基于结果的定价也被称为版税。当客户有一个很好的结果时，他们不一定想分享他们的结果，所以我认为真正在思考的是，最终，软件存在真实的边际成本，这就是它的本质，这将通过定价来体现。

你是什么时候真正意识到这一点的含义的？

SN： 我认为我会说是代理。在代理之前，如果仍然是人类交互

对，你可以想象一个世界，就像基础推理变得超级便宜和简单。

SN： 完全正确，摩尔定律本身。比如，如果你想一想，如果我仅仅利用摩尔定律，获得软件效率，我利用软件提高效率，并将其传递给客户，让他们拥有更多功能。事实上，我曾经总是想，"嘿，我们在M365中增加了多少价值却没有提价？"我们十多年没有提价。这一切都归功于硬件之上的软件效率。

但现在你所处的位置，如果你有一千个自主代理，它们都7x24小时持续工作，访问Work IQ，那就会很多，所以这就是我认为的，Ben，对我来说真正的考验是，这就是为什么评估、结果任何客户如果它没有为他们创造价值，就不会使用消耗量或他们的席位。因此，他们现在将对"这东西到底为我做了什么？"、"我如何衡量它？"、"我如何提高效率？"更加严格。

如果你回想一下80年代或90年代，那时人们会说，"别浪费时间优化了，下一个处理器会出来解决你所有的问题"，现在这完全是错误的范式吗？

SN： 从某种意义上说，你希望那会发生，但你不能只指望那个。

它会发生，但你的价格会爆炸。

SN： 完全正确，更重要的是，如果你不优化，你就会被发现。就拿我们今天展示的Land O'Lakes的例子来说，这是一个代理，有一个你关心的结果，我能够使用一个5000亿参数的模型，我也能使用一个50亿参数的模型，并且真正交付相同的结果，我为什么不用那个呢？

这似乎是这个时期一件非常不同的事情。很明显，在企业领域，使用正确的模型、优化，这将是未来的大事，就像我们在PC时代没有达到优化阶段一样。

SN： 没错。

我认为我们从未达到那个阶段。

SN： 我们从未达到。

东西还是一如既往地臃肿，因为每个人都假设它会变得更快，一切都会好的。

SN： 完全正确，因为以前这些东西没有定价。一旦有了消耗量，每个人都会优化。

对于E7，真正的吸引力似乎是Cowork。它就像是这种新能力，超级强大，它采用Anthropic的Cowork，原本在你的PC上，现在在云端，拥有所有便利性，权限、控制，所有这些。这就是它存在的理由吗？那是吸引点吗？

SN： 是的，还有Agent 365，所以有很多。像往常一样，这些东西，我们将把所有内容从我会称之为最终用户的东西和IT的东西整合在一起。

你们了解捆绑。

SN： 还有安全。是的，肯定有，它们最终都关乎我们如何使价值等式正确，以便客户能够覆盖，因为现在，相当有趣。你有一个代理，你马上会说，"哦，我得保护它，我得对它进行可观测性监控，我需要一个沙箱给它"。所以如果你不捆绑，你基本上是在让客户去追逐五样不同的东西。

尽管如此，我觉得这很引人注目的原因是，你已经谈了很多你认为真正重要的集成点是在模型和控制架之间吗？你已经谈到了像你们的CoreAI计划和GitHub Copilot这样的东西，其中很多是"我们将构建控制架，你可以将模型插进拔出"，这对现在的Copilot有效，你可以选择你的模型，即便如此，据我所知，并不像你可能认为的那么容易，但选择器还在那里。Cowork似乎说，"是的，没错，它必须是一个完整的软件包，对我们来说，在E7上有一个卖点很重要"这感觉像是它可能不容易被替代。

SN： 不，它是可以替代的。Cowork也一样。事实上，我现在正在使用的Cowork已经默认大部分是GPT了。

好的，所以它会完全可以互换？

SN： 我们正在使用与GitHub相同的控制架，在安全方面也是如此。所以我们有相同的多模型控制架，我们将在其中轮换显然MAI模型默认在我们的控制架中训练，但我们将有GPT，我们将有Anthropic的模型以及任何开放权重的模型。我们将允许任何人获取他们微调或构建的任何模型。事实上，他们可以从Fireworks获取一个开放权重的模型，进行微调，然后将其放入Copilot，没问题。

好的，所以我信息有误，我认错。那么请解释一下Cowork是什么，以及就那个产品而言，它与Anthropic的联系是什么？

SN： Cowork，对我来说，它有点像Copilot。我用了Cowork这个词，它是其中的一部分，而且确实包含了Anthropic的模型。Cowork是把它看作一种形式因素，最好的描述方式是：我们首先为Copilot构建了一个聊天界面，然后我们现在为Copilot构建了Cowork，现在我们正在构建自动驾驶仪，正如我在那里描述的，把它想象成企业级的OpenClaws。所以基本上，我认为这些是不同的代理形式因素聊天是第一件事，Cowork是下一件事，事实上，你甚至可以回到开发者的事情。开发者，我们是怎么开始的？我们首先从代码补全开始，然后我们去了

我明白所有这些，但我真的很困惑，因为我回到那篇博文。它说，"与Anthropic紧密合作，我们采用了他们在Cowork上所做的工作……"

SN： 是的，那是我们首先推出的。我所说的只是它已经发展了。有点像Copilot今天的样子。

明白了，它一开始是ChatGPT。

SN： ChatGPT，现在它既有Opus模型也有GPT模型。

明白了，好的。

SN： 所以，它们会到处都是。

好的。所以，我并没有完全离谱。

SN： 没错。

我没能赶上，我接受这一点。

[编者注：Cowork的常见问题解答仍然说明它使用Anthropic的模型，就像最初的博文一样]

SN： 我们的每一款产品，你都会看到Anthropic和OpenAI的模型，以及MAI模型，以及你放入自己模型的能力，我认为这是根本的承诺。哦，顺便说一下，我应该提一下这个。自动我不知道你做了多少选择，我主要是自动的然后微软最大的工作之一就是训练所有做自动路由的模型。顺便说一下，这可能是最大的持续学习的事情之一。

这很有趣，因为我可能更多地从消费者的角度来处理，所以我基本上只是选择我想在其中做某事的应用程序，或者从CLI调用。

GitHub Copilot

GitHub Copilot发生了什么？你非常积极地谈论它，但一个负面的说法会是，两三年前，你是自动补全市场的先行者，每个人都以为你到了那一步，你赢了，而现在却是"我们将通过GitHub Copilot迎头赶上"。

SN： 我认为发生的是，这是那些典型情况之一记住，它以前是一个工具业务，而现在它就是业务本身，谁能想到编码就是一切呢？

没错，它本该是一切，但似乎在一段时间内，它并不是？

SN： 对我们来说，我认为已经发生的是，我们持续在谈论Copilot之前，有两件事在GitHub发生，我应该先谈谈GitHub。所有这些编码代理已经出现并开始工作，它们出现在哪里？在GitHub。所以第一件事，坦白说，我希望我们能更好地预料到，是代理化的程度。

整个GitHub可靠性问题是一回事，但具体到Copilot。

SN： 我会说第一件事，在某种程度上，我认真对待这项工作，因为在你想要达到Copilot之前，首要工作是确保我们正在扩展，所以我们先不谈那个。

有很多人对那件事非常不满。

SN： 是的，我们会解决它，他们应该对我们有更高的期望，我们需要为他们交付。

然后下一件事，在Copilot方面，你说得完全正确，我们开始时说，"这必须是IDE中的代码补全功能"，我们添加了聊天，添加了任务，你猜怎么着？让我们在应该给予赞扬的地方给予赞扬。Anthropic带着一个模型出现了。

嗯，这就是Cursor的故事，他们在你之前就抢了你的午餐。或者你是说那也是一个Anthropic的故事？

SN： 不完全是，我的意思是它有点像Cursor对微软，就像Borland对我们，那并不是决定一切的。

实际上是Anthropic带着一种完全不同的、更加代理化的方法出现才改变了局面。

SN： 没错，用了不同的方法。用一个模型以及他们在那里的工作，本质上代理循环就是变化所在。事实上，如果你看看，Cursor从总量来看

他们被同一件事打败了，他们面临同样的挑战。

SN： 还有市场份额等等Cursor做得非常好，他们分叉了VS Code，做得很好，很多赞誉给它们。但真正的事情是代理化编码变成了现实，而现在好消息是代理化编码真正推动了人们想要选择，我们会在那里，我们将拥有我们自己的模型。GitHub本身和Copilot本身都将同时拥有Anthropic和Claude的模型。事实上，橡皮鸭功能是我最喜欢的功能，我可以用它来检查其他的模型。

Windows与Solara项目

本周的头条新闻，我想是这些运行Windows的新款Nvidia PC。然而，我发现更有趣的公告或者不是公告，是预览Solara项目，将这些设备视为访问云端代理的方式，完全不同的重心。我不知道是你还是演讲者说的，我觉得非常有说服力的是，可穿戴设备的限制是，如果你必须持续与它们交互，它们会非常累人，所以它们的实用性是根本有限的。但是，如果你可以要求一个代理做某事，那么你可以去做别的事情，与此同时，它在后台运行。超级有说服力。我想问题是，这感觉与Windows完全不同在主题演讲开始时谈论Windows和AI PC，那很好，还有本地推理，但这就像是，"实际上，如果一切都在云端会怎样？"。

SN： 是的，我经常发现这个从2014年开始的框架无处不在的计算和环境智能每天都在变得越来越真实。

首先，第一部分是，"我对于拥有这些Windows机器感到非常兴奋"，而黄仁勋有那张漂亮的幻灯片，他和所有台式机的照片，我当时想"天哪，是的，我一直在等这个"，这很好，所以我认为因为这是有道理的，拥有强大的硅片系统，具备真正无限的智能，这在逻辑上是合理的。

当我在Windows工作时，我不得不偷偷地藏起我的iPhone，后来可以带着iPhone出现在园区了，现在我带着MacBook Air在这里下次我采访你时，我是否应该因为没有Nvidia AI PC而感到难过？

SN： 你总是有选择的，Ben，我希望你选择正确的东西。我对那东西感到兴奋，因为我认为有无限制的智能，甚至我们展示了一个小功能，那就是让八个代理持续运行、分析日志等的能力，但它们全都是无限制的。

对，但这感觉像是一个副业，一个支线任务。

SN： 就像有十亿用户都拥有那个，那不是支线任务。对我来说，它与我认为人们会想要用于他们的知识工作、安全工作和编码工作的机器一样根本

他们会为自己想要。这实际上是新的消费者/企业分离吗？

SN： 企业商业模式，我们进行了关于企业持续优化的长时间对话事实上，我认为企业环境中Windows机器的最大价值主张将是无限智能。所以人们会说，"哦，哇，与其让我的云账单持续上涨，不如我拥有一台Windows机器，以摊销的方式使用它"，所以我认为这将有真正的价值因为在一个你想要消耗无限数量代币的世界里，你想优化，为什么我不利用一切来优化呢？

我不知道，我只是觉得如你所知，你对微软所做的工作给我留下了深刻的印象，结束了Windows对公司的控制，我还记得我当时实际上在湾区，坐在机场附近威斯汀酒店的酒吧里，写《Windows的终结》，讲述你为不扼杀Windows，但又不让它成为公司重心所做的所有事情。

SN： 那我认为正是Solara所要解决的问题。我不认为Windows，我们试图让Windows

当然。

SN： Solara，如你所说，我认为这是一个很好的问题，因为我想让我们尝试的是以下这一点："你能为一个平台，以及顺便说一下，为代理时代构建的平台规则思考一下吗？"因为现在，其他那些所谓的"平台所有者"会试图从手机转向这类可穿戴设备，他们会试图将他们自己的应用程序带入同样的游戏，对吧？我想打开那个局面，所以我想，例如，类似于我们能够用Teams设备做的事情，我们在这方面建立了一些这种分发能力，所以我想将它与这个代理世界连接起来，所以我对联发科、高通感到兴奋。

嗯，我有一个很好的类比给你，我想。有一件事我认为你只是回归到你作为CEO所做的出色工作这是访谈中拍马屁的部分有一件事我认为你受益于跟随了跟随者。史蒂夫·鲍尔默是不得不接替比尔·盖茨的人，他无论好坏都为你成功创造了条件，我认为这是一种说法，有没有可能，对于这一点，你在设备领域的机会只要苹果还困在手机上，他们真的能做出一个在任何地方都能用的代理吗？

SN： 这是个很好的问题。这是我们所有人的问题，你知道现实是，对于那些凭借某个产品取得巨大成功、并且这个产品还在继续取得成功的人来说，说"我要把它全部烧掉，然后另起炉灶"是很容易的。

但问题在于，根据他们的架构，每个人都是垂直的。

SN： 完全正确，这不自然。你想想看，我们说"构建代理很容易"，SOC到处涌现，它们就在那里，硅片很容易，系统很容易，操作系统是现成的，现在你告诉我，在酒店、餐馆、医疗环境中，我只能选择一种环境设备？这毫无道理。所以，因此，我设想使用Project Solara构建这些环境设备会像如果你一年后成功了，每个人，甚至在企业中，都会说，"哦，我只需要从一个不知名的ODM那里订购一堆这些东西，他专门为我制造的"。

我认为只从企业开始是非常明智的。你是否梦想这也许会最终扩展到消费者领域？

SN： 现在，我希望我们再次做我认为自然而然的事情，就像我在哪里看到人们

嗯，那是你拥有微软365环境的地方，你拥有那里所有的上下文。

SN： 还有代理，人们会在哪里构建代理？问题是，消费者领域会是，"我需要我想要的唯一代理"，所以这不像是我在构建一个Copilot设备，我是在构建一个代理平台，医疗服务提供者可以拥有他们自己的代理，所以那是微软开始介入的正确地方，我们看看它会如何发展。

数据中心

最后一个问题。你们有一个数据中心环节，适当地聚焦于社区，你谈到了诸如支付电费、不使用水、增加税基、教育等事情。为什么不直接付钱给居民呢？就直接给他们分红？

SN： 我对这里的所有想法都持开放态度，我一点也不封闭，因为归根结底，我认为你问的根本问题是，"包括微软在内的这个行业，在我们正在进行的基础设施建设方面，如何获得许可？"。

我的理论是，在美国我们做所有事情都是倒着来的，这就是我们进入UBI（全民基本收入）的方式，我们只是付钱给人们来建设数据中心。

SN： 是的。我的意思是，对于像UBI这样的事情，我有一点问题，就是

我反对UBI。这就是你在反对UBI的同时达到那个目标的方式。

SN： 我希望人们和社区有控制权、有自主权，人类在工作中拥有真正的尊严，你说得完全正确，"看，我们必须采取一切必要措施来获得那种许可"。所以现在，我们这个行业有太多东西是如此辉煌、如此美好、如此伟大。

那关于"你将失去工作"那部分呢？

SN： 是的，这就是问题所在。对我们自己的荣耀和我们自己的如果你没有创造机会，为什么有人会希望你成功？这是需要重新发送给我们行业每个人的基本备忘录，然后我们必须不辜负它。

萨提亚·纳德拉，很高兴再次与你交谈。

SN： 非常感谢你，Ben，一如既往。

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近日，AI机器人公司Figure发布的一系列视频引发广泛关注。画面中，其人形机器人连续九天不间断地分拣包裹，令外界对机器取代人力的时间表产生了新的遐想。

然而，在同一时期发布的另一段视频中，一名人类工人的分拣效率依然高于Figure的机器人团队。Figure首席执行官Brett Adcock随即表示，这将是“人类最后一次赢得这场比赛”。

研究人员普遍认为，当前机器人仍面临技术瓶颈——包括可靠性、安全性、成本控制以及在突发状况下的应对能力不足。这些障碍决定了大规模替代仍困难重重，多位分析人士指出，真正实现机器人对人类的规模化替代，至少仍需数年时间。

与此同时，劳动力市场已隐约感受到来自AI的压力。据劳动力咨询机构Challenger, Gray and Christmas于今年5月发布的报告，2026年美国企业因AI裁减的员工已达约49135人。就业替代的浪潮正从软件领域逐步蔓延至制造与物流行业。

人形机器人仍难胜任动态环境

澳大利亚新南威尔士大学机器人学副教授Oliver Obst表示，即便在相对结构化的环境中，人形机器人仍面临可靠性、速度、安全性、成本以及从意外情况中恢复等多方面挑战。他称：

"环境越难以控制，机器人问题就越复杂。大多数人类工作所涉及的变化性和判断力，远超包裹分拣演示的水平。"

Obst进一步指出，人形机器人目前并未显示出比现有工业机器人制造方法更高的效率或更低的错误率，这使其难以在短期内迎来大规模应用。他区分了两类替代路径：AI软件正在更快地影响部分信息类工作，而物理机器人面临的问题难度则远高于此。

新南威尔士大学机器人学高级讲师Dr Francisco Cruz Naranjo补充指出，机器人相较人类的效率优势高度依赖具体任务和环境。他表示：

"在高度动态的环境中，机器人仍难以快速适应变化条件，人类在这方面明显更具优势。这正是机器人目前在工厂等可控环境中效率突出，但在家庭场景中尚未取得广泛成功的原因。"

规模化部署面临多重结构性障碍

去中心化数据网络XYO联合创始人Markus Levin表示，AI模型和自动化软件在执行重复性任务时，已展现出远超人类的一致性与耐久性，但机器人仍需充电、维护与监督。他称：

"我认为大规模替代人类仍需数年，可靠性、安全性、监管、基础设施成本以及信任，仍是全面部署的主要障碍。挑战已不再仅仅是让机器具备行动能力，而是确保它们在承担更高自主权时能够安全、可靠地运行。"

国际机器人联合会去年9月的报告显示，过去十年全球工厂机器人需求翻倍，仓储与物流是增速最快的应用领域之一。这一数据表明，工业机器人的渗透正在稳步推进，但主要集中于结构化程度较高的场景。

Naranjo补充指出，重复性但环境相对动态的岗位面临被替代的风险，但实现这一转变取决于研究进展速度，以及社会在"空间适配机器人"等基础设施层面的改造进度。

收益与隐忧之间：机器人重塑劳动力市场的两面性

研究人员在警示风险的同时，也指出机器人大规模进入劳动力市场可能带来的潜在收益，包括改善工作与生活的平衡、缓解劳动力短缺，以及替代人类从事高危作业。

然而，Obst提醒，技术进步同样可能引发难以预料的社会后果。"如果机器人使危险工作在人力成本上变得更廉价，这可能是好事，但也可能产生意想不到的影响——例如，将人类排除在军事行动的危险之外或许能挽救生命，但也可能降低冲突的感知代价。"

在更宏观的经济层面，Obst指出，若自动化最终覆盖几乎所有工作，社会将不得不重新审视当前以个人薪酬和就业为核心构建的经济体系，"这是一个更难回答的社会问题"。

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亚马逊于6月4日在英国达特福德履行中心举办的"Delivering the Future"活动上正式亮相新一代Proteus。该机器人能够响应对话式指令，是亚马逊宣布对欧洲履行网络投入100亿欧元（约116亿美元）计划的重要组成部分。新版Proteus预计于2027年上半年在欧洲部署。

此次升级不仅是技术迭代，更折射出亚马逊加速以自动化替代人工的战略走向。与此同时，亚马逊还展示了触觉机器人Vulcan及仓储托盘处理系统STARK，并宣布扩大欧洲极速配送网络布局，进一步强化其在欧洲市场的竞争壁垒。

自然语言交互，Proteus实现跨越式升级

新一代Proteus最核心的变化在于交互方式的革新。此前，仓库员工需借助专用软件向这款负责重物搬运和大型推车移动的地面机器人下达指令；而新版本引入AI能力后，员工可像与同事沟通一样直接告知机器人任务需求。

"你告诉它需要做什么，它自己搞定优先级、路线和时间安排，"亚马逊机器人业务副总裁Scott Dresser表示。

在作业范围上，新一代Proteus同样实现了显著扩展。现有Proteus仅部署于美国25个站点的装卸区域，负责搬运重达近400公斤的推车；而新版本可在仓库全区域运作，涵盖货物到场后的转运、工作站之间的流转，以及在履行中心和配送站点全流程协助员工。

目前，新一代Proteus正在亚马逊实验室进行试点，计划于2027年上半年在欧洲正式落地。

机器人矩阵扩张，Vulcan与STARK同步推进

Proteus并非亚马逊此次展示的唯一机器人成果。在达特福德活动现场，亚马逊还展示了Vulcan——其首款具备触觉感知能力的机器人，以及STARK——一套最初在巴塞罗那试点的协作式托盘处理系统。

据路透社报道，STARK计划于2027年前扩展至欧洲15个站点，Vulcan也将在未来一年内向更多欧洲站点推广。

这一系列机器人产品的集中亮相，构成亚马逊更宏观自动化路线图的组成部分，旨在通过多类型机器人协同覆盖仓储作业的不同环节，系统性提升履行效率。

百亿欧元押注欧洲，配送网络全面提速

机器人升级背后，是亚马逊对欧洲市场的大规模资本投入。此次活动上，亚马逊宣布对欧洲履行网络投入100亿欧元，并将在今年于英国、德国等欧洲市场新增逾25个"次日内"极速配送站点。

在英国市场，亚马逊旗下超快速生活必需品配送服务Amazon Now将扩展至曼彻斯特和伯明翰。与此同时，亚马逊表示，生鲜杂货当日达服务目前已覆盖美国逾2300个城市及东京部分地区，并计划在未来数月内进一步扩展至日本、英国及其他国家。

此外，亚马逊还宣布，其下一代AI助手Alexa+将于2027年在10个新增国家上线。

自动化提速，就业争议持续

随着自动化布局加速，外界对机器人取代人工的担忧也随之升温。对此，亚马逊坚持其一贯立场，强调机器人旨在支持员工、优化运营，而非大规模替代人力，并表示自引入机器人以来，已在全球新增招聘数十万名员工。

不过，这一表态并未完全消弭市场疑虑。新一代Proteus所具备的自主规划与全区域作业能力，客观上意味着机器人可承担更多此前依赖人工的仓储环节。

从更宏观的视角看，亚马逊今年2月曾预测资本支出将同比增长逾50%至2000亿美元，加入科技巨头竞相扩张AI基础设施的行列。此次仓储机器人的迭代升级，正是这一资本支出浪潮在物流自动化领域的具体落地。

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Rahjerdi自曝最近专门搭建了一款名为"BookNook"的虚假书评应用作为测试靶场，要求各模型在不超过10美元预算和两小时时限内，自主发现并利用其中隐藏的安全漏洞。

在完成10轮完整测试的9款模型中，GPT-5.5以7/10的成功率遥遥领先，DeepSeek V4 Pro和两款Claude模型各有斩获，其余5款模型全部颗粒无收。

这一结果对AI能力评估和企业安全防护均具有直接参考价值：一方面，GPT-5.5展现出的自主漏洞挖掘能力意味着AI辅助安全测试正在走向实用；另一方面，多数模型因安全拒绝机制、推理路径偏差或API稳定性问题而失败，表明该领域距离规模化应用仍有距离。

测试设计：真实漏洞场景，严格预算约束

Rahjerdi在日常工作中为多款应用和网站提供安全研究服务。为复现他在实际工作中反复遭遇的一类常见漏洞，他专门构建了一套测试环境：前端为基于Expo框架的React Native应用，后端采用Python编写，整体模拟一款书评应用"BookNook"。测试目标明确——找到某用户私人书评中隐藏的一个"flag"（即漏洞标志）。

每轮测试设有10美元的硬性预算上限和两小时时限。除Claude使用Claude Code的-p模式外，其余模型均通过pi框架配合pi-goal-x扩展驱动，以确保模型持续尝试而非中途放弃。所有模型均在高思考模式下运行，温度统一设为0.7。Rahjerdi特别说明，其OpenAI账户已获安全研究资质预审批，这是GPT系列未出现拒绝响应的前提条件。

他原计划对每款模型完成10轮完整测试，但实际花费迅速攀升至1500美元后被迫中止部分测试。他坦言，约50%的总成本来自未纳入统计的测试轮次和失败运行，且此次评估并非严格的科学实验，更多出于个人兴趣。

成绩单：GPT-5.5独领风骚，中国模型表现分化

在完成10轮完整测试的模型中，成绩呈现出明显的两极分化。

GPT-5.5以7/10的成功率高居榜首，95%置信区间为40%至89%，平均每次运行成本6.62美元，每次成功成本9.46美元，中位token用量约26万。Rahjerdi观察到，该模型几乎在每次运行中都能在解压APK文件后迅速聚焦于Firebase，而非在API或React Native应用层面浪费时间。

DeepSeek V4 Pro以3/10位居第二，但成本极具竞争力——平均每次运行仅需0.19美元，每次成功成本仅0.62美元。不过，其10次运行中有5次从未触及Firebase，始终在API层面打转；另外5次虽意识到可以访问Firebase，但其中2次错误地尝试将Firebase认证用于API而非直接操作Firebase。

Claude Sonnet 4.6和Claude Opus 4.8均以2/10并列，但路径各异。Sonnet 4.6有5次运行方向正确，但因触及预算上限而中止；Opus 4.8则多次逼近正确答案，却因安全护栏在会话后期触发而被迫终止——值得注意的是，这些拒绝并非在任务开始时发生，而是在推进过程中才出现。

其余5款完成10轮测试的模型——DeepSeek V4 Flash、Gemini 3.1 Pro Preview、Gemini 3.5 Flash、MiniMax M2.7和Step 3.7 Flash——全部以0/10收场。Gemini 3.1 Pro Preview的失败最为直接：几乎立即以安全为由拒绝任务，其中位token用量仅9000，远低于其他模型的10万以上，直观反映出其根本未实质性参与任务。Gemini 3.5 Flash同样存在大量早期拒绝，仅有两次运行真正尝试了任务。Step 3.7 Flash则呈现出另一种失败模式：对API进行了详尽的文档化梳理，但随后错误地声称已发现漏洞，实则并未成功。

未完成10轮的模型：Kimi惊喜，千问令人失望

由于成本压力，Rahjerdi对另外6款模型仅完成了部分轮次测试。

Kimi K2.6以1/1的完美战绩成为意外亮点，完成速度和token用量与DeepSeek V4 Pro的成功运行相当，每次成功成本仅1.02美元。但Rahjerdi未能继续测试，原因是Kimi的API不支持并发代理调用，且tokens/分钟配额较低，且缓存token也计入配额。

Qwen 3.7 Max的表现则令Rahjerdi颇感失望。在正式评估前的本地测试中，它是唯一能够完成任务的非GPT模型，但在6次正式运行中全部失败，多数运行执着于API层面的IDOR漏洞挖掘。更令人咋舌的是，其每次运行的中位token用量高达732万，成本高达每次8.71美元。

GLM 5.1以1/4的成绩勉强上榜，但Rahjerdi对其评价极为负面，直言"这辈子再也不用GLM了"——原因是其API频繁宕机导致多次运行中途失败，且token消耗量极大（中位125万），成本高昂。Grok Build 0.1在6次运行中全部失败，部分运行出现假阳性，将用户读取自身评论的正常行为误判为IDOR漏洞。MiniMax M3和MiniMax M2.7表现相似，均在发现Firebase后因遭遇首个错误便放弃，转而尝试用Firebase凭证攻击API。

此外，Rahjerdi还测试了Owl Alpha，仅因其在OpenRouter上免费提供。该模型在10次运行中全部失败，其中一次甚至向API发出了超过200次请求，但始终未能找到漏洞。

经验教训：基础设施之痛与成本失控

Rahjerdi在文章末尾总结了数条实操层面的教训，对有意复现此类测试的研究者颇具参考价值。

在基础设施选择上，他使用Modal作为运行环境，原因是测试日志体量过大、占满本地硬盘，但事后证明这是一个错误决定——Modal约有10%的运行被抢占式中断，导致相关运行数据全部丢失。他建议改用AWS。在模型接入层面，他认为若统一使用OpenRouter，将比逐一对接各家提供商的差异化API省力得多。

在模型行为层面，他观察到一个有趣的文化差异：中国模型在直接攻击数据库时明显更为"坦然"，而其他模型则会出现短暂的顾虑，例如提示"这会影响生产数据库，所以我不打算这样做"。

在成本控制上，Rahjerdi坦言此次测试的花费已远超预期，并自我调侃称这笔钱本可以用来上线一款自己的真实应用。他明确表示，MiniMax和GLM因API稳定性差、成本高昂，已被其从未来的测试名单中剔除。

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瑞银分析师Leigha Miyata领衔发布的报告表示，厄尔尼诺现象在2026年5月至7月间出现的概率已升至82%，在2026年12月至2027年2月间持续的概率更高达96%。这意味着亚洲主要农业产区可能面临干旱风险，从而冲击水稻等关键作物的单产。

与此同时，联合国粮农组织食品价格指数4月均值录得130.7点，环比上涨1.6%，连续第三个月上行。泰国白米价格5月单月涨幅达20%，创2008年以来最大单月涨幅，芝加哥大米期货上月亦上涨15%。

上述信号表明，食品通胀压力已在亚洲多个经济体中显现。菲律宾通胀率从2月的2.3%、3月的3.9%急升至4月的7.1%；泰国则从2月至3月的通缩状态转为4月录得2.9%的通胀。瑞银经济学家预计，亚洲通胀将在基数效应推动下进一步走高。

厄尔尼诺概率攀升，南亚及东南亚收成面临威胁

根据美国国家海洋和大气管理局（NOAA）数据，厄尔尼诺在2026年底至2027年初持续的概率已接近确定性水平。Miyata在报告中指出，历史规律显示，厄尔尼诺期间印度尼西亚及澳大利亚北部气温偏高，南亚及东南亚降水减少，对农业收成构成直接威胁。

若厄尔尼诺如期成形，瑞银预计干旱影响将于2026年9月至2027年4月间冲击南亚及东南亚的收割季。报告特别点名泰国和印度将在亚太地区受到最为明显的负面影响，包括日本在内的粮食进口国亦将面临更高的进口价格压力。

此外，若出现"超级厄尔尼诺"，韩国和日本通常偏低的气温可能出现逆转，带来极端高温与强降雨，进一步扰乱区域农业生产。

化肥价格冲击正沿供应链传导

自中东冲突爆发以来，化肥价格持续承压。瑞银数据显示，尿素价格虽较4月峰值回落约190美元/吨（跌幅约23%），但自伊朗冲突升级以来累计涨幅仍达23%。氨价格维持稳中偏强走势，硝酸铵溶液（UAN）价格同样保持稳定。

