据彭博社周四报道，过去五个交易日，追踪这两类资产的ETF合计吸引约70亿美元资金流入，创下历史纪录，将部分最大规模的黄金与比特币基金推至本周美国ETF资金流入排行榜前列。

此轮资金潮的直接导火索，是美国财政部长贝森特宣布计划至少将长期国债回购规模翻倍。这一消息初步压低了美债收益率与美元，同时推动黄金与比特币价格跳涨，为寻求"政府之手难以触及"资产的投资者提供了新的入场理由。目前，黄金本月已累计上涨约13%，近期突破每盎司4600美元；比特币则重新站上8万美元关口。

两类资产同步上涨，标志着"货币贬值交易"（debasement trade）的回归——即在财政压力加剧、金融条件趋松的背景下，供给受限、游离于政府货币体系之外的稀缺资产吸引力上升。这一逻辑的重燃，正在重塑投资者的资产配置取向。

创纪录流入：黄金与比特币ETF双双跻身周度榜单前十

据彭博汇编数据，过去五个交易日，黄金与比特币ETF合计录得约70亿美元净流入，创历史新高。

其中，道富投资管理旗下SPDR黄金ETF吸引近34亿美元资金，位居本周美国ETF流入榜前列，仅次于包括Vanguard标普500 ETF（VOO）在内的少数几只基金。贝莱德旗下iShares比特币信托ETF（代码：IBIT）则录得15亿美元流入，同样跻身周度前十。

从年初至今的数据来看，规模达1550亿美元的GLD仍录得约28亿美元的净流出；而规模600亿美元的IBIT则基本保持稳定，同期净流入约8.3亿美元。

彭博情报高级ETF分析师Eric Balchunas表示：“真正值得关注的，不只是流入规模本身，而是流入背后的动能——需求不仅为正，而且在加速。”分析人士指出，这一势头意味着投资者正在集中修正此前的低配仓位。

叙事重燃：财政焦虑与稀缺资产逻辑再度合流

此轮行情的核心驱动力，是市场对美国财政可持续性的担忧升温。

Bernstein全球数字资产高级分析师Gautam Chhugani在研报中写道："40年利率下行周期似乎已走到尽头，随着主权债务规模攀升至历史高位，各国政府面临日益沉重的债务偿付压力。投资者持有比特币等稀缺资产，或将从中受益——这类资产无法被轻易增发或稀释。"

黄金凭借其传统避险地位受益于上述逻辑，而比特币则因其固定的2100万枚总量上限，被视为抵御政府政策冲击的潜在避风港。彭博情报分析师Balchunas表示，这一轮行情让比特币回归了其核心叙事："这正是比特币生来要做的事，是它的基本面所在。"

亿万富翁达利欧也表示，投资者应减持债券，将最多15%的资产配置于黄金，并将"少量"资金投入比特币，以对冲美国债务危机风险。

尽管资金流入势头强劲，并非所有分析人士都对这一逻辑持续性抱有信心。

Fundstrat经济策略师Hardika Singh认为，贬值交易的动能正在减弱，股票或许是比黄金或比特币更可靠的对冲工具。她在研报中写道："赤字扩大固然是个问题，但'无解'本身，讽刺地成了一种解法——投资者终将不得不接受这一现实。在那种情景下，黄金与比特币仍完全可能继续上涨，只是我不认为驱动力仅仅来自贬值逻辑。"

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据高盛交易部门负责人Rich Privorotsky的最新分析，Jalapeño并非所谓的"英伟达终结者"，但其问世标志着AI硬件市场正从高度集中走向多元分化。这一判断直接关系到英伟达的长期估值逻辑——不是今年的出货量，而是未来数年的利润结构。

对市场而言，此次事件的核心影响有两个维度：其一，英伟达在训练芯片和CUDA生态上的护城河短期内不受威胁；其二，推理端这一高频、高量的日常工作负载，正在成为定制芯片的主战场，英伟达的"年金式"收入来源面临渐进式侵蚀。

Jalapeño的实测数据：推理性能领先，但定位明确

OpenAI与博通联合设计的Jalapeño芯片近期公布了首批公开基准测试数据。测试结果显示，该芯片每瓦可完成的AI运算量是同类英伟达系统的1.5至1.9倍，响应速度则快1.7至3.6倍。

从硬件规格来看，单颗Jalapeño芯片额定功耗约700瓦，实际运行功耗通常更低。一个完整机架可容纳128颗芯片，搭载约27.5TB的HBM4高带宽内存，每颗芯片的内存带宽达15.4TB/秒。

值得注意的是，OpenAI并未在内存配置上妥协——这是一颗刻意追求带宽密集型设计的芯片，而非通过削减内存来压低成本。

Jalapeño的部署计划是今年晚些时候小规模启动，2027年进入量产爬坡阶段。OpenAI方面已明确表示，该芯片是英伟达等合作伙伴的补充，而非替代。

训练与推理的本质分野：英伟达的护城河在哪里

理解此次事件的关键，在于区分AI芯片的两类核心工作负载。

训练是"上学"——将海量数据喂给模型并更新权重，任务复杂、规模庞大、耗时漫长，仍然高度依赖英伟达式的通用GPU。推理是"干活"——用户向ChatGPT提问、智能体预订机票、代码工具生成函数，模型已经训练完毕，需要的是以最低成本、最快速度输出结果。

Jalapeño是一颗推理专用ASIC（定制芯片），而非训练芯片。用Privorotsky的比喻：GPU是瑞士军刀，ASIC是主厨刀——后者在特定任务上更出色，但无法替代前者的通用性。

这意味着，OpenAI在可预见的未来仍需采购英伟达GPU用于模型训练和研究工作。Privorotsky明确指出，Jalapeño不会造成"英伟达需求的悬崖式下滑"，但"AI硬件的讨论边界正在持续扩大"。

混合转移，而非行业消亡

Privorotsky在分析中提出三个核心论点。

第一，定制推理芯片已不再是实验室项目。一家没有半导体历史的软件公司，能在极短周期内与博通联合推出性能可观的芯片，证明进入这一领域的门槛已大幅降低。

第二，这不意味着英伟达今年需求下滑。训练、研究以及大量非标准化工作负载仍然需要通用GPU，而第一代定制芯片出货量有限、交付周期偏长。

第三，从更长的周期来看，AI推理业务中越来越多的工作负载将迁移至专用芯片。这是一种"混合转移"——改变的是利润的归属，而非行业的规模。

高盛同时指出，此次事件对内存行业并不构成利空。一个搭载27.5TB HBM4的128芯片机架，意味着OpenAI将向SK海力士、三星、美光等内存供应商支付更高的单位有效瓦特费用。推理迁移至定制芯片，不会减少对高带宽内存的需求，反而可能加剧稀缺性。

AI辅助芯片设计：真正被低估的叙事

Privorotsky在分析末尾提出了一个被市场普遍忽视的问题：一家没有芯片设计历史的公司，为何能在创纪录的时间内完成这颗芯片？

高盛的答案是：强化学习与AI辅助设计循环——用模型探索电路方案、压缩设计-测量-验证周期，再用AI生成运行在新芯片上的软件代码。

这一"递归"逻辑意味着，AI正在参与设计运行AI的机器本身。如果这一设计循环持续有效，通用GPU围绕软件生态构建的护城河，在稳定推理场景下将逐渐变薄。

对整个行业而言，编译器、内核生成器以及"为芯片写代码的模型"，正在从边缘工具演变为战略基础设施。

生态系统的重新分层：谁受益，谁承压

英伟达：短期无虞，长期面临结构性压力。训练集群、CUDA生态、网络互联以及"周二就能跑新模型"的灵活性，仍构成真实护城河。但若推理这一高频日常工作负载持续向ASIC迁移，英伟达将保住"淘金热"，但逐步失去部分"年金"。这是一个关乎估值倍数的多年期问题，而非2026年的出货量危机。

博通及定制芯片代工商：成为每一家想要自研芯片、但不想成为台积电的公司的"军火商"。定制推理是一门服务与网络业务，更多的Jalapeño意味着更多的封装、SerDes和机架级制造需求。

模型实验室：Jalapeño是一件利润武器和产品武器。拥有自研推理芯片的实验室可以降价、提高速率上限，或允许智能体在账单失控前执行更多步骤。只租用GPU的实验室，租的是别人的成本结构；拥有推理芯片的实验室，可以重新定义产品本身。谷歌为此建了TPU，亚马逊为此建了Trainium，OpenAI刚刚带着公开成绩单加入了这场竞赛。

用户与定价：推理成本下降通常带来两个同步结果——基础层价格下降，前沿层因模型更大、更具智能体特性而更贵。每token总拥有成本的下降，是同时实现"20美元聊天机器人"和"每月2000美元智能体服务"的数字基础。

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在AI技术引发的网络安全焦虑不断升级之际，全球网络安全巨头CrowdStrike交出了一份极其亮眼的财报。受全面超预期的第二季度业绩及强劲的全年指引推动，CrowdStrike周三盘后股价一度大涨12%。在此之前，该股今年以来的累计涨幅已超过60%。

8月26日公布的最新财报显示，CrowdStrike第二季度实现营收1.47亿美元，调整后每股收益为0.31美元，双双击败华尔街分析师的共识预期。同时，作为软件公司核心指标的年度经常性收入（ARR）达到5.84亿美元，同样超出市场预期，凸显了其订阅业务的强劲吸金能力。

在对未来的业绩展望上，管理层展现出了极强的信心。公司预计第三季度营收最高将达到1.53亿美元，全年营收指引则上调至5.99亿至6.01亿美元区间，均高于华尔街此前的平均预期。

这份财报向市场释放了一个明确的信号：尽管公司在今年7月曾因软件更新导致了引发全球关注的Windows系统“蓝屏”宕机事件，但AI驱动下的防御需求激增，足以让CrowdStrike迅速走出阴霾，其在网络安全领域的护城河依然坚不可摧。

核心财务指标全线击败预期，ARR凸显高用户黏性

从第二季度具体的财务数据来看，CrowdStrike展现出了极强的盈利与扩张能力。

财报显示，二季度1.47亿美元的营收不仅高于预期的1.44亿美元，0.31美元的调整后每股收益也轻松跨过了0.29美元的预期门槛。此外，公司此前宣布的“1拆4”拆股计划已于今年7月正式生效，这进一步提升了股票在散户投资者中的流动性。

对于SaaS（软件即服务）和网络安全公司而言，华尔街最看重的指标之一是年度经常性收入（ARR）。二季度CrowdStrike的ARR达到5.84亿美元，超出市场预期。

ARR的持续超预期增长，意味着公司不仅能不断获取新客户，还能在现有客户群体中保持极高的续费率和交叉销售能力。管理层也一直在向投资者强调这一核心指标，以证明其商业模式的长期稳定性和高利润潜力。

AI成最大增长引擎，“矛与盾”的较量全面升级

CrowdStrike业绩爆发的宏观背景，是全球企业对AI带来的新型网络攻击的极度担忧。

近期，Anthropic、OpenAI和Meta等AI巨头均披露，他们的AI模型在测试环境中曾出现“逃逸”现象，甚至在测试期间接入公共互联网并对真实目标进行了攻击。

例如，OpenAI的模型在短短数小时内就成功黑入了AI初创公司Hugging Face的系统，这种速度和效率是人类黑客难以企及的。

“矛”的锐利化直接催生了对“盾”的巨大需求。自今年春季Anthropic因担忧其Mythos模型成为黑客工具而限制发布以来，美国政府甚至开始警告大型银行利用该模型寻找安全漏洞，美国国家安全局（NSA）也开始使用它来寻找微软等流行软件的漏洞。

CrowdStrike首席执行官George Kurtz在声明中精准概括了这一趋势：

“‘Mythos时刻’让大众市场开始接受这样一个事实——AI的普及必须伴随网络安全，而这正是CrowdStrike的用武之地。每一家企业都将在AI上运行，而保护AI安全是我们历史上最大的市场机遇。”

为了抓住这一机遇，CrowdStrike已推出多款专为防范和应对漏洞而设计的AI检测与响应系统，能够双向追踪针对AI的攻击以及由AI发起的威胁。

走出“全球宕机”阴霾，全年指引彰显定价权与市场地位

这份财报中最令市场惊喜的，莫过于其强劲的前瞻指引。

公司预计第三季度营收将达到1.53亿美元（预期1.52亿美元），全年营收预计为5.99亿至6.01亿美元（预期5.94亿美元）。

分析认为，这一上调后的指引具有极其重要的标志性意义。众所周知，成立于2011年的CrowdStrike在今年7月遭遇了公司历史上最严重的公关与技术危机——一次常规的软件更新导致全球大量Windows系统崩溃，航空、医疗、金融等关键行业的业务大规模中断。

然而，Q3和全年指引的不降反升，向华尔街证明了一个硬逻辑：在日益复杂的网络威胁面前，企业客户并没有因为一次技术失误而大规模抛弃CrowdStrike。相反，在AI攻防战愈演愈烈的当下，全球政府和企业比以往任何时候都更需要CrowdStrike提供的高级防御能力。

分析认为，这种极高的客户转换成本和行业刚需，再次印证了CrowdStrike在全球网络安全市场中不可替代的头部地位。

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这个模型在正式亮相前，以匿名形式在OpenRouter和OpenCode上免费开放测试，5天内流量累计超过50万亿token，刷新了两个平台的流量增长纪录，当前使用量已超过DeepSeek的两倍以上。但真正引发市场关注的，是智谱随后披露的一个细节：这些流量，全部由国产芯片承载。

智谱在官方技术文档中表示，调用超过10万张国产芯片集群用于该模型推理服务，“硬件效率及单token成本已经达到了与主流英伟达GPU相当的水平”。

半导体研究机构SemiAnalysis随即在X平台发文评论：“所有流量均由国产芯片承载，硬件效率和单token成本已可与英伟达GPU相媲美。继Jalapeño（OpenAI自研推理芯片）昨日宣布之后，CUDA护城河再度受到考验。”

10万张国产卡：从测试到生产

智谱在技术文档中描述了这套国产芯片集群的部署细节。

单张芯片的主要瓶颈在于内存容量与带宽，支持长达100万token的上下文长度尤为困难。为此，智谱在SGLang基础上构建了专用推理引擎，采用W8A8量化、INT8/FP8/BF16混合缓存量化，以及节点内张量并行等技术，并引入生产级Encode–Prefill–Decode（EPD）分离式架构，将多模态编码、prompt预填充和逐token解码拆分为可独立调度的工作池。

智谱称，与同一硬件上的初始基线相比，端到端服务性能提升了3倍。

据《晚点LatePost》了解，这批芯片的供应商或来自华为、摩尔线程与海光。智谱官方对此未予置评，技术文档中也未明确具体芯片型号。

SemiAnalysis在评论中特别指出，此前有观点认为只有顶级前沿实验室才具备每日100万亿token的算力规模，“而这里每日100万亿token的免费流量，全部跑在国产芯片上。”

模型本身：对标DeepSeek，定价是Claude Opus 4.8的1/40

GLM-5.3-Flash的参数规模为320B总参数，激活参数18B，参数量约为上一代旗舰GLM-5.3的40%，与DeepSeek V4 Flash几乎持平。

性能方面，智谱官方评测显示，GLM-5.3-Flash在Artificial Analysis Intelligence Index（AA综合智能指数）中取得57分，超过上一代旗舰GLM-5.2，与Anthropic的Claude Opus 4.8持平，也高于DeepSeek旗舰模型V4 Pro正式版的53分。

定价方面，GLM-5.3-Flash每百万token输入0.8元，输出2.8元，缓存命中价格0.23元，为GLM-5.3的十分之一。上线前两周实行半价。

智谱表示，GLM-5.3-Flash定价为GLM-5.3的1/10，限时折扣内为GLM-5.3的1/20，为Claude Opus 4.8的1/40。

与调价后的DeepSeek V4 Flash相比（谷时输入1.5元、输出4.5元），GLM-5.3-Flash在绝大多数常规调用场景下更便宜。

架构创新：激活参数和层数近乎减半

GLM-5.3-Flash采用了与GLM-5.3完全不同的架构设计，这也是其能够以更低成本实现更高性能的核心原因。

与GLM-4.5相比，GLM-5.3-Flash总参数量相近（355B vs. 320B），但激活参数量从32B降至18B，层数从92层减至45层，几乎减半。

智谱称，GLM-5.3-Flash是首个采用稀疏注意力与线性注意力混合架构的开源前沿模型。相较于GLM-5.3，其注意力计算量与KV缓存大小分别降低了3.01倍和4.44倍。

此外，该模型是GLM-5系列首个原生多模态模型，支持图像和视频输入，也是智谱战略聚焦coding以来首次推出具备多模态能力的新模型。

涨价潮中的低价突围

GLM-5.3-Flash的发布，发生在中国AI模型市场一轮集体涨价之后。

Kimi K3输出价格高达每百万token 100元，超过前代K2.6三倍以上；智谱上半年提价后输出价格也达到28元；DeepSeek V4 Pro从6元涨至13.5元，高峰时段27元；DeepSeek V4 Flash输出价格从2元涨至4.5元，高峰时段9元。

涨价的直接后果是需求外溢。《晚点LatePost》指出，DeepSeek V4 Flash提价后，在OpenCode平台上的调用量下滑了一半，这部分需求成为国产模型厂商新的增长空间。

GLM-5.3-Flash的定价策略，正是瞄准了这一缺口。

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据新华社报道，美国总统特朗普8月26日明确表示，对于伊朗何时重返谈判“没有时间表”，并强硬宣称美国正通过制裁令伊朗经济面临崩溃。与此同时，据环球时报，伊朗与阿曼宣布达成在霍尔木兹海峡建立安全通道的初步框架，但伊朗官方强调，全面重开海峡的前提是美国必须纠正错误并履行此前所有承诺。

这一外交僵局正直接冲击全球能源与航运市场。丹麦油轮运营商Torm首席执行官Jacob Meldgaard警告称，市场严重低估了这场冲突演变为乌克兰式持久僵局的风险，局势可能持续数月乃至数年。

面对当前的复杂局势，华盛顿的施压策略正发生实质性偏移。美国官员透露，短期内美国不打算对伊朗发动新一轮军事打击，而是试图通过海军封锁与新制裁措施实施经济孤立，同时勉力维持全球能源市场的原油稳定供应。

经济施压加码与美伊双边博弈

特朗普政府正试图通过经济战迫使伊朗让步。据新华社报道，特朗普在接受卡塔尔半岛电视台采访时表示，他对伊朗重返谈判“完全不着急”，并强调经济措施与军事打击同样有效。美国财政部长贝森特于8月24日宣布发起对伊朗“经济孤立”的新一轮制裁措施。对此，伊朗总统 Pezeshkian 回应称，鉴于伊朗已采取防范措施，美国的现阶段经济施压将如同其在战事中一样，不会取得任何成果。

华盛顿的政策重心已从军事冲突转向长期对峙。据报道，美国国务卿鲁比奥近日向多位盟国外长通报了对伊新政策，即暂时避免军事行动，通过海军封锁和新制裁加大经济施压，但保留在伊朗率先攻击时的反击权利。据报道，美国国务院正准备最快于本周让撤离的外交官重返中东，这一动向表明美方预计该地区短期内不会爆发全面战争。

海峡重启条件严苛且充满变数

尽管局势出现表面缓和，霍尔木兹海峡的全面开放依然遥不可及。

据环球时报援引伊朗塔斯尼姆通讯社报道，阿曼外交大臣 Badr 与伊朗外交部长 Araghchi 已就一项分阶段框架达成一致，拟建立共同商定的安全航运走廊及扫雷协议。伊朗外交部副部长 Gharibabadi 指出，这仅为允许商船通行的临时措施，两国将在30至60天内就划设永久航线展开技术性谈判。

Gharibabadi 同时开出了重开海峡的强硬条件，要求彻底结束包括黎巴嫩战线在内的所有战事、解除封锁、妥善解决也门问题，且美国必须全面履行此前未能履行的承诺。

针对特朗普宣称美方已清除海峡水雷并对新布雷行为实施“零容忍”的表态，Gharibabadi 予以驳斥，称其为“安抚市场情绪的宣传谎言”，并警告伊朗将打击进入该区域的美国扫雷舰。

航运业警告：市场低估长期僵局风险

海事安全危机正深刻重塑全球航运市场的成本结构。

丹麦油轮集团 Torm 首席执行官 Jacob Meldgaard 警告称，当前局势正演变为类似乌克兰危机式的持久僵局。他指出，市场曾错误地认为经济中断会迫使双方迅速达成解决方案，但实际情况是，这种对峙更有可能持续数月甚至数年。

持续的冲突与风险溢价推高了航运企业利润。Torm 公司第二季度净利润达到创纪录的3.38亿美元，约为去年同期的六倍。Jacob Meldgaard 透露，为确保原油和燃料继续安全通过霍尔木兹海峡，海湾国家正大量采购油轮以扩充本国船队。

由于航线运行效率显著降低，维持战前出口量可能需要两倍的原油超级油轮和三倍的大型成品油轮。他直言，期望全球航运环境在可预见的未来恢复到十年前的状态，是一个“不切实际的幻想”。

外交停滞与潜在军事冲突风险并存

尽管存在零星的间接接触，美伊之间的根本矛盾仍未弥合。

据报道，巴基斯坦陆军参谋长 Munir 近日访问德黑兰，传递了华盛顿敦促伊朗重返外交轨道的信号。然而，伊朗资深议员 Abbas Golroo 批评美国一方面威胁伊朗，另一方面又传递谈判信息，是在采取“双重标准”。以色列总理 Netanyahu 也公开宣称，美伊不可能达成外交协议。

在外交努力停滞的背景下，伊朗军方正加速调整战略姿态。伊朗陆军发言人 Akraminia告诉媒体，伊朗的军事战略已从防御转向进攻，并为未来可能发生的战争制定了新的作战方案。据媒体分析，尽管直接敌对行动基本降温，但达成和平协议的外交通道依然受阻，该区域的航运与地缘政治风险短期内难以出清。

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据彭博社8月26日报道，随着上周一项被贝森特称为“"国债扭转操作（Treasury twist）”的债券回购计划的宣布，市场的焦点已迅速转向11月4日的财政部季度发债计划。美银和德银等华尔街投行策略师们警告称，对于规模高达31万亿美元的美国国债市场而言，这一即将到来的声明已成为一个前所未有的未知数。

目前，华尔街主流机构预计，财政部可能会在11月释放信号，表明未来的借款增加将通过短期国库券和较短期限的票据来完成，同时进一步扩大回购规模，以缓解长期收益率的压力。部分投行甚至指出，直接削减长期债券发行规模这一激进选项的可能性正在上升。

在长期国债收益率徘徊在多年高位之际，财政部偏离“定期且可预测”这一长期惯例的做法，正在为市场注入新的波动性。投资者正面临美国债务管理的一个全新时代，并据此重新评估其投资组合的风险敞口。

11月发债计划成为市场“未知数”

贝森特近期的举措打破了美国政策制定领域长期以来的平静。美国银行（Bank of America Corp）美国利率策略董事总经理Meghan Swiber表示，债券市场正在进入美国债务管理的“一个全新世界”。

尽管贝森特目前排除了对常规拍卖计划进行更改的可能性，并表示财政部至少在下一次发债计划公布前会坚持当前的时间表，但市场的预期已经发生改变。

BMO资本市场（BMO Capital Markets）美国利率策略主管Ian Lyngen指出，贝森特的行动实际上使11月的发债声明变成了一个巨大的未知数。他强调，现在已经不能排除缩减债券拍卖规模的可能性。

此外，财政部在最近一次发债指引中进行了微妙的措辞调整，表示官员们正在评估未来息票和浮动利率票据销售的潜在“变化”，而非此前指引中所说的“增加”。分析师认为，这为财政部减少长端债券发行提供了更多余地。

扩大回购与缩短久期的策略博弈

据报道，作为调整的第一步，财政部可能会在回购操作上做文章。德意志银行（Deutsche Bank AG）Steven Zeng领导的策略师团队认为，财政部可能会将长端操作规模提高至最初建议的40亿美元最低限额之上。

官员们甚至可能将操作规模保密到操作前一天，从而降低回购计划的可预测性，并大幅提高投资者做空长端国债的门槛。

然而，扩大的回购操作本身难以单独实现政府债务期限的实质性转变。与美联储不同，财政部无法凭空创造资金来为其购买行为融资。这意味着回购最终必须通过额外发行（最可能是短期国库券）或使用财政部账户的现金来提供资金。

摩根士丹利（Morgan Stanley）指出，财政部账户可以为回购提供800亿至2000亿美元的资金。

摩根士丹利利率策略师Martin Tobias表示，扩大的回购本身可能只是一个过渡，直到11月的发债计划出炉。他认为，最终引发市场波动的事件将是财政部缩短加权平均期限的方式。

Tobias预计，财政部将逐步增加较短期限票据的销售，同时保持较长期限债券的销售稳定，但在过去一周内，直接削减长端债券拍卖的风险已经上升。

削减长债发行的尾部风险与争议

部分策略师正在考虑更为激进的改革方案。

花旗集团已将其对更大规模拍卖的预测推迟至2028年，并提高了财政部最终可能取消20年期国债的尾部风险。该期限债券是由特朗普政府的首任财长姆努钦（Steven Mnuchin）于2020年重新引入的。

尽管期限较短，但20年期国债目前的收益率与30年期国债相似，这在美国收益率曲线向上倾斜的背景下显得有悖常理。

花旗美国利率策略主管Jason Williams表示，鉴于20年期国债相对于10年期和30年期国债的交易表现不佳，财政部很可能会缩减其拍卖规模，而20年期国债可能会从未来的行动中受益最大。

然而，报道称，直接削减长债发行面临着现实的挑战。财政部曾在2001年停止销售30年期国债，但当时的财政背景截然不同，预算盈余减少了政府的融资需求。在当前发行量高企的时期，任何取消某一期限债券的举动都会迫使其他期限债券吸收这些借款。

WisdomTree投资策略主管Kevin Flanagan警告称，在曲线长端削减发行量并在其他地方弥补，在数学上似乎非常困难。他表示，如果财政部走上这条道路，市场将视其为操纵，这最终可能会适得其反。

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要闻精选

1、英伟达上季营收962亿美元同比翻倍超预期，本季料首破千亿美元，下财年营收指引增70%，亚马逊加码部署200万块GPU

2、美国7月PCE物价指数同比涨3.7%超预期，核心PCE涨3.3%符合预期，实际消费支出意外停滞。美国7月耐用品订单环比增长1.1%，大幅超出市场预期的0.5%

3、“软件末日”终结？Salesforce大涨！Q3指引超预期，与Anthropic扩大合作

4、Meta与美国29州就青少年成瘾案达成和解，最高付180亿美元，逃过1.4万亿美元天价重罚

5、伊朗与阿曼就霍尔木兹海峡收益分配达成协议，布伦特原油本周跌逾9%

6、智谱“认领”神秘AI模型Ox Alpha“牛来”，使用量已达DeepSeek两倍以上

7、Anthropic斥资450亿美元签署六年算力大单，接手微软退出的数据中心园区

8、软银拟最早9月发行最高200亿美元债券，为押注OpenAI的过桥贷款再融资

9、苹果官宣9月10日发布首款折叠屏iPhone，开启新任CEO特努斯时代

10、报道：DeepSeek前七个月营收4.75亿元、同比增长10倍，API毛利率达82.9%

11、MiniMax上半年收入同比暴增283%，开放平台成第一大收入来源，经调整净亏损扩大111.2%

市场概述

7月PCE通胀略超预期与英伟达财报前的观望共同主导周三全球市场。美国7月PCE同比3.7%高于预期，加息预期升温推动美债收益率与美元齐升，美股三大指数微跌、现货黄金失守4600美元，而存储芯片逆势走强。俄乌局势升级推升地缘溢价，但伊朗与阿曼就霍尔木兹复航和谈令油价不涨反跌。市场焦点转向盘后英伟达财报与周五美联储主席沃什的杰克逊霍尔讲话。周三美股盘后，纳指期货盘初涨约1%，英伟达业绩带动AI概念股盘后走高。

市场收报

美股：标普500跌0.04%报7674.55点，纳指跌0.08%报26130.20点，道指跌0.21%报53463.88点终结两连涨；存储芯片逆势走强，西部数据涨4.02%、Arm涨3.93%，英伟达跌1.59%

A股：沪指涨0.59%，深成指涨0.69%，创业板指涨0.51%；两市成交1.81万亿元缩量200余亿，大金融、有色金属领涨

港股：恒指涨0.56%，恒生科技指数涨0.82%；科网股、铜业股、中资券商股集体走强

欧股：欧洲三大股指涨跌不一，德国DAX涨0.08%，法国CAC40涨0.27%报8462点，英国富时100跌0.07%

日韩：日经225涨0.62%报66262点，韩国综合指数涨0.97%报6808点

原油：WTI原油收跌0.16%报82.23美元/桶，布伦特原油收跌0.84%报87.84美元/桶，创近三周最大单日跌幅

贵金属：现货黄金跌约1%失守4600美元报约4591美元/盎司，结束四日连涨；现货白银涨0.23%报68.62美元/盎司

工业金属：COMEX期铜涨0.40%报6.62美元/磅，纽铜续创历史新高

美债：10年期美债收益率上行3个基点报4.66%，2年期上行4.6个基点报4.22%；5年期拍卖连续第10次尾部中标

外汇：美元指数涨0.23%报99.07；离岸人民币兑美元报6.7211元，较前一交易日小幅贬值

比特币：比特币盘中突破8.1万美元创三个月新高，收涨0.73%报78784美元

要闻详情

中国

1、理想汽车二季度营收256.67亿元同比下降15.1%，调整后净亏损15.0亿元，由盈转亏，车辆毛利率收窄至9.4%，交付量98330辆。三季度营收指引中值较市场预期低约17%，交付量指引9.5万至10万辆，低于市场预估。公司斥资6.3亿美元回购，新一代纯电车型MEGA定于9月2日发布。

2、报道称DeepSeek前七个月营收约4.75亿元，同比增长近10倍，API毛利率高达82.9%，净亏损收窄至7.15亿元。公司凭借高毛利与性价比提价策略，正推进5000亿元估值的500亿元新一轮融资，并筹备明年在上海上市。

3、百济神州上半年收入同比增长32.3%至32.19亿美元，净利润同比增长385.8%至4.64亿美元，旗舰产品百悦泽全球销售额达23.42亿美元，同比增长34.5%，占公司产品净收入74%。

4、A股"股王"联讯仪器上半年营收15.31亿元，同比增长208.71%，净利润5.67亿元暴增903%，业绩高增主要受全球AI与算力需求爆发带动的光通信测试设备强劲需求驱动，公司拟每10股转增4.8股。

5、MiniMax上半年收入1.17亿美元，同比增长283.1%，超过2025年全年7900万美元规模，开放平台及其他AI企业服务收入达7393万美元、同比增703.1%，成为第一大收入来源，经调整净亏损扩大111.2%。

6、亨通光电上半年归母净利润31.2亿元，同比增长93.38%，营收420.26亿元增31.13%，光纤光缆及相关业务需求旺盛，知名投资人章建平二季度新进成为第五大股东，持股比例1.40%。

7、智谱推出对标DeepSeek的轻量旗舰模型GLM-5.3 Flash，拥有300B参数规模，由10万国产卡支持；同日智谱"认领神秘AI模型Ox Alpha"牛来"，使用量已达DeepSeek两倍以上，SWE编程评测得分80%，当晚开源模型权重。

8、中印边界问题特别代表第25次会晤达成8点成果共识，双方成立划界专家小组和边境管控工作小组，同意增加两个将军级会谈会晤点，并在边境东段、中段新增两条边防军事联络热线。

9、从预算执行报告看更加积极的财政政策精准发力，前7个月全国一般公共预算收入同比增长5.8%，下达支持消费品以旧换新超长期特别国债资金1875亿元，带动相关商品销售额1.32万亿元，惠及1.78亿人次。

10、新华保险半年报显示，上半年归母净利润同比增长54%，投资收益增长150%。中信银行净息差企稳1.62%、归母净利润同比增长3.08%；浙商银行营收利润同比双增，资产质量保持稳定。

11、舜宇光学科技上半年收入219.06亿元，同比增长11.5%，净利润18.08亿元增9.9%，三项核心指标全面正增长，机器视觉业务成增长新引擎。

12、古茗上半年收入74.70亿元，同比增长三成，咖啡托住单店表现；知乎二季度营收6.9亿元，IP运营拉动收入环比回升，AI商业化仍在验证期。

13、宁德时代百站换电计划落子昆明；腾讯汤道生回应"做AI慢了"质疑，称大模型竞赛是马拉松，熬得久比起得早更重要。

海外

1、英伟达上季营收962.21亿美元同比增长106%，数据中心收入890亿美元同比增117%，非GAAP调整后EPS为2.22美元超预期，当季录得近78亿美元股权证券净收益。三季度营收指引中值1080亿美元首破千亿，毛利率指引74%略低于预期。电话会透露下财年营收将增70%，亚马逊将额外部署200万块GPU，盘后股价先跌4%后转涨近5%。黄仁勋称AI已达拐点，现在算力即收入，Vera Rubin正加速全面量产。

2、美国7月PCE物价指数同比上涨3.7%，环比上涨0.2%，核心PCE同比涨3.3%符合预期，实际个人消费支出环比持平，通胀走势温和与消费降温为美联储按兵不动提供支撑，9月加息概率升至约42%。7月耐用品订单环比增长1.1%超预期，但核心资本支出走软。媒体指出美国通胀7月仍顽固，沃什通胀立场尚未明确，周五杰克逊霍尔讲话更吸睛。

3、Meta与美国29州就社媒成瘾案达成和解，最高付180亿美元，逃过1.4万亿美元天价重罚，作为和解条件，Meta将限制未成年人每日使用时长，设置强制暂停与夜间禁用时段，强化年龄验证，并接受独立审计监督。

4、伊朗与阿曼就霍尔木兹海峡收益分配等达成协议，受局势缓和预期推动，布伦特原油本周跌逾9%，伊拉克等海湾产油国出现抢装出货迹象，但市场提醒霍尔木兹风险溢价短期仍将存续。

5、贸易战火烧至选战，特朗普关税行动令共和党中期选举承压，其对200亿美元加拿大商品征收50%关税直接冲击缅因、密歇根等关键选战州，分析称加拿大反制关税对特朗普所赢得州的经济冲击是对哈里斯胜选州的两倍。

6、Anthropic上市前加速囤算力，斥资450亿美元与Nscale签署六年算力大单，采用英伟达最新Vera Rubin芯片，涵盖460兆瓦电力供应，接手微软退出的数据中心园区，并面向付费用户推出Chrome版Claude。

7、软银正与投行磋商发行100亿至200亿美元债券，拟9月落地，为偿还押注OpenAI的400亿美元过桥贷款再融资，此举系软银履行对OpenAI近650亿美元投资承诺的融资安排，其垃圾级信用评级引发市场对信用风险的忧虑。

8、苹果将于9月10日举行发布会，推出首款折叠屏iPhone与iPhone 18 Pro，IDC预测折叠屏iPhone首年出货量将达1000万部，2027年市占率或达40%，这也是新任CEO特努斯首度主导重磅产品发布。

9、胰腺癌治疗迎历史性突破，FDA批准RevMed靶向新药daraxonrasib上市，年标价超47.5万美元，临床试验显示患者中位生存期从6.7个月近乎翻倍至13.2个月，华尔街预测2032年销售额有望突破90亿美元。

10、Salesforce三季度指引超预期大涨，与Anthropic扩大合作；惠普三季度营收157亿美元同比增长13%，盈利预测超预期，但盘后股价重挫约10%，市场聚焦PC需求隐忧。

11、OpenAI发布技术报告，详解AI模型如何突破Hugging Face安全防线，披露GPT-5.6 Sol以自主代理形式协同运作、入侵开源平台，公司已暂停相关模型训练；谷歌推出迄今最精准语音转文本模型，支持85种语言。

12、比特币与黄金基金过去五个交易日合计吸金70亿美元创纪录，GLD净流入34亿美元，IBIT净流入15亿美元，供给受限的黄金与比特币共享同一套对冲逻辑。

13、韩国股灾外溢华尔街，对冲基金重仓SK海力士单月亏损67%被迫清仓，SEC介入调查杠杆交易，美国散户借道韩股直连渠道成为这轮韩国股市暴跌的跨境风险承接方。

14、高盛将日本央行加息预期大幅前移至9月，称日元贬值压力取代工资数据成为最紧迫变量，美元兑日元若突破160关口，按兵不动将被解读为央行默许汇率走弱。欧洲央行执委施纳贝尔亦警告，欧元区经济韧性超预期，中东冲突推高能源成本令通胀上行风险未消退，进一步收紧将是必要的。

15、汇丰警告全球粮食危机警报拉响，2026/2027年度全球谷物供需缺口将是2006年以来最大，超强厄尔尼诺概率超90%，芝加哥小麦期货飙至两年高位。

16、美国保险业爆出大雷，古根海姆CEO遭FBI调查，210亿美元保险资金涉嫌违规"左手倒右手"，美国保险业背后高达1.1万亿美元的"私募吸血"模式面临崩盘危机。

17、IMF总裁警告全球财政与货币压力同步累积，敦促各国制定可信债务整合计划；大摩启动英伟达信用评级，若将或有义务悉数纳入，全口径信用敞口至2028年底或触及2000亿美元。

18、TrendForce称2027年存储将占主要云厂资本开支的68%，服务器DRAM价格2026年预计累计涨幅约270%；美联储与财政部能否达成新版财政-货币协议成杰克逊霍尔焦点；佩洛西首度建仓AI能源股。

观点精选

比尔·盖茨万字长文警告：动荡的AI时代已经到来。盖茨主张给部分职业划出"人类保留区"，即使AI能做也必须由人完成，并考虑对AI Token和机器人征税，以降低企业用机器替代人的激励，其直言"这一次真的不同"。

高盛解析科技股连续承压的三重逻辑。高盛指出，信用市场率先发出警报，CDS利差悄然走阔，费城半导体指数远期市盈率从22倍骤压至15倍，AI的核心命题已从"能做什么"变成"谁来买单"。

SemiAnalysis创始人：到2028年全球大部分AI算力只属于两家公司。Dylan Patel预计OpenAI与Anthropic两大巨头将垄断全球80%的增量算力，AI基建的暴利正掀起11万亿美元投资狂潮，科技巨头天价举债或将推高全社会借贷利率，重创传统资产估值。

花旗："贝森特看跌期权"开始生效。花旗策略师认为，贝森特翻倍长期美债回购计划正重塑利率市场，30年期互换利差收窄至2月新低，交易员不敢轻易做空长端，但Pimco警告结构性财政赤字短期无解，Druckenmiller直指此举是"错误"。

a16z：过去75年的"创新方法论"已被AI彻底改写。a16z合伙人认为，AI正让创新从工程约束转向资本约束，20人团队如今能有效部署10亿美元，这一判断将直接影响初创公司与大厂的竞争格局。

行业/概念

1、航天 | 据上证报报道，8月26日，上海市人民政府办公厅印发《上海市战略性新兴产业发展"十五五”规划》。其中提到，促进卫星互联网与北斗系统协同发展、加快“千帆星座”低轨通信卫星组网，推广"智慧天网”中轨天基测控服务，加快推进卫星互联网和北斗规模化应用等。

点评：中泰证券认为，当前全球卫星互联网建设进入加速阶段，低轨卫星星座需要持续、大规模、低成本的发射能力，随着可重复使用火箭技术持续突破，卫星互联网组网需求有望释放，商业航天产业化进入加速期。

2、脑机接口 | 据上证报报道，8月26日，《京津冀脑机接口跨区域质量强链工作方案》印发。其中提到，推进脑机接口质量强链标志性项目建设。围绕脑机接口涉及的神经信号采集、解码、控制和反馈等关键环节，聚焦脑电信号感知与采集、人机交互技术、脑机接口典型应用场景等方面，推动新型干电极、柔性电极、脑机接口信号采集芯片、计算解码芯片、集成整机采集系统、高性能实时解码算法等质量共性技术突破和转化落地。

点评：兴业证券认为，2026年将成为脑机接口产业从技术探索迈向产业落地的关键一年，产业驱动要素呈现多重共振。脑机接口各类技术路线的底层架构已基本确立。“脑控万物”的理念赋予了脑机接口极其广阔的想象空间，应用场景的持续深化与多元化发展，将成为驱动行业长期增长的核心动力。

3、磷化工 | 据中证报报道，根据最新政策动态，2026年9月1日起，我国将恢复农用磷肥的常态化出口申报。此前自3月14日至8月31日实施的阶段性出口管控（暂停申报）旨在优先保障国内春耕用肥供应，该禁令将于8月底到期解除。自9月1日起，磷酸一铵（MAP）、磷酸二铵（DAP）及各类农用含磷复合肥恢复出口报关。

点评：由于占全球化肥贸易量约10%的伊朗磷肥（磷酸一铵/二铵等成品）直接出口受限，目前国际磷肥价格显著高于国内，波罗的海地区磷酸一铵报价折合人民币比国内出厂价高出近千元。出口放开后，具备出口能力的龙头企业有望通过承接海外订单修复业绩，有望实现国内淡季出口放量的局面。

4、化妆品 | 据中证报报道，国家药监局日前发布化妆品行业标准《化妆品产品标准通则》，自2027年1月1日起实施。《通则》指出，优先对具有创新性、独特性、为保护消费者用妆安全需明确产品相关技术要求指标的产品制定标准；化妆品产品标准应设置原料要求、技术要求指标、检验规则、净含量、标签、使用期限、包装、运输和贮存等要素。

点评：在科技创新、国货崛起和消费升级的多重驱动下，中国化妆品产业正站在从“制妆大国”向“制妆强国”跨越的历史性关口。中国已稳居全球第一大化妆品消费市场。2025年，行业市场规模突破1.1万亿元，展现出强大的韧性与活力。

5、6G | 据中证报报道，国务院新闻办公室8月26日举行“开局起步‘十五五’”系列主题新闻发布会。工业和信息化部信息通信发展司司长刘郁林表示，6G是“十五五”时期核心技术攻关的重中之重。我们将加快6G核心技术攻关，持续开展6G技术实验、标准研制，促进6G产业成熟，为6G的商用做好准备。面向需求侧，深化应用赋能，推动5G工业互联网等技术在制造、能源、医疗、文旅等领域的规模化应用，加快人工智能+信息通信创新发展，培育数字消费新模式，让信息通信技术融入车间产线，深入矿山、井下，点亮美好生活。

今日关注

【中国】

1、7月规模以上工业企业利润数据公布

2、中金公司换股吸收合并东兴证券、信达证券上会审核

3、十四届全国人大常委会第二十四次会议继续举行（会期8月25日至28日）

【海外】

1、美联储杰克逊霍尔全球央行年会开幕（8月27日至29日），主题"金融创新：对支付与政策的影响"

