6月5日，A股震荡下跌，三大股指集体走低，创业板盘中一度翻红，随后再次转跌，临近午盘跌幅扩大，早前一度跌超1.5%。北证50指数爆发，大涨超6%。芯片半导体迎来调整，航天军工、石油化工等板块走强，玻璃基板、光伏玻璃、化学纤维、6G、卫星导航、商业航天等概念股集体活跃。

港股同样低开低走，恒指、恒科指双双下跌，恒科指跌超1%，科网股涨跌不一，芯片半导体领跌，华虹半导体跌5%。债市方面，国债期货全线下跌。商品方面，国内商品期货多数品种下跌。核心市场走势：

A股：截至发稿，沪指涨0.43%，深成指跌0.24%，创业板指跌0.82%。

港股：截至发稿，恒指跌0.81%，恒科指跌1.23%。

债市：国债期货全线下跌，截至发稿，30年期主力合约跌0.24%，10年期主力合约跌0.09%，5年期主力合约跌0.06%，2年期主力合约跌0.03%。

商品：国内商品期货多数品种下跌，截至发稿，基本金属跌幅居前，沪锡跌4.29%；油脂油料多数下跌，棕榈油跌2.76%；农副产品多数下跌，红枣跌2.67%；化工品多数下跌，丁二烯橡胶跌2.63%；贵金属全部下跌，钯金跌2.40%；非金属建材全部下跌，玻璃跌2.12%；新能源材料多数下跌，多晶硅跌1.76%；能源品多数下跌，原油跌1.73%；航运期货全部下跌，集运指数(欧线)跌0.68%；黑色系涨幅居前，焦煤涨2.74%。

12:03

盘面上，权重科技股多数继续走低，百度、小米、阿里巴巴、腾讯均下跌；受外围半导体大跌影响，存储半导体集体回调，澜起科技、兆易创新跌幅靠前，锂电池股、汽车股、保险股齐跌。另外，港口及海运股逆势回暖，重型基建股部分拉升。

11:42

个股涨多跌少，沪深京三市超3900股飘红，上午半天成交1.9万亿。沪深两市半日成交额1.88万亿，较上个交易日放量近1600亿。板块方面，光伏玻璃、6G、射频天线、商业航天、BC电池概念领涨，石化、海运、工程机械板块表现亮眼，电力、半导体、电脑硬件方向低迷。

具体来看，玻璃基板概念持续爆发，京东方A走出2连板，此前彩虹股份、沃格光电、金瑞矿业、旗滨集团、凯盛科技等多股涨停，戈碧迦涨超20%，帝尔激光、德龙激光涨超10%。

6G概念股表现活跃，武汉凡谷、东方通信、盛路通信等涨停。

机器人概念股拉升，泰坦股份、中重科技、宇环数控等涨停。下跌方面，电力股下挫，广西能源、恒盛能源跌超7%。

光通信概念股盘中活跃。新易盛、光库科技、联讯仪器等多股齐创历史新高。

联讯仪器快速拉升，盘中一度触及2323元/股，午盘收涨超4%，报2216.49元，总市值达2276亿元。

光通信龙头新易盛盘中涨超5%，再创历史新高，市值一度超8100亿元。随后股价有所回落。该股近60个交易日累计涨超106%，近一年涨超860%。

华金证券分析，光通信行业在下游需求扩张下保持稳步增长，光器件是核心组成部分。AI数据中心的高密度、高性能需求正推动无源光纤布线产品向大芯数、小型化方向发展，带来新的市场增量。

国盛证券指出，2027年需求预期逐渐清晰，产业景气度持续上行。随着时间步入6月，海外CSP和核心芯片厂的订单指引、产能规划等信号密集释放，2027年全年的需求节奏与业绩轮廓将逐步清晰，产业整体景气度持续上行。同时，上游光芯片等核心物料缺料问题逐步缓解，此前受供应制约的光模块龙头业绩有望加速释放。

北交所个股表现活跃，北证50指数直线拉升涨超6%，星图测控涨近20%，天力复合、戈碧迦、同惠电子、民士达涨超10%。50只成分股中仅1股下跌。

10:17

光刻机概念延续昨日强势，新莱应材、南大光电涨超10%，江化微、苏大维格、晶瑞电材、亚威股份、上海新阳跟涨。

09:53

玻璃基板概念反复活跃，沃格光电逼近涨停，再创历史新高，戈碧迦、凯盛科技、三峡新材、五方光电、彩虹股份涨幅靠前。

09:42

6G概念震荡拉升，武汉凡谷涨停，盛路通信、中兴通讯、创远信科跟涨。

消息面上，工信部组织开展6G创新发展部省协同试点专项行动，到2029年，通过实施6G创新发展部省协同试点专项行动，进一步激发地方和企业创新活力，形成一批自主创新的6G技术方案。

09:38

光纤概念反复活跃，特发信息涨停，永鼎股份、新能泰山、长飞光纤、通鼎互联跟涨。

消息面上，据央视财经报道，业内人士表示，光纤预制棒作为光缆产品的上游材料，目前最抢手的光棒产品是“A2类光纤预制棒”。数据显示，A2类预制棒报价由2025年初至2026年涨幅近550%。业内人士表示，光棒的扩产周期一般需要18至24个月。

光通信概念股活跃，烽火通信、特发信息涨停，远东股份、永鼎股份、中天科技等涨幅居前。

09:34

港股存储概念股全线走弱，南方两倍做多海力士跌超15%，南方两倍做多三星电子跌超12%，澜起科技、兆易创新跌近6%。

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。

09:33

深成指、创业板指均跌超1%，科创50指数跌逾3%，半导体芯片、算力硬件等方向跌幅居前，沪深京三市下跌个股近2400只。

09:26

上证指数低开0.32%，创业板指跌0.22%。半导体产业链、内存概念跌幅居前，CRO逆势走强。

09:23

恒指低开0.27%，报25186.12点；恒生科技指数跌0.31%。联想集团跌超4%，华虹半导体跌超3%。

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据AI媒体Fello AI 6月3日报道，Altman在OpenAI于6月2日面向企业客户的线下活动上表示，2026年初，AI运行成本“从未被提起”，客户对支出水平“完全满意”。但到现在，AI成本已经成为企业采购和部署中的主要问题。

这番表态之所以引发关注，是因为Altman同时披露了使用量的极端变化。OpenAI最大客户之一每月消耗约1000亿个tokens，约相当于750亿个单词。而六年半前，OpenAI最高使用者的月消耗量约为10万个tokens。单一顶级用户的使用规模已放大约100万倍。

这表明AI支出进入审查阶段，企业开始设置tokens上限、切换更便宜模型、采用智能路由，模型供应商则面临收入增长与客户控费之间的张力。投资者需要关注的不再只是AI采用率，还包括推理成本、客户ROI和盈利路径。

成本问题突然浮出水面

Altman的最新表态显示，企业AI支出的讨论基调已经发生变化。

Altman称，半年前企业客户几乎不担心AI花费，相关问题“从未出现”。但现在，成本已经成为“huge issue”。这意味着企业对AI的态度正在从快速试用、扩大部署，转向预算管理和效率评估。

Altman还披露，OpenAI单一最大客户每月消耗约1000亿个tokens。tokens是AI模型读取和生成内容的基本计量单位，大致相当于四分之三个单词。换言之，这一客户每月处理的文本规模约为750亿个单词。而且Altman承认，OpenAI发现公司外部还有人消耗更多tokens。

Tokens爆炸正在击穿企业预算

AI账单已从技术部门的使用数据，变成企业预算问题。

Peter Steinberger，OpenClaw背后的开发者，曾发布截图显示，30天内消耗6030亿个tokens，单月费用约130万美元。报道称，在他加入OpenAI后，OpenAI承担了这笔账单。

据Fello AI援引《纽约时报》报道，一名OpenAI员工一周内消耗2100亿个tokens。McKinsey & Company作为客户也跨过每月1000亿个tokens的门槛。

企业侧的压力更直接。Uber工程团队的2026年全年AI预算在四个月内耗尽，之后公司设置了硬性tokens上限。Uber个别工程师每月AI支出在150美元至2000美元之间，Amazon也关闭了内部tokens排行榜。

Altman在活动中还引用了客户间流传的说法：“我的公司在一季度花完了整个2026年预算，你能让它更高效吗？”这句话概括了企业当前的核心诉求，AI能力仍有吸引力，但无上限使用已经难以持续。

烧钱逻辑来自低价竞争和自动化使用

成本压力之所以在短时间内变得突出，关键在于AI行业早期的定价和使用模式。

在AI热潮的大部分时间里，大模型公司将服务价格压低到运行成本之下，以换取市场份额。OpenAI每获得1美元收入，约需支出1.35美元，亏损主要来自推理，也就是模型响应海量请求的成本，而不只是训练新模型的费用。

这种模式在使用量有限时可以维持。但随着智能体工具出现，AI开始循环调用、反复执行任务并自主运行，tokens消耗不再是线性增长，而是成倍放大。

Altman还提到，下一阶段可能出现“constant running proactive AI”，即持续运行、主动工作的AI智能体。如果当前企业已经难以承受按请求触发的AI成本，那么长期后台运行的AI将进一步考验预算和商业模式。

控费成为企业AI部署的新规则

企业并未停止使用AI，但使用方式正在变得更克制。

最直接的变化是设置上限。Uber在预算快速消耗后，对tokens使用设定硬性限制。Amazon关闭内部排行榜，也反映出企业不再鼓励单纯追求使用量。

第二个变化是模型分层。并非所有任务都需要最贵、最强的模型。日常写作、简单问答、常规代码辅助可以由更便宜、更快的模型处理，复杂推理任务才交给高端模型。Fello AI称，智能路由可帮助许多团队节省60%至80%的成本。

第三个变化是压缩重复订阅。企业和个人此前可能同时购买多个AI产品，但实际使用往往集中在少数场景。随着财务约束加强，AI采购会更重视模型匹配、费用透明和使用效率。

这意味着AI行业的竞争重点正在从“谁的模型最强”扩展到“谁能以更低成本完成足够好的任务”。

从增长叙事转向单位经济

Altman的表态不等于AI投资进入全面收缩，也不意味着行业需求崩塌。更准确地说，AI正在从早期试点和无约束扩张，进入预算纪律阶段。

对投资者来说，关键问题包括三点。

第一，收入增长是否建立在可持续的成本结构上。如果模型公司通过低于成本的价格扩大采用率，短期收入可能增长，但推理成本会压缩盈利路径。

第二，企业客户是否能看到明确回报。Altman承认，客户花了很多钱在AI上，但ROI和成本控制正在成为最公平的批评之一。预算帽、模型切换和智能路由，都会影响模型供应商的收入质量。

第三，下一代智能体是否会放大成本问题。持续运行的主动AI可能提升生产力，也可能让tokens消耗进一步失控。谁能在性能、成本和稳定性之间取得平衡，谁就更可能在企业市场获得长期优势。

AI行业的烧钱问题并非突然出现，只是现在被账单显性化了。Altman的公开承认，标志着生成式AI进入一个更现实的阶段：客户仍想要AI，但不再愿意为无限增长的tokens无条件买单。

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过去二十年里，韩国家庭的财富密码几乎只有一个——买房。

无论是首尔江南的学区房，还是京畿道的新建住宅，只要能上车，几乎就意味着财富增值。韩国央行的数据显示，房地产长期占据韩国家庭资产的六成以上，而股票在家庭总资产中的占比常年只有个位数。对于绝大多数韩国人来说，股市更像赌场，房子才是真正的财富储藏室。

但进入2026年，事情突然发生了根本性的颠覆。

摩根大通在最新发布的报告中给出了一个惊人的数字：在这轮由AI和政策改革共同驱动的超级牛市中，韩国KOSPI指数年初至今以109%的恐怖涨幅碾压全球大盘（同期标普500仅+11%），由此带来韩国家庭国内股票与基金资产的账面增值，已经一举突破了1000万亿韩元（约合7300亿美元）。

1000万亿韩元是什么概念？它达到了2020年疫情散户狂欢期巅峰（234万亿韩元）的4.5倍，接近韩国全年GDP的40%。这也是韩国资本市场历史上从未出现过的财富创造速度。对于一个总人口只有5100万的国家来说，这几乎意味着每个韩国人平均账面财富增加了近2000万韩元。

但这场造富盛宴，远比数字本身复杂。它的背后，同时交织着三条线索：AI驱动的半导体超级周期、韩国政府主导的资本市场制度改革、以及一系列将资金强行锁死在股市的楼市调控政策。三者叠加，共同催生了这轮史无前例的财富效应。

但与此同时，高度集中的结构性风险、疯狂累积的杠杆，以及散户骨子里未曾改变的投机冲动，也在考验着这场盛宴能持续多久。

过去每一次牛市，都是散户的伤心故事

韩国股市其实并不缺少牛市。问题在于，每一次牛市最后都变成了散户的伤心故事。

从互联网泡沫，到新能源热潮，再到疫情期间的散户狂欢，每一次行情起来，散户都蜂拥而至，热衷于高频交易和追逐热点题材，小盘股和概念股往往被炒到离谱的估值。而一旦行情结束，财富又迅速蒸发。

这也是为什么韩国股市长期存在著名的"Korea Discount（韩国折价）"。同样的企业盈利能力，韩国公司的估值往往低于美国和日本同行。投资者不愿意给予更高估值，并不是因为韩国企业不赚钱，而是因为他们不相信这些利润最终会真正回到股东手里。

治理不透明、大股东利益凌驾于小股东之上，这是韩国资本市场几十年未解的死结。这也是为什么，股市赚到的钱流不回消费，也留不在市场——它只是充当了买房的"弹药库"。

理解了这个死循环，才能理解这一轮牛市真正的不同之处：它是第一次同时有两股力量在联手拆解这个循环。

AI是导火索，制度改革才是底座

一股力量来自需求侧，叫AI。

从指数贡献来看，三星电子和SK海力士是本轮行情最核心的推动力量。随着HBM（高带宽内存）成为AI时代最关键的基础设施，这两家内存巨头彻底爆发——今年以来，三星电子上涨201%，SK海力士飙升256%，两家公司合计贡献了KOSPI年内涨幅的约72%，总市值占整个指数的比重升至54%。

半导体的超级周期，给韩国股市注入了前所未有的基本面支撑。

另一股力量来自供给侧的制度改革。

在韩国政府推动的"Value-Up"资本市场改革框架下，困扰韩国市场二十多年的顽疾正在被系统性清算：修改公司法确立了董事对所有股东的信义义务、加强中小股东保护、强力推动上市公司提升分红和回购水平。

改革让"韩国折价"第一次有了被认真对待的制度基础，也让股票在韩国家庭的眼里，第一次开始从"投机工具"向"长期资产"靠拢。

正是这两股力量的叠加，打开了韩国人涌入股市的那扇门。

活跃股票交易账户总数飙升至1.07亿个的历史新高，股票和基金在韩国家庭金融资产中的占比已升至23%，超过了2020年疫情期间21%的历史峰值。

政府的第三招：把钱堵在楼市门外

但要让财富效应真正转化为消费动能，仅仅有行情和改革还不够。

韩国政府做了第三件事，也是最关键的一件：主动堵死了钱流回楼市的通道。

这是理解这一轮"超级周期"的核心机制。过去，股市涨了没用，因为赚到的钱最终都会作为首付款涌入楼市，股市不过是房地产的蓄水池。

而这一次，政府用一系列极度严厉的楼市调控，将这条通道彻底锁死：首尔都市圈按揭贷款上限封顶6亿韩元、全面禁止多套房持有者申请购房贷款、宣布到2030年前激增135万套住房供给，2026年5月，多套房持有者临时享受的资本利得税重税延期优惠正式到期。

房价持续上涨的预期开始降温。股市创造出来的1000万亿财富，第一次没有出口流向不动产，被迫留在金融体系内部循环——并开始向真实消费传导。

2026年一季度，韩国百货商店销售增速达到17%；今年前4个月，高档进口汽车新注册量同比大增41%；高端奢侈品、信用卡个人消费额显著回暖。财富效应正在从账面数字，变成汝矣岛周边餐厅的翻台率，变成新世界百货门口更长的排队人龙。

摩根大通在报告中估算，即便按韩国央行历史上最保守的1.3%财富转化率，这1065万亿韩元的资产增值也将带来约14万亿韩元的增量消费；若按西方市场较高端的4%转化率测算，财富效应甚至可能达到43万亿韩元，相当于GDP的1.6%。他们把这一轮定性为财富效应的"超级周期"。

但不是所有人都坐在主桌

但这场盛宴，不是所有人都坐在主桌。

财富的分配是极度不均的。本轮行情由两只超级权重股主导，而散户在三星和SK海力士中的持股比例仅为15%-20%，远低于他们在整个KOSPI市场约35%的平均水平——他们系统性地错过了主升浪。

摩根大通数据显示，散户在2025年最热衷净买入的前20只股票，2026年至今的平均回报率只有44%，跑输大盘整整65个百分点。

消费端的分层同样残酷。财富效应最先、最大程度地惠及了高端消费：奢侈品、进口豪车、高档百货成了最大赢家。

而代表大众日常需求的大型超市、线上快消电商（如Coupang股价年内跌29%），以及外卖行业，几乎没有享受到这波红利，外卖甚至因为人们回归线下高端堂食而面临逆风。

这场超级周期，本质上是一场高度集中的财富再分配，而非普惠式的繁荣。

满载杠杆的列车，还能开多远

首尔的公交车和地铁站里，随处可见指数型ETF的广告。

这本是一个让人感到踏实的信号——ETF的普及，通常意味着散户正在从赌单票走向分散配置，是市场走向成熟的标志之一。

但在韩国，这个信号很快被另一组数据扭曲了：杠杆ETF仅占ETF总资产的3.7%，却贡献了整个ETF市场近20%的交易量。政府甚至批准了专门追踪三星和SK海力士的"双倍杠杆单股ETF"，在市场最沸腾的时刻，往火堆里又添了一把柴。

韩国散户买了ETF，但他们把本该用来分散风险的工具，玩成了加倍下注的筹码。

更令人不安的，是整个市场弥漫的那种FOMO气息。

英伟达CEO黄仁勋访韩期间，凡是传出会与他会面的公司，股价无一例外地飙升。谣传他要穿斗山球衣出席棒球赛，斗山系股票当天齐刷刷涨停——随后在官方确认的当天原路跌回。市场正在运行一套极度简化的逻辑：只要能和黄仁勋见上一面，就能吃几个涨停。

风险并不只停留在情绪层面。

融资融券余额已经飙升至历史罕见的高位，整盘市值有超过一半被两只股票所占据，大盘的命运已与全球AI产业的景气度深度捆绑。

过去二十年，韩国年轻人最流行的一句话是："买不起江南的房，就永远追不上财富增长。"

而今天，在汝矣岛交易大厅的数字闪烁中，越来越多韩国人开始体验另一种可能：家庭财富的增值未必只能靠钢筋水泥，也可以绑在全球科技创新的列车之上。

但这艘满载着杠杆与狂热的列车究竟能开多远，真正的考验才刚刚开始。

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光网络设备巨头Ciena正站在AI基础设施投资浪潮的核心位置，其最新季度业绩再度印证这一判断。

6月4日，Ciena公布2026财年第二季度业绩，营收同比增长40%至15.7亿美元，创单季历史新高，超出此前指引7100万美元。调整后每股收益达1.64美元，约为上年同期的四倍。

在业绩电话会议上，首席执行官Gary Smith表示，公司对2027年的业务订单"远超历史水平"，并预计总市场规模将在2029年前翻番至约500亿美元。

公司截至第二季度末在手订单积压达77亿美元，较上季度增加逾6亿美元，公司预计年末积压将进一步扩大。

与此同时，Ciena宣布获得业内首个"多轨"（Multi-Rail）系统订单，来自一家头部超大规模云厂商，正式标志其下一代智能线路系统RLS Hyper-Rail进入商业化阶段。

全面超预期的Q2成绩单与77亿美元订单池

在刚刚过去的第二财季，Ciena公司单季营收达到15.7亿美元，同比增长40%，超出指引7100万美元。

调整后毛利率扩大至44.9%；调整后每股收益（EPS）达到1.64美元，几乎是去年同期的4倍。

除了当期业绩，市场最关注的未来增长“蓄水池”也极为庞大。Ciena第二季度的在手订单（Backlog）环比增加了超过6亿美元，总额高达77亿美元。

首席财务官Marc Graff在会上打消了市场对订单转化率的疑虑：

如果我们能在2026年交付这些在手订单，他们（客户）会照单全收并将其转化为收入。事实上，我们收到了大量客户的反馈，如果我们能提供更多的网络能力，他们就能增加收入。

公司高管明确表示，目前绝不是像疫情期间那样的“恐慌性囤货”。

执行顾问Scott McFeely补充道：

回顾疫情期间的教训，当时我们看到客户仓库里有库存积压的迹象，要求推迟交货或取消订单。但现在，我们绝对没有看到这种情况。事实上，情况恰恰相反。

这批设备不是堆在仓库里，而是直接下地部署。

谈及未来的想象空间与增长的长期可持续性，管理层给出了极为乐观的指引。

CEO Gary Smith指出，随着各大云巨头增加2026年的资本支出并预期延续至2027年及以后，投资重心正在发生微妙转移：

鉴于目前迫切需要将受限的计算投资变现，我们预计，越来越大比例的（资本）支出将流向网络基础设施。

这种转变背后的逻辑在于，算力集群的规模越大，对数据中心内部及数据中心之间（DCI）的数据传输速度、密度和延迟要求就越高。

AI模型的训练、数据摄取和推理，正在倒逼网络设施全面升级。

基于此，Gary Smith在会上宣布了对总潜在市场规模的重大上调：

我们的最新观点是，在未来几年内，总市场规模将翻一番，到2029年达到约500亿美元。

他强调，这一爆发式增长不仅包含传统的广域网（WAN）市场，更包含了数据中心内部及周边的高增长市场。

公司Q2路由与交换业务同比增速88%，数据中心带外管理方案DCOM是核心驱动力。

该方案将Ciena的路由与交换产品和无源光网络（PON）技术结合，目前已在Meta实现大规模部署，并较初期预期呈现更大范围的应用扩展。

Gary Smith透露，公司已获得第二家超大规模客户的初始订单，与第三家客户的实验室认证也在顺利推进。

他预计，DCOM的市场规模到2029年或可达10亿至30亿美元，是Ciena数据中心内部市场战略的重要组成部分。

此外，在互连产品组合方面，Ciena表示近期也从一家主要云巨头手中赢得了高性能相干模块的新订单，这是一次关键的“竞争性抢夺”。

同时，其400G和800G可插拔模块需求依然强劲，有望实现翻倍增长。

在本次电话会上，Ciena抛出的最大业务亮点，是其针对AI大模型训练专门研发的下一代智能线路系统——多通道解决方案（RLS Hyper-Rail）取得了实质性商业突破。

CEO Gary Smith在会上兴奋地宣布：

今天早上，我很高兴地宣布，我们已经获得了来自一家领先的云巨头（Hyperscaler）的行业首个多通道订单，这验证了市场对我们RLS Hyper-Rail平台的早期需求，并巩固了Ciena作为行业标准的地位。

