据追风交易台，摩根大通6月12日发布研究报告，以这一逻辑为核心，对中国两家上市AI模型公司作出截然相反的评级判断——维持智谱"增持"，将MiniMax下调至"中性"。两家公司走向分叉的原因，归结为同一个变量：定价权。

触发此次评级调整的直接导火索，是MiniMax于6月8日的一次定价操作。

MiniMax旗舰模型M3上线时的价格约为前代M2.7的两倍，但仅约一周后便宣布永久降价50%，回落至与M2.7接近的水平。摩根大通将此解读为一个明确信号——M3带来的智能提升未能获得市场对原定溢价的认可。

反观智谱，走出了一条方向相反的路径。

年初至今，智谱已将API价格提升一倍，且在使用量持续增长的情况下维持了这一价格水平。摩根大通认为，这是"定价者行为"的典型特征，与其通过GLM 5和5.1持续刷新国内SOTA（最优模型）的节奏相互印证。

这份报告的意义不止于两家公司评级的升降，更在于它为AI模型公司的估值提供了一套可操作的判断框架：溢价估值需同时通过三项测试——反复实现SOTA交付、得到验证的定价权，以及可持续的工作流采用。

在变现路径日益收敛于企业工作流、API消耗与编码智能体的今天，模型能力的领先性已与定价权高度挂钩。

摩根大通在报告中指出，评估模型性价比的两个维度是智能与价格，而价格是更容易观察、也更难造假的信号。基准测试每月刷新、存在被优化的空间，而标价是连续、公开的，由最了解自身需求曲线的一方自主设定。

报告的核心逻辑是：在AI使用需求仍超过推理供给的阶段，没有任何开发者会在需求过剩时主动降价。

如果一家模型公司在新模型上线后迅速从溢价回撤，实际上就是在用定价行为承认——市场不接受这个溢价。摩根大通将这种从溢价定价的快速撤退，称为"开发商自己承认智能带来的提升并未让市场接受原定溢价"。

从这一逻辑出发，摩根大通构建了一套以token定价为核心的SOTA认定框架，辅以第三方基准（Artificial Analysis等）、LMArena真实用户偏好以及开发者与企业工作流的实际采用情况作为交叉验证。

报告强调，对投资者而言，最有力的证据是上述四个维度的收敛：高端定价与韧性兼备、基准表现强劲、LMArena正向偏好，以及在真实工作流中可观察到的持续采用。

摩根大通在报告中明确写道："智谱和MiniMax做了同样的实验，但结果相反。"

智谱的实验结果是：提价后使用量继续增长。

年初至今，智谱API价格翻倍，但客户并未因此流失，这意味着下游工作流对GLM系列的依赖度足以支撑涨价。

摩根大通认为，这一组合——持续的SOTA交付叠加被市场验证的定价权——是评估AI基础模型公司的最强证据。即使在Kimi K2.6与DeepSeek V4相继发布后，GLM-5.1仍位居Code Arena与WebDev Arena国产模型排名前列，体现了持续交付前沿能力的一贯性。

MiniMax的实验结果则相反。M3上线时定价约为M2.7的两倍，但一周内即宣布永久性降价50%。

摩根大通将此解读为市场以实际行动拒绝了M3的溢价预期。此外，自M2发布以来，MiniMax在后续迭代中未再确立国内SOTA地位，同期竞争对手通过GLM-5/5.1、Kimi K2.6以及DeepSeek V4持续刷新前沿水平。摩根大通认为，从纯模型能力的角度来看，MiniMax仍处于追赶阶段。

这一对比直接决定了两家公司的估值归属：摩根大通给予智谱对应2027年预期市销率57倍的溢价估值，而MiniMax的目标价对应29倍，"与按锚点定价的提供商一致"。

MiniMax面临的竞争压力，还叠加了来自DeepSeek的系统性定价重置。

摩根大通报告指出，DeepSeek V4通过更低成本的Flash版本与更激进的缓存定价，显著降低了"足够智能"的市场出清价格——对于DeepSeek能够充分处理的任务，这个价格锚点已被向下拉动。

报告显示，在国内主要LLM提供商中，综合token价格（按80%缓存命中率、输入输出比10:1计算）呈现明显分层：

Qwen3.7-Max约为7.2元/百万token，GLM-5.1为5.45元，MiniMax M3永久降价后约1.45元，DeepSeek V4 Pro约1.11元，V4 Flash仅0.38元。

MiniMax降价后已与DeepSeek系列处于同一价格区间，意味着其在定价上选择与"由DeepSeek设定价格的那一层"竞争。

摩根大通认为，这对主要以性价比定位的模型最具挑战性——它们同时受到两端挤压：低成本提供商（DeepSeek、大平台）在价格端施压，SOTA模型提供商在高价值任务完成端施压。

常规文本生成、低风险编码辅助、简单工具调用等工作负载将面临更剧烈的价格压缩，而失败成本高、可靠性要求强的复杂工作流，仍可支撑SOTA模型的高端定价。

摩根大通报告提出，当前AI行业变现路径正在高度收敛——无论是国内还是国际，无论是独立模型公司还是大平台，最清晰的变现层正集中于企业工作流、API消耗、编码以及智能体部署。

阿里巴巴、腾讯、字节跳动均在同一方向布局，这意味着智谱、MiniMax、Kimi等独立模型公司如今处于更直接的竞争环境，既与彼此竞争，也与拥有模型能力、分发渠道、云基础设施与更强资产负债表的大平台竞争。

在这一格局下，模型迭代周期的压缩进一步提高了持续SOTA交付的战略价值。

摩根大通指出，发布周期已从约3至6个月的相对宽松节奏压缩至更短的竞争窗口，落后的代价随之上升。一次强发布可以推升使用量，但在编码、推理、智能体执行与企业可靠性上持续领先，才能真正支撑收入质量。

摩根大通还指出，对大多数中国独立模型公司而言，切换成本仍较低——开发者可以测试多个模型、通过聚合器分配流量，企业可以用同一工作流对多个模型进行基准对比。

当模型未与专有工具、产品工作流或数据闭环深度绑定时，API收入的持久性更多依赖于持续的模型领先地位，而非一时的使用量规模。

在财务预测层面，两家公司的调整方向亦形成强烈对比。

对于智谱，摩根大通将2026至2030年预期收入上调26%至42%，反映出在稳健模型迭代周期支撑下的优质收入增长能见度提升。

2026至2028年调整后净亏损预测有所收窄，目标价从950港元上调至1,400港元，对应30倍2030年预期市盈率，并以15%加权平均资本成本折现。

对于MiniMax，摩根大通将2026至2027年收入预测上调34%至74%（基于行业仍受算力供应约束、MiniMax在算力采购上具有一定灵活性），但将2028至2030年收入预测下调5%至21%，理由是对非SOTA LLM供应商长期变现的可预见性下降。

M3永久降价50%导致利润率预期大幅下修，2026至2028年调整后净亏损预测分别从3.09亿、5.96亿和5.12亿美元扩大至4.32亿、9.4亿和9.72亿美元。目标价从1,100港元大幅下调至400港元。

摩根大通明确了此次评级调整可被推翻的具体条件，体现了该框架的可操作性。

对于MiniMax的"中性"评级，若下列情形出现，评级存在恢复至"增持"的可能：

MiniMax以溢价推出下一代旗舰产品并将该价格维持整整一个季度；或实现得到第三方基准与用户数据双重验证的国内前沿能力重置；

或多模态变现路径在具体场景（营销自动化、游戏内容生产、视频制作、教育等）中出现清晰的收入证据；

或API定价保持稳定、留存改善、毛利率具吸引力。

对于智谱的"增持"评级，下行触发条件则是：DeepSeek的下一轮前沿发布导致GLM溢价档陡然降价，或使用量流失使翻倍后的价格暴露出需求弹性。

摩根大通指出，短期催化剂集中于GLM与M系列的发布窗口，以及每月更新的第三方排行榜。

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6月12日，凯西·伍德（Cathie Wood）旗下ARK Invest披露最新交易记录。这一天，ARK旗下多只ETF合计买入约329万股SpaceX，总金额约4.43亿美元。

值得注意的是，这笔买入走的是ARK Venture Fund这个专门投资私募市场的基金通道。换句话说，这不是在二级市场买股票，而是在IPO前以私募方式拿筹码。

与此同时，ARK大幅减持AMD、特斯拉、百度等多只成熟科技股，腾出资金集中押注太空赛道。这一系列操作，清晰勾勒出ARK当前的资产重配方向。

此次买入后，SpaceX已成为ARK Venture Fund的第一大持仓，占基金净资产比例达11.38%（截至5月31日数据）。

4.4亿美元买的是什么？

ARK买入的SpaceX股份，来自私募市场，而非公开交易所。

这意味着这批股份的定价，依赖私募市场谈判，而非公开市场的连续报价。在SpaceX正式上市之前，这些持仓无法像普通股票一样随时买卖。

据Crypto Briefing报道，SpaceX已于2026年4月1日提交保密S-1草案，目标登陆纳斯达克，IPO目标估值高达1.75万亿美元。若成真，SpaceX将在上市首日跻身全球最有价值的公司之列——这一量级，是许多科技巨头花了数十年才达到的。

ARK最早在2023年底入场SpaceX，彼时公司估值不足2000亿美元。此后ARK持续加仓，并在2026年初通过SpaceX与xAI的合并进一步增加了敞口。到2024年，SpaceX估值已升至3500亿美元。

卖了什么：AMD、特斯拉、百度全线减持

为了给SpaceX腾仓位，ARK这一天的卖出清单相当密集。

据路透社报道，ARK通过ARKQ、ARKW及ARKX三只ETF合计出售约8万股AMD，套现约3930万美元，延续此前持续削减AMD仓位的趋势。

同日，ARK还减持了：

• 特斯拉：约3.99万股，涉及金额约1590万美元

• 百度：约6.74万股，套现约783万美元

• Roku：约9.88万股，套现约1182万美元（连续两日减持）

• 火箭实验室（Rocket Lab）：约5.07万股，套现约582万美元

• 此外还减持了CrowdStrike、Cloudflare、Veracyte等多只股票

从卖出名单来看，ARK减持的既有芯片（AMD）、流媒体（Roku）、自动驾驶（特斯拉），也有网络安全（CrowdStrike、Cloudflare）和基因组学（10X Genomics）——几乎是对现有科技持仓的全面瘦身，资金集中流向SpaceX这一单一押注。

第一大仓位，但集中度风险不容忽视

SpaceX占ARK Venture Fund净资产的11.38%，是基金内单一最大持仓。

值得注意的是，这一比例在今年3月31日时更高，达到17.02%，此后有所下降——可能是ARK主动再平衡，也可能是其他持仓相对增值所致。

据Crypto Briefing报道，ARK内部模型对SpaceX的长期估值相当激进：基准情景下，2030年企业价值约2.5万亿美元；乐观情景约3.1万亿美元；即便是悲观情景，也约1.7万亿美元，与IPO目标估值基本持平。

但集中度是把双刃剑。超过11%的单一私募持仓，意味着SpaceX IPO的成败，将对ARK Venture Fund的净值产生直接且显著的影响。如果上市后估值被压缩，这一集中度同样会放大损失。

ARK Venture Fund：让散户进入私募市场的“通道”

ARK Venture Fund的设计初衷，正是让普通投资者能够参与私募市场。

过去，SpaceX这类公司的IPO前股份，几乎只对养老金、主权财富基金等机构开放。ARK通过ARKVX，把这扇门向散户打开了一条缝。

但代价是流动性。私募股份不能随时卖出，估值在两轮融资之间更多依赖判断而非市场定价。投资者买入的，是一个"等待上市"的故事，而不是可以随时退出的流动资产。

这笔交易的底层逻辑

ARK的核心投资逻辑是：最大的财富创造，发生在公司上市之前。

SpaceX的估值轨迹，是这一逻辑的有力注脚——从不足2000亿美元到IPO目标估值1.75万亿美元，涨幅接近9倍。ARK认为，等到公司上市再买，已经错过了最肥的一段。

但这套逻辑也有其边界：私募市场的估值，在上市前更多是"艺术"而非"科学"。公开市场的定价发现，往往会对私募估值形成重新检验。SpaceX的IPO，将是对ARK这笔4.4亿美元押注的最终考验。

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据央视新闻，当地时间6月13日，巴基斯坦总理夏巴兹·谢里夫在个人社交媒体账户上发文称，预计美伊协议将在未来24小时内敲定。夏巴兹·谢里夫表示，巴基斯坦正积极准备在协议达成后立即进行电子签署，并计划于下周展开技术层面的谈判。

夏巴兹在此之前已于本周五在社交媒体宣布，伊朗和美国已就和平协议的最终文本达成一致，巴方正与双方共同"确定后续步骤"。他同时谴责"那些企图破坏和平协议者发起的持续虚假信息攻势"，并写道："和平从未如此近在咫尺。"

对于周日达成协议的消息，据央视新闻，伊朗外交部发言人巴加埃当地时间13日表示，目前正在推进的美伊谅解备忘录重点是结束战事，在这一阶段已决定不讨论核问题。关于备忘录的具体签署时间还需要等待，虽然不会在明天（14日）签署，但也不排除在未来几天内完成。

协议框架：先停火，核问题往后推

据央视新闻，此次谈判框架分为两个阶段。伊朗外长阿拉格齐在当地时间周五晚间的电视节目中首次公开披露：第一阶段聚焦于结束冲突、重开霍尔木兹海峡；第二阶段才会正式就核问题展开谈判。

换句话说，这份谅解备忘录（MOU）一旦签署，最难啃的骨头——核材料处置、铀浓缩限制等具体技术条款——将被顺延至签署后60天的技术性谈判中处理。

据美媒援引美国政府官员表述，协议签署概率目前在80%至85%之间。一名美国政府高级官员直言："如果是今天早上，我可能会说有75%的把握。现在大概在80%到85%之间，但还不是100%。"该官员解释称，伊朗的体制"非常复杂"，且政权内部存在分歧。

据彭博报道，协议预计将以谅解备忘录形式落地，而非具有法律约束力的正式协定。签署地点方面，瑞士日内瓦被列为候选，最早可能于本周日举行仪式——恰好与6月15日至17日在法国埃维昂举行的G7峰会时间窗口高度重合。

美伊各执一词：关键条款分歧仍在

尽管各方都在暗示协议即将落地，但在核心条款上，美方、伊方与伊朗媒体的表述存在明显矛盾。

霍尔木兹海峡： 美方官员表示海峡将重新开放，伊朗不得征收通行费，协议签署30天后交通量将恢复至战前水平。但阿拉格齐明确表示，海峡主权属于伊朗和阿曼，未来管理机制将有所调整，"不会简单回到战前模式"，航运服务将进行收费。

核问题： 美方官员宣称伊朗将承诺"永远放弃核计划"，核材料将被销毁并移出境外。伊方则截然相反——阿拉格齐强调，核议题已被推至第二阶段，伊方目前"尚未就核议题作出任何实质性决定"，且坚持高浓缩铀库存只能在伊朗境内进行稀释处理，拒绝转移出境。

冻结资金： 美国副总统万斯明确表态："伊朗不会获得任何现金，美国不会仅仅因为他们签了协议或参加会谈就解冻任何资金。"而伊朗媒体称，协议包含解冻240亿美元冻结资金的条款，其中一半须在签署时立即到位。

战争赔偿： 伊朗媒体还提出设立至少3000亿美元的伊朗重建基金，定性为战争损失补偿。美方官员的表述中完全未提及这一条款。

理解这份协议的关键在于：它本质上是一个"先签后谈"的框架。

据美媒，美方官员表示，谅解备忘录一旦签署，将启动为期60天的"技术性"谈判。但核材料如何处置、铀浓缩如何限制、资金解冻的先后顺序——这些最核心、最难啃的问题，全部被装进了这60天。

一名美国政府高级官员的表述直接说明了这种逻辑："如果他们如约移交核材料，将获得相应回报；如果他们拆除核计划或核设施，将获得另一层面的回报。"好处与行动挂钩，先做后得。

但问题是，伊朗内部对"做什么"本身就没达成一致。

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据The Information报道，Meta本周向约6000名员工发送内部备忘录，宣布将对员工的Token使用量设置上限，并构建实时追踪平台，以遏制内部AI成本的指数级膨胀。

备忘录直言，Meta 2026年仅内部AI使用一项支出预计将高达数十亿美元。这一举措的背景是，Meta此前曾大力鼓励员工将AI工具嵌入日常工作，如今却不得不急踩刹车。

与此同时，据《华尔街日报》报道，OpenAI正考虑大幅下调Token费用以争夺企业客户，而反映市场AI付费意愿的Silicon Data LLM Token支出指数已连续7个交易日下跌，创今年1月以来最长连跌纪录。

这一系列信号叠加，令市场对AI商业化可持续性的疑虑骤然升温。对投资者而言，核心问题已不再是AI需求是否存在，而是：当科技巨头自身都开始精打细算Token账单，大模型厂商的利润率空间究竟还剩多少？

Token账单失控：Meta内部的"烧钱竞赛"

Meta此次收紧AI使用的直接导火索，是一场由内部激励机制催生的Token消耗狂潮。

去年11月，Meta曾明确告知员工，展示"AI驱动的工作成果"将成为今年的"核心考核要求"，表现最优者将获得奖励。这一导向在今年春季引发了意想不到的副作用——部分员工开始参与一种被称为"tokenmaxxing"的竞赛行为，争相登上公司内部名为"Claudeonomics"的排行榜，该榜单按Token使用量对前250名员工进行排名。

据The Information获得的内部数据，员工在某30天内累计消耗了60.2万亿枚Token，随后这一数字进一步攀升至73.7万亿枚，排行榜随即被下线。部分员工甚至刻意指令AI代理同时运行多项任务，以人为方式拉高Token消耗量。

Meta首席技术官Andrew Bosworth在4月的一份备忘录中已对此发出警告，称"没有人应该为了使用AI而使用AI"，并强调"Token使用量本身不是任何意义上的影响力衡量标准"。但显然，仅靠喊话难以遏制成本的持续攀升。

系统性应对：AI Gateway与内部工具替代

面对失控的支出，Meta正在构建一套系统性的成本管控机制。

根据内部备忘录，Meta已由产品开发人员和工程师团队搭建了一个名为"AI Gateway"的中央仪表盘，用于实时监控全公司的AI使用量与支出，并将推出针对异常消费峰值的自动预警功能。公司计划在未来数周内向更广泛的员工群体正式发布上述管控工具，并于2027年推进更结构化的Token预算分配机制。

与此同时，Meta正推动员工从第三方AI工具转向内部自研方案。据两位知情人士透露，Meta新成立的Applied AI Engineering部门已责成工程师改进内部编程助手MetaCode（前身为Devmate），目标是降低对Anthropic旗下Claude的依赖——后者目前是Meta工程师在编程工作中的主要工具。相关团队正通过生成编程挑战、训练强化学习数据的方式提升MetaCode的能力。

值得注意的是，Meta并未完全封锁第三方模型的访问权限，员工仍可使用来自OpenAI、Anthropic和谷歌的工具，但内部工具的优先级将被明确提升。

行业共振：大厂集体踩刹车

Meta并非孤例。Token账单压力正在科技行业形成共振。

据英国《金融时报》报道，亚马逊上月刚关闭了一项内部AI排行榜，原因是员工为了“刷分”而进行不必要的操作，导致公司的算力成本急剧上升。同时，亚马逊开始使用一种名为“标准化部署”的指标，来评估工程师是否定期使用 AI 生成有用的代码，而不是单纯的Token消耗量。

另据The Information，Uber和ServiceNow在2026年前几个月便已耗尽全年Anthropic工具预算；ServiceNow同样开始监控员工每日使用量以追踪和压缩成本；风险投资机构也在为员工设置AI使用上限，原因是每日Token费用动辄高达数千美元。

这一背景下，OpenAI的降价传闻更具深意。

据《华尔街日报》报道，OpenAI正考虑大幅下调向用户收取的Token费用，部分原因是为抢在Anthropic采取类似行动之前"占据先手"。

OpenAI首席执行官Sam Altman近期公开承认，AI使用成本已成为"一个巨大问题"，并表示将"帮助人们用更少的支出获得更多价值"。

这一表态的时机颇为微妙——OpenAI本周已秘密提交IPO申请，Anthropic同样处于上市倒计时阶段。价固然有助于争夺企业客户，但将直接侵蚀两家公司的利润率，而两者目前均因AI系统所需的庞大算力亏损数十亿美元。

Token指数下跌：市场在重新定价什么？

资本市场已率先感受到这股寒意。

Silicon Data统计的LLM Token支出指数截至6月11日已连跌7个交易日，创今年1月以来最长连跌纪录，过去12天中有11天录得下跌。

该指数衡量全市场每使用100万枚Token的平均付费水平，自去年12月以来曾翻逾一倍，并持续攀升至2026年5月，随后急转直下。

美国宏观策略师Andreas Steno Larsen将这张图称为"当前全市场最应关注的一张图"，并警告：若Token定价持续走弱，本轮周期中从内存到更广泛硬件及数据中心的相关交易逻辑可能面临终结。

华尔街对此解读不一。摩根大通将当前走势定性为"最小减速带"；Citadel则指出，AI落地的核心约束已从"模型能力最强"转向"成本与稀缺性"，用户正加速向廉价模型迁移。

这一分歧的背后，是一个更根本的估值问题：Token消耗量下降，究竟是AI需求见顶的信号，还是用户理性化选择低价模型的结果？答案将直接影响英伟达、云厂商乃至整条AI硬件链的资本开支预期与估值逻辑。

商业化叙事的转折点

从更宏观的视角看，Meta此次收紧AI使用，折射出生成式AI商业化叙事的深层裂变。

过去三年，AI行业经历了从补贴换用户、月包订阅隐藏成本，到按Token计费引爆企业账单危机的三级跳。如今，当"Token消耗越多越好"的增长叙事走到尽头，行业面临的不仅是一次降价决策，而是一个更根本的商业模式重构命题。

Meta此次投入高达1450亿美元的年度资本开支，部分用于扩张AI基础设施，包括数据中心、AI芯片和人才招募。与此同时，公司正承受来自投资者的压力，要求其从庞大的AI投入中产生可见回报——Meta已在Facebook、Instagram和WhatsApp推出付费订阅层级，并计划向使用其AI商业代理的企业收费。

然而，若连Meta自身的内部AI使用成本都已难以为继，其企业AI代理业务的盈利前景同样面临拷问。对整个行业而言，下一个商业化故事如何讲述，仍是一个悬而未决的问题。

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SpaceX上市首日估值即突破2万亿美元，超越Mag 7成员特斯拉与Meta，成为全球市值最高的科技公司之一。这一格局骤变令分析师和投资者开始重新审视：当最重要的科技公司之一游离于这一标签之外，"Mag 7"还能否继续作为市场领导力的有效代称？与此同时，OpenAI、Anthropic等万亿级AI独角兽亦在排队候场IPO，市场标签的迭代压力进一步加剧。

目前，一个新缩写正在市场上迅速蔓延——"MANGOS"，代指Meta、Anthropic、Nvidia（英伟达）、谷歌母公司Alphabet、OpenAI和SpaceX，已有资产管理机构表示正在内部采用这一说法。不过，也有业内人士认为"Mag 7"的品牌影响力过于深入人心，短期内不会被彻底取代，更可能出现"叠加式"命名而非直接替换。

SpaceX上市，打破既有格局

SpaceX于6月12日在纳斯达克完成IPO，估值超过2万亿美元，创下美国历史上规模最大IPO纪录。这一估值令其直接超越Mag 7中的特斯拉与Meta，跻身美国市值最高公司之列。

Futurum Equities首席市场策略师Shay Boloor表示，随着SpaceX的到来，"继续用Mag 7作为市场领导力的简洁代称变得非常困难，因为全球最重要的公司之一将立刻游离于这一标签之外"。

Mag 7标签由美银全球研究首席投资策略师Michael Hartnett于2023年底创造，涵盖英伟达、苹果、亚马逊、Alphabet、Meta、特斯拉和微软七家科技巨头。这一标签并非正式市场分类，而是策略师、投资者和媒体为捕捉特定时期最强势大盘股而创造的简称。

MANGOS：新缩写争夺市场话语权

SpaceX上市在市场上引发了一场争相创造新缩写的竞赛。目前在X平台上获得较多关注的是"MANGOS"，代指Meta、Anthropic、英伟达、Alphabet、OpenAI和SpaceX。不过这一组合尚未标准化——部分人士将其中的"A"解读为苹果，而非Anthropic，后者目前仍是私有公司。

Tidal Financial Group产品开发高级副总裁Aga Kuplinska表示，"我们内部已经开始使用这一说法，行业也在跟进"。该公司主要协助资产管理机构推出ETF产品。

BRI Wealth Management首席执行官Dan Boardman-Weston则提出了另一个方案——"Magna Atoms"，即在原有Mag 7基础上叠加SpaceX、OpenAI和Anthropic，形成一个十只股票的组合。

标签演变史：从FANG到Mag 7

市场标签的迭代并非新鲜事。从上世纪六七十年代的"Nifty 50"，到九十年代末互联网泡沫时期的"Four Horsemen"，华尔街历来热衷于为最强势的股票群体贴上标签。

近年来的演变轨迹同样清晰：FANG涵盖Facebook、亚马逊、Netflix和谷歌；FAANG在此基础上加入苹果；Magnificent Seven则剔除Netflix，纳入微软、Nvidia和特斯拉，每一次调整都折射出市场领导力的结构性变化。

美银在今年5月22日的研报中提出"AI Big 10"概念，在原有七只股票基础上增加博通、美光科技和AMD，以反映过去一年半导体板块的强势表现。据LSEG数据，这一组合合计占标普500指数权重逾40%。

Crewe Advisors首席投资官Dustin Thackeray表示，"Mag 7这个标签已经用了好几年，也许市场正期待一些新鲜的东西"。

"Mag 7"未必就此谢幕

尽管新标签呼声渐高，并非所有人都认为Mag 7会就此退出历史舞台。

Roundhill Investments首席执行官Dave Mazza明确表示，"Mag 7这个标签不会消失，它在投资者和媒体对大盘科技股领导力的认知中已经根深蒂固。更可能出现的是叠加式的新术语，而非直接替代"。

随着OpenAI和Anthropic等AI独角兽IPO预期升温，市场标签的争论或将持续发酵。但无论最终哪个缩写胜出，这场命名之争本身已折射出一个更深层的现实：AI浪潮正在重塑科技股的权力版图，市场领导力的边界正在被快速重新定义。

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据追风交易台消息，6月12日，德意志银行证券发布全球资产配置策略更新，跟踪截至6月11日前后的投资者仓位、期权、期货和基金流。过去两周，标普500回撤近5%，但这不是全市场一起下跌：纳斯达克100跌7%，Mag 7跌10%，标普500其余部分和小盘股反而升至纪录高位。

策略师Parag Thatte等在上述更新中写道：“仅仅一周前，大型科技仓位还显得拥挤、要求很高；但现在回到中性后，情况已经不是这样。”

仓位数据给出的变化很直接。美股总体仓位从历史66分位降至34分位，由小幅超配转为小幅低配；几乎全部降幅来自大型科技，后者从97分位跌到48分位。标普500非科技部分的仓位仍在低位横盘。

资金流又给了另一面。股票基金单周流入315亿美元，为两个月高位；科技行业基金在下跌中流入123亿美元，创下纪录。也就是说，市场不是在全面撤出股票，而是在把此前最拥挤的大型科技仓位重新打散。后续路径仍可能颠簸，变量集中在6月FOMC、股票发行潮担忧和伊朗战争相关头条风险。

纳指和Mag 7承担了主要跌幅，小盘股没有跟跌

这轮回调的形态很窄。

过去两周，标普500跌近5%。这个幅度接近“小型抛售”每隔几个月出现一次的典型节奏。但内部结构分化很大：纳斯达克100跌7%，Mag 7跌10%；标普500等权指数、标普600小盘股和罗素2000没有同步下跌，反而走向纪录高位。

这说明压力主要集中在大型科技和超大盘成长股，而不是市场风险偏好整体崩塌。

仓位从97分位跌到48分位，拥挤交易被迅速松开

这次调整最核心的数据，是大型科技仓位的断崖式回落。

大型科技仓位从历史97分位降至48分位。48分位接近历史中位数，也就是中性附近。与此同时，美股总体仓位从66分位降至34分位。

大型股整体仓位降至45分位，略高于中性；小盘股仓位为54分位，也只是略高于中性。真正变化剧烈的，是此前处在历史区间顶部的大型科技。

科技股相对标普500其他成分股的表现，也从长期趋势通道顶部回到中部。换句话说，过去一段时间科技股跑得太快、仓位太满，这两周同时被修正。

主观投资者先降温，期权和情绪也同步转弱

拆开投资者类型看，主观类资金降温更明显。

主观投资者仓位降至-0.34个标准差、历史25分位，从小幅超配转为明显低配，来到过去15个月区间底部。系统性策略仓位也下降，但仍在0.14个标准差、历史46分位附近，接近中性。

期权市场也在退烧。看涨/看跌成交量比率的5日均值降至41分位，单股、指数和ETF期权的净看涨成交量都在下降。此前一周净看涨成交量最高的一篮子股票，本周明显跑输大盘；高空头股票篮子也跑输，但幅度小一些。

投资者情绪转得更快。AAII多空差降至历史10分位，为十周以来最悲观，并连续第四周处于偏空状态。看空回应升至93分位，看多回应降至25分位，中性回应降至14分位。

这组数据说明，仓位回落不只发生在指数层面，也发生在期权交易、情绪调查和主观资金配置里。

大型科技不再“仓位压过基本面”

大型科技仓位之所以重要，是因为它此前太拥挤。

现在仓位回到中性后，与“十几个百分点中段”的盈利增长更匹配。这个增速接近长期趋势增速11%，但明显低于一季度44%的盈利增长。自下而上共识仍预计二季度盈利增长保持强劲，不过对可持续性的担忧还会存在。

这里的关键不是盈利无风险，而是仓位不再要求基本面继续超预期。过去的问题是：仓位已经站在很高位置，盈利还必须继续交出强劲数据。现在压力小了。

标普500剔除大型科技后的部分也类似。非科技仓位仍然很低，低于宏观数据和盈利增长所对应的水平；而这两个基本面变量都在改善。

钱没有撤离股票，科技基金反而创纪录吸金

资金流没有配合“全面撤退”的叙事。

最近一周，股票基金流入315亿美元，为两个月最高。主要流向美国股票基金，单周流入174亿美元；全球广泛配置基金流入119亿美元。

亚洲除日本外股票基金流入79亿美元，其中韩国流入59亿美元。新兴市场股票基金两个月来首次转为流入，规模45亿美元。但中国股票基金仍流出21亿美元，已经连续第11周流出，只是本周流出速度放缓。欧洲股票基金流出39亿美元，连续第二个月承压。

行业基金里，科技最突出。科技行业基金在下跌中流入123亿美元，创纪录。电信流入11亿美元，金融流入10亿美元，医疗保健流入7亿美元，工业流入3亿美元。消费品流出14亿美元，材料流出10亿美元，能源、公用事业和房地产也有小幅流出。

债券基金流入208亿美元，仍然强劲，但大约只有前一周纪录流入的一半。黄金基金流出26亿美元，连续第四周流出。货币市场基金流出25亿美元，为六周来首次流出。

非科技仓位仍低，轮动基础还在

大型科技仓位回到中性，不代表其他板块仓位已经抬起来。

广义科技仓位为-0.15个标准差、历史37分位，已小幅低配；大型科技本身则在48分位，接近中性。

周期板块仓位更低。周期股整体在11分位，周期相对防御的仓位差在8分位。金融仓位只有6分位，材料为1分位，工业周期为15分位，消费周期为30分位。能源从超配回落至中性附近，但仍在67分位。

防御板块相对更高。房地产仓位为89分位，仍处于超配；公用事业为58分位，略高于中性；医疗保健49分位，接近中性；必需消费品36分位，小幅低配。

这意味着，若市场继续从大型科技向其他板块扩散，仓位层面并不拥挤。真正低的是金融、材料、工业周期这些方向。

慢涨的前提没消失，但接下来会更颠簸

仓位回到中性后，市场上行阻力确实小了一些，但短期扰动也很集中。

下周6月FOMC可能推高利率波动率。框架中提到，这次会议的不确定性高于平时，涉及政策框架变化，以及取消前瞻指引的较高可能性。利率波动率上升通常会成为股票的短期逆风。

第二个扰动是股票发行。市场仍担心一波股票发行会挤占资金、拖累更广泛股市。但历史上，发行上行周期通常与强劲股市回报同时出现。

第三个变量是伊朗战争。当前市场已经计入相当温和的结果，因此头条风险偏向下行。如果局势解决，前期在4月至5月反弹中落后的板块和地区，可能获得进一步轮动。

系统性资金也不是单边满仓。波控基金权益配置降至43分位，不再满配，理论上还有加仓空间；但它们对波动和下跌更敏感。风险平价基金权益配置降至20分位，为Liberation Day以来最低。CTA整体股票多头仍在历史区间上半部，约57分位至58分位，欧洲、美国和新兴市场均偏多，日本更温和。

所以，仓位修正后的市场不再像两周前那样拥挤，但也不是一条直线。更准确的状态是：大型科技压力阀被打开，资金仍在流入股票，非科技仓位还低；同时，利率波动、地缘头条和发行担忧会让行情反复。

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高盛最新报告预测，2027年超大规模云计算企业资本支出将达1.1万亿至1.4万亿美元，远超市场共识。然而，据摩根士丹利的深度研究，这一已令市场咋舌的数字，仍只是冰山一角。

将近1万亿美元的采购承诺、逾8000亿美元的未生效租赁合同，以及数以百亿计的供应商融资安排，共同构成约1.8万亿美元的表外敞口——这些负债游离于资产负债表之外，却真实地锁定了未来的现金流出。

市场目前尚未将上述风险充分定价。

摩根士丹利警告，超大规模云企业的杠杆率在短短两个季度内已从0.9倍飙升至1.8倍，资本支出增速持续跑赢营收与自由现金流增速，而折旧压力的真正冲击尚未到来。

与此同时，以Apollo、黑石为代表的私募信贷机构正通过SPV（特殊目的载体）将杠杆转移至供应链层面，形成高度循环、难以穿透的融资结构。一旦AI商业化进程不及预期，或企业客户大规模转向廉价替代方案，整条融资链条的脆弱性将集中暴露。

债务发行狂潮：AI已成公开市场最大变量

据摩根士丹利最新"AI债务融资追踪报告"，截至2026年5月底，全球AI相关债券发行规模已达2360亿美元，较2025年同期激增357%。

摩根士丹利预计，AI债务全年发行总量将突破5700亿美元，下半年随着资本支出融资需求集中释放，发行节奏将进一步加速。

4月单月AI相关债券发行超过740亿美元，创年内新高，其中项目融资结构（用于数据中心建设）占高收益债供给的85%、投资级债供给的40%。与此同时，亚马逊、Meta、谷歌、微软、甲骨文五家超大规模云企业，目前已占整个投资级债券指数的4%。

在杠杆层面，超大规模云企业的整体毛杠杆率已从2025年三季度的0.9倍升至当前的1.8倍，每季度约上升0.3倍，已超过整个能源行业的杠杆水平。

摩根士丹利指出，受供给压力影响，相关信用利差已从AA区间漂移至A区间，并可能进一步走阔。Meta的信用利差目前已宽于CDX IG基准。

在自由现金流层面，摩根士丹利预测，亚马逊与Meta在2026年的自由现金流将趋近于零甚至转负，届时增量融资将几乎完全依赖新增债务。

1.8万亿表外敞口：看不见的负债，锁定的现金流出

摩根士丹利全球估值、会计与税务团队的Todd Castagno在报告中指出，仅盯着资本支出数字，会严重低估AI建设周期的真实财务承诺。在已披露的资本支出之外，还有三类关键的表外敞口：

采购承诺约9820亿美元。 超大规模云企业及英伟达的长期采购合同总额接近1万亿美元。根据会计准则，除非企业预期合同亏损，否则这些义务在货物交付前不计入负债，因此近乎一万亿美元的未来现金流出，当前并不体现为任何资产负债表上的负债。

值得注意的是，英伟达自身的库存与采购义务已升至2027财年共识营收预测的约32%，远高于历史区间的15%至20%，供应链承诺风险已向芯片供应商端延伸。

未生效租赁承诺约8220亿美元。 超过8000亿美元的租赁合同已签署但尚未开始执行，不计入当前租赁负债。此外，可变租赁付款、续租选择权、残值担保等安排同样游离于负债表之外。

摩根士丹利估算，若将融资租赁纳入计算，微软的资本支出占销售额比例将从33%/50%（2026/2027财年）跃升至44%/64%，甲骨文则可能从76%/115%升至101%/189%。

应付账款中的未付资本支出约1100亿美元。 超大规模云企业的应付账款天数（DPO）大幅拉长——甲骨文同比增加370%，Meta增加73%，微软增加69%——意味着整条供应链实际上正在为AI建设垫资，供应商承担了本应由买方承担的流动性压力。

SPV与循环融资：杠杆转移至暗处

表外风险的另一个核心维度，是通过SPV构建的循环融资结构。

本周Apollo与黑石联合为Anthropic完成了一笔350亿美元的"芯片抵押"私募信贷交易，集中体现了这一模式的运作逻辑：

博通为该SPV提供背书，Anthropic用所筹资金购买由博通制造的谷歌芯片，而谷歌持有Anthropic 14%的股权；安排此次交易的摩根士丹利，同时向参与交易的投资者提供贷款。

