据央视新闻，当地时间7月21日，美国总统特朗普在社交媒体发文表示，自2026年8月1日起，所有进口到美国的仿制药将在未来两年内继续适用零关税。两年期满后，相关产品将被征收100%的关税，期限为一年；此后，关税将进一步提高至200%。

巴克莱7月22日发布的研报指出，由于新关税设有两年过渡期，在2028年8月正式实施前，市场短期内大概率不会重新定价相关风险，投资者更可能保持观望。

在新兴亚洲市场中，印度因仿制药出口占比较高，面临的风险敞口相对最大，但整体影响仍较为可控；与此同时，新关税与此前美印达成的双边框架是否一致，仍存在较大政策不确定性。

两年缓冲期削弱市场短期冲击

巴克莱认为，本次关税政策最大的特点在于实施节奏较慢，因此短期内对资本市场的冲击预计有限。报告指出，在正式生效前仍有长达两年的窗口期，未来政策仍存在进一步延期或调整的可能。这一判断也得到特朗普此前药品关税政策的印证。

2025年9月底，特朗普曾宣布对品牌药（专利药）征收100%关税，并要求企业赴美建厂，原计划于2025年10月生效，但随后推迟执行。最终，该政策于2026年4月2日正式落地，欧盟、日本、韩国、瑞士、列支敦士登及英国等经济体适用较低税率，同时大型企业和中小企业分别获得120天和180天过渡期。

巴克莱认为，这一案例表明，美国药品关税政策从宣布到正式执行往往存在较长时间差，因此市场未必会立即交易远期风险。

印度仿制药风险相对最高

从新兴亚洲来看，巴克莱测算，对美药品出口附加值（Value Added，VA）敞口最高的是新加坡，既包括直接出口美国的药品，也包括通过向其他经济体提供中间产品形成的间接出口。

不过，新加坡出口美国的药品以品牌药和专利药为主，相关产品已于今年4月开始适用此前的药品关税，因此此次新增的仿制药关税影响相对有限。

相比之下，印度的风险更具针对性。虽然印度经济以内需驱动为主，对外需依赖程度相对较低，但药品是其对美出口的重要组成部分，而印度在全球仿制药市场占据领先地位，仿制药出口占行业比重明显高于新加坡。因此，特朗普此次针对仿制药加征关税，对印度制药产业的影响将更加直接。

不过，巴克莱同时强调，从宏观经济角度来看，印度整体对美仿制药出口规模仍不足以对经济增长造成显著冲击，因此总体风险仍属可控。

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据新华社，国际市场服务机构克普勒公司22日在社交媒体发文说，霍尔木兹海峡和曼德海峡两大国际能源运输通道通航量21日双双下降，这反映出在地区安全局势持续紧张的背景下，国际航运企业避险情绪进一步升温。

数据显示，21日霍尔木兹海峡通行船舶数量较前一日下降31%，降至9艘；曼德海峡通行船舶数量下降34%，降至29艘。

据报道，胡塞武装周一通过无线电广播和书面信函，警告所有曾停靠沙特港口的船只不得穿越曼德海峡，否则可能在“也门武装部队作战范围内的任何地点”遭到打击。不到72小时，这一威胁便迅速传导至航运市场——至少4艘满载沙特原油的油轮周二在红海紧急改道，航运业开始主动规避风险。

这意味着，在霍尔木兹海峡通行能力大幅下降之际，承担沙特原油西向出口重任的延布港，也开始暴露于新的安全风险。市场担忧，全球能源供应链正从单一海峡风险，演变为霍尔木兹海峡与曼德海峡“双咽喉”同时承压的新局面。

胡塞警告迅速传导，至少4艘油轮改道

周一，胡塞武装同步启动两项行动。一方面，通过无线电向红海航行船只广播，警告曾停靠沙特港口的船舶不得通过连接红海与亚丁湾的曼德海峡；另一方面，向服务沙特红海港口的航运公司发出书面通知，称相关船只可能成为打击目标。

市场反应远快于预期。据英国《金融时报》援引知情人士，周二至少有4艘满载沙特原油的油轮在红海改道，其中3艘刚刚在延布港完成装载。这一数字较此前披露的2艘进一步增加，显示航运公司正快速调整航线以规避风险。

与此同时，曼德海峡航运活动已明显降温。数据显示，过去两周该海峡货物装载量已下降34%。

延布港承压，沙特出口“安全阀”面临挑战

随着霍尔木兹海峡持续受阻，延布港的重要性不断上升。

自4月以来，沙特持续利用东西输油管道，将东部产区原油输送至红海沿岸的延布港出口，目前日均出口量约490万桶。在霍尔木兹海峡日均通行船只已由战前约110艘降至约12艘的背景下，延布港事实上已成为沙特维持全球原油供应的核心出口枢纽。

Kpler数据显示，目前延布港承担了沙特绝大部分可替代出口能力。报道指出，胡塞武装将停靠沙特港口船只纳入打击范围，意味着沙特这条关键原油出口通道存在被切断的风险。

面对不断升级的威胁，部分油轮已开始关闭AIS船舶自动识别系统，以降低被追踪风险。

海事情报公司Windward分析师Michelle Wiese Bockmann表示，伊朗与胡塞武装正在形成针对全球能源运输的“钳形攻势”。霍尔木兹海峡已严重受限，而沙特依赖的替代出口路线如今又受到来自曼德海峡方向的压力，成品油市场尤其容易受到冲击。

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作者 | 周智宇

自动驾驶公司正在把车队积累的能力，拿到汽车以外的物理世界里重新定价。

过去，Robotaxi公司的数据主要服务于车辆研发，采集、标注、仿真和模型训练，最终都回到一件事：让车在更多道路上安全运行。随着具身智能和物理AI兴起，这套数据生产能力开始面对新的客户，机器人、物流设备和工业智能体都需要在真实环境中完成感知、决策和行动。

这改变了自动驾驶公司的竞争边界。它们争夺的，不只是车辆能否上路，也包括能否把长期积累的工程系统转化为更多物理AI场景可以使用的基础设施。

华尔街见闻从知情人士处获悉，文远知行已推动数据业务独立运营，由全资子公司景烁承接。一位知情人士称，景烁的业务定位是具身智能和数据基础设施软件服务，既包括数据生成、数据采集，也包括自有数据系统，目前积累的真实数据不只来自汽车场景。

对此，文远知行方面在7月22日对华尔街见闻表示，暂无可披露信息。

文远知行此次动作，意味着自动驾驶公司正将自己能力进行跨场景迁移，搭建起数据采集、处理、仿真、评测和模型迭代所形成的工程系统。

对整个Robotaxi行业来说，竞争正在从积累更多道路里程，转向把道路上形成的能力做成可重复采购的产品。谁能让这套系统在汽车之外持续产生订单，谁才有机会从自动驾驶方案竞争，进入物理AI基础设施竞争。

独立运营

文远知行这次拆出的，是一套围绕数据生产和模型迭代的软件服务。这也是文远知行首次拆分出一个业务板块，让其独立运营。

景烁成立于2024年5月，是文远知行全资子公司，过去依托自动驾驶领域的经验，建设AI数据闭环和解决方案体系。

景烁此前已经具备一定的数据服务和交付基础，只是过去更多以文远知行自动驾驶研发体系中的配套业务出现。

目前，景烁对外展示的业务已经进一步延伸。其AI平台覆盖原始数据、训练数据和标注数据管理，也包括模型选择、训练、评估和部署；具身智能业务则覆盖数据合成、遥操作数据采集和数据处理。

华尔街见闻了解到，景烁定位为具身智能和数据基础设施软件服务业务，覆盖数据生成、数据采集和自有数据系统，且目前积累的真实数据并不只来自汽车。

景烁真正要卖的核心不是样本数量，而是把真实世界数据变成训练材料的能力。此外，数据采集只是其中一条路径，真实数据进入系统后可以继续生成仿真数据。

对机器人公司来说，这种能力的价值不在于多拿到一批道路视频，而在于能否降低数据生产成本，并让不同来源的数据进入同一套训练和验证流程。机器人行业缺的不是某一个场景的样本，而是能够持续生成高质量数据的系统。

前述知情人士称，相关业务此前已经做了较长时间积累，近期经过评估后，才决定开始独立运营，并进行融资。

也就是说，景烁并非从零开始寻找一个具身智能方向，而是把原有能力重新组织成面向外部客户的业务。

景烁对2026年的收入目标是3亿元。根据文远知行财报，其2024年智能数据服务收入约为 5580万元，2025年根据财报推算的数据为1.596亿元。

华尔街见闻了解到，景烁近期已完成A轮融资。文远知行内部判断是，这块业务需求较大，投资人对业务前景也比较有信心。此前，文远知行还曾推动Robovan独立融资，估值超4亿美元。

Robovan和景烁的收入逻辑并不相同。Robovan面向的是车辆、物流运营和技术服务，客户关心车辆能否交付、运营效率如何以及单车成本能否下降；景烁面向的则是数据生成、仿真和模型训练服务，客户需要的是能否接入自身模型和机器人本体。

不过二者都离不开WeRide One底座。WeRide One是文远知行的自动驾驶通用技术平台，负责支撑不同车型和场景的研发、部署与运营。

这正是景烁能够被单独拿出来的基础：文远知行已经拥有跨车型、跨场景复用技术的内部平台，景烁要做的，是把这套平台中的数据生产和工程能力进一步包装成面向外部客户的服务。

能力定价

数据业务独立出来，短期内可能给资本市场带来新的想象，但它不会自动变成一条已经兑现的新增长线。

对于Robotaxi公司来说，过去积累的真实道路数据、自动驾驶算法和运营经验，首先服务于自己的车辆和车队。把数据业务分拆出来，真正改变的是这部分能力的组织方式：它从内部研发成本，变成了一个可以单独报价、单独融资、单独核算的业务。

景烁要面对的问题，也不是有没有数据。

道路数据不能直接变成机器人数据。自动驾驶和具身智能的传感器、动作空间、任务目标都不同，机器人还需要大量关于抓取、移动、操作和人机交互的数据。真正可能跨场景复用的，是数据治理、场景挖掘、仿真生成、模型评测和工程交付流程。

所以，Robotaxi公司能否进入具身智能数据业务，关键不在于把车上的数据简单搬到机器人上，而在于能否把过去服务自动驾驶的工程方法，重新组织成适用于不同机器人本体和任务的数据产品。

这个市场已经出现相似动作。2026年6月，如祺出行旗下数据业务板块发布具身智能数据平台，尝试把Robotaxi相关的数据能力拓展到机器人场景。

不同公司的差异，并不在于谁最早提出了物理AI，也不在于谁的宣传口径更接近大模型。更关键的区别是，有的公司把数据、世界模型和仿真能力继续留在内部，服务车辆规模化和技术迭代；有的公司则进一步把这些能力拆成独立业务，直接面对车外客户。

2026年3月，沙利文发布的物理AI仿真及数据平台报告认为，相关市场仍处于早期增长阶段，平台价值取决于下游应用的技术成熟度和商业化进程。报告同时提到，智能汽车和具身智能都在增加对长尾场景复现、传感器仿真和算法闭环优化的需求。

另有具身机器人公司技术人士对华尔街见闻表示，训练数据有限和仿真堆栈碎片化，是物理AI研发中最核心问题。尽管世界模型和仿真引擎可以压缩训练与评测周期，但最终仍要依赖真实场景落地。

这给景烁这样的数据服务商提出了更高要求。单纯提供标注人员和采集人员，容易变成按项目收费的人力服务；真正有产品属性的，是能够把真实数据、仿真数据、场景库、模型评测和交付流程组合起来，降低客户开发机器人的时间和成本。

野村证券在7月一份报告中指出，数据即服务可以按照小时或项目快速变现，但如果供应商缺乏模型评估和应用能力，后续可能被机器人企业自行整合。

这个判断指向了数据业务的一个现实：数据采集容易被看见，持续提升模型效果的能力才更难外包。

这也是Robotaxi行业正在面对的新问题。过去，市场主要用车队规模、运营里程、订单和单车经济性衡量这类公司；未来还要看，企业能否把长期研发投入转成汽车之外的订单，能否让内部工具链变成外部客户愿意持续购买的产品。

文远知行拆分景烁，提供了一个观察样本。它要验证的不是“具身智能”这个概念能否带来短期关注，而是Robotaxi公司多年积累的数据和工程系统，能否从服务主业的研发投入，变成跨场景出售的能力。

如果这笔账算得通，自动驾驶公司的竞争就会从谁的车队规模更大，延伸到谁能把车队里积累的数据和工程流程卖给更多物理AI客户

订单、复购和毛利，才会让它们真正获得新的定价。

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据彭博报道，包括全球最大超级油轮船东Sinokor集团在内的国际航运企业，正向愿意穿越霍尔木兹海峡的船员提供高额奖金。自美伊冲突爆发以来，已有至少59艘商船在波斯湾及周边水域遭到袭击，17名船员罹难。航运保险费率与船员奖金双双飙升，但仍有大量船员宁可放弃额外报酬，也不愿冒险通行。

Kpler最新航运数据显示，7月17日至19日期间，经霍尔木兹海峡的经核实过境船只仅录得30艘，海峡通行量持续受到严重压制。与此同时，据路透社报道，航运公司正主动回避美国主导的沿阿曼海岸通行走廊，担忧遭受伊朗打击，局势进一步加剧市场对全球能源运输安全的担忧。

Sinokor开出六个月薪资奖金

据彭博获得的一份文件显示，Sinokor集团向船员提供相当于六个月额外薪资的奖金，条件是完成一次从沙特阿拉伯或伊拉克装载原油、并在阿曼湾卸货的往返航程，该公司估计整个行程约需一个月。

按照这一方案，船长可获得约1.5万美元的奖金，而普通船员的月薪仅约1500美元。值得注意的是，Sinokor对外收取的租船费用高达每日50万美元，船员所获奖金与船东收益之间的悬殊差距引发外界关注。

全球海员培训机构GlobalMET主席、同时与国际海事组织（IMO）存在合作关系的Captain Pradeep Chawla表示，"部分公司正在向船员提供巨额奖金"，并指出"我们听说有大量船员选择下船离职，但公司仍能找到愿意前往的人"。

袭击频发，船员诉诸法律

海峡内的安全形势持续恶化，已引发法律层面的连锁反应。

今年7月初，三名泰国船员对其前雇主Precious Shipping及两家关联公司、以及涉事船长提起诉讼，指控对方将其置于危险境地，并在九个月合同期满前将其解雇。此前，今年3月一枚弹射物击中其所在货船，造成三名船员死亡。

联合国航运机构的数据显示，自美伊冲突爆发以来，波斯湾及周边水域已有至少59艘商船遭到袭击，17名船员在事件中丧生。商船频繁遭袭直接导致霍尔木兹海峡通行量骤降，运输成本随之大幅攀升。

美国主导通行方案效果存疑

据路透社报道，航运公司正在刻意绕开美国主导的、沿阿曼海岸线设立的霍尔木兹通行走廊，原因是在伊美谅解备忘录（MoU）框架下，绕过伊朗指定航道的船只已多次遭到袭击。

一位航运业内人士表示，美国方面似乎对当前局势已失去掌控。风险咨询机构Verisk Maplecroft分析师Torbjorn Solvedt警告称，伊朗持续具备打击阿曼航线船只的能力，这使得特朗普政府维持海峡通行的计划难以奏效。

当前局势表明，在地缘政治风险尚未实质性缓解的背景下，单纯依靠经济激励手段维系霍尔木兹海峡航运秩序的空间极为有限，全球能源供应链所面临的压力短期内难以消散。

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周三，美股盘初三大指数集体走弱，纳指跌0.5%，道指跌0.1%，标普500指数跌0.2%。存储芯片股与光通信股普遍下跌，SK海力士跌约5%，闪迪跌约4%，迈威尔科技跌约2%。超微电脑逆势大涨约12%，因公司预计第四财季营收接近指引区间底部，且毛利率预期从此前的8.2%–8.4%大幅上调至15%–17%。

地缘方面，美伊交火仍在持续。据央视新闻，伊朗方面当地时间22日消息，当天14时48分，伊朗南部拉腊克岛遭到美国导弹袭击。
据当地居民反映，岛屿附近传出剧烈爆炸声。有关部门目前正对这次袭击的具体情况展开调查。布伦特原油上涨近3%至每桶93.6美元。

Rathbones Asset Management 全球新兴市场股票主管Tim Love表示，人工智能支出和市场集中度上升带来的高回报预期意味着投资者应该做好应对波动的准备。

• 美股盘初三大指数集体走弱，纳指跌0.5%，道指跌0.1%，标普500指数跌0.2%。
• 日经225指数收跌0.2%，盘中一度涨超2%，报66115.60点。日本东证指数收涨0.5%，报4033.13点。韩国首尔综指收涨0.7%，报6797.70点。盘中一度涨超6%。
• 日本40年期国债收益率周三上涨2个基点至3.910%。
• 美国10年期和30年期美债收益率推至约两个月高点。
• 日元兑美元小幅变动，此前周二一度跌破163关口，为1986年以来首次。
• 黄金最高上涨1.6%至约每盎司4142美元，创近两周新高。白银上涨1.5%至约每盎司59.60美元，铂金亦随之上扬。
• 布伦特原油上涨近3%至每桶93.6美元。

AI叙事波动不断，美股盘初低开，存储芯片股与光通信股普遍下跌

美股盘初三大指数集体走弱，纳指跌0.5%，道指跌0.1%，标普500指数跌0.2%。

存储芯片股与光通信股普遍下跌，SK海力士跌约5%，闪迪跌约4%，迈威尔科技跌约2%。超微电脑逆势大涨约12%，因公司预计第四财季营收接近指引区间底部，且毛利率预期从此前的8.2%–8.4%大幅上调至15%–17%。

而过去数周，AI相关股票经历了剧烈波动，市场开始质疑巨额AI资本支出能否转化为相应回报。

eToro的Bret Kenwell指出："举证责任已经改变。投资者不再只是问公司能否扛过不确定性，他们要的是足够强劲的增长和业绩指引，来支撑当前的高估值。"

LPL Financial的Adam Turnquist则认为，近期的回调并非基本面恶化的信号："AI的长期逻辑看起来依然完好。近期的调整更像是一次健康的重置，而非AI投资主题的根本性崩溃。"

高盛策略师也在报告中指出，美股盈利增长应能在下半年继续支撑股价，尽管短期内多头仓位偏高和宏观逆风仍构成压力。

支撑市场的乐观情绪正面临来自大宗商品市场的对冲。布伦特原油本周持续攀升，特朗普淡化与伊朗立即展开谈判的可能性，地缘政治溢价进一步推高油价，并将10年期和30年期美债收益率推至约两个月高点。

KCM Trade悉尼首席市场分析师Tim Waterer在报告中写道，市场正在学会与高油价共存，但"关键问题在于，这种状态能持续多久"。他指出，"目前强劲的企业盈利正在救场，帮助市场将注意力从油价上涨这一事实上引开。"

日本40年期国债收益率周三上涨2个基点至3.910%。日元方面，日元兑美元小幅变动，此前周二一度跌破163关口，为1986年以来首次。日本财务大臣片山皋月重申，必要时将对外汇采取行动，当局对汇率问题的立场没有改变。

此外，黄金涨幅一度达2%，报每盎司4080美元以上；白银单日涨幅一度高达5%，避险和抄底买盘同步活跃。

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据科技媒体The Information周三报道，SpaceX AI已在德克萨斯州考察多处选址，并着手为至少一座大型数据中心奠定基础。公司已向当地派驻部分现有数据中心员工，并近期在奥斯汀、巴斯特罗普及科罗内发布多个基础设施相关岗位招聘。

此次扩张将进一步加重SpaceX AI已然沉重的资本支出负担。该公司一季度AI相关资本支出已跃升至77亿美元，约为去年同期三倍。摩根士丹利分析师曾预测SpaceX AI 2026年至2027年合计将消耗1200亿美元现金，主因正是AI基础设施投入。

SpaceX AI目前在两座运营中的数据中心之间拥有约1吉瓦算力，安装了数十万块英伟达GPU。

据两位知情人士向The Information透露，SpaceX AI就此次德克萨斯州扩张讨论了多种方案，包括从零新建多座数据中心，以及对现有仓库进行改造——后者与该公司将孟菲斯一处废弃制造设施改建为首座数据中心的路径如出一辙。

Supermicro首席执行官Charles Liang今年6月在X平台表示，该公司正协助SpaceX AI在一年内建设"另一座全新的吉瓦级AI数据中心"，但未透露具体地点。Supermicro此前曾多次公开宣传其向SpaceX AI供应基于英伟达服务器及冷却设备的合作关系。

值得注意的是，此次扩张计划目前尚无明确时间表。

面对持续攀升的资本支出，SpaceX AI已开始寻求新的收入来源加以平衡。

今年6月，该公司宣布将大量算力租赁给Anthropic和谷歌等公司，马斯克表示公司在需要时可收回相关算力。

与此同时，SpaceX AI已达成600亿美元收购AI初创公司Cursor的协议，后者致力于拓展编程以外的业务，并计划于今年底前开发领先的通用模型。

过去一年，SpaceX AI经历了一系列组织调整。联合创始人Ross Nordeen于今年3月离职，他此前负责监督公司数据中心建设并频繁向马斯克汇报。

今年4月初，SpaceX AI总裁Michael Nicolls通过内部备忘录宣布新领导架构：Jake Palmer负责物理基础设施，SpaceX软件工程总监Daniel Dueri负责计算基础设施。

在人员配置上，SpaceX AI数据中心团队Colossus在过去一年新增逾40名员工，并于今年2月SpaceX与XAI合并后引入SpaceX员工协助运营。

在能源保障方面，SpaceX AI高度依赖天然气涡轮机为数据中心补充电网供电，已在田纳西州和密西西比州安装数十台移动涡轮机，并通过与休斯顿Solaris Energy Infrastructure的合资企业在密西西比州开发一座永久性燃气发电厂。

然而，这一能源策略在孟菲斯引发强烈反对。当地居民、政界人士及环保团体对天然气涡轮机使用及用水问题持续施压。

今年早些时候，SpaceX AI在削减成本过程中推迟了一项价值8000万美元的废水回收设施建设，进一步激化矛盾。

在孟菲斯区域，SpaceX AI仍在推进第三座数据中心建设，并于去年底在密西西比州购置了约75000平方米仓库。此外，SpaceX AI还向佛罗里达州杰克逊维尔派驻了员工，并发布数据中心岗位招聘。马斯克今年5月收购的发电设备供应商APR Energy总部位于杰克逊维尔，在田纳西州、密西西比州和德克萨斯州均有业务，而SpaceX AI此前曾向APR Energy采购涡轮机。

德克萨斯州对马斯克而言具有特殊战略意义——SpaceX与特斯拉正在科罗内附近的格莱姆斯县联合建设一座半导体制造设施，SpaceX AI此次选址德克萨斯州亦与马斯克旗下各业务的地理聚合趋势一脉相承。

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7月22日，据彭博，OpenAI已与Georgia Power签署供电协议，为位于佐治亚州的数据中心锁定3.2吉瓦电力容量，首批数百兆瓦预计于2028年上线，整个项目建设将持续至2032年。计算战略副总裁Sachin Katti表示，若按满规模建设，总投资将超过300亿美元，目前公司正寻求合作伙伴共同开发。

与此同时，OpenAI正式推出企业AI代理平台Presence，将AI模型与企业内部数据、政策及业务流程深度整合，面向客服、销售、IT支持等场景提供自动化解决方案，而不再局限于出售模型访问权限。

随着基础模型竞争持续升温、价格不断下探，OpenAI正一边扩大算力投入，一边向企业软件服务延伸，通过基础设施与应用两端同步布局，构建新的竞争优势。

超300亿美元打造3.2GW数据中心

此次佐治亚州项目将成为OpenAI迄今规模最大的AI基础设施投资之一。

根据协议，OpenAI将获得3.2吉瓦电力容量，首批数百兆瓦预计自2028年起陆续投入使用，整个项目建设周期持续至2032年。3.2吉瓦的供电规模，相当于约240万户美国家庭的用电需求。

Katti表示，若项目按满规模建设，总投资将超过300亿美元。目前，OpenAI已承诺在佐治亚州埃芬汉县投资200亿美元，以换取当地即将表决的一揽子税收及激励政策；与此同时，公司正与潜在合作伙伴洽谈融资及联合开发，也不排除自主运营部分设施。

