作者 | 黄昱

在运营10年后，网易旗下游戏娱乐直播平台CC直播将正式退出历史舞台了。

6月30日，CC直播发布停运公告，称由于产品开发运营策略调整，CC直播将于2026年8月31日15时正式终止运营。即日起，平台已关闭下载入口，并停止充值、新用户注册以及新主播、新公会入驻。

无论对于网易还是整个游戏直播行业而言，这都不是一次突发事件，而更像是一场早已写好的结局。

游戏产业分析师张书乐对华尔街见闻表示，从游戏直播大战到千播平台大战一路走来，CC直播一直都不在头部，尽管可以作为网易游戏的一个宣发平台，亦可依靠网易游戏的版权授予达成一定的“自留地”，但整体十分鸡肋。

“如今从闲子变为弃子，也是网易对缺少造血能力的游戏边缘链条一种战略性收缩。”张书乐认为，于网易而言，从游戏宣发到电竞赛事授权合作，可以依靠更大用户量级的直播短视频平台，已经完全式微的CC直播停运，几乎不会带来任何负面影响。

作为国内最早一批游戏直播平台之一，CC直播的前身可以追溯到2009年上线的网易CC语音。

彼时大型多人在线角色扮演游戏的玩家需要语音协作，网易推出CC语音，本质上更像一个围绕游戏社区构建的基础设施，服务对象主要是《梦幻西游》《大话西游》等网易系游戏玩家。

2016年前后，移动直播进入爆发期，网易顺势将CC语音升级为CC直播，希望借助自身游戏生态，把语音、社区和直播连接起来。

放回当时的行业环境，这个判断并不难理解。

那几年，直播是互联网最具想象力的赛道之一。秀场、游戏、电竞、泛娱乐快速融合，头部主播不断刷新身价纪录，平台之间围绕独家内容和用户时长展开激烈竞争，直播行业也迎来“千播大战”。

张书乐指出，CC直播只能看作是游戏直播兴起之初，网易作为游戏巨头，必须和腾讯一般亲自下场的一种战略性选择而已。

网易并不缺切入条件。

一方面，它拥有稳定的游戏供给能力；另一方面，天然具备游戏玩家流量池。如果能够把玩家观看、互动、消费行为沉淀在内部生态，理论上就能形成“游戏发行—内容传播—用户运营”的闭环。

公开数据显示，在巅峰时期，CC 直播注册用户超 2.8 亿，月活跃用户突破 4500 万，签约主播数量超过20万名 。

这些年，网易在游戏行业始终位居头部，也不乏产出爆款游戏，但却始终没有让CC直播真正突破“网易游戏配套平台”的身份，最终走向落寞。

它有内容，却缺少跨平台影响力；有稳定用户，却缺少头部主播虹吸能力；有生态基础，却难以形成行业级入口。

当然，CC直播的停运并不是孤立事件。

过去几年，游戏直播行业实际上已经完成了一轮深度出清。

行业早期曾出现多个玩家并行竞争：游戏直播平台、秀场直播平台、视频网站和互联网大厂同时入局。但最终结果是，熊猫TV、全民直播等纷纷倒闭，市场逐步集中到少数头部平台。

为了打造游戏产业链闭环，腾讯在千播大战中看上了斗鱼和虎牙，先后成为这两家游戏直播平台的第一大股东。在千播大战中存活下来的斗鱼和虎牙，后来也一度占据了游戏直播领域的大部分市场份额。

张书乐指出，游戏直播平台大战在2020年之前就已经尘埃落定，斗鱼、虎牙如今虽然形成游戏直播平台的双强格局，但抖音、快手等泛娱乐直播短视频平台在游戏直播上的拓展和真正市场占有，早已远超”纯血“游戏直播平台。

与此同时，张书乐认为，游戏直播作为直播乃至直播带货兴起的起点，自身的垂直特征，让其缺少拓展空间，也和直播带货等当下主流盈利手段有相当隔阂。目前只是一个垂直小众分类，且生存艰难，甚至出现“涉赌”问题，已经可见一斑。

从网易自身来看，过去几年，其战略方向也越来越清晰：强化游戏主业、推进全球化、布局AI能力，同时持续优化非核心业务。

继续维持一套独立直播体系，需要技术、审核、主播运营、公会生态、商业化团队长期投入；而把内容分发交给更大的平台，可能反而效率更高。

因此，CC停运未必意味着网易放弃直播内容，而更像是放弃“自己做平台”。

未来网易游戏仍然需要直播能力，只是这些能力可能更多通过外部平台合作完成，而不再由内部产品承载。

过去互联网相信“拥有入口才能拥有未来”；现在越来越多公司开始相信“把资源押在真正有壁垒的能力上”。

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7月1日，A股全天震荡整理，沪指冲高回落，盘中一度涨超1%，午后回落，一度转跌，尾盘小幅上涨，券商、石油化工、房地产等板块走强。创业板全天整体承压，午后更是加速下跌，一度跌超2%，科创50午后曾下挫近4%，算力硬件、芯片半导体集体走低，“光”概念全线跳水。此外，光伏产业链集体陷入调整，光伏逆变器、储能等大幅下跌，阳光电源一度跌停。

港股方面，7月1日为香港特别行政区成立纪念日，港股全天休市，南、北向交易同步关闭，7月2日恢复正常。债市方面，国债期货集体下跌。商品方面，国内商品期货普遍下跌，核心市场走势：

A股：截至收盘，沪指涨0.44%，深成指跌0.53%，创业板指跌1.89%。

盘面上，个股涨多跌少，全市场超4300只个股上涨，逾200只个股涨停。今日成交3.68万亿。沪深两市成交额3.66万亿，较上一个交易日放量3900亿。板块方面，大金融走强，券商、保险方向领涨；医药、农业股爆发，煤炭、化工、房地产涨幅靠前。金融科技、AI应用、人形机器人、锂矿等题材活跃。光伏、算力硬件产业链调整。

港股：香港股市今日因假期休市。

债市：国债期货全线下跌，截至收盘，30年期主力合约跌0.34%，10年期主力合约跌0.21%，5年期主力合约跌0.15%，2年期主力合约跌0.05%。

商品：国内商品期货多数下跌，截至收盘，航运期货跌幅居前，集运指数(欧线)跌10.94%；化工品多数下跌，乙二醇跌3.32%；农副产品涨跌参半，红枣跌2.47%；黑色系多数下跌，焦炭跌2.38%；能源品全部下跌，原油跌2.34%；贵金属全部下跌，钯金跌2.18%；油脂油料多数下跌，菜油跌1.25%；基本金属多数下跌，沪铅跌1.09%；非金属建材全部下跌，玻璃跌1.03%；新能源材料涨幅居前，碳酸锂涨4.62%。

午后“光”集体跳水

光芯片概念板块跌超2%，长芯博创、仕佳光子、光库科技跌超7%。

光通信板块跌近4%，通鼎互联、中天科技、长盈通大跌超8%。

光纤概念跌超2%，浙江众成跌停。

此外，光模块概念亦走弱，联讯仪器跌超4%，中际旭创跌超3%，新易盛跌近5%。

14:15

A股半导体设备板块走低，恒运昌跌超13%，芯源微、盛美上海、富创精密、晶升股份等跟跌。

11:42

盘面上，个股涨多跌少，沪深京三市超4500股飘红，上午半天成交2.44万亿。沪、深两市半日成交额2.42万亿，较上个交易日放量超3100亿。板块方面，券商股领涨大市，金融科技、氟化工、医药生物、人形机器人、锂矿、跨境支付、AI应用、网络安全、车路云等概念股纷纷走强。光伏、算力硬件题材回调。

具体来看，券商等金融股走强，天风证券、国盛证券、华安证券等涨停。

消息面，6月30日，中证协修订发布《证券公司做好金融“五篇大文章”专项评价办法》，推动行业要素资源向科技创新、先进制造、绿色低碳等重大战略领域集聚。叠加A股上半年累计成交额刷新半年度历史纪录，券商二季度中报业绩有望超预期。

分析人士指出，当前券商板块估值处于历史低位，科创底色逐步被挖掘，投资者可关注流动性充裕的头部证券ETF及联接产品，把握板块中长期配置机会。

申万宏源认为，证券板块经营景气度持续向好，行业二季度业绩预期高增（部分标的盈利水平有望进一步环比提升）、政策催化落地、资金因素趋于消退，板块或迎来科创、财富、海外等多业务条线潜在催化，下半年迎来业绩、估值双升。

猪肉、白酒、食品等消费股反弹，新希望、永辉超市、金种子酒等多股涨停。

工业气体概念反复走强，蜀道装备、金宏气体涨停。

光伏逆变器概念股调整，阳光电源跌超13%，锦浪科技、禾望电气、固德威等跌幅居前。

算力硬件迎来调整，光模块、光通信、电路板等领跌，

10:55

半导体产业链全线走强，存储芯片概念延续强势，盈新发展4天3板，普冉股份、北京君正涨超10%，江波龙、香农芯创、佰维存储、澜起科技等跟涨。

半导体材料集体大涨，工业气体方向强势爆发，金宏气体、昊华科技涨停，中巨芯涨近8%，中船特气涨超6%，该股上半年累涨770%位列A股市场第一。水发燃气、和远气体等跟涨。

半导体设备板块大涨，京仪装备触及20cm涨停，续创历史新高，北方华创一度逼近涨停，总市值日内突破7000亿，此前盛剑科技、领先股份、亚威股份涨停，波长光电、臻宝科技、海川智能、正帆科技均涨超10%。

据21世纪经济报道，国际半导体产业协会（SEMI）6月发布的最新预测报告将2026年全球前端半导体设备市场规模预期从年初的1316亿美元上调至1522亿美元，同比增速从16.5%提升至23.5%，上调幅度显著超出市场预期。

中信建投认为，全球半导体设备零部件正经历一轮历史罕见的全链条涨价潮。半导体产业链的定价权正从芯片终端向设备与零部件环节结构性上移。

10:21

存储芯片概念延续强势，盈新发展4天3板，此前领先股份、时空科技涨停，普冉股份、北京君正涨超10%，江波龙、香农芯创、佰维存储等跟涨。

消息面上，摩根大通研报显示，本轮存储超级周期将“更高、更长”，全球存储TAM从2025年2140亿美元飙升至2028年1.68万亿美元，DRAM收入2028年料达1.23万亿美元；CPU已成新一轮存储上涨核心催化剂。

10:11

券商股直线拉升，华安证券涨停，天风证券涨逾8%，长江证券涨逾6%。

10:08

半导体材料指数大涨，金宏气体、东方锆业、昊华科技、多氟多等涨停，有研硅、凯德石英涨逾10%。

09:52

人形机器人概念反复活跃，拓斯达涨超16%，美力科技涨超10%，方正电机、睿能科技、巨轮智能、五洲新春跟涨。

消息面，特斯拉Optimus 3量产信号进一步明确，加州弗里蒙特工厂产线改造完毕，V3定于7至8月正式启动量产，已有超过10家中国供应商进入供应链。此外，优必选2026年度全球发布会上，董事会主席兼CEO周剑表示，超仿生人形机器人“优世界U1”系列全渠道订单已突破1万台。

09:42

存储芯片概念快速拉升，时空科技涨停，创历史新高，金太阳涨超10%，香农芯创、朗科科技、北京君正、普冉股份、佰维存储跟涨。

09:36

早盘储能概念震荡下挫，逆变器方向领跌，阳光电源跌超15%，正泰电源、锦浪科技、固德威、德业股份等跟跌。

消息面，据观察者网，当地时间6月30日，路透社援引五名知情人士消息称，特朗普政府正在起草一项禁止进口外国产逆变器的禁令，无端担忧中国可能会利用这些逆变器扰乱电力供应。据介绍，逆变器是能源设施中的关键设备，将太阳能电池板或电池产生的电力转换为可用于家用电器的电力。它们允许远程访问，以进行更新和维护。据上述消息人士透露，美国联邦通信委员会（FCC）正在起草的限制措施将适用于新型外国逆变器型号，最早可能于今年发布。

09:26

上证指数低开0.09%，创业板指跌0.15%。光伏、CRO、仿制药、AI应用、CPO概念股走弱；氟化工、锂矿、玻璃纤维、人形机器人、网络游戏、车路云概念股走强。

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周三，A股券商板块再度爆发，天风证券、国盛证券、华安证券等多只个股涨停，金融股整体走强。这一行情并非孤立事件。据上海证券报此前报道，本轮行情最关键的变化"买券商等于买一篮子打折科技股"的交易逻辑在市场上快速发酵。

驱动这一叙事迭代的核心，是科创板强制跟投制度与头部券商深度布局硬科技股权的现实。开源证券在最新行业深度报告中指出，本轮大投行主线并非单纯的IPO周期修复，而是科技资产证券化提速带来的券商商业模式重估。国盛证券则测算，2026年以来科创板和创业板合计迎来20只新股，实际募资总额303亿元，承销保荐费用共17亿元，中信证券、国泰海通、中金公司位居收入前三。

当前券商板块估值仍处历史低位。据国盛证券数据，截至6月26日收盘，券商板块市净率（PB）仅1.20倍，处于历史低位区间，而A股日均股基成交额已达3.19万亿元，两融余额持续保持2.5万亿元以上，基本面景气度与估值之间的背离正在吸引资金持续加码。

跟投制度打开"科创新属性"，投行逻辑全面升级

支撑"买券商等于买科技"这一逻辑的制度基础，是科创板强制跟投规则。根据现行规定，科创板全部IPO项目强制要求保荐券商另类子公司跟投；创业板则对未盈利等四类企业实施差异化约束，保荐机构须参与跟投。跟投比例按发行规模分档为2%至5%，锁定期24个月。

这一机制的市场效果已有数据印证。Choice数据显示，2025年以来已有30家上市公司登陆科创板，按6月26日收盘价计算，其中超过七成跟投目前的浮盈已超过IPO承销保荐收入。据国泰海通证券测算，2025年科创板新股上市平均涨幅在200%至260%；若2026年科创板IPO总规模为600亿元、券商平均跟投比例为3%，全行业跟投入市资金约18亿元，参照历史涨幅测算，券商对应预期浮盈可达45亿元，头部券商单季度跟投浮盈峰值有望突破70亿元。

上海证券报援引东吴证券非银首席分析师孙婷的观点称，在科创板和创业板跟投制度下，投行业务的逻辑已从传统的保荐承销手续费模式，转变为"产业认知—项目获取—资本赋能—价值兑现"的全生命周期服务模式。财通资本副总经理郭建中亦表示，券商借助投资板块在企业B轮及更早阶段深度绑定优质硬科技企业，进而落地保荐等投行业务，"投资+投行"的核心联动模式已成为行业常规打法。

投行周期仍在底部，头部集中趋势加速

尽管市场情绪升温，当前投行业务在周期位置上仍处于低位修复阶段，上行空间可观。开源证券数据显示，2025年全市场IPO规模为1318亿元，仅为2022年峰值5869亿元的22%；预计2026年A股IPO规模约2000亿元，为2021年的37%，仍处于上一轮高景气周期后的低位区间。

与此同时，IPO业务向头部机构集中的趋势持续强化。三中一华及国泰海通的IPO业务市占率，已由2020至2022年的52%至55%提升至2025年的73%、2026年上半年的58%。盈利能力方面，头部券商投行业务营业利润率由2024年的19%回升至2025年的37%，但距离2020至2021年约50%的高景气水平仍有修复空间。

从收入结构看，2025年中金公司和中信建投大投行业务收入占比分别为22%和18%，其他头部券商约为15%。利润贡献方面，中金公司大投行业务利润贡献约19%，同比提升3个百分点；中信建投、国泰海通、中信证券、华泰证券利润贡献约15%，同比2024年均实现较大幅度增长，主要受益于直投和跟投利润贡献扭亏。

国盛证券指出，2026年以来科创板和创业板年内合计迎来20只新股，累计募集资金占年内全部A股IPO总募集资金的43.12%，这些新股主要集中在电子设备、元器件、集成电路等高端制造领域。其中，中信证券承揽7个项目，累计收获保荐及承销费用6.64亿元；国泰海通累计保荐6家公司，获得收入4.36亿元；中金公司保荐上市4家公司，获得收入2.34亿元。

长鑫科技：解剖一个“大投行链条”样本

长鑫科技IPO是观察科技资产证券化反哺券商大投行业务的最佳样本。这家国内领先的DRAM存储芯片研发、设计、制造一体化企业，按产能、出货量及销售额计算已成为国内第一、全球第四的DRAM厂商，拟募资总额295亿元，募资规模位居科创板设立以来第二，仅次于中芯国际。2026年5月17日，公司更新招股书，2026年一季度归母净利润247.6亿元，同比增长1688%，中报业绩指引归母净利润超过500亿元。

开源证券对长鑫科技IPO的券商受益链条进行了详细测算，涵盖承销、跟投、直投三个层面：

承销端，按1.5%承销费率测算，长鑫科技总承销保荐费约4.4亿元，作为联席保荐机构的中金公司和中信建投单家承销收入约2.2亿元。承销收入确定性较高，但相较直投和跟投，对当期利润弹性的贡献更偏稳健，核心价值在于提供优质资产入口和产业客户黏性。

跟投端，假设发行价3.5元/股，单家跟投金额按2%跟投比例计算为7.44亿元。在2万亿元市值假设下，单家跟投浮盈约53亿元；在3万亿元市值假设下，浮盈可达83亿元。需注意，跟投收益存在24个月锁定期，最终利润贡献节奏存在不确定性。

直投端，弹性最大。穿透后，招商证券和华安证券直投持有长鑫科技股份数在券商中最多。在2万亿元市值假设下，综合直投与跟投，招商证券理论收益约132亿元、中信建投约76亿元、华安证券约69亿元、中金公司约54亿元、广发证券约16亿元、国泰海通约15亿元、方正证券约11亿元。

开源证券指出，上述直投跟投收益并不在当期完全体现在利润表，由于股票锁定期原因，当期会有一定折扣，仅供参考。

硬科技IPO储备充足，景气延续可期

长鑫科技之外，硬科技IPO的储备管线同样值得关注。宇树科技拟募资42亿元，已报送证监会，由中信证券保荐；长江存储于2026年5月19日完成辅导备案登记受理，由中信证券和中信建投联合保荐；超聚变数字技术拟募资80亿元，已进入问询阶段；燧原科技拟募资60亿元，已报送证监会。

从项目储备看，头部券商优势显著。开源证券数据显示，2025年至2026年5月，中信证券和国泰海通非北交所IPO项目均为23单，位居行业前两名；科创板项目募资规模方面，中信证券以234亿元排名第一，国泰海通、中金公司、中信建投和华泰证券亦位居前列。

跟投浮盈方面，2024年6月至2026年6月，中信证券累计跟投浮盈31.7亿元，国泰海通18.8亿元，中信建投13.3亿元，中金公司12.2亿元，华泰证券7.9亿元。开源证券指出，在科技股上涨和硬科技IPO密集推进阶段，该类浮盈对券商利润弹性的边际贡献更为明显。

开源证券认为，本轮大投行主线具备短期业绩弹性、中期项目储备和长期ROE中枢上移三重逻辑。

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6月30日，老凤祥公告称，其下属子公司老凤祥香港有限公司已终止对迈巴赫奢侈品亚太有限公司（MAP）的股权投资，并签署相关解除协议。

原因在于，Maybach Icons of Luxury GmbH（MIOL）授权其在中国上海设立的控股子公司迈巴赫商贸（上海）有限公司，开展迈巴赫奢侈品在中国的商业活动。

随着这一安排落地，MAP原有商业模式、业务范围以及品牌授权条件随之发生变化，各方因此协商终止原有的股权投资安排。

在此基础上，老凤祥的合作方式也同步调整：其下属子公司老凤祥臻品商贸（上海）与迈巴赫商贸（上海）签署新的品牌代理协议，继续承担中国区的品牌代理业务。

换言之，老凤祥从原先“入股亚太平台+代理业务”的模式，转为单纯的中国区品牌代理合作，这一调整也让双方合作的重心更加集中在品牌与渠道层面。

老凤祥与迈巴赫奢侈品的合作源于其推动品牌高端化的诉求。

2025年，老凤祥曾拟以2400万美元认购MAP 20%股权；同时，老凤祥臻品商贸获得迈巴赫奢侈品在亚太地区的经销权，其中上海为独家代理区域。

在这一合作框架下，双方不仅围绕销售展开，还涵盖品牌推广、渠道建设、客户运营及买断式采购等多项内容。

彼时披露的采购安排显示，老凤祥方面向MAP采购的商品金额在2025年过渡期不低于100万美元，2026年每半年不低于200万美元，2027年起每季度不低于200万美元，三年合计不低于1300万美元。

迈巴赫奢侈品在亚太地区的渠道并不成熟。

MAP本身于2025年2月在香港注册成立，在老凤祥筹划入股时仍处于早期平台阶段，亚太渠道建设更多属于规划和导入，而非已经兑现的成熟网络。

与此同时，大众熟悉的迈巴赫主要来自梅赛德斯-迈巴赫汽车，而老凤祥合作的迈巴赫奢侈品并不包括汽车业务，主要围绕高端眼镜、皮具、配饰、马具、服饰、家居等非汽车奢侈品展开，其品牌价值更多体现在符号与定位层面。

老凤祥只是参与推动黄金品牌定价逻辑重塑的众多企业之一。

过去两年，金价上涨强化了黄金的资产属性，也为品牌讲高端化与奢侈品故事提供空间，消费者既为审美与身份买单，也以保值为理由。

而随着金价从高位回落并进入震荡，黄金品牌的奢侈品叙事也开始接受压力测试。但对业绩始终与金价高度绑定的黄金珠宝品牌而言，通过高端化与品牌溢价寻找新的增长路径，仍然是一场值得尝试的博弈。

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据韩国媒体etnews援引业内人士透露，三星电子和SK海力士今年初曾将半导体基板交货价格平均上调约3%至4%，部分回应了基板厂商因金、铜等原材料成本急涨提出的调价诉求。然而随着原材料价格逐步企稳，谈判天平已向买方倾斜。韩国印制电路板与半导体封装产业协会（KPCA）秘书长An Youngwoo表示，目前正在进行谈判的多家基板厂商均收到客户要求下调下半年交货价格的要求，若降价落实，第一季度的涨幅或将被完全抵消。

行业人士担忧，此举将令基板厂商陷入"双重困境"——原材料成本依然高企，交货价格却面临下行，利润空间受到两端挤压。这一局面若持续，可能制约基板行业的资本开支与下一代技术研发投入，进而影响整体竞争力。

KPCA已就此发声，呼吁半导体厂商暂缓推行降价，并推动建立更具持续性的供应链合作机制，将当前半导体景气周期的收益惠及整条产业链。

据行业消息，目前韩国主要国内半导体基板厂商正与三星电子和SK海力士就下半年交货价格进行谈判。基板厂商方面希望进一步提价，理由是金、铜等原材料采购成本仍处高位，叠加当前半导体景气周期带来的需求支撑。

然而，半导体厂商方面的态度截然相反。由于第一季度交货价格已有所上调，据悉三星与SK海力士正考虑在下半年将价格拉回原有水平。An Youngwoo表示，基板行业普遍预计，最快下月起交货价格便可能遭到下调。

对于未被纳入原材料成本联动机制的中型基板厂商而言，此次降价压力尤为棘手。成本联动机制原本旨在将原材料价格波动风险在供应链各方之间合理分担，但大量中型企业目前仍游离于该机制之外。

KPCA指出，基板产业的结构特性决定了其对原材料价格波动高度敏感。一旦原材料价格骤涨的成本压力不成比例地落在基板厂商身上，将直接削弱其投资能力，并最终动摇其技术竞争力。若利润增长放缓进一步压缩资本开支空间，下一代基板技术的研发进程亦将受到拖累。

An Youngwoo表示，中型基板企业在韩国国内半导体供应链中扮演着连接大型企业与中小企业的关键角色，对于维护整体半导体产业竞争力不可或缺。他呼吁半导体厂商将基板交货价格纳入构建可持续、有竞争力供应链的合作议题加以讨论。

基板产业的核心主张是：在当前半导体上行周期中，景气红利不应由芯片厂商独享，而应向基板等上游合作伙伴延伸，以实现共同成长。KPCA明确呼吁，相关降价要求应暂缓推行。

行业内部亦有观点认为，应推动建立长期可持续的合作模式，使长期承受原材料成本压力的基板厂商能够持续投入研发、产能扩张与品质提升，从而保障供应链的整体韧性。

为应对上述局面，KPCA提出了一系列具体建议：针对中型企业审查并扩大交货价款联动机制的适用范围，完善风险分担机制以更好应对原材料价格波动；推动成立由政府、国会与产业界共同参与的供应链合作理事会；加大对半导体供应链关键中型企业的政策支持力度；并构建保障供应链可持续竞争力的合作框架。

KPCA表示，上述措施旨在从机制层面系统性化解基板产业的结构性脆弱性，并为半导体供应链的长期稳定提供制度保障。

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最新进展方面，大摩认为，群创光电目前处于领跑位置。群创已参与某晶圆代工厂的玻璃核心基板项目，概念验证（POC）工作已告完成，后续数季度将继续推进验证测试；京东方则瞄准包含穿玻璃导通孔（TGV）及积层线路的全流程玻璃核心基板制造，若进展顺利，拟于2027年投入约50亿元人民币建设月产能1.5万片的产线，目标2028年量产。相关消息推动面板股近期显著上涨，其中群创股价过去约两个月累计涨幅接近三倍，远超同期台股大盘约16%的涨幅。

摩根士丹利在上调三家公司目标价的同时，对当前估值水平保持审慎。该行首次引入三家公司的2028年盈利预测，认为先进封装相关营收贡献最早在2028年才能落地，在此之前大宗面板仍是各家基本面的核心驱动力。

据摩根士丹利于2026年6月29日发布的深度报告，玻璃基板在先进封装中具备多项核心优势：更大尺寸的面板规格带来显著的成本规模效应；更优异的电气特性可降低信号损耗；与异质材料之间更小的热膨胀系数（CTE）失配，有助于缓解翘曲问题；更高的机械强度则可抵御制造和使用过程中的变形。

随着AI芯片封装尺寸持续扩大，面板厂在大尺寸玻璃加工方面的工艺积累与先进封装的技术需求契合度日益提升，由此催生市场对面板股的重新定价。摩根士丹利同时明确指出，面向高性能计算（HPC）的玻璃基板规模化量产，更现实的时间窗口在2028年至2029年。

在三家厂商中，群创光电是过去数年在先进封装领域倡导并投入最积极的企业。

据摩根士丹利，群创已参与某晶圆代工厂的玻璃核心基板项目，概念验证工作已完成，后续将持续开展更多验证测试。分工上，群创负责在510mm×515mm玻璃面板上完成TGV工艺，随后交由Ibiden进行ABF基板制程，最终由该晶圆代工厂完成先进封装。

技术挑战集中在两个关键环节：利用激光感应刻蚀成形TGV以及随后的镀铜工艺——这两道工序并非群创常规面板生产流程的组成部分。据摩根士丹利了解，群创将需采购用于玻璃核心加工的专用设备，初始资本开支预计约新台币200至300亿元。

摩根士丹利预计群创2028年来自封装相关业务的营收约为新台币200亿元，约占当年总营收的6%。该行亦指出，不排除其他厂商在量产阶段加入竞争的可能性，而据供应链调研，量产时间节点最早在2028年。群创维持"持股观望"评级，目标价上调至新台币60元，对应2.1倍2026年预估P/B；鉴于当前估值已创历史新高，分析师认为风险回报比欠佳。

作为全球最大面板制造商，京东方的切入路径更具垂直整合野心——目标是掌握涵盖TGV玻璃核心与积层线路的全流程玻璃核心基板制造能力，而非仅专注于单一工序加工，这与群创的分工模式有所不同。

据摩根士丹利，京东方自2020年起已着手研究玻璃核心基板技术，目前已建有试验线，并正与国内外IC设计公司推进验证合作。若进展顺利，公司计划2027年投入约50亿元人民币，建设月产能约1.5万片（510mm×515mm）基板的产线，并以2028年量产为目标。摩根士丹利预计京东方2028年来自先进封装的营收约为50亿元人民币，占总营收比重约5%。

摩根士丹利给予京东方"增持"评级，目标价由人民币5.20元大幅上调至9.30元，对应2.5倍2026年预估P/B。分析师认为，尽管京东方在先进封装方面的业务能见度低于群创，但其当前2.1倍P/B仍低于历史峰值2.7倍，且预计2026至2028年ROE为5%至8%，估值具有合理性支撑，是三家中风险回报比最优的标的。

友达光电在先进封装领域的布局方向与前两者有所不同，其当前重心不在HPC，而是集中于低轨卫星（LEO）天线模块和共封装光学（CPO）模块。

在LEO天线方面，友达计划以玻璃作为基板，承载天线图案与射频（RF）元件，并将其集成至车载天窗。在CPO模块方面，友达联合Ennostar及Tyntek等合作伙伴，推进以Micro LED为基础的CPO架构，旨在以更低成本和功耗实现短距离数据传输，玻璃同样将作为其中的基板材料。公司管理层表示上述业务仍在持续推进，但未给出具体的收入贡献时间表。

摩根士丹利认为，LEO天线业务与HPC先进封装的关联性有限，Micro LED CPO模块的市场接受度目前亦不明朗，因此在其预测模型中暂未纳入友达来自先进封装的收入贡献，认为其业务落地时间节点在三家中能见度最低。该行将友达目标价由新台币14元上调至27元，维持"持股观望"评级，估值为三者中最低（1.4倍P/B），但新业务时间表的不确定性同样最高。

尽管玻璃基板封装具有广阔的技术前景，摩根士丹利提示，市场当前情绪需与商业化时间线相对照。据该行供应链调研，规模量产最早将在2028年启动；在此之前，大宗面板业务将持续主导三家公司的营收结构——群创与友达约40%至50%的营收来自大宗面板，京东方的这一比例更高达70%至80%。

与此同时，摩根士丹利判断，本轮TV面板涨价周期已接近尾声，预计价格将从2026年第三季度起步入下行轨道，尽管主要面板厂预计将维持相对自律的产能管理。这意味着，在核心商品面板业务面临价格压力的背景下，三家公司能否按计划推进先进封装量产，将成为维持当前高估值的关键变量。

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据港交所6月30日披露，北京硅基流动科技股份有限公司（简称“硅基流动”）已正式递交主板上市申请，华泰国际、海通国际担任联席保荐人。

作为一家成立于2023年8月的AI基础设施服务商，硅基流动在不到三年的时间内便向资本市场发起冲击。招股书显示，随着大模型在企业端的规模化应用，硅基流动的业务体量呈现快速扩张态势。但与此同时，初期高昂的算力租赁成本也令其面临毛利率转负的财务现实。

硅基流动的创立，有着极强的技术延续性背景。公司创始人、董事长兼首席执行官袁进辉博士，此前曾创办开源深度学习底层框架企业北京一流科技有限公司OneFlow。在行业重心逐渐从模型训练向推理侧倾斜的背景下，硅基流动于2023年8月正式注册成立。

2026年6月，硅基流动完成了一次关键的技术底座整合，即与OneFlow订立资产购买协议，正式收购后者的知识产权组合。

根据招股书披露，此举意在增强公司在去中心化、基于数据流的推理架构及大规模上下文记忆系统方面的技术能力，进一步夯实其推理基础设施的定位。同月，公司整体改制为股份有限公司，完成了赴港上市前的主体架构调整。

在业务模式上，硅基流动将自身定义为开放、独立的词元（Token）供应平台。面对AI大模型应用向多模态交互和复杂任务执行演进所带来的庞大词元需求，硅基流动并不直接开发面向用户的AI应用终端，而是通过系统软件层，将底层的异构算力资源，如不同架构的芯片与各类AI大模型连接，向开发者和企业交付标准化的词元服务。

具体而言，其核心业务分为公有云服务和本地部署解决方案两大板块。

公有云服务包含按量计费的无服务器词元服务，以及为对性能和稳定性有更高要求的企业预留算力的专属实例；本地部署则是将推理引擎及算力资源编排系统直接部署至大型客户的自有数据中心。

在市场地位方面，弗若斯特沙利文数据显示，按2025年词元年吞吐量计算，硅基流动在中国词元供应市场占据1.5%的份额，位列第四，并在所有独立生态词元供应商中排名第一。

在营运数据上，其增长曲线较为陡峭。截至2026年4月30日，该平台注册用户数已突破1000万，2026年4月的日均词元吞吐量达到5785亿次，单日最高纪录达10714亿次。而截至招股书最后实际可行日期，该平台已累计支持超过170个模型，累计服务企业客户超1.3万家。

对大模型推理算力的高度依赖，促使硅基流动在成立之初便开启了密集的融资进程。自2023年12月至2026年6月，公司累计完成七轮投资。

其资方阵营的构成，反映了产业链上下游对推理基础设施的战略卡位。

股权架构显示，阿里巴巴集团通过杭州多项持股7.42%，为最大机构股东。其他核心风投机构包括耀途资本、普华资本及创新工场等。

此外，产业资本的介入尤为显著，涵盖了华为哈勃、美团、360、智谱华章、商汤科技以及算力芯片厂商壁仞科技等。

除互联网与AI领域的企业外，清洁能源企业晶科能源、软件服务商软通动力、游戏公司巨人网络及中国联通等也参与了战略投资。

这种跨领域的股权绑定，客观上为其算力采购、模型接入及下游应用场景的商业化落地提供了便利。

财务报表客观反映了硅基流动当前的商业化进展与盈利瓶颈。在商业化初期，公司的营运数据体现了明显的规模扩张特征，但盈利能力正面临底层算力成本的直接挤压。

从收入端看，公司总营收由2024年的734.6万元增至2025年的5533.0万元，同比增幅达653.2%。这主要由公有云及本地部署解决方案客户群扩大所驱动，其中2025年公有云服务占比达52.9%。在海外市场，随着全球化策略的推进，其海外月度收益在2026年已突破100万美元。

然而，收入的倍数增长并未带来毛利的同步积累。招股书显示，2024年公司毛利为289.4万元，毛利率为39.4%；但到了2025年，公司录得毛损1330.2万元，毛利率降至-24.0%。

导致毛利率转负的核心原因在于销售成本的激增。

招股书显示，公司的销售成本由2024年的445.2万元飙升至2025年的6863.2万元。这主要是因为在公有云服务快速扩张期间，公司需要提前租赁庞大的底层算力资源来支持激增的词元需求，而算力资源的利用率仍处于爬坡期，导致成本增幅大幅跑赢了收入增幅。

在利润表现上，受高额的算力租赁费用与持续的研发投入影响，公司目前处于亏损状态。2023年（8月至12月）、2024年及2025年，硅基流动的净亏损分别为1222.3万元、8191.5万元及3.45亿元。

其中，作为技术驱动型企业，研发开支是其最大的费用项。2025年，研发开支达到2.09亿元，占当年总收入的378.1%。剔除股份薪酬开支及赎回负债利息开支等非现金项目后，2024年及2025年经调整净亏损分别为5401.0万元及1.87亿元。

资金链方面，前置的业务扩张使得公司的现金消耗有所上升。

2025年，公司经营活动所用现金净额为-1.72亿元。不过，得益于多轮融资的支撑，截至2025年12月31日，公司账面持有的现金及现金等价物为1.72亿元，另有定期存款1.00亿元。

此外，公司在资产负债表上呈现3.89亿元的负债净额，但这主要是由向盘前投资者发行、总额约4.99亿元的赎回负债所致；上市后相关特别权利终止，这部分负债将转为权益，其净负债状况预计将得到扭转。

整体而言，硅基流动切入了生成式AI产业中商业化路径相对清晰的推理环节，并在早期取得了明显的业务规模和市场份额。但在当前算力供应链具有硬性物理约束的行业背景下，其财务数据也直观地反映了底层算力成本对基础设施服务商盈利空间的挤压。

上市之后，如何进一步通过推理引擎的深度优化来提升单位算力的词元产出效率，并随着客户黏性的增强逐步平摊前期高昂的算力租赁成本，将是硅基流动向资本市场证明其商业模式具备长期可持续性的关键所在。

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该部在声明中表示，网络上流传的“首尔已向三星电子和SK海力士发函、要求设立政府主导的利润共享相关智库”的说法“完全不实”，并宣布将把蓄意散布不实信息的行为移交调查当局处理。

此次风波并非偶发。韩国总统李在明上月在接受《经济学人》采访时曾提出可将部分芯片企业超额利润向公众分配，此番言论此后已令市场神经持续绷紧，为本次谣言的迅速扩散提供了土壤。

据韩联社报道，韩国贸易、工业和资源部周三发表声明，明确否认政府正推动设立新智库、统筹利用芯片企业因全球人工智能热潮带来的巨额利润的相关传言。该部将上述传言定性为"完全不实"，并表示将对"出于恶意蓄意散布误导性信息"的行为采取强硬措施，移交调查当局处理。

声明措辞罕见强硬，显示出当局对此类谣言扰乱资本市场的高度警惕。上述谣言流传的背景，是韩国国内围绕如何利用芯片企业创纪录利润所产生的额外税收收入展开的讨论持续升温，全球人工智能热潮已推动三星电子和SK海力士业绩大幅攀升，如何分配这一"意外之财"已成为韩国政界和社会各界争论的焦点。

此次谣言之所以能够迅速引发市场强烈反应，与总统李在明此前的公开言论密切相关。上月，李在明提出，可将芯片企业"超额利润的一部分"以基本收入形式向普通民众发放，并将其作为解决芯片业利润分享争论的一种方案。

这一表态引发市场广泛关注与不安。韩国总统府随后出面解释，称相关言论并非针对三星电子或SK海力士等特定企业，而是着眼于韩国在人工智能转型大背景下"终将面临"的深层社会挑战。

尽管官方已予以澄清，但本次谣言对韩国股市的剧烈冲击再度提示：在芯片行业利润分配的政策讨论走向明朗之前，相关不确定性仍将持续压制市场情绪，投资者对任何风吹草动保持警觉的状态短期内难以消散。

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周三，日经225指数收涨0.6%，报70474.96点。韩国首尔综指收跌2.04%，报8303.41点。美元指数上涨0.2%，此前上季度累计涨幅为0.6%。黄金现货下跌1.1%，至每盎司约3966美元。日元跌至162.77兑1美元，本周早些时候曾触及40年低点。道指期货下滑逾80点，标普500和纳斯达克100期货基本持平。

美国10年期国债收益率周二大涨9个基点，为美元提供了广泛支撑。法国农业信贷银行企业与投资银行新加坡高级策略师David Forrester表示，"国债收益率的上行，在沃什今日讲话及明日非农数据公布之前，为美元提供了全面支撑。"利率互换市场目前将美联储7月会议加息25个基点的概率定价约为36%，而在沃什就任并将政策重心转向价格稳定之前，这一概率几近于零。

沃什定于周三在葡萄牙辛特拉欧洲央行央行论坛发表讲话，欧洲央行行长拉加德亦将出席演讲。此后，周四公布的美国6月非农就业报告将成为市场下一个核心关注点，投资者寻求更多利率路径线索。

