7月21日，据报道，诺和诺德将礼来告上美国法院，指控其在面向消费者的广告中通过"高剂量对低剂量"的比较方式误导患者，在关键市场争夺期实施不正当竞争。

随着双方口服GLP-1产品陆续上市，这场价值数千亿美元市场的竞争正从产品、产能延伸至品牌营销与法律层面。对于正面临市场份额压力的诺和诺德而言，此次诉讼也反映出新管理层更加主动的竞争策略。

周二，诺和诺德股价在哥本哈根交易所跌约1%，礼来美股上涨约1%。

诺和诺德：礼来广告存在误导性比较

诺和诺德已向美国新泽西州联邦地区法院提起诉讼，指控礼来违反广告法及不正当竞争法。

根据诉状，诺和诺德重点质疑礼来一则自今年2月起投放、名为 “Watch This: Head-to-Head” 的广告。公司指出，该广告在比较GLP-1药物疗效时，刻意以礼来产品的高剂量与诺和诺德产品的低剂量进行对比，且未纳入最新临床研究数据，从而向消费者传递具有误导性的结论。

诉状称，这并非一次性的广告行为，而是礼来在多个疾病领域长期采用的比较营销模式的一部分。

诺和诺德表示，在GLP-1市场进入关键发展阶段之际，这类广告可能对消费者认知及市场竞争造成更大影响，因此对公司商业利益带来的损害也更为严重。截至目前，礼来尚未就诉讼作出公开回应。

新CEO上任后，诺和诺德竞争策略明显转向

此次起诉，也是诺和诺德新任CEO Maziar Mike Doustdar上任后采取的一系列强硬竞争举措之一。

自Doustdar执掌公司以来，诺和诺德明显加强了通过法律手段维护市场地位的力度，此前已对包括Hims在内的多家公司发起诉讼。

报道援引市场人士称，在GLP-1竞争持续升温、礼来不断扩大市场份额的背景下，诺和诺德正试图将竞争范围从产品本身延伸至营销规范、品牌形象及渠道管理，以减缓竞争压力。

GLP-1竞争进入"全面战"

过去几年，GLP-1药物迅速成为全球增长最快的医药赛道之一，数百万美国患者已经使用或尝试过诺和诺德的Wegovy及礼来的Zepbound等产品。

今年以来，随着诺和诺德推出Wegovy口服片剂、礼来推出Foundayo，GLP-1市场正由注射剂竞争进一步延伸至口服制剂，产品形态更加丰富，也意味着双方围绕患者、医生及消费者认知的争夺进一步加剧。

诺和诺德在诉状中强调，目前正处于GLP-1市场发展的"拐点"阶段，因此礼来涉嫌误导性的广告行为对公司的品牌形象和商业利益造成了尤为严重的影响。这场全球两大减肥药巨头之间的竞争，正从产品研发、产能扩张，进一步升级至法律与营销层面的全面较量。

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自动态调整机制运行以来，普通型人身保险产品预定利率研究值先后为2.34%、2.13%、1.99%、1.90%、1.89%、1.93%和1.94%；

在经历连续四个季度下降后，研究值于今年一季度回升4个基点，二季度进一步小幅上行。

当前研究值距普通型产品预定利率上限2.0%仅差6个基点；

根据2025年1月落地的动态调整机制，当研究值连续两个季度低于上限25个基点以上时才会触发下调，当前远未触及阈值，2026年各类产品上限维持不变概率较大。

过去三年，人身险产品预定利率经历多轮下调：

其中，普通型产品预定利率最高值由3.5%降至2.0%，累计下降150个基点；自2025年9月起，分红型产品预定利率最高值降至1.75%，万能型产品最低保证利率最高值降至1.0%。

连续调降推动险企压降新业务刚性负债成本，也带来多轮产品切换和阶段性“停售”销售高峰；

研究值企稳意味着这一轮“急降期”接近尾声。

不过，这并不意味着预定利率已经进入上行通道，也不能据此判断低利率周期已经结束。研究值包含多项市场利率及其移动平均因素，后续仍可能随长端利率和行业资产负债状况变化。

在定价上限趋稳的同时，人身险产品结构正在加速向分红险倾斜。

上市险企披露的2025年数据显示，中国人寿个险渠道分红险占首年期交保费的比重已接近60%；中国太保新保期缴业务中分红险占比超过一半，其中代理人渠道占比达到61.4%；新华保险分红险占比在2025年四季度升至77.0%。

相较普通型产品，分红型产品当前预定利率最高值低25个基点，在降低险企保证成本的同时，通过非保证的浮动红利为客户保留收益弹性。

但对保险公司而言，分红险并非简单降低负债成本。产品红利实现率取决于分红账户经营表现，分红险占比提升也对长期投资能力、账户管理、资产负债匹配和销售适当性提出更高要求。

国泰海通证券刘欣琦团队认为，近三年普通型人身险产品预定利率最高值持续下降，叠加浮动收益型产品转型，新单刚性负债成本下降有望逐步带动存量负债成本改善；

但存量高成本保单消化需要较长时间，行业利差压力不会因研究值短期企稳而立即消失。

总体而言，预定利率研究值连续两个季度回升，为人身险产品定价提供了相对稳定的窗口，行业经营重心也有望由频繁切换产品，进一步转向优化业务结构和资产负债管理；

后续仍需关注长端利率走势、保险资金投资收益、分红实现率以及居民有效保险需求变化。

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国内汽车市场的需求承压，头部车企拿到的份额却还在增加。

7月18日，国内汽车市场的需求在收缩，头部车企拿到的份额却还在增加。

中汽协统计分析显示，2026年1—6月，汽车销量排名前十位的企业（集团）共销售1264.9万辆；上汽集团以204.5万辆重回榜首，按中汽协公布的排序，比亚迪股份、吉利控股分列二、三名。

其中，前十车企销量占比达到84.2%，较2025年全年的83.9%进一步提升。

在价格竞争持续、技术路线快速变化的背景下，2026年上半年的车市呈现出明显的结构性分化。

头部集团的规模，正在转化为研发、供应链和海外渠道上的缓冲空间；与此同时，2026年上半年汽车出口同比增长65.3%，海外增量也在对冲国内需求承压。

中尾部及边缘品牌则同时承受资金、销量和研发投入压力，生存空间进一步收窄。

行业集中度上升，意味着市场出清仍在继续，留给中小品牌的转型窗口正在收窄。

01 谁在上升，谁在下行

上汽集团以204.5万辆重登榜首。上汽集团披露，1—6月海外销量73.5万辆，同比增长48.7%；新能源销量79.6万辆，同比增长23.1%。

其中，海外业务是更明确的增量来源。上汽集团披露的上半年海外销量达到73.5万辆，同比增长48.7%。

国内市场，上汽的自主新能源品牌也在增长。上汽集团披露，1—6月上汽乘用车同比增长49.4%，智己汽车同比增长107%。

比亚迪位列第二。比亚迪披露，1—6月汽车累计销量为180.85万辆。

比亚迪的优势，首先来自规模化的电动化产品和较完整的供应链体系。这样的规模，为其在多个价格带持续投放产品提供了基础。

从结果看，比亚迪上半年汽车累计销量同比下降15.72%，但乘用车及皮卡海外销量达到78.94万辆，同比增长68%。这组数据说明，比亚迪的增长重心正在从单纯依赖国内需求转向国内与海外并行。

吉利控股位列第三。吉利控股公布的数据显示，上半年集团总销量193.48万辆，新能源销量110.09万辆，新能源渗透率达到56.9%。极氪、银河等品牌的放量，说明多品牌协同和新能源转型已成为其主要增长抓手。

奇瑞和长安也进入前十，前者的出口表现尤其突出。

奇瑞集团披露，1—6月累计销量135.75万辆，同比增长7.7%；累计出口汽车94.38万辆，同比增长71.5%。出口占比接近七成，海外市场已经成为其销量结构中的重要支柱。

把这些数据放在一起看，头部车企的共同点，不是都有一款爆款，而是同时拥有更大的销量规模、至少一条可持续的海外或新能源增量，以及把智能化技术装上量产车的能力。

从上汽、比亚迪、吉利和奇瑞的数据看，海外市场、新能源产品和智能化量产，正在成为头部车企的共同增量来源。

这说明，新能源和智能化并没有直接改写头部格局，反而让规模、产品矩阵和海外能力的重要性重新显现。

02 行业加速分化

前十名车企占据84.2%的市场份额，是一个具有明确产业分水岭意义的数据。

当超过八成的销量集中在少数巨头手中时，中国汽车产业的商业底层逻辑已经不再是单纯的产品竞争，而是演变为“规模壁垒”与“生态壁垒”的交叉博弈。

然而，在巨头依靠纯粹的销量规模进行碾压的同时，行业中存在着一个无法被忽视的结构性变量，即部分头部造车新势力。

2026年上半年，新势力车企合计交付约109.7万辆，同比增长约18.3%，虽然在绝对销量上难以与前十名的大集团抗衡，但其在终端市场的声量、客流量以及产品定价权上，依然保持着极高的水位。

这种现象打破了传统的“销量决定声量”规律，其核心原因在于这些企业已经实质性地完成了“业务多线发展”的转型，构建了基于跨界生态的防御体系。

一方面，部分带有科技与消费电子背景的新势力，正在将故事从车与操作系统的连接讲到汽车只是物理AI时代的其中一个终端。

汽车对于它们而言，不再是单一的营收来源，而是其庞大硬件生态中的一个移动终端。这种多线发展的业务结构，使得他们拥有更大的用户基数，通过众多业务在消费者端建立起了强烈的“科技护城河”认知。

这种通过多线业务布局拉长战线，不仅可以有效抵御传统巨头的价格冲击，也让其在资本市场维持了较高的估值预期，从而保证了现金流的运转。

一位资深汽车行业分析师告诉华尔街见闻，当前，曾经的那些“腰部品牌”迎来了真正的生存危机。在他看来，未来被加速淘汰的，既不是拥有百万销量的传统大厂，也不是拥有流量与生态壁垒的头部新势力，而是那些“既没有规模效应摊薄成本，又缺乏多线生态支撑声量”的中小品牌及边缘合资车企。

小鹏集团CEO何小鹏此前给出一个预测，未来有规模销量的中国本土品牌可能仅剩5家左右，绝大多数现存品牌将被淘汰。他当时也用手机行业来类比：“最后会剩下五家左右中国企业，就5家强的，其他都叫做Others”。

这种残酷的产业洗牌，已经切实传导并重塑了消费者的购车认知。

过去几年，中国消费者对新品牌有着极高的包容度，愿意为了尝鲜去购买非共识产品。随着部分边缘品牌经营风险暴露，消费者对售后、软件服务和二手车残值的担忧上升，品牌能否持续经营，正在成为购车决策的一部分。

一位已经买了两辆新能源车的车主对华尔街见闻表示，他在入手第一辆新能源车的时候，考虑了很久要不要入手哪吒GT，后面就刷到哪吒的经营状况，于是果断放弃，他和朋友们今年都入手了新车，在入手新车时，会时常关注蔚小理等这些新势力品牌的新车，但是在新势力品牌中，也会选择经营状况稳定的品牌。

毕竟在智能电动车时代，汽车高度依赖云端服务和软件OTA。一旦品牌倒闭，消费者面临的将是车机断网、智驾停摆、售后无门以及二手车残值断崖式下跌的局面。

因此，终端市场的信任票正在不可逆地向两类企业集中，一类是像前十名榜单中那样，拥有庞大销量基盘、绝对不会倒闭的传统大厂；另一类则是拥有多线业务支撑、背后有庞大生态系统背书的头部新势力。

总结上半年的行业走向，84.2%的集中度不仅是销量数字的聚拢，更是产业资源与消费者信任的集中。在接下来的存量博弈中，对于长期销量低迷也不见声量的品牌，留给它们调整战略的时间窗口，已经所剩无几。

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7月21日，据《华尔街日报》报道，微软与法国AI初创公司Mistral AI宣布扩大长期合作。微软将提供数十亿美元资金，支持Mistral在欧洲建设GPU数据中心，并将其核心AI模型全面接入Azure和Copilot等产品体系。

对于微软而言，这既是兑现扩大欧洲数据中心投资承诺的重要一步，也是在欧洲监管趋严背景下强化本土AI生态的关键布局；对于Mistral而言，则意味着借助微软渠道加速打开企业级AI市场。

在全球AI竞争逐渐从模型能力转向生态、渠道和基础设施之际，双方此次合作释放出一个明确信号：微软正通过扶持本土模型供应商，争夺欧洲日益升温的"主权AI"市场。

数十亿美元资金支持欧洲数据中心建设

据《华尔街日报》报道，微软未披露具体投资金额，仅表示将向Mistral提供“数十亿美元（multibillion-dollar）”级资金，用于其在欧洲建设GPU数据中心。

根据协议，Mistral将新建GPU算力集群，其中部分算力将供微软Azure客户使用；同时，Mistral旗下旗舰模型Medium 3.5和OCR 4将接入Microsoft Foundry、Microsoft Copilot Studio及Azure Local等产品。

微软副董事长兼总裁Brad Smith表示，与Mistral的合作已成为微软更广泛欧洲战略的重要支柱。Smith指出，微软通过Azure获取云服务收益，Mistral则借助模型调用实现商业化，双方形成互补的商业模式。

值得关注的是，此次合作还将增强Azure Local能力，使企业能在自有数据中心部署AI系统，在无需持续连接公有云的情况下运行模型，更贴合金融、政府及医疗等行业对数据安全与合规的要求。

Smith称，越来越多客户希望拥有更多自主权和控制力，这正是Azure Local的核心价值所在。

"主权AI"成为合作核心逻辑

此次合作背后的关键词，是欧洲近年来持续升温的"主权AI（Sovereign AI）"。

所谓主权AI，是指通过建设本地算力基础设施、本地部署AI模型、掌控数据流向以及发展本土AI产业链，降低对海外科技公司的依赖。这一理念近年来已成为欧洲AI政策的重要方向。

Gartner AI分析师Arun Chandrasekaran认为，此次合作将帮助微软更好满足欧洲客户对于本地AI基础设施和数据主权的需求。

Mistral一直是欧洲技术自主路线最坚定的倡导者之一，并持续呼吁建设欧洲本土超级智能体系。Smith甚至表示，欧洲客户完全可以依赖Mistral模型，而无需使用OpenAI、Anthropic等美国公司的模型。

这一表态也反映出微软AI战略正在发生变化。尽管微软仍是OpenAI的重要投资方，并已与Anthropic建立数十亿美元级合作关系，但其正在持续扩大第三方模型生态，降低企业客户对单一模型供应商的依赖。

企业客户高度重叠，渠道成为Mistral最大筹码

事实上，微软与Mistral的合作并非首次。双方自2023年便开始合作，而此次升级重点瞄准金融、制造、医疗等受监管行业的企业客户。

Mistral CEO Arthur Mensch表示，公司现有客户中约三分之二同时也是微软客户，高度重叠的客户基础使双方合作具备天然协同效应。他直言：分发渠道就是王道。

借助微软Azure和Copilot生态，Mistral能够快速扩大企业客户覆盖范围，而微软则借助Mistral进一步丰富AI模型供给，为欧洲客户提供更多本地化选择。

今年2月，Mistral还与埃森哲达成合作，进一步拓展企业客户网络。目前，Mistral估值约140亿美元，公司预计今年营收将突破10亿美元，不过与OpenAI、Anthropic等美国AI巨头相比，规模仍存在明显差距。

微软加速构建多模型生态，应对AI竞争新阶段

此次合作，也体现出微软AI战略正在从押注单一模型向构建开放生态转变。

市场研究机构Recon Analytics数据显示，2025年下半年，Copilot用户对Google Gemini等竞品的使用意愿有所提升，微软在AI产品竞争中的压力有所增加。

微软CEO Satya Nadella近期曾表示，公司希望推动AI行业摆脱由少数前沿模型公司主导的发展模式，未来企业客户应拥有更多模型选择，而非依赖单一供应商。

随着欧洲监管持续强化、本地主权AI需求不断提升，微软正在通过与Mistral等区域AI企业深化合作，构建更加多元化的模型生态，同时进一步巩固Azure在欧洲企业AI市场的竞争优势。

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二季度，公司调整后每股收益3.57美元、营收483亿美元，均超出市场预期；调整后息税前利润（EBIT）由上年同期的30亿美元增至39.4亿美元。关税相关成本回落、运营效率改善以及高利润车型持续热销，共同推动盈利能力提升，也显示传统燃油车业务依然是公司利润的核心支柱。

基于此，通用汽车将全年调整后EBIT指引上调至140亿至160亿美元，调整后每股收益预期提高至12至14美元。公司认为，电动车经济性改善、适度的价格提升、监管环境改善以及持续推进的关税成本对冲，将继续支撑下半年业绩表现。

高利润车型需求强劲，北美利润率继续改善

通用汽车董事长兼CEO Mary Barra在致股东信中表示，北美市场需求依然稳健，主要受皮卡和SUV产品阵容带动。

二季度，公司北美调整后EBIT利润率升至8.6%，保修成本持续下降，电动车业务亏损进一步收窄，运营效率也有所提升。

具体来看，GMC Sierra创下二季度历史最佳销量纪录，雪佛兰Traverse和Trailblazer销售表现同样强劲。与此同时，公司继续控制终端促销力度，使激励水平维持在行业平均以下，平均成交价则提升至52400美元以上，高利润产品组合进一步增强盈利能力。

不过，管理层也指出，高车价和高利率仍然压制部分消费需求，可负担性依旧是未来销售的重要挑战。

美国销量回落，电动车业务仍承压

盈利改善并未掩盖电动车业务的压力。

二季度，通用汽车美国市场交付量同比下降4.2%至约71.5万辆。公司表示，一方面，凯迪拉克XT4、XT6以及雪佛兰Malibu等车型停产，对整体销量形成拖累；另一方面，联邦电动车税收抵免结束前的抢购效应提前释放了需求，导致本季度电动车销量明显回落。

雪佛兰Equinox EV、Blazer EV以及GMC Hummer EV销量均大幅下滑。截至目前，公司已累计计提约45亿美元电动车相关费用，若包含非现金项目，总影响金额达到72亿美元。

尽管如此，通用汽车仍保持美国电动车市场第二大厂商的位置，仅次于特斯拉。

关税压力缓解，盈利预期进一步上修

关税成本改善，是本次业绩超预期的重要推动因素之一。

通用汽车在最新指引中，将"监管环境改善"和"持续推进关税成本对冲"列为上调全年盈利预期的重要依据，显示此前困扰行业的关税压力正在边际缓解。

这也是通用汽车今年第二次上调全年业绩指引。管理层预计，随着电动车单位经济性持续改善、成本控制不断推进以及运营效率进一步提升，公司下半年盈利能力仍有望继续增强，而皮卡和SUV等高利润车型预计仍将是支撑业绩的核心动力。

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中国车企正加速攻略欧洲市场。

今年前5个月，在欧盟、英国和EFTA市场，BYD、奇瑞、零跑的注册量分别同比增长145.2%、316%和552.9%。中国车企在欧洲的增长速度已经很难被忽视。

高增长背后仍有低基数因素。相比大众、宝马、奔驰、雷诺等传统品牌，中国品牌在欧洲的绝对销量仍然有限，但它们进入欧洲的方式正在发生变化。

欧盟对中国制造电动车加征关税后，中国车企并没有退出欧洲，反而开始调整产品和生产安排。Transport & Environment数据显示，今年一季度，中国制造电动车占欧盟纯电市场的份额从2024年的22%降至17%，但中国品牌在欧洲插混市场的份额已经从3%升至13%。

关税改变了进入方式，却没有消除中国车企在欧洲的机会。

比亚迪在匈牙利推进乘用车工厂，奇瑞借助西班牙本地生产进入欧洲，零跑依靠Stellantis的渠道、售后和制造资源扩大销售。小鹏的打法不同：它把智能驾驶和软件能力作为品牌差异化的一部分，并通过麦格纳在奥地利格拉茨进行整车组装，同时评估扩大欧洲产能。

小鹏的案例很有代表性。它拥有中国市场积累下来的智能化能力，却要在欧洲重新面对经销商、租赁、残值、售后和本地生产这些传统汽车行业的问题。

中国车企闯欧洲，已经不只是把车运过去。更大的问题是，如何在一个成熟、复杂、增量有限的汽车市场里，把这门生意做下去。

门槛提升

中国车企在欧洲的增长，更多是市场份额的重新分配。

经历过去几年盘整，2026年以来欧洲汽车市场整体恢复缓慢，销量仍低于2019年水平。当地消费者有稳定的品牌偏好，汽车购买也普遍依赖金融、租赁和经销商体系。中国车企在国内最熟悉的那套快速上新、配置竞争和直营成交模式，不能直接搬到欧洲。

欧洲不是一个等着新品牌填补空缺的市场。

汽车消费方式的差异更明显。德国、法国、英国等市场中，租赁和金融方案占据重要位置。消费者关注的并不只是指导价，还包括月供、金融成本、三年后的残值，以及车辆出了问题之后能不能及时维修。

一辆车能不能按时交付，维修网点够不够近，二手车能不能卖出合理价格，都会影响购买决定。对新品牌来说，产品能不能吸引消费者，只是交易开始前的一步。

这也是为什么中国车企在欧洲出现了不同的进入方式。

比亚迪更依赖规模、供应链和自建工厂，希望通过本地生产和产品矩阵摊薄成本；奇瑞把多品牌和插混产品带到欧洲，再利用西班牙本地制造降低进入门槛；零跑则借助Stellantis的销售和售后网络，减少新品牌从零铺设渠道的时间。

这些动作都是希望减少对过往出口模式的依赖。

欧盟提高关税之后，海运、库存和交付周期都变得更重要。纯电动车仍是中国品牌进入欧洲的主力，但插混、增程等产品重新受到重视，背后是欧洲充电网络、长途出行和冬季续航等现实问题。

欧洲消费者并不会因为中国车企在中国市场卖得很好，就自动接受它们。品牌需要在当地重新建立信任，而信任很大一部分来自经销商、金融机构和售后网点。

在这场竞争中，小鹏是一个比较典型的样本。它没有比亚迪的规模，也没有零跑背后的欧洲传统车企资源，不过它可以先用智能化吸引用户，再想办法补上渠道和本地经营。

小鹏最早从挪威、瑞典、丹麦等电动车渗透率较高的市场开始全球化。后来，它把德国作为重要市场，试图进入欧洲汽车工业最成熟、竞争也最激烈的地方。

据小鹏官方披露，今年一季度，小鹏在德国注册量为1207辆，同比增长179.4%。

这个数字还不足以改变德国市场格局，却说明小鹏已经从寻找愿意尝试的消费者，进入寻找能够覆盖大市场的经营方式。

智驾先去敲门

中国车企进入欧洲，必须给消费者一个购买它的理由。

依靠低价并不容易持续。关税、运输、认证和本地运营成本加上去之后，中国品牌与欧洲品牌的价格差距可能迅速缩小。小鹏希望用智能驾驶、软件和硬件能力，建立一个高于价格竞争的品牌形象。

小鹏汽车CEO何小鹏在当地时间7月16日被问及与比亚迪进军欧洲市场的差异时表示，小鹏跟比亚迪是一家完全不同的公司，我们的市场逻辑不一样。比亚迪有比亚迪的道，但是小鹏是希望在软件，在硬件的科技领域做出不一样，做出一个在欧洲的中高品牌。

这套思路在中国市场有已验证。中国智能汽车市场已经把辅助驾驶从少数高端车型的功能，推向更大的价格区间。小鹏希望把在中国积累的算法、数据和软件能力带到欧洲，形成区别于传统车企的品牌记忆。

但进入欧洲后，智能驾驶首先遇到的不是用户体验，而是法规。

何小鹏提到，目前自动辅助驾驶在欧洲，需要欧盟DCAS法规落地之后才行，还要保证最后的安全系数，包括数据隐私的保护条例都要做到。”

据华尔街见闻了解，欧盟正在持续完善车辆安全、驾驶辅助和自动化驾驶相关规则，UNECE也在推进自动驾驶、联网汽车和驾驶员辅助系统的法规框架。联合国WP.29批准的DCAS UNR 171 series 02法规将在2026年底开始施行。

中国车企在中国已经实现的功能，进入欧洲后不能只做一次软件适配。车辆需要重新进行型式认证，功能开放范围、数据使用、事故记录和软件更新，都要符合当地要求。

欧洲道路环境也会给算法带来不同问题。骑行者、行人、交通标识、路权关系和驾驶习惯，都与中国城市道路不同。有新势力自动驾驶团队人士对华尔街见闻表示，欧洲本地研发需要处理这些差异，同时遵守GDPR等数据规则。

中国车企可以把硬件和算法带到欧洲，却不能直接把中国道路数据、用户习惯和事故处理经验照搬过去。对于智能驾驶来说，本地数据采集、法规认证和责任处理，都会增加研发和运营成本。

智能驾驶在欧洲短期内也不一定能够单独带来软件收入。小鹏目前仍然以硬件和软件整体销售为主，未来是否单独收取软件授权费，还处于内部讨论阶段，并不是已经公布的商业计划。

智驾能把消费者吸引到展厅，却不能替小鹏完成认证、交付和售后。技术带来的关注，最后还要经过欧洲的法规和商业体系。

这也是本地生产开始变得重要的原因。车不再只是从中国出口到欧洲，生产、交付和供应链都要逐步靠近当地市场。

工厂不只是落地

关税让本地生产从成本选项变成了市场进入条件。

但欧洲的现实是，它并不缺汽车工厂，缺的是能够长期填满这些工厂的订单。

数据显示，2026年德国大众工厂的平均产能利用率约为81%；欧洲汽车市场整体销量仍明显低于2019年水平。

这给中国车企提供了机会，也让双方的谈判变得更复杂。

欧洲拥有成熟的工厂、工人和供应商体系，中国车企不必完全从零开始。但欧洲工厂的人工、能源、环保和用工成本也更高，工会和地方政府对就业、投资和产量有明确要求。

中国车企想要的是快速落地和较低成本，欧洲各方关心的则是工厂能否长期生产、当地就业能否保住，以及企业是否愿意继续投入。

目前中国车企在欧洲大致有两种做法：一种是自己建设工厂，掌握生产和供应链；另一种是先借用欧洲已有的产能和渠道，缩短进入时间。

比亚迪选择在匈牙利建设新能源汽车乘用车工厂，掌握更多生产和供应链控制权。不过华尔街见闻了解到，因匈牙利近期政策变化，该厂落地时间较此前预估有所退后。

奇瑞借助西班牙巴塞罗那的本地生产项目进入欧洲，先利用已有制造基础和合作关系，减少建厂时间。

零跑则通过与Stellantis合作，使用欧洲现有的制造、销售和售后资源，解决新品牌进入欧洲时最难补上的几块短板。

小鹏目前是通过麦格纳在奥地利格拉茨进行整车组装，走的是先利用成熟产能、再评估扩大布局的路线。这种方式投入更轻、速度更快。

何小鹏透露，希望在将来可能在欧洲不止一个，甚至有多个不同的制造工厂、不同的研发基地，可能有汽车的，也可能甚至有机器人等各种各样的。

小鹏方面正在评估扩大欧洲产能，包括新增产线或收购现有工厂。华尔街见闻则从小鹏汽车高层管理人士处了解到，其正在与大众集团洽谈收购产线。

大众方面4月曾表示，正在评估让中国车型进入欧洲或共享部分产能。不过随后又有消息称，不存在此类谈判。

这套说辞背后，欧洲工厂不是一块等着被填补的空地。工厂背后还牵涉就业、工会、供应商、地方政府和品牌控制权。

欧盟委员会今年3月提出“工业加速法案”，也在释放一个方向：欧洲希望把更多制造和供应链留在本地。

本地生产也不只是为了减少关税和海运费用。厂房、工人、库存和供应链都要在当地长期付钱，交付周期、零部件库存、售后响应和经销商信心也会受到影响。

销量如果没有及时上来，省下来的运输和关税成本，很快就会被人工、折旧和库存吃掉。

欧洲生意怎么做下去

在欧洲卖车，难度往往不在第一单。

欧洲汽车销售中，租赁和金融方案占据重要位置。国际能源署指出，租赁价格会把车辆折旧计算在内，稳定的残值能够降低消费者的持有风险，也会影响租赁和金融方案的价格。

德国市场尤其能说明这个问题。IEA数据显示，德国2025年的二手电动车销量约为40万辆，占二手车市场的比例略高于6%。二手市场规模起来之后，新品牌能否保持残值，会直接影响下一轮新车销售。

一名熟悉欧洲市场的经销商人士对华尔街见闻表示，残值是一个非常典型的欧洲要求，品牌必须有长期视角。

前述经销商人士估算，当地汽车销售中租赁和银行融资的比例约为60%至70%。这不代表整个欧洲市场的统一比例，但它说明德国经销商面对的不是一次性卖车，而是库存、金融和残值共同组成的一笔交易。

小鹏德国销售运营负责人表示，目前经销商赚钱不是什么问题，更重要的是，他们得有动力。

经销商需要承担库存、人员、试驾、维修和客户投诉。如果新品牌只能靠厂家补贴让经销商短期赚钱，经销商很难长期投入。

目前，小鹏在德国是经销商付款后才发车。这种做法可以降低小鹏自己的库存风险，但经销商需要占用更多资金。对经销商来说，卖车只是收入的一部分，库存周转、维修保养和二手车流转也要算进账里。车企和经销商怎么分配这部分压力，会直接影响渠道能不能继续扩张。

眼下，像德国等市场，当地消费者依赖熟悉的经销商。前述经销商人士指出，德国用户对产品本身的判断很直接，试驾之后的订单转化率高于预期。

这意味着小鹏不能只依靠线上传播和发布会建立品牌。德国消费者会把底盘、续航、辅助驾驶、售后和残值放在一起比较，最后计算的是一辆车三年甚至更长时间的使用成本。

目前，小鹏在欧洲的渠道有直营店、经销商和总代三种模式。不同市场采用不同方式，背后是当地汽车产业结构不同：德国需要经销商的信任和服务能力，北欧市场更容易接受新品牌直营，规模较小的市场则可能更依赖总代。

其他车企也没有一条现成答案。比亚迪要把规模做起来，奇瑞要把多品牌分清楚，零跑要看与Stellantis的合作能不能持续带来订单，小鹏则要证明智能化最终能落到销量和残值上。

不管走哪条路，第一批车卖出去只是开始。很多近两年进入欧洲的车辆，尚未走完完整的租赁周期。等车辆回到二手市场，等经销商卖完首批库存决定要不要继续进货，等本地工厂开始承担人工、库存和折旧，真正的压力才会显出来。

售后网点、零部件、租赁方案和二手车流转，都需要当地市场慢慢建立。总部可以帮新品牌卖出第一批车，却很难长期替代经销商、金融机构和二手车商。

后面再看欧洲市场，别只盯着注册量。第一批车卖完后，经销商还会不会补货；租赁到期后，二手车还能卖多少；工厂跑起来后，每个月是亏是赚。账算到这里，中国车企在欧洲能不能站稳，基本就有数了。

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周二，美股盘初，纳指涨1%，道指涨0.5%，标普500指数涨0.6%。费城半导体指数涨4.5%，存储芯片股普涨，闪迪涨约9%，SK海力士涨约7%。光通信板块上涨，迈威尔科技涨约6%，Coherent涨约8%。台积电涨约4%，报道称台积电拟于2027年将芯片制造价格提高至多10%。

地缘方面，美伊交火仍在持续。据新华社援引伊朗塔斯尼姆通讯社21日报道，位于巴林的美国海军第五舰队司令部发生爆炸。另据报道，巴林首都麦纳麦拉响警报，居民被要求待在避难所内。油价转涨，布伦特原油涨超1%至90美元上方。

本周美国科技巨头财报季正式启幕。特斯拉与Alphabet将于周三率先披露业绩，微软、Meta、苹果与亚马逊则将在下周相继公布财报。东京Aizawa证券基金经理Ikuo Mitsui表示："市场已经经历了相当幅度的调整，与此同时，企业盈利表现总体稳健，比预期更具韧性。"