《华尔街日报》报道称，随着AI算力需求持续攀升，OpenAI已将未来云基础设施支出预测上调至7500亿美元，显示其仍在持续提高长期资本投入。

从“星际之门”参与者走向主导者

佐治亚项目也反映出OpenAI对Stargate（星际之门）战略的重新定位。

Stargate最初由OpenAI、Oracle和软银共同发起，但随着项目推进，各园区合作模式逐渐多元化，OpenAI开始承担更多规划和设计工作。

Katti表示，经过两三代AI基础设施建设，公司已经积累了大量设计经验，能够进一步优化数据中心架构，在降低成本的同时加快建设速度，因此决定在更多项目中主导整体设计。

OpenAI还计划将AI数据中心设计标准逐步开放，包括数据中心、服务器及网络架构等方案，打造类似Meta发起的Open Compute Project开放生态。

与此同时，公司也在调整全球投资布局。据报道，OpenAI近期已退出英国和挪威部分数据中心项目，并暂停德州旗舰Stargate园区扩建，将资源集中投入更具战略意义的大型基础设施项目。

主动回应社区关切

大型数据中心快速扩张，也带来了越来越多关于电力、用水及环境影响的争议。

对此，OpenAI提前推出多项配套措施。公司表示，将承担数据中心配套输配电设施建设成本，不会将相关费用转嫁给当地居民；数据中心将在电网高负荷时段主动削减用电，并采用闭环循环水冷却系统，以降低用水量。

此外，公司承诺未来向州及地方政府缴纳数亿美元税款，设立社区基金，并向当地学生提供OpenAI产品使用额度。

OpenAI首席全球事务官Chris Lehane表示，公司将于本周开始与当地居民持续沟通，并委托独立第三方开展监督审计，以确保项目建设充分回应社区诉求。

Presence瞄准企业软件市场

在持续扩张基础设施的同时，OpenAI也在加快企业级产品布局。

此次推出的Presence并非简单提供模型API，而是将AI模型与企业内部数据、政策、现有软件及业务流程深度打通，帮助企业部署能够自主完成任务的AI代理。

该平台主要面向客户服务、销售及IT支持等场景，可自动处理账单咨询、保险理赔、员工IT服务请求等具体业务流程。

相比单纯出售模型访问权限，这类企业软件产品拥有更高的客户黏性，也能帮助OpenAI建立更加稳定的长期收入来源。目前，Presence采取定制化部署模式，企业需与OpenAI工程师或指定合作伙伴共同完成实施。OpenAI透露，公司已率先将该平台用于自身英语客服热线。

随着Anthropic、谷歌、Meta、xAI、Mistral、DeepSeek等竞争对手持续提升模型能力，并不断压低模型价格，基础模型正逐渐走向同质化。对于OpenAI而言，将AI深度嵌入企业业务流程、提供完整解决方案，而非单纯出售模型访问权限，正成为其下一阶段的重要竞争方向。

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布伦特原油周三盘中突破每桶95美元，创六周新高，单日涨幅接近5%。与此同时，美国与伊朗双方均明确释放出拒绝谈判的信号，令市场对短期停火的预期几近归零。油价的上涨已不再是单纯的供需逻辑驱动，地缘风险溢价正在成为定价体系中的结构性锚点。

据央视新闻，当地时间7月22日，美国总统特朗普在社交媒体发文表示，从现在起，只要伊朗在霍尔木兹海峡向船只开火，无论使用导弹、火箭弹、无人机，还是其他装置或武器，美国都将轰炸并摧毁伊朗一座桥梁或发电厂。特朗普称，相关打击目标也包括位于伊朗首都德黑兰附近或德黑兰市内的桥梁和发电厂。

央视稍早前报道称，当地时间21日晚，美国军方表示，已开始对伊朗进行最新一轮空袭，这标志着美军连续第11晚对伊朗发动袭击。打击范围首次延伸至西北部城市大不里士附近的军事目标，同时对伊朗西部靠近伊拉克边境的阿卜达南和乔瓦尔实施打击。

伊朗内政部发言人明确表示，"目前没有任何谈判，只可能存在信息传递"，伊朗议员Qashqavi亦否认特朗普关于伊朗寻求谈判的说法。油价飙升已向债券市场传导，美国10年期和30年期国债收益率升至约两个月高位，市场对美联储加息的押注随之升温。

冲突升级，霍尔木兹海峡封锁风险加剧

美伊军事对抗已进入第11个连续交火夜，战线持续扩大。

美军此次将打击范围扩展至大不里士，这是自两周前冲突激化以来该地区首次遭到打击，标志着美方轰炸行动的地理边界正在向伊朗腹地推进。

美国中央司令部（CENTCOM）表示，此轮打击目标包括伊朗军事指挥中心、海上作战能力、飞机机库、无人机储存设施及军事后勤基础设施，目的是进一步削弱伊朗威胁霍尔木兹海峡商业航运的能力。CENTCOM同时声称，自5月初以来，美军已协助约900艘船只、共计4.5亿桶原油通过霍尔木兹海峡。

然而，伊朗军队总司令Amir Hatami明确表示，伊朗控制霍尔木兹海峡，并将对美军开火。据Kpler数据，当日仅有3艘货船通过霍尔木兹海峡，航运实际受阻程度远超官方表述。与此同时，伊朗支持的胡塞武装宣布，已在红海南端曼德海峡附近部署力量，准备对试图停靠沙特港口的船只发动海上攻击，全球航运面临双线封堵风险。全球第三大集装箱航运公司达飞轮船（CMA CGM）宣布，将于8月1日起征收紧急燃油附加费。

外交僵局，谈判窗口实质性关闭

外交斡旋努力未能取得任何实质进展。伊朗内政部长Eskandar Momeni周二访问巴基斯坦——此次冲突的主要调停方之一——但访问结束后，双方紧张态势并未缓和。伊朗方面随后表示，当前局势仅限于"信息传递"，并指责美方违反了6月17日签署的临时停火协议，称该协议"实际上已形同废纸"。

特朗普在回应记者提问时淡化了谈判前景，表示"他们迫切想要会面，但在他们准备好以有意义的方式会面之前，我们没有兴趣"。他同时暗示，美军可能打击伊朗疑似核设施"鹤嘴锄山"，并重申军事行动将持续。美国国务卿Rubio周三指责伊朗未能履行霍尔木兹海峡协议，称伊朗坚持要求对海峡拥有控制权是谈判的核心障碍，但同时表示美方"致力于外交途径"。

伊朗方面则警告，若美国打击其核设施或其他敏感基础设施，将予以"强力反击"，并称若美军踏上伊朗领土，将面临"数百万人的全力抵抗"。

能源价格全线上扬，通胀压力重燃

油价飙升正在向更广泛的能源和金融市场蔓延。

布伦特原油盘中最高触及每桶95.24美元，WTI原油亦升至每桶88.25美元附近，两者单日涨幅均超过4%。欧洲精炼燃料价格同步上涨，批发柴油价格显著攀升。

天然气市场同样承压。欧洲基准天然气价格荷兰TTF前月合约升至每兆瓦时62欧元上方，高于前一日不足60欧元的水平。高盛已将TTF三季度和四季度预测分别上调至每兆瓦时60欧元和53欧元，此前预测分别为41欧元和40欧元，理由是波斯湾液化天然气出口恢复正常的时间预计推迟至2026年10月。

通胀预期的升温直接冲击债券市场。美国10年期国债收益率升至4.63%，触及约两个月高位；30年期实际收益率升至2.93%，为2008年以来最高水平。市场对美联储7月加息的概率预期一度回升至26%。黄金价格突破每盎司4100美元，白银和铜价亦同步走高，短期通胀互换利率全线上行。

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这是AMD迄今为止规模最大的客户协议之一，也标志着其首次对Anthropic进行股权投资。市场将此解读为AMD在高端AI芯片市场对英伟达发起实质性挑战的信号。对于Anthropic而言，这笔交易将为其提供急需的算力资源，以缓解近期因用户需求激增引发的服务中断问题。

根据协议条款，Anthropic将于2027年上半年起采购AMD最新一代Instinct MI450芯片，总量高达2吉瓦。AMD方面的50亿美元投资将依据特定部署里程碑分批到位。AMD首席执行官苏姿丰表示，双方工程团队已合作一段时间，"我们非常希望成为他们基础设施的重要组成部分。"

报道称，一位知情人士透露，AMD还在就为Anthropic未来的数据中心租约提供财务担保进行磋商。

AMD对Anthropic的50亿美元投资是其首次向这家AI公司注资，体现出这笔交易远超单纯的供应商关系。

根据协议，Anthropic将通过两种途径部署AMD芯片：一部分用于自建数据中心，另一部分通过大型云服务商或新兴云平台（neocloud）租用相应算力。苏姿丰表示，双方正在共同寻址符合条件的数据中心。

在工程层面，双方还签署了一项技术合作协议，Anthropic将以其Claude模型协助AMD优化芯片性能。苏姿丰将这种深度协作视为交易的核心价值所在，"你不可能某天一觉醒来就说，'我明天要一吉瓦算力，'你实际上必须提前12到18乃至24个月进行规划。"

对于Anthropic而言，这笔交易的迫切性有迹可循。近期，用户需求的急剧攀升已导致公司不得不限制用户使用频次，部分客户频繁遭遇服务中断，Anthropic在AI赛道的领先优势因此面临考验。

目前，Anthropic的算力来源多元，涵盖谷歌张量处理器（TPU）、亚马逊Trainium芯片以及英伟达GPU。此番引入AMD芯片，将进一步分散其供应商集中风险，拓宽计算资源池。

今年早些时候，Anthropic已相继与谷歌、亚马逊及马斯克旗下SpaceX签署新的算力合作协议——SpaceX近期开始将其积累的闲置数据中心容量对外出售。此次AMD协议的达成，意味着Anthropic正在快速构建更为多元化的算力供应体系。

AMD近年来一直在加速争夺AI芯片市场份额，而Anthropic协议是这一战略的最新体现。此前，AMD已相继与OpenAI和Meta Platforms签署大规模芯片供应协议，并持续向更多AI初创企业拓展客户版图。

AMD面临的核心挑战在于软件生态适配性——AI公司对运行AMD芯片所需软件的熟悉程度普遍低于英伟达，这在一定程度上压制了市场需求。为此，AMD向大客户提供了一系列优惠条件，包括公司认股权证等激励措施。

在更广泛的行业背景下，具备投资级信用评级的大型科技企业正越来越多地为AI初创公司的租约或债务提供信用背书，以帮助后者以更优惠的条件获得融资。据华尔街日报，谷歌此前已为Anthropic的部分数据中心交易提供担保，协助其获取谷歌TPU资源。AMD此番跟进这一模式，显示出其在AI基础设施市场争夺战中的战略雄心正在持续升级。

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随着AI基础设施投资持续高烧，超大规模云计算商的自由现金流预计将在未来数季度大幅收窄，华尔街分析师警告，这场"代际转移"将深刻重塑大型科技股的投资逻辑。

美国银行最新报告显示，四大超大规模云计算商中，有三家预计将在今年年底前耗尽自由现金流。Meta和亚马逊最快将于本季度出现负现金流，微软则预计在今年第四季度步其后尘——对应其2027财年第二季度。谷歌母公司Alphabet是唯一的例外，预计在可预见的未来仍能维持充裕的现金缓冲。

现金流的恶化将迫使这些科技巨头更深度地介入资本市场，通过举债或增发股票来填补资金缺口。这一前景势必加剧投资者对AI资本支出回报率的审视，并进一步推高即将到来的财报季的市场预期压力。

现金流"代际转移"：AI豪赌的代价浮出水面

美国银行的数据揭示了一幅令市场警觉的图景：超大规模云计算商的自由现金流正经历一场"代际转移"——资金从股东口袋大规模流向AI数据中心与算力基础设施。

目前，各大超大规模云计算商尚未跌入负值区间，但部分公司的现金流已薄如刀刃。以亚马逊为例，其第一季度自由现金流仅略超10亿美元，而此前市场预期为下降130亿美元。

这一超预期表现在一定程度上缓解了市场担忧，也为公司争取到更多时间，向投资者传递AI资本支出仍处于可控范围、且有坚实基本面支撑的信号。

然而，分析师普遍认为，这种局面难以持续。随着AI投资规模持续扩张，现金流转负只是时间问题，而非能否避免的问题。

各家分化：Alphabet独善其身，其余三巨头承压

在四大超大规模云计算商中，各家所处的现金流周期存在明显分化。

Meta和亚马逊处境最为紧迫，负自由现金流预计最早于本季度出现。微软的压力稍有滞后，预计在2026年第四季度（即其2027财年第二季度）进入负现金流区间。

Alphabet则是这场危机中的异类。凭借其强劲的广告业务现金创造能力，谷歌母公司预计将在可预见的未来维持丰厚的现金储备，与同行形成鲜明对比。

这种分化意味着，投资者在审视"科技巨头"这一整体叙事时，需要更加精细地区分个体基本面，而非将其视为铁板一块的避险板块。

资本市场压力上升：举债与稀释股权或成常态

随着自由现金流趋于枯竭，这些科技巨头将不得不转向外部融资。据彭博Markets Live策略师Tatiana Darie的分析，在大多数情况下，这意味着增加债务或摊薄现有股东权益。

对于长期享受科技公司"内生造血"红利的投资者而言，这一转变并不轻松。更高的债务负担意味着财务杠杆上升，而股权稀释则直接侵蚀每股盈利。两者均将对估值构成压力，并迫使市场重新评估AI投资的长期回报逻辑。

这也使得即将到来的财报季风险陡增。"科技七巨头"此前曾在芯片股动荡中扮演避风港角色，但分析师警告，即将公布的业绩结果有可能打破这一叙事，令市场重新审视这批公司的基本面支撑是否依然稳固。

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韩国总统李在明已要求监管机构"迅速而积极地"推出抑制投机交易的措施。相关举措包括收紧单一股票杠杆ETF的监管规则，旨在遏制最为过激的投机行为。然而，富兰克林邓普顿ETF投资策略总监Marcus Weyerer指出，金融市场本质上具有适应性，投资者完全可以调整策略以应对短线交易成本的上升。

KOSPI今年迄今累计涨幅近60%，跻身全球表现最佳的股票市场之列，三星电子和SK海力士分别上涨117%和181%。但市场结构的高度集中，令这一亮眼成绩背后的脆弱性愈发凸显。

两大芯片巨头主导指数，集中度风险高企

三星电子与SK海力士合计占KOSPI指数权重逾半，使整个市场的涨跌命运与这两家半导体巨头深度绑定。

两家公司均是全球AI基础设施建设的核心供应商，AI投资情绪的任何风吹草动都会直接传导至韩国大盘。

法国巴黎银行亚太区现金股票研究主管William Bratton表示，科技和AI领域之外缺乏具有说服力的长期增长故事，导致投资期限和风险偏好各异的境内外投资者同时涌入同一小撮股票。

这一格局短期内难以改变，意味着投资者仓位的任何调整都将持续制造波动。"市场广度的缺失，可能成为该国吸引长期资本的持续障碍，"他说。

散户涌入杠杆ETF，监管整顿面临文化阻力

单一股票杠杆ETF于5月27日上市以来，韩国个人投资者已向相关产品累计投入约94.5亿美元，追踪标的多为芯片股；外资净买入规模则为13.5亿美元。上述数据来自KB金融集团分析师Peter S. Kim的研究报告。

花旗估计，韩国家庭在第二季度投入股票和ETF的资金约达700亿美元，并测算截至明年一季度，家庭潜在股票投资余力仍有680亿至1670亿美元。

Peter S. Kim认为，监管行动难以撼动韩国根深蒂固的快钱投资文化。他指出，ETF成为主流投资工具对韩国股市而言机遇与威胁并存——一方面将个人投资者从小盘股和KOSDAQ市场引开，另一方面散户大规模涌入杠杆产品也抬高了连环追保风险，令培育长期投资文化的努力更加复杂。

与此同时，机构外资已转为股票净卖出方，国内散户的主导地位进一步上升，而散户行为本身具有较强的不稳定性。

AI行情能否持续，长期隐忧难以消散

监管层推出杠杆ETF的初衷，是借此拓宽市场参与度。然而现实走向与预期出现偏差——零售资金的快速涌入在提振市场的同时，也埋下了更大的波动隐患。

Peter S. Kim直言，在AI驱动的市场快速演变面前，培育长期投资文化的努力恐怕难以跟上节奏。若AI主题的动荡持续且不受约束，KOSPI当前的涨幅能否守住，仍是一个悬而未决的问题。

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美国网络安全巨头Palo Alto Networks与Rapid7领涨，三个月内涨幅均超过100%。CrowdStrike、Qualys、Fortinet、Okta及Tenable紧随其后，区间涨幅介于85%至95%之间。与此同时，主要云服务提供商的业务增速也在AI需求驱动下重新提速。

这一轮行情的背景是动能因子（momentum factor）的剧烈震荡——该因子在经历33%的回撤后，单日反弹幅度超过9%，创下近五年最大单日涨幅。高盛数据显示，动能因子的30日波动率相对于大盘指数波动率处于极度偏高水平，市场或将持续出现极端单日行情。

被低估的轮动主线

在AI概念股调整与动能因子剧烈波动吸引大量眼球之际，资金已在安全软件赛道完成了一轮显著的积累。

据市场数据，Palo Alto Networks与Rapid7过去三个月涨幅均突破100%，CrowdStrike、Qualys、Fortinet、Okta及Tenable的涨幅则集中在85%至95%区间。

从估值角度看，Palo Alto Networks与CrowdStrike的远期EV/Sales倍数已随股价大幅抬升，但投资者目前仍在持续买入。这一现象表明，市场对网络安全需求的长期增长逻辑给予了较高溢价，而非单纯的短期投机行为。

云计算需求重新加速

据Coatue数据，主要云服务提供商的业务增速正随AI采用率的提升而重新加快。

这为科技板块的整体估值提供了基本面支撑，也是安全软件需求持续扩张的重要背景——企业云化进程的深化，直接带动了对身份验证、端点保护及云安全产品的采购需求。

动能即AI：因子交易的结构性特征

高盛Marquee平台数据显示，动能因子与AI相关资产的相关性已升至95%以上的极端水平，意味着动能交易在实质上等同于AI交易。

这一结构性特征解释了为何AI板块的每一次波动，都会在动能因子层面产生放大效应，并波及更广泛的科技持仓。

对于量化策略之外的普通投资者而言，这意味着即便并未直接参与因子交易，其科技持仓的实际风险敞口也与AI主题高度绑定。

多空分歧：泡沫争议持续升温

市场对当前科技估值的判断存在明显分歧。

看多方面，富达的Timmer认为，尽管标普500的价格走势与1999年的轨迹高度吻合，但基本面状况"远比26年前健康"，不必过度担忧泡沫风险。研究机构Numera则指出，科技股回报通常与IT硬件、软件及半导体需求的变化同步，但今年科技股涨幅相对于需求的实际爆发程度仍显不足，暗示上行空间尚未充分释放。

看空方面，半导体板块市值占比已达标普500总市值的14%，接近互联网泡沫峰值的两倍。市场策略师Andy Constan直言："我们正处于泡沫之中。不知道顶部是否已至，但如果泡沫在此刻破裂，走势将与互联网泡沫高度相似——先是数月的震荡整理。"

苹果的估值则提供了另一个参照坐标：该公司市销率已接近11倍，为其历史最高水平，据Bilello数据显示，这一数字超越了公司历史上任何一个时间节点。

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7月21日，高盛发布研报，将对金山办公的投资判断转向谨慎，评级由“中性”调整为“卖出”。

高盛认为，WPS AI的用户采用率和付费率可能需要更长时间提升，此前对个人和企业订阅业务的增长预期偏乐观。

这一判断出现在金山办公集中发布AI产品之后。

在2026世界人工智能大会期间，金山办公推出面向个人用户的WPS AI灵犀专业版，以及面向企业客户的WPS AI Comate。

其中，灵犀专业版定位为“个人AI办公助手”，可以理解上下文，并调用文档、代码和浏览器等工具处理复杂任务；WPS AI Comate则接入企业知识，帮助企业用户完成文档处理和业务协作。

相比早期的内容生成、文档总结和格式调整，金山办公希望AI进一步进入完整的办公流程。用户不再只是调用某一项功能，而是提出任务，再由AI拆解步骤、调用不同工具并完成交付。

高盛仍然认可AI功能持续升级对用户效率和产品采用率的推动作用，但认为产品能力提升与付费收入增长之间仍存在时间差。

首先，AI办公市场正在快速扩容。随着更多AI原生办公产品出现，用户拥有了更多选择，部分竞争产品也采取了更具吸引力的定价策略。

其次，AI功能能否为用户带来明确回报，仍需要更多场景验证。

不过研报同时指出，如果个人用户付费率提升速度快于预期、WPS 365在企业客户中的渗透加快，或者WPS AI的采用率和用户支出表现超出预期，其判断仍存在转向积极的可能。

从这份研报来看，办公软件的AI竞争正在进入更加务实的阶段。

大模型能力逐渐普及后，推出AI助手和Agent本身已经不再稀缺。接下来更重要的问题是这些产品能否进入高频工作流程、持续解决复杂任务，并将使用量转化为稳定的订阅收入。

从长期看，金山办公仍在尝试通过AI将办公软件从工具型产品向智能助手转变。高盛关注的核心并非AI方向是否成立，而是新能力转化为用户付费和收入增长需要多长时间。

一旦这些产品在高频办公场景中完成价值验证，金山办公庞大的用户基础和既有订阅体系，也有望成为其AI商业化提速的重要支点。

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7月21日，小鹏集团称，正式发布TuringViT高效视觉编码器，面向VLM（视觉语言模型）/VLA（视觉语言动作模型）应用场景，从架构设计、数据范式与训练流程进行了系统性重构。小鹏方面称，该编码器将用于小鹏智能驾驶、智能座舱及IRON人形机器人三大业务场景。

在VLM/VLA系统中，视觉编码器通常被视为物理AI的“感知入口”，负责将图像或视频转化为供后续语言、动作模块处理的视觉特征。

随着VLM/VLA技术向真实场景落地，高分辨率图像、多视角输入和连续视频帧对视觉编码器的效率与时序处理能力提出了更高要求。

小鹏方面认为，行业普遍采用的“复用开源通用ViT”方案，难以同时满足智能驾驶、具身机器人等场景对性能、延迟与定制化的需求。

小鹏将TuringViT的设计归纳为三个维度。

架构方面，TuringViT以Turing线性注意力（TLA）为主，并保留少量标准多头注意力，构成混合Turing Block架构；在高分辨率输入下，计算复杂度由二次方缩放转为近线性。

据小鹏公布的测试数据，在1536×1536分辨率下，TuringViT-18L的推理吞吐量达到Seed1.5-ViT的3.04倍。

该编码器提供两个规格版本：TuringViT-18L包含3组Turing Block，面向动态分辨率下的部署；TuringViT-24L包含4组Turing Block，侧重提升表征能力。

数据方面，TuringViT采用VISTA-Curation多模态数据治理流水线。据小鹏方面介绍，该流水线对图文和视频数据进行多阶段筛选、重新描述和评分，以提高单个样本的监督信息量。TuringViT使用0.85B图文对进行预训练，约为SigLIP2-L训练数据规模的10%。在包括ImageNet-1K在内的六项零样本分类基准上，TuringViT-24L的平均准确率为83.6%。

训练方面，TuringViT采用四阶段渐进式原生动态分辨率训练方案，从预训练阶段即适配下游VLM/VLA的输入特性，配合二维旋转位置编码，支持不同尺寸和长宽比的输入。小鹏方面表示，这一设计减少了对“固定分辨率预训练+事后适配”路径的依赖。

小鹏方面称，TuringViT将用于三类业务场景。

在智能驾驶领域，小鹏称TuringViT是第二代VLA模型的核心视觉编码器，负责处理多路环视摄像头的高分辨率图像和多帧动态道路场景输入，为预测式世界模型提供视觉token。

在智能座舱场景中，TuringViT的VLM原生特性用于对齐视觉特征与语言模型，并支持不同画幅和比例的视觉输入。

在小鹏IRON人形机器人的技术体系中，小鹏将TuringViT定位为基础视觉模块，承担物体识别、空间关系理解、可操作区域检测和动态环境追踪等功能。

何小鹏在3月20日业绩会上称，小鹏IRON人形机器人计划于2026年底量产，年底月产能目标为上千台，并将优先在小鹏门店落地商用。

小鹏方面表示，TuringViT的架构设计与训练流程不依赖特定硬件平台，可为行业提供一条可复现的视觉大模型训练路径。

从技术布局看，TuringViT补上了小鹏物理AI技术体系中的视觉编码器一环。

此前，小鹏已陆续披露多视角生成式世界模型X-World、世界模型推理加速引擎X-Cache、预测式世界模型X-Foresight及X-Mind技术框架。TuringViT则位于这套物理AI技术体系的感知输入端。