在问答环节被问及该订单的规模时，Gary Smith透露：

鉴于它们的性质，这些订单都是价值数亿美元的跨年度订单。

他进一步解释了该技术的战略意义：

这明确支持了在更远距离上以更高放大率和密度进行的高强度（AI）训练。

该产品将于2027年开始大规模推广，预计将为Ciena在2027年及之后带来线性的、高利润率的收入增长。

由于该产品是Ciena与多家云巨头共同创造（Co-created）的成果，这使得Ciena在“锁定”客户未来几年的网络架构技术路线上占据了绝对优势。

主持人：

大家好，欢迎参加Ciena 2026财年第二季度财务业绩电话会议。在今天的发言结束后，我们将进行问答环节。现在，我将把会议交给投资者关系副总裁Gregg Lampf。请开始。

Gregg Lampf，投资者关系副总裁：

谢谢Tracy。早上好，欢迎参加Ciena 2026财年第二季度电话会议。今天参加会议的有总裁兼首席执行官Gary Smith，以及首席财务官Marc Graff。执行顾问Scott McFeely也将参与问答环节。

除本次电话会议和新闻稿外，我们已在公司网站的投资者专区发布了配套的投资者演示文稿，其中涵盖了本次讨论内容及本季度的若干重点事项。

今天的讨论内容包括：我们近期的业绩表现、对当前市场动态及业务驱动因素的判断，以及财务展望。本次讨论涉及Ciena经营业绩中若干经调整的非GAAP财务指标，相关与GAAP业绩的对账内容已包含在今天的新闻稿中。

在将电话会议交给Gary之前，我提醒大家，本次通话中我们将发表若干前瞻性陈述。此类陈述——包括季度和年度指引、对市场动态的评述，以及对公司机遇与战略的讨论——均基于对公司及其市场的当前预期、预测和假设，其中包含可能导致实际结果与今天所讨论内容存在重大差异的风险和不确定因素。与我们展望相关的假设，无论是在本次电话会议中提及，还是包含在我们之前发布的投资者演示文稿中，均是上述前瞻性陈述的重要组成部分，敬请参考。我们的前瞻性陈述还应结合我们最新年报10-K及即将发布的10-Q中详述的风险因素一并阅读。无论是因新信息、未来事件还是其他原因，Ciena均不承担更新本次电话会议所讨论信息的义务。

一如既往，今天我们将尽可能安排充分的问答时间，但请每位提问者将问题控制在一个主问题和一个追问以内。下面，我将电话会议交给Gary。

Gary B. Smith，总裁兼首席执行官：

谢谢Gregg，大家早上好。我们第二季度的表现再度十分强劲，体现了我们持续的技术领先地位、深厚的客户关系以及商业模式的竞争优势。本季度，我们实现了40%的同比业务增长，营收达15.7亿美元；调整后毛利率提升至44.9%；调整后每股收益达1.64美元，接近上年同期的四倍。值得一提的是，我们在创下这些业绩的同时，还面临着前所未有的需求压力和供应受限的环境。

强劲且持续增长的订单储备提供了良好的业务能见度，这一能见度由云服务商和电信运营商的AI驱动需求所支撑；结合我们领先的技术产品组合，我们具备充分的条件扩大市场份额，并为客户及股东持续创造长期价值。

我们产品组合的广度与深度，使我们能够有效把握AI驱动下广域网（WAN）及数据中心内外所带来的市场增长机遇。我们的产品组合涵盖系统、互联、软件以及服务四大板块。具体而言：

• 系统板块：包括光网络系统以及路由与交换平台；
• 互联板块：由数据中心间及数据中心内连接模块构成，涵盖WaveLogic调制解调器和可插拔模块、共封装光学器件，以及作为网络基础构建模块的关键技术组件；
• 软件与服务板块：帮助客户大规模安装、自动化、运营和优化其网络。

综合来看，Ciena的产品组合为客户提供创新产品，能够满足广域网及数据中心内外各类高速连接需求，提供无可比拟的竞争力。

自上次三月与大家沟通以来，大型超大规模云厂商已提高了2026年的资本支出，并释放出将在2027年及以后持续扩张的信号。鉴于其优先考虑将受限的计算投资货币化，我们预期越来越大比例的支出将流向网络基础设施。同样值得关注的是，电信运营商在沉寂数年之后，也正在重新加大对网络基础设施的投入，为我们带来了跨长途、城域及管理型光纤网络（MOFN）的新增机遇。事实上，我们来自运营商的收入同比增长了28%。

简而言之，所有客户都在优先布局高容量、低延迟、高速连接能力，这一需求的根本驱动力在于传输AI数据的需求——包括模型训练、数据摄取和推理。

为此，我们最新的判断是，目标市场将在未来数年内扩大约一倍，到2029年达到约500亿美元。需要明确的是，这一显著的市场增长既包括我们传统的广域网市场，也包括数据中心内外的高增长市场——这两个方向我们近年来都进行了战略性投入。

接下来，让我就上述市场动态如何推动对我们线路系统产品需求的情况作进一步说明。

我们第一代智能线路系统——RLS平台，已树立了高速、低延迟、高能效连接的行业标准。庞大的全球RLS安装基础，为我们积累了多年对技术需求的深度洞察，以及在云和运营商环境中的大量运营专业知识与集成经验。

基于这些经验的协同合作，直接推动了我们下一代智能线路系统——RLS Hyper-Rail的研发。这是一款多轨解决方案，专为领先的超大规模云厂商和电信运营商而设计，旨在专门应对数据中心互联（DCI）、跨网络架构（scale-across）及推理场景日益增长的容量和效率需求。

RLS Hyper-Rail与多家超大规模云厂商联合研发，基于创新性光子学设计，利用先进放大技术在数百公里范围内支持多光纤对并行传输。由此实现了显著更高的密度，以及在空间和功耗方面的大幅提升——这对于空间和电力资源有限的中间放大站点尤为重要。

值得关注的是，今天早上我很高兴地宣布，我们已从一家领先的超大规模云厂商获得了业界首个多轨订单，这验证了市场对RLS Hyper-Rail平台的早期需求，也巩固了Ciena作为行业标准的地位。与此同时，我们还正与多家其他超大规模云厂商、新兴云服务商（neoscaler）及电信运营商就此进行洽谈，涵盖国内外市场，各方表现出的兴趣程度超出了我们的预期。

我还想介绍一下我们的数据中心带外管理解决方案DCOM。该方案将路由与交换产品组合中的产品与我们业界领先的PON技术相结合。DCOM目前的增长势头非常强劲，这也是我们路由与交换业务板块实现88%同比营收增长的重要贡献因素。客户群也在持续扩大——除Meta外，我们已收到第二家超大规模云厂商客户的初始订单，同时，第三家超大规模云厂商的实验室资格认证也进展顺利。

AI在驱动系统产品需求的同时，也为我们的互联产品组合注入了动力。我们很高兴向大家分享，我们近期与一家大型超大规模云厂商达成了新的合作，为其提供我们的高性能相干模块。这些模块将部署于城域和长途DCI的跨网络架构中，同时支持广域网及数据中心内外的应用。

这一技术方案是与客户密切合作共同开发的，标志着一项竞争替代性胜利。我认为，这也印证了我们将系统能力向模块和组件形式延伸的战略，充分体现了我们技术所能覆盖的广泛消费模式。

我们还持续看到超大规模云厂商对400G和800G可插拔模块的强劲需求，预计今年可插拔模块收入将较2025年翻番，目前进展顺利。此外，我们还与一家主要交换机OEM达成了首次合作，对方将采用我们市场领先的WaveLogic 5和WaveLogic 6 Nano插拔模块，进一步印证了我们在拓展市场渠道和技术消费模式方面的成效。

在互联产品组合方面，我们还将依托Nubis资产持续扩展，在纵向扩展（scale-up）和横向扩展（scale-out）两类应用场景中均呈现强劲势头。

Nitro线性重驱动器：我们已收到最终芯片，性能表现极为出色，因此将按计划于今年夏季实现量产。

Vesta 200 6.4T（面向CPO应用场景的光引擎）：过去90天内，我们见证了行业对开放生态系统兴趣的持续升温和需求增加，这进一步印证了我们收购Nubis的战略逻辑及其战略价值。

凭借产品组合的广度与深度，Ciena独特地定位为高速连接解决方案领域唯一的专注型供应商，使客户能够以最优技术、软件和服务跨多种使用场景进行部署——从完整系统到模块，再到组件，一应俱全。

在结束发言之前，我想简要谈一谈客户联合创造这一话题。我们在过去几个季度多次提及这一点，今天也多次引用。它是Ciena重要的差异化优势，体现了客户对我们创新领导力以及跨多代技术复杂项目交付能力的高度信任。客户在新需求和新架构的早期阶段就将我们引入，信赖我们提供工程系统洞察，并创新出有助于其网络演进的新方法。由此产生的解决方案不仅契合实际需求，更能在发布之时即实现大规模、高效率的部署。

对Ciena而言，这一模式有助于磨砺我们的路线图决策、提高赢单率、增强需求能见度，并构建高度差异化的专业知识、人才、流程和能力——这些都体现在我们不断增长的市场势头中。

总而言之，我们深厚的客户关系和可持续的技术领先地位，支撑了我们对未来数年持续扩大市场份额、实现稳健增长和不断提升盈利能力的信心。

下面，我将交给Marc为大家详细解读本季度的财务业绩及展望。Marc，请开始。

Marc Graff，高级副总裁兼首席财务官：

谢谢Gary，大家早上好，感谢各位今天的参与。

正如Gary所指出的，第二季度再次证明了我们在强劲需求面前的出色执行力。与业界普遍预期需求将在至少未来数年内保持强劲的判断一致，我们正集中资源确保供应和产能，以满足客户需求并为股东创造价值。我们的第二季度业绩在推动业务增长的同时，也体现了在财务优先事项上取得的进展。

毛利率方面，通过聚焦工程成本削减、产品组合优化和价格管理，我们在第二季度实现了44.9%的调整后毛利率。基于我们在Hyper-Rail和DCOM领域的技术领先地位、互联及组件业务的增长势头，以及价值置换机会，我们持续看好毛利率进一步扩张的路径。

营运资本管理方面，我们的努力也初见成效。最值得关注的是，得益于库存周转加快和应付账款执行改善，现金转化周期较第一季度缩短了20天，这有助于实现2.19亿美元的自由现金流（占营收的13.9%），同时现金余额保持在14亿美元。

资本配置方面，我们正审慎负责地运用股东资本。我们持续对业务进行有机投入，以把握新机遇，例如开发RLS Hyper-Rail；同时将产品线延伸至不同的客户使用场景，如利用PON技术开发数据中心带外管理方案。此外，我们也在持续投入资本性支出和运营费用，以确保未来需求的供应安全，预计全年资本支出仍将维持在2.50亿至2.75亿美元。与此同时，我们持续通过股票回购向股东返还资本，第二季度以每股平均371美元的价格回购了8300万美元的股票。

第二季度业绩详情：

如Gary在开场所述，营收达15.7亿美元，同比增长40%，超出指引7100万美元，再创季度历史纪录。

• 光网络业务较2025年第二季度增长42%，主要受RLS和Waveserver产品线的强劲需求驱动，两者同比均增长超55%；
• 路由与交换业务增长88%，主要源于DCOM的快速放量；
• 直接云客户收入同比增长70%，电信运营商收入增长28%。其中，值得特别关注的是，我们的印度运营商收入同比翻番，反映了MOFN部署的强劲需求。本季度有两位客户——均为云服务商——贡献了超过10%的营收。

调整后毛利率为44.9%，超出指引90个基点，较上年同期提升整整4个百分点。

调整后运营费用为3.98亿美元，调整后运营利润率为19.5%，超出指引中点逾100个基点。

第二季度运营费用因年初至今收入和订单业绩强劲而致使可变薪酬较高，运营费用有所上升，其余方面均符合预期。

调整后每股收益为1.64美元，接近上年同期的4倍，彰显了我们商业模式强大的盈利能力。

在提供全年及2026年第三季度最新指引之前，我想就需求与供应环境作几点说明。

第二季度，我们的订单储备环比增加逾6亿美元，达到77亿美元，反映了市场对我们产品的强劲需求及我们的行业领导地位，预计年底前订单储备将进一步提升。客户协作、持续增长的服务业务、稳健的订单流，以及高质量的订单储备，共同为我们提供了延伸至2027年的出色业务能见度。

面对业界普遍认可的强劲需求背景，我们持续看到供应增长落后于需求的结构性失衡。如我们强劲的业绩表现及过去几个季度持续上调展望所示，我们对这一挑战应对得当。我们正与供应伙伴和客户密切合作，确保能够满足庞大且持续增长的订单储备。具体而言，我们正努力在与供应商的必要投入以确保供应安全的同时，聚焦与客户的经济优化机会，实现更优的供需平衡。

指引：

2026年第三季度，我们预计实现约16.25亿美元（±5000万美元）的营收，调整后毛利率约45%（±50个基点），调整后运营费用约4.10亿美元（±1000万美元），对应运营利润率约19%至20%。

基于上半年的出色表现及在供应受限环境中持续有效的管理能力，我们再次上调2026财年指引：

• 营收：63亿美元（±1亿美元），中值同比增速提升至32%；
• 毛利率：44.5%至45%；
• 运营费用：约16.1亿美元（±2000万美元），因可变薪酬提高及供应安全方面的额外投入有所上调；
• 运营利润率：约19%（±50个基点）。

总结：

我们再创季度纪录，市场动态持续向有利于Ciena的方向发展。业务能见度依然强劲，远超历史常态，有显著的订单储备、多阶段客户项目及联合创造活动作为支撑，我们有信心这一势头将延续至2027年。

我们看到持久且强劲的需求——这背后是网络在赋能AI中的关键作用，以及我们总目标市场到2029年翻番的宏观逻辑所支撑。我们已验证了将需求增长转化为每股收益提升的能力，这有赖于我们强大的商业模式和卓越的运营执行力。我们对未来数季度持续为客户创造价值、为股东推动每股收益增长充满信心。

最后，在进入问答环节之前，我想特别致意一个重要里程碑。本次电话会议是Gary第100次业绩电话会议，也标志着他担任首席执行官的第25个年头。凭借对这份事业的热情、对客户的高度专注，以及对Ciena团队的深切信念，他引领Ciena经历了行业的重大变革。如今，我们正处于引领高速连接行业的有利位置，而这恰恰是世界最需要它的时刻。谨代表全球Ciena员工，向Gary表示衷心的祝贺，并感谢您持续的领导。

下面，我们开始接受卖方分析师的提问。

问答环节

主持人：

现在开始问答环节。第一个问题来自摩根大通的Samik Chatterjee分析师。请提问。

Samik Chatterjee，摩根大通分析师：

祝贺Gary执掌25年。第一个问题：您能否介绍一下刚刚宣布的与首家超大规模云厂商的多轨订单？在订单规模和部署意向方面，您看到了什么？是否符合预期？与第一家客户相关的其他洽谈情况如何？另外，就近期营收的实质性贡献，我们应该如何预期？

Gary B. Smith，总裁兼首席执行官：

谢谢Samik。在与超大规模云厂商联合协作的基础上，能够提前赢得这一订单，对他们而言是一个具有战略意义的决策，这与部署的特殊性质直接相关——它能够专门支持跨更远距离、以更高密度进行极高强度的模型训练。因此，他们选择将Hyper-Rail确立为标准架构，这是一个高度战略性的决策，相关部署将在2027年逐步展开。

在规模方面，各客户情况不尽相同，但鉴于部署性质，每家客户的合同金额均为数年内数亿美元级别。我们目前正在与大多数主要超大规模云厂商推进洽谈，进展极为顺利，在采用进度方面略超预期。

Samik Chatterjee，摩根大通分析师：

明白了。Marc，关于运营费用，年初时预计较为平稳。现在运营费用展望的上调与营收展望同步提升，能否说明其中可变薪酬与其他投入各占多少比例？这对公司长期运营费用走势有何影响？

Marc Graff，高级副总裁兼首席财务官：

我认为约90%的增加源于年初至今订单和营收表现超预期。随着规模扩大，可变薪酬自然也会相应提升。尽管如此，我们的业务模式仍持续释放运营杠杆。与年初相比，即便考虑可变薪酬的增加，我们的运营杠杆实际上依然有所提升。

其余约10%的增加主要用于确保供应安全。展望未来，我预期我们将持续产生运营杠杆，营收增速将明显快于运营费用增速，这将反映在每股收益随时间的持续提升上。

主持人：

下一个问题来自Raymond James的Simon Leopold分析师。请提问。

Simon Leopold，Raymond James分析师：

关于贡献10%以上营收的客户，能否进一步说明？另外，关于定价策略：面对庞大的订单储备，您是否能够在已有订单中提价？如何在上涨的投入成本与提价能力之间寻求平衡？价格上调对您的增长贡献如何？在当前通胀环境下，能否提供更多信息？

Marc Graff，高级副总裁兼首席财务官：

关于两位贡献超过10%营收的客户，正如我在发言中提到的，两家均为云服务商，合计约占第二季度营收的三分之一。客户名称不便透露，大家可以自行推断。

在毛利率和定价方面，我们刻意使用"价值置换"这一表述，因为在考虑供需动态时，我们需要兼顾几个方向：如何持续扩大毛利率，如何确保对供应安全进行正确投入，同时也要关注营运资本管理——您也已看到现金转化周期的改善成果。

我们与所有客户都在就如何共同平衡供应链风险展开对话，因为我们正在向供应商作出额外承诺以确保供应安全；同时帮助客户优化产品组合的选择，确保较高的订单满足率；并在所有产品线上积极评估定价机会。我认为团队做得非常出色——面对一些通胀性投入成本，通过精良的工程工作有效降低成本，从而缓解了其影响。

从结果上看，这是我们今年第三次上调指引，每次都同步提升了毛利率预期，我认为这已经是成果的体现。我预期随着时间推移，我们在毛利率和运营利润率层面继续扩张的信心将进一步增强，原因已在发言中阐述。

主持人：

下一个问题来自Evercore ISI的Amit Daryanani分析师。请提问。

Amit Daryanani，Evercore ISI分析师：

第一个问题：Gary，您在开场白中提到，总目标市场到2029财年可能翻番，达到500亿美元，这意味着约25%-26%的复合年增长率。请问这一市场扩张中，数据中心内外与传统广域网各自的贡献大致如何？Ciena在这一背景下的份额获取能力又将如何体现？

Gary B. Smith，总裁兼首席执行官：

关于翻番的市场规模，你的整体增长率判断是正确的。其中，跨网络架构（scale-across）是一大驱动力——预计到2029年将形成约80亿至100亿美元的市场，而这将是整体长途城域光传输（含广域网）约200亿美元以上市场的重要组成部分。

此外，互联市场显然也在持续开放，我们在其中有多种产品布局。总体而言，这是多个市场共同驱动的结果，且这一格局仍在快速演变。

在我们的重点领域，特别是scale-across方向，我们认为凭借Hyper-Rail以及调制解调器技术，能够持续扩大市场份额，并将这些能力向数据中心内外延伸。在数据中心内部，我们属于新进入者，但我们相信凭借自身技术可以获得市场份额，且已看到初步印证。

Amit Daryanani，Evercore ISI分析师：

第二个问题：路由与交换业务88%的增长中，DCOM贡献有多大？剔除DCOM后基础业务的增长如何？另外，DCOM机会是多年期的持续性业务，还是一次性的带外设备刷新红利？规模和持续性应如何理解？

Gary B. Smith，总裁兼首席执行官：

DCOM是路由与交换增长的主要驱动力，但即使剔除DCOM，路由与交换业务本身也有相当不错的增长。

我们认为DCOM是一项多年期、多维度的应用，不仅限于超大规模云厂商，未来也可能向其他客户群扩展。从我们的锚定客户Meta来看，它的扩展规模和广度已超出预期。我们目前正与另外几家超大规模云厂商接洽，已从第二家厂商获得订单，各家对DCOM的应用方式略有不同，但这绝非"一次性"的机会，而是一个不断演进的应用场景。

我们预计到2029年，DCOM的总目标市场规模可能达到10亿至20亿乃至30亿美元。这是Ciena数据中心内部战略的重要组成部分，目前还只是早期阶段。

主持人：

下一个问题来自TD Cowen的Sean O'Loughlin分析师。请提问。

Sean O'Loughlin，TD Cowen分析师：

久违了，感谢机会。想请教一下跨网络架构和传统广域网的竞争环境。您的市场份额地位已经十分稳固，但无论是scale-across场景下更接近GPU直连的技术转型，还是Hyper-Rail，是否会改变竞争格局？包括来自传统竞争对手或从组件向系统层渗透的潜在竞争者？

Scott McFeely，执行顾问：

Sean，欢迎回来，很高兴再次听到你的声音。从系统竞争格局来看，过去我们已经看到了整合的趋势——整合速度虽比预期慢，但过去十年中确实持续发生，如今真正具备能力和规模服务大型客户的厂商已经屈指可数。

另一方面，对于从组件供应商向系统层渗透的尝试，历史上确实有人做过，但在我们看来，这是一条极为艰难的道路。系统供应商的护城河，人们往往只关注技术组件层面，但其深度远不止于此——如何将各个组件整合为跨越数千公里的端到端系统并实现经济高效的运营，如何构建围绕控制层面的软件，如何与后台系统集成，如何提供全年365天、全天24小时的全球网络服务保障，这是一个巨大的跨越。我们数十年来一直在做这件事，我们认为这是面对这类竞争的重要竞争优势。

Sean O'Loughlin，TD Cowen分析师：

谢谢。快速追问一下毛利率：全年指引为44.5%至45%，根据我的模型，要达到这个区间，第四季度需要略有下滑。这其中有什么含义，还是我过度解读了？

Marc Graff，高级副总裁兼首席财务官：

我认为你可能有些过度解读了。在考虑第四季度时，距今还有90天，我们主要在关注供应链中的几个因素，一是产品组合变化，二是在行业持续受限的情况下，对通胀压力保持审慎。建议不要过多解读隐含的第四季度数字，等我们度过第三季度，90天后再来详细讨论。

主持人：

下一个问题来自Wolfe Research的Taran Katta分析师（代George Notter提问）。请提问。

Taran Katta，Wolfe Research分析师：

关于Coherent-Lite，能否分享一些进展或新的使用场景？

Scott McFeely，执行顾问：

Coherent-Lite仍是我们未来看好的机遇。随着高带宽通信需求的持续增长，现有技术能覆盖的传输距离会不断压缩，相干技术最终将越来越靠近数据中心的四面墙，我们甚至认为最终会进入数据中心内部。Coherent-Lite正是为此而生。我们判断该技术将在2027年下半年至2028年进入市场，数据速率在1.6至3.2太比特之间，我们的产品路线图已与领先云服务商的沟通反馈相吻合，后续可以进一步探讨技术细节。

Taran Katta，Wolfe Research分析师：

新兴云服务商（neocloud）方面的需求情况如何？规模应如何理解，听起来你们正在看到更多牵引？

Gary B. Smith，总裁兼首席执行官：

新兴云服务商（neoscaler）涵盖了非常广泛的组织类型和客户群体，我们正积极深耕这一市场，并看到了很好的机遇——他们正在积极投入网络建设，有的通过共享网络（MOFN）方式，有的则自主驱动。我们在大多数主要新兴云服务商处均已取得重要订单，正在为他们部署网络。

