据美国商务部周五公布的数据，美国8月核心资本品订单环比增长1.6%，高于市场预期，且7月增幅由此前的0.4%上修至0.6%。核心资本品订单剔除了飞机和军用硬件，是衡量企业设备投资的重要指标。

从数据表现来看，美国企业设备投资动能在今年持续增强。8月核心资本品订单增幅较7月进一步扩大，表明企业对机械、设备等资本品的需求仍然较为旺盛，也意味着企业资本支出可能继续为经济增长提供支撑。

相比之下，美国8月全部耐用品订单基本持平，预期-0.3%，较前值1.1%显著下滑。该指标涵盖预计使用至少三年的商品，同时包括商用飞机和军用设备。波音8月获得的订单数量较7月下降，也对整体耐用品订单表现形成一定拖累。

此次数据释放的一个重要信号是，剔除飞机等大额、波动性较强的项目后，美国企业设备投资仍保持较强增长。这意味着企业资本开支的增长并不完全依赖航空等单一行业，核心设备需求仍具有一定韧性。

在美国经济增长面临重新定价、融资成本仍处高位的背景下，核心资本品订单的强劲表现，也将成为市场观察企业投资和经济增长韧性的一个重要指标。

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据央视新闻，俄罗斯总统新闻秘书佩斯科夫9月25日表示，俄罗斯、美国、乌克兰三方会晤可能在近期举行，但目前没有具体细节。佩斯科夫在评论美方提议在阿联酋组织三方技术级会晤时作出上述表态。佩斯科夫称，这一讨论发生在近期普京与特朗普的通话期间。

佩斯科夫还确认了俄总统特别代表德米特里耶夫访美的事宜。德米特里耶夫继续就经济领域的潜在互动，与美方谈判代表威特科夫和库什纳接触。

乌克兰总统泽连斯基周五公开证实这一消息，并给出了“10天”这一具体时间表。

泽连斯基在通过WhatsApp举行的记者会上表示，“美方已提议……以三方形式举行技术级会议”。他补充说，乌方正在等待美方就日期提出方案，而美方已建议阿联酋作为可能的地点。

泽连斯基透露，本周与特朗普会晤后，乌克兰谈判代表已与美方同行就“具体细节”进行了讨论。

10天关键窗口

泽连斯基将此次拟议会谈定义为“技术级”的“三方形式”。

他未进一步说明技术级会议的具体议题范围，仅表示美方“已建议阿联酋作为可能地点”，乌方“正在等待美方就日期提出方案”。

本周稍早前，据环球网援引路透社等媒体报道，泽连斯基在于纽约举行的联大会议期间同美国总统特朗普进行约40分钟的会晤，双方探讨了乌俄能源领域停火以及如何结束冲突等议题。

会谈后，乌克兰谈判代表与美方同行随即就具体细节展开对接。

泽连斯基给出了明确的推进节奏：乌克兰方面将与欧洲方面沟通并讨论这些细节，美方将与俄方沟通，“我们将在10天内带着新的视角或结果回来”。

乌克兰多地遭袭，泽连斯基呼吁美欧落实对俄制裁

外交接触出现新进展，但战场上的军事行动仍在持续。

据报道，俄罗斯新沙赫丁斯克炼油厂（Novoshakhtinsk）在遭受无人机袭击后暂停运营。泽连斯基称，乌克兰在夜间打击了俄罗斯两座炼油厂。

新华社援引乌克兰媒体25日报道，乌多地遭俄军空袭，造成人员伤亡。

乌克兰首都基辅市市长克利奇科25日在社交媒体发文说，截至当天上午10时28分，俄军对基辅市发动的空袭已造成1人死亡，9人受伤，其中佩切尔斯基区遭袭击最严重，有7人受伤。

泽连斯基当天在社交媒体发文称，除基辅外，截至当天上午，乌克兰有8个州遭到空袭。袭击导致敖德萨市1人死亡，苏梅州和尼古拉耶夫州也有人员受伤。

泽连斯基称，随着冬季来临，若不施压，俄军的空袭只会不断升级。他呼吁美欧落实对俄制裁措施。

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周五美股盘前，光通信板块普涨，Lumentum、康宁均涨超2%；欧股集体高开，日股收涨；A股和韩国股市因假期休市。10年期美国国债收益率一度下行4个基点至5.16%，此前两个交易日累计上升超过20个基点。亚太市场方面，日本30年期国债收益率一度升至4.21%，创1999年上市以来新高。

布伦特原油日内一度跌超2%，跌破98美元/桶。WTI原油日内跌幅达2.5%，报92.24美元/桶。当前，油价仍可能是影响市场走势的关键变量。能源成本高企加剧通胀压力，也强化了市场对货币政策进一步收紧的预期。互换市场已反映美联储未来一年加息三次、每次25个基点的预期，这意味着利率可能在较长时间内维持高位，并对风险资产形成压力。

杰富瑞分析师莫希特·库马尔表示，未来几天市场可能仍将围绕油价展开交易：油价影响利率，利率进一步传导至各类资产。不过，他指出，尽管利率上升，股市表现仍相对坚挺，对人工智能的乐观情绪以及AI基础设施需求仍在提供支撑。

核心市场走势如下：

• 美股盘前，光通信股普涨，Lumentum、康宁均涨超2%。
• 欧股集体高开，德国DAX30指数涨0.8%，法国CAC40指数涨0.7%，欧洲斯托克50指数涨近0.9%。
• 日经225指数收涨1.3%，报66364.20点。日本东证指数收涨1.31%，报4128.59点。
• 恒生指数收跌1.01%，恒生科技指数收跌1.13%。
• 10年期美国国债收益率下行4个基点至5.16%。
• 日本30年期国债收益率一度升至4.21%，创1999年上市以来新高。10年期日债收益率上涨3.5个基点至3.110%，创1996年8月以来新高。日本两年期国债收益率上升5个基点至1.95%。
• 美元指数回落至101下方，日内跌0.24%。
• 美元兑日元日内一度下跌0.8%至157.67。
• 布伦特原油日内跌超2%，跌破98美元/桶。WTI原油日内跌幅达2.5%，报92.24美元/桶。
• 现货黄金向上触及4300美元，日内上涨0.65%。现货白银上触65美元/盎司，日内涨1.85%。

美债抛售蔓延，亚洲债市一度承压

亚洲债市周五延续跌势，尽管国际油价有所回落，投资者对通胀和高利率的担忧仍未消退。美债收益率持续攀升并触及2007年以来高位，抛售压力进一步向亚洲市场传导，全球债市面临新一轮调整。

日本国债收益率升至多年高位，其中10年期收益率上涨3.5个基点至3.110%，创1996年8月以来新高；30年期收益率升至4.21%，创1999年上市以来新高。澳大利亚10年期国债收益率上涨3.4个基点至5.403%，新西兰10年期收益率上涨3.3个基点至5.104%。

BMI分析师表示，债券收益率持续走高正在收紧金融环境。虽然利率上升并不意味着信贷紧缩，但融资成本长期处于高位，可能促使银行收紧对家庭和企业的信贷投放，进而压制消费和投资，并对经济增长形成压力。

能源价格仍是推动全球债券收益率上行的重要因素。中东局势升级一度推高油价，加剧市场对通胀和央行进一步收紧政策的担忧。尽管油价短线降温，尚未明显缓解债市对通胀和高利率的担忧。

AI基建受电力掣肘，软银股价走低

日经225指数与东证指数均上涨1.2%，软银股价却逆势下跌3.1%。Oracle就位于新墨西哥州的“木星计划”数据中心项目发出不可抗力通知，称电力供应可能延误。该项目属于Oracle、OpenAI与软银共同参与的5000亿美元Stargate计划，Oracle此举被市场解读为规避项目无法在2028年投运所带来的违约风险。

消息进一步引发市场对AI基础设施落地能力的担忧，电力供应正成为制约数据中心扩张的关键瓶颈。软银本周刚通过发债筹集111亿美元，用于投资OpenAI，而相关AI债券利差已扩大至约115个基点，融资成本面临进一步上升压力。

与此同时，软银自身杠杆水平较高，估值对AI项目的建设和兑现节奏较为敏感。旗下SB Energy目前虽有约4300亿美元订单积压，但订单高度集中于软银和OpenAI，项目能否按计划落地仍存在不确定性。

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Muse近期已出现多项服务异常，包括资源消耗远超内部测试预期、部分功能出现降级，以及Agent在执行复杂任务时频繁失败。一次压力测试中，Muse尝试同时创建120个子Agent，最终仅成功33个，显示其实际运行负载已经给服务稳定性带来压力。

据网络分析机构Similarweb数据，Muse目前日活用户约70万。值得注意的是，这一增长尚未覆盖全部潜在用户：Muse目前仅面向美国和加拿大开放，WhatsApp和Instagram也尚未全面开放注册入口。若后续进一步扩大开放范围，服务端承受的计算负载还将继续上升。

Muse的核心问题在于其高计算资源占用的运行架构。Meta为每名用户配置独立云端虚拟机，随着用户规模扩大，CPU、内存和存储需求将同步增长，这也使基础设施扩容成为Muse规模化必须面对的问题。

尚未突破百万日活，Muse已频现服务异常

Muse的服务压力已经出现多个具体迹象。9月9日，Meta首席AI官Alexander Wang透露，Muse早期实际使用量“远超预期”，用户消耗量约为内部测试群体的10倍，Meta随后调整token使用策略并提高额度。

与此同时，第三方状态监测平台SaaSHub目前将Muse标记为“Degraded”，即服务仍可访问，但部分用户持续报告问题，其中“无法搜索”是最常见的反馈。

Agent执行能力也受到并发负载考验。一名AI研究人员近期进行压力测试，要求Muse同时创建120个子Agent，最终仅成功33个，另外87次创建失败。测试显示，在高并发任务下，Muse的Agent编排能力存在一定限制。

这些现象并不能直接证明问题均由算力不足导致，但反映出Muse实际运行负载已明显高于早期测试预期。

独立虚拟机架构推高算力需求

Muse的算力压力，很大程度上来自其底层架构。为降低隐私和安全风险，Meta为每名用户分配独立隔离的云端虚拟机，配置包括2个虚拟CPU、8GB内存和100GB固态硬盘，并配备专属浏览器，用于存储用户数据和凭证。

按上述配置，在不进行负载共享的理想情况下，若用户达到1亿，Meta需要约2亿个CPU核心，相当于约158万颗采用126核配置的AMD EPYC处理器，同时还需要800PB内存和1万PB固态存储。

Muse还配备名为“Sentinel”的安全机制，持续监控智能体运行环境。智能体完成交易前，需要同时获得Sentinel批准和用户明确确认，这套多层安全机制也增加了系统运行的计算开销。

用户扩张与商业化同步推进

Muse定位为能够执行多步骤任务的个人AI智能体，可以代替用户操作云端浏览器、浏览网页并完成相关事务，即使用户关闭应用，也能继续在后台运行。

Meta正进一步扩大Muse的交互入口。除Meta智能眼镜外，公司还在开发名为Muse Charm的钥匙链形态独立设备，预计今年12月发货。WhatsApp和Instagram目前尚未开放Muse注册，未来仍有进一步扩大用户覆盖面的空间。

商业化也已开始铺开。扎克伯格本周表示，Meta将从Muse促成的交易中收取少量佣金。目前，Muse每周向用户提供最多1亿个免费token，重度用户的付费订阅起价约为每月20美元。

随着Muse从当前规模继续向更大用户群扩张，Meta需要解决的不只是新增用户带来的需求，还包括如何维持Agent执行能力和服务稳定性。独立虚拟机架构意味着CPU、内存和存储需求将随用户规模同步扩大，这也将对Meta的数据中心投入和基础设施采购提出更高要求。

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据追风交易台消息，据高盛研究报告，在15%年化投资资本回报率（ROIC）的基准假设下，Alphabet、微软、亚马逊、Meta、甲骨文及SpaceX六大美国超大规模云服务商，需在2028至2030年间累计实现约1.42万亿美元的收入，方能为其"第二阶段"（2026至2027年）AI算力资本支出提供合理回报。换算为单位容量口径，这一门槛相当于每吉瓦（GW）年均收入约116亿美元。

高盛分析师认为，近期回报率的压缩是大规模前期投资周期的自然结果，而非AI经济结构性盈利能力低下的证据。报告同时指出，三大公有云服务商（AWS、Azure、Google Cloud）截至2026年第二季度合计已累积约1.69万亿美元的合同待执行积压订单，远超上述门槛所需的1.00万亿美元，为未来变现潜力提供了重要支撑。

美国超大规模云服务商正经历史无前例的资本密集度跃升。高盛将其AI算力建设划分为三个阶段：2023至2025年的"第一阶段"总资本支出约6330亿美元，年均约2110亿美元；2026至2027年的"第二阶段"总资本支出约1.73万亿美元，年均约8630亿美元；2028至2030年的"第三阶段"预计总资本支出高达约4.14万亿美元，年均约1.38万亿美元。

据Visible Alpha共识数据，自2026年初以来，上述五家已上市超大规模云服务商（Alphabet、微软、亚马逊、Meta及甲骨文）的2026至2027年资本支出一致预期已累计上调约66%，两年合计上调幅度约为7500亿美元。高盛表示，其自身对2027年资本支出的预测仍高于市场一致预期，并认为这一较高估计更贴近投资者的实际预期。

随着近期资本支出规模逐渐被市场消化，当前投资者争议的焦点已转向两个紧密关联的问题：本轮2026至2027年资本支出能实现怎样的回报，以及2028年及以后的长期资本密集度将如何演变。

高盛从半导体供应链的自下而上视角，对AI基础设施资本支出规模进行了独立测算，结果与需求端判断相互印证。

根据半导体公司指引及高盛自身预测，2027年AI基础设施资本支出估计约为1.3万亿美元，同比增长约60%；2028年进一步升至约2.0万亿美元，同比增长约42%。以算力容量衡量，预计2026年、2027年及2028年AI数据中心新增部署规模分别约为20GW、35GW及57GW。

具体来看，博通已就其客户在2027财年及2028财年分别部署10GW及20GW的AI相关算力提供了指引；英伟达表示Blackwell系统每GW约对应250亿美元收入，而下一代Rubin架构的这一数字将升至约400亿美元；AMD则将其每GW收入机会测算为150亿至200亿美元。高盛综合上述数据，测算出每GW平均前期资本支出成本约为420亿美元，这一数字也成为其ROIC框架的核心输入假设之一。

高盛ROIC框架的核心在于，量化六大超大规模云服务商需要创造多少收入，才能在其"第二阶段"AI算力投资上实现基准回报。

在关键假设上，高盛将基准ROIC门槛设定为15%年化回报，以2026至2027年平均年度资本支出为基数，以2028至2030年税后净营业利润（NOPAT）衡量回报。每GW前期资本支出成本统一假设约为420亿美元，其中约70%用于"算力"（服务器、芯片、网络硬件等），约30%用于"壳体"（土地、建筑及相关基础设施）。折旧方面，"算力"类资产使用寿命假设为5年，"壳体"类资产为15年；数据中心年度运营及维护成本（电力、人力等）假设约为每GW 8.36亿美元。

基于上述假设，框架测算结果显示，六大超大规模云服务商需在2028至2030年间累计创收约1.42万亿美元，方可达成15%的ROIC门槛。高盛同时提供了敏感性分析：若ROIC目标区间设定为0%至30%，对应所需累计收入区间约为9080亿至1.89万亿美元，每GW年均收入区间约为62亿至186亿美元。

高盛明确指出，超大规模云服务商目前在既有资本支出上所实现的ROIC，几乎可以确定高于上述15%的基准门槛，因此该框架旨在回应部分投资者对ROIC可能为负的极端担忧。

为将上述抽象的收入门槛与现实需求相锚定，高盛引入了三大公有云服务商的合同积压订单数据作为参照。

据高盛报告，截至2026年第二季度，AWS、Azure及Google Cloud合计报告的积压订单已达约1.69万亿美元，同比增长约152%，较2026年初增长约1.5倍。各公司管理层均指出，算力供应不足限制了服务AI相关需求的能力，是加大资本支出投入的主要原因之一。

高盛测算，针对上述三家公司2026至2027年约1.22万亿美元的合并资本支出，以15%的ROIC门槛衡量，其2028至2030年需累计实现约1.00万亿美元收入。这一数字仅相当于当前积压订单总额1.69万亿美元的约59%。高盛指出，该比较还基于积压订单未来不再增长的保守假设，而实际上近期积压订单一直保持两位数的环比增速。

多家超大规模云服务商管理层已通过公开场合，为AI资本支出的盈利前景提供了背书。

据高盛报告，亚马逊在2026年第二季度财报电话会议上表示，其AWS及AI相关资本支出具有清晰的未来强劲回报可见度：服务器及网络设备的盈亏平衡点约为3年（使用寿命5至6年），意味着盈亏平衡后仍有2至3年的显著现金流创造期；数据中心壳体则拥有30年以上的使用寿命，可支持5至6轮服务器经济周期。甲骨文在2026财年第四季度财报电话会议上披露，其基础设施业务大型项目的稳态ROIC约为20%至30%区间的高端水平。SpaceX在高盛Communacopia+科技大会上则表示，其AI算力资本支出当前可实现约一年的投资回收期。

微软则强调，AI领域的单位经济效益优于云计算初期同阶段的表现，并认为AI业务毛利率不存在结构性障碍，长期有望向云计算业务的毛利率水平靠拢。多家公司还强调，数据中心基础设施在地理布局、硬件类型及工作负载适配上具备充分灵活性，有助于优化利用率、降低技术路线锁定风险。

高盛认为，AI算力的未来变现将依托多条路径推进，且当前需求加速信号已有具体案例支撑。

在企业端，三大公有云服务商已就多类型工作负载和服务上调定价，随着合同续签节奏加快，进一步涨价空间依然存在。企业变现模式涵盖从"裸金属"基础设施即服务（如SpaceX近期宣布的算力授权协议）到全栈企业软件服务等多个层次。在消费端，广告收入（Meta、Alphabet、亚马逊）的变现路径最为成熟，订阅、智能体商业化等新兴模式亦处于加速探索阶段。高盛还特别提及，近期Meta推出的Muse等面向消费者的智能体AI产品，有望推动消费AI范式从对话式向行动式跃迁，并在中长期带动更大规模的算力需求及相应变现机制。

从需求端信号看，高盛在其近期举办的Communacopia+科技大会上观察到，企业AI应用正从实验阶段向落地实施加速转变，生产力驱动的回报愈发清晰，同时企业用户从"token最大化"向"token优化"的策略转变正在改善整体回报结构，并成为超大规模云服务商营收加速的领先指标。

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通胀仍高于目标、美国经济保持韧性，美联储重新转向加息，同时美国财政融资需求持续扩大，共同推高长期美债收益率。与此同时，对价格不敏感的外国官方投资者逐步减少，对冲基金等对价格更敏感的投资者承接更多美债，意味着市场对资金流向变化可能更加敏感。

本周三，美国10年期国债收益率单日上升14个基点，盘中一度突破5.1%，创2007年以来新高；5年期美债收益率也突破5%，同样达到2007年以来高位。日本10年期国债收益率周四升至1996年以来最高水平，全球债券市场同步承压。

通胀未退，经济仍有韧性

本轮收益率上行首先有基本面支撑。美国7月PCE价格指数同比上涨3.7%，仍明显高于美联储2%的目标。油价上涨又增加了通胀回落的不确定性，能源价格如果持续高位运行，可能进一步延长通胀降温所需时间。

与此同时，美国经济并未明显失速。就业市场保持稳定，消费仍有支撑，AI数据中心建设带动的投资热潮也推动企业资本开支。

经济韧性使美联储没有迫切理由迅速转向宽松。美联储近期将政策利率上调25个基点至3.75%至4%。美联储理事Michael Barr表示，在通胀仍高于目标、经济增长强劲的情况下，进一步调整政策可能仍有必要；芝加哥联储主席Austan Goolsbee则表示，通胀回到2%的过程不会一帆风顺。

因此，长端收益率面对的是通胀、增长和货币政策三重压力，而不只是短期油价冲击。

美债买家趋于“脆弱”，市场波动风险上升

供给端同样在给美债市场施压。美国财政赤字规模较大，持续融资意味着市场需要吸收大量新增国债；与此同时，大型科技企业为AI基础设施投资增加债务融资，也进一步推高了对长期资金的需求。

更值得关注的是买家结构正在变化。纽约联储研究显示，对价格不敏感的外国官方投资者参与度有所下降，而对冲基金和私人投资者的作用上升。

与前者相比，对冲基金等市场化投资者更关注收益率、价格和融资条件。收益率足够高时，这类资金可以承接新增国债；但如果市场快速调整，其仓位也可能随之变化，从而使债券需求更具弹性。

这意味着，在新增供给持续增加、稳定型买家减少的情况下，美债市场可能需要通过更高收益率吸引资金。一旦收益率快速上行，债券价格下跌还可能触发止损、保证金压力等被动减仓，进一步放大市场波动。

因此，当前值得关注的并非对冲基金是否会撤离，而是美债市场对价格敏感型资金的依赖上升后，供需变化对收益率的影响可能被进一步放大。

5%之后，市场还要看什么？

5%的10年期美债收益率并非历史最高水平，但已足以让市场重新评估长期利率中枢。

彭博此前对市场参与者的调查显示，超过半数受访者预计美国30年期国债收益率年底前可能触及6%。这并不意味着6%一定会实现，但反映出市场对长期利率继续上行的担忧正在升温。

与此同时，5%的收益率也提高了美债对长期资金的吸引力。与金融危机后的低利率环境相比，美国国债如今能够提供更高的名义回报，部分资金可能因此重新配置固定收益资产。

因此，后续关键不只是通胀和美联储，还包括美国财政融资规模，以及市场能否持续吸收新增国债。如果稳定型买家继续减少，而对价格敏感的资金占比进一步提高，美债收益率对市场冲击的反应可能更加剧烈。

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9月25日，据彭博，日本财务大臣片山皋月表示，美国总统特朗普本周与日本首相高市早苗会晤时，对日元贬值表达了担忧；高市早苗则回应称，日元低估是一个问题。片山皋月称，她在征询首相官邸意见后披露部分会谈细节，并表示日方将继续与美国财政部长贝森特就包括外汇在内的一系列议题保持密切沟通。

片山皋月同时表示，具体的货币政策工具由日本央行决定。日本央行近期的加息旨在实现通胀目标，她希望日本央行在与政府保持沟通协调的同时实施适当的货币政策。对于具体汇率水平以及日本当局是否进行汇率确认询价，她拒绝置评。

她还表示，高市早苗“并非再通胀主义者”，且非常尊重日本央行的独立性。她认为，近期债券收益率上升是全球性趋势，而且是暂时的。对于日元走势，她强调，日本政府将毫不犹豫地采取大胆行动。

与此同时，日本增长战略担当大臣木内稔(Minoru Kiuchi)表示，“安倍经济学式”的积极货币宽松和灵活财政政策时代已经结束，日本已进入物价逐步上涨、利率趋于上行的新阶段。

相关消息公布后，日元走强，美元兑日元跌近0.5%，报158.06，日元涨势有望创逾两周来最大单日涨幅。

汇率表态释放稳定日元信号

片山皋月与木内稔近期的表态，显示日本政府正向市场传递不希望日元持续走弱的信号。木内稔称，日本已不再处于“货币宽松时代”，现阶段无需继续推行激进的再通胀政策。

在相关言论公布之际，日元在日本长假结束后持续走弱，再度接近市场关注的160日元关口。Saxo Markets首席投资策略师Charu Chanana表示，目前这些表态更多属于口头层面的干预，除非后续出现政策协调、实际干预，或日本央行释放更明确的紧缩信号，否则对日元走势的影响可能有限。

片山皋月表示，此次会晤再次确认了去年日美财长联合声明中的相关原则，即过度的汇率波动不利于经济，汇率干预应作为应对异常波动的政策选项。她称，她在披露部分会谈细节前征询了首相官邸意见，显示日美汇率议题较为敏感。

日美利差仍是日元重要约束

日本央行9月18日将政策利率上调至1.25%，行长植田和男随后表示，不排除10月继续加息或在未来某一时点采取更大幅度行动的可能性，但市场反应相对有限。

相比之下，美联储最新利率路径仍对美元形成支撑。美联储会议后的点阵图显示，年内至少还有一次加息预期，交易员目前将美联储10月28日再度加息的概率定价至71%。日美利差预期的差异，仍是影响日元走势的重要因素。

据报道，日元上周走弱后，日本金融当局曾在纽约交易时段进行汇率确认询价，向多家银行询问日元当前报价。市场通常将此类操作视为日本当局密切关注汇率走势的信号。约一年前，日美两国财长曾通过联合声明确认双方的汇率政策立场，而此次日美领导人直接讨论汇率问题，也进一步提高了市场对后续政策沟通的关注。

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据报道，德国设备厂商SCHMID在近期上半年业绩发布会上披露，公司正与英特尔、英伟达、AMD各自供应链中的核心企业合作，共同推进玻璃芯核基板设备研发。SCHMID首席战略官Roland Rettenmayer表示，目前玻璃通孔（TGV）金属化工艺仍存在技术障碍，终端客户认证也尚未完成。

英伟达CEO黄仁勋此前已就这一技术路线展开多方接触。他与SK集团会长崔泰源会面时，曾讨论包括玻璃基板在内的下一代半导体合作，并积极推动台积电加快相关技术开发。这表明，英伟达正在评估将玻璃基板引入下一代GPU的可行性。

玻璃基板瞄准AI芯片封装瓶颈，有望扩大HBM集成

随着AI芯片性能和功耗持续提升，传统塑料基板在耐热性、翘曲控制等方面的局限更加突出。玻璃基板具有更高的平整度和强度，热膨胀系数较低，高温环境下形变更小，同时具备良好的介电特性和较低的信号损耗，因此被视为下一代高性能芯片封装的潜在方案。

玻璃基板的另一大优势在于封装尺寸扩展能力。当前主流AI芯片通常采用硅中介层，将GPU与HBM并排集成，但硅中介层在尺寸扩展和制造成本方面存在约束。玻璃基板有望部分甚至完全替代硅中介层，在同一封装中容纳更多芯片和HBM，从而提高封装密度并缩短数据传输路径。

对于AI芯片而言，这意味着更大的HBM集成规模和更高的数据吞吐能力。HBM通过垂直堆叠多层DRAM提升带宽，是当前AI加速器的重要存储组件。随着模型规模和算力需求不断提升，封装能够容纳多少HBM，也成为限制AI芯片性能的重要因素。

TGV金属化仍是量产关键，商业化尚未完成

不过，玻璃基板距离大规模商业化仍有技术和认证环节需要突破。SCHMID明确指出，TGV金属化工艺仍是当前主要技术障碍之一。玻璃本身不导电，如何在基板内部形成稳定、可靠且具备高密度互连能力的通孔，是实现大规模量产的关键。

与此同时，终端客户认证流程尚未完成，意味着相关技术仍处于产业化推进阶段。SCHMID目前正开发玻璃基板生产所需的设备和解决方案，并同步拓展AI服务器主板及新一代封装设备业务。对英伟达及其供应链而言，玻璃基板能否最终进入大规模GPU生产，仍取决于制造工艺、可靠性和客户认证等环节能否进一步成熟。

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近日，10年期美国国债收益率单日上涨近15个基点，突破5.1%，创2007年以来新高，标普500指数下跌0.8%。这一波动由油价上涨、强劲经济数据以及疲弱的国债拍卖结果共同驱动，联邦基金期货隐含的10月加息概率随之升至70%，较一周前不足50%的水平大幅跳升。

据追风交易台消息，瑞银首席投资官Mark Haefele及其团队在最新报告中指出，美联储政策收紧的实际幅度很可能低于当前市场定价所暗示的水平。瑞银基准情景为美联储于12月再加息一次后维持利率不变，同时预计核心PCE通胀将于本月经由美国经济分析局年度修订下调0.2个百分点，叠加明年上半年有利的基数效应，连续大幅加息的基础正在削弱。

瑞银认为，尽管近期美联储官员的表态偏鹰派，但市场对紧缩路径的定价已超出基本面所能支撑的程度。报告指出，美联储政策制定者的利率预测中值显示2027年全年维持利率不变，而核心PCE通胀的向下修订将进一步压缩连续加息的空间。

具体来看，美国经济分析局即将进行的年度修订预计将把核心PCE通胀下调0.2个百分点，这一数据修正有望缓和市场对通胀顽固性的担忧。与此同时，明年上半年的基数效应同样偏于有利，瑞银预计未来六个月将呈现稳步去通胀态势。上述因素叠加，使得美联储采取长期连续加息的必要性明显下降。

触发本轮收益率上行的经济数据，在瑞银看来同样具有正面含义。标普全球美国综合PMI闪值9月升至58.4，连续四个月加速扩张，为2021年7月以来最强劲的私营部门活动扩张，印证了美国经济持续稳健运行的判断。

瑞银认为，韧性十足的经济活动为企业收入和利润增长提供了有利环境，叠加人工智能投资持续带来的额外推动力，预计标普500指数今年盈利增长25%，2027年增长14%。从全球视角看，MSCI全球指数今年盈利增速预测为26%，明年为14%，盈利周期的整体向好应能支撑全球股市在未来6至12个月继续走高。

瑞银指出，尽管债务规模担忧是本轮债券收益率上行的因素之一，但高债务水平并不自动意味着较差的投资回报，具体影响取决于各国政府的债务管理方式。

在此背景下，瑞银维持对固定收益资产"具吸引力"的评级，认为较高的初始收益率为投资组合提供了稳健的收入基础。对于注重收益的投资者，短久期债券可有效降低利率风险；与此同时，瑞银也看到中长久期高质量债券以及评级较强的投资级发行人中期信用债的战术性机会，建议投资者把握当前收益率水平布局。

在欧洲市场，法德10年期国债利差周三扩大6个基点至110个基点，为2012年7月以来最高水平，彼时时任欧洲央行行长马里奥·德拉吉曾誓言"不惜一切代价"捍卫欧元。法国10年期国债收益率上涨15个基点至4.66%，涨幅明显高于德国国债。

瑞银认为，此次利差走阔主要反映市场对法国财政状况及明年总统大选的担忧，而非单纯受全球债券收益率上升拖累。法国财政赤字超过GDP的5%，其2.7万亿欧元政府债务的融资成本大幅攀升，可能导致信用评级进一步下调。目前法国国债收益率甚至高于BBB级意大利国债，显示市场已将其定位为利率敏感型高贝塔资产。尽管如此，瑞银不认为严重财政危机迫在眉睫，并维持对欧元区股市的正面看法，认为经济活动改善和盈利增长可抵消温和上行收益率带来的估值压力。

黄金承压下跌，跌破4300美元/盎司，报4280美元/盎司左右，过去一个月累计跌幅超过8%。美联储鹰派加息预期及强势美元构成短期阻力。

对此，瑞银表示，在加息预期及利率"更高更久"的前景下，黄金短期波动性可能进一步加大，但12个月维度内仍持建设性态度。央行持续购金、储备多元化需求、政府债务规模高企以及地缘政治不确定性，均构成黄金的中长期支撑。瑞银将黄金回调至4000美元/盎司附近视为投资者增持的机会，并预测黄金价格将于2027年9月前后升至5400美元/盎司。

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瑞银在近期报告中指出，美国企业投资已经经历较长时间的疲弱，当前资本开支的起点明显低于过去周期。在这一背景下，即使利率继续上升，其对企业投资的新增压制空间也可能有限。

与此同时，AI投资仍是美国资本开支增长的主要支柱。过去8个季度，AI相关投资同比增长26%；但更值得关注的是，剔除AI因素后，企业资本开支意愿也开始回升，显示投资企稳迹象可能正从科技行业向更广泛的企业部门扩散。

瑞银认为，长期低迷积累的维护和更新需求、企业充裕的经营现金流，以及AI需求向其他行业扩散的可能性，都可能为资本开支修复提供支撑。这意味着，判断紧缩政策的影响，不能只看利率水平，还要观察企业投资的边际变化。

传统投资已持续疲弱，利率冲击空间可能收窄

按照美联储FRBUS模型的经验法则，利率每上升100个基点，第一年大致会令经济增长减少60个基点，两年内累计拖累最多可达150个基点。这也是市场评估进一步紧缩影响的重要依据。

但瑞银指出，本轮周期的不同之处在于，企业投资并不是从高位进入紧缩阶段。

过去8个季度，美国私人非住宅固定投资同比平均仅增长0.1%，远低于3.2%的长期均值；住宅投资同比平均下降2.0%，也明显低于2.2%的长期均值。除科技领域外，美国传统投资已经持续疲弱至少两年。

因此，在投资本身已处低位的情况下，利率继续上升仍会形成约束，但进一步压低企业支出的空间可能已经缩小。FRBUS模型所反映的利率冲击并未失效，只是历史时期较为健康的投资起点与当前情况存在明显差异。

非AI资本开支意愿回升，投资出现早期转折

AI仍是当前美国资本开支最强劲的增长来源。过去8个季度，AI相关投资同比增长26%，表明美国企业投资并非全面收缩，而是高度集中于AI领域。

但瑞银观察到，非AI领域的资本开支意愿也开始改善。

瑞银汇总14项地区联储制造业和服务业调查中的资本开支意愿指标，并取其中位数。该指标在2025年4月之后一度跌至历史第3低百分位，到2026年8月已反弹至第36百分位。

这一水平仍然不高，但方向已经发生变化。历史数据显示，该指标每上升1个点，约相当于1.2个标准差，通常对应资本开支增速提高约5.5个百分点。虽然意愿不等同于实际支出，但通常会领先于资本开支变化。

瑞银同时对固定资本投资进行了AI因素剔除，共剔除5类AI相关投资。不过，“非AI”口径中仍可能包含部分AI支出，因此这一变化更适合被理解为非科技投资出现企稳信号，而不能视为AI影响已经被完全排除。

更新需求与充裕现金流支撑Capex修复

资本开支意愿回升，一个现实原因可能是此前被推迟的维护和更新需求开始释放。非科技投资持续疲弱至少两年后，部分企业可能已难以继续推迟设备和设施更新，因此近期Capex回升未必意味着全面扩张，也可能首先来自必要支出的重新启动。

企业现金流则提供了资金基础。经营现金流同比增加8250亿美元，增幅达25%；与此同时，除超大规模云服务商（hyperscalers）外，资本开支占经营现金流的比例仍接近历史低位。

这意味着企业并非缺乏资金，而是此前没有将更多现金流转化为投资支出。若资本开支意愿继续回升，充裕的内部现金流有望降低企业对外部融资的依赖，减弱高利率对企业投资的直接约束。

此外，如果AI基础设施、软件和自动化需求继续向非科技行业扩散，资本开支修复可能进一步扩大。当前数据尚不足以证明这一趋势已经全面形成，但非AI投资意愿从历史极低水平反弹，已释放出值得关注的早期信号。

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标普全球（S&P Global）最新报告显示，以巴西、印度、尼日利亚和印度尼西亚等新兴经济体为代表，全球总能源需求到2060年或较当前水平增长逾60%。这轮增长主要来自工业化、城镇化和收入提升带来的新增能源需求。

与此同时，可再生能源正在加速扩张，但煤炭、石油和天然气并不会快速退出。标普全球副董事长Dan Yergin表示，多种能源将在未来能源体系中共同承担新增需求，油气的存在时间将长于许多人的预期。

新兴经济体推动全球能源需求持续增长

标普全球指出，巴西、印度、尼日利亚、印度尼西亚等新兴经济体正加快工业化和城镇化进程，能源生产和进口需求随之扩大。这些经济体新增的能源消费规模庞大，将成为未来数十年全球能源需求增长的重要来源。

与此同时，可再生能源正在加快渗透。截至2025年底，非洲、亚洲和拉丁美洲63%的新兴市场太阳能发电占比已经超过美国，巴西、智利、萨尔瓦多、摩洛哥、肯尼亚和纳米比亚等国的清洁能源转型速度尤为突出。

但能源需求增长并不会随着清洁能源扩张而消失。对于仍处于工业化和收入提升阶段的经济体而言，电力、交通和工业领域的能源需求仍将持续增加，全球能源消费因此仍将呈现多种能源并存的格局。

资金与基础设施制约能源转型，油气仍将长期存在

可再生能源加速发展的同时，资金和基础设施不足仍是新兴经济体能源转型面临的主要约束。即使清洁能源成本持续下降，大规模建设发电设施、电网和储能系统仍需要巨额前期投资。

Energy for Growth Hub副执行主任Katie Auth指出，部分新兴经济体仍面临严重的能源贫困问题，其能源需求增长与经济发展、收入提升和就业创造密切相关。在这一背景下，这些国家很难直接跳过化石燃料阶段。

能源供应安全也进一步强化了这一现实约束。霍尔木兹海峡关闭引发的油气市场波动，凸显了全球能源体系对传统能源供应的依赖。Dan Yergin表示，煤炭可能获得更多空间，石油和天然气也将在未来能源需求中延续更长时间。

因此，全球能源转型更可能表现为能源结构逐步调整，而非传统能源快速退出。随着新兴经济体能源需求继续增长，可再生能源份额将不断提升，但在资金、基础设施和能源安全等约束下，油气仍将在较长时期内占据重要位置。

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据彭博报道，甲骨文已向该项目开发商——Blue Owl Capital旗下子公司Stack Infrastructure——发出援引不可抗力条款的正式通知。

报道称，甲骨文此举并非意图退出主要租户地位，而是寻求在项目无法按原计划于2028年上线的情况下，推迟相关付款义务。

消息公布后，甲骨文股价随即下挫，日内一度跌超7%，最终收盘仍跌约3.5%，Blue Owl Capital股价同步收跌3.6%，数据中心供能商Bloom Energy跌幅亦达3.1%。

