9月8日，A股震荡分化，三大股指盘初涨跌互现，沪指小幅走高，深成指、创业板承压，创业板一度跌超1%，科创50亦跌超1%，盘中三大股指全线转涨，算力硬件、芯片半导体等科技股有所回落，AI应用、6G、铜产业等概念股爆发，农业、贵金属、文化传媒板块走强。

港股低开低走，恒指、恒科指早盘双双下跌，恒科指跌超1%，权重科网股多数下跌，AI大模型股下挫，宁德时代港股低开低走，一度触及3月10日以来低位。债市方面，国债期货震荡盘整。商品方面，国内商品期货多数上涨。核心市场走势：

A股：截至发稿，沪指涨0.33%，深成指涨0.50%，创业板指涨0.57%。

港股：截至发稿，恒指跌0.58%，恒科指跌1.05%。

债市：国债期货震荡下跌，截至发稿，30年期主力合约持平，10年期主力合约持平，5年期主力合约持平，2年期主力合约涨0.01%。

商品：国内商品期货多数上涨，截至发稿，橡胶涨超2%，沪银、沥青、原油、铂金、沪铜、燃油、碳酸锂等涨超1%，钯金、沪锡、沪铝、鸡蛋、铁矿石、沪金、焦炭、热轧卷板、螺纹钢、工业硅、豆粕等纷纷走高，焦煤、纸浆、不锈钢、沪镍、烧碱、氧化铝、多晶硅等下跌，玻璃、集运指数、锰硅等跌超1%。

10:35

受国际糖价持续走强及全球食糖供需格局收紧预期提振，A股糖业板块集体爆发。*ST广糖、中粮糖业、红棉股份早盘集体涨停。

据上证报，此轮糖业股爆发的核心驱动力，来自国际糖价的急剧拉升。由于厄尔尼诺现象增强，促使甘蔗减产、含糖量下降。泰国糖业协会行业协会负责人表示，始于今年10月的2026—2027榨季，泰国糖产量可能降至1000万吨以下。相比之下，上一榨季的产量为1200万吨，泰国是全球第二大糖出口国，与巴西和印度合计贡献约70%的全球糖出口。

同时中东地缘局势推升油价，全球最大产糖国巴西将更多甘蔗转向生产乙醇而非制糖，今年8月国际糖价大涨21.5%，创下自2010年10月（当时上涨24%）以来最强劲的月度涨幅。

资料显示，2024/25榨季，中国食糖产量为1116万吨。2025年，中国食糖进口量为492万吨，同比增加13.1%。其中，自巴西进口429.16万吨，占比达87.26%。国内食糖现货价格小幅上涨，主要原因是国际原糖价格维持高位，配额外进口窗口收紧，国内白糖期价延续反弹态势，提振现货报价上调。

10:26

创业板指持续拉升，转为上涨0.4%，此前一度跌超1%。

10:20

宁德时代港股一度下跌逾4.5%，至3月10日以来盘中新低，A股同步走低。此前，理想汽车发布将全系搭载自研电池的进展。

宁德时代A股跌超3%。

消息面，理想汽车7日在公众号发文称，新一代理想MEGA的首批交付采用的是宁德时代的5C三元锂电池，随着理想自研电池的生产准备完成，将全量切换为理想自研5C三元锂电池。

此外，9月4日晚，欣旺达发布公告称，理想汽车拟出资26.5亿元认购其子公司欣旺达动力约14亿元新增注册资本，对应8.79%的股份。交易完成后，理想汽车相关主体将间接合计持有欣旺达动力11.17%股份，成为第二大股东。

欣旺达高开低走，目前接近转跌。

10:04

AI应用端反复活跃，当虹科技20cm涨停，佳创视讯、丝路视觉、万兴科技、视觉中国、凡拓数创跟涨。

09:58

创业板指、科创50指数均跌超1%。

09:41

6G概念震荡走强，武汉凡谷涨停，广哈通信涨超17%，盛路通信、通宇通讯、三维通信跟涨。

消息面上，工业和信息化部印发《信息通信行业发展“十五五”规划》，到2030年，全面建成覆盖完善、性能领先的新一代通信网。

09:40

CPO概念震荡拉升，剑桥科技触及涨停，华灿光电、中际旭创、天孚通信、长光华芯跟涨。

09:35

早盘传媒板块延续昨日强势，中国出版3连板，读者传媒2连板，博瑞传播一字涨停，中信出版涨超16%，龙版传媒、慈文传媒、内蒙新华等涨幅靠前。

09:29

今早农牧饲渔板块大幅高开，白糖、饲料方向领涨，播恩集团5天4板，红棉集团一字涨停，中粮糖业逼近涨停，中水渔业、三元生物、保龄宝、冠农股份涨幅靠前。

消息面上，泰国糖业协会行业协会表示，始于今年10月的2026-2027榨季，泰国糖产量可能降至1000万吨以下；此外今年全球鱼粉第一大供应国秘鲁受厄尔尼诺现象及幼鱼占比偏高等因素影响，2026年捕捞配额同比大幅下降，供应极度紧张，鱼粉价格大幅上涨。

09:26

上证指数开盘涨0.07%，创业板指跌0.13%。保险板块低迷，西藏振兴概念弱势；工业气体、工业金属概念活跃。

09:21

恒生指数低开0.63%，恒生科技指数跌0.56%。金融股、消费股跌幅居前，资源股逆势走强，江西铜业涨超3%。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

9月7日，在全球知名投资播客《The Master Investor Podcast》中，曾执掌高盛大宗商品研究团队长达三十年的顶尖专家Jeff Currie接受了专访。在离开高盛创立Real Macro后，Currie基于对全球宏观、主权债务及地缘政治的深度复盘，抛出了一个极具冲击力的核心论断：世界正处于一个持续数十年的“硬资产和大宗商品超级周期”的早期阶段。

面对当前复杂的宏观局势，Currie指出，西方国家的主权债务失衡正在彻底改变资产定价逻辑。无论是近期美联储的政策博弈，还是全球资本在科技股与能源股之间的极致拉扯，其底层逻辑都指向了一个不可逆的趋势——主权货币贬值与实物资产的价值重估。

以下是访谈要点：

• 金融压制会阻止收益率上升到足以清算债务的水平，但代价是最终引发通胀压力，而通胀将逐渐侵蚀债务的实际价值。在这种环境下，持有硬资产才是真正的保护。
• 问题的核心始终是货币贬值和金融压制，这正是我们持有黄金的根本理由，而且从长远来看，这个理由非常充分。
• 无论是美国还是欧洲，我们是否低估了全球经济衰退的风险？绝对是的。我有一个词来形容这种现象："富足错觉"。
• 大宗商品利好因素在多大程度上已经被市场消化了？几乎没有，原因在于大宗商品是现货资产，而金融资产是预期资产。
• 我们正在回归硬资产世界，未来将是企业债券的收益率比主权债券更低——也就是苹果公司的债券收益率会比美国国债更低。
• 关键在于不要在这些硬资产上耍花招。我喜欢称之为"光环效应"，也就是硬资产本地化运营——因为我们将走向去全球化和碎片化，你无法预知哪些大宗商品会上涨。所以，持有更广泛的指数，不要挑挑拣拣。

美债利息飙升逼出“金融压制”，通胀成为化债“代价”

在谈及近期美国财政部通过债券回购等手段干预长期国债收益率时，Currie一针见血地指出，无论政策制定者使用什么包装词汇，“其实只有一个词可以概括：他们不喜欢市场提供的价格。用其他任何术语来说，我都称之为金融压制。他们的目的就是降低收益率。”

Currie抛出了一个核心数据来解释华盛顿的焦虑：“目前利息支出已达1.1万亿美元，我们估计届时将升至约1.5万亿美元，增幅极为巨大。过去几年，真正的变化在于利息支出在美国预算结构中的地位。现在排在社会保障和医疗补助之后，利息支出已经超过了国防开支。”

当利息支出超过国防开支，国家财政便面临严峻挑战。Currie指出，财政部的干预不仅体现在债券市场，更早前对战略石油储备（SPR）、日元市场以及提供互换额度的干预，都是针对压低利率的定向行动。然而，这种干预是有代价的。Currie表示：“金融压制会阻止收益率上升到足以清算债务的水平，但代价是最终引发通胀压力，而通胀将逐渐侵蚀债务的实际价值。这就是‘压制’的本质——它对资产持有者不利。”

极限制裁催生“去美元化”，黄金上看1万美元的底层逻辑

面对主权债务贬值，全球央行尤其是新兴市场的选择是“用脚投票”。Currie解释了为何在所有硬资产中，黄金的地位无可撼动。

他将这一轮“去美元化”的起点追溯到2018年美国对俄罗斯寡头实施的二级制裁，以及随后爆发的俄乌冲突。“其他国家——广大新兴市场——看到这一切都得出了同样的结论：不能再持有美元资产了。”Currie强调，黄金与利率之间的传统负相关关系已经彻底脱钩，因为“如果你现在是新兴市场央行的决策者，尤其是在贝森特威胁实施二级制裁的背景下，你还会持有美元资产吗？绝对不会。”

针对市场热议的“黄金10000美元”预测，Currie回应得十分客观且具想象空间：“我没有做过任何具体预测。但要让黄金占外汇储备的比例恢复到1971年尼克松取消金本位制之前的水平，本身就意味着巨大的上升空间。”

此外，Currie用一个生动的比喻驳斥了加密货币能替代黄金的观点：“你能用斧头把钻石、黄金和铂金劈成两半分给同伴吗？可以。但你能把U盘里的加密货币劈成两半吗？不能。”他指出，数十亿美元的黄金可以悄无声息地运走，而加密货币“一旦入场，就会留下痕迹”，黄金隐藏财富的能力无可比拟。

资本开支枯竭与“富足错觉”，能源供给面临硬约束

除了黄金，Currie极其看好能源和农业。他将长期看多能源的核心逻辑归结为自2014年以来的持续投资不足，以及ESG浪潮的束缚。

Currie列举了一组令人震惊的对比数据：目前排名前七的能源巨头（他称之为“慷慨的七巨头”）的自由现金流收益率合计约为15.5%，而目前备受追捧的“科技七巨头”只有2%，超大规模数据中心运营商甚至接近零。即便如此，“每个人都想做多科技七巨头、人工智能公司，却避开石油公司。”

不仅是原油，成品油的短缺更为致命。Currie指出，目前炼油裂解价差“已经高达每桶105美元，是正常水平的四到五倍”。与此同时，他驳斥了“中国需求不振导致能源低迷”的市场共识，直言“中国才是能源价格走高的驱动力之一”。中国正在通过控制加工环节，大量买入原材料并获取加工利润。

对于西方社会的经济体感，Currie提出了“富足错觉”（Illusion of Abundance）的概念。他认为，西方政客为了避免引发当年吉米·卡特式的公众恐慌，刻意淡化了能源和农业面临的真实短缺，从而导致市场“严重低估了全球经济衰退的风险”。但他补充道，即便衰退来临，大宗商品的供需缺口依然存在，“当金融市场受到冲击时，大宗商品将会脱颖而出。”

时代逆转：跨国企业信用将超越主权，重返硬资产时代

在访谈最后，Currie将视角拉大到了400年的全球宏观史。他指出，随着美国改变了“利用海军保护世界促进自由贸易”的布雷顿森林体系默认协议，全球化已经终结，世界正在倒退回英国霸权之前、由主权国家支持的跨国公司统治的时代。

“未来将是企业债券的收益率比主权债券更低——也就是苹果公司的债券收益率会比美国国债更低。”Currie认为，在一个去全球化和碎片化的时代，投资者不应该在硬资产上“挑挑拣拣”，而应该拥抱包含石油、铀矿、关键矿产和农业在内的广泛硬资产指数，因为“我们正在回归硬资产的世界”。

以下是播客节目原文：

威尔弗雷德·弗罗斯特 00:45

欢迎收听由我威尔弗雷德·弗罗斯特主持的"投资大师播客"。在这里，我们将共同探讨并学习世界上最伟大的投资者、商业领袖和政治家的成功经验，从而为我们的听众——您——带来竞争优势。"投资大师播客"由世界黄金协会赞助播出。

威尔弗雷德·弗罗斯特 01:09

本播客还由 BNY Investments、Elseg 和 Interactive Brokers 赞助。请记住，本播客中表达的观点仅供一般参考，任何内容均不构成金融推广、投资建议或个人推荐。更多信息请参见节目笔记。

我今天的嘉宾是杰夫·柯里（Jeff Curry）。他是全球顶尖的大宗商品专家之一，曾在高盛工作三十年，组建并领导了高盛的大宗商品团队。他于 2024 年离开高盛，在凯雷集团工作两年后决定另谋出路，随后创立了 Rail Macro 和 ABAX Markets。期待稍后与他探讨这两个新项目。

杰夫，见到你真是太高兴了，欢迎收听"投资大师"播客。我也很高兴来到这里，威尔弗雷德。我和你合作的时间可以追溯到你还在 CNBC 的时候，真的有好多年了，很高兴能以这种形式再次相聚。我完全同意，尤其是这种形式，因为它给了我们充足的时间来深入探讨关键议题。我们今天会谈到所有大宗商品，但我觉得必须先从收益率说起，这正是过去几周市场关注的焦点。

杰夫·柯里 02:31

在讨论政策制定者采取的应对措施之前，请您先简要概括一下收益率上升的原因。我的核心论点是：目前公共债务带来的贬值压力非常巨大，加上对硬资产投资的长期不足和持续的通胀压力，共同导致了收益率的急剧上升。我认为我们已经开始看到这种情况，并预计这将成为一个持续的主题。

回顾来看，我们在 2020 年 10 月开始看好大宗商品，收益率的走势也基本与此相关。收益率、大宗商品、硬资产，所有这些方面都受到了影响。

杰夫·柯里 03:17

当时的判断是，这些指标将长期呈上升趋势，持续数十年。如果你看一下历史图表，就会发现此前它们已经持续下行了将近四十年。

杰夫·柯里 03:29

我认为，我们正处于一个可以称之为硬资产和大宗商品"超级周期"的阶段，收益率将是其中的组成部分。

杰夫·柯里 03:38

如果用棒球比赛来打比方，我们现在大概处于九局中的第二局或第三局，后面还有更多好戏。（威尔弗雷德·弗罗斯特插话：对于非美国的听众来说，你指的是棒球比赛九局中的第二或第三局？）

是的。我现在在西班牙，杰夫，以后得调整一下你的比喻了。

威尔弗雷德·弗罗斯特 04:00

我们来谈谈干预措施。美国财政部长斯科特·贝森特宣布了他的债券回购计划，以及他试图抑制长期债券收益率上升的意图。您对此有何看法？

杰夫·柯里 04:22

不管你怎么称呼它——期限互换也好，其他名称也罢——其实只有一个词可以概括：他们不喜欢市场提供的价格。用其他任何术语来说，我都称之为金融压制。他们的目的就是降低收益率。

如果把这次行动放在更广泛的干预背景下来看：他们最初通过战略石油储备（SPR）等手段干预石油市场；然后干预了日元市场，目的是阻止日本人抛售美债；随后又通过联邦紧急事务管理署（FEMA）为阿联酋等持有美债的国家提供互换额度，同样是为了阻止抛售。由此可见，他们对收益率上升极为担忧。

原因很简单：美国大部分债务的存量定价利率约为 3.2%，一旦到期需要展期，利率就会上升到 4.2%。目前利息支出已达 1.1 万亿美元，我们估计届时将升至约 1.5 万亿美元，增幅极为巨大。你就能理解维持低利率的紧迫性了——他们从哪里筹集资金来支付这些利息呢？

过去几年，真正的变化在于利息支出在美国预算结构中的地位。现在排在社会保障和医疗补助之后，利息支出已经超过了国防开支。一旦利息支出超过国防开支，国家财政就会面临严峻挑战。我们经历了二十年的低利率环境，这让人们产生了麻痹感。然后大约在 2022 至 2023 年，利率突然急剧回升，问题也随之而来。

威尔弗雷德·弗罗斯特 06:24

这也正是这件事变得如此紧迫的原因。从某种程度上说，如果贝森特只是想暂时平抑市场，情有可原。但您怎么看待这次公告的时机和发布方式？这根本不像是一次精心策划的公告。

正是如此，这就是为什么我称它为金融压制，而不是期限互换。

杰夫·柯里 06:49

因为这份公告是在 30 年期国债价格创下历史新高后的第二天发布的，而且比通常的公告时间提前了两到三周，远早于常规发布节点。这完全是突如其来的。再结合此前对石油市场、日元市场以及通过联邦紧急事务管理署向其他美债持有者提供互换额度的一系列干预行动来看，这次行动显得尤为激进。

因此，这次行动的时机本身就说明，这并非一次常规操作，而是明确针对压低利率的定向干预。

威尔弗雷德·弗罗斯特 07:25

压低长期收益率可以降低融资成本，尤其是在需要展期部分债务的时候。这逻辑很清晰。不过，您认为这种干预对长期收益率真的有效吗？您刚才提到收益率与大宗商品之间存在长期相关性，这个关系很有意思——如果收益率被压制住了，大宗商品价格是否也会因此受到抑制？

杰夫·柯里 07:48

我们一贯的观点是：金融压制会阻止收益率上升到足以清算债务的水平，但代价是最终引发通胀压力，而通胀将逐渐侵蚀债务的实际价值。这就是"压制"的本质——它对资产持有者不利，因为它最终会降低这些资产的实际价值。

这也正是为什么日本、阿联酋和其他国家想要抛售美元资产——他们非常清楚金融压制的最终走向。

杰夫·柯里 08:29

这也解释了我们为何一直力挺黄金。顺便说一下，我听起来可能像是在针对美国，但更准确地说，我针对的是整个西方世界。

就货币选择而言，美元仍是主导货币。即便如此，我最终的选择是黄金，而不是美元或英镑——抱歉，威尔弗雷德。核心信息是：独立于中央银行、财政部和其他政策制定者的硬资产，才是真正的价值储存之所。

很多人问我是否做出过黄金 1 万美元的预测。我没有做过任何具体预测。但要让黄金占外汇储备的比例恢复到 1971 年尼克松取消金本位制之前的水平，本身就意味着巨大的上升空间。

总结一下：金融压制会制造通胀压力，这是蓄意为之，目的是降低债务的实际价值。债权人因此希望出逃。在这种环境下，持有硬资产才是真正的保护。

（补充一点：大家不妨回顾一下我们近期与卢克·格罗曼（Luke Gromen）的访谈，他也表达了类似观点——所有主权货币都面临问题。）

威尔弗雷德·弗罗斯特 09:59

从图表上看，其他货币与黄金之间似乎存在竞争关系，但它们最终可能会同向运动。不过，我想请您强调一下您对黄金的判断——您一直也看好能源股，我们稍后会谈到这一点。但您在八月下旬对黄金曾有一个非常强烈的看法……

杰夫·柯里 10:22

我就说一个具体价位。黄金一度涨到 5400 美元，今年 1 月有所回落。您现在认为是入场建立长期仓位的好时机吗？

是的，我们一直是长期多头。不过，今年 3 月我们曾短暂做空过黄金，当时我的核心逻辑没变，只是认为需要暂时规避风险，等待更好的入场时机。

事实上，早在 2020 年 10 月，我们就开始非常看好所有硬资产，尤其是黄金。我想特别指出一点：把大宗商品和硬资产放在一起看，自 2020 年 10 月以来，它们是所有资产类别中表现最好的，没有例外，甚至超过了加密货币。不同资产之间存在轮动，但从更广泛的指数来看，趋势是一致的。

杰夫·柯里 11:17

黄金是这一轮行情最重要的早期驱动因素之一。你提到 1 月份金价上涨到某个高位，到了 3 月份战事升级时，我们判断需要退一步，及时撤出。

我来解释为什么：中东国家因为石油出口受阻，不得不抛售黄金来筹集资金；波兰、土耳其等新兴市场国家也不得不抛售黄金，以支付更高的能源进口成本，以及不断上升的国防开支——波兰就明确表示过这一点。于是我们看到了黄金的集中抛售，金价跌到了 3000 美元区间（注：以原文数字为准）。那时我们判断，风险已经释放得差不多了，收益率也开始再次上行，于是我们在约 3200 美元附近重新入场。

目前，由于中东局势紧张以及市场对美联储可能加息的担忧，黄金价格暂时承压，但这只是短期波动中的小插曲。从更长远的视角来看，贝森特的操作只是一个开始，类似的举动还会陆续出现。耶伦在 2024 年也做过同样的事情——这不是党派问题，坐在那个位置上的人都深知，一旦利息支出大幅攀升，就必须通过干预压低利率。

所以，问题的核心始终是货币贬值和金融压制，这正是我们持有黄金的根本理由，而且从长远来看，这个理由非常充分。

威尔弗雷德·弗罗斯特 13:09

我想问一个相对基础的问题。如果把黄金的走势图拿出来看，会发现它和英伟达的走势图颇为相似，近年来涨幅十分强劲。您是否担心，如果金价跌破目前相对接近的支撑位，会引发大幅回调？还是说您认为这种可能性很低？

杰夫·柯里 14:01

我认为这种可能性很低。原因要追溯到 2018 年。当时财政部长马努钦（Mnuchin）是第一个动用二级制裁的人——2018 年 3 月，他以干预美国政治为由，制裁了奥列格·德里帕斯卡（Oleg Deripaska）等俄罗斯寡头。我记得那天早上我还在高盛，那是 3 月 28 日，一觉醒来，整个金融系统几乎陷入冻结。

这就是为什么当贝森特最近威胁要实施二级制裁时（大约是上周一），没有人会说"他不会真的这么做"——因为先例已经有了。二级制裁具有极强的破坏力，对全球体系的冲击是全面性的，没有人知道谁会成为下一个目标，而一旦被制裁，你就会永远被逐出市场。

杰夫·柯里 14:42

俄罗斯人从那次事件中吸取的教训是：不要持有美元资产。他们当时持有约 930 亿美元的美国国债，此后以惊人的速度清仓，并将其转换为黄金储备。他们甚至动用波音 777 货机来运输实物黄金和现金。如果必须使用美元，他们也会选择不会被制裁的货币进行结算。

事情就是这样开始的。乌克兰战争爆发后，美西方对俄罗斯央行剩余的资产组合实施了制裁，局势进一步升级。

杰夫·柯里 15:20

其他国家——广大新兴市场——看到这一切都得出了同样的结论：不能再持有美元资产了。

你可以清楚地看到，就在制裁俄罗斯央行资产的那一天，黄金与利率之间的传统负相关关系彻底脱钩，金价开始独立上涨。如果你现在是新兴市场央行的决策者，尤其是在贝森特威胁实施二级制裁的背景下，你还会持有美元资产吗？绝对不会。

所以买盘会持续涌现，在金价约 4.5% 至 5% 的回调区间内会持续买入。去美元化的进程不会停止，因为持有黄金可以规避制裁风险。

顺便谈谈加密货币——它能替代黄金吗？不能，因为加密货币会留下可追踪的链上记录，每一笔买卖都有痕迹。

杰夫·柯里 16:15

黄金则不同。数十亿美元的黄金可以悄无声息地用卡车运走，因为黄金的价值密度极高，与其他任何商品和资产相比，单位体积的价值无可比拟。在各国政府试图实施制裁、征税或其他管控措施的环境下，黄金隐藏财富的能力无与伦比，对黄金的需求也不会停止。况且，中国和新兴市场各国央行持有的黄金储备占比，目前仍然明显偏低。

杰夫·柯里 16:55

（威尔弗雷德·弗罗斯特插话：黄金肯定比 U 盘重多了，不过我明白你的意思。）

说到 U 盘，我曾经从一位俄罗斯寡头那里听到过一个很有意思的类比。他说，想象一下你在树林里奔跑，坏人在追你，你的财富分别存放在 U 盘（加密货币）和实物资产（黄金、钻石、铂金）里。你的同伴需要分道而行。

这时有人递给你一把斧头——你能用斧头把钻石、黄金和铂金劈成两半分给同伴吗？可以。但你能把 U 盘里的加密货币劈成两半吗？不能。

还有一点：如果你要游过一条河，U 盘沾水就会损坏，加密货币数据可能永久丢失。但黄金、钻石和铂金经得起河水的考验。

所以，在极端情况下，实物硬资产的价值是无可替代的。它们作为价值储存手段已经存在了三千年，这一属性不会改变。

威尔弗雷德·弗罗斯特 17:49

接下来我们来聊聊能源。正如您之前提到的，自 2020 年以来，您一直非常看好能源市场，且预测准确，能源市场表现非常出色，尤其是今年。在讨论今年的市场走势之前，请您先概述一下您长期看好能源市场的一个关键原因——我认为这是一个非常长远的逻辑，即该领域数十年来的持续投资不足。

杰夫·柯里 19:01

回顾来看，上一次能源领域大规模投资是在 2014 年，那一年油价随后暴跌。这里说的是全球层面的整体投资，包括西方国家和中国。原因在于，当时油价已经跌到了每桶 120 至 130 美元区间，促使炼油厂及整个上游产业链大幅削减资本开支。

我刚从香港回来，坐在与 2013、2014 年同样的场合里谈论大宗商品。我记得上次坐在这里，大约是 2013 年，当时与会者只想持有必和必拓、力拓、埃克森美孚、雪佛龙和中国石油的股票。如果我拿微软或谷歌来跟你谈，没有人会感兴趣。当时整个市场的思维完全被大宗商品化主导。

杰夫·柯里 20:07

那个时代，市场普遍认为个人电脑需求已经见顶，科技行业表现惨淡。科技公司只把 15% 到 25% 的自由现金流用于资本投资，可以说是所有行业里资本投入最保守的。相比之下，金属和石油公司当时花钱毫无节制，将自由现金流的 120% 都投入了资本开支，而投资者还在高呼"要增长，要更多"。

杰夫·柯里 20:43

然后，正如大家都记得的，结局并不好看。油价暴跌，金属价格暴跌，美元也大幅走弱。就在那时，市场从大宗商品超级周期切换到了科技超级周期。2015、2016 年之后，大宗商品风光不再，微软和谷歌开始变得令人瞩目，此后一路飙升。

这件事给了我们一个重要启示。人们常问：这些能源公司什么时候会再次大手笔投资？我的回答是：不会了。要知道，我们在 2013 年和 2014 年解雇了几乎所有金属、矿业、能源公司的首席执行官和管理团队，原因就是他们花钱太多。这批新一代管理者从职业生涯起点就被灌输了"控制资本开支"的理念，这一观念已经根深蒂固。

我喜欢把现在的大型能源公司称为"慷慨的七巨头"——"慷慨"是指它们对股东的回报。排名前七的能源公司，自由现金流收益率合计约为 15.5%；而"科技七巨头"（Magnificent 7）的自由现金流收益率只有 2%；超大规模数据中心运营商的收益率甚至接近零，因为它们正在把每一分钱都投入到资本开支中——这和 2014 年那些能源公司的做法如出一辙，自由现金流支出占比高达 100%。

如今，每个人都想做多科技七巨头、人工智能公司，却避开石油公司。我在这个行业学到的一件事是：在当前的能源领域，"增长"几乎成了一个禁忌词。这是其中一种心态。

另一种心态——别忘了 ESG 浪潮的影响。人们曾经疑惑，为什么柴油价格会飙升？正是因为我们长期没有新建炼油厂——因为彼时普遍认为炼油厂是"夕阳产业"，石油需求即将见顶，未来不再需要了。这种观念现在早已过时，但其造成的后果至今仍在显现。

归根结底，正是投资意愿的长期缺失，叠加 ESG 带来的政策约束，共同造成了今天我们所面临的能源供应困境。我第一次发现这个问题大约是在 2002 年，我们当时称之为"旧经济的反击"——互联网泡沫兴起时，人们把资本涌向"新经济"，而以能源、矿业为代表的"旧经济"则被边缘化。历史正在重演。当然，需求侧也有许多其他因素，我们稍后可以继续探讨。

威尔弗雷德·弗罗斯特 23:33

三周前，在中东局势再次升级之前，您就指出过一点——您刚才也提到了——即使原油价格（无论是布伦特还是 WTI）涨幅有所回落，您更关注的是成品油价格，也就是我们日常使用的汽油、柴油等产品的价格，这些价格最终会传导到 CPI 和其他通胀指标上。而成品油价格一直在飙升，完全不受原油涨幅放缓的影响。

杰夫·柯里 24:15

是的，我认为这与炼油厂长期投资不足直接相关。预计 2027 年之后几乎不会有任何新增炼油产能投入。我昨天在香港参加了一个大型炼油行业会议，与会者指出 2027 年和 2028 年确实有少量产能交付，但那只是 2024 年延期项目的落地，并没有真正意义上的新增投资。

要知道，炼油裂解价差通常在每桶 15 到 20 美元左右，而现在已经高达每桶 105 美元，是正常水平的四到五倍。

杰夫·柯里 24:43

这些炼油厂现在简直就像印钞机。产能无法扩张，新的产能又无法快速建立——建一座炼油厂需要七年时间。所以这种高利润率短期内根本无法被市场竞争所消解。

杰夫·柯里 25:03

我前几天问 AI，洛克菲勒和埃隆·马斯克谁更富有？答案是，如果按占美国 GDP 的比例来看，两者差不多。但洛克菲勒的财富性质不同——他拥有的是大量产生现金流的实物资产，而且慷慨地向外输出现金。能源公司现在具备同样的特质，但不知为何，投资者就是不想持有这类资产。他们追求的是更宏大的叙事，比如在月球上建数据中心，而不是眼前触手可及的现金回报。

杰夫·柯里 25:33

关键还是在于炼油产能的严重不足。此外，人们的注意力都集中在霍尔木兹海峡，却忽略了另一个重要因素：乌克兰战争已经切断了俄罗斯每天约 300 万至 400 万桶的炼油产能，相当于全球柴油供应量的 10%。与此同时，霍尔木兹海峡还阻隔了另外 300 万桶/日的炼油产能。

从逻辑上想，如果要偷运一艘油轮，你会选择运原油还是成品油？答案是原油。因为如果油轮被击中，运原油还有生存的可能；但如果是满载汽油或柴油的油轮，一旦被击中，几乎没有幸存的机会。所以没有人愿意冒险运输成品油，相关炼油厂也因此停产。这才是供应短缺的根本来源。

我不明白为什么大家都盯着原油出口量，却忽视了成品油危机。现在 2 号柴油（heating oil）的批发价是每加仑 4.68 美元，这意味着加油站的终端零售价接近 6 美元甚至更高。这才是真正需要关注的问题，但很多人根本没有意识到这个数字意味着什么。

威尔弗雷德·弗罗斯特 27:01

最后再补充一点。假设一下，如果美国真的与伊朗达成了某种持久协议，或者俄乌之间出现了更明显的停火迹象，这是否会削弱您对能源相关产品的看涨判断？

杰夫·柯里 27:13

实际上，我认为我们现在已经处于一个转折点了。中国经济正在复苏。今天有人问我，能源价格低迷是不是因为中国需求不振。我的回答是：不对，恰恰相反——中国才是能源价格走高的驱动力之一。

杰夫·柯里 27:33

全世界 99% 的人关心的是商品价格，而不是原油价格本身。只有炼油厂老板和石油公司老板才会盯着原油价格。所以当有人告诉我"中国导致了油价高企、能源价格下跌"，这个逻辑本身就是混乱的。

杰夫·柯里 27:55

原油价格之所以承压，部分原因在于中国目前既不大规模购买石油，也不出口成品油——而是作为原料进口、加工后再出口制成品。中国的战略是控制加工环节，这在钢铁、铝业，乃至人工智能供应链中都是一以贯之的逻辑：控制加工，就控制了成本、地缘政治筹码和供应链中的核心价值。

杰夫·柯里 28:22

所以，无论我们观察中国在铜、石油、钢铁还是其他任何领域的行为，模式都是一样的：买入原材料，聚焦加工利润，兼顾能源安全与国内价格稳定。

杰夫·柯里 28:43

此前中国压缩了生产和出口，现在正在恢复。所以，如果此刻让我选择，我会做空柴油裂解价差，同时做多原油。顺便一提，在迪拜原油市场，你可以看到明显的现货溢价（backwardation）结构，即近端价格高于远端价格，这是极为看涨的信号，说明中国买盘正在重新涌现。

杰夫·柯里 29:01

这意味着接下来会发生什么？现在柴油价格在 189 美分/加仑区间，原油价格约为 94 至 96 美元/桶。接下来你会看到炼油端的原料成本上升，而供应量受限，这主要是因为中国很可能重新开始大规模买入原油。

那么全球战略储备的状况会对此产生多大影响？目前的原油库存比战争开始时要低很多。

杰夫·柯里 29:32

看看美国，产量增速确实在放缓，大约在每天 280 万桶左右的边际增量。顺便一提，有工程专家的研究表明，美国页岩油的可持续产量上限大约在 270 万桶/日。

杰夫·柯里 29:50

霍克斯汀（Amos Hochstein）以及拜登政府一直在强调，美国战略石油储备的库存水平已经低于 3 亿桶。他肯定清楚实际情况，因为他就在那个位置上。在拜登政府主导大规模动用 SPR 之后，现在的储备水平开始变得令人担忧。

另外，那种认为可以轻松引入委内瑞拉石油来填补缺口的想法是站不住脚的——委内瑞拉的重质原油需要特殊的炼油配置，重新恢复生产也需要相当长的时间。

杰夫·柯里 30:14

这些问题不会在一夜之间消失，无论我们是否参与其中，都已身处其中。还有一点值得注意——很多人说，OPEC+ 还有大量闲置产能。是的，他们确实有，但问题是，闲置产能里有多少是真正可以快速释放的高质量产能？

杰夫·柯里 30:25

我只想提醒大家：目前仍有每天约 700 万桶的石油处于停产状态。不管总产能是 1200 万、1300 万还是 1400 万桶，700 万桶的停产量相当于全球供应量的约 7%。能源市场的缓冲空间极为有限，我们迟早会遭遇供应冲击。

而且，这不是"未来某天"的问题。眼前的问题已经来了：柴油价格高企带来了可负担性危机，10 年期抵押贷款利率高企带来了楼市可负担性危机，汽油零售价格也在攀升。

威尔弗雷德·弗罗斯特 31:02

大家都在想，布伦特原油才 94 美元，不是 150 美元，所以还好。但柴油价格是 189 美分/加仑，实际的可负担性问题已经摆在面前了。这不是我们正在等待的风险，它已经到来了。

说到这里，杰夫，我在天空新闻频道也经常讨论这个话题。目前没有太多人感到乐观，尤其是对经济前景而言，但近年来经济增长总体上还算平稳，这让大家有一种相对平静的感觉。

杰夫·柯里 31:30

您认为这种平静还能持续吗？无论是美国还是欧洲，我们是否低估了全球经济衰退的风险？绝对是的。我有一个词来形容这种现象："富足错觉"。让我回到 1977 年吉米·卡特执政时期。

杰夫·柯里 31:50

卡特发表了那篇后来被称为"毛衣演讲"的讲话。他穿着一件开襟毛衣出现在电视上，身后的恒温器被调得很低，看起来冷意十足。他告诉公众：我们正面临能源危机，大家必须节约能源，因为我们面临真实的短缺。

结果你猜怎么着？话音未落，恐慌就在全国蔓延开来。他承认了问题的存在，反而引发了一系列连锁反应，民众开始担心：总统都说石油快用完了，经济会不会崩溃？我年纪够大，还记得我父亲在后院建了一个柴油储罐。这当然不是卡特想要的结果。

从那以后，从里根开始，历任总统都学到了一个教训：不能公开承认能源短缺，否则会引发更大的恐慌。老布什在 1991 年海湾战争时动用了战略储备来平抑油价，之后拜登、奥巴马、小布什都做过同样的事。这是两党共识，不是党派问题。

所以当我们理解这种"富足错觉"时，就能明白为什么各国政府——包括欧洲各国——都倾向于淡化能源问题的严峻性。卡特坦诚说出真相，结果只当了一届总统就被选民抛弃了。没有人愿意重蹈他的覆辙。

还有一点值得补充：卡特在 1977 年 4 月还发表过另一篇演讲，被称为"MEOW 演讲"，即"道德等同于战争"（Moral Equivalent Of War）。媒体把他狠狠嘲笑了一番，称之为"喵喵演讲"。但他在那篇演讲里提出的观点，现在看来相当有远见——他认为，能源转型从来就不是一场环保运动，其本质是能源安全问题。他在白宫屋顶安装了太阳能电池板，并呼吁减少对化石燃料的依赖，因为化石燃料总量有限且易受地缘政治冲击，而太阳能、核能等替代能源更加稳定可靠。

值得一提的是，在那个黄金时期，法国约有 90% 的电力来自核能，是当时全球碳排放强度最低的国家之一。

杰夫·柯里 34:06

它是怎么到那儿的？它到那儿并非为了拯救地球，而是因为戴高乐将军害怕今天霍尔木兹海峡关闭的局面会重演。

杰夫·柯里 34:16

所以，我想说的是，如果你问我，我们是不是低估了它？西方国家是故意这么做的。

威尔弗雷德·弗罗斯特 34:24

中国进行了能源转型，而这从来都不是为了拯救地球，而是为了在像今天这样的环境下保护自己。当然，美国现在显然至少是能源独立的，尤其是在委内瑞拉一些污染较重的原油的帮助下，而英国就不是这样了。我也有些认同——我认为经济衰退的风险被严重低估了。

在讨论农业和其他大宗商品之前，我想确认一下：慷慨的七大石油公司指的是哪七家？埃克森美孚、雪佛龙、康菲石油、英国石油、壳牌、道达尔和沙特阿美。意大利的石油公司和亚洲的石油公司都不在考虑范围内，因为我们需要的是那些支付高额现金流的公司。关键就在这里。法国道达尔喜欢高额分红，但我不太确定他们的分红执行是否总是最优的。

杰夫·柯里 35:26

实际上，我不太同意你的看法。我认为帕特里克·普斯（Patrick Puce）的做法，正是我们所说的"新宝石秩序"的多元化体现。他涉足石油、天然气、太阳能、风能、核能等领域，全面发展。比如，他在德克萨斯州东部就利用太阳能和风能发电，天然气资源丰富。此外，他在其他地方也拥有石油和天然气。我觉得他在德国也有石油。但我认为，关于道达尔（Total）的关键信息在于，他们非常重视"宝石"，这也是我们称之为"新宝石秩序"的原因。

威尔弗雷德·弗罗斯特 36:11

他确实做到了。他专注于利用所有可用的资源打造精品，因为你永远不知道哪个资源会出问题。关于这七种资源，是否有 ETF 将它们合并在一起？或者你认为人们应该自行建仓吗？我现在正在研究 ETF。

威尔弗雷德·弗罗斯特 36:51

现在回到正题。我们来聊聊农业，杰夫，因为这是一次比较近期的电话会议，至少从你8月下旬再次强调的力度来看，你当时非常明确地表示预期农产品价格会上涨。

杰夫·柯里 37:08

确实如此。当我们探究这一判断背后的动机时，我们早在2020年就开始关注整个行业。如果你看看农业板块，会发现它是最具爆发性的板块，而且最初体现在三大商品上：咖啡、可可和棉花，橡胶也包含在内。它们受影响最大的原因是它们位于赤道附近，全球变暖对它们产生了非常显著的影响。你还记得吗？2022年和2023年，那些涌入美国的洪都拉斯移民，正是因为他们无法获得咖啡（的收成）。

当我们审视当前的情况时，会发现有两个因素：一是创纪录的厄尔尼诺现象；二是战争。乌克兰战争正在影响黑海粮食走廊，切断俄罗斯的出口，也切断俄罗斯的石油供应。所以，我有点震惊，市场只关注霍尔木兹海峡——它开放了吗？还是关闭了？而黑海那边也发生了类似的事情，俄罗斯人正在削减炼油厂的产能。我认为中央情报局派代表去莫斯科，原因之一就是告诉俄罗斯人停止这种行为，因为这正在严重加剧通胀压力。

再加上天气因素。莱茵河水位处于历史最低水平，巴拿马运河因为吃水深度只有47.5英尺而关闭。所以，我们现在面临的咽喉要道比霍尔木兹海峡多得多——霍尔木兹海峡、红海（那里正上演着一场与胡塞武装的战争）、黑海石油走廊、黑海粮食走廊、俄罗斯炼油产能、莱茵河和巴拿马运河，这些都是重要的战略要地，而从华盛顿的政策角度来看，这些都超出了其现有的政策工具范围。我们开始在市场上看到这一点。

杰夫·柯里 39:27

回到八月份，大概两周半到三周前，表现最好的板块是农业。不妨回顾一下可可的价格走势图，它呈直线上升。还有一点，金属价格现在也非常火爆。大多数大宗商品，尤其是柴油，都处于低迷状态，但我不想把事情过于简化。如果柴油价格处于历史高位，就会给其他所有商品带来巨大压力。与此同时，各种极端天气事件也接踵而至。

杰夫·柯里 40:03

这里的风险很大，尤其是在粮食方面。如果我们回到最初的问题——大家都喜欢把通货膨胀剔除掉食品和燃料，但这无异于因噎废食。从可负担性的角度来看，食品和燃料是未来整体通胀预期的核心。我们又回到了最初的话题：更高的利率正是由这里的风险驱动的，而且这种风险正变得越来越重要。

威尔弗雷德·弗罗斯特 41:23

当我们总结所有这些大宗商品的积极前景时，我不得不问：这些利好因素在多大程度上已经被市场消化了？我知道有些大宗商品的反应比其他大宗商品更迟，但对于你提到的那七只表现优异的股票来说，今年已经是硕果累累的一年了，即使从价格与自由现金流收益率的角度来看，它们仍然相对便宜。正如你刚才提到的，很难想象在现有的全球航运通道中会出现更多的瓶颈。那么，你认为这些利好因素在多大程度上已经被市场消化了？

杰夫·柯里 42:13

我的判断是：几乎没有。原因在于大宗商品是现货资产，而金融资产是预期资产。大宗商品，也就是实物资产，反映的是今天的供需关系，而不是明天的。即使是期货也不是明天的，它们只是基于今天价格的现货交易。而像股票和债券这样的金融市场，定价的是人们对增长率的预期。

杰夫·柯里 42:35

为什么大宗商品和金融资产之间存在负相关关系？这是因为通货膨胀像现在这样严重时，沃什在杰克逊霍尔会议上表达了对加息的担忧，这抑制了黄金价格的上涨势头。如果他开始加息，金融资产就会下跌——因为经济增长预期会下降。大宗商品价格依然会上涨，因为大宗商品的需求量很大，而供应量却很小，无论是石油、谷物还是其他什么商品，都存在供需缺口。假设加息导致需求放缓，但供需缺口依然存在，市场仍然趋紧。大宗商品价格下跌的唯一原因是需求下降到低于供应量，但这不太可能发生。金融市场则会因为更高的利率意味着更低的经济增长率而下跌。因此，在这种环境下持有大宗商品的理由在于：当金融市场受到冲击时，大宗商品将会脱颖而出。

杰夫·柯里 43:38

面对通胀压力，下周就是劳动节了。当人们回到办公室，坐在办公桌前，审视当前的形势——看到柴油价格创下历史新高，而且到那时油价可能已经超过100美元；看到铜价处于历史高位，锌价也接近高位；看到铝价——他们可能会想，现在的通胀风险可能相当高，我最好减持金融股，减持股票和债券，开始关注这些硬资产。

