据追风交易台消息，美银证券首席策略师Michael Hartnett在最新研报中表示，美银牛熊指标从9.7小幅回落至9.3，仍处于极端看多区间，继续维持"卖出"信号。与此同时，过去一周资金呈现结构性分化：科技股遭遇七周来最大单周流出，黄金获今年1月以来最大单周流入，大宗商品年内回报高达58.9%，而比特币年内跌幅接近28%。

美银指出，当前大类资产配置的核心逻辑维持规避债券、规避美元、全仓AI的框架并因政策制定者将股市视为"大而不倒"而进一步强化。但策略师同时警示，债券收益率飙升、选民情绪转向谨慎，以及仓位已普遍偏向多头，是压制牛市继续上行的三大潜在约束。

美银在AI主题上的核心交易逻辑，来自对历史泡沫规律的比对。报告指出，最优泡沫交易策略是同时做多"傲慢"（hubris）——即AI科技本身——以及做多"偏见"（humiliation）——即被市场长期冷落、在名义GDP最终冲顶阶段有望被拉升的超跌周期性资产。报告援引历史案例：1999年互联网狂潮中的新兴市场，2007至2008年次贷，均曾在主导泡沫达到顶峰前夕扮演"受益于溢出效应"的角色。美银认为，当前环境下，最可能复制上述路径的资产是消费板块。

与此同时，美银建议做空AI债券——理由是逾1万亿美元的资本开支规模叠加负的净现金流，意味着大规模债券发行压力不容忽视。

美银牛熊指标本周从9.7微降至9.3，维持卖出信号，触发原因是高收益债资金流入减弱，以及科技和医疗保健板块出现净流出。报告指出，自今年5月26日发出卖出信号以来，标普500指数累计上涨4%，MSCI全球指数上涨3%，尽管期间曾出现5%的最大回撤（5月26日至7月30日，由美日汇率干预及科技七巨头强劲盈利所打断）。

美银提示，仓位过度集中可以打断牛市节奏，但真正终结牛市需要三要素共振：仓位过度、盈利预期过于乐观，以及政策收紧。当前三要素并未同时成立。历史数据显示，自牛熊指标建立以来共发出17次卖出信号，全球股市平均在此后2至3个月内下跌2%至3%，命中率约60%，最大回撤幅度在15%至20%之间。

本周资金流向数据呈现明显结构分化。黄金基金录得63亿美元净流入，为今年1月以来最大单周规模；大宗商品年内总回报率高达58.9%，位居各资产类别之首，其中原油年内涨幅达43%。相比之下，科技基金本周净流出12亿美元，为七周来最大单周流出。而欧洲股票基金获12亿美元净流入，为今年2月以来最大流入规模；韩国股票基金连续第七周录得净流入。

在固定收益方面，投资级债券资金流入106亿美元，为五周来最大；新兴市场债券流入14亿美元，为七周来最大。现金类资产单周吸金254亿美元。

美银私人客户数据显示，在管资产规模达4.7万亿美元，其中股票配置占比升至66.4%，为历史最高水平；债券配置降至17.0%，为2022年3月以来最低；现金配置降至9.4%，为有记录以来最低水平。股票单周净流入规模创2022年9月以来最大。

在债券内部，私人客户正小幅延长久期，年内对2至10年期美国国债的配置上升15%，而对短于一年期国库券的配置自去年11月以来下降逾30%，但对30年期长债兴趣仍然缺乏。过去四周，私人客户通过ETF买入日本、市政债券及通胀保值债券，同时减持新兴市场债务、公用事业及金融板块ETF。

美银警告，美国国家债务即将突破40万亿美元，并预计在2029年7月达到50万亿美元。过去12个月联邦政府偿债成本已达1.4万亿美元，且在5年期美债收益率降至3.25%以下之前，该成本将持续上升。与此同时，美国30年期国债以5.126%的25年来最高收益率完成发行，当日美股却同步创历史新高，凸显"规避债券"配置逻辑的持续有效性。

美银指出，尽管2026年收益率整体上行，REITs、小盘股、生物科技（XBI）及区域银行（KRE）等长久期、前期遭冷落资产正悄然跑赢大市，折射出市场对"收益率见顶"预期的提前定价。报告认为，美日汇率干预已释放出美国政府不希望10年期美债收益率突破5%的明确信号。策略师预计，核心CPI将在中期选举前降至2.1%至2.6%区间，鹰派联储主席Warsh届时有望借助杰克逊霍尔讲话及9月议息会议宣告"任务完成"，配合日本央行加息，共同锁定收益率上行空间。

在"规避美元"主题下，美银推荐两条具体交易路径。其一是做多黄金，视其为对抗美元贬值、债券市场崩溃及资产通胀的最佳对冲工具。本周黄金资金流入规模亦印证了这一方向上的市场共识。

其二是做多香港地产板块。美银策略师以"买入耻辱，卖出傲慢"概括这一逻辑：恒生地产指数当前点位与30年前持平，估值仅约12倍市盈率。报告认为，亚洲正开启过去40年第三轮长期牛市，由日本、韩国科技与中国AI共同驱动。香港同时受益于迪拜（地缘冲突）与新加坡（税收）吸引力的相对减退。

美银将11月3日美国中期选举列为影响市场走向的最关键事件之一。报告指出，若共和党守住参议院且得克萨斯州州长Abbott成功连任，预计AI板块领衔的风险资产将在2027年加速冲顶；但若民主党在11月拿下参议院或德克萨斯州长席位，股市、美元及债券收益率均可能在年底前出现逾10%的大幅下挫。

得克萨斯州长选举被视为"负担能力"与"AI数据中心"之间的路线公投：该州目前已有335座数据中心，另有247座待建。Abbott近期宣布暂时暂停数据中心扩张，折射出选民对能源电网稳定性和生活成本的忧虑。此外，美银重点关注的关键日程还包括：8月28日Warsh的杰克逊霍尔讲话，9月16日美联储议息会议（当前加息概率35%），9月18日日本央行会议（加息概率74%）。

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触发下跌的，是美银分析师汤姆·库尔库鲁托的一份信用报告。报告测算，博通为 AI 芯片客户搭建的融资平台，若按计划扩张至 20 吉瓦规模，到 2029 年年中，其承担的担保敞口可能达到 3700 亿美元。

在投资者眼中，3700 亿美元与债务联系在一起，构成一个需要立即重新定价的信号。但这一数字，并不是博通需要偿还的债务。

市场的真正风险并非次贷式崩塌——AI芯片残值仍在上涨，但融资成本攀升正悄然侵蚀整条产业链利润率。这是一次估值压缩，而非周期终结。

一个数字，两种算法

这 3700 亿美元从何而来，需要回到博通、黑石与阿波罗共同搭建的融资平台 XPV。这一平台的运作方式是：机构出资购买博通的定制 AI 芯片，再将芯片出租给客户。首笔交易规模 350 亿美元，对应约 1 吉瓦的算力，承租方为人工智能公司 Anthropic。通过这一安排，购置芯片所产生的债务被留在平台的资产负债表上，未计入 Anthropic 的负债。

博通在其中承担的角色，是为租约提供担保。若客户停止支付租金，博通将接手设备或将其转售。博通在最新一份 10-Q 文件中披露，就首笔交易而言，即便出现客户全部违约、设备残值为零的极端情形，其最大敞口为 290 亿美元。

美银所测算的 3700 亿美元，是将平台扩张至 20 吉瓦之后，博通累计担保的名义上限。这是担保的上限，与待偿还的债务是两回事。

同一份报告同时给出了损失测算：即便 100% 客户违约，博通的真实损失约 420 亿美元；若按更现实的 25% 违约率，损失约为 105 亿美元。相比之下，博通 2027 年分红后的自由现金流预计可达 850 亿美元。

一笔损失上限被框定在 420 亿美元的担保，但被市场当作 3700 亿美元的债务来定价。 这正是周五 6% 跌幅的逻辑所在。

这已非博通今年首次在业绩与股价之间出现背离。7 月，该公司将 AI 收入指引上调逾 200%，股价当日仍然收跌。

抵押品的本质不同

市场的第一反应，是将这一结构与 2008 年的次贷危机相类比。次贷危机的传导链条是：缺乏还款能力的人获得贷款购房，风险被证券化后分散至全球金融体系。如今，GPU 被装入特殊目的载体作为抵押品，以其预期现金流为基础进行融资——华尔街将这一工具称为"算力抵押凭证"（CCO）。算力云服务商 CoreWeave 已于今年 5 月发行首只此类工具，规模 31 亿美元，底层借款方包括 OpenAI 与 Cohere。

结构上的相似，令部分市场人士直接将其定性为债务担保凭证（CDO）的翻版。

《大空头》原型人物迈克尔·伯里本周公开增持 AI 相关空头仓位，并警告市场存在泡沫。8 月 10 日，英伟达宣布与阿波罗、贝莱德、黑石、博枫、高盛及 KKR 建立规模逾 5000 亿美元的融资平台，次日股价下跌 2.8%，单日蒸发约 700 亿美元市值，其五年期信用违约互换（CDS）年内涨幅接近九成。

看空者的逻辑链条完整。但这一类比忽略了一个根本差异：次贷的底层资产，究竟是什么。

次贷的底层，是缺乏还款能力的人。一旦违约，抵押品是贬值、缺乏流动性的房产。

算力的底层，是芯片。英伟达首席执行官黄仁勋在回应"循环融资"质疑时提供了一组数据：H100 芯片的一年期租赁价格，已从 2025 年 10 月的每 GPU 小时 1.70 美元，升至 2026 年 3 月的 2.35 美元；服役六年的 A100 芯片，至今仍在生产环境中运行。

一个价格在上涨、寿命被 CUDA 软件生态持续延长、可跨客户与工作负载转移的抵押品，与次贷危机的底层资产存在本质区别。英伟达也因此敢于承诺，在残值基础上，为每笔贷款提供最高 25% 的兜底。

风险不在杠杆，在利润率

但这并不意味着这套融资架构不构成风险。真正需要关注之处，不在"是否爆发"，而在"资金成本上行"。

一个被忽略的事实是：今年以来，AI 相关债券发行规模截至 8 月初已达 3440 亿美元，较 2025 年全年高出逾 2000 亿美元。然而这些资金的绝大多数，由 Meta、Alphabet、亚马逊等具备投资级评级的巨头获取。缺乏投资级评级的中小 AI 公司，反而在债市中被边缘化。CoreWeave 最近一笔贷款的成本，较基准利率高出 5.5 个百分点，收益率超过 9%。

融资平台的意义，正在于为这些无法获取低成本融资的客户，提供另一条融资通道。需求是真实的，代价同样真实——债务成本正在上行。

更深层的问题在于资本开支的可持续性。超大规模云厂商的资本开支占运营现金流的比例，已从 2022 年的约 30% 升至 2025 年的约 60%，按市场共识，2026 年将触及 100%。换言之，此后每一笔边际算力投入，都需要依赖债务或股权融资。

与此同时，资本开支的增速已现见顶迹象。总量仍在创出新高，但增速的"加速度"已经转负。这正是 2008 年逻辑中最关键的一环：信用结构往往在增速的拐点处断裂，无需等到增速归零。

信用市场已经先于股票市场作出反应。英伟达五年期 CDS 自 5 月下旬以来上涨一倍，8 月官宣融资平台当日，单日再跳升近 6 个基点。债券交易员已开始为"算力抵押"这一新资产类别定价风险，股票市场则在周五才作出回应。这种时间差表明，市场面对的是一个正在被认真定价的新变量，不只是一次简单的情绪波动。

因此，对这一事件的判断应当分层。出现系统性违约的概率不高，因为底层资产具备现金流、残值与涨价能力；但"资金成本上行"是正在发生的事实，它将通过利润率逐步侵蚀估值。 这是一次估值压缩，而非周期终结。

分界线在于违约率。若违约率为 25%，105 亿美元的损失对博通而言尚可承受；若违约率达 100%、且设备无法处置，420 亿美元的损失将吞噬博通近半自由现金流——那将是另一个层面的问题。

从"估值压缩"滑向"断裂"，需要两个条件同时成立：一个大型借款人实际违约，以及被抵押的芯片在同一时间贬值至无人接盘。就前者而言，Anthropic、OpenAI 距投资级评级尚远，再融资依赖度偏高；就后者而言，芯片的二级市场、仍在上涨的租赁价格、CUDA 生态的续命能力，均在为残值提供支撑。两个条件同时触发的概率，远低于周五 6% 跌幅所隐含的恐慌。

谁被重估，谁被错杀

按这一逻辑，周五的盘面已经给出了自身的答案。

最先被重估的是本体。博通单日下跌近 6%，同期 iShares 半导体 ETF 仅下跌 0.7%，英特尔下跌 2%。这表明市场在单独对博通的资产负债表重新定价，与整个半导体板块的走势无关。

被错杀的，是云厂商。8 月 11 日英伟达官宣融资平台当日，谷歌下跌 3.84%，创六个月最大单日跌幅，亚马逊下跌 2%，苹果、微软、博通均跌逾 1%。这些公司资产负债表稳健，融资平台给它们带来的是多了一方资金供给，谈不上风险。其股价下跌，更多源于市场将"AI 的资金"与"AI 的债务"混为一谈后的情绪性抛售。

真正受益的，是资管机构。阿波罗 8 月 11 日上涨 6.26%，KKR 上涨 6.88%。融资平台是它们的业务，规模越大，管理费收入越高。市场通过资金流向，清晰地区分了"谁在承担风险"与"谁在收取费用"。

同日的另一条线索提供了佐证：应用材料第三财季营收与利润均创下新高，盘后股价仍下跌 5%。业绩强劲而股价下跌，反映的是市场正在对 AI 产业链上的每一家公司重新计算风险溢价，即便其财报无可指摘。

若将逻辑放回盘面，观察顺序应为：消息发布当晚，先关注博通与英伟达本体的 CDS 与股价，它们是担保敞口的直接载体；次日，关注阿波罗、KKR、黑石等资管股能否延续上涨；随后数日，观察云厂商及 AI 芯片二线公司的表现，以判断其下跌是错杀，还是情绪传导的开始。

更深层的含义在于：市场当前为这 6% 跌幅所定价的，是将"担保"等同于"债务"的一次性下修。但它真正需要逐步消化的，是一个更为持久的变量——当融资成为边际算力的主要来源，整个 AI 产业链的利润率都将被计入一块利息成本。这一侵蚀不会在一天内完成，也不会在一天内结束，它将在未来数个季度内，构成比任何单条新闻都更持久的定价力量。

下一份财报见分晓

后续观察，需聚焦三个信号。

其一，博通 9 月初的财报。该公司是否会主动澄清 XPV 平台的担保口径，评级机构是否会跟进调整——标普已表示倾向于将此类残值担保按债务处理。若博通主动增加披露，说明其正在审慎对待这一信用问题；若仍保持模糊，则构成真正的减分项。

其二，英伟达 5000 亿美元融资平台的首笔实际募资。谅解备忘录并非资金，只有实际落地的融资才能证明这一模式可行。募资的顺利程度与利率水平，将直接决定"算力即抵押品"的叙事能否延续。

其三，四大云厂商下一季度的资本开支指引。若增速拐点从"见顶"演变为"下滑"，本文的判断就需要修正——

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在Atoms发布会上，Kalanick与Horowitz展开公开对话，首次系统阐述"工业AI"愿景——将一整套软件、传感器、机器人与AI整合为自动化系统，覆盖整个工业部门的运营。他将这套逻辑概括为"从比特到原子"：如果CPU处理比特，那么制造业就是处理原子的CPU；如果网络传输比特，那么物流就是搬运原子的网络。Atoms目前已在食品自动化生产、矿业自动化作业和工业自主导航机械三个方向上落地业务。

Horowitz表示，在与Kalanick接触初期，他唯一的疑虑是"这会不会只是一时兴起"，但很快打消了顾虑。整合此前几个分散实体是此次交易最复杂之处，但他看到了与Elon Musk将多个业务聚拢于同一屋檐下相似的潜力。这笔投资规模在a16z历史上前所未有，Horowitz明确表示，这是他"写过最大的一张支票"。

Kalanick在发布会上重申了他十年前在Uber内部反复讲述、却鲜少对外阐释的核心框架：物理世界的数字化。

他的逻辑是一套严密的对应关系：计算世界中，CPU处理比特、存储保存比特、网络传输比特；而在物理世界中，制造业处理原子、房地产存储原子、运输和物流搬运原子。Uber本质上是"物理世界的网络"，是数字化的交通运输，但这套对应关系在当年并未被完整建立起来。

他认为，这套框架的延伸方向是打造"以原子为基础的计算机"——"食品计算机"、"矿业计算机"，乃至为任意一个传统产业装上"计算机"。他给出的定义是："工业AI是一整套软件、传感器、机器人和AI组成的系统，用于自动化整个工业部门的运营。"

Kalanick强调，人们目之所及的一切——这个房间，任何房间，任何地方——"要么是种出来的，要么是挖出来的，然后经过制造，经过运输"。这构成了他认为物理AI将是下一个巨大机会的底层依据。

Atoms目前已将上述框架落地为三个具体业务方向。

食品计算机的目标是：能否以接近消费者自行去超市购物的成本，将一餐制作完成并配送到位？Kalanick透露，Atoms已通过机器人完成食物生产环节，成本控制在每份餐6至8美元。他将机器人配送员称为"自动驾驶墨西哥卷饼"，整套系统还需要工业地产作为支撑——这是物理世界的"存储"。

矿业是他个人最为投入的方向。Kalanick表示，他越深入研究矿业，就越着迷。团队的切入方式是直接向矿业公司CEO提问："你想不想每年多产20%的金子？"尚无人拒绝这一设想，但对方都要求拿出证明。他还指出，矿场本身安全性不佳，自动化同时也意味着提升作业安全。他在发言中展示了一台在Atoms系统上运行的自动化采矿机械——满载重量约200万磅。

自主导航机械平台是贯穿上述业务的横向能力。Kalanick认为，人形机器人适用于小规模、人类环境下的场景，而大规模工业任务需要专门化的机械，核心在于让这些机械具备自主移动能力。他将运输领域比喻为"到处是银牌级机会"：外卖配送、包裹配送、卡车货运、矿区越野自动驾驶等，每个细分领域都是千亿美元级别的市场，而自主导航能力本身是必须首先自主构建的关键平台。

Horowitz在对话中坦承，与Kalanick接触初期，他并非没有疑虑。

"我唯一的问题是：这会不会只是一时兴起？"Horowitz说。他认识Kalanick已经多年，双方对话向来直接坦率。他的信心来自于判断Kalanick依然是"原来那个Travis"——没有懈怠，没有陷入舒适区，依然保持着面对问题、正面迎击的那种劲头。

这笔交易在结构上存在相当难度——Atoms此前由几家独立实体分别推进，拥有不同的投资人，Horowitz需要将这些实体合并至同一架构下，并解决各方换股比例的计算问题，尤其是部分业务还处于极早期阶段。他将最终的整合格局比作Musk将旗下多个公司聚拢重组的逻辑，认为这种方式反而能产生更大的合力。

Horowitz明确表示，这是他在a16z写过的最大一张支票。

Kalanick将推动进步路上最大的障碍称为"终极大Boss"——对变革的抵触。他援引第二次工业革命的历史类比，指出卡内基、弗里克等人在革新钢铁产业时遭遇过枪击与刺杀，爱迪生曾公开当众电死动物来制造对交流电的恐惧，荷姆斯特德罢工事件则是现代大规模工会对抗的原型。他认为，这些历史与当下正在发生的事高度类似——就像Uber与Lyft的司机现在在Waymo门前抗议。

"人们常说历史不会重演，但会押着相同的韵脚。"Kalanick说，"阻力必然会存在，这是注定要面对的事。"

对于创始人心态本身，Kalanick坦言，经历过多家公司后，他面对逆境已经太过习惯，容易丧失"被激怒"的能力，而这种能量对创业者来说恰恰是重要驱动力。他认为自己与当年在Uber时的最大变化，是已经与那条"底线"拉开了距离——不再需要"用电子扫描显微镜放大才能确认没越界"，"现在干干净净的"。

对于此次高调重返公众视野，Kalanick说："很多人以为我'回来了'，其实我这八年一直在拼命干活，只是没到处宣传而已。"

以下为访谈全文，部分内容有删减：

Bits & Atoms：十年前Uber的愿景视频

Travis Kalanick：

我一直在说"把物理世界数字化"这件事，都说了整整十年了。我想Uber内部很多人已经听腻了，心想："我们已经听够了，求你别再讲比特和原子了，太离谱了，我都不知道你在说什么。"

好，我们都知道比特是什么——比特的世界就是计算机，我们这些学工程、学计算机科学的人，甚至一些没学过这些的人，都知道那是什么。计算的三大核心资源：CPU处理比特，存储保存比特，网络把比特从A点搬到B点。但如果你要把物理世界数字化，你其实是在把原子当成比特来处理。

那你可能会想："我知道CPU处理比特，那什么东西'处理'原子呢？"答案是制造业，或者说数字化的制造。存储保存比特，那什么东西"存储"原子呢？答案是房地产。网络把比特从A点搬到B点，那什么东西"搬动"原子呢？答案是运输，或者说物流。

其实我们当初并没有完全想清楚这套对应关系，很接近了，但那时候没往这个方向去想。Uber其实是"物理世界的网络"，是数字化的交通运输，但它并不是彻底数字化的——你去看Waymo那种才算，好，我们正在往那个方向走。当然，我猜那些车现在可能还是有人在菲律宾之类的地方远程操控，但确实是在走向数字化。

关键在于——这对创业者来说会很有意思，尤其是在物理世界这个领域——数字化制造和数字化房地产还有很长的路要走，还有巨大的创新空间。

于是我们一直在推进，一直很努力地在做这件事。很多人以为我"回来了"，但其实我一直在拼命干活，只是没到处宣传而已。设想一下：如果你在打造"以原子为基础的计算机"——数字化制造、房地产和物理世界的网络，或者说物理世界的CPU、存储和网络——会是什么样？如果你就是那个做食品计算机、矿业计算机的OEM厂商，或者说给任意一个产业装上"计算机"会怎样？如果你正在打造的是这种工业化的、以原子为基础的计算机呢？这大致就是我们对自己所做事情的理解。

你环顾四周会发现，物理世界的AI——你看OpenAI做得很好，Anthropic之前也做得不错，但你再看看周围，我们所看到的一切，无论是这个房间还是任何一个房间，任何地方，你看到的一切，要么是种出来的、要么是挖出来的，然后经过制造、经过运输。一切皆是如此。

所以我们把自己做的事情定义为"工业AI"，我给它下了个简单的定义：一整套软件、传感器、机器人和AI组成的系统，用于自动化整个工业部门的运营。这就是我们在做的事，我不确定还有没有别人也这么定义它——当然有人在做类似的事，只是他们没这么叫。而我们算是这个领域的主要玩家之一。

好，接下来我带大家过一遍我们的几款"以原子为基础的计算机"。第一个是"食品计算机"，也就是原子在食品领域的基础设施，目标是让食物做得更好。真正的问题是：能不能把一顿饭做得又好又高效，配送到你手上的成本能接近你自己去超市买菜的成本？这是个很好的问题。如果能做到，那太棒了，但要付出什么代价？

这意味着你的生产环节必须自动化。所以我们用机器人来完成食物的生产环节，成本大概控制在每份餐6到8美元之间——未来在这方面我们还会做很多很酷的事。你还需要能够运送食物，无论是在生产设施内部运送，还是靠机器人配送员——我喜欢管它们叫"自动驾驶墨西哥卷饼"。把生产机器人化，把物流和运输机器人化，但你依然需要一个场地来完成这一切。

这又回到了"以原子为基础的计算机"这个概念——你依然需要房地产，需要工业地产，来承载机器人生产和机器人物流的运转。这就是我们的"食品计算机"。

原子矿业、食品计算机与自动化机械

再说"矿业原子"。我们有一个我特别投入的使命，我对矿业越钻研越着迷，而且是与日俱增。我们要打造更高效的矿产资源，来支撑地球上的各类产业。什么造就了超级智能？答案是芯片和能源，这个大家都知道。芯片从哪来？从地里挖出来。能源从哪来？很多人会说"太阳"，没错，是来自太阳，但你要怎么把太阳能捕获下来？靠的还是从地里挖出来的材料做成的设备。

所以，扎根于地下——这几乎是物理AI里最"原始"的一个领域，却是个超级有意思的地方。把这个领域自动化，是件非常有意思的事。所以我们谈到矿业时，我们会去找金矿公司的CEO们，问他们："你想不想每年多产20%的金子？"还没人说过不想，不过他们都会说"你证明给我看"，这才是有意思的部分。这意味着运营成本会降低，而且顺带一提，这些矿场其实相当不安全，所以让这些场所变得更安全，也是我们做这件事的一部分目的。

那么，讲到矿业的"数字化存储"是什么？就是土地，土地就是矿业计算机的"存储"；而"网络"，就是把矿石从一个地方搬到另一个地方——运输，就是网络。这是我站在一辆矿用车旁边——你们看看这个，我这是站在一个"TCP数据包"旁边（笑）——大概只有八个人听懂了我这个梗。但看看这台庞然大物，满载的时候大概有两百万磅重。这是一台在我们系统上运行的自动化采矿机械——拍这段视频的时候，大概有三架无人机因此"负伤"了（笑）。

CPU在矿业里也非常有意思，比如说怎么处理原材料，把它们变成我们推动文明进步所需要的金属和矿物，这里面有很多值得自动化的很酷的东西。你们见过这种东西吗？这叫"浮选"，坐飞机往下看的时候能看到——大多数人不知道这是什么，其实这是在把材料提炼、蒸馏成你真正需要的金属或矿物，顺便说一句，这是一座锂加工厂。

当然，这一切都需要被协同调度，所以你需要软件，几乎像是这台"计算机"的操作系统，负责调度物料的移动，确保一切都按需运转。

然后是"运输"，我管它叫"机器人的轮子底盘"——严格说它不完全是一台计算机，只是计算机的一部分。如果你不是在做人形机器人的话——人形机器人属于低规模场景，用于人类环境里的小规模任务。而如果你要做的是大规模、工业级别的任务，你就得打造专门化的机械，让它们能在物理世界中移动和作业。关键就在"移动"这两个字，如果它们要移动，就得有轮子；有了轮子，你就得为这些机械开发自主导航能力，正是这些专业化机器人正在改造这些产业。而如果你只依赖市面上现有的一两家公司，你走不了太远，所以自主导航能力本身，是你必须首先为自己打造的一个关键平台。

不过这项能力还能用在很多其他产业上——大家都知道游泳名将菲尔普斯是"金牌大满贯"，但我常说，运输这个领域到处都是"银牌"级别的机会：大家一想到网约车就觉得是"金牌"，但外卖配送呢？包裹配送呢？个人出行呢？卡车货运呢？越野自动驾驶呢，比如矿区那种？还有好几百个、甚至上千亿美元规模的产业，未来都会由这些专门为工业场景打造的机器人来驱动——这些是"为产业量身定制的计算机"。

这里列了一些相当有意思的"银牌"级机会的细分。我想说，如果你能把自动驾驶能力做出来，而且做得比Waymo还快——打个比方——那就有点"黑马"的意思了。我不知道在座各位是不是那种爱看肯塔基赛马大赛的人，但这里确实有一种"黑马"的意味，很有意思，不过光是这些"银牌"级机会本身，规模已经大得离谱了。

所以我把我们打造的这些东西称为"进步机器"（progress machines）。这是什么意思？我们公司的文化就是致力于发现那些"有价值却尚未被人知晓的真相"——因为如果你善于发现这些真相，就意味着你会知道很多别人不知道的事；而如果你知道很多别人不知道的事，就意味着你能做很多别人做不到的事。你越擅长发现这些有价值的未知真相，你就能做越多别人做不到的事，也就意味着你能以更快的速度、更短的时间带来变革。

终极大Boss：变革阻力与第二次工业革命

这就叫"进步"。而这种进步，是自文明诞生以来、包括现在，一直在推动人类社会前进的动力。

但有一个我称之为"终极大Boss"的东西——推动进步路上的终极大Boss，是你必须去正面对抗的对手，在座每一位创业者都清楚这一点，它就叫作"对变革的抵触"。

这很自然，因为很多时候变革确实会带来坏的一面，所以你必须拿出压倒性的进步成果，才能真正推动变革落地。

我喜欢拿第二次工业革命来打比方——我们快讲完了，大家再坚持一下。我觉得在座很多人可能对100年前、150年前发生的事并不十分了解，但那个时代和现在发生的事情之间，其实有很多可以类比的地方。顺便说一句，我们现在都爱说"创始人模式"——大家一起搞起来，创始人模式，冲！但150年前，那才是真正意义上的"创始人模式"。

这是一幅画——你们看不出画面上方那个人手里拿着枪，他正要朝亨利·弗里克（Henry Frick）开枪。弗里克是卡内基的合伙人，他们共同革新了钢铁产业——你想想我们身边所有被开采出来的东西，所有的建筑，所有的基础设施，都源自卡内基和弗里克。一名无政府主义者闯进他的办公室，朝他开了两枪，还捅了他好几刀。他没死，医生在给他取子弹的时候，他还继续在工作——这才叫"创始人模式"。

那个年代还发生过很多别的有意思的事。如果你了解西屋（Westinghouse）和爱迪生的故事——爱迪生一直力推直流电（DC），西屋则力推交流电（AC）。我们都知道最后谁赢了：没错，我手里的手电筒用的还是直流电，但交流电之所以能胜出，是因为它可以远距离传输。爱迪生在这场较量里彻底站错了队，但他不会不战而退，他堪称"制造恐惧、不确定和怀疑"（FUD）的鼻祖——他公开当众电死动物，就是为了证明交流电不安全。他就是这套打法的"元祖"，我们现在的世界里，同样的套路也屡见不鲜。这种历史的类比，我就随便一说，说不定这段等下会被传到网上去。

这是"荷姆斯特德抗议"（Homestead protest），这也和卡内基、弗里克有关，事实上正是这场抗议最终导致弗里克遇刺。那是一场大罢工，本质上是一场工会化运动，公司不愿意接受工会化，于是双方爆发了冲突。这可以说是现代意义上"大规模工会对抗事件"的雏形，甚至可以说是这类事件的"原型"。

而我们现在也开始看到类似的情形——回想2014年的Uber，当时整个欧洲各大城市都爆发了罢工，有人放火烧车，用各种疯狂手段来阻止这种"进步"。这就是终极大Boss——对变革的抵触。人们常说历史不会重演，但会押着相同的韵脚。而且不是每个人都能读懂这种韵脚。

现在，Uber和Lyft的司机们正在Waymo的办公室前抗议——好吧，这种事总会发生。但我们正在推动进步向前，阻力必然会存在，这是注定要面对的事。而在座有一大批极其硬核的创业者，我们必须保持钢铁般的意志，必须足够强悍——就像我发出的邀请函上那些人物一样：福特、卡内基、摩根，还有西屋，这些人我们都得学。

我们总以为自己是第一个做这些事的人，但事实上，早就有人比我们做得更难、更好——他们是那种"顶着风雪走十里上学"的人，这话我可以打包票。他们经历过的那些事，媒体报道出来的样子往往并不是真实的样子——看看那种共情的力量。

但你要怎样带领两万人朝着一个宏伟的使命前进？这两万人都是聪明、乐观、心地善良的人，你要怎么做到这一点？你不可能靠做一个坏人来实现这一点，但你必须足够硬核——我不知道是不是要像弗里克那样硬核，但你必须拿出那股狠劲。我们身上背负着很多东西，作为创业者，我们必须扛起来；而顺便说一句，那些支持我们、真正把事情做成的高管们，也同样得具备这些品质。

我们公司内部有个东西，叫"冠军之心"（Champion's Heart）……（此处穿插一段高尔夫比赛现场解说，与主题无关）……我想说的是，人生总会有被打倒的时候，就像刚才发生在她身上的事一样。但如果你把自己拥有的一切都拿出来拼，即便被打倒，只要一次次爬起来，你就很难真正失败——你要重新把音量调高。看她追赶领先者的样子，很拼！这是Danovan（音）拼出来的一记好球……她正在推进……她正强势前进……（解说片段结束）

这就是我们公司信奉的东西，我相信大多数成功的创业者也都信奉这一点。

很多人说"Travis回来了"，其实我这八年一直在埋头苦干，只是没对外讲而已。这次能以这样的方式回归，感觉很好，因为过去一段时间我几乎是在"闭关"。我要感谢今天在场的每一位。接下来，Eric、Ben和我会展开一段愉快的对话，再次感谢大家。

之前我们一起做的第一期播客之所以受欢迎，就是因为我们直接切入正题，直奔干货。今天我们也打算这么做，然后进入问答环节——说实话我还挺紧张的。Eric很擅长这个，我倒是有点压力。好，Eric，你想聊什么？

Travis为什么没有收购Lyft

Eric：Travis，你当初为什么没有收购Lyft？你后悔吗？如果能回到过去，你会怎么做？

Travis：这个答案可能会让很多人意外——Lyft的文化和我们完全不一样。也许从他们那撮粉色小胡子标志就能看出来一点端倪。我觉得有意思的是，当创业者面临"是否要收购某家公司"这种时刻，你会发现——顺便说一句，我因为这个决定被喷了很久——文化真的合不来。

Eric：文化合不来。

Travis：对，文化合不来。当你要收购一家公司，本来有那么多的协同效应可以创造的时候——顺带一提，当时我们正在打一场"疯狂的战争"，一年大概要在这上面烧掉10亿美元甚至更多——你会真心希望这件事能成。

Eric：所以你不会做任何不同的选择？

Travis：我不会做任何不同的选择。现在说这话很容易，但当时我确实为此被喷了很久。基本上就是，我坐在他们对面，很清楚地感觉到我们的文化差异太大了，越往下谈，越觉得难以推进。所以——顺便说一句，这一点我是认同的。

Ben：我觉得——你得做个反事实推演：如果Travis今天还在执掌Uber，会是什么样子？

Travis：Uber今天如果还是我在管……

Ben：我觉得，原本的文化，以及后来他们为了回应外部阻力而转向的那套文化，最后变成了一种远比原来的Uber文化更"温吞"的东西。原来的Uber文化是一种非常鲜明、非常独特的文化。我最喜欢那份文化手册里的一条，叫"精英制／踩脚趾"（meritocracy / toe-stepping）——我记不清具体叫法了，我一直理解成"踩踏"，但应该是"精英制和踩脚趾"。

Ben：这基本上就是"别在意别人的感受"——我们是来做事的，我们要把事情做成，我们要尽全力去推，你可能会因此被"踩到脚趾"，但你得继续往前走，继续拼。对我来说，这正是Travis离开之后，逐渐被稀释掉的那部分东西，某种意义上，那恰恰是最核心的一部分。至少从我在旁边的观察来看，这是非常本质的一个要素。

Travis：是的。我们现在在Atoms把这套东西重新包装了一下，叫作"最好的点子赢"，但"踩脚趾"这一点其实很重要，因为太多人不愿意为最好的点子去争取，因为怕得罪别人。可如果你不去为最好的点子而争，那你到底在为哪个点子而争？你争取到的只会是平庸的点子、政治上讨巧的点子——一个会让你变得不如放手一搏时那么优秀的点子。

Ben：没错，没错。

Travis：让所有人都朝着这个方向努力，是一种能帮你赢下比赛的文化氛围。

Ben：没错。安迪·格鲁夫（Andy Grove）在英特尔的时候，管这个叫"建设性对抗"。

Travis：对，这也是唯一能让你变得更好的办法，你必须经受考验。

Eric：现在有个预测市场在赌Travis什么时候会回归Uber，或者说Uber什么时候会请Travis回去。但真正的问题是：你们什么时候会收购Uber？

Travis：我觉得我们现在还差得远呢，还有很多要挣的东西。这挺有意思的——我现在做的很多事，人们会问："如果当年没离开Uber，你现在会做什么？"我不能把所有我正在做的事情，全部说成是"我本来会在Uber做的事"，有很多现在做的事，我在Uber时是不会做的。但确实，很多本来会在Uber身上，随着时间推移自然发生的事，正在我们现在这里发生。

如果这些事情真的按计划推进——我之前也大致讲过"工业AI"是什么、未来会走向哪里——这基本上涉及好几个千亿甚至万亿美元级别的产业，未来都将被自动化。大家总在谈数字AI对企业意味着什么，但这些产业本身的体量已经足够大了。所以这是一个全新的工业时代，正在逐渐到来，我把它比作第二次工业革命。

如果我们判断正确，而且执行到位，那这件事就真的能成——你想想，食品会被自动化吗？食品的生产会被自动化吗？食品的配送会被自动化吗？我想大家都会说"会"。如果真是这样，那就一定会出现一种服务，能以比去超市购物更低的成本，把餐食做好并送到你手上。如果这一切成真，食品行业将被彻底颠覆。

矿业会被自动化吗？不只是物料的搬运，而是矿业的每一个环节都会被自动化吗？如果真是这样，那所谓"矿业公司"最后剩下的可能就只是拥有土地而已——这将彻底颠覆一个价值数万亿美元的市场。类似这样的产业还有很多。好，接下来我们得拿出实际成果来兑现这些设想了。

Travis作为创始人的转变

Eric：说说你现在打造Atoms，和当年打造Uber相比，作为创始人有什么不一样？有什么变了，有什么保留下来了？回过头看，你觉得你的成功，是因为你做对了什么，还是尽管你做了那些事，依然成功了？

Travis：我做Uber的很多方式，其实和我在做Uber之前的经历密切相关。我在Uber之前经历过失败——我的上一家公司，勉强算是被收购了。头四年我没拿过一分钱薪水，我那时候的袜子上印着"血、汗与拉面"这种字样，就是那种感觉。当你被逼到那种地步，靠救济金勉强度日，好不容易凑够生活费，然后一头扎进Uber这样的项目——那种产品市场契合度简直是极致中的极致——但你心里还是觉得自己很穷，觉得下周可能都去不了超市。

你会离那条"底线"太近。我以前会一直逼近那条线——有些人可能能猜到这一点，但我确实会一直贴着那条线走。唯一能确认我没越界的方法，是拿电子扫描显微镜去反复放大检查，然后才发现："好吧，他没问题"。但当你把公司做大之后，还继续用这种方式做事，你会发现自己虽然在飞速推动变革，却没能带着足够的信任一起前进。

所以我会说，现在的我，离那条"线"已经有了一些安全距离。你不需要靠"慢动作回放"才能确认我做的是对的，我依然会为我在Uber做的每一个决定辩护，但现在不需要靠猜了。现在干干净净的，不需要贴那么近。

还有一点很有意思，我觉得现在很多刚起步的年轻创业者不太能完全理解——当你做到第三家、第四家，我现在大概是第五家公司了吧，你会发现自己在做事上真的变得非常擅长。以前需要花一天甚至三天、伴随大量压力和焦虑才能完成的事情，现在可能45分钟就搞定了。

