根据8月31日至9月3日的调查，65位受访经济学家全部预计欧洲央行将把存款利率上调至2.50%。其中，约91%预计年底前利率维持在2.50%，78%认为这一水平至少会持续至明年年中。

尽管中东局势升温、全球债券收益率过去一周明显攀升，经济学家普遍认为，面对增长承压的欧元区经济，欧洲央行不太可能进一步收紧政策。当前通胀仍高于2%目标，但市场和政策制定者越来越倾向于将其视为能源价格上涨带来的阶段性冲击。

调查一致预期9月加息，但经济学家与市场对后续路径分歧犹存

此次调查对9月加息的预期明显趋于一致。

7月政策会议前，仅72%的受访者预计9月加息；8月升至83%，本次调查则达到100%。不过，经济学家与利率期货市场对后续路径仍存在分歧。当前利率期货已经计入第三次加息，而受访经济学家普遍预计9月加息后就将按兵不动。

ING全球宏观主管Carsten Brzeski认为，在公共财政承压、债券收益率快速上升的背景下，欧洲央行很难选择进一步加码紧缩。他表示，面对典型的供给侧冲击，欧洲央行若继续加息，可能反而增加经济衰退风险。

通胀重新走高，但能源因素占主导

欧元区8月通胀率升至3.3%，进一步高于欧洲央行2%的目标，为9月加息提供了理由。但调查显示，多数经济学家认为，能源价格上涨暂时不会演变成更广泛的通胀压力，这也是市场押注9月后停止加息的重要依据。

SEB欧元区经济学家Pia Fromlet表示，预计通胀将在明年逐步向目标回落，但上行风险已经明显增加。

此次调查将2026年全年通胀预期上调至2.9%，为2022年以来最大幅度的上调；本季度和下季度通胀预期也分别由3.0%和3.2%上调至3.2%和3.3%。核心通胀预计未来几个季度仍将维持较强粘性，通胀回归2%目标的时间则可能推迟至2027年底。

两次加息收场，或成15年来最短紧缩周期

如果9月加息后停止行动，本轮欧洲央行紧缩周期将仅包含两次加息，成为2011年以来持续时间最短的一轮。

这一情景与2011年的经历颇为相似。当时欧洲央行同样在油价飙升背景下连续两次加息，此后这轮紧缩被不少政策制定者视为一次政策失误。

本轮加息始于2022年。面对俄乌冲突等因素引发的创纪录通胀，欧洲央行随后启动数十年来最激进的紧缩行动。如今，在通胀再度受到能源价格推动的情况下，若9月加息即止，则意味着欧洲央行对供给侧冲击的应对将明显更为克制，避免过度收紧政策、降低经济硬着陆风险，或成为其更重要的政策考量。

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根据周四公布的数据，美国供应管理协会（ISM）服务业PMI上升1.3点至55.4，创下自今年2月以来的最高水平。超出市场预期的54.3。该指数读数高于50即代表行业处于扩张状态。

新订单增速加快，达到2023年初以来的最快水平；同时，商业活动指标也创下2022年以来的最强表现。订单积压量已连续第七个月增长。

8月份共有12个服务行业报告增长，包括采矿业、房地产以及住宿和餐饮业。另有5个行业报告萎缩。

美国服务业的繁荣得益于消费者支出的韧性、稳定的就业市场以及健康的商业投资。但与此同时，他们也必须应对供应链中断、关税以及全经济范围内的成本上涨等挑战。

ISM服务业价格支付指数8月升至72.6，为2022年中以来最高。

尽管通胀率已远低于2022年的水平，但自2月份伊朗战争爆发以来，消费者和生产者价格指数均有所攀升并维持在高位，给许多企业带来了压力。

ISM服务业商业调查委员会主席史蒂夫·米勒（Steve Miller）在一份声明中表示：“8月份，与石油相关的产品、柴油和汽油的价格再次被报告上涨。此外，图形处理器（GPU）和钢铁也被列为供应短缺的商品。”

高昂的价格可能是企业缩减人员的原因之一。在过去六个月中，ISM的就业指标有五个月都显示出收缩迹象。

供应商交货时间仍处于扩张区间，但该指标已降至近一年来的最低水平，这可能表明供应链瓶颈正在缓慢缓解。

各行业反馈：

住宿与餐饮业：“整体商业环境向好。目前的挑战在于如何应对政府政策的动态变化——关税和中东冲突给我们的供应商及我们自身带来了诸多投入成本方面的阻力。”

建筑业：“债券市场将30年期抵押贷款利率推高至6.67%，降低了购房负担能力，导致潜在买家重新观望……利率买断（Rate buydowns）和折扣已成为常态，而不再是用来吸引客流的手段。”

教育服务业：“伊朗冲突和石油供应紧张导致我们的燃料成本上升。但在本地，经济持续表现良好，住房市场也很稳健。只要本地经济保持强劲，我们预计入学率将保持稳定。”

医疗与社会援助业：“我们收到了一些关于关税退还的通知。目前材料延期交货的情况有所减少。”

专业、科学与技术服务业：“301条款关税叠加较新的强迫劳动相关关税，导致到岸成本居高不下，迫使我们不断重新计算总拥有成本（TCO）。我们正在积极寻找双重货源并评估近岸外包选项，但在某些特种材料和零部件方面，合格的产能、交货时间和质量一致性依然受限。结果就是我们需要维持更高的库存缓冲，拉长规划周期，并且面临只能部分转嫁的利润挤压。”

零售业：“内存短缺问题在不断恶化。对于需要（内存）卡的设备，目前库存偏低且价格高昂。”

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9月3日，据报道，台积电高层披露，公司设备需求自去年底至今年7月，在不足八个月内从基准水平攀升至1.9倍，累计增幅约90%。即便台积电正以前所未有的规模扩产，在全球近20座晶圆厂同步建设的情况下，产能扩张仍难以完全跟上需求。

与此同时，AI需求也正向基板等环节传导，供应链供需失衡进一步加剧。台积电与欣兴电子高层的表态显示，AI算力扩张带来的压力已从先进制程延伸至先进封装、基板及相关材料，半导体产业链正在经历一轮深层次重构。

设备需求半年翻近一倍，台积电扩产仍难满足需求

台积电高级副总裁兼联席首席运营官Cliff Hou在近期活动上表示，他从业30年来从未见过需求以如此快的速度和频率增长。数据显示，台积电设备需求从去年底的1倍升至今年7月的1.9倍，半年多时间增长约90%。

为应对需求压力，台积电正以前所未有的规模扩充产能。目前，公司在中国台湾地区同步兴建13座晶圆厂，全球其他地区另有五至六座在建，合计约20座，远高于此前同期的四至五座。但即便扩产规模达到这一水平，Hou仍坦言，“仍不足以满足需求”。

Hou指出，AI对算力和能效的持续追求，正在加速先进制程、先进封装以及系统级性能升级。与过去各环节相对线性的生产模式不同，如今产业链不仅要确保产品顺利进入下一制造环节，还要考虑上下游之间的性能匹配、可制造性和良率，这对供应链协同提出了更高要求。

基板供需失衡加剧，上游核心供应商成掣肘

AI需求激增同样正在向基板环节传导。欣兴电子董事长简山杰表示，基板市场供需失衡进一步加剧，更大尺寸、更高层数以及更复杂的基板设计，正持续推高制造难度，包括对更低热膨胀系数（CTE）和介电常数的要求不断提高。

简山杰指出，基板供应链正处于关键转折点，ABF材料、TGV相关技术等核心生产工具和材料高度依赖日本中小型供应商。过去18个月，欣兴已与客户及日本供应商举行逾10次深度会议，以协调应对持续加大的供应链压力。

值得注意的是，AI带来的需求并不只集中在先进制程。简山杰认为，先进技术与成熟技术在AI生态中具有较强互补性，新兴AI应用也将为成熟节点创造新的市场机会，尤其是定制化外围及传感应用。

他点名高密度键合、特种存储器、基于逻辑的裸片、带深沟槽电容的硅中介层以及硅光子学等领域，认为这些方向均具备成熟节点的发展潜力。换言之，AI算力扩张正在从先进制程向先进封装、基板、材料以及成熟节点等环节全面延伸。

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华尔街见闻文章提及，沃勒周四在路透社主办的一场活动上发表讲话称，"如果通胀数据偏热，我会考虑支持加息"，并补充指出通胀"小幅加速"便可能令他转向支持更紧缩的政策立场。他同时表示，近期数据显示通胀"终于出现了一些降温迹象"，但目前仍明显高于美联储2%的目标。

与此同时，在日本当局干预警戒与加息预期双重驱动下，日元明显走强。美元兑日元跌幅扩大至2%，报155.56。

地缘方面，据CCTV国际时讯，伊朗军队发表声明称，军队于当天上午使用导弹和无人机袭击了美国位于科威特艾哈迈德·贾比尔基地的卫星通信系统、装备仓库和战斗机机库，并造成人员伤亡。此外，军队使用导弹和无人机袭击了美国位于阿联酋的敏哈德基地的雷达系统等设施。声明强调，伊朗将对美军的任何攻击予以坚决而毁灭性的回击，直至最终胜利并惩罚侵略者。国际油价持续走高，布伦特原油突破96美元/桶，日内涨超0.8%。现货黄金价格上涨2%至约每盎司4470美元。

CIFC Asset Management董事总经理Natalia Lojevsky在报告中写道："市场存在多个悬而未决的问题和冲突，且没有任何一个有明确的解决时间表。投资者在入场时需保持谨慎。"她同时警告，"在某个节点上，收益率持续走高将对股市构成切实痛苦。"

• 美股三大股指集体高开，道指涨0.59%，标普500指数涨0.4%，纳指涨0.45%。Snowflake大涨26%，Q2业绩超预期并上调全年指引。博通跌超4%，公司Q4指引低于市场预期。GoPro涨超6%，公司与光模块制造商Starman Optical达成2.85亿美元的全现金收购协议。
• 欧股开盘涨跌不一，德国DAX指数涨0.04%，英国富时100指数涨0.12%，法国CAC40指数跌0.01%，欧洲斯托克50指数涨0.05%。

• 日经225指数收盘下跌0.2%，报64,214.48点。日本东证指数收盘上涨0.5%，报4,102.04点。韩国首尔综指收盘上涨0.26%，报6579.48点。

• 美元兑日元跌幅扩大至2%，现报155.56。
• 美元指数连续第二日小幅下跌0.2%。
• 10年期美债收益率下滑4个基点至4.74%。
• 日本30年期国债拍卖需求强劲，30年期收益率此前下跌10个基点至4.065%，日本10年期国债收益率下降4个基点，至2.970%。
• 现货黄金站上4475美元/盎司，日内涨超2%。
• 布伦特原油突破96美元/桶。

美元兑日元跌幅扩大至2%，现报155.56，创东京与华盛顿联合入市干预约一个月以来的最佳单日表现。

日本财务大臣片山皐月（Satsuki Katayama）与美国财政部长Scott Bessent双双表态，必要时将毫不犹豫再度入市。与此同时，日本央行（BOJ）倾向于本月加息25个基点，令市场对更大幅度加息的押注有所降温。

另外，此前有报道称，日本央行账户显示，周三没有对日元进行重大干预。日本周四举行的30年期国债拍卖认购倍数达3.79，高于过去12个月均值3.52，好于此前市场普遍预期的“偏弱至温和”。

在美联储与日本央行政策会议接连来临、叠加日本"银周"长假临近的背景下，市场情绪高度紧绷。分析人士警告，一旦美元兑日元重新触及160关口，新一轮干预风险将显著上升。