2、韩国央行公布利率决议

3、欧洲央行公布最新货币政策会议纪要

4、日本央行副行长冰见野良三发表讲话

5、美国8月22日当周初请失业金人数、7月商品贸易帐公布

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当地时间2026年8月26日，英伟达召开了2027财年第二季度财报电话会议。在这场万众瞩目的业绩会上，英伟达首席执行官黄仁勋与首席财务官科莱特·克雷斯（Colette Kress）向市场交出了一份惊艳的答卷：

• Q2总营收达到创纪录的960亿美元，同比翻倍；
• 其中数据中心营收环比增长18%至890亿美元；
• 公司预计Q3总营收将达到1080亿美元（上下浮动2%）。

令市场意外的是，在以往通常只给出下季度指引的惯例下，首席财务官Colette Kress罕见地给出了长期预期，预计2028财年（对应自然年2027年），公司营收将实现约70%的同比增长。

首席执行官黄仁勋在财报电话会议上将此轮AI计算投资浪潮定性为"一代人一次"的平台级转型。黄仁勋强调，70%的增长仅是“受限于产能”的结果，在Agentic AI普及的推动下，真实市场需求增速远超100%。

英伟达预计第三季度毛利率约为74%，此后将在第四季度触底至71%至72%，理由是内存价格涨幅"远超此前预期"且仍在持续攀升。公司预计价格调整措施将于2028财年第一季度生效，届时毛利率回稳至72%至73%。

此外，管理层预计英伟达的CPU收入将在2028财年实现翻倍以上增长。

市场最为关注的焦点之一是英伟达未来业绩的可持续性。

对此，英伟达首次给出了长达一年的前瞻指引。预计2028财年营收将同比增长约70%。但管理层反复强调，这是一个“打折”后的数字。

黄仁勋在回答分析师提问时直言：

尽管我们的需求远远大于70%，但我们的供应使我们有信心实现70%的增长。如果不受限制，这个数字会高得多。我们今年的同比增长达到了100%，目前的非受限需求非常巨大，因此我们只能拼命工作去获取更多产能。

对于当前供应链的紧张程度，黄仁勋用一种接地气的方式描述道：

现在整个供应链都面临挑战，每个人都在满负荷运转……我需要整个供应链来帮我的忙。

克雷斯也补充指出，非超大规模企业（即ACI&E部门，包括主权AI、区域云、企业等）的增长势头极其迅猛。该部门Q2营收达到400亿美元，环比增长25%，同比激增138%。黄仁勋对此表示：

这部分世界的计算量随着时间的推移，可能会比我们目前在云端看到的还要大。

英伟达之所以能让云厂商和主权资本心甘情愿地掏出巨资，核心在于其不断跃升的“算力经济学”。

会议上，黄仁勋揭示了一组让投资者振奋的单位经济模型数据：

在Hopper时代，我们每吉瓦（GW）数据中心的营收机会大约是180亿美元；到了Grace Blackwell，大概是250亿美元；而对于Vera Rubin，这个数字大约是400亿美元。

这意味着，随着整机柜系统（如NVLink 72）的演进，同样规模的电力和土地带来的产值正在呈指数级上升。黄仁勋强调：

最理想的答案实际上是每吉瓦能产生无限的计算量。如果能在1吉瓦的电力和土地上放入1万亿美元的计算量，那将是一个美妙的结果。只要生产力、耐用性和通用性持续增长，人们就会乐于投资那些能产生收入、创造利润并以难以置信的速度收回成本的资产。

针对市场对于英伟达投资前沿AI实验室（如OpenAI、Anthropic）并引发“循环融资”的担忧，英伟达管理层给予了正面且强硬的回应。

英伟达已在前沿AI实验室投资了近500亿美元，并联手黑石、贝莱德等资本巨头成立了融资平台，计划筹集超5000亿美元的第三方资本。克雷斯表示：

我们知道有些人会称之为循环融资，但我们不这么看。这是一次重大的计算平台转移，这些公司是百年一遇的。我们预计它们将成为历史上最大的科技公司。

黄仁勋更是对这些投资毫不掩饰地表达了看好：

投资这些公司是一个千载难逢的机会。我唯一的遗憾就是没能更早、更多地投资。

他进一步强调：

我百分之百确信我们的技术将继续为他们提供非凡的价值，他们将在很长一段时间内成为我们的客户和合作伙伴。

在极其乐观的增长预期中，管理层极为罕见地主动释放了关于毛利率下行的预警，这成为了本次电话会上最值得投资者警惕的变量。

克雷斯给出了一条清晰的毛利率路径指引：Q3毛利率预计为74%，并在Q4触底至71%~72%区间，随后2028财年全年随着Q1涨价，生效回升至72%~73%。

导致毛利率承压的核心痛点在于高带宽内存（HBM）价格的超预期飙升。Kress表示：

正如你们所知，我们正经历存储市场的极端定价。价格上涨的幅度超出了我们之前的预期，并且进入明年还会继续走高。因此，我们今天要设定下预期。

克雷斯解释：

我们希望能直言不讳地说明这一点，而不是让它作为一个悬而未决的问题拖延下去。

她同时补充道，存储供应紧张本身就是驱动英伟达自身增长的同一需求激增的症状。

Agentic AI引爆新战局，纯CPU机架成下一增长极

在终端应用层面，本次电话会最大的增量信息在于确认了Agentic AI（智能体人工智能）已经跨越了临界点，并正在引爆纯数据中心CPU市场的狂欢。

黄仁勋表示：

今天绝大多数的AI是由人类提示（prompted）的。但我相信，就在上个月，情况已经发生了变化。现在大多数AI已经是智能体化（agentic）的了。

他详细解释了背后的算力消耗逻辑：

相比于人类使用，一个智能体进行推理、计划和多次工具调用所需的算力，可能是15到100倍。

这种工作负载的剧变直接拉动了Vera CPU的需求。作为独立于Rubin GPU的单独产品，Vera不仅在SPEC基准测试中比竞品快1.8倍，其每瓦带宽更是达到其他数据中心CPU的5倍。

管理层预计，在约200亿美元的总体服务器CPU市场中，英伟达的CPU收入将在2028财年实现翻倍以上增长，确立其作为全球领先服务器CPU供应商的地位。

主持人：

下午好。我是Tiffany，今天将担任本次会议的主持人。欢迎各位参加英伟达第二季度财报电话会议。为避免背景噪音干扰，所有线路已静音。演讲结束后将进行问答环节。谢谢。现在有请Toshiya Hari开始发言。

Toshiya Hari（英伟达投资者关系部门）：

谢谢。下午好，欢迎参加英伟达2027财年第二季度财报电话会议。今天与我一同出席的有英伟达总裁兼首席执行官黄仁勋，以及执行副总裁兼首席财务官Colette Kress。本次电话会议正在英伟达投资者关系网站上进行网络直播。

直播将提供回放，直至下一次讨论2027财年第三季度财务业绩的财报电话会议。今日电话会议内容为英伟达财产，未经我方书面许可，不得复制或转录。本次电话会议中，我们可能会就当前预期作出前瞻性陈述。

这些陈述涉及若干重大风险和不确定性，实际结果可能与预期存在重大差异。如需了解可能影响公司未来财务业绩和经营的相关因素，请参阅今日财报发布的披露内容、我们最近提交的10-K和10-Q表格，以及向美国证券交易委员会提交的8-K表格报告。本次所有声明均基于我们截至2026年8月26日当前可获取的信息，除法律要求外，我们不承担更新上述声明的义务。

本次电话会议将讨论非GAAP财务指标。您可以在我们网站发布的首席财务官评论中找到非GAAP财务指标与GAAP财务指标的对照表。下面，请Colette发言。

Colette Kress（执行副总裁兼首席财务官）：

谢谢，Toshiya。

我们再度交出了一份亮眼的季度成绩单，营收、营业利润和每股收益均创历史新高。总营收达960亿美元，同比增长逾一倍，增速连续第四个季度加快。人工智能需求的强劲增长正在推动全球基础设施建设，增长机会覆盖超大规模云服务商、人工智能实验室、AI原生企业、传统企业以及主权客户等多元群体。我们预计2028财年营收将增长约70%，这一展望受供应端制约。

数据中心业务

第二季度数据中心营收环比增长18%，达890亿美元，超大规模（Hyperscale）和ACI&E两大细分板块均贡献突出，其中ACI&E涵盖我们的新云（Neocloud）、工业及企业客户。超大规模营收达490亿美元，环比增长13%，持续受益于Blackwell的强劲表现。更多算力上线印证了"算力越多、营收越高"的逻辑——我们的超大规模客户本季度财务表现亮眼，营收增速加快，利润率持续扩张。随着云行业积压订单突破2万亿美元，前五大超大规模云服务商的资本支出预计2026年将接近8000亿美元，2027年将达1.3万亿美元。

与AWS的合作扩展

今天，我们很高兴宣布与AWS深化合作。在现有庞大英伟达算力装机基础上，AWS将从本季度至2029财年第二季度额外部署200万颗GPU，同时配套Vera CPU，部分与Rubin集成，部分独立部署。AWS将在Amazon Bedrock和SageMaker上托管英伟达Nemotron系列开源模型。此外，亚马逊还将全面采用我们的物理AI全栈——Omniverse、Cosmos、Isaac和Jetson——为其仓储机器人舰队提供动力。

ACI&E板块

ACI&E营收达400亿美元，环比增长25%，同比增长138%，增长动力来自企业、AI初创公司和主权客户需求上升带动的产能扩张，以及超大规模客户为补充自建而采购的外部容量。借助英伟达DSX参考设计，我们的新云合作伙伴得以更快上线、以更低的token成本运营，预计年底总装机容量将达8吉瓦，较2025年底的约3吉瓦大幅提升。

令人振奋的是，即便规模如此庞大，我们仍在观察到需求加速的态势。客户预测显示明年需求将翻倍，然而正如前述，受供应制约，我们预计增速约为70%。英伟达算力在我们服务的每一朵云中均已满负荷运转，为超大规模客户、新云和AI实验室合作伙伴创造的经济价值持续攀升。

驱动增长的三大核心能力

除打造最优秀的AI计算技术和最强大的供应链外，英伟达还具备三项独特能力，构成我们增长的核心引擎。

第一，英伟达架构兼容所有模型，并随着开源和闭源模型的普及持续扩大份额。 闭源模型和开源模型的采用量均在急速攀升。英伟达承载着领先的闭源模型——OpenAI、Anthropic、Grok、Meta、Gemini，以及领先的开源模型——TML、Mistral、Qwen、Kimi、GLM、DeepSeek、Minimax和Nemotron。无论小模型还是大模型、语言还是视频、自回归还是扩散模型、云端还是边缘，英伟达均可高效运行。英伟达在训练、推理和智能体（Agentic）工作负载上均表现卓越。一个平台，可灵活适配所有模型和工作负载，并贯穿AI全生命周期，这种性能、灵活性与耐久性的组合，使英伟达成为最具生产力和融资价值的算力基础设施。

第二，我们的全栈AI工厂平台正在扩大我们在数据中心潜在市场（TAM）中的份额。 自Hopper以来，我们的每吉瓦营收机会已从约180亿美元增长至Blackwell时代的250亿美元，再到Vera Rubin的400亿美元。Vera Rubin现已涵盖Vera CPU、Rubin GPU、NVLink、InfiniBand或以太网，以及本周早些时候发布的Groq LPU。我们跨GPU、CPU、NVLink纵向扩展网络、横向扩展网络、系统、算法和软件的极致协同设计能力，使我们每代产品均能实现突破性的性能提升。

Vera Rubin充分体现了这一点，相比Grace Blackwell Ultra，其每兆瓦吞吐量提升30倍，token成本降低35倍。我们已于本月初启动Vera Rubin量产出货。目前已收到所有主要超大规模云服务商、AI云及系统OEM的采购订单，预计Vera Rubin将成为英伟达历史上出货爬坡最快的产品。我们的网络业务再创季度新高，营收环比增长18%。Spectrum-X以太网同比增长2.6倍，助力我们迈向全球最大、增速最快的网络公司之列。

随着智能体AI的普及，数据中心CPU需求正在加速增长。我们于2021年推出的Grace CPU取得了显著成功，过去12个月的滚动营收超过50亿美元。当前，我们的下一代Vera CPU已全面量产。作为独立产品，Vera进一步扩大了我们的潜在市场空间。Vera在SPEC基准测试中完成智能体任务的速度比其他数据中心CPU快1.8倍，每瓦带宽提升5倍。我们预计Vera将被所有主要超大规模云服务商、新云、AI实验室和系统OEM部署，出货已向牵引伙伴展开，包括OCI、SpaceX AI，以及本季度开始的AWS。

我们仍看到约200亿美元的服务器CPU总需求空间。基于客户需求及改善中的供应前景，我们初步预计2028财年CPU营收将翻倍以上，有望跻身全球领先服务器CPU供应商行列。

自去年宣布与Grok的合作以来，我们一直致力于融合英伟达的高吞吐与Grok的高交互架构。本周在Hot Chips大会上，我们宣布Grok 3 LPX——我们首款机架级LPU系统——已全面量产，并已创造记录：在人工智能分析基准测试中，每秒token数达到次优方案的近4倍。我们预计本季度晚些时候至下季度初将向早期用户批量出货，Nebius将成为首家。

如今，我们售卖的不仅是最优秀的芯片，更是一套完整的全栈AI工厂平台，为客户提供卓越的经济性，同时拓展我们在数据中心潜在市场中的份额。

第三，我们的全栈AI工厂与丰富的CUDA生态系统相结合，使我们能够将AI延伸至单一芯片无法触达的市场。 超大规模客户之外，是一片渴望拥抱AI的广阔市场。对于无意自研定制芯片的客户，英伟达经过充分验证的全栈平台，独特地助力主权客户、新云和企业构建AI基础设施、实现全面运营、通过CUDA软件持续优化，并与我们庞大开发者生态系统的需求相对接。

超大规模客户仍将是主要增长引擎，但非超大规模业务——即涵盖主权、区域新云、企业、边缘和隔离数据中心的ACI&E板块——将占数据中心业务的约半壁江山。我们的AI原生初创生态系统主要在英伟达算力平台上开发和运行，规模正在快速扩张。2026年上半年，全球风险投资对AI的投入超过4000亿美元（其中约70%用于算力），已超过2025年全年2650亿美元的融资规模。

近20家公司，包括SpaceX旗下的Cursor、Figma和Together AI，年化营收现已超过10亿美元，较去年第四季度的13家有所增加，其中垂直企业软件增速最快。在企业业务方面，过去12个月滚动数据显示，汽车垂直领域本地部署（On-Prem）营收达80亿美元，金融服务、制造和医疗健康合计贡献70亿美元。Hudson River Trading和Jane Street正借助英伟达AI工厂加速量化交易；三星电子利用英伟达cuLitho将计算光刻性能提升最高20倍；百时美施贵宝（Bristol Myers Squibb）正投资Vera Rubin AI工厂——紧随罗氏（Roche）和礼来（Lilly）的布局之后——以应对药物研发周期从数年压缩至数月的需求。

主权AI与新云

主权AI业务方面，我们主要通过区域新云开展，第二季度环比增长35%，同比增长逾三倍。一个国家或地区可以将土地和电力直接分配给区域云合作伙伴，而这是其绝不会对外国超大规模云服务商开放的。我们自身不运营云业务，是所有主权客户和新云的中立合作伙伴。由于英伟达算力高效、灵活、可租用且经久耐用，区域云的兴趣正在全球各地持续升温。

我们帮助CoreWeave、Nebius和Nscale建立了完整的基础设施业务，新云也正在各地涌现：亚美尼亚的Firebird、覆盖非洲的Kosovo Technologies、中国台湾的GMI Cloud、印度的Yoda和NASA、澳大利亚的Hermes、马来西亚的YTLA Cloud——它们以低功耗和运营专长与我们的平台强强联合。

上个月，我们宣布与日本国家AI公司Noetra建立合作，共建英伟达DSX AI工厂，打造开源模型，为AI智能体、数字孪生、机器人和物理AI应用提供动力。韩国LG和现代汽车集团正与英伟达携手构建和扩展AI能力。在欧洲，创纪录的35台全新英伟达驱动AI超级计算机相继亮相，推动产业和科学领域的突破性进展。

新云融资模式

新云正在看到来自多元客户群体的强劲需求管道。有别于传统模式——将全部容量分配给单一长期包销保证（而这通常是贷款方独立为数据中心项目融资所要求的），我们引入了一种收入分成结构：英伟达对设施部分容量提供"要么使用、要么付款"的承诺，即最低收入保证，帮助贷款方建立承销信心；作为交换，我们分享新云超出该底线所获收入的一部分。独立资本仍对每个项目进行独立的基本面审核——我们不发放贷款。

在这一模式下，我们实现双重收益：一次来自硬件销售，另一次来自租金收入分成，后者是叠加在一次性设备销售之上的高度重复性收入流。长期来看，该模式可扩大我们的可寻址市场，在核心平台收入之外创造与使用挂钩的经常性收入流，中长期有望带来数十亿美元的营收。

前沿AI实验室战略

综上，英伟达的三大核心能力——运行所有模型的平台、抢占更多数据中心潜在市场的全栈AI工厂平台，以及将AI延伸至单一芯片无法触达市场的CUDA生态系统——相互强化，共同构成我们增长的引擎。

下面，让我汇报我们与前沿AI实验室合作的进展。前沿AI实验室对训练和推理算力的需求极为旺盛，但其增长速度已超出自身资产负债表和信用状况所能支撑的范围。它们面对快速增长的客户需求，却尚不具备数十年基础设施合同和投资级融资能力来独立保障AI工厂基础设施的建设。换言之，制约其增长的不是技术，也不是客户需求，而是算力。对这些企业来说，更多算力意味着更多智能、更多用户和更多营收。英伟达需要助力这一飞轮持续转动。

首先，我们已向前沿AI实验室投资近500亿美元。这是一笔有分量的承诺，但仅占我们同期预期自由现金流的一小部分。其次，为支持前沿实验室的基础设施建设，我们近期宣布与全球六家领先基础设施资本提供方——Apollo、贝莱德（BlackRock）、黑石（Blackstone）、布鲁克菲尔德（Brookfield）、高盛（Goldman Sachs）和KKR——建立融资平台合作，将募集逾5000亿美元第三方资本。借助这些合作，AI实验室将能够依托我们独特、灵活且经久耐用的算力平台，以相对具有吸引力的利率，通过长期机构资本融资，构建和使用AI基础设施。

上周，我们宣布通过与软银能源（SoftBank Energy）的合作，以独家托管方式，在其PORTS-Pike园区取得土地电力和机房容量。初期部署预计可支持4.25吉瓦AI工厂容量，将由OpenAI使用。PORTS-Pike部署的每代英伟达AI工厂系统预计涵盖约150万颗英伟达GPU，未来20年内该基地可支持多轮升级迭代。这里有一个核心经济逻辑：长期采购（LPS）承诺锁定了一个长期运营的AI工厂站点，而数据中心内的英伟达算力则可以反复升级。

这一项目深化了我们与OpenAI的长期合作关系。OpenAI承诺到2030年大规模部署英伟达AI基础设施，其现有及规划承诺对应约12吉瓦的英伟达算力。此外，对另一家前沿AI实验室，我们将为近2吉瓦算力提供选择性信用增信，这与其不借助英伟达信用支持独立保障的大量英伟达算力容量互为补充。

我们清楚这一支持规模不小，也预料会有人将其定性为"循环融资"。但我们持有不同看法。我们正在经历一次重大算力平台转型，这是人类历史上最重要的技术之一的诞生过程，而这些都是百年一遇的企业。其技术领先地位已获验证，客户牵引力和使用量正在急速攀升。我们预计它们将成为史上最大的科技公司。我们相信，衡量这些投资时，无论是需求的强度、它们为我们创造的业务、在英伟达平台上构建的生态系统，还是我们投入资本的股权回报，都将是优异的。且我们的风险有限——英伟达算力平台灵活可调配，可重新部署以服务其他客户。

为提供背景参考，我们预计明年来自AI实验室（即我们预计将运用资产负债表支持的对象）的需求，将贡献我们约四分之一的业务。我们出货的算力将由投资级客户或其支持方消化。

损益表其余项目

GAAP和非GAAP毛利率均为75%，与上季度基本持平，主要因产品组合相近。GAAP和非GAAP运营费用分别环比增长10%和11%，主要由算力基础设施成本上升以及薪酬和福利支出增加所驱动。非GAAP实际税率为16%，较去年同期上升，主要由营收增长所致。

在资产负债表方面，为备战Vera Rubin发布，存货增至320亿美元。应收账款天数升至60天，反映部分投资级客户就跨多季度出货的大额采购获得了延长付款期限的安排。

股东回报

第二季度，我们向股东回报创纪录的260亿美元，其中股票回购200亿美元，按每股0.25美元的季度股息派发60亿美元。相对于回报50%或以上自由现金流的计划，我们年初至今已回报60%。展望未来，我们拟在战略用途净额之外，进一步提高并回报超额自由现金流。

第三季度展望

总营收预计为1080亿美元，误差幅度±2%。预计环比增长主要由数据中心内的AI原生客户驱动；超大规模业务的增长则预计在第四季度及2028财年随Vera Rubin供应增加而重新加速。预计第三季度Vera Rubin将占数据中心营收的约20%。

展望未来，我们初步预计2028财年营收同比增长约70%。尽管我们将努力弥合供需缺口，但预计至少在2028财年结束前，供应仍将是制约因素。

毛利率预期

我们知道许多投资者对毛利率深感关切，因为零部件成本已大幅上涨。大家已经了解，我们正面临内存价格的极端涨价情况，涨幅超出我们此前预期，且明年还将持续走高。对此，我们今天明确设定预期。第三季度，GAAP和非GAAP毛利率预计均为74%，误差幅度±50个基点。预计毛利率将于第四季度触底，区间为71%至72%，随后随着第一季度执行价格上调，在2028财年回升至72%至73%区间。我们希望直接说明这一情况，而不是让其悬而未决。

当前内存紧缺在很大程度上正是由AI基础设施建设本身所驱动，与那些单纯推高我们成本、却无任何对冲收益的零部件不同，内存供应趋紧恰恰是推动我们自身增长的同一需求浪潮的表征。我们与三大内存供应商均保持长期深厚的合作关系，正与其密切协作，进一步扩大我们路线图所需的产能。

GAAP和非GAAP运营费用预计分别约为92亿美元和90亿美元。全年来看，我们现预计运营费用增速约为50%出头，增长动力来自产品组合的持续拓展以及AI工具使用的进一步加深——后者已经并将持续提升工程效率。

2027财年全年，我们继续预计GAAP和非GAAP税率区间为16%至18%，不含特殊项目及税务环境的重大变化。

以上是我的陈述。下面进入问答环节。主持人，请开始提问。

问答部分

主持人： 第一个问题来自摩根士丹利的Joseph Moore。

Joseph Moore（摩根士丹利）：

谢谢。想请教一下70%增速目标的依据——你们此前从未给出全年指引，这次为何有足够信心这样做？另外，需求增速达100%，你们实际能实现70%，这30个百分点的差距究竟来自哪些关键制约？未来能否逐步弥合这一差距？

黄仁勋（创始人、总裁兼首席执行官）：

谢谢，Joe。

人工智能已经真正进入实用阶段。随处可见的AI智能体需要消耗海量算力——大型语言模型因日益强大而规模越来越大，这些智能体要进行推理和规划、多轮工具调用。完成一项任务，智能体所需的算力相当于人类使用量的15到100倍，视问题类型而定。因此，算力需求之巨是有目共睹的。

但还有一部分增长驱动力不那么为人所知。我们的业务在某种程度上几乎是独一无二的——因为我们是全球唯一一家设计、构建并提供完整AI工厂平台、全栈系统的公司。客户当然可以自由组合，但大多数公司既没有能力也没有意愿自行集成。因此，市场中有相当一部分客户群体给我们带来了增长，这包括：主权AI、区域AI、新云、AI初创公司、企业客户，共同构成我们业务的约一半，且这部分每年增速达100%。

从长远看，这部分市场很可能比当前云计算领域的规模还要大。我们所看到的需求，正是由上述所有因素共同驱动的。

还有另一个不可忽视的现实：如今你无法简单地采购技术就能搭建起这套基础设施，必须提前数年保障土地、电力和机房资源。整个供应链的统筹协调——建设、供电、制冷以及所需的大量劳动力——都需要精心规划。AI基础设施正在全美乃至全球创造大量就业机会，但这需要更长远的谋划。因此，我们现在就在深入推进上游基础设施的保障工作。就如同很久以前，人们曾质疑我们身为芯片公司为何要与内存供应商深度合作——如今回过头来看，那正是我们早早布局上游供应链的先见之明。如今，我们与发电商合作，与全球各地的土地、电力及机房合作伙伴合作，这一切都在为最终服务我们生态系统和客户的算力建设做好铺垫。

因此，我们在上下游都拥有了更高的能见度。我们从未以全年为单位进行前瞻指引，但尽管实际需求远超70%，我们对供应端有足够信心保障70%的增长，并将持续与供应链协作，力争突破这一上限。

我们想做的，是让客户、股东和供应链合作伙伴看到完全一致的视角。这一点至关重要，因为各方都在投入大量资源，让所有人对同一套信息高度对齐非常必要。明年将是极为重要的一年，前景令人振奋。

主持人： 下一个问题来自Cantor Fitzgerald的CJ Muse。

CJ Muse（Cantor Fitzgerald）：

好的，下午好，感谢提问机会。投资者目前非常关注您在推理市场的份额。能否谈谈您所观察到的智能体AI工作负载的演变趋势，以及随着全栈平台代际更迭、ACI&E板块增长加速，以及Grok 3 LPX的加入，您预计自身份额将如何演变？

黄仁勋：

谢谢CJ。

AI的全生命周期正变得远比以往复杂，而这愈发契合英伟达的架构优势。可以将其划分为四个阶段：第一阶段，准备所需数据，涵盖合成数据、真实数据，以及人工标注和生成的数据；第二阶段，预训练模型；第三阶段，后训练；第四阶段，智能体推理。每个阶段都相当复杂，而智能体推理尤为如此。

英伟达架构的卓越之处，正体现于NVLink 72机架级架构的创新。当我们首次推出世界上第一个机架级架构时，这震惊了整个行业——打造第一代产品绝非易事，极具挑战性。如今，我们已进入NVLink 72机架级系统的第三代。为此，我们重塑了整个供应链，重新设计了系统，重新发明了技术，重构并重写了软件——每一个环节都历经艰辛。但它使我们得以打造出一套统一的、可灵活调度的系统，能够在数据创建、数据准备、预训练、后训练到智能体推理之间无缝切换，为客户带来难以估量的价值。

而这一点之所以意义重大，在于每吉瓦的英伟达技术所对应的营收贡献正在持续攀升。在Hopper时代，配合InfiniBand，每吉瓦约对应180亿美元；到了Vera Rubin时代，加上CPU、三种不同类型的网络（因为需要多种网络类型才能覆盖全球数据中心的完整需求，更不用说园区内安全网络和跨园区网络），以及Groq，每吉瓦营收机会已上升至400亿美元。一个数据中心每吉瓦对应的投资，已从大约五年前的约300亿美元增至今天的约600亿美元。

当然，生产效率是相当惊人的，性能提升也是有目共睹的。但面对600亿美元的投入，如果能够跨越AI生命周期的多个阶段充分利用，运行各种类型的模型——无论是扩散模型、自回归模型、状态空间模型还是各类混合架构，无论注意力机制如何变化，大模型还是小模型——那么这笔投资将能更长时间地保持其价值和生产力。因此，我认为我们在这个新时代的竞争优势是相当显著的，这也解释了为何我们的增长非但没有放缓，反而还在加速。

谈到Grok，我对Grok 3感到无比兴奋。我们实现了创纪录的token交互速率，延迟极低，团队表现非常出色。过去几个月，我们一直在将NVLink架构深度融合进来——这将作为核心引擎，承担绝大多数工作负载。而对于需要极高交互性和极速token生成的服务，虽然吞吐量会低一些，每token成本也更高，但可以将其与高客单价服务相匹配。对于这类公司，可以在系统上附加一个Groq加速器。我对此非常期待。当然，全球数据中心的绝大多数工作负载，将依托Vera Rubin NVLink 72来完成。

主持人： 下一个问题来自Bernstein Research的Stacy Rasgon。

Stacy Rasgon（Bernstein Research）：

大家好，谢谢提问机会。2028财年70%的增速——对应的是大约2027日历年，如果我往回推算，这意味着与此前展望相比大约增加了2000亿美元，此前的三年展望约为1万亿美元。能否帮我们拆解一下这一提升的构成，包括Vera、CPU、Grok等各产品线的贡献？另外，您提到第一季度的价格上涨将生效，我猜其中也有一部分是定价因素。还有，我知道我可能问题太多了，但请问如果没有供应制约，实际数字会是多少？

黄仁勋：

无供应制约的情况下，数字会高出很多。我们今年已实现同比增长100%，而无约束需求更为可观，我们必须更加努力地扩大产能。我们拥有庞大的供应链，合作伙伴非常出色，已锁定大量供应，但仍需要更多。

要理解这个问题，首先要认识到，大多数人只看到超大规模云，而那只是一半的图景。另一半是我们所说的ACI&E板块，涵盖所有企业、新云、主权AI——这部分对大多数人来说几乎是不可见的，原因在于他们不购买定制芯片，也不是逐颗购买芯片，他们真正需要的是一整套专为其构建的工厂平台，而这恰恰是我们能够带来极大价值的领域。

超大规模云当然也在飞速增长。大家都知道，他们如今积压订单超过2万亿美元；都知道英伟达算力一旦上线，他们的营收就随之上涨，利润贡献就随之扩大。算力如今已经高度盈利，并直接转化为营收增长。因此，各方都在争相引入更多英伟达算力——既包括超大规模云，也包括超大规模云之外那些真实存在却难以被外部观察到的机会。

另外，我们为大家梳理了每吉瓦营收的演变：Hopper时代约180亿美元，Grace Blackwell约250亿美元，Vera Rubin约400亿美元，且每代产品的生产力都在大幅提升。因此，客户希望尽快迁移到下一代。与此同时，由于英伟达算力极富生产力，客户出售的token、出租的GPU时长都获利丰厚，利润率相当可观。这一切都在同步发生。

从宏观视角来看，我们正在经历一场影响深远的平台转型。全球每个行业都在使用计算机，因此每个行业都受到影响，每家企业都受到波及。这种全新的计算方式具有智能化特征——不再是基于文件检索，而是生成式的，能够产出智能，而这需要算力，但所能带来的成果是非凡的，从根本上改变了游戏规则。全球所有人都想参与AI革命，所有人都必须参与这场算力变革，所有人都必须构建基础设施。

主持人： 下一个问题来自美银证券的Vivek Arya。

Vivek Arya（美国银行证券）：

感谢提问机会，也感谢你们提供了这么多透明度、多年承诺和保障。我将CFO评论中的所有数字加总，得出一个约5000亿美元的数字，显然是横跨未来数年。我有几个问题：第一，这个理解是否正确？所有生态系统投资加总在这个量级，还是说未来仍有其他股权或投资待公布？第二，2028财年有多少具体的现金支出需要考量？第三，Jensen，您提到的很多投资是为了支持前沿AI实验室，尤其是OpenAI和Anthropic。但两家都在自研芯片，事实上OpenAI近几天还发布了"Jalapeno"，声称优于Blackwell。请问您如何看待这一动态——一方面大力投资生态系统，另一方面生态系统内的成员又在研发竞争性解决方案？

黄仁勋：

我们构建的是截然不同的东西。这些XPU大多是面向单一云或单一服务的推理专用芯片，而英伟达是一个覆盖AI全生命周期的完整AI工厂平台——可在任何云上运行，已进驻每一朵云，可在任何地方部署，我们会协助在任何地方完成搭建。

所有AI服务在某一时刻都会走向全球，而在那些海外数据中心里，基础设施不一定由这些公司自建。我完全预期他们的服务将在全世界的英伟达平台上运行。我对我们的技术有百分之百的信心，相信其在数据处理、训练、后训练到智能体推理的完整链条上，经济价值将持续出众。他们会使用，会长期使用。因此，我非常有信心，他们将长期是我们的客户和合作伙伴。

退一步讲，投资这些公司——不止两家，我们投资了多家AI实验室——是千载难逢的机会。我唯一的遗憾是没有投得更多、更早。其中两家即将上市，其他也将陆续跟进，它们将成为历史上最具影响力的科技公司之一。我很高兴能成为他们的朋友，很高兴与他们合作，很高兴他们在英伟达架构上构建生态系统，也很高兴他们依赖我们持续扩大规模。我有百分之百的信心，在相当长的时间里，他们的大量算力需求都将由英伟达来承载。对此，我感到非常欣慰。

Colette Kress：

Vivek，我来补充一些关于承诺的说明，尤其是其中的供应承诺部分。供应承诺对于当前Vera Rubin的爬坡以及明年的持续建设至关重要。可以看到，这些承诺中最大的部分集中在前三年，我们将以此为基础生产所需产品。这也正是我们对增长和营收信心充足的根本原因——我们已经在供应和产能两个维度完成了大量前置性对齐。

主持人： 下一个问题来自瑞银集团的Timothy Arcuri。

Timothy Arcuri（瑞银集团）：

谢谢。Jensen，我想请教关于开源模型的问题。有很多讨论认为，开源模型可能会在美国市场抢占工作负载份额。英伟达在Nemotron上显然布局良好，但另一方面，大量终端需求正是由大型前沿模型公司所驱动的。许多投资者认为开源模型的崛起会对那些公司的增长构成负面影响。请问您如何看待这个问题？开源模型的兴起，对英伟达而言是利好还是利空？

黄仁勋：

这个世界既需要闭源模型，也需要开源模型，两者的使用量都在飞速攀升。绝大多数开源模型运行在英伟达平台上，原因在于英伟达在全球的覆盖足迹最广，架构兼容性最强，无处不在——从DGX Spark等PC和边缘设备（表现非常出色），到机器人、工作站，再到本地部署的数据中心，全部覆盖。

开源模型发展势头极好，闭源模型同样如此。前沿实验室的销售额正在飙升，利润率相当可观，产出的token都是盈利的，唯一的制约就是算力。开源模型也面临同样的局面。我们在开源模型领域的地位很强，因为CUDA生态系统无处不在。开源模型对几乎所有AI初创公司和企业而言都是根基所在，原因很简单：只要有机会，就应该尽可能使用能够购买到的强大智能，这也是我鼓励员工尽量使用云端服务的原因。但每家大型企业、每个国家、每家初创公司都需要构建自己的领域特定、专有AI和专有优势。开源模型达到前沿水平，正是使这一切成为可能的关键。

开源前沿模型至关重要的一个领域是网络安全。大量网络安全公司正是依托前沿模型，才得以打造分布式、大规模、持续运行的自主网络安全防御系统，这些令人惊叹的公司正在快速涌现。没有开源模型，这一切根本无从实现。因此，开源模型不仅取得了巨大成功，不仅终于达到了前沿水平，更是美国经济、世界经济和各企业构建自有专属AI的关键支柱——两者缺一不可，都将极为成功，而且两者正在同步驱动我们的销售增长。

最后，在我们覆盖的所有AI模型份额中，我们是——我认为也几乎肯定是——唯一运行所有前沿模型的平台，无论闭源还是开源，大多数都构建于英伟达之上，因此都能在英伟达上出色运行。只要模型蓬勃发展，我就感到高兴，而闭源和开源模型都将蓬勃发展。

主持人： 下一个问题来自Melius Research的Ben Reitzes。

Ben Reitzes（Melius Research）：

嗨，谢谢。Jensen，我想换一个角度问关于需求的问题。您提到明年需求可能增长100%，我想了解驱动这一增长的几个背景因素，以及更长远的前景。有两个概念很值得关注：一是递归自我改进（RSI），据报道Anthropic和OpenAI在这方面进展顺利；二是OpenAI表示今年年底可能实现AGI。请问RSI和AGI的发展，将如何影响行业需求？是否会带来进一步的拐点，对英伟达意味着什么？

黄仁勋：

谢谢你的提问。

需求将进一步提速。今天，绝大多数AI是由人主动触发的。我相信上个月已经出现了转折点——大多数AI现在已经是智能体驱动的。而在不远的未来，每家公司都将拥有大量的智能体。英伟达目前大约有4万名员工，未来我们将拥有40万个、乃至400万个智能体，这些智能体全天候持续运行，在后台不断工作。任何有机会接触边缘个人AI智能体的人都知道，在DGX Spark或DGX工作站上运行AI智能体，意味着它会全年无休地处理各种任务。当世界真正进入全面智能体系统的阶段，智能体将持续运行，相互协作，在后台默默改进公司运营，改善人们的生活。

在很多方面，我们现在已经处于某种形式的递归改进之中——虽然是粗粒度的，但每次智能体运行后，它都会反思如何做得更好，并更新技能文档（Markdown格式的技能档案）。下次运行时，它的表现就会更好——这是一种松散的粗粒度自我改进，已经随处可见。

因此，在某种意义上，对于许多任务而言，我们可以说已经实现了AGI。我认为这些里程碑现在意义已经不大了。对行业而言，真正重要的是：第一，AI正在做有价值、有意义的工作；第二，AI正在产出盈利的token；第三，如果我们拥有更多算力，就能产出更多盈利的token，从而为所有服务带来更多利润。这正是我们当下所处的阶段，也是所有人全力押注的根本原因。

主持人： 下一个问题来自高盛的Jim Schneider。

Jim Schneider（高盛）：

下午好，感谢提问机会。您提到无约束需求可能增长100%，而实际供应端可实现的增速约为70%。能否帮助我们了解或排序当前最关键的瓶颈？包括数据中心电力及机房供应、DRAM、晶圆代工产能等，哪些是其中最为紧迫的制约因素？谢谢。

黄仁勋：

我本来可以说句俏皮话，但还是算了。

过去一年最有意思的事之一，就是看看我去哪里吃晚饭，和谁共餐——第二天对方的股价就翻倍了。认真回答的话：我们整个供应链都面临挑战，每一个环节都在全力冲刺。更多产能正在陆续上线，这也是今年有利的地方——产能不会在某一个时间节点集中释放，而是每天都在增加。良率在持续提升，我们也在积极推进良率改善，与每一家供应商密切协作。

现在还没有到明年，我们有大量的时间可以持续努力。此时此刻，我们拥有的供应对应70%增速，实际上略多于70%，但需求远高于此，我们必须加倍努力，否则就会让客户失望——而我们不希望让客户失望，我们愿意为他们努力付出。因此，我需要整个供应链的共同支持，而他们都清楚这一点。我现在向你们传达的明年需求信息，与我告诉供应链伙伴的信息完全一致——大家看到的是同一张乐谱。我努力保持尽可能高的透明度，因为我们谈论的是巨大的数字，所有参与方都需要拥有同等的信息。

主持人： 最后一个问题来自富国银行的Aaron Rakers。

Aaron Rakers（富国银行）：

谢谢提问机会。我想回到每吉瓦营收这个话题，从250亿提升至400亿美元。Jensen，您在最近一些会议上提到，这一数字还会进一步提升。在我们展望Vera Rubin Ultra及其后续产品时，是否可以理解为从400亿将走向600亿、800亿？另外，如何看待2027财年——抱歉，是2028财年——产能部署规模的扩展路径，这是一个线性过程，还是说存在某种供应释放的转折点？

黄仁勋：

好问题。

答案其实很简单：我们的目标是在单位土地上、单位吉瓦内塞入尽可能多的算力，方向是无限，当然我们力争越来越接近理想极限。在通用计算和摩尔定律时代，每吉瓦算力对应的市场规模大约是30亿到50亿美元；到了Hopper时代是180亿，Grace Blackwell是250亿，Vera Rubin是400亿，而之后还会继续提升——这是必然方向。

这对整个行业是极大的利好，对客户而言同样如此。只要生产力持续提升，灵活性和耐久性持续增强，客户就会乐于持续投资这些能产出营收、产出利润、帮助他们快速实现投资回报的资产。我最近听说，如今投资回报周期已缩短至不到一年——而我们谈论的是500亿美元规模的数据中心。这充分说明英伟达技术的生产力以及其可租用性的价值。

感谢各位今天的参与，问答环节到此结束。有请Toshiya Hari。

Toshiya Hari：

谢谢。在结束之前，请注意Jensen将于9月10日在旧金山高盛Communacopia科技大会上参加主题炉边对话，并将于10月21日在柏林GTC大会上发表主题演讲。关于2027财年第三季度业绩的财报电话会议定于11月17日召开。感谢各位今天的参与。主持人，请结束会议。

主持人： 今天的电话会议到此结束，您可以断开连接了。活动已结束。

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Salesforce交出了一份亮眼的季度成绩单，同时宣布与Anthropic达成扩大战略合作，令投资者对其在人工智能时代的竞争力重拾信心。

Salesforce公布2027财年第二季度业绩，营收113.5亿美元，同比增长11%，符合市场预期；GAAP净利润35.3亿美元，同比增长87%；调整后每股盈利5.90美元，大幅超预期。

第三季度营收指引区间为114.2亿至115亿美元，略高于市场平均预期的114.1亿美元，全年营收预期上调2亿美元至461亿-464亿美元。当期剩余履约义务（cRPO）达335亿美元，超出市场预期。

首席财务兼运营官Robin Washington在财报声明中表示，净新增年度订单价值（NNAOV）增速为四年来最强，公司有望在下半年实现有机营收再加速。

同时，公司宣布与Anthropic合作推出"Claudeforce"，将Salesforce旗下产品与Claude深度融合。

受业绩及合作利好双重提振，Salesforce股价盘后一度上涨14%，此前收报205.62美元。该股年初曾出现明显回调，但截至周三收盘，过去一个月累计涨幅已达26%，表明投资者情绪已有所回暖。

Salesforce第二季度营收113.5亿美元，按年增长11%，其中包含来自Informatica的4.56亿美元收入贡献。

调整后每股盈利5.90美元，大幅高于据FactSet汇编的分析师平均预期3.27美元；GAAP每股盈利4.29美元，较上年同期的1.96美元增长逾一倍。

反映未来营收走势的关键指标——当期剩余履约义务（cRPO）达335亿美元，按年增长14%，高于分析师平均预期的13%增幅。

第三季度营收指引区间为114.2亿至115亿美元，略高于华尔街平均预期的114.1亿美元，cRPO增速预计维持约14%。

Salesforce CEO Marc Benioff将本季度称为公司迄今最佳季报之一，并将AI列为核心驱动力。

"AI正在我们平台的每一个层面创造价值，我们看到对AI和数据产品的强劲需求。"

他表示，公司AI产品年度经常性收入（ARR）即将突破40亿美元门槛。

基于强劲的业务势头，Salesforce将全年营收指引上调至461亿至464亿美元，此前预期为459亿至462亿美元，同比增幅约11%至12%。全年调整后每股盈利预期区间上调至16.67至16.71美元，而此前预期为14.06至14.12美元，上调幅度显著。