• 日经225指数收涨0.6%，报70474.96点。日本东证指数收涨0.4%，报4011.50点。韩国首尔综指收跌2.04%，报8303.41点。
• 道指期货下滑逾80点，标普500和纳斯达克100期货基本持平。
• 美元现货指数上涨0.1%。
• 日元跌至162.77兑1美元，本周早些时候曾触及40年低点。
• 韩元一度触及1559.10兑1美元，逼近上月触及的1562.20低位，该水平为2009年3月以来最弱。
• 美国10年期国债收益率周二大涨9个基点。
• 黄金现货下跌1.1%，至每盎司约3966美元。
• 现货白银日内跌幅扩大至2%，报57.37美元/盎司。
• WTI原油上涨0.3%，报每桶69.73美元。
• 比特币上涨1%，报59,245.51美元。

自沃什就任以来，美联储政策信号已发生明显转向。他着手通过成立新任务工作组对美联储现行策略进行全面审查，明确将重心指向价格稳定，由此点燃了市场对加息的预期。美联储官员上月投票一致维持利率不变，下次政策会议将于7月底举行。

本周已公布的经济数据未能打消市场的加息顾虑。5月职位空缺数变化不大，显示劳动力需求保持稳定；6月消费者信心小幅回升，较低的汽油价格有助于抵消就业市场方面的忧虑。周三还将陆续公布6月ADP就业数据、6月ISM制造业指数及最终全球PMI制造业数据，为市场提供进一步信号。

黄金现货下跌1.1%，至每盎司约3966美元。

日元本周跌破162关口，触及40年新低，市场对日本当局干预的关注持续升温。多位策略师指出，163及更高水平将是下一个重要观察位，并认为财务省对弱势日元的容忍度，可能高于2024年干预行动期间的水平。

日本最高货币官员Atsushi Mimura在接受采访时，未重申财务省"随时准备采取大胆外汇行动"等标准表态，但表示日本两个月前的外汇干预行动取得成功，并获得了部分美国当局的支持。

韩元同样面临较大压力。Korea Investment & Securities经济学家Moon Dawoon表示，"美元强势之下，韩元创出新低并不令人意外。"韩元一度触及1559.10兑1美元，逼近上月触及的1562.20低位，该水平为2009年3月以来最弱。

今年上半年，全球股市走出了近年来罕见的强劲表现。道琼斯工业平均指数上涨8.9%，创2021年以来最佳上半年表现；标普500指数上涨9.6%；纳斯达克综合指数上涨12.8%；小盘股罗素2000指数暴涨约22%，创1991年以来最佳上半年表现。芯片与AI相关个股是本轮上涨的核心驱动力，仅第二季度，Micron、Intel和Advanced Micro Devices三家公司合计市值便增加了约2万亿美元。

然而进入第三季度，涨势动能出现降温迹象。亚洲股市周三开盘涨跌互现，股指期货显示亚洲跌势或将蔓延至欧美市场。

Eastspring Investments投资组合经理Christina Woon在接受彭博电视采访时表示，在当前高位和市场波动加剧的背景下，精选个股在本季度将变得尤为关键。"我的顾虑在于市场的高估值和已出现的波动性，你必须严格筛选，确保所持有的股票并未在基本面上过度透支。"

Bespoke Investment Group联合创始人Paul Hickey在接受CNBC采访时亦持审慎态度，表示长期仍看好半导体板块，但目前可能有些过热。"这是一轮AI驱动的牛市，如果牛市要持续，科技和半导体将继续领跑，但它们不可能一直保持这种节奏。就这一点而言，它们已经有些延伸过度，我建议在此稍作休整。"

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据追风交易台，高盛在6月30日发布的研究报告中指出，铠侠管理层在近期投资者开放日及分析师电话会议上明确表态，公司不会为签订长期协议而牺牲价格，将持续优先维护售价与利润率水平。

与此同时，高盛通过对生产设备厂商的渠道调研发现，主要存储芯片厂商仍将资本开支重心放在DRAM，新NAND晶圆厂带来的供给增量预计至2028年前都将十分有限。

受上述判断驱动，高盛分析师Shuhei Nakamura和Kaho Otake将铠侠FY3/27至FY3/29年度营业利润预测分别上调9%、19%和29%，同期EPS预测亦上调10%、19%和29%。铠侠股价过去12个月累计涨幅已达3406%，大幅跑赢TOPIX指数。

价格预期持续上修，ASP增速超出此前预测

本次报告中进一步上调了铠侠平均售价（ASP）预测。以日历年计，高盛现预计铠侠CY2026年ASP同比增长4.5倍（此前预测为4.3倍），CY2027年同比增长38%（此前预测为27%）。

ASP上涨趋势至少可延续至CY2027年中，主要支撑来自近期供需格局的持续偏紧。此外，由于提前偿还了一笔优先贷款，利息支出拖累减少，进一步推升了EPS预测。

铠侠将于7月31日公布的FY3/27第一季度营业利润预计为1.417万亿日元，高于公司此前指引的1.298万亿日元，也高于彭博市场一致预期的1.36万亿日元。高盛指出，由于约30%的第一季度出货量在指引发布时价格谈判尚未完成，实际ASP存在超预期的可能。

管理层坚守利润率优先，成本优势构筑护城河

铠侠管理层在近期沟通中明确传递出"价格优先于出货量"的经营导向，不以签订长期协议为目标，而是灵活把握市场定价机会。高盛认为，这一策略有助于铠侠在行业内维持相对较高的利润率水平。

从财务数据来看，铠侠FY3/27年度EBIT利润率预计将达80.1%，FY3/28和FY3/29进一步升至81.3%和81.5%。支撑高利润率的核心因素包括两点：一是铠侠相对同行较低的资本密集度；二是第八代BiCS技术位元销售规模扩大所带来的持续降本效应。报告认为，铠侠NAND业务营业利润率在行业内处于领先位置，明显优于三星和SanDisk。

供给扩张受限，供需偏紧格局或延续至2028年

渠道调研显示，主要存储芯片厂商在AI需求扩张背景下，持续将资本开支优先投向DRAM，NAND新产能的释放预计将推迟至CY2028年之后。

NAND供需偏紧的驱动因素是多元的：企业级固态硬盘（eSSD）需求随服务器部署加速持续攀升；HDD供给偏紧形成替代需求；美国对韩国存储厂商的出口管制担忧也对供给端形成约束。综合来看，高盛认为铠侠峰值盈利水平将高于此前预期，且这一高盈利状态有望在未来两至三年内保持可持续性。

高盛将铠侠12个月目标价从93,000日元上调至116,000日元，估值方法基于FY3/27至FY3/28平均ROE所对应的目标市净率，并参考同类公司当前股价推导出的隐含权益资本成本（FY3/27采用13%，FY3/28采用20%）。新目标价对应FY3/28E市盈率约为8.2倍，高盛认为这一倍数在上行周期中属于合理区间。

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6月30日，中炬高新发布2026年半年度业绩预增公告，预计上半年归母净利润3.90亿至4.30亿元，同比增长51.84%至67.41%；扣非归母净利润3.20亿至3.80亿元，同比增长21.71%至44.53%。

公司表示，业绩增长主要受益于调味品业务放量、供应链优化带来的毛利率改善，以及费用管控精细化推动费用率下降。

利润修复的背后，是公司过去一年多围绕渠道和价格体系、供应链效率及费用管理展开的一系列调整开始显现成效。

此前，调味品企业常见的增长方式，是通过经销商扩张、渠道压货和费用投放拉动收入。但在需求放缓、渠道库存累积、价格体系承压后，这套模式的边际效率开始下降。

中炬高新的调整，首先落在渠道端。公司一方面清理库存、稳定价盘，减少渠道过度压货对报表的扰动；另一方面推进经销商分级和客户结构优化，把资源更多投向终端动销和重点客户。

2025年底，公司曾对外表示，渠道库存已恢复至良性水平，2026年继续以终端动销为导向强化供货和库存监控。

渠道修复的效果，最终会传导到收入和利润两端。

库存压力下降后，经销商补货意愿改善，收入端更容易恢复正常节奏；价格体系稳定后，企业也能减少低效促销和渠道返利，把费用更多转向真正能带来动销的终端投入。

基础调味品仍是公司的基本盘，但酱油、鸡精鸡粉等品类已进入成熟阶段，行业竞争也从单纯渠道扩张，转向产品结构、价格带和终端效率的竞争。

这也是中炬高新近年不断强调“再造一个厨邦”的背景。

今年2月，中炬高新拟收购四川味滋美55%股权，切入川式复合调味品赛道。味滋美深耕川味复合调味品，在火锅底料定制等领域具备一定经验和B端餐饮服务能力。

对中炬高新而言，这既是对复合调味品品类短板的补充，也有助于其从家庭消费场景，向餐饮、定制化和地方风味调味品延伸。

但这笔并购的效果仍需时间验证。

复合调味品空间更大，竞争也更激烈。中炬高新能否把厨邦的品牌和渠道优势，与味滋美的复调产品能力和B端资源真正打通，还要看后续整合进度。

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据半导体业界消息，三星电子首席技术官兼半导体研究所所长Song Jai Hyuk于6月30日在DS（器件解决方案）部门内部经营说明会上表示，HBM4E的可靠性测试良率已提升至70%以上。业界通常将80%以上视为工艺稳定的"成熟良率"门槛，而HBM4E目前仍处于可靠性测试阶段，70%以上的水平被认为标志着开发进程正式进入稳定区间。

与此同时，Song Jai Hyuk在同一场合透露，下一代10纳米级第七代DRAM工艺（D1d）在技术竞争力上已取得对竞争对手的优势，并计划于今年11月完成生产准备认证（PRA）。上述两项进展相互叠加，令市场对三星在下一代AI内存赛道的竞争前景持更为乐观的预期。

三星今年2月率先实现HBM4量产出货，5月29日进一步公开了HBM4E 12层产品的详细技术规格，并向主要客户发送样品。

HBM4将搭载于英伟达下半年推出的AI加速器"Vera Rubin"，而HBM4E作为其后继产品，则计划装配于英伟达明年发布的下一代AI加速器"Vera Rubin Ultra"等产品。业界人士表示，随着主要客户的样品评估稳步推进，HBM4E的量产开发工作同步顺利进行。

在此背景下，可靠性测试良率升至70%以上具有重要意义。这一数字虽尚未达到业界公认的成熟良率标准，但考虑到产品当前所处的开发阶段，外界普遍将其解读为HBM4E正朝量产条件加速收敛的积极信号。

下一代DRAM工艺开发方面，Song Jai Hyuk表示D1d工艺的技术竞争力已领先于竞争对手，并以今年11月取得生产准备认证（PRA）为开发目标。

PRA是产品出货前最后一道内部质量评估程序，对良率、性能及生产效率进行综合验证，以判断是否具备量产条件，通过后即可正式切换至量产体制。

D1d工艺的战略意义不止于DRAM本身。三星计划将该工艺从第八代HBM5起全面引入，业界认为，若D1d开发按计划推进，将对下一代DRAM及HBM5后续产品的整体竞争力产生连锁正向效应。

在技术进展公布的同时，三星DS部门内部也出现了另一层面的声音。据悉，本次说明会后，研发组织内部针对研发人员角色认定与薪酬结构的不满情绪有所升温，部分成员呼吁公司更积极地认可研发组织的贡献。

三星劳资双方此前已就DS部门达成协议，以营业利润的10.5%为资金来源，设立"特别经营绩效奖金"制度。然而在DS部门内部，存储业务与包括研究所在内的公共部门、以及非存储业务（系统LSI及晶圆代工）之间的绩效奖金差距较大，要求改善薪酬结构的呼声正在持续扩大。

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德银固定收益策略团队在6月30日发布的报告中指出，自6月议息会议结束后的两周内，FOMC成员的公开讲话及媒体露面次数明显偏少，按历史标准衡量处于低位，尽管仍在历史区间之内。德银策略师Matthew Raskin等人认为，这一现象可能预示着美联储正在推进某种程度的沟通方式收紧。

值得注意的是，此前历史上发言数量同样稀少的时期，恰好集中在政策明显转向的关键节点——包括2019年7月、2022年1月以及2023年7月——彼时美联储可能正寻求对外传递更为统一、受控的政策信号。这一规律令市场对当前美联储政策走向的不确定性进一步上升。

历史数据：沉默往往先于转折

现任美联储主席沃什自上任以来已对美联储对外沟通方式作出若干调整。在最近一次新闻发布会上，沃什刻意回避前瞻性指引，并对超出已发布声明范围的政策解读保持克制，不愿就委员会的决策思路作出额外阐释。与此同时，沃什在6月会议上宣布成立五个美联储工作组，其中首个聚焦的正是对外沟通机制。

德银策略团队通过彭博经济日历，统计了历次FOMC议息会议结束后两周内官员的讲话及媒体露面次数，并以此作为沟通密度的代理指标。为排除季节性干扰，统计中剔除了12月会议后的数据——该时段历来因节假日因素而发言稀少。

数据显示，当前这一轮会后发言数量确实偏低，但尚未突破历史最低值。三个历史可比时期：2019年7月（美联储随后开启降息周期）、2022年1月（美联储随后转向激进加息）以及2023年7月（加息周期接近尾声）。上述三个时期的共同特征是，美联储彼时均面临重大政策方向抉择，并倾向于在公开场合保持更为统一的口径。

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截至周二（6月30日）收盘，标普500指数自4月初以来累计上涨近15%，创下2020年6月以来最强季度表现；纳斯达克综合指数季度涨幅超20%，同样为近六年之最。费城半导体指数（SOX）更是单季暴涨逾80%，创史上最佳季度纪录，韩国存储巨头三星电子与SK海力士同期涨幅分别高达93%和225.7%。然而，随着季末再平衡压力、企业回购窗口关闭、美联储政策路径不明以及杠杆头寸急剧膨胀等风险因素叠加，市场对第三季度"夏季风暴"的警惕情绪正在升温。

Nationwide首席市场策略师Mark Hackett表示，企业盈利为本轮股价快速重估提供了支撑，他整体仍持多头立场，但承认季末再平衡、回购静默期以及高杠杆等技术性因素可能触发回调。

Kerux Financial首席投资官David Laut措辞更为直接，他警告称，6月以来的市场波动"不过是冰山一角"，若市场出现10%至20%的更大幅度回调，并不令人意外——毕竟距上一次两位数回调已逾一年。

RBC策略师Lori Calvasina在本周上调标普500目标价的同时，也提醒投资者做好未来一年内5%至10%回撤的心理准备。

盈利驱动的季度狂欢

第二季度的强劲行情，根本动力来自盈利预期的大幅上修。

据FactSet数据，标普500指数第二季度预期盈利增速目前为23.1%，若最终兑现，将是连续第二个季度实现逾20%的盈利增长。FactSet的John Butters指出，分析师通常会在季末临近时下调当季盈利预测，但本季度出现了罕见的反向修正——预期不降反升。

高盛首席美股策略师Ben Snider在6月26日的客户报告中指出，过去12个月，盈利预期的上调贡献了标普500指数的全部回报。以远期市盈率衡量，该指数过去一年实际上变得更便宜，这意味着盈利必须持续超越华尔街已然偏高的预期，才能为当前估值提供支撑。

与此同时，投资者的关注焦点正从超大规模云计算企业（hyperscalers）向更广泛的AI生态延伸——他们试图评估企业在AI产品上的实际支出意愿、支出在生态系统中的分布，以及这些支出能否为服务提供商带来合理回报。

而本季度最耀眼的明星无疑是半导体板块。

费城半导体指数单季涨幅超过80%，创下道琼斯市场数据有史以来最佳季度纪录。这一数字甚至低估了半导体板块的真实热度：三星电子和SK海力士均不在SOX指数成分股之列，而两者的季度涨幅分别高达93%和225.7%。

AI供应链瓶颈加剧、油价飙升，共同推动分析师大幅上调近期盈利预期，美光科技等热门存储股随之大幅飙升。然而，行情的高度集中本身也构成风险——一旦盈利预期出现任何松动，估值压缩的空间同样不容小觑。

季末再平衡带来技术性压力

Simplify Asset Management多资产解决方案董事总经理Paisley Nardini指出，近期股市承压部分源于技术性因素。

季末投资组合再平衡可能促使主权财富基金、养老金等大型资产持有者卖出股票、买入债券，以修复因股票大幅跑赢债券而产生的资产配置偏离。

数据显示，主要投资30年期美国国债的iShares 20年以上期限国债ETF本季度涨幅不足1%，与股市表现形成鲜明反差，再平衡压力由此可见一斑。

美联储政策路径不明，加息预期重燃

美联储主席沃什于6月17日主持首次新闻发布会，其释放的信号令市场感到不安。

沃什明确表态倾向于更为低调、克制的沟通风格，这一立场已令部分投资者开始担忧政策走向。期货市场在其首次发布会后迅速上调了2026年加息预期。

华尔街内部分歧明显：部分机构预计年内不会加息，而美国银行的经济学家则最为鹰派，预测年内将加息三次。美国银行财富管理高级投资策略总监Rob Haworth表示：

"正因为未来决策路径尚不明朗，市场才会谨慎地将数次加息纳入定价。"

杠杆膨胀，市场脆弱性上升

杠杆的急剧扩张，是当前市场最受关注的潜在风险之一。

期权交易量大幅攀升，投资者融资余额持续增加，杠杆ETF管理规模也随着半导体股的飙涨而急速膨胀。野村证券的Charlie McElligott已向客户发出警告，认为杠杆产品可能放大美股波动。

以Direxion每日半导体三倍做多ETF为例，该基金旨在放大SOX指数的每日波动，其管理规模在过去一年内翻逾一倍，从2025年6月1日的141亿美元飙升至6月23日峰值时的近340亿美元，是美国市场上最受欢迎的杠杆半导体基金。

富兰克林邓普顿研究院首席市场策略师Chris Galipeau表示：

"每当出现这种波动，往往是一个警示信号。市场中存在大量投机行为，而这些头寸掌握在意志不坚定的投资者手中。"

6月5日，纳斯达克指数单日重挫逾4%，创下逾一年来最大单日跌幅，正是这种脆弱性的一次预演。

尽管风险信号频现，华尔街整体仍未转向看空。

Mark Hackett表示，就整体而言，顺风因素仍多于逆风，他维持多头立场。Lori Calvasina在上调目标价的同时，也明确表示"未来一年股市上行之路未必是一条直线"。

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据路透社周三报道，PJM成员6月30日就十余项"兜底采购"方案进行了非约束性投票，其中一项由数据中心倡导方与主要受监管电力公司联合提出的方案获得推进。该方案建议采购流程于2026年9月10日启动，同年11月20日截止，与PJM此前的提案时间表一致。

此次投票结果将作为参考意见提交PJM董事会，但最终政策走向与具体条款仍由董事会决定。PJM覆盖美国13个州及哥伦比亚特区，为约6500万人提供电力服务，其供需平衡的持续承压，已对区域电力的可靠性与经济性构成直接威胁。

数据中心需求激增，供需失衡推高容量电价

过去约两年间，大型科技公司及数据中心开发商向PJM提交的并网申请数量急剧攀升，能源密集型数据中心的大规模接入正威胁超越区域电力供应能力。

这一失衡直接反映在电价上。PJM容量电价——即向发电厂支付的、用于确保高峰时段电力充足供应的费用——自约2024年以来已累计上涨逾1000%。容量电价的急剧攀升，意味着整个电力系统为维持可靠性所付出的成本大幅上升，并最终可能传导至终端用户。

兜底采购方案推进，长期合约为优先路径

在本次投票中，成员就十余项供电方案进行了表决，最终推进的方案由数据中心利益方与受监管电力公司共同提出，采购窗口定于2026年9月至11月间开放。

PJM的整体策略是优先鼓励数据中心与电力供应商签订长期合约，兜底采购机制则作为应对潜在缺口的补充手段。与此同时，成员还就电网压力时段的用电削减方案，以及数据中心快速并网与管理的费用分摊问题进行了投票，但上述提案均未获推进。

为防范大规模停电风险，PJM提出了针对数据中心的两条路径：其一，由数据中心自行出资向电网新增电力供应，以覆盖自身用电需求；其二，同意在全网用电量攀升至临界水平时接受强制断电安排。

这一机制实质上要求数据中心在享受电网接入便利的同时，承担相应的系统稳定责任。随着AI算力需求持续扩张，电网运营商与科技行业之间围绕供电保障、成本分摊与需求管理的博弈，预计将进一步加剧。

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据Digitimes最新报道消息，SK海力士近期与客户签订的长期供货协议（LTA）采用无价格上限模式，与美光等竞争对手在合约中设置"价格上限（Ceiling Price）"的惯常做法形成明显区别。这一安排使SK海力士成为目前市场上唯一不受价格上限约束的存储器厂商。

该策略的核心逻辑在于，一旦市场进入供不应求阶段，SK海力士可完整吃到现货价格飙升带来的收益，而非受制于合约上限而被迫以低于市价的水平出货。与此同时，受AI基础设施需求持续扩张驱动，SK海力士与三星均已将LTA的合约期限从过往的一年期拉长至三至五年，进一步锁定长期客户需求。

与SK海力士的策略形成对比的是，美光等竞争对手的LTA中仍保留价格上限条款。美光于6月25日披露的16份战略客户协议（SCA），虽对存量产品设置了锚定2026年第二季度市场价格的价格上限，但协议的价格底线同样引人注目——底价所对应的毛利率"远高于历史任何一个周期的盈利峰值"。

SK海力士此轮LTA策略的核心差异，在于放弃了传统长约中换取客户锁量承诺的价格上限安排。在传统存储器长约模式下，供应商通常以让渡上行空间换取量的确定性；而SK海力士此番打破惯例，一旦市场进入紧供局面、价格快速攀升，其合约收益将不受上限约束，能够完整跟随市场价格上浮——这也使其成为目前市场上唯一不设价格上限的存储厂商。

合约期限方面，因应AI需求大幅增长，SK海力士与三星均将供货协议从一年期调整为3至5年的长期合约。更长的合约期本身意味着客户已将存储供应纳入更长周期的战略规划，头部供应商的议价筹码随之提升。

美光SCA的定价框架分三类：固定价格、设有上下限的价格区间，或参考市场价格但在相近区间内浮动。对存量产品，价格上限参照2026年第二季度市场价格，部分市场人士将此解读为美光"主动锁死了涨价空间"。但摩根士丹利分析师Joseph Moore在研报中指出，合同的持续时间才是评估其价值的核心维度；毛利率已向90%逼近，且有望在相当一段时间内维持——对手方在谈判中寻求一定保护是合理的。

价格底线的含义更为关键：底价所对应的毛利率"远高于历史任何一个周期的盈利峰值"。美光过去毛利率峰值约为62%，当前季度已达84.9%——即便协议触发底价条款，盈利水平依然大幅超越历史最好时期。对于新品，协议也保留了额外的定价上行空间。

相较之下，SK海力士的无上限LTA策略是另一种取舍：放弃定价确定性，换取在涨价周期中的完整弹性。两种模式对应的是不同的风险偏好与市场判断，共同指向头部存储厂商话语权的系统性增强。

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6月30日，中国旺旺控股有限公司披露截至2026年3月31日止年度业绩。

报告期内，公司实现收益244.01亿元，同比增长3.8%；销量同比实现高个位数增长；权益持有人应占利润38.37亿元，同比下降11.5%。

原材料成本上升、组织调整后的费用增加，以及新旧渠道切换过程中的投入加大，共同挤压了利润空间。

成本端，受进口全脂奶粉和棕榈油单位耗用成本上升影响，公司毛利率由上一财年的47.6%降至46.3%，同比下滑1.3个百分点。

相比于原材料带来的外部硬通胀，内部组织架构调整产生的营业费用激增，则是导致营运利润下滑更主要的内部推手。

2025财年，中国旺旺分销成本同比增长16.9%至35.40亿元，占收益比重升至14.5%；其中行政费用同比增长11.4%至33.52亿元，占收益比重升至13.7%。

此前，中国旺旺曾重新梳理产品类别，并按产品类别设立新的产品事业部。组织拆分后，相应岗位人员增加，用人费用同步上升，使公司2025财年总薪酬同比增长8.9%。

同时，为提升不同消费群体对新品和细分产品的认知度，中国旺旺加大了市场推广和跨界营销投入。报告期内，公司广告促销费用占收益比率达到3.8%，同比上升1.1个百分点。

从大单品表现看，中国旺旺仍然依赖核心品类托底，但增长动能已经出现分化。

乳品及饮料类仍是最大收入来源。2025财年，该板块实现收益123.43亿元，同比增长1.9%，占总收益约51%。

其中，旺仔牛奶受乳品市场整体低迷影响，收益同比小幅下降0.3%。作为中国旺旺最重要的大单品，旺仔牛奶仍具有基本盘意义，但其单一爆品拉动力已经不如过去。

米果类收益59.36亿元，同比增长0.5%，销量同比低个位数增长；休闲食品类收益59.15亿元，同比增长10.4%，为三大品类中表现最好的板块，销量也实现双位数增长。

糖果小类全年收益同比低双位数增长，创下历史新高；冰品、零食糕饼、豆类、果冻及其他小类也实现高个位数至低双位数增长。

品类结构的变化，本质上是渠道重心转移的结果。

2025财年，占中国旺旺总收益近七成的传统批发和现代渠道收益同比衰退高个位数。与此同时，零食量贩和新兴渠道快速补位，占总收益比重已达到约15%。

线上和其他新兴渠道同样成为增量来源。财报显示，电商、OEM等新兴渠道收益同比双位数增长，占总收益比达到低双位数。

渠道方向已在调整，但短期效果仍体现在费用上升和利润率回落上。

蔡衍明主席在致股东信中坦言，集团执行近两年的“攻略城市，旺得天下”策略“总体成绩还不是太理想，离目标仍有一定距离”。

为此，董事会已决定适当降低2025财年的末期股息比例，以留存更充裕的现金储备来应对国内消费疲软等短期不确定性。

2025财年，中国旺旺拟派末期股息为每股1.38美仙，上一财年为每股2.04美仙。按每股股息计算，减少0.66美仙，降幅约32.4%。

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6月30日，耐克披露2026财年第四季度及全年业绩（截至2026年5月31日）。

第四财季，公司收入110亿美元，同比下降1%，按汇率中性口径下降4%；全年收入464亿美元，报告口径基本持平，汇率中性下降2%。

表面上看，耐克利润端大幅修复，第四财季净利润11亿美元，同比大增407%，摊薄每股收益0.72美元，但这一表现很大程度上来自关税退回的一次性收益。

财报显示，IEEPA关税预期追回带来9.86亿美元收益，对第四财季毛利率贡献约900个基点，对EPS贡献0.52美元。剔除这一因素后，耐克第四财季EPS仅为0.20美元。

牵动市场情绪的，仍然是耐克中国尚未出现反转的表现。

第四财季，耐克大中华区收入12.97亿美元，同比下降12%，按汇率中性口径下降17%，单季收入降至近两财年低点。

从全年看，大中华区收入为58.47亿美元，同比下降11%，汇率中性下降13%，在上一财年下滑的基础上继续走弱。

大中华区的压力已不只是财报中的一个区域数据，而是耐克全球重置过程中最难修复的一块。

业绩会上，CEO Elliott Hill把大中华区称为耐克“关键的长期增长市场”，并表示公司正在中国执行一场“全面重置”：回到运动与创新，更本地化地进行产品创造，建立更贴近区域市场的进攻体系，同时重新思考市场运营方式，与合作伙伴评估新的增长路径，让品牌更高端、更贴近本地文化，也能以中国消费者的速度运转。

这套表述背后，是耐克中国过去两年持续暴露的旧问题：产品热度不足、线上折扣偏高、库存与渠道健康度承压，以及本土运动品牌竞争加剧。

耐克并非没有看到局部改善。

CFO Matthew Friend在业绩会上称，大中华区当季推进多项调整：售罄率环比改善，平均零售折扣下降；在过去两个季度更激进地减少促销后，数字渠道全价实现率正在恢复。同时，大中华区库存金额和库存件数均实现双位数下降。

但这些改善还不足以抵消整体下滑。

第四财季大中华区Nike Direct下降14%，其中Nike Digital下降25%，Nike自营门店下降9%；批发渠道下降19%；息税前利润（报告口径，未剔除一次性因素）下降20%。

公司还预计，短期内大中华区收入趋势将与近期表现基本一致。

这意味着未来一段时间，耐克中国的修复仍处在清库存、压折扣、重整重点门店的阶段，尚未进入稳定恢复增长的周期。

中国市场的渠道焦虑已经先于财报外溢到资本市场。

6月下旬，市场传出耐克或将自2027年1月起取消中国内地线上一级经销商授权。不过，这一消息很快被耐克在华主要经销商滔搏通过公告予以澄清，耐克方面也在业绩会上予以否认。

传闻之所以广受关注，在于它击中了耐克中国渠道结构中的敏感地带。

过去几年，耐克曾更强调DTC和数字化直营，但随着直营承压、批发伙伴重新获得重视，公司又在全球范围内修复与经销商、零售商的关系。

2026财年第四财季，耐克全球批发收入66亿美元，同比增长4%；Nike Direct收入41亿美元，同比下降7%，其中Nike Brand Digital下降12%。

Elliott Hill回归之后曾提出“Win Now”和“Sport Offense”，核心是重新聚焦运动、产品创新、批发伙伴和重点市场。

但在最新业绩会中，他承认公司整体结果“还没有达到应有水平”，Nike Sportswear和Jordan Streetwear的售罄仍有挑战，影响当前折扣和未来订单。

这也是耐克中国问题的缩影。中国消费者并非不再购买运动鞋服，而是选择更多、节奏更快、价格更敏感。

本土品牌在跑步、户外、篮球和训练等细分运动场景中持续加码，电商平台和内容渠道又进一步放大了价格比较和新品传播速度。

耐克过去依靠全球爆款、经典鞋款和品牌光环获得溢价的模型，在中国市场被削弱得更明显。

资本市场对此并不宽容。耐克财报公布后盘后股价一度下跌约4%，今年以来累计下跌约35%；投资者仍在等待Hill近两年来的复苏计划出现更明确成效。

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7月1日，据科技媒体TheInformation报道，继成功嵌入Salesforce旗下的Slack后，Anthropic的企业协作工具Claude Tag即将正式集成至Microsoft Teams。这一关键动作标志着Anthropic进一步渗透至微软等老牌企业软件巨头的核心工作流生态。

对于微软和Salesforce而言，向估值逼近万亿美元的AI独角兽开放核心分发渠道，既是应对技术颠覆的防御性策略，也是维持自身平台粘性的务实选择。这不可避免地将对微软自家的Copilot等AI产品带来直接的内部竞争压力。

分析认为，随着Anthropic商业化进程的爆发与IPO预期的临近，企业级SaaS市场的流量分配与生态话语权正经历一场深刻的洗牌，投资者需重新评估传统软件护城河在AI时代的真实价值。

渠道扩张：从Slack到Teams的全覆盖布局

Anthropic正在加速构建其在企业级市场的全渠道分发网络。

据报道，ClaudeTag接入Microsoft Teams，意味着Anthropic已经成功拿下了企业协作领域的两大核心阵地。此前，该工具已深度嵌入Salesforce旗下的Slack，如今向Teams的延伸，标志着其企业级渗透策略从单一平台向全生态覆盖转变。

这一渠道扩张的背后，是Anthropic急剧攀升的商业化诉求。

最新数据显示，Anthropic的年化营收（ARR）已从年初的90亿美元飙升至440亿美元以上，并连续上调至470亿美元，公司估值更是达到9650亿美元且已秘密提交IPO申请。

在资本市场对AI变现能力要求日益严苛的当下，将ClaudeTag植入拥有庞大企业用户基数的Teams和Slack，是支撑其高估值与利润率快速抬升的关键落地场景。

巨头的妥协：开放生态背后的战略考量

报道称，微软与Salesforce选择将核心工作流生态向Anthropic开放，折射出老牌企业软件巨头在面对AI独角兽崛起时的复杂心态与务实考量。

一方面，Anthropic凭借ClaudeCode、ComputerUse等核心产品的密集迭代，展现出对传统SaaS的颠覆性冲击。其内部已实现近乎100%的代码由AI编写，强大的AIAgent与编程能力使其在企业级应用中具备极高的不可替代性。

另一方面，对于微软和Salesforce而言，维持平台的“超级入口”地位是首要任务。如果拒绝接入市场上最具竞争力的AI工具，企业客户可能会为了使用ClaudeTag而迁移至其他支持该工具的平台。因此，将竞争对手纳入自身生态，本质上是一种防御性策略，旨在通过丰富平台功能来锁定企业客户，防止用户流失。

竞合博弈：对Copilot及传统SaaS的潜在冲击

尽管开放生态有助于维持平台粘性，但引入Claude Tag无疑将对微软自身的AI商业化进程产生直接影响。

Microsoft Teams是微软推广其AI助手Copilot的核心阵地，Claude Tag的接入将不可避免地在同一工作流场景下与Copilot展开正面竞争，可能分流后者的使用率与订阅收入。

此外，Anthropic在基础设施端的成本优势正在加剧这种竞争压力。其推理基础设施毛利率已从38%跃升至逾70%，代币生产成本大幅压缩。这种成本端的降维打击，使得Anthropic在企业级定价上具备更大的灵活性，并已迎来首个盈利季度。

分析指出，这一生态演变释放了明确的信号：在AI时代，传统企业软件巨头的护城河正在被削弱，平台“管道化”风险上升。市场需重新审视AI独角兽在应用层的变现潜力，以及老牌SaaS巨头在引入外部AI能力时，如何平衡自身核心产品的增长预期。

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Dylan Patel预测，AI推理将成为全球最大市场之一，占GDP多个百分点；到2030年，仅OpenAI和Anthropic合计算力需求将超100吉瓦。他判断，未来3-5年太空算力可忽略不计，但到2040年太空将承载全球超半数新增算力。而英伟达支持新云厂商，本质是黄仁勋在下一盘防止被垄断的大棋。

推理市场将超越石油：算力可能永远不够用

Patel认为："AI推理——无论是开源模型还是闭源模型——将是全球最大的市场之一，比石油还大。AI推理将占到GDP的若干个百分点。"

他的逻辑链条是：模型每次迭代升级，能完成的有效任务数量和价值都在扩大，而这个扩张速度持续快于算力的增长速度。以Anthropic的Claude Opus为例，他指出，"Meetos 5（即Claude 4/Opus级别）能做的任务量，根本不是Opus的2倍，而是远不止"，但与此同时，全球算力并没有在同一时间段翻倍。

结果就是：供给追不上需求扩张，算力永远是稀缺的。他直言："算力短缺会一直持续，因为模型扩大可用任务的速度，永远快过算力的增长。"

2040年，超过一半的增量算力将在太空

对于太空数据中心，Patel表示，"未来三到五年，太空数据中心不会有太大意义。但在二十年后，我认为绝大多数算力将进入太空。"

具体节点上，他预测2030年仅OpenAI和Anthropic两家合计将拥有超过100吉瓦的算力，再加上Meta、Google等，届时用于推理的算力体量将极为庞大。到2040年，甚至可能达到太瓦（terawatt）级别。"

如果你看2040年，超过一半的增量算力将进入太空。但如果你看2030年，我认为不到1%。

核心制约是地面能源成本——地面土地建电能力有限，一旦太空部署的经济性超过地面，算力向太空迁移将成必然。

硬件软件协同设计：真正的100倍增益从哪里来

这是Patel最核心的技术判断。他直接反驳了访谈主持人关于“过去三年算力提升主要来自硬件”的观点：“我完全不同意你这个说法。”

他的分析是：从Hopper到Blackwell，最优化部署下性能提升约30倍，这主要是硬件。但过去三年，整体智能效率提升远超30倍，大部分增益来自模型层。关键在于协同设计的乘数效应

当你把这里的2倍和那里的2倍叠加，如果只是各层独立优化，可能得到8倍。但如果你跨三层协同优化，实际上可以得到100倍。

DeepSeek是最典型的公开案例——其专家模型（MoE）的形状专门为英伟达Hopper架构优化，因此在Hopper上运行出色，但在TPU上却表现不佳。反过来，Anthropic的模型更"稠密"，更适合TPU架构；OpenAI的模型更"稀疏"，更偏向GPU路线。

Patel强调："TPU客观上是一款出色的芯片，承担了DeepMind所有推理和Anthropic几乎所有预训练。但它就是跑不好DeepSeek。"

他进一步指出，所谓"CUDA护城河"，本质上不是CUDA本身，而是开源生态的模型形状问题：DeepSeek、Kimi、阿里、腾讯等公司的开源模型都是为GPU协同优化的，要在TPU上跑，效果就差。Google需要建立自己的开源模型生态（即Gemma系列）才能对抗这一效应。

黄仁勋：主动打造多极算力格局

对于英伟达CEO黄仁勋为何大力扶持新兴云计算商（Neo Clouds），Patel说道：

Jensen非常厌恶一种世界格局：超大规模云厂商垄断一切。这就是为什么他会向一些看起来不那么有把握的AI实验室砸钱——他在全世界各地游说，说"你应该投这家公司"，因为他想创造一个多极化的世界。这也是他为什么喜欢中国AI实验室——他想要多极化。如果只有OpenAI、Anthropic和谷歌的模型主导市场，他就完了。

逻辑很简单：如果全球只有OpenAI、Anthropic和Google的模型，如果算力只由超大规模云商建设，英伟达就会陷入被动。而今天卖给Crusoe或CoreWeave的GPU，五年后将削弱Google TPU和Amazon Trainium的市场地位，对英伟达而言是更好的长期格局。

他需要把分配的'枪口'对准新兴云商，帮助他们支撑集群，不惜一切。

InferenceX：每年成本降60倍的活体基准

Patel团队搭建了名为InferenceX的实时推理基准测试系统，目前已获得CoreWeave、Oracle、微软、亚马逊、谷歌、OpenAI等机构捐赠的超过5000万美元硬件，每天在最新模型上持续运行，涵盖超过15种不同芯片类型。

其核心发现是：等效质量下，推理成本每年下降约60倍。“这是令人难以置信的。”他同时指出，每瓦智能（intelligence per watt）的改善约为40倍，略低于成本降幅，部分效率来自非功耗环节。

InferenceX的核心输出是"帕累托最优曲线"——在响应延迟（interactivity）与批处理吞吐量（throughput）之间，找到每个场景下的最优配置点，并将配置开源，任何人都可以直接下载使用。

"这条曲线是硬件、基础设施、模型、应用层所有事情的上游。"他举例：Anthropic的Claude Code快速模式比普通模式贵得多，OpenAI也有优先队列，本质都是这条曲线的商业化体现。

从汽车旅馆到半导体智库：一个自学者的逆袭

谈及Dylan Patel的个人经历时，他分享的成长轨迹与传统分析师截然不同。他从小在父母经营的汽车旅馆长大，对面是自家加油站——他开玩笑说，自己训练的第一个神经网络，是根据顾客外貌预判他们要买哪种烟。