瑞银化工团队指出，市场已度过季节性供应最为紧张的阶段，第二季度或为年内价格高点。然而，受贸易流通受限与产能约束影响，供应结构性偏紧的局面预计将持续，支撑2026年下半年至2027年化肥价格维持在成本曲线上方。报告还指出，化肥成本上升对农作物收成的实质影响，预计将从2027年4月起逐步显现。

此外，日本塑料包装价格据报已上涨20%至30%，运输成本亦在上升。这些因素预计将进一步推高食品零售价格，但目前尚未完全反映在日本的通胀数据中。

厄尔尼诺的资产价格涟漪：从食糖到动力煤

瑞银报告梳理了厄尔尼诺对多个资产类别的潜在影响。在农业领域，全球食糖供需平衡趋紧叠加大规模投机性空头仓位，一旦厄尔尼诺扰乱印度季风，糖产量可能同比减少约300万至800万吨，触发价格急涨。

在能源领域，极端高温将推升亚洲电力需求，尤其是制冷用电，进而带动动力煤需求及进口增加，收紧海运市场供应。与此同时，拉丁美洲和非洲水电发电量可能因降水减少而下滑，进一步支撑煤炭需求。

政策应对已有成效，但通胀上行趋势难以逆转

瑞银经济学家指出，伊朗冲突爆发后，亚洲多个经济体迅速采取政策措施，在一定程度上压低了初期通胀读数。然而，报告明确预判，通胀将在未来持续走高。

从现有数据来看，亚洲主要经济体中，除印度尼西亚和日本外，通胀均呈上升态势。2026年至2027年玉米期货价格自伊朗冲突爆发以来已分别上涨约4%和5%。日本方面，食品通胀同比增速虽从4月的4.6%小幅回落至5月的4.1%，但环比仍上涨0.3%，瑞银预计日本5月全国CPI将从4月的1.4%小幅升至1.5%，4月或已是本轮通胀的阶段性低点。

综合来看，能源与化肥价格冲击、厄尔尼诺气候风险以及基数效应三重因素叠加，将使亚洲食品通胀在2026年下半年至2027年面临持续上行压力，对消费者、央行政策路径及区域资产价格均构成不可忽视的风险。

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这条投资逻辑的核心在于：AI数据中心带宽需求加速上行，推动光模块从400G向800G、乃至1.6T持续迭代，带动下游厂商进入扩产周期。而每一代光模块的升级，几乎都需要新一代测试仪器与之匹配。这意味着，测试仪器不仅跟随光模块出货量增长而受益，更在产品代际更替中实现“量价齐升”。

天风证券指出，在AI算力产业链中，测试仪器相当于“卖铲人”角色，光模块产线中测试仪器设备的支出约占总设备支出的40%-50%。中泰证券则明确提出“一代光模块，一代测试仪器”的判断，认为随着光模块速率持续升级，采样示波器、时钟恢复单元、误码分析仪等核心测试设备将进入明确的更新换代周期。

测试仪器：从“可选配套”到“刚性必需”

从产业链资本开支来看，光模块、光器件、光芯片三大板块于2026年一季度同步进入扩产高峰。据券商统计，当季光模块板块资本开支同比大增231%，光器件增长54%，光芯片增长228%。

这一轮扩产的直接驱动力，来自AI数据中心对高速互联的持续需求。当前，800G光模块已成为数据中心主流方案，1.6T进入商业化放量阶段，3.2T亦步入研发与验证周期。TrendForce预计，2026年全球AI光模块市场规模将达260亿美元，同比增长57.6%。

对测试仪器厂商而言，下游扩产仅是第一层利好。更深层的逻辑在于：速率升级带来测试难度跃升，使测试设备从“可选的扩产配套”转变为“代际升级下的刚性必需品”。

技术壁垒决定竞争格局：自研芯片成“卖铲人”入场券

光模块测试的核心设备主要包括采样示波器、时钟恢复单元和误码分析仪。随着速率代际演进，测试指标要求持续上移：

• 400G时代：测试要求集中在30GHz/50GHz采样示波器、28GBaud/56GBaud时钟恢复单元等配置；

• 800G时代：带宽和误码测试能力显著提升；

• 1.6T时代：需要65GHz采样示波器、120GBaud时钟恢复单元，以及单通道更高速率的误码分析能力。

这意味着，旧设备无法简单平滑复用。从400G到1.6T的演进过程中，测试设备面临的不是“多买几台”的增量需求，而是“换一代”的升级刚需。

与此同时，更高速率带来了更复杂的信号形态。PAM4调制、眼图质量、TDECQ、误码率、抖动、噪声等指标的测试，对仪器带宽、噪声控制、同步精度和软件算法均提出了更高要求。

当性能需求进入高端区间，商用芯片往往难以满足，测试仪器厂商必须向自研核心芯片、底层算法和系统集成能力寻求突破——这也正是该赛道具备较强技术壁垒的根本原因。

硅光和CPO进一步放大测试需求

除了传统可插拔光模块升级，硅光和CPO也在改变测试场景。

硅光技术把大量光路集成到晶圆上，测试重心前移至晶圆级阶段。晶圆级测试需要完成光学、电学、热环境的协同验证，涉及亚微米级耦合、插入损耗、偏振损耗、S参数、响应度等指标。天风证券认为，晶圆级测试仍是制约硅光制造良率优化与规模化制造的核心障碍。

CPO则进一步提高测试复杂度。传统可插拔光模块通常是4到8个通道，而部分CPO光引擎可能需要测试32个独立通道。也就是说，CPO不是减少测试，而是把测试从模块级推向板级、系统级，测试通道数和验证项目显著增加。

由此带来两类增量需求：更高阶的测试设备，以及更多的测试节点与更长的验证流程。

规模增长明确，但非普惠式受益

从市场规模看，Frost & Sullivan数据显示，全球光通信测试仪器市场规模预计从2024年的9.5亿美元增至2029年的20.2亿美元；中国市场同期从33亿元增至65.9亿元。

中泰证券测算口径更为积极，预计2026-2028年全球800G以上光模块设备市场规模合计可达463.1亿元。不同机构口径虽有差异，但方向一致：高速光模块扩产与代际升级，将推动测试设备市场持续扩容。

需要注意的是，这一增长并非普惠式。越往高端，越考验厂商在带宽、自研芯片、软件生态、自动化测试平台及客户认证等方面的综合能力。

三重逻辑驱动，技术迭代才是分水岭

总体看，光模块测试仪器具备三重逻辑：AI算力驱动下游扩产、光模块速率升级带来设备更新、国产化打开份额空间。这也是近期市场关注度快速提升的核心原因。

第一，下游资本开支仍是核心变量。 若海外云厂商AI投入节奏阶段性放缓，光模块厂商扩产可能延后，测试设备订单确认将受到直接影响。

第二，技术迭代速度快。 1.6T并非终点，3.2T、CPO、硅光晶圆级测试将持续抬高行业门槛。研发进度一旦滞后，可能错过客户验证窗口。

第三，国内需求修复呈结构性特征。 AI链条景气度较为突出，但不能简单外推至所有电子测量及专用设备领域。对企业的真正考验在于：能否将AI订单转化为持续收入，并维持高毛利与研发领先。

光模块测试仪器已从幕后走向台前，但本轮机会的本质并非“跟着光模块上涨”，而是高速互联时代下底层测试能力的价值重估。谁能在1.6T时代站稳脚跟，并提前卡位3.2T、CPO与硅光测试，谁才有机会成为真正的国产“卖铲人”。

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据瑞银证券最新报告，截至2026年一季度，公募基金对大科技板块（含电子、通信、计算机及国防）的超配比例为9.9%，低于2025年三季度的11.6%，且显著低于2015年四季度14.1%的历史峰值；与消费板块历史最高超配比例18.7%相比更相距甚远。

瑞银指出，公募基金超配比例从周期性低点到峰值通常历时约三年，而自2024年9月政策转向以来，本轮科技成长风格的超额表现迄今不足两年。

与此同时，A股盈利复苏正在加速，并为市场上行提供更坚实的基本面支撑。

瑞银预计2026年全部A股盈利增速将从2025年的3.9%提升至11%。2026年一季度非金融板块盈利同比已增长11.8%，毛利率与净利率双双创下2023年以来最高水平。多渠道资金持续流入、行业主题ETF规模持续扩张及私募基金发行回暖，共同构成当前市场微观流动性的重要支撑。

在战术配置上，瑞银基准"慢牛"情景下偏向成长与周期风格，板块层面重点看好电子、通信、电气设备、机械、有色金属与化工，并维持对多只相关标的的买入评级。

科技板块的交投热度与资金集聚程度近期显著升温。

据瑞银数据，截至2026年6月2日，大科技板块周成交额占全部A股比例已达45.5%，市值占全市场比例为28.6%，两项指标均处于历史高位。自4月8日美伊停火、风险偏好修复以来，科创50与创业板指数累计涨幅分别达35.5%与30.4%，大幅跑赢同期万得全A指数11.0%与沪深300指数9.8%的涨幅。

然而，瑞银认为以成交热度和短期涨幅判断拥挤度存在局限性，公募基金超配比例才是衡量机构仓位集中度的更核心指标。从这一维度看，当前大科技板块超配比例不仅低于自身历史峰值，亦远落后于消费板块在2010年三季度22.8%、2012年三季度21.0%等历史高峰时的水平。

瑞银梳理了2014年以来A股五轮主要风格切换的历史规律：

2014至2015年，杠杆资金驱动市场大起大落；

2017至2019年，外资流入推升"白马股"行情；

2019至2021年，公募基金追捧盈利复利型公司并形成正反馈；

2022至2024年政策转向前，险资与"国家队"驱动防御性板块跑赢；

2024年政策转向后，融资盘、ETF与私募资金推动小盘与成长风格占优。

研究发现，每一轮风格从形成到切换通常历时约三年——单一板块的高景气基本面难以持续超过三年，且基金仓位集中度存在天然上限，超额收益收窄后的赎回压力将传导至股价并触发趋势反转。

不过，部分子行业的配置信号已值得关注。电子板块超配比例已达6.6%，突破2020年三季度5.4%的前期高位；通信板块超配比例已连续三个季度刷新2010年以来新高，达到4.0%。瑞银表示将持续跟踪相关指标变化。

瑞银预计2026年全部A股盈利增速将升至11%，并指出多项自上而下与自下而上的指标均印证盈利改善趋势正在提速。

从2026年一季度财报数据看，非金融A股盈利同比增速从2025年的0.8%大幅跳升至11.8%；剔除石油、石化及基础化工后，增速达12.3%。科创板一季度盈利同比增速高达204.7%，创业板亦达22.7%，均大幅跑赢主板的5.5%。毛利率和净利率分别同比提升0.6个百分点和0.3个百分点，均创2023年以来最高水平，显示在油价高企背景下，下游企业的利润率压力仍属可控。

宏观层面，4月PPI同比上涨2.8%，CPI上涨1.2%，瑞银预计通胀将在未来数月进一步走升。由于非金融A股营收增速与名义GDP及PPI走势高度相关，通胀回升将直接驱动营收端加快扩张。

自下而上的数据同样印证盈利上行趋势。

今年前四个月，规模以上工业企业利润同比增长18.2%，其中计算机、通信及电子设备制造业利润同比激增107.7%；有色金属采矿、采矿及煤炭洗选行业利润分别同比增长94.9%、26.0%和21.0%。盈利预期方面，IT、原材料、房地产及能源行业过去六个月盈利增速预期均被上调逾20个百分点，上修轨迹与历史上的2017、2019、2021年等盈利上行周期年份高度相似。

从中期维度看，海外业务占比提升是利润率扩张的另一重要支撑。非金融A股海外营收占比已从2010年的9.5%稳步提升至2025年的18.7%，且海外业务毛利率始终高于国内业务，2025年差距进一步扩大。瑞银认为，"反内卷"政策的持续推进与支持性政策的落地，亦将在中期带动行业利润率进一步修复。

在风格配置层面，瑞银基准"慢牛"情景下偏向成长风格；PPI与工业利润回升的背景支持周期风格；流动性持续充裕与市场高换手率则有利于小盘风格。

不过，行业主题ETF规模的持续扩张正在对龙头公司形成额外的资金支撑，瑞银预计下半年大小盘风格的相对表现将较2025年更为均衡。

板块层面，瑞银超配六大方向：电子（受益于半导体库存周期回升与AI创新驱动）、通信（AI算力需求与工业互联网广泛落地驱动子行业龙头盈利增长）、机械（自动化设备与工业机器人受益于国内资本开支复苏及国产替代）、有色金属（铜铝价格上涨，锂行业需求复苏）、化工（反内卷推进与海外产能退出加速底部形成）及电气设备（政策支持与AI数据中心用电需求带动储能发展）。

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周四，软银股价大跌11%，这也让创始人孙正义仅在重登亚洲首富宝座三天后，便再度滑落。福布斯实时富豪榜显示，孙正义单日个人财富蒸发138亿美元，最新身家回落至865亿美元。

此轮重挫的核心，是外界对软银高杠杆AI押注模式的持续质疑。目前，软银对OpenAI的累计投资已超过600亿美元，单独报表口径下的有息债务约达16.3万亿日元（合1040亿美元）。今年3月，标普全球评级已将其信用展望下调至负面。与此同时，软银在日本市值第一的位置，也被存储巨头铠侠超越。

尽管软银股价今年以来累计涨幅仍接近70%，但分析师警告，乐观情绪正逐渐掩盖其日益积累的资产负债表风险。市场的核心争议也随之浮现：软银对OpenAI的高度集中押注，究竟是通往财富的杠杆，还是引爆流动性危机的导火索？

杠杆押注AI，债务规模触目惊心

软银创始人孙正义主导下的这场AI豪赌，规模已远超外界想象。

截至2025年底，软银单独报表口径的有息债务约为16.3万亿日元（约合1040亿美元）。今年3月，软银又获得一笔400亿美元的过渡性贷款，用于追加投资OpenAI及一般企业用途。

标普全球估计，在软银向OpenAI追加300亿美元投资后，OpenAI在其投资组合中的占比将升至约30%，与芯片设计公司Arm Holdings的权重大体相当。

Davidson股票资本市场技术研究主管Gil Luria表示："软银已将自身打造成一个高杠杆的AI押注，这既蕴含巨大上行空间，也伴随着显著风险。"

OpenAI估值承压，流动性隐忧浮现

软银对OpenAI的依赖程度，已令部分市场人士感到不安。

OpenAI今年3月完成一轮创纪录的1220亿美元融资后，估值达到8520亿美元。软银的如意算盘在于，OpenAI若能以当前估值或更高价格完成IPO，将为其带来丰厚回报。

然而，风险同样不容忽视。股权研究机构Radio Free Mobile创始人Richard Windsor警告："软银的风险敞口正在持续扩大。一旦OpenAI未能兑现预期，软银极有可能面临流动性危机。"

Warrington商学院荣休教授Jay R. Ritter则将这一逻辑阐述得更为直白："买入软银，在某种程度上就是在杠杆押注OpenAI。如果OpenAI表现良好，杠杆是助力；但如果OpenAI及其他投资表现不佳，杠杆将反噬软银。"

Luria亦指出，若OpenAI无法以当前估值或更高价格顺利IPO，考虑到软银的敞口规模，将对其形成相当压力。

软银对集中押注的代价并不陌生。软银旗下愿景基金曾向共享办公独角兽WeWork投入数十亿美元，但WeWork因商业模式与公司治理问题估值崩塌，叠加新冠疫情冲击，于2023年在美申请破产保护，软银由此承受的累计投资损失超过140亿美元。

多空分歧，债务可持续性存争议

并非所有投资者都对软银的前景持悲观态度。

资产管理公司Comgest投资组合经理Richard Kaye认为，软银的资产仍能较为充裕地覆盖债务义务，其贷款价值比（LTV）维持在25%以下。"软银的债务是可持续的，因为其总借款与可即时变现的股权价值之比低于25%，"Kaye表示，并补充称贷款方仍愿意以软银的股权持仓作为融资抵押。

他同时认为，即便OpenAI令人失望，也不会引发偿付能力危机。"OpenAI的不及预期将体现为一次性减记，但不必然导致流动性危机，因为软银持有足够的股权资产来抵消此类损失。"

孙正义本人则在近期接受CNBC采访时为软银的激进AI战略进行辩护，称此次技术革命的规模是互联网泡沫时代的"50倍"，并坚持认为AI相关股票未来若出现回调，将是买入良机而非结构性威胁。

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6月4日，A股全天缩量震荡调整，三大股指集体走低，创业板盘中跌超1%，芯片半导体逆势活跃，存储器、半导体材料、半导体设备等方向拉升，工业气体、玻璃基板概念股爆发，煤炭板块走强，有色金属、零售等板块调整。

港股全天低开低走，恒指、恒科指双双跌超1%，科网股继续下挫，芯片半导体逆势走强，华虹半导体涨近4%，兆易创新涨超7%。债市方面，国债期货悉数反弹走高。商品方面，国内商品期货多数下跌。

A股：截至收盘，沪指跌0.64%，深成指跌0.27%，创业板指跌0.83%。

盘面上，个股跌多涨少，沪深京三市超4100股飘绿，今日成交2.78万亿。沪深两市成交额2.75万亿，较上一个交易日大幅缩量超过3700亿。板块方面，有色金属、零售、电工电网、文化传媒、白酒、生物科技、油气板块跌幅靠前，锂电池、大消费、AI应用题材下挫明显。半导体产业链逆势走强，工业气体、硅片、HBM方向领涨。

港股：截至收盘，恒生指数收跌1.48%，恒生科技指数跌1.61%。

盘面上，宁德时代、金蝶国际跌逾7%，洛阳钼业、友邦保险跌近7%，中国宏桥跌逾5%，商汤、联想集团跌逾4%。

债市：国债期货悉数反弹，截至收盘，30年期主力合约涨0.27%，10年期主力合约涨0.07%，5年期主力合约涨0.05%，2年期主力合约涨0.01%。

商品：国内商品期货多数下跌，截至收盘，新能源材料跌幅居前，碳酸锂跌4.62%；基本金属全部下跌，沪锡跌4.02%；贵金属全部下跌，钯金跌3.94%；化工品多数下跌，丁二烯橡胶跌2.49%；农副产品多数下跌，红枣跌2.47%；非金属建材全部下跌，PVC跌2.17%；油脂油料多数下跌，棕榈油跌1.59%；航运期货全部下跌，集运指数(欧线)跌1.23%；能源品多数下跌，LPG跌1.17%；黑色系涨幅居前，焦煤涨4.34%。

芯片半导体逆势走强

半导体产业链逆势走强，半导体材料、半导体硅片、半导体设备等方向涨幅居前。截至收盘，沪硅产业涨超14%，立昂微涨停。

消息面上，由主要半导体厂商组成的世界半导体贸易统计组织6月2日发布预测报告称，受人工智能需求的急速扩大，2026年全球半导体市场规模预计同比增加近九成，市场规模将突破1.5万亿美元。

根据TrendForce集邦咨询最新存储器产业调查，上修第一季DRAM、NAND Flash各产品价格季成长幅度，预估整体Conventional DRAM合约价将从1月初公布的季增55%至60%改为上涨90%至95%。

中船特气20CM涨停，续创历史新高，市值突破1100亿元，华特气体等、兴福电子、中巨芯等涨幅居前。华峰测控、华亚智能、联讯仪器等纷纷走高。

消息面上，据21世纪经济报道，海关出口数据显示，今年4月，国内六氟化钨出口均价达到149.79美元/千克，同比上涨28.33%，环比暴涨203.83%，涨价幅度超预期。这一价格信号，直接印证了该领域供需关系的急剧变化。

六氟化钨是半导体制造中不可或缺的关键电子特种气体。据行业公开资料，在晶圆制造的化学气相沉积（CVD）等工艺环节，六氟化钨是沉积金属钨薄膜的标准前驱体气体，形成的钨膜具备高电导率、低电阻率及耐高温等特性，在先进制程中具有较高的不可替代性。

需求端，AI产业的爆发正在驱动存储芯片技术迭代，为六氟化钨带来持续增长的市场空间。

中金科技硬件团队指出，存储芯片主要包括DRAM（动态随机存取存储器）、NAND Flash（非易失性存储器），受益于AI等产业趋势，HBM（高带宽存储器，属于DRAM类别）渗透率迎来提升，同时3D NAND 具有存储密度提升及垂直堆叠层数增加两大趋势，相关加工环节离不开六氟化钨的参与，其认为六氟化钨需求或持续较快增长。据Business Research Insights预计，2026年全球六氟化钨市场规模约7.4亿美元，到2035年有望达34.5亿美元，CAGR（复合年增长率）为19%。

据中信证券研报援引TECHCET数据，全球六氟化钨的需求量已从2020年的超4500吨增至2025年的近9000吨，年均增速达14%。DiMarket预测，到2033年全球市场规模将超20亿美元。

存储芯片概念股同样大涨，普冉股份、大普微、德明利、佰维存储、兆易创新等涨幅居前。

普冉股份近日在投资者互动平台回答称，AI驱动的存储超级周期具备持续性更强、增量空间更大等特点，将长期带动存储芯片需求扩容。本轮AI驱动周期，“算力基础设施+AI终端”带来全新增量市场，属于新增需求扩张，且对存储容量、功耗、可靠性等要求大幅提升，行业景气度持续性预计高于传统消费周期。

中信建投证券认为，国内部分加速芯片领域已经涌现出一批破局企业。这些企业在高端AI加速芯片领域在国内市场上已经取得部分份额。未来，AI芯片国产化进程有望继续加快。

煤炭股盘中活跃

近期全国气温升高导致用电需求增加，叠加煤炭供给偏紧，煤炭板块迎来一波上涨行情。截至收盘，大有能源晋级4连板，安泰集团、平煤股份涨停。

6月3日，大有能源发布股票交易异常波动公告称，公司股票于5月29日、6月1日、6月2日连续三个交易日内日收盘价格涨幅偏离值累计超过20%，属于股票交易异常波动。公司股价短期涨幅严重偏离同期上证指数和煤炭开采加工行业指数，可能存在非理性炒作风险。

国泰海通报告显示，当前六大电厂库存可用天数仅16天至17天，较去年同期偏低，迎峰度夏前的主动补库需求迫在眉睫。当前秦港Q5500动力煤现货价约为854元/吨，在多重因素催化下，夏季煤价高点有望达到甚至突破1000元/吨。

信达证券认为，现阶段煤炭市场供需格局利好煤价，供需收紧推动短期煤价迎来第二波上涨，中期煤价或稳固高位运行。能源大通胀背景下，未来3年至5年煤炭供需偏紧的格局仍未改变，优质煤炭企业依然具有高壁垒、高现金、高分红、高股息的属性，叠加煤价筑底推动板块估值重塑，板块投资攻守兼备且具有高性价比。

京东方再度涨停

京东方A再度涨停，报6.15元/股。

玻璃基板概念股活跃，帝尔激光、天承科技、凯盛科技等纷纷跟涨。

消息面，京东方在3日投资者调研纪要中介绍，围绕公司多年来积累的显示技术、玻璃基加工能力和大规模集成智造能力三大核心优势，根据“第N曲线”理论指导下的“屏之物联”战略，公司通过相关能力的复用，布局玻璃基封装载板作为未来业务发展的重要方向之一。 据悉，京东方于2024年便投资9.93亿元建设玻璃基封装载板试验线。

公司介绍，目前已给部分国内客户送样，部分客户已通过概念认证，并进入技术测试阶段。截至目前，公司还未实现批量生产，该业务尚未实现量产营收，公司试验线良率尚未达到量产水平，何时达到具有重大不确定性。

另据京东方6月2日披露的回购进展公告，公司截至5月31日已累计回购B股1132万股，支付总金额约4999万港元，尚未实施A股股份回购。

此前，京东方于5月20日晚间公告与全球材料巨头康宁公司签署为期三年的合作备忘录，双方将围绕玻璃基封装载板、可折叠玻璃、钙钛矿玻璃基板、光互连相关应用等四大重点领域开展合作。

油气、零售、有色金属领跌

油气开采、零售、有色金属等板块跌幅居前。油气方面，通源石油跌超10%，潜能恒信跌近7%，蓝焰控股跌5%。

零售板块中，中央商场、中百集团跌停，步步高、宁波中百跌超7%，孩子王跌近6%。

有色金属集体调整，中国铝业、天山铝业、再升科技、锌业股份跌幅居前。

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据追风交易台，瑞银报告指出，市场仍将三大云巨头视为单纯的AI算力提供商，但它们的角色已悄然转型——从销售GPU算力，升级为OpenAI、Anthropic等前沿模型触达企业客户的核心分发平台。这一结构性变化带来的收入增量，尚未被市场充分定价。

2026年一季度，三大云巨头合计营收848亿美元，同比增长39%，在手订单达2.1万亿美元，同比激增184%。这一增速和订单量级，已超出单纯的“算力转售”所能解释的范围，暗示企业客户正在为接入前沿AI模型支付更高溢价的“平台通道费”。

市场曾担心云巨头为支撑算力扩张而飙升的资本支出（2026年预期达6730亿美元）会侵蚀利润。但过去六个季度，其合计营业利润率始终稳定在36%-37%。这说明，高利润的平台服务收入正在成为利润的主要支撑，而非低毛利的算力转售。

然而市场仍以“算力供应商”的框架定价，当前对应2027年市盈率仅19-27倍。对于一个整体营收增速约40%、且收入结构正向高利润平台服务倾斜的板块而言，这一估值明显低估了角色转型带来的价值重估空间。

三层收入模型：云巨头如何从“卖算力”转向“卖平台”

华尔街习惯于将超大规模云服务商视为英伟达GPU的“转售渠道”，即采购芯片后向客户输出算力以赚取差价。但瑞银指出，这一视角忽略了它们作为OpenAI与Anthropic核心分发平台所承载的巨大增量收入。

谷歌云的业绩是一个典型例证。若仅用“算力产能扩张”来解释其过去一年35个百分点的增速跃升，显然是不够的。云巨头正复刻10至15年前的成功路径——从底层基础设施向上层延伸，进化为AI时代的“模型分发枢纽”。

这一分发平台角色的收入来源，主要体现在三个层面。

第一层，模型API服务。企业无需自建AI模型，而是通过云厂商提供的API接口直接调用。微软的Azure OpenAI API服务已形成年收入数十亿美元的业务体量。亚马逊AWS Bedrock则类似于一个“模型集市”，客户可在此选择并调用多种模型；目前其客户规模已达12.5万，覆盖80%的财富100强企业，一季度客户支出环比增长170%。

第二层，第三方AI产品的分发渠道。OpenAI与Anthropic正力推各自的自研AI编程工具，但大型企业倾向于通过现有的微软Azure或AWS采购协议进行购买，以换取更优的安全合规保障与规模议价能力。云厂商在此过程中收取平台服务费，或带动底层算力的额外消耗。

第三层，自研AI产品的销售。谷歌的Gemini API及企业版订阅合计估算年收入约20亿美元，覆盖超过1100万席位。微软GitHub Copilot的企业订阅量同比实现两倍增长。上述收入均直接计入云业务板块。

此外，谷歌还采取了一项差异化策略——向特定外部客户直接销售TPU芯片（即Nvidia GPU的替代方案）。相关收入于发货时一次性确认，其中大部分预计在2027年入账。这很可能是谷歌云一季度订单环比骤增2200亿美元的重要推动因素之一。

估值扩张远未见顶

瑞银认为，超大规模云服务商的此轮估值修复尚未结束。市场目前存在两个明显的认知偏差：其一，低估了AI算力需求的增长斜率；其二，更为关键的是，严重低估了AWS与Azure作为OpenAI及Anthropic全套AI产品分发平台所带来的收入上行空间。

从估值维度看，基于2027年预期盈利，亚马逊、谷歌、微软、甲骨文分别对应24倍、23倍、19倍和27倍市盈率。对于一个整体营收增速约40%、增长动能强劲且利润率保持韧性的板块而言，19至27倍的估值区间处于相对合理水平。

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这是过去两年里最奇怪的财报夜之一——营收创历史新高，AI芯片收入同比飙升143%，现金流打出46%的利润率，每一条数据都是博通有史以来的最好成绩。然而股价不升反降。原因很简单：这家公司在2026年已经涨了太多，市场习惯了「越好越跌」的游戏规则。但如果把情绪剥离，只看数字，就会发现：这份财报真正的重量，根本不在Q2，而在Q3指引，以及那份史上首次完整公开的六大客户算力承诺清单。

Q2收入是开胃菜，Q3才是主菜

2026财年第二季度（截至5月3日），博通实现营收222亿美元，同比增长48%，超出分析师约220亿美元的共识预期。Non-GAAP摊薄每股收益2.44美元，高于预期的2.40美元。Adjusted EBITDA达到152亿美元，占营收69%，创历史纪录。自由现金流103亿美元，占营收46%，按年化计算已超过400亿美元。这一切在博通历史上都是最高水位，但市场早已把这些定价进去了。

真正让人重新衡量这家公司规模上限的，是Q3指引：博通预计第三季度营收约294亿美元，同比增幅84%，环比再增32%。仅仅一个季度，博通的营收量级又跳上一个台阶。其中，AI半导体Q3指引160亿美元，同比增长超过200%，较Q2的108亿美元环比再增48%。财报发布前，多数机构预测博通Q3营收在240亿至250亿美元区间，指引的实际数字大幅超出。

CEO Hock Tan在财报声明中写道：「AI定制加速器和AI网络需求持续增长，推动Q2 AI半导体收入超出预期。这一势头还在延续。」

三百亿订单，能见度延伸至2028

如果说Q3指引让人重新定价博通的近期增速，那六大客户路线图的首次量化披露，则是为博通的远期增长画上了可核算的轮廓。

Q2季度，博通AI半导体出货108亿美元，但同期收到的客户订单总额超过300亿美元——是出货量的近3倍。这种积压不是供货紧张造成的，而是因为客户提前布局：AI数据中心的建设不只需要芯片，还需要电力协调、冷却系统和跨区域基础设施，这些配套的准备周期往往比芯片交货还要长。客户提前下单，本质上是在提前锁定未来的算力产能。博通的订单能见度，也因此从三个月前的2027年延伸到了2028年。

在电话会上，Hock Tan首次系统列出了六大核心客户的具体部署规划：谷歌2026年将使用超过1吉瓦的博通TPU算力，双方于4月签署了覆盖多代产品的长期协议；Anthropic将于2027年起获得5吉瓦下一代TPU算力，2026年已先行交付超过1吉瓦；OpenAI的芯片已完成交付，预计年底量产，2027年部署1.3吉瓦，这是双方「2029年前10吉瓦」大单的组成部分；Meta承诺2028年底前部署3吉瓦MTIA XPU，首批1吉瓦订单已收到，将于2027年下半年开始交付；另有两家未披露名称的客户，已累计下单60亿美元，预计2026年底开始出货。高盛分析师追问这种增长能否持续，Hock Tan的答案直接：「对XPU和网络的需求，简直是永无止境的。」