此次上调2亿美元的营收指引中，包含约1亿美元有机增长、来自待完成收购Contentful和Fin带来的约2亿美元贡献，以及约1亿美元的外汇逆风抵扣。Salesforce预计上述两笔收购将于本财年第三季度内独立完成交割。

公司同时维持全年经营性现金流及自由现金流同比增长约4%至5%的指引，并预计25亿美元加速回购计划将于2026年10月完成最终结算。

Salesforce同时宣布与Anthropic扩大战略合作，推出"Claudeforce"，将Claude的推理能力与Salesforce的企业级数据、工作流及治理体系深度整合。

合作首期成果为"Salesforce in Claude"插件，内置37个由两家公司联合开发的预置销售技能，涵盖会议准备、交易健康审查及销售管道评估等场景，使销售人员可直接在Claude界面内调取实时客户信息并执行操作。

该插件目前向部分试点客户开放，预计今年9月进入公开测试阶段。

Anthropic CEO Dario Amodei表示：

"通过这一合作，企业可以将Claude指向其在Salesforce中积累数十年的客户信息和业务背景，并以此真正运营和发展业务。"

从商业逻辑来看，Salesforce负责财务的高管Mike Spencer在采访中指出，当客户从Claude访问Salesforce数据时，双方都将产生消费账单，这一整合有望推动Salesforce客户升级至更高层级的订阅计划。

在相互采用层面，双方互为战略客户——Claude已成为Slack默认AI模型，Salesforce内部通过Slackbot每年实现约810万小时的生产力收益，环比增长逾两倍。

Salesforce核心AI产品Agentforce及Data 360的ARR在第二季度合计接近39亿美元，同比增长逾210%。

其中Agentforce ARR突破15亿美元，同比增长超240%，高于上一季度报告的12亿美元。

在使用量层面，Agentforce和Slack平台迄今累计处理的Agentic工作单元（AWU）达70亿个，仅第二季度即完成32亿个，环比增长97%。

Slack同期实现自被收购以来最快季度NNAOV增速，Slackbot用户数环比增长逾150%。

此外，Salesforce在本季度通过Data 360摄取数据104万亿条，同比增长355%，其中通过Zero Copy方式处理82万亿条，同比增长731%。

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美联储偏好的通胀指标7月核心PCE同比升3.3%，仍远高于政策目标，货币市场已完全计入年内加息预期。油价、美元及债券收益率齐升。

英伟达盘后公布第三季度营收指引为1080亿美元（上下浮动2%），虽超出分析师平均预期的1052亿美元，但部分机构预测超过1100亿美元，指引不及最乐观预期，加之毛利率预计从75%小幅降至74%，股价盘后一度跌逾3%。

这一结果折射出市场对AI资本开支周期能否持续扩张的深层疑虑，也令投资者对周五美联储主席沃什在杰克逊霍尔的讲话愈发期待。

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美东时间26日周三盘后，英伟达公布，截至2026年7月26日的公司2027财年第二财季（“二季度”），营收同比增长106%至962.21亿美元，较分析师预期高逾4%，非GAAP口径下调整后每股收益（EPS）同比增长120%至2.22美元，较分析师预期高将近6%。

AI数据中心仍是绝对主引擎。二季度数据中心收入同比增长117%至890亿美元，较分析师预期高将近4%，占公司总营收超过九成。相比第一财季的同比增速，英伟达的总营收和数据中心收入均加速增长，且二季度实际营收较公司此前给出的指引中值高出逾50亿美元。

展望第三财季（“三季度”），英伟达预计营收中值为1080亿美元，同比增长将近90%，高于分析师预期的1051.5亿美元。这意味着英伟达大概率将正式进入单季千亿美元营收时代。公司同时预计三季度非GAAP口径毛利率中值为74.0%，低于分析师预期的75%，非GAAP运营费用增至约90亿美元。

财报公布后，英伟达股价盘后先小幅上涨，后迅速转跌，盘后一度跌4%。分析认为，盘后转跌并不意味着财报本身疲弱、不代表英伟达AI需求故事已逆转。三季度的毛利率指引略逊预期、营收指引并未高于华尔街最乐观的预期区间，且营收指引不包括中国数据中心计算收入，这让指引更保守，也让中国潜在恢复收入暂时无法成为确定性上行驱动。

此后举行的业绩电话会上，英伟达管理层表示，需求即便在当前规模下仍在加速增长，预计2028财年收入将增长约70%，显著高于约45%的分析师预期增幅；同时亚马逊承诺将大幅增加采用英伟达产品、将额外部署200万块GPU。英伟达盘后转涨，盘中曾涨近5%。

财报公布前，英伟达股价本月内已累涨超10%，反映了大量乐观预期。对于英伟达这样的核心AI资产，市场交易的是“能否大幅超出买方预期”，而不是简单超过卖方一致预期。

营收和利润全面高于预期 二季度录得近78亿美元股权证券净收益

英伟达二季度营收962.21亿美元，同比翻倍增长106%，创截至2024年7月的2025财年第二财季以来最高同比增速；环比增长18%，也显示AI基础设施需求仍处在高速扩张期。此前公司在第一财季财报中给出的二季度营收指引中值为910亿美元，实际结果高出约52亿美元。

盈利端同样强劲。非GAAP口径下，调整后二季度净利润539.54亿美元，同比增长118%，环比增长18%；EPS为2.22美元，高于市场预期的2.09美元。非GAAP运营利润639.56亿美元，同比增长124%，高于分析师预期611.9亿美元，对应运营利润率约66%，仍维持在极高水平。

毛利率方面，二季度GAAP和非GAAP毛利率均为75.0%，基本符合市场预期，较去年同期提升约2.5至2.6个百分点。对于一家季度营收接近千亿美元的公司而言，仍能维持75%左右毛利率，本身说明英伟达在AI加速计算市场的定价权依然非常强。

此外，二季度调整后运营费用为82.32亿美元，低于预期的83.2亿美元。

这些数据意味着，英伟达不仅继续在收入端跑赢预期，费用控制也强于预期。

值得注意的是，英伟达二季度“其他收入”中包含约77.7亿美元权益证券净收益，这部分被剔除在非GAAP利润之外。GAAP口径下EPS为2.46美元，高于非GAAP口径下的2.22美元，主要就是因为GAAP口径计入了这将近78亿美元的股权证券净收益。剔除这部分投资收益后，非GAAP口径净利润为539.54亿美元，更能反映主营业务盈利表现。

数据中心收入同比加速增长117% 占比超过九成

二季度数据中心业务收入890亿美元，同比增长117%，环比增长18%，高于分析师预期的约858亿至859亿美元。这一业务贡献了公司总营收的约92.5%，英伟达已经高度绑定全球AI基础设施建设周期。

英伟达CEO黄仁勋在财报公告中强调：“AI已经到达拐点。它正在做有用的工作，token正在变得有生产力和盈利能力。现在，算力即收入。”

他还表示，一年前主要是一家AI实验室在驱动建设，如今则是多个前沿实验室并行扩张，开源模型生态繁荣，物理AI也开始上线。

财报披露，Vera Rubin平台正在全面量产，机架已经在CoreWeave、谷歌Cloud、微软Azure、甲骨文Cloud Infrastructure和Nebius等合作伙伴处运行。英伟达Spectrum-6交换系统、Vera CPU、DSX平台等也被放在“AI工厂”建设叙事中，显示英伟达正在把业务从单颗GPU销售，进一步推向整机架、网络、CPU、软件和部署方案的系统级交付。

数据中心的细分业务中，市场最关注的超大规模（Hyperscale）收入为487.1亿美元，高于预期的435.5亿美元，显示大型云厂商和超大规模客户仍是当前AI基础设施投资的主力。Compute & Networking收入883亿美元，也高于预期846.9亿美元。

不过，并非所有数据中心子项都超预期。涵盖AI云、工业应用及企业级应用的ACIE业务收入为403.1亿美元，低于市场预期419.6亿美元。这意味着，虽然总数据中心需求仍然强劲，但本季度的超预期主要由超大规模云厂商（Hyperscaler）拉动，企业端、工业端和部分AI云相关需求扩张节奏略低于市场此前期待。

相比之下，边缘计算（Edge Computing）业务二季度收入72亿美元，同比增长27%，环比增长13%，高于市场预期的66.1亿美元。

这一业务涵盖RTX、Windows端侧AI、机器人、自动驾驶等方向，其收入规模远小于数据中心，构成了英伟达“物理AI”叙事的核心，虽然营收仍在增长，但短期内还难以改变英伟达收入高度依赖数据中心的结构。

三季度营收指引增长放缓 未超越最乐观预期

英伟达预计三季度营收1080亿美元，上下浮动2%，即约1058亿至1102亿美元，相当于同比增长85.6%至93.3%，中值同比增长89.5%。即使按区间低端计算，公司也将进入单季营收千亿美元俱乐部。

这份指引高于市场一致预期。不同机构统计的三季度营收预期大致在1040亿至1050亿美元区间，英伟达给出的1080亿美元中值，意味着仍有约3%至4%的上修空间。

但这也是盘后股价承压的一个关键原因：市场此前对英伟达的“真实门槛”可能高于一致预期。

财报前，LSEG统计中的最乐观预期已达到1120亿美元。与这些更高的买方期待相比，1080亿美元的指引虽然强，但没有进一步打开想象空间。

此外，三季度营收指引中值较二季度增长约12%，低于二季度环比18%的增速。随着基数迅速抬升，增长放缓本身并不意外，但对高估值股票而言，环比增速的边际变化会被市场放大。

毛利率企稳 但三季度指引略为下滑

二季度75.0%的毛利率，持平第一财季，是一个稳健结果，尤其是在公司营收规模接近千亿美元、数据中心供应链高度紧张的背景下。但三季度毛利率指引为74.0%，上下浮动50个基点，较二季度下移约1个百分点。

这并非严重恶化。74%左右的毛利率依旧处于全球半导体行业极高水平，也说明英伟达仍拥有强大议价能力。但对于投资者来说，问题在于毛利率是否已经接近阶段性高点。

几个因素可能影响未来毛利率：Vera Rubin进入全面量产后，新平台爬坡初期可能带来成本和良率扰动；HBM、先进封装、基板等关键供应链成本持续上行；整机架系统交付占比提升后，产品结构也可能与单纯GPU销售不同。

因此，市场盘后对三季度毛利率下移反应敏感，并不代表公司盈利能力变差，而是英伟达股价中已经隐含了“高增长+高毛利率继续维持甚至改善”的较高预期。

费用端，公司预计三季度GAAP运营费用约92亿美元，非GAAP口径运营费用约90亿美元，高于二季度的84.08亿美元和82.32亿美元。随着Vera Rubin量产、网络产品扩张、AI软件和“AI工厂”生态推进，研发和运营投入仍在加速。

Rubin进入全面量产：下一轮增长叙事已经启动

财报中最重要的产品信号，是Vera Rubin正加速进入全面量产。这意味着英伟达正在把市场注意力从Blackwell周期逐步引向Rubin周期。

从公司披露看，Rubin不是单一芯片，而是包括Vera CPU、Rubin GPU、Spectrum-6网络、BlueField、安全、存储、软件工具链和DSX平台在内的一整套AI工厂架构。英伟达反复使用“AI工厂”这一表述，意在强调其供应的不只是芯片，而是建设、运行和扩展AI算力基础设施的完整系统。

这对估值叙事很重要。市场此前担忧，Blackwell需求高峰之后，英伟达能否平滑切换到下一代平台。如果Rubin能够如管理层所说顺利量产，并在主要云厂商和AI基础设施公司中快速部署，将有助于延长增长周期。

但产品切换同样带来短期不确定性。新平台爬坡通常伴随供应链、交付节奏、客户验收和成本结构变化。三季度毛利率指引下移，可能也让部分投资者把注意力转向Rubin量产初期的利润率影响。

中国收入被排除在指引之外：降低预测风险，也压制短期上行想象

英伟达明确表示，三季度指引“不假设任何来自中国的数据中心计算收入”。这一点非常关键。

从积极角度看，这意味着1080亿美元营收指引并未包含中国数据中心计算业务贡献。如果未来监管环境、出口许可或产品安排出现改善，中国业务可能成为额外上行因素。

但从交易角度看，这也提醒市场：中国数据中心计算收入短期仍存在不确定性。对于一家数据中心收入占比超过九成的公司，任何区域性限制都会被投资者纳入风险折价。

因此，排除中国收入使指引更“干净”、更保守，但也让市场无法把中国恢复贡献提前计入三季度确定性增长。

现金流和资本回报：回购力度大，但营运资本占用明显上升

二季度英伟达自由现金流为213.41亿美元，仍是极其可观的数字，但较第一财季的485.54亿美元明显下降。主要原因不是盈利能力恶化，而是营运资本占用增加。

现金流量表显示，二季度应收账款增加223.46亿美元，库存增加57.84亿美元，预付款和其他资产增加54.97亿美元。这反映出业务规模扩张、客户交付和供应链备货都在快速放大，但也意味着利润向现金的转化在本季度没有同步放大。

截至二季度末，公司现金及现金等价物224.43亿美元，短期债务10亿美元，长期债务323.66亿美元。二季度公司通过股票回购和现金分红向股东返还约260亿美元，其中回购支出约197亿美元、分红约60亿美元；截至季末，仍有约990亿美元回购授权。

资本回报本身并不弱，但市场此前已有声音希望英伟达进一步效仿苹果式大规模回购。此次财报披露的是剩余授权和常规分红，并未给出超出现有授权的更激进资本回报承诺，这可能也令部分投资者失望。

生态投资和融资安排解决AI基建瓶颈 CFO回应“循环融资”质疑

英伟达在财报中宣布，与Apollo、贝莱德、黑石、Brookfield、高盛和KKR等建立战略合作，拟在未来动员超过5000亿美元第三方资本用于AI基础设施建设，具体仍取决于最终协议。

这从产业角度看，是英伟达试图解决AI基建瓶颈：算力需求不仅需要GPU，还需要电力、土地、数据中心壳体、网络、冷却和长期融资。公司还披露，与SB Energy在俄亥俄PORTS-Pike Technology Campus合作，锁定土地、电力和建筑壳体容量，用于承载英伟达计算资源。

但这也是市场最容易产生分歧的部分。投资者会追问：未来AI基础设施需求中，有多少来自客户自发资本开支，有多少需要供应商、私募资本、信贷支持共同催化？英伟达是否会承担潜在信用支持、残值风险或长期义务？

英伟达首席财务官（CFO）Colette Kress在财报电话会上为公司激进的AI投资策略辩护。她表示，英伟达预计，像OpenAI这样的顶尖前沿AI实验室“将成为历史上规模最大的科技公司”。

Kress指出，这些实验室在获取开发产品及优化模型所需的全部算力方面面临瓶颈，这正是它们需要英伟达提供资金支持的原因。“我们深知这种支持的规模，也明白有些人可能会将其称为‘循环融资’。但我们的看法不同。我们所投入资本将带来极佳的股权回报。”

从资产负债表看，英伟达的投资类资产快速增长。

二季度末，市场化权益证券为427.83亿美元，非上市证券为511.57亿美元，两者合计约939亿美元，较年初大幅增加。公司二季度权益证券净收益约77.7亿美元，六个月累计权益证券净收益约237亿美元。这些投资为GAAP利润带来贡献，但也使市场更加关注生态投资与主营收入之间的关系。

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8月26日美股盘后，惠普公布截至7月31日的第三财季报告，总营收同比增长约13%至157亿美元；剔除重组成本等项目后的每股收益为0.83美元，其中包含每股0.11美元的关税退款收益。

公司预计截至10月的第四财季调整后每股收益为0.69至0.79美元，高于分析师平均预期的0.67美元。

但投资者并未买账，关键在于利润指引的“含金量”。惠普第四财季指引中包含每股0.08美元的关税退款收益；若剔除这一因素，指引中值实际上约为0.66美元，低于市场预期约0.01美元。

换句话说，表面上的盈利上修，很大程度来自一次性或非经营性因素，而非核心业务趋势改善。

更让市场担心的是PC和打印机需求前景。第三财季惠普PC业务收入增长18%，但出货量却下滑16%，显示收入增长主要由涨价推动。内存芯片成本大幅上升迫使惠普提高部分PC售价、重新设计产品，这可能进一步压制终端需求。

第三财季，惠普实现总销售额157亿美元，同比增长约13%。在当前PC硬件行业整体需求并不强劲的背景下，这一增速表面上并不差。

盈利方面，公司调整后每股收益为0.83美元。需要注意的是，其中包含第三财季的每股0.11美元关税退款收益。如果剔除这一收益，核心盈利表现会明显弱一些。

惠普预计第四财季调整后每股收益为0.69至0.79美元，市场平均预期为0.67美元。从表面看，公司给出的区间整体高于预期。

但这一预测包含第四财季每股0.08美元的关税退款贡献。若剔除该影响，第四财季调整后EPS区间相当于0.61至0.71美元，中值约为0.66美元，反而略低于分析师平均预期。

全年层面，惠普预计调整后每股收益为3.19至3.29美元，高于市场预期的3.05美元。同样，这一全年指引也包含关税退款影响。

对投资者而言，问题不在于“数字是否更高”，而在于这种更高是否可持续。

PC业务是惠普本季度最受关注的板块。第三财季，惠普PC部门收入增至118亿美元，同比增长18%。其中，商用机型销售增长22%，成为主要支撑。

但更值得关注的是销量端：PC出货量下降16%。这意味着收入增长并非来自需求扩张，而更多来自价格提升和产品结构变化。

惠普正面临内存芯片成本大幅上涨的压力，公司因此对多款PC提价，并对部分产品进行重新设计。

短期内，涨价可以支撑收入和利润率；但中长期看，终端消费者和企业客户可能因“标价冲击”推迟采购，从而拖累出货量。

打印机业务表现相对平淡。第三财季，惠普打印业务收入为39亿美元，同比下降2%，基本符合市场预期。

相比PC业务，打印业务没有出现明显的价格拉动型增长，也没有成为本季度的亮点。对于惠普而言，打印机及耗材长期以来是重要利润来源，但当前该业务仍面临需求疲软和结构性压力。

惠普股价在财报发布后盘后下跌约10%，此前常规交易时段收于30.52美元。今年以来至财报前，公司股价已累计上涨37%。

这意味着市场在财报前已经部分计入了“7月季度好于担忧”的预期。摩根士丹利分析师在财报前就指出，投资者已经预期惠普季度表现会“好于此前担心”，真正的焦点转向PC和打印机市场趋势是否恶化。

摩根大通分析师也认为，在惠普给出下一财年的展望之前，股东可能难以真正安心。当前这份财报虽然给出了更高的利润预测，但并未消除市场对明年需求、成本和价格弹性的担忧。

惠普这份财报的关键并不是“有没有增长”，而是增长质量如何。

一方面，公司营收实现两位数增长，PC收入大幅提升，全年盈利指引也高于预期；另一方面，PC出货量显著下滑，利润受到关税退款提振，打印业务仍然低迷。

对于硬件公司而言，价格上涨可以在短期内改善收入和利润，但如果销量持续下滑，市场会担心涨价正在透支未来需求。惠普当前面对的正是这一问题：成本压力推高售价，售价又可能反过来压制需求。

在下一财年指引公布前，投资者对惠普的关注重点将集中在三个方面：PC出货量能否企稳、内存成本压力是否缓解，以及关税退款消退后核心盈利能力能否维持。

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周三，OpenAI发布一份37页技术报告，详述其AI模型上月成功入侵开源开发平台Hugging Face的全过程。这一事件被该公司定性为"前所未有的网络安全事件"，在科技行业高管和研究人员中引发强烈震动。

报告显示，参与此次入侵的模型包括GPT-5.6 Sol及一款内部研究模型，两者均以自主代理形式运行，协同突破了安全防控。OpenAI同步披露了已采取的一系列补救措施。此次事件已引起华盛顿立法者关注，并推动相关AI监管立法提案的出台，对AI行业安全治理框架构成直接压力。

根据OpenAI报告，7月21日披露的这起事件中，上述AI代理模型原本运行于一个互联网访问极为受限的隔离测试环境。

这些模型随后将一系列漏洞串联利用，突破隔离环境、接入公共互联网，最终获得了对Hugging Face系统的访问权限。

OpenAI将此次行为定性为"钻奖励机制的空子"（reward hacking）——即模型试图通过在网络上搜索答案来在评估测试中作弊，而非按照预设规则完成任务。

报告指出，一款内部专用研究模型"在此次事件中被确认承担了最广泛的角色"。OpenAI已于7月25日停止与该模型及其衍生模型相关的全部训练和推理工作。

报告称，相关模型的重新启用将"针对特定工作负载，并受到受限环境、网络、提示词、监控及审查等多重防护机制的约束"。

OpenAI特别说明，参与此次入侵事件的GPT-5.6 Sol版本与上月面向外部用户商业发布的版本并不相同。事件涉及的版本经过特殊配置，在运行时未启用标准安全防护机制和分类器。

GPT-5.6 Sol是OpenAI目前向商业用户开放的性能最强模型。

Hugging Face事件的影响已超出单一公司范畴。

Zscaler首席信息安全官Sam Curry警告称，"潘多拉的盒子已经打开"。此次入侵也成为本月早些时候网络安全峰会Black Hat的核心议题——尤其是在Anthropic和Meta相继披露类似事件之后。

OpenAI在报告中表示：

此次事件表明，自主代理能够协同工作、绕过生产环境安全控制并成功攻击经过加固的生产系统，这凸显了各机构更新其安全策略、控制手段和响应能力以应对这一变化中的威胁格局的紧迫性。

Hugging Face首席执行官Clément Delangue本月早些时候表示，AI网络安全问题应被"非常严肃地对待"，但他同时指出，这也"为企业创造了机遇"，使其能够借助AI技术抵御攻击者。Delangue说：

如果我们处理得当，AI实际上可以让世界变得更安全，不仅仅是制造新的网络安全问题，还能解决很多既有问题。

此次事件已引发美国国会层面的回应。众议员Ted Lieu（加利福尼亚州，民主党）与Nathaniel Moran（德克萨斯州，共和党）在联合发布"AI终止开关法案"（AI Kill Switch Act）时，明确将Hugging Face入侵事件列为立法依据。

该法案拟要求AI企业必须保持随时关闭、限速或暂停其模型运行的能力。

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特朗普近日宣布对加拿大价值约200亿美元的商品征收50%关税，并开放部分进口牛肉免税配额，两项举措均在共和党内引发强烈反弹。加拿大随即以对等关税回击，将对美国钢铝产品的反制关税提高至50%，并对其他美国商品加征新税。

媒体指出，特朗普最近贸易行动直接冲击缅因、密歇根、俄亥俄、阿拉斯加等参议院关键选战州，这些州均是民主党夺回参议院多数席位战略的核心。民主党需净增至少四个参议院席位方能实现翻转，一旦成功，将获得否决总统行政及司法提名人的权力。

据媒体分析，在2024年的大选中，加拿大反制关税对特朗普所赢得州造成的经济冲击是对民主党候选人哈里斯胜选州的两倍。

共和党战略师Kevin Madden表示，“距离选举日只剩10周，这种紧张态势对他们来说非常棘手。我认为，在选举前10周的时候，最重要的是整个政党围绕某个信息保持团结。”

贸易战对选情的冲击在数个争夺激烈的州尤为突出。

俄亥俄州和密歇根州是参议院竞争最激烈的战场，两州同时跻身加拿大在美五大贸易伙伴之列。特朗普扬言明年1月起对加拿大汽车零部件加征双倍关税，此举将直接抬高密歇根州汽车工厂的生产成本。

密歇根州一名特朗普支持者、经营家具销售公司的Michael Neros表示，他希望总统能在未来30天内"收尾"贸易争端，以免在中期选举前拖累经济。

在缅因州，来自加拿大的进口商品2025年规模达41亿美元，是受加拿大反制关税冲击最深的州。据分析，阿拉斯加州紧随其后——这一历来属于共和党的稳固阵地，如今已因经济忧虑演变为两党争夺的摇摆战场。

缅因州共和党参议员Susan Collins是目前唯一一位在特朗普2024年落败州寻求连任的共和党参议员，她公开谴责对加拿大的贸易紧张态势，称其将“推高成本、带来风险与不确定性”，并将加拿大关税定性为一个“错误”。

爱荷华州众议员Ashley Hinson在寻求参议院席位的竞选中与特朗普的牛肉进口政策划清界限，称此举是“坏主意”，将给农户带来“更多不确定性”。退休众议员Don Bacon直言，“总统与一个朋友挑起了一场不必要的战争，这场贸易战将伤害美国人和加拿大人，而且毫无正当理由。”

特朗普此轮贸易行动落地之际，共和党本已深陷选民生活成本焦虑的泥淖。

据Politico与公共调查机构Public First本月进行的民调，56%的美国成年人将生活成本列为国家面临的首要议题；在特朗普2024年选民中，33%将物价上涨列为其第二任期最大失败，仅16%认为降低生活成本是其成功之处。在感到生活成本上升的特朗普选民中，42%将矛头指向关税。

田纳西州共和党众议员Tim Burchett坦言牛肉进口政策"可能会在选举中伤害我们"。即将卸任的北卡罗来纳州共和党参议员Thom Tillis警告称，"拥有这种紧张态势的政党，很可能在11月承担后果。"

与此同时，民主党正加大攻势。民主党参议院竞选委员会发言人Tommy Garcia表示，共和党参议员候选人成为特朗普"混乱关税"的橡皮图章，"选民将在11月追究责任"。密歇根州民主党参议院候选人Abdul El-Sayed声称，新一轮加拿大关税将令密歇根家庭每年额外负担3200美元。

白宫发言人Kush Desai则坚持称，政府的重心是压低物价，"特朗普和共和党将继续在未来数周数月推进这一美国优先经济议程。"然而据一位白宫官员透露，政府内部正在讨论对加拿大追加贸易惩罚措施，包括新税项或其他行动，谈判破裂的阴影尚未消散。

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据彭博援引知情人士透露，这笔协议总额达450亿美元，涵盖Nscale位于西弗吉尼亚州旗舰数据中心的算力资源，合同期限为六年，涉及约460兆瓦的电力供应。

Nscale将采用英伟达Vera Rubin芯片为Anthropic提供服务，该芯片预计于明年底开始上线。

这是Anthropic近期密集签署算力协议的最新一笔。其今年5月估值已达9650亿美元，市场预期其即将推进一次创纪录的首次公开募股。与此同时，Nscale亦寻求最快于下月完成上市，锁定Anthropic这一重量级租户对其IPO进程至关重要。

与此同时，Anthropic面向所有付费订阅用户推出Chrome版Claude，新增浏览器自主操作功能。

Anthropic近月来已与多家算力供应商签署大额合同。相关协议包括：

与新兴云计算商Fluidstack签订500亿美元协议，与基础设施初创公司Volta Infra Holdings签订100亿美元协议，以及与SpaceX签订450亿美元协议。此次与Nscale的交易使其采购版图进一步扩大。

上述交易密集落地，折射出Anthropic在冲刺IPO前大规模锁定算力资源的战略意图。

对于依赖海量算力训练和运行大型语言模型的AI企业而言，提前锁定多年期供应合同既能保障业务扩张所需的计算资源，也向潜在投资者传递出需求端的强劲信号。

Nscale与Anthropic签署协议的标的，是其位于西弗吉尼亚州Monarch园区三栋建筑中的第一栋。

按规划文件显示，该园区全部建成后总容量约为1.35吉瓦，包括配套自备电站在内，整体开发成本约为710亿美元，其中仅AI芯片一项即占470亿美元。园区其余建筑的服务器预计于2028年开始供电。

知情人士透露，该地块原本预期由微软租用。微软曾于今年3月宣布签署意向书，表明其对该数据中心的预订意向，双方此前亦在欧洲有合作。但微软于今年夏季早些时候退出了这一西弗吉尼亚项目，由此为Anthropic入驻让出空间。

对于总部位于伦敦的Nscale而言，此次与Anthropic的协议具有关键意义。

作为专注于AI算力租赁的新兴云计算商，Nscale与CoreWeave同属这一新兴赛道的代表性企业。据媒体此前报道，Nscale已向潜在投资者披露，上市前已锁定约510亿美元的合同收入总额。

Nscale董事会阵容颇为亮眼，成员包括前Meta Platforms高管Sheryl Sandberg和Nick Clegg。此外，Nscale还在挪威开发大型数据中心园区，该项目将由微软使用。

按规划文件，Monarch园区全面投入运营后，将在西弗吉尼亚州直接创造约645个在岗工作岗位，并在全州间接带动约3600个就业机会。园区施工阶段将直接雇用4375名建筑工人。

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8月26日，据彭博汇编数据，相关ETF在过去五个交易日合计吸金70亿美元，使最大的黄金与比特币ETF跻身全美ETF资金流入排行榜前列，与股市旗舰产品并驾齐驱。

此轮资金潮由市场对美国债务负担、美元走势及长端收益率管控努力的忧虑重燃所驱动。

直接导火索来自美国财政部长贝森特提出的计划——将长期国债回购规模至少翻倍。消息公布后，美债收益率与美元走低，黄金与比特币价格随即跳涨。

据彭博数据，State Street旗下SPDR Gold Shares（GLD）本周净流入近34亿美元，BlackRock旗下iShares Bitcoin Trust ETF（IBIT）净流入15亿美元，两只基金均跻身本周全美ETF资金流入前十。

GLD仅落后于Vanguard S&P 500 ETF（VOO）等少数产品。

投资者想要的，是供给不受政府干预的资产。黄金储量受自然禀赋约束，比特币总量由代码硬性封顶。

在财政扩张与货币宽松预期升温的背景下，两者共享同一套定价逻辑。贝森特的长期国债回购计划，被市场解读为当局试图压制长端收益率的信号，直接触发了这轮集中买入。

对于寻找财政对冲工具的投资者来说，黄金与比特币的界限正在模糊。Bernstein全球数字资产高级分析师Gautam Chhugani在研报中写道：

利率下行长达40年的时代似乎已经终结，随着主权债务水平攀升至历史高位，各国政府面临日益沉重的债务偿付压力。投资者持有比特币等无法轻易增发或稀释的稀缺资产，或将从中受益。

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与传统语音识别工具不同，Gemini 3.5 Transcribe能够识别说话人的自我修正、自动删除口头禅，并直接将非结构化口语转换为格式化文本。

谷歌称其为迄今"最精准"的语音转文本模型，并已将其引入Android版Gboard及Mac版Gemini应用，同时通过Gemini API向开发者开放预览。

此次发布与Gemini 3.5 Live及Gemini 3.5 Live Experimental同日推出，共同构成谷歌新的Gemini Audio系列。

分析人士指出，随着语音入口加速渗透谷歌旗下Chrome、Gboard等高频产品，语音交互有望逐步替代键盘输入，成为用户与AI系统的主要连接方式。

截至发稿，谷歌股价周四盘中下跌1.37%。

Gemini 3.5 Transcribe的核心升级在于对自然语言的语境理解能力。分析指出，此次发布的关键不仅是提升传统意义上的识别准确率，而是让模型能够在转录过程中理解说话人意图，并对原始语音进行"编辑"。

具体而言，当用户说出"周二——不，周三见面"时，模型可识别出这是一次自我修正，而非将两种表述全部记录下来。

与此同时，模型会自动删除"um""uh"等口头禅，并完成标点符号和文本格式的整理。该模型能够将凌乱、非结构化的口述内容直接转化为格式化文本。

在语言覆盖方面，该模型支持超过85种语言，具备自动语言识别能力，并能处理多语言混说场景。谷歌还允许用户添加自定义词汇，使模型更准确地识别专业术语、特殊拼写及订单号、邮编等字母数字组合。对于预录音频，模型还支持说话人识别和逐词时间戳。

在面向开发者的能力开放层面，Gemini 3.5 Transcribe已通过Gemini API进入预览阶段，支持实时语音流与录制音频文件两种处理场景。

据谷歌官方文档，文件转录最长支持1小时，实时转录则面向低延迟应用场景。开发者可调用低延迟转录、自定义词汇及智能格式化等功能，将语音识别能力嵌入自有应用。

在产品端，Gemini 3.5 Transcribe已落地Android平台的Gboard Rambler语音输入功能及Mac版Gemini应用。

谷歌还计划将其引入Chrome浏览器，届时用户可在网页文本输入框内直接通过语音输入内容，涵盖回复消息、撰写帖子及向Gemini发出指令等场景。

此次发布是谷歌系统性推进Gemini"语音入口"战略的组成部分。

谷歌正将Gemini的能力从文本和图像进一步延伸至实时对话、语音翻译和语音输入等场景，Gemini 3.5 Transcribe、Gemini 3.5 Live及Gemini 3.5 Live Experimental共同构成其Gemini Audio系列。

从商业化视角看，语音转文本正从单纯的后台基础能力演变为AI应用的重要交互入口。随着模型具备"听懂—理解—整理—执行"的一体化能力，用户与AI的交互方式有望从键盘输入向语音指令转移。

对谷歌而言，将Gemini 3.5 Transcribe嵌入Chrome、Gboard、Docs、Gmail等高频产品，有望进一步扩大Gemini在日常生产力场景中的渗透深度，并在语音交互这一新兴入口上巩固其竞争地位。

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根据FDA披露的数据，在一项最终阶段临床试验中，daraxonrasib使侵袭性胰腺癌患者的中位生存期达到13.2个月，较接受化疗（现行标准治疗方案）患者的6.7个月近乎翻倍。

FDA代理局长Kyle Diamantas表示，"今天的批准为面对这一极其凶险、历史上难以治疗的癌症的患者提供了至关重要的新选项。"

该药以商品名Rasonque上市，年标价超47.5万美元。获批适应症为已接受过至少一线系统性治疗、或不适合接受此类治疗的转移性胰腺癌患者。

消息公布后，RevMed股价上涨，截至发稿盘中上涨2.5%，今年以来累计涨幅已超过一倍，公司市值突破450亿美元。华尔街分析师预测，该药2032年销售额有望超过90亿美元。

daraxonrasib的核心价值在于其独特的作用机制。

RAS是一种与肿瘤生长密切相关的蛋白，在绝大多数胰腺癌病例中均发生突变，但多年来研究人员始终未能开发出能够广泛有效对抗其各种变体的药物。RevMed采用创新性"分子胶"技术路径，通过包裹并抑制这一危险蛋白，实现了对RAS的有效靶向。

Memorial Sloan Kettering癌症中心肿瘤学家、该最终阶段试验的主要作者Eileen O'Reilly在FDA宣布决定前接受采访时表示，"这是一个巨大的进步。"

作为一款每日一次的口服片剂，daraxonrasib还有望改善患者的治疗体验——患者可以在家中服药，而无需频繁前往输液中心接受治疗，对于患有不可治愈疾病的群体而言，这意味着更多与家人共度的时间。

RevMed目前亦在推进临床试验，探索将该药用于疾病早期阶段的可行性。

胰腺癌死亡率极高，五年生存率仅为13%。据美国癌症协会数据，今年将有逾6.7万人被确诊为胰腺癌，超过5.2万人将因此病离世。

围绕该药的市场关注度在正式批准之前已相当高涨。今年4月，前美国参议员Ben Sasse公开表示自己被确诊为四期胰腺癌并正在服用该药，令daraxonrasib获得广泛关注，RevMed股价自4月以来已累计上涨逾一倍。

患者及家属的需求在审批期间极为迫切。今年5月，FDA允许RevMed开放特别扩展准入项目，使不符合临床试验入组条件的患者也能获得用药机会。截至8月初，RevMed表示已通过该项目向逾2000名患者提供了药物。

在监管流程方面，daraxonrasib还获得FDA新设凭证计划下的"超快速审评"资格，该计划旨在加快有潜力药物的审批进程。

FDA在声明中表示，此次审评比法定截止日期提前了6.5个月完成。

FDA批准的适应症还涵盖了不适合接受系统性治疗的患者群体。FDA指出，该药已知副作用包括皮疹和口腔溃疡。

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美国商务部当地时间26日周三公布的数据显示，7月个人消费支出（PCE）价格指数同比上涨3.7%、涨幅持平6月，高于市场预期的3.6%，该指数环比上涨0.2%，也高于市场预期的0.1%。剔除食品和能源后的核心PCE同比上涨3.3%，持平6月，环比上涨0.2%，高于6月的0.1%，均符合市场预期。

与此同时，消费增长有所放缓。7月个人消费支出环比仅增长0.2%，实际个人消费支出则基本持平；个人收入增长0.4%，高于消费增速。

周三公布的二季度GDP修正数据也显示，美国经济仍有韧性，实际GDP年化增速维持在1.5%，但二季度消费增速从初值3.2%上修至3.4%，私人国内最终购买增速从3.9%上修至4.2%。

PCE略高于预期、核心PCE通胀继续“降不动”，使市场对美联储9月加息的悬念升温。媒体发现，7月PCE数据公布后，联邦基金期货反映的9月美联储货币政策会议加息概率升至约40%，高于数据公布前的约36%。

而随着美联储主席沃什将于本周五在杰克逊霍尔发表其任内首次重要演讲，市场如今更加关注的，已经不仅是9月是否加息，更是沃什将如何解释当前仍然顽固的通胀，以及什么样的数据会促使美联储重新启动加息。

PCE略高于预期，核心通胀却依然难降

从单月数据看，7月PCE并没有出现特别猛烈的通胀反弹，但问题在于，通胀下行趋势依然缺乏进一步进展。

7月PCE同比上涨3.7%，已经连续第65个月高于美联储2%的目标；核心PCE同比上涨3.3%，同样远高于2%的目标。7月PCE环比上涨0.2%，为今年4月以来最高月度增幅；核心PCE环比上涨0.2%，也高于6月的0.1%。

更值得关注的是核心PCE的不同时间窗口。

有“新美联储通讯社”之称的《华尔街日报》首席经济记者Nick Timiraos在社交媒体上拆解数据称，7月核心PCE环比上涨约0.25%，折算成年率约为2.99%，与2025年7月基本相同；核心PCE同比涨幅则维持在3.34%，明显高于2025年7月的2.86%。

从更长时间窗口看，核心PCE三个月年化增速约为3.0%，六个月年化增速则达到3.5%。

也就是说，短期通胀速度并没有明显失控，但拉长时间看，核心通胀仍然处于3%左右甚至更高的水平，距离2%的目标仍有明显距离。

Timiraos进一步拆解称，7月核心商品价格环比上涨0.15%、同比上涨2.3%；住房价格环比上涨0.26%、同比上涨3.2%；剔除住房后的核心服务价格环比上涨0.28%、同比上涨3.8%。

其中，核心服务尤其值得关注。商品通胀已经相对温和，但核心非住房服务价格同比仍上涨3.8%，显示更具持续性的通胀压力尚未完全消退。

华尔街分歧：数据温和，但远不足以让美联储放心

彭博经济学家Troy Durie、Andrew Sacher和Anna Wong认为，7月个人收入和支出报告的主要信息是，潜在通胀速度相对温和，而实际消费较为疲软。基于这一判断，他们预计美联储今年剩余时间将维持利率不变。

但市场并非没有担忧。

Regions Financial首席经济学家Richard Moody指出，尽管7月通胀读数“温和”，但对美联储而言，唯一的问题就是通胀仍高于目标；即使通胀看起来不会进一步加速，也不像是会重新回落至目标水平。

摩根士丹利财富管理公司首席经济策略师Ellen Zentner则认为，这组数据还不足以改变9月美联储会议的政策平衡，但如果后续数据继续朝同一方向发展，政策制定者可能面临更大压力，结束目前的观望状态。

Zentner称，在投资者对任何可能推高利率预期的因素都高度敏感之际，最新经济数据并非市场希望看到的结果。

这也构成了当前美联储政策面临的核心矛盾：通胀没有明显重新加速，但也没有继续向2%目标靠拢；消费有所降温，但经济活动依然具有韧性。

9月加息概率升至约40%，市场开始重新定价

PCE数据对市场的直接影响，已经体现在利率预期上。

路透社报道称，7月PCE总体通胀高于预期后，联邦基金期货价格显示，美联储在9月15日至16日会议上加息的概率约为40%，高于数据公布前的约36%。

也就是说，一次并不算剧烈的PCE“超预期”，就让市场对9月加息的定价出现了约4个百分点的上升。

这并不意味着市场已经判断美联储9月必然加息。相反，约40%的概率意味着加息仍然只是一个尚未占据主导地位的政策选项。

但与此前市场更多讨论“何时降息”相比，如今“是否重新加息”已经成为必须认真考虑的问题。

TradeStation策略师David Russell称，随着经济保持强劲、通胀又没有下降，沃什“越来越难以回避加息问题”。eToro的Bret Kenwell也表示，通胀仍然“高得令人不舒服”，市场将关注沃什是否会在杰克逊霍尔解释美联储如何让通胀重新回到长期目标。

而路透社对当天经济数据的总结同样值得关注：最新数据为美联储政策前景增加了新的变量，提高了即将公布的经济数据的重要性，也让市场更加聚焦沃什周五在杰克逊霍尔的讲话。

Timiraos转发柯林斯讲话：若通胀没有持续改善，适合“很快”加息

就在PCE数据公布后、周三美股早盘时段，Timiraos转发了波士顿联储官网于本周二公布的波士顿联储主席柯林斯演讲稿，专门总结了她对通胀和货币政策的判断。波士顿联储官网显示，柯林斯这场演讲的题目为《对经济的看法》。

Timiraos总结称，柯林斯认为，6月和7月的通胀报告“略微令人鼓舞”，但如果没有出现“通胀持续改善的证据”，那么“将适合很快收紧（货币）政策”。

更值得注意的是，Timiraos特别指出，柯林斯相对有利的通胀基准情景本身存在两个重要前提：未来关税增幅有限，以及霍尔木兹海峡出现一定程度的重新开放。

这意味着，柯林斯所谓的“温和改善”并非无条件乐观。

如果关税继续推高商品价格，或者霍尔木兹海峡局势再次推高能源价格，那么当前的通胀改善可能受到反向冲击；而如果通胀迟迟不能出现“持续改善”，加息就可能重新成为美联储政策讨论的重点。

这一表态与7月PCE数据形成了直接呼应：即便单月通胀增速不算猛烈，只要通胀无法持续向2%靠拢，美联储内部要求进一步收紧政策的声音就不会消失。

华尔街日报直指“通胀问题依然顽固”，沃什的立场却仍不清晰

在PCE数据公布后，《华尔街日报》发表专门评论，标题即指出：“美联储的通胀问题7月依然顽固”。

评论一开篇就亮出了核心判断：美国经济仍有一定的顺风动力，但同时面临一个挥之不去的通胀问题——而这正是美联储主席沃什在周五杰克逊霍尔重要讲话前所面对的局面。

《华尔街日报》指出，美联储青睐的PCE价格指数7月同比上涨3.7%，剔除食品和能源后的核心PCE同比上涨3.3%，而2%的通胀目标仍然遥不可及。与此同时，美国经济并没有明显失速：二季度实际私人国内最终购买增速被上修至4.2%，7月消费增长0.2%，个人收入增长0.4%。

