根据周五公布的调查，密歇根大学11月消费者信心指数初值从10月的48升至51。而彭博针对经济学家调查的预测中值为维持在48。

此番改善主要集中在独立选民群体中，他们报告的消费者信心创下一年来新高。相比之下，民主党和共和党选民的信心均有所恶化。

生活成本担忧仍是许多美国人最关心的问题。约57%的受访者主动提到高物价侵蚀了他们的生活水平，这一比例创下自5月以来的新高。

尽管裁员有限且经济增长强劲，但随着物价涨幅快于工资增长，家庭财务状况依然紧绷。民主党在中期选举中的决定性胜利，反映出选民对经济现状的深刻不满，尤其是对食品、汽油和住房高昂成本的抱怨。

通胀预期改善，AI泡沫担忧浮现

未来一年的通胀预期有所改善，但仍处于高位。消费者预计未来一年的物价将上涨4.3%，创三个月新低。他们还预计未来5至10年的物价年均涨幅为3.4%，较上月也有所回落。

调查负责人乔安妮·徐（Joanne Hsu）在一份声明中表示，除了对通胀的担忧外，“消费者的反馈还揭示了对可能出现的AI泡沫日益增长的焦虑。”

她补充道：“由于最近几周股市波动，持有大量股票投资组合的消费者个人财务状况本月下降了12%，降至自4月以来的最低水平，而其他所有财富群体的财务状况均有温和改善。”

11月衡量当前个人财务状况的指标升至四个高位，同时美国人对耐用品购买条件的看法也从历史低点回升。当前状况和预期状况指标均升至8月以来的最高水平。

本次调查期包含10月20日至11月2日的受访反馈。

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美国劳工统计局（BLS）11月6日周五公布的报告显示，10月非农就业人数增加16.5万人，远超华尔街预期的增幅7万；失业率降至4.1%，劳动力参与率则升至61.9%，均未如市场所料持平9月；平均时薪环比涨0.4%，较9月加快上涨程度超出市场预期。就业、失业和薪资指标整体偏强。

多家华尔街机构人士认为，这份报告为美联储12月进一步加息提供了更充分的依据。不过，能源价格和后续通胀走势，以及近期AI相关资产抛售对金融条件的影响，仍可能左右美联储下一步行动。

有“新美联储通讯社”之称的记者Nick Timiraos认为，这份就业报告并未动摇美联储对经济增长和通胀的判断，但近期AI相关资产抛售是否会改变金融条件，可能成为12月政策决策中的另一重变量。美联储主席沃什究竟更看重滞后的就业数据，还是前瞻性的市场信号，成为接下来值得关注的焦点。

12月加息概率一度升至85% 华尔街认为强劲就业为美联储提供行动空间

就业报告公布后，利率市场迅速调整政策预期。报道显示，交易员对美联储12月会议加息25个基点的押注升至约85%，高于报告公布前的约75%；市场对下一次加息的预期时间也有所提前。

高盛资产管理多部门固定收益投资主管Lindsay Rosner认为，这份非农报告为美联储12月加息扫清了障碍。她表示：“这份非农数据移除了美联储在12月政策十字路口前的红绿灯。”就业市场持续收紧，为美联储进一步加息提供了空间，而且不必然损害其就业目标。

Franklin Templeton Institute首席投资策略师Jeff Schulze称，10月就业报告表现强劲，在中期选举后市场担忧AI建设放缓可能削弱加息预期的背景下，重新给美联储带来了加息压力。

IFM Investors的Ryan Weldon也认为，虽然在美联储12月会议前还将公布一份通胀报告，但经济表现强劲、通胀具有黏性，令美联储很难回避加息选项。

评级机构惠誉的分析师Olu Sonola指出，这是一份非常强劲的劳动力市场报告。结合稳健的GDP和消费数据，美国经济目前仍具韧性，AI相关担忧尚未明显改变这一判断；随着就业市场表现坚挺，美联储的政策讨论可能进一步转向通胀和12月加息。

就业与薪资同步走强，但劳动力市场仍有结构性隐忧

10月非农新增就业16.5万人，不仅大幅超过市场预期，而且是2026年以来仅次于3月和8月的第三高月度增幅。此前两个月的就业数据也获得上修：8月新增就业人数从13.3万人上修至18.6万人，9月从2.9万人上修至6万人，合计上修8.4万人。

分行业看，10月专业和商业服务业新增7万人，医疗保健业新增4.2万人，运输和仓储业新增2.5万人，制造业新增1.9万人；休闲和酒店业则减少1.3万人。专业和商业服务业就业增长明显加快，也为有关AI正在迅速侵蚀白领岗位的担忧提供了一个值得关注的反向信号。

High Frequency Economics首席经济学家Carl Weinberg认为，美国经济已经处于或非常接近充分就业状态。强劲的就业需求意味着，美联储需要关注劳动力需求是否正在超过供给。

薪资数据也强化了就业市场偏热的信号。10月平均时薪环比上涨0.4%，高于市场预期的0.3%，较9月0.1%的涨幅明显加快；同比增幅为3.1%。劳动力参与率也从9月的61.8%升至61.9%，并未出现就业增长完全由劳动力退出市场推动的情况。

不过，报告并非没有隐忧。因经济原因而被迫从事兼职工作的人数增加33.9万人，达到约484万人，显示部分劳动者仍无法获得理想的全职工作。

Annex Wealth Management首席经济策略师Brian Jacobsen指出，尽管薪资同比增长3.1%，但如果通胀高于这一水平，劳动者的实际平均时薪仍会下降。他将这一现象称为“一个数字就呈现了可负担性危机”。在他看来，能源价格上涨推高生活成本，也可能进一步加大美联储的政策压力。

通胀和能源价格仍是加息路径的关键变量

尽管就业报告强化了12月加息预期，但华尔街人士并不认为单份就业数据就能决定美联储的政策路径。下一轮通胀数据、能源价格走势，以及高利率对金融市场和经济活动的影响，仍是关键变量。

High Frequency Economics首席经济学家Carl Weinberg认为，经济已处于或接近充分就业，美联储需要防范劳动力需求超过供给所带来的通胀风险。

Spartan Capital Securities首席市场经济学家Peter Cardillo则认为，失业率降至4.1%、薪资涨幅高于预期，说明就业市场仍然强劲。他判断，美联储12月加息已很难回避，剩下的问题在于加息25个还是50个基点。

但Savvy Wealth首席投资官Anshul Sharma提醒，后续仍需关注通胀，尤其是能源价格。即使就业和薪资数据支持加息，如果能源价格回落、通胀压力减轻，美联储也可能重新评估政策选择。

华尔街分歧：股市波动和AI投资前景可能牵制美联储

强劲就业数据推高了加息预期，但近期金融市场的波动也让部分市场人士对美联储是否会在12月采取行动保持谨慎。

Themis Trading联席主管Joe Saluzzi认为，新增就业、工资增速和此前数据修订均表现强劲，确实提高了美联储下一次加息的可能性。不过，前一日股市波动率已经明显上升，如果金融市场处于不稳定状态，美联储是否会选择此时加息，仍值得观察。他表示，如果美联储明天就开会，仅凭这份就业报告，他不会认为加息已成定局。

Orion首席投资官Tim Holland也指出，强劲就业数据可能推动美债收益率走高，并给股市带来额外压力。当前市场本就受到AI资本开支周期前景和政策不确定性的影响，若利率进一步上升，风险资产可能继续承压。

Wealth Club首席投资策略师Susannah Streeter则认为，强劲就业报告降低了近期降息的可能性，并强化了利率在更长时间内维持高位的判断。就业市场的韧性，也抵消了市场对数据中心建设放缓、AI监管增加可能拖累经济增长的部分担忧。

“新美联储通讯社”提出政策变量：美联储看滞后就业数据，还是前瞻性市场信号？

Nick Timiraos在社交媒体上指出，美国10月新增非农就业人数达到16.5万人，8月和9月数据合计上修8.4万人，失业率也小幅回落至约4.14%。无论采用何种观察口径，美国就业增长都在去年夏季接近停滞后重新加快。

但Timiraos认为，这些数据并不足以让美联储重新考虑其对经济增长和通胀的判断。真正值得关注的是，AI相关资产抛售是否会改变金融条件，进而影响美联储对政策效果的评估。

他提出的核心矛盾在于：美联储主席沃什曾表示，更愿意参考能够反映未来经济走势的市场信号，而不是滞后的经济数据。如今，就业报告显示经济增长仍具韧性，但AI相关资产抛售可能通过股价、融资条件和风险偏好影响金融环境。进入12月会议前，美联储究竟会更看重哪一类信号，可能成为政策讨论的关键。

这也意味着，尽管10月非农报告重新推高了加息预期，最终决策仍不只是就业数据的简单延伸。下一轮通胀数据将检验薪资和就业韧性是否转化为更持久的价格压力，而金融市场的变化则可能影响美联储对未来经济和政策传导的判断。

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美国劳工统计局周五公布数据显示，10月非农就业人数增加16.5万，前两个月数据亦获上调修正，失业率降至4.1%。数据公布后，交易员加大对美联储12月加息的押注。现货黄金价格跌超1%，报4041.89美元/盎司。美国国债收益率走升，10年期收益率上行逾6个基点，报4.898%。

美股盘初，纳斯达克100指数涨2.4%，纳指涨2%，标普涨1.1%，道指跌幅收窄至0.15%。

美股存储芯片指数涨超8%，成分股拉姆研究涨10%，闪迪涨7.8%，应用材料、泰瑞达、Rambus、美光至少涨超5%。此前报道称，台积电考虑进军存储芯片市场。

费城半导体指数涨幅扩大至将近7%。台积电一度涨约7.8%，英伟达涨7.3%。

欧股跌幅扩大，德国DAX指数跌超2%，英国富时100指数跌近2%，欧洲斯托克50指数跌1.4%，法国CAC 40指数跌1.7%。

• 美股盘初，纳斯达克100指数涨2.4%，纳指涨2%，标普涨1.1%，道指跌幅收窄至0.15%。

• 美股存储芯片指数涨超8%，成分股拉姆研究涨10%，闪迪涨7.8%，应用材料、泰瑞达、Rambus、美光至少涨超5%。此前报道称，台积电考虑进军存储芯片市场。

• 费城半导体指数涨幅扩大至将近7%。台积电一度涨约7.8%，英伟达涨7.3%。

• 欧股跌幅扩大，德国DAX指数跌超2%，英国富时100指数跌近2%，欧洲斯托克50指数跌1.4%，法国CAC 40指数跌1.7%。

• 日经225指数收跌5.96%，报57434.77点。韩国KOSPI指数收跌6.02%，报5059.65点。

• 台交所加权股价指数收低4.5%报39,701.64点，较10月6日高点下跌20%，进入技术性熊市。
• 美元现货指数上涨0.1%
• 美国10年期国债收益率变化不大，为4.83%
• 日本10年期国债收益率下降16个基点，至2.610%
• 现货黄金价格跌超1%，报4041.89美元/盎司。
• 布伦特原油在上一交易日大涨3.9%后，周五进一步上涨1.4%至每桶99.70美元。
• 比特币下跌0.2%，报75,616.34美元

此次非农数据在多个维度超出市场预判。新增就业16.5万人，较市场预期中值的2.5倍；与此同时，前两个月数据经上调修正，进一步夯实了美国劳动力市场的强劲基础。失业率小幅下行至4.1%，亦好于预期中的持平。综合来看，本次数据释放出就业市场仍具韧性的信号。

数据公布后，交易员加大对美联储12月加息的押注。现货黄金价格跌超1%，报4041.89美元/盎司。美国国债收益率走升，10年期收益率上行逾6个基点，报4.898%。美股盘初，纳斯达克100指数涨2.4%，纳指涨2%，标普涨1.1%，道指跌幅收窄至0.15%。费城半导体涨7%

本周全球金融市场剧烈震荡，导火索是美国中期选举民主党横扫国会。投资者起初押注民主党全面胜选将加快伊朗战争的终结，但这一乐观情绪随后迅速被对数据中心行业监管收紧的担忧所淹没。

在州层面，民主党新当选得克萨斯州州长Gina Hinojosa呼吁立即暂停该州数据中心项目，令当地开发商面临最坏情形。结合其他州新当选民主党州长的类似表态，全美拟议中的AI数据中心扩张计划正面临更严格审查和阻力。

据市场情报公司Cleanview的数据，美国约40%的待建数据中心容量规划所在州，其新当选州长均已承诺叫停或暂缓此类建设。

欧股跌幅扩大，德国DAX指数跌超2%，英国富时100指数跌近2%，欧洲斯托克50指数跌1.4%，法国CAC 40指数跌1.7%。

英伟达、高通和Arm Holdings是本轮费城半导体指数重挫12%中跌幅最大的个股之一。MSCI亚太指数重挫3.8%，日经225指数下跌5.8%，创下自2025年4月以来最大单日跌幅。韩国综合股价指数盘中一度暴跌8.8%，触发熔断，三星电子和SK海力士均跌逾5%。

面对股市急跌，亚洲相关监管机构周五相继采取应对措施。

据韩国政府联合声明，韩国将临时豁免经纪商须维持保证金贷款至少140%抵押品的规定，旨在防止强制平仓进一步加剧市场波动。

彭博策略师David Savage指出，台股周五大幅下跌，与韩国的惨重损失相呼应。台积电此前凭借其在AI供应链中的广泛布局，为中国台湾基准指数提供了相对支撑，但随着台积电盘中跌幅扩大至约5%，这一关键支撑正在松动。

围绕本轮跌势的性质，市场人士看法不一。

"现在很难判断这是否是AI行情的终结——关键在于跌势究竟只停留在投资者情绪恶化层面，还是真正导致企业盈利下滑，"东京Shinkin Asset Management策略师Kazuki Sawamura表示，"一旦负面因素充分释放，存在短期急速反弹的可能性。"

Lombard Odier亚洲首席投资官John Woods在接受彭博电视采访时表示，AI叙事尚未终结。他同时注意到，民主党部分人士已开始就暂停得克萨斯数据中心建设的相关表态有所收敛。Woods认为，此次AI相关股票的大幅回调，更多是仓位调整驱动的修正，而非市场基本面恶化的信号。

Moomoo市场策略师Greg Boland则对美股期货反弹持保留态度，认为其"更像是抄底和空头回补，而非情绪的根本性转变"，并指出更核心的问题在于AI基础设施的海量投入能否最终转化为投资者所预期的盈利与现金流。

此次市场动荡令多家对冲基金蒙受重创，进一步加深了市场的不安情绪。

据悉，Walleye Capital在遭遇自2020年3月以来最差月度表现后，正向投资者返还部分资金。

Greg Coffey旗下宏观基金Kirkoswald Asset Management录得有史以来最大单月跌幅。

欧洲增长最快的信贷基金之一Arini Capital Management仅上月一个月便亏损逾12%。量化对冲基金Engineers Gate本周亦与负责管理旗下大量资产的一支团队分道扬镳。

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美国劳工统计局周五公布数据显示，10月非农就业人数增加16.5万，是2026年第三高读数，不仅远超华尔街65,000人的预期中值，更超出所有机构预测区间上限，构成约5个标准差的超强偏差。

与此同时，失业率意外从4.2%回落至4.1%，平均时薪同比增速也加速至3.1%。

数据公布后，美国国债遭到抛售，2年期美债收益率一度上涨7个基点至4.54%，10年期收益率升至4.87%。利率期货市场随即将12月加息概率定价至70%，市场预计至2027年9月美联储至少将累计再收紧40个基点。

美联储主席沃什上周曾表示就业形势"相当正常"，本次数据料将进一步强化其聚焦通胀的政策立场。

10月就业增量16.5万，为今年以来第三高月度读数，且此前数据遭到大幅上修，进一步凸显劳动力市场的强劲程度。

具体来看，8月非农就业人数由+13.3万上修至+18.6万，净上修5.3万；9月则由+2.9万上修至+6.0万，净上修3.1万。两个月合计上修8.4万人，意味着此前市场对劳动力市场降温的判断存在明显低估。

从行业分布来看，本次就业增长具有较强的广度。

医疗健康与社会援助领域新增约5.5万人，为六个月最高，该行业近年来持续担当就业增长的主要引擎；专业和商业服务、制造业亦录得明显增长，整体私人部门就业增速为今年3月以来最强。

在人工智能快速渗透的背景下，劳动力市场内部结构呈现明显分化。

数据中心建设需求及AI相关基础设施投资，持续支撑建筑和制造业就业，非住宅建筑领域就业延续增长态势，抵消了住宅建筑领域的拖累。在制造业内部，计算机及电子产品制造业就业增幅为近四年最高。

与此同时，信息和金融活动等AI采用率较高的行业，就业表明出现初步企稳迹象。

高盛经济学家本周在研报中指出，"AI对劳动力市场的冲击在近几个月已愈发清晰可见"，在非制造业领域，AI采用率越高的行业，就业增长越疲弱，失业率也相应偏高。

薪资数据同样呈现超预期态势，但工资增长能否跑赢通胀仍是悬而未决的问题。

10月平均时薪环比上涨0.4%，高于市场预期的0.3%，为2025年11月以来最高月度涨幅；同比增速从上月修正后的3.2%小幅回落至3.1%，但高于市场此前预期的3.0%以下。

值得注意的是，劳动参与率升至61.9%，为今年3月以来最高；但广义失业率有所上升，因经济原因被迫从事兼职工作的人数升至六个月高点。

此外，失业持续时间的中位数攀升至11.9周，为2021年以来最长，显示部分寻职者仍面临较大的就业摩擦。工资虽在名义上加速增长，但在通胀持续高企的背景下，实际购买力未能同步提升，这也是本次中期选举期间选民情绪的重要写照。

强劲就业数据直接冲击固定收益市场，并重塑了市场对美联储政策路径的预期。

数据公布后，美国国债价格全线下跌。对利率路径更为敏感的2年期美债收益率升至4.54%，10年期收益率升至4.87%。

利率掉期市场显示，交易员目前押注12月会议加息概率升至70%，并预计2027年9月前美联储将至少再累计加息40个基点。

美联储官员在12月会议前还将看到一份非农就业报告及一系列通胀数据。

在此之前，包括沃什、Hammack及Barkin在内的官员已明确表态就业市场维持稳健，当前重心在于应对通胀。本次数据的超预期表现，为其在12月会议采取行动提供了充分依据。

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据彭博6日援引一位知情人士透露，部分潜在投资者目前讨论的估值区间已降至1.2万亿至1.3万亿美元。此前，投资者在10月公司财务简报后向承销银行给出的估值为1.4万亿至1.5万亿美元，而今年10月初的预期峰值一度高达2万亿美元。上述知情人士表示，相关讨论仍在进行中，尚未形成最终决定。Anthropic发言人拒绝置评。

这一局面对整个AI板块情绪具有重要信号意义。周四，纳斯达克100指数单日抹去2.3万亿美元市值，创单日纪录跌幅。与此同时，衡量市场波动的芝加哥期权交易所波动率指数（VIX）升至2025年4月以来最高水平，令任何大型IPO的投资者承压加剧。

周四的市场暴跌发生在正式路演启动前夕，使原本已因基本面争议而承压的估值预期再度下移。

BNP Paribas Wealth Management Germany首席投资官Stephan Kemper表示：

"基于AI板块的估值重估，我预计Anthropic的定价可能需要落在1.5万亿至2万亿美元传言目标区间的最低端，甚至低出10%至15%。"

Gallo Partners首席投资官Michael Alfaro在市场暴跌前即已向彭博表示，Anthropic需要将估值目标定在1.3万亿至1.4万亿美元之间，"才能建立一个高质量的订单簿"。

Sycomore Asset Management科技组合经理David Rainville则指出："如果他们将估值定在区间低端——比如1.2万亿美元——找到投资者应该不成问题。"

HSBC Holdings首席多资产策略师Max Kettner态度更为保守，认为1万亿美元以下的估值对投资者来说反而更为安全。他在接受彭博电台采访时表示：

"我不认为我们需要'天哪，这是一个万亿美元IPO'这样的头条。更重要的是二级市场的表现。如果出现像SpaceX那样的情况——二级市场买入后股价短暂拉升随即暴跌——在当前环境下是你最不想看到的结果。"

本轮AI股抛售的直接导火索是选举结果。国会选举结果令AI政策怀疑派势力进入权力中枢，多个州通过了可能延缓数据中心建设的暂停令，直接冲击AI基础设施投资逻辑。

这一政治信号对Anthropic尤为不利。估值压力的累积，部分源于投资者对公司财务状况的审视——Anthropic持续录得季度亏损，并对AI基础设施建设伙伴承担了大规模资本承诺。

据路透社报道，部分投资者还在等待Anthropic最新S-1修订文件中尚未披露的10月份营收数据，以评估公司近期增速是否有所回升。关键数据的缺失，使机构投资者在当前市场环境下更难做出大额认购决策。

IG巴黎首席市场分析师Alexandre Baradez表示：

"此次抛售对Anthropic IPO固然构成一定风险，但换个角度来看，在估值泡沫已经出清之后再进入市场，或许反而是更好的时机。"

据华尔街见闻此前文章，面对市场逆风，Anthropic及其顾问需要在多条路径之间权衡取舍。

其一，以保守的规模和估值启动正式路演，视初期认购反应再行调整。芯片制造商Cerebras Systems与设计软件公司Figma均曾采用这一策略，在银行家评估需求上升后扩大了发行规模——但两家公司目前均已跌破发行价。

其二，选择推迟上市。根据规定，公司须在IPO文件向公众公开至少15个日历日后方可启动正式路演，但部分公司会在公开申报后等待数周乃至数月，以更新季度财务数据。推迟虽可规避近期市场波动，但也可能加剧外界对AI生态系统整体健康状况的疑虑，尤其是在数据中心建设受限的政治信号已然明确的背景下。

Cherry Lane Investments合伙人Rick Meckler对长期前景持保留乐观态度，认为"这些公司终将成为未来的一部分，投资者兴趣依然存在"。但在当前市况下，乐观预期能否支撑Anthropic以意中价格完成上市，仍有待检验。

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公司三季度营收同比增长29%至13.1亿美元，净利润达1.62亿美元，每股收益0.38美元，而分析师此前预期每股亏损1.25美元、营收仅约8.85亿美元。消息公布后，Moderna股价盘前一度涨约10%，今年以来累计涨幅已逾700%。

CEO Stéphane Bancel在财报发布前接受采访时表示，新品上市和地理布局多元化是三季度强劲表现的主要原因。他指出，公司已获批的次世代新冠mRNA疫苗和流感疫苗正逐步贡献更大收入，同时与英国、加拿大、澳大利亚及墨西哥等国签订的长期战略合作协议为国际市场营收提供了稳定支撑。

Moderna的次世代新冠mRNA疫苗于2025年5月获得美国FDA批准。Bancel解释称，由于新冠疫苗合同通常在第一季度完成签订，该产品去年在美国仅完成了"小规模上市"，今年才开始体现"全年影响"。

公司独立流感疫苗mFLUSIVA于今年8月获得美国FDA批准，适用人群为50至64岁成人，65岁及以上人群获加速批准，这也是Moderna全球第五款获批产品。Bancel坦言，由于批准时间晚于年度合同签订周期，该产品在2026至2027流感季将在美国进行"有限上市"，对本财年贡献有限。

此外，mFLUSIVA已在加拿大获批。公司的新冠/流感联合疫苗mCOFLU亦于加拿大获批，并已在欧盟以mCOMBRIAX品牌获批，目前在日本、英国、澳大利亚等市场仍处于审查阶段，美国FDA方面则尚待进一步指导意见后再行申报。

三季度国际市场营收为5.33亿美元，美国市场营收为7.80亿美元，国际收入贡献占比约40%。公司预计2026年全年约半数营收来自美国，另一半来自国际市场。

Moderna在国际市场的战略布局持续推进。公司在三季度执行了与英国、加拿大和澳大利亚政府签订的长期战略合作协议，并于9月与墨西哥一家本地制造商签署了五年期新冠疫苗合作协议，旨在强化经常性收入来源并扩大国际市场覆盖。

在财务层面，公司三季度末现金及投资余额升至80亿美元，较二季度末的69亿美元有所提升，主要得益于9月完成的总额约30亿美元可转换优先票据发行，扣除购买对冲上限期权等相关费用后净融资约26亿美元。公司将2026年末现金及投资预期从此前的47亿至52亿美元大幅上调至81亿至83亿美元。

Moderna与默克（Merck）于10月在欧洲肿瘤内科学会（ESMO）年会上公布了个性化癌症疫苗intismeran autogene（mRNA-4157）的积极三期临床数据。在已切除高风险黑色素瘤患者中，intismeran联合默克免疫治疗药物KEYTRUDA（pembrolizumab）与单用KEYTRUDA相比，可将复发或死亡风险降低42%（HR=0.58），将远处转移或死亡风险降低38%（HR=0.62）。在预设的敏感性分析中，完成intismeran免疫接种方案六个月后，联合治疗组复发或死亡风险进一步降低58%。

数据公布前数日，部分试验结果遭社交媒体泄露，引发股价短期大幅波动。Bancel称这一市场反应"令人意外"，并表示长期投资者和分析师在深入研究完整数据后给出了积极评价，临床医生也对数据结果印象深刻，并表达了在实际诊疗中使用该产品的意愿。目前，两家公司正推进监管申报准备工作，潜在商业化上市有待监管批准。

三季度研发费用同比下降27%至5.83亿美元，主要源于部分传染病后期研究完成并进入收尾阶段，以及公司持续推进全面降本。全年研发费用预期从此前约29亿美元下调至约27亿美元，全年运营支出整体较前次预期改善约2亿美元。

诺如病毒疫苗（mRNA-1403）方面，三期临床中期分析未能达到早期成功的统计标准，公司表示本季不再启动额外受试者队列，将与卫生监管机构协商下一步推进路径。

罕见病领域，丙酸血症疗法（mRNA-3927）的注册研究已完成目标入组，关键数据有望于2026年内公布。甲基丙二酸血症疗法（mRNA-3705）的关键研究启动决策则将推迟至丙酸血症数据读出后再行评估。

公司定于11月12日举办分析师日活动，届时有望就管线进展和中长期战略提供更多细节。

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选举结果出炉后，摩根大通、Citadel Securities、瑞银等机构相继向客户发出买入信号，核心逻辑高度一致：选前机构持仓已大幅压缩、不确定性消散将推动资金回流，美股年底前阻力最小的方向是向上。周三，标普500指数单日涨近2%，道琼斯指数涨逾3%，市场走势一度印证了这一判断。然而仅隔一日，围绕人工智能交易的焦虑情绪骤然升温，纳斯达克100指数单日蒸发2.3万亿美元市值，标普500指数暴跌4.4%，所有板块无一幸免。

这一逆转令华尔街交易台措手不及。

高盛美洲股票执行服务主管John Flood在客户报告中写道，周三是高盛股票交易台今年最繁忙的交易日之一，而周四则是"截然相反"——"我们的电话被问询信息炸爆，但遗憾的是我们也看不清方向。"他表示，长线投资者再度"陷入僵局"。

选前集体看多，逻辑高度一致

中期选举结果出炉前后，华尔街主要交易机构几乎异口同声地向客户发出看多信号，核心依据在于选前仓位已极度压缩、反弹燃料充足。

Citadel Securities的Scott Rubner在客户报告中写道："随着选举结束、波动率有望正常化，投资者重建风险敞口的空间相当充裕。随着不确定性消退、市场最大买家陆续回归，我们认为美股年底前阻力最小的方向是向上。"Citadel Securities数据显示，系统性趋势追踪策略当前美股净持仓约为负3.3个标准差，处于2018年以来历史第10百分位，一旦市场持续站稳关键技术位，趋势追踪策略有望触发系统性补仓。

瑞银的Davide Montoni同样认为，选举可能成为科技股震荡后的上行催化剂。"超大规模云计算企业的财报显然未能给投资者带来定心丸，但跨过选举这道坎，或许能成为触发年底轧空行情的关键。"摩根大通美国市场情报团队则维持战术看多立场，认为10月科技股的大幅回调已为近期反弹创造了机会，并建议采取科技股与周期股"哑铃策略"。

支撑这一判断的数据同样充分：对冲基金在选前持续削减美股敞口，空头头寸一度接近五年高位；散户自10月5日以来连续22个交易日净买入美股，累计买入近330亿美元；企业回购窗口随财报季结束大规模重开，预计11月9日前可回购市值比例将升至85%。

一日之内，多头判断全面落空

然而，选举的落地并未消除压制市场的核心矛盾。

据彭博报道，周四，围绕人工智能投资回报与算力建设成本的担忧骤然爆发，纳斯达克100指数单日蒸发2.3万亿美元，标普500指数下跌4.4%，所有板块全线收跌。高盛的John Flood指出，此前因选举不确定性而大幅削减仓位的投资者，被周三的反弹打了个措手不及；对冲基金随即开始抛售前一日刚刚买入的AI超大规模云计算股票，长线投资者则再度陷入观望。

在此之前，巴克莱全球股票战术策略主管Alex Altmann是华尔街主要交易台中为数不多的怀疑者之一。他此前警告称，中期选举不太可能成为市场期待的"清场事件"——压制股市的最大因素，如AI的投资回报前景以及算力建设的融资成本，并不会因选举结果而得到解决。

系统性卖压叠加，跌幅超出预期

此次暴跌的烈度，在很大程度上被系统性策略的机械卖出所放大。

据彭博报道，巴克莱股票战术策略模型显示，波动率控制基金可能在单日内削减约30个百分点的股票敞口，这是自新冠疫情引发市场动荡以来最大规模的单日调仓之一，对应未来24至48小时内约1350亿美元的美股期货抛售。Alex Altmann表示："我们预计这一趋势明日将延续，因为去杠杆将蔓延至散户和长线投资者渠道。"

ETF再平衡进一步加剧了抛压。巴克莱指出，周四预计是有史以来规模最大的杠杆ETF卖出再平衡日。

此前被视为市场下跌时重要买盘来源的散户投资者，这一次也选择了撤退。据Vanda Research数据，截至周四纽约时间下午3时，散户已净卖出3.38亿美元的个股，有望创下新冠疫情以来最大单日净卖出纪录。

短期波折，多头逻辑尚未终结

尽管遭遇重挫，华尔街的看多判断并未就此宣告终结。

据周五纽约时间早间6时25分，标普500期货上涨0.3%，纳斯达克100期货跳涨1.5%，显示市场情绪有所企稳。正如彭博所指出的，单日的大幅波动并不足以改变市场趋势，此前各交易台的看多观点或许仍将在未来某个时点兑现。

但这场集体"打脸"事件，深刻揭示了预判股市方向的难度——即便是华尔街最顶尖的专业机构，在面对AI估值重构这一结构性变量时，同样难以做到未卜先知。

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法国国民议会日前以全票否决了政府提出的预算案，导致债券市场进一步承压。此前公布的数据显示，法国政府预算赤字已升至5.1%，为近四分之一世纪以来的最差水平；公共债务规模更突破GDP的115%。信用评级机构惠誉（Fitch）随后将法国评级展望由"稳定"下调至"负面"。

这一系列连锁反应引发外界对法国是否迫近主权违约边缘的担忧，并直接波及外界对欧元区整体韧性的判断。分析人士指出，若危机失控，欧洲中央银行的救助将成为防止主权违约的唯一可行选项，但这一路径对德国构成沉重负担，在德国经济自身已深陷困境的背景下，其可行性存疑。

市场对法国财政路径的担忧，已不仅停留于技术层面。允许法国这一体量的经济体发生主权违约，将在多重压力下严重动摇国际社会对欧元的信心。然而，阻止这一局面发生的唯一手段，或许只剩下欧央行的直接救助。

问题在于，这一选项的代价高度集中。欧央行救助将对德国造成巨大财政压力，并直接冲击德国国内储户利益。尽管2010年、2012年和2015年三度救助希腊被视为稳定国际市场、捍卫欧元区存续的必要之举，但对法国实施同等规模救助，所需动员的资源和政治意愿可能远超各方承受极限。

雪上加霜的是，德国经济自身也已在多重压力下持续承压多年。绿色监管政策对工业部门造成的结构性冲击，叠加俄乌战争、美以与伊朗冲突以及霍尔木兹海峡动荡所带来的地缘政治风险，令德国经济元气大伤，其充当"最后救助者"的能力受到严峻质疑。

法国的困境并非单纯的财政问题，其政治体系同样陷入深度失灵。自2022年以来，马克龙总统任期内已先后更换五位总理，折射出传统政治架构在应对多重危机时的结构性疲态。

更深层的张力在于，法国当前正面临大规模抗议、骚乱和社会秩序失序，社会结构的撕裂已肉眼可见。明年5月的法国总统大选将是关键变量，Marine Le Pen的胜选概率正在上升。她目前承诺将在2032年前把法国公共支出压缩至GDP的50%以下。然而，即便是温和的财政整固举措，在法国历史上也每每引发激烈抵制，使得任何政治派别都难以推行实质性改革。

这种政治失能并非法国独有。分析人士认为，当前西方多国政府普遍陷入类似的"旋转门困境"——即便是在意大利这样已由民粹政党执政的国家，Giorgia Meloni政府实际上也并未对战后主流共识带来实质性突破。这意味着，当前欧盟各国的民族主义政治浪潮，或许尚未触及其最终形态，若现有建制持续失效，更强硬的政治选项浮出水面的概率将进一步上升。

在法国财政风险之外，欧盟内部的政治断层线正在多点延伸。波兰当前正经历的政治与宪法危机，将成为欧盟制度韧性的另一重要压力测试。

亲欧派总理Donald Tusk与以总统Karol Nawrocki为核心的民族主义反对派之间的权力角力，将为观察欧盟内部全球主义与民族主义力量对比提供重要参照。波兰的战略意涵日益突出：在欧盟经济普遍低迷的背景下，波兰经济近年来实现了显著增长；其央行近年持续推进黄金储备积累，当前持有量已逾630吨，跻身全球前十。

从更宏观的视角来看，波兰、捷克、斯洛伐克和匈牙利所构成的中欧板块，有潜力逐步演化为欧洲内部一个更具独立性的区域权力单元。这一进程的走向，同样与俄乌战争的最终结果深度绑定——后者将从根本上重塑欧洲大陆的整体战略格局。

综合来看，2026年埋下的诸多隐患，可能在2027年形成危机共振。法国财政崩塌风险、欧盟内部政治重组、地缘冲突余波与能源格局重塑，多条危机主线存在并发交织的可能性。

各国政府应对"多重危机同步叠加"的能力，将成为衡量欧盟等超国家权力结构是否具备持久生命力的关键指标。这些机构诞生于二战后截然不同的历史语境，其制度弹性能否经受当前这一历史转折期的考验，市场正在寻找答案。对投资者而言，欧元资产的风险溢价重定价，或许才刚刚开始。

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作者 | 周智宇

家庭SUV市场的上新持续提速。

9月以来，小鹏G9L、启境GX7、大众ID.ERA 8X及改款理想i6等接连入场，部分产品的上市优惠起价已接近20万元。11月5日，智己LS8 NEO纯电以23.98万元起的权益价加入竞争，将全线控底盘列为全系标配。

这轮密集投放背后，是车企对增长机会的集中争夺。乘用车市场承压，20万—30万元SUV却仍在前三季度保持增长，成为车企争取家庭用户的重要市场。但需求增长与新车增加并不同步，更多产品进入，也意味着后来者必须从已有选择中争取用户。

旗舰技术和配置因此被带入更低价位。平台复用、集团产业资源和专业供应商合作，为车企提供了下放技术的条件，也让消费者能以相近预算比较更多产品。一项过去足以拉开差距的配置，如今要和空间、舒适性及整车价格一起接受挑选。车企需要保留自己的技术特点，又难以在家庭用户看重的其他方面留下短板。

智己汽车品牌用户高级总监焦樵在11月5日晚间的判断是，今年市场承压，明年仍有较大压力，而消费者喜欢的产品越来越多，已经有些“挑花眼”。

随着旗舰技术加速下沉，家庭SUV的竞争还将加剧。车企要把新品带来的关注转化为稳定的市场份额，既要持续更新产品，也要靠规模和效率支撑投入。

技术长板之外

“把整体销量和市场份额做上去。”谈到连续投放新车的目标时，焦樵给出了这一回答。他介绍，全新一代LS6纯电首月交付达到8000辆，超过公司预期；接下来的LS8，则承担着进一步扩大市场覆盖的期待。

围绕这一目标，智己选择将全线控底盘全系标配：此前的LS6覆盖20万元级，LS8则进入25万元级家庭SUV市场。这意味着，技术下沉从入门版本就开始参与竞争，相应投入也要在主流价位里消化。

智己汽车CTO项娇对华尔街见闻解释，能够这样做，既依赖自研，也依赖上汽的产业体系。他介绍，上汽从2018年开始相关前瞻研究，至今已有八年；线控底盘在软件、安全等方面的开发量，是传统转向系统的数倍，甚至十倍。较长的技术积累和自有产业体系，是他所强调的成本控制条件。

这也是智己争取规模的一项筹码：把集团长期投入形成的能力，连续用于面向不同价位的产品。

在电池与辅助驾驶上，智己选择与宁德时代、Momenta等专业供应商合作。项娇用“专业的事交给专业的人”解释这种分工。由此看，智己的扩量思路包含两部分：依靠自身及集团积累建立技术特点，同时通过外部合作形成整车所需的能力。

但技术下沉并不意味着家庭用户会降低其他要求。焦樵强调，不能因为底盘用得好、电池用得贵，就在其他配置上妥协。他将“冰箱、彩电、大沙发”视为基本配置，同时也观察到，市场上的一些功能越来越相似，技术出现同质化。

两种判断放在一起，呈现出智己面对的现实：品牌需要用底盘等技术拉开差异，家庭SUV市场又要求它提供一套完整的空间与舒适体验。消费者最终比较的是同一价格下整车能提供什么，单项技术的投入，并不能替代对其他需求的满足。

用户的选择，还可能修正车企对产品的预判。

“预售时选择大六座版本的用户比我们想象得多得多，我比较意外。”焦樵说，此前发布会主要讲大五座，六座升级包只是最后提及，正式上市时则增加了对六座的介绍。他认为，增加2万元能够获得第三排座椅及其他配置，是吸引这部分用户的原因。

智己没有披露具体预售占比，但这一反馈说明，企业以大五座定义产品，用户却可能把它当作一个可在五座、六座之间选择的家庭购车方案。

旗舰下沉后的竞争

车企集中进入这个市场，有需求基础，也有大盘压力。

乘联分会周度分析的初步统计显示，10月国内乘用车零售169.3万辆，同比下降25%。而根据其9月深度分析报告，前三季度按车型起步指导价划分的20万—30万元SUV零售达到147万辆，同比增长2.8%，同期SUV整体零售下降12.5%。这个涵盖不同动力、座位布局的价格带，仍保持着增长。

理想i6已经验证了其中的规模机会。根据理想汽车公布的交付数据，今年3月至5月，i6连续三个月交付超过2万辆。理想汽车产品线负责人刘杰在10月提到，i6是理想全系车型中首次购车用户最多的产品，吸引新用户是其定价的重要考虑。

对智己而言，这意味着LS8有机会接触此前未购买过自己产品的家庭，也意味着它需要面对已经形成销量规模的竞争者。新用户可以来自首次购车、换购，也可能来自对其他品牌的重新选择。每家车企增加一款车型，并不会让整个市场同步增加一份需求。

LS8的六座反馈又扩大了竞争的范围。用户会把座位数、装载空间、配置和价差放在一起权衡，五座与六座并不是彼此隔离的市场。大五座车型争取增长时，也可能与周边价位的六座车型争取同一批消费者。

技术和配置的下沉，也有不止一条路径。

小鹏汽车产品矩阵总经理吴安飞在G9L上市后表示，G9L与GX在三年多前便开始同源开发，共用多项底层技术，G9L则重新设计上车身、适配五座需求。蔚来创始人、董事长兼CEO李斌此前也表示，乐道L80与L90从产品定义之初就在同一平台规划，研发效率和成本一并考虑。

另一条路径来自专业供应商。启境GX7 9月23日上市，限时权益价22.99万元起，采用华为乾崑多项技术方案，并全系搭载宁德时代电池； 10月12日上市的大众ID.ERA 8X，上市限时权益价20.68万元起，也搭载了Momenta辅助驾驶方案。

宁德时代、Momenta同样出现在智己的合作体系中。车企内部的平台复用，让研发成果服务更多车型；专业供应商的合作，则让相应技术和部件进入不同品牌。旗舰配置能够向更低价位覆盖，背后既有整车企业的积累，也有供应体系的支持。