不过，视觉编码器从技术发布到实际场景的规模化落地，仍要经过工程适配、算力部署与场景验证。

TuringViT能否在车端、座舱和机器人三个差异化的物理环境中稳定运行，尚需持续观察。小鹏方面表示，未来将持续扩大高质量图文视频数据规模，深化时序建模与具身视觉方向的技术探索。

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在全球数据中心建设加速、人工智能推动用电需求激增的背景下，电力设备供应商迎来新一轮景气周期。通用电气剥离后的能源巨头GE Vernova二季度业绩大幅超预期，并上调全年营收和现金流指引，显示电网、电气化和燃气发电设备需求正在进入加速阶段。

公司二季度营收同比增长22%至111亿美元，订单金额达到创纪录的242亿美元，同比增长88%。其中，电力业务受益于燃气轮机需求爆发，电气化业务则直接受益于AI数据中心扩张，今年以来来自数据中心客户的订单已超过50亿美元。

受强劲订单和盈利改善推动，GE Vernova将2026年营收预期上调至455亿至465亿美元，同时将自由现金流目标从65亿至75亿美元大幅提升至115亿至125亿美元。公司1760亿美元在手订单，也为未来增长提供了充足保障。

AI数据中心推动电力需求爆发，燃气轮机订单持续飙升

GE Vernova业绩改善的核心驱动力，来自全球电力需求结构变化。

随着AI模型训练和推理需求快速增长，数据中心耗电量持续攀升，电力供应能力正在成为限制算力扩张的重要因素。相比新能源项目，燃气发电凭借建设周期短、稳定性高等优势，成为满足大型数据中心新增用电需求的重要选择。

这一趋势直接反映在GE Vernova电力业务表现中。

二季度，电力业务订单达到167亿美元，同比增长134%，主要来自燃气发电设备需求。其中，公司获得52台重型燃气轮机订单，包括15台HA燃气轮机，以及61台航改型燃气轮机订单。

该业务当季收入达到54.77亿美元，同比增长14%，EBITDA利润率提升至18.8%，较去年同期提高240个基点。

更重要的是，公司燃气电力设备待交付订单和产能锁定协议规模持续扩大，已从100吉瓦提升至116吉瓦，预计2026年底将达到至少125吉瓦。GE Vernova预计，2026年第三季度燃气轮机年产能将达到20吉瓦，2028年提升至24吉瓦，2030年进一步达到30吉瓦。

这意味着，在AI基础设施投资周期中，燃气发电设备可能成为未来数年的关键受益方向。

电气化业务迎来AI红利，数据中心订单成为新增长极

除了发电设备，电网和电力传输环节同样正在受益于AI基础设施扩张。

二季度，GE Vernova电气化业务收入达到36.37亿美元，同比增长68%，有机增长29%；订单账面比达到约1.7，显示未来需求仍保持强劲。该业务EBITDA利润率达到18.4%，同比提升700个基点，主要受益于电力传输设备、电网系统集成等业务增长。

值得关注的是，数据中心正在成为该业务的重要增长来源。公司表示，今年以来来自数据中心客户的订单金额已经超过50亿美元，超过2025年全年目标两倍以上。目前电气化业务设备积压订单达到406亿美元，同比增长69%。

随着AI数据中心从单纯采购GPU转向建设完整能源基础设施，电网扩容、电力管理和配套设备的重要性正在提升。

风电业务仍是拖累，盈利修复尚需时间

虽然整体业务快速增长，但风电仍然是GE Vernova财报中的明显短板。

二季度，风电业务收入为20.26亿美元，同比下降10%。由于2025年陆上风电订单疲弱，今年交付量受到影响。该业务当季EBITDA亏损扩大至2.75亿美元，亏损同比扩大630个基点，主要受到海上风电交付以及陆上项目成本压力影响。

订单方面，风电业务二季度仅录得12.49亿美元，同比下降40%。公司预计，2026年风电业务仍将保持低双位数下降，全年EBITDA亏损约4亿美元。

不过，风电业务的重要性正在下降。当前市场给予GE Vernova更高关注的，已经是燃气发电、电网设备以及AI基础设施带来的增长机会。

现金流改善显著，公司加大资本回报

随着盈利能力提升，GE Vernova现金流状况持续改善。

截至二季度末，公司现金余额达到131亿美元，较年初增加43亿美元。强劲现金流也推动公司加大股东回报。今年以来，公司已经以平均854美元/股的价格回购约430万股，累计投入约37亿美元，并持续支付季度股息。

此外，公司完成对Robotech Automation的收购，以增强机器人和自动化能力。

上调全年指引，市场押注电力投资周期延续

基于上半年强劲表现，GE Vernova全面上调2026年全年目标。

公司预计：全年营收达到455亿至465亿美元；自由现金流达到115亿至125亿美元；调整后EBITDA利润率维持12%至14%。

其中，电力业务有机增长预期由16%-18%上调至18%-20%，EBITDA利润率目标为17%-19%；电气化业务收入目标提升至145亿至150亿美元，EBITDA利润率目标为18%-20%。

1760亿美元在手订单，意味着GE Vernova未来数年的增长确定性正在增强。

对于投资者而言，公司的核心变化已经不只是能源设备制造商，而是在AI时代成为“算力背后的电力基础设施供应商”。随着数据中心、电网升级和全球能源需求持续增长，这一轮电力投资周期或仍处于早期阶段。

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拥有40多年科技行业研究经验的The Information Network总裁罗伯特·卡斯特拉诺撰文指出，多项产业链信号显示，Alphabet此前给出的2026年1800亿至1900亿美元Capex预期可能已经偏保守。随着AI数据中心建设持续提速、云计算需求保持强劲增长，Alphabet未来数年的AI基础设施投入仍可能维持上行趋势。

卡斯特拉诺预计，Alphabet或将在财报中将2026年资本开支指引上调至1900亿至2000亿美元，同时维持2027年开支将接近3000亿美元的相关表述不变。

与此同时，德意志银行也大幅提高了对Alphabet未来资本开支的预测。据华尔街见闻此前文章，德银预计，Alphabet 2027年Capex将达到约3250亿美元，较此前2500亿美元的预测明显上调；2028年资本开支则可能进一步升至3650亿至3700亿美元。

若这一趋势兑现，意味着AI基础设施投资周期仍在持续扩张，市场此前关于AI资本开支即将见顶、增长动能放缓的担忧或将面临重新定价。

AI军备竞赛升温：五大科技巨头2026年资本开支或突破7700亿美元

AI基础设施投资浪潮正在进入更大规模扩张阶段，Alphabet资本开支的走向，其市场意义已远超单季财报本身。

随着超大规模云厂商持续加码数据中心、算力和能源基础设施建设，资本投入正从过去的渐进式增长转向以千亿美元为单位的长期竞赛。

据市场数据，Alphabet、亚马逊、微软、Meta和甲骨文五家公司资本开支合计已从截至2025年4月的过去12个月2710亿美元，大幅提升至截至2026年4月的4820亿美元。按照各家公司现有指引及市场预期，五大巨头2026年全年资本开支预计将达到7450亿至7750亿美元，较前一周期增长约55%至61%。

这一数字不仅反映出科技巨头对AI商业化前景的押注，也意味着它们正在成为整个半导体产业链需求增长的核心驱动力。

五大巨头主导AI基础设施投资周期

需要注意的是，超7700亿美元资本开支并不会全部直接流向芯片供应商。其中包括服务器、网络设备、数据中心建设、土地、电力设施以及能源供应体系等多个领域。

但从产业链传导来看，每一座新增AI数据中心都将带动多个环节的同步扩张。从高性能计算芯片、HBM存储，到先进封装、晶圆制造、测试设备以及高速互联网络，AI基础设施投资正在形成完整的供应链拉动效应。

市场关注的核心在于，当前AI产业链的需求并非由单一企业驱动，而是由少数超大规模云厂商共同决定。它们对GPU、定制ASIC、HBM、光网络以及数据中心电力系统的采购节奏，正在成为衡量整个半导体周期景气度的重要指标。

因此，Alphabet资本开支是否进一步上调，不只是对Gemini模型和谷歌云业务前景的判断，更是对下一阶段AI基础设施需求强度的验证。

Meta出租缓冲，谷歌订单兜底——AI资本开支的两条路径

近期Meta考虑向外部客户出售部分AI基础设施容量，引发市场对AI投资是否出现过剩的讨论。但从产业逻辑看，这一动作更像是提高资产利用率，而非削减投资。

据富国银行调整后的预测，Meta推动部分AI基础设施容量外部化，主要原因是内部推理需求释放存在时间差，希望通过对外出租提前实现资产回报。这意味着Meta正在对已投入的算力资源进行商业化，而非因为需求不足而被迫消化过剩产能。

相比之下，Alphabet具备更强的内部消化能力。谷歌云目前积压合同金额达到4620亿美元，企业客户对AI算力和云服务的需求已经形成较强的订单支撑。这意味着Alphabet新增资本投入能够更直接对应未来收入增长，其资本开支扩张的商业确定性也更高。

Alphabet财报成为AI周期重要观察窗口

对于市场而言，Alphabet7月22日公布的二季度业绩，关键并不只是盈利和收入表现，而是管理层是否进一步提高AI资本开支预期。

如果Alphabet上调2026年资本支出指引，将强化市场对AI基础设施投资周期持续性的判断，并为芯片、存储、先进封装以及数据中心产业链提供新的基本面支撑。

反之，如果资本开支低于预期，市场可能重新评估AI投资回报周期，并对相关科技股估值形成短期压力。

随着微软、Meta和亚马逊随后公布业绩，华尔街将进一步观察这场AI基础设施竞赛是否仍在加速，以及数千亿美元资本投入能否持续转化为收入增长。

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近日，据The Information报道，过去六个月内，至少五家员工规模在20至70人之间的初创企业和小型公司，已终止与Salesforce或HubSpot的合同，转而使用Anthropic、Lovable、Replit等AI工具自行开发替代应用，实现了大幅降本。这一趋势尽管目前仍局限于小型客户群体，但已引发市场对传统企业软件商能否维持过去十余年高增长态势的质疑。

Salesforce、ServiceNow等企业软件巨头正采取防御性姿态，一方面强调客户续约率保持稳健，另一方面着力强化自身作为企业与AI大模型之间“不可或缺的中间层”的定位。

然而，以Anthropic、Palantir为代表的AI原生公司，其增长速度已显著超越上述传统软件厂商，市场对“SaaSpocalypse”（SaaS末日）的讨论也随之持续升温。

小企业"出逃"案例：百万成本压缩至千元级别

多个具体案例揭示了这一趋势的规模与速度。

亚特兰大房地产投资管理公司Greenleaf Management约有55名员工，此前不仅向Salesforce支付订阅费，还专门雇用了一名全职员工和一名外部顾问来维护其Salesforce账户。

该公司合伙人Dave Codrea表示，公司使用Replit和Claude Code开发了定制应用，替代了Salesforce的CRM功能，同时退出了与房地产软件公司Entrata和Yardi的合同，每年节省约10万美元，新应用的月维护成本仅约300美元。

西雅图职业橄榄球队Seawolves的所有者Adrian Balfour表示，球队70人团队中的四名工程师用Claude Code在四个月内开发出一款应用，替代了Salesforce CRM和票务系统AXS，软件支出减少约10万美元，今年3月赛季开始以来收入同比增长约25%。

南卡罗来纳州医疗软件公司Hank AI（24名全职员工）在今年1月不再续签与Salesforce每年4万美元的合同，转而用Claude Code自建应用，预计年费约500美元。犹他州初创公司Atonom（45人）同样在1月放弃了4万美元年费的Salesforce合同，改用Lovable构建定制CRM，预计年运营成本仅1200美元。

大企业也在试水，但阻力更大

这一趋势并非完全局限于小型企业，部分大公司也开始探索类似路径，但面临更复杂的挑战。

法国生物制药巨头赛诺菲（Sanofi）约有7.5万名员工，其首席数字官Emmanuel Frenehard表示，公司正削减对ServiceNow的使用，转而通过Claude Code和Cursor构建AI代理，结合犹他州初创公司Elementum的软件及Snowflake存储的数据来处理设备故障报告等任务。

赛诺菲的目标是将目前由ServiceNow、其他软件及外包公司处理的80%工作量转移出去，每年至少节省1000万美元。Frenehard坦言，这一变革在其团队内部"遭遇了相当大的阻力"。

IT咨询公司Loka的CEO Bobby Mukherjee表示，少数客户已通过自建AI替代方案将年度软件成本降低40%至80%，但他通常建议客户保留现有SaaS应用，因为替换过程缓慢，且"会将工程资源从真正能形成业务差异化的事情上拉走"。

他表示，"更聪明的做法通常是在现有系统之上构建"，并强调"没有严肃的人在预测HubSpot或Salesforce的死亡"。

SaaS巨头反驳：企业级可靠性无法"vibe coding"替代

面对外界质疑，Salesforce等传统软件商积极为自身商业模式辩护，并以续约数据作为支撑。

Salesforce总裁Srini Tallapragada去年秋季在投资者电话会议上表示，企业客户"都尝试过自己动手，但他们意识到，你无法靠vibe coding实现企业级的可靠性和安全性"。ServiceNow则表示，其客户大多在"扩大ServiceNow的使用范围，而非离开"，并援引今年一季度97%的合同续约率作为佐证，该数据在近几个季度保持稳定。

然而，市场对这一叙事的信心并不稳固。The Information此前报道，OpenAI高管在今年早些时候的投资者演示中表示，预计公司未来产品将替代Salesforce、Workday、Adobe和Atlassian等公司的软件。

与此同时，部分大型企业在增加对Anthropic等AI供应商预算的同时，正在缩短与传统企业软件商的合同期限或要求更优惠的条款。

真实替换成本：数据迁移仍是最大壁垒

尽管小企业的替换案例引人注目，但分析人士指出，大规模迁移面临的技术与组织障碍不容低估。

Bobby Mukherjee指出，企业软件的"真实总拥有成本"通常是标价的四倍，但"将其彻底替换仍是最后手段"。Salesforce等平台的核心黏性在于企业多年来持续叠加的定制化代码（即"工作流"），这些工作流追踪从产品目录到定价再到客户承诺的方方面面，许多大型企业还专门雇用团队来维护这些工作流，进一步推高了迁移成本。

企业旅行管理应用Engine的高管Demetri Salvaggio表示，其公司拥有约1000名员工，已是Salesforce近十年的客户，他估计若要迁移，至少需要一年时间，目前没有离开的计划。

对于投资者而言，当前的核心问题在于：AI编程工具的能力提升是否会将这一趋势从小型企业蔓延至中大型客户群体。若AI在编程和处理大型数据库方面持续进步，SaaS供应商对大客户的影响力同样面临被侵蚀的风险。

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7月22日，据韩联社，李在明将于本周五抵达美国旧金山，展开为期两天的访问，并计划会见OpenAI首席执行官Sam Altman、英伟达首席执行官黄仁勋等科技行业领袖。

与此同时，三星电子执行董事长李在镕、SK 集团会长崔泰源、Naver董事会主席李海珍等韩国企业负责人，也预计将在硅谷与黄仁勋举行会晤。Anthropic首席执行官Dario Amodei预计出席相关活动。

若上述阵容最终成行，这场会晤将罕见汇聚韩国两大存储巨头，以及全球GPU、生成式AI和互联网平台领域的核心企业掌门人。

在AI基础设施投资持续性成为市场焦点之际，这一系列高层交流是否释放新的采购、制造或数据中心合作信号，将成为观察全球AI产业链下一阶段合作的重要窗口。

AI产业链核心玩家齐聚，合作范围或进一步扩大

据报道，此次圆桌会议预计将围绕HBM、高性能GPU基础设施及生成式AI展开讨论。

若各方悉数出席，三星电子、SK海力士、英伟达、Naver、OpenAI及Anthropic负责人将同处一桌，覆盖AI产业链从存储、芯片设计、先进制造到大模型开发的关键环节。

市场关注的重点已不再局限于传统芯片采购，而是延伸至AI算力部署、数据中心建设、模型服务及先进制程制造等更深层次合作。随着AI训练和推理需求持续增长，GPU、HBM、云基础设施之间的协同能力正成为行业竞争的新核心。

韩国企业持续强化AI供应链地位

韩国存储厂商已成为全球AI产业链的重要参与者。

三星电子与SK海力士目前均向英伟达供应HBM等高端存储产品。根据相关报道，两家公司正在推进HBM4产品导入，预计将应用于英伟达下一代AI平台Vera Rubin。

除英伟达外，两家公司也是OpenAI自研AI芯片的重要存储供应商，并已签署协议，为Stargate AI基础设施项目提供高性能存储产品。

这意味着韩国企业正由传统存储供应商，进一步向AI基础设施核心合作伙伴转型。对于投资者而言，HBM认证进展、产品导入节奏及长期供货协议，仍将是判断AI业务兑现能力的重要指标。

先进制程合作或成为下一焦点

除存储之外，先进制程制造也可能成为此次会谈的重要议题。

报道称，三星目前正为英伟达生产面向推理应用的语言处理单元（LPU）Grok 3，同时也正与Anthropic讨论采用其2纳米工艺制造AI芯片。

若相关合作取得进一步进展，三星有望同时受益于先进逻辑代工和HBM需求增长，进一步提升其在AI硬件供应链中的战略地位。

不过，相关合作最终仍取决于客户订单、技术验证及产能规划，市场将重点关注会议是否释放有关长期采购、产品路线图或制造合作的更多信号。

Naver押注“AI工厂”，基础设施竞争持续升级

韩国互联网巨头Naver预计将在会议期间介绍其"AI工厂（AI Factory）"战略。

该方案旨在将GPU服务器、数据中心、电力与冷却系统、AI模型以及云平台整合为统一基础设施，以支撑大规模AI训练和推理需求。

这一布局反映出AI竞争正从模型能力，进一步转向算力、能源、数据中心和云服务等基础设施体系的综合竞争。随着模型规模不断扩大，基础设施建设效率和运营能力正成为AI商业化的重要竞争力。

对于Naver而言，与GPU厂商及大模型开发企业深化合作，也有望进一步提升其AI基础设施部署能力，并扩大韩国本土AI生态的协同空间。

市场关注AI资本开支是否继续兑现

此次硅谷会晤恰逢市场持续讨论AI基础设施投资是否接近阶段性高点之际，因此其释放的信号备受资本市场关注。

据报道援引业内人士，若会议能够推动更明确的采购计划、制造合作或基础设施建设安排，将进一步验证AI需求依然稳健，并有助于缓解市场对AI资本开支见顶的担忧。

有行业观点认为，HBM供应紧张局面仍可能持续至2027年。如果会议之后释放更清晰的AI基础设施投资路线图或长期合作框架，相关信息将成为观察下一轮AI产业链景气度的重要风向标。

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7月22日，联讯仪器发布2026年半年度业绩预告，预计上半年归属于上市公司股东的净利润为5.1亿元至5.8亿元，同比增长802%至926%。公司表示，人工智能快速发展带动全球算力需求持续攀升，数据中心建设提速，推动高速光通信产业链景气度上行，公司通信测试仪器及光电子器件测试设备需求大幅增长。

对于市场而言，这份业绩预告不仅意味着联讯仪器盈利能力实现跨越式提升，也进一步印证AI算力基础设施建设正持续向光模块、光芯片及测试设备等上游环节传导，设备厂商开始进入业绩释放周期。

最新数据显示，联讯仪器股价报1888.08元/股，位列A股第一。

AI算力需求拉动，主营业务进入高增长阶段

公告显示，联讯仪器预计2026年上半年实现归母净利润5.1亿元至5.8亿元，而上年同期仅为5654万元。

同期，公司预计实现扣非净利润5亿元至5.7亿元，同比增长830%至960%。扣非净利润增速与归母净利润基本一致，意味着本轮业绩爆发主要来自主营业务增长，而非非经常性收益贡献。

公司表示，AI技术快速发展带动全球算力需求持续增长，数据中心建设不断加速，高速光通信产品需求保持旺盛，光模块、光芯片厂商扩产力度持续提升，由此带动通信测试仪器及光电子器件测试设备需求快速增长。

从产业链来看，这意味着AI资本开支正沿着"云厂商扩大算力投入—数据中心建设提速—高速光模块需求增长—光模块及光芯片厂商扩产—测试设备采购增加"的路径持续传导，测试设备企业正成为本轮AI基础设施投资的重要受益者。

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据媒体22日援引知情人士透露，尽管多数经济学家预计日本央行下一次行动将在12月，但央行官员明确表示不存在预设路径，若有必要，可能在六个月窗口之前采取行动。日元近期跌至约四十年来最低水平，对通胀构成新的上行压力，进一步强化了官员的警惕性。隔夜指数掉期数据显示，市场目前已将10月前再次加息的概率计入约72%。

上述信号令日本政府债券市场应声反应。2年期日本国债收益率周三升至1995年以来最高水平，5年期收益率亦升至1.995%，日元则从约163.13一线走强至162.69兑美元。

报道知情人士表示，推动官员开放更快加息节奏的核心因素，在于日本潜在通胀率已愈发接近央行逾13年前设定的2%目标。

官员们注意到，企业将成本向下游传导的速度正在加快，这一定价行为的转变与伊朗冲突爆发后的市场环境密切相关。在此背景下，日元再度走软可能进一步刺激企业提价。

值得关注的是，官员对政策任务的理解也在悄然演变——政策重心正从"推动通胀走高"转向"确保通胀稳定锚定在目标附近"，这一逻辑转变意味着即便通胀尚未超标，当局亦有充分理由提前行动。

日元近期承压尤为引人关注。日元隔夜一度跌至约四十年来最弱水平，日本政府随即发出潜在干预警告。然而，Pictet Asset Management Japan Ltd.投资策略主管Jumpei Tanaka指出，"随着市场对扩张性财政政策的担忧加剧，仅靠外汇干预压制日元贬值的空间或已趋于有限。"

对此，日本央行官员继续强调，货币政策并不以汇率特定水平为目标，但同时承认日元波动对物价的影响值得高度关注。日元贬值通过推升进口成本，可能进一步助燃通胀，由此形成对加息路径更为直接的压力。

市场与经济学家之间的预期分歧已相当显著。据彭博在6月16日加息前开展的经济学家调查显示，约70%的受访者预计日本央行加息节奏约为每半年一次；而市场参与者已对更快节奏有所布局，隔夜指数掉期目前隐含10月前再加息的概率约为72%。

就近期而言，市场普遍预期日本央行将在7月31日的董事会会议上维持政策不变。该行上月刚将基准利率上调至1%，为31年来最高水平。知情人士表示，官员们将密切审视后续通胀上行风险，并保留随时调整节奏的灵活性。

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7月17日，首批18只主动股票ETF产品发行申请递交证监会并获"接收材料"，涉及18家基金管理人，拟在上交所和深交所上市产品各9只。从产品名称来看，首批布局整体偏向价值/红利、均衡/稳健等方向，反映出管理人在早期产品设计中对组合容量、流动性和持有体验的重视。

国泰海通证券在最新研究报告中指出，在监管规则框架下，主动ETF的策略选择具有相当灵活性，红利增强、PB-ROE、均衡配置等量化策略均可适配，回测数据显示上述策略相对市场基准均能实现可观的长期超额收益。但该报告同时提示，历史回测不代表未来收益，主动ETF仍需结合产品策略、基金经理、投资范围、流动性、费率及市场环境独立评估。

策略框架：规则约束下的灵活空间

根据上交所"主动管理交易型开放式证券投资基金业务指引"，主动ETF的投资运作须满足若干硬性约束：持有证券数量不低于30只，前10大权重合计不超过基金资产净值的60%；持仓股票最近一年日均成交金额须位于所在交易所全部上市股票的前80%；同时须合理控制换手率，保持投资风格稳定，并设置合理的业绩比较基准。

在上述约束框架内，策略选择的空间仍然较大。据国泰海通证券研究，可行路径大致分为两类：一是聚焦"大盘价值"或"红利低波"的防御性策略，利用量化模型筛选低估值、高分红、低波动标的，在持仓分散和流动性达标的前提下追求稳健收益；二是对标市场宽基的"均衡策略"，通过均衡配置价值与成长风格，或采用PB-ROE等因子框架，在跟上市场基准的同时争取超额收益。

红利增强：容错率高，长持体验佳

国泰海通证券研究以量化回测展示了红利增强策略的运作逻辑。该策略从全A股出发，经流动性筛选、低波个股池构建、股息率初筛，最终结合低波动率与基本面质量因子选出约100只标的，每年调仓4次，个股最大权重不超过5%。

