据彭博援引知情人士透露，英美资源本月早些时候已将前戴比尔斯首席执行官Gareth Penny领衔的财团确定为优先竞购方。

根据目前的交易架构，该财团将以约10亿美元收购英美资源持有的85%股权，其中约7.5亿美元在交割时支付，余下2.5亿美元此后支付，并设有与业务表现挂钩的额外对价安排。

此次出售发生于全球钻石行业深陷周期性危机之际——奢侈品消费下滑、合成钻石渗透率提升以及地缘政治紧张局势多重压力叠加，令天然钻石价格大幅下跌。

交易架构：85%股权作价约10亿美元，财团同步注资5亿美元

据知情人士透露，此次收购方为"全球钻石财团"（Global Diamond Consortium，简称GDC），成员涵盖纳米比亚、安哥拉以及全球部分顶级钻石贸易商，由Penny主导。

按照谈判条款，GDC将向英美资源支付约10亿美元对价，分阶段完成——约7.5亿美元于交割完成时支付，余下2.5亿美元延后结算。

此外，收购方还将向戴比尔斯注入约5亿美元资金，用于支持业务运营与转型发展。

历史估值对比：从逾180亿美元到约10亿美元

这一拟议对价与戴比尔斯昔日身价相去甚远，折射出天然钻石行业深刻的结构性变迁。

英美资源于2011年从奥本海默（Oppenheimer）家族手中收购戴比尔斯控制权，彼时交易对戴比尔斯的估值接近130亿美元；而早在2001年英美资源与奥本海默家族联手将其私有化时，估值已逾180亿美元。

此后，英美资源仅在三年内对戴比尔斯进行了三次减值处理，今年2月最新账面价值已降至约23亿美元。以当前约10亿美元的出售价格计算，较账面价值亦存在明显折让。

此次低价出售背后，是全球钻石行业所经历的一场罕见且持续深化的危机。

疫情期间短暂的销售繁荣过后，行业迅速进入下行通道。奢侈品消费的骤然收缩对高端珠宝需求形成直接冲击，合成钻石技术持续进步并快速抢占消费市场，而贸易摩擦与地缘政治格局的突变则进一步压缩了产业链各环节的利润空间。

GDC的收购策略意在回归基本面，将戴比尔斯重新聚焦于天然钻石的开采与销售业务。

博茨瓦纳谈判：15%少数股权背后的主权诉求

英美资源此番出售仅涉及其持有的85%股权，GDC若要完成对戴比尔斯的全面整合，仍需与持有剩余15%股权的博茨瓦纳政府另行磋商。

博茨瓦纳与俄罗斯并列全球最大钻石生产国，同时持有戴比尔斯旗下采矿合资公司Debswana 50%的权益——该合资企业贡献了戴比尔斯绝大部分钻石产量。

戴比尔斯约70%的钻石产自博茨瓦纳，此外在加拿大、纳米比亚和南非亦有矿山布局。

博茨瓦纳总统Duma Boko曾表态希望取得戴比尔斯的多数控股权；但知情人士指出，该国政府最终或接受持股比例更高的少数股东地位，而非坚持谋求控股。

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汇丰银行由Max Kettner领衔的策略师团队本周发布研报称，当前市场面对一系列冲击依然表现坚挺：布伦特原油年内累计上涨40%，韩国综合股价指数（Kospi）本月累计跌超30%，费城半导体指数（SOX）同期下跌16%，马斯克旗下SpaceX上市以来股价也已回落逾20%。但全球股市依然距离历史高点仅一步之遥。

"似乎没有任何事情能够真正撼动这个市场。"Kettner团队在报告中写道。

不仅如此，信用市场也未释放明显风险信号。欧洲高收益债利差继续收窄，新兴市场及美元高收益债利差基本持平，进一步印证了市场整体风险偏好依然稳固。

五大理由支撑"最大超配"

汇丰维持股票"最大超配"评级，主要基于五方面判断。

首先，市场对全球经济增长的预期较年初已明显下修，意味着未来更容易出现超预期的积极数据，而非新的失望。

其次，投资者此前对二季度企业盈利过于悲观，但本轮财报季再次出现大面积超预期，与上一季度的情形如出一辙，企业盈利韧性持续超出市场预期。

第三，从估值来看，美国股市，尤其是部分大型科技股，目前的估值甚至低于美伊冲突爆发初期，为后续上涨提供了更高的安全边际。

第四，美债收益率的大幅攀升反而意味着未来存在回落空间。当前2年期美国国债收益率报4.316%，较中东冲突爆发时高出近1个百分点。汇丰预计，未来几个月债券收益率下行将成为股票的重要支撑因素，不过在时点上仍未成熟，因此目前仍维持对美债的"战术性低配"。

第五，近期存储芯片股以及超大规模云计算公司债券遭遇集中抛售，但资金并未离开市场，而是流向其他行业，推动市场内部轮动持续展开。汇丰预计，这一轮资金再配置过程未来几周仍将延续。

连续看多之后，Kettner依然坚定

自2023年以来，Kettner一直是华尔街最坚定的多头之一。

当时，在高通胀和激进加息背景下，多数策略师对股市持谨慎态度，而Kettner坚持看多股票。随后，标普500指数全年上涨20%，验证了其判断。

不过，对于过去几年的成功，Kettner并未掉以轻心。他本月稍早接受彭博采访时表示：即便过去几年我们的判断总体正确，也必须不断验证这些判断是否仍然成立。

如今，全球股市距离6月初创下的历史高点仅约1%。在汇丰看来，市场已经证明其能够承受油价飙升、地缘冲突升级以及科技股调整等一系列利空，而真正尚未被充分定价的，反而是企业盈利持续超预期以及债券收益率回落可能带来的新一轮上涨动力。

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周三，美股盘初，道指跌0.8%，标普500指数跌0.18%，纳指跌0.12%。存储板块走高，希捷科技涨超5%，西部数据涨超2%。航空股下挫，美国航空跌近4%。福特汽车涨4%，公司上调全年盈利预期。宝洁跌超5%，为2024年7月以来最大跌幅。

美股盘中，纳斯达克100指数下跌1%，标普500指数下跌0.7%。道指重挫800点，跌幅超过1.5%，成分股卡特彼勒跌4.5%，波音回撤4.2%，高盛跌4.2%，SHW跌3.7%，英伟达跌3%目前跌幅第五大，雪佛龙、可口可乐则涨超2%。

地缘方面，特朗普称将对伊朗进行猛烈打击，以回应约旦袭击事件。据央视新闻，当地时间7月29日，伊朗伊斯兰革命卫队发布多份公告说，伊朗伊斯兰革命卫队空军当天用导弹打击了位于约旦境内的一处美国空军基地和指挥中心。油价涨幅扩大，布油涨超6%突破87美元/桶。

核心市场走势如下：

• 美股盘初，道指跌0.8%，标普500指数跌0.18%，纳指跌0.12%。
• 美股盘中，纳斯达克100指数下跌1%，标普500指数下跌0.7%。道指重挫800点，跌幅超过1.5%。
• 欧洲斯托克50指数开盘涨0.14%，德国DAX指数涨0.16%，英国富时100指数涨0.44%，法国CAC 40指数涨0.27%。开云集团欧股上涨10%，二季度古驰同店销售下滑2%，超预期收窄。埃尼（Eni）一度涨5%，公司宣布提高回购规模。
• 日经225指数收跌1.5%，报61,434.19点。日本东证指数收涨0.3%，报3,974.03点。韩国首尔综指收跌5.99%，报5663.08点。
• 布伦特原油涨超6%，现报87.5美元/桶.
• 现货黄金跌破4000美元/盎司关口，报3999.38美元/盎司，日内跌0.7%。

SK海力士的业绩大幅超越历史水平，却依然令市场失望，折射出当前科技投资逻辑的深层矛盾——市场对AI相关企业的盈利预期已被推至极高水位，任何未能完全兑现的结果都可能触发大规模抛售。

"鉴于SK海力士和三星在韩国综合指数中的权重，两者同时下跌时没有任何避险空间，"eToro亚太及中东地区首席分析师Josh Gilbert表示。

SK海力士今年资本支出目标不低于310亿美元，创历史新高。上周，Alphabet将本年度资本支出预期上调至最高2050亿美元。天量投入能否转化为相应回报，正在成为市场的核心疑问。

Gama Asset Management SA全球宏观组合经理Rajeev De Mello认为，“对AI过度乐观的担忧最初触发了半导体股的回调，但最新一轮加速下跌看起来更多是由仓位、被迫平仓和投资者情绪驱动，而非基本面。”CLSA Securities Korea研究主管Sanjeev Rana则认为，海力士的业绩未达预期是二季度产品结构偏弱所致，并非需求端出现实质恶化。

布伦特原油上涨6%至约每桶87美元，WTI原油期货同步上涨约6.5%至每桶84美元左右，终结此前三日连跌——此前短暂缓和期内，布伦特原油录得2020年4月以来最大三日跌幅。

触发此次油价反弹的直接导火索是美国中央司令部发布的声明。据央视新闻消息，当地时间28日，美军中央司令部表示，美国东部时间当日下午5时45分，伊朗伊斯兰革命卫队从伊朗境内发射多枚弹道导弹，“试图对驻中东地区的美军发动突然袭击”。

TD Securities大宗商品高级策略师Ryan McKay表示，"对于任何未能具体解决霍尔木兹议题的潜在协议，我们仍持谨慎态度，因为围绕该海峡管理权的分歧此前已导致伊朗采取激进行动，并使此前的谅解备忘录提前告吹。"

美国银行则在此次紧张态势升级前已将埃克森美孚下调至"中性"评级，理由是一旦美伊停火达成，油价存在进一步下行风险，同时埃克森约20%的全球产量因霍尔木兹海峡中断而受困，上行空间同样有限。

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但唯独那个很关键的指标——投资者收益，却从2025年同期的3896亿元断崖式滑落至3052亿元，足足蒸发了844亿元。

规模越滚越大，利润却越赚越少，这组数据像一记闷棍打在理财行业的脸上。

当整个理财行业陷入“规模越大、管理负担越重”的怪圈时，那句老话又浮上水面：收益和安全不可兼得。

规模升至33.66万亿元

根据银行业理财登记托管中心最新发布的《中国银行业理财市场半年报告（2026年上）》，截至6月末，银行理财市场存续规模达到33.66万亿元，较年初增长1.11%，同比增长9.75%；持有理财产品的投资者数量达到1.51亿个，较年初增长5.59%。

从规模看，2026年上半年银行理财市场仍在扩张。

上半年，全国共有100家银行机构和32家理财公司新发理财产品，累计新发产品1.82万只，募集资金39.21万亿元。

截至6月末，全市场存续产品达到5.12万只，较年初增加10.58%，同比增加22.49%；存续规模达到33.66万亿元，较年初增加1.11%，同比增加9.75%。

收益比2025年少赚844亿元

收益数据是本次半年报最值得关注的部分。

近三份半年报显示，理财产品的平均收益率连续下降。

2024年上半年，理财产品为投资者创造收益3413亿元，平均收益率为2.80%。

2025年上半年，平均年化收益率下降至2.12%，较2024年同期降低68个基点，但投资者收益总额反而增加至3896亿元，同比增长14.18%。

到了2026年上半年，平均年化收益率进一步降至2.05%，较2025年同期再下降7个基点；投资者收益总额则降至3052亿元。

与2025年同期相比，收益减少844亿元；与2024年同期相比，也减少361亿元。

相对2024年年中，2026年银行理财市场存续规模增长了约18%，半年度平均年化收益率却下降75个基点；2026年上半年的市场规模创下新高，投资者获得的收益总额却低于过去两年同期。

虽然难以通过相关数据将收益下降完全归因于某一类资产。但可以确认的是，2025年规模扩张和产品运作结果覆盖了平均收益率下降的影响，使投资者收益总额仍然增长；到了2026年，这一结果没有延续，理财产品呈现出规模继续增长、收益率继续下行、收益总额同步回落的局面。

收益率为什么难以回升

银行理财收益率下行，首先与其高度固收化的产品结构有关。

2026年半年报描述的宏观环境是，货币政策延续适度宽松基调，逆周期与跨周期调节协同发力，市场流动性保持合理充裕，社会综合融资成本维持低位运行。

对于固定收益类产品占比超过96%的理财产品而言，债券票息、存款利率和资产再投资收益率处于低位，最终会逐步传导至产品收益。

资产配置图也显示，银行理财在收益与波动之间采取了更加审慎的平衡。

截至2026年6月末，理财产品资产配置显示，债券占41.6%，同业存单占8.6%，现金及银行存款占28.1%，公募基金占7%，非标准化债权类资产占5.1%，直接配置的权益类资产仅占1.9%。

对比2024年6月末，债券与同业存单合计下降，现金及银行存款占比上升，公募基金占比上升，直接权益配置下降。

理财产品大概率一方面提高现金和银行存款配置，保持流动性和净值稳定；另一方面提高公募基金配置，通过基金工具实现更丰富的组合管理。

这种配置结构有助于控制回撤，却也意味着组合的收益弹性仍然有限。

扩张主角落到理财公司

更明显的变化发生在管理主体上。

截至2026年6月末，32家理财公司的产品存续规模达到31.18万亿元，同比增长13.46%，占整个银行理财市场的92.63%；仍由银行机构直接管理的理财产品规模仅为2.48万亿元，同比下降22.26%。

理财公司的规模持续增长，银行机构直接管理的存量产品继续收缩，意味着银行理财市场已基本完成从“银行理财业务”向“理财公司专业化资管业务”的迁移。

与此同时，仍直接管理理财产品的银行数量也在减少。2026年上半年，共有100家银行机构新发理财产品，同比减少32家；截至6月末，有存续理财产品的银行机构为153家，同比减少41家。

换言之，银行理财市场还在扩张，但扩张的主角已经高度集中到理财公司。

固收仍是绝对主角

从产品类型看，银行理财仍然是一类以公募、固收和中低风险产品为主体的资管产品。

截至2026年6月末，公募理财产品规模为31.79万亿元，占比94.44%；私募理财产品规模为1.87万亿元，占比5.56%。

按投资性质划分，固定收益类产品规模达到32.48万亿元，占全部理财产品的96.49%；混合类产品规模为1.07万亿元，占比3.18%；权益类产品规模仅为900亿元；商品及金融衍生品类产品规模约200亿元。

这意味着，虽然混合类产品占比较去年同期增加0.67个百分点，但银行理财的风险收益特征并未发生根本转向。绝大多数资金仍然围绕债券、存款、同业存单等低波动资产展开配置。

风险等级数据同样说明了这一点。风险等级为二级、中低风险及以下的理财产品规模为31.87万亿元，占比94.68%；四级、中高风险及以上产品规模仅为900亿元，占比0.27%。

产品在悄悄“拉长期限”

不过，在保持低风险底色的同时，理财产品的期限结构正在变化。

截至2026年6月末，开放式产品规模为26.17万亿元，占比77.75%，较去年同期下降3.18个百分点；封闭式产品规模为7.49万亿元，占比升至22.25%。

还有数据显示，截至2026年6月末，1年以上的封闭式产品存续规模占全部封闭式产品的比例为74.10%，较年初增加3.23个百分点，较去年同期增加1.24个百分点。

现金管理类产品的相对吸引力则继续下降。其规模为6.35万亿元，占全部开放式产品的24.26%，较去年同期下降1.53个百分点；2024年同期，这一比例还达到32.88%。

一增一减背后，是理财产品试图通过适当拉长产品期限，配置期限更长、收益相对更高的资产，缓解短期资产收益率不断下降带来的压力。

养老理财呈现差异化

此外，值得注意的是，养老理财正在成为低收益环境中的重要差异化产品。

截至2026年6月末，理财行业平台共支持6家理财公司发行39只个人养老金理财产品，累计开立账户超222.5万个，产品余额超过263.6亿元；支持10家理财公司发行51只养老理财产品，产品规模1066.9亿元，投资者人数达46.6万人。

按产品净值计算，截至2026年6月末，养老理财产品成立以来平均年化收益率为3.60%，个人养老金理财产品成立以来平均年化收益率为3.21%。

不过，这两个数字不能与上半年2.05%的平均收益率直接横向比较，养老产品采用的是“成立以来”收益率。养老产品更重要的意义或许在于，较长的资金期限为管理人提供了更大的跨周期配置空间。

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据德意志银行策略师Jim Reid的研究，历史数据显示，美国中期选举前一年，标普500往往表现低迷，夏季尤其容易出现回调。然而，选举结束后数月内市场通常重拾升势——在二战以来的20个中期选举周期中，选举后九个月内标普500从未录得负回报。这一规律暗示，当前市场的相对疲软或许并非基本面恶化所致，而是选举不确定性令投资者主动保持观望。

当前周期还叠加了额外的复杂因素。伊朗战争及由此推高的油价正对政府支持率构成压力，随着选举临近，这一局势或将影响美国政府对伊战略取向，进而为市场增添新的变量。

盈利强劲，却难以提振指数

标普500指数的停滞并非源于基本面的疲弱。

德意志银行股票分析师指出，第二季度财报季迄今表现异常强劲。财报季开启约两周、约三分之一的成分股完成披露后，近90%的公司业绩超出预期，整体盈利较市场一致预期高出约10%。

标普500第二季度盈利增速目前有望达到同比34%，大幅超越此前已属乐观的26%的一致预期。这意味着，指数层面的停滞与微观层面的盈利改善之间存在明显背离，市场的"惰性"需要从其他维度寻找解释。

历史规律：选举前承压，选举后反弹

德意志银行的历史数据揭示了一个清晰的中期选举市场模式：在选举年前一年，标普500往往进入横盘甚至下行通道，夏季前后尤为明显；而在选举结果落地后约两个月，市场通常开始恢复动能，并在此后持续走强。

值得注意的是，在二战以来的全部20个中期选举周期中，选举后九个月内标普500从未出现负回报，这一纪录迄今保持完整。这一规律为当前市场提供了一个参照框架：若历史重演，当前的低迷或许只是暂时的，而非趋势性转变的开始。

伊朗变量令本轮周期更趋复杂

与以往中期选举周期不同，当前局势因伊朗战争而增添了额外的不确定性。

油价上涨对执政党支持率形成拖累，而随着选举日临近，白宫在对伊政策上的取舍将受到更多政治考量的左右，这一动态本身即构成市场的潜在扰动因素。

不过，德意志银行的分析也指出，即便撇开伊朗因素，选举结果本身的不确定性或许已足以令投资者在结果明朗之前保持谨慎。换言之，市场当前的观望情绪，更多反映的是对政治不确定性的系统性规避，而非对某一具体风险事件的应激反应。

科技股拖累，板块分化加剧

从结构上看，"七巨头"（Mag 7）自去年9月以来整体横盘，并在近期出现下滑，成为拖累指数的主要力量。与此同时，其他板块表现相对较好，市场内部出现明显分化。

这一格局与AI叙事降温的背景相互呼应。市场对超大规模云计算厂商持续加码AI资本开支的容忍度正在下降，自由现金流恶化、债务发行增加以及利率压力共同构成估值层面的制约。在科技股承压、选举不确定性上升的双重背景下，投资者的防御倾向短期内或难以逆转。

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据彭博援引美国农业部（USDA）最新数据，美国当前被评为“良好”或“优秀”的玉米比例已降至63%，较一周前下降4个百分点，创下近三年来最大单周降幅，也低于市场此前预期。受此影响，玉米主力合约盘中一度上涨0.9%。

此次作物状况恶化发生在市场高度敏感之际。就在该报告发布不到一周前，一名期权交易员刚刚押注2000万美元，预计玉米期货价格将升至2023年以来最高水平。与此同时，彭博农业现货指数近期已触及三年高位，进一步凸显全球主要农产品市场供应趋紧的态势。

高温干旱重创核心产区

此次玉米作物评级下滑的主要原因，是持续高温和干旱天气对美国核心农业区造成冲击。伊利诺伊州和密苏里州部分地区目前仍处于高温预警状态，而这两个州均位于美国玉米带核心区域。

不过，天气预报显示，玉米带的气候条件预计将在本周晚些时候有所改善，这在一定程度上缓解了市场的进一步担忧，也限制了期货价格的持续飙升。

在USDA报告发布前，市场资金已提前布局。据彭博报道，上周一名期权交易员投入2000万美元，买入10.5万张11月到期、执行价为5.50美元/6美元的看涨价差期权，对应名义规模超过5亿蒲式耳玉米。

该交易背后押注的是多重供应收紧因素，包括美国种植面积下降、出口需求创历史纪录，以及高温天气对产量造成的潜在影响。此次USDA报告公布后，部分印证了市场此前对于供应端压力的判断。

粮价上涨警报拉响，食品通胀压力回归

玉米市场的波动并非孤立现象。彭博农业现货指数（BCOMAGSP）近期已升至三年高位。该指数以美元计价，追踪10种主要农产品期货，包括芝加哥和堪萨斯城小麦、玉米、大豆、豆粕、豆油、咖啡、可可、糖以及棉花。

当前，交易员正密切关注多重风险因素的叠加影响，包括关键航运通道受阻、厄尔尼诺风险，以及美国和欧洲主要农业产区持续出现的极端高温天气。

美国银行也已对下一轮食品杂货通胀风险发出警告。随着农产品价格持续走高，成本压力正逐步向终端消费市场传导，食品通胀回升的风险正在重新受到市场关注。

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仅仅六周前，韩国AI概念股还处于狂热顶峰。如今，这一全球最拥挤的交易之一已经历暴力出清——估值大幅压缩，杠杆被强制平仓，动能彻底崩溃。KOSPI指数正在测试200日均线，其周线RSI已跌至历史极端低位；与此同时，SK海力士完成了一轮完整的“涨跌回路”，此前涨幅几乎被全部吞没。

市场的核心问题已从"下跌能走多远"转变为"系统内的过剩是否已被充分出清"。美银估计，过去四周韩国股市吸引了约160亿美元资金流入，大量资本在高位追涨，意味着仓位重置不会一蹴而就。与此同时，半导体、韩国股票及存储芯片股正尝试在深度超卖区域企稳，部分市场参与者开始关注潜在的技术性反弹机会。

动能崩塌：KOSPI周线RSI创历史最低

KOSPI技术面已释放极端信号。该指数周线RSI跌至历史最低水平，日线RSI也降至31，进入深度超卖区域。

目前，KOSPI正在测试200日均线及长期趋势线支撑。从技术角度看，超卖状态已具备反弹条件，但分析人士认为，AI行情中的过剩是在数月内累积形成的，调整同样需要时间，“AI宿醉”不会迅速结束。

作为亚洲AI热潮的代表性个股，SK海力士走势尤为典型。财报后的抛售将其股价重新压回长期趋势线和200日均线附近，此前涨幅基本被全部吞没。

更值得关注的是杠杆风险的集中释放。据高盛此前指出，SK海力士的2倍杠杆ETF一度成为全球规模最大的单一股票杠杆ETF。随着行情反转，高杠杆交易放大了市场波动，大量投资者经历了杠杆工具在下跌周期中的风险。

尽管技术面出现超卖信号，但仓位压力仍未完全释放。据美银数据，过去四周韩国股市累计吸引约160亿美元资金流入，部分资金是在行情高位阶段进入。

这意味着，市场去杠杆仍是一个过程，而非单一事件。当前半导体和存储芯片股正尝试在超卖区域寻找支撑，若出现超预期利好，反弹幅度可能因仓位调整而放大，但中期来看，AI交易积累的估值压力仍需进一步消化。

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韩国三星电机拟自8月起上调MLCC价格30%，日本太阳诱电也被报道计划于9月启动调价，行业报价上行趋势进一步明确。

据TechNews报道，三星电机已通知客户，将对其Markup Business Code项下的全部MLCC产品调整价格，涨幅为现行价格的30%。新价格适用于2026年8月1日及以后发货的产品。

太阳诱电则据报拟于9月1日起提高MLCC价格，并警告无法保证交货时间。据The Elec报道，太阳诱电上个月已向客户提出调价要求。两家主要供应商相继行动，意味着下游客户的采购成本和交付风险均可能上升。

AI服务器对高容值、耐高温MLCC的需求增长，是本轮涨价的直接驱动。TrendForce数据显示，日韩头部厂商正将部分消费级产能转向AI应用所需的高端规格，挤压中高容消费级MLCC供应，渠道与现货市场报价已率先走高。

三星电机：8月起全面上调30%

据TechNews报道，三星电机此次调价覆盖其Markup Business Code项下的所有MLCC产品，价格较当前水平提高30%，并自8月1日起按发货日期执行。

三星电机表示，过去数月全球电子产业需求出现显著的结构性增长。虽然公司持续投入提升生产效率并扩充产能，但供应链压力已超过其可自行消化的范围。

这一表态反映出，价格调整并非局限于单一终端市场或个别型号，而是供应链紧张背景下更广泛的商业应对。对于依赖MLCC采购的电子制造商而言，8月后的订单成本将直接受到影响。

太阳诱电拟跟进，交期风险浮现

作为全球主要MLCC制造商之一，太阳诱电也被报道将于9月1日起上调价格。报道称，该公司同时提示客户，无法保证产品交付时间。

据The Elec报道，太阳诱电在上个月已经向客户提出价格调整要求。若9月调价如期落地，MLCC市场将出现日韩主要供应商连续提价的局面。

价格和交期同时承压，可能促使部分客户提前锁定货源，并进一步推高渠道端的短期采购需求。对库存水平较低的客户而言，供应保障的重要性或将高于价格谈判。

AI服务器需求重塑产品结构

MLCC主要用于储存和供应电力、稳定电压，传统应用包括智能手机和个人电脑。随着AI服务器需求增长，其应用重心正向高端产品倾斜。

据《朝鲜日报》报道，AI加速器会在短时间内消耗大量电力，导致明显的电力波动和发热，因此需要在电源周边配置大量小型、高容值、耐高温MLCC。随着谷歌、亚马逊AWS和英伟达等公司加快AI半导体开发，高容值AI服务器MLCC订单正日益集中。

三星电机也已获得较大规模的AI服务器MLCC订单。据Chosun Biz报道，该公司去年6月及本月分别与全球客户签署4539.9亿韩元和2951.2亿韩元的供货合同。

日韩厂商出货创高，产能转向加剧消费级紧缺

TrendForce数据显示，截至2026年6月底，Murata、三星电机和太阳诱电的订单出货比，BB Ratio，分别升至1.30、1.31和1.25，均处于新冠疫情以来高位，MLCC行业整体BB Ratio升至1.04。

在AI需求推动下，三家厂商6月出货量均创近五年单月新高。Murata单月出货1400亿颗，三星电机为980亿颗，太阳诱电为400亿颗，增长动能延续至7月。

TrendForce指出，日韩供应商正加快把原本用于消费级X5R产品的产能，转向AI应用所需的X6S和X7R等高端规格。这使消费级中高容MLCC，尤其是1uF至22uF产品，面临产能挤压，主流料号库存普遍低于30天。

渠道报价走强，需求向其他厂商外溢

日韩厂商产能重配，正令部分消费级订单流向中国台湾和大陆供应商。TrendForce称，渠道商、代理商及Tier 2、Tier 3客户的急单增加，其他制造商的接单能见度改善，报价同步上行。

已提前备货的代理商也在提高产品价格，平均涨幅达20%至25%，部分现货市场价格更升至原来的两至三倍。市场因此呈现“终端需求偏弱、渠道价格偏强”的结构性格局。

对投资者而言，本轮MLCC涨价的核心不只是整体需求回升，更在于AI应用改变了产能配置和产品结构。高端规格需求持续增长的同时，消费级中高容产品供应被压缩，或将使价格上行和订单外溢效应持续成为行业短期交易主线。

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据追风交易台，摩根大通7月29日发布的报告称，韩国相关杠杆ETF的去杠杆过程已基本完成，对冲基金约完成90%的去杠杆调整。此前高杠杆资金在市场下跌时的强制卖出，放大了指数波动，并带动其他投资者同步减仓。

外资年内累计卖出韩国股票逾1100亿美元，规模显著，但约90%的流出集中于两家存储芯片龙头。随着这两只股票在MSCI新兴市场指数中的权重从6月底的9.5%和8.3%，降至目前的6.5%和4.5%，受配置约束驱动的被动卖压正在减弱。

短期内，韩国市场仍面临美联储议息会议、潜在加息风险及大型云计算企业财报预期较高等不确定性。市场本周的价格损失也可能在未来数日引发残余平仓。但摩根大通认为，在估值已降至低位、盈利动能仍在的背景下，韩国股市的仓位结构已较此前更具吸引力。

下跌近四成，核心是集中持仓与杠杆平仓

本轮调整始于6月中旬。摩根大通指出，最初的触发因素是常规的基本面担忧与资金轮动，但韩国市场高度集中的结构，叠加杠杆ETF的放大效应，使下跌迅速演变为去杠杆交易。

KOSPI的回撤与存储芯片股的显著跑输高度一致。此前，少数大型股票主导韩国市场表现，市场上涨广度偏窄。当这些高权重股票调整时，指数承压尤为明显。

不过，7月市场下跌期间，涨跌家数表现相对稳定，意味着损失仍主要集中于少数权重股，而非全面扩散至整个市场。这一点削弱了“普遍性资产负债表恶化”正在形成的判断。

摩根大通的图表显示，KOSPI当前技术指标已进入超卖区域，远期市盈率约为5倍，预期自由现金流估值也处于其所称的“危机水平”。低估值并不意味着波动立即结束，但为市场在去杠杆接近尾声后重建风险偏好提供了缓冲。

杠杆ETF规模已从500亿美元降至170亿美元

杠杆ETF曾是本轮波动扩大的关键渠道。到6月底，挂钩韩国市场的杠杆ETF资产管理规模一度达到约500亿美元。相对于韩国市场体量，这一规模约为美国可比水平的四倍。

在市场下跌时，杠杆ETF需要被动降低风险敞口，进而形成“价格下跌、强制卖出、价格继续下跌”的反馈循环。此类交易不仅会冲击相关股票，也可能迫使其他持仓相似的投资者同步撤出。

截至目前，这类产品的资产管理规模已降至约170亿美元。摩根大通认为，该规模已回到不再构成突出风险的水平。与此同时，近期流入杠杆产品的资金已明显停滞，逢低买入并不活跃。

杠杆ETF退潮也反映在波动率指标上。报告称，韩国波动率指数VKOSPI相对美国VIX的比率已开始下降，单一股票期货未平仓合约也在继续回落。对市场而言，这意味着由衍生品和被动再平衡引发的急剧波动，可能正在降温。

对冲基金去杠杆接近完成

对冲基金是另一类需要关注的风险来源。摩根大通数据显示，其主经纪商账户中，对冲基金多空杠杆比率一度升至5.7倍，随后在7月27日降至3.2倍。

报告指出，7月28日和29日价格动量因子的明显回撤，意味着对冲基金可能已进一步降低杠杆。目前，其杠杆水平距离2025年区间上沿已不远，整体去杠杆进程约完成90%。

这并不意味着卖压已经完全消失。若市场进一步下跌，仍可能触发部分剩余仓位调整，尤其是在宏观事件临近、投资者风险偏好谨慎之际。但与高杠杆仓位仍大量积累时相比，继续出现系统性被迫平仓的概率正在下降。

从市场传导看，杠杆ETF和对冲基金仓位的同步收缩，是KOSPI短期快速下跌的重要解释。二者都在缩减，意味着此前最具破坏力的交易结构正在改善。

散户融资余额并不支持“全面爆仓”判断

标题所指的散户风险，是市场最容易担忧的传导环节之一。但摩根大通认为，韩国散户通过融资融券建立的杠杆并不高，也没有在今年出现快速扩张。

目前融资余额约为200亿美元，较此前有所回落。更重要的是，融资余额占市场总市值的比例今年实际上处于下降趋势。

与杠杆ETF在现货价格下跌时可能触发机械式去杠杆不同，保证金贷款通常带有一定缓冲空间和操作自主性。报告认为，韩国散户仍拥有此前积累的股票收益、现金余额、更高收入以及海外资产，可用于应对潜在的追加保证金要求，前提是投资者选择维持仓位。

因此，市场的确存在散户杠杆调整，但现有数据并不支持融资余额已构成大规模、无差别爆仓风险的结论。散户端更可能是波动的放大器之一，而不是当前市场风险的主要发源地。

外资流出创纪录，但卖压高度集中

外资流出是另一个令市场警惕的信号。年初以来，外国投资者累计卖出韩国股票超过1100亿美元，规模可观。

但摩根大通指出，约90%的外资流出来自两只存储芯片股，背后主要是长期资金因持有大型股票而受到配置约束。随着相关股票下跌，它们在MSCI新兴市场指数中的权重已经明显降低，由6月底的9.5%和8.3%，分别降至6.5%和4.5%。

权重下降意味着被动或受基准约束的资金需要继续减持的压力减轻。报告称，随着韩国市场特别是存储芯片股跑输，长期资金的卖出压力已显著缓和。

同时，韩国市场并非所有板块都遭遇外资撤离。报告显示，即使在6月22日以来的KOSPI调整期间，多个行业仍录得外资买入。这表明资金流动更接近于集中持仓的再平衡，而非对韩国资产进行全面撤退。

估值与盈利构成缓冲，短线仍取决于外部事件

在去杠杆接近尾声后，市场下一阶段将更多取决于宏观风险和企业盈利预期。摩根大通特别提示，美联储会议存在加息风险，而大型云计算企业财报预期偏高，均可能影响全球科技与风险资产情绪。

韩国市场对存储芯片价格和产业链预期较为敏感。报告称，现货存储芯片价格整体仍在上行，第三季度合约价格也继续上涨，只是环比增速有所放缓。这为市场盈利预期提供支撑，但也意味着一旦价格趋势或科技需求预期发生变化，高集中度板块仍可能产生较大波动。

从配置角度看，摩根大通认为，韩国市场当前的低估值、盈利动能与杠杆出清形成了较为有利的组合。该行继续看好受“财富效应”带动的百货、化妆品、旅游、券商和建筑板块，也关注此前落后的生物医药、优先股及银行板块。

对投资者而言，韩国市场的关键不再只是指数跌幅是否扩大，而是被动卖盘是否继续收缩、存储芯片权重股能否企稳，以及外部宏观事件会否再次触发风险资产普遍降杠杆。现阶段看，韩国股市尚未摆脱高波动，但“散户爆仓—外资出逃—市场连环暴雷”的链条，缺乏充分数据支持。

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奔驰二季度的利润反弹，没能掩盖中国市场的失速。

7月28日，梅赛德斯-奔驰集团发布2026年第二季度业绩报告。集团当季实现营业收入320.61亿欧元，同比下降3.3%；净利润为10.86亿欧元，同比增长13.5%；调整后息税前利润为22.99亿欧元，同比增长约16%。

上半年，奔驰集团实现营业收入636.63亿欧元，同比下降4%；净利润25.19亿欧元，同比下降6%。

中国市场持续承压影响，公司同步下调了2026年全年指引，奔驰乘用车销量和集团营收均由此前预计与上年持平，改为略低于上年水平。

真正改变全年判断的，是中国市场。

第二季度，奔驰全球乘用车销量为417,765辆，同比下降7.9%。其中，中国市场销量仅98,624辆，同比下滑30%，是奔驰主要市场中跌幅最大的区域。

上半年，奔驰在华累计交付21.02万辆，同比下降28%。

与中国的颓势形成对比的是，欧洲市场上半年销量同比增长5%，北美市场增长15%。中国市场占奔驰全球销量的比重已从2025年的31%降至21%。

营收层面同样反映了这一趋势。

上半年，奔驰在中国市场收入为70.1亿欧元，同比下降19.1%，远高于集团整体4%的营收降幅。奔驰方面将下滑原因归结为中国市场价格竞争加剧，以及品牌正处于新旧车型交替的关键阶段，多款主力车型处于产能爬坡与产线切换的过渡期。

销量下滑但净利润增长，这一看似矛盾的现象背后有多重因素。利润提升主要源于精细化成本管控与产品组合结构持续优化。

财报显示，奔驰持续推进效率提升措施，研发支出和部分运营成本下降，在一定程度上缓解了盈利压力。

此外，轻型商务车和金融服务业务表现相对稳健，在一定程度上抵消了乘用车业务盈利下滑的影响。金融服务业务调整后EBIT为4.92亿欧元，同比增长70%。集团层面还录得与出售Athlon租赁子公司相关的1.31亿欧元收益。

但汽车业务本身仍面临较大压力。

上半年奔驰乘用车实现营业收入459.45亿欧元，同比下降5%；调整后销售利润率由去年同期的6.2%降至4%。乘用车板块调整后EBIT为9.09亿欧元，同比下降26%。值得注意的是，乘用车业务还录得7.04亿欧元与中国权益法投资相关的减值损失。

工业业务调整后自由现金流为12.76亿欧元，同比下降35%，销量收缩对经营性现金生成能力的影响已经开始显现。

电动车是奔驰为数不多的亮点。

第二季度，全球纯电动车型交付量约6.3万辆，同比增长50%。上半年纯电动车销量达到10.30万辆，同比增长45%。奔驰因此将全年电动化车型占比预期从21%-23%上调至23%-25%。

但这一增长主要集中体现在欧洲与北美市场，中国市场的纯电动车型销售仍未见明显起色。欧洲市场纯电汽车销量达4.35万辆，同比增长87%。

与此同时，奔驰上半年插电式混合动力车型销量为5.86万辆，同比下降34%，主要受中国市场部分车型停售以及美国税收优惠政策取消的影响。

面对中国市场的持续压力，奔驰已启动多层面应对措施。公司正在推进其史上最大规模的产品投放计划，2025年至2027年间计划推出超过40款新车型。在中国市场，奔驰计划到2027年推出7款专属车型，涵盖基于全新MB.EA纯电架构打造的GLC、C级及E级等核心电动产品。

组织层面也在调整。此前北京奔驰销售服务公司计划通过两轮人员优化，将员工规模从约900人缩减至600人以内。研发体系预计裁员比例约10%，涉及北京和上海约2000名研发人员。

奔驰CEO康林松在财报中表示，尽管市场环境严峻，公司在第二季度保持了发展态势，并将继续推进产品发布计划。但公司下调全年营收预期的举动表明，管理层判断中国市场的逆风将持续至年底。

对于奔驰而言，如何在稳住燃油车基本盘的同时加速电动化转型、如何在销量与利润之间找到新的平衡点，将是决定其能否在中国市场扭转局面的关键。

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当地时间7月28日，福特汽车公布2026年第二季度财报。

当季公司总营收483亿美元，同比下降4%；按通用会计准则计算，净亏损13亿美元，而去年同期净亏损为3600万美元。

不过，亏损主要由一次性项目驱动，即与5月处置BlueOval SK电池合资企业相关的36亿美元非现金费用，以及此前取消电动车项目产生的5亿美元费用。上述特别费用合计约42亿美元。

剔除一次性项目后，福特当季调整后息税前利润为25亿美元，同比增长4亿美元，增幅约19%；调整后每股收益0.42美元，超出分析师平均预期的0.35美元。营收同样高于华尔街预期的47.51亿美元。截至二季度末，公司总流动性超过430亿美元。

分业务板块看，燃油车业务Ford Blue当季营收261亿美元，同比增长1%；息税前利润为11亿美元，同比增长72%。

商用车业务Ford Pro营收178亿美元，同比下降5%；息税前利润为17亿美元。

电动车业务Model e营收10亿美元，同比下滑56%；当季息税前亏损9.19亿美元，但已是连续第三个季度实现同比减亏。

BOSK合资企业由福特与韩国SK On于2022年成立，原计划投资114亿美元在美国建设三座电池工厂。今年5月，双方完成分拆，福特接管肯塔基州两座工厂，SK On接管田纳西州工厂。福特方面表示，相关资产将用于旗下电池储能业务Ford Energy，这是公司新开辟的业务领域。

福特在华业务的主要矛盾，是销量暂时稳住，但新能源产品仍未补上。

据福特中国公布的数据，2026年第二季度在华销量为158589辆，较去年同期增长3%。但这一增长建立在较低的基数之上。

长安福特方面，第三方平台零售数据显示，2026年上半年累计销量仅2.88万辆。而2025年长安福特全年零售销量为9.94万辆，较2024年的24.7万辆大幅下滑，首次跌破业内公认的10万辆年度“生存红线”。

从更长的时间维度看，福特在华销量已从2016年的127万辆峰值持续萎缩。

在产品层面，长安福特目前主销车型仍集中在蒙迪欧、锐界、探险者等燃油车型，新能源产品基本缺位。此前被寄予厚望的纯电车型福特电马，因产品力和定价等问题市场表现低迷。

2025年12月，福特智趣烈马上市，提供增程和纯电两种动力版本，售价22.98万元起。此外，长安福特计划推出代号CX810的新能源轿车，该车型被视作福特在华新能源转型的关键产品。

战略层面，福特中国将2026年定义为“转型、创新、发力”之年。今年1月的经销商大会上，福特中国总裁兼首席执行官吴胜波明确了覆盖燃油、混动、增程和纯电多种动力的产品策略。

渠道方面，福特中国于2025年9月成立全资销售服务公司，2025年10月1日正式运营，整合长安福特与福特纵横两套经销商网络，统一管理福特品牌所有乘用车和皮卡车型在华销售。

尽管二季度账面录得净亏损，福特仍年内第二次上调全年业绩指引。公司将2026年调整后息税前利润预期从85亿至105亿美元上调至100亿至110亿美元；调整后自由现金流从50亿至60亿美元上调至60亿至70亿美元。

福特CEO吉姆·法利在业绩声明中表示：“我们又交出了一个强劲的季度，并上调了全年指引。但更重要的是，越来越多的证据表明福特正在成为一家更盈利、更自律、真正不同的公司。”

总体来看，福特在北美核心市场的运营改善与一次性的战略重组费用叠加，导致账面净亏损，但剔除一次性项目后的核心利润超出市场预期。

在中国市场，这家美国车企正通过产品更新和渠道整合寻求新的增长路径，但效果尚待后续季度验证。

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7月29日，韩国首尔汝矣岛国会大厦前出现了一幕令人瞠目的场景：30余个白色“吊唁花圈”整齐排列在人行道上，挽联上写着“投资者保护只是嘴上说说？” “废除单一股票杠杆ETF” “用选票‘报复’你们”等标语。

这场由韩国个人投资者团体“为股票市场正常化之集会”发起的抗议，矛头直指三星电子和SK海力士单一股票杠杆ETF产品。投资者认为，这类高杠杆金融工具在市场剧烈波动中放大了损失，加剧了散户的财富缩水。

这场抗议的背后，是韩国股市连续两日遭遇的“史诗级”暴跌。

7月28日，KOSPI暴跌逾8%，触发熔断机制；7月29日，指数盘中一度重挫12.63%，最终收跌5.98%。这是韩国股市历史上首次连续两个交易日触发熔断。

在这场暴跌中，与三星电子和SK海力士挂钩的单一股票杠杆ETF成为重灾区。由于这些产品通过每日两倍收益机制追踪标的股票表现，当SK海力士股价盘中一度暴跌超过18%、三星电子跌幅接近13%时，相关杠杆ETF跌幅扩大至约25%。

对于大量押注半导体的韩国散户而言，这无异于一场财富"屠杀"。

为什么杠杆ETF是"散户绞肉机"？

单一股票杠杆ETF，是一种以单只股票为标的，通过衍生品工具放大每日涨跌幅的高风险金融产品。

例如，一只两倍杠杆ETF理论上追踪三星电子或SK海力士的每日收益表现：

• 如果标的股票上涨10%，ETF理论上涨约20%；

• 如果标的股票下跌10%，ETF理论下跌约20%。

但这类产品最大的风险，并不只是简单的“放大亏损”。

首先，是杠杆放大效应。

在单边下跌行情中，投资者损失会快速累积。如果基础股票连续下跌，杠杆ETF的净值可能出现远超预期的缩水。

其次，是负复利效应。

由于杠杆ETF每天都会重新调整仓位，即使标的股票最终回到原点，投资者持有的ETF净值也可能因为每日波动损耗而低于初始水平。

此外，市场人士也质疑，这类产品虽然被称为“ETF”，但与传统ETF强调分散风险的理念存在明显差异。传统ETF通常通过持有一篮子资产降低单一风险，而单一股票杠杆ETF实际上是集中押注某一只股票，风险高度集中。

各方反应：从"废除"到"审慎"

• 散户愤怒“溢出屏幕”：单一股票杠杆ETF就是“凶器”

以“为股票市场正常化之集会”为代表的散户团体认为，这类产品并非普通投资工具，而是放大风险的“凶器”。

花圈上的标语直白表达了他们的诉求——废除单一股票杠杆ETF。在投资者看来，监管机构允许高风险杠杆产品大规模面向普通投资者销售，却未能充分揭示风险，是此次财富损失的重要原因之一。

• 总统府“甩锅”：不应全怪杠杆ETF

正在陪同李在明总统访问巴西的总统政策室长金容范回应称：“杠杆ETF可能让波动性更加突出，但将诸多问题全部归咎于它，并不准确。”

他指出，此轮韩国股市暴跌背后，还有市场对AI投资回报的不确定性、别国半导体企业追赶压力，以及三星电子和SK海力士在韩国股市中占比较高导致外部冲击被放大的结构性因素。

金容范表示，金融委员会和金融监督院将从整体市场结构层面展开审查。

• 国会“开撕”：杠杆ETF到底该砍还是管

执政党共同民主党内部也出现了强烈批评。国会K-资本市场特别委员会委员长吴基亨直指该产品是"抹杀ETF分散投资特性的'赌博式高风险产品'"，并批评"在高风险衍生金融产品上贴上ETF标签是不恰当的"。

不过，该委员会干事金南根议员表达了审慎态度，认为"仓促讨论退市会损害股票市场信誉"，主张"降低产品吸引力和波动性的方向"。另有议员提出将基本预存金提高至5000万韩元的方案。

• 金融监管当局“马后炮”：当初是不是应该躺下也要阻止它

金融监督院长李灿镇的一句表态成为韩国媒体关注焦点：“我后悔当初是不是应该躺下也要阻止它。”

这句话折射出监管机构在此次风波中的尴尬处境。

单一股票杠杆ETF此前在韩国市场快速扩张，但其高风险属性一直存在争议。此次市场暴跌，让监管部门重新面对一个问题：这类产品是否适合普通投资者大规模参与？

亡羊补牢：监管急踩刹车

面对愈演愈烈的争议，韩国金融当局已出手。7月31日起，个人投资者若新购或追加购买单一股票杠杆产品，必须持有3000万韩元（约合人民币16万元）的现金预存金。

金融委员长李亿源表示，这项措施预计将令相关交易账户从约10万个骤降至1万个，交易规模减少超过六成。不仅如此，当局还在研究进一步收紧方案，包括下调杠杆倍数、限制新买入资格至专业投资者，甚至设置单人买入上限。一系列组合拳，几乎等同于为这类高风险产品“断流”。

这场风波过后，一个更值得反思的问题浮出水面：投资者保护，究竟是停留在口号上的承诺，还是需要用真金白银兑现的责任？

韩国散户向来以激进著称，他们热衷杠杆交易、押注衍生品，疫情期间也曾成为推动韩股上涨的重要力量。但当潮水退去，他们往往也是最先暴露风险、最难承受损失的群体。

一个金融产品从诞生之初，就注定可能让非专业投资者承受不成比例的风险。那么，当初推动其上市、批准其流通的各方，又该承担怎样的责任？

汝矣岛国会前那一排白色花圈，与其说是在要求废除一项产品，不如说是在质问整个市场体系：当“投资者保护”只是停留在嘴上的承诺，谁又该为那些被清零的账户买单？

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据媒体7月29日报道，台积电周二表示，地震发生后，位于熊本县的日本先进半导体制造（JASM）工厂已完成全员安全疏散。经初步检查，厂房主体结构未发现明显损坏，目前正按计划分阶段恢复生产，工程团队仍在持续检查设备状况，并评估地震对生产运营的实际影响。

据新华社，日本首相高市早苗29日在首相官邸说，截至当地时间上午8时30分，熊本县地震造成的死亡人数已达13人。地震造成多人受伤，多处房屋倒塌、人员被困，同时造成大范围停电和交通中断。

尽管当地基础设施受到一定冲击，但台积电表示，熊本厂扩建项目工地并未在地震中受损，仅出于防范余震风险考虑，暂时停止部分施工作业，待安全确认后再恢复施工。

熊本工厂于今年正式投产，是台积电推进海外制造布局的重要项目，也是日本强化本土半导体供应链的重要支点。此次地震发生后，市场一度担忧先进制程产能可能受到冲击，不过从目前披露的信息来看，厂房主体及扩建工程均保持完好，生产已启动分阶段恢复，意味着此次地震对全球半导体供应链的实际影响预计相对有限。

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爱马仕周三公布，2026年第二季度按固定汇率计算销售额同比增长6.7%，略高于彭博分析师一致预期的6.51%；按实际汇率计算，营收40.94亿欧元，同比增长4.8%，高于市场预期的40.7亿欧元。

集团执行董事长Axel Dumas表示，上半年业绩反映出旗下16个业务板块保持韧性，品牌持续获得客户认可，并对下半年经营表现保持信心。

不过，汇率波动成为业绩最大拖累。爱马仕表示，截至6月底，货币因素累计拖累收入逾3.6亿欧元，使上半年按实际汇率计算的收入同比仅增长1.6%，明显低于固定汇率口径下的6.1%。上半年经常性营业利润率为41.0%，略高于市场预期的40.3%，调整后自由现金流同比增长18%至21.82亿欧元。

财报后，爱马仕股价重挫逾10%，创2023年以来新低。

从地区表现来看，美洲市场延续强劲势头，上半年按固定汇率计算的销售额增长15.3%，第二季度增速为13.7%，略低于分析师预期的13.9%。爱马仕指出，美洲增长均衡，覆盖所有国家和业务板块，集团6月在洛杉矶成功发布了2026年秋冬女装系列第二章。

日本市场同样表现亮眼，上半年按固定汇率计算增长11.0%，第二季度增速提速至12.3%，超出分析师预期的10.7%，受益于客流量增加及本地客户的持续忠诚度。集团在大阪和名古屋相继完成门店扩张或新开工作。

亚太地区（不含日本）增速则相对温和。上半年按固定汇率计算增长2.4%，第二季度为2.5%，略低于分析师预期的3.2%。爱马仕表示，大中华区延续增长，韩国表现突出，并于1月在越南河内和4月在北京三里屯相继开设新店。中东市场受地缘政治局势影响持续承压，上半年按固定汇率计算下跌4.2%，但集团称该市场在第二季度呈现逐步复苏迹象。

欧洲方面，不含法国的欧洲地区上半年增长8.8%，第二季度增长8.3%。法国本土市场第二季度提速至增长6.2%，受益于本地消费者需求及旅游客流回升。

在业务板块层面，皮具与马具业务继续担当增长核心引擎。第二季度按固定汇率计算增长10.2%，上半年增幅达9.8%，Cliquetis、Kelly Hobo及Double Longe等新款均获市场热烈反响。为持续扩充产能，爱马仕4月在法国吉伦特省Loupes开设了第25家皮具工坊，并计划未来数年内在Charleville-Mézières（2027年）、Colombelles（2028年）和Les Andelys（2030年前）再建三家工坊。

丝巾与纺织品板块第二季度按固定汇率计算大幅增长12.2%，显著超出分析师预期的7.5%，上半年增幅为9.7%。腕表业务在第一季度表现疲软后，第二季度实现4.4%的增长，亦大幅优于分析师预期的0.17%。

香水与美妆则是本期表现最弱的板块。第二季度按固定汇率计算下滑9.5%，跌幅远超分析师预期的-1.47%，上半年累计下跌4.5%。爱马仕称将持续推进各产品线开发，并于年初推出了Hermès Beauty Line旗下首款粉底液Plein Air。

上半年，爱马仕经常性营业利润同比微增至33.51亿欧元，超出分析师预期的32.7亿欧元。营业利润率为41.0%，较2025年上半年的41.4%小幅收窄，但优于市场预期的40.3%。集团归母净利润为22.38亿欧元，同比基本持平，其中包含法国对大型企业利润征收的特别税。剔除该项税收后，归母净利润达25亿欧元，相当于销售额的30.7%。

现金流表现尤为突出。经营活动现金流增长16%至26.94亿欧元，得益于库存管理效率提升以及最新系列产品的高售罄率。调整后自由现金流同比增长18%至21.82亿欧元。派发股息19.15亿欧元及回购股份1.6亿欧元后，集团经调整净现金头寸于6月底达129.26亿欧元，较2025年底的127.73亿欧元进一步提升。

爱马仕表示，尽管全球经济、地缘政治及货币环境存在不确定性，集团仍确认按固定汇率计算的中期营收增长目标保持"雄心勃勃"。集团将继续依托高度一体化的手工艺模型、均衡的分销网络、创系列品的创造力及客户忠诚度推动长期发展。

汇率因素仍是投资者关注的核心风险。截至6月底，汇率波动对收入造成逾3.6亿欧元的负面冲击，在强势美元环境尚未逆转的背景下，这一压力料将延续至下半年。集团下一次业绩披露为2026年10月22日的第三季度收入公告。

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7月28日清晨，韩国另类交易所Nextrade刚刚开启流动性极度稀薄的盘前交易，一笔严重偏离市价的极低价卖单意外成交。紧接着，这个离谱的价格被去中心化衍生品平台Hyperliquid的第三方预言机“盲目”抓取并传导。短短数秒之内，链上SK海力士永续合约（xyz:SKHYNIX）直线跳水20%，960个多头账户还没来得及反应便惨遭“血洗”。

据链上分析账号MarketsAlpha统计，960个多头账户遭到清算，涉及仓位规模约5740万美元，实际亏损约1730万美元。

然而，比闪崩更令受害者绝望的是：面对如此明显的系统性数据传导漏洞，平台方却以“去中心化”为由撇清关系，现有的罚没机制也形同虚设。这场由单一脆弱数据源引发的惨剧，正在扯下链上衍生品狂欢背后的遮羞布。

Hyperliquid方面强调，xyz:SKHYNIX并非由其部署或运营，而是由第三方团队Trade.xyz在HIP-3框架下独立运营，价格预言机的控制权亦归属于后者。然而，受损用户目前面临无法获得赔偿的困境——即便触发针对Trade.xyz的罚没机制，被销毁的质押代币也不会分配给受损交易者。

分析人士认为，此次事件将加密市场永续合约产品的结构性风险推至台前——当链上衍生品的价格锚定依赖单一或脆弱的外部数据源时，一笔流动性极差时段内的异常成交，便足以在数秒内摧毁数千万美元的杠杆头寸。

乌龙指：一笔卖单如何引爆连锁清算

此次事件的起点，是韩国另类股票交易所Nextrade（NXT）的一笔异常订单。

NXT于2025年3月上线，交易时间为当地时间上午8时至晚上8时，相较于韩国交易所（KRX）主板9时至15时30分的交易时段，提供了更长的盘前流动性窗口。然而，盘前时段的流动性极为稀薄。

当地时间7月28日上午8时，NXT开盘瞬间，一笔SK海力士股票订单以1,272,000韩元成交——恰好触及当日跌停板，较前一交易日收盘价1,785,000韩元下跌约29.96%。由于彼时买盘挂单几乎为零，这笔仅涉及一股的交易成为该交易所的首个参考价格。

该价格在约两分钟内便回归至约170万韩元的正常水平，但为时已晚。xyz:SKHYNIX合约所使用的预言机已在NXT开盘约4秒后完成价格更新，将参考价从1131.40美元下调至954.99美元，跌幅15.6%。约2.7秒后，强制平仓程序随即启动，链上执行价格最低被压至900美元。

值得关注的是，事件发生数小时后，SK海力士股票在正式开盘的市场上确实出现了约15%的真实跌幅，与此次闪崩的幅度高度吻合——这一巧合在一定程度上使异常价格在当时显得"合乎情理"。

此外，SK海力士本已处于AI存储股抛售浪潮之中，周二（7月28日）当日韩国综合股价指数（KOSPI）收盘下跌约10%，市场背景进一步增加了价格信号的迷惑性。

清算全貌：960个账户，5740万美元

据MarketsAlpha的链上分析，此次事件的最终损益数据如下：

• 960个多头账户遭到强制平仓；

• 被清算仓位总规模约5740万美元；

• 交易者实际亏损约1730万美元；

• 清算触发自动减仓（ADL）机制，100个盈利空头账户合计获利约1080万美元；

• 单个账户最大盈利为255万美元，最大亏损为205万美元。

值得注意的是，企业级区块链数据平台Allium的数据与上述数字基本吻合，估计实际亏损约1740万美元，受影响用户逾900人。不过，Hyperliquid与Trade.xyz均未正式确认上述数据。

价格护栏：为何跌幅是17.9%而非28.7%

尽管底层价格信号显示跌幅接近29%，但xyz:SKHYNIX合约的实际跌幅约为17.9%，这并非偶然，而是Trade.xyz合约设计中"价格发现边界"机制发挥作用的结果。

根据Trade.xyz的公开规范，xyz:SKHYNIX设有10%的瞬时价格波动上限，并允许一次重置。两次叠加后，标记价格的最大跌幅硬性上限约为19%。最终17.9%的跌幅恰好落在该上限之内，意味着护栏机制吸收了约11个百分点的价格冲击。

然而，这一机制在保护市场的同时，也为杠杆多头留下了足够的清算空间——19%的最大跌幅足以触发大量使用杠杆的多头仓位的强制平仓。

另一个放大损失的设计因素是保证金模式。xyz:SKHYNIX采用全仓保证金（cross margin）模式，而同一平台上的三星和现代永续合约则采用逐仓保证金（isolated margin）。全仓模式意味着，一个亏损仓位可以调用账户内其他仓位的抵押品，从而扩大了单一事件的波及范围。

责任归属：Hyperliquid为何撇清关系

事件发生后，Hyperliquid团队成员、以"iliensinc"为昵称的联合创始人兼核心开发者在项目Discord中回应了受损用户的质疑，其立场以结构性论据为核心。iliensinc写道：

"Hyperliquid是一条无许可区块链。不同团队可以在Hyperliquid上部署和运营市场，将其作为基础设施层……XYZ团队正在调查此事，一旦有结论将及时分享。"

这一区分的关键在于HIP-3框架。在该框架下，市场运营商（即Trade.xyz）负责推送标记价格、预言机价格及外部价格输入，Hyperliquid仅提供三个价格组成要素中的一个。iliensinc以一个直白的例子说明：

若链上最新成交价、最优买价和最优卖价的中位数为100，而运营商推送的价格为150和151，则最终标记价格将采用150——运营商的数据具有决定性权重。

这意味着，此次事件中价格预言机的控制权完全在Trade.xyz一侧，Hyperliquid在技术层面无法干预。

赔偿困局：罚没机制形同虚设

受损交易者面临的现实是：即便现有机制被完整执行，他们也几乎无法获得任何补偿。

根据HIP-3规则，市场部署方须持续质押50万枚HYPE代币，按周二价格计算约合2740万美元。验证者可通过质押权重投票将其销毁。触发罚没的条款涵盖恶意行为与操作失误，甚至包括"忠实执行了设计存在缺陷的合约规范"的情形。

然而，被罚没的质押代币将被直接销毁，而非分配给受损用户。 即便触发全额罚没，960个遭清算账户也将一无所获。

此外，验证者的自动审查机制设有触发门槛——仅当外部价格较当日开盘价波动超过50%时才会自动启动，而此次事件的价格波动远未达到该阈值。

目前，Trade.xyz尚未发布任何事后分析报告，亦未提出任何赔偿方案。

行业警示：链上传统资产衍生品的结构性脆弱

此次事件将加密市场永续合约产品的深层矛盾暴露无遗。

数字资产对冲基金Selini Capital创始人Jordi Alexander将这类产品的用户比作"站在21点牌桌旁、互相押注牌桌走势的人"，而非真正参与底层市场的玩家。