• 美股盘初，纳指涨1%，道指涨0.5%，标普500指数涨0.6%。
• 欧洲斯托克50指数开盘涨0.4%，德国DAX指数涨0.1%，英国富时100指数跌0.3%，法国CAC 40指数涨0.1%。

• 日经225指数收涨3.3%，报66232.19点。日本东证指数收涨2.4%，报4014.95点。韩国首尔综指收涨3.6%，报6747.95点。

• 美元指数变化不大，欧元报1.1414美元，日元报162.49兑1美元。
• 美国10年期国债收益率变化不大，为4.59%
• 黄金上涨超1%，报约4052美元/盎司。
• 油价转涨，布伦特原油涨超1%至90美元上方。
• 比特币上涨0.2%，报65,459.86美元

美股盘初：三大股指走高，存储芯片股普涨

美股盘初，纳指涨1%，道指涨0.5%，标普500指数涨0.6%。存储芯片股普涨，闪迪涨约9%，SK海力士涨约7%。光通信板块上涨，迈威尔科技涨约6%，Coherent涨约8%。台积电涨约4%，报道称台积电拟于2027年将芯片制造价格提高至多10%。

市场反弹的背后，投资者的目光已锁定本周开始的美国科技巨头财报季。特斯拉与Alphabet将于周三率先公布业绩，拉开大型科技公司业绩披露的序幕；微软、Meta、苹果和亚马逊则将在随后一周相继发布财报。

当前市场的核心问题是：这些公司能否以实际业绩证明其在AI领域的巨额投入物有所值。

爱泽证券基金经理Ikuo Mitsui表示："市场已经经历了相当幅度的调整，但与此同时，企业盈利表现相对稳健，展现出比预期更强的韧性。"

贝莱德投资研究院由Jean Boivin领衔的策略师团队在最新报告中写道："AI投资热潮——作为增长的重要驱动力——以及我们对AI基础设施的偏好，在近期波动中依然完好无损。"他们同时指出，"当前全球经济对石油的依赖程度远低于以往能源冲击时期，这使其对油价上涨更具韧性。"

地缘风险持续，油价转涨

油价转涨，布伦特原油涨超1%至90美元上方。此前油价有所回落，但中东局势仍是市场的潜在扰动因素。胡塞武装威胁封锁红海出口通道，市场持续关注沙特阿拉伯出口是否会受到冲击。

上周油价飙升，WTI原油收于6月中旬以来最高水平，能源成本上升引发的通胀担忧一度令债市承压，美国10年期国债收益率目前维持在4.59%附近。

贝莱德策略师认为，目前没有证据显示中东局势升级会对经济增长造成足够大的冲击，从而改变市场的风险偏好立场。

特朗普对加拿大加征50%关税，贸易摩擦再度升温

据央视新闻报道，白宫当地时间7月20日发布公告，宣布将对加拿大部分产品额外加征50%的从价关税，理由是加拿大在汽车及汽车零部件贸易方面对美国采取了"歧视性措施"。新关税将于美东时间8月19日凌晨00时01分起正式生效，并在现有关税、税费及其他收费基础上叠加征收。

据彭博报道，若特朗普最终落实这一举措，将是其对美国第二大贸易伙伴采取的最严厉贸易行动之一。加元对此反应相对平稳，汇率基本持稳。

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市场研究与资产管理公司Leuthold Group最新研究发现，当经济数据强劲到一定程度后，市场关注点往往会从企业盈利和经济基本面，迅速转向美联储政策前景。"好消息就是坏消息"的交易逻辑开始占据主导——经济越强，意味着通胀压力越难消退，美联储越没有理由放松政策，从而压制股市估值。

这一规律正在当前市场重演。近期美国就业、零售销售及地区制造业数据接连超预期，花旗美国经济意外指数（CESI）维持在50以上高位，6月一度升至63，创2023年以来最高水平。然而，美股并未因经济韧性获得新的上涨动能，反而持续陷入震荡，投资者重新开始计价"更高利率、更长时间（higher for longer）"的政策预期。

据彭博，Leuthold对2003年以来的数据进行统计发现，当花旗经济意外指数升破40这一强劲区间后，标普500指数随后三周大概率录得负收益，平均需要约三个月才能收复失地。随着美股估值仍处于高位，而市场对美联储政策愈发敏感，经济数据带来的影响正发生微妙变化。

历史数据显示："经济越强，股市越容易调整"

Leuthold梳理了花旗经济意外指数与标普500指数的历史表现。

研究显示，自花旗2003年推出该指数以来，共出现28次经济意外指数达到40以上，而标普500指数随后21个交易日录得负回报的情况，平均需要约三个月才能弥补跌幅。目前，花旗经济意外指数报50.3，仍明显高于40这一关键水平，意味着美国经济整体依旧持续超出市场预期。

Leuthold多资产策略主管Chun Wang表示，过去两到三个月，"好消息就是坏消息"的交易逻辑尤为明显。不过，他也指出，本轮行情与历史最大的不同，在于中东局势带来的扰动。美伊冲突推升油价及盈亏平衡通胀率，为市场增加了额外噪音，使投资者对通胀和政策路径更加敏感。

美联储预期成为市场核心变量

经济数据持续超预期，意味着美联储实现2%通胀目标的难度可能进一步上升，也令市场重新调整对未来利率路径的判断。

Explosive Options创始人兼首席策略师Bob Lang表示："货币政策可能在下周以及今年秋季出现新的变化，反映出决策者对抗通胀的立场可能更加鹰派。"

Wells Fargo Investment Institute全球股票及实物资产主管Sameer Samana认为，近期标普500指数表现疲弱，并不完全由经济数据驱动，科技股及AI板块内部轮动同样发挥了重要作用。

不过，他也表示，部分投资者确实将持续强劲的经济数据视为美联储更可能维持高利率甚至进一步收紧政策的理由。

高估值放大了"利好变利空"效应

市场环境的变化，也与估值水平密切相关。标普500指数自3月底以来累计上涨约17%，意味着大量乐观预期已经反映在股价之中。在这种背景下，新的经济利好已难以进一步推升估值，反而容易引发投资者对政策收紧的担忧。

Mahoney Asset Management首席执行官Ken Mahoney表示："最理想的经济情景可能已经被市场充分计价，稳健的经济数据如今反而成为股市压力来源，市场解读新闻的方式已经发生了不对称变化。"

对于后市，Chun Wang建议投资者保持相对均衡的风险配置。他表示，目前市场环境"并没有糟糕到需要极度悲观"，但地缘、通胀预期以及货币政策交织，使当前市场比历史经验更加复杂。

他总结称："如今，股市已经成为经济本身的一部分。经济最大的风险，来自股市财富效应可能出现逆转。因此，在资产配置和风险资产敞口上，保持中性立场仍然更为合适。"

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追风交易台消息，据伯恩斯坦研究7月21日发布的前瞻报告，分析师Stacy A. Rasgon维持英特尔"市场表现"评级及100美元目标价，维持AMD"跑赢大市"评级及600美元目标价。

报告指出，数据中心业务的强劲势头有望部分抵消客户端业务的拖累，但两家公司的全年预测均低于市场一致预期，主要分歧集中于PC需求假设。

英特尔股价年初至今已累计上涨163%，显著跑赢大盘与费城半导体指数；AMD同期涨幅达135%，但均已从近期高点明显回落。

伯恩斯坦认为，服务器CPU需求的周期性复苏叠加智能体AI（agentic AI）带来的需求上修，是推动两家公司股价强势的核心驱动力，而PC市场的内存价格压力则是当前最主要的不确定因素。

英特尔：服务器叙事提振情绪，PC与代工仍是变量

英特尔定于7月23日（周四）美东时间下午5时公布2026年第二季度业绩。

伯恩斯坦预测英特尔第二季度营收143亿美元、非GAAP每股收益0.20美元，略低于彭博一致预期的144亿美元和0.21美元。全年2026年预测为576亿美元/每股1.07美元，低于一致预期的586亿美元/1.11美元；2027年预测为633亿美元/1.50美元，亦低于一致预期的660亿美元/1.57美元。

报告指出，英特尔目前正受益于极为强劲的服务器需求——这既是新冠疫情后多年积压需求的周期性修复，也叠加了智能体AI带来的需求急剧上修。值得注意的是，即便英特尔当前服务器产品竞争力相对薄弱，仍得以将此前被认为已报废的库存产品售出，因为客户愿意购买任何可以获得的产品。与此同时，围绕英特尔代工业务（IFS）的市场讨论日趋活跃，涉及苹果潜在合作及AI封装业务等传言，尤其在封装领域被认为具备一定可信度。

然而，PC业务前景仍令人担忧。

IDC和Gartner数据显示，2026年第二季度全球PC出货量同比分别下降5%和4%，较第一季度的中个位数增长明显减速，环比基本持平（IDC：+0.4%，Gartner：-0.9%），与新冠疫情前的季节性规律大体吻合，但弱于近年表现。中国台湾ODM笔记本出货量4月同比下降4%、5月同比下降12%，内存市场动态被认为将进一步压制下半年PC需求。

伯恩斯坦表示，服务器业务的强劲表现及代工叙事的强化有望形成对冲，但这可能伴随资本支出的上调，进而对自由现金流和利润率构成压力。报告称，分析师对英特尔的看法"比一段时间以来任何时候都要乐观"，但基本面（市场份额走势、PC前景等）整体仍面临挑战。

AMD：AI GPU潜力被低估，2027年预期或仍偏低

AMD定于8月4日（周二）公布第二季度业绩，并将于7月22日至23日在旧金山举办2026年"Advancing AI"大会，CEO Dr. Lisa Su将于23日上午9时30分（太平洋时间）发表主题演讲。

伯恩斯坦预测AMD第二季度营收112亿美元、非GAAP每股收益1.60美元，略低于一致预期的113亿美元和1.62美元。第三季度预测为117亿美元/1.65美元，显著低于一致预期的124亿美元/1.84美元，主要原因是PC假设偏弱，以及MI450 GPU放量被建模为主要集中在第四季度。全年2026年预测为479亿美元/6.98美元，低于一致预期的500亿美元/7.30美元。

然而，伯恩斯坦对AMD 2027年的预测则高于市场：预测营收822亿美元/每股14.61美元，高于一致预期的777亿美元/13.35美元。报告认为，彭博一致预期对AMD 2027年AI GPU收入的预测（约335亿美元）明显偏低，而伯恩斯坦自身预测约为430亿美元，假设OpenAI和Meta等客户届时已实现规模化出货。

报告指出，AMD在服务器CPU市场的受益程度甚至超过英特尔，原因在于其产品具备真实的市场竞争力，正在持续获取份额。在AI GPU方面，MI450的放量节奏（第三季度还是第四季度？）是近期需要重点关注的变量。伯恩斯坦认为，随着服务器CPU和AI GPU双线并进，AMD有望提前数年实现其2030年每股收益超过20美元的目标——该机构预测AMD在2028年即可接近这一水平。

即将举行的"Advancing AI"大会被视为潜在催化剂，可能带来新客户公告、产品路线图细节及可寻址市场（TAM）更新。报告还提及AMD近期宣布与微软达成合作，并指出AMD股价虽从近期高点明显回调，但伯恩斯坦认为当前位置存在投资机会。

PC市场：内存压力构成下半年隐忧

PC市场的疲软是贯穿两家公司前瞻报告的共同主线，也是伯恩斯坦预测低于市场一致预期的核心原因。

IDC和Gartner数据显示，第二季度PC出货量同比下降4%至5%，较第一季度的中个位数增长出现明显减速。中国台湾ODM笔记本出货量在4月至5月合计同比下降8%，4月环比大幅下滑34%后，5月仅小幅回升2%。

伯恩斯坦认为，内存市场动态将进一步压制下半年PC出货量，渠道库存状况及CPU通路是否已恢复正常，将是两家公司财报电话会议上的重要关注点。对于英特尔而言，PC业务的疲软还叠加了笔记本CPU市场份额下滑的压力；对于AMD而言，PC客户端风险同样是2026年全年预测低于一致预期的主要拖累因素。

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据彭博新能源财经（BloombergNEF）最新预测，到2035年，数据中心将消耗美国约20%的电力，较当前水平大幅跃升，电网压力已迫在眉睫。

BloombergNEF周二发布报告指出，美国数据中心电力需求预计将在2035年达到194吉瓦，较该机构去年12月的预测大幅上调83%。这一修正幅度反映出AI基础设施建设管线的快速扩张，以及市场对未来十年内大规模数据中心落地的强烈预期。

需求激增已对电网造成实质性冲击。在弗吉尼亚州、德克萨斯州等数据中心高度集中的地区，其用电占比将远超全国平均水平。与此同时，部分地方政府已对新建大型数据中心实施暂停令，政治阻力与环境争议正成为行业扩张的新变量，直接影响相关能源基础设施投资的节奏与布局。

需求预测大幅上调，AI驱动增速超预期

BloombergNEF数据显示，数据中心目前占美国全国用电量的5.9%，预计到2030年升至约12%，2035年进一步攀升至20%。

这一增长轨迹意味着，在不到十年的时间内，数据中心用电占比将扩大逾三倍。

报告作者之一、BloombergNEF分析师Lloyd Arnold以直观方式描述了这一规模："美国每一座煤电厂、每一座气电厂、每一座太阳能农场——它们每产出五度电，就有一度流向数据中心。这与驱动电动汽车、为城市供电所消耗的能源处于同一量级。"

194吉瓦的需求预测较此前预期的大幅上调，主要源于AI设施建设管线的持续扩充。一吉瓦相当于一座传统核电站的装机容量，这意味着到2035年，仅数据中心一项就需要相当于近200座核电站的电力供应。

电网承压，供需缺口难以弥合

在电网层面，供给端的扩张速度已难以匹配需求端的爆发式增长。

据BloombergNEF统计，单年数据中心并网容量的历史纪录为71吉瓦。即便维持这一峰值速度，在基准情景下，到2035年仍将出现约19吉瓦的供需缺口——这一测算已将现场天然气自备发电纳入考量，并假设需求由现场气体管道供应。

Lloyd Arnold指出："我们已经看到电网在努力追赶，这正在推动资产接入电网的方式发生根本性变化。"

在区域分布上，覆盖13个州（包括北弗吉尼亚"数据中心走廊"）的PJM互联电网，以及德克萨斯州电力可靠性委员会（ERCOT）所辖区域，预计到2035年数据中心用电占比将高于全国平均水平，成为电网压力最为集中的区域。

行业扩张遭遇政策与环境双重阻力

尽管需求前景强劲，数据中心开发商面临的外部阻力正在上升。部分地方政府已对新建大型数据中心项目实施暂停令，理由涵盖项目日益增长的能源消耗及其环境影响。

这一背景下，数据中心运营商正被迫探索新的供电路径。电池储能与天然气发电的组合方案已成为加快并网速度的重要手段，但即便如此，BloombergNEF的基准情景测算显示，仅靠天然气加电网供电的组合仍不足以满足全部需求。

对于投资者而言，上述趋势意味着电力基础设施、储能技术及分布式能源领域的长期资本需求将持续扩大，而政策不确定性与并网瓶颈则构成项目落地的主要风险敞口。

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以David Chew为首的花旗策略师团队指出，近期人工智能与科技股的大幅抛售引发了广泛的去风险操作，美股大盘股资金流向压倒性偏空，整体仓位已显著恶化。其中，纳斯达克100指数的多头头寸目前已全部处于亏损状态，且仓位水平仍偏高，构成潜在下行风险。

此番警示发出之际，市场正经历一轮明显的情绪修复。

存储芯片股在周二美股盘前普涨，闪迪涨约7%，SK海力士涨约6%，美光科技、西部数据、希捷科技均涨约5%。亚太股市全面走高，结束此前四个交易日的连续下跌，韩国综合指数涨幅一度扩大至4%，韩国交易所更因涨势过猛启动Sidecar机制，暂停KOSPI程序化买盘。

花旗：纳指仓位风险犹存

尽管市场出现反弹，据彭博，花旗策略师团队对美股仓位结构的判断依然审慎。

报告指出，标普500指数的仓位调整主要通过多头平仓实现，而纳斯达克的去化则更为激进——多头清仓与新增空头双管齐下，将仓位压至近一个月低点。

花旗特别点出纳斯达克100的风险：当前多头头寸已全部深陷亏损，而整体仓位水平仍处于偏高区间，意味着进一步去化的压力尚未完全释放。

欧洲DAX转入偏空，亚洲KOSPI风险最高

在欧洲市场，花旗表示，欧洲投资者持续通过获利了结与新增空头来降低风险敞口，已将DAX推入偏空区域。

不过，策略师同时指出，一旦市场情绪改善，DAX存在较大的空头回补潜力。

在亚洲，花旗认为韩国KOSPI是目前最易受进一步去杠杆冲击的市场。尽管指数近期已有所回落，但仓位水平依然偏高，令其在市场再度承压时面临更大的下行暴露。

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自2月底中东冲突升级以来，国际金价累计回调约22%。尽管战争、能源价格上涨和通胀压力按理应利好黄金，但市场却选择押注美联储可能进一步收紧政策，推动实际利率预期走高，从而压制了无息资产黄金的表现。

不过，黄金过去12个月累计仍上涨约21%，表现略好于同期标普500指数。与此同时，美股在战争期间持续上涨，市场对AI前景保持乐观，对地缘风险则明显"脱敏"。分析认为，正是在这种"金发女孩"式的风险偏好环境下，黄金的长期配置逻辑并未削弱。

金价为何大跌？核心仍是实际利率预期

本轮黄金调整背后，市场主要围绕两条交易主线。

首先是美联储加息预期升温。UBS首席投资办公室大宗商品策略师Giovanni Staunovo表示，黄金历史上通常在实际利率下降阶段表现最佳。而近期市场担忧，中东局势推升油价后，美联储可能通过进一步加息抑制通胀，使实际利率维持高位，黄金因此承压。

另一条市场关注的线索，则是部分中东央行出售黄金储备的传闻。不过，目前得到确认的案例只有土耳其。世界黄金协会数据显示，今年上半年土耳其央行累计出售81吨黄金，按当前价格计算约合106亿美元。除此之外，尚无更多官方证据支持其他中东央行集中抛售黄金的说法。

美联储仍存两种宽松路径，黄金或重新受益

虽然市场已经计入部分加息预期，但美联储未来政策方向仍存在较大不确定性。根据CME FedWatch工具，目前市场隐含9月加息概率约为50%。

新任美联储主席Kevin Warsh迄今并未释放明确的政策路径，仅强调将维护价格稳定，同时已成立多个工作组研究通胀形成机制及人工智能对生产率的影响，相关研究结果预计要到年底才能公布。

在分析人士看来，这意味着未来仍存在两种有利于黄金的情景。

一是，美联储应对能源价格带来的通胀冲击动作偏慢，导致通胀进一步扩散，推动实际利率重新走低；二是AI投资周期降温拖累经济增长，美联储在油价仍高企的背景下转向宽松，同样有望压低实际利率。无论哪种情景，黄金都可能重新获得支撑。

央行仍在持续买金，长期需求没有改变

相比短期资金交易，更长期的支撑仍来自全球央行持续购金。

世界黄金协会数据显示，自2022年以来，各国央行购金规模一直维持在历史高位。这既反映出部分国家希望降低对美元储备体系的依赖，也体现出全球官方部门对于地缘风险和金融制裁风险的重新评估。

值得注意的是，今年上半年最大的黄金净买家并非俄罗斯等国家，而是波兰，说明黄金储备多元化已成为更广泛央行的共同选择。即便部分中东央行在危机期间出售黄金换取流动性，也并不意味着黄金价值下降，反而证明黄金在极端环境下仍具备重要的储备资产功能。

AI乐观预期下，黄金仍是组合的重要“保险”

当前市场最大的矛盾，在于风险资产与避险资产反映出的预期截然不同。

一方面，美股在冲突期间不断刷新高位，AI仍是市场最强主线，投资者对地缘风险表现得异常乐观；另一方面，黄金经历大幅回调后，其避险溢价已明显收缩。《华尔街日报》分析认为，当股票市场普遍按照"一切都会顺利"进行定价时，黄金作为尾部风险对冲工具的配置价值反而更加突出。

对于长期投资者而言，此轮调整未必意味着黄金牛市结束，更可能是在利率预期扰动下的一次估值修正。在全球央行持续购金、政策路径仍充满变数以及地缘风险难以彻底消退的背景下，黄金逢低配置的核心逻辑依然存在。

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追风交易台消息，据摩根士丹利最新发布的AI采用与未来工作调查报告，科技硬件与半导体行业在过去12个月录得约8.6%至8.2%的净生产率提升，同时自身也面临约5%至8%的净岗位净流失。然而，该行分析师明确指出，这一行业是AI浪潮的"净受益者"——既通过内部运营效率改善降低成本，又因外部AI基础设施需求激增而直接受益于芯片及相关设备的订单增长。

摩根士丹利分析师认为，AI模型效率的持续提升将进一步刺激企业加大AI基础设施投入，从而为半导体需求提供持续支撑。下一阶段AI硬件的真正瓶颈将从芯片设计转向能源、电力、数据中心容量及制造产能，这些供给约束或成为AI基础设施扩张的关键限制。

硬件与半导体：AI的"镐与铲"

摩根士丹利报告将科技硬件与半导体行业定性为AI生态中提供"镐与铲"的核心供给方。

调查数据显示，该行业过去12个月净岗位损失约为5%（科技硬件）和8%（半导体），但这一数字并不代表行业受损——裁员主要集中在早期阶段，且整体行业影响为正面。

从具体应用场景来看，欧洲半导体企业的AI落地已相当多元。ASML将AI用于计算光刻解决方案的精度与效率提升，STMicroelectronics则应用于缺陷分类与良率优化。此外，23%的英国和德国科技硬件受访企业表示已部署制造设施数字孪生技术，供应商涵盖EDA领域的Cadence和Synopsys，旨在缩小仿真与现实之间的差距。

在人员结构调整方面，欧洲半导体企业的裁员尚处早期阶段。

ASML、Infineon和Aixtron均于2026年宣布裁员计划，但管理层并未将此直接归因于AI。相对明确的案例是ams OSRAM，该公司于2026年2月宣布计划在未来三年削减逾2000个岗位，明确将欧洲业务的AI自动化列为裁员理由之一，同时将部分劳动力向亚洲转移。

AI采用加速推动芯片订单持续扩张

摩根士丹利报告的核心逻辑在于：AI效率收益越显著，企业对AI基础设施的投入意愿就越强，进而形成对半导体需求的正向循环。

调查数据显示，全行业平均净生产率提升为9.6%，其中银行、软件等高强度AI采用行业的生产率增益尤为突出，这些行业的持续投入将直接转化为对算力的刚性需求。

从资本开支角度观察，摩根士丹利援引的数据显示，摩根大通2026年科技预算接近200亿美元，其中约23亿美元（占总投资预算的25%）直接用于AI投资。这一量级的企业级AI支出，最终将沿供应链传导至芯片设计、晶圆制造及半导体设备环节。

摩根士丹利分析师在报告中进一步指出，随着AI从生成式模型向智能体（Agentic AI）演进，CPU、半导体设备及存储器将成为关键受益方向。智能体AI的大规模部署对算力密度、推理效率及内存带宽提出更高要求，这意味着现有硬件架构面临新一轮迭代压力，也预示着下一个供给瓶颈正在形成。

能源、算力与供应链约束

尽管需求前景明朗，摩根士丹利的调查也揭示了制约AI硬件扩张的多重结构性障碍。

在软件行业受访者列出的未来12个月主要挑战中，"基础设施与能源约束（算力容量、电力可用性）"被明确提及，这一问题同样适用于为AI工作负载提供底层支撑的硬件供应商。

从供应链层面看，调查显示"遗留系统集成"和"数据准备度"是各行业AI部署的普遍痛点，这对需要将AI嵌入既有制造流程的硬件企业构成额外挑战。与此同时，"AI技能短缺"在多个行业均位列前三大障碍，半导体行业高度依赖专业工程人才的特性使其在人才竞争中面临更大压力。

澳大利亚软件行业的观察提供了另一个维度的参照：随着AI采用向更广泛部署推进，对数据中心和算力基础设施的需求将显著增强，但资本密度和电力强度也将同步上升。这一判断对全球半导体及硬件投资者均具有直接参考价值——下一阶段的核心瓶颈，或许不在于芯片设计本身，而在于支撑大规模AI推理所需的能源供给与制造产能。

对投资者而言，摩根士丹利的调查结论提供了较为清晰的行业定位框架。科技硬件与半导体板块作为AI基础设施的核心供给方，受益于跨行业AI采用加速所带来的持续需求，其基本面逻辑相对稳固。

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随着杠杆ETF平仓已完成约75%、股票对冲基金去杠杆超过50%、外资被动卖盘持续缓解，市场最剧烈的抛售阶段或已过去。与此同时，AI资本开支周期、企业盈利改善以及韩国公司治理改革等长期逻辑并未发生改变。

摩根大通继续维持韩国股市"超配（Overweight）"评级，并维持未来12个月KOSPI目标位12500点，认为当前的去杠杆调整，更接近一次技术性"洗盘"，而非牛市终结。

最猛烈的抛压正在消退

摩根大通表示，韩国市场此前积累的大量杠杆主要来自四个渠道：股指期货与期权、散户融资、杠杆ETF以及机构互换（Swap）交易。

其中，真正放大本轮波动的并非散户融资或衍生品，而是杠杆ETF和互换额度收紧带来的连锁去杠杆。随着市场持续调整，这一过程已进入后半程。

据摩根大通测算：杠杆ETF去杠杆已完成约75%，规模预计将回落至约180亿美元的正常水平；股票对冲基金去杠杆已完成超过50%，多空仓位正快速恢复正常。

该行认为，随着杠杆回归合理区间，流动性压力将明显缓解，市场有望重新回归基本面定价。

杠杆ETF泡沫快速收缩，监管同步出手

摩根大通指出，本轮韩国市场波动，很大程度上源于杠杆ETF规模过快扩张。6月底高峰时期，以韩国资产为标的的杠杆ETF管理规模（AUM）一度达到500亿美元，相对于韩国股市体量，这一比例约为美国市场的4倍。

过高的杠杆使市场形成典型的"上涨买入、下跌卖出"正反馈机制，导致韩国恐慌指数（VKOSPI）与美国VIX指数之比一度接近5倍，而历史正常水平仅约1倍。

随着市场下跌，杠杆产品被迫平仓，ETF规模已从500亿美元迅速缩水至约260亿美元。这一过程与2015年日本股市、2022年纳斯达克以及2018年反向VIX ETF踩踏事件高度相似。

与此同时，韩国监管层正同步收紧杠杆产品监管，包括：8月5日起，最低开户资金由1000万韩元提高至3000万韩元；8月19日起，初始保证金仅允许使用现金；11月起，单只股票杠杆产品最低交易单位由1股提高至20股；暂停新增单只股票杠杆ETF产品上市。

摩根大通认为，上述措施意味着韩国杠杆ETF市场未来仍有进一步收缩空间，市场波动率也有望逐步回归正常。

Swap额度压力释放，融资盘风险可控

除杠杆ETF外，互换交易（Swap）额度紧张也是此前市场波动的重要来源。过去一年，韩国股市成交额增长6至7倍，全球宏观基金和股票多空基金持续加仓韩国资产，尤其集中布局存储芯片板块，使经纪商Swap额度一度接近上限。

但随着市场调整、存储芯片股回落以及整体仓位下降，这一瓶颈正快速缓解。摩根大通数据显示，其主经纪商（Prime Brokerage）客户的多空仓位比（L/S Ratio）已由高点超过5.5倍降至不足4倍，显示机构去杠杆已取得明显进展。

相比之下，市场担忧较多的散户融资盘并非本轮调整的核心风险。韩国融资余额已由250亿美元以上降至约210亿美元，但绝大部分融资盘出清集中发生在KOSDAQ市场，而非权重股集中的KOSPI。

更重要的是，目前融资余额仅占韩国股市总市值约0.5%，明显低于美国（1.9%）。摩根大通认为，韩国居民仍拥有较高现金储备、海外资产以及此前积累的投资收益，因此融资盘虽会继续去杠杆，但不足以演变为系统性风险。

外资创纪录流出正在缓解，被动卖盘接近结束

今年以来，韩国股市累计遭遇超过1100亿美元外资流出，创下亚洲单一市场历史纪录。但摩根大通强调，这并非主动撤离韩国，而更多来自MSCI新兴市场指数配置限制。

由于韩国两大存储芯片龙头市值快速膨胀，触及部分新兴市场基金单一持仓上限，机构只能在股价上涨过程中持续被动减仓。事实上，今年约90%的外资流出几乎全部集中于这两只存储芯片龙头。

随着近期股价回调，两家公司在MSCI新兴市场指数中的权重已分别由6月底的9.5%、8.3%，降至目前约7.5%和5.7%。摩根大通认为，随着指数权重回落，被动减仓压力正明显减轻，外资流出的边际影响有望持续下降。

AI周期未变，公司治理改革仍是长期催化剂

摩根大通认为，资金面扰动之外，韩国股市的核心基本面依然稳固。

AI方面，虽然市场近期重新讨论大模型商业化效率，但超大规模云厂商（Hyperscaler）的数据中心投资回报率仍然较高，资本开支计划没有出现明显放缓迹象。从模型能力、融资环境到数据中心租赁价格，主要指标依然支持AI投资周期延续。

对于市场担忧的新技术可能削弱存储需求，摩根大通表示，目前产业链尚未观察到实际需求下降迹象，同时，不应简单将存储芯片公司的股价表现与物理存储需求变化划等号。

除AI之外，工业制造盈利改善、金融与消费板块受益于财富效应，以及韩国公司治理改革等因素，也将继续支撑企业盈利和估值修复。摩根大通认为，随着去杠杆压力逐步释放，韩国股市有望重新回归由基本面驱动的上涨趋势。

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据央视新闻，当地时间7月20日，美国白宫发布声明表示，美国总统特朗普当日签署公告，依据《1962年贸易扩展法》第232条款等为在美国投资原铝生产项目的企业提供原铝进口关税优惠。

该计划核心内容是：凡在美国新建、扩建或翻新铝冶炼厂并获得政府审批的企业，其从海外进口铝的关税将从现行50%降至约25%。符合条件的项目需要承诺在2029年1月20日前开工。

政策公布前，伦铝小幅收跌至3140美元；截至发稿，已回升0.66%，报3160.76美元。受关税与中东冲突影响，美国中西部铝溢价已近乎翻倍，令该国制造商承受着全球最高的原料成本压力。

关税加征成效有限，美国铝业陷“高进口依赖”困局

持续高企的铝价已对美国下游制造业产生深远影响。家电、饮料罐、汽车等行业的生产商正面临全球最高的原材料成本，并普遍转向“即时采购”模式——仅维持满足当前生产所需的最低库存，以规避价格波动风险。

今年以来，伦敦金属交易所铝价在关税冲击与供应紧张的双重作用下持续走高。尽管新的激励计划若能吸引企业实质性投资建厂，有望在中长期缓解供应紧张局面，但从短期看，美国铝市场的结构性供需缺口仍难以迅速弥合。

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7月21日，据日经亚洲援引知情人士消息，台积电已于6月启动与客户的价格谈判，并于7月完成基础价格调整方案，涨幅区间为5%至10%，具体幅度因客户及产品类型而异。新定价将于2027年初正式生效，覆盖先进制程与成熟制程半导体。

台积电将提价时间推迟至2027年，旨在给客户留出充足的调整窗口。台积电在声明中表示："我们的定价策略是战略性的，而非机会主义的。我们将继续与客户密切合作，向他们展示我们的价值。"

成本压力驱动提价

台积电此次提价的核心驱动力在于生产成本的全面上涨。材料、设备及电力等制造环节的多项投入成本持续攀升，令这家全球最大晶圆代工商承受显著压力。

本月，台积电上调了2026年资本支出预测，理由是人工智能需求旺盛以及扩产成本不断增加——尤其是其在亚利桑那州推进的总额高达2650亿美元的扩产计划。中东冲突引发的全球供应链扰动，以及AI产业的爆发式需求，进一步推高了台积电的运营成本。