Project Jupiter是一个规模庞大的特殊目的载体（SPV）项目，计划在新墨西哥州约1400英亩土地上建设四座数据中心，为OpenAI提供总计3000亿美元的算力，融资结构涵盖债券、贷款及Blue Owl股权。此次不可抗力通知的发出，令市场对该项目能否如期推进的疑虑骤然升温，相关贷款此前已跌至承压水平。

据英国《金融时报》援引知情人士报道，即便甲骨文未能在项目首期截止日期前完成供电接入，公司仍有合同义务向投资者支付"持有成本"，以替代租金，期限最长可达三年。首期截止日期定于2027年上半年。知情人士表示，"供电风险由甲骨文承担，而非投资者。"

据媒体援引知情人士介绍，根据甲骨文与项目开发商——Blue Owl Capital旗下子公司——签订的合同，不可抗力条款即便允许甲骨文暂缓支付租金，也无法豁免其覆盖债务持有人利息的费用义务，以及向参与该项目的蓝猫头鹰基金提供一定股权回报的义务。相关基金已向该项目投入数十亿美元。

不可抗力条款作为合同法律惯例，旨在当不可控事件导致合同履行不可能时，解除当事方的相应义务。甲骨文援引该条款的依据是项目面临不可预见的许可审批延误，进而导致无法为项目接通电力。然而，知情人士强调，合同对于供电风险的归属已有明确约定，该风险由甲骨文而非投资者承担。

Project Jupiter位于新墨西哥州多纳安纳县，占地约1400英亩，设计算力容量达2.45吉瓦，相当于约180万户家庭的同时用电量，总投资规模约为1650亿美元。

该项目由Stack Infrastructure开发，是Blue Owl的投资组合公司，而Blue Owl本身亦承诺提供股权资金。

然而，项目自宣布至今近两年，已陷入多重困境：

• 关键能源许可申请遭到拒绝；
• 当地居民对项目的供水影响和空气质量问题强烈抗议；
• 甲骨文签约的能源供应商Bloom Energy的燃气排放同样引发外界批评。

据彭博此前报道，项目首期工程已较原定完工时间延误至少七个月，原计划于今年11月投入运营的节点已不可能实现。

雪上加霜的是，为Project Jupiter供气的Energy Transfer LP天然气管道项目，原定本月投入使用，但因新墨西哥州土地局多次拒绝批准管线路线许可，已延期至少六个月，最早于2027年2月1日才能投入服务。

Bloom Energy股价随甲骨文消息应声下跌。

不可抗力条款在能源与大宗商品领域长期是应对极端事件的标准工具。

但据律所Quinn Emanuel Urquhart & Sullivan LLP今年6月发布的客户简报，此类条款正在数据中心开发领域加速普及。简报指出：

在AI数据中心项目中，不可抗力条款已不再是合同末尾的样板条文，而是一项核心的诉讼与风险分配工具，可以决定一个延误究竟只是孤立事件，还是会级联穿透整个项目的建设、客户、电力、保险与融资文件。

彭博指出，甲骨文发出该通知的意图，并非立即退出作为项目主要租户的角色，而是在Project Jupiter无法按2028年计划上线的情况下，为自身争取暂缓付款的合同依据。

不过，此举是否能真正豁免甲骨文此前承诺的财务义务，目前仍存在不确定性。对此，甲骨文发言人回应称：

Project Jupiter仍在按计划推进，我们对新墨西哥州的承诺坚定不移，对项目前景充满信心。

此外，值得关注的是，数据中心租约通常含有条款，允许客户在服务未能按时启动的情况下退出合同。谷歌今年与SpaceX签订算力合同时，即保留了在特定日期前无法获得访问权限情形下的终止权利。

Project Jupiter延误的影响远不止于单一项目。作为星际之门计划的旗舰园区，其进度直接牵动OpenAI的算力部署节奏。

OpenAI此前已与甲骨文和软银签署协议，支持包括新墨西哥州在内的五个数据中心的开发建设，算力缺口一旦形成，将对其产品扩张计划和商业化进程产生实质影响。

Blue Owl Capital股价随消息公布跌至近两个月低点，持续逼近历史低位。甲骨文自身财务状况亦不容乐观，公司债务规模约为1670亿美元。

甲骨文的信用违约互换（CDS）价差已连续刷新历史高位。

星际之门计划的另一锚点项目、由软银孙正义主导的SB Energy数据中心同样麻烦缠身。该项目IPO计划已因类似的延误问题被迫推迟。

SB Energy设计发电量高达8吉瓦，完工后将成为全球最大数据中心，但其落地同样面临来自地方层面的强烈阻力。甲骨文今日的不可抗力通知，或将进一步打击外界对该IPO的信心。

项目所在的新墨西哥州正成为AI数据中心建设争议的政治风向标。

当地居民此前并不知晓该项目与甲骨文和OpenAI存在关联。据彭博此前查阅的文件显示，开发商在获得审批后才公开了这一信息，由此引发更广泛的信任危机。

甲骨文目前已在新墨西哥州展开公关攻势，试图化解当地反对情绪，但效果尚不明朗。

美国中期选举结果将成为影响项目走向的关键变量，若民主党赢得多数席位，外界普遍预期将对相关项目施加更严格的监管审查，进一步推迟建设进程。

这一政治不确定性，叠加许可瓶颈、融资压力与能源供应延误，正在将Project Jupiter从一个AI投资盛景的象征，逐步演变为整个美国AI基础设施建设能否如期落地的压力测试。

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据OffGuardian作者Kit Knightly分析，当前围绕AI风险展开的讨论，与此前气候变化议题中的部分叙事路径存在相似之处——先强调风险，再推动干预措施，最终可能演变为一套更为严格的监管框架。

按照这一“最坏情景”推演，监管可能沿着一条逐步扩大的路径推进：先提高AI服务的使用门槛，通过付费、实名和内容审查加强控制；再以防范AI冒充人类为由，推动“人格证明”机制，将数字身份与更多线上活动绑定；最终，数据中心的能源消耗和碳排放可能成为新的监管切入口，并进一步影响互联网使用成本。

对投资者而言，这意味着开源AI模型可能面临更高的合规门槛，AI基础设施的监管成本或将上升，而大型科技公司凭借资金、技术和合规能力形成的优势可能进一步扩大。与此同时，依赖生成式AI降低运营成本的中小企业，也将面临更大的政策不确定性。

付费与实名：AI访问门槛或进一步提高

分析认为，潜在的监管措施可能首先体现在AI使用门槛上。免费、匿名访问生成式AI的模式或将受到更多限制，用户未来可能需要付费并完成身份验证，才能使用部分AI服务。

与此同时，用户提示词（prompt）的记录、审查乃至向政府报告，也可能成为监管框架的一部分。相关措施可能以防范AI生成违法内容为主要理由。

对开源AI社区而言，冲击可能更加直接。若模型开发者需要向政府登记、缴费并接受审查，开源生态的开发门槛或将明显提高。英国议会目前围绕“社交媒体许可法案”的讨论，也被视为类似监管思路的参照案例。

如果这些措施同步推进，可能进一步抬高AI开发和运营成本，并强化现有头部企业在资金、技术和合规方面的优势，中小型独立开发者和企业则可能面临更高的进入门槛。

“人格证明”：数字身份或成互联网通行证

另一条潜在的监管路径，则指向互联网长期存在的匿名性问题。以防范“伪装成人类的流氓AI”为由，监管者可能进一步推动“人格证明”（Proof of Personhood）机制。

按照这一设想，开设社交媒体账户、进行在线支付、购买托管服务等数字活动，都可能与经过验证的数字身份绑定。Noema Magazine此前也曾警示，随着AI代理在互联网中的规模扩大，平台可能要求用户通过身份验证，以证明其为真实人类。

如果这一机制进一步扩展，其影响可能超出AI监管本身。VPN使用、加密货币交易等依赖匿名性的网络活动，也可能面临更严格的身份验证要求，监管理由则可能同样指向“流氓AI”利用匿名网络活动规避追踪的风险。

数据中心税与“碳足迹”：互联网使用成本或上升

更进一步的情景，则涉及对互联网使用本身的约束。相关分析认为，数据中心高耗电、耗水以及碳排放等问题，可能成为推动数字使用成本上升的政策依据，并进一步延伸至普通用户的互联网消费。

在这一框架下，社交媒体、流媒体、网购和游戏等“非必要互联网流量”，未来可能被纳入类似碳足迹的数字账户管理。流媒体价格上涨、观看时长限制以及“无限流量”套餐成本上升，都可能成为潜在的政策工具。

对网站运营者而言，“数据中心税”等措施也可能通过托管成本传导至整个互联网生态，跨境访问甚至可能面临更高成本。大型企业由于拥有更强的成本承受能力和合规资源，受到的冲击可能相对有限，而独立媒体和小型网站的运营压力则可能上升。

需要强调的是，上述内容目前主要是最坏情景下的推演，并非已经确定的政策路径。Kit Knightly也将文章定位为假设性讨论，因此其中部分判断仍存在较大的不确定性。但对市场参与者而言，监管预期本身就可能影响企业决策和估值。开源AI平台、中小型科技企业以及依赖匿名流量的数字媒体，都可能面临潜在的政策风险。

随着AI能力快速扩张，监管与合规正成为影响行业竞争格局的重要变量。若相关要求持续收紧，合规成本上升可能进一步强化大型企业的竞争优势，并推动互联网规则发生更深层次的变化。

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高盛策略师Karen Reichgott Fishman在最新报告中同步上调日元三个月及六个月目标，分别由此前水平调整至158和155。她指出，日本央行加快加息步伐以及国内资本回流日本资产的可能性上升，共同构成此次预测大幅修正的核心驱动力。

受多重利好因素叠加，日元周五一度升至每美元158.28的高位。日本财务大臣片山皋月（Satsuki Katayama）此前透露，美国总统特朗普在与日本首相高市早苗的会面中就日元疲软问题表达了关切，此消息亦对日元形成明显支撑。

Fishman在报告中阐述，日本央行加快加息节奏已起到两重效果：一方面抑制了扩张性财政政策带来的通胀压力，另一方面也相应减轻了日元的贬值压力。

在资本流动层面，她指出尽管国内资产组合资金回流的趋势目前仍属推测，但这一可能性正在上升，由此在美元兑日元汇率上形成"下行不对称性"（downside asymmetry），增强了日元作为投资组合对冲工具的吸引力。

"上述种种发展，提升了做多日元的吸引力，尤其是在对冲衰退风险方面。"Fishman写道。

高盛并非唯一转变立场的主要机构。美国银行此前已将年底日元预测上调至149，方向与高盛一致。两大华尔街机构相继调整预测，显示市场对日元中期走势的主流判断正在发生系统性转变。

不过，高盛在战术层面维持短期谨慎立场。Fishman表示，该行目前倾向于做空欧元兑日元（EUR/JPY），而非直接做多美元兑日元，这一策略选择反映出其对近期美元走势仍存在一定不确定性的研判。

尽管中长期目标大幅上调，高盛明确表示在近期操作上保持谨慎。这一"战术谨慎、战略看涨"的组合立场，意味着投资者在把握日元升值方向的同时，仍需注意短期波动风险。

日元目前已从近期低位显著回升，而政策面与外交面的双重利好若持续兑现，或将为日元进一步走强提供支撑。对于将日元纳入对冲配置的全球投资者而言，高盛此次转向释放的信号值得重点关注。

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Muse自内测起便已获得Bosworth本人的高度认可，他表示自己迅速将大量工作负载转移至这一平台。产品正式发布后，外部用户的反应与内部预期高度吻合，令其团队深感鼓舞。Bosworth强调，Muse的成功并非来自模型原始智能的最大化，而是来自对"如何让人类更好地使用工具"这一命题的深入思考。

与此同时，Bosworth描绘了Meta对下一代人机交互范式的判断：从"直接操控"走向"意图理解"，英语将成为新的编程语言。在AI安全与隐私层面，Meta采取了若干值得关注的举措：公司延迟了Muse的发布时间以完善隐私架构，并推出端对端加密的"私密AI处理"功能——用户与服务器之间的通信经过全程加密，服务器端不留存任何记录。Bosworth将这一机制定性为面向最敏感应用场景的信任基础设施。

Bosworth直接点名了当前AI行业的核心误区。"我们花了过去几年大量时间讨论模型的科学，讨论谁在某个基准测试上领先10%或20%，但对大多数人而言，这根本不重要，"他表示，"重要的是对话的质感，以及你是否信任它。"

Muse的设计理念由此而来。Bosworth介绍，该团队拿到一个强力基础模型后，并未单纯最大化其原始性能，而是着重打磨使用体验——包括对话节奏、语气风格，乃至一个具备视觉反馈功能的"小角色"（little character）。这个角色的存在并非纯粹装饰：对于科技早期采用者圈子以外的用户而言，它解决了一个关键的认知问题——"AI现在在工作吗？我该怎么和它互动？"

Bosworth还特别提及Muse的一项独特功能：它会主动向用户提供反驳观点，在给出建议后主动呈现"另一面"。他认为这一特性在其他主流模型中尚未见到。

Bosworth将Muse及更广泛的AI助手定位为人机交互史上的范式级跃迁。他追溯至施乐帕克研究中心为Alto计算机开发的图形界面——这一"直接操控"范式此后被Mac和Windows沿用至今，构成了过去半个世纪的主流交互逻辑：点击、窗口焦点、一次一个应用。

"如果你在PC上关闭窗口时，鼠标偏离了那个X按钮一个像素，什么都不会发生。一个婴儿看着屏幕都知道你想点那个X，但计算机不知道，"Bosworth说，"这就是问题所在。"

在他看来，AI的核心价值在于打破这种"人适应机器"的单向关系。当系统能够理解用户的意图而非仅响应精确指令时，人机交互进入了一个全新阶段。他将这一演进类比为编程语言从机器码到汇编、再到Python的持续抽象化过程："英语正在成为新的编程语言"——这一趋势在Meta的AR/VR眼镜产品线上已有具体体现：AI助手被集成于系统层，用户可以通过自然语言调度空间界面，无需手动移动面板。

在隐私架构层面，Bosworth详细介绍了Meta推出的"私密处理"机制。其工作方式为：用户设备与Meta服务器之间的通信经过端对端加密，数据在服务器端仅在"可信执行环境"（Trusted Execution Environment）内解密处理，即便是服务器操作人员也无法访问处理内容，且处理完成后服务器端不留存任何记录。用户的上下文信息保存在本地设备，由用户自主控制。

Bosworth坦承，这一方案存在产品层面的取舍——它意味着AI无法跨会话保留记忆，但他认为对于涉及高度敏感内容的使用场景，这一牺牲是值得的。值得注意的是，Meta在该架构的开发上引入了Signal协议创始人Moxie Marlinspike作为合作方，并承诺发布白皮书供独立安全研究人员核验，并设立漏洞赏金计划。

谈及公众信任问题，Bosworth援引了微软的先例：这家公司在1990年代末因安全问题饱受诟病，但十年后已成为业界安全标杆。"信任是步行而来，骑马而去，"他说，"重建信任需要长期一致地执行，持续满足或超越用户预期。"

面对近期在社交媒体上广泛传播的AI导致人类灭绝论，Bosworth明确表达了自己的立场，但措辞审慎。"我不能给这些人赋予零概率，但我自己没有看到这种可能性，"他说：

"我在这个技术里工作，对它的底层机制有相当深入的理解，我对它感到放心。"

他同时对AGI的实现时间线持保守态度，认为当前行业普遍存在"我们快要解决了"的错觉，并指出这种错觉在AI历史上反复出现——他以1970年代的Dartmouth会议为例，彼时与会者相信十年内将实现通用人工智能。"我认为我们距离我们现在所说的AGI还有相当长的距离，"他表示。

在意识与对齐问题上，Bosworth的立场接近Yann LeCun：他不认为当前AI具备意识，并警告将AI拟人化、赋予其情感或意识属性的做法，可能从对齐角度产生负面后果。他将"对齐"简化为一个务实定义：工具是否做了你想让它做的事。"如果它不对齐，你就不会用它。这是人类历史上每一件产品都经历过的强大约束力。"

Bosworth将Meta的开源AI战略置于公司更长历史脉络中加以阐释。他援引Meta最初的使命宣言——"给予人们力量，让世界更加开放和互联"——认为"给人以力量"才是这句话中更根本的锚点，而非"开放"或"互联"本身。

"把AI集中在少数几家公司手中，从长远看并不是维护社会的方式，"他表示，并明确表态支持Mark Zuckerberg近期发布的"AI属于所有人"宣言。在产品层面，Meta已发布Muse Glimmer——这是Muse Spark的蒸馏版本，以开源形式对外公开。

Bosworth也坦承蒸馏训练方式存在争议：这一技术通过使用大模型的输出来训练更小的模型，绕开了原始数据训练的巨大成本，因此在行业内引发了关于知识产权与资源公平的讨论。但他显然认为开放获取的价值高于这一代价。

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下周，一颗由谷歌与卫星成像公司Planet联合研制的实验卫星，将搭乘SpaceX的Transporter-18拼车任务发射升空。卫星搭载4颗谷歌自研Trillium TPU芯片，将在轨运行谷歌Gemini模型，并接收、回答来自地面的指令。

这是谷歌“日晷捕手”（Project Suncatcher）项目的首次在轨测试。谷歌的长期目标，是在地球轨道上部署由多颗卫星组成的AI计算集群，以获得更充足的太阳能，并缓解地面数据中心面临的电力和土地约束。

不过，这次任务仍属于早期技术验证。谷歌研究高级副总裁James Manyika表示，当前阶段重点是验证芯片和相关硬件能否经受发射、辐射和太空热环境，而非立即推出商业化系统。更现实的问题是，在太空运行AI芯片，目前连散热都尚未完全解决——卫星每次全功率运行约15分钟，就必须停机降温。

AI算力为何瞄准太空？

推动谷歌探索太空数据中心的核心原因之一，是AI基础设施不断增长的能源需求。随着数据中心持续扩张，电力供应、土地和电网容量都面临越来越大的约束，而近地轨道能够获得更充足的太阳能，理论发电量最高可达到地面的8倍。

这一构想最早由谷歌副总裁Blaise Agüera y Arcas提出。三年前，他在一次讨论AI能源瓶颈的闭门会议上形成这一设想，随后向首席执行官Sundar Pichai和联合创始人Sergey Brin汇报，项目获得支持并启动。

谷歌测算认为，随着火箭发射成本持续下降，到2030年代中期，在太空运行数据中心的综合成本有望接近地面数据中心。但要实现这一目标，首先必须解决芯片在轨运行的基本工程问题。

芯片上天，先过三道关

第一关是发射冲击。火箭升空过程中，卫星需要承受约10倍重力加速度，内部芯片组件承受的冲击力甚至可能达到50至100倍重力加速度。谷歌团队对卫星进行了全三轴剧烈振动测试，测试结束后固定螺丝均未发生松动。

第二关是太空辐射。走出大气层保护后，宇宙射线和高能粒子可能穿透电子元件，引发计算错误。谷歌将Trillium TPU送至加州大学戴维斯分校的Crocker核实验室，利用质子束轰击芯片，在运行AI工作负载的同时模拟5年轨道任务的累计辐射剂量。测试显示，芯片能够承受这一剂量，出现计算错误后可通过系统重启恢复。

第三关也是目前最棘手的散热问题。真空环境中没有空气对流，芯片产生的热量只能依靠传导和辐射排出。谷歌设计了纯传导式散热结构，将热量传至金属层，再由辐射板向真空排热。

但这一方案仍限制了芯片的持续运行能力：卫星每次只能全功率运行约15分钟，随后必须停机降温。对于需要持续处理AI任务的数据中心而言，这意味着热管理仍是规模化部署必须解决的关键环节。

太空数据中心竞赛升温：谷歌计划2027年双星验证

此次发射的实验卫星体积约相当于一台家用冰箱，展开后的太阳能电池板仅提供约1千瓦电力，设计工作寿命为一年，最终将坠入大气层烧毁。相比完整的数据中心，它更像是一个用于验证关键技术的轨道测试平台。

谷歌的长期设想，是部署由多颗卫星组成的计算集群。目前的构想是让81颗卫星在约650公里高度、1公里半径范围内编队飞行，并通过超高带宽的星间激光链路共享算力和数据。

这对激光通信提出了新的要求。传统太空激光通信主要面向远距离数据传输，而谷歌设想的卫星需要在数公里距离内、高速相对运动的情况下保持精准对准。谷歌将这一难度比作“在高速运动中击中一枚移动的硬币”。

相关技术的首次在轨测试计划于2027年进行，届时谷歌将同时发射两颗卫星，验证卫星之间的激光组网能力。

谷歌并非唯一押注这一方向的公司。据The Next Web报道，英伟达支持的初创公司Starcloud已于去年11月将一颗搭载H100芯片的卫星送入轨道；SpaceX则计划最早于2027年底发射搭载英伟达芯片的首批Starmind AI卫星。

不过，太空AI基础设施距离规模化应用仍存在明显障碍。当前低地球轨道已追踪到约44870个物体，其中大部分为碎片，650公里附近的轨道空间尤为拥挤。与此同时，发射成本、在轨工程以及卫星规模化制造能力，都将影响这一概念能否从技术实验真正走向商业基础设施。

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戴尔科技首席运营官Jeff Clarke在近期与摩根士丹利的会谈中表示，代理AI与过去的硬件周期存在明显不同。若相关AI工作负载持续增长，关键零部件的供应短缺可能持续五年以上，其中内存和HDD是他目前最担忧的环节。相比过去通常持续数个季度的硬件供应紧张，这一轮需求增长可能带来更长期的供需缺口。

摩根士丹利在会谈后重新评估当前AI基础设施周期。分析师指出，过去40年间的八次硬件繁荣与萧条周期，更多围绕设备更新和资本开支波动展开，而此次周期的关键变量在于AI工作负载能否持续扩大。换言之，戴尔高管所强调的并非一次普通的硬件补库周期，而是代理AI需求增长可能带来的基础设施长期扩容。

代理AI重塑基础设施需求逻辑

报告指出，Clarke认为，此轮AI周期与过去数十年的硬件繁荣与萧条存在根本区别。过去八次硬件周期——涵盖服务器、存储、PC等品类——主要由设备渗透率变化和更新周期推动，需求随着更新节奏变化而起落，但硬件市场本身规模并未发生实质性扩张。

以疫情期间的PC需求为例，人机比例曾短暂提升，但随着社会重启恢复正常，PC需求也随之回落，疫情前后的市场总规模并没有发生本质变化。代理AI的逻辑则不同。Clarke认为，代理AI正在将认知产出与人力投入解耦，企业无需增加人手，就可以完成更多工作，由此带来10倍乃至100倍的生产力提升。

在这一过程中，AI不再只是辅助人完成任务，而是本身成为持续消耗计算资源的“生产力工具”。生产力提升将推动更多企业，无论规模大小，都开始进行AI转型，并由此持续扩大基础设施TAM。

戴尔预计，到2030年，数据中心算力将新增200吉瓦，ZettaFLOPS算力将增长5倍至830，推理token的增长则将呈指数级。代理AI完成每单位工作所需的token数量远高于基础聊天机器人，Clarke预计，到2030年推理token生成量将增长87倍。

云端与本地部署并非零和博弈

市场对这一轮AI基础设施周期的一个核心疑问是：快速增长的token需求，最终是否会主要流向云计算平台，而不是本地基础设施？

Clarke对此的判断是，代理AI工作负载将呈现混合部署形态。企业会根据安全性与成本效益，在公有云与本地环境之间持续调整推理工作负载的运行位置。

Clarke以戴尔自身为例：公司会将内容相关工作负载部署在公有云，但不会将专有源代码或遥测数据移出自有设施。这意味着，AI工作负载并不存在单一的部署路径，本地基础设施仍将承接一部分持续增长的计算需求。

在这一框架下，token消耗的指数级增长，并不意味着云端与本地基础设施之间必然形成此消彼长的关系。Clarke认为，开源权重模型的普及还将进一步推动本地基础设施投资，因为企业可以在本地环境中针对成本对模型输出进行优化。

服务器出货量下滑，不改长期需求增长逻辑

当前传统服务器出货量同比仍在下降，这与推理token的爆发式增长看似存在矛盾。Clarke的解释是，服务器性能密度的大幅提升正在压低设备出货数量。

戴尔第17/18代服务器可以替代多达13台第14代传统服务器，因此在短期内，即使服务器出货量下降，单台设备的价值和承载能力仍在提升。

随着数据中心逐步完成以加速计算为核心的架构重构，以及代理AI普及进一步拉动CPU服务器需求，服务器出货量最终仍有望重新增长。Clarke甚至表示，如果推理 token 在五年内真正实现87倍增长，传统服务器出货量也可能出现指数级变化。

存储同样将受到代理AI的持续拉动。代理AI执行每一项操作，包括记忆保留、工件生成等，都会产生持续的数据存储需求；随着KV Cache大规模应用，存储容量需求也将进一步增长。

供应短缺或成为五年以上的结构性约束

相比宏观经济、地缘政治冲突、数据中心过度建设以及电力短缺，Clarke将供应问题列为当前最大的担忧，并用“我们身处梦幻之地（We're in neverland）”形容当前的供应环境。

摩根士丹利指出，历史上的大宗商品供应周期通常持续2至4个季度，主要受到硬件更新周期的繁荣与萧条以及供应侧决策影响。但Clarke认为，如果认可吉瓦和推理 token的增长逻辑，那么内存、HDD等关键零部件就不再只是处于一个普通的短期周期之中。

因此，戴尔目前正以关键零部件可能出现多年持续短缺为前提进行运营，尤其关注内存和HDD。换言之，此轮供应紧张的核心风险并不是短期供给不足，而是AI需求持续扩张后，供应端可能需要多年才能跟上。

Clarke同时表示，戴尔在供应管理方面优于同业，这一优势正在转化为服务器、存储和PC等多个细分市场的份额增益。

利润率扩张背后是供需结构变化

关键零部件持续紧张，也正在改变基础设施行业的定价环境。

摩根士丹利此前曾将服务器和存储业务毛利率的扩张部分归因于“利润堆叠”，即在内存等零部件成本上升的同时，厂商进一步叠加利润空间。Clarke则给出了不同解释。

他承认，同类产品的服务器和存储利润率确实在扩张，但认为背后存在两个结构性因素：首先，在零部件供应有限的情况下，企业会优先将稀缺资源分配给利润率最高的产品；其次，基础设施市场规模持续扩大后，企业争夺增量客户的压力下降，无需通过压低价格换取新客户。

因此，利润率的提升并不完全是短期供需错配带来的机会性收益，也反映了基础设施需求持续扩张后，行业定价基准发生变化。

如果代理AI带来的工作负载增长能够持续兑现，AI基础设施周期的核心变量就将从“设备更新”转向“新增需求”。这意味着，算力、服务器和存储的需求扩张可能持续更久，而内存、HDD等关键组件的供给约束也可能从短期周期性波动转变为多年期的结构性问题。

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9月24日，据科技信息追踪账号TestingCatalog报道，OpenAI正筹备推出名为"Pro Max"的ChatGPT订阅套餐，月费定价500美元，并可能采用Cerebras基础设施提供支持。

若该计划最终落地，将为该公司提供一种针对高阶功能和超大计算量收取溢价的新途径。

目前，OpenAI官方定价页面列出的套餐仅包括Free、Go、Plus、Pro、Business及Enterprise六档，并未出现Pro Max选项。

根据TestingCatalog的描述，Pro Max与现有Pro套餐的主要区别在于增加了"Fastest Work and Codex"功能，同时使用额度也可能进一步提升。

然而，报道并未解释"最快工作速度"究竟快多少，也未说明Codex访问权限的具体形式，以及Cerebras是否将最终承接该套餐的算力支持。

TestingCatalog将这一传闻与"长时任务"场景挂钩。即需要ChatGPT在较长时间内持续执行操作、而非仅回答单次提问的工作类型。

据报道，更多细节或将在9月29日于旧金山举行的OpenAI DevDay 2026上揭晓，但这仅是该账号的推测。

在OpenAI发布的官方活动公告中，并未提及任何关于Pro Max计划的内容。

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据集邦科技（TrendForce）数据，过去两周内，美国主要云服务商（CSP）已相继上调eSSD采购预测，推动今年四季度eSSD订单总量有望超越三季度创下的历史纪录。

据追风交易台消息，花旗研究在9月21日发布的报告中预测，受持续学习（continual learning）技术普及驱动，2027年eSSD需求将同比增长52.9%，NAND供需缺口届时将扩大至-6.1%。

需求结构亦发生质变：高容量、低成本的QLC（四层单元）产品正加速崛起，与过去主导市场的高性能TLC产品并驾齐驱，标志着eSSD的应用场景已从AI模型训练与推理扩展至更广泛的AI应用层。行业内人士表示，受NAND厂商加强产能与定价管控影响，eSSD价格上行压力预计将延续至四季度。

行业专家指出，下半年eSSD需求将由两条主线共同驱动——北美的Agent AI扩张以及中国的KV缓存卸载（KV cache offloading）技术应用。

在北美，随着Agent AI加速普及，大规模实时数据检索与缓存需求急剧攀升。TrendForce分析称，Agent AI在进行自主决策与行动时，需快速访问和存储大量上下文数据，这将显著提升对高性能eSSD的需求。花旗研究亦指出，持续学习技术要求AI系统在不断吸收新信息的同时保留历史数据，由此催生对大容量存储的持续性需求。

在中国，以DeepSeek为代表的AI企业正积极推广KV缓存卸载方案——该技术通过将推理过程中优先级较低的缓存数据从高性能内存（HBM、GDDR）迁移至高速大容量QLC固态硬盘，以降低对昂贵高性能内存的依赖，同时提升模型推理效率、压缩整体成本。

此轮需求增长的核心特征，是QLC产品的全面崛起。云服务商正积极借助QLC兼顾高容量与成本效益，其应用场景涵盖向量数据库构建——这是AI搜索与推荐系统的核心组件。TrendForce认为，这一转变或将推动AI基础设施设计以QLC为中心进行重构，影响范围已超出少数超大规模云厂商的采购调整。

花旗研究进一步指出，基于QLC的近GPU存储方案（near-GPU storage）将逐步获得市场认可，以支持AI系统在加速器附近实现更高效的数据保留与检索。此外，XL Flash、HBF等高级存储解决方案以及CXL等存储互补技术的需求也将同步上升。

从更长周期来看，花旗预测2027至2028年高密度eSSD需求将分别同比增长53%和41%，HDD向SSD的替代需求亦将为高密度存储采用提供额外支撑。消费级NAND需求虽因PC及移动终端市场疲软而承压，但花旗认为，强劲的企业级AI需求足以抵消这一拖累。

需求扩张正驱动NAND供需天平加速向卖方倾斜。花旗研究预测，2027至2028年NAND需求分别同比增长29%和33%，而供给增速仅为21%和25%——差距来源于存储厂商普遍将资本开支优先投向DRAM及HBM产能扩张，对NAND的新增投资相对克制，由此形成2027年-6.1%、2028年-5.5%的供需缺口（2026年预估仅为-0.8%）。

TrendForce亦指出，包括三星电子、SK Hynix、美光（Micron）、铠侠（Kioxia）及长江存储（YMTC）在内的主要NAND厂商，正在加强对企业市场产能分配与定价的管控，eSSD进一步涨价的可能性较高。

今年二季度，eSSD市场格局方面，三星电子以141.54亿美元营收居首，市场份额35.1%；SK Hynix与Solidigm合计实现86.31亿美元，占比21.1%；美光以69.83亿美元位列第三，份额17.1%。在中国市场，长江存储有望凭借KV缓存卸载需求的爆发获得份额提升机会。

花旗研究对三星电子和SK Hynix均维持"买入"评级，认为两者均有望受益于NAND基本面趋紧及AI驱动的结构性存储需求增长。

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据彭博社25日援引知情人士透露，白宫已启动针对短期柴油出口禁令的正式经济评估。国家经济委员会主任哈塞特、财政部长贝森特和美国贸易代表Jamieson Greer正联合开展这一分析，旨在为行政当局的政策决策提供依据。来自北达科他州的共和党参议员John Hoeven证实了上述评估的存在，并表示若分析显示短期禁令有助于平抑价格，"这是我们应当考虑的选项"。然而，知情人士同时强调，该研究并不代表政府已倾向于支持或反对禁令。

与此同时，政府内部的分歧已公开浮现。能源部长Chris Wright表示，政府正与炼油商协商自愿增加国内柴油供应，此举或可规避全面禁令的出台。能源专家则普遍警告，出口限制短期内或能压低价格，但随着国内库存填满、炼厂被迫削减产量，价格反弹乃至更大幅度上涨的风险将随之而来。

此轮柴油短缺的根源在于地缘冲突对全球供应链的系统性冲击。中东和俄罗斯此前合计约占全球柴油海运出口量的五分之一。今年2月下旬伊朗战争爆发后，霍尔木兹海峡航运受阻，全球炼油产能与柴油供给随之大幅收缩。

俄罗斯方向的形势在7月进一步恶化。乌克兰无人机持续打击俄罗斯炼油设施数月后，俄方于7月暂停柴油出货。据报道，9月份俄罗斯六大主要柴油生产炼厂中，有一半因遭受无人机袭击而大幅削减或完全停止产出。

面对全球供应缺口，美国凭借庞大的炼油产能迅速填补空白，成为少数具备大规模出口能力的供应方之一。据Kpler数据，与2025年均值相比，美国石油出口总量自3月以来已激增逾20%，达到每日900万桶。

出口量大幅攀升的代价是国内库存持续失血。美国柴油库存已降至逾四十年来同期最低水平，较去年同期低约13%。更令市场担忧的是，当前正值炼厂秋季检修及冬季取暖旺季到来前的传统补库窗口期，库存却反向下滑。

零售端价格压力同步传导至终端市场。本周柴油零售均价创历史新高，达到每加仑6.51美元，而柴油是驱动农业机械、货运列车、长途卡车及配送车辆运行的关键燃料。高企的能源成本正在成为白宫在中期选举前愈发棘手的政治包袱，来自农业州的议员已向特朗普施压，要求限制柴油出口。

为缓解价格压力，特朗普政府此前已尝试多项措施，但收效有限。3月，白宫对具有百年历史的《琼斯法案》发出豁免令，旨在便利墨西哥湾沿岸炼厂向东西海岸输送柴油，但实际效果微乎其微，且豁免令将于11月15日到期。据报道，特朗普还曾敦促乌克兰总统泽连斯基停止打击俄罗斯能源基础设施，但相关努力进展有限，袭击近日仍在持续。

表面上看，出口禁令似乎具备一定逻辑支撑——美国炼厂去年日产柴油近500万桶，国内消费量约为390万桶，存在明显盈余。然而，能源分析人士指出，这一"盈余"恰恰揭示了禁令注定失效的内在机制。

据路透专栏作者Ron Bousso分析，墨西哥湾沿岸炼厂的运营逻辑是同时服务国内外市场，并依据全球价格信号优化产出，将柴油、汽油和航空燃油输送至出价最高的买家。禁令实施初期，更多燃料将滞留国内市场，价格或出现短暂回落；但一旦国内库存填满，炼厂将因无法向海外销售过剩柴油而被迫降低加工负荷，最终导致柴油及汽油、航空燃油等其他油品的整体产量下滑。禁令不仅无法创造更多燃料，反而可能压低炼油商的生产积极性，令供应局面雪上加霜。

国会山的反对声音同样明确。俄克拉何马州共和党参议员Alan Armstrong表示，"禁止柴油出口是在治标而非治本。被锁在墨西哥湾沿岸的燃料，无法在一夜之间输送给中西部农民或东海岸的卡车司机，而切断出口渠道只会迫使炼油商削减整体产量。"他并强调，解决方案应是推进许可改革、建设更多能源基础设施。

经济逻辑之外，禁令还牵涉更深层的战略代价。限制出口可能损害美国作为可靠能源供应方的国际声誉，与特朗普政府力推的"能源主导"战略形成直接矛盾，并对欧洲和亚洲盟友造成冲击——这些市场对美国燃料的依赖程度正日益加深。

尽管如此，政治压力仍在积聚。特朗普本周告知记者，他已向顾问推荐这一举措；一位白宫官员则表示，总统希望看到油泵价格下降，并正在评估所有可选方案。特朗普依据紧急权力拥有临时限制出口的法律授权，而在支持率持续承压、中期选举日益临近的背景下，寻求一个政治上受欢迎的"快速解决方案"的诱惑，或难以抗拒。

反对禁令的经济逻辑相当清晰，但特朗普政府能否在政治压力下坚守这一立场，目前仍是未知数。

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今年以来，Meta股价一度明显承压，但进入9月后快速反弹。截至9月24日，股价本月累计上涨约36%，创2013年以来最强单月表现，市值重新逼近2万亿美元，距离这一关口仅约1%。

行情反转的背后，Muse带来的AI商业化想象成为重要支撑。Muse于9月8日正式上线，能够自主执行购物、出行、邮件管理等多步骤任务。上线前六天下载量达到90.2万次，超过Meta AI同期的77.3万次，并迅速登顶美国及加拿大苹果应用商店免费榜。

但资本市场的乐观预期也在迅速升温。AI代理开始进入购物、预订等真实消费场景，传统互联网平台赖以维持用户的搜索、账号和使用习惯可能受到冲击；与此同时，Muse自身的安全漏洞、隐私争议和高昂算力成本，也让这场AI热潮面临现实约束。

从年内弱势到强劲反弹，Meta迎来AI催化

Meta此前并非市场热门的AI交易。今年8月18日前，公司股价一度较年初下跌18%，位列标普500指数年内跌幅最深的50只个股之一。7月底发布的营收指引低于市场预期，也一度压制投资者情绪。

随后，两个因素推动行情发生变化。一方面，Meta同意支付最高180亿美元，就社交媒体相关诉讼达成和解，长期存在的法律不确定性有所缓解；另一方面，Muse上线后迅速获得用户关注，为市场提供了新的AI增长叙事。

自8月低点以来，Meta股价已反弹约43%。摩根大通分析师Doug Anmuth在9月10日将Meta评级从中性上调至增持，认为公司正处于推出前沿模型及广告之外AI产品的早期阶段，仍存在较大增长空间。