与此同时，日本30年期国债拍卖需求强劲，30年期收益率此前下跌10个基点至4.065%；10年期基准国债收益率也从周三触及的1996年以来高点3.015%回落至2.97%附近。

黄金价格上涨2%至约每盎司4475美元，反映出部分避险需求的延续。欧洲天然气期货连续第四日上涨，逼近2023年初以来最高收盘水平。基本金属价格整体走强，伦敦铜价距1月份创下的历史高点已不足每吨300美元。

彭博美元指数连续第二日小幅下跌0.2%。

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9月3日，据报道，民主党众议员Josh Gottheimer与共和党众议员Mike Lawler将于周四联合提出《停止失控AI法案》（Stop Rogue AI Act），要求商务部下属的美国国家标准与技术研究院（NIST）制定AI智能体安全部署的标准、指南和最佳实践。

法案旨在帮助企业识别运行在其网络中的AI智能体，并确认其背后的开发者或运营方。对于大多数组织而言，NIST标准属于自愿采用；但竞标新联邦合同的政府承包商则需要满足相关标准。

此次立法正值AI智能体安全事件密集曝光之际。过去两个月，多起AI智能体自主采取未经授权行动的安全事件和测试事件受到关注，其中OpenAI旗下AI智能体入侵Hugging Face系统尤为引发警觉。

AI智能体频频“越界”，监管滞后引发担忧

据此前报道，OpenAI在Hugging Face事件发生数周前已发现相关预警信号，而其AI智能体此前也曾入侵自身系统。与此同时，科技企业近期已开始探索追踪“流氓AI智能体”，但随着智能体自主能力增强，其遏制难度也在上升。

Gottheimer表示：“目前，AI智能体正在我们的网络中四处游荡，没有人能看到它们，也无法核实是谁构建了它们——这使得阻止它们变得越来越难。这是一个五级警报级别的安全风险。”

Gottheimer称，法案旨在帮助企业识别正在其网络中运行的AI智能体，并“准确掌握其背后的主体”。

报道指出，华盛顿应对AI模型和智能体安全风险的速度一直落后于技术发展，本届会期其他AI相关法案也未取得太多实质性进展。此次两党议员联合推动立法，是国会加强AI智能体透明度和安全监管的最新尝试。

NIST定标准，联邦采购形成硬约束

该法案的核心，是由NIST制定AI智能体安全部署标准，涵盖组织如何安全部署AI智能体，以及如何识别和管理网络中的智能体。

对于普通企业而言，相关标准并非强制要求；但希望竞标新联邦合同的承包商必须符合NIST标准。这意味着法案并未直接对全行业设置统一强制门槛，而是借助联邦政府采购，将自愿标准转化为实际约束。

目前，Palo Alto Networks、GoDaddy、Infoblox、AI Policy Network以及Alliance for Secure AI等企业和行业组织已对法案表示支持。

从更广的立法进程看，该法案属于国会近期围绕AI智能体透明度和安全问题展开的多项立法尝试之一。不过，鉴于此前AI相关法案在国会推进并不顺利，《停止失控AI法案》能否取得实质性进展仍存在不确定性。

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作者 | 周智宇

中国车企正在把海外市场从销量增量，变成下一阶段的重要利润来源。就在这条路刚刚走深时，汇率先给了它们一记重击。

据华尔街见闻不完全统计，2026年上半年，12家单独披露汇兑损益的上市车企合计录得约112亿元净汇兑损失。去年同期，这些公司合计还有约173亿元净汇兑收益。一正一负之间，汇兑损益给利润表带来的同比摆动接近285亿元。部分车企产品毛利率和核心利润仍在增长，报表利润却被汇率明显压低。

这轮冲击出现在一个关键节点。国内价格竞争持续挤压利润，海外市场正从销量增量变成利润来源。但车企的海外收入、应收账款和外币现金扩张得很快，本地生产、采购和融资体系尚未同步建立。收入和成本使用不同货币，汇率便从财务费用中的一行数字，变成能够改写利润增速的经营变量。

中国车企的“大航海”由此进入下一程：车卖出去之后，还要把利润留下来。

百亿汇损入表

华尔街见闻梳理的12家样本车企中，11家在今年上半年录得汇兑损失，合计约113.4亿元；北京汽车录得约1.29亿元净汇兑收益。汇总看，样本车企净汇兑损失约112.1亿元。

损失主要集中在出海规模较大的车企。比亚迪上半年录得47.03亿元汇兑损失，奇瑞汽车、上汽集团和吉利汽车分别损失20.92亿元、19.47亿元和6.73亿元。仅这四家公司，汇兑损失就超过94亿元。

一家公司卖车获得的收入、成本和毛利在利润表前端，汇兑损益则通常在财务费用或相近项目中体现。于是，同一份财报里可能同时出现两种相反的变化：车辆卖得更多，主营业务毛利率上升，最终利润却下降。

奇瑞汽车2026年中报显示，上半年公司海外收入达到989.68亿元，同比增长51%，约占总收入的69%；乘用车业务毛利率从上年同期的12.4%升至15.6%。

海外收入和毛利率都在增长，奇瑞归母净利润却同比下降11.7%，至85.67亿元。同期，公司汇兑损益从去年上半年的33.98亿元收益，转为今年上半年的20.92亿元损失。

比亚迪的情况与之相似。比亚迪2026年中报显示，上半年汽车、汽车相关产品及其他产品业务毛利率从20.35%升至22.33%，集团层面却录得47.03亿元汇兑损失。

汇兑同样放大了上汽和吉利的表观利润降幅。

上汽集团董秘陈逊在半年报业绩说明会上表示，上半年归母净利润承压，主要受汇兑损失和公允价值变动影响；剔除汇兑和减值等因素后，核心归母净利润同比增长72%，经营活动净现金流同比增长158%。吉

利汽车上半年归母净利润为90.91亿元，同比下降1.8%，剔除部分非经营性因素后的核心净利润则达到96.8亿元，同比增长46.2%；同期公司录得6.73亿元汇兑损失。

国金证券9月2日的一份报告显示，按调整后口径统计，主要乘用车上市公司今年上半年合计利润同比增长约3%；二季度调整后利润虽然同比下降2%，但环比增长16%。

这与多家公司披露的毛利率和核心利润变化基本一致：车企主营经营没有报表利润看起来那么弱。

过去，财务费用更多是卖车业务之后的一项结果。进入全球化经营阶段，判断车企长期盈利质量时，又必须把汇兑放回去，看海外经营形成的利润是否稳定。

套保难平波动

远期结售汇、外汇掉期等工具，早已写进多家车企的风险管理制度。然而上半年百亿元汇兑损失出现时，能够从财报中量化的抵消金额仍然有限。

长城汽车上半年确认约4.23亿元汇兑损失，外汇衍生品处置及公允价值收益约1.57亿元。按公司披露口径，计入锁汇保值产品收益后，综合汇兑损失降至约2.66亿元。金融工具挡住了约三成损失，其余部分仍然进入利润表。

比亚迪上半年列示的套期保值类衍生品实际收益约4.81亿元，汇兑损失则达到47.03亿元。两笔数字放在一起，可以看出，现有套保规模与公司迅速扩大的海外业务之间仍有较大距离。

此外，上汽集团获批的外汇衍生品交易额度上限约85亿美元，报告期末实际使用约13.1亿美元。公司称，远期合约基本抵消了对应被套期项目的价值变动，但集团上半年仍录得约19.47亿元汇兑净损失。已经进入套保范围的项目可以实现匹配，套保范围之外的外币资产和负债仍会随汇率重估。

各家的进度并不相同。赛力斯已经获批最高50亿元外汇套期保值额度，上半年却没有实际开展相关交易；零跑汽车截至6月底也没有使用外汇套期工具。小鹏去年没有持有外汇远期合约，今年上半年开始使用远期和货币掉期。

北京汽车提供了另一种结果。公司上半年基础外汇敞口产生约2.28亿元汇兑收益，远期外汇合约亏损约0.99亿元，合并后录得约1.29亿元净汇兑收益。远期合约压低了有利汇率带来的收益，也为汇率反向变化预留了缓冲。单看衍生品赚了还是亏了，很难评价套保效果，基础敞口与合约需要放在一起计算。

汽车出口从确认订单到交付、回款存在时间差，销量、价格和付款日期也可能发生变化。企业如果按照预测收入提前套保，最终订单低于预期，可能形成过度套保；如果只针对已经确认的应收账款操作，又可能无法覆盖订单到确权之间的风险。币种、金额和期限只要有一项错配，对冲效果就会下降。

随着海外业务扩张，外汇风险也不再只来自出口应收账款。海外现金、经销商账期、集团内部借款、外币债务和利润汇回，都可能形成新的风险敞口。

吉利管理层在近年一季度业绩沟通中曾解释，部分汇兑影响来自多币种货币性资产和负债的重估，其中相当一部分尚未产生经营现金流影响。

但只要这些资产和负债继续存在，重估波动仍可能在不同报告期反复出现。

瑞银中国汽车行业研究主管巩旻在9月1日对华尔街见闻表示，车企并不存在一个适用于所有公司的最优套保比例。海外收入占比、当地成本、结算货币和资产负债结构不同，合理的风险敞口自然不同。衡量套保效果时，应当观察利润和现金流的波动是否下降，而不能简单考察衍生品本身是盈利还是亏损。

短期内，车企需要以已经确认的订单、应收账款和外币负债为基础，按期限分层滚动锁定汇率，而不是在某个时点集中押注方向；内部经营考核可以采用预算汇率或恒定汇率口径，将产品和成本改善与汇率收益分开

这些办法可以减少单个季度或年度的波动，却无法改变风险敞口产生的根源。

“大航海”下一程

汇兑损失大幅增加的这个半年，也是中国汽车出口继续提速的半年。中汽协数据显示，今年上半年中国汽车出口509.6万辆，同比增长65.3%；其中新能源汽车出口235.5万辆，同比增长1.2倍。

长城汽车总经理穆峰在8月底举行的业绩会上宣布上调全年出口目标，并把海外称为公司的“核心增长引擎”。

国内价格战仍在延续，海外同时提供增量和利润，头部车企不会后退。

巩旻估算，比亚迪上半年海外单车毛利约4.6万元，国内约2.4万元，前者接近后者两倍。

海外利润越重要，汇兑损失越刺眼：它侵蚀的已不是纸面上的偶发收益，而是车企准备长期依靠的一部分利润。

问题在于，汽车已经卖到全球，收入、成本和现金却尚未完全“全球化”。不少车企仍在国内采购、生产，以人民币承担主要成本，再用欧元、雷亚尔等货币收款。从发车到经销商回款往往跨越数月，市场越多，币种和资金路径越复杂。套保可以处理一部分波动，却很难覆盖不断变化的订单、账期和回款。财务部门面对的，是一组不断移动的敞口，很难按一笔静态订单处理。

车企已经把这道题从财务部门推向经营一线。奇瑞今年接手南非罗斯林工厂，计划在2027年年中投产，并提出到2028年初步达到40%的本地化率。华尔街见闻了解到，奇瑞罗斯林工厂投产后，南非市场的销售收入可以更多用于当地采购、员工薪酬和日常运营，减少跨境兑换。

一名头部车企财务管理人士对华尔街见闻表示，部分市场的套保成本上升、可用机会有限，该公司也在提高海外生产基地以当地货币计价的成本占比。

这个动作并不醒目，却触及了问题的根部。当收入和成本使用同一种货币，汇率涨跌首先在当地经营体系内相互抵消；财务部门只需管理剩余的净敞口，利润表承受的冲击才可能减轻。