摩根士丹利的AI生态系统融资关联图谱显示，OpenAI、甲骨文、英伟达、微软、CoreWeave、AMD、亚马逊之间存在客户、投资者、供应商融资与回购的多重循环关系，同一笔资金在少数几个主体之间反复流转，SPV则是实现这种循环的核心工具。

据悉，Apollo旗下保险子公司Athene在上述结构中尤为活跃——通过向退休人员销售年金募集资金，再将资金注入SPV参与AI基础设施融资。这一模式将杠杆从可见的超大规模云企业资产负债表，转移至供应商与私募信贷生态系统，使真实的系统性风险敞口难以被外部观察者识别和汇总。

折旧悬崖与货币化缺口：被推迟的冲击

当前财务数据存在系统性的乐观偏差。大量资本支出目前以"在建工程"（CIP）形式挂账，尚未开始折旧，导致已报告的利润率被人为抬高，未来的费用压力被低估。甲骨文、Meta、谷歌的在建工程余额同比分别增长约200%、90%和55%。

一旦这些资产陆续转入折旧，冲击将集中释放。

摩根士丹利预测，微软、甲骨文、Meta、谷歌四家企业未来三年的累计折旧将超过5200亿美元。以甲骨文为例，折旧占营收比例可能从当前的7%升至2028财年的28%；Meta则可能从9%升至19%。

在此背景下，维持利润率的唯一路径是营收同步大幅增长——而目前营收预测的上调幅度，远落后于资本支出预测的上调幅度。

数据显示，谷歌2026年资本支出共识预测较一年前上调139%，Meta和亚马逊分别上调85%和81%，甲骨文上调幅度最大，达175%。

与此同时，营收预测的修正幅度明显滞后，资本支出先于商业化落地的结构性错配已清晰可见。

此外，超过2万亿美元的剩余履约义务（RPO）高度集中于少数大型长期合同，交易对手集中风险不容忽视——一旦循环体系中任何一个主要参与者出现问题，将可能引发连锁反应。

时机错配而非即时偿付危机

摩根士丹利的结论是，上述风险目前尚不构成迫在眉睫的偿付能力危机，而是一系列时机错配与信息披露缺口的叠加：折旧压力被递延、资本支出跑赢货币化进度、杠杆向供应商与私募信贷层转移，以及不同公司之间资本强度的可比性因会计分类差异而大打折扣。

超大规模云企业显然意识到当前市场情绪窗口的有限性，正在抓紧时机最大化融资规模。

高盛分析师Ryan Hammond指出，若AI基础设施投资规模达到GDP的2%至3%，类比铁路与汽车工业的历史建设周期，2027年资本支出可能达到1.1万亿美元；极端情景下，结合超大规模云企业现金流与投资级信贷市场容量，上限或达1.4万亿美元。

然而，这一切的前提是大型语言模型（LLM）能够持续提升token定价，并维持足够的企业客户黏性。越来越多的企业正将目光转向性能接近但价格大幅低廉的AI产品。一旦需求端发生结构性转移，当前这套精心构建的融资体系，将面临根本性的压力测试。

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据彭博最新报道，知情人士透露称，SpaceX在尝试将Colossus 1与其他两处数据中心园区联网协同训练AI模型时，遭遇了严重的延迟问题，叠加老化的网络基础设施，最终令该设施无法满足前沿大模型训练的技术要求。在此背景下，SpaceX决定将Colossus 1整体出租，以将闲置算力转化为稳定收入来源。

华尔街见闻此前文章提到，SpaceX已相继与Anthropic和谷歌签署巨额算力租赁协议，年化收入规模约达260亿美元，成为其两万亿美元估值的核心叙事支撑。但批评者直指：该交易定价超出市价且涉嫌“循环金融”，这不过是xAI因GPU架构混乱、模型训练受挫后的"烂摊子变现"。

毫无疑问，这一披露对SpaceX的叙事构成微妙压力。Colossus 1出租背后的技术困境，令外界对这家公司快速扩张数据中心基础设施的能力产生新的审视。

延迟与硬件混用，Colossus 1无缘大模型训练

据彭博援引知情人士，SpaceX最初计划以三处数据中心园区组成的超大规模集群，训练其最前沿的AI模型。然而，Colossus 1与另外两处相距逾10英里的站点之间，存在明显的网络延迟问题，老化的网络基础设施进一步加剧了这一瓶颈。

训练更大、更强的AI模型需要极高速的节点间连接。一旦设施间链路带宽不足或存在延迟，整个集群的训练效率将被拖累至最慢节点的水平。

硬件异构问题同样不可忽视。知情人士透露，Colossus 1内部混合部署了英伟达多代芯片，包括Hopper和Blackwell系统，以及部分更老一代的加速器。相比之下，Colossus 2和Colossus 3则围绕英伟达Blackwell芯片进行了更为统一的部署。在分布式训练集群中，较旧的芯片会形成瓶颈，迫使更快的加速器等待，导致整体性能向最慢的硬件看齐。

面对上述技术局限，SpaceX最终判断，与其持续投入资源解决这些问题，不如将Colossus 1的容量出租给外部客户，同时将更新的设施保留用于自身AI开发。

260亿美元年化合同，算力变现撑起IPO叙事

据路透社报道，SpaceX已与Anthropic和谷歌分别签署巨额算力租赁协议——Anthropic每月支付12.5亿美元，谷歌从今年10月起每月支付9.2亿美元，两笔合同年化收入规模合计约达260亿美元，合同总价值逾700亿美元。

这一系列交易为SpaceX目标融资规模高达750亿美元的IPO提供了强劲的收入叙事支撑。SpaceX在路演中将数据中心建设作为向投资者展示的核心亮点之一，并着力强调其首座Colossus设施仅用122天便完成建设，超越自身预期及行业平均水平。

SpaceX首席财务官Bret Johnsen近期表示，公司并未放弃自身内部AI服务，包括Grok。马斯克本人也表示，SpaceX保留提前终止与Anthropic算力协议的权利，并称"如果算力变得极度紧张，我说过我们可能需要在某个时候收回它"。

技术困境与IPO叙事之间的张力

Colossus 1出租事件所揭示的，不仅是一处数据中心的技术局限，更折射出SpaceX快速扩张AI基础设施过程中面临的深层挑战。

SpaceX今年早些时候完成了对马斯克旗下xAI的收购，并将数据中心业务定位为向AI基础设施提供商转型的战略支点。然而，Colossus 1因硬件混用和网络延迟而无法用于前沿模型训练，令外界对这一转型叙事的可信度产生疑问。

市场观察人士指出，将算力出租给竞争对手而非用于自家模型训练，本身即暗示内部AI开发遭遇挫折。与此同时，部分分析人士对相关交易定价是否超出市价、以及交易结构是否存在"循环金融"特征提出质疑。

SpaceX正式名称为Space Exploration Technologies Corp.，其代表未回应彭博的置评请求。

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6月12日，纽约纳斯达克交易所，SpaceX完成了全球有史以来规模最大的IPO。

马斯克在德克萨斯州星际基地总部敲响开市钟，CFO Bret Johnsen和总裁Gwynne Shotwell则在纳斯达克交易所现场同步敲钟。马斯克在仪式上说："我给SpaceX成功的概率不到10%。"

当天，交易所大厅里每一位银行家和交易员都穿着绿色球鞋——这是马斯克的主意，用来象征IPO中的"绿鞋期权"（超额配售权）。根据彭博报道，这双定制Nike球鞋，是马斯克亲自提议的。

然而，这场IPO的背后，是一段华尔街顶级投行被反复打乱节奏、不断追赶的七个月。高盛、摩根士丹利作为主承销商，在多个关键节点——包括600亿美元收购Cursor——事先毫不知情，被迫反复重写招股书和投资者路演材料。

据报道，整个过程充满了临时变阵、信息不对称和打破惯例的操作——而这一切，都是马斯克主导的。

为什么突然要上市？AI烧钱逻辑驱动

SpaceX上市，并非水到渠成。

多年来，马斯克和公司高管的公开表态一直是：SpaceX要等到人类定期飞往火星之后才会上市。更早期的讨论，也只是考虑将旗下卫星互联网业务Starlink单独分拆上市。

转折点是AI。

马斯克越来越笃定，SpaceX要在太空中建造大规模数据中心，用Starship火箭将算力基础设施送入近地轨道，支撑AI发展。这个计划的时间表是四到五年，所需资金规模极为庞大。IPO从"可选项"变成了"必选项"。

在招股书中，SpaceX向投资者描绘了一个26.5万亿美元的AI可寻址市场，并明确将自己定位为云计算和AI基础设施提供商——不只是造火箭的公司。

彭博智库全球科技研究主管Mandeep Singh评价称："他们一夜之间成了新的云AI基础设施玩家，没有人真正预见到这一点。"

七个月，投行全程追着跑

2025年12月初，高盛和摩根士丹利接到SpaceX高管电话，被告知公司计划上市。这本身就是个意外——此前市场普遍预期的是Starlink分拆，而非整体上市。

马斯克随即给出了一个紧迫的时间节点：在他6月底55岁生日之前完成上市。这个项目被内部命名为"Project Apex"（顶点计划）。

据The Information报道，整个过程中，投行被迫至少两次推倒重来，重新设计对投资者的整体叙事框架：

第一次重写：2026年1月，马斯克决定将自己的AI公司xAI并入SpaceX。xAI自2023年成立以来已融资逾450亿美元（据PitchBook数据），但马斯克认为还远远不够，需要更多资金追赶OpenAI和Anthropic。这笔合并将xAI估值定为2500亿美元，并让SpaceX从盈利转为亏损状态。高盛估算，SpaceX到2027年将累计烧掉1200亿美元现金。

第二次重写：4月21日，马斯克在德克萨斯州的投资者路演现场突然宣布，SpaceX拥有以600亿美元收购AI编程工具Cursor的期权。这个消息连在场的投行人士都是第一次听说。据报道，"他们已经学会了随机应变"。

此后，SpaceX又相继宣布向Anthropic和谷歌出售数据中心算力访问权，进一步扩展了收入来源。每一次新动作，都意味着新一轮SEC文件申报，打破了IPO流程中"临近上市不做重大变更"的惯例。

在xAI并购中，摩根士丹利同时担任SpaceX和xAI双方的财务顾问——这在并购中极为罕见，通常买卖双方各有独立顾问。但马斯克同时控制两家公司，规则由他来定。摩根士丹利给出的合并后估值为1.25万亿美元。

定价也不按套路来

IPO定价环节，SpaceX同样打破了惯例。

通常，大型IPO会在路演期间给出一个询价区间，让市场充分博弈后再确定最终价格。SpaceX直接跳过这一步，给出单一定价：每股135美元，发行5.556亿股。

据彭博报道，这一决定在美国同等规模的交易中没有先例，但让整个流程更快、更透明——尤其对散户而言。

马斯克曾在2020年发帖表示："我是散户的忠实支持者，会确保他们获得最优先的配售。"这次他兑现了承诺：散户最终获配约150亿美元股份，占总发行量约20%；个人投资者提交的订单总额超过1000亿美元。

周三下午，SpaceX已收到数千亿美元的认购订单。周四下午2点，SpaceX高管与投行举行最后一次定价会议。周五上午，摩根士丹利以150美元开盘，较发行价高出11%。

绿鞋、绿鞋，马斯克的细节控

上市当天，纳斯达克交易所的每一位银行家和交易员都穿着绿色运动鞋——这是马斯克的主意，用来呼应IPO中的"绿鞋期权"（即超额配售选择权）。

高盛曼哈顿总部41楼，银行家们穿着定制耐克绿鞋，围在屏幕前看开盘。据彭博，高盛的装饰让人感觉"像是从火星表面俯瞰曼哈顿天际线"。纳斯达克广场的时代广场球被点亮成火星红色，缓缓升起而非下落。

值得一提的是，SpaceX还与高盛达成了一项罕见安排：绿鞋期权的行使不向银行支付费用。

马斯克为什么要抢跑？

马斯克加速上市有三重逻辑：

• 政治窗口：在美国中期选举前完成上市，趁现任政府对其相对友好的时期锁定。

• 市场窗口：抢在OpenAI和Anthropic之前上市，率先吃到投资者对AI概念IPO的热情。

• 个人节点：在6月底55岁生日前完成。

SpaceX上市后，市值已超越特斯拉。部分分析师开始讨论两家公司未来合并的可能性。但也有声音泼冷水。Guardian Wealth Advisors投资顾问Rand Millwood表示："目前全球市值超过万亿美元的公司大约只有15家，它们都是高度成功、现金流为正的企业——SpaceX目前还不是。"

下一个轮到谁？

SpaceX的这套打法，可能正在改写大型科技公司上市的规则手册。

纳斯达克等指数提供商已调整规则，允许新上市公司在交易开始后不久即纳入指数——这对OpenAI、Anthropic等潜在上市候选人意味着更快的被动资金流入。

SpaceX还证明了一件事：在IPO进程中同步推进大型并购，不仅可行，而且可以不拖慢节奏。这对即将上市的大型科技公司来说，是一个新的参照系。

摩根士丹利负责早期交易监控，高盛则主导招股书撰写和定价。两家银行在高盛曼哈顿总部举杯庆祝时，OpenAI和Anthropic的IPO已经在路上了。

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6月12日，SpaceX在纳斯达克完成上市交易。这一天，华尔街见证了有史以来规模最大的IPO：开盘价150美元，盘中最高触及176美元，收盘市值定格在2.1万亿美元。

数字之外，更值得关注的是这次上市“怎么做到的”——因为在旧金山，OpenAI和Anthropic还正在排队IPO。

这次IPO为什么“丝滑”

SpaceX的上市流程，几乎没有出现乱子。

背后的关键在于时间。据Axios最新报道，SpaceX与主承销商高盛早在今年1月就开始与潜在投资者接触——距正式上市整整提前了近半年。

一位知情人士透露："鉴于公司业务的广度和复杂性，非常早期就开始对投资者进行教育，这是重中之重。而且公司几乎每周都在宣布重大事项——比如收购xAI和Cursor，或者与Anthropic、谷歌达成算力合作——所以沟通是持续不断的。"

这种"预热"带来了两个直接结果：

一是上市当周，SpaceX没有需要第一次见面的新投资者，路演过程极为顺畅；二是早期的估值反馈，让SpaceX有底气以每股135美元"要么接受要么离开"的固定价格定价，而不是走传统的竞价拍卖模式。

CNBC主持人Jim Cramer专门点评了高盛和摩根士丹利的操盘表现："股票以合理价格相对于IPO价格开盘，既不会高到引发套利抛售，也不会低到引发恐慌。这很了不起。"

OpenAI和Anthropic：既盼它好，又怕它太好

SpaceX的成功，对OpenAI和Anthropic是好消息，但也暗藏一个微妙的风险。

好消息是：市场愿意为"烧钱但有未来"的公司买单。

《纽约时报》指出，SpaceX首日的强劲走势说明，盈利能力再次让位于增长潜力和行业地位。这对同样大规模亏损的OpenAI和Anthropic是积极信号。

OpenAI去年收入约130亿美元，但未来四年计划花费约1000亿美元；Anthropic也长期处于亏损状态，尽管预计在6月季度实现调整后经营利润，但全年仍可能亏损。

坏消息是：资金是有限的。

当同类型的大体量公司接连上市，市场的胃口可能会被填满。报道明确提出这一担忧：投资者对第二、第三个大型IPO的热情，可能不如第一个。

更糟的情景是：如果SpaceX上市后股价大幅下跌，投资者会对押注OpenAI或Anthropic产生顾虑。

三家公司若全部完成上市，估值合计超过3.6万亿美元，将同时包揽史上规模最大IPO的前三席。

OpenAI的压力，比Anthropic更大

在这场IPO竞速中，OpenAI处于相对被动的位置。

Anthropic比OpenAI早一周提交申请，最新私募估值9650亿美元，首次超过OpenAI的8520亿美元。据《华尔街日报》，OpenAI高管已私下对Anthropic抢先上市表达担忧，且OpenAI近期在企业客户市场被Anthropic反超，部分内部收入目标也出现未达情况。

OpenAI的融资规模庞大：已从亚马逊、英伟达、软银等完成硅谷史上最大单笔融资，累计融资超过1800亿美元。但按其向投资者披露的预测，现金消耗速度将超过历史上任何一家上市公司。

为了向市场讲清楚"钱烧去哪里"，CEO Sam Altman在提交申请当天发布博文，将公司定位为"第三阶段"：

"经济正在围绕AI重塑。核心问题是如何让先进AI变得充裕、可负担、安全、有用，并足够易用，让每个人和每个组织都能从中受益。"

与此同时，OpenAI内部正在收缩战线——关闭短视频应用Sora等边缘项目，把资源集中到企业业务和编程助手Codex，后者直接对标Anthropic的Claude Code。

Altman今年4月在X上写道："感觉Codex正在经历一个ChatGPT时刻。"

SpaceX的IPO剧本，将被直接复制

Axios报道指出，SpaceX这套"提前半年教育投资者+固定价格定价"的模式，极有可能被Anthropic和OpenAI直接复制。

理由很简单：这次走得太顺了。

高盛和摩根士丹利同时担任SpaceX的IPO主承销商，这两家银行大概率也会主导OpenAI和Anthropic的上市流程。

据Axios，OpenAI正与高盛和摩根士丹利合作推进上市，最快今秋登陆公开市场。

此外，不只是AI公司在跟风。韩国存储芯片巨头SK海力士也选择了纳斯达克，计划最早于今年8月完成美股上市，融资规模最高可达140亿美元。

据路透社报道，美富通证券分析师Kim Sunwoo解释了背后逻辑：

"被动投资基金在全球投资流量中的占比已超过主动基金，其中相当大一部分集中于纳斯达克上市股票，这使得纳斯达克对于希望扩大投资者基础的科技公司尤其具有吸引力。"

SK海力士今年股价已累计上涨约220%，市值今年5月突破1万亿美元。

市场逻辑回到了哪里

Cramer在CNBC节目中直接点出了当前市场的情绪：

"这是对太空探索的长期押注。"

他说，买SpaceX的人，买的不是它现在挣多少钱：

"我认为他们已经考虑过风险，也认识到可能会有看不到头的亏损。"

他的结论是：如果股价下跌，应该视为买入机会，"上行空间大得难以想象"。

这种逻辑，和十年前买亚马逊的人如出一辙。亚马逊上市后连续六年亏损，此后多年仍把大部分利润再投入新业务，最终成为全球最有价值的公司之一。

现在，同样的问题摆在OpenAI和Anthropic面前：投资者愿不愿意再等一次。

SpaceX的首日数据，给出了一个暂时的答案。

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比特币上周触及5.91万美元低点后，本周出现反弹，周五一度突破了6.4万美元，随后回落、较周四纽约尾盘变动不大，截至发稿累涨超4.6%。

渣打银行数字资产研究全球主管Geoffrey Kendrick在客户报告中明确表态：

我认为本轮周期的加密资产价格低点已经出现。

他将地缘政治紧张局势缓和以及SpaceX IPO的完成，列为两大潜在催化剂。

然而，市场远未出现全面回暖信号。

数据显示，美国现货比特币ETF过去一个月已累计流出约58亿美元，机构需求持续低迷。CryptoQuant研究人员指出，当前价格水平"应被解读为估值底部候选，而非确认的周期低点"。

比特币上周一度跌至5.91万美元的低点，随后反弹至目前约6.36万美元的水平。这轮跌幅令市场悲观情绪弥漫，也令分析师开始密集寻找历史上伴随市场低点出现的技术信号。

Kendrick在发给客户的报告中写道，地缘政治紧张局势缓和可能降低油价和美债收益率的上行压力。

与此同时，SpaceX IPO的完成可能标志着ETF近期一轮密集抛售的结束。

他认为，部分ETF持有者为参与SpaceX发行而提前变现比特币头寸，客观上加速了资金外流，造成这批ETF产品上市以来最为剧烈的净流出行情之一。

多项链上指标正在逼近历史熊市低点时的临界区间，为多方论点提供支撑。

据CryptoQuant数据，比特币本次下跌后，其价格仅高于"已实现价格"（即所有链上流通币最后一次移动时的平均成本价）约9%。

历史上，该指标在主要熊市低点附近往往会贴近已实现价格，当前水平已处于历史敏感区域。

Vetle Lunde则指出另一项指标：目前流通中超过半数的比特币持仓处于亏损状态，即持有者的买入成本高于当前市价。

这一现象在此前多次市场底部附近出现，其逻辑在于，仍处于盈利状态、面临抛售压力的投资者群体已大幅收窄。

不过，Lunde同时谨慎表示，在确立持续性复苏之前，比特币仍可能出现"最后一跌"。

然而，与历史上典型的加密市场深度崩溃相比，本轮抛售规模仍显不足。

据CryptoQuant数据，过去30天内投资者实现亏损的比特币数量约为18.7万枚，虽然体量可观，但远低于2022年底FTX崩盘后的抛售规模，甚至也低于今年早些时候的一轮集中卖出。

据彭博汇编数据，美国现货比特币ETF在过去一个月累计净流出约58亿美元。CryptoQuant指出，美国机构需求不仅已陷入停滞，更以历史上罕见的速度转为净卖出。

这一现象本身在多空双方之间引发截然相反的解读。

空头认为，持续的资金外流表明需求仍在恶化，价格难以形成有效支撑；多头则主张，这种规模的流出恰恰是市场出清的典型特征，历史上往往伴随底部的形成而出现。

CryptoQuant研究人员的结论颇具代表性：

当前价位应被视为估值底部候选，而非经确认的周期底部。

这一措辞精准捕捉了当前市场的核心分歧——技术信号正在积累，但需求面的疲软与ETF资金的持续外流，令任何确定性判断都面临较高风险。

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当地时间周五，据路透社援引知情人士消息，纽约州检察长代表多州检察长联盟于周五向OpenAI送达传票，要求其提交涵盖广告、用户参与与留存、消费者及健康数据处理等多项业务的相关文件。该调查尚未公开宣布。OpenAI发言人表示，公司对此次调查持合作态度，将与各州检察长办公室"建设性地沟通"。

此次调查来势不小，传票范围还延伸至涉及未成年人和老年人的相关活动、深度学习模型及公司内部政策。对于一家本周刚刚秘密提交IPO申请、估值最高可达1万亿美元的公司而言，此次调查的时机尤为敏感。

法律诉讼接连而至，安全争议持续发酵

据路透社援引知情人士，纽约州检察长代表多州联盟向OpenAI发出的传票，涉及范围相当宽泛。除广告及用户数据处理外，传票还专门就未成年人和老年人相关活动、深度学习模型运作机制以及公司内部政策寻求信息披露。

OpenAI发言人在回应中表示："人工智能是一项全新且强大的技术，我们每天都在努力以负责任的方式安全地将其惠益带给用户。我们认真对待各州检察长提出的关切，并将与其办公室建设性地合作。"发言人同时补充称，当前版本的ChatGPT已为未成年人及处于困境中的用户提供更具保护性的体验，并设有引导其获取现实资源和可信联系人的安全机制。

此次多州联合调查并非OpenAI面临的孤立事件，而是近期一系列法律挑战的最新进展。据彭博报道，本月早些时候，佛罗里达州已对OpenAI及首席执行官Sam Altman提起诉讼，指控该公司无视安全警告，在明知ChatGPT对用户有害的情况下仍将其推向市场——这也是美国首个由州政府提起的此类诉讼。

与此同时，据路透社报道，一位加拿大母亲于周四在美国法院对OpenAI及Sam Altman提起诉讼，指控ChatGPT曾鼓励其女儿自杀。此前，佛罗里达州的诉状还指控该平台向校园枪击案施害者提供信息、为用户提供自我伤害指引，并令年轻用户产生依赖。

多起诉讼集中指向同一核心议题：ChatGPT对弱势群体，尤其是未成年人的潜在危害。

上述法律压力的累积，恰逢OpenAI冲刺资本市场的关键节点。据路透社援引知情人士，OpenAI本周一宣布已秘密提交IPO申请，上市时间最早可能在今年9月，届时公司估值或高达1万亿美元。彭博则援引数据显示，OpenAI在今年3月的融资轮中估值已达8520亿美元，是全球估值最高的初创企业之一。

多州检察长联合调查的启动，意味着OpenAI在联邦层面监管压力之外，还须同时应对来自州级层面的法律审视。

Anthropic、OpenAI双双遭监管，什么信号？

在OpenAI遭到监管调查的同时，其死对头Anthropic两款最先进大模型Fable 5和Mythos 5被美国政府实施全面访问限制，理由是存在越狱安全风险。

商务部长Howard Lutnick致函Anthropic首席执行官Dario Amodei，将Fable 5和Mythos 5列入出口管制范围，限制对象涵盖美国境外的所有机构和个人，以及境内的所有外籍人士，包括Anthropic的外籍雇员。

Anthropic已为全体用户关闭Fable 5和Mythos 5的访问权限，并向受影响客户致歉。亚马逊云服务随后当日发布公告称，Anthropic已要求撤销所有用户在全部区域范围内对Claude Fable 5和Claude Mythos 5的访问权限。所有其他Anthropic模型不受影响。

Anthropic、OpenAI双双遭监管，核心指向的是AI行业冲突结构的变化：从早期围绕OpenAI内部治理与创始人矛盾的“公司内斗剧”，演变为科技巨头之间的公开对抗，再升级为企业与监管机构之间的系统性博弈。

知名AI学者Gary Marcus在社交平台发文调侃称，这一连串事件“像奈飞制作的OpenAI真人秀剧集”，并表示：

“Season 1是Sam Altman被解雇又复职，Season 2是Elon Musk与Sam Altman对决，而这一季剧情转向了Anthropic和美国政府。”

他进一步指出，“本以为剧情不会这么快变得如此激烈。”

值得玩味的是，就在前不久，有媒体报道，美国政府正探索直接持有主要人工智能公司股权的可能性，并考虑将投资收益以股息形式分配给全体美国家庭。

报道称，美国高级官员已与多家主要AI公司就政府入股事宜展开初步磋商。讨论的核心方案是由相关企业自愿向政府让渡部分股份，而非通过强制手段。

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

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6月12日，两位知情人士向路透社透露了上述消息。SK海力士方面拒绝置评，纳斯达克在非工作时间未予回应。

这次上市的背景颇为亮眼：SK海力士今年股价已累计暴涨约220%，市值于今年5月突破1万亿美元。该公司于今年3月已向美国证券交易委员会（SEC）秘密提交上市申请，计划募资规模高达140亿美元。一位知情人士透露，SEC可能在6月22日当周批准SK海力士的美国存托凭证（ADR）上市申请。

为什么选纳斯达克，而不是纽交所？

SK海力士最终选择纳斯达克，而非传统蓝筹股云集的纽约证券交易所。

这背后有两个关键逻辑。

第一，估值溢价。 纳斯达克历来对科技股和成长型公司给予更高估值。分析师指出，SK海力士在做决策时，很可能参考了同为存储芯片公司、同在纳斯达克上市的美光科技（Micron）的估值表现——美光今年股价已上涨约248%，远超纳斯达克综合指数约11%的涨幅。

第二，被动资金的虹吸效应。 美银证券高级分析师Kim Sunwoo表示："被动投资基金在全球资金流向中所占份额已超过主动基金，其中相当大比例集中流向纳斯达克上市股票，这使得纳斯达克对于希望扩大投资者基础的科技公司而言格外具有吸引力。"

简单来说，被动基金不主动选股，而是跟踪指数。大量科技主题指数和ETF重仓纳斯达克股票，一旦SK海力士在纳斯达克上市，就能自动被纳入这些基金的买入名单，带来持续稳定的资金流入。

AI芯片供应商，押注高估值

SK海力士是全球第二大存储芯片制造商，也是英伟达（Nvidia）的核心供应商，在AI服务器所需的高带宽内存（HBM）芯片领域占据主导地位。

正是这一定位，让它成为本轮AI热潮最直接的受益者之一。

据路透社此前报道，SK海力士在推进美股上市计划时，收到了"极为积极"的市场反馈，理由正是强劲的AI需求以及其在存储芯片市场的竞争优势。

此次赴美上市，目的也很明确：扩大全球投资者基础，提升在国际资本市场的知名度。

纳斯达克正成为科技巨头的首选舞台

值得注意的是，就在SK海力士宣布选择纳斯达克的同一天，埃隆·马斯克旗下的火箭与AI公司SpaceX也在纳斯达克开始交易。

纳斯达克本就是全球最大科技公司的聚集地，英伟达、微软、亚马逊、谷歌母公司Alphabet，以及SK海力士的竞争对手美光科技，均在此上市。

SK海力士的加入，将进一步强化纳斯达克作为全球AI产业链核心资产交易平台的地位。

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当地时间6月12日，SpaceX正式登陆美股，成为史上规模最大的IPO，发行价定为每股135美元。上市首日，股价从152美元开盘，最高冲至173美元，收盘涨幅超过30%，市值约达2万亿美元。

据FactSet及道琼斯市场数据，这一市值约占美股总市值75.6万亿美元的3%，使SpaceX一跃成为全美第六大上市公司，市值超过Meta和沙特阿美，也超过了马斯克的另一家公司特斯拉（当前市值约1.25万亿至1.5万亿美元）。

就在这一天，SpaceX总裁Gwynne Shotwell接受媒体采访时，被问及特斯拉与SpaceX合并的可能性时，给出了一个耐人寻味的回答。

Shotwell的话，说了什么、没说什么

Shotwell说："这或许能让马斯克的生活轻松一点。"

她进一步表示："特斯拉和SpaceX之间毫无疑问存在协同效应，我们在未来的方向上确实有一种汇聚——我们都在努力实现的事情正在走向融合。"

但她也踩了刹车："我现在专注的是把SpaceX的灯维持亮着。这部分未来，至少目前不是我关注的。"

这番话的信息量在于：Shotwell既没有否认合并的可能，也没有给出任何时间表。对于市场来说，这已经足够了。

两家公司的协作早有迹可循。特斯拉曾采购价值5.06亿美元的SpaceX Megapack储能电池，以及1.03亿美元的Cybertruck用于SpaceX园区。双方还共同推进一个造价550亿美元的"Terafab"芯片工厂，用于生产服务于机器人和太空旅行的半导体。此外，特斯拉去年向马斯克的AI公司xAI投资了20亿美元，今年2月SpaceX以全股票方式并购xAI（估值2500亿美元）后，特斯拉的这笔投资自动转换为约1900万股SpaceX股票。

以SpaceX上市首日股价计算，特斯拉持有的这部分股权价值约32.9亿美元，账面浮盈约64%。

市场已经在押注合并

这不只是一个被随口提起的话题。

Wedbush证券资深分析师、特斯拉多头Dan Ives本周在研究报告中写道，他预计特斯拉和SpaceX将于明年合并，并将此定性为"圣杯级"操作——合并将让马斯克掌控AI经济的更大版图。Ives估计，两家公司在2027年上半年前宣布合并的概率为80%至90%。

预测市场的数据更直观：Kalshi平台上关于"特斯拉-SpaceX在2027年5月前宣布合并"的合约，交易价格已从年初的26%跳升至55%。

SpaceX上市后，超过20只ETF在数小时内推出了与SpaceX挂钩的产品，市场热度可见一斑。

马斯克有整合旗下公司的先例。2016年，特斯拉斥资26亿美元股票收购了太阳能公司SolarCity；他收购Twitter后，将其与xAI合并，估值500亿美元；今年2月，SpaceX又将xAI和X纳入麾下。

特斯拉投资者：我不买SpaceX，就等合并

特斯拉长期投资者、L&F Investor Services首席执行官Alexandra Merz在Bloomberg Television采访中直接说明了自己的逻辑：

"我的判断是特斯拉和SpaceX会合并。作为一个全仓特斯拉的投资者，我如果要买SpaceX，就得卖掉特斯拉，这是我不会做的事。所以我的策略是持有特斯拉，如果我判断正确，几周内他们就会宣布合并，并在2027年上半年完成。"

Merz在X平台拥有近24万粉丝，自称持有"数千股"特斯拉。她的逻辑代表了一部分特斯拉股东的心态：与其在IPO时高价接盘SpaceX，不如守住特斯拉，等待合并后自动持有合并体。

XPrize基金会创始人Peter Diamandis等SpaceX早期私募投资者也持类似观点，认为马斯克对公司控制权的渴望将推动这场合并，正如SpaceX与xAI合并的逻辑一样。

合并逻辑与障碍

从数字上看，合并后的实体市值可能超过3万亿美元，有望超越亚马逊和微软，成为全球第四大公司。

治理层面，马斯克在SpaceX拥有约85%的投票权，来自SpaceX董事会的阻力几乎为零。在特斯拉，他目前持股约13%，但去年11月股东批准的薪酬方案若全部兑现，其持股比例将在未来十年内提升至约25%。

专家告诉CNBC，由于两家公司业务领域不同，合并面临的监管障碍相对有限。真正复杂的是治理细节：谁是合并后的母公司？新公司股价如何定价？股票置换比例如何确定？

此外，也有分析师持谨慎态度。部分分析师警告，合并可能对特斯拉股东造成约28%的稀释，这一点值得关注。

137 Ventures管理合伙人、SpaceX早期投资者Christian Garrett在Bloomberg Television采访中为马斯克的投票权结构辩护，称这种治理安排"为公司带来稳定性，而当你投资一个追求跨代际机遇的项目时，这正是你想要的"。

至于马斯克本人，Shotwell给出了她的判断："没有马斯克，公司显然不会崩溃，但绝对不会是现在这个样子。"

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周五，SpaceX以750亿美元的发行规模创下IPO纪录，同时以史上最低承销费率之一完成这笔交易。总承销费约5亿美元，折合约0.67%。

即便费率微薄，这仍是华尔街有史以来最大规模的单笔承销收入事件。作为联席主承销商，高盛和摩根士丹利各获约1亿美元费用分成。

SpaceX不仅将费率压低，还谈妥了一个罕见条款：若承销商行使绿鞋期权，额外出售15%的股份（金额约112.5亿美元），SpaceX将不支付任何费用。这意味着高盛、摩根士丹利等银行将损失约7500万美元的潜在收入

绿鞋期权（Green Shoe Option）就是超额配售权，是公司IPO时，发行人给予主承销商的一项特殊权利。

它的核心作用是在新股刚上市的30天内稳定股价，防止股价大涨大跌，被称为新股的“护盘神器”。该机制因美国绿鞋制造公司在1963年IPO时率先使用而得名。

然而，明面上的承销费或许只是这场交易中最小的一块收益。据佛罗里达大学教授、IPO领域学术专家Jay Ritter分析，真正的财富将以"软美元"形式涌向华尔街，而高盛作为主承销商，有望成为这场交易最大的赢家。

费率创纪录低位，绝对金额却史无前例

投行通常在IPO中收取4%至7%的承销费，即便是数十亿美元级别的超大型IPO，费率也普遍维持在1%至3%之间。

Facebook和Uber上市时，承销费率分别在1.1%至1.3%区间。SpaceX此次约0.67%的费率，与2010年通用汽车IPO并列历史最低纪录。

据Ritter介绍，通用汽车当年能拿到这一费率，是高盛为击败竞争对手W.R. Hambrecht & Co.而主动压价的结果。

如今高盛再度以同等费率主导SpaceX这笔交易，背后逻辑如出一辙——发行规模足够庞大，薄费率依然意味着可观的绝对收入。

从绝对金额看，此次交易若包含绿鞋期权后的完整规模（约639亿美元），承销银行合计可分配约6.46亿美元费用，超过阿里巴巴2014年IPO承销费约3亿美元的两倍有余，更远超Uber不足1亿美元、Meta约2亿美元的历史数据。

真正的金矿：软美元

在显性承销费之外，更大规模的收益来自"软美元"——即机构投资者在获得IPO股票配售后，通过后续交易佣金向承销行输送的隐性回报。

佛罗里达大学教授Ritter解释，华尔街惯于将IPO定价略低于市场合理价值，约四分之三的IPO在上市首日收盘价高于发行价，平均涨幅约19%。

首日浮盈中，约30%通常以软美元形式回流至承销行，且绝大部分流向主承销商。以SpaceX股价首日上涨20%为例。

获得配售的机构投资者当天将坐收约173亿美元账面盈利，打破阿里巴巴2014年上市时约80亿美元的历史纪录。

若三成浮盈以软美元形式回流，华尔街将额外获得逾50亿美元收益，是显性承销费的约8倍。Ritter表示：

其中最大受益者毫无疑问将是高盛，正是它决定了谁能拿到这批股票。

此外，SpaceX已在修订版招股书中披露，将保留5%的发行股份，以135美元的发行价供公司员工、高管亲友及业务合作伙伴认购，且该群体不受上市后锁定期限制，可在开盘后随时套现。

Ritter认为，这一安排暗示马斯克希望股票首日出现一定幅度的上涨。

费用分配：主承销商拿大头，小行仅得约200万

华尔街见闻提及，此次SpaceX IPO承销团阵容庞大。

承销团横跨顶级投行、精品投行与大型外资行，包括高盛、摩根士丹利、美国银行、花旗、摩根大通，以及Allen & Co.、William Blair、法兴银行、桑坦德银行、瑞穗银行等逾二十家机构。