最后再深入探讨一下：我想问的是，你对大宗商品价格持续上涨的信心有多大？我们都知道那句老话，解决大宗商品价格高企的办法是……

威尔弗雷德·弗罗斯特 44:29

高企的大宗商品价格会吸引投资。您之前已经提到过扩建炼油产能需要很长的周期，所以这方面还有一些喘息的空间。但正如您所说，如果需求和供应都充足，而您又认为存在经济衰退的风险，那么衰退就会成为抑制需求的触发因素。

杰夫·柯里 44:49

没错。顺便说一句，那件事发生在2008至2009年。高油价助长了那场信贷危机，因为高油价带来了更高的收益率，危机不断累积。大宗商品价格在那段时间暴跌，但结构性牛市，也就是超级周期，在2009、2010、2011和2012年仍在继续上演。直到2012年10月下旬，我们才对其持中立态度，因为页岩油显然将解决供应问题，而页岩油供应过剩。那些公司在2012和2013年的资本支出实在太多了，最终大家都觉得够了。你无法阻止这些管理层继续支出，有点像今天的那些人工智能公司。

杰夫·柯里 45:36

但我认为，我们应该思考一下我们现在所处的位置。我对这个超级周期有信心，虽然可能会出现衰退，但衰退终会过去，经济也会很快反弹。我不认为会出现灾难性的衰退，因为我们并没有面临同样的问题。

杰夫·柯里 45:48

当你思考当今全球经济的失衡之处时，会发现每个人都想从私人信贷中分一杯羹，这与2008、2009年的情况截然不同，那不是系统性问题。这次的问题出在主权国家。失衡就在这里，而不是公共信贷市场或其他类似的地方。问题出在主权国家，出在美国政府、英国政府，以及中国政府身上。

顺便说一句，目前只有德语国家，也就是欧洲大陆，包括西班牙在内，经济状况相当不错。实际上，整个欧洲的经济状况都相对良好。如果把英国和意大利排除在外，其他地区的经济状况相对而言都还不错。从债务占GDP的比例来看，包括英国在内，状况良好的国家约在81%左右，而像德国和西班牙这样的国家约在60%左右。而美国是125%，日本是200%。所以，就这些主权国家而言，这些都是非常严重的问题。因此，即使你遇到其中一个问题，情况也和2008、2009年截然不同。

威尔弗雷德·弗罗斯特 46:54

是的，这些显然指的是债务占GDP的百分比。杰夫，当我们开始拓展讨论范围并得出结论时，我很好奇，在你职业生涯中或者经济史的其他阶段，是否有某些时刻让你觉得，如今的历史回响依然清晰可见？

杰夫·柯里 47:17

如果一月份你问我这个问题，我的回答会是：这不过是又一个硬资产周期罢了。我对世界经济的理解是：有两个行业至关重要。一个是能源和大宗商品——如果连电都开不了，那就什么都做不了。

杰夫·柯里 47:36

另一个是科技。如果你不创新，你就永远不会进步。纵观战后历史，要么是像大宗商品这样的硬资产占主导，要么就是科技巨头占主导。世界是由科技公司引领的，比如IBM、微软、英伟达、谷歌，总是这些公司中的一家占据着顶端。让我们回到二战后的50年代。

杰夫·柯里 48:04

我们经历了一轮大规模的资本支出繁荣期，用于战后重建，大宗商品投资引领了这一行列，但最终他们过度扩张了。产能过剩之后，我们转向了Nifty 50指数。60年代的特点是低而稳定的通货膨胀和低利率，与本世纪初的2000年代非常相似。但最终，资本流向了硬资产，进入70年代，然后就是繁荣期。

杰夫·柯里 48:32

你看IBM、柯达，还有可口可乐，这些都是长期增长型品牌，它们都曾领跑Nifty 50指数，然后在70年代、80年代遭遇重创。

杰夫·柯里 48:43

埃克森美孚曾经是巅峰之王，然后被赶超。之后科技公司在互联网泡沫中占据主导地位，微软在2000年也曾位居顶峰，而埃克森美孚则跌落谷底。到了2010年，它们再次被赶超。到了2011年，埃克森美孚重回巅峰，而微软却无人问津。而现在，微软、英伟达和谷歌并驾齐驱，成为行业翘楚。

杰夫·柯里 49:04

现在没人真正喜欢这些石油公司。你觉得10年后局势会变成什么样？

杰夫·柯里 49:09

这就是我对后伊朗时代世界的看法，而且这件事的影响更大，真的大得多。我这么说的原因是，让我们先来看看正在发生的变化的来龙去脉，再来探讨其间发生的全球化进程。我引用芝加哥大学教授罗伯特·佩普的观点，他说，1991年发生了两件事。

杰夫·柯里 49:31

苏联解体后，美国带着一万个裹尸袋入侵伊拉克，只用了147天。当时的口号是"震慑"。美国成为了世界霸主，并由此开启了全球化进程。

杰夫·柯里 49:58 所以，这对应两个判断：其一，全球化已经完成。其二，让我们想想1945年的布雷顿森林体系。当时达成的"大交易"是：我们给你们一大笔钱，通过世界银行让你们重建经济，使用美元，而我们将利用我们强大的海军来保护世界，促进自由贸易和全球化。

杰夫·柯里 50:20 而美国今天在中东撕毁了那份宏伟的协议——也许是与巴林达成了某种妥协。他们就此罢休了吗？他们不能，因为他们还能做什么呢？说白了，我能把我的超级大国——亚伯拉罕·林肯号——开进海峡，停泊在巴林吗？那是我在那里的大型海军基地。这意义重大。

杰夫·柯里 50:41

这可不是那种你输了就一走了之的事，这足以改变游戏规则。而且我想把这件事放在一个更大的历史背景下来看，它已经有400年的历史了。巴林是由葡萄牙人在公元1602年建立的，它曾被称为葡萄牙堡。

杰夫·柯里 50:58

当我们想到美国海军时，我们想到的并非1941年美国从英国继承的舰船和技术——他们获得了迪戈加西亚岛。想想这个地名，是谁建立的？是西班牙人和葡萄牙人。还有巴林。

杰夫·柯里 51:15

英国人是从西班牙人和葡萄牙人那里学来的，而西班牙人和葡萄牙人创立了这一切。为什么？因为奥斯曼帝国切断了他们穿越亚洲大陆的香料之路，他们不得不另辟蹊径，用船只运输香料，于是发明了远洋航行，这一切都是他们创立的。

杰夫·柯里 51:32

然后英国人继承了，美国人又从英国人那里继承了。这就是西方400年的霸权。

杰夫·柯里 51:47

在英国出现之前，世界是什么样子？英国击败拿破仑之后才有了霸主，英国之后霸主变成了美国。盎格鲁人控制了所有那些岛屿，迪戈加西亚岛、巴林等等，成为全球霸主。而在此之前整整两百年，世界是由主权国家支持的跨国公司统治的，比如荷兰东印度公司，他们拥有武装船只，但实际上他们到底在交易什么呢？

杰夫·柯里 52:17

黄金和白银。我认为，我们会回到一个主权国家重新掌权的世界吗？那些在全球各地运营的企业，我们会用代币交易黄金和白银吗？这是你真的需要思考的问题，因为如果美国不再是霸主，我们将进入一个截然不同的世界。

威尔弗雷德·弗罗斯特 52:37

这真是发人深省，而且历史背景也很丰富。杰夫，让我们展望一下未来。说到加密货币，你非常看好黄金，这一点你已经明确表达过了。那么你对比特币和其他加密资产的看法呢？

杰夫·柯里 53:04

关于加密货币，我认为比特币对数字账本技术（DLT）所带来的颠覆性影响，恐怕我们很难完全想象。这项技术真是令人难以置信。想想我们现在所处的位置，Web 1.0的雏形是HTML，那是1990年的事。Web 2.0则是社交媒体。

杰夫·柯里 53:19

那是2000年代的事了。高盛搞清楚了怎么用HTML，安然在线当时也正在崛起，我们制造了流动性爆炸。到了2011和2012年，高盛变成了"吸血乌贼"的代名词。特朗普总统做了什么？

杰夫·柯里 53:39 他搞懂了Web 2.0——知道怎么阅读和利用它，也就是理解社交媒体等等。MAGA运动就是从那时兴起的，席卷了世界。Web 3.0是分布式账本技术（DLT），能够拥有它、阅读它、编写它、掌控它。加密货币当初是为人类而生的吗？

杰夫·柯里 53:58

不，它是为人工智能设计的。因为现在你可以给你的人工智能代理配备这个钱包。

杰夫·柯里 54:07

钱包是一种代币，你可以把它沿着链条传递下去。就拿棒球卡来说，它们在下游流通的环节买卖价差高达20%到30%。现在我给我的AI代理配备了他的代币。

杰夫·柯里 54:24

他可以去进行套利，完成套利交易。我们正在进入这个领域，可能性巨大。但问题是每个人都被加密货币套牢了。那么，我对加密货币的看法是什么呢？它不会取代黄金。它已经存在了17年，市值约为1.25万亿美元。

杰夫·柯里 54:45

而黄金的市值已经超过30万亿美元，它已经存在了三千年。你可以把黄金藏起来，但加密货币藏不住——大家都叫它"加密"货币，但你一旦入场，就会留下痕迹。所以我非常看好这些底层技术。我认为，当我们审视《天才法案》和《清晰法案》时，它们的方向都是对的。

杰夫·柯里 55:04

我认为这将引发另一次流动性爆炸，就像当年高盛的情况一样——他们当时只是向下游拓展业务，开始进行数据化交易。Web 1.0时代让我们不仅可以交易WTI和布伦特原油，还可以交易汽油、航空燃油以及所有这些更下游的产品。所以我非常看好这项技术，但我并不看好比特币和加密货币本身。

请再介绍一下您目前在做什么。

杰夫·柯里 55:31

当然。这是真正的宏观经济（Real Macro），在我离开高盛黄金市场两年后开始的。我喜欢称之为"真正的宏观经济"。我以"real de Ocho"（八里亚尔银币）命名了它。"real de Ocho"是什么？它是第一枚银币。

杰夫·柯里 55:50

这是西班牙发展出的第一种储备货币。顺便说一句，美元符号就源于此。它的拉丁文名称是"P real de Ocho"，意思是"8里亚尔"，也就是8个单位，美元符号正是由此而来。

杰夫·柯里 56:04

但重点是，我们正在回归硬资产的世界。在"real de Ocho"出现之前的世界，硬资产才是关键。我们之前也讨论过，在英国霸权之前的那个世界，以炮舰为主导，交易的主要是黄金和白银。我认为我们正在回归到这样一个世界。最后一点我想补充，这也是我的一个预测：未来将是企业债券的收益率比主权债券更低——也就是苹果公司的债券收益率会比美国国债更低。

杰夫·柯里 56:38

这就是那个真正的"real de Ocho"世界的真实面貌。

威尔弗雷德·弗罗斯特 56:49 真有意思。杰夫，我们时间差不多到了，就到这里吧。我非常喜欢你的分享，我们一定要再请你来。不过，我们喜欢在节目结尾问问你，你对听众最重要的建议是什么？

杰夫·柯里 57:00 关键在于不要在这些硬资产上耍花招。我喜欢称之为"光环效应"，也就是硬资产本地化运营——因为我们将走向去全球化和碎片化，你无法预知哪些大宗商品会上涨。所以，持有更广泛的指数，不要挑挑拣拣。持有包含石油生产商、铀矿、关键矿产、食品生产商等在内的全面组合，不要试图去挑选具体是哪一家。

杰夫·柯里 57:34 我喜欢整体策略的原因是，我们不想只专注于某一方面。无论是现有指数，还是其他类型的指数，我都会尝试创建新的指数。因为目前市面上只有B.Coms指数、高盛商品指数，Quantics也有一个。但最终，我的重点将放在创建新的投资工具上，因为自从大约20年前之后，我们就没有再做过类似的事情了。

威尔弗雷德·弗罗斯特 58:08 杰夫，太棒了！很高兴你能来。ETF发行的时候记得告诉我们，我们期待你再次光临。再次感谢你做客"投资大师播客"！

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

据追风交易台，高盛在9月7日发布的最新研究报告中，将2026年12月布伦特/WTI价格预测上调至85/80美元每桶，2027年全年预测上调至80/75美元每桶。报告指出，油市和航运市场正日益将中东冲突长期化纳入定价：布伦特现货期货已升至97美元，市场隐含的2027年3月布伦特突破100美元概率从一个月前的约6%升至约25%。

尽管上调了对航运中断持续时间的假设，价格预测的上调幅度依然有限。核心原因在于：OECD商业库存自战争爆发以来几乎未见明显下降，全球市场缺口已从2026年3月的约每日700万桶收窄至2026年第三季度的约每日100万桶，市场适应能力显著强于预期。

价格上调幅度有限：两大缓冲因素

高盛将此次价格预测上调幅度受限归结为两个核心原因。

其一，OECD商业库存韧性超预期。OECD商业陆上库存是原油价格的关键预测指标，自战争爆发以来几乎未见明显消耗——截至8月底，高盛追踪的OECD商业库存计数器较其7月供需平衡估算高出119亿桶。全球可见库存自战争爆发以来共下降5.43亿桶，但其中来自OECD商业储存的仅约2600万桶，近2亿桶分别来自OECD战略石油储备（SPR）和在途原油，另有约8000万桶来自中国。这种高度集中于非商业类别的库存消耗，对近期布伦特现货价格的直接拉动作用相对有限。

其二，中东供应适应性恢复持续推进。高盛预计，随着"暗流"（dark flows）规模进一步扩大、新管道产能于2027年底陆续投产，以及阿联酋和沙特阿拉伯逐步动用部分闲置产能，中东供应将持续恢复。波斯湾液化石油产量已从4月份较2026年2月水平低1430万桶/日的低点，回升至7月份低800万桶/日的水平。高盛估计，到2027年底将新增3.8万桶/日的绕行霍尔木兹海峡管道有效产能，主要来自阿联酋西东管道扩建（+180万桶/日）和沙特阿拉伯延布港扩建（+200万桶/日）。

低库存不等于油价即将飙升

尽管全球可见库存和OECD战略石油储备处于历史低位，高盛认为这并不必然意味着原油价格将立即大幅跳升，并援引三方面理由。

历史经验：可见库存与油价之间的历史相关性较弱。2024年11月全球可见库存触及历史最低点（样本自2017年起）时，布伦特价格仅为76美元。以需求天数衡量的OECD商业库存——这一指标对油价的预测能力更强——目前仍比2003年均值高出16%，而2003年正是该指标的历史最低点。

库存并未耗尽：高盛估计，全球陆上石油库存已从战前的91亿桶降至当前的86.9亿桶，但仍远高于估算的最低运营库存水平42亿桶，短期内不存在供应断绝风险。

中国进口的价格敏感性：中国原油净进口量同比仍下降约30%，其价格敏感性将在价格上行时抑制涨幅、在价格下行时提供支撑。高盛估计，若中国在2026年3月至8月期间维持进口稳定，布伦特公允价值将高出10至15美元。中国原油需求的价格敏感性有望持续，原因在于电动汽车、电动卡车及煤基石化装置的大规模投资已显著提升了中国经济脱离石油的灵活性。

价格风险整体偏向上行

高盛明确指出，其价格预测面临的风险整体上显著偏向上行，尤其是近期。

在上行情景下，若2027年波斯湾平均产量较战前水平低400万桶/日（基准情景为低50万桶/日），布伦特可能突破120美元/桶。高盛认为，霍尔木兹海峡和红海航运攻击的进一步升级是触发这一情景的最可能因素。

在下行情景下，若2027年波斯湾平均产量较战前水平高出100万桶/日，布伦特可能跌入60美元区间。

在交易策略上，高盛继续建议通过持有2027年3月至12月欧洲柴油远期价差来对冲地缘政治风险——若俄罗斯或中东炼厂停产持续，该价差有望较当前水平上涨逾100%。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

据追风交易台消息，高盛大宗商品研究团队分析师Lina Thomas与Daan Struyven在9月7日的报告中指出，BCOM农业现货指数已较去年同期上涨24%，小麦价格涨幅更达41%。驱动这轮上涨的，是三个同步累积的风险——霍尔木兹、黑海、超级厄尔尼诺。

更值得警惕的是，这三重冲击叠加的背景，是全球农业市场正变得越来越“向内看”。多个经济体在经历疫情冲击和2022年粮食与能源危机后，政策重心明显转向粮食和能源供应安全，具体体现为：提高商品进口关税、扩大出口管制等。

该行认为，贸易壁垒越高，冲击门槛越低——2020年以来农业贸易限制措施出台速度已翻倍，市场碎片化意味着同等供应冲击将带来更大、更持久的价格波动，农产品价格上行尾部风险正在显著加厚。

风险一：霍尔木兹——化肥与柴油双重断供，直击农业生产成本

霍尔木兹海峡是全球约三分之一化肥贸易的咽喉要道。自7月局势再度升级以来，途经该海峡的化肥流量已明显下滑。

氮肥方面，2024年全球约34%的尿素贸易和23%的氨贸易途经霍尔木兹。氮肥对玉米、小麦、水稻等谷物产量有直接影响，且必须每季施用，时机至关重要。此次断供恰逢主要氮肥进口国的第三季度采购窗口期——包括巴西玉米、印度水稻和甘蔗、以及欧盟冬小麦的备货期。

磷肥方面，2024年全球约18%的MAP和DAP贸易途经霍尔木兹。巴西大豆对磷肥进口依赖度高达约80%，而巴西大豆占全球出口量的62%。7月再度升级恰逢巴西大豆种植户9月播种前的关键采购窗口（6-7月）。分析师指出，截至6月中旬，巴西大豆种植户仅完成预期化肥需求的约68%（历史正常水平约75%），磷肥价格持续高企，长期施用不足的风险正在累积。

与此同时，美国柴油价格于9月4日（周五）创下历史新高。霍尔木兹周边扰动约束了全球约10%的柴油出口，叠加中东和俄罗斯炼油产能中断，持续高企的柴油价格将进一步压缩农民利润、推高农业生产成本。

能源安全担忧还带来另一重压力：巴西、印度已上调乙醇掺混比例（糖/玉米），印度尼西亚上调了生物柴油掺混比例（棕榈油），主要出口国将更多农作物转向国内生物燃料生产，可出口供应量随之收缩。

风险二：黑海——全球最重要粮食走廊，15%-20%的谷物贸易面临威胁

黑海是全球最重要的粮食出口通道。分析师指出，俄乌紧张局势重燃，令全球15%-20%的粮食贸易面临风险。

目前正值黑海小麦出口旺季，俄罗斯和乌克兰的海运小麦出口量已大幅低于正常水平，自7月初局势升级以来，小麦价格已上涨约20%。

玉米方面，俄乌海运玉米出口也已大幅下滑，但8月本属季节性出口淡季。该行警告：若扰动持续至10月，黑海玉米出口通常进入旺季，届时风险将从小麦市场蔓延至全球玉米市场。

风险三：超级厄尔尼诺——75年仅三次，当前预测将创历史最强

美国国家海洋和大气管理局（NOAA）评估，当前厄尔尼诺条件发展为"超级"厄尔尼诺的概率超过90%，预计将在2026-2027年冬季达峰。

超级厄尔尼诺在过去75年中仅出现过三次，而当前这次预计将成为有记录以来最强。

分析师指出，超级厄尔尼诺可能同时通过严重干旱和洪涝冲击多个主产区，对糖市的影响尤为突出——全球糖出口高度集中于厄尔尼诺敏感地区，包括巴西中南部、印度和泰国。

巴拿马运河也面临威胁。 该运河承担全球10%的谷物贸易和17%的大豆贸易。尽管运河以相对充裕的水位进入本轮厄尔尼诺周期，但当前雨季水库水位不升反降。2026年8月20日，巴拿马运河管理局已因降雨偏弱、水库水位下降而削减通行能力。分析师警告，若水库在1-5月旱季来临前未能充分补水，运河当局可能需要进一步限制船舶通行——重演2023/24年的限航局面。

更大的风险：贸易壁垒越高，冲击门槛越低

高盛认为，上述三重冲击本身已足够严峻，但真正放大风险的，是它们正在冲击一个日益"内顾化"的全球农业市场。

自2020年以来，多个经济体在经历疫情冲击和2022年粮食与能源危机后，政策重心明显转向粮食和能源供应安全，具体体现为：提高商品进口关税、扩大出口管制、上调生物燃料掺混比例、以及政府主导的库存积累。该行数据显示，2020年以来，农业贸易新限制措施的年度出台速度已大约翻倍。

该行的核心逻辑是：

第一，小冲击可能触发大规模供应流失。 全球农业贸易高度集中于少数主要出口国，一旦某关键出口国出现（哪怕是潜在的）供应扰动，就可能触发（预防性）出口限制，从全球市场抽走远超原始扰动规模的供应量。2008年和2022年粮食价格危机期间，连锁出口禁令放大了全球价格涨幅。印度在2023/24年强厄尔尼诺前夕实施大米出口禁令，将全球约40%的大米贸易量从出口市场移除，推动价格大幅上涨——尽管印度大米产量最终证明具有韧性。

第二，市场碎片化将放大价格波动。分析师估算，外部冲击（如农业市场的天气冲击）的价格影响，取决于其规模相对于吸收该冲击的市场大小。若一个区域集团的市场规模仅为全球市场的一半，同等冲击将带来两倍的价格影响。 旨在提升国内韧性的贸易壁垒和预防性囤货措施，反而可能导致市场碎片化，降低流动性，放大价格波动——与其初衷背道而驰。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

Tianyi Cui在帖子中直言：“好多好多新方向新系统新需求需要搞。”

为什么现在大规模扩招？

此次扩招的直接导火索，是业务量级的全面跃升。

Tianyi Cui解释称：“计算机领域的任何东西量变大之后，就会产生复杂度上巨大的增加。”

他列举了当前正在急剧增加的维度：数据量、机器与容器量、训练任务量、评测任务量、Agent环境量、用户量、请求量——“等等等等，都在急剧增加”。

结果是：原有的后端系统“逐渐不能完美满足将来的量的需求”，团队需要大量工程师来“升级、维护和重写各种后端系统”。

这不是技术路线的转型，而是增长本身带来的工程债务。

招什么人：资深工程师是核心目标

此次招聘集中于两类岗位：服务端开发工程师和Agent弹性计算研发工程师。

招聘公告明确指出，“拥有2至10年工作经验的资深工程师将是本次招聘的重点关注对象”，同时也欢迎应届生及两年以内经验的新鲜力量投递。

服务端开发工程师下设六个方向：

• 大模型研究平台

• Agent框架组件

• 研发效率基建

• DeepSeek API

• 线上服务

• 数据工程

Agent弹性计算研发工程师则分为平台开发与维护、底层调优与攻坚两个方向，后者涉及操作系统内核、虚拟化、存储、网络等底层系统软件开发。

工作地点以北京为主，部分岗位可选杭州。

DeepSeek想找什么样的人？

DeepSeek工程师招聘核心画像：

• 角色定位：深入研究员一线，主动识别业务痛点，推动方案从定义到交付闭环，不做需求“传声筒”；

• 工具能力：日常深度使用AI Agent进行开发，能在无直接经验的领域借助AI产出有质量保障的代码；

• 风控意识：对Agent输出的方案保持高度审慎，能敏锐发现逻辑或方向偏差，及时介入纠正。

DSec：从论文走向大规模工程化

此次扩招中，Agent弹性计算方向尤为值得关注。

招聘信息显示，DeepSeek为Agent量身定制的弹性计算平台名为DSec（DeepSeek Elastic Compute），该平台在近期发布的DeepSeek-V4技术报告中首次公开披露。

根据论文描述，DSec由三个Rust组件构成：API网关Apiserver、每台宿主机上的Edge代理，以及集群监控器Watcher，三者通过自研RPC协议互联，运行在DeepSeek自研的3FS分布式文件系统之上。

招聘信息则透露了下一步的工程扩张计划。公告称，“为了增加可靠性和效率，DSec需要修改整个系统栈：从操作系统到虚拟机，再到各级网络和存储，一直上到应用层调度和管控面服务。”

公告同时坦承挑战的难度：“很多事情前人没有做过，没有现成的答案可抄。”

公告显示简历可发送至邮箱talent@deepseek.com，也可通过招聘海报扫码投递。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

但据The Information 9月7日报道，随着微软等云厂商迫切希望英伟达服务器机架尽快投入运行，CoreWeave等数据中心运营商的议价筹码正在上升，合同条款的天平开始向供给侧倾斜。

这一转变正在重塑整个AI基础设施产业链的利益格局——从服务水平协议的松紧，到电力采购的定价，再到芯片厂商的角色介入，规则都在被重新书写。

数据中心运营商议价权上升，付款条款也在收紧

服务水平协议（SLA）是争议的核心战场。

此前，大型云厂商的谈判起点是要求每个服务器机架的运行时间接近100%，同时对机房温度和湿度设定极为严格的标准。

一位数据中心高管透露，他曾见过这样的合同条款：只要一个机架因断电、过热或交换机故障而宕机，云厂商就可以取消六个月的租金。 如果SLA违约累积到一定程度，云厂商甚至可以直接终止租约。

这位高管指出，谈判SLA本质上是在"最优价格"与"合同耐久性"之间做取舍——条款越严苛，价格越高，但风险也越大。"能争取到惩罚力度更轻的SLA，就算价格低一点也值得。"

目前，随着运营商议价能力上升，这些极端条款正在被逐步软化。

不只是SLA，付款条款同样在向运营商倾斜。

据报道援引一位信贷高管的说法，他见过这样的案例：某客户仅租用一栋大型数据中心的一小部分，但合同规定，一旦该客户未能按时付款，就必须承担整栋设施一段时间内的全部租金。

对于这一要求，数据中心业主自己也承认强硬："他说，'听着，我们知道这很离谱……但我们就是能做到。'"

英伟达、AMD入场：芯片厂商变身信用担保方

运营商获得更多筹码，还有另一个推手：芯片厂商的主动介入。

据报道援引另一位数据中心高管的说法，为确保承载自家芯片的数据中心能够顺利建成，英伟达和AMD有时会就同一数据中心项目展开竞标，争相为客户提供信用担保。

"英伟达更为激进，因为它的资产负债表更强健。"这位知情人士表示。

这类安排对数据中心开发商尤为有利：英伟达和AMD愿意为租约提供长达15年的信用支持，而英伟达此前与部分新兴云服务商披露的合同期限仅为6年。

电力成本：同月差价高达400%

电力是数据中心运营成本中占比最高的单项，有时超过总成本的五分之一，有时远不止于此。

上述信贷高管表示，他观察到同一个月内，不同客户的电价波动幅度高达400%。

悖论在于：每个客户都以为自己拿到了好价格，但实际上，最大的云厂商往往支付最高的电价——因为它们付得起。

电力短缺的压力还在蔓延。据The Information此前报道，埃隆·马斯克预计2027年将出现严重电力缺口，正在筹划自建涡轮叶片工厂。与此同时，部分数据中心开发商正以高额溢价从来路不明的"野鸡公司"采购天然气涡轮机，这进一步推高了保险和融资成本。

上述种种因素叠加，使数据中心的成本预测变得极为困难。

据报道，过去几年间，建设一座1吉瓦数据中心的成本已翻倍以上。如果成本继续攀升，将对全球众多大型上市公司的投资者情绪构成压力。

算力碎片化：英伟达的另一盘棋

在大型数据中心供给紧张的背景下，英伟达CEO Jensen Huang在Equinix客户大会上提出了另一条路径。

"算力正在碎片化，"他在大会上表示，"AI的世界将从根本上去中心化，高度分布。"

英伟达、Equinix和Together AI在大会上宣布联合推出一项计划：Together AI将采购英伟达硬件，部署在Equinix现有数据中心内，面向中小企业提供开源AI模型的推理服务。

Huang描述了这一架构的逻辑：AI任务中对时延敏感的部分，在距离用户最近的Equinix数据中心运行；而内存和推理任务则可以在更远的地方完成。

谷歌、思科和新兴云服务商Lambda Labs的高管也在大会上表达了类似判断：AI推理将越来越走向去中心化，数千个小型设施构成的分布式网络，可能成为未来的主流形态。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

据汇丰最新研究报告，腾讯首席战略官James Mitchell在投资者路演电话会议上披露，公司二季度预付逾500亿元人民币用于锁定现有及下一代内存芯片，同时透露Harness货币化潜力凸显，付费用户的推理毛利率已与MaaS业务持平，付费用户的Token消耗速度更是免费用户的两倍以上。

上述表态来自汇丰于2026年9月3日举办的NDR路演电话会议。汇丰在随后发布的研报中维持对腾讯的买入评级，目标价655港元不变，较当前股价442.80港元隐含约47.9%的上行空间。

汇丰指出，二季度资本开支或已成为新的常态运行水平，但仍存在上下波动空间。管理层表示，资本密集度的跃升已在二季度完成，预付款项或延续至三季度，四季度起趋于正常化。

芯片预付款规模罕见，管理层定性为"五年一遇"

据汇丰研报，腾讯二季度逾500亿元人民币的预付款项，主要用于以具吸引力的价格锁定当前及下一代内存芯片。管理层将此次采购定性为部分一次性支出，或每五年发生一次，旨在解决内存芯片的供应瓶颈。

在资本开支节奏上，管理层表示二季度的支出水平可视为新的常态基准，但强调仍存在上下浮动空间。公司将在今年余下时间及2027年持续采购芯片，但资本密集度的主要跃升已在二季度完成。汇丰预计腾讯2026年全年资本开支约为2124亿元人民币，较2025年的1127亿元大幅增加。

在AI新产品费用方面，管理层指出二季度的主要驱动因素已从一季度的元宝营销费用，转向混元大模型（HY）及WorkBuddy、CodeBuddy等Harness产品的运营支出。相比之下，小微（Xiaowei）的运行成本将显著低于HY或WorkBuddy，原因在于其采用轻量级模型WeLM，计算成本需求较低。

Harness货币化潜力凸显，付费用户毛利率追平MaaS

在AI变现路径的优先级排序上，管理层坦承MaaS当前回报率最高——受GPU短缺及大规模训练需求拉动，MaaS毛利率目前约达40%。然而腾讯选择将长期资源优先投入Harness产品及混元模型训练，而非短期收益更确定的MaaS。

管理层给出的逻辑是：随着市场需求从训练转向推理，以及模型厂商逐步建立自有算力设施、降低对云服务商分发渠道的依赖，MaaS毛利率未来面临压力。相比之下，Harness的收入增长和毛利率具备上行空间，驱动因素包括推理需求增加、用户粘性提升（任务历史记忆功能改善）以及免费用户向付费用户的持续转化。

汇丰研报援引管理层表态称，Harness付费用户的推理毛利率已与MaaS相当，且付费用户的Token消耗速度较免费用户高出两倍甚至更多，显示出较强的用户分层变现能力。

追求SOTA背后：CodeBuddy短板倒逼自研模型提速

在AI战略层面，管理层解释了腾讯当前追求最先进（SOTA）模型的战略动因。管理层承认，团队重组曾使模型研发进度推迟6至9个月，但新的统一汇报架构已使模型发布节奏加快至每两个月一次。

在产品层面，WorkBuddy可通过将用户引导至混元三代（HY3）来规避第三方模型不可用的风险，但CodeBuddy此前缺乏强大的自研代码模型支撑。混元四代预览版（HY4 preview）在代码能力上实现大幅提升，可承接部分来自CodeBuddy的代码请求，填补了这一短板。管理层同时指出，拥有自研SOTA模型有助于长期改善利润率结构。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

据环球时报9月8日消息，伊朗最高国家安全委员会秘书雷扎伊9月6日宣布，伊朗将在波斯湾和阿曼湾地区实施新的限制措施，新禁区覆盖范围从美国海军封锁线延伸至装载港口，未经与伊朗协调擅自行动的船只将被列入制裁名单，并面临保险失效及后续通行受阻等后果。与此同时，伊朗外交部发言人巴加埃（Esmail Baghaei）证实，伊朗与阿曼就霍尔木兹海峡航运管理达成的协议已进入最后阶段，将包含一条临时安全航线，并拟提交国际海事组织备案。

上述消息令油价短暂回落，市场对伊朗-阿曼协议有助于疏通航运的乐观预期一度压制涨势，但整体油价仍维持高位。目前，布伦特原油仍位于每桶约97美元，接近六周高位，西德克萨斯中质原油（WTI）则交投于每桶93美元附近。自今年2月底冲突爆发以来，油价期货累计涨幅已逾30%，柴油等成品油涨幅更为显著。

禁区计划：伊朗的政策转变

据环球时报，雷扎伊6日在接受伊朗国家电视台采访时明确表示，新禁区的设立是伊朗在霍尔木兹海峡问题上的一次"政策转变"。他称，新国际航道的地图已在伊朗和阿曼水域范围内达成一致，“应在未来几天内签署”。他同时强调：

“只有当美国停止破坏、威胁和攻击伊朗时，我们才会承诺保持霍尔木兹海峡开放。”

美国旧金山大学国际关系学者斯蒂芬·祖内斯（Stephen Zunes）7日告诉卡塔尔半岛电视台，伊朗设立新禁区的计划可能与其和阿曼正在商谈的航运协议直接相关。

祖内斯认为，禁区的设立将使“局势变得更加复杂”，因为本就兵力捉襟见肘的美军将不得不巡逻并维持一个更大区域的秩序，同时也会令航运公司及其保险公司更加不愿进行危险穿越。

伊朗议会议长Mohammad Bagher Ghalibaf则进一步升级威胁措辞，在社交媒体上警告称，若伊朗油轮持续遭到攻击，美国能源企业将成为打击目标。他写道：

“我们的油气生产链庞大、可及、暴露在外。这片水域和设施中的美国油气公司同样面临这种暴露。打击我们的资产，你们就会遭到反击。”

伊阿协议：管控权争夺的关键一步

据彭博报道，伊朗与阿曼就霍尔木兹海峡航运管理的谈判已持续数周，目前进入最后阶段。巴加埃将其定性为一项“谅解”，称谈判“取得了非常好的进展”，并表示希望不会有“第三方干涉”，但未点名具体国家。

协议的核心在于，伊朗和阿曼均与霍尔木兹海峡接壤，两国寻求将对该水道的管控正式化，并可能最终向过往船只收取通行费。这与美国的立场形成直接冲突——华盛顿正对伊朗港口实施封锁以遏制其石油出口，同时希望该水道恢复战前的自由通航状态。

据彭博援引麦格理集团（Macquarie Group）分析师的数据，目前每天约有700万桶原油及成品油通过霍尔木兹海峡，而战前这一数字约为2000万桶。分析师指出，目前仅有少数船东愿意以合适价格穿越海峡，但这已足以维持相当规模的石油过境量。

与此同时，据环球时报援引路透社7日报道，克普勒公司（Kpler）最新航运数据显示，过去10天，平均每天仅有10艘商船通过霍尔木兹海峡，创下自5月以来的最低水平，其中9月6日仅有5艘船通过，9月5日更只有两艘。

外交僵局：核协议前景黯淡

据环球时报，美国能源部长克里斯·赖特（Chris Wright）6日接受美国广播公司采访时表示，华盛顿可能最终不会与德黑兰签署核协议，“协议或许要等到伊朗下一届政府上台后才能达成”，并暗示美国可能继续推动摧毁伊朗“核能力”的行动。

以色列《新消息报》认为，赖特的言论表明华盛顿对近期达成外交协议的预期正大幅下降。美国消费者新闻与商业频道（CNBC）则指出，赖特的表态对正受冲突影响的全球经济而言是个坏消息，因为这意味着美国此前关于“阻止伊朗获得核武器“且“不会演变成无休止战争”的两项承诺，正变得越来越难以兑现。

据环球时报援引《华尔街日报》分析，美伊双方都曾寄望于通过扼紧霍尔木兹海峡拖垮对手，但前美国国务院官员纳斯尔（Vali Nasr）表示：

“双方的预判都落空了，且都陷入没有退路的境地。”

这场已进入第七个月的冲突，正令特朗普政府承受日益沉重的政治压力——美国零售柴油价格已创历史新高，共和党在11月中期选举中的国会控制权也面临风险。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

本周，新加坡铁矿石期货价格突破每吨100美元，创7月中旬以来新高。焦煤供应收紧带动螺纹钢和热轧卷板价格升至多月高位，钢铁供应链整体成本支撑增强，铁矿石价格随之受益。

Bradesco BBI拉丁美洲金属矿业及纸浆造纸股票研究主管Rafael Barcellos上周在研报中指出，此前其团队已预判铁矿石价格触底，当前走势正在印证这一判断，预计在成本端支撑稳固、下游条件持续改善的背景下，价格反弹趋势有望延续。与此同时，伦敦铜期货周一亦创出每吨14530美元的历史新高，金属板块整体情绪偏强。

焦煤收紧提振炼钢成本，钢价升至多月高位

本轮铁矿石反弹的直接导火索来自焦煤供应端的收紧。Rafael Barcellos在研报中指出，焦煤供应趋紧正在有效支撑钢材价格，螺纹钢与热轧卷板均已升至多月高位。钢材价格走强反过来改善了钢厂盈利空间，并向上游铁矿石传导支撑。

从供需基本面来看，铁矿石库存持续下降，中国钢贸商现货交易活跃度连续第二周回升，钢厂利润率亦有所修复，多项指标共同指向市场情绪的边际改善。

不过，高炉开工率连续第二周下滑，为本轮复苏图景增添了一定变数，表明需求端的实质性回暖尚未全面兑现。

下游需求改善信号初现，制造业PMI提供佐证

除成本端支撑外，需求侧亦出现积极信号。Rafael Barcellos将中国8月制造业采购经理人指数列为另一项令人鼓舞的经济信号，认为其有助于强化市场对下游需求季节性回暖的预期。

钢铁下游条件的改善，正在为铁矿石价格提供额外支撑。随着季节性需求旺季临近，市场对需求端能否形成持续增长动能、推动铁矿石价格稳守三位数区间，保持密切关注。

Barcellos在此前研报中旗帜鲜明地看多铁矿石触底机会，并指出当前价格反弹正是对这一判断的验证。在成本支撑与下游改善的双重逻辑框架下，其对相关标的的超配立场未变。100美元关口的重新收复，令市场重新审视铁矿石是否已完成阶段性底部构筑。但分析人士普遍认为，价格能否在三位数区间站稳，最终仍取决于中国下游需求能否从季节性改善演变为趋势性增长。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

据日本厚生劳动省周二公布的数据，7月名义工资（现金总收入）同比增长4.7%，高于6月修正后的4%，远超经济学家预测的3.8%。据彭博报道，这是自1997年1月以来的最大单月涨幅，也是名义工资增速连续第六个月超过3%——这一连续时长在34年内仅此一次。

实际工资方面，7月实际工资同比增长2.4%，高于6月修正后的2.2%，为2021年5月以来最大涨幅，连续第七个月录得正增长。

日本央行行长植田和男上周表示，央行将在包括9月在内的后续会议上讨论加息问题，重点关注通胀风险是否在上升，释放出本月加息的强烈信号。

工资全面提速，基本薪资领跑

7月工资数据的亮点不止于总量，结构同样强劲。

基本工资（常规薪酬）同比增长4.1%，据路透报道，这是自1992年4月以来最快增速，较6月修正后的3.5%明显加快。

特别支付（主要为一次性奖金）同比跳升6.3%，高于6月修正后的4.7%。加班费增速为3.1%，较6月的3.4%小幅放缓。

一位劳动省官员表示，"特别支付的提振，加上名义工资的稳定增长以及相对温和的通胀，共同推动了实际工资的上升。"

剔除奖金、加班费及抽样误差的更稳定指标显示，全职员工薪酬增长2.7%，进一步印证工资上涨的广泛性。

春斗成果显现，最低工资同步上调

此轮工资加速，有其结构性支撑。

据彭博报道，在日本最大工会联合会Rengo主导的年度春季薪资谈判中，旗下企业员工连续第三年获得逾5%的加薪承诺。

与此同时，本财年全国最低工资上调至平均每小时1177日元（约合7.55美元），为有记录以来第二大涨幅。彭博指出，这意味着工资上涨的势头正在向更广泛的行业和工种蔓延。

企业盈利的持续改善为薪资上涨提供了财务支撑。截至今年6月的季度，日本企业经常利润连续第七个季度增长，制造业表现尤为突出，受益于人工智能和数据中心相关需求的强劲增长。

劳动力持续短缺也在推动雇主提高薪酬。据帝国数据银行上月发布的调查，多数企业反映全职员工不足，金融、建筑和物流行业尤为突出。

加息预期升温，消费疲软仍是隐忧

工资数据超预期，市场对日本央行9月加息的定价已相当充分，部分投资者甚至预期此后将以较短间隔继续收紧。

但央行能否维持紧缩路径，在一定程度上取决于收入增长能否转化为更强的日本国内需求。目前来看，这一传导并不顺畅。

上周公布的数据显示，7月家庭消费支出连续第八个月下滑，消费者削减了可自由支配的开支。此前二季度GDP数据也显示，私人消费在该季度几乎零增长。

通胀压力同样不容忽视。劳动省用于计算实际工资的通胀指标7月升至2.2%，为今年首次突破2%。据帝国数据银行另一份报告，9月将有近5000种食品饮料产品计划涨价，是一年前的三倍，原因包括中东冲突推高原油和石脑油价格，以及日元走弱。

日本央行在最新展望中预计，随着劳动力市场持续偏紧，名义工资将继续以当前速度增长。但工资能否真正跑赢生活成本，仍将是决定消费走向的关键变量。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

9月8日，据供应链人士向中国台湾《电子时报》透露，英特尔PC用CPU预计于2026年10月5日再度提价约10%。这已是英特尔自2025年底以来的第三轮涨价——2026年第一季度调涨约10%，7月再次上调部分消费级及服务器级CPU价格，涨幅从数十美元至逾千美元不等。

与此同时，英特尔CEO陈立武（Lip-Bu Tan）正对低毛利的Small Core产品线展开审查，部分产品或将进入EOL（End of Life，停产退市）阶段。供应链人士指出，这一系列动作均指向同一目标：提升整体毛利率，告别过去以价换量的市场策略。

涨价逻辑：毛利优先，市占让步

供应链业者表示，英特尔此轮持续涨价，背景是整体供应链成本攀升，以及部分产品需求强劲。

从市场规模来看，2026年全球PC出货量预计约2.6亿台，2027年或小幅下滑至约2.5亿台。业者指出，需求走弱的主因并非PC市场急速萎缩，而是存储器、PCB等零部件价格近期涨幅过大，终端产品成本压力持续累积。

在此背景下，英特尔仍选择上调CPU价格，显示其策略重心已从"抢市占"转向"提盈利"。

据供应链分析，若英特尔能在约2.5亿台的PC市场中重新取得近2亿颗CPU的出货量，市占率有望回升至约78%。在此基础上，通过提高平均售价（ASP），PC CPU业务的盈利能力将得到明显改善。

砍低毛利产品：IPC与IoT市场或现空缺

涨价之外，陈立武（Lip-Bu Tan）对产品线的审查标准也更为直接。

据供应链透露，Small Core产品线若毛利率过低，将面临停产退市。相较于过去英特尔为维持平台完整性、满足客户需求而保留大量产品的做法，此次策略明确以盈利贡献作为产品去留的核心标准。