这是件很美好的事，但也有代价——比如说，我现在对"逆境"已经太习惯了，已经变成了某种"常态"，所以我不太容易被激怒了。但被激怒这件事，恰恰能让你成为一个优秀的创业者，所以我得确保自己依然保持那股火气——那种"你敢惹我，我就要还击"的能量。你二十五岁的时候，那种劲头会比较容易保持，现在会觉得"随便吧，无所谓，都行"——你会变得对逆境太习惯，这其实是个问题。不过总体来说，这些是一些挺有意思的变化。

Eric：能举个例子吗？以前要花很长时间的事，现在变得容易很多？

Travis：比如说，我写过一份"愿景备忘录"——我们几个月前发布Atoms的时候写的那份。当然我自己评价可能有偏见，但我觉得那份写得相当不错。放在10年前、15年前，可能要花我几百个小时。而这次，文字就这样自然而然地流淌出来了——当然我不能说自己没花心思去想，但真正落笔的时候，一切都水到渠成，写着写着我就想："我靠，这也太顺了。"这次融资用的那份文件也是，虽然我拖了一阵子，但真正开始写的时候，我心想："哦，搞定了。"大概花了45分钟，我当时想："这也太神奇了。"这跟表达、沟通、战略这些能力有关，我想这大概是最让人开心的进步之一了。

Eric：Ben，你从最初认识Travis到现在，看到他有哪些成长和变化？也想请你说说更普遍的情况——在座有很多"连续创业者"，Travis你取得了巨大的成功，但过程中也走过一些弯路，你从中学到了什么，下一次会怎么做，又会坚持保留哪些东西，因为正是这些东西让你走到今天？

Ben：我觉得刚才那个说法概括得挺到位的——他之前带着两万人干活时，觉得自己是在"求生模式"里，而这种想法其实是很危险的。当你的组织变得那么大，这种想法在两个层面上都很危险：一是像他自己说的那样，你没能带着足够多的人一起前进；二是你手底下有那么多人在为你干活，他们对你那套想法的理解和执行，可能会带来很大偏差——你必须让自己一直清清楚楚地站在"线"的安全一侧，才能确保底下八层组织架构之外的某个人不会做出什么蠢事。所以这算是一个很大的转变。

不过他一直都很出色，一直都是。正因如此，我们当年没投Uber这件事才显得格外遗憾。当你真正做出成绩来，一切都会变得更容易——王子说过一句话："人们说没什么事来得太容易，但当你真正拥有了它，也就没什么事显得太难了。"这大概就是他达到的状态。

不过我还想补充一点——虽然我不想给大家灌输什么大道理，我知道在座很多人已经明白这个理儿了——那就是：当事情变得容易的时候，恰恰是该加把劲的时候。

Travis：我以前常说，一旦事情开始变得轻松，往往意味着接下来会变得异常艰难，你不希望是这样的局面，你要主动把事情变难，而不是被动等着事情把你变难，如果这么说讲得通的话。

Ben：没错。这些年我和很多创业者聊过，他们会说："我们现在干得可顺了，走的是一条轻松的康庄大道。"我心里就想："兄弟，你马上要挨揍了，只是你自己还不知道罢了。"这一点我现在也懂了，因为我自己也亲身经历过。

Eric：这真是个很好的洞察。

Ben：对，我发现每次和创业者聊天，只要他们开始说"是啊，一切都很顺，进展很好，我们都没什么竞争对手；我刚招了个人，Anthropic给他开了50亿美元的offer，但他还是选择了我这份年薪40万美元的工作，balabala……"我心里就会想："兄弟，赶紧检查一下自己身上有没有伤口，我敢保证你正在流血。"你已经有麻烦了。

Travis：确实如此。不过也有时候事情是真的顺，那是另一码事——那种情况我称之为"假装成功直到真正成功"，本质上是一种既骗自己又骗别人的状态。但也存在真正轻松的时刻，只不过原因是你没有继续往前推。所以，一种情况是你根本没在赢，却假装自己在赢；另一种情况是你确实在赢，但开始松懈，即将开始输。

Eric：确实，这种情况很常见。

Travis：确实很常见。

Eric：好，最后一个问题，然后我们进入问答环节。Ben，Travis，你还记得Uber第一轮外部融资吗？我记得当时的风险投资轮好像是400万美元投前估值左右。

Travis：是400万投前，你说的是第一轮吧，对，我们Uber的第一轮融资就是400万美元投前估值。这次的规模，已经是好几个数量级之上了。Ben，我记得这应该是你写过的——如果不是最大的一笔支票，也是数一数二的一笔。

Ben：对，肯定是我写过最大的一笔支票。你是什么时候确定要All in投这个的？整个过程是怎样的？

Ben：我一开始其实并没有100%确定。刚开始跟他聊的时候，一旦我明白这是什么项目，我唯一的问题就是："这会不会只是一时兴起？"因为——要知道，我认识Travis已经很多很多年了，我们之间的对话向来都是直来直去、掏心窝子的那种。我当时是Lyft的董事会成员，同时也在跟他聊Uber的事，他会跟我讲那些中国网约车公司对他做的各种事——他们的App、免费送东西之类的，他为此很上火，会说："如果我能搞定这帮人，全世界其他地方对我来说都不是事儿。"这样的创业者真的不多，说实话，我在这行摸爬滚打这么久，见过的能这样直接面对问题的创业者屈指可数。

所以我知道，如果我们能投资Travis，而且他依然还是那个Travis——他没有变成那种"活在自己的舒适圈里"的人，没有懈怠——那我很快就有了这份信念。有一件事很多人不知道，就是我们其实原本是几家独立的公司分别在推进，所以当我去融资的时候，我大概像那种穿着风衣、里面挂满各种手表的推销员："你想要块表吗？想要哪块？我这儿货多着呢；想要点吃的方面的东西吗？食品这块我这儿也有不同的部分，你喜欢哪种？我这儿还有矿业相关的东西，挺酷的。"结果对方说："我们就想要那个'足够'就好。"这也是我们跟前几家接触的机构听到的反馈。

所以这笔交易真正棘手的地方——也正是让我们捏一把汗、觉得难办的地方——在于我得把几个独立的、有着不同投资人的实体合并到一起。这挺有意思的，因为你要怎么去算清楚各方的换股比例，尤其是有些业务还处在非常早期的阶段？不过这确实很棒，因为你能看到一些和Elon类似的地方——他现在也在把几块拼图重新组合到一起。他不仅在他那五六个、七八个项目上都表现得极其出色——a16z基本上在这些项目里大多都有投资——他同时管理着五六个、七个不同的公司，所以我一直在努力，把所有业务整合到同一个屋檐下，这真的很了不起。他这么做，是二十多年后的事了，不过从某种意义上说，这样反而能让事情变得更好。

Eric：在进入问答环节之前，最后想请Travis说几句——把很多Uber的老团队重新聚到一起，是种什么感觉？

Travis：就是——把这些拼图重新拼在一起。Anthony，这家公司是你收购的，这个房间里有不少人，从第一轮就一直和你并肩作战。刚开始做这件事的时候，我当时还在Uber的董事会里，所以我收到了成千上万条来自Uber在职员工的私信，说"我们一起干吧"。但我得非常小心，因为如果你还在一家公司的董事会里，你不能大规模去挖他们的人。

Eric：这运气不太好。

Travis：不只是"看起来不太好"，这其实是违法的，所以还有这一层顾虑，我对这方面的法律条款相当熟悉，好在。所以你只能挑人、挑时机，各种权衡。不过这个房间里确实有不少非常特别的人——比如Godam，他曾是Uber的CFO，最近刚加入Atoms；Ganesh，之前是Uber工程副总裁或高级副总裁，也刚加入Atoms；还有很多当年在Uber还是"新人"的人，现在都成了独当一面的骨干——比如Brian Atwell，他现在是我们食品业务和基础设施方向的工程负责人之一；当然还有Anthony Levandowski；还有Erik Meijer（音），他以前负责Uber的先进技术团队，现在负责我们的食品机器人业务。名单还能列很长，各位。

哦，还有Jessica Morton，她之前负责Uber Eats的日本业务。我们刚起步的时候我去过日本，见了孙正义（Masa）——当时想着说不定他会投资，结果我一直没办法释怀，他后来抄了我的想法，还投了另外八家做类似业务的公司（笑）。然后我也见了Jess，那趟日本行她基本上是我最重要的一件事，或者说第二重要的事，反正很靠前。现在她也在做很多很酷的事情。我们现在已经不完全是一家"Uber系"公司了——我们非Uber背景的高管现在其实比Uber背景的还多。但那段经历留下的情感联结依然很深，很多当年在场的人，用一句老话说，叫"重整旗鼓再来一次"（run it back）。

不过也有"向前推进"（run it forward）这个说法——用新的方式，用不同的方式去做，不要重复过去的自己。总之，我们玩得很开心。

说到这个房间里的特别人物，接下来我想开放一下问答环节。

提问者Gary：Travis，恭喜你。我特别喜欢问一个问题，尤其是在这样一个场合：如果你能给18到22岁的自己送一条"漂流瓶"式的留言，你会说什么？

Travis：18岁的我，其实是个不折不扣的极客，只是当时一直装作不是。所以我可能会跟他说："兄弟，做个极客就好了，一切都会没事的。"明明是个极客却硬要装作不是，其实要背负很多完全没必要的心理负担。我不确定那样一来事情会不会变得更好，但这大概是我最有可能对自己说的话。

Eric：Ben，你呢？

Ben：我大概会说，别为那些事焦虑——事情该怎样就怎样，该干嘛就干嘛，别去操心结果会怎样，结果就是结果。你得想办法找到出路，不断去找，直到找到为止，除此之外没有别的办法，所以焦虑一点用都没有。

Travis：别有压力，开心一点。

Ben：对，别焦虑，开心点——不过你也得保持点紧迫感，别太开心了。

Travis：对，别太开心，别活得又肥又满足，好嘛。

Eric：好，下一个问题。

提问者Owen：Travis，你打算怎么搭建整体架构？不同业务板块之间会共享资源吗？会有各自的CEO吗？会有多个董事会吗？你怎么考虑这些问题？

Travis：这个问题问得很好。我很庆幸的一点是我不需要面对多个董事会——这是我明确不想要的东西。至于资源共享，这更像是一个"管理架构、组织架构极客"式的问题，需要我们去摸索。比如说，行政、财务、法务、人力这些通用职能，一般是共享的；技术层面的基础设施，也是共享的；制造这块，有时候你会希望它足够垂直深耕，比如我们只做某一类制造。碰巧我们在矿业上的制造和运输业务上的制造有不少相似之处，但和食品业务的制造完全是两码事。

所以你会需要一位"制造大师"，大概率是需要的，因为这是件专业性很强的事，而且做到一定规模之后，你才能吸引到更优秀的人才，其他各方面也才能运转得更顺畅。我猜制造也会是那种需要专门配置的职能之一。然后再往下想，哪些软件模块可以"锁定"共用？大部分可以，但不是全部。这个问题我也没有全部答案，但基本思路是：各个业务单元作为独立的业务来运营——比如负责矿业的那个人，就是全力扑在矿业上，拥有充分的掌控权和自主权，去把矿业这块业务做成；其他板块也是同样的逻辑。

Eric：挺有意思的。

Travis：是这样，我得让这件事本身带点"痛感"，不然的话——我这个人就是这样，早晚会不自觉地这么去做，没办法。

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8月14日，博通股价收盘跌逾5.9%，盘中一度跌近7%。此次抛售并非源于业绩突然恶化，而是投资者开始重新审视博通通过AI XPV融资平台推动的"卖方担保"模式所潜藏的信用风险。

与此同时，英伟达也在推动规模更大的类似计划——据悉已与Apollo、黑石、贝莱德、高盛等六家华尔街机构合作，意图通过计算融资平台调动逾5000亿美元第三方资本。

这两家AI芯片巨头的举动，标志着AI基础设施建设进入一个新阶段：随着超大规模云厂商资本开支逼近自身财务极限，芯片卖方开始主动下场，通过为特殊目的载体（SPV）提供担保，将昂贵的算力资产证券化，撬动私人信贷市场资金。市场担心的问题随之浮现：这一模式究竟是AI资本开支的有序延伸，还是一种新型金融杠杆风险？

据追风交易台消息，据巴克莱研究报告，AI基础设施建设催生出全新融资需求的直接导火索，是超大规模云厂商正在逼近其资本开支的自然极限。

巴克莱估算，亚马逊、谷歌、Meta、微软及甲骨文五大超大规模云厂商的合计资本开支，已在2026年超过其经营性现金流，预计2027年的"资金缺口"将扩大至约2100亿美元，2028年进一步走阔。报告指出，超大规模云厂商在债务规模、电力协议等方面均面临现实约束，债券发行已大幅扩张，部分公司的资本开支占经营性现金流之比已超过100%。

与此同时，AI实验室的收入增长极为强劲。据巴克莱估算，AI实验室的年度经常性收入（ARR）预计将在2026年底超过2000亿美元，分别是OpenAI和Anthropic此前预测值的约2倍和5倍。旺盛的算力需求与云厂商日趋收紧的资本开支之间的张力，为新型融资结构的出现创造了条件。

在这一背景下，一种将数据中心"外壳"与计算资产分开融资的SPV结构开始兴起。2026年，建设一个1GW数据中心所需费用中，非计算资产约150亿美元，计算资产约350亿美元。后者金额更大、折旧更快、淘汰风险更高，也是新型证券化结构试图解决的核心问题。

博通的AI XPV Platform于今年6月正式推出，由博通联合Apollo、黑石共同建立，初始资本方案规模达350亿美元，目标是到2028年支持超过20GW的AI计算容量。

据巴克莱研究描述，该融资结构的基本逻辑是：Anthropic等AI实验室或新兴云服务商（neocloud）购买由谷歌委托博通联合设计、台积电制造的TPU算力单元，相关计算资产被注入SPV；博通为SPV发行的优先级票据提供约85%的担保，Blackstone或其他金融机构则据此为该SPV提供投资级融资；Anthropic随后向SPV支付算力租金，并由Fluidstack等neocloud负责集群运营管理。

这一结构对博通而言具有明显战略价值：客户无需承担大额前期资本开支即可快速部署算力，博通则可借助金融机构的资金放大XPU的市场渗透规模，进一步扩大AI芯片收入。

然而，博通以卖方身份为债务提供担保，也意味着其资产负债表将随平台规模扩大而承受潜在或有负债。巴克莱估算，博通的累计担保敞口到2028年可能接近7390亿美元。

就在博通XPV平台引发市场关注之际，英伟达也于本周宣布了规模更为庞大的同类计划。据英伟达公告，其已与Apollo、黑石、贝莱德、高盛、Brookfield及KKR达成合作意向，共同建立AI计算基础设施融资平台，目标调动逾5000亿美元第三方资本，对应约8至10GW的算力部署。

据巴克莱研究描述，英伟达平台的基本结构与博通类似：neocloud购买GPU并注入SPV，英伟达为SPV优先级债务提供不超过25%的担保，从而拉低融资成本；OpenAI等终端用户向neocloud租用GPU算力。与博通有所不同的是，英伟达在提供担保的同时，保留了超出预设小时费率后的GPU租金分成权益。

巴克莱预计，上述新型AI证券化市场的规模将快速扩张：2027年可占行业整体资本开支的约20%，若进展顺利，2028年有望达到近50%。与此同时，相关担保敞口也有望逐步反映在谷歌、英伟达及博通等公司的财务文件中——谷歌2026年第二季度10-Q文件中披露的采购义务已达8110亿美元，巴克莱认为其中约一半可归因于数据中心担保敞口。

博通此次股价大跌，折射出市场对上述模式信用风险的重新评估。

美国银行分析师Tom Curcuruto指出，XPV平台目前的承租人集中度较高，首笔交易主要依赖Anthropic，尽管OpenAI可能成为未来客户，但其他承租人尚未明确。若平台承租人过于集中，一旦某一核心客户出现偿债问题，相关SPV将面临较大压力。

此外，定制AI芯片的残值不确定性也构成潜在风险。与飞机、服务器等拥有成熟二级市场的资产不同，博通定制XPU缺乏充分的流动性支撑。一旦客户违约，处置相关芯片的价格和速度存在较大不确定性，这将直接影响SPV融资的安全垫。

巴克莱研究团队则在报告中对上述担忧给出了相对积极的评估。报告认为，AI芯片卖方、制造商、云厂商与AI实验室之间存在高度的信息透明度与利益协调机制，使得大规模违约的概率相对有限。同时，英伟达GPU的高度通用性也意味着，即便某一领域需求走弱，算力资源仍可调配至其他需求强劲的场景。

但市场眼下最关注的深层问题是：如果维持这轮AI资本开支繁荣需要越来越多的债务融资和卖方担保来支撑，那么这一增长的真实现金流基础究竟有多厚实？这一问题的答案，或将持续左右AI芯片板块的估值走向。

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8月14日，小菜园发布截至2026年6月30日止六个月的未经审计中期业绩。上半年，公司收入为29.03亿元，同比增长7.0%；期内利润为2.89亿元，同比下降24.3%；净利率由去年同期的14.1%降至约10.0%。

收入增长主要来自门店扩张和堂食业务。6月末，小菜园在营门店达到824家，较去年同期增加152家，增幅约22.6%。其中351家位于三线及以下城市，这些门店贡献小菜园门店收入近四成。

小菜园是一家全直营的大众中式餐饮连锁，主打家常菜和新徽菜。亲民价格、直营扩店和供应链标准化，构成其经营模式的主要特点。

外卖此前曾是小菜园的重要增长渠道。2025年，公司外卖收入同比增长3.0%至20.65亿元，占总收入的38.6%；外卖订单由2900万笔增至3430万笔。

今年上半年，小菜园外卖收入同比下降10.6%至9.45亿元，收入占比由39.0%降至32.6%，订单由1680万笔减至1470万笔。公司称，这源于主动调整业务重心，并更加专注品质外卖。

与此同时，其通过“以价换量”带动堂食客流和翻台率提升；原材料成本占比上升，则与2025年末调整堂食价格、推出88VIP会员体系及主动让利消费者有关。

上半年，小菜园堂食收入同比增长18.1%至19.45亿元，占总收入的比例由60.7%升至67%；整体翻台率从3.1次/天升至3.5次/天。

但更高翻台尚未抵消降价和外卖收缩对单店收入的影响，堂食人均消费额由57.1元降至50.5元，617家同店的销售额同比下降12.5%至22.11亿元。

从成本结构看，降低外卖权重本应减少平台履约和促销费用。上半年，小菜园外卖服务开支与广告促销开支合计同比减少约0.26亿元，但这一节省尚不足以改善整体利润：同期原材料及员工成本合计增加约2.97亿元。

降价压低了人均消费和同店销售，扩店及堂食客流增长又增加了食材、人员和门店运营投入，渠道调整带来的成本利好因此被让利和扩张成本覆盖。

新店成熟后能否改善单店收入，供应链效率能否消化人工和原材料成本增加带来的压力，仍需后续数据验证。

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英伟达正积极推进与新兴AI云服务商（neocloud）的收益共享协议：英伟达为这些云服务商的初始建设提供信用背书，换取其云收入的一定比例分成。据追风交易台消息，摩根士丹利分析师Joseph Moore将这一机制类比为"AI领域的金融创新"，认为其潜在规模极为可观——若neocloud生态发展至与大型超大规模云商相当的25吉瓦算力规模，按每兆瓦2000万美元的租赁价格测算，每年可产生5000亿美元的收入池。若英伟达从中获取四分之一的利润分成，且以100%毛利率计，将为其FY28息税前利润（EBIT）带来高达60%的上行空间。

摩根士丹利维持对英伟达的"增持"评级，将其列为半导体行业首选标的，目标价288美元，当前股价225.30美元。分析师指出，这一新商业模式兼具高上行潜力与有限下行风险，但同时承认市场对其循环收入结构的质疑将进一步加剧多空分歧。

根据摩根士丹利报告，英伟达新推出的neocloud合作模式在结构上围绕一个核心机制运作：英伟达以承诺支付特定GPU每小时租赁价格的方式，向AI云服务商提供信用背书，使其能够以接近投资级的成本融资完成数据中心建设。作为回报，英伟达获得超出兜底价格部分的收入分成。

据摩根士丹利援引对英伟达首席执行官路演的跟踪了解，双方就GPU每小时保底价格进行谈判，AI云服务商凭借该担保获得融资；英伟达则就租赁价格高于保底价格的部分获取收益分成，具体比例因协议而异。报告还指出，在部分情况下，英伟达的背书并非纯粹的现金信用担保，而是以获得云服务商GPU使用权用于自身研发为对价——类似于此前与CoreWeave的合同安排，但对英伟达的上行潜力更大。

摩根士丹利在敏感性分析中假设英伟达获得超出兜底价格部分35%的收入分成。以每吉瓦GB300数据中心为单位，在GPU租赁价格为每小时10至16美元的情景下，每5吉瓦算力可为英伟达带来370亿至650亿美元的增量年收入，对FY29每股收益的提振幅度约为7%至13%。即便在较为保守的2至5吉瓦规模下，EPS提升空间亦可达约10%。

摩根士丹利报告揭示了英伟达此举背后的战略逻辑。英伟达管理层认为，传统超大规模云服务商受制于自由现金流压力及美国本土土地、电力和机房资源日趋紧张，其资本支出扩张速度已难以匹配代币（token）需求的增长，甚至被迫将原本用于模型训练的算力转移至推理场景。

与此同时，地缘政治因素正在加速推动这一格局演变。随着美国云服务商在其他国家建设数据中心面临政策压力，部分国家和地区开始将本地土地与电力资源视为AI战略资产，转而扶持本土主权云或区域性neocloud服务商。摩根士丹利援引Yotta、YTL、SK Telecom等为典型案例。

在此背景下，英伟达选择主动介入，通过资本背书方式培育一批新的算力买单方，从而在绕开超大规模云商资本开支约束的同时，强化自身在全球算力版图中的主导地位。报告指出，当前公开市场neocloud的资本支出规模已占全球云资本开支约6%，且增速显著，尚未计入主权云及私有云玩家。

英伟达在neocloud领域的布局由来已久。据摩根士丹利报告，英伟达自2023年投资CoreWeave以来，已将这一战略延伸至多家云服务商：目前持有CoreWeave逾10%股权，并承诺购买其至2032年4月前的所有未售算力；持有Nebius约10%股权；与IREN签订了一份价值34亿美元、为期5年的云服务合同，并附带21亿美元的认股权；此外还对Nscale、Crusoe、Lambda、Firmus等进行了私募股权投资。

在软件层面，英伟达推出了DGX Cloud Lepton平台，作为连接开发者与旗下云合作伙伴GPU算力的市场化撮合平台，可将算力需求动态路由至具备可用容量的云服务商。

在硬件基础设施层面，英伟达近期也迈出实质性步骤。据报道，英伟达与合作伙伴联合宣布在美国新建16条光纤线路，涉及8000英里长途光纤，neocloud支持被明确列为项目动因之一。另据媒体报道，英伟达正以15年、200亿美元的租约签约HUT 8旗下1吉瓦级Beacon Point园区。

在资本运作层面，英伟达近期宣布动员设立一只规模500亿美元的投资基金，并在官方声明中明确提及该基金将用于"支持长期使用挂钩收益"。摩根士丹利指出，该基金机制要求英伟达对单项投资的最大直接敞口控制在25%以内，在一定程度上降低了循环风险。

摩根士丹利承认，新模式已在市场上引发明显分歧。

看多方认为：其一，当前算力供给持续滞后于代币需求增长，新建算力具有真实需求支撑；其二，通过在多家云服务商中持有少数股权获取的年金式收入，将增强英伟达长期盈利能力的可预测性；其三，此举有助于英伟达在Vera Rubin新品周期到来之际，将自身芯片进一步确立为行业事实标准——对于规模较小的云服务商而言，采用市场占有率约85%、生态系统最完善的英伟达芯片仍是最优选择。

看空方则聚焦于以下风险：该模式可能制造出"人为需求"——即如果没有英伟达的信用背书，部分算力投资本无法成立；此外，参与者资本实力参差不齐，且整体模式在算力过剩情景下可能面临显著压力。摩根士丹利对此表示，高透明度披露是该模式能否维持市场信任的关键前提。

在下行情景中，摩根士丹利亦指出一条潜在对冲路径：若算力出现过剩，英伟达可将获取的GPU使用权用于推进自身模型研发。英伟达目前的旗舰开源模型Nemotron 3 Ultra拥有5500亿参数，在中国以外的开源模型市场中已处于领先地位；下一代Nemotron 4预计将突破万亿参数门槛，进一步夯实其在模型开发领域的竞争力。

摩根士丹利指出，英伟达此举对已有neocloud玩家而言是一把双刃剑。长期来看，潜在竞争对手增多构成压力；但短期内，具备可靠运营记录的云服务商有机会承接更多新增算力投资。

报告强调，英伟达的信用背书仅解决融资问题，云服务商仍需在复杂的地缘政治和供应链环境中按时完成建设并转化为收入——这对运营执行力提出了相当高的要求。

总体而言，摩根士丹利将英伟达维持为半导体行业首选标的，目标价288美元，对应约22倍CY27市盈率估值。分析师预计英伟达2026财年营收同比增长82%，2027财年进一步增长52.4%；FY29 EPS预测为17.63美元。

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据监管文件显示，Situational Awareness在今年二季度大幅增持了存储芯片企业美光科技和闪迪，两家公司持仓合计约110亿美元，占该基金当时净资产的约四分之一。

与此同时，该基金还削减了对英伟达、博通及超威半导体的期权空头头寸。

然而，上述布局随后遭遇重创。上月AI相关股票急剧抛售期间，美光股价下跌29%，闪迪跌幅更深达47%。科技投资头寸的快速贬值迫使这家高杠杆基金被动出售公众股票，肯·格里芬旗下城堡投资（Citadel）最终接盘了该基金持有的大量AI股票。

激进加仓存储芯片，同期削减对冲头寸

Situational Awareness由前OpenAI研究员Leopold Aschenbrenner创立，定位于押注人工智能基础设施浪潮。然而，AI相关股票上月遭遇大规模集中抛售，存储芯片首当其冲。

二季度文件显示，该基金在增持美光和闪迪的同时，还削减了对英伟达、博通以及超微半导体的期权空头头寸。这一操作表明，基金管理层彼时对半导体板块整体持更为乐观的判断，主动降低了对冲敞口，进一步加大了净多头暴露。

对于Situational Awareness而言，高杠杆叠加高度集中的持仓结构，使得这场下跌的冲击被成倍放大。110亿美元的集中持仓仅覆盖两只个股，在流动性快速收紧、净值大幅回撤的情形下，基金几乎没有腾挪空间。该基金随即被迫启动公开市场股票的强制平仓。

值得注意的是，Citadel旗舰基金Wellington在7月份大涨5.9%，主要驱动力来自该公司以约九折折扣收购了Situational Awareness公开股票持仓这笔闪电交易。在7月最后一周交易启动之前，Wellington当月涨幅仅约0.45%，折扣收购带来的收益几乎是即时兑现。

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根据平安银行发布的2026年中报，该行实现营业收入706.17亿元，同比增长1.8%，实现净利润256.96亿元，同比增长3.3%。实现盈利收入双双增长。

另外，对公司业绩影响颇大的净息差达到1.80%，与去年同期持平，环比较去年全年上升2个基点。非利息净收入亦实现同比上升，种种数据显示出该行2026年业绩企稳上升的态势相对稳固。

存贷业务整体企稳向上

中报显示，平安银行上半年末合计发放贷款和垫款本金总额34522.74亿元，较上年末增长1.8%；企业贷款余额较上年末增长3.7%，其中一般企业贷款余额较上年末增长5.2%，科技金融、制造业等领域贷款实现较好增长；个人贷款余额与上年末基本持平。

存款规模方面，该行6月末负债总额54805.71亿元，较上年末增长2.0%；吸收存款本金余额36605.87亿元，较上年末增长2.2%。

尤其值得一看的是，6月末，该行管理零售客户资产（AUM）44002.27亿元，较上年末增长3.8%，零售客户数1.29亿户，较上年末增长0.8%，；个人存款余额12918.36亿元，较上年末增长0.3%。零售业务逐项指标都明显企稳，显示出已经逐步走出历史调整阶段，开始积累向上动力。

利差息差超预期稳定

银行利息业务最重要的考察指标是“量、价、险”。而在过去两天里，全行业的存贷息差都面临持续快速的下行压力，这也是整个行业面临的挑战。

但从平安银行最新的中报观察，报告期内，该行净息差（年化）为1.80%，与上年同期持平，比去年同期改善；而净利差（年化）为1.81%，同比上升0.05个百分点；两者共同反映了一个重要迹象，即随着贷款利率快速下降的阶段逐步过去，银行存贷业务持续面临的挑战在舒缓甚至改善。

资产质量依旧平稳

资产质量方面，平安银行的表现也依然平稳。中报显示，截至2026年6月末，该行不良贷款率为1.05%，与上年末持平；企业贷款不良率0.87%、个人贷款不良率1.23%，均与上年末持平。

更加前瞻的贷款迁徙率指标，正常类贷款迁徙率、关注类贷款迁徙率均较上年末明显下降，资产质量总体平稳。结合拨备覆盖率依然达到219.58%，该行风险抵补能力充足的态势还是很明显的。

亮点在科技

在经济整体稳定的大环境下，银行能够做出营收和利润增长还要靠科技。

从金融科技角度看，该行的数字化平台和综合金融平台建设方面，通过持续迭代数字化和综合金融两大平台能力，拓展客户营销渠道与服务范围，提供多场景、多生态的综合经营服务模式，不断优化客户体验。

6月末，平安口袋银行APP注册用户数1.86亿户，较上年末增长2.1%，其中，月活跃用户数（MAU）3670.84万户。上半年，综合金融贡献的新增财富客户数占比55.1%、新获客AUM占比53.3%、信用卡新增户数占比15.1%。

投（资源）于科技，获（业务）之于科技，这是一家金融机构这个时代很重要的底色。

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本周，英伟达相继与Apollo、贝莱德、黑石、Brookfield、高盛及KKR签署谅解备忘录，计划联合搭建"算力融资平台"，旨在动员逾5000亿美元第三方资本。其核心逻辑是：GPU芯片可装入特殊目的载体、作为抵押品，并以其预期产生的现金流为基础进行融资——这与次贷危机时期楼宇、收费公路的融资模式如出一辙。

与此同时，CoreWeave已于2026年5月完成首只公开银团GPU抵押融资工具DDTL 5.0，金额31亿美元，底层借款方包括OpenAI和Cohere。"抵押算力凭证"（Collateralized Compute Obligations，CCO）正式登场。

信用市场已在对暴跌的Token成本定价；股票市场却仍沉浸在算力叙事的亢奋之中。这一裂口，与2006年次贷违约率开始上行、而房价依然创历史新高时如出一辙——彼时，市场误以为价格下跌才是危机的起点，却忽略了真正的扳机：增速的拐点，而非增速本身归零。

据Groundbreaker网站今年7月发布的分析，当前AI繁荣的本质并非科技创新周期，而是一个由信用驱动、结构上高度类似商业地产的资本形成周期。两者在断裂逻辑上截然不同：科技周期死于产品无人问津或竞争淘汰，可以缓慢去估值；信用和地产周期死于需求增速的放缓——不需要需求崩塌，只需增长停止加速，结构便已断裂。

这正是"二阶导数"的要义。设某核心变量为S，其水平值（S本身）和一阶导数（增速）是市场唯一盯盘的数字；而二阶导数——增速本身是否还在加速——几乎无人建仓于此。然而，任何将增速持续加速作为内嵌前提的融资结构，恰恰死在二阶导数的拐点上，而非一阶导数归零之时。

从实际数据看，超大规模云厂商（Hyperscaler）资本开支占运营现金流的比率已从2022年的约30%升至2025年的约60%，2026年按共识预期将触及100%——此后每一个边际算力投入，都必须依赖债务或股权融资。资本开支总量的加速度（二阶导数）已于2025年见顶并转负：增速从约+81%逐步收窄，加速度已由约+30个百分点转为约-25个百分点。水平值仍在创历史新高，速度依然为正，但加速度已经反转。

英伟达本周的动作，将上述架构的规模放大至5000亿美元。黄仁勋已明言：科技芯片已成为抵押品。英伟达本身为部分交易提供最高25%的剩余价值担保——与杠杆租赁中的剩余价值保证如出一辙。

这套架构的每一个特征，都是地产开发的算力翻版：数据中心是实物抵押品，按用必付（take-or-pay）合同是租约，合同所代表的剩余履约义务（RPO）是贷款账本，资本开支是放贷本金，算力使用费是债务偿付。当媒体将超大规模云厂商创纪录的资本开支解读为"需求信心"时，其实读到的是放贷规模——市场在庆祝贷款增长，却把它叫作营收增长。

"发起-分销"机制正在完成闭环。CoreWeave的DDTL 5.0是第一只公开银团化GPU抵押工具，设有破产隔离融资子公司，已进入二级市场流通。这意味着，与OpenAI信用质量挂钩的风险已离开原始持有人的资产负债表，扩散至更广泛的信用市场——这与2005至2007年CDO的分发路径高度重合。

每一个次贷周期都有一个只能以再融资偿还旧债、永无法真正还清本金的借款人。在本轮周期中，该角色由OpenAI担任。

据Groundbreaker分析，OpenAI的收入结构约60%来自消费端，较企业端更为脆弱；其烧钱率约占营收的57%，累计现金消耗预计到2029年将逼近1150亿美元，本十年内无望实现正现金流。其偿付能力不依赖盈利，而依赖于每一轮估值比上一轮更高——估值增值本身就是现金流。

从融资步伐看，OpenAI的轮次估值从2024年初约860亿美元起步，历经约1570亿、3000亿、5000亿，到2026年春约达8520亿美元；对应的轮次步进倍数依次为1.83×、1.91×、1.67×、1.70×，而隐含IPO步进倍数仅约1.23×——既是序列中最低值，也是最终必须向公开市场实际兑现的那一关。IPO延期，已是这一算术逻辑的直接结果。

OpenAI没有真正的联署担保人。微软于2026年4月已撤除全部结构性支撑——终止收入分成、放弃独家权、放弃优先算力供应权，仅保留27%股权上行收益；SoftBank正试图以OpenAI持股为抵押筹集100亿美元保证金贷款，且需提供个人担保，显示连联署人本身也需要联署人。在消息最灵通的交易对手微软看来，OpenAI的信用已不值承销——其行为本身即为信号。

相比之下，Anthropic的信用结构截然不同：约80%营收来自企业端，每1美元算力对应1.70美元营收，且拥有谷歌和博通为约350亿美元TPU融资设施提供的实质性信用背书，信用质量被合成提升至投资级。同为前沿大模型公司，两者之间是"有担保信用"与"裸露借款人"的本质差异。

据Groundbreaker估算，四大超大规模云平台合计RPO约2.1万亿美元，其中约一半——约1.05万亿——来自OpenAI和Anthropic。微软账本中这两家合计约占49%；Oracle约占54%，仅OpenAI一家即约达3000亿美元；谷歌约43%；亚马逊约51%。

这正是2008年高级别CDO分级致命的结构性根源：表面上分散的数千笔抵押贷款，实则共同暴露于同一个宏观变量——全国房价走势；当这一变量转向，所有资产的相关性瞬间从零变为一。本轮周期中，那个宏观变量不是房价，而是OpenAI能否完成下一轮融资。据报道，芯片股在OpenAI传出IPO可能从2026年推迟至2027年时即告下跌，印证了这条传导链的存在。

CoreWeave的DDTL 5.0正在将这种集中的、与OpenAI信用质量高度相关的风险证券化并向市场分发。该工具的偿付并非来自OpenAI的盈利，而是来自OpenAI持续融资的能力——而后者的基础是AI资本开支叙事的持续强化。

资本开支军备竞赛是一种纳什均衡，但有条件：它成立的前提是市场持续奖励每一个新增算力投入，将其定价为增长期权。一旦某家超大规模云厂商宣布削减资本开支而股价不跌反涨——纪律被奖励而非惩罚——整个博弈矩阵即告重写：支出从占优策略变为被惩罚的策略，克制从示弱变为重新定价的信号。这一均衡的反转不是渐进的，而是协调性的突变，第一个被奖励的削减者，将同时给所有其他CFO提供掩护和激励。

高盛Delta One交易主管曾直言：

"第一家发出信号、可以放缓支出步伐的超大规模云厂商，其股价可能将获奖励（并重创半导体股）。如果发生这种情况，其他家会跟进。这才是最终令资本开支周期停滞的反身性——不是需求缺失，而是投资者判定下一美元支出的边际回报已不再具有吸引力。"

从各家压力测试来看，谷歌凭借TPU结构性成本优势及超过4600亿美元云业务积压，在竞争对手收缩时受益，不会先动；Oracle资本开支约占销售额86%，资产负债表已高度拉伸，其压力将以信用事件形式显现而非主动选择；亚马逊自由现金流已转负，可能被资本市场倒逼；Meta的扎克伯格持有双重表决权股份，且旗下无公有云业务对外销售算力，资本开支防御最弱、退出最易，最有可能成为第一个眨眼者。

Groundbreaker勾勒出一条明确的断裂传导链：

（1） 终局再融资无法以所需步进倍数完成定价——OpenAI IPO延期是信号；

（2） OpenAI削减算力承诺以保存现金，触发按用必付合同违约；

（3） 新兴算力云平台（neocloud）首当其冲——CoreWeave、Lambda等本质上是"利差交易"，没有第二条现金流，利差倒挂即意味着结构性资不抵债；Oracle承受集中度冲击，但以减值而非止付形式显现；

（4） 信用市场冻结：RPO从远期需求重新定价为对手方风险，GPU抵押票据无法展期，"发起-分销"机制卡住；

（5） 权益市场遭受重创——资本开支从期权重新定价为成本，整条产业链估值压缩；

（6） 资本最充裕的参与者以低价收购滞压数据中心，承接必须延续的租约。

值得注意的是，分析本身承认时间窗口存在不确定性——私募市场新一轮大额融资、主权或战略性资本的兜底介入、以及超大规模云厂商借助自身账本持续加杠杆，均可延长"借来的时间"。但据摩根士丹利测算，投资级超大规模云厂商的总债务杠杆已在一年内翻倍至约1.8倍，高于整个能源板块，而表外车辆中的千亿美元规模尚未计入。评级机构的空间已所剩不多。

Groundbreaker的论断以三重并列错误收尾，每一重单独存在或可消化，三者叠加则精确复制了上一次重大信用事件的前提条件：

其一，市场将AI定性为科技周期，而其融资机制是信用与地产周期的机器；其二，市场盯住水平值与速度，而结构断裂于加速度；其三，市场将高度集中、单一借款人主导的贷款账本，当作分散化的远期需求在定价。