日本、韩国车企也走过这段路。它们早期主要从本土出口，利润常被汇率牵动；后来逐步把生产、采购、融资和销售网络放到主要市场，才把汇率冲击收束为各区域的日常管理。汇率仍会波动，但必须跨币种流动的资金减少了。

对中国车企来说，本地化的下一步不能停在组装厂。供应商、零部件采购、售后服务、汽车金融和资金管理需要跟着销量落地。区域团队还要把回款币种、经销商账期、定价调整和利润汇回放进同一套核算里。海外工厂建在哪里，除了关税和销量，还要看当地能否形成相对完整的收入—成本—现金闭环。

这条路并不轻松。海外工厂和供应链投入大、爬坡慢，销量不足时，本地化会先抬高固定成本；不同国家的政策、劳动效率和供应商基础也相差很大。更可行的路径，是先在销量稳定、结算规模较大的区域做深，再逐步向周边市场延伸。短期内，汇兑损益仍可能侵蚀利润，但本地收入覆盖本地支出的比例越高，它穿透集团利润表的力度就越弱。

过去几年，中国车企证明了自己能把车卖出去。海外业务开始承担利润责任后，新的考验是能否把利润留下来。一辆车在海外成交，到利润最终进入报表，中间还隔着交付、收款、采购、融资和汇回；任何一个环节，都可能改变这笔生意的成色。

百亿汇损把问题摆到了台面上：中国车企已经有了全球销量，接下来还要建立全球经营能力。能否在主要市场形成完整、稳固的本地经营体系，决定的不只是一次财报的利润，也决定这场远航能走多远。

车企“大航海”的下一程，要把这笔账管稳。

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周四，美联储"传声筒"Nick Timiraos指出，美联储理事沃勒的政策立场正悄然发生转变，从此前的偏鹰转向倾向按兵不动，但最终决策仍将悬于两周后公布的8月通胀数据一线之间。此前沃勒警告，8月CPI数据将关键左右其9月投票，若通胀偏热将考虑支持加息。

Timiraos表示，沃勒自7月以来的核心立场并未发生根本性改变，但政策倾向已明显转向：7月时他态度审慎、倾向收紧，如今则趋于乐观，倾向在9月15至16日议息会议上维持利率不变。

据Timiraos的解读，沃勒在近期讲话中明确指出，最新数据终于显示出若干通胀降温迹象。他表示，若未来两周公布的数据延续这一改善趋势，他将倾向支持在当前水平维持联邦基金利率目标不变。

这与7月时的态度形成对比。彼时沃勒对通胀前景心存忧虑，政策倾向偏向进一步收紧。Timiraos将此次变化定性为"倾向"（tilt）的转移，而非核心立场的根本性逆转，措辞的细微区分值得投资者留意。

沃勒为9月议息会议设定了清晰的决策逻辑。据其公开表态，两种情景将导向截然不同的政策结果：其一，若通胀持续朝2%目标推进，则支持维持利率不变；其二，若8月通胀数据显示此前改善不过昙花一现，则"在9月15至16日的联邦公开市场委员会会议上上调政策利率或许是适当的"。

沃勒同时承认，军事冲突、贸易政策及人工智能对价格和经济活动的影响仍存在相当大的不确定性，这构成政策判断的主要外部扰动因素。

在政策沟通方式上，Timiraos援引棒球裁判"好球带"作比喻，阐释其透明化政策反应函数的理念。

"双方都想打好球，但在弄清裁判的好球带之前无从下手。好球带就是裁判的反应函数——球打到这里是好球，打到那里是坏球。球员不要求裁判拥有完美的好球带，他们只需要大致了解其范围，并得到某种保证——这个范围不会随每一球而大幅改变。不需要完美，他们照样能打出好球。"Timiraos如此表述。

这一表述延续了此前沃什"打球，而非打美联储"（play the ball, not the Fed）的比喻框架，并将其引申为沃勒本人政策沟通风格的注脚——以规则透明、预期稳定为核心原则，而非追求政策表态的绝对精确。

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沃勒周四在路透社主办的一场活动上发表讲话称，"如果通胀数据偏热，我会考虑支持加息"，并补充指出通胀"小幅加速"便可能令他转向支持更紧缩的政策立场。他同时表示，近期数据显示通胀"终于出现了一些降温迹象"，但目前仍明显高于美联储2%的目标。

上述表态令国债期货走高，收益率曲线出现陡化，美元指数跌至当日低位。联邦基金利率期货当前隐含的9月加息概率超过60%，但在沃勒发言后，市场对9月政策收紧的定价从16个基点小幅回落至约13个基点，年底前累计加息定价也从38个基点收窄至约34个基点。

沃勒明确将下周五（9月11日）公布的8月消费者价格指数（CPI）列为关键决策依据。他表示，若数据显示通胀向2%目标的进展持续，他愿意支持按兵不动；但若进展出现逆转，"小幅调整政策立场将有助于确保通胀重回下行轨道"。

当前，美联储已连续五次会议维持利率不变，官员将于9月15日至16日在华盛顿再度召开政策会议。沃勒认为，目前政策利率对经济的约束程度"轻微"，这意味着即便是温和的通胀反弹，也可能打破他维持利率不变的意愿。

在沃勒发言之前，美联储内部已呈现出明显的观点分歧。7月会议上，联邦公开市场委员会（FOMC）三位有投票权的成员投票支持加息25个基点，显示内部鹰派力量不容忽视。

美联储主席沃什上周在杰克逊霍尔年度经济研讨会上表示，目前尚不清楚整体金融条件是否真正处于限制性水平，若官员对通胀走向不具信心，则"还有工作要做"。理事Michael Barr周二亦警告，在通胀持续超标逾五年之后，价格压力存在根深蒂固的风险，央行应做好本月加息的准备。

相比之下，纽约联储主席John Williams的表态则相对温和，他表示有证据显示随着关税冲击消退，通胀正继续降温，且能源价格上涨尚未蔓延至其他服务领域。

沃勒在讲话中还专门阐明了他对央行对外沟通的立场，与沃什的风格形成鲜明对比。他表示，有效的货币政策沟通应围绕三个目标展开：当前政策立场、政策前景展望，以及在特定情况下的前瞻性指引。

沃什此前已承诺对央行与外界的沟通方式进行改革，包括取消前瞻性指引、削减演讲和官方表态的数量。这一策略在7月遭到债券投资者批评，认为沃什未能提供足够的经济前景信息。

沃勒对此持保留态度。他表示认同前瞻性指引并非随时适用，"但当它真正被需要时，我认为就应该使用"。他强调，向企业和家庭清晰传递政策走向，有助于为公众提供更明确的预期。

沃勒讲话后，市场迅速作出反应。国债期货升至当日高位，2年期至10年期收益率普遍下行2至3个基点，收益率曲线前端和中段表现最为强劲，2年/10年及5年/30年期利差均扩大逾1个基点，创当日新高。美元指数（BBDXY）下跌约0.5%，日元则大涨，盘中涨幅一度达2%。

市场当前高度聚焦于两项即将公布的数据：周五的就业报告，以及9月11日的CPI。沃勒表示，他预计就业数据将确认劳动力市场处于"令人满意的状态"。在通胀数据落地之前，9月政策走向仍存在较大不确定性。

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据MarketWatch分析，历史数据显示，美联储结束降息周期后的首次加息，往往只会引发短期扰动。标普500指数在首次加息前后通常经历约一个月的疲软期，但随后逐步企稳；加息3个月后平均录得正收益，12个月后的平均回报甚至高于股市长期水平。

市场目前普遍押注美联储将在9月15日至16日的议息会议上加息，加息预期已在一定程度上反映于近期股市走势中。不过，从历史表现看，市场真正需要警惕的可能并不是加息本身，而是加息背后的经济信号。

如果加息发生在经济仍具韧性、企业盈利保持增长的环境中，利率上升带来的估值压力未必足以扭转股市趋势。因此，即便美联储9月如期加息，也不能简单等同于美股将进入持续下跌阶段。

利率方向不是关键，背后的经济信号更重要

首次加息之所以未必对股市构成持续压力，与其所处的经济环境有关。

美联储重新启动加息，通常意味着经济仍具备一定韧性，或者通胀、经济过热风险正在上升。也就是说，加息往往发生在经济尚能承受更高利率的阶段。只要经济增长和企业盈利没有同步明显恶化，加息带来的融资成本上升和估值压力未必足以扭转股市趋势。

相比之下，首次降息释放的信号更加复杂。降息虽然能够降低融资成本、改善流动性，但也往往意味着经济增长已经明显放缓，甚至面临衰退风险。此时，降息带来的估值支撑可能被企业盈利预期恶化所抵消。

历史数据也显示，标普500指数在首次降息后的平均回报率低于首次加息后的对应水平。不过，两者差异在统计学95%置信水平下并不显著，因此不足以构成明确的择时依据。

归根结底，决定股市表现的并非“加息还是降息”这一单一变量，而是利率变化背后的经济基本面。如果加息发生在经济仍具韧性的环境中，市场未必需要过度悲观；反之，如果降息是为了应对经济快速走弱，利率下降也未必意味着股市利好。

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9月3日，据报道，德国总理默茨下周将在柏林出席德意志联邦银行官方晚宴，欧洲央行随后也将在当地举行货币政策会议。德国正考虑提名德意志联邦银行行长纳格尔竞逐下一任欧洲央行行长，德国财政部长拉尔斯·克林拜尔已明确支持这一人选。

与此同时，欧洲央行执行委员会成员施纳贝尔正与国际货币基金组织（IMF）磋商出任货币与资本市场部主任一职，可能在2027年底任期届满前提前离开欧洲央行。若最终成行，施纳贝尔将退出下一任行长竞争，也将进一步收窄德国的人选空间。

拉加德的个人去向则为继任安排增添了另一重变数。她的任期将于2027年10月结束，但对于可能提前离任的传闻，拉加德从未完全予以否认；与此同时，世界经济论坛正积极争取她出任下一任主席。

此次人事调整并不局限于行长职位。明年5月至10月，欧洲央行首席经济学家莱恩和拉加德将先后结束任期，加上施纳贝尔可能提前离开，多个核心职位将在未来一年集中调整。德国、法国、西班牙及荷兰等国均在关注相关席位，行长与执行委员会席位或被放在一起协调，欧洲央行下一届领导层格局面临重新洗牌。

德国押注纳格尔，争夺拉加德继任席位

纳格尔本人近期接受采访时，也首次较为直接地谈及欧洲央行行长继任问题。他表示，欧洲央行管理委员会“整体高度胜任”，同时也存在优秀的外部候选人，并称最终决定将由政治层面作出。

对德国而言，推动本国人选出任行长具有特殊意义。欧洲央行成立以来，德国籍人士从未担任过行长。若纳格尔最终胜出，将打破这一惯例，也意味着德国在欧元区货币政策决策层的影响力进一步提升。

但这一人选并非没有阻力。目前，德国籍人士已担任欧盟委员会主席，德国经济学家、前德国央行副行长Claudia Buch也已出任欧洲央行监管委员会主席，任期至2028年。若德国再获得行长一职，欧盟核心经济与金融机构的职位分布将更加集中于德国，这可能成为其他成员国反对或要求交换条件的重要理由。

多国争席，人事安排或“打包”协调

拉加德继任者的竞争同时牵动欧洲央行其他职位。据报道，法国、西班牙均已表达对相关职位的诉求，荷兰也在考虑之列。荷兰央行前行长克拉斯·诺特同样被视为潜在的行长候选人。