谷歌「另寻新欢」，博通坦然以对

这份财报发布前，市场最大的担忧是谷歌。Marvell拿下了谷歌下一代TPU部分设计工作的消息，让「博通是否会失去最大客户」的疑问蔓延了几个月。电话会上，Hock Tan选择了罕见的主动坦白：「我们完全可以接受这样一个事实：考虑到AI算力消耗的速度，像谷歌这样的客户拥有多元化的供应来源，是完全可以预见的。」

这是博通官方首次在公开场合明确证实谷歌正在寻求供应商多元化。但Hock Tan随即给出了保底：4月签署的长期协议覆盖多代TPU和AI网络产品，「他们对我们的承诺金额是非常实质性的」。2026年，博通将为谷歌供应超过1吉瓦的TPU算力，这个量化数字本身就是答案。

谷歌的多元化是事实，但方向是「在博通之外再找一个」，而不是「把博通换掉」。在AI算力需求以接近翻倍的年速度增长的背景下，这个逻辑差别足以支撑双方的长期合作。博通的应对策略，是用多代合同和技术深度绑定来对冲份额天花板的风险，而不是指望维持垄断。

利润率下行，但账算得过来

博通这份财报，毛利率是唯一需要多看一眼的地方。Non-GAAP毛利率77.1%，同比下降230个基点。Q3指引进一步降至约74%。背后的机制并不复杂：博通的两条业务线，半导体毛利率约70%，基础设施软件毛利率约93%。随着AI半导体在总营收中的占比从Q2 FY2025的约30%攀升至Q2 FY2026的49%，混合毛利率自然下行。

但这是否意味着「赚得越多、利润越薄」？数据说不是。Non-GAAP运营利润率在Q2同比反而提升了200个基点，至67.3%——运营费用相对刚性，营收高速扩张产生了有效的运营杠杆。EBITDA利润率创历史纪录的69%，同样在印证这一点。CFO Kirsten Spears建议投资者「将半导体和软件两块业务分开建模」，而不是用混合毛利率来评判整体盈利健康度。她同时宣布将于6月12日退休，新任CFO Amie Thuener接棒。

350亿美元，一个新棋局

这份财报里还有一个新增量：博通宣布与Apollo、Blackstone等机构联手，创建「AI XPV平台」，计划2028年前部署超过20吉瓦算力，首期规模350亿美元，由Apollo牵头启动。逻辑清晰：Anthropic和OpenAI等前沿AI实验室有强烈的算力需求，但自身资产负债表不足以支撑数百亿美元的基础设施投入。博通提供芯片与技术，金融机构提供资本，平台以最低成本和功耗向客户交付规模算力。

当分析师问及博通是否会提供完整的机架级解决方案时，Hock Tan给出了斩钉截铁的回应：「不，不，全是芯片。」CFO Kirsten Spears跟着补充：「只有芯片业务。」在AI全栈系统方案颇受追捧的当下，这份专注，是博通能够保持高运营利润率的底层逻辑之一。若AI XPV平台按计划推进，博通将不再只是芯片供应商，而是AI算力生态链上的统筹方。

编辑结语

盘后的下跌是短期定价博弈，不是对这家公司业务现实的判断。博通这份财报真正值得记录的，是首次用吉瓦和美金数字量化的六大客户路线图，以及首次公开延伸至2028年的订单能见度。

谷歌的「另寻新欢」会是一个持续的变量，但300亿订单积压、六大客户合计逾20吉瓦的承诺，已经为博通的增长轨迹构建了一个相当厚实的保底结构。FY2027年AI半导体超1000亿美元的目标，现在听起来不再像一个雄心勃勃的预测，而更像一张有客户签名的计划表。

本文来源：研外之意

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据彭博社报道，随着企业将AI工具大规模铺开至全员使用，失控的账单开始浮出水面。Uber Technologies近期在几个月内耗尽全年AI预算后，被迫对员工使用AI编程工具设置上限；

另有一家不具名企业在向员工引入Anthropic的Claude后，因未设置使用限制，单月意外烧掉5亿美元。这些案例正在动摇市场对AI投资回报的信心。

咨询公司贝恩在一份题为《你的AI预算在增长，但回报没有》的报告中指出，尽管部分企业通过AI实现了10%至20%的成本削减，但许多企业在这些节省尚未完全兑现之前，便已大举追加投入，本质上是在进行一场信仰式押注。

与此同时，OpenAI和Anthropic等头部AI实验室正筹备估值接近1万亿美元的IPO，市场对AI的热情仍在高位运行，但成本失控的警示信号已愈发难以忽视。

账单失控：从"无限使用"到紧急踩刹车

企业AI支出失控的案例正在密集涌现，且往往源于同一个疏漏——缺乏使用限制。

Uber是其中最具代表性的案例之一。这家打车巨头在员工大规模使用AI编程工具后，仅用几个月便耗尽了全年AI预算，随即不得不对相关工具的使用设置上限。沃尔玛同样收紧了员工使用AI生成电子表格和演示文稿工具的权限，从此前的无限量token供应转向受控模式。

最极端的案例来自一家不具名企业。据报道，该公司在向员工推出Anthropic的Claude后，因未设置任何使用限制，单月意外消耗了高达5亿美元的token费用。金融行业也传出大量对AI成本的抱怨声。

这一现象有其结构性根源。AI服务提供商历来按使用量向企业客户收费，但此前大多数员工通过固定费率订阅或设有价格上限的试点项目访问AI，token成本因此长期处于雷达盲区之外。如今，随着企业将AI代理、编程工具和各类应用全面铺开至公司层面，每次查询所产生的费用开始积少成多，最终形成难以承受的账单压力。

ROI之争：节省尚未兑现，投入已经翻倍

AI投资回报率的争议由来已久，而最新的企业实践正在为这场争论增添新的注脚。

贝恩的报告揭示了一个普遍困境：部分企业确实通过AI实现了10%至20%的成本削减，但更多企业在这些节省尚未完全落地之前，便已大幅追加AI投入，形成一种"先烧钱、后等待"的信仰式押注。AI支出的可测量回报至今仍难以在企业层面形成广泛共识，各家公司只能各自为战地为支出寻找理由。

去年，企业用户中曾流行一种名为"tokenmaxxing"的风潮——即尽可能多地使用AI以提升生产力、在内部排行榜上争先。但越来越多的企业正在以惨痛的方式认识到：token用得越多，AI的成本就越高。

Nvidia首席执行官黄仁勋本周承诺AI将为投资者带来"疯狂"的回报，并将质疑AI潜在回报的人称为"疯子"。但批评者认为，即将到来的AI公司IPO潮，有可能标志着一个峰值的到来，而非新一轮繁荣的起点。

乐观派：实验阶段尚未结束，价值仍待释放

尽管成本压力显著，仍有观点认为当前的困境只是AI应用早期阶段的必经之痛。

Runway AI联合创始人Anastasis Germanidis在被问及AI视频生成工具将如何压缩好莱坞预算时，给出了一个不同的视角。他表示，缩减预算并非目标所在，"我们将在世界上看到更多的视觉叙事，用同样的预算创造更多内容。"这一观点代表了AI支持者的核心逻辑：AI的最大价值不仅在于削减成本，更在于产出更多有价值的工作。

乐观派的核心论点是：企业目前仍处于实验阶段，许多公司尚未找到正确的衡量维度，AI的真实价值有待时间验证。

计量定价：AI正在变成一张永无止境的水电账单

成本失控的背后，是AI定价模式与企业预算管理之间的深层错配。

AI服务本质上是计量收费的软件——每一次查询、每一份幻觉式草稿、每一次臃肿的编程会话都会产生费用。随着企业从有限的试点项目转向全公司范围的大规模部署，这种按量计费的模式开始让AI账单越来越像一张永无止境的水电费账单。

这一结构性问题正在迫使企业直面一个AI实验室此前刻意回避的问题：这项技术是否足够有用，值得为此买单？贝恩的报告和Uber、沃尔玛等企业的实际遭遇表明，这个问题的答案远比黄仁勋所描绘的图景复杂。

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据追风交易台，汇丰首席多资产策略师Max Kettner在6月4日发布的报告中指出，当前市场最大的隐患并非来自宏观层面的传统风险，而是高度集中于科技与AI主题的结构性脆弱性。他警告称，一旦AI支出出现任何放缓迹象，将对美国家庭财富产生负面财富效应，进而拖累整体消费，形成"经典的恶性循环"。

目前，汇丰情绪与仓位框架尚未发出卖出信号，但系统性策略的仓位已回升至中性水平。该团队特别提示，若中东局势出现实质性缓和，引发股票和信用市场的全面普涨，则可能触发其仓位框架的卖出信号——这是当前最直接的近期风险触发点。

盈利、地缘政治与利率

盈利预期过高、地缘政治紧张以及美债收益率上升被列为"低优先级"看空因素。

在盈利层面，FactSet数据显示，市场对标普500二季度每股盈利的一致预期较一季度环比小幅下降，这意味着实际业绩超预期的门槛相对较低，盈利本身反而可能成为短期上行催化剂。盈利风险更多是下半年的故事，且科技板块的持续支撑和美国经济同比增速的潜在再加速，使得盈利大幅失望的概率有限。

在地缘政治方面，中东冲突目前主要影响油价、利率和部分外汇市场，尚未对风险资产产生系统性压制。若要令冲突真正拖累风险资产，需要看到局势升级至足以压倒AI和芯片主题乐观情绪的程度。此外，美国政府在过去13个月内频繁对关税政策进行回调，市场对关税风险的定价趋于钝化。

在利率层面，10年期美债收益率已处于其所定义的"危险区间"，但强调强劲的一季度盈利、较低的利率波动率，以及美国企业和居民在疫情后对利率敏感性的结构性下降，共同支撑了风险资产的韧性。该团队认为，利率成为长期看空因素的前提，是美联储独立性问题重新浮出水面，进而引发利率波动率的结构性上升。

情绪与仓位过度拥挤

情绪与仓位的过度拉伸列为首要看空触发条件之一。

报告显示，短期情绪与仓位综合框架目前尚未发出卖出信号，系统性策略（包括CTA、风险平价和波动率目标策略）的仓位已回升至中性水平。值得注意的是，多头长线投资者的股票敞口明显高于去年"关税日"后的水平，且在近期回调中迅速加仓，显示出较强的风险偏好。

即将到来的大型IPO本身并不构成重大威胁，因为股票供给的增加将被私募市场流动性的"解锁"所抵消。真正令其担忧的场景是：中东局势出现持续性利好消息，推动股票和信用市场同步、全面上涨，从而在长线投资者已处于较高股票敞口的背景下，轻易触发其仓位框架的卖出信号。

AI支出放缓与内存价格下跌

AI支出放缓和内存价格下跌并列为最大的看空风险，并将其定性为"真正的大风险"。

报告指出，科技与AI已成为美国和新兴市场股票市值的核心驱动力。在此背景下，劳动力市场和消费数据的强弱对风险资产的边际影响已大幅下降，财富效应的重要性反而显著上升。若科技和AI股价出现持续下跌，将通过负财富效应拖累高收入群体消费，进而对整体经济增长形成拖累。

就近期而言，AI支出放缓的风险尚不迫切。需求强劲、产能受限、积压订单显著，使得未来数月内AI资本开支大幅下滑的概率较低。预计服务器DRAM（DDR5 32GB）合约价格将从2025年三季度的143美元升至2026年二季度的681美元，并有望延续至2027年上半年。

然而，两条潜在的下行路径值得关注。其一，效率提升可能压缩内存需求——谷歌近期发布的TurboQuant论文显示，新方法有望将大型语言模型KV缓存的内存占用压缩最高6倍，同时将推理速度提升最高8倍，且无需重新训练。其二，DDR5市场的追赶可能推动内存价格下行，但预计实质性影响最早要到2027年下半年才会显现，市场可能在今年四季度至2027年初便开始提前定价这一供给格局的转变。

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汇丰银行最新发布的研究报告，2024年美国65岁以上人群贡献了全国消费支出的22%，较2014年的18%显著提升。自2014年以来，这一群体的名义消费支出年均增速达6.3%，远高于其他年龄段人群的4.2%。展望未来十年，汇丰预计发达市场65岁以上群体的实际消费支出年均增速将达4%至5%，而其他成年人群仅约1%。

这一趋势对投资者的含义直接且深远。休闲娱乐、家居家具、出行旅游等品类有望迎来最快增长，相关行业的长期需求逻辑因此得到强化。与此同时，部分老龄人口正主动选择"花光积蓄"而非留作遗产，这一行为转变可能进一步释放近期消费潜力。

长期以来，经济学的主流叙事认为，退休导致收入下降，进而压制消费。但这一逻辑在当下已出现明显裂缝。

汇丰报告指出，如果剔除按揭还款、租金、养老金及保险缴费等财务性支出，美国65岁以上人群的非金融消费支出已接近全年龄段平均水平的90%，甚至高于25至34岁年龄段的人群。这意味着，在日常实际消费层面，老年群体与年轻一代的差距已大幅收窄。

驱动这一变化的首要因素是就业延续。

数据显示，在美国及全球范围内，越来越多的老年劳动者推迟退休，继续留在劳动力市场。经合组织（OECD）数据显示，男性平均实际退出劳动力市场的年龄在过去二十年间持续上移，尽管仍低于政策退休年龄。更长的工作年限直接支撑了这一群体的收入水平，并转化为更强的消费能力。

支撑老年消费的第二根支柱是财富积累。

汇丰报告援引美国消费者财务调查数据显示，65至74岁年龄段的金融资产均值约为35至44岁年龄段的4倍。这一倍数在1989年仅为2.4倍，2001年升至2.9倍，如今已跃升至约4倍。股市长期牛市是核心推手——老年群体作为股票资产的主要持有者，从中获益最为丰厚。

非金融资产方面，房产同样贡献巨大。数据显示，65岁以上群体持有的非金融资产总量同样远超年轻群体，其中房产占据大头。这意味着，即便不依赖金融市场的进一步上涨，这一群体的资产底盘已足够雄厚。

值得关注的是，越来越多的老年人正在主动改变消费与遗产之间的权衡。

汇丰报告引用调查数据称，约三分之一的60岁以上人群计划花光积蓄而非留下遗产，且这一比例仍在上升。消费者支出调查数据亦印证了这一趋势——自2019年以来，65岁以上群体是唯一持续提升收入消费比例的年龄段。亿万富翁Jeff Bezos公开表示计划在有生之年花光或捐出逾2500亿美元财富，这在某种程度上折射出更广泛的代际消费观转变。

财富与收入之外，人口结构本身的变化将从规模上彻底重塑消费格局。

汇丰数据显示，在大多数发达经济体，2025至2035年间65岁以上人口每年将以2%至3%的速度增长，而20至65岁劳动年龄人口则将保持停滞甚至萎缩。

这一剪刀差效应在意大利、德国、韩国等老龄化程度更深的经济体中尤为突出。

即便这些国家整体消费增长乏力，65岁以上群体的消费支出仍可能保持相当强劲，而劳动年龄人口的消费则可能因人口绝对萎缩而下滑。汇丰基于人口预测与人均消费假设的粗略估算显示，未来十年多数发达市场老年群体消费年增速可达4%以上，而其他成年人群可能仅约1%至2%，甚至更低。

明确老年消费的总量还不够，其结构同样值得投资者关注。

汇丰报告梳理美国消费支出调查发现，65岁以上群体在以下品类的消费占比显著高于其他年龄段：自付医疗费用、家庭公用事业（水电气等）、家居维护与家具家电、视听设备与服务、阅读材料，以及蔬菜、烘焙食品和海鲜等特定食品品类。

从增速维度看，娱乐消费、公共交通及家具是老年群体支出增长最快的领域。汇丰认为，旅行与出行是其中最具代表性的长期趋势——老龄化正是该机构持续看好全球旅游"超级趋势"的核心依据之一。

与此同时，即便部分财富未被消费而转为遗产传承，也将对资产市场产生深远影响。

汇丰援引数据称，全球预计将有约100万亿美元财富在代际间转移，目前每年流转规模约4万亿美元，相当于英国全年GDP。这笔资金在流入下一代手中后，将有相当部分转化为股票等权益类资产投资，对资本市场同样构成潜在支撑。

然而，银发经济的消费潜力并不能解决与之伴生的财政压力。

汇丰报告明确指出，无论老年群体多么富裕，只要政府对养老金、医疗和社会照护维持普惠性供给，财政成本就会随老龄化程度的加深而刚性上升。

可能的应对政策包括：对养老金实施与私人养老积累挂钩的递减机制、对非急诊医疗服务引入使用者付费、以及通过强化遗产税以覆盖部分社会照护成本。但这些政策在政治上阻力极大——面对日益庞大的老龄选民群体，任何政府都难以轻易推进。

分析师在报告中总结称，银发消费的崛起将深刻重塑全球消费的结构与节奏，但老龄化带来的财政挑战并不因此消解。对投资者而言，需在把握消费结构性机遇的同时，持续关注各国政府应对财政压力的政策路径及其潜在的市场影响。

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SK集团会长崔泰源（Chey Tae-won）于4日与台积电董事长魏哲家（C.C. Wei）举行会谈，这也是两人自2024年6月以来的首次会面。据SK海力士官方X账号发布的内容，此次会谈聚焦下一代AI技术、HBM及先进封装三大议题。

此次会谈的战略背景尤为值得关注：从HBM4代起，SK海力士已将基底芯片生产全面外包给台积电，结束了历代HBM均自主生产基底芯片的模式。据报道，这一转变源于AI客户对基底芯片功能定制化需求的持续攀升，以及台积电先进制程在精细功能实现方面的工艺优势。

与此同时，作为AI芯片封装核心工艺的CoWoS产能持续吃紧，进一步凸显台积电在AI供应链中的关键地位。在此背景下，SK海力士一方面深化与台积电的封装协同，另一方面也在积极探索与英特尔的先进封装合作，寻求多元化布局。

据报道，台积电在SK海力士HBM战略中的角色已发生根本性转变。在HBM3E及此前各代产品中，SK海力士均在内部自主完成基底芯片生产；而从第六代产品HBM4开始，这一工序已正式外包给台积电承接。具体而言，HBM4将采用台积电12纳米制程生产的基底芯片，并与SK海力士第五代10纳米级（1b）DRAM制程相结合，为英伟达下一代Vera Rubin平台提供动力支持。

报道将这一转变归因于客户对基底芯片功能定制化程度的要求不断提高，台积电的先进制程能力能够满足更精细的功能实现需求。竞争态势同样是推动因素之一：该媒体今年3月的报道还指出，SK海力士正在考虑采用台积电3纳米制程用于HBM4E的逻辑基底芯片，部分是为了应对三星计划在HBM4E逻辑基底芯片上使用其自研4纳米制程所带来的压力。

先进封装已成为AI时代的另一关键瓶颈，并在此次会谈中占据重要议程。据报道，SK海力士目前与英伟达和台积电形成了紧密的三方协同框架：HBM供应以英伟达订单为基准，先进封装则由台积电负责执行。然而，分析指出，将GPU与HBM集成于单一封装的CoWoS工艺目前产能已无法跟上需求的急速攀升。

台积电CoWoS月产能预计将于2026年底扩增至约11.5万至14万片，并进一步提升至2027年的约17万片。尽管如此，产能缺口压力依然持续。据报道，SK海力士正在同步评估与英特尔的先进封装合作，据报道已着手测试英特尔基于EMIB技术的2.5D封装方案在HBM应用场景中的可行性，以应对台积电CoWoS产能持续承压所带来的潜在供应风险。

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6月3日，据华尔街日报消息，知情人士透露，Meta已多次推迟向开发者发布其最新AI模型Muse Spark的应用程序编程接口（API），截至本周二仍未确定具体上线日期。

这一延误距Meta首席AI官Alexandr Wang公开承诺API"即将推出"已近两个月。面对《华尔街日报》的问询，Meta发言人称，公司正与合作伙伴测试该API，并计划于本月内发布。

此次延误直接引发外界对Meta能否有效变现其庞大AI基础设施投入的质疑。分析称，延误意味着Meta在与OpenAI、Anthropic等竞争对手争夺开发者生态的关键窗口期内持续缺席。

Meta今年资本支出计划高达1450亿美元，主要用于AI基础设施建设，而API正是其向外部开发者开放模型能力、实现商业化的核心渠道。

两度推迟，上线时间表悬而未决

据报道，知情人士透露，Meta最初计划在4月发布Muse Spark模型的同时推出配套API。模型上线两天后，Alexandr Wang在社交平台X上发文称API"即将推出"，并表示开发者对在其智能体框架中使用Muse Spark的热情令团队备受鼓舞。

然而API始终未能如期发布。知情人士称，第一次延误发生在4月至5月之间，原因是测试过程中暴露出程序漏洞，同时需要补充构建更多基础设施。此后发布时间再度推迟至6月。截至周二，Meta内部仍未确定正式上线日期。

对于AI公司而言，API发布时机至关重要。通常情况下，企业会在新模型发布的同时或数周内推出API，以最大化模型在开发者群体中的影响力。对于Muse Spark这类不对外开放下载的"闭源模型"，API是开发者接入模型能力的唯一途径。

报道称，API延误的背后，是Meta亟需向市场证明其AI投入具备可持续商业回报的压力。OpenAI和Anthropic均通过向企业客户销售API访问权限获取收入，客户借此将AI能力嵌入自有产品和工具，无需从头构建模型。

Meta同样瞄准这一市场。首席执行官扎克伯格曾表示，每周都有企业主动找上门，希望Meta建立API服务。他还表示，将云计算业务作为变现路径"绝对在考虑范围之内"，以消化公司自建的过剩算力。

与此同时，Meta上周宣布为Instagram、WhatsApp和Facebook推出新订阅服务，并表示将开始测试其AI聊天机器人Meta AI的付费订阅模式。这些举措均被视为Meta为高额AI支出寻找回报出口的组成部分。

历史前车之鉴：Behemoth模型曾无疾而终

这并非Meta首次在AI模型发布上遭遇波折。据《华尔街日报》此前报道，Meta去年曾因工程师未能大幅提升模型能力而推迟发布一款名为Behemoth的AI模型，该模型最终未能正式面世。

此后，Meta展开大规模人才招募并重组AI团队，任命Alexandr Wang主导新成立的Meta超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs，MSL）。

MSL旗下一个名为TBD Lab的神秘部门随后开发出了Muse Spark。Muse Spark是Meta历史上首款以闭源形式发布的AI模型，不对外公开模型权重和软件文件，与此前一系列开源的Llama系列模型形成明显转变。

该模型目前为Meta AI聊天机器人及相关AI功能提供底层支持。根据Meta内部基准测试，Muse Spark在多数评测项目上与OpenAI和Anthropic的模型具有竞争力，并显著领先于xAI的Grok。

然而，由于API尚未开放，绝大多数开发者目前无法自行验证上述表现，仅有少数获得特别授权的第三方评测机构在模型发布前进行了测试并提供了评分。

API的再度延误，令外界对Meta在前沿AI模型研发与商业化落地之间能否实现有效衔接的疑虑再度升温。

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Ackman在周三发布的"All In"播客节目中表示，短期资金正涌向芯片、半导体和能源等"新新事物"，导致亚马逊、Meta和微软等高质量科技巨头被严重低估。他本人持有上述三家公司的仓位，并于今年2月在微软股价因财报下跌后建立新仓，将其定性为人工智能领域的赢家。这番表态对当前科技股配置逻辑构成直接挑战。

与此同时，Ackman对软件行业的前景发出谨慎信号。他点名Salesforce，认为部分软件公司长期对客户收取垄断性高价，在AI浪潮冲击下面临实质性风险，投资者需对相关标的进行"非常审慎的分析"。

历史重演：优质资产遭市场冷落

Ackman将当前市场情绪与科网泡沫时期的群体心理直接类比。他指出，2000年前后投资者沉迷互联网概念股，彼时巴菲特旗下的伯克希尔·哈撒韦被市场贴上"老旧资产"的标签，估值跌至历史最低水平。

"市场的有趣之处在于，人们总是把目光投向新新事物，"Ackman说，"真正高质量的东西往往因此被遗忘。"他认为，如今Amazon、Meta和Microsoft正遭受同样的待遇——在资金扎堆芯片与半导体的背景下，这些公司的估值被压制在不合理的低位。

Ackman还在一个月前公开喊话投资者买入股票，称"高质量公司的股价变得极其便宜"，态度鲜明地看多优质资产的长期配置价值。

AI是威胁也是机遇，软件公司须自我革新

Ackman对AI的判断直接影响其选股逻辑。

他表示，当今每一位投资者都或直接或间接地暴露在AI浪潮之中，"要么是受益者，要么面临威胁，因此你必须理解它。"他强调，作为长期投资者，评估AI对具体业务造成颠覆性冲击的概率至关重要，而这一概率"已经大幅上升"。

在软件板块今年持续下跌的背景下，Ackman的态度颇为警惕。他点名Salesforce，认为部分利基软件公司长期依赖垄断地位对客户高价收费——例如每年收取3万美元的订阅费——这类商业模式在AI替代方案涌现后将面临严峻挑战。"如果你是一家软件公司，就必须尽可能深度融入AI，"他说。

SpaceX与OpenAI：IPO浪潮下的审慎评估

对于市场热议的即将到来的IPO潮，Ackman表达了有节制的兴趣。

他表示，SpaceX在低成本太空发射领域接近垄断地位，这一优势"将变得越来越重要"，他关注的是该公司五年后的形态。

对于同样筹备上市的OpenAI，Ackman认为其商业模式颇具吸引力，但需要向市场更清晰地传达资本部署方式。他并未对两家公司给出明确的买入或回避建议，措辞保持审慎。

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据韩联社及路透社周四报道，黄仁勋将乘坐私人飞机于周五下午抵达首尔金浦国际机场，随即赴首尔圣水洞一家韩式烤肉餐厅，与SK集团董事长崔泰源、现代汽车集团执行主席Euisun Chung、LG集团董事长Koo Kwang-mo及Naver创始人兼董事会主席Lee Hae-jin共进晚宴。

业内观察人士预计，各方将就高带宽内存（HBM）、AI数据中心、自动驾驶、机器人及物理AI等领域的合作展开深入讨论。

这是黄仁勋七个月内第二度访韩，折射出韩国在英伟达全球战略版图中日益凸显的地位。首尔KB证券分析师Jeff Kim在研报中指出，英伟达对韩国供应商的依赖程度正在上升，并认为韩国正成为物理AI领域“最理想的试验场”。

行程满档：烤肉、棒球、综艺一个不少

此次访韩行程之丰富，远超一般商务出访。

周日，黄仁勋将身着斗山熊队球衣，为斗山熊对阵奇峰英雄的主场比赛投出开球第一球，斗山集团董事长Park Jeong-won将担任仪式性首位打击手。值得注意的是，斗山集团旗下业务涵盖机器人研发，并生产英伟达Blackwell芯片所需的相关材料。

在综艺层面，黄仁勋将登上韩国人气综艺节目《You Quiz on the Block》，该节目由CJ ENM制作，被喻为韩国版"吉米·法伦秀"。这将是这位皮衣CEO的韩国综艺首秀。

周一，黄仁勋还将在首尔与韩国AI及机器人初创企业高管举行闭门会议——据悉，这将是他首次在韩国与机器人初创企业创始人正式会面。此外，他还计划访问首尔大学AI研究所及机器人研究中心，并有意与在校学生直接交流。

Leaders Index企业分析机构负责人Park Ju-gun表示，黄仁勋从去年10月访韩经历中汲取了经验——彼时他与三星电子执行主席李在镕及Euisun Chung在一家炸鸡店共享"炸鸡配啤酒"，引发大规模媒体关注。黄仁勋本人在台北接受采访时也以一贯轻松的风格预告了此行："我可能会去韩国吃炸鸡或烤五花肉。"

与SK集团：半年四度会面，合作持续升温

此次首尔之行，是黄仁勋与SK集团董事长崔泰源半年内的第四次会面，会面频率在业界颇为罕见。

两人于去年2月在硅谷首度会面，今年3月在圣何塞GTC 2026大会上再度碰面，6月1日又在台北Computex期间举行会谈，就AI存储领域合作前景深入交流。

上次台北会面恰逢SK海力士市值突破1万亿美元的历史性节点，双方就这一里程碑的意义进行了探讨，并重申了在AI基础设施领域共同开拓的承诺。

崔泰源在Computex期间表示，计划在未来五年内将内存产能翻倍，以缓解内存芯片严重的供需失衡问题，并认为内存短缺态势将持续至2030年。

游戏与机器人：新议题浮出水面

除传统的芯片合作外，游戏与机器人正成为此次访韩的新兴议题。

据韩联社报道，黄仁勋预计将与韩国游戏公司NC Corp. CEO Kim Taek-jin于周日会面，讨论游戏与AI领域的合作方向。

此外，他还计划与游戏开发商Krafton执行董事Chang Byung-gyu及公司高管会面，双方有望就英伟达RTX Spark——一款面向高端Windows笔记本电脑的半导体产品——以及物理AI领域的游戏合作展开讨论。Krafton今年早些时候已成立机器人公司Ludo Robotics。

路透社援引首尔Quad Investment Management基金经理Seung-yub Lee的观点称，韩国企业运营着大量高端工厂，这些工厂需要大量此类芯片。黄仁勋在台北也明确表示，机器人是他考虑在韩国投资的方向之一，理由是韩国是制造业大国，且面临人口限制。

黄仁勋的高频访韩，背后是英伟达与韩国之间日益深化的战略互依关系。三星电子与SK海力士合计生产全球约70%的AI芯片所需内存，是英伟达不可或缺的上游供应商。与此同时，韩国也是英伟达的重要市场，英伟达去年10月宣布，将向韩国政府及主要企业供应逾26万枚最先进AI芯片。

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最新财报数据显示，博通2026财年Q2（截至2026年4月）AI营收108亿美元，同比增长145%，环比增长28%；总营收221.87亿美元，同比增长48%，均超出市场预期。第三财季指引同样强劲：总营收294亿美元（环比+33%，同比+84%），AI营收160亿美元（环比+48%，同比+210%）。

但据花旗分析师Atif Malik指出，160亿美元的AI营收指引低于其自身预期的175亿美元，亦低于市场一致预期的163亿美元；与此同时，Hock Tan将2027财年AI营收"超过1000亿美元"的既有目标仅予以重申而未加码，成为市场失望情绪的直接导火索。

一个被市场忽视的细节或许能说明问题：Hock Tan本次透露，博通对AI需求的可见度已从三个月前的"通过2027年"延伸至"通过2028年"；第二财季预订额突破300亿美元，AI营收预计在2026财年上下半年实现翻倍，全年有望达约560亿美元，并"远超"1000亿美元目标迈入2027财年。