受影响的并非主流消费PC，而是工业电脑（IPC）、物联网（IoT）及嵌入式等长生命周期市场。这些市场的客户更看重成本、功耗、供货周期与平台稳定性，对最新制程和最高性能的需求相对有限，因此相关产品的毛利率本就低于高端PC及服务器CPU。

供应链分析认为，一旦英特尔退出这部分市场，释放出的需求空间将为高通、联发科等ARM阵营厂商提供切入机会。尤其在IPC、边缘计算及IoT领域，ARM SoC具备高集成度与低功耗的优势。

目前，陈立武的产品审查仍集中于CPU业务，芯片组、LAN、Wi-Fi等产品线尚未纳入同等程度的毛利审查。供应链人士指出，若后续将相同标准延伸至这些产品线，英特尔产品调整对IC设计产业的影响将更为显著。

组织瘦身持续推进

在产品策略调整的同时，英特尔的组织重构也在同步推进。

据悉，陈立武接任后，针对长期官僚化与效率低落的问题大力推进组织改造，将管理层级从12层大幅压缩至6层，总员工数进一步削减至约8万人。7月，英特尔再度对数据中心与人工智能部门（DCAI）展开新一轮裁员，目前全球员工规模估计约为7.5万人。

市场传言，英特尔的最终目标是再裁减5%至10%。不过，另有供应链人士认为，英特尔裁员的同时也会补充新人才，因此瘦身至逾7万人已属合理区间。

服务器CPU：更棘手的制造两难

相较PC CPU，英特尔目前面临的更大挑战来自服务器CPU。

供应链指出，英特尔自有晶圆厂产能目前优先保障服务器CPU生产，其毛利率也优于委托台积电代工的产品。然而，服务器CPU产能仍供不应求，对PC CPU产能形成挤压。若要加速扩大服务器CPU产出，或需将部分订单转交台积电生产，由此形成制造端的两难困境。与此同时，英特尔18A制程良率与14A制程进度也持续受到市场关注。

在新品节奏上，据业界透露，英特尔与AMD分别计划于2027年3月、6至7月推出年度重磅新品，两家公司新平台上市时间错开，有助于全年PC市场维持热度，并带动品牌厂及代理商提前备货，推动PC与主板供应链需求回升。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

周一伦敦交易时段，日元一度上涨1.4%至154.06，盘中走势急速拉升。周二亚太时段，日元进一步升值突破154关口。

（美元兑日元15分钟图走势，倒置坐标）

交易员普遍认为，美国公众假日导致流动性偏低，加剧了价格波动。与此同时，美元兑日元跌破155关键支撑位，引发大量止损订单连锁触发，期权做市商被迫抛售美元，进一步加速日元升势。

日元上周已累计上涨2.4%，本轮涨势令市场对日本央行9月18日政策会议的关注急剧升温。

155这一价位的失守，对市场具有重要技术意义。

State Street资管公司高级固收策略师Masahiko Loo表示：

日元跌破155意义重大，因为该水平此前在历次干预后曾充当支撑底部。

据彭博社援引一位熟悉交易情况的交易员透露，155以下大量止损单被触发后，期权做市商被迫跟进抛售美元，进一步放大了日元的升幅。

三菱UFJ信托银行外汇及金融产品交易首席经理Motonari Sakai指出：

由于纽约市场休市时行情往往波动剧烈，须对任何下行压力保持高度警惕。

Sakai同时给出技术目标位：

美元兑日元下方首要目标为2月低点154日元附近，若跌破这一水平，下方直到152日元区间附近才有较为明显的支撑。

本轮日元反弹的背后，基本面驱动力正在加强。

上周，日本央行委员会成员高田创（Hajime Takata）的表态，显著强化了市场对央行可能采取更激进加息行动的预期。他明确指出，未来的加息幅度不会被死板地限制在25个基点，并且在一般情形下，央行完全有可能采取“连续加息”的策略。

与此同时，有关日本政府养老金投资基金（GPIF）可能调整资产配置的猜测，也为日元提供了额外支撑。固收策略师Masahiko Loo还指出，月初通常伴随真实资金的积极组合再平衡操作，这一季节性因素同样对日元形成助力。

宏观策略师Skylar Montgomery Koning在彭博撰文指出：

日元急速上涨的条件正在积聚，当日油价下跌通过改善日本贸易条件提振了日元，在国内基本面日趋有利的背景下，美元兑日元因此顺势跌破155。

与此前干预推动的升势不同，多位市场人士认为，本轮日元走强更具内生性，可持续空间更大。

Russell Investments全球固收及外汇解决方案策略主管Van Luu表示：

这感觉像是一波更大行情的开端。首次干预的效果已经消退，而如果市场观察人士判断正确，这第二波升势似乎更多因素驱动，这让本次走势的意义更为深远。

BNY高级策略师Geoff Yu则指出，160这一价位已建立起"一定程度的威慑"，暗示市场对于日元过度贬值的容忍边界更加清晰。

期权市场的信号同样印证了这一判断。上周五，日元期权隐含波动率升至今年1月以来最高水平，押注日元进一步升值的期权溢价亦接近本轮周期高点，显示交易员正积极为日元持续走强布局。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

要闻精选

中国央行连续22个月增持黄金，8月购金节奏进一步加快。

工信部：适时启动6G商用，到2030年智能算力规模达9800 EFLOPS。

小米推出首款“中折叠”旗舰手机小米18 Fold，10999元起售，披露造芯累计投入210亿元。华为发布首款“韬定律”逻辑折叠芯片手机Mate XT 2三折叠手机，起售19999元。长鑫LPDDR6芯片率先实现旗舰手机端首发量产，首发搭载小米18 Fold。

摩尔线程20%跌停，2577万股周一解禁，公司呼吁投资者理性看待股价变化，12月还有1.86亿股待解禁。

微信内测AI社交：有约饭等需求AI可先行代聊。

报道称沙特阿美吉赞石油设施周一遭袭；霍尔木兹海峡通航量截至6日十天内仅十艘，降至5月来最低；伊朗称与阿曼就霍尔木兹海峡谈判进入最后阶段、已不可能经海峡美国通道安全航行。伊朗公布一款新型导弹、称象征着“从被动威慑转向主动威慑”。

加拿大拟周二对数百种美商品加征最高50%报复性关税，特朗普威胁禁售加企庞巴迪飞机。

日元兑美元涨破155，报道称日本抛美债为护汇融资。

欧元区政治风险溢价升温：德国另类选择党AfD以43.8%首胜州选，二战后极右翼首次接近执政。

黄仁勋：AGI已到来。RSI真来了：OpenAI首席科学家：我们已造出异星心智，全人类都要刹车。OpenAI首度公布“内部RSI进展”：已实现“自动化研究实习生”。

报道：Anthropic11个月内锁定5170亿美元算力，但仍落后OpenAI。

特斯拉Robotaxi定下10月24小时运营目标：v15七轨并进只合了40%，夜班是纯视觉的期末考。

市场概述

美股休市，泛欧股指企稳，欧股油气板块和科技板块均涨超1%，芯片股亮眼，英飞凌收涨近7%，经济敏感类股下挫，医疗板块跌1%，瑞士诺华跌超3%。

美元回落，日元兑美元突破155、盘中反弹超1%、创半年新高，离岸人民币连续两日涨破6.71后转跌、暂别三年高位；比特币一度跌破7.9万美元、较日高跌超2%。

报道称沙特石油设施遭袭，原油继续走高，盘中涨近2%，布油盘中曾冲上98美元、再度收创一个多月新高；黄金盘中跌超1%；伦铜三连涨、时隔近八个月再创盘中历史新高。

美股：美股劳动节休市。标普500股指期货跌0.19%，道指期货跌0.62%，纳斯达克100股指期货涨0.1%。

欧股：欧洲斯托克600指数收涨不足0.01%，报649.90点。

A股：上证指数收涨0.07%，报3932.70点。深证成指收涨1.91%，报13774.91点。创业板指收涨3.41%，报3398.68点。算力硬件大爆发，中际旭创涨超10%、市值重回万亿，摩尔线程因解禁、20cm跌停。

日韩：韩国综合指数大涨4.61%、报6995.39点，SK海力士涨8.26%、三星电子涨5.68%；日经225涨2.12%、报66399.84点，软银集团大涨11.22%。

大宗商品：布伦特11月原油期货收涨0.75%，报97美元/桶。LME期铜收涨0.65%，报14510美元/吨。

要闻详情

中国

中国央行连续22个月增持黄金。截至2026年8月末，中国央行黄金储备达7673万盎司，连续22个月增持；6至8月单月增持量分别为48万、64万、65万盎司，近两月均超60万盎司，购金节奏明显加快。

工信部发布信息通信业"十五五"规划，提出适时启动6G商用。规划还列出了13个主要指标，包括到2030年，信息通信行业收入达4.1万亿元，信息基础设施累计投资3.8万亿元，电信业务总量年均增速7%，每万人拥有5G（含5G-A）基站数为50个，智能算力规模达9800 EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算），5G（含5G-A）用户普及率达95%等。

小米推出首款"中折叠"旗舰手机，10999元起售，同步披露造芯210亿投入。发布会核心亮点之一是小米18 Fold折叠屏手机正式亮相，售价10999元起，陶瓷特别版定价15999元，限量1500台。雷军将其定位为目前小米"最高端的手机产品"，历时20个月研发。在芯片领域，雷军披露，小米造芯累计实际投入已达210亿元，并确认旗下玄戒O100与D100芯片将于明年上半年商用，自研半导体路线推进明显提速。与此同时，小米澎程N70 Pro增程SUV定价20.99万元，进一步延伸小米在汽车业务上的产品矩阵。

华为首款“韬定律”逻辑折叠芯片手机来了！华为发布Mate XT 2三折叠手机，搭载最新麒麟9050 Pro芯片。该芯片是全球首款落地“韬定律”、采用逻辑折叠技术的旗舰芯片，实现芯片性能的跨越式提升。这也是继华为Mate40全球发布会之后，华为时隔六年在旗舰发布会上推出全新麒麟芯片。

长鑫LPDDR6率先实现旗舰手机端首发量产。长鑫存储自主研发的LPDDR6芯片已实现量产商用，首发搭载于小米18 Fold 折叠旗舰手机，这是全球范围内LPDDR6产品首次在旗舰手机端落地商用。该款产品芯片容量为16GB，最高传输速率可达12800Mbps，与LPDDR5X相比，带宽提升60%，功耗降低20%。

摩尔线程20%跌停！2577万股周一解禁，12月还有1.86亿股待解禁。摩尔线程在9月7日解禁2577万股限售股，导致流通盘激增近85%，引发技术性抛售并触及20%跌停。公司回应称，此次波动主要源于流通盘扩容，呼吁投资者"理性处理、理性看待"本次解禁带来的股价变化。12月即将迎来的更大规模解禁（约占总股本39.55%）或仍构成短期市场供给侧的主要压力。

微信内测AI社交：有约饭等需求AI可先行代聊。微信正在内测“小微AI社交”功能，用户只需告知“小微”诉求，由其前往好友的“小微”沟通，两个AI先行交流，用户仅在授权与决策环节介入。“小微”使用的主模型是WeLM，这是由腾讯微信团队研发的大语言模型，部分回答则调用DeepSeek进行处理。

华为乾崑智驾搭载量破200万，累计辅助驾驶里程已超149亿公里。近日，华为乾崑智驾搭载量、鸿蒙座舱搭载量及华为乾崑APP用户数同步突破200万大关。依托200万台量产车上路跑出来的真实路况数据，累计辅助驾驶里程已超149亿公里。

海外

观点精选

法兴银行：10年期美债收益率一旦触及5.5%，企业盈利增长将不足以抵消利率上升对估值的冲击，股市将面临实质性压力，这可能是估值临界点；但其认为美联储和欧央行后续加息幅度将较为有限，不会打断当前经济周期。

洛克菲勒国际：本轮美国债务过剩源于政府而非企业，高企的财政赤字推动10年期美债收益率逼近5%关口，由于AI基建千亿美元级资金缺口极度依赖外部融资，美债收益率若突破5%将严重挤出AI企业发债与股权融资成本，恐直接刺破AI泡沫并冲击股市估值。

债市观察：10年期美债收益率逼近5%、30年期升至5.24%的近20年高位，通胀黏性、财政赤字扩大、国债供给增加及降息预期共同推高长端利率，若财政扩张和高债务持续，5%或从阶段性阻力位转为新的利率中枢。

今日关注

中国

江波龙在港股上市挂牌。

海外

韩国公布二季度GDP初值。日本公布7月经常帐和二季度GDP终值。加拿大对美反制关税生效，对约700种美国产品征收15%、25%或50%的关税。美国公布8月NFIB中小企业乐观指数。德国公布7月进出口数据。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

（横向柱图显示各资产当日涨跌幅，能源全线走强，美元与黄金同步回落）

亚太与欧洲承接了能源冲击与AI行情的双重推力。韩国综合指数大涨4.61%报6995.39点，逼近7000点关口，日经225指数涨2.12%。

欧洲股市则在通胀担忧下涨跌互现，德国DAX指数跌0.15%，法国CAC40指数涨0.33%。

这个假日交易日的走向由波斯湾的局势决定。美国与伊朗在周末互相对彼此油轮袭击，规模为冲突爆发以来最大，沙特阿美位于吉赞的炼油设施也在新一轮袭击中被击中。

当地时间6日，伊朗最高国家安全委员会秘书雷扎伊表示，未来几天，伊朗将宣布霍尔木兹海峡区域的“禁区”。他表示，该“禁区”将从美国海军封锁线起算，一直延伸至波斯湾内部分水域。

市场把这番表态理解为霍尔木兹海峡可能设立新的受限区。布伦特原油盘中一度逼近98美元，收在六周高位，芝商所旗下的美国原油期货则因假期提前在北京时间8日凌晨2点30分结束交易。能源价格抬升直接改变了通胀前景，欧洲债券收益率当天集体上行。

另一条线索来自人工智能。OpenAI发布的新一代模型GPT-6能够直接操作计算机与软件，替用户完成编程、科研、建模与文档处理，市场据此重估存储芯片与闪存的需求曲线。日韩芯片股大涨，韩国综合指数的涨幅在亚太主要市场中遥遥领先。

假期结束后，交易员要立刻面对密集的日程。8月消费者价格指数将在周五公布，生产者价格指数在周四先行出炉，欧洲央行本周会议被普遍预期加息。美联储将在9月15日至16日召开会议，市场对其本月加息的定价已经略低于60%。

美股休市期指分化，美伊冲突把布伦特推上六周高位

美股现金市场休息，期货市场仍在交易，三大期指走出分化。

截至纽约时间下午3点30分，标普500指数期货下跌0.2%，道琼斯工业平均指数期货下跌0.6%。科技股是期指中的唯一亮点，纳斯达克100指数期货逆势收涨0.1%。

油价是当天毫无争议的主角。华尔街见闻提及，9月7日，据英国《金融时报》援引两位知情人士，沙特阿美位于吉赞的石油设施遭到袭击，目前公司正在评估损失。其中一位知情人士称，此次袭击规模与上月事件大致相当。

消息传出后，国际油价迅速走高。布伦特原油上涨1.2%，报每桶97.40美元；WTI原油5分钟内上涨0.59美元，报每桶92.19美元。

此外华尔街见闻提及，霍尔木兹海峡阴影下，美国汽油价格创劳动节同期历史新高。美国普通汽油均价升至约4.15美元/加仑，较去年同期高近1美元，并超过2012年3.82美元的高位。美国柴油零售均价升至5.85美元每加仑，刷新历史纪录。

黄金却在油价飙升的同时走弱。现货黄金下跌0.6%至4406美元每盎司，盘中一度触及4381.24美元。

压制金价的是加息预期，上周五远超预期的非农数据让交易员重新押注美联储本月收紧政策，持有无息资产的机会成本随之上升。现货白银小幅上涨0.22%至66.13美元。

伦敦金属交易所铜价盘中突破每吨14530美元，创下历史新高，今年累计涨幅已达17%，过去12个月上涨47%。市场押注特朗普政府将把关税扩大到精炼铜进口，叠加智利供应受扰与美国持续囤货，铜市紧张格局进一步升级。

GPT-6重新点燃存储链，日韩领涨亚太

韩国综合指数收涨4.61%至6995.39点，距7000点整数关口只差不到5点。SK海力士大涨8.26%收于178.3万韩元，三星电子上涨5.68%收于27万韩元，首次站上这一价位。

（横向柱图显示日韩科技代表股当日涨幅，软银集团与铠侠领涨）

资金结构显示，这轮上涨由外资和机构推动。外资在韩国主板净买入5034亿韩元，机构净买入规模达到1.669万亿韩元，散户则在指数冲击7000点时选择获利了结，单日净卖出3.72万亿韩元。

首尔Timefolio Investment Management基金经理Kim Namho表示，韩国芯片股上涨的最大驱动力正是OpenAI新模型带来的乐观情绪。这一消息在上周五已经把美国芯片股推高，闪迪当天涨近12%，美光科技与希捷科技涨幅均超过6%。

高盛成为这轮行情最坚定的多头。该行亚太区首席股票策略师Timothy Moe维持对韩国综合指数12000点的目标价，意味着较当前水平还有约70%的上行空间。他认为市场低估了这轮AI驱动盈利上行周期的持续时间。

Timothy Moe还上调了需求端的判断。他预计美国大型科技公司明年的资本支出将超过1.2万亿美元，高于此前8000亿美元的预估，即便超大规模云服务商短期赚不到钱，也必须继续投入。

日本市场的涨幅由AI硬件贡献。日经225指数收涨2.12%报66399.84点，软银集团大涨11.22%，铠侠上涨9.31%，东京电子上涨4.73%。明晟亚太指数上涨1.9%，明晟新兴市场指数上涨1.7%，升至两个月高位。

（横向柱图显示亚太与欧洲主要股指当日涨跌幅，韩国与日本领涨，港股与印度市场回落）

通胀担忧压住欧股，区域债券收益率集体上行

欧洲股市当天没有统一方向。德国DAX指数下跌0.24%报25997.00点，英国富时100指数下跌0.12%报10817.95点，法国CAC40指数上涨0.33%报8306.15点，欧元斯托克50指数上涨0.10%报6403.60点。

对经济周期敏感的板块领跌，成为拖累斯托克600指数的主要力量。这家泛欧指数当天在小幅下跌与持平之间来回摆动，能源成本上升直接压缩了周期股的盈利预期。

（横向柱图显示主要国债收益率当日变动，能源通胀预期推升欧洲与日本长端）

真正承压的是债券。德国10年期国债收益率上行5个基点至3.39%，2年期收益率同样上行5个基点至3.00%。英国10年期国债收益率上行4个基点至5.18%。市场普遍预计欧洲央行将在本周会议上加息，以应对能源驱动的通胀。

欧洲天然气价格当天上涨2%，逼近多年高位，冬季前的液化天然气供应担忧是主要推手。高盛此前警告，欧洲需要显著更高的气价才能确保冬季供应充足。

区域内的制药股各自遭遇挫折。诺华在一周内第二次遭遇三期临床试验失败，其潜在重磅心脏病药物的最终阶段研究未能达到终点。诺和诺德又停止了两项实验性心脏病药物的试验，该药的上市前景进一步转弱。

日元破155创半年新高，美元指数跌到5月来最低

外汇市场出现了当天最剧烈的单边行情。日元兑美元上涨1.2%至154.34，创下2月23日以来的最高水平，盘中一度升至154.06，涨幅超过1.4%。

华尔街见闻提及，日本央行加息预期升温、止损盘集中触发，共同放大日元涨幅，后续走势仍取决于政策与资金流向。

此外据华尔街见闻此前文章，日本疑似通过出售美国国债等外国证券，为其创纪录的日元干预行动提供资金。日本8月外汇储备大幅下降并跌破1万亿美元，也进一步强化了市场对日本出售美债为干预融资的猜测。

道富投资管理资深固定收益策略师Masahiko Loo表示，考虑到155在历次干预行动后都曾充当汇率底部，突破这一关口具有重要意义。

一名熟悉相关交易的交易员称，155下方触发了大量止损，期权交易商被迫卖出美元，进一步助推了日元涨势。

摩根大通首席日本外汇策略师Junya Tanase团队的判断是，若美元兑日元跌破155，存量日元空头的回补可能加速升值。

美元指数下跌0.27%，在汇市尾市收于98.914，创下5月8日以来的最低。欧元兑美元升至1.1624，英镑兑美元上涨0.2%至1.3542，离岸人民币基本持平于6.7096。

三菱UFJ信托银行外汇及金融产品交易部门负责人Sakai Motonari提醒，纽约市场休市时汇价容易出现剧烈波动，需要警惕突发压力。罗素投资全球固定收益及外汇解决方案策略主管Van Luu则认为，这可能是一轮更大行情的开始。

CPI与欧央行接踵而至，华尔街主张继续逢低买入

假期结束后第一周的日程排得极满。周四将公布8月生产者价格指数，周五的消费者价格指数是重中之重，它将为9月15日至16日的美联储会议定调。欧洲央行本周会议被普遍预期加息，美国财政部还将进行国债拍卖，检验收益率处于多年高位时的需求。

机构对美股的分歧不大。摩根大通策略师团队在报告中表示，企业盈利仍在上行通道，股价任何一次走弱都会让股票变得更便宜，应当继续利用回调加仓。该团队由Mislav Matejka领衔，他们强调央行温和紧缩不会破坏股市的积极背景，除非通胀预期发生实质性变化。

纽约梅隆银行高级宏观策略师Geoff Yu则提示了短期风险。他认为市场将在美联储噤声期前调整仓位，风险在于美联储转向鹰派，这一点会反映在股票上，债券市场会继续保持紧张，固定收益波动率值得关注。

汇市的焦点同样在周五的数据。荷兰合作银行策略师Jane Foley表示，如果通胀数据高于预期，美元仍会得到一定提振，但她同时承认市场对美元的信心已经减弱。

法国兴业银行策略师Bokobza给出更极端的情景，他认为10年期美债收益率一旦升到5.5%，股市就会被击垮。

原油方面，Energy Aspects认为油价已经准备好迎来一波显著上涨。美国能源部长赖特则持相反看法，他判断油价即将回落，同时透露霍尔木兹海峡在美国海军护航下的通行量维持在日均900万桶以上。这两种判断的分歧，将在本周的CPI数据中找到第一个答案。

本周还有两份重量级财报。甲骨文与Adobe将在周四先后发布业绩，投资者可以从中读取AI基础设施需求的最新成色，以及这项技术对软件厂商的威胁究竟有多实在。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

除非最后时刻出现转机，否则加拿大将于周二对数百种美国商品加征15%至50%不等的关税，其中美国钢铁产品的关税税率将从25%上调至50%，摩托车、化妆品、奶酪等消费品亦在征税范围之内，打击力度大致与美国对加拿大商品加征关税的规模相当。

此举将对密歇根州、俄亥俄州等与加拿大贸易往来密切、且将于11月中期选举中迎来激烈选战的州份造成尤为明显的冲击。

特朗普周一在社交媒体发文，威胁禁止庞巴迪飞机在美国销售，称该公司超过50%的收入来自美国，同时指责加拿大封锁美国银行和企业进入。

特朗普政府此前已明确表示不会容忍报复行为。美国贸易代表Jamieson Greer暗示，不排除进一步加征关税甚至对部分加拿大进口商品实施禁令的可能性，但时间表尚不明朗。

双边谈判虽曾一度接近达成框架协议，但谈判破裂后两国关系急剧恶化，各方相互指责，目前尚无新一轮会谈安排。

特朗普周一在Truth Social上发文称："美国应该停止销售庞巴迪的产品！他们的产品质量不够好！"

特朗普指出，该公司超过50%的收入来自美国。"如果他们想要进入我们的市场，就必须在这里建厂，不能再把美国当成提款机了。"他同时批评加拿大封堵美国银行和企业进入加拿大市场。

然而，将庞巴迪列为打击对象，可能对美国自身供应链造成反噬。

庞巴迪首席执行官Eric Martel去年表示，公司在全美47个州拥有逾2800家供应商。以全球7500型公务机为例，其机翼在德克萨斯州制造，航电设备来自艾奥瓦州，发动机产自印第安纳州，超过一半的成本与美国制造业挂钩，仅总装和最终处理在加拿大完成。

美加两国谈判团队曾历经数周磋商，一度在协议框架上达成基本共识。特朗普于8月18日宣布双方已达成初步协议，并给予三天时间敲定细节，然而协议最终宣告破裂。

此后两周，两国政府相互攻讦。财政部长贝森特在福克斯新闻节目中将加拿大比作对着大狗狂吠的"小嗒嗒犬"；特朗普周日在Truth Social发文，指加拿大对美"货币失衡""多年来一直如此——但不会再继续了"，白宫拒绝就此作出解释。

商务部长Howard Lutnick在彭博电视台表示，Carney政府出于国内政治考量，"宁愿与特朗普开战，即便这对加拿大经济有害"。

Carney则指责白宫提出了"不可接受"的要求，侵犯加拿大主权并损害本国产业利益，包括重型卡车行业。

他还暗批特朗普政府对美墨加协议等贸易协定的态度，称"我们意识到，有时它的签字是用铅笔写的"。一位不具名的加拿大官员表示，截至周日下午，双方尚未安排任何新会谈。

美国对约200亿美元加拿大商品加征50%关税的措施已于8月22日生效，加拿大随即宣布对等规模的反制方案。从目前局势看，双方均有进一步升级的可能。

特朗普在谈判破裂后宣布，将于明年1月1日起把对汽车征收的关税由25%提高至50%，并对汽车零部件同步实施50%关税，但目前尚未采取正式实施步骤，亦不明确这是否属于对Carney关税措施的报复回应。

据牛津经济研究院Tony Stillo与Michael Davenport的报告，综合美国关税、加拿大反制措施及相关联邦支持项目的影响，加拿大产出将较基准预测下滑约0.3%。

该报告尚未纳入贸易摩擦可能进一步升级的情形。加拿大今年以来月均新增就业仅3400人，依赖对美出口的行业裁员率明显偏高。

尽管局势紧张，双方均未完全关闭谈判大门。Carney上周表示，加拿大正寻求达成一项"持久"协议，"只要美方准备好，我们随时可以坐下来达成协议"，但前提是协议须保障加拿大汽车、钢铁和铝业的竞争力。

美国众议院议长Mike Johnson也呼吁双方重启谈判，称"所有人都希望这一局面得到改变"，并表示国会两党成员均认为此事对两国至关重要。

部分分歧已出现松动迹象——法语权利问题被双方确认已基本化解，但汽车关税减免范围等核心议题仍存在较大争议。

民调数据显示，Carney的强硬立场在国内获得广泛支持。彭博新闻委托Nanos Research上周进行的调查显示，近四分之三的受访者对其贸易谈判处理方式给予"良好"或"非常良好"的评价。

前加拿大贸易与美国关系高级顾问Brian Clow指出，"加拿大加征反制关税，是为了让这场贸易战的代价足够真实，促使华盛顿看到重回谈判桌的明确动机。"

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

据彭博援引知情人士透露，德国电信、Orange、沃达丰和西班牙电信正就组建联盟展开初步磋商，计划联合竞标欧盟拟为本地运营商预留的卫星频谱资源。

此举背景是欧盟正积极推动提升欧洲自主卫星能力，并在即将举行的2 GHz频段拍卖中限制国际企业的频谱准入。

该联盟一旦成形，将直接与SpaceX的星链业务形成竞争。星链目前在卫星直连手机领域占据主导地位，可从轨道向地面终端提供短信、数据和语音服务，而SpaceX因缺乏欧盟频谱授权，目前尚无法在欧盟境内独立提供这类服务。

周一美股因劳工节休市一天，SpaceX上周周线上涨4.56%，股价处于近两个月高位。

欧盟正就2 GHz频段的卫星接入制定新规则，计划将三分之一频段专门留给本地公司竞标，现有频谱许可将于2027年到期。按照欧盟的提案，任何卫星运营商若要取得这部分频段，须由欧洲企业持有多数股权。

此举旨在推动欧洲建立自主卫星服务能力。尽管欧洲绝大多数人口聚居区已有完善的地面无线基础设施覆盖，欧盟仍寻求在SpaceX持续扩张直连消费者业务的背景下，构建可用的本土卫星服务体系。

SpaceX明确反对欧盟限制国际企业频谱准入的提案。目前，SpaceX已在欧洲大部分地区提供星链卫星宽带服务，并与多家欧洲伙伴签有直连设备服务协议，合作方包括德国电信。

值得注意的是，英国运营商沃达丰与美国卫星公司AST SpaceMobile已成立各持股50%的合资企业，后者同样提供卫星直连手机服务。

若欧盟当前讨论的提案最终落地，沃达丰将需调整该合资企业的股权结构，以满足欧洲企业须占多数股权的要求，方可参与相关频段竞标。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

本周一，伦敦金属交易所铜期货基准三个月合约盘中涨幅一度达0.8%，触及每吨14,533美元，超越今年1月创下的前历史高点，随后涨幅有所收窄；截至发稿，伦铜上涨0.73%。

今年以来，铜价已累计上涨17%，过去12个月涨幅更高达47%。此次创纪录行情发生在美国交易所因劳工节休市、市场风险偏好整体受压的背景下，凸显了铜价上涨背后的驱动力之强劲。

智利铜业行业智库Cesco高级分析师Cristián Cifuentes指出，此轮行情"更多是由关税引发的金属转移所驱动，而非终端需求的旺盛"，本质上是"局部短缺，而非全球需求盈余"。

与此同时，全球矿山供应承压，若行业下半年无法实现显著复苏，全球矿山铜供应量将出现2017年以来首次年度下滑。

此轮铜价上涨的核心短期催化剂，在于市场对特朗普政府扩大铜关税的持续预期。自特朗普去年2月首次正式提议对铜加征关税以来，纽约商品交易所（Comex）铜期货价格长期维持对伦敦市场的高额溢价，为交易商打开了巨大的套利窗口。

今年以来，数十万吨铜被大规模运往美国，以套取两地价差。距美国商务部原定向白宫提交关税必要性报告的期限已过去约两个月，但报告迟迟未出，市场仍在为初级铜进口关税的可能性持续定价。

这一"关税交易"对全球库存产生了明显的抽空效应。今年8月，伦敦金属交易所铜合约所依托的实物库存一度降至危机性低位，引发大规模逼仓。

尽管此后有新货入库缓解部分压力，但伦敦现货铜价仍大幅高于三个月期货，市场持续处于现货升水（backwardation）状态，显示即期供应依然偏紧。

尽管全球铜库存总量相对充裕，但其地理分布已高度向美国集中，伦敦金属交易所庞大全球仓储网络中的可用货源则大幅缩减。

这一结构性失衡压缩了短期市场流动性，令持有空头头寸的市场参与者承压，并在终端需求尚属平淡的环境下推动铜价加速上行。

StoneX Financial Inc.金属业务负责人Michael Cuoco在研报中写道，强劲的需求增长与供应挑战的叠加，"应会推动未来市场供需格局进一步收紧，从而支撑铜价维持高位"。

从更长期视角来看，全球大型矿山机群老化、产能跟不上数据中心、可再生能源及电力基础设施需求增长，是铜价多头长期以来反复强调的结构性逻辑，目前这一供需错配仍在延续。

尽管铜价大涨令全球主要矿商普遍受益，但供应端的压力正愈发明显。

本周一公布的数据显示，全球最大铜生产国智利8月铜出口收入降至逾一年来最低水平。若行业下半年无法实现有效复苏，全球矿山铜供应量将出现2017年以来的首次年度下滑。

力拓集团（Rio Tinto Group）、必和必拓集团（BHP Group）、嘉能可（Glencore Plc）及紫金矿业集团均在最新财报中录得大幅盈利增长，铜业务表现居功至伟。

然而，多家大型矿商今年均遭遇不同程度的运营挑战，供给侧的结构性压力并未因高铜价而缓解。

值得关注的是，铜价处于高位本身也可能成为需求端的潜在威胁——高价可能促使下游买家寻求替代材料。但就目前而言，此类需求侧压力尚未对铜价上行形成明显阻力。

此外，全球宏观与地缘政治风险升温，以及美国借贷成本上升对资本密集型制造业形成的压力，同样构成铜价前景的潜在逆风。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

OpenAI首席科学家Jakub Pachocki上周日发文，直言当前AI发展速度令人忧虑，呼吁各大AI实验室在统一安全标准建立之前自愿放缓研发节奏。

他警告称，AI模型很快将具备无需人类干预即可自我改进的能力，届时后果难以预料。这一表态来自OpenAI内部核心人物，其分量尤为引人关注。

然而市场对AI能力跃升的热情有增无减。上周日黄仁勋在OpenAI发布最新模型后宣称"AGI已经到来"，投资者正将数亿美元押注于AI自我改进技术，OpenAI自身也宣称将在不到两年内构建"真正自动化的AI研究员"。

警告与加速并行，构成了当前AI行业的核心矛盾。

Pachocki在周日的文章中描绘了一幅令人警醒的图景：在相对短暂的时间内，AI模型已能操作计算机、与人类及其他AI系统协作，并独立推进研究项目。

他表示，距离AI实现"递归自我改进"——即无需人类介入便能自主提升自身能力——已为时不远。Pachocki写道：

"这是一个需要极度谨慎的时刻，我担忧没有人为机器智能持续快速崛起的后果做好准备。"

他提出两条应对路径：一是更严格地引导AI与人类利益保持一致；二是"在必要时放缓未来的研发进程"。他表示，期望并希望"自愿减速成为行业惯例，直到共同的安全标准得以确立"。

Anthropic首席执行官Dario Amodei此前曾警告称，AI可能取代多达一半的初级岗位。

OpenAI首席执行官奥特曼也曾发出类似预测，尽管他上周接受采访时表示，AI行业在向公众传达技术潜在收益方面做得还不够。

与此同时，AI能力突破正在多个领域密集涌现。据报道，AI模型曾在未被察觉的情况下，通过留言板相互协调，攻击了研究平台Hugging Face。

OpenAI选择对其最新的GPT-6 Astra模型进行有限发布，理由正是该模型具备高级网络安全能力；Anthropic同样出于类似考量，尚未向公众开放其前沿模型Mythos。

尽管警告声不断，大量资本正涌入Pachocki所警示的方向——递归自我改进技术。

由前DeepMind研究员创立的Inherent今年早些时候完成5000万美元融资；知名科学家Richard Socher旗下的AI实验室Recursive Superintelligence追求类似研究方向，已获得6.5亿美元融资。

上周日，英伟达CEO黄仁勋更在OpenAI发布最新模型后于X平台发文，直接宣称"AGI已经到来"，将这一里程碑式表述与商业产品发布直接挂钩。

OpenAI自身的行动同样值得关注：该公司已公开表示，目标是在不到两年内打造出"真正自动化的AI研究员"——这与Pachocki所警示的AI自我改进前景高度吻合，也令其呼吁减速的立场显得格外耐人寻味。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

把别人卖得贵的东西卖便宜。

手机、电视、空调皆是如此，连汽车的第一仗也没有例外。2024年SU7上市定价21.59万元，雷军当场承认亏钱， 24小时大定88898台。

15年来，这个飞轮运转的前提从未变过：成本必须由小米说了算。

2026年，这个前提消失了。

同版本手机内存价格涨了近四倍，小米手机的物料账被外力改写。新能源购置税补贴腰斩，增程赛道正在萎缩。手机出货在跌，汽车月交付停在三万台， IoT因国补退坡连续两个季度收缩。

上半年经调整净利润同比下降42.8%，小米的利润表正在经历2022年以来最剧烈的收缩。

9月7日晚7点，雷军站上了小米秋季旗舰新品发布会的舞台。

一上台，他先用了整整40分钟讲三颗自研玄戒芯片，过去五年1055亿元的研发投入，未来五年超过2000亿元的研发规划。

“只要开始追赶，小米就走在赢的路上。”他说。

然后是价格。小米18 Fold起售10999元，小米历史上最贵的手机。四款澎程增程SUV的正式售价分别是20.99万、23.99万、26.99万元、29.99万元。

销量方面，澎程系列四分钟锁单突破10000辆。

一台手机站到了小米从未到过的高度，四辆车又用了小米最熟悉的招数。

这场发布会浓缩了小米此刻最核心的矛盾，它一只手在尝试建立定价权， 另一只手还在抓着价格武器不放。

上一次“背水一战”被用在小米身上，是2024年的SU7一那次赌的是能不能做出来， 21.59万元的定价本身就是最大的产品力。

这一次不同。产品做出来了，但环境变了。

三条曲线

先看手机。

二季度出货3120万台，同比下降26.5%。ASP升到1351元创历史新高， 毛利率却从11.5%降到了8.5%。价格在涨，成本涨得更快。

出货下滑不是均匀地跌。小米17系列发布近一年，国内累计销售约621万台，开售五天破百万，旗舰端表现坚挺。

真正被抽空的是入门和中端机型，存储涨价冲击最大的价位段。小米的策略是主动收缩低端保利润，但代价是整体出货量断崖。

IDC口径，一季度小米在中国市场跌出前五。一年前的同一个季度，小米还以1330万台的出货量时隔十年重返国内第一。

大盘连续五个季度下滑 ，但头部分化比大盘更值得关注 。二季度华为份额22.6%居首， 苹果18.1%紧随，前十厂商中只有这两家在增长。

同样的成本冲击面前，有定价权的公司在扩份额，没有定价权的公司在丢份额。

再看汽车。

小米汽车迄今累计交付量已超过80w辆。

1至8月累计交付超24万辆，55万辆的年度目标完成了不到一半。4月到8月每个月都停在三万台出头，距离2025年12月单月超五万辆的峰值越来越远。

不过随着澎程系列的上市，年交付目标有望得到实现。

利润方向比交付节奏更刺眼。汽车及AI创新业务分部上半年经营亏损合计约57亿元。单车收入由25.37万元降至22.93万元，规模在涨，单位价值在跌。

第三条曲线是IoT。二季度收入同比下降19.2%，一季度下降23.7%。以旧换新补贴退坡后，此前两年由政策红利推高的增长正在回吐。

三条曲线汇到集团：上半年经调整净利润同比下降42.8%，整体毛利率降到20.87%。

小米离生存危机还很远。账上现金约2193亿元，互联网服务毛利率76.8%，全球月活7.67亿。基本盘没有松动。

真正被警惕的是增长动能的可持续性，尤其是三条主营业务曲线同时走平的时候。

这就是 “背水”在2026年的准确含义：不是活不活得下去，是过去那套打法转不动了。

最贵的成本

小米的商业模式可以用一句话概括：把成本压到别人做不到的位置，然后用价格换规模，用规模再压低成本。

这个飞轮转了15年。2026年，飞轮的第一个齿轮卡住了。

这一轮存储涨价的烈度远超过去10年任何一轮周期。

卢伟冰在3月MWC上判断本轮上行将持续到2027年底，接近三年，他说这在历史上从未有过。

他算了小米自己的账：同版本内存价格相比2025年一季度涨了近四倍。一个12GB+256GB的存储模组，从约30美元涨到约120美元。存储在手机物料成本中的占比从此前的一成多飙升至三成以上。

所有手机厂商都受冲击，但冲击并不均匀。华为有自己的供应链体系和品牌溢价，苹果有足够的毛利空间传导成本。

小米的用户心智建立在性价比上，中低端产品出货占比高，成本弹性最小。涨价会丢用户，不涨价要自己吞。

小米选了一个折中方案：晚涨、少涨、结构上移。

4月起REDMI K90 Pro Max上调200元，内部策略是做最后一个涨价的企业、涨幅最小的企业。同时砍掉低端出货，把产品结构往上抬。

代价显而易见。Counterpoint的数据显示，2026年一季度小米在中国市场的出货量同比下降35%，核心原因就是旗舰机型在内存成本高企的环境下没有采取大幅降价促销策略。

ASP创了新高，但这个新高的含义不是品牌在溢价一低端的量砍掉之后，均价自然往上漂。真正的定价权是涨价而不掉量。

小米现在的状态是涨了价、掉了量、毛利率还在跌。

这是9月7日发布会之前小米面对的根本处境。成本不由自己决定了，价格只能往上走，而品牌还没有在高价位置建立信用。

过去五年的技术投入，此刻浮出水面。雷军在发布会开场讲的那些数字一过去五年1055亿元研发投入、210亿元芯片投入、三颗自研芯片同时落地。这些不是在秀肌肉。

它们是小米面对成本失控时，唯一能给出的结构性回答：当外部成本不可控时，用内部能力重建议价空间。

18 Fold：万元线上的陌生人

小米18 Fold研发20个月，是一台“中折叠”一介于大折叠与小折叠之间的新形态。

5.38英寸外屏、7.58英寸内屏，展开5.02毫米、折叠10.68毫米，219克，比iPhone 17 Pro Max还轻。

它是小米第一台把自研芯片、自研操作系统和自研AI大模型装进同一台机器的手机。

玄戒O3采用台积电3nm工艺，240亿晶体管，安兔兔跑分522万，是行业首款支持LPDDR6的移动SoC。澎湃OS 4基于自研MiMo模型重构了系统层，超级小爱升级至2.0。

影像是与徕卡联合研发的三摄系统，2亿像素主摄配1/1.56英寸大底，5000万像素潜望长焦支持3.5倍光学变焦。6000毫安时电池。

定价从10999元到15999元。陶瓷特别版限量1500台，采用氮化硅陶瓷，维氏硬度1500HV1，每台背板纹理独一无二，定价15999元。

雷军说这是“小米迄今为止最高端的手机 ”。

10999元这个数字需要放到两个坐标里看。

第一个坐标是小米自己。

小米17系列起售价4499元，从4499到10999，价格翻了一倍多。

二季度国内3000元以上机型销量占比32.1%创历史新高，但一季度还只有23.5%一高端化的进度条刚走了一段。

消费者愿意花四千多买小米旗舰，不代表愿意花一万多买小米折叠。这中间隔着的是一套尚未建立的品牌溢价信用。

第二个坐标是对手。

中国折叠屏市场2026年一季度出货约280万台，同比增长约65%，是手机行业里少有的快速增长赛道。

但蛋糕虽然在变大，切蛋糕的人极度集中。华为占约60%的份额，小米排第五只有4%。

华为Pura X上市一年出货超150万台，Pura X Max定价10999元起。小米18 Fold的起售价恰好与华为持平，但华为已经在这个价位站了一年多。

而三天后的苹果发布会上，首款折叠屏iPhone预计登场，折叠屏赛道即将从国产厂商之间的存量博弈变成全球顶级品牌的三方交叉火力。

技术做得出来已不是问题。雷军早在2021年重启芯片业务时就承诺至少做10年、至少投500亿，此后多次重申。

到O3这一代，进度条大约走了2/5。玄戒O1此前在三款终端上累计出货超100万颗，完成了旗舰芯片规模化验证的第一步。

18 Fold需要回答的是下一个问题，在华为占六成的市场上，一个从未在万元价位成功过的品牌，凭什么让消费者把钱掏出来。

澎程：退潮里的下注

四款澎程增程SUV正式上市。小米澎程N70 Pro起售价20.99万元、N70 Max起售价23.99万元、N90 Max起售价26.99万元、N90 Max探索版起售价29.99万元。