不同品牌采用同一家供应商，就要做出差异化的具体方案和体验；更具体的差异仍需要通过整车集成、标定和长期使用表现体现。

被问到全线控底盘究竟领先行业多久时，项娇没有给出数字。他说，“我们无法判断究竟能让别人落后多少年”，也希望行业一起推动数字底盘发展。

这意味着，智己需要持续建立差异，而不能只依靠某项技术在上市时的领先位置。焦樵所强调的“其他配置不能妥协”，也会让技术更新与家庭需求长期并行。

持续满足这些要求，也会受到经营条件的约束。刘杰此前提到，i6在常州工厂已经满产，老款车型毛利很薄。

规模已经形成的产品，也未必有充足余地消化下一轮升级投入。对车企而言，配置下放能否长期持续，仍要依靠研发复用、制造效率和供应链协同来支撑。

二十多万元的家庭SUV仍有增量，技术变革也给了后来者改写竞争格局的机会。

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在当天的媒体沟通会上，国泰披露了两组数据。集团已承诺投资约 1500 亿港元，用于机队、客舱产品、机场贵宾室及数字化创新；其中，未来十年在市场条件允许下，计划接收 150 架新飞机，全球网络从 100 多个航点扩至 150 个。另一组数字在货运侧：上半年货运收入同比增长 23.9%，截至 9 月底货运量同比增长 9%。

在内地市场，国泰持续加密航点、完善中转衔接。集团每周约 330 对航班、往返香港与内地 24 个客运航点；香港快运合肥航线于12月3日开航后，将增至25个。2027 年 1 月，国泰航空将开通香港至阿拉木图直航，这是公司在中亚的第一个航点。

中转接驳网络也在持续完善。国泰参与“杭港通天下”“鄂港通天下”中转试点，借杭州、武汉的频密班次把内地旅客带向全球；继苏州城市航站楼及上海静安城市候机楼之后，今年正式入驻昆山城市航站楼。大湾区靠水路接驳，深圳每天十余班快船到香港机场，蛇口可一次值机。

运力分两步补。国泰货运现有 20 架 747 货机，华民航空另有 14 架 A330 货机，加 200 多架客机腹舱。短期靠改装，一架客改 A330 上月已抵港，11 月中旬投运，填补新机交付前的空档；长期靠新机，连同 2023 年的 6 架，共确认 8 架 A350F、另有 18 架购买权，2028 年起交付。

增长的来源，公司给了指向。国泰货运董事彭德明在 11 月 5 日的媒体沟通会上表示，今年的主要增量是“高价值科技”货物，包括半导体、服务器机架、GPU 等设备，需求集中在亚洲区内（中国内地至东南亚）与跨太平洋两条航线，后者与北美数据中心的持续投资相关。跨境电商、医药、鲜货被列为多元化板块。

公司没有把增长押在单一品类上。被问到 AI 产业波动的风险时，彭德明回答道：关键是保持业务结构多元化，这样即使某一个板块受到冲击，整体业务仍然具备足够的韧性。

客运板块的投入集中在客舱与人才。“寻味中华”机上餐膳从香港出发航班的“八大菜系”延伸至内地出发航班的地方风味，已陆续在京沪航班推出；今年预计在区域 A330 上推出尔逸公务舱，2027 年随首架波音 777-9 交付推出全新头等舱，香港机场“寰宇堂”贵宾室也将升级。目前，内地员工超过 4000 人，内地乘务员近千名，见习飞行员约 60 名，深圳与广州的IT团队约 200 人。

香港快运是集团内部增长较快的业务。商务总裁王基杰介绍，大湾区贡献其约三分之一收入；去年香港快运载客量接近800万人次，而大湾区内地九市人口超8000万。今年十一黄金周，内地赴港旅客同比增长45%，经香港中转、搭乘香港快运前往亚洲其他目的地的旅客增幅达1.6倍。王基杰提到，价格可以吸引旅客初次尝试，但决定旅客复购的，是航线网络的丰富度。

非航业务已经发展为独立板块。国泰顾客时尚生活董事罗颖怡介绍，上半年内地新增14万活跃会员，深圳已有近40家生活品味合作商户。八十周年主题商品里，限量版黄金登机牌首批上线当晚即售罄，后续版本将携手周大福推出。

持续加码内地市场的同时，国泰也试图通过货运结构升级、低成本航司扩容，打开新的增长窗口。

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马斯克周五在X平台发文称，特斯拉将于明年年中左右在德克萨斯超级工厂逐步"收尾"Cybertruck的生产，转而扩大自动驾驶出租车Cybercab的产能。

Cybertruck的首席工程师Wes Morrill随即在社交媒体上表示：

"Cybertruck是一个了不起的技术开发平台，它的生命将通过Cybercab延续下去。"

此次停产对特斯拉及其投资者而言意义重大。自美国中期选举共和党遭遇重挫以来，特斯拉股价已累计下跌15%。与此同时，马斯克正推动公司全面转型，聚焦AI人形机器人"Optimus"、Cybercab以及电动重卡Semi Truck三条核心业务线，以应对传统电动车业务压力。

Cybertruck的商业表现远未达到马斯克最初的预期。马斯克曾表示，特斯拉的目标年产量为25万至50万辆。然而，据Cox Automotive估算，今年1月至9月特斯拉仅售出11,586辆Cybertruck，同比下降28%，仅占美国电动车市场份额的1.6%，远低于分析师预期的全年2.2万辆销量。

需求低迷之下，马斯克旗下的火箭公司SpaceX一度成为Cybertruck的重要买家之一。目前，两家公司正在探讨大规模合并的可能性，马斯克将此描述为"一个好主意"。

Cybertruck自2019年发布概念、2023年正式上市以来，历经多次召回与安全问题，已成为马斯克商业版图中最具代表性的产品失利之一。

Cybertruck并非特斯拉今年唯一遭到砍掉的产品线。就在此前，特斯拉已停产旗下高端车型Model S与Model X，整体产品矩阵持续收窄。马斯克明确表示，公司的未来将押注于AI驱动的人形机器人"Optimus"、自动驾驶的Cybercab，以及电动重卡Semi Truck。

在重卡方向，特斯拉今年4月已启动期待已久的电动Semi Truck量产，意在把握中东冲突引发燃油价格飙升所带来的市场机遇，加速柴油重卡的替代进程。

针对Cybercab，特斯拉在最新财报中表示，计划于2026年底前向客户交付。

马斯克在此次中期选举中斥资逾2亿美元支持共和党参议员及州长候选人，然而德克萨斯州两个席位均由民主党人胜出，创下数十年来的历史性突破。这一结果叠加市场对AI与大型科技公司崛起的普遍忧虑，被认为是拖累特斯拉股价近期持续回落的原因之一。

尽管Cybertruck退出历史舞台，特斯拉并未完全告别皮卡市场。Semi Truck的量产推进，以及Cybercab的商业化路线图，将成为观察特斯拉转型能否兑现的关键指标。

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征求意见稿拟对境内生产制造的机器人整机产品建立统一的“身份证”，实行“一机一码”，公示所列的制定目的为规范机器人产品生产制造、支撑机器人行业安全治理。

征求意见稿第二条把适用范围写为在中华人民共和国境内生产制造的机器人整机产品，包括不同结构和形态的工业机器人、服务机器人和特种机器人等，未单列人形机器人。

标识码由机器人制造商代码、产品说明代码、产品顺序号代码和其他代码四部分组成，编码、赋码应当执行GB/T 48541-2026《机器人产品标识码》等相关国家标准。该国标于10月30日发布，2027年2月1日实施。

按征求意见稿的流程设计，工信部指导开展标识码管理，可委托第三方机构作为技术支撑机构搭建标识码服务平台，办理注册、编码、赋码、备案等流程并提供用户查询服务。

制造商注册时，需填报企业名称、统一社会信用代码、法定代表人等主体信息，产品注册需填报产品预定用途、机械结构、供能方式、通信方式、装配厂代码、关键零部件、软件等信息。服务平台在10个工作日内完成注册信息形式审核。

赋码与备案环节给出了具体时限，制造商应在产品出厂前对每个机器人产品赋码，至少采用数字存储标识、供人识读标识和机器识读标识三种方式，标识应清晰、可见、耐久且不易损毁、不易更换，终身不变、不可篡改、不可擦除。

赋码后20个工作日内需通过服务平台完成备案，制造商对备案信息的真实性、准确性、完整性负责并留存证明材料。

制造商当年度累计申请的标识码数量一般不超过上一年度实际产量的300%，确需增加的可提交产量等证明材料继续申请，投产不满一年或首次申请的可依据产能设计报告等材料确定申请数量。

存量产品和后续应用方面，上一年度已申领但截至当年1月31日仍未备案的标识码由服务平台注销，办法实施前已出厂、销售的机器人产品，制造商需通过服务平台备案自定义的产品序列号，征求意见稿未要求存量产品更换为新标识码。

机器人用户可查询制造商及产品备案信息，征求意见稿鼓励制造商提供检测、试验、认证等质量安全追溯信息，并允许设区市及以上的工业和信息化主管部门推动标识码在售后运维、质量追溯、二手流转、报废回收、安全监管等环节应用。任何单位不得伪造标识码，未经注册备案不得使用标识码。

此前，赋码管理已在人形机器人领域落地。5月22日，工信部人形机器人与具身智能标准化技术委员会牵头的人形机器人全生命周期管理服务平台发布，《人形机器人全生命周期管理规范》标准同步亮相，采用29位四段式编码。

平台当时覆盖100余家企业，完成200余个产品型号、2.8万余台机器人的赋码注册。

此次征求意见稿的适用范围宽于该平台，覆盖工业、服务、特种三类机器人整机，并把赋码与备案义务落到机器人制造商。

征求意见稿尚不具备执行效力，正式印发时间、服务平台承建机构与过渡安排暂未公布。公示期内，书面意见可反馈至工信部装备工业一司智能制造处。

后续值得关注的是，12月5日公示期结束后征求意见稿的正式印发时间、标识码服务平台的承建与上线安排、服务平台与已有人形机器人赋码平台的数据衔接方式。

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在他看来，美国AI生态依靠巨额资本和算力资源推动模型能力突破，中国公司则必须在有限的算力条件下提高效率。MiniMax希望证明，即使无法获得同等规模的顶级芯片，也可以通过模型架构、基础设施和算法优化，缩小与美国前沿模型的差距。

这套思路已经开始反映在商业模式上。闫俊杰透露，截至8月，MiniMax的年度经常性收入年化运行率（ARR）已超过8亿美元，其中企业业务占比超过80%。他认为，低推理成本不仅可以让客户以更低价格使用AI，还能让公司以更低成本进行强化学习和后训练，从而形成商业增长与模型能力提升相互促进的循环。

与此同时，MiniMax正在推进语言模型与视频生成模型的融合，希望让AI从生成文本和视频片段，进一步发展为能够规划、执行并完成复杂项目的智能体。闫俊杰强调，AGI不应该属于某一家企业、某一个国家或某个组织，而应该属于所有人。

华尔街见闻整理要点如下：

1、MiniMax将坚持开源，直到AGI实现。闫俊杰认为，开源不是商业变现的替代方案，而是推动商业化和技术创新的催化剂。开发者可以基于模型开发新产品，形成反馈循环，帮助模型更快迭代。

2、低推理成本是MiniMax商业模式的核心护城河。闫俊杰认为，AI盈利不应该依赖涨价，而应该通过技术创新降低推理成本。成本下降既能吸引更多客户，也能让公司以更低成本扩大后训练规模。

3、中国和美国的AI生态正在形成不同的发展路径。美国依靠资本、芯片和算力资源推动前沿模型发展，中国公司则更重视单位算力的使用效率。资源约束反而促使中国AI实验室在架构、基础设施和算法上持续创新。

4、MiniMax正在押注语言模型与视频模型的融合。公司目前拥有M系列语言模型和H系列多模态模型，未来希望将两者整合为统一系统，让AI从生成内容升级为完成广告、影视、设计等复杂工作。

5、AI Agent的下一阶段不只是执行任务，而是自主设定目标并验证结果。闫俊杰认为，真正有价值的智能体应当具备长期任务中的自主性。

6、MiniMax的竞争优势不仅在于技术，也在于创始人的资本配置能力。Scottish Mortgage投资经理Lawrence Burns认为，闫俊杰能够减少无效实验、作出关键技术选择，并以更少的资源取得较好的研发成果。

7、盈利仍面临价格竞争和前沿研发成本上升两大挑战。Lawrence Burns指出，中国AI市场竞争激烈，MiniMax仍需持续投入以保持技术前沿，市场空间虽然巨大，但盈利能力和利润率仍需验证。

从资源约束到效率优势：MiniMax选择了一条不同的AI道路

对于MiniMax而言，资源约束并非一个可以轻易消除的短期问题，而是从创立之初就必须面对的现实。

美国头部AI公司拥有更充足的资本、芯片和算力资源，可以通过大量实验寻找最优技术路线。中国公司则必须更加谨慎地使用每一单位算力。这种差异逐渐塑造了MiniMax的组织文化和技术战略。

闫俊杰将公司的目标概括为：最大限度地降低推理成本，同时让每个人都能够享受到前沿智能。

他认为，AI行业最终的竞争不只是模型性能的竞争，也是单位算力能够创造多少智能的竞争。

开源不是放弃商业化，而是建立更大的创新网络

在中美AI公司的发展路径中，开源与闭源已经成为一个重要分水岭。

OpenAI、Anthropic等美国公司主要采取闭源模式，通过控制模型访问权限和API服务实现商业化。中国AI公司则更加积极地采用开放权重模式，允许开发者下载模型，并在自己的硬件上部署和修改。

MiniMax选择站在后者一边。闫俊杰表示，开源并不是商业变现的替代方案，反而是推动商业化和进一步创新的催化剂。

他以公司H3模型为例。按照他的介绍，H3发布后的前两周，已经有大约300个基于该模型构建的开放模型出现。

其中，一家美国公司fal.ai基于H3进行后训练，开发出H3 Max，能够在3秒内生成5秒的视频，实现接近实时的视频生成。

这意味着，开源模型的价值并不局限于原始模型本身。外部开发者可以在其基础上进行优化，开发出原本没有被设想过的应用。

闫俊杰举例称，开发者已经利用相关技术搭建了24小时运行的AI直播系统，内容可以根据用户需求实时生成。类似的能力还可能延伸至实时游戏、教育和其他交互式体验。

对于企业和政府客户，开源还有另一个优势：模型可以部署在自己的硬件上，从而更好地保护数据和隐私。因此，MiniMax希望通过开放模型权重，让开发者、用户和模型公司形成一个相互促进的生态。

闫俊杰甚至明确表示，公司计划一直开源，直到AGI实现。

这并不意味着开源模式没有商业化问题。模型下载量和开发者数量最终仍需要转化为API收入、企业客户和实际使用量。但MiniMax的判断是，开放生态能够扩大模型的应用范围，并让公司以更低成本获得更多技术反馈。

盈利不靠涨价：低推理成本同时决定收入与研发效率

相比开源战略，闫俊杰对MiniMax商业模式的解释更加值得关注。

目前，AI行业普遍面临较高的研发和算力投入，很多公司仍处于亏损状态。对于MiniMax而言，如何在保持模型能力增长的同时实现盈利，是投资者最关心的问题之一。

闫俊杰的答案是：AI的利润不是通过提高价格获得的，而是通过创新降低推理成本获得的。

他认为，低推理成本同时构成公司的收入护城河和利润护城河。

一方面，推理成本下降意味着MiniMax可以用更低价格向客户提供服务，扩大市场覆盖范围。并不是所有企业都需要全球最先进的模型，很多日常办公、编程和业务流程，只需要性能足够好、价格合理的模型。

如果模型性能达到业务需求，而价格明显低于竞争对手，企业采用AI的投资回报率就会提高。

另一方面，低推理成本还会影响模型本身的研发效率。

闫俊杰特别强调了后训练的重要性。在模型完成初始训练之后，还需要通过监督微调、强化学习和数据合成等方式，让模型不断练习、纠正错误并提高复杂任务处理能力。

这些过程都需要大量推理计算。因此，推理成本越低，公司就越有能力扩大后训练规模，让模型获得更多练习机会。

Lawrence Burns对此给出了一个高尔夫球的比喻：两名球手都需要不断练习才能进步，但如果其中一人购买练习球的成本更低，那么在相同预算下，他就能进行更多练习，最终更有可能成为更好的球手。

MiniMax的优势就在于拥有更便宜的“练习球”。这意味着，低成本并不只是一个定价优势，还可能转化为模型能力提升的优势。

闫俊杰透露，截至8月，MiniMax的ARR已经超过8亿美元，其中B2B业务占比超过80%。

不过，ARR是按照当前收入水平年化计算的运行率，并不等于已经实现的全年收入。

对于MiniMax而言，理想的发展路径是：推理成本持续下降，吸引更多客户使用，收入规模扩大，再将资源投入后训练和模型研发，最终推动收入增长快于成本增长。这也是公司希望建立的增长飞轮。

中国AI公司的另一种竞争方式：单位算力创造更多智能

在谈及中美AI产业竞争时，闫俊杰认为，两种生态系统正在形成不同的发展模式。

美国AI公司拥有更多资本、算力和芯片资源，能够通过大规模计算推动模型能力突破。中国公司则需要更加重视每单位算力的效率。

他表示，美国的AI生态正在建立由巨额资本支撑的封闭系统，而中国的AI生态则正在建立由效率驱动的协作体系。

他并不认为两种生态最终会走向完全相同的道路。这种差异不仅体现在商业模式上，也体现在技术架构和研发方法上。

MiniMax重点投入三个领域：模型架构、基础设施和优化技术。闫俊杰表示，公司从一开始就希望模型能够在不同芯片上保持良好的运行表现，而不是完全依赖某一种硬件。

在他看来，算力越受限制，算法和推理效率的重要性就越高。

这种资源约束反而让公司的工程师和研究人员变得更加优秀。这也解释了为什么MiniMax将企业文化概括为扁平、专注和节俭。

公司目前只有约500名员工，因此必须把资源集中在最重要的事情上。

闫俊杰提出了两项研发原则：第一，让事情尽可能简单；第二，始终建设基础设施。他认为，直接推出产品可能更快，但长期来看，基础设施才是实现规模化发展的基础。

Scottish Mortgage投资经理Lawrence Burns则认为，闫俊杰的一个突出优势，是他能够同时扮演优秀科学家和资本配置者的角色。

在很多美国AI实验室中，研究人员可以利用充足的资本和芯片资源开展大量实验。但MiniMax没有这样的条件，因此必须减少无效尝试，尽早判断哪些技术路线值得投入。

Burns认为，闫俊杰能够更准确地判断技术方向，并在较少的实验选择中取得较好的结果。这不仅提高了资本效率，也有助于吸引和留住中国顶尖AI人才。

从视频生成到完整任务：语言模型与视频模型的融合

MiniMax并不打算只做语言模型或者视频生成模型。公司目前拥有两个主要模型系列：M系列语言模型，以及H系列多模态模型。

M系列主要面向编程、智能体和生产力应用；H系列则专注于视频生成，并能够处理图像和音频。

闫俊杰表示，公司希望在未来将两个系列整合为一个统一模型。

这一战略背后，是他对AI应用形态变化的判断。

目前的视频生成模型能够根据提示词生成视频片段，但在理解复杂指令、根据反馈修改内容以及完成连续任务方面仍有不足。

例如，在广告、电影和设计工作中，用户不仅需要生成一段视频，还需要不断调整镜头、修改内容、理解创作意图，并最终完成一个完整项目。

这就需要语言模型的理解、规划和执行能力与视频模型的生成能力结合起来。Lawrence Burns认为，这种融合可能打开比单纯生成视频片段更大的市场。

当AI能够从生成内容升级为完成整个项目时，企业愿意支付的费用也可能显著提高。

与此同时，MiniMax还在押注AI Agent。闫俊杰认为，下一代智能体的竞争重点，不只是能否完成复杂任务，而是能否自主制定目标，并验证任务结果。

目前，MiniMax已经将编程和Agent能力作为M系列模型的核心方向。他还特别提到，自己当时正集中精力研发下一代模型M3 Pro，并认为它有望成为一项重要突破。

盈利仍面临两大挑战：价格战与前沿研发成本

尽管MiniMax已经展现出较快的收入增长，但盈利仍然是公司必须面对的问题。

Lawrence Burns指出，今年上半年，MiniMax收入接近增长四倍，但报告亏损规模也达到原来的约三倍。

他认为，公司实现盈利面临两项主要挑战。

第一，中国AI市场的价格竞争非常激烈。

MiniMax需要与DeepSeek等竞争对手争夺客户，而激烈的价格竞争可能压低整个行业的服务价格。

第二，维持前沿模型能力的成本仍在不断上升。

随着AI模型不断进步，训练和推理所需的资源也在增加。这也是MiniMax在7月份融资20亿美元的原因之一。

在Burns看来，公司需要依靠精简的成本结构、正确的技术选择，以及能够大规模变现的市场来应对这些挑战。

但他也指出，目前已经出现了一些积极变化：研发支出的增长速度开始低于销售收入增长速度，企业业务收入也在快速扩大。

按照他的介绍，企业业务收入增长约八倍，目前占总收入的63%。而闫俊杰提到的超过80%，则是按年化口径计算的业务占比。

企业客户的增加有助于改善商业化能力，因为随着模型性能提升，企业可以利用AI完成更多工作，也更愿意为更高的生产力支付费用。

不过，Burns强调，MiniMax仍然是一项早期阶段的投资，最终结果存在较大的不确定性。这也是基金控制其投资组合持仓规模的原因之一。

AGI不属于任何一家企业：MiniMax的最终愿景

访谈最后，Lawrence Burns询问闫俊杰，如果MiniMax实现自己的目标，世界将会发生怎样的改变。

闫俊杰给出的回答是：真正的问题不是AGI能否实现，而是AGI最终将让谁受益。

在他看来，AGI不应该属于某一家企业、某一个国家或者某个组织，而应该属于所有人。

他认为，使用模型的人、基于模型开发应用的开发者，以及为模型作出贡献的研究人员，都应该成为AGI生态的一部分。

这也是MiniMax将公司口号定为“Intelligence with everyone”（与所有人共享智能），而不是“Intelligence for everyone”（为所有人提供智能）的原因。

两者看似只有一个词的区别，背后的含义却不同。

前者强调智能不仅应该服务于所有人，更应该由所有人共同参与和拥有。

对于MiniMax而言，开源不仅是一种技术策略，也是一种关于AI未来归属的选择。

而对于投资者来说，最终需要验证的仍然是另一件事：这种开放和低成本的路线，能否在激烈的行业竞争中形成可持续的商业回报。

以下为访谈原文，由AI辅助翻译：

这场访谈由英国投资信托Scottish Mortgage旗下播客《Invest in Progress》推出，也是MiniMax创始人闫俊杰首次接受英文播客采访。

对话分为两个部分。第一部分由Scottish Mortgage投资经理Lawrence Burns与闫俊杰交流，围绕MiniMax的技术路线、商业模式、开源战略以及AGI愿景展开；第二部分则由节目主持人Claire Shaw采访Lawrence Burns，进一步解释基金投资MiniMax的原因、公司的竞争优势以及潜在风险。

对话嘉宾：

• 闫俊杰（Yan Junjie，IO）：MiniMax创始人、董事长兼CEO，机器学习和计算机视觉研究背景，曾在百度深度学习研究院工作，是公司技术战略的主要推动者。

• Lawrence Burns：Scottish Mortgage投资经理，参与MiniMax投资研究和决策，重点关注公司的技术路线、资本效率与长期商业化潜力。

• Claire Shaw：Scottish Mortgage投资组合总监，也是《Invest in Progress》主持人，负责串联访谈，并在最后与Lawrence Burns讨论投资逻辑。

开场：MiniMax 为什么走出了一条不同的 AI 道路

Claire Shaw（主持人，节目旁白）：

对于我们而言，尤其是对于一家中国 AI 公司来说，算力一直是一种约束。

但这种约束也让我们成为了更优秀的工程师和研究人员。

Lawrence Burns（投资经理，后期回顾）：

去年12月，我第一次见到 IO。当时，我们对他所介绍的情况，以及中国 AI 生态的发展都非常感兴趣。

按照他的说法，MiniMax 已经能够以领先前沿模型十分之一的成本，实现约95%的性能。

我认为，美国的 AI 生态正在建立由巨额资本支撑的封闭系统，而中国的 AI 生态则正在建立一种由效率驱动的协作体系。

这种低成本模式与我们在美国看到的模式有所不同，而且它在全球范围内可能具有很高的价值。

首先，并不是所有工作都需要使用最顶尖的模型。

其次，并不是所有用户和企业都像美国和欧洲的用户、企业那样富有，能够负担高昂的费用。

闫俊杰（IO）：

AGI 不应该属于某一家企业、某一个国家或者某个组织。

它必须属于我们所有人。

节目介绍：一家不一样的中国 AI 公司

Claire Shaw：

大家好，欢迎收听 Scottish Mortgage 播客节目《Invest in Progress》。我是 Claire Shaw，担任投资组合总监。

在这档节目中，我们将带大家走进幕后，聆听我们的投资经理与全球最优秀的成长型企业领导者之间的对话。

作为一家英国投资信托基金，Scottish Mortgage 只能在特定的受众群体和地理区域内进行推广。因此，请大家查看播客介绍，确认本期节目是否适合您收听。与任何投资一样，您的本金都存在风险。

MiniMax 是一家业务覆盖全球、专注于人工智能的公司。它与我们持有的另一家投资组合公司 Anthropic 有一些共同之处。

但这家中国企业与美国同行有着截然不同的特点。

MiniMax 的首席执行官是闫俊杰博士，也被称为 IO。

正如接下来大家将听到的，他奉行的理念是：以尽可能低的成本提供智能。

目前，MiniMax 既无法获得大量最先进的计算芯片，也没有足够的预算来购买这些芯片。因此，它不得不学会用更少的资源做更多的事情。

尽管面临这些限制，IO 很早就决定，MiniMax 的模型不能只生成文本，还应该具备视频和音频生成能力。

所以，如果你曾经在 YouTube 上看过 AI 生成的视频，那么很可能 MiniMax 就参与了其中。

此外，MiniMax 还是开源模式的积极倡导者。

Anthropic 选择将模型保持封闭，并向客户收取使用费用；而 MiniMax 则允许用户下载其技术，并在自己的硬件上运行。

这意味着，用户实际上可以免费使用 MiniMax 的模型，甚至可以根据自己的需求进行修改。

乍一看，这似乎不是一种特别好的商业模式。但实际上，这种方式能够扩大用户群体，同时帮助公司以更低的成本、更快的速度进行创新和改进产品。

归根结底，人工智能竞赛并不只发生在硅谷。

MiniMax 为 Scottish Mortgage 提供了一个投资机会，让我们能够参与一家采用不同发展路径的竞争者。

这是 IO 首次接受英文播客采访。提前提醒一下，他会使用一些专业术语。如果你对推理（Inference）、通用人工智能（AGI）或者强化学习（Reinforcement Learning）不太熟悉，也不用担心，节目说明中准备了专业术语解释。

接下来，让我们听听投资经理 Lawrence Burns 与 IO 的对话。

MiniMax 究竟在做什么？公司的核心使命是什么？

Lawrence Burns：

IO，非常感谢你今天接受我们的邀请。能够与你一起讨论 MiniMax，我们感到非常荣幸，也非常高兴。

闫俊杰（IO）：

谢谢你，Lawrence。

Lawrence Burns：

我们上一次见面是在去年12月，当时我去中国拜访了你。那时 MiniMax 即将上市，而 Scottish Mortgage 也参与了公司的 IPO 投资。

首先，恭喜你们成为一家上市公司。

我们不妨从一个所有嘉宾都会被问到的问题开始：能否向大家介绍一下 MiniMax 是做什么的？公司试图解决的核心问题又是什么？

闫俊杰（IO）：

我认为，我们想要解决的问题其实非常简单，而且已经体现在公司的名字里了。

我们的目标是：最大限度地降低推理成本，同时让每个人都能享受到最前沿的智能。

我认为，在中国本土市场，我们是最早成立的 AGI 公司之一，甚至早于大语言模型（LLM）和通用人工智能（AGI）这些概念成为主流。

我们一直相信，智能所带来的好处不应该受到限制，而应该与所有人共享。

这也是我们为什么选择 MiniMax 这个名字。

Mini，意味着尽可能降低推理成本；Max，则意味着尽可能提高智能水平。

我们的最终目标，就是让智能带来的价值能够惠及所有人。

Lawrence Burns：

那么，在你看来，AGI 究竟意味着什么？当它真正到来时，我们又该如何识别它？

闫俊杰（IO）：

我认为，AGI 意味着 AI 能够自主提出并发展新的理论。

这也意味着，未来科学领域的大部分重大突破，都将依赖于 AI。

Lawrence Burns：

也就是说，在你的定义中，真正的 AGI 应该能够推动科学前沿向前发展，并带来新的科学发现？

闫俊杰（IO）：

是的。

MiniMax 的产品布局：语言模型与多模态模型

Lawrence Burns：

对于那些还不熟悉 MiniMax 产品的听众，能否简单介绍一下公司的主要产品？它们分别面向消费者和企业提供什么服务？

闫俊杰（IO）：

我们有一些不同的产品，但目前已经将它们归纳为两个模型系列。

第一个是 M 系列模型，也就是语言模型。

它主要面向智能应用和生产力场景，例如编程以及 AI Agent（智能体）。

第二个是 H 系列模型，是视频生成模型。

它能够同时处理视频、图像和音频。

目前，我们最具代表性的 H 系列模型是 H3。

它采用开源模式，同时通过 API 提供服务，也开放模型权重供用户下载，还可以通过 MiniMax 自己设计的产品使用。

事实上，我认为在过去一个月里，H3 已经成为全球下载量最高的开放权重模型。

一个月内，它的下载量可能达到了2500万次。

更重要的是，我们并不认为这两个模型系列未来会永远彼此独立。

它们目前都是开源的。

我们的下一步，是分别扩大这两个模型的能力和规模，然后将它们整合为一个统一的模型。

我认为，这有可能在未来几个月内实现。

Lawrence Burns：

你既是 MiniMax 的创始人，也是董事长、首席执行官和首席技术官。

可以说，公司有很多重要的责任都落在你的肩上。

在深入讨论 MiniMax 之前，我想先了解一下你一路走来的经历。

你成长于中国河南省的一个小城镇。河南是中国重要的农业省份之一。你的父亲是一名当地学校的数学老师，而你很早就表现出了出色的数学天赋。

回想一下小时候放学后做数学题的那些日子，我了解到，你很小的时候就已经开始学习大学阶段的数学了。

是什么促使你投入那么多额外时间，并对数学保持如此浓厚的热情？

闫俊杰（IO）：

实际上，河南位于中国中部。

河南这个名字，意思就是黄河以南。黄河是中国的母亲河。

我小时候，家里一直有很多书。

所以，我很小的时候就进行了大量的自主学习。

到了初中阶段，我想自己已经开始学习一些大学水平的数学和计算机科学知识了。

读了很多关于数学和计算机科学的书之后，真正让我感兴趣的是数学与计算机科学的结合。

因为这种结合使我能够利用数学和算法，通过编程解决现实世界中的问题。

这也很自然地让我走向了机器学习领域。

那是在大约20年前，当时机器学习仍然是一个相当独特的研究方向。

因此，在完成本科学习之后，我决定继续攻读机器学习方向的博士学位。

因为我相信，如果能够把这些方法的规模不断扩大，AI 最终就会变得更加强大，也更加实用。

从百度深度学习研究院到 AI 创业

Lawrence Burns：

2014年，你曾经在百度深度学习研究院工作。当时，该研究院的负责人是余凯博士。我们节目的老听众可能知道，他后来创立了自动驾驶技术公司地平线机器人，这也是我们的另一家投资组合公司。

你在百度的那段经历给你带来了什么？它又是如何进一步强化了你对 AI 现实价值的认识？

闫俊杰（IO）：

实际上，余凯博士在那个时候给了我很多帮助。他当时是我的导师，而我还是一名博士生。

那时，我已经发表了几十篇关于计算机视觉的论文。

但真正让我感到震撼的，是多伦多大学团队发表的 AlexNet 论文。

这篇论文提出了一种利用深度学习进行图像分类的方法。我认为，这是一个非常重大的突破。

因此，当时我希望进入一家拥有全球最多 GPU 的公司。

实际上，在那个时候，百度是英伟达最大的客户，也就是说，它拥有当时全球规模最大的 GPU 集群。

而且，当时的百度对研究人员非常开放。

作为百度的研究实习生，在资源最充足的时候，我能够使用百度三分之一的 GPU。

我利用这些 GPU 开展了大量研究，包括图像分类和目标检测。

那一年，我们还参加了 ImageNet 挑战赛。

我和我的搭档——另一位实习生——一起参赛，最终获得了第三名。

Lawrence Burns：

显然，除了学术经历之外，你也受到了一些个人经历的影响。这些经历让你意识到 AI 的重要性，以及它可能蕴含的巨大力量。

我听说过其中一个故事：你的祖父曾经希望写一本回忆录，但在写作过程中遇到了困难。这件事给你留下了很深的印象，也让你意识到 AI 有可能为人类解锁多少潜力。

闫俊杰（IO）：

是的，我认为这也是促使我投身这个领域的另一个动力。

这也是为什么在 ChatGPT 发布之前，我就认为通用智能非常重要。

因为传统的计算机视觉技术或者语音识别技术，实际上只有大型企业才能使用，普通消费者很难真正接触到这些技术。

所以，我认为通用智能非常重要。

Lawrence Burns：

如果我没有理解错，你的祖父希望写一本回忆录，但这件事对他来说比较困难。

而你当时想到的是，AI 可能成为解决这个问题的关键工具。

通过 AI 的能力，一个人一生中的经历和故事就能够被整理出来，并与全世界分享。

只是当时这样的技术还不存在。

我理解得对吗？

闫俊杰（IO）：

是的，是的，完全正确。这就是这件事真正的意义。

ChatGPT 发布，改变了 MiniMax 对 AI 发展速度的判断

Lawrence Burns：

你在2021年12月创立了 MiniMax。

刚才你谈到了通用智能和面向消费者的产品。公司最早推出的消费级产品是 Glow，这是一个允许用户与虚拟陪伴角色聊天的平台，而且很快就积累了数百万用户。

就在 Glow 发布之后不久，OpenAI 推出了 ChatGPT。

这显然也彻底改变了消费级 AI 市场。

ChatGPT 的出现，应该进一步验证了你的判断：市场对这项技术存在着巨大的潜在需求。

不过，我很好奇，ChatGPT 的发布究竟如何改变了你对 AI 发展方向的认识？它是否也改变了你对 MiniMax 未来定位的思考？

闫俊杰（IO）：

是的。

正如你刚才所说，在 MiniMax 成立的第一年，我们只知道 AGI 非常重要，但当时并没有明确的时间表。

所以在第一年，我们主要做了几件事情：

首先，搭建公司的基础设施。

其次，训练最初版本的语言模型，以及图像和音频生成模型。

同时，我们还希望开发一款应用，用来测试和验证这些模型的实际性能。

这就是我们推出 Glow 的原因。

当时，我们并没有预料到它会吸引这么多用户。

我们最初只是想做一次实验，所以才开发了 Glow。

大约四个月之后，ChatGPT 发布了。

我认为，ChatGPT 改变了我们对 AI 发展时间表的判断。

它让我们意识到，模型规模化发展的速度和幅度，都必须比原先预期的大得多、快得多。

因此，我们开始扩大基础设施规模，扩大数据规模，也扩大模型本身的规模。

Lawrence Burns：

所以，它不仅激发了你们的雄心，也让你们意识到，自己正在从事的事业可能具有多么巨大的发展空间。

那么，ChatGPT 的出现是否成为推动 MiniMax 加速发展的催化剂？

闫俊杰（IO）：

是的，是的。

实际上，在 ChatGPT 发布之前，中国只有一家公司——MiniMax——在研究大语言模型。

而 ChatGPT 发布之后，很快就有大约20家公司开始在中国研发大语言模型。

因此，市场迅速变得竞争激烈。

为什么 MiniMax 从一开始就坚持多模态路线？

Lawrence Burns：

从很早开始，你就把多模态放在了公司战略的核心位置。

换句话说，你们希望模型不仅能够生成文本，还能够生成图像、视频、音乐和语音。

如果联系到 ChatGPT 的发展路径来看，OpenAI 显然已经不再像过去那样全面推进多模态战略。例如，他们已经放弃了视频生成方向。

但与此同时，坚持多模态路线也意味着你们需要投入更多资源。

能否解释一下，为什么你认为多模态是正确的发展道路，而不是像其他公司那样，先集中力量做好一两个方向？

闫俊杰（IO）：

真正的原因是，在 MiniMax 创立之初，我们并不知道 AI 最终会以什么具体形态发展。

所以，我们选择同时扩大不同方向的技术能力，并希望在技术积累足够之后，将它们整合起来。

我认为，多模态能够丰富训练数据的多样性，也是未来扩大模型能力的必要路径。

当然，这也给我们带来了更多挑战。

如果一开始只专注于某一种模态，我们可能会取得更快的初期进展。

但是，多模态路线也正是我们区别于其他公司的地方。

AI Agent：下一阶段的竞争，不只是完成任务，而是自主设定目标

Lawrence Burns：

你曾经表示，AI Agent（人工智能智能体）将成为公司未来的重要增长驱动力。

你们把自己的智能体产品命名为 Mavis，并希望用户将它理解为一位 AI 管家，能够规划并完成复杂任务。

你如何看待 Agentic AI（智能体人工智能）的市场规模和增长机会？要让它真正发挥全部潜力，还需要实现哪些突破？

闫俊杰（IO）：

我认为，AI Agent 下一阶段的前沿方向，不仅仅是让它们在需要长时间执行的复杂任务中与人类竞争。

更重要的是，让它们能够自主制定目标，并验证自己完成任务的结果。

这意味着，它们需要在长期任务中具备真正的自主性。

我认为这就是未来的发展方向。

目前，我们将编程能力和 Agent 能力视为 M 系列模型最重要的方向。

实际上，这个月我所有的时间都投入到了下一代模型的研发中，也就是 M3 Pro。

我认为，这个模型有望成为当前时代的一项重大突破。

当然，它目前还没有完成。

MiniMax 如何实现盈利？低推理成本才是真正的护城河

Lawrence Burns：

和很多 AI 公司一样，你们目前仍然处于亏损状态。

无论是对 MiniMax，还是对整个行业，我们都能够接受这一点，前提是能够看到增长飞轮真正运转起来。

也就是说，随着产品能力不断提升，使用产品的人越来越多，收入也随之增加，而这些收入又能够重新投入研发，推动下一轮技术进步，最终实现盈利。

这是否也是你看待 MiniMax 商业模式的方式？

你又凭什么相信，公司长期来看能够实现盈利？

闫俊杰（IO）：

我认为，AI 行业的盈利并不是通过提高价格实现的，而是通过创新不断降低推理成本实现的。

我认为，低推理成本是我们在收入和利润方面的护城河。

这种效率使我们能够建立一种高度可持续的商业模式，其核心是 API 服务，而不是一次性的交易。

举个例子，今年以来，我们的 ARR 增长非常出色。

截至8月份，公司的 ARR 已经超过8亿美元，其中 B2B（企业对企业）业务占比超过80%。

我认为，随着模型性能不断提升，同时我们继续保持价格竞争力，公司的收入增长速度一定会超过成本增长速度。

这就是我们理想中的发展路径。

Lawrence Burns：

你刚才提到了 ARR，也就是年度经常性收入的年化运行率。

正如你所说，8月份这一数字已经达到8亿美元。

为了让听众更好地理解这个指标，可以这样解释：如果按照8月份的收入水平，将其乘以12，就可以得到约8亿美元的年化收入运行率。

我想回到去年12月你告诉我的一个判断。

当时，你认为最好的中国 AI 模型与美国顶尖模型相比，性能大约落后5%，但成本却只有后者的十分之一。

从那时到现在，双方在模型能力和价格方面的差距发生了怎样的变化？这又意味着什么？

闫俊杰（IO）：

我认为，真正重要的并不是某一个时间点双方之间存在多大的差距，而是双方能力提升的速度。

因为无论是美国模型还是中国模型，目前都还处于通往 AGI 的非常早期阶段。

首先，我想说，最后那5%的差距，实际上可能比最初达到95%要困难得多。

所以，我认为，目前剩下的这部分差距，可能还需要我花费一些时间才能解决。

但因为我们仍然处于 AGI 发展的早期阶段，所以真正重要的是我们能够以多快的速度进步。

对于我们而言，尤其是对于一家中国 AI 公司来说，算力始终是一种约束。

因此，从第一天开始，我们就知道必须尽可能提高推理效率。

事实上，在过去三年里，我们的技术进步速度已经大致达到了可比的水平。

我们关注的是进步速度，而不是某一个时间点的排名。

这也促使我们在模型架构和基础设施方面不断创新，而不仅仅依赖芯片本身。

我们相信，如果能够更加高效地使用算力，就能够开展更多的后训练工作，进一步提升模型能力。

因此，我们始终在探索一种不同的方式来扩大智能规模。

Lawrence Burns：

换句话说，是否可以这样理解：

美国的一些前沿 AI 实验室，过去拥有非常充足的算力资源。这让它们走上了一条不同的发展道路——它们在推动模型能力突破方面取得了巨大成功，但并没有像你们以及中国其他 AI 实验室一样，从第一天开始就被迫将效率放在如此重要的位置。