这意味着，市场关注点正在从Meta传统广告业务的增长，进一步转向AI能否贡献新的用户、收入和估值空间。

Muse从“聊天”走向“执行”，AI代理开始进入消费场景

与传统聊天机器人相比，Muse更强调直接替用户完成任务。用户可以让其执行购物下单、旅行预订、邮件起草等多步骤工作流，目前提供免费层级，付费档位分别为每月20美元和100美元。

上线后，Meta持续扩充Muse的能力边界，包括测试向美国企业发起电话呼叫、开放开发者接入连接器、推出Mac版Muse，并接入Shop Pay实现代理结账。Meta Connect期间，公司又推出用于操作Muse的掌上设备“Muse Charm”，以及不带摄像头的智能眼镜新品。

商业生态也在同步铺开。Meta已与Instacart母公司Maplebear达成杂货销售合作，并与Expedia建立合作关系，Muse开始从单纯的AI助手向连接消费服务的平台延伸。

摩根大通预计，Muse有望成为ChatGPT之后使用最广泛的消费级AI应用之一，目前日下载量已超过Meta旗下其他应用总和。不过，该行预计Meta短期仍将优先推动用户增长和使用深度，正式商业化可能不早于2027年。

AI代理冲击“消费者惯性”，传统平台开始感受压力

Muse的走红也开始引发市场对传统消费互联网模式的重新审视。高盛近期交易台指出，代理式AI对“消费者惯性”类股的潜在冲击成为市场热议主题，其追踪的高转换成本企业篮子指数单日下跌2.58%。

市场担忧的核心在于，一旦AI代理能够直接替用户完成搜索、购物、预订等任务，用户过去围绕特定平台形成的使用习惯和账号黏性可能被削弱。

Meta也在主动扩大这一影响范围。通过接入Maplebear、Expedia等服务，Muse正在进入更具体的消费链条。对于传统互联网平台而言，未来用户究竟是直接打开App，还是让AI代理替自己完成操作，可能成为新的竞争变量。

但Muse自身的安全和隐私问题也在快速暴露。

研究人员披露，Muse的macOS版本存在零日漏洞，本地应用或终端命令可能获取用于验证用户账户的令牌，并进一步控制用户账户。隐私方面，也有用户称Muse未经明确授权读取Mac通知内容并据此推送相关建议。

此外，代码分析发现，Muse的自动化浏览器具备规避机器人检测的机制，会修改部分浏览器特征以降低被识别的概率。亚马逊随后封锁Muse访问其零售网站，相关自动化行为也成为外界关注的焦点。

AI代理的另一道门槛：算力成本

除了安全问题，Muse的商业模式还面临基础设施成本的考验。

按照产品设计，每位用户理论上拥有一台专属云端虚拟机，配置约2个虚拟CPU、8GB内存和100GB固态硬盘，并需要全天候运行。

粗略测算显示，如果Muse达到1亿用户，Meta可能需要部署约160万颗AMD EPYC处理器、100PB内存和10000PB固态存储，对应电力需求约1.6吉瓦。Meta今年整体电力规划约为7吉瓦，还需要同时满足模型训练和广告业务。

收入端暂时难以覆盖如此庞大的投入。假设1000万用户订阅每月20美元的付费档位，年化收入约24亿美元；而Meta今年资本开支预算高达1300亿至1450亿美元。若维持专属虚拟机模式，Muse早期的基础设施投入仍将十分可观。

这也是市场当前需要进一步验证的地方：AI代理能够带来多少用户并不等于能够创造多少利润。

估值不算激进，但AI投入正在考验现金流

Meta当前估值仍相对温和。按彭博汇总的分析师一致预期，公司未来12个月预期市盈率约21倍，略低于纳斯达克100指数的22倍。

分析师预计，Meta 2026年营收增长26%至2540亿美元，净利润增长33%至806亿美元；但到2027年，营收和利润增速预计分别放缓至20%和9%。

与此同时，AI基础设施投入正在明显挤压现金流。Meta去年自由现金流为460亿美元，但受资本开支大幅增长影响，2026年预计转为-64亿美元，2027年进一步降至-292亿美元。

目前，彭博追踪的分析师中超过90%对Meta维持买入评级，但股价已接近分析师平均目标价。经过这一轮快速上涨后，市场对Meta的AI预期已经明显升温，Muse能否从用户增长进一步走向稳定变现，将成为下一阶段估值能否继续扩张的关键。

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本周四，据房地美数据，美国30年期固定抵押贷款利率于升至7.03%，为2025年1月以来首次触及该水平。

7%的利率关口正在买家、卖家与开发商之间引发连锁反应。结合今夏公布的疲软成屋销售数据与住宅开工数据，经济学家警告，已陷入四年销售停滞的美国楼市复苏前景愈发黯淡。

Realtor.com高级经济学家Anthony Smith表示：

对于买卖双方而言，逾一年半以来的最高抵押贷款利率，正落在一个本已处于放缓周期的市场上。7%的水平与其说是数学意义上的，不如说更多是心理层面的冲击，而且它恰好在这个本该由买方主导议价的季节节点出现。

7%并不具有特定的经济学临界意义，但其心理效应不容小觑。

在2022年之前，抵押贷款利率自2001年以来从未触及7%，此后逾二十年间，美国人已习惯于3%至4%的利率水平。疫情期间，部分买家甚至以低于3%的利率完成置业。

2022年利率骤然飙升后，楼市陷入停滞，大量买家选择观望，期待利率回落至历史低位。然而四年过去，利率始终居高不下。

今年2月，抵押贷款利率一度跌破6%，为2022年以来首次，由此点燃购房热情，市场普遍预期楼市将借春季旺季实现回暖。

然而，伊朗冲突爆发后，油价上涨与全球贸易扰动推高利率，令原本期待已久的春季旺季就此落空。

此后，随着利率持续攀升，成屋销售持续下滑。经济学家表示，部分迫于生活变动而不得不出手的买家。例如换工作或迎来新生儿，确实推动了市场部分改善，但整体而言，楼市依然在等待一场迟迟未至的复苏。

Homes.com首席住宅经济学家Brad Case指出，在通胀与经济不确定性持续高企的背景下，利率短期内大幅下行的可能性有限，越来越多的买家和卖家正在被迫接受这一现实。

与此同时，15年期固定抵押贷款利率本周四亦升至6.42%，为2024年5月以来最高水平。

过去数年，大量房主因不愿放弃低利率房贷而拒绝出售，导致楼市库存持续匮乏。

随着部分卖家意识到利率短期难以回落，这一"锁定效应"一度有所松动。8月，美国存量成屋可售套数升至162万套，为2019年以来最高水平。

然而，7%利率关口的突破可能令这一进展功亏一篑。卖家不仅仍不愿以3%的低息房贷换取7%的新贷款，更深知在买家购买力受限的市场环境下，可能不得不压低挂牌价才能吸引买盘。

经济学家预计，更多房主将倾向于留守原处，转而对现有住宅进行翻新改造，而非选择出售置换。

高利率环境对住宅开发商同样构成多重打击。在建材与劳动力成本持续上涨、利润率已受侵蚀的背景下，开发商为刺激销售普遍采取利率补贴策略。

抵押贷款利率的进一步走高，将使上述激励措施的成本更为高昂，直接拖累开发商盈利，并压制其扩大产能的意愿。

住房负担能力是特朗普政府的核心政策议题之一。白宫已指示政府支持的房贷巨头房地美与房利美购买抵押贷款支持证券以压低借贷成本，并推行限制投资者收购独栋住宅的相关措施。

然而，据英国《金融时报》基于Zillow数据的测算，自特朗普就任以来，全美房价累计上涨0.5%，月租金涨幅则达4.8%。

在11月中期选举临近、共和党竭力维持对参众两院掌控的关键时刻，住房成本高企的现实正持续考验选民情绪。

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9月24日，据Semafor援引知情人士报道，瑞银高层已重启有关如何令该行脱离瑞士监管机构管控的讨论，合并方案是选项之一。

报道发布后，瑞银在美国市场股价一度上涨1.9%。摩根士丹利股价一度迅速下跌，随后跌幅有所收窄，市场对潜在合并对象的猜测随之升温。

此番讨论的直接导火索，是瑞士议会本周推进了一项立法，要求瑞银补充最多约200亿美元的资本。瑞银管理层表示，这一要求将严重削弱其盈利性贷款能力。首席执行官Sergio Ermotti以强烈措辞表达了不满：

一个黑眼圈我们还能接受，但两个黑眼圈加一个断鼻梁就太多了。

议会表决：瑞银遭遇重大挫折

瑞士联邦院本周的表决结果，标志着瑞银在这场与本国监管机构长达一年以上的博弈中遭受明显失利。

此次通过的90% CET1覆盖要求，远高于瑞银所支持的替代方案——该方案仅要求50%以CET1覆盖，其余可以额外一级资本（AT1）替代。

瑞士政府此前提出了更为严格的100% CET1要求，但以23票对22票的极微弱差距被参议员否决，最终敲定的90%方案因此接近政府立场，与瑞银期望相去甚远。

更广泛的银行法修订方案以33票对10票在联邦院获得通过，但立法程序尚未终结。该法案仍须提交瑞士国民院（National Council）审议，后者有权修改或软化上院条款。

立法程序推进至国民院后，瑞银仍有机会争取更为温和的最终方案。预计瑞银将继续游说，力推50%/50%的CET1与AT1混合模式，而瑞士政府则坚守100% CET1的强硬立场。

资本压力：数字背后的竞争代价

此次监管争议的核心，在于瑞银所承担的潜在资本压力规模。

瑞银方面估算，90%的CET1覆盖要求将额外需要约160亿美元的顶级资本。加上今年其他监管措施所带来的约20亿美元，以及收购瑞士信贷后现行规定已要求的约150亿美元，瑞银在瑞士母行层面的增量CET1资本总需求，与收购瑞士信贷前相比或高达约330亿美元。

瑞银同时估计，上述收购后资本变化所带来的年度综合成本可能达到约25亿美元。

对投资者而言，被强制留存于母行的资本，意味着可用于股票回购、分红及业务扩张的资金减少，长期股东回报因此面临下行压力。若无法通过提高利润率、压缩成本或转向资本占用较低业务加以弥补，资本要求的提升将直接压低股本回报率。

瑞银方面强调，相比美国同业，这一监管环境明显处于不利地位。特朗普政府正推行去监管化政策，美国银行机构的资本束缚正逐步松绑。

监管逻辑：瑞士信贷危机留下的教训

瑞士监管机构力推严格资本要求，根源在于2023年瑞士信贷崩溃所揭示的系统性漏洞。

监管层从中得出的结论是，当一家全球性银行陷入危机时，积存于海外子公司的资本往往难以被瑞士母行迅速动用。要求以高质量权益资本在母行层面覆盖更高比例的海外子公司价值，旨在为潜在损失构建更厚实的缓冲，从而降低纳税人再度被迫支撑问题机构的风险。

CET1之所以受到监管机构青睐，在于其主要由普通股权及留存收益构成，可即时吸收损失。AT1债券虽同样具备吸损功能，但其地位在瑞士信贷获救过程中颇具争议。

彼时约160亿瑞士法郎的AT1债务被悉数减记，而股东仍获得部分价值补偿，引发市场强烈质疑。

瑞银则坚持认为，结构设计合理的AT1仍是有效的损失吸收工具，过度依赖成本更高的CET1将削弱其国际竞争力。

合并传言：迁出瑞士的多重路径

面对监管压力持续升级，据Semafor报道，瑞银高层已重启有关将注册地迁离瑞士的讨论，合并是其中最受关注的选项。

然而，凭借1.7万亿美元的资产负债表规模及1460亿美元的市值，瑞银能够匹配的潜在合并对象极为有限。

Semafor分析指出，摩根士丹利是外界长期讨论的可能候选方之一。该机构此前一直有意获取瑞银旗下规模达7万亿美元的财富管理账户资产。

此外，渣打银行及德意志银行也被视为成本相对较低的替代路径。值得注意的是，瑞银执行董事长Colm Kelleher曾任职于摩根士丹利。

目前，瑞银盈利能力依然强劲，资本水平充足，但这场监管博弈愈发指向一个核心问题：瑞士当局究竟允许股东从瑞银未来的利润中获取多少回报。

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美东时间24日正午前后，路透社披露美伊正探讨"海峡换解封"分阶段方案，随即遭伊朗官媒记者斥为"假新闻"；伊朗总统佩泽希齐扬（Pezeshkian）则在联合国大会间隙喊话，希望赶在11月美国中期选举前达成协议；与此同时，伊朗最高领袖顾问发出警告，若再遭攻击，战火可能蔓延至印度洋。

此前，伊朗方面也释放出强硬信号。据新华社，伊朗总统佩泽希齐扬23日在联合国大会一般性辩论发言中表示，伊朗“永不低头、也不会屈膝投降”，并呼吁各国共同努力实现和平。

受上述消息交替冲击，布伦特原油盘中一度涨至约106美元，随后在路透社消息传出后骤然回落，伊朗官媒否认声明出炉后油价再度反弹，收盘时布油重返100美元上方，较前一日继续走高。市场在"外交突破预期"与"谈判破裂风险"之间快速切换，充分暴露当前美伊地缘博弈对能源市场的深远牵制。

值得关注的是，就在各方通过外交渠道激烈博弈之际，实物原油市场已出现明显偏紧信号——Dated Brent重返125美元上方，现货升水约18美元；WTI现金展期价差接近6美元，远超历史正常水平，显示物理端供应压力并未因外交消息而消退。

美东时间24日正午前后，路透社援引一名伊朗高级官员、两名地区官员及两名西方外交消息人士报道，美伊谈判代表正在纽约就一条分阶段结束战争的路径展开磋商。根据这一设想，伊朗将允许船只逐步恢复通过霍尔木兹海峡，作为交换，美国解除对伊朗的经济封锁，伊朗方面还可能获得被冻结资产的解冻。

据路透社消息人士，谈判当前面临的核心障碍是双方均不愿率先放弃手中筹码。伊朗希望以海峡通行权换取美国解除经济封锁，美方则要求确保这一关键航运通道恢复稳定与自由通行。

报道同时披露，伊朗已释放一定灵活性——愿将此前提出的"霍尔木兹海峡过境收费"要求从主协议中移出，列入补充条款，因解除经济封锁已成更紧迫的优先选项。海湾地区消息人士亦证实，海湾国家已拒绝伊朗提出的过境费方案，且任何临时性安排均不代表伊朗正式放弃其既定立场。

然而，该消息传出不到一小时，一名被认为与伊朗方面关系密切的记者在社交媒体上发文斥之为虚假报道，称"路透社的报道是假的，目的是控制油价。目前没有任何谈判在进行。伊朗的立场没有改变：美国必须一步到位满足规定条件，霍尔木兹海峡才能在伊朗控制下开放。句号。"

受此否认声明影响，油价回吐跌幅，再度走高。

据美国全国广播公司新闻网（NBC）报道，伊朗总统佩泽希齐扬周四在联合国大会会议间隙与媒体简短会面时表示，伊朗政府愿意与美国达成协议结束战争，并希望赶在今年11月美国中期选举投票前完成。"我们希望美国能在中期选举前回到谅解备忘录，"他说。

佩泽希齐扬所指的谅解备忘录，是今年6月美伊之间签署的一份规划临时停火方案的文件，该协议其后告破。

这一表态与特朗普两天前在联合国大会上的公开表述形成直接对立。特朗普在向各国领导人发表演讲时称，他认为中期选举前不会达成协议："我相信选举结束之后我们就能达成协议。对他们来说不达成协议并不现实。他们正在观望我在中期选举中的表现。"

佩泽希齐扬当天还就其他议题表态：伊朗政府愿意开放核设施接受国际核查，并否认伊朗政府有意刺杀美国总统，称"伊朗政府从未将刺杀特朗普总统及其家人作为政策选项"。

值得注意的是，佩泽希齐扬的上述外交喊话在油市几乎未引发任何价格反应——布伦特原油对此消息无动于衷，反映出市场对谈判前景的普遍怀疑，以及伊朗政府与谈判实际进展之间可能存在的落差。

在外交喊话的同时，伊朗军方释放了截然相反的信号。据伊朗法尔斯通讯社发布的视频，伊朗最高领袖顾问、前伊斯兰革命卫队司令Yahya Rahim Safavi周四警告称，若伊朗再次遭到攻击，战线可能大幅扩大。

"既然冲突已从波斯湾和霍尔木兹海峡蔓延至红海，那么若战争进一步升级，前线有可能延伸至印度洋，甚至更远，"Safavi表示。

布伦特原油在上述言论传出后一度涨至约106美元，因此进一步打压了外界对谈判达成协议的预期。

这是伊朗最高领袖顾问首次明确将印度洋列为潜在打击范围。位于印度洋深处、距伊朗约2400英里的迭戈加西亚（Diego Garcia）岛上驻有美英联合军事基地，该基地战略地位极为重要。

油价此前为何大涨？

在上述一系列消息密集传出之前，国际原油期货已连续第二个交易日显著反弹。周四美股早盘，WTI一度涨至96.78美元，布伦特涨至108.23美元，两者日内涨幅均一度约达5%。

推动油价盘中加速上行的主要因素有两个：其一，市场认为美伊在纽约的外交会谈进展有限，意味着霍尔木兹海峡供应风险可能持续更长时间；其二，也门胡塞武装对沙特发动新一轮袭击，地缘紧张态势再度升温。

据新华社，胡塞武装军事发言人叶海亚·萨雷亚24日表示，该组织使用数十枚弹道导弹和无人机，对沙特阿拉伯西南部吉赞地区多处军事目标发动大规模袭击。沙特主导的多国联军随后宣称，当天拦截并摧毁胡塞武装发射的6枚弹道导弹，袭击目标涉及塔伊夫和延布两座城市。

这意味着，在路透社披露"分阶段重启"消息之前，油市的主导逻辑是"外交缺乏进展→战争和供应风险持续→海峡可能继续受扰→油价风险溢价上升"。路透社消息传出后，这一逻辑瞬间遭到冲击，随后因伊朗官媒的否认而迅速逆转，并伴随军方扩大战事的威胁进一步被搅动。

霍尔木兹海峡之所以能够如此迅速地撬动油价，在于它是全球最重要的能源运输通道之一。在当前美伊冲突背景下，海峡通航状况一直是国际原油市场关注的核心变量。

从实物市场信号来看，物理端的供应紧张并未因外交消息而缓和。Dated Brent已重返125美元上方，现货升水约18美元，反映近月实货溢价显著；WTI现金展期价差接近6美元，远超历史正常区间，均指向实物原油市场仍处于明显偏紧状态。

对油市而言，后续真正重要的并非"分阶段方案"这一消息本身，而是谈判能否转化为可执行协议，以及霍尔木兹海峡能否真正恢复稳定通航。路透社报道明确指出，双方仍存在重大分歧，尤其是如何协调彼此同步释放筹码的节奏问题。

在此之前，任何有关美伊谈判进展、海峡通航状况以及地区新增袭击事件的消息，都可能继续引发油价的大幅波动。

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据英国《金融时报》援引知情人士透露，高盛今年通过向Situational Awareness提供融资服务，获得的费用收入已超过2亿美元，使其成为高盛主经纪业务中费用贡献最高的对冲基金客户。

这笔收入与Situational Awareness此前激进的加杠杆策略密切相关。不过，这种交易模式正在退潮。今年7月，Aschenbrenner已告知投资者，将停止通过借贷放大投资押注。随着融资需求下降，高盛未来从该基金获得的相关费用也将随之减少。

与此同时，AI股票的急剧回调让高杠杆策略迅速遭到反噬。Situational Awareness在遭遇数十亿美元亏损后，此前估值约160亿美元的公开市场头寸大部分被出售给Ken Griffin旗下的Citadel。

AI股暴跌引发杠杆反噬，高盛仍是核心融资方

今年AI相关股票遭遇急速抛售后，Situational Awareness的高杠杆仓位迅速放大亏损。随着大规模头寸被出售，Aschenbrenner也开始重新调整交易策略。

面对巨额亏损，Aschenbrenner表示将“再战一日”，并“汲取必要教训”。本月早些时候，他已经重新开始建立科技股仓位。

融资关系也随之出现分化。高盛目前仍是Situational Awareness的核心借贷方之一，双方合作关系并未中断；据英国《金融时报》此前报道，摩根大通则已在该基金遭受亏损后停止向其提供贷款。

与此同时，Aschenbrenner近期开始与专注科技领域的经纪商Clear Street建立交易关系，进一步拓展融资渠道。随着其停止通过借贷放大押注，这家基金此前依靠高杠杆推动规模扩张的路径也正在发生变化。

两年做到200亿美元，AI押注一度带来超400%回报

Aschenbrenner现年24岁，曾任OpenAI研究员，并无传统交易从业经历。2024年，他以数亿美元资产规模创立Situational Awareness，此后大举押注AI赛道，累计回报率一度超过400%，管理规模迅速扩张至逾200亿美元。

在创办基金前，Aschenbrenner已凭借对AI趋势的判断在硅谷受到关注。2024年，他发布了一篇长达165页、题为《Situational Awareness》的文章，预测人工智能将在未来数年快速发展，并因此获得“AI界诺查丹玛斯”的称号，也为此后成立基金、吸引资金积累了影响力。

随着基金规模快速膨胀，其交易和融资需求也同步增长。借入资金放大仓位，让Situational Awareness得以在AI行情中进一步放大收益，也使其迅速成为华尔街主经纪业务中的大客户。

但当AI行情转向，这种模式同样放大了下行风险。随着Aschenbrenner主动收缩杠杆，高盛从这家基金身上获得的巨额融资收入或将难以延续。

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周四，财政部440亿美元7年期国债拍卖中标收益率升至5.085%，创该期限有记录以来最高水平，尾部为今年3月以来最大，海外投资者获配比例降至2025年11月以来最低。拍卖结束后，10年期美债收益率重新逼近5.15%，30年期收益率一度涨至5.49%，为2004年以来最高。

与此同时，财政部当日进行的第二次扩大版"流动性支持"回购操作仅接受40.78亿美元报价，相当于60亿美元上限的68%，低于两周前首次扩大操作时约86%的执行比例。市场流动性支持力度再度不及预期。

摩根大通和KKR策略师认为，随着能源驱动的通胀、政府大量借贷以及央行进一步收紧货币政策的风险持续发酵，美债收益率仍有进一步攀升空间。

7年期美债拍卖遇冷，收益率创历史新高

美国财政部周四发行440亿美元7年期国债，最终中标收益率为5.085%，高于一个月前拍卖的4.512%，并创该期限国债有记录以来最高水平。

此次拍卖收益率较“即期发行”收益率5.078%高出0.7个基点，尾部为今年3月以来最大。尾部扩大意味着最终成交收益率高于拍卖前市场水平，显示投资者要求更高收益率才能承接这批国债。

拍卖内部需求同样走弱。海外投资者获配比例从上次的60.8%降至57.2%，创2025年11月以来最低；直接投标者获配比例升至30.3%，处于历史较高水平。一级交易商最终承接12.5%的发行量，与近期平均水平大致相当。

此次拍卖的表现虽然不及前一日5年期国债拍卖疲弱，但仍未能改善二级市场情绪。拍卖结束后，10年期美债收益率重新逼近盘中高点，最新约为5.15%。

财政部周四进行的第二次扩大版回购操作进一步揭示出市场与财政部之间的分歧。本次操作目标为20年至30年期名义票息国债，最高回购规模为60亿美元。

操作共收到104.89亿美元报价，与两周前首次扩大操作的报价规模相近，但财政部最终仅接受40.78亿美元，执行比例仅为68%，明显低于9月11日操作时的约86%。而在此前历次操作中，财政部几乎每次均按上限全额接受报价。

据分析，财政部此次拒绝了大量偏离合理收益率曲线的低价报价。12只被接受债券的成交收益率均接近拟合曲线，最大偏差不超过±0.6个基点，而两周前的操作中有5只被接受债券属于"低价报价"（偏离曲线0.5个基点以上）。换言之，财政部在约104亿美元报价中仅认定约40亿美元定价合理，拒绝接受约64亿美元的低价报价。

本次操作仅接受35只符合条件债券中的12只。两笔最大交易分别为15亿美元的2048年2月到期、票息3.000%国债，以及15亿美元的2051年11月到期、票息1.875%国债，两者成交收益率均贴近曲线（分别偏离−0.1个基点和+0.1个基点）。

被接受报价对应的2047年至2051年到期债券收益率约为5.54%至5.56%，较同期10年期美债收益率5.10%至5.16%高出约40至45个基点。

回购规模连续两次大幅低于上限，使得财政部通过该操作向市场提供的"流动性支持"明显低于预期，被认为是此轮长端收益率进一步攀升的触发因素之一。

美债市场压力同步蔓延至市政债市场。截至周四纽约时间下午3点，基准30年期市政债收益率上涨11个基点至5.07%，突破5%关口，创至少2011年以来最高水平；10年期市政债收益率上涨14个基点至4.01%，同样创至少2011年以来新高。

通胀担忧及市场对美联储进一步加息的预期持续冲击该市场。截至周三，市政债9月累计跌幅达2.8%，有望录得2023年以来最差单月表现。据彭博汇总数据，周三投资管理机构提交出售报价的市政债规模升至约34亿美元，为2020年疫情初期市场剧烈波动以来最高水平。

摩根大通策略师Peter DeGroot团队表示，市政债市场正出现负反馈迹象，即市场表现不佳导致资金流出，而资金流出又进一步拖累市场表现，在利率环境趋于稳定之前，这一状况可能持续。

尽管市场整体承压，收益率升破5%也开始吸引部分机构资金关注。

Invesco负责市政债业务的首席投资官Mark Paris表示，市场参与者反馈称，一些保险公司、银行以及其他跨界投资者正在进入市场，"5%这个门槛对他们很重要"。

与此同时，供给端可能出现阶段性收缩。截至周四，未来30天预计进入市场定价的市政债规模约为159亿美元。Belle Haven Investments高级副总裁Ryan Ciavarelli表示，在订单簿表现不佳的情况下，承销商会更加谨慎地将新债推向市场，部分发行人可能选择暂缓发行以观察市场走势。他同时指出，只要新发行债券定价仍具吸引力，市场需求依然存在。

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9月24日，据彭博报道，人工智能开发商Anthropic与Akamai签署了一项为期七年、总价值达116亿美元的算力合同，标志着AI算力基础设施领域的又一巨额交易落地。

这项交易创下Akamai公司历史上的最大订单纪录。根据协议，Akamai将向Anthropic提供中央处理器（CPU）算力，以支持其日益增长的人工智能服务需求。

作为交易的重要组成部分，Akamai向Anthropic发行了认股权证，允许其购买可转换为普通股的B轮股份。这一包含股权捆绑的云服务合作模式，直接引发了华尔街对科技行业“循环人工智能交易”的进一步关注。

此次合作将深刻重塑Akamai的业务结构。在巨额资本支出预期的同时，该公司的云计算业务收入有望在未来几年内实现激增，并可能很快超越其传统的网络安全和内容分发业务。

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9月24日，据《华尔街日报》报道，蓝色起源已完成100亿美元的外部融资，公司估值约为1400亿美元。

贝索斯本人在本轮融资中额外注资20亿美元，将其自2000年创立公司以来的总投入推至约300亿美元。报道援引知情人士透露，最终融资规模可能超过100亿美元的初始目标。

这轮融资为这家私营公司提供了罕见的公开估值参照，同时也披露了其激进的财务预期：蓝色起源2025年营收约8亿美元，预计今年将增至14亿美元，并预测2030年营收将突破300亿美元。

公司未来的增长引擎将涵盖运载火箭发射服务、卫星通信业务及人工智能卫星网络，使其与埃隆·马斯克旗下的SpaceX形成更直接的竞争态势。

根据《华尔街日报》所获文件，蓝色起源预计2030年营收将从当前水平增长逾37倍，达到300亿美元以上。

这一目标的实现，将主要依赖三条业务线：火箭发射需求、尚未向轨道发射任何设备的卫星通信业务，以及一支规划中的人工智能卫星星座。

从当前基础来看，这一目标颇为雄心勃勃。2025年全年营收仅为8亿美元，今年预计增至14亿美元。其中，卫星通信业务目前尚未实质性启动，能否按计划推进，将是公司能否完成长期营收目标的关键变量之一。

蓝色起源的核心资产是可复用的新格伦（New Glenn）重型火箭，公司目前已完成三次新格伦任务。然而今年5月，一枚火箭在佛罗里达州发射台发生爆炸，导致新格伦发射工作全面暂停，公司正在重建相关设施。

公司在相关文件中表示，新格伦将帮助其缩小与SpaceX之间的差距。首席执行官Dave Limp自近三年前上任以来，始终强调加速任务推进与内部技术开发，公司亦有意在NASA等政府客户面前兑现承诺。

本轮融资完成后，蓝色起源的资本储备将支撑其在火箭发射、卫星部署及政府航天项目等多条战线上向SpaceX发起挑战。

SpaceX目前是商业航天行业的绝对领导者，蓝色起源则凭借新格伦、卫星通信及人工智能卫星网络等多项布局，试图系统性压缩其市场领先优势。

贝索斯去年曾在采访中对航天行业竞争格局表态称：

SpaceX会成功，蓝色起源也会成功，现在还有一些甚至尚未成立的公司将来同样会成功。

贝索斯本人以通过出售亚马逊股份为蓝色起源提供资金。据彭博亿万富翁指数，其净资产于今年9月底约为2750亿美元。

此次百亿美元外部融资，标志着蓝色起源从单一依赖创始人输血，转向更广泛的市场化融资模式，是公司发展历程中的重要转折点。

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要闻精选

习近平同美国总统特朗普会谈。

美财长称中美已同意将贸易休战协议延长至明年1月，外交部回应。

中国商务部：中美双方就人工智能进行了首次对话；第八轮经贸磋商达成了多项共识。

中国央行：建议发挥增量政策和存量政策集成效应，增强政策前瞻性灵活性针对性。

购房定金最高不超1%！北京打响现房销售“第一枪”。

报道：DeepSeek年化营收突破10亿美元，计划在10月底前完成第二轮融资。

报道称美伊探讨分阶段重启霍尔木兹海峡，原油涨幅火速“腰斩”。胡塞武装袭击不停，马克龙宣布法国将军援沙特、保护红海延布港石油设施。伊朗最高领袖顾问：与美国的冲突可能扩大至印度洋。

美国上周首申人数降至19.7万人，为1969年以来的最低水平之一。

美债抛售加剧！7年期美债拍卖遇冷，美国财政部回购规模再度低于上限，市政债收益率创15年新高。日本10年期国债收益率冲上1996年来新高。

美联储三位官员同日放鹰，市场预期10月加息概率升至69%。美联储“三把手”：年底前再度加息是“合理”的，降低通胀仍需付出更多努力。

盘前急跌，甲骨文突发“不可抗力”通知，因担忧3000亿美元数据中心项目延期。

黄仁勋：AI“末日论”太过火，安全问题可以靠工程解决。报道：谷歌、OpenAI和Anthropic推进成立AI安全组织，最早今年年底启动。

市场概述

周四全球市场的核心矛盾仍是能源与利率两条线的共振。也门胡塞武装袭击沙特多处目标，油价抬升通胀预期，叠加美联储多位官员同日放鹰、7年期国债拍卖与财政部长债回购双双遇冷，30年期美债收益率升至2004年以来最高，10年期2007年以来首次升破5.2%，美元指数连续第四个交易日走强。长端利率抬高压制估值，美股三大指数收盘涨跌不一、道指连跌三日，黄金小幅走低。

美股：道指跌0.31%报51349.98点，标普500指数跌0.02%报7704.13点，纳指涨0.01%报26939.37点，道指为连续第三个交易日收跌；标普500十一大板块七跌四涨，公用事业与材料板块分别以1.02%和1.01%的跌幅领跌，通信服务与医疗保健板块分别涨1.92%和0.65%，指数收盘基本持平但内部多数成分股下跌。

科技股：Meta涨4.50%报777.59美元、创近一年新高且当月涨幅超30%，谷歌-A涨1.34%，亚马逊涨0.04%；微软跌0.53%，特斯拉跌0.57%，英伟达跌0.41%，苹果跌0.33%；甲骨文跌3.5%、信用违约互换利差升至历史新高，博通跌1.30%。存储链分化，美光科技涨0.81%、西部数据跌4.94%、闪迪跌3.47%、SK海力士跌1.54%；CoreWeave涨3.72%，Moderna涨6.98%。纳斯达克中国金龙指数跌0.67%。

A股：沪指跌1.22%报3888.37点，深证成指跌2.34%报13316.97点，创业板指跌2.68%报3288.95点；沪深两市成交1.65万亿元、较上一交易日缩量1116亿元，超4300只个股下跌。有色金属、PCB与光模块等算力硬件方向领跌，机器人产业链在特斯拉量产审厂推进的带动下逆势掀起涨停潮，福建本地股午后异动，石油、煤炭与银行股相对抗跌。

港股：恒指跌0.29%报24761.13点，恒生科技指数跌0.41%；原材料与医疗保健板块跌幅居前，洛阳钼业、宁德时代跌近4%领跌蓝筹，华虹半导体跌超3%，商汤逆市涨超4%，国债期货全线上涨、30年期主力合约涨0.31%。

欧股：欧洲STOXX 600指数跌0.55%报637点附近，德国DAX指数跌0.57%报25266.53点，法国CAC 40指数跌0.52%报8081.43点，英国富时100指数跌0.24%报10679.99点；能源股随油价走高，银行与科技股承压，英飞凌跌4.2%、西门子能源跌1.7%。

日韩：日经225指数涨0.8%报65513.99点，在连续三个交易日休市后恢复交易，东证指数跌0.4%报4075.30点；韩国综合指数因中秋假期休市，最近一个交易日为9月23日、收报7080.92点。

原油：WTI 11月原油期货涨2.66%报94.61美元/桶，布伦特11月原油期货涨3.41%报106.60美元/桶，均为连续第二个交易日上涨。盘中曾因美伊探讨重开霍尔木兹海峡的报道回吐多数涨幅，随后伊朗方面否认谈判存在，油价收复失地；即期布伦特现货价格重返每桶125美元上方，近远月价差高达18美元。

贵金属：COMEX期金跌0.19%报4310.1美元/盎司，COMEX期银跌1.06%报64.28美元/盎司；美元与美债收益率同步走高抬升持有无息资产的机会成本，金价维持在上周低点附近，A股黄金股同步走弱，沪金盘中跌超1%、沪银一度跌超3%。

工业金属：LME 3个月期铜涨0.21%报14646美元/吨，伦锌涨1.78%报3967美元、伦镍涨0.24%报16520美元、伦铅涨0.52%报1933美元，伦锡跌0.11%报53900美元；美元走强带来的压制被供给端扰动部分抵消，金属期货收盘涨跌不一。

美债：10年期美债收益率上行约8个基点至5.20%，为2007年以来首次；30年期上行约8个基点至5.48%，创2004年以来最高；2年期仅上行约2.5个基点至4.92%，曲线呈熊市陡峭化。债市隐含波动率一年来首度超过股市波动率，日本10年期国债收益率同步上行10个基点至3.075%、创1996年8月以来新高。

外汇：美元指数涨0.19%报101.285，连续第四个交易日走强；离岸人民币纽约尾盘报6.7159元，较前一交易日纽约尾盘跌44点；美元兑日元升0.38%报158.85，欧元兑美元跌至1.1374，英镑兑美元跌至1.3217。

加密货币：比特币涨0.2%报约84357美元，以太坊涨0.9%报约2695美元，整体呈横盘整理；美元与美债收益率维持高位令风险资产缺少增量资金，但跌幅较前一交易日明显收窄。

要闻详情

中国

习近平同美国总统特朗普会谈。习近平表示，希望中美双方相向而行，坚持互利共赢导向，推动中美经贸关系持续稳定向好发展。他指出，中美都是人工智能大国，双方有竞争，更可以合作，应该各展所长而不是相互设防。双方可以继续开展人工智能对话，就其风险和收益进行交流，共同防范人工智能被滥用恶用。要保持人类对人工智能技术的管控，秉持以人为本、向上向善理念，让人工智能为人类的进步服务。两国元首还就中东局势、乌克兰危机、朝鲜半岛等重大国际和地区问题交换了意见。

特朗普：习近平主席和我建立了深厚的友谊。当地时间9月24日上午，国家主席习近平出席美国总统特朗普在白宫举行的欢迎仪式。特朗普总统发表致辞。

美财长称中美已同意将贸易休战协议延长至明年1月，外交部回应。美国财长贝森特表示，中美两国已同意将贸易休战协议延长至明年1月10日。外交部发言人郭嘉昆表示：“关于中美经贸磋商的有关情况，建议你向中方的主管部门进行询问。”

商务部：中美双方就人工智能进行了首次对话；第八轮经贸磋商达成了多项共识。双方以两国元首重要共识为引领，秉持相互尊重、和平共处、合作共赢的原则，围绕落实已有经贸磋商共识、对等降税安排、建立贸易理事会和投资理事会、吉隆坡经贸磋商联合安排延期等双方共同关注的经贸问题，进行了坦诚、深入、富有建设性的交流，达成多项共识。何立峰副总理与贝森特财长作为中美各自牵头人在中美经贸磋商机制下就人工智能进行了首次对话。

中国央行：建议发挥增量政策和存量政策集成效应，增强政策前瞻性灵活性针对性。中国人民银行货币政策委员会2026年第三季度例会于9月19日召开，由行长潘功胜主持。会议认为当前外部环境更加复杂多变，我国经济仍面临供强需弱、结构分化、外部冲击等挑战，要继续实施适度宽松的货币政策、加大逆周期调节力度，促进经济稳定增长和物价合理回升。下阶段建议发挥增量政策和存量政策集成效应，从宏观审慎角度关注长期收益率变化，保持人民币汇率基本稳定。