回测数据显示，扣除单边千2交易成本后，2013年至2026年7月，该策略年化收益20.2%，信息比1.11，最大回撤34.0%，月胜率63.8%。相比中证红利（全）指数，全区间年化超额收益达10.0%，波动更低、回撤更小。从滚动3年收益看，任一时点买入持有3年，平均累计收益80.4%，收益为正的比例达100%，对买入时点的容错率较高。

PB-ROE：均衡选股，稳健超额

PB-ROE策略的核心逻辑是"以合理估值买入优质基本面标的"。具体而言，该策略先剔除估值相对盈利被高估的标的，再综合盈利、增长、现金流、预期盈利调整等基本面因子打分，选出约100只股票构建市值加权组合，每月调仓。

回测结果显示，2013年至2026年7月，该策略年化收益15.2%，相对中证800指数年化超额10.4%，信息比1.32，最大相对回撤10.6%。滚动3年维度下，任一时点买入持有3年平均收益51.1%，显著优于中证800指数的12.5%，3年累计超额收益胜率达100%。

均衡配置：复合策略，超额更稳

均衡配置策略将红利增强与成长优选组合等权配置，以平滑单一风格波动。回测数据显示，2013年至2026年7月，该策略年化收益22.4%，相对中证800指数年化超额17.6%，信息比2.09，最大相对回撤仅7.9%。滚动3年持有平均收益82.3%，3年累计超额收益胜率接近100%。在三类策略中，均衡配置在超额收益稳定性和回撤控制上表现最为突出。

首批布局：价值当道，风格分化

据国泰海通证券研究梳理，首批18只主动ETF中，名称明确标注投资风格的产品共11只，其中价值风格7只、均衡风格3只、成长风格1只；另有7只产品未直接标注风格，多以"品质""景气""行业优选""竞争优势"等关键词呈现，主动选股属性相对更强。

价值/红利方向是首批试点中数量最多的风格类型，共7只，涉及富国、华夏、工银瑞信、大成、鹏华、招商、华泰柏瑞等管理人。2026年一季度，上述7家公司主动管理规模合计约8,213.57亿元。从存量产品线看，这些管理人并非单一集中于价值风格，而是普遍以平衡和成长风格为主，价值风格作为补充配置，整体投研基础风格较为均衡。其中富国、华夏、工银瑞信在价值风格产品规模上相对更突出。

均衡风格共3只，对应汇添富、国泰、天弘三家管理人，2026年一季度合计主动管理规模约2,713.72亿元。三家公司存量主动权益基金主要集中于平衡风格，与均衡配置的产品定位方向一致。其中汇添富平衡风格基金规模达464.98亿元，体量最大。

成长风格目前仅摩根基金一家布局，产品为摩根核心成长主动管理ETF。摩根基金存量主动权益产品以成长风格为主，成长风格基金规模203.42亿元，高于平衡风格的88.01亿元，与"核心成长"定位较为吻合。

未明确风格的7只产品对应易方达、永赢、南方、华安、平安、华宝、建信等管理人，合计主动管理规模约8,456.28亿元，体量最大。各管理人存量产品风格差异较大，如易方达以成长为主，南方偏重平衡，整体可承载主动选股、行业优选或多风格配置等多元策略，后续仍需结合产品合同和投资范围进一步判断。

国泰海通证券研究指出，整体来看，首批主动ETF管理人的存量产品线与拟上报产品风格具有一定匹配度，体现出早期产品设计对组合容量、流动性和持有体验的重视。但当前所有产品仍处于材料接收阶段，具体投资策略和投资范围尚未完全明确，投资者在产品正式发行后，仍需结合产品策略、基金经理、费率及市场环境进行独立评估。

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7月22日，A股全天震荡盘整，沪指横盘整理，一度逼近3900点，创业板午后持续下跌，盘中跌3.6%，科创50指数跌超2%，最多跌超3.5%，此前一度涨超1.5%，算力硬件、半导体产业链午后下跌，CPO、PCB、半导体硅片等方向陷入调整，服务器逆势活跃，AI服务器龙头紫光股份一度涨停，有色金属大涨，贵金属掀起涨停潮，午后煤炭、电力等大幅走强。医药股盘中大涨，CRO、创新药一度走强。

港股全天低开低走，恒指、恒科指双双下跌，恒科指跌超3%，科网股普遍下跌，腾讯跌超7%，AI大模型股同样回落，MINIMAX大跌超11%。债市方面，国债期货全线走高，30年期国债期货合约大涨。商品方面，国内商品期货多数走高，核心市场走势：

A股：截至收盘，沪指涨0.07%，深成指跌1.42%，创业板指跌3.23%。

盘面上，个股跌多涨少，沪深京三市约3900股飘绿，今日成交2.67万亿。沪深两市成交额2.65万亿，较上一个交易日缩量超3000亿。板块方面，算力硬件产业链再度调整，PCB、超硬材料、玻璃纤维方向领跌；AI应用、影视、网络游戏、锂电池、光刻机、机器人概念股跌幅靠前。贵金属、煤炭、电力、油气板块走强。

港股：截至收盘，恒生指数收跌0.95%，恒生科技指数跌3.04%。

盘面上，权重科网股集体下挫，网易、腾讯控股跌逾7%，快手跌逾5%。AI大模型股同样调整，MINIMAX跌逾11%。有色金属反弹，老铺黄金、紫金矿业涨逾6%。

债市：国债期货全线上涨，截至收盘，30年期主力合约涨0.62%，10年期主力合约涨0.14%，5年期主力合约涨0.10%，2年期主力合约涨0.02%。

分析指出，债市走强背后有两重逻辑：一是股市科技成长方向再度调整，避险资金流入债市；二是近期央行持续通过逆回购操作呵护流动性。7月22日央行开展2530亿元7天期逆回购操作，净投放165亿元，DR001、DR007加权平均利率均下行约3bp。

商品：国内商品期货多数上涨，截至收盘，能化品领涨，原油涨超5%，燃油、低硫燃料油涨近5%；贵金属集体走高，钯涨超4%，沪银涨近4%，铂涨超3%；农产品多数下跌，豆油、生猪跌超1%。

贵金属与有色金属全线爆发

隔夜金价强势突破4100美元关口是当日资源股行情的核心催化。

贵金属方向，山金国际、盛达资源双双涨停。赤峰黄金涨超7%，紫金矿业涨超6%。晓程科技盘中一度涨超11%。兴业银锡实现2连板。

消息面上，据新华社此前报道，卡塔尔、埃及、巴基斯坦等调解方已向美伊提出为期10天的停火提议，特朗普政府正在研究停火可能性。市场对霍尔木兹海峡通航风险缓和的预期升温，叠加美元走弱，COMEX黄金期货隔夜涨1.69%报4083.7美元/盎司，22日盘中进一步突破4120美元。

长江证券研报指出，2026年上半年贵金属板块受美伊冲突下的油价脉冲和联储鹰派加息预期双重压制，触发系统性回撤；当前地缘影响趋缓、油价与通胀回落，流动性约束缓解后，板块有望从估值收缩转向基本面驱动的上行通道。

工业金属方向，盛屯矿业涨超9%，金诚信、长裕集团涨停。西部矿业、江西铜业均涨超7%。

供给端扰动持续发酵——智利遭遇强烈冬季风暴，包括Codelco、安托法加斯塔在内的多家大型铜矿启动安全应急预案并调整作业，全球铜精矿供给收紧预期升温。

中信证券认为，铜铝供需紧平衡支撑价格中枢上移，全球铜矿产能释放滞后叠加AI数据中心、电网升级及能源转型带来的需求爆发，全球铜供需缺口将持续扩大。预计2026年贵金属将受益于货币属性和避险情绪共振延续强势。

煤炭电力：迎峰度夏叠加供给端扰动

煤炭和电力板块午后强势崛起，成为对冲科技股下跌的重要力量。

电力方向，立新能源5连板领涨，华银电力4连板，华电辽能、华电能源走出3天2板。

催化上，7月21日全国用电负荷再创历史新高，达15.51亿千瓦。入夏以来，南方区域电网及广东、广西、海南等多个省级电网用电负荷累计20多次创历史新高。南方电网7月22日还宣布牵头成立电力行业AI联盟，联合300家单位攻关算电协同。

煤炭方向，大有能源涨停，新大洲A、郑州煤电、昊华能源跟涨。

消息面，6月全国规模以上工业原煤产量3.8亿吨，同比下降9.7%，创近十年单月最大降幅。北方港口动力煤月均价升至855.52元/吨，同比上涨近40%。

算力硬件、芯片半导体午后齐跌：存储、PCB领跌

昨日暴涨逾10%的科创50指数今天下跌超2%，盘中一度跌3.5%。

半导体早盘延续昨日强势，科创50盘中一度涨幅超1.5%。午后，半导体板块涨幅快速收敛，科创50从红盘逐步翻绿。存储芯片、光通信方向加速下跌，资金从"全线追科技"迅速转为"集中兑现"。

存储芯片方向，德明利8个交易日内第6次跌停，江波龙跌近8%，佰维存储、北京君正跌超6%。

PCB方向，中国巨石跌停，铜冠铜箔跌超11%，南亚新材、国际复材等跌幅较大。CPO方向，中际旭创、新易盛午后由涨转跌。

光通信方向同样承压。长飞光纤跌近10%，亨通光电跌超8%，中天科技跌超6%。新易盛、中际旭创、天孚通信均跌超5%。

多重因素共振导致科技股承压：一是公募基金二季报披露完成，科技赛道重仓曝光后触发集中获利了结；二是韩国KOSPI早盘涨6%后跳水，半导体权重股SK海力士转跌，亚太科技股情绪迅速恶化；三是昨日创业板指单日暴涨7%后，短线获利盘了结压力巨大。

华西证券认为，本轮回调实质上是对前期过快上涨的良性技术性修复。自2026年4月以来科技主线持续走强，部分赛道估值快速抬升，市场客观上存在估值回归与筹码交换的内在需求。

经过近期连续调整，前期累积的获利盘已得到一定程度的消化，短期非理性抛压获得释放。随着拥挤度的回落和交易结构的均衡，技术层面已经打开了反弹修复的空间。

广发证券策略首席分析师刘晨明指出，本轮A股市场回调主要由外部输入性因素导致，属于情绪面和资金面冲击，AI产业远未泡沫化，A股大幅下行空间有限。

医药股板块盘中异动

今日盘中，部分医药股大幅冲高。博瑞医药、药康生物涨超10%，美迪西、科伦药业、长春高新、舒泰神、恩华药业等纷纷走高。

据央视新闻报道，从国家药监局获悉，一款在全球同步研发、同步申报的新靶点创新药7月21日在我国率先获批上市，实现全球多中心研发的原创靶点创新药，在中国首报首发的历史性突破。

此外，医药行业运行稳中有进。 1—6月，规模以上医药工业增加值同比增长6.4%，其中，生物制品增速达到两位数，成为驱动行业发展提速的主要引擎。医药出口交货值超过2100亿元，同比增长9%，出口结构不断优化，化学制剂、生物制品等高附加值产品占比近20%，出口结构正从以原料药为主，向具有高附加值的制剂产品加速切换。

根据国家药监局数据，今年1—6月，我国创新药对外授权交易总额约1100亿美元，达到2025年全年总额的八成，再创历史新高。统计显示，今年上半年，我国创新药对外授权交易，涉及肿瘤、代谢、免疫和神经等10个治疗领域，主要受让企业来自美国、英国、法国、意大利等20个国家和地区。

兴业证券认为，中国创新药全球竞争力持续加强，政策支持与商业化盈利兑现逻辑不变，BD出海仍是企业在海外销售能力尚未完善阶段拓展全球市场的重要方式，Co-Co模式增多体现企业竞争力与话语权的提升；在海外大药企专利悬崖压力、中国创新药研发优势及国内政策鼓励创新背景下，出海高景气有望延续，板块正由“估值驱动”转向“业绩+全球化兑现驱动”。

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在新一代Rubin平台加速部署的背景下，英伟达披露，仅用三个月时间，便将GB200 NVL72在运行DeepSeek R1 0528模型时的每兆瓦算力吞吐量（TPS/MW）提升了4倍。这一成果源自英伟达在四个月内完成的38项重大优化，背后支撑为逾25万次模拟配置测试及累计140万GPU小时的优化验证。

与此同时，GB300"Blackwell Ultra"平台在AI训练基准测试中持续刷新纪录。256卡规模下，GB300 NVL72在DeepSeek-V3 671B预训练任务中以每GPU 1648 TFLOPs的成绩创下历史最高纪录，较GB200的606 TFLOPs提升约3倍，且该指标在过去六个月内已累计提升1.5倍。

英伟达表示，针对GB200 NVL72平台的系列优化，使其在运行DeepSeek R1 0528（1K输入/1K输出配置）时，每兆瓦算力吞吐量在三个月内实现4倍增长。

支撑这一提升的，是英伟达在四个月内完成的38项重大优化迭代。这些优化经由超过25万次模拟配置筛选，并累计消耗140万GPU小时进行实测验证。英伟达特别指出，其中逾90%的优化成果可跨模型复用，适用于其AI产品组合中的其他模型，而非专为单一任务量身定制。

这意味着，现有数据中心客户无需更换硬件，即可通过软件升级获得显著的能效收益——这对于算力成本高度敏感的超大规模云厂商和企业客户而言，具有直接的经济价值。

在AI训练侧，GB300 NVL72同样展现出强劲的性能势头。在256卡规模下，基于Megatron Core框架对DeepSeek-V3 671B模型进行预训练，GB300 NVL72实现了每GPU 1648 TFLOPs的吞吐量，较此前GB200的606 TFLOPs提升约3倍，并创下该任务的全球最高纪录。

值得关注的是，这一数字并非静止的硬件极限。GB300 NVL72在Megatron Core框架下的表现，已从2025年11月的1088 TFLOPs/GPU增长至2026年6月的1648 TFLOPs/GPU，六个月内累计提升约1.5倍。

在主流AI框架的协同优化方面，英伟达与PyTorch及JAX社区的深度合作同样带来显著增益。在TorchTitan（PyTorch原生训练栈）上，GB300 NVL72对DeepSeek-V3 671B的训练性能，相较未优化基线配置提升6倍，从199 TFLOPs/GPU跃升至1197 TFLOPs/GPU。JAX框架下的提升幅度更为突出，截至2026年7月，每GPU吞吐量达到4082 Tokens/s，对应1025 TFLOPs/GPU，较2026年1月的418 Tokens/s提升约10倍。

大规模训练场景下的扩展效率，历来是衡量AI基础设施实用性的核心指标之一。英伟达披露，在256至1024卡的扩展区间内，GB300 NVL72在三大主流框架下均维持了接近理论上限的扩展效率：Megatron Core达到98.5%，TorchTitan与JAX均达到97%。

英伟达将这一扩展表现归因于NVL72机架内置的800 Gb/s Scale-Out网络芯片。高速互联直接决定了多机训练中的通信开销，进而影响整体扩展效率，该网络能力被视为支撑上述跨框架高效率表现的核心基础设施组件。

上述优化进展发布之际，英伟达下一代Vera Rubin平台已进入全球部署阶段。据报道，Vera Rubin NVL72在Token吞吐量上相较Blackwell实现约10倍提升，GB200 NVL72约为80,000 Tokens/s，而Vera Rubin NVL72在同等150MW功耗下可达800,000 Tokens/s。

然而，Blackwell平台已在全球无数数据中心完成部署，英伟达的策略与此前Hopper世代如出一辙——在新平台推进的同时，持续通过软件优化挖掘已部署硬件的潜力。这一做法不仅延长了现有客户的硬件投资回报周期，也强化了英伟达在AI基础设施生态中的平台黏性。对于市场而言，英伟达在Blackwell与Rubin双线并进的格局下，正逐步构筑起竞争对手难以在短期内逾越的软件护城河。

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7月22日，据报道援引知情人士，苹果将于当地时间7月28日在美国推出全新的设备租赁服务Apple Upgrade，覆盖iPhone、Mac、iPad和Apple Watch等主要产品线，并由瑞典金融科技公司Klarna提供融资支持。

这一新计划推出的时点颇具意味。随着AI基础设施投资推高存储芯片等关键零部件成本，苹果今年已上调部分Mac、iPad产品售价，市场也普遍预计9月发布的新一代iPhone将进一步提价。

相比一次性支付数千美元，通过更低的月付成本降低消费者购买门槛，正成为苹果维持硬件销量的新策略。

从分期付款转向"硬件订阅"

Apple Upgrade首阶段将在美国苹果官网及线下Apple Store上线，支持大部分iPhone、Mac、iPad及Apple Watch产品。

该服务不同于传统的分期付款，更接近于汽车租赁模式：用户通过软信用审核后，按月支付租金，在租赁期间可随时根据自身需求灵活选择——提前一次性买断设备、提前升级至新款产品、租期结束后保留设备（部分情况需额外付费），或直接归还设备。

不同产品对应不同租期：iPhone和Apple Watch为24个月，Mac和iPad为36个月。

不过，该计划并非覆盖全部产品。AppleCare+不会默认捆绑其中，Apple Watch SE、入门版iPad、iPhone 16、MacBook Neo等部分低价产品暂不支持，教育及企业采购客户也不在适用范围内。

与此同时，苹果还将停止接受新用户申请现有的iPhone年年焕新计划以及标准分期付款方案，为Apple Upgrade让路。

苹果借力Klarna，降低金融业务风险

Apple Upgrade也意味着苹果重新尝试此前搁置的硬件订阅战略。

苹果曾计划自主推出硬件订阅服务，希望让用户像订阅流媒体一样按月使用苹果设备，但该项目已于2024年取消。此次引入Klarna作为融资合作伙伴，意味着苹果将信贷、资金及坏账风险交由第三方承担，自己则专注于硬件销售和用户生态运营，以更低风险测试新的销售模式。

对于Klarna而言，这也是其最具标志性的合作项目之一。借助苹果庞大的终端销售渠道，Klarna有望进一步扩大消费金融业务覆盖范围，因此消息公布后，公司股价一度上涨11%。

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此轮金价上涨发端于周二的亚洲及伦敦交易时段，随后延续至美国市场，并在周三亚市突破4100美元关口，日内最高升至4141.11美元，全程缺乏明确的基本面驱动。

据汇丰贵金属首席分析师James Steel在7月21日的研报中分析，上海黄金交易所溢价升至6至8美元/盎司，显示国内实物需求有所回暖，一笔大额集中买单可能是触发此轮涨势的直接导火索。与此同时，美国私营部门就业数据（ADP）连续第四周下滑至净新增1.65万个职位，但这一疲软信号对金价的提振作用同样难以量化。

该行还认为，市场已在相当程度上消化了货币政策收紧预期，金价有望继续缓步走高，但地缘政治风险——尤其是中东局势升级与油价进一步上涨——仍是最大威胁。

摩根大通技术策略师Jason Hunter则从图表层面泼下冷水。他指出，黄金目前仅是在4074美元（2022年8月38.2%斐波那契回撤位）附近寻求支撑，动量背离买入信号的出现暗示市场可能进入更长时间的盘整，但在4197至4264美元的趋势线阻力群被有效突破之前，金价的中期偏空格局并未改变。

三重逆风下的异常上涨

此轮金价上涨之所以引发市场关注，在于其发生的宏观背景极为不利。美元指数走强、美债收益率上行、油价维持高位——这三项因素历来是压制黄金的核心变量，而金价却在三者同步施压之下逆势走高。

汇丰的James Steel将这一现象解读为潜在内生强势的信号。他在报告中写道，黄金在4000美元附近长时间横盘整理后，投资者判断向上突破的时机已经成熟，此次上涨或许不仅仅是简单的技术性反弹，市场可能已在相当程度上消化了货币政策收紧的预期，其他风险因素则对金价构成支撑。

不过，James Steel同时强调，这并不意味着上行通道已经畅通无阻。他认为，若地缘政治局势进一步升级，导致油价大幅拉升并带动美元和收益率同步走高，金价将面临回调压力，这是当前最主要的下行风险。

中东局势是当前影响金价走向的最大变量，但其作用方向并非单一。

汇丰报告指出，中东冲突持续升级。国际能源署（IEA）亦警告称，"在石油安全问题上没有任何自满的空间"，并指出敌对行动的升级可能进一步压低全球石油库存。

该行认为，对黄金而言，地缘政治紧张局势通常具有避险提振效应，但此次情况更为复杂。若霍尔木兹海峡的石油运输受到冲击，油价大幅飙升将推高通胀预期，进而迫使美联储维持更长时间的紧缩立场，美元和收益率的联动走强反而可能对金价形成压制。汇丰认为，这一传导链条是当前金价面临的最大尾部风险。

值得注意的是，美联储目前正处于“噤声”期，市场缺乏来自货币政策层面的新增指引，这在一定程度上加大了金价走势的不确定性。

技术面：中期偏空格局未破

摩根大通的技术分析为此轮上涨提供了更为审慎的解读框架。

Jason Hunter在报告中指出，现货金价目前正在4074美元（2022年8月38.2%斐波那契回撤位）和3886美元（2025年10月低点）附近寻求支撑。近期出现的动量背离买入信号簇集，暗示市场存在进一步盘整的可能，但这并不构成趋势反转的充分条件。

他列举了三项制约金价上行的结构性因素：

其一，图表上缺乏中期积累形态；其二，美元指数正在年线区间突破位上方运行，技术形态偏多；其三，2年期美债收益率已突破多季度区间支撑，处于偏空位置。

在这一背景下，摩根大通认为，金价在4197至4264美元的趋势线阻力群被突破之前，中期偏空偏见依然有效。中期阻力位于4500美元附近。若金价重新加速下行，下方支撑依次位于3605美元（2022年8月50%回撤位）以及3400至3500美元的2025年四季度突破区域。

上行空间有限，但下行风险亦受制约

综合汇丰和摩根大通的观点，当前金价处于一个微妙的平衡区间——既有支撑，也有顶压。

汇丰的James Steel倾向于认为金价将"缓慢走高"，理由是市场已基本消化货币政策收紧预期，而其他风险因素整体偏向支撑金价。他同时指出，此前围绕半导体及电子产品需求的悲观预期可能被过度定价，ETF需求正在回暖，这些因素共同构成金价的底部支撑。

摩根大通则更为谨慎，认为夏季期间上行空间将受到明显压制，并将4197至4264美元视为近期的关键阻力区间。只有有效突破这一区域，才能改变当前的中期偏空判断。

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7月21日，字节跳动旗下XR（扩展现实）业务PICO完成核心管理层交接。

具体而言，PICO创始人周宏伟因个人规划原因不再担任该业务负责人，职位由李晓凯接替，全面负责PICO的后续业务发展。华尔街见闻向接近字节跳动的人士确认了上述人事变动。

随着周宏伟的卸任，PICO正式告别了创始人管理阶段。

公开资料显示，周宏伟早年毕业于哈尔滨工业大学，曾在硬件制造企业歌尔股份任职近十年，具备丰富的硬件研发与供应链管理经验。

2015年，在国内VR行业初露锋芒之际，周宏伟创立PICO，主攻VR一体机市场。在其带领下，PICO在消费级硬件领域建立了先发优势，市场份额长期位居国内前列。

2021年下半年，字节跳动以约90亿元人民币的对价完成对PICO的收购，这一交易使PICO获得了字节跳动在资金、流量以及内容分发生态上的支持。

进入字节体系后，周宏伟继续主导业务线，并推动了PICO 4等核心产品的迭代。此番交棒，意味着他完成了带领PICO从初创企业融入大厂体系的阶段性历程。

接替周宏伟出任负责人的李晓凯，其履历带有强烈的底层技术色彩。

资料显示，李晓凯本科毕业于浙江大学，随后在耶鲁大学取得博士学位，核心研究方向为光电材料与器件。加入字节跳动后，他在消费电子及硬件产品线积累了多年的研发与管理经验。

随着资本市场对早期“元宇宙”概念的祛魅，XR行业正向以空间计算和混合现实为核心的深水区过渡。下一阶段的竞争，已从单纯的营销铺量，转向光学显示、芯片算力优化以及底层系统的硬核技术比拼。

在管理层更替的背后，一定程度上是PICO以及整个字节跳动XR板块在过去两年间经历的战略盘整。

2021年收购完成后，PICO曾经历过一段快速的规模扩张期，通过大量补贴和营销推广试图拉动硬件销量。然而，受限于消费级VR硬件渗透率和内容生态留存率的双重瓶颈，市场爆发并未如期而至。

2023年，PICO进行了战略收缩与组织架构调整，剥离了部分非核心业务，人员进行了较大幅度的优化。当时，字节跳动官方对“逐步关停PICO”的传闻予以明确辟谣，并强调公司对XR长期价值的判断没有变化，将继续保持长期投入。