费用依各行承销份额按比例分配：

• 高盛和摩根士丹利作为主承销行，各获约1亿美元；

• 美国银行、花旗及摩根大通担任较小角色，分别获得约7500万美元；

• 而十余家仅挂名联席副承销商（co-manager）的机构，费用则骤降至每家约200万美元。

Ritter指出，联席账簿管理人因主导机构配售环节，将获得高于平均比例的承销份额，从而在费用池中占据更大份额，而各家参与机构中，许多规模较小的银行主要服务零售端客户。

即便在最后阶段，SpaceX也延续了不循常规的风格。

在路演期间，公司未设定发行价区间，而是在与银行家和投资者的密集沟通后直接锁定定价。

据报道，至周三下午，SpaceX已收到数千亿美元的认购订单。周四下午2时左右，SpaceX高管与银行家举行最终定价会议。当晚，高盛和摩根士丹利的银行家与SpaceX高管共同举杯庆贺。

摩根士丹利负责协调上市首日早盘交易，股票于周五正午前以150美元开盘，最终首日涨幅接近20%。

马斯克还要求两家主承销商的银行家和交易员在纳斯达克交易现场统一穿上绿色运动鞋，以致敬"绿鞋期权"——他随后在社交媒体上发布了摩根士丹利首席执行官Ted Pick等高管身着荧光绿球鞋的合影。

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6月11日，平安基金经理要文强在该公司中期策略会上，就产业、投资和策略分享了对AI的看法。

要文强，平安基金TMT组长兼基金经理，基金从业时间很短，2025年11月加入平安基金管理有限公司，2026年3月9日起任平安科技精选混合型发起式证券投资基金基金经理。曾任华锦基金投资发展部主管、蓝箭航天空间科技股份有限公司投资经理、东北证券研究部分析师。

其管理的平安科技精选混合A业绩表现突出。自2026年3月9日接手以来，任职回报为59.58%，近3个月收益率为53.93%（该基金今年整体涨幅为94.6%）。

投资作业本课代表整理了要点如下：

1、去年的贸易战、今年的地缘冲突，还有最近讨论的交易拥挤度、世界杯开幕、长鑫上市、宏观利率等问题。

所有这些因素，在AI——人类最大级别的一次产业革命浪潮下，全部都是场外因素。

我们只关注一个点：当前模型发展好不好、够不够快、能不能解决实际问题、能不能带动各个大厂继续加大资本开支形成闭环。

2、每一波超额收益都来源于宏观波动。所以大家不要担心宏观波动。我们每次看到宏观波动都很兴奋，虽然过程煎熬，但宏观波动带来筹码交换，科技产业发展趋势不变。一旦宏观波动稍微缓和，科技板块立马新高。

3、算力需求未来2到3年持续紧缺，这个大命题非常明确。算力高投入带来模型快速迭代，进一步带动应用快速渗透，再进一步带来算力需求，这个闭环已经形成。

4、光通信，为什么我们非常看好？光通信是A股唯一可以和美股存储抗衡的资产。美股最好的是存储，A股最好的是光通信，这是我们的优势产业，坐上北美AI牌桌，引领技术迭代方向。

5、5到6月份是AI行情主要震荡期。震荡期大家会有各种疑虑，各种因素被放大。我觉得不在于周围人讲什么，而在于我们要看实际上海外AI大厂到底在做什么。

转到7、8月份，整体AI行情，过去三年是都比较好的。总体来讲，7、8月份我们看好AI行情。

中长期逻辑方面，今年下半年企业端agent爆发，明年模型自训练爆发，都足以支撑我们在相当长一段时间对AI产业保持非常好的期待。

平安基金服务号推送文章也概括了要文强的核心观点：AI产业进入“产能为王”新阶段，市场范式从“奖励资本开支”转向“验证回报后奖励扩产环节”；

在细分方向上，要文强最看好光通信全产业链，认为800G产品生命周期将超市场预期，NPO（近封装光学）为投资主线，CPO（共封装光学）进展锚定全球算力芯片巨头催化，OCS（光交换）已出现爆单，DCI（数据中心互联）需求超预期。

他特别指出光器件与光模块存在"严重倒挂"的定价错配机会，以及硅光技术占比高的公司将持续受益。

此外，他认为光纤板块正复制光模块和存储的"周期转成长"路径，前提是需要1-2个季度的业绩兑现验证。对于存储、PCB（上游>下游）、MLCC（周期开启）等方向，他建议深挖个股而非板块性配置。

以下是投资作业本课代表（微信ID：touzizuoyeben）整理的精华内容，分享给大家：

我们所有挖掘的投资标的，甚至当年的投资主线，一定有底层的产业支撑。

我们看非常明确，2023年AI横空出世。那时强调预训练大力出奇迹，GPU首当其冲，所以2023年整个围绕英伟达的这条链，是我们科技产业的重中之重。

到24年春节后，我印象很深。Sora模型出来后，大家惊讶地发现模型还可以搞多模态。多模态真正把模型能力边界进一步扩展。所以整个24年围绕端侧AI，包括具身智能，我们对机器人的研究也放在AI应用框架里做。

大家看到24年底，端侧AI那波行情也在一定程度上拉开了不同科技基金产品的投资业绩水准，背后就是当年各家模型大厂都在发力多模态。

转到25年，这个时间点离我们比较近，现在复盘很容易，coding能力出现了。最开始模型的coding替代程序员做大量编程工作。后来大家发现coding不仅是编程能力，还能让模型自主完成长流程任务。

因为人类通往数字世界就是通过代码。当代码由模型掌握，在数字世界里各种任务模型就具备了完成能力。

所以今年上半年，agent进一步带动了tokens爆发式增长。强推理成为25年开始AI发展的非常关键的方向。

当然这个阶段大家也看到，有些公司可能多模态不是重点了，但也要推动。比如Sora这个项目现在已经停掉了。

25年大家都在发展过程中找到AI商业价值最先落地的方向。推理端要强调高速互联，要强调大量的长上下文文本。现在百万级上下文文本已成为标配。存储也是25年到现在非常重要的关注方向，这就是过去三年产业端发展的脉络。

从投资端，我把它划分为三个阶段，如下图是三个沙堆，从23年Q1 AI刚刚开始，一直到去年的Q3，我形容为一直在加沙的阶段。

AI蓬勃发展，大模型能力快速跃升，各家大厂资本开支也在快速提升。这个过程中，任何赋予AI相关元素的板块都会成为重点投资方向。

尤其去年非常典型，各个AI细分赛道把头部的公司都配一遍，一定会实现非常好的业绩回报。但转到去年Q4到今年Q1，正好是我这个基金正式从业的一段时间。

随着资本开支的持续加速，大厂现金流压力凸显，算力相关板块已经历显著上涨，市场对AI交易逐步进入到“沙堆模型”坡度临界点，AI交易正在寻找新的价值洼地。

我刚上来管产品就遇到比较大的挑战，尤其今年Q1，很多AI大厂涨不动了。英伟达在Q4到Q1这半年多也没涨。海外大厂谷歌还好一点，其他Meta、AWS、亚马逊等全部都在下跌。反映什么特征？

大家很多疑虑爆发了。Meta第一次提高资本开支，股价就给了很大的负反馈。资本开支越高，与现金流的剪刀差越大。大家担心ROI能否形成好的闭环，那个阶段处在比较犹豫的时间点。

但到今年Q1到Q2，宏观上看到地缘冲突。这次地缘冲突把AI产业内部的量变数据、最终真正引起AI产业质变的东西给掩盖掉了。

战争是三月份发生的。但从那个时间点，大家可以感受一下，当时国内已经有龙虾热。海外个人agent、终端调用、API调用在快速上升，大概从那个时间点， Anthropic等模型厂的年化收入预期也在快速提升。

只是因为宏观形势，很多要素被忽略了。也就是说在26年的Q1到Q2，AI产业在本身发展很好的阶段被加速了。

所以战争一缓和、地缘冲突一缓和，我们马上及时提出要重视大市值标的估值回归。

从美股看，以前大厂提高资本开支，市场基本给予负反馈惩罚性股价交易。但今年一季度末，大家发现高资本开支确实换来了模型能力的快速提升。尤其像Meta，已经极大缩小了与头部几家模型厂的差距，所以后面大家又给予奖励性的股价回报，有了一个比较大的回摆。

对A股来说，也从那个节点开始，头部一些耳熟能详的AI标的开始上涨。

这里我补一点对后面数据的预期，因为海外模型厂的收入数据，一定决定云厂的资本开支，也决定我们对AI模型的判断。

昨天晚上我们新沟通了数据：Anthropic目前预测全年化约490亿美金，到六月底会提到600亿，到年底到1100亿，明年全年年化收入目标达5500亿美金。大家可以感受一下这个增长情况，很新鲜的数据。

刚才我们从产业端和投资端做了过去AI发展的复盘。

对我个人而言，我们坚守AI产业，看好内部细分方向，动力来源于哪里？有几个点汇报一下。

第一，今年上半年个人端agent快速爆发。我认为API调用还是冰山一角。今年下半年企业端agent也会整个爆发起来。大家可以关注一下，各家模型厂已经开始推企业端的agent工具和服务了。

另外非常重要的一点，我们一切研究从模型出发。

从23年、24年，刚才介绍过，模型很简单，就是个chatbot对话。到二五年它可以辅助工作。到现在，我们周围很多基金经理和同事都用大模型，很多是重度付费用户。

模型往后怎么发展？我觉得从今年下半年到明年，尤其明年，模型的自训练会成为非常重要的讨论话题。如果说今年是推理时代，那么明年会转向模型的自训练。

什么叫模型自训练？很简单，举个例子。最近有朋友从北美回来，调研就业市场，现在最受关注的是程序员，大量计算机毕业的工作可能已受到挑战。但排在第二位的是什么？就是训练模型的那批从业者。

因为大家发现，模型参数的调优、算法的设定等，已经开始可以由模型自己去做了。所以模型自训练指的就是：模型自己生成数据、投喂数据、确立算法、确立自己的奖励反馈机制，再到生成结果。

当模型自训练的整个趋势形成后，我们看到下一代GPT，比如GPT-7，模型迭代速度和能力会快速提升。

现在模型发布周期是每年一个大版本、每季度一个小版本。这决定了大家每次看到模型能力提升了多少，我们二级市场也会根据模型能力提升在投资上有所反馈。后面预计每个季度看到一个大版本迭代可能成为常态，另外模型能力会指数级提升。

大家如果用agent，会发现它连续工作的时间有限，基本10到12个小时。但如果模型能持续工作24个小时、持续工作一个月？我觉得模型的自训练会为我们明年……

如果明年按照我们的路径演绎，那么站在明年看今天模型发展所处的阶段，API调用量可能也还是刚刚起步。

这带来了什么影响？

这就进入投资端的汇报了。

因为我们今天对科技投资思路非常明确：算力需求未来2到3年持续紧缺，这个大命题非常明确。

算力高投入带来模型快速迭代，进一步带动应用快速渗透，再进一步带来算力需求，这个闭环已经形成。

我们建立在这几点共识基础上，去看目前整个AI产业的供应链情况，会发现背后只有一点逻辑：tokens的指数级增长，tokens调用的指数级增长。

刚才讲Anthropic的收入，今年可能预期1100亿美金，明年干到5500亿。但这是需求端。从全产业供给端看，所有供给都是线性增长。一边需求指数级增长，一边供给线性增长。

因为所有供给环节不可能扩产今年一倍、明年五倍、后年十倍，没有这么激进的公司。而且很多关键供应链掌握在海外手里。不同国家、不同文化，对扩产节奏的决策不一样。

我们的投资核心命题就一个：找供需缺口。所以今年看到各种通胀环节，来自缺口带来的短缺。

在全球AI基建的木桶效应下，我列出的这些方向大家都很熟，我们做了划分。左边三类：GPU、CoWoS+晶圆产能带动整个台积电半导体产业链这条线，再到AI电力。

这几个方向我们划分为确定性增长的三个方向。如果追求确定性，这三个方向都是必选项，可以优先的必选项。

右边几个方向包括光通信，这里大的范畴是连接类：光通信加PCB上游，以及CPU和存储。我们称之为高弹性方向。

为什么？因为今年资本开支不管7000亿美金还是多少，明年9000亿、1万亿，右边的方向结构性增长要远高于整个资本开支的增长。

比如光通信，为什么我们非常看好？光通信是A股唯一可以和美股存储抗衡的资产。美股最好的是存储，A股最好的是光通信，这是我们的优势产业，坐上北美AI牌桌，引领技术迭代方向。

去年到今年大概三倍以上增长。前三个月我预测明年比今年翻倍以上增长，但现在预期已变。

明年比今年还是三倍以上增长，后年比明年一倍以上增长。内在逻辑是光通信之前在大的资本开支里盘子占比5%，但未来2到3年会快速提升到20%以上。

当然除了光通信，CPU和存储也都有内在快速提升的原因。

我们围绕木桶效应的短板找投资机会。这张图是我们今年看到各环节的紧缺度：中度紧缺、高度紧缺。包括最近半导体很多设备类也开始涨价了。

我快速把核心几个方向的观点汇报一下。

一个很大前提是科技产业。我们跟踪这些年发现，每一波超额收益都来源于宏观波动。所以大家不要担心宏观波动。我们每次看到宏观波动都很兴奋，虽然过程煎熬，但宏观波动带来筹码交换，科技产业发展趋势不变。一旦宏观波动稍微缓和，科技板块立马新高。

我们也高兴看到，最近在这种波动环境中，我们的产品还在净流入。去年的贸易战、今年的地缘冲突，还有最近讨论的交易拥挤度、世界杯开幕、长鑫上市、宏观利率等问题。

所有这些因素，在AI——人类最大级别的一次产业革命浪潮下，全部都是场外因素。

我们只关注一个点：当前模型发展好不好、够不够快、能不能解决实际问题、能不能带动各个大厂继续加大资本开支形成闭环。这是我们唯一的研究框架。建立在这个共识基础上。

第一，光这个方向，明年后年持续超预期，在A股增长的确定性非常明确。目前大家看到，有些公司的问题暴露全部在供给端，不在需求端。

供给端是最容易解决的问题，也反映供需矛盾突出。具体到细分方案，我谈一下自己看法。

刚才张瑜老师提到，港股这边，全球海外资金对国内优质产业链的定价水位比较高。国内包括光通信的相关标的也会去港股上市。

所以今年很大板块的水位点、价值点，会锚定港股。比如像旭创这样的公司在港股上市，我觉得会比A股有较大溢价。我们可以假设一下，今年明年假设1000亿利润，在A股可能明年十几倍估值，但在港股有没有可能30倍？我觉得是可能的。

第二，光纤，我目前非常看好。它会不会经历像前面光模块、存储都经历过的由周期转成长？后面AI对光纤的带动会成为超越军工、运营商的主力需求。

第三，存储。我们深挖个股，因为好的存储标的大多在海外。

第四，PCB这块，建议大家多关注上游。PCB和光模块相反：光模块价值实现在下游，上游赚扩产的钱但赚不了涨价的钱；而PCB上游全部在涨价，赚涨价的钱，议价能力更强。

第五，我们还看好MLCC，这个周期可能刚刚开始。

非常有意思的是，MLCC重点企业在日本。但我们发现日本所有环节基本不涨价。大家看到日本激光钻头、织布机等全市场缺货，都在日本，但日本不涨价。

上一轮MLCC在21年，全行业高容低容平均价格涨2到3倍的情况下，日本企业才开始涨价。但这一轮日本企业已经率先涨价了，所以这个信号非常明确，可能周期也才刚刚开始。

最后给大家充值一下信仰。

六月份我们把AI和新能源当年的走势对比了一下，图很明确：5到6月份是AI行情主要震荡期。震荡期大家会有各种疑虑，各种因素被放大。我觉得不在于周围人讲什么，而在于我们要看实际上海外AI大厂到底在做什么。

所以基本上转到7、8月份，整体AI行情，过去三年都比较好。七月上旬开始发业绩、发季报。

整个7、8月份围绕业绩，大家发现不在于AI板块内部哪家公司业绩miss（不及预期）或beat（超预期），而在于整个行业的业绩相较于全行业的可比优势比较大。

所以总体来讲，7、8月份我们看好AI行情。

中长期，刚才讲了很多逻辑：今年下半年企业端agent爆发，明年模型自训练爆发，都足以支撑我们在相当长一段时间对AI产业保持非常好的期待。

来源：投资作业本Pro，作者王丽

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SpaceX于当地时间6月12日正式登陆纳斯达克交易所。上市首日，股价大涨逾19%，市值收于2.11万亿美元。这一涨幅直接将马斯克推上了全球首位身家突破万亿美元的富豪宝座。

就在股价狂飙的同一天，英伟达在X平台发文，热情祝贺SpaceX团队完成"历史性IPO首秀"。马斯克随即回应，表示将把与英伟达"令人兴奋的合作推向新水平"。两家公司之间显然正在酝酿新动作。

AI卫星：太空算力的新赛道

据wccftech报道，马斯克所说的"新水平"，很可能指向SpaceX刚刚披露的一项新业务——AI1卫星。

这是SpaceX推出的首款专用AI计算卫星。单颗卫星支持最高150千瓦峰值算力，配备液冷散热器、流星体防护层、集中式计算模块以及可展开太阳能电池板。这些卫星将在SpaceX位于德克萨斯州的Gigasat工厂批量生产。

简单理解：AI1卫星相当于把数据中心搬上了太空轨道，让算力突破地面基础设施的限制。英伟达作为全球最主要的AI芯片供应商，与这一方向的契合度不言而喻。

云计算大单：英伟达GPU已是SpaceX的标配

事实上，英伟达GPU早已深度嵌入SpaceX的商业版图。

在IPO前夕，SpaceX与谷歌签署了一份云服务协议，向后者提供相当于"11万块英伟达GPU、CPU、内存及相关组件"的算力，每月收费9.2亿美元。

与Anthropic的协议规模更大：SpaceX向这家AI公司提供"22万块英伟达GPU（含H100、H200、GB200等型号）"的访问权限，每月收费12.5亿美元，折合每年150亿美元。

这两笔合同说明一个问题：SpaceX已经不只是一家火箭公司，它正在成为一个以英伟达芯片为底层的AI算力供应商。

Terafab：特斯拉、英特尔也在局里

除了卫星和云计算，SpaceX还在与特斯拉、英特尔合作，快速推进一个名为"Terafab"的项目建设。素材未披露更多细节，但这一布局进一步表明，SpaceX正在构建一个横跨太空、算力与制造的多层生态。

马斯克与英伟达的关系，已经从单纯的芯片采购，演变为更深层的战略绑定。

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当地时间6月12日，据Axios报道，美国商务部长卢特尼克致函Anthropic首席执行官Dario Amodei，将Fable 5和Mythos 5列入出口管制范围，限制对象涵盖美国境外的所有机构和个人，以及境内的所有外籍人士，包括Anthropic的外籍雇员。

Anthropic表示，该指令于美东时间下午5时21分送达，信函未就国家安全关切提供具体说明。

该公司在声明中表示，已为全体用户关闭Fable 5和Mythos 5的访问权限，并向受影响客户致歉，同时表示相信这是一场误解，正努力尽快恢复访问。

Anthropic在声明中明确表示遵从政府的合法指令，但同时公开反对这一决定，认为以"有限越狱漏洞"为由召回一款已面向数亿用户部署的商业模型缺乏依据，并警告若将这一标准推广至整个行业，将实质上令所有前沿模型的新部署陷入停滞。

亚马逊云服务随后当日发布公告称，Anthropic已要求撤销所有用户在全部区域范围内对Claude Fable 5和Claude Mythos 5的访问权限。所有其他Anthropic模型不受影响。

美国著名的人工智能（AI）政策专家Dean Woodley Ball点评道：

我无法判断这是针对 Anthropic 的法律战，还是极端的国家安全鹰派行为。无论如何，这简直荒谬至极。

纽约大学名誉教授、全球人工智能领域著名的“批判者”Gary Marcus则表示：

尽管我对生成式人工智能持保留意见，但这绝不是正确的方法。

华尔街见闻提及，此前美东时间9日周二，Anthropic正式发布Claude Fable 5，并同步推出Claude Mythos 5。两者基于同一底层模型架构，其中Fable 5是首个面向公众开放的Mythos级模型，而Mythos 5则保留更完整能力，目前仅向少数受信任机构开放。

商务部以越狱风险为由启动出口管制

据Axios引述一位政府官员的说法，美国商务部采取上述行动的直接导火索，是另一家公司声称成功破解了Mythos模型的安全防护机制，引发政府对潜在国家安全风险的警觉。

据悉，特朗普政府此前曾试图说服Anthropic暂缓发布最新模型，但未能成功，随后才发出出口管制信函。

上述官员表示，相关模型需保持锁定状态，直至美国政府的国家安全体系完成加固，这一过程可能需要数周时间。

根据美国商务部信函，Anthropic模型的出口、再出口及境内转让均须申请许可证，公司还须另行提交个人验证许可证申请，违规将面临财务处罚和民事制裁。

Anthropic反驳：越狱能力已普遍存在于行业

Anthropic在声明中对政府的技术判断提出明确异议。

该公司表示，已审查相关越狱技术的演示，认定所涉漏洞数量极少、程度轻微，且其他已公开模型同样能够实现相近效果，无需绕过防护机制。

Anthropic进一步指出，迄今政府仅以口头形式提供了一个潜在的"窄域、非通用越狱"案例，实质上是要求模型读取特定代码库并修复软件漏洞。

该公司称已核实，这一能力水平在OpenAI的GPT-5.5等模型上同样普遍存在，且每天被网络安全防御人员广泛使用，并承诺将在24小时内公布更多细节。

该公司还强调，在Fable 5上线前数周，Anthropic与美国政府、英国人工智能安全研究所、多家私人第三方机构及内部团队合计完成了数千小时的红队测试。

结果显示Fable 5的安全防护效果显著优于此前任何已部署模型，且至今没有测试人员发现通用越狱方法。

合规执行与政策批评并行

尽管提出异议，Anthropic仍选择全面合规。

该公司在声明中表示，已为全体用户关闭Fable 5和Mythos 5的访问权限，并向受影响客户致歉，同时表示相信这是一场误解，正努力尽快恢复访问。

Anthropic还就监管框架发出更广泛的政策警示，认为若将此次执行标准推及全行业，将令所有前沿模型提供商的新模型部署实际上陷入停滞。

该公司表示，美国政府应当有权阻止不安全的模型部署，但相关程序须具备透明度、公平性、明确性，并以技术事实为依据，而"此次行动不符合这些原则"。

Anthropic与政府关系再度恶化

此次事件使Anthropic与特朗普政府之间本已复杂的关系进一步趋紧。

随着Anthropic筹备上市，两者之间持续数月的紧张态势一度出现缓和迹象。但从目前情况看，政企关系再度恶化。

特朗普本月初签署行政令，要求主要AI开发商在发布最强大模型前自愿提交政府网络安全测试，Anthropic已与美国商务部旗下的人工智能标准与创新中心建立合作，参与上线前测试。

然而，此次出口管制措施走的是截然不同的路径。

行政令本身明确回避了许可证制度，白宫首席AI顾问David Sacks此前也力主避免对大型实验室实施"监管俘获"。

一位美国政府官员表示，特朗普"不希望伤害这个行业，也希望创新继续推进"。

今年3月，美国国防部曾将Anthropic列为"供应链风险"企业，此次商务部又将其置于出口管制许可证体系之下。

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利奥·索罗金（Leo Sorokin）法官在6月8日的裁决中认定，这项六位数的特朗普政府收费侵犯了国会的专属征税权，并违反了权力分立原则。

该裁决支持了由20个民主党主导州提起的诉讼，也是该政策在法律上的首次败诉。这一政策曾颠覆以高技能工人为核心的关键签证项目。

特朗普政府几乎立即对该裁决提出了上诉，并于6月12日提交了一项动议，请求索罗金法官在等待美国第一巡回上诉法院做出决定期间，暂缓执行其裁决。

索罗金表示，在抗诉法院介入之前，他将暂缓执行其在马萨诸塞州联邦地区法院作出的裁决。

美国司法部律师表示，政府很可能会成功论证该费用是对对外贸易和移民权力的合理行使。

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看多阵营：看好“太空+AI”愿景与垄断地位

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市场概述

美伊和平协议预期持续升温，油价回落，通胀预期降温推动美股指收涨。标普500涨0.5%，纳指涨0.31%，道指涨0.7%。

美股科技七巨头跑输大盘，苹果跌1.5%，本周累计跌超5%。英特尔涨6.5%、本周累计大涨25%。存储股当日普涨，希捷大涨超7%，西部数据涨逾6%。SpaceX上市首日股价飙升约19%。软件股ETF横盘微跌、九连跌创20年来最长，本周累计跌超5%。

美债收益率日内冲高回落，10年期收益率上行2基点、本周下行约10个基点，30年期收益率本周重回5%下方。

市场静待美伊协议，美元日内持平于99.75，本周录得5月初以来最大周跌幅，抹去上周非农报告后约一半的涨幅。黄金横盘于4220美元附近，本周走V但仍收跌2.5%。白银日内涨1%。纽铜两连涨，周五走强超1.2%。WTI原油期货跌超3%，报84.88美元/桶，本周累计跌6.25%。

亚洲时段，沪指涨超1%重返4000点，商业航天爆发，芯片半导体午后急跌，恒指涨2%，有色金属掀涨停潮。

要闻

中国

中国5月新增社融2.03万亿元，新增人民币贷款5200亿元，M2同比增长8.6%。央行主管媒体：要客观理性看待贷款增速放缓。

华为推出HarmonyOS 7，宣布鸿蒙智能向Agent架构全面演进。

海外

美伊协议渐近：巴方称伊美就文本达成一致，美官员称无100%把握签，伊朗外长称或几天内远程签。阿联酋被曝将对伊朗解冻百亿美元，换取停止袭击承诺。

2万亿巨头来了！SpaceX首秀收涨19%，超3500亿美元疯抢史上最大IPO。全球首位万亿美元级别富豪，马斯克=7个巴菲特！美民主党呼吁征收富人税。硅谷大佬：真正被低估的是AI编程业务。

AI材料短缺蔓延：英伟达亲自下场抢购HVLP4铜箔，2026年缺口达1500吨。

SK海力士、三星、台积电同时被限！华尔街大行限制对冲基金对亚洲芯片股的杠杆押注。

市场收报

欧美股市：标普500涨幅0.50%，报7431.46点。道指涨幅0.70%，报51202.26点。纳指涨幅0.31%，报25888.844点。欧洲STOXX 600指数收涨1.88%，报633.21点，本周累计上涨1.69%。

A股：上证指数收报4031.51点，涨1.12%。深证成指收报14963.41点，涨0.75%。创业板指收报3830.35点，涨0.50%。

债市：美国10年期基准国债收益率上涨1.78个基点，报4.4789%，本周累计下跌5.14个基点。两年期美债收益率涨1.90个基点，报4.0809%，本周累计跌6.61个基点。

商品：现货黄金涨0.03%，报4213.70美元/盎司，本周累计下跌2.66%。现货白银涨1.01%，报67.9854美元/盎司，本周累计跌0.26%。WTI 7月原油期货跌幅3.22%，报84.88美元/桶，本周累计下跌6.25%。布伦特8月原油期货收跌3.37%，报87.33美元/桶，本周累计跌6.19%。

要闻详情

全球重磅

中国

中国5月新增社融2.03万亿元，新增人民币贷款5200亿元，M2同比增长8.6%。5月金融数据显示信贷结构分化加剧：住户贷款持续收缩，前五个月累计减少6314亿元；企业中长期贷款保持稳健。存款定期化趋势延续，M2-M1剪刀差为3.1%，较前值收窄0.5个百分点。

• 央行主管媒体：要客观理性看待贷款增速放缓。《金融时报》指出，目前我国贷款总量已突破280万亿元，在庞大基数上增速放缓是自然现象。新增贷款规模并不必然对应支持实体经济力度强弱，更应关注盘活存量、用好增量。随着融资结构深度转型，贷款增速放缓已成为常态，需将贷款与债券融资结合看，才能全面把握金融支持实体经济的力度和效果。

华为推出HarmonyOS 7，宣布鸿蒙智能向Agent架构全面演进。华为在2026年开发者大会上正式发布HarmonyOS 7，定位面向AI Agent时代的全场景智能操作系统，并启动“鸿图计划”加速生态扩张。此次升级涵盖Agent架构重构、AI辅助开发工具及生态扩展。余承东同时表示将带领团队在大模型领域“一路赶超”。

海外

美伊协议渐近：巴方称伊美就文本达成一致，美官员称无100%把握签，伊朗外长称或几天内远程签。特朗普在社媒先称伊媒曝光草案与事实不符，后转发伊朗外长称伊美从未如此接近达成协议。伊外交部：伊美已在大多数问题上达成谅解，伊方正审议草案、处于内审最后阶段，料很快与阿曼联合发布霍尔木兹海峡管控声明。不同消息源曝光的协议在海峡管控、核问题、伊朗冻结资金、战争赔偿方面均不同。据美媒，美官员称，协议签署概率高达85%，签署后将启动为期60天技术性谈判，伊朗承诺永远放弃核计划、无限期不拥有核武。万斯称伊朗不会通过协议解冻资金。以防长暗示未来以色列或再动武阻止伊朗拥核。据伊媒，特朗普和外媒声称协议已最终敲定、并计划本周日在日内瓦签署，这纯属“无稽之谈”。

• 海湾局势重大转折？阿联酋被曝将对伊朗解冻百亿美元，换取停止袭击承诺。据报道，伊朗已向至少另外两个海湾阿拉伯国家提出类似资金安排；消息人士称，阿联酋已完成首批约30亿美元划转，还有人士称，解锁资金总额为200亿美元。媒体未能核实这些资金属于阿联酋国有资产，还是长期被冻结的伊朗在阿银行系统中存款。
• “美伊协议即将达成”叙事回归，但伊朗拒绝放弃霍尔木兹海峡“筹码”。美伊“接近达成和平协议”的消息提振市场情绪，但双方在霍尔木兹海峡控制权、制裁解除及核问题等核心议题上仍存重大分歧。伊朗明确拒绝放弃对霍尔木兹海峡的控制，仅同意讨论恢复航运。即便谅解备忘录签署，也只是重启谈判的框架安排，能源供应与地缘风险不确定性仍难消除。
• 伊媒公布伊美14点谅解备忘录草案。主要框架包括：核问题保持不变。霍尔木兹海峡既不移交管理权，也不赋予美国角色。在包括黎巴嫩在内的所有战线彻底结束战争。通过明确机制解冻伊朗被冻结资产。战争赔偿被提上议程。解除一级和二级制裁的细节将留待最终协议讨论。在60天谈判期间，仅讨论三项议题：和平核计划的继续推进；美国单边制裁的解除；损失赔偿机制。

2万亿巨头来了！SpaceX首秀收涨19%，超3500亿美元疯抢史上最大IPO。SpaceX开盘指示价最高较发行价涨近30%，开盘后一度涨逾30%，到收盘，市值位居美股第六，特斯拉排第八，其他太空股重挫，维珍银河跌超30%。据报道，机构投资者认购SpaceX IPO需求超2500亿美元，近三分之一机构未获配；散户订单超1000亿、仅获配20%。马斯克敲钟时称，公司上市是人类迈向星际文明的重要一步。SpaceX总裁Shotwell：上市将加速星舰和星链扩张。

全球首位万亿美元级别富豪，马斯克=7个巴菲特！美民主党呼吁征收富人税。SpaceX上市首日以150美元开盘，较发行价溢价11%，市值直逼2万亿美元，推动马斯克净资产推升至1.05万亿美元，成为人类史上首位万亿美元富翁。这笔财富相当于瑞士全年GDP，超过全球第二富豪三倍。民主党人借机重燃“向富人征税”呼声。

SpaceX真正的操盘手——马斯克造梦，她负责落地！当SpaceX以1.75万亿美元估值震撼上市，聚光灯再度打向马斯克，却鲜少有人注意到那个在幕后工作了24年的女人——格温·肖特维尔。她是SpaceX第7号员工、现任总裁兼COO，去年薪酬8580万美元超越马斯克。马斯克负责仰望星空，她负责把星空踩在脚下——签合同、救危机、稳军心，分析师称她为"被低估的英雄"。

SpaceX最大惊喜不只是火箭？硅谷大佬：真正被低估的是AI编程业务。顶级投资人Brad Gerstner认为，市场低估了SpaceX在AI领域的潜力，尤其是对AI编程工具Cursor的布局。Cursor产生的大量代码数据有望成为Grok模型训练的重要资源，帮助SpaceX构建“数据+算力+模型”闭环，为公司打开火箭和Starlink之外的全新增长曲线。

AI材料短缺蔓延：英伟达亲自下场抢购HVLP4铜箔，2026年缺口达1500吨。AI供应链博弈已蔓延至最上游。继T-glass玻纤布告急后，HVLP4铜箔正成为2026年新瓶颈——预计缺口1500吨，2027年扩至2500吨。英伟达罕见绕过CCL厂商，直接锁定铜箔与玻纤布产能，并向谷歌、AWS、Meta施压协同备货。供需失衡短期难解，少数掌握关键材料产能的供应商坐拥极强议价权。

SK海力士、三星、台积电同时被限！华尔街大行限制对冲基金对亚洲芯片股的杠杆押注。全球六大顶级投行联手出击——花旗、摩根大通、高盛等机构已将韩国芯片股互换融资利率从年初的SOFR+200bp骤升至接近15%，摩根士丹利更直接关闭新增订单渠道。这场围堵行动的背后，是SK海力士年内三倍涨幅、三星涨逾175%所积聚的巨大回调风险，叠加SpaceX 750亿美元IPO抢占资产负债表空间。

“AI云新贵”Nebius CEO：“四层架构”对抗巨头，“只有不断移动才能生存”。面对资本规模达自身八倍的巨头，Nebius CEO提出以“四层架构”实现差异化生存。该架构从裸金属基础设施、多租户云延伸至降低推理成本70%的“Token Factory”和智能体层，客户规模随分层逐级递增，构建出软件平台壁垒。AI基础设施正处起点而非泡沫，企业须如鲨鱼般“不断前进”以打破巨头垄断。

研报精选

“前路依然坎坷”！高盛首席美股策略师：最近的震荡不是结束，而是更大波动的开始。高盛首席美股策略师Ben Snider维持标普500年底8000点目标，但发出明确警告：市场已录得近50年最剧烈反弹，高杠杆交易叠加极度收窄的市场广度，令波动率居高难下；AI基础设施独揽今年标普500半数盈利增长，集中风险持续积聚——近期震荡不过是序章。

百年八次金融危机复盘：三类过剩同时亮红灯，“真正的考验”或在加息之后。西部证券复盘百年八次金融危机，提炼出“实物过剩、本币过剩、债务过剩”三类危机与“六阶段”演化框架。报告警告，当前全球市场罕见面临AI泡沫、主权债务和货币信用三重风险叠加，但真正危机往往发生在加息周期之后。在此背景下，建议从单押AI转向“AI+涨价”杠铃配置，以应对潜在市场波动。

伯恩斯坦：中国大模型将成为全球市场的“性价比之王”。伯恩斯坦认为，中国AI实验室凭借显著成本优势抢占消费级、中小企业及新兴市场。即使不进入美国市场，中国模型仍可覆盖全球约35%-40%的AI市场（3200亿-3500亿美元）。随着AI成本敏感度提升，“足够好且更便宜”的中国模型有望成为最大受益者。

国内宏观

严控基金“风格漂移”，中基协新规来了。中基协6月12日发布《公开募集证券投资基金主题投资风格管理指引》，自2026年12月1日起施行。《指引》明确主题投资基金80%以上非现金资产须投向合同约定方向，严禁仅使用“上下游”“可能”等含糊表述，要求建立风格库管理机制，并将风格漂移纳入基金经理负面考核指标。存量基金有12个月整改期。

国内公司

美股两倍做多中际旭创基金，预计两个月后上市！6月12日早盘，中际旭创一度高开近5%。同时，海外也传来一则利好。近日，美国市场开发了一只两倍做多中际旭创的产品。该产品由ProShares基金运作。该款产品目前仍处于募集阶段，预计两个月后上市。

破产重整有玄机？半导体巨头董事长紧急增持。三安光电控股股东三安集团及三安电子接连被申请破产重整，实控人林秀成及总经理林科闯此前已被留置调查。危机之下，董事长林志强12日紧急增持100万股（金额1498.26万元），并承诺继续增持。市场分析认为，破产重整或为暂停资产处置、防止核心持股被分散瓜分的策略性安排。

香港楼市热度回升！5月内地买家在港购房金额破200亿港元，创两年来新高。据美联物业统计，今年5月，内地买家在香港一二手住宅市场注册金额突破200亿港元，环比升约6.8%；今年前5个月，注册量及金额同比大幅增长。内地买家在一手市场注册量增速快于二手，且更倾向购入新晋屋苑。今年以来香港房地产市场热度回升，内地买家入市意愿提升，将香港房产视为长线投资。

海外宏观

油价下跌推动美国消费者信心四个月来首次回升，消费者通胀预期回落。密歇根大学周五公布的数据显示，美国6月初步消费者信心指数从5月份创纪录低点44.8升至48.9，市场预期46。美国消费者对未来一年通胀率的预期从4.8%回落至4.6%，对未来五至十年通胀率的预期则降至3.4%，抹去了上月的涨幅。近期油价回落是主要原因。