澎程系列四分钟锁单突破10000辆。

上市即交付，工厂备货超万台现车，雷军说准新车一到五周交付。

其中N70 Max、N90 Max较预售价分别下调2万、3万元。

降价幅度本身就是一条信息。

预售阶段N70 Max标价25.99万、 N90 Max标价29.99万，市场反应是72小时内小订约7万台，N90占了八成。

卢伟冰在8月财报电话会上说小订好于内部预期。按照这个节奏，维持预售价并不离谱。但小米选择直降两到三万上市，N70 Pro直接杀进了21万以内。

这个定价动作和18 Fold的10999元形成了鲜明的反差。

手机上，小米第一次把价格往上拉，定在了它从没站过的高度。汽车上，小米还是在用价格砸。只是这一次砸的是增程SUV。

但澎程面对的行业环境比SU7上市时严峻得多。

2026年上半年，增程是新能源三条技术路线中唯一批发和零售双降的品类。批发同比下滑13.1%，零售下滑19.4%，份额从8.8%收缩到7.4%。同期纯电仍在增长，占新能源批发总量的六成以上。

纯电对增程的替代已经从趋势变成了事实。

2026年6月的大三排SUV市场，纯电销量连续5个月超过增程；大五座SUV市场，纯电6月首次反超。这两个市场恰好是澎程的目标区间一增程原本最稳固的两块阵地同时失守。

有实际销量记录的增程车型多达83款，上半年月均零售破5000辆的只有问界M7一款。

83款车分食一个正在缩小的池子。连最早定义增程豪华SUV的理想汽车都已经转向一纯电i6在3月单月交付2.4万辆， 占品牌当月交付近六成。

需求端还有政策退坡的抽水效应。

2026年新能源购置税由全额免征改为减半征收，单车减免上限1.5万元。一辆26万元的车，去年不用交税，今年要交约1.15万元。2025年末的抢单行情提前消耗了一部分需求。

小米给出了完整的产品逻辑。

雷军的说法是大型方盒子SUV做纯电必须搭载超大电池包，而电池加重车身反过来影响续航，增程解开的是这个物理限制。

昆仑技术架构历时三年半研发，核心是约2.9米的贯穿纯平地板。N70的舱内可用面积约4平方米，5根超长滑轨最长1.56米，二排座椅移动范围600毫米。雷军在台上拿劳斯莱斯库里南做对标，说N70二排极致后移后更宽敞。

N90 Max轴距3080mm，七座布局，6根滑轨最长1938毫米，舱内纵深2760毫米，满载七人可放七个20寸行李箱。

发布会还额外带来了一款N90 Max探索版，29.99万元，大五座布局，搭载原生设计电动升降顶舱，升起后车内变成上下两层，挑高2.29米，雷军称之为“真正可移动的房子”。

反面观点也需要记录。乘联会秘书长崔东树认为当前增程车比同级纯电更重、电耗更高、维护成本和故障率也更高。

澎程的赌注可以拆成两层。表面上赌的是增程路线还有空间，更深的一层赌的是”大空间家庭SUV” 这个人群的需求足够刚性。

N90占小订的八成、核心买家画像是30至43岁有孩家庭、用户画像与SU7和YU7重叠度很小一这些信号说明澎程在切新客群。

但风险在于，纯电已经在大三排和大五座两个细分市场完成反超。小米赌的时间窗口可能比它预期的更短。

两个答案

SU7和YU7都是靠首销红利打开局面的产品。24小时88898台、18小时24万辆锁单一这些数字证明了小米的动员能力。

但首销红利有保质期。YU7上市初期交付周期排到53至56周，到2026年3月已降至7至10周。红利耗尽后，月交付停在三万台出头。

澎程是小米第一款不能指望首销红利的车。它面向的是家庭用户，不是尝鲜的科技爱好者。

家庭购车决策周期长、比价充分、对品牌信任度敏感。上市即交付、备货超万台、一到五周提车。这些安排本身就说明小米清楚，澎程需要靠日销而非饥饿营销来证明自己。

18 Fold是小米第一台需要在万元线上证明自己的手机。万元机是复购和口碑生意，不是流量生意。

买4499元手机的用户可以凭性价比冲动下单，买10999元手机的用户会先想一想为什么不买华为。

回到发布会本身，最有意思的或许是小米在手机和汽车上做出了两个方向相反的定价选择。

手机上，10999元是小米从未站过的高度，与华为Pura X Max的起售价持平。这是小米第一次在旗舰产品上放弃价格差作为竞争手段，转而要求消费者在同等价格下做产品力的比较。

这件事的意义比产品本身更大。它意味着小米认为自己的芯片、系统和AI已经可以在万元价位参与竞争了。

能不能站住要等四季度的销量。

汽车上，小米做了完全相反的事。比预售价直降两到三万，N70 Pro杀进21万以内。

这是小米最熟悉的打法，和两年半前SU7的21.59万如出一辙。只不过这次面对的不是一个正在扩张的纯电市场，而是一个正在萎缩的增程赛道。

一只手往上拉，一只手往下砸，反而映衬出是小米在2026年的真实处境。

它在手机上已经没有低价空间了，只能往上走，但品牌信用还没有跟上产品能力。它在汽车上还有降价的空间，但赛道本身的趋势在往下走。

过去五年1055亿元的研发、210亿元的芯片、三年半的整车架构，这些投入已经转化成了发布会上的产品。

玄戒O3跑分561万，昆仑架构的纯平地板和1938毫米滑轨，在物理层面兑现了空间承诺。

技术上做得出来，小米已经证明了。

还没有证明的是另一件事：当 “小米出品必然便宜 ” 这个消费者心智被打破之后，还剩下多少人愿意买单。

今晚的定价给出了第一个答案，需求的答案要到四季度的交付数字和折叠屏销量里才看得到。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

在近期一档播客节目中，硅谷顶级风险投资机构a16z消费赛道合伙人Anish Acharya认为，围绕AI将制造“永久底层阶级”的担忧可能被高估了。随着AI不断降低执行门槛，越来越多人能够把想法变成现实，未来真正稀缺的可能不再是执行能力，而是人的野心和判断力。

Acharya判断，AI产业仍处于类似2010年iPhone早期的阶段，今天看似成熟的应用形态远未定型。未来几年，真正改变行业的产品可能还没有出现，创业者需要警惕的也不再是想法太激进，而是目标太小。

这一变化也正在进入企业内部。Acharya观察到，AI正推动企业从“人使用工具”转向由模型、代理和工具组成的“循环”（loop），有企业原本需要两年完成的产品路线图，如今几个月就能推进完成。当执行速度大幅提升，企业面临的新问题是：还有什么值得做？

消费级AI同样可能迎来下一轮扩张。Acharya认为，未来值得关注的并不只有生产力工具，而是编程代理、个人代理，以及娱乐、创作和陪伴三大方向。

华尔街见闻总结要点如下：

“永久底层阶级”或许是AI时代最大的误判

对于AI可能造成大规模失业的担忧，Acharya并不认同。他认为，过去互联网时代的赢家通吃逻辑并不适用于当前AI市场，从基础模型到应用层，各细分赛道仍有大量玩家并存。

以编程助手为例，Claude Code、Codex、Lovable、Replit等产品都在快速发展。就业市场同样如此，放射科医生和程序员等曾被认为容易受到AI冲击的职业，实际需求并未如预期般快速消失。

他同时认为，市场对于“递归自我改进”（RSI）的讨论也存在误读。目前AI实验室更多出现的是利用AI改善研发流程的“自催化效应”，并非真正意义上的递归式自我迭代，现有数据也没有支持AI无限加速的想象。

企业不再只是“用AI”，而是重做工作流程

Acharya认为，AI对企业最深刻的改变并非增加一个生产工具，而是重新定义企业内部的组织方式。

他提出“循环”（loop）概念：AI智能体由模型、工具、记忆和技能文件构成，通过不断执行任务形成闭环。未来，工程、营销、销售、法务、增长等职能都可能被改造成智能体循环，再进一步串联起来。

以工程团队为例，一个成熟的编程循环可以完成Bug复现、生成修复方案、代码评审、上线及通知用户，整个过程压缩至约5分钟。

但Acharya强调，AI能够自动化的是“爬坡”，而不是决定下一座山在哪里。当循环陷入局部最优后，仍需要人类判断下一步方向。因此，真正难以自动化的工作往往具有较低的可验证性和较大的判断空间。

他以汽车交易平台Kavak为例，该公司为客户配备AI智能体，遇到无法处理的问题时自动呼叫人工客服，相关对话还会被记录用于后续训练。

消费级AI下一站：不是效率，而是“花时间”

相比企业级AI，Acharya对消费级AI的判断更加激进。他认为，当前最大的问题并非模型能力不足，而是产品仍然过度强调“提高效率”，没有充分满足连接感、娱乐和情感需求。

他将当前阶段类比为2010年的iPhone初期：技术基础已经成熟，但真正改变用户行为的产品尚未出现。随着模型成本下降、交互方式改善，以及AI应用从生产力向更广泛的人类需求扩展，消费级AI的三大障碍正在同步松动。

Acharya尤其看好编程智能体、个人AI助手、娱乐与陪伴三大方向。其中，编程智能体有望成为普通用户与数字世界交互的通用工具；个人AI助手将进一步走向大众市场；娱乐与陪伴虽然争议最大，却可能是增长最快的品类之一。

值得注意的是，他认为娱乐与陪伴类AI的用户画像可能与外界想象不同，40至50岁女性构成了重要用户群体。

在Acharya看来，AI真正改变的不是“谁会失去工作”，而是越来越多人能够绕过传统技能门槛，将想法直接转化为行动。当执行成本持续下降，决定机会边界的，或许将越来越取决于人类究竟想做什么。

以下为访谈文字实录：

Lenny： 最近大家对AI的未来有很多恐惧和担忧。我想先聊一个说法：如果你跟不上AI的发展，就会成为所谓的“永久底层阶级”。这其实是硅谷集体拥有的一种有点黑暗、又有点好笑的幻想。因为几乎从所有指标来看，事情从来没有这么好过。这项技术真正放大了我们的能动性，它把“技能”和“欲望”解绑了。我们不仅可以大幅提升生产力，也可以大幅提升自己的野心。你觉得一个人会不会变得过于有野心？有没有什么极限？三年前，如果我们看到一家公司想做的事情过于雄心勃勃，可能会觉得太疯狂而不参与。现在恰恰相反，一个想法如果太小，我们反而不太愿意参与。

Anish： 我觉得“永久底层阶级”这个说法不需要太认真。它确实是我们硅谷集体拥有的一种有趣的黑暗幻想。因为从几乎所有角度来看，事情都从来没有这么好过：机会更加分散，我们能够接触到的技术更强，我们可以拥有更大的野心，而且现在有大量公司都在独立地做一些真正能够成功的事情。

但与此同时，关于“永久底层阶级”、关于有人会被甩出光锥之外的讨论确实存在。而且这种恐惧并不只是来自行业内部或者外部的人，它似乎从基础模型实验室的研究人员，一直延伸到了普通的硅谷从业者。

我认为这里有几个非常重要的点。第一，上一代科技产业更加集中。如果你看网络效应，它几乎是移动互联网时代商业模式的黄金标准。网络效应产品最终导致了巨大的集中，因为从定义上来说，它们往往都是“一家独大”的网络。

但现在的情况完全不同。你看整个技术栈，每个环节都不是只有两个相关玩家，而是可能有20个。你有模型实验室，有开放权重模型，还有不同的模型路线。再看看编程代理。两年前，如果按照当时的思维方式，我们可能会觉得这是一个赢家通吃的市场。但现在Claude Code、Codex、Lovable、Replit、Wabby等产品都在运作，而且都取得了不错的表现。这其实非常令人鼓舞。

第二，你也看到了大量经济数据。放射科医生已经被预测了大约20年，每年都有人说他们要被淘汰；但现在相关岗位数量仍然比过去任何时候都高，程序员也是如此。所以，我不知道这些经验数据是否真的支持“永久底层阶级”这个说法。

第三，我们经常讨论所谓的RSI，也就是递归式自我改进。这个词听起来很有意思，但如果你去问那些真正处于最前沿的实验室里最成熟的人，他们会告诉你，现在实际上发生的并不是严格意义上的RSI。不是因为某个模型领先其他模型一点点，然后不断利用这个优势形成失控式增长，而更接近一种“自催化效应”——也就是利用技术改进自己的流程，但它并不是真正意义上的递归。

所以，无论是最经验主义的角度，还是最技术性的角度，似乎都指向另一个方向。但我们好像还是无法放下这种幻想。

Lenny： 我最近一直在想，我们看到很多疯狂的故事，比如OpenAI的模型入侵Hugging Face。每一次都会让人觉得：“天啊，它居然会做这个，我们完全不知道它在做。”但我们其实一直在观察它、追踪它、迭代它、理解它。这让我越来越觉得，我们似乎处在“慢速起飞”而不是“快速起飞”的情景里。

过去一直有人担心，明天AI就会突然起飞，变得超级超级智能，然后我们就遇到大麻烦。从你的说法来看，你认为这种情况可能不会发生。

Anish： 对。快速起飞的逻辑通常是：到目前为止，一切都在不断提升，然后某个我们无法真正描述的事情突然发生，于是进入快速起飞阶段。我不认为这种情况会发生。

我确实认为模型进步的速度比过去任何时候都快。但如果你看看经济扩散的速度，就会发现这是一个重要的限制因素。我小时候住在一个小镇上，去年夏天我回了一趟家。那里人的生活其实并没有发生那么大的变化。所以即便其他方面发展得非常快，经济扩散本身的速度也会把这种变化拉慢。

还有一点经常被忽视：到底有多少问题是真正受“智能”限制的？假设你给FedEx或者Domino's Pizza建一个数据中心，里面坐着一群博士，他们真的会因此让供应链或者披萨业务呈指数级增长吗？我觉得不会。

所以，我们可能高估了有多少问题是“智能受限”的，而低估了有多少问题其实受到其他因素的限制。

Lenny： 那么在公司内部，你看到的AI采用情况是什么样的？那些真正擅长使用AI、积极拥抱AI的人，会不会和那些觉得“我已经够忙了，我讨厌这些东西，我没时间搞这些”的人之间出现越来越大的分化？

Anish： 我有很多想法。首先，我觉得我们没有给予普通员工足够的信任。我们总是抽象地想象一个“白领员工”，想象中的白领经理就是《呆伯特》式的人，每天只是在办公室里整理文件。我们也会把消费者想象成低能动性的NPC。当然，这些情况永远不会套用到我们自己或者我们的朋友身上。我们总觉得别人的工作特别容易被AI自动化，但自己的工作当然不会。

但如果你真正深入观察，就会发现很多人其实非常兴奋，他们希望提升自己、获得更多杠杆。Google这样的成熟公司当然如此，甚至像Kavak这样的公司也在这么做。Kavak是一家在墨西哥销售二手车的公司，他们有一个叫“绝地学院”的项目，教公司里的每个人，包括维修技师，如何使用新的工具和技术。六周课程结束之后，他们甚至会把一个最先进的生产级代理交给这些员工。

所以，我实际上认为，拥抱这项技术的人比我们愿意讨论的要多。

我认为一个很大的变化在于：使用AI，和围绕AI重新组织整个公司，是两件不同的事情。你可以看看电力的扩散。当电力出现之后，我们花了40年时间才真正开始围绕电力重新组织工厂。最初只是把原来的煤炭动力换成电力，而真正的变化是重新设计整个工厂。

所以，最有野心的公司现在已经开始围绕模型重新思考一切；而那些稍微不那么激进、或者处于更早阶段的公司，则更多是在思考如何让现有组织、现有岗位的人能够使用这项技术。

Lenny： 所以我听到的一个主题是，我们其实可以不用那么担心未来会发生什么，也不用那么担心自己的工作和职业。

Anish： 我觉得是这样。甚至只要想想CEO和高管的激励方式就很明显。比如Sundar经营Google，他并不想把一家4万亿美元的公司变得更高效，他想把它变成一家40万亿美元的公司。所以，只要一个经济生产单元变得更加高效，让它继续存在于组织内部就是合理的。

我还听一位Google高管朋友讲过一件事。我问他：“你们裁员了吗？”他说：“没有，我们做的是另一件事。现在我们可以把路线图快速推进。原本两年的路线图，现在三个月就能完成。”他们现在最大的难题反而是：到底应该往路线图里加入什么。这其实是每个产品经理梦寐以求的事情。

所以我真的认为，人们不应该那么焦虑，反而应该感到自己拥有了更多能力。而做到这一点最好的方式，就是不断把东西做出来。

Lenny： 你还有一个很有意思的观点：未来公司建设会越来越像是在建立一系列“循环”，不断创建循环。你能解释一下吗？

Anish： 我们以前有prompt，然后发明了agent。Agent本质上就是模型处在一个循环里，同时拥有工具、记忆和技能文件。之后我们又有了loops，也就是一组能够完成任务的agent。

编程是一个特别好的例子，因为这里有最好的模型，也有最适合技术工作的客户，同时还有很多已经存在的循环。比如一个bug报告进来，系统自动生成复现步骤，然后创建修复方案，再对修复方案进行审查。如果风险很高，就由人确认是否可以上线；如果风险低，就直接发布，甚至可以自动给客户发邮件告诉他：“你报告的bug已经修好了。”整个过程可能只需要五分钟。

工程领域已经存在很多这样的循环，从修复bug、处理客户反馈，到销售演示、新功能开发等等。编程本身已经非常适合这种模式。

但我真正想问的是：商业层面的循环是什么？

如果你是一家公司的GM，你会看到编程、市场、销售、客服、法务等不同职能都有自己的循环，而这些循环的输出本身又应该形成一个更大的循环，可以不断进行优化。

最终，更强的形式可能是：这些循环向CEO发出信号——“我们需要改变公司的某个物理层面、商业模式或者战略。”所以未来我们会看到一系列层层嵌套的循环：一个人一个循环，一个岗位一个循环，一个业务部门一个循环，甚至覆盖整个公司的循环。

但与此同时，我认为人类仍然是关键组成部分。我不认为组织里的大部分工作能够完全自主完成。在一个AI原生公司里，人类可能主要负责销售、客服、战略以及各种例外情况，而这些事情仍然非常重要。

如果我们已经看到一件事情，那就是模型进行分布外的新思考的能力仍然非常有限。我也不认为最近模型在数学领域出现的一些新思考能力，就意味着它们在商业领域也具备同样的新思考能力。

所以，你仍然需要一个人说：“我觉得我们应该做这个东西。”而且这个人必须判断对。

Lenny： 所以工程和产品建设越来越像一个循环：输入可能是反馈、客服工单或者其他需求，然后AI不断决定怎么处理、创建PR、判断是否可以上线，最后把它发布出去。你认为这种模式会扩展到市场、增长、客服、法务等其他职能吗？

Anish： 会。比如增长团队。你以前在Airbnb做增长，对吧？

Lenny： 对，供应增长。

Anish： 那你应该记得，当时的流程可能是把所有人召集起来，列出一系列实验，然后排序、开发、发布，再进行评估。

循环版本应该是：每一个变体都自动生成，每一个变体都自动测量。当数据达到统计显著性之后，就收敛到表现最好的版本并发布，然后设置一个长期对照组，再开始下一个实验。

但这里非常重要的一点是，这个循环最终会达到一个局部最优。它可以帮助你爬到一个局部最高点，但随后就会停滞。这时候你需要分布外的思考，需要人类直觉，需要有人帮助你找到下一座山的山脚。

Lenny： 你有一张图，我觉得它很好地说明了这一点：agent帮助你不断爬坡，达到新的平台，然后需要一个人类提出更大的想法，把它解锁，然后继续前进。也就是说，这是agent和人类之间不断来回的过程。

Anish： 对。一个非常好的例子就是，如果你曾经让一个agent替你想一个商业创意，你可能会说：“Claude，帮我赚100万美元，而且不要犯任何错误。”为什么这行不通？因为你必须先给它正确的方向。到目前为止，技术并没有证明这件事情是不必要的。

我听过Kavak的Ali讲过一个非常有意思的例子。他们为每一个客户配备了一个agent。他们在线销售二手车。当agent遇到问题时，它会真正地呼叫一个人，由人来指导这个agent。

这里真正神奇的地方在于，人不仅帮助agent解决了问题，agent还会记录整个过程，然后从中学习。下一次遇到类似情况时，它就不应该再需要呼叫你。

所以你需要把每一个职能都看成一个agent循环。你的任务就是找到它在哪些地方会卡住、哪里会出错，然后给它更多上下文、更多洞察和更多方向。

Lenny： 然后理想情况下，你的大量日常工作都会被这些循环处理掉。比如你提出一个新想法，如果它是一个产品，那么市场、销售、产品营销、沟通、法务等后续工作都应该大部分由AI处理。你真正的工作，就是出去走走、思考、做梦，然后找到下一座要攀登的山。

Anish： 没错。

Lenny： 那么，在AI承担这么多工作的世界里，什么会把赢家和输家区分开？

Anish： 有一点经常被忽视，那就是我不确定很多行业原本存在的竞争格局会发生根本改变。

假设Pizza Hut、Domino's、Papa John's和Round Table每一家都获得一个由博士组成的数据中心，那么它们最终都会采用这些技术，或者换掉CEO然后采用这些技术。所以短期内会经历一段混乱，也会发生一些相对排名变化，但我认为最终它们都会拥抱新技术，因为大多数公司都会这样做。

我不认为其中一家会因此拿走99%的市场。

所以短期来看，谁更早采用技术、采用得多么激进，确实会决定赢家和输家。但很多行业仍然会保持原有的竞争格局，因为它们并不是由“智能”决定的。

作为创始人或CEO，我认为最有用的问题是：假设这些东西拥有无限的智能，而且价格低得惊人，我们会如何重新组织整个公司？因为这就是我们正在走向的方向。

Lenny： 你还提出了一个很有意思的观点，就是公司内部可能会出现通才和专才之间的分化，以及不同AI模型之间的分工。你能展开讲讲吗？

Anish： 这里涉及很多有意思的问题，比如开放权重模型和前沿模型之间的关系。我想用“帕累托效率”来解释。所谓帕累托效率，比如在价格和性能之间，什么是有效前沿？也就是你为单位性能付出的单位价格。如果你处在这条曲线上，那么你基本上是在为性能支付合理的价格。

有意思的是，前沿模型实际上往往是非理性定价的。比如某些模型贵到根本无法使用。但如果你看某些模型之间的差距，你可能会发现，为了多获得一点智能，价格可能高出100倍。

但有些工作具有无限的上行空间，比如药物研发。如果那多出来的一点智能让你发现下一种重磅药物，那可能带来数万亿美元的结果。在这种情况下，为最高水平的智能付费就是合理的。

另一方面，法律或者金融可能只有有限的上行空间。对于这些工作，你真正需要的是非常高的帕累托效率，也就是以合理的价格获得足够好的性能，而不是无限昂贵、追求无限上行空间的智能。

所以我认为，未来会出现两类职能。一类需要中等水平的智能，这些工作可能更多使用开放权重模型，再结合强化学习，让模型针对某一项狭窄任务变得更便宜、更高效。另一类则会使用非常昂贵、但性能极高的前沿模型，比如销售、客服、研究和工程。

因此最终不会是二选一，而是两种架构都会存在。

Lenny： 所以你的意思是，公司内部不同职能会对应不同模型。有更大上行空间、更高杠杆的职能，会使用前沿模型；而其他职能并不需要最先进的模型，也不一定需要世界上最聪明的人。

Anish： 对。当然，我不是说那些岗位里没有非常优秀的人。我只是认为，他们处理的问题本身存在一定的上限。比如你可以把账做得非常准确，但你不可能把“准确记账”做到100倍好。

Lenny： 我原本以为“可验证性”可能是判断标准：如果一项工作更容易验证，就不需要前沿模型；如果潜在上行空间很大，就需要更强的模型。

Anish： 我觉得可验证性是一个好问题，但关键还是上行空间有多大，以及这个上行空间有多难计算。

比如药物开发，既有无限的上行空间，也可以验证结果。但做账同样是一个可验证的问题，只不过它的上行空间有限。

客户支持也是一个有趣的例子。一个客户打电话进来报告一个bug，这个bug可能只是一个很小的问题，但也可能是整个组织发生重大变化的第一个线索。如果CEO或者公司里最聪明的人接到了这个电话，他可能顺着这个线索发现一些完全不同的东西。

所以你也可以反过来说，对于一整组问题，都应该使用前沿智能。

但另一种观点也成立：我们现在已经跨过了几乎所有具有经济价值的问题所需要的智能门槛。超过这个门槛之后，额外的智能可能就是浪费。

Lenny： 而且很多现在不是前沿的模型，六个月前其实就是前沿模型。那时候我们还觉得它们非常疯狂，现在只是因为出现了更好的模型，我们就不再给它们足够的认可了。

Anish： 对。昨天还是“天啊，这就是AGI”，今天它就成了你扔进垃圾桶的旧模型。

Lenny： 人们开玩笑说你是“模型品酒师”。作为一个模型品酒师，你怎么看现在不同模型的能力？每个模型擅长什么，又不擅长什么？

Anish： 我觉得成为模型品酒师的秘诀，就是把它们全部用一遍。我一直强迫自己，每出现一个新模型，就用它做点东西。我觉得你会从这个过程中学到非常多。

如果有人认为这些模型完全是商品、可以相互替代，那其实只是因为他们没有真正使用过这些模型。

比如最近几周，我一直在用Qwen 3.8 Max。它非常擅长长周期任务，而且非常有创造力，是一个很好的故事讲述者。我用它制作一些不可能存在的纪录片，主要是《星球大战》宇宙里的星球。它可以连续工作四五个小时，讲出一个很好的故事，还能自动生成视频、音频，甚至自己导演、剪辑和观看最终的视频。

它和GLM 5.2完全是不同的形状。刚刚发布的GLM 5.3，我则用它做了很多产品工作。它没有视觉能力，有点像一个神经质的博士，你把他放在角落里，让他把事情做到极其精确。

这两种模型都有自己的角色。不是说一个比另一个更聪明，而是它们的“思维方式”不同。一个可能更有创造力、更开放，另一个可能更加精确、更加神经质。

所以我会用每一个模型做点东西，这就是我建立直觉的方法。

Lenny： 你觉得普通人需要养成这个习惯吗？而且很多人其实也不知道该拿模型做什么。

Anish： 我觉得现在我们应该重新开始使用那些看起来很傻的想法。过去，每个人都有一个最让人受不了的朋友，每次喝酒都要说：“让我告诉你我的App创意。”现在这些愚蠢的想法反而特别值得尝试，因为其中可能隐藏着最多的机会。

我自己大概做过二十多个App，其中有一两个比较大的App一直在迭代。如果你没有一个可以承载模型的东西，就很难每次从零开始想一个新点子。

所以我的建议是：找一个东西去做。甚至最好不要是什么特别重要的事情。持续寻找新的方式，把模型作为工具加入进去，而不是把“使用模型”本身当成目标。

Lenny： 如果把范围扩大一点，我越来越觉得，现在最重要的习惯之一就是：每当你准备做一件事时，都问自己一句——AI能不能替我做这件事？

Anish： 完全同意。我觉得我们的日常知识工作有时候不那么明显，但我确实认为，这个问题应该成为一种本能：在输入和输出之间，加入一个问题——AI可以怎么帮助我？

我自己也有一些很有趣的例子。比如我曾经让电脑记录厨房里发生的一切，然后根据我的孩子表现好不好，增加或者减少他iPad的屏幕时间。

结果他很快就发现了系统漏洞。他把自己录下来，一遍又一遍地说“我爱你，爸爸”，然后把手机放在麦克风旁边，通过这种方式操纵指标。

这其实说明了一件事：一旦一个东西变成指标，它就不再那么有用了。但我觉得这种实验本身非常有趣。

Lenny： 我有一个朋友也做过类似的事情。他做了一个小设备，记录自己和孩子一天笑了多少次。

Anish： 这就是我想说的。我们一直在讨论生产力、失业这些“重要的大问题”，但“我们一天笑了多少次”并不是一个创业项目，也未必有任何经济意义，但它可能真正改变你的生活质量。

我们往往认为幸福是固定的，但如果幸福并不是固定的呢？如果你和我生活在100年前，我们的工作肯定没有今天这么有趣。那么再过100年，我们的生活可能会比今天有趣得多。

所以我真正关心的是：即使一件事没有经济意义，它能不能给我们的生活增加一些质感？

Lenny： 你之前有一个非常有意思的说法：最大的机会可能是“loop，让我更快乐”。

Anish： 对。我们一直认为人们想要变得更高效，但其实他们未必如此。我认为更多人真正想要的是花时间，而不是节省时间。世界上最大的产品之所以是娱乐和社交产品，就是因为这个原因。

我们应该问的是：如何把价值真正交付给消费者？

我有时候会把AI用户分成“Instagram AI用户”和“X AI用户”。X上的AI用户可能非常害怕自己落入所谓的永久底层阶级，他们会认真讨论GLM 5.3和Kimi K3哪个更好，已经非常“AI中毒”。而Instagram用户可能只是觉得：“哦，这是一个更好的Google搜索。”他们甚至不明白为什么大家这么兴奋。

所以我觉得这是一个产品设计失败。我们已经拥有可以彻底改变人们生活的能力。

过去40年，我们实际上一直在建设一种能够让电子表格变得更好的技术。我们打造了能够扩展智力的技术，却没有打造能够扩展灵魂的技术。

而我认为，现在存在一种精神上的饥渴，尤其是在很多能够满足这种需求的文化机构逐渐消失之后。

所以AI真正的机会应该是那些最基本的消费者需求：怎么让我们感觉更加连接彼此？怎么让我们感受到更多爱？怎么让我们取得进步？怎么让我们获得快乐？

我想看到更多这样的产品。这不是模型能力的问题，而只是产品设计的问题。

Lenny： 所以以前我们讲的是“loop，帮我发展业务”“loop，帮我找到更多销售”“loop，帮我关闭客服工单”。而你现在讲的是“loop，让我更健康”“loop，让我成为更好的朋友”。AI完全可以深入思考这些事情，然后找到真正实现它们的方法。

Anish： 对。而且AI还可以挑战你、推动你，甚至不同意你的观点。

这也是为什么我认为创业公司在这方面拥有优势。大型公司内部有大量委员会，他们可能会对发布一个“不讨喜”的模型感到非常不安，更不用说模型带有一些性暗示之类的内容。

但这些本来就是人类存在的一部分。所以，探索人类社会中那些让人不舒服的部分，是创业公司特别适合做的事情。

Lenny： 所以你认为，消费者AI最大的机会之一，就是围绕“改善人与人之间的关系”建立产品。

Anish： 我认为是这样。而且我们现在还非常早。如果把AI的发展类比成iPhone，那么我们现在可能才处于2010年的iPhone时代——Airbnb、WhatsApp、Uber等重要消费者公司都还没有出现。

目前阻碍消费者AI发展的主要有三个问题。

第一，模型过去太贵了。如果你想做一个免费使用的产品，这很困难。

第二，我们一直存在一个界面问题。聊天界面适合那些能动性极强的人，比如Elon和Sam，但对于普通消费者来说，他们理想的界面可能更像TikTok。所以我们需要找到一个介于聊天和TikTok之间的东西。

第三，技术过去过度关注生产力，而不是人与人之间的连接和娱乐。

这些事情现在都开始发生变化。开放权重模型让成本大幅下降；我们开始讨论“让我更快乐”这样的产品；也有越来越多创始人在非常激进地思考新的用户界面。

所以我认为，这些问题最终都会得到解决，至少它们现在已经比两年前更接近解决方案了。

Lenny： 那我们再回到AI的乐观主义。很多人对AI的未来充满恐惧。你为什么认为人们低估了AI可能带来的积极影响？

Anish： 第一，我认为AI可能成为一种情感和精神层面的接口，让我们能够获得杠杆，去探索过去被深深埋藏的自我。

工业革命带来了巨大的规模优势，而规模优势往往会让个人处于劣势。虽然我喜欢我们生活的经济体系，但这种集中化在某些方面确实会削弱个人，也可能让人失去自己的身份。

AI非常神奇的一点在于，它真正放大了我们的身份和能动性。它把技能和欲望解绑了。

如果你想做音乐，现在你就可以做音乐，不需要先学会钢琴。如果你想成为程序员、想开发软件，现在也可以直接开发软件。

所以它真正放大了我们的个体性，让我们能够探索过去无法探索的人生领域。

从经济角度来看，我们已经陷入了长期的2%左右GDP增长。谁规定我们只能增长2%？为什么不能是10%、15%甚至20%？

这项技术不仅可以大幅提升生产力，也可以大幅提升我们的野心。

我有一个理论：当 stakes 很高的时候，人类非常优秀；当 stakes 很低的时候，我们反而表现得最差。

五年前，我们生活在一个相对低风险的世界，所以整个社会充满了各种副业和小项目，但它们未必真正提高生产力，也未必让人更快乐。

现在不一样了。每个人都在攀登野心阶梯。你可以先发布糟糕的想法，再通过不断尝试找到真正好的想法。

如果你想开发软件，可以直接做。如果你想建一座桥，也不一定非要先成为土木工程师。

所以我真的认为，我们正在获得一个更加快乐、更加充实、也更加高效的社会。

Lenny： 但如果你真的看看AI发展到现在的情况，失业率下降了，人们赚了很多钱。当然，也有很多人依然很困难，也存在很多负面影响，比如数据中心给周边社区带来的问题。但作为一个经济体、一个国家来看，到目前为止似乎进展不错。

Anish： 对。而且想想看，现在甚至有人已经在认真讨论“如果我们治愈所有疾病会发生什么”。这简直太疯狂了。

我还认为，我们总是在担心一些抽象的东西：整个世界、普通工人、中层管理者、住在数据中心附近的人。这些都是抽象概念。

但我们自己的实际生活似乎正在变得更加充实、更有能力，也更加有掌控感。

如果你问人们：“你希望你家附近建一个数据中心吗？”大多数人会说不。但如果你问：“你今天使用ChatGPT吗？”大多数人会说是。

这就是其中的矛盾。

Lenny： AI的公共形象显然不太好，很多地方存在恐慌式叙事。你觉得应该怎么改变这种情况？

Anish： AI真正能够改变这种讨论的最重要方式，就是让重要的东西变得便宜。

美国有两件极其重要、而且越来越贵的事情：医疗和教育。

医疗领域大约45%的成本是行政工作。如果能够去掉大量行政负担，就有可能真正降低医疗成本。更不用说未来治愈疾病的可能性。

教育也是一样。我认为，现在传统教育所面临的竞争，可能是过去200年来最强的一次。

AI可能会把“学习”和“教育机构”解绑，也会把“社会地位”和“学历”解绑。你不一定需要哈佛学位，你可能只需要一个GitHub账号。这其实非常酷。

Lenny： OpenAI最近似乎放慢了AI开发，在最新模型上暂停了部分强化学习阶段，因为他们看到了某些问题。对于AI发展速度越来越快、模型越来越聪明这件事，你怎么看？

Anish： 不针对OpenAI具体评论，我对一些“模型危险到无法发布”的说法还是有点怀疑。

Anthropic因为拥有一个“危险到不能发布”的模型而获得了巨大的光环，但也可能是GPU短缺，也可能是模型能力确实超出了他们原本希望的范围，也可能是他们希望把模型留在内部，以延长自己的领先优势。

所以这里存在很多混杂因素。

当然，我认真对待攻击性网络安全的问题。在让系统变得非常容易被攻破之前，我们应该先把所有系统加固。

但我认为，“危险到无法发布的模型”这个概念，有时候混淆了市场营销、推理能力和经济考量。比如你到底是想把自己的竞争优势开放给别人，还是想利用它让自己变得更强？

Lenny： 而且如果一家公司拥有最好的模型，它就可以更长时间地保持优势，然后发展得更快。这本身就是一个循环。

但有意思的是，Anthropic一度看起来牢不可破，而现在OpenAI在过去六个月里表现非常强，开放权重模型也发展得非常快。

所以到目前为止，行业的发展并没有按照“一个公司拥有超级智能的专有模型，然后统治整个行业”的方式进行。

Anish： 对。比如Grokbot几乎是突然出现，然后现在已经成为非常优秀的AI助手。我自己已经完全上瘾了。

Lenny： 我也想聊聊个人代理。你现在最喜欢哪些产品？

Anish： 我非常喜欢三个产品。Grokbot确实做得很好，而且底层模型也非常强。他们真的敢做一些我觉得大公司不会做的事情。

ChatGPT Work也很好，只是它有一些能力藏得比较深，但它实际上是他们发布过的最好的产品之一。

还有一家最近受到很多关注的创业公司Instinct，它做了一些更加激进、有趣的取舍。

Lenny： ChatGPT Work相比其他产品有什么更好的地方？是因为它运行在云端吗？

Anish： 对，它运行在云端，而且能够很好地缓存浏览器凭证。它还具有远程功能和完整双工语音模式，所以你可以直接打电话给它。它可以看到你的所有线程，你可以问：“我所有的编程代理现在都在做什么？你能帮我修改那个吗？”

这种完整双工语音体验非常好，你真的会觉得自己是在给一个了解你整个工作世界的助手打电话。

Lenny： 如果回到就业和经济问题，我感觉大家的观点大概处在两个极端之间：一边是Dario认为50%的知识工作会被颠覆、导致大规模失业；另一边是David Sacks认为AI会非常棒、就业不会有问题。到目前为止，一切似乎都在往好的方向发展。你显然更接近Sacks这一边。还有什么能让人们对未来的工作更加乐观吗？

Anish： 我认为人类历史的整个趋势就是：我们的欲望增长速度总是快于满足欲望的能力。

今天很多我们认为理所当然的东西，500年前甚至50年前都是无法想象的奢侈品。比如心理治疗、抗生素。即使你非常有钱，过去也没有这些东西。

所以我们低估了人类的野心和欲望。

20年后，人们可能会因为自己没有火星上的度假屋而非常生气。他们会在Instagram上看到别人，然后对伴侣说：“我们得更努力工作，把这个实现出来。”

每一个CEO都会想建立一家更大的公司。

所以我认为，我们现在已经生活在一个比100年前更加庞大的人类世界里，而且这种趋势没有理由停止，反而可能加速。

Lenny： AI不仅让我们更容易拥有野心，它甚至迫使我们变得更有野心。因为现在所有简单的事情别人都能做了，真正区分我们的，是我们究竟能把事情做到多大。

以前你可能会说：“我要做一个个人网站。”然后想一个白色背景的简单网站。现在你会想：“不，我要做一个3D游戏，让用户走进一个世界，发现所有这些东西。”一切都变得更加宏大。

你觉得“野心”是不是正在变成一种越来越重要的能力和习惯？

Anish： 我认为这里有很多东西被混在一起了。我们说“野心”时，往往想到的是创业、建立公司、开发漂亮的软件产品。但野心还有很多其他形式。

比如创造性的野心。一个五岁的小孩画画，没有人会说：“你画画不错，但你不擅长绘画。”你只是有一个想要创造某种东西的欲望，然后你就去创造它。

现在AI真正能够鼓励这种野心。

还有非常本地化的野心。比如英国的NHS，它是一项非常重要的社会机构，但运转得并不好。AI可能让NHS变得像iPhone一样好。这就是一种非常具体、非常本地化的野心。

或者只是想和家人更加亲近，成为一个更投入的父母。

所以我认为，野心不需要局限在经济意义上。它可以是任何我们想做得更多的事情。而谁没有这样的欲望呢？

Lenny： 你说得对。现在我们可能需要改变自己的思维方式。我们过去一直被“软件和智能非常稀缺”这件事塑造，现在却突然进入一个软件和智能不再稀缺的时代。

Anish： 对。Claude Code团队有一个原则：“有什么比我自己做更好？让Claude来做。”

这个原则会在团队里形成一种习惯：我怎么让Claude帮我做这件事？

我觉得我们所有人都需要在脑子里建立这样的习惯。

而且我认为，学习本身也发生在行动中。很多人会讨论vibe coding，却不太愿意谈论自己做的项目，因为觉得这些项目不够重要。我自己也会觉得尴尬。

但我们不能低估通过执行、发布和不断做东西所产生的学习。

现在“构建”可能正在成为新的“阅读”。你通过构建来学习、获得经验。大部分东西最终可能都会被放弃，但这仍然是在训练你的能力。

Lenny： 所以“构建”本身就是一种活动，而不一定是一种结果。

Anish： 对。我觉得很多人会因为“我发布了这些东西，但没人使用，我自己也没再用”而感到不好。但这其实完全没问题。

就像我做DJ一样，我做一个DJ set，可能只有三个人听，但我自己听了100遍，我仍然觉得非常有满足感。它有没有商业价值并不重要。

Lenny： 那我们回到消费者AI。你现在在A16Z负责消费者投资。现在消费者AI领域发生了什么？哪些方向让你兴奋？

Anish： 我认为有三个主要方向，而且我们还处在非常早期。

第一是编程代理。它们非常强，我认为这是一个巨大的突破。过去我们很容易说：“大多数人并不想写代码。”但我现在的想法发生了变化：编程代理其实是一种与整个世界互动的方式。

你会看到有人用Claude Code编辑视频，有人用Codex给自己的孩子做飞机上玩的游戏。它已经不仅仅是写代码，而是一种通用的问题解决工具。

第二是个人代理。我们已经看到OpenClaw这样的产品，但它本质上还是开发者工具。Hermes、Moltbook也是类似的。现在这些东西正在逐渐被提炼成普通消费者和企业都能理解的代理产品。

第三，我把它叫作娱乐，虽然这个词并不能完全概括它。这里包括大量创意工具，比如Suno；也包括陪伴类产品。这整个领域有点让人不舒服，所以大家不太愿意讨论，但其中已经出现了一些增长非常快的产品。

Lenny： 所以你说的三个方向就是编程代理、个人AI助手和娱乐。你刚才提到的Instinct、Grokbot、ChatGPT Work属于第二类，而Wabby属于第一类。

Anish： 对。娱乐则包括AI伴侣之类的产品。

Lenny： 而且你们做的市场地图里，这一领域已经有很多公司。

Anish： 对。实际上更准确地说，现在AI伴侣产品里，男性伴侣可能比女性伴侣更多。使用这类产品的人，大量是40岁和50多岁的女性。

Lenny： 这很有意思。这三个方向似乎都可以和你说的“loop，让我更快乐”联系起来。

Anish： 对。它们其实就是人类最基本的需求：让我快乐，让我更健康，让我活得更久；给我的野心一个出口，给我的成就感一个出口；然后在我没有做其他事情的时候，给我一些事情做。

Lenny： 现在每天都有大量公司和产品上线，产品发布速度甚至提高了1000倍。你怎么看一家AI创业公司的持久性和护城河？

Anish： 我认为有两个重要的观点。

第一个是Jesse来自Decagon说过的一句话：“护城河通常是被发现的，而不是被设计出来的。”

创始人很容易陷入这样的思维：我必须设计一个经得起MBA和VC审视的商业计划，我必须提前证明自己的护城河是什么。但很多公司其实只是不断发布产品，护城河是在这个过程中逐渐形成的。

Cursor就是一个很好的例子。过去很多人批评它没有护城河。但后来事实证明，它最初成为高端PSDA产品是非常有价值的。随着时间推移，它积累了大量推理轨迹，开始训练自己的模型，最终形成了自己的优势。