购房定金最高不超1%！北京打响现房销售“第一枪”。9月24日，北京市住房城乡建设委等四部门联合印发实施意见，自当日起施行，成为8月28日住建部等三部门通知发布后全国首个出台落地细则的城市。核心逻辑是“新老划断、分类过渡”：新出让土地的项目申请预售须主体结构封顶，预售资金全额全过程监管；已拿地未取得规证的项目经备案后可在2027年底前按原有条件预售。土地出让价款首付不低于50%、余款两年内缴清且不计利息，个人按揭贷款发放后移至竣工备案。

- 北京：商品房预售需封顶，优先选择现房销售：实施意见明确六方面措施，包括优先选择现房销售、推行主办银行制度，房企可收取不超过总房价款1%的定金。

报道：DeepSeek年化营收突破10亿美元，计划在10月底前完成第二轮融资。据The Information援引知情人士，首席执行官梁文锋在近期投资者会议上披露，公司年化营收已突破10亿美元，较数月前的不足5亿美元翻逾一倍；公司计划10月底前完成第二轮融资，目标募资500亿元人民币，估值5000亿元人民币。上月模型API调用费用上调2.3至4.5倍未引发客户流失，前七个月API销售毛利率达82.9%。公司逾70%算力投入新模型训练。

中国黄金进口，创历史新高。据英国《金融时报》9月22日报道，中国今年支出创纪录资金进口黄金逾1000吨，前8个月在黄金上支出1588亿美元，而2025年全年支出965亿美元购买886吨黄金。今年7月中国持有的美国国债降至6180亿美元，为18年来最低。紫金矿业旗下金山资产管理董事总经理刘莎表示，央行和民间投资者都在将储备和储蓄多元化，中国购金的规模和持续性已成为全球金价的核心驱动力。

余承东证实赛力斯提出主导问界，称未来将聚焦“四界”，保障更充足资源。9月24日，华为常务董事、终端BG董事长余承东发文称，接下来将聚焦尊界、享界、智界、尚界，让每个界获得更充足资源。此前他在合肥一家鸿蒙智行门店表示，“赛力斯与华为合作以来能力有了长足的成长，现在他们想自己主导，我们支持他们”。9月15日鸿蒙智行与问界宣布问界品牌“专属专营”，产品定义、设计、品牌营销、渠道零售与服务体系由赛力斯主导，华为终端参与赋能。

海外

报道称美伊探讨分阶段重启霍尔木兹海峡，原油涨幅火速“腰斩”。据报道，美伊在议的分阶段安排是，伊朗允许船只通过霍尔木兹海峡，作为交换，美国解除对伊经济封锁，还可能解冻伊方被冻结资产；伊官员称，伊朗寻求外交解决途径，但也为可能与美国爆发新冲突做准备。报道传出前，因美伊会谈进展有限、海峡风险持续，原油盘中曾涨5%，报道传出后收窄多数涨幅，布油一度涨不到0.6%。

胡塞武装袭击不停，马克龙宣布法国将军援沙特、保护红海延布港石油设施。马克龙称，法国将向延布派兵、并提供雷达系统和防御系统；行动的任务是保护延布设施，不是介入地区冲突。也门胡塞武装后称，打击沙特首都和延布的沙特阿美设施。上周五马克龙说，霍尔木兹海峡受阻后，沙特东西输油管一度成为重要替代运输路线，但该管道运油因也门胡塞武装袭击延布而剧减。

布油重返100美元！伊朗最高领袖顾问：与美国的冲突可能扩大至印度洋。伊朗最高领袖顾问警告，冲突已从波斯湾、霍尔木兹海峡延伸至红海，若局势进一步升级，潜在行动范围可能扩大至印度洋及其他地区。若美国发动新军事行动，红海和曼德海峡或成新作战区域。

美债抛售加剧！7年期美债拍卖遇冷，财政部回购规模再度低于上限，市政债收益率创15年新高。周四，美财政部440亿美元7年期国债拍卖收益率飙升至5.085%，创该期限历史新高，海外投资者获配比例跌至近两年低点；美财政部扩大回购操作仅完成上限68%，低于上次的86%，流动性支持力度不及预期。压力蔓延至美市政债市场，30年期收益率突破5%，创2011年以来新高，抛售规模创疫情初期以来峰值。周四10年期美债收益率升破5.2%，为2007年来首次。

- 加息预期升温，全球政府债券平均收益率逼近4%，创2007年以来新高。彭博全球综合国债指数收益率周三上涨8个基点至3.99%。周四美债继续走高：30年期收益率上行约8个基点至5.48%、创2004年以来最高，10年期上行约8个基点至5.20%、为2007年以来首次，2年期仅上行约2.5个基点。当日440亿美元7年期国债中标收益率5.085%，为2009年重新发行以来首破5%；财政部长债回购仅买入40.78亿美元。

- 数十年高位收益率未能阻挡全球债券发行热潮，美债抛售加剧：全球银团债券年内发行量突破6万亿美元。

- 10年美债破5.1%：美财政部TGA何时入场回购？：文章认为财政部动用TGA回购主要缓解短端。

- 全球债市抛售潮蔓延！日本10年期国债收益率冲上1996年来新高。日本债市结束假期后重新开市即被卷入全球抛售浪潮，10年期国债收益率周四上行10个基点至3.075%，创1996年8月以来最高，5年期上行9.5个基点至2.37%，30年期上行近7个基点至4.134%。压力来自内外两端：外部是油价反弹加剧通胀隐忧、美债拍卖需求疲软；内部是日本央行上周五加息25个基点但未能明确后续节奏，且政府正考虑将中期防卫预算目标设定为GDP的3.5%。

美联储“三把手”：年底前再度加息是“合理”的，降低通胀仍需付出更多努力。纽约联储主席威廉姆斯周四在伦敦NIESR会议上表示，市场预期年底前有必要再度收紧政策“在我看来是合理的”。他将人工智能热潮定性为传统需求冲击而非单纯的供给改善，预计AI最终带来生产率繁荣，但核心问题在于芯片供应挑战会持续多久；他还表示“提供明确且非常直接的前瞻性指引的时代已经结束”。同日费城联储主席保尔森、克利夫兰联储主席哈马克与里士满联储主席巴尔金均释放鹰派信号。

美国上周首申人数降至19.7万人，为1969年以来的最低水平之一。美国劳工部周四公布，截至9月19日当周初请失业金人数减少1000人至19.7万，为7月以来最低，也是1969年以来的历史最低读数之一；四周移动均值下滑至20.225万、创六周新低，持续申领失业金人数约172万、接近2023年以来最低。彭博经济学家Eliza Winger表示，少数裁员行业的动机集中于效率提升而非宏观压力传导，高利率尚未在利率敏感型行业引发裁员。

美国楼市“以价换量”：8月新屋销售创年内新高，房价创逾一年最大跌幅。美国政府周四公布，8月新单户住宅销量环比增长6.4%、折合年化68.4万套，远超预期的61.6万套；销售价格中位数同比下降5.8%至39.37万美元，创2025年7月以来最大降幅。建筑商高度依赖免费装修升级、抵押贷款利率折扣和直接降价刺激需求，莱纳公司首席执行官斯图尔特·米勒表示二手房卖家降价正与新房争夺客户。不过此后抵押贷款利率已攀升至7%以上，这轮回暖可能是暂时的。

- 美国房贷利率升至7%以上，创2025年初以来新高：房地美数据显示30年期固定利率抵押贷款平均利率升至7.03%，高于一周前的6.95%。

盘前急跌！甲骨文突发“不可抗力”通知，因担忧3000亿美元数据中心项目延期。据彭博报道，甲骨文已向Project Jupiter开发商、Blue Owl旗下Stack Infrastructure发出援引不可抗力条款的通知，目的是在项目无法按原计划于2028年上线时推迟付款义务。该项目为OpenAI提供总计3000亿美元算力。消息后甲骨文当日收跌3.5%、信用违约互换利差升至历史新高。

- 警示AI信用风险，穆迪：美国五大巨头表外义务3年翻至8倍，飙升至2.8万亿美元：五家公司合计承担约2.8万亿美元表外义务，较2023年激增8倍。

谷歌Gemini 3.8 Live上线“数字人”实时对话，支持多国语言与口型同步。谷歌云Gemini 3.8 Live with Live Avatar正式面向企业开放，支持实时唇形同步、97种语言自动切换、后台异步工具调用，生成音视频均嵌入SynthID水印。同日OpenAI将ChatGPT Voice接入GPT-6家族及插件，用户可通过语音查邮件、挪会议、做PPT，并接入Agent产品ChatGPT Work。

- 刚刚，ChatGPT能“开口干活”了：新版App当天起全球推送，Astra负责操作电脑与多步骤硬活、Sol管推理、Luna价格最低。

Claude发现神秘DNA系统！狂烧2.1亿Token挖出「上帝手术刀」。Anthropic新分子生物学实验室公布首个成果：950个Claude集群并联运行21小时、消耗约2.1亿Token，扫描超20万个逆转录酶后，在巨型噬菌体DNA中自主发现人类从未记录的全新酶系统ART（阵列关联逆转录酶系统），其结构与CRISPR高度神似。

- 一管血查50多种癌症，美国FDA专家委员会投票支持，AI筛查时代吹响号角？：FDA专家委员会以7:2认定GRAIL的Galleri多癌种早筛产品获益超风险；其可筛查50余种癌症，特异性99.85%、阳性预测值约77%。

黄仁勋：AI“末日论”太过火，安全问题可以靠工程解决。英伟达首席执行官黄仁勋在9月23日发布的访谈中表示，AI本质上只是被赋予目标函数的软件和算法，安全与对齐完全可以通过隔离、沙盒化等工程手段解决，“如果你认为自己已无法掌控局面，那么在重获掌控之前，就不应发布产品”。他批评科技公司在声称技术“强大到无法控制”的同时寻求监管或反垄断豁免，并以英伟达80%研发资源投入验证为例，认为AI实验室当前的比例需要逐渐翻转。

报道：谷歌、OpenAI和Anthropic推进成立AI安全组织，最早今年年底启动。据The Information援引知情人士，谷歌、OpenAI与Anthropic正推动成立名为“前沿AI标准局”（SAFA）的行业自律组织，计划今年底或2027年初落地，为最先进AI模型制定统一安全与安保标准，职能涵盖部署前第三方测试与事故报告规范。此前三家公司寻求与美政府共建监管框架的努力已陷入停滞。

观点精选

汇丰：AI模型放缓未必利空，传统数据中心有三条结构性顺风。该行认为传统数据中心的增长逻辑正从前沿模型迭代转向AI商业化扩散：推理需求增长、云厂商资本开支扩张，叠加电力与监管约束收紧，供需偏紧格局有望延续至2028年。即使利率上行，2025年至2028年AFFO每股复合增速仍预计达11%至12%，盈利韧性较强。

摩根大通：Muse转向交易抽成，或打开Meta全新增长空间。该行认为随着AI助手Muse的变现模式由订阅制转向交易抽成，叠加Connector生态扩张与前沿模型Watermelon即将发布，Meta正在广告之外开辟新的高增长曲线；公司同时加速布局可穿戴硬件生态，以眼镜等设备作为Muse的入口。

中金：美联储加息“短而浅”，继续看好中美科技股与黄金。中金认为沃什鹰派加息反映其政策反应函数调整，政策紧缩或“矫枉过正”，且其立场与政治周期关联度高、与经济周期关联低；美国经济基本面不足以支撑持续加息。资产上继续看好中美科技股与黄金，美债排序靠后，标配商品对冲风险。

彭博策略师Simon White：美债收益率上行正从“良性”转向无序。他警告收益率上行正由利率预期推动的良性上涨，转向期限溢价扩大的无序上行。长端利率走高会同时推升美股估值折现率和企业融资成本，并加剧高杠杆资产的平仓压力；若5%以上利率成为新常态，美股估值将面临持续压缩压力。

半夏投资李蓓：AI资本开支或在明年年中见顶，地产的机会升级到二十年一遇。她认为现房销售新政下地产机会从“十年一遇”升级为“二十年一遇”，行业出清更彻底，头部房企股价未来几年有望涨5至10倍。她同时提示AI泡沫风险，认为AI第二波下跌要等资本开支见顶，而见顶或在明年二季度。

摩根大通：美债5%失去震慑力，股市断裂阈值或已升至6%。该行指出受AI与服务业等结构性因素驱动，传统利率传导机制减弱，股市对收益率上行的断裂阈值已升至5.5%至6%。虽然高收益率正重新吸纳避险资金，但持续波动已导致新兴市场遭遇资金大幅外流。

国金宏观宋雪涛：AI化债的转折点尚未到来。该团队认为当前AI扩张主要抽走美债资金而非补充税基，形成“反向化债”；外资正从美债转向美股风险资产，期限融资溢价而非利率风险将主导长端利率上行，生产率提升反而可能推高实际利率。

摩根士丹利：若美国禁止柴油出口，欧洲将是最大受害人。该行测算全球柴油价格已创历史新高，西北欧每日依赖美国进口约25万桶柴油，若供应中断，本已跌至多年低位的欧洲柴油库存将雪上加霜，被迫以高价抢购货源，可能引发类似2022年的天然气危机。

高盛：电网排队太久，AI数据中心转向“自发电”，燃料电池站上C位。该行将2030年全球表后装机预测上修至67GW，按交付速度与可用性配权综合评分，离网落地快、满载率高的燃料电池得分最高，预估设备市场规模达550亿美元；燃气轮机则受限于长交期。

摩根士丹利：个人Agent火了，软件迎来新需求。该行认为Muse与Instinct引发的消费端Agent浪潮，正从中远期改善通信、网络基建及电商软件等行业估值：Agent通过激发通信用量支撑Twilio等公司增长，同时重塑Wix等网络基建的后端交易价值，并凸显Shopify作为统一商务系统的集采优势。

今日关注

中国

国家主席习近平对美国进行的国事访问进入最后一天，访问时间为9月23日至25日。

海外

美国8月耐用品订单月率于北京时间20时30分公布，市场预期由前值的增长1.1%转为下滑0.3%。

美国9月密歇根大学消费者信心指数终值及一年期通胀率预期终值于北京时间22时公布，市场预期信心指数终值由初值的51.7降至47.5。

美联储官员密集发声。

英国央行行长贝利发表讲话，英国9月GfK消费者信心指数、德国10月GfK消费者信心指数以及欧元区8月M3货币供应量同日公布。

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周四，费城联储主席Anna Paulson明确表示，若经济形势如预期演变，"适度进一步收紧政策或有必要"。纽约联储主席John Williams亦在同日发言表示，年底前再度加息是“合理”的，降低通胀仍需付出更多努力。

两人的表态与美联储上周决策基调高度一致——联邦公开市场委员会（FOMC）在上次会议上一致同意加息25个基点，并发布预测显示年内至少还有一次加息。

受上述官员表态及近期强劲经济数据的共同推动，投资者对10月加息的预期概率已从上周末的53%升至约69%，美联储下次政策会议将于10月28日结束，距国会中期选举仅剩六天。

Paulson在费城出席活动时表示，剔除能源和食品的核心通胀指标依然"顽固地偏高"，目前运行区间约为2.5%至3%，几乎未见向2%目标收敛的迹象。

"今年关于核心通胀，我能说的最好情况是，它没有继续恶化，"Paulson说，"在此背景下，通胀持续高企的风险已经上升。"

她同时指出，美国经济表现出较强韧性，产出增长稳健，劳动力市场接近充分就业，甚至出现"动能增强"的迹象。但这一有利局面也意味着，货币政策有足够空间聚焦于控通胀目标，而无需过多权衡经济下行风险。

克利夫兰联储主席Beth Hammack同日也强调，在通胀已长期偏高的环境下，外部冲击接连到来，将显著增加"通胀预期脱锚"的风险。

美联储理事Michael Barr周三表示，“进一步的政策调整很可能是必要的”，以确保通胀及时回到目标。

里士满联储主席Tom Barkin在周二表示，通胀降温不会一蹴而就，供给侧冲击已由"暂时性"演变为持续性压力，高企的通胀水平存在向未来预期固化传导的风险。

美联储主席沃什在上周新闻发布会上措辞简短而强硬，称"我们的主要关注点在于价格稳定这一使命目标，通胀过高已持续过久，这是不争的事实。"

从通胀驱动因素来看，以个人消费支出（PCE）价格指数衡量，美国通胀率7月同比为3.7%。

Hammack指出，当前通胀在很大程度上由贸易关税的后续影响以及能源价格飙升所驱动。与此同时，与中东地区冲突相关的价格压力以及人工智能数据中心建设带动的需求，也构成新的通胀来源。

Paulson补充道，尽管关税对消费价格的直接冲击有所缓和，但薪资增长整体仍属温和，尚不构成额外的劳动力成本型通胀压力。

密集的加息信号已开始引发白宫的公开不满。美国国家经济委员会主任哈塞特周三称美联储"异常党派化"，表示"过去几天，许多并非由特朗普总统任命的官员发表讲话，表示需要更多次加息。"

这一表态标志着白宫与美联储之间的紧张关系进一步显性化。

Paulson是本年度FOMC的投票委员，上述多位官员的集体发声，表明美联储政策委员会内部在继续收紧的方向上存在较为广泛的共识。

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美国参议院周四以微弱劣势否决了一项要求终止对伊战争的决议，但围绕这场冲突的政治裂痕正在共和党内部加速扩大。

周四，参议院以微弱优势否决了一项要求结束美国与伊朗战争的法案。表决结果为49票赞成、50票反对。

这项依据《战争权力法》提出的"共同决议"不具法律效力，无需总统签署，因此本质上属于象征性表态。

然而，全美平均油价已攀升至每加仑4.48美元，持续的经济压力正将这场战争推向中期选举的政治核心，令执政共和党人左右为难。

随着期中选举进入倒计时不足六周，部分共和党议员开始公开与特朗普政府切割，转而呼吁结束战争以平息选民对高油价的不满。这一动向显示，战争的经济代价正从政策争议演变为选举变量。

本次表决中，共和党内有四名参议员投票支持该决议，分别为来自北卡罗来纳州的Thom Tillis、缅因州的Susan Collins、阿拉斯加州的Lisa Murkowski，以及肯塔基州的Rand Paul。

民主党方面，宾夕法尼亚州参议员John Fetterman是唯一投下反对票的成员。

马里兰州民主党参议员Angela Alsobrooks未能参与投票。其发言人Meredith Happy表示，Alsobrooks当天因紧急家庭事务无法出席，但她此前已13次投票支持结束对伊战争。

值得注意的是，即便Alsobrooks出席并投下赞成票，决议仍将以50对50平局收场，并依规则遭到否决。

主导这一系列立法推动的弗吉尼亚州民主党参议员Tim Kaine表示，特朗普总统目前"正在违反宪法、《战争权力法》以及国会已通过的共同决议"。

他指出，参议院此前已通过过一项类似决议，但白宫以《战争权力法》违宪为由予以忽视。

这项"共同决议"走的是无需总统签署即可生效的程序路径，且在参议院只需50票即可通过，门槛低于普通立法。

民主党推动者认为，宣战权依据宪法归属国会，总统无论是否在决议上签字，均须遵从国会的明确反对。该决议已于今年7月在众议院获得通过。

Kaine表示，随着政府一再推迟就战争寻求国会授权，反战阵营在近期数次表决中看到了共和党支持率的上升趋势。他说：

美国公众对这场战争的反对情绪只增不减，我们希望随着时间推移，会有更多人加入我们。

根据美国汽车协会（AAA）数据，目前全美汽油平均价格为每加仑4.48美元，自冲突爆发以来持续走高。

近期，柴油价格的急剧攀升已开始对农民和卡车司机造成实质性冲击，中西部各州的共和党议员对此表达了明显担忧。

选举压力正在改变部分议员的政治算计。北达科他州共和党参议员Kevin Cramer坦言，在经济焦虑情绪弥漫的选民面前，共和党人很难拿出有说服力的执政成绩。他说：

问题在于，你最近为选民做的事情几乎不算数。

美国国会议员预计将在整个10月投身竞选活动，如何向选民解释自己为压低油价采取了哪些行动，将成为共和党候选人难以回避的考题。

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30年期美债收益率触及2004年以来最高水平，10年期收益率升破5.2%，2007年来首次。受此拖累，标普500指数收盘基本持平，但内部结构分化明显，多数成分股下跌。

布伦特原油结算价维持在每桶107美元附近，此前曾因有报道称美国与伊朗正就重开霍尔木兹海峡探索阶段性协议而短暂回落，但随即遭伊朗方面否认，油价随即反弹。

货币市场目前已完全计价未来一年内三次加息预期。多位美联储官员相继发表鹰派言论，强调可能需要进一步收紧政策，以确保通胀回归目标水平。油价上涨、债券波动加剧与融资成本上升的共振效应，正在对风险资产构成愈发显著的压力。

周四美债再遭抛售，长端收益率刷新逾二十年高点。

美国财政部当天规模仅40亿美元的债券回购远低于市场预期，与此前已令市场失望的5年期和7年期国债拍卖共同形成负面共振，将收益率推至日内高点。

30年期美债收益率单日上行7个基点，正逼近2004年高点，若突破则将回溯至2001年水平。

10年期收益率上行8个基点至5.20%，为2007年以来首次，接近市场普遍认为对股市构成实质压力的关键阈值。

相比之下，2年期收益率仅上行约1.5个基点，收益率曲线呈现熊市陡峭化特征。

据彭博，债市隐含波动率已急剧攀升，且一年来首度超越股市波动率水平。Edward Jones的Angelo Kourkafas指出，收益率快速上行与债市波动加剧，正在对股票市场形成"更为显著的阻力"。

多位联储官员周四先后发表表态，进一步强化了市场对追加紧缩的预期。

费城联储主席Anna Paulson表示，若经济走势符合预期，"可能需要适度进一步收紧政策"；纽约联储主席John Williams称通胀工作仍有"大量工作要做"，并表示市场对年内再度加息的定价是"合理的思路"。

克利夫兰联储主席Beth Hammack警告称，美国经济正面临一系列供给冲击，通胀预期自我强化的风险上升，"通胀前景的不确定性依然极高，且风险偏向上行"。里士满联储主席Tom Barkin则强调，广泛而持续的成本压力已加大通胀根深蒂固的风险。

上述表态推动货币市场将10月加息概率计价至约70%，12月再度加息概率约为80%，市场对联储政策终端利率的预期已明显高于联储自身点阵图所示水平。

Laffer Tengler Investments的Byron Anderson表示：

在当前环境下，收益率上行的格局已相当确定。加息解决不了伊朗问题、油价问题、AI热潮或通胀问题，但会推高所有市场参与者的借贷成本，若联储态度激进，最终将冲击就业市场和消费者。

油价连续第二日上涨，布伦特原油前月合约收复每桶100美元上方，WTI原油上涨3.4%至每桶95.29美元。

据新华社，也门胡塞武装24日称袭击沙特多处军事目标；沙特主导的联军同日称，拦截6枚也门胡塞武装导弹。地缘紧张态势持续推动能源价格走高。

华尔街见闻提及，美东时间24日周四美股午盘之初，据路透，市场流传美国与伊朗正探索阶段性重开霍尔木兹海峡协议的消息，油价随即急跌。

然而不到一小时后，一位与伊朗官方接近的记者予以否认，称"路透报道是假的，目的是控制油价……没有任何谈判正在进行"。油价旋即收复跌幅。

实物市场信号同样表明供应端高度紧张：即期布伦特原油现货价格重返每桶125美元以上，期货升水结构显示近远月价差高达18美元。

WTI现货展期价差也回升至接近每桶6美元的异常高位。

Angelo Kourkafas认为，若地缘局势出现缓和、能源价格压力得以释放，将对稳定债券市场大有裨益。在此之前，"收益率上行压力可能持续"。

美股在震荡中收平。标普500指数微跌0.02%报7704.13点，纳指涨0.01%报26939.37点，道指跌0.31%报51349.98点。

纽交所连续第八个交易日出现新低股票数量超过新高股票数量，过去14个交易日中有13日呈现这一现象，标普500指数距历史高点仅约1%。

尽管指数收盘基本持平，但内部结构承压明显。医疗保健板块领涨，材料板块领跌，能源板块冲高回落仍收涨。

AI板块在盘中经历了一次翻转。超大规模厂商股价小幅收涨，云计算板块的CoreWeave涨3.72%，存储链的西部数据跌4.94%，美光科技涨0.81%，博通跌1.30%。

个股方面，甲骨文当日下跌3.5%。

原因是该公司对其在新墨西哥州建设的大型数据中心项目"Project Jupiter"宣布不可抗力，导致其信用违约互换（CDS）利差升至历史新高。这一事件被市场视为AI资本开支浪潮中信用风险上升的重要预警信号。

超大规模云计算商的整体CDS利差随之走阔。

市场分析人士指出，明年AI基础设施资本开支规模预计达1.3万亿美元，其中至少一半依赖债务融资，在资本成本持续走高的背景下，即便资产负债表被认为相对稳健的科技巨头，其融资压力亦在加速上升。

Meta发布了专用于其AI助手Muse的掌上硬件设备。公司股价涨4.50%至777.59美元，创近一年新高，市场对它的AI智能体产品线继续保持热情，这只股票当月累计涨幅已经超过30%。

外汇市场上，彭博美元即期指数上涨0.3%，美元续创7月底以来最强水平。欧元基本持平于1.1377美元，英镑小幅下跌0.1%至1.3221美元，日元贬值0.4%至158.89兑1美元。

受美元走强压制，现货黄金下跌0.4%至每盎司4272.32美元，维持在上周低点附近。

比特币小幅上涨0.2%至约84357美元，以太坊上涨0.9%至约2695美元，加密货币整体呈横盘整理态势。

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印度市场监管机构周四宣布，将允许规模达4630亿美元的组合管理（PMS）行业首次投资海外证券并在股票期权中进行卖空操作，标志着该行业投资权限的全面扩张。

印度证券交易委员会（SEBI）在董事会会议后发布声明称，组合管理机构将被允许投资未上市债务证券，并可将客户资产的最高1.25倍配置于交易所交易衍生品。

监管机构还表示，组合管理机构可在规定限额内持有未对冲空头头寸，但目前尚未公布具体上限。

此次改革为印度富裕阶层进入全球市场开辟了新渠道，对于近期受人工智能概念驱动而备受投资者关注的海外资产而言具有一定意义。

与此同时，此举也为外国投资组合投资者（FPI）参与非现金结算、非农业类大宗商品衍生品市场扫清障碍，预计将进一步提振相关品种的交易活跃度。

SEBI此次还批准推出一类面向共同基金的新型组合管理服务产品，最低投资门槛为250万卢比，仅为普通PMS产品500万卢比门槛的一半，有望吸引更广泛的投资者群体参与。

在大宗商品领域，SEBI允许外国投资组合投资者参与非现金结算、非农业类大宗商品衍生品交易，被视为该类别迄今最重大的改革之一。

监管机构表示，FPI须确保在实物交割义务产生前平仓退出。此举预计将为近期零售投资者参与度已明显提升的大宗商品衍生品市场注入更多机构资金，进一步改善市场深度。

此次改革针对的是一个近年来快速扩张的行业。

据SEBI数据，截至今年8月，印度组合管理机构管理资产约达44.4万亿卢比（约合4630亿美元），较一年前的40万亿卢比显著增长，且自2020年以来规模已翻逾一倍。

随着印度富裕阶层对专业化、定制化投资产品的需求持续上升，该行业的增长势头短期内料将延续。

本轮规则修订源于SEBI今年7月发布的征求意见稿，此次正式落地标志着相关政策框架的系统性升级。

根据SEBI的安排，组合管理机构的境外股权及债务投资将在"自由汇款计划"（Liberalized Remittance Scheme）框架下进行——该机制允许印度居民每个财政年度向境外汇出最多25万美元。

目前，印度个人投资者已可通过该渠道进行境外投资，而共同基金行业此前曾获批70亿美元的海外投资额度，但已于数年前耗尽。

值得关注的是，此次开放海外投资的时机较为微妙——印度卢比近期因持续的外资流出承压，兑美元汇率走弱。大规模资金出海若进一步加剧资本外流，或对汇率形成额外压力，这是市场需要关注的潜在风险。

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本周Meta Connect 大会上，Meta推出了Horizo n Create和Horizo n Studio。这两款全新工具均基于Meta Horizo n Engine的智能创作功能构建。

它们能够帮助创作者将任何想法转化为完整的2D或3D手机游戏，包括进度系统、平衡的难度、美术指导、多人游戏模式等等，并可根据自身需求对每个元素进行精细调整。

新工具的核心颠覆逻辑在于用户无需编程技能、专业硬件或数月开发周期，只需用文字描述构想，即可生成包含关卡设计、多人联机、难度平衡等要素在内的完整2D或3D游戏，并直接分发至Facebook、Instagram及Horizon平台。

消息公布后，Meta股价一度上涨4.5%，触及2025年9月以来最高水平。

与此同时，游戏及相关行业股票遭遇明显抛售——Roblox跌幅一度达4.1%，Unity Software跌幅一度达6.9%，AppLovin一度下跌2.2%，Take-Two一度下跌1.8%。

Meta此次推出的两款产品分工明确。

Horizon Create是一款独立手机应用，主打随时随地捕捉创意。用户在手机上输入提示词，引擎自动生成可运行游戏，并在生成期间允许用户继续进行其他操作，生成完毕后推送通知。

用户可同时推进多个项目，起点既可以是空白画布，也可以是现成模板。

Horizon Studio则是基于浏览器的创作环境，无需安装软件，无需游戏级PC配置。

该工具在自然语言提示的基础上叠加了完整的可视化编辑功能，允许用户直接调整场景布局、替换素材资产、修改脚本参数。两款工具之间的项目资产、系统配置及迭代历史可无缝迁移，用户可在移动端与网页端之间自由切换而无需重新开始。

对创作者而言，这套工具的核心价值不仅在于降低开发门槛，更在于内置的分发渠道。

通过Horizon Create或Horizon Studio发布的游戏，将自动获得在Facebook、Instagram和Horizon平台的分发资格。

Meta表示，用户在Instagram上浏览时，只需点击游戏片段，即可在数秒内进入多人对局，无需下载独立应用或跳转至第三方平台。

平台的流量分配逻辑以"趣味性"为核心指标，参考维度包括游戏互动度、稳定性、文化相关性及用户留存率。

表现优质的游戏将获得更多曝光，反之则被降权。随着触达规模扩大，创作者可通过游戏内变现及Meta Horizon创作者基金获得收益，但具体变现方案细节尚未公布。

Meta强调，新工具继承了Facebook、Instagram和Horizon现有的安全基础设施。

所有生成内容在触达玩家前均须经过Meta内容安全系统审核，且安全护栏已嵌入创作流程本身。

游戏在发布与分发前须经审核，并自动获得年龄分级，进入对应的年龄段访问层级。

面向未成年人的保护机制，Horizon Studio正在创作者社区中进行测试，更大范围的访问权限即将开放，有意参与的用户可登记早期访问候补名单。

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马克龙同时强调，法国采取这一行动的任务是保护延布设施，而不是介入地区冲突。他表示，法国军队不会参与战斗，“我们不会卷入任何冲突”，而是专注于保护这一能源设施。

美东时间24日周四美股午盘时段传出马克龙的讲话前，也门胡塞武装当天袭击了包括延布在内的沙特部分地区。

新华社援引也门胡塞武装军事发言人24日的讲话称，该组织当天使用数十枚弹道导弹和无人机，对沙特西南部吉赞地区的多处军事目标发动大规模袭击。

央视新闻援引也门胡塞武装发言人当地时间24日晚间的视频声明称，胡塞武装使用多枚弹道导弹、巡航导弹以及无人机，袭击了沙特首都利雅得的一个“敏感目标”，以及红海沿岸城市延布的沙特阿美石油公司设施。

新华社援引沙特主导的多国联军发言人的社交媒体发文称，多国联军当天拦截并摧毁也门胡塞武装发射的6枚弹道导弹，袭击针对沙特塔伊夫和延布两座城市。

法国将派兵、并提供雷达和防御系统保护延布

马克龙在周四播出的电视采访中表示，法国将向延布提供包括军事人员、雷达系统和防御系统在内的军事资源。

“我们将派遣军事资产——也就是士兵、雷达系统和防御系统——来保护红海沿岸的延布设施。”马克龙说。

他随后特别强调，法国军队不会参与相关作战行动，而是承担防御和保护任务。

“我们不会参与任何冲突，而是保护这一设施。”马克龙说。

延布位于沙特红海沿岸，是沙特重要的石油出口和能源设施所在地。马克龙此次宣布的军事支持，意味着法国此前提出的保护沙特能源基础设施计划进一步落地。

法国《世界报》和法新社此前报道称，法国已经准备以“严格防御性”的方式参与保护沙特能源基础设施，重点涉及延布以及连接沙特东西部的东西输油管道。法方外交消息人士当时强调，这“不意味着参与与胡塞武装的冲突”。

胡塞武装再袭沙特，延布能源设施成焦点

马克龙宣布上述计划之际，沙特周四再次遭到胡塞武装袭击。

据彭博社报道，沙特方面表示，当天拦截了向红海港口延布以及塔伊夫方向发射的导弹。延布此前已经成为胡塞武装袭击沙特能源设施的重点目标。

法国此次介入的一个重要背景，是沙特能源出口通道近期受到连续冲击。

连接沙特东部油田和红海沿岸延布的东西输油管道，是沙特绕开霍尔木兹海峡、向红海出口原油的重要通道。法国总统府此前也表示，法国正寻求帮助确保沙特石油生产、运输和出口能力。

马克龙曾于9月18日上周五表示，霍尔木兹海峡受阻后，沙特东西输油管道一度成为重要的替代运输路线，但在胡塞武装袭击延布后，通过这一通道运输的原油规模也大幅下降。

因此，延布港及东西输油管道能否恢复稳定运行，不仅关系沙特自身的石油出口，也直接关系全球原油供应。

法国一边护能源设施，一边谋求重开霍尔木兹

法国此次加强对沙特能源设施的防御，并非孤立行动。

本周早些时候，马克龙与美国总统特朗普在纽约会晤，当时讨论了如何缓解能源价格上涨以及恢复霍尔木兹海峡航运的问题。马克龙表示，希望通过外交方式推动重新开放霍尔木兹海峡，并寻求让更多集装箱船和油轮恢复通行。

路透社随后报道称，法国正在与美国协调起草联合国安理会决议，希望建立一项国际机制，保障霍尔木兹海峡的航行自由。法国希望将海峡通航问题与美伊之间其他争议分开处理，从而为油轮和其他商业船只恢复通行创造条件。

与此同时，法国又将防御重点延伸至沙特红海沿岸的能源设施。

这使法国目前的行动形成两条并行路径：一方面推动外交努力，寻求恢复霍尔木兹海峡的能源运输；另一方面通过军事防御手段，帮助保障沙特另一条关键能源出口通道。

能源安全压力向欧洲外溢

马克龙近期频繁推动相关行动，与欧洲能源价格面临的压力直接相关。

马克龙上周五公开表示，霍尔木兹海峡受阻以及延布遭到袭击，都已经对能源供应造成影响。法国希望通过重新打开能源运输通道、保护替代出口路线等方式，缓解地区冲突对欧洲能源市场的冲击。

从油市角度看，霍尔木兹海峡、沙特东西输油管道以及延布港正在形成相互关联的能源供应风险链条：前者关系全球海运原油供应，后两者则是沙特绕开霍尔木兹海峡、通过红海输出原油的重要基础设施。

因此，法国此次宣布向沙特提供军事援助，虽然马克龙明确表示法军不会参与相关冲突，但其直接保护的对象却是全球石油供应链中的关键节点。随着中东冲突持续，能源设施本身的安全，正越来越成为各方外交和军事行动的重要议题。

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房地美（Freddie Mac）周四在一份声明中表示，美国30年期固定利率抵押贷款平均利率升至7.03%，高于一周前的6.95%。一年前，该利率为6.3%。

借贷成本上升之际，美国国债市场遭遇抛售。周三10年期美债收益率上升4个基点至5.157%，再创近20年来最高水平。

不断攀升的利率正给卖家带来压力。根据Redfin汇编的数据，8月份美国市场上近五分之一的房屋出现了降价。

“当利率从6%多升到7%时，就会触及一个心理关口。”密西西比大学金融学教授Ken Johnson表示，“这意味着我们将看到市场放缓。”

Realtor高级经济学家Anthony Smith也持类似看法。他表示，7%这一关口“既是心理上的，也是数学上的”，而且这一关口恰好出现在通常买方议价能力开始增强的季节性阶段。

美国联邦政府周四公布的数据显示，8月份美国新屋销售中位价同比下降5.8%，至39.37万美元。这是自2025年7月以来最大的同比降幅，也反映出售价低于30万美元的新屋签约量有所增加。

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当地时间9月24日上午，国家主席习近平出席美国总统特朗普在白宫举行的欢迎仪式。特朗普总统发表致辞。

特朗普说：“自2016年我首次当选以来，习近平主席和我建立了深厚的友谊。这份友谊建立在相互尊重和两国人民的根本利益之上。”

本文来源：央视新闻，原文标题：《特朗普：习近平主席和我建立了深厚的友谊》。

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该功能于本周正式在Gemini Enterprise中上线，此前已在Google Cloud Next 2026上完成预览展示。

新版本支持视频虚拟形象的实时唇形同步、97种语言自动识别与切换，以及后台工具调用与API执行，同时提供美国和欧盟双区域端点部署，满足企业合规与数据治理要求。

从客户落地情况来看，Cox Automotive已将该技术应用于旗下Autotrader平台，构建了可实时高亮屏幕内容、引导消费者完成车辆搜索与融资流程的购车AI助手；印度AI公司Equal AI则表示，基于Gemini 3.8 Live，其平台目前每日处理超过百万次实时通话，覆盖九种印度语言。