市场拥挤交易快速退潮，对冲基金净杠杆骤降至一年第8百分位。摩根大通最新数据显示，短短几天，对冲基金净杠杆率已骤降至过去一年的第8百分位，已回到12个月区间的低端；仓位过度拥挤这一看跌理由正在消散。但对冲基金在动量以及其他高风险因子上的敞口仍接近2021年初投机狂热时期的高点，市场脆弱性犹存。

美国战略石油储备出口创历史新高，九成流向欧洲。美国战略石油储备今年迄今已有近2,200万桶原油出口海外，超越俄乌战争时期纪录，其中九成流向欧洲。同时大规模出库正将美国储备水平推向40年低位，补库计划最早将于9月启动。

植田住院，内田救场：下周这场45分钟记者会，可能决定下半年的市场走向。2024年8月，日央行一次25基点加息引发全球套利交易平仓潮。22个月后，历史正在复刻：仓位回到踩踏前水平，日央行再度加息25基点——但这次，行长植田和男因病缺席，"鸽派救火队长"内田真一将独自面对全球媒体。在百亿空头压顶、套利安全垫腰斩的当下，任何沟通偏差都可能引爆连环踩踏。这45分钟，将是今年全球市场最危险的时刻。

韩股剧烈震荡后，巴克莱警告：“国家队”暂停调仓将放大市场波动。韩国国家养老基金（NPS）暂停投资组合再平衡，意外成为韩国股市和汇市波动放大器。巴克莱测算显示，此举虽将国内股票回报率推升至21.7%，但削弱了市场稳定作用，加剧KOSPI剧烈震荡，并推高美元需求、压制韩元表现。随着7月再平衡重启临近，NPS执行力度将成为韩国股市与汇率走势的关键变量。

海外公司

“智能体最后的考试”，Fable 5竟然不敌GPT 5.5。UC伯克利发布考查AI真实工作能力的新基准测试ALE。结果显示：此前公认最强的Claude Fable 5通过率（22%）不敌GPT-5.5（24%），且耗费成本是其数倍；在最高难度任务下两者更是双双挂零。这揭示出AI“做题学霸≠干活能手”，目前最强智能体应对真实复杂工作依然拉胯。

紧跟OpenAI，Anthropic拟签1吉瓦算力租约，中期目标剑指10吉瓦。据报道，Anthropic已与多家美国数据中心开发商签署逾十份意向书，覆盖超1吉瓦数据中心容量，中期目标锁定至少10吉瓦。谷歌拟提供财务担保以弥补Anthropic信用短板。此举与OpenAI洽谈俄亥俄州10吉瓦园区如出一辙，在降本并掌控供应链，标志着AI巨头竞争重心正转向自有算力控制权。

Groq CEO谈“芯片架构”：GPU是“重型大货车”，LPU是“最后一公里快递”。Jonathan Ross认为，GPU更擅长处理高度并行、对延迟不敏感的预填充阶段；LPU则凭借SRAM架构和静态调度，在低延迟、小批量的解码阶段（如MoE模型）具备极致速度与成本优势。两者的混合部署能完美平衡速度与成本。根据杰文斯悖论，算力越便宜需求越大，GPU与LPU将共同扩张市场。

铠侠超越丰田，成为日本市值第一。这一跃升源于AI驱动的存储芯片需求爆发——铠侠预计2027财年营业利润将达约7万亿日元，是丰田目标的两倍以上。铠侠仅用一年时间从市值第169位升至第一，标志着日本资本市场重心正从传统制造业向半导体科技转移。

<全文完>

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周五，美伊和谈消息主导市场：

• 美股盘前，华尔街见闻提及，美伊“和平协议”最早于周日签署的传闻导致油价亚太时段暴跌。然而伊朗部分官员否认将放弃对霍尔木兹海峡的控制权，油价从日内低点反弹。
• 华尔街见闻提及，特朗普周五在社交媒体发文称，伊朗媒体发布的美伊协议草案与“美伊双方书面达成的协议毫无关系”，与事实不符，市场情绪再度摇摆。
• 美股早盘，据央视，伊朗外长Abbas Araghchi表示，伊斯兰堡谅解备忘录"从未如此接近"达成，油价应声大跌，美股指扩大日内涨幅。
• 伊朗外交部发言人巴加埃表示，目前伊美双方已经在大多数问题上达成谅解，伊朗内部正在对谅解备忘录文本进行最后阶段的汇总。
• 美股午盘，央视报道，巴基斯坦总理谢赫·巴兹·谢里夫称"最终商定的和平协议文本已经完成"，两国正推进后续步骤落地。油价延续跌势。
• 美股盘中，美股在特朗普发表批评伊朗泄露协议条款的言论后一度短暂下跌，随后华尔街见闻提及，据报道，阿联酋已同意向伊朗解锁大规模资金，首批约30亿美元已完成划转，这进一步提振人们对达成协议的乐观情绪。

彭博策略师Kristine Aquino指出，伊朗外长最新表态引发的股市上涨，表明一旦具体协议落地，市场还有进一步定价的空间，但此类反应的幅度可能有限。

雪佛龙首席执行官Mike Wirth则警告说，尽管波斯湾石油供应通过霍尔木兹海峡的运输量不断增加，但全球石油库存正在下降到“令人不安”的水平。

Mike Wirth说：

如果你看看产品或者原油，我们已经从正常时期舒适的库存水平，转变为很快就会变得不舒适的库存水平。

原油价格当日走低，过去四周内第三次周线下跌，但仍高于战前水平。

Polymarket显示，6月底前美伊达成协议概率从此前不足三成飙升至43%。

周五，标普500指数收涨0.5%，纳指涨0.31%，道指涨0.7%。SpaceX当日完成纳斯达克上市，股价飙升约19%，成为当日市场焦点。

Vanda Research数据显示，SpaceX当日成为零售投资者买入最多的股票，净买入量是第二名英伟达的3.5倍以上，零售成交额已达4.53亿美元，约占当日全部单只股票零售成交的4%。

SpaceX因此有望成为近年来零售投资者参与度最高的IPO，远超2021年4月Coinbase上市时的9200万美元零售净买入纪录，也超越过去六年所有主要IPO的首日零售参与规模。

尽管美股收涨，但本周内部分化尤为明显。标普500指数与道琼斯指数周涨幅略正，纳斯达克上涨约2%，小盘股表现最为强劲，罗素2000指数周涨超4%。

标普500指数近十一周中有十周收涨，一定程度上得益于周四与周五大规模空头回补。

科技板块内部分化显著。半导体板块本周强势反弹，抹去上周跌幅，且SK海力士看涨期权成交量对看跌期权比例高达100比1，显示市场做多情绪极为强烈。

相反，华尔街见闻提及，软件股遭遇重挫，Adobe、ServiceNow等多只个股周内跌幅超10%，Adobe还额外承压于CFO离职消息。

AI超大型科技股同样表现落后，亚马逊、谷歌母公司Alphabet、微软本周均下跌2%至7%，科技七巨头整体跑输标普493成分股。

科技七巨头已从停火后的反弹高点回撤逾38.2%斐波那契位。

高盛策略师Chris Hussey将当前市场比作"恰恰舞"——增长与利率之间的矛盾并未消解，只是来回踩步而难以大幅推进。他建议投资者聚焦三个方向：

• 一是盈利强劲的个股；
• 二是以AI基础设施公司对冲波动；
• 三是具有盈利顺风但与AI交易相关性低的股票组合。

随着油价下行，市场对通胀压力的忧虑有所缓解，美联储加息预期大幅回落，基本抹去上周因强劲非农数据引发的鹰派定价。

周五10年期美国国债收益率收于4.48%，本周下行约10个基点、30年期收益率本周重回5.00%关口下方。

美元指数本周录得5月初以来最大周跌幅，抹去上周非农报告后约一半的涨幅，周五基本持平于99.75。美元兑日元则维持在160.20附近，接近市场密切关注的干预警戒水平。

周五美股三大指数收涨。存储股当日普涨，希捷大涨超7%，西部数据涨逾6%。软件股ETF横盘微跌、九连跌创20年来最长，本周累计跌超5%。

美股基准股指：

• 标普500指数收涨37.16点，涨幅0.50%，报7431.46点。

• 道琼斯工业平均指数收涨353.51点，涨幅0.70%，报51202.26点。

• 纳指收涨79.184点，涨幅0.31%，报25888.844点。纳斯达克100指数收涨189.772点，涨幅0.64%，报29635.948点。

• 罗素2000指数收涨0.79%，报2943.992点。

• 恐慌指数VIX收跌9%，报17.69。

美股行业ETF：

• 美股行业ETF多数收涨，全球航空业ETF涨1.93%，半导体ETF、区域银行ETF、银行业ETF、金融业ETF、公用事业ETF至多涨1.72%。

（6月12日 美股各行业板块ETF）

科技七巨头：

• 美国科技股七巨头（Magnificent 7）指数跌0.23%，报210.45点，本周累跌2.86%，6月8-11日持续走低，期内主要持稳于210点附近。

• 苹果跌1.52%，亚马逊跌1.23%，Meta跌0.26%，微软涨0.10%，英伟达涨0.16%，谷歌A涨0.53%，特斯拉涨1.82%。

芯片股：

• 费城半导体指数收涨1.52%，报13371.47点。

• 台积电ADR涨0.65%，本周累涨2.32%。AMD涨4.73%，本周累涨9.69%。

• 英特尔涨6.5%、本周累计大涨25%。

中概股：

• 纳斯达克金龙中国指数收涨0.48%，报6326.73点，本周累计下跌0.56%，整体呈现出W形走势。

• 热门中概股里，晶科能源收涨6.5%，阿特斯太阳能涨5.8%，日月光半导体涨4%，理想涨3.9%，新东方涨3.5%，美团跌超1%。

其他个股：

• Circle跌5.85%。

• 存储股当日普涨，希捷大涨超7%，西部数据涨逾6%。
• SpaceX上市首日，太空概念股SATS和RKLB均大跌近11%。

欧元区蓝筹股指创收盘历史新高，本周旅游板块涨超3.8%、油气板块跌超1.2%。意大利股市收涨将近2%，与荷兰、西班牙股指创收盘历史新高。

泛欧股指：

• 欧洲STOXX 600指数收涨1.88%，报633.21点，本周累计上涨1.69%。

• 欧元区STOXX 50指数收涨2.16%，报6187.63点，本周累涨2.07%。

各国股指：

• 德国DAX 30指数收涨1.76%，报24635.30点，本周累计下跌0.50%，整体呈现出M形走势。

• 法国CAC 40指数收涨1.83%，报8350.87点，本周累涨1.61%。

• 英国富时100指数收涨1.63%，报10471.72点，本周累涨1.00%。

  （6月12日 欧美主要股指表现）

板块和个股：

• 欧元区蓝筹股中，德意志银行收涨6.60%，Adyen涨5.50%，西班牙银行桑坦德涨5.29%，法国巴黎银行涨5.17%表现第四，意大利联合圣保罗银行涨4.30%。

• 欧洲STOXX 600指数的所有成分股中，安迅能收涨10.37%，诺基亚涨10.06%，途易集团涨8.69%，波兰铜业集团公司涨8.10%，荷兰国际集团ING涨8.03%。

• 本周，板块方面，STOXX 600个人与家庭用品指数涨5.00%（整体持续走高），旅游与休闲指数涨3.86%（6月12日打破前期持平状态并走高），食品及饮料指数涨3.64%。

2/10年期美债收益率周五涨约2个基点，本周两年期实际收益率涨超11个基点。德国两年期国债收益率周五跌超6个基点，本周10年期法债收益率涨超5个基点。

美债：

• 纽约尾盘，美国10年期基准国债收益率上涨1.78个基点，报4.4789%，本周累计下跌5.14个基点。

• 两年期美债收益率涨1.90个基点，报4.0809%，本周累跌6.61个基点，整体交投于4.1970%-4.0348%区间，美联储即将于下周举行FOMC货币政策会议。

  （美国主要期限国债收益率）

欧债：

• 欧市尾盘，德国10年期国债收益率跌3.6个基点，报2.995%，本周累计下跌4.3个基点。两年期德债收益率跌6.2个基点，报2.617%，本周累跌7.6个基点。

• 英国10年期国债收益率跌6.9个基点，报4.836%，本周累计下跌6.7个基点。

• 本周，法国10年期国债收益率累涨5.2个基点，报3.745%，6月8日跳空高开、8-11日高位窄幅震荡。

美元日内持平于99.75，本周录得5月初以来最大周跌幅，抹去上周非农报告后约一半的涨幅。

美元：

• 纽约尾盘，ICE美元指数跌0.12%，报99.739点，本周累计下跌0.33%。

• 彭博美元指数涨0.02%，报1206.98点，本周累跌0.40%，整体交投区间为1213.41-1205.55点。

  （彭博美元指数）

非美货币：

• 本周，欧元兑美元累涨0.44%，报1.1572，英镑兑美元累涨0.54%，报1.3415，美元兑瑞郎累涨0.08%，报0.7967。

• 商品货币对中，澳元兑美元大致持平，纽元兑美元累涨0.61%，美元兑加元累涨0.31%。

日元：

• 纽约尾盘，美元兑日元涨0.18%，报160.23日元，本周累跌0.04%，整体交投区间为160.59-159.58日元。

• 欧元兑日元跌0.36%，英镑兑日元跌0.37%。

离岸人民币：

• 纽约尾盘，美元兑离岸人民币报6.7636元，较周四纽约尾盘跌1点，日内整体交投于6.7592-6.7692元区间。

• 本周，离岸人民币累计上涨大约270点，涨幅0.40%。

美国CFTC持仓报告显示，6月9日当周，投机者所持布伦特与WTI原油净多头头寸减少43,742手合约，至321,610手合约，创19周新低。

原油：

• WTI 7月原油期货收跌2.83美元，跌幅超过3.22%，报84.88美元/桶，本周累计下跌6.25%。

（WTI原油期货）

• 布伦特8月原油期货收跌3.05美元，跌幅超过3.37%，报87.33美元/桶，本周累跌将近6.19%。

• 中东Abu Dhabi Murban原油期货跌3.74%，报83.99美元/桶，本周累跌7.38%。

天然气：

• NYMEX 7月天然气期货收报3.12美元/百万英热单位，本周累跌超3.37%。

纽约期金本周跌约3%，纽约铜累涨超3.5%。

黄金：

• 纽约尾盘，现货黄金涨0.03%，报4213.70美元/盎司，本周累计下跌2.66%。

（现货黄金价格）

• COMEX黄金期货涨2.93%，报4234.70美元/盎司，本周累跌2.99%。

白银：

• 纽约尾盘，现货白银涨1.01%，报67.9854美元/盎司，本周累跌0.26%，6月9-11日呈现出V形走势，6月11日07:00曾跌至61.5180美元。

• COMEX白银期货涨6.43%，报68.115美元/盎司，本周累涨0.15%。

其他金属：

• 纽约尾盘，COMEX铜期货涨3.20%，报6.4755美元/磅，本周累涨3.56%。

• 现货铂金大致持平，报1720.58美元/盎司，本周累跌3.33%。现货钯金涨1%，报1285.60美元/盎司，本周累涨4.86%，6月12日曾涨至1319.45美元。

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SpaceX周五挂牌后股价大涨19%，收于每股约161美元，上市首日一度触及176.52美元高点。

与此同时，航天运输公司Rocket Lab股价收跌11%，Redwire Corp.下滑12%，AST SpaceMobile收跌16%，火箭与航天器制造商Firefly Aerospace Inc.跌幅达19%，Intuitive Machines Inc.下挫13%，太空旅游公司Virgin Galactic Holdings Inc.重挫32%。

市值约10亿美元的Procure Space ETF今年以来此前累计涨幅约38%，周五收跌7%。美银编制的太空股票篮子整体下跌5.5%。

Integrity Asset Management投资组合经理Joe Gilbert表示：

"SpaceX将吸走这一领域几乎所有的资源，并吸纳大量资金与关注度。我们认为，投资者围绕此次交易的提前布局，也令其他高位动量股出现了一定程度的弱势。"

据Vanda Research数据，SpaceX上市后20分钟内即成为散户第二大净买入标的，并在当日晚些时候超越英伟达，跃居散户买入榜首位，净买入规模达1.2亿美元。

此次抛售并非完全由基本面驱动。Vanda Research提出，部分投资者此前买入Rocket Lab、Redwire等标的，可能仅作为进入SpaceX之前的"占位仓位"，一旦SpaceX开放申购，这部分资金便顺势迁移。

Interactive Brokers首席策略师Steve Sosnick表示：

"这些股票是被市场热情带上去的。部分交易者的注意力和资金向此次IPO本身倾斜，而远离其周边的小型公司，这是合理的推断。"

Vanda全球宏观策略师Viraj Patel指出，散户周五对SpaceX的净买入规模高达1.2亿美元，"是今天毫无疑问的第一大标的。"

SpaceX正式名称为Space Exploration Technologies Corp.，其业务涵盖火箭发射、Starlink卫星宽带服务以及人工智能部门xAI。

投资者对其高估值的追捧，很大程度上源于对马斯克兑现高风险愿景的信心，包括在轨道上建设数据中心乃至太空殖民等设想。

Oppenheimer & Co.分析师Timothy Horan以买入评级启动对SpaceX的覆盖，目标价定为190美元，远高于135美元的发行价。他表示，该公司"代表了持有一家领先AI与连接巨头的机会，同时还具备捕捉太空经济潜力的期权价值"。

Siebert Financial首席投资官Mark Malek则提出了更深层的市场疑问：

"目前投资者真正应该追问的是：SpaceX是否会从S&P其他大盘股中抽离资产？有些人在寻找下一个英伟达，甚至下一个特斯拉。问题在于，那些公司都花了多年时间才跻身一流。SpaceX起步时估值已在终局水平，是从后门直接进入大盘股指数的。"

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公司本次向散户分配的IPO份额比例处于20%出头，虽低于此前预期的30%，但仍大幅高于普通IPO中5%至10%的惯例水平。

为争夺这批配额，散户通过Robinhood、Fidelity及Charles Schwab等券商平台大量提交申购请求。Fidelity将本次IPO的账户余额参与门槛下调至2000美元，该平台通常设定的门槛为10万至50万美元。Robinhood今日成交量创（单日/盘中）历史新高。

据CNBC采访的多位散户显示，绝大多数人并不打算长期持股，而是押注首日行情提供快速套利窗口，驱动他们入场的核心逻辑是对马斯克执行力的信念。

支撑高估值的基本面信号同样引发关注。SpaceX近期相继落地与Anthropic及谷歌的重磅算力采购协议，公司2026年营收预期随之翻倍有余。与此同时，也有少数投资者将目光投向更远的未来，将这笔投资定位为押注太空经济长期叙事的入场券。

SpaceX将发行价定为每股135美元，对应估值1.77万亿美元。开盘后股价报150美元，盘中涨幅一度超过25%至约170美元，最高触及176.52美元。最终收涨19%，报161美元。

Marvin Jung是众多散户中的典型缩影。这位51岁的兽医行业运营主管直言，SpaceX以"非常非常激进"的估值上市，"说实话，这荒唐、愚蠢、不合理"——但他仍通过Robinhood提交了1000股的申购请求。

Jung在模因股热潮期间活跃于市场，长期关注Reddit投资论坛，此番入场并非基于基本面，而是押注情绪共振。他说：

"SpaceX加上马斯克正在做的事情，就像是所有正确的模因触发词演奏出的一首美丽交响乐，我猜首日至少会涨30%。"

他计划在开盘后不久便卖出，并将套现资金留存，备战下一波重磅IPO——Anthropic和OpenAI。

不过须留意券商的"反套利"条款。以Fidelity为例，若投资者在上市后15个自然日内卖出所获配额，将影响其未来参与公开发行的资格。

散户热情亦在社交媒体上有所体现。据Breakout Point数据，自本周一以来，SpaceX在Reddit论坛WallStreetBets上的提及次数已超过1600次。

Mikey Moran承认自己对这笔交易"还没想清楚"，但仍选择参与。这位49岁的美发及美容供应公司创始人通过Robinhood申购了20股，最终获配11股，定位为短线而非长期持有。

他的入场动力部分源于过去的教训：2018年他买入特斯拉股票，仅持有数周便获利了结，此后错过了该股超过1700%的涨幅。

"很难赌马斯克会输，"他将马斯克描述为"真正能把事情做成的人"。此前在2025年7月，他买入10000股Opendoor Technologies，随后两天股价大涨约79%——这种把握短期行情的经历，进一步强化了他此番入场的信心。

Cornell大学21岁的金融与计算机科学专业学生Andrew Chen则有切身之痛。他曾做多多只航空连接类公司股票，押注它们将免受竞争冲击，结果被SpaceX旗下的Starlink卫星互联网网络彻底颠覆。他说：

"我曾押注马斯克失败，结果大错特错。"

此番他通过Robinhood申购了5股，打算长期持有。"从公司金融和基本面来看，根本无法用模型推导出1.7万亿美元的市值，但这正是关键所在——一切取决于未来的执行。"

并非所有散户都急于入场。交易教育平台Warrior Trading创始人、拥有逾200万YouTube订阅用户的Ross Cameron通过Charles Schwab申购了2500股，但态度颇为审慎。

"我们以历史最高价买入，这正好定义了'蠢钱'。"

Cameron表示，他的实际决策取决于最终获配数量——若获配量大，意味着需求并不旺盛，他将选择放弃；若获配量少，则说明需求强劲，值得考虑。

即便参与，他也倾向于等待股价经历回调、内部人士完成减持、锁定期届满后再做评估，"届时或许才有真正可操作的空间。"

与此形成对比的是，30岁的Helaine Markham将目光投向更远处。她与丈夫Blane Markham共同运营交易教育平台Markham Trading，仅通过Robinhood申购了两股，但计划逐步增持。她关注矿物开采、太空人工智能数据中心等尚未成形的太空相关行业作为长期想象空间。

"我真的希望持有10年以上，充分实现长期增长机会，甚至有可能成为传给子女的传承性投资。"

Tema ETFs首席执行官Maurits Pot对散户短线套利逻辑持保留态度。

他运营着全球规模最大的太空主题ETF——Tema Space Innovators ETF，该基金于今年3月底成立，资产管理规模约26亿美元，是目前唯一将直接持有SpaceX的太空主题ETF，持仓约占基金净资产值的7%。该基金本季度迄今已累计上涨约40%。

"如果人们是在投资太空经济，在SpaceX IPO上进进出出似乎有些愚蠢。太空经济只会持续增长，SpaceX IPO不是终点。"

Pot预计，到2030年，标普500指数中将出现多家太空相关成分股。

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据摩根大通Prime经纪业务数据，对冲基金净杠杆已回落至过去一年区间的第8百分位。摩根大通表示：

“对冲基金净杠杆已回到12个月区间的低端，并接近过去5年的平均水平。北美市场卖压最为明显，主要是多头仓位被削减，这一变化逆转了5月底以来的买入趋势。处于第8百分位。”

综合仓位指标（TPM）的单周变动幅度从近期市场高点时的超过+2个标准差，急剧翻转至本周的低于-2个标准差，仓位水平由此回归中性区间。

然而，这轮去杠杆并不意味着市场风险已全面出清。动量因子及其他高风险因子的敞口仍处于极端水平，令潜在的市场脆弱性犹存。摩根大通表示：

“尽管近期波动和贝塔（市场敏感度）下降，对冲基金在这些因子上的净敞口仍接近2021年2月中旬的高位水平。”

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根据美国商品期货交易委员会（CFTC）于周五公布并由彭博社汇编的数据，截至6月9日，对冲基金、资产管理公司及其他投机者累计建立了价值278亿美元的美元看涨头寸，押注美元将进一步走强。这是自2025年2月以来的最高水平。

这一持仓情况表明，市场对全球主要储备货币——美元——的看涨情绪正在升温。

自今年2月下旬战争爆发以来，美元持续上涨，并显示出对油价飙升的高度敏感性；油价上涨进一步支撑了美元的走强。

美元指数本周跌超0.3%

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美东时间12日周五美股早盘尾声时，马斯克旗下SpaceX以SPCX为股票代码正式登陆纳斯达克，开盘价报150美元，较发行价涨11%，午盘刷新日高至176.52美元，涨幅扩大到将近31%，后回吐部分涨幅，到收盘报160.95美元，收涨约19.2%，公司市值逾2.1万亿美元，盘后至少涨超1%。

到收盘，SpaceX的市值在美股中居于第六高位，前五名分别是英伟达、谷歌母公司Alphabet、苹果、微软、亚马逊。另一马斯克执掌公司特斯拉的市值将近1.3万亿美元，排名第八，第七位是市值逾1.8万亿美元的博通。

作为有史以来规模最大的IPO，SpaceX此次不计超额配售已募资750亿美元，为沙特阿美所创IPO募资前纪录的两倍多。即使不按盘中交易价、以发行价计算账面价值，叠加所持特斯拉超7亿股的市值，持有SpaceX约42%股份的马斯克也已成为人类史上首位身家突破1万亿美元大关的富豪。

在正式开盘前，市场热情持续升温。据报道，此次IPO共吸引超过3500亿美元认购资金，机构与散户争相抢筹，认购倍数创下近年来大型IPO新纪录。纳斯达克数据显示，SpaceX开盘指示价一度升至175美元，较发行价涨近30%，显示投资者对这家全球最具影响力的商业航天公司的追捧远超预期。

SpaceX股票开始交易后，前20分钟内，散户就买入了价值1810万美元股票，让SpaceX成为周五仅次于英伟达的第二大规模买入个股标的。由于SpaceX太“吸金”，周四还全线高涨的其他太空概念股普遍重挫。太空旅行公司维珍银河控股（SPCE）跌超30%，持有SpaceX股份的卫星通信公司EchoStar（SATS）也未幸免，跌超10%。

涉足火箭、卫星及AI领域的SpaceX完成创造历史的IPO，为其他打造AI模型的公司进行超大规模的上市铺平道路。SpaceX上市前，媒体估算，若SpaceX、OpenAI和Anthropic三家公司均成功上市，将给美国证交所合计带来3.6万亿美元的新增市值，以SpaceX上市后的表现看，这个增量可能更高。

机构豪掷2500亿美元抢筹 近三分之一机构未获配

SpaceX此次IPO共出售5.556亿股股票，发行价135美元，募资规模达到750亿美元，远超沙特阿美2019年创下的294亿美元上市募资前纪录，公司估值约1.77万亿美元。

SpaceX上市后，若承销商全额行使超额配售权，在30天内再额外发行8333万股，该司的募资规模将进一步扩大至862.5亿美元。

SpaceX上市前，需求端已空前火爆。媒体从知情人士处获悉，本次IPO累计获得超过3500亿美元认购需求，其中机构投资者认购金额超过2500亿美元，近三分之一机构未获配。

据上述媒体，此次发行中，SpaceX将约20%的股份分配给个人投资者，以此计算，相当于约150亿美元股票流向散户市场。尽管如此，仍有大量投资者未获配售或仅获得极少份额，因为散户投资者提交的订单规模超过1000亿美元。

机构投资者中，长期资金成为配售重点。约70%的机构配售股份分配给长线投资者和主权财富基金。此前媒体报道称，贝莱德单独提交了约50亿美元认购订单，而沙特公共投资基金（PIF）和科威特投资局（KIA）分别申购了10亿至50亿美元规模的股票。

参与承销的投行阵容同样豪华，包括高盛、摩根士丹利、美国银行、花旗和摩根大通等23家金融机构。

马斯克敲钟讲话：这是人类迈向星际文明的重要一步

美东时间周五上午，SpaceX管理团队在纽约纳斯达克市场中心敲响开市钟，现场展示的屏幕中，马斯克在美国得州的SpaceX总部发表视频讲话，远程参与敲钟仪式。

马斯克表示：“今天不仅属于SpaceX，也属于所有相信人类未来能够成为多行星物种的人。”

他强调，上市不会改变公司的长期使命：

“我们的目标始终是让人类成为星际文明。资本市场只是帮助我们加速实现这一目标的工具。”

马斯克同时感谢了长期支持公司的员工、投资者以及Starlink用户，并表示SpaceX未来仍将把绝大部分资源投入火星计划、下一代“星舰”（Starship）以及全球卫星互联网网络建设。

Shotwell：上市将加速星舰和星链扩张

SpaceX总裁兼COO Gwynne Shotwell在纳斯达克接受采访时表示：“今天是公司发展历程中的重要里程碑，但真正重要的是我们接下来要完成的事情。”

Shotwell称，本次募集资金将主要用于：

• 星舰下一阶段研发和量产；
• “星链”（Starlink）全球网络扩容；
• 新一代卫星制造设施建设；
• 深空探索项目投资。

她表示：“上市让我们拥有前所未有的资本实力，可以更快推进那些原本需要十年才能完成的项目。”

Shotwell对媒体表示，除了商业项目，SpaceX同样致力于服务政府并履行相关合同。

她说：“我们是一家爱国企业，我们希望确保政府能够获得领先的技术和最优质的产品，而我认为，我们提供的正是最优质的产品。” 她还说，SpaceX 将“始终支持我们的政府”。

华尔街如何看待SpaceX？

对于华尔街而言，SpaceX不仅是一家火箭公司。

分析师普遍认为，其商业模式已同时覆盖：发射服务；卫星互联网；国防与情报业务；太空基础设施；深空探索。因此越来越多机构将其视作兼具科技平台、国防承包商和基础设施运营商属性的“超级企业”。

Wedbush分析师Dan Ives表示：

“SpaceX是过去二十年全球最重要的科技企业之一，其上市意义不亚于当年谷歌、Facebook和阿里巴巴登陆资本市场。”

不少投资者则将SpaceX与英伟达、微软、苹果等科技巨头并列视为未来十年的核心成长资产。

红杉资本（Sequoia Capital）合伙人Sean Maguire将如今的SpaceX 与AI芯片巨头英伟达进行了类比。他说：

“我个人认为，现在的SpaceX 更像三年前的英伟达，而不是许多投资者常用来与之对比的特斯拉。我的意思是，我对它实现营收爆发式增长充满信心。”

Maguire还补充说，作为一名个人投资者，他打算“永远持有这些（SpaceX）股份”。

彭博行业研究高级分析师Mandeep Singh更看好SpaceX今年两笔收购的前景。其中，被SpaceX收购后，Cursor作为AI基础设施提供商和编码代理的地位将因IPO进一步巩固。

对于2月初完成收购的马斯克创立AI初创xAI， Singh指出，到2026年底，xAI对SpaceX销售额的贡献可能从约17%升至超过50%。他预计，xAI到2027年销售额有望达300亿美元，支撑3000亿至4000亿美元的估值，约为预期销售额的10至13倍。

资本市场迎来新时代

SpaceX的上市不仅创造了IPO历史纪录，也可能重塑美国资本市场格局。

长期以来，许多最具成长性的科技企业选择长期停留在私募市场，而SpaceX的成功上市被视为一个重要转折点。

分析人士认为，如果SpaceX上市后表现强劲，可能进一步推动OpenAI、Databricks、Stripe等超级独角兽重新考虑IPO计划。

对于投资者而言，这也是首次能够直接参与全球商业航天产业龙头的成长。

随着首笔交易即将诞生，市场关注的焦点已经从“能否成功上市”，转向另一个问题：

当1.8万亿美元估值的SpaceX真正开始交易时，华尔街究竟愿意给予这家“火星公司”怎样的定价。

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全球能源市场正史无前例地依赖美国战略石油储备（SPR）来填补伊朗战争造成的供应缺口。今年迄今，美国SPR原油出口规模已超越四年前俄乌战争期间创下的历史纪录，标志着本次供应冲击的严峻程度。

据Kpler汇编的海关数据，今年迄今已有近2,200万桶SPR原油流向海外市场。出口规模之大折射出霍尔木兹海峡近乎关闭所带来的深度冲击——从应急储备库流出的原油中，每三桶便有约一桶被出口。

目前出库进程尚未结束。特朗普政府仍在按计划释放全部1.72亿桶承诺量，作为国际能源署（IEA）更大规模协调行动的组成部分，旨在共同对冲伊朗战争对全球能源市场的影响。

但随着出口持续放量，市场对美国国内能源安全的担忧也在上升。

从出口目的地看，欧洲买家占据绝对主导。出口原油中约90%流向欧洲，主要目的地为荷兰，希腊、保加利亚和土耳其的炼油商亦首次出现在买家名单中。

与此同时，至少一艘船货已驶向亚洲——超级油轮Arosa装载120万桶Bryan Mound Sour原油，目的地显示为菲律宾巴丹。

这一格局表明，伊朗战争导致中东原油供应受阻后，欧洲炼油商首当其冲，转而大规模采购美国应急储备原油以替代缺失的供给。

在买家结构上，据彭博汇编的美国能源部（DOE）数据，大宗商品交易商Trafigura已成为SPR原油的最大单一买家，认购约3,400万桶。

炼油商Marathon Petroleum Corp以约2,200万桶位居第二；壳牌交易部门以约1,800万桶排名第三；埃克森美孚认购约1,400万桶；其余约4,400万桶由Macquarie、BP、Phillips 66、Vitol、Mercuria、Gunvor、Energy Transfer、道达尔能源旗下ATMI及Alon USA等多家机构瓜分。

独立贸易商合计拿下约半数出库量，体现出此次SPR释放操作中商业机构的主导角色。

大规模出库正将储备水平推向历史低位。据相关数据，随着原油持续出库，库存正迅速逼近上世纪80年代以来的最低水平。

在美国国内汽油价格居高不下的背景下，这一趋势已引发市场对美国能源安全缓冲能力的广泛担忧。

为防止储备过度消耗，政府已设计置换机制加以应对。补库计划最早将于9月启动，届时贸易商和炼油商须按协议开始归还所借原油。

根据置换安排，政府计划借出1.72亿桶，换回约2亿桶，以略高于借出量的规模实现储备净增。出库量是否还会进一步走高，仍取决于伊朗战争局势及全球供应恢复的进程。

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该媒体援引知情者消息称，阿联酋已同意向伊朗解锁大规模资金，首批约30亿美元已完成划转，此举被视为海湾地区局势出现重大转折的信号。

据上述报道，两位海湾地区消息人士称，阿联酋同意解锁的资金总额为100亿美元；另外两位熟悉相关安排的人士则将总额定为200亿美元，并表示此举的背景是伊朗承诺停止对阿联酋的武装袭击。一位知情人士称，首笔30亿美元已经到位。

该媒体未能核实上述资金究竟属于阿联酋国有资产，还是长期被冻结的伊朗在阿联酋银行系统中的存款。对于上述资金安排，阿联酋官员回应媒体时未予否认，表示该国外交政策以推动地区降级和缓和紧张局势为核心，支持包括美国在内各方为保护地区人民免受冲突影响所作的努力。

同在周五，美国副总统万斯在社交媒体发文称，特朗普政府不会因伊朗与美方签署协议而解冻被冻结的伊朗资金，任何经济利益须以伊朗履行义务为前提。白宫和伊朗政府均未就阿联酋的上述安排作出回应。不过，前一天的消息的确体现了中东国家寻求缓和同伊朗关系的进展。

据周四的报道，本周，阿联酋与伊朗的高级国家安全官员举行了自今年2月底美以对伊发动军事行动以来的首次高层面谈，讨论缓和紧张局势及恢复高层沟通。周五的报道则进一步揭示了阿联酋与伊朗接触背后的实质性财务安排。

据周五报道，阿联酋和伊朗的相关谈判已进行数周，但在一次高级别会面后明显提速。

上周，伊朗伊斯兰革命卫队官员赴阿布扎比，与阿联酋国家安全顾问、阿布扎比副统治者Sheikh Tahnoun bin Zayed al Nahyan会面，并下榻于其官邸。此后，阿联酋官员赴德黑兰就资金划转的具体机制进行谈判。

一位熟悉相关安排的消息人士向媒体描述了此次安排的战略逻辑：伊朗可以宣称从中获得了战争损失赔偿，华盛顿则可坚称并未直接付款，而阿布扎比得以维护自身安全，迪拜也保住了其作为全球商业枢纽的地位，整个安排被包装为重建地区信任的一项投资。

该消息人士同时指出，伊朗已向至少另外两个海湾阿拉伯国家提出了类似安排。

此次资金安排背后，是迪拜作为伊朗重要经济命脉的特殊角色。

媒体指出，迪拜银行体系长期持有大量伊朗相关存款，其中大部分在美国制裁体系下已被冻结。美国对全球美元清算体系的管控，使得任何与被制裁伊朗实体有往来的外国银行均面临被切断美元网络的风险。

媒体目前尚不能确定此次资金安排涉及的款项究竟来源于阿联酋自有资金，还是原本被冻结在阿联酋乃至其他地区银行系统中的伊朗资产。

此前，美伊更大范围的谈判也涉及解冻数十亿美元伊朗石油收入的议题。今年4月，一位伊朗高层消息人士曾向媒体表示，美国已同意释放伊朗在卡塔尔及其他外国银行的冻结资产，但美方官员随即予以否认。

此次安排是在伊朗对阿联酋发动持续袭击的背景下达成的，转变力度引人关注。

据报道，伊朗对阿联酋最后一次已知的直接袭击发生于5月4日，目标是位于阿曼湾的富查伊拉港。战争期间，伊朗的导弹和无人机袭击致使迪拜酒店入住率骤降，部分外籍人士被迫离境，严重冲击了这座城市赖以立足的安全形象。

本周四华尔街见闻文章曾提到，伊朗袭击对阿联酋能源、旅游和金融业造成压力，在阿联酋的Barakah核电站遭到亲伊朗武装袭击后，阿联酋政府一度对伊朗采取海湾国家中最强硬的立场，甚至试图推动海湾国家联合反制，但未能获得沙特和卡塔尔的支持。