八岁时，Xbox 360的“红圈死亡”故障迫使他拆机维修，从此打开了硬件世界的大门。12岁起，他活跃于各类技术论坛。大学毕业后，他在量化风险公司工作，因不满成果被抢功而离开。

2020年，他更频繁地在网上发表深度分析，被人肉搜索后索性改用真名，在24岁生日那天创立了SemiAnalysis网站。此后他开着皮卡、睡在车顶帐篷里，在美国国家公园间流浪了六个月，边旅行边写博客；随后又去拉丁美洲旅居近一年，每年参加超过40场全球供应链会议。

如今，SemiAnalysis已成为半导体与AI基础设施领域最具影响力的研究机构之一，团队近90人，年营收据传已接近1亿美元。

访谈全文如下：

节目简介

Dylan Patel谈硬件软件协同设计：AI真正的百倍提升

Sequoia Capital · Training Data · 2026年6月30日

主持人：Shaun Maguire 与 Sonya Huang（红杉资本合伙人）

SemiAnalysis创始人Dylan Patel认为，AI领域最大的收益并非来自更快的芯片，而是来自软件与硬件的协同设计——将模型、内核与芯片进行整体优化，能将这里2倍、那里2倍的提升，最终转化为100倍的跃升。

他解释了为何DeepSeek的专家模型是专为英伟达Hopper架构设计的（以及TPU为何难以运行它），为何OpenAI更稀疏的模型与Anthropic更密集的模型将二者引向了不同的硬件路径，以及所谓的"CUDA护城河"从来都与CUDA本身无关。

Dylan还详细介绍了InferenceX——这是他打造的一个"动态基准测试"项目，每天在价值超过5000万美元的捐赠硬件上运行最新模型，追踪每单位质量成本每年约下降60倍的趋势。他提出，推理市场将比石油市场更大；算力短缺持续存在，是因为模型扩展有价值工作的速度快于算力增长的速度；此外，他也解释了为何黄仁勋正在大力扶持新兴云服务商，以构建一个多极化的算力世界。

说话人1（Dylan Patel） 说话人2（Shaun Maguire） 说话人3（Sonya Huang）

说话人2 00:28

我们现在在SemiAnalysis的办公室，嘉宾是Dylan Patel。我是红杉资本的合伙人Shaun Maguire，这位是Sonya Huang。你所做的事情真的令人叹为观止。五年前，半导体在西方并不算性感，在东方倒是很受重视，但西方人似乎早已淡忘了这个领域——你没有。你非常看好它，并打造出了这个领域可能是最顶尖的研究公司，从非常技术性的细节到供应链，再到更宏观的图景，一直在为整个世界提供教育。有传言说SemiAnalysis近期年收入已突破1亿美元，不知道是否准确，但不管数字是多少，你们表现都极为出色。

说话人1 01:31

消息的准确性嘛，和信息本身一样。

说话人2 01:32

你懂的。另外还有传言说你可能会创立一只风险投资基金，我在业内也经常听到大家希望能与SemiAnalysis建立合作关系。你已经建立了非常值得信赖的品牌，无论你下一步做什么，目前的一切都很成功，这显然只是你旅程的开始。恭喜你取得这些成就！但这一切是怎么发生的？你能先介绍一下自己的背景，是怎么走到今天这一步的吗？

汽车旅馆里长大的孩子
说话人1 01:59

我从小在一个小型家族企业里长大，我父母经营一家汽车旅馆，我们就住在里面，对面是我们家的加油站。我开玩笑说，我训练的第一个神经网络就是根据顾客进门时的外貌特征来预测他们要买哪种烟——因为烟都摆在货架顶端，我个子太小够不到，每次都得把踏脚凳挪过去。从技术上说，以我那个年龄卖烟也不合法，但管它呢。

比如，如果走进来的是一位卷头发的白人老太太，我就把踏脚凳挪到骆驼牌那边；如果是不同年龄、职业或种族的顾客，我就挪到对应的位置。我说这是我训练的第一个神经网络，因为如果等顾客开口再去挪，效率太低——提前预判效率更高，薄荷味还是百支装，全都不一样。

修Xbox的契机
说话人1 03:09

我觉得这是我训练的第一个神经网络，但更重要的是，我在家族企业里、在汽车旅馆里长大。真正让我进入硬件世界的，是我八岁生日前后的一件事。

Xbox 360在我生日前的四月份发布了，我向父母要求把它作为圣诞礼物——我虽然心里觉得他们不太可能买，但还是开口了。结果圣诞节他们真的给了我。没过几个月，我住在阿拉巴马州、同样住在汽车旅馆的表弟要来我家过春假，我们打算一起玩。他介于我和哥哥之间，但对游戏机兴趣不大，而我之前一直跟他吹嘘有Xbox。结果，Xbox坏了。

说话人1 04:07

那个硬件故障叫"红圈死亡"，长话短说，我不得不把它拆开，短接温度传感器，才把它修好。在那之前我试过很多其他办法，折腾了很久。这就是我走进硬件世界的方式——像打开了潘多拉的盒子。

从网络论坛到半导体

说话人1 04:23

到我12岁的时候，我大量泡在各种论坛上——阅读、发帖，那是Reddit和其他各类论坛兴起的时期。我成了Android、Apple、Google，以及硬件、手表、英特尔、英伟达、AMD等各类论坛的版主。我密切关注智能手机如何从简单的产品演变为在架构层面甚至超越PC的设备，同样也追踪着GPU的演进。

我始终带着经济视角来看待这些，因为家族生意的背景让我从小就关注经济效益。当时互联网上很多"极客"喜欢AMD的GPU，我自己也买过一块，因为性价比确实高。但从纯技术层面讲，我始终认为英伟达更强——他们用更小的芯片实现了更好的性能和能效，利润率也更高。所以我那时候经常讨论英伟达的利润率比AMD好这件事。

说话人2 05:32

那时你才12岁？

说话人1 05:33

我12岁开始担任版主，但这一切贯穿了我整个青少年和高中时期。

说话人3 05:39

你还有什么别的奇特爱好，还是说只专注于半导体？

说话人1 05:42

我玩了大量星际争霸，一度在北美天梯打到了宗师级别。

说话人3 05:48

就是那种对很多事情都能痴迷到极致的人。

说话人1 05:50

对，就是痴迷。

说话人2 05:53

那你的学习成绩怎么样？

说话人1 05:54

还行，大多数科目都是A，但有些我觉得无聊的课——比如西班牙语——成绩就不太好。顺便说一句，我现在西班牙语说得很流利，所以当时不好好学真的挺蠢的。

说话人2 06:16

也许正因为你已经会说，才不用心学。

说话人1 06:18

不，我西班牙语是后来才学会的。总体来说，成绩还可以，对亚裔父母而言算是合格，比同学里大多数人强，但也没有死命拼到满分那种程度。

从量化分析师到创业者
说话人3 06:33

好的，所以你基本上是在互联网上自学成才，建立了这方面的专业知识。那你什么时候决定创立SemiAnalysis的？创业过程中最大的意外是什么？

说话人1 06:42

我上了大学，拿了几个和半导体无关的学位，然后在一家小型量化风险公司做了两年量化分析师。之后，几件事同时发生了。

一方面，我被公司薄待了——我通过挖掘市场中的风险漏洞为公司创造了超过一千万美元的无风险收益，但成果被别人抢了功。虽然最终得到了一定补偿，但我对那家公司的信任感已经荡然无存。

另一方面，我的外祖父母一直和我们住在一起，住在汽车旅馆里。我和他们感情很深。那时外祖母患上了老年痴呆症，忘记了我是谁，后来从楼梯上摔落，遭遇了悲剧，离开了我们。这些都发生在2020年初。此外还有一些感情上的变故。种种事情交织在一起，让我陷入了很低落的状态。

接着新冠疫情暴发，我哥哥让我去纳什维尔和他一起住，说隔离就几周，过完就能回来——这话说得太早了。隔离持续了很长时间。住在哥哥家几个月，一切都是他和他当时的未婚妻（现在的妻子）说了算，我只能小心翼翼地生活。

说话人1 08:09

我对工作已经没什么牵挂了，所以比平时发了更多帖子。我一直都在大量发帖、大量炒股，也在疫情里做空做多赚了不少，半导体短缺那段时间也参与其中。

就在这个时候，网上有人在争论中人肉搜索了我，把我的真实身份和匿名账号挂钩并公开了。当时我吓坏了，停止发帖大概停了三周。然后我想通了：有什么好怕的？于是我开始用真名写博客，正式建立了"Semi Analysis"这个网站。在我24岁生日那天，我发布了两篇文章。

因为是实名、并且投入了比平时更多的心血，这两篇文章获得了大量关注。不是通讯简报，但确实引起了很大反响。你现在回头去看的话，文章本身算不上出色，但在当时已经是网上能找到的关于这个领域最好的内容了。我就这样持续写下去，咨询业务也随之涌来，从2020年下半年开始不断增长。

无固定居所的调研公路之旅
说话人1 09:16

那段时间我的状态也很迷茫，不知道自己真正想做什么。于是我把东西都收拾起来——开着我的皮卡，买了一顶可以安装在车厢上的帐篷，还买了一个充气床垫，就这样上路了。

我每周有两三四天住在某个随机的旅馆里，每晚把价格砍到大概30美元，白天处理工作上的事情。周末就去读书，经常坐在某个国家公园里读教科书，或者边徒步边听半导体、AI相关的有声书。就这样在路上漂了六个月，跑遍了美国各大国家公园，自我教育的深度大幅提升。整段旅程中，我一直在发博客，当时所有人都在问我："Dylan，你到底在干什么？"

说话人2 10:03

那时候Starlink还在非常早期的阶段。

说话人1 10:05

就是那么早。大家都觉得我在做一件莫名其妙的事。后来我先和朋友，再和前女友去了拉丁美洲旅行，差不多待了一年。从2021年底到2024年，我依然完全没有固定住所，每年参加超过40场全球各地的会议——只要是供应链上某个环节的会议，我觉得有意思就去。

去了第一场会议之后，我就上瘾了——你能直接和专家对话，而且在半导体领域，大多数人都是老一辈，很少见到对这个领域真正充满热情的年轻人，所以他们特别愿意跟你分享。

说话人2 10:52

想多问一句，供应链上有没有哪个环节或者哪场会议，特别颠覆了你对半导体世界的认知，或者你觉得现在依然被严重低估的？

说话人1 11:06

行业展会和会议的层次差别很大。我个人最享受的是NeurIPS这类活动——两万名AI研究员聚在一起，年龄层和我接近，既能认识一线研究者，学到很多东西，还有很多聚会，非常有意思。

另一个极端，比如日本某个化学领域的小型会议，只有300位日本男性，其中来自ASML、台积电、英特尔的大约各二十人，只有这些人说英语，其他人全程讲日语。虽然如此，这类会议仍然很有意思。

说话人1 11:30

我有一个能力，就是不管对方背景如何，我都能和他们建立联系，找到共同感兴趣的话题，通常是技术方面的内容。我认为最有意思的会议，既有像NeurIPS这样的大型活动，因为那里有最前沿的进展；也有SPIE这样的深度小众会议——IEEE是国际电气工程师协会，SPIE则是另一个体系，它的会议技术细节极其深入。

说话人1 12:16

我参加的每一场SPIE会议，比如先进光刻会议或光罩会议，第一次去的时候有90%的内容听不懂，读了大量资料、建立了一些认知框架之后，第二次能听懂大约一半，第三次能听懂大约75%。直到现在，我去了还是有很多内容不能完全理解。

相比之下，去NeurIPS这类会议参加几次之后，你大致能理清神经符号推理等各类概念的脉络，可以比较快地建立整体认知框架。但供应链的某些领域极其深奥和技术性，需要大量时间才能真正理解其中发生的事情。

参加会议的目的不只是理解论文本身，更重要的是理解那些研究如何与现实技术相交叉，它们与当前状态有何不同。这些都是研究论文本身不会告诉你的。

说话人1 13:13

但你可以直接问人、建立联系，逐渐了解供应链——哪家公司供货给哪家公司，虽然这在任何公开信息里都查不到。你会了解到某种化学品大概的价格区间，某种设备要用多少，诸如此类的细节，就是这样慢慢积累起来的。

说话人2 13:28

对，还有那种让人印象深刻的故事——某种化学品突然断货，完全打乱了供应链的某个环节，然后你才发现全世界只有三家公司生产那种化学品。

说话人1 13:41

我印象最深的一个故事，是在那场几乎只有日语的日本会议上，一位日本人用非常蹩脚的英语告诉我：他父亲曾在20世纪80年代从事这个行业，当时全球唯一生产某种化学品的工厂发生了火灾，直接导致内存价格翻了两三倍。我当时就想：这和今天的世界没什么两样。

说话人2 14:03

确实，历史总是惊人地相似。

InferenceX与基准测试
说话人3 14:04

推理市场会成为地球上最大的市场吗？你同意还是不同意？

说话人1 14:11

Token的使用显然将是最大的市场，由Token创造的价值也将是最大的。Tokenomics、AI的广泛采用，是当下最重要的确定性趋势。无论是开放模型还是封闭模型，AI推理都将成为世界上规模最大的细分市场之一，远比石油市场更大。我认为AI推理将占到GDP的相当比重。

说话人3 14:35

你在InferenceX上所做的工作已经成为业内标准。能介绍一下你为什么创立它、它具体做什么，以及大家对推理性能基准测试最常见的误解是什么吗？

说话人1 14:47

SemiAnalysis的工作有两类：一类是为机构客户和订阅用户提供研究，另一类纯粹是出于好奇——觉得某件事有意思，就去搞清楚，然后公开发布。我们在GPU基准测试、训练性能和推理性能方面都做了大量这样的工作。

我们看到的问题是，推理基准测试是静态的、时间点性的——你做了测试，花时间发布出来，但很快就过时了，因为模型一直在变。感觉每周都有新模型发布，无论是中国的模型还是其他，就在今天，Opus 5和Fable也刚刚发布。与此同时，软件层也在不断更新——PyTorch、vLLM、SGLang、新驱动，这些库的更新频率基本上是每周两次。软件在持续迭代，推理性能也在随之变化，各种推理优化也层出不穷。

这种不断突破的势头一直在推动效率提升、成本下降，这就是为什么同等质量的模型成本每年下降约60倍——这是个惊人的数字。要跟上这种节奏，静态的时间点基准测试是远远不够的，你需要的是动态运行的、持续更新的基准测试，即在最新硬件上持续运行最新模型。

于是我们启动了InferenceX这个项目，并从整个生态系统中获得了广泛支持——CoreWeave、Crusoe、Nebius、Oracle、微软、亚马逊、谷歌、OpenAI都向我们捐赠了算力。

说话人1 16:25

同时我们也与SGLang、vLLM，以及现在的Radix Arc、Interact等推动开源工作的私人公司展开合作。英伟达、AMD、谷歌、亚马逊也正在加入，我们还将测试TPU和Trainium。目前已有超过5000万美元的硬件捐赠给我们，等TPU和训练测试上线后，捐赠总额实际上会超过1亿美元，约15种不同芯片类型每天都在最新模型上运行这些基准测试——Moonshot最好的模型、阿里巴巴最好的模型、约五家不同中国实验室的最好模型，以及最好的美国开源模型，如GPT、Nematron等。这些基准测试每天以自动化方式运行，在专门分配给我们用于推理基准测试的服务器上跑，横跨大量不同的配置和优化类型，所有结果和配置均公开。

说话人1 17:28

这样一来，我们就有了帕累托最优曲线。很多时候，人们在比较推理性能时，会拿别人的次优点与自己的最优点进行比较——就好比让我开保时捷，和职业赛车手开同一辆车，我肯定开得更慢，这道理是一样的。所以我们做的是：为"响应速度"（latency，即系统响应我的速度）和"批处理规模"（batch size，即同时服务用户数量）这条曲线上的每一个点，都创建了开源容器，对应的是最优配置。

现在，任何想要最优性能点的人，都可以直接去InferenceX下载并运行，甚至可以设置自动更新，始终保持接近峰值的推理性能。

说话人3 18:13

在你看来，吞吐量与响应速度之间的这条曲线是最重要的曲线吗？

说话人1 18:19

我认为是的。硬件基础设施、模型、应用层的几乎所有决策，都是由这条曲线决定的。

如果某个场景需要极低延迟，不在乎成本，就把批处理规模设得很小，并大量使用推测性解码或多Token预测等技术。而如果是批量处理大量文档，根本不在乎响应速度，就把用户尽量打包，不需要那些以牺牲成本为代价来提升个人用户速度的技术，因为你根本不在乎一个文档跑了一整夜才处理完。

现在我们对待AI基础设施的方式是"一刀切"，但随着时间推移，会越来越细化——有些是批处理工作，有些需要即时响应，整条曲线对用户都是有意义的。我们在Anthropic那里就能看到这一点：Claude的快速模式比普通模式贵得多，OpenAI的优先队列也是同样逻辑。

说话人3 19:17

简单问一下，成本是怎么体现在这里的？

说话人1 19:20

举个假设的例子：我有100个用户同时请求，每个用户每秒可以处理10个Token，总计每秒1000个Token——这是曲线的一端，速度很慢，每用户10 Token/秒。另一端是只有1个用户，速度达到250 Token/秒。中间有一些帕累托最优点：普通用户可能需要50到100 Token/秒，我能同时服务一定数量的用户。

曲线两端分别是"总计每秒1000 Token（多用户低速）"和"总计每秒250 Token（单用户高速）"，中间有一条曲线。有些工作场景会选择低速模式，因为同样的硬件可以处理1000 Token而不是250 Token，成本低4倍。而有些用户愿意多付4倍的钱，因为他们在乎的是时间而不是价格——使用Token的人本身成本很高，或者反馈循环的速度对他们而言很关键。

说话人2 20:20

如果让你预测，时间框架自己定——10年或15年——你认为届时有多少比例的推理算力会部署在太空中？可以是0%、50%，或者99%、90%？

说话人1 20:33

这个问题很难回答。

说话人2 20:34

时间框架随你定。

说话人1 20:38

我非常喜欢SpaceX，如果能买股票，我会毫不犹豫地认购IPO——不是投资建议。我认为在未来三到五年内，太空数据中心不会有实质性的影响。但从20年的视角来看，我认为绝大多数算力将部署在太空。关键变量是在地面上建设电力的成本，以及地面上能承载多少电力。

说话人3 21:25

你的预测是多少吉瓦？

说话人1 21:27

我认为到2030年，仅OpenAI和Anthropic两家合计就会有超过100吉瓦的算力，再加上Meta、谷歌等等，用于推理的算力总量将是天文数字。到2040年，可能会达到太瓦级别，届时带来的生产力提升将是惊人的。到2040年，我认为超过一半的新增算力会部署在太空；但到2030年，这个比例还不到1%。

说话人3 21:56

你认为每瓦算力所对应的智能水平一直在提升吗？现在似乎和人类大脑之间仍然存在巨大差距。你觉得我们能弥合这个差距吗？如果能，增益将从何而来？

说话人1 22:09

这在很大程度上取决于你在做什么任务。比如用于做数学的TI-84计算器，在每瓦算力的"智能"方面远超人类，而那已经是30年前的产品了——当然那是特定领域的智能，不是通用智能。

InferenceX的一个功能，就是测量所有硬件的功耗和成本。我们不只提供"吞吐量 vs. 响应速度"，也提供"成本 vs. 响应速度"和"功耗 vs. 响应速度"。

说到每瓦智能的提升：我前面提到每年成本下降约60倍，功耗方面的提升大约是40倍左右——部分效率来自非功耗维度，但在每瓦智能上确实有巨大进步，今年、去年、前年都是如此，我预计这一趋势会持续下去。

至于距离人类大脑有多远，我们还差好几个数量级。但好在这不太重要——我们可以给计算机投入大量电力，比维持人类大脑运转要容易得多，毕竟不需要应对疾病、挑食、睡眠等问题。

说话人2 23:18

我想在这个话题上再多问一个问题。在我看来，提升每瓦智能或每美元智能，大概有三个层次的输入：硬件改进（硬件本身效率提升）、底层系统优化（内核级改进、矩阵乘法库优化等），以及高层的模型层算法改进。

在过去三年里，我的直觉是大多数收益来自硬件层，另有一些来自模型层。你认同这个判断吗？你觉得未来会呈现出什么样的格局？内核级别还有多少潜力可以挖掘？

说话人1 24:17

Shaun，我完全不同意你的观点。

说话人2 24:20

太好了，这正是我们请你来的原因。

说话人1 24:22

我认为可以从这三个层次来分析。从Hopper到Blackwell，大约是过去三年的跨度，在DeepSeek最优化部署下，性能提升约为30倍——在InferenceX上可以看到。但从三年前到现在，每瓦智能的整体提升远超30倍，其中很大一部分来自模型层。

三年前的水平是GPT-4，现在即便是一个270亿参数、仅有20亿活跃参数的小型Qwen模型，表现都远超当时。模型层有巨大的提升，硬件层也有相当可观的进步，但真正的关键在于协同设计层——这才是最重要的。

以DeepSeek为例，它是目前最广为人知的公开案例，可以清楚地看到：DeepSeek V3中所有专家的矩阵形状都专门为Hopper架构优化，V4则为Blackwell芯片优化。有趣的是，TPU客观上是非常优秀的芯片，承担着DeepMind全部的运算，也是Anthropic预训练阶段的主力——但TPU在运行DeepSeek时表现很差，反而在其他类型的模型上有着Nvidia无法比拟的优势。

这种深度优化涵盖了矩阵形状、网络IO模式、collective通信方式、注意力机制的算术强度等诸多方面，模型、硬件和中间的基础软件已经紧密地协同优化，你很难把各层的贡献单独剥离出来分析。

说话人2 26:16

我的理解是，这方面中国做得比西方好很多。DeepSeek似乎是第一个真正做到这一点的模型。

说话人1 26:28

我不一定这么认为。更可能的情况是西方没有公开他们在做什么。OpenAI从未透露GPT-4o有多稀疏、矩阵形状是什么，但实际上GPT-4o的规模和DeepSeek V3大体相当，甚至还略小一些，而且发布时间还早一点。

说话人2 26:48

你的看法是，这三个层次的进步一直在同步发生，大致处于相似的量级，而最大的收益来自同时对三个层次进行协同优化？

说话人1 26:58

我会说模型层的收益多于软件基础设施层和硬件层，但每一层都有创新在发生。真正最大的收益，以及顶尖实验室的核心竞争力，在于同时协同优化三个层次。

Anthropic虽然使用多种硬件，但推理主要在GPU上完成，训练则主要用TPU——GPU更通用，但他们优化了硬件、模型和所有相关环节。OpenAI之前的模型更针对Hopper优化，现在更多针对Blackwell。谷歌同样如此：Gemini 2深度优化了TPU v6e，下一代Gemini则专门针对下一代TPU架构。

说话人1 27:56

很多模型都是在特定硬件上协同优化的，一旦移植到旧硬件上运行，效果往往大打折扣。软硬件协同设计是这其中最重要的事情，这也正是我日常工作中最令我兴奋的部分。

说话人1 28:17

每一层都有创新在发生，而真正的突破性进展，是当你跨越几个层次进行协同设计时——原本可能只是这里2倍、那里2倍的改进，叠加之后不是简单相乘的8倍，而是100倍。这就是实验室层面和英伟达这样的公司令人兴奋的地方。英伟达并不直接在模型层做协同设计，但从模型层一路延伸到芯片层，他们都在优化。台积电也是如此，不只优化制造工艺，而是从耗材、工具，一直到客户告诉他们的芯片设计需求，整个抽象栈都在协同优化。

说话人2 29:00

在这条优化链上，某个环节总会出现瓶颈，成为拖累整体进展的短板，需要被拉起来。

说话人1 29:08

对，然后就是各种临时补丁。

说话人2 29:09

正是。如果让你预测，在整个技术栈的任意层面——可以包括供应链——你最密切关注的、未来一年内最关键的瓶颈是什么？不一定局限于供应链或规模层面，而是实际技术层面。

说话人1 29:37

内存是一个显而易见的答案，大家都在谈，但我想从技术角度来说，而非供应链角度。内存容量和带宽的提升一直非常缓慢——NAND存储单元大约是25年前发明的，DRAM单元大约是40年前发明的，在存储单元本身层面一直没有重大突破。

未来几年将有一个重要创新：不再把HBM单独堆叠在芯片旁边，而是直接把内存堆叠在芯片上，这将使带宽大幅提升。这个方向上有一些有趣的公司和概念验证项目正在推进。

另一个瓶颈是功率密度。过去二十多年，数据中心和桌面芯片有一个几乎不变的规律：每平方毫米约1瓦。一块100平方毫米的芯片，功耗通常接近100瓦。最新的英伟达和TPU芯片仍然大致在这个区间。芯片正在走向1400瓦，英伟达Rubin下一代可能达到2000瓦，Rubin Ultra甚至可能达到4000瓦，但本质上是靠增加硅面积来实现的。

真正令人兴奋的是，目前正在研发的技术能让每平方毫米泵入远超1瓦的功率。这意味着同等性能所需的硅面积更小，虽然运行功耗更高、在某些情况下效率更低，但减少了所需的硅面积，有助于突破现有的上限。

说话人1 31:29

随之而来的是散热挑战、电磁干扰等各种工程难题，这正是为什么我们在每平方毫米1瓦这个门槛上卡了这么久——它是一个极其困难的工程问题。

说话人1 31:42

但令人振奋的是，全世界都在努力突破这些限制。在供应链的另一个维度，人们谈论能源瓶颈，认为难以解决。其实也有一些相对直接的方案可以考虑：比如美国有大量用于卡车的柴油发动机，可以在生产线上相对容易地改造为燃气发动机，然后连接到电动马达上反向驱动——让电动马达发电而不是驱动车轮，这样就能通过美国本就可以大规模生产的引擎来发电。

说话人1 32:24

这样做的维护似乎很麻烦，因为一个数据中心可能需要数百台这样的设备。但其实可以直接从汽车修理店招募技工来负责维护。我并不是说这很简单——我自己肯定做不到——但这是一个工程上可行的路径。

说话人2 32:41

你说出了一个很重要的观点：正因为西方过去二三十年没有真正重视半导体乃至更广泛的硬件领域，所以缺乏持续的创新投入，最优秀的人才也没有被吸引到这里。

说话人1 32:57

为什么要去做硬件，当你可以去做广告呢？

说话人2 33:00

没错。

英伟达GPU与TPU之争
说话人3 33:03

好，换个话题。英伟达GPU vs. TPU，你怎么看？

说话人1 33:08

大家都想从中选一个，但这其实是一个关于市场格局的问题。往后看两年，谷歌通过供应链会生产超过一千万颗TPU，英伟达会生产数以千万计的GPU，两者都将成为规模超过一千亿美元的生态系统，谷歌每年通过TPU创造的价值超过千亿美元，英伟达更是远超这个数字——我不做具体预测。

说话人2 33:34

这是思想实验，不是收入预测。

说话人1 33:42

两者各有绝对优势。英伟达会说：我们有交换机、我们是通用硬件；TPU会说：我们更优化、能效更高、网络拓扑对某些架构的适配性更好。双方都有站得住脚的理由。

我可以一本正经地和你争论GPU远优于TPU，也可以反过来论证TPU远优于GPU。但这一切都取决于软硬件协同设计。OpenAI目前的模型演进方向，可能让他们使用TPU成为一个糟糕的决策；而Anthropic和谷歌的模型演进方向，可能让使用GPU训练也同样是个糟糕的决策——当然作为矩阵计算本身是没问题的。

稀疏模型与密集模型
说话人3 34:36

根本的区别是什么？

说话人1 34:37

有很多方面。最简单的一个就是矩阵乘法单元的大小不同，进而影响矩阵运算的形状、注意力机制的结构方式、专家模块的组织方式等。

说话人3 34:52

所以你认为OpenAI和Anthropic在模型架构上正在走向截然不同的路径？

说话人1 34:56

我认为他们的模型架构差异相当大。OpenAI的模型更加稀疏，这有其独特的优势；Anthropic的模型虽然也是稀疏的，但整体上更密集，这带来了不同的优势。

此外还有网络拓扑的差异。英伟达的芯片都通过NVLink交换机连接，最多可以互连72个GPU；谷歌的ICI则没有交换机，但可以在超高带宽下连接8000个芯片——代价是必须经过中间芯片来路由，因为没有直接交换机。这些架构上的权衡，反过来影响了模型设计的选择。所以并不能简单地说谁优谁劣，因为你无法孤立地评估硬件，它天然延伸到了模型层。

CUDA护城河正在转移

说话人3 35:49

我记得很长一段时间，大家都认为英伟达的可编程性和CUDA生态是巨大的护城河。但在我看来，过去大约六个月，这个叙事似乎已经开始改变了。模型公司不再在意要不要为其他芯片编写自定义内核——愿意的话，就支持四五种芯片。Codex这类工具在做大量优化工作方面已经相当出色。而且模型公司的数量并不多，大概就几十家，每家都需要高度可编程性的假设本来就站不住脚。因此，"数以万计的大客户都需要良好兼容性"这个前提本身似乎正在动摇。

说话人1 36:34

确实如此。CUDA的软件护城河至少部分已经被拆解，因为模型本来就很擅长写代码，所有软件终究都会被商品化。但我认为，人们所说的"CUDA护城河"，其实与CUDA本身关系不大。

真正的护城河在于：DeepSeek、Kimi、智谱AI、阿里、腾讯、小米——这些公司的模型都是专门针对GPU协同设计的。因此，如果你想在TPU上运行这些模型，在某些情况下效果相当差。谷歌只能建立自己的开源模型生态，这就是Gemma模型的意义所在。

最终结果是：护城河并不在于CUDA这门编程语言，而在于下游产品对英伟达硬件的深度优化。这些公司只是选择了开源，Nematron也是如此。而那些使用这些模型的下游用户——推理API提供商、RLHF公司、为企业定制开源模型的公司——都因此被迫使用英伟达，不是因为他们需要自己写CUDA内核，而是因为专家模块的维度、隐藏层的大小等形状参数，都更适合在英伟达GPU而非TPU上运行。

反之亦然——如果谷歌真正开源了质量很高的模型，人们拿来用了之后，发现在英伟达GPU上跑得不好，就会去买TPU或租TPU来跑。

对小团队来说，他们会想用vLLM、SGLang、PyTorch这些开源工具。但大型实验室不一定要用这些——OpenAI很早就从PyTorch上fork出去了，Anthropic和其他大型实验室也不依赖开源实现，而是基于自己fork的版本独立构建。

说话人1 38:32

因此，大型实验室的逻辑越来越变成：选择最好、最具成本效益的硬件，然后围绕那个硬件协同设计模型和基础设施软件，并用AI来辅助编写所有这些软件。

Cerebras的速度与局限

说话人3 38:46

你怎么看Cerebras？

说话人1 38:46

我认为Cerebras是一家非常有创新性的公司。在某些细分市场，他们做得很好——超低延迟推理。我认为这是一个很大的市场，我们在SemiAnalysis基本上只用快速模式。

说话人3 39:02

顺便说一下，我很欣赏你对投入产出的精细核算——不知道是某一期特别做了这个，还是你们一直如此。

说话人1 39:13

我们做得相当仔细，谢谢。那是我们发布的"Dark GDP"报告里体现的。我们每周五也会追踪每个人的Token消费，如果有人突然飙升，就去问他做了什么。

说话人1 39:25

如果解释合理，那就没问题。我认为快速模式对于高端任务明显是值得的，我能想到很多场景，超快的Token速度确实有价值。但反过来说，也有很多场景根本不需要这么快，用户不愿意为此付费，就会选用GPU或TPU。

Cerebras面临的一个主要风险是：能发挥快速模式价值的，往往是最好的模型，而小模型未必需要快速推理。金融市场、高频交易或中频交易等场景或许是例外，但在基于SRAM的芯片（比如Cerebras和Groq）上运行非常大的模型、超长上下文，在技术上非常困难。

如果未来模型变得更大——不是千亿级别参数，而是10万亿以上参数级别，再加上百万级别的上下文长度——那在Cerebras上可能就跑不下来了。从目前的使用数据来看，用户始终偏好实验室最好的旗舰模型，即便它们更贵。就在今天发布的Fable，就已经有大量用户从此前的版本切换过来，尽管价格更高。

说话人3 40:53

是按照美元收入来衡量，而不是Token数量？

说话人1 40:57

谁会在乎Token数量呢？看的当然是美元。就好比我不在乎卖出了多少辆Mini Cooper或者丰田凯美瑞——如果单价是5倍但销量只有一半，那也没关系。美国最赚钱的市场是皮卡，这道理是相通的，我说的是类比关系。

说话人2 41:19

你始终把经济学和技术结合起来分析，这是你最突出的差异化优势之一，也是你做得最好的地方之一。这两件事能同时关注的人极少。

说话人1 41:32

谢谢。我觉得SemiAnalysis内部有一个很有意思的现象：我们90个人里，很大一部分是整个供应链的技术专家和工程师，另一大部分曾在对冲基金工作。于是你经常看到这样的争论：工程师说"这个技术太厉害了"，前对冲基金的人说"但是成本呢"，就这样有机地吵起来。我们内部文化很随意，你能想象，考虑到我当年是论坛版主，这种氛围很自然。

说话人2 42:02

看来你挺享受这种状态的。

说话人1 42:04

俗话说，不要和猪摔跤，因为猪本来就喜欢在泥地里打滚。

ROI争论与犀利观点

说话人2 42:08

在进入下一个问题之前，我想问一下：在半导体领域，有没有什么话题特别让你抓狂？比如有人说了什么，让你觉得"这人根本不懂"？

说话人1 42:26

最让我抓狂的是"AI没有ROI"这句话。其次是否认模型进步——那些说"模型没有变好、没有真正的推理能力、不会思考、快到顶了"的人。问题是，从能力曲线来看，一直都是向右上方延伸的。他们说"看，这个基准测试没有提升"，那是因为已经饱和了，达到了90%以上。去看新的基准测试，那些正在快速突破的。这才是关键所在。

说到底，半导体非常复杂，我不责怪任何人有所欠缺——我自己每天都在向行业里的人学习。我研究这个领域大概有18年了，但即便如此，昨天我还刚了解到一种年销售额约1亿美元的化学品的存在，完全不知道它的存在和用途。在数千亿美元规模的行业里，1亿美元的小品类多了去了，但每一种芯片的制造都离不开它。半导体有大约1000道工序，没有人能掌握全部细节。

最让我觉得好笑的，是当一个人手握所有事实，却得出了完全错误的结论。

说话人2 44:01

这在我们的工作里也是常态。

说话人1 44:04

这种时候，我的态度不是生气，而是尽量快速更新认知。

未来十年的技术押注

说话人2 44:10

因为AI是目前世界上最重要的事情，近期瓶颈是我们日常谈论的重心。但有没有更长远的事情让你感到兴奋，比如十年维度的？我们提到了轨道数据中心，还有硅光子——在十年时间跨度上，你认为它是被高估了还是被低估了？还有其他方向吗？

说话人1 44:33

从太空角度来看，太空数据中心在十年维度上令我非常兴奋——太空数据中心、小行星采矿等等，我对SpaceX的愿景充满期待。

说话人1 44:47

在半导体层面，市场的重大变化往往取决于某件事提前或推迟一年发生。比如共封装光学（co-package optics），大家都知道它在这个十年内一定会实现，争论只是在2027年、2028年、2029年还是2030年。但总会到来。

更有趣的是，有些公司同时在芯片层、软件抽象层和模型层进行创新。你们投资了Divyansh Rao（Divyansh）的公司吗？

说话人2 45:12

是的，我们投了。

说话人1 45:12

他尝试同时在硅层、软件抽象层和模型层上进行创新。他完全清楚这不是两三年内就能见效的事，而是一个长期赌注。这类想法——比如模拟计算与基于能量的模型一同出现——是非常令人兴奋的事情，虽然大概率不会成功，但充满想象力。

说话人2 45:40

确切地说，不会在短期内成功。

说话人1 45:42

对，肯定不会在短期内成功。我非常相信他。我最早认识他是在2020年，我当时还是匿名账户，在网上怼了他，他开始回复，我就把对话搬到私信，再约了一个通话，他是我在整个半导体行业认识的第一个真正重要的人。

说话人2 45:56

他的一个特质让我印象深刻——他总在努力帮助年轻一代，识别人才。

说话人3 46:08

在MosaicML方面，他也超前于时代太多了。我记得那时候还是2019年。

说话人1 46:11

当时我还是匿名账户，就在网上怼了他，他回复了，我就把对话引到私信，然后约了通话。那是我在整个半导体行业里真正认识的第一个重要的人。

生态系统的终局

说话人3 46:27

你认为生态系统的最终形态是什么？每家实验室、每家超大规模云服务商都有自己的芯片吗？训练用自家芯片似乎现在已经开始成立了。你认为最终每家超大规模云都有自己的芯片，至少用于推理，训练则可能仍然去找英伟达？

说话人1 46:44

我认为每个人都会去尝试，也不会停止尝试。但最终，供应链的能力和可引入的技术决定了你能走多远，行业越大，供应链多元化的趋势就越明显。

说话人1 47:00

现在，几乎所有人的芯片结构都大同小异：中间是大型逻辑计算芯片，左右两侧是HBM，上方是网络接口，下方是PCIe及其他IO。这个结构对训练芯片、TPU和英伟达GPU基本一致，大多数初创公司也是如此——除了Groq和一些做特殊架构的公司。

说话人1 47:22

随着时间推移，我们会看到硬件架构和模型架构越来越分化，人们会进行协同优化。有些人会陷入局部最优——就好比梯度下降，大家都在寻找最优解，但有些人会收敛到局部极小值。

问题在于，英伟达由于拥有海量客户，每个客户都在设计阶段给予反馈，他们的通用计算平台能兼顾更多需求，其"全局最优"虽然可能比不上专用芯片的"局部最优"，但专用芯片的局部最优可能恰恰是错误的方向——今天看起来很完美，但随着AI的发展，实际上需要的是另一条路。

说话人1 48:22

所以我认为通用AI计算会有一个很大的市场。和实验室的人聊天，他们甚至不知道一年后自己会用什么架构，他们有很多研究押注，但不知道最终会走哪条路。一般情况下，他们了解自己手上有什么硬件，并在此基础上尽量协同优化。

说话人1 48:42

但如果某个模型架构出现重大突破——比如用新机制替换注意力机制，谁都无法预测——最好的硬件选择就会随之改变。那么，人们会为了一个更专用的资产做五年的硬件投资押注吗？还是会保留一部分通用算力？这就是为什么谷歌愿意以每GPU每小时11美元的价格从xAI租用GPU——这个价格已经非常惊人了。

说话人1 49:19

而且尽管谷歌自己有TPU，这里面仍然存在一些值得深思的问题：为什么他们要这么做？事实上，谷歌有三个不同的TPU设计项目——与Broadcom合作的一个架构，与联发科合作的是不同架构，第三个则是公开披露的研究版本。这是完全不同的三种架构，不只是换了代工厂这么简单。我认为大家都意识到局部最优的风险，所以每家公司都会有自己的ASIC项目，每年投入数十亿乃至数百亿美元——谷歌可能是数百亿美元级别。