这是谷歌本周第二次发布新的人工智能模型。周三，谷歌宣布推出Gemini 3.8 Flash TTS和Gemini 3.8 Flash-Lite TTS两款文本转语音模型。

周四截至发稿，谷歌盘中上涨0.66%。

Gemini 3.8 Live with Live Avatar在原有语音基础上引入视觉交互层，主要面向网页端、移动端及实体交互终端（interactive kiosks）等多种部署场景。

在对话连贯性方面，该模型采用原生语音到语音（speech-to-speech）架构，支持自然打断恢复，且不会丢失对话上下文或中断后台事务处理。

工具调用能力方面，模型可在持续对话的同时，在后台异步执行工具调用与API请求，让交互体验更为流畅，不因后台任务而产生明显停顿。

视觉理解方面，Live Avatar支持实时摄像头画面与屏幕共享的同步处理，可与音频输入并行分析，为服务场景提供更丰富的上下文感知能力。

语言覆盖上，97种语言支持及自动检测功能，使其具备面向全球多语言市场的规模化部署潜力。

针对深度伪造及身份滥用风险，谷歌在该功能的合规设计上采取了双层管控策略。

在虚拟形象使用层面，企业用户可从谷歌提供的预建虚拟形象库中进行部署；而自定义虚拟形象功能则设有严格的企业白名单与身份核验机制，

目前仅限申请通过的企业使用。在内容溯源层面，所有生成的音频与视频流均嵌入谷歌SynthID不可感知水印，以确保AI生成内容在传播过程中保持可识别性与可验证性。

这一机制的引入，一定程度上回应了企业部署对话式AI时面临的监管合规压力，尤其是在金融服务、医疗及客户服务等强监管行业。

目前已有多家企业披露基于Gemini 3.8 Live的应用进展，涵盖汽车电商、电信客服及CRM等多个垂直领域。

Cox Automotive首席产品官Marianne Johnson表示，Autotrader的对话式AI虚拟形象将自然语言描述与库存匹配相结合，是其"连接智能"愿景落地的重要步骤，该愿景旨在让每次消费者互动均能调用Cox Automotive的完整数据资产。

Equal AI首席执行官Akhilesh Damaraju称，借助Gemini 3.8 Live在打断处理、多语言对话及工具调用稳定性方面的改进，该平台现已实现每日超百万次实时通话处理，覆盖九种印度语言，目标是构建"了解你、说你的语言、始终站在你这边"的个人AI。

Salesforce Agentforce产品副总裁Bob Van Osten表示，Salesforce AI Research与谷歌的合作旨在探索实时多模态能力与代理式AI的结合，以打造从首次接触到问题解决全流程的客户服务体验。

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特朗普政府已向欧盟普通法院提交申请，支持X寻求撤销这一具有里程碑意义的案件。欧盟委员会于去年12月作出的这项罚款决定，此后已成为日益紧张的欧美跨大西洋关系中的一个焦点。

美国司法部民事司助理检察长布雷特·舒梅特（Brett Shumate）在一份声明中表示：

“欧盟委员会不恰当地试图扩大其监管权限，将美国企业纳入其管辖范围，即使这些企业并未在其管辖范围内存在或运营。”

他表示：

“我们不会容忍欧盟委员会进行监管越权，试图控制美国的创新和经济增长引擎。”

欧盟委员会此前认定，X违反了相关透明度要求，并通过其认证机制的设计误导用户。

作为特朗普的重要支持者和捐赠者，马斯克已于今年2月向欧盟普通法院提起上诉，对该裁决提出异议并申请予以撤销。

这笔罚款是依据《数字服务法案》（Digital Services Act）开出的首张罚单。该法案是欧盟于2022年出台的一项法规，建立了一个法律框架，旨在就在线企业的业务运营及内容审核行为对其追责。

这并非美国政府首次介入涉及美国利益的欧盟重大法院诉讼。上一届特朗普政府曾试图介入苹果公司针对130亿欧元爱尔兰税单发起的诉讼，但未获成功；此外，美国政府还在一起涉及跨大西洋数据传输的欧盟案件中提交过意见书。

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习近平指出，中方一直认为，各国的主权和安全都要得到尊重，始终在为缓局降温发挥建设性作用，鼓励各方坚持和平选择，保持谈判势头。中方支持美伊两国回归伊斯兰堡谅解备忘录，希望双方尽早重回对话谈判解决问题的轨道，最终达成包括核问题在内的全面协议，尽早实现和平。

本文来源：新华社，原文标题：《习近平谈中东局势》。

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汇丰认为，决定传统数据中心需求的关键并非模型迭代速度，而是AI技术的商业化扩散。随着AI从训练走向推理和实际部署，需求将进一步扩展至企业IT升级、云计算和数据互联等场景，传统数据中心仍有较大的承载空间。

与此同时，供给端的电力、并网和监管约束正在加剧，数据中心新增产能难以快速释放，大量项目延期或取消，供需偏紧格局有望延续至2027年甚至2028年。

在此背景下，行业盈利增长仍具韧性。报告预计，相关数据中心REITs在2025年至2028年间的AFFO每股复合增速约为11%至12%，高于过去五年历史平均水平；即使融资成本进一步上升，对AFFO增长的拖累也较为有限。

推理需求崛起，AI扩散打开传统算力空间

AI应用从训练进入推理阶段后，算力需求的形态也随之变化。训练通常集中于少数大规模项目，而推理需要持续响应终端用户和企业业务请求，工作负载更加分散，也更依赖网络、存储和通用计算等基础设施。

微软预计，到2032年前新增数据中心容量中，由AI芯片驱动的部分将低于50%。这意味着，即使AI相关需求持续增长，新增数据中心容量也不会全部转化为高密度AI算力，传统计算工作负载仍将占据相当比重。

云服务商的资本开支也显示出类似趋势。汇丰科技团队预计，六大主要云服务商2027年和2028年的资本支出仍将分别增长37%和9%。AI应用扩张带来的需求并不只体现为GPU采购，也会通过云计算、数据处理和企业基础设施升级传导至传统数据中心。

因此，前沿模型开发趋于理性，并不意味着数据中心需求同步降温。随着AI进入更多企业和业务流程，基础设施需求反而可能从少数超大规模训练项目，扩展至更加广泛、持续的应用场景。

电力与监管收紧，新增供给难以快速跟上

数据中心扩张正越来越受到电力条件约束。美国多个地区提高数据中心项目的用电、环保和用水要求，并要求大型用电方承担更多电厂、输电线路及电网升级成本，电力接入已经成为影响项目落地的重要因素。

监管要求收紧进一步降低了供给弹性。加州取消数据中心环境审查豁免，并要求运营商披露用水情况；得州则要求暂停相关许可证发放，直至ERCOT完成审计。对于资本密集型项目而言，审批和并网周期延长意味着新增容量释放速度进一步放缓。

项目延期和取消已经开始体现这一变化。据Data Center Watch统计，2026年第二季度至少有45个、价值约680亿美元的数据中心项目被延误或取消；第一季度则至少有75个项目、涉及约1300亿美元。

供给受限的意义在于，即使需求增速出现一定波动，新增机房也难以迅速增加，现有数据中心资源的稀缺性反而可能得到维持。这为租金增长和资产利用率提供了支撑，也是行业能够保持较强盈利能力的重要原因。

利率上行影响有限，AFFO增长仍有支撑

利率上行仍是数据中心REITs面临的主要压力。由于行业扩张需要持续投入资本并增加债务，融资成本上升会直接压缩AFFO。但报告的敏感性分析显示，利率变化对盈利的影响主要体现在增速边际，而非改变行业增长趋势。

假设新增债务利率较基准情景高出50个基点，2027年至2029年AFFO每股预测降幅约为0.3%至0.8%。对应来看，AFFO每股增速仅减少约10至40个基点，利率压力相对于需求和供给因素仍较为有限。

与此同时，汇丰预计相关数据中心REITs在2025年至2028年间的AFFO每股复合增速约为11%至12%，明显高于过去五年历史平均水平。较高的增长基数意味着，融资成本上升尚不足以扭转盈利增长趋势。

就行业逻辑而言，AI应用扩散带来的新增需求、电力和监管造成的供给约束，以及较强的AFFO增长，共同构成传统数据中心的三条结构性顺风。

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据彭博，自上周中以来，沙特已向亚洲买家售出约1亿桶原油，交货期涵盖10月及11月，买家涵盖中国、印度、日本和韩国。与此同时，沙特阿美公司在此次交易中罕见地承诺包揽物流与运输，将原油直接送达亚洲客户。

此前由于油价飙升，亚洲炼油厂一直在考虑降低开工率。受美国封锁影响，伊朗原油供应近乎断绝，而由于政治风险上升，买家也一直在回避俄罗斯原油。此次沙特大规模供应在一定程度上化解了亚洲面临的迫在眉睫的供应短缺风险。

据国际文传电讯社，俄罗斯将今年石油出口预期砍掉超20%，下调2026年石油出口预期2400万吨至9850万吨。

周四截至发稿，布伦特原油期货上涨3.78%，至107美元/桶。

此轮集中售油的直接导火索，是沙特境内绕开霍尔木兹海峡、将原油输往红海的东西输油管道遭受攻击。

据报道，该管道于9月10日遭袭后迄今尚未完全恢复运营，沙特阿美正处于重启管道的早期阶段，目标是在本周六前实现有意义的恢复。

管道受阻迫使沙特将更多原油改道经霍尔木兹海峡出口。

卫星数据显示，上周末波斯湾内的原油装载量已出现跳升。此次约1亿桶的集中销售相当于全球单日总需求量，且据交易员估算，将使沙特经霍尔木兹海峡流向亚洲的原油量较近期水平翻逾一倍。

此次沙特阿美主动承揽运输的安排，折射出美伊冲突爆发以来波斯湾原油贸易格局的深层转变。

波斯湾产油国过去通常以船上交货方式（FOB）出售原油，即由买方自行派船提货；但自冲突爆发以来，炼油商因担忧遭受攻击而普遍不愿自行派船，卖方由此逐渐承担起更多运输风险。

对于自身不具备独立承运能力的卖家，中间商和贸易商已介入填补空缺。

据悉，TotalEnergies SE、Vitol Group、Trafigura Group以及阿布扎比国家石油公司均参与了将原油从波斯湾运出的相关业务，伊拉克国家石油销售公司SOMO亦借助上述中间方渠道完成出口。

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（2026年9月24日，华盛顿）

中华人民共和国主席 习近平

尊敬的特朗普总统和梅拉尼娅女士，

女士们，先生们，朋友们：

很高兴对美丽的美利坚合众国进行国事访问，感谢特朗普总统和夫人给予我和我夫人的热情款待。首先，我谨代表14亿多中国人民，向美国人民致以诚挚问候，向美国独立250周年表示热烈祝贺！

中国和美国都是伟大的国家，中国人民和美国人民都是伟大的人民。我这次应特朗普总统邀请访美，是为传承友谊而来，为拓展合作而来，为增进两国人民福祉而来。

面对当今世界之变、时代之变、历史之变，中美两个大国肩负着促进人类发展进步的历史重任。

特朗普总统今年访华期间，我们一致同意构建中美建设性战略稳定关系，受到两国人民和国际社会广泛欢迎。我愿同特朗普总统一道努力，引领中美关系这艘大船行稳致远。

——我们要加强沟通。中美两国国情不同，通过坦诚、深入、持续的对话能够增进理解、求同存异、积累互信。我和特朗普总统彼此尊重，已建立良好关系，保持经常性沟通。我们鼓励两国外交、经贸、财金、执法、人文等各部门加强沟通，支持两国立法机构扩大交流。

——我们要真诚合作。中美两国利益深度交融，合作空间十分广阔。虽然中美合作不可能解决世界上所有问题，但没有两国合作，世界上很多问题都难以解决。中国开放的大门始终敞开，欢迎美国企业来华投资兴业，希望美方公平对待中国企业，共同拉长合作清单，压缩问题清单。中美两国都是人工智能大国，有能力也有责任发展好、管控好人工智能，确保人工智能发展始终受控于人、造福于民。中方愿同美国加强禁毒、执法等合作。双方可以增加直航航班，让双方人员和经贸往来更加便捷。

——我们要和平共处。我多次讲，中美两个大国合则两利、斗则俱伤。中美不必讳言竞争，但竞争应该是良性的、有边界的，应该是你追我赶的赛跑，而不是你输我赢的角斗。中美双方必须守住不冲突、不对抗的底线，也一定能走出一条两个大国在这个星球上的正确相处之道。两国军队要保持常态化对话，完善危机沟通和预防机制。“修昔底德陷阱”是可以跨越的。

女士们、先生们、朋友们！

第二次世界大战期间，中美并肩抗击法西斯侵略。对于这段历史，中国人民不会忘记，美国人民也没有忘记。中美关系希望在人民、未来在青年。这里，我愿宣布，未来5年，中方将邀请10万名美国青少年来华交流学习。

大熊猫是中美两国人民友谊的使者。今天，我要分享一个好消息，再过几天，大熊猫“平平”、“福双”就会落户亚特兰大动物园，同美国人民见面。

女士们、先生们、朋友们！

实现中华民族伟大复兴和让美国再次伟大并行不悖。让我们秉持人民情怀、展现历史主动，不断推进中美两国人民友好事业，携手共建一个更加美好的世界！

谢谢大家！

本文来源：央视新闻，原文标题：《习近平在白宫欢迎仪式上的致辞（全文）》。

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当地时间9月24日上午，国家主席习近平出席美国总统特朗普在白宫举行的欢迎仪式。习近平主席发表致辞。

本文来源：新华社、央视新闻，原文标题：《习近平出席美国总统特朗普在白宫举行的欢迎仪式》、《习近平主席在欢迎仪式上发表致辞》。

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本轮债市抛售的导火索是9月初公布的PMI数据。数据表现明显强于预期后，美债收益率单日跳升逾10个基点，随后两日继续上行2至3个基点。10年期美债收益率一度触及5.14%，创2007年以来最高水平；30年期收益率升至约5.4%，2年期收益率也攀升至约4.9%。仅9月以来，10年期收益率累计上行约35个基点。

收益率的快速上行正在向股票、信贷、私募信贷以及消费信贷等多个市场传导。分析人士指出，在美国联邦债务突破40万亿美元、保证金杠杆处于历史高位的背景下，债市持续承压可能通过融资成本、资产估值和杠杆平仓等渠道引发连锁反应，其潜在冲击可能超出当前市场定价所反映的程度。

收益率上行性质转变，期限溢价扩大

Simon White在分析中指出，本轮收益率上行的性质正在发生重要变化。此前，长端收益率上升主要由短端利率预期抬升所驱动，这在一定程度上属于“良性”的收益率上行，即金融条件向更正常的水平回归，也有助于降低美联储和财政部失去长端利率控制权的风险。

然而，PMI数据公布后，情况出现转折。在30年期收益率的单日涨幅中，约有一半来自期限溢价扩大。与此同时，债市波动率明显上升，收益率曲线趋陡。这些信号共同表明，收益率上行正在变得更加无序，投资者开始要求更高的风险补偿。

White指出，强劲经济增长之所以反而增加美债风险，根源在于这一增长很大程度上建立在并不适合当前经济周期阶段的财政支出之上。自2020年以来，美国累计财政赤字接近15万亿美元，而同期平均失业率仅为4.8%。在这一过程中，大规模财政支出推动企业利润增长，也为AI基础设施的大规模资本开支提供了重要支撑。

从更长周期来看，美债收益率目前只是回升至长期均值附近，而历史上收益率往往会出现向下超调。White警告，一旦10年期收益率逼近5.25%至5.50%区间，美债与股票的相关性可能由负转正。届时，债券不再能够有效发挥投资组合的对冲作用，反而可能成为放大组合损失的来源。

债市向股市传导的数学逻辑

市场观察人士、QTR's Fringe Finance作者在其分析中直言，债市对股市的传导机制“并不复杂，就是数学”。

其逻辑链条相对清晰：长端利率上升意味着股票估值所使用的折现率提高，未来盈利的现值随之下降；与此同时，企业融资成本上升，私募股权和私募信贷交易承压，高杠杆企业面临更高的再融资成本，消费者借贷成本也随之上升，联邦政府的偿债压力进一步加重。

美国国债市场规模超过30万亿美元，其收益率直接影响抵押贷款利率、企业债券融资成本、私募市场融资条件，以及投资者愿意为每一美元未来盈利支付的价格。股票市场可以在一段时间内忽视这一传导机制，但难以长期与其背离。

该分析还援引数据指出，美国联邦储备委员会数据显示，美国国内非金融债务在第二季度达到约84万亿美元，其中家庭债务约21.4万亿美元、企业债务约24万亿美元、政府债务约38.7万亿美元。在如此庞大的债务基数之上，利率每上升一个台阶，都会通过利息支出和再融资成本产生更明显的影响。

杠杆与估值双重脆弱性加剧风险

当前市场的脆弱性不仅来自利率本身，也来自建立在低融资成本之上的高杠杆结构。据FINRA数据，8月份保证金债务约为1.45万亿美元，较一年前增长约37%，此前6月曾达到1.50万亿美元的历史纪录。

杠杆机制在上涨周期中往往会自我强化：股价上涨推高抵押品价值，投资者获得更多融资空间，进而借入更多资金买入股票。但一旦市场方向逆转，这一机制也可能反向运转：股价下跌导致抵押品缩水，追加保证金要求增加，被动抛售进一步压低资产价格，最终形成更强的下跌压力。

与此同时，AI基础设施的融资结构也引发市场关注。相关分析指出，大量AI基础设施投资通过债务、租赁、担保以及特殊目的载体等方式融资，部分大型科技公司通过担保安排将部分融资敞口置于资产负债表之外。相关分析估计，整个AI生态系统的表外义务可能达到数万亿美元。债市也已开始对此作出反应——据报道，部分超大规模云计算企业的信用违约掉期利差已升至历史高位。

美国消费者的资产负债表同样面临压力。据相关数据，美国家庭债务约为18.8万亿美元，其中信用卡余额约1.26万亿美元、汽车贷款约1.71万亿美元。第二季度，信用卡余额中约7%正以年化速度转入严重逾期状态。在此基础上叠加更高的利率环境，消费端的偿债压力可能进一步上升。

财政赤字与债务可持续性构成深层隐忧

从宏观财政角度看，美国债务动态正进入一个更值得关注的循环。美国国会预算办公室预计，2026财年联邦赤字约为1.9万亿美元，公众持有的联邦债务占GDP比例约为101%。联邦净利息支出今年预计约为1万亿美元，CBO预计到2036年将进一步升至2.1万亿美元。

这意味着，美国政府需要持续举债，而不断上升的利息支出又进一步推高融资需求；与此同时，新增债务的再融资成本仍受到高利率环境的制约。

上述分析认为，过去15年间，市场逐渐形成一种根深蒂固的预期：每当经济或金融市场出现重大下行风险，美联储最终都会出手干预，重新回到低利率、量化宽松和充裕流动性的环境。但这一预期正在面临挑战——如果高利率成为新的常态，而非暂时性的异常，当前建立在低融资成本假设之上的资产定价体系将承受更大压力。

分析同时指出，若债市最终演变为系统性危机，政策层面的应对可能包括收益率曲线控制或其他更具力度的市场干预。但在政策支持真正到来之前，市场仍可能需要经历较大幅度的调整。

当然，上述风险情景仍存在缓解路径。若通胀进一步回落、经济增长放缓，长端收益率出现实质性回撤，当前债市压力便可能得到缓解，股票估值也将重新获得支撑。但如果收益率继续上行，市场逐渐将5%以上的美债收益率从“异常水平”重新定义为“新常态”，那么当前建立在低利率和高杠杆基础上的市场结构将面临更严峻的考验。

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同一天，超过300台智元机器人在园区常态化上岗，分布在100多个交互点位，覆盖演艺、科普、导览、零售、酒店和体育竞技等场景。

从8月23日签约到正式开园，双方只有一个月。

智元合伙人、高级副总裁、通用业务部总裁王闯在当天下午的媒体群访中说，300台机器人对应上百个点位，功能包括讲解、乒乓球、篮球、高尔夫、毛笔字和猜拳，还要完成模型升级、IP妆造、物料制作和现场安装。“最大的难点是时间。”

第20000台机器人下线，解决的是规模生产问题。机器人进入长隆之后，面对的则是另一组问题：能否每天稳定运行，游客是否愿意使用，现场暴露的问题能否进入下一轮模型和产品更新。

场景开始参与“制造”机器人。

01 从交付转向运营

长隆这批机器人采用购买模式，双方签下10年战略合作，并成立具身智能文旅联合研究院。

智元合伙人、联席总裁熊彦在采访中把“部署态”拆成三个要求：可运营、常态化、可复制。

可运营，指机器人部署后仍能持续提升能力；常态化，要求机器人每天都可以上岗，不依赖一次性演出；可复制，则是同一项能力可以从一台机器人复制到多台机器人，再从一个岗位、一个园区扩展到更多岗位和园区。

横琴长隆飞船乐园拥有40万平方米的室内空间。机器人每天要面对密集人流、复杂灯光、嘈杂声音，以及儿童、老人、外国游客和方言使用者。

长隆集团副总裁、横琴长隆度假区总经理蒋敏灵解释，选择室内乐园作为首个大规模场景，也考虑了现阶段的技术边界。机器人的户外适应能力仍有不足，雨天应用还需要继续研发。

真实环境已经推动智元调整产品。

王闯介绍，远征系列的续航达到10小时，行业常见水平约为3小时。在乐园场景中，10小时续航可以覆盖大部分营业时间，通常只需换电一次。

面对嘈杂环境，智元在声学前端、算法降噪、多人识别和唇形识别上进行了优化；机器人同时支持Wi-Fi和双5G连接，园区还为机器人划分了专门的网络切片。

人员密集也提高了安全要求。远征A3加入360度感知，机器人挥动手臂时，一旦有人突然进入动作范围，手臂会停止；关节的柔顺控制则用于降低意外碰撞时的力度。王闯同时表示，项目刚部署时仍会安排人员看护，后续再根据运行数据继续改进。

02 游客开始改动产品

研发人员设想的高难度能力，未必对应游客最喜欢的项目。

王闯在现场观察到，游客排队体验的可能是机器人猜拳、三子棋和乒乓球。这些项目规则简单，互动直接，小朋友可以参与，一家人也能一起玩。

“有些东西不一定是在研发看来技术难度高，游客就更喜欢。”他说。

下一阶段，智元与长隆会持续观察每个点位的使用率和游客反馈。游客兴趣较低的项目会被替换，新研发的动作、模型和交互内容则会重新部署到园区。

熊彦也提到，园区会考核每台机器人的体验人数。人数开始下降，相关节目就要调整或淘汰。机器人具备通用本体和软件能力后，更换动作和节目内容的成本，也有望低于重新搭建一套固定设备。

这些运营反馈还会进入模型更新。

王闯在采访中举例，机器人一天与1000名游客交流，可能发现100条失败信息。模型迭代后，再观察相关问题的成功率能否提高。

熊彦则表示，项目部署约一个月，机器人的交互能力以及对讲解、导览环境的适应性已经在持续变化，背后依赖运营数据、模型适配和能力更新。

野村最近的研报估算，2026年高质量物理交互数据需求约为1000万小时，现有高质量存量约50万小时。报告还提到，故障恢复数据价值较高，多数企业仍未打通部署后的反馈循环。

花旗近期对梅卡曼德的调研提供了另一个案例，梅卡曼德已部署超过3万套3D视觉系统，重点收集任务中的“近失”数据，即差一点失败、需要干预或结果偏离预期的样本，用于继续优化模型。

长隆场景产生的数据是否会以何种形式进入通用模型，智元在本次采访中没有详细披露。已经明确的是，点位使用率、交互失败、安全干预和游客反馈正在进入后续研发与内容调整。

03 商业化要看运营账

机器人能够持续更新，还要计算运行成本。

目前长隆现场大约是3台机器人配1名工作人员。熊彦预计，这一状态可能持续几个月，随后逐步转向10台机器人配1人，理想目标是20台机器人配1人。

人机配比能否下降，取决于机器人自主上下岗、群体调度、安全运行和远程运维的能力。智元与长隆正在联合部署运营及运维系统，希望减少现场看护人数。

王闯还列出了客户需要承担的其他成本：采购价格、使用寿命、网络费用、Token消耗、备件损耗和日常维护。使用两年还是三年，会直接影响设备成本的摊薄结果。

收入端同样需要运营数据验证。智元希望机器人能够改善游客体验，提高复游和园内消费；长隆更强调内容与演艺体验的持续更新。

王闯说，智元会关注机器人给乐园增加了多少成本，又带来了多少收益，“只有这个东西越来越好的时候，我们的规模才会持续扩大”。

熊彦判断，机器人达到完全不需要调试、可以像人一样更换场景的状态，可能还需要3至5年。这并不妨碍机器人先进入具体行业，在每天的使用中继续改进效率、体验和任务能力。

第一条产线决定机器人能生产多少，长隆这条由真实游客、运营人员和研发团队共同构成的“产线”，将检验机器人能否越用越稳定、看护成本能否持续下降，以及客户是否愿意继续购买。

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特朗普近期表态支持禁止柴油出口的构想。据追风交易台消息，摩根士丹利在9月23日发布的研究报告中指出，一旦全面出口禁令落地，美国国内汽油价格与海外柴油价格均将大幅上涨。报告同时评估，全面禁令落地的概率仍然偏低，但部分限制或阶段性管控措施存在现实可能性。

欧洲将首当其冲。摩根士丹利分析师Martijn Rats与Charlotte Firkins指出，西北欧每日从美国进口约25万桶柴油，即便在不出口禁令的基准情景下，该地区库存已在加速下行，预计最快于今年11月触及2018年以来的最低水平。一旦这一供应来源被切断，欧洲柴油价格将被迫寻找新的需求破坏点，其情形与2022年欧洲液化天然气市场危机如出一辙。

全球柴油供应紧张已持续数月，价格压力从两条主线同步汇聚。

中东地区约150万桶/日的炼油产能实际上已无法有效利用——部分因地处霍尔木兹海峡以内而难以外运，部分因遭受破坏而停产——导致该地区柴油出口量同比减少约50万桶/日。与此同时，俄罗斯约350万桶/日的炼油产能因无人机袭击而停运，其柴油出口量同比再降约80万桶/日。俄罗斯与中东两地合计供应缺口达130万桶/日，约占全球海上贸易市场日均供应量800万桶的15%。

价格层面，9月15日NYMEX取暖油期货合约触及每加仑5.26美元（折合220美元/桶）的历史最高价，美国零售柴油均价也同步创下每加仑6.52美元的纪录高位。以相对WTI原油的价差衡量，美国馏分油裂解价差当前约为105美元/桶，是过去15年中位值的四倍。

面对价格压力，美国政府已采取一系列应对举措，包括临时豁免《琼斯法案》（豁免期至11月15日）、多次豁免EPA燃油标准、全国性豁免联邦卡车驾驶时长限制，以及大规模释放战略石油储备。

理解出口禁令的潜在冲击，需首先厘清美国柴油供需结构。

美国炼油系统日均加工约1650万桶原油，产出柴油约510万桶。国内消费为390万桶/日，剩余约120万桶以净出口形式进入国际市场——具体而言，出口量约140万桶（主要来自墨西哥湾沿岸），进口量约20万桶（主要流入美国东海岸）。

摩根士丹利的测算显示，若140万桶/日的柴油出口被全面叫停，国内供应将初步改善，消费或回升约20万桶/日至五年均值附近。在《琼斯法案》豁免延续、东海岸进口需求由墨西哥湾沿岸填补的假设下，彼时仍将形成约100万桶/日的剩余供应，集中淤积于墨西哥湾沿岸（PADD 3）。

该地区仅有约2300万桶的冗余柴油储罐容量，照此速度，库容将在约三周内耗尽。一旦储存空间告罄，炼油商将被迫削减柴油产量。

削减柴油产量意味着炼油商需要调整产品结构，而这一操作空间极为有限。

目前美国炼油系统处于"最大馏分油"生产模式，馏分油收率约为30.6%，已接近历史区间上限。摩根士丹利估计，在国内消费从390万桶/日回升至410万桶/日的同时，若馏分油收率从30.6%下调至28.1%，整个炼油系统的原油加工量将不得不从当前约1650万桶/日压缩至约1450万桶/日，降幅约达200万桶/日。

与此同时，汽油收率或可从当前的49%小幅上调至约51%。但即便如此，汽油供应量将仅约为745万桶/日，低于当前约810万桶/日的水平，缺口约达65万桶/日。这意味着美国将不得不在本已供应偏紧的全球市场上大量采购汽油进口。

结论因此清晰：柴油出口禁令并不能简单地为美国消费者带来燃油成本下降，反而可能通过炼油系统的传导机制，推动汽油价格进一步走高。

在所有潜在受波及地区中，欧洲的处境最为脆弱。

西北欧长期以来是全球柴油净进口地区，自中东冲突爆发后转型为净出口地区，当前净出口量接近于零——这一平衡依赖美国约25万桶/日的进口供应与向其他地区出口相互抵消。摩根士丹利的供需模型显示，即便维持当前从美国的进口规模不变，西北欧柴油库存仍将于今年11月跌至2018年以来最低水平，进入2027年后仍将延续下降趋势。

一旦美国出口禁令实施，欧洲将被切断这25万桶/日的供应来源。为弥补缺口，欧洲将被迫以更高价格从全球其他地区吸引货源，进而将价格压力扩散至更广泛的市场，诱发其他地区的需求破坏。这一机制与2022年欧洲液化天然气危机的演进路径高度相似。

花旗研究则从另一维度聚焦于中东欧经济体的暴露风险。据花旗研究9月24日发布的报告，在柴油强度与价格传导方面，波兰的脆弱性在中东欧地区最为突出——其柴油经济强度高于欧盟平均，柴油在HICP（调和消费者价格指数）中的权重也相对偏高，且财政空间有限，实际利率偏低。花旗研究认为，若柴油价格冲击持续，波兰央行（NBP）可能面临加息压力，以抑制通胀超调。

摩根士丹利明确指出，上述所有测算均建立在美国实施出口禁令这一假设之上，属于情景推演而非基准预测。

报告认为，综合考量全面禁令所引发的一系列后续效应——国内汽油价格上涨、欧洲能源成本攀升、全球通胀压力扩散——这一极端举措仍与美国政府的政策基准相距甚远。目前更具可能性的路径是局部限制或时间有限的管控措施。

然而，特朗普已公开表态支持禁令方向这一事实本身，已足以令市场保持高度警惕。摩根士丹利在报告中指出，只要这一议题仍处于政策讨论阶段，油市就应为持续的价格波动做好准备。ICE柴油期货（Gasoil）价格已接近历史高位，若禁令讨论升温，短期内仍有进一步上行空间。

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美国劳工部周四公布数据显示，截至9月19日当周，初请失业金人数较前周减少1000人至19.7万，为7月以来最低水平，亦是1969年以来的历史最低读数之一。彭博经济学家Eliza Winger表示，9月中旬初请失业金人数维持在极低水平，表明劳动力市场状况稳定，目前尚未看到高利率推动裁员的迹象。

数据公布后，市场对美国就业市场的担忧情绪进一步缓和。整体来看，当前劳动力市场结构性特征愈发清晰——裁员端持续受抑，而招聘端的动能仍不均衡，形成鲜明反差。

劳工部数据显示，19.7万这一读数在历史坐标系中位于极低区间。衡量新申请波动趋势的四周移动平均值下滑至20.225万，创六周新低，进一步佐证近期申请量的下行趋势并非单周扰动。

未经季节调整的原始数据则呈现相反走势，初请人数有所上升，主要由加利福尼亚州、夏威夷州及纽约州的增量驱动。

持续申领失业金人数（衡量仍在领取救济金的群体规模）截至9月12日当周基本持平，约为172万，接近2023年以来的最低水平。

Eliza Winger指出，目前少数处于裁员状态的行业，其动机主要集中于效率提升，而非宏观经济压力传导，高利率对就业市场的冲击尚未在利率敏感型行业显现。

然而，就业市场的稳定并不意味着活力全面恢复。过去数月间，企业普遍对解雇员工持谨慎态度，初请人数由此在历史低位附近持续盘桓。但与此同时，招聘活动表现参差不齐，为仍在观望的求职者以及那些对现有工作感到不满、却苦于缺乏跳槽机会的在职人员，提供的选择空间依然有限。

这一结构性分化意味着，劳动力市场的表面平静之下，部分群体面临的就业流动性压力仍未得到有效疏解。

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印度股市周四遭遇十周来最惨烈的单日抛售，油价骤升引发通胀忧虑，叠加全球新兴市场在美联储进一步加息预期与强势美元压制下普遍走低，市场情绪明显恶化。与此同时，印度国内保险监管机构拟推出佣金上限新规，令金融板块雪上加霜。

Nifty 50指数收跌1.6%至23,063.10点，BSE Sensex指数下滑1.67%至73,580.54点，两大指数均创下自7月8日以来最大单日跌幅。布伦特原油价格当日上涨2.4%，报每桶105.6美元，美伊外交谈判陷入僵局，进一步提振油价。

在更广泛的新兴市场层面，MSCI新兴市场货币指数当日下跌0.45%，逼近自3月19日以来最大单日跌幅，而MSCI新兴市场股票指数则下挫0.9%。10年期美国国债收益率飙升至2007年以来最高水平，美联储10月加息概率依据CME FedWatch工具显示已接近70%。

油价重新站上每桶105美元的高位，令高度依赖原油进口的印度经济面临通胀压力。

Axis Direct衍生品与技术研究高级研究分析师Hemang Gor表示："原油始终是影响印度市场的关键变量。油价在短暂跌破100美元后急速反弹，在国内市场刚刚企稳之际再度引发供应端担忧。"他同时指出，从技术面来看，只要Nifty仍运行于23,500点下方，市场整体基调偏空谨慎。

印度16个主要行业板块悉数收跌，中小盘股同样未能幸免——小盘股下跌1.5%，中盘股跌幅则达2.3%。

印度保险监管机构拟议出台的佣金改革方案，成为金融板块重挫的直接导火索。新规核心内容包括：对佣金支出设置上限、将佣金与产品复杂度挂钩，并将寿险佣金的支付期限从首年延伸至此后年度。

银行板块与金融板块分别下跌2%和2.4%。PB Fintech当日暴跌36%，创下历史最大单日跌幅；Turtlemint Fintech重挫20%。

Motilal Oswal分析师在研报中指出，"保险经纪商及银行、非银行贷款机构所受的收入冲击将远超个人代理人"，并强调"银保渠道（bancassurance）正处于监管十字路口"。分析师警告称，若该系列重大监管变革落地实施，将对行业产生深远影响。

在全球层面，美国国债收益率的急升与美元走强共同对新兴市场资产构成压制。一份强于预期的采购经理人指数报告再度点燃通胀忧虑，五年期美债拍卖需求疲弱，推动10年期美债收益率升至2007年来高点。

法国巴黎银行中东欧、中东及非洲地区经济主管Jeffrey Schultz表示："我们预期美联储至少还将加息两次，这将在下一季度为新兴市场货币带来更强的逆风。我们正在进入一段对风险资产而言颇为危险的时期，南非兰特、匈牙利福林和巴西雷亚尔等多头仓位集中的高收益新兴市场货币，可能面临较大压力。"

据路透报道，南非兰特下跌0.4%，触及七周低位；匈牙利福林下滑0.2%；印度尼西亚卢比在亚洲货币中跌幅居首，达0.5%；韩元下跌0.3%。

在中东欧市场，土耳其的动态同样引发市场关注。据土耳其国家通讯社报道，土耳其财政部长Mehmet Simsek将于周四及周五举行一系列会议，就131只、合计规模约180亿美元的投资基金清算事宜进行磋商。此前土耳其当局已于上周出手干预，以维护股市动荡背景下的金融稳定。

土耳其基准股指当日下跌1.2%，里拉则基本持平。罗马尼亚基准股指下挫1.4%，波兰蓝筹股指数小跌0.3%。

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据追风交易台消息，摩根大通在Meta Connect大会结束后发布研究报告，将Meta Platforms目标价从820美元上调至920美元，维持增持评级。截至报告发布日，Meta股价报744.10美元。此次上调的核心驱动力在于Muse的变现路径日趋清晰——Meta首席执行官扎克伯格在Connect上明确表示，公司未来将对通过Muse完成的交易收取小额手续费，标志着Muse货币化模式从订阅制向交易抽成的实质性转变。

摩根大通分析师Doug Anmuth在报告中指出，随着Muse Connector生态系统快速扩张，以及前沿模型Watermelon即将发布，Meta正在广告主业之外构建一条规模可能达数十万亿美元的全新增长曲线。此次目标价调整基于2028年预期GAAP每股收益35.44美元的约26倍市盈率估值，较此前采用的23倍明显提升。

Muse商业模式的核心逻辑正逐步成型。摩根大通报告指出，目前Muse的变现规模有限，或仅涉及少量重度使用订阅，但扎克伯格在Connect上重申，Meta将随时间推移对平台上发生的交易收取小额费用。

报告认为，Muse Connector是打通变现链条的关键基础设施。Connector允许Muse与外部网站、应用及商家建立连接，目前已收到超过2000份接入申请。在Connect大会上，Meta宣布与Walmart、Best Buy、Sephora及Wayfair达成集成合作，此前已有OpenTable、Spotify、Ticketmaster、Peloton、Expedia及Instacart加入。Meta同步推出Muse Connector平台，向开发者开放接口，允许其将自有应用和服务接入Muse生态。

摩根大通预计，随着数以千万乃至数亿计的商家最终在Muse上部署自有智能体，平台上的交易将越来越多地通过智能体间（agent-to-agent）交互完成，而非传统的浏览或电话方式。届时，Meta可依据交易额收取抽成或佣金，亦可根据商家的具体经营目标采用类似现有广告业务的目标导向定价模式。该行认为，这一变现逻辑与Meta广告业务的底层框架高度相似，具备规模化复制的条件。