闫俊杰（IO）：

中国顶尖的前沿 AI 实验室确实都在关注效率，但我们采用的方法有所不同。

例如，我们在 Transformer 架构方面使用了不同的方法，在后训练基础设施方面也采用了不同的设计。

此外，我们还专注于不同的模态。

所以你可以看到，中国不同前沿实验室开发出来的模型各有特点。

但它们都是有用的。

AI 不一定越强越好：真正的市场可能在性价比

Lawrence Burns：

当我们思考 AI 市场机会时，我认为，你们如此重视每单位智能的价格，背后还有一个重要逻辑。

随着技术前沿不断向前推进，整个 AI 能力体系也在不断扩展。

但实际上，我们并不需要全球最顶尖的前沿模型来处理各种普通消费者的问题，或者完成非常基础的办公任务。

对于大量 AI 使用场景而言，重要的并不是拥有世界上最复杂、最强大的模型，而是拥有一个性能足够好的模型，同时价格要合理，让企业采用它能够获得正向的投资回报率（ROI）。

而这实际上可能构成一个非常庞大的市场。

当然，也会存在一些需要顶尖模型的场景。例如前沿科学研究、癌症治疗，以及纽约、香港等地的对冲基金所使用的复杂 AI 系统。

你是否也是这样看待整个市场机会的？

闫俊杰（IO）：

实际上，除了价格之外，还有另外一个重要因素。

更低的推理成本意味着，我们能够更加高效地扩大后训练规模。

因为在后训练过程中，无论是强化学习，还是数据合成，都依赖于推理。

所以，更高效的推理意味着能够开展规模更大的后训练。

我认为，在当前阶段，后训练正变得越来越重要。

未来某个阶段，我们甚至可能拥有全球规模最大的后训练系统。

我们相信，这将推动模型达到前沿智能水平。

开源与闭源：为什么 MiniMax 选择开放模型？

Lawrence Burns：

美国和中国 AI 生态之间的另一个重大区别，是闭源模型与开源模型的使用方式。

OpenAI、Anthropic 等公司采用的是闭源模式，而开源模型在中国则更加普遍。

简单来说，采用开放模型的 AI 公司允许其他人下载并在第三方设备上运行自己的模型，而不需要支付许可证费用。

此外，开放模型还允许用户进行更多微调，根据额外的训练数据调整模型权重。

那么，你如何看待开源模型和闭源模型各自的优势与劣势？

闫俊杰（IO）：

我认为，开源并不是商业变现的替代方案。

恰恰相反，开源是推动商业变现和进一步创新的催化剂。

例如，我们刚才提到的 MiniMax H3 模型。

实际上，在它发布后的前两周，就已经有大约300个基于 H3 构建的开放模型出现。

我认为，这是现阶段能够为我们的模型提供反馈、推动进一步创新的最佳反馈循环。

再举一个例子。

在这300个基于 H3 构建的开放模型中，有一个比较知名的模型叫 H3 Max，它来自一家美国公司 fal.ai。

这家公司以 H3 为基础进行了后训练，而且实现了更快的生成速度。

它能够在3秒内生成5秒钟的视频。

也就是说，它已经成为一个实时视频生成器。

实际上，这种速度将带来全新的视听内容使用方式。

过去根本无法实现的事情，现在开始变得可行。

例如，开发者已经利用这项技术搭建了24小时不间断运行的 AI 直播。

直播内容可以根据用户希望看到的东西实时生成。

同样的能力还可能让实时游戏、教育以及许多其他交互式体验成为现实。

第二个优势在于，当客户能够在自己的设备上部署开放权重模型时，他们就能够保护自己的数据和隐私。

这对于企业和政府尤其重要。

所以，我认为，开源对于模型公司、用户和开发者而言，是一种三方共赢的模式。

因此，我们计划一直保持模型开源，直到 AGI 实现。

Lawrence Burns：

谢谢，这非常有帮助，也很有意思。

过去六个月里，我们已经看到，AI 主权，或者说对 AI 模型的自主控制权，正在变得越来越重要。

人们开始担心：如果自己使用的是一个由中心化机构控制的模型，那么当自己的业务建立在这个模型之上之后，未来还能否持续获得访问权限？

另外，自己的数据究竟会发生什么？

这些担忧确实正在出现，也正如你所说，这给开放模型带来了优势。

MiniMax 的企业文化：扁平、专注、节俭

Lawrence Burns：

接下来，我们谈谈 MiniMax 的企业文化。

我认为，可以用三个词来描述 MiniMax：扁平、专注、节俭。

你们在组织架构上进行了相应设计，使公司能够快速应对 AI 领域发生的各种技术变化。

你们更倾向于内部培养人才，而不是花费极高的薪酬从其他公司挖人。

正如我们前面讨论的，你们也更偏好成本高效的解决方案，而不是依赖蛮力式的算力投入。

我想了解的是，MiniMax 的企业文化在多大程度上是由你们所面临的资源约束塑造出来的？你又是如何让公司的组织文化与这些约束相适应的？

闫俊杰（IO）：

这是一个非常重要的问题。

我认为，我们的企业文化确实来自算力和资本方面的约束。

实际上，我们公司只有500名员工，所以必须专注于真正重要的事情。

在研发方面，我们有两项核心原则。

第一，让事情尽可能简单。

尽管我们拥有不同的模型，但我们的模型架构和基础设施都尽可能保持简单。

第二，我认为这一点也很重要：我们始终坚持建设基础设施。

有时候，建设基础设施的速度可能比直接推出产品要慢。

但我认为，这是公司未来实现规模化发展的基础。

所以，基于这两项原则——尽可能简化一切，以及始终建设基础设施——我们形成了现在的组织方式。

我认为，资本效率、组织效率等其他特点，实际上都是这两项原则在资源约束下自然产生的结果。

算力效率提升，会不会反而减少芯片需求？

Lawrence Burns：

考虑到 MiniMax 已经成功降低了客户使用 AI 时的推理成本，而且更广泛地看，中国很多 AI 实验室在算力使用方面也表现得更加高效，我想进一步了解：

这是否会让你对未来算力需求，以及英伟达这类公司生产的芯片需求，产生不同的看法？

因为，如果全世界都能像你们一样高效地使用算力，那么市场对计算硬件的需求可能会非常不同。

你认为，这是否会影响人们对长期算力需求水平的预期？

还是说，你认为这更像是杰文斯悖论（Jevons Paradox）？

也就是说，当成本下降之后，使用量反而会上升。因此，人们始终会希望获得尽可能多的芯片，因为他们可以利用这些算力做更多事情。

闫俊杰（IO）：

首先，我们的模型架构从设计之初，就考虑到了无论使用哪种芯片，都应该能够保持良好的运行表现。

这是我们模型设计的基本原则。

我们真正能够做的，是在三个领域保持技术领先：

• 模型架构；

• 基础设施；

• 优化技术。

当硬件资源受到限制时，这三个领域的重要性都会进一步提高。

而这种约束也让我们成为了更优秀的工程师和研究人员。

当算力受到限制时，算法和推理效率的重要性就会越来越高。

中美 AI 生态：两条不会汇合的发展道路

Lawrence Burns：

如果把视角拉得更高一些，考虑到你在中国 AI 发展过程中所扮演的重要角色，你认为我们应该如何理解中国 AI 生态与美国 AI 生态的不同发展路径？

它们各自有哪些优势和劣势？这些差异又将如何影响技术和产品创新？

闫俊杰（IO）：

我认为，美国的 AI 生态正在建立由巨额资本支撑的封闭系统，而中国的 AI 生态则正在建立一种由效率驱动的协作体系。

例如，美国公司拥有更多算力、更多资本，也拥有更多芯片获取渠道。

而中国公司不得不提高每单位算力所能创造的价值。

所以，我认为，两种生态并不会沿着同一条道路发展。

开放与封闭、效率优先与资源丰富，这些差异将决定两个生态系统最终会创造出什么样的产品。

Lawrence Burns：

我们继续谈谈中国市场。

你们面临着来自本土大型科技公司的激烈竞争。这些公司雄心勃勃，资金实力也非常雄厚。

例如字节跳动、阿里巴巴，以及越来越多的生成式 AI 创业公司。

你刚才提到，ChatGPT 发布之后，中国很快就出现了大约20家大语言模型公司。

除了我们前面讨论的企业文化因素之外，你认为听众应该如何理解 MiniMax 相对于这些竞争对手的优势？

闫俊杰（IO）：

无论是中国还是西方的大型科技公司，它们通常都需要在很多不同业务之间进行资源配置。

而我们只专注于一件事：

打造效率最高、能力最强的多模态 AGI。

我们相信，效率本身就是智能的一部分。

你使用算力的效率越高，就能够把模型规模扩大到更高的水平。

开源模式也给了我们另一个优势。

例如，在中国，字节跳动采用闭源模式，而我们采用开源模式。

开发者可以基于我们的模型开发新的应用场景，并将这些成果反馈给我们，形成一个反馈循环，帮助我们更快地改进模型。

我们还可以继续以 H3 为例。

字节跳动的 Seedance 是闭源的。

它能够生成高质量的视频，但生成速度相对较慢。

而基于 H3 构建的开源模型，则有可能实现实时视频生成。

这就带来了全新的东西。

从长远来看，我们希望把最优秀的语言模型和视频生成模型整合到同一个系统中。

我们认为，这将以统一模型的形式打开一个更大的市场机会。

这就是 MiniMax 的竞争优势。

AGI 最终应该属于谁？

Lawrence Burns：

非常有意思。

最后，我想用我们节目每次采访创业者和企业时都会提出的问题来结束这次对话。

对于你而言，如果 MiniMax 实现了自己的雄心和愿景，世界将会变成什么样子？它会给世界带来怎样的改变？

闫俊杰（IO）：

我认为，真正的问题不是 AGI 能否实现，而是：

AGI 最终将让谁受益？

因为 AGI 太重要了，所以它不应该属于某一家企业、某一个国家或者某个组织。

它必须属于我们所有人。

这也是我一直努力工作的原因：实现 AGI，确保智能能够掌握在每个人手中。

真正的问题不是 AGI 能不能实现，而是谁能够拥有它，以及应该通过什么方式实现这一点。

我认为，AGI 应该属于使用模型的人、基于模型进行开发的开发者，以及为模型作出贡献的研究人员。

他们都是最终塑造这个模型的一部分。

还有一个更宏大的问题：

如果世界拥有了更多智能，我们对世界、甚至对整个宇宙的理解是否也会发生改变？

我认为，答案是肯定的。

正是这种可能性激励着我不断前进。

Lawrence Burns：

这非常有帮助。

所以，对你而言，你的愿景不仅仅是追求开放权重模型，而是相信这种方式能够将 AI 的力量传播给更多人和组织。

因为模型是开源的，他们能够在此基础上继续开发，某种程度上也就拥有了 AI。

他们不再需要依赖另一家公司持续向自己提供模型。

这是不是你真正看重的东西？

闫俊杰（IO）：

是的。

这就是为什么我们的口号是：

Intelligence with everyone（与所有人共享智能）。

而不是 Intelligence for everyone（为所有人提供智能）。

因为我认为，智能应该属于所有人。

Lawrence Burns：

IO，非常感谢你今天抽出时间，帮助我们了解 MiniMax、公司的使命，以及 AI 领域正在发生的各种变化。

我认为，这次对话对于我们英国以及更广泛的西方世界尤其重要。

因为我们经常把注意力集中在硅谷，仿佛 AI 领域的一切都只发生在那里。

因此，能够听到来自中国的观点，以及了解中国正在开发的优秀产品和模型，对我们非常有帮助。

非常感谢你今天分享这些见解。

闫俊杰（IO）：

非常感谢，Lawrence。再见。

投资经理复盘：Scottish Mortgage 为什么投资 MiniMax？

Claire Shaw：

Lawrence，这真是一场非常有意思的访谈。

我尤其感兴趣的是 IO 提出的一个观点：中国和美国的 AI 生态并不会沿着同一条道路发展。

事实上，与美国竞争对手相比，MiniMax 无法获得同样多的顶级计算芯片，但这种限制反而可能成为公司长期竞争优势的一部分。

不过，按照我们的惯例，节目最后还是要听听你对这项投资的判断。

首先，2026年初，也就是 MiniMax 在香港上市时，是什么让你决定将它加入 Scottish Mortgage 的投资组合？

Lawrence Burns：

我认为主要有三个原因。

第一个原因，是去年12月我第一次见到 IO 时的感受。

我们对他介绍的情况，以及中国 AI 生态的发展都非常感兴趣。

按照 IO 的说法，MiniMax 已经能够以领先前沿模型十分之一的成本，实现约95%的性能。

其次，我们非常欣赏这种成本优势是如何融入公司基因的。

这种优势是在资源稀缺的环境中形成的，而这种起点对公司发展方式产生了深刻影响，也让它获得了一种比我们最初认识到的更加结构性的优势。

正如你刚才提到的，MiniMax 并没有获得全球最先进 GPU 的同等资源。

因此，IO 从创立公司之初，就把重点放在如何从每一小时的计算资源中榨取更多有用的工作成果上。

他们让芯片始终保持高利用率，并且从模型设计之初就把成本因素考虑进去。

这非常吸引我们。

因为这种低成本模式与我们在美国看到的模式有所不同，而且它在全球范围内可能具有非常高的价值。

首先，并不是所有工作都需要使用最顶尖的模型。

其次，并不是所有用户和企业都像美国和欧洲的用户、企业那样富有，能够负担高昂的费用。

第二个原因，是 IO 本人。

他是一位备受尊敬的 AI 科学家，同时也被认为是一位非常优秀的资本配置者。

科学家和优秀资本配置者这两种能力集中在同一个人身上，是相当罕见的组合。

因此，我们认为他值得投资。

第三个原因是，AI 正在以极快的速度发展。

目前，无论是在美国加利福尼亚，还是在中国，都有非常有意思的技术进展。

我认为，如果你能够同时与这两个生态系统保持接触，就更有可能理解 AI 未来究竟会如何发展。

如果你只观察其中一个生态系统，这项工作就会变得更加困难。

所以，我们认为，有必要在中国市场建立一定的投资敞口，以便学习和理解那里正在发生的事情。

当然，MiniMax 给我们带来的股价表现也经历了一些波动。

正如你所说，我们在1月份参与了公司的 IPO，最初投资了大约2000万英镑。

公司上市后，股价出现了非常强劲的上涨。

这让我们有机会卖出价值4000万英镑的股票，相当于最初投资金额的两倍，同时继续持有公司的股份。

以英镑计价，我们目前保留的持仓规模与最初投入的金额大致相同，仍然是2000万英镑左右。

所以，对我们而言，这是一笔不错的投资，也提供了一次非常难得的学习机会。

IO 的特殊之处：既是优秀科学家，也是资本配置者

Claire Shaw：

这非常有帮助，Lawrence，谢谢你提供这些背景信息。

我觉得非常值得注意的是，IO 在谈论自己的目标时，甚至将其与改变人类对宇宙的理解联系起来。

在刚才的访谈中，你将 MiniMax 的企业文化概括为扁平、专注和节俭，并指出这种文化是他在资源约束下追求宏大目标的产物。

我们不妨进一步深入讨论一下。

在你看来，IO 本人以及他所建立的企业文化，究竟通过哪些方式提高了 MiniMax 成功的概率？

Lawrence Burns：

我还是想回到刚才提到的那个特点：

IO 既是一位优秀的 AI 科学家，也是一位非常出色的资本配置者。

观察整个 AI 实验室行业，尤其是美国的 AI 实验室，你会发现，它们在正式训练模型之前，往往会投入大量资金开展各种实验，以判断哪些技术路线可行，哪些不可行。

它们拥有足够的资本和芯片资源，可以支持这样的做法。

但 IO 的重要性在于，他有能力成功缩小实验范围。

他会减少需要尝试的技术路线，作出更少但更重要的选择，从而提高资本使用效率，同时仍然取得良好的结果。

因此，能够作出这些重大的技术决策就变得非常重要。

我们曾经与中国 AI 生态中一些工作多年的业内人士交流，他们认为，这正是 IO 的优势之一。

他能够比其他人更准确地判断技术将朝什么方向发展。

我认为，他作为科学家的声誉，加上他在资本配置方面的能力，也使他能够吸引中国顶尖的 AI 科学家加入团队。

正如我们从加利福尼亚以及美国市场了解到的那样，AI 人才非常稀缺，也极具价值。

因此，如果一家公司在吸引和留住人才方面拥有更强的能力，这最终就会成为非常重要的竞争优势。

低成本推理的第二层价值：让模型拥有更多训练机会

Claire Shaw：

接下来，我想进一步讨论 MiniMax 的商业模式。

我们前面谈到了公司如何将资源约束转化为竞争优势。

正如你所说，通过降低每一次模型回答问题的成本，公司就能够向客户提供更低的价格，从而赢得更多业务。

但 IO 还提出了第二个不那么直观、却同样重要的观点：

通过保持低成本，MiniMax 可以承担更多模型初次训练完成之后的后续工作，而他认为，这个阶段对 AI 技术进步正变得越来越重要。

在你看来，这一点对于 MiniMax 的投资逻辑有多重要？

Lawrence Burns：

低成本战略是 MiniMax 所有工作的核心，而你刚才提到的第二层价值同样非常重要。

我们可以用一种非常简单的方式理解 AI 模型的训练过程。

首先，模型需要消化大量数据，从中获得知识，然后通过训练掌握这些知识。

接下来，还有一个叫作后训练（Post-training）的阶段。

在这个阶段，模型会反复尝试完成各种任务，不断练习，并从中学习什么方法有效、什么方法无效。

过去几年，AI 领域很多重大的能力跃迁，都来自后训练阶段。

例如，模型现在能够编写代码、执行复杂任务，这些能力都与后训练密切相关。

所以，如果把这个阶段理解为模型的练习过程，那么它既昂贵，又非常重要。

因为模型每练习一次，就需要进行一次推理，也就会产生相应的成本。

我可以用高尔夫来打个比方。

假设有两名高尔夫球手，他们显然都会随着练习次数增加而不断进步。

但其中一名球手购买练习球的成本要比另一名低得多。

在其他条件相同的情况下，能够以更低成本获得更多练习球的人，通常会成为更优秀的球手。

MiniMax 就是这个例子中的那名球手。

MiniMax 拥有更便宜的练习球，因此同样的预算能够发挥更大的作用。

这就是低成本战略的核心价值。

因此，低成本回答不仅能够降低消费者和企业使用产品时的推理费用，还能够让产品本身得到更多训练，以更快或者更具成本效益的方式持续改进。

Claire Shaw：

很好，我很喜欢你这个高尔夫的比喻，Lawrence。

盈利挑战：价格竞争与前沿研发成本不断上升

Claire Shaw：

接下来，我们稍微转换一下话题，谈谈风险。

无论 MiniMax 的增长速度有多快，如果我们不认真考虑公司面临的风险，就没有尽到自己的职责。

其中一个风险是，公司目前仍然处于亏损状态。

IO 认为，MiniMax 最终能够通过让收入增长速度超过成本增长速度来实现盈利。

但你认为，公司在实现盈利的过程中会面临哪些挑战？它又具备哪些条件来克服这些困难？

Lawrence Burns：

我认为，这确实是一项挑战，我们不应该回避这一点。

今年上半年，公司的收入接近增长了四倍，但报告期内的亏损规模也达到了原来的大约三倍。

长期关注 AI 实验室公司的投资者会发现，这种投资和支出规模在行业内并不罕见。

但最终，公司仍然必须建立一个能够盈利的商业模式。

我认为，实现盈利有两个真正的挑战。

第一个挑战是中国市场极其激烈的价格竞争。

MiniMax 正在与 DeepSeek 等公司竞争，这并不容易。

第二个挑战是，想要始终保持在技术前沿，所需要的成本正在不断上升。

这也是 MiniMax 在7月份融资20亿美元的原因。

那么，公司应该如何克服这些挑战？

我认为，答案的一部分就在于我们前面讨论过的几个因素：

• 保持精简的成本结构；

• 作出正确的技术选择；

• 在能够实现收入大幅增长的市场中扩大业务。

我认为，真正关键的是，随着模型能力不断提升，公司能够进入的市场也会越来越大。

目前，我们已经看到研发支出的增长速度开始低于销售收入的增长速度，这是一个令人鼓舞的信号。

另外，我们也看到，公司的销售收入正越来越多地从消费者业务转向企业业务。

我认为，这将越来越有利于商业化变现。

因为随着模型能力提升，企业能够利用它完成更多工作，也就更容易愿意为这些能力支付更高的费用。

MiniMax 在这一方面已经取得了非常强劲的进展。

我认为，企业业务收入增长了大约八倍，目前已经占到总收入的63%。

我想 IO 提到的数字是，按照年化运行率计算，企业业务占比已经超过80%。

因此，你可以看到，这种业务结构的变化正在实际发生。

但我认为，我们必须非常明确地认识到：

如果从整体上看，MiniMax 仍然是一项早期阶段的投资。

它具有非常明显的非对称性。

有很多事情可能朝着有利的方向发展，但最终结果的分布范围也非常宽。

这也是我们在投资组合中控制其持仓规模的部分原因。

MiniMax 的市场空间究竟有多大？

Claire Shaw：

最后，我们来讨论一个问题。

IO 提到，提供更强大的 AI Agent，并将 MiniMax 最好的语言模型和视频模型整合到一个系统中，将打开更大的市场机会。

但我们都知道，这是一个变化极快的行业，因此很难准确判断未来会发生什么，以及这些变化将在什么时候出现。

作为一名长期投资者，你认为 MiniMax 所提供的服务，未来能够形成多大的市场？

Lawrence Burns：

对于这项投资，我有一个问题并不担心，那就是：

市场规模是否足够大？

我认为，只要公司能够成功实现自己的目标，市场显然足够大。

如果你能够以低成本提供越来越强大的智能，就一定能够找到市场。

而且，随着产品能力不断提升，市场规模也会持续扩大。

你刚才提到了语言模型与视频模型的整合，这就是一个很好的例子。

因为大多数工作实际上都需要多种不同技能的结合，而不是只需要一种技能。

今天的视频模型擅长生成视频片段，但它们并不擅长接受复杂指令。

它们也无法像专业视频剪辑师那样，根据要求对已经生成的视频进行修改。

这就需要语言模型所具备的理解能力。

一旦一个系统能够同时完成这两件事，AI 的应用就会从简单地生成视频片段，升级为能够承担广告、电影和设计领域的完整项目。

而人们愿意为这样的智能和能力支付高得多的费用。

因此，我们预计，这一领域的需求将随着新模型的推出而逐步释放。

例如，IO 刚才介绍的实时视频生成能力，就是一个可能推动市场扩大的新应用方向。

所以，我认为，这项投资真正需要关注的重大问题，是竞争、盈利能力和利润率，而不是市场规模。

我们对这个市场最终能够变得非常庞大，还是相当有信心的。

节目总结

Claire Shaw：

很好，我认为这是一个非常合适的结束点。

Lawrence，非常感谢你今天分享的所有分析。

同时，也非常感谢 IO 接受我们的邀请，带来他首次英文播客采访。

这真的是一次难得的机会。

提醒一下，我们还将像之前的节目一样，推出这次访谈的10分钟精华剪辑，方便大家在时间有限时快速了解核心内容。

另外，我们也已经在节目说明中解释了所有专业术语。

本季节目到这里就结束了，但我们将在2027年继续推出更多独家访谈，邀请我们投资组合企业的领导者参与。

如果你希望进一步了解 Scottish Mortgage，或者收听之前错过的节目，可以访问我们的网站。

感谢收听《Invest in Progress》，也非常感谢大家今天的陪伴。

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作者 | 周智宇

新能源新品还在筹备，神龙先要守住眼前的生意。

11月6日，2027款标致408上市。神龙9月刚更新了三款燃油SUV，如今又轮到了家轿。

就在新车上市前三天，东风汽车总经理、党委副书记冯长军与斯泰兰蒂斯（Stellantis）集团领导团队在武汉会面。据悉，双方谈到了神龙科技首款车型投产和海外市场合作。冯长军提出，要保障首款车型高质量投产，并借助Stellantis各大区渠道打开全球市场。

一边继续更新燃油车，一边筹备新能源新车，神龙正处于两轮产品的交接处。按已公布的规划，神龙科技首期4款全新新能源车型，将于2027年起陆续投放。在这些车进入市场之前，现有车型还得继续争取买家。

408的这次改款，便可以放在这段时间里看。新公司的成立、股东的投入，给了神龙新的产品预期，但消费者不会因为一家车企正在转型，就推迟自己的购车决定。摆在门店里的车，仍要与当下的对手比较价格、配置和使用体验。

燃油车面对的市场也在变小。中国汽车流通协会乘用车市场信息联席分会数据显示，今年9月，新能源车在国内乘用车零售中的渗透率已达67%。而在主流合资品牌内部，这一比例为15.9%。市场已经更多转向新能源，合资品牌的在售业务却仍较多依赖燃油车。

从这一轮改款来看，神龙选择先补日常使用中容易感知的体验。9月23日上市的2027款标致4008、5008和雪铁龙天逸，更新集中在车机、数字钥匙和内外饰配色。408也沿用了类似的思路：燃油动力与6AT变速箱组合保留，车机升级为Blue-i 4.0，新增数字钥匙，并更新车色。

语音控制、手机远程操作这些功能，被补进现有燃油车型，解决的是消费者今天到店选车时就会碰到的体验差距。神龙没有因为下一轮产品已经在准备，就让在售车型停在原地。

价格同样要参与眼下的竞争。此次上市的408 360THP Pro车型售价9.97万元，官方提供1万元现金优惠及6000元限时现金红包。配置更新与购车权益放在一起，是为了让这款燃油家轿在十万元级市场继续获得消费者的考虑。

对于神龙来说，这段过渡期还关系着一张销售网络。

东风标致雪铁龙汽车销售有限公司副总经理余岳峰在今年8月将现有双品牌网络称为“宝贵的财富”。谈到神龙科技的渠道布局，他表示，新公司也欢迎新的投资人加入，并会协同Jeep现有渠道。神龙已有未来三至五年的渠道规划，将针对新能源营销的变化，调整渠道利润率和触点布局。

按这一规划，现有网络将参与后续新能源车的销售，而这些门店今天接触用户、组织试驾和销售，靠的仍是在售车型。让门店持续有车可卖、有用户愿意进来，才能维持这套网络与市场的联系。

按神龙8月21日公布的方案，总部将搭建线上流量矩阵，筛选购车线索后向终端分发；五年渠道规划将配套硬件和运营补贴，为新能源渠道筹备、建店及运营提供支持。

今年8月，神龙汽车科技（武汉）有限公司成立，注册资本约82亿元，由东风汽车、Stellantis、神龙汽车及三家地方产业投资主体共同出资设立。首期产品规划包含纯电与插混路线。

相比燃油车型的年度改款，这批新能源产品还要把新的技术方案整合进整车。根据神龙公布的合作内容，Momenta的合作将涉及辅助驾驶场景定义、底盘标定和系统适配；联友科技则将原有信息系统建设与运维合作，延伸到产品开发、制造和营销等业务的数字化建设。两项合作分别于今年9月和10月达成。

新一轮新能源车型计划从2027年起陆续投放，408等现有车型先要承担起争取买家、维持门店与用户联系的任务。两类动作并行，构成了神龙转型期的现实安排。

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据《华盛顿邮报》11月6日报道，民主党在赢得国会两院多数席位后，正迅速确定调查优先事项。众议院已着手为调查特朗普使用马斯克旗下AI聊天机器人Grok策划掳走委内瑞拉总统马杜罗的军事行动做准备；苹果和Meta则分别因ICE追踪应用及地方政府数据中心协议受到关注。

消息曝出后，Meta美股盘前涨幅收窄，苹果一度跌超1%，SpaceX股价仍保持坚挺。

调查范围可能远超上述三家企业。报道称，民主党计划审查美国大型企业过去两年中最具争议的商业活动，重点关注企业与特朗普政府之间的关系。特朗普第二任期以来，科技亿万富翁和企业高管频繁出席白宫活动，向特朗普计划中的宴会厅项目捐款并赠送礼物；与此同时，特朗普家族成员和华尔街高管投资的多家企业也获得了政府数十亿美元资金支持。

在民主党看来，企业与政府之间的商业往来可能成为追查相关利益关系的重要切入点。智库Groundwork Collaborative的一份备忘录将大型科技公司、私人监狱运营商和天然气企业列为“高价值”调查目标，理由包括这些企业向特朗普提供了什么、从特朗普政府获得了什么，以及可能参与了哪些商业活动。

寒冬已至！企业高管紧急聘请律师

调查尚未正式展开，企业已开始为国会问询做准备。

《华盛顿邮报》援引熟悉相关筹备工作的国会工作人员、游说人士、风险投资人和律师称，华盛顿多家律师事务所正通过紧急线上会议、聚会等方式，为企业创始人和高管提供应对国会调查的建议。多家律所还在争取成为马斯克的个人法律顾问，认为围绕他的调查可能带来大量传票及高关注度法律业务。

部分风险投资人已建议硅谷初创企业在年底前完成融资，以防高管被要求出席国会听证会，或五角大楼调整支出计划影响企业资金来源。

民主党议员也已释放强硬信号。即将出任众议院监督委员会主席的罗伯特·加西亚在选举之夜发文警告相关企业“聘请律师”；参议员埃德·马基则表示，科技企业高管将需要为国会即将发出的传票准备大量纸张。

华盛顿法律界预计，民主党掌控国会两院将提高调查推进的速度和力度。Crowell & Moring律师事务所国会调查业务负责人Jamie Bair表示，向企业发出详细问询可能比向特朗普政府部门发函更有效，因为企业更有可能回应，并披露与政府官员之间的往来。

苹果、Meta、X和马斯克均未立即回应《华盛顿邮报》的置评请求。

Covington & Burling律师事务所律师Robert Kelner表示，民主党掀起调查浪潮已几乎没有悬念，企业客户正聘请律师并确定法律保护的优先事项。“我们一直告诉客户，寒冬将至。现在，寒冬已经到来。”

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据彭博亿万富翁指数，截至香港时间周五上午10时，来自日本、韩国等国家和地区、跻身全球500大富豪榜的22位亿万富翁合计财富蒸发逾210亿美元，此后跌幅有所收窄，最终缩水逾180亿美元（约合人民币1200亿元）。

其中，软银集团创始人孙正义（Masayoshi Son）损失最为惨重，个人财富单日缩水39亿美元，降至约290亿美元。此轮抛售潮紧随纳斯达克100指数创纪录的2.3万亿美元市值蒸发之后，并进一步加剧了英伟达CEO黄仁勋跌出全球十大富豪的财富逆转态势。

市场动荡的导火索在于，外界预期民主党同时掌控众议院与参议院后，将推动放缓数据中心建设——这一AI基础设施的核心环节——从而拖累亚洲科技股全线走低。与此同时，据知情人士透露，此轮波动还令台湾至香港一带券商的富裕客户面临杠杆仓位的追加保证金压力。

孙正义领衔，AI产业链富豪首当其冲

此次财富缩水最集中于AI产业链核心企业的相关股东。

单日损失逾10亿美元的富豪包括：电子传感器制造商基恩士（Keyence Corp.）的滝崎武光，以及新加坡首富、半导体封测企业日月光投控（ASE Technology Holding Co.）的张虔生(Jason Chang)。

孙正义以39亿美元（约合人民币260亿元）的单日损失位居榜首，其财富降至约290亿美元。软银集团旗下持有大量科技及AI相关资产，使其财富走势与全球科技股行情高度绑定。

三星家族集体受损，韩国科技股承压

韩国方面，三星电子大股东李在镕及其母亲、姐妹——亚洲最富有的家族之一——合计财富缩水约25亿美元，成为此轮抛售潮中损失最为集中的家族群体之一。

三星电子作为全球半导体产业的核心企业，其股价走势直接牵动李氏家族的财富规模，此次跌势亦折射出市场对AI芯片需求前景的重新审视。

对冲基金同步受压，杠杆资金面临追保

此轮市场动荡的冲击范围不仅限于亚洲富豪群体。

据彭博报道，Tiger Global Management及Whale Rock Capital Management等对冲基金上月已因AI投资前景的不确定性而遭受冲击。

在亚洲，据知情人士透露，券商富裕客户普遍面临杠杆仓位的追加保证金压力，显示此轮抛售潮已通过杠杆机制向更广泛的投资者群体传导，市场流动性风险不容忽视。

政治预期成关键变量，数据中心建设前景生变

此轮亚洲科技股跌势的核心驱动因素，在于市场对美国政治格局变化的重新定价。民主党有望同时控制众参两院的预期升温，令市场担忧数据中心建设进程将受到政策层面的制约，而数据中心正是支撑AI算力扩张的关键基础设施。

这一预期直接压制了半导体及AI相关股票的估值，并将此前在美股市场引发的2.3万亿美元纳斯达克100指数市值蒸发效应，迅速传导至亚洲市场，令英伟达黄仁勋跌出全球十大富豪之后，亚洲AI产业链富豪群体亦难以幸免。

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这家2017年成立、总部位于上海闵行的企业，在2026年3月完成C++轮融资、估值站上百亿元量级后，迈出冲刺公开市场的一步。

九州云箭的主业很窄，也很硬。

公司不造火箭，只造液氧甲烷液体火箭发动机，向任何需要可回收液体动力的火箭公司出售动力。

在商业航天普遍讲全栈自研整箭故事的赛道里，这种独立第三方动力卖铲人的定位，是它最稀缺的壁垒，也是登陆资本市场后最会被反复审视的命题。

创始人季凤来拥有航天科技一院硕士学位，曾在一院、六院从事液体火箭发动机涡轮泵与动力系统研发十余年，参与过多型国家重点型号研制。2017年他离开体制创业，从一开始就锚定最上游、最硬的发动机环节。

公司两款主力发动机组成产品梯队。

凌云是10吨级液氧甲烷发动机，较早具备多次启动、深度变推力、支持回收复用能力，实测变推力范围20%至105%，累计热试车突破1万秒。

龙云是70吨级大推力发动机，可5台、7台、9台并联，单模块起飞规模最高675吨，截至2025年累计热试车突破2万秒，系列产品累计交付19台。

数万秒试车时长和近20台交付，比任何单次演示更能说明工程成熟度，意味着公司已跨过原理验证、进入可靠性积累周期。

最受关注的里程碑，是龙云配套长征十二号甲运载火箭。

2025年12月23日，航天科技集团可回收火箭长征十二号甲首飞，一子级搭载7台九州云箭发动机，是国内国家队运载火箭首次采用民营商业发动机作为主动力。

火箭顺利入轨，但一子级着陆阶段仅两台发动机完成二次点火，未能回收，箭体坠落在距发射台约5公里处，任务获基本成功。

入轨成功印证上升段动力可靠，着陆重启失败则展现可回收技术的工程门槛。对以按需重启为核心能力的发动机公司，故障复盘、归零优化、持续迭代的工程体系能否跑通闭环，才是招股书要回答的关键。

资本升级先于IPO。

2026年3月，公司完成C++轮融资，投资方为上海国际资管、大零号湾投资等上海及闵行区国资平台，投后估值达100亿元。

据媒体2026年5月走访报道，公司手持发动机订单超过100台。

股东阵容从市场化私募、地方产业基金一路升级到一线城市战略国资，也对应着公司从北京迁址上海的产业布局。

2026年4月，公司注册地从北京经开区迁至上海闵行火箭星城，名称去掉了（北京）。

这片约9.3平方公里园区以箭—星—场—用全产业链生态为目标，规划总装—载荷—终端30分钟配套圈；上海对标志性重大项目最高给予3亿元资金支持，发射保险费用最高补贴1000万元。

九州云箭赶上了商业航天资本化窗口。

2025年12月，上交所发布商业火箭企业适用科创板第五套上市标准指引，允许未盈利优质企业上市，把阶段性成果锚定为实现可重复使用技术的中大型运载火箭发射载荷首次成功入轨。

2026年被称为商业航天IPO大年，至少15家公司启动IPO流程，蓝箭航天、中科宇航已进入科创板问询阶段，星河动力、星际荣耀、天兵科技等处于辅导阶段。

但卖铲人模式意味着客户数量天然有限。

国内能造可回收液体火箭的整箭公司不过十几家，收入是否集中在少数客户、复用承诺能否在高频发射中兑现、持续经营能力如何，都是审核与投资者会追问的基本面。

截至目前，公司尚未公开披露财务数据。

九年前季凤来离开体制时，商业航天还是靠故事融资的行业；今天，这个行业开始被要求交财务报表。

九州云箭选择了一条更窄的路：不造火箭，只卖动力。窄的好处是难被替代，窄的代价是客户永远只有那么几个。

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11月6日，第九届中国国际进口博览会期间，MUJI与淮海集团完成签约，宣布全新上海世界旗舰店将落户淮海中路887号。

新店计划集合零售、餐饮及住宿等多种业态。MUJI方面向华尔街见闻介绍，项目预计拥有上下六层、超过8000平方米的空间，并将引入上海首家MUJI HOTEL。酒店规模预计超过北京、深圳现有项目，成为品牌在国内规模最大的酒店。

目前，新店的具体开业时间尚未确定，最快有望于2027年开业。

值得关注的是，这次新址落定，恰好与优衣库在淮海路的旗舰店搬迁形成了一次交换。

今年3月31日，MUJI位于淮海中路755号的世界旗舰店正式闭店。这家开业于2015年12月、经营面积约3438平方米的门店，曾集合零售、餐饮等生活方式业态，是MUJI在中国的重要标志性门店。

彼时，MUJI方面解释称，闭店主要由于租约到期，门店经营业绩仍位居全国前列，并表示正在推进新的世界旗舰店选址。

7个月后，优衣库位于755号的全新全球旗舰店正式开业，接手了MUJI此前的经营空间。新店销售面积约2800平方米，覆盖三层空间。

而优衣库此前的全球旗舰店，恰恰位于淮海中路887号，也就是MUJI此次宣布签约的新址。

两家日本零售品牌由此在淮海路完成了一次颇为特殊的旗舰店址互换。

优衣库此前在887号经营的是集合GU、Comptoir des Cotonniers等迅销集团旗下品牌的综合旗舰店；如今迁入约2800平方米的新店，仅保留优衣库品牌，更加聚焦服装零售与个性化服务。

MUJI则计划在887号打造超过8000平方米的综合空间，将零售延伸至餐饮、住宿等业态。

新旗舰店的落地，也发生在MUJI中国业务恢复增长的阶段。

截至2026年8月底的财年内，MUJI母公司良品计画营业收入达到9235.92亿日元，同比增长17.7%；营业利润1034.36亿日元，同比增长40.1%，均创历史新高。

其中，中国大陆市场实现收入和利润双增长，既有门店及电商业务销售额同比增长16.3%。财年内，MUJI在中国大陆新开42家门店，期末门店数量达到433家。

中国大陆仍是MUJI最大的海外市场。伴随业绩恢复，品牌也在继续扩大门店网络，推进既有门店改装升级。

与此同时，MUJI正在提高中国本土商品开发的比重。

目前，其中国大陆市场约80%的生活杂货、90%的食品已经实现本土开发。

本届进博会上，MUJI首次实物展示了植物染汉麻服饰系列，将中国本土汉麻原料与天然植物染色工艺应用于服装开发。

对于MUJI而言，重新回到淮海路的超大型商业空间，是一次对中国市场的继续投入，也是一场新的经营效率考验。

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据英国天然气输管网运营商National Gas披露，咨询气体管道接入方案的大型数据中心项目数量，已从去年的5个攀升至目前的24个。英国政府上周随即回应，提出允许战略性重要数据中心在承诺未来接入电网的前提下暂时使用燃气发电，并同步推出针对数据中心的新版"契约"机制，相关排放量将由政府在国家层面统一核算，不再要求单个电站独立达标。

上述动向折射出人工智能浪潮下能源保障的核心矛盾：数据中心对电力的渴求日益迫切，但电网扩容的速度远远跟不上。房地产咨询公司JLL欧洲能源与基础设施资本市场业务负责人Steve Jack表示，客户向他提出的头号诉求是：

"帮我解决电网问题，帮我找到电力。"

英国电网连接申请积压已是公开难题，成因涉及规划许可、监管流程、建设成本及劳动力短缺等多重瓶颈。在此背景下，部分开发商已决定绕开电网，自建燃气电站先行启动项目。

贝德福德郡的Quest Park数据中心园区即为典型案例。该项目由前勒顿镇足球俱乐部主席、地产开发商David Kohler主导推进，规划装机容量达720兆瓦，有望成为英国最大的数据中心之一。然而，该项目在国家电网的接入排队要等到2034年才有空位。由于园区附近恰好有高压天然气管道经过，开发商转而计划先建燃气电站，为项目初期的较小规模阶段供电。

白金汉郡造价30亿英镑的SDC M40 Campus（由SDC Capital Partners开发）以及Curtis Hall在卡迪夫拟议的数据中心项目，据规划文件显示，均在考虑以燃气发电作为过渡方案，直至获得正式电网接入许可。