说话人1 50:01

但同时，他们也会有不依赖TPU的工作负载。谷歌内部有些非Gemini、非DeepMind的项目主要用GPU而不是TPU。不同的应用场景——药物研发或Waymo——可能需要不同的架构选择。针对科学研究的AI和针对通用智能的AGI模型，算法模式可能完全不同。随着市场越来越大，细分市场会不断涌现，每家公司都能找到自己的利基，即便大部分市场份额最终仍然归英伟达和训练用TPU所有。

算力短缺与新兴云服务商

说话人 3 50:47

好的，我们来看看数据中心的建设情况。从各方数据来看，如果你看那些图表，每计算小时的成本来看，我们正处于一场严峻的算力紧缺之中。而且这似乎是供需两侧同时承压——长期运行的智能体需求急剧攀升，与此同时，大量数据中心的建设都在推迟。你认为这种算力紧缺会持续相当长一段时间，还是说在某个节点会得到缓解？

说话人 1 51:09

每个季度，我们部署的算力都远超上一季度，新建的数据中心也比上一季度更多。今年，即便考虑到各种延误，也将有20吉瓦的算力上线；明年，扣除延误因素后，这一数字将超过30吉瓦。当然，任何事情都会有延误，这是客观规律。至于算力紧缺会不会伴随我们余生，这取决于模型的发展走向。

就像Claude 5、Fable 5这些模型的潜在市场规模，并不只是Opus的两倍。这些模型已经好太多了，能处理的任务数量也远远超出，其可寻址市场的规模远不止两倍。但在过去六七个月里，全球的算力并没有翻倍——从Opus发布到现在，4.6、4.7、4.8版本都有所进步，而Fable和Mythos则是一次大幅跨越式的提升，但全球算力并没有在同期翻倍甚至翻四倍。然而，AI能够完成的有价值任务的数量和价值，却确实翻了倍乃至更多。

说话人 1 52:15

现在的问题是接下来会发生什么。Anthropic在第二季度已经实现盈利——不含股权激励的净利润为正；我认为到第三季度，甚至含股权激励的利润也可能转正。他们的盈利能力就有这么强。就API价格而言，Opus 4单个Token的利润率在80%以上。他们与大客户签订了许多合作协议，通过Bedrock和Vertex等渠道的合作方式会让整体毛利率有所摊薄，但他们每个Token的利润率依然极高。

正因如此，即便算力紧张，他们也完全有能力以高于市场价的价格购买GPU。他们之前以高于市场价从SpaceX购买了GPU，价格比谷歌的方案贵，但那是因为合同签得早。这是一种财务健康、具备正毛利率的公司才能做到的事，融资阶段的初创企业或毛利为负的公司未必能如此操作。

从成本收益角度来看：我每租一张GPU，因为我已经没有富余算力了，可以立刻将上面的token卖出去；无论是推理还是训练，每一次算力投入都能立刻产生正毛利。如果我当前跑着75%的毛利率，即便算力成本翻倍，我仍然有50%的毛利。而且对他们来说，扩充算力节点这件事，如果是租用模式，也不需要太多人力介入。

说话人 1 53:38

所以归根结底，净收入还是在增长的。在这种情况下，我愿意以任何我能承受的价格租用GPU。

说话人 3 53:47

我有个反向的问题：在某个时间点，这波算力建设狂潮会不会突然崩塌？今天早些时候，我看到一条推文，Crusoe公开表示有客户要求暂停某个数据中心的建设。整个生态系统里每个人现在都像上了杠杆一样——必须建、加速建、不停建。高杠杆加高增长，作为投资人，我对这种组合感到非常不安。

说话人 1 54:08

等等，高杠杆加高增长意味着少量股权有巨大的上行空间。

说话人 2 54:13

你不是……

说话人 1 54:13

债权投资人，你是股权投资人。

说话人 2 54:16

（表示认同）

说话人 1 54:18

去学学私募股权的杠杆收购吧。

说话人 3 54:24

私募股权，好吧。

说话人 2 54:26

她在股权这条路上走太久，忘了债的那一套。

说话人 3 54:28

好，我主要关注的还是营收端。你有没有看到任何风险信号？你对这个问题是否感到担忧？

说话人 1 54:33

我明白你的意思，这其实又回到了模型的核心问题上。如果模型能创造的总经济价值——就是我们之前提到的"暗GDP"报告——如果这些模型所能完成的工作量，没有比算力供给增长得更快，那局面就会逆转。而在过去六个月里，天平一直是倒向另一边的——模型可处理的工作量，其可寻址市场的扩张速度，超过了算力的增速，所以价格才会上涨。

当然，也完全有可能某天模型进步突然停滞。你去问Anthropic或OpenAI的人，也许他们有些一厢情愿，但几乎所有人都说：不，模型还会继续进步。现有方法在某个地方可能会遭遇瓶颈，但目前我们仍然能看到快速改进的清晰路径。事实上，模型进步的速度比六个月前或一年前还要快，因为存在我所说的"递归自我改进"——工程师用模型来辅助编写基础设施代码，从而更快地推出下一代模型。这样一个类似递归自我改进的飞轮正在转动，模型因此越来越好，而且越来越快。

说话人 1 55:48

但归根结底，资本是个大问题，这也是谷歌要募资的原因。他们持有大量SpaceX股份，大约占公司5%左右吧？

说话人 2 55:57

可能稍微多一点。

说话人 1 55:58

是的，我记得是——

说话人 2 55:59

大概是10%。谷歌当年以100亿美元估值投了10亿美元，拿到了10%，后来被稀释了一些。但那绝对是史上最成功的投资之一，干得漂亮。

说话人 1 56:11

所以，他们账上有大约1000亿美元可以在解禁后九个月内套现，加上日常产生的大量毛利润，但他们还是在做财务预测之后得出结论——我们需要融资，于是进行了增发。这听起来不可思议，但这也说明了他们预计需要花多少钱。资本确实是个大问题。Meta也宣布要增发股票，市场不太买账，但所有这些公司都会去融资，无论是债权还是股权。资本的水龙头终归有一天会拧小，但眼下，亚马逊每增加一张GPU、每增加一个推理或训练单元，都能带来更高的营收，每个新增算力单元都能产生毛利润。

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说话人 2 56:53

我想在这里补充一个问题。在我们讨论这些的过程中，我脑子里一直有一个想法。我拿石油做个类比：沙特阿拉伯每桶石油的开采成本远低于许多其他国家，而且沙特石油中的杂质含量极低，提炼更为容易。

那么我的问题是：在即将上线的这20吉瓦算力中，各个吉瓦之间的质量有多大差异？你认为哪个指标最能说明问题？比如，谷歌的每吉瓦算力是否比大多数新兴云服务商的价值高出两倍？因为谷歌有光学交换机，有多年积累的建设经验，懂得如何做电力平滑处理。

我想提出的另一种假设是：真正擅长建设数据中心的公司，应该全力以赴、尽可能多建，因为需求旺盛，他们的竞争优势也更大。而我们或许正开始看到一些早期信号，那些相对不擅长的参与者开始遭遇挫折。我不知道实际情况如何，只是好奇大家怎么看。

说话人 1 58:18

在这方面确实有一些衡量指标。Trainium向Anthropic和OpenAI出租的价格，是低于每吉瓦100亿美元的；而GPU在过去六个月的市场狂热之前，通常是在每吉瓦120亿到130亿美元左右成交的。这是新兴云服务商对比亚马逊的租金差异。现在亚马逊的GPU也大概是130亿美元。

说话人 2 58:42

我的理解是，亚马逊对这块业务是有一定补贴的，实际价差可能更大。

说话人 1 58:52

Trainium低于100亿美元，但其中涉及一些复杂的机制，本质上是看算下来到底多少钱——

说话人 2 58:56

而且，我的理解是，Anthropic在让Trainium真正可用于训练方面发挥了重要作用，比如编写各种底层库等。我听到的反馈是，Trainium是真的很好的硬件，而且在快速进步。Anthropic现在也大量在用，希望我们能看到这反映在价格上涨上。

说话人 1 59:19

那份协议有一个底价机制——如果效果不好，价格会更低，直到合同取消；如果效果很好，价格会相对高一些，但有效价格基本上是低于100亿美元每吉瓦的，这就是Trainium的实际情况。而GPU方面，SpaceX那笔交易的价格是每吉瓦约250亿美元，即每兆瓦每年2500万美元，是谷歌的方案——这个差距非常悬殊。

当然，如果亚马逊今天再卖Trainium，价格肯定会超过100亿，因为目前算力供不应求。但数据中心领域已经出现了类似的分化——在托管托管模式下，不含算力只租场地和电力，数据中心通常按每千瓦每月多少美元定价。以前是每千瓦每月60美元。

说话人 1 01:00:12

现在的成交价格大约在120到160美元之间，而且不同质量的数据中心差异显著。我见过信用评级较差的客户签到200美元的案例，也见过质量较好的数据中心低至100美元的情况；在印度，由于电网不稳定、网络连接质量一般、设施相对普通，价格可以低至80美元，但好歹算是个数据中心。

说话人 1 01:00:37

所以数据中心之间的价差已经非常悬殊。在数据中心建设这件事上，常见的坑就是直接失败——有很多人夸下海口说要建，比如某四人小团队，说"我们订了涡轮机，付了定金，要建一个数据中心"，然后就是不断推迟，最终烂尾。

说话人 1 01:00:57

所以你需要对团队能力进行加权评估，同时考虑时间滞后因素。我们的数据中心模型就是这么做的——我们追踪每一个数据中心项目，根据他们采用的设备等各种信息对每个项目逐一评估。

关于谷歌，你提到的一点很有意思：在一个1吉瓦的数据中心里，他们实际上会安装1.5吉瓦的硬件。由于他们对从工作负载到电力管理的整个链路都有深刻理解，所以能够灵活调配电力分配。

说话人 1 01:01:23

通常情况下，1吉瓦的算力设施在功耗上的实际利用率大约是60%到70%——注意这里说的是功耗利用率，不是硬件利用率，硬件始终有人在租用。但谷歌能把功耗利用率提升上来，也就是说在1吉瓦的额定容量下，他们能用满整个1吉瓦。

还有一种玩法，包括谷歌在内，是与电力公司签协议：电网稳定时能供1吉瓦，但一年中有三天可以临时提升到2吉瓦。他们就会说"那就给我2吉瓦，必要时你告诉我降载"。

说话人 1 01:01:50

要做到这一点，需要对工作负载进行精细化管理，配备备用电源、现场发电机等一系列基础设施，才能真正稳定运行2吉瓦。能做到这些的运营商，可以收取更高的价格。

说话人 1 01:02:05

比如，虽然额定只有1吉瓦，但借助储能、燃气等手段处理掉那三天的超用问题，我实际上可以对外销售2吉瓦；或者，我在本地建了自备电源，在没有其他人能供电的地方拥有了1吉瓦的能力，因而能够快速交付。这未必会带来更高的单价，但我可以卖出更多的吉瓦。有时候这两者是交织在一起的——你卖出了更多吉瓦，而每个吉瓦的定价可能各有不同。

说话人 1 01:02:29

在数据中心和能源这一层面，我认为更多是有和没有的问题，以及项目会不会延误，更像是一个二元判断。但在算力侧，我觉得确实存在更多有意思的差异化空间。同样是1吉瓦交给Anthropic，产生的营收客观上高于交给OpenAI的情况；而这两家目前似乎都能把手头所有算力用满，因为存在限速、Token上限等问题，尤其是Codex 5.5发布后，需求更是大涨。同样地，如果把1吉瓦交给SpaceX——

说话人 2 01:03:03

一旦他们开动，那产出相当可观。我的判断是，他们对硬件的利用效率可能超出大多数人的预期。我认为人们往往低估了他们从Starlink积累的丰富网络运营经验，以及从特斯拉延伸过来的电力管理能力。

说话人 1 01:03:25

他们团队的背景简直令人叹服。

说话人 2 01:03:28

对我来说，那可能恰恰是很多分析遗漏的一个维度，我也不确定，但感觉确实如此。

说话人 1 01:03:37

还有一点很重要：当CoreWeave建起1吉瓦的算力时，尽管他们GPU的性能和可靠性客观上优于亚马逊、谷歌或微软——我们做过实际测试——但问题在于，谷歌会在算力交付前六个月就把合同签出去，然后需要拿着这份有信用背书的合同去融资，再用融到的钱支付已经下的采购订单。而SpaceX的做法是：这台机器现在就跑着，买吧。

在拥有强大资产负债表的前提下，这种能力的差距是巨大的。这也会大幅提升你的每兆瓦营收水平。

说话人 3 01:04:15

那么，新兴云服务商（Neo Cloud）的机会为什么会存在呢？如果你五年前问我，我会说超大规模云厂商在这方面根本无解。而你刚才也提到CoreWeave的性能比超大规模云厂商更好。这个机会在宏观层面和执行层面上是怎么产生的？

说话人 1 01:04:29

2023年，我写了一份报告，让亚马逊对我很不爽，标题叫《亚马逊云危机》。

当时我分析的是：亚马逊之所以是最好的云平台，是因为他们有Nitro网卡——它能提供租户隔离，所有虚拟化层都跑在网卡上，因此可以把所有CPU核心都卖出去。他们还有自研SSD，买的是原始NAND颗粒，自己组装，成本更低。他们有Graviton自研CPU，摊低了每核心的成本。这些种种优势让他们能够卖出更多核心、提供更好的安全性和网络性能，存储方面也更具竞争力——但这一切都是针对传统CPU云计算场景构建的。

在AI云场景中，这些优势反而成了性能的拖累。Nitro网卡对AI性能有负面影响，虽然经过几次迭代已经改进了不少，但仍然不是最优的。此外，很多安全机制在AI场景下也用不上——因为不存在多租户共享一张GPU或一台多GPU服务器的情况，没有人租一个72卡机柜里的单张GPU，都是整柜、整群租用，而且都是长期合同。GPU租赁市场的这些特性，让超大规模云厂商的很多传统优势失去了用武之地，有些甚至变成了负担。

谷歌和亚马逊的定制网络在传统CPU计算场景下表现优异，但对AI训练未必适用。微软的情况则是：自建数据中心本来能节省成本，但他们的数据中心建设团队能力其实并不突出。需求稳定的时候还好，但当他们要在年内临时大幅提升交付量时，就力不从心，不得不去购买大量新兴云服务商的产能。

另外就是上市速度。在大型组织里，没有人会因为"数据中心建得更快"而致富。但你看Crusoe，Chase和团队里其他人，如果他们提前交付算力，是真的可以大赚一笔的，因为他们都是高杠杆的股权持有者。

说话人 2 01:06:47

他们是股权持有人。而且，你懂的，他们很多都是从比特币圈出来的——虽然这话不太适合公开说。

说话人 1 01:06:52

他们的主要数据中心负责人其实是从微软过来的，所以也不全是那个路子。

说话人 2 01:06:56

我就是开个玩笑。但有一点是真的：在高度波动的市场里摸爬滚打，确实能学到很多。

说话人 3 01:07:05

那你认为，Jensen（黄仁勋）是在下一盘大棋吗？

说话人 1 01:07:07

Jensen非常厌恶一种世界格局：超大规模云厂商垄断一切。这就是为什么他会向一些看起来不那么有把握的AI实验室砸钱——他在全世界各地游说，说"你应该投这家公司"，因为他想创造一个多极化的世界。这也是他为什么喜欢中国AI实验室——他想要多极化。如果只有OpenAI、Anthropic和谷歌的模型主导市场，他就完了；如果只有超大规模云厂商建算力，他也完了。所以他必须把资源配置的方向引向新兴云服务商，帮助他们构建集群，想方设法支持这个生态。

说话人 1 01:07:46

因为今天，卖给Crusoe的一张GPU、卖给CoreWeave的一张GPU、卖给谷歌或亚马逊的一张GPU，对他来说是同一个价格。但五年后，Crusoe和CoreWeave的存在，意味着谷歌TPU的市场地位会更弱，亚马逊Trainium的影响力也会更弱。而推理端有更多由非闭源模型实验室承接，对他也更有利。所以，新兴云服务商的生态就是这样一片野蛮生长的丛林，很多新兴AI实验室同样获得了英伟达的投资。这个圈子是一片西部荒野，有很多会倒下，但也会有一些真正优秀的团队脱颖而出——比如Crusoe，一群最初搞加密货币、后来转型建数据中心、利用废弃天然气的人；比如CoreWeave，起家于一群对冲基金——

说话人 2 01:08:30

他们最初也搞过比特币挖矿，然后才转型的。

说话人 1 01:08:31

对，但他们最终建起来了，很多同一时期起步的人就是失败了。

说话人 2 01:08:40

这两支团队都非常出色，值得高度肯定。

说话人 1 01:08:45

我想说的是，这就像往水里撒了很多诱饵，最强的鱼才能活下来。新兴云服务商是这样，他希望新兴AI实验室也是这样。我们且看有哪些新兴AI实验室能真正冒出头来。Thinking Machines已经有了几亿美元的年经常性收入，这相当令人印象深刻——尽管媒体上净是"他们流失了多少人才"的报道，但这个产品上线不到六个月就做到了几亿美元ARR，相当不错。我们也期待其他新兴AI实验室能有类似的表现。Jensen想要的就是这样一个多极化的世界。

说话人 2 01:09:20

衷心祝贺你的成就。最后我想说的是，听众从你今天的分享中大概能感受到你有多拼，但我知道你已经埋头苦干超过十年了，才换来了最近这几年站在正确的时间节点上。你所取得的成就令人叹服，而我知道这仅仅是个开始。非常感谢你今天来参加分享。

说话人 1 01:09:42

谢谢大家，太棒了。

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日前，超盒算在北京六店同开，网点覆盖朝阳、昌平、通州、怀柔等多个城区。

低价，是超盒算NB想留给北京消费者的第一印象。19.9元一斤的金枕榴莲、0.99元一斤的西瓜、16.9元30枚的鸡蛋、9.9元24瓶的矿泉水，开业即打出价格牌。

作为华北首站，北京被超盒算NB定位为核心根据地。后续华北的门店拓展、供应链建设及仓网规划，都将以北京为中心向外辐射。

北京是一个充满挑战的市场。过去，硬折扣业态在北京长期缺乏强势玩家，本身就说明这一模式并不容易落地。

在相对更高的租金、更复杂的物业条件和更分散的消费场景下，超盒算NB既要延续低价模型，也要重新测试门店密度、选址效率和本地供应链能力。

超盒算NB的战线还在继续向外延展。从华东起步，到今年陆续进入华南、安徽、华北，再到即将落地西南，超盒算NB正从区域业态走向全国化复制。

按照规划，超盒算NB今年底门店总数目标突破600家。

当不少同行仍在打磨区域单店模型时，超盒算NB已经把战场推向全国。问题是，规模能否继续放大它的低价优势，并支撑其吃下硬折扣更大的市场蛋糕？

低价心法、运营减法

走进超盒算NB门店，不少中老年顾客拎着菜篮来回比价，在生鲜、热食柜台前挑拣驻足。这类精打细算、以家庭为核心的消费者，正是超盒算NB的目标人群。

超盒算NB将目标用户定义为“务实家庭”，即理性消费、重视性价比的人群，并以周边做饭人口规模作为选址的重要依据。

对这类消费者而言，他们更需要以更低成本、更短时间，稳定买到一日三餐和日常所需。

低价背后，是一套围绕效率展开的运营与供应链体系。

超盒算NB总部营运管理负责人岳生告诉华尔街见闻·全天候科技，超盒算NB门店运营强调“去除一切冗余”，围绕一日三餐持续提供“优质且不贵”的商品。

这首先体现在货盘上。

超盒算NB采用“宽类窄品”的商品结构，门店约有1500个SKU，每个细分类下只保留少量精选商品。

相比传统卖场用更丰富的SKU覆盖更多需求，超盒算NB更强调把有限面积和库存集中到高频商品上。

自有品牌和特供商品，是这套窄货盘能够成立的重要支撑。

目前其自有品牌商品占比已接近60%。这意味着，超盒算NB不只是压缩上游采购成本，也在更深地参与商品定义，通过自有品牌强化低价心智、拉开商品差异。

与此同时，保留了不少与成熟品牌联名或定制的特供商品，例如雀巢奇巧巧克力、徐福记凤梨酥、雪花啤酒、心相印纸巾。

对于刚进入北京市场的超盒算NB来说，这类商品既能降低消费者对低价商品的陌生感，也能避免货盘过度“白牌化”，在低价和信任之间留出缓冲。

按照超盒算NB标冻冷藏采购负责人玛斯的说法，在自有品牌开发上，超盒算NB要做的是重构从工厂端到货架端的成本链路，去掉品牌进场费、部分中间物流成本和营销费用，把商品真实成本还原出来。

具体到执行上，一是通过基地直采和产地仓控制原料成本；

二是针对食用油、纸品、乳制品等物流成本占比较高的商品，在城市周边寻找适配工厂，减少运输成本；

三是依靠门店规模增长，摊薄单品开发、采购和配送成本。

超盒算NB试图把过去由渠道、营销和多层流通吸收的成本，从商品价格中剥离出来，再通过规模化门店和高周转商品重新分摊。

“做减法”的思路，延伸到门店运营层面。

例如门店装修店陈更克制，货架间距也更紧凑，基本只能容纳两人推车并排通过。

岳生介绍，门店强调红字白墙、灯光明亮、招牌显著，让消费者进店后可以快速找到商品、完成购买。超盒算NB也很少使用“今日特价”“限时折扣”这类促销标语，而是强调稳定低价，大量使用纸质价签而非电子价签。

如果价格不频繁波动，就不需要频繁改价和促销维护，门店运营复杂度也能随之降低。

超盒算NB单店通常配置人工约15至20人，员工并不只承担单一职能，而是同时覆盖上架、理货、拣货、打包、销售等多个环节。

数字化则承担了一部分原本依赖人工经验完成的判断。超盒算NB会结合天气、城市消费习惯和历史销售数据进行自动订货和补货，以保证社区居民一日三餐所需商品的稳定供给。

这些设计最终都服务于超盒算NB以稳定低价进军社区商业的决心。

走出华东舒适区

硬折扣属于规模化和区域网络的生意。只有门店足够密集，采购、仓配、履约和品牌心智才有可能被摊薄。这也是剑指全国化的超盒算NB必须面临的挑战。

硬折扣最早在华东、尤其是上海起势并不偶然。

华东市场既有足够密集的家庭消费场景，也有成熟的长三角供应链和高强度零售竞争。这里的消费者既接受品质消费，也愿意为稳定低价重新分配购物渠道。

在跨城市迁移的过程中，超盒算NB首先必须依据不同城市的饮食习惯、消费偏好和供应链条件，重新调整货盘。

超盒算NB透露，北京门店约30%-40%为本土化商品，与华南比例接近。

对于短保蔬菜、低温乳饮等对新鲜度和口味更敏感的商品，超盒算NB更多采用本地或短距离供应链；对于土豆、番茄、胡萝卜等相对易储存的商品，则更强调产地成本和链路效率。

但供应链效率并不只取决于采购能力，也取决于门店密度。同样一套低价模型，在华北早期运行起来的自如程度，天然不如已经形成规模的华东市场。

此次北京首开的6家门店，大多落在社区生活半径内，覆盖朝阳、昌平、通州、怀柔等区域，其中既有社区型商业，也有邻里中心和小型商业体，有的直接建在市内农贸市场二层。

超盒算NB开发选址负责人运筹表示，不同区域的消费者习惯、商业环境和物业条件差异明显，超盒算NB仍在测试不同场景下的社区消费需求。

目前，超盒算NB与盒马鲜生采用相互独立的仓配体系。“北京是华北的根据地。后续华北市场怎么发展，会更多从密度和广度来考虑，但前提还是仓网规划。”运筹表示。

“极致方便”是超盒算NB选址的第一逻辑。门店不一定要在最热闹、最大的商业体里，但必须在消费者最方便到达的位置。

店型配置上，超盒算NB目前主要锁定600平方米与800平方米两种规格。

核心城区物业稀缺、租金较高，门店更倾向于做成600至650平方米的紧凑型街边店；在社区邻里中心或小型社区Mall中，则布局800平方米左右的较大店型，承担区域主力店功能。

数说零售案例库主创人凯文告诉全天候科技，超盒算NB的扩张并不是从零开始。它站在盒马过去十多年多条品牌线，包括盒马X会员店等业务集中试错的基础上，既有失败教训，也有成功经验做铺垫。

仅从规模而言，超盒算NB在硬折扣业态上已处于领先。

截至目前，超盒算NB门店规模已达到550家。排名第二的奥乐齐仅108家，全部集中在上海、江苏两地；而排名第三、切入硬折扣领域不足一年的美团快乐猴只有40家

全国化扩张的紧迫性，一方面来自社区零售竞争大框架下对线下点位的争夺。优质点位仍然稀缺，率先占据消费者的日常补给半径十分必要。

另一方面，扩张本身也是后端供应链能力建设的一部分。

休闲食品、饮料、纸品、粮油、日化、冷冻标品和预包装食品等品类，区域差异相对较小，保质期较长，损耗较低，更容易统一规格、统一采购、统一价格。

超盒算NB要跑通的，正是一套硬折扣飞轮：门店越多，单品采购规模越大，越能向供应商拿到更低价格和定制商品；采购成本下降、利润改善之后，又能支撑继续开店，把同一套货盘和供应链摊到更多社区。

从这个角度看，北京首店并不是单纯的区域落子，而是超盒算NB从华东优势市场走向全国复制的一次关键测试。

对整个硬折扣行业而言，全国化战争才刚刚开始。

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东吴证券分析师刘奕町在6月20日的研报中表示：“全球AI资本开支正进入非线性加速阶段”，资本投放从单一芯片单品逐步覆盖服务器、高速网络、供电基建和冷却设施，“为上游基础原料带来需求红利”。

其中，锡、铟、铪分别对应AI硬件升级的三处卡点：锡用于PCB电镀和SMT焊接；铟以磷化铟形式进入高速光通信；铪则作为高K栅介质材料，服务先进制程继续微缩。测算中，2026-2030年PCB端耗锡量有望增加4.9万吨；AI数据中心对应磷化铟的铟需求，或从2025年的19吨增至2030年的419吨；全球铪需求则可能从2024年的100吨增至2030年的142吨。

三种金属的共同点，都在供给端：锡受资源贫化、印尼政策、缅甸复产不及预期、贸易流变化影响；铟受制于锌矿和锌冶炼开工；铪则卡在锆铪分离、环保、经济性和地缘扰动上。需求抬升叠加供给不顺，才是价格中枢上移的核心逻辑。

资本开支是这条链的先行指标。2026年，微软、谷歌、亚马逊、Meta四大云巨头资本开支合计最高将达7250亿美元。2025年1-9月，美国人工智能相关投资对实际GDP增长贡献率达到39%，高于2000年互联网泡沫时期的36%。

硬件升级集中在四个方向：算力密度、内存带宽、互联速率、功耗效率。芯片只是其中一环。AI服务器PCB层数已从传统服务器的8-24层，提升到通常28-46层，部分项目甚至采用56层设计。高速光模块从800G向1.6T、3.2T演进，数据中心内部互连瓶颈越来越突出。先进制程继续推进，传统二氧化硅栅介质也接近物理极限。

小金属进入视野，不是因为稀缺本身，而是因为它们正好卡在这些升级点上。

锡在电子工业里承担焊接和连接功能。AI服务器、高端PCB、先进封装扩张，都会增加锡的消耗。

测算把锡消耗拆成两块：PCB制造中的电镀耗锡，以及SMT贴片封装耗锡。PCB电镀环节，HDI板锡单耗约40.19克/平方米，多层板约12.84克/平方米，HDI单耗是多层板的3倍以上。SMT封装环节锡单耗约294.22克/平方米。合并来看，PCB电镀+SMT环节锡单耗约318克/平方米。

按Prismark预测，2030年全球PCB出货量将达到6.63亿平方米，2026-2030年复合增速约6.7%。对应测算中，全球PCB耗锡量将从2026年的16.3万吨增至2030年的21.2万吨，四年增加4.9万吨，CAGR为6.9%。以2025年全球锡消费量38万吨为基数，PCB端对锡消费的拉动弹性为12.3%。

问题在供给。

全球已探明锡储量约600万吨，静态储采比约20.7年，低于铜、镍、钴等工业金属。2015-2025年，锡价大幅上行，但全球锡矿产量只从28.9万吨增至29万吨，十年几乎零增长。中国锡矿产量则从11万吨降至7.1万吨，CAGR为-4.3%。

印尼是重要变量。2025年印尼锡矿产量占全球21%，但近两年矿业审批、非法矿治理、累进特许权使用费、最低基准价格等政策频繁调整，出口波动很大。缅甸曾是重要供应国，2018年锡矿产量占全球17%，但资源枯竭和禁矿后，2025年产量降至1.2万吨。即便2025年下半年佤邦宣布复产，中国自缅甸进口锡矿到2026年4月也只恢复至约1300金属吨，仍低于禁矿前约2200吨/月的水平。

南美贸易流也在变化。秘鲁、巴西、玻利维亚2025年合计产锡7.6万吨，占全球26%。其中秘鲁锡锭出口第一目的地是美国，玻利维亚出口也主要流向荷兰、英国、美国。美国锡产业链布局加速，可能进一步吸收南美原料。

整体而言，东吴证券认为锡金属在未来3-4年将同时面临需求端的高增与供给端的扰动， 涨价驱动强烈。一方面，全球 AI 资本开支加速，PCB 板等硬件设备的扩产有望为锡带 来实打实的需求增量。另一方面，全球锡供给集中度高、不稳定性大，且影响供应的因 素众多

铟传统需求以ITO靶材为主，占比约70%，下游用于液晶显示器和平板屏幕；电子半导体、焊料和合金各占约12%。2025年全球精铟消费量为2316吨，2026年和2027年预计分别增至2510吨和2813吨。

新增变量是光通信。AI数据中心内部，GPU之间需要高速交换数据。万卡级大模型集群中，芯片间数据搬运能耗占系统总能耗90%以上，铜互连在速率提升后有效传输距离缩短至数厘米。数据传输速率从100G/lane升级至200G/lane，并继续向400G/lane推进，光互连成为更现实的方向。

磷化铟的优势很明确：它是直接带隙半导体，带隙能量约1.34eV，匹配光纤通信中1310nm/1550nm低损耗窗口；电子迁移率是硅的10倍以上，可支持100GHz以上高频调制。高速光模块中的激光器芯片，磷化铟是核心材料。

测算中，4英寸磷化铟衬底实际耗铟量约32.2克/片。2025年AI数据中心对应磷化铟需求约60万片，穿透到铟需求为19.3吨；到2030年，磷化铟需求可能达到1300万片，对应铟需求419吨，增长22倍以上。以2025年全球铟需求为基数，仅这一项就可能带来20%以上增量。

供给的硬约束在于，铟主要伴生于铅锌多金属矿床。全球铟储量中，约81.2%来自铅锌多金属矿床；原生铟主要来自锌矿加工残渣。换句话说，铟价涨了，也不能单独开一座“铟矿”快速放量。

近年锌精矿加工费下行，锌炼厂开工意愿不足，精炼锌产能利用率降至近五年同期低位，对原生铟供给形成约束。与此同时，中国在2025年2月对磷化铟、三甲基铟、三乙基铟及相关技术资料实施出口管制。库存也在下降：中联金平台统计，铟库存从2025年初约488.8吨降至2026年1月28日的273.8吨。

截至2026年6月11日，国内精铟价格为470万元/吨，较年初上涨58%。

铪的传统需求集中在核能和高温合金。消费结构中，核能占45%，高温合金/航空航天占35%，半导体/电子占10%。

半导体端的变化来自制程微缩。65nm及以下节点，传统二氧化硅栅介质过薄后，量子隧穿效应导致栅极漏电流上升，芯片功耗和可靠性承压。氧化铪介电常数约18-25，远高于二氧化硅的3.9，可以在等效氧化物厚度不变的情况下增加物理厚度，降低漏电。

英特尔在45nm制程中引入铪基高K材料替代二氧化硅栅介质后，N型金属氧化物半导体栅极漏电流降低25倍以上，P型降低超过1000倍。随着3nm、2nm节点从FinFET向GAA架构推进，高K介质需求还会继续提升。

需求路径中，全球铪需求有望从2024年的100吨增至2030年的142吨。半导体领域需求从40吨增至64吨，贡献近半增量；高温合金从45吨增至60吨；核能从15吨增至18吨。

铪的供给比需求更棘手。铪主要是生产核级海绵锆时分离出来的副产品，全球核级海绵锆产能超过1万吨/年，实际年产量6000-7000吨，对应海绵铪供给约100吨，主要来自美国、法国、俄罗斯和中国。

锆铪分离难度高。两者物理化学性质相近，铪在自然界和锆化学品中通常只占锆铪总量的1%-3%。现有工艺涉及有毒溶剂或高浓度酸，环保和设备腐蚀问题突出。扩产也不经济：美国两家生产商理论上可将铪产量扩大约100%，但每家公司会额外产生约2000吨/年的脱铪锆，若没有客户承接，扩产很难闭环。

地缘扰动进一步推高价格。2022年俄乌冲突后，俄罗斯海绵铪断供，国际市场铪价从1200-1400美元/千克飙升至4500-5000美元/千克。中国2024年末将铪纳入两用物项管理，2025年未锻轧铪、铪废料及碎料、铪粉末出口20.2吨，同比减少22%。

国内4N级氧化铪价格也已大幅上行。2022年初约450万元/吨，到2026年6月16日涨至950万元/吨，涨幅111%。

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2026年上半年，全球股市走势极致分化，A股同样如此，AI vs 非AI的定价裂口持续扩大。广发证券策略刘晨明团队在6月30日发布的2026年中期策略报告中指出，这背后是A股第一次真正参与并见证的全球通用技术创新——其量级可类比蒸汽机、电力、计算机革命，而非过去二十年A股经历过的消费电子、半导体或新能源周期。

规律，正在被打破。

那些在过去二十年反复被验证、被引用的规律，本质上是对“过去二十年中国经济与股市结构”的总结。但那个结构，已经变了——地产周期谢幕，人口红利越过峰值，A股的利润和市值结构已发生根本性变化。

当然，并非所有规律都该抛弃。有一类经验依靠“第一性原理”，即从事物运行的最本质逻辑出发得出的结论，这类规律当下仍然有效。最典型的就是：决定A股风格走向的，是相对盈利优势，而不是别的任何变量。

已经打破的六条规律

第一条：A股从未连续三年提估值。

历史上，估值连续两年抬升出现过三次：2006-07年、2014-15年、2019-20年。但2024-2026年，A股已经连续三年提估值。这条规律，打破了。

第二条：“事不过三”——行业很少连续领涨超三年。

历次A股牛市主线，最长持续约2到2.5年。但本轮电子、通信已连续走牛至第四年，AI主线从2024年9月起算，仍未见景气拐点。

第三条：机构对单行业持仓达到20%，基本见顶。

2004年以来的6次历史案例，20%的集中度几乎都对应行业股价高点。但电子行业自2025年一季度持仓接近20%，至今已过五个季度，股价持续走强。

这背后有个关键细节：电子持仓绝对比例达到20%，但如果扣除行业流通市值占比，当前的超配比例其实是历史上最低的一轮。新兴产业市值已今非昔比，对"机构抱团"的理解必须跟着变。

第四条：单季度加仓最猛的行业，下季度必然跑输。

通信板块自2025年二季度以来连续四个季度加仓位居前二，但之后四个季度超额收益分别是+31%、+14%、+10%、+37%。拘泥于这条规律，就完整错过了光模块的主升浪。

第五条：TMT成交额占比上限是40%。

这条规律在2019-2023年间极为准确，一度被用于板块择时。但DeepSeek问世后，上限已突破至45%，且有进一步上移的可能。

回溯来看，这个上限本来就是动态的：2009-10年智能手机周期顶部约17%，2013-15年移动互联网约30%，2019-24年初约40%，现在是45%。每一轮技术产业浪潮，都在系统性抬升这个中枢。

第六条：库存周期触底，就该博弈政策拐点。

过去二十年，这条逻辑高度可预测：库存同比跌至零附近，财政刺激必然跟进，顺周期板块集体受益，可预见性强。

但这次不一样。产成品库存同比增速在2023年6月便已滑落至历史低位，三年过去了，大规模财政刺激始终没有出现。这不是政策失灵，而是政策理念本身发生了转变——从"逢低必刺激"转向了更具定力的"战略克制"。

结果是：顺周期板块今年只有输入性通胀品种（即受全球商品价格带动的资源品）有所表现，内需相关品种涨幅不大。贝塔逻辑已经失效，必须切换到阿尔法逻辑——自下而上找真正有业绩改善的细分行业和公司。

两条规律，正在被挑战

除了已经打破的六条规律，还有两条正处于临界点。

其一，A股前5%个股的成交集中度，正在逼近历史上限，可能还会继续突破。

截至6月24日，前5%个股成交占比（20日均线）已达49.8%，逼近2015年和2021年的历史高点。

参照美股经验，这个上限并非不可突破。1990年代科网周期期间，美股前5%个股成交占比曾大幅突破此前二十年的阈值，目前仍维持在72%左右的高位。规律是：在外部出现重大技术变革的时刻，成交集中度的上限本身就会被重写。

其二，行业估值分化程度，已刷新历史最高水平。

当前用行业PB历史分位数的标准差来衡量估值分化，数值已超过历史上任何一次。

很多人的直觉反应是：估值这么分化，一定会收敛，高估值板块要跌。但历史上6次极致分化的案例表明，估值分化的峰值不等于牛市顶点。2020年7月离散度达到历史高位后，在高位持续了整整20个月。有产业趋势支撑的情况下，即便最终出现收敛，高估值行业也通常不会跑输。

全球经济“K型”分裂，下半年会合拢吗？

上半年A股的定价逻辑令人不安：营收增速排前10%的公司，年内平均涨幅超40%；而现金流好、股息高、估值低的公司，反而跌得更多。

这不是A股孤立的现象，而是全球经济"K型"分裂的映射。AI投资驱动下，制造业显著强于服务业；拥有AI产业链资产的国家和地区（美国、日本、韩国）景气持续上行；缺乏AI资产、服务业权重大的经济体则走弱。

这种分裂，下半年会合拢吗？

答案取决于两端。

K型上沿：AI产业景气仍无拐点迹象。全球大厂资本开支持续上修，Top5云厂商2026年合计CAPEX预计达7690亿美元，较年初预期再度上调。算力租赁价格持续创新高，H100租赁价已突破每小时2.8美元。豆包日均Token调用量6月突破180万亿，谷歌月耗Token量接近3000万亿。需求端不弱，而中游制造供给弹性极低（AI制造业供给响应需5-8个月，传统制造业只需1个月），短期需求波动根本动摇不了中游景气。