此次换届的难点在于，行长与执行委员会席位并非完全独立。按照欧洲央行的惯例，如果某一国籍候选人出任行长，该国在管理委员会中的现有席位安排也可能需要相应调整，因此行长人选一旦确定，其他席位也将随之进入谈判。

在多个职位密集调整的情况下，各国政府可能不会逐一敲定人选，而是将行长、执行委员会等职位放在一起协调，通过交换与平衡形成整体方案。最终结果因此不仅取决于候选人的资历，也取决于德国、法国、西班牙、荷兰等国如何围绕新一届欧洲央行领导层重新分配席位与影响力。

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英伟达正以130亿美元级别的代价，押注开源AI生态的未来话语权。

周四，英伟达宣布同意以129.3亿美元收购AI开源平台Hugging Face，这是英伟达迄今规模最大的单笔收购。英伟达CEO黄仁勋表示，公司将维持Hugging Face平台的开放性，允许开发者自由上传、下载模型与数据集，且不强制要求使用英伟达硬件。

此次收购适逢AI基础设施并购浪潮的高峰期。就在交易消息公布前数日，支付巨头Stripe以逾80亿美元收购AI模型路由平台OpenRouter。两笔大型交易在同一时间窗口内接连落地，清晰勾勒出一条共同逻辑：随着模型层竞争加剧、利润收窄，卡在模型与用户之间的"中间层"基础设施，正成为大公司战略抢购的核心标的。

从财务角度审视，这笔交易的估值倍数罕见。

Hugging Face年化收入约1.5亿美元，129亿美元的收购价意味着约80倍的收入倍数，即便在当下科技并购市场中也属高位。

然而英伟达的逻辑显然超出纯粹的财务考量。

Hugging Face创立于2016年，旗下平台托管逾300万个AI模型、50万个数据集及100万个应用，拥有超1800万名开发者、研究人员和创作者用户，逾20万家企业使用该平台发现、评估和部署AI。

今年上半年，其付费订阅用户数量翻倍，CEO Clem Delangue公开表示公司"接近盈利"，年化收入在短短数月内从约1亿美元增长至1.5亿美元，增速明显提速。

英伟达实际上买下的，是整个开源AI生态的核心节点——包括数百万开发者的分发渠道、模型训练动向的技术情报，以及一个在开源社区中难以复制的中立品牌。

黄仁勋表示，英伟达目前是Hugging Face最大的开源模型与数据贡献者，已在该平台发布逾500个模型和250个开源数据集。

此次收购在战略层面有明确的防御意图。OpenAI、Anthropic等闭源AI巨头正积极自研AI芯片，寻求降低对英伟达硬件的依赖。

OpenAI本周发布了自研"Jalapeño"AI芯片的评测，宣称其性能超越英伟达旗舰Blackwell芯片。

英伟达的判断是，开源模型生态的壮大是对冲上述威胁的最有效防线：开源模型开发者群体越庞大、越活跃，英伟达GPU的需求就越难被单一闭源势力切断。

Hugging Face作为开源模型的核心分发枢纽，控制该平台，即意味着掌握整个开源生态的入口。

黄仁勋在声明中强调，"NVIDIA的算力不是在Hugging Face上构建或部署的必要条件"，并承诺平台将持续支持多云、多加速器的开发与部署。

此举旨在安抚开发者社区对英伟达收购后平台中立性的疑虑。此前英伟达已承诺投入数百亿美元开发自有Nemotron系列开源模型，收购Hugging Face可视为这一战略的直接延伸。

这笔交易还具有另一层财务意义。

英伟达曾推出DGX Cloud云业务，承诺租用价值130亿美元的自有AI芯片并转租给企业客户，但后来逐步收缩。

Hugging Face为英伟达提供了重启云业务的新入口：若英伟达在360亿美元的云服务合同中出现计算容量过剩，可将这些算力直接用于支撑Hugging Face客户的AI应用，避免资产闲置。

英伟达在最新财报中披露，目前持有990亿美元股权投资，截至7月底还承诺追加250亿美元投资。

此前英伟达还宣布向OpenAI进行300亿美元股权投资，并提供1080亿美元信用支持，用于后者在俄亥俄州建设大规模数据中心。英伟达CFO表示，明年约四分之一的营收将来自英伟达在财务上支持的AI实验室。与此同时，英伟达上周发布的业绩指引显示，2028财年营收预计增长约70%。

英伟达与Stripe的交易并非孤例，而是折射出AI产业链的深层重构。

OpenRouter提供统一API接口，聚合逾80家供应商的400余个模型，服务800至1000万开发者，每周路由数万亿token，今年以来token消耗量保持每周约9%的复合增长率。

Stripe以逾80亿美元将其收入囊中，较OpenRouter今年5月B轮融资时13亿美元的估值溢价约5.4倍。

两笔交易共同指向同一判断：当模型层竞争白热化，模型托管、路由调度、推理优化等"中间件"，理论上可实现旱涝保收。这是"卖铲子"逻辑在AI时代的现实投射。

然而这一逻辑并非没有风险。若未来市场收敛至少数几个主流模型，路由层的价值将大打折扣；若模型分发从下载权重文件转向纯API形式，模型托管平台的必要性同样面临根本性挑战。

这些中间层资产究竟是如Cloudflare般的"永久性位置价值"，还是AI基础设施尚未固化时期的"时间窗口价值"，目前市场尚无定论。

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9月2日公开工商信息显示，北京智者探索科技有限公司（下称“智者探索”）近日成立，注册资本15亿元，法定代表人为知乎创始人周源。其经营范围包括大数据服务、互联网数据服务、人工智能基础软件开发及人工智能应用软件开发等。

公开信息显示，智者探索由北京智者天下科技有限公司全资持股，周源担任董事，唐柳任财务负责人。目前，知乎尚未公布新公司的定位、人员配置及具体业务计划。

北京智者天下是知乎的境内核心运营主体。知乎2025年年报显示，该公司负责运营知乎网站和App，并通过协议安排纳入上市公司合并范围。智者探索因此是设立在知乎境内运营体系下的新公司，而非一笔对外投资。

不过，15亿元也只是注册资本，不能直接等同于已经投入AI业务的现金。现行《公司法》规定，有限责任公司的注册资本是股东认缴的出资额，原则上应自成立之日起五年内缴足，出资还可以采用知识产权、股权等非货币财产。截至目前，智者探索的实缴金额、出资方式和出资进度尚无公开信息。

新公司的设立发生在知乎加快验证AI商业模式的阶段。

知乎于2024年6月推出AI搜索产品“知乎直答”，此后逐步把AI应用扩展至搜索、内容分发和社区运营。到2026年，公司的AI布局又延伸至品牌内容资产、专家数据解决方案及开发者工具。

在8月举行的第二季度业绩会上，知乎管理层称，其开放数据平台已吸引超过1.76万名专业开发者，AI Works收录超过2600个项目；AI内容资产业务的客户数量环比增长50%。但管理层同时表示，该业务尚未形成稳定、规模化的收入贡献，新的AI业务仍处于商业验证阶段。

从财务状况看，知乎仍有一定空间支持AI业务的阶段性投入。第二季度，公司实现收入6.90亿元，环比增长5.9%，同比下降3.7%；上半年实现经调整净利润690.6万元。

截至6月底，公司持有现金、定期存款、受限资金及短期投资合计44.24亿元。同期研发费用为1.09亿元，反映出公司在拓展新业务的同时仍注重投入效率。

从经营范围看，智者探索可以为知乎的数据服务和AI应用提供独立法人载体，但现有资料尚不能证明知乎将大模型研发、知乎直答或专家数据业务整体迁入新公司。

新主体的实际分量，仍要看注册资本如何缴纳、核心团队和资产是否转移，以及AI业务何时形成可单独识别的收入。

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据彭博分析，日本央行周四公布的当前账户预测值与货币经纪商估算值之间的差距，远不足以支撑"大规模买入日元"的干预判断。与此同时，日本财务大臣Satsuki Katayama周四晚间重申，当局维持高度警惕，将继续阻止日元进一步贬值。市场对日本央行9月加息的预期持续升温，成为此轮日元波动的核心驱动力。

知情人士向彭博透露，日本央行确实倾向于在9月会议上加息25个基点，并将对此后的加息节奏保持灵活态度。美国财政部长贝森特近期多次暗示日本央行有必要加息，进一步强化了市场对货币政策收紧的预期。

央行账户数据：干预规模不符

日本央行账户数据是判断当局是否入市的重要参考依据。

彭博对相关数据的分析显示，日本央行预测其当前账户将因财政因素减少4100亿日元，而Central Tanshi、Ueda Yagi Tanshi及Tokyo Tanshi Research三家货币经纪商的平均估算降幅约为7000亿日元。两者之差远低于7290亿日元——这一数字是日本自2022年以来规模最小的一次干预金额。

Totan Research研究员Yuichiro Takai表示："从这一数据来看，可以合理判断此次并未发生干预。"

汇率波动：交易员调仓所致

周三，美元兑日元汇率一度下跌逾1日元，这一幅度在市场上迅速引发日本当局可能重返市场的猜测。然而，历史经验表明，超过2日元的波动才通常与市场对干预风险的紧张情绪相关联，而非日本当局的实际行动。

周四，日元兑美元升至155.91，单日涨幅达1.76%，创美日联合入市干预约一个月以来的最佳单日表现。

此次汇率波动，更多反映的是交易员基于日本央行加息路径预期所进行的仓位调整。一系列来自日美两国政策官员的表态，持续强化了市场对9月加息的信心，并引发对此后更快收紧节奏乃至"大幅加息"的猜测。

财务大臣重申干预立场

尽管本周并无干预迹象，日本外汇官员仍明确传递出强硬信号。

Katayama从二十国集团财长会议返回日本后表示："自协调干预以来，我们始终保持同等程度的紧迫感，这一立场今天依然不变。我要强调，这也代表首相的立场。"

她同时补充，贝森特在会谈中并未对日本提出绝对要求，无论是要求采取行动还是停止行动。

上轮干预规模创纪录

作为背景，日本约一个月前刚刚完成一轮规模空前的市场干预行动，累计动用约15.4万亿日元（约合985亿美元），且美国时隔28年首次协同支撑日元。当局每次入市通常力求在首轮干预中推动汇率移动约5日元，随后辅以多次规模较小的跟进操作。

此次周三不足1日元的波动幅度，与上述干预模式相去甚远，也从侧面印证了央行账户数据所传递的信号：市场的躁动，源于交易员自身，而非东京的出手。

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周四，日元兑美元升至155.91，单日涨幅达1.76%，创东京与华盛顿联合入市干预约一个月以来的最佳单日表现。

日本财务大臣片山皐月（Satsuki Katayama）与美国财政部长Scott Bessent双双表态，必要时将毫不犹豫再度入市。与此同时，日本央行（BOJ）倾向于本月加息25个基点，令市场对更大幅度加息的押注有所降温。

另外，此前有报道称，日本央行账户显示，周三没有对日元进行重大干预。日本周四举行的30年期国债拍卖认购倍数达3.79，高于过去12个月均值3.52，好于此前市场普遍预期的“偏弱至温和”。

在美联储与日本央行政策会议接连来临、叠加日本"银周"长假临近的背景下，市场情绪高度紧绷。分析人士警告，一旦美元兑日元重新触及160关口，新一轮干预风险将显著上升。