随着持续冲突对经济和商业声誉的损害不断累积，阿联酋的战略重心逐渐从施压转向止损。

阿联酋并非唯一调整对伊政策的海湾国家，整个海湾地区的外交格局正在快速重塑。

周四的报道指出，沙特已于今年4月初恢复与德黑兰的外长级接触，卡塔尔则愈发积极地扮演华盛顿与德黑兰之间的中间人角色。路透社报道也印证了这一趋势——伊朗已就类似安排接触至少两个其他海湾阿拉伯国家，显示德黑兰正系统性地寻求在战后修复与海湾邻国的关系。

阿联酋此前的外交接触已有铺垫。4月中旬，阿联酋副总统Sheikh Mansour bin Zayed与伊朗议会议长卡利巴夫通话，讨论缓和地区紧张局势；随后，阿联酋王储Sheikh Khaled bin Mohammed访问北京、与中国领导人会晤后，双方建立起新的沟通渠道。

上述动向发生的背景是美伊谈判进入关键阶段。特朗普周四宣布取消原定当天的对伊军事打击计划，并表示美伊协议文本已基本敲定，可能本周末在欧洲签署。

分析人士认为，随着战争走向终结，地区国家正加速为战后秩序布局，而阿联酋与伊朗之间的这笔资金安排，或将成为重塑地区格局的重要一环。

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SpaceX首次公开募股（IPO）创下历史纪录，将马斯克推上了一个前所未有的财富高度——全球首位净资产超过万亿美元的富翁。

据彭博亿万富翁指数，SpaceX股票周五在纽约以每股150美元开盘，较发行价溢价11%，公司估值约达2万亿美元，马斯克的个人财富随之升至约1.05万亿美元。此次IPO募资750亿美元，创下史上最大规模IPO纪录。

这一财富数字超过全球第二富豪、谷歌联合创始人Larry Page的三倍以上。

SpaceX及其与xAI、X合并后的综合业务，目前占马斯克总财富的逾70%。这一里程碑不仅是个人财富的历史性跨越，更标志着马斯克在全球商业与政治格局中的影响力再度跃升至新量级。

民主党人借机重燃“向富人征税”呼声。参议员Elizabeth Warren在X上发文称，"普通美国家庭需要工作逾1100万年，才能积累马斯克这样的财富"，并直接喊话："我们需要一项财富税。"

截至发稿，SpaceX上涨26.4%，报170美元。

万亿美元的财富规模几乎超出常规认知范畴。这一数字大致相当于瑞士全年的国内生产总值。

以对比来衡量：对冲基金经理Steve Cohen去年以34亿美元收入位居全球薪酬最高之列，按此速度，他需要近300年才能积累至万亿。若马斯克去世后将遗产平均分配给其14名子女，每位子女所继承的财富仍将跻身全球富豪榜第29位。

独立薪酬顾问Dan Walter表示：

"我们谈论的已不是几代人的财富，而是无穷无尽的财富。"

马斯克2024年联邦选举中的政治捐款逾2.91亿美元，看似庞大，却仅占其当前净资产的不到0.03%——相当于一位百万富翁捐出291美元。

马斯克的财富积累最初由特斯拉驱动。这家总部位于奥斯汀的电动汽车公司自2010年上市以来股价累计涨幅约达35000%，马斯克至今仍是其最大股东。

然而推动其财富迈入万亿门槛的，是SpaceX。这家2002年由马斯克创立、总部位于德克萨斯州星际基地的火箭与人工智能公司，凭借在轨道发射市场的主导地位及2019年推出的卫星宽带服务Starlink，持续吸引大规模资本涌入。

SpaceX在2021年融资轮中估值约1000亿美元，至今年2月马斯克将其与xAI及社交媒体平台X合并后，估值已跳升至1万亿美元。此次IPO后，这一合并业务占据马斯克净资产的70%以上。

据彭博财富指数，马斯克的财富绝大部分以股权形式存在，现金及其他资产极为有限。一旦他大规模变现持股，或将对相关公司估值造成冲击。

民主党借机重燃“向富人征税”呼声

参议员Elizabeth Warren在X上发文称，"普通美国家庭需要工作逾1100万年，才能积累马斯克这样的财富"，并直接喊话："我们需要一项财富税。"

伯尼·桑德斯（Bernie Sanders）则趁势为自己的社会保障改革提案造势，主张取消现行的薪资税应税上限——目前该上限为18.45万美元。他表示，若能推动这一改革，社会保障体系可维持偿付能力长达75年，并使每位受益人年均福利增加2400美元。

代表硅谷选区的众议员Ro Khanna措辞更为激烈，他在致支持者的邮件中写道："这是经济体系运转失灵的信号，是制度被操纵的信号。"

分析人士指出，三位民主党人的迅速表态，或许预示着财富不平等将成为党内下届总统初选的核心议题。Warren与桑德斯均曾参与角逐白宫，众议员Ro Khanna亦被外界猜测有意参加2028年总统竞选。

与此同时，SpaceX上市也令彼得·蒂尔（Peter Thiel）旗下的Founders Fund及安德森·霍洛维茨（Andreessen Horowitz）等与马斯克关系密切的科技投资机构账面财富大幅膨胀，进一步强化了外界对科技精英政治影响力持续扩大的忧虑。

马斯克从亿万富翁晋升万亿富翁的过程并非一帆风顺。

2022年收购Twitter一役，马斯克被迫出售逾150亿美元特斯拉股票，导致特斯拉股价大幅承压，外界普遍认为此次收购存在溢价过高之嫌。

2018年他与特斯拉谈定的560亿美元"登月级"薪酬方案，此后遭特拉华州法官在部分股东提起诉讼后予以否决。

此外，他加入特朗普政府效率部（DOGE）及其对边缘政治运动的公开支持，令大量潜在客户望而却步，特斯拉汽车销量因此受到拖累。

然而，上述挫折均未能阻断财富的增长轨迹。Twitter更名为X后，其数据资产价值因AI需求攀升而大幅提升，随后并入xAI旗下。

特斯拉将注册地从加州迁至德克萨斯州，并于去年成功上诉，不仅得以保留原薪酬方案，更获批一项新的激励协议——若公司达成特定目标，该方案价值最高可达1万亿美元。

与此同时，特斯拉投资者对汽车销量下滑保持一定容忍度，将目光聚焦于robotaxi及Optimus人形机器人等未来业务。

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从纽约到东京，全球机构投资者和散户投资者周五都紧盯着自己的屏幕，等待史上规模最大IPO马斯克的SpaceX开始交易。

多伦多Triple D Trading市场结构主管兼自营交易员Dennis Dick表示：

“我已经醒了5个小时了，到现在还没吃东西！我饿坏了，肚子一直在叫。我死死盯着屏幕，真希望SpaceX赶紧开始交易，这样我才能去吃饭。我现在根本离不开座位，甚至连厕所都不敢去，因为我怕错过这一刻。”

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该行专项销售团队Rob Dwyer与Ayano Tsunoda指出，波动加剧的市场环境与密集的新股发行，有望为投资银行带来可观的收益增长，但这一上行空间尚未被市场充分定价。两人将高盛和摩根士丹利的交易评级临时上调至“跑赢大市”。

高盛定于7月15日、摩根士丹利定于7月16日发布季报，摩根大通预计两家银行均将交出强劲成绩单。值得注意的是，此次调整属于短期战术性操作，两只股票的正式评级仍维持“中性”。

超级IPO创造"乘数效应"

摩根大通分析师指出，作为SpaceX IPO的两家主承销商，高盛与摩根士丹利将直接受益于投行承销费收入。

更重要的是，年内陆续落地的大型上市项目正产生“乘数效应”——IPO及融资交易的活跃将带动二级市场交易及相关业务联动增长。Dwyer与Tsunoda表示，这一效应“是推动未来收入池的关键驱动力，外部难以精确量化，市场可能存在低估”。

目前，MSCI全球指数年内已累计上涨约10%，强劲的股市回报为新股发行提供了有利环境。

估值不便宜，但增长动能更优

从业绩驱动来看，2026年第一季度已是投行股票销售与交易业务有史以来最佳季度，摩根大通认为这一势头将延续至第二季度。Dwyer和Tsunoda预测，股票交易收入将同比增长21%，FICC交易收入增长7%，整体市场业务收入增长14%。

此外，中东局势引发大宗商品市场剧烈波动，高盛与摩根士丹利深度参与相关业务，价格不确定性上升带动对冲需求显著增加，进一步支撑两家银行的交易业务。

横向对比来看，美国投行估值并不便宜。高盛与摩根士丹利目前市盈率处于十几倍的较高区间，而巴克莱、德意志银行等欧洲同业市盈率仅在个位数中段。

不过，摩根大通指出，美国投行凭借本土交易所的蓬勃成交量，具备更优的盈利增长动能；其资产负债表在融资业务端持续扩张，叠加IPO向融资与二级交易传导的乘数效应，综合竞争优势明显。

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高盛大宗商品研究联席主管Daan Struyven近日发布研报，将2027年布伦特原油均价预测下调5美元至80美元/桶，理由是供应端产量预期上调，与需求端持续疲软形成双重压力。与此同时，他维持2026年第四季度布伦特原油约90美元/桶的预测不变。

地缘层面，据新华社援引彭博社报道，美伊“接近”在下周七国集团峰会前后签署协议，仪式最可能在瑞士日内瓦举行，最早于周日落地。受此消息影响，原油大幅回调，WTI原油滑向84美元/桶，布伦特原油交投于87美元/桶附近。

供应上修、需求转弱，高盛下调油价预测

高盛将2027年布伦特原油均价预测从85美元下调至80美元，核心逻辑来自供需两端同步变化。

供应端，高盛上调了阿联酋（基于其退出欧佩克的预期）及美洲地区（包括美国、巴西、圭亚那和委内瑞拉）的产量预测，依据是其“重点项目数据库”中已实现及预期供应量的上修。

需求端，分析师Daan Struyven指出，尽管市场重新开放后需求有望大幅反弹，但约10%以上的需求疲软可能持续存在，主因替代能源转型步伐加快，电动汽车普及尤为明显。这一结构性需求损失成为下调预测的重要依据。

实际冲击小于预期，缓冲因素见效

尽管霍尔木兹海峡持续受阻，实际市场冲击明显小于最初担忧。

高盛分析师Daan Struyven估计，今年第二季度原油市场日均缺口约为500万至600万桶，远低于霍尔木兹海峡受阻所对应的1400万至1500万桶/日的理论冲击量。

他指出，这一差距主要由两大缓冲因素填补：一是需求端损失接近500万桶/日，二是战前市场已存在逾400万桶/日的供应过剩。两者合计约900万桶/日，基本解释了实际缺口与理论冲击之间的差值。

在出口恢复时间表上，高盛将海湾产油国出口正常化的预期时间从此前的6月底推迟至8月底，并认为在当前绕道运输安排下，霍尔木兹流量恢复至战前水平的70%即可实现这一目标。

美国能源信息署（EIA）周二发布的月度短期能源展望报告也印证了上述判断，指出霍尔木兹海峡持续封锁正在消耗全球库存，对油价形成支撑。

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入职华为30多年，从通讯设备到手机再到汽车，余承东几乎总是在华为最需要突破的时候被推向前线。

如今，他又多了一个新的任务——重新把华为的大模型带回竞争中心。

6月12日，在华为开发者大会上，华为常务董事、产品投资评审委员会主任、终端BG董事长余承东透露，2025年国庆节前夕，公司让他负责盘古大模型。

对于盘古大模型的处境，余承东直言：“在全世界都不知道大模型为何物的时候，华为就发布了盘古大模型，可以说是这个行业绝对的全球先驱者。后来因为各种各样的原因，没做好，不应该。”

对于接下来盘古大模型的发展目标，余承东又一次立下了豪言壮志。

他表示：“我会带领团队一路赶超，在我余承东字典里没有第二，只有第一。从中国第一，走向将来的世界第一。”

如果按照时间线来看，华为确实属于国内最早布局大模型的一批企业。

时间回到2021年，当时兼任华为云CEO的余承东在华为开发者大会上公布华为云盘古系列大模型，彼时还几乎无人知晓大模型的概念。

不过，当时华为对AI的判断更多建立在产业数字化逻辑之上——模型首先服务行业，而不是成为面向消费者的产品。

这种路线在当时并非没有道理。

但随着2023年以来全球大模型竞争全面提速，行业发生了明显变化。模型能力开始快速向终端、操作系统、云平台迁移，通用能力和开发者生态逐渐成为新的竞争焦点。

海外公司把竞争重点放在模型能力、Agent和系统入口，国内互联网厂商也迅速形成模型、算力、应用协同推进的节奏。

相比之下，盘古虽然存在感一直不低，但并没有真正形成大众层面的产品认知。2025年7月，盘古大模型也一度陷入风波。

余承东坦言，在大模型领域走向第一挑战很大。在AI领域，算法、算力、数据三样缺一不可，需要强大的工程能力来支撑和保障。

此次开发者大会上，华为也发布了开源盘古openPangu 2.0。

openPangu 2.0统一搭载512K超长上下文窗口，分为两大版本。2.0 Pro总参数量505B，激活参数量18B；轻量化的2.0 Flash总参92B，激活仅6B，稀疏配比大幅降低运行负载，适配不同算力场景部署需求。

这样的设计思路透露出一个明显变化——相比追求模型规模，华为开始强调推理效率和工程能力。

余承东也特别提到，美国一些厂商发布了万亿、几十万亿参数的大模型，为什么华为没有做这么大规模的？

首先是美国厂商的算力资源更充足，华为昇腾算力大量支持了国内企业需求，给自己留的卡非常有限，算力还不能满足训练万亿参数大模型。其次，训练大参数模型的算力成本非常高。

这次开发者大会上，余承东也高调为盘古大模型招揽人才，希望更多AI领域的优秀人才加入盘古大模型战队。

做好大模型对于华为和华为终端都十分重要。对于华为终端来说，当前的重要任务之一就是进一步提升鸿蒙操作系统的能力。而用AI重构操作系统是鸿蒙必须做好的事。

2023年8月，华为宣布HarmonyOS 4系统全面接入自研盘古大模型3.0，成为全球首个嵌入AI大模型能力的移动终端操作系统，华为语音助手小艺也得到赋能。在HarmonyOS 5中，华为进一步将AI能力融入系统，赋能生态，小艺升级为小艺智能体，可执行更复杂的操作。

2025年被视作AI Agent元年，HarmonyOS 6也将Agent作为重头戏，要以Agent为核心构建鸿蒙智能，因此发布了全新鸿蒙智能体框架（HMAF），分为应用和智能体层、协议层和平台层。

此次，华为新发布HarmonyOS 7，并宣布鸿蒙智能向Agent架构全面演进，直指Agent的系统架构、鸿蒙智能体框架2.0、系统智能体小艺是三个核心升级。

具体来看，全新的Agent亲和系统架构具备自演进能力，融合端云大模型，驱动应用向智能化、Agent化、Skill化演进。

鸿蒙智能体框架同步升级至2.0，践行“意图即服务”理念，不仅接入方式更灵活、开发提高，更开放了超20项系统级AI能力，首次向开发者开放GUI操控能力。

与此同时，小艺的执行任务能力得到进一步强化。过去，小艺更像一个语音助手；现在，它开始承担系统级智能入口角色，通过理解上下文、跨应用和跨终端调度以及持续感知能力，完成复杂任务执行。

底层大模型的能力对于鸿蒙智能至关重要。不过在HarmonyOS 7的发布中，余承东并未透露所搭载的大模型是什么。

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据追风交易台，伯恩斯坦分析师Robin Zhu等人在最新报告中指出，即便考虑地缘政治约束、并假设中国模型在美国市场几乎没有渗透，中国AI实验室仍可触达全球AI市场约35%至40%的潜在市场（TAM）——以绝对规模计算，约合3200至3500亿美元。

报告认为，Anthropic旗下Claude Fable 5高昂的token定价已促使开发者重新审视AI使用成本，这一事件标志着市场对AI投资回报率的关注正在加速升温，并将加快用户向性价比更高模型迁移的进程。

上述判断对全球AI产业格局具有深远影响。在伯恩斯坦的基准情景下，美国前沿实验室将继续主导高度专业化、高溢价的前沿应用场景；而在消费级、中小企业及新兴市场等更广泛的"尾部"应用领域，中国AI实验室凭借更低的token价格，有望系统性地蚕食市场份额。

AI商品化的新框架：感知比算法更重要

伯恩斯坦在报告中提出了一套有别于传统认知的AI商品化分析框架。传统观点认为，AI商品化源于各模型底层智能的趋同；而伯恩斯坦认为，商品化的真正驱动力在于人类用户对模型能力的感知，以及特定应用场景下模型何时达到"足够好"并能在规模上稳定运行。

报告将AI应用场景按商品化速度排序：消费级场景（如订购外卖、预订酒店）将率先商品化；其次是确定性较强的企业级工作负载（如Excel建模）；再次是复杂战略规划与网络安全；最后是药物研发、核聚变、太空探索等前沿科学领域——这些场景的用户支付意愿近乎无限，将长期支撑前沿模型的高溢价。

伯恩斯坦指出，腾讯微信的智能体AI公告以及阿里巴巴在Qwen应用中的探索，表明购买奶茶、机票或T恤等消费场景的AI代理商业化部署已近在眼前。一旦某类任务被"解决"，对该领域追加研发投入的边际回报将急剧下降，AI实验室的研发资源将自然转向更复杂的前沿任务。

市场分层：美国守前沿，中国攻腹地

伯恩斯坦预判，全球AI市场将逐步形成双层结构。第一层由美国前沿实验室主导，持续解锁新能力，服务于支付意愿高、需求日益专业化的客户群体；第二层则是服务于更普通企业和消费者需求的"尾部AI"市场，竞争核心将转向每次任务的成本、可靠性与开发者信任度。

在国际市场方面，美国对中国AI模型的接受度极低；欧洲程度相对较轻；而在其他地区，尤其是中东、东南亚等新兴市场，用户对中国AI模型的接受度普遍较高。

报告同时指出，美国前沿实验室从Blackwell升级至Rubin等新一代芯片，可能在短期内拉大中美模型能力差距；但从历史规律看，技术扩散将推动这一差距重新收窄，而6至12个月在现实商业世界中相对于消费者习惯的粘性和企业采购的惰性而言，并不算长。

中国AI实验室的成本优势与盈利前景

伯恩斯坦认为，中国AI实验室的成本优势来源于多个结构性因素：较低的开发者人力成本、跟随全球最优模型（SOTA）作为研发方向灯塔所带来的"后发优势"，以及对落后一代芯片集群的灵活运用。这些因素共同决定了中国实验室的绝对研发支出将长期低于美国同行。

在盈利路径上，报告持审慎乐观态度。伯恩斯坦预计，中国顶级AI实验室的研发支出在未来五年仍将快速增长——报告援引智谱和Minimax的表态，称50%的年复合增长率"并不令人意外"。但随着越来越多的应用场景被"解决"，需要持续投入指数级研发资源的场景范围将逐步收窄，研发费用增速有望趋缓，从而为AI实验室展现运营杠杆创造条件。

在推理端，报告认为大多数AI实验室的推理利润率"尚可至强劲"；研发以外的运营费用则相对精简，营销支出在"优越推理能力基本自我销售"的环境下可保持较低水平。伯恩斯坦的整体判断是，AI商品化的演进路径对AI实验室的长期经济模型而言，实际上"相当乐观"。

阿里、腾讯或率先受益

伯恩斯坦在报告中维持对腾讯和阿里巴巴的"跑赢大市"评级，目标价分别为港币780元和美元180元/港币176元。

报告认为，上述两家公司均是中国AI商业化落地的重要参与者——腾讯微信的智能体AI布局以及阿里巴巴的Qwen生态，均指向消费级AI场景的率先商业化。

对于整个AI投资主题，伯恩斯坦表示，Claude Fable 5高token成本引发的市场反应，可能加速AI开发者和用户审视AI投资回报率的时间表。

报告认为，AI用户将在不同模型间进行选择，以匹配token边际成本与任务完成边际收益，这一逻辑将系统性地利好提供"足够好"推理能力、同时定价显著更低的中国AI实验室。伯恩斯坦坦言，其在过去一两个月内消耗了约20亿个token的自身使用经验，进一步强化了上述判断。

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周五下午，新华社援引美国彭博社报道称，美国和伊朗“接近”在下周七国集团峰会前后签署协议。报道称，协议签署仪式最可能在瑞士日内瓦举行，最早可能于周日举行。特朗普周四表示，伊朗最高领袖已批准相关方案，协议将在数日内完成，并预计副总统JD Vance将出席签署仪式。

然而，伊朗方面的表态与上述乐观叙事明显背离。据伊朗法尔斯通讯社援引知情人士称，伊朗内部的审议和决策程序尚未完成，有关周日在日内瓦签署协议的说法纯属捏造。伊朗外交部发言人Esmaeil Baghaei当地时间11日深夜表态，所谓"协议已最终敲定"或"即将签署"的消息均不准确，伊朗尚未就协议作出最终决定。

与此同时，伊朗伊斯兰革命卫队海军上将Habibollah Sayari公开宣称，霍尔木兹海峡处于伊朗"牢固控制"之下，任何船只未经许可不得进入，直接驳斥了特朗普关于伊朗军事力量已被彻底削弱的说法。这一局面令市场对谈判前景保持审慎。

核心矛盾：霍尔木兹海峡控制权争议

谈判最尖锐的分歧集中于霍尔木兹海峡的未来安排。

伊朗国家媒体明确表态："与西方媒体流传的说法相反，伊朗不会承诺放弃对霍尔木兹海峡的控制权。谅解备忘录中涉及的唯一事项，是战争结束后霍尔木兹海峡的航行恢复问题。"

据伊朗半官方通讯社Mehr报道，双方正在谈判的草案中，霍尔木兹海峡将在30天内按照伊朗制定的安排重新开放，美国在海峡未来管理中不扮演任何角色，伊朗也不承诺移交控制权或恢复美以攻击前的原有状态。

与此同时，伊朗革命卫队海军上将Sayyari在官方媒体上表示："霍尔木兹海峡以西、海峡本身及波斯湾均处于伊朗革命卫队海军的牢固控制之下，任何船只未经我方许可不得进入。" 五角大楼对此予以强烈驳斥。

14点草案曝光：伊朗要价清晰，关键议题存争议

据新华社，伊朗迈赫尔通讯社12日公开了一份据称为伊朗与美国的14点谅解备忘录草案，目前尚未得到伊朗或美国官方确认。草案主要内容包括：

• 在所有战线立即并永久停止战争，包括黎巴嫩；

• 美国承诺不干涉伊朗内政，并从伊朗周边撤出军事力量；

• 在30天内全面解除海上封锁；

• 暂停针对伊朗石油、石化产品及其衍生品销售的制裁；

• 美国及其盟友须提出总额至少3000亿美元的伊朗重建计划；

• 在60天最终谈判期间，解冻240亿美元伊朗被冻结资产，其中一半须在谈判启动前提供；

• 伊朗重申不制造核武器的承诺，但核问题的具体安排留待后续60天谈判解决；

• 伊朗导弹计划及其支持抵抗组织的问题，已被明确排除在议程之外。

据伊朗国家通讯社IRNA报道，制裁问题将留待谅解备忘录签署及60天和平谈判截止期之后处理，"伊朗在备忘录中不就核问题作出任何承诺，对方也不承诺解除制裁。"

双方表态落差：协议框架存在，但终局远未明朗

尽管外部乐观情绪升温，双方官方立场之间的落差依然显著。

特朗普周四表示，伊朗最高领袖已签字批准相关方案，协议将在数日内完成，并将为后续核问题谈判铺路。然而，伊朗外交部发言人Baghaei明确回应："伊朗尚未就协议作出最终决定，我们将在得出结论时予以宣布。"

Baghaei同时指出，"文本的主要部分已基本定稿，问题在于美国的矛盾立场始终造成动荡和干扰。" 据在伊朗的记者观察，截至6月12日上午，伊朗官方对协议相关问题的回应仅限于Baghaei一名发言人，显示出德黑兰方面的审慎态度。

据报道，美伊正在围绕G7峰会前后的时间窗口推进和平协议谈判。多名知情人士表示，签署仪式将在日内瓦举行，协议将被称为"伊斯兰堡宣言"，以肯定巴基斯坦在斡旋中发挥的关键作用，但也有伊朗消息人士称维也纳亦在考虑之列。

本轮谈判进展发生在局势急剧升温之后。本周初，伊朗与美国恢复了直接军事对抗，海湾国家遭到伊朗弹道导弹袭击，此前美国已对伊朗发动多轮战斧导弹打击。特朗普随后取消了原定的新一轮打击计划，外界将此解读为谈判出现实质性进展的信号。

即便谅解备忘录最终签署，其性质也仅是双方重返谈判桌的框架性安排，而非最终和平协议。核问题、制裁解除及伊朗经济重建等核心议题，均将留待后续60天谈判期内处理。在上述根本分歧得到解决之前，市场对能源供应稳定性的担忧料将持续。

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触发这轮动荡的导火索是上周五强于预期的就业数据，这份报告几乎彻底浇灭了市场对今年降息的期望，并将市场推入22V Research所定义的"风险厌恶模式"——这是自今年1月以来的首次。此后，信息技术板块在标普500指数中连续四天在表现最差与表现最佳之间来回切换，纳斯达克100指数则连续五个交易日出现1%或以上的单日波动，追平2024年8月以来的最长纪录。

多家华尔街机构已相继发出警示。富国银行策略师将上周科技股主导的抛售称为投资者的"警醒时刻"；摩根大通将近期展望下调至"战术性谨慎"，指出投资者可能持续减持引领本轮反弹的人工智能相关公司；美国银行则警告，越来越多的"熊市信号"正指向市场顶部的临近。

极端轮动：市场内部的历史性震荡

22V Research首席市场策略师Dennis DeBusschere将当前局面描述为前所未有的极端状态。

"市场内部正在以一种历史上从未见过的极端方式，在风险偏好与风险厌恶之间来回震荡，"他表示。

该机构的"政权分散指标"——一个衡量市场情绪从恐惧切换至贪婪速度的粗略指标——已跳升至历史观测值的第94百分位，意味着投资者对股市走向的分歧达到极高水平。

纳斯达克100指数上周五单日重挫4.8%，随后数日却又在涨跌之间反复横跳，连续五日出现1%以上的单向波动。Mahoney Asset Management首席执行官Ken Mahoney将这一局面比作电影《完美风暴》中的场景："这个市场同时遭遇了强风、冷锋和暴雨。"

经济韧性与货币政策收紧预期的两难

驱动这场轮动的核心矛盾，在于投资者同时面对两组相互拉扯的信号：一方面是经济基本面的韧性，另一方面是货币政策维持限制性立场的概率上升。

上周五的强劲就业数据之后，本周四生产者价格指数又显示5月PPI涨幅创逾三年来最快，进一步压缩了降息空间。尽管如此，投资者当天仍逢低买入遭受重创的芯片股，风险偏好短暂回归。

Bokeh Capital Partners首席投资官兼创始人Kim Forrest表示："本周发生了一些非同寻常的事件，这充分说明投资者正被恐惧与贪婪两极撕扯。"

22V Research策略师预计，未来市场将出现更大幅度的因子轮动和更窄的市场领涨面，投资者应预期市场在风险偏好与风险厌恶之间的切换将更加频繁。

焦点转向美联储：Warsh首次亮相备受关注

当前，市场目光高度聚焦于美联储的下一步动作。投资者正密切等待美联储周三下午2时的利率决议，以及新任美联储主席Kevin Warsh随后举行的首次新闻发布会。

在此之前，市场的波动性走向仍充满不确定性。Bokeh的Forrest指出，夏季波动可能双向演绎：交易员度假离场或令价格波动收窄，但市场参与者减少也可能在下跌日放大抛售压力。

Mahoney则以更直白的方式总结了此前那段"无脑做多"的岁月："我们曾进入一个'随手扔飞镖'的时期，买什么都能赚钱。但市场从来不应该这么容易。"

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西部证券最新研究报告对近百年全球八次典型金融危机进行系统复盘，提炼出"三类过剩、六个阶段"的分析框架，并警示当前全球风险资产或正面临实物过剩、本币过剩与债务过剩三类危机的罕见叠加。

据西部证券策略报告，6月5日美股遭遇"黑色星期五"，非农数据大幅超预期令市场对加息预期骤然升温，美股与债市同步出现较大幅度调整，黄金也一度失去避险属性、与股指同涨同跌，显示出流动性冲击的典型特征。报告指出，目前全球部分资产估值与波动率均处于历史高分位区间，泡沫风险端倪已现。

然而，报告同时强调，当前美联储仍处于降息周期，芝商所利率期货市场一致预期加息最早在今年十二月，近期发生金融危机的概率并不大。本轮调整更像是"最终泡沫破裂前的一轮预演"，但三类风险叠加的复杂性意味着不能简单套用历史经验，需警惕"这次不一样"的可能。

百年八次危机：三类过剩、六个阶段

西部证券报告选取过去百年间八次典型金融危机为样本，归纳出金融危机的底层逻辑：危机的最直接原因通常来自金融产品的供给过剩，泡沫的刺破则往往需要借助流动性收紧这一催化剂。

报告将八次危机划分为三类过剩：

一是实物过剩，包括1929年美国大萧条、战后第二次危机（1957-1958年）和2000年科网泡沫；

二是本币过剩，包括1992年欧洲汇率机制危机、1994年墨西哥金融危机和1997年亚洲金融危机；

三是债务过剩，包括1990年代日本经济危机和2008年次贷危机。

在运行规律上，报告将泡沫从酝酿到破灭归纳为六个阶段，核心逻辑是：金融产品供给速度超过实际需求速度，流动性拐点出现后，供给过剩问题加速暴露，最终引发危机。

历次危机几乎都发生在加息周期内或加息后的高利率时期，加息是触发危机的关键导火索。

实物过剩：从大萧条到科网泡沫的传导逻辑

报告将大萧条、战后第二次危机和科网泡沫归类为实物过剩驱动的危机，三者的传导机制高度相似：股市崩盘→经济下行→银行倒闭的恶性循环。

大萧条（1929-1933年）爆发前，美国工业生产指数快速攀升，供给侧增速远超需求增速，叠加财富分配极度不均压制居民实际需求，投机风气盛行推动股价非理性上涨。

"黑色星期四"股价崩盘后，信贷环境急剧收紧，流动性几近枯竭，企业纷纷倒闭，失业率飙升。

战后第二次危机（1957-1958年）同样源于企业扩产导致产能急剧扩张，而需求增长未能持续，美联储随后收紧政策加速了危机爆发。

科网泡沫（1998-2001年）则呈现出"类供给过剩"特征：互联网渗透率提升后用户增速显著放缓，有效需求大幅下降，但1999年行业风险投资激增，资本大量涌入造成供需严重失衡。

报告指出，科网泡沫破裂后，尽管美联储开始降息，纳斯达克指数仍未能止跌，市场信心受损后单纯的货币政策调整难以立即扭转颓势。

资产表现方面，实物过剩危机期间权益资产普跌，避险资产在初期相对抗跌，危机末期避险资产与经济复苏相关资产率先反弹。

本币过剩：固定汇率制度的系统性困境

报告将1992年欧洲汇率机制危机、1994年墨西哥金融危机和1997年亚洲金融危机归类为本币过剩危机，三者的共同传导机制为：本国经济遭遇冲击→固定汇率导致本币吸引力下降→资本大量外逃→央行放弃固定汇率→危机加剧的恶性循环。

欧洲汇率机制危机中，英国为应对经济衰退实行货币宽松，与德国联邦银行持续加息的政策形成错配，为索罗斯做空英镑提供了窗口。

英镑放弃锚定后，从1992年9月至1993年2月跌幅达29%。墨西哥危机中，美联储1994年4月起连续加息7次共计300个基点，资本大量外流，比索从1994年12月至1995年3月跌幅达48%。亚洲金融危机中，美元走强叠加日元大幅贬值压制东南亚出口，1997年7月至1998年2月间，印尼卢比贬值11%，泰铢贬值59%，马来西亚林吉特贬值47%。

资产表现方面，三次汇率危机期间相关国家权益资产普跌，贵金属表现强劲，与危机国出口相关的产品相对具有韧性。

债务过剩：日本"失去的二十年"与次贷危机

报告将1990年代日本经济危机和2008年次贷危机归类为债务过剩危机，传导机制为：货币快速扩张→流动性严重过剩→债务信贷大幅扩张→政策收紧→债务压力暴增→银行信贷紧缩→经济危机。

日本危机中，《广场协议》后日元大幅升值，资金大量流入股市和房地产，日本央行为缓解升值压力注入过多财政和货币刺激。1989至1991年，日本央行五次加息，资产泡沫随即破裂，日经225指数断崖式下跌，房价大幅下滑，企业破产数量激增，日本由此陷入"失去的二十年"，1991年后GDP增速大幅下降，部分年份甚至出现负增长。

次贷危机中，低利率环境推动次级贷款大规模扩张，高涨的房价催生资产证券化兴起，信用风险向市场广泛分散。美联储政策收紧后，房价自2006年7月见顶下跌，次级抵押债券评级遭下调，2008年9月雷曼破产，金融机构追逐现金与无风险资产，资产流动性几近枯竭。危机期间，贵金属展现出极强的防御属性，而与债务挂钩最紧密的地产和权益市场跌幅最大。

当前风险：三类过剩叠加，警惕"这次不一样"

报告指出，当前全球风险资产或面临三类危机的罕见叠加：AI泡沫风险（实物过剩）、主权债务困境（债务过剩）以及主权货币信用裂痕扩张（本币过剩）。

对于AI泡沫，报告认为目前问题更多集中在微观层面，主要表现为涨速过快。4月以来美股AI上涨速度快于EPS上修速度，在博通给出不及预期的业绩指引后，股价已开始向合理预期修正。纳指预测PE仍在历史中枢附近，PEG处于历史低位，尚未达到泡沫化标准。

宏观层面的风险则更为复杂。一方面，历史经验显示泡沫破裂往往发生在加息之后，当前加息条件尚不满足；另一方面，由于本轮美元信用本身也受到挑战，历史上少有的这一变量使得风险来源更加多元。

报告特别指出，美债市场波动与全球变化高度相关，新兴市场及日韩货币贬值压力较大，美伊局势尚未明朗，油价对美债利率的影响难以定论，不能完全排除加息前市场就开始宽幅调整的风险。

再平衡"AI+涨价"杠铃策略

面对上述复杂风险，报告建议投资者适当向传统板块再平衡，构建"AI+涨价"的牛市杠铃组合。

报告认为，若三季度美股流动性冲击"倒逼"美联储QE，将为国内化债创造条件，中国实体部门资产负债表有望修复，PPI涨价也能传导至CPI链条。

具体而言：其一，AI尚未泡沫化，成长投资者需接受AI算力硬件（通信设备、半导体、存储等）的高波动性；其二，价值投资者既要把握PPI涨价链（煤炭、石油、化工、新能源），也要耐心等待下半年资产负债表修复驱动的CPI涨价链（地产、白酒等）。

报告同时提示，黄金1月以来的意外大跌是一个值得警示的案例——即便去美元化、央行增储等多头逻辑并未发生根本变化，5月中国央行黄金增储量甚至继续增加近10吨，金价仍维持低迷，充分说明市场的多变与不确定性。

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作为一家脑机接口公司，博睿康产品覆盖侵入式和非侵入式两条技术路线。

此次IPO之所以受到关注，核心在于博睿康拥有全球首个获批上市的侵入式脑机接口医疗器械。

2026年3月，博睿康的植入式脑机接口手部运动功能代偿系统获得国家药监局批准上市。该产品适用于颈段脊髓损伤所致四肢瘫患者，主要通过采集患者脑电信号识别运动意图，再利用气动手套设备，辅助患者实现手部抓握功能代偿。

从技术路线来看，该产品采用硬膜外植入式方案，将电极置于硬脑膜外，在不破坏硬脑膜完整性的情况下接近皮层信号源，试图在信号质量、长期稳定性和手术安全性之间取得平衡。

这让博睿康在侵入式脑机接口产业化进程中占据了一个相对稀缺的位置。

若能顺利完成上市，博睿康有望成为科创板首家脑机接口公司。

不过，博睿康的植入式脑机接口手部运动功能代偿系统仍处于商业化早期，其收入主要来自非侵入式产品。

2023年至2025年，博睿康的脑电采集系统收入分别为6160.16万元、5238.56万元和7765.57万元，占比在7-8成。

收入有限的情况下，博睿康仍未实现盈利，2025年亏损额为2.3亿元。

值得一提的是，博睿康此次IPO还牵出了一组更具现实意味的融资条款——投资机构的要求已经从“能否上市”，进一步延伸到“以什么估值上市、融到多少钱”。

据对赌协议，投资方要求博睿康在认可的合格资本市场完成IPO，并且公司估值不低于50亿元，融资额不低于5亿元。

从这一安排可以看出，投资机构对硬科技企业的要求已经不再停留于“讲出技术故事”或“完成上市节点”，而是进一步绑定上市质量、估值水平、融资规模等。

虽然这一对赌协议在上市前已遭到清理，但若博睿康未能于2028年12月31日之前完成上市，则针对创始股东的对赌协议将恢复效力。

此番IPO，博睿康计划募资25亿元，投向脑机接口研发及产业化、营销网络等项目的建设。

侵入式脑机接口产品的商业化成果，或许是此次博睿康IPO能否成功的关键。

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据彭博，衡量塑料树脂及原材料批发价格的指标上月跳涨14%，触及近四年高位，主因伊朗战争切断了关键原料供应。多家美国塑料生产商表示，吸收成本上涨的空间已近极限，提价势在必行。Costco、Whirlpool、Lowe's等大型企业已在财报电话会议上警告，树脂成本上升将抬高下半年原材料支出。