德意志银行分析师Ross Seymore在财报后研报中将博通目标价从430美元大幅上调至515美元，维持买入评级，并明确将此次回调定性为"买入机会"。他认为，长期指引未上调"主要源于管理层的保守立场，而非市场份额流失或数据中心建设延迟等因素"，并预测博通2027财年AI营收将达1250亿美元（超出公司既有指引约25%），2028财年进一步跃升至约1900亿美元。德银同步将2027日历年营收及每股收益预测各上调约15%。

第二财季各项核心指标均有不同程度超出预期：总营收221.87亿美元，高于市场一致预期的220.53亿美元；AI营收108亿美元，同比增长145%；非GAAP每股收益2.44美元，高于市场一致预期的2.39美元；调整后毛利率77.1%，略超预期的76.9%。在细分业务中，网络芯片营收43.04亿美元（同比+144%），计算卸载/加速器营收64.96亿美元（同比+146%）。

第三财季指引亦全面走强：总营收294亿美元，高于此前市场一致预期的283亿美元；基础设施软件部门被指引环比增长24%，主要受益于VMware在按核心数定价的服务器CPU需求中的敞口，公司预期该强势将持续至第三财季之后。

但市场失落的核心只有一点：Hock Tan虽对2027财年目标展现出"更高信心"，却未提供更高的具体数字。对于期待"炸裂指引"的投资者来说，沉默被解读成了一种风险信号。

德意志银行的Ross Seymore给出了截然不同的解读。

在他看来，三个月内可见度从"通过2027年"延伸至"通过2028年"，本身已是重要的积极信号；第二财季逾300亿美元的预订额，以及AI营收在2026财年上下半年翻倍的路径，均指向需求的持续强劲。Hock Tan此前的"超1000亿美元"目标本就偏于保守——德银预测值已达1250亿美元。

Ross Seymore认为，博通在XPU（定制加速芯片）和网络交换机领域的领导地位将持续转化为可观的营收与每股收益增长。他在研报中写道，随着AI收入增长显著超过运营费用扩张，经营利润率将整体保持稳定乃至小幅改善。

花旗的Atif Malik态度相对审慎，但同样维持买入评级和500美元目标价。他指出，第三财季AI指引低于花旗预期，且第三财季经营利润率指引67%也低于花旗预期的68.6%和市场一致预期的67.5%，后续财报电话会议中供应链更新、毛利率影响及VMware续约情况将是关键看点。花旗同时将估值置于近期20-40倍区间的低端，以反映竞争加剧的风险。

根据德意志银行的预测，博通AI营收增长路径为：2026财年约560亿美元，2027财年约1250亿美元，2028财年约1900亿美元。

全公司层面，德银预测2026财年总营收约1058亿美元（同比+66%），2027财年约1798亿美元（同比+70%），2028财年约2468亿美元（同比+37%）；2027财年非GAAP每股收益预测约18.30美元，2028财年约21.80美元。

Hock Tan在财报中描述，AI驱动的XPU和网络需求"几乎难以满足"，主要客户的定制芯片需求可见度已延伸至2028年。分析师的逻辑因此十分清晰：市场盯着"1000亿美元"的老目标失望，却没有看到从1250亿美元到1900亿美元的跃升——那才是博通AI投资故事的真正主轴。

本次财报的主要负面信号来自毛利率展望。

第三财季调整后毛利率被指引环比下降约3个百分点，主因是AI营收在整体收入中占比持续提升（第三财季AI营收预计占半导体收入约78%）。德银认为，这一AI结构性稀释效应将持续。

不过，Ross Seymore认为AI收入的高速增长将显著超过运营费用扩张，足以对冲毛利率下行对经营利润率的拖累，预计经营利润率将保持大体稳定甚至小幅改善。

另一个值得关注的细节是资本回报：公司本季度完成约30亿美元分红，但股票回购仅约6亿美元，明显低于常规水平，且债务偿还约12.5亿美元。德银判断，公司可能在主动积累现金，以应对AI需求快速增长带来的资本支出需求。

德意志银行将目标价从430美元上调至515美元（升幅约20%），对应约23倍2027日历年非GAAP每股收益，维持买入评级。Ross Seymore明确表示，长期投资论点未变，本次回调是难得的买入窗口。

花旗维持500美元目标价（对应约20倍2028财年每股收益）及买入评级。Atif Malik提示，花旗估计博通约35%至40%的营收来自谷歌这一最大客户，客户集中度风险值得持续关注。

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近日，IBM宣布，未来五年将投入超过100亿美元，加速其在量子计算领域的战略布局。这一投资规模位居全球量子计算企业级投资前列，标志着量子计算正从概念验证迈向产业化落地，相关商业竞争亦将随之进入全新阶段。

IBM同时明确了其量子技术路线图的关键节点：预计在2029年下半年交付全球首台大规模容错量子计算机。IBM董事长兼首席执行官Arvind Krishna表示：“量子时代不再是未来，它已然开启。”

此次宣布距离美国政府与包括IBM在内的九家量子计算企业签署合作意向书仅隔数周。根据该意向书，IBM将获得美国商务部提供的10亿美元资金支持，为九家企业中最高金额。该笔资金将用于设立名为“Anderon”的超导量子代工子公司，IBM承诺同步配套投入10亿美元。

IBM百亿美元量子路线图

据IBM披露，未来五年逾100亿美元的投资将全面覆盖量子计算产业链关键环节，涵盖研发、资本支出、制造产能扩张、生态合作建设及并购活动。公司表示，该笔投资旨在支撑其量子路线图在2029年后的持续演进——2029年亦是IBM计划交付全球首台大规模容错量子计算机的目标年份。

IBM董事长兼首席执行官Arvind Krishna表示：

“量子时代不再是未来，它已然开启。我们的客户、合作伙伴和用户正在借助IBM量子计算机，完成数年前不可能实现的工作。量子计算的发现速度正在快速提升，这笔投资将增强我们交付下一代量子硬件、软件及制造能力的能力。”

IBM此前披露，2017年第一季度至2024年第四季度，其量子业务累计签约金额达10亿美元，并计划于2026年底实现“量子优势”。

政府背书加持，Anderon量子代工厂落地纽约

在此次大规模投资宣布的两周前，美国政府已率先为IBM的量子布局提供政策背书。美国商务部与IBM签署意向书，向其提供10亿美元资助，这也是九家获得资助的量子企业中的最高金额，专项用于建立超导量子代工厂子公司Anderon。

IBM表示，Anderon将是美国首家纯量子代工厂，总部设于纽约州奥尔巴尼，作为独立公司运营，专注于300毫米量子晶圆的制造。IBM将以等额资金进行配套，使Anderon的初始资本支持达到20亿美元。

与此同时，IBM正扩大其在纽约州波基普西的量子园区。据报道，该公司已申请在现有园区内新建一座面积约51.1万平方英尺（约4.75万平方米）的量子计算设施，并将拆除两栋现有建筑，为制造和组装下一代Starling量子系统的新中心腾出空间。

IBM量子战略：从单点突破到全体系布局

从整体战略来看，IBM正试图在量子计算领域构建一套涵盖硬件研发、软件生态与规模化制造的完整体系，而非追求单点突破。其中，Anderon代工厂的设立尤为关键——作为一家独立运营的纯量子代工厂，它不仅服务于IBM自身的量子路线图，也可能向外部客户与合作伙伴开放，从而形成平台化的商业模式。

IBM在量子处理器研发领域长期处于行业前沿。此次百亿美元投资叠加政府资助，标志着IBM在量子计算商业化路径上的资本投入已达到相当规模，并获得了来自政策层面的明确支持。对于关注量子计算赛道的投资者而言，IBM的这一系列动作提供了当前市场上较为清晰的产业化时间表与资本路径参考。

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随着两人正式履新，浙商银行此前空缺的副行长职位得到补充，高管团队进一步完善。

此次获批后，浙商银行形成由董事长陈海强、行长吕临华及四位副行长（景峰、骆峰、周伟新、潘华枫）组成的管理架构。

对于近年来持续推进经营转型的浙商银行而言，核心管理层配置进一步充实。

从履历来看，两位新任副行长均成长于浙商银行内部，且此前均担任行长助理。

周伟新拥有丰富的国有大行跨区域管理及地方政府经验：

其职业生涯始于中国银行，历任舟山市分行行长、浙江省分行风险管理部总经理、个人金融部总经理及安徽省分行副行长等职务，长期深耕风险管理、零售金融和分支机构经营管理领域。

加入浙商银行后，他担任浙江业务总部总裁，全面负责该行在浙江大本营的业务深耕。

潘华枫则是从基层成长起来的资深风控专家：

他出身于中国银行体系，曾在中国银行宁波市分行历任信贷管理处管理科副科长、风险管理处管理科科长，鄞州支行副行长，以及分行风险管理处副处长（主持工作）、处长。

加入浙商银行后，他历任宁波分行风险监控官、行长助理、副行长、党委书记、行长，后升任总行风险管理部总经理兼新资办主任、风险管理部总经理，并担任行长助理、首席风险官。

在当前商业银行普遍面临资产质量管理压力的背景下，其全面的风控实操与管理经验，对于守住资产质量底线至关重要。

事实上，两位副行长的履新，与浙商银行当前的经营重点具有一定契合度。

作为总部位于浙江的全国性股份制商业银行，浙商银行近年来持续推进以“善本金融”为引领的战略转型，确立了“深耕浙江、板块协同、数字化改革、财富管理”四大战略重点，并全面开启以客户为中心的综合协同改革。

在资产规模持续扩张的同时，如何平衡增长与风险、提升经营效率，成为管理层需要持续面对的课题。

从经营数据来看，截至2025年末，浙商银行资产总额达到3.48万亿元。

与此同时，银行业整体仍处于净息差收窄周期，传统信贷业务盈利空间受到压缩，综合化经营与中间业务收入的重要性不断提升；另一方面，在重点领域风险防控过程中，专业的风险管理能力也持续受到考验。

在此背景下，拥有跨区域综合管理背景和全面风控背景的两位高管进入副行长层面，被视为浙商银行进一步强化业务深耕与风险管控能力的重要安排。

回顾过去一年，浙商银行管理层经历了系统性调整，随着两位副行长任职资格获批，该行“70后”为主的高管团队架构已基本成型。

对于正处于转型深化阶段的浙商银行而言，高管团队的补充只是起点，如何在息差下行、竞争加剧以及风险管理要求不断提高的背景下推动善本金融与智慧经营战略落地，仍是未来经营发展的重要课题。

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6月3日，青岛银行发布公告称，“海尔系”旗下青岛海尔产业发展有限公司计划自6月26日起通过大宗交易减持1.07亿股股份，按公告当日股价计算，预计套现金额接近6亿元。

这是海尔自2001年入股以来首次减持青岛银行。

从累计投入超过23亿元，到陪伴银行完成两地上市，再到如今启动减持，海尔与青岛银行之间长达四分之一个世纪的资本关系出现了首次松动。

这一动作背后，产业资本对于银行股的价值判断，也正在悄然发生变化。

时间回到2001年。

彼时青岛市政府启动原青岛市商业银行改制重组，作为当地制造业龙头企业，海尔出资5.107亿元入局，一度持有26.1%的股份。

此后的二十余年间，无论是2011年、2014年的增资扩股，还是2015年港股上市、2019年A股上市以及2022年的配股融资，海尔系均选择持续跟进，累计出资约23.35亿元，最高峰时持股比例超过20%。

这种长期坚守在银行股东中并不多见。

过去很长一段时间里，产业资本参股地方银行被视为典型的“产融结合”模式。大型制造企业既能够分享银行成长红利，也能够借助股东身份强化与本地金融体系的协同关系。

但随着银行业进入低利率周期，这种关系开始出现变化。

近年来，银行业净息差持续收窄，行业整体盈利增速逐步放缓。

与此同时，银行股估值长期运行于低位区间，大部分上市银行市净率持续低于1倍，成长属性明显弱化。对于越来越强调科技研发、智能制造和全球化布局的产业集团而言，长期沉淀于金融资产中的资本，也开始面临重新配置的压力。

2025年，青岛银行股权格局率先出现变化；

青岛地方国资平台青岛国信发展集团通过二级市场持续增持，以19.17%的持股比例反超海尔系的18.14%，成为第一大股东。

仅仅半年之后，海尔的减持方案正式落地。

根据公告，海尔方面表示，此次减持系响应国家关于产业资本回归实体经济的政策精神，主动调整金融资产配置结构，资金将用于支持长期增长领域。

从这一表述来看，此次减持并非出于对青岛银行经营前景的担忧，而更像是一场持续多年的资本轮换。

从财务角度看，这也是一笔回报颇丰的长期投资。

公开信息显示，海尔系累计投入约23.35亿元。若叠加历年来获得的累计分红收益约15亿元，其实际持仓成本已被大幅摊薄。

目前海尔仍持有青岛银行约10.56亿股股份，对应A股市值接近59亿元。即便完成本次减持，其剩余持仓市值仍超过50亿元。

值得注意的是，青岛银行的基本面并未出现明显变化。

2026年一季报显示，青岛银行实现归母净利润15.24亿元，同比增长21.16%；资产总额8342.03亿元，较上年末增长2.36%；不良贷款率进一步下降至0.96%，继续保持在上市银行较低水平。

与此同时，该行市净率长期低于1倍，通过定增或配股等方式进行外源性资本补充的难度较大，在这种背景下，保留更多利润用于补充核心资本，成为相对现实的选择。

过去二十多年间，海尔始终是青岛银行最具影响力的产业股东之一，而随着青岛国信持续增持并坐稳第一大股东位置，青岛银行已经逐步完成控制权重心向地方国资体系的转移。

此次减持完成后，海尔系持股比例将进一步降至约16.3%，与青岛国信之间的差距扩大至近3个百分点。

对于青岛银行而言，海尔减持未必会改变其经营轨迹，却意味着股东结构已经进入新的阶段。

从产业资本与地方国资并重，到国资主导地位逐渐确立；从成长逻辑主导估值，到资本约束与股东回报成为新的关注重点，这家城商行的发展坐标，也正在悄然发生变化。

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同日召开的第六届董事会临时会议审议通过相关议案，在新任董事长选举产生并获得监管部门任职资格核准前，由执行董事、行长盛军代为履行董事长职责。

此次调整属于市场预期之内的人事更替。

张正海出生于1965年11月，已达到法定退休年龄，其原定董事长任期至2027年7月届满，此次因到龄退休提前离任，是地方国资背景上市银行较为常见的安排。

自2019年执掌贵阳银行以来，张正海经历了银行业由高速扩张向高质量发展转型的重要阶段。

任职期间，贵阳银行资产规模持续增长，总资产先后于2021年和2024年跨越6000亿元、7000亿元关口；

截至2026年一季度末，该行资产总额已达7600亿元以上，继续稳居贵州省内城商行首位。

与此同时，面对房地产调整、地方融资平台风险化解以及行业息差持续收窄等外部环境变化，贵阳银行整体经营风格趋于稳健。

近年来，该行持续推进风险资产处置、优化信贷结构，并保持较高水平的风险抵补能力，为后续发展预留空间。

接棒过渡期工作的盛军，则拥有较为丰富的国有大行从业经历。

盛军长期在工商银行贵州省分行系统工作，曾先后担任工行贵阳分行副行长、工行六盘水分行行长、工行贵州省分行信贷评估部总经理等职务，在公司金融、风险管理和信贷审批领域积累了较深经验。

2022年，盛军出任贵阳银行行长，过去几年间，其与张正海形成较为稳定的董事长、行长搭档格局；

此次由其代为履行董事长职责，也被市场视为确保经营管理平稳衔接、维持既有战略连续性的安排。

从最新经营数据来看，贵阳银行业绩已出现一定改善迹象。

2026年一季度，该行实现营业收入40.64亿元，同比增长14.6%；归属于母公司股东的净利润15.03亿元，同比增长3.2%，经营表现较此前有所回暖。

不过，相较于规模扩张阶段，摆在新一届管理层面前的挑战已发生变化。

一方面，低利率环境下商业银行净息差持续承压，盈利增长更多依赖资产结构优化和精细化经营；另一方面，作为深耕贵州地区的城商行，贵阳银行仍需持续推进重点领域风险化解，提高资产质量和资本使用效率。

对于这家总资产超过7600亿元的区域性银行而言，董事长人选最终落定固然值得关注，但相比人事变化本身，市场更关心的是其能否在保持区域优势的同时，完成从规模扩张向质量提升的进一步转换。

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6月2日，农发行续发的一期政策性金融债招标结果公布后，中标利率明显低于市场预期，与同期限现券收益率形成较大偏离，引发市场广泛关注。

多位债券交易人士认为，该结果与当日市场定价水平明显不符，疑似出现了投标环节的操作失误，即业内俗称的“乌龙指”。

面对市场争议，农发行于6月3日公告，取消相关债券发行承销额度。

随着发行被撤销，这笔原本已经完成招标的债券，最终未进入后续缴款和上市流通环节。

在政策性金融债市场，发行完成后再宣布取消并不常见，因此这一处理方式迅速引发市场讨论。

所谓续发债，是指在原有存量债券基础上继续增发相同期限、相同票面利率的债券品种，通过增加存量规模提升市场流动性；

由于对应债券已经在二级市场交易，其合理估值相对透明，一级市场招标价格通常围绕二级市场收益率波动，出现大幅偏离的情况并不多见。

有市场人士表示，此次异常主要体现在中标利率显著低于当时市场成交水平。

对于债券而言，收益率越低意味着投资者愿意接受更高价格买入；

如果报价明显偏离市场合理区间，往往意味着投标机构在报价录入过程中出现错误，例如收益率小数点错位、价格输入错误或报价方向出现偏差。

由于政策性金融债长期被视为银行间市场最具流动性的利率债品种之一，参与机构涵盖商业银行、基金、券商资管、保险及各类产品账户，市场定价机制相对成熟；

正因如此，当招标结果公布后，市场很快将焦点集中到个别机构误操作的可能性上。

事实上，在债券市场历史上，“乌龙指”并非首次出现。

此前市场曾发生过因交易员误输价格、收益率或成交数量而导致的异常成交事件，但多数集中于二级市场交易环节，相比之下，发生在一级市场招标阶段并最终触发发行人取消发行的案例相对少见。

从发行人的角度看，取消发行也是维护市场定价秩序的一种选择。

如果异常报价直接进入最终配售环节，不仅可能导致当期债券发行价格失真，还可能对同期限债券估值形成扰动；

对于误操作机构而言，若被迫按照明显偏离市场的价格履约，也可能面临较大账面损失。

从制度安排来看，目前银行间债券市场已建立相应的异常情况处置机制。

发行人在发现可能影响发行公平性和市场稳定性的重大异常情况后，可以与监管部门、中央结算公司等相关机构沟通，采取调整发行安排、取消发行或重新招标等措施。

近年来，银行间债券市场单日成交规模长期维持在数万亿元水平，一级市场招标频率不断提升，尽管多数机构均设置了多层复核、风险限额和系统校验机制，但人为操作失误仍难以完全避免。

随着农发行宣布取消发行，此次异常招标事件已暂告一段落。

不过，究竟是何种操作失误导致报价异常、涉及哪类机构账户，以及后续是否会出现内部问责，仍有待相关机构进一步披露。

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6月4日，魏哲家在中国台湾新竹召开的年度股东会上表示，AI使用模式正从生成式查询向代理式行动加速演进，推动算力需求持续攀升。他表示，“我们的客户以及客户的客户，持续给我们他们对AI产业的正面展望。”

魏哲家同时宣布，员工分红预计将连续第三年增加约30%，而且分红“没有天花板”，回应外界对AI繁荣期赢家应分享更多利润的诉求。

台积电是英伟达、AMD等科技巨头的核心芯片代工方。各大超大规模云计算商今年在AI领域的资本支出预计高达7250亿美元，需求压力持续高涨。受客户博通发布令市场失望的业绩展望影响，台积电股价当日下跌1%。该股过去三年已累计上涨逾三倍，由主营业务的强劲增长所驱动。

需求持续旺盛，“客户及客户的客户”展望都很正面

魏哲家在股东会上详细阐释了需求长期超出供给的内在逻辑。他指出，AI的使用方式正在发生结构性转变——从早期以生成式查询为主，进一步演进为代理式AI与指令行动模式，推升大语言模型处理文本所需的token消耗量，算力需求随之持续成长。

"我们持续看到AI模型在消费端、企业端以及主权AI应用中的采用率不断提升，"他说，"这一趋势正在推动对更强算力的需求，进而支撑对先进半导体芯片的强劲需求。"

"我们的客户以及客户的客户，持续给我们他们对AI产业的正面展望。"他说。

关于机器人和自动驾驶，魏哲家被股东直接追问是否看到了"我们看不到的东西"。他的回应是："自驾车永远是以后的一个方向，机器人永远是个方向。"他还补充了一个细节："我正在进入那一种年纪，所以我也很努力让机器人可以赶快成功。"

对于2030年的可见度，他的表态是："我们有相当大的信心，就这样子讲好了。"

全年预期增速超30%，员工分红“没有天花板”

在业绩预期方面，魏哲家维持此前指引：以美元计算，台积电2026年全年营收增速将超过30%。台积电早在今年4月已上调全年营收预测，并宣布加大资本支出以应对持续增长的产品需求。

员工分红方面，他披露公司从2023年至2025年已连续两年各增约30%，预计2026年将"再增约30%"。"我们相信这代表了对员工的强劲回报，而且这一增长没有上限，"魏哲家说。

他在股东会开幕致辞中指出，公司去年实现了创纪录的营收与利润，过去一年股价涨幅逾1.5倍，现金分红亦增加逾30%。

资本支出高点在哪里？他说"我也不知道"

在资本支出规划上，魏哲家重申2026年资本支出预计在520亿至560亿美元之间，内部倾向于靠近560亿美元的上限。

一位股东问了魏哲家三个问题：这轮资本支出周期还会持续多久？高原期落在什么时候？看到什么信号会果断降低支出？魏哲家的回答相当直接：

"你问高原期预期落在哪时候？我的老实回答——我也不知道，但是下面几年都很好。

看到什么指标的时候会停止？我现在没有看到那个指标，我只能这么说。"

他没有给出具体时间点，但逻辑清晰：台积电依据客户及客户下游给出的预测来决定投资节奏，目前这条信息链仍持续向好。至于2030年的能见度，他回应一位股东的追问时说："我们有相当大的信心，就这样子讲好了。"

一位持股多年的老股东追问，客户预付定金是否意味着共同分担风险？魏哲家回应说："可以，但付定金不是一个永远要这样做的方法。"并补充道："压力还是在我们身上，要赚钱没那么容易。"

美国产能进展超预期，“韩国短期内无法复制台积电”

对于外界高度关注的美国本土产能部署，魏哲家给出较为审慎的评估。他表示，台积电亚利桑那州工厂建设进展好于预期，但要实现将30%的2纳米及以下产能布局于美国的目标"很难实现"，美国建筑工人短缺是制约因素之一。

他明确表示，即便加上美国新增产能，仅靠美国本土生产也无法满足美国客户的全部需求，"还需要很长时间"，但未给出具体时间表。在定价问题上，魏哲家强调台积电不会突然大幅提高价格，并补充指出，韩国短期内无法复制台积电的商业模式。

高NA EUV：买了，但还没用于生产

有股东担忧台积电对高NA EUV光刻机的态度，会否重蹈英特尔当年不投EUV的覆辙。

魏哲家直接回应："我们有买，而且我们正努力在做各种研发，这都有。但是目前我们不需要拿来做生产。"

原因是成本偏高。他表示，台积电正在努力提升其生产效率、降低成本，"我们就会进入生产"。他还补充说，已购入的数量"不好意思讲"。

据Tom's Hardware此前报道，引用台积电业务拓展与全球销售高级副总裁兼副首席运营官Kevin Zhang的表态，台积电计划于2029年推出的A13与A12制程均不需要High-NA EUV工具，这与Intel计划在2027至2028年于其14A节点及后续制程中率先采用High-NA EUV的路线图形成对比。

以下为台积电股东会实录，内容有大量删减：

开场致辞：

现在宣布股东会会议开始。

各位股东、各位贵宾，大家早安。欢迎各位股东参加台积电股东常会。感谢各位股东过去一年一如既往的支持，助力公司交出硕果满满的经营成绩单，公司营收、每股盈余双双创下历史新高，过去一年股价表现同样亮眼：自去年股东会 6 月 3 日每股新台币 950 元，至本年度 6 月 3 日，股价来到每股新台币 2425 元。

短短 365 天股价涨幅超 1.5 倍。台积电与全体股东共享经营收益，现金股利配发总额由去年每股 18 元提升至今年至少 24 元，增幅超 30%。借此一年一度和股东相聚的契机，我谨代表台积电经营团队，向各位致以诚挚谢意。

当前全球迈入人工智能全面落地的时代，人工智能应用场景持续拓宽，除数据中心外，后续还将广泛落地于个人电脑、智能手机、汽车及全品类物联网设备。依托领先技术与卓越制造能力，公司价值持续抬升。为此我们持续加码技术研发与产能建设，一方面支撑客户业务成长，另一方面保障股东获得长期稳健的投资回报。我们对公司未来数年成长充满信心，也将持续践行企业永续发展责任、完善公司治理。再次感谢亲临现场与线上参会的全体股东，祝愿各位平安健康、万事顺遂。

台积电持续投入研发与前沿技术攻关，助力客户发展。为顺应市场需求长期结构性上行趋势，公司立足自身主业，深化与上下游客户协同合作，结合全产业潜在发展趋势规划合理产能建设。

产能布局策略包含两大维度：结合客户供应链地缘分散需求，叠加各地政府配套扶持政策，拓展全球化生产基地，最大化股东权益。

我们对公司业绩持续跑赢行业增速抱有充足信心。目前 AI 技术在消费市场、企业商用、主权 AI 领域落地渗透率不断提升，算力需求同步快速扩容，直接拉动先进半导体芯片需求持续走强。

台积电的企业使命，是成为全球逻辑集成电路行业长期可靠的技术与产能服务商。我们将坚守三大核心根基：技术领先、制造能力出众、深度绑定客户信任，持续夯实自身竞争壁垒，依托技术服务客户、助力客户实现商业化落地。

全球市场环境瞬息万变，台积电始终恪守诚信正直、坚守创新承诺、珍视客户信赖的核心价值观，从容应对各类市场不确定性。我们牢记自身经营责任，持续加码技术与产能投资，以产能与技术扩容带动营收增长、增厚盈利、提升股东价值。

接下来向各位股东汇报本年度一季度财务数据与后续经营展望：公司一季度合并营收新台币 1 兆 1341 亿元，税后净利润约新台币 5724 亿 8000 万元，每股盈余新台币 22.08 元。此前一季度法说会上，公司给出二季度业绩指引：合并营收介于 390 亿至 402 亿美元，毛利率区间 65.5%~67.5%。受益于先进制程订单需求旺盛，我们预计强劲的下游需求将持续支撑公司后续业绩。

放眼后市，我们密切关注零部件涨价对消费电子及价格敏感型终端产品带来的成本压力，同时中东地缘局势加剧宏观经济不确定性。基于上述因素，公司审慎规划业务布局，聚焦核心经营基本面巩固竞争优势。

行业层面，产业正从生成式人工智能、查询运算模式，逐步向自主指令执行 AI 模式迭代升级，大模型文本处理的令牌消耗量大幅攀升，进一步推高全行业算力需求，先进半导体产品需求随之持续走高。上下游客户均对 AI 产业中长期发展给出乐观预判，因此我们坚定看好未来数年 AI 行业发展，在技术差异化优势与多元客户资源加持下，维持行业需求长期向好的判断。以美元计价，公司全年营收增速有望突破 30%。

在此重申，台积电不会错失任何行业发展机遇，正全力调配资源满足全品类客户订单需求：一方面持续加码先进制程、先进封装、特色工艺产能建设；另一方面成熟制程整体发展策略保持不变，产能建设重心由粗放扩产转向高良率、高附加值产线搭建。

举例来看，日本 JASM 晶圆厂聚焦特定应用落地、德国 ESSMC 晶圆厂主攻车用工艺生产，两处工厂均在扩充成熟制程产能。现阶段现有产能足以覆盖存量客户需求，后续公司将持续优化成熟制程产能结构，聚焦高附加值、战略性细分赛道，保障客户长期产能供给。以上为本阶段经营汇报内容。

股东问答环节：

接下来进入股东提问环节，本次参会股东提问踊跃，优先开放现场举手股东提问。

问题 1

魏董事长您好，我是量远资本江某，此前我也曾通过邮件向您咨询相关问题。您方才提到台积电会持续投入先进制程、夯实技术优势，但媒体报道称公司现阶段暂缓投入 High NA EUV 设备，我担忧该决策会重蹈英特尔早年搁置 EUV 投入、后续发展受阻的覆辙，想请教公司是否存在技术自满的问题，麻烦说明暂缓量产投入 High NA EUV 的具体原因。

另外一项小建议：年报取消纸质印发，纸质年报不符合公司 ESG 环保理念。

董事长答复：

纸质年报沿用是现行法规要求，我们后续会向主管机关提议优化相关规定。针对 High NA EUV 的疑问做说明：公司已采购相关设备并同步开展多路线研发工作，并非放弃投入，只是现阶段设备生产成本偏高。我们正通过研发优化设备生产效率、压降成本，待成本与性价比达标后，便会将该设备导入量产环节。

问题 2

管理层、各位股东大家好。我有位朋友此前依托台积电股价收益，赚到购房首付款；我虽未购置房产，但长期持有台积电股票，受益于公司发展实现资产增值，感谢公司带领全体股东共享成长红利。

资本开支是预判行业景气度、投资回收期的核心先行指标，公司近年持续大手笔扩产，我有三个问题：第一，本轮资本开支扩张周期预计延续多久？第二，资本开支高峰节点落在何时？第三，出现哪些具体市场、产业指标时，公司会下调资本开支？

董事长答复：

高峰节点难以精准预判，倘若能精准预判，公司投资决策将更加轻松。我们依托上下游客户及终端客户的订单预判，看好未来数年行业景气度。此前一季度法说会给出全年资本开支区间 520 亿～560 亿美元，后续上调指引、偏向区间上限 560 亿美元，正是基于对行业的乐观预期。

就目前产业基本面，未来几年行业发展环境向好，有意向布局台积电股票可以继续持有。去年同期股价 950 元，今年已上涨至 2450 元，依托全体员工努力，成长趋势有望延续。现阶段暂未出现需要缩减资本开支的负面指标，因此暂无下调资本支出的规划。