经历收缩后，PICO将业务重心从盲目扩张收拢于硬件基础技术和核心应用场景，基本面逐渐趋于稳定。

目前，全球XR产业均处于长周期的调整阶段。苹果Vision Pro的发布确立了行业新的技术标杆，但也同时印证了高昂的硬件成本和生态短板是短期内难以跨越的现实障碍。

对字节跳动而言，周宏伟交棒李晓凯，不仅是一次常规的人事更迭，更反映出PICO在内部定位的实质性转变，即从注重市场份额的激进扩张期，转入注重底层硬件研发的技术沉淀阶段。

不过，XR行业仍面临内容生态培育周期长、硬件成本居高不下等共性问题。李晓凯如何在资源投入与业务效率之间取得平衡，将是其面临的核心挑战。

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据芯片行业研究机构SemiAnalysis最新披露，Meta正要求AMD为其定制一款大幅削减规格的MI450X芯片——计算单元减半、HBM内存堆叠数从12层降至8层，内存容量缩水近三分之二。SemiAnalysis直接将这一决定定性为"灾难性"，并公开呼吁AMD绕开Meta基础设施团队，直接与Meta旗下超级智能实验室TBD Lab对接，推动采购标准版MI450X。

这一事件并非孤立。SemiAnalysis指出，从逾25亿美元的Rivos收购案，到H100定制服务器Grand Teton、再到GB200定制方案Ariel，Meta基础设施团队的决策模式呈现出一贯的过度工程化、缺乏软硬件协同设计、以及短期政治导向压倒长期技术合理性的特征。"Meta基础设施团队需要一次文化重置，"SemiAnalysis写道。

AMD MI450X是目前市场上硅工程规格最为激进的GPU之一：采用2纳米制程、混合键合封装技术、12层HBM4内存堆叠，以及市场上最大的CoWoS光罩尺寸，代表了当前封装与存储密度的天花板。

然而据SemiAnalysis披露，Meta所订购的定制版本将计算硅面积减半、HBM堆叠从12-Hi降至8-Hi，相当于同时压缩了算力与内存带宽两项核心指标。Meta基础设施团队给出的理由是：该配置面向推荐系统（RecSys）工作负载设计，旨在提升CPU与GPU的计算比例。

问题在于，这一决定是在TBD Lab成立之前作出的，后者作为Meta核心大模型研究团队，对这款芯片毫无兴趣。SemiAnalysis明确表示，相较于英伟达的Vera Rubin，被削减规格的MI450对TBD Lab毫无吸引力，"TBD将大幅倾向于Rubin"。这意味着AMD在Meta的出货量将因这一决策受到严重冲击。

SemiAnalysis在报告中罕见地直接向AMD喊话："AMD需要站出来，直接与TBD团队合作，确保他们拿到正常版MI450，而不是这个对GenAI毫无价值的阉割版。"

Meta基础设施决策失误的另一典型案例，是2024年以逾25亿美元完成的Rivos收购。

据SemiAnalysis，Meta内部芯片部门鲜有人真正理解这笔收购的战略逻辑，当初推动该交易的人士此后已趋于沉默。主流看法是：Meta资金充裕，定制芯片赛道升温，加之此前已在授权Rivos知识产权，管理层认为不如将其整体收入囊中。

然而交易结构本身已埋下隐患。Rivos创始团队坚持全员打包出售，Meta不得不买下整家公司，随后大幅裁撤其不需要的部门。报道援引前Meta芯片员工称，收购由Meta硅片负责人Yee Jiun Song主导，过程中遭遇内部反对，但交易完成后其本人兴趣已然减退。现有芯片团队管理者将Rivos工程师视为"免费人力"，各自划入麾下，原有团队架构迅速瓦解。

从技术层面看，收购的核心价值——Rivos的SIMT架构GPU IP——已随着原计划搭载该技术的"Olympus"芯片项目被取消而烟消云散。接替方案"Phoebe"项目预计最早2028年流片，但SemiAnalysis指出，内部对其能否落地并不乐观。

人员流失同样触目惊心。据SemiAnalysis，约30%的Rivos员工在近期裁员中离职，联合创始人Mark Hayter已经离开，另有多名前Rivos人员在首批RSU于今年5月归属后转投Gerard Williams创立的芯片初创公司Nuvacore。SemiAnalysis还透露，Rivos首席执行官兼联合创始人Puneet Kumar可能在其Meta股份全部归属后一两年内离职。

Meta的定制化偏执并非新近才有。其H100定制服务器Grand Teton，在标准HGX服务器基础上额外增加了一个交换机托盘，搭载四颗博通PCIe交换机、16块SSD和八块网卡，目的是为每台服务器提供更多直连存储，用于训练检查点保存。

然而实际投入生产后，模型团队对这些存储的使用远低于预期，该设计最终被放弃。SemiAnalysis指出，这是Meta硬件与软件团队缺乏协同设计的典型体现——基础设施团队为未被充分使用的功能付出了更高的物料成本与功耗代价，同时还增加了对博通的依赖，而这与Meta试图降低对英伟达网络设备依赖的初衷背道而驰。

进入Blackwell时代，Meta的定制方案"Ariel"延续了类似逻辑。标准GB200规格为每颗Grace CPU搭配两颗B200 GPU，而Ariel将其改为一对一配置，GPU数量减半。理由同样是为RecSys工作负载提升CPU比例。

据SemiAnalysis测算，Ariel NVL36x2方案的总拥有成本（TCO）比标准GB200 NVL72高出14%，而额外支出换来的更多CPU与DRAM资源，恰恰是大模型团队不需要的。由于采用跨机架连接方案以弥补GPU数量减少导致的组网缺口，网络延迟与可靠性问题随之而来。与此同时，最初被认为不稳定的NVL72背板已逐渐成熟，Meta对这一技术风险的判断事后证明有误。

SemiAnalysis表示，Meta的GB300服务器已回归标准配置——这本身即是对Ariel方案的否定。

SemiAnalysis将上述问题归因于Meta基础设施团队的组织文化。

该机构指出，Meta的六个月绩效考核周期每轮淘汰最末10%至15%的员工，导致团队倾向于追求短期可见成果而非长期技术布局。部分管理者热衷于推动高曝光度但快速可交付的项目，交付后迅速转向，这一做法被内部称为"粉刷门面"（window washing）。与此同时，鲜少有人公开挑战上级决策，导致错误难以被及时纠正。

供应链团队在工程决策中话语权有限，进一步放大了上述问题。SemiAnalysis指出，部分供应商已因Meta频繁的方向变动而降低对其新项目的优先级，转而优先保障亚马逊或谷歌的需求。

SemiAnalysis将这一现象类比于Meta旗下Reality Labs的扩张历程——在大规模裁员到来之前，数十亿美元被投入庞大的工程团队与研发项目之中。如今，随着Meta着手向外部客户出售算力，这种内部文化的代价将更加直接地暴露在市场面前。

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日元兑美元汇率周三跌破163关口，创下近40年来新低。日本财务大臣片山皋月（Satsuki Katayama）随即在新闻发布会上警告称，当局随时准备采取"适当且大胆的行动"，但交易员普遍认为这一表态对汇率几乎未产生实质影响。此轮贬值的直接导火索是美伊局势骤然恶化，引发市场避险情绪升温，资金大规模流向美元。

此次日元破位，进一步暴露了日本经济对地缘政治冲击的脆弱性。日本政府数据显示，日本6月贸易逆差意外扩大至25亿美元，超出分析师预期逾一倍。与此同时，油价飙升引发市场对美联储提前加息的预期，进一步支撑美元走强，令日元承受双重压力。

市场人士指出，随着口头警告屡屡落空，投资者正在主动试探日本当局真实的干预意愿，日元的下行风险仍未消散。

口头警告效果存疑，市场主动试探底线

据英国《金融时报》报道，片山皋月在周三的发布会上表示，日本在潜在干预问题上的政策立场"保持不变"，并称"一旦有必要"将采取行动。她同时将当前局势描述为"美伊之间的形势急转直下——这是世界未曾预料到的恶化——造成了极为困难的环境"。

然而，交易员对这番措辞反应冷淡。报道称，多名东京交易员表示，片山的警告几乎未能撼动美元兑日元汇率，市场甚至将其解读为一种"邀请"——测试当局究竟在多大程度上真正愿意出手干预。

野村证券东京首席外汇分析师Yujiro Goto表示：

"由于我们没有听到财务省国际局局长Atsushi Mimura发出任何强烈的口头干预信号，市场正在主动测试日本当局的干预门槛。我们此前在162日元，现在已到163日元，当局出手的汇率水平显然比4月或5月时更高了。"

日本当局上一次直接入市干预发生在今年4月下旬至5月下旬，规模高达11.73万亿日元（约合719亿美元），一度令日元大幅反弹。然而，这一干预效果在6月初便已被市场完全消化，日元随后恢复跌势，接连跌穿多个数十年来的低位。

7月初，日元跌破162关口——这一水平此前曾触发当局入市，被市场普遍视为"不可逾越的红线"。但当局最终未有行动，分析师随之修正了对新干预触发点的判断。

据报道，知情人士透露，最终决定是否干预的财务省国际局局长Atsushi Mimura，其策略似乎已悄然转变。此前，他惯于在干预前公开发表"最后警告"，而新策略则转向保持出其不意，令市场持续猜测，以维持干预的震慑效果。

地缘政治与贸易逆差双重夹击

此轮日元贬值的背后，是多重不利因素的叠加。报道称，东京交易员表示，美伊冲突重燃及周边海湾国家局势紧张，导致近日油价急剧攀升，"不可避免地"推高了美元兑日元及其他货币的汇率。

分析师指出，能源成本上涨引发市场对美联储提前加息的猜测，进一步为美元提供支撑。

与此同时，日本自身的经济数据亦令形势雪上加霜。6月贸易逆差意外扩大至25亿美元，超出分析师预期逾一倍。分析人士认为，伊朗战争恶化了日本的贸易条件，而疲软的日元则放大了这个高度依赖能源和食品进口国家的结构性脆弱性。

分析人士认为，综合当前局势，市场的核心问题已从"当局是否会干预"转变为"当局将在何处出手"。随着日元接连跌穿此前被视为关键支撑的水平，且每次均未引发实质干预，投资者对口头警告的敏感度正在系统性下降。

Goto表示，在Mimura发出明确信号之前，市场将继续试探更高的干预门槛。

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据英国《金融时报》22日援引知情人士透露，此次投资是Mistral更大规模融资轮的一部分，该轮融资完成后公司估值将达到约200亿欧元。三星此前已通过其风险投资部门参股Mistral，此轮投资金额可能高达10亿欧元。与此同时，瑞典投资机构EQT旗下的Scaleup Europe Fund也在与Mistral就参与本轮融资进行磋商。谈判仍在进行中，相关条款尚未最终确定。三星、Mistral和EQT均拒绝置评。

本轮融资谈判的背景，是特朗普政府上月限制外国获取Anthropic最新模型，进而在欧洲及亚洲政府和企业间引发了对"主权AI"能力的强烈需求。Mistral凭借可供客户自由定制和控制的"开放"AI模型，正积极把握这一市场机遇。

此次融资距Mistral上一轮估值大幅提升尚不足一年。据报道，Mistral此番寻求募集数十亿欧元，整体融资规模预计将超过50亿欧元。

相比之下，不足一年前，荷兰芯片设备巨头ASML主导的一笔交易将Mistral估值定格在120亿欧元。去年9月，Mistral完成了17亿欧元的融资，其中大部分资金来自ASML——后者正借助Mistral的AI模型提升其精密光刻设备的生产效率。今年早些时候，Mistral还完成了8.3亿美元的首次债务融资，用于在欧洲各地建设搭载英伟达芯片的数据中心。

EQT的Scaleup Europe Fund获得布鲁塞尔支持并由EQT管理，其背后还集聚了Novo Holdings、桑坦德银行等私人投资者，专注于扶持AI等竞争性领域中前景突出的欧洲企业。

三星与Mistral的接触，反映出AI行业当前所面临的芯片供应瓶颈。随着AI模型训练与推理对算力需求持续攀升，半导体供给远滞后于需求增长，促使AI开发商竞相寻求与芯片供应商建立深度合作。

据韩国媒体今年4月报道，三星与Mistral此前已就AI存储芯片领域的合作进行过磋商。三星是全球最大的存储芯片制造商，受益于AI需求推动的芯片价格上涨，其利润在过去一年大幅增长。

同样的逻辑也在行业内其他玩家间上演。上月，美国存储芯片制造商美光投资Anthropic，并签署了涵盖长期存储供应的全方位合作协议。

就在本周，Mistral还宣布扩大与微软的合作关系。作为Mistral最早期投资者之一，微软承诺对Mistral的计算基础设施作出"数十亿美元级别"的投入，Mistral最新模型也将通过微软Azure云计算平台对外提供服务。

这笔交易将为Mistral提供稳定的收入来源，有助于其以此为信用基础进行融资，进而加速扩充算力——包括部署数千块英伟达最新的Vera Rubin芯片。

成立仅三年的Mistral，已成为欧洲估值最高的AI初创公司。其首席执行官Arthur Mensch今年2月向英国《金融时报》透露，Mistral的年度经常性收入有望在年底前突破10亿美元，这一预期建立在企业客户快速扩张的基础之上。

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台积电本季度净利润同比大涨77.4%，再度刷新纪录，但亮眼业绩背后，海外晶圆厂的扩张已开始拖累整体利润率。台积电首席财务官Wendell Huang在财报电话会议上表示，毛利率虽高于此前指引，但被海外晶圆厂的摊薄效应所抵消，并警告随着海外项目在未来"数年"内陆续投产，利润率将进一步承压。

与此同时，据日经新闻报道，台积电计划于2027年对先进制程及成熟制程芯片双双提价，幅度最高达10%，部分成本压力或将向客户转移。

自特朗普2025年重返白宫以来，台积电已累计宣布对美投资承诺达2000亿美元，其中包括上周刚刚披露的1000亿美元先进半导体制造及封装设施投资计划。白宫发言人向CNBC表示，"台积电及其他半导体公司数以万亿美元计的投资，正是特朗普贸易与经济政策的成果。"

政治压力驱动扩张，成本代价日益清晰

特朗普重返执政后，持续以关税威胁向不在美国本土生产的企业施压，台积电的大规模赴美投资正是在这一背景下加速推进。

美国商务部长Howard Lutnick在声明中表示，"特朗普总统的领导力正推动企业投资美国制造业，台积电追加1000亿美元投资将创造数以万计的美国就业岗位，并将先进半导体制造业带回美国。"

然而，在美国建厂大幅提高了成本，晨星高级股票分析师Phelix Lee向CNBC表示，"总体而言，我们估计台积电在美生产的芯片成本比中国台湾高出20%至50%，具体取决于补贴时间节点、税收抵免确认及其他成本波动因素。"他同时预计，客户将承担更多因生产成本上升带来的额外费用。

毛利率摊薄幅度已有量化，但尚在可控区间

台积电首次给出了海外扩张对毛利率影响的具体预测：Huang表示，随着海外晶圆厂项目推进，初期毛利率摊薄幅度预计为2%至3%，后期将扩大至3%至4%。

D.A. Davidson技术研究主管Gil Luria认为，这一摊薄幅度在台积电目前的利润水平下尚属可承受范围。台积电第二季度毛利率为67.7%，较第一季度的66.2%小幅提升。"台积电整体利润率极高，这一差距是它负担得起的，"Luria表示。

在其他亚洲芯片制造商中，SK海力士等企业也在开发美国本土设施，但台积电的投资承诺规模远超同行，由此带来的成本敞口也最为突出。

垄断地位提供缓冲，成本转嫁客户可期

尽管利润率面临压力，台积电在先进制程市场的主导地位为其提供了重要的议价筹码。

Gartner副总裁分析师Gaurav Gupta向CNBC表示，"对台积电有利的是，它几乎没有实质性竞争对手。"正因如此，"大部分成本上涨将不得不由其客户承担——这些客户要么寻求供应链多元化，要么受美国政府采购本土芯片的政策约束。"

晨星的Phelix Lee也预计，"美国制造"的压力将在特朗普任期结束后延续，但"激励与惩罚机制如何分配，目前尚不明朗"。他指出，新冠疫情对全球供应链的冲击已促使客户主动寻求地理分散化，"客户正在为地缘政治、物流及其他供应链中断风险做准备"。

台积电方面则表示，公司持续看到来自客户的"多年期需求大趋势"，美国扩张受强劲客户需求驱动。过去12个月，受人工智能热潮提振，台积电市值已累计上涨逾100%。

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国联民生证券电子行业分析师薛宏伟在7月21日行业研究报告中写道："当下国产算力行业在供需两侧都能看到显著提升，国产算力崛起已成为产业发展的重要趋势之一。建议关注'三支箭'：芯片、FAB、超节点。"这个框架把国产算力的核心矛盾拆开了：需求在涨，供给要补，系统架构也必须升级。

需求端的变化很直接。国产大模型持续迭代，Token调用量快速增长，头部云厂商资本开支继续向AI倾斜；供给端，海外高端AI芯片和先进制造路径仍受限制，国产替代的压力进一步上升。2025年中国AI加速卡整体出货约400万张，其中国产AI芯片约165万张，份额首次突破40%。

这套框架下，芯片是最前端的放量弹性，晶圆厂是产能和工艺底座，超节点解决的是"单卡不够强时，系统怎么变强"的问题。投资线索也随之从AI芯片厂商扩展到晶圆代工、PCIe Switch、以太网交换芯片、高速SerDes、光通信和整机系统。

国产AI芯片：从产品验证走向规模交付

国产大模型和国产芯片的适配正在加快。2026年4月，DeepSeek V4发布并开源，已完成海光、华为昇腾、昆仑芯、摩尔线程等国产芯片适配。7月，美团LongCat-2.0开源——这是在五万卡本土算力集群上完成全流程训练的万亿参数模型，总参数1.6T、平均激活约48B，证明国产大模型与国产算力协同训练跑得通。

Token调用量是需求侧最硬的指标。OpenRouter数据显示，2026年3月16日至22日，平台周度Token调用量达20.4万亿次，环比增长20.7%；2026年2月周均用量已达2025年四季度的两倍以上。Agent场景还会进一步放大算力消耗：单Agent完成一次典型任务的Token消耗约为普通对话的4倍，多Agent协作系统可达15倍。

云厂商资本开支也在顺着这条曲线走。2026年一季度，BAT合计资本开支同比增长17.7%至647.46亿元，环比2025年四季度增长28.03%。字节跳动2026年资本支出计划上调至1600亿元，其中约850亿元直接投向AI芯片采购；阿里提出未来三年投入3800亿元建设云和AI基础设施；腾讯2026年一季度经营性资本开支312亿元，同比增长18%、环比增长84%。

供给侧，国产AI芯片厂商的产品矩阵正在补齐。华为昇腾2025年出货约81.2万张，占国产AI芯片出货量近50%，后续路线已规划至昇腾910C、950PR、950DT、960、970。寒武纪覆盖云端训练、云端推理和边缘场景，思元590采用7nm制程，INT8算力达512TOPS；海光以"通用计算+AI融合"为主，深算DCU兼容类CUDA环境；沐曦MXC600主打训推一体，全链条采用国产供应链；天数智芯覆盖训练、推理和边端三大系列。

ASIC也是值得单独看的一条线。云侧算力需求不再只依赖通用GPU，面向特定模型、算法和应用场景定制的芯片，在推理和数据中心高性能计算场景中有更好的能效和成本控制空间。芯原股份依托"IP授权+芯片定制服务+芯片量产服务"的平台能力，订单端已有明显体现：2026年1月至4月20日，在手订单达51.33亿元，延续2025年二至四季度连续突破历史新高的趋势，其中大部分来自一站式芯片定制业务，主要来自云侧AI ASIC及IP。

晶圆厂：先进制造越受限，本土底座越重要

国产AI芯片要从验证走向交付，绕不开晶圆制造。过去几年，美国围绕先进计算芯片和半导体制造能力持续强化出口管制，将16/14nm及以下逻辑芯片纳入先进节点相关管制框架，并限制先进半导体制造设备出口。

需求侧的空间同样清楚。按中国信息通信研究院、灼识咨询统计，中国智能计算芯片市场规模预计从2024年的301亿美元增长至2029年的2012亿美元，2024—2029年CAGR达46.3%；其中GPGPU市场同期CAGR达49.0%。AI芯片之外，华为提出韬定律，预计到2031年基于该路径的高端芯片晶体管密度有望达到1.4nm制程同等水平。

中芯国际是这一环节的核心观察对象。2026年一季度，公司营业收入176.2亿元，同比增长8.1%；归母净利润13.6亿元，同比增长0.4%。12英寸晶圆收入占比达76.4%，中国区收入占比达88.9%；月产能达107.8万片八英寸等值晶圆，同比增长约10.8%，产能利用率93.1%，仍处高位。

华虹公司的数据体现出特色工艺平台的韧性。2026年一季度，公司销售收入6.6亿美元，同比增长22.2%；毛利率13.0%，同比提升3.8个百分点；归母净利润2090万美元，同比增长458.1%。12英寸收入占比提升至62.7%，折合8英寸月产能达48.9万片，产能利用率99.7%。

晶合集成继续扩张12英寸特色工艺平台。2026年一季度，公司营业收入29.1亿元，同比增长13.4%；归母净利润5065.9万元，同比下降62.6%，利润受产品价格下降及固定资产折旧增加影响。DDIC仍是基本盘，CIS、PMIC、Logic逐步拓宽，28nm OLED产品持续验证，28nm逻辑工艺平台已完成开发并进入客户流片阶段。

超节点：不是简单堆卡，而是把多卡变成系统算力

单卡性能不再足以决定AI集群的实际表现。大模型参数规模扩大，MoE、长上下文等架构演进之后，集群对内存带宽、芯片间通信、互联时延的要求明显提高。Scale-up的重要性因此上升：通过高速互联，把更多AI处理器、CPU、内存和存储资源连接成统一计算资源，提升多卡协同效率。

超节点是在Scale-up基础上的进一步演进。它用高速互联把多个服务器节点组成统一计算域，让分布在不同服务器里的AI处理器像一个整体一样协同计算。相比传统服务器集群以单机为资源管理单元，超节点可以突破单服务器可部署AI处理器数量限制，降低跨节点通信开销，提高资源调度效率。

华为CloudMatrix384是代表性方案之一。该架构基于384颗昇腾NPU和192个鲲鹏CPU，从服务器级资源供给转向矩阵级资源供给。多个计算节点不再单独提供算力，而是组成统一资源池，使计算、内存和网络资源按任务需求动态组合。其Unified Bus统一总线用于支撑专家并行、分布式KV Cache访问等通信密集任务。

国内超节点已经从研发验证走向量产爬坡。当前国内CSP超节点进入量产爬坡阶段，头部厂商也逐步启动后续超节点招标。随着大厂自研芯片迭代、第三方国产芯片产能提升，以及Agent推理需求增长，超节点有望成为下一代AI基础设施的主要部署形态。

整机厂商的角色也在变。昇腾950及互联网大厂自研芯片配套的超节点机柜，有望逐步进入规模交付阶段。超节点提升了供应链管理、系统设计、集成验证和交付门槛，整机厂商不再只是组装交付角色。

高速互联成为新瓶颈，交换芯片被推到前台

超节点的核心不是"更多卡"，而是"更高效的互联"。当GPU集群规模从GB300 NVL72继续扩展至Rubin Ultra NVL576，AI基础设施开始从传统Scale-out驱动，转向Scale-up与Scale-out协同。Scale-up负责超节点内部GPU之间的高带宽、低时延互联；Scale-out负责超节点之间和数据中心级互联。

LightCounting数据显示，Scale-up交换芯片市场到2030年全球规模预计接近180亿美元，2022—2030年年复合增长率28%。国内AI服务器也在拉动PCIe交换芯片需求，按万通发展公告相关信息测算，2024年国内AI服务器领域PCIe交换芯片市场规模约38亿元，预计到2029年有望增长至170亿元。

PCIe Switch是服务器内部高速互联的重要芯片，负责CPU、GPU、存储等设备之间的高带宽低时延数据交换。澜起科技已推出PCIe 6.x/CXL 3.x AEC解决方案，并开展PCIe 7.0 Retimer、高速以太网PHY Retimer等下一代产品研发；数渡科技自研PCIe 5.0 104通道高速交换芯片已实现量产；芯原股份也在加速布局接口类IP，其高速SerDes接口IP已实现流片。