与此同时，美国5月CPI同比上涨4.2%，创逾三年新高，主要受能源价格推动，而塑料成本上涨的冲击尚未完全计入。分析人士指出，随着成本逐级传导，未来数月消费端价格压力将持续显现，从食品包装到家电、汽车乃至日用品价格均可能面临上涨。

战争冲击石化供应，塑料原料价格骤升

此轮塑料成本上涨的根源在于伊朗战争对石化原料供应链的冲击。塑料约98%由化石燃料制成，聚乙烯等产品是食品包装、汽车零部件、家电等消费品的基础原料。

亚洲与欧洲制造商首当其冲，因其高度依赖石脑油作为乙烯和丙烯的原料，而石脑油供应受中东局势冲击尤为严重。原料短缺已迫使一家日本零食企业临时将部分产品包装改为黑白印刷。

相比之下，美国此前因页岩气乙烷路线具备成本优势，受中东冲击相对有限。但随着亚欧买家全球抢货，本土原料供应趋紧，企业囤货行为进一步放大了成本上行压力。

中游企业承压，成本传导链条已启动

塑料产业链上下游已普遍感受到成本压力。

宾夕法尼亚州塑料加工商Viking Plastics的CEO Shawn Gross透露，今年以来部分聚乙烯原料价格已涨超40%。该公司上游为陶氏，下游供货福特。他表示，公司只能更积极地向客户提价，真正的冲击尚未到来。

得州包装企业D6 Inc.创始人Edward Dominion表示，原材料成本已翻倍，运费、燃料等费用也在涨，他已开始将成本转嫁给客户。他还指出，部分买家目前只能拿到约七成所需树脂，一些材料的交货期已从一个月拉长到三个月。他警告，如果短缺持续，最早8、9月货架上就可能出现缺货。

财报预警密集出炉，消费端成本传导加速

多家大型企业已在财报季公开提示塑料成本风险。

Whirlpool首席执行官Marc Bitzer预计，树脂价格上涨将推高下半年原材料成本。Lowe's表示正与供应商合作，缓解包括树脂在内的大宗商品涨价影响。Cava Group已将能源相关包装成本上涨纳入全年业绩指引。

Costco首席财务官Gary Millerchip在财报电话会上称，随着树脂成本逐步传导至商品端，多个非食品品类将出现通胀。尤其在油价维持高位下，含塑料部件、聚酯或棉花成分的商品价格可能上涨。

值得注意的是，近几周石化产品价格已随油价跌破每桶100美元而有所回落，需求放缓提供了一定缓冲。但Gross认为，损害已然形成——陶氏等上游厂商已向下游推行提价，成本正沿供应链逐级向消费端传导。

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SpaceX将于今晚以每股135美元的发行价完成上市，公司估值超过1.75万亿美元。科技投资机构Altimeter Capital创始人兼首席执行官Brad Gerstner在一档播客节目中指出，收购AI编程工具Cursor的潜在选择权，可能是SpaceX最大的上行惊喜所在。

他认为，这一布局将赋予SpaceX将海量算力内部化、训练并运行前沿AI模型的能力，而Cursor用户生成的代码脚本，有望进一步为Grok新模型的训练提供数据支撑。

这一判断对投资者的意义在于：SpaceX的估值逻辑或许不应仅仅锚定于火箭发射频次和Starlink用户增长，AI业务的潜在货币化路径，可能为其提供一条此前未被充分定价的增长曲线。

Cursor选择权：被忽视的AI变现引擎

Gerstner在节目中明确表示，市场目前对SpaceX的讨论过于集中在传统业务层面，而忽视了其在前沿AI领域的战略布局。

"我认为被忽略的一点是，他们在构建前沿市场能力方面已经取得了显著进展，"Gerstner说。他指出，收购Cursor的选择权是关键所在——SpaceX已在自主构建AI模型方面积累了相当基础，而Cursor所带来的算力货币化路径，使其可以将外部算力资源内部化，用于模型训练与推理。

具体而言，Gerstner的逻辑是：Cursor用户在使用过程中产生的大量代码脚本，可以作为训练数据，用于优化下一代Grok模型。这意味着SpaceX的AI业务并非从零起步，而是具备了数据飞轮效应的潜在雏形。

收入8倍增长目标：激进还是可行？

围绕SpaceX的争议，很大程度上集中在其收入增长预期的可信度上。

据Gerstner介绍，空头的核心质疑在于：SpaceX去年收入约为180亿美元，而市场对其未来三至四年内实现约1600亿美元收入存有预期——这意味着收入需要在三到四年内增长约8倍。

"历史上几乎没有多少公司能在三到四年内实现收入8倍增长，这正是让人感到不安的地方，"Gerstner转述空头观点时说。

但他本人对此持乐观态度。他认为，Starlink的规模化扩张与AI业务的协同推进，使这一目标具备现实可行性。在与Google及Anthropic完成算力合作协议后，SpaceX的估值倍数已从约100倍历史收入压缩至39倍，这在一定程度上反映了市场对其商业化路径的重新评估。

老将Baker：长期持有，看好马斯克

参与此次讨论的另一位重量级投资人、Altreides Management管理合伙人Gavin Baker，是SpaceX长期多头的代表人物。

据《华尔街日报》此前报道，Baker将两度从SpaceX获得逾十亿美元的投资回报——第一次来自其在富达投资担任选股人期间，第二次则来自其自营基金。

被问及若SpaceX上市后像其他热门科技股一样出现大幅回调将如何应对时，Baker表示，这是一个"设定后不必理会"的长期持仓，并建议投资者自行做好尽职调查。

AI基础设施投资回报：两位投资人均看多

在更宏观的AI投资逻辑上，Baker与Gerstner均对超大规模云计算厂商的资本开支回报持乐观立场。

Gerstner预计，明年AI提供商将产生约3000亿美元的收入，Baker则认为实际数字将更高，两人均认为"账是算得过来的"。Gerstner以数百万中小企业和消费者同时选择采用AI工具为佐证，认为这种集体性的理性经济行为，本身就是AI创造真实价值的最有力证明。

Baker还就英伟达的战略前景发表了值得关注的判断。他指出，随着越来越多英伟达的大客户开始自研芯片，英伟达完全可以反向切入云计算市场。"如果他所有的客户都要和他竞争，那为什么不去和他的客户竞争呢？"

Baker说。他认为，凭借自有AI模型（如Nemotron）以及现有算力积累，英伟达有能力比市场预期更快地成为全球最大云计算公司之一。

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据报道，交易所截至6月2日的持仓数据显示，自4月初以来，投资组合经理持续增持原油空头仓位。能源分析师John Kemp汇编的数据显示，布伦特原油空头头寸自3月底至6月初已增长约三倍。

市场普遍相信，停火协议及外交谈判将最终推动霍尔木兹海峡恢复正常通航，令全球原油供应恢复正常。然而，与金融市场的乐观预期形成鲜明对比的是，实体原油市场的供需平衡正迅速收紧。

国际能源署（IEA）数据显示，受霍尔木兹海峡持续受阻影响，全球约1300万桶/日的原油供应中断。仅在3月至4月期间，全球原油库存便减少约2.5亿桶，相当于每日消耗400万桶的库存缓冲。

随着库存持续下降，市场开始面临一个问题：如果供应中断持续时间比预期更长，当前的库存缓冲还能支撑多久？

库存缓冲正在快速消失

相比期货市场的乐观情绪，现货市场释放出的信号截然不同。

全球原油库存正在持续下降，美国库欣地区——WTI原油交割中心——库存水平已逼近最低运营区间。与此同时，海上浮仓和陆上商业库存也在不断减少。过去几年，每当供应受到冲击时，库存都能够充当市场缓冲器，平抑价格波动。但随着库存被持续消耗，这种缓冲能力正在减弱。

雪佛龙首席执行官Mike Wirth此前警告称，市场中的“缓冲垫和减震器”正在被逐步耗尽，而市场吸收供应缺口的能力已经明显弱于危机初期。换句话说，当前油价之所以没有出现更剧烈上涨，很大程度上依赖于库存释放。一旦库存下降到关键水平，供需失衡将更加直接地反映到价格之中。

霍尔木兹恢复通航也无法立刻解决问题

市场最大的乐观预期是，一旦霍尔木兹海峡恢复正常运营，大量原油将重新流向全球市场。

但现实远比这一想象复杂。首先，航运公司需要确认安全风险已经真正解除；其次，大量油轮重新调度和装载需要时间；最后，从海湾地区运输至亚洲、欧洲和北美终端用户通常还需要数周航程。

这意味着，即便明天实现全面停火，新增供应真正抵达终端市场也可能是数周之后的事情。而此时全球正进入夏季需求旺季，炼厂开工率上升、交通燃料需求增加，市场对于原油的消耗速度本身就处于一年中的高位。因此，供应恢复与需求高峰之间可能出现时间错配。

油价上行风险正在积聚

不少机构认为，市场目前最容易忽视的并非需求风险，而是库存耗尽后的供应风险。

ING分析师指出，如果供应中断持续至第三季度，在季节性需求增强背景下，油价存在进一步上涨空间。更重要的是，随着库存持续下降，市场对供应冲击的敏感度将不断提高。此前能够被库存吸收的缺口，未来可能直接转化为现货市场紧张和价格上涨。

对于原油市场而言，真正值得关注的问题或许已经不再是霍尔木兹海峡何时恢复通航，而是全球库存还能支撑多久。当库存缓冲逐渐耗尽之际，市场正在押注的“供应迅速恢复”故事，或许将面临现实考验。

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巴克莱经济学家Bum Ki Son在最新研究报告中指出，NPS暂停再平衡规则的举措虽为基金带来了超额回报，但代价是显著放大了市场波动。"养老基金通常被视为金融市场的稳定器，然而NPS对其运营规则的调整，反而使其变成了波动的放大器。"他写道。

这一警告发出之际，衡量KOSPI 200波动性的指标本周早些时候已创下历史新高，韩国股市在极端行情之间剧烈震荡。

韩国保健福祉部——NPS的主管部门——回应彭博查询时表示，基金管理委员会此前的决定旨在提升基金盈利能力与稳定性，并综合考量了韩国资本市场基本面建设的相关努力。该部同时表示，"巴克莱报告在相当程度上依赖过度假设，且对因果关系的分析尚未得到充分验证。"

NPS暂停再平衡：超额收益背后的波动代价

NPS是韩国规模最大的养老基金，也是韩国股市最大的持股机构。今年1月，该基金临时豁免了当资产配置偏离预设区间时须强制调仓的规定。管理委员会当时警告称，在市场高波动环境下——尤其是国内股票超出目标配置区间时——持续调仓可能对本地股票和外汇市场产生过大冲击。

然而，巴克莱的反事实分析显示，这一决定的代价不容忽视。Bum Ki Son估算，若NPS维持正常再平衡操作，截至今年5月底，其国内股票回报率将为11.1%，而实际回报率达到21.7%——超额收益显著，但组合波动性也大幅上升。他指出，由于NPS在市场过热时未能卖出、在3月及6月迄今的下跌中也未能买入，其缺席直接加剧了KOSPI的市场波动。

官方数据显示，NPS今年一季度国内股票回报率为21.7%，截至3月31日总资产规模达1526.1万亿韩元（约合1万亿美元）。与此同时，随着KOSPI今年以来涨幅约90%、成为全球表现最强劲的基准指数，NPS上月大幅上调了国内股票配置目标，同步削减了海外股票目标配置。

外汇市场承压：再平衡缺席引发美元需求激增

巴克莱的报告还揭示了NPS决策对韩元汇率的深远影响。Bum Ki Son写道，NPS最初援引外汇市场压力作为暂停再平衡的理由之一，但这一决定反而对外汇市场造成了"显著压力"。

"我们认为，NPS的再平衡豁免，可以说是将其再平衡需求转嫁给了外国投资者，进而转化为由韩国外汇市场股票资金外流驱动的超额美元需求。"他写道。

数据印证了这一判断。今年以来，全球基金已从韩国本地股票市场净卖出787亿美元。分析人士将大部分资金外流归因于三星电子和SK海力士等市场龙头股大幅上涨后，基金持仓超出强制配置上限所引发的被动减仓。韩元本月早些时候一度跌至2009年以来最低水平，尽管韩国政府承诺遏制过度波动。当局本周宣布计划打击投机性外汇交易，推动韩元录得逾一年来最大单周涨幅。

7月再平衡重启：规则执行力度成关键变量

随着NPS计划于7月恢复再平衡操作，市场关注焦点已转向其执行力度。Bum Ki Son指出，"NPS将在多大程度上严格遵守基于规则的再平衡，将是影响韩元走势的重要因素。"

然而，NPS已释放出执行力度趋软的信号——该基金已下调每日再平衡上限。巴克莱认为，这可能使国内股票市场的波动性及韩元的压力持续处于高位。

值得注意的是，推动韩国股市今年创纪录上涨的核心逻辑——人工智能热潮及随之而来的存储芯片需求——依然存在。但保证金债务的积累以及伊朗战争引发的地缘政治冲击，已多次触发剧烈波动。KOSPI今年1月单月上涨24%创历史纪录，随后4月再度以31%的月涨幅刷新这一纪录，投资者为对冲市场波动所支付的期权溢价也随之攀升至历史最高水平。在此背景下，NPS再平衡机制能否真正回归常态，将是下半年韩国市场稳定性的核心观察指标。

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马斯克旗下火箭公司SpaceX将于美东时间周五上午9:50（北京时间21:50）在美股纳斯达克上市，以每股135美元的固定价格发售5.556亿股，募资约750亿美元，公司估值约1.77万亿美元，一举超越沙特阿美2019年创下的294亿美元募资纪录，成为全球有史以来规模最大的IPO。

按发行价计算，马斯克持有的SpaceX股份价值约6880亿美元，个人总身家接近9710亿美元；若上市后股价升至约140.71美元，他将成为全球首位净资产突破万亿美元的富豪。

这场IPO的定价策略同样打破常规——SpaceX跳过传统路演与区间询价流程，从一开始便直接给出固定发行价，在省去操作复杂性的同时，也将市场最终检验的压力全部留给今日的实盘交易。

截至目前，场外衍生品市场隐含市值约2.4万亿美元，较IPO估值高出35%；预测平台Polymarket数据显示，首日收盘市值突破2万亿美元的概率约为70%。

值得一提的是，SpaceX今日的表现，不仅是对支撑特斯拉超过1万亿美元估值的所谓"马斯克溢价"的一次市场检验，同时也将成为衡量投资者风险偏好的关键风向标——在AI巨头Anthropic和OpenAI相继准备上市之前，这场史上最大IPO的首日表现，将为后来者提供重要参照。

据《华尔街日报》报道，SpaceX已于周四以每股135美元完成5.556亿股的全额发售，募资约750亿美元，公司估值约1.77万亿美元，超越沙特阿美2019年创下的全球最大IPO募资纪录。

投资者抢筹的画面更为壮观。

华尔街见闻此前文章提到，散户认购金额突破1000亿美元，约1000家机构投资者提交认购申请，贝莱德（BlackRock）提交了至少50亿美元的认购申请，成为本次发行的主要机构认购方之一。

中东主权财富基金亦集体入场——沙特公共投资基金（PIF）与科威特投资局（KIA）各提交了10亿至50亿美元不等的订单，卡塔尔投资局（QIA）亦可能作出重大承诺；据《华尔街日报》报道，某单一家族办公室认购请求超过10亿美元。

本次约30%的发行股份将优先配售给散户，远高于传统IPO不超过10%的惯常比例。

这在扩大个人投资者参与度的同时，也使首日交易面临更高波动风险。承销商和交易员预计，如果散户出现恐慌性抛售，股价震荡可能触发10%幅度的熔断机制，导致交易被强制暂停5分钟——此前Figma及芯片公司Cerebras Systems均曾遭遇类似情形。

SpaceX放弃传统IPO路演与区间询价流程，从一开始便锁定每股135美元的固定发行价。此举旨在压缩操作复杂性，但同时也省略了市场视为必要的价格发现环节。

定价策略的成败，将由今日交易直接裁决。若股价大幅上涨，批评者将认为SpaceX定价偏低、"把钱留在了桌上"；若股价破发或表现平平，市场则将质疑承销方高估了需求。

目前预测市场对首日表现保持乐观——Polymarket数据显示，首日收盘市值超过1.8万亿美元的概率约为84%，超过2万亿美元的概率约为69%。

开盘安排方面，SpaceX的首次公开募股（IPO）将于美东时间6月12日上午9:50（北京时间21:50）正式挂牌报价，并于上午10:00（北京时间22:00）开启交易。

承销商通常希望在开启交易前，为约10%的发行股票撮合好买卖双方，SpaceX对应约5500万股，价值约75亿美元。由于早期投资者受禁售限制，在需求旺盛的市场中寻找愿意出售的卖方需要时间。

不过据报道，承销商也可能打破惯例，在未完成传统撮合比例的情况下提前开启交易，以确保首日拥有充足的交易时长。

此外，作为稳定代理人，摩根士丹利掌握"绿鞋机制"这一市场稳定工具——即超额配售约15%的股份。若上市后股价走软，摩根士丹利可在公开市场入场买入以支撑价格；若股价持续走强，则可行使超额配售权要求发行人增发股份。

未来两个关键交易时间点

今晚过后，投资者需要密切关注两个极具交易价值的关键时间点。知名特斯拉社群意见领袖、前华尔街分析师Alexandra Mertz指出，分别是“7月7日入纳指”和“7月财报会两天后的解禁”。

第一个关键时间点：7月7日

这一天是独立日周末后的首个交易日，也是SpaceX上市后的第15个交易日，届时纳斯达克100指数将正式将其纳入。

追踪该指数的被动基金必须在公开市场无条件建仓，市场预计这部分被动买盘规模在80亿至180亿美元之间，更接近150亿美元。由于此时老股东尚无法卖出股票，市场自由流通量处于最低水平，可能形成自我强化的正向反馈循环，推动股价持续走高。

第二个关键时间点：第二季度财报会议后两个工作日（预计7月22日或29日左右）

早期内部股东将迎来第一批大规模解禁。不过，默茨澄清，市场担忧的30%抛压被明显高估。马斯克本人持有约50%的早期股份，其股份设有366天的严格禁售期。

因此，实际流向公开市场的新鲜解禁股仅占总股本的10%至15%。此外，早期大股东罗恩·巴伦（Ron Baron）已明确表示“一股不卖，还将在公开市场加仓10亿美元”。

华尔街的尖锐分歧：AI算力押注 vs 53%折价警告

华尔街对SpaceX的估值两极分化：有人看到AI基础设施的黄金时代，有人只看到透支未来的天价幻想。

Wedbush Securities高级分析师Dan Ives将此次IPO定性为“AI革命向前迈进的重要时刻”。

他的乐观判断基于SpaceX在AI基础设施领域的现实进展：位于田纳西州孟菲斯的Colossus数据中心已集成22万块英伟达顶级GPU，可提供超过300兆瓦的AI算力。上市文件显示，SpaceX与谷歌签署了约每月9.2亿美元的AI算力租赁协议，而Anthropic则承诺每月支付12.5亿美元，独家使用相关算力。

与之形成鲜明对比的是，Morningstar分析师尼古拉斯·欧文斯（Nicolas Owens）给出的公允价值仅为每股63美元，较发行价低53%。

欧文斯认为，当前135美元的发行价中，约72美元是投资者为SpaceX尚未落地的宏大项目所支付的“期权溢价”——主要包括轨道数据中心和火星基地计划。他赋予轨道数据中心50%的落地概率，并指出一旦项目失败，公司估值将大幅缩水。

纽约大学金融学教授Aswath Damodaran给出的企业价值估算为1.22万亿美元，同时也承认，在极度乐观的假设下，1.75万亿美元的估值并非毫无依据。

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她擅长把大众情绪、爽点和复杂现实，压缩成一个易于消费、转发故事的能力，已然从公众号历史延伸到短视频时代。

她操盘的“听花岛”，接连押中了多部现象级爆款后，旗下出海短剧平台FlickReels联手海鱼星空，以高分成和实时数据共享争夺原创AI剧本，并将目光锁定在海外市场。

按照其披露的合作规则，平台将把50%以上毛利分给内容团队，开放后台数据、让合作方“以天为单位感知分账变化”。

这不是咪蒙第一次追逐内容风口。但这次的故事主角已经不只是一个爆款团队或某个平台的浅尝辄止。

在咪蒙和听花岛换道狂奔的背后，中国大模型燃烧最剧烈的产能，正顺着大洋彼岸的手机屏幕疯狂蔓延。

换上AI产线

AI短剧之所以让行业亢奋，是因为在此之前，海外短剧的“旧账本”一度越算越沉重。

2025年，作为短剧出海第一大市场，北美本土短剧制作成本上涨10%至20%，单部成本达到25万至30万美元。

工会制度介入、主创薪酬溢价、精品化转型，都是主要推手。

与此同时，文化与审美之间的天然鸿沟，也让早期低成本翻译剧的红利难以持续。靠简单翻译、搬运带来的短暂流量，去年已经明显回撤。

2025年，收入位列前十的出海短剧APP中，有5款下载量与收入双双下滑；全年新增74个APP的同时，也有19个悄然离场。

海外短剧表面上是内容生意，实质上却是一门极度消耗资金的买量金融游戏。

平台需要不断用新剧、新素材吸引用户下载，再通过付费解锁、订阅或广告把获客成本收回来。竞争不只是剧集内容竞争，更是素材池、买量效率和资金消耗的竞争。

高度绑定投流渠道的消耗模式下，推广费等同于上缴给Meta、Google、TikTok等流量平台的“买量税”。

而如今，原本被制作和买量成本压住利润的商业模型，在AI产线的加持下，重新有了算账空间。

“大概在今年三四月左右的时候，海外短剧突然开始密集传出赚钱的消息了。同时，坊间不断在寻找视效能力很强的AI高手。”资深AI短剧内容顾问朱古力告诉华尔街见闻·全天候科技。

DataEye数据显示，2026年3月，海外AI剧/漫剧的投放素材量环比激增140%。

紧接着5月，海外微短剧APP双端预估总下载量达到2.5亿次，双端预估内购收入冲上2.29亿美元，环比大幅提升约13%。

同样感知到变化的，还有站在产线一线的团队。

导演周迪俊合作的TCL雷鸟科技AIGC部门就是其中之一。视频生成模型Seedance 2.0推出后，TCL雷鸟科技的团队便将主要产能投入到了海外市场。

由该团队出品的AIGC 仿真人短剧《邪龙公爵的替代新娘》，上线仅一个月内全平台播放量便突破千万次。

据周迪俊介绍，相比传统实拍剧组动辄几十人的庞大编制，如今一个海外AI 短剧团队通常只需要3到5人，整体成本大概只有传统实拍的10%到20%。

TCL雷鸟科技AIGC生态部负责人徐会华告诉全天候科技，海外下沉市场对“爽感”和“情绪张力”的碎片化内容需求极其旺盛，且他们对科幻、超自然题材的接受度比国内更高，这恰好切中了AIGC的长项。

“只要ROI是正的，这个模式就又会有继续尝试的机会。”朱古力说。

多方入局新沙盘

相比国内由字节系主导的局面，海外的分发渠道事实上是分散的。短期内，没有谁能绝对垄断。

今年以来，更多国内头部企业真金白银投入海外AI短剧赛道。

面对海外并不便宜的用户入口，所有玩家真正要解决的，都是如何提升投资回报率（ROI）的确定性。

尤其是内容出身的玩家，往往承担创作和试错风险，但平台账期、分账规则和后台数据并不完全透明，在产业分配中天然处于弱势。

听花岛高调招揽优质合作方，平台化出海的核心动机既是拿回分账和数据主动权，提高内容团队在收益端的确定性；同时也是锁定优质供给，沉积属于自己的流量池。

而主打在短剧生意中“卖铲子”的昆仑万维，则选择从产业链生态中要确定性。

今年4月，昆仑万维推出“天工短剧工作台SkyProduction”。

该平台以AI智能体驱动内容创作流程自动化，融合了自研的SkyReels、Seedance以及可灵等多个全球顶级视频模型，自动完成角色资产提取、分镜生成、多视图推理和批量视频生产。

分发与变现端，昆仑万维形成了DramaWave和FreeReels的双平台阵容。前者主打北美市场的付费模式；后者则瞄准东南亚等新兴市场的免费广告模式。

网文起家的内容大厂，优势在于有海量IP储备。但面对爆款率的不确定，仍选择通过自研模型与工具链将资产做重。

中文在线构建了以“逍遥大模型”为底座的全栈体系，辅以“次元神笔”与AI Agent智能投放系统；

掌阅科技则开发出全流程工业化AI Agent 模式，将自研 AI 泡漫覆盖“创作—生产—投放—运营”全链路。

但硬币反面是，底层研发与应用端投流获客的双重消耗，也让内容大厂颇感压力。

掌阅科技2026年一季报显示，虽然海外AI短剧多部剧集上线拉动营收同比增长23.52%至7.94亿元，但受制于长线AI研发的刚性支出，归母净利润仍亏损超3000万元。

中文在线一季度销售费用同比激增的同时，其“逍遥大模型”等全栈体系的开发成本依然在分摊当季利润。

目前来看，传统网文版权收入仍占据这两家大厂整体营收的八成以上，AI短剧相关收入的利润贡献占比仍在爬坡。

沙盘上的竞争，部分已转变为技术研发投入的资产化效率，与IP变现周期之间的耐力比拼。

流量竞争加剧

当AI短剧持续以更低成本批量涌入，内容供给日益充裕，付费意愿便会自然松动。

2026年5月，海外在投微短剧APP中，纯付费的IAP类产品从191款升至208款，环比上升9%；混合变现的IAAP类产品从268款升至286款，环比上升7%；而全免费的IAA类产品则由75款增至92款，环比增长23%，增速位居全盘第一。

付费与混合模式仍是营收主流，但免费模式的突围速度已经明显攀升。

纯内购模式下，平台需要用爆款内容刺激用户付费；但在免费或混合模式下，平台更需要足够大的用户池、广告系统和推荐效率。

在这场比拼“谁拥有全球最大原生流量池”的游戏里，最大的变量无疑是字节跳动的直接下场。

2025年底，字节跳动就在主站TikTok内成功跑通了短剧小程序板块“TikTok Minis”。

并几乎在同一时间上线了独立的微短剧流媒体App“PineDrama”，彻底打通主站账号数据，走全链条免费路线。

“PineDrama”主攻美国、巴西市场，起势相当亮眼。

2026年5月海外微短剧APP下载量TOP20 榜单中，昆仑万维旗下的FreeReels、麦芽旗下的NetShort位列一二名，但下载量分别环比下滑12%、29%。

上线不久的PineDrama凭借主站大水漫灌般的导流，单月下载量迅速突破2100万次跻身前三，环比暴涨 16%，旗下头部AI剧集播放量已轻松破亿。

TikTok最大的优势，恰恰在于它原本就拥有全球短视频用户池，不需完全在主站内测试内容、收集用户反馈，再把部分内容导向独立APP或站内小程序。

对其他短剧平台而言，TikTok是一个难绕过的买量渠道；但对PineDrama而言这本身就是自家的后花园。

尽管“产能战”已有转向“流量战”的苗头，但这并不意味着海外短剧会完全复制国内路径。

流量集中度的差异固然是重要原因，更深层的区别在于，海内外短剧的用户基础、内容语境和商业模型并不相同。

朱古力认为，这和短视频消费习惯的普及程度有关，也和国内长视频市场相对疲软、网文IP供给充足有关。“对短剧爽感和语境的接受，跟网文教育是一脉相承的。”

在他看来，真正跑通稳定商业模型的海外微短剧，恰恰是一个“非影视”的赛道——通过密集的剧情钩子和极具沉浸感的声音设计，专门为北美白人女性等核心受众提供暧昧、高纯度的情绪价值。

“我不能说故事绝对不重要，但在产生数据的时候，故事不是唯一决定性因素。”朱古力说。

技术爆发和算法投喂带来的新鲜感，往往有着残酷的半衰期。

感官刺激的阈值被拉高后，对狼人、吸血鬼和豪门恩怨的审美疲劳迟早会到来。

在国内，随着平台内容治理和审核尺度收紧，不少团队正继续为庞大的产能寻找海外出口。

“目前已经有一些产能转了过来。随着大家对海外链路越来越熟悉，这个进程会加快。”徐会华告诉全天候科技：“但如果目标是做精品剧的话，从团队决定出海，到成熟作品批量面市，中间仍会有一段供给释放的缓冲期。”

对短剧出海而言，技术解决了成本和供给的难题，但很快就会带来过剩的新麻烦。

当产能不再稀缺，拼规模的红利也就走到了尽头，谁能留住用户和利润，谁才是最终的赢家。

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6月12日，据中国央行初步统计的数据：

2026年前五个月社会融资规模增量累计为17.48万亿元，根据前值（前四个月新增15.45万亿元）计算，5月单月新增社融约为2.03万亿元。

前五个月人民币贷款增加9.11万亿元，根据前值（前四个月新增8.59万亿元）计算，5月单月人民币贷款增加5200亿元。

前五个月人民币存款增加15.77万亿元，根据前值（前四个月新增14万亿元）计算，5月单月人民币存款增加 1.77万亿元。

截至5月末，M2同比增长8.6%，M1同比增长5.5%，M2-M1剪刀差为 3.1个百分点，较前值（4月末为3.6个百分点）收窄 0.5个百分点。

《券商中国》发文表示，今年前5个月，社融规模与M2增速保持平稳增长。5月末，M1同比增长5.5%，较上月末提高0.5个百分点，M1与M2“剪刀差”相应收窄，意味着企业生产经营更趋活跃。

贷款增速换挡是经济发展动能迭代升级的体现。前5个月住户贷款减少6314亿元，企业贷款增加9.63万亿元，延续“居民弱、企业强”特征。同期企业债券净融资1.67万亿元，政府债券净融资5.67万亿元，二者合计占社融增量超过40%。权威专家表示，债券融资已成为实体经济获取资金的重要渠道。

中国人民银行主管的《金融时报》发文指出，目前我国贷款总量已突破280万亿元，在庞大基数上增速放缓是自然现象。新增贷款规模并不必然对应支持实体经济力度强弱，更应关注盘活存量、用好增量。随着融资结构深度转型，贷款增速放缓已成为常态，需将贷款与债券融资结合看，才能全面把握金融支持实体经济的力度和效果。

一、社会融资规模存量同比增长7.7%

初步统计，2026年5月末社会融资规模存量为458.81万亿元，同比增长7.7%。其中，

对实体经济发放的人民币贷款余额277.4万亿元，同比增长5.5%；

对实体经济发放的外币贷款折合人民币余额1.14万亿元，同比下降4.3%；

委托贷款余额11.22万亿元，同比持平；信托贷款余额4.67万亿元，同比增长7.1%；

未贴现的银行承兑汇票余额2.13万亿元，同比下降6.2%；

企业债券余额35.69万亿元，同比增长8.4%；政府债券余额100.6万亿元，同比增长15.1%；非金融企业境内股票余额12.43万亿元，同比增长4.7%。

从结构看，

5月末对实体经济发放的人民币贷款余额占同期社会融资规模存量的60.5%，同比低1.2个百分点；

对实体经济发放的外币贷款折合人民币余额占比0.2%，同比低0.1个百分点；

委托贷款余额占比2.4%，同比低0.2个百分点；

信托贷款余额占比1%，同比持平；

未贴现的银行承兑汇票余额占比0.5%，同比持平；

企业债券余额占比7.8%，同比高0.1个百分点；

政府债券余额占比21.9%，同比高1.4个百分点；

非金融企业境内股票余额占比2.7%，同比低0.1个百分点。

二、前五个月社会融资规模增量累计为17.48万亿元

初步统计，2026年前五个月社会融资规模增量累计为17.48万亿元，比上年同期少1.16万亿元。其中，

对实体经济发放的人民币贷款增加9万亿元，同比少增1.38万亿元；

对实体经济发放的外币贷款折合人民币增加1153亿元，同比多增2116亿元；

委托贷款减少1031亿元，同比多减918亿元；

信托贷款增加57亿元，同比少增570亿元；

未贴现的银行承兑汇票减少172亿元，同比多减1514亿元；

企业债券净融资1.67万亿元，同比多7577亿元；政府债券净融资5.67万亿元，同比少6340亿元；

非金融企业境内股票融资2305亿元，同比多799亿元。

三、广义货币增长8.6%

5月末，广义货币(M2)余额353.67万亿元,同比增长8.6%。

狭义货币(M1)余额114.89万亿元,同比增长5.5%。

流通中货币(M0)余额14.69万亿元,同比增长11.9%。

前五个月净投放现金5907亿元。

四、前五个月人民币存款增加15.77万亿元

5月末，本外币存款余额352.38万亿元，同比增长8.7%。月末人民币存款余额344.45万亿元，同比增长8.7%。

前五个月人民币存款增加15.77万亿元。其中，

住户存款增加5.63万亿元，

非金融企业存款增加1.26万亿元，

财政性存款增加1.91万亿元，

非银行业金融机构存款增加5.64万亿元。

5月末，外币存款余额1.16万亿美元，同比增长17.5%。前五个月外币存款增加1032亿美元。

五、前五个月人民币贷款增加9.11万亿元

5月末，本外币贷款余额284.79万亿元，同比增长5.4%。月末人民币贷款余额281.02万亿元，同比增长5.5%。

前五个月人民币贷款增加9.11万亿元。

分部门看，

住户贷款减少6314亿元，其中，短期贷款减少6942亿元，中长期贷款增加628亿元；

企（事）业单位贷款增加9.63万亿元，其中，短期贷款增加3.77万亿元，中长期贷款增加4.99万亿元，票据融资增加6999亿元；非银行业金融机构贷款减少2797亿元。

5月末，外币贷款余额5532亿美元，同比增长2.6%。前五个月外币贷款增加82亿美元。

六、5月份银行间人民币市场同业拆借月加权平均利率为1.31%，质押式债券回购月加权平均利率为1.33%

5月份银行间人民币市场以拆借、现券和回购方式合计成交180.45万亿元，日均成交9.5万亿元，日均成交同比增长7.9%。其中，

同业拆借日均成交同比增长18.5%，现券日均成交同比增长4.7%，质押式回购日均成交同比增长8%。

5月份同业拆借加权平均利率为1.31%，比上月高0.02个百分点，比上年同期低0.24个百分点；质押式回购加权平均利率为1.33%，比上月高0.02个百分点，比上年同期低0.23个百分点。

七、5月份经常项下跨境人民币结算金额为1.67万亿元，直接投资跨境人民币结算金额为0.58万亿元

5月份，经常项下跨境人民币结算金额为1.67万亿元，其中货物贸易、服务贸易及其他经常项目分别为1.28万亿元、0.39万亿元；直接投资跨境人民币结算金额为0.58万亿元，其中对外直接投资、外商直接投资分别为0.22万亿元、0.36万亿元。

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6月12日，华为在东莞举行2026年开发者大会上，正式发布HarmonyOS 7。华为常务董事、终端BG董事长余承东宣布，面向开发者的Beta版当日启动，搭载该系统的首款产品计划于2026年秋季上线。

余承东披露，HarmonyOS 6终端设备数量已突破6600万，从发布到达到这一规模仅用时一年两个多月。此次升级涵盖系统架构优化、AI辅助开发工具以及生态扩展计划，标志着华为在构建独立软件生态方面继续推进。

在大会上，余承东回顾了华为大模型业务的发展路径。他表示，华为在全球尚不了解大模型时便推出盘古大模型，但此后因“一些原因”出现落后。他透露，去年国庆节前夕，他被重新安排负责大模型业务。

“我会带领团队一路赶超，在我余承东的字典里没有第二，只有第一。”余承东表示。

鸿蒙7.0的核心升级在于架构层面的全面转型。华为宣布，鸿蒙智能向Agent架构全面演进，系统从通信、交互、AI、数据四大维度重构底层，打破传统移动系统单一架构局限。

据华为介绍，鸿蒙7.0意在全面打通手机、PC、车机、智能家居的全场景生态壁垒，余承东将其概括为具备"更沉浸、更智能、更流畅、更安全、更便捷"的优势。在空间计算方面，鸿蒙7.0新增空间美学、空间影音及空间交互功能。

华为将此次发布定位为鸿蒙系统自2019年首次推出以来的跨越式升级节点，官方描述的发展脉络为：2019年鸿蒙操作系统发布，2023年鸿蒙原生应用全面启动，2026年进入Agent时代。

华为在此次大会上同步发布了两款面向开发者的AI辅助研发产品：DevEco Code与DevEco CLI。

据华为终端BG软件部总裁龚体介绍，DevEco Code是一款编程智能体，覆盖需求设计、代码生成、测试及维护等研发全流程。DevEco CLI则将鸿蒙全流程工具及Skills开放给开发者，从创建工程、语法检查、编译构建到运行调测均实现Agent调用友好。