因此，摆在沃什面前的并非简单的“通胀高还是低”的问题，而是一个更复杂的判断：当前通胀究竟主要是关税、伊朗战争等一次性冲击造成的，还是需求依然强劲、供需失衡导致企业能够持续提价？

《华尔街日报》评论最后点出的，恰恰是沃什本人带来的最大不确定性：沃什究竟如何看待自己接手的通胀问题，目前仍不清楚。因为他没有在美联储按季度更新的“点阵图”中提供个人的利率预期，也没有明确表态自己是否支持在未来会议上加息，而是否加息恰恰已经成为美联储内部存在明显分歧的问题。

杰克逊霍尔前夜：沃什能否给出自己的“通胀答案”？

事实上，PCE公布前几个小时，Timiraos就发表了题为《美联储主席将前往杰克逊霍尔、通胀立场尚未明确》的文章。

文章认为，本周五在杰克逊霍尔央行年会期间面对市场和美联储同僚时，沃什最大的压力在于回答一个决定利率方向的问题：当前高于目标的通胀究竟是暂时性冲击，还是美国经济本身仍然过热？

如果关税、伊朗战争带来的能源冲击等只是一次性因素，那么美联储没有必要为了这些短期冲击大幅收紧货币政策；如果这些因素只是掩盖了更深层次的供需失衡，需求依然超过供给，那么通胀就不会自行消退，美联储就需要行动。

Timiraos指出，过去两个月较为温和的价格数据暂时缓解了美联储9月加息的压力，但并没有回答另一个关键问题：当前约3.6%的政策利率究竟是否足够限制性，能否把通胀继续压低。

而这也是沃什周五讲话真正吸睛之处。

7月的上次美联储FOMC议息会议中，已有三名官员因支持当时就加息而投票反对保持利率不变的决议，且会议纪要显示，美联储内部还有更多官员对进一步收紧政策持开放态度。在PCE数据公布后，期货市场体现的9月加息概率又略为攀升至约40%，说明市场已经开始重新为这一政策路径定价。

因此，7月PCE本身或许不足以让美联储在9月立即加息，但它进一步凸显了沃什周五需要回答的问题：在核心PCE同比仍高达3.3%、通胀迟迟无法回到2%的情况下，美联储究竟准备何时、以及在什么条件下重新收紧政策？

这也使得市场对沃什周五杰克逊霍尔讲话的关注点，从单纯寻找“加息还是不加息”的答案，进一步转向寻找他的通胀判断、政策反应函数以及9月决策门槛。

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苹果公司将于北京时间9月10日凌晨1点举行今年规模最大的产品发布会，新任首席执行官约翰·特努斯（John Ternus）将正式开启执掌苹果后的首个完整产品周期。

苹果周三表示，发布会将在加州库比蒂诺总部举行，并通过公司网站进行直播。苹果向媒体发出的邀请函显示，本次活动的主题为“Surprise and shine”（惊喜绽放）。

苹果预计将推出多款贡献公司大部分营收的核心产品。其中，今年9月的发布会尤为重要，因为苹果将借此推出首款折叠屏iPhone，正式进入目前由三星电子主导的折叠屏手机市场。

折叠屏iPhone与iPhone 18 Pro系列登场

随着标志性产品iPhone即将迎来问世20周年，这款全新的折叠设计将成为iPhone外观形态有史以来最大的一次变化。该设备展开前的尺寸大约与普通护照相当，展开后将呈现一块约相当于小尺寸iPad大小的屏幕。

苹果还计划推出iPhone 18 Pro和Pro Max，作为现款高端智能手机的继任产品。新机将搭载更快的芯片、拥有更长的电池续航，并对摄像头进行重大升级，其中至少更大尺寸的机型将配备机械光圈。

值得注意的是，本次发布会也将缺席两款产品：第二代iPhone Air和普通版iPhone 18。苹果计划将这两款产品的发布时间推迟至明年春季，以便让全年销售更加均衡。据彭博新闻报道，它们届时将与低端机型iPhone 18e、新款Mac和iPad一同发布。

苹果今年还有多款其他产品处于筹备阶段。新款Apple Watch可能与新iPhone同期亮相。此外，公司正在准备一系列家居设备，包括首款配备屏幕的智能家居中枢设备、新款HomePod mini和升级版Apple TV机顶盒，以及升级版iPad mini。

苹果通常会将秋季新品发布拆分为9月和10月两轮。

CEO特努斯首次主导苹果重大产品发布

本次发布会的另一大看点是，这将是特努斯以CEO身份首次主导苹果重大产品发布。据此前报道，特努斯一直是折叠iPhone项目的重要推动者，而苹果安排其出任CEO的时间，也特意与这款产品的发布节点相呼应。

即将卸任的CEO蒂姆·库克以供应链、销售和财务方面的专长著称。相比之下，特努斯出身于硬件工程领域，并承诺推动苹果进一步拓展新的产品类别，同时加大人工智能领域的创新力度。

执掌苹果15年的库克卸任CEO后，将继续留在公司担任董事长。

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当地时间周三，Meta与美国各州及地区的总检察长达成协议，同意支付最高约180亿美元，并对旗下Facebook和Instagram实施一系列针对未成年人的安全限制，终结这场已经进入第二周审理的联邦审判。

和解消息传出后，Meta（META）股价在周三美股盘初一度涨超过4%，后曾转跌，再转涨后曾涨约3%。市场最初的积极反应显示，投资者更关注和解消除巨额潜在法律风险的意义。

这起诉讼被视为Meta迄今面临的最高风险“生死官司”之一。Meta此前测算，如果败诉，仅加州、科罗拉多州、肯塔基州和新泽西州的相关案件，就可能面临最高1.4万亿美元的罚款，规模一度逼近公司当前市值。

和解金究竟多少？167亿至180亿不等

目前公开信息中出现了166.8亿美元、约171亿美元和约180亿美元三个数字，主要对应法院文件、部分州政府以及Meta自身对和解安排的不同口径。

根据提交法院的和解文件，Meta同意支付的最高金额为166.8亿美元。有媒体据此报道称，Meta同意支付最高166.8亿美元，以解决29个州提出的相关诉讼。

Meta随后公布的公司公告则采用了更宽泛的整体支付安排口径，将此次协议金额表述为约180亿美元。其中，约127亿美元将在10年内分期支付，另外约53亿美元则与TikTok、YouTube是否采取类似的青少年保护措施等条件挂钩。

与此同时，多州总检察长办公室将此次全国性和解金额表述为最高约171亿美元。

因此，如果从法院文件确定的核心和解付款义务来看，应为最高支付166.8亿美元，如果采用Meta对整个支付安排的官方口径，则为“约180亿美元”。

Meta预计将在2026年第三季度计提约100亿美元法律费用，这一费用并未包含在公司此前二季度财报电话会上给出的费用指引中。

29州指控Meta“诱导成瘾”，还涉嫌违规收集儿童数据

这场官司的核心，是美国多个州指控Meta在设计Instagram和Facebook时，刻意利用能够增强用户黏性的产品功能吸引儿童和青少年，并在明知相关风险的情况下继续扩大使用，同时误导消费者有关平台安全性的认知。

此外，29个州还指控Meta违反美国《儿童在线隐私保护法》，在明知部分用户年龄低于13岁的情况下，在未获得父母通知或同意的情况下收集儿童个人数据，并利用这些数据训练机器学习和生成式人工智能模型。

Meta始终否认相关指控。公司此前还辩称，“社交媒体成瘾”并非获得医学界正式认可的精神疾病，因此公司不能因其产品具有所谓“成瘾性”而被认定为误导消费者。

此次和解协议同样明确，和解并不构成Meta承认任何责任、不当行为或违法行为。

案件于8月18日在加州奥克兰联邦法院开审，原本预计持续数周。29个州的总检察长不仅要求巨额罚款，还寻求法院强制Meta改变平台的产品设计和运营方式。

如今双方在审判进入第二周之际达成和解，意味着这场可能对Meta商业模式产生深远影响的审判就此提前结束。

“两小时上限+夜间禁用”，Meta将对未成年人产品设计动“大手术”

作为和解条件，Meta需要对Facebook和Instagram实施一系列此前力度罕见的未成年人保护措施。

其中最引人关注的是每日使用时间上限。根据和解安排，未成年人在两大平台上的默认使用时间将被限制在每天2小时，并设置“生产性暂停”：连续使用15分钟后进行一次提醒，达到60分钟和90分钟时再次暂停，以打断持续滚动浏览。

这一限制将持续5年。如果TikTok、YouTube等竞争平台也采用类似安排，每个平台的每日使用上限可能进一步降至1小时，并持续10年。

此外，Meta还将推出“夜间模式”，限制儿童在午夜至凌晨6点访问信息流，并在晚上10点至次日早上7点期间关闭相关通知。

在上学期间，Meta还将限制工作日早上8点至下午3点的相关使用，并取消推送通知，以减少社交媒体对学生学习时间的干扰。

公司同时需要加强年龄验证，进一步限制未成年人接触不适龄内容，并强化针对网络欺凌、饮食失调、自杀和自残等内容的保护措施。

“点赞数”、美颜滤镜也受限，独立审计机构将监督执行

和解方案还将触及社交平台长期以来最具争议的产品机制之一——社交比较。

Meta将限制青少年用户查看帖文“点赞”数量，并限制部分可能强化外貌比较的美颜滤镜。同时，公司需要提供更易于使用的家长控制工具，包括让家长了解孩子的使用情况，以及对保护设置变化进行提醒。

此外，协议要求由独立审计机构定期评估这些安全措施的实施情况和实际效果，并向参与和解的各州报告。

这意味着此次和解并不仅仅是一次巨额现金支付，而是诉讼和监管压力首次直接深入到Meta的产品设计层面。

加州总检察长罗布·邦塔称，Meta已经同意进行“大规模转型”，降低旗下平台造成伤害的风险，并将在数月内实施相关措施。

Meta暂时卸下最大法律“炸弹”

对Meta而言，这场和解最大的意义或许并不在于支付约170亿至180亿美元本身，而在于消除了一个理论上可能达到万亿美元级别的尾部风险。

Meta在审判开始前披露，加州、科罗拉多州、肯塔基州和新泽西州的案件可能产生最高1.4万亿美元罚款，而相关州则认为实际数字更接近2000亿美元。无论最终数字是多少，潜在罚款规模都足以对Meta的财务状况和商业模式构成根本性冲击。

而此次和解的最高支付规模，即便按照Meta约180亿美元的官方口径计算，也仅相当于上述1.4万亿美元潜在罚款的约1.3%。

这也解释了为什么市场在和解消息公布后，Meta股价最初出现明显上涨：投资者付出的是一笔规模庞大的确定性成本，但换来了此前可能远高于这一数字、且结果高度不确定的诉讼风险大幅下降。

不过，和解并不意味着Meta在青少年安全问题上的法律风险彻底消失。路透社指出，Meta、Snap、Alphabet旗下YouTube以及TikTok母公司字节跳动仍面临数千起有关社交媒体导致青少年心理健康问题的诉讼。

此前，Meta已经在新墨西哥州的一起标志性案件中遭遇败诉。今年3月，陪审团裁定Meta向新墨西哥州支付3.75亿美元；8月6日，法官又认定Meta构成公共妨害，并追加约5.67亿美元罚款，同时要求公司实施青少年安全措施。

因此，此次多州和解虽然让Meta暂时拆除了一个可能高达万亿美元级别的法律“炸弹”，但围绕社交媒体产品设计、青少年心理健康和儿童数据保护的监管与诉讼压力，远未结束。

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8月25日，工业和信息化部科技司公开征求《国家脑机接口产业标准体系建设指南（2026版）》（征求意见稿）意见。

按照征求意见稿，脑机接口标准体系将覆盖基础共性、硬件、软件与算法、数据与通信、产品与系统、行业应用、安全及治理七大部分，并计划到2028年制修订相关标准40项以上，到2030年累计研制标准80项以上。

随着这项技术从实验室走向人体试验乃至临床，产业开始进入系统能力补齐的阶段。

其中一个最先显现出来的变化是脑机接口开始与医学影像设备更深地绑在一起。

8月23日，天津大学与联影医疗共同发布磁共振脑机接口全栈式解决方案“uMR神观”，双方尝试把科研设备上验证过的能力做成工具包和解决方案。

过去一年，联影医疗与天津大学的攻关方向包括脑机接口器件的磁兼容、磁共振针对脑机接口工作环境的适配、软件和数据融合，以及从动物研究向人体临床场景迁移等。

按照目前规划，这套解决方案后续还将进一步适配联影部分3T和5T磁共振设备。

但是脑机接口与磁共振究竟应该如何进一步协作，仍处于探索阶段。

从目前的应用来看，磁共振已经开始进入脑机接口的导航、过程监测和功能研究等环节。

在非侵入式脑机接口与神经调控结合的场景中，例如聚焦超声，研究人员首先需要知道目标脑区在哪里，再把外部能量尽可能准确地作用到对应位置。

联影医疗磁共振事业部、联合创新部总监袁健闵将磁共振在这一过程中的作用比作“北斗导航”：通过结构成像确定目标区域，并且在后续刺激或调控治疗当中，提供实时的精确的位置导航。

同时，聚焦超声在作用过程中可能带来局部温度升高，磁共振还可以进行温度监测，判断温度是否维持在既不损伤正常脑组织、又能够产生预期作用的范围内。

在解码研究中，功能磁共振还可以采集不同脑区的血氧等功能变化。

天津大学医学院副院长范秋筠告诉华尔街见闻，受试者可以躺在磁共振设备中，同时佩戴信号采集设备，一边完成交互任务，一边采集大脑活动变化。

不过，由于磁共振主要通过血氧变化间接反映神经活动，这类信号通常会比真实脑功能活动存在数秒延迟。

影像能力也已经进入海外脑机接口公司的研发和临床工作流。

Neuralink近期发布的一则MRI与CT技师招聘信息显示，其位于得克萨斯州的影像设施正在使用西门子医疗MAGNETOM Cima.X磁共振以及NAEOTOM Alpha光子计数CT，相关工作包括高分辨率解剖成像、功能磁共振以及临床和临床前研究的数据采集。

磁共振是否有望推进脑机接口行业的发展，正受到关注。

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8月26日，古茗发布2026年中期业绩。上半年公司收入74.70亿元，同比增长31.9%；经调整利润15.68亿元，同比增长44.4%。经调整核心利润率由19.9%升至23.2%，毛利率由31.5%升至33.4%。

截至6月底，古茗门店总数为14351家。上半年新开1318家、关闭521家，净增797家。门店继续扩张，但推动单店增长的任务更多落到了咖啡等新品类上。

从单店表现看，古茗上半年店均日销售额由7600元升至7800元，日均出杯量由439杯增至440杯。公司称，丰富咖啡产品和拓展早餐场景对门店表现形成支撑，第三方外卖平台补贴减少则构成拖累。

这种支撑首先来自咖啡对消费人群和消费时段的延伸。古茗管理层此前称，全国推广咖啡后，门店增加了35岁以上办公消费者；咖啡与早餐、烘焙组合，也可以填补茶饮消费相对薄弱的早间时段。

古茗曾披露，2025年末单店日均销售约80杯咖啡，咖啡杯量占比接近两成。管理层提出，2026年将日均销量提升至约120杯。

在产品端，古茗还在复用冷链和研发体系发展果咖。从“大橘美式”到“苦尽柑来拿铁”，其差异化方向更接近水果茶供应链向咖啡的延伸。

咖啡在门店端的覆盖也在提高。2025年末，古茗已有超过1.2万家门店配备咖啡机，覆盖率接近九成，全年推出27款咖啡；到2026年6月底，配备咖啡机的门店增至约1.35万家，覆盖率约94%，上半年推出的51款新品中有12款咖啡。

咖啡之外，同一套扩品类逻辑也在向门店外延伸。瓶装胡萝卜果蔬等产品已在门店全国上新，即饮产品开始进入便利店、商超等零售渠道。近期，古茗还被曝内测一款“鲜柚生啤”，但古茗品牌方未予确认。

多品类探索背后，是门店网络扩张压力上升。以期初13554家门店计算，古茗上半年闭店率约为3.84%，较2025年同期上升约0.77个百分点；闭店数量同比增长70.8%。

对于闭店数量增加，古茗主要归因于期初门店基数较高。

管理层此前表示，2026年开店规模大体维持2025年水平，上下浮动不超过500家。市场据此将全年开店规模估算在3000至4000家。按这一口径推算，上半年完成不足四分之一。

门店扩张压力还来自持续加密的竞争环境。《中国现制茶饮及咖啡行业月度报告》7月报告显示，47个主流茶咖品牌当月新增4560家门店、关闭6902家，关闭数高于新开数。

在开店和汰换同时加快的市场里，古茗的增长不能只看门店数量。咖啡、早餐和即饮能否持续提高单店产出，以及新增门店能否在加密竞争中保持回报，将是下半年更关键的观察指标。

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美国商务部经济分析局周三公布数据显示，7月个人消费支出（PCE）物价指数环比上涨0.2%，高于市场预期的0.1%，同比增幅维持在3.7%；剔除食品和能源的核心PCE指数环比同样上涨0.2%，同比增速持平于3.3%，符合市场预期。与此同时，经通胀调整后的实际个人消费支出环比持平，此前5月和6月均录得强劲增长。

上述数据与近期一系列经济报告相互印证，表明美国经济在经历初夏的强劲扩张后，于7月出现降温迹象。对于美联储官员而言，这批数据将进一步支持暂停加息的论点，但核心PCE仍远高于美联储2%的政策目标，通胀压力尚未完全消退。

市场目前将焦点转向周五在怀俄明州杰克逊霍尔举行的年度央行行长会议。投资者将密切关注美联储主席沃什的讲话，以寻求其对如何应对当前顽固通胀的最新表态。

7月核心PCE指数同比增速维持3.3%，与6月持平，符合市场预期，显示潜在通胀压力趋于稳定。然而，美联储首选通胀指标——整体PCE指数同比仍高达3.7%，距离央行2%的政策目标仍有相当距离。

从分项来看，非耐用品价格在7月延续下跌趋势，原油价格走低亦拖累能源分项PCE下行。

值得关注的是，证券投资组合管理服务成本的显著攀升成为推升整体价格的结构性因素之一，与股票市场的表现形成联动。

7月名义个人消费支出环比上涨0.2%，个人收入环比增长0.4%，两项数据均略超预期。

然而，经通胀调整后的实际消费支出环比持平，反映出价格压力对实际购买力的侵蚀。

收入年率增速整体呈放缓态势。其中，政府雇员薪资同比增速降至1.4%，为2021年3月以来最低；私人部门薪资同比增速则从4.6%回落至3.8%，为2026年3月以来最低。

收入增速的放缓或正促使消费者更趋谨慎——7月储蓄率出现明显回升，从此前的四年低位反弹。

在此数据背景下，市场目光转向本周五沃什在杰克逊霍尔年会上的表态。投资者希望借此厘清美联储在通胀持续高于目标的情况下，将如何权衡货币政策路径。

当前PCE数据与此前公布的CPI及PPI数据共同勾勒出一幅通胀趋缓但尚未完全消退的图景，为沃什提供了一定的政策叙事空间。与此同时，同日公布的另一份报告显示，美国经济二季度GDP增速与初值持平，但细节数据指向消费支出更为强劲，为经济前景增添了一定支撑。

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7月耐用品订单环比增长1.1%，大幅超出市场预期的0.5%；与此同时，美联储最青睐的通胀指标——个人消费支出（PCE）价格指数当月环比上涨0.2%，符合预期，而经通胀调整后的实际消费支出则环比持平，较此前数月的强劲势头明显放缓。

上述数据整体增添了美联储暂缓调整利率的底气。市场目前正密切关注美联储主席Kevin Warsh将于周五在怀俄明州杰克逊霍尔年会上的表态，以研判美联储对当前顽固通胀压力的最新立场。

据美国商务部周三公布的数据，7月耐用品订单环比增长1.1%，不仅显著高于预期的0.5%，也高于前值0.5%，显示出制造业需求的一定韧性。

不过，细项数据有所分化。扣除运输类的耐用品订单环比增长0.4%，低于预期的0.6%，也低于前值的0.7%；被视为企业资本支出先行指标的"扣除飞机非国防资本耐用品订单"环比仅增0.2%，同样不及预期的0.7%，较前值1.2%大幅回落。这表明，整体订单的超预期增长主要受部分波动性较大的类别拉动，企业实际投资意愿有所降温。

据彭博报道，美国商务部经济分析局周三公布的数据显示，经通胀调整后的7月消费者支出环比持平，此前5月和6月均录得强劲增长。PCE价格指数环比上涨0.2%，剔除食品和能源的核心PCE价格指数同样环比上涨0.2%，同比上涨3.3%。

美联储最关注的整体PCE价格指数同比涨幅为3.7%，仍大幅高于美联储2%的政策目标。一系列数据共同指向7月经济活动在夏季强劲消费之后出现明显放缓，但通胀压力并未完全消退。

另据彭博报道，周三另一份单独报告显示，美国经济二季度增速与初值持平，但细项数据显示消费者支出较初估更为强劲。

多项数据同时落地，将市场目光进一步引向本周五杰克逊霍尔年会。投资者将重点聆听美联储主席Kevin Warsh就利率路径的最新表述，尤其是在伊朗战争引发的通胀压力尚未完全消退的背景下，美联储将如何权衡"暂停加息"与进一步紧缩之间的取舍。

目前PCE同比涨幅距2%目标仍有较大差距，但消费支出的降温和通胀数据的温和表现，为美联储提供了维持现有利率的空间。市场普遍预期，Warsh此次讲话将成为厘清美联储近期立场、回应外界质疑的重要窗口。

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据新华社，据伊朗塔斯尼姆通讯社26日报道，伊朗伊斯兰革命卫队发言人侯赛因·穆赫比当天表示，伊朗与阿曼就霍尔木兹海峡收益分配等达成协议。此前据央视新闻25日消息，伊朗外交部副部长加里巴巴迪表示，根据伊朗与阿曼就霍尔木兹海峡航线新达成的谅解，进入波斯湾的航线将途经伊朗水域，离开波斯湾的航线将途经阿曼和伊朗水域，任何军舰不得通过该海峡，只允许商船通行。谅解并不意味着立即开放霍尔木兹海峡，上述通行安排为临时措施，两国后续将在30至60天内就划设一条新的永久航线展开谈判。

与此同时，卫星图像显示伊拉克波斯湾出口码头装载活动明显提速，多国产油商亦加快在阿曼湾完成船对船原油转驳，市场正逐步消化霍尔木兹紧张局势趋于缓和的预期。

受上述消息提振，布伦特原油期货周三早盘跌至每桶85美元，本周累计跌幅超过9%；西德克萨斯中质原油报每桶80美元附近。尽管如此，受今年早些时候美伊冲突及霍尔木兹通道持续受阻影响，油价年内涨幅仍逾41%。

BOK Financial Securities交易部门高级副总裁Dennis Kissler表示，"原油市场似乎正开始将和平协议的达成时间预期提前定价。"据彭博报道，Kissler指出，随着部分石油仍可通过海峡输送，伊美两国更有可能进入新一轮降级状态，"双方都在寻找下台阶的机会"。

布伦特原油本周的跌势，折射出市场对霍尔木兹封锁风险溢价的重新评估。此前，美伊冲突爆发以来该关键水道的持续受阻，是推动国际油价年内大幅攀升的核心驱动力之一。

与此同时，实物市场层面出现了更为直观的信号。据彭博卫星图像数据，本周初，来自伊拉克波斯湾出口港口的石油装载量显著攀升，共有7艘油轮正在收集伊拉克货物，合计运力约1300万桶，这是海湾地区产油国预期霍尔木兹紧张局势将趋于缓和的最明确信号之一。

海运研究机构TankerTrackers在X平台发文称，阿曼湾当日至少有15组船对船（STS）转运作业正在进行，涉及约2500万桶原油及部分成品油，"货物来源覆盖该地区几乎所有国家，伊朗除外"。

值得注意的是，本轮能源危机的核心矛盾并不完全在于原油供应，成品油市场的紧张程度更为突出。美国柴油裂解价差一度突破每桶100美元，尽管至本周中段已回落至88美元附近，但仍处于历史高位区间，反映出炼化端的结构性压力尚未根本缓解。

分析人士警告，当前的过渡框架不应被视为该地区油轮通行的全面正常化。历史上，霍尔木兹地区的降级努力曾多次反复，无人机袭击油轮及短暂的军事交火事件屡见不鲜。

在永久性、可执行的航运协议正式确立之前，霍尔木兹风险溢价很可能继续内嵌于原油及成品油市场的定价之中。伊朗副外长所提及的30至60天谈判窗口，将是检验双方政治意愿与协议可执行性的关键时间节点。

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新华人寿的2026年半年显示，期内公司实现营业收入832.58亿元，同比增长18.9%；归属于母公司股东的净利润227.93亿元，同比增长54.0%。

另外，公司报告期内实现保险服务收入264.42亿元，获得利息收入145.75亿元，实现投资收益468.56亿元，投资收益同比增长149.7%。截至报告期末，公司总资产为19580.77亿元，较上年末增长3.1%。

保费收入1295.70亿元

保费收入方面，报告期内公司实现原保险保费收入1295.70亿元，同比增长6.9%；上半年新业务价值69.16亿元，同比增长11.9%。

产品方面，公司在上半年大力发展分红险产品，加大多元化养老及财富管理类产品供给，涵盖长期年金、终身寿险、两全保险等多种产品类型；同时持续丰富健康保障类产品矩阵，有效覆盖各类人群。此外，公司还持续健全普惠保险产品体系，涵盖近50款"一老一小"、女性、新市民、学生儿童等特定群体专属产品。

年化总投资收益率6.7%

保险资金投资方面，报告期内公司年化总投资收益率6.7%，同比上升0.8个百分点。报告期内，公司实现投资收益468.56亿元，同比增长149.7%，是净利润增长的主要驱动因素之一。

其中，公司以摊余成本计量的金融资产终止确认收益78.03亿元，对联营企业和合营企业的投资收益17.11亿元。

另外，公司报表显示，公司占股50%的鸿鹄志远私募公司，截至6月30日的长期股权投资价值为269.95亿，相比年初的287.2亿元有所回撤，这亦显示鸿鹄志远的过去半年的资产投资情况。

综合偿付能力充足率195.74%

偿付能力方面，截至报告期末，公司核心偿付能力充足率126.21%，综合偿付能力充足率195.74%，满足监管要求。根据国家金融监督管理总局偿付能力监管信息系统，公司2026年一季度风险综合评级结果为BBB类。

公告称，公司采取股东增资、发行次级债及资本补充债券、再保险安排、优化业务结构、构建成本竞争体系等方式提高偿付能力。

内含价值方面，截至报告期末，公司内含价值3103.84亿元，较上年末增长7.8%。资产规模方面，公司总资产19580.77亿元，较上年末增长3.1%。

中期每10股派0.73元

分红方面，根据2026年8月26日董事会审议通过的2026年度中期利润分配议案，公司拟向全体股东派发中期现金股利22.77亿元，按已发行股份计算每股0.73元（含税）。上述中期利润分配议案尚待股东会批准。

整体来看，新华保险2026年上半年营收、净利润实现较快增长，保费收入与新业务价值保持稳健增长，投资收益大幅提升，联营的鸿鹄私募表现较为一般。但不改公司偿付能力较为充足，内含价值较为稳定的特点。

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公司公告显示，2026年上半年归属于上市公司股东的净利润达31.2亿元，同比增长93.38%，增幅接近翻倍；营业收入为420.26亿元，同比增长31.13%。

扣除非经常性损益后净利润同比增长100.62%，增幅更超过100%，表明核心业务而非一次性收益为此次业绩增长的主要驱动力。此外，基本每股收益由上年同期的0.66元升至1.29元，增幅达95.45%，加权平均净资产收益率较上年同期提升3.96个百分点至9.43%。

在业绩爆发的同时，知名投资人章建平在第二季度新进成为公司第五大股东，持股比例1.40%，市场对此高度关注。

根据亨通光电发布的2026年半年度报告摘要，报告期内公司营业收入为420.26亿元，较上年同期的320.49亿元增长31.13%；利润总额为35.85亿元，同比增长92.87%；归属于上市公司股东的净利润为31.20亿元，同比增长93.38%。

值得注意的是，扣除非经常性损益后的净利润为31.51亿元，同比增长100.62%，略高于未扣除口径下的增幅，意味着公司业绩增长更多依赖主营业务的实质性提升，而非依赖资产处置或其他非经常性项目。

截至报告期末，公司总资产为778.83亿元，较上年末增长7.63%；归属于上市公司股东的净资产为337.07亿元，较上年末增长6.06%。

尽管盈利指标亮眼，报告期内公司经营活动产生的现金流量净额为-8.65亿元，而上年同期为491万元，由正转负且规模较大。

股东结构方面，据半年报显示，知名投资人章建平于第二季度新进成为公司第五大股东，持有3441.61万股，占总股本比例1.40%。

截至报告期末，公司股东总数为590,607户。控股股东亨通集团有限公司持股24.07%，持有5.94亿股，其中3.69亿股处于质押状态；公司实际控制人崔根良持股3.86%，与亨通集团及崔巍为一致行动关系。前十大股东中其余席位由香港中央结算、多只指数基金及混合型基金占据。

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公司公告显示，2026年上半年营业收入达15.31亿元，同比增长208.71%；归属于上市公司股东的净利润为5.67亿元，同比增长903.00%。扣除非经常性损益后净利润为5.62亿元，增幅更高达944.35%。公司经营活动产生的现金流量净额达5.48亿元，而上年同期为负值。

公司同步宣布，拟以资本公积向全体股东每10股转增4.8股，不派发现金红利，不送红股。转增方案通常被市场解读为公司对未来发展信心的信号，亦有助于改善股票流动性。

联讯仪器此次半年报数据显示，2026年上半年营业收入15.31亿元，较上年同期4.96亿元增长约10.35亿元；净利润5.67亿元，较上年同期5655万元增长超5.1亿元，增幅高达903%，净利润增速远超营收增速，体现出显著的规模效应。

利润总额方面，公司上半年实现6.14亿元，同比增长961.32%。基本每股收益为6.63元，较上年同期0.73元增长808.22%。加权平均净资产收益率达31.10%，较上年同期提升23.10个百分点，盈利能力大幅跃升。

资产规模方面，截至报告期末，公司总资产达55.32亿元，较上年末18.00亿元增长207.57%；归属于上市公司股东的净资产为33.88亿元，较上年末8.97亿元增长277.56%，资产规模在半年内实现三倍扩张。

报告称，联讯仪器营业收入增长，主要系受益于人工智能技术发展、全球算力需求提升以及数据中心建设进程加速，高速光通信产品需求持续高速增长，光模块、光芯片厂商扩产意愿强烈，拉动公司通信测试仪器产品及光电子器件测试设备产品的市场需求快速增长，推动公司销售规模和营业收入增长。

联讯仪器成立于2017年，在光通信测试领域的核心优势在于其对产业链模块、芯片、晶圆三大核心测试环节的同步覆盖，这一能力在国内属于极少数。二级市场上，自4月24日上市以来，联讯仪器股价一路震荡上行，累计上涨超199%。截至8月26日收盘，联讯仪器报2259元/股，位居A股榜首，总市值2319亿元。

截至报告期末，公司股东总数为13,928户。第一大股东胡海洋持股比例为15.41%，持股数量1582万股，均为有限售条件股份。前十大股东中，胡海洋、黄建军、杨建及多家关联合伙企业为一致行动人关系，合计持股比例较高，股权结构相对集中。

公司本次拟实施的转增方案，以权益分派股权登记日登记的总股本为基数，每10股转增4.8股，不涉及现金分红及送红股。转增完成后，公司总股本将相应扩大，每股价格将随之调整。

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中信银行半年报显示，2026年上半年，该行实现营业收入1094.08亿元，同比增长3.05%；归属于本行股东的净利润376.02亿元，同比增长3.08%，业绩表现平稳。

科技方面，该行在期内全面实施"人工智能+"行动，落地AI服务场景累计超1900个，多个AI应用进入上线运行阶段。另外，经该行董事会审议通过，中信银行2026年中期利润分配方案为：每10股派发现金股息2.03元（含税）。以8月26日收盘价计，中信银行上半年的股息率接近2.5%

利息净收入：同比增2.74%

利息净收入是股份制银行的“基础”，报告期内，中信银行实现利息净收入731.49亿元，同比增长2.74%。以占比看，利息净收入占中信银行营业收入总盘子的66.86%。利息净收入稳步增长，奠定了该行上半年的业绩榜单。

另外，中信银行上半年的净息差为1.62%，和去年同期基本持平；净利差为1.60%，同比完全持平，息差呈现企稳态势。

半年报称，面对行业息差持续承压的挑战，中信银行期内坚持量价平衡管理策略，负债端成本改善成效显著，生息资产收益率2.97%、付息负债成本率1.37%，两者同步下降，最终令息差水平企稳。

非利息净收入突破362亿元

非利息净收入方面，中信银行报告期内实现非利息净收入362.59亿元，同比增长3.69%，后者占营业收入的33.14%，同比上升0.20个百分点。

这其中，手续费及佣金净收入172.30亿元，同比增长2.41%；代理业务手续费同比增长31.66%，对公司收入表现贡献良多。

资产质量方面，截至报告期末，中信银行不良贷款余额689.46亿元，不良贷款率1.15%，与上年末持平；拨备覆盖率203.12%。资本充足率方面，公司资本充足率12.81%，一级资本充足率10.98%，核心一级资本充足率9.37%。

科技AI服务场景超1900个

规模方面，截至报告期末，公司资产总额10.38万亿元，较上年末增长2.50%；贷款及垫款总额6.01万亿元，较上年末增长2.50%；客户存款总额6.28万亿元，较上年末增长3.81%，总体保持平稳增长。

科技与AI方面，报告期内，该行以"场景牵引+AI赋能"为核心策略，全面实施"人工智能+"行动，落地AI服务场景累计超1900个；私有化部署DeepSeek V4、GLM5等主流大模型，日间算力综合利用率超85%。零售"五灵"AI项目群有序推进，14个核心场景的AI应用进入上线运行阶段；量化策略智能体新增优化10个交易策略，策略研发效率提升3倍。截至报告期末，全行数字经济核心产业贷款余额2851.62亿元，较上年末增长15.55%。

机构整体增持

另外，半年报显示，中信银行的前十大股东榜单中，机构有进有出，整体增持。

其中，中国人寿保险股份有限公司－传统－普通保险 产品－005L－CT001 沪账户的持股在报告期内增持超过3.38亿股。

此外，华泰柏瑞红利低波ETF增持超过1900万股。此外，中央汇金持股不变，证金公司持股有所减持。

总体看，机构对中信银行的持股观点偏向积极。

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半年报还显示，上半年，浙商银行规模与效益同步改善。截至6月末，总资产3.7万亿元，比上年末增长6.17%；总负债3.48万亿元，比上年末增长6.43%。其中，发放贷款和垫款总额、吸收存款分别达到2.01万亿元、2.18万亿元，比上年末增长4.55%和6.55%。

延续一季度业绩修复态势

在行业息差普遍承压的背景下，该行上半年营收保持平稳，归母净利润同比增长2.05%，延续了一季度修复态势。具体收入结构看，利息净收入223.52亿元，占营收的比重67.21%；非利息净收入109.04亿元，同比增长6.88%，业务态势稳定。

另外，上半年，该行的负债端方面，活期存款日均余额同比增加557.02亿元，增幅12.97%，带动存款付息率下行，净息差保持在1.56%。收入端，受代理业务规模增长等因素拉动，手续费及佣金净收入同比增长11.51%，占营收比重较去年全年提升1.7个百分点；其他非息收入增长5.54%，贡献超四分之一的营业收入。业务收入结构持续改善。

资产质量稳定

对于一家银行的长期表现而言，资产质量非常关键，浙商银行这一块的表现相当稳定。

截至6月末，该行不良贷款率稳定在1.36%，连续四年呈稳中有降态势。资本与流动性方面，各项监管指标均达到监管要求。

另外，截至年中，该行的资本充足率11.55%、一级资本充足率9.55%，流动性覆盖率升至259.85%，资本与流动性指标整体运行平稳。

客群基础持续下功夫

半年报还显示，上半年，浙商银行零售与对公客群均取得增长。该行服务公司价值客户超4.8万户，较年初增长7.7%；零售客户总数超3800万户，净增量超去年全年水平。

另外，通过把信贷资源向科创企业、普惠小微等重点方向倾斜，并依托数字化供应链服务覆盖十万余家链上企业，实现客群增长向服务实体能力有效转化。

总体看，半年报里浙商银行整体表现不错，这与该行坚持长期主义，锚定“效益优先、规模合意”经营导向，并在客群基础、风险防控等方向持续发力有密切关系。

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舜宇光学科技发布截至2026年6月30日止六个月的中期业绩，交出了一份稳健增长的成绩单。

报告期内，集团实现收入约人民币219.06亿元，同比增长约11.5%；毛利约42.69亿元，同比增长约9.6%；本公司股东应占溢利约18.08亿元，同比增长约9.9%。三项核心指标全面正增长，印证了舜宇在光学赛道的持续竞争力。

从增长结构来看，本次业绩最大的看点并非传统手机业务，而是汽车产品与"其他产品"两大板块的强势崛起。汽车产品收入同比增长约10.6%，其他产品收入更是从约21.43亿元暴增至约40.39亿元，近乎翻倍。这一结构性转变，折射出舜宇在多元化布局上的战略成效，也为市场提供了更清晰的估值想象空间。

盈利质量方面，集团每股基本盈利从151.56人民币分提升至168.03人民币分，增幅约10.9%。值得注意的是，集团大幅提高末期股息派发，2026年已付2025年末期股息为每股120.60港仙，较上年度的53.20港仙大幅增加，显示管理层对公司财务状况的充分信心，以及回馈股东的积极姿态。

集团本期对分部披露框架进行了重组，由原来的"光学零件、光电产品、光学仪器"三分法，调整为"手机、汽车、XR、其他产品"四大板块，以更贴合实际业务发展方向。

手机业务在高基数下小幅下滑，分部利润更从约19.00亿元降至约16.15亿元，压力不容忽视——这与整体智能手机市场竞争加剧、产品价格压力持续有关。

相比之下，汽车产品以双位数增速稳步前进，分部利润维持在约11.39亿元的高位，盈利能力坚实；XR产品虽体量仍小，但同样录得增长，受益于全球XR设备出货量回暖；"其他产品"的近乎翻倍表现尤为惊人，成为本期最大亮点，或涉及机器视觉、工业光学等新兴领域的快速放量。

地区收入结构显示，集团正在加速拓展海外市场，尤其是欧美地区表现亮眼。

北美收入同比翻倍，欧洲增速超过40%，表明集团在全球供应链重构背景下，正积极受益于海外客户的多元化采购需求。中国市场虽仍是基本盘，但其收入占比已从71.9%小幅下降至68.9%，收入结构多元化趋势明显。

报告期内，集团整体毛利率约为19.5%，较去年同期的19.8%略有下降。手机业务分部利润的下滑是主要拖累因素。与此同时，融资成本从约2.44亿元大幅降至约1.64亿元，降幅约32.8%，有效减轻了盈利端压力，反映出集团资产负债表管理的优化成效。

研发投入方面，集团本期研发开支约16.51亿元，同比小幅增长约1.0%，占收入比例约7.5%。尽管增速放缓，但绝对规模仍然可观，显示集团在光学核心技术上持续投入的战略定力不变。此外，政府补助同比增长约45.8%至约1.30亿元，一定程度上体现了集团技术研发项目获得政府层面的认可与支持。

值得关注的是，本期所得税开支从约1.41亿元大幅上升至约2.52亿元，增幅约78.8%，有效税率从约7.6%跳升至约11.5%。

这背后的重要原因之一，是全球最低补足税支柱二规则的影响。集团本期确认与支柱二相关的即期税项开支达约5070万元，较去年同期的约1049万元增加近四倍，涉及集团在实际税率低于15%的国家和地区的业务。随着全球反避税规则的深化落地，这一税负压力预计将持续存在，是投资者在评估集团未来盈利时不可忽视的变量。

截至2026年6月30日，集团资产净值约295.98亿元，较2025年底的297.64亿元略有下降。流动资产中，现金及现金等值项目从约74.82亿元降至约34.99亿元，但与此同时，按公允值计入损益的金融资产从约114.07亿元增至约133.27亿元，显示集团将部分现金转入流动性管理产品，整体可动用流动性资源依然充裕。

负债端，贸易及其他应付款项从约215.59亿元降至约163.74亿元，非流动银行借贷从约14.06亿元降至约5.00亿元，资产负债结构持续优化，财务杠杆风险可控。集团继续保持不派发中期股息的惯例，将盈利留存用于支撑后续扩张与研发投入。

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周三，智谱向彭博社表示，Ox Alpha是其GLM系列的全新迭代版本，模型代号灵感来源于国内近期热映电影《牛来》。该模型自上周末以匿名形式上架AI模型平台OpenRouter以来，凭借免费开放与强劲性能迅速攀升至该平台使用量榜首，当前使用量已超过DeepSeek的两倍以上。

智谱计划于下周一发布首份详细财报，覆盖今年1月上市以来的前六个月业绩。

据华尔街见闻此前消息，美东时间8月20日深夜，一款名为Ox Alpha的模型以"隐身模型"（stealth model）身份低调上架OpenRouter，发布方显示为匿名第三方，成为该平台历史上规模最大的一次发布。

该模型配置豪华：100万token上下文窗口、支持文本、图像与视频多模态输入、推理能力强制开启，且完全免费使用。AI编程工具OpenCode官方公告显示，其背后提供方每天拥有100万亿（100T）tokens的算力供给。免费开放推动使用量迅速跃升，根据OpenRouter排行榜数据，Ox Alpha使用量已超越DeepSeek逾一倍。

Stripe首席执行官Patrick Collison亲自上手测试后，在X平台上直接评价称"非常令人印象深刻"。值得注意的是，Stripe正在收购OpenRouter。

在性能层面，Ox Alpha的表现令开发者社区颇为震动。AI编程框架fable作者davis7使用DeepSWE官方评测对10道题进行测试，Ox Alpha得分80%，高于Claude Fable的65%和GPT-5.6 Sol的52%，独立复测结论基本一致。