2008年的教训从未被准确记忆。违约不是在价格下跌时开始的，而是在价格停止更快上涨时开始的——正如2006年次贷违约率在房价仍创新高时悄然上行。这一次，这套融资架构被设计得极为精密，而它恰好断裂于那个无人盯盘的数字：增速的加速度。

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9月加息概率从7月下旬的75%骤降至约25%，带动全球股市连续第三周上涨，美股主要指数维持历史高位附近。

AI基础设施相关财报持续强劲，为科技股提供了额外支撑，令权益市场暂时得以忽视油价冲击与债市长端的警告音。

然而，伊朗/霍尔木兹海峡危机推动布伦特原油周内涨幅接近6%，逼近90美元/桶；美国30年期国债标售收益率触及25年来最高水平。

股市在欢呼"美联储转向"，债市长端却在为通胀与财政赤字定价——两套逻辑并行，谁对谁错，可能是今年下半年最重要的交易命题。

本周宏观面的最大驱动来自一系列偏软的美国数据：

• 7月CPI环比仅上涨约0.1%，同比约3.4%，核心通胀压力继续温和回落；
• 7月PPI环比持平，低于预期；
• 7月零售销售环比下滑0.6%，创逾一年最大单月降幅，大幅不及市场预期的小幅上涨，汽车、油价及若干时间性因素均构成拖累。

叠加上周已公布的非农就业数据（减少2.3万人并遭下修），软数据组合使市场对美联储近期加息的预期全面瓦解，抹去了沃什接任美联储主席以来积累的全部鹰派溢价。

Evercore ISI经济学家Marco Casiraghi认为，CPI与PPI数据的组合支持9月维持利率不变，但加息选项尚未完全关闭，"仍存在使委员会更倾向加息的风险"。

EY-Parthenon首席经济学家Gregory Daco则表达了更明确的乐观立场，认为与伊朗冲突相关的油价驱动的通胀峰值"大概率已经过去"，支持美联储保持耐心，并预计美联储将全年按兵不动。

Capital Economics首席北美经济学家Stephen Brown估计7月核心PCE环比仅升0.16%，若属实，"9月加息——正如我们此前预测的——现在看来不太可能发生"。

但鹰派声音并未沉默。毕马威会计师事务所首席经济学家Diane Swonk警示称，核心PCE同比可能仍粘在3.3%附近，Diane Swonk说：

温和的CPI并未将9月加息排除在外，这一数字不仅可能强化鹰派的决心，还可能在美联储领导层内部凝聚更多支持加息的票数。

克利夫兰联储主席Beth Hammack，在CPI报告公布后再度表态，认为美联储需要立即加息才能压制通胀。此前FOMC会议上Beth Hammack投票支持加息的。

本周市场中最重要、却也最被忽视的信号来自美债长端。

尽管通胀数据偏软，美联储加息预期大幅回落，本周30年期国债标售收益率仍创25年来新高，10年期标售收益率亦处于历史高位区间。

30年期国债收益率全周上行逾6个基点，并触及近19年高点，而2年期收益率则跌至约一个月低点。

2年/30年期利差显著走阔，收益率曲线大幅陡化。

这一分化揭示了两套截然不同的定价逻辑：短端在交易"美联储即将停止加息"，长端则在为庞大的财政赤字、持续的通胀不确定性、大规模国债供给以及美联储公信力存疑等因素定价，投资者要求更高的久期风险补偿。

正如分析人士所指出的，市场或许相信美联储已完成加息。但这并不等同于市场相信通胀已被彻底压制。这一分歧，可能演变为今年下半年最具决定性意义的交易主线之一。

当美联储官员两周后齐聚杰克逊霍尔，这将是主席沃什就任以来首次公开发言，市场将从中寻找关于经济前景与货币政策路径的明确信号。

历史上，美联储主席惯于利用该论坛为9月政策行动预先铺垫，或宣布重大框架调整。

前亚特兰大联储主席Dennis Lockhart在接受雅虎财经采访时直言：

这是一个相当紧张的时刻——经济形势充满不确定性，市场对7月新闻发布会做出了激烈反应，委员会内部出现分歧，围绕沃什初期表现的质疑也未散去。

Lockhart指出，有观点认为，随着关税影响消退、霍尔木兹问题得到解决，通胀将自然回落至2%目标，但"这是一场赌注，我认为有些官员对以此作为决策依据保持着合理的谨慎甚至怀疑"。

在他看来，一两个月的通胀软数据并不足以改变美联储的基本叙事。通胀已持续五年以上高于目标，劳动力市场仍接近充分就业，就业市场是否真正走软尚无定论。

8月26日的PCE数据将在杰克逊霍尔会议前夕发布，而8月CPI往往波动较大，将在9月会议前数日才能落地。

这意味着，9月加息与否，最终仍将是纯粹的数据依赖，任何一个意外的数字都可能令当前市场定价再度逆转。

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7月芯片股遭到猛烈抛售后，市场的恐惧情绪来得快，去得也快。标普500指数本月迄今已累涨约4%，本周触及历史高点7800点上方；此前短暂陷入技术性调整的纳斯达克100指数，目前距6月峰值也仅差2.5%。本周，花旗和摩根大通双双上调标普500指数2026年年终目标，为近期的看涨情绪画下注脚。

资金持续涌入。据追踪逾50万亿美元机构资金的道富银行托管数据，过去一个月，机构对美国信息技术股的需求已回升至五年高位。与此同时，杠杆ETF、看涨期权等投机性工具正在重新聚集人气，散户与机构投资者齐齐加码风险敞口。

不过，多头押注的快速回归也引发部分分析人士警觉——市场当前所定价的"万事俱好"组合，几乎不留任何容错空间。

推动本轮反弹的核心动力，是一个被分析师形容为"不可思议"的盈利季。

标普500成分股二季度盈利同比增长逾50%，剔除亚马逊和Alphabet的投资收益后增幅约为30%，仍属强劲。花旗美股策略主管Scott Chronert本周将年末目标上调至8100点，称"这种程度的超预期幅度，是你很少甚至从未见过的"。摩根大通全球市场策略主管Dubravko Lakos-Bujas在客户报告中写道，美股"盈利图景依然强劲且跨板块广泛分布"，部分超大规模云计算企业的业绩更显示出其庞大AI投资开始变现的早期迹象。该行将标普500年末目标从7800点上调至8000点，意味着指数年内涨幅将达16.5%。

嘉信理财宏观研究与策略主管Kevin Gordon表示，"就科技行业能够左右指数的程度而言，这就是新常态。"尽管如此，分析师也注意到盈利增长正向经济其他板块扩散，这被视为牛市得以延续的健康迹象。

率先领跑反弹的，正是7月跌得最惨的板块。

Super Micro Computer 8月迄今累涨约38%，内存公司Sandisk涨超33%，云计算企业CoreWeave与Nebius过去两周各涨逾40%；美光和英特尔也均上涨约15%。

杠杆ETF市场同样"赌性"大回。据彭博行业研究数据，今年以来，杠杆指数基金合计创造了近500亿美元财富，而同期单一股票杠杆基金则蒸发约40亿美元，这一鲜明对比揭示了一个残酷现实：押注持续反弹的宽基杠杆策略跑赢了，而试图放大单一热门股涨幅的策略则遭到重创。

彭博行业研究ETF分析师James Seyffart指出：

"单一股票产品风险和波动率更高，投资者更容易被烫伤。但这个领域太新了，新产品几乎每天都在上市，人们就是不停地买。"

在最受欢迎的产品中，规模达250亿美元的Direxion Daily Semiconductor Bull 3X ETF尽管过去一个月下跌约20%，仍吸引了最多资金流入；Direxion Daily TSLA Bull 2X ETF尽管年内亏损逾50%，流入规模亦位居前列。EP Wealth Advisors投资主管Adam Phillips表示，散户投资者近来在波动中展现出"纪律性买入"的特征，"在某种程度上，已经成了聪明钱"。

为本轮反弹添加宏观燃料的，是一系列低于预期的通胀数据。

美国7月CPI同比约增3.4%，核心通胀持续回落；7月PPI环比持平，低于预期；7月零售销售环比下降0.6%，为逾一年最大降幅。这些数据推动交易员大幅削减对美联储进一步加息的押注，9月加息概率从7月底的75%骤降至约25%。

美元指数随之回落至三个月低位，抹去了联储主席沃什上任以来鹰派路径带来的全部涨幅。道富银行宏观策略主管Michael Metcalfe认为，美国科技交易"至少目前看来是防弹的"——"在地缘政治与经济噪音之中，盈利依然如此强劲，这强化了一个判断：这是结构性交易，而非周期性交易。"

期权市场的动向，同样印证了情绪的转变。

据Cboe数据，标普500指数的Skew指数——衡量对冲下行风险相对于看涨期权成本之差——8月初跌至一年低点。Cboe衍生品市场情报主管Mandy Xu表示，投资者"抛售了对冲工具，转而追入看涨期权追逐反弹"。

与此同时，VIX恐慌指数连续第四周下降，即便油价飙升、伊朗局势持续紧张、长端国债收益率仍在高位。这传递出一个清晰信号：市场相信，几乎每一个利空消息都内含自身的看涨对冲——就业疲软意味着美联储不会加息，消费放缓意味着美联储不会加息，油价上涨被认为是暂时的，AI盈利足以盖过一切。

然而，资产价格之间的裂口正在扩大，不容忽视。

油价本周大涨约6%，布伦特原油逼近90美元/桶，霍尔木兹海峡谈判停滞、美国威胁升级制裁是主因。

与此同时，本周30年期美国国债拍卖以25年来最高收益率出清，10年期拍卖收益率同样处于历史高位；尽管短端利率因美联储加息预期退潮而下行，长端却持续上行，期限溢价被推至高位，收益率曲线显著陡峭化。

这意味着：市场或许相信美联储已基本结束加息，但并不相信通胀已经终结。

德意志银行宏观策略师Henry Allen警告称，"市场目前定价的是一个黄金时代组合：增长保持强劲，央行加息有限，供应冲击证明是暂时的，油价再度回落。"他说，"这几乎不留任何容错空间。很难想象这些完全良性的条件同时成立。"

Janus Henderson Investors多资产宏观投资主管Michael Contopoulos亦表示，虽然基本面强劲、股票超配是合理的，但"追逐拥挤且昂贵的市场领域是巨大风险，我们会回避"。

当下，一场"金发女孩"与国债空头之间的博弈正在成形。股票市场在押注软着陆与AI盈利超级周期，债券长端却在对财政赤字与供应压力定价，两者不可能同时正确。哪一方最终胜出，或将成为2026年下半年最重要的市场主题。

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8月14日周五，据英伟达向美国证券交易委员会（SEC）提交的监管文件，该公司持有SpaceX A类股1.228亿股，截至第二季度末市值约为210亿美元。

受SpaceX股价自6月底高点回落约18%影响，该持仓当前市值已降至约172亿美元。

按FactSet数据，英伟达目前为SpaceX第六大股东。马斯克本人仍以约8500亿美元的持仓远居首位，Alphabet以约780亿美元位列第二。

这一持仓源于英伟达今年1月对马斯克旗下人工智能公司xAI的100亿美元投资，随后SpaceX于2月以1.25万亿美元收购xAI，上述股权由此完成转换。这是英伟达首次公开披露上述头寸。

与此同时，马斯克在SpaceX本季度业绩电话会议上宣布，公司未来将在AI数据中心基础设施上独家采用英伟达芯片，进一步强化了双方在资本纽带之外的战略合作关系。

披露时点与当前市值之间存在明显落差。

英伟达文件中约210亿美元的估值，以6月30日季末收盘价170.86美元/股为基准。截至本周五，SpaceX股价收报140美元，持仓市值已跌至约172亿美元，较季末高点缩水约18%。

SpaceX于6月完成纳斯达克上市，以每股135美元发行5.556亿股A类股，募资约750亿美元，上市估值约为1.77万亿美元，为史上规模最大的IPO之一。该股年初至今已下跌约12%，而同期英伟达股价则上涨约20%。

尽管如此，SpaceX仍是英伟达第二大股权持仓。英特尔则为其第一大股权持仓。

资本关联之外，双方的合作已延伸至更深层的技术与商业层面。

在SpaceX本季度业绩电话会议上，马斯克明确表态：

展望未来，我们决定完全建立在英伟达平台之上，因为我们认为Vera Rubin架构是最优架构，是最好的AI计算平台，我们在多个层面上高度重视与英伟达的紧密合作与伙伴关系。我们是英伟达的独家客户。

马斯克还表示，SpaceX预计明年将获得英伟达下一代Vera Rubin GPU的"大量配额"，以支撑其AI计算能力在地面和轨道的双线扩张。

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市场概述

尽管对美联储加息预期推迟，但美债利率上升与财政可持续性担忧下，周五市场情绪谨慎。

美国三大股指小幅收跌，道指跌0.2%，标普500指数跌0.17%，纳指跌0.28%。本周，道指跌0.56%，标普500指数涨0.36%，纳指涨0.14%。

赛富时跌超2%，思科跌逾1%，领跌道指。大型科技股多数下跌，美国科技七巨头指数跌0.17%，亚马逊跌近1%。SpaceX跌近1%。存储芯片股逆势普涨，闪迪大涨7.39%、本周累计飙升35.38%，AMD涨6.50%，Nebius涨8.88%，应用材料与博通则跌逾5%。

中概股指数逆市收涨0.6%，搜狐涨近4%，腾讯音乐涨逾2%。

美国疲软的零售销售数据发布后，美国10年期基准国债收益率上行5.14个基点，报4.690%，两年期美债收益率升2.88个基点，报4.169%。欧洲长债收益率飙升，30年期德债和10年期法债收益率齐创多年新高。

美元指数一度跳水0.47%、跌至200日均线附近后小幅反弹。比特币五连跌，日内跌幅0.8%，本周累计跌3.4%。

现货黄金先跌后涨，日内涨幅0.6%，报4375.67美元/盎司，本周累计上涨0.81%。现货白银涨0.40%，报64.667美元/盎司，本周累涨超1.8%。

亚洲时段，创业板缩量涨超1%，算力硬件集体拉升，恒科指跌近2%，京东大跌10%、华虹宏力跌12%。

要闻

中国

中国7月新增社融1.41万亿元，人民币贷款减少3400亿，M2同比增长7.7%。

中国央行8月开展万亿级买断式逆回购，首度月中启用隔夜逆回购。

智谱发布GLM-5.3模型、“为编程而生”，性能比肩Fable 5。

报道：苹果自训中国专属AI大模型，阿里参与并提供支持。

南亚确认电子材料今年价格翻倍，玻纤布缺货最严重。

茅台上半年营收微增1.47%，净利润下滑1.95%，经营现金流暴增近五倍。

AI需求爆发，生益科技上半年净利润同比增130%，营收规模创历史新高。盈利弹性加速释放，生益电子上半年营收同比增53%，净利润同比大增109%。

紫光国微上半年营收同比增13%，净利润同比增15%，瑞能半导体收购进入审核关键期。

闻泰科技上半年营收同比降94%，归母净利润转亏至4亿元，业务剥离后聚焦半导体。

海外

美国7月零售销售意外转负，环比下降0.6%，创逾一年最大降幅。

美联储意外暂停RMP购债：华尔街料至少持续至10月，道明证券称年末前或重启。

特朗普：击败伊朗后会宣布霍尔木兹海峡为美国领土。

英伟达CPO交换机全面量产，AI数据中心迈入“硅光时代”！LG与英伟达签署协议：2027年推出搭载英伟达芯片的人形机器人。英伟达首度披露SpaceX持仓，借道xAI间接持有约210亿美元。

跳票9年终于要飞了，特斯拉携手SpaceX，最快本月发布“冷气推进”Roadster。SpaceX完成对AI软件Cursor的并购，交易规模达600亿美元。

SK海力士董事长：价格涨太快，我很抱歉。SK海力士赴美实地选址前端晶圆厂，AI巨头施压倒逼内存供应链重构。

Token半价！谷歌新模型Gemini 3.7 Flash闪击马斯克Grok。

AI融资担忧发酵，博通盘中重挫7%，3700亿潜在风险响警钟。

阿贝尔掌舵半年伯克希尔大举增持谷歌、A类股晋升前五重仓，Q2加码航空和房产股。

甲骨文一度跌5%，“星际之门”关键AI数据中心配套天然气管道延期。

市场收报

欧美股市：道指收跌0.20%，标普500指数跌0.17%，纳指跌0.28%。欧洲Stoxx 600指数跌0.21%，报657.86点。

A股：上证指数收报3927.18点，涨0.01%。深证成指收报14354.31点，涨0.45%。创业板指收报3626.30点，涨1.12%。

债市：美国10年期基准国债收益率上行5.14个基点，报4.690%。两年期美债收益率升2.88个基点，报4.169%，本周累计跌2.40个基点。

商品：现货黄金先跌后涨，日内涨幅0.6%，报4375.67美元/盎司，本周累计上涨0.81%。现货白银涨0.40%，报64.667美元/盎司，本周累涨超1.8%。布伦特原油日内涨2%，报88.89美元/桶。

要闻详情

全球重磅

中国

中国7月新增社融1.41万亿元，人民币贷款减少3400亿，M2同比增长7.7%。2026年前七个月社融增量累计22.25万亿元，同比少增1.74万亿元；7月末社融存量同比增长7.4%。M2同比增长7.7%，M1增长4%，M2-M1剪刀差收窄至3.7个百分点。

• 中金固收认为，7月金融数据总体延续弱势，对实体信贷明显减少，经济动能待提升；社融弱平稳运行，实体信贷不足是主要拖累，后续政府债券融资或有阶段性支撑，但年内社融同比或延续弱势；广义货币增长继续放缓，M2同比降至7.7%，实体货币派生不足。后续私人融资需求不足或继续拖累社融，广义货币增长或延续弱势，建议关注超长端国债配置价值。

中国央行8月开展万亿级买断式逆回购，首度月中启用隔夜逆回购。8月14日，中国人民银行开展10000亿元6个月期买断式逆回购，实现等量续做，同日还首次在月中税期开展3490亿元隔夜逆回购，单日净投放3480亿元。此举旨在精准应对税期资金需求，体现"削峰填谷"的细粒度调控意图。受流动性充裕提振，10年期国债收益率降至1.68%，创2025年7月以来新低。

智谱发布GLM-5.3模型、“为编程而生”，性能比肩Fable 5。智谱发布7000亿参数旗舰模型GLM-5.3，通过后训练扩展在编程与网络安全领域实现重大突破。其智谱Code Bench编程能力提升50%，在部分高难度任务上超越Claude Opus 4.8；网络安全挖掘能力“涌现”，现实代码库中已累计识别2436个漏洞。模型权重将在两周内开源，在DeepSeek上调价格之际进一步强化其市场竞争力。

报道：苹果自训中国专属AI大模型，阿里参与并提供支持。苹果正针对中国市场单独训练专属大语言模型，并在阿里巴巴的支持下完成开发，有望成为首家获批在华推出自有AI模型的外国企业。此外，Apple Intelligence预计数月内落地中国，采用“双轨并行”策略，除自有模型外，亦将整合阿里巴巴通义千问及百度等本土AI技术。

南亚确认电子材料今年价格翻倍，玻纤布缺货最严重。电子材料龙头南亚塑胶确认，因铜箔、玻纤布及树脂等原料成本大涨，今年电子材料累计涨幅已超一倍，系分阶段协商调整而非单次发函暴涨。其中玻纤布缺货最重，铜箔紧随其后。受益于四大CSP扩增AI资本支出及AI服务器对高阶材料的需求，电子材料供需缺口短期难弭，南亚股价闻讯涨停。

茅台上半年营收微增1.47%，净利润下滑1.95%，经营现金流暴增近五倍。茅台营业收入907.03亿元，同比增长1.47%，但归属于上市公司股东的净利润为445.17亿元，同比下降1.95%，出现了上市以来少有的"增收不增利"局面。

段永平抛出1亿元“十年之约”：重仓茅台挑战国内基金。段永平受巴菲特“十年赌约”启发，提出以1亿元重仓贵州茅台挑战国内基金，十年为期，赢家捐款给双方认可对象。截至2026年6月底，茅台过去十年涨412.11%，跑赢多数主动权益基金；但近五年跌33.31%，跑输多数基金。

AI需求爆发，生益科技上半年净利润同比增130%，营收规模创历史新高。覆铜板龙头生益科技2026年上半年营业收入达190.26亿元，同比增长50.05%；归属于上市公司股东的净利润为32.87亿元，同比增长130.42%。生益科技年内股价累计涨幅近100%，总市值由年初约1700亿元升至约3500亿元。

盈利弹性加速释放，生益电子上半年营收同比增53%，净利润同比大增109%。生益电子2026年上半年营收57.84亿元，同比增长53.46%；归母净利润11.11亿元，同比大增109.36%，利润增速远超营收，规模效应加速释放。经营性现金流净额9.17亿元，同比增长112.09%，盈利质量扎实；净资产收益率升至17.95%。

紫光国微上半年营收同比增13%，净利润同比增15%，瑞能半导体收购进入审核关键期。2026年上半年，紫光国微营收34.43亿元（+13.00%），归母净利润7.98亿元（+15.29%），经营现金流8.27亿元（+73.14%），盈利能力与造血能力双双增强。公司正推进收购瑞能半导体100%股权，交易已进入深交所审核问询阶段。同时完成639.6万股回购股份注销，资产负债结构持续优化。

闻泰科技上半年营收同比降94%，归母净利润转亏至4亿元，业务剥离后聚焦半导体。闻泰科技2026年上半年营收15.14亿元，同比大降94.02%，归母净利润转亏至-4.06亿元，主因产品集成业务剥离、不再纳入合并范围。公司业务重心已聚焦半导体主业，半导体业务收入14.86亿元，毛利率24.38%，其中汽车应用占比达38.9%。

海外

美国7月零售销售意外转负，环比下降0.6%，创逾一年最大降幅。7月零售销售额环比下降0.6%，为2025年5月以来最大单月跌幅，远低于市场预期的增长0.1%。汽车购买减少与网络零售回落是主要拖累项。

美联储意外暂停RMP购债：华尔街料至少持续至10月，道明证券称年末前或重启。美银预计，9月准备金管理购买（RMP）计划仍将是零，今年剩余时间可能恢复到每月100亿美元。道明证券认为，暂停RMP不是量化紧缩（QT）前兆，美联储最快可能11月恢复每月50亿至100亿美元的RMP，主要源于希望年底前重新提供一定的流动性缓冲。

欧洲长债收益率飙升，30年期德债和10年期法债收益率齐创多年新高。周五盘中，30年期德债收益率创2011年来新高，10年期法债收益率创2009年来新高。近期欧债市场，短端利率更多受到欧洲央行政策预期影响，长端收益率则越来越多地受到通胀、财政赤字、国债供给以及期限溢价共同推动。

特朗普：击败伊朗后会宣布霍尔木兹海峡为美国领土。特朗普说，伊朗正遭受惨败，“在我们彻底击败伊朗后，很快我就会宣布霍尔木兹海峡为美国领土”；相比阻止伊朗获得核武，高油价只是小问题。

胡塞封锁下的红海迷局：沙特油轮悄然"消失"。胡塞武装封锁红海后，沙特油轮为避袭击大规模关闭AIS系统，亚布港等关键终端装载作业陷入“暗船”状态，致出口数据严重失真。不同机构对同一时段出口量估算相差数百万桶/日，IEA与OPEC等对全球供应的判断面临空前不确定性。沙特虽将部分原油北运规避风险，但其实际出口规模与流向已隐入“数据黑洞”，加剧油价定价波动风险。

英伟达CPO交换机全面量产，AI数据中心迈入“硅光时代”！英伟达宣布Spectrum-X以太网光子交换机进入全面量产，CPO技术迎来落地转折点。该架构将光学引擎与交换芯片深度集成，集中供光使所需激光器减少75%，能效提升5倍，MTBF延长10倍。

LG与英伟达签署协议：2027年推出搭载英伟达芯片的人形机器人。LG与英伟达强强联手，计划2027年一季度推出搭载英伟达芯片的双足人形机器人。双方将整合全产业链优势，加速建设80兆瓦AI工厂及自动驾驶平台，全面抢占物理AI时代市场先机。

跳票9年终于要飞了？特斯拉携手SpaceX，最快本月发布“冷气推进”Roadster。特斯拉拖延近九年的新款Roadster计划最早于本月在SpaceX测试基地发布，该车搭载冷气推进器，将进行飞行展示（无人驾驶、远程控制）。该车历经多次设计重构，限量版售价或高达数百万美元，但商业贡献预计有限，主要作为特斯拉与SpaceX融合的象征。由于多次推迟交付，部分预订者已取消订单，量产版交付时间仍未公布。

SpaceX完成对AI软件Cursor的并购，交易规模达600亿美元！SpaceX正式完成对人工智能编程初创公司Cursor的收购，交易金额高达600亿美元，成为科技行业史上规模最大的并购案之一，标志着马斯克在AI领域与Anthropic及OpenAI的竞争进入新阶段。收购完成后，Cursor联合创始人将跻身亿万富翁行列，其团队亦将获得SpaceX庞大的先进AI芯片资源。

SK海力士董事长：价格涨太快，我很抱歉。SK海力士董事长崔泰源表示，当前存储芯片市场需求“爆发式”增长，客户要求接近原需求两倍的供货量，但供应完全跟不上，他直言“价格涨得太快了，对此我真的很抱歉”。他预测明年将是供应缺口最大的一年，并称AI时代内存需求呈指数级增长，未来五年产能翻倍仍难满足，存储芯片短缺正从产业端向消费端蔓延，可能引发“芯片通胀”。

告别“不排除”：SK海力士赴美实地选址前端晶圆厂，AI巨头施压倒逼内存供应链重构。过去一个多月内，SK海力士已在美国密集考察前端内存晶圆厂的潜在选址，直接回应美国AI芯片客户对供应链本地化的迫切需求与施压。此前，SK海力士在推进赴美发行ADR时，曾对外表示“不排除在美国建立存储芯片制造基地”。如今，这一模糊的意向已转化为明确的商业行动。

Token半价！谷歌新模型Gemini 3.7 Flash闪击马斯克Grok。谷歌在Gemini 3.6 Flash发布仅三周后，火速推出3.7 Flash，这是哈萨比斯交棒Koray后首款亮相的Gemini模型。新模型主打编码和Agent能力，性能大幅提升，价格却腰斩。然而，Pro旗舰模型迟迟未更新，引发“被弃”担忧。谷歌换帅后策略转向快节奏、高性价比，内部路线分歧初现。

AI融资担忧发酵，博通盘中重挫7%，3700亿潜在风险响警钟。美银估算，博通的芯片融资项目到2029年中可能形成约3700亿美元高级债务，为20GW算力提供资金，单2027年就可能新增约1500亿美元债务。美银并未否定博通的经营基本面，但市场开始意识到，如果未来AI算力需求需要依靠越来越庞大的融资平台才能持续，AI产业链的估值逻辑也必须同时考虑资产残值、客户违约率、债务成本以及供应商担保责任。

甲骨文一度跌5%，“星际之门”关键AI数据中心配套天然气管道延期。Energy Transfer披露Green Chile Project天然气管道的预计投运日期已从2026年8月15日延至2027年2月1日。该管道是为甲骨文Project Jupiter数据中心提供燃料的核心设施，Project Jupiter是“星际之门”大合同中最关键的组成部分之一。延期是途经公共土地，居民抗议所致。

13F

阿贝尔掌舵半年伯克希尔大举增持谷歌、A类股晋升前五重仓，Q2加码航空和房产股。二季度，伯克希尔所持谷歌母公司两类股市值合计新增超170亿美元，其中C类股股份环比一季度增超六倍、首次跻身十大重仓股，A类股股份增45%、持仓升至第四；一季度新进的达美航空持股增加44%、增持市值26亿美元，房产股Lennar持仓增25%；再抛美银，当季减持市值17.2亿美元，金融股Capital One减仓58%、钢企Nucor持仓腰斩；苹果稳坐头号重仓股，持仓连续两季不变。

英伟达首度披露SpaceX持仓，借道xAI间接持有约210亿美元。

软银Q2猛砍逾七成台积电持仓，套现2.7亿美元，AI硬件押注再调整。二季度软银同时建仓信用卡巨头Capital One逾27万股，季末市值5550万美元，买入家庭安全App Life360超1万股、价值近49万美元。去年10月软银清仓英伟达、套现58亿美元。

老虎环球Q2押注AI“二线选手”：新进Cerebras和AMD，增持英特尔，十大重仓股全线减持。二季度，老虎环球买入个股的前两大变动是建仓Cerebras、市值约6.6亿美元，建仓AMD、市值3.9亿美元，同时建仓近2.8亿美元希捷科技，增持英特尔、市值近3.7亿美元；减持最多的是谷歌母公司Alphabet、市值17.2亿美元，第二位是博通、减持市值6.9亿美元，同时清仓4.2亿美元AppLovin。

研报精选

中期选举成AI牛市分水岭？美银Hartnett：若共和党守住参议院，AI股或一路“狂飙”至2027年。美银Hartnett指出，2026年中期选举是美股AI牛市的关键分水岭。若共和党守住参议院且得州州长Abbott连任，AI资本开支将延续，美股尤其AI板块或“狂飙”至2027年；反之，市场可能大跌超10%。目前盈利与AI投资支撑多头，但仓位极度拥挤，债券收益率飙升构成主要风险。

美股创新高点燃FOMO！Citadel：标普500看涨期权需求飙至2016年来最高。美股持续刷新历史高位，投资者的最大焦虑正从“怕崩盘”转向“怕踏空”。随着FOMO情绪升温，标普500成分股看涨期权需求逼近十年高位，而VIX降至年内低位，市场狂热与低成本对冲并存，风险与机会正在悄然重估。

FDE×Harness——从模型能力转向企业规模化部署。企业AI的真正瓶颈已不在于模型能力，而在于能否将AI稳定嵌入核心业务流程。国泰海通分析师最新研报指出，FDE（前线部署工程师）与Agent运行时系统Harness的协同，正成为规模化落地的关键路径——前者将现场经验转化为可复用资产，后者保障智能体稳定执行。价值链正从"谁的模型更强"，迁移至"谁能交付生产系统、谁能把一次经验复用到下一次"。

国内宏观

货币政策新变化。国金宏观认为，近期货币政策出现新变化，包括隔夜逆回购操作从临时走向常态化，或为政策利率换锚奠定基础；7天逆回购暂停频率增加，体现政策框架向价格型转变，资金管理更精细化；贷款利率定价基准转向“DR利率/国债收益率+加点”，但切换基准本身不会带来融资成本下滑。短期降息概率较低，政策重心在落地存量措施，增量措施或待四季度前后。

国内公司

阿里开源Qwen3.8，千问大模型全球下载超30亿次。阿里已累计向全球AI社区开源460余个模型，Qwen模型在全球下载总量超30亿次，衍生模型数超30万个，稳居全球第一开源模型。

海外宏观

美国8月密歇根大学消费者信心指数三个月来首次下滑，通胀忧虑持续升温。密歇根大学8月初步调查显示，消费者信心指数初值降至51，显著低于预期及前值，为三个月来首次回落。短期通胀预期升至4.3%，连续高位运行，而长期通胀预期维持在3.3%，尚未脱锚。调查主任指出，老年、低收入及低学历群体信心降幅尤为明显，对通胀侵蚀购买力更为敏感。数据表明，高油价及物价压力正持续削弱消费者前景预期。

美法院裁定特朗普有权对800美元以下商品征税，去年已征逾10亿美元。美国国际贸易法院裁定，特朗普政府可依据IEEPA暂停800美元以下商品的“最低限度豁免”，为其贸易议程提供重要司法支撑。法院明确区分“取消既有豁免”与“征收新关税”，也为IEEPA总统权力的适用边界划出新线。

美议员质询贝森特：为何动用美国资金干预日元？要求披露规模及法律依据。美国民主党参议员伊丽莎白·沃伦要求财政部长贝森特解释干预日元的依据；说明此次行动预计给美国纳税人带来的成本，以及“目前正在考虑向日本提供金融支持的规模和附带条件”；解释如果日本金融市场出现动荡，可能会如何影响美国就业、工资和金融稳定。

870亿美元干预反成套利者做空良机：日元回吐一半涨幅逼近160，高市政府力挺秋季加息。创纪录的日美联合外汇干预仅带来日元短暂反弹，反而成为套利交易者在更高价位重建日元空头的契机。在巨大利差驱使下，资金持续买入澳元、美元等高息货币，套利交易难降温，日元再次逼近160关口并面临重测162风险。

韩股周涨11%结束七周连跌，但主力仓位还没到，逼空行情箭在弦上？本周KOSPI终结七周连跌，芯片股领涨。然而，对冲基金此前已大幅削减仓位，当前机构持仓明显落后于指数涨幅。随着外资回流与科技股持续走强，低仓位机构面临业绩压力，可能被迫追涨，从而形成“上涨—补仓”的正反馈。若指数继续上攻，本轮反弹或有望演变为逼空行情。

海外公司

OpenAI、Anthropic推出新指标——“cost-per-task”，以更好衡量AI成本。OpenAI与Anthropic正推动AI定价标准从“每token成本”转向“每任务成本（cost-per-task）”，强调高溢价模型能一次性高效完成任务，从而降低综合成本。第三方机构Ramp数据亦显示，Anthropic最贵模型Fable 5仅占其软件支出的11%，表明企业为高溢价AI付费已触及上限。

<全文完>

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美东时间14日周五，据多家媒体报道，Jane Street今年7月遭遇约150亿美元损失，若消息属实，就意味着该司录得约十年来首次单月亏损。此次损失主要与其投资的AI对冲基金Situational Awareness遭遇爆仓，以及同期科技股剧烈震荡有关。

这场巨亏发生之际，Jane Street恰好正在推进一项规模约146亿美元的债务再融资计划：公司计划通过发行新的私人债务、偿还现有公开债券和浮动利率贷款，将约110亿美元的资本结构重新安排至私人投资者手中。Pimco、Capital Group、Fidelity等大型机构均参与了新债融资。

Situational Awareness爆仓，Jane Street遭遇罕见重创

这场损失的导火索之一，是今年一度成为华尔街“AI明星基金”的Situational Awareness。

由前OpenAI研究员Leopold Aschenbrenner创立的Situational Awareness今年上半年押注AI相关股票获得惊人回报，资产规模快速膨胀。但进入7月后，AI相关股票遭遇剧烈抛售，高杠杆头寸迅速恶化，基金面临追加保证金要求。

最终，Situational Awareness被迫大规模清仓公开股票，并将大部分股票组合出售给亿万富豪Ken Griffin旗下的Citadel。该基金的暴跌直接影响了包括Jane Street在内的投资者。

Jane Street在内部备忘录中承认，公司对Situational Awareness的投资规模此前因为该基金上半年表现出色而不断扩大。随着基金出现大幅回撤，Jane Street持有的这笔投资目前“基本回到年初水平”，不过从整个投资周期来看仍然盈利。

但值得注意的是，Situational Awareness并不是Jane Street这场巨亏的全部原因。

路透社援引Jane Street内部备忘录称，公司在亚洲非AI股票上的多头头寸也遭遇损失，而这些股票此前同样是年内表现较好的资产。

Jane Street在备忘录中表示：

“我们很大程度上亏损于同一组交易组合，而这些交易在第二季度曾取得强劲的超额表现。”

公司特别指出，7月AI敞口股票大幅下跌，部分敞口最大的存储芯片和半导体股票跌幅约达50%。

这意味着，Jane Street此次约150亿美元的损失，本质上是此前成功的交易策略在市场风格急剧逆转后的集中回撤：二季度表现优异的AI、半导体及其他科技股相关头寸，在7月市场转向后迅速成为主要亏损来源。

这也解释了为什么一家以量化交易、做市和风险管理能力著称的交易巨头，会在短短一个月内出现如此罕见的巨额亏损。

150亿美元巨亏，但年内交易收入仍超400亿美元

尽管7月遭遇重创，Jane Street的整体盈利能力目前仍然十分强劲。

据彭博社和路透社援引知情人士报道，Jane Street今年以来的净交易收入仍超过400亿美元，已经轻松超过公司2025年创纪录的396亿美元全年交易收入，也高于华尔街大型银行及其他主要做市商同期的交易收入。

因此，这场150亿美元级别的单月巨亏虽然严重，却尚不足以意味着Jane Street核心业务模式遭到破坏。

更值得关注的是，公司正在如何应对风险暴露。

Jane Street在内部备忘录中明确表示，将对风险承担“更加有选择性”。公司已经关闭了相当一部分在7月造成亏损的具体风险敞口，同时也降低了其他交易策略的风险承担。

这意味着，Jane Street目前的应对方式并非全面收缩交易，而是针对7月暴露出的风险集中点进行削减。

从交易逻辑来看，这也是一次典型的“去拥挤化”操作：此前在AI、半导体等资产上的成功，使相关仓位不断积累；而当市场发生反转时，过去的赢家可能迅速成为最集中的风险来源。

为重构债务 Jane Street转向私人市场

巨亏曝光之际，Jane Street还在进行一项规模庞大的债务重组。

根据《金融时报》的报道，Jane Street本周推进约146亿美元债券融资，由摩根大通牵头，交易分为三批债券，并获得Pimco、Capital Group和Fidelity等大型机构投资者参与。

这项交易的核心并不是简单的“借新还旧”，而是Jane Street希望彻底重构自己的融资体系。

此前，Jane Street的债务中包括杠杆贷款以及公开市场债券。新的融资安排将帮助公司偿还浮动利率贷款、替换现有公开债券，并将更多债务转移到私人市场。

也就是说，在此次重组中，Jane Street实际上是在把部分原本由公开债券市场承接的融资，转移给私人投资者。

对于一家极其重视交易策略和财务数据保密性的自营交易公司而言，这一变化尤其值得关注。

《金融时报》报道称，Jane Street甚至愿意承担更高的融资成本，以换取减少公开披露。此次重融资预计带来数亿美元规模的一次性成本，而新的债务融资成本也高于此前的公开市场融资。

换句话说，Jane Street是在用更高的融资成本，换取更大的融资灵活性和更少的公开财务信息暴露。

一只AI基金爆仓 为何可能牵动整个主经纪商生态？

Situational Awareness事件真正值得警惕的，并不仅仅是某一家对冲基金亏损。

其背后暴露的是现代主经纪商体系中的一条典型风险链：

高杠杆AI投资 → 资产价格下跌 → 保证金追加 → 基金被迫卖出 → 主经纪商收缩风险敞口 → 大宗资产折价转手 → 市场价格进一步波动。

Situational Awareness的交易由多家大型银行提供融资和主经纪服务。此前的报道显示，美银、高盛和摩根大通等机构均参与了相关融资体系。面对AI股票价格快速下跌，主经纪商要求基金补充抵押品，最终促成其大规模出售股票组合。

而Citadel最终以折价接手大量股票，恰恰体现了这种市场结构的另一面：当一家高杠杆机构成为“被迫卖家”时，拥有充足资本和流动性的交易机构可以成为最后的买家，并从折价资产中获利。