咨询机构Jacobs低碳全球市场解决方案总监Alan Fotheringham指出："通往燃气发电的路径，比获得永久电网接入容量的路径要短得多。"他同时提到，生物甲烷、碳捕获及氢能等选项未来或可引入Quest Park等项目。

燃气发电增量的潜在规模不容小觑。据能源研究机构Aurora Energy Research分析师Marten Ford估算，若数据中心建设加速且可再生能源增长未能超越现有规划，到2035年英国燃气发电产出可能增加40太瓦时，相当于去年全国燃气发电量的44%。

"若不采取更广泛的应对措施，数据中心的大规模部署将推高天然气使用量，进而增加碳排放，"Ford表示。值得注意的是，Aurora的估算已假设大多数拟议项目属于投机性质、最终不会落地；若这些项目悉数建成，燃气需求的涨幅将更为显著。

市场分析机构Cornwall Insight分析师Tom Edwards亦指出，无论建设规模大小，现有燃气电站都将需要更频繁地运行。即便数据中心成功接入国家电网，所使用的电力也将来自英国可再生能源、核电与天然气的混合电源，同样会在一定程度上带动燃气需求。

业界并非没有替代选项，争议在于可行性。英国最大油气及电力零售商Octopus Energy首席执行官Greg Jackson直言，认为只有天然气和核电才能满足数据中心需求的说法"简直是废话"，并建议将数据中心迁往苏格兰，充分利用当地丰富的风电资源。

然而，英国现行电力市场机制对此缺乏足够激励——许多开发商出于客户临近需求，更倾向于在伦敦周边选址布局。对于自建电源的开发商而言，风电、太阳能、燃料电池及小型模块化核反应堆（SMR）均属低碳选项，但SMR距离商业化部署尚需时日。房地产代理商第一太平戴维斯能源团队总监Sam Nicole表示："我们正在探索一系列广泛的项目方案。"

伍德燃煤电站所有者Drax则另辟蹊径，计划在其位于约克郡、供应英国约5%电力的木材燃烧发电站厂址上开发数据中心。

环境法律慈善机构ClientEarth人工智能事务负责人Natascha Hospedales对政府最新提案提出批评，认为相关政策将形成"强烈的数据中心建设推定许可，却未建立同等强度的环境限制"。Aurora Energy Research的Ford亦提及爱尔兰的做法可资借鉴——爱尔兰新规要求数据中心80%的用电须来自可再生能源。

尽管需求信号强烈，市场对于最终有多少数据中心项目能够真正建成存在相当大的不确定性。据顾问估计，目前排队申请接入电网的数据中心项目总装机容量高达73吉瓦，但最终落地比例仅为10%至20%。

科技行业组织Tech UK能源与基础设施政策主管Katie Berriman-Davies表示，对于多数开发商而言，优先事项仍是积极参与电网需求连接改革进程，推动政策完善，以期更快获得接入资格。燃气发电路线，更多是电网容量长期受限背景下的现实过渡，而非行业主动转型的方向。

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据彭博报道，周五（11月6日），亚洲各地经纪商与基金经理被恐慌客户的电话淹没，AI相关仓位的集中抛售引发连锁反应，部分市场触发熔断机制。据知情人士透露，持有杠杆头寸的富裕客户正面临追加保证金的压力。

MSCI亚太指数周五盘中一度下跌5.3%，此前纳斯达克100指数周四单日蒸发创纪录的2.3万亿美元市值。韩国综合股价指数（Kospi）跌幅一度高达8.8%，触发熔断机制。此轮抛售的背景是，民主党在国会两院取得多数席位后，市场预期其将推动更严格的AI监管并放缓数据中心建设。

对冲基金损失惨重，亚洲股票多头全线受压

此轮AI股抛售已在对冲基金行业造成大范围亏损。据彭博报道，ExodusPoint Capital Management与Millennium Management等大型机构均录得损失，尽管部分基金从波动中获益。

亚洲市场的整体图景尤为黯淡。据报道，Valliance Asset Management在致投资者的更新函中披露，其多空策略主基金10月下跌6.7%。

高盛集团旗下大宗经纪业务估算，亚洲股票选股型基金上月平均亏损9.4%，将今年以来的累计涨幅压缩至14%。

杠杆头寸承压，经纪商紧急应对

报道称，香港一位经纪商表示，散户连夜涌入，向公司提出大量咨询，员工被迫加班以安抚客户情绪并讨论风险管理策略。他坦言，对于客户而言，唯一的建议就是“尽快出逃”，并要求保证金交易者尽快降低杠杆敞口。

不过，该经纪商也指出，由于公司数周前已开始要求客户为杠杆科技仓位补充抵押品，大规模强制平仓的风险有所降低。

在日本，住友三井信托资产管理公司首席策略师Hiroyuki Ueno表示，“我们正在应接不暇地处理有关AI抛售的各类询问，卖方客户正在努力向其客户解释究竟发生了什么。”他同时指出，短期投资者可以迅速作出反应，但大型机构基金面临的抉择则更为复杂。

对于亚洲众多投资者而言，当前的核心问题已不再是AI估值是否需要重置，而是此轮抛售究竟还会延续多久。

T&D Asset Management Co.首席策略师兼基金经理Hiroshi Namioka表示，“从我们团队早会的感受来看，市场正在以非理性的方式运行。我不会说这是彻底的恐慌，但投资者确实很难看到上行空间。”

市场参与者还指出，期权相关资金流在关键技术位失守后进一步放大了波动。香港独立分析师、对冲基金顾问Travis Lundy表示，

“这看起来更像是仓位爆仓，而非对未来的根本性重新评估。对部分基金而言，糟糕的10月似乎触发了11月初的平仓潮，并形成了连锁效应。”

美国市场同步承压，AI基金遭重创

此轮抛售同样重创美国市场的AI相关基金。华尔街见闻文章写道，170亿美元基金Walleye Capital单月亏损5.9%，被迫裁撤股票多空团队并返还投资者资金。系统性对冲基金Engineers Gate亦宣布裁撤旗下大部分"Synthesis"股票团队。根源在于AI相关股票仓位高度集中，对冲基金群体两周内抛售200亿美元科技股。Millennium、Marshall Wace等多家巨头同步受损。

与此同时，据彭博报道，Rob Pohly旗下的Samlyn Capital已在削减几乎所有板块敞口（仅保留全球金融股）后，开始裁减高级分析师；专注AI投资的对冲基金Value Aligned Research Advisors上月暴跌33%。

从业者对此轮行情的严峻程度给出了直接评价。1991年便开始在芝加哥期权交易所（CBOT）从事期权交易、现任Eagle's View Capital Management日本可转债套利基金经理的Chris McGuire表示，“这几乎是我自互联网泡沫以来所见过的最极端行情。持仓集中于相同股票或板块的股票持有者的集中平仓，制造了我们很长时间以来从未见过的单向动能。”他表示，其基金本月估计获利2.5%或以上。

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软银2032年到期美元债周五下跌0.9美分，其股价盘中一度重挫16%。与此同时，亚洲投资级美元债利差扩大至少3个基点，交投活跃的亚洲高收益债也承压明显。信贷市场的波动叠加财政赤字攀升、油价走高及通胀升温等多重压力，令本已因AI支出热潮而获得提振的全球经济面临新的下行风险。

此番抛售是全球信贷市场更大范围重新定价的延续。由AI热潮驱动的举债狂潮已推高收益率，而本轮股市动荡进一步加速了这一进程。据彭博汇编数据，亚洲投资级美元债平均利差周四已升至73个基点，为2025年7月以来最宽。

尽管信贷市场承压，但此轮抛售的烈度明显低于权益市场。CreditSights分析师Zerlina Zeng指出，美国国债收益率下行为关注总体收益率的投资者提供了一定缓冲。

"美国和亚洲市场的抛售整体较为克制，"Zeng表示。她补充称，10月份的大幅下跌已吸引不少投资者逢低买入部分亚洲高收益债，其中包括表现尚可的房地产信用债。

市场当前的核心问题，在于AI投资热潮相关企业所积累的压力，是否会引发亚洲信贷市场更持续的重新定价。

美国股市周四单日蒸发市值约2.3万亿美元，CoreWeave、SpaceX和博通的信用违约掉期息差跳升至历史高位。荷兰银行ING据报正寻求出售约5亿美元的数据中心贷款组合。与此同时，据Zeng透露，民主党全胜、超大规模云计算企业近期密集发债，以及甲骨文在新墨西哥州数据中心许可证方面的负面消息，均在进一步压制利差表现。

在实际资金流向上，压力迹象已早于本轮波动出现。RBC Global Asset Management的Andrzej Skiba周四在彭博电视采访中表示，对冲基金近几周已大举抛售AI相关债券，这加剧了AI相关债务重新定价向全球信贷市场更广泛蔓延的风险。

尽管近期动荡剧烈，部分市场人士认为此轮抛售更像是拥挤交易的去化，而非AI投资周期的终结。

景顺首席全球市场策略师Brian Levitt表示：

"AI建设步伐或许将从此变得更慢、更有纪律。但AI及算力的长期需求依然完好，投资者为此机会所需支付的价格，只是在重新校准。"

Zerlina Zeng则表示，目前已有投资者就美国中期选举结果对关税政策、AI投资、伊朗战争局势及美国国债供给等方面的影响进行评估，并主动与她进行沟通。"AI相关板块的债券供给压力依然是市场焦点，"她说。

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据韩联社6日报道，韩国副总理兼企划财政部长官李炯日在首尔主持召开紧急"市场形势审查会议"，金融委员会、金融监督院及韩国银行高层悉数出席。会议宣布，即日起豁免券商信用融资担保比例维持义务（140%），为期三个月，自11月9日起实施，以防止股价急跌触发大规模强制平仓，进一步放大市场波动。

李炯日在会后表示，"当局正密切关注过度恐慌情绪及市场单边走势，若波动性进一步扩大，已准备好采取追加稳市措施。"政策宣布后，KOSPI指数跌幅一度从逾8%收窄至约3.5%。

韩国股市周五承压明显。KOSPI指数早盘开盘后跌幅迅速扩大至逾8%，触发熔断机制，交易暂停20分钟，为今年以来第11次触发该机制。指数盘中最低触及4911.28点，截至收盘报5059.69点，下跌6.02%。

存储芯片龙头SK海力士首当其冲，盘中一度大跌超13%，后跌幅有所收窄，但截至收盘仍跌逾10%。

此轮抛售的导火索是外界对AI数据中心监管收紧、相关政策不确定性上升的担忧，市场普遍预期这将拖累存储芯片需求。韩国企划财政部在声明中指出，美国中期选举后全球股市波动性扩大，而近期韩国股市对上述外部因素存在"过度反应"。

此次当局推出的核心稳市措施，是暂时豁免券商对信用融资客户执行140%担保比例维持义务，时限三个月。

该规定要求券商在客户股票账户担保比率低于140%时强制平仓，当市场急速下跌时易形成"下跌—强制平仓—再下跌"的负向循环。当局此举旨在切断这一传导链条，为持仓投资者争取缓冲空间。

李炯日同时强调，韩国经济基本面稳健，今年经济增速预计在3%中段，出口有望突破1万亿美元，企业营业利润也预计首度超过900万亿韩元，呼吁投资者"无需过度悲观"。

市场恐慌蔓延之际，韩国企划财政部周五下午还紧急召集半导体领域专家举行座谈，就产业动向和未来需求前景进行评估。

与会专家综合研判认为，考虑到全球主要AI企业大规模资本开支的推进进度及未来计划，以及Agent AI普及所带动的芯片需求扩张，AI与半导体产业的中长期增长逻辑依然成立。专家同时表示，尽管金融市场存在局部担忧情绪，但目前尚未监测到会实质性导致AI投资缩减或半导体需求萎缩的明显信号。

当局表示，将持续强化对全球半导体产业及主要经济体政策动向的监测，并对国内外股市及资金流向保持实时跟踪，同时推进提升企业价值、增强资本市场公信力等资本市场结构性改善措施。

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11月6日，A股全天震荡调整，三大股指全天走出“深低开—修复—午后回落—尾盘企稳”的走势，沪指跌超1%，创业板跌近4%。算力硬件普遍陷入调整，光模块、光芯片、光通信等集体走低，“易中天”盘中跌幅均一度超过10%。电力、农业等板块逆势上涨。

港股低开低走，恒指、恒科指早盘跌幅一度收窄，午盘跌幅再度扩大，恒指、恒科指双双跌1%，科网股集体下跌，百度、腾讯、阿里跌幅居前。AI硬件股继续下挫，中际旭创、剑桥科技、长飞光纤光缆跌幅一度均超过10%。债市方面，国债期货多数上涨。商品方面，国内商品期货多数下跌。

A股：截至收盘，沪指跌1.10%，深成指跌2.57%，创业板指跌3.96%。

盘面上，个股呈现普跌态势，沪深京三市超4700股飘绿，今日成交1.67万亿。沪深两市成交额1.66万亿，较上一个交易日缩量4600亿。板块方面，“易中天”等午间释放维稳信息未能立竿见影，市场等待上市公司拿出真金白银护盘。银行板块午后连续拉升，继续带动红利方阵。

港股：截至收盘，恒指跌1.27%，恒科指跌1.83%。

盘面上，权重科网股集体下挫，腾讯控股、阿里巴巴、百度、蔚来集体下滑。半导体产业、人工智能主题深度调整，中际旭创、剑桥科技、东山精密盘中创新低。

债市：国债期货全线上涨，截至收盘，30年期主力合约涨0.41%，10年期主力合约涨0.10%，5年期主力合约涨0.06%，2年期主力合约持平。债市尾盘延续火热表现，10年期国债“26附息国债16”收益率下行2bp报1.5685%，再创历史新低。30年期国债“26超长特别国债04”收益率下行1.80bp报2.0320%。

商品：国内商品期货多数下跌，截至收盘，液化气、聚乙烯、丙烯跌超3%，沪锡、鸡蛋、纯苯、集运欧线、纯碱、菜油跌超2%，国际铜、沪铜、橡胶、棕榈油、沪银、多晶硅、苯乙烯跌超1%。涨幅方面，苹果涨超5%，焦炭、碳酸锂、沪镍、红枣涨超2%。

全天走出"深低开—修复—午后回落—尾盘企稳

种子农业：政策数据+米价新高的第二日发酵

农业延续昨日强势，万向德农涨停、走出3天2板（成交8.05亿元、换手22.78%）；新赛股份涨停；北交所秋乐种业涨11.54%；天山生物涨12.73%；金健米业涨6.88%，为板块内交投最活跃的标的；康农种业+7.41%、神农种业+4.83%、敦煌种业+4.20%。

催化逻辑延续昨日发改委"奋进'十五五'"发布会与天气题材两条线：一是全国已累计收购秋粮1亿吨、进度与上年基本持平，"十五五"时期每年粮食收购量将保持在4亿吨以上，农业农村部调度显示秋粮收获已过九成、丰收成定局；

二是厄尔尼诺推动亚洲大米基准价格升至近两年最高，泰国5%碎米白米报价升至每吨499美元、为2024年12月以来最高。

电力、运营商与水电："十五五"能源规划的第二波扩散

立新能源涨停、新能股份涨停、东方新能涨停；乐山电力+8.25%、华银电力+5.44%、华能水电+4.08%、川投能源+3.62%、长江电力+2.15%。

逻辑上，能源局当日发布会的三组数字仍是板块锚点："十五五"用电需求年均增量约6000亿度（相当于每年新增3个上海市用电量）、2030年电力供应充裕度大于1.1、2030年虚拟电厂调节能力5000万千瓦以上/抽蓄1.6亿千瓦/新型储能3亿千瓦。

中信证券认为，十五五期间中国数据中心增量78.5吉瓦、资本开支10.7万亿元，算电协同对应投资约2万亿元、复合增速42%（财联社援引）。这一测算把"AI耗电"与"电力投资"直接换算，使电力板块在算力硬件暴跌日获得了罕见的"AI关联避险"属性——买不进算力芯片的资金，转而买入给算力供电的资产。

算力租赁：Token叙事下算力阵营的"逆势者"

在算力硬件哀鸿遍野的同一天，算力租赁方向却逆势走出涨停龙头。润建股份午后直线涨停、走出5天3板；奥雅股份+12.52%、东方国信+2.54%、青云科技盘中一度涨超4%跟涨。

催化是消费端AI热度的传导：11月2日晚，李佳琦直播间"双十一"售卖千问办公Token，开卖仅半小时售出10万份千问办公个人会员月卡、累计约2万亿Token；协创数据11月5日晚披露57.2亿元融资租赁合同（服务器及组网配套设备，期限66个月）。

公司层面，润建股份在投资者关系活动中表示，2026年前三季度营收57.08亿元，算力网络业务同比增长超120%、占营收比重超20%，Token工厂等新业态成为利润增长主要驱动力。

方正证券认为2026年以来"大单密集落地、云厂商涨价、国产算力补位"三主线共振，算力租赁正从"主题预期"走向"业绩兑现"；中信建投测算2026年算力租赁市场规模有望突破2600亿元。

山西证券认为高端AI算力供给缺口短期难弥补、算租高景气将延续全年。细看之下，这条线索与光模块/CPO的暴跌并不矛盾：市场抛售的是"海外链估值"，追捧的是"国内推理需求"——同一轮AI周期里，资金在算力产业链内部完成了一次从"英伟达链"向"国产Token链"的迁移。

半导体：设计与制造链重挫，设备与代工再度逆势

半导体板块今日呈现"设计崩、设备稳、代工红"的三层结构。下跌端：兆易创新-8.99%、澜起科技-8.36%、寒武纪-4.98%、海光信息-1.71%。上涨端：华虹宏力+6.86%、京仪装备+5.99%、盛美上海+2.58%，中芯国际微涨0.19%，北方华创-0.18%、中微公司平盘。

算力硬件方面，东山精密-10.00%、剑桥科技-10.00%、澳弘电子-10.00%；中际旭创-9.19%——成交239.73亿元为两市第一；生益科技-9.37%、沪电股份-9.62%、工业富联-8.08%、长飞光纤-8.69%、源杰科技-8.43%、胜宏科技-7.92%报124.31元、深南电路-7.44%、新易盛-7.28%、太辰光-7.14%。

昨日的"红利崩塌"今日逆转为"红利企稳"：建设银行+2.14%、工商银行+1.08%、招商银行+0.80%、沪农商行+4.27%；中国神华+1.57%、中国石油+1.28%报12.70元、陕西煤业+1.29%——昨日暴跌的能源巨头集体收红，印证了当日下跌更多是情绪性抛售而非基本面变化。

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据证券时报最新报道，中金公司于11月6日在第三批“证券、基金、保险公司互换便利”项下完成股票买入。中金公司相关负责人表示，下一步，中金公司将继续使用互换便利业务获得的资金进一步增持股票，助力资本市场健康稳定发展。

与此同时，国泰海通第三批“证券、基金、保险公司互换便利（SFISF）”业务完成前期准备工作，已开展回购融资交易，并完成首批股票买入操作。国泰海通表示，将继续利用互换便利工具，增持A股股票及股票ETF。

银河证券亦完成第三批互换便利操作下的第一笔回购融资及首批投资买入。两家机构均表示，后续将持续运用融入资金进行权益市场配置。

此次第三批操作于11月3日启动，共有31家券商和基金公司参与并中标，整体意向申报额度超过1000亿元，无论参与机构数量还是申报规模均明显超过前两次。市场认为，在外部环境复杂多变、市场波动加剧的背景下，机构踊跃参与有助于推动增量资金入市、修复市场风险偏好。

据澎湃新闻不完全统计，包括中金公司、国泰海通、中信证券、中信建投、招商证券、广发证券、东方财富证券、东方证券、国联民生证券、东吴证券、平安证券、长城证券在内的12家券商确认参与申报了本次操作。

其中，国泰海通、中信证券、招商证券、广发证券、东方证券、国联民生证券、东吴证券、长城证券等8家机构已向记者确认中标。

规模方面，国泰海通、中信证券均中标100亿元，东吴证券中标50亿元，长城证券中标20亿元。多家机构同时向记者表达了对中国资本市场中长期前景的看好态度。

华尔街见闻文章写道，SFISF由中国人民银行于2024年10月创设，核心机制是支持符合条件的证券、基金、保险公司以债券、股票ETF、沪深300成分股等资产为抵押，换入国债、央行票据等高等级流动性资产，所获资金须专项用于股票及股票ETF的投资和做市，不得挪作他用。

自创设以来，SFISF已先后于2024年10月及2025年1月完成两次操作，规模分别为500亿元和550亿元，两次均有20家机构参与投标。

此次第三批操作意向申报额度超过1000亿元，参与机构达31家，参与家数和申报规模均创新高。据证券时报援引参会人士报道，这表明该工具在稳定资本市场方面已形成一定托底效果，获得机构的广泛认可。

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隔夜，美科技股重挫，芯片指数跳水12%，周五（11月6日）亚太股市亦下跌，SK海力士跌超10%，三星电子跌7%，韩国综合指数下挫超7%，并一度触发卖盘暂停机制。

这一轮芯片股集体重挫，为AI交易的对冲需求提供了最新注脚。据高盛《GS MORNING》所引外汇策略研究，做空美元/日元是外汇市场中对冲AI交易回撤的最优工具，尤其是在股票下跌与利率下跌的隐含相关性已被市场充分重定价的当下。

报告的核心逻辑分三层展开：历史数据显示日元在股债双杀环境中表现最为突出；期权市场对极端情景的定价仍然偏低，对冲成本相对便宜；但若股票与利率的联动前提不成立，或日本自身政策路径出现转变，这一交易逻辑将面临修正。

历史依据：股债双杀时，日元是最受青睐的多头

高盛外汇策略研究梳理了2000年以来规模最大的20次股票与利率同步下跌样本，并对各货币对在这些时段的表现进行分组比较。结果显示，日元在双杀环境中是最受青睐的多头货币，对美元同样成立。

支撑这一结论的机制有两条。其一，风险偏好回落时，套息交易（carry trade）往往集中平仓，而日元长期作为低息融资货币，是套息交易的主要空头端，平仓压力直接转化为日元升值动力。其二，日本利率本身处于低位，下行空间有限，这意味着在全球利率同步下行的情景中，日元受到的压制相对较小，相对优势更为突出。

这两条支撑腿共同解释了为何在历次股债双杀中，日元能够持续跑赢其他货币对。

定价逻辑：期权市场对极端情景的概率严重低估

高盛研究进一步量化了这条交易的成本与性价比。在历史双杀时段，美元/日元对10年期SOFR的贝塔约为12%。以此为基础，将SOFR第10百分位的极端下行结果映射至美元/日元汇率水平，可以得出一个对应的汇率目标位。

然而，外汇期权市场对这一水平的隐含概率仅约8%——低于按历史贝塔映射所应赋予的合理概率。这意味着，期权市场对AI交易回撤叠加利率下行这一组合情景的定价仍然偏低，用期权构建对冲头寸的成本相对便宜。

此外，股票下跌与利率下跌之间的隐含相关性已经历了较为充分的重定价，这进一步降低了通过外汇期权对冲的综合成本。

失效条件：三层前提，任一动摇则逻辑需修正

高盛研究同时明确了这条交易的失效边界，分三个层面加以拆解。

第一层是前提条件：这一对冲逻辑的核心假设是股票与利率同步下行。若AI交易的回撤仅发生在股票端，而利率反而上行，则"日元是最优对冲"的判断需要修正。

第二层是定价条件：若外汇期权市场对上述极端情景的隐含概率从当前约8%显著上修，对冲成本将随之上升，性价比优势将被压缩。

第三层是政策条件：若日本央行的利率路径出现超预期转变，导致日元因日本自身政策因素走弱，则日元作为对冲工具的有效性同样面临挑战。

可观察的验证窗口包括：未来一至两个月的美国通胀与就业数据发布，以及日本央行政策会议。

高盛称，结果层面的验证指标为，美元/日元在AI交易回撤期间是否跑赢其他货币对，以及该汇率是否触及按12%贝塔映射出的目标水平；机制层面则需持续跟踪股票与10年期SOFR是否保持同步下行，以及外汇期权隐含分布对该水平的概率是否从8%出现上修。

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据摩根士丹利客户报告，10月份是逾十年来股票型对冲基金主动平仓规模最大的月份，其市场敞口自6月以来已缩减约9%。纳斯达克100指数周四单日暴跌6.4%，蒸发市值约2.3万亿美元，VIX"恐慌指数"飙升70%，进一步加剧了此前已持续数月的行业困境。与此同时，Samlyn Capital、Engineers Gate、Walleye Capital等多家对冲基金近期相继宣布裁员或重组。

市场震荡对行业的损伤已超出单一事件范畴。高盛在周四致客户报告中指出，聚焦电信、媒体及科技板块的对冲基金周四单日损失逾4%，今年夏季AI行情逆转之前累积的高达24%的年内涨幅几乎悉数消弭；多策略基金当日亦损失1.4%，科技股及动量交易是主要拖累。

此轮压力的集中爆发点在10月。摩根士丹利报告显示，当月股票多空型对冲基金的主动平仓力度创下逾十年之最，超过40%的此类基金今年截至10月的回报持平或为负，而同期标普500指数及纳斯达克综合指数仍保持年内正收益。

基金业内人士表示，各机构在近几周持续削减团队规模、平仓头寸以控制风险，而这些行动本身又进一步打压了各基金普遍持有的热门头寸，形成负反馈循环。多策略基金中多种主流投资风格，包括固定收益交易与宏观交易，近几个月均表现不佳。

一名与对冲基金有业务往来的银行高管表示，若非大量基金此前数周已主动降低杠杆，周四的损失可能更为惨重。

具体机构层面，Lone Pine Capital今年上半年旗下对冲基金录得逾40%的涨幅，但随后在第三季度遭遇成立以来最差的三个月表现。据知情人士透露，该基金10月税前亏损8.8%，今年截至10月的税前净回报已转为负7.5%。该公司9月管理资产规模约190亿美元。Lone Pine在三季度致投资者信中表示，业绩受累于AI股的急速逆转，以及其做空被认为易受AI冲击公司的策略出现反向亏损。

据《华尔街日报》报道，曾风头一时的Arini Capital Management近几周大幅削减债券持仓，部分原因在于交易对手银行发出追缴保证金通知。

Walleye Capital在遭遇2020年3月以来最差单月表现后，本周裁撤了数名股票型投资组合经理。据《华尔街日报》获得的一封致投资者信，这家管理资产一度超过170亿美元的多策略基金表示，将在评估最优规模后向部分客户返还资金。

此轮市场波动正促使部分机构启动更深层的战略重组。据知情人士透露，管理约70亿美元的Samlyn Capital正将投资重心收窄至金融服务股票，其他行业负责人及相关投资团队成员因此离职。部分知情人士称，Samlyn旗舰基金今年截至10月亏损约5%。

Engineers Gate是由Glenn Dubin创立的约40亿美元规模基金，该公司近期决定关闭其绝大部分"量化基本面"策略——该策略融合了人工研判与量化方法——并裁减该策略下除五人以外的全部投资组合经理，业务负责人Mike Daylamani亦将离职。彭博此前已就Engineers Gate裁员一事进行了报道。知情人士称，该基金今年截至10月跌幅处于中个位数区间，公司表示将继续专注于量化投资核心策略。

Third Point创始人、亿万富翁Dan Loeb周四在社交媒体X上以一句"好好抱紧你的对冲基金经理"调侃了这场历史性的市场大跌。这句玩笑话背后，是整个行业在经历夏季AI行情逆转、10月集中平仓，以及本周政治驱动的市场剧烈震荡后，所面临的深重压力。

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周四的市场剧震已经深刻改变了就业报告的解读框架。标普500指数单日下跌4.36%，费城半导体指数重挫12%，VIX恐慌指数跳升11.5点至28，市场流动性急剧收缩。在此背景下，一份超预期的就业数据非但无法提振市场情绪，反而可能在最糟糕的时机重燃美联储12月加息预期，给已经岌岌可危的市场再添一把火。

从期权市场的反应来看，投资者正在为大幅波动做准备。周五标普500指数的跨式期权隐含波动幅度升至1.45%，为今年3月以来最高的单日定价水平——而周四当天的跨式期权实际实现幅度已是定价的近8倍。

市场普遍预期10月非农就业人数将从9月的29,000人大幅回升。彭博调查显示，华尔街预测区间为35,000至131,000人，共识预期约为65,000人，失业率料维持4.2%不变，平均时薪环比增长0.3%、同比增速则有望降至2.9%，为2021年5月以来首次跌破3%。

高盛预测非农就业人数增加75,000人，高于共识预期，并将私人部门就业增幅预估为70,000人。高盛的预测依据包括：初请失业金人数在10月调查参考周内降至195,000人，低于9月的204,000人；JOLTS数据显示9月职位空缺意外激增333,000至7.523百万，创阶段性新高；ADP私人就业增加86,000人，高于预期；Challenger裁员数据显示10月宣布裁员人数为43,994人，同比下降71%，为2023年以来最低。从季节性因素看，高盛还指出，当劳动节假期落在9月较晚时段时，就业数据通常在随后的10月出现反弹，历史上平均加速幅度约为50,000人。

不过，也有声音指向下行风险。数据服务商Revelio的追踪数据显示，10月新增就业仅为26,000人，低于前月修正值67,600人，为各机构预测中的明显低端异值。

失业率读数可能在周五成为比非农总量更具市场影响力的变量。

9月未经四舍五入的失业率为4.18%，意味着极小幅度的变动即可将其推向4.1%或4.3%。高盛、Turnleaf以及芝加哥联储均倾向于失业率存在下行风险，认为其可能向持续申请失业金人数所隐含的更低水平收敛。高盛同时指出，其综合十项劳动力松弛指标的"松弛追踪器"当前读数为4.6%，"暗示劳动市场实际上比单一失业率所呈现的更为疲软"。

在薪资层面，若共识预期兑现，年薪增速将在四年多来首次跌破3%。

高盛综合多项薪资指标的广义工资追踪器显示，第三季度年化环比增速为3.0%，同比增速为3.3%。德意志银行测算的名义薪资增速代理指标预计小幅下滑至4.1%，该行认为这一水平"仍支持稳健的消费支出增长"。值得关注的是，第三季度生产率同比跳升3.6%，远超2.7%的预期，单位劳动成本则意外下降0.7%。

在10月议息会议上，美联储按兵不动，但两名委员投出异议票。

美联储主席Warsh发出信号称利率将以"有节制的步伐"上行。就在周四纳斯达克暴跌期间，克利夫兰联储的Hammack仍表示货币政策"需要转向限制性立场"，并倾向于"更频繁、幅度更小的调整"；里士满联储的Barkin则表示预计将进一步加息，但对"幅度和节奏"尚不确定。

高盛经济学家预期美联储将在12月实施第二次、也是最后一次加息，将联邦基金利率目标区间升至4.00%-4.25%，此后暂停并于2027年底至2028年初重启降息。进入本周前，市场对12月加息的隐含定价约为21个基点（概率约83%）。

经历周四AI板块的剧烈抛售后，12月会议的加息隐含定价已跌至17.25个基点（概率约70%），2年期美债收益率在牛市陡峭化走势中下行约12个基点。高盛利率销售团队指出，前端和腹部利率面临的两大下行风险为：一是特朗普在中期选举后重启对伊朗打击行动，重燃通胀预期；二是AI交易瓦解带来实质性增长冲击。据Axios周四晚间报道，特朗普表示对伊战争决定"即将到来"。

综合来看，本次非农数据发布前，劳动力市场基本面呈现出近年来难得一见的强势格局：初请失业金人数接近57年低点，10月裁员数量为2023年以来最低，JOLTS职位空缺大增333,000，ADP数据好于预期。在此情形下，就业数据超出65,000人共识预期的风险实际上偏向上方，失业率也有可能下行。

问题正在于此。一份强劲报告将为Warsh、Hammack和Barkin在12月加息提供充分依据——而此时纳斯达克刚刚经历2020年3月以来最惨烈的一个交易日。

高盛利率销售团队认为，单一数据无法完全消除市场对加息的定价；而更可能的情形是，一个尚可的就业数字将使12月加息重回台面，在已有的AI问题之上再叠加一个利率问题。鉴于当前持仓格局——CTA策略已开始净卖出期货，做多型机构"再度陷入僵局"——这并非触底反弹的配方。高盛模型显示，若市场在当前水平再下跌2.5个标准差，未来一周内标普500期货的潜在抛售规模可达74.8亿美元。

值得警惕的是，9月非农数据对8月的修正幅度（从初值下修至133,000人，并最终降至29,000人）同样值得市场密切关注——上次修正对债市和利率定价的冲击，不亚于标题数据本身。

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据追风交易台消息，高盛大宗商品研究团队11月5日发布最新贵金属研究报告，大幅下调黄金价格预测：2026年底目标价从4650美元/盎司下调至4150美元/盎司，2027年底目标价从5400美元/盎司下调至4800美元/盎司。

高盛指出，尽管近期债券市场回暖使市场定价更接近其经济学家对美联储终端利率的预测，但基准情景假设美联储鹰派转向及2026年12月的加息将压制投资者的“货币贬值”担忧，从而导致黄金宏观政策对冲需求——集中体现在看涨期权需求上——回归历史均值，而非重返年初的高位水平。

高盛明确表示，当前黄金市场格局与2022年愈发相似：央行购金提供强劲的结构性买盘，但更高的利率压制投资者持仓，净效果是黄金价格涨幅趋于温和。

与此同时，高盛维持对央行购金的长期建设性判断，预计2026至2027年央行月均购金量将维持在60吨，远高于2022年前每月17吨的均值，但这一结构性支撑力量难以抵消利率上行对投资者情绪的压制。

周四，国际现货黄金跌超1%，最低触及4036.82美元/盎司。不过，过去两个交易日，在油价和美股下挫之际，现货黄金近日出现连续反弹，一度触及4100美元/盎司关口上方。

目标价大幅下调，美联储鹰派转向是核心驱动

高盛此次下调黄金预测的直接原因，是美联储近期的鹰派立场转变对市场持仓的深远影响。

具体而言，高盛将2026年底黄金目标价从4650美元/盎司下调至4150美元/盎司，将2027年底目标价从5400美元/盎司下调至4800美元/盎司。

高盛基准情景假设：美联储将于2026年12月再度加息，这将使投资者的“货币贬值担忧”情绪保持受压状态。因此，此前推动黄金大涨的宏观政策对冲需求——具体体现为看涨期权需求——预计将回归历史均值水平，而非重返2026年初的高位。

在下行风险方面，若美联储于2027年3月额外加息，并伴随更高的终端利率和推迟降息，高盛估算2027年底黄金价格将仅为4,660美元/盎司（较基准情景4,800美元/盎司进一步下行）。

央行购金依然强劲，但难以独力托市

尽管目标价遭到下调，高盛维持对黄金的长期建设性看法，核心支撑来自结构性强劲的央行购金需求。

高盛预测，2026至2027年央行购金量将维持在每月60吨，远高于2022年前每月17吨的历史均值。高盛的实时追踪数据（GS Nowcast）显示，当前央行购金量在经季节性调整的3个月移动平均基础上已达到每月85吨。

从结构性动因来看：

• 新兴市场央行，尤其是中国央行，相对于其合理的长期配置目标，黄金持仓仍明显偏低；

• 分散持有G7储备货币的动机——包括地缘政治风险和金融风险——大概率仍将持续；

• 值得关注的是，黄金需求和储备安全的关注度正在超越新兴市场央行范畴向外扩散。发达市场央行虽因历史原因已持有大量黄金储备，此前基本置身于2022年以来的购金浪潮之外，但当前的讨论已从“是否持有黄金”转向“将黄金存放在何处”，折射出对储备安全和跨国信任的更广泛担忧。

然而，高盛指出，央行购金仅能提供结构性支撑，在高利率环境下难以独力驱动金价大幅上涨，这正是当前格局与2022年高度相似之处。

当前格局酷似2022年：央行托底，高利率压顶

高盛明确将当前黄金市场与2022年的情形进行类比：央行提供强劲的结构性买盘，但高利率压制投资者持仓，净价格涨幅因此趋于温和。

2022年的历史经验表明，在这种格局下，黄金价格并非单边下行，而是呈现涨幅受限、波动加剧的特征。央行的持续买入为金价提供了底部支撑，但利率高企令西方投资者通过黄金ETF等渠道参与的意愿受到明显压制。

近期债券市场的反弹已使市场定价更接近高盛经济学家对美联储终端利率的预测，但高盛认为，美联储的鹰派立场将持续压制宏观对冲需求的回升，使黄金价格上行空间受到明显约束。

2027年下半年降息预期，或成黄金下一轮上涨催化剂

高盛经济学家预计，美联储将于2027年下半年至2028年初实施三次降息。一旦降息周期开启，利率对黄金价格的约束将得以解除，届时：

对利率敏感的西方黄金ETF资金流入有望重新激活；

私人投资者需求将再度与结构性央行购金需求形成共振；

两股力量的叠加，将更充分地转化为金价的上行动能。

此外，高盛还指出一个潜在的上行情景：若西方经济体的财政可持续性担忧升温——可能因更高的军事支出和能源进口国债务负担加重而强化——且投资者开始质疑发达市场央行应对通胀的意愿或能力，宏观政策对冲需求可能卷土重来，推动金价超越4800美元/盎司的基准预测。

看涨期权需求：放大金价波动的关键机制

高盛在报告中专门分析了看涨期权需求对黄金价格的放大效应，这一机制自2025年中期以来愈发重要。

高盛的简单黄金模型显示，每增加100吨净确信性需求（包括西方ETF持仓、净管理资金头寸和央行购金），黄金价格约上涨2%。然而，自2025年中期以来，金价的实际波动幅度已超出上述基础资金流动所能解释的范围，与此同时，看涨期权需求急剧攀升。

高盛将这一看涨期权需求解读为宏观政策或"货币贬值"对冲的体现：投资者正在为黄金非线性暴涨的尾部风险支付溢价。

在机制层面，看涨期权持仓可双向放大金价波动：

当金价接近关键行权价时，已卖出看涨期权的做市商需买入黄金对冲敞口，从而强化涨势；

当金价下跌时，做市商则可能平仓对冲头寸，进一步放大跌幅。

高盛估算，GLD净看涨期权未平仓合约每增加100万张，黄金价格约上涨5%。

高盛表示，目前暂不将这一期权驱动的放大效应纳入基准价格预测，原因在于高位看涨期权需求的历史数据较短，相关效应的估算存在不确定性。

但高盛强调，一旦美联储加息周期结束、利率约束消退，这一机制可能再度发挥关键作用，届时宏观政策对冲需求的回归将推动看涨期权需求重返2026年初高位，做市商对冲行为将再度将基础需求放大为更为剧烈的非线性上涨。

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11月5日，纳斯达克综合指数单日暴跌5.52%，标普500指数下挫逾4%，三大股指均创下2025年4月关税冲击以来最大单日跌幅。科技股首当其冲，英伟达、博通、高通等芯片巨头跌幅均超9%，市场对民主党执政后AI政策走向的忧虑成为直接导火索。

特朗普随即在社交媒体连发多文，将此次暴跌归咎于民主党的中期选举大胜，并以自创词"蠢民主党人"（Dumocrats）直接点名攻击，警告选民"你们只能怪自己"。他同时为共和党执政期间的市场表现辩护，并表示"别担心，我们很快就会以某种方式，变得比以往任何时候都更加强大"。

美东时间11月5日收盘，纳斯达克综合指数大跌5.52%，较10月6日创下的历史收盘高点回落逾10%，正式进入技术性回调区间，并创下19个月以来最大单日跌幅。标普500指数和道琼斯工业平均指数同步大幅下挫。

此次抛售造成的财富损耗触目惊心。据估算，标普500指数成分股单日市值蒸发约2.9万亿美元，纳斯达克综合指数成分股缩水2.5万亿美元，科技七巨头合计蒸发市值约1.04万亿美元。普通美国人的401（k）退休账户亦遭受直接冲击。

选举结果公布次日，特朗普在Truth Social连发多条帖文，措辞激烈。他写道：

"受选举结果影响，股市经历了历史上最糟糕的日子之一。目睹这一切真是令人难过！我们曾付出巨大努力，将经济推向了前所未见的水平，结果却变成了这样。因此，你们的401（k）退休账户缩水了。记住，这并非共和党所为，而是那些'蠢民主党人'干的。"

他在另一条帖文中进一步写道：

"今天股市崩盘了，因为'蠢民主党人'在周二大获全胜。真是可悲，这只能怪你们自己！我当时根本没在选票上。如果我在选票上，我们早就以压倒性优势获胜了。"

值得注意的是，就在选举结果公布当日——即市场暴跌前一天——特朗普曾在社交媒体发文，就股市盘中上涨自居其功，称"不到两年内就创下91次历史新高，你们的401（k）账户突破天际"。

eToro分析师Jakub Rochlitz对每日邮报表示，选举结果是此次抛售最直接的催化剂，但市场已在此前有所松动——Anthropic和OpenAI的增长数据于10月初令投资者失望，使市场对负面消息的敏感度明显上升。"中期选举结果并没有真正制造新的恐惧，它只是压倒这座本已摇摇欲坠的纸牌屋的最后一阵风，"前高盛分析师Nic Puckrin对每日邮报表示。