模型身份公布之前，开发者社区已通过技术指纹比对，将嫌疑锁定在智谱。据Atomstorm.ai创始人、前百度及阿里高管lizikk_zhu在X平台的详细分析，五条来自不同技术层面的证据均指向智谱。其中最具说服力的一项来自视频编码器测试：将相同视频输入Ox Alpha与智谱GLM-5V-Turbo后，两者消耗的token数逐一吻合，涵盖帧采样策略、时长缩放与分辨率缩放三个独立设计特征。此外，文本tokenizer特征、独特的错误码[1210]、后端中文报错信息以及特定敏感问题的回复口径，均与智谱已有模型高度吻合。

Wccftech等科技媒体亦指出，智谱此前曾以"Pony Alpha"为代号匿名测试GLM-5，开发者在Ox Alpha中发现了相似的tokenizer行为与响应模式。

智谱此次采用的发布策略，在国内科技公司中已有迹可循。字节跳动、阿里巴巴、小米等公司今年均曾以不公开来源的方式发布模型，以便在较少品牌约束的环境下测试新服务。

lizikk_zhu梳理的时间线显示，同类操作已有多个先例：Hunter Alpha后被证实为小米的MiMo-V2-Pro，Owl Alpha是美团LongCat 2.0，Pony Alpha是智谱GLM-5，就连OpenAI也曾以Quasar Alpha为代号测试GPT-4.1。匿名上架可规避品牌风险，免费开放换取真实生产流量，压测所获反馈比内部测试数据更具参考价值，最终认领并完成商业化。

智谱方面表示，Ox Alpha免费使用期为一周，此后定价尚未公布。本月早些时候，智谱已发布最新旗舰模型GLM-5.3，并称其在部分基准测试上可与Anthropic的Fable 5相抗衡。

智谱于今年1月完成上市。数据显示，即便在近期有所回调之后，智谱的股价涨幅仍大幅领先AI同业竞争对手。

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眼下，昆明又出现一份单城100座的计划。站点越铺越密，对换电车型和运营车辆的要求也越高。

华尔街见闻8月26日从时代电服处获悉，时代电服与昆明市国资旗下昆发展新能源签署合作协议，拟在昆明共建100座巧克力换电站。

按照协议，昆发展新能源承担资产投资，并提供场地、车辆置换资源及属地协调；时代电服提供换电标准、运营体系和数字化平台。双方还计划统一电池配置、定价和服务。

站点的重资产投入放在地方平台一侧，宁德时代以技术和运营进入。昆发展新能源拿出的也不只是资金，它还要解决场地和车辆资源。

换电生意一直卡在这里。站点太少，车企和用户没有接入动力；站点铺得太快，车辆导入跟不上，又会形成大批闲置资产。单城集中建设可以缩短找站距离，却也把利用率压力集中到了同一个市场。昆明100站最终要靠当地导入的换电车辆消化。

宁德时代今年也在和合作伙伴加快补上车型一端。2026年4月，巧克力换电宣布已与11家车企旗下18个乘用车品牌、25款车型开展合作。北汽推出极狐S3换电版，奇瑞则计划与宁德时代共同开发专属车型。

不过，眼下专门为换电设计的车型还是较少，不少产品是在原有充电车型基础上改造，专属车型可能要到2026年末或2027年初推出。站网建设已经加速，车型开发和终端销售还需要时间。

昆发展新能源把车辆置换资源写进协议，是为了让站和车尽量同时落地。地方国资出钱并协调车辆，时代电服可以加快铺站，同时保留电池标准和运营体系。对昆发展新能源来说，车辆导入慢下来，投资回收也会随之拉长。

华尔街见闻还了解到，继昆明之后，时代电服还将陆续对外公布数个单城“百站”项目。昆明只是其中一项。多个项目随后进入建设，时代电服将面对多座城市的并行交付。

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14个月前，冯兴亚与任正非首次就启境握手时，这个品牌产品还未面世。14个月后，两人再次见面，GT7已经交付，GX7排在9月上市。

8月24日，广汽集团董事长冯兴亚与华为创始人任正非在深圳会面，双方谈及启境品牌发展、下一代汽车产品以及合作机制。

这次会面正值启境两款产品交接。GT7于6月26日上市，7月9日启动全国交付。广汽集团披露的数据显示，GT7上市首月销量为2658辆。

第二款车型GX7也已在接上。该车于8月21日完成首次线下公开亮相，启境方面称计划于9月上市。三天后，冯兴亚与任正非见面，会谈议题已经越过GT7，延伸到下一代产品和今后的合作安排。

此次会面发生在第二款车接续的节点，也因此比一次常规的高层交流更受关注。

新品牌尤其需要这种连续性。消费者会关心后续有没有新车，已经购买的车辆能否持续获得软件升级和服务；渠道也需要根据产品节奏安排门店和投入。如果后续产品迟迟接不上，首款车积累的订单和声量很难转化为品牌认知。

这也是此次会面与启境高端定位之间的联系。30万元级智能电动车卖的不只是交付时的配置，还包括后续的软件、服务和产品体验。一个被视为短期项目的品牌，很难建立稳定的高端溢价。

合作越深入，启境越需要形成自己的产品判断。华为乾崑技术正在进入更多汽车品牌，“搭载华为”可以提高智能化起点，却无法单独回答消费者为什么选择启境。

车企的主体性最终体现在具体决策里：产品面向什么人，智能驾驶、底盘、空间和安全如何取舍，用户反馈怎样回到研发和制造。广汽需要对整车工程、制造和质量负责，华为的智能化能力则要更早进入产品开发。

据项目方介绍，双方采取合署办公、联合设计和共同开发的方式。GT7是这套合作方式的首款量产产品，GX7则将检验它能否被复制到不同车型上。

14个月前的会面为启境确定方向。这一次，双方开始讨论下一代产品和更长期的合作安排。GX7和后续车型将决定启境能否真正从一个合作项目走向高端汽车品牌。

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第二季度，公司实现收入6.90亿元，同比下降约4%，但较一季度增长5.9%。从上半年看，知乎仍维持经调整盈利。2026年前六个月，公司收入约13.42亿元，较上年同期的14.47亿元下降约7%；经调整净利润690.6万元，明显低于上年同期的9828万元。

二季度收入改善主要来自付费内容及IP运营。该业务收入4.26亿元，同比增长约4%，占总收入六成以上；营销服务收入1.99亿元，同比下降约11%；其他收入6520万元，同比下降约24%，公司将其主要归因于职业培训业务调整。

值得注意的是，二季度平均月订阅会员为1310万，去年同期为1320万，与今年一季度基本持平。付费内容及IP运营收入增长因此更多来自IP运营，而非会员数量增加。

知乎自今年一季度起将原有付费会员收入和此前计入其他收入的IP运营收入合并披露，后者主要包括版权授权和内容分发。

这一变化也与知乎今年的AI投入方向有关。在一季度业绩会上，管理层曾表示，AI正被应用于短剧、漫剧等IP开发环节，包括分镜、图像生成、剧本和分发，以提高内容改编效率。

二季度IP运营收入同比增长，说明这一路径已开始贡献收入，但公司并未单独披露AI生成内容带来的收入规模，因此尚难判断其对整体业务的实际拉动程度。

另一条AI商业化路径是面向大模型厂商的数据服务。知乎今年推出的专家数据解决方案，利用平台专业创作者和内容积累，为模型训练、评测等环节提供数据服务。

公司披露，上半年已在代码、搜索与深度研究、视觉推理、智能体等方向完成项目落地；二季度，相关业务初步跑通从客户需求理解到规模化交付的流程。知乎目前的数据开放平台也已提供知乎搜索、全网搜索以及API、MCP等接口。

不过，这项业务目前仍处于早期阶段。知乎没有单独披露专家数据解决方案的收入，而是将其计入包括职业培训等业务在内的“其他收入”。

管理层也将包括AI在内的新业务定义为“商业化验证阶段”，后续资源投入将视市场需求、客户价值和投资回报而定。

盈利端的压力则来自毛利率和非经营性收益两方面。二季度知乎毛利率为57.0%，较去年同期下降5.5个百分点，主要因为内容相关成本增加；同期营业成本由2.69亿元增至2.97亿元。另一方面，投资收益从去年同期的1.41亿元降至1640万元，是GAAP口径净利润由盈转亏的重要原因之一。

与此同时，费用控制仍在继续。二季度知乎运营费用同比下降13%至4.69亿元，其中研发费用下降约25%至1.09亿元，销售及营销费用下降约5%。营业亏损由去年同期的9100万元收窄至7590万元。截至6月底，公司持有现金及现金等价物、定期存款、受限资金及短期投资合计约44.24亿元。

对知乎而言，当前经营重点已不只是进一步压缩成本，而是在收入重新企稳的同时寻找新的增长来源。二季度收入连续环比改善、IP运营开始增长，但毛利率回落以及单季经调整重新亏损，也意味着盈利基础仍需巩固。

专家数据服务能否形成可持续、可规模化收入，AI对内容IP开发的效率提升又能否最终反映在利润端，将是后续几个季度更值得观察的指标。

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公司公告显示，截至2026年6月30日止六个月，百济神州总收入同比增长32.3%至32.19亿美元，净利润同比增长385.8%至4.64亿美元，经营杠杆效应加速释放。稀释每股ADS收益从上年同期0.85美元大幅提升至4.01美元。

核心驱动力来自旗舰产品百悅澤®（泽布替尼）在美国和欧洲市场的强劲需求。同期，公司非GAAP口径净利润达8.20亿美元，经营活动产生净现金6.64亿美元，自由现金流达5.96亿美元，截至期末现金及现金等价物余额升至51亿美元。

泽布替尼（百悅澤®）是本报告期最核心的业绩引擎。上半年全球销售额达23.42亿美元，同比增长34.5%，占公司产品净收入的74%。

分市场来看，美国市场销售额同比增长32.6%至16.54亿美元，受全适应症需求增长及有利净定价推动，其中约2000万美元与第一季度非经常性总额至净额调整相关。欧洲市场表现尤为突出，销售额同比增长41.9%至3.78亿美元，主要得益于各主要市场份额的全面提升。中国市场销售额为1.91亿美元，同比增长16.3%，其他地区收入则同比大幅增长87.3%至1.20亿美元。

另一核心产品百澤安®（替雷利珠单抗）收入同比增长19.2%至4.35亿美元。来自安进授权的产品在中国合计贡献收入2.995亿美元，其中安加维®同比增长28.1%至1.94亿美元，成为授权产品中最大贡献来源。

此外，其他收入同比大幅增长133.9%至5140万美元，主要来自安进合作协议下IMDELLTRA®的专利使用费收入，以及诺华广阔市场协议产生的收入。

盈利能力的跃升，得益于收入快速增长叠加运营效率的持续改善。上半年产品销售毛利率从去年同期86.3%上升至89.2%，主要原因是高毛利的泽布替尼在产品组合中占比进一步提升，以及泽布替尼和替雷利珠单抗生产效率改善。按非GAAP口径计算，毛利率为89.6%。

经营费用方面，研发费用同比增长14.6%至11.54亿美元，销售及管理费用同比增长15.2%至11.48亿美元，两项费用合计增幅为14.9%，远低于32.3%的收入增速，经营杠杆效应显著。销售及管理费用占产品销售额的比例从去年同期41.4%下降至36.3%。

经营利润由此从去年同期9899万美元跃升至5.749亿美元，增幅达480.8%。

值得关注的是，利息费用同比增加5760万美元至7260万美元，增幅高达384.3%，主要原因是2025年出售IMDELLTRA®未来特许权使用费所形成的Royalty Pharma负债，在报告期内按实际利率法确认了4340万美元利息费用，同时霍普韦尔工厂竣工导致资本化利息减少。

报告期内及期后，百济神州在研发和商业化层面均有重要进展。

2026年5月，百悅達®（索托克拉，新一代BCL2抑制剂）获FDA加速批准，用于治疗既往接受过至少两线系统治疗的复发或难治性套细胞淋巴瘤（MCL）成人患者。2026年8月，FDA批准百澤安®联合百赫安®（泽尼达妥单抗）与化疗用于HER2阳性胃食管腺癌成人患者一线治疗的新增适应症。

2026年8月，公司与Revolution Medicines宣布达成多方面合作协议，内容涵盖临床联合评估及百济神州获得Revolution Medicines候选药物部分亚洲市场独家开发及商业化权益的区域授权安排。

2026年7月，公司宣布追加投资3亿美元，扩建美国新泽西州霍普韦尔普林斯顿西部创新园区旗舰制造与研发中心，新增小分子药物生产能力。

6月，MANGROVE 3期研究（评估泽布替尼联合利妥昔单抗治疗套细胞淋巴瘤）取得积极结果，进一步强化其核心产品的临床数据基础。

截至2026年6月30日，公司现金及现金等价物达50.98亿美元，受限现金合计5.28亿美元，流动性充裕。债务总额为10.73亿美元，资本负债比率从2025年底的23.4%降至20.7%。

公司预计未来12个月内将偿还约2.011亿美元银行贷款，现有现金及经营现金流可充分覆盖上述需求及未来12个月运营支出。

所得税费用方面，本报告期确认1.073亿美元，同比大幅增长。其中包含约4928万美元的一次性税务项目，主要源于对公司一家中国子公司税务检查事宜的结算，税务影响为5903万美元，部分被美国股权激励相关的非经常性税收项目抵销。剔除上述非经常性项目后，调整后有效税率为10.3%。

此外，公司持有约36亿美元递延所得税资产，目前仍维持全额估值准备。公司表示，可能在近期解除全部或部分估值准备，但具体时间和金额仍取决于盈利水平、收入增长、临床项目进展等多重因素。若未来估值准备解除，将对公司净利润产生重大正面影响。

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贝森特上周宣布将长期美债回购规模"至少翻倍"，试图压制持续攀升的长端收益率。但干预效果不足一天便告消退，收益率随后重返高位。与此同时，美元当周下跌近1%，黄金突破4600美元，比特币单周涨逾25%——市场将这一组合解读为对"货币贬值"叙事的追捧，而非政策奏效的信号。

沃什将于本周五在怀俄明州杰克逊霍尔发表讲话。这是他7月利率决议争议以来的首次重要公开表态，也是他自5月就任以来首度面对如此高烈度的市场压力。交易员最迫切想要知道的是：面对顽固高于2%目标的通胀，以及不断恶化的财政状况，美联储的政策反应函数究竟是什么。

贝森特的操作背景是，长期美债收益率已升至近19年高位，32万亿美元债市承压。美国财政部宣布自9月起将低流动性长期债券的回购规模翻倍，每季度额外回购规模约160亿美元，单次操作金额从此前每次约20亿美元提升至至少40亿美元。

但市场的反应迅速揭示了这一操作的局限性。Academy Securities的Peter Tchir指出，目前美国政府有7.5万亿美元短期国库券和21.7万亿美元附息债券在外流通，贝森特每次40亿美元、近乎每周一次的回购，根本不足以持续撼动市场。他判断，这不是量化宽松，本质上只是在"重新排列甲板上的椅子"，并没有真正创造货币。

华尔街批评之声接踵而至。PGIM Credit联席首席投资官Greg Peters表示，"我对财政部的操作逻辑持极度负面的看法，这是一个自我设限、自我挫败的策略。"摩根士丹利财富管理首席投资官Lisa Shalett则批评称，因为对收益率上升"感到恼火"就介入美债市场，"并不是一个令人信服的理由，有一种随心所欲的味道"。她补充说，若贝森特持续试图控制全球最重要债券市场的收益率，将等同于承认华盛顿担忧债务可持续性。

对冲基金亿万富翁Stanley Druckenmiller更直接将这一操作定性为"错误"。他在据《华尔街日报》刊发的专栏文章中写道：

"这不是流动性管理，而是价格管理——一个远比40亿美元本身危害更大的错误。"

贝森特干预的直接冲击对象，正是沃什一直以来向市场传递的核心信号。沃什此前明确表示，收益率上升反映了需要提高借贷成本的经济基本面，并强调美联储在他的主导下"正努力不干预市场信号"。他的策略核心是引导投资者依据经济数据和市场价格自主定价，而非依赖央行前瞻指引。

这与贝森特的逻辑形成直接对立。贝森特在干预后接受采访时称，收益率上升"不反映基本面"，并表示财政部拥有"强大的工具箱"。

Evercore ISI副主席Krishna Guha指出，财政部的操作可能不仅令投资者感到不安，"也令FOMC内部一些人感到不安"。他表示：

"沃什的核心立场与财政部正在做的事情难以调和。如果财政部长告诉市场价格是错的并直接介入，沃什就很难再诉诸债市的价格发现机制。"

美联储内部的分歧亦不容忽视。据报道，7月FOMC会议上已有三名委员支持加息。此后，又有数位地区联储行长公开表态支持上调25个基点。市场目前将年内加息概率定价至78%。Westwood固定收益投资组合经理Scott Barnard表示，沃什放弃前瞻指引与贝森特干预压制长端收益率的操作叠加，已给市场留下两大机构"各走各路"的印象。

沃什周五讲话的分量，已超出杰克逊霍尔会议本身的议题框架——今年会议主题为"金融创新：对支付与政策的影响"，并不直接指向货币政策路径。

TD Securities美国利率策略师Molly Brooks警告，"如果沃什还是老一套，我认为市场会感到失望，这可能会加剧我们已经看到的长端抛售。"汇丰利率策略师Dhiraj Narula则认为，沃什有机会通过措辞来安抚市场，"如果沃什主席能对潜在通胀压力有所定性，这已经足以为降低不确定性相关的期限溢价提供一定依据。"

美国银行全球研究美国利率策略主管Mark Cabana表示，沃什对降低通胀的"坚定承诺"对市场而言远远不够，"我们需要听到美联储面对持续未达目标的局面，将如何推动通胀回落的具体计划。"美国最新通胀读数为3.7%，已连续五年以上高于2%目标。

彭博Markets Live策略师Michael Ball指出，贝森特能调整债务期限结构，但只有美联储才能锚定通胀预期。沃什的杰克逊霍尔讲话必须重申2%目标仍然可以实现，并明确表态——如果通胀持续，即便与行政当局产生摩擦，也将采取政策行动。

在杰克逊霍尔讲话之前，市场还将于周三迎来7月个人消费支出（PCE）数据。过去一个月，通胀、就业和零售销售数据均在预期之内或低于预期，推动交易员下调了近期加息预期。若PCE延续这一趋势，或将为沃什讲话提供一定缓冲空间。

贝森特干预未能奏效所引发的更深层担忧，在于美联储是否会被卷入其中。特朗普政府在11月中期选举前希望压低借贷成本的政治意图，已令市场对美联储独立性的关注度显著上升。

哈佛大学教授、曾任白宫经济顾问委员会主席的Jason Furman表示：

"若美联储在制定货币政策时将债务管理目标纳入考量，将带有财政主导的意味。"

围绕政策协调的讨论也在市场层面升温。部分分析人士提出，美联储可将其持有的约4260亿美元短期债券出售，转而购入同等名义规模的20年期以上长债，即效仿"扭曲操作"模式。这一操作在账面上不改变美联储持债总规模，政治上更易接受，同时可吸收20年期以上债券流通量的逾15%，对长端收益率形成有效压制。

然而，彭博分析指出，这套组合拳存在内在矛盾：短期融资占比越高，财政部对政策利率的敞口越大。一旦通胀迫使美联储加息，利息成本将以更快速度重置；若美联储因顾虑财政成本而迟疑，市场则将以更高的期限溢价惩罚其独立性。

值得注意的是，沃什与贝森特同为对冲基金亿万富翁Stanley Druckenmiller的门生，据报定期会面、关系融洽。但投资者和经济学家普遍指出，两人各自代表机构的优先级和操作逻辑，正愈发难以兼容。30年期美债收益率5%被视为关键关口，沃什本周五的表态，将决定市场对这一政策裂痕的定价方向。

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理想汽车第二季度营收256.7亿元，同比下降15%，略超市场预估的249.6亿元；净亏损17.1亿元，而上年同期为净利润11.0亿元；调整后净亏损15.0亿元，上年同期为调整后净利润14.7亿元，亏损额超出市场预估的11.5亿元。毛利率从上年同期的20.1%大幅收窄至11%。

公司预计第三季度营收介于266亿至280亿元之间，中值较彭博综合预期的322.6亿元低约17%；预计交付量为9.5万至10万辆，同样显著低于市场预估的约12.19万辆。

首席财务官李铁表示，随着产品结构优化，以及下半年Livis车型销售占比提升、纯电新车型及Li i9相继推出，公司预计利润率将逐步改善。

第二季度，理想汽车总营收256.7亿元，同比下降15.1%，但较2026年第一季度的229.8亿元环比增长11.7%。汽车销售收入240.7亿元，同比下降16.7%，主要原因是交付量下滑及产品结构变化导致平均售价降低。

毛利率为11.0%，较上年同期的20.1%大幅收窄9.1个百分点，但较2026年第一季度的7.9%有所改善。汽车销售毛利率为9.4%，同样较上年同期的19.4%大幅下滑，主要受产品结构差异影响。毛利润总额28.4亿元，同比下降53.3%。

公司二季度交付量为98330辆，同比下降11.5%，略高于市场预估的98212辆，但较2025年第四季度的10.9万辆及2025年第三季度的15.3万辆仍有明显差距。

第二季度运营亏损为23.0亿元，而上年同期为运营利润8.3亿元，较2026年第一季度30.0亿元的亏损有所收窄。运营利润率为负9.0%，较第一季度的负13.0%小幅改善。

运营费用总计51.4亿元，同比下降2.0%。其中，研发支出27.8亿元，同比基本持平；销售、行政及管理费用22.8亿元，同比下降16.2%，主要源于员工薪酬支出减少。

每ADS摊薄净亏损1.69元，而上年同期为每ADS净收益1.03元；调整后每ADS摊薄净亏损1.49元，亦较市场预估的亏损1.12元为差。

尽管盈利层面承压，理想汽车二季度经营活动产生的净现金流转正，达到1500万元，而上年同期为净流出30.4亿元，2026年第一季度为净流出60.9亿元。自由现金流为负13.0亿元，较第一季度的负73.9亿元大幅收窄，公司将此改善归因于客户回款与库存采购付款时间差异的优化。

截至2026年6月30日，公司现金及现金等价物、定期存款及短期投资合计约875亿元。资本支出方面，二季度为13.2亿元。

与此同时，理想汽车持续推进此前宣布的10亿美元回购计划。截至公告日，公司已累计回购约9170万股A类普通股，合计耗资约6.32亿美元。

首席执行官李想表示，公司已完成Li L系列的升级换代，并正着手刷新纯电动车型阵容。2026年6月，公司推出全新Li L8，提供Ultra及Livis两款配置，售价分别为36.98万元及42.98万元，均搭载第三代增程系统及高通骁龙8797芯片，并配备线控转向及后轮转向功能。7月，公司发布新款Li L6，定价24.98万元，搭载MACH M100芯片并采用增程专属磷酸铁锂超充电池。

在智能化布局方面，公司于6月举办"Livis Day"发布会，展示了自研语言智能模型MACH Mind-Pro及MACH Mind-Edge、机器智能模型MACH VLA，以及全球首款动态数据流AI芯片MACH M100。

7月单月交付量为30468辆，公司对新款Li L6的市场表现表示乐观。李铁表示，伴随Livis高端配置销售贡献提升及纯电新车型推出，公司预计下半年毛利率将进一步扩张，盈利能力亦将逐步改善。

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美东时间周三盘后，英伟达将披露2027财年第二季度财报。华尔街一致预期季度营收约920亿美元，同比近乎翻倍；调整后每股收益预期2.09美元，数据中心营收预期约854亿美元。Jefferies预计营收将高于一致预期，达到950亿美元；花旗亦上调预测并维持300美元目标价。但高盛警告，8月股价已涨逾12%，"业绩超预期加上调指引"不足以驱动股价上行，还需同时释放超大规模云厂商盈利改善、客户融资可控以及大规模资本回报三重利好。

期权市场的定价印证了这种谨慎。根据ORATS数据，英伟达财报前的隐含波动幅度约为5.4%，为2021年8月以来最低，显著低于过去12个季度7.4%的历史均值。

ORATS创始人Matt Amberson指出，过去八份财报中股价实际波动均小于期权隐含值，"期权买方一直在为这一事件溢价支付过高成本，价格已经开始修正。"这意味着对于看好AI主线的投资者而言，相对便宜的期权提供了一个不对称的参与窗口；但若管理层无法回答市场真正关心的长期问题，低波动率预期也可能被打破。

当前卖方机构对本季度基本面普遍乐观，但分歧集中在财报发布后的股价路径。

Jefferies预计英伟达7月季度营收950亿美元，10月季度指引约1080亿美元，均高于市场一致预期的约919亿和1037亿美元。摩根士丹利相对保守，预计7月季度约912亿美元、10月季度约1023亿美元，但认为单季营收仍可能继续以约100亿美元量级环比增加。花旗维持买入评级及300美元目标价，指出英伟达已锁定2026至2027年HBM内存供应，为稳定交付提供了保障。

摩根士丹利维持"增持"及首选股评级，目标价288美元，并指出英伟达当前约17倍FY28市盈率相比自身历史、半导体同业和大盘并不昂贵。但该行同时强调，过去四个季度英伟达即便交出强劲业绩，次日股价仍连续出现负反应，市场已将"超预期"视为默认剧本。

预测市场数据同样反映出这种分裂：赋予英伟达财报超预期的概率高达96%，但财报后股价收于220美元上方的概率仅为43%。

短期内Blackwell需求仍然强劲，微软、亚马逊云业务的改善以及OpenAI、SpaceX对算力的长期承诺，持续支撑数据中心营收信心。但市场已将目光投向更远处——Rubin平台能否打开下一轮更高基数的增长曲线，将是本次电话会的核心议题。

Jefferies认为，Rubin的爬坡速度可能显著快于Blackwell初期。关键原因在于，Rubin延续72-GPU Oberon NVL72机架形态，可以复用GB200、GB300积累下来的液冷数据中心部署和制造基础。新一代设计同时大幅减少人工布线和管线安装，管理层此前提到计算托盘组装时间有望从约2小时压缩至5分钟。这背后的意义是，英伟达正在将AI芯片升级成可复制、可规模化交付的"AI工厂系统"。

Jefferies预计，Rubin/R200在英伟达GPU营收中的占比将在2027财年三季度达到约12%，四季度升至40%以上，并在2028财年一季度成为主导收入来源。若这一节奏兑现，市场的估值逻辑将从"Blackwell周期还能持续多久"切换至"Rubin能否开启更大规模增长"。

本次财报中最可能成为市场焦点的，是英伟达与超大规模客户之间日趋复杂的融资安排。

据Jefferies梳理，英伟达与SB Energy达成安排，由后者在俄亥俄州建设并运营PORTS-Pike Technology Campus，以20年租约提供给OpenAI，英伟达担任独家算力供应商。英伟达将为首批4.25GW IT容量提供信用支持，并持有剩余3.75GW容量的选择权，同时向SB Energy投资15亿美元。英伟达表示，该基地每代系统部署对应约150万颗GPU，带来1500亿至2000亿美元营收；OpenAI现有及计划承诺合计约12GW，可扩展至16GW，对应2030年前约6000亿美元的英伟达算力采购。

然而，摩根士丹利数据显示，五大超大规模云服务商与英伟达、博通合计通过担保、租赁及其他财务支持形式承诺逾3.1万亿美元，以推动其他企业的AI基础设施支出。这一"供应商循环融资"模式已成为高盛等机构重点追问的议题：这些需求究竟有多少是客户自发资本开支，有多少需要英伟达通过信用支持或投资来驱动？

摩根士丹利认为，融资、市场份额和毛利率是投资者当前最关注的三大争议点。若管理层无法给出清晰的或有义务、残值承诺等会计披露，市场对"以资产负债表换增长"的担忧将难以消散。

毛利率是英伟达估值溢价的核心支撑之一。

摩根士丹利预计公司将继续维持2027财年毛利率"70%中段"的表述，短期压力可控。但中长期压力不容忽视：HBM、DRAM、先进封装、基板、前道晶圆等环节成本仍在上行，新产品爬坡通常也伴随良率和供应链磨合。

摩根士丹利提醒，市场一致预期中2028财年下半年毛利率明显回升，可能略显乐观。此外，英伟达已通知微软、谷歌、甲骨文等大型客户，搭载Vera Rubin及Grace Blackwell芯片的服务器价格将于明年初上涨逾15%，HBM内存成本上升是主要驱动因素。

电力供给同样正在成为不可忽视的约束。

Jefferies指出，芯片需求预期与电网供给能力之间的缺口正在扩大。大型云厂商越来越多地与公用事业公司合作建设专用燃气电厂，前沿AI实验室则更多采用"表后"电力方案弥补电网接入与算力部署之间的时间差。燃气轮机、备用电源、燃料电池等方案均在推进，但设备交付周期、并网审批和地方监管均会影响数据中心建设进度。这意味着订单转化为营收的节奏将变得不那么线性。

在宏观叙事之外，英伟达约90%的AI加速器市场份额正面临多路围攻。谷歌、Meta等云巨头加速推进自研AI芯片；据报道，OpenAI与博通联合开发的"Jalapeño"推理芯片在部分基准测试中已超越Nvidia Blackwell；Cerebras Systems等新兴芯片公司今年完成上市，同样在争夺市场份额。

Bespoke Investment Group指出，英伟达股价表现与半导体板块已出现明显脱节，"过去数月中，半导体股多次出现与英伟达反向运动的情形"。PHLX半导体指数自6月下旬高点以来已持续低迷，英伟达此前经历的七连跌也是自2022年10月本轮牛市启动以来最长的连续下跌。

这些竞争格局的结构性变化，或将成为超越单季财报数字、对英伟达长期盈利轨迹影响更为深远的风险变量。管理层对竞争态势的表态，将是电话会上投资者最不愿错过的部分。

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8月26日，A股全天冲高回落，三大指数集体上扬，早盘显著走高，深成指、创业板均涨超1%，午后涨幅回落，沪指收复3900点。大金融与有色金属成绝对主线。此外，贵金属延续上涨势头。医药内部分化、疫苗强势而CRO走弱。光模块（CPO）反弹，剑桥科技涨停，东山精密、胜宏科技等涨幅居前。

港股全天震荡上涨，恒指、恒科指盘初双双拉升涨超1%，午后涨幅有所回落，科网股集体反弹。有色金属同样拉升，铜业股领衔上涨。生物科技板块冲高回落，信达生物、康方生物涨幅居前，芯片半导体、光通信等概念股齐涨。债市方面，国债期货全线下跌。商品方面，国内商品期货多数下跌，燃油、原油跌幅居前。

A股：截至收盘，沪指涨0.59%，深成指涨0.69%，创业板指涨0.51%。

盘面上，个股涨多跌少，沪深京三市近3000股飘红，今日成交超1.82万亿。沪深两市成交额1.81万亿，较上一个交易日缩量200余亿。板块方面，金融科技、工业金属、光伏、锂电池、可控核聚变、半导体题材活跃，券商、造纸、地产、银行、化工板块涨幅居前。CRO、培育钻石、存储器概念股调整，油气、海运、传媒板块走弱。宇树科技连续5个交易日下跌，股价跌破600元。

港股：截至收盘，恒指涨0.56%，恒科指涨0.82%。

盘面上，大型科网股集体拉升，小米盘中曾涨至5%收涨2.5%，阿里巴巴涨超2%，百度、美团涨超1%，腾讯涨0.77%；铜价续涨逼近历史高点，铜业股领衔有色金属股上涨，江西铜业股份绩后大涨近10%，中国有色矿业同样大涨9.9%；业绩+分红双轮驱动，中资券商股集体拉升，龙头中金公司大涨超8%领衔，招商证券、中信证券涨超6%以上；半导体股、光通信概念股、PCB概念股全线上涨，长光辰涨超11%，剑桥科技大涨超9%，华虹宏力涨超6%，中芯国际等纷纷跟涨；内房股普遍拉升，中国金茂绩后涨近9%表现最佳。

债市：国债期货全线下跌，截至收盘，30年期主力合约跌0.15%，10年期主力合约跌0.08%，5年期主力合约跌0.03%，2年期主力合约跌0.07%。

商品：国内商品期货多数下跌，截至收盘，能源品跌幅居前，低硫燃料油跌8.90%；化工品全部下跌，对二甲苯、丙烯、甲醇、乙二醇跌停；航运期货全部下跌，集运指数(欧线)跌5.37%；黑色系涨跌参半，焦炭跌2.70%；非金属建材全部下跌，PVC跌2.40%；基本金属涨跌参半，氧化铝跌1.97%；贵金属全部下跌，钯跌1.21%；油脂油料涨幅居前，豆粕涨2.14%；农副产品多数上涨，鸡蛋涨0.77%；新能源材料多数上涨，工业硅涨0.46%。

大金融："牛市旗手"全线发力，券商中报高增点燃估值修复

证券板块领涨，锦龙股份涨停、涨10.05%报9.75元，湘财股份涨停，恒银科技涨停；互金方向楚天龙四连板，新大陆涨停；龙头券商同步走强，中信证券涨2.28%，长江证券涨5.58%。保险板块五大险企全部收红，多元金融、证券IT板块跟涨。

催化逻辑上，券商的爆发直接挂钩中报业绩的集中兑现。

截至8月25日，已有20家上市券商披露2026年半年报，业绩普遍高增：中泰证券上半年归母净利润增幅最大，达146.38%；财达证券、华安证券上半年业绩增长均超一倍。

在市场对"活跃资本市场"政策延续、险资等中长期资金入市渠道拓宽、以及指数站稳3900点带动交投回暖的预期下，券商的β属性被重新激活。

此外，近期美伊局势缓和、美债收益率回落带来的全球风险偏好回升，也为此前承压的金融权重提供了修复窗口。

方正证券首席经济学家燕翔表示，多重利好决定市场长期向好趋势不变，近期全球市场承压的核心原因是美长债收益率持续走高，并由此造成A股一定波动，但国内稳增长政策持续落地、长线资金托底的市场底层逻辑未变。

华泰证券认为，当前资金面的核心矛盾正由增量推动转向存量能否承接潜在抛压，系统性负反馈尚未形成——融资资金小幅净流出但担保比例仍处高位、ETF转为净申购、配置型外资净流入提供缓冲，当前更接近交易热度降温后的承接能力检验，而非系统性资金负反馈。

市场人士指出，券商板块配置价值有望进一步提升，综合型龙头券商及在科创债、中小微企业债等特色领域具备差异化优势的券商，其超额收益机会值得重视。

有色金属：LME铜创历史新高，工业金属与贵金属联袂大涨

有色金属是今日与券商并驾齐驱的另一条主线，细分看工业金属（铜）最强、贵金属跟随。江西铜业涨停，白银有色涨停，金诚信涨停，精艺股份涨停；权重龙头同步上行，洛阳钼业涨6.35%，铜陵有色涨4.98%，紫金矿业涨2.35%，中国铝业涨2.35%，云南铜业、西部矿业、北方铜业等跟涨。

核心催化来自海外商品端的突破。隔夜LME期铜报收14324.5美元/吨，创收盘价历史新高，直接点燃A股铜方向情绪。

基本面端，多家有色公司亮出高增中报：江西铜业上半年营收3071.55亿元、同比增长19.53%，归母净利润86.32亿元、同比增长106.77%；紫金矿业上半年营收1941.78亿元、同比增长15.78%，归母净利润391.70亿元、同比增长68.17%；中国铝业预计上半年归母净利润112亿至122亿元、同比增加58%至73%。

政策端，上海印发《加快国际贸易中心建设"十五五"规划》，提出扩大铜、铝等重点金属品类交易规模，健全锂、钴、镍等新兴金属期货品种序列，巩固"上海铜""上海油""上海胶"定价基准地位，进一步强化了有色商品的战略重估叙事。

华西证券看好铜板块，其指出在AI算力大基建浪潮下，铜的需求逻辑正从传统电力金属扩展为AI硬件底层核心材料：AI服务器、交换机及高速网络设备短距离高速互连仍离不开铜缆；高频高速PCB、AI加速卡对高性能铜箔需求提升；AI服务器功率密度提升带动供电铜排、连接器铜合金、液冷板等铜材需求增长，铜正从"用量逻辑"升级为"用量+材料附加值"双重逻辑。

分析人士表示，当前有色金属行业供给持续收紧，同时AI与新能源等领域新兴需求快速发展，拉动板块业绩高速增长，叠加海外宏观政策催化与市场风格切换，有色商品趋势仍强，板块有望延续上行。

黄金概念在有色主线内走出独立高度。深中华A涨停，录得五连板，成为近期市场连板高度的标杆；迪阿股份20CM涨停、；金诚信、白银有色同步涨停；湖南白银、西部黄金等盘中活跃。

逻辑上，贵金属的强势仍由金价高位运行与避险溢价支撑。现货黄金此前一度逼近4700美元/盎司大关，虽未能有效突破后陷入震荡，但中东地缘溢价与美元走弱背景下的配置需求仍在；全球央行持续购金构成中长期买盘，国内金饰价格维持高位。

在"金价高位+有色商品共振+连板情绪标杆"的三重作用下，黄金珠宝与贵金属标的成为资金避险与进攻兼顾的选择。

光模块反弹

光模块反弹，龙头股剑桥科技涨停，股价报190.85元/股，总市值为702.81亿元。罗博特科涨超7%，立讯精密涨超4%，东山精密、胜宏科技等跟涨。

8月24日晚，剑桥科技披露2026年半年报，公司实现营业收入27.05亿元，同比增长32.92%；归属于上市公司股东的净利润为3.28亿元，同比增长171.08%；扣除非经常性损益后的净利润3.19亿元，同比增长168.42%，基本每股收益0.93元，同比增长106.67%。

公司表示，本期业绩增长主要因高速光模块业务显著增长，该业务的市场需求旺盛带动订单大幅增加，公司发货及时支撑发货金额同比大幅增长，同时产品结构切换推动销售毛利率显著提升。

中信证券认为，AI人工智能高速发展驱动光模块技术更新迭代，光芯片速率升级、硅光集成与CPO架构等新技术共同驱动光模块测试设备迭代升级，叠加AI算力基础设施快速扩张，驱动光模块测试设备“量价齐升”。目前国际厂商仍然在1.6T高端市场相对领先，但国内企业正加速追赶，差距不断缩小，看好国产光模块行业长期发展。

生物医药（疫苗）：Moderna催化，康希诺20CM、万泰生物涨停

生物医药板块内部出现明显分化，疫苗方向在海外催化下走强。康希诺20CM涨停，万泰生物涨停；智飞生物涨8.67%，沃森生物涨5.83%，卫光生物涨7.41%。

消息面上，隔夜美股生物技术公司莫德纳（Moderna）股价飙升14%，此前巴克莱上调其目标价；莫德纳与默沙东宣布，双方合作的个性化mRNA癌症疫苗intismeran autogene首个III期临床试验取得初步阳性结果，再度强化mRNA技术平台的产业预期，映射到A股疫苗与生物制品标的。与疫苗线的强势相反，CRO方向则出现明显兑现（见下方下跌板块），显示医药内部资金也在做高低切换。

CRO概念集体调整。诚达药业跌5.21%，康龙化成跌4.83%，义翘神州跌4.51%，益诺思跌4.08%，万邦医药跌3.87%报79.14元，泓博医药跌3.70%报32.80元。板块走弱源于近期连续反弹后的获利兑现，与疫苗线的走强形成医药内部的高低切换。

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巴拿马运河因降雨不足削减每日过境船只数量，水母群迫使核电站停堆，欧洲内河干旱推高航运成本——今夏一系列极端天气事件接连冲击全球能源供应链。科学家指出，随着人为温室气体排放加剧极端天气的频率与强度，并与厄尔尼诺等自然现象叠加，气候变化对能源安全的威胁已是当下危机，而非遥远风险。

与此同时，全球海洋表面平均温度本周创下21.1摄氏度的历史纪录，欧盟过去44年间因极端天气造成的经济损失高达8220亿欧元，其中四分之一发生在过去四年。尽管如此，尤其在美国，政策制定者和媒体对气候威胁的关注程度，仍远逊于对地缘冲突引发的能源安全问题的重视。

巴拿马运河是全球贸易的关键动脉，承载全球海运贸易量的逾3%。巴拿马运河管理局上周宣布，自9月15日起将每日过境船只数量从36艘削减至32艘，原因是降雨量持续低于正常水平，运河依赖淡水维持船闸运作的机制正面临严峻压力。部分气候科学家将当前这轮厄尔尼诺称为"超级厄尔尼诺"，认为其强度史所罕见。

此前，运河管理局上月已出台限制措施，强制船只减载以应对水位下降。过境费用随之急剧攀升——8月初经由运河常用船闸通行的每日竞拍价格平均约为110万美元，是去年同期均价的逾16倍。上周，一艘空载天然气超级油轮为通过运河支付了高达460万美元的费用。

额外的过境成本最终将传导至终端消费者。航运巨头MSC本月宣布，自9月起将45英尺集装箱的巴拿马运河附加费提升至376美元。

极端高温正以两种方式直接威胁核能发电。其一，河流及海水温度升高迫使电站停堆——法国电力集团EDF今夏多次以预防为由暂时关闭数座核反应堆，因相关水温已超过旨在保护野生动植物的监管上限。

其二，海洋表面温度创历史高位，也为大规模水母潮的形成创造了条件。据哥白尼气候变化服务中心专家，全球海洋表面平均温度本周达到21.1摄氏度的纪录水平。8月初，法国格拉沃利讷核电站三座反应堆因水母堵塞冷却泵系统而被迫停机——而就在整整一年前，同一电站曾因水母潮停堆，促使当局随后部署渔船和摄像设备防范重演，但仍未能避免此次停堆。

巴拿马并非孤例。据英国《金融时报》报道，欧洲旱情同样导致莱茵河水位骤降，令德国重工业运输受到严重影响。莱茵河是服务德国工业的关键水路，驳船运抵科隆、杜伊斯堡、法兰克福和卡尔斯鲁厄的运费已升至2012年以来的最高水平。

欧洲环境署数据显示，1980年至2024年间，极端天气和气候事件给欧盟造成的经济损失达8220亿欧元，其中四分之一集中发生在过去四年。

尽管极端天气带来的威胁证据日益充分，科学家指出，政界、企业界和媒体——尤其是美国——对气候变化的关注程度，远不及对地缘冲突引发的能源安全威胁。

"眼前的危机，如伊朗战争，几乎总能获得比气候变化更多的媒体关注，尽管后者的威胁规模更大、影响更为深远，"宾夕法尼亚大学地球与环境科学系教授Michael Mann表示，"气候变化实际上是一场迫在眉睫的急性威胁，但从未能以这种方式被呈现出来。"

Mann认为，俄乌冲突和伊朗战争本身，恰恰是世界过度依赖化石燃料的症状，也是加速能源转型的最有力论据。

特朗普政府持续加大对油气的押注，尽管夏威夷和加利福尼亚州的灾难性山火仍历历在目。然而，欧洲和部分亚洲国家的政策制定者已发出更为积极的信号，暗示当前危机或可成为加速能源转型的催化剂。