此前报道称，Citadel旗下股票基金7月上涨约14%，部分原因正是其以折价接手Situational Awareness的股票组合后，相关AI股票随后出现反弹。

问题在于，如果类似的杠杆头寸同时存在于多个基金，情况可能完全不同。

一旦多个基金持有高度相似的AI股票，且共享相同的主经纪商、融资渠道和抵押品体系，那么单一基金的保证金危机就可能通过“共同持仓—追加保证金—强制平仓”的机制迅速扩散。

路透社近期也警告，华尔街保证金融资正在快速增长，非银行流动性提供商在市场中的影响力持续扩大。Situational Awareness的案例说明，真正需要关注的并不是某一个基金是否爆仓，而是越来越多机构是否在使用相似的杠杆、押注相似的AI资产，并依赖相似的融资渠道。

Jane Street主动“收缩风险”

对于这家过去多年几乎连续创造盈利纪录的交易巨头而言，150亿美元的7月亏损也促使其迅速调整风险策略。

Jane Street合伙人Batty在内部备忘录中表示，公司已经关闭了相当一部分在7月造成损失的具体风险敞口，并降低了其他策略的风险承担。

但他同时强调，公司目前的仓位与当前风险承受能力相匹配，市场交易量依然强劲，短周期交易策略的盈利能力也在继续改善。

这实际上透露出Jane Street对这场风波的基本判断：这是一次严重但局部的风险事件，而不是公司核心交易模式失效。

不过，事件仍然留下一个值得华尔街重新审视的问题——

在AI成为全球资本市场最拥挤交易之一的同时，当一家以高速做市和量化交易见长的巨头开始直接投资AI初创企业、押注AI基金，并通过杠杆和私人市场融资扩大资本规模时，它自身是否也正在从传统的“市场流动性提供者”，变成AI资产繁荣周期中的重要风险承载者？

Jane Street此次重组债务、主动降低风险敞口，或许正是这场150亿美元巨亏之后，华尔街最值得关注的变化。

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美元指数下跌0.3%至99.67，现货黄金反弹0.59%至4376美元，国际油价在霍尔木兹海峡通行近乎停滞的推动下大涨，布伦特原油周涨约6%逼近90美元。

美股三大指数小幅收跌，标普500指数跌0.17%报7785.76点，从前一日的收盘纪录回落，纳指跌0.28%，道指跌0.20%。存储芯片股逆势普涨，闪迪大涨7.39%、本周累计飙升35.38%，AMD涨6.50%，Nebius涨8.88%，应用材料与博通则跌逾5%。

周五的市场被两条线索牵引。其一是7月零售销售意外下滑，与本周早些时候温和的CPI和PPI共同构成"联储或许已结束加息"的完整证据链，美元跌至阶段低位，黄金反弹，美股自纪录高位小幅回吐。

其二是霍尔木兹海峡又有船只遇袭、通行近乎停滞，油价再度跳涨，能源板块成为当日最强板块。

第一条线索贯穿本周。周三CPI温和、周四PPI环比零增长、周五零售爆冷，三连击之下，9月加息概率从7月末的75%崩落至25%左右，CME FedWatch显示67%的交易员押注9月按兵不动。市场定价的焦点已从"还要加几次息"转向"本轮加息是否已经结束"。

第二条线索决定本周格局。尽管周五小幅收跌，标普500与纳指仍录得连续第三周上涨，为4月以来最长连涨，AI基建财报与盈利构成核心支撑。但分裂信号正在累积，30年期美债收益率处于19年高位，油价周涨约6%，通胀尾部风险并未消散，月底的英伟达财报与杰克逊霍尔年会将检验这一脆弱平衡。

零售创逾一年最大降幅，"联储已结束加息"定价横扫市场

美国商务部周五公布，7月零售销售环比下降0.6%，为逾一年最大降幅，市场预期为微幅增长。

剔除汽车、建材与加油站的核心控制组销售下降0.4%，创2025年1月以来最差表现。同日公布的密歇根大学8月消费者信心指数初值仅为51，远低于预期的54.5。

数据公布后，加息预期加速瓦解。10年期美债收益率早盘一度下探4.629%，美元指数盘中触及99.37的阶段低位，抛售从亚洲时段开始并贯穿欧洲时段。据ZeroHedge统计，9月加息概率已从7月末的75%崩落至25%。

CPI、PPI与零售销售三连击后市场对联储加息路径的预期全面回落

嘉信理财金融研究中心固定收益研究与策略主管Collin Martin表示，零售报告远软于预期，叠加此前疲软的就业报告，可能引发对经济放缓的担忧，但单月数据不构成趋势，9月加息可能性降低却未完全排除。

美股的反应相当克制。标普500指数跌0.17%报7785.76点，纳指跌0.28%报26729.16点，道指跌0.20%报53732.41点。

市场广度反而偏暖，标普成分股上涨家数与下跌家数之比约为1.1比1，全天成交仅96亿股、远低于20日均值174亿股，VIX波动率指数降至14.25。

高盛对冲基金业务主管Tony Pasquariello表示，很难不惊叹美股的韧性，充分就业下约2万亿美元的预算赤字与约1万亿美元的AI资本开支构成强大顺风，技术面因回购与散户资金呈净正面，阻力最小的路径仍偏向上行。

半导体大分化，存储与光通信暴动，设备股遭抛售

周五盘面最醒目的特征是半导体内部的剧烈分化。

存储链全线暴动，闪迪大涨7.39%报1641.11美元，摩根大通当日将其评级从中性上调至超配，该股年内涨幅已超过500%，本周累计飙升35.38%。希捷涨5.65%，西部数据涨4.41%，美光涨2.30%。

AI算力链同样强势。Nebius涨8.88%，Wedbush重申其受益于AI数据中心定价上涨的乐观预期。

AMD涨6.50%，公司完成创纪录的47.5亿美元投资级发债，美国银行分析师Vivek Arya将2030年服务器CPU市场规模预测上调至超2100亿美元，并将AMD列为首选股。

光通信板块中，Applied Optoelectronics飙升15.53%，Lumentum涨5.19%，康宁涨4.65%。

另一端，设备与部分权重股遭遇抛售。应用材料跌5.12%，其乐观的季度预测未能满足被抬高的预期。

GLOBALT Investments高级投资组合经理Thomas Martin表示，这是一家"超预期并上调指引"的公司，但预期太高，股票因此被卖出。博通跌5.94%，科磊跌2.70%，英特尔跌1.97%。

从全周看，本轮存储行情的引爆点是闪迪周四的投资者日，公司给出2028至2030财年中高双位数营收增长与80%毛利率的长期目标，当日大涨13.67%并带动韩国SK海力士进入牛市。本周AI基建财报整体印证了资本开支周期未见顶，超微电脑、CoreWeave与Nebius的业绩均超预期。

周线三连涨背后，涨势向AI之外扩散

周五的个股亮点还有Reddit，大涨12.55%报177.97美元，公司被纳入标普500指数、8月18日生效，周四已先行上涨约11%。Workday回吐3.76%，前一交易日因银湖资本洽谈收购的报道大涨约两成。

七巨头涨跌不一，特斯拉涨0.68%，苹果涨0.22%，亚马逊跌0.94%，Meta跌0.86%，微软跌0.30%，英伟达微跌0.06%。

从全周看，标普500涨0.36%，纳指涨0.14%，双双录得连续第三周上涨、为4月以来最长连涨。道指跌0.56%，是唯一收跌的主要指数。

小盘股接棒上行，罗素2000周涨1.12%，周五盘中创年内新高，纳斯达克100周涨1.09%。

资金流动印证了涨势扩散。截至8月12日当周，全球股票基金净流入186.2亿美元，连续第12周净流入，欧洲以135.2亿美元居首。科技基金则流出17亿美元，六周连续流入宣告终结，显示买盘正向AI与超大市值股之外扩散。全球债券基金单周净流入约180亿美元，创四周最大。

企业层面同样消息密集。Anthropic披露第二季度初步营收超115亿美元，并首次实现调整后营业利润转正。伯克希尔·哈撒韦二季度加仓Alphabet，持仓规模提升83%至约378亿美元，跃升为其第三大美股持仓。英伟达披露持有价值约210亿美元的SpaceX股份，以及约300亿美元的英特尔股份。

霍尔木兹通行近乎停滞，油价周涨约6%能源股称霸

周五油价再度跳涨。WTI原油9月合约收涨1.42%报82.40美元，布伦特原油10月合约收涨1.67%报88.52美元。

当日两艘船只在霍尔木兹海峡遇袭，通行近乎停滞，美方表示可无限期维持对伊朗的海上封锁，特朗普并称将在经济上对伊朗实施严厉打击。

全周WTI累计上涨5.40%，布伦特上涨5.95%、逼近90美元关口。Capital Economics估计，目前通过霍尔木兹海峡的原油流量仅约每日400万至500万桶，远低于冲突前水平。

即期布伦特维持现货升水结构，显示实物供应持续紧张。全球四大炼油中心中三处产能受损，成品油价格飙升正直接传导至消费端。

ZeroHedge指出，油价是当前"金发姑娘"叙事最大的威胁。更高的油价意味着更高的通胀预期、更高的债券收益率、更少的联储宽松空间与更低的股票估值倍数，这条传导链对每一个资产类别都至关重要。

长端美债发出警告，美元跌至低位黄金双赢

周五美债长短端走势背离。10年期收益率收报4.68%，较周四上行约5个基点，零售数据公布后的下探在尾盘被油价飙升与长端供给担忧逆转。

30年期收益率升至5.25%，处于19年高位。2年期收益率降至4.17%，为一个月低位。

全周30年期收益率上行6个基点，2年期下行2个基点，两者利差从100个基点走阔至108个基点，曲线显著陡峭化。

分析认为市场或许相信联储已结束加息，但并不相信通胀已死，这一分歧可能成为下半年的定义性交易。

美元指数周五下跌0.3%报99.67，盘中触及99.37的阶段低位。抛售从亚洲时段开始、贯穿欧洲时段，最后在美国市场反弹。

美元对日元报159.38，日元已回吐此前干预涨幅的近一半，160被视为关键心理关口。

现货黄金周五上涨0.59%报4376美元，周内小幅走高，黄金基金当周净流入26.2亿美元。温和通胀与走弱增长减轻实际利率压力，地缘风险提供对冲需求，疲软美元降低购买成本，黄金正成为无论市场担忧通胀还是通缩都能受益的罕见交易，比特币本周则明显跑输。

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管道运营商Energy Transfer LP旗下子公司Transwestern Pipeline周五在监管文件中披露，"绿辣椒项目"（Green Chile Project）天然气管道的预计投运日期已从此前的2026年8月15日延至2027年2月1日。

该管道是为甲骨文"木星项目"（Project Jupiter）数据中心提供燃料的核心基础设施，后者亦是甲骨文与OpenAI签订的Stargate大合同中最关键的组成部分之一。

延期消息公布后，甲骨文一度下跌4.6%，发言人随后表示，"木星项目仍按计划推进，我们继续与合作伙伴紧密协作，推动项目向前推进"。伴随发言人表态股价有所反弹，最终收跌3.7%。

绿辣椒项目管道之所以延期，根源在于新墨西哥州土地局多次拒绝批准Energy Transfer拟定的管道路线——该路线途经一小片州有公共土地。该项目选址紧邻美墨边境以北数英里，已引发当地居民抗议，诉求主要集中于潜在环境影响。

尽管项目获得了一批税收激励措施及政府支持债券的背书，但在州级和联邦层面的审批均面临较大阻力。

能源咨询机构Energy Aspects北美天然气高级分析师Josh Garcia指出，鉴于Energy Transfer在两级审批层面所遭遇的重重障碍，2027年2月1日这一新的预计投运日期"可能并不现实"。他表示：

"我们预计绿辣椒项目最早也要到2027年下半年才能投运，但如果未来数月内无法取得实质进展，则面临被取消的风险。"

木星项目在甲骨文AI数据中心布局中举足轻重。据规划，该设施将采用Bloom Energy提供的最高达2.5吉瓦燃料电池作为动力来源，使其成为目前在建规模最大的AI数据中心之一。

绿辣椒项目管道设计输气能力为每日最高4亿立方英尺，约相当于美国本土48州天然气总产量的0.4%，足见该数据中心能源需求之巨。

甲骨文今年5月曾向联邦能源监管机构表示，绿辣椒项目的审批"时间紧迫"，任何延误都将危及"木星项目的整体目标"。

甲骨文同时指出，木星项目代表着在新墨西哥州多纳安纳县最高达1650亿美元的投资。

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据彭博，Anthropic二季度实现初步营收超过115亿美元，而2025年同期为7.87亿美元，今年第一季度为47.3亿美元。同时，Anthropic二季度实现了调整后营业利润为正。

随着公司与长期竞争对手OpenAI争夺企业客户，Anthropic正经历快速增长。Anthropic一度被视为人工智能竞赛中的追赶者，但如今越来越多专业人士开始采用其软件，以简化包括编程在内的各类工作。

此前媒体报道，Anthropic的年度化营收在5月突破470亿美元。据华尔街见闻此前文章，OpenAI的年度化营收超过400亿美元，不过两家公司的计算方式可能并不完全相同。

知情人士7月透露，Anthropic正在与投资者会面，为潜在的大规模IPO做准备。Anthropic已秘密提交上市申请，并正在与摩根士丹利、高盛集团和摩根大通合作推进IPO。

Anthropic希望利用公开市场充足的融资能力，维持其相对于OpenAI等竞争对手的领先优势。当前，各家AI公司正投入数千亿美元开发最先进的人工智能模型。

AI竞赛也推动了IPO市场升温。根据彭博汇编的数据，今年以来IPO累计募资已达2564亿美元，不包括特殊目的收购公司（SPAC）及其他金融工具。这一规模为2021年以来单年度最高水平。

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Goolsbee周五表示，今夏消费者价格指数（CPI）的读数令他感到乐观，显示关税冲击和能源价格上涨等一系列价格扰动因素正在逐步消化。

"过去三个月的数据让我感到鼓舞，如果我们能连续看到三四个月类似6月份的数据，我将更有信心认为通胀正在回归2%的轨道。"

他同时表示，在7月议息会议上他支持维持利率不变，并将通胀列为当前首要关切；在增长和劳动力市场方面，美国经济目前"基本稳定"。

受通胀数据改善及劳动力市场招聘疲软影响，市场已大幅下调对加息的预期。联邦基金期货数据显示，一个月前市场预计今年至少加息两次，首次加息时间可能为9月；而目前9月加息概率已降至约30%，交易员预计年内仅加息一次。

Goolsbee的谨慎态度根植于历史经验。美联储应对高通胀的历史，以及新冠疫情后的通胀经历——2022年通胀峰值超过7%，且已逾五年未能回归目标——使他在政策判断上更为保守。Goolsbee说：

"这两段历史确实影响了我当前的政策思路，让我对通胀一侧更加警惕，历史上和过去五年的经历都表明，一旦通胀起势，要消除它将是痛苦且艰难的。"

尽管美联储上月已连续第五次维持利率不变，但内部分歧正在加大。7月议息会议上，三位政策委员投票异议，主张上调利率25个基点，反映出部分官员对通胀能否在不进一步加息的情况下回归目标仍存疑虑。

Goolsbee还对近期生产率数据的走软表示关切。生产率增速在过去几个季度有所回落，较去年高点明显放缓。他希望这只是波动性较大的数据序列中的短暂扰动。

包括美联储主席沃什在内的部分经济学家和官员认为，AI等新技术正在帮助企业提升效率，有望在未来推动经济增速加快而不引发通胀压力。

Goolsbee表示，如果生产率增速的提升无法持续，"这将对所有关于AI和生产率增长的叙事，以及其对货币政策和经济的影响，带来根本性的改变。"

不过，Goolsbee同时提出警示：生产率加速提升未必意味着央行应当降息。他认为，生产率的提升可能催生大规模投资需求——当前涌入AI领域的巨额资本即为例证——并可能导致经济过热。

同时针对近期热议的沃什提出可能减少政策委员会每年开会次数。美联储利率决策委员会目前每年召开八次会议。

Goolsbee表示，对于适当的开会频次，他尚无强烈立场，期待听取沃什已设立的五个工作组的研究建议，这些工作组正就此议题及其他相关事项进行评估。

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崔泰源的法律团队周五表示：

“经过慎重审议并考虑各种情况，崔泰源董事长已向韩国最高法院提起上诉。将继续推进后续法律程序，目标是将对股东以及集团经营造成的任何负面影响降至最低。”

此前，首尔高等法院于7月24日判决，要求崔泰源向前妻支付这笔巨额款项。

分析师表示，这笔离婚财产分割不太可能对崔泰源的财富造成实质性削弱，也不太可能威胁到他对规模庞大的SK集团的控制权。SK集团业务涵盖半导体、能源和电信等领域。

根据彭博亿万富豪指数，这笔钱约相当于崔泰源56亿美元个人财富的12%。此次上诉意味着这场持续多年的法律纠纷仍将继续，该案已成为韩国历史上金额最高的离婚案件。

崔泰源与前妻卢素英（Roh Soh-yeong）于1988年结婚，两人的结合将韩国最显赫的政治和商业家族之一联系在一起。

两人育有三个孩子。2015年，两人的婚姻关系公开出现裂痕，当时崔泰源披露自己与另一名女性育有一名孩子，此后双方开始了漫长的法律纠纷。

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据美东时间14日周五披露的递交美国证监会（SEC）13F文件，格雷格·阿贝尔正式掌舵后的二季度，伯克希尔大举增持谷歌母公司Alphabet，两类股票合计增持约4810万股、市值合计新增超过170亿美元；其中Alphabet A类股（GOOGL）持仓增加约2450万股，增幅超过45%，一举跃升至伯克希尔第四大重仓股。

同时，伯克希尔继续加仓达美航空（DAL），持仓较一季度增加约1750万股，增幅约44%，意味着这笔在阿贝尔执掌首季建立的航空股仓位连续第二个季度获得增持。房地产板块同样成为伯克希尔二季度重点布局方向之一，除继续增持房屋建筑商Lennar（LEN）外，还重新建仓D.R. Horton（DHI），延续了此前对美国住宅建筑行业的押注。

另一方面，伯克希尔继续减持美国银行（BAC），二季度减持约3020万股，按季度末市值计算约17.2亿美元，为当季减持规模最大的个股；此外还大幅削减金融股Capital One Financial（COF）、零售股Kroger（KR）和美国最大钢铁生产商Nucor（NUE）等持仓，并清仓酒业股Constellation Brands（STZ）。

Alphabet两类股包揽最大增持前二

从二季度持仓变化来看，Alphabet无疑是伯克希尔最重要的买入方向。

伯克希尔二季度最大增持个股

按季度末市值计算，伯克希尔二季度对Alphabet A类股新增持仓约87.7亿美元，对C类股新增持仓约83.4亿美元，两类股份合计新增持仓价值超过170亿美元。

其中，A类股（GOOGL）持仓增加约2450万股至约7900万股左右，增幅约45.2%；C类股（GOOG）则从相对较小的仓位大幅增加约2360万股，持仓增幅达到658.35%。

这意味着，Alphabet已经成为阿贝尔掌舵以来伯克希尔投资组合中最鲜明的新方向。

更值得注意的是，这一押注并非二季度突然出现。

今年一季度，伯克希尔已经将Alphabet A类股持仓大幅增加逾200%，使其从2025年末的第十位之外，一跃成为第七大重仓股；同期伯克希尔还建立约26亿美元规模的达美航空仓位。

二季度伯克希尔不仅没有止盈Alphabet，反而继续大举买入，并同时增加A类和C类股。连续两个季度的动作表明，Alphabet正在从伯克希尔组合中的新仓位，快速成长为核心资产。

从第七到第四，Alphabet跻身核心重仓

截至二季度末，伯克希尔十大重仓股依次为：

1. 苹果（AAPL）
2. 美国运通（AXP）
3. 可口可乐（KO）
4. Alphabet A类股（GOOGL），排名较一季度的第七升三位
5. 美国银行（BAC），排名较一季度的第四降一位
6. 雪佛龙（CVX），排名较一季度的第五降一位
7. 西方石油（OXY），排名较一季度的第六降一位
8. 瑞士安达保险（Chubb，CB），排名较一季度的第七降一位
9. 穆迪（MCO）
10. Alphabet C类股（GOOG）

与一季度相比，最大的变化就是Alphabet A类股从第七位升至第四位；美国银行则因持续减持，从第四位降至第五位；Alphabet C类股则首次进入前十，将卡夫亨氏（KHC）挤至第十一位。

苹果仍然以约660亿美元的持仓市值断层领先，继续稳居伯克希尔第一大重仓股。

但值得注意的是，在此前连续三个季度减持苹果之后，伯克希尔进入2026年以来已经连续两个季度没有再调整苹果持仓。也就是说，苹果依然是组合的绝对核心，但伯克希尔今年以来新增资本配置的重点显然已经转向其他资产。

从这个角度看，二季度伯克希尔并非全面改变投资风格，而是在维持苹果、美国运通、可口可乐等传统核心资产的同时，大幅提高Alphabet在组合中的权重。

达美航空连续两季加仓，告别“航空股阴影”

Alphabet之外，达美航空是二季度另一笔值得关注的增持。

伯克希尔一季度重新买入达美航空，持仓市值约26亿美元，这是伯克希尔在退出美国航空业约六年后重新布局航空股。路透社当时指出，这一交易发生在阿贝尔接任CEO后的首个季度。

二季度，伯克希尔进一步增持约1750万股，持仓增加约44%，使达美航空成为当季第三大增持股票。

连续两个季度买入航空股，与巴菲特在疫情期间清仓美国航空公司形成鲜明对比，也成为观察阿贝尔时代投资风格变化的重要信号。

如果说一季度的达美航空交易体现了伯克希尔重新进入航空业，那么二季度继续加仓则说明这并非一次性的试探性建仓。

房地产押注也在继续：加仓Lennar，并重新买入D.R. Horton

除了科技和航空，伯克希尔二季度还进一步强化了对美国住宅建筑行业的配置。

伯克希尔继续增持Lennar，二季度增加约60.4万股，持仓规模进一步扩大；与此同时，13F文件显示伯克希尔还重新买入D.R. Horton，不过后者新增仓位仅为3564股，规模明显较小。

这意味着，伯克希尔对住宅建筑商的押注仍在延续。

事实上，这一布局并非阿贝尔上任后才出现。伯克希尔早在2025年就建立了Lennar和D.R. Horton等房屋建筑商仓位，随后曾调整D.R. Horton持仓、继续保留Lennar。此次二季度再次增加Lennar，并重新买入D.R. Horton，显示住宅建筑仍然是伯克希尔关注的投资主题。

从行业逻辑来看，伯克希尔押注的并非单一房企，而是美国住宅建设这一更大的资产方向。伯克希尔本身还拥有Clayton Homes等住房相关业务，因此住宅建筑商股票与其既有产业布局也存在一定协同性。

此外，伯克希尔近期对美国住房市场的实际业务布局也在强化。相关报道显示，伯克希尔已进一步扩大住宅建筑领域的战略布局，这使得二季度13F中对Lennar等房产类股票的增持更值得关注。

换言之，阿贝尔时代的伯克希尔正在形成一条比较清晰的“住房产业链”配置思路：既拥有住房相关实体业务，又通过股票投资布局住宅建筑商。

美银继续减持，单季减持规模居首

买入端大举加仓Alphabet，卖出端则是继续削减美国银行。

伯克希尔二季度最大减持个股

美国银行二季度减持约3020万股，股份数减少5.89%，按季度末价格计算，减持对应市值约17.2亿美元，成为伯克希尔当季最大的减持对象。

这也是伯克希尔延续此前对美国银行的减持动作。

一季度，伯克希尔已经削减美国银行持仓；二季度继续卖出后，美国银行在伯克希尔十大重仓股中的排名从第四降至第五，而Alphabet A类股则完成反超，从第七升至第四。

这一升一降，实际上构成了二季度伯克希尔组合调整最鲜明的一组“跷跷板”。

Capital One等金融、消费和工业股遭削减

除美国银行之外，Capital One Financial也是伯克希尔二季度的重要减持对象。

伯克希尔二季度减持Capital One约420万股，持仓降幅约58%，对应季度末市值约8.3亿美元。

Kroger则减持约1100万股，持仓下降约22%，对应市值约6.1亿美元；钢铁企业Nucor减持约200万股，持仓降幅达到52.45%，对应市值约4.56亿美元；Davita减持约18.3万股，持仓降幅仅0.63%，对应市值约2.72亿美元。

此外，伯克希尔二季度清仓了酒业公司Constellation Brands，卖出此前持有的约63.3万股，按季度末价格计算市值超过2.1亿美元。

这一系列动作延续了一季度的组合“瘦身”。

今年一季度，伯克希尔不仅大幅增持Alphabet、建立达美航空仓位，还清仓了亚马逊、近七年来首次不再持有，并退出Visa、万事达和联合健康等持仓，同时将雪佛龙仓位削减约35%。

如果将一、二季度连起来看，阿贝尔时代的伯克希尔正在一边退出部分传统持仓，一边把资金集中到少数更加看重的方向。

“后巴菲特时代”组合变化开始浮现

截至二季度末，伯克希尔13F股票组合市值约2993亿美元，较一季度末约2631亿美元明显增加；二季度披露的持仓变化包括7只股票增持、1只新建仓、6只减持以及1只清仓。

但单纯观察组合市值变化容易受到股价涨跌影响。真正值得关注的是资金配置方向。

一方面，是对Alphabet的持续加码。一季度Alphabet A类股持仓已经暴增逾200%，二季度再增加约45%，同时大幅增加C类股，使Alphabet两类股票合计进入伯克希尔十大重仓。

另一方面，是对住房和航空等方向的持续押注。达美航空连续两个季度获得增持，Lennar继续加仓，并重新买入D.R. Horton；这些动作与伯克希尔自身的住房业务布局共同构成了更明显的房地产敞口。

与此同时，传统金融和部分消费、工业的仓位继续收缩。美国银行连续遭减持，Capital One、Kroger、Nucor等也被减仓，Constellation Brands则直接退出。

因此，二季度13F呈现出的并不是一次彻底的“巴菲特式投资风格终结”，而更像是一次核心组合的重新排序：

苹果依旧是断层第一，传统核心资产仍在；但Alphabet正在快速上升，达美航空和住宅建筑商获得连续配置，而美国银行等老牌重仓股则逐步让出组合空间。

对于阿贝尔执掌后的伯克希尔而言，二季度最大的变化或许正是这一点——巴菲特留下的核心资产并没有被推倒重来，但新增资本正在流向新的增长与产业方向。

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8月14日周五，博通（AVGO）股价低开低走，午盘刷新日低时，日内跌约7%，收盘跌逾5.9%。媒体指出，投资者正重新审视AI基础设施融资快速扩张所带来的信用风险，博通此前推出的AI XPV融资平台成为市场关注焦点。

此次抛售并非源于博通最新业绩突然恶化，而更多反映市场对其AI增长模式的重新定价。核心担忧在于：博通正在通过与Apollo、黑石等机构合作，将昂贵的AI芯片及计算基础设施与私人信贷结合起来，以融资方式加速客户采购；随着平台规模扩大，芯片残值、客户偿债能力以及博通潜在担保责任，都可能成为新的信用风险来源。

更值得注意的是，就在博通承压之际，英伟达也在推动规模更大的AI融资平台。英伟达日前传出与Apollo、黑石、贝莱德、高盛等六家华尔街巨头合作，计划通过计算融资平台调动超过5000亿美元第三方资本。

评论认为，该模式折射出AI基础设施建设对外部融资的依赖正在迅速上升，也令市场开始追问：如果AI算力需求需要越来越多的债务融资来维持，那么这轮AI资本开支繁荣究竟有多少是由真实现金流驱动，又有多少依赖金融杠杆？

博通AI融资平台：从35亿美元级交易走向20GW算力

博通的AI XPV Platform于今年6月正式推出，由博通与Apollo、黑石合作建立，初始资本方案规模达到350亿美元，目标是到2028年支持超过20GW的AI计算容量。

首笔交易主要服务于Anthropic超过1GW的算力扩张计划，采用博通定制XPU芯片及网络解决方案。Apollo当时称，该笔交易是其参与的规模最大的私人融资之一。

这一模式的关键，是将原本需要AI公司、云计算公司直接承担的大笔资本开支，转化为由私人信贷市场提供资金的基础设施融资。

对于博通而言，好处显而易见：客户可以降低前期资本支出压力，博通则可以借助金融机构扩大XPU部署规模，从而进一步放大AI芯片收入。

但问题也恰恰出在这里。

如果AI芯片本身成为融资交易的重要抵押品，那么芯片未来的残值就会直接影响融资安全。与成熟的服务器、飞机等资产不同，定制AI XPU缺乏成熟的二级市场，一旦客户违约，相关芯片能否快速找到其他买家、能以什么价格处置，都存在较大不确定性。

美国银行分析师Tom Curcuruto指出，XPV平台目前的承租人集中度也较高，首笔交易主要依赖Anthropic，虽然OpenAI可能成为未来客户，但其他承租人尚未明确。

美国银行下调博通信用评级：真正的担忧不是当下，而是平台扩张

市场对XPV平台的担忧，在本周已经开始集中体现。

美国银行本周一将博通的发行人及债券评级从Overweight下调至Marketweight，理由正是XPV平台扩张带来的信用风险不确定性。

美银指出，自6月初以来，博通债券相对于同评级半导体公司的利差已经扩大约20至30个基点。目前博通2036年到期、票息4.95%的债券利差约为105个基点，2056年到期、票息5.7%的债券利差约为118个基点，较德州仪器、高通等非AI半导体公司高出约30至45个基点。

值得注意的是，美国银行并非转而看空博通的基本面。相反，该行同时将博通2026财年收入和EBITDA预测分别上调10%和13%。

这意味着，市场当前交易的并不是“博通AI业务失速”，而是另一层风险：AI业务越强、融资平台扩张越快，潜在信用敞口反而可能越大。

美银认为，XPV平台的风险主要来自两个方面：一是XPU缺乏成熟的二级市场，未来残值难以判断；二是客户集中度较高。如果投资者开始将XPV风险部分计入博通母公司的信用风险，甚至通过购买博通CDS进行对冲，可能进一步推高其融资成本。

3700亿美元是什么概念？极端情景下的担保敞口

真正让市场警觉的，是美国银行对XPV未来规模的压力测试。

博通并不是直接向客户提供全部融资，而是通过剩余价值担保（RVG）等安排，为相关债务提供支持。对于首期350亿美元的XPU资产，博通此前披露，在100%违约且抵押品完全没有回收价值的极端假设下，相关高级债务的最大损失敞口为290亿美元。

美国银行在更严格的压力测试中假设芯片价格每年下降20%，并在违约时再遭遇25%的价格冲击。结果显示，首笔交易的峰值RVG敞口约为260亿美元，但对应的最大实际损失约为29亿美元。

真正引发关注的是扩张情景。

如果XPV最终按照每季度增加2GW的速度扩张至20GW，美国银行估算，到2029年年中，博通的最大RVG敞口可能达到3700亿美元；在100%违约的极端情况下，对应最大损失约420亿美元。如果违约率为25%，潜在损失约105亿美元。

需要强调的是，3700亿美元并不意味着博通已经背负了3700亿美元债务，也不是美国银行预测的实际损失，而是按照XPV扩张至20GW后的极端压力情景计算出的最大担保敞口。美国银行明确指出，100%违约属于极端且不现实的假设。

而且，即便在这一极端情景下，美国银行预计博通2027年扣除股息后的自由现金流仍可达到约850亿美元，具备相当强的损失吸收能力；该行认为，XPV单独并不足以动摇博通的信用基础。

因此，当前市场更担心的并非“博通马上出现偿债危机”，而是随着XPV不断扩张，原本属于客户和金融机构的部分风险，是否会通过担保、信用利差以及投资者风险溢价，逐渐传导至博通自身。

英伟达“5000亿美元融资计划”进一步暴露问题

博通股价周五的下跌，还发生在整个AI融资模式受到市场重新审视之际。

据本周一报道，英伟达与Apollo、黑石、高盛、KKR等华尔街机构合作推出“计算融资平台”，目标是为AI基础设施调动超过5000亿美元第三方资本。英伟达CEO黄仁勋次日表示，公司可选择为部分交易提供最高1250亿美元的支持，相当于潜在交易规模的25%。

媒体指出，这一融资模式背后存在一个越来越明显的现实：不少AI客户虽然需要大量算力，却未必拥有足以独立承担数据中心和芯片采购成本的资产负债表。

因此，华尔街正在成为连接AI芯片供应商与AI基础设施需求方的重要资金来源。

从产业逻辑看，这可能进一步释放AI芯片需求；但从金融市场角度看，它也意味着AI繁荣开始越来越多地依赖私人信贷、资产证券化和担保结构。

路透本周五援引美国银行的数据称，到2029年年中，博通的芯片融资项目可能形成约3700亿美元高级债务，为20GW算力提供资金，其中单是2027年就可能新增约1500亿美元债务。

这也解释了为何市场开始把博通与英伟达的融资计划放在一起审视：AI基础设施正在从“芯片销售故事”，逐渐演变成“芯片+数据中心+私人信贷”的金融化故事。

AI资本开支的下一道考题：谁来承担风险？

过去两年，AI产业链投资者关注的核心问题是“需求是否足够强”；如今，随着单个AI基础设施项目的投资规模动辄达到数百亿美元，市场开始提出另一个问题：

这些投资最终由谁来买单？

如果由微软、谷歌、Meta、亚马逊等超大规模云厂商直接承担，风险主要体现为资本开支、折旧和自由现金流压力；如果由AI初创公司承担，则问题转化为商业模式和融资能力；而当越来越多项目由私人信贷市场提供资金、并由芯片厂商通过担保机制支持时，风险便开始进入信用市场。

博通此次股价下跌，正是这种变化的一个缩影。

短期来看，博通AI芯片业务仍然处于高速增长轨道，且美国银行并未否定其经营基本面；但资本市场开始意识到，如果未来AI算力需求需要依靠越来越庞大的融资平台才能持续，那么AI产业链的估值逻辑也必须同时考虑资产残值、客户违约率、债务成本以及供应商担保责任。

对于已经处于高估值区间的AI芯片股而言，这种从“增长风险”向“信用风险”的叙事切换，往往足以带来剧烈的股价波动。

周五博通股价重挫，反映的或许正是这种风险溢价正在快速重新定价。

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老虎环球于8月14日周五提交的13F文件披露，截至6月30日，其股票持仓总市值约239.82亿美元，共持有46只个股。相比一季度，老虎环球二季度最引人注目的操作是，建仓两家英伟达的对手——AI芯片制造商Cerebras和AMD，同时建仓存储芯片公司希捷科技（Seagate Technology）以及支付巨头Visa，并继续加码英特尔。

同时，老虎环球对此前重仓的蓝筹科技股“落袋为安”：亚马逊、Meta、英伟达、微软等十大重仓股二季度全部遭减持。其中，谷歌母公司Alphabet成为按减持股份价值计算抛售力度最大的个股，减持市值达到约17.2亿美元，博通、AppLovin和台积电紧随其后。

AI芯片布局出现明显变化：Cerebras、AMD成前两大建仓

从二季度买入规模来看，老虎环球最激进的动作发生在AI芯片领域。

数据显示，二季度老虎环球建仓Cerebras约300万股，按期末持仓市值计算约6.6亿美元，成为该基金当季最大一笔增持；同时新建仓AMD约67.5万股，期末持仓市值约3.92亿美元。

Cerebras是一家专注于AI加速器和大规模计算系统的芯片公司，其核心产品与英伟达GPU形成竞争。老虎环球此前已经通过私募市场投资Cerebras，并在其上市后进一步进入公开市场。Cerebras今年5月披露的股东文件显示，Tiger Global Management持有约349.6万股Cerebras相关股份。

这意味着，老虎环球二季度并非简单降低AI芯片敞口，而更像是在AI芯片赛道内部进行“换仓”：一方面减持英伟达、博通等已经大幅上涨的龙头，另一方面押注Cerebras、AMD等仍有进一步成长空间的竞争者。

其中AMD的新仓尤其值得关注。作为英伟达在AI GPU市场最直接的竞争者之一，AMD近年来持续扩大数据中心AI加速器业务。老虎环球此次一次性建立约3.92亿美元的AMD仓位，显示其对AI算力需求的长期增长仍然保持较高信心，只是投资方向从绝对龙头向竞争者扩散。

与此同时，老虎环球还增持英特尔260多万股、价值约3.65亿美元。与Cerebras、AMD不同，英特尔属于已有仓位上的大幅加码，也是二季度前五大增持标的中唯一并非新建仓的股票。

换言之，老虎环球二季度在芯片领域采取了相当明确的“扩散式押注”：既押注AI加速器竞争格局变化，也押注传统CPU巨头英特尔的转型潜力。

从AI芯片到存储：希捷、英特尔成为另一条主线

除AI计算芯片外，老虎环球还明显增加了对AI基础设施产业链的配置。

二季度新建仓希捷科技，期末持仓市值约2.75亿美元，在该基金当季增持榜上排名第四。

AI数据中心建设不仅拉动GPU、CPU和网络芯片需求，也正在带动大容量存储需求。随着大型语言模型训练、推理以及数据中心规模持续扩张，数据存储和硬盘需求同样成为AI基础设施投资的重要组成部分。

因此，从Cerebras、AMD到英特尔，再到希捷，老虎环球二季度的新增资金明显集中于AI算力及其基础设施产业链。

Visa等非AI资产也获大手笔买入

老虎环球并没有将所有新增资金都投入科技股。

二季度，该基金新建仓支付巨头Visa，期末持仓市值约2.74亿美元，在当季最大增持名单中排名第五。

此外，老虎环球还增持Intuit、Corpay、Reddit和MercadoLibre等股票。

这组操作显示，在继续押注AI产业的同时，老虎环球也在增加对数字支付、金融科技、互联网平台等成长型资产的配置。

其中，Reddit和MercadoLibre延续了老虎环球长期偏好的互联网平台投资风格，而Intuit和Corpay则进一步拓宽了其在金融软件和支付领域的敞口。

“AI宠儿”遭集中减持：博通、AppLovin、Alphabet成重点

如果说买入端体现了老虎环球对AI新一轮机会的押注，那么卖出端则显示出其对部分高涨资产的获利了结。

二季度，Alphabet成为老虎环球减持规模最大的个股，减持市值约17.2亿美元。

博通位居第二，减持规模约6.9亿美元。作为此前AI热潮中的重要受益者之一，博通凭借AI数据中心网络芯片和定制ASIC业务获得资本市场高度关注。老虎环球此次大幅削减博通仓位，意味着其正在降低部分AI龙头公司的集中度。

第三大减持则是AppLovin，老虎环球直接清仓，涉及持仓市值约4.18亿美元。AppLovin此前也是美股市场热门的AI概念股之一，其广告技术和AI驱动的应用变现能力曾受到投资者追捧。