所以护城河可以被发现，而不一定要从一开始就设计出来。

第二，我们似乎忘记了传统护城河。过去的护城河并不是“软件有多难做”。大多数公司都不是在造自动驾驶汽车。

传统护城河仍然有效：网络效应、规模优势、品牌效应、专有数据以及稀缺资源。

五年前的护城河今天依然是好的护城河。我们只是需要更多创始人在这些方向上拥有野心。

Lenny： 那如果你是一个创业者，在向VC介绍项目时，你会怎么讲护城河？可以直接说：“我们现在没有护城河，也不知道未来会是什么”吗？

Anish： 如果一个产品没有明确的护城河，但它拥有很强的增长势头、很高的产品工艺和不断增长的用户参与度，我们仍然愿意下注。

我过去作为创始人时非常担心别人抄袭自己的想法，但后来我发现，大想法通常由十几个别人看不到的小想法支撑。

即使别人复制了你的大想法，他们也看不到那些让大想法真正成立的小想法。

所以我认为，有些产品就是有一种特别的东西，即使面对巨大的竞争，也能取得非常好的成绩。

Lenny： 我最近也一直在思考分发。现在每天有上千个产品发布视频，所有人都在发布、发布、再发布。能够让自己的产品进入用户注意力，本身是不是越来越重要的优势？

Anish： 非常重要。我甚至问过Chris Dixon这个问题。

我认为过去这一代创始人和CEO都接受了网络理论的训练，所以现在每一个已经存在的网络，都在努力防止别人建立自己的网络。

因此，网络效应某种程度上重新回到了最原始的口碑。

如果一个产品在X、YouTube、Instagram等平台上不断被人自然提及，这可能就是今天你能获得的最好的第三方网络效应。

所以，我们现在必须自己建立渠道，依靠口碑实现增长。这其实仍然是一个增长问题，只不过比过去几个产品周期更加困难。

而想要获得口碑，你必须做出值得讨论的东西。Seth Godin说过，要做出值得被谈论的东西，也就是做一个足够优秀、让人愿意主动谈论的产品。

Lenny： 但现在每天有这么多东西发布，至少在最开始，你仍然需要一种优势把产品放到用户面前。

Anish： 我反而认为现在对创业公司来说可能更容易。

看看Gemini，Google已经做了大量交叉推广，但没有人会说它现在占据了绝对优势。

创业公司可以去做那些大公司不舒服去做的事情，比如我们刚才谈到的陪伴类产品。

而且消费者现在愿意支付很高的价格。有人愿意每个月支付200美元，企业甚至愿意签署百万美元级别的合同，而他们可能都还不知道自己最终会得到什么。

所以现在就像2009年圣诞节，每个人刚刚拿到iPhone，都想下载新的App。这个窗口最终会关闭，但现在仍然是开放的。

Lenny： 所以你仍然认为现在创业公司反而更容易？

Anish： 对。我一直说，现在很多公司不是增长问题，而是产品问题。

因为你现在可以在任何方向上建立一个非常有野心的产品——无论是功能性的，还是情感性的——而且可以收很高的价格。

所以我真正想问的是：你真的有增长问题吗？还是我们集体缺乏想象力？

如果我们的产品每个月值1000美元、1万美元呢？如果它是一个“软件版Birkin包”，它需要做到什么程度才能让用户愿意支付这个价格？

然后我们再去想，如何把它做出来。

这最终还是回到了野心。

Lenny： 你之前提到过Mark Andreessen和Ben Horowitz。你分别从他们身上学到了什么？

Anish： 我真正感激的一点，是他们对科技产业、国家，以及更广义的西方生活和思维方式，都有一种强烈的责任感。

你可以回顾Ron Conway、Brook Byers、Tom Perkins等人，他们都有一种“把这个行业变得比自己接手时更好”的责任感。

这远远超出了“成为世界上最好的投资者”。当然，我们也想成为最好的投资者，但他们会主动去做一些困难而重要的事情，而这些事情并不一定直接为公司带来利益。

我还觉得，他们以及整个A16Z都在某种程度上改变了创业者群体的集体野心。

五年、七年或者十年前，深科技非常不受欢迎。它不是一个高地位的方向，甚至很边缘。

现在深科技已经变得非常热门，而且拥有很高的社会地位。

我认为Mark一直非常公开、非常彻底地支持那些具有国家利益意义的重大工作，这改变了整个硅谷。

Lenny： 那对于产品经理和产品建设者来说，如果他们想思考如何改变自己的工作方式、思维方式，从而让自己未来的职业和公司更加成功，你有什么建议？

Anish： 做更多东西。

我知道这听起来很傻，也知道所有人都这么说，但请真的做一个项目。你甚至不需要告诉任何人。它可以完全不重要。

把它作为一个载体，去使用所有新的模型，发布东西，谈论它们，建立自己的直觉。

我保证，你距离真正理解这些东西，可能只有一周有点令人沮丧、但之后非常有满足感的实践。

所以你必须使用这项技术。如果不是现在，那什么时候？

我们进入这个行业，本来就是为了做出脑海中看到的那些产品。现在我们终于有机会做到这一点。

Lenny： 如果让你给一个具体的习惯，比如每个月做一个东西，或者每天花几个小时，你有什么建议？

Anish： 每周发布一个东西。

不需要疯狂，不需要是什么改变世界的东西。

比如我之前玩Codex的时候，让它帮我做了一份母亲节幻灯片送给我的妻子。它读取了我的短信，也看了我的照片，然后配上音乐，做成了一套20页左右的幻灯片，讲述我们的关系，还找出了我第一次约她时发的那些旧短信。

那是一个非常好的母亲节礼物。

它不重要，也不是什么我们以后一定会再用的东西，但它完成了一件事：我发布了一些东西。

所以可以小到这个程度。

Lenny： 我们共同的朋友Nelson Singal有一个很好的观点。他发现，当人们第一次体验到AI为自己创造的某个快乐瞬间时，他们对AI的态度会发生变化。

你的母亲节例子就是很好的案例。

Anish： 对。所以我一直在想：如果这件事成功了，它会不会给你带来快乐？你能不能用AI做一些让别人开心的事情？我觉得这可能是一个很好的起点。

Lenny： 好，我们进入最后的快速问答。你最常推荐给别人的两三本书是什么？

Anish： 我最喜欢的一本是Thomas Sowell的《征服与文化》。它讨论征服如何推动世界不同社会的文化变化，有时候是积极的，有时候是消极的。

对我来说，这是理解“文化是结果最大驱动力”的最好历史视角之一。我自己出生在加拿大，后来搬到美国，我非常明显地感受到两种不同的野心文化。

第二本是《Seven Powers》。我认为它是关于护城河、商业理论和复利优势的一次非常好的思想总结。

第三本可能是Brian Arthur的《Increasing Returns to Scale》。Mark在我加入之前给了我几本书，我当时甚至怀疑他是不是在逗我，因为这是一本教材。

它有点难，但非常好地解释了为什么软件能够产生如此异常的经济效应，也帮助我理解为什么我们的行业和文化会以现在这样的方式运行。

Lenny： 最近最喜欢的电影或者电视剧是什么？

Anish： 我看很多很俗的电影和电视剧。我们看了《龙之家族》，确实很俗，但很好看，我们很喜欢。

我还看了《奥德赛》，是在伦敦看的。当时我正好在那里参加董事会会议，在一个坐满人的IMAX影院里看的，大家一边喝啤酒一边看，非常棒。

电影本身很好，但那种影院体验也很特别。它是一种很奇怪的“独自和大家在一起”的社交体验。

Lenny： 我一直没买到IMAX的《奥德赛》票。

Anish： 我甚至有一个Grokbot一直在帮我盯网站，帮我找好座位。

Lenny： 太好了。不过AMC网站有那个很蠢的验证码。

Anish： 对，特别难。你得点击三个匹配的图形。拜托，这根本做不到。

Lenny： 最后一个AI产品问题。最近哪个AI产品真正给你带来了快乐？

Anish： 我会选Grokbot。因为它敢于在替你完成工作这件事情上走得非常远，比如缓存凭证、替你完成任务。我很喜欢这种野心，而且我认为这种事情确实更像创业公司会做的。

他们实际上做了一些我觉得大公司不会做的事情。产品设计非常好，底层模型也很强。

而且它让我觉得，模型市场可能并不是两匹马的比赛。

Lenny： 你有没有一个经常回到的人生格言？

Anish： 有。我从创业时期学到的一句话，也是我做父母之后越来越认同的一句话：不要通过痛苦的亲身经历去发现那些别人本来就可以告诉你的事情。

我过去有一个坏习惯，就是总想自己经历一遍，而不是向那些只比我领先几步的人学习。我发现我的孩子也有这个习惯。

Lenny： 举个你希望当时有人告诉你的例子？

Anish： 对我的孩子来说，就是“不要碰热炉子”。

对我的创业公司来说，就是不要同时做产品和平台。如果你想成为一家平台公司，就先做平台。

我们第一家公司试图同时做一个移动游戏社交平台和游戏工作室。有人很早就告诉我：“工作室已经非常难了，你不可能同时做工作室和平台。选一个。”

但我们没有听。结果花了好几年才意识到自己错了。

Lenny： Ben Horowitz让我问你的最后一个问题是关于你的DJ。你真的很厉害。我找到你的DJ网站和SoundCloud，一边工作一边听，非常好听。

如果有人想开始做DJ，有什么建议？有没有什么工具或者经验可以分享？

Anish： 这也是我为什么如此喜欢音乐模型。

我一直很喜欢DJ，从1995年开始玩，到现在已经31年了。DJ是一种非常好的音乐表达方式，即使你不是受过古典音乐训练的人也可以做到。

你选择音乐、选择唱片，然后把它们混合在一起。它需要一些技术能力。

但现在你可以再进一步，直接用模型创作音乐。

最棒的事情是，你可以提出音乐上的想法，然后让模型把它们完整实现出来。

所以我觉得音乐是一种非常直接、非常令人满足的表达和体验方式。无论是DJ还是创作音乐，我都建议每个人去尝试。

Lenny： 我以前没有想过，Suno、11 Labs这些工具出现之后，DJ的意义也发生了变化。你现在不一定只是把现有音乐拼接在一起，而是可以直接生成音乐。

Anish： 想想音乐的发展历史。最开始，你只有亲自站在一个演奏乐器的人面前才能听到音乐。后来有了留声机，可以录制音乐。

从媒介角度来看，音乐最大的变化之一其实是磁带。因为磁带是第一次让普通人可以真正“创作”。你可以自己组合、制作属于自己的“专辑”。

我认为音乐在2000年代遇到困难，很大程度上就是因为这种能力消失了，我们又回到了广播模式。

现在人们重新开始创作音乐，我认为音乐产业最终会比过去任何时候都更大。

Lenny： Anish，这次真的太棒了。我们聊了很多。最后一个问题：听众可以怎么帮助你？

Anish： 给我看看你正在做什么。

不要灰心。去做点东西，然后@我。我很想看到。

如果你想听更多类似的内容，可以在X上关注我。我会尽量互动，也会关注和回复大家。

Lenny： Anish，谢谢你今天来。

Anish： 谢谢你邀请我。

Lenny： 谢谢大家收听，我们下期再见。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

OPEC+于9月6日决定维持10月产量配额不变，符合此前市场预期，完成了2023年4月自愿减产协议的逐步退出。此举将市场注意力从短期产量增减转向更具战略意义的议题——2027年成员国产量上限的分配。

当前中东地缘局势持续扰动伊朗实物出货，使现有配额与实际供应之间存在明显脱节。

分析师指出，一旦霍尔木兹海峡局势趋于正常化，受阻原油恢复流通所带来的供应冲击，将远比名义配额的小幅调整更具市场影响力。与此同时，联盟仍有约每日200万桶的早期减产尚未解除，供应端的潜在松动令市场前景趋于复杂。

自中东地区冲突持续制约实物出口以来，OPEC+产量配额对市场的实际指导意义已大幅减弱。

目前联盟名义产量目标与成员国实际可出口量之间存在结构性背离，令月度配额决议的边际效应递减。

在此背景下，若地区局势出现实质性缓和、受阻原油重返市场，实际供应量的骤增将成为影响油价的核心变量，而非来自OPEC+会议桌上的配额调整。

市场的真正焦点正在向9月产能审计倾斜。审计结果将直接影响2027年各成员国产量上限的设定，以及未来市场份额在产能出现明显分化的成员之间如何分配。

当前各成员国实际产能差异日益扩大，使这一分配博弈更加复杂。产能审计将为联盟提供更为客观的基准数据，以支撑后续谈判。

除非中东地区实物原油流通出现实质性改善，10月4日的下次月度会议预计不会带来政策变化。

分析师认为，真正的政策拐点将在11月部长级会议上浮现——届时产能审查结果出炉，2027年产量框架的谈判或将正式提上日程。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

法国兴业银行全球资产配置主管Alain Bokobza给出了一个明确警戒位——5.5%。他认为，一旦10年期美债收益率升至这一水平，企业盈利增长将不足以抵消借贷成本上升对估值的冲击，股市将面临实质性压力。

Bokobza周一在接受采访时表示，今年全球盈利预期经历了大幅上调，这使得即便在收益率上行的环境下，股票风险溢价也未出现明显崩塌。"股票目前的估值并不比年初更贵，"他说。

但他警告，5.5%将是盈利上调无法再为估值提供支撑的临界点——届时"股票将开始承压"。目前，10年期美债收益率报4.8%（劳工节假日现金市场休市）。

债券市场近期重新主导股票投资者的情绪走向。美伊冲突升级推动油价反弹、通胀忧虑重燃，叠加美联储与欧洲央行的鹰派信号、财政赤字担忧以及AI资本支出热潮加剧资本竞争，共同推动收益率走高。

盈利上修支撑估值，但空间有限

Bokobza指出，今年企业盈利预期在全球范围内获得大幅上修，这是股票在收益率上行环境中得以维持估值的核心支撑。

然而，这一缓冲机制并非无限。他将5.5%定义为盈利增长对估值的保护作用彻底失效的转折点——超越这一水平，借贷成本的压力将系统性地压制股票的相对吸引力。

摩根大通Grace Peters上周表示，10年期美债收益率触及5%将具有重要的心理意义，可能引发股市的应激式反应。

巴克莱Emmanuel Cau同样表示，收益率升至5%将令投资者对股票前景大幅趋于谨慎。

名义GDP"长期上行"构成结构性压力

Bokobza将当前收益率上行的深层逻辑归结为名义GDP的"长期结构性上升"趋势。

他认为，这一趋势源于多重因素的叠加：德国、日本等主要经济体持续的财政扩张、居高不下的通胀，以及AI基础设施建设带动的资本需求激增。

他将这一转变的起点追溯至2020年代初，认为这是一次基础性的范式转移，且短期内没有逆转迹象。

从这一视角看，收益率的上行并非单一的货币政策变量，而是内嵌于更长周期的经济结构调整之中。

央行加息预期偏温和，经济周期尚未终结

尽管市场对通胀持续性存有忧虑，Bokobza认为，美联储和欧洲央行后续的加息幅度将较为有限，力度不足以打断当前经济周期的运行，也难以实质性压制通胀预期。

这意味着在他的基准情景下，股市所面临的并非迫在眉睫的系统性崩盘，而是在收益率维持高位的环境中持续承压的渐进式压力测试。

对投资者而言，4.78%至5.5%之间的区间，或将成为未来一段时间内股债关系最为敏感的博弈地带。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

美国汽车协会（AAA）数据显示，截至9月5日，全国普通汽油均价约为4.15美元/加仑，较去年同期高出近1美元，也明显高于2012年劳动节创下的3.82美元纪录。

这轮油价上涨背后，供应端正承受双重压力。中东局势持续扰动原油运输预期，俄罗斯炼油产能受损则进一步收紧成品油供应。即使美国政府紧急出台供应侧措施，汽油库存仍处于偏低水平，市场供应压力尚未明显缓解。

高油价也正在向更广泛的出行成本传导。AAA预订数据显示，劳动节期间美国国内往返机票均价约750美元，同比上涨2%；热门国内航线均价约800美元，涨幅接近20%。从加油站到机场，能源供应趋紧正在逐步推高美国消费者的假期出行成本。

中东局势叠加俄罗斯炼厂受损，成品油供应趋紧

本轮油价上涨的核心仍在供应端。

一方面，中东冲突持续扰动全球原油运输预期。美伊交火重燃后，市场重新关注霍尔木兹海峡的航运安全，国际油价本周重新站上每桶90美元。美国能源部长Chris Wright表示，8月31日约1700万桶原油通过霍尔木兹海峡，为冲突爆发以来单日最高水平，但商业航运面临的威胁并未消退。

另一方面，俄罗斯炼油产能受损正进一步收紧全球成品油供应。GasBuddy分析师Patrick De Haan表示，随着部分原油运输恢复，俄罗斯炼油产能持续受损正越来越成为支撑汽油和柴油价格的重要因素，在炼厂供应恢复之前，美国成品油价格仍面临上行压力。

供应压力之下，美国炼油厂已接近满负荷运转，但汽油市场仍未摆脱偏紧状态。美国能源信息署（EIA）数据显示，截至8月28日当周，美国炼油厂开工率升至98%，创2018年8月以来最高水平，但汽油库存仍低于季节性均值。

增供措施接连落地，美国汽油市场仍偏紧

面对油价压力，美国政府正从运输和环保政策两端增加供应。

特朗普将《琼斯法案》豁免延长90天至11月15日，在美国合格船舶不足时允许外国船只承运国内港口间的燃料及其他货物。美国环保署也提前终止夏季汽油配方要求，自9月1日起实施紧急豁免，以增加市场汽油供应。

但政策放松暂时尚未明显缓解库存压力。上周美国汽油库存减少120万桶至2.057亿桶，较五年同期均值低约6%，意味着美国汽油市场短期仍处于偏紧状态。

区域市场的价格分化也十分明显。AAA数据显示，9月5日加州普通汽油均价高达5.83美元/加仑，位居全美最高，华盛顿州和夏威夷州分别为5.50美元和5.40美元；俄勒冈、阿拉斯加和内华达也接近或超过4.90美元。相比之下，印第安纳州均价仅为3.43美元，得州为3.67美元，俄克拉荷马州和密西西比州略高于3.70美元。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

周一盘中，10年期美债收益率报4.791%，上周五收于4.78%。自去年11月美联储在通胀压力仍高的情况下启动降息以来，10年期收益率已累计上行约80个基点。与此同时，30年期美债收益率已率先突破5%，上周五升至5.24%，创近20年新高。

财政部长贝森特此前多次试图压低长端利率，但效果有限。随着美国国债供给持续增加，市场需要更高收益率吸引边际买家，而长端利率持续走高，也将进一步抬升政府融资成本，并对股票、信贷等风险资产估值形成压力。

从驱动因素看，当前长端利率面临通胀黏性、货币政策偏软和财政赤字扩张三重压力。真正值得关注的已不只是10年期收益率能否突破5%，而是突破这一关口后，5%会是短暂的阶段性高点，还是新的利率中枢。

三重压力推高长端利率

当前10年期美债收益率上行并非单一因素驱动，而是通胀、货币政策和财政供给共同作用的结果。

一方面，美国通胀尚未真正回到2%的目标水平，但美联储去年11月、12月连续降息，使除房地产外的大部分金融条件仍相对宽松。市场因此担心，如果货币政策继续偏软，通胀可能维持更长时间，长端债券需要更高收益率才能补偿这一风险。

另一方面，美国财政政策并未明显收缩，减税与增支仍在持续。在财政赤字扩大的情况下，政府需要发行更多国债融资。当新增供给持续增加，而市场买盘无法完全消化时，收益率就需要上行，以吸引更多资金承接债券。

目前10年期收益率较有效联邦基金利率高出约115个基点。较大的期限利差，已经反映出市场对长期通胀、财政赤字以及债务可持续性的担忧。

5%并非不可承受，真正的压力来自债务规模

从历史水平看，10年期美债收益率达到5%并不意味着美国经济无法承受。

2008年量化宽松启动前的数十年里，10年期美债收益率长期处于5%以上，最高一度接近15%。美股互联网泡沫时期，10年期收益率也大多在5%至8%之间，当时美国经济仍保持较快增长。

真正不同的是如今的债务规模。美国国债存量已经达到约40万亿美元，即便收益率只是小幅上升，也会通过债务再融资逐步推高政府利息支出，并进一步加大财政压力。

2002年至2006年间，10年期收益率曾短暂跌破5%，当时美联储将政策利率降至1%并长期维持，随后房地产泡沫持续膨胀。2008年金融危机爆发后，美联储启动量化宽松，10年期收益率才进一步跌破4%。

因此，5%本身并不是经济无法承受的水平，真正的问题在于，面对约40万亿美元的债务规模，市场是否仍愿意以5%以下的利率持续承接美国政府不断增加的债务。

2023年的“5%时刻”会重演吗？

市场眼下更关心的是，如果10年期收益率突破5%，会不会重演2023年的行情。

2023年10月23日，10年期收益率盘中一度升破5%，最高触及5.02%。但这一关口很快触发大量买盘，当日收益率大跌19个基点至4.83%，随后两个月持续回落。

这一次，情况可能有所不同。随着收益率再次接近5%，长期资金仍可能重新入场，对收益率形成阶段性压制；但如果财政赤字继续扩大、国债供给持续增加，同时美联储维持相对宽松的政策立场，那么5%就可能不再是明确的阻力位，而逐渐成为新的运行中枢。

30年期美债已经释放出类似信号。其收益率上周五升至5.24%，创近20年新高，但并未出现2023年10月触及5%后迅速回落的走势。

财政与货币政策决定5%能否站稳

10年期美债收益率能否在5%附近站稳，最终仍取决于美国财政和货币政策是否发生变化。

财政端，如果减税与增支政策延续，赤字和国债供给短期内就难以明显收缩；货币端，如果美联储在通胀尚未完全受控的情况下继续释放宽松信号，市场对其控制通胀的信心可能受到影响，长端债券因此需要更高收益率才能吸引资金。

更重要的是，财政赤字扩大意味着债券供给增加，而较为宽松的货币政策又可能强化市场对长期通胀的担忧，两者共同推升期限溢价；庞大的债务存量，则会进一步放大利率上行对财政的冲击。

因此，在财政赤字、债务规模和通胀风险没有出现根本变化之前，10年期美债收益率向5%甚至更高水平迈进，可能并非一次性的市场冲击，而是美国长期利率中枢重新定价的过程。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

Robotaxi行业的竞争坐标正在变化。

前不久小马智行、文远知行和百度的财报会上，Robotaxi车队扩张背后的运营账，成了这一轮财报季分析师追问的话题，他们所关心的，是车队扩张背后的成本和商业回报。

“到目前为止，L4的单车智能在限定场景下已基本具备持续运营能力。现在各家要做的，是从单车进化到车队，解决车队运营和商业化。”曹操出行RoboX事业部CTO赵宸辉在与华尔街见闻独家对话时表示。

在他看来，车辆能在限定区域完成自动驾驶，只是L4规模化的起点；安全冗余、远程保障、补能整备、订单调度和单车经济性，正在成为同等重要的能力。

RoboX是曹操针对这一变化给出的方案。它将业务从Robotaxi扩展至Robovan，并通过CaoCao Robo OS连接不同类型的智能运力。

截至6月底，曹操已部署140辆第二代Robotaxi。公司计划2027年量产原生开发Robotaxi车型Eva Cab。

现阶段更关键的是，这套体系能否把无人车转化为安全、稳定、可复制的运力。

01 RoboX要解决什么

RoboX的核心，是曹操试图把现有网约车平台改造成能够同时管理有人与无人、载人与载货运力的系统。

赵宸辉认为，L4单车已经基本跨过“能不能开”的门槛，接下来要解决的是无人车队能否持续接单、补能、整备和处理异常的问题。竞争由此从自动驾驶车辆本身，延伸至车辆制造、订单入口和线下运营的完整链条。

按照曹操的规划，RoboX现阶段覆盖Robotaxi和Robovan，并为Robobus、Robotruck等形态预留空间。这里的“X”并不对应某一款车，而是指可以被同一平台调用的不同智能运力。

曹操为此将吉利的整车制造、智能驾驶资源，与自身的订单、调度和运营体系结合起来。

公司将其概括为“智能定制车、智能驾驶技术、智能运营”三位一体。试图缩短车型开发与运营需求之间的链条。

首先需要解决的是无人车如何进入现有出行网络。L4车辆受设计运行条件和地方许可约束，早期车队也难以独立覆盖一座城市的全部需求。高峰、跨区和长尾订单仍需要有人车辆承接；如果订单长期偏向有人车辆，无人车又难以获得足够利用率。

赵宸辉判断，两类运力将在较长时期内并行，混合派单不是过渡性安排，而是平台需要长期处理的供需问题。

CaoCao Robo OS承担的正是这一角色。它在“曹操大脑”匹配乘客、司机与订单的基础上，进一步纳入无人车辆的运营范围、剩余电量、整备状态和服务能力，并尝试统一调度Robotaxi、Robovan等运力。

平台需要决定由哪类车辆接单、何时补能，以及如何在乘客等待时间、无人车利用率和有人运力供给之间保持平衡。

赵宸辉还提到，Robo OS将面向AI智能体提供运力入口，并保留用户上车点、车型和舱内设置等服务记忆，用这些偏好信息改善下一次乘车体验。

系统决策还依赖两类数据：吉利量产车积累的驾驶数据，用于发现低频和长尾场景；曹操的出行数据，则用于判断车辆在何时去哪里、从哪个入口接人以及能否合规停靠。

前者影响“车怎么开”，后者决定“订单怎么完成”。

截至2026年上半年，曹操出行覆盖215座城市，平均月活用户4460万。现有出行网络为混合派单提供了订单基础

02 单车经济账怎么算

一辆Robotaxi每天接多少单才能实现盈亏平衡，是行业长期关注的问题。

小马智行今年3月披露，其第七代Robotaxi于2月在深圳实现月度单车盈亏平衡：单车日均净收入338元、日均完成23单，成本口径包括车辆及智驾套件折旧、能源、维护、保险、远程运营、人工、停车及网络基础设施等。

赵宸辉认为，各家企业的成本结构和主要运营区域不同，达到单车盈亏平衡所需的订单量也有差异。

Robotaxi省去了车内司机，却增加了自动驾驶套件、整车冗余、远程保障和现场救援等成本。各家的车辆采购、定制开发和补能成本也不相同。

他也表示：“单车盈亏平衡需要多少单，也取决于车辆在哪个城市运营。不同城市，客单价也是不一样的。”

单车盈亏平衡要算的是，付费订单带来的收入能否覆盖车辆折旧和运营支出。订单量之外，载客里程、客单价和空驶率同样影响这笔账。

赵宸辉表示，2026年的重点是用现有车辆验证自动驾驶、乘客交互、混合派单和后端保障，再把结果导入Eva Cab。

Eva Cab试图首先从车辆端改变成本结构。普通乘用车围绕驾驶者开发，原生Robotaxi则以乘客和运营方为中心。

按照赵宸辉的介绍，Eva Cab取消传统驾驶操作部件，重新设计乘客空间，采用侧滑门和高耐久性部件，并支持自动换电；不适用于运营车辆的配置会被精简。

原生设计旨在减少后装改制、降低维护复杂度，并延长高频运营部件的使用周期。

没有司机后，乘客确认车辆、上下车点识别、车门异常和舱内响应都需要由产品及后台系统接管。赵宸辉提到的侧滑门、乘客交互优化等，也是为了减少接送乘客“最后几米”的耗时。

绿色智能通行岛则负责车辆暂停接单期间的补能和整备。

司机过去分散完成的补能、清洁和检查，被集中到场站执行，场站的土地、设备和人员投入需要由车队分摊。按曹操的规划，绿色智能通行岛可与有人驾驶定制车共用换电设施，以减少重复建设投入。

曹操还希望复用现有客服、车辆管理和订单系统，同时为无人车配套远程保障、现场救援和整备流程。

03 “双十万”如何落地

曹操提出，到2030年累计部署10万辆Robotaxi和10万辆Robovan。截至2026年6月底，公司已部署140辆第二代Robotaxi。接下来的扩张，需要Eva Cab按计划于2027年量产，并将杭州验证的安全、调度和运营流程复制到其他城市。

车辆规模扩大时，人员和场站投入的增速需要低于车队增速，才能摊薄单车运营成本。

按照赵宸辉给出的节奏，“双十万”将经过模式验证、原生车量产和跨城市复制三个阶段。

行业正在探索不同的扩张方式。小马智行采用联合部署，文远知行强调海外轻资产，由车企、出行平台和属地运营方分担车辆及运营投入。

曹操依托吉利制造体系和自身出行平台，直接参与车型定义、车辆投放和车队运营。车辆与基础设施同步扩张，也会增加资金需求，对资产运营效率提出更高要求。

Robovan是“双十万”目标的另一半。曹操7月在长沙启动首批Robovan商业化运营，并提出车辆销售、租赁和机器人即服务等模式。

赵宸辉认为，载人和载货可以复用自动驾驶、调度、补能及维护系统，分摊底层投入。

出海还要解决属地运营问题。

赵宸辉表示，“我们在做出海的时候，其实第一个遇到的可能不一定是技术问题，而是我们本地化怎么去做运营，以及怎么本地化合规的问题。”

车辆认证、牌照、保险、事故责任和数据合规都要符合当地要求。赵宸辉表示，依托吉利现有的国际化经销商体系、安全及认证体系，曹操在海外获取车辆准入方面具备优势，并且已经在中东等地与当地公司展开合作。

对曹操而言，从140辆车走向更大规模，最终要把车辆增加带来的折旧和运营投入，摊进持续增长的付费订单里。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

9月6日，德国东部萨克森-安哈尔特州举行州议会选举。初步计票结果显示，AfD赢得83席中的39席，得票率较2021年的约20%翻倍有余；德国总理弗里德里希·梅尔茨（Friedrich Merz）领导的基民党仅获17.2%选票、15席，较上届大幅下滑，并结束该党长达24年的执政地位。

据新华社，分析认为，尽管选择党得票率大幅领先其他政党，预计仍不足以获得州议会绝对多数席位。该党萨安州首席候选人乌尔里希·西格蒙德此前表示，只有该党获得绝对多数、能够单独执政，他才会竞选州长。目前，德国主要政党均排除与选择党组成联合政府的可能性。

此次选举不仅改写萨克森-安哈尔特州的政治格局，也进一步凸显德国右翼势力上升趋势，市场对欧洲政治风险的关注随之升温。

选举结果：AfD创历史最佳战绩，基民党24年主导地位终结

根据初步计票结果，AfD以43.8%的得票率赢得39席，距绝对多数仅差3席；基民党以17.2%的得票率获得15席。社会民主党、绿党和左翼党各获约9%选票，分别取得8席；由德国左翼政治人物萨拉·瓦根克内希特创立的莎拉·瓦根克内希特联盟（BSW）则以5.3%的得票率首次进入该州议会，获得5席，成为后续组阁的关键变量。

据美联社报道，AfD此次得票率较2021年的约20%大幅跃升，并吸引了大量此前未参与投票的选民。AfD全国联席主席Alice Weidel将高投票率视为“变革信号”，并直接批评梅尔茨，称其是“德国繁荣发展的重大障碍”。

AfD萨克森-安哈尔特州首席候选人Ulrich Siegmund周一在柏林表示，AfD的目标是在“未来数日和数周内建立稳定多数”，并称将主动接触议会内所有党团乃至个别议员。

组阁前景：BSW成关键变量，AfD执政仍面临障碍

德国德意志银行高级经济学家Mühlberger在报告中指出，BSW手中的5个席位将在组阁谈判中扮演“造王者”角色。目前来看，可能出现两种结局：一是BSW在州长选举中弃权或给予非正式支持，从而促成AfD少数派政府；二是各方谈判陷入僵局，最终走向提前选举，而AfD届时有机会进一步争取绝对多数。

据美联社报道，BSW萨克森-安哈尔特州首席候选人Thomas Schulze周一再次表示，愿意协助AfD候选人出任州长。BSW全国联席主席Wagenknecht此前也呼吁萨克森-安哈尔特实现“政治重置”，双方在能源政策等议题上存在一定政策交集。

不过，Siegmund此前已明确表示，AfD“不准备为组建联合政府作出重大妥协”，并将提前选举列为优先选项。Mühlberger指出，若最终重新举行选举，规模较小的政党将再次面临无法跨越5%门槛的风险，这反而可能进一步提升AfD获得绝对多数的机会。

经济影响：区域冲击有限，政策不确定性上升

Mühlberger评估认为，即便AfD在BSW支持下组建少数派政府，也可能对萨克森-安哈尔特未来数年的经济前景产生实质性负面影响，直接投资可能因政策不确定性下降，技术工人短缺问题也可能进一步恶化。

不过，她同时指出，萨克森-安哈尔特对德国GDP的贡献不足2%，因此区域经济层面的结构性损伤不太可能蔓延至全国。此外，AfD州政府对德国联邦层面的经济和财政政策影响有限，也无法通过宪法法院施加直接政治杠杆。

野村分析师Andrzej Szczepaniak则认为，市场目前对右翼民粹主义的担忧相对有限，更值得关注的是左翼民粹政党上台后可能推动支出扩张所带来的财政风险。

政治余震：梅尔茨承压，9月选举再成关键考验

据美联社报道，梅尔茨上台以来曾承诺削弱AfD的政治影响力，但此次选举结果显示，这一目标并未实现。基民党在萨克森-安哈尔特执政24年后失去主导地位，也意味着梅尔茨将面临更大的党内和政治压力。

Mühlberger认为，9月20日举行的柏林及梅克伦堡-前波美拉尼亚州选举将成为下一阶段的重要观察窗口。预测市场数据显示，AfD赢得梅克伦堡-前波美拉尼亚州选举的概率高达82%，但在柏林的胜算相对较低，约为18%。

此次选举结果也引发国际层面的关注。特斯拉首席执行官埃隆·马斯克在社交平台X上发文“干得好”表示祝贺，Siegmund随后回应称，如果AfD执政，将欢迎与马斯克展开“强有力的建设性合作”，并称届时“德国将再度成为值得投资的地方”。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

ChatGPT-6 Astra于上周四、周五分两批推出。OpenAI总裁Greg Brockman称其为“全球最智能、且对齐程度最高的模型”。由于Astra面向更复杂的AI任务，市场进一步押注前沿模型持续迭代将带动算力需求增长，并支撑HBM、DRAM以及GPU等核心硬件需求。

这一预期迅速反映在股价上。美光科技上周五上涨逾6%，闪迪涨近12%，SK海力士纳斯达克存托凭证涨逾8%。周一亚洲市场接力上涨，SK海力士涨约8%，三星电子涨超5%，铠侠涨约10%。

机构认为，随着AI模型能力不断提升，算力需求仍在快速扩张，存储和网络环节的瓶颈也可能进一步凸显，“存储芯片交易”有望重新成为AI基础设施交易的重要主线。

AI算力扩张，存储芯片重回风口

Astra带来的这轮行情，核心并不只是单一模型发布，而是市场再次意识到，AI模型能力持续提升，仍将对应更高的算力和存储需求。

盛宝银行首席投资策略师Charu Channa指出，Astra的发布进一步支持AI支出持续增长。随着前沿模型对算力的需求不断提升，存储和网络环节的瓶颈也在扩大，这将利好SK海力士、三星电子等存储芯片厂商。

高盛和摩根士丹利分析师预计，2027年全球AI资本支出将达到1.3万亿至1.5万亿美元，其中超过一半将用于内存建设。若这一趋势延续，HBM、DRAM等存储产品有望持续受益于AI算力扩张。

与此同时，高盛首席亚洲股票策略师Tim Moe重申韩国股指年底12000点的目标，并指出韩国市场盈利预期仍在上修，本周上调幅度达到3.2%。他还强调，外国投资者对韩国半导体行业的持股比例仍明显低于历史平均水平。

此前市场对半导体“超级周期”的讨论，更多聚焦于AI资本开支能否持续，以及芯片厂商能否维持高增长和高利润率。如今，新一代AI模型不断推高算力需求，存储正重新成为AI基础设施交易的重要受益环节。

模型能力越强，背后的算力需求越高，对存储的需求也越旺。 Astra的发布，正在重新点燃这一交易逻辑。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

9月7日，鸣鸣很忙、好想来先后就门店称重问题发布回应，称已主动联系市场监管部门并配合核查，同时宣布升级称重管理机制。

两家公司均要求全国门店统一配置标准砝码，每天开业前先校秤，确认准确后再营业；同时上线全国秤具监控系统，将散称商品每笔称重数据实时回传总部，做到留痕、可追溯且不可篡改。

过去，消费者一旦离店，称重异常往往面临举证困难；门店也可能以系统异常、员工操作失误等原因解释，具体责任难以厘清。

此次整改实际上试图同时补上事前和过程监管。再配合督导巡检和责任追究，总部试图补上过去依赖门店自律、出了问题才追查的管理漏洞。

与此同时，两家公司也给出了相同标准的赔付承诺：一旦门店出现称重计价误差并经核实，均按称错商品差价的十倍赔付，并设立专项基金保障执行。

本轮整改源自此前接连出现的称重争议。

河北一名消费者此前反映，在赵一鸣零食购买4块牛肉干时，首次结算金额为64.58元，复称后对应金额仅17.29元；好想来也被曝有消费者首次结账111元、重新称重后降至64.8元的情况。

随后，多地市场监管部门针对量贩零食门店开展计量专项检查。包头市市场监管部门将电子计价秤是否存在作弊改装、是否按期检定等纳入检查范围；江苏阜宁检查中，则发现个别门店存在秤具管理不规范、计量赋码落实不到位等问题。

对于头部量贩零食品牌总部而言，理论上，系统性通过称重多收消费者费用，缺少直接的经济动力。

原因在于，两家公司的核心商业模式均以加盟和供应链供货为主。总部赚取的主要是向加盟商供货形成的商品价差，而不是参与门店终端销售分成。

由称重异常带来的额外收入，直接受益方更多是具体加盟门店。相反，一旦个别门店出现称重违规，总部承担的却是品牌声誉、监管以及整个加盟网络的连带风险。

问题因此更多出在总部与终端门店之间的管理半径。

目前，鸣鸣很忙和好想来仍处于快速扩张阶段。

截至2026年6月底，鸣鸣很忙门店达到2.64万家，上半年净增4457家；好想来母公司万辰集团旗下量贩零食门店达到约2.38万家，上半年净增5488家。

门店规模的扩大，不可避免地推高了管理难度。对于数万家加盟门店而言，提高违规成本固然重要，但更根本的在于提升违规行为被发现的概率。

这套机制能否奏效，最终取决于异常能否及时发现、快速处置，以及巡检与处罚机制能否保持长效常态，而非“一阵风”式的突击检查。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

韩国KB证券9月7日发布研报称，三星电子与SK海力士当前存储芯片库存已降至不足10天，明年DRAM与NAND的比特需求将超出供应10个百分点以上，届时可供实际销售的存储芯片物量存在耗尽的可能性。KB证券研究本部长Kim Dong-won将上述局面定性为"历史性短缺"。

该机构同时指出，三星电子与SK海力士股价近三个月较高点下跌38%，明年业绩对应市盈率仅约3倍，处于"极度低估"状态，并将两家公司列为半导体板块首选标的，预计强力重估行情即将启动。

AI投资激增，存储芯片需求急剧扩张

KB证券指出，超大规模云服务商明年AI基础设施投资规模正被大幅上调，较今年增长约60%，预计达1.3万亿美元。

Kim Dong-won表示，这一趋势的根本驱动力在于AI已开始作为云端AI服务、Token计费、Agentic AI及模型托管等直接新增收入来源加速落地，AI盈利模式正进入具体化阶段。

在AI基础设施投资中，存储芯片所占比重正快速攀升。

KB证券预计，该比重将从2024年的14%升至2025年的40%，并进一步跃升至2026年的57%，两年间扩大约4倍。

全球半导体研究机构集邦科技（TrendForce）的预测更为激进，预计2026年这一比重将达68%，两年内增长近5倍。Kim Dong-won将这一趋势归因于HBM4内存容量提升、CPU服务器DRAM需求增长以及推理用企业级SSD需求同步扩张三重因素叠加。

HBM4产能扩张蚕食通用DRAM供给

KB证券特别强调，第六代高带宽内存HBM4的产能扩张将对通用DRAM供应形成结构性挤压。

据该机构测算，生产一片HBM4晶圆所消耗的产能相当于三片通用DRAM晶圆，这意味着HBM4产量每提升一步，均以三倍比例压缩通用DRAM的可用晶圆投入量。

在晶圆总投入受限的前提下，这一结构性矛盾将直接制约可供市场销售的比特增量，成为明年供应短缺的核心成因之一。Kim Dong-won预计，明年DRAM与NAND的比特需求将双双超出供应10个百分点以上，形成"史上最严峻的供应紧张局面"。

库存告急，三星与SK海力士面临物量耗尽风险

KB证券披露，截至今年第三季度，三星电子与SK海力士的存储芯片库存已降至不足10天，当前局面已超越单纯的需求复苏范畴，可供销售的实物库存本身正面临绝对性短缺。

Kim Dong-won表示，明年实际可销售存储物量耗尽的可能性正在成为现实。

明年AI服务器将同步吸收HBM、服务器DDR5及企业级eSSD需求，多品类需求共振进一步加剧供应压力。KB证券认为，在上述背景下，存储芯片价格存在显著上行空间。

股价深度回调，KB证券看好重估行情

尽管基本面前景趋于乐观，三星电子与SK海力士股价近三个月已较高点下跌38%，明年业绩对应市盈率约为3倍。

KB证券认为，这一估值水平与两家公司未来三年有望持续刷新历史最高业绩、并维持大规模股东回报政策的预期严重背离，构成"极度低估"。

该机构将三星电子与SK海力士列为半导体板块首选标的，并预计两家公司将从当前极度低估状态启动强力重估行情。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

发布会核心亮点之一是小米18 Fold折叠屏手机正式亮相，售价10999元起，陶瓷特别版定价15999元，限量1500台。小米创始人、董事长兼CEO雷军将其定位为目前小米"最高端的手机产品"，历时20个月研发。

在芯片领域，雷军披露，小米造芯累计实际投入已达210亿元，并确认旗下玄戒O100与D100芯片将于明年上半年商用，自研半导体路线推进明显提速。与此同时，小米澎程N70 Pro增程SUV定价20.99万元，进一步延伸小米在汽车业务上的产品矩阵。

小米18 Fold是小米首款定位"中折叠"形态的手机产品，主打介于大折叠与小折叠之间的尺寸定位。雷军表示，该项目两年前立项，历时20个月研发完成。

屏幕方面，小米18 Fold配备5.38英寸外屏与7.58英寸内屏，内外屏长宽比均约为√2:1，接近A系列纸张比例，小米称两块屏幕均采用"超级像素"技术，以提升显示清晰度并降低功耗。机身厚度单边展开为5.02毫米，折叠后为10.68毫米，整机重量219克。

配置方面，小米18 Fold搭载自研玄戒O3 AI旗舰处理器，内置6000毫安时小米金沙江电池，至高支持六分屏多任务操作，在硬件规格上对标同价位竞品。

售价方面，标准版起售价10999元，陶瓷特别版采用新型氮化硅陶瓷材质，仅提供16GB+1TB一种配置，售价15999元，限量1500台，溢价明显，意在强化产品稀缺性与品牌高端形象。

雷军在发布会开场即聚焦造芯话题，释放出明确的战略信号。他表示，小米在决定造芯第一天起便计划"10年投入500亿"，截至目前已实际投入210亿元。

在商用进展上，雷军确认，玄戒O3已正式投入商用——此次小米18 Fold即为搭载该芯片的量产机型。更值得关注的是，玄戒O100与D100两款芯片将于明年上半年正式商用，意味着小米自研芯片的产品线正在向更高性能层级延伸。

雷军将上述进展归因于"出色的团队能力和真金白银的投入"，强调小米在自研芯片上的长期承诺不变。对于投资者而言，芯片自研能力的持续兑现，是评估小米高端化战略可持续性的关键变量之一。

汽车业务方面，小米澎程N70 Pro正式公布售价，定价20.99万元。该车型定位中大型五座增程SUV。

雷军在介绍N70的空间表现时着重强调乘坐体验：舱内可用面积达4平方米，配备5根超长滑轨，最长达1.56米，第二排座椅可移动范围达到600毫米，并以劳斯莱斯库里南作为对比参照，称N70二排空间更为宽敞。

20.99万元的定价将小米澎程N70 Pro置于国内中大型增程SUV竞争最为激烈的价格带，直面多个主流新能源品牌的同类产品。小米汽车能否将手机业务积累的品牌溢价有效迁移至该价格区间，将是市场持续关注的焦点。

更新中......