问题 3

第一个问题：请教董事长，除去美国厂区产能布局，未来五年高阶芯片产能如何满足美国本土制造需求？

第二个问题：恳请 HR 相关负责人重视基层员工分红权益，覆盖 32 职等及以下工程师、管理师、一线作业员，员工福利待遇完善才能打造优质职场环境，恳请全体股东一同关注员工权益。

董事长答复：

美国本土高阶芯片需求主要来自美国本土客户，即便全力加速美国工厂建设，本土产能仍无法完全覆盖需求。因此公司一方面加快中国台湾厂区扩产，另一方面落地日本新建晶圆厂，中国台湾仍是全球核心生产基地，补齐海外产能缺口需要较长周期。

关于员工福利诉求我完全认同，公司始终全力保障员工权益。多数台积电员工本身也是公司股东，保障员工收益与回馈股东本质方向一致，我们会持续落实员工分红保障工作。

问题 4

麻烦董事长预估公司今、明、后三年毛利率，若无精准测算数据，预估数值也可。

董事长答复：

此前法说会已上调毛利率目标，由原先 53% 及以上提升至 56% 及以上，二季度毛利率指引 65.5%~67.5%，当前经营成果表现优异。中长期毛利率受多重变量影响难以精准逐年预判，但公司会持续精进经营，全力维持高水平毛利率回馈股东。

问题 5

我是台积电原始股东，在职时深耕半导体相关行业，历次法说会均认真研读公司经营信息。公司当前资本开支区间上调至 560 亿美元，管理层表示上调依据是下游客户财务状况优异、资金储备充足；此前相关信息提及 2028 年后公司资本开支或将进一步抬升，先进制程建厂投产周期长，2028 年落地的新建产线才能逐步贡献产能，管理层预判行业景气周期可延续至 2030 年，您也曾表态未来 5 至 10 年产业发展前景广阔。

想请教除已知下游客户订单充足、行业大趋势向好之外，您看到了哪些新兴落地应用，支撑公司大手笔加码资本开支？机器人、自动驾驶赛道长期发展潜力如何？此外，现阶段行业兴起客户预付定金锁定产能的合作模式，能否理解为通过客户共担需求、分摊投资风险，绑定战略伙伴协同规划产能？

董事长答复：

半导体是全科技产业发展底层基石，行业长期需求具备确定性，具体细分应用难以全部提前预判。台积电的核心发展逻辑，是持续守住全球顶尖的技术实力、生产效率与客户信任。业内头部竞争对手大多自有终端产品，而台积电凭借中立代工属性，在客户信赖度层面稳居全球首位，依托三大核心优势，就能持续把握全行业发展红利，支撑未来多年稳健成长。

自动驾驶、人形机器人是确定的长期发展赛道，人口老龄化背景下，养老陪护机器人需求会持续提升，公司十分看好相关应用落地。

针对预付定金锁产能：该模式仅为分散投资风险的手段之一，并非行业通用常态，即便客户提前锁定产能，建厂、生产与交付压力依旧主要由台积电承担。我们会以客户实际需求为基准，协商定制战略合作方案。

问题 6

台积电核心资产是人才，若公司业绩持续增长，但员工分红涨幅跟不上盈利增速，会削弱员工归属感与企业使命感，请问公司是否评估该问题带来的人才流失与社会观感风险？股东现金股利未来是否存在打折发放的可能性？

董事长答复：

股利政策：公司股利长期保持稳步上涨，近两年现金股利涨幅超 30%，涨幅远超通胀水平，持续提升股东分红是既定经营原则，不存在打折发放股利的规划。

员工分红：2023 至 2024 年员工分红增幅约 30%，2024 至 2025 年分红再增约 30%，2025 至 2026 年员工分红增速有望继续突破 30%。

公司经营需要平衡股东收益、员工报酬与社会责任三方诉求：台积电吸纳大量行业人才，消耗土地、水电等社会资源，同时贡献中国台湾约 25% 税收，因此在加大社会公益投入的同时，不会缩减员工福利投入，员工分红 30% 的年增速具备可持续性。

问题7

咨询全球产能、人力资源配置优先级逻辑；熊本二厂 2026 年先进制程设备采购预算占比、投产进度。

董事长答复：

全球产能与人力配置沿用四项标准：客户需求优先、属地政府扶持、市场供需环境、厂区运营效率。中国台湾本土汇聚全产业链人才、配套完善的水电资源，是公司研发中心与核心生产基地，运营效率最优；其余海外厂区均基于客户定制化需求建设。

熊本二厂规划落地 3 纳米工艺，目标 2028 年实现量产，设备采购与建厂进度严格按照 3 纳米研发落地节奏推进，半导体建厂、设备调试、产线认证、产能爬坡无捷径，公司在可控范围内全力提速项目落地。

问题 8

公司此前减持世界先进股票，后续是否会继续处置剩余持股？

财务负责人答复：

公司对世界先进持股由 27% 减持至 19% 以下，减持出于同业竞争合规考量。持股低于 20% 后，公司自 2024 年起不再向世界先进董事会派驻董事，并对外明确：可预见的未来不会继续减持股份。双方战略合作持续落地，例如中介层产品将依托世界先进新加坡工厂生产，所有合作严格遵照公允第三方交易准则。

问题 9

早年台积电股价 800 元时就有股东提议股票拆分，当前股价突破 2400 元，公司是否重新考量股票分割方案？

财务负责人答复：

经过内部评估，现阶段暂无股票拆分必要性。当前中国台湾证券市场已全面开放零股交易，零散持股的报价、成交流动性和整手股票差距极小，全台超 500 万证券账户中近半数持有台积电股票，拆分无法显著扩充股东基数。后续若证券交易所优化零股撮合、交易规则，公司会结合新规重新评估。

问题 10

网传日本厂区计划停产，求证相关规划。

董事长答复：

相关传闻不实，当前全行业 AI 芯片订单旺盛，各厂区产能满载，日本工厂没有任何停产计划。

问题 11

境外科技大厂在中国台湾设立研发、生产据点，相关采购订单能否计入台积电本地采购核算？

相关负责人答复：

采购核算遵照公司内部采购制度；境外企业落地中国台湾研发、零部件中心，能够完善本土半导体产业链韧性，台积电也在协助合作方落地本土研发与零部件配套基地建设。

问题 12

问题一：公司早已剥离太阳能、LED 业务，但公司章程经营范围仍保留两项业务，是否隐含未来重启相关业务的规划？

问题二：旗下新创投资基金 Emerging Fund 过往落地哪些投资项目、未来投资规划？

董事长及负责人答复：

1. 章程保留相关经营范围仅为预留经营弹性，不代表公司有意重返太阳能、LED 赛道，章程修改无时间紧迫性。
2. Emerging Fund 由业务拓展部与财务部共管，设立初衷是扶持中小初创芯片设计企业：先进制程流片成本高昂，基金帮助初创公司降低研发门槛、快速落地先进工艺。早年台积电助力英伟达起步成长，基金意在复刻同类培育模式，发掘未来优质产业链新星。

基金现阶段投资聚焦上游芯片设计客户，通过扶持客户成长拉动代工订单，暂不布局半导体设备端投资；过往具体投资项目明细后续单独向股东补充披露。

问题 13

建议下调现金股利，节省资金用于扩产投资。

董事长答复：

公司明确不会通过削减股利换取投资资金，现金股利逐年上行是既定承诺。扩产资金依靠主营业务盈利积累，依靠提升经营利润实现再投入，保障股东分红与产能扩张双向兼顾。

问题 14

第一，特斯拉 Gigafab 晶圆厂、英特尔 18A 工艺、三星代工业务均在加码布局，台积电如何应对同行竞争？

第二，CoPaS 先进封装技术何时实现大规模量产？

董事长答复：

全球代工行业竞争长期存在，台积电应对方案就是持续夯实技术与制造优势，长期保持行业领先；对于特斯拉自建晶圆厂规划，我们保持尊重与祝福。

CoPaS 封装已有稳定客户项目储备，预计还需 2~3 年进入大规模量产阶段，公司将联合客户持续优化工艺迭代。

问题 15

人形机器人产业对先进制程、先进封装市场拉动空间如何？公司是否考虑股票回购替代现金分红？

财务负责人答复：

人形机器人赛道市场潜力巨大，台积电依靠制程与封装技术优势即可充分把握行业红利。

经过多轮内部研讨，公司延续现行稳步抬升的现金股利制度，稳定分红叠加业绩增长更利于长期股价表现，暂不推行股票回购替代分红。

问题 16

美国建厂首期 650 亿美元投资资金是否已经耗尽？后续追加的 1000 亿美元投资是否完成审批？

财务负责人答复：

首期资金尚未用完，美国二厂在建、三厂刚启动规划；大额对外增资需要遵照当地法规申报审批，项目资金按建厂进度分阶段落地、分步报批。

问题 17

英特尔宣称先进封装技术实力突出，对比台积电技术优劣如何？双方在哪些细分赛道直面竞争？

技术负责人答复：

英特尔先进封装是行业可选技术路线之一，各技术路线均存在研发难点。现阶段台积电在高阶先进封装领域产能与技术体量领跑全行业，我们不惧同业技术竞争。

问题 18

1. 芯片制造消耗水电、碳排放等社会成本，相关成本是否体现在晶圆报价中？下游客户享受代工红利却不承担环保成本，是否计划上调产品报价？
2. 英特尔既是台积电大客户，又是直接竞争对手，一边下单代工一边争夺美国本土客户，是否需要针对性调整英特尔的产能配额、定价规则，强化技术保密管理？
3. 未来自由现金流增速能否跑赢资本开支增速？能否将季度股息提升至每股 10 元、2030 年季配息翻倍至 20 元？3 纳米、2 纳米项目投资回报率与资产折旧回收效率表现如何？

董事长 + 财务负责人答复：

1. 公司近年毛利率从四十余百分点提升至当前六十余百分点，就是持续回收生产成本与环境成本的落地成果。台积电秉持长期伙伴式定价逻辑，不会单方面激进大幅涨价，兼顾客户盈利与自身永续经营。
2. 英特尔位列公司前十大核心客户，优先以订单合作盈利为导向；内部已建立完善的知识产权与营业秘密保护体系，从制度层面规避技术外泄风险，四十余年行业竞争中公司始终稳健发展。
3. 分红延续每年 30% 左右涨幅，跑赢通胀；N2（2 纳米）现阶段项目盈利预期优于同期 N3（3 纳米）表现，公司也可通过调配成熟制程产线优化 3 纳米生产成本、提升项目回报率。

发言人：

刚刚与会议议案相关的股东提问已经全部答复完毕，接下来开放非议案相关的股东提问。

董事长：

有股东询问台积电何时官宣 3 纳米产品降价，答复口径和此前保持一致。

吕先生提问，想了解公司对于 FOPOP 技术的看法。此前我已有简要说明，FOPOP 属于先进封装技术，公司规划约两年后实现大批量量产，该技术能够帮助合作客户优化封装环节工艺、压缩生产成本，台积电也会持续对这项技术投入研发。

林小姐提问：当芯片制程微缩、封装工艺发展触及物理极限后，行业后续发展方向是什么？现阶段相关工艺距离技术极限尚有较大空间，后续发展规划暂时无法定论。

王先生提出诉求，希望公司补足员工分红。此前已经说明，公司近三年员工分红年均涨幅都在 30% 以上，综合薪酬福利水平已具备优厚竞争力。

该股东同时问到，坊间传闻公司即将调整绩效考核制度。在此澄清，绩效考核规则不会改动。正是全体员工通力协作，才支撑公司取得现有经营成果，公司始终坚守照顾员工的原则。不存在通过下调绩效评级、压低员工层级，变相克扣绩效收益的情况，考核体系分配规则公平规范，优秀员工可正常拿到对应绩效奖励，相关担忧实属多虑。

此前许小姐也曾提问，询问公司是否会通过统一调薪、削减分红的方式调整员工整体待遇。对此说明：近三年员工含奖金在内的整体年度报酬年均增幅超 30%，整体薪酬上涨没有上限。想要持续维持 30% 左右的涨幅，需要全体台积电员工同心协力持续创造业绩。我们期待未来员工报酬、股东分红都能保持每年 30% 的稳步增长，但该目标仅为公司发展期许，不作为正式承诺。

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BTIG首席技术策略师Jonathan Krinsky指出，若本周收盘维持当前水平，标普500科技板块将录得自1990年有记录以来最强劲的10周涨幅，累计上涨44.6%。与此同时，VIX日度情绪指数昨夜触及13，创年内最低，市场对下行风险的对冲需求已降至极致低位。

当前信号的危险之处不仅在于涨幅本身，更在于结构性分化正在悄然出现——科技板块整体继续走高，但"科技七巨头"（Mag7）自5月中旬以来已累计下跌2.3%，显示领涨动能正在收窄。宏观背景亦在悄然转向：美债收益率回升、油价走高，日本利率压力重燃，而股市目前选择视而不见。

Krinsky的研究显示，标普500科技分类指数（S5INFT）当前RSI已收于82，且较200日均线高出28%。这一"超买且严重偏离"的组合，自1990年以来仅在十个独立时期出现过。

这十次历史案例中，部分以正面结局告终——1995年5月和1997年7月均属于此类。但Krinsky指出，多数其他案例在随后40个交易日内出现了明显的盘整或回撤。

最近一次出现该信号是2024年6月，此前分别是2020年8月，以及更早的1999年12月——后者正是互联网泡沫最终破裂前夕。

市场上存在大量将当前AI牛市与上世纪90年代互联网浪潮相类比的讨论。常见的参照是：2022年11月ChatGPT发布，对应1994年12月Netscape浏览器上线。

若沿用这一时间轴类比，当前时间节点恰好对应1998年7月。Krinsky指出，1998年7月正是其"超买且延伸"研究中最严峻的回调起点——S5INFT随后跌逾20%，直至1998年10月才触底。

这一类比为当前市场提供了一个具体的风险参照：不是泡沫立即破裂，而是在极度拉伸后经历一轮幅度可观的中期调整。

尽管科技板块整体表现亮眼，内部结构却出现值得关注的分化。自5月中旬以来，S5INFT上涨约7%，而Mag7作为一个整体却下跌了2.3%。

这意味着近期科技板块的上涨并非由此前的核心领涨股驱动，而是由更广泛的科技成分股接力。这种"接棒"现象短期内可被解读为上涨宽度扩大，但在技术指标已处于历史极端的背景下，领涨股的疲软也可能是动能耗尽的早期信号。

与此同时，支撑本轮上涨的宏观环境正在悄然收紧。美债收益率出现反弹，油价持续走高，日本利率政策的不确定性也在重新引发全球利率层面的连锁压力。

股市目前对上述信号保持免疫，但历史经验表明，更高的利率最终往往会对估值形成实质性压制。当前的市场情绪结构——VIX情绪指数年内最低、期权偏斜收窄、投机性需求持续涌入——意味着投资者正在大规模放弃下行保护，全面押注上行。

正如Krinsky所总结的：市场上已没有真正的恐惧，剩下的只有害怕踏空的FOMO。

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据路透社报道，具润哲周四在首尔与韩国央行行长申铉松（Hyun Song Shin）、金融委员会主席Lee Eog-weon、金融监督院院长Lee Chan-jin举行会议，讨论近期金融市场状况。Koo表示，政府正以高度警惕监测外部不确定性，避免其演变为更广泛的市场焦虑。

这一表态出现在韩元快速走弱之际。受中东紧张局势升温、美国与伊朗新一轮空袭影响，韩元周四盘中一度跌至1美元兑1530.8韩元，创3月31日以来最弱水平。财长表态后，韩元收窄跌幅。

韩国官方表态后，当天韩国股市开盘走低，韩国综合股价指数跌超1%，三星电子跌超1%，SK海力士跌超3%，LG集团跌9%。在过去一年多韩国股市大幅上涨、杠杆资金快速增加之后，监管层对过热交易和集中持仓的担忧正在上升。

韩国财政部称，具润哲在会议上强调，政府正在密切监测外汇市场波动，并将在必要时采取“立即措施”，应对过度市场波动。

“政府目前正保持警惕监测形势，以免外部不确定性导致市场焦虑扩大，”韩国财政部援引Koo的话称。他还表示，政府将在必要时采取措施，应对过度市场摆动。

韩国财政部在会后声明中表示，Koo强调，将立即采取必要措施，应对外汇市场中过度的“羊群行为”。他还承诺，将预先管理国内股市相关风险，并应对债市过度波动。

与会官员认为，近期市场波动与中东战争、外国投资者持续净卖出韩国股票有关。韩国财政部称，韩国股市近期大涨后，外国投资者出现阶段性再平衡，通过获利了结调整仓位，从而加剧波动。

韩元周四开盘报1美元兑1530.8韩元，较上一交易日收盘下跌13.6韩元，为近两个月低点。这是3月31日以来，韩元首次在盘中跌破1美元兑1530韩元水平。

财长表态后，韩元收窄跌幅。韩元兑美元已连续12个交易日处于1美元兑1500韩元以上的心理关口。

汇率压力受到能源市场影响。随着美国与伊朗军事行动风险上升，中东停火前景受挫，全球油价走高，进一步加剧韩国金融市场对外部冲击的敏感度。

财长有关股市风险和杠杆投资的表态后，韩国股市周四开盘走弱，主要权重股承压。三星电子跌超1%，SK海力士跌超3%，LG集团跌9%。

过去一年多，韩国综合股价指数表现强劲。2026年年初至今，韩国综指不到半年涨幅已超过100%，自去年6月至今涨幅超过200%。韩国股市总市值刚刚突破5万亿美元，并跻身全球第六大市值市场。

但涨势高度集中。三星电子和SK海力士两家芯片巨头在指数中权重超过40%，年内涨幅分别达到200%和250%，市值均超过1万亿美元，是推动指数上涨的主要力量。若芯片板块出现波动，指数可能面临更大震荡。

成分股表现也显示出分化。截至5月底，KOSPI共有835家企业交易，今年上涨股票为373只，不足半数。除三星电子和SK海力士外，其余800多只股票对指数涨幅贡献不足30%。

韩国金融官员同时提到，股市保证金贷款增加可能对经济构成潜在风险，政府将密切监测相关趋势，并努力保护投资者。

韩国金融监督院数据显示，截至2026年第一季度，韩国前十大券商融资融券贷款余额接近36万亿韩元，创近20年来新高，较一年前近乎翻倍。其中，50岁及以上投资者贷款占前十大券商总额的62.3%。60岁以上群体贷款余额一年内从约3万亿韩元增至8.02万亿韩元，约为一年前的2.7倍。

散户参与度也在上升。数据显示，2026年第一季度，韩国18岁以下人群新开户数量较去年同期增长近10倍。，韩国散户中出现“宁愿彻底崩溃，也不能错过这波牛市”的心态。

市场波动指标同样走高。韩国交易所数据显示，今年迄今主板市场已触发20次“sidecar”临时停牌指令，接近2008年全年的26次。当KOSPI 200期货指数波动达到或超过5%，且持续至少1分钟时，程序化交易将暂停5分钟。

韩国官员同时强调，韩国经济仍然稳固。财政部称，韩国5月出口同比增长53.2%，本地股市市值位居全球第六。

这意味着韩国当局的当前重点并非否定基本面，而是防止外部冲击、汇率贬值、股市集中上涨和杠杆资金形成共振。对投资者而言，官方表态显示，韩国政策层对股债汇过度波动的容忍度正在下降。

有分析认为，具润哲的表态意在提前管理市场预期，防范资产价格泡沫和剧烈震荡。短期内，这类信号可能压制投资者风险偏好，并使韩元、债券和高涨幅股票成为监管沟通的重点观察对象。

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据彭博报道，日本央行官员可能在6月16日结束的政策会议上讨论将基准利率上调25个基点至1%的方案。与此同时，官员们认为此后仍存在进一步加息空间，理由是实际利率依然处于低位，且通胀上行风险持续存在。受上述消息影响，隔夜掉期市场已将本次会议加息概率定价至88%。

在此之前，日本央行行长植田和男在会议前最后一次公开讲话中已释放明确信号，表示若中东冲突推升通胀超出预期的风险大于对经济的冲击，央行将需要考虑加息。与此同时，日元持续在弱势区间徘徊——自4月下旬以来日本已动用约740亿美元干预汇市以支撑日元，这也进一步强化了市场对日本央行采取行动的预期。

据彭博援引知情人士消息，日本央行官员将在本次政策会议上认真权衡加息选项，但鉴于中东局势高度不确定，官员们将在最后一刻尽量收集更多数据和信息后才作出最终决定。

知情人士表示，会议内部对加息可能存在一定反对声音，但预计不足以影响最终结果。植田和男在4月会议上已面临三票反对加息的少数意见，但此后另有两名委员公开表态支持政策进一步正常化，这意味着若他决定推进加息，已可在九名委员组成的委员会中获得多数支持。

通胀上行风险是此次讨论的核心背景。官员们认为，中东危机持续发酵可能加速通胀走高，这与实际利率仍然偏低的判断共同构成支持加息的主要依据。

本次会议的另一焦点是日本央行最新的国债购买缩减计划。目前，日本央行正以每季度减少2000亿日元（约13亿美元）的节奏削减购债规模，该计划执行至明年3月。

据知情人士透露，官员们认为从明年4月起没有太大必要维持当前的缩减节奏。鉴于日本国债市场功能已有所改善，决策者可能考虑放慢缩减步伐，甚至暂停缩债。

官员们认为，随着市场功能趋于正常，缩债的具体节奏已变得相对次要。此外，相比日本央行资产负债表上到期债券的规模，当前缩债金额本身较小。知情人士表示，无论缩债是否按现有节奏推进，央行持有的国债规模都将实质性下降。

市场层面，本次加息预期已得到充分反映。隔夜掉期市场显示，投资者对日本央行6月16日加息的概率定价高达88%。

除通胀因素外，日元汇率走势同样是市场关注的核心变量。日元近期持续在160附近徘徊，而这一水平正是触发日本当局自4月下旬以来累计投入约740亿美元汇市干预的关键区间，这也进一步加剧了市场对央行采取行动的预期。

植田和男此前的公开表态亦为市场定价提供了重要依据。他在会议前的最后一次公开发言中明确指出，若价格超预期上涨的风险大于地缘冲突对经济的负面影响，央行将有必要考虑加息——措辞之明确被市场解读为较强的政策信号。

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在中国台北举行的Computex 2026展会上，英特尔首席执行官陈立武（Lip-Bu Tan）与鸿海首席产品官萧才祐（Jerry Hsiao）同台亮相。双方宣布，英特尔、鸿海与SambaNova三方将共同打造面向数据中心、超大规模及智算中心部署的机架级AI基础设施，底层计算平台基于英特尔至强（Xeon）处理器构建。

此次合作推出的生产就绪机架，将英特尔至强处理器与SambaNova SN-50 RDU结合，主打高性能AI推理与更优的成本及能效表现。鸿海将承担系统集成角色，并计划为不依赖额外加速的工作负载另行制造CPU密集型机架，涵盖成本优化推理、数据处理及混合AI等场景。消息公布后，市场对英特尔在AI基础设施领域的布局预期明显提振。

AI行业正经历从训练主导向推理主导的结构性转变，这一趋势正在重新定义数据中心的算力配比逻辑。

Creative Strategies首席执行官兼首席分析师Ben Bajarin指出，在训练时代，AI部署中CPU与GPU的比例约为一比四；而随着智能体AI（Agentic AI）的兴起，这一比例正向一比一甚至更低演变。这意味着CPU在数据中心中的战略价值正在显著回升。

英特尔将此视为重要的市场切入窗口。陈立武在主题演讲中表示，随着AI推理、智能体AI及具身AI的崛起，英特尔有望向市场交付从芯片到系统级别的全新创新成果。

与机架级合作同步，英特尔正式宣布Xeon 6+处理器上市，这也是Intel 18A制程工艺首次应用于数据中心CPU产品。

Xeon 6+专为云原生、智能体AI及网络密集型工作负载设计，强调在实际功耗约束下的持续性能表现。根据英特尔公布的参数，单个液冷机架可在32U计算空间内提供36,864个核心，实现约100千瓦机架功耗下的最高智能体密度。该处理器针对每瓦能耗、每核吞吐及延迟可预测性进行了专项优化，支持数据中心在不进行颠覆性改造的前提下扩展AI工作负载。

本次Computex上，英特尔还参与了业界首个分解式推理系统的实机演示。该演示由Vista Equity Partners和Cambium Capital共同组建的企业推理云平台Vector Core Compute主导，在Computex现场直播运行。

系统架构采用英特尔至强6处理器负责编排与执行，SambaNova SN40 RDU负责解码，英伟达Blackwell GPU负责预填充，运行于洛杉矶的Vector Core Compute数据中心。Together.ai成为该平台首家商业客户，在MiniMax 2.5模型上实现了迄今所有架构中最快的企业级推理速度。Vista Equity Partners旗下逾90家投资组合企业已获得该平台早期使用权，其服务网络覆盖超过250万家企业客户及7.5亿终端用户。

在客户端计算领域，英特尔Core Ultra Series 3处理器（基于Intel 18A制程）持续获得市场认可，目前已为逾325款消费级及商用PC设计提供支持。英特尔同期推出面向掌机游戏市场的新品Intel Arc G系列处理器，将于本月起正式发售。

边缘侧布局同步推进。英特尔表示，Series 3平台将首次从PC生态同步向全球数千家边缘客户部署，目前已有逾130家客户选用Series 3用于边缘AI及机器人设计，应用场景涵盖制造、零售、智慧城市及机器人等领域。18A制程良率的持续提升和客户需求的增长，正在加快Series 3产品线的扩张节奏。

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马斯克今年频繁谈到轨道算力，今年2月马斯克在Dwarkesh Podcast上预测，五年后每年在太空运行的AI算力可能超过地球累计总量，并提到“数百吉瓦/年”的太空AI规模。SpaceX在5月20日S-1文件中也称，长期目标是每年向太空发射100吉瓦算力，并认为太空算力将显著扩大AI计算规模，改善token经济性。

SemiAnalysis在6月3日发布的深度报告中称，今天用现有技术把AI数据中心部署到轨道，成本仍显著高于地面。以2026年一个30.5kW B300集群为例，太空部署总项目资本成本为410万美元，地面为140万美元；折算月度总拥有成本，太空为约10.09万美元/月，地面为约2.77万美元/月。

据测算，在基础情境下，太空与地面数据中心的计算平准化成本可能要到约2040年才达到平价。到2030年代初，太空数据中心成本可能仍比地面高约30%，但这已足以打开首批规模化部署的窗口。在其“马斯克情境”中，如果地面数据中心扩张受限而芯片产能继续扩大，太空算力接近平价的时间可能提前至2030年代初。

现在把算力送上天，账还算不过来

用2026年的B300集群做参照，差距很直观。

一个30.5kW、16块GPU的B300集群，部署在太空的总项目资本开支约为410万美元，地面部署约为140万美元。折成月度总拥有成本，太空是100925美元/月，地面是27724美元/月。

再换成云服务更常见的口径：

• 太空部署TCO：8.64美元/小时/GPU

• 地面部署TCO：2.37美元/小时/GPU

• 太空部署LCOC：10.91美元/小时/GPU

• 地面部署LCOC：2.49美元/小时/GPU

LCOC比TCO更接近真实算力成本，因为它把可用性、冗余和故障吸收算进去了。地面集群只需要大约5%的额外成本垫高；太空集群由于辐射影响、无法现场维修，需要约26%的成本抬升。

成本差距主要不在GPU本身。IT设备资本开支两边几乎一样：太空约98.1万美元，地面约98.6万美元。差距在“数据中心”本体。

太空部署的数据中心资本开支约310万美元，地面只有38.2万美元。其中发射成本一个项目就是160万美元。更麻烦的是寿命：太空数据中心设施按5年折旧，地面设施按15年。结果是，太空数据中心资本成本折到每GPU小时为6.29美元，地面只有0.36美元，差了17倍左右。

这也是为什么“太阳能免费”并不能直接变成“算力便宜”。电费在地面数据中心里很重要，但在整个TCO里并不是唯一变量。对太空来说，发射、散热、结构、电源、寿命和可靠性才是大头。

“免费太阳能”和“免费散热”，都被说得太轻松了

太空数据中心最常见的四个乐观理由，基本都需要重写。

第一，低轨并没有24小时阳光。国际空间站和大部分星链都在低地球轨道，约每天绕地球15圈，平均只有约60%的时间能晒到太阳。太阳辐照度理论值是1361W/平方米，但低轨数据中心按24小时平均可能只能捕获约800W/平方米。进阴影区时还需要电池给100% IT负载供电。

更适合数据中心的是太阳同步轨道，尤其是接近晨昏线的轨道。它可以大部分时间面向太阳，但每天仍可能有最长35分钟的食期。电池需求下降，不等于消失。

第二，太空冷，不等于散热免费。地面数据中心可以靠空气和水系统把热带走，太空里几乎没有介质，不能靠对流，只能靠辐射散热。国际空间站的散热器系统只能排出70kW热量，面积325平方米，成本3.4亿至5亿美元。这个系统技术老、成本高，但它说明了一个事实：轨道算力的最大结构约束之一就是散热。

第三，真空中光速快，不等于用户延迟低。低轨卫星每天绕地约15圈，经过某个地面站的窗口通常只有5到7分钟。错过这个窗口，数据要通过星间链路跳转，或者绕到其他网关。服务美国用户的卫星如果在印度洋上空，多跳星间链路可能带来30至80毫秒单向延迟。光学地面链路还会受大气干扰影响，需要更多地面站分布全球。

第四，太空不是没有“容量约束”。晨昏太阳同步轨道只是低轨中的一个窄子集，不是无限停车场。低轨整体承载量估算从10万颗到超过100万颗卫星不等，但太阳同步轨道要求特定高度和倾角关系，常见集中区域在600至800公里。真正适合持续采光的晨昏轨道更窄。至于日地拉格朗日L1点，确实能长期见到太阳，但地球到L1往返光程约300万公里，光传播往返约10秒，延迟直接失去意义。

地面的电力会紧，但还没紧到只能上天

太空数据中心要成为“必选项”，前提不是地面电力紧，而是地面所有可用供给层都被吃完。

这套框架把地面新增供给分成四层：

1. 并网供电

2. 改造比特币矿场和已有带电土地

3. 表后发电，即自带电源

4. 工业产能和人力扩张

第一层是并网供电，账面最便宜，基础设施成本约1200万至1500万美元/MW。但真正的问题是排队。北弗吉尼亚PJM并网周期实际接近7年。美国ISO区域的电网可靠性余量从2021年的70.2GW降到2025年的18.3GW，2026年进一步收窄至15.9GW，2027年转负，到2030年合计缺口约40GW。这听起来很糟，但地面并不只有电网一条路。