此外，老虎环球减持台积电约3.27亿美元，减持Zillow约3.2亿美元，后者位列当季第五大减持标的。

台积电的减持尤其值得关注。作为全球先进制程芯片制造核心企业，台积电同时也是AI产业链的重要受益者，但老虎环球依然选择削减仓位，进一步说明其二季度的核心操作并非简单增减AI敞口，而是对AI产业链内部的资产进行重新排序。

Spotify、Netflix等被减持或清仓，持仓进一步“瘦身”

除上述大型科技和AI热门股外，老虎环球还减持Spotify。

同时，该基金清仓Netflix、Zscaler和Procore。

其中，Netflix退出持仓意味着老虎环球进一步降低传统互联网平台和媒体娱乐资产的配置；Zscaler的退出则意味着其在网络安全领域的相关仓位进一步收缩。

整体来看，二季度老虎环球的持仓数量从一季度的54只降至46只，13F披露股票持仓总市值则约239.82亿美元。

十大重仓股全部减持，组合集中度出现调整

从期末持仓市值来看，老虎环球二季度的十大重仓股分别为：

1. 台积电（TSM）
2. 亚马逊（AMZN）
3. 英伟达（NVDA）
4. Alphabet（GOOGL）
5. Meta（META）
6. Lam Research（LRCX）
7. Sea（SE）
8. 应用材料（AMAT）
9. GE Vernova（GEV）
10. 微软（MSFT）

值得注意的是，这十大重仓股在二季度全部被老虎环球减持。

这意味着，尽管这些公司仍然占据组合核心位置，但老虎环球正在主动降低传统“大盘科技+AI龙头”组合的仓位集中度，将部分资金释放出来，投向此前持仓较低或完全没有持仓的公司。

从持仓结构看，这种变化并不意味着老虎环球正在退出科技股。恰恰相反，其新增仓位依然高度集中在AI芯片、半导体、互联网和金融科技等成长赛道。

更准确地说，老虎环球是在做一轮“龙头降仓、新秀加仓”的内部再平衡。

买卖榜单对比：从“超级龙头”转向“下一阶段赢家”

如果按照二季度交易涉及的持仓市值计算，老虎环球当季减持金额最大的五只股票分别为：

而增持金额最大的五只股票则为：

其中尤其值得注意的是，前五大增持标的中有四只都是新建仓，仅英特尔属于原有仓位上的加仓。

这一结构与卖出端形成鲜明对比：卖出端集中于Alphabet、博通、英伟达产业链中的台积电以及AppLovin等此前已经获得市场高度认可的资产；买入端则更多指向Cerebras、AMD、英特尔、希捷等AI基础设施产业链上的下一批受益者。

从这个角度看，老虎环球二季度的13F更像是一张“AI交易内部轮动图”：基金并未放弃AI，而是在降低部分已经成为市场共识的超级龙头仓位，同时寻找AI资本开支周期中更具弹性的芯片、存储和基础设施公司。

需要注意的是，13F反映的是基金截至6月30日的美国股票持仓，且通常在季度结束后约45天披露，因此上述数据并不代表老虎环球截至目前仍持有相同仓位，也无法反映其未披露的非13F资产或7月以来的交易变化。

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递交美国证监会（SEC）的最新13F文件显示，软银集团在截至6月30日的2026年第二季度大幅减持台积电（TSM）美股持仓，减持幅度超过七成，套现约2.7亿美元。与此同时，软银新建仓美国信用卡巨头Capital One，并买入家庭安全App Life360的少量股份，显示其投资组合正在继续向不同AI及科技资产重新配置。

值得注意的是，这并非软银第一次大举调整AI核心资产。2025年初，软银曾明显加码英伟达和台积电：截至2025年3月底，其英伟达持仓市值约30亿美元，同时新买入约3.3亿美元台积电股票。

但到了2025年10月，软银又彻底清仓英伟达，出售约3210万股、套现约58亿美元，并将资金更多转向OpenAI等AI投资。如今再大幅削减台积电持仓，软银围绕AI产业链核心硬件资产的直接持股正在明显收缩。

二季度减持台积电持仓71.5% 建仓Capital One

根据软银最新提交的13F文件，截至2026年6月30日，软银持有的台积电美国存托股票（ADR）大幅减少。

文件显示，软银在第二季度出售约140万股台积电股票，相当于此前持仓的71.5%，交易所得约2.698亿美元。

这意味着，软银并非只是对台积电进行小幅获利了结，而是一次性削减了超过七成的持仓。

与此同时，软银在第二季度建立了Capital One的新仓位，买入将近27.7万股，截至季度末市值约5550万美元；此外还买入约1.07万股Life360，持仓价值约48.85万美元。

从资金规模看，台积电减持所得远高于同期新建的Capital One仓位，说明此次操作更像是一次明显的资金再配置，而不仅仅是简单的行业轮动。

从加码英伟达到清仓，再到大砍台积电

软银对AI硬件资产的态度变化，其实已经延续了一段时间。

2025年8月的报道显示，截至当年3月底，软银将英伟达持仓从上一季度约10亿美元大幅提高至约30亿美元，同时买入约3.3亿美元台积电股票以及约1.7亿美元甲骨文股票。

当时的投资组合变化被视为软银创始人孙正义押注AI基础设施的一大体现：英伟达代表AI计算芯片，台积电是先进制程晶圆制造商，而甲骨文则受益于AI数据中心和云计算需求。

也就是说，软银当时不仅在押注AI应用层，也在直接押注支撑AI产业扩张所需的芯片和基础设施。

但仅仅几个月后，软银的策略就出现重大变化。

2025年11月，软银披露已经在10月出售全部3210万股英伟达股票，交易所得约58亿美元。

软银当时强调，出售英伟达与公司对英伟达本身的看法无关，而是为了重新配置资金、加大对AI的投入，尤其是为OpenAI等项目提供资金。

因此，软银的操作并不能简单理解为“看空AI”。

恰恰相反，其变化更像是从直接持有AI硬件龙头，逐渐转向AI平台、模型以及AI基础设施项目本身。

从“买芯片”转向“押注AI生态”

软银清仓英伟达时，市场最关注的一个问题就是：如果软银仍然坚定看好AI，为何要卖掉AI产业链最核心的英伟达？

答案或许就在其资金需求和投资方向的变化中。

软银此前已经将OpenAI视为核心投资目标，并持续筹集巨额资金支持相关投资。2025年出售英伟达所得的58亿美元，正是其进一步加码AI的重要资金来源之一。

与此同时，软银还在机器人、自动驾驶以及“物理AI”等领域持续布局。这意味着，其AI战略已经从单纯持有芯片公司股票，进一步扩展到AI模型、数据中心、机器人和AI应用等更加广泛的产业链环节。

从这个角度看，此次大幅减持台积电也未必意味着软银突然转空半导体行业。

更可能的解释是，在AI资产整体估值快速抬升、资金需求持续增加的背景下，孙正义正在主动把流动性从部分成熟的上市AI硬件资产中释放出来，用于更具战略意义、但同时也风险更高的AI项目。

尤其值得关注的是，软银此前已经证明其并不倾向于长期“死守”AI龙头股票——2025年曾大举增持英伟达，随后又在同年10月全部退出；如今台积电又遭到一次性削减超过七成。

这也意味着，软银的AI投资逻辑正在从“持有AI赢家”逐步转向“押注AI生态中更大的资本开支和平台机会”。

对市场而言，最新13F文件释放的信号因此并非简单的“软银看空台积电”，而是孙正义又一次对AI投资组合进行大规模腾挪：从英伟达到台积电，直接持有AI硬件龙头的仓位正在下降，而资金则不断向OpenAI等其认为能够代表下一阶段AI浪潮的资产集中。

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美东时间13日周四，纽约联储官网更新的公开市场操作计划显示，在截至9月14日的一个月操作期内，美联储不会进行任何以管理银行体系准备金为目的的准备金管理购买（RMP）操作，但仍计划进行约170亿美元的再投资购债。此次暂停出乎华尔街策略师预期，因为此前市场普遍预计美联储会将RMP购债规模维持在每月100亿美元左右。

这是RMP计划自2025年12月启动以来首次出现月度购买规模降至零。纽约联储数据显示，此前RMP规模曾连续数月维持在400亿美元，4月降至250亿美元，随后在5月至7月降至100亿美元；如今则进一步降至零。

媒体援引华尔街策略师称，美联储这一决定意味着融资市场状况比此前预期更加宽松。美国银行、富国银行和道明证券（TD Securities）目前均预计，RMP暂停不会只是一个月的短暂停顿，至少要到10月才可能恢复；其中道明证券更预计，RMP可能一直维持为零至11月中旬。

美联储为何突然叫停RMP？

RMP并非传统意义上的量化宽松（QE）。

纽约联储此前明确解释，FOMC要求公开市场交易台在必要时通过购买美国国库券等方式增加SOMA持仓，以维持银行体系处于“充足（ample）”准备金水平。RMP的规模并非预先固定，而是根据准备金供需、货币市场状况以及季节性因素动态调整。

换言之，RMP的核心目的不是刺激经济，而是防止银行体系准备金过快下降、从而导致货币市场利率出现剧烈波动。

此次暂停本身因此传递出一个相当明确的信号：美联储认为目前银行体系的准备金缓冲足够，暂时没有必要继续通过购买国库券向金融体系注入更多准备金。

在本周四公布的最新计划中，纽约联储将截至9月14日操作期的再投资购买安排在约170亿美元，但RMP直接归零。相比之下，截至8月13日的前一个月度操作期内，除了约176亿美元的再投资购买外，美联储还安排了约100亿美元的RMP。

这一变化尤其值得关注，因为政府现金余额回升本身可能对金融体系形成流动性抽离。但美联储仍选择暂停RMP，意味着其对融资市场承受这一潜在流动性压力的能力有较强信心。

华尔街此前普遍预期维持100亿美元

媒体指出，在纽约联储本周四更新公开市场操作日程前，市场普遍预计美联储会继续以每月约100亿美元的速度进行RMP。美国银行甚至认为，考虑到未来政府现金余额增加可能带来的准备金流失，RMP规模存在升至150亿美元的可能。

持有以上预期的华尔街人士显然没有预料到RMP停购这一步。

美国银行策略师Mark Cabana和Katie Craig在给客户的报告中表示，RMP降至零意味着美联储注意到了“融资环境持续宽松”。他们目前预计，9月公布的购买计划仍将为零，2026年剩余时间则可能恢复到每月约100亿美元，但实际购买规模甚至可能低于这一水平。

富国银行策略师Angelo Manolatos和Francis Brown同样认为，美联储至少会在10月中旬之前保持RMP为零。

他们指出，杠杆基金的基差交易已经大幅减少、货币市场基金资产接近纪录高位、基金加权平均期限缩短，同时交易商资产负债表承载能力增强，这些因素共同改善了融资环境，使纽约联储有条件保持耐心。

道明证券：不是QT前兆，11月或重启RMP

相比之下，道明证券给出了更明确的时间表。

道明证券策略师Gennadiy Goldberg和Molly Brooks认为，RMP暂停并不意味着美联储资产负债表策略发生根本转向，更不能简单理解为量化紧缩（QT）即将重新启动。

他们预计，RMP为零的状态可能持续到11月中旬，随后美联储可能重新开始购债，初始规模约为每月50亿至100亿美元。

道明证券进一步指出，此次暂停更像是一次“暂停”，而非永久停止。其判断是，美联储目前拥有高于最低舒适准备金水平（LCLOR）的缓冲，因此可以暂时停止购买，让准备金随着时间自然回落；待这一缓冲有所消耗、货币市场利率趋于稳定后，再恢复规模较小的RMP。

在道明证券看来，最快可能在11月恢复每月50亿至100亿美元的RMP，主要原因之一是美联储希望在年底前重新为货币市场提供一定的流动性缓冲。

更重要的是，道明证券明确表示，目前没有看到RMP暂停与QT重启之间存在直接联系。美联储现行实施框架仍要求纽约联储在适当情况下通过购买国库券增加SOMA证券持仓，以维持充足准备金。

准备金从“充足”向更低水平回落，意味着什么？

RMP暂停的另一个含义，是美联储开始允许准备金缓冲自然下降。

纽约联储此前解释称，RMP规模会根据准备金需求的季节性变化调整：在预计准备金将出现明显下降之前，可以提前增加购买；而在银行体系对美联储负债需求较低时，则可以减少甚至暂停购买。

因此，眼下美联储并非重新开始“收紧”资产负债表，而是在此前大规模RMP建立了一定准备金缓冲之后，选择暂时不再继续补充。

道明证券认为，这可能意味着货币市场利率未来拥有更大的上行空间，但只要准备金仍处于美联储认为足够的范围内，就没有必要通过RMP持续干预。

这也解释了为什么此次决定虽然意味着美联储少买了100亿美元国库券，却未必意味着金融条件突然转向紧缩。

从去年12月启动RMP以来，美联储实际上已经完成了一轮明显的“先快后慢”调整：月度RMP从400亿美元的初始规模逐步降至250亿美元、100亿美元，最终在8月这一个操作期降至零。纽约联储的历史操作记录显示，2025年12月至2026年3月期间，月度RMP均约为400亿美元；4月降至约250亿美元；5月至7月则均为约100亿美元。

这意味着，美联储正在从“主动补充准备金”逐步转向“观察准备金自然消耗”，而此次暂停则是这一过程的最新一步。

市场关注RMP何时重启

因此，眼下市场关注的重点已经从“美联储还会不会继续买”转向了**“美联储什么时候重新开始买、规模会是多少”**。

美国银行目前预计10月之后可能恢复每月约100亿美元的购买；富国银行也认为暂停至少会持续至10月中旬；TD证券则更为谨慎，预计RMP可能一直维持为零至11月中旬，然后以每月50亿至100亿美元的规模重新启动。

如果这一判断成立，那么RMP的暂停更像是美联储在确认金融体系流动性足够之后进行的一次“踩刹车”，而不是资产负债表政策重新转向紧缩。

纽约联储此前也明确指出，RMP与金融危机或疫情期间的大规模资产购买不同，其目的在于维持利率控制和充足准备金，并不代表货币政策立场发生变化。

因此，至少目前来看，“RMP暂停”与“QT重启”仍是两码事。真正值得关注的信号，是未来几个月货币市场利率如何变化，以及准备金缓冲下降后，美联储是否重新认为有必要恢复国库券购买。

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全新开源的Qwen3.8-27B，系原生多模态稠密（Dense）模型，仅270亿参数规模，整体水平便超越了Qwen3.7-Plus，在编程及办公的真实场景中表现出色。新模型响应速度快，完成质量高，部署便捷，量化后在“消费级”显卡上即可流畅运行，是最受全球AI社区期待的开源模型。Qwen3.8-27B采用宽松的Apache2.0协议开源，有望成为本地部署的主力模型。

此前，旗舰模型Qwen3.8-Max也已开源模型权重。公开数据显示，阿里已累计向全球AI社区开源460余个模型，Qwen模型在全球下载总量超30亿次，衍生模型数超30万个，稳居全球第一开源模型。

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这意味着，欧洲债市长端收益率上行的压力正在从德国向法国等主要成员国扩散。三周前，德国10年期基准国债收益率已触及2011年来高位，法国同期国债收益率7月一再刷新2009年以来高位。

长端收益率持续走高，一方面反映全球通胀和利率预期仍存在较大不确定性，另一方面也凸显欧洲主要经济体在财政支出、债务融资和未来国债供给增加背景下面临的长期融资成本压力。

德国30年期国债收益率创2011年来新高

本周五美股早盘时段，德国长端国债遭遇明显抛售。德国30年期国债收益率日内升约9个基点，升至3.73%左右，创2011年以来新高。

从近期走势看，德国债市的压力并非突然出现。

三周前的7月23日，德国10年期国债收益率就已经升至2011年以来新高。当时，全球债市正受到能源价格上涨、通胀担忧以及主要经济体长期融资需求上升等因素共同冲击。

此后德国长端收益率并未明显回落。行情显示，德国30年期国债收益率过去一个月处于持续抬升状态。

相比10年期国债，30年期收益率对长期通胀、财政供给以及期限溢价变化更加敏感。因此，30年期收益率突破前期高点，也意味着投资者正在要求更高的长期风险补偿。

法国10年期收益率再破2009年以来高位

法国债市的表现更加引人关注。

周五盘中，法国10年期国债收益率一度升至4.05%上方，日内升约11个基点，创2009年以来新高。

事实上，法国10年期国债收益率今年以来已经多次刷新十七年来高位。

今年5月15日，法国10年期国债收益率曾突破3.95%，达到2008年至2009年全球金融危机以来的最高水平。《世界报》当时指出，法国公共债务融资成本已经升至2009年以来最高水平，同时法国政府庞大的财政赤字意味着其需要大量发债，收益率上升将进一步推高政府利息负担。

进入7月后，这一趋势进一步延续。

Trading Economics记录显示，法国10年期国债收益率7月15日曾升至3.94%，创2009年6月以来新高；7月21日又升至3.97%，再次刷新这一纪录。

也就是说，周五法国10年期收益率突破4%，并不是一次孤立的市场波动，而是过去数月欧洲债市长期收益率持续抬升趋势的进一步延伸。

欧洲债市的“长端压力”正在累积

值得注意的是，当前欧洲债市面临的并非单纯的货币政策因素。

此前国际油价大涨已经明显推高全球通胀预期，并带动主要经济体长端国债收益率上行。7月下旬，德国10年期国债收益率升至3.2%附近、创2011年以来高位时，市场就已将能源价格上涨以及由此产生的通胀压力视为推动债券遭抛售的重要因素。

与此同时，欧洲主要经济体未来财政支出和国债发行规模也成为债市投资者越来越关注的问题。

对于德国而言，政府正在扩大财政支出，尤其是在国防、基础设施等领域，这意味着未来几年德国国债供给可能明显增加。德国财政机构公布的信息显示，德国2026年计划发行总额约820亿欧元的10年期联邦债券。

而法国则面临更加突出的财政约束。此前法国债券收益率飙升时，市场已经担忧其持续的财政赤字和高债务水平将迫使政府继续大量借债，同时融资成本上升又会进一步增加政府利息支出。

因此，近期欧洲债市出现了一个值得关注的变化：短端利率更多受到欧洲央行政策预期影响，而长端收益率则越来越多地受到通胀、财政赤字、国债供给以及期限溢价共同推动。

法德长债走势，折射欧洲“财政风险溢价”抬升

从市场表现来看，法国债券收益率上行幅度明显高于德国，也意味着投资者对法国财政状况要求的风险补偿仍然更高。

法国10年期国债收益率周五盘中突破4%，而德国10年期收益率此前已经升至3.2%左右，二者之间的利差依然处于较高水平。

这也是欧洲债市当前一个重要的观察点：如果长期收益率继续上行，影响的将不只是政府融资成本，还可能通过企业债、房地产贷款以及银行融资等渠道向实体经济传导。

对于欧洲央行而言，长端收益率快速上行也使政策环境更加复杂——一方面，经济增长仍需要避免过度收紧金融条件；另一方面，能源价格和通胀风险又限制了进一步宽松的空间。

从这个角度看，德国30年期国债收益率创2011年以来新高、法国10年期收益率突破4%，不仅是两个单独的债券市场纪录，更显示出欧洲长期融资成本正在进入一个值得警惕的新阶段。

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闻泰科技2026年上半年业绩出现明显调整。公司实现营业收入15.14亿元，同比下降94.02%；归母净利润亏损4.06亿元，上年同期为盈利4.74亿元。收入和利润的大幅变化，主要与产品集成业务剥离、部分境外业务不再纳入合并范围有关，公司业务结构也由此前的多元化模式进一步聚焦半导体主业。

从经营情况看，半导体业务目前已成为闻泰的核心业务。上半年，公司半导体业务实现收入14.86亿元，毛利率为24.38%。与此同时，汽车仍是最大的下游应用，占半导体收入的38.9%。在全球半导体市场保持增长的背景下，公司当前经营重点也转向国内产线导入、产能爬坡以及客户认证等环节。

业务聚焦：半导体成为核心主业

2026年上半年，闻泰营业收入为15.14亿元，上年同期为253.41亿元；营业成本为11.25亿元，上年同期为218.56亿元。收入规模变化较大，主要源于产品集成业务剥离后不再纳入合并范围。

费用端同步收缩。上半年销售费用5547.55万元，同比下降87.94%；管理费用2.55亿元，同比下降69.84%；研发费用1.78亿元，同比下降85.14%。财务费用为3.19亿元，同比下降8.51%。

利润方面，公司上半年营业利润亏损4.19亿元，净利润亏损4.18亿元，归母净利润亏损4.06亿元。扣除非经常性损益后，基本每股收益为-0.35元。经营活动现金流净额为-1.54亿元，上年同期为42.61亿元。

半导体业务：汽车需求仍是重要支撑

目前，闻泰的半导体业务主要覆盖晶体管、MOSFET以及模拟与逻辑IC等产品。上半年半导体业务收入14.86亿元，毛利率24.38%；其中，晶体管占半导体收入约52.92%，MOSFET占38.47%，模拟与逻辑IC占5.90%。

从下游来看，汽车仍是最大应用市场，占比38.9%；大众市场及分销渠道占32.3%，计算机设备、消费电子分别占12.7%和11.2%。公司表示，半导体业务90%以上产品符合车规级标准，相关产品已通过AEC-Q100和AEC-Q101汽车级可靠性测试认证。

行业层面，需求仍保持较强韧性。公司援引WSTS数据称，2026年上半年全球半导体市场营收达到7020亿美元，同比增长102%，AI算力、高性能计算、汽车电动智能化及新型储能等领域持续释放需求。

资产负债表：现金水平有所提升

截至2026年6月末，闻泰总资产407.91亿元，较上年末下降2.74%；归母净资产244.15亿元，较上年末下降1.94%。公司货币资金为26.74亿元，较上年末增长54.21%；现金及现金等价物余额为41.09亿元。

债务方面，可转债仍是公司资本结构中的重要组成部分。截至报告期末，闻泰转债尚未转股金额为80.60亿元，占发行总量的93.72%，期末账面余额为83.48亿元。上半年累计转股形成2922.28万股，转股价格在报告期内两次下修，由43.60元/股先后调整至32.66元/股和18.36元/股。

整体来看，闻泰此次半年报的核心变化并非单纯的行业景气波动，而是业务版图完成了一次重新划分。当前，汽车、AI算力等下游需求仍为半导体业务提供了较为明确的市场空间。

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8月14日晚间，千问办公宣布上线GLM-5.3和DeepSeek V4 Pro两款模型，用户可以在产品首页的“前沿模型”档位直接选择使用。

加上此前已经接入的Qwen3.8-Max，目前千问办公的前沿模型已经同时覆盖阿里、智谱和DeepSeek三家模型厂商。

其中，DeepSeek V4 Pro拥有100万Token上下文和最高384K输出，重点强化长程任务和Agent任务串联能力；GLM-5.3则进一步提升编程和长程复杂工程任务能力。

这意味着，在腾讯WorkBuddy、字节TRAE Work、百度库库AI之后，阿里旗下千问办公也进一步走向多模型聚合。

相比只绑定自有模型，聚合路线的逻辑在于不同模型的能力可以得到更好的发挥。因为各家模型在代码、复杂推理、长文本、搜索、响应速度和调用成本等都有不同长板，一项复杂Agent任务又往往需要连续完成多个步骤。

但模型装得越多，另一个问题也随之出现：到底该让谁来干活？

目前，千问办公主要还是由用户主动选择模型。按照产品划分，复杂方案、自动化工作流等任务可以选择“前沿模型”，快速调研、表格分析等轻量任务则可以使用成本更低的“经济模型”。

再往前一步，则是由Agent在后台自动完成模型选择，也就是“路由”。

理想状态下，用户不需要理解每一个模型的长短板，只需要提出任务，后台便可以根据任务难度、模型能力和调用成本进行调度：简单的信息提取交给速度更快、成本更低的模型，代码和复杂推理则交给能力更强的模型。

对于个人用户，这直接关系到任务完成效果、等待时间和积分消耗；到了企业场景，则进一步对应算力开支。

不仅如此，如果办公Agent进一步积累起足够大的用户规模，这一层还可能产生新的数据价值。

每一次真实任务都会留下模型表现的反馈：什么任务交给哪个模型成功率更高，需要多久、消耗多少Token，又在哪些环节更容易失败。在符合隐私、授权和数据治理要求的前提下，这些反馈又可以反过来优化路由策略。

目前，这场竞争还处在早期阶段。行业对于什么时候应该切换模型、应该按照单次请求还是一整段任务进行调度，都还没有形成统一答案。

但随着千问办公加入模型聚合路线的阵营，腾讯、字节、阿里、百度的办公Agent竞争逐渐站到同一站线上。

模型越来越多之后，下一场竞争可能就是谁更懂得“用模型”。

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沃伦在8月13日的一封信中写道：“截至目前，政府仍未提供干预行动的详细依据，也没有正式披露购买日元使用了多少纳税人相关资金。”

贝森特此前证实媒体关于美国和日本自1998年以来首次联合干预汇市、以支持日元的报道。相关行动发生在7月31日，但他尚未说明具体动用了多少资金。他曾透露，此次行动使用了美国财政部外汇稳定基金（ESF）中的欧元资金。

沃伦指出，国会要求对外汇稳定基金的相关权限“谨慎使用，以推进国家利益”。她要求贝森特提供“使用外汇稳定基金的法律分析”，并要求财政部在8月28日前作出回应。

作为参议院银行委员会民主党最高级别成员，沃伦还要求贝森特说明此次行动预计给美国纳税人带来的成本，以及“目前正在考虑向日本提供的美国金融支持的规模和附带条件”。

沃伦还更广泛地询问，如果日本金融市场出现动荡，可能会如何影响美国就业、工资和金融稳定。

日本是美国国债最大的海外持有者。分析人士推测，贝森特决定干预日元的原因之一，是希望避免东京抛售美债，因为大规模抛售可能推高美国国债收益率。

贝森特此前曾动用ESF支持阿根廷

贝森特此前曾于2025年秋季动用外汇稳定基金干预阿根廷比索，为总统哈维尔·米莱的政府提供支持。

沃伦当时同样要求对相关行动展开审查。在最新信件中，她将这次行动称为“一场出于政治动机、由纳税人支持的纾困”。

贝森特曾表示，美国从对阿根廷的支持中获利，但财政部并未公布此次干预行动的具体细节。

欧元储备使用方式也遭追问

沃伦还询问，财政部在此次日元干预行动中使用欧元资金前，是否与欧洲央行（ECB）进行了沟通。

本月早些时候，贝森特在采访时表示，他已向欧洲官员保证，这“只是我们储备资产的重新配置”。

但英国《金融时报》报道称，欧洲央行是在行动发生后才获悉相关情况。

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周五公布的密歇根大学8月份的初步报告显示，8月消费者信心指数初值降至51，低于7月终值55.2，也明显低于彭博经济学家调查预期中值55，为三个月来首次回落。与此同时，消费者对未来一年通胀率的预期升至4.3%，高于前值4.2%，仍显著高于中东冲突爆发前的水平。

消费数据同样释放降温信号。美国7月零售销售环比降幅创逾一年最大，汽车销售和网络购物均明显走弱；实际平均时薪同比下降0.2%，实际购买力承压，进一步削弱居民消费意愿。

油价高企推升通胀担忧，消费者前景预期转弱

密歇根大学调查主任Joanne Hsu指出，8月初消费者信心下降呈现普遍趋势，但老年群体、低收入家庭及无大学学历者的信心降幅尤为显著。这些群体对通胀带来的购买力侵蚀更为敏感，受到的实际冲击也更为直接。

从分项数据来看，短期与长期经济前景指数在连续两个月改善后，本月双双回落。消费者对通胀的关注度进一步升温，而对失业问题的担忧则相对平稳，劳动力市场预期自年初以来未出现明显波动。

通胀预期方面，消费者预计未来一年物价将上涨4.3%，较上月微升0.1个百分点。相比之下，未来五至十年通胀预期初值维持在3.3%，与前期及市场预期基本一致。

这表明长期通胀预期尚未显著“脱锚”，但短期通胀预期持续处于高位，仍值得密切关注。尤其是在实际工资同比下降的背景下，物价压力正进一步压缩家庭实际购买力，消费增长的可持续性面临更大考验。

本次调查覆盖时间为7月28日至8月10日。调查期间，美国全国平均汽油价格持续高于每加仑4美元，能源成本上升被认为是推高短期通胀预期的重要因素之一。

零售销售降温，消费动能面临考验

周五公布的零售销售数据进一步印证消费端走弱。美国7月零售销售环比降幅创一年多来最大，汽车销售和网络购物均明显回落，显示消费者在高物价与实际收入承压的背景下，开始更加谨慎地安排支出。

与此同时，政府数据显示，7月实际平均时薪同比下降0.2%，延续中东冲突爆发以来的走弱趋势。当工资增长跑输物价，居民购买力持续受到挤压，消费者信心的修复也缺乏更强支撑。

在通胀预期高企、实际工资下滑和零售销售走弱的多重信号下，美国消费这一支撑经济增长的重要引擎，正面临更大的韧性考验。

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据监管文件显示，此次收购于8月14日正式生效，距SpaceX宣布达成收购协议仅约两个月。这笔交易旨在帮助马斯克旗下现已更名为SpaceXAI的AI业务补强软件能力，切入以编程为核心的AI工具市场——这一市场被视为AI商业化最具价值的赛道之一。

收购完成后，Cursor联合创始人将跻身亿万富翁行列，其团队亦将获得SpaceX庞大的先进AI芯片资源。Cursor在一篇博客文章中表示，"我们将能够使用全球规模最大的GPU集群，这将为我们提供算力，以构建更强大、同时运行成本更低的模型。"

Cursor：从高速成长到并入SpaceX版图

Cursor的AI编程助手于2023年推出，旨在帮助程序员更高效地编写和调试代码。

凭借软件开发者对"提示式编程"（vibe coding）工具的强劲需求，Cursor迅速成为增长最快的初创公司之一，并成为这一技术浪潮的核心玩家。

此次并购使Cursor团队得以接入SpaceX的算力基础设施，为其开发更具竞争力的模型提供支撑。在交易正式完成之前，SpaceX与Cursor已于今年7月联合推出首个合作模型Grok 4.5，该模型聚焦编程、金融及法律任务，据两家公司介绍，其使用成本低于其他竞争模型。此后，SpaceX又相继发布了Grok Bot——一款可像AI代理团队一样全天候处理任务的产品——以及升级版Grok 4.6模型。

马斯克押注软件：AI收入或超SpaceX其他业务总和

尽管SpaceX已与Anthropic、Alphabet旗下谷歌等公司签署多项价值数十亿美元的协议，向外部企业开放其算力资源，但马斯克显然将软件能力视为更为关键的战略方向。

据悉，马斯克在8月与SpaceX员工的一次内部会议上明确表示，公司"必须在软件层面取得成功"，并强调人工智能是公司的当下与未来。他在会议上称，"我们的AI收入将在9月超过SpaceX所有其他业务的收入总和。"

SpaceXAI此前在企业市场的渗透相对有限，并经历了一系列裁员与重组。收购Cursor被视为该业务扭转局面、加速商业化落地的关键举措，也是马斯克在AI军备竞赛中追赶OpenAI与Anthropic的重要一步。

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8月14日，据The Information报道援引三位知情人士，特斯拉计划最早于本月发布新款Roadster跑车，活动地点拟设在SpaceX位于得克萨斯州麦格雷戈的测试基地。此次发布的最大看点，是这款由特斯拉与SpaceX联合研发、搭载冷气推进器的限量版车型，并可能进行飞行展示。

由于冷气推进器运行时会产生极强的噪音和振动，现场观众将被要求与车辆保持数百码距离。与此同时，这款车型不会由驾驶员直接操控，而是采用无人驾驶、远程控制的方式完成展示。

受该消息提振，特斯拉美股盘前涨近2%。此次发布恰逢公司股价承压之际——今年以来累计下跌约25%，而同期纳斯达克指数上涨15%。新款Roadster能否在情感层面重新点燃核心粉丝群的热情，同时向外界传递特斯拉仍坚守汽车主业的信号，将成为市场关注的焦点。

冷气推进器加持，Roadster能飞多高？

据报道援引知情人士透露，特斯拉几个月前为Roadster设计的演示方案一度相当大胆。

当时，公司计划让车辆驶上磁化的过山车式斜坡，完成倒置行驶后自行复位，随后悬浮于空中。不过，在向马斯克进行内部预演后，特斯拉推迟并缩减了部分环节。

马斯克本人近几周也曾向部分员工坦言，相关演示难度极大，“可能出问题，但无论如何都会精彩”。

目前尚不清楚特斯拉最终会以直播还是录播形式呈现活动。特斯拉与SpaceX自2024年起开始密切合作开发Roadster的冷气推进系统，参与者包括SpaceX星舰工程副总裁Bill Riley。

不过，这一项目在SpaceX内部的资源投入并不算大。报道援引一位知情人士表示，Roadster项目目前仅由少数SpaceX工程师在完成本职工作之余兼顾推进。

从兰博基尼到“黑鸟”，设计经历多次重构

Roadster之所以拖延多年，背后是产品定位和技术路线反复调整。

自2017年原型车首次亮相以来，新款Roadster经历了数轮设计重构。2022年，特斯拉内部曾同时推进两套方案：一组计划基于Model S Plaid平台打造，另一组则主张彻底从零开始，以超轻量碳纤维车身打造全新超跑。

最终，马斯克选择了后者，并要求团队“要么做对，要么别做”，意味着Roadster不再沿用现有车型底盘。

为了推进这一方案，特斯拉还从意大利引进多名豪华车企工程师，其中包括曾任兰博基尼工程主管的Stefan Nothdurfter。

外观设计同样经历了多轮探索。团队先后从兰博基尼Countach以及洛克希德SR-71“黑鸟”侦察机获取灵感，后者甚至成为项目内部代号“A-71”的来源。

据报道援引知情人士，最终确定的量产设计相对保守，融合了Countach的部分设计元素。标准版与限量版外观较为接近，均采用蝴蝶门和双座布局，相关工作样车已于去年年底完成。

卖不了多少，但可能很“值钱”

从商业贡献来看，Roadster很难成为特斯拉的收入支柱。

用于此次演示的限量版车型甚至不具备上路资质，预计售价可能达到数十万美元乃至数百万美元，定位极为小众。标准版售价同样预计不低，而第一代Roadster当年的售价约为10万美元。

据报道援引知情人士透露，特斯拉内部甚至讨论过，允许部分铁杆粉丝通过类似法拉利XX Programme的方式购买带有SpaceX品牌的演示版车型。

因此，Roadster真正的价值或许不在销量，而在于“故事”。

它可能成为特斯拉与SpaceX业务进一步融合的一个具象符号。马斯克上月在特斯拉业绩电话会上面对华尔街分析师关于两家公司合并的追问时态度暧昧，只表示此类事项需要经过“适当程序”。

与此同时，两家公司正在就芯片制造设施Terafab展开合作，该项目还涉及英特尔。随着AI、芯片和机器人等业务边界不断交织，Roadster也可能成为这种战略融合最具视觉冲击力的产品载体。

2017年交钱，至今还没拿到车

对于早在2017年便支付订金的预订者而言，这场等待已经持续近九年。

当年，特斯拉标准版Roadster的预订定金为5万美元，限量版“创始人系列”定金则高达25万美元。此后，特斯拉至少八次推迟交付时间表。

漫长等待也开始消耗部分预订者的耐心。YouTuber Marques Brownlee、OpenAI首席执行官Sam Altman等知名预订者此前均已公开宣布取消订单。纽约一家投资公司的员工Rick Bhowmick则在2021年预订了Roadster。他坦言，自己已经开始怀疑这一项目的经济可行性。

“我的希望是，要么这件事真的成了，我拿到梦想中的车；要么他们取消项目，把钱退给大家。”

截至目前，特斯拉仍未公布量产版Roadster的明确交付时间表。

对这款被马斯克寄予“重新定义跑车”野心的车型而言，真正的考验或许并不是能否飞起来，而是能否最终交付到消费者手中。

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贵州茅台2026年上半年财报于周五披露，在白酒行业整体经历"周期性与结构性调整"的背景下，公司营业收入907.03亿元，同比增长1.47%，但归属于上市公司股东的净利润为445.17亿元，同比下降1.95%，出现了上市以来少有的"增收不增利"局面。

公司直言，行业"存量竞争"和"马太效应"特征正愈发明显，这既是压力，也是重新定位的机会。

尽管盈利端承压，茅台的现金流表现却格外抢眼——经营活动产生的现金流量净额高达706.91亿元，较上年同期的131.19亿元暴增438.84%。

公司解释，主要系控股子公司贵州茅台集团财务有限公司吸收集团成员单位存款大幅增加，以及不可随时支取的同业存款减少所致，具有一定财务结构调整色彩，并非全然反映主业现金造血能力的实质提升，但依然凸显出茅台资产负债表的雄厚底气。

对照股价表现，这份财报与今年以来茅台在资本市场的颓势高度吻合。

茅台股价过去几年持续承压，在消费复苏低于预期、渠道库存高企、飞天批价持续走弱的多重压力下，市场对于茅台的盈利天花板争议不断。营收与利润的"双分化"——量增价跌、收入微增但利润下滑——恰好印证了投资者的核心担忧。

报告期内，茅台实现营业收入907.03亿元，同比增长1.47%；营业总收入922.78亿元，同比增长1.3%。

然而，利润总额为614.38亿元，同比下滑2.13%；归属于上市公司股东的净利润为445.17亿元，同比下降1.95%；基本每股收益为35.57元，同比减少1.68%。

利润收缩的核心原因在于成本端压力：营业成本同比大幅增长21.81%至94.74亿元，公司将其归结为"销量增加及生产成本增加"。

与此同时，税金及附加达到146.82亿元（同比+5.31%），对利润形成较大侵蚀。

研发费用也大幅增加55.51%至1.15亿元，体现出公司在技术投入上的加码意愿。销售费用和管理费用则均小幅下降约1.6%，显示公司在控本层面有所努力，但尚不足以抵消成本端的上行压力。

从产品维度看，茅台酒实现主营收入约777.24亿元，仍是绝对核心；系列酒贡献收入约129.34亿元，占比约14.3%，两者合计撑起整体营收大盘。

这是本期财报最具战略意义的看点之一。

2026年以来，茅台着力推进营销市场化改革，核心逻辑是绕开层层经销商，将价值链直接延伸至终端消费者。

在销售渠道上，直销渠道（含线下自营门店、i茅台平台及代售）实现收入约519.62亿元，批发代理渠道约386.97亿元，直销比例已接近57%，i茅台平台单平台不含税收入即达402.64亿元，平台对销售的战略支撑地位举足轻重。