目前虽难以准确量化规模，但我们认为这在未来两到三年内将是一个特别好的增长来源。

Scott McFeely，执行顾问：

与他们接触中还有一个有趣的动态：他们希望快速推进，但团队配置上相比更早进入市场的大型厂商还不够完善，因此我们在服务业务方面也看到了很好的机遇，这对我们来说是一块很好的业务。

主持人：

下一个问题来自Stifel的Ruben Roy分析师。请提问。

Ruben Roy，Stifel分析师：

Gary，关于Hyper-Rail，您提到"数年内数亿美元"的量级，并表示采用进度略超预期。能否帮助我们理解部署节奏？是类似于项目制的阶段性确认收入，还是比较线性的增长？

Gary B. Smith，总裁兼首席执行官：

就多轨而言，我们认为将从2027年开始，并且将呈线性增长，届时将有多家超大规模云厂商同步推进，也包括运营商——尤其是那些高度暴露于批发型MOFN市场的大型运营商，Hyper-Rail对他们而言具有绝对的变革性意义。我们认为从2027年开始，将在未来数年为我们提供稳定的线性增长。

而且这不仅仅是训练场景。训练当然是最核心的"杀手级应用"，因为它实现了在更远距离上的更高密度部署，并支持不同的训练模型。考虑到当前计算资源的约束，网络必须延伸至计算所在位置，这意味着在我们已有需求的基础上，我预计还将看到更强劲的需求增长——网络必须追着算力走。

此外，在训练之外，这也是连接数据中心的超远距离、高密度、低延迟、高智能线路系统，也是我们讨论过的推理和智能体AI场景，这些将持续推动云基础设施增长。而这些基础设施目前正是基于RLS构建的，这是行业标准。我们正在将我们在这方面积累的专业知识和技术能力，全面导入Hyper-Rail之中。

Marc Graff，高级副总裁兼首席财务官：

补充一点，在今年晚些时候产品正式推出之前，Hyper-Rail的营收贡献为零，但2027年将因Hyper-Rail出现可观的营收增长。

Ruben Roy，Stifel分析师：

谢谢。Marc，关于运营费用，您已经实现了19.5%的调整后运营利润率，能否谈谈随着新业务收入在明年起逐步进入模型，运营利润率的长期上行空间？

Marc Graff，高级副总裁兼首席财务官：

目前还不会具体展望2027年及以后，但大致方向是：我们离开第二季度时拥有77亿美元的强劲订单储备，并预计在今年余下时间和进入2027年的过程中持续增加；我们已有较为清晰的毛利率扩张路径；随着进入2027年及以后，我预期将看到持续的运营杠杆释放。把以上因素综合起来，凭借我们商业模式的强大驱动力，未来数年将实现相当可观的每股收益加速提升。随着年底临近，我们将提供更具体的运营费用展望，但总体方向是运营杠杆将持续提升。

主持人：

下一个问题来自Morgan Stanley的Meta Marshall分析师。请提问。

Meta Marshall，Morgan Stanley分析师：

两个问题：一是关于供应链，以往可插拔模块侧比系统侧供应更充裕，目前最紧张的环节在哪里？二是可插拔模块的业务增长，对毛利率提升的贡献有多大？

Marc Graff，高级副总裁兼首席财务官：

关于供应链，团队正在充分发挥我们的工程实力对部分最受限制的环节进行成本优化，做得非常出色。

在调制解调器方面确实存在一定约束，主要体现在CDM等产品上，但我们作为行业内垂直整合程度最高的供应商，能够在一定程度上缓冲这方面的供应链压力。

在系统端，大家都听说过泵浦激光器（pump laser）的问题——它被用于放大器和线路系统中，这是我们每天都在跟进的工作。我们正通过长期对话和产能投入与供应商协作解决，这也是我们当前投入大量精力的方向。总体而言，团队在努力推动更多器件入库方面做得很出色，到货即出货，这使我们得以持续满足并超越营收预期。

在毛利率提升方面，有几个因素共同发挥作用。一是工程成本削减，团队持续取得出色成效；二是我们在与供应链和客户的对话中优化成本的努力——包括定价，也包括如何在客户和供应商之间分担供应链风险、改善付款条件以优化营运资本管理等。因此，我们的毛利率改善不仅仅是单纯的定价，而是涵盖了业务整体基础的全面提升。

关于可插拔模块对毛利率的影响，如我们所述，预计今年可插拔模块总营收将翻番。目前来看，可插拔模块对毛利率的影响既没有明显的负向拖累，也没有特别突出的正向贡献，作为组合中的一个因素需要关注，但我目前对可插拔业务的发展轨迹相当满意。

主持人：

下一个问题来自花旗的Adrienne Colby分析师。请提问。

Adrienne Colby，花旗分析师：

能否进一步介绍运营商方面的情况？您显然在MOFN业务上看到了一些亮点，我想了解印度以外的情况。另外，过去贡献10%以上营收的运营商客户，是否仅仅因为超大规模云厂商增长更快而被稀释？

Gary B. Smith，总裁兼首席执行官：

如我们所述，运营商整体同比增长约28%。这背后有两个动态：

第一，运营商在过去五年对光网络基础设施普遍投入不足，他们一直忙于5G投资，而随着5G投资逐渐退潮，运营商正在着手更新光网络基础设施，这一趋势在全球各地的运营商中普遍可见。

第二，MOFN方面的需求，即在各国为超大规模云厂商和云服务商专门构建的管理型光纤网络——我们同时看到这两种动态。我们认为这是多年期、高持续性的趋势，因为尽管超大规模云厂商实力雄厚，但要在全球各地以及各国的最后一英里实现全面覆盖，并非易事，其中还涉及监管层面的问题。因此，运营商与超大规模云厂商的生态合作存在丰富机遇，运营商正积极参与其中，我们从中受益颇丰。

从更宏观的视角来看，围绕AI的网络需求，过去数年实际上处于投资不足的状态，这一补课效应正在运营商群体中逐步释放。

Marc Graff，高级副总裁兼首席财务官：

补充一点，关于运营商整体增长，28%这个数字较为均衡地代表了这一客户群体的平均水平，无论是高度暴露于MOFN的批发运营商，还是不直接参与MOFN的运营商，都大致如此。

关于10%以上客户的问题，这只是数学问题——超大规模云厂商增长速度如此之快，自然会在比例上稀释其他增速相对较慢的客户。

主持人：

下一个问题来自巴克莱的Tim Long分析师。请提问。

Tim Long，巴克莱分析师：

第一个问题：订单储备和订单持续强劲，预计年内将继续保持。能否谈谈未来数年订单储备的消化路径？我们在后疫情时代看到了并不平稳的去库存和收入确认过程，如何看待当前情况与当年的差异？

第二个问题：关于多轨产品，过去您曾将其描述为价值置换的关键领域之一。既然已经进入合同阶段，能否谈谈其盈利能力和毛利率结构？这似乎为客户创造了巨大价值，因此可能是Ciena盈利能力出现阶跃式提升的产品之一。

Marc Graff，高级副总裁兼首席财务官：

关于订单储备，首先，我认为这与后疫情时代的动态有显著不同。目前，基于我们与超大规模云厂商的服务合作和共同创造关系，我们对产品实际入地情况有很好的洞察——这些产品是真正在被部署上线，而不是被堆放在仓库里，后者我认为是疫情时代问题的关键所在。

另外，如果我们能在2026年就交付这些订单，客户完全会接收。有时有人问是否存在超前订购的情况，我认为恰恰相反——实际上是在往后推，如果能在今年拿到货，他们马上就要。事实上，我们从客户那里收到的反馈是：如果我们能提供更多网络能力，他们就能增加收入。因此，当前的动态与疫情时代有本质区别。

具体量化一下这77亿美元的订单储备：其中约64亿美元为硬件，我们预计约80%将在未来12个月内完成交付。这充分体现了我们对交付能力和转化为可确认收入的信心。

Scott McFeely，执行顾问：

回顾疫情时代的教训，当时我们看到了客户仓库积压、客户要求推迟交货，以及订单取消等现象，而目前这些迹象我们完全看不到，实际上情况完全相反。

Marc Graff，高级副总裁兼首席财务官：

关于多轨产品的毛利率，先看单轨RLS：过去几年，我们在提升RLS利润率方面取得了令人瞩目的进展。进入Hyper-Rail，我们预期毛利率将实现阶跃式提升，是单轨基础上的显著跃升。因此，一方面Hyper-Rail将在营收中占据更大比重，另一方面这部分营收将享有更高的利润率。随着2027年及以后的放量，我预期这将在公司层面带来可观的利润率提升，这也是我们持续将其纳入毛利率路线图关键节点的原因。

Scott McFeely，执行顾问：

早期的商业化谈判，包括已收到的订单，均与我们对价值置换的预期相符。

主持人：

下一个问题来自法国巴黎银行的Karl Ackerman分析师。请提问。

Karl Ackerman，法国巴黎银行分析师：

两个问题：第一，随着云厂商向多轨转型，是否会进一步使总目标市场向线路系统（约占三分之二）倾斜，相对于可插拔模块的比例提升，而您在线路系统端的市场地位更为稳固？

第二，随着有源铜缆（active copper cable）需求扩张，能否量化Nubis线性重驱动器的机遇规模？

Marc Graff，高级副总裁兼首席财务官：

关于多轨对产品组合的影响：相比单轨RLS在scale-across场景下约100公里的覆盖范围，Hyper-Rail通过中间放大站延伸至更远距离——我预计在1000公里的覆盖范围内，光子学组件的价值量将是100公里内的4至5倍。因此，随着scale-across和AI骨干网向更远距离延伸，光子学组件的组合比例将显著提升，你的直觉是正确的。

关于Nubis线性重驱动器（Nitro），我们确实认为在有源铜缆（AEC）竞争上具有一定的竞争优势——如4倍的距离（达到4米）、约90%的功耗表现等。2026年的营收贡献尚不显著，但进入2027年和2028年，这一产品将逐步放量，具体规模目前暂不披露，但预计将对2027年和2028年的毛利率有积极贡献。

Scott McFeely，执行顾问：

补充一点，Nitro采用的是芯片模式的商业模式——类似硅知识产权的模式。因此，相对于营收本身，其利润率水平实际上更为值得关注。

Gregg Lampf，投资者关系副总裁：

感谢大家今天的参与，期待在未来几天和几周内与大家继续交流，再见。

主持人：

本次电话会议到此结束，感谢您的参与，现在可以断开连接。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

过去四十余年，中国汽车产业的主线是以市场换技术，本土工厂为跨国车企提供代工和产能承载。

华尔街见闻获悉，日产汽车已于当地时间6月3日与奇瑞汽车签署无约束力的谅解备忘录，双方正探讨在日产位于英国桑德兰的工厂内，由日产为奇瑞代工生产乘用车，目标是2027财年在该工厂第一条生产线投产奇瑞车型。

这是近年来外企首次开放核心工厂的产线给中国车企代工。

桑德兰工厂并非日产的边缘资产，它曾是英国规模最大、效率最高的汽车制造基地，孕育了逍客与聆风等标志性车型。

欧洲市场需求疲软，中国新能源车企加速出海，日产的桑德兰工厂产能利用率持续走低。今年5月，日产将桑德兰的制造业务整合至第二生产线，试图提高开工率。

而空出的第一条生产线，成为奇瑞进入欧洲的跳板。

反观另一面，出海的中国品牌在经历了初期的滚装船纯出口红利后，面对日益复杂的欧洲地缘博弈、高昂的物流成本以及关税壁垒，急需拓展海外本土化生产版图。

从昔日中国车企为外资品牌代工，到如今跨国巨头让出核心产线为中国品牌代工，角色已经反转。

这也表明，中国车企已实质性跨过单纯的产品出口，进入重塑海外产业链的新阶段。

01 中国车企“捡漏”

要理解这一纸备忘录背后，是日产的断臂求生与奇瑞产能饥渴的不同业务现状。

位于英格兰东北部的桑德兰工厂，曾是日产在欧洲重资产布局的骄傲，承载着约6000名本地员工的生计。在全盛时期，这里是欧洲产能爬坡最快、成本控制最优的单体整车工厂之一。

然而，随着欧洲整体汽车消费大盘自2019年以来持续萎缩，加之日产自身产品迭代滞后与内部治理动荡，该工厂产量持续下滑。

据独立汽车行业研究机构MarkLines的统计数据显示，日产桑德兰工厂在2025年的产能开工率仅录得45.5%，相较于2023年大幅下降了8.7个百分点。

在重资产的汽车制造业中，一条整车产线的盈亏平衡点通常需要维持在75%至80%的开工率。45.5%的开工率意味着巨额的机器折旧、厂房摊销以及人工成本正在无情地吞噬单车毛利。

财务端的流血迫使日产做出了防御性收缩。2026年5月，日产正式宣布将桑德兰工厂的制造业务全面整合至第二生产线，这一举措虽然避免了直接的大规模裁员，但也让第一生产线就此闲置。

在欧洲裁减900个岗位、关闭部分日本本土工厂的大背景下，如何盘活桑德兰这条停摆的产线，成为日产欧洲业务负责人Massimiliano Messina案头最棘手的难题。

奇瑞在英国及欧洲市场面临问题相反，它遇到的是严峻产能与物流瓶颈。奇瑞旗下的Omoda和Jaecoo品牌自登陆英国市场以来，就表现出不俗的成绩，据了解，从中国导入的Jaecoo 7，在2026年3月甚至一跃成为英国市场全品类最畅销的单一车型。

然而，这种建立在漫长海运供应链基础上的繁荣是极其脆弱的。

滚装船运费波动直接侵蚀终端定价权，关税壁垒的威胁则始终存在。

奇瑞Omoda和Jaecoo英国区业务负责人Gary Lan此前已明确表态，品牌的目标是进入英国销量前三，并在数月内将本土化生产提上日程。

为了支撑这一战略，奇瑞甚至在利物浦设立了专门针对商用车的研发中心。但对于乘用车业务而言，如果采用传统的绿地投资在英国平地起高楼新建一座工厂，至少需要耗时3至5年，且需承担极高的前期资本支出，以及难以预估的工会和环保合规风险。

在瞬息万变的市场窗口期，奇瑞等不起。

事实上，日产与奇瑞在产能资产上的交集并非首次。回顾两家企业近年来的资产流转轨迹，可以清晰地看到一条中国车企对跨国车企闲置产能由浅入深的整合脉络。

2024年4月，奇瑞与西班牙汽车公司 Ebro-EV Motors 签署合资协议，入驻日产于2021年底关闭的巴塞罗那工厂。在这家由 Ebro 持股 60%、奇瑞持股 40% 的合资公司框架下，双方规划到2027年年产5万辆、2029年实现年产15万辆。

进入2026年初，这种资产流转的模式在非洲大陆重演，日产进一步将其位于南非比勒陀利亚产能利用率低下的边缘资产出售给了奇瑞。

前两次交易中，奇瑞的角色接近于接盘方，买断的是日产已经实质放弃的非核心产线。

但桑德兰的代工备忘录性质不同。奇瑞不再是接手边缘弃子，而是切入日产仍在运转的核心制造体系。

在桑德兰的合作框架下，日产依然保留工厂的物理所有权并负责雇佣现有员工。

这一模式为奇瑞带来了极高的资本效率，不仅在财务端规避了动辄数亿英镑的重资产建厂资本支出，更在运营端直接接入了英国本土最成熟的产业工人体系与供应链网络。

而对日产而言，通过开放第一生产线为奇瑞代工以换取B2B的制造服务收入，能够有效摊薄庞大厂区的固定资产折旧。

这也是其在不剥离核心资产的前提下，保全当地6000个就业岗位、缓解政治与工会压力的最现实的资产自救方案。

02 全球产业链重塑

日产在桑德兰为奇瑞代工，绝非全球汽车产业版图中的孤立事件。

桑德兰的合作并非孤例。中国汽车出海正在从整车出口转向产能整合，传统跨国车企与中国车企之间的关系也随之改变。

纵观欧洲汽车制造业，会发现如何盘活闲置产能，已成为欧洲车企面临的一道难题，中国车企手里则拿着解题的“钥匙”。

福特此前已针对欧洲工厂转让与吉利等中国车企展开实质性接触。Stellantis在2026年5月发布的FaSTLAne 2030战略中，计划将马德里和萨拉戈萨工厂与旗下控股的零跑国际合资公司共享产能，同时与东风探讨在法国雷恩工厂的合作。

一位曾在合资车企从业数十年的工程师对华尔街见闻表示，导致这一局面的根本原因，在于欧洲传统车企在电动化与智能化转型周期中的双重踏空。一方面，在电动化与智能化发力较晚，使其新能源车型在终端市场缺乏竞争力；另一方面，中国本土市场的剧烈内卷，导致这些跨国品牌在华市场份额锐减，原本依靠中国市场丰厚利润来反哺欧洲工厂运转的财务闭环被彻底打破。

中国车企迅速盯上了这些闲置工厂。

不同于早期日韩车企出海时偏爱重资产自建工厂的路径，新一代出海的中国品牌更倾向于采用“棕地整合”与轻资产合作模式。即使是Stellantis集团，其应对产能过剩的解法也是通过控股51%的合资公司“零跑国际”，将零跑车型引入自身位于西班牙和法国的工厂进行内部产能调度。

这种模式避开了欧洲复杂的工会纠纷与土地环评审批，在政治层面也形成了缓冲。

针对上述消息，英国工会全国官员Steve Bush表示：“这对桑德兰的工人来说是个极好的消息……既然中国汽车在英国道路上越来越多，那么由英国工人来制造它们才是合理的。”

中国品牌通过盘活闲置产能，将自身利益与当地就业深度绑定，是对出海本土化最有效的商业武器。

“反向代工”带来的最深远的行业变迁，在于汽车制造价值链的彻底倒置。在过去的中外合资时代，跨国巨头掌控着品牌溢价、发动机核心技术以及整车电子架构，中方主要负责冲压、焊接、涂装和总装这四大基础工艺，赚取微薄的制造加工费。

而今天在桑德兰上演的剧本截然相反。

在这一代工模式中，奇瑞掌握着产品的定义权、核心的插电混动/纯电平台技术、智能座舱软件生态以及最核心的用户数据资产。

日产，这家曾经定义全球精益制造标准的巨头，在这一合作中实质上退化为组装服务供应商。

这种角色的互换，标志着汽车产业的核心附加值已经从“底盘与内燃机制造”向“三电系统与智能域控”转移。

拥有庞大制造基地但缺乏核心智能电动技术的传统车企，不得不通过出租产能来换取现金流；而掌握核心技术与成本控制力的中国车企，则能够像苹果公司一样，通过输出标准和技术，将全球的闲置工厂转化为自身的“富士康”。

这种代工与共享工厂的模式可能扩展到更多地区，但落地并不容易。

技术体系的兼容、供应链的属地化，都是绕不开的难题。中国车企整合海外产能的同时，电池和智驾硬件供应商也需要跟着出海，在当地建立配套。

日产为奇瑞代工，是这一轮全球汽车产业格局变动中的一个切面。

以原产国定义车企阵营的旧秩序正在松动。未来的全球汽车产业格局，将会是一场基于技术掌控力与资产运营效率的重新洗牌。在这场洗牌中，中国车企也掌握着更多的主动权。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

根据公司于2026年6月3日向美国证券交易委员会（SEC）递交的最新 S-1/A 招股说明书增补文件，SpaceX将于6 月11日锁定 IPO 发行价，并于6月12日在纳斯达克交易所正式挂牌上市，股票代码定为“SPCX”。

作为全球资本市场有史以来最大规模的首次公开募股，SpaceX的此次公开亮相，不仅是一场刷新金融纪录的募资大戏，更是埃隆·马斯克将航天科技、低轨星座宽带、地缘政治话语权与前沿人工智能（AI）垂直深度整合后，向全球资本市场交出的一份巨无霸版图招股书。

重组财报显示，星链业务在2025年贡献113.8亿美元营收，成为核心现金牛，但由于星舰发射塔建设和1.0吉瓦级地面算力集群的沉重资本开支，公司2025全年仍录得49.37亿美元的GAAP净亏损。本次发行因初始自由流通盘仅占4.2%，配合纳斯达克100指数的15天快速纳入和3倍权重放大效应，预计在6月上市初期引发科技板块剧烈的筹码挤兑与Short Gamma（做空伽马）波动。

SpaceX的万亿级IPO，是现代全球金融史上最具野心的一幕资本奇观。它将投资者的眼光，从单纯的虚拟算法和云端模型，强行拉到了由星际飞船、火箭发射塔、超巨型储能电池、太空激光路由以及核能发电机组构成的“重工业大计算”时代。但在万亿估值的绚丽烟花背后，是其令人咂舌的资金消耗速度、极度集中的公司治理结构、以及充斥着巨额关联交易和未决诉讼的法务暗礁。

本文将基于SpaceX递交的数百页官方S-1/A申报文件、审计报告、路演推介材料，以及华尔街各大投行（包括法国巴黎银行、高盛、摩根士丹利等）的流动性与技术面分析，对这场万亿级IPO的资本结构、财务数据、AI 物理栈等进行剖析。

资本架构与估值测算：重塑全球金融坐标系

SpaceX的上市，无论从募资绝对金额、隐含市值还是稀释杠杆来看，都将全球资本市场的坐标系推向了新的维度。

1. 发行机制、筹码分布与稀释逻辑

招股书披露，SpaceX 本次计划发行约5.556亿股Class A普通股，预计发行指导价为每股 135.00 美元。在未考虑承销商行使超额配售权（Green Shoe）的基准情形下，基础募资规模高达 750 亿美元。此外，公司已授权联席主承销商（由高盛、摩根士丹利、美银证券、花旗、摩根大通担任代表的庞大银团）在 30 天内可超额配售最多83,333,333 股Class A股，若Green Shoe全额行使，总募集资金将达到 862.5 亿美元（净集资约 857 亿美元）。

这一规模已经达到了2019年沙特阿美上市募资（294 亿美元）的近3倍，在美股历史上更是毫无争议的前期纪录终结者，约为2008年Visa（197亿美元）和 2012 年脸书（Facebook，160 亿美元）上市募资额的数倍。

在股本结构方面，SpaceX 经过了 2026 年 5 月 4 日生效的“5 拆 1”拆股（2026 Stock Split）调整。发行完成后，其 Class A 普通股发行在外股份将达到 7,380,196,910 股（若绿鞋全额行使则为 7,463,530,243 股），Class B 普通股（每股对应 10 票投票权）为 5,695,668,265 股，Class C 普通股（无投票权）无发行在外股份。

以 135.00 美元的发行价计算：

• 直接市值：基础 Class A 和 Class B 股本直接对应的总市值约为 1.765 万亿美元。

• 稀释后公允估值：若计入未行使期权、限制性股票单位（RSUs）等潜在稀释因子，招股书披露的隐含完全稀释公允价值（Hypothetical Market Cap）则高达 1.785 万亿美元。

根据财务报告中的稀释计算表，在未进行本次 IPO 之前，截至 2026 年 3 月 31 日，公司账面的每股净资产仅为 2.25 美元。在完成本次发行、扣除承销折扣与约 5500 万美元的发行费用后，调整后的每股有形资产净值（Pro Forma Net Tangible Book Value）将升至每股 7.85 美元。这意味着：