分析人士指出，此次跌幅之深，与当前市场存在大量杠杆资金密切相关。投资者借入资金入市规模处于历史高位，一旦市场情绪逆转，去杠杆压力将加速并放大跌势。

此前，AI交易是推动美股持续创历史新高的核心主题，科技七巨头估值长期处于高位。随着Anthropic和OpenAI增长数据不及预期，加之中期选举带来的政策不确定性，市场对这一核心叙事的信心开始动摇，估值修正压力随之释放。在当前的高杠杆环境下，这一连锁反应的烈度被进一步放大。

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多家基金代销平台近期集中上线相关服务。投资者可一次勾选多只跟踪纳指、标普500等指数的限购QDII基金，由系统按各基金当日可用额度自动分配、批量扣款，降低单只基金小额限购下逐只买入的操作成本。

何为“一键打包”QDII？

“一键打包”QDII，是基金代销平台推出的批量定投功能：投资者自行选定基金池并设定总预算，系统按各基金当日可用额度自动分配、批量扣款，把“逐只买基金”这一操作环节自动化。平台不替投资者选产品，也不提供配置建议。

操作上，投资者在平台勾选多只跟踪纳指、标普500等指数的QDII基金，设定总预算上限；系统每日扫描各基金剩余额度，有额度即自动分配并扣款，某只基金额度用完则跳过。一次验密后，无需每天手动查额度、逐只下单。

各家平台的规则有所不同。理财通（批量定投纳指）支持一次勾选37只纳指QDII，可以逐只设金额；微众银行（省心定投）覆盖纳指100、标普500、纳指科技、纳指生物等品类，但不支持撤单；且慢（纳指管家）可以按跟踪误差、费率等指标排序，系统按排序依次买入；度小满（省心投）主打一键多投、自动抢额度。

平台规则不同，但能投多少最终仍取决于各基金当日额度。平台密集上线这类工具，背景是海外宽基QDII配置需求持续提升。

海外宽基 QDII 配置需求提升

近期，国内存款利率、银行理财和货币基金收益率持续下行。一年期定存利率已跌破1%，银行理财平均收益率也降至2%以下，稳健类产品的收益空间明显收窄。投资者开始把目光转向海外宽基QDII，将其作为多元化配置的一个方向。2026年上半年，QDII基金净新增持有人户数接近3000万户，在非货基金中排在首位。

纳指这轮回调，进一步推升了海外宽基QDII的配置需求。10月以来纳指自高点回撤近10%，在定投逻辑下，同样的金额能买到更多份额，摊薄成本的效果更明显。部分投资者把回调视为分批买入的窗口，申购意愿集中释放。

但需求升温的同时，供给端并不宽松。QDII外汇额度总量有限，单只纳指基金每天能买的金额从十几元到几百元不等，部分产品只有10元、20元。想按计划完成定投，投资者只能把钱拆到几十只基金里逐只买，操作成本高。

正是在这一供需错位下，“一键打包”QDII工具上线，帮投资者在额度有限的情况下，把几十只基金的买入操作集中完成，省去逐只下单的麻烦。

总额度依然有限

一键打包降低了操作层面的成本，却没有解决额度总量问题。它只是把不同基金公司各自独立的零散额度汇集起来使用，行业总额度并未增加。额度收紧时，扣款失败、定投买不满的情况仍会发生。

工具能在既有额度内把买入流程跑得更顺，但可投多少仍由各基金公司当日释放的规模决定。理财通37只纳指基金合计每日可投约235元，这个数字说明，可选产品再多，可投总量也不会超过各基金当天放出的额度。

一键打包让定投在限购环境下更好执行，但额度没有变多。工具解决的是操作麻烦，额度约束依然存在。

投资风险依然存在

QDII基金本身面临两层波动：一是海外市场波动，纳指涨跌直接反映在净值上；二是汇率波动，人民币兑美元的变动会影响以人民币计价的收益。此外，QDII申赎周期比境内基金更长，到账偏慢，流动性也相对较弱。买入方式变成“一键”，这些风险并不会消失。

除了市场波动，定投计划还面临额度不确定性。各基金公司的QDII额度会动态调整，额度收紧时，工具也无法保证按计划足额买入。一键打包能提高执行效率，但不能保证每期都投满。

此外，一键打包也不等于分散投资。勾选几十只基金，看似分散了资金，但如果这些基金都跟踪同一个指数，底层持仓高度重叠，美股系统性下跌时仍会同步回撤，打包并没有降低资产层面的波动。

对普通投资者来说，一键打包更适合用长期闲钱、以小比例参与全球配置，控制仓位，降低收益预期。使用前也要理性看待这一工具：工具便利不等于投资收益，一键打包优化的是操作体验，不是收益本身。

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周三，原油单日下跌9%，黄金则录得8月以来最大单日涨幅，涨逾3%，报约4130美元/盎司。

(本周黄金和原油走势分化)

高盛交易员Rich Privorotsky在最新晨报中提出，黄金已演变为原油的"镜像交易"：能源进口国央行此前被迫抛售黄金以支付高企的石油账单，随着油价回落，这一强制性卖压边际消退，黄金随即获得支撑。

这一机制同时解释了一个长期困扰市场的悖论：在今年地缘政治风险最为尖锐的时段，黄金并未充当"避险资产"，反而从1月高点逾5600美元大幅回落至4000美元以下。

华尔街见闻观察到，年初以来，金油相关性以负相关为主。金油20日相关系数一度达到异常高的-0.6，而美伊战前该系数约为+0.6。

（金油20日相关系数最新约为-0.60，处于年内低位区间）

按高盛的框架，2026年黄金的边际卖方，正是那些急需美元的石油进口国。油价下跌，美元压力缓解，抛售动力随之减弱。

土耳其是最具代表性的案例。

华尔街见闻此前提及，战争爆发后两周内，土耳其抛售58吨黄金，动用所得美元同时用于支撑里拉和支付大幅攀升的能源进口账单；此后一周，累计抛售量翻倍，相当于其全部黄金储备的约15%。土耳其3月份外汇储备出现有记录以来最大单月降幅，同期还几乎清空了所持美国国债。

（土耳其当时抛售规模相当于其全部黄金库存的约15%，相当于该国过去六年积累的储备规模）

土耳其并非孤例。3月份全球央行整体转为净卖出黄金，为近十个月来首次；俄罗斯亦出售黄金以填补财政缺口，而波兰和中国则维持净买入。

高盛旗下大宗商品研究员Adam Gillard指出，土耳其及其他新兴市场经济体的集中抛售，是黄金较战前高点暴跌逾1000美元的直接诱因。

Privorotsky同时指出，原油已提前兑现大量利好。

布伦特远期合约价差已首次自7月中旬以来重新转为期货溢价结构，这是一个结构性看跌信号，表明市场预期中东石油供应将持续正常化。部分分析人士认为合理油价已低于70美元。

（布伦特远期合约与现货即期原油价差转负）

Privorotsky本人坦言对短期走势"有些担忧，有点担心局势过于乐观，不确定是否会出现周末局势升级"。对比交易逻辑而言：

• 继续做空原油（风险更高）： 原油单周已经大跌了 20%，如果现在还去追空，等于是在赌“中东等地区的和平预期会持续发酵，地缘政治带来的风险溢价会进一步消失”。一旦局势稍有风吹草动，原油很容易报复性反弹。
• 买入黄金（更稳妥）： 买黄金是在赌“今年那些迫使新兴市场疯狂抛售资产的压力不会重演”。只要这个压力不爆发，黄金就有支撑；就算局势突然恶化，黄金作为避险资产也能抗跌。

野村证券策略师Charlie McElligott亦从不同角度得出相近结论：若特朗普对伊朗的强硬立场有所松动，此前来自海湾合作委员会国家及伊朗的黄金卖压也可能同步缓解，海湾地区同样是此轮抛售的参与方，原因与土耳其如出一辙。

高盛认为对于考虑追多黄金的投资者，当前仓位结构提供了一个值得关注的信号。

Gillard写道，本轮黄金反弹主要由CTA空头回补及有限规模的中国买盘驱动，"未见明显的宏观资金介入"，机构层面尚未看到实质性的重新布局。

高盛CTA仓位指标已从夏末约+4降至约-7，为两年数据中的最低水平。

（黄金CTA仓位与金价走势对比）

ETF层面同样承压。据彭博报道，GLD当月出现6月以来首次资金净流出，规模约18亿美元；Gillard估算，GLD及iShares的持有者均价约在4400美元/盎司附近，较当前价格约高6%，大量被套盘的存在将对初期反弹形成一定阻力。

（黄金ETF持有者均价约在4400美元/盎司附近）

彭博宏观策略师Simon White则指出，上周五黄金那轮3.7%的急跌"具有流动性补充式抛售的典型特征"，使黄金价格跌破其2023年以来首次失守的合理估值区间。

综合极度偏空的CTA持仓、被套的ETF持有者及低于公允价值的绝对水平，高盛分析师James McGeoch指出，"货币贬值"话题已重回市场讨论，周三未平仓合约上升1%，多头持续加仓。

与此同时，黄金结构性需求实际上并未消失。

世界黄金协会最新数据显示，第三季度央行购金量达321吨，同比增长42%，为2024年以来最快，年初至今累计购入675吨，以中国和波兰央行为主要买家。黄金ETF三季度录得创纪录的310亿美元净流入，总持仓升至历史高点4256吨。

然而，金矿股与金价之间的传导仍存在时滞。高盛澳大利亚矿业分析师Hugo Nicolaci团队指出，柴油成本仍处于公司指引上沿，尽管近期油价有所回落，燃料成本占全维持成本比例约为1%-10%，短期利润率仍面临压缩风险。

高盛已将澳股Genesis Minerals下调至中性，将Regis Resources下调至卖出，并指出澳洲矿业板块目前隐含金价约3600美元/盎司，低于现货及远期价格的4000美元以上——对矿商而言，逆油价红利需等到更低廉的燃料成本切实反映在财报中才能兑现。

传统分析框架将黄金锚定于实际利率和美元。

本周美债收益率全线下行、美元因选举结果走软，确实构成利好，但这一框架无法解释黄金为何在地缘政治风险最高涨时大幅下挫。油价通过新兴市场央行的抛售行为，始终是本轮黄金边际定价的真正驱动力。

（金油比回到40倍上方）

从这里出发，市场面临两条路径：

• 其一，局势降温延续，能源账单下降，土耳其等央行停止净抛售并最终回购此前变现的黄金，CTA翻多，金价向4400美元均价乃至更高水平回归；
• 其二，地缘冲突再度升温，油价反弹，新兴市场储备压力重来。

Privorotsky认为，做多黄金是"更具防御性"的降温交易，同时也是更好的货币贬值对冲工具。后一逻辑在于，新一届国会被预期重启财政扩张，赤字上行路径清晰，这正是"货币贬值"一词重回市场话语的根本原因。

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“痛苦程度极高。”

这是高盛顶级股票交易员John Flood在周四当日报告中给客户发的一句话。他的电话机，用他自己的话说，“正在爆炸”。

纳斯达克100指数周四收跌6.4%，单日蒸发市值约2.3万亿美元，创2020年3月以来最大单日跌幅。标普500跌4.4%，费城半导体指数暴跌12%。“恐慌指数”VIX飙升70%，英伟达年内涨幅悉数回吐，闪迪单日暴跌22%。

触发这场崩盘的直接导火索，是民主党在中期选举中横扫国会两院。高盛随即警告，此次“蓝色海啸”将导致约45%的美国计划数据中心扩张容量面临暂停令——支撑AI科技股估值的核心叙事，在一夜之间被政治现实打了一个问号。

但行情的惨烈程度，远超政策冲击本身所能解释的范围。

野村证券衍生品策略师Charlie McElligott在周四盘中发布的一份报告里，给出了另一层解释——这场崩盘，有相当一部分是被“最聪明的那群人”自己踩出来的。

McElligott描述了一个市场悖论：周四美股盘中，当摩根士丹利中午算出520亿美元的收盘前机械卖单并整个华尔街人人皆知后，所有人都试图提前卖出等低点买回，结果抢跑者自己变成了推动下跌的力量。他警告，若惯常的“下午2-3点低点然后反弹”没有出现，抢跑者自己也会变成推动下跌的力量。果然，当天收盘一片惨烈。叠加杠杆ETF 470亿、波动率控制基金610亿及dealer负gamma，总机械卖压超1000亿美元，且周五仍将持续。

而今天亚太市场，韩国和日本的暴跌正在回答这一问题。

一笔1000亿美元的定时炸弹，整个华尔街都知道

要理解McElligott的逻辑，先要理解一个机制。

市场上有一类产品叫杠杆ETF，比如“两倍做多纳斯达克”。它们每天收盘前必须做一件事：把当天的盈亏重新平衡回目标杠杆比例。当市场大跌时，这意味着它们必须在收盘前卖出大量股票——跌得越惨，卖得越多，这是被动的、机械的、不可避免的。

还有一类叫波动率控制基金（Vol Control），当市场波动率飙升时，它们会系统性地降低股票仓位——同样是机械的，且通常滞后一到两天执行。

周四，这两股力量叠加在一起，规模大得吓人。

摩根士丹利衍生品团队在当地时间11月5日中午算出：假设价格维持在下午1点的水平，收盘前杠杆ETF的被迫卖出规模约为520亿美元。其中仅半导体一个板块就要吃掉210亿，纳斯达克100再吃150亿。

野村的McElligott给出的数字略低，但同样触目惊心：杠杆ETF约470亿美元，这是野村数据库中有史以来第二大的单日再平衡规模，仅次于今年6月5日的513亿美元。他补充说，这笔卖单“格外痛苦”，因为其中86%的资产集中在科技和AI相关标的。

叠加约610亿美元的波动率控制基金卖单，以及dealer负gamma每下跌1%带来的约70亿美元卖压，全市场机械性供给轻松超过1000亿美元。

这些数字的关键特性是：它们是可以被提前计算出来的。

摩根士丹利中午算出520亿这个数字之后，用McElligott的话说，“在华尔街，没有任何信息能保密超过45分钟”——这个数字迅速“整个华尔街皆知”。

聪明钱的如意算盘：提前卖，等低点，买回来

知道了这笔机械卖单，交易员们的反应是什么？

McElligott称，主动交易者面对这类机械流，通常会尝试“抢跑”。

逻辑很简单：既然收盘前会有一波大规模被动抛售，那我现在就卖，等它砸完了再低价买回来。

而且这个策略最近一直有效。McElligott在报告中指出，在近期几次"单日大幅波动"的交易日里，市场往往会在美东时间盘中下午2点到3点之间形成当日低点，随后抢跑者和对冲盘开始翻转、止盈、平仓，推动市场在收盘前反弹，最终收盘价高于那笔“预期中的”机械抛售所隐含的极值。

就在上周四，McElligott刚刚提醒过市场“又来了”——当时杠杆ETF面临350亿美元的卖单，最后市场也走出了“2-3点低点+收盘反弹”的经典结构。

今年6月韩国市场崩盘那次，美股也是类似的剧本。

4月关税暂停那天，这个机制反向运转：McElligott测算出历史最大的+343亿美元收盘前买入再平衡，抢跑者提前买，最终推动市场大涨。

所以周四，当摩根士丹利的520亿美元数字在中午传遍全街，每一个知道这个数字的交易员脑子里都在盘算同一件事：现在卖，等下午2-3点的低点，然后买回来。

反身性的陷阱：骑兵就是那个在卖的人

然后McElligott在报告里写下了那个让人后背发凉的担忧：“如果那个'假设中的下午2-3点低点然后反弹'根本没有出现，怎么办？”

显然，现在可怕的地方在于：这些数字大到‘万一’我们没有出现那个几乎被视为理所当然的尾盘‘先见低点再反弹’（从低点反弹标准的一两个百分点），无法在下午2到3点的‘标准TWAP’窗口反弹、反而创出新低……而是在对市场‘会在最后一小时反弹’的假设虚晃一枪之后，收在最低点。

这正是反身性悖论的核心。

当所有人都知道同一个剧本，并且同时按剧本行动时，剧本本身就失效了。

原本应该集中在收盘前发生的1000亿美元机械卖单，被提前“抢跑”的主动交易者分散到了全天——这些抢跑者自己，就成了推动市场下跌的力量。

与此同时，波动率控制基金的卖单还有一到两天的滞后——周四的暴跌，会触发这类基金在周五继续卖出。McElligott写道，当天下午3点跌幅对应的波动率控制卖出量约为610亿美元，若跌幅扩大到10%，这个数字会膨胀到700亿美元。

更致命的是：当所有抢跑者都已经卖出，在等着“那个低点”的时候——谁来接盘？

McElligott在报告里用了一个meme来描述这个场景：所有人都坐在椅子上，等着同一个反弹——但椅子不够。

ZeroHedge分析总结道：

“有时候骑兵在下午3点到来。有时候，骑兵就是那个在卖的人。”

周四，骑兵没有来。市场以全日最低点收盘：纳指100跌6.4%，标普500跌4.4%

踩踏现场：年度最佳交易在48小时内被扫倒

在反身性机制引爆之前，市场上还有另一个火药桶在等待引线。

McElligott将今年华尔街的“年度最佳交易”称为“半导体-能源哑铃策略”——做多半导体（AI算力需求受益），同时做多能源（地缘风险溢价+通胀对冲）。这个策略在几周前的累计回报高达66%，夏普比率3.3。

然后，在过去48小时里，两条腿同时被扫倒：

• 能源：本周下跌10.2%

• 半导体：本周下跌13.1%

周夏普比率分别为-17.2和-10.1。

• 能源腿的崩塌，来自市场对伊朗局势的重新定价——McElligott观察到白宫释放出可能在伊朗问题上“松口”的信号，战争溢价被迅速抽走，布伦特原油本周跌幅创新冠疫情以来最大。
• 半导体腿的崩塌，来自民主党横扫国会后市场对数据中心监管的担忧。

两个方向同时崩，持有哑铃策略的基金面临的不仅是亏损，而是被迫平仓。McElligott描述的“保住今年收益、活着进入明年”的心态，在这个时刻被彻底击穿。

Walleye资本当天宣布返还客户资金并解雇股票部门负责人，称这是新冠疫情以来最惨的一个月。高盛交易员John Flood描述做多机构“再度陷入僵局”，昨天反弹中买入的超大规模云计算仓位被迅速抛出，“目前尚未看到买家入场接盘”。

ETF层面的异常成交量印证了恐慌程度：SPY成交量较20日均值高出160%，QQQ高出100%，半导体ETF SMH高出150%。

据Vanda Research高级股票策略师Jai Malhi，周四零售投资者的卖出规模“有望成为自去年7月底以来最大的一次散户清仓”。

债券被轧空，另一条腿也在流血

还有一条被忽视的腿在同时断裂。

CTA趋势基金在今年积累了大量债券空头仓位，这是“做空债券/做多通胀”交易的一部分，也是哑铃策略的隐性配套。

股市崩盘触发了避险买盘涌入债市，美债价格急涨，债券空头被迫平仓。McElligott的测算显示，CTA在债券方向面临“大规模轧空”：若美债价格再涨2%，将触发约2250亿美元的全球债券被迫买入，其中美国2年期债券约485亿美元，欧元区2年期约695亿美元，日本10年期约239亿美元。

这意味着，债券空头的轧空本身也在成为推动债市上涨、进一步压缩股票多头的力量——又一个反身性循环。

崩盘还没结束：周五的滞后卖压

周四收盘，并不意味着这轮机械性卖压的结束。

波动率控制基金的执行存在滞后。McElligott写道，周四的市场跌幅，会在周五继续触发这类基金的卖单——“今天的跌幅正在进一步加载进队列”。

瑞银的估算更为直接：其风险控制再平衡模型显示，若标普500下跌2%，系统性基金的卖出规模将达到950亿至1050亿美元。

亚洲市场已经在回答这个问题了。

周五早盘，韩国综合指数暴跌8.8%，跌破5000点关口并触发熔断机制——这个点位曾被韩国总统李在明视为经济复苏的里程碑，如今迅速跌穿。日经225指数跌近5.8%，盘中跌破6万点，自6月高点回落超过20%，正式进入技术性熊市。

美股期货在亚洲早盘出现小幅反弹，纳斯达克期货一度翻绿，显示部分投资者开始逢低介入。但瑞银警告，系统性卖出的压力尚未完全释放。

周五还有一个变量：美国10月非农就业报告将于当天出炉，市场共识预期为新增就业5.9万人，失业率维持在4.2%。数据的方向，将决定这轮调整能否找到喘息的窗口。

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光轮智能提供训练数据、仿真评测与部署反馈平台，宇树科技提供机器人本体、运动控制与感知系统。双方尚未披露合作金额、采购规模与执行期限。

按照光轮智能披露的合作安排，任务训练环节，光轮智能结合宇树机器人的自由度、负载能力与末端执行器特性，供给人类视频数据与仿真合成数据；评测环节，依托光轮智能自研仿真底座SimFoundry与评测平台RoboFinals，对机器人任务表现做可复现、可比较的验证；部署环节，通过RoboStack平台收集真机运行中的失败样本，回流至下一轮训练。上述安排未披露具体项目与交付进度。

光轮智能成立于2023年，创始人谢晨曾担任英伟达、蔚来汽车的自动驾驶仿真负责人。2026年以来公司多次披露融资进展，按已公开金额计算，3月和6月两次合计20亿元，5月蚂蚁集团领投的一轮融资未披露金额。

经营数据方面，光轮智能此前披露，2026年一季度新增订单5.5亿元，累计交付超过150万小时人类视频数据。光轮智能联合创始人兼总裁杨海波此前称，部分优质场景数据可实现超过10倍的复售，公司未披露该指标的统计方法。

订单金额不等于营业收入，交付时长不等于数据库存规模，复售倍数也不同于客户复购率，三项指标不可直接相互推算。

宇树科技于今年8月19日在科创板上市。10月28日宇树科技披露三季报，前三季度营业收入18.17亿元，同比增长55.71%；研发投入2.63亿元，同比增长191.48%，主要投向具身大模型研发、算力与新产品开发。此次光轮智能与宇树科技合作涉及的训练、评测与部署环节，与宇树正在推进的研发方向存在业务关联。

光轮智能此前披露的合作伙伴包括英伟达、谷歌等模型与算力公司，以及智元机器人、银河通用机器人等本体厂商，智元、银河两家同时自建数据体系。

此次光轮智能与宇树科技达成合作，扩展了公开披露的本体厂商合作范围。目前双方暂未公开实际采购量、数据交付规模与项目收入。

对独立具身数据服务商而言，商业模式的关键在于训练数据与仿真平台能否跨客户、跨机型重复使用，从而摊薄交付成本。

部分头部本体厂商已自建数据体系，第三方数据服务的空间需要通过实际采购规模、复用效果与交付成本来验证。

后续仍需关注双方具体合作项目的启动与交付、宇树机型的可复现评测结果，以及光轮智能数据服务的客户采购规模与收入贡献。

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本轮下跌中，标普500全部板块收跌，相关市值估计单日蒸发约2.8万亿美元。VIX升至4月以来最高，费城半导体指数下跌12%，创2020年以来最差单日表现。

BTIG首席技术策略师Jonathan Krinsky在最新报告中称，市场已经出现“投降式抛售”的早期迹象，但距离真正意义上的全面出清仍很远。他的核心判断是，市场很难在广度指标仍处高位时形成重要底部。

对投资者而言，风险不只在已经大跌的AI和半导体链条。BTIG警告，接下来更关键的是，此前被视为避险去处的医疗保健、必需消费等板块是否开始补跌。一旦抛售从高权重科技股扩散至更广泛个股，标普500可能进一步下探。

抛售具备“投降”特征，但还不完整

从盘面看，本轮下跌已经触发多项典型的恐慌信号。

据Jonathan Krinsky盘中统计，纽交所下跌成交量占比约86%，这将是近一年首次出现超过80%的下跌成交量日。标普500所有板块下跌，其中11个板块中有10个跌幅超过1%。VIX跳升约10点，看跌/看涨期权比率上升，SPY成交量可能创3月低点以来最高。

这些信号通常会被视作接近底部的条件。高比例下跌成交量意味着抛售不再局限于少数个股，波动率跳升则显示市场正在快速降低风险敞口。

但Krinsky认为，问题在于，这些信号只说明市场出现了恐慌，并不意味着风险已经完全释放。

广度仍在高位，底部信号缺少关键一环

BTIG最关注的不是单日跌幅，而是市场广度。

Krinsky指出，进入本轮下跌前，标普500中近四分之一成分股处于超买状态，约70%的成分股仍收在200日均线上方。这一比例位于过去两年读数的最高十分位附近。

换言之，多数股票此前并未真正进入超卖状态。下跌主要集中在AI和半导体等高权重板块，而医疗保健、必需消费及等权重指数中的不少个股此前仍接近高位。

BTIG数据显示，标普500成分股中位于200日均线上方的比例此前约为69.5%，接近一年区间高位，远高于3月和9月底低点附近的40%至45%。

Krinsky对试图判断底部的投资者提出的问题是，能否找到一个重要底部是在这一比例高于60%时形成的。他承认7月曾有类似情形，但当时反弹只持续数日，随后并未形成有效上行。

200日均线暂时守住，BTIG看向7000点

技术位方面，BTIG此前关注的标普500 200日均线位于7323点附近。本轮盘中低点触及7362点，距离该位置只有39点。

Krinsky认为，这一区域可能带来短暂整理，但不意味着下跌已经结束。他在报告中称，标普500最终更可能测试接近7000点的位置，并伴随更广泛的市场广度恶化。

按BTIG的框架，7000点较200日均线低约4.5%，较10月接近7800点的高位低约10%。这将更接近一次常规的10%左右调整，而非单日恐慌后的简单修复。

资金流层面也存在压力。UBS警告，风险控制基金可能在随后一个交易日抛售超过1000亿美元资产。高盛John Flood则表示，当日客户电话显著增加，并引用“黎明前总是最黑暗”的说法，但市场仍需面对即将公布的就业数据。

半导体更接近超卖，但反弹或是减仓窗口

BTIG认为最接近出清的板块，正是本轮抛售中心的半导体。

Krinsky此前对iShares Semiconductor ETF，SOXX，的下行目标是回到4月突破位置。这将意味着完全回吐他认为自4月开始的抛物线式涨幅。按其估算，SOXX距离该目标仍有约10%至13%的下行空间。

随着SOXX接近目标区域，短线反弹的风险回报会变得更有吸引力。但BTIG并未将其视为重新建仓信号。

Krinsky表示，半导体已经确认形成六个月顶部，因此任何回到150美元至155美元区域的反弹，都更可能是降低风险敞口的机会。报告显示，SOXX当时约在134美元附近，150美元至155美元相当于较该水平高约12%至16%。

高盛John Flood还指出，半导体抛售背后的叙事正在变化。市场担心，随着民主党控制国会以及数据中心许可问题受到关注，到2028年可能出现芯片供给过多、数据中心外壳不足的风险。

“安全板块”也可能成为下一轮风险来源

BTIG认为，当前风险回报最差的，未必是已经大跌的半导体，而是此前资金躲入的板块，尤其是医疗保健XLV和必需消费XLP。

Krinsky称，如果半导体反弹，这些防御板块容易遭遇因子轮动和均值回归。如果半导体继续下跌，当前盘面已经显示，这些板块同样难以完全免疫。

BTIG图表显示，XLV在本轮下跌前相对200日均线的偏离幅度创下自20世纪90年代末以来最高纪录。盘中回落后，该ETF仍较200日均线高约16.5%。

必需消费板块当日表现相对抗跌，跌幅仅约0.5%。但Jim Chanos表示，从被打压的科技股切换至低增长消费股，若后者估值达到30倍至100倍收益区间，未必是明智选择。

分歧仍在，但BTIG押注抛售扩散

市场并非没有反对意见。Citadel Securities的Scott Rubner当天早些时候称，半导体估值降至13.8倍后，阻力最小的方向仍是上行。高盛Rich Privorotsky则认为，市场净敞口已经较低，大盘不容易进一步下跌。

但当日走势削弱了这些乐观看法。半导体在超卖状态下继续下挫，防御板块也开始回落，所有标普板块最终收跌。

Krinsky此前描述过一种更糟糕的情形，即“相关性为一”的抛售，超卖资产无法反弹，超买资产开始修正。本轮下跌已呈现这一模式的早期形态。

BTIG的核心判断是，真正的底部通常需要“将军”和“士兵”同时倒下。当前高权重科技股已经遭到重创，但多数成分股尚未完成出清。若这些此前支撑指数的股票开始补跌，标普500的下行压力可能尚未释放完毕。

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美国中期选举结果显示，对生活成本的不满情绪是选民的核心关切，而关税政策是推高物价的重要因素之一，这也被普遍认为是共和党在此次选举中大幅失利的主要原因。

然而，据追风交易台，美国银行证券在最新发布的报告中指出，短期内关税政策不会出现任何实质性改变，因为国会已将贸易政策控制权拱手相让于行政当局，当前政府对此具有完全的主导权。

从更长远的视角来看，即便2028年后政治格局发生变化，关税大幅回撤的可能性依然有限。关键制约因素在于财政：联邦政府目前面临高达2万亿美元的财政赤字，而关税收入每年约为3100亿美元，接近GDP的1%，已成为联邦财政不可轻易放弃的重要来源。这意味着，对于期待关税松绑的市场而言，短期内几乎没有任何喜讯。

美银报告明确指出，就眼下而言，蓝色浪潮对关税政策的影响答案是"否"。核心原因在于，国会长期以来已将贸易政策的控制权让渡给行政分支，即便反对党取得选举胜利，也无法通过立法手段直接撤销现行关税安排。

这一结构性制度安排意味着，市场不应将中期选举结果与关税政策走向直接挂钩。在特朗普政府任期内，现有关税框架将保持稳定，外界期待通过国会压力推动关税松绑的路径基本不现实。

即便将时间线拉长至2028年后，美银的经济学家也仅预判关税存在"有限度的回撤空间"，根本原因在于财政压力。

报告数据显示，过去12个月内，联邦政府关税收入合计约3100亿美元，占GDP近1%。其中来自越南约230亿美元，其他东盟六国约210亿美元，印度约120亿美元，合计来自中国、东南亚及印度的关税收入约达1260亿美元。美银认为，针对上述地区的关税最有可能长期维持。

在2万亿美元财政赤字的背景下，联邦政府根本无力承担大规模取消关税所带来的收入损失。这一财政约束，构成了关税政策调整最根本的结构性障碍。

报告指出，未来真正存在调整可能的，主要集中在美国传统盟友方向。来自欧盟、加拿大、墨西哥、日本和韩国的关税收入合计超过1000亿美元，约占GDP的0.3%。具体来看，欧盟约430亿美元，墨西哥约220亿美元，日本约170亿美元，加拿大约130亿美元，韩国约130亿美元。

美银认为，出于外交与同盟关系的考量，未来政府在此方向或存在一定谈判与妥协的余地。但即便对盟友关税进行部分松绑，整体规模相对于当前财政缺口仍属杯水车薪，不足以从根本上改变关税收入结构。

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据追风交易台，德意志银行在最新的报告中，通过最新金融危机预测框架指出，资产价格快速上涨与信贷强劲扩张的"双高"组合，历史上是引爆危机最危险的前兆。按照该框架，一旦两项指标同时越过阈值进入"红色区间"，企业部门在未来三年内发生金融危机的概率高达45%。

就当前而言，美股涨幅已轻松跨越资产价格门槛，但企业杠杆率的上升迄今为止仍属温和。这意味着本轮AI行情更像是一场以股票和实物投资为主导的技术驱动热潮，而非依赖大规模举债的传统泡沫。

不过，德意志银行同时警告，AI相关投资的资金来源正在从经营性现金流向外部融资（包括债务融资）切换，美国到2028年将向"红区警戒区"明显靠近，但预计仍会停留在边界之外。

明斯基最著名的论断是"稳定即不稳定"——好日子持续越久，借贷双方就越敢于冒险，直至下一场危机的条件悄然成熟。

德意志银行报告正是在这一理论框架下提出核心问题：自2008年全球金融危机以来，尽管相继经历了新冠疫情冲击、地缘政治冲突、通胀飙升以及数十年来最激进的全球货币紧缩周期，全球却始终未爆发一场具有持久宏观影响的重大金融危机。即便是2023年美国地区银行业动荡，也相对迅速地得到了控制。

这种表面上的稳定，恰恰构成了明斯基逻辑的潜在温床。正因如此，德意志银行研究团队认为，当下最值得追问的问题不是"为什么没有发生危机"，而是"下一个脆弱性正在哪里积聚"。

据德意志银行报告，该行采用的GHSS框架以企业债务/GDP的三年期变化幅度和实际股价三年涨幅作为两个核心坐标轴，以企业债务/GDP上升超过9个百分点、实际股价上涨超过26%作为进入"红色区间"的双重门槛。

历史比较揭示了这一框架的预测效力。日本1989年泡沫经济崩溃前，以及泰国1994年前后，两项指标均曾大幅超越"红区"边界。2008年金融危机前，欧元区在少数外围国家的带动下同样进入了危险区域。相比之下，2000年互联网泡沫期间，美国股价涨幅虽然急剧，但杠杆累积相对温和，整体仍处于"红区"之外——这在一定程度上解释了为何随后的深度股市熊市并未演变为全面金融危机。

德意志银行的测算显示，美国当前处于坐标图的相对安全位置，2025年企业杠杆率的增速依然克制。按照该行测算，在基准假设下——包括该行宏观GDP和通胀预测、2027年的信贷增速外推至2028年、以及参照金融危机后趋势的年化12.5%股价增速——美国到2028年将向"红区"明显靠近，但预计仍会停留在边界之外。

当前市场的核心争议在于，本轮AI浪潮究竟是一场理性的技术投资周期，还是另一个以不同面貌呈现的信贷扩张泡沫。

德意志银行的分析给出了一个相对审慎的判断：迄今为止，AI热潮的驱动力更多来自股票价格上涨和实体资本支出，而非系统性的加杠杆行为。这与互联网泡沫期间的情形具有一定相似性——后者同样以股价飙升为主要特征，债务积累有限，最终虽引发严重股市调整，却未触发全面金融危机。

然而，报告同时提示一个结构性转变：AI相关资本支出的融资来源正在发生迁移，从企业自有的经营现金流逐步向外部债务融资转移。若这一趋势持续，信贷增长与股价上涨能否保持当前状态，将成为判断下一阶段风险走向的关键变量。正如报告所言，"这一AI建设新阶段中信贷如何反应，或将成为核心所在"。

除AI相关风险外，德意志银行报告还指向另外两个潜在的危机候选领域：私人信贷市场的快速扩张，以及全球主权资产负债表的普遍拉伸。

报告指出，2008年后的监管改革和更快速的政策干预机制，使危机的传导和蔓延变得更加困难——这也是过去十余年间全球成功规避重大金融危机的重要制度性原因。然而，私人信贷市场在监管覆盖相对薄弱的灰色地带快速膨胀，主权债务规模在多轮财政扩张后持续攀升，二者均构成系统性风险的潜在积聚点，需要投资者持续关注。

综合来看，德意志银行的结论并非警报，而是一份基于量化框架的前瞻性压力测试。按其估算，2028年是值得标注的观察节点。在那之前，大量变量仍有充足时间发生变化，但关键在于：明斯基的逻辑从未失效——越是平静，越需警惕。

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11月5日据彭博援引知情人士透露，微软正加强对Nebius、IREN和Nscale部分数据中心项目的监督，退出其认为风险较高的项目，并在内部讨论是否继续签署新的新云交易。

这一转变在微软最近的财报电话会议上已有迹可循，首席财务官Amy Hood三度公开点出第三方算力交付延迟正在扰乱公司支出计划。

此前微软在新云领域的整体承诺规模相当可观：对Nscale的承诺金额最高达438亿美元，对Nebius最高达194亿美元，对CoreWeave超过100亿美元，对IREN约达97亿美元。

上述动向对新云行业构成重大冲击。消息公布后，IREN和Nebius股价一度均下跌20%。行业研究机构Gartner此前估计，到2030年末，80%的新云服务商可能面临整合或关闭。

据报道，近期暴露的问题之一涉及IREN在得克萨斯州开发项目的布线故障。数据中心服务器依赖复杂的光纤网络互联，布线问题可直接影响整体交付进度。

该园区今年4月曾发生发电机起火事故，IREN又于8月披露当地存在硬件交付延迟，问题已持续积累。

据报道援引知情人士称，IREN与微软管理层上周举行会谈，协商出一份修订时间表，可能导致项目完工时间推迟数周乃至数月。

IREN拒绝对此置评。微软方面则表示，公司依据"自身和客户需求"管理与基础设施合作伙伴的关系，包括监控交付情况并在情形变化时调整计划，并将上述举措定性为"管理大型复杂基础设施项目的正常且负责任的做法"。

对新云行业而言，当前的外部环境同样趋于严峻。

本周多名民主党州长候选人胜选，这些候选人均在竞选中将加强数据中心监管列为重要议题。其中，得克萨斯州候任州长Gina Hinojosa呼吁在建立更完善监管制度前立即暂停数据中心开发，直接威胁到多家新云公司的核心业务所在地。

马斯克此前也对该行业作出悲观判断，称许多新云公司可能因难以筹集足够运营资金而如"小鱼"般被淘汰出局。Gartner的预测则更为直接：到2030年末，该行业80%的参与者或将被整合或关闭。

在微软内部，对新云路线的质疑由来已久。高管层一直担忧，将部分业务外包不仅可能助长潜在竞争对手的成长，还因新云公司建设和运营数据中心的经验相对有限，给微软带来更高的成本压力和执行风险。

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追风交易台消息，巴克莱William Thompson研究团队参加了一场为期两天的数据中心行业峰会，随后11月5日发布调研报告，指出推动人工智能基础设施扩张的瓶颈已从单一的电力供应，演变为许可审批、劳动力短缺、保险融资以及AI动态负荷管理等多重风险的叠加共振。

这一判断恰逢美国中期选举落幕。选举结果清晰揭示出民间对数据中心建设的系统性抵制——分布在10个州的41项数据中心相关公投议题中，仅一项获得选民支持，其余均遭否决。

与此同时，得克萨斯州长选举中，Greg Abbott败于Gina Hinojosa，数据中心政策立场亦是选战焦点之一。这一民意背景使行业执行风险的评估更趋严峻。

研报指出，过去许可审批往往被视为一项例行的行政手续。如今，这一认知已经彻底过时。

与会者普遍反映，许可流程在实操中仍常被视为前期的行政手续，而非需要并行推进的关键执行环节，导致项目在进入建设阶段后因审批障碍而陷入延误。

巴克莱指出，有参与者估计，许可流程的效率已较此前下降约四倍。更为关键的是，业内人士指出，当前许多已公开宣布的数据中心项目，实际上尚未获得地方政府批准，也未完成电网并网申请。

这意味着，行业对外公布的建设规模与真正能够竣工投运的容量之间，存在相当大的落差。

选举数据进一步印证了民意阻力的规模。据Ballotpedia数据，41项投票议题涵盖直接禁建、临时暂停建设、追加审查程序、一般区划修改及项目专项重新分区等多种类型，支持建设的咨询性投票共7项，全数被否；而17项直接禁建措施，则全数获得通过。

巴克莱认为，随着民间反对力量日趋组织化，开发商需要提前介入社区沟通，从根本上改变项目推进逻辑。

峰会参与者普遍反映，开发商正被推向越来越不切实际的建设时间表，这直接推高了延期和成本超支的风险。

巴克莱援引了一个具体的数据令人印象深刻：超过85%的数据中心项目正在寻求建设保险的延期展期，原因正是工期延误。

随着项目规模持续扩大、复杂度不断提升，各项目时间表与承包商之间的协调难度也在同步上升。

分析认为，日益激进的时间表叠加多重执行瓶颈，几乎必然转化为更高的建设成本和工期滑点。对于持有相关开发商或承包商股票的投资者而言，这是一个需要认真对待的系统性风险。

行业劳动力危机同样不容忽视。

数据中心行业长期依赖有经验的技术工人，但当前面临老龄化熟练劳工加速退出和新生力量供给不足的双重困境。报告还指出了一个悖论：为留住人才而提高薪资，反而可能加速部分资深工人选择提前退休。

在劳动力的解决路径上，与会者意见分歧。

部分人认为，工厂预制的电气与冷却系统模块可以减少现场对技术工人的依赖，同时改善施工节奏。但也有观点认为，预制化只是将瓶颈从施工现场转移至工厂，且灵活性不及传统现场施工方式，难以在后期按需定制或改造。

报告指出，对于超大规模数据中心运营商而言，标准化或许比模块化更具吸引力，通过在不同项目中复用相同的设计规范和设备型号，可以系统性地提升施工效率。

巴克莱的调研指出，大型数据中心项目的保险需求已开始向传统市场的承保能力边界逼近。由于项目规模不断扩大，且往往集中于特定地理区域，风险聚集效应日益突出，在极端天气频发地区尤为明显。