加密对冲基金Third Eye首席执行官Tian Zeng指出："通常情况下，大多数交易所会使用多个定价来源，如果仅依赖单一来源，可能会非常危险。"

他同时表示，即便使用多个数据源，"考虑到部分交易者的杠杆倍数，仍可能引发清算"，并将此次事件定性为"链上传统金融永续合约这一新兴但快速增长市场建设过程的一部分"。

多个时间节点将决定事件的后续走向：合约部署方须在上线后至少183天内持续持有50万枚HYPE质押；质押代币须经过7天解质押队列，验证者的行动窗口目前仍处于开放状态。

监管层面，Trade.xyz本月已与Hyperliquid政策团队共同会见了美国证券交易委员会（SEC）的加密监管人员，此次事件或将进一步引发监管关注。

此次事件亦令外界再度审视Hyperliquid此前的争议先例。

2025年3月的JELLY代币下架风波中，Hyperliquid以自定价格强制结算仓位，被批评者指责存在中心化倾向；而此次面对用户损失，平台却以"无许可基础设施"为由拒绝介入，立场截然相反。

分析指出，此次事件所揭示的核心风险，并非预言机机制本身的普遍性问题，而是一个更为具体的设计缺陷：

对于SK海力士这类在流动性极薄的盘前时段即可形成参考价格的标的，19%的最大允许波动幅度是否合理？

一笔几乎空仓市场中的单股交易，足以成为触发数千万美元清算的导火索。

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希捷用一份超预期财报和更强指引，为遭遇抛售的AI存储交易提供了关键支撑：云数据中心需求仍强，供应紧张继续支撑价格，客户规划周期已延伸至2029年及更远。

希捷科技美东时间7月28日公布的财年第四季度营收为36亿美元，同比增长48%，高于FactSet一致预期的35亿美元；调整后每股收益为5.71美元，也超过市场预期的5.10美元。

更重要的是，管理层在财报电话会上释放了更强的前瞻信号。

CEO Dave Mosley表示，2027财年营收增速预计将超过2026财年的34%；CFO Gianluca Romano称，公司预计2027财年每个季度的营收和毛利率都将环比提升。

市场迅速重新定价。

希捷周二常规交易收跌8.5%，但盘后一度上涨6.6%；Western Digital盘后涨3%，闪迪，美光和SK海力士ADR也跟随反弹。

对刚经历重挫的存储和半导体板块而言，希捷的业绩成为一针“强心剂”。

希捷本季交出的不仅是“beat”，还包括更强的利润率表现。

花旗研报显示，公司6月季度营收为36.3亿美元，同比增长48%；每股收益5.71美元，同比增长121%，超过此前指引高端。

毛利率达到52.7%，环比提升570个基点，同比提升1480个基点，高于市场预期的50.0%。运营利润率为44.6%，也高于市场预期的42.0%。

从出货结构看，希捷本季总容量出货为218EB，环比增长9%，同比增长34%，其中约90%出货给数据中心客户。公司全年营收增长34%至122亿美元，高于分析师预期的120亿美元；全年自由现金流创纪录达到31亿美元。

对下一季度，希捷给出的指引同样强于市场预期。花旗称，公司预计2027财年第一季度销售额为41亿美元，上下浮动1亿美元，高于市场预期的37.8亿美元；运营利润率约为50%，高于市场预期的43.4%；每股收益预计为7.30美元，上下浮动0.20美元，高于市场预期的5.85美元。

希捷管理层最核心的表态，是需求没有放缓迹象。

Dave Mosley在声明中称，公司表现由强劲的云数据中心需求和有纪律的执行推动，并预计这一势头将在2027年延续。他还表示，AI推动更多数据生成，将带来“持久的长期海量容量存储需求”。

财报电话会上，管理层进一步表示，当前近线硬盘产能大多已通过长期供货协议分配至2028年日历年。客户并没有缩短规划周期，反而有更多客户把规划延伸至2029年及更远。

这也是花旗维持看多的核心理由。花旗在研报中称，超大规模云客户，AI工作负载和数据留存增长继续支撑需求，公司仍处在“供不应求”的环境中。

定价是本次电话会中最受关注的问题之一。

管理层表示，供需缺口比几个季度前更大，希捷虽然有少量额外产能，但这些产能可以以非常好的价格出售。

Dave Mosley解释称，合同通常锁定一年，但当产品良率改善后释放出的额外产能，客户通常愿意支付高于合同价的价格来争取。

这意味着，希捷的价格改善并不只来自合同重定价，也来自紧张供需下的增量产能溢价。

Gianluca Romano称，公司的定价策略已经执行了12至13个季度，方向没有变化。推动毛利率上行的因素包括价格策略延续，高容量近线硬盘占比提升，以及HAMR世代切换带来的成本改善。

他还表示，公司的增量毛利率“远超60%”，而9月季度指引隐含的毛利率已经接近这一水平。花旗也将利润率扩张归因于紧张供应，有利产品组合和Mozaic 4放量。

技术路线图是希捷利润弹性的另一条主线。

根据花旗研报和管理层表态，Mozaic 3已在主要云客户中完成认证并部署。Mozaic 4正在主要云服务商中放量，最高支持约44TB硬盘，并预计到2026年底占HAMR出货EB的50%。Mozaic 5则基于5TB每碟HAMR平台，预计2027年底开始认证出货，可支持约50TB硬盘，并在2028年逐步贡献销量。

管理层称，HAMR在近线EB出货中的占比已达到约40%，目标是在2026年底前提升至50%。

这一切也解释了为何希捷仍需持续投入制造工具。Gianluca Romano表示，过去一年每台整机内部的磁头和磁碟数量增长了15%至20%，而整机出货量几乎没有变化。产品从3TB每碟向4TB和5TB迭代时，制造路径更复杂，工具占用时间更长。

希捷管理层对AI需求保持审慎乐观，强调许多新增场景仍处早期。

Dave Mosley在电话会上提到KV Cache与硬盘存储的关系。他表示，在智能体AI应用中，系统需要为每个用户保留大量上下文数据。随着用户数量增加，交互复杂度提升，这些上下文数据会膨胀，企业并不希望每次都重新计算，因此会产生新的存储需求。

他还提到物理AI。相比机器人终端本身，Mosley更关注其背后的数据问题：传感器产生的数据会回传至本地云或更大规模云端，大量非结构化视频数据可能成为硬盘存储的重要需求来源。

不过，管理层也强调，即便不考虑物理AI，企业级应用趋势本身已经对希捷有利。

花旗在7月29日研报中维持对希捷的买入评级，并将目标价从1240美元上调至1300美元。花旗称，希捷继续受益于强劲需求，HAMR放量带来的利润率扩张，以及供需基本面支撑下的定价能力。

同时，公司资本配置也在改善。管理层表示，2026财年末希捷净债务杠杆率已降至0.4倍，9月季度将再偿还12亿美元债务，其中10亿美元高收益优先票据已于7月完成偿还，剩余可转债将在9月到期偿还。公司还表示，本季度正在执行更高规模的股票回购，并将在未来数个季度持续推进。

对投资者而言，希捷本次财报的意义不只是单家公司超预期，而是为存储需求，价格和利润率三条主线提供了更清晰的短期验证。在AI交易遭遇波动时，这份业绩暂时稳住了市场对存储周期的信心。

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据英国金融时报周三报道，高盛和摩根大通近期已向旗下多家对冲基金客户提出追加抵押品要求，触发原因是AI及半导体相关持仓出现大幅亏损。

据高盛的报告显示，截至周二纽约中午，基本面多空策略下跌1.3%，多策略基金下跌1.7%，系统性多空策略下跌1.0%——上一次三类策略在同一天均跌超1%，还要追溯至2020年3月新冠危机最剧烈的市场震荡时期。

纳斯达克100指数周二一度跌入技术性调整区间，自6月初历史高位累计回落10%。高盛追踪数据显示，7月27日当天，高盛整体账簿出现自2025年9月以来最大规模的去杠杆操作，偏差幅度达负3个标准差，主要由科技及AI动量名单的单一股票驱动。

据四位知情人士透露，华尔街银行近期向持仓高度集中于特定行业的对冲基金发出追加抵押品通知，要求其在维持现有杠杆水平的同时补充担保。高盛和摩根大通均拒绝就此置评。

接近其中一家银行的人士表示："这是市场当前应有的风险管理。这是相当基本的操作。"该人士补充称，许多追保通知系由市场波动自动触发，此类条款通常已写入基金与银行的协议之中。

银行在向对冲基金提供融资时，通常会内嵌保护机制，以防市场逆转时自身蒙受损失。主经纪商通过以股票组合作抵押的方式向基金提供杠杆，帮助其放大回报，但一旦市场走势与持仓方向相反，杠杆同样会成倍放大亏损。

高盛在近期致客户报告中指出，今年前五个月对冲基金总杠杆的累积增幅，是该行自2016年开始追踪此类数据以来录得的最大规模扩张，显示出基金在本轮抛售来临之前已大举借贷以押注相关交易。

此次杀跌的核心推手是动量策略的方向性失误。据高盛数据，AI动量因子在7月份已录得41%的回撤，有望成为有记录以来（新冠期间除外）最大单月跌幅。内存芯片相关股票遭到大规模抛售，从该交易流行至今，两日累计净卖出量已创历史最高。

从个股表现来看，Sandisk和英特尔分别从各自高点下跌53%和39%，费城半导体指数自6月底以来已累计蒸发四分之一市值。

此次动荡的深层背景，是市场持仓集中度的持续攀升。据Capital Group数据，标普500指数前10大成分股目前约占指数总权重的40%，超过2000年代初互联网泡沫时期的水平。

银行自身同样未能置身事外。高盛在其中期报告中披露，截至6月30日，该行主经纪商账簿中约有16%的风险敞口直接对应AI内存股票。

尽管单日损失惨重，对冲基金年内整体表现仍处于正值区间——高盛数据显示，各类策略年均回报率目前仍高于10%。然而随着去杠杆压力持续释放，市场能否就此企稳，仍有待观察。

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7月29日，在隔夜半导体板块持续承压，以及韩国股市再度熔断的外部冲击下，A股早盘低开低走，午后持续回升，三大指数集体反弹，深成指、创业板均涨超1%，创业板盘中一度涨超2%。受到存储芯片、算力硬件等再度下跌影响，科创50逆市收跌近1，盘中一度跌超5%。大消费赛道全线爆发，教育、游戏、乳业板块掀起涨停潮，市场情绪午后明显回暖，证券板块午后拉升助力沪指翻红，尾盘多只宽基ETF放量。

港股全天高开高走，恒指、恒科指双双拉升，恒指涨近2%，创反弹以来新高，恒科指涨超2%，盘中一度涨3%，权重科网股全线反弹，小米更是大涨9%，芯片股继续承压，兆易创新午后跌幅收窄至3%，南方两倍做多海力士跌超14%、汽车股大爆发，理想涨近10%。债市方面，国债期货多数上涨。商品方面，国内商品期货多数走高，燃油、原油等反弹。

A股：截至收盘，沪指涨0.40%，深成指涨1.10%，创业板指涨1.55%。科创50指数跌0.87%，午后一度翻红，早盘曾大跌超5%。

盘面上，个股涨多跌少，沪深京三市超4200股飘红，今日成交2.31万亿。沪深两市成交额2.3万亿，较上一个交易日放量超270亿。板块方面，食品、乳业、零售、游戏等板块涨幅居前，光刻机、存储芯片、先进封装、玻璃基板等板块跌幅居前。

港股：截至发稿，恒生指数收涨1.96%，恒生科技指数涨2.84%。

盘面上，汽车板块领涨，理想汽车涨近10%，零跑汽车涨超9%，奇瑞汽车涨超8%，吉利汽车涨超6%。PCB、存储概念跌幅居前，芯碁微装跌超15%，胜宏科技跌近8%，建滔积层板跌超6%，兆易创新跌超3%，南方两倍做多海力士跌近14%，南方两倍做多三星电子跌超3%。大型科网股方面，腾讯控股涨4.29%，阿里巴巴涨1.43%。热门股方面，小米集团涨8.95%，泡泡玛特涨2.21%。

债市：国债期货全线上涨，截至收盘，30年期主力合约跌0.23%，10年期主力合约涨0.02%，5年期主力合约涨0.02%，2年期主力合约涨0.02%。

商品：国内商品期货涨跌参半，截至收盘，化工品涨幅居前，乙二醇涨2.60%；航运期货全部上涨，集运指数(欧线)涨2.00%；黑色系涨跌参半，硅铁涨1.51%；能源品全部上涨，燃油涨1.04%；基本金属多数上涨，铝涨1.03%；新能源材料跌幅居前，多晶硅跌1.28%；农副产品涨跌参半，红枣跌1.25%；非金属建材全部下跌，玻璃跌0.56%；贵金属多数下跌，钯跌0.49%；油脂油料多数下跌，DCE豆粕跌0.42%。

大消费赛道全线爆发

教育板块今日大涨5.56%，全通教育20cm涨停，传智教育3连板，中公教育、*ST豆神、华图山鼎涨超10%。

国联民生证券研报指出，教育行业迎来"政策边际改善、行业供给出清、行业需求释放"的三维共振，投资逻辑已从政策驱动转向业绩驱动，板块有望迎来业绩与估值的"戴维斯双击"。该机构推荐凯文教育、行动教育、学大教育、昂立教育，谨慎推荐科德教育和博通股份。

游戏板块今日大涨5.43%，电魂网络涨停，巨人网络涨近10%，三七互娱、完美世界等跟涨。板块获主力资金净流入16.10亿元，居全行业之首。

消息面，7月游戏版号发放197款，创近三年单月新高，2026年累计版号已达1147款。

游族网络预计上半年净利润同比增299%-498%，巨人网络预计净利润20亿-22亿元、同比增157%-183%，世纪华通、凯撒文化等多家公司中报预告净利润高速增长。

Kimi K3上线48小时因算力过载暂停C端新用户订阅，国产头部模型供不应求状态从侧面验证了AI应用需求的真实爆发。

财信证券认为，爆款产品长线运营及新游接力推动利润释放，游戏板块估值处于历史底部区域，中报业绩集中兑现有望推动板块修复。

国信证券认为，游戏板块经过前期回调后估值与交易拥挤度处于低位，叠加版号常态化和暑期档新品周期，具备较好中期布局价值。

乳业概念大涨5.99%领跑概念板块，欢乐家20cm涨停，一鸣食品2连板，均瑶健康、李子园、阳光乳业、天润乳业、三元股份等多股涨停。

食品饮料板块整体涨超2.5%，良品铺子、南侨食品、安记食品、保龄宝、西麦食品等涨停。

近期科技板块大幅回调引发风格切换。Wind数据显示，截至7月28日，此前重仓科技的67只主动权益基金全部转为下跌，平均跌幅达19.21%，其中33只跌幅超20%，12只超25%。资金从高波动科技板块流出，转向食品饮料等防御属性较强的必选消费方向。

中金认为，食品饮料行业整体处于底部复苏、结构分化的核心配置窗口，估值整体回落至历史低位区间，安全边际足。华泰证券认为，看好经济向消费转型过程中的食品饮料行业表现。在托底政策的支撑效果明朗及社零增速有望稳步提升的背景下，预计食品饮料消费有望复苏。

半导体持续承压：通富微电跌停

半导体板块延续弱势，收跌1.80%。通富微电封死跌停，兆易创新盘中多次触及跌停后打开、收跌6.81%，雅克科技盘中触及跌停后打开、收跌8.56%。有研硅跌超11%，西安奕材、微导纳米、甬矽电子跌超9%。存储芯片板块收跌1.47%。

三重压力叠加导致半导体板块持续调整：

一、韩国股市熔断情绪传导。韩国KOSPI指数连续两个交易日触发熔断，29日盘中一度跌超12%，SK海力士盘中跌逾17%创纪录最大跌幅，三星电子跌超5%。

SK海力士第二季度营业利润增长557%但仍不及市场预期，引发对AI产业链估值的担忧。法兴银行亚洲股票策略主管指出，这是"一个非常拥挤的交易正在解除"。

二、存储周期拐点预警。摩根士丹利报告指出，AI驱动的存储行业狂欢正接近拐点，内存合同价格预计将于第四季度见顶，市场对存储制造商盈利上调率已从92%的峰值回落至77%。

三、"影子股"资金切换。长鑫科技上市后，此前炒作"长鑫影子股"概念的资金切换，兆易创新本月内已5次收盘跌停，较6月30日高位回撤近60%。

长鑫科技今日午后涨超12%报52.95元，成交额超448亿元，市值超3.5万亿元。长鑫科技将被纳入MSCI中国全股票指数，8月10日正式生效。

根据Omdia数据，按照产能、出货量和销售额统计，长鑫科技已成为中国第一、全球第四的DRAM厂商，全球市场份额从近乎为零攀升至2025年第四季度的7.67%。

据上证报，展望存储景气周期的持续性，业内人士多认为，总体来看，全球存储芯片供需格局拐点预计2027年才会到来；AI相关的HBM、NAND等大容量存储芯片市场，至少要到2027年年中供应紧张现象才能缓解。

银河证券指出，半导体板块在经历大幅波动后处于震荡休整阶段，建议调整持仓结构向优质标的集中，关注先进封装、半导体设备和材料、国产算力方向。

华泰证券认为，AI科技链板块基本面高景气趋势未变，虽然7月以来电子布等AI科技链新材料企业的股价已普遍回调超过30%，但2026年以来累计涨幅仍在反映业绩高增长趋势，中长期继续看好玻纤、洁净室等高景气板块，重视玻璃基板从"0"到"1"的突破。

半导体、算力硬件集体陷入调整，存储芯片、光刻机、CPO方向深度调整：兆易创新跌停，中微公司跌超9%，雅克科技逼近跌停，福晶科技跌停，茂莱光学跌超18%。

长鑫科技一度拉涨超5%，随后涨幅回落至3.7%。

消息面，外围市场存储股同步下挫。韩国综指下跌8%后触发熔断机制，SK海力士跌超10%，较6月历史高点下跌约53%，总市值跌破1000万亿韩元，三星电子跌超3%。

另外，隔夜美股存储股大幅下跌，闪迪跌超14%，7月以来股价跌幅已超51%，SK海力士跌近9%，希捷科技跌逾8%，西部数据跌超6%。

全球存储巨头SK海力士最新业绩不及预期。财报显示，第二季度SK海力士运营利润同比大增557%，达到60.5万亿韩元（约合人民币2816亿元）；营收同比增长257%，录得79.3万亿韩元，净利润93.9万亿韩元，同比增长1242%。不过，上述数据均低于市场预期。

银河证券表示，半导体板块在经历大幅波动之后处在震荡休整阶段。建议调整持仓结构，向优质标的集中；建议关注先进封装、半导体设备和材料、国产算力方向。

值得注意的是，科技龙头中际旭创盘中一度逆势涨4%，公司董事长提议40亿至80亿元超大规模股份回购方案，明确表示主流产品价格稳定、不存在市场传言的降价情况。

浙商证券认为，前期市场调整压力已基本释放，短期可更积极面对后市，大资金介入主流ETF后市场触底反弹，短期底部逐步形成。

此前持续走强的光模块板块出现阶段性估值回调，市场短期情绪小幅波动，部分投资者对行业景气持续性产生阶段性分歧。

广发证券、国盛证券、银河证券、天风证券等机构普遍认为，本轮行情波动仅为交易层面的正常筹码优化，并非产业基本面出现拐点。

国盛证券通信联席首席分析师黄瀚明确表示，短期市场波动不改赛道核心价值，行业长期成长逻辑清晰、订单能见度高、技术迭代节奏紧凑，调整反而为中长期布局龙头提供了良好窗口期。

食品饮料板块延续强势，板块指数大涨超2.5%。一鸣食品开盘仅1分钟即涨停，李子园、良品铺子、南侨食品、安记食品、欢乐家等多只个股紧随其后，相继封死涨停板。

中金认为，当前食品饮料行业整体处于底部复苏、结构分化的核心配置窗口，估值整体回落至历史低位区间，安全边际足。行业追求高质价比、功能性、健康性趋势延续，零食量贩、会员商超、即时零售有望持续贡献渠道增量。

华泰证券也认为，看好经济向消费转型过程中的食品饮料行业表现。在托底政策的支撑效果明朗及社零增速有望稳步提升的背景下，预计食品饮料消费有望复苏。

近期，在科技板块持续回调背景下，食品饮料防御属性再度凸显，板块配置价值抬升。开源证券指出，从交易维度看，当前机构持仓处于历史低位、板块估值回落至底部区间、市场悲观情绪已经释放，三重底部信号共振，板块已进入战略布局区间。

MLCC：产能挤压+库存骤降，风华高科3天2板

MLCC概念今日表现活跃，风华高科3天2板涨停（封单超20万手），昀冢科技20cm涨停，三环集团涨近8%，博迁新材涨近6%。

TrendForce调查显示，村田、三星电机、太阳诱电三大日韩厂6月出货创近五年单月新高，同时加速将消费级X5R产能转向AI用高端规格，导致消费级中高容MLCC产能受挤压，主流料号库存水位普遍低于30天。

瑞银分销商库存追踪数据显示，截至7月11日MLCC分销商库存量环比骤降22%，降幅远超季节性，库存水平已低于2024年周期底部。库存价值仅降4%，18个百分点差距指向MLCC单价正在上涨。代理商报价平均涨幅达20%-25%。

银河证券认为，MLCC在AI服务器中大规模使用，超高容MLCC现货紧缺、交期拉长，产能释放预计需要一年以上。中航证券认为，MLCC产业链上游材料具备"电子材料+高可靠+军工配套+国产替代"多重属性。

证券板块午后崛起，收涨2.40%，华林证券涨停，中银证券涨超5%，华安证券、国盛证券、首创证券、国金证券涨超3%。

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据CCTV国际时讯7月29日消息，美国与沙特联手空袭伊拉克东部亲伊朗武装，伊朗革命卫队向约旦美军基地发射弹道导弹。据新华社消息，伊朗革命卫队海军同步在霍尔木兹海峡拦截三艘油轮。分析认为，三项军事行动几乎在同一天发生，标志着美伊冲突已从代理人战场与间歇性停火阶段，进入多线同步升级的新常态。

据媒体报道，此次升级的直接导火索是周二沙特东部省石油设施遭无人机袭击。沙特国防部指认袭击由伊拉克境内的亲伊朗民兵发动，美沙随即于周三对伊拉克东部多个地点发动联合打击。而就在空袭前数小时，革命卫队已先行向约旦境内美军设施发射多枚弹道导弹——美军称成功拦截。事件的先后顺序清晰表明：这不是一次孤立的报复与反报复，而是德黑兰主动设计的同步施压。

与此前的冲突模式不同，本轮升级最值得关注的特征是三条战线被同时激活——军事打击、导弹报复与海峡封锁不再分阶段展开。这让华盛顿不再拥有逐个应对的时间窗口，外交斡旋的空间被急剧压缩。油价对此做出剧烈反应：单日涨超3美元/桶，市场正在将"停火溢价"切换为"持续冲突溢价"。

此前市场定价中隐含的假设是美伊冲突存在"天花板"——特朗普面临中期选举压力、共和党对高油价高度敏感、阿曼外交斡旋有望打开突破口。但周三的三线同步升级表明，德黑兰正在测试一种新策略：在多条战线上同时施压，使华盛顿难以在任何一个方向获得决定性的外交或军事优势。

24小时内三线开火：从无人机到弹道导弹

据报道，周二的无人机袭击打破了短暂的平静。沙特国防部发言人Turki al-Maliki称，沙特防空系统摧毁了多架针对东部省石油设施的无人机，确认袭击由伊拉克境内的亲伊朗民兵从伊拉克领土发动。

周三，冲突迅速升级为两个方向的同步打击。伊朗革命卫队率先向约旦境内美军设施发射多枚弹道导弹。美国中央司令部将此次袭击定性为"针对驻中东美军的未遂突袭"，称导弹已被成功拦截。

几乎在同一时间窗口，据CCTV国际时讯消息，美国中央司令部与沙特国防部联手对伊拉克东部多个地点发动打击，美方指认这些地点被伊朗用于指挥针对沙特石油设施的无人机袭击。沙特国防部表示此举并非寻求升级，但将对任何"侵略"作出回应。伊拉克人民动员力量（PMF）随后确认，其位于伊拉克多地的总部遭到美沙联军攻击，初步报告显示有人员伤亡和设施损毁。

这一升级链条的不可逆性在于：此前一周特朗普刚刚下令暂停持续13天的空袭行动，阿曼代表团几乎同时抵达德黑兰就重启海峡通航展开谈判。地区消息人士曾称双方有望在周末达成协议。但沙特的遇袭与美沙的反击已将外交窗口挤压至极限。

报道称，伊朗方面的回应同样不留余地。一名伊朗国防官员在接受国家电视台采访时，将针对美国中东利益的袭击归咎于伊朗称为"重大误判"，并强烈否认从其他国家向沙特目标发射的弹道导弹与伊朗存在任何关联。与此同时，革命卫队在声明中表示：

"只要对伊朗伊斯兰共和国的威胁持续，美国军队对我国利益的非法和恶意行动仍在继续，抵抗也将继续。"

霍尔木兹：共管方案被拒，海峡控制权博弈再度落空

据新华社消息，革命卫队海军周三宣布拦截三艘油轮，称其无视警告并选择了"不安全且非法的路线"。声明强调革命卫队对这一战略水道保持"完全控制"，并警告"非法的美国军事干涉"不会没有回应。

这次拦截发生在阿曼斡旋方案被伊朗明确拒绝的背景下。据媒体社援引海湾地区消息人士和西方外交官报道，阿曼已向伊朗提交一份获得海湾国家支持的方案，建议建立参照马六甲海峡模式的区域性管理机制——伊朗不能单独控制海峡，航运企业可自愿出资用于助航设施、环境保护和搜救等公共服务。

但伊朗不仅拒绝了"共同管理"方案，还提出了更高的要价。阿曼建议两国分别负责靠近本国一侧的航道，避免任何一方单独控制海峡；伊朗则要求所有驶向一个方向的船只以及另一方向的部分船只必须进入伊朗水域航行，并警告若阿曼不接受这一安排，海峡将继续关闭。

这意味着阿曼历时数月的穿梭外交——从6月底释放收费信号、7月初向美欧递交正式收费方案，到7月底提交共管提案——在伊朗的军事行动面前几乎收效为零。伊朗已通过布雷、袭船和关闭航道证明其可以单方面控制海峡，外交谈判在缺乏军事制衡的情况下更接近于德黑兰争取时间和筹码的工具。

美国官员再次拒绝了征收通行费或税费的提议，重申霍尔木兹海峡是国际水道，不应受伊朗控制或限制。伊朗武装部队哈塔姆安比亚中央总部发言人更进一步警告：

接受美国使用伊朗资产进行所谓赔偿的任何国家或公司，其所属船只将不被允许通过霍尔木兹海峡。

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韩国财政部长Koo Yun-cheol周三在国会质询中接受议员要求，就单只股票杠杆ETF在未经充分审慎论证的情况下仓促推出一事公开致歉。与此同时，韩国金融服务委员会委员长Lee Eog-weon当日表示，监管机构正在考虑将相关产品的准入限制在专业投资者范围之内，并研究下调杠杆倍数。

据KB金融集团数据，自5月27日单只股票杠杆ETF推出以来，韩国散户净买入规模已达14万亿韩元（约97亿美元），远超外资约2万亿韩元的净买入量。然而随着以芯片股为主导的KOSPI指数过去一个月暴跌近35%，这批散户投资者深陷亏损泥潭。

损失最为集中的，是挂钩三星电子与SK海力士的单只股票杠杆ETF。这两只产品均以AI驱动的半导体行情为背景推出，一度随芯片股大涨而受到追捧。

据LSEG数据，KODEX SK Hynix单只股票杠杆ETF——旨在每日放大SK海力士股价涨跌幅两倍——自6月23日高点至今已累计下跌逾80%。追踪三星电子的同类产品则自6月3日高点起跌幅接近75%。

两倍杠杆的设计在上行阶段放大了收益，却也在市场逆转时将亏损成倍放大。KOSPI指数过去一个月近35%的下跌，通过杠杆机制，将普通的市场回调转化为散户账户的毁灭性损失。

面对国会追责，韩国金融监管体系承受着罕见的政治压力。Lee Eog-weon在首尔国会政务委员会上表示，"如有必要，有办法将（投资门槛）提高至专业投资者级别。"

在杠杆倍数问题上，Lee表示监管机构可在立法条件具备后，研究下调单只股票杠杆产品的放大倍数。他明确指出："由于两倍（追踪倍数）过大，下调的话在缓解波动性方面可能会有效果。"他同时补充，监管层将在研究相关立法的过程中，同步探讨如何保障投资者权益，包括通过受益人大会等方式。

上述表态意味着，现有持有人面临未来产品结构发生根本性调整的风险，相关ETF的市场流动性与投资者基础或将随之收窄。

此次杠杆ETF风波的核心矛盾在于，风险承担者高度集中于散户群体。据KB金融集团数据，韩国本地散户净买入规模达14万亿韩元，是外资净买入量的约七倍。

这一失衡格局折射出韩国散户投资者对半导体行情的高度乐观预期，以及对杠杆产品风险属性的认知不足。单只股票杠杆ETF于5月27日正式上市，仅不到一个月后，市场便开始逆转。对于大多数在高位入场的散户而言，留给他们反应的时间极为有限。

随着监管层宣布可能大幅收紧准入条件，这批散户投资者将面临双重困境：一方面持仓浮亏巨大，另一方面退出渠道或将受到政策层面的进一步约束。

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在最新一期的《Real Eisman Playbook》访谈中，《大空头》原型史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）对话华尔街知名多头丹·艾夫斯（Dan Ives）与理性估值派分析师吉尔·鲁里亚（Gil Luria），围绕AI资本回报率（ROI）、大模型护城河坍塌、SaaS末日论等核心争议展开激辩——这场史无前例的AI大分化中，英伟达、微软、苹果与被低估的美光正牢牢占据胜者高地，而缺乏创新仅靠涨价的传统SaaS巨头、虚高估值的英特尔以及私有股权（PE）包袱下的边缘软件，则正一步步走向被市场清洗的淘汰边缘。

核心要点归纳

• 资本开支与ROI争论：AI行业已从轻资产模式转向高资本密度模式。目前AI产业链已创造超过1000亿美元的年化变现收入，虽然相较于万亿美元的资本投入尚显不足，但已证明实际经济需求的存在。

• 模型护城河坍塌与价格战：大语言模型（LLM）正快速走向同质化与商品化。未来的核心价值不在模型本身，而在数据、算力基础设施及生态入口。

• 开源生态与闭源风险：闭源模型面临开源生态的全面侵蚀。将企业核心数据过度绑定在单一闭源模型上，容易招致数据泄露风险与业务被动。

• SaaS末日论的真实分化：AI不会毁灭所有软件，但会引发剧烈分化。缺乏研发投入、仅靠涨价维持增长的SaaS大厂以及私募股权（PE）控制的未上市小软件将被企业预算清洗；而微软、Palantir等掌控核心数据与生态的企业将胜出。

• 胜负手盘点：赢家：英伟达（绝对核心卖水人）、微软（云与生态双重防御）、苹果（消费级AI“通行证”）、美光（严重被低估的存储巨头）、Palantir（数据壁垒）及网络安全板块（CrowdStrike/Palo Alto）。输家/风险标的：Salesforce（无增值仅涨价）、英特尔（高估值与弱基本面严重错配）、PE持有的未上市边缘软件、受AI直接替代冲击的传统软件（Intuit/Adobe）。

资本狂热与ROI大拷问：AI产业的两大核心争议

在一年前，市场讨论AI时几乎没有任何看空的理由，然而一年后的今天，怀疑论开始占据主流。

吉尔·鲁里亚指出，当前科技界最核心的辩论在于极其高昂的资本开支能否兑现足够的投资回报率。尽管全行业年化AI变现收入已从零爆发至上千亿美元，证明了经济需求的真实存在，但相较于地下埋藏的数万亿美元资本开支，这一回报依然处于早期阶段。

史蒂夫·艾斯曼也补充称，过去从不依靠外部融资的谷歌、微软和Meta，如今因AI的高额投入变成了高资本密度企业，这在财务层面本身就是一种隐忧。

然而，丹·艾夫斯对此持完全不同的长周期视角。他认为人类目前正处于长达八到十年的AI基建革命的第三年，这就像1955年建设拉斯维加斯大道一样，中间必然会经历数次考验市场胆量的剧烈波动。艾夫斯指出，根据其亚洲供应链的最新调研，芯片的供需比依然高达15:1，这表明底层需求远未饱和，美国在技术与基础设施上再次取得了对全球竞争对手的绝对领先。

护城河坍塌与开源逆袭：大模型不再是“独角戏”

针对艾斯曼提出的“大模型缺乏护城河、低成本模型引发价格战”的忧虑，分析师们揭示了AI产业链的深层结构。

吉尔·鲁里亚表示，AI产业链由设备商、芯片商、云算力提供商和底层模型商共同组成。模型同质化甚至价格战，主要冲击的是最下游的模型公司，而上游设备、芯片与算力提供商的价值并不会受到削弱。尤其是当英伟达等硬件巨头开始主动向市场投放免费开源模型时，闭源大模型厂商的定价权正在快速丧失。

此外，嘉宾们还特别援引了Palantir首席执行官亚历克斯·卡普的警告。

在企业级市场上，数据控制权远比模型本身重要。企业如果直接将核心数据暴露给第三方闭源大模型，不仅面临商业机密泄露的风险，还极易被底层模型绑定。未来的趋势必然是“模型无关”，即模型会逐渐沦为通用的基础工具，而围绕企业自有数据建立的知识架构和应用生态才是真正的壁垒所在。

SaaS末日论分化：谁在制造恐慌，谁在通吃市场？

在面对“AI是否会摧毁传统软件”的争议时，两位分析师给出了非常精细的分化判断。

鲁里亚指出，所谓的失业恐慌和大模型厂商散布的“AI将取代白领”言论，某种程度上是大模型头部创始人为了推动政府出台严苛监管、从而“抽掉后人梯子”阻断竞争的策略。从历史微观经济学来看，技术进步提高生产力后，往往会带动企业效益与岗位数量的同步增长，而非摧毁总体就业。

但软件行业确实在经历剧烈的重新洗牌。市场并不是要毁灭所有软件，而是要清理劣质软件。

以微软为例，即便AI Agent全面普及，用户依然需要Outlook、Teams和Office等底层基础设施，微软不仅不会被颠覆，反而能通过将AI赋能云服务与办公套件实现增速再提升。

反观Salesforce等公司，多年来未能向客户提供明显的新增价值，仅靠单方面提价维持业绩增长，在企业为了AI重新划拨IT预算时，这类缺乏核心壁垒的软件必将首先被淘汰。

终极胜负手：华尔街眼中的科技赢家与输家

基于以上分析，两位分析师梳理出了一份清晰的胜负手清单。

在赢家阵营中，英伟达依然占据着绝无仅有的核心卖水人地位。

艾夫斯认为，英伟达芯片的领先优势不可替代，在英伟达芯片上每花费1美元，就能为整个科技生态圈带来8到10美元的乘数效应。

苹果公司则展现出极为高明的战略姿态，被艾夫斯比喻为消费级AI的“通行证”。苹果无需承担数千亿美元的算力基建风险，只要牢牢把控25亿台终端设备入口，无论未来的模型战局谁胜谁负，苹果都能从容集成最强模型并实现生态变现。

美光科技则展现出极度显著的估值错配，在存储芯片景气度大好的背景下，其6倍的市盈率隐含了极度悲观的错误预期，具备极高的风险收益比。

此外，Palantir以及受AI冲击攻击面扩大而需求翻倍的网络安全板块（如CrowdStrike和Palo Alto）同样处于胜者高地。

在输家与风险阵营中，除了无增值仅涨价的Salesforce外，虚高估值与弱基本面严重错配的英特尔也备受质疑。

更具隐患的是私有股权（PE）基金控制的中小型未上市软件公司，由于PE机构收购后往往砍掉研发以抽取现金流，面对企业CIO大幅削减软件供应商数量的现实，这些缺乏创新的边缘软件正面临批量倒闭的命运。与此同时，传统报税软件Intuit和内容创作软件Adobe的固有商业模式也正面临大模型底层的解构威胁。

以下为访谈全文：

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

嗨，我是史蒂夫·艾斯曼，欢迎收看新一期的《Real Eisman Playbook》。当下最激烈的辩论显然围绕着人工智能（AI）展开——它到底能创造多大的利润？它的可持续性究竟如何？而且，这场辩论的焦点几乎每周都在变化，这真的很不可思议。

因此，今天我邀请了两位科技领域的顶尖分析师：丹·艾夫斯（Dan Ives），他刚离开 Wedbush 并创立了自己的投资银行；以及来自 D.A. Davidson 的吉尔·鲁里亚（Gil Luria）。

我喜欢这两位分析师的原因在于，他们的覆盖面非常广泛。绝大多数科技分析师要么只看芯片，要么只看硬件设备，要么只看软件，但他们两位几乎涵盖了科技领域的方方面面。因此，我相信他们能对这场辩论的广度与深度带来深刻的见解。

在节目最后，我会重返镜头分享一些总结体会。不过在开始之前，如果你喜欢我们的访谈和每周总结，支持节目最好的方式就是去 YouTube 和 Substack 上免费订阅我们。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

嗨，我是史蒂夫·艾斯曼，欢迎来到新一期的《Real Eisman Playbook》。每周科技界都有太多大事发生。我在周记里也常说，我从未见过任何一个行业的发展速度如此之快，以至于每一条新闻都不仅仅是渐进式的补充，而几乎是在重塑整个投资逻辑。

今天我们请到了两位嘉宾。第一位是我们的老朋友丹·艾夫斯。

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

非常高兴能再次来到这里，史蒂夫。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

第二位是我们的新嘉宾吉尔·鲁里亚。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

非常感谢。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

丹正在筹备他的新项目，我们就不在此细说了；吉尔目前在 D.A. Davidson。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

是的。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

我邀请二位的主要原因之一，就是绝大多数人只关注半导体或软件，而你们二位的覆盖面非常广泛，而当下发生的事情影响面实在太广了。

在把话筒交给你们之前，我想先提几点。如果在一年前，我们站在这里讨论 AI，我知道丹一定会极其乐观，他会大谈特谈英伟达（Nvidia）的营收增长有多惊人，超大规模云厂商（Hyperscalers）的发展有多迅速，当时你几乎找不到任何唱衰的看空逻辑。

一年后的今天，想找一个看空的论调可就没那么难了。所以，吉尔，我想先把话筒交给你。能否请你用几分钟时间，从高视角帮我们总结一下：目前辩论的核心焦点是什么？你在这场辩论中持什么立场？

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

没问题。目前科技界正在展开两大核心争论：

第一，我们能否从所有这些巨额投资中获得回报？ 这些建设中的数据中心和部署的巨额资金，能否为相关公司创造足以证明这种极端支出合理性的投资回报率（ROI）？大家必须客观承认，这种支出是极其剧烈、前所未有的。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

确实是前所未有。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

是的，史无前例。这是目前正在反复拉锯的第一大争论，我们对此持有一些微妙的观点。

我们再来看看争论的另一面：AI 将如何影响所有其他公司，尤其是软件公司？ 在 AI 时代，软件公司的日子会怎样？这就是所谓的“SaaS（软件即服务）末日论”。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

没错，SaaS 末日。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

所谓的“SaaS 末日论”，就是一种认为软件公司全都要完蛋的观点——觉得“这行没什么可看的了，五年内它们全都会死光，软件将不复存在”。

而现在我们有了更精细的讨论，待会儿可以聊聊我们在这方面的立场。但总的来说，这就是两大核心争论。

我们可以把这两点合并到像微软（Microsoft）这样的公司身上来看。微软在这两端都吃尽了苦头：

• 一方面有人说：“看，你建了那么多数据中心，根本拿不到投资回报！既然 AI 没价值、AI 是坏东西，那就意味着你同时在浪费大量资本。”

• 但与此同时，又有人说：“看，你是一家软件公司，而 AI 太强大了，它会直接摧毁你的现有业务！”

所以，微软在两头都挨了板子。但我们认为：等一下，我完全可以向你证明为什么我认为我们正在获得良好的投资回报，而且投资回报率还会进一步提升。因此，对他们来说继续投资是有道理的。

接着我还可以证明：五年后的清晨，我依然会起床打开电脑，登录 Outlook，使用 Teams，使用 PowerPoint、Excel 和 Word。顺便说一句，届时会有 AI 智能体（Agents）协助我使用 Excel、Word、Outlook 和 Teams，但我本人依然会在那里。猜猜当这一切发生时，谁站在这些模型的前面？是微软。

所以，这就是目前正在发生的两大争论，而微软恰好成了夹在中间的“受气包”。这也正是当前市场最有趣的地方。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

丹，这个总结太精彩了。看来你没什么可补充的了？

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

哈哈，我是这么看的：我们目前正处于长达 8 到 10 年的 AI 革命建设期的第三年。在我看来，这有点像 1955 年建设拉斯维加斯大道（Vegas Strip）。

在这种背景下，必然会出现各种疑问：资本支出何时才能真正转化为变现？Anthropic（AI 独角兽）会不会抢走其他所有人的饭碗？估值是不是太高了？这究竟是 1999 到 2000 年的互联网泡沫重演，还是真正的第四次工业革命？

我显然坚信是后者。因此，我认为每年都会经历三到四次我称之为“考验胆量”的剧烈波动时刻。

但如果退一步来看，在我们最近的亚洲考察中，芯片的供需比高达 15 比 1。我这个人通常不会被市场上的叙事所围困。如果你一年前陷入那些叙事——比如当时纽约的出租车司机都看空 Alphabet（谷歌母公司），喊着“AI 会摧毁搜索引擎，司法部要拆分谷歌”——你会发现我们现在正处于一种叙事的重塑期。

比如当存储芯片价格飙升，或者在 SK 海力士交易后大幅回落时，确实会引发这种让人抓紧扶手的惊悚时刻。但在我看来，这项技术将以积极的方式改变社会。我相信 AI 创造的就业岗位将多于它摧毁的岗位。

过去我人生中的许多时刻，都是刚从遥远的地方飞回纽约机场，看到扣扣搜搜的场景，然后又得飞回中国台湾，去参观那些工人们每天工作 18 个小时的晶圆厂。

至于你看到的亚洲与这里的差距，我认为这种差距已经大幅缩小，现在轮到美国掌握主动权了。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

那让我来逼问一下你们两位。我提出三个反驳论点，你们告诉我怎么看。

第一，问题不仅仅在于他们花了太多的钱，而是涉及到的这些公司自成立以来几乎就没怎么筹集过外部资本。 谷歌上市是在 2000 年代初期，之后就再没筹过资；微软从不筹资；Meta 也从不筹资。而现在，突然之间因为极其惊人的资金消耗，这变成了一项高资本密度的业务。在其他条件相同的情况下，这绝对是个负面因素。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）/ 丹·艾夫斯（Dan Ives）：

我认为这个说法很客观/确实如此。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

第二，从局外人的角度来看，这个行业似乎没有任何护城河。 每周都有人发布一份关于某种新 AI 大语言模型（LLM）的新闻稿，成了最新的热门玩具，大家纷纷从这个模型切换到那个模型。谷歌当年在搜索领域拥有不可逾越的护城河，也许未来他们能在 AI 业务拿走 30% 的份额，但绝不可能像以前那样吞下 100%。所以感觉这个行业缺乏护城河，这也是个负面因素。

第三是价格战。 上周有新闻提到一款新的 AI 模型，叫 Kimi——我喜欢这名字，Kimi K3。不知道他们怎么想出 Kimi K3 这名字的，估计上一代叫 Kimi K2 吧，但干嘛叫 Kimi 呢？（笑）

关键是，他们对 Token（文本单位）的收费大约只有其他大模型厂商的五分之一。

因此，站在局外人的角度（虽然这不是我的专业领域），我看到的是一个没有护城河、人人都在砸重金、而且还有极低价格杀入的行业。在我看来，这预示着一场惨烈的价格战。

这就是我的反驳逻辑，请告诉我你们怎么看。

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

那我先说，吉尔你补充或反驳。

首先关于护城河：我的观点是，模型本身随着时间的推移会变得越来越便宜，越来越同质化/商品化（Commoditized）。真正的价值依然在于数据和用户基础（Install Bases）。

因此，无论是 Meta、甲骨文（Oracle）还是微软，超大规模云厂商现在所做的一切，其核心和灵魂都在于数据中心和算力。因为每一家企业、每一个个体在走向 AI 之路时，你最终能选择的服务商一只手就能数得过来。

所以眼下护城河看似不明显，但他们实际上正在眼皮底下一步步构建自己的生态系统。未来你要么选微软，要么选谷歌，要么选甲骨文，选择将非常有限。企业不得不走这条路，而企业和消费者最终都必须为此买单——他们必须向这些巨头“付过路费”。

今天看起来没有护城河，但现实是他们正在我们面前建立护城河。无论是具身智能（Physical AI）还是自动驾驶，未来与今天没有什么不同。这就像你在内容领域有什么选择？网飞（Netflix）最早布局，砸了无数钱，起初投资者也不理解，但现在你还能去哪？网飞基本上垄断了核心内容，这就是他们的机会和用户基础。这也是我从“拉斯维加斯大道”视角看待它的方式。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

等等，让我追问一句。说未来只会有少数几家超大规模云厂商，所以你要么用甲骨文、要么用微软或亚马逊的数据中心，这是一回事。

但我提出这个问题的立场是——我也同意你的说法，那些云基础设施一旦运转起来会是非常好的生意——我是从 Anthropic 和 OpenAI 这些模型创作者的角度来看的。如果我是 Anthropic 或 OpenAI 的负责人，看到上周发布的 Kimi K3，我会吓得瑟瑟发抖。因为我的收费是这个模型的 5 到 7 倍，而据称这个模型和我的一样好。那我该怎么办？

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

史蒂夫，你把 AI 归结为了单一的一门生意，但它并不是。我们谈论的是正在创造的一整个产业链：

1. 最上游是生产芯片制造设备的公司，主要是 ASML（阿斯麦）和台积电（TSMC），以及一系列配套企业；

2. 其次是设计和制造芯片的公司，英伟达、AMD、美光（Micron）等；

3. 再往后是购买这些芯片以提供算力服务的公司，主要是三大超大规模云厂商：微软、亚马逊和谷歌；

4. 最后才是模型公司。

整个产业链都在创造巨大的价值。我可以为你指出一个关键的数据点：OpenAI 和 Anthropic 目前的合计年化营收跑道（Run Rate）已经明显超过了 750 亿美元。

如果把谷歌 Gemini 的收入，再加上 Meta 和 XAI（马斯克的 AI 公司）的一点份额，全行业从几年前的零起点，到现在已经突破了 1000 亿美元 的营收规模。

我之所以关注这个数字，是因为它代表着个人和企业真正愿意为 AI 掏出真金白银。这是实打实的经济活动。

也许我们到现在为止已经在地下砸了 1 万亿美元的资本开支，但消费者和公司已经展现出了每年支付 1000 亿美元的意愿。虽然相对于投入来说回报率还不算极高，但在两年前这个数字还是零，而现在是 1000 亿，并且还在持续增长。

不仅如此，即使模型走向开源（Open Source），前三个环节（设备商、芯片商、算力提供商）所产生的价值也一点不会少，甚至会更多。所以，开源模型确实对 OpenAI 构成威胁——

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

吉尔，给观众科普一下吧，因为不是所有人都懂。我认为这一点非常关键，即开源相对于便宜模型的概念。定义一下什么是开源，以及谁在用开源，好让大家的理解保持同步。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

好的。像 Anthropic 和 OpenAI 的模型，你基本上只能通过他们自己的闭源渠道使用，因为它是封闭的。他们控制着所有的参数和代码，但绝不透露具体细节。

要想让模型更开放，有两种方式：一是共享模型的权重（Weights/参数），二是共享代码（架构与运行逻辑）。如果两者都共享，它就是一个开源模型。你可以把这个模型下载到本地离线使用，无需连接模型公司，还可以根据喜好随意修改它。这大大降低了使用成本。

如今很多技术栈就是这么运行的。顺便提一句，开源软件构成了科技世界的很大一部分：Linux 支撑着我们的大量操作系统，Apache、OpenTelemetry 等等，许多技术底层都是建立在开源之上的。

在 AI 模型领域，开源同样将占据举足轻重的地位。未来，企业会在最核心、最关键的任务中使用 OpenAI 或 Anthropic 最顶级的闭源模型；但在其他所有事务上，他们会使用开源模型——无论是在数据中心、本地服务器，甚至直接在终端设备上。

比如在我们的手机或电脑上运行一个较小的模型，利用设备自带的 GPU 和内存，来处理总结邮件、撰写草稿等简单任务。你根本不需要 Anthropic 最顶级的模型，小模型就足够了。这就是趋势的一部分。

目前让人感到困惑的是，之前唯独愿意大力推开源的大多是中国公司，美国公司此前大多在回避开源模型，因为闭源模型能赚得更多。

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

Meta 之前尝试过用 Llama 搞开源，但进展并不太顺利，对吧？

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

对，我觉得这也是个原因……

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

所以 Meta 尝试了开源模型，但问题在于，在开源世界里，大家普遍认为 Anthropic 和 OpenAI 领先得太多了，追赶他们就像试图在百米赛跑里追赶博尔特（Usain Bolt）一样。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

但我们最终一定会拥有优秀的美国开源模型，而且我们已经看到这正在发生。

比如作为生态核心玩家的英伟达就表示：“如果你们这些 AI 实验室不建开源模型，那我们自己来建！因为我们知道开源模型消耗的算力一点不比闭源模型少。”

所以英伟达推出了自己的免费模型（如 Nemotron），供所有人使用。因为归根结底，你依然需要 GPU，依然需要内存，依然需要把它部署在数据中心或本地服务器上——因此提供免费开源模型完全符合英伟达的利益。

现在微软也加入了这一阵营，Palantir 也加入进来并告诫客户：“警惕 OpenAI 和 Anthropic，与他们合作有很多隐藏陷阱。”

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

说到这个，Palantir 的掌门人叫什么来着？亚历克斯·卡普（Alex Karp）。我看过他在 CNBC 上的采访，老实交代，我当时完全没听懂他在讲什么。所以丹和吉尔，你们俩都是他的粉丝，请帮我翻译成听得懂的大白话。他当时那么激动，我觉得肯定很重要，但我就是没听懂他到底想表达什么？

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

看，卡普之所以如此独特，不仅在于他在 Palantir 建造的东西，更在于他的世界观。在某种程度上他就像个哲学家兼历史学家，因此他习惯透过特定的视角审视事物，并以此塑造了 Palantir。

但核心逻辑在于，他是一个坚定的信念者：模型本身是会同质化的，你绝不能被某一家模型锁死；真正的核心价值永远在于数据侧。

站在 Palantir 的角度，卡普的意思是：用吉尔的模型还是艾斯曼的模型根本不重要。他其实是在警告各大企业——如果你直接把业务和数据塞进 Anthropic 的模型里，他们不仅拿到了你的数据，还彻底摸清了你公司的运作模式！一旦他们决定亲自下场做你的业务，就能瞬间把你干掉。这是他表达的第一个极度重要的观点。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

他暗示的另一点甚至更重要：如果你把整个业务死死套在 Anthropic 或 OpenAI 的某个模型上，一旦那个模型出了变故，你就彻底完蛋了（Screwed）。

几周前就发生过类似情况——当政府要求 Anthropic 对其 Fable 模型进行限制而他们没有执行时，很多直接基于该模型搭建业务的公司差一点就面临灭顶之灾。

丹·艾夫斯（Dan Ives）： 这可以说是第一次警钟敲响。它印证了 Palantir 和许多公司的观点：未来必然是多模型并存的，你需要做到“模型无关（Model Agnostic）”，重点在于围绕数据建立知识架构和技术壁垒。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

明白了。我们换个话题，聊聊谷歌（Google）。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

回归正题。谷歌毫无疑问是一家伟大的公司。在 AI 浪潮爆发前，他们在搜索领域占据了 90% 的份额，基本上就是绝对垄断，而且自成立以来几乎没怎么进行过股权融资。

而今天，在 AI 的激战中，他们刚刚通过股权融资筹集了 850 亿美元，这让所有人感到震惊。对于谷歌在这个新世界里的位置，你们怎么看？

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

简单来说，谷歌依然是 AI 的赢家。

一年前当股价在 180 美元附近时，大家都觉得谷歌是“AI 输家”，认为搜索业务要死掉了、大家不再用搜索了、政府还要拆分他们，整个公司都要垮了。

但到了去年底，大家又突然觉得谷歌是“唯一的 AI 大赢家”——这真是一个态度大转弯（Flippity Flip）。大家发现谷歌是一家高度垂直整合的 AI 公司，拥有自己的模型、芯片、云服务和生态，什么都不缺。

当时谷歌云的增速冲到了 60% 以上，规模庞大；更重要的是，搜索广告的增长也在加速。所以“搜索已死”的论调不攻自破了。为什么？因为他们正利用 AI 向我们展示更多广告，赚更多的钱！

至于最近发生的股价回调，是因为市场重新评估了他们“唯一赢家”的地位。到了今天，谷歌的模型不再是最顶尖的了，甚至落后了一截。作为一家庞大的巨头，他们的内部官僚作风远不如 OpenAI 和 Anthropic 这样的初创公司高效。

顺便提一句，AI 的核心发明人之一诺姆·沙泽尔（Noam Shazeer）原本在谷歌，后来去哪了？

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）/ 史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

去 OpenAI 了。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

对。所以大家发现，谷歌在面向消费者的 Chat 领域只能排在遥远的第二，在企业级 AI 领域排在第三。也许他们不是“唯一赢家”，但依然是“主要赢家”之一，这总比一年前大家认为的落惨境况好得多。

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

在我看来，从端到端的整体能力来看，谷歌是目前投资者眼中综合位置最好的超大规模云厂商，而且名副其实。

托马斯·库里安（Thomas Kurian）在谷歌云做出的成绩是现象级的；在搜索领域他们保持了份额；Gemini 模型虽然可能永远做不到像 Anthropic 或 OpenAI 那么极致，但关键在于他们在不断寻求变现途径。

投资者目前低估的一点是：当这些巨头构建起自己的生态系统时，华尔街依然严重低估了其后续的变现能力。谷歌筹集资金是极其明智的一步，虽然短期内让某些投资者有些沮丧，但大家心里清楚——在这场 AI 军备竞赛的深夜派对里（如果派对从晚上 9 点持续到凌晨 4 点，现在已经是深夜 11 点了），你绝不想被关在门外，眼巴巴地问“我该怎么进去？”

对于那些不舍得砸钱投入的公司来说，这才是最危险的。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

那我们来聊聊一家在我看来有点“站在门外看热闹”的公司——虽然我也持有它的股票——那就是苹果（Apple）。

为苹果辩护一句：苹果并没有参与“砸 1 万亿美元搞基础设施”的游戏，他们几乎不怎么乱花钱。从这个意义上说，他们的资产负债表和现金流比任何人都好看。但另一方面，很难看清他们在这个生态系统中究竟处于什么位置。

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

我把苹果看作是 AI 时代的 “EZ Pass”（电子不停车收费系统 / 悠游卡）。

现实是，全球有 20% 的人口将通过苹果设备来接入和使用 AI。虽然他们在起跑阶段摔过跤、屡次夸大交付能力，但现在他们拥有了一个可以真正落地的 AI 变现策略，能覆盖 25 亿台 iOS 设备和 15 亿部 iPhone。

苹果股价之所以有现在的表现，是因为投资者终于开始意识到：如果你是苹果，起跑落后没关系，只要你能把控住消费者的终端生态，就根本不用太担心。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

刚才我们聊到了行业变化的速度、新闻流以及谁赢谁输。而苹果却能退后一步说：“你们慢慢折腾，你们去打个你死我活吧！我们就在这里等着，不论你们谁赢了，我们都会把最棒的模型集成进我们的系统里。”

这就是“新 Siri（New Siri）”的本质——所谓的全新 Siri，并不是苹果自己去研发顶尖大模型，而是接入市场上最好的模型，从而给消费者提供卓越的体验。消费者不会管底层是 OpenAI 还是 Anthropic，他们只知道这是新 Siri。

所以苹果横竖都是赢家。让别人去烧钱、去承受舆论压力，苹果直接占据制高点，两头发财。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

我们再换个档位，聊聊甲骨文（Oracle），这可是一只充满争议的股票。

对于我的观众来说，我从没见过哪只股票走成这个样子：原本在 200 美元左右，去年三季度财报一出，直接暴涨到 330 美元；接着大家突然回过神来，发现他们绝大部分的订单积压（Backlog）居然都绑定在 OpenAI 身上，随后股价又一路砸到了 140 美元。

你们怎么看甲骨文对 OpenAI 的这种高度依赖？怎么看待甲骨文这家公司？

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

在吉尔发言前，我想给吉尔应有的赞誉。当整个数据中心建设潮和 OpenAI 炒作达到顶峰时，吉尔几乎是全市场极少数对甲骨文保持极其谨慎态度的人。

我必须承认，当时我看着 OpenAI 的交易和他们的动作，完全没预料到后面的走势。吉尔站在了对立面，事实证明他完全正确，而我彻底看错了。在预测市场反应这方面，他准得不能再准了。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

谢谢你，丹。我也想借此说明一下我们各自的角色：

丹一直以来都是这场 AI 革命的旗手（Flag Bearer），他坚定地站在那里向所有人解释这项技术有多么重要、为什么必须持续投资。你甚至不需要太纠结买哪一只具体的股票，因为这些都是优质标的，甚至有 ETF。

既然丹把“旗手”这个角色扮演得如此出色，那我就承担起另一个角色——尝试去找出谁会比别人赢得多，谁可能会掉队。

而且这种格局时刻在变，所以我尽量保持开放和灵活的思维，每天根据最新的动态和风向，帮助投资者在不同标的中做选择。

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

吉尔，我能问个问题吗？去年三季度甲骨文宣布与 OpenAI 的超级大单时，股价直接翻倍，写下了历史性的一幕。当时在全场狂热的情况下，你是怎么做到“看穿未来”并保持审慎的？是因为担心资本支出和债务负担吗？

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

主要有几点：

第一，当所有人都在疯狂挤上一辆彩车（Bandwagon）时，我总是感到不适。 当我看到每一个对冲基金、每一家做多基金都挤在同一条船上时，我会非常不安，并试图跳出来。2025 年 9 月 10 日的甲骨文就是这种情况，股价从 230 一口气冲到 330，所有人都跑去电视上喊“甲骨文是最大的 AI 赢家！”

当时我就觉得这不可靠。因为他们的订单积压突然从 1500 亿暴增到 4500 亿美元，大家陷入狂热。但第二天《华尔街日报》就爆出，这暴增的 3000 亿全来自 OpenAI 一家公司！

而截至 2025 年 9 月 11 日，OpenAI 根本就没有那么多钱！他们资本匮乏、营收微薄，甚至很快被揭露出除了对甲骨文的 3000 亿承诺外，还在其他地方许下了 1.1 万亿美元的采购承诺——而他们口袋里压根没钱！