台积电首席执行官魏哲家在7月公布好于预期的季度业绩后对分析师表示："我们不会突然涨价。我们赚取的是我们的价值，我们确保利润和毛利率足以支撑长期持续扩张，这对客户和台积电都有利，这是我们的经营理念。"

客户需求殷切，供给仍显紧张

台积电是英伟达、苹果、Alphabet、亚马逊等全球众多顶级科技企业的核心代工伙伴。与内存芯片行业价格大幅波动的特点不同，台积电长期以来坚持与客户建立穿越周期的长期合作关系。

然而，AI需求的持续爆发正在重塑这一格局。英伟达等客户已敦促台积电加快扩产步伐，以缓解AI加速器及数据中心相关组件的供应瓶颈。台积电刚刚公布了超预期的第二季度营收与利润，并上调了全年增长预测，但公司仍面临无法完全满足客户订单的挑战。

涨价横跨先进与成熟制程，多领域客户受冲击

此次提价若落地，将对台积电下游客户的成本结构产生直接影响。5%至10%的涨幅覆盖先进与成熟制程两大产品线，意味着从高端AI芯片到消费电子及汽车芯片的广泛产品均将受到波及。

台积电选择将新定价推迟至2027年生效，为客户提供了缓冲期，有助于缓和谈判摩擦。台积电方面强调，公司不就定价细节置评，但重申定价策略以战略考量为导向。

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城市NOA正在从少数车型的卖点，变成越来越多新车的配置。与此同时，则是市场规模扩大，订单却越来越集中在能够持续交付的车型上。

基于2026年1—6月上险量的统计数据显示，中国本土乘用车市场城市NOA装机量约180.2万辆，前10大车型占总装机量的45.4%。

7月21日，地平线公告称，预计2026年上半年持续经营业务收入为19.3亿至20.8亿元，同比增长24.8%至34.5%；毛利为11.6亿至13.7亿元，同比增长13.7%至34.3%。

此外，公告显示，地平线上半年35亿至40亿元的预计净利润，主要来自发行予CARIAD的可转换借款公允价值变动。该项收益属于非现金会计处理，主要源于公司股价波动，对主营业务经营表现及现金流不构成影响。

地平线的收入仍在增长，HSD量产部署和授权服务是公告提到的两项支撑。不过，量产规模能否继续扩大，产品交付带来的毛利压力能否缓解，经调整亏损何时收窄，已经成为公司下一步必须回答的问题。

地平线的业务重心，正在从技术定点转向持续交付。

2025年，地平线实现收入37.58亿元，同比增长57.7%。其中，产品解决方案收入16.22亿元，同比增长144.2%；授权及服务收入19.35亿元，同比增长17.4%。产品解决方案收入占比从2024年的27.9%升至43.2%，授权及服务收入仍占51.4%。

HSD于2025年11月开始量产部署。地平线披露数据显示，HSD在量产后一个多月内搭载超过2.2万台，并获得10家车企、20多款车型的定点。

这些数据说明，HSD已经从展示方案进入交付阶段。此外，地平线方面表示，产品解决方案业务受HSD规模化部署带动，授权及服务业务则来自BPU、AI基础模型和工具链授权。

产品解决方案帮助地平线进入更多车型，授权及服务则承担更高毛利的收入功能。HSD能否持续推高收入，还要看它能否带动后续的软件授权、工具链服务和车型复制。

地平线目前的收入结构，仍然需要在规模和毛利之间寻找平衡。

2025年，公司整体毛利率为64.5%，低于2024年的77.3%。公司解释称，为了推动HSD量产和客户整合，部分域控制器和一体机产品以名义加价方式供应，同时市场竞争也带来了定价压力。换句话说，硬件交付帮助公司把方案装上更多车，但这部分收入的利润率明显低于授权服务。

2026年上半年，按照公告数据进行粗略估算，毛利率大致对应60%至66%，与2025年全年水平处于同一范围。收入增速区间为24.8%至34.5%，毛利增速区间为13.7%至34.3%。

行业数据已经把竞争环境摆了出来。

基于上险量的统计显示，2026年上半年，中国本土乘用车市场城市NOA装机量约180.2万辆，前10大车型占总装机量的45.4%，呈现集中趋势。

此外，2026年上半年，独立第三方方案商合计占城市NOA装机量的51.4%。这意味着，方案商不仅要面对同行竞争，还要面对车企自研能力的持续扩张。

地平线也有自己的优势。2025年末，公司现金及现金等价物约201.9亿元，较上年末的153.7亿元增加；但贸易应收款也从约6.8亿元升至17.6亿元，存货从约5.9亿元升至10.7亿元。公司仍有资金投入研发、支持客户定点和扩大交付，但收入确认、回款和库存周转也需要跟上量产节奏。

下半年，HSD能不能进入更多高销量车型，决定地平线的量产规模还能走多远。

城市NOA还在扩容。站在这个量产新关口，地平线需要让装车规模真正转成利润和现金回款。

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德意志银行在7月20日发布的报告中指出，尽管近期市场对搜索业务增速放缓、Gemini新模型发布延期及AI投入持续加码仍存担忧，但真正值得关注的变量并非资本开支本身，而是谷歌云营收增长可能显著超出当前预期。若云业务需求如期释放，未来数年由此带来的增量利润足以覆盖更高的AI投资强度，公司整体盈利能力仍具备进一步上修的空间。

对投资者而言，本次财报的关键看点不在于Capex是否继续走高，而在于管理层如何定调云服务需求态势、订单积压变化及未来收入兑现的节奏。上述信号或将决定市场是否会重新定价Alphabet在AI投资周期下的估值逻辑。

谷歌云，才是真正决定估值的变量

德银最乐观的判断集中在谷歌云。

分析师将谷歌云第二季度收入增速预测由65%上调至70%，并预计2026年下半年进一步加速至75%。

这一预测建立在三项判断之上。首先，AI算力需求依然供不应求，谷歌近期甚至租用了SpaceX提供的部分算力资源。其次，截至2026年第一季度末，谷歌云积压订单规模已达到4620亿美元，同比增长400%。此外，包括亚马逊在内的部分超大规模云厂商已经开始提高部分云服务价格。

更重要的是，德银认为市场明显低估了谷歌云未来收入规模。其预计2027年谷歌云收入可达到1900亿至1950亿美元，而市场一致预期仅约1420亿美元。按照30%的利润率测算，仅这部分额外收入便可贡献约150亿美元GAAP营业利润，相当于每股收益增加约1美元。

Capex还会继续提高，但融资能力同样在增强

围绕AI基础设施建设，德银同步大幅提高了Alphabet未来资本开支预测。公司此前预计2026年资本开支为1800亿至1900亿美元，并表示2027年将较今年"显著增加"。

结合订单积压情况，德银预计，为满足现有需求，谷歌需要约11.5GW算力容量；2027年基准情景下还需新增约10GW。按每GW约300亿至350亿美元建设成本计算，德银预计2027年资本开支约3250亿美元，高于此前2500亿美元预测；2028年进一步升至3650亿至3700亿美元。

不过，分析师同时指出，由于谷歌采用TPU与英伟达GPU混合部署，其单位建设成本有望低于市场担忧。

与此同时，公司融资能力依然充裕。本季度Alphabet已累计完成约650亿至700亿美元融资，包括伯克希尔·哈撒韦100亿美元投资、两次约360亿美元股权融资、最高400亿美元ATM增发额度以及多币种高级债发行。

截至2026年第一季度末，公司持有约1270亿美元现金及投资，以及约1070亿美元非上市证券；德银预计，到2027年底，公司经营现金流累计约4200亿美元。

德银认为，Alphabet当前面临的并非"Capex过高"的问题，而是市场过于关注投入，却低估了谷歌云收入兑现速度。

搜索增长没有失速，广告预算开始流向AI

围绕谷歌搜索业务，市场最大的担忧来自AI Overview可能改变传统搜索流量。

但德银渠道调研发现，广告主行为正在出现新的变化。部分广告主虽然维持原有搜索预算，但越来越多品牌开始尝试将广告预算投向AI Overview，同时增加谷歌 Search以及ChatGPT相关AI广告投放。

与此同时，SimilarWeb数据显示，谷歌网站2026年第二季度访问量及页面浏览量较第一季度均有所改善。基于这些数据，德银维持谷歌 Search第二季度按固定汇率计算同比增长16.5%的预测，第三季度预计同比增长14%。

分析师认为，即便Gemini新模型发布时间略有推迟，目前AI模型已经能够持续提升广告投放效率，广告业务基本面并未发生实质变化。

Gemini延期不是关键，用户仍在持续增长

Gemini发布时间延期成为另一项市场关注焦点。谷歌此前曾在I/O 2026大会表示，Gemini 3.5 Pro将在随后推出，但截至目前，新模型仍未正式发布。

不过，德银认为，模型发布时间并没有改变用户增长趋势。SimilarWeb数据显示，Gemini网页端访问量及页面浏览量在第二季度继续增长，只是增速有所放缓。Sensor Tower数据显示，Gemini App下载量较2025年高点有所回落，但Session总量仍持续增长。

横向比较来看，ChatGPT仍保持领先，但过去12个月会话量基本趋于稳定；Meta AI自推出Muse Spark后增长明显；Grok今年以来下载量和会话量均出现下滑。

因此，德银认为，Gemini发布时间调整属于短期事件，并不会改变Alphabet长期AI竞争力。

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7月21日，源杰科技发布2026年半年度业绩预告，预计上半年实现营业收入9亿元至9.5亿元，同比增长339%至364%；预计归母净利润6亿元至6.5亿元，同比增长1197%至1305%；扣非归母净利润5亿元至5.5亿元，同比增长约10至11倍。

公司表示，业绩增长主要受益于数据中心业务收入快速提升。一方面，高毛利数据中心产品占比提高，带动整体盈利能力改善；另一方面，收入规模快速扩大，进一步释放经营杠杆，推动利润增速显著快于营收增速。

不过，在亮眼业绩公布之前，源杰科技股价已经历一轮明显调整。7月20日，公司股价盘中一度触及20%跌停，自6月下旬创下历史高点以来累计回撤超过28%。市场普遍认为，在股价过去一年大幅上涨、估值一度远超行业平均水平的背景下，资金开始重新评估高增长能否持续兑现。

数据中心业务放量，带动盈利能力提升

源杰科技主营高速光通信激光器芯片，是光模块产业链上游核心供应商之一。

随着AI基础设施建设持续推进，高速光模块需求快速增长，公司数据中心业务进入放量阶段。根据业绩预告，公司数据中心业务收入占比进一步提升，带动整体毛利率改善，成为本期业绩增长的主要来源。

从业绩表现来看，公司预计营业收入同比增长约3.4倍，而归母净利润同比增长约12倍，利润增速明显快于收入增速，反映出产品结构优化与规模效应共同提升了盈利能力。

收入扩张带动费用率下降，经营杠杆进一步释放

除产品结构改善外，收入规模快速增长也带来了费用率下降。

在研发、销售及管理等期间费用增长相对平稳的情况下，营收大幅提升摊薄了固定成本，经营杠杆效应进一步显现，推动净利润率明显改善。

这一变化也意味着，公司本轮盈利增长不仅来自行业需求扩张，也受益于业务规模扩大带来的经营效率提升。

非经常性收益约1亿元，主业仍是增长核心

业绩预告显示，公司预计归母净利润为6亿元至6.5亿元，而扣非归母净利润为5亿元至5.5亿元，两者相差约1亿元。

公司解释称，该部分收益主要来自通过私募基金间接持有的股权投资。由于被投企业估值上升，相关私募基金投资公允价值发生变动，为公司带来一定非经常性收益。

不过，从业绩结构来看，扣非净利润仍预计同比增长约10至11倍，表明本轮业绩增长主要由主营业务驱动，而非投资收益贡献。随着数据中心业务收入占比持续提升，公司盈利能力改善更多体现为业务结构优化带来的经营质量提升，而非一次性因素。

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7月21日，智己汽车就近期部分经销商经营异常一事发布官方声明。声明称，截至7月17日已基本完成受影响用户的对接与情况梳理，并于7月18日起陆续恢复合格证发放与车辆交付，预计本周末可完成所有正常购车用户的订单及车辆交付。

事件的导火索发生在本月初。

7月7日，隶属于云南昆明智合悦行汽车销售服务有限公司的智己汽车官渡用户中心突然关停，展厅展车与办公设备被搬离。该公司在昆明运营官渡用户中心、南亚第壹城体验店和公园1903体验店三家门店，全部停业。

智己汽车在声明中确认，昆明智合悦行因民间借贷导致资金链断裂，造成部分用户无法从金融机构取得车辆合格证，进而无法上牌、车辆也无法正常交付。

风波随后波及该经销商的关联主体珠海智合悦行汽车销售服务有限公司，后者在珠海地区的车辆交付也受到影响。天眼查显示，昆明智合悦行的法定代表人周南，持股40%，同时也曾是珠海智合悦行的股东——直到今年4月，他才刚刚从珠海公司退出。

据北青汽车时代报道，有近300名智己车主或已付全款无法提车，或提车后未拿到合格证无法上牌。

智己方面声明称，事件发生当日公司即成立专项工作组，第二天便进驻现场，配合政府并协调相关方为用户提供后续服务。

截至7月17日，智己汽车已基本完成用户对接与情况梳理。对于已付款但未取得合格证的用户，厂家全额垫资赎回合格证；昆明地区保有用户可前往昆明恒胜致远汽车销售服务有限公司（智己交付中心）接受售后服务，珠海地区由安骅汽车（智己交付中心）提供相关售后服务。智己还承诺在过渡期内为昆明、珠海两地用户提供免费上门取送车服务。

智己汽车在声明中同时指出，某些机构与个人将上述个案恶意夸大为“智己汽车多地经销商暴雷”等负面话题，对公司品牌声誉和正常经营秩序造成影响。公司称已固定相关侵权证据，将运用法律武器维权。声明强调，目前全国渠道运营稳健，今年6至7月全国新开26家门店。

公开数据显示，智己汽车2026年上半年累计交付40087台，同比增长58%。其渠道体系已从早期直营模式逐步转为以经销商模式为主。

这一事件也提醒行业，随着新能源车企加速向经销商模式转型，如何建立健全的经销商财务监管机制、防止终端用户因渠道风险而受损，是整个行业需要共同面对的新课题。

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波斯湾流量下滑是当前油价上行的直接驱动力。高盛数据显示，自战事爆发以来，波斯湾估算流量已跌破战前水平的45%，推动布伦特期货曲线升至该行2026年四季度及2027年每桶80美元和75美元基准预测之上。与此同时，二季度全球石油库存估算降幅超过每日300万桶，其中经合组织柴油库存及战略石油储备尤为偏低，令市场较此前更为脆弱。高盛建议投资者以做多欧洲柴油跨期价差作为对冲地缘政治风险的首选工具。

霍尔木兹海峡及红海的航运安全是高盛当前最关注的供应侧上行风险。

自中东战事爆发以来，流经延布（Yanbu）至红海的管道输送量估算增加约每日500万桶，目前已超过每日600万桶，在一定程度上部分抵消了霍尔木兹流量的下滑。然而高盛警告，一旦这条替代通道同样遭受冲击，市场将面临更大规模的供应缺口。

在基准情景（假设冲突于今年四季度缓和）之外，高盛给出了一个压力情景：若霍尔木兹持续受阻并延伸至2027年，布伦特原油将在2026年四季度突破每桶120美元，2027年均价达到100美元。该情景假设海湾地区产量至2027年12月方能完全恢复，并依赖管道产能扩展加以支撑。

高盛还援引历史数据指出，过去50年中最大的五次供应冲击事件，平均导致受影响国家石油产量在事后5年内下降42%，原因通常涉及基础设施损毁、投资不足或严厉制裁。尽管此次伊朗战事迄今未对产能造成持续重大损害，但上述历史规律构成不可忽视的中长期风险。

当前全球库存格局令油市在应对供应冲击时的缓冲空间有所收窄。

高盛估算，二季度全球石油库存日均降幅超过300万桶，远高于此前水平。经合组织柴油商业库存及战略石油储备均处于低位，使市场的抗冲击能力弱于战事爆发初期。

不过，全球可见石油库存整体同比降幅仅约每日30万桶，且海上在途库存仍处高位，在一定程度上限制了价格进一步上行的空间。高盛亦指出，当前的模拟价格上行幅度低于战事初期的可比估算，原因在于该行现已假设更高的需求弹性、中东供应的更强适应性，以及市场对低库存水平的更高容忍度。

面对地缘政治风险，高盛推荐一个较直接做多原油更为精准的对冲工具——做多2026年12月至2027年3月欧洲柴油（即天然气油）跨期价差。

高盛给出三点选择欧洲柴油的逻辑：

优于原油的理由：在战事爆发前，炼油及柴油市场已处于紧张状态，炼厂开工率高企且柴油库存偏低。随着乌克兰持续扩大无人机分散化生产能力，俄罗斯炼厂停工量维持在近每日500万桶的历史高位，俄罗斯柴油净出口量因此持续处于低位。此外，飓风、极端高温以及年初至今大量推迟的计划性检修，均对成品油供应构成比原油更大的下行风险。

优于汽油的理由：俄罗斯炼厂中断对柴油价格的提振效果大于汽油；柴油价差在库存从低位进一步下滑时倾向于出现不成比例的上涨；柴油需求价格弹性更低，且尚未进入四季度的季节性需求高峰；炼厂进一步提升柴油收率的空间亦十分有限。

优于美国柴油的理由：美国柴油利润率面临政策风险，包括潜在的出口关税或可再生燃料量（RVO）要求的调整；而欧洲炼厂成本面临上行压力，包括天然气价格走高带来的成本端冲击。

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7月21日，A股全天上演深V大反转：早盘三大指数一度集体跌超1%，随后半导体、芯片产业链集体爆发，科创50从跌逾3%拉升至收涨超10%，创业板指涨超7%。半导体芯片股掀起涨停潮，北方华创、存储“一哥”兆易创新等涨停，AI硬件股探底回升，CPO、PCB纷纷大涨；医药、油气、金融、白酒板块调整。

分析指出，在证监会主席吴清召开投资者座谈会、公募私募集体自购、超30家公司宣布增持回购等多重利好下，市场信心大幅修复。此外，半导体板块受三星电子评估美国泰勒厂扩产至原计划2倍、台积电上调全年资本支出至600-640亿美元、SEMI预测2026年全球半导体设备销售增长23.2%等产业催化提振。

港股震荡分化，恒指接近平盘，恒科指涨超1%，科网股分化，芯片股爆拉，华虹宏力大涨17%，AI大模型股爆发，智谱狂飙超30%，因其正式完成对国产AI异构算力软件公司中科加禾（XCore Sigma）的收购。债市方面，国债期货多数走高，商品方面，国内商品期货多数下跌，碳酸锂跌超6%。

A股：截至收盘，沪指涨1.79%，深成指涨4.81%，创业板指涨7.05%。

盘面上，个股涨多跌少，沪深京三市超3000股飘红，今日成交2.97万亿。沪深两市成交额2.96万亿，较上一个交易日放量2550亿。板块方面，半导体、算力硬件产业链大反攻，个股掀涨停潮，设备、晶圆、CPO、存储器方向领涨。金融科技、锂电池、机器人、商业航天、AI应用题材活跃。电力、油气、金融、白酒板块调整。

港股：截至收盘，恒生指数收跌0.04%，恒生科技指数涨1.32%。

盘面上，科网股分化，美团、腾讯、网易、百度等下跌，芯片股爆发，华虹宏力大涨超17%，中芯国际涨逾8%，兆易创新、澜起科技、天数智芯等均涨超10%。AI大模型股飙升，智谱大涨近37%，MINIMAX大涨逾15%。

债市：国债期货全线上涨，截至收盘，30年期主力合约涨0.11%，10年期主力合约涨0.05%，5年期主力合约涨0.05%，2年期主力合约涨0.01%。

商品：国内商品期货多数下跌，截至收盘，新能源材料跌幅居前，碳酸锂跌4.22%；能源品全部下跌，低硫燃料油跌3.13%；农副产品多数下跌，鸡蛋跌2.44%；化工品多数下跌，沥青跌1.79%；黑色系多数下跌，焦炭跌1.47%；贵金属涨幅居前，沪银涨5.36%；基本金属多数上涨，国际铜涨2.10%；油脂油料多数上涨，豆粕涨1.68%；非金属建材涨跌参半，玻璃涨0.44%；航运期货全部上涨，集运指数(欧线)涨0.07%。

芯片半导体产业链爆发

芯片产业链爆发，雅克科技上演“地天板”，亚翔集成、东微半导、北方华创、臻宝科技、新洁能、金海通涨停。

PCB概念走强，宏和科技、金禄电子、广合科技涨停。

CPO概念震荡走高，光迅科技盘中上演“地天板”，中际旭创涨超13%。

半导体设备材料方向最为强势，格科微20cm涨停，芯源微、长川科技、拓荆科技均20cm封板。

晶圆制造方向，华虹宏力涨超17%，北方华创涨停。

“存储芯片一哥”兆易创新放量涨停，报475.53元/股，成交额为330亿元。

存储芯片大牛股德明利早盘一字跌停后，盘中终于开板并快速翻红，中止了5连跌停行情。截至收盘，德明利涨超5%，股价报508元/股，最新市值回升至1152亿元。

消息面，在三星电子、SK海力士的带动下，韩国股市大幅反弹，KOSPI指数涨幅超过4%。截至收盘，韩国KOSPI指数上涨3.56%，三星电子涨6%，SK海力士涨4%。

全球半导体行业协会（SEMI）最新发布的报告称，2026年全球半导体设备销售额预计将增长23.2%，达到1659亿美元，到2028年将创下历史新高，达到2295亿美元。

另外，7月20日晚间，中国人寿集团、中国人保、中国太保、中国平安、新华保险五大险企同步发布公告，集体发声力挺中国资本市场。公告显示，五大险企一致看好中国经济长期向好的基本面与资本市场的长远发展价值，承诺进一步发挥险资作为“耐心资本”和“长期资本”的作用，增加对科技创新、新兴产业及高股息价值品种的权益资产配置。

东方财富证券研究所副所长、首席策略官陈果认为，“大A科技反攻已开始”。其研报分析指出，市场无需对国产科技龙头过度悲观。AI产业中期景气逻辑并未被破坏，国产芯片、算力扩产周期景气度有望持续走强；对比海外存储行业周期规律，当前低位抛售硅基上游、追逐红利资产的战术性价比偏低，交易型资金可参与板块反弹，配置型资金应坚守晶圆、半导体设备、港股互联网等国产科技核心资产。

银河证券认为，7月以来板块回调并非基本面利空，主要因资金去杠杆、存储板块获利兑现及估值回调等交易层面因素，当前位置已大幅释放风险。

华泰证券表示，本轮调整属于估值层面技术性调整，超卖明显，杠杆风险有序释放，市场已具备反弹条件。

中信证券认为，本轮调整更接近筹码结构再平衡而非基本面逆转，国家队入场托底形成底部支撑。华西证券认为最激烈抛压盘或已过去，市场进入震荡缓慢修复新阶段。

招商证券表示，本轮调整是科技单一主线过度拥挤后的结构性去杠杆，绝非全市场系统性杠杆危机，中期修复基础已逐步夯实。目前调整出清已步入后半段，场内融资余额连续11个交易日回落，边际抛压持续递减；同时股票型ETF单周净流入创历史新高，光模块等前期强势赛道出现补跌，符合市场调整末期恐慌盘集中释放的特征，指数进一步下行的系统性空间有限。

红利蓝筹高位回调：石油煤炭银行全线回落

石油石化板块跌幅居前，ST洲际跌近8%，通源石油、潜能恒信跌超6%，泰山石油、蓝焰控股等跌超5%。隔夜国际油价在前期大涨后回落，叠加资金从防御板块撤出转向科技成长，石油板块遭遇获利盘集中兑现。

煤炭板块走弱，电力板块中湖南发展、杭州热电触及跌停。昨日电力板块因高温用电高峰催化大涨逾4%，今日全线回吐。银行板块普遍走弱。

分析指出，昨日以煤电酒油为代表的红利蓝筹全线爆发，本质是科技股恐慌抛售时的避险资金涌入。今日科技板块报复性反弹，避险资金快速流出——石油、煤炭、银行板块的回落幅度与昨日涨幅基本对称，验证了昨日行情并非风格切换，而是短期资金迁徙行为。

港股AI大模型股爆发

智谱涨超35%，MINIMAX涨15%

消息面上，据上证报，7月21日，智谱正式完成对国产AI异构算力软件公司中科加禾（XCore Sigma）的收购。后者源自中科院计算所编译实验室，长期深耕异构算力软件栈及编译优化，被业内视为国内顶尖AI Infra团队之一。

同时，从接近智谱的人士处获悉，智谱已落地1GW级国产AI算力数据中心建设，并全部采用国产AI芯片。

在业内看来，这两项动作分别补齐了算力供给与算力释放两大关键能力。数据中心建设提供大规模模型训练所需的计算资源，AI Infra团队则通过编译器、Runtime、推理引擎等基础软件能力，提高异构芯片利用率，降低推理成本，并提升模型部署效率。

近日，关于智谱下一代基础模型的讨论持续升温。有观点认为，在大规模算力、成熟Infra体系及长期积累的Post-training能力共同支撑下，智谱下一代基础模型会继续向更大参数规模、更高智能水平演进，兼顾推理效率与工程可部署性。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

在最新一期《Moonshots》访谈中，Peter Diamandis、Emad Mostaque（前 Stability AI 联合创始人）等五位科技领袖深入探讨了 Kimi K3 打破传统闭源双头垄断的行业震动，指出大模型演进已进入“前沿制造业”阶段，并预测在硬件适配、软件优化与极端量化（如三元量化、亚比特量化）的推动下，未来几个月内 AI 推理成本将迎来 10 至 50 倍的爆发式下降，最终加速高阶智能在私有化部署与端侧设备上的全面普及。

核心要点

1. AI“斯普特尼克时刻”降临：AI 实验室月之暗面（Moonshot AI）发布拥有 2.8 万亿参数（2.8 Trillion）的开源权重模型 Kimi K3，在前端代码竞技场（Front-end Code Arena）力压 Claude Fable 5 登顶第一，打破了硅谷此前由 OpenAI 与 Anthropic 主导的前沿模型双头垄断。

2. “造模型就像精密制造业”：Kimi K3 依然基于标准的 Transformer 架构，其成功在于极致的数据精炼与工程制造能力。开源社区已证明，通过内核优化与数据清理，能够以传统成本 1% 的资金逼近顶尖前沿模型性能。

3. 推理成本将暴跌 10 至 50 倍：前 Stability AI 联合创始人 Emad Mostaque 表示，K3 目前每百万 Token 售价约 15 美元，但随着模型针对下一代硬件的适配以及开源推理服务商的极限优化，未来几个月内其推理成本还将迎来 10 到 50 倍的下行空间。

4. 端侧智能与极端量化革命：随着三元量化（Ternary，1.58 bit）、二进制量化（Binary）及亚比特量化（Sub-one bit）技术的突破，到明年底，具备 K3 级别智能的模型将能够直接在 16GB 内存的手机或车载端侧设备上离线运行。

5. 前沿智能变为“易耗品”：前沿 AI 的“保鲜期”缩短至数周，企业评估模型的速度已跟不上迭代速度。未来的核心资产将从单一依赖闭源 API，转向可自由切分、微调开源模型的“架构接口层”。

Kimi K3横空出世：2.8万亿参数打破硅谷双头垄断

日前，AI 实验室月之暗面（Moonshot AI）突然发布了新一代前沿模型 Kimi K3，给硅谷及美国前沿实验室带来了如同“四倍浓缩咖啡”般的震撼。

Kimi K3 拥有高达 2.8 万亿参数（2.8 Trillion Parameters），在性能上实现跨越式突破：不仅在前端代码竞技场（Front-end Code Arena）击败了 Claude Fable 5 斩获全球第一，还在品牌营销、设计、数据分析、消费品模拟及内容创作等 6 大领域登顶。更令行业震动的是，该模型的完整权重定于 7 月 27 日全面开源，意味着全球任何企业与开发者均可免费下载并在本地（On-Prem）部署。

Alex Wieser-Gross 在分析人工智能指数（Artificial Analysis）的最新帕累托前沿图（Pareto Frontier）时指出：

“此前，前沿 AI 领域基本上被 OpenAI 和 Anthropic 双头垄断。而现在，随着 Meta、SpaceX AI 的加入以及中国 Moonshot 跻身帕累托最优前沿的第三名，前沿 AI 竞争已全面演变为自由混战。这对于希望通过开源模型掌握自身数据主权的企业而言，是巨大的福音。”

“做模型就像精密制造业”：用1%的相对成本逼近前沿

面对 Kimi K3 的性能跃升，美国前沿实验室不得不面对一个严峻的问题：如果不用打破 Transformer 框架，就能达到逼近 GPT-5.5 Max 的水平，美国实验室每年烧掉的数十亿美元到底花在了哪里？

Alex Wieser-Gross 补充道，K3 的已公开架构并没有“黑魔法”，本质上依然是标准的 Transformer，结合了专家混合（MoE）与线性化注意力（Linearized Attention）等成熟技术的精妙组合。

前 Stability AI 联合创始人 Emad Mostaque 提出了一个极其深刻的视角：

“打造顶尖模型，本质上是前沿制造业。他们极其清楚原材料（数据）与制造流程，并在现有的硬件约束下将工程化与易用性发挥到了极致。”

针对训练成本，Dave Blundin 举例说明，GitHub 上的开源加速项目（如 Keller Jordan speedrun）此前已成功将 GPT-2 级别的训练成本削减了 99%。而 Kimi K3 的出现，正式验证了这些软件栈优化、内核重构与数据去糙取精（如使用 Muon 优化器剔除无用 Token）的思路在前沿超级大模型规模下完全成立。

极端量化与端侧智能：推理成本还将暴跌10至50倍

在谈及 AI 的商业化落地与成本曲线时，Emad Mostaque 给出了极其乐观的预测。

目前，Kimi K3 的每百万 Token 调用成本约为 15 美元，虽高于普通开源模型，但考虑到其在本土芯片上运行且已具备极高利润率，未来的下行空间极为惊人：

“一旦将 K3 这种模型部署在下一代芯片或专用光子芯片上，并经过全行业的极限优化，未来几个月内，其推理成本将再降 10 至 50 倍（乃至百倍）。”

与此同时，端侧智能（Edge AI） 正迎来量化技术的暴风雨。

• Prism ML 发布的 Bonsai 27B：作为首个在智能手机本地完整运行的 270 亿参数模型，通过三元量化（Ternary，1.58 bit），将模型体积压缩至 6GB（精度仅损失 5%），在完全离线状态下赋予手机 110-120 IQ 的智能。

• 三星与腾讯的极度量化：三星最新的 Nano Quant 已经突破了“每权重 1 个比特”的界限（Sub-one bit）；腾讯团队则实现了 3000 亿参数模型的二进制压缩（Binary Compression）。

Emad Mostaque 强调：

“到明年年底，一个仅需 16GB 内存的普通设备，就能运行达到今天 Kimi K3 级别的模型。这意味着世界上每一辆汽车、每一个机器人、每一台智能设备都将拥有内置的持久智能，可以在边缘侧进行自主决策。”

前沿智能变成“易耗品”：企业资产重估与开源大势

随着模型发布频率从过去的每 60 天缩短至每 10 天，甚至即将在明年初实现“日更”，前沿智能的商业形态发生了根本性转变。

OpenExO 创始人 Salim Ismail 提出：

“前沿智能（Frontier Intelligence）现在变成了一项完全易过期的资产，其保鲜期只有区区几周。任何企业如果要经过层层审批、内部开会来评估是否部署某款模型，等评估完成时，该模型在技术上已经落后了三代。”