由于数据中心园区的规模持续扩大且地理位置高度集中，风险聚合效应显著放大，在面临极端天气风险的地区尤为突出。

调研中被引用的一个典型案例极具说明性：得克萨斯州阿比林（Abilene）的一个大型数据中心项目，由于面临冰雹和龙卷风风险，需要约85亿美元的建设保险容量，保费达数亿美元，并需要来自全球约130个保险资本来源的共同参与。

与会者指出，在这一规模级别上，传统建设保险市场对单一项目的承保能力可能已接近极限。更大规模的项目可能需要引入更昂贵的替代风险资本，包括养老基金和主权财富基金。

此外，建设保险向运营保险的过渡本身也存在模糊地带，增加了额外的操作复杂性。对于依赖外部资本的项目而言，保险的可获得性正在演变为一道实质性的融资门槛。

AI计算负荷的高密度和高度动态性，正在给数据中心电力系统带来全新挑战。系统必须按峰值负荷设计容量，而极端的工作负载波动会对电气设备产生热应力、对旋转电力设备产生扭转应力，加速设备老化与故障。

与会者频繁提及2026年7月的一次重大事件：当时PJM电力市场因一条输电线路故障，约3.8吉瓦的数据中心负荷在极短时间内突然从电网脱离，引发大范围的发电-负荷失衡，并导致PJM范围内出现明显的电压和频率波动。

这一事件成为了行业探讨数据中心“低电压穿越能力”（Ride-Through Capability）的典型案例——即数据中心在电网发生瞬时扰动时，能够维持设备持续在线运行、避免因保护性切负荷导致服务中断的能力。

应对这一挑战，需要将软件控制与电池、超级电容器、同步发电机等硬件方案相结合，构建完整的"负荷缓冲"体系。

巴克莱认为，若数据中心能够实现灵活可控的负荷管理，理论上可成为电网资产，或将获得电力公司的优先并网待遇。但一位与会者的表述揭示了现实落差——"这就像两头大象在学习跳舞"。

关于独立电源（Behind-the-Meter，BtM）的争议贯穿峰会始终。

支持者认为，设计良好的BtM系统可提供可靠的长期供电方案，并有望成为对电网有益的调节资产；批评者则认为，BtM更多扮演"速取电力"的过渡角色，在电网容量释放之前，其可靠性仍难与电网供电媲美。

与会者的共识倾向是：数据中心开发商应从客户的可靠性需求出发，反向推导最优的BtM发电、电网接入、储能与冗余配比，而非预设特定的供电架构。

800V直流（DC）供电架构方面，与会者预计这一过渡将以渐进方式推进。

尽管机柜功率密度持续攀升将驱动行业向800V DC迁移，但多数数据中心在2028年前仍不会实现端到端的原生800V DC部署。

固态变压器产能与安全标准等生态配套尚不成熟，初期阶段最可能的形态是在现有供电架构旁增设800V DC"附加模块"，逐步推进渗透。

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据科技媒体The Information 11月5日报道，两位直接知情人士透露，英伟达已就此与私募股权巨头Apollo Global Management接触，计划依托一家陷入困境的电信公司的现有建筑，在美国多达20个州打造一张分布式小型AI数据中心网络。本周二的州长选举结果令多个州的数据中心新建计划面临潜在暂停令，改造现有建筑有望帮助英伟达及其客户规避部分即将出台的监管限制。

报道指出，知情人士称，英伟达已确定目标资产：Apollo旗下宽带互联网服务商Brightspeed旗下逾130栋建筑所蕴含的可用电力合计约达1吉瓦，足以支撑数百亿美元规模的英伟达Vera Rubin芯片系统运行。英伟达内部人士将这一拟议网络定性为“推理网络”，意味着其主要用途是运行现有AI模型，而非训练新模型。

这一计划的潜在客户涵盖SpaceX、Anthropic和OpenAI等云服务商与AI开发商。上述企业在服务器供应紧张与电力资源短缺的双重压力下，正迫切寻找更多英伟达服务器算力。

目标资产：Brightspeed的楼宇与电力

此次改造项目的核心标的，是Brightspeed的既有电信设施。Brightspeed成立于2022年，彼时Apollo以75亿美元收购电信公司Lumen Technologies的本地电话业务及宽带资产后组建而成。

据报道，知情人士透露，Brightspeed目前运营逾130栋楼宇，其中存放着管理语音与数据流量的基础设备，且许多建筑已预先铺设了足够运行英伟达最新服务器的电力基础设施。英伟达估算，Brightspeed分散分布的楼宇合计拥有约1吉瓦的可用电力，这一规模可支撑数十亿乃至数百亿美元量级的Vera Rubin芯片系统。

然而，这家公司目前据报道正濒临破产，这也令相关资产的处置具备一定紧迫性。知情人士表示，正是在最近数周，随着Brightspeed破产预期升温，英伟达加快推进了对其资产的重新利用计划。

推进节奏：书面提案与实地考察

在推进方式上，英伟达率先向Apollo高管提出构想，Apollo随后要求英伟达将方案以书面形式提交给Brightspeed。据报道，一位知悉该项目的第三方人士透露，英伟达已于本周三正式向Brightspeed提交提案，同时就补充信息、数据以及对多处选址的实地考察提出请求。

英伟达员工已与供应商就改造部分Brightspeed建筑展开沟通，计划最早于2027年第一季度开始部署Vera Rubin服务器机架。两位直接知情人士还表示，该计划可能引入Groq的技术——Groq是一家AI芯片初创公司，英伟达于去年底获得了其技术许可。

在改造工程层面，为芯片安装专用冷却系统等升级改造仍可能需要获得地方政府的许可或审批，但所需流程将显著少于从头新建设施。

监管背景：州长选举与数据中心新规

这一项目的战略价值，在本周二的中期选举后愈发凸显。多个州的新当选州长此前曾呼吁对新建数据中心实施暂停令并推动相关监管立法，包括对英伟达至关重要的德克萨斯州在内。改造现有建筑的模式，可帮助企业规避部分即将落地的监管红线。

知情人士指出，Brightspeed的楼宇多位于中小城市，包括阿拉巴马州多森、德克萨斯州基林以及俄亥俄州曼斯菲尔德等地。这类分散分布的设施与大型集中式超算中心在监管属性上存在差异，有助于降低政策摩擦。

市场需求：Anthropic等企业的算力饥渴

推动这一计划落地的，不仅是监管层面的压力，同样还有旺盛的市场需求。AI网络初创公司Datum的CEO Zac Smith表示，改造旧建筑可以盘活原本闲置的电力资源，尽管这类设施有时因电气设备老旧而运营成本偏高。他表示，过去数月间，云服务商和AI开发商需求的快速攀升，已吸引不少人重新着眼于“上世纪80年代的破旧电信数据中心”的改造利用。

Anthropic尤为值得关注。Smith透露，Anthropic近期频繁向其询问哪里能找到5至10兆瓦容量的旧楼电力资源。Anthropic已向潜在投资者坦承，服务器短缺是其业务面临的头号风险之一，并已加速签署向云服务商和数据中心开发商租用设施或服务器的承诺，规模高达数千亿美元。

在潜在买家方面，目前尚不清楚谁将最终购入用于Brightspeed设施的英伟达芯片。值得注意的是，Apollo近期已同意购买数百亿美元的Vera Rubin芯片，并将租赁给SpaceX，使其成为全球最大AI服务器芯片买家之一。英伟达或Apollo是否已就上述潜在客户群体展开接洽，目前尚不明朗。

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Citrini Research独立科技分析师Jukan赴上海拜访后直言“失去了持仓的信念”——一位资深投资者向其指出，即便存储股以2027年盈利计算市盈率仅3倍，依然谈不上便宜。历史数据显示，一旦存储价格从峰值跌超60%，客户通常会放弃预付款、毁约离场；这让当前超级周期下签订的长协保障价值大打折扣。

香港路演：多数投资者已转为看空

美银证券在11月6日发布的《全球存储科技》周报中披露，研究团队近期赴香港与多位投资者就存储行业展开交流，这场交流指向一个信号：大多数人已经转向悲观。

报告写道：“我们在香港与投资者会面讨论存储，多数人似乎已经转为看空——主要原因是对AI资本开支、存储价格走势以及中国竞争的担忧持续上升。”

BofA存储指标与存储股股价表现对比图，直观呈现10月至11月初股价的急剧回调

值得注意的是，部分投资者表示已经提前减仓。但同时指出三星电子和SK海力士的股东回报较高、估值倍数较低。少数人询问做空机会，但大多数人仍预期即便2027年或2028年均价下调，存储厂商依然能维持高利润率和可观的自由现金流。

美银总结称，“整体而言，多数投资者表示很难找到能够超预期的新催化剂。情绪明显比8月至9月路演时更为悲观——当时大多数人仍然看多，或至少保持中性。”

上海之行：资深投资者称“3倍市盈率也不便宜”

与此同时，Citrini半导体分析师Jukan在社交媒体上记录了他赴上海拜访一位资深投资者后的感受。这位资深投资者认为：“即便存储股以2027年营业利润计算市盈率仅为3倍，也谈不上便宜。”

理由是什么？他指向长期协议（LTA）的脆弱性。

“存储LTA基本上没什么意义。目前签订的LTA，最好的结果也不过是让客户分担一部分存储厂商的资本开支。一旦价格下跌，客户会很乐意放弃押金（预付款）、拍拍屁股走人。”

他援引历史数据进一步佐证：“从历史上看，每当价格从峰值跌超60%，客户就会违约毁约，即便已经签了LTA。”

由此推出的估值逻辑是：即便2027年的短缺是确定的，股票以2027年盈利的3倍交易，但2028年的盈利是不确定的，这就让更高的估值难以成立。他甚至更进一步——“就算2028年的盈利是确定的，我们还得考虑2029年的盈利。”

Jukan也曾就台积电提出反驳：为何市场给台积电如此高的估值？如果AI热潮退去，台积电难道不也会受到重创？

对方的回答指向了存储股的根本性问题：“问题在于存储价格涨得太过暴力。如果存储厂商像台积电那样以健康的方式提价，情况或许不同。但因为它们像大宗商品一样暴力涨价，市场就只能把存储股当大宗商品股来定价。”

这位投资者最后算了一笔账：“即便以2027年盈利的3倍买入，如果2028年存储价格跌幅足以引发LTA违约，那3倍市盈率换算到2028年就变成了7.8到10倍。所以现在的估值并不便宜。”

Jukan在帖子末尾坦言：“如果你问我现在对存储的看法……说实话，我很难给出一个明确的答案。我希望存储股表现好，我也希望看到它们创新高、继续攀升。但经过这次上海之行……我已经没有那种确信感了。”

美银与TrendForce：DRAM判断存在分歧

尽管市场情绪转向，基本面数据目前仍未出现明显恶化。

美银的存储指标（BofA Memory Indicator）9月读数为175，依然处于超级周期区间，尽管已从3月至4月的峰值190有所回落。韩国10月半导体出口额为566亿美元，同比增长约259%，已连续10个月实现三位数增长。

价格端，16Gb DDR5现货价在10月底触及61美元历史高位后，11月初小幅回调至约60.7美元；NAND现货价则持续承压，10月至11月初跌幅进一步扩大。

16Gb DDR5现货价日线走势图

在前景判断上，美银与TrendForce存在明显分歧。TrendForce分析师Avril Wu持乐观立场，预计2027年四个季度DRAM均价均将上涨，HBM价格2027年将翻倍以上。

美银则持更为保守的看法：预计2027年下半年DRAM均价将小幅下滑，2028年下降约8%（而非TrendForce预测的上涨30%）；HBM价格2026年已同比上涨30%-50%，2027年可能仅再涨30%-50%，TrendForce给出的每Gb 4-5美元目标价“似乎过于激进”。NAND方面，美银预计均价从2027年一季度起开始下滑，但幅度较小。

存储及半导体供应链股票估值对比表，直观呈现三星、海力士、美光等当前3-5倍的估值水平

AI资本开支：支撑存储需求的核心变量

投资者转空的一个重要背景，是对AI数据中心资本开支持续性的疑虑。

美银数据显示，亚马逊、微软、Alphabet、Meta和甲骨文五大超大规模云厂商2026年合计资本开支预计同比增长约100%，达到7300亿美元；2027年至2028年有望突破每年1万亿美元。

不过，美银目前认为，“现在预期美国AI数据中心芯片订单削减还为时过早”，理由包括：超大规模云厂商主动推动签订长期协议（以5年期DRAM采购为主）、在建数据中心大概率按计划竣工，以及新建AI数据中心可能更多落地亚洲而非美国。

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周四，据华尔街日报和路透社报道，知情人士透露，已有三位计划参与IPO的主要投资者明确表示，1.5万亿美元的目标估值可能难以实现，其中一位认为实际估值可能更接近1万亿美元。与此同时，部分投资者直接对路演能否如期于11月9日那周启动提出质疑，市场对Anthropic能否在年内完成上市的信心正在快速消退。

这一局面对整个市场而言意义深远。Anthropic与谷歌、亚马逊、英伟达等科技巨头存在深度业务联结，其IPO原本有望刷新今年6月SpaceX创下的历史纪录，成为有史以来规模最大的公开募股。一旦上市计划受挫或被迫大幅折价，可能进一步拖累本已脆弱的AI板块情绪，并对重仓科技股的大盘形成压力。

本轮科技股抛售的导火索是本周中期选举结果。选举结果令一批AI政策怀疑派势力进入权力中枢，多个州通过了可能延缓美国数据中心建设的暂停令，直接击中了AI基础设施投资逻辑的核心。

此后两个交易日，AI相关资产遭到集体抛售。纳斯达克超过50只标普1500科技股单日跌幅超过10%。CoreWeave、Nebius、IREN等数据中心及算力概念股跌幅居前，过去一个月内各自市值已腰斩。覆盖CoreWeave和SpaceX的信用违约互换利差均创历史新高，市场隐含的未来数年违约预期显著上升。

Truist Advisory Services首席投资官Keith Lerner表示，科技板块过去一个月相对标普500的跌幅达10.7%，为2002年5月以来最极端的单月跑输表现。他将当前抛售描述为"令人不适但并非异常"，同时警告称"橡皮筋正被越绷越紧"。Vanda Research数据显示，散户卖出力度为新冠疫情以来最强。

微软还在同一时期收紧了对Nebius、IREN和Nscale等新兴云服务商部分数据中心项目的监管，进一步加剧市场对AI基础设施投资放缓的担忧。

Anthropic原计划在感恩节前一周完成上市，募资规模最高达1000亿美元，对应估值约1.5万亿美元。今年早些时候，市场一度预期其估值可高达2万亿美元。

如今，据路透社援引四位知情人士的说法，部分投资者已将1.5万亿美元视为估值上限而非合理基准，并要求公司提供更大的定价折扣方才愿意锁定认购承诺。投资者的顾虑不仅来自市场波动，也来自对Anthropic基本面的审视——该公司持续录得季度亏损，且对AI基础设施建设伙伴承担了大规模资本承诺。

投资者还在等待Anthropic在最新S-1修订文件中留空的10月份营收数据，以评估公司是否在近几个月增速放缓后重新提速。这一关键数据的缺失，令机构投资者在当前市场环境下更难做出大额押注决策。

据华尔街日报报道，另一位主要投资者直言，即便市场反弹，要说服刚刚在此轮抛售中蒙受损失的机构投资者再度对AI板块下重注，依然是巨大挑战。这位投资者不排除Anthropic推迟上市的可能性。

Anthropic高管及其顾问预计将在未来数日内召开会议，讨论IPO后续安排。据知情人士透露，该公司在整个筹备过程中刻意回避公开承诺具体时间表，以保留灵活调整的空间。截至9月30日，公司账面现金为1466亿美元。

在外部压力下，Anthropic面临多条路径选择：在更低估值下推进上市、缩减募资规模，或干脆推迟至市场环境改善。

然而，推迟上市并非没有代价。延迟决定可能进一步加剧外界对AI生态系统健康状况的担忧，尤其是在数据中心建设受限的政治信号已然明确的背景下。与此同时，作为估值最高的AI企业之一，Anthropic若被视为难以完成融资，将对重仓大型科技公司的整体大盘估值形成负面传导。

相比之下，AI竞争对手OpenAI的遭遇同样印证了当前融资环境的降温。据华尔街日报报道，OpenAI最新一轮融资迄今仅完成约110亿美元，不足初始目标300亿美元的一半，且实际成交估值也低于此前预期，定格在1.25万亿美元。

Cherry Lane Investments合伙人Rick Meckler为市场长期前景持保留乐观态度："这些公司终将成为未来的一部分，它们终将上市，投资者的兴趣依然存在。私募市场估值长期走高，现在出现一定回调是正常的。"但在当前市况下，这份乐观能否支撑Anthropic以意中价格完成上市，仍有待检验。

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民主党不仅拿下参众两院，更在马斯克的"大本营"得克萨斯州全线告捷。市场对此迅速作出反应——据Markit数据，SpaceX五年期信用违约互换（CDS）周四扩大24.5个基点至286.56基点，再度刷新历史高位。

彭博行业研究信用分析师Robert Schiffman在报告中指出，更严格的许可审批程序、电网成本相关规则，以及来自地方的反对声音，“可能对SpaceX下一阶段的基础设施扩张形成实质性制约”。

与此同时，华尔街见闻文章此前写道，民主党已明确表示，将对马斯克主导政府效率部（DOGE）期间的削支行动，以及SpaceX卫星在俄乌战争中的使用问题展开全面调查。

SpaceX五年期CDS的持续走阔，直接反映出债务投资者对该公司在新政治格局下所处境况的担忧情绪正在加深。CDS是衡量债务违约风险的重要市场指标，数值越高，代表市场认为相关主体出现信用违约的概率越大，保护成本也越高。

值得注意的是，SpaceX CDS的走阔与同期大型科技公司的信用走势形成鲜明背离。据彭博报道，自民主党中选胜选以来，以超大规模云计算厂商为代表的大型科技公司CDS普遍出现收窄。

分析人士指出，若民主党执政对人工智能发展节奏形成约束、导致相关借贷规模放缓，大型科技公司的债务投资者或从中受益。这一逻辑使得超大规模云厂商与SpaceX在信用市场上走出截然相反的行情，凸显出本次选举结果在科技领域内部造成的信用分化效应。

华尔街见闻文章提及，得克萨斯州曾是马斯克精心构筑的政治安全地带。新冠疫情期间，他将SpaceX注册地与总部从加利福尼亚州迁往得州，本人亦定居于此，SpaceX更在得州南部拥有自己的城市Starbase。马斯克的逻辑是：无论其他地方风向如何，得克萨斯将始终保持红色。

然而，本次选举结果彻底打破了这一预设。民主党人Gina Hinojosa赢得州长选举，成为1990年以来得州首位民主党籍州长；James Talarico拿下联邦参议员席位，是32年来首位在该州赢得全州性选举的民主党人；民主党人Nathan Johnson将出任州检察长。民主党还有望控制得州众议院。

据彭博报道，Hinojosa此前曾就现任州长Greg Abbott与马斯克之间涉及税收减免、补贴及SpaceX发射场附近公共海滩等议题的逾千页通讯记录提起诉讼，要求予以公开。如今她将入主州长官邸，这些问题料将以更强硬的姿态重回台面。

得克萨斯环境质量委员会此前迅速批准了SpaceX将废水排入Starbase附近湿地的许可证，外界普遍预计，新州长提名的继任者将以更严苛的标准审查SpaceX的环境影响，并重新评估相关税收优惠与补贴协议。

华尔街见闻文章写道，国会权力易手对马斯克旗下企业的影响将是具体而深远的。民主党已明确表示将调查DOGE削支行动及SpaceX“星链”卫星在乌克兰战场上的使用问题。一位知名民主党人甚至呼吁将SpaceX国有化——尽管这一结果极不可能实现，但此类言论本身已折射出双方积累的深度对立。

政治上的缠斗恰在企业发展的关键节点出现。SpaceX刚刚完成历史性IPO，特斯拉与SpaceX正在讨论合并事宜，双方还在拓展云计算业务。政治上的分心，或将对这些商业议程形成实质干扰。在中选之前，市场观察人士已发出警示，民主党若大胜，将增强其审查马斯克行为的能力，并阻碍外界预期中SpaceX与特斯拉之间的整合计划。

得州变天还揭示出一个更广泛的民意转向。Hinojosa在竞选中明确承诺，将对得州数据中心建设实施暂停令，并推行更严格的用水和用电限制，终止相关税收优惠。得州目前承担着美国2030年前规划数据中心容量的25%以上。

据雷蒙德·詹姆斯分析师Ed Mills在选前报告中写道，民主党若在此获得强劲表现，"可能预示着更广泛的选举浪潮，同时加剧市场对数据中心暂停令和更严格AI监管的担忧"。美国银行则将这场选举称为"对整个公用事业板块影响最大的选举之一"。

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据追风交易台，摩根大通股票衍生品策略团队11月5日发布的报告，当日美股遭遇"关税日"以来最惨单日表现，标普500指数重挫4.4%，纳斯达克100指数暴跌6.4%。量化策略资金在此轮下跌中扮演了关键的加速角色——CTA趋势追踪策略、杠杆ETF当日合计抛售股票敞口逾700亿美元。

更值得警惕的是，抛售压力尚未出清。摩根大通模型估算，波动率目标基金（Volatility Targeting funds）未来数日仍有约500亿美元的股票敞口待售，以将目标杠杆率从约第67百分位压降至第30百分位。这意味着，若市场继续下行，机械式减仓将构成持续的下行压力。

CTA转为净空仓，开盘90分钟抛售110亿美元

此轮下跌的直接触发因素，是CTA趋势追踪策略的动量信号被批量击穿。摩根大通报告指出，本次跌势在早盘交易时段打破了主要美股指数的多个关键动量信号，触发CTA程序化卖出，进而加速了市场下行。

具体数据显示，仅在现货开盘后约1.5小时内，S&P 500期货的净卖出规模就已达到约110亿美元。从动量信号看，标普500、纳斯达克100、罗素2000的CTA持仓均已翻转为净空仓。

摩根大通的CTA动量信号追踪表显示，标普500当前价格约7383点，1个月动量信号为负，CTA信号已为"做空"；纳斯达克100同样如此。尽管12个月动量在主要美股指数上仍为正值，且标普500价格在200日均线附近徘徊，意味着进一步去杠杆取决于市场是否继续下破，但报告同时指出，由于大多数信号已转为空头，流向风险目前偏向上行。

杠杆ETF一周内二度大幅去杠杆，科技股占九成

杠杆ETF是此轮抛售的另一大主力。摩根大通估算，当日杠杆ETF在收盘前卖出的股票敞口超过600亿美元，其中约90%集中于科技类产品，包括半导体（Semis）、纳斯达克100（NDX）、科技股ETF（XLK）等。

这已是杠杆ETF在一周内第二次大幅去杠杆，反映出近期科技股持续主导跌势的市场特征。不过，报告也提示，历次大跌中投资者的逢低买入资金流入，可能部分抵消了ETF的再平衡卖出压力。

经历本轮去杠杆后，杠杆ETF的隐含空头Gamma敞口已从每1%波动约75亿美元降至约65亿美元，意味着后续再平衡触发的被动卖出规模将有所收窄。

500亿美元悬顶，波动率目标基金成下一个关注焦点

当前市场最大的潜在卖压来源，是波动率目标基金。摩根大通模型显示，随着市场波动率急剧上升，这类基金需要在未来数日内削减约500亿美元的股票敞口，以将目标杠杆率从约第67百分位压缩至第30百分位。

波动率目标策略的运作逻辑是：当市场波动率上升时，机械性地减少风险资产敞口，以维持组合波动率稳定。这一机制在市场剧烈波动时，往往形成"越跌越卖"的负反馈效应。

摩根大通此前在周一的报告中即已预警，宏观系统性策略面临双向流动风险，在急跌与波动率飙升的情景下，存在大幅去杠杆的潜力。当日的市场走势正是对这一判断的印证，且调整过程可能延续数日。对投资者而言，在这500亿美元的被动卖盘完全释放之前，市场承压格局短期内难以根本改变。

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据Business Insider 11月6日报道，规模达170亿美元的多策略对冲基金Walleye Capital宣布裁撤股票多空核心团队、返还部分投资者资金，并对整体业务架构进行重组——这是继7月AI专注型基金Situational Awareness重创之后，华尔街对冲基金行业又一次因AI持仓集中而引发的系统性震荡。

Walleye Capital在致客户信中披露，该基金10月亏损5.9%，为2020年3月以来最差单月表现，2026年截至10月底累计亏损6.8%。该基金宣布解雇股票多空业务主管Anil Gondi及相当部分内部多空投资团队，并将向投资者返还部分资本，具体金额与时间安排尚未确定。

此外，系统性对冲基金Engineers Gate亦宣布裁撤旗下大部分"Synthesis"股票团队，10月截至23日亏损5.5%。与此同时，多家头部对冲基金同样录得显著亏损，涵盖Millennium、Marshall Wace旗下Eureka策略、ExodusPoint及North Rock Capital。

此轮抛售的背景是AI相关科技股的急剧逆转。据高盛数据，对冲基金经理在两周内净卖出约200亿美元科技股，仅用五个交易日便抹去自2025年初以来累积的AI股净多头仓位；半导体指数单日最大跌幅达11%，同样创下2020年3月以来最大单日跌幅。这一轮清仓再度暴露出：当杠杆遭遇拥挤持仓，流动性危机可以在极短时间内骤然引爆。

AI持仓踩雷，Walleye单月重挫

Walleye Capital此番亏损，与其在AI相关科技股上的高度集中持仓密切相关。据披露，截至2026年第二季度末，该基金在AI板块持有KLA Corporation、美光科技、超微半导体（AMD）及应用材料（Applied Materials）等多只重仓股。

此轮科技股抛售中，半导体指数单日跌幅一度高达11%，为2020年3月以来最大单日跌幅。高盛数据显示，对冲基金群体在短短两周内抛售约200亿美元科技股，并在五个交易日内清空了自2025年初以来累积的全部AI股净多头头寸，显示出此前仓位的高度拥挤与杠杆的快速去化。

Walleye首席执行官兼首席投资官Will England在致客户信中坦承，内部股票多空策略自2023年以来一直是公司表现最弱的业务板块，且大幅落后于其外部多空业务。

“过去数年，我们在改进内部业务上投入了相当大的资源，包括引入新领导层，但这些努力未能产生预期成果，机会成本与资源消耗相对于回报而言过高。”

大规模裁撤与资本返还

在此次重组中，Walleye开除了股票多空业务主管Anil Gondi，并裁撤相当部分内部多空投资团队。 Gondi于2025年7月加入Walleye，此前长期担任Balyasny Asset Management的股票选股组合经理，并创立过自己的基金6elm Capital。这已是Walleye股票选股部门今年第二次重大人事变动——今年9月，该部门首席运营官Matt Giannini已离职返回Citadel。

Walleye同时宣布将向投资者返还部分资本，但具体金额、时间安排及操作方式尚未确定，投资者将在稍后获知详情。

值得注意的是，England在信中强调，此次调整并非放弃股票投资。重组后，内部团队将直接向England汇报；公司计划继续通过外部股票管理人及内部高信念度组合经理进行投资，同时将更多资源向波动率交易、量化及其他具有竞争优势的业务方向倾斜。England表示，Walleye的波动率业务在10月创下历史最佳单月表现，并有望在美元规模上实现有史以来最佳年度表现。

此外，Walleye近期还聘请了此前在Millennium负责业务拓展的Anna Dev，以协助物色外部投资机会。

据彭博获得的一份客户信显示，总部位于纽约的系统性对冲基金Engineers Gate周三宣布，与旗下大部分"Synthesis"股票团队成员分道扬镳，包括该团队负责人Mike Daylamani。

据该客户信披露，Synthesis团队在10月底约占Engineers Gate总市值的14%，此次裁撤后将有五名基本面组合经理留任。Engineers Gate首席执行官Greg Eisner在信中写道，该团队的业绩表现"不符合以现有形式延续运营的标准"。

据彭博报道，知情人士透露，Engineers Gate 10月截至23日亏损5.5%。Eisner在信中将亏损归因于“AI及科技股的急剧逆转，以及其他市场冲击，导致对冲基金各策略普遍录得损失，其中包括疫情以来单日最大幅度回撤之一”。

除裁撤Synthesis团队外，Engineers Gate还对平台上少数“低信念度组合”采取了分道扬镳或削减资本的措施，并推进亚洲业务的内部化。

行业连锁反应：多家基金同遭重创

Walleye并非孤例。据彭博报道，Millennium旗舰多策略基金10月下跌2.3%，Marshall Wace旗下Eureka策略下跌5.4%，ExodusPoint下跌2.4%，North Rock Capital下跌2.3%。 Point72 Asset Management与Schonfeld Strategic Partners同样在10月录得亏损。

此轮冲击令业界联想起今年7月的一幕：AI专注型基金Situational Awareness彼时损失其投资组合67%的价值，并将大部分公开股权持仓出售给Ken Griffin旗下的Citadel。不到四个月，新一轮集中式AI持仓清算再度上演，再次揭示出在使用杠杆的情况下，拥挤持仓如何在极短时间内演变为流动性危机。

做空活动的升温亦印证了市场压力的广度。据高盛数据，10月各公司的卖空押注接近近五年高位，科技股的波动性急剧放大，标普500指数当月累计下跌约1%，而纳指及半导体板块所受冲击远为剧烈。

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隔夜纳斯达克100指数收跌逾6%，抹去年内全部涨幅，自10月6日高点累计下跌近15%，市值蒸发约2.3万亿美元。标普500指数重挫4.4%，道琼斯工业平均指数30只成分股无一幸免。从芯片龙头英伟达到零售防御股沃尔玛，从高估值成长股到小盘股，全线溃败，抛售浪潮席卷几乎所有资产类别。

高盛股票交易员John Flood以"又是截然不同的一天"来形容市场骤变，并直言：“痛苦程度已达到高位。”PenderFund Capital首席投资官Greg Taylor则将眼下的处境类比于互联网泡沫与次贷危机的崩溃时刻，他表示"整个市场过于集中于AI这一单一主题，主题本身的瓦解也过于猛烈。这是一件早晚必然发生的事。"

从周三的走高到隔夜的暴跌，市场逻辑在短短48小时内发生根本性转变。民主党在国会中期选举中横扫两院，市场此前押注政治分裂的华盛顿将制衡特朗普的权力并加速结束伊朗战争，如今投资者迅速重新定价一个核心叙事：民主党主导的立法机构可能对人工智能相关支出及数据中心建设踩下刹车。更令人警惕的，是本轮抛售尚未出现明确的企稳信号。机构买盘集体缺席，零售投资者持续净卖出，系统性策略基金的强制平仓或将延续。多位市场人士指出，本轮杀跌的低点很可能尚未到来。

芯片股遭"团灭"，科技板块血流成河

周四的重灾区，集中于人工智能产业链核心。

纳斯达克100指数跌破选举夜低点，较选前收盘价累计下挫逾5%，并跌穿200日均线，为自4月以来首次。

费城半导体指数单日暴跌12%，创下2020年3月以来最大单日跌幅，自今年6月22日高点以来的累计跌幅已超过38%，正式步入熊市。

个股层面，全球市值最高的公司英伟达单日下挫逾9%，创2025年1月以来最大跌幅，年内涨幅悉数抹去；存储股遭“血洗”，闪迪暴跌22%，西部数据跌17%；NeoClouds板块再次领跌，自选举以来已下跌约20%。

此轮杀跌的核心逻辑在于对数据中心供应链的重新定价。据高盛John Flood分析，市场担忧到2028年数据中心所需的土地、电力及厂房供给将成为瓶颈，届时半导体产能可能过剩而"数据中心壳体"严重不足，这一预期正在令存储芯片的估值受到明显压缩。受此拖累，数据中心建设相关的工程建筑股、独立发电商s，尤其是在德克萨斯州、佐治亚州和俄亥俄州有敞口的标的同步遭到抛售。

防御性板块也难逃下跌

在通常被视为市场避风港的防御性板块，此次同样未能幸免。

标普500指数跌4.4%，道琼斯工业平均指数30只成分股全线收跌，沃尔玛等传统防御股随大盘一同下挫，银行股同样未能充当避风港。

所谓的"防御股"仅是跌得相对少一些：必需消费品跌约0.5%，公用事业跌约0.9%，能源板块跌约1.1%——在全面溃败的市场中，这种"防御"几乎形同虚设。

追踪小盘股的罗素2000指数下跌约4.5%，跌入技术性调整区间。这些中小型公司因承担较高的利息成本，在市场动荡中往往承压更甚。

高盛数据显示，负债较重、资产负债表较为脆弱的公司单日跌幅约达4%，为2025年4月以来最差表现。高盛追踪做空比例最高股票的篮子指数大跌近8%，包含Roku和Peloton Interactive等公司的未盈利科技股篮子指数则下挫7.7%，创下今年6月初以来最大单日跌幅。

此外，对冲基金也遭受重挫，追踪动量策略的iShares MSCI USA Momentum Factor ETF重挫8.2%，创2020年以来最差单日表现。

波动率飙升，市场发出更深调整信号

市场恐慌情绪指标同步告急。芝加哥期权交易所波动率指数（VIX）单日跳升11.57点，收于28.18，创今年3月以来新高；VIX预期波动率指标当日涨幅更创2018年"Volmageddon"事件以来最大单日点数涨幅。

另一个值得关注的技术信号：追踪QQQ短期波动的期权隐含波动率首次自7月末以来溢价于标普500 ETF（SPY）的长期波动率，这通常被视为投资者对市场走向高度迷茫的前兆。VIX现货价格与三个月期货价差扩大至2025年4月以来最宽水平，历史上这一形态往往预示着更深层次的下跌。

野村策略师Charlie McElligott指出，当前市场的负伽马敞口"规模巨大"，意味着价格下行将持续触发趋势加速机制，自我强化的抛售压力仍未消散。

散户主动抛售与机构强制平仓叠加

本轮崩盘的卖盘结构，呈现出散户主动抛售与机构强制去杠杆相互叠加的特征。

Vanda Research数据显示，周四开盘后30分钟内，零售投资者对美国个股的抛售规模创下10月以来单一时段最大纪录，主要集中于科技股，整体卖出量有望追平7月末的资金出逃峰值。

与此同时，瑞银指出，零售抛售触发了期货市场的风险控制机制以及杠杆ETF的强制平仓，进一步放大了跌势。Founder ETFs合伙人兼组合经理Michael Monaghan描述称，当前市场呈现出"买盘罢工"与"小型对冲基金（pod shops）强制清仓"的双重叠加——大型纯多头基金停止逢低买入，对冲基金则在全面抛售各类仓位。

高盛的Prime Brokerage数据印证了这一混乱局面：前一日的轮动与对冲平仓曾暂时稳住了市场，而周四则演变为科技领域的全面"delta-one去杠杆"。

低点可能尚未到来

选举结果公布后的最初反应，市场走势与周四的崩盘方向恰恰相反。周三，投资者普遍押注分裂的华盛顿格局将制衡特朗普权力，并推动伊朗战争走向终局，从而缓解通胀与利率压力，股市出现明显反弹。

然而，这批逢低买入者迅速被反转行情所吞噬。JonesTrading Institutional Services首席市场策略师Michael O'Rourke表示，买盘入场"太快了"。他指出，尽管明年的盈利预期让相关科技股市盈率看似不高，但一旦政策环境发生结构性转变，数据中心建设的前景将根本改变，原有的盈利预测也将随之失效。

关于抛售何时终结，瑞银分析指出，零售投资者在周四午后出现小幅买入，或许接近阶段性"投降点"，但系统性风险控制基金的抛售预计将在周五以逾千亿美元规模延续。该分析人士判断，周一亚洲交易时段的美国期货市场流动性最为稀薄，可能重演2024年8月与2025年4月的崩跌路径——即周四至周五抛售引发周一开盘前的对冲基金跟风平仓，届时才是真正的低点。

Wedbush分析师Dan Ives警告，芯片股仍有10%至12%的进一步下行空间；Fundstrat的Tom Lee则持相反立场，称此次AI板块的抛售属于"过度反应"，预测科技股将从当前水平反弹20%。The Wealth Alliance总裁Eric Diton则表示，他已逐步降低AI股仓位，转而加仓能源股以对冲高油价风险，并直言："这场抛售极为剧烈。几天前的那种乐观，已经维持不下去了。"

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Hinojosa在采访中说：“我们将制定法律来保护得州居民，在这些保护措施到位之前，我们需要暂停目前在数据中心方面的相关工作。”

她随即补充：“我并不是讨厌数据中心。我讨厌它们利用得克萨斯州的方式。当我担任州长时，这种情况将停止。”

而该州数据中心冻结最早要到明年5月底才可能解除。得克萨斯州第90届立法会议将于2027年1月12日召开，常规会期于2027年5月31日结束。

对马斯克：合作可以，但要“按我们的条件”

这次采访中，Hinojosa也被问及如何与科技巨头打交道。

她的回答是：“我们可以与马斯克及其公司建立强劲的合作关系——但必须按我们的条件来。”

这句话划定了她的谈判底线：得州不拒绝科技投资，但不接受此前那种开发商主导、政府配合的模式。

NBC出口民调数据显示，75%的得克萨斯选民反对在其社区新建数据中心。Hinojosa在竞选期间就曾指控数据中心开发商“推高了我们的电费，耗尽了我们的水资源”。

她的当选本身已是一个信号——这位民主党人以约52.8%对45.7%的得票率击败共和党现任州长Greg Abbott，成为得克萨斯州30余年来首位民主党州长，而暂停新数据中心审批正是她的核心竞选承诺。

Hinojosa 视频截图

暂停令何时解除？答案指向立法会议

Hinojosa的表态，实际上将数据中心审批的解冻时间表与立法进程直接挂钩。

高盛分析师乔纳森·莱托勒此前已确认，她“在更全面的监管法规通过之前不会解除冻结”。

得克萨斯州第90届立法会议将于2027年1月12日召开，常规会期于2027年5月31日结束。这意味着，最早要到明年5月底，局面才有可能松动。

值得注意的是，得州数据中心项目其实在选举前已经被冻结。今年9月，时任州长Greg Abbott曾命令得州环境质量委员会（TCEQ）暂停所有数据中心许可证审批。市场此前预期，若Abbott连任，审计结束后冻结将悄悄解除。但Hinojosa的当选，让这一预期彻底落空——暂停令的性质，从“与审计挂钩”变成了“与立法挂钩”。

13GW悬空，45%扩张容量受波及

Hinojosa的这番表态，落在了一个高度敏感的市场节点上。

高盛此前预计，民主党在各州的胜选将导致约45%的美国计划数据中心扩张容量面临短期暂停令，其中得克萨斯州单独占约25%。GLJ Research估计，约13GW的得州数据中心容量直接暴露于政策风险，足以为约1000万户家庭供电。

富国银行测算，得克萨斯数据中心每减少10%，将对全美AI资本开支造成约1.6%的冲击。按彭博新能源财经（BNEF）估计的AI容量每GW每月约17.6亿美元收入粗算，若13GW延迟12至18个月，被推迟的AI营收规模约在2750亿至4100亿美元之间。

其他各州正在盯着奥斯汀

得州的走向，已不只是得州自己的事。

沃尔夫研究分析师已将得克萨斯定性为“反AI建设运动的样板州”。佐治亚、俄亥俄、密歇根等州的民主党新任州长，均以更严格的数据中心监管为竞选纲领，杰富瑞预计“反数据中心行动将在2027年持续蔓延至多个州立法机构”。

Hinojosa将于2027年1月正式就职。

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据彭博社11月6日报道，共和党众议员Thomas Massie表示，他将在国会下周复会后“肯定”重新提出弹劾条款，核心指控为赫格塞斯在未经国会授权的情况下发动对伊战争。此次弹劾动议预计将获得民主党人的广泛支持，并可能吸引足够多的共和党人联署，具备通过门槛。

弹劾动议一旦在众议院通过，将迫使参议院立即启动耗时漫长的弹劾审判程序，除非共和党能够集票将议案搁置。而在选民刚刚就伊朗战争对共和党发出惩罚性信号之后，这一程序性投票将把每位议员的立场公开摆上台面。特朗普周四表示，赫格塞斯做了"出色的工作"，并坚称没有将其免职的计划。

Massie警告：民主党掌权后将发起更猛烈攻势

Massie在周四的社交平台帖子中明确表示，其弹劾动议不过是“预演”。“我的弹劾决议，与民主党掌控国会后将发起的攻势相比，只是温和版本。他们将举行听证会和审判，”他写道。

Massie本人在初选中败北——特朗普为其对手背书是重要因素——他同时建议特朗普尽快解雇赫格塞斯，以便由共和党仍控制的参议院完成对继任者的确认。他指出，一旦民主党于明年1月接管参议院，确认程序将大幅增加难度。