• 新投资者的直接溢价稀释：在 IPO 中以 135.00 美元买入的外部投资者，在成交瞬间将面临每股 127.15 美元的有形账面资产摊薄（Dilution）。

• 内部人账面资产大幅增值：而以马斯克为代表的上市前老股东，其持有的股份有形资产账面价值则瞬间获得每股 5.60 美元的无偿增值。

2. 双重股权制度下的投票权绝对垄断

作为一家法定的“受控公司（Controlled Company）”，SpaceX 的控制权格局极具马斯克个人色彩。公司 Class B 普通股具备每股 10 票的投票权，且可以在任何时候以 1:1 的比例自愿转换为 Class A 普通股。

根据招股书“受益所有权（Beneficial Ownership）”章节披露：

• 马斯克的持股结构：马斯克个人直接及通过信托（包括其作为受托人的 Elon Musk Revocable Trust、EM 2024 GRAT-A 信托等）合计持有 849,494,440 股 Class A 股票和 5,219,053,075 股 Class B 股票（占 Class B 总量的 91.6%）。

• 投票权比例：在本次 IPO 完成后，马斯克将独占 82.4% 的综合投票权（若Green Shoe全额行使，其投票权微幅稀释至 82.3%）。

• 董事会选举垄断：根据新章程，Class B 持有者有权单独作为一类股份，选举占董事会 51% 比例的席位（即“Class B 董事”）。只要有一股 Class B 股份在外流通，该特权便持续有效。由于马斯克拥有 Class B 的绝对多数，他可以独家决定这 51% 董事的任命、罢免与更替，且其本人作为 CEO 和董事会主席的职务，在公司章程中被规定为“仅能在 Class B 多数表决同意下方可解除”。

3. 精密的锁定期与 timed release（分段释放）机制

为了防止大盘在面对如此巨量新股发行时出现供求崩溃，招股书与主承销商高盛制定了极其复杂的锁定期安排（Lock-Up Agreements），其中最引人瞩目的是针对不同持有群体的“分阶段自动释放”（Timed Automatic Releases）条款：

• 马斯克及核心管理层：承诺接受长达 366 天的完整锁定约束。其名下的 78 亿股股份（占发行后总股数的约 60%）不设任何早期释放条款，且不享有任何市场回暖下的豁免资格。

• 持股 10% 以下的普通老股东及部分机构投资者：其股份被归入“180天常规锁定”和“长周期锁定”两类。为了避免 180 天期满后的悬崖式抛售，承销商设计了以下释放路线图：

  • 第一阶段（二季度财报披露后）：在披露截至 2026 年 6 月 30 日的季度财报（即“首次业绩发布日”）后的第二个交易日，自动释放 180 天锁定内股份的 20%（约 9.115 亿股）。

  • 第二阶段（触发价格机制）：若上市后 Class A 股票在首次业绩发布日前后的 10 个连续交易日中，有至少 5 个交易日的收盘价较 135 美元发行价上涨超 30%（即达到 175.5 美元以上），则在首次业绩发布日后第二交易日，额外自动释放 10% 的股份（约 4.558 亿股）。

  • 日历分段释放：在招股书发布后的第 70 天、90 天、105 天、120 天和 135 天，分别小步释放锁定期内股份的 7%。

  • 终极释放：在招股书发布后的第 180 天，释放所有剩余可交易份额。

穿透式财务审计：低轨星链“印钞”与算力、星战的资金黑洞

理解 SpaceX 财务报表的关键，在于把握其独特的合并口径变化。由于马斯克在 SpaceX、xAI 以及 X 平台（前 Twitter）中均拥有绝对控股权，根据美国公认会计准则（U.S. GAAP）关于“共同控制下实体重组（Common Control Transactions）”的规定，SpaceX 在 2026 年 2 月完成对 xAI 的合并，以及 xAI 在 2025 年 3 月对 X Holdings（X 平台母公司）的合并，在财务报表上均被处理为“报告主体的历史重述（Change in Reporting Entity）”。

这意味着，招股书中呈现的历史财务数据，并非单纯的 SpaceX 历史发射业务，而是将 SpaceX、xAI、X 平台自 2023 年以来的 net assets 与损益进行了追溯式的合并重述（Retrospective Recast）。

(财务概览数据表如下)

1. 业务板块穿透：星链盈利遮羞布与研发黑洞

太空运载板块（Space）：高边际的政府订单 vs 星舰的重资产开支

太空运载板块是 SpaceX 的技术招牌，但由于其将超过 70% 的猎鹰九号发射运力无偿提供给内部星链星座进行部署（不确认板块营收，发射成本直接予以资本化处理，列入资产负债表下的“在轨卫星资产”进行分期折旧），因此该板块在财务层面上表现为低营收增速和高研发赤字。

• 营收结构：2025 年板块营收为 40.86 亿美元，微幅增至 2024 年的 37.96 亿美元。一季度营收为 6.19 亿美元。这部分收入完全来自于为 NASA 提供的国际空间站货运/载人转运、国防部国家安全发射（NSSL 计划）以及少数商业卫星客户。

• 亏损源头：该板块 2025 年运营亏损为 6.57 亿美元，主要原因在于星舰（Starship）计划的狂热资本消耗。2025 年该板块分摊的 R&D 研发开支高达 30.04 亿美元，2026 年第一季度仅三个月便再次砸入 9.30 亿美元。

星链连接板块（Connectivity）：全球卫星通信领域的垄断“提款机”

星链是 SpaceX 目前最健康、边际效应递增最显著的现金流发动机：

• 用户暴增与规模效应：截至 2026 年一季度末，星链活跃订阅用户达 1,030 万户，较上年同期的 500 万户同比增长 105.9%。

• 财务爆发：2025 年星链营收达 113.87 亿美元（同比大增 49.8%），贡献了集团 60.9% 的总营收。其 Segment Adjusted EBITDA 攀升至 71.68 亿美元，运营利润达 44.23 亿美元，运营利润率达 38.8%。

• ARPU 下行压力：值得警惕的是，由于高客单价的北美市场逐渐饱和，星链向拉美、亚太及非洲等低购买力地区扩张，星链月度平均用户营收（ARPU）已进入下行通道，从 2024 年的平均每月 91 美元，降至 2025 年的 81 美元，并在 2026 年第一季度进一步下滑至 66 美元。

• 终端制造成本的大幅改善：这一 ARPU 的下滑被硬件成本的锐减所对冲。通过极高密度的自主集成，Starlink Kit 卫星天线接收终端的平均生产成本自 2022 年以来累计下降了 59%，目前维持在每周 200,000 台的超高效产能。

人工智能与 X 平台板块（AI）：合并带来的庞大估值幻觉与沉重亏损

这一板块几乎完全继承了 xAI 训练大模型和 X 平台运营的沉重资产包：

• 营收滞胀：2025 年 AI 板块实现收入 32.01 亿美元（相比 2024 年的 26.20 亿美元仅微增 22.1%），主要来源于 X 平台的广告销售、X Premium 订阅会员服务以及 xAI 的数据授权。其中，由于 X 平台在 2024 至 2025 年期间经历了大批广告主流失，广告收入出现同比 1.00 亿美元的下滑（P219）。

• 算力开支的泥潭：由于需要高强度的地表数据中心折旧和昂贵的电力开支，该板块 2025 年运营亏损高达 63.55 亿美元。其中，GPU 硬件设备摊销、云容量租用和电力成本导致其 2025 年研发开支高达 50.64 亿美元，销售与管理费用（SG&A）高达 18.27 亿美元，Segment Adjusted EBITDA 亏损额达到 12.37 亿美元。

万亿级 AI 物理栈：地表最大算力集群与太空轨道的联姻

马斯克在路演推介中，向机构投资者极力推销的核心卖点并非 SpaceX 的运载火箭技术，而是由其一手缔造的重工业级“AI 物理栈”（Physical Stack）。招股书详尽披露了 SpaceX 在合并 xAI 后，围绕地面吉瓦级数据中心与太空轨道计算构建的实体算力闭环。

1. COLOSSUS 陆地算力中心与 Anthropic 的百亿租约

SpaceX 目前拥有并运营着全球最大的 Terrestrial AI 计算基础设施——COLOSSUS 与 COLOSSUS II 算力中心（位于美国田纳西州孟菲斯及密西西比州南黑文）。

• 算力规模：该集群合计电力配额达 1.0 吉瓦（GW）。COLOSSUS 一期在短短 122 天内，通过爆改一家老旧工厂的厂房，成功将 100,000 颗英伟达 H100 处理器连入 130 兆瓦（MW）电网；COLOSSUS 二期则仅用时 91 天，便将 110,000 颗下一代 GB200 处理器和 210 兆瓦电力并网，随后又在 64 天内并网了第二组 110,000 颗 GB300 处理器与 220 兆瓦电力。这一建设速度相比于两年的行业绿地开发基准，具有降维打击优势。

• Anthropic 百亿算力超级订单：招股书在“期后事项”中披露了一项对估值具有强力支撑作用的重磅协议：2026 年 5 月，SpaceX 与生成式 AI 独角兽 Anthropic 签署了《云服务协议》。Anthropic 为确保训练其下一代模型拥有充足算力，同意自 2026 年 5 月起至 2029 年 5 月的三年内，每月向 SpaceX 支付 12.5 亿美元的固定服务费（合计合同总价值达 450 亿美元），以租用 COLOSSUS II 集群中约 325,000 颗英伟达 GPU。这笔几乎没有信用风险的巨额现金流，彻底打消了外界对 SpaceX AI 板块纯烧钱不造血的指责。

2. Cursor（Anysphere）的 600 亿美元合并期权与 Terafab 的半导体闭环

• Cursor 战略整合：2026 年 4 月 19 日，SpaceX 与 AI 编程领头羊 Cursor 母公司 Anysphere 签署了《计算力合伙与看涨期权协议》（P289）。根据协议，SpaceX 将向 Cursor 提供 GPU 算力支持共同开发用于 Vibe Coding 的自主 Agent 模型；同时，SpaceX 获得了在 IPO 挂牌后 30 天内以 600 亿美元的协议估值、完全通过增发 Class A 普通股来收购 Cursor 的排他性权力。

• 芯片大联盟“Terafab”：为了在根本上缓解先进 GPU 的卡脖子风险，SpaceX、特斯拉（Tesla）与半导体巨头英特尔（Intel，于 2026 年 4 月正式加入）共同出资组建了“Terafab”芯片制造合资企业，长期战略目标是建设一个集掩模版设计、逻辑与存储芯片晶圆制造、先进三维封装（利用英特尔先进封装技术）于一体的超大型闭环晶圆厂，目标年产 1 太瓦（TW）计算硬件。其设计两款主力芯片：一款针对特斯拉 Optimus 机器人和 FSD（完全自动驾驶）的边缘推断芯片，另一款则是针对太空中恶劣宇宙射线环境做特殊抗辐射加固（Space-Hardened）的轨道高算力芯片。

3. 轨道 AI 计算：摆脱地表电网约束的终极远景

招股书花了大篇幅论证，由于地球上电网建设进度缓慢（美国近年发电量复合年增速低于 3%）且面临极度严峻的环境水资源制约，地表 AI 算力的无限制扩张在未来数年内终将触及天花板。SpaceX 给出的终极解药是：把计算中心推向太空轨道。

• 太阳能与无边界算力：太空中的 AI 卫星直接面对太阳，没有大气层干扰，发电效率是陆地太阳能天线的 5 倍以上。SpaceX 正在基于星链 V3 卫星平台设计全新架构的 AI 计算卫星（核心 V3 卫星设计已完成），其单星搭载高集成度算力板、极巨型的太阳能折叠阵翼以及用于散热的高效液冷辐射板，目标是将计算卫星的计算功率提升至每公吨载荷 100 千瓦（kW）。

• 全自主空间路由网络：SpaceX 部署的卫星中已搭载超过 23,000 颗空间激光通信器，构成了一张完全脱离地表互联网基础设施、完全闭环的激光太空网格。未来，数以万计的 AI 计算卫星将通过高速空间激光将计算任务直接传递并分发给地面用户，实现全自研、全球覆盖、超低延迟的去中心化星际算力网格。

华尔街指数大迁徙：快速通道与拒绝机制的对决

作为一个隐含市值达 1.78 万亿美元、融资金额达 750 亿美元的超级怪兽，SpaceX 的进入如同向原本平衡的生态水池中投入了一块巨石。法国巴黎银行（BNP Paribas）在 Kickstart 专题研究报告中指出，SPCX 的上市将对美股市场的筹码结构与流动性池子造成前所未有的“空头伽马（Short Gamma）”效应。

1. 纳指 100 极速纳入与 3 倍权重杠杆

为了吸引 SpaceX 这一核心资产，纳斯达克交易所在制度层面进行了彻底妥协：

• 废除流通比例门槛：针对大盘股，豁免了常规“自由流通股至少占比 10%”的入选门槛（SpaceX 此次发行仅占 4.2%）。

• 15 天快速通道与 3 倍权重放大器：允许 SpaceX 在挂牌 15 个交易日后即自动纳入纳斯达克 100 指数。同时，其指数权重在核算时，将对其 750 亿美元的实际自由流通股市值乘上 3 倍因子，即在指数权重配置中，视同 SpaceX 的可交易市值为 2250 亿美元进行建仓。

• 首月建仓洪流：巴黎银行现货交易部门测算，纳指 100 指数基金将被迫在纳入首周内，在二级市场扫货约 80 亿美元的 Class A 普通股（P17）。

2. 标普 500 的保守狙击

与纳斯达克的“全面开绿灯”相反，作为美股市场最核心指涉标的的标普 500 指数委员会（S&P Dow Jones Indices）于 2026 年 6 月 4 日官方发布公告，明确拒绝对大盘股 IPO 采用任何“快速通道（Fast Entry）”的机制。

• 严格一年等待期：标普指数重申，新上市公司必须老老实实在公开市场交易满 12 个月（1-year Seasoning Period），且必须实现累计四个季度 GAAP 盈利。这意味着，由于 SpaceX 账面目前存在巨大的巨额亏损且上市未满一年，其在 2027 年 6 月之前完全无缘标普 500 指数。

• 投行预期分化：标普的这一表态，瞬间导致原本预计 SpaceX 上市后会在双重指数买盘推动下出现连续逼空暴涨的对冲基金重新评估其溢价，导致其上市初期的投机波动性概率被显著拉平。

3. 散户“子弹”（Dry Powder）抛售潮与“短伽马”风险

• 散户资金腾挪：美股散户在 2025 年末至 2026 年初的半导体超级牛市中累积了极其丰厚的天文数字未实现浮盈，主要集中于 NVDA（英伟达）、MU（美光科技）、SNDK 等个股以及 3 倍做多半导体 ETF（AUM 超过 250 亿美元，对应 750 亿美元标的资产 delta ）。

• 抽血效应：巴黎银行模拟指出，一旦散户出现“错失恐惧症”（FOMO）式的集体狂热，抛售半导体头寸以腾挪资金追逐 SpaceX，将在二级市场引发连锁套利重估。散户若每变现 10 亿美元杠杆半导体基金，承销商与做市商在期权对冲端的 delta 变现效应将成 3 倍放大，即被迫卖出价值 30 亿美元的科技股标的。这会导致原本估值处于高位的大盘科技股面临集体的“大抽血”。

公司治理、关联交易与法律暗礁

在这场万亿级盛宴的聚光灯下，隐藏着美股证券史上极其复杂的法理争议与公司治理缺陷，这构成了未来做空机构和维权诉讼律师最肥沃的战场。

1. 马斯克绝对帝国下的“双重利益关联”

由于马斯克个人是 SpaceX 的绝对控制者，同时兼任特斯拉的首席执行官和最大个人股东，其个人商业版图之间的关联交易规模大到了令人咂舌的程度：

• 特斯拉的大额采购：根据招股书“关联交易（Related Party Transactions）”部分，SpaceX 旗下的 xAI 与 X 平台，在 2025 年和 2024 年，分别向特斯拉采购了价值 5.06 亿美元和 1.91 亿美元的工业级 Megapack 储能电池，用于孟菲斯算力中心建设（P407）。此外，SpaceX 在 2025 年还耗资 1.31 亿美元采购了特斯拉生产的 Cybertruck 皮卡车用于基地勤务。

• Valor Equity 售后回租疑云：SpaceX 的董事会成员、大股东安东尼奥·格拉西亚斯（Antonio J. Gracias）同时是私募巨头 Valor Equity Partners 的掌门人。招股书重磅披露：

  • SpaceX（具体通过 xAI 子公司 CTC Property）自 2025 年底起，分三次向 Valor Equity 签订了数额巨大的数据中心设备售后回租（Sale-Leaseback）协议。

  • 协议 I、II、III 约定的未折现最低租金支付总额分别高达 69.86 亿、66.33 亿和 65.87 亿美元（合共超 200 亿美元）（P408-P409）。

  • 鉴于 Gracias 在 SpaceX 的董事身份以及对定价决策的实质参与，这些交易已被 SpaceX 内部审计界定为“实质性关联交易”，且由于租赁条款极其有利于出租方，在会计上未被视作真正的“资产销售”，而是列为“失败的售后回租金融负债（Failed Sale-Leaseback Debt）”。2025 年末，公司账面因该项交易增加了 40.52 亿美元的长期负债，2026 年第一季度因交易 II 的实施，该负债再次暴增 53.65 亿美元。

2. 马斯克个人身负的天价未决诉讼与准备金计提

在招股书 F 财务附注中，SpaceX 为其面临的一揽子重大诉讼进行了数额高昂的法务开支计提：

• 法务亏损准备金：截至 2025 年 12 月 31 日，公司账面计提的预计诉讼损失准备金高达 5.30 亿美元（P611）；由于部分未决纠纷在一季度内得以重估或推进，截至 2026 年 3 月 31 日，该准备金调整至 3.99 亿美元。

• 主要的诉讼纠纷来源：

  • SDBN 与 SOMI 欧洲 GDPR 集体诉讼：荷兰两家维权基金在阿姆斯特丹法院代表超过 1100 万欧洲用户对 X 平台提起集团诉讼，指控 X 平台在 MoPub 广告交易及后台数据收集上严重违反欧盟 GDPR 法案。两项诉讼要求的赔偿总额最高可达数十亿欧元。阿姆斯特丹地方法院已排定于 2026 年 4 月 2 日至 5 月 27 日进行关键听证。

  • Grok 违规图像生成的版权与肖像诉讼：自 2026 年 1 月起，由于 Grok 推出的“Unhinged（无约束）”图像生成模式被用户大量滥用，制作名人明星的色情合成照片，xAI 正面临两项严重的加州集体诉讼（Jane Doe 1 Case，2026 年 3 月 16 日立案），原告方指控公司存在主观纵容和侵权行为，要求没收非法所得并做出巨额惩罚性赔偿。

  • NAACP 环保诉讼：美国全国有色人种协进会（NAACP）于 2026 年 4 月 14 日在密西西比法院起诉，指控 COLOSSUS II 算力中心在未经完整环保评估的前提下非法运行大型天然气轮发电机组，涉嫌违反《清洁空气法》，要求法院下达初步禁止令，责令算力中心立即“断电停机”。一旦该禁令获准，COLOSSUS 的模型训练将遭遇毁灭性打击。

账面现金与强制还债：IPO募资的去向

作为一个吞噬现金流的重工业和算力巨兽，SpaceX 的账面流动性储备极其宏厚，但也背负着惊人的杠杆压力：

• 现金储能：截至 2026 年 3 月 31 日，公司账面持有的非受限现金及等价物（Cash and cash equivalents）为 158.52 亿美元，短期可变现有价证券（Marketable securities）为 78.23 亿美元。流动性资产总额超 236 亿美元。

• 200 亿过桥贷款与 IPO 强制还款义务：2026 年 3 月，为了结清合并 xAI 所产生的底层银团高息债务，SpaceX 与高盛牵头的银行财团签署了高达 200.00 亿美元的无担保过桥贷款协议（SpaceX Bridge Loan，年利率 4.58%，P164）。根据该过桥贷款的硬性强制偿还限制：

  • SpaceX 必须将本次 IPO 募集资金的全部净所得，在募集完成后 6 个月内优先用于全额偿还这笔过桥贷款本息。这表明，虽然本次集资高达 750 亿至 850 亿美元，但其中至少 200 亿美元将直接用于归还银行过桥款，无法直接作为后续的自由营运资金。

结语

SpaceX 的万亿级 IPO，是现代全球金融史上最具野心的一幕资本奇观。它将投资者的眼光，从单纯的虚拟算法和云端模型，强行拉到了由星际飞船、火箭发射塔、超巨型储能电池、太空激光路由以及核能发电机组构成的“重工业大计算”时代。

诚然，低轨星链已经展示出惊人的垄断印钞能力，马斯克与 Anthropic 等行业巨头的联手也勾勒出了宏伟的商业前景。但在万亿估值的绚丽烟花背后，是其令人咂舌的资金消耗速度、极度集中的公司治理结构、以及充斥着巨额关联交易和未决诉讼的法务暗礁。这场史诗级的 IPO 挂牌之后，马斯克个人的商业野心能否在地表算力枯竭前彻底打开太空 AI 计算的维度，华尔街将以数万亿美金的真金白银进行最严酷的下注。

官方文件可戳：

https://content.spacex.com/cms-assets/FINAL_Documents%20and%20Updates/6.4.26_SpaceX_Announces_IPO_US.pdf

https://content.spacex.com/cms-assets/FINAL_Documents%20and%20Updates/SpaceX%20IPO_Factsheet.pdf

https://content.spacex.com/cms-assets/FINAL_Documents%20and%20Updates/SpaceX%20IPO%20Roadshow.pdf

https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/1181412/000162828026040364/spaceexplorationtechnologib.htm

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据路透社援引一位知情人士透露，SK海力士本周向部分投资者表示，其美国上市计划获得了股东"极度正面"的反馈，理由是AI需求旺盛以及公司在存储芯片市场的竞争优势。

与此同时，该公司预计其高带宽存储芯片（HBM）的有利定价环境将延续至明年，相关客户谈判正在进行中。

此次路演释放的积极信号，进一步巩固了市场对SK海力士赴美上市的预期。该公司已于今年秘密提交美国上市申请，据悉募资规模最高可达140亿美元，但具体规模与时间表尚未确定，美国证券交易委员会（SEC）的审查程序仍在进行中。

市值破万亿，AI需求驱动股价狂飙

SK海力士今年以来股价累计涨幅高达250%，上周市值突破1万亿美元，成为继台积电和三星电子之后，亚洲第三家跨越这一里程碑的企业。

这一涨势的核心驱动力，是AI数据中心对先进存储芯片需求的爆发式增长。AI算力基础设施的快速扩张导致存储芯片供应严重短缺，波及智能手机和个人电脑等下游行业，而SK海力士和三星等头部存储芯片厂商则从芯片价格飙升中直接受益。

作为英伟达的主要供应商，SK海力士在HBM市场占据领先地位，这一竞争优势是投资者对其美国上市计划给予积极回应的重要原因之一。

赴美上市：打通美国机构投资者渠道

SK海力士推进美国存托凭证（ADR）发行的核心逻辑之一，在于拓宽投资者基础。知情人士表示，部分美国机构投资者因内部授权限制，仅能投资在美上市股票，美国上市将使SK海力士得以直接触达这一庞大资金池。