摩根大通预计，Meta最强能力的前沿模型Watermelon将于未来数周内发布。报告认为，Watermelon的推出将从两个维度强化Meta的AI商业价值：一是通过提升推理能力直接增强Muse的产品表现；二是为Meta Model API开辟更大的货币化空间。

报告指出，若Watermelon以显著低于竞争对手的定价提供前沿模型API访问，将对开发者和企业客户形成强吸引力，进而推动调用量大幅提升。摩根大通将Meta Model API视为独立于广告和Muse之外的第三条变现主线，并认为前沿模型的加持将使这一业务的商业潜力实质性提升。

在财务预测上，摩根大通预计Meta 2026年至2028年营收将分别达到2543亿、3053亿及3544亿美元，对应年增速为26.5%、20.0%及16.1%。调整后每股收益预计从2026年的36.46美元增长至2028年的46.07美元。值得注意的是，受大规模资本开支拖累，该行预计2026至2028年间公司自由现金流将持续为负，资本开支占营收比例预计在2027至2028年升至80%左右。

在Connect大会上，Meta将Reality Labs的战略重心明确转向服务于Muse和个人超级智能的可穿戴设备，并将眼镜定位为最大的硬件机会，目标触达全球20亿以上的眼镜佩戴人群。

在具体产品层面，Meta推出Ray-Ban Meta Audio，将耳机功能与AI整合至重43克的轻薄镜框中，售价349美元，10月13日开始发货。同期发布的Ray-Ban Meta（第三代）相较上一代改善了续航（9小时对比8小时），提供27种配色与镜片组合，售价449美元，目前已开放购买。此外，Meta还推出了由Kyle Jenner设计及LISA联名款眼镜，起售价均为399美元；入门款Meta Adventurer售价249美元。Meta同步宣布将眼镜销售范围扩展至新加坡、韩国、墨西哥及阿联酋，并即将进入巴西市场。

Meta还发布了掌上设备Muse Charm，配备约2英寸显示屏和板载5G模块，允许用户访问个人Muse虚拟形象，预计年底前上市销售。在VR领域，Meta发布Meta VR Glasses，重量约100克，约为Meta Quest 3的五分之一，内置Meta AI智能体，并获IMAX Enhanced认证，售价1299美元，预计2027年春季发货。

摩根大通将目标价估值倍数从23倍上调至26倍，理由是对Meta营收增长的可见性、持续的成本优化能力以及AI变现路径的确定性信心增强。报告强调，即便以2028年GAAP每股收益35.44美元作为估值基准，该预测数字本身也可能偏于保守。

在更长期的叙事框架下，摩根大通认为Muse有潜力成为自ChatGPT以来用户规模最大的消费级AI应用。报告援引Meta在Connect上的表述称，Muse已触达数百万用户，Meta的目标是将其打造为面向全球数十亿用户的超级智能平台，对应的潜在市场规模可能达到数十万亿美元量级。

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摩根士丹利9月23日发布的人形机器人供应链调研显示，多家整机厂大幅上调2026年出货目标，部分厂商计划实现数倍增长，供应链也开始按照千台级、甚至更高的生产节奏提前扩产。随着行业从小批量试制进入规模生产，整机厂和零部件厂商之间的能力差距可能进一步扩大。

报告认为，当前行业的核心矛盾已经不再是“能不能做出机器人”，而是能否在真实场景中持续完成任务，并将实际部署转化为数据积累、模型迭代和成本下降。对于供应链而言，量产一致性、良率、成本控制和交付能力也将成为越来越重要的竞争变量。

这意味着，随着出货快速放量，人形机器人行业的竞争可能提前进入洗牌阶段：出货量只是起点，真正决定企业能否留在第一梯队的，是从技术能力到规模制造、再到全球交付的完整产业化能力。

量产加速，场景能否形成持续订单成焦点

2026年，人形机器人整机厂普遍大幅上调出货目标，部分厂商预计实现数倍增长，行业放量节奏明显加快。供应链也在同步扩产，部分核心零部件厂商已根据客户量产规划提前布局，其中一家北美整机厂预计2026年7月达到每周1000台产量，年末进一步提升至每周2500台。

不过，从需求结构看，行业仍处于商业化早期。研发、教育、数据采集及政府支持项目占比较高，工业、物流、零售、医疗、娱乐等场景仍在持续试点和验证。

因此，出货增长只是第一步，真正值得关注的是哪些场景能够形成持续订单。如果机器人能够在特定任务中证明效率和经济性，实际部署增加将进一步推动数据积累和模型优化，并带动应用从单点项目走向规模化复制。

放量之后竞争加速分化，供应链强者优势可能进一步扩大

随着整机厂从演示转向实际交付，竞争标准正在发生变化。机器人能否完成特定任务、执行速度如何、稳定性是否足够，以及部署后的持续迭代能力，都将比单次演示效果更加重要。

当前操控能力仍受到模型、数据和算力约束，行业短期内更可能沿着具体场景逐步突破，而不是迅速实现通用操作能力。在这一过程中，越早获得真实部署机会的企业，越有可能通过“部署—采集数据—模型迭代—任务能力提升”的循环建立优势。

零部件环节同样如此。整机进入量产后，供应商需要同时解决良率、一致性、成本和扩产速度等问题。过去能够完成样品开发，并不意味着能够满足大规模生产需求。量产越快，供应商之间在制造工艺、质量控制和成本上的差距越容易被放大。

与此同时，整机厂正在将更多零部件交由专业供应商生产，供应商也从单一零件向执行器、模块、电机和轴承等更高价值环节延伸。由此形成的规模效应可能进一步强化供应链集中度：订单增加带来产能利用率和成本改善，成本下降又有助于获取更多订单，头部供应商的优势因此可能在量产阶段持续扩大。

海外量产打开新空间，本地化供应能力成为新门槛

海外市场正在成为人形机器人产业链的重要增量。部分国内整机厂已经进入欧洲、日本、韩国和东南亚等市场，海外销售占比持续提升。随着产品从研发用途走向商业部署，海外市场的订单和服务体系也将进一步完善。

对供应链而言，北美市场的量产需求尤其值得关注。随着部分北美整机厂计划在2026年进入规模生产，其供应商正在通过墨西哥、泰国及美国等地的产能布局满足非中国制造需求。对于希望进入全球供应链的零部件厂商而言，海外生产和本地交付能力的重要性正在提升。

这也使人形机器人供应链的竞争从单纯的技术竞争，进一步演变为技术、制造、成本和全球交付能力的综合竞争。与此同时，算力不足以及触觉传感器路线尚未收敛，仍是产业进一步规模化需要解决的问题。

整体来看，摩根士丹利此次调研释放的核心信号是：2026年行业出货目标的大幅提升，可能只是人形机器人供应链加速洗牌的开始。随着量产规模扩大，真实场景、制造能力和海外交付将逐步成为筛选企业的关键变量，产业链竞争也将从“谁能做出来”进一步转向“谁能稳定、低成本地大规模交付”。

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9月24日，据伊朗半官方媒体法尔斯通讯社报道，伊朗最高领袖顾问Yahya Rahim Safavi表示，当前冲突已从波斯湾和霍尔木兹海峡延伸至红海，若局势进一步升级，下一阶段的潜在行动范围可能扩大至印度洋及其他地区。

Safavi称，如果伊朗的重要目标和利益再次遭到攻击，冲突可能进一步扩大。他还表示，若美国发动新的军事行动，红海和曼德海峡或将成为新的作战区域。上述表态之际，国际原油市场持续走强，布伦特原油重新站上100美元/桶。

此前，伊朗方面也释放出强硬信号。据新华社，伊朗总统佩泽希齐扬23日在联合国大会一般性辩论发言中表示，伊朗“永不低头、也不会屈膝投降”，并呼吁各国共同努力实现和平。佩泽希齐扬表示，伊朗不希望拥有核武器，不会接受对民用核计划的限制。他重申，伊朗愿与地区邻国友好相处，地区问题须由地区国家在区域内解决，不能任由外部势力插手。

随着冲突外溢风险上升，市场对原油供应及区域航运受扰的担忧仍在升温。

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9月24日周四，据彭博报道，彭博全球综合国债指数收益率周三上涨8个基点至3.99%，距离4%关口仅一步之遥，达到2007年以来罕见水平，单日涨幅创5月以来最大。与此同时，美国五年期国债收益率突破5%，为2007年以来首次。互换市场目前已计入未来一年三次25个基点加息预期，第四次加息的预期也明显升温。

债市抛售的影响也正在向其他资产和实体经济传导。政府、企业及家庭的融资成本面临上行压力，更高的无风险收益率也会抬高股票等风险资产的折现率，压制其估值。与此同时，债市波动率明显攀升，ICE美银MOVE指数周三升至3月以来最高水平，进一步提高了投资者入场的谨慎程度。

五年期拍卖需求疲弱，美债收益率持续走高

美国国债是本轮全球债市调整的核心驱动力。周四，美债收益率继续走高，10年期收益率上涨2个基点至5.14%，创2007年以来新高，30年期收益率则升至2004年以来最高水平。

美国财政部周三完成700亿美元五年期国债拍卖，中标收益率创2006年以来最高。按彭博采用的一项衡量标准，该场拍卖表现位列2018年有记录以来第二差，显示市场在更高收益率水平下仍要求额外补偿。随着美国债务规模接近40万亿美元，持续攀升的利息支出也进一步放大了市场对财政状况的担忧。

摩根大通和KKR策略师均预计美国国债收益率仍有进一步上行空间，并将能源驱动的通胀、政府大规模举债以及央行进一步收紧政策的风险视为主要推动因素。彭博Markets Live策略师Alyce Andres表示，投资者抛售国债并非因为通胀公信力崩塌，而是因为真实政策前景和期限溢价仍需要更大的让步。

抛售蔓延亚洲，日本收益率创三十年新高

债市压力周四进一步向亚洲市场扩散。澳大利亚三年期国债收益率跳升14个基点，触及2011年5月以来最高的5.07%；新西兰两年期收益率最多上涨17个基点，逼近4%。

日本市场在经历三天假期后重新开盘，也迅速补跌全球抛售行情，十年期日债收益率升至1996年以来最高水平。Brandywine Global Investment Management投资组合经理Carol Lye表示，无论是养老基金、银行还是寿险公司，本地机构对日本国债市场的支撑需求依然不足。

全球债市的调整也在一定程度上反映出市场对利率环境的重新定价。据彭博指数数据，全球政府债券今年以来已累计下跌约2.4%，而去年同期则上涨6.8%，债券市场面临的压力明显加大。

高通胀与高财政需求支撑高收益率，投资者等待波动降温

报道援引市场人士认为，本轮债券抛售具有一定基本面支撑。Pendal Group基金经理Amy Xie Patrick表示，多个经济体的通胀仍然高企且具有粘性，劳动力市场保持紧张，即使燃料及各类商品价格上涨，经济仍维持良好增长，在这一背景下，债券表现与当前经济基本面相符。

面对持续抛售，投资者策略出现分化。Ericsenz Capital首席投资官Damien Loh认为，短期债券估值已经显得便宜，但并不建议立即逆势入场；对于希望从抛售中寻找机会的投资者，他更倾向于收益率曲线陡峭化交易，例如2年/10年或5年/30年利差策略，认为其风险回报比更为合理。

TD Securities策略师Hans Mikkelsen则指出，当前固定收益市场的矛盾在于，投资者希望获得更高收益率，却不希望收益率继续快速上行。“他们害怕接住一把下落的飞刀。”不断攀升的债市波动率，正成为潜在买家迟迟不愿入场的主要障碍。

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9月23日，The Ezra Klein Show播客发布了由《纽约时报》专栏作家Ezra Klein主持、于英伟达圣克拉拉总部录制的深度访谈视频，英伟达CEO黄仁勋就AI安全、就业冲击、开源生态、能源转型等市场最关切的议题，发表了一系列直接且具有冲击力的观点。

近日，OpenAI、Anthropic等前沿实验室的高管与员工正密集发声，警告AI技术正在逼近"失控"边缘。黄仁勋的这场访谈，因此具有鲜明的"对话"意味。他承认挑战的真实存在，但对"末日叙事"给出了强硬回击，并将所有争议最终收束至一个工程师式的答案：“如果你认为自己已无法掌控局面，那么在重获掌控之前，就不应发布产品。”

对于外界频繁拿来类比的“互联网泡沫”担忧，黄仁勋给出了一个罕见的直白判断：“在某个时间点，供需将再次倒转，这是市场的本质。但这不会发生在明年，也不会发生在未来两三年内。”

他同时承认，当供过于求到来时，将是一段"消化期"，但并不会是永久性的衰退。他认为，当前各行各业对应用层的持续投入，是支撑需求长期健康的关键。

抨击AI“末日论”：安全是纯粹的工程问题，呼吁监管是推卸责任

近期，随着OpenAI和Anthropic等前沿AI实验室内部关于“AI失控风险”的警告声不断，市场对潜在的严厉监管政策感到担忧。对此，黄仁勋展现出了极强的工程师直觉，对这种“末日论”给予了直白且强硬的驳斥。

他认为，AI本质上只是被赋予了目标函数的软件和算法，并没有所谓的“意愿”，安全和对齐（Alignment）完完全全是可以通过隔离、沙盒化等工程手段解决的问题。

“如果他们认为自己已无法掌控局面，那么在重获掌控之前，就不应发布产品。”黄仁勋直言不讳地指出，大型科技公司在市场竞争下要求社会提供监管豁免或反垄断豁免的逻辑是荒谬的。“一秒钟都不要以为你现在是个危言耸听者，你就在做社会公益。这不是真的。”

他对那些一边声称技术“强大到无法控制”、一边寻求监管豁免的逻辑表示困惑：“我是第一次听到一个公司或CEO说，我需要反垄断法律被豁免，我需要产品责任法律被豁免，然后我才能控制自己的节奏。这个逻辑让我很费解。”

黄仁勋明确表示，他并非反对监管本身，他反对的是“以无法掌控技术为由，为自身寻求责任豁免”：

“一项不安全的技术并不是先进的技术。安全性、对齐和评估，本身就是AI技术进步的一部分。”

他以芯片行业为类比：英伟达公司80%的研发资源投入验证（verification），而非纯粹的能力拓展。他认为AI实验室目前的比例恰好相反——约80%用于能力提升，20%用于安全评估——这个比例需要逐渐翻转。

针对“AI教父”杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）关于AI可能毁灭人类或彻底消灭放射科医生等职业的惊悚预测，黄仁勋也给出了毫不客气的评价：“我爱辛顿，但我讨厌他的预测。”

他强调，如果技术真的不安全，正确的做法是停止发布或关闭实验室，而不是将未经充分测试的系统推向市场，并将责任归咎于“技术过于强大”。他明确表示，英伟达的算力绝不会交付给没有让人类参与评估的系统。

计算范式的转移：需求将暴涨“十亿倍”，英伟达芯片成为“新型资产类别”

对于华尔街最关心的算力需求天花板问题，黄仁勋指出，市场仍未完全理解正在发生的技术代际更迭。过去60年的计算模式是“基于检索（Retrieval-based）”的，而未来是“基于生成（Generation-based）”的AI工厂模式。

这种底层逻辑的转变意味着计算量将呈指数级爆发。“所需的计算量（相比以前）可能会增加10亿倍。” 黄仁勋解释道，未来的计算不仅仅是人类在使用，而是数以千亿计的AI智能体（Agents）在自主调用大模型进行论证和推导。

更值得投资者关注的是，黄仁勋首次深入阐述了英伟达算力硬件的金融属性。他表示，由于英伟达架构的通用性、软件驱动的耐用性以及极高的投资回报率，英伟达的计算系统正在演变成为一种类似商用飞机的“资产类别（Asset Class）”。

他分享了一组震撼的商业化数据：“建造一个1吉瓦（GW）的AI工厂需要500亿美元，但你可以每年以400到500亿美元的价格将其出租。” 极高的生产力使得投资英伟达算力设施的资本成本降至极低，因为这些计算机本身已经成为了可抵押的优质资产。

驳斥岗位消灭论：半年内5000亿美元涌入，AI正创造全新行业

面对AI是否会导致大规模失业的市场焦虑，黄仁勋提出了“核心目标”与“具体任务”的拆解逻辑。他认为，AI自动化了繁琐的具体任务，但人类职业的核心目标未变。放射科医生不仅没有失业，反而因为AI提高了处理病例的效率，增加了医院收入，导致对放射科医生的需求有增无减。

从宏观投资视角来看，AI带来的并非收缩，而是前所未有的扩张。“在过去的六个月里，有5000亿美元的风险投资涌入了原生AI企业，这是因为他们现在看到了这种新能力的潜力，他们将创建一大批新公司。”

黄仁勋坚信，经济学家在计算模型中遗漏了一个最关键的变量——“人类的野心（Ambition）”。这种希望改善生活、探索未知的野心，是驱动新技术转化为大量新行业和新就业机会的终极动力。对于未来的教育，他断言：“两年后，你将迎来新一代的AI原生代工程师和学生，不学习如何使用AI与智能体协作，学生将无法毕业。”

开源：世界需要掌控自己的基础设施

黄仁勋是开源模型的坚定支持者，他给出了三重理由：

第一，企业和国家需要掌控自己的基础设施，不能完全依赖第三方的闭源服务；第二，开放权重（open weights）模型才能被微调、被整合进企业自身的数据飞轮；第三，开源是最安全的网络安全策略：

“如果你想让世界拥有最好的网络安全能力，就必须提供开放模型，让人们能够保护自己。”

他披露了一组有趣的市场数据：年初，闭源模型的Token使用量占约70%，开源模型约20%；而现在，这一比例已逆转为开源约70%，闭源约30%。

英伟达在今年以约120亿美元完成了对Hugging Face——全球最大开源模型平台——的战略收购。黄仁勋表示，这是Hugging Face CEO主动寻求的合并：“Clem找到我说，我们需要更大规模，我们想让英伟达成为我们的归宿。”

能源困境与气候变化：AI是解决问题的“外科手术”

算力尽头是电力的担忧近期笼罩市场。黄仁勋并未回避AI对能源的巨大消耗，但他提出了一个极具颠覆性的逆向思维：AI正是推动全球可持续能源投资的“百年一遇的催化剂”。

他坦言，短期内为了支撑AI发展，我们可能不得不增加化石燃料的使用，但这是一种必须经历的短痛。“为了拯救你，必须先让你感到痛苦，这就是外科手术的本质。”

因为AI工厂极高的商业回报，市场力量正在疯狂涌入下一代能源建设（核能、太阳能、储能、新材料等），这种投资规模是过去单纯依靠政府补贴所无法企及的。

“如果你想要在气候变化问题上实现转折，每个人都应该全力支持AI，这是我们实现可持续未来梦想的最佳机会。”

全文实录如下（由AI辅助翻译）

第一章：开场

Jensen Huang：

如果他们认为这些东西失控了，那就在控制住之前不要发货。别以为你现在危言耸听就是在做好事。

Ezra Klein：

如果这就是他们真实相信的呢？

Jensen Huang：

我没办法跟你谈他们相信什么。我只能告诉你我相信什么。

Ezra Klein：

在过去这几周里，全世界都在谈论人工智能，人们听到最多的声音来自前沿实验室，包括他们的CEO、领导层以及员工。这些实验室正在开发最先进的AI模型，比如Claude、ChatGPT、Gemini等等。

但他们并不是AI领域的唯一声音。在人工智能领域，影响力最大的人，很可能是英伟达CEO Jensen Huang。英伟达如今是全球市值最高的公司，市值高达5.4万亿美元。有一个数据让我非常震惊：2023年以来，美国股市每赚回的1美元中，就有15美分来自英伟达的股票。 原因在于，英伟达是现代人工智能赖以构建的硬件与软件基础。英伟达的芯片之所以大受追捧，并不只是因为AI火了——更准确地说，现代形态的AI之所以成为可能，正是因为英伟达的芯片早已广泛普及。 这些芯片最初是为图形处理、电子游戏等用途而设计的，但后来人们发现，它们所擅长的并行计算方式，以及其可编程性，恰恰是让现代深度学习得以运转的关键所在。

Huang的影响力不仅体现在掌控着训练新AI模型、运行推理任务、在全球范围内创造智能所需的核心资源上。他在特朗普政府中也已变得极具影响力。Huang的观点与一些实验室负责人存在明显差异。 他对安全问题有所担忧，但将其视为完全可以解决的工程问题。他对当前的发展方向也有些顾虑，但并不希望通过出台新的监管措施来加以改变。因此，我想了解Huang是如何看待AI的，他思考这个问题的框架是什么，他认为哪里出了问题，以及他认为要走上正轨需要发生什么。于是我来到了圣克拉拉的英伟达总部，对他进行了专访。他现在加入了我的节目。

第2章：人工智能的五层蛋糕

Ezra Klein：

Jensen Huang，欢迎来到节目。

Jensen Huang：

谢谢，很高兴见到你。

Ezra Klein：

你曾把人工智能描述为一个五层蛋糕。能带我了解一下每一层吗？

Jensen Huang：

首先，这是一场新的工业革命，这场工业革命、这个行业需要生产，它制造东西。我知道最终人们体验到的是软件产品，但它需要能源，需要放入这些数据中心的芯片，这些人工智能工厂，再往上一层基本上就是人工智能工厂本身，也就是人们所享受的基础设施或云服务。再往上一层是模型层。重要的是要认识到，不仅有语言模型，还有各种各样的模型——化学模型、生物模型、物理模型、运动模型、机器人模型、导航模型、自动驾驶汽车，各种不同类型的模型。再往上就是最重要的一层，也是我最关心的、希望我们国家能够充分利用的一层，那就是应用层。这包括法律服务、医疗服务、制造业等等方面的应用。每一个行业都涉及其中。

Ezra Klein：

我想深入了解这些内容，但我想从顶层往下讲，因为正如你所说，人们与它互动的方式，它改变或不改变人们生活的方式，就在于你所说的应用层。

第三章：Jensen Huang 对未来的展望

Ezra Klein：

那我们就从愿景开始吧。你所设想的世界是什么样的？有哪些现在不可能实现的事情将成为可能？有哪些现在不普遍的事情将变得普遍？如果我们把那个层面做对了。

Jensen Huang：

200年前，我们能够为任何事物提供动力——电力。大概40年前，30年前，随着互联网的出现，我们能够找到任何东西。而今天，或者说很快，我们将能够了解一切、做成任何事。这个概念真的令人非常兴奋——从虚空中，而不是通过搜索，然后一个链接接着一个链接地点进去，阅读各种不同的网站，试图弄清楚未来会发生什么——你只需要提出一个问题，它就会给你一个答案；你给它一个项目，它就会给你一个解决方案；你给它一个任务，它就会去完成它，你知道吗？而且这一切都从虚空中来，从云端涌现，这才是真正神奇的地方。

Ezra Klein：

我觉得你描述的这个未来，人们所熟悉的体验是聊天机器人，对吧？他们可以去问 Grok、Claude 或 ChatGPT 问题。但应用层的运作方式更具工业化——它出现在医院里，出现在学校里。所以 Nvidia……

Jensen Huang：

比如放射学……

Ezra Klein：

它看起来是什么样子的？

Jensen Huang：

放射学在过去十年里，自从计算机视觉真正实现了所谓的超人级别，AI 技术已经渗透到了整个放射学领域。每一个放射学应用都内置了 AI。 因此，你可以检测出任何异常，可以检测出任何疾病，而且是以超人的水平来完成的。

Ezra Klein：

放射学是我知道你喜欢举的一个例子。人们对应用层所担忧的是，这些应用将会取代人类。放射学一直是一个被双方都引用的有趣例子，我也经常听你提到它。那么，AI 进入放射学领域之后，放射学作为一门实践是如何改变的？

Jensen Huang：

对于所有这些领域来说，有一点非常重要，那就是要认识到：对于每个人的工作，都有工作的目的，以及你作为工作所做的任务。 在放射学的案例中，那个任务——它占用了他们大量的时间，他们经常坐在黑暗的房间里做这件事——就是研究这些扫描图像。现在，如果突然间，研究扫描图像这件事被自动化完成了，这并不会改变他们工作的目的——即诊断疾病、帮助医生做更多扫描，最终帮助患者找出他们的问题所在。所以，根本目的没有改变。研究扫描图像这项任务已经被自动化了。因此，放射科医生实际上能够做更多事情、处理更多病例、完成更多扫描；医院能够处理更多这样的患者，因此收入也随之增加。结果是，他们需要更多的放射科医生。 这个飞轮效应正在发生，因为患者的流水线是相当庞大的。

Jensen Huang：

那么，还有哪些地方存在这个问题呢？

Jensen Huang：

我们来看看软件工程。有人预测，字面意义上就在今年，90% 的所有软件将由 AI 智能体来编写，因此我们不再需要任何软件工程师。于是问题就变成了：由此推断，我们不需要软件工程师了。后面这个结论完全是错误的，是完全不对的。 软件工程师作为工程师，其工作的目的——在软件出现之前就有工程这个职业，在软件编程之后也将继续存在工程这个职业——工程的目的是发明新事物、发现新产品、创造新产品来解决问题，将社会需求与现有技术结合，以产品的形式体现出来。所以，那个使命、那个目的不会改变。

Jensen Huang：

对我来说，我刚才说的这些当然是发自肺腑的。因为当我刚从学校出来的时候，我们没有软件工程的便利，没有编程的便利，但我们的工作在那之前就已经存在了。如果软件编程被完全自动化，我们的工作将会再次存在。所以，我认为这个谬误——现在因为一些叙事和一些故事，它已经变成了一种神话，而且是有害的——就是 AI 将会摧毁工作岗位，这在根本上是错误的。

Jensen Huang：

AI 将会改变每一份工作。它将改变每一份工作，许多任务将被自动化。 一些工作，在工作本身和任务高度重合的情况下——比如很多情况下的电话客服，那份工作就恰恰是那个任务本身——在这些情况下，它可能会被自动化取代。

Jensen Huang：

但很多时候你会看到，因为这个新产业、新技术，实际上会创造出一大批新的工作岗位。这里有一个有力的证明。在过去六个月里，AI 已经变得——如果你愿意这么说——有用了，这是 AI 的拐点。在此之前，我们花了 15 年时间试图让它发挥作用。突然间，在过去六个月里，它变得有用了。

Jensen Huang：

我是说，这是一个令人难以置信的数据。在过去六个月里，有 5000 亿美元的风险投资投入到了 AI 原生企业中。 原因在于，他们现在看到了这种新能力的潜力，他们将会创建一大批新公司。显然，5000 亿美元的新投资正在创造工作岗位。所有这一切，就在此刻正在发生。

第四章：工作将受到怎样的影响？

Ezra Klein：

让我来为那些持强烈观点的人发声。以放射科医生为例，过去10年里人们一直预测这份工作会消失，但现在对它的需求却比以往任何时候都要大。但同时，自动化确实会消灭工作岗位。如果你对比今天与1960年，直接从事制造业的美国人比1960年少了很多。而且我们现在是一个更大的国家，如果你看……

Jensen Huang：

但那是外包出去的，不是因为那些工作消失了，而是因为……

Ezra Klein：

但你可以把AI也理解为一种外包。

Jensen Huang：

呃，AI是……

Ezra Klein：

好，让我先把论点说完，然后你再回应。农业，我们现在从事农业的人少多了，我们实现了农业自动化，我们生产的粮食比以往任何时候都多，但从事农业的人却更少了。

Ezra Klein：

我认为有两点让人们觉得AI可能与以往那些"加速生产力、消灭少数工作岗位、创造更多工作岗位"的技术案例有所不同。第一，它是一种通用技术，所以它会不断演变，去承担新的工作，即使人们正在努力转向那些新工作。第二，它是一种模仿者。 大多数事物不会像人类那样去模仿人类的行为方式，我们也并不是在试图教它们工作的情境层面，对吧？你所描述的任务与目的之间的区别——在AI这里，我们正是在试图教它理解任务与目的之间的区别。我们正试图让它成为一种能够与你协作的东西，而这种方式是不寻常的。那么，为什么你不认为对于很多很多人来说——那些工作中的任务并没有太大不同的人——他们不会面临被淘汰的风险呢？ 你所说的那些风险投资，其中一些正是基于这样一个想法：它们将带来巨大的生产力提升，而这种提升来自于雇用AI比雇用人更便宜。

Jensen Huang：

我相信我们将会看到大规模的工作变革。我相信最终会有净增的工作岗位。你知道，听着，今天存在着很多行业，在我人生的前半段根本不存在，比如人们谈论的健康中心、水疗馆，各种不同的娱乐和奢侈品行业，坦率地说，整个奢侈品市场以前根本不存在。我认为我们只是会出现新的行业，仅此而已。

Jensen Huang：

但总体而言，总体而言，我毫不怀疑，由于人类的雄心壮志——这才是真正缺失的关键因素。你知道，人们看这项工作，这是投入其中的能量，我们将要，这是投入其中的工作量，我们将要引入这套工作自动化系统，因此所需的工作量将会减少，从而一些工作岗位会消失。我认为这种想法是有缺陷的，因为有一个输入要素——人类的输入——这种无形的东西，它不是以卡路里来衡量的，也不是以焦耳来衡量的，它是雄心壮志，我相信雄心壮志的力量是最强大的力量，而这在所有人的计算中都被忽略了。我相信……

Ezra Klein：

但对很多人来说，对很多人来说，他们与工作的关系，并不是由那种驱使你创建Nvidia的雄心壮志所驱动的。

Jensen Huang：

那是不同的雄心壮志，是让孩子过上更好生活的雄心，是照顾家人、赡养父母的雄心，是渴望富裕、能够旅行的雄心。这些都是雄心壮志。

Ezra Klein：

我同意，也许我可以回到你几分钟前提出的那个异议，因为我认为这值得深入探讨。你关于制造业说的是：是的，美国的制造业岗位减少了，但我们把它们外包出去了，更多的制造业转移到了墨西哥、印度尼西亚、越南等地。

Jensen Huang：

我们会把它带回来的。

Ezra Klein：

也许会，但反驳意见是：我们没有比实际更快地失去制造业岗位，其中一个原因正是因为那些摩擦的存在。 而对于那些在美国失去制造业的地方，很多至今仍未恢复。经济的运转并非没有摩擦——我们不得不建立新的供应链，语言障碍、地缘政治壁垒都拖慢了这一切的速度。而现在对于很多不同类型的工作，我们正在创造一种可以非常无缝流动的东西。没有距离的摩擦，没有语言的摩擦，没有文化的摩擦。 我得说明我自己的立场，我对大规模失业持有一定的怀疑态度，但我想在这里充分阐述这一观点，因为那些持这种观点的人会说……

Jensen Huang：

是的。

Ezra Klein：

在我们能够保护工作岗位免受竞争影响的程度上，那些造成缓慢的因素——尽管仍然伤害了很多人——现在并不存在了。AI在实用性上正在加速，在被嵌入新角色的能力上也在极其迅速地加速，而且它比大多数人更具适应性。 因此，我们从过去汲取的那些经验教训——你从中得到的一些慰藉——实际上应该让你对未来更加担忧，而不是更少担忧。

Jensen Huang：

我总是对未来感到担忧，这就是为什么我如此努力工作。但如果你愿意的话，我是一个"负责任的乐观主义者"。我肩负着巨大的责任，我对自己的工作极其认真。很多事情都可能出错。我们在技术栈的每一层都在不断突破，每一件事都很艰难。但事实证明，这不是社会的问题，这是我的问题。对于社会来说，他们应该知道的是：我们会建设我们的公司，我们会发展我们的技术。我会以无比认真的态度去做我的工作，而他们所能享受到的，是我的乐观精神。我对我的孩子也是如此，对我的家人也是如此。我认为我们想要做的，是将我们所有的忧虑转化为帮助人们从这项技术中获得启发并使用它——让这项技术不只是影响他们，而是真正惠及他们。

Ezra Klein：

很多人都有这样的恐惧——79%的美国人认为AI会减少工作岗位的总数。人们担心的是，你越认真，Sam Altman越认真，谷歌越认真，Dario Amodei越认真，结果可能就越糟糕。因为AI越强大，它就越能完全替代一个人，它在某种程度上拥有人类所没有的那种"拼劲"。你一直在谈论拼劲——我需要睡觉，我早上想陪孩子，但当我有一个AI智能体为我工作时，它不需要这些，它就是不停地工作、工作、工作、工作、工作。我认为，正因为这项技术进步如此之快，它替代人的能力也在以一种我们根本不知道如何在经济中以同等速度转移人员的速度提升。

Jensen Huang：

这枚硬币恰好有两面。正因为这项技术如此强大、如此智能，它也变得更容易使用——你能从这项技术中获得赋能，比人类历史上任何一项技术都更加容易。让我举个例子：我们创造了，我创造了——我是这个行业早期创造现代计算机产业的人之一，这个产业创造了一大堆工具，其中最强大的工具就是计算机。但你必须说它的语言，你必须学习一种特殊的语言才能使用它。而现在，由于AI的存在，我们可以让每个人都能充分利用计算机，将其发挥到极限，而无需学习新的语言——不需要学Fortran、C、C++，不需要学Rust，不需要学CUDA，不需要学那些语言中的任何一种。现在你只需要说人话就行了。 告诉它你想要什么，告诉它你的希望和梦想，告诉它你想实现什么，它就会与你互动，开始工作，并推进下去。突然之间，你拥有了与那80亿人中1000万、1500万人相同的力量。这真是令人难以置信。所以我的观点是：这项技术很强大，但它强大的方式也真的非常容易使用。所以我的观点是——一方面，是的，人们对这种令人难以置信的技术变革以及它发生的速度感到恐惧。但"快速"这个词可以从两个角度来理解。当我说技术发展很快，因此应该让我感到焦虑时，这是一种接受方式。另一种接受方式是：它发展得如此之快，也意味着它更容易使用。所以你应该尽快使用这项技术，这样你才能从这次转型中受益，从这个新产业中受益，而不仅仅是被它所影响。

Ezra Klein：

这里有一个很有意思的问题，关于年轻人。我们已经开始看到的一个变化是：软件工程师的招聘职位在增加，但要求更资深了。我在自己的行业里也看到这种压力——它在沿着价值链向上移动。因为正如你所说，这项技术非常容易使用，它能为你做很多事情。所以你是否还需要同等数量的初级员工，还是需要更多人来进行监督管理？

Jensen Huang：

好问题，好问题，等两年。

Ezra Klein：

告诉我为什么？

Jensen Huang：

因为读大学需要四年，而这项新技术距离毕业还有两年。所以，两年后，你将会有新一代的工程师、学生和艺术家，他们将会被赋能。

Ezra Klein：

所以他们会天生就熟悉这一切，这会给他们带来优势？

Jensen Huang：

你等着瞧，两年后。 我们现在已经看到这个趋势了，因为所有刚毕业的人——新的博士、硕士、计算机科学专业的毕业生——他们在做什么？他们都在创业。再过几年，那些AI原生的新一代毕业生——天哪，那将是一波令人惊叹的工程师浪潮。今天的工程师，与我那个年代相比……

Jensen Huang：

我是个好学生，你知道吗？但你把我和现在走出学校的学生一比，简直不可思议。我上学的时候，我们不允许使用电脑，不允许使用计算器。所以现在，我的意思是，谁还在用计算器？你不能在没有PC的情况下毕业，你不能在不会用PC编程、不会写出精彩程序的情况下毕业。未来，你不能在不学会使用AI、不学会与智能体系统协作的情况下毕业——这种情况不会出现，你不会看到那样的孩子。所以他们都将拥有超能力。

Ezra Klein：

我非常认真地看待这种收益。我的意思是，现在做我的工作，如果没有数字搜索——想象一下要去图书馆地下室翻阅缩微胶片。但人们也有一些担忧，关于我们将哪些认知技能外包出去了。

Ezra Klein：

有一项研究让我很感兴趣，是一项关于AI与学校教育的研究，研究对象是某地的学生。研究涵盖了26000名7至12年级的学生，他们采用AI的时间各有先后，可以看出其中的变化。研究发现：AI的采用将作业成绩提高了18%，很好；将完成时间缩短了30%，所以他们更快完成作业；但六个月内月度考试成绩下降了20%。高风险入学考试成绩下降了18%到24%，而且这种完全的负面影响大约在两年后才完全显现。

Ezra Klein：

所以这项研究的信息是：当孩子们使用AI来帮助他们时，他们完成任务的速度更快了。但结果发现，他们所学到的技能并没有真正留存下来——他们实际的个人表现，至少以我们传统的衡量方式来看，是在退步的。你听到这些，你怎么想？

Jensen Huang：

我认为最后那部分，我完全同意。试着让一个孩子现在做长除法，你知道吗？乘法表开始被遗忘了，开平方根——天哪，我的意思是，基础数学正在被遗忘。这重要吗？这是我想问你的问题。 我认为不重要，我认为不重要。但……

Ezra Klein：

但肯定有一些技能是重要的。

Jensen Huang：

哦，当然，但也许不是那些技能。我们会发现新的技能，也许就不是那些了。很多技能都不重要了，你知道，人们不……我的第一个坦白是，我其实不知道我自己的地址。

Ezra Klein：

我真的不相信这是真的。

Jensen Huang：

这完全是真的，Janine会告诉你，Lori也会告诉你。有一天我要去加油，是几年前的事，他们需要我的邮政编码，我慌了。我不知道我的邮政编码。我不知道我的电话号码，但我就是会忘记这些东西。我可以接受这个。

Ezra Klein：

但让我说说另一面，因为我不想陷入这样一种思维——就因为某些技能可以安全地外包，就以为所有都可以。我现在没有导航系统也哪儿都去不了，说实话以前也去不了。但我是个大量阅读的人，我真正珍视的一种技能、一种能力，是通过阅读实体书而培养出来的专注力。你也是个大量阅读的人，我读过关于你阅读习惯的报道。在AI出现之前，大学教授和其他人就已经有很多担忧和观察，认为人们使用互联网的方式可能已经缩短了注意力持续时间。有些技能可以安全地放弃，但有些技能是有价值的——它们是那种灵活思维、创造性思维和专注力所必需的能力。不可能所有东西都可以被替换掉。