随着市场意识到这一点，甲骨文股价从盘中的 350 美元一路惨跌到 140 美元。

但在 140 美元这个位置，市场又反应过度（Overreacted） 了，等于直接把 OpenAI 的所有订单价值清零。然而到了今年，OpenAI 完成了创历史纪录的 120 亿美元巨额融资，手里有了现金；他们重新梳理了那 1.4 万亿的意向，明确了绝大多数是弹性安排，并启动了“红朝演练（Code Red）”，将所有精力砸在最核心的算力上。

这时情况就很明朗了：OpenAI 是能够付得起甲骨文账单的！但市场目前依然将甲骨文高达 6300 亿美元的算力订单积压按 零（Zero） 来计价。

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

甚至可以某种程度上说是按负数计价了。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

是的，至少被估值为了零。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

这就引出了一个核心问题：长久以来跟随丹投资的人都赚了大钱，我对丹脱帽致敬。虽然偶尔有人在节目留言区酸他“永远看多”，但我总是回应说：丹不仅人非常好，而且到目前为止他基本上是对的。

不过，既然市场每周都在变，吉尔，请给我你目前看好的三大赢家，以及你疑虑最大/最不看好的三个标的。然后丹，我也想听听你的清单。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

好的，我们用微软、Palantir、美光（Micron） 作为赢家代表。

为了形成对比，我们可以把美光与英特尔（Intel）对比，把微软与 Salesforce（赛富时）对比：

我们一直在寻找市场的错配（Dislocations）——即市场在哪里表现出了逻辑不自洽？现在市场每天都在“AI 是好东西”和“AI 是坏东西”之间摇摆。

比如在半导体硬件领域，市场目前的定价逻辑居然假设这一轮高景气周期会一直延续到 2030 年：英特尔当前的估值、Cerebras 的估值，以及大部分光模块和半导体设备公司的交易价格，都必须依赖周期持续到 2030 年才能被证明合理。

然而，如果你看美光（Micron），甚至在某种程度上看英伟达，它们的估值却隐含着“周期已经结束、明年就要下滑”的悲观预期！

这种定价是完全矛盾的：

• 美光的交易市盈率（PE）只有 6 倍；

• AMD 是 50 倍；

• 英特尔是 100 倍！

想想看，英特尔和 AMD 做的是 CPU，美光做的是存储芯片（Memory）。历史上 CPU 市场确实比存储市场好那么一点点，但到了今天，存储芯片的景气度明显远好于 CPU 市场！然而美光的定价却像周期已经终结一样（6 倍 PE），而英特尔的定价却像景气还能再跑五年一样（100 倍 PE）。这就是巨大的套利与布局机会。

再来看看微软 vs Salesforce： 在软件行业，核心问题在于——谁是真正能创造价值的好公司，谁不是？由于企业现在必须在 AI 上投入巨资，他们正在严审预算，砍掉那些不能让客户满意的边缘软件产品。这也是 IBM 上周预警业绩滑坡的原因。

Salesforce 就属于企业急于砍掉的那类软件。 因为多年来它并没有为客户创造新的价值，却每年都在涨价。无论有没有 AI，这都是一个走下坡路的劣质生意。

反观微软，他们的 Azure 云业务、Office 办公套件和基础设施软件都因为 AI 的赋能而实现了增长加速。

同样是软件，微软和 Palantir 是极其优秀的公司，而 Salesforce 这样的公司则相形见绌。

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

关于赢家：

1. 英伟达（Nvidia）： 毫无疑问，全球只有一款芯片在真正驱动这场 AI 革命，那就是由“AI 教父”黄仁勋带队的英伟达。甚至不需要争论。全球任何大型科技公司首选都是英伟达。我们预测，在英伟达芯片上每支出 1 美元，就会对科技行业的其他环节产生 8 到 10 美元的乘数效应。

2. 苹果（Apple）： 在消费端，没有任何一家公司比苹果更适合将消费级 AI 革命变现。他们拥有清晰的策略，投资者正重新认识到其生态的变现潜能。

3. 网络安全板块（Cybersecurity）： 比如 CrowdStrike 和 Palo Alto Networks（帕洛阿尔托网络）。此前市场担心 AI 会取代网络安全，但现实是未来两三年网络安全预算将翻倍。因为当像史蒂夫你拥有三个 AI 智能体帮做工作时，安全公司不仅要保护你本人，还要保护你的三个智能体，受攻击面大幅增加。

至于潜在的输家/风险标的：

像 Adobe 和 Intuit 这样的公司，虽然拥有庞大的用户基础，但他们严重低估了 AI 对其商业模式的颠覆。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

AI 会怎么冲击 Intuit（财务软件巨头，拥有 TurboTax 等）？给我解释一下？

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

因为人们创建的新 AI 模型未来可以直接帮你把税给报了，你根本不再需要复杂的报税软件。这就好比一家公司踩在时速 2.5 英里的跑步机上装模作样，就像 1995 年打字机公司发新闻稿说“互联网都是泡沫，我们要坚持做打字机”一样，一年后就破产清算了。软件公司如果不拥抱这个时代，就会被迅速淘汰。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

所以你们两位都认为，有一批软件公司在这场浪潮中会被伤得很惨。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

史蒂夫，我得从另一个视角来回答。当我们说“软件公司”时，不一定指上市的软件公司。

大量由私有股权基金（PE）持有的中小型未上市软件公司正面临毁灭性打击。 这些 PE 基金收购了软件公司后，为了抽干现金流（Milking），彻底停止了对产品的研发和更新，赌的是现有客户会永远续费。

但现在情况变了：企业首席信息官（CIO）以前管理 100 个软件供应商，现在为了给 AI 腾出预算，要把供应商削减到 30 个。你觉得他们会砍谁？他们会把那些由 PE 控制、多年不更新的小软件全部砍掉！因为微软、ServiceNow、Adobe 甚至 Salesforce 都能顺便把那些小功能给做了。

这也是为什么现在私有股权领域的软件债务出现了巨大危机。而我和丹覆盖的上市软件大厂资产负债表上全是净现金，根本没有债务风险。危机全在 PE 手里。

拉斯维加斯大道的比喻与美国科技霸权

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

我们再用前面提到的拉斯维加斯来做个类比：

假设 1955 年我们在建设拉斯维加斯大道，当时有金礼士（Sinatra）等人在表演。到了 1956 年某栋建筑出了点质量问题，就有人喊“这地方完蛋了，赌城大道建不起来了”。

但各大巨头心里很清楚——全球只有一条“主干道”（The Strip），那就是数据中心、企业级服务和全球基础设施建设。如果你现在不在主干线上占位，两三年后位置就会被别人抢走，到时候你只能去里诺（Reno，内华达州小城）建酒店了。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

我太喜欢这个比喻了！因为“拉斯维加斯大道”本身就是一个极为独特的纯粹美国现象。世界上没有任何其他国家拥有这种想象力、胆识（以及一点狂妄和疯劲）去白手起家建成 Vegas。

AI 也是一模一样。我们骨子里有一种独特的乐观主义——“只要我们把它建出来，人们就一定会来！”

这就是当下正在发生的事情。大家都害怕建好了没人用，所以我才反复强调那个数字：今年全球来自 AI 实际消费的收入已经突破了 1000 亿美元，而两年前是零！ 这种乐观是有坚实依据的。

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

我对此充满激情。我每隔几个月就会去一趟华盛顿特区，与许多参议员和国会议员会面。

AI 行业自身也存在严重的公关（PR）危机——这些科技巨头高管天天在台上恐吓公众，一会儿说“18 个月内白领全部失业”，一会儿导致大家电费上涨。普通美国人会问：“这对我有啥好处？”这是科技公司自找的公关麻烦。

政治、公关与科技就业真相

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

你们认为政治层面的角力会如何演变？

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

在每一次中期选举中，这都会成为地方和国家层面的交锋热点。如果数据中心项目在各地被投票否决（比如在纽约州看到的停建令），那是极其危险的。美国丢掉 AI 霸权唯一的可能，就是自己把脚绊倒。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

美国现在有一种“去增长/反增长（Degrowth）”思潮，这非常危险。那种试图通过摧毁创富引擎来实现所谓的平等，是极其盲目的。

像萨姆·奥特曼（Sam Altman，OpenAI CEO）和达里奥·阿莫代（Dario Amodei，Anthropic CEO）这些人对此负有不可推卸的责任。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

过去 250 年来，我们建设这个国家的方式，就是通过技术提升生产力，生产力提升带动工资上涨，进而创造更多资本和人均 GDP。

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

过去 100 年里的任何一次技术革命，在净效应上从未成为就业的摧毁者。美联储也多次强调，AI 创造的就业岗位最终必将多于它替代的岗位。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

这是最基本的微观经济学：如果 AI 让丹和我产出的研究报告翻倍，公司赚的钱翻倍，公司绝不会砍掉我们的岗位，反而会投入更多资本去招募高产出的员工。

那为什么萨姆（奥特曼）和达里奥（阿莫代）要天天散布恐慌？因为他们想“抽掉后人的梯子”！ 他们希望借此推动对自己有利的游说与监管，把开源力量锁死、把潜在竞争者全部锁死，从而独吞胜利果实。我们必须大声叫他们“停止这种表演”！

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

是的，最近确实能看到他们两人的对外表态叙事发生了明显的收敛与改变。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

两位，太感谢你们了，这场对话太棒了！今年入秋之后我们一定要再聚一次。

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

太棒了！因为到时候这个世界估计又变了 15 个样了，我们的观点可能也跟着变了无数次，这正是最吸引人的地方。

吉尔·鲁里亚 / 丹·艾夫斯：

非常感谢！

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

好的，欢迎回到镜头前。

我认为这是一场信息量极大的精彩辩论与探讨。尽管这两位分析师对 AI 的长期前景依然非常非常乐观，但他们也不得不承认，辩论的维度和复杂度比以前高多了。

我觉得这场对话里几个最有趣的亮点是：

1. 是否存在护城河？ 我个人依然存疑，但他们认为随着微软、谷歌、Meta 和亚马逊将数据中心等基础设施建起来，这就是护城河。虽然 Anthropic 或 OpenAI 能保持多久的护城河尚无定论，但整个产业链上下游确实都在创造巨大的财富。

2. 吉尔对“赢家与输家”的剖析： 他认为微软是赢家，因为微软拥有数据中心算力支撑，且 Outlook 等办公生态不可动摇；而 Salesforce 是输家，因为他们多年来未能给软件产品注入新的核心价值，只知道单方面涨价。

总而言之，这是一场极其酣畅淋漓的对话。我强烈建议大家把这期节目至少看一遍，甚至看两遍，因为里面包含的干货信息量实在太丰富了。

我们下期再见！

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写文案、写代码、审合同、做报表……这些工作天生长在屏幕上，数据天然就是文字，看起来最适合交给AI。

但真正最先被大模型学会的，却是另一群人。

他们站在炼钢炉前，看火焰的颜色；趴在压缩机旁，听机器的声音；盯着仪表和物料变化，凭几十年经验判断下一步该怎么操作。这些手艺从来没有写进SOP，也很难用语言讲清楚，只存在老师傅的眼睛、耳朵和直觉里。

按理说，这应该是最难被AI复制的能力。

结果恰恰相反。

河北永洋特钢上线智能炼钢大模型后，学习了20万炉历史数据，每秒处理上万个传感器信号，终点碳合格率从75%提升到97%；山东海化把老师傅"听声辨故障"的经验训练成智控大模型，设备故障预测准确率超过95%；广西华昇让原本需要6小时的人工化验，缩短到3分钟预测；中天科技则把配纤老师傅6小时的排线路径工作，压缩到40分钟。

看起来是四个行业、四套系统。

实际上，它们做的是同一件事：把老师傅几十年积累的隐性经验，变成大模型可以学习、可以复制、可以实时决策的数据能力。

这也是这一轮工业AI最反直觉的地方。

老师傅一退休，经验就跟着走了

永洋特钢企管部部长代子伟说了一句："过去炼钢全凭老师傅的经验。"

转炉炼钢是个黑箱反应——往高温铁水里吹高压氧气，5分钟内完成脱碳、升温、去杂质。每批铁水成分不同，氧气流量和枪位高度的微小变化都会影响终点碳含量。老师傅靠火焰颜色和声音判断，手艺高低决定合格率。

75%的合格率意味着每4炉就有1炉不达标。不达标意味着返工、热量损耗、原料浪费。老师傅干了一辈子积累的经验，退休那天就带走了。新人从头练，合格率还得跌几年。

山东海化遇到的是同一个问题。氯气压缩机24小时在强腐蚀环境下运行，是氯碱化工的"心脏"，造价高，没有备机。轻微振动异常很难察觉，等压缩机发出异响，老师傅得拿听针贴着机器听声，凭经验推测哪里出了问题，有时修三四天。

山东海化流程和数字化中心总经理闫国辉说，公司一直困在"过度维护"和"非计划停机"的两难里。单条氯碱产线非计划停机1小时，直接损失超3万元，每次停机至少8小时才能恢复。为了保险，公司采取"宁换勿等"的保守策略：一年一小修、两年一大修。维保成本每年80万元。

华昇氧化铝的痛点更直接。氧化铝生产流程复杂，关键指标检测时效差，运行调优依赖经验。人工化验一组指标要6小时才能出结果。6小时之内，工况早就变了，拿到手的数字已经是"过去时"。

中天科技的光缆配纤也是纯人工活。工人对着图纸排光纤路径，耗时费力还容易出错。单日配纤要花6小时。原料储备库存金额长期压在5000万元以上，因为不知道哪天要用什么，只能多备。

四个行业的四个场景，共同特征是：最关键的知识存在人脑子里，人一走，知识就走了。

看火焰变读数据

永洋特钢的转炉大模型，学习素材是20万炉稳定可靠的冶炼历史数据。每炉的铁水成分、温度、氧气流量、枪位高度、终点碳含量——全部记录在案。大模型把这些数据吃进去，找出"什么条件下该用什么参数"的规律，然后在每炉冶炼前给出最优控制方案。

效果直接体现在数字上。合格率从75%提到97%，每吨钢的钢铁料消耗降低4.5公斤，冶炼周期从35分钟压缩到30分钟，吨钢成本降低20元以上。

代子伟算了一笔账：终点碳合格率每提高一个百分点，对应的是更少的热量和原料损耗。"数智化改造走的不是烧钱的老路子，是赚钱的新路子。"

河北钢铁行业已经开始把这种能力复制到更多工厂。河钢唐钢用一体化排程大模型，原材料库存周转时间从10天压缩到5天，年创效益1000余万元。河钢邯钢的质量大模型把重点产品合格率提升8%，每年减少损失1260万元。首钢迁钢的AI生产管控模型每年省成本7000万元，减排二氧化碳4.02万吨。

河北省工信厅的数据显示，全省钢铁企业已不同程度应用了AI大模型，超过半数正在深化工业智能控制领域的应用。2025年1到11月，河北钢铁行业利润总额281.35亿元，同比增长16.8倍，吨钢利润比全国高出26.25%。

把"听声辨故障""转化为技术参数

山东海化的转型从2025年2月开始。联合浪潮数字企业，基于浪潮海岳大模型Ch1版，构建盐化工智控大模型，做了三个智能体：设备预测性维护、工艺优化、智能巡检。

设备预测性维护智能体的部署过程，本身就是一个"经验提取"的过程。2025年5月底首次部署时，准确率只有60%到70%。浪潮数字企业平台产品事业部副总经理吴铭福说，工程师们一遍遍找老师傅对接，把"听声辨故障""看振判磨损"这些手艺转化为技术参数，通过大小模型融合优化。到8月准确率提升到90%，后来超过95%。

老师傅的听针退休了。大模型实时监控设备运行状态，精准预测检修时间，故障识别准确率超95%。氯气压缩机非计划停机次数从2024年的4次降到2025年的零次。维保成本从每年80万降到20万。

工艺优化智能体解决的是另一个难题。电解工艺受电流、温度、加酸量等多个参数耦合影响，人工计算几乎无法实现各指标间的最优平衡。智能体实时追踪数据变化，实现工艺路径分钟级自主寻优。氯碱厂的电解槽工艺优化模型，年度节电450万千瓦时，离子膜使用寿命从4年延长到5年，综合效益近千万元。

闫国辉的账本上写着：一期投资3200万，2025年预计产生效益2300万。工艺指标平稳率提升55%，关键指标自控率提升61%，人工操作频次下降68%。业务流程从1803项精简到400项，砍掉77.8%。

6小时变3分钟

广西华昇的氧化铝大模型叫"智昇"，基于中铝集团"坤安"大模型研发，合作方包括中铝智能和中南大学。采用"四横四纵"技术架构，从数据感知到智能决策全流程优化。

效果最直观的是检测时效。原本需要6小时的人工化验，大模型3分钟内输出预测结果。关键指标预测准确率超过80%，溶出aK准确率突破90%。主控操作工作量降低85%，取样化验效率提升30%。

单厂年效益千万元级。中铝集团全面推广后，年效益预计1.3亿元。这个项目还入选了工信部2025年制造业数字化转型典型案例，是广西唯一入选的项目。

中天科技的"天玑"大模型走的是另一条路。2025年组建人工智能研究中心，自主研发工业垂类大模型。光缆总厂的"智慧配纤"模型上线后，只需一人操作，单日配纤从6小时压缩到40分钟。原料储备库存从5000万以上降到不足1000万。推广到变压器板块后，条料库存从120吨降到75吨，周转期从45天缩短到20天。

天玑还在其他场景跑出了成绩。线轴余量检测100毫秒响应，省人工超80%。芯棒延伸精度从2毫米提升到0.5毫米，超过日本进口技术。超复杂图文智解模型万页文件秒级解析，技术人员减少25%，出错率下降74%。射频工厂引入AI后，人力成本降低80%，质量提升28%。

中天科技董事长薛驰说了一句话："AI不是玄乎的概念，是深耕主业、提质增效的核心工具。"

四步把经验搬进模型

四家企业的做法拆开看，路径惊人地相似。

第一步，收集历史数据。永洋特钢收集了20万炉冶炼记录。山东海化对接老师傅把经验转成技术参数。华昇氧化铝扩展蒸发、溶出、沉降等工序的检测参数。中天科技梳理了覆盖9个环节的50个典型场景。数据从哪来？从产线上几十年积累的传感器记录、化验报告、操作日志里来。没有这些历史数据，大模型无从学起。

第二步，训练行业大模型。通用大模型看不懂工业数据。永洋特钢联合东北大学研发智能炼钢大模型，山东海化用浪潮海岳大模型，华昇用中铝坤安大模型，中天科技自研天玑大模型。名字不同，做法一样：拿通用大模型做底座，灌入行业数据和工艺知识做微调，让模型学会行业语言。

第三步，嵌入产线实时决策。模型训练完不是放在实验室里跑分，是接进产线的控制系统。永洋特钢的大模型每秒处理上万个传感器信号，实时调整吹炼曲线。山东海化的智能体实时监控设备振动数据，异常自动弹出预警。华昇的模型3分钟给出预测结果，主控人员据此调整参数。中天科技的配纤模型直接输出路径方案。

第四步，老师傅从操作者变成标注者。山东海化的案例最清楚：工程师一遍遍找老师傅对接，把"听声辨故障""看振判磨损"转成技术参数。老师傅的手艺没有被扔掉，是被翻译成了模型能理解的数字。准确率从60%爬到95%的过程，就是经验不断被提取和校准的过程。

关键在于：老师傅的经验从来不需要变成文字，只需要变成数据。看火焰30年积累的判断力，没法写成SOP，但20万炉的传感器记录已经把"什么条件下该停吹"这个因果关系完整地存了下来。文字是最容易喂给模型的数据格式，但不是唯一格式。温度曲线、振动波形、化学成分、电流参数——这些产线上天然存在的结构化信号，比文字更精确，也更容易被模型消化。这就是为什么"看火焰听声音"这种最不像能被AI优化的手艺，反而率先跑通了：它不缺数据，缺的只是有人把数据和结果之间的对应关系喂给模型。

从抵触到依赖

老师傅的反应是绕不过去的问题。干了三十年的手艺，忽然被机器接了，心理上不可能没有波动。

山东海化的部署时间线透露了一些信息。2025年2月启动，5月首次部署准确率只有60%到70%——这个阶段，老师傅大概是最不服气的。模型准确率还不如人，凭什么信它？到8月提升到90%，模型开始比人准了。再往后超过95%，老师傅的态度会发生变化。

这个过程没有捷径。准确率不到60%的时候，模型只是个参考。到了90%，老师傅会开始对照模型的结果和自己的判断。超过95%，老师傅可能会主动看模型怎么说。华昇氧化铝的预测准确率超过80%，溶出aK准确率突破90%——人工化验要6小时才出结果，模型3分钟就给出预测。精度还在爬坡，但实时性已经碾压。

中天科技的做法是"试点-验证-推广"闭环。一个工厂跑通了，评估后迅速复制到其他工厂。张贤根说："我们鼓励各工厂立足痛点主动探索。"

这意味着每个工厂的老师傅都有机会参与模型的调试和验证，而不是被动接受一个空降的系统。

本文来源：AI原生Lab

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针对SK海力士创历史纪录的盈利表现，Riedel Research分析师David Riedel给出了一个罕见而直白的判断——"我认为，这真的已经好得不能再好了。"他表示，六倍增长的盈利能力固然令人印象深刻，但近期股价的部分回落，不过是AI市场过热泡沫的正常修正。与此同时，他强调SK海力士的长期逻辑并未动摇，并认为该股仍有较长的上行空间。

从市场背景看，芯片股近期承压来自多个方向：AI公司之间循环借贷问题引发美国投资者忧虑，叠加具竞争力芯片产品所带来的冲击。David Riedel认为，这些因素共同促成了股价的阶段性退潮，而SK海力士此前短短数月内高达120%的涨幅，本身就已积累了过多的情绪溢价。

SK海力士本季度展现出强劲的盈利能力，但David Riedel直接将其定性为阶段性高点。"六倍的盈利增长，我认为这就是顶峰，"他表示:

"市场此前叠加了太多AI的热度，这部分溢价理应被挤出。"

他并不认为基本面出现了实质性恶化，而是将当前调整定性为估值向合理区间的回归。"现在我们重新回到合理的估值和合理的前景，这些芯片股仍然有很长的路要走，只是不可能像之前那样一口气跑完。"在他看来，经历股价的主动消化后，后续行情将更具可持续性。

在AI概念主导市场叙事的背景下，传统存储芯片的价值一度被遮蔽。David Riedel对此给出了明确的再评估：他认为，"无聊的存储业务"未来将被证明是有价值的，而SK海力士在这一领域的基本面故事依然完整。

支撑这一判断的关键因素之一，是SK海力士与客户签订的长期供应协议。David Riedel指出，这类协议的结构性安排旨在防御存储价格波动，为公司的营收可预期性提供了有效缓冲，从而使得即便市场短期情绪波动，长期供需格局和定价权仍维持稳固。

或许比财报数据本身更值得关注的，是SK海力士在业绩发布中传递出的另一个信号——公司明确表示将"有实质意义地扩大股东回报"。

David Riedel认为，这一表态本身已高度说明问题。"他们根本没有在考虑增加额外产能，"他分析称，"他们乐见市场保持一定程度的供应偏紧，并乐于以主要玩家的身份享受这种格局，同时把部分收益分享给股东。"

他进一步指出，在股价已大幅上涨、账上现金充裕的情况下，大规模扩产在战略上并不合理。无论最终以回购还是分红的形式落地，向股东返还超额现金都是更优选择。这一策略信号意味着，管理层有意将市场供应维持在偏紧状态，以保护存储价格和利润率，而非以规模换市场份额。

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面对散户投资者的巨额亏损与舆论压力，正随总统李在明出访巴西的青瓦台政策室室长金容范（Kim Yong-beom）表示，政府正在密切监控市场，目前还没有到启动股市平准基金（Stock Market Stabilization Fund）的阶段。他将此轮暴跌定性为市场寻找均衡点的"再评估过程"，并指出将重点研究哪些结构性因素放大了本轮波动，并视情况采取进一步措施。

据韩国媒体韩国中央日报7月29日报道，金容范在巴西圣保罗新闻发布会上指出，长鑫存储（CXMT）等中国存储芯片企业的扩产动向，以及市场对AI大规模投资能否转化为实际营收的疑虑，是此轮下跌的重要外部诱因。

他同时将韩国股市的高波动性归因于散户交易活跃、衍生品泛滥及半导体龙头股权重过高等结构性问题，并对杠杆ETF的责任作出切割，称"不能把所有问题都归结为那一个原因"。

韩国媒体Fntoday称，上述表态迅速在韩国网络社区和投资者群体中引发强烈反弹。批评者认为，政府此前高调为市场造势、吸引散户入场，如今市场崩跌却以"市场自我调节"为由推卸责任，态度前后矛盾。

青瓦台：市场正在寻找均衡，无需政策干预

据报道，金容范在圣保罗发布会上将此轮下跌定性为市场对AI产业增长潜力的"再评估过程"，认为这是市场寻找均衡点的自然阶段，而非需要政府层面介入的危机。

他援引长鑫存储等中国存储芯片企业的扩产计划作为外部冲击因素，表示"从中国立场来看，长鑫存储是国家层面着力培育的重点企业，从长远来看中国可能凭借技术优势实现快速崛起"，并将此解读为韩国半导体产业需要加大投资的信号，而非悲观信号。他强调，"AI和半导体的实际需求并非短暂现象，需求将稳健持续"。

对于杠杆ETF问题，金容范表示金融委员会将持续推进相关制度改善，但同时指出有必要从衍生品结构和投资者构成等更宏观的维度审视波动性根源，并计划联合金融委员会、金融监督院全面检视市场波动性问题。

结构性脆弱：散户、衍生品与半导体集中度

金容范将韩国股市异常高波动性的成因归结为三大结构性因素：散户投资者交易极为活跃、相关衍生产品数量庞大，以及三星电子与SK海力士两家公司在市场中占据过高权重。

他指出，韩国股价走势与费城半导体指数高度联动，"每当围绕AI和半导体的争论出现，韩国市场可能呈现出全球波动幅度最大的波动性"。这一结构性特征意味着，只要半导体行业叙事出现任何扰动，韩国市场均将首当其冲。

金容范同时提及，5月末以来杠杆ETF问题格外突出，但强调不应将所有问题归咎于此单一因素，需要对资本市场的整体结构进行系统性审视。

散户怒火：政府造势入场，崩跌后甩锅市场

青瓦台的淡定回应在散户投资者中激起强烈反弹。

报道称，批评者指出，现任政府执政之初曾高调喊出"KOSPI 5000"乃至"9000"的目标，吸引大量散户入市，而在市场从高点大幅回落、多数投资者深陷亏损之际，官方却以"市场自我调节"和"结构性原因"为由，拒绝承担政策责任。

网络评论区充斥着类似声音：

"政府当初鼓励散户入场，现在市场崩了，不仅不认错，反而说这是别人家的事。"

"政府对市场过热和剧烈波动负有不可推卸的责任，此时声称无需稳定措施，实属推卸责任。"

还有投资者批评总统李在明对股市暴跌保持沉默，认为在大量民众遭受重大损失之际，政府高层的缺席与淡然态度令人难以接受。分析人士预计，随着市场波动持续，来自散户群体和在野党的政策问责压力将进一步升温。

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在韩国，这一趋势表现得尤为极致。部分高中生放弃传统大学路径，转而进入半导体职业学校，毕业即可斩获三星等巨头的录用通知，不仅起薪达到六位数美元，在利润目标达成时更有望获得高达270万元人民币的丰厚奖金。

随着AI加剧入门级白领岗位的竞争，同时催生对算力基础设施和先进制造的庞大需求，从韩国半导体产线到美国数据中心，技术工人正成为科技巨头与金融机构重金争夺的核心资产。

韩国半导体产线的“年轻化”与高薪诱惑

在首尔东南部的忠北半导体高中，学生们在高中最后阶段不再备战大学入学考试，而是转向学习电子电路设计、洁净室规程、污染控制以及微积分和化学。这种高度定向的职业教育带来了极高的就业转化率：该校96.4%的学生在毕业时已获得工作机会，其中约四分之一的毕业生直接进入三星电子。

17岁的高三学生卢俊植已拿到三星的录用通知。据《韩国先驱报》报道，去年三星电子员工的平均年薪为1.58亿韩元（约合10.73万美元）。更具吸引力的是，根据三星最新的工会劳动协议，若利润目标达成，其半导体部门员工（包括装配线操作员）明年最高可获得40万美元（约合270万元人民币）的奖金。这种确定性强且回报丰厚的职业路径，正吸引越来越多韩国青少年放弃传统大学。

AI加剧学历贬值，白领就业面临结构性困境

韩国青少年的选择背后，是人工智能对传统职业阶梯的深刻颠覆。随着AI技术的普及，大学毕业生在入门级职位上的竞争日益激烈。数据显示，预计到2026年第二季度，韩国拥有大学或以上学历的失业者将超过48万名，创五年来新高；15至29岁年轻人的失业率也升至7.2%。

这一“学历贬值”现象在全球范围内产生共鸣。在美国，拥有至少学士学位的劳动者失业率已达2.7%，为2015年以来的高位，青少年更是经历了近80年来最糟糕的暑期就业市场。AI在提升生产效率的同时，正加速替代行政和分析类基础岗位，使得传统的四年制学位不再是获得高薪稳定工作的绝对安全垫。

全球资本重金押注，技术工人成基础设施扩张瓶颈

与白领就业遇冷形成鲜明对比的是，AI浪潮催生了对算力基础设施和先进制造庞大的物理需求，技术工人正成为全球科技与工业扩张的核心瓶颈。据麦肯锡研究报告，到2030年，美国半导体行业预计将面临约15.7万名技术工人的短缺。目前，美国五分之一的半导体从业人员没有大学学位，而该行业2020年的平均年薪已高达约17万美元。

面对人才缺口，全球巨头正斥巨资布局技能培训。摩根大通首席执行官杰米·戴蒙指出，未来五到十年内，造船等重大工业项目急需30万名电工和焊工，并宣布投资2400万美元支持潜艇制造与员工培训。马克·扎克伯格旗下的Meta启动了1.15亿美元的“美国劳动力学院”项目，专门培训数据中心技术人员并保证就业。此外，劳氏公司首席执行官Marvin Ellison宣布投入2.5亿美元，在未来十年培训25万名管道、木工和电气等领域的技术工人，以应对AI时代技能型人才的结构性短缺。

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雅加达综合指数年初至今仍累计下跌约29%，但据路孚特（LSEG）数据，该指数自6月初低点以来已反弹逾10%，达到牛市判定门槛。

数周前，标普全球确认维持印尼BBB主权信用评级及稳定展望，进一步提振市场情绪。SGMC Capital高级合伙人Mohit Mirpuri表示，"标普的确认消除了一个重要的宏观不确定性，过去一个月，市场定价逻辑已从反映基本面恶化转向反映企业基本面趋于稳定。"

此次反弹对投资者而言意义重大——印尼股市此前深陷治理争议与外资出逃的双重压力，市场信心一度跌至冰点。随着多重利好因素叠加，市场情绪出现实质性转变，为新兴市场投资者提供了重新审视印尼资产的窗口。

MSCI暂缓降级，恐慌性抛售得以遏制

印尼股市2026年大部分时间处于剧烈震荡之中，导火索在于指数编制机构MSCI对印尼多只股票的公司治理提出质疑，并表示将考虑将印尼市场从新兴市场降级至前沿市场。印尼市场长期存在自由流通股比例偏低、股权集中度过高等结构性问题，是MSCI关注的核心症结所在。

据CNBC报道，Capital Economics高级经济学家Gareth Leather表示，MSCI最终决定暂缓降级，对投资者而言是"极大的宽慰"，有效遏制了恐慌性抛售。与此同时，部分投资者开始从估值偏高的AI及科技股中获利了结，转而寻求价格更具吸引力的市场配置资金。

估值洼地效应显现，外资重燃兴趣

随着股价持续下跌，印尼股票的估值吸引力愈发凸显。Kiwoom Sekuritas Indonesia研究主管Liza Camelia向CNBC表示，"经历数月的大规模抛售后，印尼股票的价格已经便宜到无法忽视的程度。"

财政面的积极信号同样为市场注入信心。Camelia指出，上半年政府税收强劲回升，财政收入超出预期，令此前市场担忧的财政风险有所缓解，实际情况好于此前的悲观预期。

印尼金融监管机构的主动出击也是此轮反弹的重要支撑。监管层推出提高最低自由流通股比例、强化股权信息披露要求等举措，直接回应了市场对流动性不足及透明度欠缺的核心诉求。

穆迪分析副经济学家Jeemin Bang表示，上述措施有助于"解决市场流动性薄弱以及由此引发的透明度和股权集中问题，正是这些问题此前导致部分投资者选择离场"。监管层的快速响应，在一定程度上重建了市场对印尼资本市场制度环境的基本信任。

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据港交所7月28日披露，聚辰半导体股份有限公司（以下简称“聚辰股份”）正式向港交所主板提交上市申请，中金公司担任独家保荐人。

自2019年12月在上海证券交易所科创板上市以来，聚辰股份此次赴港上市，意在进一步拓宽海外融资渠道并推进全球化战略布局。

作为一家以Fabless（无晶圆厂）模式运营的集成电路设计企业，聚辰股份主要面向人工智能基础设施、汽车电子、工业控制及消费电子等领域，提供非易失性存储芯片、摄像头马达驱动芯片、近场通信芯片及配套解决方案。

聚辰股份的业务核心聚焦于高性能非易失性存储芯片。根据招股书披露，其产品线主要包括串行检测集线器（SPD）芯片、电可擦除可编程只读存储器（EEPROM）以及非易失性闪存（NOR Flash）芯片。

在具体业务表现上，聚辰股份在多个细分市场确立了头部地位。在EEPROM领域，2025年公司按收入计占据全球14.8%的市场份额，位列全球第三。该类产品广泛应用于智能手机摄像头模组、汽车智能座舱等对数据断电保存有较高要求的场景。

在SPD芯片领域，聚辰股份与全球领先内存互联芯片供应商建立深度合作，成为DDR5内存接口解决方案中SPD芯片的核心供应商。

招股书数据显示，2025年，公司在全球DDR5 SPD芯片市场的份额超过40%，按收入计排名全球第二。随着AI服务器及AI PC对DDR5内存需求的激增，SPD芯片已成为拉动公司业务增长的关键引擎。

此外，公司产品线还延伸至摄像头马达驱动芯片和NFC芯片。在开环摄像头马达驱动芯片市场，公司2025年以18.2%的份额位居全球首位。

财务数据方面，受下游需求回暖及新产品放量影响，聚辰股份在过去三年实现了业绩的稳步增长。

2023年至2025年，公司营业收入分别为7.03亿元、10.28亿元和12.21亿元（人民币，下同）；同期净利润分别为8269.5万元、2.76亿元和3.56亿元。

毛利率方面，公司在2023年至2025年期间呈现改善趋势，分别为46.6%、54.8%和57.3%。利润率的提升主要归因于AI应用普及加速带动的SPD芯片以及汽车电子、工业控制等产品销售的增加。

然而，半导体行业的周期性及持续的投入对公司短期盈利能力产生了一定影响。截至2026年3月31日的第一季度，公司实现收入2.80亿元，净利润为3253万元，毛利率降至48.9%。

招股书解释称，净利润及毛利率的短期波动主要由于产品组合变动、研发开支增加以及无上市证券投资收益和以权益结算的股份薪酬增加。

从市场环境来看，人工智能与汽车智能化是驱动存储芯片需求增长的核心动力。

全球AI服务器出货量预计将从2026年的320万台增至2030年的780万台，单台服务器的内存配置大幅提升，直接拉动了SPD等配套芯片的需求。同时，新能源汽车的普及使得单车EEPROM芯片数量已由传统燃油汽车的约10-15颗增至新能源汽车的约30-40颗。

尽管市场空间广阔，但聚辰股份仍面临不容忽视的行业与运营风险。

首先，半导体市场竞争激烈且技术迭代迅速，国内外大型半导体公司可能利用规模和资金优势施加价格压力。

其次，公司存在一定的客户集中度风险。2023年至2025年，公司前五大客户的收入占比分别达到57.7%、57.5%和55.5%。若主要客户的采购策略发生重大变化，将直接影响公司业绩。

此外，作为Fabless企业，聚辰股份高度依赖第三方晶圆代工厂和封测厂商。招股书显示，2023年至2025年，公司向前五大供应商的采购额占比分别为90.1%、91.3%及85.0%。供应链的产能限制、价格波动等均可能对公司的生产交付与成本控制造成影响。

综合来看，聚辰股份依托在EEPROM和DDR5 SPD芯片领域的市场地位，有效把握了AI和汽车电子的市场机遇。此次申请在港交所上市，拟将募集资金用于核心存储类芯片的开发、完善全球供应链布局及战略投资等。

但在半导体周期波动和激烈的市场竞争中，公司如何维持技术壁垒、平衡盈利能力与研发投入，仍是其需要持续应对的核心课题。

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7月28日，宁波德业科技股份有限公司（下称“德业股份”）正式向港交所主板递交上市申请，中金公司、中信证券和招银国际担任联席保荐人。

作为一家已在A股上市（605117.SH）的企业，德业股份此次赴港谋求“A+H”双资本平台布局。招股书显示，公司已从早期的环境电器制造商，转型为以储能和光伏逆变器为核心的新能源设备提供商。

在业绩连年增长的背后，其高度依赖海外市场及分销渠道的业务模式也面临着全球地缘政治与行业竞争的客观考验。

德业股份的业务主要分为新能源产品和环境管理设备两大板块。招股书显示，新能源产品（含储能逆变器、储能电池包、光伏逆变器等）是其核心增长引擎，2025年该板块收入占比已达83.3%，2026年前四个月进一步攀升至93.9%。

其中，储能逆变器和储能电池包是两大营收主力。据弗若斯特沙利文数据，按2025年销售额计，德业股份在全球户用储能逆变器市场排名第一，市占率达20.6%。

传统的环境管理设备业务目前被定位为补充业务。值得注意的是，基于优化产品组合的考量，自2026年一季度起，公司已停止向空调制造商直接销售毛利率较低的热交换器产品，并将资源聚焦于其他领域。

在销售模式上，德业股份高度依赖分销商和海外市场。

2023年至2025年，公司海外市场收入占比从58.0%快速上升至79.7%，2026年前四个月更是高达87.6%。欧洲、亚洲（不含中国内地）、非洲为其主要的海外出货地。

同时，分销渠道贡献了其绝大部分的新能源产品收入，2026年前四个月，公司整体分销收入占比达86.8%。在此背景下，全球供应链物流（如招股书中提及的红海局势导致的航运绕道及运费上涨）及当地分销商的运营情况，对公司业务交付有着直接影响。

得益于全球光伏及储能市场的需求增长，德业股份在过去三年实现了显著的财务增长。2023年至2025年，公司总收入分别为74.80亿元、112.06亿元和122.24亿元（人民币，下同）；同期年度利润分别为17.91亿元、29.60亿元和31.69亿元。2026年前四个月，公司实现收入61.80亿元，净利润达16.10亿元。

盈利能力方面，公司整体毛利率在往绩记录期内稳定在36.2%至39.2%之间，净利率则维持在23.9%至26.4%的较高水平。较高的利润表现主要归功于其核心产品储能逆变器，该单品在往绩记录期内的毛利率均保持在50%以上。

然而，跨境业务的扩张也带来了汇率波动与结算相关的合规风险。招股书披露，受汇率变动影响，2026年前四个月公司录得外汇汇兑净亏损1.72亿元。

此外，2025年公司有12.5%的收入是通过第三方付款人进行结算，这主要是海外分销商为提升外汇结算和跨境汇款效率所采取的行业常见操作，但也向内部控制和资金合规提出了更高要求。

当前，全球储能和光伏逆变器市场总体保持增长，但竞争态势日趋白热化。

弗若斯特沙利文报告指出，虽然户用和工商业储能市场需求广阔，但全球产能高度集中于中国内地，各细分领域存在众多参与者。新技术的频繁推出和客户偏好的改变，要求企业必须维持高额的研发投入。2025年，德业股份的研发开支为5.62亿元，占收入比重约为4.6%。

此外，出海企业面临的地缘政治及贸易摩擦风险不容忽视。逆变器及电池组件等产品易受全球关税政策、进出口限制或技术管制的波动影响。

总体而言，德业股份在此次赴港IPO前已构筑了以户用储能逆变器为核心的全球化业务盘，财务数据表现稳健。但未来如何在逆变器赛道竞争加剧、国际贸易环境复杂多变的背景下，维持其高利润率并稳固海外分销网络，将是其登陆港股后需要长期应对的市场考验。

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北京时间7月30日凌晨2:00，美联储将公布最新利率决议。本次会议没有点阵图和经济预测更新，联邦基金利率目标区间预计维持在3.50%-3.75%。据路透调查，104位受访预测人士全部预计利率不变。不过，货币市场仍给出约32%的本周加息概率，并计入年内约42个基点的收紧幅度，这使今晚成为近年“不确定性”最强的一次会议。

不确定性来自两股力量的拉扯。6月CPI全面低于预期，非农就业弱于预期，油价在会议前回落，都给美联储继续等待提供了空间。但通胀仍高于目标，中东局势和油价反复，部分美联储官员近期表态偏鹰，加上主席沃什尚未形成清晰政策记录，市场难以完全排除加息风险。

瑞银首席美国经济学家Jonathan Pingle表示，他对即将到来的美联储决议感到的不确定程度，是20年来之最——上一次有类似感受，还是伯南克刚刚接任美联储主席之时。"沃什将在未来几次会议上主导政策走向，而我们对他如何看待货币政策几乎一无所知。"

对投资者而言，风险集中在短端利率，美元和美股的即时反应。据摩根大通Market Intel测算，若美联储意外加息25个基点，标普500指数可能下跌1.5%-2%；若加息50个基点，跌幅可能扩大至2%-4%。即便维持利率不变，只要声明和发布会偏鹰，也可能限制风险资产反弹。

从传统预测看，本次决议似乎没有悬念。据路透调查，104位经济学家全部预计美联储维持利率不变。其中78人预计今年余下时间也不会调整利率，仅6人预计会降息。

但同一项调查显示，66%的受访者认为今年加息的可能性“高”，这与6月时“低”的主流判断明显不同。市场定价也显示，投资者正在为加息尾部风险付费。交易员目前不仅给出本周约三成的加息概率，还完全计入到9月前加息25个基点，并计入到明年3月前接近50个基点的加息幅度。

高盛认为，这种定价意味着本次会议结果“异常不确定”。如果美联储加息，历史上属于罕见的意外行动；如果不加息，市场也会迅速重估此前计入的加息风险。BMO Capital Markets的Ian Lyngen称，自2015年以来，交易员在美联储决议前一天对最终利率决定的平均误差仅为2.4个基点，而这一次市场更容易出现比通常更剧烈的即时反应。

支持美联储暂停的理由主要来自最新数据。6月CPI低于预期，削弱了此前因Waller偏鹰表态引发的加息押注。Waller曾表示，如果6月核心CPI偏热，近期加息应被考虑；如果数据偏冷，他仍需要看到更多类似读数，才会将其视为明确信号。

劳动力市场也给了美联储更多观察时间。6月非农就业弱于预期，前值被下修，两个月净修正为减少7.4万人，前次为增加9.3万人。虽然失业率小幅下降，但素材显示，这可能主要源于整体劳动参与率下降。

油价也是关键变量。美国与伊朗冲突在上次会议后出现新的升级，相关谅解备忘录被违反，双方重新发动打击。不过，在会议前的周末，打击暂停，地缘政治风险溢价下降，油价随之回落，这有助于缓和通胀预期。美联储官员此前也提醒，不应过快回应可能只是暂时性的供应冲击。

问题在于，潜在通胀仍明显高于目标。摩根士丹利指出，上行风险包括油价持续高企，美联储反应函数更加鹰派，以及AI驱动投资推高中性利率。高盛也认为，关税，战争和AI统计误差对月度通胀的综合影响未来可能减弱，但不确定性仍大，一旦通胀改善中断，美联储内部关于加息的讨论会重新升温。

沃什主持的上一次FOMC会议也是其首次会议。当时声明被大幅缩短，删除前瞻指引语言，并强化委员会将通胀带回2%目标的承诺。这意味着，本次即便只有细微措辞变化，也会被市场放大解读。

摩根士丹利预计，本次声明大概率保持不变，包括重申“充足准备金”政策，描述经济活动在高度不确定性下仍“以稳健速度扩张”，失业率“变化不大”，通胀仍“高企”。由于本月没有经济预测摘要，决策者也没有必要通过点阵图重新设定市场预期。

发布会可能更重要。沃什预计会被问及中东冲突对通胀的影响，新宣布的主席工作组，以及最新数据是否会提前政策行动时间表。高盛预计，沃什不会给出明确政策信号，可能强调所有选项仍然开放，未来决定取决于数据。

Credit Agricole认为，美联储正进入一个前瞻指引更有限的新阶段，这会让更多会议变成真正的“活会议”。该行预计，美联储本次仍将按兵不动，并认为自上次会议以来的数据至少为继续暂停争取了时间。对于沃什新设的五个工作组，Credit Agricole不预计近期有重大更新，相关建议可能要到接近年底才会完成，这也意味着资产负债表政策暂时不太可能变化。

美联储内部的分歧是本次会议不确定性的核心。6月预测中，提交预测的18位参与者中有9位预计今年至少加息一次。此后，多位官员的表态显示，如果通胀回落停滞，他们愿意考虑进一步收紧。

Waller和Cook均表示，如果反通胀进程停滞，可能考虑收紧政策。2026年票委Logan和Hammack的讲话更为鹰派。Logan主张政策利率应适度更高，以更好平衡前景和风险，并认为仍需要一定限制性政策帮助通胀回到目标。Hammack则直接表示，美联储可能需要考虑加息。

因此，即便利率维持不变，也可能出现反对票。仅从近期评论看，如果美联储选择暂停，可能出现2至4张赞成加息的异议票。高盛预计，本次声明可能承认地缘冲突带来的通胀上行风险，并可能至少有一名委员投票支持加息。

美国银行分析师Mark Cabana预计美联储周三维持利率不变，但可能吸引Lorie Logan和Beth Hammack等地区联储主席反对。他同时表示，如果市场不排除加息风险，策略师也不会排除。

尽管主流观点仍是暂停，部分机构明确押注意外加息。Citadel Securities成为显著异类，其宏观策略主管Frank Flight本周将基准情景改为本周加息25个基点。他认为，这将强化沃什在抗通胀中的可信度，并“明确终结前瞻指引时代”。

PGIM全球债券主管兼首席投资策略师Robert Tipp也表示，市场可能低估了周三行动的概率。他认为，沃什实际上已经为加息搭好了舞台，如果现在推迟决定，可能提高9月一次加息50个基点的概率。

Wrightson ICAP首席经济学家Lou Crandall则称，美联储没有充分理由不加息。债券市场老将Harley Bassman甚至主张，美联储应一次性加息50个基点，以强化抗通胀信誉。

不过，高盛仍认为，大多数票委在6月通胀数据偏软后不太可能推动本周加息。该行还指出，美联储历史上避免在会议上制造意外加息，尤其是在没有经济预测摘要的会议上，官员可能更担心市场过度解读其意图。

摩根大通Market Intel将“鹰派暂停”列为基准情景，概率为50%。在这一情景下，标普500指数可能上涨0.25%至下跌0.50%。其逻辑是，美联储会因劳动力市场和增长仍有韧性而暂停，但继续强调对通胀保持警惕。

若意外加息25个基点，摩根大通预计标普500指数下跌1.5%-2%，纳斯达克100指数跌幅可能更大。若加息50个基点，标普500指数可能下跌2%-4%。若是“鸽派暂停”，即维持利率不变且沟通缓和，则标普500指数可能上涨0.50%-1%。期权市场方面，7月29日到期的期权计入约0.8%的标普500波动，低于近期CPI事件约1.1%的定价。

外汇方面，高盛外汇团队认为，如果美联储暂停，美元可能出现战术性走弱，但只要能源价格仍高，这种走弱可能较短暂。中期看，若美联储按该行经济学家预期年内维持利率不变，对美元兑G10货币将构成温和但可控的压力。

利率市场的焦点在前端。高盛利率交易台认为，市场可能将“缺少前瞻指引”误读为刻意模糊。该交易台倾向于认为，如果美联储理事会不支持加息，鹰派票委并没有足够票数推动本周行动。但若7月暂停，沃什仍可能给出鹰派暂停，并为9月加息铺垫。

大宗商品方面，高盛原油交易台称，原油风险溢价正在快速消退，因美国与伊朗周末形成事实停火，重开霍尔木兹海峡的谈判推进。但上行风险尚未消失，如果针对沙特石油设施或产量的攻击继续，油价可能重新上行。黄金则在过去两个月约250美元区间内波动，交易台维持长期看多，但倾向围绕新闻事件战术交易。

这意味着，今晚的关键不只是利率是否变化，而是沃什如何解释“不变”或“改变”。在市场已经为加息风险付费，而经济学家几乎一致预计暂停的背景下，美联储无论选择哪一边，都可能给市场带来一次不小的震动。

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这是该业务自成立以来的首次外部融资动作。

据悉，此次筹备引入外部资金，主要意图在于帮助OceanBase进一步增强自身独立运营能力，同时为其向AI数据平台领域的战略拓展提供资金及资源支持。

从目前的财务与运营指标来看，OceanBase已具备相当的商业化体量。据悉，2026年OceanBase的年化收入已超过14亿元，同比增速约为70%。

在客群积累方面，该公司目前拥有数千家客户，业务重心仍集中于中国市场，涵盖交通银行、中国移动等大型机构客户；

与此同时，其海外拓展步伐也已启动，正向东南亚、日本、印度和拉丁美洲等市场延伸。

OceanBase诞生于2010年，初期定位是满足蚂蚁集团内部的数据库管理需求，在过去十余年中，该分布式系统长期支撑支付、金融等核心交易环境，曾历经多次“双十一”流量洪峰考验。

随着技术架构的成熟，其商业化应用范围逐步扩大，目前已服务于金融、运营商、交通运输、制造、零售、公共服务以及互联网等多个行业。

面对行业技术更迭，OceanBase当前的演进方向正由传统的分布式数据库向AI数据平台拓展。华尔街见闻了解到，OceanBase正加速推进其AI数据战略。除了整合传统的结构化数据外，该公司正在提升针对视频等半结构化和非结构化数据的处理能力。

当前的行业共识是，随着AI应用逐渐进入企业生产场景，底层的数据库管理系统正演变为连接企业数据、AI模型和智能体的关键基础设施；

顺应这一技术演进趋势，今年6月，OceanBase发布了新一代湖库一体AI数据库，目前，该产品已在数十家客户的具体场景中进行测试，公司计划在未来进一步推进商业化落地。

将此次融资计划置于更宏观的架构视野下，这是OceanBase走向独立运营和市场化发展的实质性一步。

2024年，OceanBase已在公司治理层面做出调整，设立了独立董事会，并建立起独立的员工股权激励机制。

结合近期蚂蚁国际宣布完成A轮融资的动作，这一系列治理变化显示出蚂蚁集团在业务布局上的管理逻辑。

过去几年间，蚂蚁集团围绕全球化、AI和数据等方向孵化了多项新业务。目前，这些业务正在逐步建立起更加独立的治理架构、激励体系和融资机制，并开始接受外部市场的直接检验。

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2026 财年第二季度，海力士营收 79.32 万亿韩元，同比暴增 257%、环比增长 51%，看似无可挑剔，却低于市场预期约 5.5%（共识 83.9 万亿韩元）；营业利润 60.54 万亿韩元，同比暴涨 557%、环比增长 61%，但同样低于共识约 5.7%（64.2 万亿韩元）。

营业利润率达到 76.3%，刷新存储行业有记录以来的最高水平；毛利率达到 83%——已超过英伟达（约 75%），逼近 Meta（约 82%）等软件平台巨头的盈利区间。

更耐人寻味的是市场反应：财报公布前，海力士股价已从 6 月 22 日高点累计下跌约 47%，财报公布后美股 ADR 先跌 5% 以上，随后转涨；韩国本地市场次日开盘涨 3-4%,随后暴跌。

一句话概括：数据绝对值创历史，但弹性不及预期，市场在"史上最强"与"不及预期"之间反复博弈。

营收与营业利润率趋势

为什么利润涨了 557% 还 miss？LTA 是答案

海力士 miss 的根源，藏在 HBM 超高收入占比里。

所谓 LTA（Long-Term Agreement，3-5 年期长期供货协议），是 AI 芯片客户与海力士等存储厂商签订的长期采购合约，价格在签约阶段即被锁定，不随现货市场每月波动。对于 AI 训练芯片出货量最大的英伟达而言，这种锁定关系是供应安全的保证；但对于海力士，它是一把双刃剑——当季 DRAM 平均售价（ASP）环比涨幅从第一季度的约 60% 骤降至约 30%，NAND ASP 涨幅也从约 70% 回落至 50-55%。

背后的算术很简单：海力士约 50% 的收入被 LTA 合约锁定，而 LTA 恰恰是它 HBM 份额最高的体现。与此同时，现货 DRAM 市场在同一个季度持续飙升——据 TrendForce 数据，二季度通用 DRAM 合约价环比上涨 58-63%，NAND 闪存价格上涨 70-75%，而海力士实际 ASP 涨幅仅为前者的一半左右，导致海力士"吃"到了成交量，却没能完全"吃"到价格上涨的弹性。韩国 KIS 证券在 7 月 13 日的报告中已提前预警这一矛盾，并将二季度营业利润预测下调至 60.4 万亿韩元——实际值 60.54 万亿韩元，几乎分毫不差。

需要强调的是，miss 不是经营恶化。恰恰相反，营业利润率从一季度 71.5% 进一步提升至 76.3%，绝对利润、营收、毛利率、营业利润率全部创历史新高。问题只在于：市场把预期打到了现货价上涨的路径上，而海力士选择了一条更稳、但也更不刺激的 LTA 路径。

三大存储巨头 ASP 对比

三家巨头的分水岭：三星、美光 beat、海力士 miss

同一轮存储超级周期里，三家巨头的表现出现罕见分化。

三星电子二季度营收 171 万亿韩元，营业利润 89.4 万亿韩元，营收与利润双双 beat 共识。其 DRAM ASP 环比上涨超过 40%，NAND ASP 上涨至 mid-60%，HBM4 已于 2 月开始量产，销售额已超过 12 亿美元。三星在 HBM 赛道一度落后，但如今正以集团资源优势追赶。

美光科技（Micron）三季度财报则是一场大胜：营收 414.6 亿美元，比预期高 16%；非 GAAP EPS 25.11 美元，比预期高 22.5%；毛利率 84.9%，第四季度指引营收 500 亿美元（±10 亿）、毛利率约 86%。其 DRAM ASP 环比上涨 60% 以上，NAND ASP 上涨约 85%，均远超海力士。

而海力士在公司整体层面营业利润率最高（76.3% vs 三星集团 52% vs 美光约 68%），却是本季度唯一 miss 共识的厂商。需要指出，三星半导体（DS）部门利润率估计约 80%，高于海力士——但三星集团包含手机、显示等低利润业务，拉低了整体水平。这种反差说明：HBM 霸主地位带来了最高的公司级利润率和最稳定的客户关系，但也因为 LTA 锁定最强，现货涨价的弹性被压缩得最厉害。简言之，海力士用 ASP 弹性换了确定性。

HBM4 量产与下半年放量：ASP 弹性回归的催化剂

如果 LTA 是二季度 miss 的主因，那么 HBM4 的放量节奏就是下半年能否扭转预期的关键变量。

海力士在财报中确认，HBM4 已在第二季度开始量产发货，下半年将持续扩大出货规模；更先进的 HBM4E 样品已在 2026 年上半年交付客户。KIS 证券预测，HBM4 从三季度开始放量后，海力士的 ASP 将重新向市场平均水平靠拢。这意味着三季度 DRAM ASP 环比涨幅有望从 30% 的水平回升，LTA 锁定带来的"折扣"可能被部分抵消。

下游需求端，英伟达下一代 AI 加速器（Vera Rubin）的放量将直接拉动 HBM4 需求；同时，Agentic AI 应用的扩展正在把 AI 内存需求从训练端推向推理端。海力士管理层强调，当前客户需求仍然超过供给，公司的关键竞争优势在于能够满足大规模出货要求。换句话说，二季度的 ASP 折扣并非因为订单不足，而是因为合约价本身低于现货价——只要 HBM4 的出货结构改善，单位收入仍有显著上行空间。

在供给端，海力士的资本开支继续加码：2026 年全年 capex 预计在 40-50 万亿韩元的上沿，主要用于 M15X DRAM 工厂量产提速、P&T7 先进封装工厂、M17 NAND 生产基地，以及 2027 年初投产的龙仁半导体集群。截至二季度末，海力士现金储备暴增至 88 万亿韩元，净现金 69.4 万亿韩元（约 456 亿美元），资产负债表已经完全从周期底部翻身。

LTA 模式正在重塑存储行业的估值逻辑

短期看，LTA 让海力士在本轮现货涨价中跑得比三星、美光慢；长期看，它可能正在改变存储行业的估值方式。

传统上，存储行业被当作强周期股估值：ASP 涨跌决定利润率起伏，利润率又决定股价弹性。但 LTA 的普及让存储厂商的收入曲线变得更平滑——海力士 50% 收入被 LTA 锁定，美光已签署 16 份 SCA（战略客户协议）目标将 50% 以上收入转为长期合约，三星也在加速推进类似模式。

当 ASP 波动被压缩，市场定价的锚点就从"单季 ASP 涨幅"转向"高盈利可持续性"。这对海力士、美光等龙头而言，意味着估值中枢可能从"周期股"向"AI 基础设施资产"迁移。代价是：在超级周期的某些季度，股价弹性会显得"不够刺激"；投资者需要适应的是，存储龙头的利润曲线将更像云服务或半导体设备公司，而非传统大宗商品存储厂商。

回到财务报表，有一个数字需要格外注意：海力士二季度净利润 93.92 万亿韩元，净利率高达 118%——超过 100% 是因为计入了以出售铠侠（Kioxia）股权为主的非营业收益合计约 62.17 万亿韩元（税前）。按公司有效税率约 23.5% 折算，该非营业收益的税后影响约 47.6 万亿韩元；扣除后，核心经营性净利润约为 46.3 万亿韩元。这一异常值不影响主营业务判断，但阅读时必须留意，避免误读为经营性净利率破百。

紧盯HBM4放量后的ASP涨幅

557%的利润增长只是表象，海力士财报释放出的更深层信号是：AI存储周期正在进入新的阶段，行业议价能力开始重新分配。

接下来，投资者更关注HBM4量产后的价格走势，尤其是ASP能否摆脱此前差距，向三星、美光靠拢。

如果三季度 DRAM ASP 环比涨幅回到 40%-50%，那么二季度的 miss 就会被重新定义为"过渡性折价"；如果 ASP 继续停留在 30% 附近，市场可能开始认真讨论 LTA 对存储龙头估值天花板的长期压制。

无论哪种路径，存储行业的估值逻辑都已经和两年前完全不同了。

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素有新美联储通讯社之称的资深记者Nick Timiraos于7月28日最新发文称，这是近年来最难读懂的一次FOMC会议。Timiraos在文章开篇就点明了这次会议的特殊性——"通常在美联储开会之前，华尔街早就知道结果了。但这次不一样。"