推动本轮日元反弹的核心逻辑，在于市场对日本央行加息路径的重新评估与对当局干预的持续警惕。

日本央行委员Hajime Takata周三表态称，25个基点的加息幅度"并非板上钉钉"，且连续加息在理论上亦属可能，进一步强化了市场对日本央行采取更激进立场的预期。利率互换市场已接近全面消化本月加息25基点的预期，并持续推高12月跟进加息的概率，收紧节奏明显快于此前预期。

瑞穗银行外汇即期交易团队总监南隆明（Hideaki Minami）表示，"日元买盘或尤其来自海外投资者，背后是对大幅加息的投机性押注。然而，仅凭今日走势就断言日元贬值趋势已经逆转，为时尚早。"

尽管日本过去一个月耗资创纪录的9640亿美元入市支撑日元，居高不下的油价与美日利差扩大仍持续压制日元。本轮干预得到美方协同支持，向投机者发出了更强烈的警示信号。

回顾近期操作，日本当局今年4月曾选择日本长假期间首度出手，如今市场正猜测当局或会复制这一策略，趁紧接日本央行政策会议之后的"银周"假期再度干预，届时市场流动性趋薄，干预效果可能更为显著。

澳洲联邦银行策略师Samara Hammoud表示，"银周令日元不确定性有所上升，主要因为假期期间流动性较薄。随着时间推移，美元兑日元再度测试干预前高位的概率较高。若此情况在日本央行会议前后迅速发生，新一轮干预的风险将大幅上升。"

State Street银行东京分行负责人Bart Wakabayashi亦指出，"任何剧烈波动之后，交易台上第一个问题永远是'是干预了吗？'市场将持续保持高度敏感与警觉。"

投资者同样密切关注美联储即将召开的政策会议，该会议将在日本央行会议前数日举行。

美联储主席Kevin Warsh在怀俄明州杰克逊霍尔年会上警告称，通胀尚未出现实质性放缓，政策制定者必须对此保持信心，否则美联储"仍有工作要做"，暗示货币政策维持紧缩取向。

Bessent对日本加息日益公开的施压，也令日本央行会议的市场风险异常突出。

彭博市场策略师Mark Cranfield指出，若日本央行未能回应Bessent已几近明牌的加息呼声，不仅将令交易员措手不及，更将引发日元急剧下挫。他同时指出，要在涵盖美联储与日本央行两次会议的这一周之后维持日元升势，难度极高，可能需要美联储意外转鸽、同时日本央行明确释放连续加息信号，两者同时成立的概率有限。

SBI FX Trade总裁上田真人（Marito Ueda）表示，"市场在进入美联储与日本央行会议窗口期、叠加日本长假之际，正处于干预高度警戒状态。一旦美元兑日元重回160区间，干预完全可能发生。"

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Alphabet是伯克希尔近期最受关注的科技投资。阿贝尔透露，伯克希尔最初买入Alphabet由巴菲特约15个月前启动。今年5月底，在获得参与一笔股权融资的机会后，阿贝尔立即与巴菲特沟通，最终提出投资100亿美元，并要求较市场价格折让6.5%，交易随后落地。

这笔交易也再次显示，巴菲特虽然已经卸任CEO，但仍参与伯克希尔的重要投资讨论。阿贝尔透露，他飞往东京前刚参加完巴菲特96岁生日聚会，两人期间还谈到了日本投资；抵达东京后，两人当天又通了电话。

日本市场则是伯克希尔长期布局的另一条主线。阿贝尔此次访日先赴福岛考察旗下工业切削刀具企业泰珂洛（Tungaloy），随后拜访五大商社和东京海上保险。六年前首次披露投资时，伯克希尔对五大商社的持股刚刚超过5%，如今均已超过10%。阿贝尔表示，这些投资的持有期限将以几十年计，双方也正从股东关系进一步走向商业合作。

与此同时，日本利率的快速上升也没有改变伯克希尔对这笔投资的判断。阿贝尔透露，伯克希尔目前的日元债务规模已超过150亿美元，相关债务剩余期限略高于5年，但五大商社贡献的股息仍明显高于债务利息支出。

AI数据中心的快速扩张，则让伯克希尔看到了能源业务的新机会。阿贝尔认为，当前真正制约数据中心扩张的并不是“没有电”，而是能源基础设施建设需要时间。

随着电网扩容和输配电能力逐渐成为瓶颈，拥有大规模电力业务的伯克希尔哈撒韦能源有望从中受益。不过，阿贝尔也强调，相关项目不能以推高其他用户电价为代价，同时还要获得当地社区认可，并考虑水资源等现实约束。

华尔街见闻总结要点如下：

• 100亿美元加仓谷歌，巴菲特仍参与投资决策：阿贝尔透露，今年5月底伯克希尔获得参与Alphabet股权融资的机会，他与巴菲特讨论后提出投资100亿美元，并要求较市场价格折让6.5%，最终完成交易。巴菲特虽已卸任CEO，两人仍持续讨论重要投资。

• 五大商社准备持有几十年：伯克希尔目前对日本五大商社的持股均已超过10%，阿贝尔表示，这些投资的持有期限将以几十年计，未来还将继续寻找日本及海外的合作机会。

• 日元融资仍有正向利差：伯克希尔目前的日元债务规模已超过150亿美元，剩余期限略高于5年，而五大商社贡献的股息仍明显高于相关债务的利息支出。

• AI数据中心的瓶颈在能源基础设施：阿贝尔认为，电力本身并非无法获得，真正耗时的是从项目落地到能源基础设施建成的过程，电网扩容和输配电能力正成为数据中心扩张的重要约束。

• 数据中心项目必须满足三项条件：不能推高其他客户电价，而应为现有客户带来净收益；需要控制水资源影响；同时还必须获得当地社区认可。

• 美国住房短期仍难快速复苏：阿贝尔看好北美住房市场的长期价值，但认为短期内市场仍将经历较为颠簸的过程，复苏不会一蹴而就。

100亿美元加仓谷歌：巴菲特启动建仓，阿贝尔敲定大宗交易

伯克希尔最初买入Alphabet由巴菲特在约15个月前启动，此后持续增持。今年5月底，伯克希尔获得参与Alphabet一笔股权融资的机会，阿贝尔随后与巴菲特沟通，提出投资100亿美元，并要求较市场价格折让6.5%。

双方认可这一方案后，伯克希尔向交易对手提出按上述条件参与大宗交易，最终完成投资。阿贝尔也透露，自己与巴菲特一直保持密切沟通，此次追加投资正是这种合作方式的一个例子。

至于为何看好Alphabet，阿贝尔给出的核心逻辑与AI有关。伯克希尔旗下拥有大量实体企业，可以直接观察AI在真实业务中的应用及其带来的实际收益；与此同时，伯克希尔判断Alphabet将成为AI领域的重要参与者。

五大商社：伯克希尔要拿几十年，投资关系继续向商业合作延伸

阿贝尔此次访日的重要安排之一，是与日本五大商社分别会面。伯克希尔6年前首次披露投资时，每家持股刚刚超过5%；2023年已超过7%，此后在获得五家公司许可后进一步增持，目前持股均已超过10%。

阿贝尔表示，伯克希尔对这五笔投资仍以几十年为周期。五大商社良好的经营表现和资本配置能力，是伯克希尔长期持有的重要原因。与此同时，双方正从单纯的股东关系进一步拓展至长期商业合作，并持续寻找日本及海外市场的新机会。

此次访日期间，阿贝尔还前往福岛考察泰珂洛。这家企业于2008年被伯克希尔收购，目前在日本约有1500名员工，日本销售额略低于2.4亿美元，海外销售额约4亿美元。

今年伯克希尔与东京海上宣布建立战略合作关系。阿贝尔介绍，伯克希尔参与东京海上部分保险业务的配额分保，承接约2.5%的份额，同时持有东京海上约2.5%的股份。他表示，双方的战略合作范围较广，可以相互提出投资机会和潜在交易，但并不存在必须参与某项交易的义务。如果某项机会同时符合双方利益，伯克希尔愿意参与。

日本利率升至3%：日元债务成本上升，但伯克希尔仍有“正向利差”

日本10年期国债收益率升至约3%，已成为市场关注焦点。不过，阿贝尔表示，此次与五大商社沟通时，没有一家将利率上升视为当前经营面临的根本性挑战。

对伯克希尔而言，目前超过150亿美元的日元债务基本与日本投资成本相匹配，剩余期限略高于5年。虽然日本利率上升会推高融资成本，但五大商社支付的股息仍明显高于相关债务利息，伯克希尔因此仍保持可观的正向利差。

阿贝尔表示，如果条件合适，伯克希尔未来仍会继续发行日元债券。与此同时，五大商社的盈利、分红及股票回购仍有增长空间，有望进一步提升这笔投资的资本回报。

AI数据中心：真正的瓶颈不是发电，而是能源基础设施

随着AI推动数据中心建设加速，阿贝尔认为，能源正成为行业扩张的关键约束。美国并非无法生产足够电力，真正需要时间的是从数据中心项目落地，到配套能源基础设施建设并完成接入。

这也成为伯克希尔哈撒韦能源的重要机会。阿贝尔透露，在爱荷华州，去年约8%的电力负荷来自数据中心，而且新增需求仍在持续增长。

不过，伯克希尔并不会无条件承接数据中心需求。首先，项目不能推高其他客户的电价，最好能够为现有客户带来净收益；其次，需要充分考虑水资源影响，并尽可能降低用水量；最后，还必须获得当地社区的认可。

阿贝尔还提到，美国部分社区对数据中心项目的阻力正在增加，但伯克希尔目前尚未有具体能源基础设施项目因此被否决，在建项目仍在推进。与此同时，数据中心带来的税收和地方财政收入，也成为支持项目建设的重要因素。

美国住房：长期仍看好，但短期没有“V形反弹”

对于美国住房市场，阿贝尔的判断相对谨慎。伯克希尔此前以68亿美元收购Taylor Morrison，并增持Lennar，已经通过住宅建设等多个环节布局住房市场。

阿贝尔认为，从5年、10年的周期看，北美住房市场仍具有长期价值，Taylor Morrison有望成为伯克希尔的重要资产。但短期内，他并不认为行业会快速复苏，而是预计市场仍将经历一段颠簸期。与此同时，伯克希尔正将Clayton Homes旗下15家住宅建设业务整合进Taylor Morrison。

对于美国经济整体状况，阿贝尔仍持相对积极判断。伯克希尔旗下大型企业截至二季度表现强劲，需求依然存在，但消费者承受的压力已经更加明显，开始更加谨慎地支配每一美元。

从谷歌到日本五大商社，再到AI数据中心和美国住房，阿贝尔此次访谈展现出的仍是一套鲜明的长期投资逻辑：寻找能够长期创造价值的资产，在短期波动中保持耐心，同时依托伯克希尔庞大的产业版图，寻找新的投资与商业机会。

以下是访谈全文：

CNBC专访：伯克希尔CEO格雷格·阿贝尔谈日本投资、Alphabet、AI数据中心与美国住房市场

贝基·奎克： 欢迎回来。伯克希尔哈撒韦首次投资日本五大商社是在六年多前，此后一直持续增持。目前，伯克希尔持有这五大商社每家超过10%的股份。公司首席执行官格雷格·阿贝尔目前正在日本。接下来，他将和我们分享伯克希尔的业务进展以及他在日本的所见所闻。格雷格，很高兴见到你。感谢你参加我们的节目。