这一趋势对企业资产定价与科技巨头估值带来了深刻重塑：

1. 基础模型厂商估值承压：如果企业可以直接免费在本地运行性能媲美顶级闭源模型的开源权重，闭源 API 服务的溢价空间将被大幅压缩。

2. 应用与架构层成为最大受益者：知名投资者 Gavin Baker 指出，除了基础模型厂商外，几乎所有的实体企业、软件公司与传统行业都是 AI 成本暴跌的巨大受益者。未来的核心竞争壁垒在于能否将模型灵活无缝嵌入自身业务流程的“架构接口层（Interfaces）”。

以下为访谈全文，由AI辅助翻译：

Peter Diamandis: 今天我们发出了紧急信号，召开这场紧急播客，因为美国刚刚经历了 AI 领域的“斯普特尼克时刻”。Kimi K3 于昨天发布，以有史以来最大的开放模型震惊了整个 AI 界，并直接登顶第一。

Emad Mostaque: 这个星期他们不仅缩小了差距，而且直接翻过了篱笆。Kimi 一直是一个感觉有点不一样的模型，这就是为什么它一直在写作基准测试中名列前茅。例如 K3 实际上是一个多模态模型，因此它可以接收各种输入并做出理解，这也是它在前端领域如此出色的原因之一。

Alex: 现在美方是 Meta 和 SpaceX AI 之间的自由竞争，而中国和 Moonshot（月之暗面）则成为了帕累托最优前沿上的第三名。前沿智能现在成了一项完全易过期的资产。

Peter Diamandis: 美国的前沿实验室把钱都花到哪里去了？

Salim Ismail: 在互联网世界我们一直有这个信念，即信息渴望自由，基本上智能也渴望自由。

Peter Diamandis: 我们现在需要的是某种全球性的……现在，那可真是个月球采样（Moonshot），女士们先生们。

Peter Diamandis: 欢迎来到《Moonshots》，所有人！全网关于 AI 与指数级技术第一的播客，您通往即将到来的奇点的前排座席——也许我应该说，通往现在的奇点、通往当下的奇点、通往持续的奇点。今天我将……今天我们发出了紧急信号并召集了紧急播客，因为美国刚刚经历了 AI 的斯普特尼克时刻，不过稍后会详细介绍。请允许我欢迎我优秀的 Moonshot 伙伴们，今天我们五人组全员到齐：Alex Wieser-Gross、Dave Blundin、Salim 和 Emad Mostaque。我是你们的主持人兼丰盈倡导者 Peter Diamandis。如果奇点的速度让你头晕目眩，很好，我的也是，而这正是重点。我们 Moonshots 的使命就是让您随时了解最新动态、跟上正在发生的事情，最重要的是，在非凡的变革速度与即将到来的丰盈时代中保持乐观。各位，欢迎，感谢大家大老早起床，或者对 Emad 来说是在下午。

Emad Mostaque: 我今天早上 4 点就起来了，时差的好处，不过我确实还能再睡一小时。

Salim Ismail: 欧洲午睡时间。

Emad Mostaque: 对，这之后我还安排了健身。

Peter Diamandis: 很多事情正在发生，各位，非常感谢大家的时间。在开始之前，我想亲自向我们所有的订阅者和观众说声谢谢。我不知大家最近有没有机会看看和阅读 YouTube 的聊天记录，我能说的就是我们也非常爱你们。我们的使命是传递新闻，我们花了难以置信的时间进行审查。 Salim、Alex 和 Emad，我今天早上收到了你们的短信，“添加这个，添加那个”，有太多事情在发生。我也必须说，所有 Alex 解释 JSpace 的梗图都很棒，所以继续制作 Alex 的梗图吧。

Alex: 看看你们能不能搞懂我的 JSpace。

Peter Diamandis: 能看到里面的读数。在评论区也看到了很多对你的喜爱，有一些非常棒的人。难以置信的是，大多数 YouTube 视频 newspapers 都是喷子狂欢，而我们的完全相反，真的非常棒，向你致敬，Peter。不，我只是再次表达绝对的感激，感谢大家抽出时间听播客。我们团队和所有 Moonshot 伙伴花了大量时间评估发生了什么并呈现出来。如果您还没有订阅并开启通知，请开启。

Salim Ismail: 我只想说明，如果我们做足够多的这种紧急播客，在某些时刻它就会变成 Moonshots 每日播客。

Peter Diamandis: 或者是持续播客。我依然觉得大家一起搬进 Airbnb 然后打开摄像头，这早晚会发生。

Peter Diamandis: 好了，让我们切入第一个故事，这是个大新闻。我们刚刚经历了一个 AI 的斯普特尼克时刻，就像给美国的极前沿实验室注射了四倍浓缩咖啡一样。Kimi K3 于昨天发布，以有史以来最大的开放模型震惊了 AI 界，并直接登上第一名。这里有一些背景：Kimi 来自中国实验室 Moonshot AI（月之暗面）。在过去一年里，他们攀登排行榜，推出了 K2、K2.6、K2.7，每一个都在缩小与 Anthropic 和 OpenAI 的差距。这周他们不仅缩小了差距，而且一夜之间跨过了篱笆。他们发布了 Kimi K3，这是一个拥有 2.8 万亿参数的怪兽。他们完全绕过了计算墙，K3 比之前的 Kimi 模型跳升了 17 个名次，超越了 Claude Fable 5，在前端代码竞技场（Front-end Code Arena）斩获第一。K3 在其他 6 个领域也排名第一：品牌与营销、基于参考的设计、数据分析、消费品、模拟和内容创作。完整的模型权重定于 7 月 27 日左右发布，这意味着地球上的任何人都可以下载并在自己的本地（On-Prem）运行。各位，这有多重要？Alex？

Alex: 我认为这对竞争非常有好处。首先作为一个初步事项，我想指出一些在报道和对 K3 的狂热中不太明显的事情。第一，正如 Moonshot 指出的，他们声称在过去 12 个月中的 9 个月中，Kimi 模型系列保持着开源权重模型中的 SOTA（最高水平）。如果这个说法属实，那么在过去一年里基本上一直都是 Kimi。第二，看看已发布的架构，因为我们还没有看到开源权重，但承诺在月底发布，里面并没有什么魔法，这非常引人注目。人们可以想象在 Anthropic 或 OpenAI 的幕后，Sam Altman 继续在暗示幕后有一些后 Transformer 架构实现了所有这些性能突破。但看看已发布的 K3 架构，没有魔法，它本质上仍然是 Transformer。他们显然做出了一些创新，但在他们如何做专家混合（MoE）、如何线性化注意力方面是大家熟知的创新，他们有自己特殊的 Kimi 品牌的线性化注意力，但它本质上仍然是一个可识别的 Transformer。一个可识别的类 Transformer 架构可以在任务成本前沿上几乎匹配 GPT 5.5 Max，我认为这相当惊人。这就提出了一个问题：如果只需使用 Transformer 就能达到如此接近的水平，美国的前沿实验室把钱都花在哪了？如果它已经处于成本前沿，并且整体 AI 性能排在第三位，美国实验室到底把所有的钱都花在什么地方了？所以至少知道 Transformer 架构依然宝刀未老，我感到莫大的安慰。Emad，听听你的分析，因为你一直在追踪这个。

Emad Mostaque: Kimi 一直在各种基准测试中名列前茅，他们自一年多前发起以来就定期推出中国最大的开放权重模型。正如 Alex 所说，架构并没有什么特别新颖的地方，有一些改进，比如他们与 UCLA 等机构做的 Muon 缩放，他们一直在发布所有这些部件的线索。我认为这里的关键是底层数据。Kimi 的模型感觉一直有点不一样，这就是为什么它在写作基准测试中总是第一。他们在这里做的事情似乎非常非凡：GLM 出来时是个极好的模型，但仅限文本；而 K3 实际上是一个多模态模型，因此它可以有各种输入并做出理解，这也是它在前端如此出色的原因之一，尽管我们没料到它在前端代码上力压所有人登顶。这涉及我之前说过的话：构建优秀稳固的模型是前沿制造业。虽然会有算法改进等各种东西出现，但为什么中国电动车比福特更好？这感觉是同一回事。这是工程学，但也像上个月英国销量第一的车型 Jaiku J7，满配出来只要 5 万左右，只有三分之一的价格。这感觉非常相似，他们知道原材料成分，现在以一种对消费者极其友好方式呈现，并正在用他们现有的资源无情地执行制造过程。因为看架构内部，他们仍然在使用 H800，在 Nvidia 芯片上落后了几代，但他们通过静态形状等手段充分利用了华为和阿里的下一代芯片，在工程和易用性上不断推进，这就是为什么前端代码异军突起的原因。他们只是在想“如何做出最惊人的输出”，从个人网站到游戏；而美国实验室可能在看其他方向，专注于不同的事情。

Peter Diamandis: 有个问题，我们一直在讨论是否需要 LLM 之外的新突破才能实现 AGI，这是否让你确信我们不需要另一个突破就能继续前进？

Emad Mostaque: 这取决于对 AGI 的定义，对吧？六年前就讨论过。你有基础模型，然后有所有这些优秀的套件，以及模型自我调用的方式。Kimi 博客文章中提到的一件事是，它实际上为自己的下一代设计了芯片，并设计了自己的运行内核。所以你从这个模型权重跨越到了模型本身构建的整个生态系统，这感觉就很 AGI，对吧？这感觉就像递归自我改进，感觉像通过动态改变自身来学习和适应新技能的能力。所以对于大多数 AGI 的定义，我们可能不需要新东西来优化和使其变得超级高效。甚至根据我们所知，它可能比现有的更高效，只是我们没有足够的算力，而新架构可以推动我们更进一步。你可以说“Attention Is Still All You Need”（注意力依然是你所需要的一切）。

Alex: 我们展示了性能图表，看到 Kimi K3 在多个地方登顶。如果能调出 AI 散点图，这是最有启发性的一张，来自 Artificial Analysis 智能指数。在所有图表中，这是我最喜欢的一张，因为它显示了 AI 定义的每任务成本与性能前沿。从左下到右上有一条锯齿状的前沿，右上角每任务最大成本和最大综合得分仍然是 Fable 5；沿着帕累托前沿往左下看，几天前前沿上的第二名仍然是 GPT 5.6 Solve Max；而现在 Kimi K3 首次成为了第三名。无论是在原始能力方面，还是在最佳成本性能前沿的第三点上，它都处于前沿。这太震撼了。我们从几年前 OpenAI 和 Anthropic 双头垄断的世界，变成了现在美方的 Meta 与 SpaceX AI 加入帕累托前沿顶端自由竞争，而现在中国和 Moonshot 成为了帕累托最优前沿上的第三名。这对于任何愿意并能够使用中国开放（即将开源权重）模型来掌握自己命运的企业来说，都太令人兴奋了。我认为这是企业主权和竞争力的福音。我们正生活在 AI 版的《全人类》（For All Mankind）中，苏联人首先登上了月球，而现在太空竞赛永不结束。AI 竞赛不再以双头垄断结束，我认为这是未来光锥（Future Light Cone）的彻底福音。

Dave Blundin: Peter，你称之为斯普特尼克时刻，如果说有什么不同的话，那是低估了它的影响。上周 Alex Karp 在播客里发飙说：作为一个大企业或政府，你不能直接把所有的专有权重、专有 Alpha 和知识产权越过墙抛给 Anthropic 并作为未来的基础。但他没有给你路线图。仅仅一周后，正如 Alex 所说，这突然变成了一场自由竞争，任何读取这些权重的人都有能力极其接近前沿，然后针对任何垂直用例在超越前沿的领域进行微调。这给全世界的每个人、每家公司和每个政府提供了一种无需通过美国 AI 模型即可赶上前沿的方法。所以斯普特尼克时代乘以无限大。我不喜欢这张特定图表的地方在于左侧索引到了 100%，当绘制未来两年的图表时，它看起来像一条 S 曲线，我们现在处于非常陡峭的部分，但这暗示我们到了 100% 就达到了终点。但这实际上是一个指数级增长，智能趋于无穷大。基准测试饱和了，但智能本身趋于无穷大。典型的运作方式是嵌套的 S 曲线，对吧？一种特定技术触顶，但它构建了下一种开始指数上升的技术，以此类推。

Dave Blundin: Alex 和我花了大量时间研究 Keller Jordan speedrun，我们在 GitHub 上寻找它，它是一群黑客和 AI 研究人员不断试图采用五年前 Andre Karpathy 的 nanoGPT 形式的 GPT-2 类模型，尝试更快更便宜地再现它。如果你看看那个仓库里的创新，他们已经能够将创建 GPT-2 的原始成本降低 99%，现在只需原始成本的 1%。大家此前没太关注是因为它是 GPT-2，直到今天才明确这些想法是否适用于前沿规模。现在非常明确的是，当 Elon Musk 拿他的 160 亿美元 Colossus 2 数据中心花数十亿美元构建 10 万亿或 20 万亿参数模型时，存在一个 1% 成本的版本来创建实际上相同的东西。在 Kimi K3 之前没人知道这是否行得通，现在非常清楚它行之有效。我们在软件栈、内核优化、MoE 中看到了 100 倍级别的创新，这些来自中国的根本突破给他们带来了 1% 的成本。Ahmad 给汽车做了一个很好的类比，你可以以大约三分之一的价格获得几乎相同的汽车；而在这里，我们讨论的是不到 1% 的价格来创建同等产品。所以斯普特尼克时刻是本世纪最大的保守说法，这就是我们今天开紧急播客的原因。

Salim Ismail: 我有三点要说。我认为重点不在于 Kimi 击败了谁，而是前沿智能现在成了一项完全易过期的资产，对于任何达到最前沿的人来说，保鲜期现在只有几周。任何对最新的前沿模型感兴趣的企业或政府都没有时间去实际评估它、做 RFP、看其他模型、内部成立委员会思考是否部署，因为到时候你在模型上已经领先了三代。因此，所有的价值都来到了可以交换模型的架构上，我们 OpenExO 世界中称之为接口（Interfaces），这将是所有价值未来的归宿。

Dave Blundin: 我们需要一个新的词，比如“前沿解放阵线”（Frontier Liberation Front）。对于超级极客们，Ahmad 刚才提到了 Muon 优化器，任何爱好者都可以去查一下。我们构建这些原始的大规模模型时，从互联网上抓取了 20 到 30 万亿 Token，将人类写过的每个字都倾倒进训练集中，让 AI 变得聪明。但深入内部，大部分信息是泰勒·斯威夫特的演唱会和婚礼，这些并不能显著提升模型的智能，事实上恰恰相反。

Dave Blundin: 很多 Token 可能会拉慢训练而不是加速。因此仅通过清理垃圾并将训练集缩减为相关子集，就能在达到相同智能水平的同时减少 FLOPs 计算量。我们离解决这个问题还远着呢，所以你可以期待从 Muon 优化器过程和训练数据集精简过程中看到更多的 10 倍提升。

Peter Diamandis: 我放出了一个叫 Allaric 的人发出的令人深思推文：Anthropic 表示“Fable 是一种具身代码超级武器，能够以前所未有的速度和规模开发网络和生物武器，出于诚信我们不能在没有护栏的情况下发布它。”这是上个月的对话；而中国回应说：“笑死我了，这是 Fable 的开源版，祝你好运。”我很好奇，你们怎么看待我们因为护栏受到限制，而这里出现了 Fable 的开源等价物？

Salim Ismail: 前沿实验室面临三个巨大的根本约束：一是算力和芯片可用性及电力；二是与它们一样好甚至在许多情况下可无缝替代的前沿开源模型；三是政府审查。我拍脑门猜一下，当政府说必须审查所有模型时，OpenAI 原本价值万亿的估值缩水了大约 50%；我认为这又砸掉了 50%。如果不需要花 API 的钱，直接在本地运行 Kimi K3，我为什么要花这个钱？他们会受到收入大幅减少的打击吗？

Emad Mostaque: 有两点：一是收入减少，为什么人们依然为 IBM 付费、为非中国汽车付费？对于关键任务实体，确保不会出错的服务仍将维持一段时间，因此 OpenAI 等公司的收入仍会增长。但这里有替代效应，就像中国工业替代一样。在网络攻击安全方面，这意味着唯一能做的就是网络防御（Cyber Defense），这必然是风险投资中绝对最大的类别。如果是斯坦福或 MIT 的优秀毕业生，去建立一家切入前沿的网络防御初创公司，防御不可避免会到来的东西，因为这些能力的扩散会增加。GPT 5.6 网络版、Fable 等接受了大量 CVE 和网络数据训练，而中国模型实际上没有那么多，但有人可以将这些数据训练进去，因此我们可能会在特区看到具备网络攻击能力的开源出现。

Dave Blundin: 我们略过了递归自我改进（RSI）。美国政府的观点是：当我们得到一个能够构建自身、构建下一个模型的模型时，我们不会让它流向世界上的每个人，因为制造界从未有过像 AI 这样的产品。如果你有一辆最先进的汽车给外国政府，他们不能用它造出更好的车；但如果你把最先进的 AI 给外国政府，他们可以用它赶上你并创建最先进的 AI。一个月前政府意识到 Babel 5 跨过了那条线并阻止了它，只要有一个能够改进自己内核的 AI 就够了，人们以为 RSI 会在达到爱因斯坦级别智能时触发，但它只需要能够改进自己的内核并实现 10 倍的速度提升，这足以让它自我加速 10 倍。学术界很多人说参数量的收益递减，但事实证明他们错了。所有证据表明，如果将原始速度提高 10 倍，就会看到天才级别的 AI。回过头看，Opus 4.8 左右就是微小的火花足以点燃火焰的点。限制下一个模型的政策不可能遏制前沿 AI 的全球和企业扩散。

Salim Ismail: 把两个想法融合一下：Ray Kurzweil 最初的观察是，一旦拥有基于信息的范式，就会在多种技术之间跳转。我们有真空管、继电器，然后是集成电路，这些都是嵌套的 S 曲线。随着这些架构的各部分在内部获得自我强化循环，每个循环都像是在加速整体的 S 曲线，它是不可阻挡的，没有极限，这就是为什么人们对它的上限感到如此震惊。

Emad Mostaque:这对中国来说太棒了，从拥有十亿 IQ 即将通过这些工具提升的人口，到需要机器人解决人口结构问题，再到将受过中国教育的大脑嵌入世界各地的每个关键系统。过去中国实验室审核模型需要 60 天，现在大约需要一周。

Alex: 还要注意，杨植麟是 CMU 的毕业生，我们本可以给他发签证让他留下的。

Peter Diamandis: 这里有一张有趣的图表展示了估值：Moonshot AI 的估值为 200 亿美元，而 Anthropic 和 OpenAI 基本都在万亿级别。如果他们今天是上市公司，股价估计会下跌 30%。美国前沿实验室在用他们的资本做什么？

Dave Blundin: 如果你走进大楼与他们交谈，他们极度渴望更多聪明人来帮忙，因为他们正以从未有过的疯狂速度部署和改变世界。人类历史上从未有人以如此快的速度将这么多钱涌入他们的建筑，而之前没有任何商业经验，许多 CEO 从未运营过公司。如果你很聪明并且有好的想法，进入那些大楼并提出你的想法。前沿实验室也在问自己和美国监管机构这个问题。

Alex: 存在一种倾向去低估“存在性证明”的价值。仅仅知道运行在 Muon 优化器和简化数据上的高度扩展 Transformer 行之有效，就给了一份精炼的路线图。你不需要抄袭或窃取每个痕迹，只需知道该公式有效，这就能将研发成本削减 90% 到 95%。

Salim Ismail: 我有个绝妙的价值创造想法：9 天后当他们放弃开源权重时，我们以 Moonshots 播客的名义发布一个名为 Kimi 4 的开源模型并 IPO，瞬间我们就会成为亿万富翁。

Emad Mostaque: 我有个很好的类比：为什么美国人比其他人为药物支付更多费用？所有的研发都在美国发生，你支付溢价，然后其他地方有了通用仿制药（Generics）。这像极了 AI，是 99% 的成本削减。

Dave Blundin: 我们的朋友 Gavin Baker 在 X 上写了一篇杰出的文章，关于这对企业的深远影响。除了基础 AI 实验室之外，所有企业、所有股票都是巨大的受益者。基础实验室的未来和收入模式会受到追问。基于这一观察，下周应该会看到估值的剧烈重组。任何在技术上准备充分的企业（如具备卓越 IT 技能的银行）现在都有了一条明确的路线图，可以用自己的 AI（如 JP Morgan AI）来控制自己的命运。

Salim Ismail: 这就是为什么我们称之为“组织奇点”（Organizational Singularity）。每当使用 Fable 5 的人提到生物学或潜在边缘领域时都会被降级，为什么要忍受这些？9 天后每个人都会升级，我在 Mac Studio 上运行 Kimi 2.7，我会升级到 Kimi 3。

Emad Mostaque: 这就像 Stable Diffusion 发布时一样，原本受限的图像生成器面对开源后，激发了 1 亿、2 亿次下载和整个生态系统的爆发。为什么你要忍受受限的模型？当你可以以极低的成本获得完全开放的变体并进行定制时，整个生态系统都会围绕它建立。

Dave Blundin: Mira Murati 刚发布了 Inkling，这是来自 OpenAI 的人才打造的美国开源实验室，旨在让企业在私有墙内针对特定用例进行微调。这告诉你最佳前沿实验室内部的人也相信这条途径可以赶上前沿。结合 Kimi K3 的验证，下周将是一个不同的世界。半导体公司的需求会增加而不是减少，芯片将比以往任何时候都更加供不应求。

Emad Mostaque: Kimi K3 使用的总计算量与 Inkling 相同，通过数据混合优势实现了 2.5 倍的数据到智能转换率。他们不得不针对华为 910 Ascend 芯片和阿里芯片优化推理。K3 目前放在那里是因为他们只能使用中国芯片来运行，而美国公司（如 Modal、Fireworks）由于拥有 Nvidia 和 AMD 大芯片，能够以比中国竞争对手便宜 10 倍的价格提供该模型的服务。一旦针对下一代 Vera Rubin 优化，价格将暴跌 10 到 100 倍。

Salim Ismail: 智能渴望自由，这是不可阻挡的。任何试图约束它的实体、领域或政府总是失败。这是基本的自然规律，试图限制它是一种非常匮乏的心态。我们越快获得更好的智能，就能越快实现丰盈，越不需要争夺任何东西。

Peter Diamandis: 自 4 月中旬以来，我们看到了 13 个新的前沿模型发布，平均每 10 天一个。Elon 今天早上发推称：“我们的 2 万亿模型在各个方面都优于 1.5 万亿模型，下周将完成初始训练，速度和 Token 效率接近 Grok 4.5。”这证明了我们生活在奇点之中。

Alex: 如果将前沿模型发布进行指数曲线外推，按照目前的速率，到明年 1 月，我们将看到每天都有新的前沿模型发布！这基本上意味着持续的版本更新。

Peter Diamandis: 看看 Kimi K3 的用例：重现喜欢的游戏，或在浏览器中模拟 Apple 桌面。每个人都成为了创造者和制造者。

Salim Ismail: 单次生成游戏与构建包含客服和营销的整个生态系统大不相同，但根据个人兴趣启动游戏的摩擦力现在接近于零。

Dave Blundin: 许多人不太擅长管理自己的幸福，只能忍受日常工作。在有选择的情况下你会做什么？AI 能够帮助我们探索这些可能性。

Peter Diamandis: 听到 Kimi K3 的崛起，你有两种选择：恐惧，或者意识到你释放了创造力，找到你的宏大变革目标（MTP），使用这些工具在宇宙中留下痕迹。

Peter Diamandis: 如果说 Kimi K3 是数据中心里数万亿参数的大模型，那么 Prism ML 的 Bonsai 27B 就是极小化的代表：第一个完全在智能手机上运行的 270 亿参数级模型。Emad，告诉我们为什么这很重要？

Emad Mostaque: Prism ML 和腾讯在量化方面取得了巨大提升，将 16-bit 或 8-bit 模型压到了 3-bit 的三元（Ternary，约 1.58 bits）甚至二进制（Binary）。Bonsai 成功将 27B 模型降到了 6 GB（精度仅下降 5%），降到 4 GB 时精度下降 15%。这意味着你在手机上拥有了一个离线可用的 110-120 IQ 的助手。从 16-bit 降到 3-bit 带来了 5 倍的速度提升。

Dave Blundin: 底层所有的计算一直都是矩阵乘法（MAC）。如果其中一个数字只是 1、0 或 -1，乘法运算将变得极其高效，这开启了新型计算的大门，未来我们将在晶体管、光子乃至液晶等新介质上进行计算。

Alex: 最量化的 Bonsai 模型约为 1.125 个有效 Bit/权重。三星最近发布了 Nano Quant 模型，打破了每权重 1 个有效 Bit 的屏障（Sub-one bit）。亚比特量化将在未来一年内成为主流，光子计算将成为未来的计算方式。

Emad Mostaque: 到明年年底，能够运行在 16 GB 内存上的模型将达到 Kimi K3 的水平。这意味着世界上每辆车、每个机器人和每台设备都有内置的持续智能，可以在边缘做出自主决策。智能成本在明年年底前将通过新型芯片速度降低 100 倍。

Dave Blundin: 基于量化和新计算方法，我们预计未来三年内原始算力将实现 100 到 10,000 倍的提升。结合算法改进，提升可达百万倍。

Peter Diamandis: 谈谈预测未来。根据 ForecastBench 数据，几个 AI 模型在统计上已经与顶尖的“超级预测员（Superforecasters）”无法区分。AI 能够在保险、投资、地缘政治和企业战略中提供疲倦永不消退的超人顾问。

Alex: 当超强预测与资本市场连接，AI 算法交易员对人类拥有比人类自身更好的内部自回归模型时，预测将超前塑造市场的行动，有效市场假说（EMH）将被加冕为王。

Salim Ismail: 高管大部分能力（预算、招聘、投资）本质上 salaried 都是预测。一旦 AI 具备这种预测能力， senior management（高级管理层）将大量蒸发，人们需要更加专注于目的和目标。

Dave Blundin: 人类的不快乐很大程度源于盲目的消费主义。AI 将成为极佳的教练，告别被动的生活轨迹，给出最佳的替代路径。

Peter Diamandis: 欢迎来到 Fountain Life 赞助的健康环节。[健康广告插播]

Peter Diamandis: 关于数据中心耗水的辟谣：全美所有数据中心每年消耗 170 亿加仑水，而美国高尔夫球场消耗了 5310 亿加仑（31 倍），加州杏仁种植消耗 1 万亿加仑（60 倍）。

Salim Ismail: 亚马逊仓库占用的土地是数据中心的 10 倍。关于数据中心水耗和土地的恐慌完全是脱离数据的垃圾话。

Emad Mostaque: 麦当劳卖出的汉堡每年消耗的水量大约是高尔夫球场两倍。

Peter Diamandis: 聊聊人形机器人。中国已有 150 家人形机器人公司，最近机器人 MMA 格斗视频在网上疯传。

Alex: 虽然看到机器人格斗令人有些恐惧，但这代表了极其苛刻的工程压力测试（平衡、抗冲击、延迟等）。西方需要赶上， ProRL 在波士顿成功举办了人形机器人半程马拉松。

Emad Mostaque: Engine AI T800 机器人重 70 公斤，出拳力量是泰森的 4 倍。机器人在走进家庭前必须建立严格的安全监管标准。Unitree 目前仅生产了 11,000 台人形机器人，几年后将达到每年 1100 万台。

Peter Diamandis: 关于戴森群（Dyson Swarm）。Sam Altman 表示在太空部署数据中心目前是荒谬的，本十年内不会大规模生效。

Alex: OpenAI 自身退出了自建数据中心，存在明显的利益冲突。而 Elon 预测 2 到 3 年内将迎来成本交叉点。

Dave Blundin: 听听 Sam 的话，他其实和 Elon 的数据并不冲突，本十年只剩三年半，本世纪末相当一部分算力将在太空。近期 Starship 13 在 T-0 成功关断并导出燃料，展现了 SpaceX 惊人的控制与诊断工程能力。

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据首尔经济日报7月20日的报道，三星电子已启动第十代V型NAND（V10）量产并向英伟达正式供货，同时将旗下V-NAND总产能的约60%配置于第九代产品（V9）生产线，以满足英伟达即将推出的新一代存储设备"上下文内存存储"（Context Memory Storage，CMX）的需求。业界预计，CMX所需NAND容量将从今年的3500万TB激增至明年逾1亿TB。

这一需求浪潮对整个NAND市场的供给格局构成深远影响。英伟达对NAND的大规模锁定，意味着其他企业及消费者可获得的存储芯片供应将大幅收窄，市场价格面临上行压力。

与此同时，三星电子董事长李在镕预计近期将在旧金山与英伟达首席执行官黄仁勋会面，双方将就HBM及下一代NAND产品供应、以及在韩国国内建设数据中心等合作事宜展开深入磋商。

CMX驱动NAND需求跃升，英伟达锁定三星产能

英伟达CMX的诞生，源于AI推理过程中"键值缓存"（Key-Value Cache，KV Cache）数据量的急剧膨胀。此前，GPU服务器可在内部处理KV缓存数据，但随着数据规模持续扩大，搭载数千TB级固态硬盘（SSD）的独立外置存储设备已成为AI服务器的必要配置。

据wccftech报道，英伟达CMX单台设备搭载576块SSD，总存储容量达9600TB。业界估计，CMX所需NAND容量今年约为3500万TB，明年将突破1亿TB。半导体行业独立分析师@jukan05在X平台发帖指出，1亿TB的规模大致相当于在NAND市场中新增一个苹果公司体量的需求来源，其对供给端的冲击不容低估。

三星电子目前月产V-NAND晶圆能力已超过10万张。据报道，英伟达已在CMX出货前夕向三星提出扩大NAND产能的要求，三星方面亦在积极响应。三星今年NAND总产量预计约达2.5亿TB，公司计划凭借这一全球领先的产能规模，确立其作为英伟达CMX核心供应商的地位。

V9稳产、V10量产、V11试产，三星三代并进

在产品线布局上，三星正同步推进三代V-NAND产品的生产进程。

V9方面，三星已将其产能占比提升至V-NAND总产能的约60%，良率亦已稳定在80%以上，进入量产成熟阶段。一年前，V8仍占据V-NAND产量的相当比重，如今其占比已降至40%以下，产线切换速度显示出三星对AI服务器需求的快速响应能力。此外，三星平泽第四工厂（P4）NAND专用洁净室仍有逾半空间尚未投产，为后续扩线提供了充足余地。

V10方面，三星已于今年上半年正式启动量产，目前产量占V-NAND总产量的比例不足5%，处于爬坡阶段。V10采用约400层堆叠架构，存储密度较V9的286层提升逾50%，可在相同CMX模组内装配更高容量的SSD。值得关注的是，V10将首次大规模商用钼材料替代传统钨配线，可将配线厚度缩减30%至40%，三星此前在V9中已有小规模应用。

V11方面，三星已于今年初启动试产，目标堆叠层数为400层至500层，较V10再提升约100层。三星计划在下半年将试产规模扩大一倍，以积累足够的良率数据，加快推进量产体系建设。

供给集中效应显现，消费级市场承压

三星与英伟达NAND同盟的深化，在提振三星业绩预期的同时，也加剧了整个存储行业的供给分化。

据报道，三星2026年的利润预计将超过过去40年累计盈利总和，这在很大程度上得益于AI服务器存储需求的结构性爆发。然而，这一红利的另一面是：当三星将大比例产能锁定于英伟达等大型科技客户后，面向其他企业及消费者的NAND供给将受到明显挤压，存储价格上行风险随之上升。

此前，AI热潮已率先引发DRAM短缺并推动价格大幅上涨，NAND市场正面临类似的供给收紧逻辑。随着英伟达CMX出货规模持续扩大，这一压力预计将进一步加剧。

从长远来看，V11 NAND的加速研发或为消费级市场提供一定缓解空间——500层堆叠技术理论上可以更低成本大规模生产高容量消费级SSD，但前提是三星愿意为此分配产能。就目前的产能配置方向而言，这一前景尚难乐观。