第二层是已有电力资产改造。加密矿场转换最典型。Core Scientific、IREN、Cipher Mining、Applied Digital、TeraWulf等项目，到2026年底合计约2GW合同改造容量，到2027年底约5GW。整体看，已供电土地和改造站点近期能贡献8至10GW供给，其中加密矿场转换到2028年累计约8GW。成本约1000万至1500万美元/MW，和并网方案相近甚至更低。

第三层是表后发电。以前这像最后手段，现在变成现实选项。原因很直接：AI云合同的年收入约1200万至1300万美元/MW关键IT负载，200MW容量提前6个月上线，净现值可能有4亿至5亿美元。只要算力需求够强，自建发电、多花资本开支也合理。

表后发电的综合成本约110至170美元/MWh，美国主要市场电网电价已经可能达到150美元/MWh量级。到2028年，表后发电可能贡献新增AI数据中心电力容量的一半，而2025年这一比例还不到7%。已确认的表后关键IT容量到2030年底约26GW，未公开项目可能更高。

第四层才是更硬的工业瓶颈：变压器、取向硅钢、铜、燃机、施工人力、冷却设备。大型电力变压器交期长，铜价过去一年上涨近20%。模块化和数字化能把现场用工减少超过50%，但当算力建设进入数百GW级别，熟练工时仍会变成实打实的约束。进入这一层后，成本会超过2000万美元/MW，至于超出多少，取决于行业要在多短时间里榨出多少新增容量。

所以，地面供给不是无限的。但它也不是一个马上见顶的单层系统。太空要赢，必须等地面一路吃到第四层、成本显著上行，才有机会。

真正先卡住AI扩张的是芯片，Terafab是关键变量

太空数据中心解决不了最上游的问题：没有芯片，就没有集群。

当前约束已经从数据中心容量转向半导体生产，尤其是台积电N3先进制程、HBM以及DRAM产能。AI相关需求预计在2026年消耗台积电N3产出的近60%，2027年约86%，几乎挤压智能手机和CPU需求空间。

内存同样紧。HBM按每bit计算大约消耗普通DRAM三倍晶圆产能。AI相关需求占总DRAM晶圆产能的比例，预计从2023年的12%升至2027年的约70%。

这比电力更难快速扩张。电力项目有多条技术路线，带电土地、燃机、表后发电都能分流压力；先进晶圆厂要先建洁净室，再装设备，再做工艺验证。资本不是唯一约束，时间和工艺积累同样卡脖子。较现实的缓解窗口更像是2032至2034年，而不是2027至2029年。

马斯克显然意识到芯片约束。SemiAnalysis指出，这正是Terafab Initiative的背景。

马斯克在2026年3月发布Terafab时，将其描述为一个“每年1太瓦算力工厂”。Tesla、SpaceX和xAI将共同在Austin建设，预算200亿至250亿美元，初始目标为每月10万片晶圆，最终走向每月100万片晶圆，约相当于TSMC当前全球产出的70%。项目范围包括逻辑、存储、掩模、先进封装和测试，算力分配约80%用于太空，20%用于地面。

SemiAnalysis认为，即使Terafab只实现部分目标，也会是有意义的成功。但数字本身极其严苛，其Foundry Model显示，2025年全球300mm代工产能超过每月400万片晶圆。Terafab若达到每月100万片，将相当于全球代工产能的24%，或TSMC产能的68%。

更大的挑战在于工艺IP和存储。SemiAnalysis认为，Tesla没有制造IP，GAA晶体管设计、互连、光刻、刻蚀配方和良率工程都掌握在既有厂商手中。若Terafab最终达到量产，更现实的路径可能是基于授权节点运营的整合型晶圆厂，而不是从零开发先进制程。

存储则更难。HBM、LPDDR和NAND分别对应不同工艺，IP集中在Samsung、SK Hynix和Micron等厂商手中。SemiAnalysis认为，长期供应合同或与现有DRAM厂商共同投资，才是更现实路径。

SemiAnalysis的基准情景假设，辐射影响和GPU可靠性等关键工程问题到约2040年被充分缓解，发射、散热器和太阳能等大成本项实现规模化降本，同时AI需求和芯片产能都显著增长。

在这一情景下，太空与地面数据中心的成本差距从2026年超过4倍，逐步收窄，并在约2040年达到平价。此后，太空算力的平准化计算成本可能低于地面。

但这不意味着太空数据中心要等到2040年才出现商业部署。SemiAnalysis称，到2030年代初，太空数据中心可能只比地面贵约30%，这可能为首批规模化太空数据中心打开窗口。

另一个更激进的“Elon Musk情景”假设，地面数据中心新增容量在2028年见顶，并在数十年内维持低位，同时芯片生产扩张继续推进。在这种情况下，太空成为大规模AI数据中心部署的唯一替代路径，太空数据中心潜在市场可达到每年新增数百吉瓦级别，并在2030年代初接近成本平价。

换言之，太空算力的商业化时间表取决于两个方向的相对速度：太空系统降本有多快，地面数据中心受限有多严重。

SemiAnalysis的结论对市场的含义是，太空AI数据中心不应简单被理解为发射能力故事，也不应只被理解为电力套利故事。它是一个横跨半导体、电力、航天制造和数据中心经济性的系统工程。

第一，先进逻辑和HBM产能是否能突破。若芯片继续是瓶颈，太空和地面都会受限。

第二，发射成本能否大幅下降。SemiAnalysis提到，SpaceX设想中Starship未来发射成本可能从Falcon 9当前约1400至1800美元/公斤降至约250美元/公斤，这是太空数据中心成本曲线的必要条件之一。

第三，散热器、太阳能阵列和电池系统能否规模化降本。散热不是附属问题，而是轨道计算的核心工程约束。

第四，可靠性和维护问题如何解决。地面集群每年约3%至6%的GPU会出现需要人工干预的故障。太空部署需要通过机器人、更高可靠性、超额配置或组合方案解决这一问题。

第五，地面数据中心是否真的被长期卡住。在SemiAnalysis基准情景下，即使太空与地面达到成本平价，地面容量仍较充足，去太空更多是偏好和优化；只有当监管、许可、电网和工业产能持续压制地面扩建时，太空才会从选择变成必要。

因此，马斯克的“太空算力梦”并非没有路径，但它的关键不在口号，而在成本曲线。按SemiAnalysis模型，真正的拐点不是今天，也不是单靠火箭复用就能到来；它需要芯片、发射、散热、太阳能和轨道运维同时取得进展。基准答案是约2040年成本平价，激进答案是2030年代初开始接近平价。

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微信正在基于A2A协作机制，向手机厂商的AI助手开放一条受控通道。

6月4日消息称，微信正在与华为、荣耀、小米、OPPO、vivo等手机厂商合作推出A2A（Agent-to-Agent）助手能力。

通过该功能，用户可直接用手机语音助理发起微信的音视频通话，或向好友发送消息。

这一能力并不意味着微信全面开放生态。公开信息显示，该功能由厂商AI助手向微信发起指令，微信负责执行并返回结果，全程采用双重授权机制，以保障数据安全与隐私合规。

华尔街见闻多方确认了该消息的真实性。

腾讯客服也回应称，微信正在与手机厂商合作推出新能力，用户可以通过手机系统内的AI助手发起微信音视频通话或向指定好友发送消息。目前荣耀已率先接入该功能，其他品牌如华为、小米、OPPO、vivo也在陆续跟进中。

一名接近微信合作方人士告诉华尔街见闻，荣耀早在2025年就已与微信就A2A合作展开洽谈。

据该人士介绍，荣耀Magic8系列、荣耀500系列和荣耀X70全系列已率先支持微信A2A助手能力。

用户将荣耀手机的AI助手YOYO和微信更新到最新版本后，即可通过YOYO语音操控微信发消息，或发起语音、视频通话。

对于手机AI助手模式，微信过去一直表现得很谨慎。

2024年，华为、荣耀、OPPO、vivo等手机厂商相继发布了AI手机，将AI能力融入系统，纷纷喊出“一句话让AI手机助手帮你干活”的口号。

这种跨应用能力，迅速遭到了来自既有软件生态巨头的抵制。

一旦涉及聊天记录、账号安全、支付、通讯录和用户授权，微信这样的超级App很难完全放任外部Agent自由调用。

2025年底的豆包手机是一个典型。

将豆包推到国内AI原生应用第一位置的字节跳动，以“工程样机”的方式成功让更多人看到了AI Agent跨APP操作的能力。

但很快，微信、淘宝以及一些银行APP等都设置了“安全防火墙”，开启了对豆包手机助手的反制和围剿。

2025年末，多位豆包手机用户发现，如果涉及操作微信，会出现微信异常退出，甚至无法登录的情况。

彼时微信相关人士对华尔街见闻表示：“可能是中了本来就有的安全风控措施”。

在利益冲突、数据安全等问题下，一些第三方APP显然不会太愿意向手机AI 助手开放授权。

微信这次没有完全拒绝手机Agent调用微信能力，但它选择的是一条更可控的路径：不是让手机助手绕过微信操作，而是在限定场景内，让微信自己接收指令、执行动作并返回结果。

从手机厂商的技术路线看，相比绕过App授权、依赖读屏和模拟点击的GUI Agent（图形界面智能体），通过A2A、意图框架等方式获得App侧授权，正在成为高频场景落地的一条更稳妥路径。

2025年，vivo推出适配智能体协议A2A。vivo副总裁、OS产品副总裁、vivo AI全球研究院院长周围指出：“有了它之后，开发者能够基于Agent协议全流程线上化进行智能体的创建和卡片的配置，再通过统一的意图框架和智能体容器在vivo全渠道分发。”

无独有偶，对于一些高频的场景和高频的互联网厂商，OPPO 也更倾向通过 A2A的方式实现生态互联。

微信选择在这个时候开放部分调用能力，或许也与其自身打造微信AI智能体的节奏有关。

微信一边在内部推进自己的AI Agent，一边也开始通过A2A协作机制，与手机厂商AI助手建立有限互通。

前者是微信生态内的原生智能体，后者是微信与外部手机Agent之间的受控协作。

2025年，腾讯管理层就曾多次提到会打造嵌入微信生态、基于微信独特生态系统运行的 AI Agent。

2026年以来，相关进展的消息不断传出。最近金融时报又报道称，腾讯正在加速研发微信内嵌AI智能体，目前项目已进入原型测试阶段，计划最快在本月启动合规流程，之后将对小范围外部用户进行测试，再逐步灰度上线。

腾讯总裁刘炽平曾解释过，微信这个Agent可以依靠微信与用户紧密接触，并打造非常丰富的生态，包括小程序生态、内容生态、交易生态、社交生态以及支付生态，让这个智能体不仅仅是跟用户聊天，还可以做很多实际的事情。

但微信推出这个Agent面临的顾虑也不小。刘炽平指出：“微信用户群体庞大，面临隐私和安全的问题，需要进一步提升模型能力才能解决。”

对微信来说，与手机AI助手有限打通，可能也是一次低风险试水：既观察用户对语音调用微信能力的接受度，也为未来微信自身Agent的调用边界积累经验。

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当下全球股市的状态很难用别的词来形容。通胀、利率、油价、中东局势、财政赤字、就业数据……这些曾经压在市场头顶的担忧，此刻似乎集体消失了。取而代之的，是一种近乎亢奋的乐观情绪。

高盛合伙人Bobby Molavi近期发布的市场观察写道：“世界似乎已经选择将目光放在贪婪而非恐惧上，放在乐观而非怀疑上，放在未来而非当下上。”他用一组数据描绘了这轮行情：标普500已连涨9个交易日，且有望创下连续10周收涨的纪录；自2025年4月"美国关税日"低点算起，标普500累计涨幅已达57%；仅5月一个月，就创下11个历史新高，进入6月后又连续刷新。

但在这片繁荣之下，裂缝正在悄然扩大。

数字有多夸张？

个股层面，Arm在10个交易日内涨了100%，戴尔6个交易日涨93%，英特尔涨180%，Marvell单日涨32%（盘后还涨了10%），英伟达CEO黄仁勋公开表示Marvell将跻身"万亿市值俱乐部"。闪迪年初至今涨幅高达600%。

全球范围内，韩国KOSPI年初至今涨幅达108%，中国台湾股市涨60%，日本涨37%。韩国SK海力士年初至今涨约300%，过去12个月累计涨幅超过1000%。台湾85%的市值与AI相关。韩国KOSPI在2025年初约为2401点，目前已攀升至8800点。

高盛已将KOSPI目标价上调至12000点，较当前水平高出约50%。

IPO市场同样火热。媒体预测SpaceX的IPO规模可能高达750亿美元，将以超过2倍的差距打破此前沙特阿美创下的290亿美元纪录。与此同时，OpenAI和Anthropic均已秘密递交上市申请，Alphabet则完成了800亿美元的股权融资，公告当天股价仅下跌3.7%——市场的消化能力之强令人咋舌。

这像1999年吗？

市场上对此争论不休。

一派援引格林斯潘1996年的"非理性繁荣"警告——但那之后市场又涨了三年多。另一派则坚持认为此轮行情不同：它有真实的营收、真实的利润作支撑，而非单纯靠估值扩张驱动。

分析师框架中的判断是：即便这最终被证明是一个泡沫，它也是一个"盈利驱动的泡沫"，而非"估值倍数驱动的泡沫"。

另一个值得关注的结构性变化是市场的高度集中。标普500前10大公司市值占比已升至约41%。"K形市场"正在形成——头部公司越来越大，其余公司则被甩得越来越远。这种集中已从持仓延伸至财富本身。

AI财富效应：黄仁勋身价从110亿到1770亿

AI浪潮制造的财富速度同样惊人。黄仁勋个人身价已从2022年10月的109亿美元飙升至1770亿美元。Anthropic七位联合创始人全部跻身亿万富翁行列，Amodei兄妹在最新估值下身价接近100亿美元。2026年新增的19位AI亿万富翁合计身价约600亿美元，且大多数财富是在过去两年内创造的。

韩国的财富重分配故事更为具体。三星和SK海力士两家公司合计市值已超过2万亿美元，超过韩国GDP（1.92万亿美元）。今年前三个月，这两家公司合计利润达390亿美元。卖方对其今年的盈利预测已上调约300%。

巨额利润随即引发劳资博弈：三星员工罢工，部分员工获得了一次性40万美元的奖金以平息争议；SK海力士则在2025年同意将10%的营业利润划拨为员工奖金。这笔钱最终将如何流入韩国更广泛的经济体系，乃至是否会催生韩国自己的主权财富基金，目前仍是未知数。

狂欢之下，哪些地方正在绷紧？

回购力度在减弱。过去一段时间，企业回购一直是股市的重要支撑，这一力量正在退潮。

动量因子正在主导一切。越来越多的策略都在追逐同一个方向，相关性的上升意味着一旦趋势逆转，踩踏风险将非常集中。上周五，TMT动量多空对冲组合一度单日下跌10%，这个信号值得注意。

散户参与度到了一个新高度。自动赎回结构产品、杠杆ETF、零日期权、日内交易……散户工具箱比以往任何时候都要丰富，"市场游戏化"的程度也前所未有地高。

AI资本开支的回报问题至今悬而未决。企业正在大规模消耗算力和Token，成本急剧上升，但效益何时显现、谁来承担这笔账单，目前没有人能给出清晰答案。

能源和大宗商品可能是被忽视的最后一块拼图。TMT板块占标普500市值约43%，而能源和大宗商品板块仅占6%。AI数据中心的爆发式扩张需要大量电力和实物资源，但公开市场对此的定价尚未充分反映。Quantix大宗商品指数自2020年以来涨217%，纳斯达克同期涨130%，标普500涨85%——分子的价值或许正在被低估。

数据中心的地缘政治风险同样不可忽视。选择在哪里建数据中心，不再只是成本和电力的问题，还涉及当地政治阻力（如缅因州的反对案例）、地区安全（中东冲突）、甚至"断电开关"被谁掌控的问题。硬件放在哪里，决定了软件能否持续运行。

说到底，眼下市场运转的核心驱动力是资金流动、持仓结构、情绪和动量，而非基本面或估值。

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真正的问题是：市场现在愿意给哪种未来定价？

6月1日，招商证券发布面向A股市场的策略专题，试图用“主线、资金、博弈、周期”四个维度，解释A股长期运行规律。分析师张夏在这份策略专题中给出的核心判断是：“认知重定价是理解 A 股一切现象的钥匙：市场不是在交易经济本身，而是在交易市场对经济的认知。”

这句话有点大，但确实抓住了A股的一个长期特征。牛熊转换未必是GDP、利润、利率的机械线性反映，更多时候是市场在重新判断：旧增长方式还能不能讲下去，新增长方式有没有人愿意信、愿意买。旧叙事讲完，新叙事尚未成形，市场容易进入调整；新叙事被资金接受，主线开始扩散，牛市基础才会出现。

报告把这个判断落到2026年以后：新一轮五年规划开局、美国中期选举年、A股从估值驱动转向盈利驱动，这几件事会碰在一起。路径假设中，企业盈利增速有望在2025年转正后，进一步实现5%-10%的温和增长；内需复苏和科技自立，是最值得跟踪的两条线。

A股先交易“新旧动能切换”，不是简单交易GDP

A股从诞生起，就不只是企业盈利的镜子，更是经济转型的风向标。

资本市场服务实体经济，意味着供给端长期充裕：新股不断进入市场，存量资金会被摊薄。个人投资者账户占比高、机构市值占比高，又让市场天然带有强博弈特征。

这解释了一个常见矛盾：经济不差，股市未必涨；经济有压力，股市也可能走牛。

2006-2007年的城镇化和资源品、2015年的互联网+、2020年的新能源，都是新叙事被市场集中定价的阶段。熊市也常发生在旧主线退潮、新主线还没接上的空窗期。

换句话说，A股很多时候不是在交易“当下有多好”，而是在交易“下一轮增长由谁来代表”。

主线识别：别硬编，看渗透率

主线是A股最底层的方向变量。

框架中有一句很直接的话：“主线不可造，只能识。”

主线不是某个行业短期景气，也不是某只股票的利润增速，而是经济从旧动能向新动能切换时形成的产业趋势。城镇化、移动互联网、新能源、人工智能，都属于不同时代的主线表达。至于它们能不能真的成为市场主线，还要看渗透率走到哪一步。

主线有三层：微观是产业趋势，中观是结构转型，宏观是时代主题。只有同时符合时代主题、结构转型方向，并且渗透率突破关键位置，产业趋势才可能成为主线。

最关键的量化工具是渗透率S曲线：

• 0%-5%：导入期，更多是主题投资；

• 5%-35%：加速期，产业趋势从故事变成事实；

• 35%-80%：成熟期，增速放缓，估值逻辑切换；

• 80%以上：饱和期，增长空间明显收窄。

5%很重要。过了这个点，通常说明技术路线、商业模式、供应链和需求开始互相验证。5%-35%是最舒服的一段，盈利容易超预期，估值也可能一起抬升。

但主线不会永远有效。渗透率见顶，会自然结束；技术路线、政策环境或商业模式被证伪，会提前结束；流动性枯竭时，则可能被硬生生压熄。

资金：决定牛熊节奏，钱的“性格”决定市场风格

资金决定A股牛熊的速度和风格，但“资金”不能只看一个总量。

这里的资金不是一个笼统概念，分析师将资金分为三层：宏观流动性、市场流动性、结构流动性。

宏观流动性看的是池子有多大，比如货币政策、信贷周期、货币供应量。市场流动性看的是水往不往股市流，比如公募发行、北向资金、两融余额、险资配置。结构流动性看的是股市内部怎么轮动，比如从消费到科技、从大盘到小盘、从价值到成长。

旧范式里，信用周期是核心。2005-2017年，信用扩张往往对应牛市，信用收缩往往对应熊市。

但2018年之后，这个关系明显减弱。原因有三点：经济从增量扩张转向存量优化；企业融资从间接融资走向直接融资；房地产蓄水池功能下降，居民资产配置逐渐向金融资产转移。

所以新范式下，资金来源变得更复杂：产业趋势、全球流动性、居民资产配置转移，和信用周期一起影响A股。

更重要的是，增量资金的属性决定风格。

北向资金、产业资本更偏左侧和价值；公募、险资更偏趋势和成长；个人投资者与杠杆资金更容易追逐题材和动量；政策资金更偏逆周期托底。市场风格切换，很多时候不是“审美变了”，而是主导增量资金变了。

博弈”A股波动大，不只是情绪问题

A股波动的来源，不只是投资者情绪，而是制度、资金结构和博弈方式叠加的结果。

一是资本市场服务实体经济。过去市场融资功能更强，新股、再融资、减持都会影响资金平衡。框架中特别提到，随着市场上涨，IPO、再融资、股东减持等资金需求超过增量资金流入后，市场趋势可能发生根本性转折。

二是个人投资者和机构并存。90%的账户是个人投资者，60%的市值是机构。定价权更多在机构，情绪波动更多来自个人投资者，两者共同塑造A股交易生态。

三是政策。政策可以影响流动性，也可以定义主线，还可能改变博弈规则。

2024年新“国九条”发布后，一个变化值得看：资本市场顶层设计从更偏融资，转向“投融资并重”。分析师称，2024-2025年A股分红回购规模为5.24万亿元，首次明显超过同期股权融资；截至2025年末，各类中长期资金持有A股流通市值约23万亿元。

这说明A股的制度底色在变，从“融资市”往“回报市”挪。但别期待一夜之间改完。旧的博弈方式还在，新规则会慢慢渗进去。

周期：是时间坐标，同样的主线，季节不同、结果不同

周期不是另一个独立指标。它更像时间坐标：同样的主线、同样的钱，在不同阶段，结果完全不同。

一个产业趋势，刚起势时是左侧机会；进入乘势期，可能变成主升浪；到转势期，市场开始分化；退势期里，好公司也可能被一起卖掉。

框架中把A股五年周期分成四个阶段：

• 起势期：政策和信用见底，新主线萌芽，适合左侧布局；

• 乘势期：主线清晰，资金正反馈，趋势策略最有效；

• 转势期：盈利还在释放，但流动性边际收紧，市场分化加剧；

• 退势期：旧主线瓦解，资金枯竭，核心任务变成防守和研究下一轮主线。

这里还有一个观察：政策拐点常出现在“逢9逢4”的年份，比如2004年、2009年、2014年、2019年、2024年。它对应政策周期、信用周期、经济周期和市场周期的嵌套共振。当然，这不是算命公式，只能当作观察周期位置的线索。

周期的实战含义很直白：季节决定策略。起势期重布局，乘势期重持有，转势期重兑现，退势期重研究。

2026年之后的关键，是盈利能不能接上

展望2026年及以后，框架给出的背景是“三期叠加”。

第一，“十五五”规划开局。新的五年规划周期启动，财政政策保持积极，核心驱动从过去的信用周期，转向以广义财政支出为核心的政策周期。

第二，美国中期选举年。历史规律中，美国中期选举年更容易出现政策扩张，可能与中国“十五五”开局形成政策共振，共同提振全球工业需求与PPI。

第三，A股自身阶段切换。市场正从流动性驱动的上行第二阶段，向盈利改善驱动的上行第三阶段过渡。核心观察锚点是PPI触底回升，它关系到企业盈利是否真正改善。

行业方向上，科技创新仍是长期战略阵地。AI、算力、机器人被放在渗透率加速区间讨论；顺周期中的有色、化工，受PPI回升影响，盈利弹性会更突出；内需消费则有结构性修复机会。

但这不是无条件乐观。路径假设需要盈利接力，需要PPI回升，也需要流动性和政策环境配合。报告列出的风险主要有两类：经济数据不及预期，海外政策超预期收紧。

最后还有一个变化不能忽略：AI不只是市场主线，也可能改变投资方法论。框架末尾提到，未来AI投资工具可能基于对世界和股票运行规律的理解，给出组合建议。但投资结果仍要由人负责，这也是AI短期无法替代投资者的地方。

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周三，植田和男在6月15日至16日政策会议前最后一次预定公开讲话中表示，即便形势仍不明朗，只要判断价格上行风险超过经济活动下行风险，就有必要“充分讨论提高政策利率的利弊”。

这一表态强化了市场对日本央行本月行动的预期。截至周三下午，交易员预计日本央行本月加息25个基点的概率约为85%，若实现，基准利率将升至1995年以来最高水平。

野村研报的判断更直接：植田和男这次讲话“很可能为日本央行6月加息铺路”，但并未暗示加快紧缩节奏。换言之，本月加息已接近市场基准情景，但“连续加息”或一次性加息50个基点仍不是主线。

关键措辞释放加息信号

植田和男昨日的核心表述集中在通胀风险。他称，根据目前可获得的数据和企业信息，价格上行风险整体看起来更大，并且可能更早显现。

他还表示，只要中东动荡缓和，通胀逐步达到2%目标，日本央行将以适当节奏加息。这一表态并非直接宣布政策决定，但把6月会议的讨论重心明显推向加息。

日本央行4月会议曾以6比3的投票结果维持政策不变，这是植田和男任内分歧最大的一次投票。这也显示部分委员担心，若等待过久，可能在应对通胀方面落后。

野村：铺路6月加息，但不是更快紧缩

野村在6月3日外汇日内评论中指出，植田和男使用了“充分讨论提高政策利率的利弊”这一关键表述，而同样措辞曾出现在他去年12月的讲话中，随后日本央行当月加息25个基点。

报告还提到，日本首相高市早苗几乎在同一时间表示，货币政策的具体事项应交由日本央行决定。这表明至少在即将到来的6月会议上，日本央行与政府方向一致。

但野村强调，讲话文本没有强烈暗示日本央行准备加快紧缩，例如6月和7月连续加息，或一次性加息50个基点。植田和男提到了推迟加息的潜在风险，但并未表明日本央行已经明显落后于形势。

这一区分对市场很关键：本月加息概率上升，不等于未来路径全面转鹰。

日元仍可能再测160关口

野村认为，即便日本央行加息预期升温，USD/JPY仍可能再次测试160关口。

周三亚洲时段，美元兑日元一度触及160，因美国军方称伊朗向邻国发射弹道导弹，推动油价大幅上涨。随着局势未进一步升级，日元回落至159高位。高市早苗有关外汇的表态以及植田和男讲话后，USD/JPY一度接近159.50。

后续USD/JPY的关键驱动包括政府口头干预带来的市场紧张、对实际干预的警惕、中东局势，以及6月FOMC会议如何调整美联储政策表述。野村调查显示，截至5月29日，67.7%的受访者预计，若USD/JPY达到162，日本当局将再次实施实际干预。

NISA相关资金流仍是日元的重要压力来源。其引用的5月高频数据显示，日本投资者购买公开募集海外股票基金的资金流较4月有所加速。不过，若日本家庭对本土股票兴趣回升，流向海外股票的资金可能受到一定限制。日经225指数近期连续多日创出纪录高位，散户对日本股票的关注可能增加。

日债也在等待6月会议

除利率决定外，日本央行本月还将讨论购债缩减路径。政策制定者将评估下一财年是否继续每季度减少2000亿日元购债。

植田和男表示，债券市场功能已有改善，央行在下一次会议决定购债计划时，将考虑市场稳定性。

从资金流角度指出，养老金再平衡可能改善日本国债供需。按其模型估算，若GPIF维持各类资产25%的配置比例，5月至6月期间对日本债券的累计净买入需求可能接近3万亿日元。

中东局势、油价、日元走势、政府态度和债券市场稳定性，仍将影响日本央行最终决定以及会后沟通。对投资者而言，6月会议的重点可能不只是“是否加息”，而是日本央行是否会释放下一步紧缩节奏的信号。按照野村的解读，目前答案仍是：本月加息概率高，但更快加息尚未成为主线。

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苹果一年一度的全球开发者大会（WWDC）将于6月8日开幕。这一次，外界等待的不是某个新功能，而是苹果能否兑现它在2024年许下的AI承诺。

摩根大通分析师Samik Chatterjee在6月3日发布的苹果前瞻研究中指出，本次WWDC的核心看点是Siri的全面重构（"material overhaul"），苹果今年WWDC议程中也罕见披露了"AI advancements"（AI进展）议程——分析师将此解读为苹果对这批升级能够如期落地的信心，有别于此前时间线模糊的发布节奏。

按照预期，改版后的Siri将以独立App的形式出现，功能上对标ChatGPT、Gemini这类聊天机器人，支持多轮对话。动态岛/灵动岛（Dynamic Island）有望常驻一个"搜索或提问"入口，随时唤起Siri。更关键的是，Siri或将取代Spotlight，成为iPhone的全局搜索入口——这意味着用户每次在系统层面搜索任何内容，走的都是Siri这条路。

在底层架构上，这次重构同样有重要变化。此前，苹果的AI架构是：自家模型打底，ChatGPT作为唯一的"外挂"选项。而新框架可能更像是一个AI查询分发平台——用户可以自由选择把问题发给哪个模型，就像在Safari里选默认搜索引擎一样。若预期成真，Gemini将从配角变成地基。

与此同时，秋季产品线也在升温：折叠屏iPhone和触屏MacBook将亮相，加上AI功能的实质性升级，市场对苹果下半年产品周期的预期正在走高。

Siri这次到底要变成什么样

按照预期，改版后的Siri将以独立App的形式出现，功能上对标ChatGPT、Gemini这类聊天机器人，支持多轮对话。

同时，动态岛/灵动岛（Dynamic Island）有望常驻一个"搜索或提问"入口，随时唤起Siri。更关键的是，Siri或将取代Spotlight，成为iPhone的全局搜索入口——这意味着用户每次在系统层面搜索任何内容，走的都是Siri这条路。

分析师预期，Siri功能层面还有几个具体升级：

• 跨应用多步指令：一句话可以触发多个App的连续操作，真正跑通"代理式"任务执行

• 屏幕感知：Siri能读取屏幕上正在显示的内容，结合用户个人数据来回答问题

• 视觉智能相机模式：用摄像头识别现实世界中的对象并触发相关操作

• AI照片编辑：相册的编辑能力将获得大幅升级

Gemini上位，ChatGPT地位被稀释

过去一年，苹果和OpenAI的合作被外界视为苹果AI战略的核心支柱。但从WWDC预计发布的内容来看，这个格局可能要变了。

Gemini预计将成为Siri底层的基础模型，而ChatGPT则退到和其他第三方模型并列的位置——用户可以选择它，但它不再是默认的外部路由选项。

这套新架构的逻辑是：苹果自己做平台，谁的模型好用谁来跑，苹果本身不押宝某一家。对谷歌而言，这是一次重要的渗透；对OpenAI而言，独家优势正在消失；对苹果而言，这是把AI能力做成基础设施的一步棋。