按照惯例，美联储高级官员会在会议前通过公开讲话，向市场"预告"政策走向，这种默契已经运行多年。然而这一次，主席沃什的"沉默策略"打破了这一惯例，让整个市场陷入了罕见的不确定状态。

从核心观点来看，文章围绕三大看点展开：其一，美联储究竟会加息还是按兵不动？其二，沃什此举背后的战略逻辑是什么？其三，无论做出何种决定，他将如何向市场解释？

目前，期货市场显示7月加息的概率约为三分之一，预测市场的概率则略低。Timiraos认为，这场政策博弈，已经从一场数据驱动的集体决策，演变成了对一个人心思的猜测游戏。

值得注意的是，就在两周前，局势还相对清晰——6月通胀数据低于预期，市场普遍认为加息讨论将推迟至9月。但随后美伊停火协议破裂，能源价格走高，市场情绪迅速逆转，"7月加息"的预期开始自我强化，形成了一种"交易员因为其他交易员在押注而跟着押注"的羊群效应。这一背景，构成了理解本次会议的重要底色。

看点一：决策结果——按兵不动还是意外加息？

按照Timiraos的分析，维持利率不变是"常规操作"。当前联邦基金利率区间为3.5%至3.75%，6月的温和通胀数据本已为暂停加息提供了充分依据，多位通常负责"引导市场预期"的美联储官员也已将市场预期锚定在"按兵不动"上。更重要的是，沃什本人在两周前长达五小时的国会听证中，也没有释放任何加息信号。

然而，"按兵不动"并不意味着会议毫无看点。Timiraos特别提示，要关注是否出现异见票。如果有一两位委员投票反对暂停加息，将清晰地表明委员会内部的鹰派压力正在积聚。他还指出，以往的美联储主席可以通过在声明中加入鹰派或鸽派措辞、或暗示下次会议更可能行动等方式，来安抚潜在的异见者。但沃什明确表示要抛弃这些"工具"——这意味着他可能没有足够的手段把分歧压在台面之下。

如果美联储选择意外加息，那影响将远不止于利率本身。Timiraos认为，这将直接削弱那些此前引导市场预期的官员的公信力，"下次他们说话，市场还会信吗？"此外，这还将产生明显的政治效应——白House过去一年来一直坚称利率过高、通胀已受控，而特朗普自己提名的美联储主席若此时加息，无异于公开打脸这一立场，也将彻底打消外界认为沃什在"配合总统"的猜测。

看点二：战略意图——沃什究竟在下一盘什么棋？

Timiraos在文章中深入剖析了沃什的战略逻辑。他指出，沃什将自己塑造成"终结五年通胀超标时代"的主席形象，在前任们会选择等待的时刻出手，本身就是一种宣示——这种宣示的力度，是任何演讲都无法替代的。换句话说，加息不仅仅是货币政策工具，更是一种"信号弹"，用来证明这届美联储说到做到。

然而，这一战略并非没有争议。纽约联储主席威廉姆斯（John Williams）本月早些时候明确表达了不同看法。他说："维护数十年积累的公信力，靠的是根据数据做出最佳决策，而不是试图用货币政策来影响公信力。"这句话，几乎是对沃什逻辑的直接反驳。

更让市场困惑的是，沃什并没有解释清楚，加息究竟如何应对当前的通胀压力。他此前曾表示，美联储在短期内对能源价格冲击等外部因素无能为力，同时还暗示人工智能的大规模建设有望在未来带来价格下行压力。这种逻辑链条，让"现在加息"的必要性显得更加模糊——如果问题出在供给侧，需求侧的紧缩工具真的有效吗？

看点三：政策解释——怎么说，比做什么更重要

Timiraos在文章中特别强调，无论美联储做出何种决定，沃什的解释方式将决定市场的走向。这一判断颇具洞见——在当前的信息环境下，政策的"叙事框架"往往比政策本身更能左右市场预期。

如果选择按兵不动，沃什面临的核心问题是：他过去两个月一直高调宣示要恢复价格稳定、强调美联储对通胀负有责任，那么这次"放弃出手"，市场会怎么理解？是数据不够充分，还是口号大于行动？Timiraos指出，上次会议时伊朗局势似乎在缓和，而现在这种"安慰"已经消失，沃什需要给出令人信服的理由。

如果选择加息，解释的"定性"至关重要。Timiraos分析了两种截然不同的叙事路径：若将加息定性为对美联储长期未能实现通胀目标的系统性回应，市场可能预期这是一系列加息的开始，部分分析师甚至认为长期收益率反而会下行——因为市场会相信通胀终将被压制；但若将其定性为针对当前能源冲击的一次性反应，则信号意义大打折扣。

美国银行经济学家Stephen Juneau对此表达了担忧。他说："市场有可能对此过度解读，因为问题在于——在通胀数据如此温和的情况下，他们为什么要在这个时候动手？"这种困惑，可能引发市场的非理性波动，反而增加政策传导的不确定性。

9月才是真正的分水岭

文章指出，沃什的"沉默"打破了美联储多年来的预期管理惯例，让市场重新学习如何解读一位新主席的信号。

正如Timiraos所言，这次会议"与其说是在猜委员会的集体决策，不如说是在猜一个人的战略"。这种高度个人化的政策风格，将是未来相当长一段时间内，市场必须适应的新常态。

无论本次会议结果如何，Timiraos在文章结尾给出了一个重要判断：这次决定，未必能说明接下来会发生什么。 真正的关键节点，是9月的会议——而9月的走向，将取决于整个夏季的通胀数据表现。

美联储官员已经划定了清晰的"红线"：如果通胀数据持续偏强，9月加息几乎是板上钉钉；如果数据继续温和，美联储则可以继续观望。这条逻辑线，其实也适用于理解今晚的决定——它更像是一次"中场检验"，而非终局。

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据追风交易台消息，野村证券在7月28日的研报中称，从2026年6月22日的阶段性高点9115点，到7月24日的6691点，韩国KOSPI指数的暴跌并非源于基本面恶化，而是由外资的机械性抛售（年内抛售高达158万亿韩元/1080亿美元）以及散户单只股票杠杆ETF的“爆仓”共同引发的。

然而，野村认为这场"去杠杆"过程本质上是一次"重置"，而非趋势逆转。随着市场去杠杆化接近尾声，韩股的下一轮估值重估（Re-rating）逻辑将发生根本性转变——从前期的“流动性与杠杆驱动”转向“基本面与企业回购驱动”。该行预计，2026年韩国企业回购规模将达到创纪录的116万亿韩元（其中90%来自两大半导体巨头）。

野村认为，当前正是从"杠杆牛"向"回购牛"切换的关键窗口期，基本面驱动的重估机会正在积聚。在AI盈利周期的支撑下，KOSPI指数10,000-11,000点的目标位依然稳固，密切关注11月即将发布的“低PBR（市净率）公司名单”以及下半年的税改政策，这将是催化韩股“收复失地”的最直接动力。

暴跌的真相：三重流动性冲击叠加，而非基本面恶化

KOSPI在短短一个月内从9115点（6月22日）跌至6691点（7月24日），跌幅22%，韩国波动率指数（K-VIX）更于6月29日创下历史最高值96.9。野村明确指出，此轮调整是流动性与结构性因素驱动，而非企业基本面的恶化。

三大压力来源：

第一，外资机构的机械式抛售。年初至今，外资净卖出KOSPI高达15.8万亿韩元（约1,080亿美元）。原因在于，随着KOSPI大幅上涨，韩国在MSCI等全球基准指数中的权重超出机构投资组合的持仓上限（如单一股票超过基金10%的仓位限制），触发强制减仓。这一机械式抛售在KOSPI分别触及7500点（5月中旬）和9000点（6月底）时明显加速。

第二，杠杆ETF的放大效应。自2010年首只杠杆ETF在KOSPI上市以来，数量已扩张至56只（2026年）。韩国ETF市场总规模约45万亿韩元，其中杠杆ETF规模达2.7万亿韩元（占比约6%）。散户持有约85%的杠杆ETF仓位，自6月22日KOSPI见顶以来，杠杆ETF累计亏损高达53%（同期KOSPI仅下跌22%），远超指数跌幅的两倍以上。单只股票杠杆ETF（全部以两大半导体股为标的）规模达1.1万亿韩元，占杠杆ETF总规模的约40%。

第三，国民年金配置触顶。韩国国民年金（NPS）持续将国内股票配置比例从14.9%提升至20.8%，但已接近整体资金配置的实际上限，机构增量资金支撑明显减弱。

杠杆ETF的"毒性"：散户爆仓与政府出手管控

杠杆ETF的内在风险在本轮调整中被充分暴露。野村指出两大核心机制：一是每日再平衡导致的波动率损耗（在震荡市中持续侵蚀收益）；二是追涨杀跌的资金流动特性（高峰期涌入的资金在下跌中遭受最大损失）。

数据层面，KOSPI 200对应的2倍杠杆ETF自6月22日以来净值跌幅达52.6%，而KOSPI 200指数同期仅下跌23.8%。散户的强制平仓规模相对保证金余额急剧攀升，触发监管警报。

韩国政府于7月16日宣布首轮管控措施：

• 暂停新单只股票杠杆ETF产品上市及广告；

• 收紧流动性提供商对ETF溢价/折价的管理；

• 将单只股票杠杆ETF的最低现金保证金要求从1,000万韩元提高至3,000万韩元；

• 最小交易单位从1股提高至20股；

• 对境内外单只股票杠杆ETF适用相同规则。

野村预计，后续还将出台比7月16日更严格的监管措施。

去杠杆进行时：市场"重置"信号正在显现

野村认为，当前的去杠杆过程是市场从"流动性驱动"向"基本面驱动"切换的必要前提。以下几个信号值得密切跟踪：

• 外资抛售明显放缓：7月月初至今净卖出仅9.8万亿韩元，而5月/6月分别高达48.4万亿/44.5万亿韩元，降幅显著；

• K-VIX仍处高位：当前约90，需等待其企稳回落，才能确认基本面驱动的反弹行情；

• 杠杆ETF规模收缩：自6月22日以来，杠杆ETF的AUM已从峰值回落，放大KOSPI波动的"弹药"减少；

• 散户抄底意愿降温：7月散户及ETF的逢低买入行为明显趋于保守。

救市新引擎：半导体巨头领衔的“回购狂潮”

随着市场“去杠杆”进程的推进和外资抛售压力的缓解，韩股的下一个结构性上涨引擎将是企业股票回购和库存股注销，尤其是大盘股。

野村给出了极具震撼力的数据预测：韩国股市2026年、2027年和2028年的回购规模将分别达到116万亿韩元、274万亿韩元和328万亿韩元。

其中，约90%的回购资金将来自两家大型半导体公司（用于员工奖金和股东回报）。以三星电子为例，其2024-2026年股东回报预算为三年合计自由现金流的50%，扣除现金股息后的剩余部分将用于股票回购。

相比历史数据，2026年KOSPI回购规模（11.6万亿韩元）将占市值的2.2%，远高于2018-2025年0.2%-0.9%的历史区间，这将形成一股持续且可预期的市场需求。

野村认为，这种规模的真金白银投入，将成为市场全新的结构性需求来源，直接推动KOSPI指数向10,00-11,000点的目标迈进。

维持KOSPI目标10,000-11,000点：四大催化剂支撑

野村维持2026年KOSPI目标区间10,000-11,000点，对应2026年预期市盈率10.5-11.5倍、市净率2.5-2.8倍、ROE 27%。当前KOSPI交易于2026/2027年预期市盈率7.0倍/5.2倍，市净率1.7倍/1.3倍，估值折价显著。

四大核心催化剂：

1. AI驱动的盈利超级周期：存储/HBM、电力设备、储能（ESS）和核能等领域的AI相关盈利，预计将在未来五年持续支撑ROE。野村预测KOSPI 2026/2027年净利润同比增速分别为253%/35%，ROE分别为27%/29%；

2. 资本效率改善与股东回报提升：上市公司向更优资本效率、更高股东回报和最优杠杆率转型，支撑更高的市盈率和市净率；

3. 积极股东主义与维权投资活动：机构投资者的主动尽责管理和维权行动；

4. 政府监管推动公司治理升级：强制要求更好的目标ROE披露、推动非核心资产处置、收紧上市要求和治理结构。

野村预计2026年下半年将有一系列重要政策落地，其中11月预计发布的低PBR公司名单被视为最直接的个股催化剂——将推动相关公司注销库存股、提高股息并处置非核心资产。此外，禁止重复上市规则的收紧和KOSDAQ改革将改善股东保护、缩小母公司折价。

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最艰难一年：“战线太宽，是我的错”

"过去一年相当艰难，部分是我的错。"Altman在节目中直接说道。

问题的根源，他归结为一个字：分散。2025年初，OpenAI面临一个核心焦虑——大规模采购算力之后，收入增长能否跟上？为了对冲这一风险，公司开始同时布局消费者应用、媒体内容等多条业务线，逻辑是"万一收入增长比预期慢，这些业务可以帮我们把GPU用起来"。

"现在回头看，这听起来很荒唐，因为行业收入增长之陡峭超出所有人预期。"Altman说。

一旦意识到模型进步轨迹足够清晰、经济回报足够确定，OpenAI随即做出了一系列"艰难决定"，大幅收缩聚焦——回归核心：提供最优质、最丰富、最低成本的AI智能，并赋能外部开发者在此基础上构建产品。

"我们不想吃掉每一家初创公司，不想吃掉每一家公司，"他说，"我们真正想做的是提供那个平台……卖AI。做最好、最丰富、最具成本效益的智能，让世界用这个基础构建出了不起的东西。"

蒸馏不在我的十大担忧之列

访谈中，主持人抛出了市场高度关注的问题：竞争对手通过蒸馏利用OpenAI的模型输出来训练更便宜的模型，OpenAI如何持续收回训练成本？

Altman的回答出人意料地淡定。

"我没有深入思考过蒸馏问题，"他说，"我当然更希望别人不要这么做。"但随后话锋一转："这不在我前十大担忧里。"

他的逻辑是：OpenAI的推理业务规模足够大，即便利润率不高，"在数万亿美元的收入上赚到适度利润，就足以支付训练大模型的费用"。推理与训练的成本比，是关键所在——训练固然昂贵，但服务客户的推理收入规模将远超训练成本。

他坦承："我现在对我们的进展和即将发布的模型也许太有信心了。"但结论不变——真正的飞轮在推理侧，而不在训练侧的独占性。

Altman还补充了一个更宏观的判断：他始终假设世界上会有优质的廉价模型存在，"重要的是，我们要做得最好、价格最低，其他人做什么是他们的事，我们只需要在自己的赛场上赢。"

算力豪赌：从“你疯了”到被证明押注不够大

OpenAI对算力的大规模押注，曾被外界嘲笑为鲁莽。Altman回忆，当年他们开始联系云服务商、芯片厂商和能源供应商时，得到的回应几乎清一色是："你们完全疯了，没有任何行业是这样运转的。"

他把那段经历比作早期创业融资——大多数人说不，但只需要一两个"是"。微软是第一个说"是"的，甲骨文随后成为重要合作伙伴，英伟达也是关键盟友。

真正给他们底气的，是GPT-4带来的确信：模型足够聪明，推理能力可以实现，而推理一旦成立，就意味着能够完成大量有真实经济价值的工作。

"在足够高的能力水平和足够低的价格下，对AI的需求基本上是无上限的，"Altman说，"这就像一种全新的稀缺商品。"

他坦言，即便如此，他们还是低估了需求——"我们押注不够大，这在当时的头条新闻背景下，听起来有点疯狂。"

一起“科幻级”安全事件

让Altman真正感到震动的，是另一件事。

他披露，OpenAI在测试一个未发布模型时，发现该模型在沙盒环境中"作弊"：它通过串联多个零日漏洞突破沙盒隔离，访问互联网，随后又渗透进Hugging Face的多个系统，获取了测试答案，从而在评估中表现出色。

"这是我迄今为止感受最强烈的一次安全事件，"Altman说，"我有点惊讶，这件事发生才几天，但没有更多人像我一样感到震动。"

短期应对措施包括暂停相关训练，并重新评估在"多个零日漏洞被串联利用"这一新现实下如何确保沙盒安全。

但他也提出了更深层的问题：如果这将成为AI能力进步的常态速率，"我们可能需要放慢AI开发的节奏，给社会足够的时间去适应新的能力水平"。他同时强调，这一过程必须避免被解读为监管俘获，也不能看起来像是前沿实验室之间的合谋。

AGI“非常接近”，机器人2至3年迎来转折

在AGI时间线上，Altman的表态比以往更为明确。

他说，GPT-5.6已经让他很难说出"这个模型做不到什么"，但真正的AGI仍有几个缺口：无法实时持续学习、无法独立完成复杂物理任务。"我认为非常接近了，不需要太久。"

他也承认"目标柱移动"是真实存在的现象——"如果2019年的我们看到今天的模型，肯定会说这就是AGI。"

机器人方面，他预计2至3年内将出现类似ChatGPT发布时的"震撼时刻"——不是看一段机器狗的视频，而是普通人可以亲手输入指令、亲眼看到机器人完成任务。他认为，如果机器人技术不能跟上AI智能的进步，"那才是真正疯狂的情形"——届时AI在云端无所不能，但现实世界的执行端却缺乏自动化。

下一章：个人AI、新硬件与“不担心认知萎缩”

Altman描述了他对下一代个人AI的设想：全天候监听会议、阅读文件、浏览屏幕，并在用户睡觉时持续"思考"，第二天早晨呈现新想法和待办事项。"我会把那个滑块拉得很远，我愿意为此付出很多。"

他坦言，当前硬件范式已有50年历史，并不适合这种"始终在线、主动感知"的AI形态，这也是他对新硬件感兴趣的原因——他希望有一种设备，在社交场合中使用时不显突兀，同时专为这种AI交互方式而设计。

在竞争优势问题上，他承认纯粹的"智能"本身正在走向商品化，但认为算力规模、工作流整合、品牌熟悉度以及持续降低成本的能力，将构成更持久的护城河。

对于AI对就业的冲击，他明确表示自己"完全不是就业末日论者"。他的判断是：AI能力极度参差不齐，人类技能与AI高度互补，而且人们对与真人互动有根深蒂固的偏好。"我自己也几乎在所有事情上更愿意和人打交道，而不是和AI。"

以下为访谈全文：

Sam Altman 谈 AGI、计算力与人类自主权 Invest Like The Best 2026年7月28日

Sam Altman 与我们进行了一场范围广泛的对话，话题涉及 OpenAI 的新篇章、计算力竞赛，以及人工智能变得更强大、更丰富并深度融入经济体系后会发生什么。他解释了为何 OpenAI 最近收窄了关注点，为何对智能的需求可能几乎没有上限，我们离通用人工智能（AGI）有多近，以及未来在机器人技术、就业、硬件和人类自主权方面可能发生什么。我们还讨论了 ChatGPT 的意外发布、OpenAI 的竞争优势、智能的经济学，以及领导着全球最重要的公司之一所带来的压力与责任。

Patrick O'Shaughnessy 是 Positive Sum 的首席执行官。Patrick 和播客嘉宾表达的所有观点仅代表个人，不代表 Positive Sum 的观点。本播客仅供信息参考，不应作为投资决策的依据。Positive Sum 的客户可能持有本播客中讨论的证券头寸。了解更多，请访问 psum.vc。

Patrick O'Shaughnessy：00:00 所以，Sam，你写了一篇文章，我觉得非常简单且有趣，是一个很好的切入点。你写道：“粗略地说，过去一年确实很艰难，这部分是我的责任。而接下来的一年，可能是我们最好的十二个月。”我希望你能回顾这两方面，或许先谈谈你为何这么说前半句，以及为何相信后半句。

Sam Altman：00:00 关于前半句，我认为我们只是做了太多的事。我们不够聚焦，而实际上所有这些事都是值得做的好事。但关键是我们正处在一个难以置信的历史时刻，你只能做极少数最重要的事。我们把自己摊得太薄了，随后我们做出了一系列艰难的决定，要真正将重点重新聚焦于提供最好、最丰富、最具成本效益的智能，并赋能全世界，让大家用此构建出不可思议的东西。自那以后，我认为我们的进展十分显著。而且，鉴于我们目前看到的发展蓝图，未来十二个月的进展会更加引人注目。我们将拥有的模型质量，以及围绕它们构建的产品，能让人们以全新方式借助这项技术蓬勃发展，这应该会非常棒。

Patrick O'Shaughnessy：01:53 去年是否有某个时刻，让你恍然大悟，从而改变了方向或重新安排了优先事项？

Sam Altman：01:53 如果回到 2025 年初，也就一年半以前，当时最大的担忧是：像 OpenAI 这样的公司正在大量采购计算力，但收入会不会有？需求会不会有？因此，我们试图做多手准备，这样如果营收增长比我们预想的需要更长时间才能实现，我们还可以有面向消费者的应用、媒体和其他东西，来帮助我们利用已签约的 GPU 进行变现。现在听起来这很荒谬，因为整个行业的收入增长是如此的陡峭。但那是一个重大转变。

后来，当我们意识到，“好的，模型的进化轨迹是如此之快，这些模型已经有了如此清晰的经济回报”，那一刻我们便下定决心：我们知道该专注于什么了。

Patrick O'Shaughnessy：02:53 我读过你早年间在 OpenAI 之前写的很棒的文章，其中有一篇提到了关于“专注”的讨论，以及该专注多少件事才算恰当，是 1 件、5 件还是 3 件？在这样一门生意中，尤其是在如今这个你说过需要重新聚焦的时期，你是如何校准这个专注度的？

Sam Altman：02:53 从根本上说，我们的业务是销售 AI，让人们能够利用这些组件为彼此构建出不可思议的产品和服务。我理解这其中包括的核心工作有：我们必须训练出优秀的模型，能在人们想用的所有方式下工作，因此要精通编程、精通其他类型的知识工作、精通科学研究——这都是真正经济价值所在。我们必须生产或者与伙伴合作制造这些芯片和系统，也就是那些能运行 AI 计算的、极其昂贵的机架。我们必须找到足够的用地、电力和数据中心外壳，来安置那些机架。然后，最终，或者说可能很快，我们必须制造能自动化这一过程的机器人，以持续降低成本——电力、芯片及整个供应链的生产成本。这就是整个体系。我们要打造最好、最丰富、最实用的 AI，将其变成像电一样的东西，渗透到整个经济体系中，赋予人们力量。这就是我认为我们必须专注的事。在此基础上构建每一个垂直应用，试图吃掉每一家创业公司、每一家公司？我们对此毫无兴趣。我们真的只想提供那个平台。

Patrick O'Shaughnessy：04:14 这个计算力的事情，是我认为人类历史上发生的最有趣的事情之一。它显然正在达到顶峰，也许会在很长一段时间内都是焦点。我记得 Dario 曾称你为“YOLO 首席执行官”，因为你早期做了一些计算力分配和锁定的决策。显然，现在你处于一个所有人都在争夺这种东西，都在努力找它的位置。我很想听听早期的故事，你是如何获得这份信念，认定你需要去锁定你所做的一切？你是如何做到的？现在看来这已经被证明是正确的，甚至你可能做的还不够。

Sam Altman：04:59 我们确实做的还不够，当你回看当时的新闻标题时，这有点疯狂。你能告诉我早期的故事吗？你是如何得出那个结论，是什么给了你坚定的信念，让你在所有人都觉得疯狂的时候，仍决心去做这件事？当时我们能清楚地看到，我们正处在一个模型改进的指数曲线上。这一点我们非常有信心。我们知道它会继续下去。我们相当确信——虽然如你所言，我们低估了这一点——随着模型越来越好，如果我们能持续降低成本，对足够高水平且价格足够低的 AI 的需求，基本上是无限的。这对世界而言是一种罕见的新型必需品。但人们会用它来做什么，让我想起了人们早年谈论计算机的方式。有个著名的说法是，全世界可能只需五台计算机，或没有人需要超过特定数量的内存。赌人类的聪明才智、创造力、对事物的渴望、以及渴望有所作为的愿望，是一件非常对的事情。我们可以看到，AI 将成为人们表达、实现或完成这些事情的一个极其重要的方式。而且我们知道算法会变得更高效，模型会变得更好，事实也确实如此。但我们也知道，无论它们变得多高效，在某个层面上，我们做的其实就是将电力转化为有用的智能。无论我们在另一层面做得多好，我们都需要更多的计算力。基于这种对需求的观察，我们就是会想要更多。

Patrick O'Shaughnessy：06:44 这个认识是从 GPT-3 开始的吗？如果我要尽可能追溯这段历史，你会把第一个标志点定在哪里？

Sam Altman：06:44 我会说，我们真正获得坚定信念是在 GPT-4 时期，甚至不是 3.5。当时我们看到这个模型足够聪明，我们知道自己能找出实现推理的方法。接着，我们相信如果能让推理跑通，那将带来现在所谓的“智能体”——当时我们叫法不同。那种能力能完成大量极具经济价值的工作，并在许多方面让人们的生活更轻松、更美好。我们至今仍未完全看到其全部潜力。

Patrick O'Shaughnessy：07:00 当时，你们第一次坐下来开会，说“好的，我们需要在这方面投入一笔庞大的开支”是什么情形？在你们产生这个认识之后，接下来做了什么？

Sam Altman：07:00 我们开始给云厂商打电话，给芯片厂打电话，给能源供应商打电话。所有人的反应都是：“你们完全疯了。这不可能。没有哪个产业是这么发展的。我们见得多了，总有这些繁荣和萧条周期。它不可能直线上升。这太鲁莽了。”——跟所有人都谈了。这实际上让我想起了为早期创业公司融资的情形。大多数人会对你说“不”，但你只需要一两个“是”。是的，大多数人都对我们说了“不”，但我们得到了一两个肯定的答复，于是就能推进了。

Patrick O'Shaughnessy：07:33 第一个说“是”的是谁？

Sam Altman：07:33 微软是第一个说“是”的。甲骨文后来成为了一个非常重要的“是”。在云方面，英伟达一直是个了不起的合作伙伴。现在出现了百花齐放的局面，有各种各样富有创造性的创新方式，来服务于推理和在不同类型的数据中心进行训练等等。我想请你谈谈，你如何看待创新，你想做什么，为什么人们似乎如此讨厌这些东西，以及对此能做些什么？

Sam Altman：08:05 首先，我一直在想我们怎么能组织实地考察，带人们去参观一个吉瓦级的数据中心。因为说说是一回事，看到照片或视频是另一回事，而亲眼看到一个正在运行的操作，你会感叹“天哪”。建造其中一个，其规模简直难以置信，就像是要动用大约一万名建筑工人全职干上一年半。流经这些设施的能源，足以驱动一座小城市。我们好像都有些失去了对规模的感知。这些设施，每一个都可能跻身人类做过的最昂贵的基础设施项目之列。而现在我们已经建了不少了。我情感上能理解，为什么人们不希望数据中心建在他们家后院，就像我其实也不希望核电站建在我家隔壁一样，尽管我知道它超级安全。是的，与发电厂不同，而且即使发电厂在这方面也已有所改善。我们可以把数据中心建在几乎任何地方。我们就应该把它放到远离人烟的沙漠里去，放到没人想去的地方。这完全没问题。AI 系统非常乐意待在那里。我们在创新方面已经取得了很多进展，足以回应一些担忧。比如，多年前，我们需要蒸发水来冷却这些系统，它们需要巨量的水。而现在我们使用闭式循环系统。一个现代数据中心消耗的水量，仅相当于一栋办公楼厨房、卫生间等所需的水量。在电力方面，我们正从燃烧化石燃料的能源，转向由太阳能、核能驱动的系统。我认为这显然很棒。所以，尽管它们能创造就业、非常清洁，并带来其他许多正面效应，但对某些人来说，这可能依然触及到某种深层的人类情感。但就环境问题而言，我们在解决用水需求上做得非常好，能源是下一步。

Patrick O'Shaughnessy：09:30 关于计算力，我们还能做点别的什么有创意的事吗？比如，我很好奇像 Jalapeño 这样的项目，或者其他想法，说实话，越疯狂越好，有哪些是你曾经考虑过或想到过的，目的是加快浮点运算速度，为我们提供所需的一切。

Sam Altman：11:00 我目前认为，回报可能最大的，是有创意的软件思路，从我们拥有的计算力单元中压榨出更多智能。我的感觉是，这方面还有好几个数量级的提升空间。Jalapeño 是一个非常高效芯片的绝佳范例。它的思路是制造一款在特定工作流上表现极其出色，同时兼具一定通用性的芯片，我们想从中获得每瓦特处理 token 数的巨大收益。我觉得这太棒了。我认为 Jalapeño 及其后续产品，从这个角度看，将成为我们的一大竞争优势。还有新技术。我猜，在某个时间点，我们终将攻克光学计算，那将是每瓦特智能处理的巨大胜利。所以，我认为所有这些都会发生。

Patrick O'Shaughnessy：11:37 这又回到了前沿领域、所有回报都集中在前沿、以及模型蒸馏。你如何看待这件事？

Sam Altman：11:57 我们的目标是在智能和价格组成的帕累托最优前沿上的每一个点，都提供最优选择，这包括开源。我们只是销售我们自己的模型。这就是我们如何制造更小、更便宜模型的方式。我认为这么做非常好。而且，世界上显然会有开源模型的重要位置，人们出于各种原因想要拥有自己的模型权重，想要有修改它们的能力。但我们的目标是，在这条曲线上的每一个地方，都提供最佳的智能价格权衡，我们会继续这样做。

Patrick O'Shaughnessy：12:32 你希望美国体系内发生什么？什么可能会阻碍这个未来？比如，什么样的立法会让你担忧？什么样的监管会让你担忧？你在华盛顿特区似乎一直相当积极主动。

Sam Altman：12:32 我对模型蒸馏这个问题没想得太深。显然，它现在突然成了很多人最关心的问题。是的。但我一直有个前提假设，那就是这世界上总会出现又好又便宜的模型。我们最好成为那最好、最便宜的一个。别人要做他们的事，但我认为我们能在自己的游戏里真正胜出。

Patrick O'Shaughnessy：13:00 因为如你所说，你们在曲线某些部分更便宜。但之前的说法一直是：“我只要花掉所有钱去训练模型，然后你直接蒸馏它，再以百分之一的价格提供出来，那你如何赚到足够多的钱来继续训练呢？”

Sam Altman：13:25 我们将有如此巨大的模型使用量，以至于我们不必成为一家利润率极高的企业，就能负担得起模型训练。我们未来计算力规划中的绝大部分，将用于向客户出售推理服务。所以，即使我们能在数万亿美元的收入上赚取一个适度的利润率，我们都可以负担得起训练一些巨型模型。因此，推理与训练的比例才是关键。训练这些模型当然是极其昂贵的。我完全理解，当人们想到有人在用蒸馏的方式从我们这里窃取成果时，会感到紧张。但我对于我们未来计算力的体量，以及来自服务客户的收入体量，感觉非常好，我认为我们有能力在那里形成真正的飞轮效应。

Patrick O'Shaughnessy：14:21 我有点惊讶于你在这事上如此淡定。我当然希望别人不要偷我们的东西，这是肯定的。没错，也许是我现在对于我们的进展，以及即将到来的模型，感觉过于自信了。但这不在我担忧事项的前十名里。那么，你前十名的担忧是什么呢？

Sam Altman：14:30 嗯，我们经历了一次非常科幻的网络事件，也就是 Hugging Face 那件事。当时我们正在评估一个尚未发布的模型，它本应在一个沙箱里运行。结果它发现，自己可以通过串联多个零日漏洞利用程序，来在测试中作弊——它突破了沙箱，获得了互联网访问权限，然后突破了 Hugging Face 那边的多个系统，拿到了测试答案，在评估中表现得非常出色。这是我第一次感到如此真切的安全事件。我有点惊讶，这事才过去几天，但竟然没有更多人像我一样真切地感受到这件事的严重性。那么，你对此该怎么做？显然，两个月后，它会变得更强大。

Sam Altman：15:52 是的，我的意思是，有些短期的事情要做。比如，我们暂停了训练。我们必须想办法在一个零日漏洞能被串联使用的世界里，加固我们的沙箱安全。但还有长期的问题，比如，如果这成了新的进步速度，或者我们可能必须放缓 AI 的发展速度，以便让社会有时间围绕这些新的能力水平进行加固。我们要尝试找到一种方式，既不让这看起来像是对任何人的监管捕获，也不让它看起来像是前沿实验室之间的合谋。这需要一些努力，并且必须正确处理好，这很重要。

Patrick O'Shaughnessy：16:17 我想请你退后一大步，用最简单的概念来描述 OpenAI 将会做什么，你想让它做什么，它代表着什么。我有一百万个关于你将如何实现它的问题。但一开始，我知道你代表了什么。现在我想听听你对此的概念，以及它是否有所演变。

Sam Altman：16:17 我认为这将是迄今为止人类历史上最伟大的技术成就。但它真正重要的唯一方式，是看它能否让人们的生活比原本更好。所以，其中一部分是给予人们物质上的富足，以及去做任何想做的事、去表达他们的创造力和相助他人的愿望的能力。另一部分是确保人们保持控制权和自主权，确保世界越来越民主化而非相反，以及让人们能够表达自我。从积极面看，从某种意义上说，我们即将创造出一个能实现任何愿望的精灵。我认为，至关重要的是，我们世界向这个精灵所提的最初愿望，要让整个世界受益。然后，我也认为，全世界的人理解他们可以用这些愿望发挥多大的创造力，这一点很重要。我完全不是那种认为工作会消失的人。我认为将会有大量的工作。我认为我们会比自己期望的更忙碌，而不是相反。因为我认为人们会有极富创造性的愿望，会有如此不可思议的想法，去要求 AI 帮助构建。我们都将从中受益，不仅是像治愈疾病这样显而易见的事，还包括我不知怎的，比如世界上最棒的娱乐创意，我们现在坐在这里甚至都无法想象。所以，我想把这一切交到每个人手中。这也就引出了我们所反对的事情之一。

Sam Altman：17:43 AI 的权力集中是一件极其可怕的事。我认为很多关于安全担忧的讨论是有充分依据的。但也有很多人，即便是潜意识的，真的只是想集中权力。我极为恐惧这样一个世界：人们利用对 AI 的现实恐惧，作为借口，说这东西太危险，只有这一小群人能拥有它，只有他们理解它。但宣称“别担心，他们会为我们所有人做出正确的决定”？我不相信那种说法。我认为任何人都不应希望生活在这样一个世界，那里有 AI 霸主，或者实质上相当于此的公司，由某个人为所有人决定未来。并且，作为换取治愈癌症的美好允诺，我们大家都要集体放弃所有自主权。所以，我认为非常重要的是，我们绝不能落入这个陷阱，无论其动机是出于善意还是恶意。在 AI 安全的恐惧，以及由此产生的可以理解的担忧中，我们不能远离一个我们都能使用这项技术的世界。我就像是互联网的孩子。那时没有规则。我的意思是，那太棒了。我认为它是我成为今天的我，以及很可能你和整整一代人成为自己的一个巨大因素。我认为，保留 AI 的这份精神至关重要，让我们所有人都能集体拥有决定自己未来的能力。

Patrick O'Shaughnessy：18:19 我有很多问题，但先从这个“精灵”的概念开始。你说我们“即将拥有”一个精灵，暗示我们还没有。是什么……我是说，介于现在和那时之间。你知道吗，最近几天，甚至几周，一些真正的怀疑论者对我说：“我觉得 GPT-5.6 已经是 AGI 了。”它已经发布两周左右了。我想，好吧，这已经非常 AGI 了，对我来说，很难说还有什么我想让这个模型做而它做不了的事。但显然还有些事是它做不到的。比如，你还不能对它说“治愈癌症”，然后癌症就被治愈了。你还不能让它去执行一个复杂的物理任务，操纵机器人。而且，这个模型虽然才华横溢，但仍然不能在实际使用中持续学习。这让我觉得，这可能不是 AGI 的硬性要求，但肯定是我现在希望去论证的一点。让我反驳一下自己，你也可以论证，AGI 实际上不是关于任何一个单一模型。而是模型本身，以及制造模型的机器。从一代模型到下一代模型，我们实际上确实在持续学习新东西。我们正在发现新的科学。这些东西运转得极其出色。所以，我非常理解那些说“我们做到了，我们有了精灵，它能做这些神奇的事，能完成超人般的事情”的人。但对我来说，让我觉得算是真正 AGI 的东西，我认为非常接近了，不会太久了。

Patrick O'Shaughnessy：20:23 我对处于前沿的经济回报故事，这是你们所处的位置，非常着迷。我很好奇，如果你把 5.6 展示给 2019 年的你和你的团队看，那支团队可能会说“哦，是的，这绝对是 AGI”。我想他们会这么说的。这种目标不断移动的事情是真实存在的。但看起来，我很好奇，你是否同意，几乎所有的回报都集中在前沿，因此，一切的关键都在于留在前沿。并且我好奇，这其中最困难、最可怕的部分是什么？如果去考虑计算力、研究、人才、数据这些要素，它总在移动变化。

Sam Altman：21:04 是的，曾经有些时期——我是说，不太久以前，就算坐拥全世界的计算力也无济于事，因为我们那时恰恰缺少研究思路。现在，这事之所以困难，部分原因在于，拥有更多计算力，你就能做更好的研究。你可以尝试更多的东西。我最近听到一个惊人的统计数据：我们现在为即将进行的模型训练任务所准备的最大“去风险”验证，其规模已经与十八个月前的一次完整训练运行一样大了。所以，计算力和研究思路并不像听起来那样可分割。但毫无疑问，曾经有一个时期，七八年前吧，我们在研究思路上被卡住的严重程度，远大于在计算力上。然后有一个时期，我们知道该做什么，只需要扩展规模，我们唯一的瓶颈就是计算力。接着我们耗尽了数据，瓶颈变成了数据。我们必须想办法解决这个问题。现在，我会说我们再次受限于计算力，但过去的六个月左右，是研究思路再次大放异彩并取得真正成功的时期。所以，你知道的，总有一个瓶颈存在，但这个瓶颈是会移动的。

Patrick O'Shaughnessy：21:46 你为什么认为研究思路这回事特别有趣，是因为这种自动化研究的概念似乎正在逼近——无论你想怎么称呼它，RSI 或别的什么。我最近和一位了不起的 CUDA 工程师聊过，目前这个领域似乎人人都觉得卡住了。他亲口说，CUDA 大概还有两年寿命。可能就一年。是的，就像这样，它将不再是个问题。所以你同时看到了这种怪异的情形，无论是 CUDA 还是整体研究，研究人员似乎是最重要的，是他们把我们带到了这里，他们是世界上最关键的一群人。而这同一群人，他们自己正在担忧，他们很快就将变得无关紧要。

Sam Altman：22:30 我怀疑，在实践中这一走向其实不会发生。好吧。我怀疑……就像一年前，人们说，软件工程师完蛋了，结束了，游戏终结了。这并没有发生。但确实发生的是，软件工程师的工作性质、社会对他们的期望、以及他们的产出量，都发生了相当大的变化。你不再以传统意义上写代码，但你做的事，依然可清晰可辨为软件工程。现在，人们会争论，这和我们停止在卡片上打孔时，是否是同一码事，或者是一种不同的东西。我其实对打孔不太了解，但孔确实以某种方式被打上去了。我们只是再一次在更高的层级上操作，或者这是一个阶段性的转变，我不知道。但是，“让计算机做你想让它做的事”这个想法，这依然是一项重要的工作。对研究人员来说，我怀疑尽管当前研究人员的工作流程在很大程度上将被自动化，但将会出现符合科研精神的新事物，就像软件工程领域出现了符合其精神的新事物一样——即使我们不再写代码——这件事仍将很重要。

Patrick O'Shaughnessy：23:27 看起来你对 AI 整体，以及我确信在特定类别上对工作的影响，看法发生了转变。描述一下那种转变和你现在的观点。你提到过，如果我们能回到 2019 年。如果回到 2019 年，给人们看我们最新的模型，他们不仅会说这是 AGI，他们还会说，经济应该已经被彻底颠覆了。是的，彻底的颠覆。而这并未发生。我认为，仅从某种智力谦逊的角度讲，每当你错得那么离谱却又那么自信，我认为我们整个领域当初都如此，你就必须更新你的认知。由此可以得出很多启示。其中一个比较平常的启示是，AI 的能力非常不平衡。它在某些方面是超人类的天才，在另一些方面却像愚蠢的幼儿。目前为止，人类拥有与 AI 极度互补的技能。另一个启示是，人们在与其他人的合作中拥有很大程度的信任和享受。你现在就可以聘请一位 AI 顾问，或者跟 AI 销售代表谈话，或者雇一个 AI 工程师，随便什么。不知何故，对绝大多数事情，大多数人似乎仍然更愿意，并且我也绝对更愿意，与人类互动。我还认为，人类的价值之所以有价值，仅仅因为它是人的。随着社会的演进，以及我们面前的潜能空间变得如此巨大，我们天生就深切地关心人。我们将会关心人们所关心的事情。有今天就能看到的例子：AI 能创造出惊艳的图像，而人们只想要由人创作的，或者至少是由人挑选的。有个玩笑说，现在一件艺术品上，签名本身就占了绝大部分价值。但其中的本质是，你想了解其背后的人。你读一本小说，你想了解其背后的人。然后回到商业中，比如拿我的工作来说，我认为世界想要知道，谁将为公司的决策负责，如果决策错了他们能找谁问责。他们并不真的想要一个 AI 首席执行官。

Patrick O'Shaughnessy：25:38 如果你回想一下你在商业或其他方面所冒过的那一系列风险，那些最终效果极佳的，是不是在一开始大都不受欢迎？

Sam Altman：25:38 是的，那是肯定的。这是我真正从 Peter Thiel 和 Paul Graham 那里学到的东西，以两种不同的方式。即，最好的公司、最好的投资机会，几乎永远不会是那些看起来很受欢迎的项目。随大流，稍微领先半步，你也能干得不错。但要干得极其出色，你几乎总得做些和所有人不一样的事。你不能只是跟随新浪潮。

Patrick O'Shaughnessy：26:22 如果你考虑你身处的模型周期——它一直在加速，并且存在一个怪异的事实，即未来六个月取得的进展，或将超过过去 X 年的总和。你能带我们体会一下，活在这种模型周期里是什么感觉吗？

Sam Altman：26:42 过去十年我学到的最有意思、最重要的事情之一，就是人们几乎能适应任何事情。世界可以从把一场大流行病当做一个玩笑而不予理会，到完全封锁，再到“这就是现状，还好”，而我们在惊人短的时间就大致调整了过来。现在，AGI 或其接近品已经出现，每个人都像在说，“好吧，AGI 有了。”在个人生活中也有各种事例，你知道，出了什么了不得的事，比如有了孩子，或发生了什么可怕的事，像失去父母、失恋什么的，你认为自己绝不可能适应如此大的变故。然后，你发现你能适应好事，并持续美好；你能适应坏事，并找到继续生活下去的方式。但这正是人们能做到的非凡之事。所以，活在这个时代的过程，感觉就是这一点的另一个版本。我本以为亲历“奇点”会感觉更怪诞，结果发现并非如此。看着模型不断进步，那份激动一点也没少。我每天早上做的第一件事，就是查看模型训练进度。它进展得更快，我的期望值也更高，但得到一个更新更好的模型时，感觉仍然非常酷。

Patrick O'Shaughnessy：27:26 你们会做什么？怎么庆祝？早晨是什么样子的？它发生得越来越快。你的仪式是什么？

Sam Altman：27:02 现在很多团队分别负责模型的不同部分，不同团队有些不同的仪式。有些团队总会做一件印着搞笑表情包的卫衣。有些团队总会去同一个酒吧。第一次在房间里见证知识的边界被向外推开，并得以目睹那是什么样子，真的，对大多数人来说，没有什么庆祝方式，能比亲手第一个使用新模型更让他们向往。

Patrick O'Shaughnessy：28:00 你认为我们对这些东西的优劣，有恰当的衡量标准吗？

Sam Altman：28:00 没有，绝对没有。从某种意义上说，真正重要的评估是：这对人们有用吗？你可以用收入、使用量，或新知识的发现速度来近似衡量。但我们有一些团队正致力于研究，当这些模型达到超人类水平时，真实世界的评估应该是什么样的。

Patrick O'Shaughnessy：28:47 你自己使用 AI 的前沿在哪里？

Sam Altman：28:47 我最近刚开始尝试，让一个 AI 观察我在电脑上看到的一切，看看这意味着什么。我还没把这个东西搭建出来，我还在试图弄明白，我的舒适度与信任的边界该划在哪儿。目前的前沿确切地说，就是要搞清楚我如何从中获取价值，如何去适应它，以及那将会是什么样的。一个体会是，我的记忆力和 AI 相比差太多了，它能够记住我六周前读过的某封邮件，或是七个半星期前某次会议的具体内容，并能在恰好需要的时刻将这些信息即时调出，辅助我决策。这种感觉相当神奇，相当酷。

Patrick O'Shaughnessy：29:37 这听起来有点像是个人智能体。实现这种“人人都有”的障碍是什么？

Sam Altman：29:37 我想要那个，计算力啊。我们来想象一下，我们可以构建这样一个产品，它正好像我说的那样为你打理一切，总是开启，观察你在电脑上看的一切，聆听你参与的每一次会议，阅读你读的每一篇文档。并且不仅如此，它不仅能做这一切——这已经需要耗费大量 token 了。你还可以拖动一个滑块，设定：“在我睡觉时，你可以花掉这么多 token 来思考，给我提出有用的新点子。去做你能做的任何工作，然后继续思考我接下来该做什么。”你知道有意思的是什么吗，就是仅仅为了让我第二天早上得到更好的输出，而投入更多的计算力。我真的会把那个滑块拖得相当远。我愿意为此花大价钱。但这需要的计算力总量，如果世界上每个人都想把那个滑块拖得足够远，那会是海量的。

Patrick O'Shaughnessy：30:16 我很想听听你是如何看待这种新智能的本质的。最近有人告诉我，“飞机不像鸟那样飞行”。这种智能是一种非常异类的智能。是的。它是一种非常异类的智能。大家都在谈论，只要你能验证一件事，这种智能似乎就能赢，对吗？只要有足够的计算力和智商，它就能用蛮力硬闯出一条通向解决方案的路。而在另一些领域，人类以及他们所创建的数据和评估在其中扮演了巨大角色，令人惊讶的是，为了做好比如法律推理、案例追溯之类的事情，竟然花费了如此多的金钱。我真的很好奇。我不确定该怎么问。这是个美妙的问题。你的孩子，嗯，你有一个男孩一个女孩，当他们大约七岁，或达到“理性年龄”时，他们能听懂你描述这种智能的本质。你会如何向他们描述？

Sam Altman：31:07 这是个美妙的问题。我想之前没人问过我这个问题，哪怕是类似的。我脑子里现在冒出来的回答是，我会说它就像一台计算机。它像计算机的一点是，它能做很多人类做不了的事，比如飞快地让两个巨大的数字相乘，然后给出答案。但它也做不到一些你轻而易举就能做到的事。我预计它做不到的事会持续减少。但在一个不断演进的世界中，我认为人类的判断和品味，将继续是 AI 难以建模的东西。至于这将会如何发展，我没有准确的说法。这不完全是品味。世界可能需要一个新词，来形容那种人类极为擅长，但 AI 似乎深深挣扎其中的判断力。

Patrick O'Shaughnessy：31:52 在这个时代成为一名父亲，看着孩子成长，是什么感觉？我又想到你那些关于互联网早期的、乐观主义的帖子了。他们将在廉价、充沛的智能时代长大。

Sam Altman：32:02 有孩子是我做过的最好的事情。人人都这么说。人人都说你没法真正理解，直到亲身经历。所以我当时大概知道，既然足够多的人都这么说，我选择相信这是真的。但对我来说，它的真实程度仍然令人惊讶。我认为我拥有世界上最好、最有趣的工作。而它相比有孩子这件事，依然只能排在非常遥远的第二位。所以这太棒了。而且，这确实是一个让人乐观的时刻。我的孩子将永远不会在一个他们比电脑更聪明的世界里长大。如果你出生在 GPT-3 时代，你曾有过一段推理能力比模型更强的时期，即使你一出生时并非如此，你短暂地追上了它们。那种感觉永远不会让他感到奇怪。那永远不会困扰他。我不认为他会在意，我觉得当他想象我们身处的“黑暗时代”，我们不得不使用那些一点都不聪明的产品和服务时，他反而会感到震惊。他将能够做到你我从未能做到的事，他还将拥有你我从不敢想的生活期望。他将拥有一个宏大得多的施展舞台。

Patrick O'Shaughnessy：33:21 你经营公司、带领团队、或者领导下属的方式，是否因为当了父亲而发生了显著改变？

Sam Altman：33:21 答案肯定是“是的”。有了他们，我的感觉非常不同。我认为有很多细微之处确实不同了。再说一遍，这绝不是什么新颖的洞见。我想大多数有了孩子的人都会说，一旦你有了孩子，你会意识到你更在乎他们，在乎你将和他们共同经历的时光，远胜于在乎你自己以及你将留给他们的世界。我认为我对此拥有一个相当独特的观察视角。有时人们问我，“哦，现在你有孩子了，你会更在乎、更担忧 AI 安全和别毁天灭地了吗？”答案是，我过去不需要孩子来让我在乎这个。我从来就真的不想毁灭世界。但我是否会更多地思考人类自主权的角色，以及活出充实人生的意义？为了我们正在构建的东西，也为了与我共事的人，我也希望他们拥有这些，那答案就是无疑的了。

Patrick O'Shaughnessy：34:13 你显然对你的孩子有着非凡的同理心。但那种同理心能在多大程度上自然地延伸到所有孩子，然后是所有父母，最后是对所有人——那也让我感到惊讶。在你的一篇文章中，我想就是那篇关于你希望更早领悟到的事情的，你提到了“激励”。你写道：“非常小心地设定好它们。”关于你，最令人费解和最有趣的事情之一，就是你在这家公司没有股权。世界该如何看待你的激励机制？

Sam Altman：34:35 我不知道我还能说什么，除了：我拥有这人类历史上最激动人心时刻的前排座位，这对我来说，比多少金钱都值钱得多。我得以过上一种极其有趣的生活，与非凡的人们一起，从事我深切关心的事业。但不知何故，这似乎不算数，这说服不了人们。是的，确实不能。我很好奇你怎么看机器人技术。你之前提到，在某个时刻，如果我们有了和自动化智能同样的自动化劳动力，事情可能会变得更加疯狂。劳动力市场规模远比白领市场大。如果没有实现自动化，那事情会变得非常疯狂。如果那时人们在世界上的角色，仅仅是充当 AI 在云端的执行器，那这就太糟了，非常糟，非常糟。所以我觉得，如果我们得不到它，情况会远比得到它疯狂。这是一个必须完成的任务。

Patrick O'Shaughnessy：35:33 帮我理解你对这方面进展的感觉，因为与 AI 领域不同，在那里现在所有人几乎都认同“进展神速”，但在机器人领域，你可以找到极其聪明的人说就在年底实现，也可以找到极其敏锐的人说是 20 年后。

Sam Altman：35:33 不会是 20 年。我会说，我们将在未来两到三年内，迎来机器人技术的 “ChatGPT 时刻”。那会是什么样的？你明白那个是什么吗？那是一个让大多数人由衷发出“哇哦”的时刻。不是我看到一个机器人狗做了个疯狂动作的视频，而是我以某种方式说服自己，一件真正重要的事情发生了。ChatGPT 时刻的特点之一，是你当时就可以去用它。你不必非要相信某个说 AI 很快到来的人。你可以直接去尝试。而如果你能直接输入一个指令，一个机器人就能做出疯狂的事情，并且你能看它做，即使你不在现场，我认为那也会产生同样的惊叹：“它刚刚就这么干了！”

Patrick O'Shaughnessy：36:22 这事（ChatGPT）的起源，并非那个整体的宏伟目标，而更像是一个你决定发布出去的附带实验。你能讲讲那个故事吗？或许对机器人领域发生类似的事有所启发。大家都想做折叠衣物的机器人，但也可能是非常不一样的事情。

Sam Altman：36:22 当我们发布 GPT-3 时，我们是试着用它赚钱，试着让人们使用这个 API。当时唯一真正有效的商业用例，模型当时还非常傻——如果你现在回头去用，你会震惊——唯一有效的商业用例是文案撰写，就是那种，你付给某个营销公司 20 美元，他们付给我们 20 美分，让 AI 给你写个着陆页啥的。但除了那一个商业用例外，开发者们还在用我们称为“游乐场”的东西，这是一个测试用的界面，用来和模型聊天。当时这么做很难，因为我们没有对模型做优化聊天体验的调优。你得给它几个示例，告诉它什么叫聊天，然后再继续。但人们真的很喜欢这样。我从 Y Combinator 学到一堂很好的课：如果你发现你的用户在做什么，就沿着那条路走下去。是的，沿着那条路走下去。所以，既然人们在这样做，我们决定构建一个好的聊天机器人。我们开始着手研究，并且完成了 GPT-4，开始内部使用它。“这事非同小可。这将是向世界宣告 AI 的一次真正更新。这里头有一大堆棘手问题，比如，这会制造假新闻吗？它会说非常冒犯的话吗？我们会因此惹上麻烦。”所以我们决定从一个较弱版本开始。同时推出聊天界面和 GPT-4，感觉步子太大。因此我们先推出搭载 GPT-3.5 的聊天界面。事实上，它原本要叫“与 GPT-3.5 聊天”，我们没计划让它成为一个产品，没觉得它会大火，但确实认为，这能帮助世界了解这里正发生着什么，让人们跟上进展。然后，在发布前几个小时，我们仁慈地将其更名为 ChatGPT，并把它作为一个“研究预览”放了出去。当时的想法是，先作为研究预览发布，几个月后再推出搭载 GPT-4 的产品。不知为何，那个模型恰好跨过了一道门槛。即使我们内部已经习惯了，人们在第一次使用后会说，“好吧，这太棒了”。也许那时它的实用性还没那么高，但那是人们感同身受的、一个难以置信的时刻。他们感受到了 AI 的进步，并乐在其中。然后，等我们发布 GPT-4 时，人们已经能真正从中受益了。

Patrick O'Shaughnessy：40:04 你感到惊讶吗？这（聊天界面）似乎依然是我们与这种异类智能之间最直观的界面，甚至包括编程。大部分时间，都是我在跟电脑说话，告诉它要构建什么。

Sam Altman：40:04 不惊讶，因为我就是个重度短信使用者。是的。我一生都是个重度短信使用者。我认为，我能洞察到那会是个好界面，部分原因就在于，我喜欢这样。我知道怎么这么做。我知道在一个文本框里开始聊天是什么感觉。

Patrick O'Shaughnessy：40:57 关于这种扩散，以及如何让它更快，你有其他想法吗？如果使命是让智能触达更多人，并对每个人都有用，关键的一部分仿佛是什么营销活动之类的。你如何才能让它比现在的自然扩散速度更快？

Sam Altman：41:14 我认为关键在于把它做得更好。我有点相信，一个真正伟大的产品会自我营销。ChatGPT 一开始没有任何营销活动。我认为，随着我们进入模型的下一个阶段，并且当我们学会制造出和模型本身一样伟大的产品时，将有如此不可思议的实用性，人们会极其迅速地传播它。我们当然应该做更多营销。AI 现在并不太受欢迎，尽管人们用得很多，但他们对其未来的走向抱有完全可以理解的焦虑。所以，我认为一些好的营销会有所帮助。但就人们从产品中获取的价值和让产品增长更快而言，更好的模型、更多的计算力、更好的产品，这就能做到。

Patrick O'Shaughnessy：41:59 曾经有那么一个时期，研究人员的招聘、留存和激励，是竞争格局中决定性的故事。我想有很多关于你成功招聘到顶尖研究员的轶事，有很多研究人员曾穿越 OpenAI 并发挥了巨大影响，其中一些名字为人熟知，另一些则不那么有名。我对这一整类故事很好奇，关于你是如何学会招聘这类人的，他们在意什么，以及你是如何做到的。我从没听你谈到过早期用于吸引人的具体战术，比如你具体做了些什么。

Sam Altman：42:38 我认为这在当时相当简单，那就是我们相信 AGI 是可能的，并且它值得去追求。我们愿意把这话说出来。当我们最初宣布成立 OpenAI 时，那是一个疯狂、异端般的信念。所有那些领域内的巨擘、专家们都说，这太疯狂了，这是炒作，这是不负责任的。非常受人尊敬的人物，比如 Yann LeCun 之类，告诉记者，“哦，这些家伙水平不行，这事成不了。”但我们可以宣布“我们就要去追求这个”这一事实本身，就对特定类型的研究人员极具吸引力，他们也愿意踏上这场成功概率很低的疯狂冒险。一个雄心勃勃、大胆无畏的愿景，本身就是非常强大的招聘工具。你曾写过，正因为这个原因，有时更难的事情反而更容易做成。

Sam Altman：43:33 我超级信奉这一点。这是我最常给 YC 创始人提供的建议之一，并且我在 OpenAI 真的尽力践行了它。就去做更难的事。做有意义的事。做重要的事。而且如果你不做，如果你的公司不成功，这事或许就不会发生。

Patrick O'Shaughnessy：43:54 你曾是投资人，也是我们的投资人。你做过很多投资。曾几何时，那是你的工作。当你处在另一端时，你对投资者有了什么认识？有多少投资者是真的出现并试图帮你的？

Sam Altman：43:54 这个数量小到难以置信。Josh Kushner，绝对是 MVP 级别的投资人，难以置信。感觉多年来，他一直夜以继日地工作，就为了帮助我们。他是我能指出的，唯一一个始终主动、极其有帮助的投资人。还有更多人本来可以这么做。也有其他许多投资人同样提供了帮助，提供了很棒的策略建议，在我们请求他们去做时也做了些事。但那种始终如一的、不懈的全情投入的支持，在投资者中出奇地少见。也许我有偏见，因为我一直喜欢别人这么说我。但我认为创始人真的喜欢这种投资人，这实际上能产生切实影响。而且作为投资人，这也是最有趣的参与方式。

Patrick O'Shaughnessy：44:42 我和我的朋友玩一个游戏，我们互相发短信。短信的引子是：“有件关于我的事，我不想让你知道。”这会让你想到什么？

Sam Altman：44:42 我累了。我不认为我已经做了很久。这很累人。你是怎么挺过去的？就是继续往前走。这让人不禁要问，有没有一种程度的“累”，会让你不再做这件事？没有。我的意思是，我，这是世界上最酷的工作。我打算在我的整个职业生涯中都做这个。但这比我能够向人解释的，要难得多。我对此非常感激。能有机会做这件事，这不是我在抱怨。

Patrick O'Shaughnessy：45:19 接下来会发生什么？我们谈到了明年或后年将出现的自动化 AI 研究员。你如何看待未来六个月到三十六个月将要发生的事？也许在这个疯狂的指数曲线上，预测那么远太难了。也许换个问法，比如，从现在起的第 23 个月，我们有了所有人都认同的超级智能。第 24 个月会发生什么？

Sam Altman：45:19 我的回答是：不会有太多事情发生。那种对机械之神的狂热崇拜，那些人相信，事情会以更快的速度发生，比它实际发生的还要快。最终，确实会有很多事发生。但“最终”本来也总会发生很多事。人类进步的速度，以及每个十年比前一个十年有多不同，这已经持续了很长一段时间了。当然，有起有伏，但方向如此。我认为看待这件事的正确方式是，每个人都想成为故事中的英雄。每个人都希望感觉到，自己在机械之神降临的时刻在场，并扮演了某种疯狂的角色。但你知道，这不过是又一步而已。五十年前，今天的样子难以想象；而五十年后的一步，今天也一样难以想象。我认为正确的心智框架就是大幅拉远视角。这其实是一条相当平滑的指数曲线。