在此背景下，公司专门出资6亿元成立全资子公司贵州爱茅台数字科技有限公司，专门承载茅台数字化建设和i茅台平台运营，将数字营销上升为独立战略实体。

渠道缩减也同步推进。

报告期内，国内经销商净减少46家（增加220家、减少266家），国外经销商净减少7家，主要涉及系列酒经销商的结构调整。合同负债从年初的80.07亿元骤降至31.78亿元，降幅60.31%，印证了预收货款模式的主动退潮——这是渠道权力向品牌方转移的直接财务信号。

经营活动现金流净额从上年同期的131.19亿元跃升至706.91亿元，增幅438.84%，这一数字足以令市场侧目。

但需厘清其驱动来源：现金流入中有一项关键变量——"客户存款和同业存放款项净增加额"达73.83亿元，而上年同期为净流出25.17亿元；另有"存放中央银行和同业款项净增加额"减少约218.95亿元，两项合计贡献了现金流的大部分增量，均与控股子公司贵州茅台集团财务有限公司的资金运作密切相关。

投资活动现金流净额亦由负转正，达256.41亿元，主要原因是财务子公司购买的同业存单到期收回，带来约400.86亿元的投资现金流入。

筹资活动方面净流出379.44亿元，主要为分红支付，较上年同期（398.93亿元）略有减少，部分因本期回购股票行为减少所致。

资产端最显著的变化是拆出资金从990.96亿元大幅增至1410.84亿元，增幅42.37%，占总资产比例由32.62%跃升至45.65%，这同样是财务公司存放同业款项增加所致，反映出集团内部资金归集的主动安排。

存货方面较为平稳，期末为613.17亿元，与年初的614.27亿元基本持平，绝对规模仍处高位，显示出茅台固有的长期储酒模式及产能规模。

负债端，吸收存款及同业存放从180.38亿元增至254.26亿元，增幅40.96%，与拆出资金的增长形成对应，均源于财务公司的扩表行为。应付职工薪酬从55.23亿元骤降至3.76亿元，降幅93.19%，系上年年终绩效工资在本期得到正常支付。

期末归属于上市公司股东净资产达2512.54亿元，较年初增长2.70%，净资产规模依然稳固。加权平均净资产收益率为16.75%，较上年同期减少1.14个百分点，但仍属行业顶尖水平。

报告期内，公司累计回购并注销股份218.86万股，股份总数由12.52亿股降至12.50亿股，库存股已清零，展现出与股东利益积极对齐的姿态。

高管层面亦发生重要人事变动：蒋焰被解除副总经理、财务总监及董事会秘书职务；涂华彬新任副总经理，余思明新任财务总监兼董事会秘书，财务管理团队完成换血，相关核心岗位已由新任负责人主导。值得关注的是，报告中同时披露了高级管理人员被实施留置的公告（临2026-004），茅台内部治理整顿仍在持续推进之中。

生产端，上半年茅台酒实现基酒产量4.1万吨、系列酒基酒3.1万吨，"轮次产酒特征更加明显、比例更加协调"，持续保持优质稳产态势，为未来数年的出货量奠定原酒储备基础。

品牌层面，茅台聚焦从"卖酒"向"卖生活方式"转变，推进"东方传统色彩计划"，发布2026年度主题色"齐紫色"，并参与达沃斯世界经济论坛、世界品牌莫干山大会等顶级平台，持续提升国际品牌声量。私募基金投资方面，茅台招华基金与茅台金石基金合计实缴出资约44亿元，累计布局多个产业项目，在主业之外构建起产业生态版图。

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公司披露的半年报摘要显示，2026年上半年营业收入达190.26亿元，同比增长50.05%；归属于上市公司股东的净利润为32.87亿元，同比增长130.42%，增速远超营收，折射出规模扩张带动的利润杠杆效应。扣除非经常性损益后的净利润为29.08亿元，同比增长110.99%，显示核心业务盈利质量同步提升。

公司总资产在报告期末达到424亿元，较上年末增长29.38%；加权平均净资产收益率跃升至18.17%，较上年同期提高8.82个百分点；基本每股收益达1.36元，同比增长逾130%。资本市场此前已提前定价这一趋势——生益科技年内股价累计涨幅超100%，总市值由年初约1700亿元升至约3500亿元。

财务数据显示，生益科技2026年上半年营业收入190.26亿元，较上年同期126.80亿元增加63.46亿元，同比增幅50.05%。利润总额为42.21亿元，同比增长129.33%。

净利润增速约为营收增速的2.6倍，体现出明显的经营杠杆效应——在营收规模扩张的同时，单位收入所转化的利润显著提升。扣非净利润同比增长110.99%，与净利润增速基本吻合，非经常性损益对业绩的扰动相对有限，业绩增长具有较强可持续性。

业绩大幅增长归因于两大方向：覆铜板板块受原材料价格上涨以及高端产品市场需求持续高速增长带动，覆铜板销量上升，营业收入及毛利同步增加；与此同时，线路板板块子公司营收和净利润亦实现同步增长。

覆铜板是制造PCB（印制电路板）的核心基材，而PCB作为电子设备的连接骨架，决定了电路板能否承载更高速、更复杂的数据传输。随着AI服务器、高速交换机等设备的需求持续扩张，能够支撑高频高速信号传输的高端覆铜板议价能力显著提升，生益科技作为国内龙头由此直接受益。

除利润指标外，公司经营质量亦有所体现。报告期内经营活动产生的现金流量净额为29.83亿元，同比增长53.44%，与净利润规模基本匹配，显示盈利质量较为扎实。

截至报告期末，公司归属于上市公司股东的净资产为185.02亿元，较上年末增长10.63%。此外，公司于2026年1月发行了规模20亿元、票面利率为0.01%的科技创新可交换公司债券（26SYKEB），债券存续期至2029年2月，低成本融资安排亦为后续产能投入提供了财务支撑。

资本运作层面，公司于2026年1月完成一笔面向专业投资者的非公开科技创新可交换公司债券发行，规模20亿元，票面利率0.01%，到期日为2029年2月。第一大股东广东省广新控股集团有限公司已将2000万股无限售流通股划转至专项担保账户，用于为该债券持有人提供担保。

股权结构方面，截至报告期末，公司股东总数为343,008户。前三大股东广东省广新控股集团有限公司、东莞市国弘投资有限公司及伟华电子有限公司分别持股22.56%、13.29%和12.14%，合计持股近48%，三者彼此独立行使表决权，控制权格局保持稳定。

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Citadel Securities数据显示，标普500指数成分股中至少170只个股的看涨期权需求相对于平值期权的超额程度，已升至至少2016年以来最高水平。Citadel Securities股票及股票衍生品策略主管Scott Rubner在客户报告中写道："上行需求正在加速向历史高位靠拢。"

与此同时，标普500指数周四收涨0.7%，再创历史新高。油价回落叠加美国通胀压力缓和的信号，促使交易员下调对美联储加息的押注，进一步提振市场情绪。自3月底以来，该指数累计涨幅已达约23%。

FOMO驱动看涨期权抢购潮

推动这波期权买盘的核心逻辑，是Interactive Brokers首席策略师Steve Sosnick所称的"FOMO保险"——即对踏空的恐惧催生的对冲需求。

Sosnick解释称，部分机构投资者对当前估值偏高、动能过度拉伸心存顾虑，不愿直接追涨买入股票，但又不愿错过行情，因此转而买入看涨期权。这一操作既能捕捉上行收益，又无需全额占用资本。"如果一位机构投资者认为估值偏高、动能过度，但又不想错过涨势，他们就有动力去买看涨期权，"他在电话采访中表示。

企业盈利的强劲表现为这波情绪提供了基本面支撑。

美国企业刚刚录得自2021年疫情后复苏以来最强劲的季度盈利增速，长期多头、策略师Ed Yardeni也随之上调了对标普500指数的预测目标。

看涨期权溢价获基本面背书

并非所有市场人士都将这波看涨期权热潮视为纯粹的情绪信号。

Susquehanna International Group衍生品策略联席主管Christopher Jacobson认为，看涨期权被竞相抬价，背后有实际价格走势的支撑。

"你看到看涨期权被推高，但这是由我们在个股层面和指数层面实际观察到的价格波动所印证的，"他说。

这一表述意味着，当前的期权定价并非脱离现实的投机泡沫，而是对已实现波动率的合理反映，市场的乐观情绪在一定程度上具有基本面依据。

波动率低位暗示对冲窗口或已开启

然而，也有迹象显示，这波波动率上升与看涨买盘的热潮或许正接近尾声。

来自Cboe Global Markets的数据显示，未来30天个股隐含波动率预期已有所回落。衡量标普500指数未来一个月预期波动幅度的Cboe波动率指数（VIX）已降至今年1月以来最低水平，VIX等权重指数则跌至3月17日以来最低点。两项指标均表明，当前对冲下行风险的成本处于低位。

周四，已有机构投资者付诸行动——一位机构投资者斥资2340万美元买入一系列看跌期权，若标普500指数在12月18日前下跌38%，该组合将获得丰厚回报。

Sosnick以天气作比喻点出其中的反向逻辑："如果正值旱季，没人想买雨伞。但那可能恰恰是最好的买入时机。"

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8月14日晚，网宿科技披露的2026年半年度显示，上半年，公司实现营业收入23.18亿元，同比下降1.38%；归属于上市公司股东的净利润3.48亿元，同比下降6.61%；扣非净利润2.41亿元，同比下降7.85%。经营活动产生的现金流量净额为3.65亿元，同比下降2.99%。

营收变化需要结合合并范围理解。2025年二季度，网宿科技出售Cloudsway股权，剥离MSP等非核心业务，相关公司不再纳入合并报表。网宿科技称，按相同合并范围计算，今年上半年收入同比增长13.11%。

分季度看，经营数据在二季度有所改善。二季度公司实现营收12.02亿元，同比增长7.79%；归母净利润2.27亿元，同比增长25.73%；扣非净利润1.60亿元，同比增长44.09%。

网宿科技成立于2000年，2009年登陆创业板，是国内较早从事内容分发网络业务（CDN）的第三方服务商。

CDN的主要作用是将视频、图片等互联网内容分发至靠近用户的网络节点，缩短访问路径。此后，公司逐步将业务扩展至边缘计算、网络安全、算力云、IDC及液冷解决方案等领域。

CDN及边缘计算仍是其收入规模最大的业务。

上半年，该业务收入13.68亿元，同比下降9.52%，占总收入约59%；毛利率为15.85%，同比减少0.48个百分点。公司未在半年报中进一步拆分传统CDN与边缘计算收入，因此目前尚难单独判断边缘业务的实际规模。

增长较快的是安全及增值服务，该业务上半年收入7.90亿元，同比增长22.10%，收入占比升至34.06%；毛利率为74.03%，同比减少3.20个百分点。

其产品覆盖Web及API安全、DDoS防护、零信任访问、SASE、SD-WAN以及AI安全等，主要采取直销和订阅收费模式。

IDC及液冷业务收入1.28亿元，同比增长1.53%，占总收入5.52%；毛利率15.80%，同比减少2.12个百分点。按财报数据计算，公司整体毛利率约为35.92%，同比提高2.47个百分点。

由于各主要业务毛利率均有所下降，整体毛利率改善更多来自高毛利安全业务占比提升，而非单项业务盈利水平普遍上升。

在AI相关业务上，网宿科技正将原有CDN节点扩展为兼具计算、存储和网络能力的边缘节点，推出边缘AI网关、模型推理和AI应用平台；子公司爱捷云则向AI、游戏、测绘和工业仿真等客户提供算力服务。半年报称相关产品收入有所增长，但没有披露具体收入和订单数据。

利润端受到汇率和股权激励费用影响。上半年，公司汇兑损失1.49亿元，同比增加1.35亿元；股份支付费用1.37亿元，同比增加7092万元。

公司测算，剔除这两项影响后，归母净利润为6.33亿元，同比增长40.22%。与此同时，公司上半年非经常性损益为1.07亿元，主要来自理财产品及其他金融资产的投资和公允价值变动收益。

网宿科技的海外敞口相对较大。2025年，公司境外收入23.13亿元，占全年收入49.62%，业务覆盖90多个国家和地区。海外业务为其CDN、安全和企业出海服务提供市场空间，也使汇率变化对报表利润的影响更加直接。

接下来，传统CDN收入能否企稳、安全业务能否在增长同时控制成本，以及边缘AI和算力业务何时形成可单独观察的收入规模，仍是判断其业务转型进度的主要指标。

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车企与华为的合作再次成为行业争论焦点。

8月8日，在一场媒体沟通会上，面对“华为合作品牌越来越多，阿维塔如何保证算法与新硬件优先性”的提问，阿维塔科技副总裁雍军说，希望华为成为公共平台，由阿维塔在其上做差异化。只是中间穿插的一句“不认为这个合作模式必须是‘必要项’”的表述，引发市场热议。

阿维塔方面随后解释，与华为合作是非必要项的说法被误读，说的是专属定制模式，并非否定整体合作。

随后几日，多家车企也纷纷用行动表态。

8月11日，中国长安汽车集团又与华为签下新一轮战略协议。岚图CEO卢放公开强调华为乾崑在高阶智驾竞争中的重要性。启境CEO刘嘉铭也在8月13日重申，携手华为乾崑的“大原则不会变”。

这背后，是进入2026年以来，华为乾崑正快速上量，从一项领先技术扩展成覆盖多品牌、多车型和多价格带的平台。它越成功，越需要扩大装车规模；但对已经合作的车企而言，“遍地华为”又会让合作方们越来越难靠华为标签拉开差距。

华为乾崑还会继续扩大朋友圈，车企也不会轻易离开。真正难的是，当越来越多车型都挂上同一个“华为”标签，每家合作车企都要回答一个华为无法代答的问题：消费者为什么还要选我？

持续扩容

阿维塔早期能在30万元级市场迅速建立辨识度，靠的是一套当时并不常见的组合：华为提供高阶智驾、智能座舱和品牌信任，长安与宁德时代提供整车制造和电池能力，阿维塔再用自己的设计、底盘和高端定位把它们组织成一辆车。那时，“阿维塔+华为”代表着少数能够把高阶智能化装进高端车型的样板。

如今，阿维塔曾经拥有的两层稀缺性都在松动：高阶智能化不再只装在少数高端车上，“华为乾崑”也不再只属于少数早期合作方——今年7月，华为披露乾崑已与超25个品牌、超50款车型合作。

就在8月6日，东风风行星海V6车型序列起售价标至8.99万元，其传播叙事直接是“10万级搭载华为乾崑智驾大六座”。星海V6搭载的是华为乾崑ADS 5 SE，在它上面还有Pro、Max和Ultra三个版本，匹配的是20万到45万以上不同价格带的需求。

对消费者来说，最直接的印象，则是华为乾崑技术不再专属于高端车，它开始进入10万元以内车型。

不同品牌的“含华量”仍有差异。

技术交付上，华为乾崑大体分为部件和全栈两路：部件模式下，车企按需采购智驾、座舱或车控；全栈模式把多套智能化能力成套接入车型。

早期HI（Huawei Inside）是全栈技术合作的称谓，阿维塔后来升级的HI PLUS又把合作延伸至用户洞察、产品定义、开发和整合营销。阿维塔HI PLUS、启境这类全栈共创中，引望（华为乾崑）团队深度介入产品链条，品牌和销售渠道仍主要掌握在车企或项目公司手里；鸿蒙智行虽同样使用乾崑全栈技术，但华为终端还会进一步参与品牌经营、营销、零售和服务。

后台的技术版本、硬件配置和权责边界各不相同，到了前台，却常被压缩成同一句“搭载华为”。

营销端天然会放大这种错位。“搭载华为乾崑”一句话就能讲清共同卖点，传感器、算力、功能边界和整车标定的区别，却需要一张配置表和一次长试驾。

合作方越多，共同标签传播得越快，单个品牌解释差异的成本也越高。

乾崑标签走到消费者面前，也是当前行业阶段的产物。燃油车时代，产品语言通常由车企完成，供应商很少成为最核心的购买理由。智能电动车改变了这套打法：电池、智驾和座舱直接决定用户体验，车企开始主动把供应商推向前台，用乾崑智驾、麒麟电池、征程芯片等技术品牌，快速说明一款新车“有什么”。

车企也在借供应商的技术标签，把消费者带到自己的展台前。

乾崑比一般供应商品牌又多了一层优势。它带着华为在消费市场积累的信用，技术交付在深度共创中进入产品定义和营销，到了鸿蒙智行又与华为终端的零售体系叠加。

华为乾崑首先是一个面向车企的智能汽车解决方案品牌，运营相关业务的引望把自己定位为智能网联汽车增量部件供应商；到了消费者一端，它却成了选择车型时首先识别的标签。

这对新品牌是最直接的冷启动方式之一，它们可以先借乾崑技术与华为信用进入消费者视野，再慢慢补自己的品牌故事。对阿维塔这样的早期合作方，问题正好反过来：当更多车型共享同一个“华为”入口，过去那套“乾崑技术加阿维塔整车”的稀缺组合，已经很难只靠“我有华为”解释30万元级售价。

阿维塔还同时坐在两张椅子上。作为持有引望10%股权的股东，它需要乾崑扩客户、扩大装车规模；作为高端品牌，它又希望最新能力、工程资源和领先窗口优先落到自己身上。前者要求技术尽快普及，后者需要产品保持稀缺。

雍军的表态之所以刺耳，正是因为阿维塔比其他车企更早面对这个问题：乾崑越成功，“最早用上华为”越难继续构成它的差异。

技术之外

当“含华量”这张牌正在失去稀缺性，乾崑本身的技术价值却没有下降。对不少车企，它甚至变得更难替代。

岚图汽车CBO、销售公司总经理邵明峰在8月10日的直播中，把华为乾崑放在当前高阶智驾落地能力的第一梯队，并认为成熟城区智驾已经成为中高端车型进入市场的重要门槛。但他同时把双方的分工划得很清楚：华为提供智驾和座舱，岚图仍主导整车定义、平台架构、底盘和安全。岚图需要华为缩短智能化追赶周期，却没有因此放弃整车主导权。这也是多数合作车企更真实的态度：当前要深用华为乾崑，但不能只剩华为乾崑。

启境刘嘉铭此时确认合作“大原则不会变”，并强调“华为乾崑第一境”和“最新、最全、最强”，则是在借华为缩短一个新品牌的启动过程。

华尔街见闻从项目方了解到，华为乾崑数百人团队常驻广州，与车企合署办公；协同从用户调研、产品定义延伸至研发、营销和用户服务。华为还把IPD产品开发流程和IPMS营销流程导入项目，每个参与者不只交付自己的部件，也要对车型结果负责。

这种合作首先改变了车企内部的决策方式。开发启境GT7智能底盘时，广汽底盘团队与华为算法团队争论“谁是底层、谁是应用层”。

算法要调用制动、转向、悬架和动力，底盘团队又要对整车操稳、安全和验证负责，任何一方完全服从另一方，都会留下责任空档。最后，华为负责控制算法和扭矩协同，广汽负责硬件、底盘标定与整车验证，争论在量产节点前被拆成了可以验收的工程职责。

华尔街见闻从另一家深度合作项目高管处了解到，联合团队还逐一访谈工厂人员，把白车身和制造工艺翻译成发布会、销售培训和门店能够讲清的产品卖点。这个环节没有增加一条算法，却决定了工程投入能否被消费者看见，也让技术、制造和营销开始用同一套语言工作。

对传统车企而言，他们过去缺少一个能围绕单款车调动研究院、造型、底盘、采购、制造、营销和销售等部门及时做取舍并对上市结果负责的产品中枢。

在市场层面，工程团队确定的功能，进入同一套产品语言、发布节奏和销售培训；华为品牌降低消费者理解新功能的成本，门店再把技术演示转成试驾和下单。

车企过去要在多个部门之间反复翻译的内容，被压进一个车型周期。这套能力的价值，可以用时间来衡量：一款车错过半年，竞争车型和价格体系都可能改变，原来领先的配置上市时已经成为标配。车企可以自己搭建产品经理体系、软硬件协同机制和渠道反馈，但这套组织要经过数轮真实车型验证。承受销量压力的车企没有那么多试错时间。

合作因此容易自我强化。第一款车围绕乾崑的接口、评审和上市节奏开发，下一款继续沿用最稳妥；销量越依赖“华为”标签，内部资源越倾向于继续投向同一条路线。

另一家供应商即使算法可用，如果车企没有自己的产品中枢，也很难接手一款车的定义、开发、验证、上市和复盘。车企真正需要补上的，不是第二份采购名单，而是自己跑完这条链条的能力。

关系重构

这些合作模式真正的分界，不是一辆车出现了多少“华为”，而是引望（华为乾崑）团队走到产品链条的哪一步，华为终端是否进入品牌与销售前台，车企又为哪些结果负责。

过去两年，鸿蒙智行和乾崑合作方不断调整商标、公司与渠道，都在厘清四件事：谁定义产品，谁经营品牌，谁面对用户，谁承担整车责任。

鸿蒙智行，也就是早期的智选车模式，把供应商关系推到了最前端。华为乾崑提供智驾、座舱和车控等技术底座，华为终端再把产品方法、品牌经营、营销、零售和服务接进项目；合作车企则提供整车工程、供应链、工厂和生产资质。消费者看到的是一套完整的鸿蒙智行体验，背后却是华为与不同整车企业共同经营的多组项目。

在智界，华为终端主要提供产品定义、营销和管理咨询，奇瑞负责产品开发、供应链、制造、质量保证和售后。决定造一辆什么车，与把它工程化、按质量标准交付，落在了两个组织里。

2024年，赛力斯以25亿元收购华为持有的919项问界等系列商标和44项相关外观设计专利，双方的联合业务没有因此改变。相关知识产权进入赛力斯名下，问界仍在鸿蒙智行体系中完成新品发布、营销和零售。品牌在法律上属于谁，与消费者首先把它认成谁，成为两件不同的事。

“界”品牌增加后，共享商超网络也无法给每个品牌足够的展位、销售精力和反馈，智界转向产销服一体化独立运作，享界等品牌开始补建专属团队与门店。北汽蓝谷今年的监管回复显示，享界终端价格由北汽蓝谷与华为协商确定，中邮智行作为独家总经销商统筹最终交付，北汽蓝谷把车交给总经销商时确认销售。这些变化不是退出鸿蒙智行，而是把品牌、定价、获客、交付和收入确认分别落到可追责的主体上。

阿维塔HI PLUS、启境这类乾崑全栈共创，选择了另一种边界。引望（华为乾崑）团队同样进入用户洞察、产品定义、开发和营销，但品牌经营与零售前台仍主要留在车企。阿维塔负责场景与工程规格、整车集成、测试验证和验收，定价、App下单、品牌形象和客户关系也保留在自身体系；启境让双方团队合署办公，同时自建“1+N”门店网络。

两类深度合作的差别由此变得清楚：鸿蒙智行让华为终端更多站在品牌与市场前台；乾崑深度共创则把品牌、渠道、客户关系和整车验收更多留给车企。

一名车企高管对华尔街见闻表示，几个“界”如果只比较“含华量”，彼此差别并不大；华为的技术体系摆在那里，合作方仍要根据自己的车做选择和匹配。他们在与华为合作时，继续采用华为的技术与质量标准，同时由自己的团队对使用场景、功能取舍、整车调校和交付后的改进负责。

在该车企高管看来，即便与华为深度合作，品牌也必须要有自己的用户中心，专属的、独立的。它的价值不在于多一块招牌，而是让品牌能够快速得到客户意见，并反馈到技术、工程一端。只有这条链路留在自己手里，共同的乾崑技术底座才会变成自己的下一款车。

车企需要保留的，是围绕一辆车做最后取舍的能力：目标用户是谁，成本投向哪些场景，乾崑的智驾和座舱如何与底盘、空间、安全结合，交付后的反馈能否改变下一款车。乾崑把合作方带到了更高、也更接近的技术起点，差距要靠这些取舍重新拉开。

阿维塔此时强调差异化，正是因为“最早用上华为”这层先发优势正在消失。它无需证明自己可以随时换掉华为，更现实的任务，是让设计、底盘、整车集成和用户经营继续支撑其高端定位。只有这些能力能够跨车型复用，乾崑带来的销量与认知，才会沉淀为阿维塔自己的品牌资产。

乾崑朋友圈继续扩容后，车企与华为的关系不会简单走向“绑定”或“分手”。在越来越多的合作车型上，乾崑会成为共同的技术底座，合作方的竞争也将从争取“含华量”，转向掌握产品定义、整车集成和用户反馈。

乾崑可以降低第一单的成交门槛，品牌溢价能否留下，仍要看车企能不能把这笔成交沉淀成下一款车仍然成立的产品判断和用户关系。

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8月14日晚，香飘飘（603711.SH）披露未经审计的2026年半年报。

上半年，公司实现营业收入12.77亿元，同比增长23.31%；归母净利润1085.97万元，上年同期亏损9739.09万元；扣非归母净利润仍亏损147.97万元，亏损额较上年同期的1.11亿元明显收窄。

拉动收入回升的主要是冲泡业务。按经营数据公告口径，上半年冲泡类销售收入6.68亿元，同比增长57.70%；即饮类销售收入5.79亿元，同比下降2.11%。

两项合计销售收入增加2.32亿元，其中冲泡类增加2.44亿元，抵消了即饮类约1249万元的降幅。

2025年上半年，即饮类收入一度超过冲泡类；今年上半年，冲泡类重新成为两项业务中收入较高的一项。

香飘飘将冲泡业务回升归因于春节时点变化和渠道修复。2026年春节较上年延后，冲泡产品春节前的旺季销售窗口相应拉长。

公司称，2025年完成其所称的“渠道价值链梳理”后，经销商经营积极性有所回升；春节后公司推动渠道去库存，截至二季度末渠道库存已处于低位。经营数据公告显示，期末经销商为1700家，报告期内增加178家、减少181家。

半年数据也有较强的季节性。根据半年报和一季报数据推算，香飘飘第二季度实现收入3.98亿元，同比下降约12.5%；归母净利润亏损8253万元，上年同期亏损7862万元。

上半年的利润主要来自第一季度。冲泡产品通常在第二、三季度进入淡季，第四季度至次年一季度为销售旺季，公司在半年报中也提示了这一业务特征。

利润改善不只来自收入增长。上半年营业成本同比增长13.28%，低于收入增速；据财报数据计算，综合毛利率约35.10%，同比提高5.75个百分点。销售费用同比下降7.26%至3.07亿元，销售费用率从上年同期约31.97%降至24.04%。公司称，销售费用下降主要是职工薪酬和市场推广费减少。

不过，归母净利润转正与扣除非经常性损益后实现盈利仍有差别。上半年非经常性损益为1233.93万元，主要包括719.33万元政府补助以及892.22万元金融资产公允价值变动和处置收益；扣除相关项目和所得税影响后，公司扣非归母净利润仍小幅亏损。同期，公司计提信用减值损失1027.40万元，等额减少利润总额。

现金流情况有所修复，但尚未转正。

上半年经营活动现金流净额为-1.37亿元，上年同期为-2.58亿元。经销商渠道销售收入同比增长20.96%至10.21亿元，仍是主要销售渠道；电商渠道收入仅增长1.41%，即饮业务也未随整体收入同步回升。

国家统计局数据显示，2026年上半年限额以上单位饮料类零售额同比增长6.0%。该口径与上市公司出货收入并不完全可比，但香飘飘即饮类收入负增长，仍反映出这一板块的新品和渠道投入尚未形成整体增量。公司今年推出Meco鲜果茶，并称该产品二季度仍处于试销阶段，尚未披露单品销售数据。

从半年报看，香飘飘在冲泡业务、毛利率和费用端均出现改善，收入也比2024年上半年高出约8.3%。但春节窗口带来的时点影响、二季度亏损以及即饮业务回落，仍使全年表现存在不确定性。下半年需要观察的是，冲泡业务能否在旺季延续修复，以及即饮新品能否带来更稳定的增量。

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据新华社，也门胡塞武装20日警告国际航运公司称，与沙特港口开展贸易往来的船只可能面临军事打击，进一步扩大了其此前宣布的针对沙特的海上禁运范围。

据路透社报道，自7月20日封锁生效以来，沙特亚布港的装载货物频繁以“暗船”方式运行。船舶追踪公司Vortexa分析师George Morris表示，上周亚布港所有提货作业均未开启AIS。Kpler分析师Nhway Khin Soe则称，近几周沙特西海岸约70%的装载作业处于“暗船”状态，自7月23日以来，亚布港每批货物都涉及缺乏持续AIS覆盖的船只。

与此同时，红海航运安全风险仍在持续。据央视新闻，当地时间11日，也门海岸警卫队发表声明说，胡塞武装当天上午在曼德海峡对一艘名为“塔哈马”号的商船发动导弹袭击，造成包括船员和也门武装人员在内的6人死亡、10人受伤。

在航运风险与数据缺失叠加之下，市场不仅难以确认沙特实际石油出口规模，也可能无法准确判断全球原油供需缺口，进而增加油价定价的不确定性。

供应数据出现巨大分歧

封锁造成的信息真空，已经直接反映在不同机构的出口估算中。

以8月3日开始的一周为例，Vortexa测算亚布港原油出口量从此前的271万桶/日降至238万桶/日；Kpler的数据则显示，出口量从404万桶/日骤降至178万桶/日；AXSMarine的估算却显示，出口量从约42万桶/日升至85万桶/日。

同一港口、同一时间段，不同机构给出的数据相差数百万桶/日。

由于船舶AIS数据是全球原油贸易追踪和供需平衡估算的重要基础，数据缺失意味着IEA、OPEC以及市场参与者很难独立验证沙特实际出口量。对于全球最大的原油出口国之一而言，这种“数据盲区”可能进一步放大市场对供应过剩或短缺的误判。

沙特出口路线转向北方

面对红海航运风险，沙特正在调整原油出口路径，部分原油转而向北运输，通过苏伊士运河或埃及SUMED管道进入地中海市场。

航运数据也显示，曼德海峡的船舶通行量明显下降。上周平均每天约有32艘船通过该海峡，低于也门胡塞武装宣布封锁前约50艘/日的水平。

卫星图像分析进一步显示，沙特红海原油终端的装载活动明显萎缩。独立海事数据分析师Phileeppos表示，自7月20日封锁生效以来，沙特红海终端的装载活动下降约一半；法赫德国王和穆阿吉兹两个终端的油轮平均储量，也从封锁前每次卫星过境约1000万桶降至约500万桶。

这表明，沙特正在通过调整运输路线和减少红海端口暴露，降低航运安全风险，但与此同时，也使全球市场更加难以追踪其实际原油流向。

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国产芯片龙头紫光国微上半年延续增长态势。2026年上半年，公司实现营业收入34.43亿元，同比增长13.00%；归母净利润7.98亿元，同比增长15.29%，利润增速快于营收，盈利能力稳步改善。

与此同时，经营活动现金流净额达到8.27亿元，同比增长73.14%，明显高于净利润增速，主营业务造血能力进一步增强。

从盈利质量看，公司上半年扣非归母净利润为7.08亿元，同比增长8.35%；基本每股收益0.9495元，同比增长15.71%。期末资产负债率降至25.64%，较上年末下降1.76个百分点，加权平均净资产收益率升至5.65%。

在业绩稳步增长的同时，公司资产负债结构持续优化，为后续业务扩张和资本运作留出了空间。

收购瑞能半导体，重组进入审核关键期

相比业绩增长，正在推进的瑞能半导体收购更具战略意义。紫光国微拟通过发行股份及支付现金的方式收购瑞能半导体科技股份有限公司100%股权，目前交易已进入深交所审核问询阶段。

公司于2025年12月30日停牌筹划交易，2026年1月13日审议通过交易预案，5月21日审议通过重组报告书草案，6月8日经临时股东会审议通过相关议案，并于6月17日获深交所受理。6月30日，深交所发出审核问询函，公司于7月24日完成回复并对申报文件进行修订。

受2025年度利润分配影响，本次发行股份购买资产的发行价格由61.75元/股调整至61.45元/股，对应发行股份数量约2473.55万股。不过，交易仍需通过深交所审核及中国证监会注册等程序，最终落地仍存在不确定性。若重组顺利完成，公司半导体业务版图有望进一步拓宽。

回购股份注销，分红与股东回报持续兑现

资本运作之外，公司也在持续优化股本结构。7月22日，紫光国微注销639.6万股回购股份，占注销前总股本的0.75%。注销后，公司总股本由8.50亿股降至8.43亿股，有助于改善每股指标。

股东回报方面，公司2025年度权益分派已于6月30日完成，以扣除回购股份后的8.40亿股为基数，每10股派发现金3.099995元（含税）。此外，“国微转债”于6月10日完成第五年付息，票面利率1.80%，债券余额约14.92亿元，将于2027年6月到期。

截至6月末，公司股东总数为19.44万户，控股股东西藏紫光春华持股26.00%，控股地位保持稳定。整体来看，在主营业务稳步增长、现金流明显改善的同时，瑞能半导体重组进入审核关键期，或成为公司下一阶段拓展半导体业务边界的重要变量。

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周四，美国国际贸易法院裁定，特朗普政府有权依据《国际紧急经济权力法》（IEEPA）暂停对零售价800美元及以下商品的"最低限度豁免"（de minimis exemption）。美国海关与边境保护局数据显示，截至2025年底，该措施已累计征收逾10亿美元关税。

今年2月份，据央视新闻报道，美国最高法院裁定，特朗普政府依据《国际紧急经济权力法》实施的相关大规模关税措施缺乏明确法律授权。此后，特朗普又转而依据1974年《贸易法》第301条推进新一轮关税措施，相关诉讼仍在进行中。本案裁定在一定程度上为IEEPA的适用划定了新的边界，或将影响后续相关法律争议的走向。

法院区分"取消豁免"与"征收新关税"

此案的核心法律争议在于：特朗普援引IEEPA暂停最低限度豁免，是否与最高法院此前否决其依据同一法律征收全球关税的裁定相抵触。

三名法官联署的裁定意见认为，两者存在本质区别。法院指出，取消最低限度豁免属于撤销一项"特权"，而非创设新的关税义务，"不涉及国会核心的财政权力，也不涉及重写适用于所有进口商品的协调关税税则表"。

司法部在庭审中亦持相同立场，认为取消已有豁免与新设关税性质不同，并援引IEEPA中赋予总统"撤销、废止、阻止或禁止"与财产相关"特权"的条文，作为特朗普暂停豁免的法律依据。

原告Detroit Axle的挑战未获支持

提起本案诉讼的是美国汽车零部件分销商Detroit Axle。该公司主张，特朗普单方面暂停豁免，实质上凌驾于国会权力之上，构成违法。

Detroit Axle的律师还援引国会立法时间表作为佐证——国会去年已投票决定永久取消该豁免，但设定于2027年生效，以给企业留出准备时间。律师据此认为，这一较长的过渡期本身说明国会并无意授权总统立即单方面暂停豁免。

不过，法院去年夏天已在诉讼推进期间拒绝了Detroit Axle恢复豁免的临时禁令申请，此次终审裁定延续了这一立场。

Detroit Axle首席执行官Mike Musheinesh在声明中表示，提起诉讼是因为"我们认为取消最低限度豁免为美国企业和消费者带来了重要的法律问题"，并表示公司将继续专注于服务客户、支持员工，并适应不断变化的贸易环境。

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一项最新盖洛普调查显示，仅3%的美国人表示对AI管理个人财务"非常有信心"，但在过去一年内寻求过理财建议的人群中，约五分之一实际上已经使用了AI工具。这一数据揭示出一个耐人寻味的矛盾：消费者口头上对AI理财持高度怀疑态度，实际行为却截然不同。

这项调查由盖洛普与券商Edward Jones联合开展，于今年3月20日至4月6日期间对5075名21岁及以上美国成年人进行抽样访问。值得注意的是，Edward Jones旗下拥有约1.9万名理财顾问，其在调查结果上存在一定的利益关联。

对于投资者而言，这一调查折射出当前理财咨询市场的深层变化——AI工具正在以低成本优势悄然渗透个人财务决策，但其法律责任缺失与信息局限性，仍构成不可忽视的风险敞口。

信任度低迷，使用率却逆势攀升

调查数据呈现出明显的"知行不一"特征。尽管仅3%的受访者对AI理财"非常有信心"，将"非常有信心"与"有一定信心"合并计算后，这一比例也仅约为30%。

相比之下，传统理财顾问的信任度远高于此——约80%的成年人对专业理财顾问至少持有"一定信心"。然而，在实际寻求建议的人群中，真正咨询过专业顾问的比例仅约三分之一。

使用频率最高的渠道是自主网络搜索，占比高达73%。其次是亲属咨询（35%）、新闻或社交媒体（26%），以及朋友、作者、演讲者或网红（约五分之一）。雇主、退休计划提供商、智能投顾及教师等渠道的使用比例则相对较低。

代际分化：年轻人拥抱AI，年长者坚守顾问

AI理财工具的使用呈现出显著的代际差异。在寻求过建议的受访者中，约四分之一的Z世代和千禧一代使用了AI，而X世代这一比例为16%，婴儿潮一代仅为7%。

专业理财顾问的使用情况则恰好相反：婴儿潮一代的咨询比例高达55%，X世代为34%，千禧一代为21%，Z世代仅为14%。

成本因素是解释这一分化的直接逻辑。网络搜索、家人建议和AI工具几乎免费，而聘请专业顾问则需要支付相应费用。年轻一代在财富积累初期，天然倾向于选择低成本渠道。

专家警示：AI无法承担受托责任

尽管AI工具使用率上升，业内专家对其局限性提出了明确警告。

麻省理工学院斯隆管理学院副教授Taha Choukhmane向美联社表示，他建议将AI视为起点而非最终权威。"我鼓励人们用AI来解释和定义概念，"他说，例如弄清楚股票市场是什么，或者共同基金与指数基金的区别。他同时建议用户要求AI提供参考来源，以便自行核实所获信息。

Financial Wellness Strategies认证理财规划师Bobbi Rebell则指出了一项关键的法律区别：专业顾问通常承担受托责任，即在法律层面有义务以客户最大利益为行动准则。

"没有任何AI是受托人，"她向美联社表示，"它并不真正了解你的生活，也不会向你提出所有必要的问题。"

无论选择何种建议来源，最终的财务决策责任——以及由此产生的损失——仍由个人承担。

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当地时间8月13日，Coach母公司Tapestry公布2026财年第四季度及全年业绩。第四季度营收18.77亿美元，同比增长9%；全年营收80.04亿美元，同比增长14%。

业绩发布后，Tapestry股价一度下跌16.9%，至127.78美元，创逾半年低点。尽管当季调整后利润好于市场预期，但公司对2027财年的收入展望相对谨慎，加之Kate Spade仍未走出下滑，市场对增长持续性的关注有所上升。

财报显示，Tapestry第四季度营业利润为4.42亿美元，上年同期营业亏损5.84亿美元；全年营业利润由4.15亿美元增至19.14亿美元，稀释后每股收益由0.82美元升至7.27美元。