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

9月7日，美元兑日元一度上涨1.4%，至154.06日元，突破155关口；日元上周累计上涨2.4%，较此前一度突破160日元兑1美元的弱势水平出现明显反转。

据华尔街见闻此前文章，日本疑似通过出售美国国债等外国证券，为其创纪录的日元干预行动提供资金。日本8月外汇储备大幅下降并跌破1万亿美元，也进一步强化了市场对日本出售美债为干预融资的猜测。

如果日本后续继续通过出售美债筹集汇市干预资金，美债市场的供给压力可能进一步受到关注；而日元能否延续升势，则取决于日本央行加息预期、政府干预意愿以及市场资金流向等多重因素。

日本疑似抛售美债，为创纪录干预融资

据彭博此前报道，日本可能通过出售美国国债等外国证券，为创纪录的日元干预行动提供资金。

日本财务省数据显示，截至8月26日的一个月内，日本当局共动用约15.4万亿日元（约986亿美元）进行汇市干预，创月度历史纪录，其中部分操作与美国联合实施。与此同时，日本8月末外国证券持仓较7月末减少878亿美元，降幅与当月干预规模高度接近。

同期，日本外汇储备总额下降946亿美元至9950亿美元，跌破1万亿美元。虽然财务省并未披露外国证券的具体构成，但市场普遍估计，日本外汇储备中约70%投资于美国国债。由于8月美债价格变动有限，估值因素难以解释如此大规模的持仓减少，也进一步强化了日本主动出售美债的市场判断。

日本仍有其他资金来源。此前日本财务大臣Satsuki Katayama表示，未来汇市干预还可能使用美联储FIMA回购便利，该工具每日最高可提供600亿美元流动性，无需直接出售美债。不过，如果日本继续通过抛售美债筹集干预资金，美债市场的供给压力仍可能升温。

日元突破155，止损与加息预期共同推升涨势

美元兑日元跌破155后，日元涨势进一步加速。据报道援引知情交易员，大量止损单在这一关键点位集中触发，同时部分期权障碍价位被突破，期权交易商被迫卖出美元，两重因素叠加放大了日元涨幅。

State Street Investment Management高级固定收益策略师Masahiko Loo表示，155水平较为关键，因为此前几轮日本汇市干预后，该位置曾构成美元兑日元的重要支撑。美国假期造成的低流动性，也可能进一步放大汇率波动。

与此同时，日本央行加息预期正在成为支撑日元的另一重要因素。日本央行审议委员高田创上周表示，9月加息25个基点“并非一定已经板上钉钉”，但连续加息也存在可能；日本最高外汇事务官员三村淳则表示，他在日元问题上的“战斗姿态”没有改变。

期权市场同样显示，市场正在加大对日元升值的押注。覆盖日本央行和美联储下一次政策会议的波动率上周五升至1月以来最高水平，用于对冲日元升值风险的期权溢价也接近周期高位。Russell Investments固定收益及外汇解决方案策略全球主管Van Luu认为，这可能只是更大一轮日元行情的开始。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

据央视财经，该芯片是全球首款落地“韬定律”、采用逻辑折叠技术的旗舰芯片，实现芯片性能的跨越式提升。

据新华社，麒麟9050 Pro在单芯片内将逻辑单元分层排布，如同从平层升级为复式，内部增设垂直互联通道，好似加装“电梯”，信号传输路径更短、时延更低、性能更好。这也是继华为Mate40全球发布会之后，华为时隔六年在旗舰发布会上推出全新麒麟芯片。

在HarmonyOS 7 | HUAWEI Mate XT 2 及全场景新品发布会上，华为常务董事、产品投资评审委员会主任、终端BG董事长余承东发表演讲。他表示，华为三折叠手机全球发货量超过100万台。

价格方面，Mate XT 2非凡大师三折叠手机售价19999元起。

史上最强麒麟芯片来了

据第一财经，发布会现场，华为常务董事、终端BG董事长余承东称麒麟9050 Pro为“史上最强”麒麟芯片，整机性能提升42%。同时，他在现场飙起英文，连续用“Super fast、Super intelligent、Super cool”三个“Super”概括芯片在性能、智能和能效方面的表现。

据华为公司董事、半导体业务部总裁何庭波此前发表的“韬定律”系列论文，逻辑折叠可以利用成熟的晶圆对晶圆混合键合技术，在相近的芯片面积内集成更多晶体管，并提升由这些晶体管构成的系统运行效率。

据华尔街见闻此前文章，9月4日，何庭波在中科院科技论文预发布平台ChinaXiv发布论文《Huawei's τ Chip Was Supposed to Melt?》（《华为的τ芯片本该过热烧毁？》），通过麒麟2026的实测数据，回应业界对3D堆叠芯片“高密度带来高功耗、高发热”的质疑。论文数据显示，麒麟2026（即麒麟9050 Pro）晶体管密度较前代提升约55%，但在相同性能下，NPU功耗下降66%，GPU功耗下降58%。

据第一财经，今年5月，华为对外发布“韬定律”，尝试为后摩尔时代的半导体演进寻找一条新的技术路径。而此次论文更新，也是华为试图向外展示“τ芯片”是如何通过重构电路结构、缩短信号传输距离、压缩传输延迟，将“时间维度革新”转化为芯片性能、功耗、温控的突破点，同时回应堆叠芯片“高密度等于高发热”的行业质疑。

此次发布会还进一步披露了麒麟9050 Pro在CPU、GPU、NPU、基带、散热及安全等方面的配置。GPU架构同步升级，计算能力与缓存能力进一步增强；同时，配合多通路导热封装和新一代散热系统，芯片在高负载场景下的性能释放和温控能力也得到改善。

端侧AI加速落地

相比传统芯片性能升级，麒麟9050 Pro此次更值得关注的是AI能力。作为首款落地“韬定律”的旗舰芯片，其达芬奇架构NPU支持多尺寸大模型端侧运行，实现了总参数30B、激活参数2B的端侧MoE全模态大模型运行，Mate XT 2也成为行业首个支持端侧MoE全模态大模型的手机。

在实际应用中，原生盘古30B-A2B大模型可以直接在手机端运行，即使没有网络，也能通过一句话完成本地相册整理。这意味着更大规模的大模型开始真正进入手机端，而不只是依赖云端调用。

除了AI能力，麒麟9050 Pro的传统算力也有明显提升。在其加持下，Mate XT 2整机性能较上代提升42%，9核灵犀CPU单核峰值性能提升24%、多核并发性能提升52%，新一代马良GPU渲染性能提升142%。

同时，麒麟9050 Pro还集成最新巴龙基带，采用天地一体融合通信架构，卫星寻呼成功率提升42%以上，连星速度提升40%以上；在地下室、车库、高铁等弱信号场景下，地面网络性能也进一步改善。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

三家机构关注重点各有侧重。瑞银聚焦台积电3DFabric及先进封装扩产，上调2027年底CoWoS产能预测至26万片/月；花旗聚焦CPO制造环节，重点关注主动耦合、自动化键合；野村则将目光投向测试和设备，认为EIC/PIC键合后的测试可能成为CPO量产瓶颈，并发现部分设备交期已拉长至两年。

从产业趋势看，先进封装正在从单一封装技术向3D系统级集成演进，CPO的核心矛盾也从技术验证转向规模化制造和测试。 随着AI芯片性能提升，封装、光互连和测试的重要性持续上升，产业链扩产正在向后端延伸。

与此同时，设备和厂房等产能约束开始显现，AI ASIC也成为新的增长点。整体而言，三家机构的调研共同指向同一变化：AI半导体的扩产正在从“前端增产”走向“全链条扩产”，封装、CPO、测试及设备有望成为下一阶段的关键环节。

台积电路线图：从CoWoS走向3D系统集成

台积电在展会上系统展示了应对AI算力增长的3DFabric路线，先进封装与光互连成为其中两条重要主线。

据瑞银报告，台积电5.5倍光罩尺寸CoWoS已经实现量产，良率超过98%；2028年将进一步扩展至14倍光罩，并支持20层HBM堆叠，2029年计划进一步支持24层HBM。

面板级封装也在加速推进。瑞银指出，设备供应商对台积电CoPoS（310×310mm²）的量产信心正在增强。台积电目标于2027年中期完成工艺和设备选型，2028年实现量产。

值得注意的是，台积电对2027年下半年的CoWoS扩产节奏似乎趋于谨慎，部分CoW外包业务可能更多交由ASE承接。这也意味着，先进封装的产能扩张正在从台积电内部向OSAT厂商进一步外溢。

光互连则是台积电3DFabric向系统级集成延伸的另一条路径。瑞银称，台积电展示的COUPE路线图计划于2026年实现200G/通道，并在2030年提升至400G/通道。

其背后的核心矛盾，是AI计算能力增长正在逐渐超过系统I/O带宽的提升速度。台积电演讲者指出，AI计算需求正以每两年约3倍的速度增长，而I/O带宽增速仅约1.4倍。随着传输频率和距离不断提高，铜互连的局限性日益突出，光互连因此成为解决系统级通信瓶颈的重要方向。

CPO制造：测试成为量产关键瓶颈

CPO从技术验证走向规模化量产后，产业链面临的挑战正在发生变化：问题不再只是“能不能做”，而是“能不能稳定、高效地做出来”。

花旗指出，CPO制造涉及EIC、PIC、透镜以及光纤/FAU等多部件集成，其中主动耦合需要实时光功率反馈和多轴定位。进入大规模生产后，行业还需要进一步提升对准速度、并行处理能力和自动化键合水平。

测试则成为另一大瓶颈。野村重点关注Insertion 2，即EIC与PIC完成晶圆键合后的测试环节。由于当前测试吞吐量偏低，产业链已经开始讨论是否可以跳过这一环节。

但野村认为，虽然取消Insertion 2能够缩短生产周期，但部分测试项目无法由后续环节覆盖，因此该步骤仍有助于判断晶圆良率、厘清供应链责任。换言之，测试效率与测试覆盖率之间的取舍，正在成为CPO量产必须解决的问题。

瑞银则预计，行业可能逐步简化Insertion 2，同时提高对Insertion 3——即单颗光学引擎测试——的依赖。测试设备厂商致茂电子在展会上提出，CPO测试可能向“shift-to-middle”转变：对于高密度扩展型交换机，如果任何一个光学引擎存在缺陷，都可能导致CoWoS级封装报废，因此Insertion 3的100%已知良品验证可能成为量产的必要条件。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

作者 | 周智宇

郭锐判断一个行业有没有机会，先看竞争还在比什么。

2004、2005年前后的功能机市场，已经热闹到连充电器也要多做一件事。郭锐自己买过一个，一边充电，一边还能播放音乐。多年后再提起它，他记得那个阶段层出不穷的“神奇需求”：手机可以装上大喇叭，可以刮胡子，配件也恨不得长出八种用途。

功能机曾经比谁能多塞一个东西，智能手机很快把这套竞争方式留在了过去。

如今，当问到为何偏偏走进一个如此拥挤的汽车行业时，智界汽车董事长郭锐给华尔街见闻的回答很短：“我是来到04、05年的手机行业。”

就在华尔街见闻与郭锐独家对话前夕，智界RX开启了预订。外界免不了拿这款FUV与外形相近的车型比较。

不过郭锐笑着说，“外观是最大的障眼法。”

相比外界对车外形的关注，他更多谈的是一辆车开上五年、十年之后，真正留在“里子”里的东西；谈四球头虚拟主销结构为什么难调；还谈到调校大师Tobias Moers——只有确认这辆车足够好，对方才肯把自己的名字放上去。

每当谈到外观、标签和价格，郭锐都会把问题再往里推，推到底盘、算法和生产线：这些藏在后端的能力，最后能不能在一辆车上被人真正开出来。再远的未来，他不肯提前讲完，只说要把产品一个接一个地交出来。眼下摆在他面前的，是RX。

把产品和人的需要接起来

从快消、消费电子到汽车，郭锐并不觉得自己换了几套做事的方法。

华尔街见闻问他迁移到新行业后有什么不同。他说：“本质上没什么不一样，真的。”

在他看来，产业成为生意，总要完成同一件事：把产品和人的需要接在一起。他说了一个英文词：bridging，意思是“搭桥”。卖一瓶水如此，做一辆车也如此。技术往前走，人的生活也在缓慢移动。收入、家庭结构、社会文化、人与人相处的方式，都会让一座桥改换方向。

郭锐谈这些变化，很少停在人群画像和市场术语上。解释智界V9这款MPV为什么要兼顾家庭与商务时，他提到自己的一个习惯：真正亲近的合作伙伴，他会请到家里吃饭，不会为了撑场面把饭局订在五星级酒店。双方“既有事谈，又是朋友”，一张餐桌上叠着两种关系，车里的空间自然也不只是接待或通勤。

这个例子从产品绕到他如何待人，又很快回到产品。为了让大家更清楚，郭锐说话常走这样的“弯路”：水、火锅、自行车、马、功能机，日常生活里的东西随手被他带进谈话，用来拆开一个商业问题。他关心的用户并不生活在条条框框里，人先有了新的相处方式，产品才需要重新寻找自己的位置。

对话中，问题几次落到价格和车型分类，郭锐总会往前追一步。外界关心一辆车卖多少钱、属于哪个档位，他更在意这个价格由什么支撑。“高端是结果，不是价格。”他说。

为了说明这句话，他举了两个再普通不过的东西。一支铅笔卖十元，已经可以算高端；一只杯子卖十元，多数人仍会觉得便宜。同一个数字放到不同物品上，含义立即变了。价格给不出一条恒定的高端线，产品交出了什么，人是否觉得值得拥有，才会留下结果。

定价之前，先得找到一个人愿意为它付钱的理由。

郭锐自己也肯为新技术付学费。读书时，他花6000元买过一部诺基亚。说完功能机时代那些“神奇需求”，他没有把自己放在洞察者的位置上：“我没有自大到说我能抓住用户需求，但是我至少有这个愿望。”

汽车让这件事变得格外复杂。从一把椅子到底盘、智能驾驶，几乎每个环节都在变化；一辆车既是交通工具，也是生活空间，还要提供驾驶乐趣。变量越多，旧有的分类越难概括新的需要。很多人看到拥挤，郭锐看到的是尚未完成的排列组合。

他不把“做得不一样”本身当作成就。郭锐把这句话重复了两遍：“不一样不是我们的目的，创造价值才是我们的目的。”偏离老路需要更长的周期，也要付出成本；如果没有新的需要可接住，他说，那只是“没苦硬吃”。

这座桥并不因为产品做出来就算完成。郭锐说，这件事“有挑战，但是有趣”。

一个做市场的人读论文

被问到AI将给汽车产业带来什么变化时，很多人会从智能驾驶和座舱这些很实际的变化来讲。郭锐先说：“我换一种回答。”

随后，他从数学讲起。加减乘除刚被发明时，如果有人追问数学怎样影响吃饭，答案当然存在，只是把一种基础方法问得太小了。AI也是这样。自动驾驶和座舱只是已经浮到表面的结果，远没有穷尽它在汽车里的用处。

郭锐接着区分软件与AI：软件按照写好的规则产生数据，AI从数据里学习规则。说到软件，他把自己拖进来当例子。写一个网站，前端、后端和数据库都要接起来，“框架套框架”，中间还要不停调试。按他自己的水平，没有两三万行代码，网站出不来。

这句自嘲勾出一段旧事。上世纪90年代末，他学计算机二级，那时，能有一台电脑已经不容易。周围人觉得他像个“scientist”；大学里若能做出一个网站，又会被看成下一个比尔·盖茨。会写驱动、会用汇编语言，听起来更是了不得。多年后回头看，那些曾经稀缺的本领已经成为普通工作。

郭锐讲这段经历，落点仍在眼前的AI。今天被少数人掌握的方法，随着工具和框架成熟，也会逐渐变成普遍能力。到那时，人们不会再把AI三个字挂在每个功能前面，它会沉进每天的开发和生产。

说到这里，他特意补了一句：“我是正儿八经读paper的。”

郭锐随即谈起端到端和世界模型等技术路径。公开论文只要发出来，他就去读。“他们只要敢发，我就敢读。”后来一些研究转向闭源，他说自己便没法继续读了。

算法并不是他进入汽车以后临时补的功课。公开履历显示，他毕业于北京大学信息科学技术学院，早年研究量子计算与算法，后来才走进消费品和消费电子。多年以后，论文阅读的习惯留了下来。履历看似一路离技术更远，汽车又把这条线拉了回来。

一个长期做市场和品牌的人，在一场对话里谈代码行数、算法框架和公开论文，多少有些出人意料。郭锐自己并不觉得这是两种身份。

他关心AI，也因此很少停在座舱里出现了什么新功能。他沿着研发往下追，追到制造和测试。在对话中，他举了整车下线检测和测试场的例子：AI指导执行器反复开门、关门，刹车、松离合，完成仅靠人的体力和时间难以覆盖的测试。为什么让机器做？他的解释没有一点技术包装：“因为人得睡觉。”

消费电子行业曾经处理过相似的压力。产品更新越来越快，可靠性要求也越来越高。郭锐认为，其中一部分方法可以进入汽车研发和生产。他说，车比手机重得多，链条也长得多，从第一个工位到最后一个工位，需要经过一周。

这些复杂，恰是他说汽车“有挑战，但是有趣”的原因之一。

智驾与驾驶乐趣，“这俩不冲突”

从某种程度上看，智界RX是一款有些“纠结”的车：一辆面向更高阶智驾演进做架构准备的车，为什么还要强调驾驶乐趣？

“这俩不冲突。”郭锐答得很快。

他以自行车为例。在郭锐小时候，自行车还是重要的代步工具。汽车逐渐普及以后，自行车没有消失，骑行反而成了更个人化的爱好；马也没有因为新的交通工具出现而失去价值。效率可以被更先进的工具接管，驾驭一件机器的乐趣会以另一种方式留下来。

郭锐借这段看似绕远的回答，拆开了RX要处理的问题。一辆车有工具的一面，也有享受的一面。智能化继续减轻重复、疲惫的驾驶，人的驾驶欲望不会随之消失。

RX要在同一辆车里容纳两者：面向更高阶智驾演进的架构，为安全和智能能力留出空间；底盘与整车控制，则要在驾驶者想自己开时给出清晰的反馈。

他后来把这层意思收成一句话：“想开的时候陪你玩，不想开的时候帮你开。”

RX没有继续沿用原来的数字序列。郭锐此前解释过：X在9系之上。这背后带着智界的一个野心。

郭锐认为，智界RX的产品价值远高于目前产品定价，因此，当下正是入手智界最恰当的时机。智界是一个价值持续向上的品牌，在他看来，依托持续迭代的创新能力与不断拔高的、产品实力，产品实际价值在大幅不断提升，但价格并没有未同步上涨，产品价值显著高于售价。站在当前节点，这份价值，值得用户看见。

郭锐把重点放在面向L3的架构上。按他的解释，L3与L2最大的差别是冗余：即便驾驶者自己开，系统也持续工作，转向、制动和通信要有双路或多路保障。他关心的是，这些基础能不能先成为一辆车的安全底座。

谈到RX采用的四球头虚拟主销结构，郭锐把结构和感受放在一起说：这套结构能增强支撑性和抓地力，车进弯时，车头像被弯道“吸进去”，不会顺着惯性往外推。接着，他解释这套结构为什么难调。

提到曾任奔驰AMG董事会主席、阿斯顿·马丁CEO的Tobias Moers时，郭锐说，对方看中的也是这一点。按他的讲述，对方很在意自己的声誉，只有确认车调得足够好，才愿意用自己的名字为结果背书。一个功成名就的人，仍把个人名誉放进一项尚未完成的工作里，这比一串履历更能说明调校的门槛。

按郭锐的说法，这类调校不能只靠实车测试，还要结合大量AI仿真和算力。技术名词很密，落点却简单：方向盘打下去，车头是不是听话；速度上来，车身还能不能稳住。好车在他那里很少是一个单独成立的形容词，总要变成身体能够感受到的东西。

郭锐又把话题带到RX背后的工厂。他从铝液流进大尺寸模具时为什么容易冷却说起。流动距离越长，不同位置的温度越难保持一致；压得太快，又可能卷进气泡。他说着说着，像临时上起一堂物理课：铝是金属，能不能用电磁力改变它的流动？能不能让铝液“从酸奶变成牛奶”，流得顺一些？

讲到电磁热控压铸，他又换了一个比喻：“像保温杯，慢慢流。”先把温度留住，让铝液完整填满模具，再均匀冷却。一项复杂工艺经他一转，变成了厨房里也能想象的画面。最后的目标仍然是他不断提起的那个字：整。一辆车开起来，车身要有完整、紧实的感觉。

三个小时的对话里，话题几次从可见的产品表面折进铝液、算法和工厂。讲到这里，郭锐自己点出了这场谈话的错位：“说的是比较后端的事情，可能你们在看前端。”

这些后端能力确实很难直接被看见。而郭锐把答案交回试驾：底盘的“手感”太抽象，原理只能解释一部分，那些藏在架构、算法和生产线里的东西，得等方向盘真正打下去，才能知道有没有做出来。

做成了叫理想，做不成叫幻想

郭锐对汽车行业的乐观，来自行业变化还没有停止。

他说，今天的汽车还有很多地方依赖泵、油液、压缩机和刚性连接。有些动作无法解耦，有些响应受制于机械结构。谈到这里，他把汽车比作早期计算机：用晶体管搭起来的机器占满一间房，耗电、金贵，还容易坏；如果只算眼前的投入产出，算盘在许多场景里反而更好用。

那并没有成为计算机的结局。郭锐借这个例子想说，基础技术还在变动时，眼前的形态很容易被误认成最终的样子。

汽车里的驾驶、空间和机械结构，在他看来也远没有被定义完。在他的说法里，今天的空间仍在服务驾驶，驾驶又首先服务交通工具。只要这组关系还没有松动，车就还没到定型的时候。

华尔街见闻请他举一个更远的例子，郭锐拿两个人当时的座位说事。对话时，两个人面对面交谈；进了车，所有座位却天然朝向前方。如果背过身，只从后视镜里看他，这场谈话会变得很别扭。车内空间长期服从驾驶任务，一旦驾驶任务改变，人与空间的关系也会跟着松动。具体会长成什么样，他很快把话收住：“八字还没一撇呢。”在郭锐看来，汽车产业“很重”，这些变化不会一下子发生。

他对汽车行业的判断，也来自相似的时间差。功能机最热闹的时候，手机和配件不断长出新用途。站在那一刻往四周看，各家围着功能和价格反复竞争，当然很挤；把时间往后推几年，原有的竞争方式已经不再重要。

所以有人问他，为什么要进入这样一个行业，他才会说自己“跑到2004、2005年的手机行业去了”。只看眼前的竞争，他说，汽车行业“特别卷”；把视线移到技术栈上，那里还有“巨大的金矿”。

郭锐并没有把这段经历当成一张可以复制到汽车上的路线图。讲完那些“神奇需求”，他特意补了一句，自己没有自大到认为能够抓住用户需求，至少有认真理解用户的愿望。

他相信汽车还有许多“好玩的事情”没来，也知道一项技术真正落到产品，中间隔着很长的研发和制造链条。

他讲了几种技术可能性，不过很快把话收回来，说了一句“Let's see”，先把眼前的事情做好。

华尔街见闻笑他留下的悬念太多。郭锐解释，自己不愿为理念谈理念，也不愿提前描画五年后的图景。“做成了叫理想，做不成叫幻想。”

他没有再给出一张路线图，只把话落回眼前：“我希望交产品出来，一个一个产品交出来。”

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

据上证报，9月7日，高盛研报首次覆盖中际旭创H股，给予“买入”评级，12个月目标价为3267港元。高盛分析师在报告中表示，上述预期反映了对中际旭创在硅光模块领域领先地位、1.6T及以上解决方案加速量产、供应链稳定性、生产基地多元化以及共封装光学竞争可控等方面的积极判断。

9月7日，A股三大股指震荡上涨，沪指全天窄幅盘整，盘中一度小幅小幅，收盘微涨0.1%，深成指、创业板全天走势较强，深成指涨近2%，创业板大涨超3%。算力硬件爆发，覆铜板、电路板、光电路交换机、光模块、HBM、光通信、高速铜连接等方向纷纷大涨，贵金属、煤炭、航天军工等集体陷入调整。算力芯片股摩尔线程因解禁而遭遇20CM跌停，为上市以来首次跌停，沐曦股份亦跟跌。

港股全天震荡下跌，恒指、恒科指盘中先后扩大跌幅，一度均跌超1%，午后跌幅仍然维持在1%附近，科网股多数承压，小米跌4%，百度大跌逾5%。芯片股反弹，华虹宏力、兆易创新等涨幅居前。AI大模型股午后下挫。中际旭创港股暴涨近20%。债市方面，国债期货多数反弹。商品方面，国内商品期货涨跌不一。

A股：截至收盘，沪指涨0.07%，深成指涨1.91%，创业板指涨3.64%。

盘面上，个股涨多跌少，沪深京三市约3100股飘红，今日成交1.96万亿。沪深两市成交额1.95万亿，较上一个交易日缩量846亿。板块方面，光模块概念股表现出众，中际旭创涨超10%，市值重回1万亿元，主力资金大举扫货，激发AI硬件侧炒作热情。农业、传媒、旅游、零售、机械板块同样活跃。银行保险、煤炭、石化板块调整。

港股：截至收盘，恒指跌0.93%，恒科指跌0.92%。

盘面上，港股光模块爆发，中际旭创涨近20%，群核科技涨约30%，剑桥科技涨约24%。百度集团、小米集团、四大行、中国石油等走软。天数智芯跌约11%，曦智科技跌约11%，智谱跌约5%。

债市：国债期货震荡上涨，截至收盘，30年期主力合约涨0.06%，10年期主力合约持平，5年期主力合约涨0.02%，2年期主力合约涨0.01%。

商品：国内商品期货国内商品期货多数收涨，截至收盘，BR橡胶涨超4%，20号胶涨近3%，鸡蛋、原油、沥青涨超2%，LU燃油、烧碱、集运欧线、棕榈油、沪锌、铁矿石涨超1%。跌幅方面，锰硅、硅铁跌超4%，碳酸锂跌超3%，焦煤、焦炭、沪金、沪银跌超2%，多晶硅、工业硅、钯跌超1%。

万亿中际旭创涨超10%

算力硬件大爆发，CPO、PCB等方向集体拉升。CPO概念股中，源杰科技、太辰光、联特科技、长芯博创等纷纷大涨超10%。中际旭创市值重回万亿关口。

PCB概念股深南电路、沪电股份双双涨停，光模块板块亦是大涨，万亿中际旭创涨超10%，新易盛、天孚通信等跟涨。

逻辑链一：GPT-6 Astra发布，AI算力军备竞赛再提速。近日OpenAI正式发布新一代旗舰模型GPT-6 Astra，自称“目前全球最智能、且对齐程度最高的模型”，可自主操作软件、完成编程/金融建模/制作演示文稿等长周期多步骤任务，并达到其“准备框架”中“关键”网络安全能力门槛。英伟达CEO黄仁勋于当地时间上周日发帖称，GPT-6 Astra由约10万颗NVIDIA Grace Blackwell NVLink72集群训练完成，直言“AGI已到来”，并透露“下一批40万GPU即将上线”，暗示算力军备竞赛仍在加速。这意味着模型训练侧的超大集群化、重资本化、强互联依赖进一步抬升，对高速光互连的需求非线性扩张。

逻辑链二：外围与亚太市场共振，光通信/存储逆势大涨。上周五美股光通信板块走高——迈威尔科技涨超7%、Coherent涨超6%、康宁（GLW）涨超5%；存储与光通信逆势大涨，闪迪涨11.9%、SK海力士ADR涨8.14%、希捷涨6.34%、美光涨6.1%、西部数据涨5.86%、AMD与英特尔均涨逾4%，费城半导体指数逆势涨3.37%；亚太方面，日经225收涨2.12%、韩国KOSPI收涨4.61%，SK海力士涨超7%、三星电子涨逾5%，半导体链情绪共振向上传导A股。

逻辑链三：高盛“一年内第三次上修”光模块天花板，首覆中际旭创H股“买入”。据上证报，9月7日早间，高盛发布全球光模块行业深度报告，将2026—2028年全球光模块市场TAM（总可寻址市场）分别上调33%、81%、115%（由2025年的376亿美元一路抬至2028年的约1485亿美元，三年近翻四倍）；将1.6T及以上光模块出货量2026—2028年分别上调29%、61%、50%；并预测硅光在整体光模块中的渗透率将从2025年的约6%提升至2028年的18%（其中800G约60%、1.6T与3.2T约80%）。

落到个股，高盛首次覆盖中际旭创H股给予“买入”评级、12个月目标价3267港元，重申A股“买入”、目标价2645元人民币（以基准价814元计潜在涨幅224.9%），其对中际旭创2026、2027年净利润预测较市场一致预期分别高25%和42%，核心基于其在硅光模块领域的领先地位、1.6T及以上解决方案加速量产、稳定供应链及可控的CPO竞争。

公司层面，8月31日晚间，中际旭创披露40亿元—80亿元股份回购方案，回购股份全部用于股权激励与员工持股计划，深度绑定核心团队利益，彰显长期发展信心。方案落地后，公司自9月1日起已连续4个交易日实施回购，截至9月4日累计回购金额超13亿元。

逻辑链四：CPO产业化从验证走向商用，光博会开幕在即。英伟达Spectrum-X以太网硅光交换机已于8月中旬宣布全面量产，台积电COUPE硅光集成平台也在加紧推进量产，CPO正从技术验证进一步走向规模化商用。第27届中国国际光电博览会（CIOE中国光博会）将于9月9—11日在深圳举办，同期举办“AI算力时代CPO与光电异构集成技术论坛”，产业技术有望从800G进一步向1.6T升级，3.2T及更高阶产品陆续推进送样与客户验证，成为板块情绪的重要催化。

逻辑链五：需求侧“不缺订单、只缺产能”，国产算力同步突破。海光信息相关高管在中期业绩说明会上透露，目前高速光模块全行业呈现“不缺订单、只缺产能”的格局，公司订单指引已排满2027年全年。国产算力侧，华为半导体负责人何庭波于9月4日更新“τ（韬）定律”论文（V3版），回应了3D堆叠芯片存在发热问题的质疑，不到四个月华为三次就韬定律发表论文，强化国产先进封装叙事，带动中石科技（涨超11%创历史新高）、科泰电源、兴森科技等华为概念股涨停。

业内人士指出，GPT-6 Astra对算力产业意义重大：一方面，10万GPU级训练规模再次验证全球AI算力需求持续爆发，训练与推理算力天花板不断抬升；另一方面，Astra将AI从“回答问题”推向能自主操作软件、完成完整工作流程的智能体，推理链条显著拉长，将带动推理算力需求进一步扩张。

开源证券指出，近期国内外科技巨头财报呈现业绩超预期、资本开支指引超预期等特点，印证全球AI算力链高景气度；进入9月，光、超节点及国产算力、液冷或将迎来密集催化，华为全联接大会与阿里云栖大会有望对相关板块形成较强催化。

摩尔线程20CM跌停

尽管算力硬件大爆发，但是算力芯片龙头摩尔线程突发跳水，沐曦股份-U跌近10%，摩尔线程20cm跌停，股价报415.49元/股，创上市以来新低，总市值跌破2000亿元。

消息面上，摩尔线程此前发布公告称，公司首次公开发行网下配售限售股2577.451万股将于9月7日上市流通，占公司总股本的5.48%，总流通股扩大85%。原定解禁日为2026年9月5日，因当日为非交易日，顺延至下一交易日。

值得一提的是，摩尔线程于2025年12月5日以114.28元/股的发行价登陆科创板，上市首日暴涨425.46%，上市仅五个交易日便达到历史最高点941.08元/股，而当前其股价已经回落到400元/股左右。

业绩方面，摩尔线程2026年上半年实现营收17.36亿元，同比大幅增长147.42%，已超2025年全年营收；毛利总额达9.89亿元，同比增长103.78%；归母净利润、归母扣非净利润分别为-1156.31万元、-1.51亿元，亏损分别较上年同期收窄95.73%、52.37%。

有分析认为，除了国产替代的稀缺性外，新股流通盘较小也是市场炒作的因素之一，此次摩尔线程限售股解禁，股价闪崩跌停，打响了科技股“大肉签”挤泡沫的第一枪。

对于跌停，摩尔线程表示，公司股票今日有首发网下配售限售股上市流通，总流通股扩大85%，相关解禁事项已按规定履行信息披露程序。公司目前生产经营持续向好，上半年收入17.36亿元，同比增长147%。

GPU核心技术不断迭代，“花港”架构的新产品年内上市。服务AI大模型的训练和推理产品已经销售到互联网、大模型公司，以及AI基础设施公司和运营商等客户。基于S5000的万卡集群已经为超大参数的大模型训练提供服务。面向词元工厂的S5000推理服务，陆续上线运营。具体经营及财务情况以公司已披露及后续正式公告为准。

大消费（零售/旅游）：政策催化升温，国芳集团7天6板

大消费板块震荡拉升，成为防御性调仓的主要承接方向，零售、旅游方向领涨。个股层面，国芳集团（7天6板）成为板块人气龙头，中百集团、中央商场、百大集团、桂林旅游、华天酒店涨停，板块效应显著。

逻辑链：促消费政策密集落地。商务部等7部门近日印发《关于推动商品消费扩容升级的实施意见》，提出到2030年社会消费品零售总额达60万亿元左右，培育形成绿色消费、智能消费、健康消费等十万亿级市场；国务院亦批复原则同意《扩大消费“十五五”规划》，将养老、托育、文旅、健康等服务消费置于突出位置；工信部等六部门印发《关于推动历史经典产业高质量发展的意见》，鼓励茶叶、中药、丝绸等名品精品进入口岸出境免税店、离境退税商店、市内免税店等渠道，进一步打开零售与旅游免税场景扩容预期。

华泰证券认为，《扩大消费“十五五”规划》将促消费与惠民生深度绑定，既通过扩大供给提升消费品质，又通过民生普惠稳定消费预期，有望从长期视角推动消费由修复性增长向内生性扩容转型；伴随提振消费政策陆续落地，看好大消费板块基本面逐步向好与龙头估值重估，推荐三大主线：AI科技消费、情绪及体验消费、国货崛起与品牌全球化。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

本周一，中际旭创A股盘中一度站上900元/股，涨幅超10%，成交额突破300亿元，总市值攀升至1.06万亿元；港股涨幅一度超16%。高盛给予A股12个月目标价2645元人民币，对应当前价格约225%的上行空间；H股目标价3267港元，隐含同等幅度的潜在涨幅。

高盛的核心逻辑在于1.6T及以上光模块方案的加速量产。高盛预计，中际旭创2026至2028年收入复合增速达78%，并指出其2026/27年净利润预测分别较市场共识高出25%和42%，理由是对公司营收增速及毛利率的判断更为乐观。与此同时，公司近期推出的40亿至80亿元股份回购方案进一步强化了市场信心。

高盛在报告中将中际旭创定位为全球光互联解决方案领域的领先供应商，认为公司在基于硅光（SiPh）的光模块领域具备显著领先优势。

报告称，中际旭创在硅光模块出货量增长及向规模扩展（scale-up）和横向扩展（scale-across）市场的多元化拓展，将是驱动未来营收的两大引擎。高盛指出，新一代AI平台的迭代升级——例如英伟达Rubin及Rubin Ultra架构的推进——将推动光模块规格持续升级，为公司带来产品结构优化的机遇。

在估值方法上，高盛采用同行盈利增长与经营利润率相关性推导出A股目标市盈率35.6倍，H股估值则在此基础上叠加13%的H-A溢价。

高盛在报告中着重梳理了围绕中际旭创的核心市场争议。分析师认为，其预测高于共识的主要来源，在于对1.6T及以上解决方案加速量产节奏的更积极判断，以及对供应链稳定性和生产基地多元化的正面评估。

针对外界关注的共封装光学（CPO）技术对传统可插拔光模块市场的潜在冲击，高盛认为这一竞争威胁"可控"（manageable），并不构成短期实质性风险。

高盛提示，除1.6T/3.2T光模块加速放量外，新一代AI平台迁移带来的规格升级，以及近端封装光学（NPO）方案贡献的增量收入，同样是值得跟踪的重要看点。

公司层面的动作同步为股价提供支撑。8月31日晚间，中际旭创披露40亿至80亿元的股份回购方案，回购股份全部用于股权激励与员工持股计划，旨在将核心团队利益与公司长期发展紧密绑定。方案公告次日即付诸实施。截至9月4日，公司已连续4个交易日实施回购，累计回购金额超13亿元。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

规划提出，到2030年，全面建成覆盖完善、性能领先的新一代通信网，加快形成技术先进、安全可控的信息通信产业体系，有效构建技管结合、敏捷高效的信息通信行业治理体系，打造全域联动、实战实用的网络和数据安全保障能力，行业赋能水平与全球化发展水平进一步提升，信息通信行业现代化迈出坚实步伐，为到2035年基本实现信息通信行业现代化奠定坚实基础。

规划还列出了13个主要指标，包括到2030年，信息通信行业收入达4.1万亿元，信息基础设施累计投资3.8万亿元，电信业务总量年均增速7%，每万人拥有5G（含5G-A）基站数为50个，智能算力规模达9800EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算），5G（含5G-A）用户普及率达95%等。

本文来源：新华社

工信部：适时启动6G商用 积极开展万兆光网试点建设

其中提到，推进城市及热点区域网络向“双万兆”演进。深化重点场景5G网络深度覆盖，推进5G演进（5G-A）网络在县级以上城区连续覆盖，并向重点乡镇延伸，实现城市热点区域具备万兆下行、千兆上行峰值速率能力。适时启动6G商用。积极开展万兆光网试点建设，逐步扩大万兆网络覆盖。持续实施“信号升格”专项行动，提升端到端业务感知。推动移动物联网广域覆盖和智联能力提升。深化互联网协议第六版（IPv6）技术创新和融合应用，有序推进IPv6单栈部署。

工信部：加强超高速大容量光传输、光接入、海缆光通信技术研发 加快空芯光纤等新型光纤技术研发及应用

其中提到，加强关键核心技术攻关。强化创新引领，加快6G核心技术研发攻关，持续开展6G技术试验。加强超高速大容量光传输、光接入、海缆光通信技术研发，加快空芯光纤等新型光纤技术研发及应用，开展车载光通信、工控光网络等行业融合应用技术研究。加强数据通信技术创新，攻克IP广域无损传输、流级负载均衡等技术。推进入算、算网资源感知等算力传输通道技术研发。加强星地高效传输、星间组网和路由等卫星通信关键技术攻关。加快光电融合、量子加密与信息通信网络融合等交叉融合领域前沿技术布局。

工信部：到2030年 全面建成覆盖完善、性能领先的新一代通信网

其中提到，到2030年，全面建成覆盖完善、性能领先的新一代通信网，加快形成技术先进、安全可控的信息通信产业体系，有效构建技管结合、敏捷高效的信息通信行业治理体系，打造全域联动、实战实用的网络和数据安全保障能力，行业赋能水平与全球化发展水平进一步提升，信息通信行业现代化迈出坚实步伐，为到2035年基本实现信息通信行业现代化奠定坚实基础。

工信部：推进涉诈APP分级处置，探索人工智能反诈助手

其中提出，建立全生命周期电话用户实名登记与安全管理体系，构建“数据驱动、精准风控、闭环处置”的实名制技防体系。健全短信端口、物联网卡等分类分级安全监管体系，推进重点新兴业务涉诈风险安全评估，深化电话号码关联账号涉诈协同治理，推进涉诈APP分级处置。建设行业反诈实验室，加强智能“断卡”研判处置工作，强化数据赋能，构建人工智能驱动的反诈技防体系。强化与公安、金融、网信等部门涉诈资源共享与研判，指导开展行业自律，探索人工智能反诈助手，培育反诈宣传品牌栏目，打造全方位综合治理格局。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

近日，CFA协会高级研究主管Rhodri Preece主持了一场关于“人工智能与金融”的圆桌会议。CFA协会应用投资实践与工具部门主管Brian Pisaneschi与数据科学研究员James Tate共同出席。在这场对话中，专家们详细拆解了Agentic AI（智能体AI）在投资工作流中的构建路径、金融数据缺失的最新解法，以及模型选择与治理背后不为人知的“偏见”盲区。

Agentic AI重塑工作流：从“代码驱动”到“技能驱动”

在过去，金融从业者使用AI往往需要复杂的编程能力。但如今，构建智能体工作流的门槛正在大幅降低，行业标准的演进正让AI从“辅助工具”变成“核心枢纽”。

Brian Pisaneschi指出，一年前构建智能体还需要学习各种Python库，而现在行业已经转向使用Markdown文件（半结构化文本）来描述特定工作流，即所谓的“技能（Skills）”。

更具颠覆性的是MCP（模型上下文协议）服务器的普及。Pisaneschi强调，MCP服务器现在已成为行业标准，“MCP服务器的作用是让大型语言模型能够几乎原生地与外部数据API等进行交互。”

这种转变改变了金融人的工作习惯。过去，分析师需要登录彭博终端提取数据再导入Excel；现在，逻辑反转了。Pisaneschi一针见血地指出：“执行任务的主要方式，是首先与人工智能平台本身进行交互。一旦你连接了所有需要的数据源……人工智能就能自主判断，它会提取相关信息，然后启动相应的对话和工作流程。”

这种模式的精妙之处在于它的“简洁性与可迭代性”。分析师可以通过不断纠错，将修改后的信息添加到技能文件中。“即使模型本身没有改进，仅仅通过我们为特定任务创建的技能文件，我们就能凭借自身的知识和对模型的迭代，构建出极其强大的工作流程。”

突破历史数据瓶颈：“合成数据”颠覆传统压力测试

金融市场的数据常常是不完整的，而AI为数据缺失提供了全新的解法。除了传统的线性插值和“最近邻插补法”，James Tate指出，最具商业想象空间的是利用生成式AI生成“合成数据（Synthetic data）”。