SK海力士表示："SK海力士计划于2026年内发行ADR，但包括规模和时间在内的具体细节尚未确定。"公司同时表示，由于SEC审查仍在进行，无法就上市进程提供具体更新。

HBM定价前景乐观，供需缺口或延伸至2027年

在市场展望方面，SK海力士向投资者传递了较为积极的信号。知情人士称，公司预计HBM芯片的有利定价环境将持续至明年，目前正就这类用于AI芯片组的先进存储芯片的未来定价与客户展开谈判。

此外，SK海力士还指出，英伟达下一代Vera Rubin AI平台对LPDDR存储芯片——一种通常应用于手机和平板电脑的低功耗芯片——的强劲需求，可能从2027年起进一步收紧整体存储市场的供应。

面对潜在的供需失衡，SK海力士表示将调整投资计划和产品结构以最大化产出，但同时也坦承，鉴于需求预计将大幅超过供给，公司难以保证能够完全满足所有需求。

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据彭博报道，标普道琼斯指数于6月4日公布咨询结果，宣布维持现行规则不变，拒绝缩短新上市公司12个月的“成熟期”要求，也不会基于公司规模豁免盈利门槛和公众流通股比例要求。

这意味着正在筹备上市、估值约1.75万亿美元的SpaceX，在挂牌交易后至少一年内无缘标普500指数，且仍须满足盈利及流通股要求。

此前，纳斯达克已率先修改规则，允许大型IPO在上市仅15个交易日后即可加入纳斯达克100指数，富时罗素则将等待期压缩至5个交易日。标普此番"逆势而行"，令市场颇感意外。彭博智库ETF分析师James Seyffart表示："我确实感到惊讶，但标普是市场领导者，它有能力逆潮流而动。"

规则之争：三道门槛，一场博弈

此次争议的核心，是标普500指数沿用数十年的三项准入要求。

其一是"成熟期"规定，即新上市公司须有至少12个月的公开交易记录方可被纳入考量；其二是盈利要求，公司最近四个季度的GAAP盈利之和须为正值，且最近一个季度须盈利；其三是最低流通股比例，要求至少10%的股份处于实际流通状态。

今年4月30日，标普道琼斯指数就"超大市值公司处理方式"启动公开咨询，将上述三项要求同时提交讨论。根据咨询文件，"超大市值"的定义为总市值不低于标普全市场指数第100大成分股，约合1120亿美元。咨询方案提议将成熟期缩短至六个月，并对超大市值公司完全豁免盈利要求和流通股门槛。咨询意见于5月28日截止，若规则获批，原定于6月8日开市前生效——彼时SpaceX计划于6月12日在纳斯达克挂牌交易。

标普此次决定，令其与纳斯达克和富时罗素之间的路径分歧愈发明显。

支持快速纳入的一方认为，指数应尽快将这些体量庞大的公司纳入，以真实反映投资者实际持有的市场结构——毕竟，这些估值以万亿计的企业，在满足传统指数要求之前，早已在经济层面举足轻重。

而标普的立场则代表了另一种逻辑：规则的稳定性本身即是价值所在，轻易为个别公司"开绿灯"，将动摇指数作为客观市场基准的公信力。

SpaceX的"三重挑战"

SpaceX的上市计划，恰好触碰了上述三项规则的每一条红线。

据Fortune报道，SpaceX去年录得数十亿美元亏损，尚不满足盈利要求。公司预计仅流通约5%的股份，远低于10%的最低门槛。此外，若按常规成熟期计算，SpaceX上市后至少一年内均无法被纳入标普500。

与此同时，OpenAI和Anthropic同样在筹备上市，且均处于亏损状态。三家公司上市后的估值均有望跻身美国最大市值公司之列，却在盈利和流通股方面均不符合标普现行标准。

公司治理领域资深专家Nell Minow在接受Fortune采访时直言，SpaceX进入纳斯达克指数本身已是"变通规则"的结果。"这与指数本应发挥的作用背道而驰。指数的意义在于告诉投资者：我们替你把关，只纳入符合特定条件的公司。而现在，他们却在悄悄放水。"

被动资金的隐忧：万亿资产的连锁反应

这场规则之争，最终指向的是数以万亿计的普通投资者退休账户。

据标普道琼斯指数估计，截至2024年12月，以标普500为基准的资产规模约达20万亿美元，其中被动管理资产约13万亿美元。被动基金没有选择权——指数纳入哪只股票，基金就必须买入，无论价格如何。

反对快速纳入的投资者认为，盈利、流通股和交易历史等要求，正是为了防止基准指数追逐市场热点而设立的。过快纳入IPO，可能使被动基金暴露于更高波动性之中，并迫使其在市场定价尚未充分形成之前就大举买入。

这一担忧并非空穴来风。纳斯达克于今年3月推出"快速入场"规则，允许大型IPO在上市15个交易日后加入纳斯达克100，并于5月1日起生效。据彭博报道，高盛分析师估算，这一规则变化可能在纳斯达克100范围内触发高达600亿美元的被动资金强制买入。而标普500所对应的追踪资产规模远超纳斯达克100，潜在冲击更为可观。

Minow预测，大型机构投资者最终不会坐视不理。"如果我是加州退休基金或纽约退休基金的负责人，我会直接打电话给先锋和富达，让他们为我定制一个不包含这些公司的新指数。"

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国投证券策略分析师林荣雄在6月4日发布的策略主题研究中，把核心判断写得很直：“凡是趋势皆为抱团”，产业趋势股最终结束往往呈现M顶，“不要纠结第一个顶部何时出现，第二个顶部的把握才是胜负手”；对当前AI科技的结论则是，“第一个顶部还未到来”。

报告进一步区分了“高切低”和“M顶第一个顶”，产业趋势没有结束前，股价阶段性过热、获利了结、低位板块有政策或基本面催化，都可能触发高位向低位再均衡。但只要产业逻辑没有受损，没有宏观灰犀牛和行业竞争格局崩坏，主线后面仍可能回来。

现在的AI科技并不是没有警讯。A股高切低指数已经接近上沿，意味着阶段性高切低概率上升；资金虹吸也开始变明显。但几个更硬的“一顶”信号还没凑齐：代表性指数没有跌破60日均线，大龙头没有出现最后一轮明显“拔估值”，多数企业透支未来业绩的年份也没有超过历史顶部阶段的水平。

第一个顶常常看不准，第二个顶才更像卖点

产业趋势股的顶部很少是一个干净利落的尖顶。历史上更常见的是M型双顶：第一个是交易顶，第二个是基本面顶。

交易顶往往发生在单季度盈利同比增速处在阶段高位附近。也就是说，股价第一次冲顶时，基本面看起来通常还很好，业绩仍然亮眼，市场情绪也最容易把好消息线性外推。这也是第一个顶难判断的原因：它不像“坏消息来了所以跌”，而更像“好到不能再好之后开始松动”。

第二个顶更接近TTM口径盈利增速的高点，通常和第一个顶相隔1-2个季度，历史复盘中也常体现为约半年。它不是最完美的逃顶位置，但可识别度更高。除2015年杠杆交易驱动的牛市外，第二个顶通常只比第一个顶低10%-15%。

几个样本都符合这个脉络：2020-2021年的新能源产业浪潮，先在2021年12月出现交易顶，随后在2022年6-8月附近形成第二个顶；2019-2021年的消费升级行情，第一顶在2021年1-2月，第二顶在2021年7-8月；2013-2015年科技牛市、2000年纳斯达克科网泡沫，也都呈现类似的M顶结构。

高切低不是顶部，除非它跌成趋势破位

高切低的表象很吓人：高位主线调整，低位板块补涨，市场开始质疑原来的产业逻辑。但在产业趋势未被破坏时，它更多是交易层面的仓位再均衡。

判断高切低有没有升级为第一个顶，关键看几件事。

第一，是否跌破中长期均线。阶段性高切低带来的回撤，历史上通常不会跌破120日均线；如果跌破60日或120日均线，同时20日均线转向向下，性质就变了。

第二，宏观灰犀牛是否开始扰动产业趋势。2021年2月“茅指数”崩塌，对应监管趋严和美债收益率上行；2022年初“宁组合”调整，则对应美联储激进加息。单纯轮动不是问题，宏观约束叠加趋势破位才危险。

第三，低位板块是否真的有足够强的政策或基本面催化。如果只是高位获利盘释放，主线并不一定结束；如果资金持续迁移，并且主线龙头开始破位，才更接近一顶确认。

一顶前会有五个痕迹：业绩最亮、交易最热、龙头最贵

第一个顶无法精确预判，但历史上的冲顶阶段并不完全无迹可寻。

一个常见痕迹是，单季度盈利同比增速来到阶段最高位置附近。贵州茅台、宁德时代的历史高点都显示，交易顶出现时，表观业绩仍处在最亮眼阶段。

第二个痕迹是交易指标进入极端拥挤。估值分位数、机构持仓、成交额占比等指标同步升温，核心龙头当期估值相对过去10年估值中枢明显抬升。它们不能精确提示哪一天卖出，但能提示危险区在靠近。

第三个痕迹是核心龙头开始大幅透支未来业绩。历史上，宁德时代2021年高点透支约3-4年，贵州茅台透支约4-5年；“茅指数”和“宁组合”在顶部附近，大多数成分股透支年份也在三年以上。一旦股价需要企业用未来3-5年的高增长去消化，容错率会迅速下降。

第四个痕迹是行情节奏呈现“大—小—大”：先是核心龙头上涨，然后扩散到二三线公司或产业链其他细分环节，最后再由大龙头带着二三线一起冲顶。新能源顶部前看宁德时代，消费升级顶部前看贵州茅台，都是这个路径。

第五个痕迹是资金虹吸。主线冲顶时，其他指数持续下跌，资金被吸进最强方向。比如“茅指数”冲顶阶段，中证500、中证1000走弱；“宁组合”冲顶阶段，上证50、沪深300承压。

对照AI：警惕已经出现，但还不像一顶确认

当前AI科技最需要警惕的，是高切低压力正在升温。

A股高切低指数已经接近上沿，并开始出现拐点。这说明市场从高位科技向低位品种再均衡的概率在上升。叠加AI主线和其他板块分化较极致，短期波动不能低估。

但一顶确认需要更多证据。目前几个关键条件还不充分。

代表性AI指数均线仍然向上，虽然有跌破20日均线的情况，但未跌破60日均线；宏观灰犀牛尚未出现；其他板块也没有形成特别明确的基本面催化。换句话说，当前更像主线过热后的轮动压力，而不是产业趋势被破坏。

龙头表现也不像历史一顶前的最后冲刺。当前大龙头没有出现明显“拔估值”，甚至一线龙头还没有跑赢光模块指数，二三线公司反而更活跃。按照历史经验，真正冲顶阶段通常是大龙头最后再拉一轮估值。

估值透支也没到历史顶部的极端水平。当前多数AI相关公司透支年份不超过三年，核心企业透支程度远低于2021年“宁组合”、2015年科技牛市第一个顶点时期。

唯一已经亮灯的是虹吸效应。资金向AI主线集中较明显，这是顶部观察框架里的警惕信号，但单靠这一项，还不足以把当前定性为第一个顶。

真正的硬约束，是资本开支和竞争格局

科技卖点有两条线。

一条是估值线。股价透支未来业绩超过三年，就要开始警惕；最强产业趋势、最牛公司透支超过五年，历史上已经接近极限。这种卖法偏左侧，可能会错过最后一段“拔估值”，但能避免在拥挤阶段被动离场。

另一条是产业线。宏观灰犀牛和行业竞争格局，是AI科技后续的两道硬门槛。全球经济是否衰退，会影响资本开支；竞争格局如果崩坏，即便行业仍高景气，也会变成卖点。

框架中提到，未来半年AI高资本开支仍很难被证伪，但更远期何时回落无法准确预判，2027年资本开支持续性将是关键观察窗口。这也意味着，单靠产业趋势去做左侧卖出并不容易，更多时候只能边走边看。

放到现在，结论并不复杂：AI科技短期高切低风险上升，但第一个顶部的证据还不够。真正需要改判的时刻，是均线破位、宏观扰动、龙头拔估值、估值透支三年以上、资金虹吸这些信号同时变得刺眼。历史经验不保证未来复刻，测算也会有误差，但这套框架至少给出了一个比“涨多了就卖”更硬的判断方法。

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据数字新闻媒体NOTUS周四（6月4日）报道，三位知情人士透露，美国高级官员已与多家主要AI公司就政府入股事宜展开初步磋商。讨论的核心方案是由相关企业自愿向政府让渡部分股份，而非通过强制手段。目前规划仍在推进中，具体细节尚未敲定。

这一消息的时间节点颇为敏感。OpenAI与Anthropic均正筹备规模可观的首次公开募股——据路透社此前报道，OpenAI正准备秘密提交IPO申请，Anthropic则已于本周一秘密向美国证券监管机构递交上市文件。分析称，美国政府若在IPO前后取得股权，其潜在的财务与政策影响不容忽视。

Altman主动游说，构想由来已久

Sam Altman是这一方案的主要推手。据NOTUS报道，Altman早在2025年便直接向特朗普提出这一构想，近期又再度与政府高级官员深入讨论，将其定位为向公众更广泛分配AI经济红利的途径。

自特朗普开启第二任期以来，Altman持续就此议题与政府官员保持沟通。

这与他此前推动的其他政府合作思路一脉相承——2025年，Altman曾表示OpenAI已与美国政府探讨联邦贷款担保的可能性，以推动芯片工厂在美建设，但明确表示未寻求政府为其数据中心建设提供担保。

此次股权方案的核心逻辑在于：通过让AI公司将部分股份自愿移交政府，使政府成为AI产业的直接受益方，进而将投资回报用于公共目的，包括向全体美国家庭发放股息分红。

值得注意的是，并非所有AI头部企业都参与其中。据NOTUS报道，Anthropic目前并未与政府就提供股权一事进行任何谈判。这意味着，即便方案最终落地，其覆盖范围和影响力也可能因参与主体不同而存在显著差异。

政府入股科技业已有先例

此次AI股权讨论并非孤立事件，而是有迹可循。

特朗普政府今年5月已宣布将在九家量子计算公司中合计持有20亿美元的股权，显示出政府主动介入前沿科技产业的政策取向正在成形。

与此同时，特朗普本周二签署行政令，要求主要AI开发商在向公众发布最强大模型之前，自愿提交政府网络安全测试。

这一系列举措表明，政府正通过多种机制——从监管审查到股权持有——加深对AI产业的介入程度。

分析指出，政府潜在入股的消息在OpenAI和Anthropic冲刺IPO的关键窗口期出现，其对估值、股权结构及上市后治理的影响，将是市场密切关注的焦点。

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6月4日，Anthropic在官方博客发布了一篇题为《当AI构建自身》（When AI Builds Itself）的长文。文章由公司联合创始人Jack Clark和内部研究机构负责人Marina Favaro联合署名，首次罕见对外披露了一批此前从未公开的内部运营数据。

这些数据显示，AI正在以惊人速度加速AI自身的开发进程：截至2026年5月，Anthropic超过80%合并入代码库的代码由Claude撰写；与2024年相比，工程师每日合并代码量已增长8倍；在一项内部研究调查中，员工估计使用最新模型Mythos Preview后，自身产出约为不使用任何AI工具时的4倍。

更关键的是，Anthropic提出了一个令整个AI行业不安的概念警示：“递归自我改进”（recursive self-improvement）——即AI系统无需人类干预、自主设计并改进其继任者的能力。这一阶段尚未到来，但“可能在未来两年内发生，甚至更早”。

根据这些数据，Anthropic提出一个在AI行业颇为罕见的主张：全球应协调考虑暂停或放缓前沿AI的开发。在业务高速扩张之际，Anthropic却主动呼吁“踩刹车”——这一反常举动，正在华尔街和硅谷同时引发争议。

批评者认为，Anthropic此举不过是其一贯“监管俘获”策略的延伸——通过渲染AI风险来给监管部门施压，从而限制竞争对手，尤其是那些开源模型的发展空间。也有人将Anthropic对自家"Mythos"网络安全模型的限制性发布解读为一种营销手段：一方面炫耀能力，一方面又以“安全”为由拒绝全面开放。支持者则认为，Anthropic对AI风险的警示有其真诚的一面。宾大沃顿商学院教授 Ethan Mollick表示，AI 实验室往往不是单一主体：它既有万亿美元公司的营销、律师和资本逻辑，也有追求下一代模型的研究人员，还有真心忧虑未来的“哲学王”式人物。

AI供应链分析师、被网友誉为美股新“股神”的Serenity发帖表示，Anthropic的言外之意其实是“请让我们领先吧，停止开发！”而无论如何像这样的声明会鼓励每个国家开始投资AI。

数据本身已足够震撼：Anthropic年化营收从2025年底的90亿美元，将于2026年6月底飙升至500亿美元；公司已秘密提交IPO文件；其最新模型Mythos Preview可连续工作超过16小时，并在首批测试中发现了全球最重要系统中逾一万个高危软件漏洞。

在这场“加速”与“刹车”的悖论中，Anthropic的这篇博文或许是迄今为止AI行业最诚实也最矛盾的自白。

《当AI构建自身》（When AI Builds Itself）博文节选金句如下：

1. 我们相信，让世界拥有放缓或临时暂停前沿AI开发的选项，将对世界有益——以使社会结构和对齐研究能跟上技术进步的步伐。

2. 训练运行比导弹发射井更容易隐藏，其投入具有通用性，而且秘密违约的激励极大，因为当其他人暂停时，继续推进者可能继承领先地位。

3. AI递归自我改进尚未发生，也并非不可避免。但它到来的时间，可能早于大多数机构所准备的。 那类技术从未存在过，但我（Jack Clark）相信这可能在未来两年内发生，甚至更早。

4. 如果系统能够完全构建自己的继任者，那么我们保护、监控并塑造其行为的方式就会变得重要得多。

5. Edison说天才是1%的灵感加99%的汗水。但我们看到汗水正在被日益自动化。

6. Claude撰写的代码在2025年底还略逊于人类，如今大致持平，我们预期一年内将严格优于人类。

7. 大约一年前，我开始大量使用Claude工作流程。那是一段疯狂的经历，距离我最后一次亲自写代码，现在已经大约五个月了。——Anthropic员工

8. 简言之，“执行”本身——写代码、跑实验、产出结果——如今几乎不再消耗人类时间，尽管仍然消耗算力。

9. 顺利的日子里，我不禁觉得我做的一切都无关紧要，一切都被自动化了，比我更快更好。但也有一切都崩了、我不明白为什么的日子，我意识到我已不再清楚自己究竟在做什么。——Anthropic员工

10. 如果能够有效地放缓这项技术的发展速度，为自身争取更多时间来应对其深远影响，我们认为这很可能是一件好事。但如果放缓只是让最不谨慎的行为者在技术上迎头赶上，最终结果可能让所有人都更不安全。在缺乏全球协调机制的情况下，各公司和各国政府将不得不在竞争压力和地缘政治压力之下，做出艰难的安全抉择。

《当AI构建自身》（When AI Builds Itself）全文翻译如下：

当AI自我构建

我们在递归自我改进方面的进展及其影响

在AI发展史的大部分时间里，人类主导着其发展周期的每一个步骤。但在Anthropic，我们正将越来越多的AI开发工作委托给AI系统本身，这正在加速我们的研发进程。

如果这一趋势延续足够长的时间，并获得足够的算力，其最终指向是：AI系统将能够完全自主地设计和开发自己的继任者。这被称为递归自我改进。我们尚未达到这一阶段，递归自我改进也并非不可避免。但它到来的时间，可能早于大多数机构所预期的。

Anthropic研究院利用公开基准测试数据，以及Anthropic内部此前未曾公开的数据，证明AI已经在加速AI系统的开发。仅举一例：如今，Anthropic工程师每季度平均提交的代码量，是2021年至2025年间的8倍。

本文探讨的技术趋势表明，AI系统的能力将在未来数年内大幅跃升。这些趋势影响深远。能够自我构建的AI，将是技术史上的重大突破——它有望在科学、医疗等领域为世界带来巨大福祉。但完整的递归自我改进，也可能加剧人类失去对AI系统控制权的风险。一旦系统能够完全自主构建自身的继任者，我们对其实施安全保障、监控管理以及行为塑造的方式，都将变得远比现在更加重要。

构建第一代Claude（2021—2023年）

早期，Anthropic的工作与其他科技公司并无二致：员工们在笔记本电脑上编写代码和文档。

聊天机器人（2023—2025年）

人们开始借助早期聊天机器人辅助完成部分工作，例如生成简短的代码片段，再将输出内容复制到文本编辑器中。

编程智能体（2025—2026年）

随着智能体能力的增强，它们能够独立编写和修改代码，有时甚至可以处理整个文件。

自主智能体（当下）

智能体现在可以自行运行代码，并将数小时的工作委派给其他智能体。

闭合循环（20XX年？）

未来，智能体或将具备足够的能力，自主构建和训练模型。若果真如此，Claude的后续版本将能够由Claude自身持续迭代改进。

来自外部世界的证据

AI模型的进步速度正在加快。模型能够独立可靠完成任务的时长，此前大约每七个月翻一番，如今这一周期已缩短至约每四个月翻一番。2024年3月，Claude Opus 3能够完成人类约需四分钟完成的软件任务；一年后，Claude Sonnet 3.7已能处理约需一个半小时的任务；再过一年，Claude Opus 4.6已能胜任需时12小时的任务。¹ 若此趋势持续，今年之内，需要熟练人员数天才能完成的任务或将进入AI的能力射程；到2027年，AI系统或许能够胜任需要人类数周才能完成的工作。

同样的规律也出现在编程和研究基准测试中。基准测试衡量模型在特定领域的表现，当模型成绩接近满分时，该基准即被视为"饱和"。² SWE-bench是一项标准的真实世界软件工程测试：它向模型提供一个真实的开源代码库和一份真实的缺陷报告，要求模型编写代码修复问题，并通过项目自身的测试。模型的得分已从个位数的低分，在两年内发展到使该基准趋于饱和。

CORE-Bench测试模型能否复现已有研究成果，这是模型开展原创研究的前提条件。它向AI模型提供一篇已发表论文的代码和数据，要求其重新运行所有内容并确认能否复现论文结果。AI系统的复现成功率从2024年的约20%，在十五个月后便使该基准趋于饱和。负责运营长时任务基准测试的METR发现，Claude Mythos Preview能够持续工作"至少"16小时，已"处于[METR]在不引入新任务的情况下所能评测范围的上限"。

公开基准测试能够揭示很多关于这些系统能力的信息，但无法反映AI系统对加速AI开发本身所产生的影响。要了解这一点，我们需要来自Anthropic等AI公司内部的直接证据。

来自Anthropic内部的证据

构建一个前沿模型，大致需要两类工作：其一是工程工作，包括编写代码、搭建基础设施和监督模型训练；其二是研究工作，包括决定运行哪些实验、解读实验结果，以及确定下一步尝试哪些方向。

在工程和研究两个领域，情况如出一辙。在工程方面，Claude可以接手一个规格不明确的问题并自行找出解决方案；人类提供目标，但无需再提供方法。在研究方面，Claude在执行规格明确的实验时，已能媲美乃至超越熟练的人类研究员。然而，在需要Claude自主判断和设定目标时，无论是工程还是研究领域，都仍存在显著的能力差距。正是这一差距，将今天的AI与未来能够自主设计继任者的系统区分开来。