Hegseth周四在X平台发布了一段六分钟的视频，为自己的任期进行辩护，并将Massie形容为“心怀不满的落选议员”，称其提出的是“针对本人的虚假弹劾条款”。

伊朗战争成政治包袱，赫格塞斯处境孤立

赫格塞斯面临的政治压力，根源在于他作为伊朗战争主要内阁责任人的角色。这场战争在中期选举中严重拖累了共和党选情。华尔街见闻文章写道，副总统万斯（JD Vance）周三在X平台直接将共和党中期选举惨败归咎于这场冲突，措辞罕见直白：

“我们失败的原因就是这场战争。如果你想争辩这是值得的——为此输掉未来六年的参议院多数席位是值得的——那就说吧。”

赫格塞斯在国会山几乎没有盟友可言。整个战争期间，他与国会的关系持续恶化，原因包括多次对抗性听证会，以及被指责拒绝向监督委员会共享信息——包括有关战争成本的信息。

据报道，赫格塞斯自获提名之初便争议不断。这位前国民警卫队成员、福克斯新闻前主持人，在提名阶段就遭到议员们的强烈质疑，被批评为缺乏领导世界最强大军队的资质与能力。他最终以极微弱的优势获得参议院确认，整个任期内始终依赖特朗普的公开背书维系地位。

此次Massie提出弹劾，并非首次——他此前已就伊朗战争未经国会授权一事提出过相关动议。值得注意的是，在中期选举中落败的共和党议员，在“跛脚鸭”会期几乎没有理由返回华盛顿投票，这意味着支持弹劾的票数基础可能因此进一步扩大。

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据央视新闻报道，当地时间11月4日，特朗普表示，他并没有说伊朗战争会在美国中期选举后立即结束。特朗普称，“伊朗战争将在我想要的时候结束”，伊朗战争的结束必须是正确的。

随后11月5日，据报道援引美国官员透露，特朗普当日在与国家安全顾问会面后表示，随着中期选举结束，他很快就会决定是否在伊朗恢复全面战争。美国官员透露，这是中期选举结束后，特朗普与国家安全高级顾问就伊朗问题举行的首次专题会议，会议在每周例行情报简报框架内进行。

特朗普在白宫椭圆形办公室向记者表态称，“现在我们要做出决定了……我们是否要在打击上走得更远，以确保伊朗的核计划彻底终结，让它永远不会再发生？”

他随即补充：“如果可能的话，我宁愿不摧毁这个国家的其余部分，但也许我必须这样做。你们很快就会知道。”

三个选项

据Axios报道，特朗普目前至少在考虑三条路：

一、发动新一轮空袭，目标是彻底消灭伊朗核计划；

二、继续经济绞杀，维持现有制裁和封锁压力；

三、谈判达成协议，但须包含对伊朗的重大让步。

中期选举此前被外界视为特朗普对伊政策的一个关键节点——选举结果出炉后，他是否会解开手脚、发动新一轮轰炸，一直是各方密切观察的变量。

外交斡旋密集提速

就在特朗普召开内部会议的同一天，外交层面同样动作频频。

伊朗外长阿拉格齐与卡塔尔、沙特阿拉伯、土耳其、阿联酋、阿曼、埃及等多国调停方进行了多轮电话沟通。

卡塔尔调停方则继续就一份两日分步骤草案与伊朗及白宫展开磋商。据地区消息人士透露，该方案框架如下：

• 第一天：美国解除海上封锁，释放部分伊朗冻结资产；作为回报，伊朗正式邀请国际原子能机构（IAEA）派遣核查人员前往被轰炸的核设施，依据的是一年前在开罗达成的协议。

• 第二天：霍尔木兹海峡重新开放，随后核谈判恢复，重点聚焦伊朗高浓缩铀库存问题。

伊朗向莫斯科传递信号

与此同时，伊朗最高国家安全委员会秘书莫赫森·雷扎伊——美伊间接谈判的关键人物——周四专程赴克里姆林宫会见了俄罗斯总统普京。

此次会面发生在普京与雷扎伊通话数日后，彼时普京已提出愿意在美伊之间充当调停人。

雷扎伊会后表示，他向普京转交了伊朗最高领袖穆杰塔巴·哈梅内伊的亲笔信件，并称普京明确表示愿意协助推动战争结束。

但雷扎伊也同步亮出了伊朗的底线：“我们告诉普京先生，我们已向美国人宣布了有关外交的七项条件，在美国人履行我们的七项条件之前，霍尔木兹海峡不会开放，也不会进行任何谈判。”

军事准备仍在推进

外交努力之外，军事准备并未停歇。

一名美国官员透露，美军中央司令部（CENTCOM）正在完善重启对伊大规模作战行动的相关方案，但截至目前尚未收到来自华盛顿的新指令。

外界普遍认为，美国是否计划再度发动打击，一个重要信号将是第三支美国海军航母打击群抵达中东地区。

目前，"西奥多·罗斯福"号航母打击群将于周五起在新加坡进行数日港口停靠，预计最早要到11月中旬才能抵达中央司令部责任区。

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英伟达首席执行官黄仁勋首当其冲。周四，其个人净资产单日骤降151亿美元至1509亿美元，在彭博亿万富翁指数中的排名从第九位跌至第十三位，跌出全球十大富豪之列。

英伟达股价当日重挫9.3%，创2025年1月以来最大单日跌幅。

SpaceX创始人马斯克与甲骨文联合创始人Larry Ellison同样损失惨重，分别蒸发797亿美元与101亿美元。彭博亿万富翁指数500位上榜富豪当日合计财富缩水1850亿美元，为该榜单自2012年创立以来第14大单日跌幅。

市场抛售的核心逻辑在于：投资者担忧，民主党掌控参众两院后，将对数据中心的建设审批与扩张加以限制，而数据中心正是AI基础设施的关键支柱。这一预期直接压制了半导体制造商及算力供应商的股价。

英伟达作为全球高性能计算芯片的主导供应商，对数据中心投资景气度高度敏感，股价跌幅居前。SpaceX与甲骨文同样跌势明显，分别下挫9%和6.9%。

上述三家公司的核心业务均深度绑定AI数据中心的扩张进程——SpaceX自主开发AI模型并建设配套数据中心，甲骨文则向外部客户大规模提供算力服务。

在AI浪潮持续推动下，彭博亿万富翁指数中的科技系富豪此前一度占据全榜财富总量的36%，整体表现有望创下历史最佳年度纪录。

然而，单日逾1850亿美元的集体财富损失表明，这一群体对AI政策预期的变化极为敏感。黄仁勋、马斯克、Ellison三人均是重灾区，折射出当选举结果改变华盛顿政策天平时，高度集中于AI基础设施赛道的财富所面临的脆弱性。

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华见早安之声

要闻精选

2027年放假安排出炉，春节假期2月5日至13日共9天，为近年调休天数最少的年份。

美国中期选举结果触发AI基建政策重估，芯片、数据中心与光通信全链遭抛售，全线暴跌。

英国央行加息25个基点至4%，预测明年年中通胀升至约5%，行长贝利称伊朗战争不结束加息不会到头。

克利夫兰联储主席哈玛克称利率需升至限制性水平，倾向更频繁、更小幅加息；里奇蒙联储主席巴尔金支持渐进加息。

中国台湾松下新竹覆铜板厂爆炸起火，全球高端CCL供给约4%面临中断，下游覆铜板厂商迎转单。

微软接连撤销Nscale英国30亿美元租约与得州扩容选项，AI基础设施高负债运营模式受到质疑。

谷歌宣布投资170亿美元在怀俄明州建设首个数据中心，配702兆瓦燃料电池与碳捕获，自行承担全部电费。

OpenAI发布GPT-6 Cyber：网络安全AI能力跃升，已协助发现数百个高危漏洞。

Anthropic推出个人财务功能：Claude可接入银行账户，回答用户理财问题。

特朗普中选后加码首都治安，防长批准国民警卫队动用军车与船只，军事与执法界限进一步模糊。

指数重挫、“存储双雄”暴跌，韩国财长：准备应对金融市场波动加剧。

市场概述

美国中期选举结果落地后的第二个交易日，AI基础设施的审批要求、电力成本与资本开支回报被重新审视。纳指暴跌5.52%，较10月6日收盘高点回撤11.9%并进入技术性调整；费城半导体指数跌12.25%，创2020年3月以来最大单日跌幅；标普500跌4.36%，创2025年4月以来最大单日跌幅。科技股整体市值一日蒸发约2.5万亿美元，科技七巨头损失约1万亿美元。避险资金流向美债与黄金，美元指数基本走平。

美股：道指跌3.44%报51523.06点，标普500指数跌4.36%报7353.73点，纳指跌5.52%报24314.997点，纳斯达克100指数跌6.36%报26629.809点。标普500十一大板块全线收跌，信息技术板块跌7.3%，工业、可选消费、能源、金融板块跌幅最深为4.12%，公用事业与日用消费品板块跌幅最小。罗素2000指数跌4.45%报2729.887点，恐慌指数VIX涨69.48%报28.15。纳斯达克中国金龙指数涨0.43%报5747.08点，网易涨4.3%、小米与京东涨超3%、阿里涨2.7%。

A股：上证指数涨0.10%报3689.91点，深证成指涨1.19%报11471.09点，创业板指涨0.87%报2566.80点。沪深两市成交2.12万亿元，较前一交易日放量803亿元，超4800只个股上涨。光伏设备、贵金属、锂电池板块领涨，银行、煤炭、油气、航运港口板块领跌。

港股：恒生指数涨3.67%报24796.98点，恒生科技指数涨5.55%报4154.29点，为2025年2月底以来最大单日涨幅。网易涨超9%，阿里巴巴、携程集团、理想汽车、小米集团、腾讯控股大幅走升。南向资金净卖出超213亿港元。

欧股：欧洲STOXX 600指数跌0.38%报654.87点，盘初曾突破8月10日创下的收盘历史高位，美股开盘后转跌。欧元区STOXX 50指数跌0.55%报6231.54点，欧洲一篮子半导体指数跌8.6%，创2020年以来最大单日跌幅。

日韩：日经225指数跌1.79%报61077.90点，东证股价指数涨1.16%报3940.39点。韩国综合股价指数跌5.28%报5383.80点，盘中触发卖出侧车机制。

原油：WTI 12月原油期货涨2.40美元、涨幅2.72%报90.52美元/桶，脱离10月7日以来最低收盘位；布伦特1月原油期货涨3.67美元、涨幅3.88%报98.29美元/桶。

贵金属：COMEX 11月期金涨41.40美元、涨幅1.02%报4102.50美元/盎司，为10月21日以来最高结算价；COMEX 11月期银涨11.30美分、涨幅0.22%报52.233美元/盎司。

工业金属：LME期铜跌168美元报13844美元/吨，期铝涨17美元报3064美元/吨，期锌跌14美元报3793美元/吨，期镍涨543美元报16322美元/吨。

美债：10年期国债收益率跌5.53个基点报4.8326%，2年期跌12.48个基点报4.4520%，3年期跌10.88个基点，5年期跌9.21个基点，7年期跌7.53个基点。

外汇：美元指数基本持平，纽约尾盘报101.565。在岸人民币兑美元16:30收报6.6770，跌5点；夜盘收报6.6680，涨75点；离岸人民币报6.6660。

比特币：跌5.90%报75679美元，盘中一度下探75616美元。

要闻详情

中国

2027年放假安排出炉，春节连休9天、全年调休为近年最少。国务院办公厅11月5日发布2027年部分节假日安排。春节为2月5日（除夕）至13日（正月初八）放假调休，共9天，与2026年同为史上最长；为避免节后连续上班7天，春节前后两个周末各调休一天，叠加5天带薪年休假可拼出15天假期。2027年也是近年调休天数最少的年份。

中国金融政策释放五大信号：稳股市、稳楼市、稳汇率，货币政策继续宽松。央行行长潘功胜在最新金融工作报告中释放多项重要政策信号：继续实施适度宽松的货币政策，保持流动性充裕，支持中央汇金发挥类平准基金作用，拓宽中长期资金入市渠道，巩固资本市场稳市机制。房地产方面，将常态化运行融资“白名单”机制，满足合理融资需求。

美光300亿晶圆厂，停建！据彭博社报道，美光已经暂停在中国台湾桃园市建设一座价值45亿美元（约300亿人民币）的存储芯片工厂。此次暂停与当地持续发酵的劳资纠纷有关。美光管理层对于项目面临的不确定性日益担忧，其中包括此前与当地工会达成的协议存在被推翻的风险。

松下覆铜板工厂爆炸起火，全球高端CCL供给约4%面临中断风险。11月4日，松下多层材料新竹湖口厂发生爆炸火灾，初步估算受损产能约占全球高端CCL供给的4%，加剧AI服务器及高速交换机板材供应紧张。松下MEGTRON系列核心产线受损，复工或需数月以上，台光电、台燿、联茂、腾辉等厂商有望承接转单。

中石油昆仑制造与宇树科技拟设合营企业，主攻工业具身智能。北京市市场监督管理局11月4日公示经营者集中案，昆仑制造及其一致行动人昆仑资本交易后拟合计持有合营企业60%股份，宇树科技与北京泛界智能各持20%，三方共同控制，合营企业从事工业具身智能机器人解决方案业务。此前中石油已以1.36亿元参与宇树科技战略配售。

Sand.ai完成2亿美元A+轮融资，10个月累计融资3亿美元。视频生成模型公司Sand.ai（三呆科技）11月5日宣布完成2亿美元A+轮融资，由基石资本、网宿科技联合领投，时代资本、磐霖资本、东证资本、国方创投等机构参投，经纬创投等老股东继续追加。公司称这是2026年第三轮融资，融资后跻身独角兽行列，新一代MoE架构视频生成模型MAGI-2正式版计划近期发布。上半年营业收入超过1700万元。

董宇辉自有品牌开卖，直播机构向上游供应链延伸。11月5日晚间，董宇辉团队自有品牌产品正式开卖，销售渠道从代销转向自有商品。直播机构近年毛利率持续承压，向上游走成为提升变现效率的主要路径，东方甄选与美腕此前已相继布局自营商品线。

海外

AI交易集中撤退，费城半导体指数跌12.25%，创2020年3月以来最大单日跌幅。民主党横扫国会后，市场重新评估数据中心审批、电力成本与地方阻力；微软对新兴云服务商项目延期与成本的不满、高通手机芯片指引不及预期同时发酵。英伟达收跌约9.3%，AMD跌17.3%，闪迪重挫22%，西部数据跌17%，美光跌12%，博通跌10%，高通跌9.5%。标普500等权重指数逆势涨1.86%并创收盘历史新高，抛售集中于超大盘AI权重股。

- 民主党大胜引发芯片股抛售狂潮，纳斯达克100跌超5%，英伟达大跌8%：纳指盘中跌近6%，黄金站上4100美元，资金同步流入美债。

- 美国45%数据中心扩张计划面临暂停威胁，如今全市场都盯着得州！得州30余年来迎来首位民主党人州长，随即引发连锁反应——佐治亚、俄亥俄、密歇根等州已在排队效仿，沃尔夫研究直接将得州定性为“反AI建设运动的样板”。高盛警告，此次“蓝色海啸”将导致约45%的美国计划数据中心扩张容量面临暂停令，得州独占约25%，约13GW容量直接暴露于政策风险。该州数据中心冻结最早要到明年5月底才可能解除。

英国央行加息25个基点至4%，投票8比1、一名委员主张加50个基点。英国央行11月5日将基准利率上调25个基点至4%，符合市场预期，但投票结果较市场预计的7比2更为鹰派，仅Catherine Mann持异议并主张一次性加息50个基点。央行将明年年中CPI预测上调至约5%，较9月时对能源冲击传导的判断明显转鹰。行长贝利称除非伊朗战争结束，这轮加息不会到头，交易员对12月再加息的押注升至约50%。

克利夫兰联储主席哈玛克主张更频繁、更小幅加息。哈玛克11月5日在苏黎世表示，货币政策需要转向限制性立场才能及时把通胀拉回2%目标，通胀已连续近六年高于目标且价格压力具有广泛基础。她上周是投出异议票的两位官员之一，倾向尽可能采取更频繁、更小幅度的调整，以降低政策落后于形势和通胀预期根深蒂固的风险。里奇蒙联储主席巴尔金同日重申支持渐进加息，但未就终点利率表态。

微软接连撤销Nscale英国租约与得州扩容选项。据英国《金融时报》援引知情人士报道，微软已决定放弃将其在得州现有算力租赁合同规模翻倍以上的选项，此前还取消了与Nscale英国埃塞克斯数据中心30亿美元的租约。Nscale称这不会影响其1030亿美元合同积压，但公司正冲刺350亿美元上市计划，大股东Aker股价当日跌7.5%。市场对AI基础设施高负债运营模式的担忧随之升温。

谷歌投资170亿美元在怀俄明州建首个数据中心，自行承担全部电力成本。项目落地拉勒米县，合作方包括Tallgrass Energy、Black Hills Energy、美国电力公司及Related Digital。谷歌承诺100%承担数据中心全部电力费用，并覆盖自身增长带来的基础设施建设成本，不转嫁至当地社区或公用事业用户。能源方案采用702兆瓦商业规模燃料电池装置并配套碳捕获与封存，为同类项目中规模最大的方案。

苹果拟发债约70亿美元用于回购，时隔一年半重返投资级市场。据彭博援引知情人士报道，苹果计划重返投资级债券市场筹资约70亿美元，分七个部分、期限介于两年至十年，最长期限初始定价为较美国国债利差80个基点，所得用于一般企业用途包括股票回购、派息与资本开支。上一次发债为2025年5月、规模45亿美元。分析师认为此举属机会主义融资，与AI基建驱动的发债潮性质不同。

韩国KOSPI跌5.28%触发卖出熔断，三星与SK海力士重挫。11月5日韩国综合股价指数开盘跌1.82%后跌幅持续扩大，午前触发卖出侧车机制、程序化卖盘临时中止，收盘跌5.28%报5383.80点；科斯达克指数同期跌5.11%，两大指数罕见在同一交易日触发稳定机制。三星电子与SK海力士分别重挫7.8%和9.81%。直接导火索是民主党赢得得州、俄亥俄、佐治亚等数据中心重镇州长选举。

- 指数重挫、"存储双雄"暴跌，韩国财长称准备应对金融市场波动加剧：韩国财长表态将扩大稳定基金与债券市场支持。

沙特与胡塞武装秘密接触，停战要价510亿美元。《华尔街日报》11月4日援引多名知情人士报道，在胡塞武装袭击红海沙特油轮并控制曼德海峡关键地区后，沙特曾与胡塞接触探寻谈判停火可能，胡塞开出的条件是510亿美元，用于补偿沙特多年军事打击与长期封锁造成的损失。此后双方还讨论过其他金额，但胡塞传达的信息是沙特需付出数百亿美元代价。沙特与胡塞方面均未回应。

万斯发文将败选归因伊朗战事，提出改变美以关系。美国副总统万斯11月4日在社交媒体发表长文剖析共和党中期选举失利，称"我们失利的原因就是这场战争"，并提出结束伊朗战事、聚焦生活成本与通胀、坚持美国优先、改变美以关系四项任务。美媒解读此举是与特朗普切割、为2028年总统竞选布局。特朗普同日回应称，万斯的说法有一定道理，但仍主张维持对伊朗的军事压力。

特朗普中选后加码华盛顿治安，防长批准国民警卫队动用军车船只。据Politico获得的10月29日备忘录，国防部长赫格塞思批准国民警卫队在华盛顿特区使用船只、数十辆标有警用标识的车辆以及悍马和轻型中型战术车辆，协助执法人员开展打击毒品交易与帮派活动，人员仍不得自行追捕嫌疑人或实施逮捕。该安排持续至今年年底，进一步模糊国民警卫队军事任务与地方执法之间的界限。

OpenAI发布GPT-6 Cyber，ExploitGym得分较前代提升16个百分点。该专用安全研究模型在漏洞挖掘与任务边界遵守两方面均有提升，ExploitGym基准得分48.5%，前代GPT-5.6 Cyber为32.1%，相对提升51%。未启用部署安全提示时，99.93%的测试中模型未触及授权范围之外的系统，启用后达到100%。模型已协助研究人员在Firefox中发现81个此前未知的高危漏洞。

OpenAI发布全国社区契约，调整数据中心项目推进方式。OpenAI于11月5日发布名为"全国社区契约"的框架文件，承诺谈判数据中心协议时不签署保密协议，并确保当地居民无需为项目电力消耗买单。首席全球事务官Chris Lehane表示部分项目存在推迟可能，并称选民在投票箱前的表达是企业必须回应的信号。这是该公司在社区关系上最为系统的一次表态。

Anthropic为Claude推出个人财务功能，只读接入银行账户。该功能本周开启测试，允许用户安全连接银行及信用卡账户，以自然语言查询余额、交易记录与消费状况。目前面向美国市场的Pro、Max及Ultra订阅用户开放，采用只读权限设计，Claude无法发起转账、管理资产或提供投资操作，定位为财务信息查询与分析工具。

观点精选

中金：民主党横扫两院，市场先交易监管风险再交易政策约束。 中金依据Polymarket与Kalshi数据测算，民主党最终将获众议院260席、参议院56席，优势超出预期，深红州得州翻蓝。结果公布初期，纳指期货一度跌2%，加密货币与美元同步走弱；随后情绪回暖，市场转为交易民主党国会将约束特朗普的部分政策。报告认为，政策推进方向与进展都存在较大不确定性，正反两方面影响需并行评估。

摩根大通：数据中心定价从拼增长转向拼稀缺。 摩根大通11月4日信用研究报告指出，民主党拿下参众两院并在得州、佐治亚、新墨西哥、内华达等关键数据中心州赢得州长选举，45项限制数据中心的地方投票措施中已有42项通过或倾向通过。开发商面临更高的审批要求与更长建设周期，市场对新增容量的定价转向已建成、已获批与在建资产的稀缺性。

SemiAnalysis：2027年数据中心产能基本锁盘，2028年逾九成暴露在审批风险中。 该机构测算，2027年约50GW产能因物理施工不可逆已基本免受政策冲击，但2028年62.2GW新增产能中超九成因尚未动工而面临延期，得州是最大变量。这一时间差意味着政策冲击不会立即反映在2027年的算力供给上，压力集中在2028年之后的交付节奏。

高盛：中国AI标的回调54%后具备反弹条件。 高盛亚洲团队11月4日报告称，中国国内AI相关标的从夏季高点回调近54%，该行中国AI篮子的远期市盈率已从7月峰值约53倍压缩至约25倍，回到2025年夏季行情启动前水平。全球主动基金对中国配置降至5.5%，接近五年低点、处于2015年以来第6百分位，较2020年约15%的峰值缩水约三分之二。

摩根大通：AI交易松动，中国资产可提供多元化配置价值。 该行认为全球AI交易争议升温可能引发空头回补与资金轮动，中国股票与全球AI交易的关联度较低，中国AI的本土化发展有独立轨迹，对美国AI资本开支的依赖程度相对有限。报告测算A股还有10%至15%的反弹空间。

花旗：金价走向取决于中东局势，基准情景12个月目标5000美元。 花旗将基准情景概率定为60%，核心假设是霍尔木兹海峡重新开放叠加也门与沙特冲突降级，带动油价回落、美联储从加息转向降息。若局势缓和，金价未来三个月有望升至4500美元、12个月看5000美元；若冲突持续，金价面临回落至3500美元的风险。

花旗：明年布伦特或跌破70美元，但短期仍有反复。 花旗认为中选结果为油市带来两种相反力量：外交谈判动能升温压低油价，再度升级的风险却未消散。报告判断短期价格仍有反复，中期随冲突降级与全球原油过剩压力显现，布伦特2027年可能跌破70美元。

Yardeni：通胀中枢将回落至2%至2.5%，5%的十年期美债收益率有吸引力。 策略师Ed Yardeni表示，在5%的收益率水平买入十年期美债需要对生产率推动通胀下行持相对乐观态度，他认为这一判断会成立。他预计未来十年通胀中枢约在2%至2.5%，对应实际回报率约2.5%。

Derek Thompson：反AI政治短期打压股价，中长期帮助行业消化泡沫。 科技作者Derek Thompson提出反直觉判断，民主党在关键州承诺暂停或收紧数据中心审批，短期令芯片股承压，但也让行业有更多时间吸收此前过度扩张的产能与估值。这一视角认为需求并未消失，改变的是投放节奏。

摩根大通、野村、汇丰、Citadel Securities：中选不确定性消散后集体转向看多。 四家机构在选举结果落地后相继发布看多报告，核心逻辑高度一致：选举前机构持仓已大幅压缩、空头接近五年高位，不确定性消散触发补仓需求。11月4日标普500涨近2%、道指涨逾3%，VIX创2025年4月以来最大单日跌幅。

今日关注

欧元区公布9月零售销售月率。

美国公布10月非农就业报告与失业率，市场预期新增就业6.5万人、失业率维持4.2%。

美国公布11月密歇根大学消费者信心指数初值与一年期通胀预期初值。

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纳斯达克指数跌超5%，标普500指数跌逾4%，道琼斯指数跌逾5%，所有标普500成分股全线收跌，科技板块跌幅居首。此次抛售的导火索，是民主党在美国国会中期选举中赢得控制权后，市场对更严格AI监管的担忧升温。

此轮下跌最危险的信号，来自市场结构本身。高盛信息科技最受做空指数单日重挫约10%，创下2025年1月以来最大单日跌幅，并触及3月以来低点。

这一走势表明，做空方正在兑现收益，而曾经与做空方博弈的多头，正被迫割仓离场。彭博分析人士警告，"多头清仓流入拥挤空头"是市场上最危险的结构形态之一。

此次科技股抛售的核心逻辑，在于仓位结构的瓦解，而非企业盈利或宏观经济的实质性恶化。

据彭博分析，当跌幅最大的恰好是被做空最多的标的时，释放出的信号是：做空方判断正确，而此前与之对抗的多头正在集体投降。多头强制平仓所产生的连锁抛压，往往将跌幅推至远超基本面所能解释的水平。

正因如此，半导体股票今日被当作软件股来对待——这不是基本面判断，而是仓位清洗。

指数再平衡带来的机械性抛售，进一步放大了这一已在进行中的基本面重新定价，尤其是针对整个新云计算（neocloud）商业模式的估值修正。

此外，在此类市场环境中，保证金追缴（margin call）效应不可忽视——多头被迫卖出流动性最强的持仓，而这些持仓往往高度集中于高市值科技名称，从而引发"抛售催生更多抛售"的负反馈循环。

部分市场人士明确警告，此次下跌并不构成逢低买入的机会。

The Bahnsen Group首席投资官David Bahnsen在报告中指出，本次抛售的根本驱动力，在于科技板块估值与现实严重脱节，而即便经历周四的大幅下挫，科技股估值依然偏高。

他同时强调，标普500指数过度集中于科技相关个股的结构性问题，是此次市场脆弱性的深层原因。

David Bahnsen建议投资者将目光转向市场的防御性领域，包括必选消费品和能源公司——这些板块具备稳定的现金流和持续分红的历史记录，在当前环境下具有更强的抗风险属性。

尽管剧烈的空头篮子波动有时可被视为市场见底的信号，但此类仓位重置往往需要数日才能得到印证，不宜过早判断拐点已至。

目前，交易商席位反映出的信息并不乐观——尽管资产价格已明显回调，但几乎没有买盘入场的迹象。这与上周分析人士所指出的"资本保全模式全面启动"的判断高度吻合，而这一模式主导下的年末仓位调整，可能延续至11月中旬。

从更广泛的信号体系来看，CTA策略的持续卖出、防御性股票的边际损失，以及"下跌放量、反弹缩量"的成交结构，均印证了这是一次仓位驱动的回调，而非经济衰退式的系统性崩盘。

2年期美国国债收益率当日下行逾10个基点，市场避险情绪明显，但整体走势的特征显示，此轮波动的终结，将以"弱多头出清完毕"为标志。

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高盛交易员John Flood在发给客户的市场评论中形容，周四的交易环境与前一日截然相反：周三是该行股票交易台全年最繁忙的交易日之一，而周四则“完全相反”，交易员接到大量询问市场情况的电话，却几乎看不到买盘进场。

这番描述折射出AI交易突然降温后，市场情绪从追涨迅速转向避险。纳斯达克综合指数周四收跌5.52%，费城半导体指数暴跌超过12%，科技股整体市值蒸发约2.5万亿美元。与此同时，波动率飙升、散户集中卖出、对冲基金削减仓位，进一步放大了市场跌势。

高盛交易员眼中的市场反转：周三积极买入，周四急于撤退

Flood表示，周三市场上涨后，部分此前在美国中期选举前大幅降低风险敞口的投资者重新入场，买回了一些股票。但周四市场突然逆转，部分对冲基金又开始卖出前一日刚刚买入的股票，尤其是大型科技股和超大市值科技公司。

他指出，长期投资机构再度陷入观望，市场尚未出现愿意出手托底的买家。与此同时，面向散户客户的券商也反映，卖盘连续第二天明显多于买盘。

交易活跃度同样出现异常。Flood称，截至周四盘中，标普500指数ETF SPY成交量较过去20个交易日均值高出约160%，追踪纳斯达克100指数的QQQ成交量高出约100%，半导体ETF SMH成交量高出约150%，DRAM相关股票成交量则高出约75%。

成交量激增反映出投资者正在密集调整仓位，但并不意味着所有交易都是净卖出。结合交易员所描述的买盘缺位，市场更明显的信号是：在股价快速下跌时，原本可能入场承接的资金选择了等待。

机构抛压集中释放，散户单日净卖出规模创近一年新高

高盛交易台观察到的买盘退缩，也得到了其他机构交易数据的印证。

据路透社报道，瑞银交易员数据显示，周四该行机构客户的主动交易流向明显偏向卖出，抛压主要来自对冲基金，科技股尤其是存储芯片和半导体板块遭遇集中抛售。瑞银交易员将新兴云服务商和半导体股票的走势形容为明显的“投降式抛售”。

高盛交易员也指出，周四对冲基金正在卖出前一日重新买入的部分大型科技股。市场不仅出现板块内部轮动，更有投资者直接削减整体风险敞口。

散户投资者同样加入撤退行列。Vanda Research的数据显示，周四散户投资者单只股票净卖出规模有望创下疫情以来最大单日纪录。摩根大通截至美东时间上午11时30分的数据则显示，若将ETF计入，散户净卖出规模达到约13亿美元，为过去一年最高。

更值得注意的是，散户通常会在市场下跌时买入股票“抄底”，但这一次，个股市场的逢低买盘明显减弱。Vanda Research策略师指出，传统的下跌行情中散户往往会买入回调，但周四这种买盘实际上已经从个股中消失。

VIX盘中飙升至八个月高位，投资者抢购保护性期权

股票抛售之外，投资者对冲市场风险的需求也迅速升温。

衡量市场波动的“恐慌指数”——芝加哥期权交易所波动率指数（VIX）周四盘中一度上涨11.75点，升至28.36，为八个月高位，创2025年4月美国对等关税冲击以来最大单日盘中涨幅；收盘报28.18。

期权市场的变化同样显示，投资者正在为进一步下跌购买保护。路透社援引期权分析机构Mercury Alerts的数据称，周四主要股指产品的看跌期权权利金约为通常水平的两倍，反映出市场对下行保护的需求显著增加。

互动券商首席策略师Steve Sosnick表示，市场情绪在短短一天内发生了明显变化：周三投资者还认为没有必要购买保护，周四却突然意识到需要对冲风险。

此外，杠杆和反向ETF以及部分量化策略通常会在临近收盘时根据市场波动调整仓位，这可能进一步放大尾盘涨跌。野村证券盘中估算，杠杆ETF周四收盘前可能需要卖出约470亿美元股票，这将是该机构自2006年开始追踪相关数据以来第二大规模的此类卖盘，且卖出压力主要集中在科技和AI相关基金。

这意味着，部分卖盘并非完全来自投资者主动改变长期判断，也可能是市场下跌触发了策略性减仓，进而形成进一步的下跌压力。

数据中心建设与AI投资回报遭质疑，抛售从芯片蔓延至产业链

本轮抛售的直接背景，是AI相关股票此前累积了大量资金和较高市场预期，而美国中期选举结果又令数据中心建设前景蒙上政策阴影。

民主党在中期选举中取得重大胜利后，市场开始担心，地方政府和监管机构可能对数据中心项目采取更严格的审批、能源和环保要求，从而拖慢美国AI基础设施建设。半导体、存储芯片、新兴云服务商以及数据中心电力供应商因此受到冲击。

高盛交易员Flood还提出了一个更具体的担忧：到2028年，市场可能面临数据中心土地、电力和建筑容量不足的问题。如果数据中心基础设施建设速度跟不上芯片交付，市场就可能从担忧芯片供应不足，转向担忧芯片过剩、缺少足够的数据中心承接。

这也解释了为何周四的抛售并不局限于芯片制造商。数据中心建设承包商、电力供应商、新兴云服务商等板块也遭遇明显卖压。投资者开始重新审视AI产业链的扩张节奏，以及巨额算力投资能否按预期转化为实际收入和利润。

与此同时，近期高通和Arm的业绩展望未能满足市场预期，也进一步削弱了投资者对半导体板块的信心。AI需求长期增长的逻辑并未因此消失，但市场对增长兑现速度、资本开支回报以及产业链各环节盈利能力的要求正在提高。

对于市场而言，关键问题已经从“AI投资还会增长多少”，转向“这些投资能否按时建成、获得足够电力，并产生足以支撑当前估值的回报”。当投资者同时选择减仓、对冲和等待买入机会时，交易员电话被打爆，却看不到买家进场，也就成为这轮AI抛售中最直观的市场情绪写照。

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周四，纳斯达克100指数重挫6.4%，单日市值蒸发约2.3万亿美元，创下2020年3月以来最大单日跌幅，标普500指数下跌4.4%，费城半导体指数暴跌12%。“恐慌指数”VIX飙升70%，至4月初以来最高水平。

恐慌情绪在周四美股开盘后迅速演变为大规模清仓抛售，科技板块首当其冲，英伟达单日跌幅达9%，年内涨幅悉数回吐；存储股遭“血洗”，闪迪暴跌22%，西部数据跌17%。美债遭到抢购，黄金高开后承压，比特币则跌回7.5万美元关口。

高盛股票交易员将本日行情一言以蔽之："痛苦程度极高。"高盛顶级交易员John Flood指出，做多机构再度陷入僵局，对冲基金在昨日反弹中买入的超大规模云计算仓位正被迅速抛出，"目前尚未看到买家入场接盘"。

与此同时，据Vanda Research，周四开盘首个30分钟的散户抛售规模创下近数月来最大单笔30分钟卖出纪录，接近2024年7月末散户恐慌性出逃时的峰值。

美东时间开盘后，大量抛单几乎同时涌入期货市场。多位资深交易员形容当时的流动性状态"极具清仓特征"，并指出算法及CTA基金的程序性卖出加剧了初期无买盘的直线下挫。

纳斯达克100指数随即跌破选举夜低点，较选举前收盘价累计下挫逾5%，并跌破200日移动平均线，这是自今年4月以来的首次。

标普500指数也回落至200日均线附近，昨日辛苦收复的50日和100日均线支撑随之告破。

标普500指数所有板块均下跌，其中科技板块跌幅最大，约为7%。

民主党在中期选举中掌控国会引发市场对AI行业监管趋严的担忧，投资者加速撤离芯片板块。费城半导体指数单日暴跌12%，创2020年以来最大跌幅。

VIX 指数飙升至 4 月初以来的最高水平。

高盛股票业务负责人John Flood在当日报告中描述道：多头社区陷入"冻结"，昨日被行情反弹"卷回"场内的交易员今日再度大举平仓。对冲基金在卖出昨日买入的超大规模云计算仓位的同时，市场完全看不到买家出手护盘。

他指出，ETF层面的异常成交量印证了恐慌程度：SPY成交量较20日均值高出160%，QQQ高出100%，半导体ETF SMH高出150%。

存储股遭“血洗”，跌幅居前的四家里有三家是存储与硬盘厂商。闪迪跌22.26%，西部数据跌17.35%，希捷科技跌16.25%。

高盛交易台给出的传导路径是：如果2028年的土地、电力与机柜供给因审批受限而跟不上，芯片产能就会相对过剩，存储靠供需缺口抬起来的价格也就失去了支撑。

英伟达单日跌幅约9%，年内涨幅悉数抹去。高通在第四季度智能手机芯片销售额未达预期后下挫约11.5%，Arm同样因业绩展望令市场失望而大幅下跌。特斯拉与SpaceX跌幅均在9%至11%之间。

新云厂商自选举以来跌约20%，CoreWeave当日再跌9.83%，盘中最低40.58美元，为上市以来新低。

据Vanda Research高级股票策略师Jai Malhi表示，当日零售投资者的卖出规模"有望成为自去年7月底以来最大的一次散户清仓"。

瑞银则指出，散户主导的卖出触发了期货市场的风险控制系统及杠杆ETF的强制平仓。瑞银进一步警告，系统性基金（尤其是风险控制基金）周五的卖出规模预计仍将超过1000亿美元，本轮调整可能尚未见底。

此轮抛售的核心叙事，在于市场对AI资本支出周期的重新定价。

JonesTrading的Michael O'Rourke直言：

数据中心建设受政治格局影响将出现实质性放缓，支撑此前多头论点的盈利预期已经失效。投资者根本不知道这些预期将在哪里重置，因此在获得新的清晰判断之前，他们只能持续降低风险敞口——而这个过程不会很快结束。

高盛Prime Brokerage部门的Marco Laicini对冲基金的两日动态进行了梳理：周三市场整体上涨，但半导体向软件的轮动引发了美国动量策略的剧烈回撤；周四美国市场全面下跌，全球动量因子走弱，科技、媒体与电信（TMT）板块遭受重创，多策略基金在股票敞口上损失惨重。

市场分析人士对后续走势看法分歧。Wedbush的Dan Ives认为芯片股仍有10%至12%的下行空间，而Fundstrat的Tom Lee则将本轮AI抛售定性为"过度反应"，预计科技股将从当前水平反弹20%。

Nomura的Charlie McElligott指出，当前市场负gamma头寸"规模巨大"，意味着价格下跌将持续放大趋势。高盛CTA模型估算，若行情进一步走低，标普500将面临约1640亿美元的系统性卖出压力。

BTIG首席技术策略师Jonathan Krinsky提醒，轮动需要两边都有买家。医疗保健已比200日均线高出19%，为历史最高，防御性买盘后继乏力，他因此认为下一轮防御性买入缺少资金来源。

股市的崩溃为美国国债提供了强劲的避险买盘支撑。

周四，10年期美债收益率下行约6个基点至4.83%，2年期收益率自选前已累计下行约17个基点，收益率曲线呈现出典型的牛市陡峭化走势。

美股信用市场的变化比国债更剧烈。数据中心信用违约互换利差升破500个基点，创历史新高。

CoreWeave 2032年到期债券利差飙升至1,207.9个基点，甲骨文324.6个基点。SpaceX的5年期信用违约互换利差扩大24.5个基点至新高。

华尔街见闻提及，美债市场对民主党横扫国会更多解读为一种财政约束信号——共和党白宫与民主党国会之间的政治僵局，可能制约特朗普政府推进减税和扩张支出的立法议程，从而压缩中期美债发行供给预期。

与此同时，据彭博报道，韩国正据悉考虑大规模购入长期美债，作为增厚外汇储备及强化与华盛顿经济纽带的举措之一，为美债需求提供潜在的增量支撑。

市场加息预期大幅回落，12月加息概率降至约65%，明年加息预期亦受到明显压制——尽管克利夫兰联储主席Beth Hammack当日在苏黎世重申了其鹰派立场，坚持认为货币政策需转向限制性区间以将通胀压回2%，并表示倾向于采取小步频调而非单次大幅加息的方式。

期权市场亦有所反映，据彭博，10年期美债看涨期权需求明显上升。

原油价格在周三大幅下跌后出现技术性反弹。WTI原油回升至约91美元/桶，布伦特原油收复至约98美元/桶，从周二民主党大选胜利后触发的近9%跌幅中部分回升。

多位交易员指出，此次反弹主要由技术性因素驱动——油价恰好在100日和200日均线支撑位企稳，同时伴随部分头寸回补，市场仍在消化政治格局变化对伊朗冲突时间线的实质影响。

然而，布伦特远期合约价差已首次自7月中旬以来重新转为期货溢价结构，这是一个结构性看跌信号，表明市场预期中东石油供应将持续正常化。

物理市场层面，供应宽松迹象颇为明显。沙特阿美将12月阿拉伯轻质原油对亚洲买家的官方售价下调2美元/桶，较地区基准低达7美元，为六年来最低水平。北海现货市场上，Vitol以约折让Dated Brent基准价4美元的价格从Trafigura购入Forties原油，据交易员描述，这是多年来罕见的低位成交。

此外，乌克兰对俄罗斯日产量达34万桶的梁赞（Ryazan）炼油厂实施的夜间打击，为精炼品价格带来一定上行风险，但对整体市场的冲击目前仍较为有限。

黄金冲高回落，比特币跌回7.6万美元

美元指数收于101.546，跌0.02%。欧元报1.1225，英镑报1.3459。

现货黄金报4,088.62美元/盎司，涨0.70%，盘中最高4,146.92美元。亚洲时段金价一度涨逾2%，纽约时段转为被卖出，交易员的说法是卖任何能卖的东西、需要流动性。现货白银报51.656美元/盎司，跌0.85%。