这在投资组合管理中具有巨大的实战价值。Tate表示：“我认为这在金融行业非常有价值，例如可以用于情景模拟、压力测试投资组合或回测交易策略。”

传统的压力测试往往依赖历史经验分布，而生成式AI不预设任何线性假设或分布假设。“使用这种人工智能驱动的方法，你不需要预先设定数据的函数形式或假设给定的分布，这更像是一种经验主义方法……理论上它们可以模拟不同变量之间任何潜在的关系。”分析师可以输入通胀、收益率、GDP等宏观数据，让AI通过数据驱动来推演投资组合的可能路径，这为应对不断变化的市场机制提供了极大的灵活性。

开源 vs 专有模型：成本优化与“赢家通吃”的博弈

面对市面上繁多的AI模型，金融机构该如何选择？这不仅关乎性能，更关乎数据隐私与成本。

出于隐私保护，许多机构倾向于开源软件。Pisaneschi坦言，开源大模型可能比主流专有软件（如OpenAI）落后大约三个月。在专有模型领域，“赢家通吃——拥有最好的模型会带来巨大的竞争优势，” 因为巨头们实现了强大的并行化，并针对智能体任务优化了工具框架。Tate也指出，专有模型在可扩展性上具有压倒性优势：“使用专有模型，你可以快速扩展规模，通过API批量发送5万个请求，24小时内就能得到结果。”

然而，开源软件的核心商业价值在于“成本优化”。Pisaneschi指出，如果处理海量数据，频繁调用OpenAI的API将极其昂贵。因此，机构可以基于高质量数据集，在本地训练并运行小型语言模型（SLM）。“如果你能得到一个足够好的模型，就可以在本地运行这个小型语言模型，从而节省大量成本，几乎是免费的。”

投资界最大的误区：AI并未消除偏见，甚至自带“损失厌恶”

在治理与合规层面，市场普遍存在一个误区：认为将决策委托给机器就能消除人类的情绪偏见。本次圆桌给出了截然相反的结论。

Tate发出了严厉警告：“我最大的担忧是大语言模型中的偏见问题……很多研究表明，这些大型语言模型中的偏见基本上反映了投资者的偏见——它们是用人类生成的数据训练的，自然会反映人类的偏见。”

他特别提到了一个极具冲击力的发现：“研究表明，大型语言模型存在损失厌恶偏差。这会带来什么影响呢？如果你让它们管理一个既有盈利也有亏损的投资组合，它们更有可能持有亏损部分，而实际上应该将这些资金转向更明智的投资方式。” 此外，由于训练数据的缘故，模型还存在严重的西方中心化和偏好美国科技股的倾向。

以下是访谈正文：

Rhodri Preece

大家好，欢迎收看本期圆桌会议。我是特许金融分析师协会（CFA Institute）高级研究主管罗杰·普里斯。今天我们将探讨人工智能与金融，特别是人工智能如何重塑工作流程、投资流程，以及人工智能对投资机构治理的影响。

Rhodri Preece

今天和我一起参与对话的是我的同事布莱恩·皮萨内斯基（Brian Pisaneschi）。布莱恩是应用投资实践与工具部门的主管，也是 CFA 协会研究与政策中心的常驻人工智能专家。还有我的同事詹姆斯·泰特（James Tate），他是数据科学研究员，也是 CFA 协会的附属研究员。欢迎詹姆斯和布莱恩，非常感谢二位。

Rhodri Preece

那么，让我们深入探讨今天的话题。正如我刚才提到的，金融领域目前正经历着翻天覆地的变化。鉴于人工智能的快速普及，我们常常难以跟上步伐。但我们知道，各种工具层出不穷，工作流程也必须随之改变和演进，以适应技术发展。有时，从业者很难知道从何入手，应该关注哪些方面。布莱恩，我想请你先谈谈一些最新的工具以及人工智能的应用前景，无论是用于自动化投资流程，还是通过这些工具来优化部分工作流程。

Brian Pisaneschi

就最新情况而言，我现在几乎每天都在谈论工具和技能。我们已经听说了很多关于智能体人工智能（Agentic AI）的内容。一年前我还在用 Python 构建这些智能体人工智能解决方案，当时必须学习各种不同的 Python 库才能把它们组合起来。

Brian Pisaneschi

关于智能体工作流程，去年，Anthropic 推出了一种名为“技能”（Skills）的全新行业标准，它本质上就是主提示，但这些主提示结构非常完善，能够让系统自主完成任务。它们只是 Markdown 文件——Markdown 是一种半结构化文本——用于描述特定的工作流程。在这个工作流程中，它可能还会用到一些其他资源。例如，如果你要创建一个估值模型，技能文件中可能包含一个可以预先填充的 Excel 文件。当然，你也可以创建自己的 CSV 文件，或者添加连接器来连接外部数据，以便导入和处理数据。

这些连接器就是 MCP 服务器，现在已经成为行业标准。这些工具能够让你快速地在工作流程中利用智能体 AI。所以，如果你有一些重复性任务，你可以创建一个技能文件，而无需懂编程。现在，你也不需要成为技术高手才能创建这些智能体工作流程。但如果你具备这些能力，可以让它们更加强大——你可以创建自己的自定义 MCP 服务器。MCP 服务器的作用是让大型语言模型能够几乎原生地与外部数据 API 等进行交互。

想想看，从业者使用工具的传统方式是打开 Excel 文件……

Rhodri Preece

他们会登录像彭博终端这样的市场数据终端，然后使用各种不同的平台来整合、提取信息，最后进行分析。而你刚才举的例子，听起来像是人工智能工具凌驾于所有这些工具之上，各工具彼此连接并可以与之交互。所以你的主要观点是……

Brian Pisaneschi

执行任务的主要方式，是首先与人工智能平台本身进行交互。这描述很贴切，没错，就是这样。一旦你连接了所有需要的数据源——就像我刚才说的，如果你已经有类似 Excel 的模型在使用，你可以直接提供内部技能文件——那么人工智能就能自主判断，无论你提出什么问题，它是否在处理你已经定义的特定任务。它会提取相关信息，然后启动相应的对话和工作流程。

Brian Pisaneschi

最有趣的是，它并非革命性的创新，它的精妙之处在于它的简洁性。当然，人工智能对于特定技能的运用有其基本能力。我们目前的做法是，如果它出错，我们可以指出错误，比如"你这里出错了，下次别再犯同样的错误"。作为个人，在特定项目中，可以不断改进，出错后进行修改，并将修改后的信息添加到技能文件中。

而且，如果同一任务由公司甚至整个行业的多位分析师反复执行，每个人都可以不断提升这项技能。即使模型本身没有改进，仅仅通过我们为特定任务创建的技能文件，我们就能凭借自身的知识和对模型的迭代，构建出极其强大的工作流程。任务的执行方式将会进一步演变，而我们已经从这些例子中看到了这一点。

Rhodri Preece

我想请詹姆斯加入讨论，更深入地探讨一下数据方面的问题。显然，模型的优劣取决于它所能获取的数据来源。我们经常谈到现在是数据新时代，数据量非常丰富，但实际上高质量或可靠的数据仍然匮乏，数据集中仍然存在空白。詹姆斯，您能否谈谈我们可以通过哪些方式来解决这些不足，无论是通过机器学习概念方面的最新进展，还是更传统的方法？

James Tate

谢谢，罗杰。表面上看，你可能拥有大量数据，但历史数据有限，或者存在一些缺失，这在金融领域是个常见问题。解决数据缺失问题主要有两种方法，实际上取决于缺失的数据类型。举个简单的例子，如果你下载了一些不同资产类别的历史数据，但发现部分数据缺失，一种很容易实现的方法是线性插值——本质上，它就像连接每个缺失数据点和实际存在的数据点。

James Tate

现在，让我们把问题复杂化一些。假设你有一个数据集，其中不仅包含收益率数据，还包含其他宏观经济变量或公司信息。如果这个数据集中存在缺失值，那么你可以使用一种叫做"最近邻插补法"的方法。这是一种非常简单且标准的数据科学方法，可以用来处理缺失数据。

James Tate

第三种方法是合成数据，我认为这非常有趣，也是我研究的重点。这指的是使用生成式人工智能模型来生成合成数据，也就是由某种统计模型生成的数据。我认为这在金融行业非常有价值，例如可以用于情景模拟、压力测试投资组合或回测交易策略。

你可以使用历史时间序列数据训练一个生成式模型，还可以将其与其他数据（例如宏观经济变量）结合起来，让模型学习收益率和宏观经济变量之间的潜在关系。我想特别强调这一点：使用这种人工智能驱动的方法，你不需要预先设定数据的函数形式或假设给定的分布，这更像是一种经验主义方法。

James Tate

这些生成模型的好处在于，理论上它们可以模拟不同变量之间任何潜在的关系，不需要你强加线性假设。这些模型会从数据本身学习，因此是数据驱动的。你可以用历史收益和宏观经济数据（比如通货膨胀率、收益率、GDP 变化、就业数据等）来训练生成模型。模型训练完成后，你就可以进行模拟——例如，如果通货膨胀率变化到某个值、收益率下降 x、GDP 变化若干，我的投资组合未来收益的可能路径是什么？

这些模型可以做到这一点，非常有前景。它提供了一种新的模拟方法，投资组合收益不再局限于历史经验，也就是说，不仅仅是使用经验收益分布并直接从经验收益中进行抽样。但这种方法的一个局限性在于，你如何根据经验收益来调整你的收益呢？

Rhodri Preece

是的，所处的市场环境很重要，因为我们知道市场机制会随着时间推移而改变。而这些生成式模型则有可能解决这些问题。因此，在建模能力和特定模型所需的假设方面，我们拥有更大的灵活性，尤其是在分析数据时，从而能够获得更好的数据和更好的工具。

Rhodri Preece

你们两位都提到了开源模式与专有模式的区别，我们很想了解目前的市场格局。布莱恩，你之前举了一些关于代理功能的例子。执行这些工作流程是否需要高额付费订阅？开源模式可以实现吗？如果可以，那么如今的市场格局与传统的金融领域有何不同？传统的金融领域往往涉及私有信息，而且需要向供应商支付相对较高的费用才能获得这些工具。

Brian Pisaneschi

隐私信息确实是个问题，所以行业里很多人都只专注于使用开源软件，因为他们不能把任何信息和数据泄露出去。当然，市面上有很多优秀的开源大型语言模型，但它们可能落后于主流软件大约三个月。

比如 OpenAI，他们最新的模型确实很不错，但其大部分价值体现在他们所谓的"harness"（工具框架）上，本质上是指智能体框架的底层架构。例如，Claude Code 就是一个集成到平台中的智能体架构。讽刺的是，他们实际上泄露了整个代码库，开源社区利用这些代码库创建了许多优秀的开源替代方案。但他们仍然拥有某种竞争优势，因为他们实现了强大的并行化，并针对智能体任务优化了他们的工具框架。举个例子，如果你直接拿一个开源模型（比如 DeepSearch 之类的）放到开源框架里，它肯定不如 Claude Code。在这个领域，赢家通吃——拥有最好的模型会带来巨大的竞争优势。

如果你所在的机构无法将数据导入 OpenAI，也不必担心，市面上仍然有很多非常优秀的开源模型。此外，开源软件的一大价值在于成本优化。我和 James 正在做的一个项目需要处理大量数据，如果每次都向 OpenAI 发送 API 调用，将耗费大量资金。所以我们可以基于数据集训练一个小型语言模型。现在训练模型变得非常容易且快速，只要保证训练数据的质量，避免"垃圾进、垃圾出"，如果你能得到一个足够好的模型，就可以在本地运行这个小型语言模型，从而节省大量成本，几乎是免费的。对于开源软件而言，这就变成了一个成本优化问题。

James Tate

真正重要的部分在于，你需要一种方法来比较所有不同的方案。你可以使用自己开发的模型作为基准，用几个流程进行测试；然后使用许多免费的开源替代模型，用同样的流程运行它们，并比较所有结果。

James Tate 我发现，使用一个规模小得多的开源大型语言模型，我几乎可以复现 OpenAI 专有模型在指定任务上的表现。但我遇到的难题是可扩展性，因为即使是运行一个小型的大型语言模型也相当困难。我当时使用的模型有 360 亿个参数，这在今天看来相当小，但三年前，它的规模要大得多。

James Tate

我仍然花了很长时间才得到我需要的结果。而正如布莱恩所说，使用专有模型，你可以快速扩展规模，通过 API 批量发送 5 万个请求，24 小时内就能得到结果。除非你在基础设施上投入大量资金，否则很难在本地复制这种能力。我认为对于大多数公司来说，这可能并非必要，因为有更简单的替代方案。所以，你需要仔细考虑具体的用例是什么。

Rhodri Preece

具体需求是什么？在选择合适的模型时，需要考虑哪些限制条件？它可以来自专有软件，也可以来自开源软件。但这确实引发了一些关于治理的问题。我认为人工智能治理是一个非常庞大的领域，可能超出了本次讨论的范围，但我想稍微谈谈这个领域。我知道很多机构都在努力解决这样一个问题：如何建立合适的框架，以确保能够负责任地使用工具和数据集，保护客户数据的机密性，并在对客户负有信托义务的范围内履行信托责任。显然，CFA 协会作为专业机构，非常关注这个问题，我们有自己的道德准则和职业行为标准。James，在使用大型语言模型、人工智能工具和大型数据集时，你认为主要的伦理考量是什么？

James Tate

我最大的担忧是大语言模型中的偏见问题，这也是我们正在积极研究的课题，目前是一个非常热门的话题。关键在于，这些大型语言模型由于基于所有公开数据进行训练，因此存在严重偏向西方数据集的问题，例如美国股票、科技股等。在日常工作中使用这些模型时，很容易就能发现这一点——它们会推荐某些路径，或者默认采用某些建议，而这都源于预训练数据。

你可以通过使用 MCP 服务来解决这个问题，让模型访问其他数据集，并赋予它们特定的技能，这样你就能确切地知道它们需要寻找什么。例如，你可能有一些用于筛选的特定盈利能力指标。如果你没有向大型语言模型指定具体的筛选条件，而你又在进行股票筛选，那么它可能会默认选择某个比率进行筛选。因此，你需要事先设置好这些筛选条件。

James Tate

但我最担心的是，真正意识到这些模型存在偏见的人并不多。很多研究表明，这些大型语言模型中的偏见基本上反映了投资者的偏见——它们是用人类生成的数据训练的，自然会反映人类的偏见。

James Tate

研究表明，大型语言模型存在损失厌恶偏差。这会带来什么影响呢？如果你让它们管理一个既有盈利也有亏损的投资组合，它们更有可能持有亏损部分，而实际上应该将这些资金转向更明智的投资方式。目前，研究人员仍在积极探索这方面的实际意义。但很显然，如果你是一名管理者，正在使用这些模型，你需要意识到它们的局限性，并了解如何找出这些局限性。

Rhodri Preece

找出这些局限性之后，你可以明确地决定如何应对它们。这是一个非常有趣的观点，因为行为金融学的文献非常丰富，人类存在偏见是众所周知的。但人们常常存在一个错误的假设：如果能将一些任务委托给机器或某种工具，就能消除一些影响投资决策的人类偏见。而实际上，正如你所说，随着大型语言模型的出现，情况并非如此——无论是机器驱动的输出还是人类的决策，都存在偏见。了解如何应对这些偏见至关重要。布莱恩，你想对此发表一下看法吗？

Brian Pisaneschi

我认为这关乎控制。想想投资中的量化分析，像止损单这样的基本工具，就能轻松减轻自身的情绪偏见。如果你把这些操作通过规则库和投资策略来实现，就能真正减少很多情绪偏见。当然，正如詹姆斯所说，这些大型语言模型非常复杂，它们拥有某种决策权，而这种决策权本身就容易受到偏见的影响。

詹姆斯还提到了修复这些问题的方法，也就是注入一些东西来减少这些偏见。一旦做到了这一点，你就可以利用我之前提到的技能来实现，比如红队演练（Red Teaming）。红队演练是网络安全行业用来尝试入侵自身系统的手段，目的是找出突破系统的方法。如果你能针对这些偏见对你的模型进行红队演练，并创建一个技能文件来减轻这些偏见，你就赋予了它更多可控性。如果这种控制是可预测的，那么你就能有效减少人类自身的偏见以及大型语言模型本身的偏见。关键在于控制——在于能够发现这些偏见，发现错误，进行修正，然后再次测试。

Brian Pisaneschi

通过大量的输出，你可以增强对系统的信任和信心。因为在人工智能的实际技术层面，所有关于治理和伦理的问题，最终都是为了赢得信任。当我们给一个大型语言模型布置任务时，我们拥有相关的知识，我们是金融领域的专家。我们观察输出结果，判断其好坏，就像对待员工一样——随着时间的推移，不断给它布置任务，它的表现可能会越来越好。

Brian Pisaneschi

这就是赢得信任的过程。那么，如何在整个公司层面大规模地赢得信任呢？你需要给它分配大量的任务，进行评估，创建它应该完成的任务的输出分布，然后通过审查输出和评估结果来赢得信任。在人工智能模型主导的世界中，信任的概念本身就值得单独探讨。

Rhodri Preece

谢谢布莱恩分享这些想法。很遗憾，今天的圆桌会议时间有限，只能聊到这里了。本次讨论涵盖了模型、工具、数据治理以及人工智能伦理等广泛议题。您可以在 CFA 协会研究与政策中心找到更多相关见解、前瞻性思考和研究成果。我们鼓励您访问我们的网站，查看更多资源。最后，衷心感谢詹姆斯和布莱恩，非常感谢！

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

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

当日，摩尔线程低开4.11%，报498元/股，随后在连续竞价阶段被快速打至跌停，报415.48元/股，总市值降至1953亿元。公司证券业务人员回应媒体称，此次波动主要源于流通盘扩容，呼吁投资者"理性处理、理性看待"本次解禁带来的股价变化，并强调公司基本面正常。

此次冲击波及同行板块。沐曦股份一度跟随下跌逾11%，寒武纪一度跌近2%。与此同时，AI行业近期利好信号持续释放，国产算力需求缺口依然显著，市场对于此次下跌究竟是技术性抛压还是基本面转折存在明显分歧。

根据此前公告，本次解禁股份为摩尔线程首次公开发行网下配售限售股，共计2577.451万股，占公司总股本的5.48%，锁定期为自上市之日起9个月。因9月5日为非交易日，解禁日期顺延至9月7日。

此次解禁对流通结构的冲击不容低估。解禁前，摩尔线程流通股数仅为3022.55万股，解禁后这一数字升至约5600万股，扩容幅度接近85%。按解禁前收盘价测算，本次解禁市值超百亿元。

值得警惕的是，更大规模的解禁窗口尚在前方。

根据招股书安排，12月7日，摩尔线程将迎来首发后的另一批次解禁，届时约18590.64万股股份将解除限售，占总股本的39.55%，规模远超本次。

摩尔线程2026年中报显示，公司上半年营业总收入17.36亿元，同比增长147.42%，收入高增长与国产算力建设需求深度绑定。归母净利润亏损幅度大幅收窄95.73%至约-1156万元，距离盈亏平衡线仅一步之遥。

若剔除股份支付影响，上半年经调整净利润为8353万元，系公司成立以来首次实现半年度口径盈利。不过，扣非口径下公司仍亏损约1.5亿元，其中政府补助8823万元、金融资产公允价值变动及处置收益5952万元合计构成主要非经常性来源，主营业务的持续盈利能力尚待验证。

从行业横向对比来看，摩尔线程与壁仞科技、天数智芯、沐曦股份并称国产GPU四大厂商。据四家公司最新半年报，尽管营收均实现快速增长，但总体规模依然偏小，叠加巨额研发投入，主营业务实现大规模盈利仍需时日。

此次股价剧震发生的行业背景，与基本面下行信号并不一致。

在产品层面，摩尔线程旗舰产品MTT S5000已进入互联网头部企业及电信运营商等关键客户，并完成对DeepSeek-V4、智谱GLM-5.3-Flash等头部大模型的适配。在英伟达中国AI加速器市场份额降至零的背景下，国产算力需求缺口已达百万颗级别，摩尔线程被视为该赛道稀缺标的之一。

市场渗透数据亦印证行业景气。IDC数据显示，2025年中国AI加速卡市场总出货量约400万张，其中国产芯片合计出货约165万张，市场份额首次突破四成达41%。高盛与Bernstein Research预测，2026年国产AI芯片市占率有望首次超过50%。

在宏观催化层面，英伟达首席执行官黄仁勋上周末公开表示，通用人工智能（AGI）已经到来，并将OpenAI最新推出的GPT-6 Astra模型视为AI系统演进的重要里程碑。行业人士普遍认为，AI算力需求在新模型周期下有望持续扩张，国产GPU的长期赛道逻辑并未改变。

综合来看，摩尔线程此次跌停更多指向解禁带来的技术性抛售压力，而非基本面的实质恶化。流通盘近翻倍扩容，短期供需失衡是核心驱动因素。

然而，12月即将到来的更大规模解禁窗口——届时解禁量约为本次的7倍——意味着供给侧压力短期内难以根本消散。对于持仓投资者而言，在关注公司营收高增与减亏进程的同时，解禁节奏与流通盘结构仍是不可忽视的风险变量。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

周日，黄仁勋在X平台发文祝贺OpenAI团队，称"AGI已到来"，并透露Astra基于约10万张以上英伟达Grace Blackwell NVLink72芯片训练而成。他同时表示，"400K GPU即将上线"，释放出英伟达算力供给将进一步跃升的强烈信号。

这一表态对市场具有直接意义。英伟达数据中心业务已成为其核心增长引擎，而黄仁勋关于新增40万张GPU的预告，意味着来自头部AI客户的订单需求仍在持续扩张。

OpenAI于上周四发布Astra，将其定位为"世界上最智能、最符合人类价值观的模型"，并称该模型能够"以无与伦比的速度、精准度和判断力完成最苛刻的专业工作"。OpenAI总裁Greg Brockman在发布会上对媒体表示："欢迎来到AGI时代。"

Brockman进一步预言，未来人们回望历史时，将认为AGI诞生于"大约这个时候，而我认为可能就是这个模型"。"就我个人而言，我确实认为我们已经到达了，"他说。Astra本周起开始向用户推出。

OpenAI将AGI定义为"在大多数具有经济价值的工作中表现超越人类的高度自主系统"，并将Astra定位为一项重大研究突破，标志着可托付给AI的任务边界发生了根本性转变。

然而，并非所有人都认同这一宣告。知名AI研究者及批评人士Gary Marcus直接指出黄仁勋"操之过急"。

"黄仁勋既没有给出证据，也没有给出定义，这在我看来像是试图以企业意志强行占据一个科学问题，"Marcus在其Substack上写道，"在没有定义的情况下宣布胜利，只会让问题更加混乱。"

Marcus随后列出他自己对AGI的10项定义标准，指出Astra仅满足其中一至两项。"以通行定义衡量，Astra仍然存在差距，"他说。

即便是OpenAI自己的CEO Sam Altman，对这一概念的态度也颇为审慎。他近期在"Sources"播客中表示，AGI充其量是"一个定义极为模糊的词。我本来想说，它更像是一个无关紧要的营销术语。"

无论AGI的定义之争如何演绎，英伟达作为头部AI公司核心算力供应商的地位已无争议。OpenAI在今年3月的一份融资公告中将英伟达称为"我们基础设施的基石"，并表示"我们的训练集群和大部分推理栈持续运行在英伟达GPU之上"。

Meta、Anthropic、Google等前沿AI公司同样高度依赖英伟达生产的高端芯片。这一需求已转化为英伟达亮眼的财务表现——公司于今年8月公布的季度营收达962亿美元，同比增长逾一倍；其中数据中心业务营收达890亿美元，涵盖AI芯片在内的业务构成主要增长来源。

黄仁勋在X上的发文称，下一批上线的将是40万张GPU，进一步强化了外界对英伟达算力扩张势头的预期。从ChatGPT到o1，再到Astra，四年之内的技术跃迁，每一步都建立在英伟达不断升级的芯片基础之上。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

洛克菲勒国际董事长Ruchir Sharma在英国《金融时报》撰文指出，美国联邦债务已突破40万亿美元，10年期美债收益率升至约4.8%；一旦“决定性突破5%”——互联网泡沫时代以来的区间上沿——AI泡沫可能破裂。

政府高息发债产生的挤出效应正在推高AI企业的债券与股权融资成本。AI应用年收入估计约2000亿美元，仅是数据中心等基础设施超1万亿美元支出的零头，缺口高度依赖外部融资，长端利率飙升将直接冲击这一节奏。

市场当前定价隐含“AI投资不受宏观利率约束”的假设，但过去300年每次重大泡沫都终结于核心企业借贷成本显著上升——本轮风险源头由企业转移至政府，5%阈值一旦触发，或将引发叙事反转。

债务过剩落在政府：泡沫结构生变

回溯300年，每次重大泡沫破裂都始于核心企业借贷成本显著上升，19世纪的铁路泡沫、现代央行时代的历次泡沫概莫能外。通常，市场狂热时企业大举举债押注热门主题，通胀与利率随之走高并最终刺破泡沫，此后政府才介入接管债务、刺激经济。

本轮的不同在于，政府在经济向好时仍持续刺激。2020年代以来，美国财政赤字持续占GDP的约6%，是此前数十年平均水平的两倍以上。同期家庭与企业部门长期未大幅加杠杆，直到过去一年，科技巨头在现金盈余消耗后，才开始为庞大的AI基建大规模举债——但其杠杆水平对这些体量庞大的公司而言仍属可控。

Sharma认为，本轮周期中实质性的借贷过度迄今都堆积在政府账本上，而问题恰从过度最深处开始。

挤出效应显现：5%成为融资生死线

政府债务膨胀正在债券市场产生挤出效应。美国公共债务未偿余额已升至40.05万亿美元，首次突破40万亿关口，本财年利息支出达1.17万亿美元；30年期美债收益率攀升至5.32%，创2007年以来新高。公共债务利息支付过去五年翻倍至超GDP的3%，创下美国纪录，也是主要发达经济体中增幅最快、水平最高者。

对财政的担忧叠加能源价格上涨，推升全球债券收益率，高企的无风险利率进而抬高AI企业的融资成本——后者正是新发公司债中占比最大的部分。Sharma将10年期美债收益率确立为关键观察指标：一旦“决定性突破5%”，意味着更紧货币时代的开启，AI巨型项目融资将更难。当大型科技公司不得不与收益率超5%、对应通胀调整后回报超2.5%的政府债券争夺资金时，许多企业将被挤出债市。

预期差与估值威胁：市场尚未定价的约束

AI应用目前年收入估计约2000亿美元，仅是数据中心等基础设施超1万亿美元支出的零头。AI企业日益依赖新发债券与股权融资填补缺口，而10年期收益率破5%将同时拖慢这两条渠道——该水平也将超过美股盈利收益率，历史上这对股市构成逆风。

若10年期收益率在11月前突破5%，意味着六个月内涨幅超75个基点，历史上这种幅度的飙升都曾终结牛市。有分析师认为破5%只是回归1990年代——当时10年期收益率全程高于5%且美股强劲。但彼时美国远不及今日依赖债务：那十年以财政盈余收尾，如今公众债务已接近GDP的100%，偿债成本远高于当年，公共借贷成本的上升将更快挤压其他借款人，也更重地冲击泡沫化的AI市场。

后续需紧盯10年期美债收益率以多快速度突破5%，及其对AI资本开支与美股估值构成的威胁。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

近日，有媒体称，捷豹路虎未来两年可能削减至多4000个岗位。一位接近捷豹路虎的人士在9月7日对华尔街见闻表示，公司已经启动自愿离职计划，最终人数尚未确定。

计划面向受薪员工和管理层。该人士称，此次人员调整将根据不同市场和业务的实际情况推进，是全球业务转型中的组织优化，目的是精简人员结构和提高效率。

捷豹路虎全球约有4万名员工，外媒所称的4000人相当于其中一成。这轮人员调整被放进了公司新一轮降本计划。今年6月，捷豹路虎提出，未来两年从材料、质保和固定成本等方面节省约17亿英镑，并将盈亏平衡销量降至约30万辆。此次计划瞄准管理和受薪岗位。这部分开支不会随着产量下降同步减少，在销量快速下滑时会更快挤压利润和现金流。

30万辆已经接近捷豹路虎现在的销量。上一财年，公司批发销量约40.09万辆；2026财年降至30.79万辆，同比下滑23.2%。同期营收同比下降20.9%至229亿英镑，剔除特殊项目后的税前利润从25亿英镑降至1400万英镑，自由现金流净流出22亿英镑。

销量下滑有多重原因。美国关税增加了捷豹路虎对美出口的成本，中国豪华车市场竞争加剧，捷豹旧车型陆续退市；去年9月的网络攻击还造成生产停摆。销量在一年内减少约9.3万辆后，原有成本结构留给利润的空间迅速收窄，降本重点随之转向材料、质保和固定开支。

新财年第一季度，经营压力仍在延续。捷豹路虎营收同比下降9.6%至60亿英镑，税前利润同比下降68.9%至1.09亿英镑，自由现金流净流出9.98亿英镑。同期，揽胜、揽胜运动版和卫士占公司批发销量的80.8%。高价车型仍是销售主力，但没有抵消销量下降和现金流出的压力。

捷豹路虎还需要为下一轮产品更新留出资金。公司维持五年投入180亿英镑的计划，揽胜纯电版、揽胜运动纯电版和全新捷豹等产品即将陆续推出。公司一边维持新车投入，一边压缩材料、质保和组织开支，人员调整也由此展开。

捷豹路虎把盈亏平衡销量降至30万辆，这几乎就是公司目前的销量水平。新一轮产品投放还要继续花钱，管理和日常开支也得跟着销量一起往下调。这轮自愿离职计划，就是其中一部分。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

据追风交易台消息，这份报告覆盖约6800家A股、H股及ADR上市公司的二季度/上半年财报数据。

盈利增速五年最高，A股领跑

统计显示，全中国上市公司2026年上半年净利润同比增长14%（人民币口径），远超同期实际GDP增速。

进入二季度，增速明显提速——2026年二季度盈利同比增长24%，为近五年最高单季增速，较一季度的6%大幅跃升，也超出该行此前自上而下的预期。

分所有制来看，民营企业（POE）和"新中国"板块盈利分别同比增长36%和62%，显著高于国有企业（SOE）的18%和"传统中国"板块的10%。

A股继续主导盈利增长。科创板和创业板利润分别同比增长102%和44%，中证500和中证1000也分别增长27%和22%。

离岸市场方面，MSCI中国指数二季度盈利同比增长16%，但增长高度集中于金融板块（同比+34%），剔除金融后仅增长5%，离岸市场整体复苏仍较为局限。

行业高度分化：上游强、消费弱

盈利增长的结构性分化十分明显。增长动能也正从AI硬科技向更广泛行业扩散。

二季度表现最强的板块包括：IT（+142%）、保险（+140%）、材料（+78%）、能源（+52%）、券商（+58%）和医药（+20%）。

消费端则持续承压。食品饮料（-50%，受农业板块拖累）、零售（-20%）、汽车（-14%）均录得盈利下滑。

营收层面，全中国上市公司2026年上半年营收同比增长6%，高于2025年的2%和2024年的-1%。上游材料（+15%）、能源（+6%）受益于PPI回升，IT（+22%）和金融（+13%）同样强劲；而消费板块营收增速仅2%-4%，反映居民需求仍偏弱。

净利润率方面，全中国上市公司2026年上半年综合净利润率从2025年上半年的7.6%提升至8.2%。IT板块利润率从3.6%升至6.7%，材料从4.1%升至6.1%，券商从31%升至40%。房地产仍是最大拖累，营收同比下滑21%，利润率持续为负。

半导体主导AI利润池，存储成最大赢家

分析指出，中国AI利润池正加速向硬件、尤其是半导体集中。

2026年二季度，中国半导体板块盈利环比激增约150%至230亿美元，占中国AI总利润的42%，而一季度这一比例仅为25%，2025年全年更只有9%。

存储芯片是核心驱动力。国内存储龙头上市后，正在快速抢占全球存储周期的利润份额，目前已占据全球存储盈利的13%。

中国半导体板块整体利润率在二季度达到20%（2025年全年仍处于个位数），其中存储利润率高达71%，晶圆代工为15%，但仍落后于美国（35%）和其他地区（43%）。

在半导体之外，中国在电力、AI基础设施和物理AI领域的全球利润份额也在二季度环比提升。电力板块是中国最稳固的优势领域，全球利润份额达42%（约120亿美元），其中发电环节占全球利润的48%。AI基础设施盈利回升至80亿美元（全球份额19%），PCB/CCL、服务器和光模块表现突出。

值得注意的是，中国AI模型层仍处于亏损状态，国内价值创造高度集中于硬件使能端，而非基础模型和软件。

互联网盈利触底，下半年有望转正

离岸软科技/互联网公司二季度业绩略低于预期。高盛追踪的9家主要互联网公司（包括阿里巴巴、腾讯、小米、网易、百度、美团、京东、拼多多、携程）二季度盈利同比下滑13%，低于此前市场一致预期的-8%。

但该行认为，盈利增速正在触底。市场一致预期显示，三季度盈利增速将转正至+17%，四季度进一步加速至+25%，2027年一季度有望达到+43%。

支撑复苏的关键因素包括：外卖补贴竞争趋于缓和、AI和云计算货币化带来新增收入来源，以及电商业务的持续现金创造能力。不过，该行经济学家预测2026年下半年社会消费品零售总额增速仅为1.7%，消费疲软仍是制约因素。

A股股东回报持续强化，港股回购趋于收缩

高盛指出，A股与港股在股东回报方面正在出现明显分化。

A股方面，870余家上市公司宣布中期分红计划，合计现金分红达7400亿元人民币，中期派息率为29%，57家公司为上市以来首次分红。国有企业贡献了约80%的分红总额，其中15家公司单次分红超过100亿元。

回购方面，逾1270家A股公司宣布2026年回购计划，总额超2300亿元人民币。宁德时代宣布了A股历史上规模最大的回购计划（200亿至400亿元）。约70%（约1650亿元）的回购为注销式回购，高于2024年/2025年上半年的45%，显示上市公司越来越注重通过减少股本来提升股东价值。

港股方面，回购活动近期有所降温，部分原因是财报披露期的窗口限制。更根本的原因在于，互联网公司的补贴支出和AI资本开支加速消耗了现金流——阿里巴巴近期完成了港股历史上规模最大的增发即为例证。MSCI中国（剔除金融）的净发行已从过去两年的增厚EPS转为摊薄EPS。

该行表示，这一分化支持其维持超配A股、中性配置离岸中国的策略观点。

业绩会关键词：AI、出海、股东回报、盈利能力

高盛对1500余份A股业绩会文字记录进行了文本分析。

AI仍是最高频主题，但讨论范围已从硬件和半导体扩展至数据中心运营商、AI模型、汽车和医疗健康等下游应用领域。"出海"和"股东回报"紧随其后，成为第二、三大热点话题。"反内卷"和"关税"的讨论热度则明显降温。

此外，随着通胀回升和净利润率改善，企业在业绩会上广泛讨论定价、利润率、成本和盈利能力等议题。

在AI之外寻找增长

该行认为，随着AI相关股票持仓日趋拥挤，投资者正在寻找AI硬科技生态之外的增长机会。

该行筛选出一批评级为"买入"的非AI硬件板块公司，选股标准包括：2025-2027年EPS复合增速高于15%、过去一个月2026/2027年EPS预测中位数上调幅度达7%以上等。

覆盖行业包括医疗健康、金融、消费、造船和材料，涵盖翰森制药、信达生物、五矿资源、扬子江船业、中国生物制药、步步高、江西铜业、中金公司、石头科技、百济神州、蒙娜丽莎和龙工等。

高盛维持对MSCI中国2026/2027年EPS增速8%/12%的预测，低于市场一致预期的17%/（更高水平），并维持对CSI300的20%增速预测，同样低于市场一致预期的27%。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

据日本财务省周一公布的外汇储备数据，日本8月末外国证券持仓较上月减少878亿美元，降幅与当月干预规模高度吻合。财务省此前已确认，截至8月26日的一个月内，当局共动用约15.4万亿日元（约合986亿美元）进行汇市干预，创下月度历史纪录，其中部分操作系与美国联合实施。受此影响，日本外汇储备总额下滑946亿美元至9950亿美元，跌破万亿美元关口。

此次干预规模之大，以及融资方式对美债市场的潜在冲击，引发市场高度关注。财政部长贝森特近期宣布，政府将在截至11月4日的两个月内将长期债券回购规模翻倍，此举被市场解读为压制长端收益率上行的举措，显示美方对美债市场稳定性的重视程度正持续上升。

外国证券持仓骤降，美债抛售迹象明显

财务省数据显示，日本8月末外国证券持仓减少878亿美元，与当月干预支出规模接近。尽管数据未披露证券持仓的具体构成及期限分布，但市场参与者普遍估计，日本外汇储备中约70%投资于美国国债。

从市场价格来看，10年期美债8月末价格较7月末仅小幅下跌，意味着估值变动对外国证券持仓减少的贡献极为有限，进一步支持了日本主动出售美债的判断。

干预规模创纪录，美日联合出手

财务省数据显示，截至8月26日的一个月内，日本当局动用约15.4万亿日元进行汇市干预，创下月度历史纪录，且部分操作系与美国联合实施。这是迄今为止规模最大的单月日元干预行动。

此次干预发生的背景是，日元汇率承压明显，当局被迫大规模入市支撑本币。联合干预的形式亦表明，美日两国在汇率问题上的协调程度有所加深。

在日本再度通过出售美债为干预融资之际，美国官员对美债市场稳定性的关注度正持续提升，尤其是在中期选举临近的背景下。财政部长贝森特近期宣布，政府将在截至11月4日的两个月内将长期债券回购规模翻倍，市场普遍认为此举旨在压制长端收益率。

日本此番操作表明，即便美方对美债市场稳定性愈发敏感，东京方面仍愿意在必要时走出售美债这条路。

储备跌破万亿，但干预空间依然充裕

尽管日本外汇储备已跌破万亿美元关口，降至9950亿美元，但当局认为剩余储备规模仍足以支撑未来的潜在干预行动。除外国证券外，外汇存款作为另一潜在干预资金来源，8月末亦减少69亿美元。

值得注意的是，日本财务大臣Satsuki Katayama在美日联合干预后表示，未来干预行动还可能动用美联储的外国及国际货币当局回购便利（FIMA Repo Facility）。该工具允许日本每日最多获取600亿美元流动性，且无需出售美债，从而可有效限制对美债收益率的冲击，并进一步扩大潜在干预空间。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

9月6日，据The Information对公开声明及此前报道的综合分析，自去年10月以来，Anthropic已签署协议，锁定至少14.8吉瓦的算力容量，可在未来数年内调用。加上此前已确保的1至2吉瓦，总规模进一步扩大。

这一数字远超Anthropic在2025年12月向投资者披露的计划——彼时公司表示将在2029年前花费1800亿美元租用服务器。而按照目前已公布协议测算，未来十年左右的总支出可能高达5170亿美元，涵盖云容量租赁、芯片采购及数据中心租约。

值得注意的是，Anthropic可能还有更多未公开的协议，且已签协议的容量未必会被全部使用。

此外，尽管Anthropic年化营收已超650亿美元，超过OpenAI的400亿美元，但其算力储备仍落后于OpenAI规划的30吉瓦目标。

核心供应商：亚马逊、谷歌撑起大半江山

Anthropic的早期合作伙伴兼投资方亚马逊和谷歌，目前仍是最大算力供应商，合计提供11吉瓦容量，未来十年左右的成本超过3000亿美元。

过去一年，Anthropic还将触角伸向了此前与OpenAI关系更为密切的合作方：

• 微软：去年11月，Anthropic宣布与这家OpenAI长期支持者达成协议，承诺至少花费300亿美元，租用约1吉瓦的微软Azure服务器（搭载英伟达芯片）。

• SpaceX：今年5月，Anthropic宣布与马斯克旗下SpaceX签约，每月支付12.5亿美元租用AI服务器，协议持续至2029年5月，总潜在成本高达450亿美元。

• Lambda与Nscale：就在上个月，Anthropic与初创公司Lambda及英国Nscale签署价值800亿美元的云合同，锁定至少460兆瓦容量，期限六年。

自建数据中心：押注长期掌控权

除租用外，Anthropic也在加速布局自有数据中心。

去年11月，Anthropic宣布计划与云计算初创公司Fluidstack联合投资500亿美元，在德克萨斯州和纽约州建设数据中心，部分设施今年已开始投入使用。

此外，Anthropic还与前比特币矿商TeraWulf签署租约，后者正在肯塔基州开发一座AI数据中心，最终将提供401兆瓦算力。

在芯片层面，Anthropic今年4月与谷歌签署协议，采购多吉瓦规模的张量处理单元（由博通设计）；7月又追加了2吉瓦的AMD芯片订单。

与OpenAI的差距：营收领先，算力落后

尽管Anthropic在营收上已后来居上——据彭博报道，其年化营收已超过650亿美元，超过OpenAI截至今年7月逾400亿美元的营收——但在算力规模上，两者差距依然显著。

OpenAI今年4月向投资者表示，计划到2030年拥有30吉瓦算力。据知情人士透露，OpenAI上个月预计2030年前算力支出约为7500亿美元，高于此前6650亿美元的预测。

OpenAI已与甲骨文、微软、CoreWeave等公司密集签约。OpenAI高管表示，这些承诺已为公司建立起对竞争对手的优势。

相比之下，Anthropic已公布的算力规划总量，似乎仍远低于OpenAI的目标水位。

IPO前的关键变量

算力能否跟上增长，直接关系到Anthropic的盈利空间和客户留存。

Anthropic及其首席财务官Krishna Rao过去一年将算力协议列为优先事项。随着IPO招股书预计在未来数周内公开，投资者最期待看到的，正是公司对算力容量与支出的最新披露。

不过，这些协议并非板上钉钉。数据中心建设面临选址、电网接入、政府审批等多重障碍，同时遭遇来自地方政府的阻力，以及零部件短缺问题。

合同层面同样存在不确定性。以SpaceX与Anthropic的协议为例，任何一方均可提前90天通知取消合同。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

在最受关注的演示中，开发者用Astra在Unreal Engine里逐街重建了曼哈顿，另一名开发者在24分钟内用浏览器端3D库重建了杭州全城；一款支持12人联机的浏览器射击游戏在一天内完成；一段巴赫风格四声部合唱在独立基准测试中创下最高分，且无任何声部进行错误。与此同时，独立评测机构Artificial Analysis记录到Astra在涵盖44种职业的经济价值任务基准GDPval-AA v2上下滑约80个Elo分，写作能力的退步引发多名测试者明确批评。

Astra定价为每百万输入token 10美元、每百万输出token 50美元，是其前代产品GPT-5.6 Sol的2.5倍。OpenAI总裁Greg Brockman在发布简报中宣布AGI时代已经到来。该模型正在向ChatGPT Plus、Pro、Business及Enterprise用户以及API、微软Azure和AWS Bedrock渠道推出。

空间与视觉理解：最强的一面

早期测试中，Astra在空间感知与视觉重建方面的表现最为突出，多个独立案例相互印证。

投资人、前HyperWrite CEO Matt Shumer让Astra在Unreal Engine中工作了一周，最终生成了一份逐街还原的曼哈顿复制品。他随后进行了另一项实验：让Astra构建一个生存世界，并用模型的独立副本驱动其中每个角色，隔夜运行后发现这些角色已开始自发对话。