K型下沿：中国财政保持定力，核心原因之一是外需给了"喘息空间"。当前中国主要出口国多处于财政扩张周期，全球在"替中国"承担需求扩张的功能，这延缓了国内逆周期政策发力的必要性。

因此，下半年国内政策是否会做重大调整，需持续跟踪两个变量：全球主要经济体财政扩张的可持续性，以及海外库存周期的位置——一旦海外补库动能衰竭，外需支撑减弱，国内政策才可能真正加码。

货币政策方面，全面降息概率不大。银行净息差已降至1.40%的历史低位，欧洲央行6月已重启加息，汇率稳定形成硬约束，预计下半年以结构性工具为主。财政方面，1-5月支出端同比-0.3%，远低于预期，三季度可能托底补量，但以稳为主，不是全面刺激。

利率上行会打断AI行情吗？ 历史上没有一个案例能证明这一点。复盘A股和美股中五段成长股行情（1999年科网、2023年AI、2013年移动互联、2017年供给侧、2021年新能源），每一段都经历过利率上行阶段，但只要产业EPS持续上修，利率扰动最终都是短暂的。当前AI产业EPS验证持续兑现，加息预期不改变中期趋势判断。

下半年：增量市还是存量市？

资金面给出的信号是：从增量市转向存量市。

上半年，两融加杠杆、偏股基金发行和险资增配共同撑起了偏宽裕的流动性环境，居民资金净流入从2025年下半年的约6900亿增至上半年的约8600亿。

但下半年，资金供需差预计缩窄超1000亿。原因：两融动能放缓，北向资金受美债利率压制，产业资本跟随解禁高峰加速减持，还有长鑫科技等巨型IPO预计上市带来的资金分流。

结构上，居民和机构的分化正在加剧。

居民这边，存款搬家的大叙事未变。当前活期存款偏离趋势线的程度，距离历史上活期存款搬家的高峰仍有约1万亿元空间。楼市、债市、定存的性价比都远不如2022-2024年，新开户热情依然高，主动偏股基金回本比例已过半（净值回本数量占比50.8%，规模占比59.9%），赎回潮明显缓解。

机构这边，主动公募仓位小幅下行（偏股混合型基金仓位降至85.7%），主动私募仓位年内也小幅回落至62.3%。机构整体在兑现。

主力资金的策略，从2025年的"托底"切换到了2026年的"控温"。宽基ETF的抛售节奏有规律可循：上证指数在100日均线下方时抛压小，大幅超过100日均线后就有控温动作。

险资依然是重要的托底力量。2026年一季度险资入市规模创2013年以来新高，且当前股票风险溢价（ERP）并不低，下半年险资增量仍可期待。

存量博弈格局下，没有增量资金的板块很难有系统性行情，结构性极致化将延续。

AI之外，哪些方向有真实的基本面支撑？

以中报为时间锚点，市场将再度进入基本面定价窗口。当前景气高度聚焦"AI"与"储能"两条主线，此外有几个方向值得关注，但共同前提是：需要基本面的真实支撑，不建议博弈政策。

AI产业链，2026年已出现"量价共振"的景气扩散。上游存储价格仍在历史高位，DRAM和NAND均无见顶迹象；中游算力租赁持续涨价；下游Token调用量指数级上升。跟踪逻辑已从"下游需求验证"转向"中游供给约束验证"——只要中游产能缺口没有明显收敛，景气持续性就可能持续超出市场预期。

有色金属（黄金和铜），3月美伊冲突后板块跌幅超20%，定价过于悲观。黄金的底层逻辑未变：全球政府债务扩张、美元储备地位弱化、央行购金潮在2026年一季度环比上升。铜的供需缺口结构性更强：需求端电网投资、AI数据中心、电动车共同拉动，供给端矿山品位下降、新项目周期长，2026年3月开始全球铜产量同比已跌入负区间。

储能锂电，是AI之外基本面恢复至拐点右侧最确定的β。合同负债代表订单持续恢复，CAPEX自2021年高点消化4年后企稳，2026年6月中国锂电市场排产约268GWh，连续第四个月刷新历史峰值。碳酸锂价格近期从高点回落，对储能IRR的压力缓解。

创新药，龙头估值已处于均值减一倍标准差以下。恒瑞估值跌至历史低点，全球BD交易中中国企业占比从去年的50%跳升至今年的70%。这个方向需要一个触发条件：美伊冲突缓和、美债利率阶段性回落，届时估值修复空间较大。

非银金融和金融IT，中报业绩确定性高。2026年资本市场成交额维持高位，基准新规推动资金配置更均衡，券商估值与盈利共振的逻辑清晰。

“第一性原理”：哪些规律永远有效

在所有会被打破的规律之外，有一条规律始终没有失效，未来也不会失效：相对业绩优势，决定相对股价表现。

无论是科创创业板对沪深300，还是科技成长对低波红利，中期股价走势，大致围绕每个财报季净利润增速的相对优劣来展开，正相关性非常稳定。

这个框架能帮助我们过滤大量噪音。今年上半年，每当美伊冲突加剧、美联储加息预期升温，市场就担心科技板块受压。但只要用"相对业绩"这把尺子去量，答案是清晰的：AI产业EPS在持续上修，非AI行业盈利没有加速改善。风格裂口，很难出现拐点。

下半年，AI和非AI的业绩增速差大概率继续扩大。如果基本面的K型格局不变，股市的K型格局也不会逆转。AI仍是最重要的主线。即便有其他板块的扩散机会，也需要等待真实的基本面拐点——而不是政策预期的轮动。

历史经验总是用来被打破的，但打破经验需要理由，这个理由叫做：时代变了。

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据韩国贸易、工业和资源部周三公布的初步数据，6月出口同比大涨70.9%至1022.5亿美元，创单月历史新高，增速为1978年10月以来最快，轻松超越此前5月经修正后53.4%的增幅。这一数据也大幅超出华尔街日报对九位经济学家调查所得57.3%的中位数预测。

此次历史性数据公布于韩国政府宣布重大战略举措后数日。韩国政府联合顶级存储芯片制造商三星电子和SK海力士，推出大规模投资计划，旨在深化韩国在全球半导体供应链中的地位，并应对来自竞争对手的压力。

半导体依然是韩国整体出口增长的主要驱动力。贸易部数据显示，6月芯片出口达448.2亿美元，再创单月历史新高。具体来看，HBM单月出口额达126.81亿美元，同比增长171%； NAND与SSD出口额分别同比大增388%和355%。

此外，计算机出口同比增长逾四倍，智能手机等无线通信设备出货量亦同比上涨51%。AI相关需求对韩国出口的拉动效应，正从存储芯片向更广泛的科技硬件品类延伸。

按目的地划分，对美国出口同比增长79%，对中国出口同比增长92%，两大主要市场均呈现强劲增势。

从历史脉络来看，韩国5月出口增速已创下1984年以来最强纪录，6月数据的再度突破显示这一扩张态势仍未见顶。贸易部将芯片出口的强劲表现定性为推动整体增长的核心因素。

出口的强劲表现同步带动贸易顺差大幅扩张。6月进口同比增长30.1%至661亿美元，对应贸易顺差达361.5亿美元，首次突破300亿美元关口。相比之下，5月经修正后的贸易顺差为270.4亿美元。

上述创纪录数据的背景，是韩国政府与产业界正在加速推进的战略布局。韩国政府近日携手三星电子和SK海力士发布大规模投资计划，意图进一步巩固韩国在全球半导体供应链中的核心地位，同时抵御来自竞争对手在先进芯片领域日益加剧的竞争压力。

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今年上半年，“Token最大化”（Tokenmaxxing）成为企业AI圈的流行词。Meta、Salesforce等公司主动鼓励员工尽可能多地消耗AI Token以提升生产力。Meta内部甚至出现了一个名为“克劳德经济学”（Claudeconomics）的排行榜，追踪公司前250名重度用户。数据显示，Meta员工在30天内消耗了超过60万亿个Token，单个最高消耗用户约达2800亿个Token。员工们为了竞逐“Token传奇”“缓存巫师”等称号，让AI代理花数小时做无意义的研究来“烧Token”。

随后，Uber因在四个月内烧光Claude Code和Codex全年预算登上头条，随即对员工实施每月1500美元的使用上限，超出部分需逐案审批。

这些事件引发广泛关注。但SemiAnalysis团队在Databricks AI峰会上进行实地调研，并通过Slack、电话与超过50家企业客户深度交流后，得出了与媒体叙事截然不同的结论。

该机构认为，媒体的报道严重夸大了问题的普遍性。Meta和Uber的极端案例，根源是激励机制失当和内部管理松弛，而非企业AI投入整体失控。

头条故事被夸大，真实数据更温和

媒体报道可能夸大了企业AI预算危机。

关键数据支撑这一判断。SemiAnalysis援引Ramp的消费数据显示，前1%的头部客户每位员工年均AI支出约9万美元，前10%约为7300美元，而Ramp客户的中位数仅为136美元。Ramp客户整体技术应用水平已远高于普通企业，但《财富》500强媒体类客户的人均AI支出仍远低于100美元。

即便是"烧Token大户"Meta，按标价计算每年每位员工花费接近5万美元，据SemiAnalysis估算也仅占Anthropic客户收入的3%至5%。

Anthropic自身文档也印证了这一点：Claude Code开发者月均支出仅150至250美元，仅10%的用户日均花费超过30美元。

SemiAnalysis认为：“媒体的夸大报道并不属实——企业仍在持续投入，新的需求场景和垂直领域带来的Token消耗，正推动着AI列车以迅猛的速度继续前行。”

这意味着企业AI采用仍处在不均匀扩散阶段。不是所有员工都在高频调用大模型。很多公司只是少数团队、少数岗位先跑起来。

预算管控成新常态，但标准五花八门

超过50家受访企业中，大多数已对AI使用设置硬性上限。但各公司的标准差异极大，并无行业共识。

低端案例：

• 美国排名前三的航空航天与国防制造商：每人每月250美元上限，部分重度用户首月四天即耗尽额度

• 全球最大制药公司之一：每人每月500美元，特殊情况可申请1000美元

高端案例：

• Workday、Stripe：员工月度预算约2000美元

• 上市网络安全公司：初级员工每月800美元，高级员工1600至4000美元，数据科学家获最高额度

• 大型旅游科技公司（1500名员工中800名工程师，年AI支出接近1000万美元）：默认每人每月200美元，根据职位可增至数万美元

预算设定逻辑也各有不同。一家美国三大航空公司之一的做法最为特殊：Token分配直接与具体项目及预期营收挂钩。例如，一个预期营收1000万美元的项目，财务团队批准100万美元总支出预算，团队再自行决定其中多少比例用于Token——AI成本被纳入项目财务模型，而非单独的IT预算。

员工的“省Token”生存法则

预算压力倒逼出了一套实用的Token节约策略。

最典型的是"Copilot套利"：微软365企业版订阅用户可免费无限使用标准Copilot聊天机器人，且该使用量不计入月度AI预算。一家大型荷兰消费品与健康科技公司明确表示，员工会先用Copilot草拟和整合创意，再调用Claude或Codex处理最终任务，以此节约计量Token。

模型降级也是常见手段。那家全球旅游科技公司已将所有员工的Claude默认模型从Opus切换为Sonnet，Opus仍可使用但需主动选择。那家航空航天与国防制造商则直接"关闭"了Opus 4.8和快速模式。

对此，SemiAnalysis团队直接点评了管理层的逻辑："管理层认为给员工更大的Token预算会促使他们自动化那些根本不该自动化的任务，比如撰写邮件。我们认为这种反自动化观点过于天真。"

预算管理不等于减少调用。企业更关心的是单位成本。

便宜Token的需求仍然强。前沿模型和开源模型的Token-as-a-Service/API端点市场都在增长。AWS Bedrock被纳入测算后，SemiAnalysis对AWS本季度整体增长率的估计高于市场预期。

TaaS供应商也在扩张。Together、Fireworks、Baseten等公司合计ARR已超过40亿美元。

这说明企业预算压力会改变采购结构。能用便宜模型解决的问题，就不会一直调用最贵模型。默认模型被降级，不代表AI使用减少，而是成本曲线被重新优化。

编码场景仍是当前AI收入最大的驱动力，OpenAI和Anthropic逾70%的ARR来自这一方向。Anthropic B2B占比超90%（OpenAI约60%），决定了其收入结构对企业端的依赖更深，也更稳定。

下一波增长被认为将来自网络安全和白领知识工作。随着Cowork、CoPilot、Codex及Computer类产品进一步渗透企业，编码市场拉动AI实验室ARR增长的路径，会在更广泛的场景中重演。

当前大多数财富500强企业的人均AI支出仍远低于2000美元/年，主要集中在工程和数据科学部门。这意味着AI在企业中的普及还处于早期阶段，增长空间并未消失，只是换了形态——从"随意烧钱"变成了"有预算地持续投入"。

AI真正的ROI：效率提升，但产出预期也在同步上升

在受访企业中，AI带来的效率提升案例真实存在，且效果显著。

• 亚马逊招聘部门：从初步筛选到团队安置的流程，过去需要6至9个月，借助AI工具后缩短至3至4个月

• 一家为85%的《财富》500强提供数据分析服务的公司：过去需要一周完成的工作，现在只需几小时

但效率提升的另一面是：产出预期同步上升。一位法律数据与风险解决方案公司的员工坦言，原本一周的工作量被压缩到几小时，"但公司却因此期待她完成更多工作，结果她比之前更忙碌了。"

SemiAnalysis指出，Uber、Meta等公司的Token超支事件，根本原因是激励机制失当和监管松懈，而非缺乏高ROI的应用场景。亚马逊尽管大规模裁员，但因AI工具带来的效率提升，正在以更快速度招聘新员工——这是AI作为"人力杠杆"最清晰的注脚。

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消息刺激半导体设备股大涨。周二，ASML在阿姆斯特丹收盘上涨6.8%，创下历史新高。在纽约，Applied Materials收涨约4%，KLA收涨8%。

华泰研究指出，产业链相关海外公司包括光刻龙头ASML、应用材料、东京电子等全球主要前道设备供应商，以及存储收入占比较高的Kokusai Electric等；中国企业中，清洗设备厂商盛美上海、热处理设备厂商屹唐股份等在韩国均有业务布局，在产业链中亦持续扮演重要角色。

逻辑很简单：韩国两大存储巨头四座新晶圆厂意味着大量光刻机、薄膜沉积设备和检测系统的采购需求，而这些设备的主要供应商正是ASML、Applied Materials和KLA。

此次涨势延续了半导体板块今年的强劲走势。费城半导体指数今年上半年近乎翻倍，第二季度涨幅超过86%，创下有记录以来最强季度表现。不过板块波动依然剧烈——上周该指数单周下跌7.9%，为4月初以来最差周表现，随后随着投资者重返人工智能基础设施相关标的而反弹。

Susquehanna分析师Mehdi Hosseini继续看好半导体，理由是行业需求持续走强。另有机构预测，到2028年全球晶圆制造设备年度支出规模将达2500亿美元。

韩国1.3万亿美元战略：产业地理空间全面重构

此次战略的核心逻辑，是打破韩国首都圈工业垄断，将国家资源向首都圈以外地区倾斜。

此前韩国半导体产业链高度集中于首尔、龙仁首都圈，龙仁集群承载多数先进系统芯片与存储的研发及前道产能，但AI驱动下的能耗与土地瓶颈使老基地扩建承压。本轮战略在保障龙仁大幅提速的同时，向外重构产业空间：首尔聚焦高阶研发，忠清承接先进封装（HBM）与数据中心，光州承接代工与存储前道制造，岭南承载物理AI生态，形成"四区联动"新格局。

半导体方面，三星电子与SK海力士在现有龙仁产业集群（合计10座先进工艺晶圆厂）的基础上，在光州再分别投资建设至少2座前道晶圆厂。韩国产业通商部长官宣布，政府将加快审批手续，帮助两家将目前建设中的龙仁集群达产时点分别整体提前约7年、12年至2035年左右。

韩国西南存储芯片新集群

此次投资计划的核心是在韩国西南部打造全新存储芯片集群，投资约800万亿韩元（约5180亿美元），目标五年内DRAM产能翻倍。三星与SK海力士各承建两座工厂，政府负责提供土地、电力和水利等基础设施配套。

与此同时，三星还于6月29日单独宣布了一项更长周期的国内投资计划：2026至2040年，在韩国国内累计投入2450万亿韩元，其中约2100万亿韩元用于半导体，占比76%。

高盛分析师Giuni Lee团队对此进行了拆解：

• 1650万亿韩元用于现有晶圆厂及在建项目，包括将龙仁6号厂完工时间从2047年提前至2040年；

• 400万亿韩元用于光州两座新晶圆厂，即西南集群的核心部分；

• 56万亿韩元用于在忠清道新建HBM晶圆厂。

高盛认为，若假设三星国内资本支出与研发合计约占合并口径总额的80%，并以约6%的年均增速推算，2026至2040年累计国内支出约为2500万亿韩元，与官方公告数字基本吻合。高盛由此判断，"这一隐含的支出增速并不激进。"

产能翻倍，但实际增速远比数字温和

韩国存储厂商重申了到2030年DRAM晶圆产能近乎翻倍的目标，但美银证券分析师Simon Woo团队在6月29日至30日发布的研报中泼了一盆冷水。

翻倍听起来激进，但对应的年均复合增长率仅约15%。更关键的是，若将旧厂关闭和新一代存储芯片更长制造周期两个因素纳入考量，实际运行晶圆产能的年增速将低于10%，净晶圆增长率到2030年仅为个位数百分比复合增长率。

美银证券还指出，西南新集群远离首尔都市圈，基础设施投入量级更大，建设难度显著高于现有的平泽、龙仁等基地。该机构将其类比为台积电在台南的分散布局策略，认为这种远离核心区域的产能扩张需要更漫长的前置准备期。

综合基础设施建设（至少5年）与晶圆厂外壳建设及产能爬坡（额外3至4年），美银证券判断，新集群实现有意义的量产输出，最快也要在8至10年之后。

华泰研究亦持类似判断：1.3万亿美元总投资中包含AI数据中心、显示、电池与机器人等非半导体板块，半导体内部亦含土地、厂房、电网与工业用水等基建投入，实际落到光刻机等前道半导体设备（WFE）的比例料显著低于传统半导体资本开支中设备约70%的惯例。叠加十年投资周期与电力、用水、人才等落地约束的天然调节，供需有望走向健康可控。

华泰研究在投资建议中专门点名中国半导体设备企业。清洗设备厂商盛美上海、热处理设备厂商屹唐股份等在韩国均有业务布局，有望在本轮韩国存储产能扩张中持续受益。

华泰研究认为，AI高景气下先进制程、HBM与先进封装产能扩张将带来持续的设备增量需求，设备厂商在本轮跨越十年的长线投资下或迎来长期结构性利好。这批"四区联动"的"政治产能"叠加龙仁提速，或将系统性扩充韩国本土先进制程、存储与封装产能，并影响2028年后全球相关产能的释放节奏，相关设备需求或出现前置。

对于半导体设备板块而言，下一个关键节点是7月财报季。

ASML定于7月15日公布业绩，台积电紧随其后于7月16日发布财报。

投资者届时将重点关注两家公司对新建工厂资本支出的最新指引，这将直接影响设备需求预期。

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截至6月30日收盘，布伦特原油结算价报每桶72.92美元，WTI原油报69.50美元，均已基本回落至伊朗冲突爆发前的水平。荷兰国际集团（ING）大宗商品策略主管Warren Patterson指出，在每桶约70美元的价位上，油市当前定价中"几乎没有任何地缘政治风险溢价"，市场实际上是在将美伊临时停火当作永久协议来定价。

推动油价快速回落的核心，是市场对供应风险的重新定价。6月美国与伊朗停火延续，更多船只通过霍尔木兹海峡，多个经济体动用应急储备，替代运输路线开始发挥作用。与此同时，美国能源出口增加，中国进口规模保持稳定，共同为市场提供缓冲。

然而，多位分析师认为，这一低迷行情或许不会持续太久。随着国际能源署（IEA）计划补充其在危机期间释放的4亿桶储备，印度等主要进口国也在积极扩充战略石油储备，一波由"全球补库"驱动的新增需求正在酝酿之中，有望为油价提供下一轮上行支撑。

上半年：从"史诗级供应危机"到"疫情以来最惨一季"

2026年一季度，随着美国和以色列对伊朗发动打击，伊朗随即关闭霍尔木兹海峡，全球原油市场陷入恐慌，布伦特原油录得2020年二季度以来最大单季涨幅。然而进入二季度，局势急转直下。

这一反转与中东局势密切相关。冲突初期，市场担心波斯湾供应受阻，霍尔木兹海峡这一关键通道可能放大供应风险。油价一度包含明显的战争溢价。但进入6月后，停火延续、通航恢复以及储备释放削弱了供应冲击，布伦特价格迅速回落至接近冲突前水平。

部分现货指标也显示，战争带来的价格影响已基本被抹去。现货布伦特原油已完全回吐战争影响。这意味着近端市场不再愿意为即时地缘风险支付高溢价。摩根士丹利已将布伦特原油四季度预测从每桶80美元下调至75美元。

Kuptsikevich警告称，若中东冲突进一步升级，油价可能再度走高；如果中东冲突不再升级，布伦特的长期前景偏弱，特别是在中东产量恢复、伊朗产量可能在年底升至每日330万桶的情况下。

战争溢价归零：为何油价对地缘冲击"免疫"

油价没有在冲突中持续飙升，关键在于市场找到了一系列应对供应瓶颈的方式。

多重因素共同压低了油价：美国、委内瑞拉和伊拉克等产油国加快提升产量；沙特阿拉伯管道运输量创历史新高；阿联酋加快推进绕过霍尔木兹海峡的管道扩建计划；与此同时，亚洲部分地区出现需求侧调整，包括航班取消、能源配给及进口关税上调等措施。

应急储备同样发挥了重要作用。多个国家动用储备，以抵消波斯湾供应中断造成的冲击。库存释放让现货市场获得额外缓冲，也使得价格没有在短期恐慌中进一步上冲。

金融服务平台Marex分析师Edward Meir对MarketWatch表示，"每当出现供应瓶颈，市场总会找到绕行的办法。"他指出，上述因素叠加作用，共同解释了油价的大幅回调，并预计油价将很快完全回归冲突前水平。FxPro首席市场分析师Alex Kuptsikevich则表示，"市场已经适应了原油市场历史上影响最为深远的一场危机。"

中美成为“减震器”，地缘定价逻辑改变

高盛大宗商品研究联席主管Samantha Dart则认为，市场对地缘政治“火花”反应平淡，并不意味着风险消失，而是全球能源流动提供了更强缓冲。

在供应端，美国能源出口持续增长，为全球市场提供了更多流动性。在需求端，中国原油进口规模相对稳定，形成了重要的需求底座。美国出口的增加与中国进口的稳定，共同构成了原油市场的“双向缓冲”。

这一结构降低了市场对单一地缘事件的敏感度。换言之，霍尔木兹海峡局势仍是风险点，但局部扰动已不足以轻易改写全球原油供需平衡。投资者开始更关注实际流量、库存变化和替代路线，而不是单纯追逐地缘标题。

补库存：下一轮油价上涨的潜在引擎

战争溢价退潮后，市场开始关注另一个变量，全球战略库存补充。

据OilPrice.com报道，中东冲突累计扰动超过10亿桶供应。此前建立的大型战略库存帮助市场吸收冲击，避免油价进一步失控。但这些库存一旦被消耗，就需要在危机结束后补回。

国际能源署此前表示，释放4亿桶原油应急储备，以应对供应中断。这一规模高于2022年成员国释放的1.82亿桶。无论是在危机结束后，还是在危机持续期间，已释放或准备释放的储备最终都需要补充。

补库需求不只来自国际能源署成员国。印度也在考虑扩大自身石油储备，其现有储备仅覆盖8天进口需求。印度政府已要求国有企业ONGC增加1300万桶原油储备，但若要建立更充足的缓冲，所需资金可能达到数百亿美元级别。

这意味着，一旦市场确认中东危机真正缓和，原油需求可能出现一轮新的政策性买盘。各国在能源安全方面的优先级上升，战略储备建设和补充将成为油价的潜在支撑。

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7月1日，标普全球与RatingDog联合发布中国最新采购经理人指数（PMI）显示，6月RatingDog中国制造业采购经理人指数（PMI）录得51.7，较5月的51.8小幅回落，为三个月低位，但仍高于50荣枯线及2004年以来的长期均值50.8。二季度PMI均值为51.9，为2020年四季度以来最强季度表现。

本次数据呈现多个积极信号：就业增速创2023年8月以来最快，采购活动连续第五个月高于长期均值，同时困扰制造业多月的投入价格通胀明显降温，有助于缓解企业成本端压力。

RatingDog创始人Yao Yu表示，制造业6月保持稳步扩张，得益于新订单持续增长、成本压力缓解及劳动力市场条件改善。

二季度整体表现：连续七个月扩张，季度均值创四年高位

6月PMI所有五项分项指标均对总指数作出正向贡献，延续了年内以来的扩张态势。

从季度维度看，二季度PMI均值51.9较一季度进一步提升，标志着自2020年四季度以来最强劲的季度表现，显示中国制造业景气修复具备一定持续性。

PMI连续七个月处于扩张区间，创下与2020年6月至2021年6月并列的近期较长扩张序列纪录。尽管6月读数较5月微降0.1个百分点，但整体扩张动能依然稳固。

新订单与产出：内需支撑扩张，出口订单连续两月下滑

新订单总量6月实现连续第十三个月增长，与2020年6月至2021年6月并列为2018年以来最长连续增长序列。

新订单持续增长为制造业产出提供了有力支撑，产出增速虽放缓至三个月低位，但仍明显高于长期均值，二季度整体产出增速为2024年二季度以来最强。

就业与积压工单：雇佣人数三个月来首增，增速近三年最快

为应对订单与产量的持续增长，制造商在6月三个月来首次扩大雇佣规模，且就业增速为2023年8月以来最快。

这一信号表明，制造业企业对短期生产前景持有较强信心，愿意主动补充劳动力。

尽管员工人数增加，积压工单仍连续第五个月上升，显示整体产能利用仍处于相对紧张状态。不过，积压工单增速保持稳定且低于长期均值，制造商同期连续第三个月提升成品库存，显示供应侧应对能力有所改善。

成本压力：投入价格通胀降至五个月低位，出厂价格微幅上扬

成本端是本期数据的关键亮点。

6月投入价格连续第十二个月上涨，但涨速从4月四年高位持续回落，降至今年1月以来最低水平。Yao Yu表示，这表明前期偏高的通胀压力已得到有效控制。

出厂价格方面，制造商连续第六个月提价，创2021年以来最长连续涨价序列，且6月涨幅较5月略有扩大。出口价格涨幅则有所收窄。投入与产出价格的走势分化，意味着部分制造商的利润空间在成本端压力减轻的同时，有望得到一定程度的修复。

供应链与库存：交货延迟趋于缓和，采购活动连续五个月强于均值

供应商交货时间连续第四个月延长，但延误程度为本轮序列中最轻微的一次，且延误主要集中于投资品领域，消费品和中间品制造商反而录得更快交货速度，供应链整体压力有所分化。

采购活动6月继续扩张，增速连续第五个月高于长期均值。原材料库存连续第七个月上升，与2020年6月至12月并列为2007年以来最长连续累库序列，显示制造商对后续生产持积极预期，主动备货意愿较强。

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高盛期货交易专家Robert Quinn在最新周报中指出，本周股票融资成本出现"前所未有"的跳升，交易商杠杆触及年中历史峰值，9月标普500 TRF的融资利率一度高达联邦基金利率+127.5个基点。衡量美股融资成本的CME标普500指数调整利率总收益期货（AIT TRF）已攀升至2024年底以来的最高水平。

经纪商Kyte的Andy Kent表示，“杠杆已成为投资者面临的核心主题之一，保证金债务高企，影子银行体系各环节的借贷持续扩张。”

这一杠杆浪潮的潜在风险不容忽视。彭博援引市场人士警告称，杠杆交易产品的爆炸式增长、散户保证金账户扩张以及对冲基金在主经纪商处的存款激增，正在积聚系统性风险，一旦融资利差令某一交易对手方难以为继，整条杠杆链条可能骤然逆转，引发资产价格的连锁下跌。

杠杆ETF与机构头寸形成共振

本轮杠杆扩张的起点，是散户对杠杆及反向ETF的狂热追捧。目前，此类产品的资产管理规模已接近2000亿美元，对应净敞口约4000亿美元。与此同时，杠杆ETF的交易量也出现爆炸式增长。

高盛指出，散户涌入杠杆ETF的资金流，已将交易商向最热门标的——包括SK海力士、三星及台积电——提供敞口的能力推至极限，交易商通常借助总收益互换（TRS）来满足这一需求。值得注意的是，半导体与存储芯片等少数龙头股的强劲表现，还带动了相关杠杆ETF的资产管理规模有机增长，进一步放大了整体敞口。

机构端的需求同样不遑多让。高盛期货交易台注意到，由于市场对信息技术板块的融资需求远超小盘股，标普500与罗素2000指数期货之间的隐含融资利率利差已升至多年高位，折射出杠杆需求在不同资产之间的高度分化。

亚洲需求成为推手，韩国市场尤为突出

高盛的分析将本轮融资成本飙升的另一重要驱动力，指向了亚洲——尤其是韩国市场。高盛在近期报告中将韩国综合股价指数（KOSPI）的走势描述为"已演变为一个巨大的自我强化反馈循环"，其背后正是杠杆资金的持续堆积。

韩国监管机构虽已尝试收紧对总收益互换的管控，但相关举措收效甚微，未能有效遏制市场杠杆的失控扩张。散户通过杠杆ETF形成的需求，与机构通过TRS建立的头寸相互叠加，共同将交易商的融资能力推向边界。

Andy Kent将当前局面概括为"完美风暴"：杠杆ETF的高速增长、期货多头头寸的持续累积、IPO及ADR项目对银行资本的占用，以及主经纪商业务的扩张，多重因素叠加，共同推动美国市场融资成本"爆炸式上升"。

风险对冲升温，杠杆链条面临逆转压力

面对融资成本高企与科技股估值泡沫的双重压力，部分投资者已开始寻求对冲。银行正观察到客户在主要宏观主题的多空两端均出现可观的交易流量。美国银行全球收益结构主管Raphael Cyna指出，投资者起初押注"滞胀情景"，即股市下跌、利率上行；随后部分交易者转而布局"股市下跌、利率下行"的衰退对冲交易，将债券视为传统避险资产。

摩根大通策略师Bram Kaplan则建议客户买入与利率上行挂钩的标普500看涨期权，以捕捉股债相关性降至多年低位所带来的交易机会。各大银行也在持续推出混合结构产品的新变体，以满足投资者在复杂宏观环境下的多元化对冲需求。

高盛期货交易台警告，若以今年5月为参照，随着季末临近，融资成本可能再度走高。更深层的风险在于：当交易商融资利差已处于历史高位，一旦某一交易对手方无法承受融资压力、流动性骤然收紧，整条从散户杠杆ETF延伸至机构TRS、再到交易商资产负债表的杠杆链条，将面临剧烈的反向压缩，届时风险资产将难以独善其身。

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6月30日，据彭博报道，花旗集团股票策略师团队的最新数据显示，散户投资者在过去五个交易日内仅贡献了Mag 7整体交易量的6%，创下四年来最低水平。这一比例与2023年至2024年间动辄超过20%的峰值相比，形成了鲜明落差。花旗策略师Stuart Kaiser在最新的研报中指出，这一趋势表明市场对这一长期热门板块的信念正在消退。

与此同时，Mag 7股票今年以来的表现也令人失望。彭博追踪该组合的指数截至本周一（6月29日）收盘累计下跌3.1%，而同期标普500指数上涨8.7%。部分市场人士已开始将这一组合戏称为"Lag Seven"（落后七巨头）。

值得注意的是，Vanda Research的数据则进一步显示，散户上周对个股的净买入量低于2020年以来约95%的观测值，投资者倾向于"借机轮动和获利了结，而非部署新资金"。

散户撤退：参与度跌至四年低点

花旗数据揭示了一个清晰的趋势转折点。

Mag 7涵盖谷歌母公司Alphabet、亚马逊、苹果、Meta、微软、英伟达和特斯拉七家科技巨头。在2023年至2024年的鼎盛时期，散户交易量占比频繁突破20%；进入2025年后，这一比例大多维持在15%以上；而到了近期，已骤降至6%。

Kaiser表示，成交量下滑从去年底便已开始，并延续至2026年。从更宏观的视角来看，散户上周对Mag 7的兴趣低于2022年以来约85%的交易日水平，显示出系统性的热情消退，而非短期波动。

整体散户交易活跃度同样走弱。Kaiser在研报中指出，6月份散户整体交易量较上月下降15%，而同期全市场总交易量却上升了12%——两者的背离，进一步凸显散户群体的主动收缩。

在Mag 7内部，英伟达承受了散户撤离最为明显的冲击。上周散户交易占该股总成交量的8.1%，低于前一周的9.6%。

Kaiser指出，散户曾长期大举买入这家芯片巨头的股票，但情绪在伊朗战争爆发后出现转变。今年3月，散户投资者自2025年7月以来首次净卖出英伟达股票。

特斯拉则是七只成分股中散户兴趣相对最高的，占总交易量的10%，但这一数字同样接近2022年以来的历史低位。从某种意义上说，特斯拉的"10%"更像是一个参照系下的"矮子里拔将军"，而非真正意义上的强劲需求。

散户的退潮并不意味着风险已然释放。花旗分析师David Chew领衔的团队警告称，尽管以科技股为主的纳斯达克100指数在6月出现下跌，但整体投资者对美国科技股的仓位仍处于高位，这意味着该板块面临进一步下行的风险。

曾经引领牛市的"七巨头"，如今正经历一段罕见的相对低迷期——而无论是散户的用脚投票，还是机构的审慎态度，都在提示市场：这一板块的叙事逻辑，或许正在悄然重写。

资金去哪了：ETF、加密与预测市场瓜分流量

散户并未就此"躺平"，而是将注意力和资金转移至其他渠道。

Vanda Research指出，预测市场、加密货币、体育博彩以及Hyperliquid等高流动性交易平台，如今正在争夺"曾经几乎专属于迷因股和个股的同一池散户投机资本"。

与此同时，散户对美国上市ETF的净买入量略高于历史均值，表明投资者正从个股精选转向更广泛的市场敞口。

Kaiser也提出了多种可能的解释：投资者或许更倾向于通过杠杆ETF而非个股来获取风险敞口；也可能将更多精力投入预测市场而非股票；此外，汽油价格上涨等生活成本压力，也可能压缩了可用于再投资的退税资金。

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据The Information最新报道，OpenAI工程师已成功将模型推理成本降低了一半。这一技术突破不仅将大幅改善其因算力消耗带来的长期亏损状况，更为其即将推进的 IPO 和新一轮高达 120 亿美元的融资提供了关键的盈利预期支撑。

由于该技术对维持竞争优势至关重要，OpenAI 将其视为“核心机密”（secret sauce），甚至采取了极端的内部保密措施。公司严格限制知情员工范围，以防技术细节外泄被其他 AI 实验室效仿，从而抹平其来之不易的成本优势。

记者 Steph Palazzolo 在报道中指出：“这对他们来说是非常重要的核心机密（secret sauce），他们甚至不想告诉 OpenAI 内部的其他员工。因为如果这些东西泄露出去，很可能会很快被其他实验室采用，他们也可以利用这些来降低成本。”

推理成本腰斩：重塑盈利模型与定价权

在 AI 大模型的商业化进程中，高昂的推理成本一直是制约盈利的核心痛点。此前，OpenAI 因算力稀缺和持续亏损，不得不彻底关闭视频生成工具 Sora，将宝贵的算力资源转向更具商业确定性的新模型与生产力工具。在此背景下，推理成本减半的战略意义被显著放大。

成本的骤降直接赋予了 OpenAI 更强的市场定价权与利润空间。以其最新发布的 GPT-5.6 系列旗舰模型 Sol 为例，该模型在 Terminal-Bench 2.1 基准上超越了 Anthropic 的 Claude Mythos 5，但定价却仅为竞品 Claude Fable 5 的一半。推理成本的降低，使得 OpenAI 能够在发起激进“价格战”抢占市场份额的同时，依然维持健康的毛利率。

对于资本市场而言，这一突破是其估值逻辑的重要支撑。OpenAI 目前正接近完成新一轮 120 亿美元融资，融资前估值高达 7300 亿美元，且Sam Altman正积极筹备在 Anthropic 之前完成 IPO。推理成本的实质性下降，将直接改善公司的现金流预期，为高昂的估值提供财务基本面背书。

推理成本的降低，也与 OpenAI 近期的战略大调整高度契合。应用部门 CEO Fidji Simo 已在全员会议上明确宣布，公司将收缩多线并进策略，边缘化 Sora 等消费级产品线，将核心资源集中于编程工具和企业市场。

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6月30日，根据美国政府道德办公室发布的年度财务披露报告，特朗普去年从家族加密企业World Liberty Financial的代币销售中净赚5.268亿美元。

与此同时，他持有的155.75亿枚World Liberty Financial代币，当前市值仍约达9亿美元。

去年9月，World Liberty Financial代币上线初期，市值曾逼近100亿美元，当时该代币在各大交易所引发交易热潮，单日交易量曾飙升至60亿美元。但过去10个月，该代币价格已跌去逾七成，流通市值不足19亿美元。

在特朗普执政期间，拜登时代针对加密行业的诸多限制相继被废除，多项针对行业头部企业的诉讼亦遭撤销。分析认为，这份财务报告的公开，势必进一步激化外界对特朗普政府潜在利益冲突的质疑。

World Liberty Financial由特朗普之子Eric Trump与Donald Trump Jr.于2024年联合创立，合作方还包括美国特使Steve Witkoff之子。

据英国《金融时报》去年10月报道，特朗普家族旗下加密业务在前一年的税前利润已超过10亿美元。

本次披露的数据进一步揭示了这一商业版图的规模：特朗普去年仅从代币销售中即收入5.268亿美元，此外还披露了来自"Celebration Coins"授权协议的6.35亿美元特许权使用费收入。

白宫发言人Anna Kelly对此回应称：

总统及其家人从未，也永远不会存在任何利益冲突。

特朗普集团发言人则表示，此次披露显示家族企业"财务状况稳健，拥有世界一流的优质资产、充裕的流动性和稳健的资产负债表"。

除加密业务外，特朗普在任期间的授权许可收入同样可观，涵盖多个品类。财务文件显示：

• 特朗普手表授权带来470万美元版税收入；
• 《拯救美国》精装画册进账190万美元；
• 《致特朗普的信》书信摄影集贡献59.1万美元；
• 乡村歌手Lee Greenwood联名定制圣经带来逾20.8万美元收入；
• 球鞋与香水合计进账6.76万美元；
• “第45任总统纪念款”限量吉他亦带来3.59万美元授权分红。