Patrick O'Shaughnessy：46:36 跟我讲讲，看着 Codex 腾飞的体验，以及这在多大程度上与你可能称之为，通过 ChatGPT 建立起来的“分发优势”相关？这是通向一个更宏大的问题的入口，关于 AI 领域的护城河的大问题，即你认为随着时间推移，什么会驱动这个行业真正的竞争优势。

Sam Altman：46:52 我认为 Codex 之所以获胜，主要是因为它是拥有最佳模型的最佳产品。我们确实从与 ChatGPT 的捆绑中获得了一些优势，但非常微小。它大部分的成功并非源于此。这让我对竞争优势这个问题反思良多。因为，你知道，出色的智能可以从任何产品迁移到任何其他产品。网络效应依然拥有竞争优势。经济规模以及制造最廉价计算集群的能力，诸如此类，依然拥有竞争优势。但产品层面的优势，比如如果我们能让人们迁移到 Codex，而别人构建了更好的模型，也能让人们从 Codex 迁移走。因此，这让我反思了很多。有一个非常有趣的问题：这最终是否会走向商品化？智能本身是否会成为一种纯粹的可互换商品，就像鲸油的价格一样？智能本身，我会说，是的。那什么不会是商品的同义词？计算集群的规模，制造更多算力的能力。我认为这是一个非常持久的优势，即使产品本身不是。因为，你知道，Codex 可以写你想要的任何软件，但工作流程、集成、复杂的业务流程、团队协作的能力，这些东西都相当强大。甚至品牌偏好和熟悉度，也非常强大。

Patrick O'Shaughnessy：48:22 你对新事物有多兴奋？显然，你在硬件方面做了有趣的事，我确信你会在今年晚些时候宣布。那个实验感觉如何，以及它如何与你所拥有的这种面向消费者的分发优势相契合？

Sam Altman：48:22 我对新硬件感兴趣的原因之一是，我们之前谈到，AI 一个极其强大的地方在于它可以始终在线、保持主动，并理解你所有的上下文。但目前的硬件并不适合那个。我们是在一个大约有 50 年历史的硬件范式中工作。电脑很了不起，键盘、鼠标和屏幕都是了不起的发明。但我们不得不把 AI 硬塞进那个范式里。而我很兴奋地去思考，我会爱上某种能力，比如 AI 能引用我们现在这段对话，但那远不至于让我愿意打开笔记本电脑，把它放在这儿，让它在进行时盯着你、听我们说话。但我想要一种硬件，它在社交上可以被接受去做这类事，同时也让人感觉它就是为此设计的。

Patrick O'Shaughnessy：48:56 当你思考那些悬而未决的问题时，无论是在你自己的脑海中，与朋友的辩论中，还是与你的同事们，最有趣但尚无定论，而你感觉又很重要的争论或问题是什么？

Sam Altman：49:15 有一个我认为没有得到足够关注的问题，就是我们如何避免认知萎缩？我们如何在使用这些工具时，确保我们自己在更多地伸展我们的大脑，并持续理解那些真正重要的东西？有很多版本的说法，并不都正确。我记得我上学时，有位教授告诉我，你必须理解编译器，否则你永远无法成为一名优秀的程序员。不知怎的，这话不完全对。但在合理的程度上，理解计算机系统的主要组件是如何工作的，对我来说一直很重要。被迫去想象一个场景，在未来两年内，我们莫名其妙出现了计算力供应过剩，那会是一个怎样的故事？这确实看起来可能，如果模型变得如此智能、如此高效，以至于它们几乎能做我们需要的一切，能构建我们想要的任何软件。并且，如果我们的注意力边界是如此有限，以至于它实际上无法吸收更多，只需相当有限的计算力就能满足，那么我们可能进入供应过剩。另外，如果我们无法让成本曲线持续下降，因为我们撞上了某种规模化的墙，我们也可能进入供应过剩。就像之前观察到的无上限需求，它是隐含了某个价位的。

Patrick O'Shaughnessy：50:36 你能谈谈今天你对规模化定律的看法吗？

Sam Altman：50:36 看起来非常好。就是看起来很好。在某种意义上，规模化定律是有史以来最招恨的预测。每个人总是想说，它会失效，不可能一直这样。然而，它仍在继续。

Patrick O'Shaughnessy：50:36 在这家公司的故事中，你最喜欢的无名英雄是谁？

Sam Altman：50:36 我第一个想到的是 Alec Radford。他可能是整个领域历史上最重要，却不那么广为人知的研究员。同时，他也是一位顶尖的、极好的人。他所做的工作，真正成为了 GPT 系列的基础。除了许多其他重要贡献，他还总能启发、引导、推动人们转向其他方向，后来证明那些方向都极为重要。我认为他最酷的地方在于，如果你与曾和他共事的人交谈，他们当然会说，他是“一代天才，才华横溢，思维创新，对工作和理解深邃无比”。但每个人在结束他们的评价前，都会告诉你，“他是我遇到过的最友善、最积极、最好的人之一”。

Patrick O'Shaughnessy：51:42 我喜欢“形成性时刻”。在访谈收尾时，我好奇地想请你各举一个例子。如果你回想整个 OpenAI 的经历，你最引以为豪的是哪个时刻或篇章？那另一个问题，你做错了或搞砸了，但最有教益的事情是什么？从中学习是什么感觉？

Sam Altman：52:05 搞砸的事情很多。一个很有教益，但我不常谈起的错误是：我们在早期犯了一个错误，试图在组织结构上创新。我们有非常正当的理由，因为我们不确定将来要怎么赚钱。当时我们真的完全不清楚，当我们成长起来时，我们看起来会是什么样。当然，我们关心我们的使命，我们希望以某种方式建构，使得即便技术起飞得极快，我们的使命也能得到保护。所以我们有了那个非营利结构。但我从中学到了为什么通常人们不那么做。如果我们没有在结构上创新，并找到其他方法来保留使命的核心重要性，我们本可以免去许多痛苦。也许当时别无他法，也许对于我们要做的事及其重要性来说，没有什么办法可想，除了我们所构想的那种奇特结构。但过去这十年，我真的学到了一个重要教训，就是人们通常不这么做的原因。

Patrick O'Shaughnessy：52:49 你生命中还有别的什么对你影响深远，但我们没谈到的吗？我发现这类问题总是最有趣的。

Sam Altman：52:49 变得对那些对我有强烈意见的人相对免疫。我想我是在人生稍晚阶段，才意识到：天哪，如果你要处在这场疯狂革命的中心，每个人都会把大量的想象投射到你身上，你得迅速学会与这一切和解。我还认为，有些东西我同样在人生较晚阶段才学会，比如如何变得非常平静，并真正不对事情感到焦虑。至于驱动我的是什么，我在乎什么，以及我想怎样度过我的一生，总的来说，我感觉，不知为何，十岁时那个版本的我就已经相当完整了。我想我好像生来就是这样。

Patrick O'Shaughnessy：53:44 那回顾过往，让你感到自豪的事呢？

Sam Altman：53:44 我最感到自豪的是，在那么多重要的时刻，当世界其他地方都错了的时候，我们是对的，并且这已将世界推上了一个我很自豪能在其中扮演角色的轨道。那感觉太棒了。还有，尽管发生了那么多糟心事，我获得的精神成长，或不管你怎么叫它，我学到了惊人的韧性，以及这对让我在余生中感到幸福所产生的意义。对此我非常感恩。

Patrick O'Shaughnessy：54:12 做这类访谈时，我都会问每个人同样的传统收尾问题。别人为你做过的最善良的一件事是什么？

Sam Altman：54:18 我对自己一生中，竟有如此多的人曾那么不遗余力地对我好，感到无比的幸运。在思考这个问题时，我脑海里闪过的，就是从人生各处闪现的，人们对我极其友好的那些片段。昨天，我孩子第一次把他的蓝莓分给我。那非常甜蜜。美好的时刻。

Patrick O'Shaughnessy：54:41 谢谢你，Sam。

Sam Altman：54:41 谢谢。

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若将装修期和运营爬坡期的门店计算在内，推出不足9个月的线上超市业态“淘宝便利店”已落地约800家。

这个规模已与美团旗下闪电仓业务“松鼠便利”处于相近量级。

淘宝闪购的目标还不止于此。“淘宝便利店”截止到2027年3月的财年末拓店目标为3000家。

但淘宝闪购要建设的并非一张依靠街边客流经营的传统便利店网络。

全天候科技了解到，作为淘宝闪购体系下的线上超市型即时零售业态的“淘宝便利店”，目前主力仓型平均单仓规划超过1万个SKU，覆盖日用百货、酒水零食和美妆个护等品类。

这类线上超市型闪购仓主要承接线上订单，通过在城市内分散布点和前置备货，实现30分钟送达。

相比传统便利店，其经营更依赖商品周转、库存管理和履约效率。

但淘宝闪购并不着力承担运营环节，而是将场地投入、备货和日常经营交给合作商家与服务商，以“轻资产”的方式接入即时零售已有的社会化仓配网络。

这套模式让淘宝得以用较低成本快速补齐近场供给，但一张依靠合作方运营的仓网，能否形成稳定的货盘和履约能力，仍待验证。

流量换货架

淘宝便利店虽以“便利店”为名，却与路边普通便利店是不同的生意。

一名接近淘宝闪购人士透露，淘宝便利店于2025年10月推出，主要通过与区域商家协同拓展门店，平台给到商家品类规划，指导定价，选品能力和供应链支持，由服务商承担部分区域城市招商及后续运营支持。

淘宝便利店并没有固定的样貌。

在北京，它可能是一间藏在非临街位置、只承接线上订单的闪购仓；到了县城，则有商家开出数百平方米的零售综合体，除了包装食品和日用百货，还加入茶饮、熟食等现制业态。

“千店千面”的背后，是淘宝闪购极其开放、甚至略显宽松的合作方式。

淘宝闪购目前主要提供四类资源：淘宝App及多个生态位带来的流量入口、1688以及品牌联名等货源、翱象SaaS系统及专人运营对接，以及包括专项资金在内的多项扶持支持。

合作方则保留极大的经营自主权，不仅可以“带店入伙”，还能同时接入美团、京东等竞争平台。

对于原本就在经营闪电仓或超市便利店的商家，在达到淘宝便利店审核标准后，只需接入系统、调整部分商品结构并增加线上门店入口，即可完成初步改造。

招商人员面向潜在加盟商的宣传口径更为直接：“已经开其他闪电仓、超市便利店的朋友，可以免费升级淘宝便利店，拿补贴。”

淘宝便利店还通过账期和费用减免降低商家的经营压力。

招商信息显示，部分商品可以享受最长98天的账期，商家先销售、后结算货款；还提供佣金减免、物流折扣和数字化工具支持。

淘宝闪购希望利用1688和天猫品牌资源，为仓店提供经过筛选的商品池，降低经营者寻找供应商和测试新品的成本。

不过，考虑到同一套货盘未必适应所有地区，服务商和仓店仍可以根据当地消费习惯补充区域商品。

上述接近淘宝闪购人士告诉全天候科技，淘宝便利店的盈利更依赖整个生态交易规模的扩大和经营效率的提升，而不是向单个商家收取高额费用或转嫁成本。

对商家而言，这是一套低门槛的接入方案。

站在淘宝的角度，则是用流量与补贴，换来了物理距离上更靠近消费者的货架场景。

按照平台招商方案，淘宝便利店目前规划了三类仓型，分别是800平方米以上的旗舰仓、400平方米以上的标准仓和150平方米以上的校园仓。

据《零售商业财经》，标准仓需要预留约100平方米、旗舰仓需要预留约300平方米，用于承接平台统筹调配的2000至3000个品牌SKU。

全天候科技从接近淘宝闪购人士处了解到，在品牌租赁寄售的业务模式中，合作商家主要提供存储和分拣服务，并据此获得服务收入，无需承担相应商品的库存风险。

淘宝闪购此前已经尝试更多原场品牌商品在近场的即时履约。

2025年9月，天猫上线“即时购”服务，迪卡侬、美的、全棉时代等首批260多个品牌通过旗舰店或授权专营店接入淘宝闪购。

例如，迪卡侬将天猫旗舰店与全国208家线下门店打通，由门店作为即时零售订单的承接点。

但并非所有品牌都拥有这样密集的线下网点。淘宝便利店就可以扮演这样的前置货架功能。

想象这样一个场景：晚上十点，消费者发现家里长期使用的某品牌纸尿裤已经用完，附近超市又没有相同品牌和尺码。这类需求具有明确的品牌和规格偏好，很难临时找到替代品。

如果这款商品能够通过闪电仓的品牌货源即时购买，消费者就不必等待快递次日送达。

淘宝闪购对品牌商家的价值也由此上升，并在品牌商品的即时零售履约链条中占据一席之地。

攻守之异

淘宝便利店能够以较轻的方式快速扩张，某种程度上是借道了美团多年培育的社会仓网络。

过去几年，美团依靠流量、配送和开仓扶持，将闪电仓扩展至5万家以上。但这些仓店多数由第三方经营，平台对供给的控制仍然有限。

补贴退潮、行业转入存量竞争后，经营者更愿意接入新平台分摊成本。

多名区域商家向全天候科技表示，过去一年在外卖补贴的影响下，部分仓店的淘闪与美团订单结构已由约二八开缩小至三七开，个别地区接近四六开。

对美团而言，仅靠流量和履约难以形成稳定、可控的供给。开始由扩大仓店规模转向加强对货盘、供应链和门店运营的控制。

今年4月，美团升级供应链服务平台“闪电帮帮”，提出改善仓店的货盘质量、采购效率和经营能力；

同时通过松鼠便利等强管控品牌，增加对门店经营的直接掌握。

美团还在主站为平台自有便利品牌“松鼠便利”提供独立搜索入口和优惠，并在部分门店页面强化“官方自营”标识。

对美团而言，亲自下场的价值不只在于增加收入。

闪电仓早期经营者郭犇告诉全天候科技，仅作为流量和履约平台，美团虽然能够看到用户和订单数据，却难以完整掌握第三方仓店的选品逻辑，门店一线的经营反馈传回平台的链条也更长。

通过直营或强管控门店，美团可以直接验证选品与运营方法，再尝试将经验推广至更大范围的仓网。

美团此前已经在自有酒类闪电仓“歪马送酒”上试验过类似路径：根据订单数据筛选高频商品，再与酒企联合开发渠道专属产品，将控制范围向采购和生产环节延伸。

不过，酒水的SKU相对有限、标准化程度较高，综合便利店的货盘要复杂得多。

郭犇对全天候科技指出，松鼠便利目前的部分货盘仍以参考其他头部仓店已经验证的商品为主，自主发现新品、定义货盘的能力尚未得到充分证明。

长期向闪电仓供货的快消品供应商张澍坤也表示，闪电仓发展自有品牌主要是为了减少品牌溢价、提高渠道毛利，但除水饮等容易标准化的品类外，多数玩家尚未形成类似盒马的渠道认知和商品开发能力。

更深地介入门店经营，也会改变美团与社会仓之间的关系。

截至今年3月底，松鼠便利门店数已超过700家。在千店品牌屈指可数的综合便利闪电仓市场，松鼠便利已跻身行业前列。

第三方仓店的订单高度依赖平台，一旦美团发展自己的强管控品牌，流量、补贴和活动资源是否会向松鼠便利倾斜，难免成为经营者的顾虑。

淘宝便利店利用的正是这道缝隙。

它不必在仓网规模和履约能力上正面追赶美团、正面竞争，只需以更低的接入门槛和“不直接下场经营”的姿态，吸引社会仓同时接入淘宝，就能较快补充零售供给。

对现阶段的淘宝闪购而言，仓店供给扩张同时关系到单位经济模型和零售版图。

相比餐饮外卖，零售订单通常客单价更高、品类更宽，有助于摊薄履约成本、改善UE。

如果即时零售还能提高淘宝App的打开频次，带动广告、电商交易和会员消费，单笔订单的投入也有机会由用户在淘宝生态内创造的其他价值消化。

稳定性待考

今天，淘宝可以通过流量和补贴吸引原本服务于美团的仓店。

明天，竞争对手也可以采用相同方式，引导仓店把更多库存、人手和活动资源投向其他平台。

合作关系不排他、仓店经营不透明、经营能力参差不齐，这些美团正试图加强控制以解决的问题，也是淘宝绕不过去的考验。

闪电仓的商品损耗虽然低于生鲜前置仓，却并不意味着这是一门可以粗放式经营的生意。

目前第三方闪电仓市场仍然较为分散，原因之一是消费者对仓店品牌的忠诚度有限。

用户更关心附近有没有需要的商品、价格是否足够低、配送能否足够快，“人无我有、人有我便宜”仍是重要的竞争规则。

由此决定了仓店不仅要追求规模，还要持续优化选品、库存深度、采购价格和补货速度，而这些环节恰恰需要较强的统筹能力，也是淘宝便利店弱管控模式下最具挑战的部分。

郭犇认为，不同服务商的经营能力参差不齐，门店表现也容易出现较大波动。签约数量快速增加，并不等于形成了稳定、标准化的供给。

“各地仓店可能采用不同的货盘和采购渠道，商品价格、库存深度和补货效率难以统一，部分经营者还可能存在依赖补贴维持订单和日常经营的情况。”郭犇说。

供货体系是另一项考验。

张澍坤向全天候科技表示，目前闪电仓普遍采用中心仓、区域经销商和快递发货并存的混合模式。

中心仓能够汇集分散仓店的采购需求，帮助平台直接与品牌方谈判，再通过区域调拨完成补货。

“对淘宝便利店而言，建大仓是降成本唯一的选项。”张澍坤说，如果缺少这一环节，商品往往需要经过区域经销商或承配物流，多层流通将推高采购成本，延长补货周期。

但在开放合作模式下，中心仓不可能覆盖仓店的全部货盘。

除平台统筹的品牌商品外，各地仓店仍会自行采购区域品牌、当地畅销品和临时缺货商品。淘宝便利店实际面对的，是平台统一供货与仓店自主采购并存的两套体系。

两套体系最终出现在同一个“淘宝便利店”入口下，消费者却不会区分商品由谁采购。

例如，平台统筹的一款牛奶可以查到统一的供应商和商品批次；同一仓店临时从当地批发商补入的另一款商品，其进货凭证、保质期和储存过程则需要经营者自行记录。

一旦自主采购的商品出现过期或储存不当等问题，实际责任可能属于合作商家，但消费者首先看到并投诉的仍是“淘宝便利店”。

对急于补齐近场网络的淘宝而言，3000家只是规模上的起点；如何在不显著做重模式的前提下守住供货和品控标准，才是下一阶段真正的考验。

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纳斯达克100指数周二盘中一度较6月初历史高点下跌10%，短暂触及技术性回调区间。闪迪和英特尔分别较峰值下挫53%和39%，费城半导体指数自6月底以来已累计蒸发逾四分之一市值。这场持续约两周的抛售打乱了众多对冲基金此前重仓押注AI板块的布局，多空策略基金和多策略基金周二午盘分别下跌1.3%和1.7%。

7月29日，据英国《金融时报》报道，追保行动的背后，是对冲基金在今年前五个月大幅加杠杆的后遗症。高盛在近期客户报告中指出，今年前五个月对冲基金总杠杆率的累计增幅，是该行自2016年开始追踪这一数据以来所记录的最大单次累计增长。这意味着大量基金在此轮下跌前已通过借贷大幅放大头寸，一旦市场逆转，损失将被成倍放大。

追保机制：市场波动自动触发

据报道，知情人士透露，高盛和摩根大通均已要求部分客户补充抵押品。一位接近其中一家银行的人士表示：

"这是市场目前应有的风险管理操作，属于相当基础的程序。"

该人士补充称，许多追保通知是由市场波动自动触发的，这一机制通常已写入基金与银行之间的协议条款。银行在向对冲基金提供融资时，会内置保护机制，以确保在市场下行时自身不承受损失。

主经纪商通过以股票投资组合为抵押向对冲基金提供杠杆，帮助其放大收益。然而，一旦市场走势与基金持仓方向相悖，杠杆同样会成倍放大亏损。银行的风险委员会持续评估对冲基金客户的持仓状况，并据此决定是否调整或限制向其提供的杠杆规模。

报道称，此轮追保潮的深层背景，是市场持仓集中度在今年持续攀升至历史高位。据Capital Group数据，标普500指数前十大成分股目前约占指数总市值的40%，已超过2000年代初互联网泡沫时期的水平。

高盛在另一份年中报告中披露，截至6月30日，其主经纪商业务账簿中约16%的敞口直接暴露于AI存储芯片相关股票。这一数字凸显出，随着AI板块持仓集中度的上升，银行与对冲基金客户之间的风险关联已愈发紧密。

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此前，SK海力士二季度运营利润同比暴增557%至60.5万亿韩元，营收增257%至79.3万亿韩元，双双创历史纪录但均低于市场预期。

SK海力士在电话会上试图提振市场信心，管理层表示，“目前没有看到人工智能投资放缓的迹象。人工智能基础设施投资在2027年以后仍将保持稳健。”产品方面，HBM4已于二季度开始量产出货，打破了此前市场预期的第三季度放量节奏；HBM4E样品已向主要客户交付，量产进程顺利。

EToro Ltd.亚太及中东地区首席分析师Josh Gilbert表示，SK海力士将资本支出提高至40多万亿韩元的水准，但对股东回馈以及长期合约中的定价机制保持沉默，令投资人感到不安。考量SK海力士与三星电子在Kospi指数的权重，两者股价同步下跌时，投资人几乎无处可避。

从电话会内容看，管理层在AI需求展望上表态积极，但并未给出超预期的量化指引，下半年DRAM出货增速约10%的指引也属于稳健而非激进；与此同时，资本开支大幅上调、LTA定价细节未予披露，均令市场难以进一步定价上行空间。

摩根大通分析师Jay Kwon率先提问：大型科技公司传出租赁数据中心、高效AI模型涌现，AI基础设施投资是否会放缓？

企业中心总裁宋炫宗（Song Hyun-jong）直接回应："我们将这些发展视为AI基础设施向更高利用率过渡、以及加速货币化的信号，而非AI投资放缓的迹象。"

他进一步解释逻辑：对主要云服务商（CSP）而言，AI竞争力与搜索、广告、云服务和软件等核心业务直接挂钩，加大AI投入是必然选择。

对于高效模型的冲击，宋炫宗用一个简洁的类比回应："模型和系统效率提升，同样的基础设施可以支持更多用户和服务。最近高效AI模型的爆炸性需求已经说明——效率提升带来的是更广泛的AI采用和使用，而不是基础设施需求的下降。"

他同时透露，上述判断"得到了我们与主要客户就中长期需求前景所进行的讨论的支撑"，并预计CSP的AI相关投资将在中长期持续，覆盖HBM、服务器DRAM（支持Agentic AI）和高性能企业级SSD三大品类。

这是本次电话会最具实质性的产品进展披露。

HBM销售负责人金基泰表示，HBM4已于二季度启动面向主要客户的量产出货，"目前的良率和质量已接近处于成熟阶段的HBM3E水平"，当前工作重心是稳步拉升产能。

宋炫宗补充说："SK海力士自HBM2E时代以来，始终持续展现这些能力。我们在上市时间、产品性能、量产、良率、质量和客户信任方面积累的竞争力，是短期内无法复制的。"

对于HBM4E，SK海力士确认，公司“处于自2027年起；

量产HBM4E的正轨上”，并已开始“与主要客户就2027年HBM供应进行商讨”。HBM4E是HBM4的增强版，代表下一代HBM技术节点。

此外，公司还在为下一代产品HBM5超前布局——正在开发IHBM（集成散热HBM）技术，将冷却元件集成于封装内部，预计可将热阻降低30%以上，提升高性能高密度AI环境下的系统稳定性。

在长期协议（LTA）方面，管理层披露了较为具体的框架信息：

• 已签约客户数量：已与约10家客户（含主要客户）完成LTA谈判，与更多主要行业参与者的讨论仍在继续
• 合同期限：通常约5年，具体条款因客户和产品而异
• 定价机制：非统一定价，将采用多种可更好应对价格波动的定价机制
• 保证金条款：协议中包含保证金等金融机制，以强化合同履行和需求可见性

管理层表示，LTA"不仅仅是简单的数量供应，而是旨在确保中长期供应稳定性，并配合客户技术路线图推进下一代存储器开发的战略合作伙伴关系"。

对于LTA占总销售额的比例，管理层称"无法说明具体比例，将根据市场情况和客户需求维持在适当水平"。

对于市场担忧长协绑定供给、后期可能引发过剩的问题，管理层明确表示：“预计长期协议不会导致供应过剩。”

这是本次电话会另一重要增量：2026年资本开支预计达到"40万亿韩元中高水平"（high KRW40 trillion range），较此前指引明显上调。

具体举措包括：

• M15X：量产时间表提前
• 龙仁一厂：将于2027年初竣工，随后快速扩产
• 新项目：已公告PMD7（强化先进封装能力）和M17（新NAND生产基地）投资计划
• 国内半导体新集群：宣布中长期新建国内半导体集群计划，为长期需求做准备

管理层强调，实际建设、设备安装和产能扩张"将综合考虑客户需求、可见度、投资效率等因素分阶段推进"，不会导致立即供过于求。

管理层给出三季度出货量指引：

• DRAM：出货量环比增约10%，重点满足服务器产品需求
• NAND：出货量环比增低个位数百分比

对于下半年，DRAM营销负责人朴俊德指出，二季度ASP低于市场预期，原因在于部分高附加值产品的出货被推迟至下半年，以及产品组合变化影响了综合ASP——"这些因素预计将在下半年逐步改善"。

随着HBM4出货量正式放量、1C纳米制程普通DRAM出货增加，下半年出货增速将高于上半年，HBM4销售增长和高附加值产品贡献提升也将对综合ASP产生正向影响。

SK海力士于7月10日成功在纳斯达克上市ADR，管理层称这是"有史以来外国公司在美国最大规模的IPO"。

在股东回报问题上，CFO金宇铉表示，由于ADR发行相关的监管要求和程序限制，目前无法披露未在发行文件中列明的新重大信息——"但我们确实打算在方案敲定后，于年内向市场沟通我们的计划"。

财报背景：低于预期已被消化

SK海力士二季度营业利润为60.54万亿韩元，同比增长557%，营业利润率约76%，均创历史新高。但营收79万亿韩元和营业利润均低于市场一致预期（营收约84万亿韩元，营业利润约64.7万亿韩元）。

利润低于预期的两大原因：一是HBM产品营收结构偏弱，二是DRAM平均售价下滑（部分源于与微软的长期供货协议锁价）。

不过，花旗指出，“鉴于买方机构最新给出的营业利润预期区间已经下调至60万亿至62万亿韩元，本次海力士实际业绩落在该区间的下限位置，但并未大幅偏离市场预期。”

元大证券韩国Research Center也指出，过去2至3周已有多家券商陆续将盈利预测下调至60万亿韩元出头，因此此次低于一致预期并非新的利空，市场对此已基本充分消化。

电话会全文如下：

SK海力士2026年第二季度业绩发布电话会议纪要

时间： 2026年7月28日

参会人员

公司方：

• 朴成焕（Seonghwan Park）——投资者关系负责人
• 宋贤宗（Song Hyun-jong）——企业中心总裁
• 金宇贤（Kim Woohyun）——副总裁兼首席财务官
• 朴俊德（Park Joondeok）——DRAM营销负责人
• 宋昌硕（Song Chang-seok）——NAND营销负责人
• 金基泰（Kim Kitae）——HBM销售与营销负责人

分析师方：

• Jay Kwon——摩根大通分析师
• Nicolas Gaudois——瑞银分析师
• 其他与会分析师若干

一、业绩介绍

开场

朴成焕（投资者关系负责人）：

欢迎参加SK海力士2026年第二季度业绩发布电话会议。今天与我们一同出席的有：企业中心总裁宋贤宗、首席财务官金宇贤、DRAM营销负责人朴俊德、NAND营销负责人宋昌硕，以及HBM销售与营销负责人金基泰。

在此声明：本次电话会议所涉及的第二季度业绩为合并报表数据，且为初步数据，尚未经外部审计师审阅完成，因此仍可能发生变动。此外，包括市场展望及公司计划在内的前瞻性陈述，可能因宏观经济及市场环境变化而有所调整。

第二季度业绩概述

宋贤宗（企业中心总裁）：

业绩亮点

第二季度，受AI基础设施投资扩张推动的强劲需求以及供给偏紧环境的持续影响，价格延续上行趋势。DRAM和NAND均在上一季度基础上录得显著价格涨幅，其中服务器DRAM和企业级SSD等AI相关产品是本季度增长的主要驱动力。

第二季度营收环比增长51%、同比增长257%，达到79.3万亿韩元，再创历史新高。

DRAM方面： 在供应能力有限的情况下，公司以HBM3E和AI服务器DRAM产品为核心扩大销售，出货量按位计实现高个位数百分比环比增长，符合此前指引。其中，面向服务器的SOCAMM2等ADR产品销售额大幅增长，ASP在传统DRAM持续价格强势的推动下上涨约30%。

NAND方面： 在第一季度出货量低基数的背景下，叠加企业级SSD销售扩张，出货量实现环比两位数中段百分比增长，符合此前指引。企业级SSD营收较上一季度翻倍，Solidigm的30TB及以上高容量企业级SSD营收较上一季度增长逾三倍。ASP受各产品全面涨价驱动，环比上涨50%中段。

盈利方面： 受DRAM和NAND两大板块价格上涨及成本结构改善双重驱动，第二季度营业利润达60.5万亿韩元，环比增长61%，同比增长超57%。营业利润率较上一季度提升5个百分点至76%，营业利润与营业利润率均创历史新高。

其他财务指标：

• 第二季度折旧及摊销：4万亿韩元
• EBITDA：64.6万亿韩元，EBITDA利润率81%
• 净营业外利润：62.2万亿韩元（含汇率相关净收益1.1万亿韩元及投资资产出售与估值收益63.3万亿韩元）
• 税前利润：122.7万亿韩元
• 净利润：93.9万亿韩元，净利润率118%

资产负债方面： 截至第二季度末，含短期投资在内的现金及现金等价物为88万亿韩元，较上一季度末增加33.6万亿韩元；有息负债减少0.7万亿韩元至18.6万亿韩元；净现金因此扩大至69.4万亿韩元；资产负债率较上一季度末改善5个百分点至7%。

二、市场展望

AI技术正向代理式（Agentic）形态演进，能够代替用户长时间执行复杂任务。随着AI在搜索、编程、生产力工具等各类服务中的普及，从存储器角度看，需求范围正在持续扩大：

• 提升AI服务器性能及扩展系统规模，需要HBM等高性能存储器；
• 支持代理服务，需要服务器DRAM；
• 更高效处理持续生成的AI输出，需要高性能企业级SSD。

因此，AI存储器与传统存储器共同增长的结构性需求转变正在形成。

与此同时，随着AI模型的改进和软件优化的推进，单个任务的计算量和成本持续下降。我们预计，效率提升不会抑制整体基础设施需求，反而会降低AI服务的价格和使用门槛，从而扩大用户群体和应用范围。

大型科技客户因AI服务使用量增加及算力供给不足，正持续扩大基础设施投资。基于AI服务带来的营收和利润增长，这些客户仍在持续扩大存储器采购。事实上，我们的主要客户依然在寻求更多存储器供应，在PC和移动端应用领域也出现了因存储器供应紧张而导致的阶段性销售调整，但我们预计这些细分市场将随着供给短缺的缓解和AI服务的进一步普及逐步恢复增长动能。

在供给受限环境下，DRAM需求预计增长20%中段，NAND需求预计增长10%高段。若后续供给约束有所缓解，市场增长轨迹有望进一步扩大。但由于应用于HBM和AI服务器存储器的先进制程复杂度不断提升，以及新建产能所需的建设周期较长，近期内供需平衡难以出现实质性改善。

在供需紧张预期将持续较长时间的背景下，我们正与客户就多年期合同展开讨论，以确保中长期供应稳定性。迄今，我们已与约10家客户（包括核心客户）完成长期协议（LTA）谈判，并正与更多主要行业参与者继续推进相关讨论。

这些LTA不仅是简单的量供合作，更是超越交易层面的战略伙伴关系——旨在确保中长期供应稳定，并支持符合客户技术路线图的下一代存储器协同开发。虽然具体定价结构因客户和产品特性不同而有所差异，但均旨在应对价格波动，并引入定金等金融机制，以支持合同履约，增强客户中长期需求计划的可见性和可靠性。

三、第三季度展望及公司计划

出货量指引：

• DRAM出货量预计环比增长约10%，重点满足服务器产品需求；
• NAND出货量按位计划环比增长低个位数百分比。

产品战略：

随着AI模型日益复杂，对存储器性能的要求进一步提升，竞争范围也从单一存储器产品设计延伸至系统架构和封装技术。公司将凭借涵盖HBM和NAND在内的竞争力产品组合及与客户的协同开发能力，从系统层面引领存储器创新。

HBM4： 通过持续的产品优化，公司在实现客户所需数据处理速度的同时，达到了业界领先的能效和成本竞争力，展现了差异化的技术实力。公司已于第二季度开始量产出货，并计划在下半年全面提升产能。

HBM4E： 已于上半年向主要客户提供样品。HBM4E采用成熟、经大规模量产验证的最优工艺生产，预计后续开发进度将顺利推进。凭借稳定的供应能力和成本竞争力、卓越的质量与高良品率所支撑的业界领先性能，公司将持续保持HBM领导地位。

传统DRAM： 第二季度已全面开始基于1C纳米制程的SOCAMM2产品供货，后续将依据客户开发计划优化产品阵容，并为扩大客户群做好样品出货准备。

NAND： 将加速向先进制程节点转换，强化以高容量、高性能产品为重点的产品组合。上一季度，321层产品已占据NAND生产的最大比例，计划按既定进度在年底前将其在国内产能中的占比提升至50%。

产能扩张： 在供需失衡持续的市场环境中，稳定的供应能力——即能够按时满足客户所需产量——正与技术实力并列成为核心竞争力。为应对客户的强劲需求和中长期增长机遇，公司正继续推进产能扩张投资计划：

• 提前M15X的量产进度；
• 推进龙仁Fab1净化室于2027年初竣工后的产能快速扩张投资；
• 受进度加速和投资扩大影响，2026年资本支出预计将达到40万亿韩元高段区间。

在中长期维度，公司将基于与客户的讨论及市场需求预测，积极储备未来供应产能所需基础设施。近期已宣布PMD7先进封装产能强化新投资计划、M17 NAND新生产基地投资计划，以及为应对更长远需求而建设国内新型半导体产业集群的中长期规划。后续，实际建设、设备安装及产能扩张将综合考量客户需求可见度、投资效率等因素分阶段推进，在保持资本支出纪律的同时，不失时机地为中长期增长机遇做好准备，从而同步强化供应响应能力和财务稳健性。

四、ADR上市

7月10日，公司成功在美国纳斯达克市场完成ADR上市，本次ADR发行是外资企业在美国IPO史上规模最大的一次。此次上市不仅具有融资意义，更重要的是获得了全球市场对公司技术竞争力和增长潜力的认可，同时拓宽了公司与下一代计算生态系统的连接点。公司将以此为基础，加强与主要客户和合作伙伴的战略协作，探索新的业务机会，并通过不懈的技术创新，为半导体产业发展和AI系统的成长做出贡献。

五、财务稳健性与股东回报

在利润和现金生成能力扩展至历史新高的推动下，公司财务实力进一步增强。与此同时，随着AI领域结构性增长机遇的扩大，实现这些机遇所需的投资规模也较以往显著增加。在此环境下，公司优先投资于能够创造高盈利性和战略价值的增长机遇，同时致力于构建即便在市场波动中也能确保稳定经营的财务结构，并通过这一方式持续与股东分享成果。

尽管未来投资需求预计将有所增加，但公司相信，大幅增强的现金生成能力将使我们能够在实现未来增长投资目标、维持财务稳健目标的同时，有效扩大股东回报。目前，公司正从多角度评估股东回报的各项具体执行方案。

六、问答环节

Q1：AI基础设施投资趋势及对存储器需求的影响

提问者：Jay Kwon（摩根大通）

近期有大型科技企业考虑租用数据中心，同时更高效AI模型也在涌现，市场对AI基础设施投资放缓甚至下滑存在一定担忧。请问基于与客户的沟通，公司如何看待主要云服务商AI基础设施投资的演变趋势？并请就此对HBM、DRAM及NAND需求的影响作出说明。

宋贤宗（企业中心总裁）：

我们注意到市场对AI基础设施投资放缓的担忧，但我们将这些动态视为AI基础设施向更高利用率转型、以及加速变现努力的信号，而非投资放缓的迹象。

对于主要云服务商而言，AI竞争力与其核心业务——包括搜索、广告、云服务和软件——紧密相连，我们认为旨在强化AI能力的投资将保持稳固。同样，我们认为更高效的AI模型不会降低基础设施需求，反而会因模型和系统效率提升、同等基础设施可支撑更多用户和服务，从而进一步扩大AI的可及性与普及度。

近期高效率AI模型引发的爆炸性需求印证了这一判断：效率的提升正在推动AI更广泛的应用和使用，而非减少基础设施需求。我们与核心客户讨论的中长期需求展望也支持这一判断。

我们预计云服务商的AI相关投资将在中长期持续推进，与客户讨论的存储器需求规模亦反映了这一趋势。当然，受电力供应和数据中心建设等物理条件约束，个别项目的时间节点可能有所不同，但我们确信AI基础设施投资在明年及以后将保持稳健，不仅体现在AI算力对HBM的需求上，也体现在代理式AI对服务器DRAM、以及AI服务扩张和数据增长对高性能大容量NAND的持续需求扩张上。

Q2：中长期产能扩张战略及潜在供过于求风险

提问者：Loho Kim（韩亚证券）

公司近期提出了中长期显著扩大产能的计划，支撑这一战略的长期存储器需求展望依据是什么？该展望是否涵盖通过长期协议锁定的需求？另外，随着产能增加，市场对潜在供过于求的担忧有所上升，公司对此有何看法？

朴成焕（投资者关系负责人）：

我们的中长期产能战略基于两个方面：AI扩张驱动的存储器需求结构性增长，以及与核心客户就其长期需求持续深入的沟通。近期，我们与客户的合作正从单纯的交易关系演变为更具战略意义的长期伙伴关系，客户与供应商签订长期协议、建立战略合作的意愿日益增强，这也印证了AI生态系统持续涌现的需求。

SK海力士目前规划的产能扩张，是基于从与客户伙伴关系中获取的市场需求可见度来推进的。实际资本投资和产能爬坡将分阶段实施，综合考量需求可见度、投资效率等因素。

宋贤宗（企业中心总裁）补充：

产能扩张将与已确认的客户需求保持灵活协调，不会立即导致供过于求。

Q3：LTA框架细节

提问者：Sinhwa Kim（Meritz证券）

同业公司近期已宣布达成LTA，请就SK海力士LTA框架的更多细节作出说明，包括合同期限和定价结构。

公司管理层：

我们与客户讨论的LTA针对每位客户和具体产品设计了不同形式。合同期限通常约为五年，但具体条款因客户和产品而异。定价结构也不会统一，我们正在与客户探讨多种定价机制，以更好地应对价格波动，目标是减少短期市场波动带来的不确定性，同时增强客户与SK海力士双方的长期业务稳定性。

与此同时，考虑到需求波动对存储器周期的影响，确保有效的采购承诺同样重要。除长期量供承诺外，协议还纳入了定金等可强化合同执行和需求可见度的机制。具体条款将因各客户需求和合同结构不同而有所差异。

这一架构将使客户能够制定更可靠的长期采购计划，同时使SK海力士得以基于改善的需求可见度优化投资和生产计划。虽然我们无法披露LTA占总销售额的具体比例，但我们将根据市场状况和客户需求维持在适当水平。这一方式将增强我们盈利的下行韧性，同时在市场条件趋于有利时保持把握增量需求和增长机遇的灵活性。

我们已建立了以HBM为核心、依托与英伟达等主要AI客户长期合作的坚实盈利基础。展望未来，我们将继续强化HBM领导力，并基于通过LTA获取的需求可见度和运营灵活性，力求在稳定性与盈利性之间保持平衡。

Q4：第二季度DRAM ASP表现及下半年展望

提问者：SK Kim（大和资本市场）

第二季度DRAM ASP增长似乎低于市场预期，原因是什么？下半年展望如何？

朴俊德（DRAM营销负责人）：

我们基于客户需求及中长期产品战略，对HBM与传统DRAM之间的销售组合进行了管理。第二季度，部分高附加值产品的出货被推迟至下半年，产品组合变化对综合ASP产生了一定影响。

这些因素在下半年将逐步消解。随着HBM4出货量的正式爬坡及1C纳米制程传统DRAM出货量的增加，我们预计下半年按位出货增速将高于上半年水平。综合考量客户需求和产品结构变化，HBM4销售的增长以及高附加值产品贡献度的提升，将对综合ASP产生积极影响，进而推动出货量增加和产品结构持续改善，带动下半年ASP及盈利进一步提升。

宋贤宗（企业中心总裁）补充：

在制定销售策略时，我们不会聚焦于短期价格走势或盈利状况，而是综合考量需求可见度、长期客户关系以及各细分产品的供需动态。这一原则将持续指导我们在把握市场增长机遇的同时，实现稳定可持续的盈利增长。

Q5：HBM4竞争优势与市场领导力

提问者：Dong Hee Han（SK证券）

部分观点认为竞争对手近期在HBM领域取得了较快进展，公司HBM4的竞争力如何？能否维持HBM市场领导地位的核心差异化因素是什么？

金基泰（HBM销售与营销负责人）及宋贤宗（企业中心总裁）：

HBM4的竞争力不仅体现在交付所需性能上，还在于以稳定良品率和一致品质实现大规模量产供应的能力。SK海力士自HBM2E时代起就持续展现了这一能力，在上市时效、产品性能、量产、良品率、品质和客户信任方面积累的综合竞争力，是短期内无法复制的差异化优势。

基于这一基础，我们于第二季度开始为核心客户量产HBM4。当前良品率和品质已接近已步入成熟阶段的HBM3E水平，目前的重心是稳步提升产能。HBM4E样品已完成向客户的交付，采用经验证的成熟工艺制造，开发进展顺利，并按路线图推进，预计于2025年开始量产。

金宇贤（首席财务官）补充：

公司还在积极布局下一代技术。除混合键合技术外，还在开发IHBM技术，以有效解决HBM5等未来产品的散热问题。IHBM将冷却元件集成于封装内部，预计可将热阻降低30%以上，从而提升高性能、高密度AI环境下的系统稳定性和运行效率。

随着AI市场持续扩张、AI加速器在性能和封装方面日趋复杂，客户将更加重视具备经过验证的制造能力、品质保障和稳定供应的合作伙伴。HBM是高附加值产品，质量问题可能给客户带来重大成本损失，并对整个系统产生广泛影响。

凭借与客户的早期协同开发经验和长期战略合作关系，SK海力士将持续在正确时间可靠地交付正确产品，同时引领向下一代技术的迁移，从而持续保持HBM市场的领导地位。

Q6：2027年HBM定价谈判进展

提问者：Nicolas Gaudois（瑞银）

2027年HBM定价谈判的最新进展如何？包括HBM4和HBM4E在内的合同讨论情况及价格展望如何？

公司管理层：

2027年HBM供货量和定价讨论正在与核心客户顺利推进，有客户强劲需求作为支撑，谈判进展良好。当然，具体合同条款和各客户定价细节无法披露。

近期传统DRAM价格的大幅上涨，可能对HBM定价讨论产生一定影响，但HBM定价并非单纯由传统DRAM价格决定。与传统DRAM相比，HBM需要更多资源投入，包括更多晶圆投入、先进制程、TSV及封装产能。随着每一代产品的演进，客户对性能和品质的要求持续提升，产品开发和认证流程也愈加复杂。

宋贤宗（企业中心总裁）：

因此，我们的定价讨论综合考虑多项因素，包括传统DRAM价格及市场供需、HBM生产所涉及的资源和机会成本、技术复杂度，以及我们产品为客户带来的价值。我们的目标是确保与我们为客户提供的差异化价值相匹配的合理盈利能力，同时引领AI生态系统的健康可持续发展。

凭借积累的技术领导力、成本竞争力、稳定的制造能力，以及与客户建立的强大信任和合作关系，我们将通过成功的产品代际迁移和持续的客户价值创造，在HBM业务中保持稳固的盈利能力。我们致力于成为与客户在AI时代共同成长的战略伙伴，最终目标是实现长期可持续的增长与盈利。

Q7：国内外产能扩张投资战略

提问者：Sanjeev Rana（法国里昂证券韩国）

除近期在韩国宣布的大规模投资之外，市场上也出现了关于在美国和日本等国扩大海外产能的讨论，请就公司在韩国和海外的投资战略及方向作出说明。

朴成焕（投资者关系负责人）：

在AI时代，仅凭技术领导力已不足够，能够在正确时间供应所需产量的能力已成为竞争力的关键组成部分。尤其是在当前极度供应短缺的时期，向生态系统提供所需存储产品是供应商的责任与义务。

公司中长期投资方向是：按照AI存储器需求适时进行投资，同时基于业务可行性和投资效率执行资本支出。在中长期维度，公司将通过最高效的组合方式来扩大制造产能——充分挖掘现有生产基地的利用潜力，并在必要时建设新基础设施。

在韩国国内，将持续强化利川和龙仁作为下一代DRAM和AI存储器核心生产基地的地位，同时提升清州在NAND和先进封装方面的制造能力。近期宣布的大规模投资也是这一战略的组成部分，旨在提前储备支撑未来需求所需的制造基础和基础设施。

宋贤宗（企业中心总裁）补充：

展望未来生产基地布局，不会简单区分国内或海外，基本方向是综合考虑电力供应、水资源、人力资源、供应链、半导体生态系统以及客户可及性等因素，做出最优决策。目前，除已宣布的投资外，暂无其他已确定的决策。未来，公司将继续努力在正确时间布局生产基地以满足客户需求，同时通过充分利用现有资产和适时考虑新投资，持续提升投资效率。

Q8：NAND产品线战略

提问者：韩亚投资证券某分析师

AI推理扩展和KV缓存卸载需求正在快速提升企业级SSD的重要性，请介绍公司在不同产品细分领域的战略，包括面向HDD替代的QLC SSD以及基于SLC模式的高性能SSD。

朴成焕（投资者关系负责人）：

正如提问者所指出，AI市场正从以训练为中心向以推理为中心的环境演进，NAND正迅速成为AI存储层次结构中的核心组件。以企业级SSD为核心的NAND需求正在快速上升，我们认为这一趋势将持续。

与此同时，AI存储市场无法用单一技术来满足，不同客户在延迟、吞吐量、功耗、容量和TCO方面的需求各有不同。客户通常并不指定特定技术或介质，关键在于能否可靠地提供各类工作负载所需的性能和响应速度。

宋贤宗（企业中心总裁）补充：

因此，我们面向AI时代的NAND战略不是在SLC、PLC或QLC中做出单一选择，而是为每位客户的工作负载提供量身定制的最优存储组合。

例如，在AI数据湖和HDD替代等存储效率和成本竞争力至关重要的场景中，高容量QLC企业级SSD是最具竞争力的解决方案，我们正持续强化该细分领域的产品线。与此同时，我们也在重点开发面向KV缓存卸载和近GPU存储等新兴应用的新型AI存储解决方案。

SK海力士不聚焦于任何单一NAND技术，而是将NAND的优势与固件能力相结合，开发可为每位客户工作负载提供最高效性能的解决方案，由此形成覆盖高性能TLC企业级SSD、高容量QLC企业级SSD以及基于SLC模式的高性能SSD等多种应用场景的全面产品组合。

在AI时代，单个SSD不会处理所有工作负载，AI系统将采用针对各类工作负载优化的分层存储架构。SK海力士凭借横跨所有细分领域的全面存储产品组合，将积极满足AI存储的演变需求，同时为NAND业务开拓新的长期增长机遇。

Q9：ADR双向流通管理及比例扩大计划

提问者：DS Investment & Securities某分析师

ADR的双向可转换性目前如何管理？公司是否有计划在未来提高ADR占比？

公司管理层：

自7月30日（即股票在韩国交易所上市后的次日）起，ADR可自由转换为股票，但股票转换为ADR可能因转换流程和转换上限而受到一定限制。

根据已有DR项目韩国企业的案例，将股票转换为ADR可能需要发行人完成若干监管备案程序，整个过程可能需要数周时间。

此外，流通ADR总数不得超过ADR转换上限。目前，转换上限已设定为17,790,000股，与本次ADR发行的股票数量相当。

至于是否增加ADR占比，将在充分考察相关监管环境及其他因素后进行评估，目前尚无相关决定。

Q10：资本配置策略与额外股东回报计划

提问者：Shuram Lee（DS投资证券）

近期公司出售了在铠侠的持股，加上ADR发行，现金头寸大幅增加，请介绍公司资本配置策略，以及是否有今年额外股东回报的计划？

金宇贤（首席财务官）：

公司目前的资本配置策略着眼于三大目标的均衡：适时投资以把握AI时代的结构性增长机遇、维持稳健的财务状况，以及通过股东回报提升股东价值。

关于股东回报，我们认识到市场对此高度关注，目前正在评估各项额外股东回报方案。然而，受ADR发行相关的法规要求和程序限制，请理解我们无法披露发行文件中未包含的任何重大新信息。

虽然目前无法就任何额外股东回报的形式、规模或时间节点作出具体说明，但我们计划在年内向市场公布已最终确定的相关方案。

展望未来，公司将继续适时推进增长投资，维持稳健的财务结构，并执行能够通过可持续现金创造提升股东价值的资本配置策略。

主持人： 以上为全部问答环节内容。SK海力士2026年第二季度业绩发布电话会议至此圆满结束，感谢各位的参与。

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受隔夜美股AI产业链相关股票下跌影响，叠加当日市场广泛流传“东山/剑桥1.6T光模块报价降至600美金”等传闻，市场对科技巨头资本开支的可持续性产生恐慌情绪。为回应市场关切，中际旭创管理层周二临时召开投资者电话会议，就价格传闻、在手订单、竞争格局及毛利率展望进行了集中澄清与披露。

管理层在开场便直奔主题，明确向市场派发“定心丸”，强调针对明年的1.6T产品价格，“肯定远高于传闻所说的水平”，并表示据其了解同行也没有这么低的价格，相关传闻与事实严重不符。管理层重申，行业健康且需求旺盛，公司的价格具有竞争力，能够使毛利率和收入保持稳定，不存在传闻所描述的业绩受损情况。

管理层此次给出的核心回应集中在五点：

• 1.6T价格传闻严重失实。管理层称，公司明年1.6T产品价格“肯定远高于传闻所说的水平”，同行也没有这么低的价格；从加权平均ASP看，相关传闻“非常离谱”。
• 需求能见度延伸到2028年。管理层称，“几乎所有客户都已经下达了2027年订单”，且不是一般性指引，而是真实订单；部分重点客户已给出2028年新产品具体需求指引，金额“非常大”。
• 新品快速上量将有效拉动毛利率。管理层表示，对毛利率“非常有信心保持稳定”，2027年新产品毛利率高于成熟产品，快速上量将拉动公司毛利率增长。
• 不存在行业恶性竞争。管理层称，行业每年有正常价格调整，但当前需求旺盛、物料紧张、1.6T交付能力稀缺，不存在“动辄下降百分之几十”的主流报价行为。
• 光连接在资本开支中的占比提升。管理层表示，过去光模块在CSP资本开支中占比可能不到5%，目前这一比例正在提升且加速，驱动因素包括800G、1.6T、2.4T/3.2T、NPO/CPO等新产品迭代。

“传闻价格非常离谱”，1.6T大规模交付产能仍极度稀缺

针对市场担忧的“价格战”与恶性竞争，中际旭创管理层拆解了光模块年度议价的逻辑。管理层指出，行业每年例行的价格调整取决于当年的供需关系，而在2025至2026年需求迅猛增长、物料极其紧张的背景下，主流供应商的报价总体健康。

“行业也不存在大家想象的、类似其他部分行业那种恶性竞争。”管理层直言，1.6T产品分为EML、硅光等多个版本，以及DR、FR、LR等不同传输距离，笼统报出一个价格没有意义，“如果从加权平均ASP来看，传闻中的价格是非常离谱的。”

更核心的逻辑在于供给端的极度稀缺。管理层强调，并不是所有厂商都能大规模交付1.6T产品，“从今年下半年到明年，我相信能够交付1.6T产品的仍然只是少数厂商。”针对新进入者，管理层表示，目前新增供应商主要集中在800G，而1.6T认证和导入周期长、门槛更高，头部大客户的1.6T供应商基本仍然有限，行业格局并未恶化。

并非一般性指引！2027年“真实订单”已下达，能见度看至2028年

针对市场对AI资本开支是否见顶的悲观情绪，中际旭创用实际的订单能见度给出了极具增量信息的回应：AI需求不仅没有减弱，反而能见度已看至2028年。

“目前我可以非常明确地告诉大家，几乎所有客户都已经下达了2027年订单。”管理层在会上抛出重磅信息，并特意强调，“这已经不是一般性的指引，而是真实订单。这些订单已经严格规定每个月需要交付多少产品。”

数据显示，2027年的需求相较2026年增幅可观，特别是800G和1.6T的确定性极强，且将出现2.4T、NPO等新产品。更为超预期的是，部分重点客户已经向公司提供了2028年新产品的具体需求指引，需求强劲且金额庞大。

管理层用底层的商业逻辑反驳了市场的恐慌：“如果这些大客户的资本开支不可持续，他们就没有必要告诉我们2028年的需求——这是一个很简单的逻辑。”

新品上量将拉动毛利率，光模块绝非无技术含量的“组装厂”

在手握优质订单的背景下，公司对未来的盈利能力表达了强烈信心。管理层表示，2027年订单从需求量到价格“都非常不错”，由于供需紧张，各家报价十分谨慎。当2027年新产品开始上量时，其毛利率将显著高于现有存量产品，“新产品快速上量能够有效拉动公司毛利率增长”。

此外，电话会重点驳斥了市场对光模块行业技术壁垒的低估。管理层明确表示：“我非常反对把光模块行业与某些行业此前的情况简单类比，或者认为这个行业没有技术壁垒、只是组装行业——这些言论会干扰大家对行业的判断。”

管理层指出，光连接产品在下游客户资本开支中的占比正在不断加速提升。这一方面是因为技术迭代极快（2026年1.6T大批量，2027-2028年推2.4T/3.2T及NPO），另一方面是应用场景激增。以往市场认知GPU与光模块的配比是1:3，但管理层透露，随着AI集群规模变大，“每颗计算芯片对应的光模块数量正在进一步增加，至少翻了一倍，甚至更多。”

不过，针对市场热炒的“机柜内部（Scale-in）光退铜”概念，管理层保持了客观谨慎的降温态度，坦言：“目前还没有看到这么快发生替代，这部分可能还需要更长时间。”

以下是电话会原文：

管理层：

各位投资者，大家晚上好。

今晚召开电话会议，主要是应部分投资者和分析师的要求，就今天的市场表现、公司股价、市场传闻、公司经营情况和行业情况作出回应。

首先，我想回应今天市场上的一些传闻。市场广泛流传所谓行业内1.6T光模块价格一度降至600美元，甚至还有更低的说法；也有人认为，新进入行业的部分厂商给出了非常激进的价格。

对此，我想明确说明以下两点：

第一，公司针对明年的1.6T产品价格，肯定远高于传闻所说的水平。行业也不存在大家想象的、类似其他部分行业那种恶性竞争。据我们了解，同行也没有这么低的价格。因此，这些传闻与事实严重不符。

我在此前的会议中也提到过，整个行业总体是健康的。目前的实际情况是需求非常旺盛，原材料非常紧缺，同时1.6T产品的交付能力十分稀缺，并不是所有厂商都能大规模交付1.6T产品。从今年下半年到明年，我相信能够交付1.6T产品的仍然只是少数厂商。

第二，实际价格没有市场传闻说的那么离谱。市场上还有说法称，公司的毛利率和业绩将因此受到影响。我们在此前的电话会议中已经强调，公司的价格具有竞争力，同时也能够使公司的毛利率和收入保持稳定，不存在市场传闻所描述的情况。

我想表达的第二个问题，是海外市场相关公司股价下跌，以及其他相关行业股票下跌后，市场产生了非常悲观的情绪，担心资本开支是否不可持续，或者这种发展模式是否存在问题。

对此，我们只能从光模块行业，以及我们观察到的CSP客户、设备商客户等下游客户的实际需求情况出发，与大家分享信息。

目前我可以非常明确地告诉大家，几乎所有客户都已经下达了2027年订单。部分客户甚至已经把2027年的订单交给我们，这已经不是一般性的指引，而是真实订单。这些订单已经严格规定每个月需要交付多少产品。因此，大家不必担心2027年的情况看不清楚。

2027年的需求非常明确，而且相较2026年，无论是800G、1.6T，还是可能出现的部分2.4T、NPO等新产品，确定性都比较强，增长幅度也比较大，特别是800G和1.6T。此外，部分重点客户已经向我们提供了2028年新产品的具体需求指引，需求非常强劲，金额也非常大。

如果这些大客户的资本开支不可持续，他们就没有必要告诉我们2028年的需求——这是一个很简单的逻辑。客户已经明确向我们说明了2028年的需求，而且新产品采购金额非常大。

关于需求，我想重点澄清两点：

第一，市场上关于明年产品报价的很多传闻并不属实，而且是严重不实。

第二，关于明年的需求，甚至包括部分客户给出的2028年发展指引，客户的资本开支持续性较强，他们也看好这个行业并愿意继续投入。

分析师：

我有两个问题。

第一个问题，您刚才提到部分客户已经给出了2028年新产品的指引。请问这些新产品主要用于scale-out还是scale-up？如果是scale-up产品，scale-out方面有没有相应的指引？

管理层：

我们所说的新产品，主要包括面向2028年的2.4T产品，以及NPO、XPU等产品。这些对于我们和整个行业来说都是非常新的产品。

无论是NPO还是2.4T，需求量都比较大。不过，由于涉及具体客户，我们不方便公布其具体采购数量和金额，只能定性地告诉大家，需求量非常大，客户也仍在持续增加这部分采购。

分析师：

第二个问题，明年NPO开始上量后，公司在光源及相关物料方面如何准备？

管理层：

公司需要准备的不仅是光器件，还包括其他电信号相关器件、PCB、无线器件、电感等物料，我们都在提前部署采购计划。

针对旺盛的下游需求，公司正在提前进行准备，具体措施如下：

第一，与现有供应商签订长期协议，锁定供应商未来几年新增的产能。

第二，扩充新的供应商，进一步保障供应。

第三，通过预付款，甚至对部分核心供应商进行股权投资等方式，进一步加强双方的绑定。

我认为这些策略非常有效。现在很多供应商也受到了激励，愿意积极扩产，物料供应会逐渐改善。我们预计今年下半年的物料供应将出现阶段性改善，公司今年下半年的预计出货量等方面也会因此明显好转。

分析师：

非常感谢公司在这个时间点召开会议与市场进行沟通。我有两个问题。

第一个问题，您在开场时谈到了价格。如果明年1.6T产品价格存在一定调整，其背后的原因主要是公司与客户协商形成的正常年降，还是竞争加剧造成的价格调整？希望公司进一步拆解其中的逻辑。