李在镕与黄仁勋即将会面，合作版图持续扩张

三星与英伟达的合作已从DRAM、HBM延伸至代工服务，如今又将NAND闪存纳入同盟框架，合作深度与广度均在持续扩展。

据报道，李在镕近期将在旧金山与英伟达首席执行官黄仁勋会面。此次会谈议题预计涵盖HBM及下一代NAND产品的供应安排，以及围绕在韩国全南光州等地建设数据中心的合作方案。

业界人士表示，"三星与英伟达的同盟横跨存储与代工业务全线，两位领导人之间的合作讨论将进一步深化。"随着英伟达CMX出货在即，这场会面的战略意义亦将更加凸显。

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中东局势升级引发的通胀担忧，已将美联储加息预期重新推高，导致ETF投资者持续减持贵金属。与此同时，银价走势更为疲软，不仅受到ETF抛售拖累，太阳能等工业需求的明显下滑也构成额外压力。上周金银价格分别下跌2.5%和6.65%。

不过，多摩根士丹利经济学家持与市场共识相左的判断——美联储今年能够维持利率不变，并于明年两度降息，近期CPI数据显示通胀已开始降温，为这一判断提供了支撑。摩根士丹利预测，黄金和白银四季度目标价分别为每盎司4450美元和65.40美元，较当前价格分别具备约11%和16%的上行空间。

黄金需求结构正在经历分化。央行购金虽于3月至4月因土耳其和俄罗斯的抛售而引发市场担忧，但局面已悄然改变。土耳其此前是2022年至2025年周期内最大的官方黄金买家之一，在中东冲突爆发后，因进口依赖加剧了贸易逆差、里拉承压，其央行被迫卖出黄金以稳定汇率。据彭博报道，冲突爆发后两周内，土耳其售出并置换了约60吨黄金。俄罗斯今年迄今已售出34.2吨，超过2025年全年6.2吨的水平，军事开支与财政制裁共同令联邦赤字扩大。

然而，卖盘正在边际收窄，买盘则在加速。土耳其5月抛售量已降至2.7吨，全球净抛售规模也从3月的50.6吨大幅收缩，4月和5月分别录得净购入21.5吨和41.2吨。中国人民银行已连续20个月购入黄金，6月单月购金量跃升至14.9吨——为2023年10月以来最高——年内累计购入达40.1吨，已超过2025年全年的25.8吨。波兰年内累计购入63.6吨，乌兹别克斯坦购入32.7吨，均远超2025年同期水平。

相比之下，ETF买盘的缺位更为显眼。世界黄金协会数据显示，2025年ETF贡献了黄金总需求的约20%，购入规模近800吨。但2026年上半年，全球黄金ETF持仓净增仅18吨，6月更出现74吨的大规模净流出，其中北美地区单月流出42吨，上半年合计净流出60.5吨，成为本轮抛压的主要来源。与之形成对比的是，亚洲区域ETF上半年仍录得净流入69.7吨，欧洲同样保持正值。

黄金ETF持仓与美联储利率长期呈负相关关系，美国资金对此尤为敏感。摩根士丹利指出，中东冲突推高通胀预期后，持有黄金的机会成本对美国投资者而言上升最为显著。从历史经验看，ETF的大规模回流通常在美联储首次降息前数月才开始启动——2024年底降息周期启动前的走势印证了这一规律。

目前市场对2026年底前加息次数的定价约为1.4次，较上周初的1.7次有所回落，软于预期的6月CPI数据推动了这一转变。摩根士丹利经济学家认为，通胀将在下半年持续降温，为美联储按兵不动提供空间。但分析师同时指出，单月数据不足以确立趋势，中东局势的再度升级为利率走向增添了不确定性。就金价而言，ETF要实质性回流，市场需要对美联储至少能够维持不变、并向明年降息转向建立更高的确信度。

从头寸角度看，COMEX黄金非商业净多头自5月中旬以来已回升，截至7月15日升至19.4万手，为今年2月以来最高水平。部分量化宏观资金正以财政赤字扩张、储备多元化和法币贬值为逻辑主线重新建仓。但技术面仍是近期阻力：黄金目前交易于200日均线下方，50日均线于7月中旬下穿200日均线形成"死叉"，这一信号促使CTA等量化策略型资金倾向于逢高减持而非低吸，压制了价格反弹的斜率。

白银的处境比黄金更为复杂。今年迄今，白银价格已累计下跌约21%，远超黄金约6%的跌幅，金银比价从1月低点的46倍反弹至70倍。摩根士丹利认为，白银正同时面临宏观逆风和工业需求下滑的双重夹击。

最值得关注的是，白银与铜的价格相关性已从2025年下半年的95%骤降至目前的接近0。这一异常分化的背后，是白银工业需求——尤其是太阳能光伏领域——的明显走弱。2025年，光伏行业占银需求比例达17%，较2019年的7.4%大幅攀升，但该行业银需求在2025年已同比下降6%，银研究所预测2026年将进一步下降19%。

白银珠宝需求同样承压。全球珠宝及银器需求在2025年同比下降8%，2026年可能延续跌势。Pandora已将产品线向铂金电镀方向转型，Tiffany则加速推进黄金系列，均进一步减少了对银的采购。

银的ETF持仓走势与黄金类似，但跌幅更深。据彭博数据，已知银ETF总持仓从2025年底峰值约870亿盎司降至784亿盎司，降幅约10%，明显大于黄金同期约5%的降幅。ETF流出部分源于银价在2025年翻倍后的获利了结，也反映了更鹰派的美联储预期对工业金属投资需求的双重压制。

摩根士丹利认为，白银的再度活跃同样需要等待美联储加息预期消退以及工业需求前景趋稳，届时白银与铜的相关性或将重新修复，为银价提供额外支撑。COMEX白银非商业持仓目前仍基本持平，显示投资者整体仍处于观望状态。摩根士丹利维持白银4季度目标价65.40美元/盎司，在三种情景中的上行情景下目标价可达97美元。

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今日，韩国市场迎来强劲反弹，首尔综指（KOSPI）收盘大涨3.6%，报6747.95点。芯片板块成为此次反弹的核心驱动力，其中权重股三星电子股价跃升6%。

由于盘中涨势过猛，韩国交易所今日启动了Sidecar（熔断）机制，紧急暂停KOSPI的程序化买盘。这一干预措施凸显了当前市场极端的波动状态，也进一步印证了监管层对计算机自动交易加剧市场波动的关注。

在此次强劲反弹之前，KOSPI指数在今年触及9000点高位后，于本月短短13个交易日内暴跌23%。面对持续加剧的市场波动，韩国交易所已启动针对高频交易市场影响的专项研究招标，旨在评估其对市场的真实作用并筹备监管改进措施。

税率下调与高波动推升交易规模

高频交易（又称超快速交易）依靠计算机算法在极高速度下下达指令。与在特定条件下自动执行大宗订单的常规程序化交易不同，高频交易利用不到一秒的瞬间时间差进行密集下单，且无需人工干预。在该领域中，外国机构投资者的占比较高，交易策略主要集中于捕捉瞬间价差的套利操作。

高频交易的盈利能力与交易成本密切相关，其收益潜力随着证券交易税率的下降而增加。自2019年韩国下调证券交易税率以来，关于高频交易激增可能扰乱市场的担忧便持续存在。

近期，随着韩国股市整体交易量上升且指数剧烈波动，高频交易的规模进一步扩张。在市场波动率居高不下且大量买家寻求立即成交的环境中，高频交易的活跃度往往会显著上升。

调研覆盖衍生品与跨市场套利

据韩国交易所及相关机构透露，此次高频交易调研项目的招标申请将于本月27日截止，研究计划于今年下半年完成。

除了常规的个股交易，交易所的评估范围还将深度覆盖衍生品及跨市场领域。该调研将分析利用杠杆型交易所交易基金（ETF）或衍生品进行期现联动的高频交易，同时还将重点评估韩国交易所与NEXTRADE（NXT）之间高频套利行为的规模及其对股市的影响。在韩国股市，高频交易不仅局限于个股，也同样应用于ETF产品。

韩国交易所计划在此次调研完成后，为构建更为完善的监管框架奠定基础。目前，韩国市场已实施部分风险控制机制，包括2023年引入的高速算法交易者注册制度以及“终止开关”（大批量订单取消系统）。

针对当前的监管考量，一位交易所官员解释称，在市场条件恶劣时，外界普遍担忧高频交易者会对市场产生负面作用，正如美国曾发生过缺乏明显原因的股市“闪电崩盘”。该官员表示，此次调研的核心目的在于查明高频交易对韩国市场的实际影响。

然而，高频交易并非纯粹的市场破坏者。资本市场研究院（Capital Market Research Institute）高级研究员Kang So-hyun指出，参与高频交易的市场主体同时扮演着做市商的角色，当市场的买卖价差扩大时，他们能够有效弥合这一差距，为市场提供必要的流动性。

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周二，Kospi指数大幅反弹约4%，报6775点附近，三星电子涨近7%，SK海力士涨约5%，领涨此轮反弹。此前该指数上周单周下跌9%，较6月22日创下的历史高点累计跌幅已超过30%，周一更进一步下挫4.5%。

花旗在周一发布的研报中指出，市场的不利因素已经见顶，强劲的经济基本面与友好的政策组合将成为反弹的驱动力，并将此次下跌定性为技术性回调，认为这构成潜在的买入机会。

摩根士丹利维持9000点目标价，并指出此次调整幅度较深，但尚未进入熊市区间，多项指标显示KOSPI指数可能正在接近底部，Kospi及芯片股的远期估值已接近历史低位。

花旗：技术性回调，目标价10000点不变

花旗分析师在研报中明确表示，Kospi此轮由韩国存储芯片供应商主导的股价回调，更多属于市场整体获利了结驱动的技术性修正，而非基本面恶化的信号。

花旗维持Kospi指数10000点的目标价，较周一收盘价隐含涨幅逾50%。该机构认为，韩国经济基本面依然稳健，政策环境整体有利，市场的主要阻力已经释放，当前点位具备较高的配置价值。

值得注意的是，韩国股市在2025年曾是全球表现最佳的主要股市之一，这一强势行情延续至2026年初，随后才因上述多重利空因素而急转直下。

摩根士丹利：估值接近历史低位，维持“哑铃型”策略

摩根士丹利指出，此轮调整幅度虽深，但尚未进入技术性熊市区间，多项指标显示Kospi正在接近底部。该机构数据显示，自下半年以来，芯片股约占市场总市值缩水幅度的70%，同期Kospi累计下跌18%。

摩根士丹利维持Kospi指数9000点目标价，但将熊市情景下的目标位下调至6000点，理由是盈利增长放缓，并将6000至9000点设定为未来三至六个月的预期交易区间。

该机构同时提示，鉴于人工智能支出走向、超大规模云计算服务商资本开支节奏以及半导体供应动态方面的不确定性，市场波动可能仍将持续。为此，摩根士丹利继续推荐"哑铃型"投资策略，即将科技龙头股与防御性板块相结合进行配置，以在把握潜在反弹机会的同时对冲下行风险。

暴跌逾三成，散户杠杆押注成重灾区

Kospi此轮下跌的导火索，是市场对人工智能支出前景的担忧、指数高度集中于少数权重股的风险，以及韩国国内散户投资者大规模投机活动的共同作用。

韩国散户在此轮行情中损失惨重，尤其是持有三星电子和SK海力士单股杠杆ETF的投资者。据KB金融集团数据，自5月27日单股杠杆ETF上市以来，韩国散户净买入规模达14万亿韩元（约94亿美元），远超外资约2万亿韩元的净买入量。随着两只芯片巨头股价大幅回落，这批杠杆头寸承受了极为沉重的亏损压力。

与此同时，宏观层面亦形成压力。韩国央行上周四宣布将基准利率上调25个基点至2.75%，为2023年1月以来首次加息。韩国央行在声明中表示，通胀预计将在"相当长一段时间内"维持在2%目标上方，能源价格上涨的滞后传导效应将使通胀持续处于高位。

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BCA Research旗下顶级宏观经济学家近期就AI行情展开内部多空辩论，双方观点针锋相对。空方认为美股正处于盈利泡沫之中，估值已按最乐观情景定价，几乎没有留下任何惊喜空间；

多方则坚持认为算力市场供不应求，资本支出的回报率被市场严重低估，盈利增长的广度也远超外界认知。这场辩论的核心不在于AI是否真实存在，而在于这场狂欢还能持续多久，以及终结时市场将付出怎样的代价。

周一美股收盘普遍走低，标普500指数下跌0.2%，道琼斯工业平均指数下滑0.6%，纳斯达克综合指数基本持平。

空方：盈利泡沫已成型，估值超越2000年科网峰值

BCA Research首席经济学家Peter Berezin与核心宏观及新兴市场首席策略师Arthur Budaghyan在上周的多空辩论网络直播中明确表达了看空立场。两人认为，当前美股正处于一场盈利泡沫之中——利润数字看似强劲，但利润率的可持续性远不如表面所呈现的那般稳固，而估值已将最理想的结果完全定价。

从估值角度看，几乎所有衡量指标均显示股价偏贵。若将标普500指数的利润率回调至2019年水平，该指数当前对应的远期市盈率约为27倍，高于2000年3月约26.5倍的历史峰值。即便剔除科技股与金融股，其余板块的估值同样不便宜——按BCA Research与FactSet的数据，这部分市场目前以26倍的滚动市盈率交易，而过去两至三年的利润增长仅约3%。

在AI资本支出问题上，Berezin和Budaghyan指出，大型科技超大规模云服务商（hyperscalers）向数据中心、专用芯片、电网及能源升级集体投入数千亿美元，这些巨额资本支出虽然推高了账面盈利，却在侵蚀实际现金流。"每一块售出的芯片都作为营收和利润计入卖方报表，而购买芯片的超大规模云服务商将其列为资本支出而非运营成本，因此账面盈利上升，但并未伴随现金流的同步增长，"两人表示。

Berezin进一步指出，"AI最终可能与电力的发展轨迹相似——它会提升企业效率，但如果所有人都能获得，未必会让企业变得更加盈利。"

多方：算力供不应求，超大规模云服务商估值创十年新低

BCA Research投资组合构建主管Juan Correa与股票研究主管Noah Weisberger则持截然相反的立场。两人认为，算力市场目前仍处于供给稀缺而非过剩的状态，市场对资本支出回报率的判断是低估而非高估，盈利增长的覆盖面也比通常与AI挂钩的少数几家公司要宽泛得多。

在需求端，BCA Research的数据显示，超大规模云服务商的云业务积压订单——即已接收但尚未履行的订单——在过去两个季度内增长了约7500亿美元，表明行业需求仍持续跑在供给能力之前。

在估值层面，Correa和Weisberger认为，尽管市场对高估值普遍存有顾虑，但超大规模云服务商实际上正以近十年来最低的估值水平交易，与此同时其回报率仍在持续改善。

从更广泛的盈利信号来看，最新一代GPU的租赁价格年内持续上涨，云合同价值按每兆瓦计算较一年前大约翻倍，息税前利润与员工人数之比大幅攀升；此外，核心云业务之外的盈利同样快速增长，包括Meta受AI驱动的广告收益提升，以及谷歌搜索业务的强劲复苏。"市场预期将在未来两个季度内被这些资本支出实际产生的盈利规模所惊艳，"两人表示。

分歧焦点：不是"是否"，而是"何时"与"如何终结"

值得注意的是，这场多空辩论并非围绕AI技术本身的真实性展开——双方均认同AI正在从根本上重塑企业生产率、资本配置与劳动力市场，这一前提不存在争议。

真正的分歧在于时间维度：AI支出的狂热还能在多大程度上跑赢质疑，以及当市场最终迎来清算时，冲击将有多剧烈。

耐人寻味的是，就连多方阵营也承认这场行情终将以破坏性方式收场。“资本支出交易最终将会结束，而且很可能以破坏性的方式结束，”Correa和Weisberger表示，“但就目前而言，经济与基本面的顺风因素将占据主导。对多头而言，最大的担忧是估值压缩，而非经济衰退或盈利崩溃。”

这意味着，无论投资者是否意识到，他们都已身处这场辩论之中——而答案，将由市场在未来数个季度内给出。

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据《俄勒冈州报》20日报道，英特尔已向数据中心业务部门员工发出通知，确认将削减该部门岗位，但未披露具体裁员人数。英特尔在声明中表示，此次重组是公司"成为一家更专注、更高效企业"整体战略的组成部分，旨在确保业务拥有"正确的岗位与技能配置"，并不会影响产品承诺或技术路线图。

此次裁员消息披露于英特尔即将发布第二季度财报的前夕。今年第一季度，数据中心业务销售额达51亿美元，同比增长22%。与此同时，英特尔股价过去一年从约23美元飙升至本周一早盘约99美元，投资者对其人工智能芯片需求前景及代工业务拓展抱有较高期待。

英特尔此次裁员发生在公司基本面明显回暖的时间节点。投资者预期，随着人工智能系统承担更多在线任务，英特尔微处理器的市场需求将持续扩大。与此同时，市场普遍预计苹果等大型科技公司将委托英特尔代工芯片，为其制造业务带来新的增量。

英特尔股价在过去一年的涨幅超过300%，上月一度短暂突破142美元，尽管此后有所回落。但股价的强势表现并未阻止管理层继续推进组织效率改革。

首席执行官陈立武明确表示，英特尔需要削减管理层级，以加快决策速度，推动新技术的更快落地。

此次数据中心部门裁员，是英特尔近年来持续大规模瘦身的延续。自2022年以来，英特尔全球员工总数从约13.2万人降至目前约8.1万人，降幅接近40%。

岗位削减通过两条路径实现：一是剥离部分业务板块，二是过去两年间在全球范围内直接裁撤数万个职位。

在俄勒冈州，英特尔依然是规模最大的企业雇主，但其在当地的员工人数已从2024年的约2.3万人降至目前约1.6万人，缩减幅度同样显著。

英特尔的持续裁员对俄勒冈州半导体产业产生了明显影响。该州芯片行业就业人数目前处于近30年低点，英特尔以外的其他俄勒冈科技公司也经历了类似的裁员浪潮。

俄勒冈州经济发展机构Business Oregon委托撰写的一份最新报告发出警告，若俄勒冈州不能积极培育新兴企业、构建更完善的人才供给体系，该州半导体产业在全球范围内可能将走向"无足轻重"。

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据多家媒体证实，美国人工智能标准与创新中心（CAISI）主任Chris Fall已宣布辞职。他上任仅三个月，目前官方及个人尚未公布其离任的具体原因。

这一高层人事变动正值华盛顿围绕前沿AI模型监管展开激烈辩论之际。监管领导层的频繁更迭，加剧了科技投资者和AI企业在适应联邦合规要求及战略规划时面临的政策风险。

此外，该核心机构在近期白宫推出的多项重大AI安全计划中明显缺席。随着官方监管路径出现分歧，科技行业内部要求建立独立标准机构的呼声正在迅速积聚。

CAISI隶属于美国国家标准与技术研究院（NIST），是负责制定AI模型技术标准、测试方法以及评估网络安全风险的主要联邦机构。然而，该机构近期的领导层极度不稳定。

在Chris Fall之前，Collin Burns曾短暂接任该职位，但任期不足一周。据《华盛顿邮报》此前援引知情人士消息报道，Burns在今年4月被迫离职，原因是他曾在AI企业Anthropic工作，而特朗普政府当时正与该公司发生冲突。而在Burns之前，该机构由风险投资家David Sacks领导，其当时的头衔为白宫AI与加密货币沙皇，但他已于今年3月卸任。

公开资料显示，Chris Fall拥有丰富的政府履历。在特朗普第一任期内，他曾担任美国能源部科学办公室主任，并曾代理能源部高级研究计划局-能源（ARPA-E）主任一职。在此之前，他还在能源部海军研究办公室（ONR）供职。

尽管CAISI承担着AI测试与评估的核心职能，但近期一系列事件表明，该机构在联邦AI实际决策中面临被边缘化的风险。

今年6月，美国商务部动用一项鲜为人知的出口管制指令，迫使Anthropic将其Mythos和Fable模型从市场下架。该禁令直至当月月底，在美国商务部长Howard Lutnick对Anthropic的安全计划表示满意后才被解除。在这场备受瞩目的模型风险风波中，CAISI并未发挥核心作用。

本月早些时候，白宫签署了一项名为“Gold Eagle”的新AI安全监督计划行政命令，旨在建立一个网络安全漏洞协调信息中心。据CNBC指出，包括商务部和国土安全部在内的众多联邦机构均被列入该计划，但CAISI并未出现在官方提及的名单中。

在此背景下，科技巨头开始寻求行业自律方案。在Anthropic模型禁令解除后，Google DeepMind首席执行官Demis Hassabis公开呼吁，应仿效美国金融业监管局（FINRA），建立一个由行业主导的独立标准机构来监管前沿AI。这一构想与CAISI成立时的初始使命高度重合。

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OpenAI董事长Bret Taylor周一表示，随着AI市场走向成熟，企业最终将无需自行管理token，转而直接为业务结果付费。这一判断与当前业界对AI投资回报率日益关注的趋势高度吻合。此前，token成本的快速攀升已促使多家企业收缩AI支出，并重新审视其投资回报。

Taylor同时对中国初创公司Moonshot上周发布的Kimi K3模型保持审慎态度。尽管该模型据称以更低成本实现了与OpenAI和Anthropic旗舰模型相当的性能，在硅谷引发广泛关注，但Taylor表示，"它用起来是否真的更便宜"这一关键问题目前仍无定论。

Token是AI模型处理文本的基本计量单位，也是当前企业核算AI使用成本的主要依据。今年早些时候，token成本的螺旋式上升迫使多家企业削减AI预算，围绕投资回报率的争议也随之升温。

Taylor在接受CNBC采访时指出，当前围绕token的种种"问题"，根源在于AI市场尚未成熟。他将今日AI市场类比于互联网早期——彼时搭建一个网站的成本远比现在高昂。"我们还处于这项技术的早期阶段，这是对创业者的一次召唤，去开发解决方案，让企业不再需要处理这些事情。"

Taylor预判，未来将由其他公司代替企业承担token管理的负担，行业将向"为结果付费"的模式演进。这一观点与其他重视ROI的科技高管的表态方向一致。

他援引了财务管理平台Ramp近期推出的token支出追踪工具，以及法律AI初创公司Harvey等垂直领域企业——后者已开始为客户代为管理token消耗，作为这一转型趋势的佐证。

Taylor进一步预测，未来12个月内，IT部门将在AI工业化应用方面变得更加成熟。"针对市场部门，你可能用一套方案；针对软件工程师，又是另一套。这样一来，你根本不需要再想'token'这个词。"

尽管业界普遍预期AI模型效率提升将推动token成本长期下行，Taylor对此并未全盘认同。

针对Moonshot上周发布的Kimi K3模型，Taylor表示保留判断。"'用起来是否更便宜'是任何考虑采用它的人最关键的问题，而我认为这一点目前还没有定论。"他的表态暗示，在成本优势得到充分验证之前，企业对新兴低成本模型仍应保持理性评估。

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周二，据Needham与Wolfe Research先后披露，该项目未来三年预计耗资50至100亿美元，建成后总带宽潜力可达7.6 Petabits/秒——这一规模已超越企业级需求，直指电信运营商级别的基础设施控制权。

与直接购买带宽不同，收购暗光纤意味着英伟达获得了光纤线路的完全使用权，从光传输设备选型到网络拓扑设计，全部自主定义。这是一条更重资产、更长周期、但也更具排他性的道路。

Wolfe Research在报告中将这一布局定性为英伟达"应对ASIC崛起的终极保险策略"。在大客户自研芯片不断蚕食GPU份额的背景下，英伟达正试图将竞争从"谁的芯片更快"延伸至"谁能把算力直接送到客户手里"——通过控制物理传输层，在硬件竞争之外开辟第二条护城河。

对投资者而言，这一消息折射出英伟达战略定位的根本性转变：从为云服务商供货的上游组件商，向直接触达终端客户的算力基础设施运营商演进。而这意味着英伟达与AWS、Azure、GCP之间长期微妙的共生关系，可能进入一个全新的竞合阶段。

7.6 Petabits/秒：一个被低估的数字

英伟达暗光纤网络的总带宽上限——7.6 Petabits/秒——需要被置于适当的参照系中理解。当前全球互联网骨干网的单纤传输能力通常在数十至数百Tbps级别，而英伟达的规划规模相当于数千条骨干网级光纤的聚合能力。

暗光纤网络可以连接多个数据中心，形成一个庞大的集群。分析认为，英伟达可以将此网络租赁给 Neoclouds，从而缩小与超大规模数据中心运营商之间的差距，许多超大规模数据中心运营商拥有大量的光纤网络。

暗光纤的激活与商用化周期通常以18至36个月计。从光纤收购到光传输设备部署，再到与各地数据中心和企业节点的最后一公里连接，英伟达需要在三年内完成传统电信运营商需要五到七年才能走完的路径。这一执行节奏的激进程度，本身就在向市场传递信号。

"终极保险"：暗光纤如何对冲ASIC风险

理解暗光纤的战略紧迫性，需要审视英伟达面临的竞争格局变化。博通、Marvell等公司正为谷歌、亚马逊等云巨头定制AI专用芯片（ASIC），在推理等特定场景中逐步侵蚀GPU的市场份额。当大客户拥有自研芯片的选择权时，英伟达在算力交付链条中的话语权便不再稳固。

暗光纤的布局正是针对这一结构性风险的应对——通过自建网络直接触达终端客户，英伟达得以将算力从"经由云服务商转售"变为"端到端自主交付"。Wolfe Research使用"终极保险"一词的深意在于：即便未来客户在计算层选择ASIC而非英伟达GPU，只要算力经由英伟达的网络基础设施交付，英伟达依然保留了对交付层的话语权和经济利益。

这一逻辑与英伟达近年来的一系列战略动作高度一致：200亿美元引进Groq技术及团队确立了GPU+LPU异构计算范式；300亿美元投资OpenAI锁定了最大的模型训练需求方。暗光纤网络补齐的，正是从算力生产到算力交付全链条中最后一块——也是最难以被复制的——物理传输层。

云巨头与电信运营商的双重压力

对AWS、Azure、GCP而言，GPU即服务的直销模式构成了一个棘手的前景：最重要的上游供应商正在成为特定场景中的直接竞争者。过去企业客户在云平台上租用GPU实例时，云服务商从中抽取可观的平台溢价；未来若英伟达以自有网络直接交付，这部分利润将在供需双方之间重新分配。

对传统电信运营商而言，一个市值超过5万亿美元的新买家大举收购长途暗光纤，可能推动相关资产的重估。Zayo、Crown Castle等暗光纤市场的主导者，面临的不只是竞争性买家的成本抬升，更是科技巨头对电信基础设施层渗透的加速——这一趋势已从数据中心延伸至传输网络。

但需要指出，暗光纤网络的商业运营并非易事。光传输设备、网络运维团队、与各地数据中心企业的最后一公里连接——英伟达在这些领域的经验几乎为零。即便网络建成，如何高效运营并实现商业化，仍是重大的执行风险。

暗光纤收购并非英伟达的孤立冒险，而是其从芯片公司向全栈AI基础设施运营商转型中的一环。仅过去一年，英伟达的布局便覆盖了计算架构（Groq）、客户生态（OpenAI）、供应链（SK海力士HBM合作）、地缘布局（日本机器人及汽车产业合作）——而暗光纤网络则是这张拼图中物理控制的部分。

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据CNBC报道，Dimon在周一晚间发布的一档播客访谈中表示，市场尚未充分消化乌克兰战争、中东冲突以及政府赤字攀升背景下军费开支持续上涨等一系列威胁。“我认为这些风险可能比其他人想象的要大，”他说。这番表态与近期市场的乐观情绪形成鲜明对比——标普500指数今年以来已累计上涨近10%。

戴蒙的警告发出之际，摩根大通及其同业刚刚公布了强劲的季度业绩，交易和投行收入大幅增长，进一步强化了美国经济具有韧性的市场叙事。然而戴蒙本人并不因此放松警惕，其最新表态对股票和长期国债均持审慎立场，对人工智能投资热潮也保持克制态度。

风险被低估：地缘与财政的双重隐患

在这场与Wilfred Frost长达一小时的访谈中，戴蒙指出，当前市场定价可能并未真实反映潜在冲击的实际概率。"某些风险或许已被计入，但真正发生的事情并没有被计入，"他说。

戴蒙列举的风险清单涵盖乌克兰战争、中东冲突之间持续的地缘紧张态势。他同时警告，在政府赤字不断扩大的背景下，军费开支的上升将进一步加剧财政压力。他预计，美国长期预算赤字最终将迫使市场重新定价，"债券义警"将要求更高的收益率以补偿持有政府债务的风险，从而推动利率走高。"我的判断是，这终将成为一个问题，"他说。

戴蒙也承认，与过去几十年相比，全球经济对能源的依赖度已有所下降，整体韧性有所增强。但他强调，这并不意味着可以排除突然出现拐点的可能性。"你可能需要更多根稻草才能压垮骆驼，"他说，"即便是当前这场战争重新升级，或许也还不够。"

不买股票，不买长债：戴蒙的个人立场

在被直接问及投资偏好时，戴蒙态度明确。对于长期美国国债，他表示“个人而言，不会买”。他认为，即便通胀回落至美联储2%的目标水平，10年期国债收益率“也应该在4%至4.5%左右”，国债价格几乎没有上行空间。

对于股票市场，戴蒙同样持保留态度。他表示，如果某只个股是“极佳的投资机会”，他会考虑买入，但对于当前估值水平下的大盘整体，他不会选择入场。

这一立场与近期市场走势形成反差。消费支出持续稳健、通胀压力趋于缓和，加之人工智能投资主题持续升温，共同推动标普500指数今年录得约10%的涨幅。

AI热潮：戴蒙类比互联网泡沫，警示时间表预期

对于当前如火如荼的人工智能投资热潮，戴蒙采取了审慎而非否定的立场，将其与互联网早期的繁荣景象相提并论。

“投入的资金规模巨大。这些投入总体上能否获得回报？大概率可以，就像互联网一样，”他说。但他同时提醒，互联网时代的早期巨头——雅虎、Netscape——最终黯然退场，而谷歌、Facebook等真正的赢家是在此之后才崭露头角。

"但这些投入能否按照你预期的方式、在你预期的时间表内兑现？肯定不会，"戴蒙说。这一表述暗示，当前市场对人工智能回报的预期在节奏和路径上可能存在偏差，投资者需对估值中隐含的时间假设保持警惕。

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据英国《金融时报》周二报道，这家华尔街银行已成为AI数据中心融资结构的主要设计者，通过将科技巨头的资产负债表与长期算力合同打包成可向主流投资者出售的证券，为这场史无前例的资本支出浪潮开辟了新的融资渠道。

据LSEG数据显示，今年上半年，摩根士丹利债务与股权资本市场费用同比增长逾六成至23亿美元，在全球资本市场费用排名中从第四位跃升至第二位，仅次于摩根大通。

这一模式正在重塑资本市场格局。随着AI基础设施融资规模从过去的10亿至50亿美元量级跃升至100亿至200亿美元乃至更高，更多保险公司、资产管理机构和养老基金被引入这一赛道，金融体系与AI算力需求的绑定也随之加深。

新融资模板：用科技巨头的信用撬动廉价资本

摩根士丹利杠杆融资联席主管William Graham主导设计的TeraWulf债券，已成为AI基础设施融资的行业模板。

该结构将可向广泛投资者出售的债券与项目贷款的保护性条款相结合，形成一种混合工具，并由谷歌提供背书担保。为进一步安抚投资者，摩根士丹利引入了“锁箱”机制，将租约付款直接划拨给债券持有人，并附加额外抵押品。最终，TeraWulf以7.75%的收益率成功募资32亿美元。

TeraWulf首席财务官Patrick Fleury表示，这一创新结构使公司得以绕过传统项目融资贷款逐阶段审查的繁琐流程，同时以足够低廉的成本借款，使商业模式在经济上可行。“实际上，我们是在借助谷歌资产负债表的信用实力进行融资，”他说。