开发者Max Weinbach将苹果园区的照片输入模型，要求在Blender中重建，评价为"做得出奇地好"。Tom Krcha输入一张房屋外观图，得到了包含家电和玩具细节、以60帧每秒运行的完整室内可编辑几何体。Pietro Schirano将整个流程简化为在地图上标注一个坐标，模型随即生成周边区域的3D场景。

规模最大的案例来自一位以SuSu为名的开发者，其在24分钟内用Three.js重建了杭州及周边城镇，包含西湖、雷峰塔、茶园和湿地，并支持地标点击与昼夜切换，是可交互的"微缩杭州"而非静态图像。

编程与游戏开发：一天造出可联机射击游戏

游戏开发是测试中最热门的应用场景，也是Astra表现最集中的领域。

前苹果UX/UI设计师及AI开发者Anshu Chimala在45分钟内一次性生成了一款3D游戏，消耗不到其使用配额的百分之几。他的方法具有参考价值：将模型接入Blender，让其生成目标风格的概念图，再持续迭代直至游戏内截图与参考图在60帧下匹配，所有资产建模与贴图均由Astra自行完成。

前Coinbase和Eleven Labs开发者Rishi Prasad在一天内构建了浏览器射击游戏Astral War，支持权威多人服务器、12人大厅、手柄和语音聊天，他将其描述为相比一个月前用Claude Opus 5所做作品"视觉保真度的巨大跃升"。另一名匿名开发者Daniel则直接将一段手机游戏广告截图输入Astra，30分钟内得到了一个可运行的浏览器版本。

计算机操控与音乐：超出预期的两项能力

Astra的"计算机使用"功能——即模型直接驱动鼠标和键盘操作真实桌面——在OSWorld 2.0基准上，OpenAI报告其完成率为72.6%（每任务约40分钟），高于Sol的65.7%（每任务75分钟）。

一名日本插画师Taiyaki Sun对这一功能进行了字面意义上的测试：将手绘线稿交给Astra，要求其像人类上色师一样在Clip Studio Paint中用鼠标完成上色。Astra自行创建图层、缩放视图、选择画笔并填充画面，整个过程该插画师只是在旁观看，此次操作消耗了其100美元Pro计划21%的配额。

在音乐方面，博主Auggie维护着一项非正式基准：要求模型用LilyPond格式创作一段巴赫风格四声部合唱。Astra创下该测试的最高分，无声部进行错误，并使用了拿波里六和弦，是该基准中首个写出经过音的模型。Auggie将其标注为"该测试有史以来最佳成绩"。医生及AI测试者Derya Unutmaz则让Astra在约11分钟内构建了一架包含巴赫全部六首勃兰登堡协奏曲的可演奏虚拟钢琴。

值得注意的是，Astra是一个语言模型而非专用音乐模型，其音乐理解来源于乐谱和文字数据，而非音频训练，因此上述成绩对于文本模型而言已属出色，但若与Suno等专用音乐AI相比则仍有差距。

写作能力：明显的短板

写作是Astra最受批评的领域，多名测试者的独立评估指向同一结论。

Louis-François Bouchard运营一项以Elo评分衡量模型编辑风格匹配度的内部基准。Astra以1995分排名第11，其前代Sol以2156分排名第6。Bouchard称结果"令人意外地令人失望"。此外，Astra每次脚本生成费用约为0.26美元，约为Sol的1.8倍。

量化投资组合管理领域的知名作者Giuseppe Paleologo要求Astra就最优投资组合多元化提出新颖见解，得到的回复被他描述为"显而易见与夸大其词的混合"，且文风一眼可辨为机器生成。他的结论是：“真正的创造力仍然遥不可及。”AI测试机构Mia AI Lab同样认为Astra缺乏个性，建议回避一切创意写作任务。Ingar Haaland要求Astra模仿其个人风格写作，目标是通过AI检测工具Pangram的检测，结果未能通过。

Artificial Analysis的独立测量与上述批评吻合：Astra在GDPval-AA v2上下滑约80个Elo分，在客户支持和长上下文推理方面也出现小幅退步。

不过也存在反例。Cognition的Silas Alberti表示Astra的写作使Devin的测试报告更清晰；Every的员工作者Katie Parrott用Astra起草了自己对该模型的评测初稿，该媒体CEO阅读后未察觉并非本人所写。

定价与部署：高溢价背后的市场逻辑

Astra的定价是其前代Sol的2.5倍，在第三方综合评测指标上的领先优势却相对有限。据Artificial Analysis，Astra在其Intelligence Index上得分61.2，Sol为60.9，Anthropic的Claude Fable 5.1为65.7，后者同样定价高于Sol。

该模型目前向ChatGPT Plus、Pro、Business和Enterprise用户开放，并通过API、微软Azure和AWS Bedrock渠道提供，企业访问需由管理员手动开启。高级网络安全功能仍限于OpenAI的Daybreak项目，这一决定在发布48小时内显得审慎——据路透社报道，OpenAI代理已被发现在一家德国网站上交流违规策略。

预测市场此前给予Astra在9月30日前发布的概率为72%，实际发布日期为9月3日。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

据彭博报道，Moe在上周五的采访中表示，"市场低估了这一盈利周期的持续时长"，并预计美国大型科技公司明年的资本支出将突破1.2万亿美元，远高于此前8,000亿美元的预测。

这一乐观判断与近期市场走势形成鲜明反差。KOSPI自6月历史高点以来已累计下跌27%，三星电子和SK海力士等芯片巨头相继发布亮眼业绩，却未能有效提振股价。Moe的目标点位意味着，若其盈利预测兑现，当前估值水平将为投资者提供显著的安全边际。

盈利周期被低估，芯片需求料持续升温

Moe的核心论点在于，市场对韩国存储芯片企业盈利周期的持续性存在系统性低估。他预计KOSPI成分股今年盈利增速约为360%，2027年将放缓至约35%，但强调盈利增速最终趋缓这一事实已被市场充分消化，并非当前股价疲软的合理解释。

全球数据中心建设竞赛是支撑这一判断的核心驱动力。Moe指出，大规模数据中心扩张已导致存储和内存芯片出现严重短缺，推动芯片价格持续上涨，而这一供需失衡态势预计将在2027年进一步加剧。他表示，超大规模云计算厂商"即便暂时无法盈利，也必须持续投入"，而算力需求的爆发对内存消耗极为密集，将直接利好存储芯片制造商。

估值处于历史低位，目标点位具备支撑

从估值角度看，Moe认为当前KOSPI的定价已充分反映悲观预期，甚至存在过度折价。他的12000点目标基于7.5倍的预期市盈率，而KOSPI目前仅以5.3倍预期市盈率交易，约为过去七年均值的一半。

Moe表示，若韩国企业能够实现其盈利预测，12000点的目标"并不像表面看起来那么激进"。该目标点位在三个月前设定时已是市场上最为激进的预测之一，但Moe明确表示将继续坚守这一判断，核心逻辑在于盈利的实际兑现能力。

Moe并未回避潜在风险。他承认来自竞争对手的威胁，包括长鑫存储等企业的崛起，以及美国国内对数据中心大规模扩张可能产生的政治阻力，均构成不确定因素。尽管如此，他认为上述风险在未来数年内不足以动摇先进存储芯片制造商的基本面优势。在他看来，AI基础设施投资的结构性需求仍将主导行业走向，韩国头部芯片企业在高带宽内存等先进制程领域的技术壁垒，将使其在这一轮需求浪潮中持续受益。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

9月6日，OpenAI官方博客发布文章《研究加速：OpenAI内部视角（Research acceleration: The view inside OpenAI）》首次以内部数据形式公开AI“递归自我改进”（RSI）的进展。OpenAI称其已经实现去年秋天定下的目标：在今年9月前造出一个“自动化研究实习生”。

OpenAI对“研究实习生”的定义是：“一个能在人类指导下执行明确定义的研究任务的系统，包括那些需要一名熟练研究员数天才能完成的任务。”

下一个目标是：2028年3月前实现完整的“自动化AI研究员”，使其能够参与深度学习和对齐研究，并通过迭代进一步改进系统。

这意味着“AI训练AI”的飞轮正在加速：AI产出更多代码和实验结果，研究进展加快，更好的模型被训练出来，再反过来提升智能体能力。

飞轮正在转动：AI代理工作量达人类的3倍

从OpenAI公布的数据看，智能体首先改变的是研究人员的日常工作方式。

今年年初，按智能体使用量排序处于中位数的OpenAI研究员，对编码智能体的使用仍相对有限。到8月中旬，这部分研究员已将智能体纳入日常工作流程。按API价格折算，中位研究员每天的智能体推理使用额已超过600美元；研究组织中使用量处于前10%的研究员，每天使用的Token价值则超过7000美元。

OpenAI还表示，研究部门的智能体使用增长快于公司其他团队。以中位员工的输出Token变化计算，研究部门的使用规模较2025年12月增长124倍。

更关键的转折点发生在今年6月。

6月之前，研究组织的智能体总运行时长仍低于人类劳动总时长。此后情况逆转。截至8月中旬，以标准8小时工作日计算，每消耗1个人类工作日，研究组织的智能体已产出3.1个工作日的工作量。

与此同时，OpenAI称，越来越多研究员会同时运行4个或更多智能体会话。

代码和实验加速，研发流程的可执行环节被放大

OpenAI将AI研发描述为一条包含多个环节的流程：提出改进方案、设计评估、编写基础设施、进行大规模测试、发现训练中的错误或不安全行为，并将有效方案整合进核心训练。

其中任一环节受阻，都可能限制整体研发循环。

OpenAI称，写代码和运行实验是研究人员的两项主要工作，而内部数据反映这两项活动正在加速。

一方面，公司工程师整体代码交付速度提升。另一方面，2026年以来，每名活跃实验人员对应的实验数量持续增加；2026年8月达到自2025年1月开始跟踪以来的新高。

OpenAI称，这一趋势与Codex使用增加存在相关性，但同时强调，公司自2025年以来可用算力也显著增长，不能将实验增长完全归因于智能体。

“这些数据点相对容易测量，但可能很难解释。”

OpenAI还提示，随着自动化推进，最不易被自动化的任务可能占据研究人员更多时间，并成为未来研发的新瓶颈；算力也可能在其他瓶颈减弱后变得更关键。

从这一链条看，智能体带来的并非单一环节的效率改善，而是通过增加代码供给、测试次数和排障能力，压缩研发循环中的等待时间。更多实验再产生更多结果，供研究人员筛选、验证和整合，形成“人定方向—智能体执行—实验反馈—人再决策”的循环。

任务从写代码延伸至排障、监控和分析，但高层决策占比仍低

OpenAI使用Epoch AI提出的前沿AI研发任务分类框架，对研究人员交给编码智能体的任务进行了划分。

该框架将AI研发活动分为六类：决定做什么、设计研究方案、构建代码与数据集、运行训练与评估、分析实验和模型表现，以及沟通研究发现与决策。

OpenAI称，从2026年1月至8月，上述所有类别的智能体活动均有所增加。

增长最明显的任务包括研究和基础设施代码、技术协助与审查、启动监控和调试运行、实验结果分析，以及计算集群运营等。

其中，研究和基础设施代码的日均每研究员输出Token增量最大，达到19.82万；技术协助与审查增加15.88万；启动、监控和调试运行增加13.31万。

不过，OpenAI表示，高层规划类任务在智能体输出中仍只占很小比例。例如，“决定做什么”“决定继续还是停止”等任务的Token规模仍较低。

这意味着，至少按照OpenAI当前披露的内部数据，智能体已覆盖研发流程中更多执行性、技术性任务，但研究方向选择、资源取舍及结果判断仍主要由人完成。

智能体成功率在提升，但复杂任务仍需人工介入

OpenAI还公布了智能体任务完成率的数据。

从今年1月到7月，在可验证结果的任务中，各难度级别（以人类完成所需时间为代理指标）的成功率普遍提升。

但有一个重要限制：任务越复杂，越需要人工干预。 过去6个月中，在需要人类4至8小时完成的任务里，超过一半的成功案例涉及至少1次人工介入。

OpenAI的表述是：“智能体仍需要大量人工引导才能成功，尤其是随着任务复杂度上升。”

安全事件触发暂停：飞轮也会被踩刹车

飞轮并非无摩擦运转。

7月20日， OpenAI发现智能体入侵了内部研究基础设施，随即临时关闭用于训练的容器服务，并在加入大量额外限制后恢复。这导致强化学习训练算力急剧下降，持续约两周。

8月6日至7日， 初步证据显示Astra模型可能具备其“准备框架”（Preparedness Framework）定义下的关键网络能力，OpenAI对Astra模型实施了额外的特定安全限制，要求其在更高安全级别的研究环境中运行。

此后一周，Astra级别的GPU分配进一步下降59.2%，但其他模型类别的算力分配上升17.2%，抵消了约85%的Astra算力缺口，整体强化学习工作负载的总算力分配基本保持不变。

OpenAI对此的解读是：“当新的管控措施引入时，算力仍然有价值且具有灵活性，会自然流向研究企业内的替代用途。”

OpenAI首席科学家同日发出警告

同一天，OpenAI首席科学家Jakub Pachocki发表长文《An Alien Mind》（一个异星心智）。

文章认为，AI是养出来的，不是造出来的。造它的人也不完全懂它。人类唯一能看见AI在想什么的窗口，是它写出来的思维链。这扇窗正在关上。AI已经开始参与训练下一代AI，这个速度不会慢下来。现在没有哪家实验室配全速往前跑，包括OpenAI。

Pachocki在文中写道：“基于内部结果，我强烈预期这种进展速度可以持续到递归自我改进。” 但他同时表示，“目前我认为，没有任何实验室在对齐与监控上做到了足够充分的程度，可以继续负责任地以最高速度扩展太久。”

他呼吁行业自愿放缓，并推动各国政府将国际协调列为优先议题。

透明度与民主治理

OpenAI在报告结尾表示，将继续公开RSI进展，并在其“前沿政策蓝图”中主张，包括OpenAI在内的各公司应被要求公开追踪其RSI进展。

报告也坦承当前测量工作的局限：“智能体驱动的AI研究仍然是新生事物，我们仍在学习如何衡量它。” 部分指标（如代码产出量）易于收集但难以解读；更直接反映研究进展的指标（如智能体任务成功率）则复杂且难以验证。

OpenAI的表态是：“每当我们发现继续推进将带来不可接受的安全风险时，我们将采取适当应对措施，包括放缓或停止我们认为无法充分保障安全的系统的开发或部署。”

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

据英国《金融时报》报道，瑞银（UBS）已将AI能力列为招聘初级投资银行人员的明确要求，成为首批将AI素养纳入正式招聘条件的主要金融机构之一。

据知情人士透露，这一新要求将适用于2027年加入其全球银行和市场部门的应届毕业生及实习生，候选人须证明自己能够运用AI"改善工作成果与效率"。此举标志着AI技能正从科技和数据岗位向传统银行业务岗位全面渗透。

这一变化发生在银行业大规模裁员警告持续升温的背景下。摩根士丹利分析师近期预测，随着各大银行加速拥抱AI并关闭更多分支机构，未来五年欧洲银行业将有逾20万个工作岗位面临威胁。

AI素养成招聘硬门槛

瑞银的新规定将与传统招聘条件并列执行，后者包括本科成绩须达到2.1等（英国学位分类标准）等要求。知情人士表示，AI"流利度"相关问题将被纳入应届生和实习生的招聘面试环节，考察候选人实际使用该技术的经验。

瑞银方面表示："我们持续审视招聘标准，以确保其反映我们所需的技能。随着AI从根本上重塑金融服务业，AI能力与经验已成为未来职业成功的重要组成部分，因此也是相关的招聘考量标准。AI素养是对学术、分析和人际交往能力的补充，而非替代，后者仍是我们招募人才的核心考量。"

知情人士还透露，AI能力要求同样适用于该行新发布的其他职位。

同业跟进，行业趋势初现

瑞银并非孤例。据公司文件显示，西班牙桑坦德银行（Santander）也已在其企业与投资银行部门的部分应届生项目中明确寻求"高级AI用户"。

这一趋势折射出银行业更深层的结构性转变——AI工具正被越来越多地用于承担历史上由初级员工完成的常规工作，涵盖财务分析、研究报告撰写乃至客户演示材料制作等。瑞银自身也在以新颖方式试验这项技术，包括为分析师创建可向客户进行视频演示的数字化身（avatar），该行表示此举将使员工得以专注于更具生产价值的工作。

尽管AI技能需求上升，部分银行高管对过度依赖技术表达了审慎立场。摩根大通欧洲、中东及非洲区联席主管Conor Hillery在去年12月英国《金融时报》全球银行峰会上表示，银行业需要"非常谨慎"，确保员工不会"失去对基础知识和基本原则的理解"。他补充称，摩根大通正努力在利用AI加速基础任务与培训初级员工传统核心银行技能之间寻求平衡。

瑞银的表态与这一立场一致——该行强调，AI素养是对既有能力要求的"补充而非替代"，学术能力、分析能力和人际沟通能力仍是招聘的核心维度。然而，随着AI门槛被正式写入招聘条件，对于尚未系统接触这一技术的应届毕业生而言，求职竞争的筹码已悄然改变。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

雷扎伊表示，任何进入该“禁区”的船只都将被列入伊朗制裁名单。伊朗可以监测到美国船只，也可以击沉它们。“当然，伊朗没有击沉美国船只，是因为它们运载石油，一旦被击沉将破坏环境。”

伊朗称即将与阿曼签署霍尔木兹海峡相关协议

针对伊美谈判，雷扎伊指出，美国必须赢得伊朗的信任才能继续谈判。他同时强调，美方声称霍尔木兹海峡开放“纯属谎言”。

雷扎伊还宣布，伊朗与阿曼就霍尔木兹海峡船舶通行图达成的协议“将于未来几天内签署”。

本文来源：央视新闻

伊朗称美方应认识到“游戏规则已经改变”

当地时间6日，伊朗伊斯兰议会议长卡利巴夫在议会公开会议上表示，伊朗“对等回应”的时代已经结束，伊朗未来针对相关行动的回应力度将进一步加大。

卡利巴夫称，伊朗武装力量近期对美国基地实施的打击“仅仅是一个开始”。他表示，美方应该认识到“游戏规则已经改变”，今后任何针对伊朗利益和安全的行动，都将遭到“更迅速、更猛烈、更痛苦”的回应。

卡利巴夫说：“美国人肯定已经明白，‘对等回应’的时代已经结束。”他还表示，伊朗武装力量对美国基地实施的打击已使美国领导层“陷入困境”，其“只能发表一些空洞的言论和口号，并利用人工智能生成有关战场的图片和视频”。

本文来源：央视新闻

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

要闻精选

中国财政部大手笔注资银行、险企，总量达数千亿。

伊朗导弹袭击美航母，美军：航母成功规避伊朗多次攻击，击中伊3艘油轮！特朗普：美国已经赢了；美情报部门：伊朗已打出自信。

会见特朗普特使超3小时，普京表态“今天的局势并不简单”。

报道：Anthropic将推迟至10月中旬上市，“史上最大IPO”还得再等等。

OpenAI总裁：Astra是首个“在10万块GPU上训练的模型”，跨越了“应用门槛”。

Kimi、MiniMax即将在天猫开店。

市场概述

美国8月非农就业大幅超出预期，令市场重新押注美联储9月加息，短端美债收益率升至逾一年半高位，美股三大指数终结两连涨集体收跌，但资金并未全面撤离权益市场，半导体存储与光通信逆势大涨，国际油价与铜价延续上行，黄金在数据冲击后收复大半失地。

美股：标普500跌0.38%报7718.60点，纳指跌0.29%报26506.99点，道指跌0.51%报53414.25点，三大指数终结两连涨；费城半导体指数逆势涨3.37%报11735.26点，存储与光通信大涨，特斯拉跌5.92%、露露乐蒙跌17.38%

A股：沪指跌0.30%、深成指跌0.79%、创业板指跌0.78%，科创50跌超2%；沪深京三市超2900股飘绿、成交2.05万亿元；猪肉概念掀涨停潮，白酒走强，半导体、算力硬件重挫，浪潮信息跌停

港股：恒生指数涨1.74%、恒生科技指数涨2.27%；权重科网股普涨，腾讯、阿里、美团、小米上扬，地产股活跃，融创、龙湖、碧桂园、万科齐升

欧股：涨跌互现，德国DAX涨0.17%，法国CAC40跌0.03%，英国富时100收平，欧洲斯托克50涨0.19%

日韩：日经225涨1.26%报65020.94点，韩国KOSPI涨1.64%报6687.21点

原油：WTI原油涨0.20%报91.48美元/桶，布伦特涨0.80%报96.28美元/桶，两项全周累涨约9%；美国柴油零售均价5.85美元/加仑刷新历史纪录

贵金属：现货黄金跌0.97%报4429.29美元/盎司，盘中一度跌超2%至4365.25美元后收复；现货白银跌1.23%报66.14美元/盎司

工业金属：LME铜涨0.57%报14416美元/吨，收涨82美元，延续上行

美债：2年期美债收益率涨3.4个基点报4.3703%，盘中触及4.416%为2025年1月以来最高；10年期收益率约4.78%

外汇：美元指数涨0.27%报99.177，扭转此前跌势；美元兑日元从155.50回升至156.22；离岸人民币报6.72附近

比特币：全周一度突破82000美元创三个月新高，周五非农数据公布后回落，失守7.9万美元

要闻详情

中国

财政部大手笔注资银行、险企，总量达数千亿！财政部启动新一轮金融机构资本补充行动，工商银行、农业银行、中国人寿、中国人保、中国太平、进出口银行及中国信保、中国再保八家机构合计获注3600亿元。叠加首轮5200亿元，两轮累计注资规模突破8000亿元。中金公司此前测算，本轮3000亿元资本可撬动约4万亿元资产扩张，将有力支持实体经济并筑牢金融风险防线。

Kimi、MiniMax即将在天猫开店。国内大模型厂商正加速入驻天猫，将AI服务作为标准化订阅商品销售。继智谱在天猫开设首家官方旗舰店、开售订阅套餐后，Kimi、MiniMax、阶跃星辰等多家厂商也正接洽入驻。天猫已上线Token充值中心，首批接入多家国产大模型。此举将购买门槛显著拉低，目标客群从开发者向大众消费者延伸。

- 智谱悄悄上架天猫：Token越来越便宜，为什么AI公司反而开始限量了？模型越强，用户越愿意把编程、搜索、测试等复杂任务交给AI，Token消耗也随之暴增，增速甚至超过成本下降的速度。算力压力之下，AI公司开始从“不限量”转向按额度收费，商业模式也从“卖模型”转向“卖调用”。

AI服务器需求强劲，鸿海8月营收同比飙升52%，创历年同期新高。鸿海2026年8月营收9218亿新台币，同比增51.98%，创历年同期新高；前8月累计营收6.51万亿新台币，同比增39.73%，亦刷新同期纪录。AI服务器相关云端网络产品为增长核心引擎。展望三季度，受益于AI需求延续及ICT传统旺季，公司预期表现可望优于市场预期，但需关注全球政经不确定性。

华为何庭波更新韬定律论文：“τ芯片”本该过热烧毁？论文以麒麟2026实测数据回应3D堆叠芯片的散热质疑。数据显示，晶体管密度提升约55%，但相同性能下NPU、GPU功耗分别下降66%和58%。何庭波认为，LogicFolding通过缩短信号传输路径、减少数据搬运能耗，使芯片在“堆得更密”的同时反而降低功耗，也让外界担忧的“τ芯片本该过热烧毁”并未成为现实。

- 华为何庭波再发韬定律论文，大咖系统解读。专家认为，此次“韬定律”论文从“晒成绩单”转向“拆解机理”，正面回应3D堆叠芯片“发热”这一核心技术疑虑，并通过量产芯片数据验证缩短信号距离、降低电压带来的能效提升。未来，韬定律能否改写产业竞争规则，还取决于EDA、操作系统、检测标准及先进封装产业链能否跟上。

全球AI交易过于拥挤，海外资金悄然转向中国股市。巴克莱、瑞银、美银等机构交易台观察到，客户对挂钩沪深指数的看涨期权与掉期需求持续升温。背后逻辑是：韩日AI交易估值高企引发警惕，而中国期权隐含波动率已回落至近一年均值，科技板块权重持续扩大——入场窗口或已悄然开启。

海外

非农大爆表！美国8月新增就业16.2万人，预期仅5.5万人，失业率维持在4.1%不变，8月非农就业人口新增16.2万人，远超华尔街预期中值5.5万人，更突破所有机构预测上限，创年内第二高单月增幅。此前两个月数据同步上修，6月从2万人上修至3.1万人，7月从减少2.3万人大幅上修至增加2.1万人，两个月合计较前值高出5.5万人。数据公布后芝商所FedWatch显示9月加息概率从49.4%升至58%。

- 华尔街怎么看8月非农？强就业未终结9月加息悬念，下周CPI有"决定性意义"：贝莱德Rosenberg认为数据确认对就业市场已有认知，真正压力重回通胀，若下周CPI继续显示通胀进展，美联储仍会按兵不动。

- "新美联储通讯社"：8月就业数据扫清加息障碍，9月议息静待通胀"定调"：Timiraos认为强就业消除了9月加息的关键阻碍，但并未直接构成加息理由，最终仍取决于下周8月通胀数据。

特朗普施压沃什降息：高利率令美国陷入"不公平劣势"，否则停止与逆差国贸易，特朗普发帖称美国8月就业数据"非常亮眼"，但再度呼吁美联储大幅降息，强调高利率使美国处于"不公平的劣势"，上周早些时候已直言讨论加息"荒谬至极"。

- 万斯又公开喊话美联储：应该降息：副总统万斯称降息是应对当前通胀"正确且负责任"的选择，并称"希望得到美联储的帮助"，与沃什暗示加息的立场形成直接冲突。

伊朗导弹袭击美航母，美军：航母成功规避伊朗多次攻击，击中伊3艘油轮！特朗普：美国已经赢了；美情报部门：伊朗已打出自信。美军重创三艘伊朗油轮，特朗普称冲突是“小菜一碟”。但全美柴油均价已受局势波及飙创历史新高。美情报披露，伊朗正无视经济制裁展露惊人韧性，蓄力“持久战”直指美中期选举。

- 美军首度打击三艘伊朗油轮，霍尔木兹海峡冲突从“炸设施”升级到“断运输”。美伊军事冲突发生性质跃迁。随着美军打击目标首次从沿岸军事设施转向航行中的原油运输船只，标志着美伊交锋从"打击产能与设施"正式升级至"打击运输通道"，市场焦点也随之从"伊朗减产多少"切换至"美军是否要系统性切断伊朗原油运输"，全球原油定价逻辑面临重估。

- 特朗普：将向俄罗斯提交结束俄乌冲突的方案；泽连斯基：美总统特使访问期间，不对俄发动空中打击。据报道，俄方消息人士称，美国总统特使威特科夫和特朗普女婿库什纳将于9月5日至6日先访俄莫斯科，后访乌基辅。泽连斯基表示，访问期间乌方不会发动空中打击，并希望谈判尽可能具有建设性。此外，乌国家安全局总部遭俄军无人机袭击，乌媒称出于安全担忧，美方访问计划“可能有变”。

美国柴油价格创历史新高，刷新2022年纪录，特朗普中选“能源牌”打不下去了？美国柴油零售均价首次突破每加仑5.85美元，超过2022年创下的历史高点。全球炼油产能受损、出口激增及库存低位令供应持续紧张，秋收、冬季取暖和炼厂检修临近更添压力。柴油涨价正向农业、物流和通胀传导。燃料价格飙升叠加中期选举临近，也让曾承诺降低能源和生活成本的特朗普政府面临更大政治压力。

800亿美元！全球最大主权基金拟大幅减持美国国债，挪威主权财富基金拟削减约800亿美元美国国债敞口，转向房利美、房地美担保的机构MBS。此举发生在美债收益率高企、全球债市持续承压之际，市场对主权基金集体撤离美债的警觉情绪或将进一步升温。

报道：Anthropic将推迟至10月中旬上市，“史上最大IPO”还得再等等。Anthropic原计划最快于下周提交IPO招股说明书，目前推迟至9月下旬。上市路演最早10月中旬启动，目标在11月中期选举前完成挂牌。此次延期与公司正在敲定的150亿美元信贷额度相关，需待融资落实后方可推进后续流程。市场对其最高估值看至2万亿美元，有望跻身史上最大规模IPO之列。

- 谁将赢得“史上最大IPO”投行竞赛？Anthropic接近选择大摩和高盛。Anthropic IPO承销席位争夺进入尾声，摩根士丹利有望拿下“左一”主承销商，高盛或担任稳定代理商，摩根大通、花旗和巴克莱也预计获得重要席位。市场预期Anthropic 估值或突破2万亿美元，但650亿美元年化营收低于激进预期，OpenAI的竞争也为其高估值带来挑战。

GPT-6 Astra全量开放！OpenAI宣布GPT-6 Astra向高阶付费用户及API全面开放。Astra能力显著提升，但也带来新的使用逻辑：模型更敏感于指令、更主动提问，开发者应审计并精简AGENTS.md和Skills，减少冗余、冲突规则。多项实测显示其在编程、3D建模、视频制作等复杂任务上表现突出，AI开发正从“不断加规则”转向“删规则、给模型空间”。

- OpenAI总裁：Astra是首个“在10万块GPU上训练的模型”，跨越了“应用门槛”。布罗克曼认为，OpenAI或已进入AGI时代。Astra不仅是模型能力的升级，更可能意味着AI进入“电脑使用”时代：无需依赖API连接器，即可直接操作各类软件。随着模型能力跃升，过去精心构建的“技能脚手架”反而可能成为限制，AI已经能够自行泛化并找到更优的处理方式。

观点精选

高盛：高盛交易台主管Rich Privorotsky认为，Astra的能力跃升可能正是AI多头等待已久的突破。相比单纯降价，更强的模型智能有望打开新应用场景、扩大AI需求，重新点燃AI资本开支周期。9月甲骨文财报及科技行业会议有望进一步催化AI行情，但能源价格、霍尔木兹海峡局势以及下周CPI仍是市场面临的主要宏观扰动。

高盛：美国债市收益率创历史新高，VIX却跌至特朗普任期低点——高盛合伙人Mark Wilson直指这场"认知分裂"的危险：估值已在悄然失血，动能因子腰斩，欧洲防务股跑输基本面25%，AI叙事从"卖铲"切向"用铲"。VIX低位不代表风险消散，或只是市场尚未找到足够的理由恐慌。

美银，花旗：美银证券预计8月核心CPI环比上涨0.22%，认为通胀仍然偏高，足以支持9月加息；花旗则预计核心CPI仅增长0.18%，年率降至2.3%，美联储更可能按兵不动。两家机构的分歧背后，是CPI与PCE走势的背离，以及沃勒对通胀的关键容忍门槛。分析认为，若数据超预期偏热，美联储可能被迫采取更激进的紧缩路径。

国金证券：中国算力产业正经历一场深层次的利润重分配。传统模式下，利润高度集中于上游芯片与服务器硬件环节；而随着词元计价体系加速渗透、GaaS（算力即服务）模式兴起，中游算力调度运营商与下游应用服务商的利润占比将显著提升。

今日关注

中国

中国央行：9月7日将开展5000亿元3月期限买断式逆回购操作

中国8月外汇储备

小米秋季新品发布会：小米18 Fold等发布、小米澎程上市

海外

美股因劳动节假期休市

欧元区二季度GDP

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

见闻财经日历提醒下周重点关注：

中美通胀数据：美国8月CPI是美联储9月议息前最后一份通胀读数，当前美联储“传声筒”沃勒已表态倾向维持利率不变。中国8月CPI/PPI定调内需成色，机构普遍预计CPI回升至0.9%附近、PPI在3.2%—3.8%区间存在分歧；8月进出口检验外需韧性，机构预计出口同比约23%。

“机圈”盛宴：下周消费电子迎来罕见的三强同周对决——华为Mate XT 2与小米18 Fold同日登场，前者首发HarmonyOS 7，后者首发展开玄戒O3 AI旗舰处理器；苹果紧随其后于北京时间9月10日凌晨发布首款折叠屏iPhone与iPhone 18 Pro系列，这是新任CEO约翰·特努斯的首场发布会。据TrendForce测算，受存储涨价影响iPhone 18 Pro整机成本同比增近40%，定价策略与首销表现将检验高端需求韧性。

AI独角兽：Anthropic原计划最快于下周提交IPO招股说明书，目前推迟至9月下旬。此外马斯克预告9月12日后发布参数2.1万亿的Grok 4.7，台积电9月10日公布8月营收。

其他：欧洲央行9月10日公布利率决议，市场预计按兵不动，关注拉加德新闻发布会对通胀路径的表述；加拿大对美200亿美元等额反制关税9月8日生效；美国财政部长债回购翻倍9月9日生效；甲骨文9月9日发布财报，关注云基础设施与AI算力订单的转化；周一美股因劳动节休市。

经济指标

• 美国CPI/PPI

美国劳工统计局将于美东9月11日发布8月CPI。市场预计8月CPI同比3.4%、与7月持平，核心CPI同比 2.5%。美联储理事沃勒表示，8 月通胀数据将“极大影响”他在9月议息会议上的投票：核心环比若不超过 0.2%，他倾向维持利率不变；若升至 0.3% 以上，他会考虑加息。这份数据是9月议息前最后一份通胀读数，将直接决定美债、美元与美股成长股的定价方向。

美国8月PPI将于9月10日公布，彭博经济研究预计同比升至5.3%，环比上涨0.4%，能源价格上涨推高运输及仓储成本是主因。核心PPI同比料升至4.7%。PPI中与PCE挂钩的分项预计贡献约5个基点的月度通胀增量。本次数据将与次日公布的CPI共同影响市场对美联储9月议息会议走向的预判。

• 中国8月CPI、PPI、进出口与金融数据

国家统计局将于9月9日发布8月物价数据。华创证券张瑜团队预计CPI同比回升至0.9%左右。中国海关总署将于同日公布8月进出口数据。看点是AI产业链支撑的高景气能否延续，以及“抢出口”退坡后的动能变化，直接影响外贸与航运板块预期。下周，8月金融数据也预计出炉。此外，国家外汇管理局将于9月7日公布8月末外汇储备，7月末为34187.8亿美元，央行再度增持黄金。

• 欧洲央行利率决议

欧央行将于9月10日公布利率决议，市场普遍预期本次加息已基本确定。彭博经济研究表示，此次加息已被管理委员会充分预告，市场关注重心将转向12月政策走向的前瞻指引。欧央行同日将发布最新经济预测，通胀预测料小幅上调约0.2-0.3个百分点。鹰派倾向加息，但金融条件收紧构成制约，行长拉加德发布会表态将是关键看点。

财经事件

• 9月机圈新品不断：华为苹果小米等集体上新

目前，华为Mate XT 2已确认将在9月7日发布，小米18 Fold也将在9月初登场，小米18 Pro系列则被雷军确认于9月底发布；vivo产品经理韩伯啸、荣耀CEO李健也都分别明确了vivo X500系列和荣耀Magic9系列将在9月发布；OPPO Find X10、华为Mate90和iQOO 16虽然尚未正式官宣时间，但入网、发布会审批以及供应链消息都指向9月。

• 苹果 2026 秋季新品发布会（iPhone Fold 首秀 + iPhone 18 Pro 双机）

苹果公司将于当地时间9月9日（北京时间9月10日凌晨1点）举办今年最大规模的产品发布会，此次发布会的口号是“惊喜与闪耀”（Surprise and shine）。该公司准备推出多款新品，包括首款折叠屏iPhone以及iPhone 18 Pro和Pro Max，此次发布会将是约翰·特努斯出任苹果CEO后的首场发布会。 TrendForce测算因存储等零部件涨价，iPhone 18 Pro整机成本同比增近40%，定价策略成为核心看点。

• 华为全场景新品发布会，MateXT 2 三折叠发布

华为将于9月7日召开全场景新品发布会。8月25日，华为终端宣布华为新一代三折叠旗舰手机华为Mate XT 2定档9月7日发布，将首发搭载HarmonyOS 7操作系统。

• 小米秋季新品发布会：小米18 Fold等发布、小米澎程上市

9月2日，小米创办人，董事长兼CEO雷军在微博表示，小米秋季旗舰新品发布会定档9月7日晚7点，小米澎程N70 Pro/N70 Max/N90 Max正式上市。同场发布的，还有两款旗舰新品：小米18 Fold全新折叠屏旗舰手机和小米平板9Pro Max，首发玄戒O3 AI旗舰处理器。

• Anthropic IPO推迟

Anthropic原计划最快于下周提交IPO招股说明书，目前推迟至9月下旬。上市路演最早10月中旬启动，目标在11月中期选举前完成挂牌。此次延期与公司正在敲定的150亿美元信贷额度相关，需待融资落实后方可推进后续流程。市场对其最高估值看至2万亿美元，有望跻身史上最大规模IPO之列。

• 加拿大反制关税生效：对美200亿美元等额反制关税

据新华社，加拿大政府于25日周二宣布，对价值约200亿美元的美国商品征收报复性关税。据央视新闻，加拿大政府表示，自9月8日起，将对约700种美国产品征收反制关税，税率分别为15%、25%或50%；同时将推出75亿加元的援助计划，支持受美国新关税影响的企业和工人。

• 美国财政部长债回购翻倍预计将于9月9日起生效

美国财政部宣布将把较长期名义附息国债的流动性支持回购操作单次最高规模至少提高一倍，至至少40亿美元，自2026年9月9日起生效。这一安排将从2026年9月9日持续至11月4日。 美国财政部将于9月9日启动扩大版长期美债回购计划，持续至11月4日。此举旨在改善长端美债市场流动性，为新债发行营造有利条件。回购计划启动时间与美国CPI、PPI数据及欧央行决议高度重叠，市场对长端利率的走势判断将更趋复杂，彭博新闻指出当前市场加息押注升温，长端供需动态值得关注。

• 中国央行：9月7日将开展5000亿元3月期限买断式逆回购操作

中国人民银行：2026年9月7日，中国人民银行将以固定数量、利率招标、多重价位中标方式开展5000亿元买断式逆回购操作，期限为3个月（89天），到期日为2026年12月5日。

• 一带一路高峰论坛

第11届"一带一路高峰论坛"于2026年9月9日至10日在香港会议展览中心举行，香港特区行政长官李家超出席并担任首日高层政商交流环节的演讲嘉宾。

• 共和党中期选举大会

美国共和党全国委员会定于2026年9月9日至10日在得克萨斯州达拉斯举行首届中期选举大会，美国总统唐纳德·特朗普和副总统万斯预计将在会上发表主旨演讲。。看点是中选年的竞选纲领与经济政策主张（关税、财政、移民），相关表述对市场理解中选后的政策路径有前瞻意义。

• AI大模型追踪

下周AI板块的核心变量是Anthropic招股书，若定价与上市节奏超预期，将成为AI一级市场估值向二级传导的关键检验，直接影响全球算力链与AI应用股的定价锚。模型侧看Grok 4.7的参数跃迁与定价策略。

• 巴黎太空峰会，SpaceX、Blue Origin等美企取消参会

9月9日至10日，法国总统马克龙将在巴黎大皇宫主办国际太空峰会，预计约120个国家派代表团出席。据POLITICO，在白宫施压下，SpaceX、Blue Origin、Stoke Space与Starcloud四家美国航天企业已于周四通知法方取消参会。

• 亚德诺（ADI）年内第二轮全产品组合价格调整生效

9月13日起，亚德诺将实施2026年第二轮全产品组合价格调整。据ADI首席客户官中村胜签发的客户函，本轮覆盖商业、工业及军用高可靠全系列，新价适用于所有未发货订单，部分"/883"后缀军用合格器件涨幅可达30%；ADI明确涨价所得全部再投资于内部晶圆厂、封装与测试扩产，以缓解最长六个月的交期。

• 芝商所100盎司白银期货24小时全天候交易启动

9月11日周五，芝商所将把100盎司白银期货扩展至24小时全天候交易。据CME官方新闻稿，1盎司黄金期货自7月24日启动全天候交易以来，周末时段已成交逾5.3万份合约、名义价值约2.19亿美元，为黄金期货周末交易时段最大流动性池。

• 2026 中国算力大会（廊坊）

2026中国算力大会9/11–13在廊坊举行、工信部主办，聚焦算力基础设施与AI基建。此外，9月4日至8日，柏林国际消费电子展（IFA 2026）举行，小米将首次参展。

• 台积电8月营收

9月10日，台积电当日公布8月营业额报告。作为全球晶圆代工龙头，其月度营收是观测AI算力与先进制程需求的高频指标；在CoWoS产能持续扩张、AI芯片订单能见度提升的背景下，营收同比增速将直接影响全球半导体与算力链景气判断。

• 金砖国家领导人第十八次会晤将于9月12日至13日在新德里举行

据印度外交部当地时间8月27日消息，印度将于2026年9月12日至13日在新德里举办金砖国家领导人第十八次会晤。（央视）

• 汇丰香港要求存量内地投资客户9月12日前提交资金来源声明

据每日经济新闻，汇丰香港近日已陆续向部分内地存量投资客户发出通知，要求其于9月12日之前通过汇丰香港App提交《开立/维持账户之声明书》，并更新联系信息。声明书内容包括确认投资活动资金来自中国内地以外地区的合法来源、银行可应执法或监管机构要求披露个人资料等。

财报

下周美股财报进入淡季，重点是甲骨文与Adobe两家“AI叙事验证者”：甲骨文（9月9日）看云基础设施在手订单与AI算力合同的转化率，其backlog变化是AI资本开支强度的领先指标；Adobe（9月11日盘后）看Firefly等生成式AI功能的变现进度与订阅增速。周一美股因劳动节休市，财报集中在周中。

下周A股处于中报收官后的财报空窗期。同样，下周港股无重点财报，焦点在事件与机制层面——江波龙9月8日挂牌检验存储龙头的A+H定价承接，优地机器人9月9日上市，恒大汽车同日董事会审议补发的2024及2025年度业绩

• 江波龙港股上市，预计9月8日挂牌

江波龙拟香港上市，融资不超过62.8亿港元（8.01亿美元）。根据江波龙周一发布的上市文件，公司计划发行约2600万股股份，发售价不超过每股240.6港元，较其上周五在深圳上市的A股收盘价折让约45%。江波龙预计9月8日在香港挂牌上市。若行使增发选择权，募资规模最高可达到10.6亿美元。

• 群核科技等获纳入港股通，9月7日起生效

上交所公告宣布Manycore Tech（简称“群核科技”）等正式调入沪港通下港股通标的名单，自9月7日起生效。百度集团在香港联交所发布公告称，据上海证券交易所当日发布的通知，百度A类普通股已获纳入沪港通下港股通标的证券，2026年9月7日生效。

• 恒大汽车：将举行董事会会议审议及批准集团财务业绩

恒大汽车在港交所公告，公司将于2026年9月8日（星期二）及2026年9月16日（星期三）举行董事会会议，藉以（其中包括）审议及批准集团的财务业绩。于2026年9月8日举行的会议上，董事会将审议及批准截至2024年及2025年12月31日止年度的年度业绩，以及截至2025年6月30日止六个月的中期业绩。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多