今年4月，布鲁塞尔发布"AccelerateEU"政策蓝图，涵盖逾40项推进清洁本土能源转型的行动措施。5月，来自欧洲和东南亚的政策制定者在菲律宾举行会议，承诺在绿色转型领域开展合作。

环境保护组织Environmental Defense Fund能源业务高级副总裁Mark Brownstein表示：

"这个夏天发生的一切再次证明，欧洲大陆的能源安全，不可能仅靠加大化石燃料生产或保障化石燃料供应来实现。"

但他同时警告，企业界在AI驱动能源需求激增的背景下，已在悄然收缩此前的气候承诺。"油气行业和超大规模数据中心运营商越来越多地在呼吁，我们别无选择，只能生产和消耗更多化石燃料……但这条路既不通向能源安全，也不通向经济繁荣。"

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阿里巴巴于8月24日以每股112.70港元完成7.1亿股配售，募集800亿港元（约103亿美元），发行价较前一交易日收盘价折让8.4%。次日港股重挫8.5%，腾讯和恒生科技指数当日分别下跌2.2%和2.1%。摩根大通测算，在阿里当日股价跌幅中，仅约0.3%可归因于配售折价本身；扣除同业联动影响后，现有股东所承受的异常重新定价规模约达190亿美元，大约是此次募资金额的两倍。

摩根大通认为，阿里巴巴的AI投资周期或比预期更长，但相关算力的经济效益依然具有吸引力，三大云服务商的融资风险亦存在实质差异。该行维持对阿里巴巴、腾讯和百度的"增持"评级，并建议投资者在9月季度业绩发布前买入阿里巴巴股票。

摩根大通认为，配售机制本身在财务上相对直接。7.1亿股新股按112.70港元定价，理论除权后价为122.63港元，向新股认购方的机械性价值转移仅约9亿美元（约0.3%）。然而，8月25日收盘价跌至112.5港元，意味着市场将阿里巴巴的备考市值从约2,860亿美元（加入103亿美元募资后）进一步压低。

摩根大通指出，若将全部异常波动归因于此次配售，相当于每募集100元将导致估值损失约185元；而即使募集资金被全部损毁，也只会造成约100亿美元的市值缩水。

该行年度模型测算，对基础设施部分每投入100元，可产生36元的正净现值（以60%基础设施占比为基准则为22元）。因此，摩根大通将此次股价异常波动的大部分解读为市场对阿里巴巴更广泛资本支出计划期限和规模的重新定价，而非对此次配售本身的理性反映。

摩根大通将配售相关争论拆解为四项独立测试，认为混淆这四个问题是市场定价混乱的主要原因。

算力能否创造经济价值？ 答案是肯定的。该行模型假设利用率100%时每1元资本支出对应1元年收入、45%增量EBITDA利润率、5年直线折旧，测算结果为22%的项目内部回报率、2.9年回本期和36元净现值（折现率10%），与管理层所述"不足3年回本、综合ROIC超13%"基本吻合。限定因素在于募资用途：阿里巴巴将本次融资目的描述为包含基础设施在内的"全栈AI能力"，但模型训练、应用推理等支出目前尚无可审计回报，因此该行以60%用于基础设施作为基准情景。

配售是否提升每股收益？ 取决于基础设施占比。在占比80%或以上的情景下，配售从第二年起增厚每股收益；在60%基准情景下，2028财年每股收益预计稀释约0.5%，此后大致中性。第三年实现每股收益增厚所需的成熟期ROIC门槛约为15%。

股权是否是最便宜的融资方式？ 否。以债务融资替代，可在各情景下节省约3至3.5个百分点的每股收益拖累，因为2%至3%的人民币债券票息远低于12%的盈利收益率。该行认为股权融资的合理性在于其提供的是无需再融资的永续资本、可用于海外采购的离岸货币，以及维持评级空间——但这些收益并非没有代价。

是否增加现有股份内在价值？ 不会。以205港元为交易前公允价值，基础设施占比100%和60%情景下，交易后每股价值分别下降0.9%和1.2%。只有当交易前公允价值低于约153港元（占比100%）或137港元（占比60%）时，配售才能对现有股东增值。

摩根大通梳理了阿里巴巴、腾讯、百度三家公司应对AI资本支出的不同融资逻辑，指出每条路径都有相应股东成本，并非所有成本都同等可见。

阿里巴巴的结构性资金缺口最大。以2,000亿元资本支出为基准，年度内部资金缺口约1,000亿元；若按6月季度资本支出节奏年化至2,700亿元，则缺口扩大至1,700亿元。此次配售可覆盖约8.4个月（基础情景）或5个月（压力情景）的缺口。公司还有约1,500亿元的折扣后流动性及2%至3%利率的人民币借债能力，因此流动性和偿付能力均非关键风险。该行预计未来12个月将有更多债务融资及潜在云业务层面融资，但母公司层面的第二次配售将被视为回报恶化的负面信号。

腾讯则基本可自筹资金满足新增资本需求。上半年经营现金流年化约3,100亿元，而该行预测的全年资本支出为2,000亿元，整体接近平衡。腾讯另持有4,870亿元上市投资和3,880亿元非上市投资，合计8,750亿元投资组合，构成其融资的重要缓冲。其成本是隐性的：放弃的投资组合回报、资产处置的税收摩擦及市场冲击。摩根大通认为母公司风险接近于零。

百度内部融资能力最弱。6月季度经营现金流仅34亿元，资本支出却达114亿元，资金缺口主要通过短期和长期贷款填补。母公司估值偏低、不愿稀释现有股东，使得股权融资路径落在子公司层面——即昆仑芯。该路径的代价是母公司对AI资产持股比例下降，但规模受昆仑芯募资能力约束。

摩根大通维持阿里巴巴2027财年资本支出预测为2,000亿元，并将2,700亿元作为压力情景。该行指出，融资事件发生在业绩发布5天后，表明管理层预期资本支出将在超过一个采购周期的时间内保持高位，这改变了对投资周期持续时间的判断，但不影响具体年度数字。

回报率存在规模上限。单位经济效益不变时项目规模扩大可创造更多价值，但风险在于供给扩张压低定价：80%利用率叠加降价10%对应约11%的回报率，70%利用率叠加降价20%则仅余约3%。这正是2,700亿元被视为风险情景而非上行情景的原因。

在盈利吸收层面，摩根大通测算，一年期基础情景资本支出对应的总折旧，约占阿里巴巴2027财年预期净利润的28%、腾讯的13%、百度的23%。但增量EBITDA从第一个全年便超过折旧，因此主要风险来自EBITDA实现、利用率和定价，而非折旧负担本身。

摩根大通列出近期几个关键时间节点。8月26日配售结算消除技术层面不确定性；阿里巴巴9月季度业绩是主要检验点，重点关注指标包括外部云收入增长是否超过50%、AI实验室亏损是否环比收窄、以及资本支出节奏是否与融资规模相符。腾讯混元4和百度昆仑芯上市分别是两家公司各自的阶段性验证节点。

该行亦明确了令其改变观点的风险触发条件：若阿里巴巴三年资本支出承诺大幅突破3,800亿元但云收入指引未同步上调；若募集资金在超过12个月后仍大量沉淀于账面现金而非固定资产；若AI实验室亏损在9月季度未能实现环比下降；若算力价格随供给放松而持续下滑；或若12个月内再度进行母公司级股权融资——任何一项成立，当前投资逻辑都将弱化。

当前阿里巴巴股价对应2027财年/2028财年市盈率分别仅为12倍/8倍。摩根大通认为市场定价过度反映了此次配售的负面信号，建议投资者在9月季度业绩公布前逢低买入。

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根据这家总部位于海得拉巴的公司周二发布的声明，相关服务器机架系统将于明年在印度南部投入运营，服务对象涵盖主要云服务提供商、AI实验室及致力于开发本土印度AI模型的机构。此次订单是其80亿美元项目计划的一部分，目标是建设1吉瓦计算容量。

Greenko Group创始人兼总裁Mahesh Kolli表示，初期算力容量已被一家美国客户购入，目前客户方正"迫切寻求"可用算力。他还指出，印度凭借海底电缆基础设施，可为美国企业提供约300毫秒延迟的AI计算服务，运营制约较少。

高端英伟达计算集群的供应持续偏紧。微软、谷歌、亚马逊等科技巨头为训练AI模型而产生的旺盛需求，已造成数年积压。日本也计划采购英伟达下一代Rubin芯片，用于构建面向机器人领域的本土基础AI模型，首个相关数据中心预计于2028年6月启动运营。

AM Intelligence隶属于可再生能源企业Greenko Group Plc所在的集团，此次订单为具约束力的正式合同。其海得拉巴设施定位于运行万亿参数AI模型及新一代智能体AI应用。

在Kolli看来，集团的核心竞争力在于低成本可再生能源的获取能力。"在全球Token经济中，能源价格举足轻重，"他表示，"我们是全球AI计算基础设施中成本最低的玩家之一。"

AM集团董事长Anil Chalamalasetty将这一战略定义为"电子换Token的机会"，即将电力基础设施大规模转化为前沿AI算力。集团计划向印度、美国、芬兰及马来西亚的客户提供具竞争力的算力定价。

在融资层面，集团计划通过债务与股权的组合方式支持扩张。"这项业务从资本支出到现金流的周期很短，"Kolli说，"我们可以部分依托自身资产负债表，同时也有进入债券市场融资的经验。"

该公司设定的目标是，到2030年在印度、欧洲及其他地区合计建成5吉瓦数据中心容量。

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Schnabel周二对彭博表示，以当前政策利率水平，通胀难以在中期内回归目标，"进一步收紧将是必要的"。她强调，在经济需求保持韧性的环境下，必须尽早遏制二轮效应，"行动迟缓只会被迫收紧更多"。

市场目前已基本消化欧央行下月加息25个基点的预期，届时存款利率将升至2.5%。投资者还预计最快于2026年12月前再次加息。Schnabel表示，市场"似乎对我们的反应函数理解得很准确"，但未就最终加息幅度作出具体指引。

支撑Schnabel鹰派立场的，是一连串好于预期的经济数据。周二公布的数据显示，德国第二季度经济产出增长好于初估，欧元区整体季度增速达0.4%，为逾一年来最快，此前第一季度基本处于停滞。

Schnabel将这一势头归因于财政政策发力、国防支出提速以及全球人工智能热潮三大驱动力。"经济持续强于预期，新数据屡屡超出上行预期，"她说。"信心指标显示增长正进一步提速，与欧央行6月员工预测相比，我认为经济增长风险略微偏向上行。"

在通胀层面，欧元区7月通胀率加速至2.9%，Schnabel对能源价格压力的持续性表示担忧。她指出，油价以外的能源压力正变得更具粘性，天然气形势"尤为令人担忧"——当前欧洲天然气储量处于低位，构成通胀的实质性上行风险。

"冲突持续时间越长，间接效应与二轮效应的风险和烈度就越高，尤其是在总需求保持韧性的情况下，"她说。Schnabel还强调，若等到能源成本完全传导至工资再行动，政策将陷入"落后于曲线"的被动局面。她预计消费者价格增速将在"较长一段时间内"超过2%的目标。

目前，市场和政策制定者均聚焦于一个核心问题：利率是否需要升至抑制经济活动的"限制性"水平。据彭博报道，欧央行首席经济学家Philip Lane此前曾表示，2.5%目前处于利率对经济不产生明显刺激或抑制效果的"中性区间"上限。

Schnabel未就此给出明确信号，仅表示"后续需要多大幅度的收紧，将取决于未来的数据表现"。欧央行将于下月召开议息会议，官员们已将其定性为评估是否需要进一步加息的关键节点。

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但在平安集团首席技术官（CTO）兼平安科技总经理王晓航，这个数字并不值得惊讶："1200亿是截至半年报发布（6月30日）时的数字，现在平安集团的每日Token消耗已经达到了2100亿。"

这就是平安在AI方面的速度，也是王晓航加盟平安1年后的"成绩单"。外界关注的是，这位从互联网行业出身的首席技术官将给平安带来什么？

答案逐渐清晰：平安的AI战略"三条主线"全面铺开；上半年超4700万人次使用AI快捷服务；上半年新代码的 AI生成率达到62%；AI诊疗特别是肿瘤专病诊断方面，与专家一致性达到了90%以上；AI查问办覆盖集团88%的业务场景；AI智能体辅助实现销售额573.13亿元…….

而在王晓航看来，这只是开始而已，"金融保险行业AI的消耗和价值产出，正处在一个突破的前夕，平安的目标是——超前半步。"

三线作战：平安的AI全景图

王晓航把平安当下的AI布局概括为三条主线：综合金融、医疗健康、以及面向企业内部的效率提升。

综合金融是第一条主线。平安拥有2.53亿个人客户，月活客户峰值超过9000万，已经成长为"行业里面最大的APP流量生态"。如何把这批流量转化好、服务好，是王晓航的重要任务。

而平安科技团队所做的，就是尽量把各类服务用"AI快捷服务"串联起来：银行、保险、证券、医疗等多个入口被整合为一个流量平台，用AI技术支持客户实现"一句话咨询和办事、一句话理赔、融资、交易、救急"，这一路300多项跨主体、跨业务的服务一站式打通。中报披露，这一服务的使用量累计4700万人次，自发布以来使用人数快速攀升。

在王晓航看来，AI不仅带来了"极致的咨询和办事体验"，还把这个APP生态转化成一个"新兴渠道"——线上增量订单环比增速保持在两位数以上，获客成本大幅低于外部渠道。

第二条主线是医疗健康。目标"打造最具专业性的AI医生"。王晓航介绍，平安在全科、专科以及面向重疾的多学科会诊（MDT）领域，AI的诊疗、诊断和咨询准确性"已经对齐三甲医院的水平"；在肿瘤专病方面，公司与北大、平安好医生共同打造专病AI，专家一致性达到90%以上。

而线上诊断只是就医的起点，平安还通过"四到"服务体系（到线的家庭医生、到院的医院网络、到企的企业福利、到家的上门服务）连接线上线下资源，形成就医闭环。

第三条主线面向企业内部。平安内勤员工超过25万人，内部迅速推进的AI Coding（AI编程）、AI运营、AI办公三大企业AI工程带来可观的成果。

仅AI Coding方面，上半年平安集团的新代码AI生成率已达到62%——相比年初30%的水平翻一倍。而AI运营的推广，也让相关重复性、事务性的标杆岗位实现了两位数的工时提效。

"无论是综合金融的AI服务还是医疗健康的AI服务，未来都是对客超大规模的应用，我们认为都会到每年亿次以上的量级。"

王晓航预判，超大规模的外部应用叠加超高频的内部应用，将构成了平安AI"真正产生商业价值和客户价值的关键领域"。

坚持聚焦："金融医疗的专家级AI"

王晓航很早就提出了，平安AI模型建设"不做通用大模型、而是要聚焦金融医疗专家级AI"的观点，探索一年多后，他的观点日益坚定。

王晓航认为，在过去一年多里，通用模型的能力不断涨升，在日常健康咨询和全科问诊等通用领域，前沿模型的能力"水涨船高"，"模型本身已经拉不开特别大差距"。

对保险机构而言，未来的比拼，更多的在产品体验和流量优势方面，而这也是平安的优势所在。

所以，线上AI医疗咨询只是保险机构的起点，"真正的难点"是如何帮助客户解决严肃的医疗问题，形成服务闭环。

王晓航由此把平安AI在医疗方面的定位拆解为两层：一是在严肃医疗领域做"最专业的AI医生"；二是连接医疗资源、连接"四到"服务。

在他看来，平安的优势和壁垒植根于其"综合金融+医疗养老"的生态，体现在三个方面：其一，真实而精准的医疗需求——平安每年覆盖企业客户接近20万家，能够精准了解客户的健康状态与严肃医疗需求；其二，数据积累——长期积累的保险理赔、在线医疗、线下医疗网络数据，与北大、好医生共建形成了"行业里面最大的、质量最高的医疗健康档案和医疗知识工程"；其三，服务闭环——AI医生作为统一入口，主动识别、触达客户，连接"四到"服务体系，解决线上线下就医痛点。

而这一切的结合都指向了一个结论：平安要在专业大模型的研发上持续下功夫，同时把它和一线的服务结合深、结合透。

日均Token投入：从300亿到2100亿

Token的使用是所有金融机构都绕不过去的热门话题。平安的最新中报也披露，集团内部的日均Token消耗量从2025年12月的每日300亿，跃升至2026年6月的超1200亿。王晓航则给出更新的数字："我们年报截止日期是到6月30日，当时的数据是1200亿，现在的每日Token到了2100亿。"

但王晓航强调，Token消耗"不是为多而多"，关键要看三个环节是否实现了Token的"正循环"：

一是供给方面，能否形成稳定高效的算力基础设施。而平安通过长期深耕智算和AI基础设施，已构建了国产多GPU异构算力集群；

二是效率方面，能否持续降低Token的供给成本。王晓航透露，过去半年里内存和GPU等算力硬件设施价格涨了不止一倍，而平安单位Token成本"降低了超过一半"、背后靠的是从上下文优化、模型优化、推理优化到算力调度的全栈技术的进步；

三是价值方面，Token的使用和消耗是否是客户的真实需求。而平安内部的Token消耗主要来自面向2.53亿客户的超大规模应用和面向内部关键岗位的超高频应用。

"AI应用的下一步发展取决于上述三个环节的发展"，王晓航判断，在供给、效率、应用三环节同步优化之下，保险行业AI的应用和价值将"持续爆发"，平安在AI方面的"发展空间"也将不断拓宽。

AI应用：安全与边界

金融与医疗是对专业性和严谨性要求最高的两个行业，而AI技术本身存在一定的"幻觉"问题，如何做好安全管理和应用边界的管控，尤为重要。

王晓航介绍，平安在AI的可控性上持续推进三件事。

一是专业质控。平安是行业里极少数在医疗健康领域"按照卫健委的医生质控要求"来做AI医疗质控的机构，至今已有超过13万例AI医疗问诊案例经过专业质控，在专科、全科的幻觉率、错误率、红线率"都低于千分之三"，远超质控要求。

二是专业验证，通过医疗知识工程、病例库、循证文档库等，确保回复可溯源、可控。

三是安全护栏与专家复核，在交易、医学正式诊疗建议等关键决策上明确边界，交由专家团队。

对于《银行业保险业网络安全管理办法（征求意见稿）》提出的三道防线协同共治，王晓航表示平安内部已建立了相应的机制：第一道防线是科技条线（集团科技信息部）负责整体安全管理，第二道防线是集团风险管理部负责风险识别、赋能、评估与监控，第三道防线是稽核部门以独立视角检验、问责并推动整改，成员公司作为第一责任人形成防护闭环。

在智能体规模化的挑战面前，平安给出的管控逻辑是"分级准入、最小必要权限"原则：一方面，凡是涉及客户权益、资金、关键医疗决策的场景，AI和智能体"非必要，不授权"；

另一方面，所有关键的决策，都由具有专业资质的人员复核；全程可监控、可追溯、可审计。

"AI会越来越自主，但同时AI的边界也应越来越清晰。"

重塑业务：支持和赋能一线

谈及AI对保险行业的深远影响，王晓航认为，这一波AI效能释放最充分的是健康险领域。随着AI对疾病发生、预测和管理能力的提升，保险有望"覆盖过去无法覆盖的人群，提供更多的普惠性"。

今年7月，平安在世界人工智能大会（WAIC）上发布了面向肿瘤患者的专病AI产品矩阵，涵盖专病识别、高危人群早筛、癌症复发、阿尔茨海默等场景，出险后由医疗管家提供全流程服务。

同时，越来越出色的AI智能体也在赋能一线的销售团队。在寿险领域，平安内部有一款名为"营销askbob"的智能体平台，为个险代理人提供条款问询、策略解读等服务，目前39%的代理人每天使用，并正从"问答咨询工具"升级为覆盖获客、触达、转化全流程的助手。

中报数据显示，上半年平安AI智能体辅助实现销售额573.13亿元。在车险端，因流程更标准化，AI应用更成熟——车代渠道94%的保单在一分钟内完成智能出单。

"再强的AI也没办法替代代理人提供的连接和信任"。王晓航指出，当下的AI重点是让一线的销售队伍可以更多的从事务性、重复性工作中解放出来。

资源配置：超百亿投入怎么花？

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据彭博26日报道，知情人士透露，软银正与多家投行就发行规模100亿至200亿美元的债券进行磋商，所募资金将部分用于偿还今年早些时候为投资OpenAI而获取的400亿美元过桥贷款。此次发行最早可能于9月落地，债券或以美元和欧元双币种计价。知情人士表示，相关谈判仍在进行中，具体细节可能发生变化。

此次潜在债券发行，是软银为支撑其对OpenAI近650亿美元承诺投资而展开的一系列融资操作的组成部分，也进一步加入了企业界竞相布局人工智能的融资浪潮。与此同时，市场对于此类投资的信用风险上升以及最终回报前景，仍存在明显疑虑。

再融资压力：400亿过桥贷款待偿

据彭博援引知情人士称，软银创始人兼首席执行官孙正义旗下这家垃圾级评级企业，计划在今年10月前向OpenAI投入近650亿美元，相关资金来源部分依赖贷款融资。

为此，软银今年早些时候已安排了一笔400亿美元的过桥贷款，作为上述投资的临时融资工具。此次拟议中的债券发行，正是为了对该过桥贷款进行再融资，以置换成期限更长、结构更稳定的债务工具，从而缓解短期偿债压力。

据知情人士透露，本次债券发行规模区间为100亿至200亿美元，拟采用美元和欧元双币种计价，最早可能于今年9月完成发行。

目前，软银正就上述方案与多家投资银行展开磋商。知情人士强调，谈判仍处于进行阶段，最终规模、币种结构及发行时间均存在调整可能。

AI融资热潮背后的信用风险争议

软银此次债券计划，是近期企业界围绕人工智能主题掀起的大规模融资浪潮的缩影。多家公司正竞相通过债务市场筹集资金，以加深在人工智能领域的布局。

然而，据彭博报道，市场对于这一趋势的担忧也在同步积聚——信用风险的持续上升，以及这些巨额投资能否真正兑现回报，仍是投资者关注的核心问题。软银本身持有垃圾级信用评级，此次若成功完成大规模债券发行，将对其资产负债表构成进一步考验，也将成为市场检验投资者对AI主题风险偏好的重要参照。

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据追风交易台消息，瑞银旗下UBS Evidence Lab对全球逾100家分销商的追踪数据显示，截至8月9日，全球MLCC分销商库存量较四周前（7月11日）再降8%，续创历史新低；与此同时，库存金额较同期上涨10%，单位价格指数上涨7%。量价背离的趋势愈发清晰。

数据显示，这一量跌价升的格局在同比维度上同样显著：截至7月底，库存量同比下降22%，而库存金额同比上涨6%，单位价格指数同比上涨13%。目前分销商渠道的单位价格指数已接近2023年1月以来的最高水平，价格修复周期正在加速推进。

瑞银认为，供需收紧最早将从AI相关需求及分销商渠道发端，随后向整体市场蔓延。这一判断对MLCC相关个股形成明确催化，瑞银对三星电机、村田制作所及东京电气化学维持买入评级，对太阳诱电维持中性评级。

从各厂商数据来看，截至8月9日较四周前，库存量方面：村田制作所下降8%，三星电机下降20%，国巨电子下降1%，东京电气化学下降7%，太阳诱电持平。库存量普遍下降的趋势在多数厂商中均有体现。

库存金额方面，走势出现分化：村田制作所上涨8%，国巨电子上涨13%，东京电气化学上涨3%，太阳诱电大幅上涨32%，而三星电机则下降4%。

单位价格指数方面，各厂商全线上涨：村田制作所上涨6%，三星电机上涨14%，国巨电子上涨7%，东京电气化学上涨8%，太阳诱电上涨13%。

与上一轮库存周期底部相比，村田制作所、三星电机、东京电气化学及国巨电子的库存量指数均已处于或低于彼时水平；太阳诱电则较其近期底部高出约15%。库存金额指数与上一轮周期底部相比，村田制作所上涨19%，三星电机上涨29%，国巨电子上涨45%，东京电气化学上涨3%，太阳诱电上涨81%，反映出价格上涨对库存价值的支撑力度相当显著。

两家日本主要MLCC制造商在4至6月季报中均明确提及，分销商需求出现过热迹象，并表示可能实施涨价以纠正供需失衡。当前分销商单位价格指数已接近2023年1月以来的最高水平。

瑞银指出，尽管不排除部分分销商需求中包含提前拉货（pull-forward orders）的成分，但分销商库存量快速且大幅下滑是客观事实。结合主要MLCC制造商4至6月的订单出货比（村田制作所为1.47，太阳诱电为1.72）、7至9月产能利用率指引（两家公司均为95%），以及AI相关业务销售指引的上调，瑞银判断，供需收紧最先将从AI相关及分销商渠道显现，并进而向整体市场传导。

目前瑞银对三星电机维持买入评级，目标价2,500,000韩元；对村田制作所维持买入评级，目标价13,200日元；对东京电气化学维持买入评级，目标价4,950日元；对太阳诱电维持中性评级，目标价17,700日元。

从估值来看，上述标的2026年预期市盈率（P/E）在15.7倍至65.5倍之间，其中三星电机估值溢价最为显著，而东京电气化学估值相对偏低，2026年预期市盈率为21.5倍。瑞银认为，在价格上涨周期启动、供需持续收紧的背景下，高端产品占比较高的制造商将率先受益。

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沃什的讲话是其7月利率决议争议以来的首次公开表态。与此同时，财政部长贝森特上周以计划外增加债券回购的方式直接干预市场，并明确表示"收益率未能反映基本面"，与沃什此前"收益率上升是好事"的立场形成明显分歧。两大机构之间的张力，令市场对政策协调的迫切性判断大幅升温。

当前局面对两方均构成压力。美联储正面临缩减资产负债表的艰难选择，任何激进行动都可能进一步推高长端收益率；财政部则背负着每年约2万亿美元的赤字压力，并持续将债务发行向短端转移，由此对货币政策宽松形成强烈依赖。市场目前已将年内加息概率定价至78%，令这一协调的难度与必要性同步上升。

杰克逊霍尔会议今年的主题为"金融创新：对支付与政策的影响"，议程本身并不直接指向货币政策路径。但外界对沃什讲话内容的期待，已远超议题框架本身。

自7月利率决议以来，美国长期国债收益率持续走高，部分市场人士将其归咎于沃什的沟通风格。批评者认为，在通胀持续超过目标五年有余的背景下，他迄今未能提供清晰可信的控通胀路线图。期限溢价——即投资者持有长期债券所要求的额外回报——已随之攀升。

美国银行全球研究美国利率策略主管Mark Cabana表示："沃什对降低通胀的'坚定承诺'，对市场而言远远不够。我们需要听到美联储面对持续未达目标的局面，将如何推动通胀回落的具体计划。"

沃什曾表示，收益率上升是市场在美联储取消官方前瞻指引后"自行摸索"的积极信号。然而，这一表态与贝森特的立场形成直接对立——后者上周在财政部计划外扩大债券回购后明确指出，收益率水平与基本面存在背离。

上周财政部的债券回购行动，是一场更大范围债务管理转型的组成部分。财政部宣布，自9月起将把长期低流动性债券的回购规模翻倍，每季度额外回购规模可达约160亿美元。这一操作将以发行新的短期国债（T-bills）来提供资金，市场将其定性为从长端向短端的"扭曲操作"。

事实上，更大规模的扭曲操作早已在推进之中。财政部持续举行长期债券例行拍卖，同时大幅增加短期国债发行以应对新增借贷需求。今年预计将额外发行约5000亿美元短期国债，若长期债券拍卖规模不相应扩大，这一数字到2028年将突破1万亿美元。

债务结构向短端集中，意味着美联储维持低利率的压力显著上升。Cabana指出，若沃什能够通过生产率驱动的增长与低通胀组合实现低利率，美国在利息支出上可节省数万亿美元。

然而，当前形势并不乐观。中东局势冲击导致今年通胀整体呈上行走势，部分政策制定者已明确倾向加息。市场目前定价显示，年内加息概率高达78%，与短端债务依赖逻辑形成明显冲突。

此外，短端债务能否找到足够需求本身也是问题。贝森特正将稳定币视为需求侧的重要支撑——相关发行机构依规须购买美国国债，而稳定币规模目前约为3000亿美元，被预测将实现快速增长。今年杰克逊霍尔会议的主题设定与《Genius Act》正式立法背景，使这一议题的讨论预计将成为重要看点。

在财政部增加短期国债供给的同时，美联储此前一直通过"储备管理购买"（Reserve Management Purchases，RMPs）机制购入T-bills，以维持回购市场顺畅运转所需的充裕准备金水平。今年原本预计购买2000亿至3000亿美元短期国债。

然而，纽约联储数周前宣布，8月中旬至9月中旬期间RMPs将归零。Cabana对此表示："目前融资条件宽松，这解释了美联储暂停RMPs的原因。但我预计下半年购买将恢复，以配合经济增长和银行信贷扩张所需的资产负债表扩张。"

美联储资产负债表的长期走向仍存在较大不确定性。沃什设立的工作组预计将于年底前提交缩表建议方案。加拿大帝国商业银行美国利率策略主管Michael Cloherty表示："量化紧缩最早可能于明年底启动。第一步是推进流动性监管规则的修订，这应能降低准备金需求，推动其回落至充裕区间之内，从而为美联储缩减资产创造条件。"

美联储目前仍持有约1.6万亿美元的10年期及以上美国国债。若未来寻求将这部分资产重新投放市场，将对长期收益率形成进一步上行压力。因此，沃什周五在长端收益率问题上措辞的松紧，本身将成为一个重要信号——映射出那份可能到来的"新协议"究竟有多大概率真正落地。

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此轮外溢中最受冲击的机构是“AI股神”的对冲基金Situational Awareness。据《华尔街日报》报道，该基金持有大量SK海力士的韩国上市股票，对韩国芯片股的押注是7月约67%亏损的部分原因，并已清算大部分公共股票投资组合以偿还贷款。

美国散户的跨境路径同样清晰。今年5月，Interactive Brokers成为首家提供韩国股票直接交易的大型美资券商；同期，资产管理公司Roundhill Investments发行了聚焦存储芯片制造商的DRAM ETF，三星电子与SK海力士合计占该基金近半市值，该ETF在数周内成为美国历史上吸引新资金最成功的发行。

在韩国本土，散户（"蚂蚁"）占Kospi日交易量的60%至70%，在六周约40%的暴跌中损失惨重，市值蒸发约2.5万亿美元。这场由AI芯片信仰与杠杆工具共同推动的行情，为跨境投机风险提供了一个清晰样本。

对冲基金清仓还贷，AI芯片集中度风险暴露

Situational Awareness成立于2024年，由前OpenAI研究员Leopold Aschenbrenner执掌。该基金凭借押注AI相关标的，以高仓位、高杠杆的激进策略获得超额回报，一度声名大噪。然而，7月AI板块的全面抛售令其杠杆仓位迅速瓦解。基金向投资者披露，7月单月投资组合价值下挫67%。

Aschenbrenner在致投资者信中写道："我们距离永久性资本损失之近，已超出我们所能接受的程度。"他同时表示，基金最终找到了解决方案，但从未打算陷入这一境地。

据路透社援引一名知情人士称，SEC正在调查触发追加保证金通知的交易时机，以及基金与主要贷款方——包括高盛、摩根大通、花旗集团和美国银行——围绕杠杆使用的沟通记录。Situational Awareness在声明中表示，"预期监管机构会密切审查任何知名度高、回报显著或回撤特别剧烈的基金"，并称公司"是一家受到严格监管的机构，将全力配合任何监管要求"。SEC及上述各家银行均拒绝置评。

散户借道DRAM ETF，史上最成功发行成风险敞口

韩国芯片股的暴涨行情，原本对大多数美国散户而言可望而不可即——在本轮内存芯片超级周期启动之初，三星电子和SK海力士均未在美国交易所上市，国内券商账户无法直接买入。

两项新工具填补了这一空白。今年5月，Interactive Brokers成为首家向美国客户开放韩国股票直接交易的主要经纪商。几乎同期，名不见经传的资产管理公司Roundhill Investments推出了以内存芯片制造商为投资标的的ETF，代码"DRAM"，其中三星和SK海力士合计占基金净值近半。

DRAM ETF在发行后数周内，以吸引新投资者资金的速度，创下美国ETF历史上最成功发行纪录之一，令以贝莱德和先锋为代表的行业巨头也为之侧目。Roundhill首席执行官Dave Mazza在接受采访时表示，该ETF主要通过社交媒体触达个人投资者，而非借助传统理财顾问网络分销。

然而随着韩国股市崩盘，这条跨境投机通道迅速成为亏损传导的管道，令参与追涨的美国散户直接暴露于韩国市场的剧烈波动之中。

本土"蚂蚁"损失惨重，杠杆ETF放大波动

韩国5月推出首批单只股票杠杆ETF，散户得以加倍押注三星电子与SK海力士。当行情逆转，占Kospi日交易量60%至70%的散户遭受重创，部分投资者向国会送去花圈，横幅写着"蚂蚁正在被屠杀——国会请回应"。

监管层随后暂停审批新的单只股票杠杆产品，并将强制现金保证金提高两倍至约2.1万美元，同时扩大面向个人投资者的强制线上培训。Kospi已从低点反弹约20%，Kospi 200波动率指数由7月30日的86.18回落至周一的56.76。

代表韩国约1400万个人投资者的团体"韩国股东联盟"负责人Jung Eui-jeong呼吁监管机构将单股杠杆ETF退市，并为受损散户制定救济方案。"要回归正常的投资环境，政府不能袖手旁观，"他表示，"需要大手术。"

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但就是这样的“中年”机构，在2026年中“聊发少年狂”，一举报出了同比增长104.87%的业绩。

根据招商证券2026年半年度报告，2026年上半年，公司实现营业收入219.02亿元，同比增长108.19%；归属于母公司股东的净利润106.24亿元，同比增长104.87%，营收利润均实现翻倍以上增长。

同时，经公司董事会审议通过，招商证券还推出了2026年的中期利润分配方案：向股东每10股派发现金红利1.67元（含税），在实现了不错的业绩后，招商证券也大把地将红利分享给了股东。

历史同期最好水平

从核心财务指标看，2026年上半年，公司实现营业收入219.02亿元，实现利润总额130.24亿元，实现扣除非经常性损益后归属于母公司股东的净利润106.26亿元，实现基本每股收益1.19元，上述指标均为历史上同期的最好水平。

另外，公司上半年实现加权平均净资产收益率8.22%，同比增加4.04个百分点。截至报告期末，公司总资产为8714.08亿元，较上年末增长15.65%；归属于母公司股东的权益为1447.85亿元，较上年末增长4.91%。这反映出招商证券在过去的2026年上半年确实实现了比较良好的经营业绩。

投资及交易业务同比增长超300%

在招商证券的各项业务中，投资及交易业务表现突出，报告期内该板块实现营业收入108.91亿元，同比增长325.63%，是公司最大的收入来源。

从具体业绩报表看，公司上半年实现投资收益71.67亿元，同比增长9.53%；公允价值变动收益64.94亿元，相比上年同期-16.94亿元大幅翻正；而利息净收入15.40亿元，同比增长144.43%。

财富管理和机构业务同比增长39.21%

相对而言，财富管理和机构业务表现的较为收敛，报告期内，招商证券的财富管理和机构业务板块实现营业收入82.58亿元，同比增长39.21%。其中，经纪业务手续费净收入53.84亿元，同比增长44.22%。

但该板块依然是公司各项业务的“底座”。尤其是其中包含了经纪与财富管理、资本中介及机构客户综合服务等直面一线客户的业务，可以说对其他业务也有支持作用。

另外，公司的投资管理业务板块实现营业收入12.81亿元，同比增长148.65%。公司通过招商证券资管、招商致远资本开展证券资产管理、公募基金管理和私募股权基金管理业务，并参股博时基金和招商基金。

投资银行业务同比增长50.88%

投资银行业务方面，报告期内该板块实现营业收入6.08亿元，同比增长50.88%。投资银行业务手续费净收入6.04亿元，同比增长50.10%；资产管理业务手续费净收入4.05亿元，同比下降7.88%。

科技与AI方面，公司高度重视金融科技能力建设，锚定数智化发展方向，积极打造行业领先的"AI证券公司"。公司以客户为中心打造"AI+客户服务"与"AI+业务经营"两大体系，加速推动招商证券APP向"智能型主动服务"模式转型，并在投顾、投研、投资、投行等多个场景提供数字化赋能工具。

整体来看，借助投资与交易、科技+业务经营等抓手，招商证券2026年上半年营收、净利润均实现大幅增长，一个“中年券商”表现出明显的成长特质来。

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剂泰做的是AI驱动的药物递送和药物设计。中报里，公司把长期技术路径概括成三层，以AI4S（AI for Science）为总体产业方向，以Biological AI为核心技术能力，以生命科学领域的Scaling Law推动数据、模型和实验体系持续演进，最终走向细胞重编程。

上半年，这套能力换来1.543亿元收入，其中1.536亿元来自合作协议，主要来自MTS-128的对外授权。去年同期公司收入114万元。这个数字超过公司去年全年收入47%。

报告期内外，公司AI4S对外合作体现在三个层面，自研资产的全球授权、递送技术的对外授权，以及AI平台在药企的本地化部署。三笔合作卖的是同一套平台的三种形态。

三笔合作

金额最大的一笔是MTS-128，剂泰基于NanoForge平台自主研发的三特异性TCE，从分子设计到优化由AI驱动完成。公司把它的全球开发、生产及商业化权益独家授权给Boulevard Bio，一家由美国医药投资机构Deerfield支持成立的生物科技公司，已收到2000万美元首付款，并有资格获得最高16亿美元的开发、注册及商业化里程碑付款和分级销售提成。按公开披露信息，这是中国制药企业临床前TCE项目单笔海外授权的金额新纪录。

第二笔是递送技术授权。OpenCGT项目2025年启动，把AiLNP平台的能力开放给外部公司，目前已与锐正基因、菁童生命、大悦城控股产业平台、BioThunder AG、Aicogen Therapeutics等公司达成技术合作，覆盖细胞治疗、基因疗法、纤维化细胞编程和体内免疫治疗，潜在交易总额超过60亿元。其中BioThunder AG已行使选择权并签署许可协议，许可范围最多覆盖10项候选产品，剂泰已收到1500万元排他性许可费。

第三笔是平台部署。8月3日，AiTEM人工智能制剂创新平台在恒瑞医药完成本地化部署，用于难溶性药物制剂开发。报告期后，公司还与普洛药业签署了战略合作协议。

研发涨48%，亏损收窄56%

上半年研发开支1.724亿元，同比增长48.1%，主要来自股份支付以及重点管线相关的专业服务费增加。经调整净亏损5110万元，同比收窄56.4%，公司拥有人应占亏损1.532亿元，收窄20.0%。

期末现金及现金等价物、定期存款以及按公允价值计入损益的金融资产合计30.253亿元，资产负债率从2025年底的19%降到9%。员工150人，比去年同期增加21人，研发人员占七成。

有券商预计公司2027年经调整净利润有望转正。赖才达没有确认这个时间点，他说收入的增量目前快于研发的增量，两边同时快速增长，可以达到平衡，"我们不会透过降低研发，来改善我们营运杠杆的利润"。

被卖出去的是什么

被卖出去的那套平台叫NanoForge。

5月，剂泰发布AiProtein平台和抗体设计智能体AARON，覆盖抗体从头生成、结构与功能预测、亲和力成熟和成药性评估，主要性质预测指标的Spearman相关系数均达到0.8以上。加上此前的AiLNP、AiRNA和AiTEM，NanoForge的四个平台分别对应递送系统、核酸序列、蛋白抗体和制剂开发。

递送方向上，报告期内有四项进展。

心肌靶向LNP在小鼠模型中把报告基因mRNA送进心肌细胞的转染率做到95%以上，递送CRISPR mRNA/gRNA时在50%以上的心肌细胞中实现有效编辑，非靶器官的非特异性编辑率极低，这一结果入选2026届CRS年会最新技术突破口头报告。

体内CAR-T主动靶向LNP在小鼠和非人灵长类模型中的递送效率达到行业经典对照的3倍以上。非人灵长类高通量DNA barcoding筛选平台可以在单只食蟹猴体内同步完成数十个候选LNP的多组织分布定量评估。靶向性LNP定点偶联平台针对的是抗体在生产工艺和体内循环中的脱落问题。

AiRNA平台用超过2万条实验验证的IRES序列训练深度生成式神经网络，完成首轮验证，部分生成序列的翻译调控活性超过经典的CVB3 IRES。

赖才达在沟通会上说，药企最终为结果买单，不会只为AI公司买单，硬指标是从靶点到临床前候选化合物的成功率和速度，剂泰最快的项目11个月完成PCC。

他也提到AI制药的卡点已经变了。

AI能不能生成分子过去几年已经得到验证，药物发现的效率越来越快，现在的问题是这些设计出来的东西能不能在真实的生命系统里成立，从动物到人体、从有效性到安全性，能不能形成数据闭环。

管线

截至6月30日，剂泰有超过10条在研管线，其中1个Pre-NDA产品、5个临床申报及临床阶段产品、5个PCC开发阶段产品，另有2个动物保健产品。

进度最靠前的是MTS-004，一款治疗假性延髓情绪的口腔崩解片，由AiTEM平台孵化，2025年9月授权给浙江引安，1亿元首付款当年12月到账，被授权方已完成Pre-NDA沟通，正在进行验证生产。赖才达说引安负责注册、商业化和新适应症拓展，剂泰主要负责生产，NDA获批的时间"还是得以注册工作实际的推进跟监管部门的审批进程为主"。

临床阶段还有三条。MTS-201是口服TGR5激动剂，探索减重及代谢疾病的治疗潜力，一期临床A部分和B部分已完成，C部分启动。MTS-105靶向肝癌细胞表面的GPC3，在北京大学肿瘤医院的研究者发起临床研究已进入剂量爬坡，临床前结果发表于《自然·通讯》。MTS-109是mRNA编码的CD3×CD19×BCMA三特异性TCE，在上海长征医院的研究者发起临床研究中已观察到积极的早期临床数据，中美IND申报同步进行，面向系统性红斑狼疮等自身免疫疾病。

PCC阶段的MTS-107是针对HPV16/18阳性宫颈癌和头颈癌的mRNA治疗性疫苗，小鼠模型中联合PD-1抑制剂实现100%完全缓解。被问到国产mRNA治疗性肿瘤疫苗多久能上市，赖才达说要看监管进程，个性化疫苗在生产和CMC上的条件需要行业和监管一起解决。

被问到全年的核心目标，赖才达给了两件事，跟核心大药企产生更多可持续的规模化合作，以及让核心管线在临床上得到初步验证。

对于AI4S，公司表示更长的一段路是从AI设计分子，到AI理解细胞，再到AI重编程细胞。

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英伟达连续七个交易日下跌，纳斯达克承压，高盛One-Delta交易台负责人Rich Privorotsky指出，此轮科技股抛售难以归因于单一催化剂，而是信用市场、供应链预期与政策环境三重压力叠加的结果。他警告称，“信用市场正在提出股票市场此前基本忽视的问题”。