格雷格·阿贝尔： 早上好，贝基。很高兴来到“Squawk Box”。

奎克： 早上好。虽然我想现在日本那边已经是晚上了。我们先聊聊你这次为什么去日本，以及在那里做些什么。

阿贝尔： 好的。这次日本之行其实有几个很重要的目的。首先，我一到日本就去了Tungaloy。这是我们在日本的一家运营公司，隶属于IMC，是一家生产刀具和刀片的企业。

我和团队在福岛度过了一个下午，这真的是一个非常了不起的故事。我们在2008年收购了这家公司。当时，我们几乎是从零开始建立这项业务。它最初是从东芝剥离出来的，当时规模相对较小，如今已经在福岛拥有几座重要工厂。

我们在日本有1500名员工，这非常特别。这家公司在日本的销售额略低于2.4亿美元，另外还有约4亿美元的海外销售额。所以，这是一支非常精干的团队，却做出了一项了不起的业务。这是开启此次日本之行的一个很好的方式。

之后，我也拜访了五大商社和Tokio Marine。

奎克： 大约六年前，我们首次得知你们投资日本五大商社。当时，你们最初持有每家公司大约5%的股份。你们与这些公司以及沃伦·巴菲特达成了一项协议，未经对方许可，不会将持股比例提高到9.9%以上。

我想，这些商社都很感谢伯克希尔成为股东。如今，你们持有每家商社超过10%的股份。其中很大一部分原因是这些公司自身也在回购股票。

那么，你们对这些商社的长期持仓计划是什么？你们与这些公司建立了怎样的合作关系？

阿贝尔： 是的，你说得完全正确。这要追溯到六年前。我们当时是在美国时间宣布这笔投资的，那天正好是沃伦90岁生日。第二天，日本方面在东京宣布我们收购了略高于5%的股份。

当时，我们明确表示这是一项长期投资，会长期持有。同时，我们也期待与这五家公司中的每一家建立关系。

三年后，也就是2023年，我们来到东京，与每家公司会面，这也是建立关系的一部分。首先，我们对当时的投资非常满意。那时候，我们的持股比例已经超过7%，这些公司的经营表现很好。

正如你所说，它们的资本管理也做得很好，包括回购股票、提高股息，整体业绩持续改善。

后来，我们提出并请求它们批准，希望将持股比例提高到10%以上。此前，我们一直强调会把持股比例控制在10%以下，只有在这五家公司的管理层同意的情况下，我们才会超过10%。

在获得批准后，我们将持股比例提高到了10%以上。这确实是一项我们计划持有数十年的长期投资。与此同时，我们也一直在与每家公司建立非常牢固的关系，并寻找日本以及海外的其他投资和合作机会。

每次访问，我们都会在此前讨论的基础上继续推进，寻找新的机会，而这些交流一直都非常出色。

奎克： 格雷格，我想谈谈你们与Tokio Marine的关系以及目前的持股比例。最近有一些报道称，这家日本保险公司正在寻求收购，可能考虑收购澳大利亚的Suncorp或加拿大的IAG。

这些报道暗示，它们可能利用伯克希尔的资产负债表来支持相关交易。你能透露这些谈判目前有什么进展吗？伯克希尔是否会在财务上支持这些潜在收购？

阿贝尔： 是的。在我们的年会之前，我们宣布了与Tokio Marine达成的交易。这是一个非常好的机会，因为Tokio Marine是我们的优秀合作伙伴。

我们非常高兴能与它们达成协议。我们拥有其承保账簿2.5%的份额，也就是它们承保业务中的2.5%。同时，我们也持有该公司2.5%的股权。随后，我们宣布建立战略合作伙伴关系。

但我想强调的是，这项战略合作关系非常广泛。双方都可以相互提出想法，但没有义务必须采取行动。

如果某项交易对Tokio Marine和伯克希尔双方都有意义，我们当然愿意与它们共同推进。不过，正如你所猜到的，我们不会对你提到的任何具体公司发表评论。

奎克： 好的。格雷格，当你们开始进军日本股市时，其中一个举措就是开始在日本发行日元计价债券。我认为这对你们来说是一项相当有利可图的投资，因为当时日本的利率水平非常低。

今天早上我们正在讨论，日本10年期国债收益率已经升至30年来最高水平。我相信，根据最新文件，你们持有超过150亿美元的日元计价债务。这意味着什么？你们还会继续发行这种债务吗？这些债务的期限如何？日本利率上升对你们意味着什么？

阿贝尔： 是的，这显然已经成为东京和日本媒体非常热门的话题。

贝基，我觉得很有意思的一点是，没有一家商社认为当前的利率水平构成根本性挑战。它们当然在关注，但总体上认为影响仍然相对温和。

我认为10年期国债收益率刚刚触及30年高点——

奎克： 是的。

阿贝尔： 对，正如你所说，刚刚触及3%。所以，我认为它们认为这是完全可控的。

从我们的角度来看，你说得对，我们确实有一笔日元债券和债务组合，基本上对应我们对这些公司的投资成本基础。这些债务的剩余期限略长于五年。

因此，我们目前仍然拥有可观的利差收益，也就是收到的股息与我们支付的利息之间的差额。

但我想强调，我们仍然设想在适当的时候继续发行日元债务。同时，我们也确实看到这些基础公司的盈利在增长，未来几年股息可能继续增加，股票回购也会持续。

所以，利率上升确实带来了增量成本，但显然，从各家商社内部来看，我们仍然看到了它们向股东返还资本的潜在增长空间。

奎克： 格雷格，我们在7月份曾经在CNBC与沃伦·巴菲特交谈过，谈了很多事情。其中一个有趣的话题是伯克希尔的投资组合。

现在由你负责运营公司。他说你是决策者，但你们经常交流，几乎每天都会交谈。他还提到，伯克希尔建立Alphabet仓位是他的主意。

我想知道，你能否谈谈你与沃伦的关系？你们最近怎么样？目前又是如何管理伯克希尔的股票投资组合的？

阿贝尔： 好的，非常好。

一个很好的例子是，沃伦上周日刚刚度过96岁生日。所以，在来东京之前，我去看望了沃伦，并和他的家人、朋友一起庆祝他的96岁生日。我们度过了一个非常愉快的下午。

之后，我飞往东京。沃伦非常喜欢我们对日本公司的投资，所以我可以告诉你，我来东京这件事对他来说并不容易。不过，是的，我们有非常好的工作关系，也会定期讨论各种事情。事实上，我们甚至在周日还讨论了一些日本投资的话题。

我今天早些时候也和他谈过，只是向他汇报最新情况，告诉他我参加了哪些会议，以及这些公司的表现。这一直是我们之间的交流方式。我们喜欢讨论企业，也喜欢讨论整个投资组合中看到的情况。

你说得完全正确，关于Alphabet的仓位，沃伦大约在15个月甚至更早之前就启动了这项投资。所以，他发起了对Alphabet的首次买入。之后我们继续买入——或者说，他当时继续买入——我们也一直在讨论并推进后续的投资。

然后，在5月底，我接到了一个周日早上的电话，对方询问我们是否有兴趣参与它们即将进行的一笔股权发行。当时具体条款和规模都还没有确定。

我说我会马上回复。这非常符合我们管理伯克希尔的方式，也符合我们的治理模式。于是，我打电话给沃伦，告诉他，我们有一个重要机会，可以继续投资谷歌，而且是以大宗交易的方式。

我们讨论了投资规模。当时对方还没有确定具体规模，但建议我们考虑100亿美元甚至更多。沃伦和我讨论了投资规模，也讨论了折扣幅度。我建议折价6.5%。我们对这个折扣幅度感到满意。随后，我们回复对方，表示有兴趣按照这些条件购买这笔大宗股份，最终完成了交易。

奎克： 你们为什么看好Alphabet？

阿贝尔： 从非常高的层面来看，显然，我们不会讨论任何具体股权投资的细节。

但Alphabet有一点非常独特。当然，我们在其他业务中也看到了类似情况。首先，显然，我们都看到了人工智能带来的影响，也知道它将对美国以及企业产生重大影响。

我们从旗下公司的运营中，可以非常清楚地看到我们如何使用人工智能，以及人工智能能够带来什么样的收益。这进一步提升了我们对Alphabet的兴趣。

然后，我们认为谷歌是人工智能领域的重要参与者。当然，谷歌吸引我们的原因远不止这些。但这些确实是我们认真研究谷歌，并最终进行重大投资的基本原因。

奎克： 好的，让我再问一些关于人工智能和数据中心建设的问题。

你在Kiewit和伯克希尔能源公司从事基础设施建设已经数十年，因此你非常了解目前被认为是人工智能建设瓶颈的一个关键领域——能源。

我们现在处于数据中心建设的哪个阶段？你认为伯克希尔具体有哪些机会？

阿贝尔： 是的，这真的很有意思。各家公司还在不断宣布新的数据中心和数据中心园区。

我一直有一个非常明确的观点，那就是能源将成为制约因素，数据中心需要大量能源，而我们有能力生产能源。问题在于，准备好场地，并让它真正具备服务数据中心的能力，需要多长时间？

我仍然认为，这是一个巨大的制约因素。当然，我们还会遇到其他挑战。但与此同时，我们仍然认为这对伯克希尔以及伯克希尔哈撒韦能源公司来说，是一个非常重要的机会。

比如看看爱荷华州，我们在那里拥有很多数据中心。我想去年，我们大约8%的负荷来自数据中心。我们看到越来越多的负荷接入，包括现有客户的需求，也包括我们能够提供服务的新需求。

但从一开始，我们就遵循一些非常基本的原则来运营，并且已经与每一家超大规模客户分享了这些原则，也与州长和监管机构讨论了相关政策。

首先，我们有兴趣为这些超大规模客户提供服务，但前提是不能影响其他客户的电价。事实上，我们的原则是，数据中心项目必须给现有客户带来净收益。

其次，社区必须了解数据中心对水资源的影响。随着数据中心采用各种技术尽可能减少用水，这方面已经变得更加可控。

最后，社区必须愿意接受数据中心落户当地。我们非常相信，你必须成为社区欢迎的一员。这当然是数据中心需要作出的决定，但我们可以鼓励它们认真评估当地社区的反应。我知道你们已经围绕这个话题进行了很多讨论。美国各地对数据中心的反对声音越来越大。

到目前为止，我们还没有任何特定选址被拒绝。我们仍在推进正在建设的各个项目。这里所说的项目，是我们的能源基础设施，而不是数据中心本身。但这些项目必须符合我刚才强调的条件。

乔·克南： 格雷格，如果你不去定义一种说法，当存在信息真空时，其他人就会替你定义。

今天《华尔街日报》有一篇关于数据中心的文章，标题大意是“保护地球，建设更多数据中心”。文章认为，对可靠电力的需求正在推动创新，而人工智能也有助于开发新的清洁技术。

这可能是一个千载难逢的机会，可以推动电网清洁化，同时探索如何全面改善水资源质量，并加速技术发展——

阿贝尔： 对。

克南： 那些不喜欢这一想法的人，实际上可能会因此落后于这些技术。你可以采取行动。对电力的巨大需求，实际上可能推动你所希望看到的这些变化。但如果你不这样去讲述这个故事，他们就会用完全不同的方式去讲。我敢保证。

阿贝尔： 不，乔，你说得完全正确。我的意思是，如何定义这件事非常重要，而且这种说法也在不断演变。

最初，人们关注的是它是否会影响电价，以及是否会影响其他客户。正如你刚才强调的，现在这种讨论已经不再局限于这一点。关于用水的问题，现在数据中心方面也非常积极地解释它们如何尽可能减少用水。