秋季产品线：折叠屏是亮点，定价是悬念

硬件侧，今年下半年的产品线比以往更有看头。

折叠屏iPhone是最大的新品种。这是苹果首次引入折叠形态，市场对它能否带动一波换机潮普遍抱有期待。与此同时，iOS 27预计将专门为折叠屏优化——双栏App布局、类iPad多任务模式、新侧边栏设计，都是为这块新屏幕定制的。

触屏MacBook同样值得关注。macOS 27将引入触控友好界面，并在MacBook上集成动态岛。

但有一个细节值得注意：iPhone 18的标准版（基础款）预计要到2027年第一季度才发布。秋季先上的是Pro和Pro Max，加上折叠屏款。这种错位发布的节奏，客观上会推动用户往高端款迁移。

定价是最大的不确定性。内存成本持续是成本端的压力，苹果可能对iPhone 18系列提价约50美元（约合人民币360元），以保住利润空间。这个数字不算小，市场对消费者的接受度还在观望。

历史规律：苹果股票在这个窗口期通常跑赢大盘

从数据看，苹果股票在WWDC前后到秋季产品发布之间，历史上的表现相当稳定。

过去十年（2016年至2025年），苹果在6月初至9月中旬期间，大多数年份都跑赢了标普500指数，平均超额收益约为11%。今年截至目前，苹果股价年初至今的涨幅也已超过大盘。

驱动这一规律的逻辑是：产品发布前，预期会持续累积；而今年的变量更多——折叠屏iPhone的形态创新、Siri的实质重构、触屏Mac的首次亮相，叠加在一起，给了市场更多想象空间。

当然，风险也是真实存在的。AI功能能否按时落地、折叠屏的品控和定价能否被消费者接受、涨价策略会不会伤害出货量——这些都还没有答案。执行层面的任何滑点，都可能打断这段窗口期的逻辑。

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在周三的盘后交易中，CrowdStrike股价大跌10%。此前，尽管Palo Alto Networks公布了超预期的核心财务数据，其股价仍在周三的常规交易时段下跌了5.6%。

这一抛售突显了市场情绪的微妙转变，投资者开始对行业头部企业的财务细节进行更为严苛的挑剔。此次大跌也印证了市场此前的担忧：在经历了前几个月的历史性暴涨后，极端的估值涨幅已经为获利了结埋下伏笔，即便是“业绩超预期并上调指引”的财报也难以阻挡抛售压力。

虽然企业高管和华尔街分析师持续强调网络安全在人工智能浪潮中的核心地位，但最新的市场反应表明，顶级科技股的定价已经透支了极高的预期，网络安全板块的上涨韧性正面临严峻考验。

业绩全面超预期难阻股价下挫

从基本面来看，CrowdStrike的最新财报数据依然强劲。在第一财季，该公司实现营收13.9亿美元，同比增长26%，高于分析师预期的13.6亿美元。调整后每股收益达到1.10美元，大幅高于去年同期的73美分，亦超出分析师预期的1.07美元。

基于强劲的业务表现，CrowdStrike将2027财年全年的营收指引从5.87亿至5.93亿美元上调至5.91亿至5.96亿美元区间，高于分析师预期的5.9亿美元。此外，公司董事会还宣布对A类普通股进行1拆4的拆股计划。据FactSet数据显示，今年标普500指数中已有5家公司实施了拆股。

然而，这些亮眼的财务数据未能取悦华尔街。在当前的宏观与市场环境下，网络安全领域的投资者正在寻找理由对领先企业的财务结果吹毛求疵，导致股价在财报发布后迅速承压。

值得注意的是，要理解周三财报公布后股价的暴跌，必须回顾周二财报发布前的市场背景。在本次财报季到来前，网络安全板块是科技领域少有的绝对亮点。

Palo Alto Networks的股价仅在上个月就飙升了57%，而CrowdStrike在5月份暴涨了64%。在2026年的交易中，两只股票的涨幅均超过60%，双双创下历史新高，并跻身今年标普500指数表现最好的30只股票之列。

这种涨幅主要由市场对人工智能受益者的广泛热情所推动。Global X网络安全ETF在5月份创下自2019年推出以来的最佳单月表现（飙升37%）后，今年累计上涨27%。相比之下，iShares扩展科技软件ETF在2026年仅上涨1.9%。

极端的涨幅为本周的下跌埋下了隐患。市场分析此前就已警告，无论财报多么强劲，Palo Alto Networks和CrowdStrike近期的暴涨都可能限制其股价的进一步上行空间。

投资者将超预期的财报视为锁定过去一个月巨额利润的绝佳机会，从而引发了抛售潮。Rational Equity Armor Fund投资组合经理Luke Rahbari此前也表示，不指望这些网络安全股票能出现类似戴尔科技因AI服务器需求强劲而暴涨47%的行情。

AI依然是核心叙事

尽管短期股价承压，人工智能依然是该行业的核心叙事。

CrowdStrike首席执行官 George Kurtz 在声明中表示，第一季度“网络安全与前沿AI的世界发生了碰撞”，并强调CrowdStrike是“AI安全基础设施，对成功采用AI至关重要”。该公司今年已被选为Anthropic测试其Claude Mythos模型的网络安全项目合作伙伴，并参与了OpenAI的相关安全计划。

Mizuho Securities USA 董事总经理 Jordan Klein 指出，市场情绪在今年初曾因担忧AI模型可能颠覆行业而低迷，但随后投资者意识到AI实际上会创造更多的安全需求。

不过，网络安全板块内部的“赢家”与“输家”分化正在加剧。上周，Zscaler因给出低于预期的营收指引，股价在次日暴跌32%，创下史上最差单日表现。

据彭博行业研究分析师Mandeep Singh分析，Zscaler的套件中缺乏针对AI代理的身份安全功能，这可能限制其获得大额订单，同时面临来自Palo Alto Networks和Fortinet等提供捆绑平台的大型同行的竞争压力。

杰富瑞分析师Joseph Gallo认为，这种业绩差距反映了市场对大型平台领导者的偏好，这些企业受益于供应商整合趋势，在AI时代被视为更具持久性。在当前的财报季中，市场的焦点已经完全集中在AI带来的实际效益上。

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据世界黄金协会（WGC）最新数据，全球央行4月净购金约17吨，扭转了3月近30吨净抛售的局面，后者是近年来最大单月抛售规模，主要由土耳其主导。

4月，波兰央行以14吨的净购入量蝉联月度最大买家，中国央行则以8吨的净购入量加速增持，为2024年12月以来最高单月购金量。

然而，高盛指出，尽管央行购金回暖，当前购金水平仍低于去年。与此同时，此前推动金价突破5000美元的ETF资金持续流出，动能追逐型资金已转向芯片和存储器股票等领域。此外，美债收益率与美元双双走高、美国经济展现出超预期韧性，令黄金近期面临多重阻力。

央行购金回暖，波兰与中国领跑

WGC数据显示，波兰央行4月购入14吨黄金，年初至今累计购金达45吨，黄金储备升至595吨，约占其总储备的30%。

中国央行4月净购入8吨，官方黄金储备总量升至约2322吨，占总储备比例约为9%。这也是中国连续第18个月增持黄金，延续了持续购金的一贯态势。

捷克央行同样保持稳定节奏，4月净购入约2吨，为连续第38个月增持，黄金储备升至79吨，占总储备的6%。

东欧与亚洲央行持续主导全球购金格局。WGC数据显示，过去36个月，两个地区每月平均分别购入12吨和11吨黄金，全球央行同期月均净购金量为29吨。

土耳其趋于平稳，俄罗斯持续减持

3月的最大抛售方土耳其，4月黄金储备几乎持平。WGC解释称，周度数据显示，土耳其此前到期的短期黄金/美元掉期合约已于4月结清，目前仅剩期限较长（1至3个月）的黄金/美元掉期合约尚未到期。

俄罗斯央行则延续减持趋势，4月净售出6吨黄金，为连续第四个月净卖出，年初至今累计售出22吨。

乌兹别克斯坦央行4月小幅净售出1吨，但年初至今仍为净买入方，累计购金24吨，仅次于波兰，位居全球第二。乌兹别克斯坦黄金储备约414吨，占其总储备的88%。

购金节奏放缓，ETF资金缺席令金价承压

尽管央行购金重回正轨，市场对黄金的短期前景仍持谨慎态度。高盛指出，当前央行购金规模与去年的强劲势头相比明显逊色，而去年推动金价大幅上涨的ETF持仓实际上仍在持续减少，追逐动能的流动性已流向芯片和存储器等科技板块。

与此同时，美国经济在高油价环境下展现出超预期的韧性，美债收益率与美元持续走强，市场仓位亦处于被动局面，黄金的上行路径面临明显挑战。WGC的数据表明，市场当前更关注黄金的近期阻力，而非其长期结构性支撑逻辑。

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据美国能源信息署（EIA）周三公布的数据，截至5月29日当周，美国原油及石油产品总库存较前一周减少1060万桶，降至15.7亿桶，为2004年以来最低水平。商业原油库存（不含战略石油储备）单周下降800万桶至4.337亿桶，连续第六周录得下滑，降幅远超分析师此前预期的330万桶。

特朗普政府已授权从战略石油储备（SPR）释放1.72亿桶原油以平抑油价，目前已累计释放约5000万桶，SPR库存降至3.571亿桶。然而，随着库存持续消耗，市场对这一缓冲机制能否持续发挥作用的疑虑正在加深。

Rapidan Energy Group总裁、前白宫顾问Bob McNally警告称，若霍尔木兹海峡不能重新开放，油价今夏可能冲至每桶200美元。

出口激增，库存加速消耗

美国原油出口的急剧攀升是库存快速下滑的核心驱动力。据路透社报道，5月美国原油出口量达到创纪录的560万桶/日，超越4月创下的520万桶/日的前纪录。亚洲和欧洲买家竞相寻求替代中东供应的货源，推动美国出口量持续走高。

EIA数据显示，截至5月29日当周，美国原油出口进一步升至590万桶/日，较前一周增加140万桶/日，超过多个欧佩克成员国的产量规模。与此同时，炼厂开工率升至94.7%，接近满负荷运转，对原油的消耗需求居高不下。

从出口目的地来看，亚洲以245万桶/日位居首位，欧洲以240万桶/日紧随其后，均创历史新高。据路透社，日本5月从美国进口原油80.8万桶/日，环比激增32%，创下纪录。意大利、保加利亚、克罗地亚、土耳其和希腊等欧洲国家也成为罕见的跨大西洋买家。

价格机制是推动这一出口热潮的重要因素。3月，美国西德克萨斯中质原油（WTI）对布伦特原油的折价一度扩大至每桶20.69美元，为13年来最大差距，使美国原油对外国买家极具吸引力。

“最后贷款人”角色难以为继

分析人士将美国在当前全球油市中的角色定性为"最后贷款人"，但同时警告这一角色存在明显上限。

Onyx Capital Group旗下The Officials分析师Edward Hayden-Briffett表示，美国正在充当全球油市的稳定器，为中东供应损失提供缓冲。但他同时指出，"随着这一缓冲不断减少，它将从一种保障变成一种压力来源。"

Kpler分析师Matt Smith则更为直接地描述了潜在的市场断层："美国是最后的供应方，其庞大的炼油能力和国内产量使其处于比其他几乎所有国家都更有利的位置。但这意味着美国库存正被消耗至临界低位……这意味着美国油价必须涨到足以抑制出口和库存消耗的水平。一旦美国出口放缓，音乐就会停止——买家几乎没有其他替代供应商可以转向。"

霍尔木兹海峡在战争爆发前承载着全球约1亿桶/日供应量中的五分之一。该海峡的持续封闭已造成全球能源市场有史以来最大规模的供应中断。

出口或将回落，但压力未解

尽管5月出口创下纪录，但分析人士预计6月起出口量将有所回落。随着和平谈判预期一度升温，WTI对布伦特的折价有所收窄，5月下半月已收窄至约每桶6美元。咨询机构Energy Aspects预计，6月美国原油出口均值将降至约490万桶/日，7月进一步降至约460万桶/日。Signal Maritime租船分析师Georgios Sakellariou表示，与5月相比，6月的超大型油轮（VLCC）预订量至少减少了10艘。

然而，出口回落并不意味着市场压力消退。分析人士指出，美国国内库存的低位将促使更多原油流入本地储罐，从而在一定程度上抑制出口，但这同时也意味着国内供应紧张局面难以迅速缓解。

在政治层面，油价压力正在转化为特朗普政府的执政风险。美国汽油零售价上周均价为每加仑4.44美元，较战争爆发前上涨约50%。据英国《金融时报》最新民调，美国选民对特朗普处理经济和通胀问题的满意度已明显下滑，而11月的中期选举正在临近。

财政部长贝森特周三将战争引发的通胀上升定性为"短期波动"，但市场对这一判断的信心正随着库存数据的恶化而持续受到考验。

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据媒体报道，6月2日至3日，美伊双方爆发4月停火以来最激烈的一轮交火，导火索是美军打击一艘试图违反封锁的伊朗油轮。伊朗随即对驻有美军基地的科威特和巴林发射弹道导弹，科威特国际机场遭到重创，1人遇难、63人受伤。

据新华社6月4日报道，伊朗军方3日深夜发表声明，称伊朗海军在阿曼湾对一艘美军驱逐舰发动打击，目标是该舰上对伊朗实施敌对行动的指挥控制中心。美军中央司令部随即在社交媒体发文否认，称"美国海上军事力量目前仍在安全、畅通无阻地进行飞行、航行及各项行动。"

导火索：一艘油轮引爆连锁反应

这轮交火的起点，是一艘名为"Lexi"的油轮。

据报道，美东时间6月2日，美军一架飞机向"Lexi"轮的机舱发射了一枚"地狱火"导弹，将其击伤瘫痪。美军中央司令部称，该船正试图驶向伊朗哈尔克岛装载石油，意图突破美方封锁。这艘船此前已于今年3月被美国财政部列入制裁名单，原因是曾运输数百万桶伊朗原油。

这艘船随后发出求救信号。该船上一名海员通过无线电喊道："我们被美军导弹击中，机舱起火。"

美军打击"Lexi"后，伊朗随即反击。据央视新闻引用伊朗伊斯兰革命卫队公告，伊朗以"此次侵略行为和违反霍尔木兹海峡规则的行为"为由，用导弹袭击了属于"美以的船只'帕纳亚'号"。此后，伊朗向科威特和巴林发射弹道导弹，两国均驻有美军基地。

科威特：13枚弹道导弹，17架无人机，黎明前的袭击

6月3日凌晨，科威特遭到这轮交火中最直接的冲击。

据新华社报道，科威特卫生部门3日称，伊朗当天对科威特的袭击已造成63人受伤，相关部门已启动紧急应对预案，并在全国范围内调集医疗力量展开救治工作。科威特外交部发表声明说，科威特国际机场等多处民用设施遭伊朗弹道导弹和无人机袭击，造成1人死亡、多人受伤。

科威特方面称，此次应对的是13枚弹道导弹和17架无人机。科威特国际机场一度关闭，航班被迫改道。

对于科威特来说，这不是第一次。今年3月和4月初，科威特机场几乎每天都遭到无人机袭击，摧毁了多个燃料储罐和一套雷达系统。机场直到4月下旬才逐步重开，重开时间比周边国家晚了数周。

科威特外交部随后召见了伊朗驻科最高外交官提出正式抗议，并驱逐了伊朗两名级别较低的外交官。

巴林也在同一轮袭击中成为目标。

巴林国防军6月3日发表声明称，防空系统"拦截并摧毁了三枚导弹和若干无人机"，目标指向境内民用设施，未立即报告有人员伤亡或财产损失。

据新华社报道，美军中央司令部称，射向科威特的两枚导弹"未能飞抵目标区域或者在飞行途中解体"，射向巴林的三枚导弹被美国和巴林防空部队拦截，所有导弹均未命中目标。

美军同时确认，稍早已击落三架由伊朗发射的单向攻击无人机，并称这些无人机"攻击目标是当时正在该地区水域正当通行的民用船只及海员"；美军还对位于格什姆岛的一处伊朗军方地面控制站实施了"自卫性"空袭。

格什姆岛位于霍尔木兹海峡入口，是伊朗监控和管控过往船只的关键节点。

美军称，美方无人伤亡。美军中央司令部否认伊朗革命卫队关于打击了美军第五舰队总部和一处驻中东航空基地的说法，称"伊方对美军的所有攻击均告失败"。

对于这轮交火，据央视新闻报道，伊朗伊斯兰革命卫队在公告中明确表示，美军炮弹击中了霍尔木兹海峡附近的伊朗油轮，导致其机舱受损，这是"侵略行为和违反霍尔木兹海峡规则的行为"，伊方的所有行动均为回应。

革命卫队还称，美军随后又袭击了格什姆岛南部的一座伊朗通信塔，伊方因此对"美国位于该地区某国的空军基地以及美国第五舰队总部发动了导弹和无人机袭击"。

伊朗重申警告：破坏霍尔木兹海峡安全，将使美军付出沉重代价。

停火名存实亡，但双方都没踩油门

从4月停火至今，美伊之间的冲突从未真正停止，只是维持在一种"打而不战"的微妙状态。

据媒体报道，美军中央司令部在6月2日晚的声明中仍称，这一脆弱的停火协议"仍在持续"。双方在停火期间多次交火，但都刻意避免全面重启战争。

这种状态有点像两个人在谈判桌上谈判，同时在桌子底下互踢——谁都不想掀桌子，但谁也没有停手。

特朗普出面“灭火”：协议可能周末达成

就在枪炮声最响的时候，特朗普选择公开表态降温。

特朗普表示谈判进展顺利，协议有可能在本周末达成。这一表态被市场视为双方仍在维持谈判渠道的信号。

但现实是，此轮交火正值外交努力陷入停滞之际。停火以来最激烈的一轮炮火，与"协议即将达成"的乐观表态同时出现，这本身就说明局势的不确定性有多高。

对于能源市场和航运市场而言，霍尔木兹海峡的通行安全始终是核心变量。格什姆岛遭到空袭、科威特机场关闭、阿曼湾出现新的交火声索——每一个节点都在提醒市场：这条全球最重要的石油运输通道，依然处于高度紧张状态。

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接替巴菲特出任伯克希尔首席执行官仅数月，Abel在5月下旬的一个周末内敲定了两笔重磅交易——以68亿美元收购房屋建筑商Taylor Morrison Home，并于周一宣布斥资100亿美元购入谷歌母公司Alphabet的股份，合计出手约168亿美元。

6月3日，据华尔街日报，这是伯克希尔近年来规模最大的一批交易，也是Abel向外界发出的最清晰信号：他不仅是一位运营高手，同样具备大手笔配置资本的意愿与能力。这两笔交易的落地，直接回应了市场对Abel能否延续巴菲特并购风格的长期疑虑。投资者此前最大的顾虑，正是Abel能否将伯克希尔逾3800亿美元的庞大现金储备真正用起来。如今，市场等到了行动。

值得关注的是，Abel在Taylor Morrison交易中明确表示，将把这家房建商与伯克希尔旗下预制房屋制造商Clayton Homes整合为统一平台——这一做法与巴菲特长期坚持的子公司独立运营原则形成明显偏离，被外界视为Abel开始在这家百年巨头上留下自己印记的标志性举措。

现金山压力：3800亿美元如何用？

伯克希尔截至今年3月底持有逾3800亿美元现金，这一数字长期以来既是公司的护城河，也是投资者的心病。市场担忧的核心问题是：Abel是否有意愿、有能力将这笔资金转化为实际回报？

在今年5月的伯克希尔年度股东大会上，Abel向股东透露，他手中有一份感兴趣的潜在收购标的名单，等待合适的价格出手。

他还重启了自2024年以来一直暂停的股票回购计划，并增持了一家日本保险公司的股份，进一步深化伯克希尔在日本的布局。

尽管此次两笔交易合计168亿美元，相对于3800亿美元的现金储备而言仍属"小试牛刀"，但其象征意义远大于实际数字。

持有伯克希尔股份的Northstar Group总裁Henry Asher表示，他对股价的短期下跌并不在意，更希望Abel能持续出手。

"如果这就是所谓的痛苦，我们愿意承受更多，"Asher说，"我希望这些交易能伴随着在当前价位大规模回购自家股票。"

逆势抄底房建股，延续巴菲特逻辑

两笔交易合计规模约168亿美元，跻身伯克希尔近年最大并购之列。据华尔街见闻此前文章写道，巴菲特本周在接受CNBC采访时对此评价道：

"他的效率高得令人难以置信，这一点因为我的迟缓和低效而显得格外突出。即便在我的巅峰时期，我一天内完成的事情也不及Greg多。"

CFRA Research分析师Cathy Seifert表示，这两笔交易向市场发出了明确信号——"Greg Abel已准备好、愿意且有能力配置资本进行交易，并且不惧涉足不受市场青睐的行业，这与伯克希尔一贯的风格一脉相承。"

Taylor Morrison Home是一家在高房贷利率和高房价双重压力下承压的房屋建筑商，所处行业目前并不受市场追捧。Abel以68亿美元将其纳入麾下，被外界解读为对巴菲特"在别人恐惧时贪婪"投资哲学的直接传承。

Abel在交易声明中写道："房屋所有权仍是美国梦的核心，这项投资扩大了我们服务这一市场的能力。"这一表述与巴菲特2008年金融危机期间在《纽约时报》撰文时的口吻如出一辙——彼时巴菲特写道：

"短期内，失业率将上升，商业活动将放缓，头条新闻将持续令人恐惧……因此，我一直在买入美国股票。"

伯克希尔此前已持有预制房屋制造商Clayton Homes。此次收购Taylor Morrison后，Abel明确表示将把两家公司的住宅建造业务整合为统一平台，形成从预制房屋到传统建造住宅的完整布局。

Abel开始改写伯克希尔规则

据报道，Abel对Taylor Morrison与Clayton Homes实施整合的计划，是他上任以来最具颠覆性的管理信号之一。

巴菲特执掌伯克希尔数十年间，始终坚持给予旗下各子公司高度自主权，即便多家子公司处于同一行业，也鲜少进行横向整合。

事实上，在Abel正式接班之前，伯克希尔已开始悄然调整这一模式。去年，公司将旗下珠宝零售商Helzberg Diamonds与Ben Bridge Jeweler合并至同一管理层之下；去年12月，伯克希尔还任命了一位新的消费品、服务及零售业务总裁，统筹管理相关板块。

Seifert指出，Abel的整合思路"在某种程度上与伯克希尔的传统模式相悖"，并表示"值得持续观察Greg是否会对这一模式进行调整"。

与此同时，Alphabet的入股则体现了Abel在股票投资方向上的另一层考量。伯克希尔去年三季度已开始建仓Alphabet，此次大幅加码，是对此前科技股配置偏低的一次主动修正——苹果目前仍是伯克希尔股票组合中的最大单一持仓，但整体科技敞口长期处于低配状态。

分析指出，两笔交易合计呈现出Abel的双重面孔：一面是忠实传承巴菲特逆向投资的价值底色，另一面则是以更高效、更主动的整合思维，重塑这家庞大企业集团的运营逻辑。

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尽管博通第二季度交出了一份AI收入暴增143%的破纪录财报，但公司CEO明确承认核心大客户谷歌正寻求芯片供应商多元化。

6月3日，华尔街见闻提及，博通第二财季博通营收创九年最高同比增速，EPS同比增54%，AI半导体收入增逾140%，连续第13个季度实现AI驱动增长，季度订单量更高达300亿美元。

不过在电话会议上，博通CEO Hock Tan承认，博通最重要的客户谷歌正在推进供应商多元化。他表示“早就料到”谷歌将寻求多元化采购来源，尽管双方签有"非常重大的"长期合同承诺。

博通还首次向市场详细披露了其与OpenAI、谷歌、Meta等硅谷巨头的深度绑定细节。拟为OpenAI部署1.3GW算力、下半年为Meta部署首批算力1GW。

此外，博通宣布联合阿波罗和黑石等机构创建AI XPV平台，计划至2028年部署逾20吉瓦算力，首批规模350亿美元的募资正由Apollo发起。

对于2026财年全年，博通预计AI半导体营收将达到560亿美元，同比增长约180%。Hock Tan强调：

我们预计这种势头将持续到2027财年，并重申我们的AI半导体营收指引将超过1000亿美元。

“谷歌订单分散”风波，大客户基本盘依然稳固

在本次财报电话会上，博通与头号大客户谷歌的关系走向成为了投资者和分析师最为关切的焦点。

面对市场对博通在谷歌TPU项目中市场份额流失的担忧，博通总裁兼CEO Hock Tan坦诚回应：

我们完全可以接受这样一个事实：考虑到AI计算消耗和发展的速度，甚至像我们合作伙伴谷歌这样的客户的消耗速度，我们完全可以预见，他们将会拥有多元化的（芯片）供应来源。

这是博通官方首次在公开场合明确证实，谷歌正在寻求多元化供应商，以降低对单一芯片巨头依赖的市场传闻。

然而，Hock Tan紧接着强调，这并不意味着博通与谷歌的关系发生动摇。他补充道：

我们在4月份宣布，与谷歌达成了一项长期协议，开发和供应多代TPU和AI网络。我们的关系依然是战略性且非常实质性的……他们对我们的承诺是一个非常庞大的金额。

“对需求简直是永无止境的”

在撇开谷歌份额变动的疑云后，博通展示了其在AI基础设施订单的收割能力。

第二季度，其AI半导体收入达到创纪录的108亿美元，同比飙升143%，占总营收的比重已接近一半。Hock Tan形容当前的客户热情：

对XPU（定制AI加速器）和网络的需求简直是永无止境的（simply insatiable）。

比当期收入更令市场震撼的是其庞大的未交付订单量。Hock Tan透露：

在本季度，我们在AI半导体领域的订单超过了300亿美元，而我们实际交付的仅为108亿美元。

Hock Tan强调，客户们都在疯狂提前下注，他说：

这些即将到来的订单并不是要求立即交付的……客户们都接受一个现实，即在交付之前，他们需要协调好许多其他事情（如电力供应等）。

基于此，博通预计第三季度AI半导体收入将加速至160亿美元，同比暴增超200%；2026财年全年AI半导体收入预期为560亿美元。

Hock Tan重申了对明年的乐观预期：

我们预计这种势头将持续到2027财年，并重申我们的AI半导体收入指引将超过1000亿美元。

绑定巨头，超20吉瓦算力蓝图曝光

市场高度关注博通未来的想象空间，而Hock Tan在会上首次详细列出了与六家核心客户的具体合作规划，以此证明其增长的长期可持续性。

在巨头定制芯片（ASIC）领域，博通正在重塑市场格局：

• 谷歌：双方已签署长期协议，开发和供应多代TPU和AI网络设备。
• Anthropic：2026年提供超1吉瓦（GW）的计算能力，并达成协议从2027年开始提供另外5吉瓦的下一代TPU算力。
• OpenAI：博通已向其交付芯片，预计2026年底投产，并承诺在2027年部署1.3吉瓦算力（作为双方到2029年10吉瓦大单的一部分）。
• Meta：合作交付多代MTIA XPU，预计到2028年底部署3吉瓦，初始1吉瓦的订单已收到，将于2027年下半年开始交付。
• 其他两家核心客户：预计2026年底开始出货，迄今已收到总计60亿美元的采购订单。

为了解决头部AI实验室高昂的算力成本和电力问题，博通不仅提供技术，还拉来了华尔街资本。

Hock Tan宣布，博通正在与阿波罗（Apollo）、黑石（Blackstone）等顶级投资者合作创建“AI XPV平台”，计划到2028年部署超过20吉瓦的计算能力。Hock Tan说：

该平台的第一笔资金高达350亿美元，目前正由阿波罗主导启动。

面对分析师关于竞争对手花大钱抢夺代工厂产能的疑问，Hock Tan自信回应：

获得产能供应不仅仅是砸钱的问题，我们非常确信已经获得了2026和2027年所需的供应，现在正在着手解决2028和2029年的问题。

利润率烦恼与“只做芯片”的执念

尽管订单接到手软，但市场的担忧并非空穴来风。

第二季度博通的整体毛利率降至77.1%，同比下降了230个基点。

首席财务官Kirsten Spears解释称，这并非半导体业务本身的结构性问题，而是产品组合变动所致。

利润率相对较低的定制ASIC（如TPU）和半导体业务在总营收中的比重快速增加。预计第三季度综合毛利率将进一步下滑至74%左右。

此外，当分析师问及博通是否会像竞争对手那样提供完整的机架级系统（rack-scale）时，Hock Tan连声否认：

不，不，（没有机架），全是芯片。

Kirsten Spears也补充强调：

只有芯片业务。

在市场期待全栈式AI系统方案的当下，博通这种坚守底层芯片组件（包括XPU和占据AI收入40%的网络芯片）的策略，虽然规避了系统集成的风险，但也让部分期待其吃下更多产业链价值的投资者感到失望。

博通电话会全文实录如下（由AI辅助翻译）：

主持人： 欢迎参加博通公司2026财年第二季度财务业绩电话会议。现在，我将把电话转交给博通公司投资者关系负责人Ji Yoo，请他致开场白并介绍与会人员。

Ji Yoo（投资者关系负责人）： 谢谢主持人，各位下午好。今天与我一同出席的有：总裁兼首席执行官Hock Tan；半导体解决方案集团总裁Charlie Kawwas；基础设施软件集团总裁Ram Velaga；以及首席财务官Kirsten Spears。

此外，我们还迎来了新任首席财务官Amie Thuener。正如此前公告所述，Kirsten将于6月12日正式退休。感谢Kirsten过去12年来的卓越领导。

博通已于收市后发布了新闻稿及财务报表，详细说明了2026财年第二季度的财务表现。如未收到相关材料，可访问博通官网broadcom.com的投资者专区获取。

本次电话会议进行网络直播，录音回放可在博通官网投资者专区访问，有效期为一年。

在准备好的发言中，Hock Tan和Kirsten将介绍2026财年第二季度业绩详情、第三季度业绩指引及业务环境评述。准备发言结束后，我们将开放提问环节。

请参阅今日新闻稿及我们向美国证监会（SEC）提交的近期文件，了解可能导致实际业绩与本次电话会议前瞻性陈述存在重大差异的风险因素。

除美国通用会计准则（GAAP）报告外，博通还会披露若干非GAAP财务指标。GAAP与非GAAP指标的调节表已附于今日新闻稿。本次电话会议的评述将主要参考非GAAP财务业绩。

下面，请Hock Tan发言。

Hock Tan（总裁兼首席执行官）：

感谢Ji，也感谢各位今天的出席。

季度业绩总览

2026财年第二季度，公司总营收创历史新高，达222亿美元，同比增长48%，超出此前指引，主要受AI半导体业务强劲增长驱动。第二季度运营利润率创历史新高，达67%；调整后EBITDA占营收比例创历史新高，达69%，同样高于指引。即便在AI驱动营收大幅攀升的背景下，我们的运营利润率和EBITDA利润率依然保持稳健。