此外，特朗普还披露了若干礼品收入，包括国际足联主席Gianni Infantino赠予的10张世界杯门票（申报价值1.5万美元），以及定制贴纸公司Sticker Mule首席执行官Anthony Constantino赠送的、价值25万美元的"反抗纪念碑"（Defiance Monument）雕塑。

后者近期在获特朗普背书后赢得纽约州众议院共和党初选。

财务报告同时披露了多笔来自科技及媒体巨头的企业捐款流向：

• Meta向特朗普总统图书馆项目支付了2450万美元；
• Alphabet则向国家购物中心信托基金（Trust for the National Mall）支付了2200万美元，该基金正在为白宫东翼新宴会厅的建设募集企业捐款；
• CBS与ABC各向特朗普图书馆支付了1600万美元；
• 针对Twitter及其创始人Jack Dorsey的诉讼亦为特朗普带来800万美元和解收入。

第一夫人梅拉尼娅同样收获颇丰。

报告显示，她从非同质化代币（NFT）销售中获得600万美元收入，其个人纪录片《梅拉尼娅》（Melania）则以1070万美元的价格出售给亚马逊。

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美国宪法第十四修正案明确规定，凡在美国出生或归化者均享有公民权。特朗普在第二任期首日签署行政令，试图将这一权利限定于父母为美国公民或合法永久居民的新生儿。最高法院周二宣判，该行政令违宪，予以推翻。

首席大法官John Roberts在多数意见书中写道："公民身份，无论过去还是现在，都是拥有权利的权利——是自由参与我们政治共同体的权利。第十四修正案的起草者将这一承诺延伸至'这片土地上每一个自由出生的人'。我们今天兑现这一承诺。"

特朗普对裁决结果表示不满，在其Truth Social平台上发文称，这一决定"对我们的国家来说太糟糕了"，并敦促国会通过立法手段终止出生公民权。"国会应该从今天开始，着手终止这项对我们国家而言代价高昂且不公平的出生公民权。"

裁决内部分歧：保守派阵营出现裂痕

此次裁决并非铁板一块。特朗普任命的保守派大法官Amy Coney Barrett与三位自由派大法官共同加入了Roberts的多数意见。

另一位特朗普任命的大法官Brett Kavanaugh虽不认同行政令违宪的定性，但基于不同法律逻辑，同意了裁决结果。

持异议的三位大法官态度鲜明。大法官Clarence Thomas在由大法官Neil Gorsuch联署的异议书中称，此次裁决"贬低"了美国公民身份；大法官Samuel Alito则直言，这是一个"严重错误"，并警告法院的解释"保留了一种强大的激励机制"，将促使更多人非法入境或滞留美国。

争议核心：一句话的百年解读之争

本案的法律争议集中于第十四修正案中的一个短语——公民权利适用于所有"受美国管辖"的人。

长期以来，这一表述被广泛理解为适用于几乎所有在美国出生的人。但特朗普政府的立场截然不同。

美国总检察长John Sauer在庭审中主张，这一修正案的本意是赋予前奴隶公民权，而非签证持有者或无证移民的子女。他声称，对该条款的"误读"导致数十万本不符合资格的人获得了美国国籍。

代表起诉父母的律师则反驳称，接受政府立场将"颠覆一项长期确立的宪法条款"。这一宪法原则自内战后确立，距上一次最高法院相关裁决已逾125年，此前几乎未受挑战。

特朗普的连续败局与后续动作

据英国《金融时报》报道，此次裁决是特朗普近期在最高法院遭遇的又一次重大挫折。今年2月，最高法院已推翻其大范围关税措施的主体部分。

周一，最高法院还驳回了特朗普解雇美联储理事Lisa Cook的企图，尽管同日在另一起案件中支持了总统扩大解雇联邦机构官员权力的诉求。

值得注意的是，特朗普本人曾亲赴4月的口头辩论旁听，成为首位出席最高法院庭审的在任总统，足见其对此案的重视程度。

裁决公布后，司法部随即发布备忘录，宣布将优先调查所谓"生育旅游"行为，即以"虚假借口"入境美国、为子女取得公民身份的情形。

众议院少数党领袖、民主党人Hakeem Jeffries对裁决表示欢迎，称此举证明特朗普在出生公民权问题上的"可耻行为""明显违法，是对我们生活方式的侵犯"。

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截止周二收盘，费城半导体指数第二季度大涨88%，创下该指数有史以来最佳单季表现，上半年累计涨幅达101%，有望创下自1999年互联网泡沫以来最强年度表现。

相比之下，纳斯达克100指数同期上涨28%，标普500指数上涨15%，均远逊于芯片板块。推动这轮行情的核心动力，是市场对AI基础设施需求的强烈押注。

然而，就在庆功时刻，上周半导体指数单周重挫7.9%，创下2025年4月以来最大单周跌幅，本周一盘中更一度下跌3.2%后反弹收涨3.8%，剧烈震荡令投资者开始重新审视这轮涨势的可持续性。

与此同时，英伟达的相对落后折射出AI芯片需求正在向更广泛的半导体公司分散，其能否凭借下一代Vera Rubin硬件重夺主导地位，成为市场关注焦点。

史上最佳季度：内存芯片领跑，涨幅令大盘望尘莫及

本轮芯片股行情的最大赢家，集中在内存与存储领域。

闪迪以857%的年内涨幅位居标普500成分股首位；美光以300%的涨幅紧随其后，市值突破1万亿美元，跻身全球最大美国内存芯片制造商之列。西部数据、希捷科技以及大幅反弹的英特尔共同构成涨幅榜前五。

Thornburg Investment Management投资组合经理Sean Sun表示："我们看到投资者在追逐半导体行业的瓶颈所在，目前这对内存板块有利，对英特尔作为代工厂的复苏也有利。"

与此同时，韩国内存芯片巨头海力士正寻求在美国市场融资294亿美元，进一步印证了内存赛道的资本吸引力。

英伟达掉队：AI芯片需求分散，竞争格局生变

英伟达是本轮行情中最引人注目的"落后者"。作为全球市值最大的公司和AI芯片的代名词，英伟达今年以来涨幅仅约7%，在费城半导体指数成分股中排名垫底。博通以约7.9%的涨幅同样远落后于板块整体。

据分析，英伟达落后的核心原因在于，AI芯片的庞大支出正被分散至更广泛的半导体公司，竞争已从最初与AMD的正面交锋，扩展至定制芯片设计商以及英特尔等CPU专业厂商。

Sean Sun对此解释称："英伟达和博通正在遭遇那些瓶颈，它们不再像以前那样是高弹性品种。我认为它们仍会表现不错，但现在投资者想要的是对最强主题更大的弹性敞口。"

市场目前的关键问题是：英伟达下一代Vera Rubin硬件能否建立足够显著的性能优势，使其重新成为AI基础设施的首选供应商。然而，据巴伦周刊报道，即便性能表现亮眼，大型科技公司也未必愿意过度依赖单一供应商，尤其是在其资本支出规模正面临股东压力的背景下。

UBS Global Wealth Management首席投资官Mark Haefele在研报中写道："超大规模云厂商本月股价下跌，表明股东要求其证明支出合理性的压力正在上升，我们承认资本支出增速放缓的风险在边际上有所上升。"

估值分化：英伟达创近年新低，部分个股严重透支

尽管整体板块估值已明显偏高，但内部分化极为显著。

费城半导体指数目前市盈率约为26倍预期盈利，远高于10年均值19倍，接近2024年创下的30倍近期高点。相比之下，纳斯达克100指数市盈率为23倍，标普500为20倍。

板块内部，ARM Holdings Plc的12个月远期市盈率超过140倍，英特尔约为100倍，按传统估值标准均属严重透支。

英伟达则处于另一个极端——其远期市盈率仅约18倍，为2018年以来最低，远低于其10年均值36倍。美光的远期市盈率约为8倍，部分华尔街人士将这一低估值解读为营收和利润已触顶的预警信号。

Bloomberg Intelligence数据显示，分析师对芯片股前景日趋乐观，预计2027年行业盈利将增长49%，高于4月时预期的35%；营收增速预期也从29%上调至37%，均大幅领先标普500整体预期（盈利增长17%，营收增长7.4%）。

波动加剧：散户涌入与对冲基金撤退并存

高涨幅背后，芯片股的波动性同样创下历史纪录。

据彭博报道，追踪半导体ETF未来波动率的Cboe半导体ETF波动率指数今年以来已上涨83%，若年末维持这一涨幅，将创下该指数有史以来最大年度涨幅，目前已升至2025年4月特朗普关税冲击市场以来的最高水平。

本月以来，费城半导体指数单日涨跌幅超过1%的交易日占绝大多数，期间出现过单日最大涨幅7.9%，也出现过单日跌幅逾10%的极端行情。据高盛大宗经纪业务数据，对冲基金正以十年来最快速度抛售科技、媒体和电信类股票，而散户投资者的大量涌入则进一步放大了价格波动。

Cantor Fitzgerald高级董事总经理兼科技分析师CJ Muse表示："投资者结构的新变化正在加剧波动，与此同时，几乎每周都有新的AI能力白皮书问世。我们将在这种高度波动的市场中持续一段时间。"

他同时指出，市场当前最大的担忧在于超大规模云厂商能否在2026年之后维持并扩大资本支出，但他本人并不认为这场"烧钱潮"会很快结束。目前，微软、亚马逊、Alphabet和Meta均维持着激进的资本支出计划。

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当地时间6月30日周二，美国商务部向Anthropic联合创始人Tom Brown发函，正式宣布解除对Fable 5和Mythos 5的出口限制。

Anthropic周二在X平台确认已收到商务部通知，并表示将于次日开始恢复访问，"感谢用户的耐心等待"。

华尔街见闻提及，此前Mythos 5已于上周五获准对美国部分企业和政府机构有限开放，此次措施则将进一步扩大Fable 5的面向普通用户的访问权限。

此次限制解除背后，是Anthropic与商务部就加强安全防护措施达成的妥协。与此同时，竞争对手OpenAI上周也在白宫压力下限制了其最先进模型之一ChatGPT-5.6的发布节奏，令业界对政府AI监管方式的不确定性愈发担忧。

华尔街见闻提及，美国政府于6月12日发布出口管控令，禁止Anthropic向用户提供Fable和Mythos两款模型的访问权限。

上周五，当局部分解除了对Mythos的限制，批准其向特定企业及政府机构开放，但Fable的全面管控仍未松动。

Fable 5定位为消费级产品，是Anthropic强大的Mythos 5模型的面向公众版本，内置更多安全防护机制，旨在防止软件被用于发动网络攻击。

此次管控的核心争议在于"越狱"（jailbreak）风险——即用户能否绕过Fable的安全限制，进而访问受限的高级功能，尤其是涉及网络安全领域的能力。

为推动管控解除，Anthropic在近期谈判中明显调整了立场与沟通策略。

该公司此前坚持认为，政府对越狱风险的担忧言过其实，并表示无法保证Mythos模型的受限能力被完全锁死。

据报道援引知情人士透露，Anthropic随后转变口径，承诺通过构建更强大的安全防护措施来减少越狱事件的发生。

分析认为，这实质上是顺应了政府的诉求，不再就越狱能否被根除这一概念性问题继续与当局争辩。

据Wired此前报道，在内部沟通层面，Anthropic首席执行官Dario Amodei近期已退出与政府的直接谈判，转由联合创始人Tom Brown出席会议，政府官员据悉在个人层面更为认可后者。

美国商务部长卢特尼克与美国国家网络总监Sean Cairncross主导了此次与Anthropic的斡旋谈判。

此次解禁并非孤立事件，折射出特朗普政府在限制前沿AI模型网络安全风险与支持行业快速创新之间寻求平衡的整体取向。

与此同时，Anthropic的主要竞争对手OpenAI同样承受着监管压力。

上周，OpenAI旗下ChatGPT-5.6模型应白宫、科技政策办公室及国家网络总监办公室要求，仅向小范围用户开放，尽管首席执行官Sam Altman公开表达了对这种发布方式的不满。

OpenAI高管表示，希望一项旨在评估最先进AI模型的行政令能尽快落地，建立处理此类决策的规范化流程，从而遏制特朗普政府在AI监管上临时性、不可预期的做法。

这一呼声也在整个行业中引发共鸣。政府与行业之间围绕AI监管框架的博弈，短期内料将持续。

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今年二季度，标普500指数和纳斯达克综合指数分别大涨15%和21%，创下2020年以来最佳季度表现；道琼斯工业平均指数上涨13%，为2022年以来最强季度。与此同时，黄金却下跌约14%，跌破每盎司4000美元关口，创下逾十年来最差季度表现。

（现货黄金周线图）

驱动这一分化的核心逻辑，指向同一个变量——美联储。新任美联储主席沃什在首次亮相时释放出比市场预期更为鹰派的信号，令利率预期急剧转向。这一转变对黄金构成直接打压，却未能阻挡人工智能浪潮推动下的科技股狂飙。芯片股领涨全场，Micron Technology单季暴涨242%，费城半导体指数创下史上最佳季度纪录。

然而，美股能否延续这一势头，市场并不乐观。高估值、利率上行风险、AI投资回报的不确定性，以及中东局势的余波，构成了下半年的重重挑战。分析师普遍预计，市场将在高波动中继续前行。

美股：AI浪潮与企业盈利双轮驱动

第二季度美股的强劲表现，在很大程度上由人工智能主题下的芯片股拉动。美光科技季度涨幅高达242%，AMD上涨186%，博通上涨22%，英伟达上涨15%。费城半导体指数整体攀升88%，创下有史以来最佳季度纪录。

标普500指数和纳斯达克指数今年以来分别录得24次和20次历史收盘新高。道琼斯工业平均指数周二收于年内第19个历史高点，并在6月份以最大幅度跑赢纳斯达克和标普500，为2022年10月以来首见。

企业盈利的韧性同样为市场提供了支撑。据FactSet数据，约85%的标普500成分股公司超出一季度盈利预期，为2021年以来最高比例。分析师预计，标普500成分股公司二季度利润将同比增长22%，全年增幅有望达到23%。

值得关注的是，市场上涨的广度正在扩大。追踪小盘股的罗素2000指数和道琼斯运输平均指数均创下1991年以来最佳年初表现，被视为经济健康度的重要信号。道指6月份金融、医疗健康和工业板块分别上涨4.2%、6.5%和7.2%，均明显跑赢通信服务和信息技术板块逾3%的跌幅。

Stifel股票策略师Thomas Carroll近期将标普500目标价上调至7800点，较周二收盘价高出约4%。"股市的韧性不容低估，"Manulife Investment Management股票及多资产解决方案首席投资官Nathan Thooft表示。

黄金：鹰派美联储与多重利空叠加重创

黄金的溃败触目惊心。金价从1月份创下的近每盎司5595美元历史高点一路下滑，周二盘中一度跌至3942.99美元，为去年11月以来最低水平，季度跌幅接近14%，创下2013年以来最大单季跌幅。白银表现更差，季度下跌20%至59.48美元，为2020年以来最差季度。

Panmure Liberum分析师Tom Price将此次下跌的主因归结为美联储政策预期的转变。"黄金面临的最大拖累，是市场意识到美联储新主席对通胀高度警惕，他将通过加息来应对，"他表示，"黄金因此承压回落。"

作为无息资产，黄金在高利率环境下天然处于劣势，国债等生息资产的相对吸引力随之上升。今年1月，投资者还在押注美联储降息，但伊朗战争引发的能源价格飙升彻底打乱了这一预期。美联储首选通胀指标近期升至4.1%，远高于2%的政策目标，债券收益率随之攀升。

MKS Pamp分析师Nicky Shiels指出，黄金下跌并非单一因素所致。"叙事已经转向AI和SpaceX，通胀数据对黄金的支撑也在减弱，"她说，并将美元走强、ETF资金外流、美联储政策不确定性以及"货币贬值交易"退潮列为共同推手。所谓"货币贬值交易"，是指投资者将资金从法定货币转移至黄金或比特币等资产的操作。

部分交易员还将黄金仓位变现，转而押注飙升的AI股票、芯片股或SpaceX创纪录IPO，分析师表示。

资金面的压力进一步加剧了黄金的跌势。世界黄金协会数据显示，6月份有望成为黄金ETF连续第二个月出现净流出。

与此同时，中国工商银行和广发银行宣布，将从下月起限制零售客户的贵金属期货交易，反映出监管层对投资者在黄金和白银市场过度投机的担忧。

WisdomTree大宗商品主管Nitesh Shah表示，"任何旨在抑制买入的措施，都不可能是正面的。"不过他同时指出，央行需求或将为金价提供一定支撑。

美股高波动或成新常态

尽管美股表现亮眼，但市场人士对下半年的展望仍保持审慎。据道琼斯市场数据显示，今年以来，标普500指数在超过四分之一的交易日内单日涨跌幅超过1%。

"市场将极度波动，"Thomas Carroll表示，"这让我们的工作更有趣。"

利率走向仍是最大的不确定性来源。"目前全球央行政策走向存在普遍的不确定性，美联储可能是这一不确定性的核心，"Thooft说。

AI投资能否转化为实质性盈利，仍是悬而未决的核心问题。Nuveen首席投资官Saira Malik表示，"未来不会只有科技股的故事。"随着市场上涨动能向更广泛行业扩散，投资者正在寻找下一个接力棒。

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市场概述

二季度末最后一个交易日，美国就业数据韧性与消费者信心改善，推动美股在季度收官日再度走高，标普500、纳指创2020年以来最佳单季表现。

周二，标普500收涨0.8%，纳指涨1.52%。半导体指数涨近4%，二季度累涨88%、创史上最佳季度纪录。防御性板块公用事业与日用消费品跌逾1.5%，房地产跌2.1%，资金轮动迹象明显。

苹果领涨科技七巨头、日内涨2.7%。闪迪日内大涨近11%，领涨标普成分股。耐克绩后跌2.68%。

10年期美债收益率当日大幅上行9个基点至4.463%，两年期收益率涨6.7个基点。

美元冲高回落，日内一度涨0.31%，随后涨幅回吐。日元跌穿162，创1986年以来新低，二季度累计跌约2.4%。

比特币下挫2.5%，一度跌至5.82万美元近期支撑位附近。以太坊下挫2.6%。

黄金一度跳水1.8%，随后收复日内跌幅、曾转涨1.18%，尾盘再度回落、持稳于4000美元附近。现货白银涨0.62%，6月份累计跌超21%，二季度累计跌超19%。WTI原油当日跌1.8%至69.5美元，6月累计跌逾18%。

亚洲时段，A股上半年收官，创业板涨超35%，科创50暴涨64%，算力硬件、芯片半导体全线飙涨。

要闻

中国

中国央行月末操作“一增一减”：隔夜逆回购翻倍至6000亿，精准熨平跨季资金面。

中国6月制造业PMI升至50.3重返扩张区间，非制造业商务活动指数继续扩张。

市值破万亿后，寒武纪提示风险。央视评寒武纪市值破万亿：里程碑前，更需一份清醒定力。

机器人女友来了！优必选重磅首发，最高售价99万元。

海外

官方披露特朗普2025年加密货币业务斩获超10亿美元，重仓美股科技巨头。

美国5月JOLTS职位空缺小幅回升至759万人，高于预期，劳动力需求保持稳定。

中东局势再添变数：卡塔尔否认安排美伊多哈高级别会谈，以军多线突袭，阿曼被曝借海峡服务费为伊朗收费铺路。

日元跌破162、创40年新低，日本财长措辞克制、干预信号或暂未升温，关键日期指向7月4日。

Anthropic推出性价比王牌Claude Sonnet 5，提升智能体能力，直指企业AI自动化市场。

曝英伟达4芯片Rubin Ultra“发布仅三个月后就遭取消”引热议，SemiAnalysis称“英伟达份额正被侵蚀”，多名网友质疑。

市场收报

欧美股市：标普500涨幅0.79%，报7499.36点，6月份累计跌1.06%，二季度累计涨14.87%，上半年呈现V形反转行情。道指涨幅0.26%，报52319.20点，6月份累计涨2.52%，二季度累计涨12.90%。纳指涨幅1.52%，报262313.72点，6月份累计跌2.81%，二季度累计涨21.41%。欧洲STOXX 600指数收涨0.88%，报641.73点，6月份累计涨2.51%，二季度涨10.05%。

A股：上证指数收报4094.40点，涨0.50%。深证成指收报16205.56点，涨2.48%。创业板指收报4342.71点，涨2.99%。

债市：美国10年期国债收益率涨5.72个基点，刷新日高至4.4316%，6月份持平，二季度累计涨11.70个基点。两年期美债收益率涨4.11个基点，刷新日高至4.1455%，6月份累计涨14.35个基点，二季度累计涨35.25个基点。

商品：现货黄金跌0.18%，报4008.98美元/盎司，6月份累计跌10.65%，二季度累计跌14.31%，上半年冲高回落。现货白银涨0.62%，报58.6190美元/盎司，6月份累计跌21.71%，二季度累计跌19.74%。WTI 7月原油期货收跌1.77%，报69.50美元/桶，6月份累计下跌18.52%，二季度跌14.86%。布伦特8月原油期货收跌0.31%，报72.92美元/桶，6月份累计跌19.97%，二季度跌19.13%。

要闻详情

全球重磅

中国

中国央行月末操作“一增一减”：隔夜逆回购翻倍至6000亿，精准熨平跨季资金面。6月30日，央行将隔夜逆回购操作规模从前一日的3000亿元大幅加码至6000亿元，实现规模翻倍；与此同时，7天期逆回购操作规模则从1575亿元缩减至695亿元。这“一增一减”的操作，向市场传递了精准呵护短期资金面、同时避免资金过度淤积的明确信号。

• 市场热议“隔夜逆回购首秀”：3000亿却未披露价格，央行什么想法？"给量不给价"打破市场预期，天风证券推测实际定价或低至1.25%，低于市场预期下限，6月30日的第二次操作将是重要观察窗口。市场人士认为，央行此举意图有二：一是精准平抑季末流动性，避免跨季资金淤积；二是刻意模糊价格信号以管理预期，防止被过度解读为降息，避免宽松预期过快释放扰动市场。

中国6月制造业PMI升至50.3重返扩张区间，非制造业商务活动指数继续扩张。6月制造业PMI回升的主要驱动力来自需求端的明显改善。新订单指数升至51.2%，较上月大幅上升1.3个百分点，重回扩张区间。高技术制造业表现尤为突出。6月高技术制造业PMI为53.5%，较上月上升0.6个百分点，明显高于制造业整体水平，引领作用进一步增强。

• 国联民生宏观钟渝梅表示，6月制造业PMI在工作日增多“顺风”下季节性回暖，价格指标加速回归理性，新订单回升依赖积压需求释放。值得注意的是，一旦后续制造业景气度面临跌破荣枯线的风险，财政支出提速发力的概率将随之跃升。

市值破万亿后，寒武纪提示风险。寒武纪发布股票交易风险提示公告，近期，公司股票价格累计涨幅较大，超过科创综指、上证综指等相关指数涨幅，可能存在短期上涨过快出现的下跌风险。近年来，国内半导体行业原材料需求持续增长，上游供应短缺，采购价格整体呈上涨态势。若未来上游原材料价格持续走高，将可能对公司经营业绩产生不利影响。

• 科创板首只万亿股，寒武纪凭什么？寒武纪盘中大涨超8%，股价触及1613元，总市值突破1.01万亿元，成科创板首只万亿股，已超过了大摩基准情景下1528元的目标价。公司一季度扣非净利润激增238.56%至9.34亿元，现金流转正。高盛、大摩看好大厂订单密集交付及供应链稳定，但373倍动态市盈率引发估值争议。
• 央视评寒武纪市值破万亿：里程碑前，更需一份清醒定力。寒武纪市值破万亿元标志着硬科技企业有能力担纲A股“压舱石”，验证了科创板作为“耐心资本”陪伴科创企业成长的有效性。但市值登顶之际更需清醒看待挑战：其一，估值与业绩的匹配压力不容忽视；其二，国产AI芯片从“能用”迈向“好用”仍需攻克难关；其三，需警惕市值热度催生的产业浮躁心态。

特斯拉加速量产，中国厂商集体抢跑，人形机器人的“电车时刻”要来了？特斯拉Optimus产能目标从5万台跃升至7万台，长期产能目标指向150万台；中国厂商2026年出货量预测同步上修至4至5万台，比亚迪更计划年底内部部署最多2万台。野村与瑞银最新研报共同指向：人形机器人正从"技术验证"切入"规模爬坡"，但数据采集范式转变、工业验证瓶颈犹存——属于这个赛道的"电车时刻"，仍在路上。

机器人女友来了！优必选重磅首发，最高售价99万元。优必选旗下消费级品牌优世界（UWORLD）于6月30日正式发布全尺寸超仿生人形机器人U1系列，订单已突破1.1万台，为全球唯一具备规模化量产能力的全尺寸超仿生产品。该系列定价11.98万至99万元，主打情感陪伴，搭载88个自由度，预计9月15日前完成首批交付。公司正加速覆盖大众与高端市场，交付能力成关注焦点。

海外

官方披露特朗普2025年加密货币业务斩获超10亿美元，重仓美股科技巨头。官方报告显示，2025年，特朗普个人在加密货币领域的收入至少12亿美元，其中通过World Liberty Financial代币销售获得近5.9亿美元，个人迷因币$TRUMP项目的许可费超6亿美元；英伟达、微软、亚马逊、特斯拉、博通的持仓价值均在100万至500万美元，苹果、Meta、谷歌A类和C类股的持仓均在50万至100万美元。

美国5月JOLTS职位空缺小幅回升至759万人，高于预期，劳动力需求保持稳定。美国5月职位空缺数小幅增至759.4万个，略高于经修正后的4月的758.5万个，经济学家的预测中值为730万个。离职率维持在1.9%不变，裁员人数小幅增加，招聘人数基本持平。美联储密切关注指标——每名失业者对应的职位空缺数量，同样基本持平维持在1:1。

中东局势再添变数：卡塔尔否认安排美伊多哈高级别会谈，以军多线突袭，阿曼被曝借海峡服务费为伊朗收费铺路。伊朗外交部称，伊朗近期没有与美国举行任何级别会谈的计划，本周三可能与卡塔尔会谈，讨论落实解冻伊方资产等伊美谅解备忘录条款。卡塔尔称，美总统特使及特朗普女婿周二的确访问该国，但不包括与伊方直接谈判。伊朗议长称，美国封锁解除后伊朗石油出口超4000万桶，以20%溢价售油。以色列周二在约旦河西岸发动大规模军事突袭。

• 拒绝联合排雷、主导航道收费！伊朗谋求“单边掌控”霍尔木兹海峡。伊朗在美伊谈判前夕释放强硬信号，宣布将单独执行霍尔木兹海峡排雷工作，拒绝法国联合排雷倡议，并考虑单边监管海峡航行。与此同时，伊朗否认将与美方直接谈判，称多哈之行仅为跟进备忘录执行情况。
• 伊朗外交部发言人：未来几天暂无与美方会晤计划。当地时间6月30日，伊朗外交部发言人巴加埃表示，伊朗方面在未来几天内“基本没有与美方举行任何级别会晤的计划”。

日元跌破162，日本财长措辞克制、干预信号或暂未升温。日元创1986年以来最低水平，日本财长虽重申准备采取行动，但措辞温和克制，未主动释放强硬干预信号，与4月干预前的紧急警告形成明显对比。这表明直接入市干预的门槛尚未触及，政策信号未随汇率下跌而升级，市场仍在试探实际干预的触发条件。

• 日元40年新低，日本或“突袭干预”，关键日期指向7月4日。市场聚焦日本当局是否会在本周五美国独立日假期、市场流动性较低时入市干预。分析认为，干预效果或受限，因美日利差居高不下且美联储维持鹰派立场，日元长期贬值趋势难扭转，干预最多只能减缓贬值速度。

Anthropic出性价比王牌Claude Sonnet 5，提升智能体能力，直指企业AI自动化市场。Sonnet 5是Anthropic迄今智能体能力最强的Sonnet模型，同时经过新的安全优化。它成为Claude平台新的默认模型，向全部用户开放。Sonnet 5在大量智能体任务上的表现接近旗舰Opus 4.8，且在最近两个月价格优惠期，定价为2美元/百万输入token、10美元/百万输出token，较Opus 4.8便宜约六成，优惠期过后定价还便宜四成。

SemiAnalysis：英伟达Rubin平台的冰与火。SemiAnalysis最新研判显示，英伟达Rubin平台的HBM4供应瓶颈已基本解除，下半年数据中心营收有望较华尔街一致预期高出20%。但同日该机构也指出，Rubin Ultra因先进封装制造难度，发布仅三个月即面临性能减半的调整。更深层次来看，谷歌TPU、亚马逊Trainium及AMD正加速抢占市场，CUDA生态壁垒的护城河正遭遇缓慢侵蚀。

• 曝英伟达4芯片Rubin Ultra“发布仅三个月后就遭取消”引热议，SemiAnalysis称“英伟达份额正被侵蚀”。SemiAnalysis称，英伟达4芯片Rubin Ultra已被取消，新版“Rubin Ultra”规模缩减约一半、实际性能也相应减半。同时，英伟达市场份额正受Trainium、TPU等侵蚀，CUDA护城河松动。但多名网友质疑该消息为旧闻，指责SemiAnalysis立场偏颇，刻意“做空”英伟达。
• Rubin缩水背后，英伟达的CUDA神话正在松动。英伟达的产品迭代速度，正在撞上物理极限的墙。更大的芯片→更复杂的封装→更高的缺陷率→要么延迟、要么缩水。这是一条不能无限延伸的曲线。而与此同时，竞争对手们正在用另一种方式绕过这面墙：不做更大的芯片，做更专用的芯片。

研报精选

汇丰盘点下半年六大“痛苦交易”！汇丰最新多资产报告盘点六大"痛苦交易"：美元或爆发性急升、AI行情继续延伸、美债曲线骤然陡峭化，三大反共识情景最具杀伤力。英伟达远期市盈率不足20倍仍处低位，核心AI股盈利增速持续跑赢股价，一旦动能超预期，市场将被迫追涨；而若经济走弱触发美联储降息，大量趋平仓位恐瞬间爆仓。共识正在最危险的地方聚集。

大摩Wilson：类比白银，半导体或正在经历最后狂欢。大摩Wilson警告半导体股价格动能趋近极值，走势类比已哑火的白银，料将见顶并切换至宽基行情。近期费半指数剧震，且超大规模云厂商走弱预示芯片股盈利上修触顶。他建议减少热门动量股敞口，在油价下行和中位股盈利两位数增长的顺风下，转而布局可选消费、交运及地区银行等宽基复苏板块。

等等再抄底？道明证券：黄金今年或跌破3900美元，明年再冲击5300美元。道明证券警告金价或跌破3900美元，因中东局势及霍尔木兹海峡受阻推动原油恐冲高至110美元。但该机构看好2027年金价冲上5300美元，主因是美联储或转鸽、美债逼近40万亿引发货币贬值担忧。

颠覆VC常识！Benchmark合伙人：AI时代的投资估值新模式。Benchmark合伙人Ev Randle指出，在全新的P×Q×M估值模型中，AI公司虽毛利偏低，但凭借按需提供“数字劳动力”的能力，客单价正呈指数级飙升，如开发者年均AI工具花费可达3.6万美元。与此同时，市场正面临推理算力的“瀑布式”需求爆发，以及前沿模型与开源模型之间的“数万亿美元定价权之争”。

国内宏观

工信部等八部门：到2030年建设5万张工业5G专网，2035年建成全球领先的工业互联网基础设施体系。工业和信息化部等八部门发布《关于推动工业互联网高质量发展的实施意见》，提出到2030年建设5万张工业5G专网，核心产业增加值突破2.5万亿元，实现207个工业中类全覆盖；到2035年建成全球领先体系。意见部署了夯实基础设施、增强技术供给、拓展融合应用、健全安全保障、培育产业生态等五大任务，旨在释放工业互联网乘数效应，加快形成新质生产力，全面支撑新型工业化建设。

工信部人士：加大富锂锰基正极、硅基负极、固态电解质等材料攻关。工信部官员在动力电池论坛释放重磅信号：全力攻克全固态电池、高比能锂离子电池等关键技术，同时剑指行业"内卷"——加强产能预警、推动优质优价竞争秩序、防范内卷外化。官方还明确将深化跨国合作，共同推动全球动力电池产业发展。

国内公司

美银中国机构调研：对中概互联网低迷“感到无力”，对AI模型“尚难判断赢家”，字节是巨大威胁。美银美林最新调研揭示，"无力感"成为香港及内地机构对话的高频词，投资者陷入"估值已低却不敢买入"的困境，多数机构拒绝以超15倍市盈率介入任何中国互联网股票。此外，AI模型竞争格局混沌，市场竞争极为激烈，现阶段断言最终赢家为时尚早，字节跳动在AI及云计算布局令竞争威胁升级。

中国企业开始签存储长约！腾讯被曝与长鑫存储签下超200亿长协大单。协议主要涵盖未来数年的服务器DRAM内存芯片供应，最长期限据报道称在三年至五年之间。不过这笔交易的更多细节尚不明确，包括其中是否涵盖了长鑫存储的高带宽内存（HBM）产品。此交易发生在长鑫科技科创板上市前夕。

时隔四年，字节跳动新调整。6月29日，CEO梁汝波发内部邮件更新企业文化，字节跳动时隔四年再度对核心管理理念进行实质性调整。信中明确，“激发创造，丰富生活”的使命不变，但首次提出新周期下的具体路径：“通过计算换智能，通过智能提升创造力和体验。”这从底层逻辑上确认了公司向AI时代跨越的战略方向。

立讯精密正式启动H股全球发售，最高募资31亿美元，预计7月9日上市。苹果核心供应商立讯精密于6月30日正式启动H股全球发售，拟发行约3.835亿股，最高发售价每股63.28港元，募资净额约240亿港元（约31亿美元），预计7月9日在港交所挂牌。募资资金主要用于扩产、研发及产业链并购。公司2025年营收达3323亿元，汽车电子业务占比快速提升。

月之暗面，估值增至315亿美元。月之暗面Kimi新一轮融资启动，投前估值涨至315亿美元。截至6月中旬，其ARR突破3亿美元，API收入占比超七成，海外付费用户与API收入均增长400%。模型迭代带动定价上调，收入增长3倍。市场人士认为，Kimi正从流量竞争转向能力变现，进入类似Anthropic早期的商业化加速期。

海外宏观

5:4！美国高院“独保”美联储，最大赢家是沃什。美国最高法院以5:4裁定阻止特朗普解雇美联储理事Lisa Cook，美联储成为所有独立机构中唯一保留官员任期保护的例外。据分析，此次裁决的最大受益者是新任主席沃什——白宫通过撤换理事来控制货币政策的路径被大幅封堵。

美最高法院驳回特朗普的限制“出生公民权”行政令。美国最高法院6月30日在一项关键裁决中，驳回特朗普政府限制“出生公民权”的行政令。特朗普去年1月重返白宫首日签署行政令，规定父母非美国公民或合法永久居民的新生儿不能自动获得美国公民身份。

法意6月CPI超预期减速，欧央行“连环加息”预期降温。法国6月通胀率由5月的2.8%降至2.0%，意大利由3.2%降至3.0%，双双低于预期，主因能源价格回落。欧央行管委Wunsch表示，再次加息的必要性已不及6月，市场对年内再加息25个基点的预期有所降温。但核心通胀及地缘风险仍存，欧央行强调将依数据谨慎决策。

韩国总统李在明向两大财阀掌门90度鞠躬，称李在镕、崔泰源二人为“国民英雄”！三星电子、SK海力士股价大涨。6月29日，韩国总统李在明在青瓦台向三星会长李在镕、SK会长崔泰源鞠躬致谢，感谢其巨额投资。两大集团宣布合计超4700万亿韩元投向半导体、AI和数据中心，其中三星本土投资2655万亿韩元，SK投入2100万亿韩元。

AI热潮引爆亚洲科技股，新兴市场股市单季大涨23%，创17年来最佳表现。6月最后一个交易日，MSCI新兴市场股票指数收涨1.5%，本季度累计上涨逾23%，创下2009年6月以来最大季度涨幅。韩国和中国台湾股市是新兴市场指数上涨行情的主要推动力。苏黎世保险首席市场策略师表示，鉴于美国超大规模云计算公司仍在持续投入巨额资金，上涨或将持续。

海外公司

“大空头”Burry最新持仓：首次做空卡特彼勒，同时做空特斯拉、英伟达和应用材料。《大空头》原型、知名对冲基金经理Michael Burry表示，他首次建立了对工业巨头卡特彼勒（Caterpillar）的空头仓位，认为其估值过高。同时还新建立了对英伟达、应用材料、特斯拉以及iShares半导体ETF的空头仓位。

报道：三星1.4nm工艺或将于2029年重启量产，有望为苹果先进制程供应提供多元选项。此前市场一度传出三星1.4nm开发已被搁置，但最新报道称该项目并未放弃，量产时间由2027年顺延至2029年，以集中资源提升2nm良率。与此同时，苹果正因台积电产能紧张而寻求多元化供应，三星若如期量产，有望成为苹果先进制程的重要备选，助力其供应链分散布局。

报道：SK海力士拟订购半导体检测设备，总价最高达4000亿韩元。据TheElec报道，SK海力士目前正与多家半导体设备制造商就清州P&T7先进封装工厂的检测设备供应展开磋商，协调明年可交付的设备数量。业界估算，此轮采购约涵盖200台设备，其中包括HBM4测试仪，按单台15亿至20亿韩元计算，订单总金额最高可达4000亿韩元。

高盛警告：三星+SK海力士权重再升1%，外资将撤出20亿美元。AI热潮使三星电子和SK海力士在Kospi权重飙升至60%的历史高位。高盛警告，若合计权重再升1%将触发美资约20亿美元强制流出；杠杆ETF、期权和散户融资格局使市场结构脆弱，今年已五度熔断，集中度风险成系统性隐患。

伯恩斯坦上调闪迪目标价至3000美元，押注长协打破存储周期魔咒。伯恩斯坦将闪迪目标价从1700美元上调至3000美元，认为新一代长期供货协议（LTA）正重塑存储行业商业模式。新LTA采用固定或区间定价、引入金融担保、期限延至3-5年，形成双向约束，显著降低盈利波动。压力测试显示即便价格暴跌，LTA覆盖下的盈利仍远高于传统周期。

芝商所7月27日推出单只股票期货，覆盖英伟达、SpaceX等50余只美股。首批产品包括55只标准合约和22只微型合约，覆盖50余只美国热门股票，包括Alphabet、亚马逊、苹果、Meta、英伟达及SpaceX等。芝商所表示，新产品旨在帮助机构及零售投资者更精准地管理个股价格风险，并可在宽基指数对冲与个股风险敞口之间灵活切换。

行业/概念

1、5G | 据上证报报道，工信部等八部门印发《关于推动工业互联网高质量发展的实施意见》。其中提到，到2030年，建设5万张工业5G专网，标识解析服务企业范围不断拓展，打造5个左右具有国际影响力的综合型平台，初步构建较为完备的工业数据基础制度体系。工业互联网技术、标准、产品供给不断完善，企业实力和跨界合作水平显著提升，核心产业增加值突破2.5万亿元，成为新质生产力的重要组成。