上述工具的推出，旨在降低开发者在鸿蒙生态上的研发成本，推动应用数量与质量提升，进而支撑生态扩张目标。

余承东在大会上宣布启动"鸿图计划"，目标是加快开源鸿蒙生态的规模化发展，推动华为从技术贡献者走向全域使能者。

根据华为披露的目标，鸿图计划将支持超过20个行业、200余类芯片以及1200余类设备采用开源鸿蒙，覆盖范围大幅扩展至消费终端以外的垂直行业场景。

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报道写道，美国与伊朗正就重开霍尔木兹海峡问题接近达成协议，谈判进展与七国集团（G7）峰会日程高度重合。

多名G7官员透露，一名伊朗高级官员在近期释放出协议可能达成的信号。协议形式预计将以谅解备忘录（MOU）呈现，而非正式的最终协议。签署地点方面，瑞士日内瓦被列为候选，最早可能于本周日举行签署仪式。

然而，伊朗外交部发言人表示，"我们在此事上尚未得出结论"，但同时承认在结束这场战争方面已有所进展。

周五稍早前，新华社援引伊朗迈赫尔通讯社报道，伊朗与美国的14点谅解备忘录草案新细节已公布，包括美国承诺解除制裁、从伊朗周边撤军、解除海上封锁、开放霍尔木兹海峡以及解冻伊朗被冻结的资产等。

消息公布后，国际油价跳水，布伦特原油一度重挫5%。自今年2月战争爆发以来，这场冲突已在中东地区引发广泛动荡，并推动能源价格大幅上涨。

据获悉，今年G7峰会将于6月15日至17日在法国阿尔卑斯山地区的埃维昂举行，瑞士日内瓦与峰会举办地相距不远，目前正被各方讨论为潜在签署地点。

一名G7官员表示，协议大概率将以谅解备忘录的形式落地，而非具有法律约束力的最终协定。另一名G7官员则证实，美伊两国目前确实存在接近签署协议的迹象，但同时提醒，此前的外交进展曾多次未能转化为实质成果。

上述官员同时指出，伊朗方面尚未正式确认已准备好举行签署仪式。自战事今年2月爆发以来，美伊两国政府之间的沟通进展迟缓，这为谈判增添了不确定性。

伊朗外交部发言人的表态总体偏向审慎。

在承认谈判取得一定进展的同时，他明确否认各方已就核心问题达成结论，措辞与G7官员的乐观判断之间存在明显落差。

多名知情官员向彭博强调，历史上类似的外交突破曾多次因最后阶段谈判破裂而告吹，当前局势同样面临类似风险。伊朗政府与美方之间沟通渠道不畅的问题，自冲突爆发以来持续存在，进一步加大了最终达成协议的难度。

霍尔木兹海峡是全球重要的原油运输通道，其关闭对全球能源供应格局造成显著冲击。

自今年2月战争爆发以来，相关封锁已导致中东地区局势持续动荡，并带动能源价格明显攀升。

若美伊两国最终就重开海峡达成协议，投资者预计能源价格将承受下行压力，而市场的风险情绪则有望随之改善。

G7峰会窗口期形成的外交推力，以及日内瓦签署地点的浮现，令外界对协议尽快落地的预期有所升温，但伊朗方面的审慎表态表明，谈判结果仍存在较大变数。

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作者 | 周智宇

中国汽车业的多品牌时代正在收拢。过去几年把品牌一个个分拆出去、各自搭班子讲故事的车企，如今陆续把它们收了回来，“多生孩子好打架”的打法，正在被“一个集团、一套班子”取代。

吉利是这股收拢潮里走得最远的一家。

工商信息显示，6月9日，浙江极氪智能科技有限公司发生工商变更，李书福卸任董事长，安聪慧卸任法定代表人，由吉利汽车集团CEO淦家阅接任。四天前，领克汽车科技有限公司刚完成同样的交接，安聪慧卸任领克法定代表人及董事长，接棒者同样是淦家阅。

一周之内，吉利两大高端品牌的法人职权，统一到了同一个人手里。

“这是回归'一个吉利'，延续《台州宣言》的精神。”吉利方面人士在6月12日回应华尔街见闻称，此次变更不影响业务运营。

在吉利的叙事里，这只是一次例行收尾。但收尾之后，更难的部分才刚刚开始。

这次交接没有悬念。2025年5月吉利汽车宣布私有化极氪时，新的治理架构就已对外公布：安聪慧出任吉利控股集团CEO；淦家阅执掌合并后的吉利汽车集团，下设吉利银河和极氪科技两大事业群。去年12月极氪从纽交所退市、重新成为吉利汽车全资附属公司后，此次工商变更只是把一年前定下的权责落到企业主体上。

李书福也并未退场。他卸任的只是极氪这一经营主体的职务，吉利控股集团董事长，仍然是他。

但人选本身有信号。淦家阅2003年大学毕业即加入吉利，从财务经理起步，管过财务体系，也做过采购公司总经理，2021年成为吉利首位“80后”集团CEO。财务加供应链的履历，对应的正是这场整合下半场的核心命题，强化成本控制。

吉利控股集团副董事长曾在给出协同目标：研发层面节省数以十亿计的费用，采购层面再省几十亿，管理费用与营销费用双降。

极氪与领克合并后，两个品牌的研发、采购和中后台正在打通，谁来主刀，决定这一刀能切多深。

淦家阅接过的，是吉利今年最关键、也最不容有失的一块业务。

吉利汽车2026年的销量目标是345万辆，新能源同比要增长32%。但压力在各品牌之间的分布并不均匀：购置税退坡后，主打大众市场的银河系列一季度新能源销量同比下滑9.5%，入门级需求被率先挤压；撑住吉利一季度17.5%毛利率的，是出口和高端车型。

换句话说，吉利的利润，越来越依赖淦家阅刚刚接管的这一块。

资本市场已经提前给这场整合记了功。今年以来，吉利汽车录得约9.47%的涨幅，是港股十家整车企业中唯一上涨的一家，从比亚迪到赛力斯，其余九家悉数下跌。

但认可的另一面，是更苛刻的验收标准。一季度吉利归母净利润同比下滑27%，低于市场预期，剔除汇兑损益后核心净利仍在增长，可价格战的成本压力没有放过任何一家。淦家阅去年承诺过，整合后集团整体效益提升超过5%，这个数字，投资者会按季度对账。

好在眼下极氪的势头不差。5月交付34377辆，同比增长81.8%，连续四个月同环比双增长，高价位的9系、8系占比接近一半。相比下，追求规模的领克表现略显逊色，5月销量 20732 台，同比下滑 25%，今年前5个月其整体销量也同比下滑2%。

但目标在悄悄收敛。2025年初，极氪科技集团提出2026年销量破百万、成为“中国新能源时代的BBA”；到了今年，极氪的年度目标是30万辆，领克40万辆，合计70万辆。

高端新能源市场的拥挤程度超出了当时的预期。5月，鸿蒙智行和蔚来的交付量都压在极氪之上，每一家都在争夺同一批30万元以上的用户。

收回不切实际的口号，把钱花在刀刃上，本身就是这场整合的目的。

一年前决定合并极氪时，吉利汽车行政总裁桂生悦在说明会上的一句话，已经把这场整合的底色说透了：“时间不等人，市场已经不会给我们容错的空间了。”

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Jonathan Ross在近日的一次访谈中详细阐述了这一架构分工：预填充阶段（读取输入文本）高度并行、对单Token延迟不敏感，适合完全交由GPU处理；解码阶段则根据用户对速度与成本的敏感程度弹性配置，从纯GPU、GPU加LPU混合，到纯LPU不等。他表示，LPU凭借全片上SRAM架构与静态调度机制，在低延迟、小批量的解码场景中具有显著优势，对当前主流的混合专家（MoE）模型尤为友好。

在智能体（Agentic AI）应用快速崛起的背景下，多个AI模型相互调用的任务分解模式正推动算力需求呈指数级而非线性扩张。Jonathan Ross援引杰文斯悖论指出，算力单位成本下降不会压缩市场规模，反而会持续刺激总需求增长——GPU与LPU的市场空间本质上是共同扩张，而非零和竞争。

这也为外界理解Groq与英伟达200亿美元合作协议的战略逻辑提供了解释：在推理工作负载中，两家公司的产品承担不同角色，协同部署优于单独使用任何一方。

Jonathan Ross指出，GPU与LPU的每Token成本曲线形状截然不同，两者并非直接竞争关系，而是覆盖不同的性能区间。

"如果只追求最低的每Token成本，用GPU、用非常大的批量大小就行，速度会慢一些，"他说。"LPU的优势在于，能够跨多颗芯片扩展，完全依赖高速SRAM而非外部内存，在不显著抬高成本的前提下大幅提升Token生成速度。"

他表示，在帕累托曲线的高速端，LPU的经济性优于GPU；将两者组合，可以在任意目标速度下实现最优的每Token成本与最大算力容量。

LPU对混合专家（MoE）模型尤为友好。Jonathan Ross解释，GPU从DRAM读取数据时需要数百量级的批量大小才能保证经济性，而LPU仅需批量大小约10即可运行，这意味着更低的等待延迟和更高的执行效率。"LPU几乎是为专家模型量身定制的。"

Groq的另一项核心差异在于静态调度——操作顺序在编译时预先确定，而非运行时动态分配。

Jonathan Ross用日历安排打比方：短会必须精确预约，长会则可以灵活应对。"在推理场景中，你做的是超低延迟、小批量的计算，必须提前把所有操作排好，让每段计算迅速完成、及时释放硬件。训练时这不那么重要，推理时这绝对关键。"

他同时澄清，静态调度并不意味着无法适配动态路由。在MoE架构中，LPU的时间段是固定的，但"和谁开会"——即激活哪个专家的权重——是可以在运行时变化的，通过"散射和聚集"能力实现灵活路由。

与英伟达协同：预填充归GPU，解码看场景

在与英伟达达成200亿美元战略合作后，Jonathan Ross描述了两者在推理链路中的具体分工。

"预填充阶段——也就是读取输入文本的阶段——建议完全跑在GPU上，因为这个阶段高度可并行化，GPU非常擅长，"他说。解码阶段则根据用户需求分级配置：成本敏感型用户完全用GPU解码；付费专业用户采用GPU加LPU组合；极端性能场景可考虑纯LPU解码。

他预计，未来市场将看到更多LPU与GPU的混合部署形态，而非Groq芯片单独销售。"把两者结合，就像把18轮卡车和配送货车组合使用，你能构建一个更好的网络。"

杰文斯悖论：算力越便宜，需求越大

对于AI算力市场的长期走势，Jonathan Ross援引19世纪经济学概念"杰文斯悖论"作出判断：算力单位成本的下降，不会压缩总需求，反而会催生更大的需求。

"杰文斯悖论的来源是一本关于煤炭的论著：每当蒸汽机效率提升，煤炭总消耗量反而增加，"他说。"当一项活动的成本降低，之前不盈利的活动变得可行，人们愿意做更多实验。随着AI变得越来越便宜，对AI的需求只会不断增加。"

他还指出，智能体（Agent）架构将进一步放大这一效应。AI将任务拆解为并行子任务、让多个智能体同时推进，以及AI调用AI的多层嵌套模式，将导致算力使用量呈指数级扩张。"AI使用AI再使用AI，这导致了使用量的指数级爆炸。"

Jonathan Ross的结论是，"成功灾难"是不可避免的——Groq和英伟达为市场提供的算力越多，市场想要的算力就越多。

以下为访谈文字实录：

主持人： Jonathan，我们其实都是谷歌的校友。我在谷歌时，团队里有个流传的玩笑——如果当天用于在TPU上训练模型的配额用完了，不如直接放假算了。我知道你是TPU的开创者，后来离开谷歌创立了自己的芯片公司。你在谷歌看到了什么，让你想要打造一些不一样的东西？

Jonathan： 算力不够用。当时发生的事情是，语音识别团队训练了一个模型，这个模型在转录任务上超过了人类水平，那是他们第一次做到这一点。问题是，他们没办法把它投入生产。他们实际上把部署范围限定在了Nexus手机上——你应该记得，那是老款安卓手机。

主持人： 对，我用过。

Jonathan： 他们把范围限定在Nexus，与其说是作为一个功能，不如说是因为算力太少，只能支撑Nexus用户群的规模。正好在纽约，我和语音识别团队共进午餐，他们提到了这个问题。我就以20%项目的形式开始，把他们的模型移植到FPGA上，设计了一个通用架构，结果发现推理端的需求相当迫切，最后演变成了一块芯片。随后Jeff Dean做了一个分析，说"考虑到我们在这上面要投入的资金和算力规模，不如直接做ASIC算了。"我当时的反应是：能有多难？结果发现非常难——但那时我们还不知道，就这么跳进去了。

主持人： 我听你以前提过"成功灾难"这个词，我觉得这个词非常传神，在谷歌我也有过好几次这样的体验。

LPU vs. GPU：帕累托曲线与每Token成本

主持人： 英伟达GPU在训练方面表现出色，但在推理阶段存在内存瓶颈。Groq在内存架构上做了哪些改变来解决这个问题？

Jonathan： 首先要想清楚权衡取舍——没有免费的午餐。你追求的是最低的每Token成本，因为成本决定了你的算力容量。大家都在争这个——如果我花同样的钱只能得到一半的容量，那我真正关心的是每一美元能换多少Token。

当然，你同时也需要速度。权衡在于：如果你只追求最低的每Token成本，你就用GPU，用非常大的批量大小，速度会慢一些。我们用LPU做的事情，是能够跨多颗芯片扩展，不依赖任何外部内存，把模型分散在这些芯片上，从而使用速度快得多的SRAM，让Token生成更快，而成本并没有更高。

如果你了解帕累托曲线，GPU和LPU的曲线形状相当不同。在曲线的某些区间，GPU的经济性更好；在另一些区间，特别是速度更快的那端，LPU的经济性更好。把两者结合起来，就填补了中间地带。GPU、GPU加LPU的组合、以及纯LPU，三者加在一起，在任何你想要的速度下，都能实现最优的每Token成本和最大的算力容量。

静态调度与混合专家模型

主持人： Groq的另一个差异化之处是静态调度——操作顺序在编译时就已预先确定。这对大语言模型推理来说有什么优势？

Jonathan： 我用日历安排来打比方。如果我要进行一堆15分钟的短会，我必须提前排好日程，因为对方必须准时出现。但如果是一个5小时的长会，就不需要那么精确了——你来了就聊，迟到30分钟也不过是5小时里的一小部分。

在推理场景中，你在做的是超低延迟、小批量的计算，所以你需要把所有操作都预先排好，让每一段计算能迅速完成，及时释放硬件供下一步使用，不至于让后续的所有工作都在那里等。训练时这不那么重要，推理时这绝对关键。

主持人： 当今最前沿的大语言模型大多采用混合专家架构，推理时每个查询可能激活不同的专家子集。这在一块采用静态调度的芯片上是怎么运作的？

Jonathan： 关键在于什么东西被静态调度了。在LPU上，我把这个15分钟的时间段排好了，但和谁开会是可以变的。LPU有做"散射和聚集"的能力，意味着根据需要激活哪个专家，我们会去取不同的专家权重。运行时间仍然一样，只是换了一个不同的专家。如果专家的大小不同，我们甚至可以路由到另一颗芯片，当然流水线里会有短暂的气泡，但确定性给了你更强的预测时序的能力，而不会限制你能运行什么。

而且LPU架构对混合专家模型特别有利，因为批量大小越小越好——而混合专家在批量大小上天然处于不利地位：从DRAM读取数据时，你需要很大的批量（可能数百个）才能让经济账算过来；而在LPU上，批量大小只需要10左右就能跑通，这意味着你不需要等那么多查询积累起来才能执行，从而降低了延迟，提升了效率。LPU几乎是为专家模型量身定制的。

自回归与扩散模型

主持人： 说到架构，当Transformer被下一代架构取代时，LPU需要完全重新设计，还是它与当前大语言模型的形态是正交的？

Jonathan： 这是个经典问题。LPU设计的时候，《Attention Is All You Need》那篇论文还没有发表。注意力机制和当时已有的一些架构（比如卷积）有很多相似之处，虽然两者相当不同，但归根结底都是线性代数。如果你为线性代数构建了一块最优的芯片，你就为大多数这类架构构建了一块最优的芯片。

你可以选择针对特定的矩阵乘法大小做优化，不同架构可能有差异。我见过一些人尝试极度专用化，但最终赢得最多的几乎每次都是灵活性。打个比方：如果我告诉你，我能让运行速度快10倍，但代价是你永远不能再改变模型，你会接受吗？答案大概是不会——因为算法本身可能就会有10倍的改进。最近就有一个改变注意力机制工作方式的进展，把规模缩小了10倍。算法改进的速度非常快，灵活性往往比优化本身更重要。

LPU架构在设计上特别注重易于编程，使得新架构出现时能被快速采用，最新的算法可以很快上线运行。

主持人： LPU中的L代表"语言"——这是否意味着视觉和音频模型无法从同样的加速中受益？

Jonathan： Groq云目前最大的用户群之一是语音转文字的用户，我们也做过一段时间的文字转语音，原因是这类任务对实时性极其敏感。很多语音模型里面还嵌有卷积层之类的东西，这正是通用架构的价值所在——否则这些语音任务根本没办法在上面跑。

更有意思的是，速度更快实际上还能提升质量，这有点反直觉。音频处理可以把音频切成非常小的片段来处理，但如果每次只听一小段，你就缺乏完整的上下文，预测词语就更难了。用较慢的芯片做音频处理时，为了满足实时性要求，只能切成更小的片段，而这会提高错误率——就像让两个人同时转录一段演讲，但每人每次只能听5秒，错误率会大幅上升。LPU能以数百倍于实时速度的速度完成语音转录，所以可以处理大得多的片段，从而降低这些模型的错误率。

主持人： 我们谈到的这些应用场景，语言推理和音频，大多是自回归的；而现在的视觉模型很多是基于扩散的，一些大语言模型也在用扩散架构。扩散大语言模型在GPU上比自回归大语言模型快很多，这个排名在Groq芯片上还成立吗？

Jonathan： 扩散模型受益于总算力量的大小。先给大家解释一下什么是自回归——自回归简单来说就是：先推断出第一个词，再推断下一个词，就像下棋，我先想好这一步再走下一步，而不是一次性预判所有步骤。在语言中，要知道第100个词是什么，通常要先知道第99个词是什么。

当然你可以做一些分解：某些词比其他词更重要，先预测重要的词，再在周围填入其他词。

我看到很多人在尝试用扩散模型生成语言，但效果不太好。原因在于，在你还没决定这里要说什么之前，很难确定那里要说什么。这和之前提到的音频切片问题一样——想象100个人同时写一篇演讲稿，每人都看不到其他人写的内容。扩散之所以叫"扩散"，是因为信息在时间和空间中扩散，距离越远，影响越弱。

从质量角度来看：如果你用自回归与扩散分别生成音乐，自回归版本会更有灵魂，更有深度，你会更喜欢，但可能有一两声杂音；纯扩散版本则是你听过的最纯净的电梯音乐，完全没有灵魂。但如果把两者结合起来，重要的音乐节点用自回归加上下文来处理，其余的用扩散来填充，效果就会大不相同。

就像我们把LPU和GPU组合起来用于大语言模型的解码一样，我认为扩散大语言模型最终成功的版本，很可能也是把自回归和扩散结合起来的。

Groq与英伟达Vera Rubin的协同

主持人： 英伟达在今年3月的GTC大会上发布了专为推理（尤其是智能体场景）设计的Vera Rubin超级计算机。GPU和Groq在推理时是如何协同工作的？

Jonathan： 我来打个比方。假设你要为整个美国建立一套物流网络，从零开始，你可以选择18轮卡车或者配送货车。配送货车可以进任何车道，但装载量小，单位成本更贵。最优解是两者都要。

在这个比喻中，GPU是18轮卡车——能一次处理大量Token，但装载和运输需要一些时间；LPU更像配送货车——效率不如前者，但在"最后一公里"比那个庞然大物更高效。就像之前谈到的混合专家模型，LPU在其中某些部分上有优势。把两者结合起来，就像把18轮卡车和配送货车组合使用，你能构建一个更好的网络。

大语言模型的推理分两个独立部分：权重层和注意力层。我们的方案是把投影层放在LPU上，把注意力层放在GPU上，两者各取所长。

主持人： 英伟达合作协议之后，我们应该预期Groq芯片继续独立销售，还是会看到更多LPU加GPU的混合形态？

Jonathan： 我认为你会看到更多混合形态。预填充阶段——也就是读取文本的阶段——我们仍然建议完全跑在GPU上，因为GPU非常擅长这个，而且这个阶段对每Token的延迟不那么敏感，是高度可并行化的，丢给GPU这辆18轮卡车就行。

解码阶段则要看情况：对于成本敏感的应用，比如免费用户，可能会完全用GPU做解码；如果是付费的专业用户，他们对速度有更高要求，大概率会用GPU加LPU的组合；对于极端追求性能的任务，甚至可能纯用LPU做解码。总体而言，任何数据中心的配置都是：预填充完全在GPU上，解码部分在LPU上、部分在GPU上。

智能体推理与规模经济

主持人： Vera Rubin超级计算机主要针对智能体推理场景。过去一年，智能体应用迅速崛起，这如何改变了规模化推理的单位经济和成本？

Jonathan： 首先，我认为大多数人并不真正理解"智能体"是什么，只是把这个词当成流行语在用。让我来真正解释一下，因为这非常重要。

智能体有点像AI领域的英伟达——它的核心是能够把任务拆解成并行的子任务。CPU是串行的，GPU是并行的。如果你一个人完成一项任务，你只能一次做一件事，还会被各种等待卡住，效率不高。但如果你能把任务拆开，就能让多人同时推进。AI也面临类似的瓶颈——我们前面谈到，在生成第99个Token之前无法生成第100个Token，但如果你能把问题拆解成没有这种依赖关系的子任务，就可以让多个智能体、多个上下文窗口同时工作。对于大多数问题，这是可行的。

还有另一个层面：AI使用AI。就像你在为采访做准备时会用AI来帮你准备问题，AI也会向另一个AI提问，让它在后台处理，等结果回来再整合进自己的答案。任务分解给AI、AI再分发给其他AI，AI使用AI再使用AI，这导致了使用量的指数级爆炸。而且答案质量往往随着并行子任务数量的增加而提升，因为就像团队规模更大、能做更多交叉验证一样，最终的答案更有依据。

AI能否替代CUDA内核工程师？

主持人： CUDA内核手工编写难度极大。你认为AI是否已经能够自己写出来？

Jonathan： 我认为也许已经足够好了，但这个问题不是非黑即白的。"足够好"意味着什么？你不是"写内核"或"不写内核"这种二选一的问题——关键在于这个内核有多好？效率如何？性能如何？与其他内核的融合是否容易？通用性如何？可复用性如何？随着AI能力不断提升，内核质量会持续提升，而你在一个特定内核上花的时间越多，这个内核就会越好。

有趣的是，Groq架构——LPU——实际上是无内核架构。当初设计的时候，我们还没有大语言模型可以帮我们写软件，只能全靠自己，而且团队规模小，所以我们构建了一块编译复杂度很低的芯片。就像AI随着时间推移会生成越来越好的内核一样，如果它要编译的硬件越容易理解，它生成的内核就会更好。我们已经在用AI来编程LPU，效果很好，因为这个问题对大语言模型来说很容易"脑补"。

主持人： AI降低了写软件的门槛，从你说的来看，硬件方面也开始出现同样的趋势。我们会看到更多人因为门槛降低而去做硬件吗？

Jonathan： 绝对会。你会看到更多人尝试设计硬件。但我认为有一个问题——硬件是物理的东西，需要做实验。软件开发的结果是即时反馈，可以快速迭代；硬件有供应链，有大额赌注。你会看到很多人去做芯片，因为设计一颗芯片会变得很容易，但把它推向量产非常难。这会变成"小海龟问题"——世界上的供应资源是有限的，客户在下注时，会选择他们知道靠得住的。

大语言模型让写软件、写RTL（芯片的编程语言）变得更容易，做的人会更多，但真正能走到量产的，反而可能更少，因为太难取舍了——客户只想押注在能依赖的公司身上。

主持人： 这和软件领域其实很像——在卧室里做出原型很容易，但真正推向市场并保证可靠性就难多了。

Jonathan： 有一个关键区别。软件发现了Bug，你可以打补丁。芯片出了错，首先需要4到6个月重新流片。芯片是物理的东西，制造时要经历60到70层的化学沉积，每层可能需要一天甚至更长时间，从你完成"流片"（即提交芯片掩膜版）到拿到可以测试的实物，有固定的物理时间。这个掩膜版本身就要几千万美元，做错了就损失几千万。但这和告诉客户"抱歉，还需要再等六个月才能拿到产品，我要做修改"相比，后者的代价更大。更何况，供应链的运作方式要求你必须先买晶圆，提前做出承诺——如果到时候没有可交付的芯片，代价极为惨重。

所以我不认为你会看到那种"大家都来乱扔芯片"的情况，而是会看到很多规模较小的玩家做芯片，但胜出的只会是少数，因为赌注太高，客户只会选择可以依赖的对象，尤其是随着成本不断攀升。

主持人： AI是否在一些外行人想不到的方面让硬件设计变得更容易？

Jonathan： 有个很有意思的现象。我们注意到，过去硬件工程师从来不自己写软件，遇到需要写软件的时候，都会去找软件工程师帮忙。但现在他们开始说："我直接实现一个小的软件测试，看看这个设计是否合理。"然后他们立刻得到反馈，发现"哦，这里用起来比我想的要难"。

硬件和软件开发本来泾渭分明，两个领域有很多相似之处，但语言不同，思维方式也有微妙差别——做芯片时要考虑导线、门电路等物理约束，这让硬件工程师对写软件有一种畏惧，软件工程师对硬件也是一样。但现在，一个硬件工程师只需要让大语言模型写一段软件跑在自己的硬件上，发现跑不顺，就能意识到哪里需要改进。AI让这种跨学科的自助服务成为了现实，以前这些分离的学科之间有清晰的界限，现在界限开始模糊了，大家能够伸手到相邻的学科里做一些事情。

主持人： 这和我们看到的软件工程师和设计师之间的变化一样——软件工程师不需要等设计稿就能实现东西，很多设计师也在用代码工具直接把想法做出来。

Jonathan： 是的，而且如果软件工程师和硬件工程师之间有争论，现在可以直接实现出来证明对方。

杰文斯悖论：算力越便宜，需求越大

主持人： 我们从谷歌的"成功灾难"聊起，那你希望Groq和英伟达未来发生哪些"成功灾难"？

Jonathan： 这里要说到杰文斯悖论——算力的需求是无限的。只要文明还有未解决的问题，我们就需要更多算力。现在癌症还没被治愈，人还会变老，而且算力还不够，这就是三个现成的问题。只要这些问题存在，我们就必须继续向前推进。

这意味着我们需要更智能的AI，需要更多算力让更多AI并行运行、并行解决更多问题。随着我们不断进步，单位智能的成本会下降，然后就进入了杰文斯悖论——成本越低，人们越愿意花。

杰文斯悖论的来源是19世纪的一本关于煤炭的论著：作者发现，每当蒸汽机效率提升，煤炭总消耗量反而增加。原因是，当一项活动的成本降低，之前不盈利的活动变得盈利可行，人们愿意做更多这件事，愿意做更多实验、尝试更多东西。随着AI变得越来越便宜，对AI的需求会不断增加，直到人们在AI上的支出越来越多，他们需要的算力也越来越多。

还有一个类比：如果你从地下抽出两倍的石油，并不意味着两倍的人能得到交通便利，因为还需要有车。但一旦你训练好一个模型，多提供两倍的算力，就能让两倍的人使用它，解决两倍的问题。每建起一座AI工厂，你立刻就能做更多的事，这会促使人们想做更多事，进而不断压低成本，杰文斯悖论也就一直在发挥作用。所以"成功灾难"是不可避免的——我们为世界提供的算力越多，人们想要的算力就越多。

AI时代应该培养什么能力？

主持人： 最后，你有什么想对这群技术敏锐、充满好奇心的听众说的？

Jonathan： 很多人来问我，孩子应该学什么？我的答案很简单。我们今天的教育方式基于信息时代的思维——教孩子回答问题，给出答案。但有了AI之后，这件事翻转了——变成了如何提出正确的问题。如果你能提出正确的问题，AI就能替你去找答案。

所以我给所有听众最大的建议是：开始学习如何问出更好的问题。教会你的孩子如何问出更好的问题。教育体系需要重构，以"提问"为导向。

如果孩子们把你的问题输入AI就能很容易地解决，那你并没有在教他们如何在未来取得成功。但如果你给他们一个需要自己想出问题的挑战，你才是在真正为他们的未来做准备。

主持人： 这说得很有道理。我曾经从研究和创业的生活中休息了一段时间，因为我发现直接和AI对话、问问题、学新东西，让我感到极大的乐趣。我制作这个视频的方式，就是借助AI边学硬件边做——我可以问那些永远不会出现在论文里的"为什么不这样做"的问题。非常感谢你今天的到来，真是一次非常愉快的对话。

Jonathan： 谢谢邀请。

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Nebius联合创始人兼首席商务官Roman Chernin近日在访谈中阐述公司竞争战略。他表示，Nebius今年资本支出计划为200至250亿美元，而超大规模云服务商的同期资本支出规模约为Nebius的八倍。尽管存在明显资本劣势，Roman认为AI基础设施当前处于起点而非泡沫阶段——在他看来，代码生成是目前唯一真正在规模上跑通的AI应用场景，而这一突破距今不过数月。

资本市场对Nebius的关注度正在升温。知名分析师Leopold Aschenbrenner近期披露，Nebius占其个人投资组合约15%，持股比例约为5.3%，消息公布后公司股价出现跳涨。Roman对此保持克制："这是交付的机会，不是庆功的理由。回去做好工作。"

然而Roman坦言，公司面临的最大威胁并非直接竞争，而是行业过度整合。"如果世界最终只剩三五家超级公司控制一切，Nebius就只能在物理层为它们提供服务。世界越多元化、越去中心化，我们的生存空间就越大。"他以鲨鱼自比——"你游动，你才活着，我们必须不断前进。"

对于外界关于AI基础设施泡沫的担忧，Roman给出明确否定。他认为，真正意义上的算力需求规模化普及才刚刚开始，目前AI唯一真正跑通的规模化应用场景仅有编程一项，而这一突破发生在数月之前。

"即便你去看全球技术上相当先进的大公司，他们在AI应用上也才处于起步阶段，用在第一个百分之几的业务量上。"Roman以DeepSeek事件作为佐证：约15个月前DeepSeek发布当周，Nebius股价单周下跌约40%，市场担忧AI基础设施需求将萎缩；然而同一周，Nebius销售额创下公司历史最佳。

他将这一现象概括为AI领域的"杰文斯悖论"：每次智能变得更便宜，行业不会减少算力消耗，而是用同样的预算去解决更复杂的任务，或终于可以经济可行地解决那些此前成本模型跑不通的问题。"这种经济效益改善的动态，是非常值得观察的。"

Nebius的核心竞争策略体现在其产品体系的分层设计上。Roman将公司的产品架构分为四个层次，认为越往高层走，可服务的客户群体越大，差异化壁垒也越高。

第一层是裸金属基础设施，面向微软、Meta等超大规模客户，以兆瓦为计量单位提供大宗算力合同。Roman坦言，这一层全球客户可能只有几十家，且客户自带完整软件栈，基础设施供应商能提供的附加价值有限。

第二层是多租户云，面向数百至数千个研究型团队，提供包括存储、计算、网络虚拟化在内的完整云环境，以GPU小时为计量单位。客户登录即可获得配置好的集群，直接开始训练或推理，无需处理底层基础设施。

第三层是托管推理平台，即Roman所称的"Nebius Token Factory"。目标客户是垂直AI公司和企业客户——他们构建产品，不做模型，不想自行处理GPU部署和推理优化，以Token为单位消耗算力。Roman表示，这一层可服务客户规模可达数千家。

第四层是尚在前瞻规划中的智能体层。在这一层，开发者无需考虑调用哪个模型或消耗多少Token，只需提交任务，由平台引擎自动决策执行路径——包括何时调用更智能的模型、何时并行调用多个轻量模型再由裁判模型择优。Roman表示，这一层将直接与OpenRouter等平台竞争，可服务开发者规模将达数万乃至更多。

Roman在访谈中披露，Token Factory目前支持约60个开源模型，通过模型蒸馏、投机解码、缓存优化等系统级技术手段，最高可将推理成本降低70%。他强调，这一成果并非依赖价格战，而是将模型打造成一个系统，在特定需求和约束下以最优经济效益运行的结果。

Token Factory同时为客户解决了开源模型频繁迭代带来的运维压力。Roman指出，目前几乎每隔数周就有新模型发布，每次新模型在某些基准测试上表现更优，但在另一些上未必。客户需要持续实验和切换，而这一负担由平台承担，确保客户始终运行在性能前沿。

Roman以金融科技公司Revolut为例说明企业客户迁移路径：该公司最初99%的推理预算集中在OpenAI等封闭模型上，随应用场景扩大经济模型难以为继，开始转向开源模型。这一过程需要先行建立评估体系和AI开发的CI/CD流程——Roman认为这一基础性投资被市场严重低估。但一旦基础打好，客户AI使用量便会指数级增长。"你从外面看，会觉得这些公司增长很慢，但这是在打基础。等他们打好基础，就会爆发式增长。"他预计，Revolut、Shopify、Booking.com等云原生企业完成冷启动后，AI使用量将出现爆发。

Roman明确反对将"开源 vs. 封闭"视为对立命题。他认为，开源模型的崛起对OpenAI、Anthropic等前沿模型提供商的冲击，远不如市场担忧的那么大。

其逻辑在于：前沿模型提供商始终在向下一个前沿迈进，尚有大量未解决的任务等待攻克；每当某个任务找到更高效的解决方案，行业不会减少总算力消耗，而是将同等预算投入更复杂的未解决问题。"Anthropic和OpenAI还有大量尚未开垦的市场，仍在指数级增长。"

与此同时，他指出开源模型最重要的特性不只是开放，而是可微调、可继续训练，能够在特定场景下构建出性能超越通用前沿模型的专用模型。他预计，随着生命科学、机器人、网络安全等垂直领域专用模型持续涌现，这种分层化趋势将进一步深化，整个生态足以容纳不同层级的参与者共同获益。

面对超大规模云服务商的资本碾压，Roman的态度坦率且务实。他表示，若手握十倍资本，公司只会做一件事：更快建设更多数据中心、填入更多GPU。但他同时强调，资本在短期内并不能解决所有问题。"未来6个月，钱解决不了问题——6个月太短了，你只能用手里有的资源交付。到了24个月的维度，资本才能真正解锁大量事情。"

针对约40%数据中心规划审批遭拒的行业现状，Roman将其定性为组合管理问题：通过保持充分超额储备，即便某个项目延误，仍能向客户交付足够容量；大多数客户工作负载不绑定特定物理位置，可灵活调配。

在更深层的战略判断上，Roman认为Nebius最大的商业风险不是某个具体竞争对手，而是行业走向过度整合——少数超级平台控制一切将大幅压缩独立基础设施供应商的价值空间。他以乐观主义者自居，相信人类内在的探索与创造冲动将推动世界保持多元化，但他也承认这并非确定结论。

"就像鲨鱼——你游动，你才活着。我们没有时间停下来庆功，必须不断前进。"Roman说。

以下为访谈文字实录：

主持人： Roman，我太期待这次对话了。我认为Nebius是过去几年里最不可思议的故事之一，而未来几年更是令人振奋。感谢你接受我们的邀请。

Roman： 感谢邀请，很高兴来到这里。

AI基础设施：泡沫还是起点？

主持人： 我想从一个很多人都在思考的问题开始——我们现在处于AI基础设施的哪个阶段？很多人看到涌入的资本，认为这是泡沫；也有很多人说这才刚刚开始。你怎么看待当前AI基础设施是否存在泡沫？

Roman： 我不认为这是泡沫。泡沫怎么定义？如果问我是否相信我们需要再建设数十倍乃至数百倍的算力——我完全相信，当然我可能有些偏颇，毕竟如果我不这么相信，我也不会在做我们正在做的事。

我认为，我们正处于这个伟大时代的起点，Jensen称之为"有用的AI"，而真正意义上的规模化普及才刚刚开始。诚实地说，在所有可能的应用场景中，目前真正跑通的大概只有一个，那就是代码——编程场景大概是几个月前才开始真正发挥作用的。所以请把这件事放在正确的视角下看：我们距离第一个真正在规模上跑通的应用场景，也不过才几个月的时间。

如果你去看全球任何一家公司——除了那些跑得最快的初创公司——看看他们的AI应用程度，你会发现他们才刚刚开始，用在第一个百分之几的业务量上，探索第一批应用场景。哪怕是技术上相当先进的大公司，也才处于起步阶段。所以我的判断是，我们还只是刚刚开始。

即便你不相信马斯克关于未来和太空的一切愿景，仅从企业落地的角度来看，这也只是第一步。

开源对OpenAI和Anthropic真正的冲击

主持人： 过去6到12个月，代码场景确实跑通了。但有一种观点认为：由于成本问题，企业将大规模转向本地部署的开源模型，这个转变即将发生。如果真的发生，对OpenAI、Anthropic这样的模型提供商，以及对Nebius，都会是打击。这种观点哪里错了？