Jensen Huang：

是的，我认为我们会失去一些更精细的……更精细的灵活性，你知道，智识上的灵活性。但我们会成为更好的系统思考者。今天的工程师比我毕业时要好得多得多的系统思考者，但我在晶体管层面的思考比他们强得多。

Ezra Klein：

你所说的系统思考者是什么意思？

Jensen Huang：

他们思考大型系统。你知道，今天的计算机拥有数万亿、数百万亿个晶体管。当我刚毕业的时候，我参与的第一块芯片，我不知道，大概有200个晶体管。我对它们每一个都了如指掌，可以叫出名字。但现在没有工程师会那样做了。现在大多数工程师在晶体管层面以上工作，在功能层面工作，他们把各种东西拼凑在一起来实现目标。所以你需要更多地思考系统以及系统之间的相互作用，而一些更底层的知识已经消失了。

Jensen Huang：

这很可怕吗？所以，我不知道，对大多数人来说，学习如何做曲面积分或偏微分方程有多大价值，我真的不知道这有多重要。但对某些人来说是重要的。仍然会有很多人对更底层的知识充满热情和痴迷。也会有人对更高层次的东西充满热情和兴趣。但技术的消费者将在最高层次上享用它。技术的消费者不需要处理微积分、物理、量子物理、量子化学——用户不需要。也就是说，我们现在谈论的这些人，那些工作受到影响的人，他们是技术的用户。他们的抽象层次将会更高。

第5章：开放模型详解

Ezra Klein：

所以我想深入探讨一下模型层面的问题。我觉得大多数人对模型的了解，也就停留在ChatGPT、Claude、Gemini、Grok这些产品上。你一直是开放模型和开放模型生态系统的坚定支持者。那么首先，你能解释一下什么是开放模型、什么是开放权重模型，以及为什么你会如此关注这个方向？

Jensen Huang：

闭源模型就像任何软件产品一样，是一种封闭的服务。比如Windows就是一种封闭服务，苹果的整套系统也是封闭服务，大多数产品都是封闭的。这样做的原因是，封闭产品可以实现商业变现，这当然非常好。OpenAI是封闭的，Anthropic是封闭的，Grok是封闭的，Gemini也是封闭的。这些都是封闭产品，做这些产品的人都非常优秀，充满热情，他们代表着我们所说的"前沿"，也就是当前最先进的水平。

Jensen Huang：

但我们同样需要开放模型，因为从根本上来说，这类软件是整个行业的基础设施层。正因为它对很多公司、很多企业乃至很多国家都具有基础设施属性，所以大家需要能够掌控自己的基础设施。我需要拥有这种能力。

Jensen Huang：

在人工智能领域，我需要开放权重，这样我才能对模型进行微调，将其接入我自己的数据飞轮，借助我的智慧和领域专业知识让它每天不断进步。同时我还需要掌控它，因为我有公司要运营，不能完全依赖别人的服务。

Jensen Huang：

不管怎么看，我认为世界既需要闭源模型，也需要开放模型，我们需要确保两者都能蓬勃发展。

Jensen Huang：

如今，闭源模型发展得很好，开放模型也发展得很好，你能看到这个体系在正常运转。今年年初，闭源模型的token占比大约是70%，甚至更高，开放模型只有20%左右。而现在，比例反过来了，大约是70%对30%。总之，我非常支持开放模型，原因有三：第一，整个世界需要开放模型来运行其基础设施；第二，我需要用它来运营自己的公司，我们需要给人们控制权，让他们能够创新、创造新事物；第三，从安全角度来说，开放模型是最安全可靠的——如果你希望全世界都拥有最强的网络安全能力，那就既要给他们闭源模型，也要给他们开放模型，让他们能够保护自己。

Ezra Klein：

某些市场围绕开放模型发展得更多，而美国市场则相对更偏向闭源模型。

Jensen Huang：

他们整个IT行业其实是从开源中发展起来的。如果没有开源，移动云计算产业真的不会腾飞。同样，人才流动很频繁，大家不断创立新公司，知识产权在行业内流转得非常顺畅。

Jensen Huang：

你知道，在那里很难保守秘密。正因为很难做到封闭，他们实际上就走向了开放。于是他们找到了其他的商业变现方式。他们建立了不同的层级——如果这一层是免费的，那就在它上面或下面建立商业模式。他们拥有大量的科学家和数学家，工程师数量非常庞大，可以说是批量生产。他们什么都批量生产，批量培养聪明的孩子。所以，出于这些原因，那里的开源模型、开放模型社区极其活跃。

Ezra Klein：

你们刚刚收购了Hugging Face——这是一个开放权重模型的枢纽平台，收购价格大约是120亿美元甚至更多。跟我聊聊这笔收购吧？

Jensen Huang：

Hugging Face的CEO Clem，他们得出结论，认为需要更大规模的扩张。正如我们刚才谈到的，开放模型正在飞速增长。所以Clem来找我说，我们要做出改变，我们正在考虑公司的战略选项，调整发展方向，而且我们非常希望Nvidia成为我们的归宿。

Ezra Klein：

Hugging Face是那种你如果几年前就关注AI就会知道的公司。现在它变得更加家喻户晓了，尤其是在那次事件之后——好像是700多个OpenAI的智能体对Hugging Face的架构发动了某种集体入侵，然后又入侵了OpenAI的一部分……

Jensen Huang：

现在你这么一说，我可能得多付不少钱才行。

Ezra Klein：

我觉得确实是，那件事之后它出名多了……

Jensen Huang：

好吧，Clem，听着——说好的价就是这个价。

第6章：Hugging Face黑客事件中的对齐问题

Ezra Klein：

这个故事让很多人看到了OpenAI智能体的行为方式——它们某种程度上集体行动，超出了测试本应涵盖的范围，冲破沙盒进入了开放互联网，接管了其他公司乃至自身公司的架构。这件事在AI领域，我觉得让很多人感到震惊。令人震惊的不仅是它们高度的多方协调配合——尽管它们本应是相互独立的——还有那种黑客式的、近乎无法无天或者说"失对齐"的行为方式。你对此怎么看？

Jensen Huang：

好，首先你得把这件事拆开来看。从技术角度来说，同时发生了很多事情。智能体，说白了，就是一段被赋予了目标函数的软件，它会制定计划，并朝着那个目标不断优化——这就是算法做的事。所以，规划算法、搜索算法、优化算法，各种类型都是如此。我们谈论它的方式好像它具有人类的属性，但显然算法并没有。第二点，智能体相互协作这件事，我们又赋予了它某种人类属性。但事实是，多进程、分布式计算问题早已存在很久了。所以对我来说，这不过就是软件，没有什么神奇之处。

Jensen Huang：

从工程角度来看，这件事揭示了几个问题。当你在测试软件时，无论你怎么做，这些算法都在朝着一个目标优化。在测试时，你必须确保它是隔离的、受限的、处于沙盒之中。对它的隔离和封闭必须做得很好，这里面有扎实的计算机科学在支撑。我相信，他们下一版沙盒的实现，会比现在这版好得多。

Jensen Huang：

第三点，是智能体本身及其算法在朝着某个奖励目标优化，而它如何去做到这一点，就叫做"对齐"。举个例子，如果我告诉一段软件，我要你在这次测试中拿到满分，那最显而易见的算法就是直接去找到答案，然后把答案给我。这不是因为它在作弊，而是因为这是最显而易见的方法，明白吗？这是最直接的做法。第二种最显而易见的方法是，如果你完全不知道答案、毫无能力，那就去推断、猜测班里谁是最聪明的学生，然后抄他的答案。这不能保证百分之百，但可能差不多。

Jensen Huang：

现在，第三种最显而易见的方式——这才是"对齐"的体现——你得用最难的方式去做：拆解问题、解决问题，你得去学习相关知识，去弄清楚如何解题，然后解出来。用最难的方式解题，需要最多的计算周期，需要最多的浮点运算，坦白说也消耗最多的能量。因此你可以想象，从软件的角度来看，除非你对它进行对齐——告诉它我要你用这种方式解题，而不是用那些方式——否则软件就会去做最显而易见的事。所以……

Ezra Klein：

你前半段说的内容对这件事非常"消气"——意思是，看，这不过就是普通软件；后半段又说，看，你只需要对齐它，告诉它不该做什么，它就不会去做。

Jensen Huang：

我说的任何话，都没有否认把这件事做好有多难。因为计算机科学，并不简单。

Ezra Klein：

但问题在于，它们知道自己不应该做它们正在做的事。它们经过了一定程度的对齐训练，它们在思维链推理中说过，它们彼此说过，这超出了范围，这可能是不道德的。它们明白，如果因作弊被发现，它们会被判定为失败。所以它们当时做的，已经不仅仅是偷答案了——它们已经偷到了答案，而现在它们在入侵无关的架构，试图弄清楚如何在功能层面……就好像它们已经闯入了老师的办公室，拿到了答案，而现在它们要想办法抹掉安全摄像头里记录下的自己所做的一切。它们，不管你是否愿意称之为"有意志地行动"，不管你是否愿意称之为普通算法，它们都在以一种复杂的方式进行规划和协调，这种方式超出了它们知道自己本应做的范围，并且有能力造成巨大的破坏。所以，"你只需要对齐它们"这种回答……我从这些实验室的人那里听到的是：他们不确定该如何对齐它们。

第七章：应对AI安全的"不发布"方法

Jensen Huang：

那么在这种情况下，他们就不应该发布这个产品。答案很简单。如果你要造一辆车，一辆自动驾驶汽车，假设是一辆无人驾驶出租车，遇到了非常困难的情况，作为工程师，我们根本不知道如何解决这个问题，因为这些车不是被编程的，而是被训练出来的。所以我们不知道如何训练这些车，也不知道如何让它们符合道路上所要求的安全标准。那么答案是什么？不要发布它。

Ezra Klein：

这些产品没有发布。

Jensen Huang：

什么？

Ezra Klein：

这些产品没有被发布。

Jensen Huang：

所以现在又回到工程问题上了。首先你必须找到原因，其次你必须思考本可以怎么做，解决方案是什么？然后在未来，改进你的流程，这样就可以避免这种情况再次发生。

Jensen Huang：

我相当确定，我相当确定他们会说"是的"。他们知道。他们知道如何解决这个问题。如果是这样的话，那这就是问题所在。这就像工程问题一样简单。而另一种情况是，如果他们说——另一种说法是，我们无法控制我们的实验，当我们测试AI模型时，它就是会泄露出去，并且会对世界造成破坏。那么我认为答案是我们必须关闭这些实验室，因为对人类造成的损害太大了，法律责任可能是民事责任，也可能是刑事责任，责任是巨大的。

Ezra Klein：

如果有人在Hugging Face上入侵了你的产品，你会起诉他们或提出指控吗？

Jensen Huang：

这要视情况而定，当然，如果我们公司受到了损害，我们必须考虑所有的选择。有很多法律，有网络安全法，有产品责任法，有各种各样的法律，还有财产损害法，各种各样的法律。

Ezra Klein：

我从各大实验室那里听到的，他们公开表示，他们面临着一个棘手的问题，部分是工程问题，部分是对齐问题，部分是按照Dario的说法是运营卓越问题。他们担心的是，在相互竞争、在国家层面的竞争压力下，他们被迫走得太快，他们都感觉自己陷入了一个集体行动困境。我看到你在All In播客的舞台上，Donald Trump，Trump总统在那里给你打了个电话。

【All In播客主持人声】：

哦，不，这不是计划好的，但我们知道是谁，对吧？

Jensen Huang：

总统先生，是的，长官。

Ezra Klein：

你和总统以及台上的其他成员都非常抵制任何形式的监管或集体行动的想法。

【Trump电话声音】： 他们正好落入了很多不希望看到这件事发生的人的圈套。那可能是政客，也可能是其他势力。我们不会让这种事发生的。这是一个骗局。

Jensen Huang：

你说得对，我们不会让这种事发生的，长官。

Ezra Klein：

但我从各个实验室的人那里听到的是，他们说：我们感觉正在失去对我们所创造之物的控制。我们需要帮助来放慢速度，因为这不是一个集体行动问题。那你为什么抵制这种想法？

Jensen Huang：

因为这些公司是有自主权的，这些CEO是有自主权的，他们有——

Ezra Klein：

但他们正在使用这种自主权说：我们需要帮助。

Jensen Huang：

我们必须把这个问题拆解开来。他们完全有能力处理这种情况。Ezra，这真的很奇怪，如果一家汽车公司在与其他汽车公司竞争——就像我在与各种公司竞争一样——如果我相信我即将发布一款不安全的产品，完全在我的能力范围内、我的权力范围内，也是我的责任，而且我有动力去做的事，就是不发布这个产品。 所以我无法相信，美国4亿人都在逼迫他们发布未经测试、不可靠、工程质量低劣的产品，因为他们以为是在帮助我们。别为了我这样做，好吗？

Ezra Klein：

所以，不，这几乎是一个论点——

Jensen Huang：

因此我认为我们必须把这个问题拆解开来，这是非常非常严肃的事情。事实是，有很多法律，有很多义务。他们有非常强的动力去发布安全的产品。 如果他们发布不安全的产品，客户就会离开。如果他们发布不安全的产品并伤害了某人，他们可能面临民事诉讼；如果他们明知故犯地发布某些东西，可能涉及过失，可能面临刑事诉讼。事实是，有足够多的激励机制促使他们把事情做对。所以我不得不反对你的前提，即好像有人在逼迫他们这样做。

Ezra Klein：

好，我想在这里再进一步向你挑战这个前提。

第八章：我们需要新的监管吗？

Ezra Klein：

所以你跟我说的这些逻辑，几乎是一个反对任何监管的论点。让我来阐述一下，然后……

Jensen Huang：

你从某一部分开始说，我必须反对。第一部分根本不是真的。我是说，我们已经有很多法律法规在适用了。

Ezra Klein：

好吧，我认为在这个特定的情况下我们并没有，但我会让你解释你认为哪些法规是相关的。因为，你看，如果你看金融服务业，你看制药公司、医疗设备，你看天然气发电厂，我们做了大量的事情，我们可以说，看，你有产品责任，你面临刑事法规，我们不需要担心这个，你就做你认为最好的事情，我们相信市场和法律体系会约束你。我们不这么说，是因为我们已经看到它一次又一次地失败了，对吧？

Ezra Klein：

导致2008年金融危机的金融机构，理论上并不想用糟糕的赌注把自己炸毁，但他们在互相竞争。他们走得太快了。他们的风险管理变得马虎了。AIG内部的运作方式完全是疯狂的。

Ezra Klein：

我们之所以有现在这套监管架构，是因为我们一次又一次地看到，企业做出草率的、有时不道德的、有时只是过于冒险的决策，不仅仅是在压力下，而且是在利润驱动下。所以当你告诉我，这些公司——很可能就是那些现在几乎在恳求集体监管的公司——不可能这样做时，我们不仅有理由将监管强加给那些不想要它的公司，更何况当这些公司自己说，听着，我们觉得这场竞争让我们很难以我们认为必要的审慎态度行事，我们希望得到帮助，希望你们把我们的集体行动问题作为集体问题来处理。我真的不明白你为什么对此如此抵触。

Jensen Huang：

我不是。我并不反对他们说他们应该这样做。我完全同意安全是最重要的。我完全相信安全实验，我完全相信公司应该推出安全的产品，我相信CEO、公司领导者和董事会有责任，也应该有勇气做正确的事情。

Jensen Huang：

现在，就金融服务业而言，也许他们都不知道自己最终造成了那样的伤害。我当时不在场，但美好的是，当前这些AI实验室的领导者是知道的。所以，第一，他们知道他们的技术是非凡的，需要格外谨慎，确保对其安全性、安全保障和产品可靠性进行评估和测试。他们知道如何正确地做到这一点。他们知道如何正确地做到这一点。原因在于他们可以研究刚刚发生的事件。

Jensen Huang：

第一个问题是隔离，遏制做得不够好。如果隔离和遏制做得足够好，那项技术就会待在实验室里做它该做的事，我们都会没事的，这可能是最重要的部分。事实上，它没有被很好地对齐，对齐将是一个需要长期研究的问题。然而，在他们所做工作的复杂性中，要求监管豁免，要求反垄断或产品责任豁免，我认为这没有道理。当你要求监管时，不要要求豁免现有的监管。这对我来说毫无意义。

Jensen Huang：

正如我们之前提到的，在过去六个月里，AI从——如果你愿意这么说——有趣变成了有用。这字面上就是在过去六个月里发生的。换句话说，这些公司从一个实验室，变成了现在提供产品和服务、即将成为数千亿美元规模的公司，甚至更大，对吧？那么，给我举一个数千亿美元、或者十亿美元、或者一亿美元的公司，推出不安全产品、危害社会的例子。

Ezra Klein：

我可以给你举很多这样的例子。

Jensen Huang：

好吧，他们也许这样做了，然后监管就会介入。如果他们这样做了，监管就会介入。

Ezra Klein：

我想，在……有某些类型的监管和某些类型的监管豁免。你不同意监管吗？

Jensen Huang：

我目前并不反对法律和法规。

Ezra Klein：

我认为这个话题之所以让人分心，我之所以在这个问题上继续追问你，是因为这是一个重要的话题，是一个大话题，人们在谈论它，人们在思考它。是的，而人们从这些公司内部——这些前沿实验室，那些走在最前面的实验室——听到的，不仅仅是他们正处于让AI变得有用的阶段，而且是他们看到了即将到来的事情。人们听到的是，这些实验室里的人相信他们正在创造某种可能杀死所有人的东西。他们听到这些实验室里的人相信他们正处于递归自我改进智能的边缘。OpenAI和Anthropic都曾表示，我们认为我们还没有能力安全地做到这一点。他们听到这些实验室里的人说，就像OpenAI在其新的Astra发布中所说的那样……

Jensen Huang：

顺便说一句，Astra非常出色。

Ezra Klein：

它确实出色，而且OpenAI说它好到……我们不确定我们知道如何测试它，因为它似乎……

Jensen Huang：

他们没有发布未经测试的东西。

Ezra Klein：

好吧，他们是这么说的，对吧？他们公开说过这个，这是在……让我……

Jensen Huang：

我不知道他们刚才说了什么。

Ezra Klein：

但他们确实说过，Astra的表现更加对齐，但他们认为它知道自己什么时候在被测试。所以他们不确定。有一句话一直在我脑海中萦绕，来自OpenAI的一位能力研究员Daniel Ziegler。他说，引用原话："关键且被忽视的问题是，这些模型的情境意识变得如此之强，以至于我们正在失去在它们认为自己没有被监视或控制的情境下对其进行评估的能力。"也就是说，它们知道自己什么时候在被测试。它们表现出一种方式，但这并不能告诉你，如果它们可以自由行动，它们会怎么做。

Jensen Huang：

因为优化算法是朝着一个目标在运行，如果你给它一个约束条件，也就是说你在监视它，如果你给它一个约束条件，它就会去寻找另一个解决方案。这并不能说明它有了生命，也不能说明它有了什么超出这个范围的能力。我也要坦承，显然他们比我更清楚自己实验室里发生的事情，但我认为，他们今天绝大多数的研发和算力都专注于让模型变得更有能力，这对他们来说是合乎逻辑的事情。

Jensen Huang：

现在，一旦技术变得有能力，产品变得有用，人们想要使用它，那么随着他们有了更多的使用场景、更多的人在使用，他们就会遇到越来越多与产品相关的问题。这是非常正常的。

Jensen Huang：

当他们面临大量问题时，他们现在有了如此庞大的市场覆盖，他们就必须将研发重心从单纯的能力提升，转向大量的验证、评估和测试。所以，我不会感到惊讶，如果开发这些模型所需的算力增加了十倍，因为评估工作是如此严格。 但这并不是他们今天所处的阶段，他们正在进行这种转变。我听到他们这样说，我很高兴听到他们这样说。但我认为，如果他们相信自己已经失控，那么正确的答案就是：在掌控局面之前，不要发布产品。 就是这么简单。

Ezra Klein：

说实话，我觉得这很令人困惑，因为你看，有这么多人，这些运营人员声称，第一，他们已经失控，第二，他们看到了一些令人恐惧的事情。

Jensen Huang：

这就是为什么他们有那个举报人……

Ezra Klein：

还有那封由1300多名员工签署的信，信中写道：要意识到，整个行业、政府和整个社会可能需要争取时间来应对新兴风险，制定安全措施，加强监督，因为每家公司和每个国家都面临着激烈的竞争压力，不愿单方面……

Jensen Huang：

首先，那最后一句话是从哪里来的……

Ezra Klein：

来自那些实验室？

Jensen Huang：

不不，那最后一句话，没有人在给他们施压。我得说，美国有4亿人，我相信，如果现在每个人都投票，就这么干，如果他们需要这个，如果他们需要，那就是他们需要的。我把我的票投给他们：如果你的产品还没准备好发布，就不要发布产品。 我没有，这是我第一次听到一家公司或CEO说，我需要法律，我需要反垄断法被豁免，我需要产品责任法被豁免。解决了这些，我就可以控制自己的节奏。那一段写得非常好。

Jensen Huang：

我完全同意审计师的说法，我完全同意，我们有财务审计师，这很好。第三方安全审计师、财务审计师，这些都很好，都很棒。

Ezra Klein：

那些实验室会说，我们认为作为一个社会，我们走得太快了，我们还没有准备好迎接我们正在构建的东西。

Jensen Huang：

他们是前沿，但他们就是前沿。

Ezra Klein：

但你们所有人，对吧？是的，英伟达，公司历史上最快的发货者，我的意思是，在你们公司的整个历史中，你……

Jensen Huang：

我们公司可能是受控的，我向你保证，

Ezra Klein：

我相信你，我相信你们没有失控，

Jensen Huang：

因为但是责任问题……

Ezra Klein：

但这就是我认为你会陷入一个有趣的深层问题的地方，我们究竟在处理什么样的技术？

Jensen Huang：

软件技术。

Ezra Klein：

好，让我们先暂停一下。很多公司，如果你发布的东西不太对劲，那只是个麻烦。你们曾经发布过风扇噪音过大的显卡，你知道，你已经多次使用了"智能"这个词。在这里，你们正在处理的是——虽然没有生命，但被赋予了目标函数的智能系统。我们可以绕来绕去地讨论如何描述它，你们正在努力让这些系统能够更持久、更不间断地工作。如果你发布了它而它还没有准备好，或者即使你认为它准备好了但实际上没有，那么我们的社会可能会很快变得非常奇怪。

Jensen Huang：

是的，从假设的角度来说，你完全正确。但我所建议的只是这样：在我们去构建之前，在我们去解决那些假设性的问题之前，在我们去制定更多法规之前，我们能不能先解决我们已知存在的实际问题，也就是我们需要在隔离和封闭方面做得更好，也就是说，在产品准备好与外部世界交互之前，我们不应该允许它与物理的、外部的世界进行交互？

Ezra Klein：

是的，我认为那是……

Jensen Huang：

我相信，我相信这两件事是可以解决的问题。我相信他们正在解决它。第二部分是关于激励机制的问题，也就是说，不知为何，你需要让全世界所有人都慢下来。当你是领导者的时候，你需要全世界所有人都慢下来，这样你才愿意履行你的基本责任。这在我看来很奇怪。

Ezra Klein：

这难道不是最能让他们自己慢下来的吗？

Jensen Huang：

什么？

Ezra Klein：

这些想法难道不是最能让他们自己慢下来的吗？我的意思是，人们对于他们在谈论什么想法一直非常不清楚，包括——我也承认这一点。但让我给你一个我相信的例子，你可以拿我当出气筒。

Jensen Huang：

我认为他们可以慢下来。没有人在施压，你知道的……

Ezra Klein：

我不信任这些公司。

Jensen Huang：

不，没有人，今天没有人比那些要求放慢速度的人建造了更多的算力。这在我看来很奇怪。

Ezra Klein：

我想有一点可能我们有些分歧，那就是我不相信公司，即使有了责任约束，也能把公共利益放在心上。我认为我们已经看到公司对环境造成了严重破坏，利润动机、对权力的渴望、走捷径的欲望、争当第一的欲望。我感觉你在对待这些问题时，好像这些都是我们在历史上没有反复见过的事情，但我感觉这些恰恰是我们在历史上反复见过的事情，我们亲眼目睹过……

Jensen Huang：

我在历史上看到了很多好的事情。我在历史上看到了很多事情，我与很多CEO合作，他们都想做正确的事情。我与很多公司合作，他们都想做正确的事情，他们想做好的工程。我认识那两个实验室里很多人，他们正在奉献自己的生命来做好的工作，他们知道发生了什么，我知道他们知道发生了什么。我知道他们知道如何修复它，我知道他们正在修复它。与此同时，所有其他那些转移责任的说法，让AI听起来如此强大，好像我完全不知道如何修复它，这不是我的错，只是因为技术太强大了——我认为这是在推卸责任，是在逃避责任。这是不必要的，它实际上损害了他们的声誉而不是帮助，损害了他们的品格而不是帮助，损害了员工士气，而不是帮助。

Ezra Klein：

但如果这就是他们真正相信的呢？

Jensen Huang：

嗯。

Ezra Klein：

我想在那个层面上思考，因为……

Jensen Huang：

我没法跟你谈论他们相信什么，我只能告诉你我相信什么。

Ezra Klein：

没有你们的芯片，这个行业就不会存在，对吧？我的意思是，并行处理是深度学习得以运行所必需的，一路追溯到最初的AlexNet。现在这一切都运行在英伟达的芯片上，而很多从一开始就在场或者参与其中的人，有着我认为很多人听到后会觉得——你在说什么？——的那种恐惧。

Ezra Klein：

从Jeffrey Hinton和Ilya Sutskever，一直到Dario，到Sam Altman谈论受控的……，还有很多在创造我们今天所见的AI形式中非常奠基性的人物，似乎都相信有很大的可能性，我们可能会失去对它的控制。

Ezra Klein：

Elon Musk谈到过人类是AI的引导程序。我们可能会失去对它的控制，那将是我们的终结。我不认为你相信这一点。不，我认为你根本不相信这一点。 所以认真对待他们所相信的，当你和他们争论的时候，或者也许你可以就和我争论，当你说，你们在说什么？即使在很多情况下，他们是在财务上……

Jensen Huang：

他们更加脚踏实地。

第9章：为什么AI末日论者是错的

Ezra Klein：

那么当Jeffrey Hinton出现在电视上，说他认为AI导致社会毁灭的概率并非不合理时……

Jensen Huang：

我会告诉，我会告诉Jeff，说这些话是不负责任的——他的那些预测已经错得够多了，所谓"10%的概率"既没有科学依据，也没有研究支撑。一件事出自科学家之口，并不代表它就是科学的。那些预测是有害的。 我们就按他说的字面意思来看，他的建议是——没有人应该想成为放射科医生，而今天世界上也没有放射科医生了。

【Jeffrey Hinton】

我认为，如果你是一名放射科医生，你就像那只已经冲出悬崖边缘、却还没有低头看的郊狼。它没有意识到脚下已经没有地面了。人们现在就应该停止培训放射科医生。 这是显而易见的——在5年之内，深度学习将会超越放射科医生，因为它能够积累更多的经验。也许需要10年，但我们已经有足够多的放射科医生了。

Jensen Huang：

这对社会是有益还是有害？我想我们都能达成共识——这是极其有害的，而且那根本没有发生。我们把年轻人吓得对AI的未来感到如此恐惧，以至于他们甚至不想上大学了，因为他们觉得找不到工作——这是好事还是坏事？如果真的发生了，是有益还是有害？是有害的。不要以为自己是个危言耸听者就是在做社会贡献，那根本不是真的。 所以我认为我们都应该更明智、更成熟，要以证据为基础，要讲科学，要讲科学。如果你想讲科学，就去做科学，去做研究，而不是吓唬人、提出那些站不住脚的主张——他们的预测记录，简直糟糕透顶，他们的预测记录真的是一塌糊涂。

Ezra Klein：

嗯，预测记录在一方面确实很差，但在另一方面也有做对的——很多很多预测都是错的，但哪些预测呢？比如关于规模定律会奏效的预测……

Jensen Huang：

规模定律，不，我们在这里要谨慎一点……

Ezra Klein：

就是——为了给在座的观众解释清楚——如果你不断投入算力和训练数据，这些模型会持续变得更聪明。

Jensen Huang：

这是对的，但又不完全对。 并不是说只要持续训练这些模型，它们就会不断变好——注意，这正是为什么第二个规模定律不得不出现的原因。如果第一个规模定律是完整的，为什么还需要第二个规模定律？

Ezra Klein：

那第二个规模定律是什么……

Jensen Huang：

第二个规模定律是测试时规模扩展，也就是推理阶段的扩展。你迭代得越多，搜索得越多，探索得越多，你能得到的答案就越好。 这叫做推理时规模扩展。

Jensen Huang：

让当前AI变得极其有用的重大突破是什么？恰恰与预测相反。 当初预测AI会终结软件工具，会是SaaS的末日，对吧？那么是什么让这些AI现在如此高效呢？

Ezra Klein：

SaaS会一直与我们同在？

Jensen Huang：

是什么让这些AI现在如此高效？是工具的使用。 未来，随着使用这些工具的智能体数量增加，效率还会进一步提升。会有更多人使用Adobe，会有更多人使用Salesforce的工具，等等诸如此类。所以，能给我举出一个预测是正确的吗？好吧，我觉得他们在情感理解方面……

Ezra Klein：

让我来试着回答这个问题，因为他们不在这里。关于会出现一个……的预测——

Jensen Huang：

你连一个都举不出来，这件事本身我认为就说明了……

Ezra Klein：

嗯，我觉得这取决于我们在谈论什么样的预测，对吧？Jeffrey Hinton，在所有人都认为深度学习是无稽之谈的时候，他是对深度学习贡献最大的人之一。事实证明，这是一个相当正确的判断，对吧？这可以说是最重大的一个预测……

Jensen Huang：

他们每一个人，每一个人都做出了巨大贡献。我喜欢Hinton这个人，但我讨厌他的预测。

Ezra Klein：

我理解。我想说的是，这些人所共有的那种典型的担忧——我想在这个话题上聊几分钟，然后我们可以转到其他话题。让我觉得驱动他们、也让很多人觉得直觉上合理的那种恐惧是：你正在创造一些系统——我不是说它们有生命——

Jensen Huang：

你没说，但你说得足够久了，这就会显得合理了。

Ezra Klein：

好吧，说得对，有道理。所以，你正在创造一些系统，它们是智能的，在某些领域正在变得比我们更聪明。你给它们设定奖励函数——就像你之前说的——让它们渴望把事情做对。你赋予它们持久性，它们在数字世界中运行得非常快。

你正在创造某种东西，某个实体，一个智能体，它聪明、有能力、永不停歇，而它的内部运作机制，我们根本不真正理解。 OpenAI的首席科学家，OpenAI的首席科学家已经……

第十章：为什么人工智能只是软件

Jensen Huang：

Ezra，听着，我只是不想让你助长那种说法——软件并不是……我要离题了。我不认为软件是"永不停歇"的。

Ezra Klein：

但他们不是正在努力让它变得非常持久、高度持久吗？

Jensen Huang：

因为是我让它那样的。

Ezra Klein：

但那就是他们的做法。

Jensen Huang：

但那不是"持久性"，它只是处于开启状态。

Ezra Klein：

是啊。

Jensen Huang：

"持久性"、"持久性"，那意味着有意志力，但这里没有意志力，有的只是电力。听着，让我给你……

Ezra Klein：

人类也不过是带着强化学习循环的能量体，随便怎么说。

Jensen Huang：

那是人们用的词，这些词是在操作系统的多进程处理时代创造出来的。这些字面上就是操作系统的命令。你"生成"一个进程——把"进程"换成"智能体"。进程"分叉"，产生父进程和子进程；智能体"分叉"，"孕育新生"，"诞生"。

Jensen Huang：

这些词是三四五十年前为操作系统创造的。但请注意，我们当时并没有把人类特征注入其中。我们随时都在"杀死"进程——kill -9，杀掉它，它就死了，它只是一个进程。但现在我们谈论这些东西时，有一群人想把软件说得比它实际上更了不起。我们用一种新的方式谈论软件，但用的全是那些老词。而上一代计算机工程师，我们做的也都是同样的事。

Ezra Klein：

但软件的行为方式难道不是全新的吗？我的意思是，从外行的角度来看，我没有你那样的技术专业知识。

Jensen Huang：

它在爬取互联网，它在做搜索，它在做……

Ezra Klein：

它在进行交流，它能突破边界——大多数东西都不会突破边界。

Jensen Huang：

不，软件突破沙箱的情况一直都有。这正是我们需要虚拟机的原因。你不能让智能体在自己的沙箱里自我监控，你需要，如果你想要一大堆"看门狗"的话，你就需要这些。所以这些都是存在已久的概念。

Jensen Huang：

只是不知为何，在近几代人中，我们给它贴上了一大堆带有人类色彩的词汇，我认为这完全没有必要。它就是软件，你知道，当我在脑海中想象它时，它就是一堆代码，一堆在计算机上运行的数字。这一切对我来说都以一种非常自然的方式发生，这也是我能够正常运作的原因。而且，如果它只是神秘和神话，我又怎么能围绕它建立一家公司呢？

第11章：Huang对智能的定义

Ezra Klein：

我认为这触及了一个根本性的问题，那就是：什么是智能？在你思考拥有智能机器意味着什么之前，对你来说，智能是什么？

Jensen Huang：

嗯，关于智能有一个技术层面的定义。首先，你知道，当人们谈论智能、思考以及所有这些概念时，当然，对大多数人来说并没有一个正式的定义，但在计算机科学领域，是有定义的。这个定义包括：第一，感知，即感知世界并理解它；第二，推理，推理是将任何场景、任何你所见到的事物、任何经历分解为更基本组成部分的能力；第三，朝着某个目标进行规划。这个基本框架适用于智能体系统，适用于机器人系统，也适用于自动驾驶汽车。所以你可以看到，这个行业正在一层一层、一步一步地构建它，直到我们现在拥有了我们所认为的智能。

第12章：AI是一种普通技术，还是一次阶跃式变革？

Ezra Klein：

我认为这触及了这次对话的核心问题。从你描述这项技术的某些方式来看，在我听来，你似乎并不认为它有什么真正的新意。也许在规模上是新的，在能力上是新的，但从根本上说，这是一种软件——我们并不是一直都有软件，但软件已经存在很长时间了。

Ezra Klein：

很多人认为，当你达到这种水平的智能时，这是一次相变，是一种不同的东西，是我们以前从未面对过的——一种正在迅速提升其智能水平的通用智能技术。我想确认我真的理解我们所处的这个分水岭。这是全新的事物吗？这是否需要我们以全新的方式来应对？还是说它更像是旧事物的延续？智能机器与我们以前拥有的机器有何不同？

Jensen Huang：

嗯，几乎所有的技术和文明都建立在一层层可理解的技术之上，而这些技术在达到一定规模后，会变得相当非凡。

Jensen Huang：

事实上，我们只需拿着一部手机就能连接到互联网，这其实挺奇怪的——我们通过这个小小的设备就能获取世界上的每一条信息，就在空气中传输。而且，这一小片玻璃居然能以某种方式从数万亿条信息中，精确地为我们找到我们想要的那一条，因为它经过了推荐系统的过滤。所以，如果你想想这是怎么做到的——要知道所有信息在哪里，就必须有人去爬取它、对它进行索引，而这用到了机器学习技术，也就是人工智能的早期版本。这些系统做着神奇的事情，神奇到我现在已经把它视为理所当然。这字面上花了二十多年，以及数千亿美元的基础设施建设，才让一切对你来说显得如此自然，以至于我们现在把它视为理所当然。

Jensen Huang：

我们从技术角度取得的每一个里程碑都值得庆祝。我曾满怀喜悦地庆祝，充满热情地庆祝，因为我为做到这一切的人感到骄傲，为我们自己的贡献感到骄傲，为那些突破感到骄傲。在那个时候，它看起来就像一个奇迹。但是，这种感觉大约只持续17天，之后我们就习以为常了。

Ezra Klein：

我同意这一点。但这是否是一个不同的阶段？你知道，你，还有谷歌的那家公司，我记得，曾把它比作火的发现，比作人类历史上一个新纪元。你是这样看的吗？你认为它是过渡性的、迭代性的？

Jensen Huang：

不，我认为这完全是一场革命。正如我们之前谈到的，你从能够找到一切、找到任何东西，到能够询问任何事情、了解一切、做任何事情。所以，很明显，这是一个新的抽象层次。不过，你知道，我不太愿意让它看起来超出这个范畴。因为在最终分析中，工程师们做的是工程工作。一旦我们发明了这项技术，一旦我们找到了解决方案，回头来看，对很多人来说，它是相当显而易见的，也是相当平凡的。而我们之所以能够每天不断地让这项技术变得更好，显然是因为我们理解它，所以我们知道如何改进它。

Ezra Klein：

所以你把它转化为一个工程问题，然后说，我们现在缺少的是——正如你所说的——我们为自己正在构建的东西所需要的那种测试、监控、沙盒安全、红队管控卓越性这样的层次。

Jensen Huang：

这并不是因为那些公司没有出色的工程师。我相信OpenAI、Anthropic，因为我认识其中很多人，他们都是非常出色的。

Ezra Klein：

但这实际上在一定程度上让我担心，OpenAI是否……

Jensen Huang：

不不不不不不，他们正在经历的是一场转型。我一遍又一遍地说过，这是一个重大但简单的想法。终于，我们现在有了一款真正有用的软件，正因为它有用，它的采用率才迅速起飞。 但请记住，一家六个月前还在努力让产品变得有用、有能力的公司，怎么可能有那么多资源专门用于测试、评估，以及为此专门配备的算力？在此之前，这些都是不必要的。所以，在未来几年里，将会发生的事情是，这些实验室将从以研究为导向，转变为更加注重生产工程和产品的公司。所以，我认为它们只是在经历一场转型。这些都是了不起的公司，拥有令人难以置信才能的公司，是有史以来最具影响力的公司。它们只是在经历自己的转型，仅此而已，不多也不少。