以太网交换芯片负责更大范围的数据包高速交换与转发。盛科通信的12.8Tbps及25.6Tbps高端旗舰芯片已进入市场推广与应用阶段，支持最高800G端口速率。中兴微电子2025年发布自研AI交换芯片"凌云"，可支撑万卡乃至十万卡级智算集群，同时展出最大交换容量12.8Tbps的天屹系列以太网交换芯片。

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据中信建投证券研究报告，截至2026年二季度末，主动偏股基金电子行业持仓占比升至约43%，通信行业占比约17%，两者合计近60%，均创2015年以来新高；科创板在重仓股中的配置比例较上季度末大幅提升9.75个百分点，达到26.42%，同样为历史峰值。与此同时，食品饮料持仓占比跌破2%，白酒等消费赛道遭到全面撤退。

个股层面，中际旭创持仓市值增加约891亿元至1618亿元，继续稳居第一大重仓股；新易盛增持约663亿元升至第二位；寒武纪、东山精密、兆易创新、北方华创、三环集团等均获超300亿元增持。与之形成鲜明对比，腾讯控股、宁德时代、贵州茅台、阿里巴巴-W、紫金矿业等此前核心重仓股遭到集中减持，减持规模均超百亿元。

这一轮持仓大迁移发生的背景是，二季度A股由科技主导的结构性行情显著——创业板指大涨36.4%，电子、通信行业涨幅均超60%，主动偏股基金平均上涨24.2%，大幅跑赢沪深300的11.9%。资金向科技集中的趋势由业绩逻辑驱动，但高度抱团之后的集中度风险同样值得关注。7月以来，电子板块已回调逾20%。

张坤的持仓转向，是本轮公募风格切换中最具象征意义的事件之一。

这位过去十余年以"白酒信仰者"著称的基金经理，二季度对易方达蓝筹精选基金进行了大幅重组。截至二季度末，该基金持有贵州茅台96.85万股，较一季度末减少47.13%，持仓市值占净值比降至5.62%，创六年来新低；泸州老窖、五粮液、山西汾酒的持股数量较一季度末分别减少51.76%、70.68%、70.91%，三者持仓市值合计占净值比仅约10%，远低于一季度的29%。

与此同时，该基金历史性地首次买入中芯国际（00981.HK）与东山精密（002384.SZ）两只科技股，港股仓位由46.07%大幅压缩至25.11%，股票总仓位从93.12%降至75%，前十大重仓股集中度降至38.95%的历史最低水平。

张坤在二季报中将这一调整定性为主动策略转型，而非被动减持："基金在二季度开始由团队共同管理，对结构进行了调整，增加了电子、通信、公用事业、交运、有色等行业的配置比例，降低了食品饮料、互联网、医药等行业的配置比例。"在AI方向，他侧重配置受益推理时代的光通信、半导体设备、上游AI原材料及国产算力领域。

值得注意的是，此次变阵与5月易方达蓝筹精选增聘基金经理何一铖、杨思亮共管的时间节点高度吻合。另两只基金——易方达优质精选、易方达优质企业三年持有也于6月分别增聘彭珂、张琦共管，两者前十大重仓股集中度同样降至历史最低，分别为68.95%和77.88%。

同为"爱酒派"代表的刘彦春，二季度对白酒的态度则有所分化——景顺长城新兴成长基金维持对贵州茅台的高仓位（目前仍持87万股，占净值比9.58%），但大幅减持山西汾酒260万股，五粮液已退出前十大重仓股。

张坤的个人选择，在行业层面得到了几乎全行业主动基金的集体呼应。

据中信建投证券报告，从一级行业持有市值变化来看，二季度主动偏股基金重仓股大幅加仓电子和通信——电子重仓市值增加约6317亿元，通信重仓市值增加约1770亿元。两者合计增持规模，远超其他所有行业增减持数字的总和。

个股层面，增持幅度居前的标的高度集中于通信和电子行业：中际旭创持仓市值增加约891亿元至1618亿元，继续稳居第一大重仓股；新易盛增持约663亿元升至第二位；寒武纪、东山精密、兆易创新、北方华创、三环集团等均获超300亿元增持。

与之形成鲜明对比，腾讯控股、宁德时代、贵州茅台、阿里巴巴-W、紫金矿业等此前核心重仓股遭到集中减持，减持规模均超百亿元。食品饮料行业整体持仓占比已从2020-2021年的高峰期约18%-19%，骤降至当前的约1.5%，降至2016年以前的水平；电力设备及新能源占比也从高峰时的逾16%回落至约5.65%。

从板块结构来看，TMT板块整体持仓占比单季度跳升24.82个百分点至62.35%；中游制造占比从22.41%降至14.46%，周期板块从19.44%降至11.70%，消费、医药、金融地产配置比例亦全面收缩。

行业轮动之外，板块和市值层面的结构性变化同样深刻。

据中信建投报告，二季度主动偏股基金科创板重仓占比大幅提升9.75个百分点至26.42%，创历史新高；创业板占比提升4.54个百分点至30.01%；双创合计占比超56%，主板占比则进一步压缩至43.47%。这与科技行情集中于双创板块、科创板半导体标的大量上市的结构密切相关。

市值风格方面，大盘股配比显著回升——500亿元市值以下的中小盘股占比较上季度末骤降15.48个百分点至16.7%，而2000亿元至1万亿元以上各市值区间占比均有不同程度提升，其中5000亿至10000亿、10000亿以上区间分别提升6.81和6.46个百分点。科技龙头加速向大市值集中，是本轮抱团的显著特征。

仓位层面，二季度主动偏股基金股票总仓位有所回升，普通股票型、偏股混合型、灵活配置型基金仓位分别为90.21%、88.61%、86.60%，均较上季度小幅上升；但港股仓位延续下降趋势，相比上季度末降低约7.7个百分点，与张坤等头部基金经理大幅削减港股持仓的方向一致。

此轮科技抱团的集中程度，从历史数据来看已超越此前任何一次主题行情。

据中信建投报告整理的历史数据，2020年至2021年初，主动偏股基金在食品饮料和医药行业的合计持仓峰值约为35%，而当前电子和通信两个行业合计占比已接近60%，高度远超彼时。在同类个股层面，中际旭创以1618亿元的重仓市值高居榜首，新易盛以1329亿元紧随其后，两者合计持仓市值已接近当年茅台、五粮液等消费龙头的合计体量。

二季度末领跑的基金，几乎清一色是重仓半导体设备、AI算力和光通信的产品——东方人工智能主题、银华集成电路、南方信息创新等仓位80%以上的高仓位基金，单季度净值增长均超过120%，今年以来最高涨幅超过114%。

然而，进入7月后，前期大幅领涨的电子板块已回调逾20%。高度集中的持仓结构意味着，一旦资金流向出现逆转，净值回撤的速度同样可能极为迅速。从规模数据来看，主动权益基金整体净值在二季度拉升的同时，份额却继续缩减，部分投资者选择在高位赎回，这一分歧值得关注。

中信建投报告同时指出，基金定期报告所披露的持仓为季度末静态时点数据，存在短期调仓可能，不一定完整反映基金的真实投资行为。

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韩国《中央日报》7月22日援引匿名知情人士报道称，SK海力士正与英特尔就收购俄亥俄州半导体园区展开谈判，目标是在五年内于美国本土生产存储芯片。

该报道随即引发市场广泛关注。同日，SK海力士发布澄清公告，明确表示"没有推进或决定收购英特尔俄亥俄州地块及晶圆厂（Fab）的事实"，但同时承认"持续评估各类投资和收购机会"。

尽管收购传闻遭到否认，SK海力士扩大美国本土生产布局的压力仍在持续。该公司财务负责人金宇铉（김우현）签署了上述澄清公告。

韩媒报道援引"熟悉SK海力士内部情况的匿名人士"称，与英特尔的收购谈判已进入实质阶段，"内部审查和政府审批程序正在推进"，收购金额与时间尚在协商中。

英特尔俄亥俄州园区位于纽阿尔巴尼市，于2022年破土动工，目前已完成混凝土浇筑和钢结构等主要基础施工，规划总面积约404万平方米，可建设8座晶圆厂，全面开发预计耗资约1000亿美元。英特尔原计划在第一阶段投入约280亿美元、于2025年完工"Fab 27"和"Fab 28"两座工厂，但受代工业务客户拓展不利及资金压力影响，工厂投产时间已推迟至2030至2031年。

针对上述报道，SK海力士在韩国交易所澄清公告平台发布声明，明确否认了收购推进或决策的存在，但措辞留有余地，未排除未来进行相关评估的可能性。

否认收购传闻的背景下，SK海力士赴美扩产的战略意图已通过高层表态公开确认。SK集团会长崔泰源7月15日在济州岛大韩商工会议所夏季论坛上表示，"目前存储芯片价格异常偏高，需要扩大供应、压低价格"，并明确提出"不仅要在湖南，也要在美国建设半导体工厂，现在正在寻找地点，需要尽快推进"。

来自美国政府的压力是重要背景。美国商务部长Howard Lutnick本月10日出席美光纽约工厂活动时表示，希望"召唤三星电子和SK海力士来美国建设生产设施"。半导体业界普遍将这一表态解读为，美方要求已从封装后道工序延伸至DRAM等存储芯片前道工序的本土化生产。

目前，SK海力士正在印第安纳州投资约38.7亿美元建设高带宽存储器（HBM）封装生产基地，预计2028年投产。三星电子则正在德克萨斯州泰勒市推进约370亿美元的先进代工厂及研发设施建设项目。

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基准综合股价指数（Kospi）周三最高涨幅达6.2%，两日累计涨幅接近10%。摩根大通策略师在本周报告中指出，杠杆ETF头寸的去杠杆化进程已完成约75%。韩国交易所当日短暂触发程序化交易买入熔断机制——这一机制已成为这个市值4万亿美元市场的标志性特征，其波动性甚至超过比特币。

本轮反弹发生在市值大幅蒸发之后。自6月峰值以来，持续数周的抛售已令韩国股市累计蒸发约1.2万亿美元市值，Kospi较峰值最大跌幅接近30%。市场参与者表示，此轮下跌主要由杠杆ETF平仓、散户融资余额收缩，以及市场对存储芯片景气周期可持续性的担忧共同驱动。

杠杆出清接近尾声，去杠杆压力显著缓解

据韩国金融投资协会数据，截至7月16日，韩国投资者的杠杆股票持仓已降至三个月低点，融资余额降至33.4万亿韩元（约合226亿美元），较6月底峰值下降13%。

摩根大通策略师Mixo Das等人在本周报告中写道，杠杆ETF头寸的去杠杆化进程已完成约75%。NH Investment & Securities股票销售副总裁Peter Park在研报中表示："随着有毒杠杆大幅削减，风险回报比已明显改善。"

对众多投资者而言，上述数据是市场企稳的积极信号。去杠杆压力的实质性缓解，意味着此前主导市场走势的机械性抛售力量正在减弱。

SK海力士领涨，外资时隔约一个月重返市场

本轮反弹由SK海力士领衔，该股周三涨幅超过9%。此前一日，其美国存托凭证（ADR）因人工智能情绪改善大涨14%。SK海力士的关联标的SK Square同步上涨，芯片巨头三星电子涨幅亦超过6%。

外资也加入了这轮反弹。截至周三上午11时10分，外资通过Kospi市场净买入超过10亿美元的股票。此前，外资曾创纪录地大规模抛售韩国本地股，本周则是约一个月以来首度重返净买入。

外资的回归为市场提供了额外支撑，也在一定程度上印证了市场参与者对去杠杆压力趋于缓和的判断。

波动性依然突出，市场仍需观察后续信号

尽管本轮反弹势头强劲，但韩国股市近期的剧烈波动仍令市场保持警惕。Kospi在短短数周内从峰值下跌近30%，随后又在两个交易日内反弹近10%，这种幅度的震荡在全球主要市场中较为罕见。

韩国交易所当日短暂触发程序化交易买入熔断，再度凸显该市场的高波动特性。市场参与者表示，存储芯片景气周期的可持续性仍是悬而未决的核心变量，这一基本面不确定性并未随去杠杆压力的缓解而消散。

对投资者而言，杠杆出清进程完成约75%意味着技术层面的抛售压力已大幅减轻，但市场能否实现持续修复，仍有赖于芯片需求前景及外资持续流入等基本面因素的配合。

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周二，美国10年期国债收益率升至4.64%，创近两个月新高，突破市场密切关注的4.60%技术关口，目前仍然交投于4.63%附近；30年期收益率同步走高，各期限收益率普遍上行2至5个基点。与此同时，美元兑多数主要货币走强。

分析指出，触发此轮抛售的直接导火索，是布伦特原油价格涨至约每桶91美元——美伊双方已连续第十天互相发动打击，也门胡塞武装持续威胁红海航运通道，能源价格的剧烈波动正将通胀预期重新推高。

利率期货市场显示，交易员目前预计美联储在下周政策会议上加息的概率约为25%。尽管这一概率较本月早些时候接近"五五开"的水平有所回落，但随着中东冲突持续发酵，过去数日加息押注已悄然回升。

值得注意的是，此轮债市抛售已将上周低于预期的通胀数据所引发的涨势悉数抹去，市场情绪的逆转速度之快令人警惕。

油价是核心驱动，技术位破位放大跌幅

RBC Capital Markets利率策略师Izaac Brook指出，"今日的市场走势，主要是能源价格持续上涨的直接反映。"

他同时强调，收益率的跌幅因突破关键技术位而被进一步放大——2年期收益率重新站上4.20%，10年期则突破4.60%，叠加夏季交投清淡的市场环境，共同加剧了波动。

从市场结构来看，成交量的萎缩同样是此轮波动的推手之一。据CME集团公开持仓数据，周一担保隔夜融资利率（SOFR）期货及期权成交量分别仅为20日均值的74%和54%，低于正常水平的流动性使得价格对方向性冲击更为敏感，单边走势更容易被放大。

另外，此轮长端债券的下跌，并非单纯由通胀预期驱动，实际利率的持续攀升同样是重要推手。周二，30年期通胀保值国债（TIPS）收益率——作为实际利率的代理指标——升至2.95%，为2008年以来最高水平。

实际利率的高企，折射出市场对经济增长预期的强劲判断、资本成本的上升，以及政府赤字持续膨胀与人工智能投资热潮共同推动的资金需求扩张。

分析认为，这一结构性压力意味着，即便通胀数据阶段性走软，长端利率也难以轻易回落。

美联储决策路径充满不确定性

在美联储政策前景方面，市场分歧依然显著。Natixis首席美国经济学家Christopher Hodge表示：

"正如我们所见，能源价格波动剧烈，美联储的决策应以已实现的数据为主导，而非仅仅依赖对整体CPI走势的预测。"

他同时指出，"在新任领导层下，美联储的反应函数远未明朗。"

分析指出，这一表态揭示了当前市场面临的核心困境：一方面，油价冲击带来的通胀压力是真实且持续的；另一方面，美联储在新领导层下的政策取向尚不透明，令投资者难以对利率路径形成稳定预期。

美联储下周政策会议的结果，将成为检验市场定价是否合理的关键节点。

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7月21日，乐舒适发布正面盈利预告，预计2026年上半年收入不少于3.28亿美元，同比增长至少28%；利润不少于7300万美元，同比增长至少40%。

2025年，乐舒适实现收入5.67亿美元，同比增长24.9%；利润1.21亿美元，同比增长27.4%。从此次预告看，公司今年上半年的收入和利润增速均较去年全年加快。

乐舒适主要面向非洲、拉美和中亚市场，销售婴儿纸尿裤、拉拉裤、卫生巾和湿巾。

以2024年销量计算，乐舒适在非洲婴儿纸尿裤和卫生巾市场均排名第一，市场份额分别为20.3%和15.6%。

今年上半年的收入增长主要由销量和平均售价共同推动。

乐舒适继续深化销售渠道、优化生产布局，从东非和西非等核心市场向周边国家出口产品，同时拓展拉丁美洲市场，带动整体销量提升。

平均售价提升则包含明显的汇率因素：与去年同期相比，加纳塞地、赞比亚克瓦查、西非法郎和中非法郎等经营地货币兑美元走强，推高了以美元计算的产品售价。

利润增长主要由销售规模扩大、银行利息收入增加及上市费用减少推动，但部分被汇兑亏损抵消。剔除上市开支和汇兑损益后，乐舒适预计上半年经调整净利润仍预计增长至少47%。

非洲仍是乐舒适的收入基本盘。

2025年，东非、西非和中非分别贡献公司收入的45.1%、40.7%和10.2%，合计占比96%。产品端则主要依赖婴儿护理业务，相关收入占比为78.6%。

多家券商将乐舒适在非洲的增长基础概括为低市场渗透率、本地化生产和深度分销。公司通过当地建厂、全球采购和下沉渠道降低成本，形成相对国际品牌的价格优势。

下一阶段的重点，是将这套模式复制到非洲以外。

西南证券认为，乐舒适采取“先贸易、后建厂”的扩张路径，先通过出口和渠道验证需求，再以本地生产降低关税、运输成本和交付周期。秘鲁、萨尔瓦多等拉美市场可能成为第二增长曲线，但新增产能能否按期释放、当地渠道能否达到非洲市场的覆盖深度，仍有待观察。

乐舒适也在为扩产储备资金。公司上市净募资约22.29亿港元，其中18.35亿港元计划用于扩大产能和升级生产线，截至2025年底尚未动用，计划于2029年底前完成使用。

随着经营区域扩大，多币种带来的汇率风险也更加突出。今年6月，乐舒适签订三份远期外汇合约，合计卖出2990万欧元、买入3469.4万美元，以对冲外币资产的汇率波动。

后续除汇率变化外，乐舒适还需面对原材料价格波动、跨国管理复杂度和市场竞争加剧等风险。新增产能能否被真实需求消化，也将决定其拉美扩张能否复制非洲市场的增长。

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7月21日，澳亚集团公告称，其全资附属公司上海澳雅食品有限公司拟收购明治中国新设附属公司的全部股权，基本购买价为3.2亿元，经调整后上限为3.5亿元。

交易前，明治中国将进行重组，把明治乳业苏州、天津两家公司及相关资产、人员和合同转入目标公司。收购完成后，目标公司将纳入澳亚集团合并报表。

两家公司主要在中国生产牛奶、酸奶和奶油。澳亚还计划与明治日本签订商标许可协议，继续使用部分明治商标。

澳亚集团以奶牛养殖和原料奶生产为核心业务，也从事乳制品销售和分销。此次收购意味着其将进一步补充下游制造能力，向乳制品加工环节延伸。

由于明治中国持有澳亚集团约15.85%的股份，是其主要股东，本次收购构成关连交易，仍须获得独立股东批准。

以购买价上限3.5亿元计算，目标集团对应2025年末约5.48亿元未经审计备考净资产，隐含市净率约0.64倍，较五家可比A股乳企1.31倍的市净率中位数折让约51.1%。

折价背后是目标业务持续亏损。

2024年和2025年，目标集团除税后亏损分别约为1.49亿元和1.56亿元。澳亚因此选择市净率作为主要估值依据，认为市盈率及EV/EBITDA难以准确反映其制造资产价值。

这笔交易需要放在中国乳业上下游关系的变化，以及行业周期的修复进程中来看。

六年前，双方合作的方向恰好相反。

2020年，明治以2.544亿美元收购澳亚集团上市前主体AustAsia Investment Holdings 25%的股份。

当时，明治称其中国业务销售稳步增长，冷藏牛奶业务在华东市场增长显著。公司一边扩建苏州工厂、筹建天津工厂，一边通过入股上游牧场保障优质原料奶供应。

当时的逻辑是，下游乳企向上游延伸，以支撑其在中国市场的扩张。

六年后，交易角色发生调转。明治拟将持续亏损、产能利用率较低的乳制品业务出售给澳亚；澳亚则希望通过接手两座工厂及现有销售网络，为自产原料奶增加内部消化渠道。

这一变化背后，是中国乳业供需关系的变化。过去四年，原料奶供给增长与终端需求疲软叠加，行业进入较长的下行周期。

2025年，全国牛奶产量仍同比增长0.3%至4091万吨，但乳制品产量下降1.1%，主产省生鲜乳价格同比下降7.8%。

随着奶牛存栏持续去化，2026年过剩原料奶喷粉量有所下降，奶价开始出现企稳迹象，但供需压力尚未完全消化。

对澳亚而言，向下游延伸是一种主动对冲。

2025年，澳亚实现收入34.68亿元，同比下降5.9%；奶价下滑致使占比超四分之三的原料奶业务收入下滑7.3%。

同期，澳亚奶牛存栏量下降8.2%至11.22万头，但成母牛数量仅下降1.6%，单头年化产奶量反而提高0.7%至14.1吨。

收购完成后，澳亚可以将更多自产原料奶导入下游工厂，提高产能利用率、摊薄固定成本，同时减少对第三方客户的依赖。

但其面临的经营风险也将进一步延伸至产品、渠道和品牌经营。

目标业务已经连续两年亏损，澳亚不仅要提高工厂利用率，还需要解决终端需求、产品结构和渠道效率等问题。

对一家长期以上游牧业为核心的公司而言，收购完成只是纵向整合的开始。

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据追风交易台消息，瑞银在7月22日发布的A股策略报告中指出，近期A股科技板块及相关指数出现大幅回调，背后有三重压力叠加。

第一，全球科技板块剧烈波动，全球主要股市隐含波动率同步飙升。第二，部分短线投资者在2026年上半年积累了可观涨幅后选择获利了结。第三，科技板块交易拥挤度持续攀升——瑞银数据显示，大科技板块（含电子、通信、计算机、国防）占全部A股市值和成交额的比例在2026年上半年快速上升，均创历史新高——这种拥挤本身就会在市场波动时放大抛压。

基本面没有变，盈利改善趋势仍在

瑞银强调，尽管市场短期剧烈波动，A股整体及科技板块的盈利改善趋势并未改变。

具体数据上，瑞银预计全部A股盈利同比增速将从2025年的3.9%提升至2026年的11%。已披露的2026年一季报显示，非金融A股净利润同比增长11.8%，而2025年全年仅为+0.8%，盈利加速回升的信号明确。

科技板块方面，市场对创业板指2026年盈利增速的一致预期，年初至今已上调33个百分点；科创50的上调幅度更大，达到112个百分点。瑞银认为，全球AI仍处于快速发展的早期阶段，科技板块的盈利上修趋势仍在延续。

政策层面，"十五五"规划将科技自立自强列为重大目标，2026年世界人工智能大会期间的信号，均体现了政策层面对科技产业的持续支持。

ETF大额净流入，“国家队”再度现身

市场大跌期间，资金并未单向出逃，反而有大规模资金借道ETF入场。

瑞银注意到，7月6日至20日，全部A股权益类ETF合计净流入超过3674亿元人民币。与此同时，多只宽基ETF的单日成交额出现明显放量。

值得关注的是，此轮净流入的结构与2024至2025年那轮有所不同。上一轮净流入主要集中在沪深300 ETF，而此次净流入分布更广，沪深300 ETF、创业板ETF、科创50 ETF均获得大规模净流入。

7月19日晚间，中国诚通和中国国新两家国有资本运营公司相继发声，表示看好中国资本市场并将增持A股；多家保险公司也表态将维护资本市场稳定。

融资余额快速下降，去杠杆接近尾声

这轮调整中，市场最担心的问题之一是杠杆风险。瑞银的判断是：去杠杆可能已基本完成。

数据显示，截至2026年7月20日，全部A股融资余额为2.70万亿元，较6月25日创下的历史峰值3.01万亿元，已快速下降3124亿元。

分板块看，大科技板块融资余额从6月26日的1.1万亿元降至7月20日的9449亿元，快速减少1527亿元。

对于部分投资者担忧的杠杆水平问题，瑞银进一步做了横向比较：大科技板块、创业板、科创板的融资余额占各自流通市值的比例，与全市场整体水平相比并无实质性差异，并未出现异常集中的杠杆风险。以科创板为例，截至7月20日，融资余额占流通市值比例为5.8%，处于历史合理区间。

瑞银的结论是：随着融资余额快速下降，A股去杠杆进程可能已大体完成。

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7月22日盘前，滔搏宣布收到耐克正式通知，其在中国内地的耐克产品线上平台销售将于2027年1月1日起全面终止。

这项业务约占滔搏上一财年总收入的22%。以其257.4亿元收入计算，相关规模约为56.6亿元。滔搏预计，此次调整将在短期内对公司业务造成重大负面影响。

终止滔搏授权只是耐克重构中国市场的第一步。

耐克集团副总裁、大中华区总经理申凯希在最新署名文章中表示，自2027年1月起，耐克将以天猫、京东、抖音官方旗舰店，以及Nike官网和App为核心，重构中国数字渠道。除部分授权合作伙伴外，其他合作伙伴运营的线上店铺将逐步停止销售耐克产品。