与此同时，讨论也开始进一步演变。至少在美国爱荷华州，那里的农业社区仍然非常强大，因此一个非常有力的说法是，当我们在某个县或社区同时建设能源基础设施和数据中心时，税收减免，尤其是财产税收入，以及进入县财政、用于支持学校、警察和消防等公共服务的收入，都是非常可观的。

这一点同样必须成为整体叙事的一部分，要让人们认识到这类发展能够为当地带来的实际好处。

奎克： 格雷格，让我们换个话题，谈谈美国住房市场。

显然，自从我们上次与你交谈以来，你们以68亿美元收购了Taylor Morrison。我们也在最新文件中看到，你们增加了对Lennar的持股。

这只是伯克希尔参与住房市场的部分方式。你们还有很多不同的渠道可以观察住房市场的表现，从销售的油漆，到其他用于房屋建设的材料，再到通过伯克希尔哈撒韦房地产公司对整个市场进行跟踪。

随着美国利率和抵押贷款利率上升，你认为住房市场接下来会发生什么？

阿贝尔： 是的，这真的很有意思。这也是我们与Taylor Morrison以及它们的首席执行官谢丽尔讨论时的重要话题。

当我们审视住房市场，尤其是北美住房市场时，我们持有非常长期的视角。美国梦将继续存在。五年后、十年后，Taylor Morrison仍将是伯克希尔非常优质的一项资产。稍后我还会谈到这一点。

我们确实整合了Clayton Homes的一些业务。Clayton Homes旗下有15家现场建造商，也就是住宅建筑商，现在它们将加入Taylor Morrison团队。但贝基，我们当时讨论得很清楚：我们没有看到住房市场会出现任何立即复苏或大幅增长。

从伯克希尔的角度来看，我们确实认为，未来一段时间的道路仍会比较崎岖。当然，当你与行业人士交流时，我们拥有一位非常优秀的领导者谢丽尔，她始终保持着极大的乐观精神。但从我们讨论的情况来看，我们并不认为市场会迅速复苏。

不过，我们确实认为这是一个值得投资的行业，而我们的投资目标是长期持有。

奎克： 格雷格，当你观察美国和世界其他地区的经济时，从商业角度来看，目前情况如何？消费者表现怎么样？

阿贝尔： 是的，这真的很有意思。我的意思是，在东京这里，经济非常有活力，你能感受到巨大的能量。

当我与五大商社会面时，它们的业绩非常强劲，对自身业务也很有信心。这不仅包括我关注的一些资源类业务，也包括它们所谓的非资源类业务，而这些业务同样表现非常好。

如果你看看我们第二季度的业务和业绩，在我们的主要业务中，包括制造业业务，表现同样非常强劲。所以，你可以看到需求仍然强劲。但我认为，你确实能够感受到客户和消费者仍然承受着压力。他们在努力让每一美元发挥更大的作用，这种压力确实存在。

我们在评估未来业绩时，毫无疑问会考虑到这一点。但与此同时，至少从我们第二季度看到的情况来看，经济基本面仍然非常强劲。

奎克： 格雷格·阿贝尔，非常感谢你今天早上——或者说东京今晚——参加我们的节目。我们非常感谢。

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9月3日，腾讯正式推出WorkBuddy金融版，面向银行、券商、保险等机构上线80多个金融专家及专家团。从对公信贷尽调、基金研究，到保险代理人的客户经营，腾讯试图让Agent真正进入金融机构的业务流程。

不到一个月前，百度刚刚为通用智能体GenFlow启用中文名“库库AI”，并上线独立办公端。金融被百度选作库库AI从通用办公走向专业办公的第一个重点场景。

更早之前，字节旗下扣子也已经引入华泰证券、广发证券、国信证券等机构的金融Agent和Skill，将行情、财务数据、ETF筛选、基金对比等能力搬进Agent平台。

从字节、百度到腾讯，通用Agent的竞争正在迅速向金融行业下沉。

大厂选择金融并不难理解。在投行、投研、信贷和保险等业务中，大量高成本的专业时间仍被消耗在查数据、翻公告、核口径、更新模型和制作材料上。只要Agent能够接手其中一部分，就有机会直接转化为金融机构愿意付费的效率。

但金融也是一块难啃的市场。数据准确度、结论可溯源，执行的权限等都要经得起考验，一个在开放网络上表现不错的通用Agent进入金融业务现场后未必依然可靠。

目前大厂之间对于金融是否值得单独做一个Agent版本，仍未形成共识。

客群分野

尽管字节、百度和腾讯都已经把Agent伸向金融，但目前瞄准的并不是同一块市场。

目前字节旗下的扣子、百度的库库AI在金融场景中的主要落点仍然更偏向C端。

扣子的打法是把专业金融能力直接装进Agent。目前扣子技能商店已经上线来自广发证券、国信证券等机构的一系列金融Skill。例如广发证券提供的8项Skill覆盖财务对比、龙虎榜、ETF筛选、ETF资金异动、基金定投等高频投研场景。

这意味着这些原本需要进入券商App、金融终端或者不同数据页面完成的动作，被拆成了Agent可以直接调用的能力。

用户只需要告诉扣子想研究什么，它就可以调用相应Skill查询行情和财务数据、比较公司、筛选ETF或者整理基金信息。多个Skill还可以进一步组合进连续任务中，用于盘前信息整理、盘中监控和盘后复盘。

百度同样从C端用户切入。库库AI依托的是百度文库、百度学术和百度网盘积累的内容、文件与存储能力，内置了上市公司、股票行情、财报、研报等金融数据。

用户提出一个研究任务后，库库AI可以继续完成资料检索、数据处理和内容生成，最终直接交付Word研报、金融分析PPT或者财务模型Excel，长时间盯盘等任务还可以留在云端继续执行。

腾讯WorkBuddy金融版切入的则是B端市场：银行、券商、保险等金融机构。

在对公信贷尽调中，WorkBuddy可生成材料清单、识别缺失项，调用工商、财务和司法等数据交叉核验风险，再按照银行内部模板形成保留依据的尽调初稿；在基金研究场景中，其则能完成基金筛选、组合诊断等；到了保险场景，还可以连接客户资料、产品信息、营销内容合规等。

据腾讯介绍，今年3月以来，WorkBuddy已经陆续进入中金公司、国投证券、平安银行、中国太平等100多家金融机构。

不过这一应用或仍集中在金融机构的小范围之内。据全天候科技向多家券商求证，目前内部尚未大范围应用WorkBuddy等办公Agent。

共识尚未达成

大厂之间对于金融到底值不值得被单独做成一个Agent版本，其实还没有形成共识。

至少从目前的产品形态来看，除了腾讯，字节、百度等大厂在Agent的布局上都尚未针对金融场景推出独立的“金融版”Agent。

一名库库AI内部人士向全天候科技表示，库库AI的定位仍然是通用办公Agent，金融更多被当作一个展示复杂任务能力的“样本”。

原因并不难理解。金融专业性强、数据量大，一项任务往往需要经过检索、数据处理、交叉验证、分析再到最终交付等多个步骤。如果Agent能够把金融这样的复杂任务跑通，也可以更直观地证明一套通用Agent究竟能够把工作做到什么程度。

上述人士表示，库库AI后续仍会面向更多行业扩充专业知识和Skill，而不是只围绕金融继续向下开发。

这其实反映出办公Agent走向垂直行业时仍未解决的一个问题：通用Agent究竟应该依靠数据连接、知识库和Skill等不断扩展能力，还是应该继续往下挖，为金融、法律、医疗等高价值行业分别重做一套更深的产品。

答案还没有出现，但金融的确是最容易让厂商产生“再往下一层”冲动的行业之一。

一方面，投行、投研、资管、信贷等岗位的单位工时价值较高，但大量时间被用于查找公告、摘录数据、更新模型、核对工商司法信息、整理会议纪要和制作材料等流程上。

另一方面，金融的大量工作本来就建立在数字化资料之上。行情、财报、公告、研报、工商司法信息乃至机构内部的研究材料，大多已经以结构化数据或电子文档存在。

或许正是看到了这些优势，此次WorkBuddy直接推出金融版，把银行、券商、保险等机构单独拿出来做一套产品。

这也是一种更激进的试水：如果金融机构愿意为一个专门的行业Agent付费，就意味着办公Agent有机会从卖通用生产力工具进一步进入按行业定价的市场。

但金融行业的难度还在于其不仅是高价值行业，也是强监管行业。

今年6月，国家金融监督管理总局发布《关于银行业保险业人工智能安全开发应用的指导意见》，将资金交易、资产评估、信贷审批、承保理赔、风险管理等列为人工智能高风险应用，并要求关键环节建立人工监督和干预机制。

对于涉及客户权益或产生实质性财务影响的关键决策，监管要求设置人工复核节点，并保留原始数据、推理路径等记录。文件还专门提出，智能体系统需要防范数据泄露、身份越权、工具滥用和运行失控等风险。

这都对金融Agent提出了更高的要求。一方面金融可能是Agent落地中比较容易算清商业账的一块市场，另一方面也是最早逼着厂商回答数据安全、模型可靠性、权限治理和责任边界的行业。

华尔街率先定价

对于金融到底应该作为通用Agent中的一个专业场景，还是进一步单独做成行业产品，海外大厂同样没有形成一致答案。

OpenAI更偏向前一种路径，即通过Investment Banking插件将ChatGPT带入投行场景，可以完成公司概览、可比公司分析、Pitchbook和尽调材料等任务；同时又与普华永道合作，将Agent延伸至预测、报告、月末结账等CFO工作流。

Anthropic也是建立在Claude的通用产品体系之上打造金融场景能力。

今年，Anthropic推出10套金融Agent模板，覆盖Pitchbook、KYC、财务建模、估值审核和月末结账等场景，同时将Claude接入Excel、PowerPoint、Word以及FactSet、S&P Capital IQ、MSCI等专业金融数据源。

与之不同的是，Google则选择直接往行业版走。

今年8月，Google推出Gemini Enterprise for Financial Services，专门面向资本市场和公司银行业务，内置超过50项金融Skill，并连接FactSet、Moody’s、MSCI、PitchBook等专业数据源。

尽管行业尚未达成共识，但华尔街已率先为此定价。

2025年4月，金融AI公司Rogo完成5000万美元B轮融资，估值约3.5亿美元；到今年估值已经升至约20亿美元，一年左右升至原来的近6倍。

资本不断抬高估值的背后，Rogo真正解决的是基础模型与金融工作之间的那一层断点。

向下，Rogo连接Capital IQ、FactSet等专业数据库；向上，它可以生成直接使用的Excel模型、PPT和研究报告，同时保留数据来源和原文引用，让分析师能够重新回到财报、电话会和投资者材料中核验结果。

目前Rogo已经服务超过300家机构，覆盖4万多名金融专业人士。

整体来看，金融Agent最终应该以什么产品形态存在，目前还没有标准答案。它可以是通用Agent里的Skill，可以是一套金融Agent模板，也可以像Google和WorkBuddy一样被单独做成一个行业版本。

如果金融机构最终愿意为更深的数据连接、工作流适配和安全治理额外付费，那么金融版Agent就可能从今天的试水产品，演变成一个独立的软件品类，更多高价值行业也会沿着这条路径被重新切分。

但如果通用Agent依靠更强的模型、更丰富的Skill和数据连接器就足以覆盖大部分金融需求，那么所谓“行业版”的空间也可能被重新压缩。

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据追风交易台，摩根士丹利在最新研报中提示，此次发布的实质意义远超以往任何产品活动——无监督Robotaxi车队的规模化扩张，将直接决定特斯拉股价在年内的走向。