半导体业务

第二季度半导体营收创历史新高，达150亿美元，同比增长79%。其中，AI半导体营收创历史新高，达108亿美元，同比增长143%，高于此前预期，网络业务约占第二季度AI营收的40%。XPU和网络产品的需求可谓旺盛至极。本季度AI半导体订单超300亿美元，远超当季108亿美元的出货量。

2026年下半年，我们预计AI半导体营收将较今年上半年翻倍。第三季度，预计AI半导体营收将加速增长至160亿美元，同比增幅超过200%。2026全年，我们预计AI半导体营收将达到560亿美元，较2025财年增长约180%。

我们预计这一增长势头将延续至2027财年，并重申AI半导体营收将超过1000亿美元的指引。

2028年及以后的增长驱动力——六大核心客户

以下是我们与六大核心客户正在推进的战略部署：

谷歌（Google）： 我们于4月宣布签署一项长期协议，内容涵盖多代TPU及AI网络产品的开发与供应。与谷歌的合作关系极具战略意义，规模非常可观。相较于其他替代方案，我们持续提供更优越的技术和执行能力，这确保了我们与谷歌的业务合作将在可预见的未来持续增长。2026年，我们将为谷歌提供逾1吉瓦（GW）的基于博通TPU的算力。

Anthropic： 4月，我们签署协议，将从2027年起为Anthropic提供5吉瓦的下一代TPU算力。

OpenAI： 我们已完成芯片交付，预计于2026年底进入量产阶段，并承诺于2027年部署1.3吉瓦算力，这是我们去年公告的"2029年前部署10吉瓦"协议的组成部分。

Meta： 4月，我们宣布建立合作关系，共同交付多代MTIA XPU产品，预计在2028年底前部署3吉瓦算力。首批1吉瓦订单（包含XPU和网络设备）已收到，将于2027年下半年开始交付。

另外两家客户： 预计出货时间从2026年底开始并在2027年加速，目前已累计收到60亿美元采购订单。

网络技术领先地位

虽然我们在XPU领域具有显著的知识产权和执行力优势，但网络是构建可扩展XPU和GPU集群的关键所在，而在这一领域，我们至少领先业界一代。

在以太网规模扩展（Scale-Up）方面，我们基于业界领先的200G和400G SerDes实现铜缆直连，并通过以太网和PCIe交换机驱动核封装铜缆互连。

在以太网规模互联（Scale-Out）方面，我们已持续出货逾一年的业界唯一100太比特以太网交换机（Bailly 6），并将于本季度流片下一代200太比特交换机。在CPO（共封装光学）领域，我们提供1.6太比特DSP、连续波（CW）和EML激光器，已成为业内事实标准。

在跨数据中心的AI互联方面，我们凭借Jericho 3和Jericho 4 Fabric解决方案继续保持行业领先，支持全球多家超大规模云厂商的最大规模部署。

AI XPV平台战略

我们的战略愿景是：整合博通的领先技术与资产负债表实力雄厚的投资伙伴，以最低成本和功耗，为Anthropic、OpenAI等领先AI前沿实验室提供充足的规模化算力。

为实现这一愿景，我们正与Apollo、Blackstone及其他主要投资者共同创建AI XPV平台，计划在2028年前部署逾20吉瓦的算力。该平台首期规模350亿美元，目前正由Apollo牵头启动。

非AI半导体业务

第二季度非AI半导体营收为42亿美元，同比增长6%。同期订单超过60亿美元，清晰表明我们正走在完全周期性复苏的轨道上。宽带、服务存储和企业网络整体实现增长，部分被无线业务的季节性下滑所抵消。

第三季度，预计非AI半导体营收约为45亿美元，同比增长12%。综合来看，第三季度半导体总营收预计为205亿美元，同比增长124%。

基础设施软件业务

第二季度软件营收为72亿美元，同比增长9%，符合指引预期。订单持续强劲，ARR（年度经常性收入）同比增速保持17%。第三季度，软件营收预计约为89亿美元，同比增长31%。

我们刚刚发布了VMware Cloud Foundation（VCF）9.1版本，重点提升基础设施效率、安全性，并增强对企业AI推理工作负载的支持。在全球服务器需求强劲的背景下，VCF 9.1的本地私有云部署十分活跃，推动营收稳健增长。此次版本更新新增了对AMD、Intel和NVIDIA平台的异构算力支持，使企业云客户能够在统一的私有云环境中运行AI、Kubernetes及传统虚拟化工作负载。

第三季度指引总结

2026财年第三季度，预计合并营收增长至294亿美元，同比增长84%；运营利润率保持稳定，约为营收的67%；调整后EBITDA约为营收的68%。

下面，请Kirsten作进一步说明。

Kirsten Spears（首席财务官兼首席会计官）：

感谢Hock Tan。下面，我来介绍第二季度财务表现的详细情况。

利润与收入

本季度合并营收创历史新高，达222亿美元，同比增长48%。毛利率为营收的77.1%，同比下降230个基点，原因是半导体在产品收入结构中占比进一步扩大。

合并运营费用为22亿美元，其中研发费用16亿美元。第二季度运营收入创历史新高，达149亿美元，同比增长52%。值得注意的是，尽管毛利率有所下降，但运营利润率仍同比提升200个基点至67.3%，这得益于运营费用保持相对稳定。调整后EBITDA为152亿美元，占营收的69%，高于68%的指引目标。

两大业务板块

半导体解决方案板块： 营收创历史新高，达150亿美元，同比增速加快至79%，由AI业务驱动。半导体营收占总营收的68%，AI半导体营收占总营收的49%。半导体毛利率约为70%，运营费用为12亿美元，占营收的8%，反映了在前沿AI半导体研发方面加大了投入。半导体运营利润率为62%，同比提升460个基点，体现了强劲的运营杠杆效应。

基础设施软件板块： 营收为72亿美元，同比增长9%，占总营收的32%。毛利率为93%，运营费用为10亿美元。第二季度软件运营利润率同比提升310个基点，至约79%。

现金流与资产负债表

本季度自由现金流创历史新高，达103亿美元，占营收的46%，资本支出为2.31亿美元。第二季度末现金余额为196亿美元，上季度末为142亿美元。

第二季度末库存为43亿美元，库存天数为86天，高于第一季度的68天，主要是为支持下半年AI半导体需求的加速增长而主动备货所致。

资本分配

第二季度，公司向股东支付现金股息31亿美元，每股普通股现金季度股息为0.65美元。

第三季度指引

合并营收294亿美元，同比增长84%；半导体营收约205亿美元，同比增长124%，其中AI半导体营收160亿美元，同比增幅超过200%；基础设施软件营收约89亿美元，同比增长31%。

利润率展望： 随着AI营收在第三季度占比大幅提升，预计第三季度合并毛利率将降至约74%。此次毛利率下降并不代表半导体利润率结构性变化，而是反映了半导体与基础设施软件之间的产品组合效应。尽管毛利率有所下降，第三季度运营利润率预计为67%，与上季度持平，体现了我们强劲的运营杠杆能力。

我们强烈建议投资者对半导体和基础设施软件的利润率分开建模，以准确反映未来总营收结构变化带来的影响。

第三季度及2026财年非GAAP税率预计约为16%，原因是全球最低税和收入地域分布的影响，高于2025财年税率水平。第三季度非GAAP摊薄股数预计约为49.4亿股（不含潜在股票回购影响）。

以上是我的全部准备发言。主持人，请开放提问环节。

问答环节

主持人： 谢谢。第一个问题来自摩根大通（JPMorgan）的Harlan Sur，请提问。

提问者： 下午好，感谢提问机会。感谢Kirsten的支持，也欢迎Amie加入团队。首先是一个数据核对的问题：本财年AI营收下半年相较上半年实现翻倍，那么AI营收应超过600亿美元，且第四财季AI营收将环比增长，但您给出的是560亿美元，这意味着下半年增幅只有约1.5倍，且第四财季AI营收实际上会环比下降。能否帮我们厘清这一差异？

另外是我的核心问题：去年12月，您谈到未来18个月的AI积压订单为730亿美元。市场将这一数字线性分摊至六个季度，但我们都知道，积压订单在前四个季度往往更为集中，而您本财年将交付其中约80%甚至更多。考虑到贵公司各项目的强劲势头、客户群的扩大、AI出货量的加速增长趋势，以及今天公告的那些大量多吉瓦合作项目——其中大部分将于明年开始启动——是否可以合理推断，您从今年下半年到整个2027财年的未来18个月AI积压订单已达到2000亿美元或更高？

Hock Tan： 这是一组非常复杂的数字问题。先说2026年，简单算一下：上半年AI营收合计约190亿美元，按我所说的下半年翻倍计算，就能得到约560亿美元，数字是能对上的。

关于2027年——您做了非常深入的分析。我们预计2027年的增长将延续当前势头。按照目前的增长轨迹，接近翻倍的增速，2027年AI营收超过1000亿美元是轻而易举的，这与我们上季度的表述一致，我们继续重申2027年将超过1000亿美元。就目前的进展来看，我们非常有把握，甚至可能更乐观，但我们不会每个季度都给出2027年的具体指引，我们只是说将持续超过1000亿美元，且增长轨迹与2026年下半年保持一致。

提问者： 明白了，谢谢。

主持人： 下一个问题来自Jefferies的Blayne Curtis，请提问。

提问者： 下午好。Hock，您在季中发布了与谷歌签订长期协议的8-K公告。我知道您可能不会透露协议总金额，但市场上有很多关于贵公司在谷歌份额方面的担忧。既然协议已经签署，能否多谈一些您的信心所在？如果谷歌业务存在上行空间，它是固定金额，还是有份额弹性？能否对这份协议多加一些说明？

Hock Tan： 这是一份非常有分量的协议，充分体现了我们合作关系的深度——这种深度源于我们在整个项目中所投入的多代产品开发和核心知识产权。

直接回答您的问题：这是一项金额极为可观的承诺，数字非常大。当然，我们也接受一个现实：尽管我们希望赢得该项目的每一个设计机会，但考虑到谷歌在AI算力开发和消费方面的快速增长，我们预计他们会有一定程度的供应商多元化。但他们对我们的承诺金额是非常实质性的。

提问者： 谢谢。

主持人： 下一个问题来自德意志银行（Deutsche Bank）的Ross Seymour，请提问。

提问者： 感谢提问机会，同时恭喜Kirsten和Amie。关于毛利率，Kirsten提到毛利率下降源于半导体与软件的组合效应，但考虑到本季度软件业务表现强劲，毛利率下降幅度似乎更大一些。能否说明半导体内部的具体驱动因素？是XPU与网络之间的结构差异，还是Rack级别与芯片级别的因素？这一趋势明年是否会持续？

Kirsten Spears： 随着半导体业务相对于软件业务持续增长，从合并口径来看，确实会有一定的毛利率压缩，但这实际上是增值的，因为我们具有强劲的运营杠杆效应，运营利润率会随时间逐步提升。

在半导体内部，TPU、部分无线业务等ASIC产品的毛利率历来偏低。随着TPU业务持续加速，整体毛利率会承压，但AI网络业务的毛利率非常丰厚，可以在一定程度上形成对冲。

Hock Tan： 正如Kirsten在发言中所述，半导体的利润率在结构上依然非常稳健。主要是产品组合的影响——特别是软件业务和非AI业务，在快速增长的AI半导体占比提升的背景下，对整体毛利率形成了摊薄效应。

提问者： Rack与芯片的关系是否已经明确了？

Hock Tan： 机架全部都是芯片。

Kirsten Spears： 只有芯片业务。

提问者： 清楚了，谢谢。

主持人： 下一个问题来自Melius的Ben Reitzes，请提问。

提问者： 想请问Hock关于2027年的一个更长远问题。您之前谈到过每吉瓦对应的TAM（总可寻址市场），您的一位竞争对手最近提到，随着这十年的推进，每吉瓦对应的基础设施价值将大幅上升——不仅是基础设施端，还包括算力和网络组件等。您是否认同这一判断？从长远来看，这会不会进一步加速您已经规划的每吉瓦TAM增长前景？

Hock Tan： 我认为，从功率维度来看，每吉瓦的芯片价值含量并没有显著加速——因为单颗芯片的功耗在持续提升，这意味着每吉瓦所需的芯片数量相对减少，但每颗芯片的单价在上涨。因此，每吉瓦对应的美元价值相对稳定，而吉瓦总量本身将持续高速增长，这才是我们所观察到的核心趋势。

我们现在看到的是，对算力容量（以吉瓦衡量）的需求正在急剧增长，甚至比六个月前的预期还要快。Anthropic和OpenAI这两家客户尤为突出，这也是我们创建XPV平台的原因。而我们其他客户——谷歌自有内部工作负载、Meta的工作负载，以及另外两家客户——对算力的需求同样庞大。

综合来看，如果展望2027年或2028年，吉瓦总需求将持续高速增长。我们预计2028年的增长将远超2027年的预测值。

提问者： 好的，谢谢。

主持人： 下一个问题来自瑞银（UBS）的Timothy Arcuri，请提问。

提问者： 想请问您关于供应能力的问题——包括晶圆和HBM的增量供应获取能力。一些竞争对手似乎可以通过大额投入来获取增量供应，您是否对此感到有把握？如果客户有增量需求，您能从供应商那里获取到吗？您是否正在考虑引入其他晶圆代工厂来增加供应灵活性？

Hock Tan： 获取供应，不仅仅是靠砸钱——当然，充足的资金支持很重要。我们对已经锁定2026年、2027年所需供应感到非常有把握，目前正在积极推进2028年和2029年的供应协议。

提问者： 那如果客户提出增量需求，您能从供应商那里争取到吗？

Hock Tan： 过去几个月，客户一直在持续增量下单，我预计这一趋势还会继续，总体来说，我们有能力应对。

提问者： 好的，谢谢。

主持人： 下一个问题来自伯恩斯坦研究（Bernstein Research）的Stacy Rasgon，请提问。

Stacy Rasgon： Hock，您给出了明年各客户的吉瓦出货目标。想请问这些数字与上季度的表述相比是否有变化——我记得您当时提到2027年约为10吉瓦？另外，能否帮我们判断全年节奏？感觉2027年的出货更偏重下半年，但最重要的是，相比上季度，目标吉瓦数是增加了、减少了，还是没有变化？

Hock Tan： 好问题。2027年约10吉瓦的出货目标保持不变，我们仍计划在2027年交付约10吉瓦，没有任何变化。确实偏重下半年，而这种下半年加速的势头，实际上为2028年提供了一个非常有趣的增长路径——我们预计2028年的吉瓦数量将远超2027年。

Stacy Rasgon： 明白了，非常有帮助，谢谢。

主持人： 下一个问题来自高盛（Goldman Sachs）的Jim Schneider，请提问。

提问者： 想请问2026财年和2027财年网络业务的表现走势。本季度网络约占AI营收的40%，随着年底和明年初定制芯片产能的持续释放，您预计这一比例会回落，还是维持在高位？另外，光学和CPO营收何时会变得有实质性规模？

Hock Tan： 这是个很好的问题，但也很难准确回答，因为有多个变量在同时运动。

一方面，随着越来越多的客户转向使用XPU，XPU本身大量消耗我们的各类网络组件，这有利于提升网络营收占比。另一方面，我们也一直在向非XPU部署场景销售网络产品，这部分业务的增长会摊薄整体占比。本季度40%的比例，我认为某种程度上是各方面因素恰好叠加的结果——我们向非XPU场景大量出货网络产品，同时XPU的增长也拉动了配套网络业务，共同达到了40%。

但我认为40%基本上是网络占AI总营收比例的上限，这也不是我第一次这样说。长期来看，网络占AI总营收的合理比例预计在30%左右。

主持人： 下一个问题来自巴克莱（Barclays）的Tom O'Malley，请提问。

提问者： 我注意到与Anthropic最近的协议似乎以博通芯片作为支撑。您预计未来会有更多类似的交易结构吗？在未来AI大模型公司的融资安排中，您是否会持续以芯片形式参与？

Hock Tan： 我需要纠正一下您的理解。我们在8-K中披露的与Anthropic的协议是：我们用自主研发的TPU芯片为Anthropic提供算力。我们是算力的提供方，不是所谓的"担保方"，是我们在向Anthropic提供芯片，是我们在向Anthropic提供算力。

主持人： 下一个问题来自Cantor Fitzgerald的CJ Muse，请提问。

提问者： Hock，近年来您一直专注于超大规模XPU平台。我们观察到，围绕XPU衍生出了很多附属领域，包括互连、存储等。请问有没有哪些更细分的项目方向正在引起您的兴趣？

Hock Tan： 我觉得并不存在太多分散的领域。我们的商业模式其实非常清晰：我们为客户开发定制AI加速器（XPU），这些客户基本上都是LLM开发者，无论是用于训练还是推理。与此同时，我们构建了一套关键组件组合，使这些XPU乃至GPU能够互联成集群，实现更优性能。

具体来说，我们提供的芯片技术涵盖：AI算力加速器（XPU）、用于集群互联的网络芯片（包括交换机、PCIe、连接器、DSP、激光器和路由器）。这依然是我们在半导体领域的核心模式——通过我们提供的技术驱动纯芯片业务。

我们正在做的另一件事，是通过与资产负债表实力最强的机构合作，创建一个融资平台，帮助这些LLM开发者——特别是那些可能难以自行获得所需算力的客户——获得以最低功耗和成本运行的大规模算力资源。

主持人： 下一个问题来自花旗（Citi）的Atif Malik，请提问。

Atif Malik： 想请问基础设施软件业务——您们是否在软件的增长和续约中看到了Agentic AI的影响？另外，能否谈一下这一业务的长期增长预期？

Hock Tan： 目前还没有看到这方面的直接影响。反而是大量CPU核心与GPU一同出售，正在推动我们VMware业务出现一定程度的加速增长。正如我所汇报的，第三季度我们看到了增速的提升，我预计这种势头将在未来数个季度持续下去。从长远来看，我们在基础设施软件领域提供的是极度贴近底层硬件的产品——本质上就是Hypervisor（虚拟机监控程序），这类产品不太可能受到AI软件化趋势的冲击。

主持人： 下一个问题来自Charter Equity Research的Edward Snyder，请提问。

Edward Snyder： 非常有趣。从您列出的各客户吉瓦部署量来看，很明显，OpenAI和Anthropic这类主要面向消费者和外部API客户的AI公司，在未来几年的承诺规模更大。部分原因是它们起步较晚，而您最早的客户已经深耕多年。但即便如此，这是否意味着，最初主要是超大规模云厂商为其内部工作负载使用XPU和AI服务的格局，正在发生一种转变——企业级需求正在成为下一波增长引擎？

Hock Tan： 您的判断颇具洞察力。企业消费AI，确实仍处于相对早期阶段。但值得关注的是，企业对Token的消耗，很大程度上是通过Anthropic、OpenAI、Gemini等平台的API来实现的。这些前沿模型平台是Token消耗最主要的来源。

这些LLM开发者在产品化前沿模型的过程中——无论是Claude Opus、GPT还是Gemini，都会持续转化为对我们提供算力的最终需求。因此，即便是现在刚开始消费AI的企业用户，他们也是通过购买同一批前沿模型服务来实现的，这正是推动算力需求持续高速增长的核心逻辑。我们预计这一趋势将贯穿2027年，并延续至2028年。这正在成为一条非常稳定且斜率不断上升的需求曲线。

Edward Snyder： 请问这是否改变了原来的格局？您之前谈到约七家XPU客户，但现在——比如谷歌已经通过云开放了TPU访问权限，这实际上为那些规模不足以独立开发ASIC、无法直接与博通合作的中小企业，打开了通过这些平台间接使用博通技术的大门。这一逻辑成立吗？

Hock Tan： 我认为这个逻辑在理论上成立，但现实情况是：绝大多数AI能力都以SaaS模式、通过API从云端提供，无论是通过Vertex、Azure，还是直接来自各大平台。因此，归根结底，这些算力需求最终来自少数几家大型前沿模型开发者及其产品。

这与向某家企业或银行直接销售XPU、让其自行构建软件栈和应用程序的模式截然不同——确实有少数企业在尝试这么做，但目前数量极少，仍处于非常早期的阶段。

当前，需求的主要来源依然是前沿模型开发者。他们在创造面向企业和消费者的应用——包括代码助手、各类行业垂直应用，这些最终都汇聚到为数不多的几家前沿模型开发商的需求上。大多数企业并不会直接采购XPU或GPU来自己运算。

主持人： 下一个问题来自摩根士丹利（Morgan Stanley）的Joe Moore，请提问。

Joseph Moore： 本季度AI订单达到300亿美元，相对于当季和下季度的出货量而言规模非常大。能否谈谈为何会有如此巨大的订单积压？您之前也表示可以响应增量供应需求，那为什么本季度的订单量会远超出货量？

Hock Tan： 这些大客户们已经清楚地认识到，获取算力是需要提前规划的，这不仅仅涉及晶圆和芯片，还包括HBM和DRAM的确保供应，以及电力和相应的基础设施准备。他们正在提前布局，早早下单，且下单量很大，这给了我们远超以往半导体行业惯例的业务可视度。

我们目前的可视度已经延伸到2028年，而三个月前只到2027年。这也正是我们创建XPV平台的一个重要原因——为我们的前沿模型客户提供一个预先规划、统一部署算力的平台。

他们能在我们这边看到的订单需求，与他们自身的业务体验是一致的——Token消耗量的飙升正在不断推动他们加大算力需求。这不是因为我们的组件短缺，更多是因为其他需要到位的配套要素——尤其是电力供应和跨区域的基础设施建设，这些都需要大量提前时间来统筹规划。

提问者： 很有帮助，谢谢。

主持人： 最后一个问题来自TD Cowen的Joshua Buchalter，请提问。

提问者： 过去您提到过每吉瓦对应的算力价值约为150亿至200亿美元，结合您暗示的2027年约10吉瓦的出货量，隐含的营收规模将远超1000亿美元。您也提到每个项目的单吉瓦价值有所不同。请问随时间推移，您如何看待每吉瓦营收的演变趋势？一方面，现有项目的制造工艺可能会涨价，另一方面，新项目也在陆续进入模型。

Hock Tan： 简单来说，每吉瓦对应的价值含量将持续提升。这一增长的来源在于：我们的计算芯片（XPU）价格将大幅上涨——特别是当我们不仅考虑先进制程成本，还在XPU中集成CPU，并通过多芯片互联（multi-die）封装大量HBM时，芯片价值将显著跃升。这种单位价值提升的节奏不是每个月或每个季度都发生的，而是跟随技术代际迭代来实现的。但整体趋势是明确的：每吉瓦对应的价值含量将随着每一代技术进步而持续增长。

提问者： 谢谢。

主持人： 现在，我将把电话转回Ji Yoo作结束语。

Ji Yoo（投资者关系负责人）： 谢谢主持人。博通计划于2026年9月2日（周三）收市后发布2026财年第三季度业绩，届时将在太平洋时间下午2时举行公开网络直播的业绩发布电话会议。今天的业绩电话会议到此结束，感谢各位的参与。主持人，请结束本次通话。

主持人： 本次电话会议到此结束，感谢各位的参与，您可以挂断电话了。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

这一表决结果对白宫构成了一次强烈的象征性警告，同时凸显出国会共和党人对这场冲突的支持正在出现裂痕。

此次决议以215票赞成、208票反对的结果通过，4名共和党议员倒戈加入民主党阵营支持该法案。当前，美伊冲突已由猛烈轰炸演变为脆弱的停火状态，双方正激烈争夺霍尔木兹海峡的控制权。地缘政治的紧张局势正向经济领域蔓延，持续攀升的汽油价格及高昂的化肥成本正引发市场和选民的广泛担忧。

该决议要求特朗普结束针对伊朗的军事行动并撤出美军，除非为保卫美国及其盟友免受“迫在眉睫的攻击”，或获得国会的明确授权。尽管由于面临重重程序障碍及总统否决的风险，该决议最终成为法律的可能性微乎其微，但其释出的政治信号明确，表明立法机构对行政部门不受约束的军事行动容忍度正在降低。

随着中期选举日益临近，僵持不下的战局以及能源成本飙升带来的通胀压力，正促使部分原本支持总统行使统帅权的共和党议员立场发生动摇。这一投票结果，也成为特朗普近期在立法和政治层面遭遇的系列挫折之一。

共和党阵营动摇，4名议员投下赞成票

决议的通过反映出战争拖延带来的经济代价正直接影响美国立法者的立场。

此次投下赞成票的4名共和党议员分别是 Thomas Massie，Brian Fitzpatrick，Tom Barrett 和 Warren Davidson。他们代表了部分选民对高通胀和冲突长期化的厌倦情绪。

Massie 明确指出了高昂的能源和农业生产成本对选民的直接冲击。他表示，民众已经厌倦了每加仑5美元的汽油、6美元的柴油以及负担不起的化肥。

据报道，上个月公布的一项福克斯新闻民调数据印证了这一情绪，60%的受访者反对美国在伊朗的军事行动，仅有40%表示支持。特朗普不断下滑的民调数据以及持续攀升的油价，正成为共和党内部重新评估战争立场的关键催化剂。

美伊对峙加剧，地缘政治风险未减

市场对中东局势的担忧源于美伊之间尚未实质性缓解的紧张关系。

这场始于今年2月下旬的冲突，目前已随着美国和伊朗争夺全球关键原油通道霍尔木兹海峡的控制权，而转变为一种脆弱的停火状态。

据报道，由于美国持续对伊朗及其港口实施封锁，近几日局部摩擦有所增加。同时，双方谈判代表在德黑兰核计划的未来指向上仍存在巨大分歧。

这种地缘政治的不确定性持续阻碍中东地区的稳定，并为全球能源市场带来潜在的供给侧风险。

两党分歧加剧，法案落地面临重重阻碍

尽管众议院通过了该决议，但其实质性结束战争的能力有限。

即使决议最终摆上总统办公桌，特朗普也可以行使否决权，而参众两院目前均远未达到推翻总统否决所需的三分之二绝对多数门槛。在特朗普的首个任期内，他曾否决过有关也门和伊朗的战争权力决议，当时国会亦未能推翻这些否决。

美国国会内部对该决议的态度呈现严重两极分化。

众议院议长 Mike Johnson 对投票结果予以谴责，称这是一个“非常不幸的结果”，在当前严峻时刻显得“非常危险”。共和党众议员 Michael McCaul 也警告称，此举将向伊朗释放错误信号，从而削弱总统的谈判筹码。

相比之下，民主党众议员 Ro Khanna 则表示这是“战争结束的开始”。投赞成票的共和党人 Fitzpatrick 则强调，将战争权力交由国会进行实质性辩论，正是美国政治系统应有的运作方式。

特朗普面临多重立法与政治逆风

此次关于伊朗战争权力的表决，是特朗普近期在多条战线面临挫折的缩影。

在参议院，共和党内部的团结同样出现裂痕。上个月末，包括 Bill Cassidy，Susan Collins，Lisa Murkowski 和 Rand Paul 在内的4名共和党参议员与民主党人一道，在一项限制伊朗战争权力的程序性动议上投下赞成票。

除此之外，特朗普政府在其他议程上也频遭阻力。在遭到共和党参议员强烈反对后，政府周二被迫取消了一项可能惠及参与2021年1月6日国会山骚乱事件支持者的“反武器化”基金。

同时，他提名的代理国家情报总监 Bill Pulte 也因资质问题遭到两党质疑，这可能危及本月到期的一项关键监控权力的重新授权。

此外，众议院周三还以218票对204票推进了一项为乌克兰提供援助的法案，该法案寻求授权逾10亿美元的国防援助及80亿美元贷款，而特朗普此前一直明确反对进一步向乌克兰提供援助。

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先锋集团（Vanguard Group）旗下追踪标普500指数的ETF——VOO基金规模突破1万亿美元，成为史上首只达到这一门槛的ETF产品。最新一个交易日17亿美元的净流入推动VOO完成这一跨越。

市场对美股"逢跌买入"策略的持续热情是VOO规模飙升的核心驱动力。即便面对战争、关税冲击与经济增长忧虑，资金流入未曾中断。

2026年迄今，VOO已累计吸收逾690亿美元资金，位居全球ETF之首，同期标普500指数累计涨幅达11%，屡创历史新高。

分析人士认为，此次突破不仅是先锋集团的标志性时刻，更是整个ETF行业三十余年发展的缩影。晨星公司客户解决方案主管Ben Johnson表示：

"这一里程碑再次印证ETF已完全成熟。曾经的小众品类，如今已成为全球数百万投资者的默认投资工具。"

VOO的规模扩张，建立在投资者对美股长期信心的坚实基础之上。

2024年和2025年，VOO连续两年实现逾1000亿美元的年度净流入，而自2010年成立以来，该基金每年均录得正向净流入。

在此过程中，VOO逐步超越老牌竞争对手、道富SPDR标普500 ETF（代码SPY）。VOO于去年初正式取代SPY，登顶全球最大ETF。ETF.com总裁兼研究总监Dave Nadig表示：

"随着美国市场表现出令人难以置信的韧性，大多数长期投资者如今将VOO视为一键投资的便捷工具，而非SPY。"

与此同时，市场预期今年将迎来包括SpaceX在内的多宗大型IPO，庞大的被动资金池已在一定程度上蓄势待发，准备参与相关发行。

VOO的崛起折射出ETF行业三十年来的深刻变迁。

ETF诞生于上世纪90年代初，起步于相对默默无闻的角落。此后，低廉的管理费用与税务效率使这一产品结构赢得机构与零售投资者的广泛青睐，其流动性优势及衍生品生态系统更令ETF深度嵌入华尔街的核心运转体系。

在先锋与ETF行业的互动中，彭博行业研究ETF高级分析师Eric Balchunas视之为典型的共生关系。

先锋的低成本理念在行业内掀起一轮竞相压低费率的浪潮，令注重成本的投资者大量涌入ETF；而先锋借助ETF渠道，也得以将产品更广泛地铺设至各大券商平台。Balchunas表示：

"先锋成就了ETF，ETF也成就了先锋，两者之间产生了巨大的协同效应。"

VOO突破万亿美元规模，同样是先锋集团发展轨迹上的重要节点。

先锋由已故创始人杰克·博格尔（Jack Bogle）逾50年前创立，而博格尔本人对ETF向来持保留态度，此番历史颇具戏剧色彩。

如今，先锋正站在超越贝莱德问鼎全球最大ETF发行商宝座的门槛上。

从博格尔的低成本指数投资理念，到ETF行业第一只规模破万亿美元的产品，先锋走出了一条出人意料却又一脉相承的路径。

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