点评：研究机构认为，目前，基础电信运营商主要通过在5G公共网络上划分专用传输通道、构建虚拟专网，或将部分公网设备下沉到生产现场、构建混合专网的"公网专用"方式推动工业企业网络化改造。工业5G独立专网在此基础上通过"专网专用"方式更好地满足装备制造、交通运输、能源电力等领域企业生产数据不出厂、网络资源专属专用等关键需求，加速"5G+工业互联网"赋能千行百业。

2、Kimi概念 | 据上证报报道，6月30日，从相关人士处获悉，月之暗面Kimi上一轮200亿美元估值融资于近日完成交割，新一轮融资已经启动，投前估值涨至315亿美元。截至6月中旬，月之暗面ARR（年度经常性收入）突破3亿美元，这是继今年3月ARR突破1亿美元、5月突破2亿美元后，Kimi商业化进程的又一重要节点。据悉，Kimi此轮收入增长主要来自模型迭代带动的开发者使用和API收入提升。目前，API收入已占Kimi整体收入7成以上并持续提升。

点评：华龙证券认为，美国对AI开放态度持收紧趋势，国产模型凭借较高性价比，有望受到国内更多的token调用量倾斜。同时，出于AI安全考虑，国产芯片+国产模型的闭环有望加速形成，看好当前竞争局势下，国产AI的份额爬升窗口期拉长。

3、游戏 | 据上证报报道，6月30日，国家新闻出版署公布2026年6月份国产网络游戏审批信息，共163款游戏获批。

点评：研究机构认为，游戏板块将迎来中报业绩预告提振与暑期传统旺季，双重催化下内容更新和用户时长有望显著提升。此外，ChinaJoy首次设立AI游戏体验专区，进一步强化AI+游戏概念，该板块仍是泛消费中增速快、估值低、性价比突出的领域，业绩释放将驱动估值修复。

4、半导体 | 据中证报报道，近日，郑州高新区与中科粉研（河南）超硬材料有限公司签署协议，中科粉研第四代半导体材料生产基地正式落户该区。该基地是国内首个第四代半导体材料全产业链项目。本次签约落地的生产基地，将依托中科粉研全球首条LPPHT微纳米金刚石产线的技术积累，为实现第四代半导体核心材料的自主研发、生产和规模量产打下坚实基础。

点评：第四代半导体材料主要指氧化镓、金刚石、氮化铝等超宽禁带半导体，其禁带宽度普遍高于第三代碳化硅和氮化镓，具备耐高压、耐高温、低损耗等优势。第四代半导体正成为支撑AI算力、特高压等极端场景的关键材料，目前正处于从实验室研发向工业级产业化突破的关键窗口期，核心驱动力来自AI算力散热、新能源汽车高压平台、特高压与储能、6G通信及军工特种应用。第四代半导体材料还处于"小规模、高增速"的产业早期阶段，中长期成长确定性强。

5、被动元件 | 据中证报报道，自今年5月起，MLCC现货价格呈现明显上涨趋势；进入6月，更以"一天一个价"的节奏猛烈上攻。有商家透露，部分高容产品涨幅达3至5倍，少数规格甚至高达8至10倍。不仅日系高端料号价格翻倍，国产头部厂商同样出现"需求百万颗、现货仅四分之一"的紧俏局面。

点评：本轮MLCC涨价是AI算力爆发引发的结构性"虹吸效应"。AI大模型训练、推理服务器对整机供电链路、加速卡、主板、电源模块都需要大批量高容、高压、耐高温的高端MLCC，单台用量倍数级抬升直接催生了增量的刚性需求。机构数据显示，单台AI服务器MLCC用量达普通服务器近13倍。MLCC作为整机必备的基础元件，需求增量快速兑现，叠加供给端扩产周期长、海外头部厂商产能调配收缩，供需缺口直接转化为现货涨价。

6、工业互联网 | 据中证报报道，工信部等八部门联合印发《关于推动工业互联网高质量发展的实施意见》。意见提出，到2030年，建设5万张工业5G专网，打造5个左右具有国际影响力的综合型平台。融合应用实现207个工业中类全覆盖，重点行业规上工业企业安全分类分级普及率达到80%。工业互联网核心产业增加值突破2.5万亿元，成为新质生产力的重要组成。支持开展工业领域大模型和特定场景小模型的训练，开发模型互联接口。加快工业智能体推广，增强工业系统的智能感知与决策执行能力，提升全环节智能化水平。推动工业互联网基础设施和智算、超算等算力基础设施一体规划、同步建设。探索构建工业算力网络体系，加强端边云多层级算力动态协同，深度赋能工业大模型训练、工业元宇宙实时交互等场景。

今日要闻前瞻

中国、美国、欧元区、日本、英国6月制造业PMI终值。

美国6月ADP就业人数变动。

欧元区6月CPI。

美联储主席沃什和欧洲、英国、加拿大等央行行长发表公开讲话。

美国上周EIA原油库存变动。

<全文完>

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这是Anthropic首款专为科学家打造的产品，将面向全球个人付费用户及企业订阅用户开放。Anthropic生命科学业务负责人Eric Kauderer-Abrams在接受采访时表示：

"我们相信，通过在科学领域、特别是生命科学与医疗健康领域的工作，能够对人类产生规模化的积极影响。"

在商业布局上，Anthropic已与多家制药公司签署合作协议，并于今年4月收购了生物科技初创公司Coefficient Bio。诺和诺德已将Claude用于药物发现、临床文档与监管申报，阿斯利康则借助Claude扩大研发规模。

Anthropic在周二同步发布了Sonnet模型的最新版本Sonnet5，声称其智能体性能已接近旗下最强模型Opus，但成本更低。这一定位旨在填补高端旗舰模型与轻量级模型之间的空白，为企业客户提供兼顾性能与成本的选择。

在拓展新客群与升级底层技术的同时，Anthropic也在重新审视现有核心合作的利润空间。

据The Information报道，Anthropic近期与Amazon重新谈判了部分合作协议，将Claude的定价模式从计算小时转向基于token数量计费。这一计费逻辑的切换预计将推高Amazon在购物、编程和办公AI产品中使用Claude的成本。

药物发现成核心突破口

在具体应用层面，Eric Kauderer-Abrams表示，Claude Science可加速药物发现的前期开发环节，包括分子设计等工作，并透露公司下一步希望聚焦临床阶段，同时正探索如何改善实体实验室实验，并研究机器人技术的引入可能性。

Kauderer-Abrams将Claude Science的推出定位为缩小技术前沿与实际应用之间差距的举措。

"相对于大多数人目前所能获取和实际使用的，今天已经可以实现的事情存在相当大的落差。这款产品的主要目的，就是尽量缩小这一差距，让所有科学领域的科学家都能充分利用现有技术的最大潜力。"

AI在制药领域的重要性正持续攀升。礼来公司此前已投资英伟达芯片，并于今年早些时候入股专注于AI药物发现的英矽智能。

Sonnet新版本同步发布，剑指高性价比应用

Anthropic在周二同步发布了Sonnet模型的最新版本Sonnet5，声称其智能体性能已接近旗下最强模型Opus，但成本更低。

这一定位旨在填补高端旗舰模型与轻量级模型之间的空白，为企业客户提供兼顾性能与成本的选择。Sonnet 5从即日起在所有套餐中开放：免费版和Pro版默认使用它，Max、Team、Enterprise用户也都可以使用。

关于Sonnet 5的真实生产能力，Anthropic用两个测试做了对比：考察Agent搜索能力的BrowseComp，以及考察电脑操作能力的OSWorld-Verified。

在不同的算力投入水平下，Sonnet 5相比Sonnet 4.6都有稳定提升。Opus 4.8依然是这两项测试里精度最高的选择，但Sonnet 5用更低的价格提供了相当不错的水准。

与此同时，Anthropic在面向非技术用户的智能体产品Cowork，以及编程工具Claude Code方面，已在软件工程、咨询和法律等行业引发对岗位替代风险的担忧，其商业扩张步伐正受到来自市场与监管层面的双重审视。

调整计费模式，向核心盟友“要利润”

在拓展新客群与升级底层技术的同时，Anthropic也在重新审视现有核心合作的利润空间。据The Information报道，Anthropic近期与Amazon 重新谈判了部分合作协议，将Claude的定价模式从计算小时转向基于token数量计费。

这一计费逻辑的切换预计将推高Amazon在购物、编程和办公AI产品中使用Claude的成本。

结合Anthropic近期推理基础设施毛利率跃升至逾70%的财务表现，此次定价调整不仅是其提升毛利、优化成本结构的直接体现，更向市场传递了其强大的议价能力。

在冲刺IPO的背景下，向核心盟友“要利润”表明Anthropic已从早期的规模扩张阶段，全面转向对盈利质量与商业变现的极致追求。

生物安全风险引发访问管控

随着AI能力边界持续扩展，Anthropic在加速商业化的同时，也面临不断升级的安全审查压力。

首席执行官Dario Amodei周二指出，与网络安全领域相比，社会对AI在生物学领域所构成风险的认知仍然不足。他和其他AI开发商均已警告，不良行为者可能利用相关模型创造新型病原体或生物武器。

Amodei表示，只有经过资质核验的个人或机构，才应被允许使用具有潜在危险应用场景的强大生物AI模型。

"在制药公司内部，人们一直在处理危险生物材料，他们有自己的操作规程。我们可以借鉴这些规程——也许我们不应该在核实身份之前就向任何人开放。"

值得注意的是，Claude Science目前基于现有模型运行，不具备先进的生物学功能。Anthropic计划仿照网络安全领域的做法，为生物学应用建立可信访问计划。

IPO前景牵动市场预期

Anthropic目前正处于上市前的关键窗口期。据悉，该公司最快可能于今年内完成上市，届时估值或超过1万亿美元。公司上月完成一轮融资，交割前估值已达9000亿美元。

在竞争格局上，OpenAI同样将科学应用列为战略重点。该公司于今年4月推出GPT-Rosalind，这是一款专为生物学研究、药物发现及转化医学打造的前沿推理模型，聚焦将医学研究成果转化为临床治疗方案。

Claude Science的落地，标志着Anthropic在将AI能力转化为可持续企业收入的路径上迈出实质性一步。但如何在加速商业化与管控生物安全风险之间维持平衡，将是其走向资本市场前无法回避的核心命题。

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利率互换市场目前定价反映7月会议约9个基点的加息幅度，折算为25基点加息的概率约为36%。这一概率虽仍属少数情景，但已较此前显著攀升。在美联储新任主席沃什将政策重心转向物价稳定之前，市场对7月加息的定价几近于零。

最早可能在本周四，上述押注就将迎来首轮压力测试。届时将公布劳动力市场数据，任何就业增长走软的迹象都可能压低7月加息概率，令已建立的空头头寸面临损失风险。

自6月17日政策会议以来，追踪7月29日政策声明的8月联邦基金利率期货未平仓合约持续扩张。数据显示，该合约未平仓量已从6月政策会议前一天的约45.4万份，升至截至周一收盘的近59万份，涨幅约30%。

新头寸的累积总体偏向卖方，意味着交易员正在做空该合约。若加息概率持续上升，此类空头持仓将从中受益。自沃什明确释放出政策决议存在双向风险的信号以来，8月联邦基金利率期货的日均成交量也持续高于历史均值。

值得注意的是，即便部分期权交易员仍在寻求对冲市场已消化的加息次数，上述做空押注依然在升温，显示出市场内部对政策走向的分歧正在扩大。

与短端利率波动形成对比的是，曲线更远端正吸引投资者建立看涨头寸，押注长期美国国债将表现更佳。

Columbia Threadneedle Investments首席投资组合策略师Jason Vaillancourt表示：

"长期美国国债收益率似乎已在5月中旬见顶，即使股市波动性高企、横盘震荡，长久期债券依然带来了正回报。"

摩根资产管理投资组合经理Priya Misra则将收益率曲线趋平解读为市场逻辑切换的信号，表示：

"这反映出市场风险重心已从劳动力市场转向通胀。"

未来数周，6月就业报告和消费者价格报告将相继公布，成为决定收益率曲线走向与加息预期的关键变量。Misra表示：

"如果通胀数据继续强劲，劳动力数据也表现强劲，随着市场消化更多加息，曲线可能继续趋平，鉴于我认为通胀峰值已经过去，我不太喜欢现在做趋平交易，但它很可能成为让市场感到痛苦的交易方向。"

对于持有空头头寸的交易员而言，数据窗口的双向风险意味着，任何不及预期的就业或通胀数据，都可能迅速逆转当前的押注逻辑。

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美股科技与半导体板块领涨，标普500与纳指录得2020年以来最强季度表现，但加息预期升温，美债收益率全线走高。

就业数据的韧性令市场重新确认"软着陆"叙事，科技股由此获得新一轮估值支撑。周二美股科技板块单日涨幅达2.7%，纳斯达克100指数收涨1.7%至历史高位区间。

与此同时，伊朗石油制裁解除、霍尔木兹海峡开放通行的消息推动市场对原油供给前景重新定价，WTI原油单日跌1.77%，单季累跌近15%。

然而，债市发出的信号并不那么乐观。10年期美债收益率单日上行超9个基点，两年期收益率二季度累升逾35个基点。交易员目前预计美联储年内至少加息一次。

债券市场方面，美债收益率当日全线走高。10年期美债收益率当日大幅上行9个基点至4.463%，两年期收益率涨6.7个基点。

过去一个月左右，随着沃什的就职以及他鹰派立场的展现，长期国债价格显著反弹，这缓解了人们对美联储独立性和通胀失控的担忧。

据LSEG数据，交易员目前定价美联储年内至少加息一次，相较于2025年9月时市场曾一度定价六次降息，眼下的预期已完全反转。

2年期和30年期国债收益率的利差目前处于2025年4月所谓"对等关税"以来最低水平。

外汇市场方面，美元指数当日小幅收涨0.08%，报101.19点，六月单月累涨逾2.2%，二季度累涨约1.5%，连续第四个季度走强，逼近两年区间上轨。

日元续创新低，美元兑日元当日涨0.4%，报162.61，为1986年以来首次跌穿162关口，二季度累跌约2.4%。

原油市场遭遇大规模抛售。

WTI 7月原油期货收跌1.77%，报69.50美元/桶，六月单月跌幅逾18%，二季度累跌约15%；布伦特8月期货收跌0.31%，报72.92美元/桶，二季度累跌逾19%，录得新冠疫情以来最差单季表现。

抛售逻辑在于停火预期持续发酵，市场将临时停火协议解读为永久性停战。ING大宗商品策略主管Warren Patterson在研究报告中指出：

近期的价格走势反映出市场将美伊之间的这次临时停火当成了永久协议来对待。在每桶70美元附近，油市当前计入的地缘政治风险溢价几乎为零。

伊朗议长卡利巴夫当日在国家电视台表示，美国解除封锁以来伊朗石油出口已超4000万桶，并正以20%的溢价销售；同时宣布霍尔木兹海峡免费通行期限为60天。

但值得关注的是，库欣库存已触及"罐底"水平，而霍尔木兹海峡流量再度放缓，零风险溢价定价是否合理仍存争议。

贵金属方面，现货黄金当日基本持平，但上半年整体表现惨淡，黄金录得连续四个月下跌，触发死亡交叉，二季度跌幅为2013年以来最大，六月单月跌幅则创雷曼危机以来次大。

美元走强与实际利率上行的双重压制是核心逻辑，2年期TIPS实际收益率二季度大涨约160个基点，构成对金价的显著利空。

加密货币市场方面，比特币24小时跌2.5%，报58,700美元，刷新2024年9月以来新低。

比特币六月单月大跌约20%，为2022年6月以来最差月度表现，并连续第三个季度录得跌幅，2026年上半年为2022年以来最差年初表现。

自战争开始以来，比特币的表现仍然优于黄金，但其相对涨幅正在迅速回落。

周二，标普500指数收涨0.8%，纳指收涨1.45%，双双创2020年以来最佳单季表现。苹果领涨科技七巨头、日内涨2.7%。闪迪日内大涨近11%，领涨标普成分股。耐克绩后跌2.68%。

美股基准股指：

• 标普500指数收涨58.93点，涨幅0.79%，报7499.36点。

• 道琼斯工业平均指数收涨136.46点，涨幅0.26%，报52319.20点。

• 纳指收涨393.576点，涨幅1.52%，报26213.72点。纳斯达克100指数收涨501.597点，涨幅1.69%，报30276.348点。

• 罗素2000指数收涨0.46%，报3024.367点。

• 恐慌指数VIX收跌6.80%，报16.45。

美股行业ETF：

• 美股行业ETF多数收涨，半导体ETF涨3.78%，全球科技股指数ETF、科技行业ETF至少涨2.76%，医疗业ETF、日常消费品ETF、公用事业ETF、日常消费品ETF跌1.29%-1.54%。

• 上半年，半导体ETF累计上涨82.13%，全球科技股指数ETF、科技行业ETF至少涨32.66%，能源业ETF、工业ETF至少涨20.04%，金融业ETF、可选消费ETF、网络股指数ETF则至多累跌1.66%。

（6月30日 美股各行业板块ETF）

科技七巨头：

• 美国科技股七巨头（Magnificent 7）指数6月份累计下跌8.9%，创2025年3月份以来最差单月表现。

芯片股：

• 费城半导体指数收涨537.301点，涨幅3.92%，报14246.961点。

• 台积电ADR涨4.86%，AMD涨7.68%。

中概股：

• 纳斯达克金龙中国指数收涨0.63%，报5847.59点，6月份累计下跌11.22%，二季度累跌13.41%。

• 热门中概股里，阿特斯太阳能收涨8.4%，世纪互联、日月光半导体涨6.9%，小鹏涨3.7%，腾讯涨3.1%，阿里涨0.5%。

其他个股：

• Circle跌17.52%。

欧洲股市创收盘历史新高，并创2020年以来最佳单季表现。二季度德国股市收涨超10%，意大利银行板块涨25%。

泛欧股指：

• 欧洲STOXX 600指数收涨0.88%，报641.73点，突破6月25日所创收盘历史最高位640.21点，6月份累计上涨2.51%，二季度累计上涨10.05%。

• 欧元区STOXX 50指数收涨1.55%，报6328.09点，突破6月18日所创收盘历史最高位6323.27点，6月份累涨4.59%，二季度累涨13.62%。

各国股指：

• 德国DAX 30指数收涨1.50%，报24995.81点，6月份累计下跌0.43%，二季度累涨10.21%。

• 法国CAC 40指数收跌0.55%，报8384.87点，6月份累涨2.64%，二季度累涨7.53%。

• 英国富时100指数收涨0.12%，报10497.12点，6月份累涨0.84%，二季度累涨3.04%。

  （6月30日 欧美主要股指表现）

板块和个股：

• 欧元区蓝筹股中，阿斯麦控股收涨6.79%，西门子能源、拜耳至少涨5.17%，西门子涨4.44%，英飞凌涨4.38%表现第五。

• 欧洲STOXX 600指数的所有成分股中，Abivax收涨38.66%，奥特斯涨9.90%，阿斯麦涨幅第三大，Salmar则收跌6.80%跌幅第三大，开云集团跌6.91%，TelePerformance跌11.54%。

• 板块方面，STOXX 600科技指数二季度累计上涨32.91%，银行指数涨21.11%，旅游与休闲指数涨19.01%，媒体指数涨14.19%，工业产品及服务指数涨13.19%。

6月份两年期美债实际收益率涨超77个基点，二季度两年期收益率涨超35个基点。英国两年期国债收益率在二季度累跌超25个基点。

美债：

• 纽约尾盘，美国10年期国债收益率涨5.72个基点，刷新日高至4.4316%，6月份持平，二季度累涨11.70个基点。

• 两年期美债收益率涨4.11个基点，刷新日高至4.1455%，6月份累计上涨14.35个基点，二季度累涨35.25个基点。

• 30年期美债收益率涨5.63个基点，刷新日高至4.9193%，6月份累跌5.03个基点。

  （美国主要期限国债收益率）

欧债：

• 欧市尾盘，德国10年期国债收益率涨0.2个基点，报2.860%，二季度累计下跌12.6个基点，2月27日下挫至2.643%，随后持续上扬、5月19日达到3.201%。

• 英国10年期国债收益率涨4.1个基点，报4.757%，二季度累跌15.9个基点，整体冲高回落、5月18日曾高开至5.189%。

• 二季度，法国10年期国债收益率累跌2.0个基点；意大利10年期国债收益率累跌20.1个基点，西班牙10年期国债收益率累跌11.8个基点，希腊10年期国债收益率累跌24.3个基点。

美元指数在6月份涨超2.2%。日元自1986年以来首次跌穿162，二季度累跌约2.4%。加密货币市场二季度普跌，比特币已累跌超14%，以太币累跌超25%。

美元：

• 纽约尾盘，ICE美元指数涨0.08%，报101.185点，6月份累计上涨2.26%，二季度累涨1.45%，1月27日下挫至95.551点，随后出现两波持续上扬，6月24日达到101.800点。

• 彭博美元指数涨0.08%，报1222.46点，6月份累涨1.98%，二季度累涨0.60%，上半年交投于1173.47-1228.36点。

  （彭博美元指数）

日元：

• 纽约尾盘，美元兑日元涨0.41%，报162.61日元，6月份累计上涨2.09%，整体持续走高，二季度累涨2.38%。

• 欧元兑日元涨0.38%，报185.66日元，6月份大致持平；英镑兑日元涨0.40%，报215.533日元，6月份累涨0.59%。

离岸人民币：

• 纽约尾盘，美元兑离岸人民币报6.7918元，较周一纽约尾盘涨88点，日内整体交投于6.8026-6.7864元区间。

• 6月份，离岸人民币累计下跌大约0.4%，二季度累涨超1.4%，上半年持续走高、从6.9959元涨至6.7539元。

加密货币：

• 纽约尾盘，比特币下挫2.5%，一度跌至5.82万美元附近。以太坊下挫2.6%。

（比特币价格）

WTI原油当日跌1.8%至69.5美元，6月单月累跌逾18%。

原油：

• WTI 7月原油期货收跌1.25美元，跌幅1.77%，报69.50美元/桶，6月份累计下跌超18.52%，二季度累跌将近14.86%。

（WTI原油期货）

• 布伦特8月原油期货收跌0.23美元，跌幅0.31%，报72.92美元/桶，6月份累跌超19.97%，二季度累跌19.13%。

• 中东Abu Dhabi Murban原油期货涨1.21%，报70.00美元/桶，6月份累计上涨0.84%，二季度累跌23.10%。

天然气：

• NYMEX 7月天然气期货收报3.2750美元/百万英热单位。

黄金一度跳水1.80%，随后收复日内跌幅、曾转涨1.18%，尾盘再度回落、持稳于4000美元附近。现货白银涨0.62%，6月份累跌21.71%，二季度累跌19.74%。

黄金：

• 纽约尾盘，现货黄金跌0.18%，报4008.98美元/盎司，6月份累跌10.65%，二季度累跌14.31%。

（现货黄金价格）

• COMEX黄金期货涨0.53%，报3354.50美元/盎司。

白银：

• 纽约尾盘，现货白银涨0.62%，报58.6190美元/盎司，6月份累跌21.71%，二季度累跌19.74%。

其他金属：

• LME期铜收涨96美元，报13375美元/吨。LME期锡收涨1195美元，报51570美元/吨。

• LME期锌收涨77美元，报3552美元/吨。LME期镍收跌24美元，报16287美元/吨。

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最高法院以6比3的投票结果作出裁决，裁决结果严格沿意识形态阵营划分——三位自由派大法官持异议。多数意见由大法官Brett Kavanaugh执笔，认为此举将使各政党"更自由地参与、更充分地竞争政治进程，并与候选人更紧密地协调配合"。

裁决当即对中期选举格局产生影响。截至今年5月，共和党全国委员会及其旗下专注于众议院和参议院选举的附属机构合计持有2.56亿美元资金，是民主党同类机构的两倍。

政党资金一旦可与候选人协调使用，其价值将进一步放大——候选人在选举前60天内有权以最低费率购买广播电视广告时段，这一折扣超级政治行动委员会（超级PAC）及其他外部支出团体均无法享有。

此次裁决推翻了最高法院2001年的一项判决。该判决曾以打击腐败、防止规避对候选人直接捐款限额为由，支持维持相关支出上限。

在多数意见中，Brett Kavanaugh将本次裁决定位为宪法第一修正案言论自由条款的延伸。最高法院近年来已通过一系列裁决逐步拆解竞选资金监管框架，本案是这一系列裁决的最新延续。

持异议的大法官Elena Kagan措辞严厉，称裁决"抛弃了一项保护民主制度完整性所必需的规则"。

尽管共和党在政党资金方面占据优势，其候选人在个人筹款上仍显著落后于民主党对手。

本选举周期内，民主党参议院候选人的筹款总额比共和党多出1.55亿美元，众议院候选人的领先优势则达2.16亿美元。

政党资金得以不受限制地与候选人协调使用后，有望在一定程度上抵消上述差距，为共和党在这场被普遍预期颇具挑战的中期选举中提供缓冲。

从更宏观的角度来看，此次裁决将在外部资金大幅扩张的背景下重新强化政党在竞选活动中的核心地位。

近年来外部竞选支出激增，部分源于最高法院2010年"联合公民案"（Citizens United）裁决——该裁决废除了对企业和工会政治支出的限制，并为超级PAC的兴起铺平了道路，后者此后已成为美国选举的重要资金力量。

此次新裁决赋予政党与候选人协调使用资金的权利，且政党可享有超级PAC所不具备的广播广告折扣优惠，这意味着政党渠道的战略价值相对上升，或将在一定程度上重塑竞选资金的流向格局。

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《大空头》原型、知名对冲基金经理Michael Burry表示，他已建立对卡特彼勒（Caterpillar）的空头仓位，认为这家工程机械制造商作为人工智能基础设施投资热潮的受益者，目前估值已经过高。

Burry表示，他在1060.98美元的价位做空卡特彼勒股票。此外，他还新建立了对英伟达、应用材料、特斯拉以及iShares半导体ETF的空头仓位。

Burry在周二发布于Substack的文章中写道：

“这是我第一次做空卡特彼勒。过去，我做多这只股票一直表现不错。”

2026年上半年，卡特彼勒股价累计上涨86%，成为今年标普500指数表现最好的成分股之一。随着全球AI基础设施投资持续升温，越来越多投资者将该公司视为布局这一主题的重要标的。

Burry表示，卡特彼勒的估值已攀升至令他警觉的水平，随着股价创下历史新高，卡特彼勒的市销率（Price-to-Sales Ratio，P/S）已升至至少过去30年来的最高水平。

Burry还写到：

“今天这轮上涨的直接诱因，是韩国宣布的大规模支出计划。但在我看来，这恰恰是这轮行情走向终结的开始。现在只是时间问题。”

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OGE这份长达927页的报告显示，2025年全年，特朗普通过加密货币和迷因币（Meme coin）相关业务斩获超过10亿美元收入，主要来自其参与的World Liberty Financial 和基于Solana网络推出的个人迷因币$TRUMP项目。同时，他的投资组合重仓多家科技巨头，英伟达、微软、亚马逊、特斯拉和博通的持仓价值均在100万至500万美元。

据彭博亿万富翁指数，特朗普当前净资产约为76亿美元，较去年有所增长。此次OGE披露再次引发外界对于总统商业利益与公共职责之间可能存在利益冲突的讨论，因为特朗普并未将资产置入由独立受托人管理的“盲目信托”，而是继续由其家族成员负责经营庞大的商业帝国。

加密货币收入至少12亿美元

OGE的财务披露报告显示，特朗普在加密货币领域的收入至少达12.24亿美元，成为他个人2025年最重要的收入来源之一，其中主要两大部分。

• World Liberty Financial： 通过代币销售获得超过 5.88亿美元 收入。World Liberty Financial 是一家提供去中心化金融（DeFi）服务的公司，由特朗普及其儿子与美国总统特使史蒂文·威特科夫（Steven Witkoff）共同创立，威特科夫之子扎克·威特科夫（Zach Witkoff）担任CEO。
• CIC Digital（$TRUMP迷因币）： 通过与Celebration Coins签订的授权许可协议获得6.36亿美元收入，收入几乎全部来自许可费。此外，特朗普集团旗下公司CIC Digital LLC还持有价值至少 6000万美元 的加密货币资产。

此前媒体报道称，特朗普家族通过加密企业的总收入可能高达17.3亿美元，但本周二的OGE财务披露文件仅涵盖特朗普个人的收入。

投资组合：重仓科技巨头，押注AI与能源

在证券投资方面，特朗普的投资组合显示出对科技、金融和能源板块的浓厚兴趣，持仓高度集中于美股龙头，包括英伟达、苹果、微软。其中：

• 英伟达（NVDA）的持仓价值在100万—500万美元，并实现 2501—5000美元 的资本利得。
• 微软（MSFT）、亚马逊（AMZN）、特斯拉（TSLA）和博通（AVGO）的持仓价值均在100万—500万美元。
• 苹果（AAPL）和Meta Platforms（META）的持仓价值均在50万—100万美元，谷歌母公司Alphabet（GOOG）的A类和C类股各有价值50万—100万美元持仓。
• AMD（AMD）、Palantir（PLTR）、甲骨文（ORCL）、生物技术公司Thermo Fisher（TMO）的持仓价值均在10万—25万美元。

特朗普的投资组合中还包括：标普500 ETF（SPY）、科技ETF（iShares Expanded Tech Sector ETF）、Vanguard Growth ETF、金融ETF、小盘成长ETF、黄金ETF（SPDR Gold MiniShares）和白银ETF（iShares Silver Trust）。

酒店与高尔夫业务依然稳健

除加密货币和证券投资外，特朗普传统商业帝国依旧贡献稳定现金流。

根据披露文件：

• Trump National Doral 度假村收入约 5030万美元，利润约 3330万美元；
• Trump Turnberry（苏格兰）度假村收入约 2420万美元，利润约 1680万美元。

与此同时，其遍布美国及海外的高尔夫球场、酒店、品牌授权及房地产项目继续贡献可观收入。

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在本月最后一个交易日，MSCI新兴市场股票指数收涨1.5%，韩国和中国台湾股市继续领涨，成为今年以来新兴市场上涨行情的主要推动力。按季度计算，该指数累计上涨逾23%，创下2009年6月以来最大季度涨幅。

本轮上涨主要由韩国KOSPI指数和中国台湾Taiex加权指数推动。周一，韩国宣布计划投资约8800亿美元建设新的芯片制造工厂，为AI投资热潮再添动力。

苏黎世保险首席市场策略师Guy Miller表示：

“真正的驱动力一直是科技投资，而这类投资高度集中于韩国和中国台湾。”

他补充称：

“在某个阶段，市场终将形成新的供需平衡，目前这种远超正常水平的利润率也会逐渐消退。不过，就目前而言，鉴于美国超大规模云计算公司仍在持续投入巨额资金和资本支出，这一轮上涨行情很可能还有进一步延续的空间。”

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Chatterji在欧洲央行辛特拉年度论坛上表示：

“仅仅因为一项工作任务容易受到AI影响，并不意味着AI就会取代它。我们需要更深入地思考工作的本质，以及工作将如何演变。这样，我们才能就劳动力市场趋势向人们提供更有价值的建议，而不是盲目乐观或悲观。”

在葡萄牙辛特拉举行的欧洲央行年度论坛上，Chatterji与Philip Lane展开对话，并向现场各国央行官员分享了自己家庭与新技术发展的经历。

“我的父亲也是一名经济学家。1985年，当他第一次把个人电脑搬进办公室时，他的工作看起来非常容易受到这项新技术的影响。但结果并不是被电脑取代，而是从过去依靠打孔卡、在大型主机上运行回归分析，变成可以直接在个人电脑上完成。这项技术最终成为他工作的有力补充，提高了他的工作效率。”

AI对经济的影响，已成为欧洲央行及其他全球央行关注的核心议题之一。如果AI大规模替代劳动者，可能对经济增长和通胀产生重大影响。今年，欧洲央行研究人员表示，目前尚未看到AI导致大规模裁员的迹象，但欧洲央行行长拉加德称，她对此问题保持“高度关注”。

政策制定者还在思考，在欧洲并不拥有最先进AI模型所有权的情况下，欧元区究竟能从这项技术中获得多少收益。拉加德认为，只要能够迅速拥抱AI，欧洲仍然可以从中获得诸多优势。

当天稍早，Lane在接受采访时表示，AI正在欧洲经济中“越来越广泛”地得到应用。他说：

“无论是企业调查还是消费者调查，我们都观察到，相比以往的通用技术，AI的采用速度相当快。当然，这是一项全球性趋势，但欧洲在很多方面都具备良好的AI应用基础。因此，我持乐观态度。我们认为AI将提升生产率、促进投资，不过现在仍处于发展的早期阶段。”

Chatterji还强调，市场早期关于AI将大规模消灭就业岗位的担忧，目前并未成为现实，并以软件开发行业为例进行说明。他指出：

“人们曾预测，随着AI能力不断增强，软件开发岗位会明显减少，但这种情况并没有像很多人预期的那样发生。”

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欧洲斯托克600指数周二收涨0.88%，报641.73点，刷新上周四所创的收盘纪录高位，二季度累计涨10.05%，为2020年10月以来最强劲的季度表现。主要欧洲经济体的股指中，西班牙Ibex 35指数与意大利富时MIB指数同样录得逾五年最大单季涨幅。受AI交易再度升温提振，科技板块周二收涨2.5%领涨，带动大盘突破近期承压的640点关键水平。

美伊停火协议达成后，油价回落至冲突前水平，通胀压力随之缓解，并推动市场资金从防御性板块向周期性板块轮动。与此同时，市场注意力正逐步转向即将到来的二季度业绩季。据彭博报道，德意志银行策略师预计欧洲企业盈利将增长14%，比市场普遍预期高出2个百分点。

斯托克600指数的各板块中，科技板块二季度累计涨幅超30%，创2001年10月以来最大季度涨幅，成为本轮行情最核心的驱动力量。周二单日，该板块收涨逾2.5%，在各板块中表现最为突出。

成分股方面，荷兰上市的欧洲最高市值芯片股ASML周二收涨约6.8%，德国芯片股英飞凌涨近4.4%，法国上市的芯片制造商STMicroelectronics涨1.4%。在季度业绩电话会议上重申需求趋势强劲后，AI基础设施设备商Siemens Energy涨5.6%。

而软件股逆市下挫，德国SAP跌约1.9%，法国Capgemini跌2.9%。

J O Hambro Capital Management投资组合经理Rob Lancastle指出，欧洲市场的吸引力在于估值相对合理："你不需要为经济增长支付过高溢价……与美国科技股或亚洲半导体股相比，欧洲公司创造了相当多的价值投资机会。在世界其他地方，你往往要付出更多，同时承担更大的盈利下行风险。"

今年上半年，科技板块累计涨逾25%，继续在斯托克600各板块中领跑，表现亦有望超越同期华尔街科技板块。

美伊停火协议是二季度行情的另一重要驱动因素。停火落地后，油价显著回落，能源板块二季度累跌超10%。然而从上半年整体来看，受2月末美以伊冲突爆发、霍尔木兹海峡航运受阻推动油价大幅上行影响，油气板块上半年仍累涨逾20%。

同一逻辑下，工业金属因供应担忧上涨，基础资源板块上半年涨逾16%。旅游板块一季度受中东冲突影响大跌，随着地缘政治局势缓和，二季度反弹近20%，为2023年1月以来最大季度涨幅；6月单月涨幅亦超7%，领跑各板块。银行板块二季度累涨逾20%，6月单月涨逾6%。

值得关注的是，霍尔木兹海峡封锁期间对零部件供应的冲击持续压制汽车行业，汽车板块上半年累跌近20%，是今年内表现最差的欧股板块。

尽管本季度涨势亮眼，市场对欧股前景的判断仍存在分歧。

Capital.com高级金融市场分析师Kyle Rodda在报告中表示，当前市场乐观情绪受到"美伊和谈传出积极信号以及季末交易活动"推动，但他同时警示："这轮价格走势究竟只是噪音还是信号，未来几天甚至几周内会更清楚。这将取决于地缘政治风险、美国利率不确定性以及盈利前景之间的平衡。"

本周欧洲央行正在举行年度央行论坛，政策制定者警告油价冲击将在经济中持续发酵。据LSEG数据，交易员目前预计欧洲利率年内还将再上调25个基点，利率路径的不确定性将成为下半年行情的重要观察变量。

个股层面，法国生物制药公司Abivax周二大涨逾38%，创一年来最佳单日表现，此前该公司公布的临床试验结果缓解了投资者对其核心实验药物obefazimod潜在癌症副作用的疑虑。客户服务公司Teleperformance则下跌11.5%，受美国同业Concentrix下调盈利预测拖累。

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美东时间30日周二，Anthropic正式发布全新中端模型Claude Sonnet 5，定位为兼顾性能、成本与智能体执行能力的新一代主力模型，并将其设为Claude平台默认模型，面向免费及付费用户全面开放。

Anthropic表示，Claude Sonnet 5是公司“迄今智能体能力最强的Sonnet模型”，能够完成浏览网页、编写代码、制定计划、多步骤办公等复杂任务，同时，价格仅为旗舰模型的六成，在最近两个月的价格优惠期，定价只有旗舰模型的四成，希望成为企业部署AI智能体最具成本效益的选择。

分析认为，随着Anthropic、OpenAI、谷歌等厂商纷纷将竞争重点从聊天机器人转向AI智能体，未来企业采购AI模型时，关注点正从“模型智商”转向“完成真实工作的能力”。Claude Sonnet 5正是Anthropic希望抢占这一市场的重要产品。

Sonnet 5：瞄准智能体时代的主力模型

Anthropic此次没有首先推出新的旗舰模型Opus，而是先升级最受企业欢迎的Sonnet系列。

Anthropic表示，Claude Sonnet 5主要针对三类应用进行了优化：

• AI智能体自动执行复杂任务；
• 软件开发与代码生成；
• 日常知识工作和专业办公。

Anthropic称，新模型能够更长时间保持任务连续性，在多步骤推理过程中减少偏离目标的问题，并进一步强化与各种工具之间的协同能力，包括浏览器、代码环境以及企业软件。

公司表示，Sonnet 5目前已经成为Claude平台新的默认模型，向Free、Pro、Max、Team以及Enterprise全部用户开放，同时也可通过API调用，并登陆亚马逊Bedrock、谷歌Vertex AI等云平台。

最大卖点不是性能，而是“更便宜”

Anthropic此次不仅强调Sonnet 5的能力，更将价格作为核心卖点。它是Anthropic目前智能体能力最强、同时最具性价比的主力模型之一。

Anthropic称，截至今年8月31日，Claude Sonnet 5的API定价为2美元/百万输入token、10美元/百万输出token，8月31日过后，定价将分别升至3美元和15美元。

相比旗舰模型Claude Opus 4.8的每百万输入和输出token收费5美元和25美元，在以上截至8月末的两个月“优惠期”内，Sonnet 5的价格要便宜约60%。