不过，利润同比大幅增长包含明显的基数因素。2025财年，Tapestry曾对Kate Spade商标及商誉计提约8.55亿美元减值，并产生与终止收购Capri、出售Stuart Weitzman有关的费用。

剔除特殊项目后，Tapestry第四季度营业利润为3.62亿美元，同比增长25%；全年营业利润18.66亿美元，同比增长33%。调整后全年营业利润率为23.4%，同比提高3.4个百分点，更能反映主营业务的变化。

从品牌结构看，Coach继续承担主要增长任务。第四季度，Coach收入16.42亿美元，同比增长15%，按固定汇率计算增长14%；全年收入69.15亿美元，同比增长24%，已经占到Tapestry剔除Stuart Weitzman后收入的约87%。

Coach的增长同时来自售价和销量。第四季度，其手袋平均售价同比增长百分之十几，销量与上年基本持平；全年来看，手袋平均售价保持相近增幅，销量增长低双位数。

Brooklyn、Empire、Chelsea和Tabby等系列继续贡献销售。公司在减少促销的同时增加品牌投入，第四季度营销支出同比增长约20%。Coach全年新增消费者接近900万，年轻消费者仍是主要增量来源。

Kate Spade的调整则慢于预期。该品牌第四季度收入2.35亿美元，同比下降7%；全年收入10.75亿美元，同比下降10%，按固定汇率计算下降11%。

Margot、454和Duo等手袋系列带动部分产品表现改善，Kate Spade全年新增消费者约200万，但尚未扭转收入下滑。Tapestry已任命Jonathan Saunders为执行创意总监，继续调整产品设计和品牌表达。

公司预计，2027财年Kate Spade收入仍将下降高个位数，并出现小幅营业亏损。这意味着短期内Tapestry对Coach的依赖还会进一步加深。

原有的第三个品牌Stuart Weitzman已于2025年8月出售给Caleres。该品牌在2026财年仅贡献1460万美元收入。出售完成后，Tapestry的品牌组合缩减至Coach和Kate Spade。

中国市场是本财年表现较快的区域。第四季度，Tapestry大中华区收入3.52亿美元，同比增长33%，按固定汇率计算增长28%；全年收入13.97亿美元，同比增长38%，按固定汇率计算增长35%。

其中，Coach第四季度在大中华区的收入按固定汇率计算增长30%。公司称，增长覆盖线上和线下渠道，数字业务表现较快，新消费者获取仍以年轻群体为主。

不过，大中华区第四季度固定汇率增速已由第三季度的55%回落至28%。这一增速仍明显高于北美同期的7%，但也意味着此前的高增长开始有所放缓。

对于2027财年，Tapestry预计营收为84亿至85亿美元，同比增长中个位数。其中，Coach收入预计增长高个位数，大中华区和欧洲预计增长中双位数，Kate Spade则继续收缩。如何延续Coach的增长，同时缩小品牌间的差距，仍是下一财年的主要观察点。

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据科技媒体DIGITIMES周五报道，过去一个多月内，SK海力士已在美国及其他地区密集考察前端内存晶圆厂的潜在选址，直接回应美国AI芯片客户对供应链本地化的迫切需求与施压。

这一动作标志着该公司在美建厂计划从早期的“不排除”意向，正式推进至实质性的前期选址阶段，核心存储组件的“近岸生产”已成为保障供应链安全的关键。

从口头表态到实地勘测，SK海力士的战略转变不仅折射出下游科技巨头在产业链中的绝对话语权，也预示着全球内存行业正迎来新一轮的产能布局洗牌。

从“意向表态”到“实质选址”的战略跨越

此前，SK海力士在推进赴美发行美国存托凭证（ADR）时，曾对外表示“不排除在美国建立存储芯片制造基地”。如今，这一模糊的意向已转化为明确的商业行动。

SK海力士已花费一个多月时间，对美国及其他地区的前端内存晶圆厂选址进行深入研究。

前端晶圆厂涉及芯片制造的核心工艺，投资规模庞大且技术门槛极高。此次实地勘测意味着SK海力士正在认真评估将最核心的制造环节转移至海外的可行性与经济效益，其赴美建厂计划已跨越概念阶段，进入实质性的前期筹备期。

AI巨头施压倒逼供应链“近岸化”

推动SK海力士加速选址的核心动力，来自美国本土客户的强烈施压。

随着生成式AI的爆发，以英伟达、AMD为代表的美国芯片巨头对高带宽内存（HBM）等先进存储产品的需求呈指数级增长。

在当前的供应链脆弱性背景下，美国客户迫切要求SK海力士将晶圆产能扩张至更靠近其本土的区域。

这种对本地化供应链的施压，旨在缩短物理运输距离、降低地缘风险，并确保在产能紧缺时期的优先供应权。SK海力士的选址行动，正是对这种“近岸外包”趋势的直接妥协与战略顺应，反映出下游AI巨头在产业链博弈中日益增强的话语权。

资本开支预期与全球制造版图重塑

前端内存晶圆厂的落地，将对SK海力士的资本开支及全球内存供应链格局产生深远影响。

结合SK海力士此前在纳斯达克完成高达265亿美元的创纪录ADR发行，公司显然已为潜在的海外巨额扩产储备了充足的资金弹药。这笔募资的核心目的之一，正是为了深化与美国AI客户的合作。

对于投资者而言，赴美建厂虽然可能面临更高的建设与运营成本，但能够深度绑定核心大客户，锁定长期订单，从而在AI时代的存储市场中占据更有利的竞争身位。

同时，这一举措也标志着全球内存制造重心正发生微妙偏移。在中美半导体竞争加剧的宏观语境下，核心存储产能向北美集聚，将加速全球半导体供应链的区域化重构，迫使其他存储巨头重新评估其全球产能布局战略。

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PCB巨头生益电子2026年上半年延续高增长态势，营收保持快速扩张，利润增速更是显著跑赢收入，盈利能力进入加速释放阶段。公司上半年营收同比增长超五成，归母净利润同比翻倍。

8月14日公布的财报数据显示，公司上半年实现营业收入57.84亿元，同比增长53.46%；归属于上市公司股东的净利润11.11亿元，同比增长109.36%。利润总额12.06亿元，同比增长103.86%，扣非归母净利润同样达到11.11亿元，同比增长110.29%。

与此同时，经营质量也同步改善。上半年经营活动产生的现金流量净额达到9.17亿元，同比增长112.09%，与净利润保持较高匹配度；加权平均净资产收益率升至17.95%，较上年同期提升6.30个百分点，基本每股收益则同比增长107.69%至1.35元。

在业绩快速增长的同时，公司资产规模也明显扩张。截至6月末，总资产达到140.84亿元，较上年末增长25.32%；归母净资产65.12亿元，增长13.34%。在营收、利润、现金流和资本回报率全面改善的背景下，生益电子的增长正在从收入端进一步向利润端传导。

利润增速远超营收，规模效应加速释放

上半年，生益电子营收同比增长53.46%，而归母净利润同比增长109.36%，利润增速约为收入增速的两倍，形成明显的正向“剪刀差”。

这意味着随着业务规模扩大、产能利用率提升以及产品结构改善，公司固定成本得到更充分摊薄，盈利弹性开始明显释放。利润总额达到12.06亿元，同比增长103.86%，同样实现翻倍增长。

值得注意的是，扣非归母净利润为11.11亿元，同比增长110.29%，与归母净利润仅相差约7万元。非经常性损益对利润的贡献几乎可以忽略，意味着本轮利润增长主要来自主营业务，而非补贴、资产处置等一次性收益。

现金流与ROE同步改善，盈利质量得到验证

经营活动现金流成为本次业绩中的另一大亮点。上半年，公司经营活动产生的现金流量净额达到9.17亿元，同比增长112.09%，增速略高于归母净利润。

对于制造业企业而言，利润增长能否同步转化为经营现金流，是衡量盈利质量的重要指标。生益电子现金流与利润保持较高匹配度，表明公司在业务快速扩张的同时，经营性现金回收能力也在同步增强。

资产负债表同样呈现扩张态势。截至6月末，公司总资产达到140.84亿元，较上年末增长25.32%；归母净资产65.12亿元，较上年末增长13.34%。净资产较年初增加约7.67亿元，主要来自期内利润留存。

与此同时，公司加权平均净资产收益率升至17.95%，较上年同期提升6.30个百分点。基本每股收益1.35元，同比增长107.69%；稀释每股收益1.30元，同比增长106.35%，盈利增长进一步转化为股东回报。

研发投入保持高位，控股股东持股近六成

研发方面，上半年公司研发投入占营业收入的比例为4.98%，较去年同期的5.16%略有下降。不过，在营收同比增长53.46%的情况下，研发投入绝对额仍保持较快增长，研发费用率的下降更多体现为规模扩张后的自然摊薄。

PCB行业技术门槛持续提升，高频高速、先进封装等需求对材料、工艺和制造能力提出更高要求。生益电子继续维持较高研发投入，有助于支撑高端产品拓展和技术竞争力提升。

股权结构方面，截至报告期末，公司股东总数为54981户，控股股东广东生益科技股份有限公司持股59.44%，合计持有约4.979亿股，控制权高度集中且保持稳定。

整体来看，生益电子上半年最突出的变化并非单纯的营收扩张，而是利润增速明显快于收入，叠加现金流和ROE同步改善，显示规模效应正在更充分地转化为盈利增长。

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Hartnett最新报告指出，如果共和党守住参议院，同时得州州长Greg Abbott成功连任，美股尤其是AI板块有望进一步走强，并可能在2027年演绎出“泡沫式”行情；反之，若民主党夺取参议院并击败Abbott，美股可能出现超过10%的大幅下挫，美元和债券收益率也将随之走低。

这一判断之际，美股仍处于强势区间。盈利增长、财富效应和AI资本开支继续支撑多头，但资金和仓位已经明显偏向上涨，也意味着一旦选举结果不及预期，市场波动可能被进一步放大。

得州选举，成为AI与生活成本的“公投”

在中期选举中，Hartnett团队尤其关注得州州长选举。

共和党现任州长Greg Abbott将面对民主党挑战者Gina Hinojosa。美银将这场选举定义为一场围绕“生活成本与AI数据中心”的公投。

得州目前拥有335座数据中心，另有247座处于规划阶段。作为长期支持商业和数据中心扩张的州长，Abbott近期宣布暂时暂停数据中心扩张。Hartnett团队认为，这反映出能源成本上涨和电网压力已经开始转化为选举层面的不安。

如果共和党守住参议院、Abbott成功连任，市场可能将其视为AI资本开支和数据中心扩张延续的信号；反之，如果民主党同时拿下参议院和得州州长职位，AI投资和风险资产都可能面临重新定价。

不过，在选举结果揭晓前，市场还将经历美联储议息、非农、CPI以及日本央行议息等一系列关键事件。其中，10月28日的美联储会议距离中期选举仅6天，目前市场定价的加息概率约为55%。

万亿资本开支点燃AI攻势，极致仓位埋下敏感伏笔

Hartnett团队认为，当前市场仍处于高风险偏好环境，AI依然是最核心的进攻方向之一。企业盈利快速增长、2026年约10万亿美元的财富效应，以及预计2027年超过1万亿美元的AI资本开支，共同为风险资产进一步上行提供支撑。

从资金流向看，截至8月12日当周，全球资金流入股票161亿美元、债券238亿美元和黄金63亿美元。其中，美国股票连续第三周获得资金流入，规模达到156亿美元。

但与此同时，市场乐观情绪已经高度拥挤。美银“牛熊指标”目前为9.3，仍处于“卖出”信号区间；基金经理股票仓位升至99%分位，股票资金流处于90%分位。美银认为，过高仓位并不意味着牛市会立即结束，但意味着市场对意外利空将更加敏感。

盈利和AI资本开支仍撑起多头

从基本面看，本轮牛市仍有较强支撑。

标普500成分股二季度盈利增速达到32%，明显高于财报季开始前23%的预期。美银认为，强劲盈利叠加持续扩大的AI资本开支，仍将为风险资产提供上行动能。

截至8月12日，美国股市年内上涨约14%，韩国等AI产业链市场表现更为强劲，韩国股市年内涨幅达到78.7%。

Hartnett认为，目前还不能简单将市场定义为牛市末期。真正的牛市终结，通常需要过度仓位、过度盈利乐观和政策收紧同时出现。当前市场虽然已经高度拥挤，但盈利增长和AI投资周期仍在提供支撑。

债券收益率是最大约束

债券市场则是本轮行情面临的最大潜在风险。

美国政府债务总额即将突破40万亿美元，并可能在2029年达到50万亿美元。过去12个月，美国政府利息支出已经达到约1.4万亿美元，在高利率环境下仍面临进一步上升压力。

美银认为，只有当5年期美债收益率降至3.25%以下，政府偿债成本压力才会明显缓解。与此同时，30年期美债收益率近期一度升至5.126%，创25年来高位。

不过，一些此前被市场冷落的长久期资产近期开始跑赢，包括REITs、生物科技、银行和小盘股。这可能意味着市场开始交易“收益率见顶”，而非收益率持续上行。美银认为，如果美债收益率进一步快速攀升，对政策制定者而言将越来越难以承受。

最大风险：多头已经太拥挤

在Hartnett看来，当前行情最大的隐患恰恰来自市场自身的乐观情绪。

美银私人客户股票配置比例已经升至66.4%，创历史新高；债券配置降至17%，为2022年3月以来最低；现金配置仅9.4%，创历史最低。与此同时，私人客户股票资金流入创2022年9月以来最大单周规模。

这意味着，如果利好持续兑现，市场仍有进一步上冲空间；但一旦选举、利率或AI盈利预期出现偏差，拥挤的多头仓位也可能放大市场调整。

Hartnett团队将当前市场的三大约束概括为：债券收益率飙升、选民情绪变化，以及“所有人都已经押注上涨”。对于这轮AI行情而言，中期选举或许正是检验这场牛市能否从“强势上涨”走向“泡沫狂欢”的关键一战。

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KOSPI本周累计上涨11.5%，创逾三个月最大单周涨幅，终结此前连续七周的下跌走势。芯片股成为反弹主线，三星电子、SK海力士本周分别上涨19%和16%，外资也重新大举买入韩国科技股。

但与此同时，对冲基金此前已经大幅削减KOSPI仓位，当前机构持仓水平明显落后于指数涨幅。换句话说，市场已经涨了一大截，但部分主力资金还没有回来。如果指数继续走高，低仓位机构可能被迫追涨，进而将本轮反弹进一步推向“逼空式”上涨。

这一潜在动力尤其值得关注：外资买盘正在回流、芯片股持续领涨，而散户则在获利了结，市场杠杆资金也因监管收紧明显退潮。在这种背景下，KOSPI后续能否继续上攻，关键或将从“有没有资金买”转向“低仓位资金何时被迫买回来”。

芯片股领涨，KOSPI强势反弹

KOSPI周五收涨2.42%，报6977.94点，创7月23日以来最高收盘位，并连续第五个交易日上涨。本周累计上涨11.5%，创逾三个月最大单周涨幅。从7月30日低点算起，KOSPI累计反弹逾22%，此前连续七周累计跌幅接近31%。

芯片股依然是反弹的核心驱动力。三星电子周五上涨2.43%，SK海力士上涨3.26%，本周累计涨幅分别达到19%和16%。大信证券分析师Lee Kyoung-min表示，美国存储芯片制造商闪迪释放出的长期增长潜力和高盈利能力信号，提振了半导体板块情绪，也进一步带动韩国存储芯片股走强。

其他权重股同样表现强劲。现代汽车周五上涨8.24%，起亚汽车上涨3.13%，LG新能源上涨1.09%。全天906只个股中，677只上涨，仅204只下跌。

外资重返科技股，散户反手兑现

资金流向进一步印证了本轮反弹的结构性特征：外资和机构重新买入，而散户则趁上涨兑现收益。

据高盛销售台数据，外资本周净买入KOSPI约12亿美元，其中约11亿美元集中于科技板块，几乎全部买盘都由科技股贡献。路透数据显示，外资全周净买入规模约3万亿韩元。本地机构同样站在买方一侧，KOSPI净买入约3.83亿美元，其中科技板块净买入约4.32亿美元。

与此同时，散户持续获利了结，仅科技板块净卖出规模就达到约15亿美元。隔夜费城半导体指数上涨，叠加市场对三星电子和SK海力士股东回报的乐观预期，为韩国芯片股提供了进一步的情绪支撑。

对冲基金低仓位，逼空空间正在形成

相比外资回流，对冲基金的低仓位可能是这轮行情更值得关注的变量。此前KOSPI连续下跌期间，对冲基金已经大幅削减韩国股票敞口。如今指数已经从低点快速反弹，但机构仓位并未同步恢复，指数表现与资金配置之间形成明显背离。

这意味着，市场可能正在形成一个潜在的“仓位真空”。

如果KOSPI继续上涨，低配韩国资产的机构可能面临越来越大的业绩压力，并被迫重新加仓。届时，指数上涨可能进一步触发机构追涨，形成“上涨—补仓—再上涨”的正反馈。

当前，费城半导体指数目前仍明显领先于KOSPI。若韩国市场继续追赶海外半导体股表现，对于此前大幅减仓的资金而言，补仓压力可能进一步增加。

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LG集团会长具光谟（Koo Kwang-mo）于当地时间8月13日在英伟达位于加利福尼亚州圣克拉拉的总部与英伟达CEO黄仁勋会面，双方就机器人、AI工厂及移动出行三大领域签署战略合作备忘录。具光谟在会面中向黄仁勋赠送了一款LG双足人形机器人的微缩模型。

此次合作涵盖从人形机器人、轮式机器人到AI数据系统的完整物理AI开发链条，并将延伸至AI工厂建设与自动驾驶平台开发。LG旗下多家子公司——包括LG电子、LG能源解决方案、LG Innotek、LG Display、LG CNS及LG Uplus——将协同参与，英伟达则承诺提供全套机器人软件与硬件平台支持。

人形机器人2027年亮相，LG多子公司协同供货

LG计划于2027年第一季度发布下一代双足人形机器人，该机器人将搭载英伟达高性能嵌入式计算模块与平台"Jetson Thor"，用于机载计算及高级推理与控制。目前，该机器人基于英伟达开源人形机器人基础模型Isaac GR00T及业界首款全栈集成机器人安全系统Halos for Robotics进行开发。

从此次赠送的微缩模型包装盒背面披露的信息来看，LG旗下各子公司将分别承担核心零部件供应：LG电子负责执行器（关节与肌肉驱动部件），目前已在庆尚南道昌原工厂建立试点生产线并启动初步量产；LG Innotek将提供多传感器融合模块，作为机器人的"眼睛"，整合多种传感器以实现视觉信息处理与实时控制；LG Display将供应专为人形机器人设计的曲面OLED面板，该款塑料OLED（P-OLED）轻薄耐用，可在零下30摄氏度至85摄氏度的极端温度下稳定运行，LG Display已于上月在K-Display 2026展会上完成国内首秀；LG能源解决方案则计划提供高容量电池，以延长机器人续航时间。

此外，LG还宣布将于今年在美国田纳西州LG电子洗衣机生产线部署轮式制造机器人LG CLOiD，开展概念验证测试，该机器人同样基于英伟达Isaac GR00T开发，并将与英伟达技术团队协作推进测试。

AI工厂布局提速，2028年建成80MW规模设施

在AI工厂领域，LG计划整合旗下冷却（LG电子）、电池（LG能源解决方案）、设计与运营（LG CNS及LG Uplus）以及电力解决方案（LS）等多项能力，基于英伟达DSX AI工厂架构打造全球领先的AI工厂。

根据规划，LG将于2027年建立参考站点，应用并验证其冷却、电力及IT技术，所采用的平台为英伟达下一代AI平台"Vera Rubin"。此后，LG计划于2028年上半年在忠清南道天安扩建并建成一座80兆瓦规模的AI工厂。LG表示，通过获取基于英伟达最新平台的AI工厂参考案例，公司旨在拓展在全球AI基础设施市场的商业机会。

与此同时，英伟达将与LG CNS合作，基于其PhysicalWorks平台共同建设机器人数据工厂，在实际场所循环开展数据采集、生成、训练与验证，以支撑物理AI的持续迭代。双方还宣布将组建由技术与业务专家构成的联合工作组，作为从研发、验证到商业化全流程的统筹协调机构。

移动出行领域协作延伸，自动驾驶平台联合开发

在移动出行方向，LG与英伟达宣布将结合英伟达Drive Hyperion平台与LG的车载信息娱乐及软件能力，共同开发面向自动驾驶车辆的下一代高性能计算平台。

此次会面是具光谟与黄仁勋约两个月内的第二次正式会晤。今年6月，两人曾在首尔汝矣岛LG双子塔举行首次会面。具光谟表示，"随着合作不断深入，双方在AI工厂、物理AI及移动出行领域共同推进的任务已愈发清晰，我们将通过建立行业领先的参考案例来加速AI的普及。"

黄仁勋则表示，"依托多年合作基础，LG在产品工程与制造领域的领导力，结合英伟达的技术，将为机器人、AI工厂及自动驾驶汽车开启全新时代。"

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8月14日，A股全天震荡上涨，沪指全天探底回升，创业板指走势较强，收涨超1%，稀土、有色金属拉升，芯片半导体盘中活跃，存储股走高，长鑫科技、德明利、兆易创新等上涨，算力硬件拉升，光通信、光电路交换机、覆铜板等上涨，电力、AI应用等陷入调整。

港股低开低走，恒指、恒科指双双下跌，恒科指跌近2%，科网股多数，京东大跌10%，华虹宏力跌11%，中芯国际、兆易创新等逆势走强。债市方面，国债期货震荡反弹。商品方面，国内商品期货多数上涨，焦煤领涨。

A股：截至收盘，沪指涨0.01%，深成指涨0.45%，创业板指涨1.12%。

盘面上，个股跌多涨少，沪深京三市超2900股飘绿。量能继续萎缩，全市场今日成交2.16万亿。沪深两市成交额2.14万亿，较上一个交易日缩量超4000亿。板块方面，电子化学品、稀土永磁、工业金属、PCB、半导体、CPO、锂矿概念股活跃，文化传媒、电力、白酒、金融、教育、医药板块走弱。

港股：截至收盘，恒指跌1.10%，恒科指跌1.77%。

盘面上，权重科网股普遍下跌，京东物流跌逾13%，MINIMAX跌逾12%，华虹宏力跌逾11%，京东集团跌逾10%；中芯国际逆势上涨近5%。大金融股(保险、中资券商股、内银股)全天表现弱势，友邦保险、中国人寿、建设银行、中信证券、中金公司等齐跌；前期热门的生物医药类股全线下跌，影视股、AI应用概念股、餐饮股、教育股、机器人概念股齐跌。铜业股、黄金股等有色金属股活跃。光通信概念股相对活跃，其中剑桥科技大涨9%。

债市：国债期货震荡上涨，截至收盘，30年期主力合约跌0.09%，10年期主力合约涨0.06%，5年期主力合约涨0.05%，2年期主力合约涨0.01%。

商品：国内商品期货多数上涨，截至收盘，黑色系涨幅居前，焦煤涨4.05%；油脂油料全部上涨，菜油涨3.20%；能源品全部上涨，低硫燃料油涨2.84%；新能源材料全部上涨，碳酸锂涨2.80%；化工品多数上涨，苯乙烯涨2.07%；贵金属跌幅居前，钯跌3.25%；基本金属多数下跌，镍跌1.32%；农副产品多数下跌，红枣跌0.91%；航运期货全部下跌，集运指数(欧线)跌0.59%；非金属建材全部下跌，玻璃跌0.23%。

CPO散热与电子布共振

光通信产业链周五全线走强。通信设备行业涨3.63%，玻璃玻纤行业涨4.31%居申万行业涨幅第一，电子布概念涨4.53%居概念板块首位，光芯片概念涨3.42%。

CPO散热方向多点涨停，中石科技、阿莱德、富信科技均20cm涨停，共进股份、亨通光电、华正新材、中瓷电子、剑桥科技涨停，长盈通涨近15%、太辰光涨近8%。电子布方向大豪科技涨停，玻璃玻纤龙头中材科技涨7.48%。

催化来自一笔产业链整合。中际旭创8月13日晚公告，拟以55.70元/股、合计17.47亿元受让中石科技10.47%股份，成为其持股5%以上股东。中石科技主营高性能导热与EMI屏蔽材料，800G、1.6T高端光模块放量带来功耗密度提升，散热需求随之增加。

据《新闻联播》报道，我国加快推动新一代通信网建设，持续完善空天地海一体化信息通信布局，2025年起开展万兆光网试点、目前已建136个试点项目。隔夜美股存储股大涨，闪迪涨超13%、西部数据与SK海力士涨超7%，存储与算力链景气为光通信提供外围支撑。

浙商证券认为，全球CPO市场正处爆发前夜，市场规模将从2025年的约7.67亿元增至2032年的96.2亿元，年复合增速38.6%。瑞银恢复跟踪中际旭创并给予买入评级，认为其1.6T领域竞争有限、NPO与CPO路线有望共存。

高盛预计，2028年全球AI服务器PCB市场规模将达840亿美元，2026至2028年复合增速约148%。光大证券指出，光模块设备行业随800G向1.6T、3.2T、CPO升级进入高景气周期。

存储芯片同样拉升，长鑫科技、普冉股份、兆易创新等纷纷走高。

消息面上，隔夜闪迪股价暴涨，闪迪在2026年投资者日上公布了一套看至2030财年的增长策略及长期财务模型。该公司预计，2028财年至2030财年的营收将保持“中高两位数”增长，调整后毛利率维持在约80%，调整后营业利润率约75%，调整后自由现金流率约50%。闪迪同时表示，在完成业务投资后，公司计划将“100%的剩余现金”回馈股东。随后，市场重新定价存储赛道。

稀土永磁走强，中国稀土与金田股份涨停

稀土永磁板块周五延续强势。小金属行业涨3.04%、主力资金净流入约15.7亿元，中国稀土涨停报60.95元，金田股份涨停，华宏科技涨停，北方稀土涨4%。

氧化镨钕上半年累计上涨22.42%，氧化镝涨5.97%、氧化铽涨8.37%，已披露中报的10家稀土企业业绩全部增长。中信证券指出，指标约束叠加进口下滑令稀土供给刚性加强，价格上涨有望带动产业链中报业绩超预期。

东兴证券认为，稀有小金属处于弱供给周期，上游新增产能受限，绿色能源转型与算力资本开支带动多品种需求右移，稀土、钼、钨价格明显上涨，板块估值仍有修复空间。

高位股集体退潮，电力银行走弱

前期连板的高位股周五集体退潮。

5连板的秦安股份跌停，4连板的京投发展开盘涨停后直线跳水跌停，上演天地板，德龙汇能跌停，一鸣食品跳水跌4.55%，北京文化、城地香江分别跌5.43%、4.56%。

电力板块领跌，梅雁吉祥跌停，华银电力跌9.87%逼近跌停，主因汛期水电大发挤压火电利用小时、动力煤价格高位运行。文化传媒持续走弱，省广集团、北投科技跌停，引力传媒跌6.51%。

银行股集体飘绿，农业银行跌1.37%、中国银行跌1.18%、招商银行跌0.8%、工商银行跌0.53%。

此外，券商板块回调，中信证券跌1.9%、东方财富跌1.57%，AI应用方向盈建科跌超10%。

中信建投分析称，AI仍是中期景气主线，但高位算力硬件进入分化阶段，资金逐步向AIGC、文化传媒、数据要素等AI应用端扩散，需关注业绩兑现与拥挤度风险。

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7月底合计约870亿美元的日美联合干预只换来短暂的汇率反弹。据摩根大通私人银行和State Street Bank & Trust等市场观察人士，对冲基金在8月4日前已将日元空头仓位减半，但部分投资者已开始重返以日元融资的套利交易，日元已回吐一半干预涨幅、逼近160关口。

面对日元再度走弱，高市早苗政府支持日本央行在9月或10月加息。隔夜指数掉期显示，交易员已计入日本央行10月前加息25个基点；但日本1%的政策利率仍低于多数发达经济体，利差鸿沟未变，套利交易的吸引力难以削弱。

干预规模细节同样印证其局限性：7月30日约530亿美元（若确认将是史上最大单日干预）、31日约340亿美元。套利资金对澳元的兴趣最大，欧元、美元、加元和英镑次之，共同构成日元融资套利的主要对手盘。

干预沦为套利者的做空机会

Alpha Binwani Capital创始人Ashwin Binwani在美元兑日元约157时买入、押注日元走弱，目前该汇率已回升至159.27。"干预是在更高水平卖出日元的绝佳机会，"Binwani表示，"我们并不畏惧当局的行动，套利交易的回报太丰厚，不容错过。"

对冲基金在8月4日前减半日元空头后，部分资金已开始回流。Ericsenz Capital首席投资官Damien Loh在上一轮干预后也于157附近重新买入美元兑日元：除正carry外，这一头寸还可对冲组合中其他美元空头。不过，投资者重建空头的行为本身，也在提高当局再次出手干预的概率。

政府力挺秋季加息，但利差鸿沟未变

据报道，高市早苗政府支持日本央行近期加息，下一次行动可能在9月或10月。隔夜指数掉期显示，交易员计入日本央行10月前加息25个基点，但这不足以显著收窄与美国的利差。

日本1%的政策利率低于多数发达经济体，财政担忧进一步施压日元。债市层面，10年期日本国债收益率已升至2.883%、创1996年以来新高，40年期升至4.055%，10年期与2年期国债期限利差扩大至1.4个百分点。Fidelity International投资组合经理George Efstathopoulos表示：

"只要日本央行落后于曲线，日元融资的套利交易就能继续繁荣。"

澳元欧元成主要对手盘，远期市场拉响警报

State Street Bank & Trust东京分行经理Bart Wakabayashi表示，该行自营数据显示实钱账户仍保持套利仓位，将日元兑一系列G10货币卖出，其中对澳元的兴趣最大，其次是欧元、美元、加元和英镑。在7月底的联合干预中，美国财政部配合卖出欧元、买入日元。

1年期日元远期的上升正在东京引发警惕，这一走势通常与直接买入美元相关，交易员正利用干预后的反弹重新加载套利仓位。今年做空日元兑哥伦比亚比索、土耳其里拉和挪威克朗的回报率均已超过10%。摩根大通私人银行亚洲利率与外汇策略主管Yuxuan Tang表示，"除非美元和美债收益率出现明显回落，套利交易者可能推动美元兑日元重新测试162。"她还补充，市场也认识到反复干预对日本而言成本越来越高。

美国财长贝森特则重申支持稳定日元，称日元疲软可能引发亚洲更大范围的贬值，华盛顿将"不惜一切代价"支持日本。

日本央行9月或10月的议息会议，以及当局是否会再度入市，将成为决定套利交易走向与日元汇率走势的关键节点。

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过去数周，两家美国AI龙头相继发声。OpenAI首席财务官Sarah Friar在7月的博客中写道，低成本模型token虽便宜，但得到好结果“可能需要更多尝试、更多时间或更多人工审查”；Anthropic金融服务主管Jonathan Pelosi在近期采访中表示，token成本只是衡量消耗了多少AI算力的“代理指标”，“对每家企业而言，更好的代理指标是完成任务的实际成本”。

这场定价叙事之争的直接背景，是Meta、SpaceX等厂商正以极低的token价格挤压市场。据企业支出管理平台Ramp的数据，近几个月企业对OpenAI与Anthropic的采用已有所放缓，现有客户正越来越多地转向更便宜的开源替代方案。

而第三方数据给出的信号更为直接：Anthropic最强、也最贵的广泛可用模型Fable 5，仅占其Claude软件支出的11%。Ramp据此断言，已经“找到了企业愿意为AI付费的新上限”。

从“Token”到“任务”：重设定价锚点

Token是AI模型处理的数据单位，也是衡量工作量的一种方式。行业惯常假设：单token收费越低，软件对客户整体就越划算。OpenAI与Anthropic正试图推翻这一共识。

Sarah Friar写道：

“低成本模型可能有更便宜的token，但要得到好结果可能需要更多尝试、更多时间或更多人工审查；能力更强的模型token更贵，却能一次完成同一任务。”

Pelosi的观点与之呼应：token只衡量AI被使用了多少，无法衡量产出。他认为每token成本“仅作为代理指标有用”，企业真正该关注的是完成任务的实际成本。

低价冲击：从“tokenmaxxing”到成本设限

指标转换发生在竞争压力加剧之时。多家厂商都在力推更低的token成本，试图压价Anthropic这类以更高价格提供更强模型的公司。以DeepSeek为例，其4月发布的旗舰开源模型输入输出token成本仅为Anthropic最先进产品的零头。

D.A. Davidson技术与研究主管Gil Luria打了个比方：“美国实验室想传达的是，用开源token就像用廉价卫生纸——确实能擦干净，但你需要更多，还有别的不愉快副作用。”

过去一度鼓励员工通过“tokenmaxxing”最大限度使用AI的企业，在遭遇“账单冲击”后纷纷设限。Luria称：

“对许多这类公司而言，内部成本已经高得令人望而却步。”

最贵模型“性能不值价”：第三方数据亮出上限

尽管Anthropic等厂商公布了自己的每任务成本估算，越来越多客户正转向Artificial Analysis、Vals AI等第三方基准机构寻求独立评估。Vals联合创始人兼CEO Rayan Krishnan指出：

“当实验室自报结果时，往往用的是内部基准，因此无法做真正的同类比较。”

按每任务成本计，Anthropic与OpenAI的模型仍是市场上最贵的，Anthropic的Claude Fable 5位居榜首；但两家也提供更具竞争力的低价产品，如OpenAI的GPT-5.6 Luna。

真正给高溢价叙事泼冷水的是Ramp的数据：Anthropic最强、也最贵的广泛可用模型Fable 5，仅占Claude软件支出的11%。“通过Fable 5，我们找到了企业愿意为AI付费的新上限。”Ramp在报告中写道，“在此之上，更高的性能并不值这个价。”

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8月14日，据中国央行初步统计的数据：

2026年前七个月社会融资规模增量累计为22.25万亿元，根据前值（前六个月新增20.84万亿元）计算，7月单月新增社融约为1.41万亿元。

前七个月人民币贷款增加10.38万亿元，根据前值（前六个月新增10.72万亿元）计算，7月单月人民币贷款减少3400亿元。

前七个月人民币存款增加17.79万亿元，根据前值（前六个月新增17.76万亿元）计算，7月单月人民币存款增加0.03万亿元。

截至7月末，M2同比增长7.7%，M1同比增长4.0%，M2-M1剪刀差为3.7个百分点，较6月末的4.0个百分点收窄0.3个百分点。

中国人民银行主管的《金融时报》发文指出，据业内专家分析，在融资结构多元化的背景下，可淡化对贷款这个单一融资渠道的关注，把贷款和债券融资等合并观察。

同时，债券、股票等其他渠道重要性上升。特别是科技型企业在不同成长阶段具有差异化的风险收益特征，需要包括债券、股权融资在内的多元化融资渠道提供全生命周期的资金支持，金融体系与产业结构转型升级更加适配。

今年上半年，企业债券和股票净融资2.4万亿元，同比多约1万亿元。如果把企业贷款、企业债券和股票合并起来看，今年上半年增加13.5万亿元，同比多约6000亿元。

一、社会融资规模存量同比增长7.4%

初步统计，2026年7月末社会融资规模存量为463.27万亿元，同比增长7.4%。其中：

对实体经济发放的人民币贷款余额278.57万亿元，同比增长5.2%；

对实体经济发放的外币贷款折合人民币余额1.19万亿元，同比下降1.7%；

委托贷款余额11.24万亿元，同比增长0.7%；

信托贷款余额4.6万亿元，同比增长3.2%；

未贴现的银行承兑汇票余额1.97万亿元，同比增长2.7%；

企业债券余额36.47万亿元，同比增长9.2%；

政府债券余额102.68万亿元，同比增长14.1%；

非金融企业境内股票余额12.6万亿元，同比增长5.5%。

从结构看，

7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60.1%，同比低1.3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0.3%，同比持平；

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0.4%，同比持平；

企业债券余额占比7.9%，同比高0.2个百分点；

政府债券余额占比22.2%，同比高1.3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、前七个月社会融资规模增量累计为22.25万亿元

初步统计，2026年前七个月社会融资规模增量累计为22.25万亿元，比上年同期少1.74万亿元。其中：

对实体经济发放的人民币贷款增加10.17万亿元，同比少增2.14万亿元；

对实体经济发放的外币贷款折合人民币增加1694亿元，同比多增2419亿元；

委托贷款减少810亿元，同比多减121亿元；

信托贷款减少672亿元，同比多减2264亿元；

未贴现的银行承兑汇票减少1786亿元，同比少减410亿元；

企业债券净融资2.52万亿元，同比多1.1万亿元；

政府债券净融资7.76万亿元，同比少1.15万亿元；

非金融企业境内股票融资4061亿元，同比多1847亿元。

三、广义货币增长7.7%

7月末，广义货币（M2）余额355.51万亿元，同比增长7.7%。

狭义货币（M1）余额115.46万亿元，同比增长4%。

流通中货币（M0）余额14.82万亿元，同比增长11.6%。

前七个月净投放现金7255亿元。

四、前七个月人民币存款增加17.79万亿元

7月末，本外币存款余额354.49万亿元，同比增长8.1%。月末人民币存款余额346.47万亿元，同比增长8.1%。

前七个月人民币存款增加17.79万亿元。其中，

住户存款增加6.95万亿元，

非金融企业存款增加1.57万亿元，

财政性存款增加1.95万亿元，

非银行业金融机构存款增加5.76万亿元。

7月末，外币存款余额1.18万亿美元，同比增长17.9%。前七个月外币存款增加1212亿美元。

五、前七个月人民币贷款增加10.38万亿元

7月末，本外币贷款余额286.07万亿元，同比增长5%。月末人民币贷款余额282.29万亿元，同比增长5.1%。

前七个月人民币贷款增加10.38万亿元。

分部门看，

住户贷款减少8271亿元，其中，短期贷款减少9281亿元，中长期贷款增加1010亿元；

企（事）业单位贷款增加11万亿元，其中，短期贷款增加4.34万亿元，中长期贷款增加5.32万亿元，票据融资增加1.19万亿元；非银行业金融机构贷款减少3944亿元。

7月末，外币贷款余额5569亿美元，同比增长0.2%。前七个月外币贷款增加119亿美元。

六、7月份银行间人民币市场同业拆借月加权平均利率为1.4%，质押式债券回购月加权平均利率为1.42%

7月份银行间人民币市场以拆借、现券和回购方式合计成交192.86万亿元，日均成交8.39万亿元，日均成交同比下降13.3%。其中，

同业拆借日均成交同比下降24.3%，现券日均成交同比下降6.1%，质押式回购日均成交同比下降14.5%。

7月份同业拆借加权平均利率为1.4%，比上月低0.01个百分点，比上年同期低0.05个百分点；质押式回购加权平均利率为1.42%，比上月低0.01个百分点，比上年同期低0.04个百分点。