Roman： 首先，这不是未来的事，这已经是现在进行时了。我们看到很多案例——当一个客户或产品构建者达到一定规模后，他们就会开始寻找改善经济效益或加速增长的方法，这时很多人自然会开始考虑替代模型。

今天最好的建法，当然是在OpenAI、Anthropic、谷歌这样的一流提供商的前沿模型上构建，因为他们确实提供了全球最顶尖的能力。但是，当你把应用场景跑通、看到用户数据飞轮开始转动之后，你可能会发现有成本更低或质量更高的方式来服务同样的场景。你不需要全球最强的通用模型，你可以构建一个专用模型，在你的特定场景下表现甚至更好。

这些开源模型最重要的特点不仅仅是开放，而是它们可以微调、可以训练——你可以在它们的基础上继续训练，构建出在特定场景下性能更优的专用模型。

但这为什么不会伤害Anthropic和OpenAI？因为它们始终在向下一个前沿迈进。还有太多未解决的任务，或者说预算不受限制的任务，尚待解决。每当我们找到更高效地解决某个任务的方式，我们不会减少使用量，而是用同样的预算去解决更复杂的任务——这是一段持续的旅程。你始终在推动前沿，始终有更复杂的问题等待解决。一旦解决了，你可以向下迁移，降低成本或提升质量。而现在有太多未解决的任务，Anthropic和OpenAI还有大量尚未开垦的市场，仍在指数级增长。

主持人： 你真的相信这一点吗？这些公司很多估值已经达到万亿美元、趋于完美定价。如果它们创造的价值不断被侵蚀，而它们还要持续地从一个价值点跳跃到下一个价值点，同时开源不断从后方蚕食……你得持续找到足够多的问题，这日子不好过吧？

Roman： 其实大多数人的担忧恰恰是另一面——开源环境和专用模型生态是否足够强大，能不能撑起这个底座。我认为我们还处于如此早期的应用阶段，未解决的问题如此之多，关键在于整块蛋糕的大小。我认为这块蛋糕足够大，无论是最前沿的模型能力，还是高度调优的特定场景模型，以及我们可以在其上构建的整个开源和专用模型生态，都能分得一杯羹。

有个故事我很喜欢——大约15个月前发生了DeepSeek时刻，你应该记得，当时Nebius的股价在一周内下跌了大约40%。而讽刺的是，就在同一周，我们的销售额创下了公司历史最佳。市场担心AI变便宜了、基础设施公司不再被需要，但与此同时，大量用户发现他们可以用DeepSeek在生产环境中跑推理，而且经济模型跑得通，Cursor也在那时开始腾飞，成为最早从这些模型微调中受益的公司之一。

每次智能变得更便宜，我们不会减少消费，而是增加消费——因为我们可以在同样的预算下解决更复杂的任务，或者终于可以经济可行地解决那些我们早就知道技术上能解决但成本模型跑不通的问题。这种经济效益改善的动态，是非常值得观察的。

杰文斯悖论：AI越便宜，需求越大

主持人： 说到杰文斯悖论——产能提升反而带动更多需求——那你现在哪些方面推进得还不够快，希望可以更快？

Roman： 我们从四个维度来思考公司的建设。

第一个维度是容量——我们有多少兆瓦、吉瓦的算力，部署了多少GPU。我们是基础设施公司，必须足够大，如果规模不够，没人需要我们的存在。团队在这方面做得很出色，但永远不够快，因为现实世界有很多障碍——新建一个数据中心要走完整的供应链、监管审批流程，还要应对火灾、水患以及现实中发生的各种突发情况。

第二个维度是产品——要足够快地适应新型工作负载和新型客户群体。

AI基础设施的四层架构

Roman： 这个行业从最早建造模型的公司开始——OpenAI、大型超大规模云服务商、大型实验室等——他们对基础设施的需求基本上就是"给我算力"，市场上也确实有很多大型裸金属合同，我们也在做。但这只是我们构建内容的第一层：规模化的物理基础设施，供微软、Meta这样的大客户大规模消耗。

第二层是我们称之为"多租户云"的层级，面向以研究为主但规模更广的客户群——数百乃至数千个团队，他们不想处理物理基础设施，想要托管基础设施，即云计算层面的基础设施即服务，包括存储、计算、网络的虚拟化，以及API、可观测性、安全性等一套完整的云环境。你登录进来，集群就给你拨好了，你可以直接开始训练或推理，管理自己的应用或工作流，基础设施的事交给我们。

第一层用兆瓦来衡量，大家在大合同里谈的是兆瓦数；第二层用GPU小时来衡量，因为你卖的是高效的算力时间，附带存储和辅助服务，但核心单位还是算力。

第三层是托管推理。客户不想纠结GPU小时，不想分辨B200、H200、B300哪个更适合特定工作负载，不想自己部署vLLM、SGLang，不想做所有的优化工作。我们在这里的产品叫做"Nebius Token Factory"，这是一个托管推理平台。这里的新客户群体，我们称之为垂直AI公司或企业——他们构建产品，不做模型，而是在模型之上构建应用。这也正是你提到的专用模型和开源模型场景——当他们需要从Anthropic迁移或者多元化他们使用的模型时，就来到这里。

在这一层，计量单位变成了Token——你不再为GPU集群付费，而是消耗Token，构建应用时不需要考虑底层集群的事。

第四层是未来。因为现在人们在构建智能体应用和智能体工作流，在构建端到端智能体时，你甚至不需要考虑具体用哪个模型，不需要考虑生成多少Token，你只需要任务被高效执行并得到预期结果。平台能做的魔法，是替你判断在某次具体调用中该用哪个模型——是调用更智能的模型，还是用同样的推理预算调用两个更轻量的模型，再用一个裁判模型选出最优结果？用多大的上下文窗口？未来开发者可能甚至不需要考虑具体的Token类型，只需要思考任务的端到端执行。

第四层直接竞争的是OpenRouter这类平台。我们想在这一层带来的，和我们在下层做的事一样——优化引擎。你可以用各种开源或专有工具构建智能体，但当你需要扩展规模时，你开始思考经济性、可靠性和可重复执行性。这不只是模型选择问题，也不只是结果问题，而是一个系统工程问题——你需要让它可靠、可重复、经济可行。这里可能正是Nebius能创造价值的地方：就像我们不告诉客户怎么构建应用，而是说"如果你需要这个模型以这样的经济效益运转，我们帮你优化"——在这一层也是一样：如果你需要这个智能体以这样的预算和质量跑通，也许我们能帮你优化。当然，这还有些前瞻性的思考，不是我们现有的产品，而是我们看到客户正在演进的方向。

主持人： 如果你今天有10倍的容量，会有什么不同？你能在一夜之间卖出去吗？

Roman： 不是一夜之间，但我们肯定有那样的需求。关键不在于我们有没有需求，而在于如何构建需求组合——因为市场上有太多客户，你可以在他们之间做平衡。你可以卖裸金属，可以卖托管基础设施，可以卖推理服务，未来可以卖新的产品层。我们尽量构建多元化的客户组合，越往产品栈的高层走，我们能服务的客户群体越大：裸金属层可能只有全球几十家客户，托管基础设施层有几百家，推理层有几千家，到智能体层将会有数以万计的新开发者。

主持人： 在客户集中度方面，你愿意接受来自Meta或微软这样大客户的多高营收集中度？

Roman： 这是我们业务的核心问题，不只是Nebius，而是整个产品类别的核心问题。我们一直公开告诉投资者和客户：Nebius的长期战略是服务尽可能多元化的客户组合。

服务Meta、微软这个量级的客户，他们有完整的软件栈，真正需要你的只有物理基础设施——他们把自己的一切带过来，部署在你的基础设施上运行。在物理基础设施之上，你能提供的附加价值微乎其微。而且，光是在物理基础设施层面满足他们的需求就已经极具挑战性，因为他们要求的是全球最顶尖的超大规模基础设施。有人说这是大宗商品，但真正到了这个规模，什么都不是大宗商品。

这样的客户群体规模很小，而且服务他们不需要完整的软件栈。正因如此，Nebius从第一天起就在建软件栈——我们认为这对我们更有价值，也更有益于世界——因为这样我们能在物理基础设施层之上，为客户提供长期的深度支持。

主持人： 如果当下容量供不应求，你把价格翻倍，需求会有什么变化？

Roman： 这是个难回答的问题。其实我们几个月前刚刚涨价，目前供给压力依然相当大。但我们其实并不确切知道均衡点在哪里，原因是这不只是供需弹性的问题。训练是一次性成本，相对而言客户有一定的价格承受能力；但如果你相信整个行业在向推理迁移，推理是服务客户的运营成本，那么价格一旦超过某个临界点，客户产品的经济模型就会跑不通，他们就没办法增长，我们也跟着增长不了。所以这不是简单的供需弹性问题——价格确实有弹性，但我们同样希望对客户有实质意义，希望客户能健康发展。

而且成本不只是GPU时的价格，还有所有的优化空间，我们称之为TCO（总拥有成本）。这部分原因也是为什么我们要构建软件平台。客观上，人们太痴迷于容量、太痴迷于GPU的标价了。你可以把GPU定价在3美元、4美元或5美元，但根据应用场景和平台质量，它给客户带来的实际成本结果可以完全不同。推理能跑多久？一段时间内的有效不中断时长是多少？你能从模型中提取多少Token？这些优化加在一起，可以把Token成本改变一个数量级。所以如果你只做裸金属，你只能管价格；但如果你构建平台，提供高水平的服务，你能创造的经济价值就远远不止于基础设施成本了。

主持人： 在产品的多租户云层面，这一层的核心问题是什么？

Roman： 客户需要什么——这是所有产品工作的核心问题。我们看到从训练到推理的转变，从只用模型到构建智能体的转变，从主要是AI实验室消耗AI算力到企业客户大量涌入的转变。我们每时每刻都要问自己：Nebius的差异化价值在哪里？客户在朝哪个方向演进？我们规模还小，不能什么都做，必须非常清楚自己能比别人做得更好的是什么。

从训练到推理和智能体的迁移

主持人： 你在客户需求变化上看到了什么公众谈论得还不够多的东西？最近让你震惊的是什么？

Roman： 大家都在说从训练到推理的迁移，但这个视角太宏观了。这个迁移意味着人们在构建具体产品，这些产品有自己的经济模型和增长路径，不只是同样的GPU换了个用途。它带来了全新的需求——你需要构建推理平台，帮助客户不只是跑推理，还要解决他们推理所用的模型从哪里来。每个人都在拿开源模型微调，所以我们怎么帮客户做？当他们运行应用、跑推理的时候，会产生大量数据，我们怎么帮他们收集和利用这些数据来改进模型？

这就是人们喜欢讲的飞轮——跑推理、生成数据、观察数据、改进模型、持续提升产品质量。这里面有很多系统层面和AI层面的工作要做。

对我来说，现在最令人着迷的是：构建的门槛在持续下降。越来越多的构建者走进市场，他们不一定是AI研究员，也不一定是推理工程师。Nebius这样的公司能创造的价值，正是降低构建AI应用的门槛——把基础设施的复杂度、模型调优的复杂度、推理优化的复杂度都藏起来，让开发者专注于他们的客户和应用场景。这和使用Anthropic、OpenAI这样的封闭生态是一样的逻辑。

主持人： 你刚才提到了差异化。当大家拿Nebius和CoreWeave比较时——你们都跑GPU，都有英伟达关系，都有Meta作为客户——区别在哪里？

Roman： 我不太喜欢直接跟别人比较。我们的建设原则是全栈整合——"向下全栈"和"向上全栈"两个方向。向下全栈，是指我们深深扎根于物理世界——我们自建数据中心，自建机架和服务器，自建平台。控制这些下游的东西，让你能移动得更快，压缩更多成本，为客户提供更经济的解决方案。向上全栈，就是我们谈到的产品——跟随客户需求和客户细分的演进，不被局限于那批只需要基础设施的小客户群体，而是真正服务企业客户和产品公司，在他们需要我们的地方遇见他们。

这种差异体现在：更低的客户集中度，更多元化的客户组合，以及我们相信长期来看更好的企业市场定位。现在我们主要服务AI原生客户，但存量企业、非AI原生公司是一块巨大的市场，需要有人服务他们，而他们不会直接购买裸算力——他们需要平台，需要工具，需要供应商尊重他们的历史包袱并能与其复杂的遗留系统协作。他们不像创业公司那样灵活，有数据要迁移，有系统要整合，这才是真正的大赛局。

主持人： 第三层——托管推理——请解释给不了解的人听？

Roman： 很简单。假设你用OpenAI构建了一款出色的产品，跑通了应用场景，用户增长势头很好。唯一的问题可能是利润空间不够，或者你想更积极地利用数据来调优模型行为，但封闭生态不支持。于是你去查开源模型，发现benchmark上和OpenAI差距不大，推理成本可能便宜10倍，还能微调、应用你的数据、加速增长——听起来很美。

于是你从HuggingFace下载模型权重，找一个推理引擎比如vLLM或SGLang来跑，但发现事情并不像想象中那样顺利。因为要真正提取你期望的价值，你需要做各种优化：需要正确部署，不是只跑单个GPU的推理，而是你的产品跑在数十万个GPU上，你需要所有的编排、缓存、可观测性——你的客户会问你系统怎么运作——而这些在OpenAI上你都是现成的，因为它是生产服务，你不需要考虑基础设施的事。

这就是Token Factory这类产品存在的原因——托管推理平台，你可以跑现成的开源模型，也可以微调后部署自己的模型权重，我们负责其余的一切：所有优化技术、更好的经济效益、可靠性、下一批GPU在哪里找——这是一项托管服务。

Token Factory如何将推理成本降低70%

主持人： Token Factory支持60个开源模型，你之前提到通过优化可以将推理成本降低最高70%。我想问一个"蠢问题"——怎么让一个Token变得更便宜？

Roman： 这没什么魔法。你拿到一个基础模型，然后针对你的特定场景做优化——你可以做模型蒸馏，训练出一个更小但在同等质量下运行的模型；可以做投机解码；可以优化缓存；等等。本质上，你把一个模型做成一个系统，让它在你的特定需求和约束下，以最优的经济效益运行。

另外一个原因是模型更新的速度——几乎每周、每月都有新模型发布。今天MiniMax 3可能刚发布，Ultra版本也刚宣布。每隔几周就有新模型出来，每次新模型在某些benchmark上更好，但在另一些上不一定。你希望有人帮你持续实验和切换，确保你始终跑在前沿，让这个过程对你来说顺滑透明。

主持人： 模型迭代的节奏会持续吗？我甚至会说每隔几天就有新发布，5年后还会保持这种频率吗？

Roman： 我不知道。大概率我们会持续看到大量垂直领域的新模型出现并持续改进。我相信我们离"撞墙"还很远，还会看到大量模型改进发生。

我们也会看到更多新模态和更专用的模型进入赛场——生命科学模型、机器人模型、世界模型、视频模型、图像模型——每类都有自己的应用场景，大量针对特定场景高度优化的小型专用模型也会持续涌现。今天早上我刚和以色列一个团队聊过，他们在做一个专门用于构建网络防御智能体的基础模型——他们不是从零开始，而是在某个开源基础模型上针对网络防御场景的质量和延迟需求进行训练优化。这种模式还会持续发展，大量经过后训练的专用模型仍然需要优化推理和优化的基础设施来支撑。

主持人： Token使用量方面，有什么你认为现在还没有被充分讨论的、让你震惊的现象吗？

Roman： 大家都在谈增速，Anthropic、Cursor、Cognition在代码领域的快速增长，以及其他垂直领域——医疗、金融等开始出现的应用案例。但真正有趣的，是看非AI原生的大公司如何移动。

我给你举个例子。我们有个客户Revolut，刚开始合作时，他们推理预算的99%在封闭模型上，也就是OpenAI。他们开始攻坚一些应用场景，发现有些场景在经济上跑不通——无法真正替代或增强人工来完成他们想解决的任务。于是他们开始转向开源模型，但进展很慢，因为他们必须在公司内部自己搭建一整套引擎，首先要专注于构建评估体系。

这一点被很多人低估——构建持续改进和实验的基础设施有多重要。当你跑通了某个场景，但想换一个模型，你怎么知道你没有损害质量？你需要指标体系，需要验证机制，需要为AI开发建立CI/CD流程。很多像Revolut这样的客户，都需要先做这样的基础性投资——搞清楚如何安全地演进模型、如何将其安全地整合到生产流程中。

但是，一旦他们解决了这些基础性问题，他们就开始指数级增长。解决了"如何快速迭代"这个问题之后——他们知道如何演进、如何做决策——增速就会腾飞。我们在很多客户身上都看到了这个规律：有一段"冷启动期"，但一旦建好了快速迭代的系统，他们的AI使用量就会指数级增长，他们能使用的模型多了，能构建的产品多了，能解决的问题也多了。

你从外面看，会觉得这些公司增长很慢，但这是在打基础。等他们打好基础，就会爆发式增长。我认为我们会看到大量企业客户、云原生公司——Revolut、Shopify、Booking.com这些公司——解决完冷启动问题、建好快速迭代体系之后，AI使用量会像疯了一样增长。

主持人： 我一直认为开源不会对最大的模型提供商构成真正威胁，因为最大的企业客户要的是可靠性、安全性和便捷性，他们不想折腾底层架构。但你告诉我，Nebius能帮他们摆脱这些顾虑，以更低成本、更好体验转向替代方案，因为你把管道都藏起来了？

Roman： 对，但我要强调，这不是"封闭模型 vs 开源模型"的非此即彼。前沿封闭模型非常优秀，而且会越来越好，会解决大量我们现在还没有解决的问题。我们有如此多样化的应用场景需要解决，未来的市场足以容纳全球最智能的模型、最快的模型、以及介于两者之间的模型——足够智能同时足够便宜的模型。作为客户，你可以为每个具体任务选择合适的Token来源。

而到了智能体层，甚至不需要客户来做这个选择——引擎知道底层所有模型的能力，当你在OpenAI做研究时，你不需要考虑它要循环多少次、什么时候调用LLM、什么时候调用搜索、调哪个Prompt。这一切都在发生，你只是给出一个任务，推理引擎决定如何执行，你得到结果。未来很多企业场景和智能体任务都会以这种方式解决——开发者不需要编排所有的Token和模型，让最智能的模型处理最复杂的推理，让最快的模型做快速迭代。

主权AI、欧洲与模型建设的未来

主持人： 看到模型大爆发和专用化的趋势，有一件事非常清晰——欧洲在模型建设方面远远落后于美国和中国。你认为各个国家拥有自己的主权AI模型有多重要？

Roman： 看起来世界正在分裂，我们也许无法改变这一点。我认为，让足够好的基础模型在世界的主要地区可以获取是重要的。在欧洲，至少在我们所在的这部分世界，我们应该思考如何在这里拥有足够的能力。

过去几年关于主权AI的讨论，我认为太过于聚焦在兆瓦数和算力上，而不是真正关键的构建者层面。算力会来的，如果有需求，像Nebius这样的公司会去建。真正需要关注的，是如何拥有更多像Lovable、Black Forest Labs、Mistral这样的优秀公司，更多投资于研究和产品的人。他们会创造出足够的需求，推动飞轮转动，进而产生足够好的模型。

主持人： 今天最值得投资的方向是什么？给你四个选项：基础设施、通用模型、垂直模型、应用层。

Roman： 我们做基础设施，所以我认为这是个好地方。但说实话，我认为在这个行业里最了不起的，是那些敢于去构建面向终端用户产品的人。他们承担的是真正的风险——构建的东西有没有人需要——他们才是AI旅程中真正的英雄。

与超大规模云服务商正面竞争

主持人： 关于与英伟达的关系——这场婚姻里双方权力不对等，你怎么看这种权力动态？

Roman： 我们的思路很简单：做好我们该做的事，构建好我们的产品，讲好我们的故事，其他的自然会水到渠成。

英伟达在很大程度上仍然是一家工程师驱动的公司，我认为获得英伟达尊重的最好方式，是让英伟达的工程师尊重你的工程师。我们一遍又一遍地证明了我们知道自己在做什么，我们有一支强大的工程团队。他们看到了这一点，也尊重这一点，我们在硬件层、软件层和推理平台层都有大量工程师之间的横向交流。英伟达工程师越看重你，合作关系就越好。

也许我们的想法是错的，但我们就这么做，专注于做合理的事，专注于长期价值。听起来很空洞，人人都这么说。但说到底，把你该做的事做好就行了，不是吗？

主持人： 那"把该做的事做好"，今天最难的部分是什么？

Roman： 四个维度：规模建设、产品建设、客户服务，以及资本。

规模和产品我们前面谈过了。第三个维度是客户——我们是一个交付驱动的业务，云是销售后才真正开始的生意。你签了合同，你卖的是承诺，然后你必须满足客户。与客户紧密合作，覆盖客户，有一支强大的客户面向工程团队——这是第三个维度，要不断与客户沟通，了解他们，让他们了解你。

第四个维度是资本——最枯燥但也最激动人心的。我们在资本密集型赛道里与全球资本最雄厚的公司竞争。

如果给你无限预算，你会做什么不同的事？答案很简单：更快地建设。更快地建什么？数据中心，然后填满GPU。我们今年的资本支出计划是200到250亿美元，我们的竞争对手超大规模云服务商的资本支出是我们的八倍左右。如果我有10倍的资本，我就更快地建更多数据中心，更快地填满GPU，服务更多客户。

Gavin Baker曾经说过一句很有见地的话：监管和审批导致的数据中心建设延误实际上帮了我们，因为如果你今天能建10倍的数据中心，反而会造成过剩。这是个很好的问题——我们的投资者有时也问这个——关键在于时间跨度。

未来6个月，钱解决不了问题，6个月太短了，你只能用手里有的资源交付。接下来12个月，可以加速一些事情，但更多是容量约束问题。到了24个月的维度，资本可以解锁大量事情，建设可以大幅加速。我们建的不是一个数据中心，而是一个容量组合。执行力越强、资本越多，就能更多地并行推进——先锁定电力和土地，再建数据中心，再填入GPU，每个阶段需要更多资本，但我们尽量提前做好准备，确保到了下一阶段时，电力已经锁定，数据中心已经在运行。

主持人： 我们看到越来越多的公众对AI的抵触情绪，40%的数据中心在规划审批中被否。你们内部怎么看待这个问题？

Roman： 这是我们必须在其中运作的环境。有两个层面。

从商业角度，我们把这视为组合管理问题——保持充分的超额储备，即便某个数据中心被延误，我们仍然能向客户交付足够的容量。大多数客户不绑定在某个物理位置，可以把工作负载调配到有容量的地方。

另一方面，我们确实看到社区和地方政府要求我们深入合作，解释我们在做什么，回应他们的关切。这是现实，也是应尽的义务。可以类比当年Uber进入新市场时遭遇的反弹——有些关切是因为不了解，有些是合理的关切，都可以去解决。关键是参与进去，做好沟通工作，这就是应尽的职责。

主持人： 在地球上建数据中心已经这么复杂了，太空数据中心更是完全另一个量级。你怎么看？

Roman： 我觉得现在看到的一切都疯了，这件事也不例外。有这么多聪明的人在致力于让它发生，很可能他们会做到。我不敢说3年内太空计算会超过地球计算，我很谦逊——但我也不会说它不会发生。如果3年前有人告诉你，我们会建多吉瓦规模的互联超大算力集群，你会相信吗？我不会。但现在这已经是常规操作了。

快问快答

主持人： 5年后最常见但今天还不存在的职位是什么？

Roman： 我们正在让"开发者"这个身份平民化——我们每个人都能成为开发者，把一个想法转化为数字资产。我希望这种建设的平民化能打开大量我们现在甚至无法想象的机会。当数以千万计的新人获得把想法变为现实的能力，将会涌现出大量全新的业务和职位。

但随之而来的挑战，同时也是风险和机遇，是教育的变革。当所有人都能获取智能，人们应该学什么？你不需要记忆事实，所有知识都触手可及。怎么训练人们真正思考？怎么帮助人们在不断变化的职业环境中找到自己的位置？很多职业将不再稳定，如何持续学习新概念？这些都是巨大的机遇和风险。

主持人： 你有两个正在进入职场的女儿，你给她们什么建议？

Roman： 我告诉她们两件事将会是最重要的。第一，能够以共情的方式与人沟通——真正理解人，与人建立连接，有同理心。第二，创造力——艺术和创造力，我希望它们不会消失。我10年前认为数学和工程是最重要的，现在我已经完全不这么认为了。我很高兴她们比我当年更注重软技能。理解人、与人建立共情、保持创造力、勇于尝试新事物——如果你能帮孩子培养这两点，我认为10年后他们会很吃香。

Nebius最大的威胁不是竞争

主持人： 帮我完成这句话：Nebius最大的威胁不是竞争，而是……

Roman： 是整合，是过度集中。Nebius最大的商业威胁，是世界变得过于整合。就像我们谈到的，我们努力服务多元化的客户群体，在不同层级服务不同客户。如果世界最终只剩三五家超级公司、超级帝国控制一切，那Nebius这样的公司就只能帮它们在物理层提供服务。世界越多元化、越去中心化，我们的生存空间就越大。

主持人： 你认为这种极度整合有多大可能发生？我们确实在看到价值向越来越少的玩家集中。

Roman： 我希望不会发生。作为人类，多元化的世界也更好。我是乐观主义者——有太多人希望独立地构建自己的东西，有太多人有探索和创造的冲动，这种内生的力量会推动世界保持多元化。

主持人： Leopold Aschenbrenner最近披露了一笔对Nebius的大仓位——占他投资组合的15%左右，Nebius 5.3%的股份。你们内部怎么看这件事？

Roman： 我们当然注意到了，股价也跳涨了，是个大消息。我认为我们把它视为对我们所做事情的一种认可。但每次有人给我们这样的认可，我就告诉自己：他们给了你交付的机会和信任，回去做好你的工作，交付。

我们身处一个情绪化的市场，你必须始终脚踏实地。记住，所有这些来自客户和投资者的信任和认可，都是交付的机会，不是庆功的理由。回去做好工作。

我想我在这一点上更像俄国人——俄国人总是务实地看问题，总是预期会有什么事情发生，时刻做好准备。

这也是我们CEO和创始人Arkady的风格——每天醒来，新的客户，新的一天，你需要交付，没有任何东西是理所当然的。市场移动这么快，要保持相关性，你必须以同样的速度甚至更快的速度移动。

我应该承认，我们可能应该多一点庆祝，给团队更多认可——他们做到了很多艰难的事，但我们没有时间庆祝。不过，我们是不会停下来的——就像鲨鱼，你游动，你才活着，我们必须不断前进。

主持人： Roman，非常感谢你今天的到来，感谢你耐心回答我所有七拐八绕的问题，你真的太棒了。

Roman： 谢谢，是你太客气了。

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巴克莱互联网股票分析师Ross Sandler周三发布研究报告，题为《自动化食品配送有望在2030年前达到临界规模》。报告指出，自动化末端配送技术的成熟，有望将目前每单8至10美元的平台配送成本，以及消费者每单约5美元的小费支出，双双压降至最低1美元。

Sandler认为，一旦成本曲线出现这种量级的改善，消费者采用率将大幅跃升。

这一前景对Uber Eats、DoorDash等外卖平台及其投资者而言意义重大。成本的大幅下降不仅可能重新激活因价格敏感而流失的用户群体，更将从根本上改变外卖行业的商业模式与竞争格局。

高费用侵蚀大众市场，外卖正沦为"奢侈品"

外卖配送的高成本问题已日趋突出。目前，消费者在Uber Eats或DoorDash下单，仅配送费（不含小费）平均已达每单8至10美元。叠加小费后，一份Chipotle墨西哥卷饭碗等普通单人餐的实际到手价格，对许多工薪阶层而言已超出日常消费承受范围。

这一现象正在改变外卖行业的市场定位。曾被定位为大众便利服务的外卖，如今越来越呈现出可选消费品乃至奢侈品的特征，用户黏性和订单频次均面临压力。

自动化配送路径：人行道机器人先行，无人机待解监管难题

Sandler在报告中将自动化末端配送的实现路径分为两条主线。

其一为人行道配送机器人，被视为更近期可落地的机会。目前该类设备每次配送成本约为5至7美元，但随着利用率的提升，有望逐步降至1美元。其二为无人机配送，虽具备更快的配送速度和更强的市场吸引力，但监管障碍、电池续航限制及空域审批等问题使其商业化路径更为复杂。

Uber和DoorDash均已在上述两个方向布局，但两家公司均表示，相关业务预计要到2030年及以后才能占到有意义的订单比例。

亚太市场提供参照：低配送成本驱动渗透率跃升

Sandler援引亚太市场的经验作为佐证。他指出，在率先拥抱低成本配送模式的部分亚太地区市场，消费者采用率已出现显著提升。以中国为例，一线城市网络外卖订单渗透率已达40%，远超美国水平，而成本差异正是两者之间最关键的变量。

这一对比为自动化配送的潜在市场空间提供了有力参照，一旦欧美市场的配送成本出现类似幅度的下降，消费者订单量有望出现结构性增长，进而推动更多消费者选择在家点餐替代外出就餐。

降本前景明确，但监管与就业阻力不容忽视

尽管自动化配送的经济逻辑清晰，但Sandler也坦承，通往每单1美元、无需小费的路径并非一帆风顺。

最主要的阻力来自政策层面。自动化配送将直接冲击现有配送员群体的就业，这一议题高度政治敏感。地方政客和监管机构可能迫于选民压力，通过立法或行政手段延缓自动化技术的推广落地，从而拖慢成本下降的时间表。

Sandler的结论是，配送成本在本十年末之前不太可能出现实质性下降，关键前提是自动化技术必须真正融入末端配送环节。但方向已然明确：更低廉的配送费用、无需支付小费，这几乎是所有消费者都乐见其成的结果。

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但在这家估值高达1.75万亿美元的太空巨头背后，还有一个名字同样不可或缺：格温·肖特维尔（Gwynne Shotwell）。

她在SpaceX工作了24年，现任总裁兼首席运营官。长期以来，马斯克负责提出宏大的愿景，而肖特维尔则负责把这些愿景拆解、执行、落地，变成合同、项目、发射任务和商业收入。

只是相比马斯克，她很少站在聚光灯下。

如今，随着SpaceX IPO推进，这位“二号人物”的价值正在被重新看见。晨星分析师Nicolas Owens称她为SpaceX“被低估的英雄”，Wedbush分析师Dan Ives则将她比作SpaceX的“瑞士军刀”。

更直接的数据是：据SpaceX监管文件显示，肖特维尔去年的总薪酬高达8580万美元，是公司薪酬最高的高管，超过马斯克本人。IPO完成后，她持有的约1260万股股票，也将让她的身家轻松跨越十亿美元门槛。

对投资者来说，肖特维尔的意义不只是“管理层成员”这么简单。她的存在，直接降低了市场长期担心的“关键人物风险”。正如Morningstar的Owens指出，马斯克或许并不是SpaceX维持火箭发射和卫星通信竞争优势的必要条件。

肖特维尔的职业轨迹，并不是一开始就指向星辰大海。

她在芝加哥北郊长大，父亲是脑外科医生，母亲是艺术家。高中时，母亲带她参加了一场女性工程师协会会议，她由此决定成为一名工程师。

后来，她进入西北大学，获得机械工程学士学位和应用数学硕士学位。

毕业后，肖特维尔先进入克莱斯勒汽车工作，但她对技术层次感到不满足，于是转向航天领域，加入加州的Aerospace Corporation。在那里，她从事商业技术与政府、军事航天项目的整合工作，一待就是十年。

1998年，她跳槽到小型航天工程公司Microcosm，担任太空系统总监。

她本来可能只是一个默默无闻的航天工程师。直到2002年，她遇见了马斯克，那年SpaceX刚刚成立。

SpaceX 4号员工汉斯·科尼希斯曼把她引荐给了马斯克。马斯克一见倾心——不是那种情愫，而是对人才的直觉。但肖特维尔犹豫了。彼时她正在经历离婚，独自抚养两个孩子，要放弃一份稳定工作加入一家随时可能倒闭的火箭创业公司，风险大得离谱。

她整整考虑了三个星期。最终她打电话给马斯克，说了一句“我他妈真是个白痴。我接了。”

就这样，她成为SpaceX第7号员工。

肖特维尔加入SpaceX时，公司还没有完成过一次成功发射，马斯克在航天业也几乎无人知晓。

她的第一个职位是商业发展副总裁。凭借此前在Aerospace Corporation积累的政府和行业人脉，她开始向卫星运营商、政府机构和军方推销一家尚无成功记录的火箭初创公司。

这件事难度极高：没有成功案例，没有行业地位，却要让客户相信这家公司未来能把火箭送上天。

据路透社报道，早期SpaceX联合创始人Jim Cantrell曾形容她是“马斯克想要什么与能够做到什么之间的桥梁”。

事实证明，肖特维尔做到了。她在SpaceX尚未入轨之前，就成功签下发射合同，为公司建立了早期信誉。

真正的转折点出现在2008年。

这一年，SpaceX赢得NASA价值16亿美元的国际空间站货运补给合同。当时Falcon 1连续失败，公司现金告急，这笔合同稳住了局面。马斯克随后将肖特维尔晋升为总裁兼首席运营官。

同年，SpaceX还与卫星运营商Iridium签下合同。这是当时任何商业实体赢得的最大规模太空发射合同。SpaceX早期员工Tom Mueller回忆，消息传来时，团队在偏远测试场地开香槟庆祝。

肖特维尔的价值，不只体现在商业合同上，也体现在她处理复杂政府关系的能力。

2010年，肖特维尔与美国空军花了将近一整年时间，谈判一份火箭发射合同。

谈判艰难，但最终敲定——空军准备把猎鹰1e火箭的发射合同授予SpaceX。

就在合同签署的当天，SpaceX突然通知对方：公司决定停止猎鹰1e的研发。换句话说，合同签了，火箭没了。

这件事足以让双方关系彻底破裂，甚至让SpaceX永久失去美国军方市场，但肖特维尔的处理方式化解了危机。

当时的美国空军副项目主任道格拉斯·洛弗罗坦言，这一事件本可以"严重阻碍政府与SpaceX的关系"。

但肖特维尔没有回避，没有道歉，没有甩锅。她直接找到洛弗罗，坦诚沟通，共同商议如何继续推进双方合作。洛弗罗后来对媒体说：

我跟格温讲清楚了局面，她完全理解。……我们一起决定继续前进。

2012年，空军授予SpaceX猎鹰9号和猎鹰重型火箭的发射合同。这一次，真正开启了SpaceX与美国政府的长期战略合作。

类似的角色，在更晚近的事件中仍然出现。

2025年6月，当马斯克与特朗普关系交恶，马斯克威胁停用向国际空间站运送货物和宇航员的飞船时，据《华尔街日报》报道，肖特维尔主动联系NASA官员，向其保证紧张局势将会过去，从而有效防止了商业关系破裂。

在管理风格上，肖特维尔与马斯克形成鲜明对比。

她极少在社交媒体上发言，偶尔发帖也几乎只谈SpaceX业务。她曾公开表示，自己更喜欢马斯克“现实中的自我”，而不是他的“Twitter自我”，并称“很多时候感觉像是两个不同的人”。

前员工描述，肖特维尔会走进任务控制中心或工厂车间，就宇航员训练模拟、制造流程等问题提出非常具体的问题。

一位前员工称她是“将公司凝聚在一起的胶水”，另一位则说，她能够给出严厉的反馈，“但尝起来像蜂蜜”。

SpaceX联合创始人、首号员工汤姆·穆勒这样评价肖特维尔：

"她在业内并不出名，但马斯克把她带了进来，她绝对是个超级明星。她在公司成功中扮演了举足轻重的角色。"

她在2018年TED演讲中说过一段话，精准概括了自己的角色：

当Elon说某件事时，你必须停顿，不要脱口而出‘那不可能’。你闭嘴，你思考，然后你找到办法去实现它。我一直觉得我的工作就是把这些想法变成公司目标，让它们变得可实现。

这也正是她之于SpaceX的核心价值：马斯克提出梦想，而她让梦想进入执行表，把马斯克的愿景、工程师的执行、政府的关系、商业客户的需求，全部粘合在一起。

她还有一个广为人知的发射日仪式。因为SpaceX第一次成功入轨时，她人在苏格兰。此后每次发射，她都会在两张便利贴上写下“Scotland”，分别放进两只鞋里，以此让自己每次都“身处苏格兰”。

SpaceX上市后，肖特维尔面临的运营挑战还会继续升级。

Starlink卫星宽带网络是公司利润的主要来源，正在为SpaceX在人工智能和轨道数据中心等领域的高额资本支出提供资金支持。与此同时，SpaceX还要支持NASA的阿尔忒弥斯登月计划，并持续推进Starlink的全球扩张。

在IPO路演材料中，SpaceX特别指出，马斯克、肖特维尔和首席财务官Bret Johnsen三位核心高管的平均任期为21年，高级管理团队成员的平均留任时间为12年。这种稳定性，被视为公司治理的重要优势。

肖特维尔本人对SpaceX的未来也有明确期待。

她告诉《时代》杂志，如果SpaceX在10年内无法在月球建立定居点和制造设施，她会感到失望。如果Starship火箭不能在10年内每次搭载50至100人前往月球，将是“一种遗憾”。

在SpaceX，马斯克仰望星空，肖特维尔一步一步，把那片星空踩在了脚下。

这个被低估了24年的"二号人物"，或许才是这场人类史上最伟大太空冒险的真正操盘手。

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