Anthropic介绍，Sonnet 5在大量智能体任务上的表现已经接近Opus 4.8，但开发者可以根据任务复杂度，在Sonnet 5与Opus 4.8之间选择不同的推理成本与性能组合。

科技媒体指出，Anthropic此次推出Sonnet 5，本质上是为企业提供一种“更便宜的智能体运行方案”，帮助企业以更低成本部署自动化流程，而不是一味追求最强模型。

还有媒体认为，在越来越多企业开始部署AI员工、自动客服和自动编程系统的背景下，价格已经成为智能体商业化的重要竞争维度。Sonnet 5以接近旗舰模型的能力、约四成的成本切入市场，将进一步加剧OpenAI、谷歌与Anthropic之间围绕企业智能体市场的价格竞争。

智能体能力继续升级，可自主浏览、规划、执行任务

此次发布最大的技术主题依旧是智能体。

Anthropic表示，Sonnet 5能够执行：浏览互联网收集资料；制定多步骤计划；自动完成复杂办公流程；编写、修改和调试代码；与外部工具持续交互完成任务。

该司称，新模型能够在更长时间任务中保持一致性，减少上下文漂移，提高复杂流程执行成功率。

媒体认为，这意味着Claude已经不仅是聊天机器人，而越来越接近能够代替员工完成工作的AI智能体。企业未来更希望把模型作为“数字员工”部署，而不是单纯回答问题。

还有媒体指出，Sonnet 5的重要意义在于进一步强化了Anthropic过去一年持续推动的智能体战略，使Claude越来越适合软件开发、DevOps以及企业自动化工作流。

安全仍是Anthropic重点强调方向

Anthropic继续强调其长期坚持的安全路线。

该司表示，Sonnet 5在保持智能体能力提升的同时，也进行了新的安全优化，包括降低危险内容生成风险、加强模型对复杂任务中的行为约束，并延续Claude一贯的可控性设计。

媒体指出，这也是Anthropic近期产品布局的重要逻辑。

此前，Anthropic能力最强的Mythos、Fable等模型由于涉及更高等级网络安全风险，一度受到美国政府更严格限制；相比之下，Sonnet 5则定位为可以广泛商用的安全版本，既具备接近旗舰模型的能力，又更适合企业大规模部署。

AI模型竞争全面进入“智能体价格战”

Sonnet 5发布，也意味着AI行业竞争进入新阶段。

近几周，OpenAI发布GPT-5.6预览版，Anthropic推出Claude Sonnet 5，谷歌持续强化Gemini智能体能力。这显示，几家头部公司的竞争重点已经从模型排行榜，逐渐转向智能体生态。

业内人士认为，未来企业采购AI模型时，将更加关注几个关键指标：

• 完成真实工作的成功率；
• 是否能够持续自主执行复杂任务；
• 推理成本；
• 与企业软件及工具生态的集成能力。

对于Anthropic而言，Sonnet 5并非旗舰模型，却可能成为公司商业化最重要的一款产品。随着越来越多企业开始部署AI智能体，价格更低、性能接近旗舰的Sonnet 5，有望承担Claude生态的大部分实际调用量，并帮助Anthropic进一步扩大企业市场份额。

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彭博宏观策略师Simon White最新撰文指出，美国杠杆及反向杠杆股票ETF总资产规模已逼近2000亿美元，部分交易日仅再平衡所带来的买卖需求便高达500亿美元以上，创下历史新高。即使以迷你标普500指数期货的日均成交量进行标准化衡量，再平衡资金流占市场交易量的比例同样处于历史峰值，意味着这一力量的增长速度已经超过了整体市场流动性的扩张。

White认为，杠杆ETF天然具有"做空Gamma"属性：上涨时不得不继续买入、下跌时又被迫卖出，其交易行为会顺着市场方向进一步推高波动。这不仅可能解释近期美股Gamma更频繁、更深度跌入负值区间的现象，也意味着杠杆ETF正逐渐演变为影响市场稳定性的结构性因素。

规模逼近2000亿美元，再平衡资金创历史新高

杠杆ETF并非新产品，已有近二十年的发展历史，但真正的爆发式增长发生在近几年。

根据彭博统计，目前美国市场所有杠杆及反向杠杆股票ETF的总市值已接近2000亿美元，创历史新高。其中，资金最集中的产品主要围绕科技成长板块，包括三倍做多半导体ETF、三倍做多美光科技ETF、三倍做多科技股ETF，以及两倍做多SanDisk和特斯拉等产品，显示投资者对科技和AI相关资产的杠杆需求持续升温。

相比普通ETF，杠杆ETF除了需要应对申购赎回、指数调整等常规再平衡需求外，还必须每日维持既定杠杆倍数，因此无论市场如何波动，都需要持续调整持仓。

这也决定了其交易具有天然的顺周期特征。

对于做多杠杆ETF而言，股市上涨后，由于基金净值增加，实际杠杆率会下降，基金必须继续买入标的资产才能恢复目标杠杆；反之，当市场下跌时，则需要卖出资产降低风险敞口。反向杠杆ETF虽然方向相反，但同样需要在价格波动后进行机械性的再平衡交易。

"做空Gamma"属性放大市场波动

正是这种机械性的再平衡机制，使杠杆ETF在市场结构上类似于长期持有"做空Gamma"头寸。

所谓做空Gamma，是指持仓者需要随着市场走势不断追涨杀跌，而不是逆势交易，因此会进一步放大价格波动。当市场上涨时，被迫继续买入；市场下跌时，则不得不继续卖出，使原本的行情被进一步强化。

White指出，这一机制有助于解释近期市场Gamma值更快、更深跌入负值区间的现象，而杠杆ETF正是背后的重要推动力量之一。

更值得关注的是，这些再平衡交易通常集中发生在收盘前最后几分钟执行，因此对尾盘流动性和价格波动的影响尤为明显。当市场本身流动性不足时，大规模的集中买卖甚至可能进一步放大尾盘行情。

White进一步指出，即使剔除市场整体成交量增长因素，以迷你标普500指数期货成交量作为标准化指标衡量，杠杆ETF再平衡资金流的重要性同样处于历史最高水平。这意味着，其对市场的影响已不仅体现在绝对规模扩大，更在于其对整体市场结构的渗透速度持续加快。

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6月30日，国际货币基金组织（IMF）货币与资本市场部主任Tobias Adrian表示，当前AI相关股票估值未必已经形成泡沫，真正值得金融监管者警惕的是，全球大型科技公司正通过越来越多的中长期债务融资，大举投入更新速度极快的AI基础设施，这种资产与负债期限错配，才是未来金融稳定风险的潜在源头。

Adrian周二在欧洲央行葡萄牙辛特拉（Sintra）年度论坛上表示，只要AI业务盈利持续增长，这一模式仍可维持；但一旦未来AI盈利低于市场预期，企业偿债能力可能迅速承压，而这才是真正需要关注的问题。

这一表态也回应了近期市场关于"AI泡沫"的讨论。此前，国际清算银行（BIS）刚刚将AI列为威胁全球金融稳定的四大风险之一，欧洲央行执行委员会委员Isabel Schnabel也在论坛开场时提出，市场正在讨论是否存在由AI驱动的金融泡沫。

IMF：估值没有想象中危险

Adrian认为，目前市场表现与传统泡沫仍存在明显区别。

他表示，衡量股票是否存在泡沫，核心仍要看估值与盈利是否脱节，而最近一轮市场调整已经缓解了此前的估值压力。一方面，AI概念股经历回调，股价已有所回落；另一方面，企业盈利却持续超出市场预期，使得市盈率压力有所下降。

尽管投资者此前对AI商业化回报抱有"极其激进"的预期，但企业实际盈利同样不断刷新市场预测，这意味着当前市场上涨并非完全脱离基本面。

Adrian还指出，市场内部也并未出现典型泡沫时期"鸡犬升天"的现象。

过去一年，真正大幅上涨的是AI芯片等底层硬件公司，而软件板块却经历了显著调整。如果市场已经进入泡沫阶段，通常会出现资金无差别追逐所有AI概念股，而不是如今这样明显的结构性分化。在他看来，这反而说明市场仍在按照盈利能力进行定价。

真正的问题：AI投资正在"借长钱、买短资产"

相比股价上涨，Adrian更担心科技巨头融资结构的变化。

他称，目前大型云计算公司（Hyperscalers）正不断提高杠杆，通过发行中长期债券筹集资金，大规模采购AI芯片和建设数据中心。但问题在于，这些AI基础设施的生命周期远没有债务期限那么长。尤其是GPU等AI芯片更新迭代极快，一代产品可能几年内便面临性能落后甚至淘汰，而企业发行的债券期限却往往长达数年甚至十年以上。

这意味着，公司实际上是在利用长期债务，投资折旧速度极快的资产，由此形成典型的期限错配。

Adrian认为，只要AI模型持续创造利润、企业客户和消费者愿意持续为前沿模型支付费用，这种融资模式不会出现问题。但如果未来AI商业化进展不及预期，盈利能力下降，企业现金流可能难以覆盖长期债务成本，金融稳定风险便可能快速暴露。他表示：

"真正关键的问题，是AI最终能否持续创造利润，而不是今天股价有多高。"

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周二，美元兑日元一度触及162.44。荷兰国际集团（ING）全球市场及区域研究主管Chris Turner在最新报告中指出，日本当局可能选择本周五美国独立日假期期间入市干预。届时美国股市休市、银行交易台人手不足，市场流动性降至低位，官方干预有望取得更大的市场影响。

持续走弱的日元已令日本政府愈发担忧进口成本上升及居民实际购买力受到侵蚀。然而，美日利差这一决定汇率走势的核心因素依然没有缓解，加之美联储主席沃什近期释放偏鹰派信号，日元反弹空间继续受到压制。分析人士普遍认为，干预最多只能减缓贬值节奏，而非改变趋势。

假日窗口：低流动性放大干预效果

美国独立日假期期间，市场参与者明显减少，交易台配置不足，当局可以利用流动性稀薄的环境，以相对有限的资金撬动更大的汇率波动，实现"以小博大"的干预效果。

与此同时，等待至周末还能避开本周可能扰动市场的两项关键事件。美联储主席沃什将于周三发表讲话，美国非农就业报告则将于周四公布，两者均可能强化市场对美联储维持高利率的预期，从而削弱干预带来的效果。

Turner预计，日本银行目前持有约1.1万亿美元外汇储备，但若决定入市，实际动用规模可能不会超过储备总额的三分之一。若干预力度过大，反而可能被市场视为过度干预，引发投资者反向押注。

他还指出，干预持续时间同样存在约束。如果连续干预超过三天，日本可能面临国际货币基金组织（IMF）将日元从"自由浮动货币"调整为"浮动货币"的风险，这或将对日本储备货币地位及主权信用评级造成负面影响。

利差仍是决定性因素

即便官方成功干预，持续效果也未必乐观。

Turner援引2024年8月的经验指出，当时日本当局推动日元快速反弹，但涨势仅维持数周，其背后还有美联储随后开启降息周期的配合。相比之下，当前美国利率仍维持高位，这一有利条件已不复存在。

Gavekal Research分析师Udith Sikand和Tom Miller同日发布报告称，日本央行在应对通胀方面依然落后于形势。尽管日本10年期国债收益率已升至2.687%，创多年新高，但与美国国债收益率相比仍存在显著差距，美日利差依然是压制日元的根本因素。

尽管整体判断偏谨慎，Turner仍预计年底美元兑日元将回落至158，意味着日元较当前水平有约2%的升值空间。不过，外汇期权市场显示，日元在7月底前跌至165兑1美元的概率已升至37%，反映市场仍在押注短期进一步走弱。

今年以来，日元累计下跌3.23%，过去一年跌幅达到13%。当前汇率已逼近1986年《广场协议》签署前后的历史低位。当年，美国、日本、德国等主要经济体联手推动美元贬值，以缓解美国不断扩大的贸易逆差。如今，历史点位再度浮现，市场正密切关注日本当局是否会再次祭出干预这一政策工具。

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美国劳工统计局周二公布的数据显示，5月职位空缺数小幅增至759.4 万个，略高于经修正后的4月的758.5 万个。经济学家的预测中值为730万个。

这是JOLTS职位空缺数据连续第五次超出预期，过去10年中的第八次出现。

建筑及休闲和酒店业领涨，金融和联邦政府职位空缺减少

分行业来看，建筑业以及休闲和酒店业的职位空缺有所增加。专业和商业服务业——几乎贡献了4月职位空缺增量全部来源的行业——5月职位空缺基本持平。而金融活动行业的职位空缺继续下降，该行业今年以来一直是就业增长的最大拖累。

值得注意的是，联邦政府职位空缺减少了1.4万个，降至8.3万个，这是2026年以来的第二低水平，与去年8月份创下的历史最低纪录相比也仅略有回升。

离职率维持不变，每名失业者对应的职位空缺数量维持1:1

衡量劳动者每月主动离职比例的“离职率”（quits rate）维持在1.9%不变。裁员人数小幅增加，而招聘人数基本持平。

报告还显示，每名失业者对应的职位空缺数量——这是美联储官员密切关注、用于衡量劳动力供需平衡的重要指标——同样基本持平，维持在1:1。该比例曾在2022年峰值时达到2:1。

近期公布的首次申请失业救济人数等数据显示，尽管Uber Technologies、Robinhood Markets和Microsoft等企业宣布了备受关注的裁员计划，但整体劳动力市场仍几乎没有出现大范围裁员的迹象。

然而，人们对当前劳动力市场的看法相对悲观，认为工作“难以找到”的消费者比例上升至22.5%，这是自2021年1月 (22.8%) 以来的最高水平。

美国政府将于周四公布6月非农就业报告，届时将进一步反映劳动力市场状况。经济学家预计，美国6月新增就业岗位将达到11万个。此外，招聘网站Indeed发布的一项职位发布指数显示，6月中旬职位发布数量录得今年以来任意两个连续周期间的最大增幅，不过整体水平仍然偏低。

周二公布的另一项数据显示，在汽油价格下跌的带动下，美国6月消费者信心指数小幅回升。

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富国银行策略师Ohsung Kwon及其团队周一发布报告称，近期市场波动主要受到季末再平衡影响，这一扰动预计将在7月逐步消退。报告指出，过去一个世纪的历史数据显示，7月上半月是标普500指数全年表现最强的时期，平均回报率达到1.35%。

值得注意的是，该团队认为，OpenAI和Anthropic等AI独角兽推迟IPO并非利空，反而为AI板块创造了逢低布局机会。报告直言："逢低买入AI，IPO推迟或是利好。"

IPO延期释放双重红利：算力成本趋降+资金分流减压

市场此前普遍将OpenAI、Anthropic等大型AI公司推迟IPO视为科技股承压的原因之一，但富国银行认为，这一事件实际上有利于AI板块。

报告认为，一方面，大型IPO延期意味着市场新股供给减少，有助于缓解资金分流压力；另一方面，为冲刺上市而推高的算力Token价格有望回落。更低的Token价格将刺激企业客户扩大AI使用规模，带动算力需求增长，从而延长AI基础设施景气周期。

与此同时，富国银行专有市场情绪指标已从5月发出的卖出信号恢复至中性水平；6月最后一周经历集中去杠杆的量化基金，目前仓位也已大幅回归中性，市场此前积累的超卖压力明显缓解。

两周前，富国银行已将标普500指数年底目标位由7300点上调至7950点。

增量资金集中涌入，盈利上修窗口开启

资金面同样是富国银行看多的重要理由。

报告测算，新推出的面向符合条件儿童设立的"特朗普账户"预计将带来约200亿美元的被动资金流入，且资金主要配置美国大型股票。

虽然这一规模仅相当于美国401(k)养老金年度流入资金的约3%，但Kwon指出，与401(k)通常采取分散配置不同，这部分新增资金将更集中流向美国股票，因此对大盘股的边际支撑作用可能更明显。

富国银行还预计，两周后开启的二季度财报季有望成为市场下一阶段的重要催化剂。

该行预计，标普500成分股二季度每股收益同比增速将由一季度的19%进一步提升至22%，其中，关税退税将成为推动盈利超预期的重要因素。报告估算，目前已有约360亿美元退税资金发放，未来仍有约900亿美元潜在退税等待兑现，消费必需品和工业板块有望成为主要受益者。

富国银行同时指出，不少企业在此前发布的业绩指引中尚未计入退税收益，这意味着随着财报披露推进，盈利预测仍存在进一步上修的空间。

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周二数据显示，法国和意大利6月通胀均低于预期，主因能源价格明显下行。法国通胀率由5月的2.8%降至2.0%，低于预期的2.3%；意大利由3.2%降至3.0%，而市场预期持平。

数据公布后，市场对欧央行放缓紧缩步伐的预期升温。同日，欧央行管委、比利时央行行长Pierre Wunsch表示，美伊达成协议后，此前驱动通胀的关键因素“基本消退”，6月时强烈的加息必要性已有所减弱。

法意通胀双双低于预期，能源价格主导通胀回落

法国国家统计局（Insee）公布的欧盟统一口径（HICP）数据显示，法国6月消费者价格同比上涨2.0%，较5月的2.8%明显回落，也低于《华尔街日报》调查经济学家预期的2.3%。

Insee表示，通胀降温主要来自能源价格涨幅明显放缓，尤其是石油产品价格回落；与此同时，服务价格上涨速度也有所放缓。

意大利国家统计局（Istat）公布的数据同样显示，6月通胀率降至3.0%，低于5月的3.2%，也好于市场预期的持平。分析认为，两国通胀同步回落，反映出6月国际能源价格调整正逐步传导至欧洲消费端。

此前，随着美国与伊朗在6月中旬达成临时和平协议，市场重新押注霍尔木兹海峡运输恢复正常，国际油价持续下跌，目前已回落至本轮冲突爆发以来的最低水平。

Wunsch：再次加息理由已没有6月时那么充分

通胀数据公布之际，欧洲央行官员也释放出更加谨慎的政策信号。

欧洲央行管理委员会委员Pierre Wunsch周二表示，随着美国和伊朗达成协议，最初引发通胀冲击的因素已经基本消失。他表示，市场目前仍预计欧洲央行今年将再加息25个基点，但与6月相比，这一行动的必要性已经有所下降：

“我们可能仍需要再次加息——市场也是这样定价的——但不像6月时那样有把握。”

不过，Wunsch并未完全排除进一步收紧政策的可能。他强调，如果后续数据显示仍有必要加息，欧洲央行不会拖延太久，但这并不意味着一定会在7月行动。

他表示：

“我们知道未来几个季度通胀仍将高于目标。如果数据显示需要再次加息，我倾向于尽快行动，但我不会承诺具体时间。”

欧洲央行仍保持谨慎，核心通胀与地缘风险仍是变量

尽管能源价格回落缓解了短期通胀压力，但欧洲央行并未改变整体谨慎立场。

欧洲央行行长拉加德周二重申，6月启动近三年来首次加息，是基于央行最新预测作出的决定。根据欧洲央行的预测，如果政策不进一步收紧，欧元区通胀率将在2027年和2028年仍高于2%的目标水平。

与此同时，5月欧元区核心通胀率曾意外升至2.5%，显示能源价格上涨仍可能通过服务业及其他领域形成第二轮通胀效应。Wunsch也承认，这种二次传导效应将会存在，但目前“并不过分担心”。

此外，中东局势依然存在反复风险。近期地区紧张局势再度升温，市场仍担忧霍尔木兹海峡航运可能再次受到影响，能源价格未来走势仍存在较大不确定性。

值得关注的是，周一公布的数据显示，西班牙6月通胀仍高于预期，电力和天然气价格继续对物价形成支撑。欧元区整体6月通胀数据则将在周三发布，或将进一步影响市场对欧洲央行下一步政策路径的判断。

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费城半导体指数第二季度累计涨幅达81%，有望创下有史以来最强季度表现，今年以来涨幅更升至94%，若能守住将成为1999年互联网泡沫以来最佳年度表现。同期，以科技股为主的纳斯达克100指数第二季度涨幅为25%，标普500指数为14%，芯片板块强势大幅领先大盘。

然而，就在庆典氛围接近顶峰之际，上周的集中抛售为市场泼了一盆冷水。费城半导体指数上周重挫7.9%，创下自2025年4月以来最大单周跌幅，存储芯片价格走势与OpenAI IPO前景方面的担忧成为主要触发因素。进入本周一，指数走势依然大幅震荡，盘中一度下跌3.2%，最终收涨3.8%。

Cantor Fitzgerald高级董事总经理兼科技分析师CJ Muse表示，"过去六个月的主线是市场全力押注AI基础设施，但现在人们开始追问这是否可持续，我们是否应该感到担忧。"

这半年来的最大赢家，并非市场最初预期的AI芯片王者，而是内存与存储。

标普500涨幅排行榜几乎被内存和存储公司全面占据。美国最大内存芯片制造商美光今年以来暴涨301%，市值突破1万亿美元，位列年内标普500第二强；排名第一的闪迪更是飙升764%。西部数据、希捷和英特尔共同构成前五阵营，其中英特尔大涨257%，华尔街愈发相信其雄心勃勃的转型努力已初见成效。此外，韩国内存芯片巨头SK海力士正寻求赴美上市，拟募资294亿美元。

"我们看到投资者正在追逐半导体的瓶颈环节，目前这个瓶颈利好内存，也利好英特尔作为晶圆代工厂的复兴，"持有多只半导体股票的Thornburg Investment Management投资组合经理Sean Sun表示。

与此形成鲜明对比的是，AI芯片代名词、全球市值第一大公司英伟达今年以来仅上涨4.5%，成为费城半导体指数中表现最弱的个股；美国第二大半导体公司博通表现同样平淡，年内涨幅仅7.6%。

"英伟达和博通正遭遇那些瓶颈的制约，它们不再是以前那种高弹性的标的，"Sean Sun说。"我认为它们会继续表现不错，但眼下投资者想要更贴近最强主题的弹性。"

费城半导体指数当前预期市盈率约为26倍，远高于10年均值19倍，距2024年30倍的近期高点也相差不远。相比之下，纳斯达克100指数远期市盈率为23倍，标普500为20倍。

据彭博行业研究数据，分析师对芯片公司前景的乐观情绪正在升温。市场预计2027年芯片公司盈利增速将达49%，较4月时的35%预期大幅上调；营收增速预计为37%，高于4月底时29%的市场一致预期。这一增速远超标普500——后者2027年预期盈利增速仅为17%，营收增速为7.4%。

板块内部估值分化明显。ARM未来12个月市盈率逾140倍，英特尔约为100倍，按传统标准均显严重高估。而英伟达的远期市盈率仅为18倍，为2018年以来最低，远低于36倍的10年均值；美光未来12个月市盈率约为8倍，部分华尔街人士将其低迷估值视为收入与盈利已达峰值的预警信号。

Sean Sun表示，"部分芯片股的定价或许已反映了完美情景，容错空间有限，但整体而言，我会用'扩张但未过度'来形容当前估值。考虑到板块增长和积极前景，我对这些估值并不感到不安。"

高收益与高波动，如今形影不离。

Cboe半导体ETF波动率指数今年以来已攀升83%，有望创下历年最大年度涨幅纪录，该指标已大幅高于10年均值，升至2025年4月特朗普关税冲击市场以来的最高水平。

从近期交易数据来看，本月费城半导体指数收盘幅度低于1%的交易日仅出现过一次，单日最大涨幅达7.9%，最大跌幅则超过10%。据高盛prime经纪业务台数据，对冲基金正以十年来最快的速度抛售TMT板块，而散户投资者情绪的频繁切换也在进一步放大这一摇摆。

在需求侧，微软、亚马逊、Alphabet和Meta目前仍坚守激进的资本开支计划；但苹果等硬件厂商已被迫以内存芯片高成本为由上调产品价格，分析师对终端需求是否因此承压感到忧虑。与此同时，据报道OpenAI正考虑推迟IPO计划，考虑到其在AI芯片领域的重要采购地位，这一消息被视为潜在的风险警示。

"投资者结构出现了新变化，这正在加剧波动，而与此同时，似乎每周都有指向新AI能力的白皮书问世，"CJ Muse表示。"我们将在这种高度波动的市场中待上相当一段时间。"

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公司称，这是目前全球唯一具备规模化量产能力的全尺寸超仿生人形机器人产品，并力争于今年内完成全部交付。

这一数字与其工业端形成鲜明对比——2025年全年，优必选全尺寸具身智能人形机器人总销量仅为1079台。消费级路线的启动，令订单量在短时间内实现数量级跨越。

优必选创始人、董事会主席兼CEO周剑在发布会上表示，机器人将替代手机，成为AI最核心的交互终端，并称这一变化"将是划时代的"。

U1系列于6月2日登陆京东启动预售，上线仅8天，小订数量便突破3000台。至6月30日发布会召开时，全渠道订单总量已超过1.1万台。

据发布会公告，即日起至7月15日，消费者支付3000元定金即可锁定首批名额，官方预计最晚于9月15日完成首批发货。周剑在发布会上表示，公司将力争于今年完成逾万台机器人的交付。

值得关注的是，优世界品牌从宣布成立到产品正式发布，时间不足六周——周剑于5月20日通过社交媒体宣布推出消费级品牌，随即在不到两个月内完成品牌创立、产品发布、开启预售、订单破万的全套动作。

这一节奏在人形机器人行业中较为罕见，但也意味着今年交付目标的实际兑现能力将成为外界持续审视的焦点。

U1系列的定价结构跨度显著。入门款U1 Lite为轻量化半身版，售价11.98万元；全尺寸U1 Pro定价16.98万元；旗舰款U1 Ultra则男版售价99万元、女版售价88万元。

针对定价，周剑回应称，产品"有一定的盈利空间"，并指出若机器人既能完成家务任务，又能满足情感陪伴需求，"10万至20万元的价格并不算贵"。他同时表示，若未来实现规模量产，成本与价格有望进一步下降。

从产品规格来看，全尺寸机型搭载88个自由度运动关节，男款身高183厘米、重量42公斤，女款身高168厘米、重量35.2公斤，支持WiFi联网，单次充电续航2至4小时。

产品定位于情感陪伴场景，搭载养成系情感大模型，支持本地加密存储记忆及多维度外观定制。值得注意的是，产品标注不支持二次开发，采取较工业端更为封闭的生态策略，且电商平台购买规则显示，该款机器人仅限成年人购买及使用。

在发布会上，周剑就人机交互方式的演变作出较为系统的阐述。他表示，此前手机、PC通过键盘、鼠标乃至触摸屏实现"手与机器"的互动，属于被动交互；而当人形机器人普及后，用户只需以自然语言表达需求，机器人即可响应并提供情感陪护，交互方式将从"手"转变为"口"。

"这个终端的入口对人类的理解会非常精确，它会知道我喜欢哪个体育明星，甚至知道我喜欢吃什么肉，甚至会主动推荐给我很多服务，"周剑说，"我相信未来会远超手机的生态。"

他进一步指出，AI的发展实质上是在为机器人做准备，人形机器人在家庭场景中的终端入口地位将由此确立。这一判断构成优必选从工业应用向消费场景延伸这一战略转型的核心逻辑支撑。

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6月30日，公司董事会发布公告，指出股价累计涨幅已大幅超越科创综指与上证综指，"可能存在短期上涨过快出现的下跌风险"。公告援引中证指数公司数据显示，公司最新滚动市盈率达368.97倍，市净率77.88倍，与所在行业均值相比差距悬殊。

寒武纪当日股价盘中涨幅超8%，触及1613元，总市值突破1.01万亿元，当日收盘报1595.55元。就业绩而言，2026年一季度寒武纪实现营业收入约28.85亿元，归属于上市公司股东净利润约10.13亿元，扣非净利润同比激增238.56%至约9.34亿元，现金流实现转正。尽管盈利兑现势头明显，公司在公告中坦承，"目前尚处于持续发展阶段，抵御市场波动和行业变化的能力相对有限"。

市值登顶之际，央视网亦发表评论，在肯定寒武纪对科创板里程碑意义的同时，直指三重隐忧：高估值一旦业绩释放不及预期将面临回调压力，国产AI芯片在高端大模型训练领域与国际顶尖水平仍存差距，以及资本过热可能催生赛道同质化竞争与产业浮躁心态。

估值压力是公司公告中最为突出的风险提示。根据中证指数公司数据，截至6月30日，寒武纪滚动市盈率为368.97倍，市净率77.88倍，分别约为计算机、通信和其他电子设备制造业行业均值（74.86倍、8.06倍）的4.9倍和9.7倍；与软件和信息技术服务业均值（74.13倍、5.67倍）相比，差距同样明显。

高盛与摩根士丹利均对公司持看好立场，理由涵盖大厂订单密集交付及供应链趋于稳定。然而，逾370倍的动态市盈率在市场上引发明显争议——任何业绩或交付不及预期的情形均可能带来显著的估值修正风险。公司亦在公告中坦承，综合毛利率受产品组合、原材料及封装测试成本、市场竞争程度与全球供应链稳定性等多重因素影响，存在波动可能性。

2026年一季度，寒武纪营业收入约28.85亿元，利润总额约10.14亿元，归属上市公司股东净利润约10.13亿元。扣除非经常性损益后，净利润同比激增238.56%至约9.34亿元，现金流亦实现由负转正，盈利能力改善势头明显。然而，公司以直白措辞在公告中表示，"目前尚处于持续发展阶段，抵御市场波动和行业变化的能力相对有限"。

供应链层面的隐患是公告着重披露的风险之一。寒武纪采用Fabless（无晶圆厂）模式，依赖IP授权厂商、晶圆制造厂及封装测试厂等外部供应商，供应链稳定性面临一定压力。与此同时，国内半导体行业上游原材料需求持续增长，供应偏紧，采购价格整体呈上行态势；公告指出，若价格持续走高，将可能对公司经营业绩产生不利影响。

竞争格局方面，公告指出，人工智能芯片技术仍处于发展阶段，迭代速度较快，尚未形成具有绝对优势的架构与系统生态。随着集成电路龙头企业及初创设计公司纷纷布局AI芯片，该领域市场竞争日趋激烈。

央视网评论亦指出，国产AI芯片在高端大模型训练算力硬件及开发者生态建设方面与国际顶尖水平仍存在一定差距，从"能用"迈向"好用"仍需持续攻坚。

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芝商所6月30日发布公告称，上述产品待监管审批完成后正式上市，首批共包括55只标准合约及22只微型合约，涵盖Alphabet、亚马逊、苹果、Meta、英伟达及SpaceX等。

芝商所股票、外汇及另类产品全球负责人Tim McCourt表示，客户希望以更精准的方式管理个股价格风险，并充分利用集中化交易场所带来的资本效率优势。他表示，新产品将简化投资者进入高流动性美股的通道，并使交易者能够在宽基指数对冲与个股风险敞口之间灵活切换。

此次产品推出适逢股权衍生品需求持续升温。芝商所数据显示，2026年相关产品成交量与未平仓合约均创历史新高，为此次扩张提供了直接市场驱动力。

本次推出的单只股票期货采用双轨合约设计，以满足不同规模投资者的需求。55只标准合约面向大型机构投资者，22只微型合约则降低了零售及中小投资者的参与门槛，两类合约均将在芝商所规则框架下挂牌交易。

从标的覆盖来看，首批产品聚焦美国市值最大、流动性最强的科技及成长型股票，涵盖Alphabet、亚马逊、苹果、Meta、英伟达及SpaceX。上述标的均属市场高度关注的核心资产，具备较强的对冲与价格发现需求。

芝商所援引的内部数据显示，2026年股权衍生品市场需求持续强劲。期货与期权日均成交量（ADV）达到860万张合约，日均未平仓合约量（OI）为1170万张；其中期货ADV为720万张，同比增长12%，期货平均未平仓合约量达540万张，创历史纪录。

尽管芝商所公布了7月27日的目标上市日期，但公告同时明确，正式推出须以完成全部监管审查与程序为前提。投资者可通过官网获取相关产品详情。

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道明证券大宗商品研究主管Bart Melek在最新报告中指出，当前熊市修正尚未见底，近期最大威胁来自油价持续上涨所引发的通胀压力。他警告，布伦特原油仍有望进入每桶90至110美元区间，这将强化美联储的紧缩政策立场，推高黄金持有成本。截至发稿，现货黄金报每盎司4026.30美元，单日跌幅达1.6%，勉强守住4000美元支撑位。

从市场层面看，油价压力与美元走强形成双重拖累。Melek强调，持续高企的能源价格将迫使美联储维持限制性货币政策，进一步压制黄金表现，"未来数月内金价面临进一步下行风险"。

尽管短期前景承压，Melek明确表示当前牛市远未终结，并预计2027年金价将突破5300美元创历史新高。他建议投资者将近期价格回调视为战略性布局窗口。

中东局势持续动荡是Melek此次预警的核心背景。他指出，霍尔木兹海峡的通行中断已导致全球石油库存降至历史低位，即便停火协议最终落地、油轮得以自由通行，库存重建仍需数月时间。

"库存持续消耗至不可持续的低水平，至少延续至10月，这意味着原油价格仍可能阶段性触及每桶100美元，高于当前74美元的水平，"Melek在报告中写道。他同时警告，全球部分地区可能开始将燃料短缺风险计入价格预期，即使供应今日起全面恢复，这一约束效应依然难以迅速消散。

目前布伦特原油价格在每桶73美元上方交投，日内涨幅超过1%，反映出市场对供应前景的持续忧虑。

在Melek的分析框架中，油价高企的更深层影响在于其对美联储政策路径的牵制。高企的通胀预期将使联储难以转向宽松，而持续限制性的货币环境将加大黄金的机会成本。

Melek特别指出，尽管通胀压力顽固，他认为当前美联储委员会中并不存在类似Paul Volcker式的强硬人物，不会采取"不惜一切代价压制通胀"的激进手段。这一判断是其长期看涨黄金的重要依据之一。

他预计，美联储公开市场委员会（FOMC）的成员构成可能趋于鸽派，届时2%的通胀目标将被视为参考基准而非硬性约束。

尽管短期承压，道明证券对金价的长期前景保持乐观，并给出了一套完整的上涨逻辑。

Melek认为，随着伊朗局势引发的经济与资金流动阻力逐步消退，黄金的上行催化剂将依次落地：通胀预期回落、美联储政策重心转向最大就业目标，以及为抵消能源冲击带来的经济损失而推出的流动性注入措施，均将提供支撑。

在宏观背景方面，他强调美国国债规模可能逼近40万亿美元，持续高企的财政赤字将重新激发市场对"金融压制"与货币贬值的担忧。他还提到，部分投资者与央行可能担忧美联储以"流动性工具"为名变相推行量化宽松，以压制长端收益率，届时美国国债对通胀的补偿能力将受到质疑，而黄金凭借其长期跟踪通胀的能力，可能成为比国债更具吸引力的避险资产。

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在6月30日发布的研究报告中，伯恩斯坦将闪迪（SanDisk）目标价由1700美元大幅上调至3000美元。此次上调并非源于更激进的短期价格预测，而是基于一个更深层次的判断：新一代长期供货协议（Long-Term Agreement，LTA）正在重塑存储行业商业模式，使盈利波动明显下降，从而推动估值体系重估。

报告认为，过去市场始终给予存储公司较低估值，是因为行业高度依赖现货价格，一旦价格进入下行周期，收入、利润乃至现金流都会迅速恶化。但如今，闪迪、美光等厂商正在推行的新型长期协议，与历史上的LTA已经完全不同，其本质更接近一种能够锁定未来盈利的商业合同，而非传统意义上的供货协议。

新一代LTA最大的变化：不再只是"保供"

伯恩斯坦指出，投资者过去对存储行业长期协议普遍持怀疑态度并非没有原因。

传统LTA几乎完全偏向客户：客户拥有采购选择权，而供应商承担供货义务。当市场价格下跌时，客户可以放弃采购，供应商却几乎没有任何保障，因此长期协议并不能真正平滑行业周期。

而如今的新模式出现了三项根本变化：第一，价格不再完全随现货市场波动，而是采用固定价格或上下限区间定价；第二，客户需要提前提供大额资金承诺或金融担保，违约成本显著提高；第三，合同期限从过去的一两年延长至3至5年，部分协议甚至长达五年。

报告认为，这意味着LTA首次真正成为"双向约束"合同，供应商不再单方面承担周期风险。

更重要的是，市场普遍低估了金融担保机制的保护作用。很多投资者将闪迪超过110亿美元、美光220亿美元的资金承诺简单理解为合同金额中的固定比例。但伯恩斯坦指出，随着合同不断履约，剩余合同金额持续下降，而担保金额保持不变，因此担保覆盖比例会不断提高。

换句话说，越接近合同后期，客户违约的经济成本越高，供应商获得的价格保护反而越强。

即使价格暴跌七成，盈利仍明显高于传统周期

为了验证这一商业模式是否真的能够削弱周期性，伯恩斯坦搭建了一套压力测试模型。

模型分别测试了不同LTA覆盖率、不同价格跌幅以及合同执行阶段对盈利的影响，并假设最悲观情形——只要市场价格比合同价格低1美元，客户便会放弃合同、转向现货市场采购。

即便在这一极端假设下，结果依然显示长期协议显著降低了盈利下行风险。

伯恩斯坦估算，当闪迪60%的出货量受到LTA覆盖时，即使NAND价格较峰值暴跌72%，跌至0.11美元/GB——这一跌幅甚至超过过去多个行业下行周期——公司2030财年EPS仍可达到214美元；若没有LTA保护，同样情景下EPS仅约81美元。

不仅如此，随着合同进入后半段，保护效果还会继续增强。

报告预计，到FY30，随着剩余合同金额不断减少，同样规模的金融担保将覆盖更大比例的剩余合同义务。在市场ASP跌至仅0.06美元/GB的极端压力测试下，如果LTA覆盖率达到60%至80%，闪迪综合ASP仍可维持在0.19至0.24美元/GB，相当于合同底价的65%至85%；同期毛利率仍可保持80%以上，远高于传统存储周期中的水平。

周期没有消失，但估值逻辑正在改变

伯恩斯坦并不认为LTA能够彻底消除存储行业周期。

报告指出，未来价格仍会进入下行阶段，公司盈利也会受到影响，只是下行幅度将明显小于历史周期。因此，市场不应再以传统"商品周期股"的估值方式看待闪迪。

在盈利预测方面，伯恩斯坦将闪迪FY27、FY28每股收益分别上调至243美元和272美元，较此前预测分别提高约22%和34%；乐观情景下，两年EPS甚至可达到350美元和400美元。

基于盈利可持续性的改善，伯恩斯坦同时调整估值框架，不再采用传统周期顶部估值，而是给予11倍FY28预期市盈率，或14倍FY26至FY30平均周期盈利，对应目标价3000美元。

报告认为，随着越来越多存储出货量转入长期协议、AI数据中心带来的需求持续提升，以及未来收入可预测性不断增强，存储行业有望逐步摆脱"高波动、低估值"的传统标签。这意味着，市场真正需要重新定价的，不只是闪迪的盈利能力，更是整个存储行业的周期属性。

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