七、7月份经常项下跨境人民币结算金额为1.75万亿元，直接投资跨境人民币结算金额为0.63万亿元

7月份，经常项下跨境人民币结算金额为1.75万亿元，其中货物贸易、服务贸易及其他经常项目分别为1.32万亿元、0.43万亿元；直接投资跨境人民币结算金额为0.63万亿元，其中对外直接投资、外商直接投资分别为0.22万亿元、0.41万亿元。

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此次量产的核心产品将共封装光学（CPO）技术与交换芯片深度集成，彻底改变了传统可插拔光模块的信号转换方式。英伟达方面表示，与传统可插拔光学网络相比，新架构可实现5倍网络功耗效率提升、5倍AI应用不间断运行时长提升，以及10倍平均故障间隔时间延长。这一性能跃升对于正在大规模扩张GPU集群的云计算厂商和AI基础设施运营商而言，具有直接的成本与可靠性价值。

此次量产涉及一条横跨多家顶级供应商的产业链：台积电负责硅光子芯片制造，矽品精密承担芯片级封装与测试，Lumentum与TFC供应激光器组件，富士康则负责整体交换机系统的研发与组装。英伟达在出货前对成品交换机进行最终测试。这一供应链格局预示着光子集成技术正在向AI硬件核心渗透，相关产业链企业有望受益于需求扩张。

传统数据中心网络在每台交换机面板上插入独立光模块，完成电信号与光信号之间的转换。这种方式虽然成熟，但存在功耗高、散热压力大、故障点多等固有缺陷——在动辄数千张GPU并发通信的AI训练集群中，上述问题被成倍放大。

英伟达Spectrum-X以太网光子方案将光学引擎与交换芯片封装于同一多芯片模块之中，信号转换在紧邻交换ASIC的位置完成，大幅缩短电气路径，从而降低信号衰减与能量损耗。外部激光光源模块采用集中供光设计，同时向所有光学引擎馈送光信号，所需激光器数量较传统方案减少75%，进一步压缩功耗与热量。

该系统在液冷机箱中实现了极高的端口密度。2U机箱版本SN6810可容纳128个800 Gb/s端口，总带宽达102.4 Tb/s；5U机箱版本SN6800则集成四颗交换ASIC，提供512个800 Gb/s端口或逾两千个200 Gb/s端口，聚合带宽达409.6 Tb/s。更大机箱内置光纤互联模块，支持在不增加额外交换层级的前提下横向扩展，有效控制网络延迟。

CPO技术此前长期面临制造工艺复杂、良率难以控制的量产瓶颈。英伟达此次实现全面量产，有赖于对组装流程的系统性改造。

光学引擎通过焊接工艺直接固定于模块基板之上，该工艺与现有标准化生产流程兼容，降低了制造复杂度。顶面光纤连接器设计则进一步提升了装配精度与成品率。多家供应商分工协作的产业链模式，将硅光子制造、封装测试、激光器供应与系统集成各环节的专业能力加以整合，为大规模出货提供了工程基础。

CPO交换机仅是Spectrum-X平台的硬件组成部分之一，该平台在软件与架构层面同样具备针对AI工作负载的系统化设计。

平台内置自适应路由、拥塞控制与端到端遥测能力，可在数千GPU同时通信的场景下维持流量稳定。多平面网络架构将连接分布于多个独立网络面，避免单点故障导致整体任务中断。英伟达进一步推出Spectrum-XGS，将同一网络架构延伸覆盖整栋楼宇乃至园区级别，支持将多个数据中心整合为统一协同系统。

英伟达称，相较传统以太网，Spectrum-X平台可将AI网络速度提升1.6倍，同时保持与SONiC等主流开放工具的兼容性，降低用户迁移与运维成本。

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据追风交易台消息，8月13日，摩根士丹利分析师Adam Jonas在最新研报中，围绕SpaceX年内四大关键叙事展开分析，并提出一个被市场忽视的判断：到2040年，机器人集群的分布式算力，可能将比任何数据中心更快地帮助SpaceX触达1太瓦算力目标。

22亿台机器人：1太瓦算力的另一条路

摩根士丹利在其全球机器人模型中估算，到2040年，各类形态的机器人总量将达到约22亿台。

关键假设是每台机器人搭载500瓦算力，22亿台合计将产生约1.1太瓦的算力。参考依据是马斯克曾表示，为Optimus人形机器人设计的特斯拉AI5芯片功耗为250瓦，大摩认为随着算力需求提升和形态扩大，这一数字将随时间上升。

据此，22亿台×500瓦=1.1太瓦，理论上全部可通过Starlink联网。

这就是大摩所说的"分布式推理云"——固定与移动边缘节点组成网络，连接大规模数据中心集群，形成混合算力架构。

作为对比，大摩自身的SpaceX模型预测，到2040年SpaceX的算力规模约为380吉瓦，远低于1太瓦。马斯克曾公开谈及建设"Terafab"（太瓦级算力工厂）的计划，但外界讨论几乎集中在地面数据中心或轨道数据中心，鲜有人关注这条路径。

大摩指出，特斯拉投资者对"分布式推理云"并不陌生——马斯克曾多次讨论利用闲置车辆和部署在超级充电站的Megapods（模块化AI算力箱）构建大规模分布式算力网络。随着SpaceX与特斯拉之间的协作深化，SpaceX投资者也需要开始熟悉这一算力部署逻辑。

Grok：从追赶到前沿

算力叙事之外，大摩同样关注SpaceX的AI模型进展。

Grok 4.6已在Artificial Analysis智能指数上达到61分，接近当前最高的63分，高于7月中旬发布的Grok 4.5（56分）和4月发布的Grok 4.3（38分）。更重要的是，其成本与中国Kimi K3相当，处于性价比帕累托前沿。

马斯克随后在X上表示："Grok 4.7比Grok 4.6好得多，应该会在3-4周内就绪。"Grok 4.7基于全新2.1万亿参数基础模型，而Grok 5预计在年底前发布，参数规模达6万亿至10万亿。

大摩指出，模型能力只是一方面，真正重要的是实际使用量。在二季度财报电话会上，马斯克提到Grok 4.5发布后（作为Cursor默认模型）token使用量短期内增长了3倍。但大摩也注意到，行业通用追踪平台OpenRouter目前无法捕捉来自X和Cursor的使用数据——而这两个渠道恰恰是Grok使用量的主要来源。大摩预计，随着Cursor收购在未来几周内完成，相关数据将在财报时得到更详细的披露。

大摩认为，多数投资者目前仍将SpaceX AI视为一家"适度成功的新兴云服务商"。但大摩指出，SpaceX并不需要达到马斯克所说的2027年底10吉瓦算力目标，就能实现显著的估值重估。从当前约140美元股价中剥离大摩对"太空+连接"业务的DCF隐含估值127美元/股，剩余AI业务的隐含估值仅约为2028年EV/Sales的1.5倍，低于同类新兴云服务商平均水平。"SpaceX证明其能够维持AI模型前沿地位，并将其转化为真实使用量，是实现向300美元目标价大幅重估的关键。"大摩写道。

算力定价：保守预测面临上行压力

大摩还从CoreWeave财报中读出了对SpaceX估值的潜在上行信号。

CoreWeave因需求紧张、客户向推理侧迁移，对旗下所有SKU上调约25%的价格，并已签下延伸至2029年的NVIDIA Ampere芯片合同。

大摩在SpaceX模型中预测，2026年四季度加权平均算力价格约为31美元/瓦，但受大量行业产能上线影响，2027年四季度将压缩至约17美元/瓦（届时算力规模仅约5吉瓦）。

但大摩同时做了压力测试：若以31美元/瓦贯穿整个2027年，将带来约420亿美元的增量收入，总营收同比增幅约为3倍（当前模型预测约2倍）；若按50美元/瓦，营收增幅接近4.5倍——而这还是在算力规模仅为马斯克预期目标约一半的前提下。

大摩还援引Compute Desk数据指出，Blackwell GPU租赁价格年初至今已上涨约30%，当前约为每GPU小时5.25美元，折算约20-25美元/瓦。

星舰第14次飞行：IPO以来最重要催化剂

大摩认为，除财报外，星舰第14次飞行是SpaceX IPO以来最重要的股价催化剂之一。

第14次飞行预计将是星舰上面级/飞船的首次捕获尝试。目前21号助推器已于7月20日前后完成低温测试，正在进行发动机安装，预计8月20日前后静态点火。参照近期V3助推器静态点火到飞行约2周的节奏，硬件时间线指向9月飞行。

监管层面，SpaceX还需获得FAA对飞船塔架捕获的许可。现有Part 450运营许可已覆盖发射和助推器捕获，但飞船捕获需要修改许可。参考第5次飞行（首次助推器捕获）的先例，新信息于2024年8月中旬提交，直至10月中旬飞行前一天才获批。大摩维持9月初为基准预期。

大摩写道："如果SpaceX能够成功在第14次飞行中'捕获飞船'……我们认为这将代表航天飞行史上最重要的里程碑之一。"从投资者角度，"捕获"意味着轨道'地产'成本大幅下降，为太空、连接和AI业务的新增长打开空间。

若第14次飞行成功，第15次飞行有望实现飞船与助推器的同步捕获，难度更高。

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据路透社8月14日报道，三位熟悉日本央行（BOJ）内部讨论的知情人士透露，该行最早将于9月加息，并正考虑此后加快紧缩节奏，超越目前每年约两次的步伐。报道援引一位知情人士直言：“提前加息已进入视野。”另一位知情人士则表示：“日本央行也可能加快加息节奏。”

此前，多位日本政策高层也已接连释放鹰派信号。据华尔街见闻此前文章，日本财务省前财务官古泽满宏周四接受路透采访时表示，若美元兑日元重返上月联合干预前的水平，日美两国可能再次联手干预汇市。同时，他表示支持9月再度加息，但强调单次行动意义有限。“多数市场参与者认为日央行将在9月加息，我也认为应该如此，”他说，“但比单次加息更关键的是，日央行需要向市场传达未来可能以更快节奏加息的可能性。”

8月13日彭博报道称日本首相高市早苗政府支持日本央行近期加息。知情人士透露，日本央行下一步加息时间窗口很可能落在9月或10月。日本央行对日元疲软推升通胀的担忧，与日本政府希望巩固近期日美汇率干预效果的诉求正逐步形成合力，双方均倾向于支持近期加息。

这意味着，9月17-18日的政策会议将成为关键节点，目前市场已将9月加息概率定价至近80%。8月14日，日元小幅走强，美元兑日元从159.5上方回落至159.29附近，但整体仍处于疲软状态。

从“每年两次”到“每季度一次”？

自2024年退出长达十年的超宽松刺激政策以来，日本央行的加息节奏约为每年两次。今年6月，该行将利率上调至1%，创31年新高。

若9月如期加息，路透社援引部分分析师认为，12月再度加息的空间将随之打开。这将使全年加息次数达到三次，市场对“每季度加息一次”的预期也将随之强化。

日美上月联合干预日元汇率，以及美国财政部长贝森特的施压，进一步将市场目光聚焦于日本央行如何回应日元持续疲软。加息本身也是支撑日元的政策工具之一——利率走高通常会吸引资本回流，对汇率形成支撑。

通胀压力从多个方向同时袭来

日本央行此番加速紧缩的底层逻辑，是通胀风险正从多个维度同步升温。

日元贬值。 日元上月触及40年低点，尽管日美随后罕见联合干预，贬值趋势仍未逆转。日元走弱直接推高进口成本，并向广泛消费品价格传导。

批发价格高企。 7月日本年度批发通胀维持在三年高位，意味着企业端的成本压力尚未充分传导至消费端——一旦企业开始转嫁成本，消费者价格将进一步上行。

通胀预期抬升。 调查显示，家庭、企业和经济学家的通胀预期均已接近或超过2%。这是央行最为警惕的信号之一——预期一旦脱锚，控制通胀的难度将成倍上升。

外部冲击叠加。 中东冲突持续扰动能源和大宗商品价格，全球AI需求旺盛则推高相关设备和能源需求，两者均构成额外的输入性通胀压力。

央行内部：不能等太久

日本央行7月维持利率不变，但同时发出了迄今最强烈的提前加息信号——警告通胀压力持续累积，可能推动核心通胀突破2%目标。

7月会议的意见摘要显示，部分委员明确呼吁加快加息节奏，以避免在应对通胀上“落后于曲线”——这是央行政策圈的惯用说法，意指若行动迟缓，事后需要更大幅度的紧缩来补救。

行长植田和男（Kazuo Ueda）在7月会后记者会上表示，将在主持未来会议时充分考虑委员会对通胀风险日益增长的警惕，并指出若金融条件被认定过于宽松，央行可能加快加息步伐。

一位第三知情人士的表述更为直接：“鉴于通胀风险上升，日本央行可能不想在加息问题上等待太久。”

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据中国台湾《经济日报》报道，就市场流传“涨价20%”的文件，南亚澄清，相关文件并非公司正式对外发出的涨价通知，推测为与特定客户价格协商过程中的电子邮件内容遭截取。

但公司同时确认，因应铜箔、玻纤布、树脂等上游原料成本大幅上涨，确实持续与客户协商调价，今年整体电子材料累计涨幅已超过一倍。消息刺激南亚股价当日涨停，收报207.5元新台币。

市场流传的文件显示，南亚拟自9月1日起，将基板、基材售价各调涨20%，理由是铜箔、玻纤布、树脂等原料价格持续上涨，公司已尽力吸收成本但涨幅过大，需适度调整部分售价。

对此，南亚明确回应：公司并未全面性、一次性向客户调涨20%价格，而是与个别客户逐一协调，“不会单方面发函宣布涨价”。公司表示，今年以来已分多次调整电子材料价格，整体累计涨幅逾倍，属于分阶段、渐进式的价格调整，并非突发的单次大幅涨价。

南亚指出，目前各项材料中，玻纤布缺料情况最为严重，铜箔情形亦类似，两者共同对铜箔基板（CCL）供应形成制约。

具体而言，玻纤布方面，南亚在产能提升及低热膨胀系数布种销售成长的背景下同步上调售价；玻纤丝方面，电子级细丝及低介电、低热膨胀系数等特殊玻纤供应吃紧，南亚在扩大相关产量的同时亦调涨价格。铜箔方面，高频铜箔需求强劲，接单占比提升，各规格均上调加工费，市况呈"价量齐扬"态势。

铜箔基板方面，受玻纤布原料供给紧张影响，同业原料取得受限，市场对南亚询价及下单比例随之上升。南亚表示，除加速扩大高阶产品占比外，中低阶材料亦依原料成本进行价格调整，预期将进一步提振8月及第三季营收。

南亚此前表示，美系四大云端服务供应商（CSP）持续扩大资本支出，直接拉动供应链上游电子材料面临结构性缺货与涨价压力。

AI服务器因芯片面积扩大、层数增加、信号传输速度与功耗大幅提升，对中高阶电子材料需求殷切。然而，新扩建产能受限于设备商供应能力，使电子材料供需缺口难以在短期内弥合。

展望下半年，南亚表示，受惠于本业电子材料动能强劲，叠加转投资公司南亚科技业绩表现优异，预期下半年整体获利有望优于上半年。

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据智谱官方声明，GLM-5.3基于与前代GLM-5.2相同的7000亿参数基础模型构建，所有性能提升均来自后训练阶段的持续扩展。在自研评测基准智谱 Code Bench上，GLM-5.3的编程能力较GLM-5.2提升50%；在开源编程基准Terminal-Bench 3.0上，得分从4.6跃升至28.3。

智谱介绍模型时表示：GLM-5.3专为编程而生，随时迎接网络防御挑战。GLM-5.3在网络安全漏洞挖掘能力上亦出现超预期的"涌现"式跃进，在现实代码库中累计识别出2436个安全漏洞。

智谱表示，模型权重将在发布两周后公开，届时将完成安全评估与加固工作。此次发布恰逢DeepSeek昨日上调旗下V4模型定价，进一步加强其在国内AI市场的竞争地位。

GLM-5.3的核心突破集中于复杂编程与长链路任务。智谱官方数据显示，在智谱 Code Bench的最高难度设置下，GLM-5.3以约7.5万个输出token完成了34.5%的任务，而GLM-5.2在消耗更多token（9.6万）的情况下，完成率仅为23.4%。在高难度设置下，GLM-5.3以约5万个token达到31.4%的完成率，超越了Anthropic的Claude Opus 4.8（29.5%，耗用12万token）。不过，GLM-5.3目前仍落后于Claude Fable 5——后者在最高难度设置下完成率为39.5%。

在公开基准测试上，GLM-5.3同样表现亮眼：DeepSWE v1.1得分从46.2升至66.9，Agents' Last Exam得分从23.8升至28.5。

为实现上述进展，智谱在后训练阶段大幅扩展了训练环境的规模与多样性，引入更贴近真实工程场景的任务——部分任务的工作量相当于一名经验丰富的工程师数天的工作量。智谱还构建了自动化流水线，用于端到端合成训练环境及强化学习奖励信号。

在网络安全领域，GLM-5.3展现出超出预期的能力跃升。在智谱引入漏洞发现数据和训练环境后，模型不仅能够识别单一缺陷，更开始跨多个漏洞利用阶段进行综合推理，形成完整的利用链路规划。

在CyberGym基准测试中，GLM-5.3以84.5%的得分超越Anthropic的Mythos 5（83.8%）和OpenAI的GPT-5.6 Sol（83.6%），位居榜首。在要求更深层漏洞推理的ExploitBench上，GLM-5.3得分从GLM-5.2的24.4%跃升至54.4%，涨幅超过一倍；但与Mythos 5（78.0%）和GPT-5.6 Sol（76.5%）相比，仍有明显差距。在ExploitGym测试中，GLM-5.3在两小时内完成105项利用任务、六小时内完成130项，而GLM-5.2的对应数字仅为29项和39项；Mythos 5则以181项和247项保持领先。

智谱表示，这些能力已延伸至真实世界的实际应用。自GLM-5.2以来，智谱与中国多个安全团队合作，针对现实代码库运行模型测试，经专家审核、筛查与去重后，在269个项目中识别出2436个漏洞，其中中高危漏洞1097个，涵盖系统内核、操作系统、浏览器引擎、开源基础设施、Web应用及网络协议等领域，部分漏洞在代码库中已存留数十年，最早可追溯至约40年前。智谱已为此建立"智谱安全披露账本"，持续公开披露进展。

在商业层面，GLM-5.3的发布时机颇具战略意义。DeepSeek于本周四宣布将旗下V4 Flash和Pro模型价格上调最高四倍，尽管V4 Pro的综合定价仍低于GLM-5.2，但此举客观上为智谱争取用户和开发者提供了窗口。Artificial Analysis给予DeepSeek顶级模型与GLM-5.2相同的智能评分53分，两者均落后于Kimi K3以及Claude Fable 5、GPT 5.6等模型。

智谱计划以宽松许可证开放GLM-5.3的模型权重，以吸引更广泛的开发者群体。这一策略与GLM-5.2的路径一脉相承——后者发布后，智谱市值一度冲至1370亿美元，超越拼多多和网易（NetEase）等互联网巨头，此后虽回落至约800亿美元，但较今年1月在香港上市时仍增逾十倍。

据彭博此前报道，智谱已完成一座数据中心的建设，部署了至少1万枚国产芯片，用于GLM系列模型的研发与推理。其年度经常性收入（ARR）于今年7月达到10亿美元。

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日本财务省前财务官古泽满宏发出强烈警告，日元当前汇率水平"明显过弱"，正通过推高进口成本拖累经济，干预随时可能再次发生，日本央行亦应加快加息节奏以从根本上扭转日元跌势。

古泽满宏周四接受路透采访时表示，若美元兑日元重返上月联合干预前的水平，日美两国可能再度联手入市。"干预可能随时再次发生，包括与美国的协调行动，"他表示。当前美元兑日元报159.50附近，已从日美联合干预拉升至的155.20附近回落逾四个大关，正逼近此前干预触发水平。

市场加息预期也随之迅速升温。据Tokyo Tanshi数据，日本央行9月加息的概率预期已从7月30日的24%大幅跃升至76%。高盛警告，若日本央行加快紧缩步伐，日元套利交易仍有进一步平仓的空间，相关溢出效应可能波及全球股市、债市及汇市。

干预"争取时间"，日元已回吐大半涨幅

日美联合干预曾将美元兑日元从40年低点163.99一路拉升至155.20附近，但这一效果正在快速消退，汇率已再度滑落至159.37附近。

古泽满宏对此直言，外汇干预只能"争取时间"，无法从根本上逆转日元下行趋势。"问题或许不在于在160或162这样的具体点位出手，"他表示，"但干预可能随时再次发生。"他强调，若日元重回上月联合干预前水平，东京与华盛顿可能再次联手行动。

古泽满宏履历显示其与政策圈保持深度联系。他曾长期供职于日本财务省，后担任国际货币基金组织副总裁至2021年，目前任三井住友银行旗下全球金融事务研究所所长。

9月加息押注升至76%，古泽满宏称"应该加息"

自2024年退出长达十年的大规模宽松政策以来，日本央行大致保持每年两次的加息节奏，并于今年6月将政策利率上调至31年高点1%。

古泽满宏表示支持9月再度加息，但强调单次行动意义有限。"多数市场参与者认为日央行将在9月加息，我也认为应该如此，"他说，“但比单次加息更关键的是，日央行需要向市场传达未来可能以更快节奏加息的可能性。”

市场已明显感知到这一信号。据Tokyo Tanshi数据，9月加息的概率预期已从7月30日的24%骤升至76%，政策转向预期显著强化。

终极利率看向1.5%-1.75%，加息路径逐步展开

在长期利率目标方面，古泽满宏基于日本央行对中性利率1.1%至2.5%区间的估算，推测央行政策利率最终可能升至1.5%至1.75%。

他描绘的加息路径为：9月加息之后，下一次行动可能落在12月或明年1月，随后在2027财年（4月开始）再有一次，前提是经济不失速。

古泽满宏同时敦促日本首相高市早苗政府不得干扰日本央行的加息进程，并应兑现财政可持续性承诺。"理想的结果是通过货币与财政政策，摆脱日元被过度抛售的局面，同时让增长战略开始见效，"他表示，"这将使日元随时间逐步升值。"

套利交易平仓压力未消，溢出效应不容忽视

据路透报道，高盛策略师Karen Reichgott Fishman在报告中指出，美元兑日元已回吐初期跌幅的约一半，原因在于当前宏观背景对日元的支撑力度不及2024年夏季。

高盛认为，尽管投机性做空头寸已大幅压缩，但若条件具备，仍可能出现进一步平仓；一旦宏观与市场环境转向支持日元升值，头寸甚至可能转为净多头，正如2024年7月至8月所呈现的格局。

高盛还指出，若日本央行加快紧缩节奏，将收窄日美利差、推高做空日元的融资成本，即便全球经济增长环境未发生变化，日元也可能维持更长时间强势。这一机制一旦触发，溢出效应将直接传导至全球股市、债市及汇市的流动性格局。

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Clark在Anthropic没有任何正式职位，却几乎从不缺席丈夫的重要场合——无论是达沃斯论坛的前排座位，还是Sun Valley的Allen & Co.投资人聚会。据知情人士透露，她是Amodei最重要的战略顾问和情感支柱，同时还管理着家族的个人投资策略，并协助筛选外部投资邀约。更关键的是，正是她将前谷歌CEO Eric Schmidt引入Anthropic的早期投资人阵营，为这家公司的起步奠定了重要基础。

随着Anthropic最快于今年秋天冲击估值逾2万亿美元的IPO，Clark的存在正受到前所未有的审视。华尔街日报和The Information近日相继发布深度报道，还原了这位"Anthropic第一夫人"从里诺蓝领家庭走向全球最炙手可热AI公司核心圈层的曲折历程——其中包括一段鲜为人知的往事：她曾试图向已登记在册的性犯罪者爱泼斯坦募资，为自己的成人影片公司寻求投资。

刻意隐身的"影子顾问"

Clark的影响力与其网络存在感之间，存在着惊人的落差。

据华尔街日报分析及一名知情人士透露，网络上有关Clark的信息极为稀少，且有人曾主动删除相关记录。她的个人网站已下线，LinkedIn主页消失，Instagram也停止更新。Amodei的维基百科页面直到今年夏天才注明其已婚，且至今未写明妻子姓名。在谷歌搜索"Dario Amodei的妻子"，弹出的往往是其姐姐、Anthropic联合创始人Daniela Amodei的照片。

就连Anthropic自家的AI聊天机器人Claude，在被问及相关问题时也只能回答："Dario Amodei的婚姻状况似乎尚未得到明确证实。"

然而在现实世界中，Clark的存在感截然不同。她随丈夫出席达沃斯、新德里、Sun Valley等高规格场合，以其外向的社交风格弥补了Amodei偏于内敛的性格短板。据知情人士描述，她会主动与政界人士和潜在投资者攀谈，再将他们引荐给丈夫。今年7月的Sun Valley会议上，她与Ivanka Trump共进午餐，并与Jared Kushner交流——此前Amodei曾接触Kushner寻求投资。

一名与这对夫妇相识的人士表示，尽管两人已在一起逾十年，近期在活动上见到他们时，"感觉他们像新婚夫妇一样亲密"。

从里诺到硅谷：一条蜿蜒的创业路

Clark于1979年出生于内华达州里诺，成长于蓝领家庭。据一名了解她的人士透露，她14岁便开始在外祖母和姨祖母工作的管道工人工会打工。高中毕业后，她前往旧金山湾区，就读于加州艺术学院建筑专业，后在高端办公家具公司Herman Miller从事业务拓展工作，由此获得了观察科技行业的第一扇窗口。

1999年，年仅20岁的Clark嫁给了64岁的里诺建筑师Waldemar Eklof III，三年后离婚。此后她辗转于旧金山、纽约和洛杉矶之间，2007年其旧金山公寓遭银行止赎，2009年申请破产。

然而她始终没有停止创业的尝试。2009年前后，Clark与Michelle Capocefalo联合创办了Eddice——一家以女性为目标受众的成人影片公司，口号是"intellectually promiscuous"（智识上的放荡不羁），立志以高制作水准和女性视角改造一个长期由男性主导的行业。

Eddice的融资之路举步维艰。许多投资人对成人内容避而远之，Clark和Capocefalo不得不四处寻找资金。2011年，她们通过文学经纪人John Brockman结识了爱泼斯坦。据司法部公开的Epstein文件，Brockman在邮件中向Epstein介绍道："你应该和我的朋友Cami和Michelle吃顿饭，她们在洛杉矶为一部面向女性市场的成人电影募资。"

Clark随后主动联系Epstein，并发送了影片脚本，附言"我们觉得你和女士们可能会喜欢，有点不适合在工作场合看"。一年后她再度跟进，询问Epstein是否有兴趣参与新一轮融资。Epstein以"不能做性相关电视"为由拒绝。Clark随即转而向他推介另一个项目——一款面向女性的"社交节食应用"。两人的往来邮件延续了约两年，Clark还邀请Epstein参加她在曼哈顿下东区的乔迁派对，并在LinkedIn上与他建立了联系。

据The Information报道，一名当时认识Clark的朋友表示，Brockman在介绍时并未提供任何关于爱泼斯坦背景的信息。

Eddice最终只筹到数十万美元，远低于预期目标，网站于2013年前后停止更新。

关键一步：将Schmidt带入Amodei的世界

Eddice失败后，Clark迅速转向下一个项目。2013年，她创办了Female Algorithm Technologies，计划在洛杉矶和纽约开设以女性为中心的高端健康诊所，年费从9000美元起步，最高可达2万美元。她为这家公司拉来了Schmidt的投资，并将一名顾问列为"Dr. Dario Amodei"——正是在这一时期，她与Amodei相识，并于次年开始交往。

据The Information报道，两人因共同对AI在医疗领域的应用感兴趣而产生了深厚联结。Female Algorithm Technologies最终未能落地，Clark于2016年加入虚拟现实手势控制公司Leap Motion担任营收负责人，并在那里结识了后来成为OpenAI首席技术官的Mira Murati。

与此同时，Clark也在悄然为Amodei的未来铺路。据一名知情人士透露，当Amodei还在OpenAI任职时，Clark已开始将他的研究论文发送给有能力投资其未来公司的科技圈富豪。

2020年底，Amodei与OpenAI联合创始人Sam Altman和Greg Brockman之间的矛盾激化，他携姐姐Daniela及另外五名员工出走，创立Anthropic。Clark随即着手为这家新公司寻找资金支持，其中最重要的一步，是将她的前任——彼时已从谷歌退休、转型为科技投资人的Schmidt——引荐给Amodei。

Schmidt曾表示，他于2018年造访Amodei和Clark在旧金山的公寓时，便对这位年轻科学家的想法印象深刻。2021年5月，Anthropic宣布完成1.24亿美元A轮融资，Schmidt是投资人之一。

"AGI之母"基金：一个未竟的计划

Clark并不满足于仅仅充当引荐人。

据华尔街日报获得的文件显示，2021年2月，她向Schmidt提交了一份长达40页的提案，计划联合创立一只名为"Mother of AGI Fund"（AGI之母基金）的风险投资基金，目标是"将Cami参与Anthropic的方式正式化，管理Eric的投资"，并投资整个AGI生态系统，最终希望募资规模达到数十亿美元。

然而这一计划遭到了Anthropic内部的抵制。据知情人士透露，Daniela Amodei及其他联合创始人以Clark与Amodei的私人关系为由，反对该计划推进。Schmidt最终选择直接投资Anthropic，而非通过Clark的基金。

这一插曲折射出Clark在Anthropic内部处境的微妙之处：她的影响力真实存在，却始终游走于正式架构之外。

IPO前夕的政治公关

随着Anthropic向IPO冲刺，Clark的角色也在悄然延伸至政治层面。

今年早些时候，Anthropic因Amodei拒绝解除Claude在五角大楼用途上的限制，与特朗普政府产生正面冲突。政府将Anthropic列为供应链风险，五角大楼合作伙伴被实际禁止在国防部相关工作中使用其技术，公司已就此提起诉讼。

据知情人士透露，Clark近期开始主动向政界人士传递信息，表示Anthropic将保护美国利益视为使命，并非外界批评者所认为的那般"觉醒"。她与Ivanka Trump建立了私人友谊，并加入了一个名为"Real Housewives of AI"的WhatsApp群组，成员包括科技行业的多位知名女性。

一名接近Amodei的人士将Clark描述为他的“稳定力量”。在Anthropic即将迎来其历史上最重要时刻之际，这位从未出现在公司组织架构图上的女性，或许正以一种难以量化却无处不在的方式，影响着这家公司的走向。

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国泰海通证券计算机行业分析师杨林在8月13日的研报中指出：FDE负责深入业务场景并沉淀行业经验，Harness负责保障智能体稳定执行与能力复用，两者协同有望推动企业AI实现更高效、更可复制的规模化部署。

这一判断背后，价值链的迁移方向已经清晰——从"谁的模型更强"，转向"谁更懂业务、谁能交付生产系统、谁能把一次项目经验复用到下一次"。对市场而言，这意味着单纯拥有模型或API访问能力的公司，估值逻辑面临重估。

投资线索也随之调整。真正值得跟踪的是两类公司：能深入行业现场、将AI做进客户核心流程的交付方，以及拥有Agent Runtime、AIOS、Ontology等底座、能把交付经验转化为可复用软件资产的平台方。

AI应用渗透率高，并不等同于AI商业化成熟。

McKinsey《The State of AI 2025》的数据呈现出一个明显剪刀差：接近九成受访企业已在至少一个业务职能中常态化使用AI，62%的企业开始试验AI Agent，但真正进入全企业规模化阶段的仅约三分之一。即便在收入超过50亿美元的大型企业中，完成规模化部署的比例也不到一半。

商业价值的兑现同样有限。虽然许多企业已在局部场景中看到成本节约或收入提升，但只有39%的受访者表示AI已对整体EBIT产生影响，且多数企业AI贡献的EBIT占比仍低于5%。

问题的根源在于流程重构不足。McKinsey分析的25项影响生成式AI价值兑现的因素中，重新设计业务工作流与EBIT改善的相关性较高，但目前只有21%的生成式AI使用企业对至少部分工作流做了根本性重构。高绩效企业的共同特征是：不只是加载一个AI工具，而是围绕AI重写流程、数据、权限、人机分工和KPI。

Agent进入生产环境后，风险被进一步放大。调查显示，51%的AI使用企业至少经历过一种负面后果，接近三分之一遭遇过AI输出不准确带来的问题。Copilot类辅助工具尚可依赖人工兜底，但Agent需要调用工具、操作系统、跨步骤执行任务，错误累积、状态漂移、权限误用都会演变为生产风险。

FDE不是传统售前，也不同于一般实施角色。传统售前解决"客户为何购买"，实施团队解决"产品如何部署"，咨询公司解决"客户应当怎么做"。FDE需要同时回答三个问题：哪些业务问题值得用AI解决，如何将AI真正做出来，上线后业务指标是否改善。

这类角色长期站在客户业务现场与产品研发之间，承担场景识别、原型验证、系统集成、生产部署和效果评估。其产出具有双重属性：对客户是业务结果，对厂商是可复用资产。

区分FDE模式与外包模式的关键，在于经验的沉淀方式。项目结束后只留下客户定制系统，本质仍接近外包；带回经验但无法复用，仍是项目制。FDE模式成立的前提，是把现场经验转化为Skill、连接器、行业模板、测试集、工作流、Ontology或平台能力，使同类客户的交付成本持续下降。衡量FDE规模化的真实指标，是同类客户上线更快、FDE人天更少、可复用资产占比更高，最终客户收入增速超过交付人员规模增速。

AI Coding和Agent工具正在重塑深度定制的经济性。代码、接口、测试用例、文档等重复性工作可以被部分自动化，FDE得以将更多精力投入需求澄清、架构判断和行业知识抽象。这正是OpenAI、AWS等头部厂商加速扩建FDE组织的内在逻辑。据报道，OpenAI成立Deployment Company并计划收购企业AI咨询与工程公司Tomoro，后者带来约150名经验丰富的FDE和Deployment Specialists，同时联合19家投资机构、咨询公司和系统集成商投入超过40亿美元扩大企业AI部署能力；AWS则投入10亿美元成立Forward Deployed Engineering组织，目标是将Agent部署周期从以月计压缩至以天计。

Harness是包裹在基础模型外的Agent运行时系统。模型负责理解与推理，Harness负责上下文管理、记忆管理、工具调用、状态维护、权限控制、结果验证、异常恢复和长程任务管理。它决定模型能看到什么、可调用什么、何时行动，以及出错后如何恢复。

任务复杂度的提升，会成倍放大Harness的重要性。简单Chatbot只需输入、生成、输出；生产级Agent需要规划、检索、调用工具、接收环境反馈、再次决策，有时连续运行数小时。任务链条越长，单点错误越容易演变为系统性风险。

Anthropic的实验数据直观呈现了Harness的代价与价值：同样使用Opus 4.5开发应用，单Agent运行约20分钟、成本约9美元；包含Planner、Generator和Evaluator的完整Harness运行约6小时、成本约200美元，成本超过20倍，但应用完整度、可用性和核心功能正确性显著提升。这将竞争指标从单Token价格，引向"Cost per Successful Task"——即每次成功完成任务的综合成本。

Microsoft已将Harness产品化，将Function Invocation、History Persistence、Context Compaction、Tool Approval、Telemetry等能力集成进统一运行时，开发者完成模型、指令和工具的配置即可获得相对完整的Agent Runtime。值得注意的是，Harness的竞争重点不会停留在组件数量。随着模型能力持续演进，Harness中的部分任务拆解和Context处理可逐步交还给模型本身，但Planner、Evaluator在超出模型可靠边界的任务上仍具不可替代的价值。Anthropic的观点是，Harness应随模型能力变化持续重测、删减、调整，而不是固定流程。

FDE与Harness分别解决不同层面的问题，但只有二者协同，才能形成可持续的商业化闭环。

逻辑链条如下：FDE进入客户现场，获取真实业务知识——流程结构、权限设置、必须人工介入的异常类型、需要可解释的结果、可证明ROI的指标。Harness将这些知识编码为Agent可执行能力：Skill、Tool、Workflow、Ontology、权限规则、运行约束和评测集。

上线后，生产环境持续产生真实反馈——工具调用失败、状态丢失、流程异常、边界案例、人工接管记录。FDE判断失败根源并将新经验再次沉淀回Harness和平台。这构成一个飞轮：现场知识进入系统，系统运行产生反馈，反馈被抽象为可复用资产。随着同类客户积累，新项目从重新开发转向配置加少量定制，最终比拼的不是谁派出更多工程师，而是谁能更快将人的现场经验转化为机器能力。

海外厂商已将这条路径跑出不同形态。Palantir以Ontology为核心，FDE将业务对象、数据结构和决策约束映射至包含Data、Logic、Action和Security的企业运营层，AIP提供端到端可观测能力。Microsoft则将FDE与行业伙伴深度绑定，与EY联合投入超过10亿美元部署Agentic AI，涵盖Finance、Tax、Risk、HR、Supply Chain等核心职能，EY作为Client Zero在自身组织内率先验证技术，Copilot早期覆盖15万名员工并带来约15%的生产率提升。AWS形成两层Harness架构：AgentCore Harness解决单个Agent稳定运行，Delivery Harness沉淀Domain Ontology、Evaluation Framework和Context Graph，使合作伙伴能够独立复制交付。

国内厂商在FDE与Harness方向上已形成差异化布局，核心分野在于行业现场积累的深度和治理底座的完整性。

腾讯云ADP从RAG、Workflow演进至自然语言构建，并引入云端Agent Harness，支持7×24小时中心化运行、云端Sandbox和长时任务执行。其CodeBuddy/WorkBuddy客户成功团队覆盖管理层认知、业务流程梳理和效果评测全链条，部分头部客户已在工具采购之外单独为FDE陪跑服务付费。阿里云已正式以"前沿部署工程师FDE"招聘，百炼支持Agent和Workflow两类开发模式，悟空定位企业级AI原生工作平台，推动Agent进入跨系统复杂任务。

金蝶国际将Harness内生于ERP底座，灵基AIOS在OS内核中集成Harness体系，向上提供多Agent编排、Skill Hub、MCP网关和AI效果评估，核心是把企业业务Context、权限、Workflow和治理能力沉淀下来。赛意信息将FDE部署于工业现场，通过SDD规范开发平台和统一DevOps底座沉淀交付能力，交付周期最高压缩36%，人力投入平均降低16%以上。

软通动力提出"AI Factory+FDE"模式，将AI咨询、数据智能、Agent开发和大模型部署调优串联。科大讯飞在国家能源集团智能招采项目中，将专家经验转化为12类标准化知识库，采购项目智能评审系统累计稳定运行超过21万个项目，智能评审准确率达97%。易鑫集团将Harness用于金融Agent治理，截至2026年5月底AI平台累计调用超过1.25亿次，智能体自主交付业务占比达到65%。

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