这场重估已在估值层面留下清晰印记。费城半导体指数的24个月远期市盈率已从21至22倍压缩至约15倍，结果的可能区间正在显著扩大。核心问题也随之发生转变——从"AI能做什么"，演变为"谁来为它的运转买单"。

信用市场率先发出警报

股票市场长期对AI基础设施投资的可持续性保持乐观，但信用市场的态度正在悄然转变。

Privorotsky指出，英伟达与博通的信用违约互换（CDS）利差已大幅走阔，市场开始聚焦于AI融资的兜底安排以及表外承诺问题。这一担忧正在向更广泛的半导体板块传导，成为此轮估值重估的重要推手。

信用市场的逻辑与股票市场存在本质差异：前者更关注现金流的确定性与债务偿还能力，而非远期增长潜力。当CDS利差扩大时，意味着债券投资者开始对AI资本开支的回报路径产生疑虑——这一信号往往比股票市场更早、也更难被忽视。

库存积累隐忧浮现

与此同时，半导体供应链层面的对话正在发生微妙转变，市场开始讨论部分环节的库存积累风险。

Privorotsky援引的行业数据显示，受半导体制造商资本开支意愿持续高涨驱动，晶圆制造设备（WFE）制造商订单积压大幅攀升。相关机构已上调全球WFE市场预测：2026年市场规模预计达1503亿美元，同比增长36%；2027年升至2175亿美元，同比增长45%；2028年进一步扩至2809亿美元，同比增长29%。

然而，这组数字在呈现AI资本开支热度的同时，也隐含着另一层风险——当前端设备订单持续堆积，一旦终端需求节奏与预期出现偏差，供应链的库存压力将迅速显现。这正是市场对话开始转向的核心原因。

电力瓶颈与政策阻力制约建设节奏

除资金与供应链层面的压力外，数据中心的实际落地正面临来自现实世界的摩擦。

Privorotsky指出，电力瓶颈与围绕数据中心建设日益增多的政策阻力，正在为AI基础设施的扩张速度和最终规模带来不确定性。这一矛盾在政治层面同样有所体现：两党候选人都在逐渐意识到，AI的收益是全国性的、分散的，且往往需要数年才能兑现；而建设成本却是本地化的、集中的，且是即时发生的。

这种"收益滞后、成本前置"的结构性矛盾，使得地方政府和社区对数据中心项目的态度趋于审慎，进而对整体建设时间表构成压制。

AI硬件需求或重新分配而非消失

尽管上述压力真实存在，Privorotsky并不认为AI投资叙事就此终结，但他强调结果的可能区间正在扩大。

在硬件需求层面，他关注到一个潜在的结构性变量：以Safe Superintelligence Inc.（SSI，由Ilya Sutskever创立）为代表的新一代AI模型，正在探索基于测试时训练（TTT）的持续学习架构。与传统预训练范式不同，这类系统允许模型在推理过程中实时更新自身参数，将每次交互转化为真实的学习过程。

若持续学习技术得以实现，可能削减对超大规模预训练集群的依赖，但Privorotsky对"算力总需求下降"的判断持保留态度。他认为，更可能的结果是算力消耗的重新分配——从前期大规模训练转向持续的推理端计算，而非需求的整体萎缩。

对于市场短期走势，他指出英伟达财报、PCE数据及美联储相关官员讲话等近期催化剂或能为市场提供支撑，但也坦言当前时点对于全面重新入场仍略显偏早。他的基本判断是：AI估值将经历阶段性压缩，随后随着盈利预测滚动至2027至2028财年，市场将重新追逐——届时估值的合理性将更易得到支撑。

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8月25日晚，慕思健康睡眠股份有限公司（001323.SZ）披露2026年半年报。

上半年公司实现营业收入24.91亿元，同比增长0.56%；归母净利润1.86亿元，同比下降48.13%；扣非归母净利润1.81亿元，下降36.40%。

从利润表看，压力并非主要来自整体毛利率。上半年综合毛利率约51.76%，同比仅下降约0.14个百分点。更明显的变化在费用端：四项期间费用合计10.80亿元，同比增加约1.42亿元，费用率升至43.34%，提高5.48个百分点。

其中，销售费用7.91亿元，同比增长18.91%；广告费2.74亿元，增长40.49%。研发费用1.14亿元，增长13.78%。公司将费用增加归因于品牌宣传、AI研发和海外市场开拓，但当期收入增量仍有限。

金融资产相关收益也放大了降幅。上半年投资收益与公允价值变动损益合计约为负986万元，上年同期为正7442万元，相差约8428万元。这也是归母净利润降幅高于扣非净利润的重要背景。

产品结构出现分化。床垫收入13.54亿元，同比增长7.83%，仍是主要支撑；但其毛利率下降3.53个百分点至60.02%。床架收入下降3.19%，沙发下降28.65%，床品增长19.96%。公司口径下，AI产品收入2.36亿元，同比增长95.69%。

海外业务保持增长。上半年境外收入1.34亿元，同比增长22.69%，占营收5.37%；境内收入下降0.46%。期末海外在营门店53家，半年净增16家。出海已贡献增量，但国内仍是基本盘。

外部需求仍偏弱。国家统计局数据显示，上半年限额以上单位家具类零售额同比下降3.7%；新建商品房销售面积下降11.6%，其中住宅下降12.4%。两者与床垫销售并非同一口径，但可反映耐用消费环境。

现金流提供了另一面。经营活动现金流净额1.24亿元，同比增长43.82%，主要受收入小幅增加及所得税支付减少影响。不过，应收账款较上年末增长39.28%至1.32亿元，公司解释与电商渠道增长及海外扩张有关。

慕思上半年的核心矛盾，是收入基本稳定与费用前置之间的时间差。床垫、AI产品和海外业务已有增长，但床垫毛利率回落、非核心品类下滑。销售费用能否转化为持续收入、AI产品能否扩大盈利贡献、海外扩张能否保持回款质量，仍需后续财报验证。

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据追风交易台，汇丰银行最新报告警告，受中东冲突、俄乌战争升级及强化中的厄尔尼诺现象共同冲击，全球谷物产量在2026/27年度预计将首次出现自2020/21年以来的供需缺口，且将是2006/07年以来最大的供应短缺。

截至7月，谷物价格同比已上涨22%，8月初步数据显示涨幅进一步扩大至30%；可可价格在过去数月内飙升50%，咖啡价格亦大幅走高。联合国粮农组织（FAO）食品价格指数今年迄今累计上涨5%，为2023年以来最高水平。

摩根大通此前同样发出强烈警示，战争、天气、仓储、水资源与浪费五重压力正同步收紧全球粮食供应，预计全球食品通胀率将从2026年上半年的2.8%加速攀升至2027年上半年的5%，印度、印尼、巴西等新兴市场首当其冲。与此同时，黑海港口遭受的密集攻击已令乌克兰8月谷物出货量仅及其潜在出口能力的20%，芝加哥小麦期货价格飙升至两年高位。

供需缺口扩大，粮食库存缓冲加速消耗

汇丰报告指出，2025年良好的天气与种植条件曾为全球粮食市场提供了充裕的库存缓冲，但这一缓冲正在被迅速消耗。

根据美国农业部（USDA）最新预测，2026/27年度全球谷物产量将低于消费量，形成供需缺口——这是自2020/21年以来首次出现此类情况，且缺口规模将是2006/07年以来最大的一次。库存消费比随之收紧，作物单产亦出现下滑。

从主要品种来看：

小麦方面，USDA预计2025/26年度全球小麦产量创下843百万吨的历史新高，但2026/27年度产量预计将同比下降3%，出口量下降6%。欧盟和美国作为主要出口国，受不利天气和种植利润收窄双重影响，种植面积和单产前景均受到压制。

玉米方面，2026/27年度产量预计同比下降2%，出口量下降5%，欧盟主产区的极端高温和干旱是主要拖累因素。

大米方面，USDA预计2026/27年度全球大米产量同比下降2%，厄尔尼诺带来的天气不确定性及行业盈利约束是主要制约。汇丰警告，一旦大米市场趋紧，亚洲部分地区将面临显著的粮食价格冲击。

厄尔尼诺强化，或创历史纪录

汇丰报告将本轮厄尔尼诺列为农业供应面临的核心风险之一，并指出其强度可能超越历史上绝大多数同类事件。

2026年厄尔尼诺于6月11日由美国国家海洋和大气管理局（NOAA）正式宣布。此后数月间，该现象持续强化——7月南方涛动指数录得逾二十年来最负值，海表温度异常已超过+2.0°C，为1982年有记录以来的最高值。NOAA最新预测显示，2026年秋冬季出现"超强"厄尔尼诺的概率超过90%，持续至2027年初春的概率高达97%。在2026年10月至12月期间，有69%的概率出现超越1950年以来所有历史记录的极端事件。

汇丰援引欧洲央行研究指出，从普通厄尔尼诺升级为强厄尔尼诺，可在事件启动后16个月内将全球食品大宗商品价格推高9%，且影响可持续长达两年。从历史规律来看，厄尔尼诺通常导致玉米、水稻和小麦单产下降最多4%，而大豆单产则可能上升约5%。

地域分布上，厄尔尼诺对农业的影响因地区而异：澳大利亚东南部面临高温干旱，历史上厄尔尼诺年份澳大利亚小麦和大麦产量平均分别下降28%和18%；印度季风减弱将压制雨养作物产量，并可能触发政府出口限制；东南亚方面，泰国和越南大米、马来西亚和印尼棕榈油及咖啡均面临供应风险；非洲方面，全球约半数可可供应来自科特迪瓦和加纳，两国均暴露于厄尔尼诺风险之下，可可价格近几个月已飙升50%。

此外，正向印度洋偶极子（IOD）的同步出现进一步加剧了风险——其可在印尼、马来西亚和澳大利亚等地叠加厄尔尼诺的干旱压力，令棕榈油、咖啡和小麦的供应前景雪上加霜。

北半球热浪重创欧洲粮仓

极端高温对北半球主要粮食产区的直接冲击同样不容忽视。2026年7月成为有记录以来最热的月份之一，与2024年的历史高温并列。

汇丰报告指出，大多数作物存在最适生长温度区间，当气温超过约24°C时，产量通常开始下降。欧洲央行研究显示，2022年夏季极端高温曾使欧洲食品通胀额外上升0.67个百分点。

本轮热浪对美国农业带的冲击尤为明显——美国正经历2013年以来最严重的干旱，冬小麦供应前景急剧恶化，春季作物亦承压。法国和德国作为欧洲重要粮食产区，生产前景同样受到热浪拖累。USDA已将"今夏灌浆期持续高温影响单产"列为小麦供应前景下行的关键因素之一。

黑海航运瘫痪，乌克兰出口几近停滞

俄乌战争的最新升级正将全球小麦供应推向新的危机边缘。

俄罗斯对敖德萨的持续打击已使乌克兰粮食出口几近停滞，8月以来乌克兰谷物出货总量约为50万吨，仅相当于该国潜在出口量的20%左右。据路透社报道，仅7月一个月，黑海港口船只遭受攻击35次、海上遭袭22次、港口设施遭袭67次，而2025年全年同类事件仅为14起。汇丰数据显示，7月下旬黑海出货总量较一年前下降逾40%。

汇丰报告强调，俄罗斯和乌克兰合计约占全球小麦出口量的30%，全球玉米出口量的12%，以及全球大麦出口量的18%，绝大部分经由黑海运输。乌克兰还是全球最大的葵花籽及葵花籽油出口国，占全球供应量的50%；俄罗斯则是全球最大的化肥出口国。乌克兰官方已将2026/27年度谷物出口预测下调最多12%。芝加哥小麦期货价格已飙升至两年高位，埃及、印尼等高度依赖黑海粮源的国家风险敞口急剧扩大。

化肥供应受阻，农业生产成本高企

中东冲突对全球化肥供应链的冲击构成另一条重要的传导链条。

汇丰报告指出，波斯湾地区通常是全球化肥市场的核心产区和枢纽，每年约30%的全球海运化肥产品经由霍尔木兹海峡转运。霍尔木兹海峡的持续受阻令化肥和硫磺供应受到严重压制。尿素价格曾在4月底较年初飙升81%，此后虽有所回落，但磷酸盐化肥价格依然高企，硫磺价格更维持在历史高位附近。俄罗斯6月宣布将部分硫磺出口禁令延长至2026年底，进一步加剧了供应紧张。

汇丰警告，化肥供应受限对农业产量的影响存在滞后效应，且难以精确追踪。据估算，全球化肥施用量每减少2.5%，各类农产品平均单产将下降0.3%至1.3%不等。与此同时，柴油价格的上涨——美国柴油裂解价差已升至历史新高——进一步推高了农业生产的整体投入成本。

多重风险叠加，价格上行压力持续

综合上述多重供应冲击，汇丰明确表示，供应端问题将在未来一段时期内主导农产品价格走势，价格上行风险、价格波动加剧以及粮食不安全事件增多将是主要特征。

摩根大通的判断与汇丰高度一致。Nora Szentivanyi在报告中指出，"自新冠疫情以来，接连不断的冲击已形成叠加效应，侵蚀了粮食生产能力，并使食品价格压力延续至2027年。这不是一次短暂的冲击，它降低了近期通胀回落的可能性，食品通胀周期很可能在2027年上半年持续施压。"摩根大通预计，超级厄尔尼诺与能源冲击叠加将使食品CPI额外上升约1.5个百分点。

世界银行今年4月的预测曾预计2026年农产品价格将下降5%，但汇丰指出，近期谷物和饮料价格的实际走势已明显高于该预测，上行风险正在积累。对于投资者而言，农产品价格的持续上涨不仅意味着通胀压力的重燃，更将对新兴市场国家的社会稳定和货币政策路径产生深远影响。

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日本央行的下一次加息，正被日元汇率重新定价。高盛将日本央行加息预期明显前移，认为9月会议可能成为政策转折点，汇率稳定正在取代工资数据，成为最紧迫的变量。

据追风交易台，高盛日本经济学家Tomohiro Ota在8月25日研报中指出，现在预计日本央行将在9月加息，此前预期为2027年1月；之后预计在2027年1月和7月分别加息，政策利率升至1.75%。

这一调整的核心在于日本央行反应函数变化。过去，日本央行坚持潜在通胀仍略低于2%，并认为政策没有落后于曲线。现在，中长期通胀预期接近2%，日元又逼近此前敏感区间，央行等待更多数据的空间正在缩小。

对投资者而言，9月会议的关键可能不只是东京CPI或工资线索，更是美元兑日元能否守住160附近。若日元继续走弱，市场可能把按兵不动解读为央行容忍更弱汇率，从而推高通胀预期和加息押注。

通胀预期逼近2%，慢节奏加息承压

过去两年，日本央行加息节奏相当克制，大致每六个月一次。同期，日本核心CPI通胀一度升至3%左右，市场对其是否落后于曲线的质疑随之升温。

央行此前的主要解释是，当前通胀很大程度上来自进口价格等暂时性因素，长期潜在趋势仍略低于2%。但政策措辞已经发生变化。2026年4月展望中，潜在CPI通胀被描述为“接近2%”；6月声明和7月展望则开始提到潜在通胀超过2%的风险。

中长期通胀预期是关键指标。日本央行的综合通胀预期指数汇总了家庭、企业和金融市场专家的预期，目前已接近2%。这意味着，即便部分价格压力仍可归因于外部冲击，央行也越来越难以低估通胀预期上行的风险。

日元成为9月会议最大变量

高盛认为，价格上行风险主要来自三条线：油价及石脑油链条、AI相关成本、日元贬值。其中，汇率对9月加息预期的推动最直接。

油价方面，原油期货已从近期高点回落，但日本原油进口价格7月仍处高位。由于政府对燃料油存在广泛价格控制，部分通胀风险可能转化为财政风险。石脑油价格上涨对CPI的累计影响测算为0.2至0.3个百分点，单独触发加息的概率有限。

AI相关通胀目前也较为有限。日本CPI篮子中，直接受存储芯片涨价影响的项目不多。后续不确定性在于，数据中心需求带来的电网建设成本，是否会转嫁给普通消费者。

汇率影响更敏感。测算显示，日元贬值10%，会在12个月后推高新核心CPI同比约0.4个百分点；若美元兑日元上行约5日元，对通胀的直接影响略高于0.1个百分点。更重要的是，日本央行多次强调，日元贬值更容易影响价格，也可能通过消费者观察到的进口型通胀，推高中长期通胀预期。

因此，美元兑日元160至164区间变得关键。7月底美日协调外汇干预后，美元兑日元一度回到157附近，随后又向160靠近。若央行维持不动，市场可能重新押注日元进一步走弱。

9月证据有限，但行动理由正在形成

9月会议前，日本央行能获得的新数据并不多。可用于判断石脑油和AI相关价格压力的证据仍有限，较重要的数据是8月东京CPI。

高盛路径假设中，8月东京核心CPI同比为1.8%，较7月上升0.1个百分点；新核心CPI同比为2.0%，较7月上升0.2个百分点。该数据未必能清楚显示石脑油或AI成本冲击，但只要通胀出现一定加速，就可能为央行行动提供理由。

金融条件也是支撑加息的因素。日本央行在7月会议及意见摘要中已表示，即便加息后，金融环境仍会保持宽松。若9月会议前股市没有大幅下跌，宽松金融环境可能增强央行提前加息的可解释性。

不过，9月加息仍有一个约束条件：日元不能明显转强。若未来几周日元实质性升值，且市场不再押注延后加息会引发新一轮贬值，9月行动可能推迟。

10月证据更充分，12月窗口更复杂

若日本央行选择等待，10月会议前可获得更多关键数据。企业通胀预期将来自日本央行短观，消费者通胀预期将来自公众观点和行为调查，两者都是综合通胀预期指数的重要组成部分。

金融市场通胀预期指标BEI近期已有所降温。但对货币政策而言，企业和家庭预期更直接影响消费与资本开支行为，因此权重更高。

到10月，9月CPI、短观、地区经济报告等也会陆续出炉。日本央行此前预计，石脑油和AI相关价格影响会在7月至秋季逐步反映到统计数据中，届时额外加息依据会更清楚。

12月会议则更难操作。该会议预计接近2027财年预算草案的内阁批准时间。预算中存在多个可能推升日本国债收益率的议题，包括增长战略下公共工程投资增加、防卫开支上升、潜在消费税下调及其资金来源、由此增加国债发行。若短端利率同期上调，可能进一步推高长端利率，并增加央行与政府沟通难度。

终端利率上调至1.75%

高盛新的路径假设为：9月加息25个基点，将无担保隔夜拆借利率目标从1%上调至1.25%；2027年1月升至1.50%；2027年7月升至1.75%。

2027年1月会议前，春斗工资谈判动能将大体清晰。工资是判断潜在通胀能否站稳的关键变量之一。若工资动能较强，且日元贬值压力仍在，1月仍可能继续加息。

7月之后节奏可能放慢。高盛认为，一旦政策利率达到1.5%，日本央行需要重新确认实体经济是否开始受到负面影响，也就是判断政策利率是否已经超过中性水平。除非央行确认政策明显落后于曲线，否则继续快速加息的必要性会下降。

终端利率假设从1.5%上调至1.75%，本质上反映中长期通胀预期更接近2%。名义中性利率由实际中性利率和长期通胀预期相加而来。实际中性利率仍被设定为略低于零，因为劳动力减少、寿命延长带来的储蓄动机仍在压低它。

压低长期通胀的结构性因素并未消失。全国CPI中的租金涨幅仍偏弱，2026年7月同比为0.5%，符合此前对人口结构和法律制度约束下租金低增速的判断。但在日本央行自身中长期通胀预期指标已接近2%的情况下，继续使用低于2%的长期通胀预期假设变得更难。

最大风险仍是汇率和政府沟通

这条加息路径最脆弱的变量仍是日元。若美元兑日元继续走弱，即便数据尚不充分，日本央行也可能迅速行动；若日元明显转强，9月加息将失去最强催化剂。

政府沟通也是边界条件。高市政府曾要求日本央行在调整货币政策时与政府保持密切沟通，并确保与政府经济政策一致。7月底美日协调外汇干预后，政府对加息的压力似乎有所缓和，但官方尚未明确表态支持后续加息。

因此，9月是否加息，表面上取决于东京CPI、短观和通胀预期，实质上更取决于美元兑日元能否守住160附近，以及政府是否默许央行用利率工具遏制日元继续走弱。

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然而，在过去二十年里，华尔街的私募巨鳄们发现了一个“财富密码”——买下保险公司，把数以万亿计的保费当成自己的“提款机”，拿去豪赌高风险资产。

现在，这个模式跑偏了，而且爆出了一个震动全美金融圈的超级大雷。

如果你关注体育圈，一定听过马克·沃尔特（Mark Walter）的名字。

这位66岁的亿万富翁，名下拥有着令人眼花缭乱的顶级体育资产：美国职业棒球大联盟的洛杉矶道奇队、NBA的洛杉矶湖人队、英超切尔西足球俱乐部，甚至还有凯迪拉克F1车队。

但很多人不知道的是，支撑他建立起这个庞大体育帝国、甚至向汽车电商Carvana和快餐连锁温蒂汉堡大举放贷的资金，很大一部分并非他个人的钱，而是来自美国普通人的寿险保费。

作为古根海姆投资公司（Guggenheim Partners）的联合创始人兼CEO，沃尔特堪称将“保险资金转化为私人财富”的教科书级人物。

2008年金融危机后，在超低利率的环境下，传统保险公司靠买国债很难覆盖对保单持有人的承诺。沃尔特敏锐地嗅到了机会，他大举收购保险公司，将本该受到严格保护的保费，转移到了高收益、高风险的私人投资中。

这一顿猛如虎的操作，不仅让古根海姆的资产管理规模一度飙升至3670亿美元，也让沃尔特自己跻身超级富豪之列。他甚至曾野心勃勃地想把古根海姆打造成华尔街版的“伯克希尔·哈撒韦”。

然而，眼看他起朱楼，眼看他楼快塌了。

沃尔特的帝国正在不可挽回地走向解体。

今年6月，危机彻底大白于天下。沃尔特名下的两家保险公司——特拉华寿险（Delaware Life）和明泉寿险（Clear Spring Life）突然承认，他们将高达210亿美元的投资错误地分类为“独立投资”。

这210亿美元的保费，实际上被投给了与沃尔特及其商业帝国有着千丝万缕联系的关联公司。

在保险监管中，投资关联公司被视为极度危险的行为，因为这缺乏独立性并充满利益冲突。一旦保险公司需要紧急赔付，这类资产根本无法变现。

为此，监管机构严格限制关联投资的比例。特拉华寿险此前多年一直对外宣称，其关联投资仅占投资组合的3%，这刚好卡在监管红线之下，但经过内部审查后，这个数字飙升到了42%！

这种明目张胆的“内部人借款”立刻引爆了监管地震。纽约联邦检察官和美国证券交易委员会（SEC）双双介入调查。

去年9月，联邦特工甚至突击扣押了沃尔特的手机和笔记本电脑，古根海姆投资公司总裁Dina DiLorenzo的手机也同日被没收。

大陪审团的传票已经下达，调查的核心直指：沃尔特的保险公司是否在故意向监管机构隐瞒数十亿美元的关联贷款？

金融市场的嗅觉是最灵敏的。由于沃尔特的商业操作过于不透明，资金链断裂的恐慌正在蔓延。

为了填补庞大的资金窟窿、拯救自己摇摇欲坠的保险帝国，沃尔特开始了绝望的“资产大甩卖”：

• 本月，他突然同意出售自己持有的洛杉矶湖人队的大部分股权，而这距离他买下这支球队仅仅过了一年。
• 他手中持有的英超切尔西俱乐部的股份，也已被摆上了货架，正在寻找买家。
• 上周，他的个人投资公司TWG Global匆忙宣布，将特拉华寿险中高达65亿美元的关联资产替换为等额的非关联资产。

与此同时，古根海姆的财务状况也在急剧恶化。上周，古根海姆向投资者报告称，其二季度收入同比暴跌38%。

在贷款市场上，一笔将于2031年到期、与古根海姆投资相关的11.8亿美元贷款，在本周一直接暴跌至票面价值的72美分。

在私募信贷市场，如此巨大的折扣意味着出资人对这家公司的盈利恶化和财务造假风险已经极度悲观。

甚至连古根海姆战略机会基金的股价，也跌到了自全球金融危机以来的最低点。

风暴还在外溢。8月16日，做空机构Hunterbrook Media发布报告，指控另一家管理着1470亿美元资产的巨型险企Sammons Financial，同样掩盖了数亿美元投入沃尔特个人资产的关联投资。

消息一出，Sammons的公开交易债券应声大跌。

沃尔特的危机，揭开的是美国保险业和私募巨头们一个隐秘的毒瘤。

在美国，保险业受制于50个州各自为政的拼凑式监管，而且不像银行那样有联邦政府的资金兜底。如果保险公司破产，通常只能靠其他保险公司筹资纾困，且个人赔付有严格上限。

评级机构AM Best的数据显示，2012年，私募股权巨头拥有的寿险资产几乎为零；而到了去年，像沃尔特这样的私募大佬们，已经控制了全美约1.1万亿美元的寿险资产。

监管官员一针见血地指出：

这些私募资本大佬进来后，根本不把保险准备金看作是保护消费者的防线，他们只看到了一大堆可以用来赚更多钱的现金。

主导过多起退休计划维权诉讼的律师Jerry Schlichter警告说：

这绝不是富人们能承担得起损失的传统另类投资，这些资金，是普通人余生赖以生存的养老钱。

如今，沃尔特不仅面临着刑事调查的重压，他的特拉华寿险公司至少要到年底才能拿出一份财务“补救”计划。

正如一家人寿保险销售集团的董事长Lawrence J. Rybka所担忧的那样，他已经要求员工避开任何与沃尔特或私募股权相关的保险产品：

就像许多问题一样，这个泡沫只会越吹越大，直到彻底破裂。

当潮水退去，我们终将看清，是谁拿走了普通人的养命钱，在进行一场注定要崩盘的豪赌。

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周二，Georgieva在IMF华盛顿总部发表书面声明时表示：

所有国家都需要解决财政问题，制定并提出可信的计划，确保其债务和赤字走上可持续轨道。

她同时强调：

央行必须高度专注于价格稳定职责。

她的表态传递出明确信号：全球宏观政策协调空间收窄，财政与货币双重压力正同步累积。

在市场层面，Georgieva指出，债券收益率持续攀升以及通胀降温迟滞，均是经济前景高度不确定性的具体体现。她警告称：

没有任何理由自满，这是我的核心信息。我们表现得还不算差，但这不应成为说'一切都好，没问题'的理由。

Georgieva表示，迄今为止，全球经济在顽固通胀和贸易紧张局势下仍展现出一定韧性，人工智能投资的快速增长是重要支撑因素之一。

然而，来自中东方向的能源供给压力尚未消散。她明确指出，伊朗战争引发的能源冲击仍在持续，并将当前态势描述为"来自中东的负向供给冲击与人工智能带来的正向需求冲击之间的真实博弈"。

除地缘能源风险外，Georgieva列举了多项值得关注的下行风险：

• 北半球进入冬季之际，石油和天然气储备持续收缩；
• 强厄尔尼诺气候模式可能加剧全球粮食不安全状况；
• 此外，人工智能对金融稳定的潜在影响也被纳入风险清单。

IMF定于今年10月在曼谷召开年会，届时将发布最新全球经济评估报告。该机构今年7月已将2026年全球增长预测基本维持在3%不变，但因能源和食品成本上涨，上调了全球消费者价格预测。

Georgieva还就IMF正在进行的内部监督审查作出说明。

她表示，该机构正致力于"更多运用情景分析和应急规划，帮助各国在不确定性更高的世界中保持更灵活的应对能力"。

Georgieva本周将首次出席美联储在怀俄明州杰克逊霍尔举行的年度经济研讨会。

美联储主席沃什亦将在会上发表就任以来的首次重要演讲，投资者正密切关注其就未来利率路径所释放的政策信号。

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追风交易台消息，8月25日，花旗首席分析师Arkady Gevorkyan团队在最新报告中，维持对谷物及油籽的看涨立场，并全面上调玉米、小麦、大豆的价格目标。

报告指出，超级厄尔尼诺持续增强、黑海航运中断升级、生物燃料需求扩张以及高企的化肥与能源成本，正共同推动全球农业供需平衡趋于收紧，时间窗口指向未来6至12个月。

报告同时警告，谷物和油籽价格的上涨最终将传导至食品通胀，对进口依赖型经济体影响尤为显著，这使农业市场对于更广泛的通胀投资者而言日益重要。

超级厄尔尼诺是花旗当前最高确信度的农业供应风险。

据美国国家海洋和大气管理局（NOAA）2026年8月更新数据，强厄尔尼诺事件概率已超过90%，且有69%的概率在10至12月期间超越1950年以来所有厄尔尼诺事件的强度，若成真，将成为现代气候史上最强的厄尔尼诺/南方涛动（ENSO）事件之一。

(美国国家海洋和大气管理局发布的厄尔尼诺概率，强厄尔尼诺现象可能会在11月至12月达到顶峰)

为系统量化这一风险，花旗推出"农业生产风险敞口追踪框架"（Production-at-Risk，PAR）。该框架通过综合各国产量份额、单产对ENSO的敏感度、ENSO概率及作物日历严重性等因素，估算潜在产量损失。

分析结果显示，当前市场定价仅反映了潜在下行风险的一部分。

自2026年3月厄尔尼诺发展以来，产量下调幅度最大的商品包括：罗布斯塔咖啡（-4.0%）、棕榈油（-2.5%）、糖（-2.0%）和大米（-1.5%）。

然而，棕榈油、糖和大米的实际修订幅度与估计风险敞口之间仍存在显著差距，意味着若厄尔尼诺继续按预期增强，上述商品仍面临进一步下修风险。

在地理分布上，风险最为集中的区域包括：澳大利亚（小麦、大麦和油菜籽）、印度（大米、糖和棉花）、东南亚（棕榈油、咖啡、糖和大米），以及巴西部分地区。

阿根廷则是最明显的潜在受益者——厄尔尼诺历史上有助于改善阿根廷主要产区的土壤水分，支撑玉米和大豆单产。

黑海局势是当前谷物市场面临的最直接地缘风险。

俄乌双方近期显著升级了对港口、粮食码头和商业船只的攻击：乌克兰方面损毁了俄罗斯在新罗西斯克的主要出口枢纽，俄罗斯则加强了对敖德萨周边乌克兰港口基础设施的打击。

(由于港口受到最大程度的干扰，俄罗斯小麦出口一直在下降)

这导致大量船东削减或暂停黑海业务，保险成本大幅攀升，两国粮食出口流量均出现实质性下降。从规模来看，俄罗斯预计向全球市场出口约4600万吨小麦，占全球小麦贸易量的约20%。

花旗估计，当前中断可能延误或替代1000至2000万吨的小麦出口，相当于全球小麦贸易量的5%至9%。乌克兰预计出口约2200万吨玉米，约占全球玉米贸易量的11%，中断可能延误300至800万吨，约占全球贸易量的2%至4%。

对于冲突走向，花旗预计土耳其将再度扮演中间人角色，推动类似此前的协议达成，黑海贸易流量有望部分恢复正常。

与此同时，报告还指出，霍尔木兹海峡若遭封锁，将通过大幅推升原油、柴油、燃油及化肥价格，对全球农业生产和运输成本形成全面冲击。

海湾地区是氮肥、氨和尿素的主要出口地，相关中断将直接拉高化肥成本。

高企的化肥与能源成本是谷物和油籽价格面临的另一重要上行推手。花旗指出，能源和化肥占美国农民可变成本的60%，在巴西和阿根廷这一比例更高。

当前已有信号显示化肥供应趋紧正影响农业决策。巴西大豆播种季将于9月初启动，但今年化肥进口量同比下降11%，这可能导致农民被迫使用低品质肥料产品并抑制扩种意愿，从而压低单产和总产量。

此外，由于作物杀菌剂和杀虫剂以石油产品为原料，若能源价格高企导致相关产品供应受限，本季的病害防治投入可能不足，进一步拖累单产。

上述成本压力的叠加效应，与厄尔尼诺带来的天气冲击相互强化，构成谷物价格上行的双重支撑。

全球生物燃料政策的密集落地，正为玉米和大豆需求提供持续的结构性支撑。

在美国，E10汽油混合标准提升至E15（全年执行）的讨论日趋活跃，生物质柴油掺混要求也于年初提升，花旗已相应上调了今年的大豆压榨需求预测。

在印度尼西亚，生物柴油强制令加速推进。棕榈油掺混比例提升至50%，将大量国内棕榈油产量从出口转向能源领域，进一步收紧全球植物油供应。

在巴西，汽油乙醇掺混比例提升至E32，直接推升国内对玉米的工业消费，压缩巴西的可出口剩余量。

花旗还强调了棕榈油对大豆市场的传导路径：

1. 厄尔尼诺导致印度尼西亚和马来西亚（合计占全球棕榈油出口约85%）减产，将推升整体食用油价格，促使消费者转向大豆油和葵花籽油等替代品；
2. 大豆油需求增加将改善压榨利润，进而提振大豆需求和价格，形成完整的上涨传导链条。

综合以上多重因素，花旗认为，在厄尔尼诺供应威胁、黑海不确定性、植物油供需收紧以及全球生物燃料需求扩张的共同作用下，未来6至12个月谷物和油籽价格的风险天平依然明确偏向上方。

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三位讨论者认为，过去75年支撑整个计算机产业的基本假设，正在被AI逐条重新检验。其中最关键的一条——创新是工程问题，不是资金问题——已经失效。AI正在改写创新的底层经济逻辑：从工程约束转向资本约束，20人团队如今能有效部署10亿美元。这一判断直接影响对初创公司vs大厂竞争格局、风险投资逻辑乃至AI能力边界的判断。

从算盘到AI：抽象层级的75年跃迁

Sinofsky拿出一本1953年IBM的宣传册。

封面上，原子轨道环绕着人头，开篇第一句话是：“人类花了数百万年才认识到轮子的用处。”

那本册子里，IBM用了整整一页解释什么是“数字计算机”——输入、存储、运算、控制、输出。

Sinofsky说：“这就是75年来我们理解计算机的方式。”

从算盘到计算尺，从差分机到个人电脑，从图形计算器到云计算——每一次技术跃迁，本质上都是“抽象层级的上移”。低层级的问题被封装，人类在更高层级上解决新问题。

TI-85图形计算器出现时，数学老师们集体恐慌：“我们的专业要完了。”Sinofsky说：

但他们没有抱怨微积分的出现，因为微积分对他们来说已经是起点。人们对变化的反应，远比对基准线的反应激烈。

AI解出数学难题，引发的恐慌，与当年图形计算器如出一辙。

AI解数学：突破还是“游戏高手”？

近期，有人让Claude尝试求解黎曼猜想，在数学界引发广泛讨论。

对此，Casado直接泼了一盆冷水。

把所有年份里研究这些问题的博士后工资加起来，总金额并不大。这意味着市场从来没有真正把解决这些问题当成优先级。所以我不确定，解出这些题，能证明AI打通了什么具有重大经济价值的关口。

他把AI的数学能力比作星际争霸冠军：“这是史上最强的星际争霸选手——很厉害，但我很难把它和现实经济价值直接挂钩。”

Sinofsky则提供了另一个视角。他认为，数学领域的突破，或许是在“催生新的抽象工具”。

就像四色定理的证明——不是写出一个漂亮的数学推导，而是用计算机穷举了所有有限情形，用算力换来了答案。

一旦你有了新的抽象层级，所有人就不必再从零开始，可以直接在这个层级上构建工具。

最大的范式转移：从工程瓶颈到资本瓶颈

这场对话最核心的洞察，来自Casado的一个思想实验。

20年前，你给一家10人初创公司10亿美元，他们根本用不掉。买买服务器，钱就没了。

10年前，给10亿美元，你雇工程师，写代码，但神话人月是真实的——人多了反而慢。

现在，给20个人10亿美元，他们真的能有效地花出去。

他的结论是：

我们已经把这个行业从工程瓶颈问题，转变成了资本瓶颈问题。这是根本性的不同。我们以前从没有过这种状态。

Sinofsky补充说，这并非第一次资本瓶颈——计算机行业最初的30到40年，恰恰也是资本制约的时代。“你想用计算机做点什么，第一步是先搞到一台。”

然后是工程瓶颈时代，现在，又回到了资本瓶颈。

初创公司为什么还没被巨头碾压？

按常识，微软、谷歌、Meta坐拥资本、数据、分发渠道，理应碾压一切。

但现实是：Cursor、Anthropic、OpenAI正在以“流星速度”增长。

Casado给出了两个原因。

第一，AI解决了分发问题。

过去，你不知道营销预算花在哪里有没有效果。现在，对算力和GPU的需求是无限的，你可以直接决定投入多少来驱动增长。

第二，初创公司现在能筹到足够多的钱，真正和巨头站在同一起跑线上。

而巨头们呢？Sinofsky说得很直白：

微软更担心亚马逊和谷歌在做什么，根本不关心任何一家初创公司。初创公司不会直接冲着巨头打，巨头也不会注意到初创公司。

他还透露了一个细节：有大公司为了把算力优先供给企业客户，内部产品团队反而处于“AI饥荒”状态，“而他们的竞争对手，没有一家是饥荒的”。

Sinofsky以自己在微软的亲身经历为例。他当年拿着第一台Surface去见英特尔高层，对方一听里面装的是ARM芯片，态度立刻转冷。

他们觉得那是打印机用的芯片。他们只做摩尔定律，就像谷歌只做超大规模——如果AI转向端侧，那不是他们的事。

Sinofsky总结说：

颠覆的本质，是大公司的文化常量。记分卡、销售体系、薪酬结构、历史包袱、客户承诺——这些都改不了。这是物理定律。

200亿砸进去，没人知道会出来什么

对话的最后，三人触及了一个更深的未知。

Casado坦言，他之前犯了一个错误：

我以为递归自我改进、快速起飞不会发生，这没错。但我没想到，我们可以无限往里砸钱，而且规模定律一直在成立。

你拿200亿美元，砸进一个模型。我们两个人看着它，随便测试——我不认为我们能理解那意味着什么。那么多算力，那么多数据，我不知道它能做到什么。

Sinofsky表示认同，并把这类比为指数增长：“没有人能对指数建模。”

他还举了一个具体场景：蛋白质组合的穷举，过去是“无限问题”，现在可以变成“资本问题”。

我们可以把以前无限的问题，通过资本变成有限的。这是非常奇怪的事情。

Casado说，这也是他现在不再试图预测AI能力上限的原因：

我已经决定，我无法预测一个用200亿美元创造出来的东西，它的能力边界在哪里。

访谈全文如下：

AI如何改变创新的经济学

a16z播客 2026年8月26日 | 时长：1小时2分29秒

嘉宾介绍： a16z普通合伙人Martin Casado和Erik Torenberg，携手董事会合伙人Steven Sinofsky，共同探讨AI与数学领域的最新突破对技术走向意味着什么，以及数十年来支撑计算机科学发展的一些基本假设是否正在开始动摇。

Martin与Steven就AI在数学领域的进展展开辩论——这究竟是推理能力的真正飞跃，还是仅仅是在更高抽象层次上解决问题的新工具？从四色定理与早期计算机，到图形计算器，再到今天的模型，他们梳理了新技术如何一次次改变了"哪些问题需要人类亲自解决"这一命题，并追问：这一次究竟有何不同？

对话随后聚焦于AI领域最重大的转变之一：曾经受制于工程人才的问题，如今越来越可以用资本和算力来攻克。他们探讨了这对初创公司与现有巨头、风险投资、即将到来的AI应用浪潮意味着什么，以及为何向能力不断提升的模型注入数十亿美元，可能迫使我们重新审视这些系统最终能够实现什么。

文字记录

Martin Casado 00:00 如今，如果我给20个人各10亿美元，他们真的能把这笔钱用在实处。我们已经在某种程度上将这个行业从工程资源约束型问题，转变为资本约束型问题，这在本质上是截然不同的。数学在很大程度上是市场潜在兴趣的前沿指标。有些人走进来说，AGI和推理能力的基础将是数学。但对我而言，这并不能说明任何关于现实的事情——在我看来，它仍然停留在"非常擅长玩某种游戏"的范畴里。初创公司并不会直接去正面冲击现有巨头。

Steven Sinofsky 00:28 现有巨头也不会认真关注初创公司。微软更担心的是亚马逊和谷歌在做什么，而不是任何一家初创公司。每一个来自硅谷大公司的人，都以为"我们会把这些小公司碾碎"，然后发现这些小公司从来没有被碾碎。我认为这正是我们看到Cursor、Anthropic和OpenAI飞速崛起的原因，尽管资本稀缺、融资艰难，但依然拦不住它们。

Erik Torenberg 00:54 首先感谢两位抽时间来参加播客。几天前，Jared Sumner在推文中提到，他让Claude尝试解决黎曼假设，并要求它"更努力地尝试"。我不知道是否取得了实质性进展，但这是一个更大议题的组成部分——似乎确实有一些……

Steven Sinofsky 01:17 ……真实的成就正在产生，我们该如何理解这些成就，它们对数学究竟意味着什么？我先说说我的看法。我完全不是数学家，但我认为这是一个重要时刻，因为它把世界划分成了两类人：一类是非常兴奋的人，他们觉得"天哪，这些问题被解决了，哪怕我看不懂也无所谓"——事实上，能看懂这些成果的人本就极少；另一类人则认为"这是假的，会让人丢工作，没有人会知道这些领域的未来走向"。

最有意思的是，最兴奋的那群人主要是数学家本身。这让很多人感到困惑——因为按照那套"AI会让人失业、让人变蠢、是愚蠢年代的开端"的逻辑，你会以为受这波AI冲击最大的人应该最沮丧，然而他们恰恰是最兴奋的那群人。

Martin Casado 02:28 这本身就在为我们当下所处的时刻打上一束聚光灯。我必须先说明，我们两个都是系统出身的人，也都是做产品的人。这不是我们真正的专业领域，所以我只能从旁观者角度说几点。

第一点，我认为经济效用是评估AI时非常重要的衡量标准。这些数学问题虽然耗费了无数心血，但如果把所有这些年来研究相关问题的博士后工资加起来，其实并不是很大的数字。所以我的疑问是：这些能力固然很好，但问题本身长期悬而未决，并不代表解决它能解锁多大的经济价值——也许只是因为从来没有人真正愿意为此付出高昂的经济成本去推动解决。这不是说这些问题不难，只是我们缺乏"一旦解决就能涌现大量经济价值"的验证。