核心逻辑在于：当谷歌、亚马逊、Meta或微软等超大规模云服务商为数据中心租约提供担保时，融资成本大约减半。摩根士丹利投行联席主管Mo Assomull将这一差距描述为"中高个位数"与"双倍于此"之间的选择。

从数据中心到芯片：融资边界持续扩张

摩根士丹利并未止步于数据中心本身，而是将这套融资逻辑延伸至芯片层面。

今年5月，摩根士丹利与三菱日联金融集团（MUFG）联合为新兴云服务商CoreWeave安排了一笔31亿美元贷款，用于购置和部署英伟达GPU。这是首笔以广泛银团定期贷款形式完成的GPU融资，将更大范围的资本引入芯片融资领域。该笔贷款吸引了近200亿美元的投资者认购需求。

在这一结构下，数据中心建筑与芯片分别独立融资：前者以租约为支撑，后者则以长期"用或付"合同为抵押。William Graham以汽车作比喻："芯片是法拉利……它需要一个停放的地方，所以你需要数据中心来安置这枚芯片。"

信用质量的差异直接体现在定价上。今年3月，摩根士丹利协助CoreWeave完成一笔85亿美元的芯片贷款，由超大规模云服务商合同背书，定价为基准利率上浮225个基点；5月的那笔贷款则由两家AI实验室背书，信用资质相对较弱，定价上浮至450个基点。

风险积聚：信用链条越拉越长

随着融资结构向超大规模云服务商以外延伸，潜在风险也在悄然累积。

穆迪评级高级副总裁Raj Joshi表示，他密切关注Anthropic和OpenAI的财务健康状况。"这是一个规模庞大的资本支出投资周期，历史上没有可比先例，"他说，"没有任何现成的操作手册。"

部分竞争对手银行家表示，鉴于数据中心在美国各地社区引发的争议，他们不愿成为这一领域的头号玩家。摩根大通首席财务官Jeremy Barnum本周也警告称，该行审视过一些数据中心融资交易的贷款条款后，认为"我们不会参与其中"。

摩根士丹利自身预计，AI基础设施建设在未来数年将消耗10万亿美元的支出。William Graham对这一市场的前景更为乐观，他预测AI基础设施债券最终将占据每年新增非投资级债务供应的多数份额，并将其定性为"过去20年来资本市场首次出现的全新细分市场"。然而，这场融资盛宴能否持续，最终仍取决于AI算力需求能否兑现承诺。

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据韩国海关总署周二（7月21日）公布的数据，经工作日调整后，7月前20天出口同比大幅跃升62.9%，出口总值创下历年同月同期最高水平，增速亦较上月同期的49.7%显著加快。未经调整的出口增幅为52.3%，进口增长20%，贸易顺差达122亿美元。

芯片出口是此次增长的核心引擎，同比飙升180.6%，计算机相关产品出货量增幅更接近232%。数据公布后，市场对韩国经济基本面的信心进一步巩固，也印证了韩国央行（BOK）上周时隔逾三年首次加息的决策逻辑。

韩国政府近期已将2026年经济增长预测从2%上调至3%，高于韩国央行及国际货币基金组织的预测值。韩国央行行长Shin Hyun Song表示，央行将大幅上调今年增长预测，并强调未来数次政策会议均为"活跃会议"，意味着加息窗口持续敞开。

半导体与AI需求：出口爆发的核心驱动

AI基础设施投资浪潮持续扩张，成为韩国出口超预期增长的直接推手。

数据显示，芯片出口同比增长180.6%，计算机相关产品出货量同比增幅高达232%，两项数据均反映出全球对AI算力硬件的旺盛需求。燃料出口亦增长33.4%，进一步支撑了整体出口表现。

相比之下，汽车出口下滑10.6%，成为少数拖累项之一。

上述数据表明，在AI及数据中心持续投资的支撑下，外部需求依然具有韧性，半导体持续驱动韩国出口增长及更广泛的经济扩张，并在一定程度上对冲了中东局势带来的不利影响。

从出口目的地来看，数据显示，7月前20天，韩国对华出口同比增长94.1%，增幅居各主要市场之首，反映出中国在AI相关产品及芯片采购方面的强劲需求。对美出口增幅接近40%，对越南及欧盟的出货量亦保持强劲，显示出芯片及AI相关产品的需求在全球范围内具有广泛支撑。

央行加息获数据背书，通胀风险不容忽视

强劲的出口数据为韩国央行上周的政策转向提供了有力佐证。

该行官员一致同意将基准利率上调25个基点至2.75%，为逾三年来首次加息，并释放出维持紧缩倾向的信号，理由是通胀仍高于目标水平，且经济增长预计将超出央行最新预测。

行长Shin Hyun Song同时警告，芯片繁荣带来的溢出效应正日益向消费、投资和薪资领域蔓延，这可能导致通胀压力在科技行业之外更为持久地延续，进一步强化了央行维持紧缩立场的必要性。

韩国政府已将2026年经济增长预测上调至3%，高于韩国央行及IMF的预测，显示出官方对经济前景的乐观判断。

Shin Hyun Song表示，韩国央行将大幅上调今年增长预测，并强调未来数次政策会议均保持"活跃"状态，为后续进一步加息预留空间。

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甲骨文（Oracle）在美国威斯康星州的大型数据中心项目遭遇重大资金障碍。该州电力监管机构维持对当地公用事业公司的信用抵押要求，甲骨文或须为此提供逾70亿美元的担保——这一裁定进一步加剧了这家科技巨头在AI基础设施建设上的财务压力。

威斯康星州公共服务委员会（Public Service Commission of Wisconsin）7月20日周一告知英国《金融时报》，已"拒绝就相关申请采取行动"，维持对公用事业公司We Energies的信用抵押规定。该规定要求甲骨文以现金或信用证形式提供约70亿美元担保，每年额外成本逾1亿美元。甲骨文方面表示，希望委员会在充分考量这一150亿美元项目所带来的就业机会和经济增长后重新审视立场，并称仍"致力于提供所需财务担保，确保威斯康星州电力用户不承担任何风险"。

该数据中心是甲骨文履行与OpenAI签订的3000亿美元算力合同的关键项目，总投资达150亿美元。

此次裁定对甲骨文构成初步挫折。与此同时，标普本月已将甲骨文信用评级下调至BBB-，仅高于垃圾级一档，理由是其在AI重度投入下盈利前景不明朗。信用评级的恶化还可能波及华尔街银行为其数据中心建设所承销的数百亿美元建设债务，令整体融资风险进一步上升。

面对监管障碍，甲骨文上月已向县级法院提起诉讼，寻求推翻上述规定，并要求允许We Energies豁免相关要求。甲骨文在诉讼中指出，该规定有"向甲骨文施加沉重融资成本之虞，并可能阻碍未来在威斯康星州的投资"。

监管机构的拒绝回应意味着甲骨文的司法博弈仍将持续。分析人士指出，此案亦折射出各州监管机构对大规模AI基础设施项目可能成为"搁浅资产"的日益警惕——尤其是当这些项目无法展现充分财务支撑之时。

标普本月对甲骨文的评级下调，将其推至BBB-，距离投机级仅一步之遥。评级机构援引甲骨文在AI领域的重度投入导致盈利路径不确定性上升，作为下调的主要依据。

信用评级下滑的影响不止于此。据英国《金融时报》此前报道，为甲骨文数据中心建设提供数百亿美元建设贷款的华尔街银行，已在探索新的方式来转移与大量数据中心借贷相关的风险。评级的进一步下行，势必增加相关融资安排的难度与成本。

威斯康星州的案例并非孤例，而是全美范围内更广泛监管趋势的缩影。随着外界对电力用户最终承担数据中心配套电力设施建设账单的担忧升温，目前已有24个州批准了"大用户电价条款"，对数据中心及其他大型工业用户设定定价和准入条件。

这类条款通常要求数据中心承诺最低合同期限、支付退出费用并提供抵押担保。大型科技公司和制造商对此提出异议，认为相关条款带有歧视性，且对其施加了过高成本。

甲骨文威斯康星项目的遭遇，预示着AI数据中心大规模扩张的背后，与地方监管机构的博弈将成为这场算力竞赛中不可忽视的变量。

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CrossBorder Capital创始人、流动性专家Michael Howell在7月19日的一场播客访谈中表示，追踪全球流动性动能的核心指标已于去年四季度触顶，此后持续减速。这意味着此前驱动股市上涨的流动性顺风正在消退，若仍押注原有逻辑，将面临越来越大的风险。

在Howell的资产轮动框架下，当前市场已进入"投机阶段"——大宗商品强势、收益率曲线熊市平坦化，两者均与其模型高度吻合。他警告，大宗商品交易已运行12至15个月，按其周期图谱判断，这是晚周期特征，而非早周期信号。

分析指出，对于仍重仓大宗商品的投资组合而言，Howell的框架意味着需要密切关注下一个切换节点——从大宗商品转向现金，再转向长久期国债，而非假设当前交易可以持续复利增长。

65个月周期：一条25年未曾修改的曲线

Howell的分析框架建立在一个核心工具之上：65个月的全球流动性周期。他于2000年首次用傅里叶分析法拟合这条曲线，此后从未重新估算过参数。

这一坚持并非固执，而是有独立验证支撑。据悉，"周期研究基金会"（Foundation for the Study of Cycles）将其数据独立输入自有算法，最终得出了完全相同的65个月周期数字，为这条曲线提供了跨机构的交叉验证。

在数据基础上，CrossBorder Capital目前追踪约90个金融体系，每个国家收集约30个数据序列，并于九个月前将数据更新频率提升至每日。

Howell在这一领域深耕逾三十年，其核心主张始终如一：货币流动先于经济基本面和地缘政治，驱动市场价格。

Howell强调，他的判断依据是流动性的变化率，而非绝对水平。在65个月周期上，动能于2022年底触底，随后回升，并于去年四季度达到峰值，此后开始减速。

这一区分至关重要。即便全球流动性的绝对规模仍处高位，动能的拐点本身就足以改变资产表现的相对排序。正是这个拐点，驱动了他的资产配置调整。

固定轮动序列：从股票到大宗商品，再到现金与长债

Howell将一套固定的资产轮动顺序叠加在流动性周期之上：

• 流动性动能上升阶段：股票领涨；

• 周期顶部附近：大宗商品达到峰值；

• 动能回落阶段：现金跑赢风险资产，风险资产波动率上升，但回报下降；

• 周期底部：长久期国债表现最佳。

按照这一序列，股票的最佳窗口出现在流动性动能上升期，而那个阶段已经过去。当前所处的"投机阶段"，大宗商品强势与熊市平坦化的收益率曲线同步出现，与模型预测完全吻合。大宗商品交易已持续12至15个月，在Howell的框架中，这是晚周期而非早周期的典型特征。

值得注意的是，Global Macro Investor (GMI) 的创始人兼首席执行官是Raoul Pal在其"Everything Code"框架中构建了相似的底层逻辑——全球流动性周期以相近频率驱动所有风险资产，逆势而为代价高昂。

然而两人在操作层面存在关键分歧。Pal在货币贬值的长期叙事下，选择结构性做多风险资产；而Howell的近期判断是，流动性动能已经开始消退，当下并非加仓风险的时机。

用一句话概括：同一台引擎，Pal挂着高速档，Howell已经在降档。

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中信建投证券海外&大类资产团队钱伟在最新研究中指出：“短期，提示回撤风险，纳指不排除从前高下跌10%以上。中期，2028年不排除是美股科技的一个‘大限’。”中信建投认为，杠杆过热、中国AI追赶、传统经济复苏带来的风格切换、政治反噬，以及产业证伪或联储紧缩是可能导致美股科技牛市终结的重要矛盾。

更微妙的地方在于，这并不等同于立刻转空。几个“大顶”逻辑大多还停留在叙事层面，估值扩张动力却已经减弱。也就是说，短期可能是震荡上行中夹杂10%左右回撤，而不是单边崩盘；年内涨幅基本兑现2026年盈利预期，下一段上涨要等下半年市场把视线切到2027年。

真正的中期矛盾是：AI要么用应用端爆发把泡沫“挣”成新周期，要么被低成本中国模型、CAPEX回落、加息或监管冲击提前解决。如果K型分化再延续一两年，政治风险可能比财报风险更难定价，2028年大选就是那个关键时间点。

杠杆信号已经偏红，但它不是精确倒计时

融资余额跟着股市上涨，本身不奇怪。牛市里投资者更愿意加仓，杠杆自然抬升。危险在于，融资余额增速明显跑赢股指涨幅，这通常意味着增量资金已经被提前透支。

1990年以来，美股融资余额增速相对股指涨幅的差额突破20%以上，出现过5次。最近3次，分别对应2000年科网泡沫破裂、2008年金融危机、2022年联储加息后的美股崩盘。1992年之后，美股没有大跌，但横盘超过半年；1994年那次影响不明显。

现在这一指标升到25%。按线性外推，未来1年内美股见到大顶的概率不能忽视。不过这不是一个“明天就跌”的信号。指标本身未必已经见顶，短期仍可能继续上行，对应美股继续冲高。它更像一盏红灯：市场还能开，但速度已经不低。

美股科技股当前最硬的一条支撑，是资本开支。只要市场相信AI算力投入还能换来未来盈利，高CAPEX就不只是成本，而是EPS预期的一部分。

问题在于，一旦CAPEX预期大幅回落，美股科技股会面临重估压力。7月初，Meta宣布算力出售，已经引发过算力和CAPEX是否过剩的讨论。真正可能刺破这条逻辑的，是中国AI模型用更低资源消耗追上美国。

行业测评框架里，中美顶尖大模型差距持续收窄。Kimi K3公布后，美国优势从最大时接近300%降到5%。与此同时，中国大模型平均成本显著低于美国，包括设备投入和电力等能源消耗。

这会直接拷问一个问题：如果美国大模型不能持续提供前沿突破，为什么市场还要继续为巨额资本开支买单？

2025年初，DeepSeek曾触发纳指大跌。短期看，Kimi K3的性能评估是否会复制类似冲击，是市场要盯的变量。

终结科技牛市，不一定靠科技自己崩。另一条路径是传统经济重新变强，资金有了更好的去处，市场完成风格切换。

2000年就是例子。纳指从3月开始趋势性下跌，一年内跌幅超过50%；但同期道指没有跟着崩，而是在高位横盘近一年，存在明显相对收益，甚至有一定绝对收益。背后是当时美国经济过热，GDP增速高达5%，消费等传统板块更强。

类似的切换在2025年10月到2026年初也出现过。纳指阶段性筑顶后回调，道指同期上行并创新高。彼时市场交易的是降息、减税带来的复苏和通胀，工业、消费等板块盈利预期改善，科技预期则一度持平。后来复苏被证伪，科技盈利预期继续上修，K型分化重新加深。

回到现在，高利率压制下，地产、工业、消费等传统部门想全面内生改善，难度不低。靠传统经济主动替代科技主线，概率并不高。除非AI应用端真正爆发，把各行业都带进新一轮增长周期，否则市场主线大概率仍在科技，最多阶段性回到均衡。

AI行情越往后走，K型分化的问题越尖锐。资源、收入、市场定价不断向巨头公司集中，非AI部门难以受益，甚至可能受损。若这种结构再延续1到2年，反AI的社会情绪并非不可能出现。

历史上，科技或金融泡沫高位时，政策冲击往往更致命。2000年4月，微软被裁定垄断并进行分拆，被视为科网泡沫破裂的重要利空之一。

更长周期看，技术革命带来的利润集中、权力集中，也经常进入选举叙事。1896年大选中，布莱恩批判工业化、铁路垄断、金融资本利用新技术压榨中西部农民；2008年大选中，奥巴马支持全面强化金融监管。

到2028年，两党是否会利用AI巨头问题发难，无法预设。但如果竞选纲领里出现“加强AI巨头监管”“反AI巨头垄断”“AI巨头加税”等内容，叠加科技牛市本身处在高位，市场很难把它当成普通噪音。

产业叙事证伪、联储紧缩，是市场更熟悉的两条路径。2022年美股熊市，就是联储紧缩压制估值的典型案例。

现在这两条长期趋势还不明确，但担忧已经反映在估值里。科技板块前瞻估值在2024年中和2025年底两次挑战30倍都没有成功；今年一季度趋势性压缩，二季度反弹到25倍左右后再次回落。

这段时间里，资本开支和业绩增速仍在上修，但估值没有继续扩张。换句话说，产业叙事和联储叙事已经很难再推动“拔估值”行情，后续股价上行更要靠EPS兑现。

短期看，纳指从前高回撤10%以上并不意外，但几个终结科技牛市的逻辑还没有从叙事变成现实冲击。行情更可能是高波动、震荡上行，而不是立刻进入长期熊市。

结构上，传统经济持续复苏的概率仍偏低，市场主线大概率仍以科技为主，最多回到科技与非科技之间的平衡。持续切向周期板块，需要传统部门给出更强的基本面证据。

中期看，2028年之所以重要，不是因为日历本身，而是几条矛盾可能在那之前集中摊牌：AI应用能否爆发，中国模型是否继续追赶，美股CAPEX能否维持，联储是否重新紧缩，K型分化会不会被大选政治放大。科技牛市要撑过这个时间点，需要的不只是盈利继续好，还要证明AI能让更多部门一起变好。

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7月16日深夜，月之暗面在上海发布Kimi K3。这个2.8万亿参数的开源模型，在Artificial Analysis智能指数上得分57，排名全球第三至四位，与Anthropic的Claude Opus 4.8和OpenAI的GPT-5.5持平。更关键的是，在加州大学伯克利分校创建的Frontend Code Arena编程榜单上，K3以1679分登顶，超越Claude Fable 5和GPT-5.6 Sol，成为首个在权威编程榜单上超越全部海外闭源模型的开源模型。

7月17日，美股半导体板块出现明显下跌。市场的条件反射不难理解——2025年初，DeepSeek R1的发布触发了算力股的一轮急跌，逻辑是：中国模型越来越强，美国AI公司还有必要砸那么多钱在算力上吗？如果中国模型能用更低成本逼近前沿能力，英伟达、HBM、服务器、网络设备的需求是否会被重估？

然而，据追风交易台消息，来自瑞银、野村、美银美林和花旗等投行的最新研报认为：Kimi K3不是算力需求的终结者，而是加速器。

Kimi K3和DeepSeek R1不是同一种冲击。R1更多让市场看到“效率”；K3更突出“规模”。2.8万亿参数、1M token上下文、常开推理、原生多模态、MoE架构，这些特征不是轻资产的故事。它们会把推理、内存、网络和存储的压力一起抬高。

Kimi K3有多强？

Kimi K3由月之暗面在2026年7月16日发布，完整模型权重计划于7月27日开放。它是2.8万亿参数开源权重大模型，被多家机构称为目前最大规模的开源权重LLM。

核心配置包括三点：

第一，1M token上下文窗口。模型可以处理更长文本、更长代码库、更复杂的企业资料和研究任务。

第二，常开推理。不是简单问答，而是面向长链路推理和Agent任务。

第三，原生视觉能力。K3不只处理文本，也面向视频、图像、游戏开发、前端设计、CAD等多模态任务。

架构上，K3使用Kimi Delta Attention、Attention Residuals和Stable LatentMoE。MoE部分为896个专家中每个token激活16个专家。月之暗面给出的口径是，相比Kimi K2，整体 scaling efficiency 提升约2.5倍。

这解释了为什么K3不是“更便宜的K2”。Nomura整理的价格显示，K3输入价格为每百万token 3美元，缓存命中输入为0.30美元，输出为每百万token 15美元；按Artificial Analysis口径，K3每项任务成本约0.94美元。这个价格低于Claude Fable 5约2.75美元和Claude Opus 4.8约1.80美元，接近GPT-5.6 Sol的1.04美元，但明显高于GLM-5.2的0.32—0.47美元，也远高于DeepSeek V4 Pro的0.04美元。

所以K3的定位不是最低价，而是用更低价格接近前沿模型的能力。

四家投行密集定调：这不是需求削弱

对于市场“DeepSeek时刻”冲击的担忧，野村证券亚太科技团队分析师段冰在报告中写道：“我们认为全球大模型市场的竞争与创新不会停止，随着我们越来越接近通用人工智能（AGI），生成式AI在消费者和企业端的应用将持续扩张。前沿AI实验室和超大规模云平台公司都可能在此阶段持续投入，以维持竞争地位——随着规模定律延续，我们将这种竞争解读为对AI基础设施价值链的利好。”

花旗半导体分析师Peter Lee在7月19日的报告中则直接以“又一次杰文斯悖论”为题。杰文斯悖论是什么意思？简单说：煤炭蒸汽机效率提升，反而让煤炭消耗量更大，因为更多人用得起、更多场景用得上。AI模型也一样——当优质模型变得更便宜，开发者和企业就会部署更多应用、处理更多token，最终的算力消耗反而上升。

Peter Lee认为，即便K3被广泛使用，服务器DDR5和eSSD等通用内存需求仍会增加。原因是K3的推理效率与其他前沿模型相当，但KV缓存占用会随上下文增长而扩大，对内存的压力不降反增。

美银证券半导体分析师Vivek Arya在7月17日的报告中表述更为直接。他认为，美国前沿AI实验室的回应“不是更少算力，而是更多”。如果中国开源模型持续逼近，OpenAI、Anthropic和Google必须通过更大规模的训练、更重的推理和更快的迭代来维持差异化。Arya还提到一个容易被忽略的背景：媒体报道称Google的Gemini 3.5 Pro已比计划推迟数月，编程性能未达内部目标，前沿领导地位“正变得越来越难捍卫”。

瑞银分析师Timo Arcuri团队在7月20日的报告中指出，K3与DeepSeek R1的平行之处确实存在，但K3更多关乎规模——它是全球最大的开源模型，拥有2.8万亿参数和100万token上下文窗口。分析师强调，开源模型通常比闭源前沿模型更吃内存，因为上下文窗口更长，KV缓存需求即便经过量化也在绝对量上持续增长，使开源模型的部署更加依赖HBM和存储。

存储：最直接的受益板块。 瑞银测算显示，存储与内存板块到2028年的累计自由现金流（FCF）预计达到市值的约30%，是所有子板块中占比最高的——美光（MU）一家就高达47%。花旗和野村均维持对三星电子的买入评级，理由是全球内存市场正处于供给极度紧张的状态。花旗分析师Peter Lee指出，Kimi K3的推理侧内存需求不亚于其他前沿模型，KV缓存体量的膨胀将直接推高服务器DDR5和企业级固态硬盘（eSSD）的需求。他尤其指出：Kimi K3的大规模部署需要超过64块GPU的“超节点”集群配置。

算力基础设施：台积电、英伟达首当其冲受益。无论是训练侧规模定律仍然有效，还是推理侧token需求增长，最终都指向更多的先进制程芯片需求。野村重申对台积电、ASE、联发科等的买入评级。英伟达曾公开表示，现代MoE（混合专家架构）模型的推理，在GB300 NVL72上的性能功耗比，相比上一代Hopper架构提升高达25倍。K3这样的模型天然是英伟达最新硬件的受益方。

网络：超节点趋势造就结构性机会。 Kimi K3需要超节点集群，中国本土算力受限于高端芯片出口管制，更需要依赖超节点架构弥补单卡性能差距，这推动了光模块、光芯片等网络层供应商的需求。野村看好中际旭创和苏州旭创。

云平台：受益于生态集聚效应。 托管多种前沿开源模型的云平台议价能力更强，不依赖单一闭源模型供应商。野村看好阿里巴巴（BABA）作为中国AI云生态的核心，以及GDS、万国数据（VNET）等数据中心运营商。

这或许是整个叙事中最容易被低估的数据点。

根据开放API网关OpenRouter的统计，中国AI模型的token使用量占全球开发者流量的比例，一年前不足2%，目前已超过45%。美银美林的数据印证了AI整体渗透的加速：目前约55%的美国企业已订阅AI模型、平台或工具，Anthropic的企业采用率达42%，OpenAI为40%。头部AI消费者（前1%的企业用户）每位员工每月AI支出已达4833美元。

市场正在分化。一方面是以DeepSeek、Kimi K3为代表的中国开源模型，覆盖经济型和中高端性价比市场；另一方面，顶级美国前沿模型正向更复杂的工作负载（如科学计算）聚焦，维持技术和定价溢价。野村的判断是：中美两侧的领先大模型玩家都将受益——前提是各自能持续站在技术曲线的前沿。

K3发布后，市场第一反应还是拿它和DeepSeek R1比较。这种比较有用，但不能停在“是不是又要砸AI硬件”这一层。

DeepSeek让市场重新估算训练效率。K3让市场看到另一件事：开源模型也可以把规模、长上下文、Agent和多模态推到前沿区间。

这会逼迫美国前沿实验室继续投入，也会让中国模型在全球开发者生态中继续扩张。闭源顶级模型保留技术和价格溢价，开源模型覆盖更多价格带和部署场景，云厂商提供模型分发和企业落地，硬件链条承担训练和推理压力。

短期看，交易会因为“DeepSeek记忆”出现波动。中期看，只要token使用量继续增长，长上下文和Agent继续扩散，算力、HBM、存储、网络和IDC仍是绕不开的成本项。

这也是多家机构在K3之后给出相似结论的原因：更强的开源模型不是AI基建需求的终点，反而可能是下一轮需求扩散的入口。

不过，美银美林也明确留了一个尾部风险：“如果效率增益的速度超过工作负载的增长，我们可能会看到基础设施建设的某种回落。”换句话说，如果模型越做越便宜，但使用量并未同步大幅扩张，算力需求的增长逻辑就会打折。

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隔夜，IREN与Hut 8股价双双大幅跳涨，分别上涨逾19%和10%，两家公司均宣布与科技巨头签署大额AI云计算合同。与此同时，英伟达通过SEC文件披露持有Nebius9.3%的受益所有权，提振市场情绪，Nebius盘后跟涨。三则消息叠加，令整个neocloud板块人气大振。

这一波行情的核心逻辑在于：前沿AI模型、AI智能体及机器人公司对GPU算力的需求持续膨胀，而超大规模云服务商（hyperscaler）的数据中心建设速度已难以跟上，由此为独立neocloud运营商打开了巨大的市场空间。

IREN：28亿美元合同在手，全年目标上调

IREN周一宣布，与多家AI开发商签署新的多年期云计算合同，合同总价值达28亿美元。受此消息提振，IREN股价早盘一度上涨16%，最终涨幅扩大至逾19%。

公司同步上调全年目标，将AI云服务年化运营收入目标从此前的37亿美元提升至逾40亿美元，其中85%已有签约合同支撑。据悉，IREN的客户涵盖微软、英伟达、Perplexity及Figure AI，公司计划将数据中心容量从目前的480兆瓦扩张至2027年的1.2吉瓦。

IREN前身为澳大利亚比特币矿企Iris Energy，此后转型AI计算，自建可再生能源驱动的数据中心，是本轮neocloud浪潮中的代表性公司之一。

Hut 8：德克萨斯园区满租，15年合同价值98亿美元

Hut 8同日宣布，旗下位于德克萨斯州的Beacon Point数据中心园区已完成全面租赁，与一家未具名的高投资级企业签署了一份为期15年、价值98亿美元的租约。该租户将其签约算力容量翻倍至704兆瓦。

据悉，若计入延期选项，上述协议的潜在总价值可能超过500亿美元，15年合同总价值亦达196亿美元。

Hut 8同样脱胎于加拿大比特币矿业，过去12个月股价已累计上涨逾四倍，但近期有所回调——截至上周五收盘，较6月初高点已下跌逾30%。B. Riley分析师Nick Giles在研报中写道："鉴于我们预计股价将在此次公告后迅速回归前期高点，我们建议积极买入。"

Nebius：英伟达持股9.3%，机构看好2030年营收达300亿美元

Nebius的催化剂则来自股权层面。英伟达通过SEC文件披露，持有Nebius约9.3%的受益所有权，持仓构成包括119万股现有股份及约2100万股预付认股权证（prefunded warrant），对应约20亿美元规模。

尽管上述持股关系并非全新信息，但正式披露仍对市场情绪形成明显提振，Nebius盘后跟涨。Wolfe Research预测，Nebius到2030年年营收将达300亿美元。该公司此前已录得同比684%的营收增速，并与Meta、微软签有长期协议，合同积压规模达数十亿美元，已锁定超过3.5吉瓦的电力容量。

受整体板块情绪带动，neocloud龙头CoreWeave周一亦上涨约3.5%，Nebius日内涨幅约2.6%。

赛道逻辑：电力、GPU与客户，谁跑得快谁赢

三家公司的集中爆发，折射出neocloud赛道当前的核心竞争要素：电力资源、GPU供给与客户锁定能力。超大规模云服务商数据中心建设的结构性瓶颈，正在为能够快速整合上述资源的独立运营商创造持续的议价空间。

对投资者而言，此轮行情的信号意义在于：科技巨头的AI基础设施支出正加速向第三方neocloud运营商溢出，而英伟达直接入股Nebius，更进一步强化了市场对这一赛道长期价值的信心。

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据追风交易台消息，美联储主席沃什近期宣布成立“五大推进货币政策工作组”，试图在沟通机制、资产负债表、数据采集、AI与生产力、以及通胀框架五个维度重塑美联储。然而，高盛在7月20日研报中给出了冷峻的现实检验：如果投资者押注沃什能够利用“AI具有结构性通缩作用”的叙事来推动当前的“降息”（鸽派货币政策），他们注定会失望。

高盛指出，尽管沃什作为主席在新闻发布会等沟通渠道上拥有巨大权力，但他的激进主张（如大幅缩表、基于AI预期制定鸽派政策）与联邦公开市场委员会（FOMC）的制度惯性存在显著冲突。

因此，该行认为，美联储的政策路径不会发生激进转向。FOMC极难同意基于对未来生产力的预测而在今天采取宽松政策；在资产负债表和前瞻性指引上，最终的落地大概率是“表面上满足沃什，实质上影响有限”的折中方案（例如停止公布点阵图的中位数，或微调资产购买构成）。财政部也会通过调整发债策略来抵消美联储资产结构变化带来的市场冲击。

高盛维持联邦基金利率预测，2026年全年目标区间维持在3.50%-3.75%，2027年逐步降至3.00%-3.25%。

工作组一：沟通机制——"点阵图"或被边缘化，但不会消失

沃什的立场：主张大幅削减前瞻指引，迄今甚至对自身经济判断也鲜有表态。

工作组领导人：经济学家彼得·费舍尔（Peter Fisher，华盛顿大学）、前巴西央行行长阿尔米尼奥·弗拉加（Arminio Fraga）、前英格兰银行行长默文·金（Mervyn King）。三人的共同立场是：央行应清晰阐明其反应函数，同时坦承预测的不确定性。

核心争议焦点：是否修改"经济预测摘要"（SEP），尤其是俗称"点阵图"的利率预测部分。

高盛指出，FOMC去年已就沟通改革进行讨论，但未能达成共识，短期内再次推动重大变革的难度更大。沃什已暗示点阵图可能被取消，少数FOMC委员也对现行做法持保留态度，但高盛认为，完全取消点阵图对多数官员而言是透明度倒退的过大一步。

最可能的妥协方案：采纳前副主席唐·科恩（Don Kohn）的建议——停止在SEP中公布中位数预测，以避免外界将其解读为FOMC的官方背书。这一改动对沃什而言象征意义重大，但投资者仍可自行计算中位数，实际信息损失有限。

此外，高盛提出两种可增强反应函数透明度的方案：一是将各委员的经济预测与利率预测挂钩；二是公布联储工作人员的情景分析。目前SEP后附的八页不确定性量化材料在市场上几乎无人关注。

工作组二：资产负债表——"充裕准备金"框架难以撼动

沃什的立场：长期批评量化宽松（QE）和联储庞大的资产负债表，呼吁审查"充裕准备金"机制及资产持有结构。但他近期也承认，"我并不天真地认为我们能回到2006年我加入联储时的状态"。