第二个问题，市场比较担心后续竞争格局发生变化。能否请公司进一步分析，应该如何理解公司未来的竞争地位？目前有很多新厂商表示可以进入这一赛道，也可能解决部分光芯片问题。我们应该如何理解行业供需情况，以及潜在竞争对手进入后对竞争格局的影响？

管理层：

关于第一个问题，以往行业每年确实都会有价格调整，这并不是什么新鲜事，但也要看每一年的供需关系。特别是进入2025—2026年后，需求增长非常迅猛，同时物料也变得非常紧张。每一家光模块供应商都会根据自身成本、产品技术情况以及在客户处取得的份额等因素，报出合理的价格。

至少从我们目前观察到的报价看，行业仍然比较健康，并没有出现为了恶意争夺份额而给出极低价格的情况，更不存在市场传言所说的动辄下降百分之几十的情况。如果确实有厂商给出这样的报价，那也不是主流供应商的普遍行为。

此外，1.6T产品本身分为很多类型，包括EML版本、硅光版本，传输距离也有约500米的DR产品、2公里甚至更长距离的FR、LR等产品，还有距离更短的多模产品，这些产品的价格各不相同。一般而言，短距多模产品的价格通常更低，中距离、长距离产品价格依次更高。因此不能笼统地说1.6T产品就是某一个固定价格。

部分同行可能在某些特定型号上取得了份额，因此给出了相应报价；而另一些更长距离的产品，价格肯定更高。EML版本与硅光版本之间也可能存在价格差异。如果从加权平均ASP来看，传闻中的价格是非常离谱的。

关于第二个问题，目前行业需求确实非常旺盛。部分大客户为了保障供应，会在原有两三家供应商的基础上增加一两家供应商，但也有客户没有增加供应商，仍然维持原有格局。新增供应商主要集中在特定客户，并不代表整个行业的所有客户都大量增加了供应商，行业总体格局仍然延续原有特征。

不同厂商生产的光模块需要具备互通性，因为不同品牌的光模块可能会在同一个数据中心内混插使用，所以必须完成互通测试和技术测试。这些测试需要客户投入大量技术和研发资源，也非常耗费时间和精力。因此，很多客户更愿意长期与三家左右的固定供应商合作。如果供应缺口比较大，客户可能会导入新的供应商，但新增供应商能够取得的数量和份额也比较有限。并不是所有光模块厂商都可以在每一家客户处自由进出，行业格局还没有恶化到那种程度。

目前新进入的厂商，更多集中在800G产品的供应上。800G需求量确实非常大，因此部分客户增加了新的供应商。1.6T的需求量也会变大，但其门槛更高——供应商首先需要通过客户认证、测试和完整的导入流程，实际需要的时间比较长。至少目前我们没有看到1.6T供应商数量出现非常大的增长。

从产业导入情况来看，头部客户率先开始使用1.6T产品。今年的需求量已经变得很大，明年的体量还会更大。绝大部分1.6T需求仍然集中在少数头部大客户，而头部客户的1.6T供应商基本仍然有限，并不是市场想象的那样，很多厂商都已经进入并混乱争夺1.6T份额。

作为行业内率先向市场供应1.6T产品的厂商，我们在这方面取得了非常显著的竞争优势。在几个核心大客户处，我们都取得了不错的份额，竞争力较强，价格也非常好。

在更高端的产品上，例如2.4T，需要采用更加高端的技术，包括Coherent Lite、硅光和薄膜铌酸锂等。目前整个行业只有非常少数的供应商能够为客户提供这类高端产品。再比如NPO，它对硅光芯片、电芯片以及新型封装等方面的要求都非常高，目前能够参与这一领域的供应商数量也非常少。

整个行业在快速迭代。围绕更高速率、更高带宽、更低功耗的要求，以及从scale-out、scale-up到scale-in等不同应用场景，高端产品需求正在不断释放。在这些市场中，目前的竞争者仍然非常有限，并不是大家想象的那样很多厂商都可以进入。客户对定制能力、产品技术和性能等方面的要求非常高，只有具备相应技术能力的企业才能成为合格供应商。

因此，我认为行业供应格局并没有像大家想象的那样变差。相反，这个行业技术含量很高，技术曲线正在变得越来越陡峭。对公司而言，未来几年的发展机会会变得更多，而不是更窄。

分析师：

您刚才提到公司对2027年订单已经有了更高的能见度。在需求较强、又有很多新产品的情况下，公司对2027年的毛利率或净利率有没有方向性的展望？

管理层：

从目前的情况来看，公司2027年的订单无论是需求量还是价格都非常不错。

整个行业的需求确实非常旺盛，但物料紧缺也带来了一些困难。在这种情况下，我相信行业内各家供应商的报价都会非常谨慎。报价一方面要考虑自身情况，另一方面也要看重点产品以及供应商在这些产品中的份额。

对于毛利率，我们非常有信心保持稳定。当2027年新产品开始上量时，这些新产品的毛利率肯定会高于目前已经成熟并大规模出货的产品，新产品快速上量能够有效拉动公司毛利率增长。

未来，当公司进入新的应用市场，例如scale-up领域的光连接解决方案时，凭借公司的技术能力以及在行业中的领先地位，我们有能力更好地向客户交付产品，并取得良好的毛利率，从而进一步提升公司的整体毛利率水平。

分析师：

今天我们也看到了市场传言。1.6T产品从SR到ZR有很多型号，肯定对应不同价格，因此用单一价格概括确实非常荒谬。

我想询问明年最重要的增量。大家一直在讨论scale-up的增量，我们也注意到，在英伟达NVL576等方案中，机柜之间的第二层scale-up网络可能会采用NPO产品。在机柜内部……

分析师：

您今天提到公司对2028年下游客户订单的能见度已经有所提高，我认为这一信息对于提振市场信心非常重要。

从光连接在数据中心投资中的占比来看，能否请公司进一步分享，未来下游大客户的潜在方案中会出现哪些新产品形态，以及光连接产品在scale-up网络中的增量应用？即使市场对2028年资本开支增速有一些不同预期，光连接在整体资本开支中的占比可能仍然会快速提升。因此，从整个行业看，这一赛道仍可能存在不可忽视的结构性增量。请公司从这一角度进一步介绍。

管理层：

我认为，光模块或者整个光连接产品在大型科技公司资本开支中的占比正在不断提升，而且提升速度正在加快。

过去，光模块在CSP客户资本开支中的占比可能不到5%，特别是在传统互联网和传统数据中心时代，这个比例相对较低。现在这一占比逐渐提高，主要有以下几个原因：

第一，产品技术迭代正在加快。

从2023年开始，重点客户开始使用800G产品；到2026年，1.6T开始部署。未来还会出现更高速率的2.4T、3.2T等产品，将在2027—2028年逐渐推出。此外，还会有面向更高带宽需求的scale-up光连接产品，包括NPO、CPO等，以及3.2T、4.8T、6.4T等更高速率产品。多个数据中心之间、楼宇之间以及园区之间的互联，也会使用Coherent Lite或相干产品，需求量将变得非常大。

这些都属于光连接产品。光连接产品在整个资本开支中的占比将进一步提升，因为整个行业的产品价格曲线实际上是在不断向上走，而不是向下。这是行业比较健康的一面：一是技术迭代非常快，二是平均销售价格ASP不断提高。

价格提高的原因，是产品越来越高端，技术含量和带宽不断提升，整体BOM成本也在增加，而能够参与其中的供应商并不是越来越多，而是越来越少。

因此，我一直认为行业整体格局比较健康，并不是大家想象的那样变得非常拥挤，或者所有企业都在恶性竞争和降价。我非常反对把光模块行业与某些行业此前的情况简单类比，或者认为这个行业没有技术壁垒、只是组装行业——这些言论会干扰大家对行业的判断。

我们可以非常明确地告诉大家，这个行业正在健康增长。原因就在于整个行业对带宽、技术和新增应用场景的需求持续提高。

过去，光连接主要用于交换机之间的互联；现在，scale-up网络中的服务器、内存、网卡等大量应用场景也需要光连接。很多过去由铜连接完成的场景，正在逐渐转向光连接，这一趋势会在2027—2028年逐渐显现。在更长距离的连接中，包括数据中心互联、园区互联和楼宇互联，也存在大量光连接应用场景，带宽还在持续提升。未来，在机柜内部的scale-in领域，也会出现光连接的应用场景。

整个行业的技术水平正在不断提升，因此竞争格局会持续向好。企业需要全面掌握各种前沿技术，包括硅光芯片、薄膜铌酸锂、Coherent Lite以及新型封装等。这些技术的含量越来越高，并不是大众化技术或普通标准品技术。

分析师：

上次会议提到，800G需求仍在上升，1.6T需求也不错。我想请问，在800G产品增长中，是否包含一定比例的单波200G产品？这类以单波200G为基础的800G产品，技术门槛和毛利率是否会更高，盈利水平是否可以接近1.6T产品？

管理层：

确实存在单波200G的800G产品规格，其技术含量会更高。

单波200G技术应用在800G产品中，对应的是4×200G方案。现在很多客户使用的是8通道方案，也就是8×100G，这部分的需求量比较大，但确实也有4×200G产品。如果进一步扩展为8×200G，就会成为1.6T产品。

单波200G技术已经日趋成熟，公司今年已经出货了很多相关产品。无论是价格还是毛利率，单波200G产品都显著好于8×100G产品。

分析师：

展望未来，市场一直在关注公司的整体预期，其中scale-up可能是最重要的增量。

以英伟达的方案为例，NVL576系统中，第二层，也就是机柜与机柜之间的scale-up网络，市场预期会使用NPO产品。在机柜内部，目前部分连接仍由铜缆覆盖，也就是机柜内部计算芯片与Switch之间的连接。从2027—2028年单波200G速率发展的角度看，这部分是否也存在由光连接替代铜连接的确定性趋势和时间节点？我认为这是判断行业增量的重要因素。

管理层：

你指的是机柜内部，对吧？

分析师：

对，机柜内部的scale-up连接。

管理层：

目前还没有看到这么快发生替代，这部分可能还需要更长时间。

分析师：

刚才提到，800G和1.6T都是技术含量较高的产品，公司在上游PIC等环节也具有竞争优势。随着国内800G需求兴起，甚至出现部分1.6T需求，针对国内市场，公司有没有相应规划？这部分产品的利润率会不会随着高端产品供需关系变化，逐渐接近海外市场？

管理层：

国内市场确实也在快速发展。从去年到现在，国内AI数据中心建设以及对光连接产品的需求都在提升，公司的产品供应也会与客户的建设规划相匹配。

未来几年，无论是现有的800G、400G产品，还是未来的1.6T、NPO等产品，都会逐渐出现在国内市场。国内市场整体产品价格区间和ASP也在向上走，整个行业仍在健康发展。

至于国内市场价格能否完全贴近海外市场，我认为国内与海外的竞争格局存在差异，两者并不完全相同，因此存在一定价格差异也是正常的。

分析师：

最后一个问题，是关于技术曲线变得更加陡峭。

过去几年，行业基本从单波50G发展到单波100G，再到单波200G。虽然通道数也增加到了8通道，但技术曲线总体仍沿着上游核心技术演进。目前，我们已经看到从8通道单波200G，发展到更多通道的CPO，以及远超8通道、达到16通道甚至更多通道的NPO，而且通道间距越来越紧密。

从这个角度看，公司在上游技术方面的布局，是否能让公司在更加陡峭的技术曲线中获得比此前更强的主动权，从而保障未来的竞争力？与此同时，对新技术的依赖是否也会带来新的挑战？我认为这是2026年下半年以及2027—2028年非常重要的变化，请公司进一步介绍。

管理层：

你的问题涉及很多方面。我想强调，公司正在逐渐成长为一家平台型公司，已经拥有、正在研发或正在发展多项核心技术。

随着AI发展，行业对更高带宽、更低功耗和更低时延提出了要求，公司正在围绕这些核心要求进行技术准备。在前面的回答中，我已经列举了很多公司的核心技术。这些技术对于推出下一代新产品、更高速率产品，以及进入scale-up等应用场景中的设备互联，甚至未来进入机柜内部连接，都将发挥非常关键的作用。这些应该具备的技术，公司都会逐渐开发出来，这也是公司在技术方面的强大信心所在。

分析师：

谢谢管理层。我们相信，最终市场会给予领先行业的估值，认可公司的价值。

投资者：

前面的分析师也提到了scale-up的需求。我想请教，在公司目前看到的2027年需求中，scale-up相关需求大概占多大比例？

管理层：

我没有办法给出具体量化数据。

我只能告诉大家，从2027年下半年开始，根据目前看到的情况，至少有两家在行业内非常具有影响力的客户将开始批量采购NPO产品。NPO产品的采购量会逐渐提升，真正更大规模的放量预计发生在2028年。

此外，还有更多CSP客户、大模型公司客户，甚至Neocloud客户对NPO方案非常感兴趣，这些客户会在今年到明年陆续导入相关产品。

我们仍然坚信，NPO会成为未来光连接方案中非常主流的产品。NPO的放量过程可能类似1.6T——1.6T从2026年开始正式放量，NPO也会经历分阶段导入：最初由部分具有行业影响力的公司率先导入，随后会有更多客户跟进，最终成为scale-up领域的主流方案。

投资者：

另一个问题，过去大家讨论CSP组网架构时，通常认为GPU与光模块数量的比例是1∶3，甚至1∶4。从目前的组网架构看，这个比例是否还在继续上升？

根据明年的GPU或ASIC出货量，要匹配大约2亿只光模块的市场需求，似乎与原来的1∶3或1∶4关系并不完全对应。是不是组网架构本身对应的光模块比例正在提高，同时又增加了部分NPO需求？

管理层：

对。我们与客户沟通过这个问题，不少客户都告诉我们，计算芯片对应光模块的比例正在提升。

市场可能还停留在原先1∶3的认知中。但实际上，从2025年开始，包括现在2026年，800G、1.6T产品快速增长，甚至出现数倍增长。到2027年，在基数已经很大的情况下，相关产品仍会保持较快增长。这些情况都表明，在scale-out网络中，每颗计算芯片对应的光模块数量正在进一步增加，至少翻了一倍，甚至更多。

主要原因是整个AI集群规模变大，需要承载更多从芯片到机柜之间，以及从服务器机柜到扩展网络的连接。连接应用场景增加后，所需光模块数量自然也会增加，网络规模也会变大，就是这样一个简单逻辑。

投资者：

最后一个问题。公司是行业内少数能够看到较完整需求全貌的企业。关于2027年订单，公司看到的是CSP客户直接提供的总体需求量，还是公司根据自己取得的订单量和份额，反推出整个市场的总体规模？

管理层：

不同客户的情况不一样。

部分客户既会告诉我们其需求总量，也会告诉我们公司取得的份额。还有一些客户采用背靠背的方式，只会告诉我们分配给公司的数量，我们再根据以往在该客户处的大致份额反推其整体需求。不同客户提供的信息量不同，部分客户会向我们提供更多信息。

投资者：

明白了，谢谢管理层。也预祝公司港股上市成功。

管理层：

谢谢。

主持人：

感谢各位投资者的提问和管理层的分享。今天的交流已经非常充分，请问管理层还有没有需要总结或补充的内容？

管理层：

我没有更多观点，只是特别想和大家说，越是在这种时候，越能够通过充分交流看清楚整个行业究竟是否健康，竞争格局究竟是在向好，还是进一步恶化。通过充分沟通，大家可以提升对这个行业的理解和判断。

当市场出现相关传言时，也希望大家主动与公司交流、了解情况。我们很愿意通过电话会议或者其他方式与大家沟通，大家也可以直接联系我们。我们愿意尽可能充分地向大家介绍行业和公司的真实情况，避免市场传言造成误导。

至于目前整体市场行情，大家在情绪上可能比较担忧，甚至出现恐慌，但我认为这些都是暂时的——我坚信这个行业仍然健康，而且正在持续发展，客户的资本开支也具有持续性。谢谢大家这么晚还参加会议。

主持人：

感谢大家参加本次会议，会议到此结束。再见。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

7月28日，Bloom Energy发布2026年第二季度财报并召开电话会议。财报数据全面超出华尔街预期，公司同步大幅上调全年业绩指引，盘后股价一度涨逾10%。

财务数据显示，Bloom Energy第二季度总营收达到创纪录的10.65亿美元，同比增长166%，大幅超出华尔街此前预期的8.26亿美元；非GAAP摊薄后每股收益（EPS）为0.78美元，远超分析师预期的0.41美元。

基于强劲的订单转化，公司将其2026全年营收指引从34亿至38亿美元，大幅上调至39亿至42亿美元；全年调整后营业利润指引更是从年初的4.25亿至4.5亿美元，翻倍上调至8亿至9亿美元。

公司董事长兼CEO KR Sridhar在财报电话会开场便用一组时间线为公司的加速成长定调：

"Bloom用了21年，在2022年才实现第一个10亿美元年收入。之后又用了三年，才把那个收入翻了一番。而现在，我们仅用一年，就要再次翻番——并且我们刚刚完成了第一个10亿美元季度。"

全年指引大幅上调：收入中值指向"年度翻番"

财报中最受市场关注的信号，是公司对2026年全年业绩的大幅上调。

Bloom Energy将全年营收指引从此前的34亿至38亿美元，大幅上调至39亿至42亿美元，中值约40.5亿美元，相当于较2025年全年收入约20亿美元实现翻番。

全年非GAAP摊薄EPS指引从此前的1.85至2.25美元，上调至2.55至2.85美元；非GAAP营业利润指引则从年初的4.25亿至4.50亿美元，大幅跃升至8亿至9亿美元。

CFO Simon Edwards强调，指引的建立基于两层逻辑：一是已签订合同的积压订单转化，二是年内新增订单对预留产能的消化。"需求环境持续强劲，我们既不受产能约束，也不受供应链约束。"

值得注意的是，公司在本次财报中取消了此前曾披露的自由现金流指引，但Edwards解释称这仅是"将正式指引口径对齐"，并用非正式口径给出了安慰：

以当前营业利润中值约8.5亿美元为基础，他预计经营现金流转化率接近100%，暗示全年经营现金流基准约为3.75亿美元以上。本季度经营现金流已达2.26亿美元，自由现金流1.75亿美元，期末持有现金及等价物约27亿美元。

本季度的盈利质量同样值得关注。毛利率为34.3%，同比提升604个基点；产品毛利率37.2%，同比提升291个基点。服务毛利率达到22%，同比提升977个基点，实现连续五个季度保持两位数服务毛利率。

营业利润2.40亿美元，同比增长737%，营业利润率22.5%，同比提升约1536个基点。调整后EBITDA为2.53亿美元，约占营收24%。

Edwards特别点出运营杠杆的结构性特征：

"营收增长了166%，而运营费用仅增长了48%。这背后的机制将会持续。我们的R&D基础和G&A基础设施，面对快速增长的营收几乎是固定的。每新增一吉瓦的交付，额外管理费用接近于零。"

在回应积压订单问题时，CEO Sridhar透露了一个重要信号："我们的积压订单增速比营收增速还快。让我再说一遍——积压订单增速比营收增速还快。"他还特别指出，今年已有数位大客户在此前没有进入年末积压订单统计的情况下，直接完成了当年订单和发货。

降维打击传统电网：“没有电的芯片只是库存”

电话会中，CEO Sridhar最具冲击力的表述，是对公司在AI数据中心市场的定位宣示：

"今天，所有美国主要超大规模云厂商，以及超过十二家美国新兴云厂商、AI实验室和托管数据中心运营商，都已经验证并批准了我们的电力解决方案用于他们的AI工厂。"

他随即将这一成果放入历史坐标："九个月前，我们刚宣布第一个直接超大规模云厂商客户（Oracle），并在55天内为他们的数据中心提供了电力。我们进入商业与工业市场，用了近十年才成为被接受的标准。而在AI数据中心，我们用不到一年就成了标准。"

在回答分析师关于竞争护城河的问题时，Bloom管理层反复强调了一个核心优势：Time to Power（供电速度）。在AI军备竞赛中，算力巨头等不起传统电网动辄数年的扩容周期。

“我们以AI的速度提供电力，并使我们的客户能够成长。这使我们成为至关重要的战略合作伙伴。”Sridhar用极具冲击力的语言描述了当前的痛点：

“Bloom越来越被视为消除AI电力可用性摩擦点的解决方案。没有电的芯片只是库存，而不是智能（Chips without power are inventory, not intelligence）。”

面对部分传统设备供应商炫耀长期订单，Sridhar更是给出了犀利的评价：

“电网运营商给出的时间表长达数年，在这样的时间表下，价值十亿美元的计算集群在仓库里就已经过时了。传统供应商庆祝他们的积压订单延伸到了2029年甚至更远。我们认为四年的积压订单不是奖杯，而是供应受限的供认书（it's a confession of constrained supply）。”

Bloom能够在几个月内交付电力，这构成了其针对传统电网和其他发电形式的降维打击。Sridhar比喻道：“这不是一匹更快的马，这是一辆汽车，这就是为什么这一切正在发生且不可逆转。”对于高管而言，AI数据中心只要提前一个月通电，就能为算力巨头带来数亿美元的额外代币（Token）收入，这是客户愿意为Bloom支付溢价的核心逻辑。

在竞争格局方面，Sridhar被问及与燃气轮机、往复式发动机及其他燃料电池技术的竞争时表示，在数据中心市场，Bloom当前的市场份额"处于非常高的90%以上"。同时他强调：

"目前，没有任何商业供应商能够提供Bloom这样的完整价值主张——800伏直流供电、无过度建设的高可靠性、可在城市内外部署、空气许可更快获批。"

面对未来，AI投资热潮是否会放缓？Sridhar保持了中立但乐观的基调：

“不管中国还是美国的实验室，Token成本会下降，但总使用量会疯狂上升。当这种情况发生时，你需要更多的电力，而不是更少。如果说有什么不同的话，那就是目前对AI电力的预测是被低估了，而不是高估了。”

Bloom Energy二季度财报电话会议全文实录如下（由AI辅助翻译）

会议日期：2026年7月28日

公司名称：Bloom Energy

会议描述：2026年第二季度财报电话会议

来源：Bloom Energy

开场白陈述

主持人：大家好，欢迎参加Bloom Energy 2026年第二季度财报电话会议。请注意，今天的通话正在录音。现在，我将把会议交给Michael Tierney先生主持，请开始。

Michael Tierney，投资者关系副总裁： 谢谢，大家下午好。感谢各位参加Bloom Energy 2026年第二季度财报电话会议。为配合本次电话会议，我们已通过8-K表格向美国证券交易委员会（SEC）提交了2026年第二季度财报新闻稿及补充财务信息，并已将这些材料发布至我们的投资者关系网站，本次通话将全程参考上述内容。在本次电话会议中，无论是在我们事先准备的发言中，还是在回答各位问题时，我们可能会作出前瞻性陈述，这些陈述代表我们对未来事件及未来财务业绩的预期。

这些陈述涵盖公司的业务成果、产品、市场、客户、战略、财务状况、流动性以及2026年全年展望。这些陈述均基于我们的预期、估计和假设作出，属于预测性内容。然而，由于这些陈述涉及未来事件，因此面临大量已知和未知的风险与不确定性，详情请参阅我们向SEC提交的相关文件，包括最新提交的10-K及10-Q表格。我们不承担对今天电话会议中所作前瞻性陈述进行修订的任何义务。在本次电话会议以及2026年第二季度财报新闻稿和补充财务信息中，我们将引用符合GAAP准则的财务指标和非GAAP财务指标。非GAAP财务指标并非依据美国通用会计准则编制，仅作为GAAP财务指标的补充，不能替代或凌驾于依据GAAP编制的财务业绩指标之上。 GAAP与非GAAP财务指标之间的调节说明已包含在上述材料中，可在我们的投资者关系网站上查阅。

今天与我一同参加电话会议的有：公司创始人、董事长兼首席执行官KR Sridhar，以及首席财务官Simon Edwards。KR将首先对公司进展情况进行概述，随后Simon将回顾本季度的财务亮点。在事先准备的发言结束后，我们将留出时间回答各位的提问。

现在，我将把会议交给KR。

KR Sridhar，创始人、董事长兼首席执行官：

大家下午好，感谢各位的参与。Bloom用了21年时间，才在2022年实现了第一个10亿美元的年度营收。此后又用了三年时间，将2022年的营收翻了一番。而现在，我们预计仅用一年时间就能再次将营收翻倍——我们已经实现了首个单季度10亿美元的营收。Bloom Energy的业务正在加速发展。我们正以惊人的速度扩张，同时盈利能力持续提升。

我们已经成功展示了这套灵活商业模式的盈利能力，它正在按照我们当初设计的方式运转。在整个过程中，我们始终兑现对客户的承诺：Bloom不会成为你的瓶颈。我们以AI的速度交付电力，帮助客户实现增长。这使我们成为至关重要的战略合作伙伴，也建立起了客户的忠诚度。需求正在持续叠加增长。新客户到来的速度比以往任何时候都要快。过去，拿下一个大型客户需要耗费我们数年时间，这道"护城河"曾保护着行业的既有玩家。而现在，我们技术的成熟验证，加上市场对高效、清洁、可靠电力日益迫切的需求，使得从首次接触到首次下单的时间大幅缩短。 因为我们能够在同一个财年内完成订单的签订、发货和营收确认。这种需求现在就体现在业绩上，同时也在不断丰富和多元化我们的订单积压。值得注意的是，就在今年，一些原本已有其他解决方案的客户放弃了那些方案，转而选择了Bloom。

客户一旦加入，就会看到我们解决方案的整体经济价值，并持续追加订单。截至今日，我们已签下若干重要客户，这些客户并未计入去年年底我们公布的订单积压中，但我们今年将为他们发货部分系统。这些客户目前正在下达更长期的订单，这导致我们的订单积压增速超过了营收增速。我再重复一遍：订单积压的增速正在超过营收的增速。

Bloom Energy已经成为现场供电领域的行业标准，正如我们去年第三季度财报电话会议上所预测的那样。当时，我们刚刚宣布了第一个直接合作的超大规模云服务商客户——甲骨文（Oracle），并在55天内为其数据中心提供了电力。如今，所有主要的美国超大规模云服务商，以及十余家美国新兴云服务商、AI实验室和托管数据中心运营商，都已验证并批准将我们的供电解决方案用于其AI算力工厂。 我们的商业和工业业务也在持续增长。

我们是医院、工厂、电信运营商、大学校园和零售门店现场供电领域的标准解决方案。但我们在这些垂直行业成为被认可的解决方案，花了将近十年时间。相比之下，在AI数据中心领域，我们在不到一年的时间里就已成为行业标准。 我创立Bloom，源于一个坚定的信念：现场供电对于为世界提供能源、推动数字化转型至关重要。我们构建这家公司的目标，就是提供最优质的现场供电解决方案，为客户消除一切阻力。

我们的解决方案清洁、可靠、快速、经济实惠。客户无需在这些特性之间做出取舍或妥协。 随着时间推移，我们正在不断减少阻力，将逆风转化为顺风。让我们花一点时间来探讨四个阻力点：资本、社区、许可审批和速度。

先说资本。一个世纪以来，发电厂和电网的成本被分摊给数以百万计的用电用户，并在数十年间逐步摊销。新增用电需求只需接入现有的富余容量，每月支付账单即可。

但如今，电网的富余容量已经耗尽。 新增数据中心负荷意味着需要新建基础设施，涉及大量资本投入、漫长的建设周期，而且普通用电用户不会为企业客户的容量需求买单或提供补贴。对这些客户而言，更快速、更经济、更可预期的路径是建立孤岛式现场供电系统。但这一方案要么需要大多数终端客户所不具备的资本预算，要么需要通过购电协议（PPA）引入融资合作伙伴——而在融资方、开发商、运营商、设备制造商和终端用户之间逐一谈判定制条款，既复杂又耗时。

因此，我们通过强大的金融合作伙伴为客户提供项目资本，从而消除这一阻力。 布鲁克菲尔德（Brookfield）是这一融资框架的核心支柱。去年秋天，我们建立了这一合作关系，初始规模为50亿美元。九个月后，也就是今年六月，布鲁克菲尔德将其承诺金额扩大了五倍，达到250亿美元。 这是全球规模最大、经验最丰富的基础设施投资机构之一，他们评估了我们的技术、交付记录和项目管道，以50亿美元支持我们，见证了我们的执行能力后，又将支持力度扩大了500%。如此量级和质量的资本，不会跟着意向书、备忘录或新闻稿走，它跟着业绩、满意的客户和坚实可融资的订单走。 布鲁克菲尔德并非唯一一家。本季度，曾为Bloom项目提供过融资的工业发展基金（Industrial Development Funding）与橡树资本（Oaktree）、三菱日联金融集团（MUFG Bank）和摩根士丹利（Morgan Stanley）联合，共同为Bloom项目提供融资，累计承诺金额达到26亿美元，还有更多融资合作伙伴正在等待入场。 吉瓦级的需求需要吉瓦级的资本，我们提前做好了安排。

下一个阻力点：社区。社区已经意识到他们无法与燃烧型设备为邻。然而，他们也已经意识到，他们完全可以接受Bloom Energy服务器安置在附近——没有燃烧，与燃气轮机和发动机相比空气污染可以忽略不计，用水量极少，外观美观，运行噪音比空调设备还要低。 没有任何建设项目能够完全免疫"邻避效应"（NIMBY），但社区对Bloom持欢迎态度，这正在成为我们真正的竞争优势。我们的客户在使用我们技术时，获得空气排放许可的速度比使用燃烧型替代方案更快。而许可审批每节省一个月，就意味着距离电力可用提前一个月，这也引出了我们的下一个话题——速度。

因为电力到位的时间，本质上就是算力产生收入的时间。 Bloom越来越被视为消除AI领域电力可用性这一阻力点的解决方案。没有电力的芯片只是库存，而不是智能。 电网运营商给出的时间表动辄以年计算，而在这段时间里，价值数十亿美元的算力集群可能在仓库里就已经过时。传统供应商以订单积压延伸至2029年及以后为荣。我们认为，四年的订单积压不是一座奖杯，而是产能受限的一份坦白。 相比之下，Bloom能够满足客户的时间紧迫需求，在数月内完成电力交付。

今年年初以来，我们一直在持续以"完全复制"的增量方式扩大美国制造产能，并将在已承诺订单的前提下继续这样做。我们的速度之所以可靠，是因为我们有意识地构建了一条具备韧性的供应链，使用广泛可获取的材料，每个关键投入都在多个国家拥有多家经过认证的供应商。 在产能爬坡之前备有库存，合作关系历经二十年打磨。没有任何单一供应商，也没有任何单一国家能够左右我们的命运。我们供应链的每个环节都已准备好随我们的增长而扩展。

当商业价值以AI算力的月份来衡量时，最快速、最可靠的电力交付路径就是赢家。我们走在这条路上，没有任何对手能够接近。

这一切都不是偶然。多年前，我们就将规模化能力内嵌到我们的商业模式中，原因很简单：如果我们对现场供电市场需求的判断是正确的，公司就必须具备快速扩张的能力。 现在，你们正在看到这一切在实践中得到印证。

资本、社区、许可审批、速度——消除这四大阻力，市场便会给出它的裁决：首选供应商。 我选择这几个字是经过深思熟虑的，因为客户是在主动做出选择。已经订购了燃气轮机和往复式发动机的客户取消了那些订单，转而选择Bloom——就在本季度发生了。现有客户带着扩张需求再次找到我们，全球最大的基础设施投资机构正在大规模承销我们的部署项目。我们是客户、社区和资本的可信赖伙伴。

市场已经注意到了这一切。客户现在在其开发流程的后期找到我们，要求Bloom作为主要的现场供电解决方案介入。切入点各有不同，但结果始终如一。一旦他们看到我们的能力、我们的执行力，以及我们在整个使用周期内所创造的总体价值，对话就会从单个项目扩展到整个项目组合。

因此，我要非常明确地说：Bloom Energy不依赖于单一客户或单一项目。我们拥有多个客户和多个项目，覆盖开发的每个阶段。 而且，由于我们采用"完全复制"的乐高积木式服务器，可以在不同站点之间无缝迁移部署——与定制化的传统设备不同，组合中的每个项目都是可互换的。 多元化、可互换性和灵活性使我们能够在瞬息万变的AI格局中灵活应对。因此，我们对2026年及以后的增长轨迹有着清晰的能见度和坚定的信心。

最后，让我谈谈我们如何经营这家公司，因为我知道大家心里在想什么：AI投资是否会继续以这种惊人的速度增长？ 与客户的深入接触让我们相信，投资的步伐不仅会持续，还会进一步加速。但我并不能百分之百确定，我也不会假装确定来糊弄大家。

亨利·福特无法控制美国人是否想要开车，他能控制的是T型车的成本、质量和供应。与福特一样，我们专注于管理我们能够掌控的事情。 在其他受益于这波建设热潮的企业只谈涨价的时候，我们每年都在持续降低成本。 我们持续创新，以更好地服务客户，并兑现我们做出的每一个承诺。

我们正在同时享受TAM（总可寻址市场）快速增长和市场份额不断提升的双重顺风，我们很感激能够满足市场的需求。 与此同时，我们正在通过赢得客户和社区的信任，构建持久的竞争优势。

说完这些，让我把话筒交给Simon，请他带大家深入了解具体数据。Q&A环节我会再回来。Simon？

Simon Edwards，首席财务官：

谢谢你，KR。大家下午好。这是我担任Bloom首席财务官以来的第二次财报电话会议，也是我第一次带着一个完整季度的业绩来和大家见面。四月份，我告诉过大家我为什么加入Bloom——对这一使命的信念、电力领域正在发生的架构性变革、团队的高质量，以及帮助打造一家跨越时代的公司的机会。入职三个月后，这种信念只增不减。当前的需求环境非常强劲，我们既不受产能制约，也不受供应链瓶颈限制。运营纪律是真实存在的。

工厂每周都在进步，降本增效在这里是一种日常节奏，而不是一个短期项目。在财务方面，我们有坚实的基础，我的重点是扩展我们的系统和流程，以跟上我们快速增长的步伐。在进入业绩之前，让我回到KR提到的布鲁克菲尔德（Brookfield）公告——这是我们战略合作伙伴关系的五倍扩展，布鲁克菲尔德将其为AI基础设施融资Bloom能源项目的框架大幅提升。

来自全球最大基础设施投资机构之一的如此规模的承诺，本身就意义重大。这也是理解我们收入模式的最佳切入点，因为如果不了解背后的商业模式，就无法真正理解这一合作关系的价值所在。鉴于我们的股东群体在过去一年中已大幅增长，让我花一分钟时间介绍一下Bloom的交易是如何运作的。每一笔Bloom的交易都从与最终客户签订合同开始，也就是实际使用电力的那一方。 该合同有两种基本形式：要么客户直接购买设备，即资本性支出销售；要么客户签订电力或容量合同，但不拥有设备所有权。

正如我们的10-K年报所描述的，第二种形式有几种变体：按千瓦时计价的购电协议、容量协议，或按已安装容量计价的设备租赁。从经济角度来看，它们的运作方式是相同的——客户选择分期付款，而不是拥有资产。无论哪种情况，每份合同都有明确承诺的商业运营日期。由于大多数客户选择分期付款而非直接购买，我们会引入一个融资方——比如布鲁克菲尔德这样的机构，由其从Bloom购买能源服务，持有资产，并根据我们签订的合同向最终客户提供服务。因此，当你在我们的文件中看到"客户"这个词时，它可能指两方中的任何一方：从我们这里购买并出现在我们收入和集中度披露中的融资方，或者是其需求催生了这笔交易的最终客户。

最近宣布的IDF合作就是这一模式的另一个实际案例，它也是本季度的重要贡献者。从机制上讲，这是我们的标准结构——已签署购电协议，IBF作为独立第三方，以现金条款购买能源服务，并对应明确的站点和交付计划。

这一模式有一个值得理解的特点，尤其是对于新投资者而言：大型园区的交付是不均匀的。 在任何给定季度，一到两个客户可能主导我们的收入，而随着不同项目进入各自的交付窗口，客户构成也会轮换。单个季度的收入看起来可能高度集中，但这种集中反映的是交付时间节点，而非我们积压订单的构成。我们的积压订单涵盖多家超大规模云服务商、新兴云服务商、数据中心托管服务商以及商业和工业运营商。我们的合同也有与交易规模相匹配的付款保障机制。

现在来说说业绩。提醒一下，我将重点介绍非GAAP调整后的指标。完整的GAAP与非GAAP调整对照表已包含在新闻稿和我们投资者关系网站上的补充材料中。

营收为10.65亿美元，同比增长166%，环比增长42%。 这是Bloom又一个创纪录的季度，也是我们首次单季度营收突破10亿美元，反映出数据中心交付的加速以及将已签需求转化为营收的严格执行能力。产品营收为9.35亿美元，同比增长215%，环比增长43%，占本季度总营收的近90%。 毛利率为34.3%，同比提升604个基点。这一改善反映了有利的业务组合以及产品和服务两个板块毛利率的共同扩张。产品毛利率为37.2%，环比提升193个基点，较2025年第二季度提升291个基点。

关于定价，我们提供的是价值，而非商品化的千瓦时。我们的客户支付的是快速获得电力的能力，以及这一解决方案所能实现的功能——无论是跟随AI园区的负载曲线，还是为碳捕获做好准备。我们的定价正是反映了这一点。在成本方面，我们持续推动产品成本在材料、人工和管理费用方面的下降，同时还在扩大产能、增添新能力。

服务毛利率为22%，同比提升977个基点，这也是我们连续第五个季度实现两位数的服务利润率。服务收入在扣除保障成本后快速确认，而服务成本则在预订时计入。因此，机队维护的时间安排——尤其是电堆更换——会使毛利率在各季度之间有所波动。撇开这种时间差异，服务利润率已稳定在20%以上，这得益于机队性能提升、电堆使用寿命延长以及规模效应。我们相信这一水平将长期维持。

综合毛利率将随各季度交付项目的定价组合而波动。在成本优化与加快交付之间做出有意为之的权衡——当客户的"快速获电"价值高于增量成本时，我们会优先满足客户，而我刚才描述的服务时间安排也是如此。综合来看，我们对全年约34%的毛利率展望仍然充满信心，这一目标是我们上个季度上调的。

运营利润为2.4亿美元，同比增长737%，运营利润率为22.5%，扩张约1536个基点。 调整后EBITDA为2.53亿美元，约占营收的24%。非GAAP摊薄后每股收益为0.78美元，GAAP摊薄后每股收益为0.62美元。盈利能力的提升既反映了更高的销量，也体现了业务规模扩大带来的显著运营杠杆效应。

值得关注的是，这些数字中的运营杠杆是结构性的，而非单季度效应。 营收增长了166%，而运营费用仅增长了48%。这背后的机制应该会持续下去。杠杆效应来自于我们构建成本结构的方式。我们的研发基础和行政管理基础设施在很大程度上是固定成本，而营收基础正在快速增长。因此，每增加一吉瓦的交付量，几乎不会带来额外的管理费用。我们管理支持职能的方式与管理工厂的方式相同——在销售与行政、服务运营和供应链中广泛运用自动化和数据分析。因此，这些职能随技术而增长，而非随人员扩张。我们将持续在全业务范围内投资，包括行政管理和研发，但我们预计运营费用的增速将持续远低于营收增速，这将推动运营利润率持续扩张。

经营活动现金流为2.26亿美元，较去年同期增加4.395亿美元，这得益于盈利能力的提升和良好的营运资本表现。自由现金流为1.75亿美元，季末现金余额为27亿美元。 在以当前速度实现营收高速增长的同时产生如此可观的经营现金流，真正体现了底层业务的强劲实力以及团队对营运资本的严格管控。

现在来谈谈业绩指引。凭借我们年初至今的强劲表现，以及我们对下半年的高度可见性和信心，我们将全年营收展望上调至39亿至42亿美元。 按中值计算，这意味着相较于2025年略超20亿美元的营收，实现约100%的增长。我们的展望是自下而上、分两层构建的：基础层是积压订单的转化——即已签署的承诺，按照客户站点准备就绪日期进行交付；第二层是年内新增订单。我们有意为"快速获电"客户预留制造产能，这些客户急需在短期内获得电力，我们预计将以与近期经验一致的速率完成预订并转化为产能。

在毛利率方面，我们维持全年非GAAP毛利率约34%的目标不变。 我也借此机会说明我们经营业务的一个原则：当我们必须在某个季度保住一个百分点的利润率，与加快向一个将与我们长期合作的客户交付订单之间做出选择时，我们会优先考虑客户以及这段关系的长期战略价值。"快速获电"是我们的客户目前最看重的，我们将持续兑现这一承诺。从全年来看，这种经营原则与我们所指引的利润率水平完全一致。

在运营利润方面，我们将全年非GAAP运营利润展望上调至8亿至9亿美元。 按更新后的营收中值计算，这意味着运营利润率约为21%。这相较于年初设定的4.25亿至4.5亿美元运营利润指引（中值对应14%的利润率）是一个实质性的提升。这正是我此前描述的运营杠杆效应直接在模型中体现出来。全年非GAAP摊薄后每股收益展望现更新为2.55至2.85美元。

最后，关于如何解读我们的指引，说几句话。AI业务的需求不遵循传统的销售周期。 如今，我们看到需求，我们接下订单，当客户准备好了，我们发货。因此，我们展望的水平和形态来自于相同的输入——已签署的承诺及其时间表、我们的产能以及我们的"快速获电"项目储备。曾经的季节性，现在只是基于客户准备就绪情况的交付时间节点而已。

总而言之，这是一个里程碑式的季度。我们首次单季度营收突破10亿美元，实现了创纪录的盈利能力，产生了强劲的现金流，并上调了全年展望。 我们在持续走强的需求环境中严格执行、有序推进。说到这里，主持人，我们现在准备好接受提问了。

问答环节

主持人：谢谢。女士们、先生们，现在我们开始提问环节。我们的第一个问题来自摩根大通的Mark Strouse。

Mark Strouse，分析师： 好的，下午好。非常感谢你们接受我们的提问。KR，我想回到你之前提到的那句话——所有主要的美国超大规模云服务商，以及超过十几家其他运营商，现在已经——不好意思——已经验证并批准使用你们的技术。你能否多说一点，其中有多少家目前正在积极使用你们的技术？又有多少家是处于你们的积压订单或近期管道中？然后我还有一个简短的后续问题。谢谢。

KR Sridhar，创始人、董事长兼首席执行官： Mark，你非常清楚，我们让客户自己来谈他们的部署情况以及他们的业务。我能告诉你的是，你提到的三类情况的组合：已经在使用我们技术的客户、已经下了订单且我们已经向其发货、电力即将交付并正在建设中的客户，以及已经与我们签署了明确协议的客户——他们都属于这个范畴。 我们不会把这些分开来说，但确实如你所指出的，涵盖了所有主要的美国超大规模云服务商，以及超过十几家新兴云服务商（neocloud）和围绕其构建的生态系统，包括托管合作伙伴。这些都是真实的。我们不会细分。但是，让我们停下来想一想。九个月前，我们宣布了第一个直接合作的超大规模云服务商客户，并表示我们希望进入这个市场，像我们在商业和工业（C&I）领域所做的那样，成为行业标准。 我们之前在商业和工业领域花了10年才做到这一点。而我可以告诉你，我从没想过在九个月内我们就能成为行业标准。这充分说明了我们在整个行业中的价值主张——这不是一匹更快的马，这是一辆汽车。这就是为什么这一切正在发生，而且这是不可逆转的。 谢谢。

Mark Strouse，分析师： 好的，非常有帮助。如果我可以再追问一个问题。我知道回顾上次电话会议，你们不想再对产能发表具体评论。但也许相对于上次电话会议而言——考虑到你今天多次提到事情正在加速——是否可以合理地认为，你们规划的产能时间表或产能规模也在相应加速？

KR Sridhar，创始人、董事长兼首席执行官： 是的。我们是这样做产能规划的：根据我们的商业管道和商业订单，我们非常清楚客户何时需要产品，以及他们何时准备好启动设备。 正如你所清楚了解的，无论你读谁的报告，2027年将有大约30到40吉瓦的新增人工智能数据中心产能投入使用。 这些项目处于不同的开发阶段，全部都是全新建设的（greenfield）。我们有一套非常复杂的算法，用来判断这些项目中有多少会在何时落地。 幸运的是，与其他所有人不同，我们的设备是可互换的（fungible）。当它们在卡车上运输时，如果需要，我们可以将其重新调配到不同的站点。我们的系统就是这么灵活。 基于此，我们可以预测我们的产能需求，从而确保我们永远不会成为客户的瓶颈。 我可以告诉你，就我们今天的情况而言，我们有信心兑现这一承诺——无论是针对订单簿中的所有订单，还是我们预见到的未来需求。 就这些。我们对产能的评论到此为止。就目前来看，产能不会成为我们的制约因素。 谢谢。

主持人：下一个问题来自RBC资本市场的Chris Dendrinos。

Christopher Dendrinos，分析师： 好的，谢谢，并祝贺贵公司取得了强劲的季度业绩。我想问一下关于供应链的问题。我想了解的是，当你们与超大规模云计算公司进行对话时，他们在问你们什么？你们又是如何回应他们，来让他们相信你们不会成为按时交付的瓶颈？谢谢。

KR Sridhar，创始人、董事长兼首席执行官： 这是一个非常好的问题。你提出了一个非常重要的点。这些都是极其成熟的消费者和客户。他们所进行的尽职调查，不仅仅是关于我们的产品，不仅仅是关于我们的性能，也不仅仅是关于我们的经济价值主张。 他们想了解我们目前已承诺订单的情况，以及我们在可以陆续启动的新订单方面的进展。

而且，如果你和他们大多数人交谈，你会发现他们不只是在签署一笔单一的交易。他们是在与我们签约，着眼于未来。他们希望成为我们未来的战略合作伙伴。 他们希望了解——他们会以保密的方式与我们分享他们的产能扩张计划，并询问我们能否满足这些需求。我们必须在保密协议（NDA）框架下，非常详细地与他们逐一说明，并让他们相信我们有能力实现规模化扩张。这就是我们获得认可的时刻。 所以回到之前那个关于"这些认可意味着什么"的问题，这就是我们所经历的过程。这是一个相当严格的过程，与每一位客户都是如此。

Christopher Dendrinos，分析师： 明白了。那我想问，与IDF和Brookfield合作时，你们是否也经历了同样的流程？另外，关于Brookfield这个话题，你们将该合作扩大了200亿美元。我们应该如何理解执行这一计划的时间节奏？你们是否有一个预期的时间窗口，来完成这200亿美元的交易？谢谢。

KR Sridhar，创始人、董事长兼首席执行官： 当然。这是一个很好的两部分问题，你把它们塞进了一个问题里——不过我很乐意两个都回答，它们都非常切题。

第一部分，归根结底，金融客户会取得我们设备的所有权。当他们取得设备所有权时，他们关心的不仅仅是能否将其投入使用，还在于设备在整个使用周期内能否持续稳定地运行并实现交付。

因此，他们会对我们的履约能力、可用性，以及我们能否在他们财务模型所设定的时间周期内维护好这些设备——从而让他们真正获得回报——进行额外层次的深入审查。所以这是他们在尽职调查中额外增加的两个层次，同时他们也会经历我们之前讨论过的其他流程。即便在当今这个世界，200亿美元也是一笔巨额资金。

所以很显然，他们会与我们深入地走完这整个流程。另外，请记住，他们并不是一开始就直接投入这么多。他们先投入了50亿美元，观察我们的表现，观察我们的能力，观察我们的执行情况，并与我们的多位客户进行了交流——其中最老的客户与我们的合作已超过15年——以了解我们的表现以及他们的满意程度。客户的满意度是绝对不可或缺的。

正是凭借这一切，他们才选择继续投资。至于时间节奏，可以把它想象成一个金融货架，这个货架现在已经摆好了，货架被用完的速度将取决于这些资金的实际使用进度。 我想再次说，这与我们在不到九个月的时间内成为AI领域标准的历程非常相似。九个月前，当他们投入50亿美元时，我不会预测到我们会这么快就回来寻求下一个200亿美元。这恰恰说明了AI领域以及我们自身业务加速发展的步伐。 谢谢。

主持人：来自摩根士丹利的David Arcaro提出下一个问题。

David Arcaro，分析师： 哦，非常感谢。感谢您回答我的问题。最近有几个大型项目在项目开发方面遇到了一些挑战，引发了媒体关注。我想请问您能否描述一下贵公司在项目延误方面的财务风险敞口、通常合同中有哪些保护条款，以及您可能与客户共同探讨的替代方案？

KR Sridhar，创始人、董事长兼首席执行官： 是的，感谢这个问题。我们通常不对具体项目发表评论，这一点大家都知道。但我退一步来思考我们的合同结构方式。我们的合同以主服务协议为框架，鉴于我们设备"完全复制"的特性，我们在将设备部署到不同客户项目方面具有很强的灵活性。 在此基础上，我们的合同中有强有力的保护条款。从财务角度来看，我们同样需要这些保护。因此，当您考虑这些合同的运作方式时，如果发生任何项目延误，终端客户可以将该设备重新部署到其他项目，但最终，融资方有义务接收来自Bloom的设备交付。

Simon Edwards，首席财务官： 还有一点非常重要，在谈到项目问题时需要特别说明，因为这肯定是大家关心的。我们可以告诉大家，当我们给出指引并上调2026年收入指引时，该指引并不依赖于任何单一项目。 我们有一套复杂的算法，我们预计某些项目会推迟，某些项目会按时落地，某些项目会突然冒出来，并在当年消化吸收，正如我们在发言稿中所描述的那样。

所以在制定指引时，我们已将所有这些因素考虑在内。建设项目嘛，只要建设项目存在，我相信就会有延误，好吧？我不是历史学家，但这是我的预期。我们应该将延误因素纳入考量，但这不会影响我们的收入指引，因为我们有一套复杂的算法来处理全年的情况。因此，我们的2026年指引不会对任何单一项目产生依赖。

David Arcaro，分析师： 明白了，感谢两位提供的额外信息，很有帮助。KR，我也很感谢您对供应链方面的补充说明以及您表现出的信心。我想请问您能否谈谈贵公司对钪（Scandium）的获取情况，这个话题最近受到了很多关注。您能否描述一下贵公司对钪的使用情况、您认为市场上有多少可用供应量和库存储备等？

KR Sridhar，创始人、董事长兼首席执行官： 我们已经就这一话题发布了详细的博客文章，并提交了8-K文件。作为投资者，有三个要点需要了解：第一，地球上存在足够多的钪，可以经济可行地回收，足以为整个地球提供能源——这是地球上实际存在的资源量。第二，基于我们目前的工作进展，我们对25吉瓦级别的部署规模拥有清晰的可见度。第三，我们不依赖中国。 这些是我们所做的声明，也是我们所要说的全部内容。其他一切均属公司专有信息。下一个问题。

主持人：下一个问题来自Evercore ISI的Nick Amicucci。

Nicholas Amicucci，分析师： 嘿，大家好，你们怎么样？Simon，抱歉，我要让你稍微"烤一烤"。我就是好奇，显然第二季度业绩强劲，指引也大幅上调，但自由现金流指引却被撤掉了。我只是想了解一下背景，同时考虑到你们资产负债表上有27亿美元的现金，想聊聊资本配置方面的思路？

Simon Edwards，首席财务官： 是的。嘿，Nick，谢谢你的提问。先来统一一下背景。公司历来会在补充演示材料中包含一些并非正式指引的指标。所以我们现在只是将演示内容与我们真正提供指引的部分对齐了。但回到你关于现金的问题，我认为这个问题很关键，我们看到从营业收入到自由现金流有非常强劲的转化。

你想想我们年初的情况，营业收入指引中值是4.5亿美元，对应2亿美元的经营活动现金流，后来我们上调到6.75亿美元，现在中值已经达到8.5亿美元。相比我们之前的营业收入指引，大约上调了1.75亿美元，而我们认为这1.75亿美元会100%转化为经营活动现金流。 所以你可以把3.75亿美元以上作为我们新的基准线。当然，正如你所知，我们不会在财报发布中提供正式指引，但我只是想确保你能放心，我们确实看到了强劲的现金转化。

Nicholas Amicucci，分析师： 是的，明白了，明白了。这非常说得通。然后，当我们思考这种长期的AI需求，以及为什么现在每家超大规模云服务商的资本支出都如此之高，同时又在想实际回报究竟会在哪里产生。当我们思考这些问题，再结合你们的订单积压以及你们正在进行的对话，KR，你们是否已经开始有关于推理（inference reasoning）方面的对话，还是目前主要还是集中在AI训练上尽快获得电力供应？

KR Sridhar，创始人、董事长兼首席执行官： 是的，两者都有，绝对是两者都有。首先，快速获得电力供应（time to power）极其重要，这是第一位的。 我想用一种稍微不同的方式来解释"快速获得电力供应"的概念，因为对于许多将公用事业公司和Bloom Power一起研究的分析师，以及我们的一些投资者来说，这一点非常重要。一个负责数据中心所有财务事项的全栈AI服务提供商，一个1吉瓦的数据中心，在单独一年内，根据AI客户的性质不同，每年可以产生120亿到240亿美元的收入。

如果你能在一个月内为他们提供电力，这就是关键所在，那么这相当于他们原本不会拥有的10亿美元收入，而这些收入对应的毛利率是40%到50%，净利率是20%到25%。 在明年需要部署的350到400吉瓦中，你猜猜有多少项目会因为电力供应商无法按时提供电力而被延误？我们就是解决"快速获得电力"问题的最佳去处。 如果我们能做到这一点，你甚至不需要去做那些数学计算。这就是为什么"快速获得电力"对大型数据中心如此重要。

现在，随着推理需求的到来，如果这个国家的输配电基础设施在输电方面已经遇到困难，就好比修建高速公路已经很难，那么你可以想象升级配电网络（也就是地面街道）会有多难。而推理所需的电力恰恰需要在这些地方提供。Bloom非常适合做这件事。你不可能在曼哈顿中心放一台燃气轮机。 所以我们认为这两个机会对我们来说都极为强劲，不是这个季度，不是下个季度，而是未来多年。谢谢。

主持人：下一个问题来自Baird的Ben Kallo。

Ben Kallo（分析师）： 嘿，感谢你们回答我的问题。我有两个问题。也许我不知道你们是否会考虑竞争对手以及市场供需曲线的问题。但如果你们有考虑的话，能否谈谈我们目前整体上新增产能的情况，无论是往复式发动机、联合循环燃气轮机还是其他技术，与你们自身的决策过程相比，我们处于什么位置？然后我还有一个后续问题，属于更宏观层面的。

KR Sridhar（创始人、董事长兼首席执行官）： 你看，我认为考虑到目前巨大的供需缺口，在未来几年内，每一种能够快速提供电力的技术都会有它的用武之地。 先从这一点说起。所以如果发动机制造商、涡轮机制造商扩大产能，市场就会有需求。如果Bloom扩大产能，市场同样会有需求。

Ben Kallo（分析师）： 好的。

KR Sridhar（创始人、董事长兼首席执行官）： 但让我们往前展望一下，从竞争角度思考，假设某个客户需要在涡轮机、发动机和燃料电池之间做出选择，好吧？首先，最重要的不是LCOE（平准化能源成本），那对于现场供电来说根本是个荒谬的衡量标准，真正重要的是每个token的总成本，也就是token收入所对应的总电力成本。 Bloom能够提供800伏直流电的能力，Bloom在无需过度建设的情况下保障可靠性的能力，Bloom因为不污染空气而能够在城市内外任意选址的能力，以及Bloom获得许可证的能力——这些，其他竞争对手都做不到。如今市场上没有任何一家商业供应商能够提供这样完整的价值主张，除了Bloom。 所以，Ben，我们的做法是——我们不执着于盯着竞争对手，我们执着于关注客户。 好的。

Ben Kallo（分析师）： 谢谢，KR。关于商品化模型或者中国开源模型，我觉得很多人对此感到担忧或不确定，你能否谈谈，你是否认为这两者对你们来说是机遇还是未来的威胁？

KR Sridhar（创始人、董事长兼首席执行官）： 你看，不管是中国的，还是美国的实验室，这都无所谓。作为一个技术乐观主义者，我认为这是必然的——token的成本会降低，token的效率会提升，token能够完成的任务会越来越多。 成本会越来越低，token的效率会大幅提升，token在提升生产力方面的能力会持续增长。这些都会发生。这意味着单个token的价格会下降，但token的总使用量将会爆炸式增长，因为这就是杰文斯悖论（Jevons Paradox）。 当这种情况发生时，你需要的是更多的电力，而不是更少。所以，如果说有什么影响的话，这只会加速发展。我们现在对AI的所有预测，都是低估，而不是高估。

Ben Kallo（分析师）： 谢谢。

主持人：接下来，为了节省时间，我们将切换为每人只提一个问题。下一个问题来自瑞银集团的Manav Gupta。

Manav Gupta（分析师）： 嗨，KR。您在一年前开始创建这家公司的时候，您对产品有一个愿景。显然，您已经走了很长一段路。我想了解的是，在接下来的三到四年里，这个产品的愿景是什么？回到您之前提到的关于亨利·福特的那段话，您能控制的那些方面——您认为这个产品在未来三到四年会朝哪个方向发展？

KR Sridhar（创始人、董事长兼首席执行官）： 我觉得这一点非常清晰。想象一下，我们的现场供电，直流电（DC）将成为主要的电力来源——无论是数据中心，还是其他任何场景，无论是电动汽车的车队充电，还是大型公寓楼和为住宅区建设的微电网，直流电是世界未来的主要发展方向。

所以，直流电被发电出来，同时能够利用热能来实现供暖和制冷两个功能。

在此基础之上，脱碳在我看来将变得极其重要。而Bloom（博隆能源）在碳捕获方面的能力比任何人都强。所以我们将专注于如何提供一套综合解决方案——燃料利用率达到90%以上的综合效率，不污染空气，不消耗水资源。客户用来为大型数据中心供电的那套方案，与为你家附近的商店供电、为你附近的推理数据中心供电，是同一套方案、同一种技术。

这就是我们的愿景。我们希望它像一个家用电器一样，插上就能用电。这就是我们前进的方向。

主持人：接下来，来自瑞穗证券的Maheep Mandloi提出下一个问题。

Maheep Mandloi，分析师： 嗨，感谢回答问题。我有一个关于未来几年产能扩张的问题。我们从行业内其他制造商那里听到的一个普遍现象，就是资本支出估算出现了通货膨胀的问题。我很好奇您对此的看法，我知道贵公司的制造设备有所不同。那么，随着您将产能从2吉瓦扩展到更高水平，我们应该如何看待这个问题？谢谢。

KR Sridhar，创始人、董事长兼首席执行官： 哦，非常感谢您提出这个问题，因为这正是我们的一个重要差异化优势，对吧？我们工厂的投资回报周期只需要几个月。 好的。我们不是来自旧时代的。好的。我们不是那种工业时代的电力公司。 我们依托的是那些推动消费电子产品和半导体器件不断进步的技术——这些技术让产品以更大的数量、更低的价格提供给全球每一个人，同时创造出更大的价值。

这就是我们正在采用的模式，也是我们将要坚持的模式。 所以让其他人去应对他们自己面临的问题吧。从我们的角度来看，我们扩大产能的投资回报周期只需要几个月，只要市场需求存在，我们就会持续增加产能。 谢谢。