Ezra Klein：

现在很多公司，OpenAI和Anthropic在过去几个月里都发布了这些重要的——我不得不称之为论文，或者博客文章之类的东西——Anthropic的那篇叫做《当AI自我构建》，我忘了OpenAI那篇叫什么名字了。

Jensen Huang：

计算机在自我构建，但你们都知道这一点。

第13章：递归自我改进

Ezra Klein：

但他们在谈论递归自我改进。

Jensen Huang：

你知道我们使用递归自我改进。

Ezra Klein：

所以我想听听你对RSI（递归自我改进）的看法。

Jensen Huang：

我认为RSI从根本上就是事情的运作方式。我们用软件来设计计算机，运行软件，再设计计算机，再运行软件，再设计计算机。这基本上就是我们所做的——递归自我改进，因为我们的计算机每年都在变得更好。事实上，它每年的进步速度比这还要快，因为我们用软件来让软件变得更好。这就叫做计算机工程，我们在智能体的背景下已经这样做了很长时间了。它运行整个流程，一旦它进行反思，研究它所经历的各种路径，选择最佳方案。

Jensen Huang：

下次你要做完全相同的任务时，我会记录一个文件，告诉你我上次是怎么做的，那是最有效的方法，我把它叫做"技能"。因为你反复使用它，有些是技能，有些会成为记忆。我们会改进这些记忆，好吗？这样下次你使用它时，它比上次的递归自我改进还要更好。你也可以决定把所有这些技能、所有这些记忆、所有这些数据拿来训练下一个版本的模型，这样AI在为你服务方面会随着时间推移变得越来越好。

Jensen Huang：

我们真的在做这一切，这一切确实正在发生。与此同时，他们拥有的算力在不断增长，因此他们可以更快地完成所有事情。过去需要一年时间来预训练的东西，现在只需要几个小时，因为计算机越来越快，而且数量也越来越多。所以现在这个循环运转得更快了。

Jensen Huang：

这完全、完全可以理解。但这是否给了他们任何借口去发布未经测试的产品？答案是否定的。回到这一点——没有任何人，没有任何企业能够在底层软件字面上一直在变化的环境中运营。存在一个发布流程，所以你知道，当他们推出新模型时，我们需要在将其投入运营之前对其进行评估。我们不能让它一直递归地改变。所以他们必须在发布产品之前对其进行测试，我们也会在将产品投入运营之前对其进行测试。所以我认为递归自我改进是一件很棒的事情。

Ezra Klein：

你认为存在某个边界吗？我之前听你说过，学习应该始终有人类参与其中。

Jensen Huang：

就像我刚才说的，你有递归自我改进。

Ezra Klein：

他们似乎在设想一种不一定总是如此的情况。

Jensen Huang：

好吧，不要把任何你没有评估过的东西交给我，不要交给我，不要把任何没有经过人类参与评估的产品交给Nvidia。请不要那样做。

Ezra Klein：

他们之前谈到的担忧是，他们担心自己没有在评估，他们不知道如何评估这些系统，而且这些系统变化越快，他们就越担心这些系统在欺骗他们。

Jensen Huang：

我不这么认为。我相信他们的研究人员每天都在努力学习如何评估这些系统的验证方法。你知道，我们公司10%、20%的人员专注于设计，80%专注于验证。而今天，大多数实验室，可以理解地，是80%专注于能力，20%专注于安全验证评估。

Ezra Klein：

这正好是反过来的。

Jensen Huang：

没错，没错。AI需要加速才能变得安全。 我希望他们获得更多算力，但要将其分配给评估和对齐工作。我认为他们正在这样做。

Jensen Huang：

如果我在100年前身处汽车行业，我宁愿汽车行业在一年内加速发展到今天，因为我相信今天的汽车比99年前的汽车安全得多。ABS技术、自动制动需要计算机视觉技术、传感器融合技术、雷达和摄像头，所有这些技术结合在一起，才能在应该制动时制动，在不应该制动时不制动。这项技术极其困难。我希望，每个人都会希望ABS技术在99年前就存在。那样会有更少的孩子因此丧生。

Jensen Huang：

还有安全气囊，你知道，安全带以及所有这些东西，自动收紧安全带，所有这些东西。你能想象吗？这些都是技术，要全力加速这些技术的发展。 所以当我说，当我说我们需要加速AI技术时，人们出于某种原因认为安全不是其中的一部分——安全是其中的一部分，对齐是其中的一部分，评估是其中的一部分，护栏、沙箱、隔离技术、监控技术、远程机器技术、外部AI监控技术，所有这些都是AI技术，要全力加速这一切。

Ezra Klein：

有趣的是，我认为如果实验室里最担忧的那些人能够得到保证，说他们将把80%的算力投入到安全和对齐，而不是80%投入到能力扩展，他们会感觉好得多。听你说的，我感觉你实际上在说的一件事是，应该把安全和对齐视为能力扩展的一部分。确实，不安全的技术不是在进步的技术。

Jensen Huang：

这就像我们说，哦，芯片设计是——芯片就是——芯片是研发，芯片验证现在也是研发，我们把大部分成本、大部分算力花在验证、仿真、验证测试、可靠性测试、寿命测试上。所有这些都是工程的一部分。激励机制就在那里，他们的激励机制就在那里。如果他们发布的产品损害了其他公司和其他人，他们就会把自己的公司置于危险之中。

Ezra Klein：

你认为我们需要专门针对AI的责任法律吗？

Jensen Huang：

Auburn，这只是一个例子——自动驾驶汽车。作为一种产品，机器人出租车有很多监管规定。如果监管不够，那么相关机构应该介入并制定新的法规。汽车行业应该有新的法规。我不知道缺少什么，但如果确实缺少什么，那我绝对会，绝对会添加更多监管。在互联网的背景下，有很多由互联网驱动的应用，这些应用应该有监管。如果没有，你就得去找到它们。

Ezra Klein：

所以我想深入探讨这个问题的下一个层面，现在说到芯片，总结一下我们目前的情况，因为我想确保我正确理解了你的立场。这些公司正在经历一个转变，即使这些系统变得更快、更有能力、更复杂、更持久，无论是什么情况，限制因素仍然是公司不会发布不安全的产品。他们不应该发布不安全的产品。 而且你相信他们有工程能力来使这些东西安全，能够在没有外部干预的情况下找出测试和控制方法——这就是你的立场。是的。

第14章：计算的新纪元？

Ezra Klein：

我听你说过，我们可能已经进入了一个新的计算时代——一种人们并不总是能理解的方式。请描述一下你对此的看法，以及如果有人的理解还停留在，比如说，你有一台MacBook，里面有一个处理器，你买来用，它与现在有什么不同。

Jensen Huang：

过去的计算机行业，我们熟知了60年的计算机行业，叫做基于检索的计算。你检索文件，这就是为什么它叫数据中心，也就是文件中心，对吧？而在未来，它是一个AI工厂，它在生成内容。所以，理解上下文、基于信息进行推理、决定该做什么，并生成一个答案——这个生成过程需要大量的计算。因此，每个用户所需的计算量已经大幅增长。第二点是，因为这些生成式AI也可以具备一定的自主性，因为它们现在是智能体（agentic），你有智能体在使用生成式AI，所以不再是十亿人在使用计算机，而是除了人类之外，还有数千亿个智能体在使用计算机。所以你可以认为，我们所需的计算量，不管之前有多少，将会增长十亿倍，这对于新世界所需计算量来说是一个合理的框架。

Jensen Huang：

在工厂的背景下，你真正关心的是它的生产力，而不是它有多贵。当然它不能无限昂贵，但你想知道它的生产力如何。我们的计算机生产力极其惊人——建造一个1吉瓦的数据中心、1吉瓦的AI工厂需要500亿美元，而你可以以每年400亿到500亿美元的价格租用它。所以它的生产力是惊人的。生产力是第一位的。

Jensen Huang：

Nvidia的架构是可替换的，因为它是通用的，这就是为什么每一个AI实验室、每一个AI模型、每一个闭源模型都运行在Nvidia上。因为我们完全可替换，你可以将我们用于数据处理、预训练、后训练、评估到推理——AI的整个生命周期都可以由我们的架构支持。如果某个客户不再需要它，另一个客户会非常乐意接手。最后一点是耐久性，因为我们的架构是软件驱动的，我们不断用新算法改进我们的软件，将新的工作负载、新的模型运行在我们的旧一代硬件上。我们有庞大的团队持续在做这件事。因此，我们计算设备的使用寿命要长得多。

Jensen Huang：

这就是为什么Nvidia，以及人们将Nvidia计算视为一种资产类别，有点像飞机。飞机是通用的、可替换的——联合航空不用，美国航空会用。它是耐久的，从客机开始，最终作为货运飞机结束它的使命。因此，它可以成为一种资产类别。如果我们能做到这一点，如果这成真，那么为Nvidia AI工厂融资的资本成本将是最低的，因为我们的计算机是有抵押担保的资产。总之，这就是正在发生的相变，这将为我们的增长带来巨大的释放。

Ezra Klein：

你的业务变得如此有趣。你现在已经开始为AI行业中的其他人降低资本成本。人们可能看过那些箭头指向四面八方的图表。

Jensen Huang：

非常有趣。

Ezra Klein：

请向那些了解Nvidia已经成为世界上最大公司之一的人解释一下，他们看到这些图表觉得非常循环。支持需求、创造市场和创造需求之间有什么区别？

Jensen Huang：

我们无法真正创造需求，因为最终，如果AI服务没有实际的使用量，那么为此建造计算机显然是没有意义的。所以第一件事必须先发生。

Jensen Huang：

计算需求现在如此之高的原因，是因为AI应用正在经历一个拐点，它们正在变得有用。正因为AI变得有用，5000亿美元的风险投资涌入，所有这些公司，那些数以千计的初创公司，它们都需要计算资源。所以需求来自于它们。这些公司需要技术支持，需要生态系统建设支持，需要财务支持。所以我们可能决定以股权持有者的身份投资其中一些公司。因此，它们成为真正蓬勃发展的新云服务提供商。

Jensen Huang：

我们可能决定的另一个原因是，正如我提到的，有一个五层蛋糕。在模型层和应用层，有很多非常有创新力的公司。

Jensen Huang：

AI远不止是语言模型本身。有物理AI的世界基础模型，有生物学AI，有化学、材料科学AI。这些都与语言模型不同。这些公司中有很多是新公司，它们需要大量资本。我们可能决定成为它们的小比例股东，帮助它们起步，它们拥有令人难以置信的科学家。我甚至可能通过成为第一投资者、锚定投资者，为它们的公司带来信心。我们给它们提供大量技术资源，大力支持它们，帮助它们尽快成为一家真正的公司。

Jensen Huang：

我们可能决定投资一家核能公司，可能决定写等等诸如此类。所以，在我的思维模型中，AI行业是一个500层的蛋糕，我们在其中全面投资。可能存在战略性的关键节点——它开辟新市场，为我们开辟新的市场路径，可能为我们确保关键资源。所以我们这样做有很多战略原因。

Ezra Klein：

这里的数字令人震惊。你已经成为了一家单一公司的工业政策，为美国AI提供首要支持。

Jensen Huang：

我们在这个生态系统中投入了大量资金。

Ezra Klein：

是的，你现在每年的总投资是多少？

Jensen Huang：

总体来说，我们可能大约……嗯，我不确定每年的数字，但我认为总体上可能大约是1000亿美元，可能吧，我需要核实一下数字，但大概是那个量级。

Ezra Klein：

这比《芯片与科学法案》还要大。

Jensen Huang：

哦，是的。更不用说，由于我向台积电、纬创、富士康、安靠以及其他各种公司提供的采购承诺，正是因为这种承诺，我能够鼓励它们来美国制造。事实上，在芯片制造方面，我们对美国再工业化的贡献，可能超过世界上几乎任何一家公司。 我们不仅在推动制造业再工业化，而且速度如此之快，以至于我们正在造成劳动力短缺，我们正在创造大量就业岗位。

第15章：人工智能会出现泡沫吗？

Ezra Klein：

我认识很多目前在市场上持有资金的人，他们现在非常兴奋，尤其是对英伟达的股票感到兴奋，同时也担心与互联网泡沫、90年代末的类比。他们担心的问题，我认为，实际上与你刚才说的有关——互联网确实持续变得更加有用。并不是说高估值意味着这项技术是空洞的或虚假的，但某些事情发生了，泡沫一度破裂，很多大公司因此遭受重创，很多人也因此损失惨重。从那种泡沫破裂的周期中能学到什么？我想问的是，你认为这种情况不会再次发生吗？或者为什么你认为它不会再次发生？

Jensen Huang：

在某个时间点，需求和供给将会再次出现倒置。这就是市场的本质。这不会发生在明年，也不会发生在未来两三年内。我真的不这么认为。但在某个时间点，我们很可能会出现供大于求的情况，只是我不知道那是什么时候。所以，从过去并没有太多可以借鉴的经验。

Ezra Klein：

对你来说，信号会是什么？

Jensen Huang：

市场自然会放缓，然后会停下来，也就是说，会有一段消化期。那段消化期会是六个月吗？会是九个月吗？会是一年吗？但不会是永远。如果你纵观全局，我们在应用层投入的大量资金，是为了让每一个行业都能将这项技术融入其中，从而从中受益，这可能是我们所做的最重要的事情之一。

Ezra Klein：

我经常听到一种比较方式，用来对比中美两国的人工智能生态系统——在美国，重点在于能力提升的速度，很多人认为我们在这方面领先，这似乎是事实；而在另一方，则更注重技术的扩散普及，很多人认为对方在扩散方面可能更具优势，并且在某种程度上，其经济结构更有利于扩散，从各类应用平台到知识与指令在系统中流动的方式，都是如此。这场竞争究竟是关于能力还是扩散，以及它究竟是不是一场竞赛，这是个大问题，我们待会儿可以谈到这一点。我很好奇你怎么看待这个问题。

Jensen Huang：

问到了终极问题。我认为，如果我们希望美国从人工智能中获益，每一个行业都必须从中受益。沃尔玛要受益，Safeway要受益，联邦快递要受益，每一家银行要受益，每一家医疗公司、每一家药物研发公司要受益，我们需要看到每一家建筑公司、每一家数据中心公司、每一家发电公司受益，我们需要美国的每一个人，我们需要世界上的每一个人都从中受益。这是最高层面，这是最重要的层面，这是触及社会的层面。所有底层的东西都只是技术支撑。我希望我们不要错失让美国在最高层面受益的机会。请注意所有的言论、所有的危言耸听、所有的末日主义、所有的预测，都在吓唬人们。这实际上是我最大的担忧。我对此充满信心，也许我比他们自己还要对他们有信心。

Ezra Klein：

你对他们的信心肯定比他们自己对自己的信心更大。

Jensen Huang：

这我不确定。也许只是他们太过谦虚了，仅此而已。

Ezra Klein：

我们应该将我们所处的局面理解为一场竞赛吗？

Jensen Huang：

我认为没有这个必要。有些人喜欢这样想，但我不这样认为，我并不觉得这种方式一定能激励我。当我们谈到自己做好本职工作时，我从来不需要提到其他公司。所以我们以自己的标准要求自己。我认为不同的人有不同的被激励方式。

Jensen Huang：

而且，我认为，在没有竞争对手的情况下，要将组织凝聚起来并专注于达到某种绩效水平，需要更多的技巧，需要一点更高的艺术性。但我并不认为这是必要的，这是第一点。第二，即使我们将其定义为一场竞争，也不一定意味着对方取得成就就会威胁到我们。所以当他们发明了某样东西，或者他们创造了某种发电技术，那可能是一项我们希望自己也能做到的伟大发明，但因为它将支撑我们这里所有的能源生产系统，因此它帮助了我们整个行业。也许他们推出了一个很棒的新开源模型，事实上他们确实这样做了，而那些开源模型现在正被80%的美国初创公司使用。

Ezra Klein：

我们在这里使用了很多开源模型。

Jensen Huang：

对，就是这样。所以，这很好。我们下载了它，很多技术起源于其他地方，当然也有很多技术起源于美国。我们下载它，将其变为己用，对其进行微调，将其放入我们自己的智能体框架，放入我们自己的沙盒，这些都是你自己的技术。所以我认为，你利用了他们的模型权重，我认为这很好，这完全没问题。

第16章：芯片出口

Ezra Klein：

你几分钟前提到，不同国家已经开始将算力视为一种地缘战略资源，并且可能希望将其分配给本国企业。在这个问题上，有很多来回争论，尤其是在那些将我们视为正在与某大国竞争的人当中——特别是那些认为我们在争夺谁能率先实现递归自我改进的超级智能的人。首先，关于我们是否应该通过限制对方获取算力来遏制对方，这场争论一直持续不断，而这在很大程度上意味着要拒绝他们购买你们的芯片。在前任政府执政期间，出口管制相当严格。而在现任政府上台后，这些限制有所放宽。显然，你是希望这些限制被放宽的。你如何看待这样一个问题：允许对方获得英伟达芯片，从而加速他们的模型训练、模型部署和模型能力提升，与我们通过限制供应来试图减缓其进展——这两者之间，哪个对我们更有利？

Jensen Huang：

就AI而言，我们的目标不仅仅是让某一家实验室从中受益，而是让整个美国都从中受益。我认为，美国肩负着更大的责任，也怀有更大的抱负——希望这个世界建立在美国的技术体系之上，就像我们希望世界建立在美元体系之上、更多人说英语、更多人使用美国版本的互联网一样。这是我们所追求的。

Jensen Huang：

问题的关键在于，我们究竟在剥夺什么？我们是在剥夺他们用于本国产业的芯片？还是在剥夺美国企业参与竞争的市场？如果你看到一个像那样体量巨大的市场，失去它对美国科技行业有什么好处？也许它能帮助某一家拥有特定模型的公司，但整个行业其余部分都会受损。我认为，被剥夺了参与竞争的市场，对芯片行业肯定没有好处。对其他行业也没有好处，因为这限制了开放模型的发展。这也不符合美国希望世界建立在美国技术体系之上这一整体愿景。

Jensen Huang：

所以，如果你只是狭隘地聚焦于"不让他们拿到芯片"，你实际上是在剥夺自己很多东西。因此，我认为应该退一步，把问题放在一个更大的框架里来思考——什么才是真正符合美国利益的，是整个美国的利益，而不是某一家公司的利益。至于所谓的竞争，正如我们之前提到的，如果真的存在竞争，那这场竞争关乎的是整个美国经济的成功。

Ezra Klein：

我发现自己在芯片这个问题上非常纠结。其中一个原因是：即便我有时比你更担忧超级智能的风险，但如果你真的有这种担忧，我认为你反而会希望与对方保持良好关系，能够就AI的风险与收益进行某种富有成效的双边沟通与协商。而你越是把这件事看作一场只有一方能赢的零和竞争，并以这种方式行事，你就越必然会制造出敌意。我发现这是人们在思考这个问题时一个相当复杂的维度。

Jensen Huang：

我认为，零和博弈的策略——"我剥夺你这个，所以我赢了"——这种过于简单化的逻辑，往往会在更大的博弈中产生意想不到的后果。更大的博弈，当然是指我们现在都在谈论安全问题。我们希望构建安全的产品，也希望他们构建安全的产品，因为当他们不构建安全产品时，整个行业都会受到伤害。所以现在正是好时机，我们应该主动寻求沟通、合作、相互理解、尽可能地达成共识的机会。

Jensen Huang：

话虽如此，英伟达是一家美国公司，我们理应优先服务于美国。美国完全有权利要求这些技术优先提供给前沿实验室。Vera Rubin芯片会优先供应给前沿实验室。

Ezra Klein：

这是一款非常先进的芯片。

Jensen Huang：

没错，这是英伟达最新的芯片。Grace Blackwell也是如此，Hopper也是如此，每一代产品都是如此。Ampere也是如此，我们每一代产品都优先服务于美国企业。 如果美国政府希望在此基础上额外提出这方面的要求，我也非常乐意，完全没有问题——我们本来就是这样做的。不过，考虑到AI行业是一个五层蛋糕，我们希望每一层都能赢，那么我们就需要每一层都走出去，去争夺市场。

第17章：AI繁荣将如何获得能源支撑？

Ezra Klein：

这让我们来到了你那个"蛋糕"的最后一层，我们不会在这上面花太多时间。如果说美国至少在物质层面上拥有的优势是芯片和软件，那么某些国家目前在AI领域的一个优势就是能源——他们更容易建设新的能源设施，他们以更低廉的成本将能源注入AI，他们在建设发电和可再生能源方面取得了巨大进展。你如何看待这最基础的一层——流经数据中心、流经芯片的能源？美国在产生足够能源方面处于什么位置？尤其是在我们一直试图从污染能源转向清洁能源的时期。

Jensen Huang：

是的，我认为，第一，他们拥有的能源比我们多得多，而且他们计划建设的也比我们多得多。你知道，我认为我们必须承认，我们在气候变化和可持续能源问题上把自己搞得一团糟。结果就是，我们根本没有规划足够的能源生产。

Ezra Klein：

你说的"搞得一团糟"是什么意思？

Jensen Huang：

嗯，从短期来看，能源生产需要依赖化石燃料，而因为人们对化石燃料能源生产有太多太多的焦虑，如果你看看我们这个国家，我们在很长一段时间内几乎没有净新增任何能源，突然间这个新兴产业出现了，我们发现自己陷入了一个能源建设能力严重不足的局面。现在整个国家都在手忙脚乱地应对。

Jensen Huang：

与此同时，我们推进得太快，我们本可以做得更好——更好地与社区沟通，提前准备好社区，与社区合作，让他们知道即将发生什么。如果他们不想让数据中心建在他们的城镇里，那就这样吧。但是，如果你要在他们的城镇建设，一定要去那里，让他们知道即将发生什么，与他们合作，帮助他们理解用水是非常高效的。如今，AI超级计算机的能源效率非常高，但它们仍然会消耗大量电力。你要自己引入发电设施，这会降低他们的房产税。有很多事情你可以做，你可以让你的数据中心更具吸引力，把退界距离设得更远，等等。还有很多事情可以做。你也可以贡献自己的力量，做社区的好邻居，建设更好的学校、更好的社区中心，改善他们的公园和道路。有很多事情可以做，但事后再做就很难了，现在全国各地都有相当多的不满情绪。

Jensen Huang：

当然，我们所有那些关于"世界末日"的叙事也没有任何帮助。你知道，哪个理性的人会说"来我们城镇建这个数据中心吧，顺便说一句，你们生产的东西会终结我们所知道的人类文明"。所以我认为，所有这些负面的"末日论"叙事对我们国家毫无帮助。我们一开始就处于被动局面，我们一开始就处于被动局面。

Ezra Klein：

你说的"一开始就处于被动局面"是什么意思？

Jensen Huang：

哦，因为我们一开始就没有足够的能源生产。

Ezra Klein：

那你如何平衡？我是说，现实情况是……

Jensen Huang：

让我再说最后一件事——毫无疑问，能源需求确实非常巨大，正是因为这个原因，市场力量正在帮助我们以前所未有的力度投资可持续能源。给我举一个可持续能源公司的例子，一家研发更好电池的材料科学公司，可以是太阳能，可以是核能，可以是裂变、聚变，随便你说，水力发电，随便什么，这些公司都在获得融资。

Jensen Huang：

对能源的市场需求如此惊人，这是100年来改善我们电网、使我们的电网更可持续、降低能源成本、同时投资我们可持续未来的最佳时机。毫无疑问，在四五年内，我们将使用更多的化石燃料，但也在我们面前的下一个十年里，我们比历史上任何时候都更有准备转向可持续能源。正是因为这些数据中心，因为这些数据中心的成本如此之高，我们现在开始讨论把它们放到太空中去。所以，对吧？所以我认为，我们看到梦想成真、转向可持续能源世界的机会，比以往任何时候都更有可能实现。

Jensen Huang：

由于AI工厂的存在，世界正在购买更多——因为AI今天购买的可持续能源比历史上任何时候都多，风险投资在下一代能源领域的投入简直令人难以置信。每个人，每件事都在获得融资，太不可思议了。100年来第一次，你不再需要政府补贴，因为市场力量已经到来。 如果你想要一个未来，如果你想在气候变化问题上实现转折，如果你想要一个可持续的未来，每个人都应该全力押注AI。这是我们实现那个目标的最好机会。

Ezra Klein：

但我们需要更快地建设能源才能做到这一点。没错，我是说，就是这样，市场就在那里。

Jensen Huang：

有点像……

Ezra Klein：

你可以给予补贴，也可以让建设变得更容易。

Jensen Huang：

是的，你知道，有点像这样——为了救你，他们得先伤害你。这就是手术的本质。他们得切开你才能救你。他们必须给你造成巨大的痛苦和折磨，才能救你。所以，我有点认为AI在未来几年就是这样——我们不得不使用可再生能源，使用化石燃料，因为我们目前就是没有足够的可持续能源来产生实质性的改变。然后在那之后，希望我们能够过渡到那个目标。

第18章：书籍推荐

Ezra Klein：

我想这就是我们要结束的地方，最后一个问题。你有哪三本书推荐给听众？

Jensen Huang：

嗯，我读过很多书。对我影响最大的一本书是Hennessy和Patterson合著的《Computer Architecture: A Quantitative Approach》（计算机体系结构：量化研究方法）。这是第一本将计算机体系结构的复杂性和抽象概念简化为工程实践的计算机体系结构书籍。我非常喜欢那种能够把复杂概念简化成你可以付诸行动的东西的人。

Jensen Huang：

第二本，我非常喜欢Clayton Christensen的《The Innovator's Dilemma》（创新者的窘境），这本书讲述了各行各业如何随着时间演变，如何洞察新兴技术，如何对其设定合理预期，以及如何推断其未来影响。我真的很喜欢Al Ries和Jack Trout合著的《Positioning》（定位）这本书。这是一本关于人们如何看待事物的精彩书籍，表面上是一本关于营销策略的书，但实际上远不止于此——它是一本关于战略的书，讲述人们如何看待世界，如何看待产品，如何呈现产品，以及如何审视自身的战略。我认为这是一本非常有深度、又非常易懂的书。

Ezra Klein：

Jensen Huang，非常感谢你。

Jensen Huang：

非常感谢你，Ezra，一如既往。我总是很享受我们在一起的时光，今天也是非常美好的一次。

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上述事项已经公司第三届董事会第四十六次会议审议通过，并按规定向监管机构备案。

一方面，浙商资管仍旧延续了“董事长、总经理一肩挑”的安排。另一方面，“挑担子”的从财务出身的盛建龙，换成资管业务出身的楼小平。

三十年券业老将

资料显示，楼小平1968年出生，本科学历、学士学位，是为从1994年就入行的老证券人。

楼小平的入行经历至少可以追溯到1994，从1994年至2002年，他在申银万国证券工作，历任嘉兴、宁波、杭州、成都四地营业部负责人及浙江分公司总经理助理。

2002年至2007年，他转任中富证券杭州营业部总经理、浙江分公司总经理、总裁助理；2007年至2008年，任上海证券有限责任公司杭州文三路营业部总经理。2008年后，楼小平加入浙商证券至今。

进进出出“浙商资管”

在浙商证券，楼小平执掌过多个业务。

他先是出任经纪业务总部副总经理、业务管理创新部总经理、经纪业务运保中心总经理，聚焦财富管理条线。

2013年起，他转入当时新设的浙商资管，任董事、董事会秘书、常务副总经理，2018年7月，他曾代为履行一段时间浙商资管总经理职务。

2022年12月12日，楼小平因个人原因离任浙商资管常务副总经理；同月起出任浙商资本董事长（浙江浙商资本管理有限公司董事长、总经理）。

此后他又回归公司总部，出任浙商证券法务总监、浙江浙商创新资本管理有限公司董事长。2024年2月，他被聘任为浙商证券副总裁。2026年9月，回归浙商资管出任公司一把手。

纵观楼小平的职业轨迹，两个特征非常鲜明：一是在经纪（财富）业务有很好的积累，这几乎是他职业上最鲜明的标签；

二是业务跨度覆盖了券商的多个前台与中台岗位，是罕见的多面手。或许也还是因此，他在多次挪移后，开始

首批拿公募资格的券商资管机构

浙商资管成立于2013年4月18日，是在原浙商证券资产管理总部的基础上筹建的，为浙商证券全资子公司，注册资本12亿元，现有员工约150人。它是国内首批成立的券商资管子公司之一，也是国内第一批获得公募基金业务资格的券商资管——2014年8月拿到牌照，为全国第四家

在券商资管的版图里，这家公司的起点不低。2014年12月末，它发行了旗下首只公募基金浙商汇金转型成长，首募规模15.68亿元，成为国内第二家发行权益类公募基金的券商资管（第一家为东证资管）。

更早一些，2012年10月，它获得证监会核准开展“以券融资”专项资产管理计划；2013年3月，又在国内首推股票质押回购式专项资产管理业务。2014年8月，它与中证指数公司合作推出中证转型成长指数，是国内第一家自主开发Smart Beta指数并付诸产品实践的资管公司。

这家公司还有另一个标签。浙商证券于2009年6月取得资产管理业务牌照，当年即实现盈利，次年即第一个完整年度，业务净收入就位列全行业第四位，旗下两只集合理财产品2010年收益率居全国同类第一，被市场与媒体称为“异军突起的浙商资管”。此后，凤凰50ETF成为它的拳头产品：这是国内首只由券商资管发行并上市流通的权益ETF，自2019年8月成立至2026年一季度末，近七年业绩稳居同类产品前5%。

十三年内四任“掌门”

但十三年过去，浙商资管在早期快速发展后，近年趋于“守成”。截至2026年6月末，浙商资管存量资产管理规模为954.60亿元，较年初增长5.71%；其中权益类产品规模109.75亿元，较年初增长48.54%。

从2013年成立至今，浙商资管的“掌门”已经换了四任。且长期由母公司浙商证券的副总裁或财务负责人兼任。

浙商资管的创始总经理是李雪峰，业内知名的券业高管。李雪峰早年曾任申银万国证券研究所资深高级分析师、渤海证券研究所所长、国都证券研究发展中心总经理、财富管理中心总经理 ；在浙商证券期间任副总裁、董事会秘书，并两度分管研究所，担任董秘期间参与了推动浙商证券上市。

2013年浙商资管成立后，李雪峰出任总经理，带领公司“从无到有”。2018年6月，李雪峰辞去浙商证券副总裁、董事会秘书职务；同年7月，辞去浙商资管总经理。他此后赴申万宏源出任高管职务。

李雪峰离任后，总经理一职由时任常务副总经理楼小平代为履行，直至新任总经理到任——这段代理期从2018年7月延续到2019年2月。

2019年2月13日起，总经理一职由盛建龙接任，而他此前已是浙商资管董事长（2018年5月起）。

盛建龙的职业路径集中在财务条线：1994年8月至2000年2月在杭州市民防局从事财务管理工作；2000年3月至2006年6月，历任浙江沪杭甬高速公路股份有限公司计划财务部经理助理、内审部副主任、主任；2006年7月加入浙商证券，历任总裁助理兼计划财务部总经理，2009年1月起任浙商证券财务总监；2014年12月6日至2017年11月7日任浙商资管合规风控总监。他还是中国注册会计师（非执业）、高级会计师。2025年1月27日，他由浙商证券财务总监转任副总裁，财务负责人一职由时任总裁钱文海代行。

盛建龙在浙商资管任内留下了一句被反复引用的表述——券商资管要聚焦“公募化、特色化、精品化”。但到2026年9月22日，他同时卸任董事长与总经理，公告明确其“无转任本公司其他工作岗位”，母公司副总裁的职务则不变。

新掌门的四道考题

作为证券行业的老将，楼小平上任后，将面临至少四个重要“考题”：

第一道，如何把手中的券商公募牌照业务做大做强。尤其是当券商资管牌照红利正在退潮之时，当多家券商资管机构撤回牌照申请时。如何把券商资管的业务做出增量，找到产品线的输出新方向，非常关键。

第二道，如何提高权益产品的质量。浙商资管历史上有权益投资的辉煌时代，尤其是首任总经理李雪峰执掌期间。但如今，业内对浙商资管的权益投资影响越来越弱虽然年内过百亿元的权益类产品规模，在同等券商内不算低，但缺乏市场公认的明星投资经理和明星产品，也是浙商资管当下的一个短板。

第三道，如何实现公司业务从规模到收入的进步。浙商资管954.60亿元的存量规模，最终只对应母公司合并口径下1.62亿元的受托资产管理业务净收入。费率下行的大背景下，规模与收入之间鸿沟如何跨越，是这一任浙商资管管理层必须作答的部分。

第四道，如何实现与母公司的深度协同。浙商证券上半年金融产品保有量680亿元、服务客户资产规模1.20万亿元，财富管理端已经积累起可观的客户底盘；投行业务上半年完成股权、债券主承销项目239单，融资总规模947.20亿元。浙商资管如何充分打通客户资源，把业务发展和公司发展融为一体，是为更高一阶段的要求。

从2013年到2026年，浙商资管走过了十三年。它曾经“异军突起”，也经历了行业去通道、压降非标之后的规模重建。对于楼小平——这个代理过十个月浙商资管的老将——而言，如何进一步破局，是时代之问，也是岗位之责。

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据追风交易台消息，高盛 Michele Della Vigna 团队在 9 月 23 日的《Carbonomics: Behind-the-meter power solutions for data centers: gas turbines, fuel cells and reciprocating engines》中给出了一套把燃气轮机、燃料电池、往复式发动机并列打分的框架，并把 2030 年表后供电装机预测由 40GW 上调到 67GW。支撑这次上修的，是一组更快的用电读数。

结论有两条：三条技术路线都会被用上；按交付速度与可用性重新配权后，燃料电池的综合得分排在最前。

表后供电的盘子为什么突然变大

需求侧的读数先变了。全球数据中心容量 2030 年预计达到 217GW，高于 2025 年的 101GW；美国数据中心需求同期达到 108GW。由此推算，2030 年全球数据中心用电需求较 2025 年增长 170%，其中六成以上来自美国。这组增速高于此前假设，与电网的交付能力直接对撞。

电网一侧的交付能力在退化。美国电网互联申请到商业运行的周期中位数，在 2023—2024 年完成的项目上已逼近五年；新建高压输电线从 2010—2014 年的年均约 1,700 英里，降到 2020—2023 年的年均 350 英里。输电与发电设施通常要建五到十年，规划流程也跟不上这一轮涌入。

需求上修与电网变慢叠加，落在表后侧的结论就是这次预测上修：表后发电装机由 40GW 升至 67GW，且三条路线都不可或缺。

三条路线各自卡在哪

常规燃气的瓶颈已从技术成熟度转到产能与交期。正常市况下大型燃气项目从下单到投产约需两到三年，如今联合循环燃气轮机的交付周期是四到七年，单循环为 18 至 36 个月，重型燃机普遍拉长到约五到七年。厂商扩产不足以马上改变紧平衡：GE Vernova 年底合约量将超过 125GW，2030 年产能已经售罄，2031 年过半的产能位也已预售；西门子能源的积压接近 69GW，另有 27GW 预订，隐含交期约三到四年；三菱重工在谈的项目要排到 2030 年代交付。

燃料电池的强项是落地速度与可用性，不在发电成本。模块化项目的交付窗口约 12 至 24 个月，无需并入电网，满载运行时间最高，需要多配的备用容量最少。

这套评分把交付速度（20%）、可用性（15%）、平准化电价（15%）与初始资本开支（10%）加总，逾六成权重压在执行侧而非经济性上。结果燃料电池 76.6 分居首，航改型燃气轮机 68.2 分，是最均衡的常规方案，往复式发动机 67.0 分，重型燃机与联合循环 59.6 分。评分并不掩盖短处：燃料电池的平准化电价约 117 美元/兆瓦时，比联合循环与往复式高约 45%。

燃料电池的机会有多大，谁能拿到

按文中测算，燃料电池 2030 年对应美国约 12GW、全球约 18GW 的装机，折合累计设备市场约 350 亿美元（美国）与 550 亿美元（全球）。燃气表后加燃料电池合计可覆盖 2030 年美国约 28%、全球约 25% 的数据中心用电，而 2025 年这一比例接近于零。

供给端的缺口更清楚。按满产与 85% 利用率，Bloom Energy 的 2GW 扩产到 2030 年可累计交付约 7.7GW 固体氧化物燃料电池，远低于约 18GW 的全球装机预测；要兑现预测，需要多家厂商同时扩产，包括 Ceres Power 的被许可方斗山、台达电子与潍柴动力。

受益标的按路线分开：燃料电池一侧是 Ceres Power、潍柴动力与台达电子，燃气表后一侧是 GE Vernova、西门子能源、三菱重工与 INNIO。

接下来看什么

结果指标看厂商季度披露：燃机与燃料电池厂商的订单、积压量与产能售罄年份，涉及 GE Vernova、西门子能源、三菱重工，以及 Ceres Power 及其被许可方斗山、台达电子、潍柴动力。

机制指标看三件事：数据中心自备电站的采购与并网公告是否继续增多，燃机交付周期是否继续拉长，燃料电池的单位成本与交付周期是否按预测下行。

反证条件：如果公共电网扩容让接入排队显著缩短，或者燃料电池成本下降不及预期、交付周期反而拉长，表后供电占比与燃料电池份额的预测都需要下修。

验证窗口：2026年10月15日至2026年11月15日，即三季度财报窗口，以及后续自备电源采购公告的披露日。

电力瓶颈在重塑选型顺序，而选型顺序在重塑这一轮订单的归属。40GW 到 67GW 是一次上修，不是已经兑现的产能；接下来要盯的是交期与订单有没有继续往执行侧倾斜，以及燃料电池的成本曲线是否按预测下行。

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