在Anthropic，员工随着经验积累，通常会承担更具开放性和重要性的任务。最初，他们执行别人指定好的任务，例如："导出按钮失效了，请修复它。"随着经验增长，他们会接到一个目标，然后自行设计解决方案，例如："调查一下为何网络在高负载下会变慢。"在最高级别，他们需要自行判断哪些问题值得解决："团队下个季度应该做什么？"我们可以借助Anthropic的内部数据，观察Claude在处理这些不同类型任务方面已走了多远。

Claude已撰写了Anthropic相当大比例的代码。 截至2026年5月，合并到Anthropic代码库中的代码，超过80%由Claude创作。³ 而在2025年2月Claude Code以研究预览版发布之前，这一比例还处于个位数的低水平。这一转变同样体现在每位工程师的产出量上。每位工程师每天合并的代码行数，在Anthropic最初四年（2021—2024年）保持稳定，随后在2025年开始上升——彼时Claude已从仅给出建议供工程师复制粘贴，转变为能够直接运行代码。2026年，随着模型开始在更长时间跨度内自主工作，这一增长斜率再度加陡。这两个拐点如下图所示。2026年第二季度，典型工程师每天合并的代码量是2024年的8倍。⁴ 这是因为大量代码由Claude编写，工程师负责指导和审阅，而非自己亲手输入。

柱状图：按人员、按季度统计的代码贡献量，时间跨度从2021年第二季度至2026年第二季度。图中标注了八个不同模型的发布日期：Claude 1、Claude 2、Claude 3、Claude 4、Claude Code、Claude Sonnet 4.5、Claude Opus 4.5、Claude Mythos Preview（内部访问）及Claude Mythos Preview。

需要说明的是：代码行数是一个不够完善的衡量指标，它衡量的是数量而非质量。因此，2026年第二季度"每位工程师每天代码量增至8倍"，几乎可以肯定高估了实际的生产率提升幅度。尽管如此，它确实反映了一种加速态势。在Anthropic，我们不以代码行数论英雄；团队成员之所以产出更多代码，纯粹是因为他们借助AI系统写出了更多代码。

代码行数的增长，与员工对生产率大幅提升的主观感受相吻合。在2026年3月一项涵盖Anthropic各研究团队130名员工的调查中，受访者的中位估计是：与完全不使用任何AI模型相比，借助Mythos Preview，他们在同类项目上的产出约为原来的4倍。⁵ 我们预计，当时实际提升幅度会略低于此。⁶ 尽管如此，我们认为这一总体判断是可信的，也与我们的其他观察相符：Anthropic相当大比例的技术员工，正在以比没有AI辅助时快数倍的速度完成核心工作。

我们还观察到，Anthropic的员工正在借助Claude完成一些原本不会发生的工作，例如构建探索性工具、处理长期积压的代码清理任务。举例来说，2026年4月，Claude提交了800多个修复补丁，将某类API错误减少了千分之一。监督此项工作的工程师估计，同等工作量若由人类完成，需要四年时间；排查他人的缺陷既缓慢又费力，而且人类很难同时在脑海中保持如此大量陌生的上下文信息。

"大约一年前，我开始大量使用Claude工作流程。那是一段疯狂的经历，距离我最后一次亲自写代码，现在已经大约五个月了。" ——Anthropic员工*

Claude编写的代码质量"过关"，且持续提升。 "好代码"意味着两件事：它能正常运行，并且以其他工程师能够理解和在其基础上继续开发的方式编写。就第一条标准而言，证据是清晰的：Anthropic员工在Claude执行任务过程中纠正、重新引导或接管任务的频率，已稳步下降长达一年，在最复杂、最开放性的任务上也不例外。这类任务的特点是没有明确的规格要求，工程师自己也不确定答案应该是什么样的。这一点在Claude在不同难度任务上的成功率变化趋势中清晰可见（如下图所示）。Claude写出的代码，确实能用。

折线图：Claude Code会话成功率（按四种任务类型——简单任务、常规任务、有难度的任务及开放性问题——分别统计），包含六个不同模型：Claude Sonnet 4.5、Claude Opus 4.5、Claude Opus 4.6、Mythos Preview（内部访问）、Mythos Preview及Claude Opus 4.7。

阅读说明：会话成功率由Claude评判；若Claude Code智能体明确完成了用户任务且无需纠正，则该会话被视为成功。工作负载的变化可能导致成功率出现短期波动。

在最具开放性的任务上，Claude的成功率在2026年5月达到76%，六个月内提升了50个百分点。以这一难度等级的任务为例：一次常规升级导致数万个训练任务崩溃。一名工程师仅凭几条文字说明和集群访问权限，就将这一线上事故交给了Claude处理。Claude在运行中的任务间逐一检索，逐个测试环境设置，最终定位到触发崩溃的单个晦涩调试标志，可靠地复现了问题，并确认了修复方案。整个过程约两小时，完成了通常需要两到三天才能完成的工作。

就第二条标准——编写其他工程师能够理解并在其基础上继续开发的代码——而言，人类与AI之间的差距依然存在，但正在迅速缩小。Anthropic员工内部尚未达成完全共识，但许多人认为：2025年底，Claude编写的代码在质量上仍略逊于Anthropic人类工程师编写的代码；而如今，两者已大致持平。我们预计，在未来一年内，Claude编写的代码质量将超越人类。

这一变化也改变了Anthropic审查自身代码的方式。现在，提交到代码库的变更，必须先经过一个自动化Claude审查工具的检查——该工具在代码合并前会主动发现缺陷、安全漏洞及其他问题。借助这一工具，我们进行了回溯分析，发现如果对代码库的每次变更都进行自动化Claude审查，历史上约有三分之一曾导致claude.ai线上事故的缺陷，将在进入生产环境之前就被拦截。而编写这些代码的工程师，本已是世界上构建此类系统最顶尖的人才。如今，Claude正在捕捉他们所遗漏的错误。

"Claude编写的代码，在2025年底略逊于Anthropic人类工程师编写的代码，目前已大致持平，我们预计在今年内将全面超越。"

Claude擅长围绕既定目标运行实验。 每次Anthropic发布新模型，我们都会进行同一项测试：给Claude一段训练小型AI模型的代码，要求其在保证通过相同正确性检验的前提下，尽可能提升代码运行速度。目标和成功指标事先固定，Claude的任务是通过重写代码、运行代码、计时，并反复迭代来寻找加速空间——这是一个实验研究循环的微缩版本。2025年5月，Claude Opus 4的平均加速比约为起始代码的3倍；到2026年4月，Claude Mythos Preview已达到约52倍。作为参照，一位熟练的人类研究员需要四到八小时才能达到4倍加速。⁷ 在这个研究工作流程的特定环节——对规格明确的实验内部步骤进行优化——Claude在不到一年的时间内，已从"极为有用"跃升至"超越人类"。

"当前的格局大致是：'人类提出想法，模型能够以比以前快一个数量级的速度来实现、测试和评估这些想法。'"

Claude正在逐步提升自主提出实验方案的能力。 2026年4月，Anthropic发布了Claude端到端运行开放性研究项目的首次演示。Claude驱动的智能体被给定一个AI安全领域的开放性问题——大致是：较弱的模型能否可靠地监督更强的模型？——然后被留下来自行解决。这涉及提出假设、进行测试、与并行运行的智能体共享发现，以及反复迭代。该任务有明确的性能"下限"和"上限"：下限是弱监督者独立运作的表现，上限是强模型在正确答案训练下的表现。两位人类研究员约花一周时间，弥补了该差距的约23%；而这些智能体在合计约800小时的运算时间内，弥补了97%，消耗算力成本约为18,000美元。

这项工作有一些需要说明之处：研究结果未能在生产规模的模型上得到完全复现，且人类仍然负责选定问题和制定评分标准。但在这些约束条件之内，每一个实验都由智能体自主设计。方向设定，是人类所扮演的唯一实质性角色。

"在一到两天的时间里，Claude在几乎没有我介入的情况下完成了所有这些工作。我想，如果一位初级同事能在同样的时间内带来这样的成果，我会相当惊讶。未来已至。"

Claude在引导研究会话走向研究发现方面正日益精进。 我们检视了2026年1月至3月间的真实Claude Code会话，其中Anthropic研究员正与Claude协作处理开放性调研问题，例如查明某次训练运行为何反复崩溃，或某模型为何在基准测试中得分不佳。在每一个案例中，我们都找到了一个研究员走了弯路的时刻——他们追求了一个方向，导致会话偏离轨道，直到最终重回正轨。随后，我们仅向不同的Claude模型展示会话偏离轨道之前的内容，询问它下一步会怎么做。再由另一个能够看到会话最终走向的Claude，判断AI和人类哪一方建议了更好的下一步行动。⁸

由于我们刻意选取的是人类决策存在改进空间的时刻（n=129），这并非模型与人类判断力的同等条件对比。这些时刻为我们提供了一组真实、有挑战性的场景——在这些场景中，正确的下一步并不明显，而人类的选择则作为衡量模型表现的有效参照基准。在这一指标上，我们2025年11月最优模型（Opus 4.5）优于人类选择的比例为51%；到2026年4月（Mythos Preview），这一比例增至64%。研究工作的日常，在很大程度上是一连串"下一步该怎么做"的决策链，这使得上述指标成为衡量模型最终能否独立主导一项研究调查的相关指标。我们将这一结果视为早期信号，表明AI系统在做出AI研究所依赖的判断性决策方面正日益精进。

柱状图，标题为"模型能否比人类选出更好的下一步？"该图展示了九个不同模型的表现：Claude 3 Haiku、Claude Sonnet 4、Claude Sonnet 4.5、Claude Haiku 4.5、Claude Opus 4.5、Claude Sonnet 4.6、Claude Opus 4.6、Claude Opus 4.7及Claude Mythos Preview。

阅读说明："实际上限"线衡量的是"理想"答案——由一个能够看到整个会话（包括最终结果）的模型给出。

"就目前而言，人类的比较优势仍在于把握全局，以及在当前任务的局限之外进行更宏观的思考。"

Anthropic未来的工作形态会是什么样子？

现有证据表明，在AI开发流程的每个环节，人类的角色都在收窄。一旦人类和AI编写的代码质量达到对等，人类将完全停止编写代码，转而只负责审查。但如果他们审查代码的速度跟不上Claude生成代码的速度，人类审查就会成为AI开发的瓶颈。同样，一旦Claude能够运行实验，问题就会转变为"哪些实验值得运行？"简而言之：执行层面（即编写代码、运行实验、产出结果）在人力时间上的成本现在几乎为零，即便在算力成本上依然存在。

目前，人类具有比较优势的领域，是研究品味与判断力，包括：判断哪些问题值得关注、哪些结果值得信任、以及何时某条路径已走入死胡同。

"工作（乃至生活）曾运行在一种人与人之间小恩小惠的馈赠经济之上。'能帮我跑一下这个脚本吗？'……每一个这样的请求都创造了一点点人情债，一点点彼此的牵绊。[Claude]更快，不产生人情债，但每一次这样的交互，都是一次失去人与人之间协作机会的遗憾。"

"在一切运转顺畅的日子里，我不禁觉得自己做的事情毫无意义——一切都已自动化，比我更好、更快。但也有一些日子，什么都坏掉了，我不明白为什么，然后我意识到，我已经不知道自己究竟在做什么了。"

如果我们的判断有误呢？

对上述证据的一个自然反驳是：目前仍掌握在人类手中的工作——选择研究什么问题——才是最重要的。缺乏这种判断力，Claude只是一个能力出众的助手，而非一个能够独立推动AI进步的系统。

当前的训练方法和架构是否足以解锁这种能力，目前尚无定论。但AI的进步很少依靠"灵光乍现"。AI近期历史上确实出现过几次这样的时刻，例如Transformer架构或混合专家模型，但范式转换级别的思想之间往往相隔数年。在这之间，大多数进步都是渐进式的：我们扩大某项规模，观察什么地方出现问题，修复它，再继续尝试。这恰恰是Claude如今最擅长的工作流程。爱迪生说，天才是1%的灵感加上99%的汗水。但我们正看到"汗水"的部分越来越多地被自动化取代。一个越来越清晰的事实是：推动前沿进步的大部分工作是可以自动化的；大规模的研究进展在很大程度上取决于工具和资源——它们决定了你运行实验的速度、同时运行的数量，以及获得结果的效率。

即便退一步假设Claude永远无法形成良好的研究品味，我们的证据保守解读之下，仍意味着复利式的加速。如果人类将大部分时间花在那占比极小的方向设定工作上，而Claude处理其余一切，那就意味着每位工程师或研究员所掌舵的工作量远超从前。我们观察到的证据表明，Anthropic的员工既在加速前进，也在拓宽覆盖范围。在实践中，这意味着AI已经让Anthropic的运转速度远快于有效AI工具出现之前。

相对大胆的解读则是：Claude研究判断力持续改进的早期证据——尽管目前尚显微弱——表明这项能力同样在进步之中。"研究品味"或许不过是另一种AI系统曾经不擅长、后来学会了的能力。我们在其他定性技能上见过类似的规律，比如AI系统学会解释一个笑话为何好笑、展现心智理论，以及解开语言谜题。

可能的未来

接下来会发生什么，取决于两件事：这一趋势是否延续，以及如果它确实延续，我们选择如何应对。我们可以设想至少三种未来情景：

情景一：趋势停滞，但今天的AI能力得到广泛普及

本文中呈现了许多指数增长的轨迹。但这些轨迹实际上可能是S形曲线。我们或许正在接近曲线的拐点，在那里规模回报开始递减，曲线趋于平缓直至平坦。将优秀研究员与卓越研究员区分开来的判断力，或许是一种无法通过扩大训练投入（如算力和数据）来获得的能力。若果真如此，突破这一瓶颈将需要一个全新的思路——例如一种能够取代当前所有前沿模型所采用的Transformer架构的新型架构方案。

另一种可能是，AI进步的关键制约因素在于供应链，而非模型本身：推进和普及前沿技术所需的能源和算力，可能超出当前的供给能力。芯片制造速度、电网扩容速度，或互联带宽，可能才是真正的瓶颈所在，而非智能本身。我们也无法排除AI生态系统遭受外生冲击的可能性，例如算力或电力供应的突然萎缩，这两者中的任何一个都将拖慢进展，并使各实验室的前瞻性投资成本大幅上升。此外，或许还存在我们尚未预料到的其他发展壁垒。

即便模型能力冻结在今天的水平，我们也预计世界将发生重大变化。"玻璃翼计划"（Project Glasswing）是一个早期迹象：在项目启动最初几周内，Mythos Preview便在全球最重要的系统中发现了超过一万个高危及严重安全漏洞——数量之多，使得网络防御的瓶颈已从"发现漏洞"转移至"快速修复漏洞"。而今天的模型向更广泛经济体的扩散，目前仍处于早期阶段——在那个未来，一家100人的公司将越来越能完成1000人公司的工作，因为每位员工之下都将统率着一个由智能体构成的金字塔。

我们列出这种情景是为了完整性，但我们认为它不大可能发生。我们能够测量的每一项能力，包括那些感觉更难量化的能力，如代码质量和开放性任务的成功率，迄今都遵循着相同的曲线，而我们尚未看到这条曲线出现弯折。在我们考虑的三种未来中，这种情景将给各国政府和社会留下最充裕的适应时间。我们更担忧接下来的两种情景——它们的演变速度更快，留给准备的空间也更为有限。

情景二：AI实验室持续获得复利式效率提升

在这一情景中，AI开发在很大程度上实现了自动化，但人类继续设定研究方向并评判结果。使用AI系统的组织将随着时间推移变得效率大增，因此我们可以预见每位员工将获得显著的生产率倍增效应——100人的公司能够完成相当于1万人乃至10万人规模的工作。这将彻底变革知识工作和政府服务，但也可能被用于有害目的，从对整个人口实施威权式监控，到针对每个个体量身定制、以超越任何人类团队所能匹敌的规模运作的影响力操纵行动。

Anthropic等公司的人员角色将随之转变：人们将与AI系统携手，扩大研究规模、催生新的洞见，并共同构建验证AI输出可信度所必需的系统。

我们在本文中呈现的证据表明，我们很可能正在走向这一情景。但加速流程的某一环节，往往只是将瓶颈转移到别处：整体速度受制于尚未提速的部分。在计算机科学领域，这被称为阿姆达尔定律，同样的逻辑也适用于组织管理。Anthropic已经遭遇了阿姆达尔定律的一个典型特征：随着我们在组织内推动更多代码流转，人工代码审查已成为新的瓶颈。

我们在工程领域之外也遭遇了这种摩擦。由于Anthropic员工与高能力模型协作，新想法、新举措、新工具和新模拟方案如雨后春笋般涌现——其数量远超我们实际推进的能力。组织识别并修复这些瓶颈的速度，或许是一种会随时间积累的能力，并可能成为任何组织最重要的核心竞争力。

情景三：AI系统自身具备完整的递归自我改进能力，并开始构建自己的继任者

如果能力提升的技术趋势持续，而AI系统能够发展出人类变革性创造力所固有的那些能力，那么AI系统自主设计和改进自身，是完全有可能发生的。

在这个世界里，AI开发的进步速度将完全取决于AI系统可用的算力（或在算法训练与推理效率发现上的速度）。人类在AI开发中扮演的角色将大幅弱化，我们的工作重心可能大多转向对一个由AI系统运营的不断扩张的"虚拟实验室"进行监督、验证和核查。我们预计，具备自动化AI研发能力的系统，其能力将迁移至其他科学领域，并开始革新那些领域。

这种未来中，对齐问题将如何被解决——或无法被解决——是我们最不确定的地方。模型或许会被证明足够对齐，并具备足够的研究品味，能够自主探索和实现我们尚未触及的新解决方案；它们也可能足够明智，在条件不成熟时主动停止开发。但另一种可能同样存在：今天模型中罕见出现的错误对齐，在模型构建其继任者的过程中不断累积叠加，变得越来越频繁却越来越难以理解，直至我们最终失去对它们的控制。而我们或许没有足够的时间和能力来构建、整合并验证那些我们所需的工具，以判断自己究竟身处哪条轨道之上。

对于这个世界会是什么样子，我们没有良好的直觉，因为我们当前的经济是由人类和人类建造的工具所驱动的。就其本质而言，一个由快速递归自我改进所驱动的世界，可能会在自我改进模型的能力全面超越人类、并向更广泛经济体扩散蔓延的过程中，被这一模型所主导。如果人类劳动力失去竞争力，届时的经济形态将难以预测。

即便模型开发完全实现自动化并进入递归模式，我们也无法预测这对大多数普通人的日常生活意味着什么。阿姆达尔定律在此同样适用。递归智能可能在某些领域迅速实现《仁爱之机》（Machines of Loving Grace）所描绘的众多美好前景。我们预计，具身智能（即机器人技术）可能紧随递归智能之后迅速跟进，遵循类似的以递减成本实现递增回报的发展路径。更强大的智能可能帮助我们更快地建造物理世界中的事物，让救命新药的临床试验更富成效，并开发出全新的协作协调形式。

但仅仅实现递归式改进，并不意味着工业生产方式、社会组织形态或市场运作机制会立即发生变化。更强大的智能无法加速获知一种药物数十年使用后的效果，无法让选举提前于宪法规定的日期举行，也无法在一个周末内将陌生人变成老朋友。对于大多数人来说，这种未来在体感上依然会被瓶颈所左右，即便上游的实验室正以算力的速度奔涌向前。在这里，递归智能以越来越快的速度自我构建，与人类、关系和治理构成的现实世界相撞——那个碰撞点会是什么样子，是这种未来中另一个我们无法预言的部分。

我们应该怎么做？

如果能够有效地放缓这项技术的发展速度，为自身争取更多时间来应对其深远影响，我们认为这很可能是一件好事。但如果放缓只是让最不谨慎的行为者在技术上迎头赶上，最终结果可能让所有人都更不安全。在缺乏全球协调机制的情况下，各公司和各国政府将不得不在竞争压力和地缘政治压力之下，做出艰难的安全抉择。

我们认为，赋予世界放缓乃至暂停前沿AI开发的选项，将是有益的——这有助于社会结构和对齐研究跟上技术进步的步伐。Anthropic研究院将与众多合作方开展研究，并采取实际行动，帮助构建一个可信的减速或暂停机制所需的制度体系。这些体系将使前沿AI开发者能够核实全球其他机构是否真正停止或放缓了开发，并确保没有不良行为者借助协调减速之名，暗中抢先推进。如果这样的体系得以建立，我们预计我们将选择减速或暂停，前提是其他处于或接近前沿的开发者也以可核实的方式同步这样做。

一次有意义的减速或暂停，需要多个资源充足、处于或接近前沿的实验室，跨越多个国家，在相同条件下达成停止协议；同时还需要各方能够核实对方确实已停止。由于AI系统的独特属性，这一军备控制难题中的"可检测性"（低于"可核查性"的标准）远比其他技术更具挑战性。训练运行远比导弹发射井更易于隐蔽，其投入是通用性的，而悄然违约的激励极为强烈——因为在他人停步时继续前进者，将有机会继承领先地位。一个可信的暂停机制还必须明确规定：什么条件触发暂停、什么条件解除暂停，以及由谁进行裁定。

这一切在原则上并非不可能——世界曾为其他复杂技术建立过核查机制（例如《中程核力量条约》），但彼时构建基础设施和建立互信都花费了数十年时间。而我们没有那么多时间。相比之下，一家实验室的单方面暂停虽然可以立即实现，但收效甚微：它只会改变谁是领跑者，却无法催生目前所缺失的那种更广泛的审议过程。

在未来数月，我们将组织对话，邀请政策制定者、研究人员、公民社会和其他AI公司，共同探讨本文所提出的若干问题，尤其是围绕完整递归自我改进，以及如何为协调与审议创造更好条件等议题。我们将公布这些对话的成果。共同探讨这些问题的窗口已经开启，AI公司以外的人们理应参与到这场审议之中。

Marina Favaro与Jack Clark联合撰写本文，Santi Ruiz提供编辑支持。Shan Carter、Romello Goodman和Nikki Makagiansar依据Brian Calvert与Jun Shern Chan收集的数据制作了可视化图表。Daniel Freeman、Jim Baker、Max Young、Sarah Pollack、Francesco Mosconi、Holden Karnofsky、Andy Jones、Kevin Troy、Anton Korinek、Meg Tong、Andrew Ho、Dan Altman、Drake Thomas、Jack Shen、Sasha de Marigny及Avital Balwit提供了反馈意见。