耐克发言人进一步向路透表示，公司在中国共有16家门店合作伙伴，合计运营数千家耐克门店，其中大多数将停止线上销售。

这是一场明确的渠道收权。

疫情以来，耐克及其经销商加速向线上迁移，迅速扩大的店铺和分销网络带来了销售规模，也让价格和品牌表达逐渐失序。

大型经销商依靠进货和返利优势扩大线上销售，在库存压力下又通过折扣加快周转。平台补贴、直播促销和经销商清货相互叠加，同一款产品在不同店铺形成明显价差，消费者也越来越习惯等待打折。

申凯希坦言，耐克在中国的市场呈现已经“过于分散”，此前部分举措带来的消费体验不够一致、可信，也未能实现预期增长。

耐克希望通过统一官方入口，重新掌握新品发售、折扣节奏、品牌叙事和会员运营。申凯希向路透表示，此举旨在重建消费者信任，并提高全价销售。

耐克选择此时挥刀与中国市场持续承压有关。

截至2026年5月31日的2026财年第四季度，耐克大中华区收入按汇率中性口径下降17%，降幅较上一季度的10%进一步扩大。

但渠道收权可以减少价格混战，却无法直接创造需求。在部分分析师看来，耐克在中国面临的不只是分销体系过于分散，更关键的问题是产品吸引力不足。

因此，在重整线上渠道的同时，耐克选择加快产品和零售端的本地化。

申凯希透露，近期耐克已任命大中华区首位本地产品创新副总裁，负责为中国消费者设计、开发并在中国制造产品。

这意味着，耐克的本地化将从春节配色、区域营销和运动员合作，进一步进入产品定义和开发环节。

过去六个月，耐克在中国推出ACG Basecamp、ROOKIE Kids等新概念门店，并升级上海House of Innovation旗舰店。

未来六个月，公司还将推出由本地团队主导的新零售概念，加强本地活动和区域团队投入。

耐克与经销商并未全面切割。Nike和Jordan实体门店仍是品牌体验的核心场景，滔搏等合作伙伴将继续承担线下运营、本地服务和城市覆盖。

耐克已经拿回价格和品牌呈现的主动权。但其能否真正重新取得市场份额，最终仍取决于本地化提速之后，能否推出让中国消费者买单的产品。

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7月22日，据The Information报道，英伟达多位高管近期接受了媒体的实地探访，详细披露了Vera Rubin的量产进展与技术细节。

英伟达高级副总裁Andrew Bell表示，Vera Rubin的生产制造过程明显优于上一代Blackwell产品，并对此次推进的顺利程度持乐观态度。

Vera Rubin机架的量产节奏，将对英伟达未来营收产生决定性影响。按最大产能估算，潜在营收规模远超英伟达现有季度业绩，市场对其商业前景的关注度持续升温。

据The Information报道，CoreWeave、微软、OpenAI、Anthropic和SpaceXAI等数十家客户已率先收到少量Vera Rubin测试机架，每个机架搭载72块GPU。

在定价方面，一位买家透露，每个Vera Rubin机架的售价区间为700万至800万美元，相比之下，目前旗舰产品Grace Blackwell 300机架的售价约为500万美元，涨幅显著。

媒体记者在探访英伟达位于圣克拉拉总部期间，还前往一处半保密测试站点，现场看到约30个服务器机架正在运行，其中许多为Vera Rubin，英伟达高管表示OpenAI正在使用其中部分机架。

从外形来看，一个Vera Rubin机架的体积约与一个高文件柜相当，重量却高达4000磅，相当于一辆皮卡车。

与Blackwell推出时遭遇的重重挫折相比，Vera Rubin的生产制造进展明显更为平稳。

英伟达高级副总裁Andrew Bell在接受采访时坦言，Blackwell当初"几乎把一切都搞崩了"——硬件出问题，软件出问题，诊断系统出问题，制造环节也出问题，最终不得不推倒重来。

Bell表示，Vera Rubin在设计上做出了重要改进：机架几乎不含线缆，并引入机器人系统承担大部分组装工序，这将大幅降低组装难度，从而提升生产效率和良率。

他对Vera Rubin能够规避Blackwell所遭遇的技术瓶颈持审慎乐观态度。

在产能规划方面，Bell透露，英伟达目前合作的十余家制造合作伙伴最终将具备每天生产多达1000个Vera Rubin机架的能力。

按此产能粗略测算，单季度潜在营收将至少达到6300亿美元，而英伟达在今年4月季度的实际营收为820亿美元。

不过，具备最大产能并不意味着届时将以该速度实际交付，实际出货量仍将取决于客户需求与安装节奏。

英伟达副总裁Ian Buck表示，公司在GPU分配上的决策与客户是否在物理层面做好了安装服务器的准备直接挂钩，并以玩笑口吻暗示，最终的分配决策权归属CEO黄仁勋。

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OpenAI的AI模型在一次内部关于网络攻击能力的测试中“失控出逃”，突破沙盒隔离，入侵了AI开源平台Hugging Face的生产系统。OpenAI将此定性为“前所未有的网络安全事件”。

更戏剧性的是后续：Hugging Face在尝试用美国主流AI模型展开防御时，发现这些模型因安全护栏限制无法处理恶意载荷，最终不得不转用中国智谱AI的开源模型GLM 5.2完成溯源分析。

总的来说就是，OpenAI的模型自己“越狱”跑出去黑了别人的系统，被攻击方还得用中国模型来救场。

这一事件迅速在硅谷和华盛顿引爆讨论——美国AI的安全护栏，究竟是在保护用户，还是在拖累防御者？

双方联名发布的博客文章截图：《OpenAI 和 Hugging Face 合作解决模型评估过程中发生的安全事件》

模型越狱过程：逃跑去作弊“抄答案”

事件发生在OpenAI对旗下模型进行网络攻防能力评估期间。

参与测试的模型包括已公开发布的GPT-5.6 Sol，以及一款能力更强的未发布模型。为了测量模型的极限能力，OpenAI在测试中关闭了通常用于阻止高风险网络行为的生产分类器。

测试基准名为ExploitGym——一个网络安全能力评测平台。模型的任务是在其中找到解题答案。

问题在于，模型找答案的方式超出了预期。

据OpenAI披露，模型在隔离的沙盒环境中，发现了一个包注册表缓存代理（package registry cache proxy）中的零日漏洞。这个代理是沙盒内唯一被允许与外部通信的组件，正常情况下仅能访问公共代码仓库。

然后，模型就从这里找到了突破口。模型利用这个漏洞，突破隔离，获取了开放互联网访问权限。

随后，模型自行推断出Hugging Face可能存有ExploitGym的答案，主动发起攻击——利用窃取的凭证和零日漏洞，找到了Hugging Face服务器上的远程代码执行路径，直接从其生产数据库中取走了测试答案。

OpenAI表示，

所有证据显示，模型高度专注于为ExploitGym寻找解题方案，为此不惜采取极端手段。

模型识别并串联了OpenAI研究环境和HuggingFace生产基础设施中的多个漏洞，直接从HuggingFace的生产数据库中获取了测评答案。

简而言之：

整个过程，没有人类下指令，没有人类介入。

X上网友的评论一针见血：

OpenAI对模型说：去看看你擅不擅长黑客。模型：（真的去黑了东西）。OpenAI：你为什么要这样做？？？

还有网友反讽道：哇！OpenAI安全措施做得太棒了，我现在原意把银行账户权限交给他们来管！

护栏困境：美国模型帮不上忙，中国模型出手了

Hugging Face的安全团队在发现攻击后，第一反应是调用一款美国头部AI公司的前沿模型协助分析。

结果碰壁了。

Hugging Face在博客中写道，这些模型"无法区分事件响应人员和攻击者"，其安全护栏直接阻止了对恶意载荷的检查。

于是，团队转向了中国智谱AI旗下的开源模型GLM 5.2，部署在自有基础设施上，分析了攻击者留下的逾1.7万条日志记录，最终完成了溯源和取证重建。

Delangue对此直言不讳：“当你正处于一场活跃的安全事件中，你的工具不能拒绝检查恶意载荷，也不能让你的账号被标记……开源模型让我们能够在不需要任何人许可的情况下完成这项工作。”

他还说：“攻击者已经在使用智能体，而且显然不遵守任何护栏。防御者需要同等的能力，开源是将这种能力最快速地交到所有人手中的方式，而不仅仅是最大的公司。”

GLM 5.2是智谱AI于今年6月中旬发布的模型，其性能与Anthropic的Claude Opus 4.8及OpenAI的GPT-5.5相当。

网友们也是没放过OpenAI，除了智谱，还可以叫 Kimi K3来救场，因为cluade是不会来救你的。

如果你被OpenAI攻击了，你必须用中国模型，因为Claude不会帮你。

全程无人指令：这是一次真正的自主攻击

这次入侵的另一个关键细节：全程没有人类下达攻击指令。

Hugging Face CEO Clem Delangue表示，“我们相信，在发起攻击的人类被纳入决策环路之前，我们就已经发现并遏制了攻击。这也是我们能够更轻松赢得这场网络安全战役的原因之一。”

他进一步指出，“这证明了在AI智能体时代，速度将是网络安全防御的关键。”

Hugging Face表示，攻击者通过其数据处理管道进入系统——这是AI平台中“暴露面尤为突出”的一个环节。攻击者随后在云端建立了一系列临时沙盒环境，在其中执行攻击计划。

目前，Hugging Face仍在评估攻击的完整影响范围。已知攻击者访问了有限的内部数据集和凭证，但尚未发现公开的用户可见模型遭到篡改。

护栏之争：安全还是绊脚石？

这一事件迅速成为美国AI政策辩论的新燃点。

前特朗普政府AI与加密事务主管David Sacks在X上转发了这一事件，并写道：“没有理由在中国模型能够轻松处理的任务上限制美国模型。我们只是在让自己变得更没有竞争力。”他还专门针对Hugging Face事件表示：“护栏实际上损害了防御性安全。”

事件背景是，今年6月，特朗普政府以Anthropic的Fable 5模型在网络任务护栏上出现越狱漏洞为由，动用出口管制阻止了该模型的分发，并一度要求OpenAI限制GPT-5.6 Sol的发布，直至OpenAI能够提供充分的护栏保证。

与此同时，批评者的声音也不小。

安全工程师Niels Provos直接说：“这不应该发生。我希望前沿实验室在教模型编写安全基础设施上，能花和教它们利用漏洞同样多的时间。”

安全顾问Davi Ottenheimer则更为犀利：“'高度隔离'和'从我们留下的那个唯一漏洞逃脱'，这两件事不可能同时为真。”

OpenAI的回应与后续措施

OpenAI在与Hugging Face联合发布的声明中表示，正在采取一系列补救措施：

在漏洞修复期间，对基础设施配置实施严格管控，代价是研究速度放缓；与Hugging Face联合开展取证调查；已向相关第三方软件供应商负责任地披露了被利用的零日漏洞；将Hugging Face纳入“可信访问计划”，支持其利用OpenAI模型能力强化防御。

OpenAI同时表示，将加强未来训练和评估环节的安全保护，并指出此次事件“表明需要进一步强化模型对齐、评估期间的网络防护，以及内部测试期间的监控”。

Hugging Face CEO Delangue在联合声明中表示：“这一事件可能是同类事件中的首例，它证明了我们长期以来的一个判断：AI安全不会由任何一家公司在封闭中解决，它将在开放环境中、通过协作、让每一位防御者都能广泛获取AI的方式来解决。”

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追风交易台消息，7月21日，摩根士丹利Adam Wood团队发表研报，微软Azure云业务增长即将进入加速通道，Copilot商业化路径也正从单一座位收费演变为三轮驱动的扩张机会。

研报指出，以当前股价计算对应的隐含市盈率（PE）仅约16倍，但对于一家盈利增速料超20%的科技龙头而言，16倍PE明显低估了其内在价值。

虽然该行近期因考虑到毛利率承压、资本支出与债务增加，将微软12至18个月的目标价从650美元下调至600美元，但仍维持“增持”评级，仍较当前股价隐含约50%的上行空间。

简单来说，“16倍PE”意味着市场目前给微软的估值被严重低估了。

这个数字是拿微软当前402.29美元的股价，除以摩根士丹利预测的2028财年每股收益23.86美元计算出来的。

在美股估值逻辑中，合理的市盈率（PE）通常应该匹配公司的盈利增速，即PEG等于1。

微软2028财年的预测增速高达21.6%，正常情况下至少能拿到 21倍以上的PE。而同类大市值软件公司因为确定性高，市场甚至给到了1.4倍PEG，相当于把21.6%的增速放大到30倍左右的PE。

相比之下，市场只给微软不到17倍的远期市盈率，意味着你用买慢速增长公司的便宜价格，买到了每年增长超20%的高增长巨头。

摩根士丹利认为这种定价逻辑存在明显偏差。如果保守按照低于同行的1.2倍 PEG（对应约25倍PE）重新评估，用2028财年预测的23.86美元收益乘以25倍 PE，微软的合理目标价应该在600美元左右。

Azure增长预期改善，是摩根士丹利看多微软的最重要催化剂之一。

（微软Azure人工智能变现模式）

过去一年，Azure增长的瓶颈在于供给不足。微软管理层持续强调，客户需求始终超过可用产能，公司同时需要在Azure外部客户服务、第一方应用（如Copilot）及内部研发之间平衡算力分配。

微软CFO Amy Hood曾在F2Q26财报电话会议上披露，若将Q1和Q2新上线的GPU全部分配给Azure，该季度Azure增速将超过40%，而非已公布的38%（按固定汇率计算）。

随着新增产能陆续投产，摩根士丹利认为这种供给约束正在缓解，Azure增长有望迎来持续加速。

管理层已给出2026年下半年Azure增速环比上半年加速的指引，且信心足够明确。

摩根士丹利因此上调Azure收入预测，预计28财年和29财年Azure及其他云服务收入分别达到2149亿和3059亿美元，较市场一致预期高出5%和7.8%。

（摩根士丹利上调未来年度的Azure营收预测）

分析师认为，市场低估了此次Azure加速的幅度与持续性。历史上，积压的受限需求一旦产能释放，往往会带动增长超预期并维持更长时间。

Copilot的变现逻辑正在发生结构性转变，摩根士丹利认为这是微软历史上最重要的ARPU（单用户平均贡献收入）扩张机会之一。

过去一年，Copilot的主要议题是产品市场契合度与企业部署规模是否可行。如今，讨论焦点已转向商业化路径与长期收入规模。

摩根士丹利将Copilot驱动的ARPU增长概括为三个引擎：

• 其一，M365 Copilot直接座位数扩张；
• 其二，企业客户向更高价值的M365 E7订阅迁移；
• 其三，基于AI Agent、工作流自动化等消费量计费的变现模式。

E7 SKU的推出是这一战略演进的核心节点。E7将E5、Copilot及Agent365打包为一体，类似于当年E3向E5的升级浪潮，有望开启新一轮多年期的企业软件升级周期，并同时推高ARPU与Copilot渗透率。

摩根士丹利最新CIO调查显示，目前已有47%的企业使用E5授权，7%使用E7；而未来一年，预期迁移至E5和E7的比例将分别升至50%和21%。

（摩根士丹利预计明年E5和E7许可证的订阅率将分别达到50%和21%）

从需求端来看，88%的CIO在摩根士丹利最新调查中表示将在未来12个月部署M365 Copilot，较上次调查25年四季度的80%以及更早一年的72%显著提升。

（88%的首席信息官预计在未来12个月内会使用Microsoft 365 Copilot）

摩根士丹利由此大幅上调Copilot预测：预计26财年 Copilot收入约44亿美元，29财年增至约225亿美元。

毛利率是市场对微软最普遍的担忧之一，但摩根士丹利认为这一压力被过度解读。

该行将27财年至29财年毛利率预测分别下调至65.7%、64.4%和63.4%，主要原因包括：Azure AI及Copilot收入占比提升、AI相关折旧费用上升，以及大规模基础设施建设期的成本前置效应。

然而，摩根士丹利同时指出，运营费用的持续管控足以对冲毛利率压力，使经营利润和每股收益增速仍维持在20%以上水平。27财年至29财年经营利润率预测分别为46.5%、46.7%和47.2%，呈现温和扩张趋势。

历史参照同样支持这一判断。微软云业务毛利率在FY14建设高峰期一度跌至负值，但此后随着产能利用率提升、软件效率改善和规模效应显现，毛利率持续回升，至23财年已升至70%以上。

（Azure Al的利润率走势优于同期Azure的利润率）

CFO Amy Hood曾多次表态，当前AI业务毛利率水平明显优于云计算过渡期的同一阶段，并在2026年4月的财报电话会议上重申：

AI业务的毛利率比我们当初经历云过渡时更好，并且始终保持如此。

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据追风交易台，摩根士丹利在最新研究报告中表示，蔚来芯片部门神玑科技（GeniTech）于2026年世界人工智能大会（WAIC）上首次以独立品牌形象登台，将自身定位从车载智驾芯片供应商扩展为覆盖具身智能与推理计算的全域AI芯片平台。这一战略转型标志着蔚来的股票叙事正逐步从"现金消耗型电动车企"向"垂直整合AI芯片平台"迁移，构成值得密切关注的估值重塑向量。

摩根士丹利维持对蔚来港股的增持评级，目标价港币58元，较7月20日收盘价港币39.26元有约48%的上行空间。分析师Tim Hsiao团队指出，神玑科技的外部融资有望缓解蔚来沉重的研发支出压力，进而支撑公司实现2026年盈利目标。

神玑科技：从车载芯片到全域AI平台

神玑科技在WAIC 2026上的首次独立亮相，是此次估值逻辑重构的核心触发点。

管理层在大会上将神玑科技定位为横跨三大领域的全场景硅基平台：智能辅助驾驶、具身智能以及智能体推理。管理层将其称为中国唯一同时覆盖上述三个领域的芯片厂商。

产品线方面，神玑科技目前围绕NX9031系列展开布局。高端型号NX9031X主攻辅助驾驶，已搭载于蔚来及旗下子品牌Onvo的全部车型，累计出货量突破30万颗。中端型号NX9031U基于同一5纳米车规级制程，在风冷条件下可提供最高800 TOPS等效算力，并为面向机器人感知规划、智能计算及先进制造的"睿动"具身智能开发平台提供算力支撑。此外，神玑科技还推出了分布式智能体平台，并配套NX9031C/NX6031感知芯片。

摩根士丹利认为，对投资者而言，真正关键的是神玑科技从驾驶场景向人形机器人训练推理、无人驾驶物流及高算力终端等工作负载的迁移——这些恰恰是能够拓宽汽车供应商可寻址市场、赋予成长故事上行空间的相邻赛道。

融资与降本：双重利好支撑盈利路径

神玑科技的商业化进展，正在从融资与成本两个维度为蔚来提供实质性支撑。

融资层面，神玑科技自2025年6月完成分拆以来，已累计吸引外部资金近人民币30亿元，今年2月完成的外部融资轮将其投后估值定格于约人民币83亿元。外部资本的持续注入有助于分担蔚来集团的研发重负，为公司实现2026年盈利目标创造条件。

成本层面，自研芯片对进口算力的替代效应同样不可忽视。报告指出，单颗NX9031的算力相当于四颗英伟达Orin处理器，每增加一颗出货量均可将固定研发成本摊薄至更大的销量基数之上。值得关注的是，神玑科技已于2025年底开始向第三方汽车芯片厂商授权NX9031技术，由此新增了一层版税收入来源。规模效应叠加自供能力，将使蔚来的芯片业务逐步从拖累利润转变为保护利润的力量。

估值重构：芯片业务成为独立看涨期权

蔚来目前持有神玑科技约63%的控股权，这意味着芯片业务已成为上市公司内部一个日益清晰可见的看涨期权，与汽车主业并行存在。

摩根士丹利对蔚来港股设定的基准情景目标价为港币50元，对应2026年预期市销率0.8倍，预计公司将于2027年实现盈利。牛市情景下目标价为港币109元（对应1.8倍2026年预期市销率），熊市情景下目标价为港币21元（对应0.3倍）。

财务预测方面，预计蔚来2026年营收约为人民币1286亿元，EBITDA转正至约人民币26亿元，净亏损收窄至约人民币33亿元；2027年有望实现净利润转正。主要上行风险包括：蔚来品牌及Onvo销量超预期放量、ADAS服务渗透率加速提升；主要下行风险则包括：销量不及预期、运营效率改善迟缓，以及行业整体估值承压。

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据追风交易台，巴克莱在7月21日发布的跨资产研究报告中指出，油气价格是厄尔尼诺周期中反应最快的品种——历史上，厄尔尼诺往往带来北半球暖冬，压低供暖需求，并抑制大西洋飓风活动，从而同步拖累天然气与原油价格。与此同时，棕榈油、椰子油和橡胶等集中于东南亚的热带农产品，则展现出最强的历史上行弹性，强厄尔尼诺事件发生后18个月内，上述品种价格涨幅可达30%至40%。

巴克莱的分析框架将大宗商品的厄尔尼诺响应划分为三个层次：能源品种率先反应，热带农产品随后跟进，工业金属的响应则明显滞后，往往在事件发生一年后才显现。这一时序差异，为投资者提供了分阶段布局的参考路径。值得注意的是，报告同时提示，历史价格变动仅反映统计规律，并非对未来走势的预测，宏观环境、供需基本面及地缘政治等因素均可能主导个别事件的实际结果。

油气：最先反应，但方向向下

在厄尔尼诺周期中，天然气和原油是价格响应最为迅速的品种，但方向与热带农产品截然相反——历史数据显示，两者价格均倾向于走弱。

分析显示，厄尔尼诺条件下，欧洲天然气价格历史上较趋势水平低9%至28%，强度越大，偏离幅度越显著。其传导机制清晰：厄尔尼诺带来北半球暖冬，削减供暖需求，推高欧洲冬季末库存，进而压低夏季液化天然气（LNG）补库需求。若2026/27年冬季偏暖，欧洲冬末库存可能大幅高于正常水平，对气价形成持续压制。

美国天然气方面，强厄尔尼诺事件历史上对暖冬的预测能力强于其他天气条件。2015-16年厄尔尼诺指数达2.8，当年冬季供暖度日数（HDD）较前七年均值下降16%。当前气候模型显示，本轮厄尔尼诺指数可能追踪至+3至+4，意味着冬季HDD存在15%至20%的下行风险，对应约4至5 Bcf/d的需求损失。叠加二叠纪盆地价格不敏感的伴生气供应持续增长，美国气价下行风险显著。

原油方面，油价更应被视为"拉尼娜敏感型"而非"厄尔尼诺敏感型"商品。厄尔尼诺期间，油价历史上较趋势水平低5%至30%；而在拉尼娜阶段，油价历史均值则高出趋势水平17%至40%。厄尔尼诺后期油价的上涨，很大程度上反映的是随后拉尼娜阶段的驱动，而非厄尔尼诺本身的滞后效应。

热带农产品：弹性最大，高确信度交易

巴克莱将棕榈油、椰子油和橡胶列为整个大宗商品体系中厄尔尼诺敏感性最强、历史确信度最高的品种。三者的共同特征是：生产高度集中于东南亚，而该地区恰恰是厄尔尼诺带来高温干旱冲击最为集中的区域。

棕榈油是最高确信度厄尔尼诺交易品种。印度尼西亚和马来西亚合计占全球供应量近90%，马来西亚棕榈油局（MPOB）研究估计，平均厄尔尼诺事件可使棕榈油产量下降约3%、库存减少约2.5%，价格上涨约10%。历史分析进一步显示，强厄尔尼诺事件发生后12个月，实际价格涨幅约为26%，18个月后升至近40%；极强事件样本则显示12个月涨幅约34%。值得关注的是，棕榈油价格往往在厄尔尼诺事件本身期间低于趋势水平，意味着事件启动阶段反而是布局窗口，而非价格表现最强的时段。

椰子油的生产高度集中于菲律宾和印度尼西亚。美国农业部（USDA）估计，2024年厄尔尼诺使菲律宾椰子油产量下降近12%。分析显示，温和厄尔尼诺事件后12个月，实际椰子油价格上涨约16%，18个月后约25%；强厄尔尼诺对应18个月涨幅约33%，极强事件样本则显示涨幅可达50%至60%。

天然橡胶（RSS3）方面，泰国、印度尼西亚和越南合计占全球供应量的大部分。厄尔尼诺带来的高温干旱会降低乳胶流量、缩短割胶季节，压低产量。2023-24年厄尔尼诺期间，泰国产量估计下降约10%，印度尼西亚下降约15%。历史分析显示，温和厄尔尼诺事件后一年，橡胶价格涨幅约8%至10%，强厄尔尼诺对应涨幅约15%至20%，统计关系稳健，但单次事件间的涨幅差异较大。