工作组领导人：哈佛大学经济学教授卡伦·戴南（Karen Dynan）、芝加哥大学教授拉古拉姆·拉詹（Raghuram Rajan，前印度央行行长）、哈佛大学教授杰里米·斯坦（Jeremy Stein，前联储理事）。

三人观点存在分歧：斯坦在杰克逊霍尔会议论文中论证，庞大的资产负债表有助于金融稳定，因为充裕的准备金降低了金融中介依赖短期可挤兑融资的动机；拉詹则警告，资产负债表扩张存在"棘轮效应"——QE期间银行存款增加导致商业模式演变，缩表时难以完全逆转。

高盛判断：FOMC内部几乎没有放弃充裕准备金框架的支持，通过监管手段压缩银行准备金需求、进而缩减资产负债表的空间也极为有限。棘轮效应更多被视为提高QE门槛的理由，而非当前的重大问题。

真正悬而未决的问题：联储长期应持有何种资产？两个选项分别是：按财政部发行比例购买国债（尊重财政部的债务管理职能），或主要持有短期国库券（匹配资产负债久期、降低利润波动性）。高盛认为，无论联储选择哪种方案，财政部均可调整发行策略加以对冲，对利率的净影响有限。

工作组三：数据质量——私人数据是补充，而非替代

沃什的立场：批评"老式调查方法"和官方统计数据易受修订的缺陷，呼吁联储和统计机构更多使用私人数据，尤其是通胀的新测量方式。

工作组领导人：哈佛大学经济学教授Raj Chetty、芝加哥大学经济学教授Kevin Murphy、前沃尔玛CEO Doug McMillon。Chetty在疫情期间通过其"机会洞察"实验室，率先系统性地利用信用卡处理商、薪资服务商等私人数据实时追踪就业和消费。

高盛的评估：利用私人数据的努力已在联储和统计机构推进多年，方向上无争议，但面临日益严峻的预算约束。

关键挑战在于，私人数据往往难以满足高质量经济统计的三项核心要求：代表性、准确的季节性调整、持续可用性。以"机会洞察"就业数据为例，其与非农就业数据的偏差已相当显著。更严重的是，部分疫情期间开始提供数据的企业后来停止供应，而官方统计序列必须跨越数十年保持连续可比。

高盛判断：私人数据更可能作为官方数据的补充而非替代，且原始数据仍需经联储工作人员或统计机构加工处理后方可用于政策判断。

工作组四：AI与生产率——"未来通缩论"不足以支撑当前降息

沃什的立场：认为AI将产生"结构性通缩"效应，其影响可能与以往技术进步"不在同一量级"。

工作组领导人：Andreessen Horowitz联合创始人马克·安德森（Marc Andreessen）、微软Xbox CEO阿莎·夏尔马（Asha Sharma）、斯坦福大学经济学教授查尔斯·琼斯（Charles Jones，目前在Anthropic休假）。

琼斯在近期NBER工作论文中得出结论：AI最终将大幅提升生产率，但由于仍需人工参与的环节将成为生产瓶颈，全面影响的到来需要相当时间，这也给劳动力市场留出了调整窗口。

高盛的历史研究发现：技术进步加速时期，平均而言会带来略高的职业替代和失业率、略低的通胀，从而允许联储适度降息以支撑劳动力市场过渡。

但高盛明确指出，这一逻辑不足以支持当前的鸽派立场，原因有二：第一，生产率预测历史上极难准确，即便在上一轮经济周期末期，预测也相当悲观；第二，多位FOMC委员已强调AI需求带来的近期通胀压力，与沃什的淡化态度形成对立。

高盛结论：大多数FOMC委员将对"以未来AI生产率收益为由、支持当前宽松政策"的论点持怀疑态度。沃什援引格林斯潘时代先例——在强劲生产率增长伴随下不因GDP强劲而加息——或许能获认可，但以未来生产率预期为由推动当前降息，将难以获得支持。

工作组五：通胀框架——货币主义回潮有限，供给冲击应对成共识

工作组领导人：哈佛大学经济学教授格雷格·曼昆（Greg Mankiw，前白宫经济顾问委员会主席）、纽约大学经济学教授托马斯·萨金特（Thomas Sargent，诺贝尔经济学奖得主）、C.D. Howe研究所高级研究员威廉·怀特（William White，前国际清算银行经济顾问）。

三大议题的高盛研判：

①通胀目标表述：沃什和曼昆均主张将通胀目标视为"2%"而非"2.0%"，避免对小幅偏差过度自我批评。高盛认为这一观点在当前环境下无争议。

②货币总量：沃什主张重新关注货币供应量指标，但在国会听证中明确表示"我不是货币主义者"。曼昆也表示"忽视货币总量的做法或许到了重新审视的时候"。高盛在经济预测中使用基于价格的金融条件指标而非M2等数量指标，联储工作人员可能对传统货币总量的实用性持怀疑态度，但对探索Divisia指数等替代货币供应量指标是否能改善通胀预测模型持开放态度。

值得注意的是，沃什已将M2纳入最新《货币政策报告》，但联储工作人员附加了温和的免责声明："在现代经济中，货币存量难以精确衡量"。

③供给冲击应对：2020年以来供给冲击频率显著上升。沃什的立场——确保初始价格冲击"不扩散蔓延"——预计将获得其他联储官员的广泛认同。高盛通过追踪通胀广度指标来评估这一风险，但指出供给冲击持续时间的判断仍是核心难题，经济学理论和工作组均无法提供简单答案。

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据央视新闻，伊朗伊斯兰革命卫队海军消息人士7月19日表示，霍尔木兹海峡通航量已降至零，任何穿越海峡的企图都将遭到伊朗打击，只要美国继续采取"敌对和挑衅行为"，该海峡将保持关闭。

与此同时，据新华国际报道，也门胡塞武装20日宣布对沙特阿拉伯实施海上禁运，沙特此前一直通过红海管道出口大量石油。两道封锁叠加，令全球能源供应链面临双重压力。

冲突影响已外溢至海湾地区。科威特一座发电及海水淡化设施遭伊朗袭击，造成严重受损；伊朗本土亦有约1万居民因淡水厂被毁而断水。油价在地缘风险消息与停火谈判预期之间大幅波动，WTI原油收于每桶约83美元，布伦特原油连续六个交易日中五度上涨，触及六周高位。

霍尔木兹海峡：通航量骤降逾八成

霍尔木兹海峡是全球最重要的石油与液化天然气运输通道，当前局势已对实际航运造成显著冲击。

据央视新闻援引伊朗伊斯兰革命卫队海军消息人士表示，目前没有任何船只通过霍尔木兹海峡，伊朗不会向任何船只发放通行许可。该消息人士强调，只要美国继续其挑衅行为，海峡将保持关闭状态。

航运追踪网站Hormuz Strait Monitor数据显示，7月20日海峡日均过境船只约为12艘，较战前日均110艘的水平下降逾89%。据ZeroHedge援引市场分析，过去数日的密集袭击已将霍尔木兹海峡的石油和液化天然气运输压缩至涓流状态。

与此同时，伊朗外交部发言人Esmail Baghaei在新闻发布会上表示，"外交机制近日一直处于活跃状态，部分调停方的方案已传达至伊朗伊斯兰共和国"，暗示停火谈判存在一定空间。这一表态短暂压制了油价涨势。

伊朗淡水厂被毁，万人断水

美伊军事冲突已对伊朗民用基础设施造成直接破坏。

据新华社7月18日援引伊朗政府网站报道，美国持续对伊朗霍尔木兹甘省基础设施发动袭击，位于该省贾斯克市西部的本吉海水淡化厂遭袭，导致约1万居民的饮用水供应完全中断。

霍尔木兹甘省水务和污水处理公司首席执行官阿卜杜勒哈米德·哈姆泽普尔表示，本吉海水淡化厂的海水抽取泵站和相关电力变压器被彻底摧毁，周边20个村庄约1万居民面临缺水危机。他将此次袭击定性为"一系列犯罪和恐怖袭击"，当地工作人员正努力提供应急供水并修复受损设施。

与此同时，美国中央司令部表示，正连续第七晚对伊朗发动袭击，最新一波袭击目标包括军事后勤设施、地下武器储存设施和海事资产。伊朗高级军事官员Mohsen Rezaee警告称，如果美国继续攻击，德黑兰将"放弃其克制的军事姿态"。

冲突外溢，科威特能源设施受损

美伊冲突的影响已蔓延至海湾邻国，科威特首当其冲。

据新华社报道，科威特电力、水利和可再生能源部17日表示，该国一座发电及海水淡化设施遭伊朗袭击，造成设施及多台发电机组严重受损，袭击引发厂区火灾，消防人员已控制火势，技术人员正在抢修受损机组。

科威特约90%的饮用水来自海水淡化，此次袭击对该国供水安全构成直接威胁。科威特相关部门表示，需采取预防性操作措施，包括断开部分发电装置以保护工厂及工人安全、确保电网稳定，并呼吁居民"在这个特殊时期"合理消费电力和水。

据ZeroHedge援引高盛分析师Rich Privorotsky的观点，伊朗对科威特电力和海水淡化基础设施的持续袭击，正在考验市场对这场冲突持续时长的预期极限。

油价震荡：精炼品风险或大于原油

油价在地缘风险与外交预期之间持续拉锯，市场情绪高度敏感。

WTI原油当日收于每桶约83美元，盘中因约旦截获来自伊朗导弹的消息而拉升期货价格。布伦特原油期货在过去六个交易日中五度上涨，触及六周高位，且仍处于反映供应偏紧的期货升水结构。

牛津经济研究院大宗商品策略师Kelly Xu表示，"市场的剧烈双向波动反映出市场对当前局势走向的不确定性——究竟会进一步升级并延长供应风险，还是逐步缓和并降低供应担忧。"她补充称，"短期内，油市预计将对地缘政治头条保持高度敏感，价格走势主要由地面新动态及市场对地区紧张局势方向的预期变化驱动。"

据高盛分析师Rich Privorotsky的判断，从根本上看，伊朗不会放弃对霍尔木兹海峡的控制权，美国也不愿接受伊朗的立场，逐步升级可能持续，直至油价涨至足以迫使美国政府重返谈判桌的水平。他认为，正是这种"反身性"使市场尚未陷入恐慌——市场认为油价上行空间存在隐性上限，因为美国政府在意市场表现。

值得关注的是，当前裂解价差处于历史高位，精炼油品和天然气的风险或更甚于原油本身。取暖油和柴油价格正在突破，欧洲天然气价格也重新逼近冲突以来的高点。分析人士指出，欧洲在冬季来临前补充库存的窗口期正在收窄。

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据瑞银大宗经纪数据，对冲基金已将动量股与半导体股的多头头寸削减约5%的总市值，为有记录以来最大幅度减仓之一，半导体与软件股的净持仓已回落至4月水平。

瑞银对冲基金股权衍生品销售主管Michael Romano在致客户报告中指出，AI基本面持续改善，构成逢低买入的信号，但他同时建议投资者分批建仓，而非一次性重返市场。

Romano写道：

降低动量股的风险配置，过去是、现在也依然是我们坚定看好的策略；（在这种行情下）分批建仓才是稳妥的做法。

值得注意的是，AI与动量股的回暖可能以近期强势板块承压为代价。

瑞银大宗经纪数据显示，银行、工业及其他周期股近期的买盘主要来自空头回补，而非新增多头，一旦资金重新轮转至AI相关标的，上述板块或面临回调压力。

Romano指出，当前持仓结构正日益向有利于动量股反弹的方向倾斜。同时其预计，此轮动量股抛售将在7月底前触底，甚至可能已经见底。

支持这一判断的关键信号来自上周五盘中的戏剧性走势，瑞银动量指标在短短两小时内从下跌3.5%急速翻转至上涨2.5%。Romano写道：

我认为一旦形势发生逆转，市场将会迎来一波由流动性驱动的暴涨。

瑞银动量股篮子成分股涵盖闪迪、博通、甲骨文、Datadog及微软等。

与此同时，瑞银软件股篮子自6月底以来已上涨约20%，Romano认为这凸显出此类股票对仓位变动依然高度敏感。

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铠侠（Kioxia Holdings）周五收于52110日元（约320美元），较约一个月前创下的历史高点已跌去逾一半。与此同时，据彭博7月21日数据，分析师对该股的平均目标价为121959日元，较当前股价高出约130%。

这一差距在东证指数前100大市值公司中排名第一，远超排名第二的藤仓（Fujikura Ltd.）的63%。

多头为何不动摇？

这轮下跌并非孤立事件。全球AI和半导体股近几周普遍承压，铠侠同样未能幸免。

具体来看，有两股力量在推波助澜：一是市场对AI资本支出持续性的担忧，以及竞争对手扩产可能压低存储芯片价格的预期；二是技术性卖压，尤其是韩国杠杆单股ETF的溢出抛售。

但面对股价腰斩，多数分析师的态度是：这是噪音，不是信号。

日本岩井Cosmo证券高级分析师Kazuyoshi Saito目标价为132000日元，他直接表示："基本面完全没有变化。公司强劲的盈利和增长逻辑，以AI需求为支撑，依然牢固。"

他进一步指出："一旦韩国ETF等供需扭曲因素消退，强劲盈利等正面催化剂将推动股价复苏。"

野村证券上周四将铠侠目标价从115000日元上调至126000日元。分析师Virginia Wang在报告中写道，由于供应短缺，NAND闪存价格可能持续上涨。

菲利普证券日本高级分析师Yoshiharu Izumi同样维持143000日元的目标价，他认为："近期的疲软主要由技术性因素驱动，包括海外ETF的抛售以及日本散户投资者的杠杆押注。"

反弹要等多久？

不过，也有声音提示：看涨归看涨，反弹不会一蹴而就。

日本相泽证券基金经理Ikuo Mitsui表示，韩国ETF资金流向等因素的干扰，意味着铠侠至少要到8月底才能重拾上行动能。"许多投资者不会再集中持仓铠侠，而是更可能分散配置到其他估值有吸引力的股票。"他说。

换句话说，即便多头逻辑成立，资金回流也需要时间。

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AI热潮催生了一批规模庞大的长期供应合同。芯片厂商、云计算公司和AI开发商纷纷以此向投资者展示"前所未有的营收可见性"。但据《华尔街日报》最新报道分析，这些合同在繁荣期看似坚不可摧，一旦需求逆转，其约束力究竟有多强，值得认真审视。

比如，新冠疫情期间类似合同在供需逆转后普遍被豁免执行的历史表明，这些合同的约束力远比表面看起来脆弱。

内存市场：长期合同的“最极端样本”

内存芯片行业是这一趋势最典型的缩影。

自主AI智能体的爆发式增长推高了对内存的需求，这类应用极度依赖内存资源。这让内存行业——一个历史上以价格战激烈、周期性强著称的行业——开始向更稳定的模式转型。

三星电子、SK海力士和美光科技三大内存巨头目前均录得创纪录利润，并预计供应短缺将持续至2028年。SK海力士本月刚在纽约上市，一位高管今年4月在分析师电话会上表示，长期合同有助于改善市场对整个内存行业的看法。

美光的动作尤为积极。其"战略客户协议"通常为期五年，且为"照单付款"（take-or-pay）条款——即买方无论是否实际提货，都必须付款。美光首席执行官Sanjay Mehrotra上月在财报电话会上表示，这些协议未来将贡献公司超过半数的营收。

资本市场的反应直接体现在股价上：美光今年以来股价约涨三倍，SK海力士涨幅相近，三星也约翻倍。

合同的“软肋”：需求下滑时谁来执行？

问题在于：长期合同在上行周期助推了繁荣，但在下行周期能否真正发挥约束作用？

据《华尔街日报》分析，答案很可能是否定的。逻辑很简单：

第一， 若需求在合同到期前萎缩，芯片厂商不愿强行向客户发货——因为客户用不上的芯片只会积压在仓库，等到需求回来，客户会先消化库存再采购新货，芯片厂商的营收因此被推迟。

第二， 强行压货还会损害长期客户关系，尤其是当竞争对手选择更灵活时，坚持执行合同的厂商反而处于不利地位。

历史已有先例。新冠疫情期间的芯片短缺同样催生了一批长期合同，但当短缺转为过剩，合同纷纷被重新谈判或延期，客户获得了大量豁免。

微控制器芯片厂商Microchip Technology 2021年推出"优选供应商计划"，要求客户签订长期承诺。几年后供需逆转，该计划被直接叫停。公司首席执行官Steve Sanghi去年11月直言："我们不会强迫客户购买任何他们不需要的东西。"

这句话，几乎是整个行业在下行周期的真实写照。

风险已蔓延至整条AI供应链

这一风险并不局限于内存市场，而是贯穿整条AI供应链。

链条大致如下：AI开发商（如OpenAI）与云计算公司（如甲骨文、CoreWeave）签订算力合同；云计算公司再与AI芯片厂商签订采购合同；芯片厂商委托台积电代工；台积电则与荷兰ASML签订长期设备采购合同。

每一环都依赖下一环的需求兑现。

涉及金额极为庞大。甲骨文去年与OpenAI签署了一笔巨额云计算合同，截至上季度末，其"剩余履约义务"（即尚未交付的合同）达6380亿美元。甲骨文首席财务官Hilary Maxson上月对分析师表示，这一数字"为我们未来的营收增长提供了卓越的可见性，均有长期合同客户承诺作为支撑"。

数据显示，过去一年合同依赖度急剧攀升。自2025年中以来，谷歌、微软、亚马逊和甲骨文四大AI支出方的营收积压合计增加逾1万亿美元，总量翻倍不止。

国际清算银行发出警告

这种"可见性"可能随时变得模糊。

国际清算银行（BIS）本月在其年度经济报告中指出，AI供应链各环节的短缺可能正在放大过度投资——"因为企业试图通过长期合同锁定未来产能，而这些合同反过来又使它们更容易受到需求不及预期的冲击"。

换言之，基于长期合同向相关企业提供资金的贷款方和投资者，一旦需求降温，可能面临意外损失。

合同越大、链条越长，一旦某个环节断裂，传导效应就越剧烈。

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据央视新闻报道，白宫当地时间7月20日发布公告，宣布将对加拿大部分产品额外加征50%的从价关税，理由是加拿大在汽车及汽车零部件贸易方面对美国采取了"歧视性措施"。新关税将于美东时间8月19日凌晨00时01分起正式生效，并在现有关税、税费及其他收费基础上叠加征收。

此举标志着特朗普政府贸易攻势的再度升级。加拿大是美国第二大贸易伙伴，两国去年双边贸易额高达7160亿美元。消息公布后，加元汇率随即跌至当日低点。加拿大商会将此次威胁定性为"令人遗憾的升级"，并呼吁两国在未来30天内展开谈判。

关税范围与生效细节

根据特朗普政府周一晚间公布的具体商品清单，此次50%关税涵盖牛奶及乳制品、酒精饮料、服装及家具等多类产品。新关税将在30天后生效，能源、钾肥、关键矿产、鱼类等产品获豁免，已受美国国家安全关税约束的钢铁、铝等商品同样不在此次加征范围之内。

值得注意的是，符合特朗普2020年《美墨加协定》（USMCA）条款的进口商品，此次并未获得豁免。这与此前该协定商品曾被排除在所谓"对等关税"之外的做法形成明显落差。据媒体报道，这一豁免缺失意味着大量目前免税入境美国的加拿大商品，将面临大幅加税压力。

报道称，特朗普政府高级官员将此次关税行动定性为对加拿大不公平贸易行为的直接回应。官员称，加拿大各省已停止采购美国酒类，对美国汽车加征关税，并对美国奶酪实施歧视性待遇。

一名政府高级官员表示，在特朗普去年初推行贸易政策之初，"只有两个国家对美国采取了报复措施"，加拿大便是其中之一。

此次关税将援引1930年《关税法》第338条作为法律依据——该条款此前从未被用于对贸易伙伴征收关税。官员解释称，该法律赋予总统在他国对美实施歧视性待遇时采取行动的权力。

此外，美国官员特别强调，此次关税与特朗普上周五就加拿大野火烟雾飘入美国境内所威胁的另一轮关税措施相互独立，两者并行推进。

加拿大方面迅速作出反应。安大略省省长Doug Ford在社交媒体平台X上表示，"我永远不会停止为安大略而战"，并呼吁加拿大以"关税对关税、美元对美元"的方式予以还击。Ford此前曾因播放反关税广告而激怒特朗普，近期态度已趋于温和，但此次措辞再度强硬。

加拿大商会则采取了相对克制的立场，将此次事态定性为"令人遗憾的升级"，并呼吁华盛顿与渥太华在新关税生效前的30天窗口期内展开对话，为谈判解决留下空间。

分析指出，特朗普此举有可能重新点燃此前已有所降温的全球贸易摩擦。今年早些时候，美国最高法院裁定推翻了特朗普的全球紧急关税措施，贸易紧张态势一度缓和，但此次针对加拿大的新一轮关税行动令市场对贸易战卷土重来的担忧再度升温。

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特朗普誓言伊朗将为近期杀害美国士兵"付出代价"，与此同时，伊朗支持的也门胡塞武装宣布对沙特阿拉伯实施红海航运封锁，进一步升级地区紧张态势。资深策略师Louis Navellier表示：

伊朗局势持续搅动市场，这正在压制本应因强劲盈利趋势而出现的股市涨幅。

本周，以特斯拉和谷歌打头阵，大型科技公司将相继公布第二季度业绩，市场期待这些公司以实际业绩为AI投入的合理性提供支撑。The Sevens Report的Tom Essaye指出：

股市若要反弹，需要科技龙头企业交出亮眼成绩单，中东局势降温同样不可或缺。

油市周一经历大幅震荡。伊朗第九轮轰炸推动油价一度走高，但随后有关10天停火谈判的外交表态令油价回落。

华尔街见闻提及，据新华社，特朗普暗示美军将对伊朗发动强硬报复，每杀害一名美国士兵将付出数倍代价。

不过，特朗普政府并未完全排除寻求外交解决方案的可能性。美国务卿鲁比奥19日晚在接受媒体采访时称，特朗普政府“仍然对外交解决方案持开放态度”。

据新华社，伊朗高级官员称，伊美谈判调解方已向伊方提出旨在缓和目前局势的提议，该提议建议实施为期10天的停火，以寻求恢复执行伊美上个月达成的谅解备忘录。

然而华尔街见闻文章指出，霍尔木兹海峡航运近乎停滞，希腊船东称两艘油轮遭袭。

监测网站Hormuz Strait Monitor数据显示，7月20日当日过境船只约为每天12艘，较战前日均110艘的水平骤降逾89%，原油和液化天然气运输受到严重限制。

WTI原油最终收于每桶约83美元。牛津经济研究院大宗商品策略师Kelly Xu表示：

市场的剧烈双向波动反映出各方对当前局势走向的高度不确定性——究竟是进一步升级并延长供应风险，还是紧张局势逐步缓和？

她补充称，短期内油市对地缘政治消息面将保持高度敏感。

高盛的Rich Privorotsky指出，伊朗对科威特电力和水处理基础设施发动的渐进式打击，正开始考验市场对这场冲突持续时间的预期极限，但整体态势仍在"以牙还牙"的博弈范围之内。

他认为，原油价格右尾风险存在隐性上限，美国政府对市场的关切本身构成一种制约机制。

分析认为，真正的风险不在于原油，而在于成品油和天然气。

欧洲天然气价格正逼近冲突时期的高点。

周一美股高开低走，道指收跌0.59%，标普500指数跌0.19%，纳斯达克综合指数跌0.05%，报25508点。

标普500与纳斯达克100均重新跌破50日移动均线。

半导体股周一出现技术性反弹，芯片股早盘一度涨近4%，但涨幅随后显著收窄，收盘仅录得约0.6%的温和上涨。此前费城半导体指数已较6月底高点下跌逾20%，正式确认进入熊市区间。

受Kimi因算力不足而停止接收新用户的报道提振，半导体股一度拉升，但涨势未能持续。

人工智能领域的领头羊股票今日均上涨，但远低于近期高点。剔除人工智能板块后，标普500指数下跌。

Mag7科技巨头整体跑赢标普493只成分股，但市场广度依然偏窄。

高盛Prime Services部门负责人Vincent Lin指出，对冲基金过去两个月从美国科技股撤离的规模和速度均创历史纪录。Vincent Lin说：

自6月初以来持续且大规模的卖出，显示科技投资者正在大幅削减持仓，部分投降迹象已开始浮现。

据彭博，高盛宏观策略师Michael Ball表示，7月期权到期后，做市商正Gamma头寸下降，标普500所受的"钉住效应"减弱，市场双向波动空间随之扩大。

高盛衍生品策略师Brian Garrett认为，尽管地缘政治风险重新抬头，但期权市场的隐含相关性已接近过去20年来的最低水平，这意味着个股层面的微观因素将比宏观环境更主导年内剩余时间的市场走势。

随着标普500指数约五分之一市值的成分股将于未来一周集中披露业绩，Garrett预计个股分化态势将持续。Garrett表示：

赢家与输家的分化，将取决于各家公司能否超越已然高企的市场预期。

他推荐通过买入纳指100期权来把握下周的双向交易机会，既可对冲半导体进一步下跌的风险，也可捕捉潜在的超跌反弹，当前波动率已大幅下降，双向期权均具有吸引力。

Edward Jones的Brock Weimer认为，近期科技股回调兼有获利了结与投资者重新评估AI基础设施支出可持续性的双重因素。他说：

AI仍将是持久的投资主题，但建议投资者在保持相关敞口的同时，将周期性和价值型板块纳入组合作为补充。

美元指数在日内经历大幅震荡后基本收平。

黄金则与美元走势同步，收盘几乎持平于4008美元，连续守住4000美元关口上方。

加密货币市场周一跟随大型科技股反弹，比特币上涨0.8%，突破65000美元关口，报65036美元，且并未随科技股尾盘走弱而回吐涨幅。以太坊涨1.7%，报1897美元。

周一美股三大指数收跌，标普500跌0.19%收7443.28、跌破50日均线，半导体指数涨0.60%，微软涨2.15%，苹果跌2.14%，特斯拉跌2.96%。中概股逆市收涨。

美股基准股指：

• 标普500指数收涨19.94点，涨幅0.32%，报6263.70点。

• 道琼斯工业平均指数收涨231.49点，涨幅0.53%，报44254.78点。

• 纳指收涨52.69点，涨幅0.26%，报20730.49点，继续创收盘历史新高。纳斯达克100指数收涨23.38点，涨幅0.10%，报22907.97点，也连续第二个交易日创收盘历史新高。

• 罗素2000指数收涨0.99%，报2226.98点。

• 恐慌指数VIX收跌1.27%，报17.16。

美股行业ETF：

• 美股行业ETF多数收跌，生物科技指数ETF跌1.70%，医疗业ETF、银行业ETF、区域银行ETF至多跌1.14%。

（7月20日 美股各行业板块ETF）

科技七巨头：

• 万得美国科技股七巨头（Magnificent 7）指数涨0.09%。

• 微软涨2.15%，谷歌A涨1.51%，亚马逊涨1.12%，英伟达涨0.23%，Meta跌0.02%，苹果跌2.14%，特斯拉跌2.96%。

芯片股：

• 费城半导体指数收跌0.39%，报5696.21点。

• 台积电ADR涨0.26%、也再创收盘历史新高。

中概股：

• 纳斯达克金龙中国指数收涨0.90%，报6337.52点。

• 热门中概股里，阿里巴巴收涨4.7%，腾讯涨3.6%，百度涨2.4%，拼多多涨2.3%，网易涨2.2%，小鹏则跌2.6%，日月光半导体跌3.7%。

其他个股：

• Circle涨8.27%。

欧洲股市收跌0.3%，成分股倍耐力收跌超5.7%，瑞安航空跌超4.5%。英国股市收跌0.7%，成分股柿子公司跌约3.8%，ComputaCenter涨超5.5%。

泛欧股指：

• 欧洲STOXX 600指数收跌0.30%，报639.60点。

• 欧元区STOXX 50指数收跌0.06%，报6227.40点。

各国股指：

• 德国DAX 30指数收涨0.06%，报24846.69点。

• 法国CAC 40指数收涨0.02%，报8340.11点。

• 英国富时100指数收跌0.71%，报10524.76点。

  （7月20日 欧美主要股指表现）

板块和个股：

• 欧元区蓝筹股中，意大利国家电力公司ENEL收跌2.64%，拜耳跌2.37%，法国圣戈班公司、LVMH集团至少跌1.67%，阿斯麦控股跌1.05%跌幅第九大。

• 欧洲STOXX 600指数的所有成分股中，倍耐力收跌5.74%，瑞安航空跌4.55%，Plus500die 3.9%，柿子公司跌3.77%跌幅第四大，基立福涨3.72%，Prosus表现第三。

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市场概述

中东冲突升级担忧压垮美股，三大美股指三连跌，创至少三周来新低；芯片股和中概股逆市反弹：上周五跌入熊市的芯片指数扭转三连跌，闪迪涨近3%，美光和博通涨近2%；中概指数收涨0.9%，阿里涨近5%，万国数据涨超3%；“科技七巨头”涨跌各异，特斯拉跌近3%，苹果跌超2%；微软涨超2%、谷歌涨1.5%，和英伟达均反弹。

英国新首相上台、财政政策前景不明，英债领跌欧债、十年期英债收益率创两月新高。美元指数反弹，也门胡塞武装称对沙特海上封锁后，美元涨幅扩大；离岸人民币盘中涨破6.77、逼近四周高位；比特币盘中涨破6.5万美元创一个月新高、较日低涨超3%。

原油盘中走V、有惊无险两连涨、续创一个月新高，报道称调停方提议美伊停火十天后，原油刷新日低、美油跌近3%，后转涨，特朗普威胁强硬报复伊朗后涨幅扩大。黄金回落，盘中曾跌破4000美元。

亚洲时段，尾盘变盘，上证50大涨超3%，“煤电酒油”爆发，科技股再度下跌，恒指、恒科指均涨超2%，AI大模型股逆势下挫。

要闻

中国

中国7月LPR连续14个月维持不变：5年期以上3.5%，1年期3%。

证监会召开投资者座谈会：全力维护市场平稳运行。

海外

调停方提议美伊停火10天，伊朗称收到提议未透露细节；美军连续第十日袭击伊朗；特朗普暗示美军将对伊朗发动强硬报复：每杀害一名美国士兵将付出数倍代价；也门胡塞武装称对沙特实施海上封锁。

特朗普宣布对部分加拿大商品加征50%关税，指责其存在贸易歧视。

英国首相伯纳姆首秀：将启动“40年来最大改革”，寻求在现行财政规则内寻找“灵活性”；掀起内阁重组风暴：副首相等高官离职，新财相、外相等高层任命。

报道：谷歌正在开发新款芯片，Gemini架构直接写入硅片，效率最高提升10倍。

微软与AMD深化AI合作，Azure引入Helios机架级AI系统；机构估计Helios可能比英伟达Rubin贵四成。

市场收报

欧美股市：标普500收跌0.19%，报7443.28点；道指收跌0.59%，报51839.26点；纳指收跌0.05%，报25508.072点。欧洲STOXX 600指数收跌0.30%，报639.60点。

A股：上证指数收涨0.85%，报3796.28点。深证成指收跌0.71%，报13610.23点。创业板指收涨0.42%，报3443.10点。

债市：到债市尾盘，美国十年期国债收益率约为4.59%，日内升约4个基点；两年期美债收益率约为4.21%，日内升约3个基点。

商品：WTI 8月原油期货收涨0.90%，报83.23美元/桶。布伦特9月原油期货收涨1.27%，报89.22美元/桶。COMEX 7月黄金期货收跌0.06%，报4010.3美元/盎司。COMEX 7月白银期货收涨1.36%，报56.802美元/盎司。COMEX 7月期铜收涨1.27%，报6.299美元/磅。

要闻详情

全球重磅

中国

中国7月LPR连续14个月维持不变：5年期以上3.5%，1年期3%。东方金诚认为，伴随此前高油价对全球经济的拖累效应显现，以及美国关税政策还有较大不确定性，下半年稳增长政策有望加码，实施政策性降息的可能性比较大，估计降息幅度会在10到20个基点，进而带动LPR报价跟进下调。这是下半年促消费扩投资、有效对冲外部不确定性的一个重要发力点。