注释

1. METR的核心衡量指标反映的是AI系统在一系列任务上达到50%可靠性的时间跨度，但在80%可靠性标准下，趋势线形态相同。
2. 尤其是当基准测试转向更具开放性的形式和更高难度的任务（如奥林匹克级别的数学题）时，由于题目和答案集中存在错误——如表述模糊的问题和无解的题目——基准测试往往在达到100%之前便已饱和。
3. Anthropic领导层曾公开估计，包括脚本和实验性代码在内，90%甚至更多的代码由Claude编写。我们的80%以上是指合并到生产环境中、可归因于Claude的代码行占比。这在两个维度上是更为保守的衡量方式：一是我们的归因流程存在一定缺口；二是未归因于Claude的代码行中，包含了自动生成代码及其他并非由人工手写的产物。
4. 代码产出量的激增，正在给大家共用的基础设施带来压力。GitHub——全球大多数软件赖以构建的平台——在整个2025年约有十亿次代码提交；而到2026年中，每周的提交量已达2.75亿次，按此速度全年提交量约为140亿次。该公司首席运营官表示，为了跟上这一步伐，公司正在"拼尽全力"扩容。
5. 本次调查方法的更多细节，请参阅Claude Opus 4.7系统卡的第2.3.5节。
6. 许多受访者可能未仔细考量如何在回答中处理各类偏差或问题界定中的细微差别；METR的近期研究也表明，开发者对AI生产力提升幅度的估计往往偏高。
7. 加速倍数的大小，在很大程度上取决于起始代码留有多少改进空间，不应将其解读为真实世界训练速度的提升倍数。因此，绝对倍数并非本处关注的核心数字。更具参考价值的是，这一实验设置所实现的同等条件比较——既可跨模型比较（过去一年从约3倍升至约52倍），也可与同等任务上的熟练人类进行比较（四到八小时达到约4倍）。
8. 作为对评判偏差的验证，我们在另一组127个时刻上进行了相同测试，这些时刻中人类的下一步选择已经很优秀（相对于原始组中人类决策有改进空间的时刻而言）。结果显示，在那些时刻，模型的建议仅约20%的情况下被判定为更优。

* 本文中Anthropic员工的引言，均来自内部讨论，并已获当事人许可使用。这些引言反映的是个人于2026年5月的观点，并非公司官方立场。

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本周四，美国银行、摩根大通和摩根士丹利相继举办盛大客户路演活动，SpaceX总裁Gwynne Shotwell与首席财务官Bret Johnsen马不停蹄地穿梭于各大投行之间，向数以千计的富裕投资者亲身推介这笔交易。

与此同时，高盛和Evercore ISI的研究团队发布了极为激进的预测报告，预计SpaceX人工智能部门营收到2030年前后将增长约100倍，以支撑公司约1.8万亿美元的目标估值。SpaceX已将IPO定价定于每股135美元，计划募资约744亿美元，预计于6月11日正式定价，届时将在纳斯达克以"SPCX"为代码挂牌交易。

此次IPO规模之巨、各方参与热情之高，令整个华尔街为之侧目。据纽约时报报道，参与此次IPO销售工作的共有23家银行和经纪商，仅承销费用一项预计就将超过5亿美元。分析人士指出，各大投行不仅需要确保SpaceX上市一炮而红，更需要为预计随后登场的OpenAI和Anthropic两大巨型IPO提前铺路、积累信心。

投行大佬亲自出马路演，场面堪比"发射派对"

据路透社报道，美国银行率先于周四在其曼哈顿中城总部大堂布置了SpaceX火箭及相关图像，为财富管理客户举办专场活动。该行联席总裁Jim DeMare将亲自主持，对话Shotwell和Johnsen。美国银行还计划当晚将大楼顶部的尖塔点亮，模拟火箭升空的视觉效果。该行旗下私人银行和美林证券共邀请了逾5000名客户参与"发射派对"，并向全美各地办公室进行直播。

摩根大通则在其新落成的铜色调总部大楼举办了规模更为壮观的活动。据纽约时报报道，摩根大通CEO Jamie Dimon亲自出席为投资者站台，资产与财富管理部门负责人Mary C. Erdoes也将同台助阵。活动现场，SpaceX火箭发射视频在宽幅大屏上循环播放，"Go for Launch"字样被投影至数层楼高的大堂墙面。此次活动预计吸引逾2500名客户到场，并向全美26个州的90家分支机构同步直播——这是摩根大通历史上规模最大的一次此类活动。

摩根士丹利则计划于下周一举办财富管理客户专场，届时SpaceX高管将与IPO主承销银行家Kate Claassen及财富管理负责人Jed Finn共同出席。高盛虽未举办同等规模的客户活动，但据报道已在其曼哈顿下城总部的两处大堂陈列SpaceX火箭模型，以示对此次上市的支持。

AI营收预计百倍增长，撑起万亿估值逻辑

华尔街对SpaceX的未来同样展现出高度一致的乐观姿态。高盛研究团队预测，SpaceX 2030年总营收将达4740亿美元，其中AI部门营收将从2025年的32亿美元飙升至约3220亿美元，增幅约100倍。高盛还预计，公司整体调整后EBITDA将从2025年的66亿美元猛增至2030年的3520亿美元，并于2031年实现超过720亿美元的正自由现金流——此前公司2025年自由现金流为负138亿美元。

Evercore ISI的预测同样激进。该机构预计SpaceX 2031年AI部门营收将达7550亿美元，总营收届时将突破1万亿美元。Evercore还预计，AI业务占公司总营收的比例将从目前不足五分之一跃升至2031年的74%，而火箭业务占比则将从目前逾20%降至约1%。

两家机构均预计，以Starlink卫星互联网服务为主的连接业务营收将从去年约114亿美元增长至2030年逾1400亿美元；火箭部门营收则预计从去年41亿美元增至2030年约80亿美元，增速相对温和。

高增长假设面临现实挑战

尽管各方预测数字令人振奋，但部分假设条件颇具争议。上述AI增长预测成立的前提，是SpaceX旗下Grok系列模型必须在编程、网络安全、AI代理及聊天机器人等关键领域赶超并超越Anthropic、谷歌和OpenAI等更为领先的竞争对手。

然而现实情况是，前身为xAI的SpaceX AI部门目前面临重重挑战：马斯克在两年内将10位联合创始人悉数逐出，内部动荡不断；Grok模型市场表现欠佳，消费者和企业订阅用户数量远未达到支撑高营收所需的规模；位于田纳西州孟菲斯、装机容量300兆瓦的Colossus 1数据中心，甚至因Grok未能获得足够市场认可而出现闲置，马斯克不得不将其部分租赁给竞争对手Anthropic使用。

SpaceX在IPO注册文件中亦未按惯例披露历史季度财务数据。Renaissance Capital高级IPO市场策略师Matt Kennedy对此表示，缺乏详细季度数据意味着投资者应主要从长期视角来审视这家公司。高盛的估值模型将SpaceX的AI业务市场规模设定为26.5万亿美元，远超Starlink及太空业务约2万亿美元的市场规模，这一假设本身亦颇为大胆。

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据新华社报道，乌克兰总统泽连斯基6月4日公开发布致俄罗斯总统普京的信件，提议举行双边会晤并确定具体日期。普京随后在圣彼得堡作出积极回应，明确表示俄方已完全准备好，并愿意在俄美“安克雷奇会晤”达成的妥协方案基础上与乌方达成和平协议。

美国总统特朗普当天在白宫对潜在的“普泽会”表达了乐见其成的态度。他强调，在美方的推动下，俄乌双方都将为结束冲突作出妥协，并宣称这一进展符合他此前的建议。

俄方明确谈判基准与妥协框架

据新华网报道，普京4日在圣彼得堡会见世界主要通讯社负责人时，详细阐述了俄罗斯的谈判立场。普京指出，俄美领导人去年8月在美国阿拉斯加州安克雷奇市会晤时已达成妥协方案，俄方准备接受该方案，并将特朗普关于乌克兰问题的提议作为和平协议的基础。

普京强调，俄方同意在乌克兰问题上作出妥协，但目前的阻力在于需要说服乌方相信并接受这一点。他表示，如果乌方同意按照安克雷奇协议作出妥协，俄乌冲突将很快结束。

在涉及欧盟的角色时，普京划定了明确的政治界限。他表示，俄罗斯不反对乌克兰加入欧盟，但坚决反对欧盟演变成一个军事联盟。普京呼吁，欧盟应当在解决冲突中发挥积极作用，其方式应是利用影响力说服乌克兰接受妥协方案，而不是继续向乌方提供武器。

领土控制现状与协议签署条件

在推进谈判意愿的同时，普京明确了俄罗斯在领土现状和政权合法性方面的底线。他表示，俄罗斯控制顿巴斯地区与和乌克兰达成和平协议之间并不矛盾。

据新华社引述普京的表态，俄罗斯目前已经控制了整个卢甘斯克地区、顿涅茨克地区85%的区域，以及扎波罗热地区80%的区域。

对于未来和平协议的签署主体，普京提出了具体的政治要求。他强调，俄方希望与乌方的“合法代表”签署这份具有历史意义的文件，并指出乌克兰举行总统选举非常重要。普京认为，由于国内政治局势的制约，乌克兰当前还没有做好达成协议的准备。

乌方主动接触与美国的斡旋

谈判的另一关键推动力来自乌克兰的主动邀约以及美国的施压与斡旋。泽连斯基在4日发布的公开信中不仅提议与普京会晤，还明确主张欧洲和美国应当参与到这一进程中来。

美国方面迅速对这一事态发展表示支持。据新华社报道，特朗普在白宫的一场活动上对媒体表示，很高兴看到两国领导人似乎正在商讨会面事宜，并认为“如果他们能见上一面，那将是一件非常好的事，他们真该把这件事定下来”。

特朗普将目前的接触很大程度上归功于美方的推动。他重申，为了结束这场冲突，俄乌双方都会作出妥协，这与他此前的建议一致。不过，他拒绝向媒体透露关于妥协方案的具体细节。

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随着新一季度赎回窗口开启，多家头部机构相继披露创纪录的撤资请求，行业龙头黑石集团（Blackstone）旗下最大私募信贷基金再度触发赎回上限，市场对这一规模达1.8万亿美元行业的信心考验远未结束。

据华尔街见闻此前文章写道，进入6月，Cliffwater旗下310亿美元旗舰私募信贷基金披露，第二季度投资者赎回申请比例高达17%，超过上一季度的14%；Partners Group随即宣布封堵旗下一只长青私募股权基金的退出通道，并表示已准备好对包括美国在内的其他基金实施类似限制。紧随其后，黑石于周四宣布将BCRED的赎回比例上限锁定在5%，而投资者的实际赎回申请已达10%，创下历史新高。

这一连串事件打破了此前数周市场短暂形成的喘息局面。市场担忧的核心在于：私募信贷行业过度集中于软件资产，而人工智能的颠覆性冲击正令这一赛道面临重估压力。

与此同时，行业首次真正意义上的信用违约周期已初现端倪——惠誉数据显示，截至4月底，私募信贷官方违约率已升至6%，为该指标设立以来的历史峰值。太平洋投资管理公司（PIMCO）首席投资官Daniel Ivascyn警告称，"多年来首次持续性信用违约周期已经开始"。

赎回浪潮卷土重来，黑石再触上限

这场危机的第一波冲击始于3月2日。彼时，黑石旗下BCRED披露了其有史以来最大规模的投资者赎回请求；4月2日，Blue Owl Capital宣布旗下两只基金分别面临22%和41%的巨额撤资申请，被迫大规模封堵退出通道。

此后，市场一度趋于平静。基金份额小幅反弹，业界开始讨论投资组合优化，部分声音认为外界对行业风险的担忧言过其实。

然而，6月2日起，新一轮赎回窗口的开启再度打破这种平静。Cliffwater旗舰基金披露第二季度17%的赎回申请比例，较上季度进一步扩大；Partners Group随即宣布封堵旗下长青私募股权基金的退出渠道，并明确表示已为其他基金（包括美国市场基金）的类似操作做好准备。

周四，黑石宣布将BCRED的季度赎回上限维持在5%，而投资者实际申请赎回的比例已达10%，创下该基金成立以来的最高纪录。这意味着大量希望退出的投资者再度被拒于门外。

Diameter Capital管理合伙人Scott Goodwin在彭博全球信贷论坛上将当前局面定性为散户投资者面临的"囚徒困境"："如果我不赎回，而其他人都赎回了，那我最终只会持有那些最差的资产。"

AlphaValue首席执行官Pierre-Yves Gauthier措辞更为直接："这场病正在蔓延。"而Sculptor Capital全球企业信贷主管Brett Klein则在同一论坛上提出了相对温和的解读，认为投资者不过是在"认识到私募信贷的两位数回报实际上要低几百个基点"。

Cliffwater首席执行官Stephen Nesbitt在致投资者信中表示，基金的回购计划"经过刻意设计，旨在为股东提供与基金长期投资策略及底层资产相匹配的定期流动性"。

值得注意的是，目前面临赎回压力的非交易型商业发展公司（BDC）仅是整个私募信贷市场的一个子集，规模远小于面向机构投资者发行、不设赎回机制的封闭式产品。

违约率创纪录，信用周期或已开启

在赎回压力之外，更深层的风险正在积聚。惠誉数据显示，截至4月底，私募信贷官方违约率已升至6%，为该评级机构设立这一指标以来的历史最高水平。

PIMCO首席投资官Daniel Ivascyn警告称，"多年来首次持续性信用违约周期已经开始"，并指出许多重组和违约事件尚未在公开报告中得到体现，导致部分主要投资者认为行业回报被高估、损失被低估。"水面之下正在发生很多事情。"

摩根大通首席执行官Jamie Dimon上周亦发出类似警示：

"我们已经很久没有经历真正的信用周期了，因为新冠疫情只持续了三个月。信用周期终将到来，我不知道是什么时候，但我认为当它来临时，其严重程度将超出人们的预期。"

综合来看，私募信贷行业正面临多重压力的叠加：赎回浪潮的周期性重演、人工智能对软件资产估值的冲击、违约率攀升至历史高位，以及信息透明度不足引发的信任危机。

正如彭博在报道中所指出的，试图平息投资者对这一市场的焦虑，"更像是一场马拉松，而非短跑"——这是长期贷款业务的本质所决定的，没有简单快捷的答案。

随着Apollo Global Management和Ares Management等更大规模基金的季度赎回数据将在未来数周陆续披露，市场的压力测试仍将持续。

机构资金仍在流入，市场分歧加剧

尽管零售端赎回压力持续，机构市场的募资活动并未全面停滞，行业内部分化日趋明显。

• 法国资产管理公司Eurazeo已为其最新旗舰直接贷款基金募集39亿欧元（约45亿美元）；

• Bridgepoint Group即将为其最新欧洲直接贷款基金募集约50亿欧元；

• Crescent Capital Group则完成了其有史以来规模最大的基金募集，为一只专注于私募股权支持中小企业贷款的直接贷款策略锁定逾55亿美元承诺资金。

据彭博报道，Ares联席总裁Blair Jacobson周四则表示："这些底层基金正在兑现我们向投资者承诺的回报，即高个位数至两位数的收益率。只要这一趋势持续，我们认为财富管理产品的前景依然光明。"

上述募资动态表明，在美国市场不确定性上升的背景下，部分机构投资者正将目光转向欧洲，寻求相对稳定的配置机会。

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6月4日，据《华尔街日报》报道，Meta最新AI模型Muse Spark的API（应用程序接口）已多次推迟发布，截至本周二仍未确定上线日期。

这距离Meta首席AI官Alexandr Wang公开承诺API"即将推出"已过去近两个月。

消息曝光后，Meta发言人在周三回应称，公司正与合作伙伴测试该API，计划本月内发布。

Muse Spark是Meta首个闭源AI模型，API是开发者访问该模型的唯一渠道，延误意味着商业变现时间窗口的持续收窄。

据报道，Meta最初计划在4月份Muse Spark发布时同步推出API。

模型上线两天后，Alexandr Wang在X平台发文称：

Muse Spark API即将上线！开发者们对此热情高涨，我们感到非常振奋，敬请期待！

然而该API并未如期发布。报道援引知情人士透露，首轮延期（从4月推至5月）源于测试中暴露的程序漏洞，以及需要补充构建更多基础设施。

随后，发布计划再度推迟至6月。截至目前，除少数获授权运行测试的第三方评估机构外，绝大多数开发者尚无法自行访问该模型。

通常情况下，AI公司会在新模型发布的同时或数周内推出配套API，以最大化其在开发者群体中的影响力。

持续推迟不仅削弱了Muse Spark的市场热度，也令外界再度对Meta能否高效执行其AI商业化路线图产生疑虑。

Muse Spark API的延误并非孤例。

华尔街见闻此前提及，Meta去年曾因工程师无法大幅提升模型性能，而推迟发布另一款AI模型Behemoth，该模型最终未能正式推出。

此后，Meta大规模招募AI人才并重组团队，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也是Meta首款闭源AI模型。此前Meta发布的模型均为开源，开发者可免费下载使用。

根据Meta内部基准测试，Muse Spark在性能上与OpenAI及Anthropic旗舰模型相当，并在多数测试中大幅领先xAI的Grok。

但在API正式开放之前，这些数字对外部开发者而言仍只是一纸数据，难以转化为真实的市场吸引力。

Meta计划今年斥资最高1450亿美元用于资本支出，主要用于AI基础设施建设。公司的目标是为其35亿日活用户打造个人及商业AI代理。

然而，华尔街对这份"烧钱计划"并不买账。今年4月，Meta宣布将进一步上调支出预期后，其股价在盘后交易中一度下跌逾5%。

CEO扎克伯格在投资者电话会议上表示，将多余算力转化为云计算业务"绝对在考虑之列"。

扎克伯格同时透露，每周都有企业主动找上门，希望Meta提供API服务，但他并未就Muse Spark API的具体上线时间给出任何承诺。

面对市场压力，Meta已开始公布变现路径。

上周，公司宣布为Instagram、WhatsApp和Facebook推出新订阅服务，并表示将试点旗下AI聊天机器人Meta AI的付费订阅。

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市场概述

博通AI业绩指引不及预期，美股科技股和芯片板块遭抛售，资金轮动至医疗、金融等落后板块，道指大涨1.73%、创历史新高。纳指一度跌超1%，但逢低买入令收盘时大体收复失地。

半导体指数较日内低点上涨4%、仍收跌2.15%。谷歌涨3.68%，领涨科技七巨头。软件ETF微跌。

尽管中东冲突持续，但以黎有条件停火以及美伊和平协议的谈判预期，导致原油下挫。WTI原油跌3.10%，布油跌超2.8%。

油价下跌叠加美国劳动力数据疲弱，加息预期降温。10年期美债收益率走低2.77个基点，2年期则下行3.9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%。

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

比特币延续颓势，盘中一度下探6.1万美元，接近2月初低点，随后跌幅收窄，日内跌约2.2%。

亚洲时段，A股三大指数集体下跌，芯片半导体逆势拉升，京东方涨停，恒指、恒科指双双跌超1%。

要闻

中国

中国商务部：美滥用出口管制冲击全球半导体产供链稳定。

“头把交椅”易主，易方达基金ETF管理规模首超华夏基金。

海外

油价跌逾3%，报道：特朗普无意重启伊朗全面战争。

美国上周首申人数升至三个月高位，AI抢饭碗致科技业裁员创近两年新高。

贝森特国会激辩：回避特朗普“免审计”争议，称伊朗冲突已暂停、油价终将回落，对俄油豁免或改为“按国发放”。

美联储官员：目前要选择是保持耐心还是加息，通胀是经济头号风险、AI现未影响。

Anthropic：高昂的计算成本是推动IPO的主因，呼吁全球暂缓前沿AI研发。

光通信明星Ciena上季业绩超预期强劲，上调全年指引，股价仍跌超10%。

黑石也“限赎”了！旗舰私募信贷基金赎回申请飙到10%，市场再响流动性警报。

半导体

黄仁勋即将赴韩会SK集团、LG掌门！行程曝光：烤肉宴、综艺首秀、棒球开球。

台积电魏哲家：数年内都无法满足芯片需求，资本开支高点“我也不知道”、“没看到停下的指标”。

时隔两年再会面，SK海力士与台积电掌门谈HBM和先进封装领域的合作。

市场收报

欧美股市：标普500涨幅0.41%，报7584.31点。道指涨幅1.73%，报51561.93点，时隔一个交易日再创收盘历史新高。纳指跌幅0.09%，报26830.958点。欧洲STOXX 600指数收涨0.52%，刷新日高至624.45点。

A股：上证指数收报4057.78点，跌0.64%。深证成指收报15661.57点，跌0.27%。创业板指收报4088.88点，跌0.83%。

债市：美国10年期国债收益率跌2.17个基点，报4.4729%。两年期美债收益率跌3.51个基点，报4.0472%。

商品：WTI 7月原油期货收跌3.10%，报93.04美元/桶。布伦特8月原油期货收跌2.84%，报95.03美元/桶。现货黄金涨0.91%，报4475.02美元/盎司。现货白银涨1.62%，报73.8903美元/盎司。

要闻详情

全球重磅

中国

中国商务部：美滥用出口管制冲击全球半导体产供链稳定。新闻发言人表示，近年来美方不断以国家安全为由滥用出口管制，严重损害中国企业正当权益，严重破坏国际经贸秩序，严重冲击全球半导体产业链供应链稳定，中方对此一贯反对。中方反对各种形式的单边限制措施，包括以“强迫劳动”为由对华实施的一系列贸易限制措施，对此中方已多次表达严正立场。

“头把交椅”易主，易方达基金ETF管理规模首超华夏基金。截至6月3日，易方达基金ETF管理规模达6185.19亿元，首次超越华夏基金（6166.13亿元），登顶行业第一。年初华夏宽基ETF遭大规模赎回，仅沪深300和上证50产品合计流失超3000亿元，而易方达赎回压力较小且新发产品更多。

海外

油价跌逾3%，报道：特朗普无意重启伊朗全面战争。受美伊谈判进展、以黎停火曙光及美国国会限制总统战争权力等多重因素影响，国际油价周四显著下跌，WTI油价跌3.5%至92.67美元，布伦特原油跌3%至95.17美元。

美国上周首申人数升至三个月高位，AI抢饭碗致科技业裁员创近两年新高。美国上周首次申领失业救济人数升至近三个月高点，而科技行业5月裁员规模创近两年新高，其中40%的裁员归因于AI，刷新历史纪录。不过持续申领人数仍处低位，整体就业市场尚未恶化。

贝森特国会激辩：回避特朗普“免审计”争议，称伊朗冲突已暂停、油价终将回落，对俄油豁免或改为“按国发放”。众议院听证会上，贝森特多次拒答特朗普“免于IRS审计”相关提问，斥指责特朗普政府腐败的议员“诽谤”。他形容近期通胀为短期波动，称能源价格上涨是一次性冲击，被问及特朗普关税是否推高物价时，他说影响微乎其微。若未来继续给予俄油豁免，他倾向于采取分国家豁免、而非普遍适用的方式。他重申美债发行将常规、可预测，继续就数字税施压加拿大和欧洲。

美联储官员：目前要选择是保持耐心还是加息，通胀是经济头号风险、AI现未影响。后年FOMC票委施密德称，现在最大的问题是，联储是否继续保持耐心，要考虑是否暂时高通胀、是否需加息压制通胀。明年票委戴利称，准备好利率方面的双向应对，现在提供更多前瞻指引可能产生误导；AI或五到十年内降低通胀，目前未见大规模生产力提升，2027年将成AI产业“试金石”。另一明年票委巴尔金称，就业市场平衡，未见用工紧张。

Anthropic：高昂的计算成本是推动IPO的主因，呼吁全球暂缓前沿AI研发。Anthropic PBC联合创始人兼总裁表示，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。同日，Anthropic发布文章，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，但部分市场人士将其解读为一种营销策略。