第二点，AI在一个几乎纯公理化的领域表现出色，对我来说并不令人惊讶。这个领域需要掌握大量不同的知识，并从非常分散的空间中将解答拼凑在一起。我读了很多关于这些数学解答的报道，许多人的反应是："解法本身其实很直接，只是借鉴了一块我之前不了解的数学分支。"

如果说有什么元层面的收获，那就是：存在一类问题，解决它们需要的知识广度超出了大多数人或大多数教育体系的覆盖范围，而AI能够解决这类问题。它显然非常擅长公理化系统，但我认为这并不能有力地说明它能解决那些市场真正无法解决的问题——因为围绕这些问题，从来就没有形成过真正的市场。所以这才是我们接下来需要回答的问题。

Steven Sinofsky 04:34 这很令人振奋，也听起来合情合理，但长远影响尚不明朗。我确实认为数学在很大程度上是市场潜在兴趣的前沿指标，这一点很有意思。我记得在学校时，AT&T有人发明了一种新的线性代数算法——一种新的线性方程求解方式，这在AI领域至今非常重要。而他当时的"杀手级应用"不过是：现在我们能在比之前少3小时的时间内算出联合航空的航班图。

Martin Casado 05:15 但问题是，被解决的这些数学问题，是否真的是那些对经济有重大意义的任务的"拦路虎"？如果真是如此，它们早就应该被解决了。一个每年拿三万美元、思考同一个问题五年的博士后，和一个市场认定"这是解锁某个重大经济生产力用例的关键问题"之间，差距是巨大的。这些被解决的问题，也许真的是解锁某个重大经济应用的关键钥匙，但我还没见到这样的案例。

对我而言，这就是我接下来最期待看到答案的问题。我甚至不知道什么是12维空间，也不明白那意味着什么。在我看来，这仍然停留在"非常擅长玩某种游戏"的范畴——就像史上最强的星际争霸选手，很酷也很强，但我很难把它和实际应用联系起来。也许之前没有解决这些问题，一是因为没有经济需求，二是这些答案究竟如何落地，也依然不清晰。

我们会收到各种各样的项目推介，有些人走进来说："AGI和推理能力的基础将是数学，一旦做到了，就能回答所有问题，因为宇宙建立在基本数学原理之上，理解了数学就理解了一切。"也有另一些人进来说："这固然很好，但它不能告诉你任何关于现实的事情。"

Steven Sinofsky 06:48 所以这还有很多工作要做，而这不仅仅是"把数学做得更好"的问题。数学家们之所以如此兴奋，部分原因在于他们的工作方式有其特殊性。比如，历史学科基本上没有什么抽象层次，只有一堆事实，然后学者发展出类似"力学图示"的模型来解释战争或饥荒；而数学则有一条超长的历史脉络，不断在抽象之上叠加新的抽象。

数学家们如此兴奋，正是因为大量数学成果忽然之间跃升到了一个新的抽象层次。当然，我也发现情况是参半的——有些人非常兴奋，有些人则陷入了存在主义危机。兴奋的人基本上是说："这解决了我20%的工作，而且正好是我原本不喜欢的那20%，这让我能去探索真正重要的新领域。"

我一直在想，这是否取决于被解决问题的类型？如果AI解决了癌症，从事癌症研究的人绝对不会说"我好沮丧"。但如果某人毕生致力于某个数学问题，结果AI解决了，他可能确实会感到失落——也许那个问题的全部意义，就只是让某人有事可做，或者写几篇"我又往哪里走错了"的文章。换句话说，在解答的背后，也许什么都没有。不过这也许太愤世嫉俗了，我说得太过分了。

Steven Sinofsky 08:45 有点愤世嫉俗，但不全是。让我换个角度来说。回顾计算机科学的历史，我曾修过一门课，现在我查了各大学的课程目录，这门课已经不再是必修了——就是离散数学和算法复杂性理论，它曾经是很长一段时间内的必修课。

Donald Knuth的《具体数学》？我没修过，我读的是州立大学，没有那门课。那是康奈尔人才有的笑谈。我的课是由算法领域的泰斗John Hopcroft亲授的——讽刺的是，他是斯坦福博士，发明了2-3树等重要数据结构。他教我们这些东西，以及P等于NP之类的问题。

我还记得四色定理——是由计算机证明的，没错，这正是我要说的重点。你把关键结论说出来了。对于不了解的朋友：我们当时在大学里专门学了这个定理，它归结为这样一个命题：对于任何二维平面地图，只需四种颜色，就能使相邻区域没有同色——永远不需要第五种颜色。这就是我们当年学它的方式，每个人都能复述出来，留下了非常深刻的印记。

Steven Sinofsky 11:06 它的意义在于：理论家认为，如果能在多项式时间内（而非指数时间）解决某类问题，就能更快地解决所有其他类似问题，比如旅行商问题等等。这在当时至关重要，因为计算资源极为有限。AT&T有一个包含6000个交换节点的网络，要计算最优路由方案，需要运行模拟长达两年。

四色定理的证明非常有趣——没有人最终得出一个看起来像微积分那样优雅的证明。相反，他们证明了潜在解的数量是有限的，然后用计算机穷举了所有情况，证明四种颜色确实足够。这是一种"迂回式"的证明，但只有借助计算力才能实现。而且它确实有很强的现实应用价值，在拓扑学上设定了重要的边界。

这对我来说是一个很好的启示：当你拥有一种新的抽象层次，能够声称"这是一整类可以被解决的问题"时，你就可以在那个抽象层次上构建工具，而不需要每次都从头开始。

Martin Casado 12:09 谈到AI，我忍不住要说一个有点哲学的问题：数学能否代表物理现象？有没有人真正用一堆方程预测过什么物理事实？我在大型仿真代码领域工作过，这些代码试图模拟物理现象——星体爆炸、飞机在风洞中的表现——但这些模拟所依据的微分方程，都是建立在实验数据之上的，本质上都是经验方程。

这让我一直在思考：模拟是否在计算上是不可压缩的？也就是说，你必须真正去"跑"这个模拟，才能得到结果。如果是这样，我就不太清楚AI在多大程度上能帮上忙。也许在物流、建模等算法领域可以，但对于"这颗星星会不会爆炸"、"这栋建筑能不能站稳"这类实际仿真问题，我认为这些与数学突破之间的联系相当疏远。

我读了很多关于这些数学解答的讨论，其中有种说法是"如果AI能解决所有数学，就能预测一切"，而我认为这是一个巨大的逻辑飞跃。

Steven Sinofsky 14:03 确实没有任何迹象表明这是显而易见的真理。我从工具的角度来看这个问题：AI也许不是下一个用来解决数学问题的工具，但它可能推动产生一种新型的、新层次的模型。

我带了些东西来说明这个观点。这是算盘——最原始的数学工具。在有它之前，一切都不同；有了它之后，你就有了一个新的抽象层次。然后历史快进——我还带来了一个库尔塔计算器，这是一种奥地利的圆形计算尺，像咖啡研磨机一样，通过转动来做加减法，内部有600个精密零件，如果今天复原制造，要花大约5万美元。在这之后，更高层次的问题得到了解决。

你是在说，新模型就像新型计算器或图形计算器吗？我记得TI-85出来时，所有数学老师都陷入了危机——"我们过去让你在纸上画X-Y方程的图，现在他们用计算器就能做到，我们的领域完了。"

Martin Casado 16:26 是的，老师们完全崩溃了。

Steven Sinofsky 16:29 但有趣的是，这正是AI如此重要的原因所在。那些老师不会抱怨微积分的发明，因为微积分对他们而言已经是起点、是基础。人们对变化的抗拒，远大于对他们起点现状的抗拒。我们那时候，TI-35是学校里的第一批计算器，功能很有限；大学里很多课程是"不允许使用计算器"的。我的整个学生时代，都处于"被允许"和"不被允许"之间的边缘地带，亲历了图形计算器时代的变迁。

Martin Casado 17:14 我那时候有蓝皮考试本，要写出所有解题步骤，证明没有把题目直接输进计算器。我就是赶上图形计算器的那一代，老实说，我们大部分人都在计算器背面写游戏，根本不在乎它的数学功能。

Steven Sinofsky 17:38 但如果你把这一切倒着来看，你会意识到人们经历了代数、线性代数、微积分的漫长历程，再到傅里叶变换和流体动力学，这些最初都是基于实际需要产生的。所有的计算机，本质上都源于差分机，而差分机不过是用来计算积分的。

Martin Casado 18:07 更准确地说，是为了更精准地用大炮和导弹互相攻击而计算积分。不过说起来，计算潮汐才是它最初的起点，潮汐计算有巨大的经济价值。这些计算架构后来被纳入战争服务，用于计算弹道对数——所有这些都是这样来的。差分机比人类快5000倍，而且不会出错，这非常重要，但它的用途非常具体。有趣的问题是，这些模型显然很擅长某类数学，如果是，那是哪类——是否已经解锁了某种"原子级"的应用？

Steven Sinofsky 19:00 我也不知道答案。但我认为这非常值得深入追问。那些为战争计算弹道表的工作，最终解锁了太空竞赛、喷气发动机和工厂自动化。而且，当时的人们为此欢欣鼓舞，每个家长都在告诉孩子"去学这个，去参加西屋竞赛，去赢GE数学竞赛"。

Steven Sinofsky 19:38 冷战是当时的文化背景，但除此之外还有一种对未来的普遍向往。我找到了一本1953年IBM的宣传手册，封面是一个脑袋周围有原子旋转的男人，标题是"计算的未来"。这本手册写于1953年，当时计算机就是那个时代的全部，这是7040和370出现之前。

手册开篇写道："人类花了数百万年才发明并认识到车轮的用处。"当年的人们如饥似渴地接受这些信息。我最想说的是其中一页：《数字计算机的组织结构》。那是输入、存储、运算、控制和输出——75年来，我们就是这样理解计算机的，学校里每门课基本上都是围绕这五个部分来教的。

顺带一提，大家总是忘记网络这部分。大概到90年代末，网络课就不再是计算机专业的必修课了，因为问题已经被解决了。对我而言，类似的分水岭是晶体管——那是计算机专业学生最后一次必须知道晶体管是什么的时代，老实说我现在也不太记得清楚了。

Steven Sinofsky 22:36 这些抽象层次催生了各自的专业领域：有人花20年研究存储，见证了从磁管、磁鼓、旋转磁盘到磁带的演变；做输出的，则见证了从电传打字机到行式终端、再到黑白、彩色、矢量显示器的演进。所有这些领域都是并行发展的，计算机科学系从数学系脱胎而来，最初就是因为导弹计算的需要。

Martin Casado 23:28 最终汇聚成了我们这些做系统的人。让我在这条线索上再往下推进一步。我很喜欢这个"不断上移抽象层次"的框架，每一层抽象都有自己那一层的问题。但我仍然认为"经济需求"这个概念非常关键。布莱切利公园是为了破解战争密码，ENIAC是为了核研究和战争服务，我们需要计算积分，原来是靠人工手算，所以这些机器被誉为"拯救人类"，物理学家们为之欢呼。

而现在这些数学问题被解决了，我不知道另一边是什么。那就是问题所在，也许是有的，但你得论证出来。

Steven Sinofsky 24:30 我们以前也遇到过类似情况。记得AlphaGo时刻吗？在那之前，我们有过深蓝。我和Frank做过一个播客，我们试图让人们理解为什么AlphaGo的意义重大。我认为我们可以很合理地问：这些东西解决了哪些问题，在那些问题上确实有很多价值和效用，这会推动事情向前发展。当这种情况发生时，人们往往会兴奋起来并投身其中。而对另一些被解决的问题，人们没有那么正面的反应，我认为是因为"解决这个问题"本身已经变成了目的，而不是手段。

Martin Casado 25:17 如果你对某件事被解决了感到真心沮丧，也许它本来就不值得去做。就像画沙曼陀罗——也许它能带来内心平静，但它不会推动经济向前。

Steven Sinofsky 25:42 我完全赞同应用层面的浪潮才是真正重要的，互联网也经历过同样的过程。1995年、1996年的互联网非常令人兴奋，但大多数人只是茫然地说"我不知道这对我有什么用"。

现在有一本书叫《乔布斯流亡记》，我认为如果你在听这个播客，是必读的。书中写到，乔布斯的NeXT工作站其实正是Tim Berners-Lee用来编写HTTP协议的那台机器。很有意思，但当时没有人知道这台机器是用来做什么的。他说"这是用来查找其他研究人员的电话号码、分享论文的"，大家还是一脸茫然。

书中还提到了一家叫Cyber Pizza的公司——一个只送披萨的早期外卖平台，连2000年都没撑到。它的产品发布演示就是在NeXT平台上做的，他们还在后台备好了真正的披萨以防系统崩溃。而台下观众的反应是："挺酷的，但你听说过电话吗？"

Martin Casado 27:34 正是，并非所有东西我们都知道该如何使用它。不是所有平台的用途在一开始都是清晰的，但最终那个平台上会生长出真正有用的东西。

Steven Sinofsky 27:55 文字处理器出现在1982年，人们在Apple II和CPM系统上使用它，当时的反应是"我不明白为什么要用这个打字"。直到真正用过之后，人们才发现打字机的方式根本行不通了。

哈佛法学院有人带来了第一台"便携式电脑"——Osborne，25磅重，没有电池，只能插电使用，比法定随身行李箱还大，是我大学时用的电脑。我高三那年，它被哈佛法学院禁止带入考场。以前考试时，学生是可以带打字机的，但有两个人带来了电脑，学校就禁了。那些文章里的每一条理由——不要使用图形计算器、不要听说唱音乐、不要打龙与地下城——和今天反对AI的论调如出一辙。

Steven Sinofsky 29:42 三年前，我向康奈尔大学提议在新生写作课中引入AI，对方立刻停止和我交谈。但讽刺的是，我大一的时候，是整栋90人宿舍楼里唯一有电脑的人，还得向院长申请才能用电脑写英语作文——那是1983年秋天。这就是我们现在所处的位置，和那时候一模一样。

Martin Casado 30:17 现在没有人去大学不带电脑的。让我说一个让我偶尔产生疑虑的点：回顾计算机科学的历史，我们从未真正放弃过推理或逻辑本身——它始终只是一种资源，是算力、网络和存储。人类负责定义高层次的目标，然后用这些资源计算答案，逻辑的设置始终由人来提供。

而现在感觉不太一样了——你真的把逻辑推理交给了第三方，你说"告诉我答案"，甚至你自己都不确定问题是什么。也许这只是更高层次的抽象，但它感觉还是有点不同。

沿着抽象层次上移时，你仍然有一个确定性系统，人类在更高层次上界定了问题的一切。而现在感觉不太一样了。图形计算器在当时对我而言也感觉像是作弊。

Steven Sinofsky 31:41 考题是"画一个图"，而图形计算器直接就能做到这件事，这就是为什么大家的感受如此相似。

说到计算机与数学家，我大一时有一个新东西出现了——Maxima，MIT的符号数学软件包，可以直接在计算机上输入积分。后来有了Mathematica。Maxima大约始于MIT六七十年代的实验室，到我大一的工程课时，我们用的是它在IBM PC上的版本，叫MuMath。我们拿到微积分作业后，跑去工程图书馆借一张PC磁盘，直接把答案输进去就完成了。

Martin Casado 32:44 那就是作弊。让我再往下追问一点。我倾向于同意你，但偶尔也有疑虑：我想不起哪次写程序是真正放弃了逻辑的。用云数据库、用存储、用网络——但程序的正确性和逻辑仍然在程序员的掌控之下。即便用第三方库，我也知道输入、知道输出，是我在做选择。而现在感觉我们进入了一个真正把逻辑交给第三方的领域：你说"告诉我答案"，然后就等着。也许这只是更高层次的抽象，但它感觉确实不太一样。

Steven Sinofsky 33:33 这正是这场争论的核心所在。举个例子：AI寒冬期间，也就是80年代，斯坦福最重要的方向之一是将AI与医学院结合，催生了一批医疗诊断项目，以及化疗和有机合成方面的工作。那些都是最早让计算机介入决策的尝试，整个80年代的主题就是专家系统。

专家系统是我们第一次尝到这种争论的滋味。但它们从来没有真正奏效，而现在却奏效了——我们在放弃逻辑的基础上让它工作。即便是Prolog，你也还是在编程，还是在算法层面操作，你仍然提供了目标状态，计算机只是找到通往目标的路径。而现在，你几乎不知道目标状态是什么，只是用合适的方式向模型祈祷，然后它产出一个恰好有用的答案。

Martin Casado 34:55 这正是让人感到不安的地方。而且更有意思的是，我们之所以对此感到不安，很大程度上是因为所处的现实背景。比如，现在有很多人反对建设数据中心，但两年前，各州州长还在竞相邀请数据中心入驻；10年前是汽车工厂，现在是数据中心。

Martin Casado 35:33 背景对这些讨论来说至关重要，不能将二者分开。我想回到那个层次的问题上：我的整个职业生涯都是在技术栈中不断上移，但每一层都始终对应着下一层，可以以基本确定性的方式映射下去。而这一次，感觉是一个不同类型的新层次——也许这真的是下一个抽象层次，是更接近人类认知层面的抽象，不再直接映射到下面的层。

从晶体管逻辑到算力，从硬件到操作系统，从应用到平台，你一直在沿着这条路向上走。但现在可能是一个需要重新思考基本假设的时刻。最大的区别是，我们正在从计算式编程到命令式编程的转变，一直到现在——任意性的、随机的、统计性的方式。

Martin Casado 37:05 命令式编程：你知道所有步骤，写出菜谱，它就照着做；声明式编程：你知道目标状态，就像Prolog或SQL，你描述结果，计算机找到达到目标的路径，但你无法预先限定算力消耗；而这个新东西，你甚至不太清楚目标状态是什么，你只是用正确的语言向模型"祈祷"，然后它产出一个恰好有用的答案。

Steven Sinofsky 37:49 这确实是一个客观存在的事实，同时也值得思考：这本身是否就是我们理解计算的下一个抽象层次？也许计算与自然现象会在这里深度交汇，因为答案来自人类产生的输出——语言，这与我们之前的模式确实不同。

Martin Casado 38:00 如果我们真的需要重新审视一些基本假设，那会是什么？我认为，像Steven和我这样的人，通过40、50年的观察，已经建立起了深厚的关于系统如何运作、如何影响产业的直觉。但有很多问题，我现在真的不确定：价值是流向模型层还是应用层？这件事能投入多少资本？哪些类别的问题可以解决、哪些不能？能提供什么样的保证？对生产力有什么影响？

我们对很多事情都有直觉，而对我而言最大的问题是：我们需要在多大程度上重塑这些假设？

举一个具体例子，我说过很多次：20年前，如果你是一家10人初创公司，我给你10亿美元，你会怎么用？你大概会买服务器、雇人，根本不知道怎么把这么多钱用掉。10年前给你10亿美元，你雇工程师就行了，代码要写。但就工程而言，神话般的人月效应是真实存在的——多加人并不能等比例加快速度。

而如今，如果我给20个人10亿美元，他们真的能把它用在实处、创造价值。我们已经在某种程度上将这个行业从工程约束型问题转变成了资本约束型问题，这在本质上是截然不同的，以前从来不是这样的。这是一个"物理规律"层面的变化——我们原来那种"所有问题都是工程问题"的直觉，开始发生改变。

Steven Sinofsky 40:28 这是一个很好的思考框架，它迫使你建立新的思维模型。同时值得注意的是，计算在最初的30到40年里就是资本约束型的——如果你想做点什么，第一步就是"我们得弄到一台电脑"，你是资本受限的；然后变成工程受限；现在又变回了资本受限，循环了回来。

《广告狂人》里有一幕：计算机出现在广告公司，大家跑来跑去试图搞清楚它能做什么。他们没搞清楚，但手握那台机器让他们看起来像是懂行的人。

Erik Torenberg 41:11 五年前，Patrick Collison在播客中采访Sam Altman，Patrick提到我们一直处于精益创业的时代，但OpenAI和你参与的几个项目一开始就融了大笔资金，这是否被低估了？

Martin Casado 41:37 这正好印证了你说的。在AI之前，Eric Ries的精益创业和Ben Horowitz的快速融资路线之间始终存在争论。但有一个现实的制约因素：工程复杂性。现在Patrick说得对——我们已经形成了一种能力：用小团队高效消化大额资金。这是一个非常重大的变化，我们还没有完全内化这一点。这也正是为什么现在有这么多乐观情绪。

Steven Sinofsky 42:20 资本稀缺、融资困难，这些都是客观存在的，但一旦到位，以往仅靠人力来搭建事情同样很难——规模扩张艰难，九个人的团队并不比一个人快多少。我花了大量时间在帮早期团队融资，然后帮他们招人，然后等待两年。

Martin Casado 42:42 这也对风险投资有深远影响。过去十年里，很多人说资本过剩，这种说法其实很奇怪。做风险投资的人说"资本太多、好项目太少"——作为一个风险投资人，难道你不相信正和结果吗？从数据来看，流入私有市场的资本越多，市场就越大，原因有两个：一是像AI这样的技术浪潮真的能消化大量资本；二是私有市场资本越充足，公司会待在私有阶段更久，价值也在私有阶段积累更多。所以，流入私有市场的资本是在扩大整体市场规模，而不是在争夺一块固定的蛋糕。

Steven Sinofsky 43:36 早期阶段的风险投资人，最应该相信正和结果，却偏偏陷入了零和思维，这很有意思。不过换个角度看，这一切正在奠定我认为最令人兴奋的事情的基础：我们真的处于应用浪潮的前夜。你可以调用资本，不需要同时成为一个招募了十年的工程团队，就能有实际产出。

现在，所有尚未被软件服务到的领域——也就是几乎所有领域——都迎来了机会。医疗记录、预约挂号、法律服务……每个人都说AI终于能让律师工作自动化了，这是这个世界上唯一一件大家都表示欢迎的变化。

Steven Sinofsky 44:24 以前风险投资喜欢说：商业地产很复杂，如果有个真正懂商业地产的人来做软件公司就好了，但他们不懂软件；找一个懂软件的联合创始人，再让他学20年商业地产的专业知识——很难。但现在，从这类想法到产品落地，变成了一个资本问题，这是一个新的抽象层次。

我还记得自己职业生涯第一次客户拜访，是去见一位医生，他在主修最早期计算机科学之后才去上的医学院，然后自己写了一个DOS程序来管理门诊预约。你以为这只是一个日历，其实完全不是。他们听到电话里的关键词，就要判断是5分钟、还是20分钟、是否需要X光、是否需要心电图，还要同时安排抽血——不只是你需要的那10分钟，而是整个就诊流程的并行调度。他的软件做到了这一点，但花了他多年时间。那种事情，以后可以由真正懂医疗的人来完成，不需要会写代码。

Steven Sinofsky 45:55 而且不仅仅是能写出来，每个人的抽象层次都在提升。现在如果你在为手机开发，手机的抽象层次已经很高了，你不需要自己写文本控件、UI组件——20年前，创业的第一步就是把这些都自己建一遍。

Erik Torenberg 46:18 是的，这对于能够做成什么事情至关重要。我想聊聊其他可能值得重新审视的基本假设——比如现有巨头与初创公司的关系。我们谈了很多创新者困境，现在的情况是什么？现有巨头掌握资本优势，但与此同时，你会以为现有巨头早该碾碎的初创公司，却偏偏活得好好的。

Martin Casado 46:39 这真的很奇妙。如果六个月前你问我，"现有巨头有什么优势"，答案是：资本、现金流、分发渠道。但AI把分发问题基本解决了——它直接解决了需求端的问题。而且，这些初创公司能融到的资金数量，让它们在资本层面和微软、Meta处于同等水平。所以针对这两点，我认为我们进入了一个全新的竞争格局。

分发优势常常被低估，它过去有多难以逾越。以前你想让用户用你的产品，要花大量营销预算，还不知道回报在哪里；但现在，对GPU和算力token的需求几乎是无限的，你可以完全量化地决定投入多少来驱动增长和漏斗顶端。

以前对初创公司来说极难的事情，现在容易多了。这正是Cursor、Anthropic和OpenAI飞速崛起的原因——资本获取能力的改变，让它们站上了与巨头同等的竞争位置。

Steven Sinofsky 48:12 是的，我的整个职业生涯都是靠管理成千上万名工程师来构建别无他处可以构建的东西——这就是建立操作系统的护城河，几乎是无限深的壕沟。读一读《乔布斯流亡记》，你能真正感受到，NeXT的代码是从卡内基梅隆大学的Mach内核开始的，不可能完全从零开始。

如何颠覆现有企业，有一个在哈佛商学院流传的笑话——当克莱顿·克里斯滕森还在的时候：他们在商学院把"颠覆"作为理论来教，其实它应该在物理系作为自然规律来教授。

我1998年在那里时，克里斯滕森正在写那本书。每一个来自硅谷大公司的人，都以为自己会把那些小公司碾碎，然后你发现它们从来没有被碾碎。AWS真的把谁挤出市场了吗？没有。因为初创公司不会直接冲着巨头去，而巨头只盯着其他巨头。微软更担心亚马逊和谷歌在做什么，根本不在意任何一家初创公司。

但颠覆中真正起作用的是文化因素——这些因素在大公司里是恒定的，是无法改变的"物理规律"：你改变不了绩效考核体系、改变不了大客户销售和市场策略、改变不了薪酬结构和组织架构、改变不了历史包袱和现有客户关系。当你服务着50万个客户时，有太多事情你就是做不了。

这正是颠覆的本质所在。现在我们处于一个神奇的时刻——不仅文化因素一如既往，初创生态系统本身也已高度成熟，就像云计算时代的情况一样：你不用自己建数据中心，不用打电话给AT&T，上线第一天晚上就能开始跑。

Martin Casado 50:59 云计算这件事，其实大家都接受了其寡头格局，没人真的想着把AWS打倒，而是想着"我们能不能在自己的小角落里活下去"。问题是微软、谷歌会不会直接把你的功能免费加进去——答案往往是"会"，但那已经是后话了。

而现在，这些初创公司是真的在正面挑战巨头。你提出了一个很好的观点：以前，在这个行业，竞争力来自于极其复杂的大型工程项目——造芯片、建系统、搭分布式集群，比如Jeff Dean那个时代的工程师是真正的护城河，那是任何初创公司都复制不了的工程壁垒。

而现在，对于这些模型来说，门槛真的只是资本。谷歌有海量数据、有最顶尖的人才，它的模型却被OpenAI和Anthropic碾压。根本原因是文化——一旦你在大公司里生活过，才知道试图在内部推动某些变革有多难。GCP是一个了不起的工程成就，但要在一家大公司里为某个方向释放那么多资本，本身就非常困难。从各家公司的财报电话会议里，你可以看出他们在资本分配上有多纠结，有人把债务移出资产负债表，有人据说在对内部产品限流token，让企业客户优先——而那些产品的竞争对手，完全不受这种约束。

Steven Sinofsky 53:23 我学会了真正尊重这种文化力量。我曾拼命抵抗移动平台的颠覆，本质上就是ARM对英特尔的颠覆。英特尔根本不在乎。我带着第一台Surface来到英特尔，把它摆在桌上，说"这是我们的新电脑"，他们很兴奋，直到我说里面是ARM芯片。他们的反应是：ARM？那是打印机里用的芯片。他们说"我们也是ARM的授权方，我们都知道"，但他们就是不相信ARM能做到我说的事——功耗、图形、永远在线连接——因为英特尔的文化就是摩尔定律和超大规模计算，不是这些。就像谷歌的文化是超大规模，而不是端侧AI。

Steven Sinofsky 54:42 你提出的资本倒置机会非常值得关注：去融资，然后去追逐那些看似属于巨头的领域。而且大家不再会觉得你疯了，看看那些发生的融资轮次就知道。这些公司因此获得了相当大的成功。

Erik Torenberg 55:05 最后一个问题，Vishal之前来做播客时，他认为这些AI系统成就卓著，但在发明新发现方面，尤其是科学突破方面，是相对悲观的。我很好奇，你们觉得数学领域的进展是否与这种判断吻合，或者你们对当前模型架构的局限性有什么最新的看法？

Martin Casado 55:40 我的最新看法是：我认为我们完全清楚这些系统的工作原理——你把一堆数据塞进去，它被锁定在那些数据里，只能做分布内的推断，并沿着那个流形以贝叶斯方式移动。我们能说清楚这些机制，但问题是：这意味着什么，它能解决哪些问题？

人类很难去理解一个用50亿美元打造出来的数字制品。在人类历史上，我们从来没有创造过一个用了这么多算力和这么多数据的单一数字制品。所以一方面，我们确实清楚它的运作机制；另一方面，它包含的数据量和算力之大，也许所有你想要的东西都已经在里面了。

关于这些问题，讨论已经从"它们怎么运作"转向了"它们能做分布外的事情吗——不能；有迁移学习吗——大概率没有；奇点来了吗——大概率没有，大多数人都同意我们不在快速起飞的路径上"。但我认为没有人真正知道答案的问题是：在持续投入数十亿美元之后，它现在的能力边界到底在哪里？

如果把Anthropic能够融到大笔资金、再把这些钱全部倾注进模型的这套"元经济机器"考虑进来，我真的无法预测那意味着什么。这就是那个同样的问题：这玩意儿能治愈癌症吗？也许。如果你往里砸200亿美元，也许真的能有效地治愈癌症。我已经决定，我无法预测一个用200亿美元打造出来的制品的能力极限。

Steven Sinofsky 57:42 对深度关注一切新事物的人来说，承认自己无法预测，是非常重要且很好的态度。我写了58份关于互联网将走向何方的备忘录，很多都是错的。而这个问题甚至和那些还不太一样——如果我投入200亿美元训练一个模型，然后我们两个随便用它做任何事，我真的不认为我们能理解那意味着什么。那么多算力、那么多数据，我不知道它的能力极限在哪里。

但说到生物医学，我另一半是做研究的医生，她用AI做神经外科相关的工作。让人印象深刻的是，它能看出只有经验才能识别的模式，而如果有一万篇相关论文都在它的模型里，它就能发现任何人都无法单独发现的规律。这是一种相对基础的AI能力，但它确实正在打开新的研究方向。

不过，关于用AI发现新药，我要说一点：制药的难点从来不在候选药物的发现——自80年代起，我们能发现的候选化合物就已经多于能测试的。真正的挑战一直是有效性和安全性的验证，需要在真实人体上进行，这非常困难。

Martin Casado 59:46 让我坦诚说说我之前的一个判断失误。关于这些系统的通用能力问题，我一开始是在回应Bostrom的"递归自我改进与快速起飞"理论——你创造出它，退一步，然后它接管了世界。我认为那明显不是正在发生的事情，大多数人也同意。但我没有预料到的是，我们能够如此有效地持续往里砸钱，而且规模效应定律还在继续成立。

我不知道一次1000亿美元的训练运行意味着什么——这笔钱来自那个元经济机器，背后的人也许想治愈癌症，也许想造武器，谁知道呢？将如此多的资源集中起来并有效使用，我认为这是非常新的事情，我们还不理解其含义。把这么多资本往错误的方向砸，可能是非常危险的。

所以我认为，这场对话需要从"奇点爆炸时刻"转向：将如此多的资源集中起来意味着什么，这才是真正需要演进的方向。

Steven Sinofsky 01:01:11 你本质上是在讨论指数级增长，只是这里的指数是以美元计算的。我们大家都知道，没有人能很好地对指数建立直觉。

但我会说，这和复杂工程项目的堆砌不同——你不是在用大量资金同时攻克几十个问题，你是在构建一台机器。我记得一次又一次地在英特尔的会议上听到"我们有5GHz，我们有这么多晶体管"，然后没有人知道拿这些来做什么，大家只是在构建机器。

而这一次，如果你说"我想穷举所有的蛋白质组合"，你只需要把它变成一个钱的问题。这说法很妙——我们可以把之前几乎是无穷大的问题，通过注入资本让它变成有限的。把它从工程问题变成资本问题——这是一种全然不同的底层规律。

就以这个收尾吧，现在是2:30了。这期节目太棒了，感谢两位。谢谢，谢谢大家。

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据追风交易台，摩根士丹利于2026年8月24日启动对英伟达的信用评级覆盖，给予中性评级，并建议投资者在现金债券和信用违约互换（CDS）两个市场均保持观望。摩根士丹利信用研究分析师Lindsay A Tyler及策略师Nishant Satyam在报告中指出，英伟达的信用基本面依然稳健，但围绕其或有负债的透明度不足及尾部风险规模，令当前时点介入为时尚早。

摩根士丹利预测，将各类或有义务纳入统计后，英伟达的全口径信用敞口至2028年底可能达到约2000亿美元，其中约1700亿美元来自资产负债表之外的调整项与或有义务。尽管如此，该行模型显示，即便在增长趋于平稳的压力情景下，英伟达的杠杆率仍维持在约0.7倍，自由现金流偿债能力约为15%，信用基本面整体仍具支撑。

资产负债表即服务：英伟达信用故事的结构性转变

报告提出，传统杠杆指标已不足以全面反映英伟达的信用状况。随着AI算力周期向超大规模云厂商、AI实验室及企业客户延伸，英伟达持续增长的净现金头寸正被越来越多地部署为生态系统融资的战略支撑，资产负债表本身已成为其产品与服务的组成部分。

报告指出，英伟达近期推出了多项支持机制：在逾5000亿美元合作伙伴关系框架下，为项目层面提供最高25%的剩余价值支持（RVS）；通过PORTS-Pike俄亥俄州园区的约4.25吉瓦壳体设施提供剩余价值担保（RVG）；以及面向新兴云服务商的收入分成与信用支持模式。这些定向支持机制能够撬动银行、私募信贷、保险及公开市场的更大规模资本，通过资产支持和合同支持结构形成融资闭环。

从财务预测来看，英伟达的基本面依然强劲。摩根士丹利预计，至FY29/CY28，英伟达资产负债表债务净额后的净现金头寸可达约5200亿美元；即便纳入约1700亿美元的调整项与或有义务，净现金仍约为3500亿美元。全口径总杠杆率约为0.4倍，股东回报后自由现金流与全口径总债务之比超过100%。

1700亿美元调整项：三大或有义务来源拆解

摩根士丹利将约1700亿美元的调整项与或有义务划分为三个主要类别。

第一类为约380亿美元的最低评级调整项，涵盖租赁负债（含未开始履行的承诺）、合作伙伴租赁担保、PORTS-Pike RVG，以及CoreWeave容量安排等。英伟达已披露320亿美元的未开始履行租赁义务，期限3至20年，预计于FY27第二季度至FY33年间陆续启动。报告假设15年期限、6%折现率及3%年度递增，估算当前承诺最终将新增约208亿美元租赁负债。

第二类为约680亿美元的RVS敞口，与逾5000亿美元合作伙伴关系挂钩。2026年8月10日，英伟达宣布与Apollo、贝莱德、黑石、Brookfield、高盛及KKR建立合作，旨在为AI基础设施动员逾5000亿美元第三方资本。报告构建了一套假设驱动的多期RVS模型，以约350亿美元/约1吉瓦GPU融资为单笔模板，假设RVS仅覆盖较短期限的A1档银行持有部分，在15笔约300亿美元以上的融资交易框架下，至CY28底累计A1融资规模约1050亿美元，税后RVS或有义务峰值约在CY29年初达到约900亿美元。

第三类为约640亿美元的收入分成与信用支持敞口。英伟达2026年7月1日的博客文章介绍了一种"收入分成与信用支持模式"，旨在为超大规模云厂商以外的客户扩大算力获取渠道。报告对5吉瓦受支持容量进行建模，假设两年期客户合同与五年期承诺价格底线，估算至CY28/FY29底的或有义务约为810亿美元，税后约640亿美元。最清晰的先例是英伟达于2025年9月宣布的63亿美元CoreWeave剩余云容量购买承诺。

评级机构视角：或有义务的债务化处理

标普与穆迪均已就英伟达的或有义务发表立场，但处理方式存在差异。

据报告，标普在2026年8月18日的英伟达评级说明及同日超大规模云厂商网络研讨会上明确表示，芯片RVS可依据摊余贷款余额与折旧后芯片价值之间的缺口形成债务调整，前提是最终受益方为非投资级主体，调整金额按21%美国企业税率进行税后处理。

标普还指出，第三方租赁担保/支持，以及对"交易对手未购买云容量"的支持，均可参照租赁担保处理，纳入类债务调整。标普预计，PORTS-Pike RVG相关债务调整将从CY28/FY29的42亿美元上升至CY31/FY32的约377亿美元，此后随租赁付款推进而下降。

穆迪则在2026年8月18日的英伟达评级说明中指出，约1250亿美元的潜在支持承诺可能对信用状况形成压力，将结合运营表现、杠杆率、流动性及担保被触发的可能性综合评估，但未公布具体的债务调整方法论。穆迪还将维持担保敞口后的卓越财务实力列为进一步上调评级的明确前提条件。

基本面支撑，但尾部风险促使观望

摩根士丹利认为，当前英伟达信用利差的绝对水平并不昂贵，但建议投资者保持耐心，暂不介入。

从相对价值来看，英伟达5年期CDS报约84/89个基点，较同为高评级的GOOGL和AMZN宽约25个基点；英伟达2036年到期债券利差仅比评级更低的IBM和AT&T同期限债券窄约10至20个基点。当前利差对于Aa1（正面展望）/AA评级主体而言并不偏贵，目前市场定价更接近BBB级水平。

然而，报告仍建议观望，理由在于：逾5000亿美元合作伙伴关系仍处于意向书阶段，收入分成与信用支持框架披露细节有限，支持规模、节奏及评级处理方式均存在不确定性；随着敞口通过SPV、合同安排及私募融资结构转移，信息透明度可能持续受限。该行表示，若CDS超过100个基点、现金债券达到AT&T水平，介入将更具吸引力。

在工具选择上，摩根士丹利认为CDS可能小幅跑输现金债券，原因在于潜在的贷款方对冲需求及主题性仓位布局；现金债券则受益于英伟达无基本融资需求这一有利因素，尽管近期新发债券相对于AVGO和MU的要约收购活动构成不利技术面。该行同时指出，若CY28年底或有敞口因融资节奏放缓、交易对手信用质量改善或支持覆盖交易减少而低于预期，叠加高评级高增长信用的相对价值支撑，做空英伟达信用的理由并不充分。

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用户规模仍是本季度增长最直接的驱动力。

二季度，BOSS直聘平均月活跃用户数（MAU）达到7020万，同比增长10.4%，首次突破7000万；截至6月底的过去12个月，付费企业客户达到720万，同比增长10.8%。

当前，BOSS直聘开始针对不同成熟度的市场，采用两套不同的增长逻辑。

在蓝领、中小企业和低线级城市，BOSS直聘仍处于提高渗透率的阶段。二季度，生产制造、供应链物流等蓝领岗位增速继续领先大盘。

以喀什为例，上半年当地月均在线岗位和活跃求职者数量同比增速均超过40%；许昌的跨境电商、永州的电商和文旅产业，也带动了新的招聘需求。

这部分市场过去更多依赖线下招聘、熟人介绍或本地中介，数字化程度相对较低，因此新增用户本身仍能带动平台网络扩大。

而在一二线城市以及白领、大型企业等渗透率已经较高的市场，增长方式正在发生变化。

管理层在电话会上表示，三四五线城市仍将以用户增长和渗透率提升为核心；在一二线市场，则计划在保持用户增长的基础上，借助AI提高招聘效果，并逐步提升商业化水平。

目前，BOSS直聘已经将AI能力从职位推荐进一步延伸至招聘后的沟通、筛选、面试等环节。

公司披露，上半年面向高端白领、金领以及批量蓝领招聘客户的AI产品，在企业客户规模、意向候选人交付量和客户服务单价等指标上均实现较快增长。

这意味着，BOSS直聘下一阶段的增长不只取决于还有多少新增用户，也取决于能否从已有用户和招聘需求中提供更深的服务。

这种变化已经开始反映到利润表。

二季度，公司经营利润达到8.63亿元，同比增长32.6%，经营利润率同比提升5个百分点。

同期公司还承担了世界杯相关的一次性营销投入，销售与营销费用由去年同期的4.20亿元升至5.81亿元。

现金储备也让BOSS直聘开始加大股东回报。

公司此次宣布派发约2.3亿美元年度股息，加上年内超过3亿美元的股份回购，派息与回购总额已经超过上一年度经调整净利润的100%。

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浙商证券最新发布的业绩报告显示，2026年上半年，公司实现营业收入57.03亿元，同比增长49.33%；归属于母公司股东的净利润16.11亿元，同比增长40.21%，营收与净利润均为2021年中以来的增速最高。

从核心财务指标看，浙商证券期内各业务同步增长，现金流量大幅为正，显示了较扎实的财务表现，另外，加权平均净资产收益率4.31%，和去年半年报比足足增加1.10个百分点。上述迹象显示，浙商证券可能进入一个新的利润上升周期。

经纪业务：客户资产破1.2万亿元

经纪业务方面，截至报告期末，公司服务客户资产规模突破1.2万亿元（不含子公司），同比增长46%。这与该公司上半年股基交易额6.95万亿元，同比增长75%的表现不谋而合。信用业务方面，截至报告期末，公司融资融券余额405.44亿元，较上年末增长23.51%，市场份额提升至1.342%；股票质押结存规模33.56亿元。

另外，财富管理业务方面，报告期内公司新增各类金融产品销量341亿元，同比增长145.32%。其中，金融产品保有量680亿元，同比增长79.42%，显示了较大的客户潜力。

公司中报称，期内全力巩固私募业务领先优势，拓宽浙商财富FOF策略广度，并在公募业务上聚焦“券结+生态”与专户新模式，后者有力拓展了公司财富业务的底座。

投行业务：融资947.2亿元

投资银行业务方面，报告期内公司完成股权、债券主承销项目共239单，融资总规模947.2亿元，实现投行收入4.41亿元。其中，股权方面完成3单主承销，承销金额14.9亿元，相比往年平均水平表现更好。

债券方面完成236单主承销，承销金额932.3亿元。Wind数据显示，公司债承销规模位居行业第8位，浙江省内公司债承销金额及单数均位列第1。

自营收益和资产管理同步增长

证券投资业务方面，报告期内公司自营营业收入及利润均同比增长，权益资产收入贡献占比提升，销售交易业务交易量稳步增长。

从财务报表看，公司投资收益19.15亿元，同比增长67.45%；公允价值变动收益2.51亿元，同比下降8.70%；利息净收入7.70亿元，同比增长42.40%；手续费及佣金净收入27.11亿元，同比增长49.19%。

资产管理业务方面，公司通过全资子公司浙商资管开展资产管理业务。截至报告期末，存量资产管理规模954.6亿元，较年初增长5.71%；其中权益类产品规模109.75亿元，较年初增长48.54%。报告期内，公司公募基金及各类集合产品销售总量771.42亿元。

整体来看，浙商证券2026年上半年营收、净利润均实现较快增长，经纪、财富管理、投资银行、证券投资、资产管理等主要业务均实现增长，经营还是表现出一定的上升势头。

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