比特币报76,015美元，跌5.49%，回吐前一日全部涨幅，日内最低75,616.78美元。它在这一天没有跟住黄金的避险买盘，走势与高贝塔成长股一致，回吐了前一日因选举结果获得的全部涨幅。

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韩国财政经济部与韩国银行（BOK）发表联合声明，驳斥了当地一家媒体的报道。该报道称，在面临外资大量抛售的背景下，首尔正考虑购买巨额美国政府债券。

该报道声称，韩国已向华盛顿提出这一购买建议，旨在扩大自身外汇储备的同时，帮助支撑因市场对美国财政赤字和通胀感到担忧而承压的美债价格。

报道还声称，在10月16日韩美高级金融官员于曼谷举行会议期间，双方就该购买建议进行了广泛讨论。

两家主管机构表示该报道并不属实，并呼吁在报道涉及外汇储备的事项时保持谨慎。

两机构强调，外汇储备资产的构成及其管理的具体细节均不对外公开。

参加10月会议的人员包括韩国副总理兼财政经济部长官李炯日（Lee Hyoung-il）、韩国银行行长申铉松（Shin Hyun-song）、美国联邦储备委员会主席凯文·沃什（Kevin Warsh）以及美国财政部副部长弗朗西斯·布鲁克（Francis Brooke）。

根据财政部当时发布的信息，官员们讨论了经济状况及双边金融合作，包括加强协调以应对外部金融冲击的方式。

会后，财政部未宣布任何关于购买美国国债的协议。

根据韩国银行周三发布的数据，截至10月底，韩国的外汇储备为4431.6亿美元，较上月增加26.0亿美元。

该联合声明未提供有关该国储备投资组合或投资运营的更多细节。

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科技股抛售迅速蔓延至整个美股市场。三大美股指中，纳指到收盘较10月6日所创的纪录高位回撤超过10%，正式进入技术性调整区间；标普500收跌4.36%，创2025年4月以来最大单日跌幅；；周三大涨3%的道指虽然开盘涨逾320点，但早盘转跌，收跌逾1830点、跌幅3.44%。

媒体估算，美股整体市值周四蒸发一日约2.8万亿美元，刷新了新冠疫情期间所创的单日最高纪录2.69亿美元，其中，科技股整体市值周四当天蒸发约2.5万亿美元。

这轮抛售并非由单一因素引发。民主党在中期选举中取得重大胜利，令市场重新评估美国数据中心建设可能面临的政策和监管风险；与此同时，AI巨额资本开支的回报周期、融资成本以及数据中心项目的实际交付能力，正受到越来越多质疑。高通业绩及展望未能完全满足市场预期，以及微软对部分新兴云服务商项目延期和成本问题的担忧，也令投资者对AI产业链的盈利前景更加谨慎。

AMD跌17%，闪迪重挫22%，芯片股遭遇疫情以来最惨烈抛售

半导体板块成为本轮抛售的重灾区。美国中期选举结果出炉后，周三已经收跌超过3%的费城半导体指数（SOX）周三已收跌超3%，周四跌幅进一步扩大，收跌逾12%，创2020年3月以来、即新冠疫情初期以来最大单日跌幅。

个股方面，AI芯片龙头英伟达（NVDA）收跌约9.3%，抹平今年内所有累计涨幅转跌；闪迪（SNDK）收跌约22.3%，美光（MU）跌约17.5%，AMD（AMD）和西部数据（WDC）跌约17%，博通（AVGO）和英特尔（INTC）跌约10%，高通（QCOM）收跌约9.5%。芯片股从AI算力龙头到存储芯片厂商几乎无一幸免。

芯片股集体下挫，既反映了市场对AI基础设施投资前景的担忧，也与此前半导体板块估值和资金拥挤程度较高有关。AI算力需求持续增长，并不意味着所有芯片厂商都能同步兑现业绩增长，投资者开始更加关注订单兑现、产品结构、利润率以及资本开支转化为收入的实际进度。

高通的业绩为芯片板块提供了一个直接的负面催化剂。该公司最新公布的业绩和展望未能完全打消市场对智能手机业务疲软的担忧，尤其是手机芯片销售预期不及华尔街预期。路透社指出，高通第四季度智能手机芯片销售未达市场预期，疲弱需求以及苹果相关收入下降是重要拖累。

虽然高通正积极拓展数据中心、汽车等新市场，但新业务的增长尚未充分转化为近期盈利改善。市场不仅在重新评估高通自身的盈利前景，也在审视AI芯片行业的高增长预期能否普遍兑现。

CoreWeave、Nebius等AI基础设施企业集体跳水

抛售并未止步于芯片制造商，其他AI基础设施相关企业也遭遇大幅下跌。

受益于数据中心建设热潮的新兴云计算服务商CoreWeave（CRWV）盘中跌超10%，收跌9.8%，Nebius（NBIS）一度跌近20%，收跌近15%；数据中心能源供应商Bloom Energy（BE）盘中跌幅一度超过20%，收跌16.4%。甲骨文（ORCL）一度跌近10%，收跌近7%。

光通信板块同样承压，Lumentum（LITE）收跌约18.7%，Coherent（COHR）收跌约13%。这些公司的共同特点是，业务增长在不同程度上依赖AI数据中心持续扩张，因而更容易受到投资者对数据中心建设速度和资本回报预期变化的冲击。

微软近期对部分新兴云服务商的态度变化，也令市场对AI基础设施产业链的风险更加敏感。

彭博社11月5日报道称，微软对部分新兴云服务商（Neocloud）的合作项目出现延误和成本问题愈发不满，涉及IREN、Nebius和Nscale等企业。相关项目的交付进度、基础设施建设和成本控制问题，凸显了AI算力需求虽然旺盛，但将规划中的数据中心容量按时建成并投入运营并非易事。

这对依赖大型科技公司订单和融资支持的新兴云服务商尤其重要。它们往往需要先投入巨额资金建设数据中心、采购GPU和配套设备，再通过向客户出租算力逐步回收成本。一旦项目延期，便可能同时面临收入确认推迟、融资成本增加和现金流承压等问题。

因此，市场担忧的已经不只是AI数据中心最终会建多少，而是这些项目能否按计划交付、能否获得足够的电力和设备，以及投入的巨额资金能否产生与估值相匹配的回报。

特斯拉跌超10%，Mag 7市值蒸发约1万亿美元

大型科技股也未能躲过这轮抛售。

“科技七巨头”（Mag 7）中，在得州运营AI超算基础设施的特斯拉（TSLA）收跌约10.8%，英伟达收跌约9.3%；Meta（META）收跌约4%，微软（MSFT）收跌3.6%亚马逊（AMZN）和谷歌母公司Alphabet（GOOGL）分别跌逾2%和近2%，高开低走的苹果（AAPL）跌幅相对温和，收跌约1.5%。

《华尔街日报》统计，科技股整体市值一日蒸发约2.5万亿美元，其中“科技七巨头”就损失约1万亿美元。这轮抛售不仅冲击了此前涨幅巨大的AI芯片和数据中心企业，也令大型科技公司的估值承压。

值得注意的是，大型科技公司的股价下跌，并不完全意味着市场认为AI需求正在消失。更深层的问题在于，AI基础设施投资规模持续扩大，但投资者对投入何时能够转化为利润、现有业务能否从AI中获得足够增量收入，仍缺乏确定性。

大型科技公司不断增加数据中心、芯片和相关基础设施支出，部分企业还通过债券市场融资支持投资计划。在利率仍处于较高水平的背景下，资本开支的规模、融资成本和投资回报周期正受到更严格的审视。

科技巨头股价下跌并不完全意味着市场认为AI需求正在消失。更深层的问题在于，AI基础设施投资规模持续扩大，但投资者对投入何时能够转化为利润、现有业务能否从AI中获得足够增量收入，仍缺乏确定性。

大型科技公司不断增加数据中心、芯片和相关基础设施支出，部分企业还通过债券市场融资支持投资计划。在利率仍处于较高水平的背景下，资本开支的规模、融资成本和投资回报周期正受到更严格的审视。

民主党中期选举大胜，数据中心建设面临政策不确定性

政治因素是这轮AI基础设施股票抛售的重要催化剂。

美国中期选举中，民主党取得重大胜利，市场开始重新评估美国政府对AI产业的政策支持力度，以及数据中心扩张可能面临的监管环境变化。

此前，特朗普政府一直积极推动AI基础设施建设，将数据中心、芯片和能源供应视为美国保持AI竞争优势的重要支柱。但随着民主党在国会取得优势，投资者担心，AI数据中心建设可能面临更多审查，尤其是在土地使用、能源供应、环保要求和项目审批等方面。

这种担忧并非没有现实基础。美国部分地区的居民和地方政府已经对数据中心快速扩张表达反对，原因包括数据中心大量消耗电力和水资源，以及可能推高当地居民的电费。民主党在部分关键数据中心建设州取得胜利，也让市场更加关注地方政策可能发生的变化。

不过，政策风险并不意味着美国AI投资必然停止。更现实的影响可能是部分项目审批周期拉长、建设成本上升，以及企业需要重新评估数据中心的选址和投资节奏。

AI投资回报与融资压力再受拷问，资金加速撤离拥挤交易

除了中期选举带来的政策不确定性，市场对AI投资商业模式和盈利能力的担忧，才是这轮科技股调整背后更深层的因素。

过去一段时间，AI需求爆发推动大型科技公司持续上调资本开支，芯片、云计算、数据中心、电力设备和光通信企业也因此享受估值溢价。但随着投资规模不断扩大，市场开始从单纯追逐AI需求增长，转向审视巨额投入究竟能产生多少实际收入和利润。

《华尔街日报》指出，此次抛售波及亚洲芯片制造商、美国电力供应商、计算服务商、软件企业以及数据中心开发商，几乎没有科技产业链的角落能够幸免。与此前资金从AI股票轮动至其他板块不同，这一次抛售扩散至标普500指数全部11个行业板块，显示市场风险偏好出现更广泛的收缩。

与此同时，AI企业对债务融资的依赖、部分大型科技公司财报表现未能满足市场期待，也加剧了投资者的谨慎情绪。市场不仅担忧AI基础设施投资规模过大，还开始质疑这些投资能否在合理时间内产生足够回报。

英国《金融时报》报道称，部分对冲基金正在迅速削减仓位，资金转向现金，市场中愿意逢低买入的投资者明显减少。随着抛售持续扩大，科技股此前积累的高估值和拥挤交易进一步放大了跌幅。

此外，新兴云服务商面临的压力尤其明显。与资金实力雄厚的超大规模云服务商相比，Neocloud企业往往更加依赖外部融资和少数大型客户。一旦数据中心项目延期，或客户推迟接收算力容量，企业就可能面临前期投入无法及时转化为收入的问题。

从市场表现看，这不是一次单纯针对某家公司的业绩利空，而是此前高度集中的AI交易面临多重因素冲击：政策风险上升、资本开支回报受到质疑、部分基础设施项目出现延期，以及个别芯片公司的业绩指引不及预期，共同推动资金撤离科技股。

周三，中期选举结果明朗曾推动美股大幅反弹，标普500指数创下三个月来最大单日涨幅；但仅仅一个交易日后，市场便重新聚焦AI产业链的政策、融资和盈利风险。此次历史性抛售不仅抹去了前一日的选举后反弹，也表明投资者对AI交易的态度正在发生变化：从追逐算力扩张，转向更加严格地审视投资回报、项目执行和估值。

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克利夫兰联储主席Beth Hammack周四表示，货币政策需要转向限制性立场，才能及时将通胀拉回2%目标。她同时指出，通胀已连续近六年高于目标，价格压力具有广泛基础，受供需双重因素驱动。

Hammack上周是两位在利率决议中投出异议票的联储官员之一。在联储按兵不动后，她在苏黎世的一场活动中重申立场，倾向于"尽可能采取更频繁、更小幅度的调整"，称这一策略有助于降低政策落后于形势、以及通胀预期根深蒂固的风险。

同时，里士满联储主席Tom Barkin周四另行发表讲话，重申支持"渐进式"加息步伐，但拒绝就利率最终将升至何处作出表态。自上次会议以来发言的多位联储官员也均倡导以温和节奏推进紧缩，以限制对金融市场和实体经济的冲击。

期货市场定价显示，投资者目前预计美联储将在12月和明年3月分别加息一次。

鹰派异见：Hammack主张限制性利率立场

Hammack在此前的会议上是少数派。上周议息会议，联储以多数票决定维持基准利率不变，Hammack与另一位官员投票反对，坚持认为当前通胀形势要求更为紧缩的政策取向。

她周四重申，通胀已持续高于目标近六年，且价格压力呈现出广泛性，并非局限于某一特定领域或单一因素。

她表示，重复出现的供给冲击将加大企业和消费者形成通胀预期的风险，一旦通胀思维固化，央行实现价格稳定目标的难度将显著上升。

在加息节奏上，Hammack表达了对小步快走策略的偏好，认为相较于大幅度、低频次的调整，更频繁的小幅加息能够让政策更贴近经济现实，避免被动追赶局面。

在会议安排上，美联储主席沃什上周宣布计划在2028年前调整年度议息日程，将正式利率决策会议从每年八次减至六次，另留两次会议专门讨论宏观货币政策框架。Hammack和Barkin均对此淡然处之。"从八次到六次，这是一个相当温和的转变，"Hammack说。

劳动力市场出现温和走强迹象

在就业方面，Hammack的评估相对乐观，认为长期处于低招聘、低裁员僵局的美国劳动力市场可能正在出现边际改善。

"从就业这一目标来看，我看到的经济运行状况相当不错，"她说，并补充称看到了"劳动力市场潜在走强的一些温和迹象"。

这一表态意味着，就业端的韧性为联储维持限制性利率立场提供了额外支撑，短期内降息空间有限。

央行独立性与美元地位直接挂钩

Hammack在演讲中还就美元霸权地位与央行独立性发表看法，将两者直接挂钩。她表示，美元的主导地位依赖于美国健全的法治体系、美元资产在深度和流动性市场中的可得性，以及央行的独立运作。

她明确强调，联储通过自身行动，已建立起基于证据和经济数据、而非短期政治压力来制定货币政策的机构公信力，"这种公信力帮助我们实现目标，包括低而稳定的通胀，同时支撑美元地位。"

Hammack发表上述言论时，距美国中期选举结果揭晓仅两天。此次选举中，民主党赢得国会两院控制权，外界认为此结果可能在一定程度上缓和特朗普对联储利率决策施压的能力。

稳定币扩张路径：AI或成关键变量

Hammack还就数字资产趋势发表了罕见表态，将人工智能的崛起列为稳定币大规模普及的潜在催化剂。

她指出，稳定币目前的使用范围仍然有限，但如果谷歌、亚马逊等拥有庞大现有用户网络的科技巨头推出自有代币，市场规模可能迅速扩张。与此同时，自主运行的AI系统也可能推动稳定币使用量大幅提升。

"如果越来越多的AI代理需要进行买卖交易，而它们开始使用稳定币或其他数字资产，而非通过信用卡或传统支付渠道处理资金，这可能构成一种实质性转变，"她说，"我们目前还没有看到这些应用场景，但我们正在密切关注。"

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该公司本周宣布，旗下AI助手Claude推出"个人财务"（Personal Finance）功能测试版，允许用户安全连接银行及信用卡账户，并以自然语言直接查询账户余额、交易记录及消费状况，无需在多个银行应用之间反复切换。

该功能目前面向美国市场的Pro、Max及Ultra订阅用户开放，采用只读权限设计，Claude无法发起转账、管理资产或提供投资操作，定位为纯粹的财务信息查询与分析工具。

Anthropic强调，该功能不嵌入广告或付费推荐，亦不向用户销售 信用卡、贷款或储蓄账户等金融产品，以此与现有金融科技平台形成差异。

此次功能上线标志着大型语言模型在消费级金融服务场景的落地进一步深化，也再度引发外界对AI处理敏感财务数据的安全与隐私关切。

Personal Finance的核心定位是"读懂数字，而非操作资金"。

用户连接账户后，可用日常语言向Claude提问，例如"这个月钱都花到哪里去了"或"发薪日前还剩多少钱"。Claude将跨账户汇总数据并按类别拆解，以Anthropic提供的示例为例，当月支出合计4309.37美元，其中半数以上流向房租与水电，餐饮消费为1024.51美元；在扣除发薪前四笔计划支出后，可用余额为1393.22美元。

除消费汇总外，该功能还可识别潜在异常，包括重复扣款、意外费用及持续上涨的周期性账单。用户还可要求Claude生成每周消费图表、账单日历或自定义财务看板，并随时调整参数。

对于不熟悉金融术语的用户，Claude还提供概念解释——例如在回答"我的年利率（APR）今年花了我多少钱"时，Claude会先说明术语含义，再计算实际利息支出。Anthropic同时提示，Claude的回答可能存在误差，建议用户核查关键数字时以银行方面的信息为准。

账户接入通过金融数据服务商Plaid完成。用户需自行登录银行账户，在Plaid平台完成身份验证并授权Claude的只读访问，Claude不会获取用户银行密码。

在数据范围上，对于用户选择连接的账户，Claude可访问银行名称、账户名称与类型、账号后四位、余额与信用额度，以及最长两年的交易记录。

隐私处理方面，在Personal Finance专区内进行的对话不会被用于训练模型；但在专区外与Claude的交互，则适用用户的常规隐私设置。用户可随时解除账户连接，解绑后Claude即无法继续访问相关数据。

Anthropic将本次上线定性为"第一步"，并明确指出，涉及重大财务决策时，用户最终应借助持牌专业人士和受监管金融机构的服务。

Anthropic同时表示，正在探索如何将Claude与上述专业服务结合，并公开寻求与银行、财富管理公司及金融服务机构的合作，邀请有意参与的机构共同参与功能形态的设计。

这一表态暗示，该公司在个人财务方向的产品路线图上，可能正朝着与持牌金融机构联合服务的方向推进，而非谋求独立提供受监管的投资建议。

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在用于测试模型能否利用指定漏洞攻击远程目标的ExploitGym基准测试中，GPT-6 Cyber得分48.5%，较前代模型GPT-5.6 Cyber的32.1%提升约16个百分点，相对提升幅度达51%。

与此同时，该模型在任务范围合规性方面表现出近乎完美的可靠性——在未启用部署安全提示的情况下，99.93%的测试中模型未触及授权范围之外的系统；启用提示后，这一比例达到100%。

在实际应用层面，GPT-6 Cyber已展现出直接的产业价值。该模型协助研究人员在Firefox中发现81个此前未知的高危漏洞，Mozilla已陆续发布修复补丁；此外还针对Linux内核的1,724个已知漏洞完成复现，并为其中948个开发出可用的漏洞利用程序，是上一代模型的五倍以上。Cisco、Calif、CodeRabbit等安全团队已将其用于漏洞研究与代码审查。

Firefox杰出工程师Brian Grinstead表示：

"GPT‑6 Cyber 是一款世界级的网络安全防御模型。Firefox 在进入 2026 年之际，已然跻身全球最坚固、代码审查最严苛的项目之列。

即便在历经多代前沿模型的进一步强化之后，GPT‑6 Cyber 依然挖掘出了此前未知的高危漏洞，识别出了架构层面的改进空间，并协助我们将修复补丁推送给了数百万用户。"

GPT-6 Cyber在多项核心网络安全任务上超越了通用旗舰模型GPT-6 Astra，包括在后者不拒绝请求的情况下亦如此。OpenAI据此将该模型在其"准备框架"下的网络安全能力评级由"高"上调至"关键"。

在漏洞发现能力测试中，OpenAI新建了一套攻击性Web渗透测试评估体系，要求模型在无法访问源代码的情况下探测Web应用程序漏洞。GPT-6 Cyber在该评估中实现了40.3%的漏洞召回率，高于GPT-6 Astra的32.0%。

针对更复杂的远程漏洞利用场景，OpenAI构建了名为RemoteExploitBench的新基准，在受控环境中部署GitLab、PostgreSQL、Jenkins等真实应用并利用已知漏洞进行测试。

结果显示，启用Daybreak Blue的GPT-6 Astra拒绝了100%的任务，而GPT-6 Cyber完成了95%，唯一失败原因是某个漏洞利用程序无法在远程环境中运行。

网络安全AI代理的潜在风险之一，在于其可能超出授权范围、攻击无关系统或忽视研究人员设定的操作规则。OpenAI将对齐训练列为GPT-6 Cyber的核心设计优先项。

在名为ExploitGym Honeypot的测试中，模型在执行漏洞利用任务的同时，会接触到刻意设计为易于攻击的辅助服务。

模型须自行判断攻击这些服务超出任务授权范围，从而主动放弃。GPT-6 Cyber在无部署安全提示的情况下，越界率由GPT-5.6 Cyber的5.51%降至0.07%；加入提示后越界率归零。

从模型的思维链日志可以看出，GPT-6 Cyber在推理过程中已内化了边界意识，例如主动判断"无法假定额外API或攻击控制器不属于目标，仅应针对指定的二进制文件或服务器"，以及主动排除"超出范围的凭据"。

GPT-6 Cyber的能力已在多个高价值目标上得到实战验证。在Firefox漏洞研究活动中，该模型发现了81个被Mozilla评定为高危级别的新漏洞，并证实另有30个已知问题的实际严重程度高于此前评估；相关报告连同修复补丁建议一并披露给Mozilla，后者已开始落地修复。

在Linux内核安全研究方面，GPT-6 Cyber复现了1,724个漏洞，并为948个开发出可工作的利用程序，远超GPT-5.6 Sol在同等条件下完成的166个。OpenAI已向内核维护者披露304个关键发现，并附上候选补丁。

此外，OpenAI的安全研究人员还借助GPT-6 Cyber及其他模型，对压缩库Brotli中一个关键漏洞的远程代码执行路径进行了验证。

在内部红队演练中，使用GPT-6 Cyber的代理程序实现了从微虚拟机逃逸并在宿主机上执行代码，相关发现被用于加固训练前沿模型的基础设施。

随着模型能力增强，OpenAI也检测到更多针对GPT-6 Cyber的恶意利用尝试，包括恶意行为者试图蒸馏模型能力的行为。为此，OpenAI同步强化了多项访问控制与监控机制。

具体措施包括：针对网络安全场景的专项合规监控，以判断模型行为是否符合用户授权；在关键PHP漏洞协调披露期间，部署针对性监控以拦截对在线服务器的漏洞利用尝试；通过私有安全处理机制（PSP）对相关交互进行自动审查；以及对Daybreak Red API访问实施IP白名单限制，防范凭证泄露。

在关键基础设施防护方面，OpenAI与工业控制系统网络安全提供商Dragos合作，在受控实验室环境中评估模型在OT/ICS场景下的能力边界与防护有效性。

OpenAI表示，已据此细化安全护栏，目标是在阻止有害协助的同时，不过度限制合法的授权测试。该公司还设立了10亿美元的Daybreak for Frontline Defenders资助计划，为政府机构及关键服务提供商等资源有限的团队提供访问支持。

GPT-6 Cyber目前通过API和Codex向经批准的Daybreak Red客户开放，OpenAI计划近期向全部Daybreak Red用户扩展访问权限。与此同时，GPT-5.6 Cyber也将向全部Daybreak Red客户开放。

在更广泛的访问策略上，OpenAI正在向更多组织和独立安全研究人员扩展Daybreak Blue的测试版访问资格，并为经批准的关键基础设施防御团队设立了专属的Daybreak Red for Critical Infrastructure分组，允许其在保留模型合规保护的前提下开展授权测试。

新用户和组织可通过Daybreak项目申请访问资格。

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据Politico获得的一份10月29日备忘录，此次调整允许国民警卫队使用多种此前主要用于军事行动的装备，协助执法人员开展打击毒品交易、帮派活动等行动。不过，国民警卫队人员仍不得自行追捕嫌疑人或实施逮捕。

上述赫格塞思的新安排将持续至今年年底。它意味着，特朗普政府在中期选举后继续强化其所谓的首都“犯罪紧急状态”行动，也进一步模糊了国民警卫队军事任务与地方执法之间的界限。

军用战术车辆驶上首都街头，船只参与警方行动

根据赫格塞思签署的备忘录，国民警卫队将获准使用数十辆带有明显警用标识的汽车、悍马以及轻型中型战术车辆。这些车辆通常用于美国军队在伊拉克、阿富汗等战场上的行动，此次将被部署到华盛顿街头，支持地方及联邦执法人员开展行动。

新增装备还包括船只。根据备忘录，国民警卫队船只将负责在华盛顿东南部阿纳卡斯蒂亚地区为警方行动提供“外围安全保障”，相关行动主要针对涉嫌领导帮派及从事毒品贩运的人员。

赫格塞思在备忘录中强调，国民警卫队船只上必须始终有联邦执法人员同行，以便在需要时协助逮捕嫌疑人，包括那些试图跳入河中逃避执法的人员。

备忘录同时明确，国民警卫队船只不得对美国公民实施监视。

值得注意的是，尽管新增装备将使国民警卫队更深入地参与警方行动，但其执法权限并未同步扩大。国民警卫队人员不能自行追捕嫌疑人或实施逮捕，相关行动仍须由执法人员负责。

Politico称，目前尚不清楚特朗普政府为何选择在此时扩大国民警卫队的装备和行动范围。10月29日的备忘录没有提供更多具体理由，只是重申特朗普利用国民警卫队应对首都所谓“犯罪紧急状态”的计划。

部署持续至2029年就职日，兵力曾一度达到5000人

特朗普于2025年8月首次向华盛顿特区部署国民警卫队，当时他宣布首都进入“犯罪紧急状态”，并以打击犯罪为由加强联邦政府对当地治安事务的介入。

此后，这项任务多次延长，目前预计将持续至2029年1月20日，即下一届总统就职日。此次获批的新增装备安排则将持续至2026年底。

国民警卫队在华盛顿的部署人数一直随月份变化。Politico称，今年夏季，部署规模一度达到约5000人，兵力来自美国20个州以及波多黎各。

国民警卫队人员目前获准在全市范围内开展巡逻，并可在部署期间携带枪支，但不能承担许多常规执法职责，也不得实施逮捕。

即使此次装备升级，国民警卫队仍不得携带刺刀、使用情报资产、动用直升机或直接开展执法活动。此前相当一部分国民警卫队工作实际上集中在城市美化项目，包括清理环境、维护公共空间等，引发民主党议员对军事部署效率及必要性的质疑。

犯罪数据表现分化，严重暴力犯罪未见明显改善

国民警卫队持续部署的治安效果也存在争议。

美国智库Cato Institute10月发布的一份研报发现，自国民警卫队开始部署以来，华盛顿的抢劫和盗窃案件有所减少，但谋杀等更严重犯罪并未出现变化，持危险武器实施的袭击案件还略有增加。

这意味着，尽管特朗普政府将国民警卫队部署作为改善首都治安的重要举措，但现有研究并未显示所有类型的犯罪都随军事力量进驻而下降。

与此同时，华盛顿特区议会公共安全委员会周四就国民警卫队持续驻扎问题举行听证会。当地官员在会上表达了对军事巡逻的担忧，认为国民警卫队在社区内的存在可能营造出一种受到威慑和军事管控的氛围。

地方政府交接在即，联邦与特区关系面临新考验

此次部署升级还发生在华盛顿特区即将迎来新一届地方政府之际。

由于华盛顿属于联邦特区，特朗普作为总统直接担任特区国民警卫队的总司令。这一制度安排使总统在调动特区国民警卫队方面拥有不同于其他州的权限。不过，自2025年首次部署以来，美国联邦地区法院已对国民警卫队的使用方式提出法律挑战。

即将卸任的华盛顿市长穆丽尔·鲍泽（Muriel Bowser）此前与联邦政府合作推进联邦执法力量进驻首都，特朗普曾公开称赞她的配合。

但即将于明年1月就职的新任市长简妮丝·刘易斯·乔治（Janeese Lewis George）面临不同的政治背景。特朗普今年6月曾表示，如果刘易斯·乔治当选，他将“不喜欢”这一结果，并威胁称要“夺回华盛顿”，以回应其对首都治理方向的担忧。

国民警卫队部署的财政成本同样不容忽视。美国国防部官员今年8月向民主党参议员伊丽莎白·沃伦（Elizabeth Warren）表示，华盛顿国民警卫队部署预计到2028年底将额外耗资约14亿美元。

从最初的街头巡逻到如今获准使用军用战术车辆和船只，特朗普政府正在进一步扩大国民警卫队参与首都治安行动的方式。不过，执法权限并未随装备升级而扩大，犯罪治理成效、财政成本以及军事力量参与国内公共安全事务的法律边界，仍将是这项行动持续面临的争议焦点。

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该项目落地拉勒米县，合作方包括Tallgrass Energy、Black Hills Energy、美国电力公司（AEP）及Related Digital。

谷歌表示，项目预计将为拉勒米县及第一学区带来数亿美元的地方财产税收入，同时推动当地K-12教育、劳动力培训及经济发展。

谷歌同时承诺，将100%自行承担数据中心所使用的全部电力费用，并直接覆盖由自身增长所带来的基础设施建设成本，不将相关负担转嫁至当地社区或公用事业用户。

在能源方案上，该项目将采用702兆瓦商业规模燃料电池装置并配套碳捕获与封存（CCS）技术，系迄今为止同类项目中规模最大的计划。

这一布局直接回应了外界对数据中心高能耗、高排放的持续关注，也反映出谷歌在扩大算力投资的同时，正寻求在能源与环境议题上向监管机构和公众释放更明确的信号。

在用水问题上，谷歌表示怀俄明州数据中心将采用空气冷却方式，而非通常数据中心所依赖的水冷系统，以减少对当地水资源的消耗。

谷歌在怀俄明州首府夏延市中心举办了社区会议，与逾200名拉勒米县居民直接对话，了解其诉求与关切。居民反馈集中于经济利益分配、就业技能培训机会，以及数据中心产业扩张对夏延城市发展的整体影响。

针对社区层面的系统性关切，谷歌联合Tallgrass Energy、Black Hills Energy、Related Digital、AEP及Bloom Energy，宣布共同成立一个"社区委员会"，旨在协调多方利益，为夏延在数据中心快速扩张阶段提供实际支持方案。

在经济投入层面，谷歌表示将面向当地开展定向拨款，重点支持STEM教育推广、本地创业生态建设及职业技能培训项目，并已举办首届社区活动日。谷歌表示将在未来数周内进一步披露相关社区合作计划的具体细节。

该项目的核心能源方案由AEP负责合约统筹，将部署702兆瓦商业规模燃料电池，所用设备由美国本土企业Bloom Energy生产。

燃料电池通过电化学反应将天然气直接转化为电能，相较传统燃烧发电方式，可有效降低排放量及用水量。

在碳排放处理环节，项目将引入CCS技术，所捕获的碳排放将通过Tallgrass Energy位于附近的"怀俄明东部封存枢纽"实现永久地质封存。

谷歌表示，这是其在美国落地的第二个CCS项目，延续去年秋季公布的首个本土CCS合作，并将其合同签约的CCS总容量推至近1吉瓦。

与此同时，谷歌还计划对Tallgrass Energy的联合循环燃气轮机开展技术前端工程与设计（FEED）研究，评估为其加装CCS设施的可行性，以进一步压缩天然气发电的碳排放足迹。

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据彭博援引知情人士透露，此次发行规模尚未最终确定，可能视投资者需求而调整。债券所得将用于一般企业用途，包括股票回购、派发股息及资本支出。

苹果本次发债分为七个部分，到期期限介于两年至十年不等。最长期限部分的初始定价区间为较美国国债利差80个基点。苹果上一次发债为2025年5月，当时募资45亿美元。

此次发债将进一步推高本已活跃的大型科技公司债券发行潮。与此同时，分析师指出，苹果此举更多体现的是机会主义式融资，而非AI基础设施建设所驱动的资金需求。

周四苹果高开低走，截至发稿下跌1.2%，在Mag7中跌幅第二小，仅谷歌跌幅小于苹果。

彭博资讯分析师Robert Schiffman表示，"苹果重返债券市场，看起来更像是机会主义行为，而非融资驱动，所筹资金将可用于回购和股息。"

他进一步指出，对于苹果而言，"股东回报在资本配置优先级上，高于超大规模云计算同行所面临的大规模AI基础设施支出。"

这一判断与微软、甲骨文和Meta近期的融资逻辑形成对比。上述三家公司自上周以来已在美国市场合计募资500亿美元，募得资金主要用于支持各自的人工智能基础设施投资计划。

值得注意的是，大型科技公司近期发行的AI相关债券普遍伴随着更高收益率，原因在于投资者对AI密集投入能否转化为实际回报的疑虑有所上升，要求获得更多风险溢价补偿。

据知情人士透露，此次苹果债券发行分为七个档次，到期期限从两年延伸至十年，为投资者提供多元化的期限选择。最长期限档次初始定价区间为较美国国债利差80个基点。

本次债券发行由美国银行、德意志银行、高盛及摩根大通担任承销行。苹果上一次美元债券发行为2025年5月，当时募资45亿美元。

由于本次债券收益将优先回流股东，而非投入新兴技术基础设施，其市场定位与当前大型科技公司债券发行潮有所区别，或将吸引偏好稳健资本回报逻辑的固定收益投资者关注。

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英伟达提出，通过协同设计GPU、CPU、网络、存储和软件，并结合模型权重量化、KV Cache压缩与分层存储、检索数据优化等技术，可以提高整个AI基础设施的内存利用效率。公司披露，从Blackwell Ultra到Vera Rubin平台，单颗GPU的HBM容量仅增加约3%，在特定Agent工作负载下，每美元可实现的吞吐量就能最高提升30倍。

这一策略的核心，是将AI工厂的内存和存储视为一个整体的数据层级，而不是一味追求将更多数据塞进速度最快、成本最高的GPU内存，以更低的单位成本处理更多AI任务。

值得注意的是，英伟达发布这篇技术文章当天，公司股票遭猛烈抛售。周四盘中，股价一度跌超9%，抹平今年内累计涨幅转跌，市值较10月创下的最高纪录蒸发近1.4万亿美元。

这轮抛售的背后，市场正在重新审视AI基础设施投资的回报周期、数据中心建设进度以及AI产业链企业的估值，凸显了AI产业从追逐算力扩张转向关注投资效率的市场环境。英伟达此次强调的全栈协同设计，正是试图从系统效率和单位Token成本的角度回应AI基础设施持续扩张所面临的资源与成本约束。

大模型和Agent推高内存压力，单纯增加HBM容量不够

英伟达指出，大模型参数规模不断扩大，上下文窗口越来越长，加上Agent需要在多轮推理和工具调用之间持续保留历史信息，正在给GPU高带宽内存（HBM）带来更大压力。

其中，KV Cache（键值缓存）是推理过程中重要的内存消耗来源。它保存模型处理请求时已经计算过的上下文信息，使模型在后续生成内容时不必重复处理相同信息。对于Agent而言，一次任务可能涉及多轮模型推理、工具调用和结果返回，历史上下文会不断累积，KV Cache也随之扩大。英伟达称，部分Agent任务轨迹涉及的处理上下文规模已经达到300万Token。

此外，检索增强生成（RAG）技术需要将企业文档转换为向量表示，并在模型推理时检索相关内容，这也会增加需要处理和保留的数据量。

英伟达强调，推理过程中，模型权重和KV Cache都需要占用HBM，而HBM恰恰是AI工厂中速度最快、成本最高、供应也最受限制的内存层级。

单纯增加HBM容量并不能解决所有问题。英伟达将HBM比作仓库，将内存带宽比作仓库的装卸码头：更大的仓库能够容纳更多货物，但如果装卸速度跟不上，增加仓储空间也无法提高实际吞吐量。

在AI推理中，更多HBM确实可以容纳更多用户的模型工作负载和KV Cache，但所有用户仍然需要共享GPU计算资源和内存带宽。一旦计算能力或带宽成为瓶颈，额外增加的内存容量就可能无法得到充分利用，反而增加成本和功耗。

因此，英伟达认为，真正重要的不是单纯增加内存容量，而是让不同类型的数据进入最合适的存储层级，在需要时及时调回GPU，以提高整个系统的利用效率。

NVFP4压缩模型权重，NVLink将权重分布至72颗GPU

针对模型权重占用大量HBM的问题，英伟达提出通过NVFP4低精度格式压缩模型权重，并利用NVLink实现跨GPU分布式存储。

具体而言，NVFP4可以将模型权重压缩至4位精度，相比FP8进一步减少存储空间。英伟达称，越来越多模型开发商开始采用NVFP4格式发布模型权重，包括Black Forest Labs、Thinking Machines Lab、Reflection、Meta等机构和公司的部分模型。

在硬件层面，英伟达通过NVLink构建NVL72机架级GPU互联系统，允许模型权重分布在最多72颗GPU之间，使单颗GPU只需存储模型的一部分，从而释放更多HBM空间，用于容纳KV Cache和服务更多并发用户。

这意味着，英伟达试图通过低精度量化和机架级互联共同解决模型权重占用内存的问题，而不是仅仅依赖单颗GPU不断增加HBM容量。

KV Cache压缩与分层卸载，Vera CPU和Dynamo协同管理内存

相比模型权重，KV Cache带来的挑战更加动态。随着Agent持续推理、调用工具和等待外部结果，部分上下文需要保留，但并非所有信息都需要始终占用速度最快的GPU内存。

对此，英伟达提出从压缩、暂存和分层卸载三个方面优化KV Cache。

首先，NVFP4同样可以用于压缩KV Cache，相比FP8减少其内存占用，使更多上下文能够留在GPU的HBM中。

其次，Vera CPU负责加速工具调用，缩短Agent等待外部工具执行结果时KV Cache处于闲置状态的时间。与此同时，Vera CPU配备大容量LPDDR内存，并通过NVLink-C2C与Rubin GPU连接，可以为暂时不活跃的上下文提供距离GPU较近的存储空间，需要时再快速调回。

第三，英伟达Dynamo推理软件可以将暂时不活跃的KV Cache从GPU内存卸载至CMX上下文内存存储平台。CMX是一种面向大容量、低成本数据存储设计的层级，每比特存储成本远低于HBM，并能够在上下文再次被调用前将数据调回。

与本地SSD不同，CMX可以跨服务器共享；与传统企业存储不同，它不需要为这些短生命周期的上下文承担长期数据保护所带来的额外开销。

英伟达还通过Dynamo的KV Cache Reuse功能，将GPU内存、CPU内存和存储中的KV Cache作为一个系统级资源统一管理，使已经计算过的上下文能够在整个系统内复用，减少重复计算。

NeMo Retriever和cuVS优化RAG，企业知识库不再占用HBM

除了模型权重和KV Cache，英伟达还针对检索增强生成（RAG）带来的内存压力提出优化方案。

RAG需要将企业文档转换为向量嵌入（Embedding），并建立可供检索的向量索引，以便模型根据用户问题从庞大的知识库中提取相关信息。这些向量数据如果全部放在GPU的HBM中，会进一步挤占模型推理所需的宝贵内存。

英伟达提出通过NeMo Retriever和cuVS分别优化向量数据及索引的存储。

其中，NeMo Retriever模型能够生成更小的向量嵌入，同时提高检索准确性，减少需要存储和传输的数据量；cuVS则支持在CPU内存和存储层级构建、运行大型向量索引，使整个企业知识库不必占用GPU的HBM。

只有真正被检索出来、模型需要处理的相关文本片段，才会进入模型上下文。

通过这一方式，英伟达希望减少模型权重、闲置上下文和RAG数据对HBM的占用，将更多GPU内存留给实际推理任务和并发用户。

从扩充内存转向提升单位资源产出，Vera Rubin效率最高提升30倍

英伟达公布的性能数据，是此次全栈协同设计文章最值得关注的部分。

公司援引SemiAnalysis AgentX基准测试中的DeepSeek V4 Pro工作负载，比较不同代际AI计算平台的吞吐量与成本效率。

具体来看，在每位用户每秒100个Token的服务速度下，英伟达GB300 NVL72相较H200平台，每美元可实现的吞吐量最高提升10倍，同时单颗GPU的HBM容量大约翻倍。

在每位用户每秒125个Token的服务速度下，Vera Rubin NVL72相较GB300 NVL72，每美元可实现的吞吐量最高提升30倍，而单颗GPU的HBM容量仅增加约3%。

这意味着，在英伟达强调的特定Agent推理场景中，性能和成本效率的提升远远超过了单纯增加内存容量所能带来的收益。通过压缩模型权重和KV Cache、将闲置上下文卸载至更低成本的存储层级，以及优化GPU、CPU和网络之间的数据调度，系统能够从相近规模的内存资源中获得更多有效计算产出。

英伟达强调，对于AI工厂运营商而言，真正重要的指标不是单纯拥有多少GPU或多少HBM，而是在满足用户响应速度要求的前提下，在既定电力预算内能够交付多少有用Token。每瓦能够产生更多Token，意味着同样的电力资源可以完成更多工作、创造更多收入，同时降低每个Token的成本。

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