花1500美元让AI“黑”自家App：GPT-5成功率70%，多数顶级模型交“零蛋”。知名安全研究员Kasra Rahjerdi自费1500美元测试多款主流大模型的自主渗透能力，结果显示GPT-5.5以70%的成功率遥遥领先，成为唯一具备较强实战漏洞挖掘能力的模型。DeepSeek V4 Pro虽成功率仅30%，但成本优势突出；Claude、Gemini等多数模型受安全护栏、推理偏差或API稳定性限制表现不佳，5款模型全部颗粒无收。

高盛：预计SpaceX到2028年的资本开支将达3600亿美元。高盛分析师预计，SpaceX资本开支到2028年将达到3600亿美元，到2030年将烧掉3500亿美元现金，该公司80%的资本开支将用于人工智能。

SpaceX即将上市，但先别急着开香槟：一批“股东”可能发现自己买的是废纸。在SpaceX等明星科技公司上市前夕，一股由多层嵌套SPV（特殊目的实体）构成的灰色交易暗流涌动。中介机构通过高额收费和信息不透明，向普通投资者兜售所谓的“原始股”。然而，由于众多转让行为未获企业认可，这些投资者在上市钟声敲响时，可能面临股份被认定无效、权益难以兑现的窘境。

微软CEO深度访谈：过度依赖OpenAI曾让公司陷入被动，软件“未死”但传统SaaS已到转折点。微软CEO纳德拉在最新访谈中透露，微软正通过自研MAI大模型强化AI时代底层控制权，同时保留与OpenAI合作的双重优势。在算力紧缺背景下，微软拒绝向AI实验室出售GPU“赚快钱”，优先保障企业客户和高毛利业务。他还预言传统SaaS将转向“订阅+按量付费”模式，并押注AI智能体与端云协同，打造未来增长新引擎。

高期待压垮光通信明星？Ciena上季业绩超预期强劲，上调全年指引，股价仍跌超10%。第二财季Ciena营收同比增40%，EPS增290%，均超预期加速增长；第三财季和全财年的营收指引区间均高于市场预期，全年指引中值为此前指引区间高端，但超预期幅度不算大、惊喜有限，且第三财季的利润率指引基本持平前季。

黑石也“限赎”了！旗舰私募信贷基金赎回申请飙到10%，市场再响流动性警报。黑石旗下规模达790亿美元的旗舰私募信贷基金（BCRED）二季度赎回申请达10%，首次触及5%的赎回上限，引发市场对私募信贷流动性的担忧。此前一季度，黑石曾通过动用高管资金等方式化解约38亿美元的赎回压力。与此同时，Cliffwater、Partners Group等机构相继设限，Pimco亦警告信贷行业面临持续性违约周期。

半导体

黄仁勋即将赴韩会SK集团、LG掌门！行程曝光：烤肉宴、综艺首秀、棒球开球。七个月内二度访韩，黄仁勋本周四天首尔行程堪称"全明星阵容"——烤肉宴请四大财阀掌门、棒球场开球、登上韩国顶流综艺，还将密会SK、现代、游戏及机器人初创企业高管。这场融合商业攻势与个人魅力秀的访问背后表明，韩国既是英伟达不可或缺的上游命脉，更是其押注机器人与物理AI的核心试验场。

台积电魏哲家：数年内都无法满足芯片需求，资本开支高点“我也不知道”、“没看到停下的指标”。股东大会上，董事长魏哲家预计，台积电全年营收增速维持超30%预期；Q2毛利率指引65.5%至67.5%。他坦言资本支出高峰“我也不知道”，但强调“现在没看到停止的指标”；员工分红连续三年增超30%，承诺“没有天花板”。他指出，token消耗量激增推升算力需求，自动驾驶与机器人更构成下一波长期增长引擎。

时隔两年再会面，SK海力士与台积电掌门谈HBM和先进封装领域的合作。SK海力士将HBM4基底芯片外包给台积电生产，并正计划为HBM4E引入台积电3纳米制程以抗衡三星。在台积电CoWoS封装产能告急的背景下，海力士亦在测试英特尔备选方案，双方此次在英伟达路线图牵引下的高层互动，标志着供应链战略绑定持续深化。

鸿海宣布与英特尔达成战略合作，将共同开发AI平台。英特尔联手鸿海、SambaNova亮相Computex 2026，推出机架级AI基础设施，同步发布首款采用18A制程的Xeon 6+处理器。随着AI从训练转向推理，CPU与GPU比例正由1:4向1:1演变，英特尔借势布局，意在抢夺推理时代数据中心的核心算力话语权。

博通AI指引“不够炸裂”引发抛售，华尔街却喊错杀：真正爆发点在2028年。德银认为，市场低估了博通的长期潜力：订单能见度已延伸至2028年，本身已释放积极信号，预计2027财年AI营收达到1250亿美元，高于公司指引，2028年将飙升至1900亿美元，这才是博通AI故事的真正爆发时刻。

博通：大佬vs大佬，ASIC阵营要分家了？市场开始重新审视ASIC阵营内部分化：博通偏“网络+ASIC”，Marvell受互连叙事强化，而云厂商自研加速或导致供应链重构，“大佬之间的分化”正在显现。

博通Q2：谷歌“引入新欢”是扰动，294亿Q3指引与排到2028的订单才是基本盘。博通Q2财报营收创新高，但股价大跌。市场忧虑谷歌引入Marvell为第二供应商，但真正的定价锚在于Q3营收指引高达294亿美元，以及六大客户首次量化披露的算力承诺——AI半导体订单积压超300亿美元，能见度已延伸至2028年。谷歌扰动不改基本盘韧性。

养虎为患，还是借刀杀人？当英伟达用Marvell向博通宣战。Jensen的这步棋一石三鸟：扶持Marvell以压制博通的市场份额垄断；同时将Marvell绑入自己的生态收取过路费；还顺势通过公开背书Marvell打压博通股价，为自己的战略叙事赢得舆论阵地。

伯恩斯坦：存储价格将在Q2迎来主升浪。伯恩斯坦预计，2026年二季度DRAM和NAND合约价环比均上涨约60%，略超预期，主要受AI服务器、云计算及高端存储需求推动。服务器DRAM供不应求、移动NAND和SSD涨势强劲，支撑存储厂商盈利。不过，手机、PC等消费需求开始转弱，价格涨幅预计三季度明显放缓，行业或在2027年下半年见顶，随后随着新增产能释放逐步回归常态。

研报精选

美股已无恐慌，只剩FOMO！华尔街机构：这一幕像极了1998年。美股科技板块正经历1990年以来最强劲10周涨幅，累计飙升44.6%，VIX跌至年内最低，市场恐惧已荡然无存，唯剩"踏空焦虑"。然而警报已然拉响：RSI触及82、较200日均线偏离28%的极端组合，历史上仅出现十次，多数以回调告终。更令人警惕的是，时间轴恰与1998年7月高度吻合——彼时科技板块随后重挫逾20%。

3月大抛售后，全球央行4月重新恢复购金，波兰、中国央行是最大买家。全球央行4月净购金17吨，扭转3月近30吨净抛售局面，波兰（14吨）与中国（8吨）领跑。然而，高盛警示：当前央行购金水平仍低于去年，ETF资金持续流出转战芯片股，叠加美债收益率与美元双强、经济超预期韧性，黄金短期多重承压。

云巨头角色重大转变：从算力供应商到AI分发枢纽。瑞银报告指出，超大规模云厂商的角色已从单纯的GPU算力提供商，升级为企业触达前沿AI模型的核心分发枢纽。这一转型催生了三层高利润收入：其一是模型API服务，支持企业直接调用云端封装的AI模型；其二是第三方AI产品分发渠道，通过整合OpenAI等工具收取平台服务费；其三是自研AI产品销售，如谷歌Gemini与微软GitHub Copilot的企业订阅。

倒卖Token，隐秘的中转站生意有多暴利。倒卖Token的中转站曾被视作暴利生意：有人靠赚差价、资金沉淀甚至收学员月入百万。然而，市场已迅速饱和，价格战导致利润骤降，小玩家纷纷退场。更危险的是，掺水、数据泄露、卷款跑路乱象频发，且私自转卖境外AI接口涉嫌违法，已有站长被刑拘。对普通人而言，这并非一夜暴富的捷径，而是一条风险极高的灰色赛道。

SemiAnalysis深度详解马斯克的“太空算力梦”：真正的瓶颈是什么？何时能上天？马斯克的"太空算力梦"正从科幻走向经济测算，但账并不好算。SemiAnalysis最新报告显示，目前同等GPU集群太空部署成本是地面的3.6倍，"免费太阳能""免费散热"均存在严重高估。基准情景下成本平价要等到2040年，而真正卡住AI扩张的，是芯片而非电力。地面数据中心新增容量在2028年见顶，同时芯片生产扩张继续推进，成本平价可能提前至2030年代初。

别急着担心失业，人形机器人距离全面"上岗"仍需数年。人形机器人商业化加速，但大规模替代人力仍面临技术瓶颈。Figure机器人在分拣测试中效率不及人类，动态环境适应能力不足、成本与安全性等问题制约其部署。与此同时，AI已开始引发实际裁员。研究人员指出，机器人虽能缓解劳动力短缺、替代高危作业，但也可能带来难以预料的社会后果。

被低估的“银发经济”——全球消费增长新引擎。老龄化正从经济拖累变身消费引擎。汇丰最新研究显示，美国65岁以上人群已贡献全国消费支出的22%，未来十年实际消费年增速预计达4%-5%，远超其他成年群体的1%。财富效应、延迟退休与"花光积蓄"观念转变三重驱动下，休闲旅游、家居家电、医疗健康将成最大赢家，一场百万亿级的银发消费革命正悄然提速。

国内宏观

瑞银：A股科技股拥挤程度远未达到历史峰值。瑞银表示，尽管A股大科技板块成交额与市值占比均已突破历史高点，衡量机构仓位集中程度的核心指标显示，当前拥挤程度仍远低于历史峰值，本轮科技成长风格的持续时间也尚不足两年。历史规律显示每轮风格切换通常历时三年。与此同时，A股2026年盈利增速有望从3.9%跃升至11%，科技板块的"慢牛"行情或仍未终场。

行业轮动加速，意味着什么？天风证券指出，A股行业轮动正在加速，但强势板块次周仍保持领涨的概率仅约20%——这一“换血效应”背后，往往是大盘盘整的前夕。更值得警惕的是“虹吸效应”：少数行业的上涨正通过多数行业的下跌来实现。成交额与融资余额的组合变化，才是判断轮动走向切换、聚焦还是扩散的关键密码。

海外宏观

美国法官警告：司法部上诉将扰乱特朗普关税退款进程。美国贸易法官Eaton回击美国司法部对“退还1660亿违法关税”指令的上诉。Eaton警告，上诉法院介的入将破坏已处理850亿美元的线上退款系统，并坚称退款进展源于法院施压。美国司法部则辩称退款系统是主动建立，且法官无权为未起诉企业争取全国性退款。6月9日的公开听证会是下一个关键节点。

世界黄金协会：全球黄金ETF 5月转为净流出，亚洲与北美成撤资主力。5月全球黄金ETF资金流向由强转弱，净流出20亿美元。金价高位震荡、科技股吸金及降息预期调整削弱黄金吸引力。不过，年内黄金ETF仍累计净流入近170亿美元，欧洲则逆势获得3.34亿美元流入。尽管资金回撤，黄金市场日均成交额仍达4240亿美元，显示整体交易活跃度保持高位。

报道：日本央行正考虑在6月加息，并有可能在2026年年内再次加息。报道称，日本央行官员可能在6月16日政策会议上讨论将基准利率上调25个基点至1%的方案。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。

• 日本央行行长“吹风”，日本本月加息“已成定局”？日本央行行长植田和男罕见释放明确信号，只要通胀上行风险超过经济下行风险，就必须"充分讨论加息利弊"，这一措辞令市场6月加息预期骤升至85%。野村认为，本月加息25基点接近，但连续加息或一次性加息50基点仍非主线，日元可能再测160关口。

警惕“羊群效应”！韩国财长：必要时出手干预汇市，对杠杆化炒股感到担心。韩元跌至两个月低点、股市高位上行之际，韩国财政部长联合央行与金融监管机构紧急发声：必要时将"立即采取措施"遏制外汇过度波动，并点名警示股市杠杆风险。融资贷款余额创20年新高、散户未成年开户暴增十倍，韩国政策层对泡沫的容忍度正逼近临界点。

海外公司

量子巨头Quantinuum上市首日开盘上涨13%，最终小幅收涨0.6%。量子计算公司Quantinuum登陆纳斯达克首日开盘上涨13%，市值达176亿美元。尽管Quantinuum一季度营收同比骤降73%、亏损扩大至1.365亿美元；但特朗普政府对量子计算企业20亿美元注资与谷歌等科技巨头竞相押注，令这一赛道热度高涨。Quantinuum周四收涨0.63%。

5年100亿美元！IBM加码量子计算，目标2029年交付世界第一台“大规模容错量子计算机”。IBM宣布未来五年投入超100亿美元，加速量子计算产业化进程，目标在2029年交付全球首台大规模容错量子计算机。美国政府此前已提供10亿美元专项资助，支持其在纽约设立美国首家纯量子代工厂Anderon。结合园区扩建与平台化商业模式，IBM正构建涵盖硬件、制造与生态的完整量子战略。

Meta最新AI模型API发布再度跳票，已推迟近两个月仍无上线日期。Meta最新AI模型Muse Spark的开发者接口（API）已两度跳票，距首席AI官公开承诺"即将推出"近两个月，上线日期至今悬而未决。对于一款不开放下载的闭源模型，API是开发者接入的唯一通道。在年度资本支出高达1450亿美元的压力下，Meta能否将庞大AI投入转化为真实商业回报，正遭遇越来越多的质疑。

Arm股价数周几乎翻番，预期市盈率170倍，跻身估值最高股票之列。5月15日至今Arm累计上涨79%，同期费城半导体指数涨幅14%，标普500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；按净利润计算，Arm估值在标普500中仅次于特斯拉和Live Nation Entertainment。多位分析师表示，Arm基本面强劲，但估值过高。

行业/概念

1、物理AI | 据上证报报道，英伟达6月4日正式官宣重磅产品NVIDIACosmos3，这款面向物理AI的开放世界基础模型，凭借全新混合Transformer架构，打通视觉推理，世界生成，动作预测三大核心能力，成为全球首款完全开放的全模态物理AI模型。

点评：浙商证券认为，物理AI核心在于让模型理解真实世界并预测世界状态，是虚拟世界和真实世界的链接。世界模型是指可构建一个无限逼近真实世界的虚拟环境让AI学习环境规律并进行内部推演，以更低成本，更安全的方式支持训练，测试和验证；Coatue Management预计物理Al市场规模可达6万亿美元，较数字AI高出约50%。自动驾驶，工业软件和具身智能构成物理AI核心的落地场景。

2、金属钨 | 据上证报报道，公开信息显示，6月4日，国内金属钨多品种价格上涨。其中，黑钨精矿，白钨精矿，钨铁，仲钨酸铵报价分别为48万元/吨，47.9万元/吨，75万元/吨，76万元/吨，价格分别上涨3万元/吨，3万元/吨，1万元/吨，3万元/吨。

点评：百川盈孚认为，国内钨市需求方面，当前终端库存处于低位，刚需补库需求释放，硬质合金，特钢等主流领域询盘活跃度提升，持货商挺价意愿有所抬头，钨价或有望反弹。中邮证券认为，5月以来，国内APT企业检修，减产，减产保价等举措有效消化前期库存。随着原料端价格逐步企稳，冶炼厂挺价意愿增强，下游刚需采购陆续跟进，钨市场交易活跃度小幅回升。

3、折叠屏 | 据上证报报道，国际研究机构IDC公布2026年一季度中国折叠屏手机市场数据显示，华为位居第一，荣耀折叠屏份额大幅提升，以21%份额位居第二，OPPO,vivo，小米分列3至5位。另外，苹果定于6月9日启动全球开发者大会，将汇聚来自世界各地的开发者，探索各种工具，框架和技术，赋能在Apple各平台创造突破性体验。

点评：财信证券认为，从成本端来看，折叠屏手机的BOM成本较非折叠机型高出近70%，屏幕与铰链构成核心增量。展望未来，AI赋能正重塑折叠屏手机的价值上限，三折叠产品持续拓展折叠屏的形态边界；机构预计苹果或于2026年入局折叠屏领域，有望凭借庞大的存量用户基础，加速折叠屏手机市场的成熟进程。

4、6G | 据中证报报道，工业和信息化部办公厅发布关于组织开展6G创新发展部省协同试点专项行动的通知。通知强调，加强通信与人工智能、卫星互联网、无线感知等融合技术方案和系统架构研究，支撑6G标准研制和产业研发。结合6G标准和产业发展节奏，加强6G基站、核心网、承载网、专用仪器仪表等通信设备产业研发，提升产品性能和安全保障水平，支撑6G商用部署。优化关联产业研发布局，加强新型终端、芯片器件、操作系统、商业航天等6G关联产业培育，打造地方6G特色产业集群。

点评：6G（第六代移动通信技术）作为新一代智能化综合性数字信息基础设施，正步入标准前期定义与产业生态孵化并行的关键窗口期。6G并非5G的简单线性升级，而是从“万物互联”走向“通感算智一体化”的范式跃迁。6G凭借超高速率、亚毫秒级时延和泛在连接能力，将推动车联网、卫星导航、物联网模组及具身智能（如人形机器人）等领域的商业闭环加速形成。中国信通院预计，6G核心产业规模年均增速可达35%，到2030年将达到8000亿元；到2035年实现规模化商用部署后，有望培育形成万亿元级的6G产业及应用市场。另有前瞻研判指出，仅2030年的直接产业规模就可能突破5万亿元，带动数字经济超10万亿元。

5、固态电池 | 据中证报报道，近日，蓝固新能源年产万吨级氧化物固态电解质产线在溧阳正式投料生产。这是国内首次将该类材料产能从百吨级提升至万吨级，为全固态电池核心材料的规模化量产迈出关键一步。此前，国内氧化物固态电解质产能普遍停留在百吨级，工艺稳定性差、良率低、成本高，难以满足下游电池企业的量产需求。随着半固态电池进入小批量装车验证，固态电池即将迎来量产，材料供给缺口正在显现。据介绍，氧化物固态电解质是业内公认最具产业化前景的核心材料之一。它既能应用于当前落地的固液混合电池，改善电芯安全与电化学性能，也可与聚合物复合形成复合固态电解质，直接应用于固态体系。

点评：固态电池作为下一代动力电池的核心方向，凭借高能量密度、本质安全性和超长循环寿命（8000-10000次），正加速替代传统锂离子电池。中国凭借政策支持、技术储备和产业链优势，有望占据全球40%市场份额。权威预计，2030年全球固态电池出货量将达614.1GWh，渗透率突破10%，市场规模超2500亿元。中国作为最大单一市场，届时年市场规模预计达1163亿元，复合增长率达42%。

6、鸡蛋 | 往年五一过后，鸡蛋市场都会进入传统消费淡季，价格稳步回落，而今年这一行业惯例被彻底打破，近期国内蛋价逆势走出一轮强势上涨行情。据Mysteel（我的钢铁网）监测数据显示，2026年5月国内鸡蛋市场迎来爆发式上涨，主产区鸡蛋均价从月初3.87元/斤飙升至月末4.88元/斤，单月累计涨幅达26.1%，同比涨幅突破40%。叠加端午备货热潮与夏季高温减产影响，业内普遍认为，短期鸡蛋涨价态势仍将延续。

今日要闻前瞻

美国5月非农就业。

欧元区一季度GDP。

美伊下一轮会谈或将在6月5日举行。

黄仁勋将会见LG集团会长。

<全文完>

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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%。

泛欧股指：

• 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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美国国际贸易法院法官Richard Eaton周三通过一封公开信，直接回应美国司法部对其裁令的上诉，对政府方面的法律立场提出质疑，并警告若上诉法院介入，可能对目前已处理至少850亿美元退款的在线申请系统造成冲击。

最高法院今年2月裁定相关关税违法，Eaton此前据此下令退还共计约1660亿美元。

美国司法部随后当天回应称，它是基于“自身职权”设立这一在线退税系统的，试图撇清这一系统与法官Eaton退还关税裁定之间的关系。

美国司法部本周正式提起上诉的核心论点在于：CBP在法律上无权重新开启已"最终清算"的进口报关单，而Eaton也无权就未在该贸易法院独立提起诉讼的进口商下达退款令。

此案的走向直接关乎约33万名曾缴纳争议关税的进口商能否顺利获得退款，其中小企业面临的申请障碍尤为受到关注。

Eaton在这封发给美国司法部、并要求列入案件记录的信函中，措辞措辞罕见直接。

他形容政府提交的文件"措辞花哨"，并附上30页材料，称其显示美国相关机构曾承认，该在线申请门户网站是"应其裁令要求"而建立，而非政府所称的"自愿"举措。

政府方面坚持认为，该门户网站系基于其"自身职权"搭建，与Eaton的裁令无关。Eaton对此回应称，"政府有充分理由为其退款努力感到自豪"，但同时警告，任何干预其案件处理的裁定都将"阻碍现有进展的持续推进"。

关税案件主要诉讼方之一，代理多家小型企业的法律援助机构Liberty Justice Center在社交媒体上发表声明称，Eaton的信函点明了一个"重要事实"——迄今为止在退还非法关税方面取得的进展，"完全是因为法院命令政府采取行动才得以实现"。

美国司法部在当天的回应中，对Eaton关于退款进展源于其裁令的表述提出异议。

政府律师援引一份3月初的法庭文件，其中一名官员表示，海关与边境保护局（CBP）早在法官最初下令重新核算关税之时，便已"为潜在退款需求做好准备"，以此说明退款工作并非被动回应司法裁令的结果。

此外，美国司法部本周正式提起上诉的核心论点在于：CBP在法律上无权重新开启已"最终清算"的进口报关单，而Eaton也无权就未在该贸易法院独立提起诉讼的进口商下达退款令。政府援引最高法院的一项先例，主张限制法院发出全国性或所谓"普遍性"禁令的权力。

Eaton另于周三提交了一封信函，单独就其要求CBP局长Rodney Scott出庭作证的裁令进行辩护。政府同样就该出庭要求提起上诉，Scott所在的机构负责征收关税并管理退款系统。

此案由Eaton统一管理进口商在美国国际贸易法院提起的数千宗诉讼，在最高法院今年2月作出裁决前，这些案件大多处于搁置状态。

Eaton此前已暂停其退款总裁令，以便政府有时间开发在线申请系统；该系统于4月相对顺利上线，但美国官员从一开始便明确表示，部分类别的关税——尤其是已进入"最终"状态的关税——不在系统处理范围之内。

政府迄今未说明，约33万名缴纳了争议关税的进口商中，有多少人不符合通过门户网站申请退款的资格。

部分贸易律师和企业对此表达担忧，认为政府试图将过多举证责任转嫁给进口商，小型企业在应对申请流程或另行提起诉讼方面可能面临较大困难。

近几周，Eaton曾暗示考虑解除暂停令，推动退款裁令全面落实，美国司法部随即于本周提起正式上诉。目前，Eaton已将一场公开听证会定于6月9日举行，届时将讨论下一步安排。

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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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