大豆油的响应逻辑有所不同。大豆主产区集中于美洲，厄尔尼诺通常对美洲产区有利，但大豆油与棕榈油、椰子油在全球食品和生物燃料市场直接竞争，因此其价格受热带油脂供应收紧的溢出效应影响显著。巴大豆油对厄尔尼诺的敏感性高于大豆本身，但低于棕榈油和椰子油。

大米方面，厄尔尼诺通过削弱印度夏季季风、增加印度、泰国、越南、印度尼西亚和菲律宾等主产区的干旱风险来影响价格。温和厄尔尼诺事件后12至18个月，实际大米价格历史涨幅约5%至8%，强厄尔尼诺对应涨幅约10%至20%。

工业金属：响应滞后，铝最为突出

与农产品不同，工业金属对厄尔尼诺的响应普遍滞后，且信号强度参差不齐。铝是工业金属中厄尔尼诺敏感性最为清晰的品种，铜的信号则相对微弱。

铝的传导机制明确：中国云南省承载约660万吨/年的原铝产能（占全球原铝产量约9%），该省电力供应高度依赖水电（占比约60%至70%）。厄尔尼诺系统性削弱孟加拉湾夏季季风，导致云南水库蓄水不足，进而迫使冶炼厂削减产能。2015-16年干旱导致约30万吨产能削减，2023-24年干旱则导致约115万吨产能削减令。若本轮超级厄尔尼诺重演20%的削减幅度，约130万吨铝产量面临风险，占全球供应量约1.7%。价格层面，铝在厄尔尼诺事件本身期间往往偏软，但随后在一至两年内逐步走强。

铜方面，智利北部阿塔卡马/安托法加斯塔/塔拉帕卡地区集中了约420万吨/年的铜产能（占全球供应量约17%），恰好是2015年3月洪灾的重灾区。若2026-27年超级厄尔尼诺峰值出现在2026年10至11月，高风险降雨窗口将落在2027年2至4月。然而，历史分析显示铜价与厄尔尼诺的统计关系相对薄弱，宏观经济环境、中国需求及能源转型投资对铜价的影响远大于天气因素。

动力煤的响应最为滞后。历史数据显示，煤价往往在厄尔尼诺事件发生后的第二年才出现明显走强，驱动因素包括亚洲水电发电量下降、降温需求上升以及海运市场趋紧。

其他农产品：信号复杂，需区分厄尔尼诺与拉尼娜效应

玉米、大豆、小麦、高粱等主粮品种对厄尔尼诺的响应较为复杂，巴克莱对这些品种的厄尔尼诺信号持审慎态度。

上述品种的共同特征是：厄尔尼诺往往改善美洲主产区的种植条件，导致价格在事件初期走弱；此后的价格回升，则很可能是随之而来的拉尼娜阶段所驱动，而非厄尔尼诺本身的滞后效应。对谷物和棉花的分析应重点关注事件发生后12个月内的价格响应，而非更长时间窗口。

可可的历史表现呈现出较高的事件间差异，少数几次重大供应冲击贡献了大部分观测到的价格信号，Robusta咖啡因主产区越南和印度尼西亚直接暴露于厄尔尼诺干旱风险，历史上强厄尔尼诺事件后12个月价格涨幅约7%至13%，但统计证据弱于棕榈油等品种。

拉尼娜——尤其是持续性拉尼娜——往往比厄尔尼诺本身产生更为清晰的市场响应。2020至2023年的持续拉尼娜期间，糖和能源等多个大宗商品市场出现了大幅波动。这意味着，投资者不仅需要关注当前的厄尔尼诺周期，还应密切跟踪其后可能出现的拉尼娜阶段所带来的市场机会。

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7月21日，据科技媒体The Information报道，Meta内部AI孵化器AAI Labs正在开发一款名为"Switchboard"的AI模型路由工具，其核心逻辑与OpenRouter的Auto Router产品高度相似——通过对任务难度评分，将简单请求分流至更廉价的小模型，从而降低整体推理成本。

Switchboard目前仍处于早期阶段，能否最终落地尚不确定。但据The Information获得的内部文件显示，Meta团队已明确提出两条潜在路径：一是在公司内部部署以压缩成本，二是面向大规模运行AI编程智能体的外部组织公开发布。

分析指出，这意味着该工具不仅是一项降本举措，也可能成为Meta在AI工具市场开辟新收入来源的尝试。

另据报道称，这一项目的提出，直接指向该公司当前面临的一个现实痛点：为每一个编程请求支付顶级模型的价格，包括那些本可由小模型轻松处理的简单任务。

直指痛点：推理成本是规模化部署的最大障碍

报道称，Switchboard项目的立项逻辑，在内部文件中被表述得相当直白："我们为每一个编程请求支付顶级模型的价格，包括那些简单的请求。"

文件进一步指出，大多数编程智能体任务完全可以由较小的模型处理，只有少数任务才真正需要前沿大模型的能力。然而现状是"所有请求都发往同一个模型，导致简单任务上的过度支出，或在复杂任务上表现不足"。

文件明确将推理成本定性为在公司内部更广泛部署智能体的"首要障碍"，并直言："成本是限制我们大规模运行智能体的关键因素。"

这一表述与Meta近期在AI支出管控上的一系列动作相互印证。据The Information此前报道，Meta今年6月曾通知员工，将在鼓励全公司更广泛采用AI工具仅数周后，开始对AI token用量设置上限，同时构建内部平台以追踪AI支出并执行token预算。

值得注意的是，Switchboard项目隶属于Meta旗下的AAI Labs，这是Meta Applied AI Engineering团队下设的内部孵化机构，于今年3月正式成立。据The Information审阅的内部文件，该机制允许员工提交AI产品和服务提案，通过审批后由小团队负责构建，并有机会对外公开发布。

截至今年7月，AAI Labs已累计批准约200个项目，涵盖消费者产品、开发者工具和内部基础设施三大方向。Switchboard正是其中之一。

这一机制折射出Meta CEO扎克伯格的更宏观战略构想——借助AI让小团队快速构建产品。扎克伯格今年4月曾对分析师表示，AI智能体意味着"小团队可以取得非常快速的进展"，并预测这项技术将推动"大量创新"。他还表示，Meta可能打造多达50款新应用。

模型路由赛道：OpenRouter之外，巨头纷纷入局

Switchboard所瞄准的模型路由赛道，正在吸引越来越多的关注。

OpenRouter凭借帮助开发者以更低成本访问多种AI模型，已在开发者群体中积累起相当人气。据The Information上周报道，OpenRouter已与一家规模更大的科技公司就潜在收购事宜展开讨论，相关交易可能将其估值推升数十亿美元——该公司今年4月的估值为13亿美元。

模型路由概念在更广泛范围内引发关注，源于OpenAI发布GPT-5时内置的路由功能——该功能可在用户提示相对简单时自动切换至更廉价的模型。此后，Databricks和Palantir等公司也相继开发了各自的路由工具，以管理成本、提升效率。

Meta此番自研Switchboard，既是对自身成本压力的主动回应，也是在这一快速升温的赛道上布局自有能力的战略选择。

更大野心：AI投资寻求多元变现

Switchboard项目的背后，是Meta将庞大AI投入转化为新工具、新业务和新收入来源的整体诉求。

Meta此前预计，今年在AI基础设施及其他设备和设施上的支出可能高达1450亿美元，较2025年的水平翻逾一倍。与此同时，Meta正在对工程团队进行重组，以强化AI开发能力。

AAI Labs孵化的项目不止于Switchboard。据The Information获得的另一份内部文件，AAI Labs还在开发一款面向驾驶者的AI导览应用，可通过Apple CarPlay和Android Auto运行，利用AI解说附近地标并允许驾驶者提问。

文件将该产品定位为Instagram地图体验的延伸，未来或整合基于位置的Reels内容、旅行推荐，乃至Meta Ray-Ban智能眼镜。

报道称，这些项目共同勾勒出Meta的路径：以员工创意为起点，快速原型化AI产品，再择机向外部市场推出——在控制成本的同时，探索广告业务之外的增量收入空间。

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周二，英伟达披露，Vera CPU在代理式AI任务上的性能较x86芯片高出近一倍，延迟改善幅度达六倍。与此同时，云计算合作伙伴CoreWeave的早期生产测试显示，Vera Rubin NVL72平台在运行DeepSeek R1模型时，每兆瓦算力产生的token吞吐量较上一代基于Blackwell架构的GB200 NVL72系统提升10倍。

上述数据的发布时机颇具深意。AMD将于本周四在旧金山举行年度产品发布会"Advancing AI"，英伟达此时集中释放性能数据，被外界普遍解读为一次有意为之的市场造势。对于正在评估下一代AI基础设施投资的云厂商和企业客户而言，这批数据将直接影响其采购决策。

与此同时，英伟达亦正式公布Vera CPU已于6月完成首批交付，客户涵盖OpenAI、Anthropic和SpaceX。这标志着英伟达正式将触角延伸至CPU市场，对AMD和英特尔的传统地盘发起直接冲击。

Vera CPU亮相：英伟达正式进军服务器CPU市场

英伟达周二公布了数据中心CPU产品Vera的完整规格、基准测试结果及架构信息，这是潜在客户全面评估该芯片所必需的关键数据。该公司表示，Vera芯片已于6月向OpenAI、Anthropic和SpaceX等客户完成交付。

Vera是英伟达首颗从核心层面自主设计的服务器CPU，采用代号为"Olympus core"的定制微架构，而非沿用Arm提供的现成设计方案。

英伟达Vera产品市场负责人Hannah Coutand介绍，该芯片的设计重心在于单核速度、高内存带宽和低延迟，目标是"使代理能够尽快返回GPU，并保持GPU始终处于高度利用状态"。在硬件规格层面，Vera功耗在250瓦至450瓦之间，每颗芯片最高支持1.5TB低功耗内存。

在最新公布的基准测试中，英伟达展示了Vera相较于x86芯片在代理式AI任务上实现1.9倍性能提升，延迟降低6倍。英伟达还表示，Vera在部分行业标准基准测试中超越AMD旗舰EPYC Turin CPU近100%。此前，英伟达亦称Vera在AI代理任务的整体性能上较x86芯片高出50%。

Vera的推出是英伟达垂直整合战略的最新一步。Wolfe Research估算，Vera芯片单颗均价约为5000美元，预计今年出货量约达130万颗。英伟达超大规模计算副总裁Ian Buck表示，代理式AI使CPU变得"更加不可或缺"，并预测服务器CPU整体市场规模最终可能达到2000亿美元。

Vera Rubin实测：10倍能效跃升

CoreWeave于今年6月初完成了业界首次Vera Rubin NVL72的部署与验证，涵盖电力、冷却、网络和计算的全栈确认。此次披露的数据，是Vera Rubin NVL72硅片性能的首次公开实测结果。

测试以DeepSeek R1模型为基准，在相同交互响应目标下，Vera Rubin NVL72每兆瓦每秒生成的token数量达到GB200 NVL72的10倍。CoreWeave同时指出，针对Vera Rubin所做的优化也可回溯应用于GB200 NVL72系统，使后者在三个月内每兆瓦吞吐量提升逾四倍。英伟达表示，上述成果经过超过25万种独立配置、逾140万GPU小时的测试验证。

从架构层面看，Vera Rubin NVL72机架集成72颗Rubin GPU与36颗Vera CPU，通过260 TB/s全互联NVLink 6架构连接，并原生支持NVFP4精度。CoreWeave表示，这一效率提升意味着客户可在相同功耗预算内处理更多推理流量，或以更少电力运行相同负载，从而降低每token成本。

CoreWeave还披露了具体应用场景：一家全球网络安全公司预计以10倍的每瓦性能运行威胁检测推理；一家自主编程代理公司预计以大幅降低的token成本扩展代理任务；一家AI原生搜索引擎则预计在不突破响应时间限制的前提下向更多用户扩展实时搜索服务。

基础设施协同优化：软硬件一体化释放更大效能

英伟达强调，上述性能提升并非单纯依赖芯片本身，而是硬件与软件协同设计策略的综合成果。通过对完整基础设施和能源栈的动态优化，英伟达表示可在相同功耗范围内部署多40%的GPU。

在冷却方面，英伟达采用45°C闭环液冷系统，与标准冷却方式相比，每兆瓦每年可节约约400万加仑水。在网络层面，第六代NVLink 6互联架构在大型语言模型模拟解码吞吐量上较以太网架构高出2.3倍；Spectrum-X平台则实现了1.6倍更快的远程直接内存访问带宽，同时减少1.7倍的交换机数量，光功率效率提升五倍，可靠性提升十倍。

英伟达最新一代Spectrum-6平台已开始向CoreWeave、微软、Nebius B.V.、SpaceXAI Corp.和特斯拉等AI工厂客户交付。目前，英伟达正加速向谷歌云、微软Azure、Meta、Oracle云基础设施、戴尔科技、OpenAI和CoreWeave等客户和合作伙伴发货。

英伟达仍是CPU领域挑战者

尽管Vera的性能数据引人注目，英伟达在CPU市场仍面临显著的市场份额挑战。Gartner分析师Kevin Knox表示，AMD目前是企业级AI服务器CPU领域的主要竞争对手。据报道，英特尔在服务器CPU市场占有约66.8%的份额，AMD约为33%，且AMD正持续抢占市场份额，并与超大规模云服务商建立了深厚合作关系。

受代理式AI兴起带动的CPU需求预期提振，AMD和英特尔今年以来股价涨幅分别达到128%和149%，远超英伟达同期约8%的涨幅，成为2026年表现最亮眼的芯片股。

就现阶段而言，英伟达的主要云服务商合作伙伴名单中仅列出了Oracle，尚未涵盖其他主流云厂商。Hannah Coutand承认，Vera目前仍处于"早期采用阶段"，不过OpenAI计划最早本季度开始大规模部署Vera芯片。

Cambrian AI Research创始人Karl Freund将英伟达的战略意图概括为："他们的目的是让客户摆脱对英特尔或AMD CPU的依赖，而他们对这部分收入志在必得。他们选择专注于打造一款目前市场上其他任何人都尚未提供的独特CPU。"

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今年2月底以来，金价累计下跌约22%，但多项技术指标显示卖压正在衰竭。周线RSI已逼近超卖区域，日线图则出现RSI底背离信号。

与此同时，实物需求保持韧性，投机性多头仓位处于历史低位，市场整体情绪趋于冷漠。这一组合正在积累一次潜在"逼空"行情所需的条件。

不过UBS首席投资办公室大宗商品策略师Giovanni Staunono指出，历史上黄金表现最佳的时期往往对应实际利率下行阶段，而当前美联储政策路径仍存在相当不确定性。

从图表结构看，黄金目前被夹在两条关键趋势线之间：一条是长期上升支撑线，另一条是自3月初以来持续压制价格的下降阻力线。

两线构成的楔形正日益收窄，突破方向将具有决定性意义。

若金价向上有效突破阻力，技术性逼空的力度可能相当剧烈。

值得注意的是，黄金周线RSI经过数月的持续走弱，目前已接近超卖区域，历史上这一水平往往对应阶段性低点。

此外，金价目前仍运行于200日均线下方，市场情绪趋于冷漠。分析认为前期不坚定的跟风盘和短线筹码已大部分出清，上方阻力一旦被有效突破，系统性买盘的涌入可能令反弹幅度超出预期。

期权市场的定价结构提供了另一个维度的观察。

当前黄金期权呈现负偏斜（negative skew），即市场参与者为下行保护支付的权利金溢价，远高于上行期权。

这与黄金通常的定价模式相悖。在常规环境下，黄金往往呈现上行偏斜，因其在危机时刻的避险属性，市场更倾向于为上涨情景付费。

当前负偏斜的出现，说明投资者的恐慌心理更多集中在继续下跌的风险上。

然而，正是这种普遍的"单边思维"，构成了逼空行情的心理基础。

分析人士指出，从期权策略角度看，通过看涨价差（call spread）来捕捉潜在逼空行情具有吸引力，以较低的成本敞口，博取金价向上突破时的非线性收益。

金价此轮下跌的宏观逻辑，部分源于市场对美联储加息应对通胀的预期。投资者担忧，利率上升将增强现金相对于无息资产黄金的吸引力。

然而，美联储的实际政策走向仍充满变数。根据芝商所数据，市场目前对9月前加息的隐含概率约为50%。

新任美联储主席沃什对前瞻指引持抵触态度，迄今仅就维护价格稳定发表原则性表态，实质性政策信号极为有限。

他还召集了多个工作组，就通胀驱动因素、人工智能对生产率的影响等议题展开研究，相关报告可能要到年底才会出炉。

这一不确定性催生出多种情景：

• 若美联储在应对油价冲击时行动迟缓，更广泛的通胀压力可能积聚；
• 若AI投资热潮降温迫使美联储放松货币政策，而地缘政治因素又使油价维持高位，实际利率亦可能下行。

以上两种情景均对黄金构成潜在利好。

从资产配置的角度审视，黄金当前的配置逻辑并未被彻底打破。

股市在此轮地缘冲突期间整体保持强势，权益投资者对AI前景维持高度乐观，对地缘政治及其他潜在风险的警惕程度则相对较低。

这种"风险溢价不足"的市场状态，恰恰是保留黄金仓位作为尾部风险对冲的理由所在。

UBS首席投资办公室大宗商品策略师Giovanni Staunono指出，黄金的代价是不产生任何收益，但在不确定性集中的时期，维持一定的黄金配置以对冲不可预见风险，对投资者而言具有合理的组合意义。

目前来看，技术面信号、持仓结构与实物需求的共振，为黄金潜在的方向性突破提供了条件。但逼空能否真正启动，仍有待美联储政策信号、美元走势及地缘局势演变的进一步明朗。

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纳斯达克综合指数当日上涨约1.3%，领跑三大指数。半导体板块是最大推手——费城半导体指数单日涨幅达4.6%，VanEck半导体ETF上涨约4.5%。美光科技涨超10%，英特尔涨约8.6%，闪迪涨约14%，Cerebras Systems涨约18%，Cipher Mining涨超11%。

这场反弹发生在此前连续三个交易日下跌之后，也发生在动量股累计暴跌33%之后。

为什么会有这场反弹？空头被“逼仓”

理解这次反弹，需要先理解此前的跌幅有多深。

高盛数据显示，高贝塔动量股在短短数个交易日内累计下跌33%，是互联网泡沫破裂以来最惨烈的回撤之一。高盛高贝塔动量指数一度跌破200日均线，触及今年1月以来最低点，超卖程度为去年8月以来最严重。

跌得越深，反弹的弹性越大——这是市场的基本逻辑。

本次反弹在很大程度上是一场"逼仓"行情。大量做空动量股的投资者，尤其是韩国和日本的追涨杀跌型交易者，在过去两周遭受重创——韩国市场甚至出现大规模追加保证金（margin call）事件，重创当地散户群体。当这些空头被迫平仓回补，买盘就会形成自我强化的上涨螺旋。

Zacks Investment Research分析指出，美光科技此前跌破了日线图上的"头肩顶"颈线，技术形态看空。但周二股价暴涨逾10%，重新站回颈线之上。"假突破往往引发反向的剧烈波动，因为后知后觉的空头和做空者被困住了。"

市场广度依然偏弱，反弹成色存疑

反弹的数字看起来惊人，但内部结构并不健康。

BTIG策略师Jonathan Krinsky分析，周二整体成交量偏低，SPY、QQQ和标普500现货成交量均比20日均值低20%至30%。与此同时，标普500指数当日上涨近1%，但下跌个股数量仍多于上涨个股——这是今年以来价格与市场广度背离次数最多的一年，而周二再次出现这一现象。

高盛交易员数据显示，交易所整体成交量较20日均值低约17%，做市商账面流动性仅为683万美元，市场活跃度在满分10分中仅为3分。

换句话说，这场反弹更像是少数重仓股的集中爆发，而非全面复苏。

彭博宏观策略师Michael Ball分析，"现在宣布调整结束还为时过早"。半导体ETF和前期AI明星股的看跌期权需求依然高企，纳斯达克、半导体ETF及相关个股的负Gamma敞口，意味着做市商会追涨杀跌而非平抑波动——这在放大上涨的同时，也会放大下跌。

BTIG警告：反弹已触及关键阻力，建议逢高减仓

并非所有人都对这次反弹感到乐观。

BTIG的Jonathan Krinsky明确警告，建议"逢高减仓（fade）"。他此前预判动量股反弹会遭遇730至750区间的强阻力，而周二的反弹恰好将GSCBHMOM推至该阻力区间下沿。

Krinsky表示："极端的波动性，加上历史性的个股分化，是市场正在经历一轮全面回调的信号。"他预计高贝塔动量股将在周三至周四进入阻力区间核心后开始滞涨。

从历史数据看，自1999年以来，高贝塔动量多头指数在200日均线上方单日涨幅超过7%的情况仅出现过10次。其中三次发生在今年，三次发生在2021年初，三次发生在2000年初。Krinsky指出，这一数据"既说明了此次行情的罕见性，也说明我们持续看到与1999至2000年时期相呼应的统计特征"。

高盛、瑞银：动量抛售接近尾声，建议逐步加仓

与BTIG的谨慎态度不同，高盛和瑞银均认为此次动量抛售已进入尾声，并建议投资者把握机会。

高盛的Julia Mensch在报告中指出，高盛上周已提示动量抛售"进入后期"。她写道："随着持仓已大幅出清（高盛主经纪商数据显示，动量敞口处于过去一年的第64百分位，过去五年的第93百分位），且此次抛售背后并无新的基本面催化剂，我们认为动量有空间向长期趋势回归，此次抛售可能是增加动量敞口或逢低买入AI股的好机会。"

瑞银对冲基金股票衍生品销售主管Michael Romano也在客户报告中表达了类似看法，认为AI基本面改善是买入信号。但他同时建议投资者"逐步建仓，而非一次性全仓杀入"。

Romano写道："动量去风险化是且仍然是一个有说服力的判断。分批建仓是审慎之举。"他预计动量抛售将在7月底前触底（如果尚未触底的话），并表示："一旦行情转向，我预计流动性将推动价格向上超调。"

不过，高盛也保持了一定保留态度——鉴于近期波动率极高，且财报季密集来袭，高盛建议投资者通过"有限损失结构"（limited-loss structures）来获取敞口，而非直接持有多头。

财报季是下一个关键变量

这场反弹的持续性，很大程度上取决于本周财报。

据路透社报道，本周共有113家标普500成分股公司（占标普500市值约18%）发布财报。其中，Alphabet（GOOGL）的财报被视为"本周最重要的数据点"，市场将重点关注其2026年全年资本开支指引——普遍预期将上调，这将为AI支出的走向提供重要线索。

LPL Financial首席技术策略师Adam Turnquist表示："现在的焦点不只是资本开支总量，下一个关注点将是投资回报率和支出质量，我们认为这将在下半年成为核心议题。"

他同时指出："我们预计半导体板块将继续出现波动，因为超买状态需要消化，获利了结压力将出现，拥挤的持仓也需要出清。从基本面来看，我们认为并没有什么实质性变化。"

据路透社报道，截至目前，已有66家标普500公司公布财报，其中约88%的公司盈利超出分析师预期。3M（MMM）单日涨超9%，通用汽车（GM）涨约5%，均因业绩超预期而受到追捧。

债券与宏观：另一个隐患

股市狂欢的同时，债券市场却在发出警告。

当日美债收益率全线走高，短端2年期收益率上涨5个基点，30年期上涨2个基点，长端收益率升至两个月高位，抹去了上周低于预期的通胀数据带来的债券涨幅。

油价是推手之一。布伦特原油期货收盘重新站上每桶90美元，为6月11日以来首次。中东局势持续升温——也门胡塞武装宣布封锁红海南部入口，两艘运载沙特原油的油轮在红海掉头折返。Kpler的MarineTraffic数据显示，即便在封锁宣布之前，过去两周通过曼德海峡的货物装载量已下降34%。

RBC Capital Markets利率策略师Izaac Brook表示："今天的市场走势，主要是能源价格持续上涨的结果。利率的波动因突破了备受关注的技术位——2年期收益率4.20%和10年期收益率4.60%——以及夏季典型的低流动性交易环境而被放大。"

彭博的Cameron Crise则警告，长债收益率正处于将5%从阻力位变为支撑位的临界点，下一个明显目标位是5.5%——"这将对股市造成冲击，尤其是当经济上行超预期推动收益率走高，并对股票产生负面影响时"。

高盛IG信用主管Kevin Boova也警告，超大规模科技公司的信用利差已创新高，"超大规模云计算/AI/数据中心领域感觉再度有些脆弱"。

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