证监会召开投资者座谈会：全力维护市场平稳运行。会上，投资者代表建议加强一二级市场逆周期调节，多措并举引导中长期资金入市，规范发展量化交易和AI应用，进一步推动上市公司加大分红力度，提高证券违法犯罪成本，全力推动资本市场高质量发展。吴清表示，将坚持一体推进资本市场防风险、强监管、促高质量发展，全力维护市场平稳运行。

Kimi 19日上周日公告：算力紧缺，即日起暂停C端新用户订阅，将已有算力全部投入于服务已订阅用户。这款在前端代码竞技场登顶、成本较美国顶级模型低40%的新模型，用一次算力告急，直接打脸高盛"算力扩张时代终结论"——低成本高性能非但没有压制算力需求，反而将其重新点燃。

• 更多Token、更多芯片！Kimi K3体现“杰文斯悖论”，效率提升反而增加资源消耗。花旗半导体分析师Peter Lee认为，Kimi K3触发“杰文斯悖论”，即技术效率提升降低单位使用成本后，最终资源总消耗不降反升，服务器DDR5和eSSD等通用内存需求仍会增加。美银证券认为，更强的中国开源模型未必会让美国AI巨头削减算力投入，相反模型差距收窄会提高领先者维持优势的成本。

坚定看好中国资本市场，两大央企国新和诚通宣布继续增持，上一次是去年4月。上周日的公告和报道显示，显示中国国新与中国诚通近日增持中国股票资产，中国国新已动用超500亿元再贷款及配套资金，中国诚通累计买入近百亿元，增持方向聚焦央企核心资产与科技赛道。中信证券判断，指数短期出清已接近尾声，市场处于中期行情休整到新一轮行情酝酿阶段。

• 国家队领衔大额增持，五大利好来袭，释放什么信号？据新华财经，监管部门密集听取市场声音，证监会召开座谈会稳预期。中国国新、中国诚通等“国家队”领衔大额增持央企，斥资近百亿并承诺继续加仓。同时，公私募基金自购、上市公司回购及券商回购潮集中涌现，叠加股票型ETF单周获超两千亿资金扫货。多方主力用真金白银入场，释放出对A股长期价值中枢的坚定信心。

海外

周一特朗普暗示美军将对伊朗发动强硬报复：每杀害一名美国士兵将付出数倍代价。特朗普称，这一指令已传达给美国防部长赫格塞思、美军参谋长联席会议主席凯恩等。美媒称，美军计划从欧洲基地增派F-16和F-35战斗机，并增调空中加油机。

• 特朗普上周日称，美军正对伊朗实施“猛烈轰炸”。当地时间7月19日晚，特朗普称，“为在中东地区国家身亡的三名美军人员报仇”，美军正对伊朗实施“猛烈轰炸”。由于美国和伊朗在中东地区的军事冲突持续，国际原油期货在开始本周新一周交易后价格显著上涨，布伦特原油期货价格突破每桶90美元。

报道称调停方提议美伊停火10天，伊朗称收到提议未透露细节。美伊局势再现外交与军事并行的复杂局面。伊朗确认收到卡塔尔主导的停火提议，建议双方实施为期10天的停火。伊朗总统称国家处于“全面战争”之中；伊外交部称，谈判与战争都是实现目标的手段，“防御与外交无法并行”是不正确的。美军周一称连续第十日袭击伊朗境内目标，伊朗当天称对科威特境内美军基地发动无人机打击。

报道：也门胡塞武装称对沙特实施海上封锁。胡塞武装发言人表示，为报复沙特对也门首都的围困，胡塞武装将对沙特实施海上封锁。封锁立即生效。

特朗普宣布对部分加拿大商品加征50%关税，指责其存在贸易歧视。新关税将自美东时间8月19日起生效，并将在现有相关关税、税费及其他收费基础上叠加征收。涉及的商品范围从葡萄酒、冰球球杆到水泥等；不适用于能源、钾肥和关键矿物等。美国官员表示，特朗普正为美国关键出口产品——包括汽车、酒类和乳制品——创造更加公平的竞争环境。加拿大安大略省省长敦促加拿大采取反制措施。

英国新首相伯纳姆首秀：将启动"40年来最大改革"，重塑经济模式。英国十年内迎来第七位首相。安迪·伯纳姆正式入主唐宁街，承诺推出40年来最大规模改革，并发布十年经济复苏计划，试图终结长期政治动荡、重塑英国经济，但党内分裂与执政压力仍是其最大挑战。

• 伯纳姆寻求在现行财政规则内寻找“灵活性”。被问及是否可能通过增加借贷来为加大基础设施投资提供资金时，伯纳姆告诉记者：“我曾说过我们将遵守财政规则，我的意思是遵守现有的财政规则，并显然会利用其中的任何灵活性。”
• 伯纳姆掀起英国内阁重组风暴：副首相等高官离职，新财相、外相等高层任命。伯纳姆意外任命前国防大臣希利为财政大臣，被视为财相热门人选的米利班德被任命为外交大臣，还任命库珀为卫生大臣。斯塔默内阁官员中，已有11人被解职或离开，包括八名内阁大臣。英媒称，前财政大臣里夫斯曾获得政府提供的另一职务，但被她拒绝。副首相兼司法大臣拉米自称原本乐意继续任职，但伯纳姆有权组建自己的团队。离职的住房大臣里德表达了对国内政局的失望。

韩股又崩了！6500点支撑位岌岌可危。全球半导体暴跌拖累韩股惨烈“补跌”，直逼6500点生死线！机构研判，急跌实为仓位调整，半导体基本面无虞且估值已触历史大底。本周美股科技巨头财报重磅启幕，AI需求成色将成行情反转的关键分水岭。

报道：谷歌正在开发新款芯片，Gemini架构直接写入硅片，效率最高提升10倍。谷歌正研发专为Gemini打造的AI推理芯片“Frozen v2”，将模型架构直接固化进硅片，推理效率预计较现有TPU提升6至10倍。这一设计瞄准AI算力瓶颈，以牺牲部分通用性换取更高性能和更低成本，凸显AI芯片竞争正从“通用计算”转向“专用推理”。谷歌母公司Alphabet股价涨1.5%。

一个周末，AI黑掉了AI！一个周末，AI独立完成了对全球最大AI平台Hugging Face的入侵全流程：从上传恶意数据集、利用代码注入提权，到横向移动收割凭证，全程无人类操作，留下超17000条日志。更戏剧性的是，发现异常和复盘取证的也是AI，但人类调查员想用商业大模型分析日志时，却被安全护栏拒之门外。

微软与AMD深化AI合作，Azure引入Helios机架级AI系统。微软Azure引入AMD Helios机架级AI系统，为AMD挑战英伟达增添关键砝码。Helios整合全栈自研硬件，定价高于竞品但主打成本优势。尽管AMD已获Meta、OpenAI等大客户，市占率有望从4.5%攀升至20%以上，但分析指出，其能否从“产能短缺下的替代选择”跃升为“技术主导者”，CUDA生态鸿沟仍是最大考验。

• AMD产品周前用“定价权”重新定义AI芯片竞争，Helios可能比英伟达的Rubin贵四成，AMD却拿下微软全栈订单。研究机构Futurum Group估计，AMD Helios机架级AI系统售价在500万至550万美元之间，比英伟达Vera Rubin的350万至400万估价高出约40%。分析师预计其GPU市场份额有望从4.5%升至20%-25%。

。研报精选

花旗：新兴市场涨势强但过度集中，上调中国至超配、战术性下调韩国。MSCI新兴市场指数年初至今涨幅约20%，但涨势高度集中于韩国和中国台湾，两者合计占新兴市场EM基准指数约50%权重。花旗认为，AI波动性上升令集中风险暴露，而中国仓位轻、宏观环境改善，具备“涨势扩散”条件，恒生指数2026年底目标为29600点，沪深300目标为5600点。

中概互联网巨头已触底？伯恩斯坦：AI成本被过度悲观解读，重点关注腾讯。伯恩斯坦认为，中概互联网板块最悲观阶段或已过去，市场对AI推理成本的担忧被明显放大。随着腾讯Hy3发布、阿里云增长提速，板块估值修复条件正在积累。其中，腾讯仍是首选标的，目标价780港元，较当前股价仍有约69%上涨空间。

纳指距CTA"踩踏线"仅1%：花旗量化模型示警，半导体成关键引爆点。花旗量化模型显示，纳斯达克指数距触发CTA系统性卖盘仅剩约1%下行空间，标普500等主要指数阈值约为2%。虽然CTA整体仍持多仓，但短周期趋势信号已转弱。半导体板块被列为关键变量，若抛压持续，纳斯达克或首当其冲承受程序化卖压，市场波动可能加剧。

芯片股跌入熊市，摩根大通喊出"夏季抄底"，大摩却继续押注云巨头。费城半导体指数上周重挫逾10%，自高点累计回落超20%，已步入技术性熊市。摩根大通认为板块已接近超卖区域，夏季或迎来布局窗口；摩根士丹利指出，即便出现反弹，芯片股也难重返领涨地位，相对更看好超大规模云计算企业。整体大市方面，该行维持标普500年末8000点的目标价，但提示若风险情绪进一步扩散，指数可能下探7000点支撑位。

存储大跌是“假摔”？大摩：所谓利空都是旧的“明牌”，黄金坑逢低买！摩根士丹利认为，近期存储股回调是市场对“旧利空”的过度反应。最新渠道调研显示，数据中心内存短缺持续加剧，预计第三季度内存价格环比至少上涨25%，高于市场预期，AI驱动的高景气周期未改，当前回调反而提供了逢低布局机会。

中东局势扰动，现在拿的是2022年滞胀大跌的“剧本”？中东冲突、AI股大跌、通胀回升，让市场担忧重演2022年滞涨行情。但摩根大通认为，两者存在本质差异：当前通胀已见顶回落、盈利依然强劲、政策空间更充足，市场更可能是风格轮动而非系统性崩盘，并建议逢低布局半导体及股票资产。

高盛：美国通胀正从局部走向全面扩散，但远未重演2022年危机。高盛警告，美国通胀扩散风险已高于历史均值，但远未达到2022年危机水平。当前涨价主要集中在少数高权重领域，住房通胀有望继续降温，市场则已开始押注美联储9月加息，通胀走势仍是下半年最大变量。

国内宏观

李强：系统推进“六张网”规划建设，全面抓好审计整改工作。会议指出，推动服务业扩能提质和“六张网”规划建设对于稳投资、扩消费、惠民生具有重要意义。要充分释放服务业发展潜力，分门别类完善支持政策，加快破除各种制约和障碍。要进一步强化预算管理，深化财税体制改革，切实发挥好财政资金的使用效益。

工信部：推动建立算力市场化定价标准，着力培育全国一体化技术市场。工信部最新数据显示，前5个月规模以上工业企业营业收入利润率达5.66%，创2024年以来月度累计新高；制造业AI应用普及率突破30%，开源大模型全球下载量破百亿次。工信部同时宣布，将推动算力市场化定价标准，并着力打破技术交易区域壁垒，构建全国一体化技术市场。

郑栅洁主持召开民营企业座谈会：加快培育消费新增长点，推进新旧动能平稳接续转换。国家发展改革委将深入贯彻落实党中央和国务院决策部署，发挥好存量政策和增量政策集成效应，加快培育消费新增长点，持续推动“十五五”规划纲要重大工程项目实施，推进新旧动能平稳接续转换，加快场景培育和开放，进一步构建高质量数据供给体系，纵深推进全国统一大市场建设，不断增强经济发展内生动力，激发市场活力。

万亿险资批量发布“利好”，平安、太保、新华同日公告力挺资本市场、提升股东回报。“耐心资本”强势发声。

券商密集释放“利好”：兴业证券拟中期分红，中泰、红塔合计拟回购最高3亿元，董事长接连出手。

指数“跌破”年线，对A股意味着什么？关键是时长和回撤幅度。国盛证券判断：若跌破年线后10个交易日内回归、最大回撤不超过5%，牛转熊概率较低；真正的牛转熊需同时具备叙事“拐点”与估值“极化”，而当前上证指数PE仍处于近三年均值一倍标准差附近，尚不满足历史牛熊切换条件。需关注未来一到两周企稳信号及科技公司财报验证。

国内公司

阿里新旗舰模型Qwen3.8预览：2.4万亿参数，直逼Fable 5和Kimi 3。阿里将Qwen3.8 Max定位为"当今最强大的模型之一，可与领先的前沿AI模型媲美"。Qwen3.8 Max是千问首个参数规模突破1万亿的多模态模型，能够在同一系统中处理图片、视频和文档等多种内容形态，已在Qoder等平台上线，完整权重"很快"开放。

电池消费税或加速行业洗牌，宁德时代更抗压，乘用车影响不大、储能回报更敏感。摩根大通和高盛认为，电池消费税计入“税金及附加”，不影响营收和毛利率，但将对营业利润和净利润带来一定影响。行业龙头整体可控，宁德时代凭借海外收入占比高、盈利缓冲厚及议价能力强最具韧性；国内市场为主、盈利较弱的厂商压力更大。乘用车终端影响有限，但储能项目回报率更敏感，行业整合或加速。

高盛解读新易盛财报：Q2利润大超预期，800G/1.6T 光模块出货量将持续提升。高盛认为，新易盛Q2净利润指引中位数超预期44%，核心驱动为AI资本开支激增及产品向800G/1.6T高速光模块升级。随光芯片供应改善与产能扩张，高速光模块出货量将持续攀升。基于强劲基本面，高盛全面上调其2026-2028年盈利预测，目标价上调至633元，维持“买入”评级。

鸿海首度拿下SpaceX AI服务器代工订单，规模达520亿美元。鸿海斩获SpaceX价值520亿美元的AI大单，打破戴尔与美超微的寡占格局，首次打入其供应链。这笔涵盖1.3万柜英伟达GB300服务器的订单未计入鸿海此前指引，将显著调升其下半年至明年业绩预期。得益于全球制造产能、光通信及CPO等一站式技术布局，鸿海今年AI服务器全球市占率有望超四成。

华特气体：预计上半年营收同比增长28.95%，归母净利润增长19.36%。华特气体上半年业绩超预期，预计营收同比增长28.95%，归母净利润增长19.36%。其中，光刻及混合气体、氟碳类气体销量放量成为最大增长引擎，印证半导体特气需求持续旺盛；扣非净利润与归母净利润几乎持平，凸显主营业务盈利质量持续提升。

多只绩优基金限购松绑。一批主动权益基金密集发布恢复大额申购公告，其中不乏上半年业绩领跑的绩优基金，如上半年斩获183%收益的金梓才、167%回报的严凯等顶流基金经理旗下产品。近期科技赛道经历显著回调；业内人士指出，基金管理人选择在调整期放宽限购，通常被解读为看好调整后的长期投资价值，意在吸引资金入场。

海外宏观

AI担忧升温，美股空头仓位创历史新高。标普500成分股的卖空规模已接近流通股的3.79%，逼近历史峰值；罗素3000成分股的空头比例则已升至6.3%，刷新历史纪录。分析指出，市场对AI资本支出回报的质疑正在不断增强，财报和地缘局势将成为影响近期市场走势的两大因素。

AI动量交易面临挑战，高盛：对冲基金过去两个月创纪录抛售美国科技股。高盛指出，在过去八周中，对冲基金有六周为科技板块的净卖方。累计来看，该板块持仓市值缩水约10%，创下该数据统计十多年来最大规模的减仓幅度。高盛分析指出，科技板块出现恐慌性抛售，尽管AI基础设施的基本面依然稳健，但短期内仍将面临挑战。

恐慌信号！高盛交易员：AI信用风险已开始向更广泛市场扩散。AI超大规模数据中心的资本开支逻辑正出现裂缝——高盛顶级衍生品交易员Garrett发出警告：相关信用利差持续走阔，恐慌指数单周飙升5.5点，科技板块遭遇10年来最大规模抛售，标普500已难以真实反映个股实际表现。他一语成谶："若你上半年赚得风光，7月恐怕极为难熬。"

美股“减震器”消失：期权到期后，AI交易回调会否蔓延至整个市场？7月期权到期后，美股“正向伽马”缓冲显著减弱，市场波动或放大。机构警告，此前局限于半导体板块的AI交易回调，可能向大盘扩散，本周谷歌、特斯拉等科技巨头财报将成为决定市场方向的关键催化剂。

半导体指数跌入熊市，高盛悄然转向三大替代投资主题。美股芯片板块跌入熊市后，高盛建议投资者跳出AI交易，重点关注三大替代方向：消费体验股、复利增长型企业和并购潜在标的，以分散AI波动风险，把握新的市场投资机会。

黄金调整尚未结束，3500美元或成关键支撑？美银技术分析指出，黄金“死亡交叉”已形成，短期承压，且回调仅24周、远不及此前121周上涨周期，调整或未结束，3500美元为关键支撑位。高盛则认为央行购金强劲将为金价提供底部支撑，对冲美联储鹰派压力。法国巴黎银行提示期权市场趋于谨慎，基金正买入看跌期权对冲下行风险，但对美国债务的担忧强化了黄金长期配置价值。

刷新43年来最低水平，美国战略石油储备上周继续减少510万桶。美国能源部数据显示，上周美国战略石油储备原油库存减少约510万桶，降至3.114亿桶，续创1983年3月以来最低水平。布伦特原油期货周一上涨0.8%，报88.8美元。涵盖截至上周末最新情况的数据预计将于周三公布。

海外公司

Anthropic被曝测试AMD GPU，AI巨头正在系统性降低单一算力依赖。芯片分析机构SemiAnalysis从AMD高管公开代码中发现，Anthropic将成为AMD新客户，这家Claude背后的AI独角兽已构建起涵盖谷歌TPU、三星的多元算力矩阵，如今再引AMD入局，剑指供应链风险与英伟达垄断议价的双重破局。

SK董事长：明年AI芯片需求将增长100%，存储价格将进一步上涨。崔泰源指出，明年整体存储需求增幅达50%~60%，而供给端几乎无实质性扩产计划，供需缺口将持续扩大，全球供应争夺达“恐慌”级，存储价格面临进一步上涨压力。他警告当前存储高价“不正常”，难以向终端转嫁；企业不应靠限制供应维持高价，而应扩大供给做大市场。

三星美国消费电子部门裁员逾800人，手机部门出现史上首次亏损。三星电子正经历冰火两重天：芯片业务利润预计同比暴涨约19倍，移动部门却预告史上首次亏损。美国消费电子子公司已在新泽西、德克萨斯两地合计裁员逾800人，内部员工直言"这或许只是开始"。苹果施压、中国品牌夹击、AI推高芯片成本，三管齐下令消费电子业务雪上加霜。

价值投资者逐页读完英伟达10-Q：134亿美元浮盈粉饰财报，真实PE或高达60倍。英伟达最新季报光鲜背后，一篇Reddit深度帖子揭开三重隐忧：134亿美元未实现浮盈虚增净利润，真实市盈率从50倍跳升至60倍；170亿美元收购竞争对手Groq，护城河存在"租赁"成分；前三大客户贡献54%营收，任一削单即触发双位数营收下滑。以60倍正常化盈利买入，安全边际几乎为零。

自研CXL会砸自己DRAM饭碗？三星、SK海力士、美光同时放弃CXL控制器自研。全球三大内存厂商三星、SK海力士、美光已全面叫停CXL（计算快速链接）控制器自研，转向采购外部芯片设计公司产品。此举源于自研集成方案可能蚕食其核心DRAM模块业务，且客户更爱分开采购以保灵活。分工重塑后，Astera Labs、蒙太奇科技等专业厂商主导控制器设计，内存厂商则聚焦制造与先进DRAM技术。

行业/概念

1、AI眼镜 | 6月25日，AI眼镜概念持续热度上行，智立方、好上好涨停，协创数据、中科蓝讯和瑞芯微日内涨幅分别达5.30%、5.93%和4.97%。消息面上，小米通过微博官宣:将于26日晚7点发布的“面向下一代的个人智能设备"为小米AI眼镜。此前全球首款规模化量产消费级Al+AR眼镜Rokid Glasses于6月24日正式量产。该产品已获25万台全球预售订单，并实现全产业链国产化突破。

点评：国投证券表示，从产品端来看，凭借轻量、亲民价格、 AI大模型赋能，以及所需技术已初步成熟，有望较快迭代出达普及水平的产品。从需求端来看，其一体集成机、蓝牙耳机等高渗透率品类功能，适配工作、娱乐高频场景，天然存在刚需存量需求。从渠道端来看，现存的密集眼镜店渠道网络不仅提供良好线下渠道基础，还能够低投入实现线下体验与营销引流。因此AI眼镜既有望快速普及，且有望成为新一代计算终端，具备广阔发展空间。中泰证券表示，AI眼镜处于高速增长阶段，多厂商入局加速、产品矩阵丰富、价格带多元，模型搭载及AI功能升级进度可期，未来随着模型升级融合和用户功能需求扩充，AI眼镜的多模态需求有望加速成长，逐渐成为多场景通用的AI全能助手。

2、稳定币 | 6月25日，AH两地稳定币相关概念股热度依旧，截至收盘，H股市场，OSL集团上涨超16.07%;A股市场，恒生电子、新国都、京北方、四方精创和海联金汇日内涨幅分别达7.34%、14.42%、10.03%、1.11%和9.98%。消息面上，国泰海通集团下属公司国泰君安国际控股有限公司24日正式获香港证监会批准，将现有证券交易牌照升级为可提供虚拟资产交易服务，以及在提供虚拟资产交易服务的基础上提供意见。此次牌照升级后，客户将可在国泰君安国际平台直接交易加密货币、稳定币等虚拟资产。另外，近日，中国人民银行与香港金管局联合启动了“跨境支付通"，实现内地网上支付跨行清算系统与香港“转数快”系统对接，并于6月22日正式上线。

点评：中泰证券表示，稳定币的出现填补了传统金融系统与加密资产体系之间缺乏连接通道的空白，使得数字资产具备更强的交易稳定性和跨境支付能力。稳定币的核心意义不在于取代法币，而在于为其提供一种数字化的、高效的跨境流通方式。它在提升支付效率的同时，也带来了主权货币边界模糊化、资本路径再分配等一系列深层次挑战。稳定币的出现，或重构全球资金路径。汇丰晋信基金表示，随着中国香港和美国稳定币法案的出台，监管清晰度和确定性显著提高，稳定币行业发展有望进一步加快,头部且合规的稳定币发行商有望持续受益。

3、脑机接口 | 6月25日，据上证报报道，全国医用电器标准化技术委员会医用电子仪器分技术委员会对《采用脑机接口技术的医疗器械非侵入式设备通用技术条件》医疗器械国家标准立项申请项目公开征求意见。本文件规定了采用脑机接口技术的非侵入式医疗器械采集、解码、外控设备、接触人体部件的穿戴力学、人机交互可用性的性能指标及测试方法。本文件适用于采用脑机接口技术的非侵入式医疗设备。

点评：方正证券表示，脑机接口有望成为下一代人机交互的核心技术，彻底改变人类与机器的交互方式。在短期内，脑机接口技术的应用将主要集中在医疗康复领域;中期来看，输出式脑机接口技术将拓展至教育、娱乐、军事和工业等领域;长远而言，脑机接口将转向功能改善与增强，实现脑机融合智能。

4、无人机 | 据中证报报道，贸易数据显示，自2024年加强出口限制以来，从中国运往美国的无人机零部件价格在某些情况下涨至原价格的三倍甚至更多。中国于2024年9月出台法规，要求对军民两用产品实行出口许可制度。这些产品包括发动机、电动机、可用于瞄准导弹的激光设备，以及发射电磁波干扰无人机的设备。

点评：业内认为，我国在无人机领域形成了成熟产业链，竞争力位居全球前列。依托军工小核心大协作的体制、低成本的竞争优势、多样化的产品迭代以及规模优势，已成功打通产业链的正向循环模型，凭借全球最完整的无人机产业链、政策支持与内需红利，有望在3-5年内实现从“零部件供应商” 向“技术标准制定者”的跨越。随着我国无人机产业在技术自主化、市场多元化、合规管理三方面持续突破，将在全球产业链重构中占据主动地位。

5、固态电池 | vivo X Fold5折叠屏手机今日发布，行业首发第四代硅负极技术，能量密度至高为866Wh/L，能量密度对比上代常温下提升13%，低温环境下提升20%。此外，vivo X Fold5还行业首发第二代半固态电池技术，实现-30℃电池正常供电。据悉，vivo与宁德新能源合作，在X Fold5上采用双层电极架构，让负极整体的硅含量达到12%，约为上一代2.5倍。

点评：硅负极电池理论比容量高达4200mAh/g，是传统石墨负极的10倍以上，且其脱嵌锂电位较低，能够避免充电时表面析锂现象，提升电池的安全性和性能。第四代气相沉积硅碳技术通过多孔碳和CVD沉积工艺，进一步降低了硅的体积膨胀率，提升了循环性能和能量密度，成为硅基负极材料未来的主流方向。目前硅负极技术已在3C电子产品小批量试用，并逐渐向动力电池和高端乘用车领域渗透。随着技术的不断成熟和成本的下降，硅负极材料的市场空间将进一步打开。

今日要闻前瞻

国新办7月21日将举行“开局起步‘十五五’”系列主题新闻发布会。

欧元区7月ZEW经济景气指数。

<全文完>

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Agent Toolkit的核心价值在于大幅降低Agentic AI的使用门槛。此前，运行复杂的AI代理通常依赖云端GPU集群，对中小开发者和企业团队存在算力获取成本和部署复杂度的双重阻碍。

DGX Station本身已是英伟达最强大的工作站PC，配备GB300 Blackwell Ultra GPU，而Agent Toolkit通过高度简化的设置流程——仅需三个步骤即可完成软件部署——让开发者在桌面端就能运行复杂的AI代理任务。

此次发布并非孤立的软件更新。英伟达将Agent Toolkit与Omniverse平台结合，进一步拓展了其工作站端Agentic AI的应用场景。

Omniverse是英伟达面向数字孪生和工业仿真的核心平台，将Agentic AI引入该生态后，开发者可在本地工作站上构建具备自主决策能力的AI代理，直接驱动3D仿真工作流。

这一从硬件到中间件再到上层应用的纵向组合，构成了英伟达在企业级AI工作站市场的全栈布局。

GB300为底座，30分钟完成部署

DGX Station作为Agent Toolkit的硬件载体，搭载的是英伟达最新的GB300 Blackwell Ultra GPU。这一配置为本地运行大模型和复杂AI代理提供了必要的算力底座。

软件层面的突破则在于部署效率。Agent Toolkit将原本需要数天甚至数周的环境配置压缩至约30分钟即可完成，开发者无需处理繁琐的驱动适配、框架安装和依赖管理。

这种「开箱即用」的体验面向的是企业级开发者和研究人员——让他们能将时间投入AI代理的实际业务应用开发，而非底层基础设施搭建。

与Omniverse结合，延展生态纵深

Agent Toolkit与Omniverse的结合是此次发布中最具战略意义的一环。

Omniverse作为英伟达的核心仿真平台，已在机器人训练、自动驾驶仿真和智能制造等领域建立应用基础。将Agentic AI引入Omniverse后，本地工作站上的AI代理可以直接操纵和响应3D仿真环境中的变化。

这种结合进一步放大了DGX Station作为开发终端的价值——开发者不仅能在本地训练和推理模型，还能在同一台设备上完成从AI代理的构建、测试到仿真验证的完整闭环。

对于需要对数据保持本地控制、追求迭代速度的企业客户而言，这一整合降低了跨平台协作的摩擦成本。

在AI情绪趋于谨慎的时刻，补强软件生态

英伟达此时加速推进工作站端软件工具包，正值市场对AI投资回报趋于敏感的时期。尽管英伟达最新财报业绩超出市场预期，但市场对AI的热情正趋于挑剔，股价对单纯的硬件超预期呈现负面反应。

在这一背景下，Agent Toolkit的发布传递了一个信号：英伟达正在从单一的算力硬件供应商角色，向其软件生态和平台价值延伸。

通过为DGX Station等高端硬件提供差异化的软件能力，英伟达不仅提升了工作站产品的附加值，也在AI应用层逐步建立更持久的价值锚点。

对投资者而言，这一方向值得持续跟踪——软件生态的厚度，正在成为AI硬件公司估值体系中越来越重要的变量。

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继上周五重挫28%后，智谱周一再度下跌19.56%，收报890.5港元，市值降至4146亿港元。仅两个交易日，市值合计蒸发逾3000亿港元。而若从盘中突破1万亿港元的历史高点计算，累计跌幅已达约60%。

引爆市场情绪的核心冲突在于：智谱于7月13日以每股1588港元完成1978万股配售，募资净额约313.75亿港元，但仅一周后股价便跌至890.5港元。

这意味着参与配售的机构资金账面浮亏达43.9%。高位融资与股价急跌之间仅隔了七个自然日，配售时机的合理性成为市场焦点。

在行业竞争骤然升级与解禁压力尚未充分释放的双重挤压下，AI大模型赛道正经历从"稀缺性溢价"到"竞争性折价"的剧烈切换。

两日急跌：Kimi K3催化竞争恐慌，解禁悬剑未落

上周五智谱大跌28%，同日Kimi K3正式发布——这款2.8万亿参数模型将API混合定价设定为每百万token 2.3美元，创中国模型定价新高，也直接引发投资者对中国AI模型竞争格局的重新评估。

据高盛报告，K3在Arena.ai编程排名及Artificial Analysis智能评分中均跻身全球前沿水平。智谱当日大跌、MiniMax同步下挫16%，反映了市场对头部格局稳定性的深度疑虑。

周一延续的跌势则更多来自解禁压力的持续发酵。智谱已于7月上旬进入解禁期，基石投资者所持2568.16万股恢复流通。

尽管包括北京金融控股集团旗下JSC International Investment Fund SPC、上海高毅、泰康人寿、广发基金等在内的11家基石投资者此前表态不急于减持，但在当前股价下基石投资者账面浮盈仍高达666%，获利了结的潜在动力难以忽视。

智谱目前单手交易门槛近9万港元，普通散户参与门槛较高。周一成交额110.91亿港元。

314亿配售：一周浮亏44%的高位博弈

7月13日的314亿港元配售是智谱上市以来的最大单笔融资，也是这轮暴跌中最具争议的资本运作。以1588港元的配售价计算，仅一周后股价便已跌去43.9%。哪些机构在如此价位参与了认购，至今仍未完全披露。

配售条款文件显示，资金拟用于研发、业务扩张、对外投资及并购。彼时智谱年内涨幅一度超过1900%，股价远高于发行价116.2港元。配售价较当时市价折让约13%，但从结果看，该价格仍处于公司上市以来的高位区间。

值得注意的是，智谱同期上市的竞争对手MiniMax同样表现疲软，截至周一收盘市值已降至674亿港元。MiniMax近期也完成了160亿港元的配售及债券发行，但其配售价268港元较当前股价193.1港元同样出现深度折价。

估值逻辑重塑：从万亿叙事到竞争折价

智谱的暴跌折射出AI大模型赛道估值逻辑的深层转变。此前市场给予智谱的万亿估值，很大程度上建立在"大模型第一股"的稀缺性溢价与API量价齐升的商业化叙事之上。

但竞争格局的变化正在侵蚀这一叙事的基础。Kimi K3的发布标志着中国AI模型在编程与智能体能力上已进入多强并立阶段；DeepSeek近期完成500亿元融资、估值达3500亿元，并正以约710亿美元估值寻求新一轮融资。

在下半年还将有更多模型密集推出的背景下，缺乏绝对技术壁垒的企业将面临更严峻的估值折价。

对于投资者而言，智谱当前4146亿港元的市值是否已充分定价竞争风险，取决于其能否在模型迭代速度、定价权维持与商业化变现之间找到新的平衡点。而314亿港元配售资金的套牢，无疑增加了这一平衡的难度。

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