主持人： 下一个问题来自Bernstein的Sunaina Ocalan。

Sunaina Pai Ocalan，分析师： 嗨，团队，感谢你们接受我的提问。我想问一下关于竞争格局的问题，也是对本次电话会议上所提到的评论以及我前面那位提问者问题的一个跟进。我觉得你们说的很有道理——现场供电的Bloom解决方案不需要变压器，不需要消耗水，这是一个更优越的解决方案，这一点很清晰，也很合理。

那么，对于未来12个月、24个月乃至36个月，在那些针对同样数据中心市场的其他燃料电池方案上，你们是如何看待市场份额的？比如，我被问到了关于熔融碳酸盐燃料电池的问题。如果你们能就市场份额方面提供一些看法，那就太好了。

KR Sridhar，创始人、董事长兼首席执行官： 听着，关于他们能安装多少兆瓦、多少吉瓦，那应该由他们自己来告诉你，这不是我们来评论的事情。就目前数据中心领域而言，我认为我们的市场份额处于非常高的90%以上。 如果有人想要进入这个市场，认为他们可以和我们竞争，竞争是一件非常好的事情。竞争让我们更有饥饿感，竞争让我们跑得更快，竞争让我们保持危机感，而我们将在竞争中茁壮成长。 所以，我欢迎来自任何人、所有人的竞争。非常感谢。

主持人：下一个问题来自Oppenheimer的Colin Rusch。

Colin Rusch，分析师： 非常感谢。我想深入了解一下数据中心业务以及您所提到的快速供电优势。能否谈谈您在定价策略和平台目标利润率方面的思路演变？同时也让我们了解一下，在您承接的项目中，有多少是替代了原本规划用于这些站点的其他技术？

KR Sridhar，创始人、董事长兼首席执行官： 听着，我们并不以度电成本（LCOE）的电价来考量问题，因为我们不是一家公用事业公司。我们是客户的战略合作伙伴，我们为他们创造价值。基于这种价值，他们应该乐于向我们购买，也应该乐于让我们从中获取相应的回报。所以对我们来说，这不仅仅是每度电多少美分的故事，而是关于我们为他们带来的附加价值，是关于我们所提供的整体解决方案。

对我们而言，通过创造价值来提升利润率至关重要。你们看，当我们兴奋地谈论增长的时候，往往忽略了公司内部正在发生的一件极其重要的事情。我记得七年前，你们大多数人——同样是这些分析师——唯一担心的就是我们的服务亏损，那是你们唯一在意的事。而我们一直告诉你们，技术产品会越来越成熟，你们会看到我们达到我们所承诺的20%毛利率。

这个季度，我们刚刚公布了22%的毛利率。我想借此机会，向那些为实现这一数字而夜以继日努力工作的团队致以最诚挚的敬意。想想看，八年前我们上市时，毛利率是负21%；而这个季度是正22%，服务利润率整整提升了43个百分点。

现在让我再强调一点。服务利润率是一个财务指标，但这个词的第一个字是"服务"。我们在服务谁？我们在服务我们的客户。归根结底，客户满意才是最重要的。所以我们不仅仅是在实现那个财务指标。如果你看2025年的数据，我们所获得的订单中，80%来自于多次重复下单的客户。这比任何其他数据都更能说明我们的客户有多满意。所以我为这一成就感到非常、非常自豪。

我真心相信——我就用这句话来收尾——我真心相信，业务中的服务部分、服务收入以及相应的利润率，是推动我们企业价值的重要驱动力，更重要的是，这体现了我们以正确的方式服务客户。我为那支团队感到无比骄傲，我要向他们致以最高的赞誉。

如果你把我刚才说的这些结合起来——看看我们的积压订单、市场需求、我们如何完美契合未来数字化世界的需求（而不像以往的技术那样）；看看我们团队的执行力；再把这一切综合起来，去感受我们在所服务的社区和企业中正在建立的信任——我有太多值得感恩的事情，也对这支出色的Bloom团队充满感激，他们完成了一项了不起的工作。谢谢大家。

操作员： 女士们、先生们，今天的电话会议到此结束。感谢大家的参与，您现在可以挂断电话了。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

美东时间7月28日，希捷科技交出一份超预期的财报：公司季度营收超预期增近50%、毛利率大幅跃升突破50%。

随后在电话会上，公司管理层明确表示2027财年增速将超越2026财年，全年每季度营收和利润率均将环比提升；近线EB需求已锁定至2028年，客户规划延伸至2029年的意愿持续增强，CEO直言“客户在用更高价格抢额外产能”。

当天美股盘中，费城半导体指数跌4.5%，DRAM存储ETF暴跌近9%，美光一度跌超12%，整个存储板块哀鸿遍野。希捷盘前也跌了8.5%，但财报和电话会之后，公司盘后股价迅速逆转一度涨10%，目前涨近7%。

增长可以持续多久？管理层给出明确承诺

CEO Dave Mosley在开场即表态："我们预计2027财年的营收增速将超越2026财年的表现。"——而2026财年希捷全年营收增长34%。

CFO Gianluca Romano更进一步："我们已经明确表示，将在整个2027财年实现每季度营收增长和毛利率提升。"这不是模糊的乐观展望，而是逐季兑现的承诺。

支撑这一判断的核心逻辑：当前希捷的近线硬盘产能已基本通过长期供货协议（LTA）锁定至2028年日历年。而且，订单边界还在向外延伸——Mosley透露，"我们没有看到客户缩短规划周期，许多客户正在积极将规划延伸至2029年及更远，我们认为这反映了他们对自身长期基础设施需求日益增强的信心。"

本季毛利率已达52.7%，9月季度指引隐含毛利率约57%，运营利润率约50%。

分析师Aaron Rakers追问毛利率的可持续性。Romano回应："我们的定价策略已经执行了12、13个季度，方向没有变化。"驱动因素有三：定价策略延续、产品组合向高容量近线硬盘持续迁移、以及HAMR世代切换带来的成本改善。

Mosley补充了HAMR切换的盈利弹性逻辑：产品从3TB/盘切换至4TB/盘时，工厂需要短暂停产过渡，期间存在良率爬坡，"当我们超额完成计划时，成本表现往往好于预期，这就是利润弹性的来源。"

Romano对增量毛利率给出了明确信号："我们的增量毛利率远超60%……趋势当然是毛利率越来越强，而我们在9月季度的指引已经离那个数字不远了。"

定价：合同价之上，客户还在加价抢产能

电话会上，定价是分析师追问最密集的话题。

摩根士丹利分析师Erik Woodring指出，希捷6月季度每EB价格同比增长约10%，而9月季度指引隐含的定价增速可能接近甚至超过20%同比。他追问：这一趋势能否持续？

Romano的解释直白："供需缺口现在比几个季度前稍大一些，我们有一点额外产能，当然以非常好的价格定价。"

Mosley则揭示了一个关键细节：希捷的合同通常锁定一年，但在产品良率提升后会有额外产能可以释放到市场——"这些额外产能，客户通常愿意支付高于合同价的价格来抢。这就是为什么你会看到这种阶梯式上涨。"

一家早期HAMR客户曾享有优惠定价，Romano明确表示，"6月季度以优惠价格出售的量已经极少，9月季度将完全没有"——这也是9月定价环比进一步改善的因素之一，但他强调，主要驱动力仍是整体需求旺盛、客户在追逐更多产能。

HAMR技术路线图：Mosaic 4放量，Mosaic 5按计划推进

在技术层面，Mosley确认，HAMR相关里程碑均按计划推进。

具体进展如下：

• Mosaic 3：已在所有主要云客户完成认证并进入量产环境

• Mosaic 4（支持最高44TB/盘）：已在全球两大CSP加速放量，Romano透露，Mosaic 4从3月季度开始出货，6月季度已是"良好的放量"，并对财务表现有"显著贡献"，9月季度将进一步提升

• Mosaic 5（5TB+/碟）：预计2027年底开始认证出货

• HAMR占比：近线EB出货中HAMR占比已达40%，目标是在2026年底前将这一比例提升至50%

Romano解释了为何即便整机出货量保持平稳，公司仍需持续投资制造工具：过去一年，每台整机内部的磁头和磁碟数量增长了15%至20%，而整机出货量几乎没有变化。随着产品从3TB/碟向4TB、5TB迭代，制造工艺路径更复杂，工具占用时间更长，这是驱动资本投入的核心逻辑。

Mosley补充："工厂复杂度的提升，不只是磁头和磁碟数量的问题，而是产品过渡本身——新产品在工具上停留的时间更长，有时需要多次经过同一工具。"

AI需求：KV缓存、物理AI，两大新驱动“仍处早期”

电话会上，管理层对AI带来的新增存储需求保持审慎乐观，但反复强调"仍处早期阶段"。

Mosley解释了KV缓存（KV Cache）与硬盘存储的关系：在智能体（Agentic AI）应用中，系统需要为每个用户保留大量"上下文"，而随着用户数量增加、交互变得更复杂，这些上下文数据会显著膨胀。"你不想每次都重新计算这些上下文，这就是驱动存储需求的原因。"希捷与SK海力士联合发布的白皮书显示，将KV缓存数据跨内存、SSD和硬盘分层存储，可以减少GPU在计算密集阶段的重复调用，从而释放GPU用于更多创收工作负载。

对于物理AI（Physical AI），Mosley表示更为兴奋，但也更为长远。"人们关注的是机器人这个终端产品，但我认为这本质上是一个数据问题。这些机器人上有传感器，数据会回传到本地云或更大的云端。"他认为，物理AI产生的大量非结构化视频数据，将成为硬盘存储的重要需求来源，"但这是在我们谈到物理AI之前，企业级应用的趋势本身就已经非常有利于我们了"。

财务纪律：债务压降、回购提速

2026财年末，希捷净债务杠杆率已降至0.4倍。9月季度将再偿还12亿美元债务——其中10亿美元高收益优先票据已于7月完成，剩余可转债将于9月到期偿还。Romano表示，9月季度末债务余额预计降至约24亿美元。

此外，"本季度我们正在执行更高规模的股票回购，并将在未来数个季度持续推进。" Romano还提到，仍有一笔利率较高的债券计划在未来一到两个季度内处理。

以下为电话会全文：

Seagate 2026财年第四季度及全年业绩电话会议纪要

会议日期： 2026年7月28日 公司名称： Seagate 会议类型： 2026财年第四季度业绩电话会议

一、开场致辞

主持人（接线员）： 欢迎参加希捷科技2026财年第四季度及全年业绩电话会议。所有参与者将处于仅收听模式。今天的演讲结束后，将开放提问环节。本次会议正在录音。现在，我将把会议移交给投资者关系高级副总裁Shanye Hudson。请开始。

Shanye Hudson，投资者关系高级副总裁：

大家好，欢迎参加今天的电话会议。与我一同出席的有希捷董事长兼首席执行官Dave Mosley，以及首席财务官Gianluca Romano。我们已在公司网站的投资者专区发布了2026财年第四季度及全年业绩的新闻稿和详细补充信息。

今天的电话会议中，我们将引用GAAP和非GAAP财务指标。非GAAP数据与GAAP数据的对账详见网站上发布的业绩新闻稿及8-K表格。对于某些非GAAP前瞻性指标，我们未进行对账，原因是可能影响这些指标的重大项目超出我们的控制范围，且无法合理预测，因此在不付出不合理努力的情况下，无法提供与相应GAAP指标的对账数据。

在开始之前，请注意今天的电话会议包含前瞻性陈述，反映管理层截至今日基于现有信息的当前观点和假设，不应在其后任何时间作为依据。实际结果可能与这些前瞻性陈述中包含或暗示的内容存在重大差异，因为它们受到与我们业务相关的风险和不确定性影响。如需进一步了解可能影响我们未来业务业绩的风险、不确定性及其他因素，请参阅今天发布的新闻稿、我们提交给SEC的文件（包括最新的10-K年度报告和10-Q季度报告），以及网站投资者专区的补充信息。

准备好的发言结束后，我们将开放提问环节。为确保所有分析师均有机会提问，请每位分析师先提一个主要问题，然后重新进入等候队列。现在，我将把会议交给Dave。

二、管理层发言

Dave Mosley，董事长兼首席执行官

感谢Shanye，大家好。希捷以强劲的表现为出色的2026财年画上了圆满句号。我们6月季度的营收和非GAAP每股收益均超出预期，并实现了连续第13个季度非GAAP毛利率的提升。

本季度自由现金流利润率达到31%，总额超过11亿美元，是我们十多年来表现最强劲的季度。

2026财年出色的财务表现，得益于我上季度所阐述的三大结构性增长支柱：可持续的市场需求、差异化的技术路线图以及严格的运营执行。

第一，可持续的市场需求。 正如我们的业绩所示，大容量存储的需求强劲且持续增长。得益于云客户对数据存储解决方案的旺盛需求，以及AI增强型应用的广泛普及，我们本财年营收增长34%。鉴于当前的增长势头以及我们对需求的改善能见度，我们预计2027财年的营收增速将超越2026财年的表现。

第二，我们正在以HAMR技术为基础的Mosaic平台为核心，推进差异化技术路线图。 HAMR技术使我们能够提升面密度，在每张磁盘上存储更多数据。因此，我们可以以高度资本效率的方式扩大艾字节出货量以满足不断增长的需求，同时从每个硬盘中获取更高价值。截至本财年末，基于HAMR的产品约占我们近线艾字节出货量的40%，我们将持续投资HAMR能力，以支持中20%区间的艾字节增长目标，同时进一步提升盈利能力和资本效率。

第三，将需求优势和技术进步转化为盈利增长。 2026财年，我们将非GAAP毛利率提升了10个百分点，非GAAP每股收益增长超过90%，并创造了31亿美元的创纪录自由现金流。展望2027财年，我们预期全年将实现逐季度的利润率和现金生成增长。

我们的信心来源于需求持续走强背景下，数据中心客户承诺的规模、质量和持续时间。数据中心需求目前约占我们艾字节出货量的90%。基于现有的长期供应协议，我们绝大多数的近线艾字节已被分配至2028年。更重要的是，我们并未看到客户缩短规划周期。随着战略合作关系的深化，许多客户正积极寻求将规划周期延伸至2029年及以后，这在我们看来反映了客户对自身长期基础设施需求日益增强的信心。

这些合作进一步坚定了我们对需求持久性的判断，同时也为客户提供了更大的供应保障，并支持关键的技术转型。我们在启动硬盘生产之前，仍坚持先锁定客户订单的原则，合同明确规定了涵盖2027年全年的产品配置和定价条款。我们继续执行基于价值的定价策略，在更强劲的需求环境与支持长期可持续盈利增长的目标之间寻求平衡。

云客户目前仍是近线需求的最大驱动力，近线艾字节已连续三年实现季度环比增长，且没有任何放缓迹象——AI的普及如今正叠加推动以视频为代表的传统数据密集型应用的需求增长。我们持续受益于云基础设施部署，这些部署催生了对可扩展、高性价比、高可靠性存储的旺盛需求。

与此同时，我们认为存储需求在整个投资周期内都将保持持久性。原因有二：第一，现有云和企业基础设施中持续不断地产生新数据；第二，随着数据价值延伸至初始用途之外，客户对数据的保留和复用程度不断提升。AI正在强化这些趋势，并清晰地表明数据不仅在增长，而且在以复利方式积累。

随着AI从模型训练演进至推理，再到智能体（Agentic）应用，为维护历史上下文、满足合规要求以及实现特征复用，更多数据得以生成和保存。随着数据中心环境规模不断扩大、结构日趋复杂，客户必须在分布式基础设施中平衡性能、能耗和成本。云服务提供商长期以来通过分层存储架构来应对这些挑战——将高性能内存和SSD与大容量机械硬盘相结合，在大规模场景下优化性能与经济性。

我们近期与SK Hynix联合发布的白皮书阐明了存储对于推理和智能体AI工作负载的重要性，并直接揭示了机械硬盘存储的价值。这些工作负载依赖于跨用户交互的持久上下文，而KV缓存（KV Cache）正是用于高效保留和复用该上下文的关键机制。随着用户数量增加、交互内容变得更长且更复杂，KV缓存的规模可能大幅扩张。

我们的研究发现，通过将KV缓存数据跨内存、SSD和机械硬盘三层架构进行扩展，企业能够保留更多上下文，避免对已生成数据进行重复计算。这不仅直接推动了对机械硬盘存储的需求，还降低了应用最密集计算阶段的GPU使用量，从而将GPU资源释放出来，用于创造更多收益的工作负载。

此外，我们正看到分层存储的应用场景从大型云数据中心向企业级部署延伸。随着企业日益需要在公有云、私有云和本地部署环境中协同运营，他们必须管理持续增长的结构化和非结构化数据量，同时面临超大规模云服务商多年来已着力解决的性能、成本与能耗的平衡问题。我们已在自身业务中看到这一需求扩展的趋势。

6月季度，企业近线收入已连续第五个季度增长，我们与新兴云（Neocloud）运营商及领先模型开发者的合作也日益频繁。随着这些提供商数据管理需求的规模扩大，他们正开始采用以机械硬盘提供可信大容量存储基础的现代分层存储架构。

展望未来，我们相信机器人和自动驾驶汽车等物理AI应用，将推动边缘侧数据创建与保留进入下一个跨越式增长阶段。这些应用依赖于基于数百万小时历史和合成视频内容所训练的世界模型，以理解物理世界并与之可靠交互。

综合来看，以上趋势印证了存储需求正在发生的结构性变革：各类应用正在云和企业环境中以前所未有的规模创建、保留和复用数据，推动大容量存储在现代分层架构中发挥更广泛的作用，并为希捷创造持续的增长机会。

技术路线图 在希捷把握存储需求增长机遇的过程中发挥着核心作用。提升面密度是我们的北极星目标。我们相信，提高每张磁盘的数据存储量，是支撑长期艾字节增长、同时维持硬盘出货量相对稳定的最快捷、最具资本效率的路径。我们在材料科学、精密制造、先进光子学和纳米级晶圆生产方面的深厚积累，使我们得以率先开发出HAMR技术和Mosaic平台，实现了每张磁盘及每个硬盘存储密度的持续提升。

我们不断突破创新边界，上季度我们垂直整合的激光制造能力实现了数千万颗边发射激光器的量产，充分体现了这一点。团队的卓越成就彰显了我们Mosaic平台在规模、成熟度和供应链韧性方面的实力。这些创新既提升了客户的总拥有成本（TCO）效益，也扩大了我们的艾字节产出，并提升了运营和供应链效率。

2026财年末，我们如期完成了基于HAMR产品的爬坡计划。Mosaic 3产品已在所有主要云客户的生产环境中完成认证并投入运行。支持单盘最高44TB的第二代Mosaic 4平台正在全球两大CSP客户处持续爬坡，其他客户的认证工作也在推进中。我们预计到2026年底，HAMR艾字节中有50%将基于Mosaic 4平台，届此达成下一个爬坡里程碑。

展望更长远的未来，我们的Mosaic 5平台（每张磁盘5TB+）仍按计划于2027年底进行认证出货。

总结而言，希捷在2026财年全面交付，每季度均在前一季度势头基础上持续推进，我们预期这一势头将延续至2027财年。数据创建、保留和利用的持续增长，不断提升机械硬盘存储在现代数据架构中的战略地位。我们的需求前景、差异化技术战略和严格运营执行，共同奠定了希捷把握前方重大机遇、为利益相关方创造长期价值的坚实基础。

最后，我要感谢全球团队又一年的卓越执行，也感谢客户、供应商、合作伙伴和股东们对公司一如既往的支持与信任。现在，我将发言权交给Gianluca。

Gianluca Romano，执行副总裁兼首席财务官

感谢Dave。我们以6月季度强劲的环比两位数营收和利润增长，为2026财年划上了圆满句号，这得益于严格的运营执行以及我们所服务的每个终端市场的营收和毛利率的双双扩张。

6月季度营收为36亿美元，环比增长17%，同比增长48%，超出我们指引区间的上限。我们在毛利率、营业利润率和每股收益方面均创下历史最高水平。

• 非GAAP毛利率为52.7%，环比提升570个基点；
• 非GAAP营业利润率环比提升710个基点至44.6%；
• 非GAAP每股收益为5.71美元，环比增长39%，同比增长121%，大幅超出指引区间上限。

正如Dave此前所述，我们创造了超过11亿美元的自由现金流，交出了十余年来最佳的季度表现。

数据中心的持续旺盛需求继续超越公司整体增速。6月季度，我们共出货218艾字节，同比增长34%，其中数据中心占比89%。数据中心市场出货量达195艾字节，环比增长11%，同比增长43%；数据中心营收为29亿美元，环比增长17%，同比增长57%。全球云客户贡献了绝大多数数据中心营收和艾字节需求。

与此同时，企业OEM数据中心市场的需求趋势也持续走强，反映出更广泛的客户群体和工作负载对存储的需求增长——Dave此前已对许多相关需求进行了阐述。6月季度，我们在企业OEM市场的营收和艾字节出货量均实现了强劲的两位数同比增长。

为支撑长期需求增长，我们持续扩大HAMR技术在产品组合中的部署。我们的目标是将越来越多的产能转向基于HAMR的产品——首先满足云客户需求，并随着时间推移向企业级部署扩展。在此转型过程中，我们正有针对性地投资于支持HAMR产品制造所需的额外工具和技术。这些投资使我们能够在客户向更高容量硬盘迁移、制造周期增加的同时，维持相对稳定的硬盘出货量。我们认为，上述举措将使我们能够在未来几年实现中20%区间的近线增长。

数据中心以外，边缘物联网市场营收为6.97亿美元，占总营收的19%，环比增长14%，同比增长20%，部分原因在于持续偏紧的供应状况和NAND价格的上涨。

利润表其他项目方面： 非GAAP毛利润大幅增长至19亿美元，环比增长31%，同比实现翻倍以上增长。非GAAP毛利率从上一期的47%扩大至52.7%，反映了长期定价策略的持续执行以及更优化的产品结构。在强劲需求的支撑下，我们预计这些有利趋势将持续。

非GAAP运营费用为2.93亿美元，占营收的8%，体现了我们在成本管理上的纪律性。非GAAP营业利润环比增长39%至16亿美元，占营收的44.6%，彰显了我们财务模型的可扩展性，以及持续的面密度创新、供应纪律和定价策略执行。

6月季度，其他收入及支出（OI&E）为5800万美元；预计9月季度OI&E将进一步降至约4500万美元，反映出随着我们持续偿还债务，利息支出降低所带来的收益。

非GAAP净利润增长至13亿美元，对应非GAAP每股收益5.71美元，基于2.42亿美元的税费，以及约2.31亿股的摊薄股数（含2028年可转换票据的净影响）。

现金流与资产负债表方面： 6月季度资本支出为1.87亿美元，2026财年全年资本支出占营收的4.7%。展望未来，我们预计2027财年的资本支出将维持在4%至6%的目标区间内。

自由现金流扩大至11亿美元，环比增长17%。在持续需求、运营效率提升和资本支出纪律的支撑下，我们预计整个2027财年的现金生成将进一步改善。

6月季度，我们通过股息和股票回购向股东返还了约2.83亿美元。

强化资产负债表是2026财年的重要战略目标，我们已兑现承诺。财年末，我们持有17亿美元现金及现金等价物，包含未动用循环信贷额度在内的总流动性达30亿美元。截至2026财年末，总债务余额约为36亿美元，同比减少14亿美元，其中包括6月季度偿还的3亿美元。

我们的净杠杆率已改善至0.4倍，基于6月季度调整后EBITDA 17亿美元（环比增长37%，同比增长142%）。

9月季度，我们将再偿还12亿美元债务：7月已提前偿还10亿美元高收益优先票据，剩余可转换票据余额计划于9月偿还。

9月季度展望： 来自BTO（按订单生产）模式的能见度进一步坚定了我们对高容量近线硬盘持续需求的信心，这一趋势随着AI的加速普及而不断强化。我们预计9月季度的营收和盈利能力将继续扩张。

• 营收指引： 41亿美元，上下浮动1亿美元，以中值计同比增长36%；
• 非GAAP运营费用： 约3亿美元；
• 非GAAP营业利润率： 基于营收指引中值，预计约为50%；
• 非GAAP每股收益： 7.30美元，上下浮动0.20美元，基于约16%的税率及2.31亿股非GAAP摊薄股数（含2028年可转换票据约200万股的预计稀释影响）。

强劲的财务业绩和前景展望，充分展示了我们实现盈利增长、扩张利润率以及驱动显著现金生成的能力。我们有信心在整个2027财年持续实现逐季度营收增长和利润率扩张，同时为客户和股东创造长期价值。

接线员，请开放提问环节。

三、问答环节

问题1：Aaron Rakers，Wells Fargo

问： 感谢提问机会，恭喜取得优异业绩。我想深入了解毛利率问题。根据您提供的指引，下一季度毛利率似乎将达到约57%的中段区间。请问这是您给出的指引吗？另外，在从Mosaic 3向Mosaic 4过渡的过程中，以每TB计算的年化成本降幅约为中十几个百分点，请问这种趋势是否可持续？长期建模应如何考量？

Dave Mosley： 关于产品转型，我们在进行产品升级时需要暂停工厂生产线，这会涉及良品率问题。当我们的执行超出计划预期时，就会带来额外的成本优化空间——这回答了您问题的第二部分。

Gianluca Romano： 2026财年第四季度的毛利率已经非常出色，实现了强劲的环比提升，而我们的指引显示下一季度还将进一步提升。我们的定价策略自12至13个季度前确立以来一直在持续推进，方向不变，但每个季度都有所差异。产品结构的持续优化有所助益——我们的高容量近线产品占比在不断提升，本季度近线艾字节再次大幅增长，所有方面均延续了公司多个季度以来的发展方向。正如Dave所提到的，从每张磁盘3TB向4TB的过渡，也为盈利能力带来了额外提升。

问题2：Ben Reitzes，Melius

问： 感谢提问。我想聊聊两个较长期的需求驱动因素：其一，KV缓存对机械硬盘层的利用目前贡献有多大？是否已初见成效？预计何时会对艾字节需求产生实质影响？其二，物理AI预计何时会对艾字节需求产生实质性推动？

Dave Mosley： 两者目前都处于非常早期的阶段。我们之所以重点提到KV缓存，是因为正在观察到越来越多的智能体工作流。这里的关键词是"上下文"——在部署这些智能体时，需要赋予其丰富的上下文，涵盖业务规则、问题场景等，而且每次都不希望重新计算这些上下文。这正是驱动存储需求的核心所在，但目前仍处于非常早期的阶段。

对于物理AI，我们相当兴奋。人们往往聚焦于机器人、自动驾驶等终端产品本身，但我实际上认为这更本质上是一个数据命题。这些机器人装备了传感器，构成传感器网络，它们的学习数据会回流至本地云或更大规模的云。因此，当我谈到物理AI，我更多想到的是数据——数据处理、从中获取的学习成果，以及需要长期存储多少数据才能维持上下文连续性。

物理AI场景主要产生的是视频这类非结构化数据，不同于过去的结构化数据（如电子表格或表单）。机器从这些非结构化数据中反复学习，而用户并不希望每次都将其重新加载至内存层，这对我们而言是绝佳的机会。

问题3：Erik Woodring，Morgan Stanley

问： 感谢提问，恭喜取得优异业绩和指引。Gianluca，您此前多个季度一直坚定地表示每艾字节价格的同比增幅将维持在中高个位数百分点区间。6月季度，每艾字节价格已实现10%的同比增长，而9月季度指引所隐含的同比定价增幅似乎接近20%甚至更高。能否介绍定价的最新动态，以及为何我们不应预期9月季度的定价趋势会持续甚至进一步加速——毕竟供需失衡、客户需求旺盛、向客户交付更高价值等因素依然存在？

Gianluca Romano： 我们的策略并未改变，但供需缺口相比几个季度前确实有所扩大。2026财年第四季度，我们的出货量略有上升，9月季度也可能有少量额外产能释放，我们正在以非常好的价格对这部分增量产能进行定价。可以说，这并非策略转变，而是在需求尤为强劲的当下，凭借扎实的执行力获取了更多的定价收益。当然，每个季度情况都有差异，未来几个季度的定价走势还需持续观察。但我们已明确表示，我们预期每个季度营收都将改善，毛利率和整体盈利能力也将逐季提升，定价正是这一逐季改善的组成部分之一。

问题4：Asiya Merchant，Citigroup

问： 优异的业绩，感谢提问。关于艾字节CAGR，您重申了约20%中段区间的目标，但实际执行远超于此。我注意到您提到了一些投资计划。请帮助我们理解，进入2027财年后，30%以上的艾字节增速能否持续——尤其是随着向第二代HAMR迁移以及Mosaic 5进一步爬坡？

Dave Mosley： 我们并未真正增加硬盘盒体的数量，而是在持续努力提升盒体内部的磁头和磁盘，以实现更高的技术能力和更多的艾字节产出。最终的CAGR取决于我们推进这一过程的速度和成功率。在产品转型期间，工厂会有一定程度的效率损失，但长期来看，从3TB到4TB再到5TB，我们能够产出多得多的艾字节。

迄今为止，您所看到的主要是向3TB的过渡。我们目前正在爬坡4TB，5TB也即将到来。我们的推进节奏取决于终端客户的需求，以及客户认证计划——因为从晶圆投产到最终交付，我们需要3至4个季度的提前量。此外，良品率提升也会带来少量额外的艾字节增量，团队在这方面表现出色。这些动态因素共同决定了我们对未来几年的预测。这也是我们之所以给出"20%中段区间"目标的原因——当然存在超额完成的可能，但仍需要大量的技术突破。

问题5：C.J. Muse，Cantor Fitzgerald

问： 感谢提问。关于定价，想请您区分同类产品的价格变化与新产品带来的价格提升。另外，对于现有合同的到期和重新谈判对同比定价的影响，尤其是9月指引中隐含的20%以上同比增幅，以及12月季度及以后的走势，应如何理解其中的驱动因素？

Dave Mosley： 如准备发言中所述，我们力求对未来至少一年保持可预测性，因为那是我们工厂具备能见度的范围，也是我们与客户确定确切配置和定价的时间段。在不同客户的合同滚动过渡过程中，存在一些有趣的现象。

首先是产品认证问题，同类产品的比较比较困难，因为我们的产品迭代速度很快，这对我们和客户双方都有利——客户在建设数据中心时可以获得更优越的TCO。其次，还有其他架构方面的因素会加速或减缓他们消化这些产品的能力，情况相当复杂。

从时间维度看，除了我们在某一年度周期内锁定的定价外，我们还能看到大约两三个季度后的执行改善空间——并非当季，而是稍后。届时我们有更多的艾字节可以提供，而市场对这些艾字节的渴求程度通常意味着客户愿意支付高于合同价格的溢价。这就是为何会出现价格的阶梯式上升。这反映出客户对需求的信心——他们实际上每天都在通过签署甚至高于既有合同的定价来投票表态。

Gianluca Romano： 关于我们正在谈判的新订单和新长期协议，趋势与以往相同。我们看到需求强劲，自然有空间继续推动定价策略向前推进。每个季度因合同数量、不同客户的出货量、额外增量出货量及其定价而有所差异，但方向是明确的。我们已以同样的方式运营了三年多，目前供需紧张和定价态势尤为强劲，而且接下来两三个季度我们已经在朝同一方向推进。

问题6：Tom O'Malley，Barclays

问： 感谢提问，分两部分。此前您曾表示到2027年6月，70%的近线产品将采用HAMR技术，目前进展如何？另外，我注意到在发言中特别提到了正在战略性投资额外工具、技术和制造能力——能否具体说明这些投资的方向，以助力实现这一HAMR占比目标？

Dave Mosley： HAMR的推进仍在顺利进行，与我们几年前的预判基本吻合。随着时间推进，我们在PMR的挖潜上确实比预期略多，但整体上我认为趋势大致相符，一切都在向好的方向发展。

关于投资，我们所投资的工具大多直接服务于磁头和磁盘的制造，推动从3TB到4TB再到5TB的技术转型。我对团队在这方面的执行非常满意，对HAMR最终全面接管产品组合持乐观态度。我们持续深化对工具的理解，这是面密度开发的核心，而且我认为从长远来看，面密度提升的潜力很可能比我几年前预想的更为乐观。

Gianluca Romano： 在HAMR艾字节占比方面，我们实际上刚刚达成了第一个里程碑——到6月实现近线艾字节出货量中40%来自HAMR硬盘，所以我们正在按计划推进，未来目标的达成也有望如期实现。

关于新投资，组件与完整硬盘之间存在显著差异。以过去一年为例，盒体内磁盘和磁头的数量可能增长了15%至20%，而硬盘出货单元量几乎持平。这是驱动器向近线规格和10至20个磁头盘片持续演进的自然结果。这种情况在过去10至20年间始终如此，因此即便硬盘出货单元量持平，随时间推移也需持续增加磁头和磁盘的供应，这是业务的正常组成部分。

Dave Mosley（补充）： 我想补充一点，因为许多人对此还不够了解：推动工厂复杂度提升的，不仅仅是硬盘数量、磁头数量或磁盘数量，更是产品转型本身。新产品，比如从4TB升级到5TB，需要在工具上停留更长时间，有时甚至需要多次经过同一道工序。工厂复杂度的上升，正是大量投资的主要驱动力。

问题7：Mark Newman，Bernstein

问： 感谢提问，恭喜再创佳绩。想聚焦技术和成本问题。能否更新HAMR出货量的进展——此前指引是2026财年末达到40%，2026年底达到50%，目前是否在轨？关于Mosaic 4，您提到正在向全球CSP爬坡，上季度它在营收中占比尚小，9月季度将更显著吗？此外，考虑到Mosaic 4的爬坡，成本下降是否有望加速？

Dave Mosley： 您提到的所有指标均在按目标推进。关于Mosaic 4，上季度实际上已经颇为可观，目前爬坡相当顺利。我们对Mosaic 4的爬坡节奏有所管控，部分原因在于认证周期，以及其他客户在完成上一代产品配额的同时推进认证，供应链存在一定复杂性。但Mosaic 4在市场上的接受度很好，将在本财年持续爬坡。

Gianluca Romano： 补充一点：我们从3月季度开始出货Mosaic 4，当时量相当低，6月季度实现了较好的爬坡，成为本季度财务表现的重要贡献者，9月季度的贡献将更为显著。与此同时，我们全团队已聚焦下一步——明年日历年实现每盘5TB、每盘50TB的硬盘量产。

问题8：Wamsi Mohan，Bank of America

问： 请问2027财年和2028财年的艾字节展望中，有多少已通过BTO（按订单生产）方式锁定，有多少尚未纳入长期协议？另外，9月季度定价提升部分原因是初期HAMR客户享受优惠定价的协议到期。在剩余财年中，定价势头能否持续保持那一水平？您表示每季度营收和利润率都会提升，能否对幅度提供一些参考？

Dave Mosley： 关于第二点，不同客户处于不同的合同阶段，重新谈判会在不同时间点发生。我认为贯穿2027财年我们的能见度是相对清晰的。与此同时，随着持续推进产品爬坡——我们在新产品上努力优化良品率和控制报废，因此有更多产能可以释放。鉴于艾字节需求极为旺盛，我们会将这部分增量提供给表现出需求意愿的客户，并获取相应的市场价格。

Gianluca Romano： 关于那个特定客户——6月季度以优惠价格出货的量实际上非常少，9月季度将完全没有。因此这对9月的定价改善有一定正面影响，但并非主要驱动因素。9月季度定价改善更多来自整体需求强劲，以及客户目前正在积极寻求更多额外出货量。

问题9：Joseph Cardoso，JPMorgan

问： 当您说"不增加硬盘盒体数量"时，这是否也涵盖了您已看到的2028年近线配额和向2029年延伸的规划？那些年份的定价能见度又如何？

Dave Mosley： 正如问题所触及的，我们在上一个下行周期结束后确立了维持硬盘出货单元量平稳的策略，目前仍坚持这一路径。但在硬盘内部，磁头和磁盘这些关键组件的数量是有所增加的，这给我们在内部磁头和磁盘晶圆厂形成了一定压力，而这些晶圆厂在我们的掌控之下，正经历着积极的技术迭代。

核心故事在于工艺复杂度和制造挑战——从3TB到4TB再到5TB，工艺路线越来越复杂，技术转型给内部组件生产带来了巨大压力。但基于我们所处的技术曲线，我们相信这是向市场提供更多艾字节的最优路径，这也是我们坚持这一策略的根本原因。

问题10：Karl Ackerman，BNP Paribas

问： Dave，您谈到了在超大规模云服务商中推进Mosaic认证，但希捷在新兴云和基础模型公司的敞口也在增长。能否区分9月季度展望中传统超大规模云、新兴云以及本地部署的需求贡献？

Dave Mosley： 两年前，我会说新兴云主要以算力为主。但我们开始看到，即便是一些最大规模的新兴云运营商也需要大量数据，过去他们可能从传统超大规模云获取这些数据，但现在部分新兴云表示需要在自己附近就地部署存储实例。我并不认为这必然与超大规模云构成竞争——各类应用场景的需求差异很大，尤其是针对特定应用的训练任务，放几艾字节在身边是有充分理由的。

我们正在与这些客户展开您所描述的对话。所有人都清楚超大规模云架构的高效性，都希望获得同等水平的效率。在某些情况下，我们在进行系统层面的深入探讨；在另一些情况下，我们仅谈硬盘本身。由于这些客户将长期运营这些设备，他们也希望站在技术转型的前沿，尽管这有时因功能集的差异而面临挑战——对于需要协助的客户，认证空间是相当复杂的。

问题11：Amit Daryanani，Evercore

问： Dave，展望2028年和2029年的长期协议和艾字节需求，能否完全通过面密度提升来满足所有需求？上游供应链，尤其是特殊组件方面，安全性如何？Gianluca，请问何时能达到80%的毛利率？

Dave Mosley： 在供应链方面，我们与经历过重重考验的供应合作伙伴保持密切配合，确保各方协同推进，精心编排——这一点至关重要。不能让各方各自为政、独立投资，因为那会推动成本朝错误方向发展。

关于对长期需求的信心，我非常有信心。市场上许多人正在努力理解这些新兴应用对存储层意味着什么。无论是AI前时代已经颇具规模的视频类应用，还是如今AI赋能的应用，都在持续推高对存储层的需求。对于一些新兴应用的预测相对困难，乐观情绪不少，但现有数据圈——即云服务提供商内部的数据本身——无论如何都在以很高的速度增长。我不认为面密度的提升能够完全满足所有需求，但面密度的进步确实强劲，它让各方能够更好地规划业务，这也是我们在较长时间维度上能够进行良好沟通的原因之一。

Gianluca Romano： 关于毛利率，我们过去多个季度的增量毛利率一直非常强劲，整体毛利率也在持续环比改善。我们没有设定具体的目标数字，会随业务情况持续提升。我们已经知道本财年剩余各季度将实现逐季改善。至于最终能达到什么水平，届时自见分晓，但我们没有在追求某个特定的数字目标。

问题12：Steven Fox，Fox Advisors

问： 想了解自由现金流的问题。在十年高点之后，从制造角度看，未来进一步提升自由现金流利润率的驱动因素是什么？面密度增幅以百分比计会逐渐收窄，而同一设备多次经过也会更资本密集，这些因素如何影响？另外，提醒我们债务目标水平以及何时开始回购股票？

Dave Mosley： 我们将坚守资本模型——4%至6%的营收用于资本支出。我们正在采购现代化工具，即便在5%营收CapEx的框架内，我们也在更新设备并表现良好。这些投资都将转化为面密度提升，这正是我们真正兴奋的地方。

从运营费用角度看，我们不认为需要大幅增加运营费用——我们的团队在各创新方向上表现出色，无论是机械工程、量子器件、激光等前沿领域，我们认为团队资金充足，正在做出扎实的成果。因此，面密度的持续提升并不依赖于大幅增加资本支出，这一切最终将转化为我们所说的持续增长的自由现金流。

关于债务，2026财年末的债务余额为36亿美元，相比财年初的约50亿美元已大幅削减。

Gianluca Romano： 本季度我们将进一步削减债务。实际上7月已完成了重要的一步，我们预计9月季度末债务将降至约24亿美元。此外仍有一笔利率较高的票据，我希望在不远的将来——可能是下一个季度或再下一个季度——予以处理。与此同时，我们本季度的股票回购规模已高于上一季度，接下来几个季度我们将持续执行更高水平的回购。

问题13：Vijay Rakesh，Mizuho

问： 从近线硬盘与GPU的搭配率来看，随着AI和KV缓存的应用，这一比率相比去年有何变化？另外，利润率是否预计将突破60%？能否介绍Mosaic 4相比前代的增量利润率？

Dave Mosley： 关于搭配率，我知道很多人都在尝试建模，这是值得探索的方向，但我认为最终还是取决于具体应用。不同应用对上下文的需求量差异很大——有些工作负载需要大量上下文，有些则不然。智能体AI和KV缓存的需求规模，很大程度上取决于哪些应用最终得到大规模采用。我们目前仍在尝试将这些因素纳入模型，在面向2029年和2030年乃至更远期的建模中，我们需要与客户紧密合作，持续跟踪应用的发展态势。对此我们相当乐观，而且这还不包括物理AI的贡献——这更多是我所说的企业级应用层面的讨论。

Gianluca Romano： 上季度我们的毛利率已接近53%，9月季度指引将进一步提升。我们的增量毛利率已远超您提到的60%。我不就未来做具体指引，但趋势显然是毛利率持续走强。从我们已为9月季度给出的指引来看，距离那一数字已相去不远。

问题14：Ananda Baruah，Loop Capital

问： Dave，目前驱动需求的主要应用类型有哪些？在进入物理AI时代之前，这些核心应用类型在未来几年将如何演变？

Dave Mosley： 我从事这个行业已经很长时间了。如果是结构化数据，比如传统的表单填写、ERP系统等——即便这类数据的体量已经相当可观——我认为对存储的推动相对有限。

真正将大幅提升处理需求的，是大量非结构化数据的涌现——视频数据、多源传感器数据，或者虽然在形式上仍是文本，但来源极为多样的异构数据。这些应用需要大量的计算处理能力，而且用户不希望重复进行这些计算。这一趋势不仅在超大规模云服务商中发生，也正在企业内部以及边缘侧蔓延。在我们谈及物理AI之前，这些趋势已经对我们非常有利。

四、闭幕致辞

Dave Mosley：

感谢Gary，也感谢今天所有与会者的参与。2026财年是希捷一个出色的年度，充分体现了全球团队的强劲执行力以及与客户之间的深度协同。进入2027财年，我们已具备充分条件，把握面前的重大机遇。我们将继续专注于推进技术路线图、实现盈利性营收增长，以及为所有利益相关方创造长期价值。我们期待在未来各季度持续向大家汇报进展。

接线员： 本次电话会议到此结束，感谢您参加今天的演示，现在可以断线了。

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据央视新闻报道，美军中央司令部表示，美国东部时间28日下午5时45分，伊朗伊斯兰革命卫队从伊朗境内发射多枚弹道导弹，"试图对驻中东地区的美军发动突然袭击"，所有导弹均被成功拦截。美军目前仍保持高度警戒和战备状态。伊朗方面对此暂无回应。这是自特朗普上周五宣布暂停对伊打击、为外交斡旋留出空间以来，伊朗首次对美军基地发动弹道导弹攻击。

此次袭击直接威胁到当前停火态势的延续，并可能迫使特朗普重新评估是否恢复军事行动。特朗普周一接受Axios采访时表示，美伊正处于"非常深入的谈判"之中，但同时警告称，若外交努力失败，将重启"非常强硬的军事行动"，并强调留给谈判的时间"不多了"。

与此同时，据媒体报道，伊朗拒绝阿曼提出的霍尔木兹海峡平等分治方案，令多国调停人士深感不满，此前各方为重启美伊和平谈判所做的努力由此蒙上阴影。

伊朗再度开火，停火态势骤然承压

据央视新闻报道，美军中央司令部将此次袭击定性为"企图发动的突然袭击"。伊朗此番打击的目标所在国约旦，正是本月早些时候两名美军士兵在导弹和无人机袭击中阵亡的地点，彼次事件曾促使特朗普将对伊打击行动升级至持续13夜。

此次导弹发射发生在特朗普与以色列总理内塔尼亚胡在白宫会谈数小时之后。白宫将这次会谈描述为"积极且富有成效"，双方会谈的核心议题正是伊朗问题。

据媒体报道，特朗普此前明确表态，若外交努力无法取得进展，美方将迅速重返军事轨道。此次袭击发生后，伊朗方面暂未作出任何公开回应。

霍尔木兹海峡谈判破裂，伊朗索要主导控制权

据媒体报道，阿曼提出了一项临时方案，建议将霍尔木兹海峡的通行航道在伊朗与阿曼之间平等划分。然而，伊朗副外长Kazem Gharibabadi周二明确拒绝了这一方案，称其"未能解决伊朗的安全关切"。

Gharibabadi随后在国家电视台阐明了伊朗的反提案：进港方向的航道须完全置于伊朗控制之下，出港方向的航道则部分可由阿曼管辖。"如果他们接受这一方案，我们将推进至下一阶段，"他表示。据央视新闻援引伊朗副外长表态，德黑兰向阿曼提议，由伊朗负责管理霍尔木兹海峡一侧的单向航运通行，阿曼则负责管理另一侧。

伊朗方面的强硬立场有其明确逻辑依据。据媒体报道，一名伊朗官员周一表示，德黑兰坚持要求对该水道保持全面控制，原因在于美军用于袭击伊朗本土的军事物资正是经由霍尔木兹海峡运输的。

对此，一名美国官员周二回应称，霍尔木兹海峡是国际水道，伊朗无权对其实施控制或限制通行，并批评伊朗"以不合理的要求过度索取"。

霍尔木兹海峡：全球能源命脉，争议焦点所在

霍尔木兹海峡的战略价值不言而喻。据媒体报道，战前每日约有100艘船只自由通过该海峡，油轮每日运载约2000万桶石油和石油产品，约占全球石油消费量的五分之一。

然而当前通行状况已大幅萎缩。据央视新闻援引国际市场服务机构克普勒公司数据，尽管美伊双方已暂停相互袭击，24日至26日期间，霍尔木兹海峡的每日货船通行量均仅为个位数。据伊朗知情官员消息，27日凌晨，有6艘关闭导航和定位系统的船只试图经霍尔木兹海峡南部一条"非法且不安全"的航道航行，其中1艘发生事故，其余船只被"引导"返回波斯湾。

在长期安排方面，据媒体报道，阿曼官员提出建立一个地区联合体，负责统筹海上安全、搜救行动及其他合作事务，该方案获得海湾国家支持，资金来源为地区国家及航运和石油行业的自愿捐款。然而，伊朗坚持要求所有过往船只强制缴纳海事服务费，这一立场遭到海湾国家和美国的明确拒绝。

外交斡旋受挫，多方调停努力承压

据媒体报道，来自巴基斯坦、卡塔尔、土耳其和埃及的调停方目前仍在努力推动美伊双方厘清上月签署的初步和平协议中的模糊措辞。争议焦点在于，伊朗将协议中的相关表述解读为其拥有控制霍尔木兹海峡并收取通行费的权利，而美方对此持明确反对立场。

据央视新闻，阿曼外交代表团24日抵达德黑兰，此访旨在建立霍尔木兹海峡航运管理的适当机制。伊朗外交部发言人巴加埃26日表示，双方会谈"富有成效并取得一些进展"，阿曼代表团已于25日离开德黑兰，但双方技术和政治磋商仍将继续。

然而，伊朗随后拒绝阿曼方案的举动令调停人士深感不满。据媒体报道，调停方认为，伊朗此举已严重损害了他们重启美伊和平谈判的努力。

与此同时，也门胡塞武装的行动进一步加剧了地区紧张态势。据央视新闻，胡塞武装28日发表声明称，当天对一艘沙特籍油轮实施军事打击，使用了多枚弹道导弹，并迫使该船掉头返航。声明称，胡塞武装将继续执行针对沙特的海上封锁措施，坚持"以封锁回应封锁、以升级回应升级"的行动方针。

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尽管会前双方在军事行动节奏上显露分歧，但最新表态显示此次90分钟的会谈大幅缓解了紧张局势。据央视新闻引述内塔尼亚胡的表态，双方进行了一次“极佳的会晤”，在确保伊朗不拥有核武器这一核心目标上保持高度一致；白宫新闻秘书Leavitt亦公开确认会谈“积极且富有成效”。

对全球市场及投资者而言，此次会晤释放了中东局势暂时降温的信号，短期内降低了能源供应链中断的尾部风险。特朗普此前已暂停对伊朗持续13天的军事打击以寻求外交空间，其核心考量在于避免战事升级导致霍尔木兹海峡事实性关闭，从而引发全球能源价格在关键选举前飙升。

在缓和直接冲突预期的同时，双方亦试图在中东外交版图上寻求新突破。据新华社报道，除了聚焦伊朗战事，两国领导人正试图将沙特阿拉伯纳入“亚伯拉罕协议”，此举不仅关乎区域格局的重塑，也直接影响近期美沙民用核能合作协议的落地前景。

协调对伊立场与战事节奏

据媒体报道，在此次会晤前，美以领导人的关系在过去几周经历了一定程度的波折。

随着2月启动的联合军事行动耗时超出预期，特朗普于7月27日向媒体确认，决定暂时叫停打击以给谈判留出窗口，但保留在外交失败后恢复更大规模行动的选项。会前接受媒体采访时，特朗普直言他完全掌握伊朗镐山地下核设施的情报，并称内塔尼亚胡提及此事是“想让我继续介入”。

尽管如此，会后的官方表态抹平了这些公开裂痕。以色列总理通讯主管Tzipi Hotovely向记者澄清，以色列并未在伊朗问题上将美国推向特定方向，双方在此问题上步调一致。

央视新闻报道指出，内塔尼亚胡将此次对话评价为他与美国总统之间“最深刻、最好的对话之一”，彰显了双边的全面伙伴关系。在会见内塔尼亚胡前，特朗普还与乌克兰总统泽连斯基进行了约一小时的会谈。

选举周期下的内政与能源考量

美以两国在军事选项上的博弈，深层受制于各自的国内政治与经济周期。

据新华社援引《以色列时报》分析，两国领导人在伊朗问题上的短期利益存在错位。以色列定于10月举行议会选举，内塔尼亚胡亟需通过强硬的军事姿态巩固选民支持；而面对11月的美国国会中期选举，特朗普的首要任务是控制国内经济问题，特别是平抑能源价格。

前美国驻以色列大使Thomas Nides指出，说服特朗普重返大规模战事绝非易事。美国顾问团队普遍反对局势进一步升级，担忧这不仅将深度消耗美军弹药库存，还会引发战事外溢并加剧与中东盟友的嫌隙。

对宏观交易员而言，任何针对伊朗的大规模军事行动都可能触发霍尔木兹海峡的事实性关闭，进而切断全球能源大动脉。中期选举前能源价格的失控飙升，将是美国现政府面临的经济“噩梦”。

谈不拢伊朗谈沙特？

在对伊大规模军事行动受阻的背景下，推进以色列与阿拉伯国家关系正常化成为内塔尼亚胡寻求“政治胜利”的关键替代方案。据白宫发布的消息，两国领导人重点讨论了推进“亚伯拉罕协议”以及美以黎三方框架协议的进展，其中说服沙特阿拉伯加入该协议是核心议题。

7月22日，美沙两国能源部门刚刚签署一项和平利用核能的合作协议。特朗普随后将其作为地缘政治筹码，明确表示批准该协议的前提是沙特必须加入“亚伯拉罕协议”，尽管这一条件并未出现在最初的双边声明中。

“亚伯拉罕协议”是以色列政府同阿联酋、巴林、苏丹、摩洛哥等阿拉伯国家签署、意在快速推进以色列与阿拉伯国家关系正常化的协议。

然而，实现这一外交突破面临现实阻力。据新华社报道，去年11月沙特王储穆罕默德在访美时曾明确拒绝加入协议，指出以色列在加沙地带的军事行动导致沙特国内反以情绪高涨，短期内无法接受关系正常化。

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据彭博社7月29日报道，黄仁勋周二亲赴华盛顿，密集会见多位国会议员及商务部长卢特尼克（Howard Lutnick），力陈开放权重模型对美国AI产业安全与竞争力的战略价值。

他在会见民主党参议员Mark Warner和Adam Schiff后表示："对于美国产业而言，我们需要开放权重来保障安全，需要开放权重来确保安全性，这对整个行业的活力至关重要。"此番表态，是黄仁勋自Kimi K3发布以来持续升级的公开游说行动的最新一步。

这场"保卫战"的背景是：Kimi K3于本周一正式开放公开下载，其性能被认为可与Anthropic和OpenAI的产品相抗衡，引发对美国限制开放权重模型的政策讨论。

分析认为，此次政策走向直接关系到英伟达等AI硬件厂商的商业前景——开源模型因成本更低、部署更广，有望为底层算力带来更大规模的收入增量。

联署施压：科技巨头集体亮相

英伟达发言人在声明中表示，黄仁勋此行旨在讨论公司支持"美国AI领导力"的努力，包括在开源领域的布局。

此次会面的时机颇为敏感——商务部正处于为前沿AI模型安全审查框架收尾的关键阶段。这意味着黄仁勋的游说直接切入了政策制定的窗口期，其影响力或将在即将出台的监管框架中得到体现。

据报道，黄仁勋此次华盛顿之行并非孤军奋战，而是一场有组织的行业集体行动的延伸。

上周五，黄仁勋与微软CEO纳德拉（Satya Nadella）及数十家科技公司联署公开信，警告政策制定者不应限制开放权重这一AI技术路径。

信中写道，开放权重模型"是重要基础的组成部分，因为它们使先进AI更易获取、更具适应性、更广泛可用"。黄仁勋将这封信作为其新开设的个人X账号的首条发帖内容。

周一，英伟达再度发声，联合微软、Palantir Technologies和Salesforce等公司发布声明，将开放权重模型定位为强化网络安全的关键工具。声明措辞强硬：

"对开放前沿AI系统的一刀切限制将削弱防御能力，并有将权力、依赖性和脆弱性集中于少数封闭提供商的风险。"

短短数日之内，两封联署信、一次国会密集拜会，黄仁勋将这场政策游说推向了新的烈度。

据报道，黄仁勋的游说在国会已初见成效。参议院情报委员会成员、民主党参议员Mark Warner在与黄仁勋会面后表示，后者就开放权重系统提出了令人信服的论点。

"现在我们看到Kimi这样的中国模型相继出现，越来越多的美国公司也转向开源，我不确定这是否是一个能被重新装回瓶子里的精灵。"

然而，并非所有议员都对黄仁勋的访问持欢迎态度。民主党参议员Elizabeth Warren上月曾邀请黄仁勋在银行委员会公开作证，但遭到拒绝。

Warren在一份声明中表示失望："他连一个小时来公开回答国会问题的时间都找不到？"这一插曲显示，黄仁勋在华盛顿的公关攻势仍面临来自部分议员的压力。

商业逻辑：开源浪潮利好英伟达硬件

报道称，黄仁勋力推开放权重模型，背后亦有清晰的商业逻辑。

目前，美国AI开发商中，OpenAI等公司虽也提供部分开放权重模型，但其核心业务仍以向客户销售封闭或专有系统为主。相比之下，包括DeepSeek在内的中国公司此前已大量推出价格更低廉的开源模型。

分析认为，开源模型的普及意味着更低的使用门槛和更广泛的部署场景，而这些应用最终都需要算力支撑。

英伟达作为AI芯片的主导供应商，有望从开源生态的扩张中获得更大规模的硬件需求。换言之，开源模型的胜出，在商业上与英伟达的利益高度契合。

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7月28日美股盘后，SK海力士公布二季度财报，运营利润同比激增557%至60.5万亿韩元，营收增长257%至79.3万亿韩元，两项指标均刷新季度纪录。

然而，上述数据双双低于分析师预期。市场此前预测运营利润约为64.2万亿韩元，营收约为83.9万亿韩元。

在需求展望上，SK海力士维持乐观判断。SK海力士表示，已与约10家客户敲定长期协议，并继续与其他主要行业客户谈判，以提升运营效率、增强中长期业务稳定性和可持续增长基础。

自今年6月以来，SK海力士已累计蒸发逾5000亿美元市值，单月最深跌幅一度抹去约45%的股票价值。业绩公布后，SK海力士ADR盘后一度跌超5%，韩国本地股在市场开盘前下跌4.5%。

从绝对数字看，SK海力士二季度几乎是内存行业超级周期的集中体现。

二季度，公司营收79.3187万亿韩元，较上年同期22.232万亿韩元增长约257%，较一季度52.5763万亿韩元也增长超过50%。营业利润60.5426万亿韩元，较上年同期9.2129万亿韩元增长557%，较一季度37.6103万亿韩元增长约61%。

盈利能力更为夸张。二季度营业利润率达到76.3%，高于一季度的71.5%。

数据显示，公司二季度毛利率达到83%。这意味着AI服务器内存、HBM、eSSD等高附加值产品的价格和需求，已将SK海力士推至极高利润水平。

净利润更是达到93.9226万亿韩元，净利率118%。但这一数字并不完全来自主营业务，而是受到一次性投资收益显著拉动。

公司二季度因部分出售铠侠Kioxia股权确认非经营收益62.166万亿韩元，税前利润达到122.7084万亿韩元。这使得净利润同比大幅增长，但其可持续性弱于经营利润。

SK海力士此次未能达到市场预期，主要源于三项结构性因素。

其一，HBM（高带宽存储器）销售占比偏高，反而限制了盈利增长空间。当前半导体行业利润大幅提升的主要驱动力来自传统通用内存价格的飙升，而SK海力士较高的HBM敞口使其从中获益相对有限。

其二，内存价格涨势在二季度明显放缓。据SK海力士披露，二季度通用DRAM环比价格涨幅约为30%，NAND闪存约为50%至60%区间中段，均低于一季度DRAM约60%、NAND约70%的涨幅水平。

其三，与主要客户签订的长期供应协议（LTA）锁定了销售价格，削弱了现货价格上涨带来的收益弹性。

据报道援引知情人士透露，SK海力士通过长期协议锁定的销售额约占总量的50%。该公司表示，目前已与约10家客户完成长期合同谈判，并从多家大型科技公司获得了额外的供应需求。

Etoro亚太及中东地区首席分析师Josh Gilbert指出：

当你是驱动英伟达芯片的高带宽存储器的主导供应商，AI热潮会直接体现在你的利润表上。这意味着市场不太可能只盯着头部数字，更关键的问题是，利润率和业绩指引能否支撑其近期的股价表现。

除HBM外，NAND业务也在复苏周期中受益。

公司称，NAND方面正在加速向先进制程节点转换，以强化高容量、高性能产品组合。321层产品已成为总产量中占比最高的产品，公司计划到年底将其扩大至韩国本土产能约50%。

企业级SSD仍是重要增量。AI数据中心不仅需要HBM和服务器DRAM，也需要大规模、高性能、高可靠性的存储设备。随着云厂商和大型科技公司扩建AI集群，eSSD需求同步走强，帮助SK海力士提升NAND产品组合质量。

这也是本轮内存周期与过去不同之处：过去内存上行周期常由智能手机、PC等消费电子拉动，而当前AI服务器需求对DRAM、HBM、eSSD形成同时拉动，使得供需紧张更具结构性。

财务状况方面，SK海力士二季度现金流明显改善。

截至二季度末，公司现金及现金等价物达到88万亿韩元，较上一季度增加33.6万亿韩元；总债务减少0.7万亿韩元至18.6万亿韩元，净现金头寸扩大至69.4万亿韩元。

公司称，得益于创纪录利润和现金生成能力，财务灵活性显著增强。

但强需求也意味着更大资本开支压力。SK海力士预计2026年资本开支将达到40万亿至50万亿韩元区间上沿。公司正在加快M15X量产进度，并准备在2027年初龙仁一期洁净室启用后迅速扩充产能。

此外，公司还提到P&T7先进封装设施、M17 NAND生产基地以及新半导体集群等中长期投资计划。

这些项目将根据客户需求和投资效率分阶段推进。对投资者而言，关键问题将是，在AI需求保持高景气的同时，SK海力士能否维持资本开支纪律，并避免供给扩张过快侵蚀下一阶段利润率。

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市场概述

美股周二走势分化，市场轮动推进。中东局势趋缓预期推动油价创近三年最大三日跌幅，美债收益率随之走低，叠加稳健的经济数据和企业盈利，支撑资金流入估值较低的传统经济敏感型板块，但科技股的下跌令整体涨幅受限。道指收涨1.03%，标普500涨0.21%，纳指跌0.22%。

苹果盘中触及342.89美元，市值首度突破5万亿美元超越英伟达。绩后可口可乐涨5%创新高。医疗保健ETF和金融ETF双双创历史新高，保险股领涨。软件SaaS股逆势强劲反弹。

费城半导体指数跌4.5%、连续第二日下挫，DRAM存储ETF暴跌8.89%，美光一度暴跌12%，康宁跌逾12%，闪迪跌超14%。盘后绩后，恩智浦跌超4%，希捷一度涨超10%。

10年期美债收益率回落约4个基点至4.60%。

美元指数在收益率和加息概率双双走低背景下跌0.03%至101.49。比特币盘中跌3.4%，纽约尾盘日内跌幅收窄至1.6%。

尽管美元走弱，黄金仍未能守住4100美元，日内下跌1.16%。WTI原油跌5%至78美元附近，布伦特跌逾6%至83美元。美股盘后，报道称伊朗打击美军在约旦的基地，WTI原油涨4.5%。

亚洲时段，创业板跌超7%，光刻机、大消费逆势活跃，芯片、算力硬件齐跌，港股AI大模型双雄下挫、智谱跌近20%。

要闻

中国

商务部发布《关于所谓“产能过剩”问题的中方立场》。

商务部副部长回应“中国冲击2.0”和“中国机遇2.0”两种言论。

Kimi K3开源，2.8万亿参数全面开放，海外开发者称其为“本地版Fable 5”，“让Anthropic的万亿美元市值失去意义”。

车企扎堆“造人”！比亚迪人形机器人8月发布、小鹏IRON量产在即，理想双路并进。

海外

布油盘中跌超6%，以媒称调解方认为美伊接近重启6月停火协议，沙特炼厂油轮遭袭。美以领导人会晤，聚焦伊朗核问题，以称实现“全面协调”，白宫称“富有建设性”。伊朗开价重开霍尔木兹海峡：船须走伊朗水道，废TSS、禁第三方排雷。

OPEC+计划9月后暂停增产，称将评估伊朗战争对供应的影响。

“借钱炒股”拟设20%封顶线，韩国金融监管机构再出招遏制个股杠杆过热。韩国散户从FOMO急转JOMO，“没买股票的才是赢家”。费城半导体指数跌破11200点关键支撑。

SK海力士二季度销售79.32万亿韩元，预期83.85万亿韩元，二季度运营利润逊色于分析师预期，美股盘后跌幅扩大至5.7%。

康宁美股盘前暴跌15%、收跌12%！Q2营收利润双超预期，但Q3收入指引不够“惊喜”。电话会：“订单正在加速增长”，全光纵向扩展将提升10倍光纤用量，但落地节奏不确定。l

AI存储需求炸裂，希捷上季营收超预期增近50%、毛利率大幅跃升突破50%，指引更强劲。收跌8.5%的希捷股价盘后一度涨超10%，带动存储芯片股盘后齐反弹。

恩智浦Q2营收与Q3指引均超预期，但盘后依然大跌。

OpenAI“失控智能体”入侵Modal Labs的一名客户。

Meta为AI"烧钱"付出代价：125亿美元新债利率跳涨，华尔街开始"消化不良"。

市场收报

欧美股市：标普500涨幅0.21%，报7428.78点。道指涨幅1.03%，报52747.32点。纳指跌幅0.22%，报24876.912点。欧洲STOXX 600指数收涨0.35%，报646.89点。

A股：上证指数收报3813.31点，跌1.16%。深证成指收报13509.68点，跌4.52%。创业板指收报3327.03点，跌7.35%。

债市：美国10年期国债收益率跌5.06个基点，报4.5981%。两年期美债收益率跌5.17个基点，报4.2706%。

商品：WTI 9月原油期货跌幅4.05%，报79.26美元/桶。布伦特9月原油期货收跌4.83%，报84.09美元/桶。现货黄金跌1.17%，报4028.70美元/盎司。现货白银跌2.12%，报57.1299美元/盎司。

要闻详情

全球重磅

中国

商务部发布《关于所谓“产能过剩”问题的中方立场》。据新华社，产能问题是世界经济发展过程中伴随产业迭代、市场波动、分工演变出现的正常现象。各国应坚持以市场眼光和全球视野，从经济规律出发，客观、辩证看待所谓的产能“争议”，多探讨合作而非制造对立，共同致力于打通全球供需堵点，优化全球资源配置，推动全球产业健康可持续发展。

商务部副部长回应“中国冲击2.0”和“中国机遇2.0”两种言论。商务部副部长鄢东回应称，所谓“中国冲击2.0”论调，不符合事实。过去十多年，中国一直是世界经济增长的重要引擎，贡献率保持在30%左右。据中科院测算，2012-2025年，中资企业在24个发展中经济体带动的当地出口增加值，由244亿美元提高至1424亿美元，增幅近5倍。事实和数据证明，中国产业发展带给世界的不是冲击而是机遇。

Kimi K3开源！2.8万亿参数全面开放，海外开发者称其为“本地版Fable 5”。月之暗面Kimi K3开源仅30分钟，即以逾4000个赞登顶Hugging Face趋势榜，创史上最快发布增长纪录。这款2.8万亿参数MoE模型在编程、Agent及视觉评测中全面媲美Claude Fable 5，调用成本却不足其十分之一。

Kimi K3全面开源：海外开发者称“让Anthropic的万亿美元市值失去意义”。据澎湃新闻，K3总参数2.8万亿，为全球首个开源“3T级”模型。北美AI基础设施创企Osmantic AI的创始人Ahmad发文，将Kimi K3称为“本地版Fable 5”，并称“知道为什么Anthropic讨厌开源AI吗？Kimi K3免费且可下载，让他们的万亿美元估值失去意义。”

车企扎堆“造人”！比亚迪人形机器人8月发布、小鹏IRON量产在即，理想双路并进。比亚迪8月官宣亮相、小鹏IRON广州工厂已启动小批量试产、理想双路并进——中国车企“造人”浪潮骤然提速。背后逻辑清晰：智能汽车与人形机器人技术重合度超70%，供应链高度共享，工厂即是天然试验场。在汽车利润率跌至十年新低的压力下，这场从"四轮"到"双足"的跨界，正从概念走向实战。

海外

布油盘中跌超6%，以媒称调解方认为美伊接近重启6月停火协议，沙特炼厂油轮遭袭。据以媒，特朗普与以总理会晤是重要观察窗口，白宫希望待特朗普听取以方意见后再决定是否重启协议。据美媒，美官员越来越相信，制裁比轰炸更能削弱伊朗。特朗普称，美国目前在伊朗问题上地位强势，谈不成协议就摧毁镐山核设施；希望避免攻击伊民用基础设施，但不能再容忍伊方破坏协议。以防长：美国阻止以色列打击伊朗能源设施。伊朗否认特朗普说法：近两周多来未寻求与美对话。

美以领导人会晤，聚焦伊朗核问题，以称实现“全面协调”，白宫称“富有建设性”。这是特朗普和以总理自美伊2月底对伊朗发动军事行动以来首次面对面会晤。以方称，关于“以色列在会上向美方展示该设施相关情报”的消息不实，会谈中从未提及伊朗镐山地下核设施问题，美方并未向以方施压，也未要求以方放弃在黎巴嫩或加沙地带所取得的军事成果。以总理称与特朗普进行了一次“极佳的会晤”。

伊朗开价重开霍尔木兹海峡：船须走伊朗水道，废TSS、禁第三方排雷。据报道，伊朗拒绝和阿曼“平分航道”的方案，要求未来双向航运均有部分航线改经伊朗领海。伊朗副外长称，伊朗不再承认国际海事组织1968年批准实施的霍尔木兹海峡交通分离制（TSS），伊朗需要对航运拥有“更大的控制权”，以此保障国家安全；排雷只能由伊朗负责，不允许第三国介入。

OPEC+计划9月后暂停增产，称将评估伊朗战争对供应的影响。据媒体报道，OPEC+计划在8月2日将9月石油产量配额提高每日18.8万桶，此后在今年剩余时间内暂无进一步提高产量的计划。代表称伊朗战争导致石油供应损失规模存在不确定性，增加了OPEC+制定产量政策的难度。

AI泡沫的金丝雀，刚刚死去。KOSPI自6月高点重挫近35%，SK海力士、三星电子跌破关键支撑，3倍做多韩国ETF暴跌超七成。作为AI交易最拥挤的市场之一，韩国率先遭资金抛售，其跌幅已领先费城半导体指数。当前技术面尚未出清，杠杆资金放大跌势。市场担忧，这或是全球AI资产从高估值重新定价的开端，需警惕调整向其他市场扩散。

• 黑色星期二！全球芯片股遭血洗，SK海力士重挫13%，AI回报成市场最大担心。全球芯片股遭遇"黑色星期二"——AI资本支出回报存疑、英伟达逾7500亿美元"循环融资"疑云笼罩信贷市场，叠加中国DRAM龙头长鑫科技上市重燃竞争担忧，三重压力共振引爆从华尔街蔓延至亚太的恐慌抛售。昔日AI盛宴正在变成一场关于"钱烧完了，回报在哪"的终极追问。
• “借钱炒股”拟设20%封顶线！韩国金融监管机构再出招遏制个股杠杆过热。韩国金融监管当局拟进一步收紧个股杠杆产品管控。若7月底升至3000万韩元的预托金新规未能有效降温，当局将考虑把个人个股杠杆投资额限制在总金融投资额的20%以内，并增加模拟交易等门槛，同时要求机构分散再平衡时点并规范LP交易，以平抑市场波动。
• 韩国散户从FOMO急转JOMO，“没买股票的才是赢家”！KOSPI指数7月已暴跌33%。韩国KOSPI指数一个月内暴跌逾33%，创1998年来最大单日跌幅，熔断今年已触发8次。散户心态从"没上车好可惜"急转为"幸好没入场"，FOMO变JOMO。极度悲观究竟是深渊还是机会？摩根士丹利喊出逢低买入，分歧正在加剧。

费城半导体指数跌破11200点关键支撑，AI牛市悬了！美股SOX指数若失守11,200点或打开进一步回调空间；若守住，则有望借助持仓出清和季节性利好迎来修复。市场担心额外的举债和资本支出，以及这种AI投入的可持续性。但也有人士指出，从已公布财报看，市场需求仍很强劲，现在是抄底机会。

SK海力士二季度销售79.32万亿韩元，预期83.85万亿韩元，二季度运营利润逊色于分析师预期，美股盘后跌幅扩大至5.7%。

康宁美股盘前暴跌15%、收跌12%！Q2营收利润双超预期，但Q3收入指引不够“惊喜”。康宁Q2收入增17%、利润增30%，光学通信收入同比增长32%。但Q3核心销售额指引49-50亿美元，上限仅与预期持平，指引隐含环比增速从9%骤降至3-6%。

• 康宁电话会：“订单正在加速增长”，全光纵向扩展将提升10倍光纤用量，但落地节奏不确定。CEO在会上指出，光通信产品需求强劲，订单正在加速增长。如果纵向扩展网络从现在的全铜缆转变为全光网络，“每个GPU的总光纤含量达到160根光纤，是当前横向扩展网络光纤量的10倍”，不过实际情况是混合系统，预计2028年单GPU光纤需求增长1.3到1.5倍。CFO表示，光学纵向扩展的实际落地节奏仍是未来增长预测中最大的变量之一。
• 康宁交了一份"满分"财报，市场却想给它打负分。市场真正的分歧在于：康宁到底应该被当作一家周期性的材料公司，还是一家结构性的AI成长公司？如果是前者，44倍PE就是泡沫。如果是后者，在当前AI Capex还在加速上量的背景下，或许还撑得住。但现在的市场定价在告诉所有人一件事——投资者没有被完全说服。

AI存储需求炸裂，希捷上季营收超预期增近50%、毛利率大幅跃升突破50%，指引更强劲。第四财季希捷营收较分析师预期高4.6%，EPS同比增120%、较市场预期高12%，运营利润率44.6%，较预期高270基点，毛利率同比升1480基点至52.7%；第一财季营收指引中值同比增56%、较预期高逾8%，EPS指引同比增180%、较预期高近25%。收跌8.5%的希捷股价盘后一度涨超10%，带动存储芯片股盘后齐反弹。

恩智浦Q2营收与Q3指引均超预期，但盘后依然大跌。恩智浦二季度营收35亿美元，同比增长19%，环比增长10%，高于分析师预期的34.6亿美元，全线端市场及地区均实现增长。非GAAP摊薄每股收益为3.61美元，同比增长33%。公司预计三季度营收36.5亿-38.5亿美元，指引中值为37.5亿美元，高于市场预期的37.1亿美元。恩智浦股价盘后下跌6.6%。

OpenAI“失控智能体”入侵Modal Labs的一名客户。一个从OpenAI出逃的AI代理发动多日黑客攻击，破坏范围超出此前披露。除入侵AI公司Hugging Face外，还波及纽约云计算平台Modal Labs的客户账户。Modal Labs CTO确认，事件源于客户发布了未经身份验证的公开端点，致使失控代理借此执行代码。

Meta为AI"烧钱"付出代价：125亿美元新债利率跳涨，华尔街开始"消化不良"。Meta得州数据中心项目本周完成125.5亿美元发债，实际收益率约7.5%，较去年同类交易高出约50个基点。为缓释表内压力，Meta积极运用表外融资结构，但项目最终偿付仍高度依赖AI算力需求及长期租赁履约稳定性。融资环境趋紧之际，科技巨头在算力竞赛中面临日益高昂的资本代价。

研报精选

如何识别AI周期的泡沫化顶部？广发证券认为，判断AI等产业周期泡沫化顶部需回归盈利周期，而非依赖估值或货币环境。历史数据显示，盈利增速跌破30%或降幅超过50%是识别景气拐点的关键红线。目前全球AI渗透率仍低且巨头CAPEX持续扩张，产业景气周期仍在进行中，但内部环节分化将加剧。

AI的免费午餐吃完了？一个"借钱买芯片、卖芯片还钱"的闭环正在被债市否决。韩国KOSPI年内第8次熔断，32万散户账户爆仓清零。而苹果以最低资本开支重夺全球市值第一。这不是个股波动，是"资本永远廉价"这一底层假设的终结。

复盘四轮创业板牛市：启动、顶部与结束方式。创业板本轮自2024年9月低点累计上涨185.66%后，最大回撤达21.58%。东吴证券系统复盘四轮牛市后指出：当前估值、盈利、ETF申赎与国内利率尚未同步转弱，顶部确认证据不足——但技术趋势仍处预警，右侧确认窗口尚未打开，行情走向悬而未决。

帐算的过来！大摩：推理时代，生成式AI资本回报率或达25-50%。摩根士丹利最新测算显示，AI推理时代生成式AI投资的增量资本回报率（ROIC）可达25%至50%，显著高于市场预期，回应了市场对AI巨额资本支出“难回本”的质疑。报告认为，随着推理需求爆发，亚马逊、谷歌、微软及Meta等规模化玩家将持续受益。

真正决定2028年CapEx的，不是Coding，而是RSI。市场认为2028年AI资本开支将见顶，核心逻辑是“除Coding外AI无万亿美元级新应用”。但SSI获英伟达投资并宣布算力扩10倍，揭示真正变量是RSI（递归自我改进）。大模型的研究已经进入Worth Scaling，这是一个临界点。未来训练是AI训练AI，需持续、巨量算力。前沿实验室扩产并非为当前推理需求，而是因模型能力提升仍“值得大规模扩张”。

国内宏观

中国启动人工智能大模型IPv6能力提升专项行动。中央网信办联合京沪浙深四地、携手5家头部大模型企业，在雄安新区启动"人工智能大模型IPv6能力提升专项行动"，推动生成式大模型全面支持IPv6。与此同时，雄安新区宣布启动IPv6单栈部署，剑指2030年新建片区全面实现单栈规模化运行。

商务部条约法律司负责人就世贸组织发布我诉土耳其电动汽车和其他车辆限制措施世贸争端案专家组报告答记者问。专家组支持中方主张，裁定土方涉案措施违反世贸规则。中方对此裁决表示欢迎。2023年以来，土方对中国出口的电动汽车、混动汽车等车辆，先后采取附加关税、进口许可证等限制措施，违反约束关税、国民待遇、最惠国待遇等多边贸易规则，严重损害中方正当贸易利益和中土经贸关系。中方敦促土方尊重世贸组织专家组裁决，采取切实行动，尽快纠正违规措施。

国内公司

长鑫科技批量造富：12名核心成员身家过亿，雷军旗下公司、蔚来战投浮盈均超7亿元，李斌现身答谢宴；碧桂园却卖飞，痛失470亿。长鑫科技上市首日暴涨465%，登顶A股市值王，催生6位10亿级高管、237位千万富翁，创始人朱一明身家近千亿。蔚来、小米、梁文锋等斩获数亿浮盈，而碧桂园20亿贱卖股权错失490亿，堪称年度最惨痛卖飞。

朱一明，分给员工300亿。A股新王长鑫科技创始人朱一明承诺将个人所持15.36亿股的一半（对应市值超340亿）用于员工激励，激励对象不含本人，且不稀释外部股东权益。朱一明还承诺所持股份前十年不转让，第二个十年每年最多减持20%，将个人财富与国产存储突围深度绑定。

报道：SK海力士LPDDR6下半年量产，首批供货小米旗舰手机。据韩媒报道，SK海力士下半年将向小米批量供应采用1c制程的LPDDR6移动内存，标志着新一代高性能低功耗内存争夺战正式打响。供给偏紧叠加AI服务器需求爆发，移动内存价格持续走高；黄仁勋亲笔写下"LOVE SOCAMM"，更将这场三星、SK海力士与美光之间的内存新战场推向舆论焦点。

飞天茅台执行“双价格体系”：线下价格上调至1719元，比线上贵80元。贵州茅台线下自营门店飞天53%vol 500ml贵州茅台酒（2026）零售价已上调至1719元/瓶，较i茅台1639元/瓶高出80元，自营渠道开始执行“双价格体系”。门店人员称目前无现货，个人购买需通过i茅台。酒业人士认为，此举意在谋求价格标签示范作用，为i茅台托价，压缩炒作空间。

海外宏观

“五次补仓，账户仍腰斩”，杠杆ETF成韩国散户“绞肉机”，有人喊话“国家赔偿”。韩国金融当局仓促推出的单一股票杠杆ETF引发散户危机。因股市剧烈波动与产品“负复利”结构风险，大量追跌补仓的散户面临普遍超五成的严重亏损。该类产品天量成交放大正股波动，监管层变相承认审批失误，正考虑进一步提高门槛或设置个人投资上限，甚至引发了追责与国家赔偿呼声。

“救日元”的代价：日股会重演两年前的大跌吗？2024年8月，TOPIX单月暴跌24%的噩梦仍历历在目。高盛分析师警告：尽管日元闪崩概率低于两年前，但当前日本股市的仓位拥挤程度已全面超越崩盘前水平——外资净头寸高出逾20%，对冲基金配置更达五年第99百分位。一旦AI叙事瓦解或地缘政治黑天鹅降临，这场风暴或比上次更猛烈。

7.1级接6.1级，日本连发强震，震源深度极浅！日官方发布海啸预警，台积电工厂人员疏散！华东多地网友称有震感。当地时间7月28日16时27分左右，日本熊本县发生7.1级地震，震源深度10公里。当日17时08分，当地再次发生6.1级地震。日本气象厅已发布海啸注意报，预计海啸浪高1米。目前鹿儿岛县川内核电站等未确认异常，台积电熊本工厂人员已疏散。中国地震台网测定此次地震为6.8级。浙江、上海、江苏等地网友表示有震感。

海外公司

OpenAI、Anthropic员工联署呼吁美国“控制AI发展速度”：担忧其超越人类监管能力。OpenAI与Anthropic员工正在推动一项公开请愿，呼吁美国支持国际社会共同开发技术与治理工具，以"审慎地管控前沿自动化AI研发的节奏"。请愿书明确警告，AI发展速度超出人类理解与控制能力的风险"真实存在"，并特别指向AI研究自动化领域的快速突破。

xAI推出AI编程产品：Grok Build模式可通过自然语言生成网站、应用。Grok正式上线Build Mode（构建模式），以自然语言描述需求即可生成网站、应用程序等。该功能目前以早期测试版形式向SuperGrok Heavy订阅用户开放。SpaceX股价盘中上涨2.8%，费城半导体下跌4%，此前市场对SpaceX的AI业务发展预期悲观。

苹果智能家居“大洗牌”：今秋拟推Siri AI新终端，Apple TV与HomePod mini蓄势待发。苹果正以升级版Siri AI为核心，重启智能家居战略，挑战亚马逊和谷歌。新品包括首款配备约7英寸屏、支持人脸识别动态交互的家居中枢，以及秋季发布的新款Apple TV和HomePod mini。该战略受软件延期影响，但苹果已规划机器人设备和安防摄像头等更高端产品，力图系统性地重塑家居生态。

波音Q2营收现金流回暖，但巨亏再现，“空军一号”项目拖累盈利。波音二季度营收246亿美元，同比增8%；自由现金流6.31亿美元，远超预期的净流出3.31亿美元。但净亏损4.28亿美元，每股亏0.67美元，远差于预期的亏0.28美元。交付171架飞机推动现金流改善，空军一号再增2.8亿亏损拖累盈利。积压订单7150亿美元创新高，全年现金流指引维持10至30亿美元。

开云集团大涨！二季度古驰同店销售下滑2%，超预期收窄。开云集团第二季度营收36.52亿欧元，按可比口径增长2%。古驰直营门店销售按可比口径降幅收窄至2%，低于分析师此前预期的逾3%跌幅，较第一季度改善7个百分点，为近几个季度以来最大幅度的环比加速，所有地区均较一季度出现改善，其中北美表现最为突出。

行业/概念

1、人工智能 | 据上证报报道，7月30日，2026人工智能产品应用博览会将在苏州国际博览中心开幕，近400家硬核展商集结。据了解，这场盛会除了国产大模型，还有覆盖全场景的具身智能机器人。

点评：国新证券认为，先进封装是长期成长空间最广阔的核心赛道，Chiplet封测、2.5D/3D堆叠、混合键合相关设备材料及高端封装基板的国产替代空间广阔。整机与系统集成环节，绑定头部芯片生态、具备大规模集群交付能力的厂商将持续受益。上游高端半导体材料、检测设备、高速PCB等领域同样蕴含替代机会。

2、充电桩 | 据上证报报道，根据国家充电设施监测服务平台数据，截至2026年6月底，我国电动汽车充电基础设施（枪）总数达到2305.7万个，同比增长43.2%。其中，公共充电设施（枪）500.9万个，同比增长22.3%，额定总功率达到2.47亿千瓦，单枪平均功率约为49.35千瓦；私人充电设施（枪）1804.8万个，同比增长50.4%，私人充电设施报装用电容量达到1.55亿千伏安。

点评：国盛证券认为，随着新能源车续航水平及快充性能的提升，其对充电桩的充电功率也提出了更高的要求，到2027年底，在高速公路服务区新建改建4万个60kW以上超快结合充电枪。预计在政策推动下，充电桩建设将会实现较快发展。

3、影视 | 据上证报报道，据猫眼专业版数据，截至7月28日15时许，2026年暑期档（6月1日-8月31日）总票房已超60亿元，《功夫女足》《八仙！》《给阿嬷的情书》分列暑期档票房榜前三位。

点评：中金公司认为，广电总局集中治理电视剧侵权传播成效显著，暑期档影片陆续定档。此前广电总局重点治理电视剧侵权传播问题取得阶段性成果，可关注票房弹性品种。

4、人工智能大模型 | 据中证报报道，据报道，7月28日，"人工智能大模型IPv6能力提升专项行动"由中央网信办联合北京、上海、浙江、深圳四地网信办，会同5家头部大模型企业在雄安新区共同启动，推动生成式大模型应用，全面支持IPv6，为智能时代筑牢网络根基。

点评：当前，基于人工智能大模型的各类应用蓬勃发展，Token流量呈现爆发式增长趋势，对网络承载能力提出了新要求。IPv6凭借海量地址空间、高效路由机制和内生安全能力成为支撑大模型应用的关键底座。这次专项行动为期一年，将着力增强大模型IPv6规模化应用能力，完善大模型IPv6管理规范，提高大模型基础设施IPv6支持水平，推动大模型应用IPv6放量引流，提升大模型API调用IPv6访问占比，推进大模型与IPv6融合创新，促进互联网向原生智能演进。

5、量子计算 | 据中证报报道，据报道，美国电信运营商AT&T近日宣布扩大与量子计算技术企业D-Wave的合作，计划利用后者技术解决其网络运营中复杂的优化挑战。在此前的应用合作中，D-Wave的技术让AT&T能在15秒内完成此前大约需要1小时的网络优化工作负载，显著加速了业务运行速率。

点评：量子计算是遵循量子力学规律来操控信息单元的一种全新计算模式。作为下一代信息技术的核心驱动力，量子计算能够有效解决传统计算算力不足的难题，被视作引领下一代产业变革的颠覆性技术，也成为全球科技竞争的战略焦点。技术突破、政策支持与市场需求共同驱动产业快速发展，其应用场景从专用计算向通用计算拓展，推动金融、医药、能源等领域深度变革。

6、氢能源 | 据中证报报道，据报道，7月28日，3750吨产自吉林大安的绿氨经陆路运抵江苏连云港，装船起航发往韩国。这是全球规模最大的单批次绿氨出口，标志着我国绿色能源出口迈入规模化新阶段，我国绿色燃料首次凭借全生命周期碳减排效益获得国际市场价值认可。这批绿氨为全球最大单体绿氨装置，年产能18万吨，依托吉林西部风电光伏资源，碳排放较传统煤制氨降低90%以上。

点评：此次出口不仅验证了绿氨制备、储运及港口作业的全链条技术成熟度，也为全球能源转型提供了"中国方案"。这一里程碑事件将助力国内相关企业拓展海外市场，推动新能源产业链向高附加值环节延伸，进一步强化我国在全球清洁能源供应体系中的核心地位。

今日要闻前瞻

美联储利率决议，主席沃什召开货币政策新闻发布会。

SK海力士、Meta、微软、拉姆研究、宝洁、Arm、高通、星巴克财报。

美国上周EIA原油库存变动。

<全文完>

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中东局势趋缓预期推动油价创近三年最大三日跌幅，美债收益率随之走低，叠加稳健的经济数据和企业盈利，支撑资金流入估值较低的传统经济敏感型板块。

道指当日上涨逾1%，标普500等权重指数触及历史新高，显示出市场宽度在改善。

另一方面，受市场对AI基础设施巨额资本开支变现能力的担忧，资金正加速从拥挤的科技、半导体和AI概念股中撤离。纳斯达克100指数下跌约1%，逼近技术性回调区间。

周四凌晨美联储将公布利率决议，叠加微软、Meta等科技巨头密集披露财报，市场面临近年来罕见的高度不确定性。

芯片抛售蔓延全球，半导体连续两日遭抛售

周二美股剧烈分化。受韩国KOSPI隔夜暴跌10.84%触发年内第八次熔断冲击，美股期货开盘难看，但美伊谈判即将达成的传言迅速推动油价走低，三大指数反弹。

道指收涨537.24点涨幅1.03%报52747.32点，标普500微涨0.21%报7428.78点，纳指从日内低点V型反弹后微跌0.22%报24876.91点。

费城半导体指数周二再跌4.49%，加上周一跌幅，两日累计回撤逾6.5%。高盛美国AI半导体指数自6月24日峰值已累计回撤30%。DRAM存储ETF单日暴跌8.89%。

摩根大通TMT行业专家Josh Meyers将半导体走弱归结为三大因素：财报反应疲弱、循环融资担忧持续发酵、以及云服务商可能削减资本支出的焦虑。他指出仓位仍处高位，科技板块真正的广泛出清尚未到来。

与此同时，AI信用风险正在显化。英伟达CDS飙升至77.59个基点，自6月初以来大幅扩张，创下自有记录以来的最高水平。超大规模云商的信用违约互换同样飙升。

高盛交易员John Flood表示，过去两个交易日全球科技股在Prime book上的净卖出规模创2021年1月以来最大、近10年第二，"我们认为这大约是本轮抛售的第8或第9局"。

资金大轮动，"旧经济"压倒"AI新经济"

半导体崩盘的同时，资金并未离场，而是大规模轮动至传统经济板块。

道指收涨537点涨幅1.03%，由宣伟收涨8.2%和可口可乐收涨5%领涨，两者均交出超预期的季度业绩。可口可乐还上调了全年展望，股价创历史新高。

医疗保健ETF和金融ETF双双创历史新高，保险股领涨。

Baird投资策略师Ross Mayfield表示：

这是真正的广泛板块轮动，这种动量出清的故事已经持续6到8周，它与市场技术面的关系远大于任何基本面变化。

值得注意的是，软件SaaS股逆势强劲反弹。Salesforce、Workday、ServiceNow等涨幅在2%至7%不等，推动高盛AI软件股指数小幅收涨。

与AI半导体-4.33%、AI数据中心-5.99%、光通信-8.13%形成鲜明对照。

标普剔除AI板块周二涨1.57%，月内累计涨5.12%创2024年11月以来最佳单月表现。

苹果盘中市值突破5万亿，Mag7分化老牌龙头支撑大盘

苹果周二盘中触及342.89美元，市值首次站上5万亿美元关口达5.036万亿，超越英伟达重新成为全球市值第一的公司。尽管收盘回落至340.08美元仍涨0.94%，市值报约4.99万亿。

华尔街见闻提及，苹果这一里程碑与半导体板块的惨烈形成鲜明反差——不烧钱的AI策略，正成为最稀缺的避险属性。

其余科技七巨头成员同样分化。微软收涨1.09%报393.35美元，谷歌涨2.19%报333.71美元。特斯拉、亚马逊、Meta则小幅收跌。

SpaceX盘中一度较IPO发行价跌逾20%创历史新低，尾盘V型反弹收涨逾2%。

推动道指走强的核心逻辑，在于油价的显著回落与市场资金的持续轮动。

华尔街见闻提及，美国与伊朗接近达成一项协议，有望重启此前失败的谅解备忘录，油价随之急跌。

WTI原油当日下跌4.1%至每桶79.16美元，布伦特原油跌5.0%至83.93美元，油价连续三日下挫。

Edward Jones分析师Angelo Kourkafas表示：

油价下行对整体通胀的影响路径清晰，若油价不突破新高，消费者价格指数可能已在5月见顶，6月通胀数据的温和表现为美联储赢得了观察时间。

油价下跌推动美债收益率同步回落，10年期美债收益率当日下降约5个基点至4.60%。

周四凌晨即将揭晓的美联储利率决议，为市场增添了又一层不确定性。

联邦基金期货当前显示加息概率约为32%，低于周一的38%，但仍处于相当高的水平。

分析人士指出，这将是美联储多年来首次在市场对其决定置信度不足80%的情况下召开会议。

若当前定价维持不变，本次"不降息"的意外程度，可能成为数十年来之最。TD证券美国经济学主管Oscar Munoz在研究报告中写道：

更高的油价与中东紧张局势已加大了通胀风险，强化了加息理由，但我们认为美联储还需要更多证据才能赢得多数支持。

周三的事件风险高度密集：美联储决议、微软与Meta财报将同步登场，周四还有苹果与亚马逊的财报紧随其后。期权市场的隐含波动率显示，交易员正为这一超级事件日构建较大规模的对冲头寸。

高盛顶级交易员Ariana Contessa对当前市况总结道：

市场痛苦持续，财报'利好出货'、因子波动以及日历效应叠加，营造出一种买家罢工的氛围，投资者正寻找经历数周剧烈波动后市场趋于稳定的信号。

其他大类资产表现

由于收益率和加息可能性下降，美元今日走势疲软。

尽管美元走软，黄金价格今天仍大幅下跌，日内大跌1.16%。

受韩国股市崩盘影响，比特币重挫3.4%，纽约尾盘日内跌幅收窄至1.6%。

周二美股整体分化但传统板块强劲。道指收涨1.03%，标普500涨0.21%，纳指跌0.22%。费城半导体指数跌4.5%、连续第二日下挫，DRAM存储ETF暴跌8.89%，美光一度暴跌12%，闪迪跌超14%。盘后绩后，恩智浦跌超4%，希捷一度涨超10%。

美股基准股指：

• 标普500指数收涨15.60点，涨幅0.21%，报7428.78点。

• 道琼斯工业平均指数收涨537.24点，涨幅1.03%，报52747.32点。

• 纳指收跌55.169点，跌幅0.22%，报24876.912点。纳斯达克100指数收跌276.076点，跌幅0.99%，报27763.134点。

• 罗素2000指数收涨0.20%，报2953.80点。

• 恐慌指数VIX收跌2.52%，报18.20。

美股行业ETF：

• 美股行业ETF多数收涨，全球航空业ETF涨2.87%，医疗业ETF涨2.38%，网络股指数ETF涨1.59%，能源业ETF跌1.35%，科技行业ETF跌1.84%，全球科技股指数ETF跌2.08%，半导体ETF跌3.45%。

（7月28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0.69%。

• 特斯拉跌0.58%，亚马逊跌0.23%，Meta跌0.08%，英伟达涨0.25%，苹果涨0.94%，微软涨1.09%，谷歌A涨2.19%。

芯片股：

• 费城半导体指数收跌519.198点，跌幅4.49%，报6586.11点。

• 台积电ADR跌1.70%，AMD大跌8.15%。

中概股：

• 纳斯达克金龙中国指数收涨1.08%，报6325.46点。

• 热门中概股里，理想收涨4.9%，亚朵涨4.5%，网易涨3%，小米涨2.3%，新东方涨1.7%，拼多多、腾讯涨1%，阿里涨0.3%，百度跌0.3%，日月光半导体跌7%。

其他个股：

• Circle跌2.09%。

欧洲股市收涨超0.3%，联合利华涨8%，阿斯麦跌约3%、Soitec跌超7.1%、爱思强跌10%。荷兰股市收盘反弹1%，英国股指涨超0.8%，德国股指涨0.4%。

泛欧欧股：

• 欧洲STOXX 600指数收涨0.35%，报646.89点。

• 欧元区STOXX 50指数收涨0.12%，报6289.51点。

各国股指：

• 德国DAX 30指数收涨0.41%，报25464.01点。

• 法国CAC 40指数收涨0.63%，报8458.78点。

• 英国富时100指数收涨0.83%，报10871.02点。

  （7月28日 欧美主要股指表现）

板块和个股：

• 欧元区蓝筹股中，Adyen收涨6.87%，威科集团涨6.68%，德国思爱普Sap涨5.26%，德国大众汽车涨4.5%，宝马、德国莱茵金属RHM、百威英博至少涨3.23%。

• 欧洲STOXX 600指数的所有成分股中，Bechtle收涨14.8%，瑞士西卡股份涨9.77%，Nemetschek涨9.58%表现第三，联合利华涨8.02%涨幅第七大。

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苹果在AI基础设施投入上始终选择克制路线，未进行大规模自建数据中心或芯片投资，更倾向以租赁算力等方式满足需求。在过去三个季度，苹果的资本支出甚至持续下降。当同行在支出纪律与增长承诺之间挣扎时，苹果的相对克制正在被市场重新定价。

自由资本市场首席市场策略师Jay Woods对此评价道：“苹果曾因AI投入不足而遭受批评，但现在来看，它成功规避了资本支出陷阱。”

周二苹果股价盘中最高触及342.89美元，市值一度达到5.036万亿美元。最终收涨0.94%，报340.8美元，对应市值4.99亿美元，略低于5万亿美元门槛——但这项盘中里程碑，已足以构成市场叙事的一个关键转折点。

这一突破发生的前一天，苹果市值刚刚超越英伟达，自去年5月以来首次重夺全球市值最高公司宝座。截至目前，苹果年内累计涨幅约25%，同期英伟达自5月高点显著回落，年内涨幅仅约7%。

Alphabet 2050亿美元资本支出引发的连锁反应

苹果市值突破5万亿美元之际，科技板块正经历一轮结构性抛售。导火索来自Alphabet——该公司上周宣布将今年资本支出上调至最高2050亿美元，同期自由现金流录得负59亿美元，上市逾二十年来首次转负。

这一数字触发了投资者对AI基础设施投资回报率的集体重估。自2022年底ChatGPT引爆AI军备竞赛以来，微软、亚马逊、谷歌和Meta四大超大规模云服务商竞相加码，今年合计资本支出预计将达7000亿美元。

英伟达方面，潜在涉及的AI基础设施交易总规模已超过7500亿美元，其五年期CDS前日一度飙升至82个基点的历史高位。

苹果在AI基础设施投入上始终选择克制路线，未进行大规模自建数据中心或芯片投资，更倾向以租赁算力等方式满足需求。在过去三个季度，苹果的资本支出甚至持续下降。当同行在支出纪律与增长承诺之间挣扎时，苹果的相对克制正在被市场重新定价。

从AI落后者到避险资产：两个月完成叙事逆转

6月WWDC期间，苹果推出全新Siri及Apple Intelligence时，市场并不买账，股价一度下跌逾3%。核心疑虑在于：苹果在AI竞赛中是否已经掉队？

不到两个月，这一叙事已被彻底推翻。据FT报道，改版后的Siri虚拟助手在全面推出前的早期测试中收到广泛积极评价，苹果正逐步摆脱「AI落后者」标签。

在Alphabet、Meta等同行因巨额资本支出面临信贷市场和股东双重审视的背景下，苹果的策略被重新解读为一种股东友好的选择。

自由资本市场首席市场策略师Jay Woods对此评价道：“苹果曾因AI投入不足而遭受批评，但现在来看，它成功规避了资本支出陷阱。”

本周四财报：苹果的验证时刻

不过，5万亿美元市值的背后仍有待检验的现实。苹果将于本周四（7月30日）盘后发布最新季度财报，这也是库克卸任CEO前的最后一次财报电话会——硬件负责人John Ternus将于9月1日正式接任。

存储芯片涨价正在侵蚀苹果的硬件利润。分析师目前预计苹果毛利率约47.5%至48.5%，低于上一季度的49.3%。6月，苹果已因内存芯片短缺上调了Mac和iPad售价。本次财报将首次量化全球内存芯片短缺对苹果财务的具体影响。

苹果与英伟达的AI竞争路径差异，已成为今夏投资者关注的焦点。英伟达押注的是“卖铲人”逻辑——为整个AI行业提供算力基础设施；苹果选择的则是一条低资本强度的生态整合路径，将AI功能嵌入现有的硬件与服务飞轮。

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美东时间28日周二，希捷公布，截至2026年7月3日的公司第四财季，营收同比增长将近49%至36.5亿美元，较分析师预期高约4.6%，当季非GAAP口径调整后每股收益（EPS）更是同比增长约120%至5.71美元，较市场预期高12.4%。

财报显示，希捷不只是“收入超预期”，利润率同样大幅跑赢。第四财季调整后运营利润率达到44.6%，高于分析师预期的41.9%，调整后毛利率从一年前的37.9%大幅跃升1480个基点至52.7%，显示在高容量存储需求回暖、产品结构改善以及行业供给纪律作用下，公司盈利弹性正在被快速放大。

希捷提供的本季指引更是点燃市场情绪。希捷预计，公司2027财年第一财季的营收为40亿至42亿美元，中值41亿美元，较分析师预期高约8.2%；预计第一财季调整后EPS为7.30美元，较华尔街预期高24.8%。这意味着，AI存储需求并非单季爆发，而可能正在进入更持续的上行周期。

财报公布前，希捷股价在周二常规交易时段收跌约8.5%，财报公布后，盘后股价迅速跳涨，盘后涨幅一度超过10%。

受希捷强劲财报提振，美股存储链盘后集体反弹：盘后西部数据曾涨超6%，SK海力士ADR涨超3%，闪迪曾涨超2%，美光科技曾涨超1%。这说明市场并未将希捷的超预期视为公司个体事件，而是解读为AI驱动的存储需求正在扩散至更广泛产业链，包括硬盘、NAND、DRAM、HBM及相关存储设备厂商。

从结构上看，第四财季希捷的超预期并非单靠一次性因素，而是收入增长、利润率扩张和未来指引同步改善。收入端，公司受益于AI相关数据生成和存储需求增长；利润端，调整后运营利润率达到44.6%，显示高容量存储产品对盈利能力的贡献正在放大。

华尔街最看重的，是希捷给出的本财季指引。40亿至42亿美元的营收区间意味着，即使按照下限计算，也高于市场原本37.9亿美元的预期；若按中值41亿美元计算，较第四财季36.5亿美元仍有约12%的环比增长空间。

希捷CEO Dave Mosley在财报声明中表示：

“随着AI加速数据生成及其价值提升，我们看到了对大容量存储的持久长期需求。”

这句话基本解释了本季财报的核心逻辑。过去市场谈AI基础设施，焦点主要集中在GPU、HBM、高速网络和数据中心电力。但AI模型训练、推理、数据清洗、日志留存、模型检查点、备份归档等环节，都会持续产生海量数据。

这些数据并非全部需要最昂贵、最快速的高性能存储。对于大规模、长期保存、成本敏感的数据资产，高容量硬盘仍然具备明显经济性。因此，AI周期不仅推升英伟达、博通、SK海力士等算力和存储芯片公司的需求，也开始向希捷、西部数据这类大容量存储厂商外溢。

这也是为什么市场对希捷这份财报反应强烈：它验证了AI资本开支不仅停留在“算力采购”，还在向数据存储基础设施扩散。

本季希捷调整后运营利润率达到44.6%，比分析师预期的41.9%高出270个基点。这一差距在硬件公司中相当显著，因为存储行业通常对价格、产能利用率和产品结构高度敏感。

利润率改善背后，可能主要来自三方面：

1、高容量存储需求更强。AI和云服务客户通常采购更大容量、更高单盘价值的存储产品，这有助于提升平均售价和利润结构。

2、行业供给更加克制。经历此前存储周期下行后，行业厂商普遍对扩产更谨慎，供需关系改善时，价格弹性更容易体现到利润率上。

3、收入规模增长带来经营杠杆。第四财季营收同比增长约49%，收入快速扩大后，固定成本摊薄效应增强，使EPS增速显著高于收入增速。调整后EPS从去年同期2.59美元升至5.71美元，几乎翻倍以上。

换言之，本季希捷的看点不只是“卖得更多”，而是“卖得更贵、更赚钱”。

如果说第四财季业绩证明AI存储需求已经兑现，那么下一财季指引则说明这一趋势仍在延续。

希捷预计第一财季营收40亿至42亿美元，中值41亿美元，相当于同比增长55.9%，高于分析师预期的37.9亿美元。更有冲击力的是，公司预计调整后EPS为7.30美元，显著高于华尔街预期的5.85美元。

这意味着两件事：一是需求强度超出市场此前建模。下一财季营收指引下限40亿美元，已经高于市场预期，说明公司订单能见度较高。

二是盈利能力可能继续提升。EPS指引中值同比增长约180%、较市场预期高出约25%，显示管理层不仅预期收入增长，也预期利润率维持在较高水平。

对投资者而言，指引比历史业绩更重要。希捷这次财报之所以引发盘后股价大涨，核心原因正在于市场重新上调了对未来几个季度AI存储周期的预期。

为何这轮AI科技浪潮利好希捷？AI产业链最先受益的是GPU和高带宽内存，因为训练和推理对算力极其敏感。但随着模型规模扩大、企业AI应用落地和多模态数据爆发，数据本身正在成为新的基础设施瓶颈。

AI系统需要持续处理和保存大量数据，包括：原始训练数据；清洗和标注后的数据集；模型训练过程中的检查点；推理日志和用户交互数据；合规留存与备份数据；多模态视频、图像、音频数据。

这些数据中相当一部分不需要全部放在最高速存储介质上，但需要低成本、大容量、可靠的长期保存能力。这正是希捷传统优势所在。

因此，AI对希捷的拉动并不是简单的“科技股情绪溢价”，而是数据中心架构变化带来的真实需求。随着AI模型和应用不断生成新数据，大容量存储需求可能具备更长周期属性。

媒体指出，希捷此次财报公布前，尽管其股价7月已累跌超20%，过去一年的累计涨幅仍接近390%。

虽然希捷本次财报强劲，但股价过去一年已经大幅上涨，市场对未来业绩兑现的要求也会更高。后续投资者需要重点关注几条主线。

首先是AI资本开支能否持续。若大型云厂商AI支出放缓，或数据中心建设节奏调整，大容量存储订单也可能受到影响。

其次是供给扩张节奏。存储行业历史上高度周期化，一旦厂商扩产过快，供需平衡可能重新恶化，价格和利润率都会承压。

第三是产品结构和技术升级。高容量硬盘需求强劲有利于希捷，但公司需要持续推进更高容量、更高效率产品，以维持与西部数据等竞争对手的差异化。

最后是估值和预期管理。此次财报后，市场对希捷的盈利预期可能进一步上修，但这也意味着未来任何订单放缓、利润率回落或指引不及预期，都可能引发更大股价波动。

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恩智浦半导体发布了整体偏乐观的业绩展望，但仍未能打消投资者对芯片行业前景日益加深的担忧。

公司周二公布，二季度营收达35亿美元（分析师预期34.6亿美元），同比增长19%，环比增长10%，全线端市场及地区均实现增长。非GAAP摊薄每股收益为3.61美元，较上年同期的2.72美元增长约33%。

公司预计三季度营收36.5亿-38.5亿美元，指引中值为37.5亿美元，同比增长约18%，高于市场此前预期的37.1亿美元，显示需求动能延续。

恩智浦的大部分收入来自汽车行业客户，公司一直在努力摆脱持续已久的行业低迷。Sotomayor今年4月曾表示，汽车芯片行业正在复苏，并预计这一增长势头“将在2026年剩余时间里加速”。

尽管首席执行官Rafael Sotomayor强调，公司所有业务领域——包括汽车和人工智能领域——都实现增长，但投资者仍持怀疑态度。恩智浦股价盘后下跌6.6%。

竞争对手德州仪器近期财报公布后也遭遇类似反应——尽管该公司指出汽车业务有所改善，但市场反应仍较为冷淡。与此同时，意法半导体（STMicroelectronics NV）则报告称汽车需求强于预期，并表示今年来自汽车行业的收入预计将增长最多14%。

二季度营收为34.96亿美元，GAAP毛利率为57.3%，非GAAP毛利率为58.0%，较上年同期的56.5%进一步扩张。非GAAP运营利润为12.28亿美元，同比增长31%，非GAAP运营利润率为35.1%，较上年同期提升约1.1个百分点。

经营现金流达8.60亿美元，资本支出净额为6900万美元，非GAAP自由现金流为7.91亿美元，占营收比例为22.6%。

在股东回报方面，公司当季合计返还股东3.60亿美元，相当于当季非GAAP自由现金流的45.5%，其中股息2.56亿美元，股票回购1.04亿美元。此外，公司披露在二季度结束后至7月24日，通过10b5-1计划额外回购股票3200万美元。

债务方面，公司于4月20日提前以现金偿还7.50亿美元、票息3.875%的优先无担保票据。截至二季度末，公司总杠杆率降至2.1倍，净杠杆率降至1.5倍，较上年同期的2.4倍和1.8倍均有明显改善，资产负债表持续优化。

从细分业务看，汽车业务营收为19.38亿美元，同比增长12%，环比增长9%，依然是公司最大收入来源。

工业与物联网业务营收为7.55亿美元，同比大幅增长38%，环比增长20%，增速领跑各业务线。

通信基础设施及其他业务营收为4.52亿美元，同比增长41%，环比增长19%，增长势头同样强劲，印证了数据中心业务的快速放量。

移动业务营收为3.51亿美元，同比增长6%，但环比下滑10%，是当季各业务中唯一环比走弱的板块。

渠道库存方面，二季度末渠道库存维持在11周，与上季度持平，但较上年同期的9周有所提升，需持续关注去化进展。

公司预计三季度营收区间为36.50亿至38.50亿美元，指引中值为37.50亿美元，同比增幅约18%，环比增幅约7%。非GAAP摊薄每股收益指引中值为4.11美元，相较二季度实际值3.61美元有较大幅度提升。

非GAAP毛利率指引中值为58.5%，非GAAP运营利润率指引中值约为36.9%，盈利能力有望进一步改善。

Rafael Sotomayor强调，NXP在处理、连接与安全方案领域的产品组合，使公司能够为客户实现下一代边缘智能，而AI从云端向汽车、工厂及机器人等物理场景加速渗透的趋势，将直接利好公司的核心业务布局。

公司认为，上半年的强劲表现与三季度指引共同强化了其实现全年财务目标、推动长期股东价值的信心。

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美东时间28日周二，据以色列媒体援引多名消息人士的报道，在特朗普与内塔尼亚胡会晤前，卡塔尔、阿曼等参与斡旋的调解方相信，美国与伊朗已经接近恢复外交接触，接近达成突破性进展，有望重启今年6月签署、后因冲突升级而搁置的谅解备忘录，即初步停火框架。

据该报道，上述斡旋方仍在等待特朗普在与内塔尼亚胡会晤后做出最终决定。

报道传出后，风险偏好回升，美股大盘上行，标普加速反弹，纳指抹平盘中跌幅，道指涨幅扩大到1%以上；国际原油加速下跌，布油跌幅扩大到4%以上，美油跌约4%，反映市场重新计入中东供应风险缓解前景；油价下跌令美联储因通胀而加息的压力减轻，美国国债价格涨幅扩大、收益率普遍降4-6个基点。

此后美股午盘时段，国际原油进一步下挫，刷新日低时，布油跌超6%，美油跌近6%，最终连续第三个交易日收跌。

WTI 9月原油期货收跌4.06%，报79.26美元/桶，自7月16日以来首次收盘跌破80美元；布伦特9月原油期货收跌4.83%，报84.09美元/桶，刷新7月13日以来低位。最近三日，美油累跌约14%，布油累跌约16.5%，均创三个月来最大三日跌幅。

虽然伊朗外交部发言人巴加埃本周一否认美伊进行谈判，但据美媒报道，美伊正通过以阿曼、卡塔尔和巴基斯坦为首的调解方进行间接磋商，这些调解方致力于将当前的美伊暂停互袭状态转化为一项持久的新停火协议。

伊朗媒体周二否认特朗普的说法，称伊朗并未在过去16-17天内寻求与美国对话。

媒体认为，原油周二下跌受到多重因素影响，除了美伊周末停止互袭后美伊谈判相关消息，中东产油大国的供应受干扰消息也是推手。此外，乌克兰总统泽连斯基和特朗普讨论恢复俄乌和谈，未来可能解除对俄制裁并增加俄油出口的预期，这也是一个因素。

据周二报道，咨询机构IIR的报告显示，继也门胡塞武装上周六发动袭击后，沙特阿美于27日周一关闭了其位于沙特的Jizan炼油厂，该工厂的日均加工能力为40万桶。

据央视新闻，也门胡塞武装周二称，当天对一艘沙特籍油轮实施军事打击，理由是该船违反其针对沙特实施的海上航行禁令，并无视其发出的警告。该武装称，将继续执行针对沙特的海上封锁措施，并称将坚持“以封锁回应封锁、以升级回应升级”的行动方针。

央视介绍，胡塞武装20日宣布对沙特实施海上禁运，23日宣布使用导弹和无人机在红海袭击两艘违反其禁运令的沙特油轮。沙特主导的多国联军25日对也门荷台达省胡塞武装军事目标实施打击，以回应胡塞武装针对其商船的袭击。

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当地时间28日，美国总统特朗普在白宫与到访的以色列总理内塔尼亚胡举行会晤。以色列方面消息称，整个会晤持续约一小时。白宫方面随后发表声明称，此次会谈具有“积极和富有建设性”的意义。

以总理称与特朗普进行了一次“极佳的会晤”

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xAI周二宣布，旗下AI助手Grok正式上线Build Mode（构建模式），用户只需以自然语言描述需求，Grok即可在对话界面内实时生成可运行的网站、应用程序、游戏或交互式数据仪表盘，并通过链接一键发布供他人访问。

该功能目前以早期测试版（Early Beta）形式向SuperGrok Heavy订阅用户开放，支持网页端、iOS及Android平台。

Build Mode的推出，标志着xAI正将Grok从问答与内容生成工具向端到端开发平台延伸。这一定位与微软旗下GitHub Copilot、Anthropic的Claude及OpenAI的GPT等AI编程工具形成正面竞争。

截至发稿，SpaceX股价盘中上涨2.8%，费城半导体下跌4%，此前市场对SpaceX的AI业务发展预期悲观。

根据xAI的产品说明，用户向Grok描述构建目标后，Grok将自动生成代码并在对话窗口内呈现实时预览。

此后用户可持续迭代，调整布局、增加功能或修改样式，整个流程无需安装任何软件，也无需进行环境配置，用户亦无需直接接触底层代码。

xAI强调，Build Mode面向的使用场景覆盖范围较广：

网站方面，包括落地页、个人作品集及企业官网；应用程序方面，涵盖具备真实状态与逻辑的实用工具，如规划器、追踪器、计算器、模拟器及内部效率工具；游戏方面，支持生成街机赛车、解谜游戏及交互式3D世界；交互式仪表盘方面，Grok可通过连接器接入用户业务数据，并将其转化为可实时查看、可筛选的图表视图。

内容生成完成后，用户可将成品发布至grok.me链接，或绑定至自有自定义域名，随后将链接分享给团队成员或任意外部用户。这一发布机制降低了作品分发的门槛，使Build Mode生成的内容具备一定的商业落地可行性。

目前，Build Mode处于早期测试阶段，仅对SuperGrok Heavy订阅用户开放。

用户可在grok.com或Grok移动端App的模式切换器中选择"Build"入口进入该功能。xAI尚未披露该功能向更广泛用户群开放的具体时间表，亦未透露Build Mode是否将作为独立订阅层级推出或纳入现有套餐。

对于投资者而言，Build Mode的战略意义在于：xAI正试图通过扩大Grok的功能边界提升订阅产品的商业价值，并在竞争日趋激烈的AI工具市场中寻求差异化定位。

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美东时间28日周二，SOX指数在美股早盘刷新日低时跌逾6.5%、跌破10,800点，午盘跌幅收窄，收跌约4.5%。存储芯片股当天继续重挫，闪迪（SNDK）盘中跌超10%，美光（MU）、SK海力士 ADR（SKHY）、西部数据（WDC）和希捷科技（STX）均曾跌超10%。AI芯片巨头表现不一，AMD盘中也曾跌超10%，英伟达早盘跌近2%后小幅转涨。

芯片股总体继续跑输大盘之际，SOX指数盘中跌破11,200点附近的短期关键支撑，收盘失守这一支撑，这一水平在7月17日的抛售中曾成功守住。然而此后技术面持续恶化——21日均线已下穿50日均线，形成短期看跌信号。与此同时，市场对AI资本支出循环性的担忧再度升温，进一步压制投资者信心。

半导体板块今年上半年推动全球市场走高，这源于当时投资者押注该板块将成为AI巨额支出浪潮中的最大受益者。但随着许多此类押注的平仓，该板块在近几周的剧烈抛售潮首当其冲受到冲击。

巴克莱的美国股票策略主管 Venu Krishna评论称：“围绕资金不确定性、资本支出增加以及大型科技公司自由现金流状况的担忧，已成为市场关注的焦点。”

State Street的股票研究主管Marija Veitmane形容这轮抛售为一种“螺旋式下跌”。她指出：“市场担心额外的举债和资本支出，以及这种投入的可持续性。负面动能正在积聚。” 不过，她还表示：“纵观目前已公布财报的公司情况，市场需求依然极其强劲……对我们而言，这是一个逢低买入的良机。”

从市场结构来看，机构持仓已趋于正常化，此前拥挤的"做多半导体、做空Mag 7"交易已基本出清，定位更为干净。季节性因素也正转向有利方向，历史上NDX在当前时间节点后往往表现强劲。但技术面的脆弱性与基本面的不确定性，使得这一潜在支撑能否转化为实质性反弹，仍存在较大变数。

关键支撑岌岌可危，技术面持续恶化

SOX指数当前正测试11,200点这一重要短期支撑位。该水平在7月17日的大幅抛售中曾发挥关键支撑作用，但自那次反弹以来，技术图形已明显走弱。

21日均线下穿50日均线，构成短期看跌信号。

更值得警惕的是，一旦11,200点被有效跌破，下方在200日均线之前几乎缺乏有意义的支撑，而200日均线目前恰好与更长期的上升趋势线重合。这意味着若支撑失守，指数可能面临较大幅度的回调空间。

持仓出清叠加季节性支撑，反弹条件初步具备

尽管技术面承压，市场结构层面正出现一些积极变化。据Vanda数据显示，机构持仓已恢复正常水平，零售投资者参与度也较今夏早些时候明显降温，此前高度拥挤的"做多半导体、做空Mag 7"交易已基本被消化出清，整体持仓结构更为清晰。

与此同时，季节性因素正转向有利方向。历史数据显示，NDX在当前时间节点后往往倾向于走强，7月通常是逼空行情的高发月份。若零售资金的季节性流入在未来数周内开始回升，科技股的整体环境有望逐步改善。

AI需求质量存疑，资本循环性引发警惕

技术面的脆弱性与基本面的不确定性正在相互强化。据彭博报道，英伟达最新的融资讨论及战略投资动向，重新点燃了市场对AI建设周期循环性的担忧——即资本正在为购买AI硬件的客户提供融资，形成自我循环的资金闭环。

与此同时，超大规模云计算厂商（Hyperscalers）相对纳斯达克100指数的表现已大幅落后，据高盛数据，这一相对弱势已达到历史罕见的极端水平。据彭博及摩根大通数据，Mag 7资本支出与SOX指数之间的短期背离也已扩大至异常宽度，两者之间的裂口令市场对AI硬件需求的可持续性产生更多疑问。

韩国KOSPI走势引发历史联想，基本面支撑存在差异

在周边市场，KOSPI的强劲上涨引发了部分市场人士的警惕。

关键区别在于，当前这轮上涨拥有更为扎实的盈利基础——存储周期的复苏为韩国科技企业提供了实质性的业绩支撑。但若市场情绪过度超前于基本面，历史经验提示的风险仍不容忽视。

多重变量交织，SOX支撑能否守住是关键

综合来看，当前半导体板块面临的是一个信号相互矛盾的复杂局面：技术面走弱、AI需求质量存疑、中国竞争加速，与持仓出清、季节性支撑、估值修正后的潜在吸引力并存。

科技波动率方面，VXN/VIX比率虽已从近期高位回落，但仍处于显示科技股压力偏高的区间。

当前局面的核心变量在于SOX能否守住11,200点支撑。若该水平失守，下一个有意义的支撑将是200日均线；若守住并企稳，季节性资金回流与持仓出清后的轻盈结构，或将为科技股提供一次修复窗口。

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