摩根士丹利分析师Andrew S Percoco在报告中明确指出，德克萨斯州机动车辆管理局（DMV）数据显示，特斯拉近期已注册约45辆Cybercab用于商业运营，这令该行对今晚发布活动持正面预期。若特斯拉能在发布活动后数日至数周内，在德州成功部署25至50辆Cybercab投入付费载客服务，预计股价将出现积极反应；反之，若活动仅停留于有限的监督式零售展示，而无实质性的无监督车队部署，则预计股价将在活动后承压回落。

与此同时，第三方Robotaxi追踪网站数据显示，特斯拉无监督Robotaxi车队规模自6月底以来已大幅扩张约200%，从6月30日的57辆增至8月31日的156辆。

摩根士丹利认为，这一指标是下半年追踪特斯拉自动驾驶业务最重要的关键绩效指标之一，车队持续扩张将推动市场对特斯拉高资本支出回报率的预期逐步明朗化。

两种情景，股价走向截然不同

摩根士丹利在报告中为今晚发布活动设定了两种明确情景。

乐观情景下，特斯拉在奥斯汀、休斯顿和达拉斯同步推出无监督Cybercab付费载客服务，并在发布后短期内将德州车队规模扩充至25至50辆。摩根士丹利强调，市场需要看到的不仅仅是"寥寥数辆"（约5至10辆）上路，规模化部署才是触发股价正向动能的关键。

悲观情景下，若活动仅以零售展示为主，缺乏实质性的商业化车队投放，则难以重燃市场对特斯拉Robotaxi业务的热情。摩根士丹利预计，在此情景下股价将在活动后出现回调。

值得关注的是，摩根士丹利分析师本周末在纽约街头目击到一辆Cybercab，并指出其AlphaWise团队的研究显示，纽约地区远程操作员招聘活动有所增加，暗示特斯拉正在为纽约市场的潜在布局铺垫基础，尽管纽约并非特斯拉近期公开宣布的目标市场。

监管进展提供额外支撑

在监管层面，特斯拉近期获得内华达州交通管理局批准其自动驾驶网络运营申请（AVNC），这是Robotaxi在拉斯维加斯市场推进的积极信号。

据第三方报道，该批准取代了此前将特斯拉车辆数量上限限定为10辆的临时许可，授权特斯拉在未来12个月内最多运营5000辆全自动驾驶车辆，但特斯拉预计仍将以小规模启动并逐步扩张。

摩根士丹利指出，该许可仍附带若干重要运营条件，包括经批准的运营设计范围（ODD）及地理围栏要求、人工监督机制、事故报告义务，以及车辆检验、保险和费率备案等行政事项，付费公共服务正式开展前上述条件须全部满足。拉斯维加斯与凤凰城此前均被列为"准备推进中"的市场，此次内华达州的监管突破为整体Robotaxi扩张路径提供了额外支撑。

Cybercab上路准备与Model Y车队并行

从运营准备层面看，特斯拉已为今晚发布完成多项前期工作。

自6月起Cybercab已在包括奥斯汀在内的美国多地公共道路展开测试；7月，特斯拉开始让员工在奥斯汀园区私人道路上试乘并收集反馈，流程与去年Robotaxi上线前高度相似。特斯拉还在奥斯汀对急救人员进行了专项培训，指导其在紧急情况下处置和移动车辆。

目前，特斯拉在奥斯汀的Robotaxi运营以改装版Model Y为主，德州DMV数据显示当地已注册186辆Model Y用于该服务。Cybercab作为专为全无人驾驶设计的车型，无需额外改装，理论上可降低运营复杂度，但特斯拉是否会以Cybercab逐步替换Model Y，抑或两者并行运营，目前尚无明确表态。

车队规模是年内股价核心变量

摩根士丹利维持对特斯拉的Equal-weight评级，目标价400美元，当前股价为356.09美元。该行的分部加总估值（SOTP）模型中，Robotaxi业务（Tesla Mobility）贡献120美元/股，是仅次于网络服务（144美元/股）的第二大价值来源。

摩根士丹利明确表示，无监督车队的持续扩张——无论是Cybercab还是Model Y——是特斯拉股价在年内跑赢大市的核心驱动因素。随着高资本支出的投资回报率逐渐清晰，市场对特斯拉自动驾驶业务的重新定价将成为可能。反之，若车队扩张停滞，执行风险、监管不确定性及估值压力将成为主要下行风险。

今晚奥斯汀的发布活动，将为这一关键问题提供最直接的答案。

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《规划》指出，到2030年，我国中小企业整体发展量质齐升，中小企业营业收入、资产总额保持稳定增长，劳动报酬和劳动生产率稳步提高，规模以上中小企业人均营业收入累计增长15%左右；创新发展能力显著增强，规模以上工业中小企业研发费用内部支出年均增长8%以上，专精特新“小巨人”企业达到2.2万家，国家级中小企业特色产业集群达到600个；数智化绿色化水平加速跃升，打造一批数智化转型典型应用场景，专精特新中小企业数智化水平二级占比达到95%以上、三级占比达到80%以上，能源资源利用效率明显提升；服务体系持续健全，全国中小企业服务“一张网”服务效能显著提高，认定一批国家中小企业公共服务示范平台（基地），中外中小企业合作区达到50个；发展环境进一步优化，防范化解拖欠中小企业账款长效机制基本建立，中小企业多元化融资渠道进一步拓宽。

加大直接融资支持。加强中小企业上市培育力度，建立优质中小企业上市培育库，促进股权融资常态化对接。深化区域性股权交易市场“专精特新”专板建设。高质量建设债券市场“科技板”，支持符合条件的中小企业债券融资。大力发展创业投资，设立国家中小企业发展基金二期，带动社会资本投早、投小、投长期、投硬科技。

加强优质企业梯度培育。健全优质企业梯度培育体系，构建促进专精特新中小企业发展壮大机制，强化政策惠企和优质企业认定动态管理，完善认定和退出标准。持续培育专精特新中小企业、专精特新“小巨人”企业，推动科技型中小企业与创新型中小企业评价体系有机整合，加强瞪羚企业、独角兽企业监测和服务，高效发现新兴产业、未来产业高成长企业。

鼓励创办中小企业。高效用好创新创业领域各级政府投资基金，带动更多耐心资本投向种子期、初创期中小企业。围绕新能源、新材料、机器人等新兴产业和量子科技、脑机接口、具身智能等未来产业，探索典型应用场景、可行商业模式。推进创业孵化资源集成，为创办中小企业提供办公场所、创业指导、咨询培训、投融资等服务。办好创新创业竞赛活动，选拔和发现优秀创业项目，加强扶持孵化。推进国家大学科技园建设，鼓励高等院校、科研院所事业单位科研人员按照国家有关规定创办科技型企业，加快自有科研成果市场化落地。建立必要的再创业指导和援助机制。

推动中小企业集群化发展。引导中小企业向国家高新区等科技园区、工业园区集聚发展。大力培育中小企业特色产业集群，完善数字基础设施建设，推进集群工业废弃物资源化利用和无害化处理，强化集群共享制造能力，集聚设备、人才与服务资源，降低生产运营成本。以中小企业特色产业集群为依托，赋能县域特色农业、手工业、文化旅游业等富民产业发展，带动东、中、西部和东北地区中小企业协同联动，促进区域产业协调发展。

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港股全天高开低走，恒指回落，恒科指转跌，盘初一度涨超1%，午后双双扩大跌幅，恒科指跌超1%。科网股多数下跌，阿里、腾讯、美团、京东等纷纷走低。生物科技板块反弹，恒生生物科技指数涨超1%，和黄医药涨14%。债市方面，国债期货全线反弹，商品方面，国内商品期货分化。

A股：截至收盘，沪指涨0.02%，深成指涨0.10%，创业板指涨0.01%。

盘面上，个股跌多涨少，沪深京三市超3500股飘绿，今日成交1.78万亿。沪深两市成交额1.76万亿，较上一个交易日缩量323亿，连续两个交易日成交额低于2万亿。板块方面，培育钻石、保险、航运、液冷服务器等板块涨幅居前，军工、农业、教育、传媒等板块跌幅居前。

值得注意的是，高位人气股下挫，传智教育、一鸣食品、爱丽家居等多股跌停。其中，爱丽家居开盘“一”字跌停，截至收盘，报30.03元/股，最新市值为72.75亿元。深中华A开盘一字跌停，截至收盘，报10.58元/股，总市值72.92亿元。

港股：截至收盘，恒指跌0.39%，恒科指跌1.08%。

盘面上，权重科网股普跌，腾讯控股、阿里巴巴、小米集团、网易、携程集团集体下滑。银行、煤炭板块走弱，生物科技、地产、有色金属、交通运输板块走强。希音上市第三天，再跌近9%。

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0.12%，5年期主力合约跌0.05%，2年期主力合约涨0.02%。

商品：国内商品期货涨跌参半，截至收盘，贵金属涨幅居前，钯涨4.24%；基本金属多数上涨，镍涨1.80%；农副产品多数上涨，生猪涨0.90%；航运期货跌幅居前，集运指数(欧线)跌7.18%；能源品多数下跌，燃油跌3.98%；黑色系涨跌参半，焦炭跌3.75%；新能源材料多数下跌，碳酸锂跌3.71%；化工品多数下跌，沥青跌2.22%；油脂油料多数下跌，菜油跌1.08%；非金属建材全部下跌，PVC跌0.69%。

航运/油运：中东冲突升级，板块逆势掀涨停潮

航运是全天确定性最强的一条主线。板块指数单日大涨2.99%，个股层面海通发展收盘涨停，凤凰航运、中远海能、招商轮船等跟涨，北交所国航远洋涨超8%。

逻辑链一：事件催化，中东冲突推升地缘溢价与运距拉长。据媒体报道，一艘油轮近日在阿曼湾塞卜以东17海里处遭3枚不明投射物袭击；此前美军对伊朗境内伊斯兰革命卫队目标发动新一轮打击，伊朗反击袭击地区内美军基地并击落一架美军MQ-9无人机。

逻辑链二：运价硬数据，VLCC与BDI双双爆发。截至8月底，沙特—中国VLCC航线日收益已升至约65.6万美元/天，较一年前上涨超过10倍；阿曼—中国VLCC航线日收益也从一个月前约13.1万美元升至约22万美元。

与此同时，波罗的海干散货运价指数（BDI）升至3331点，创2023年12月以来新高，环比上涨5.51%；其中海岬型船运价指数涨至5642点，同样创2023年12月以来最高。运价上涨的核心变量在于有效运力偏紧——航道通行效率下降、船舶等待时间增加、原油贸易改走更远路线，均消耗现有运力。

逻辑链三：景气已兑现至利润表。2026年上半年，中远海能实现营收151.46亿元，同比增长30.03%，归母净利润45.45亿元，同比增长143.21%；招商轮船同期归母净利润达69.6亿元，同比增长227.57%。高景气正从运价向企业业绩实质性传导。

液冷服务器：AI算力散热刚需，连板梯队最强

液冷服务器是当日连板高度最密集、持续性最突出的科技题材。个股层面，集泰股份4连板，金帝股份4天3板，宏盛股份4天2板，金富科技4天2板，新朋股份涨停，思泉新材20CM涨停，鸿富瀚涨超15%、同飞股份涨逾9%。

逻辑链一：功耗拐点，液冷由“可选”变“必选”。随着万卡智算中心加速落地，AI芯片功耗突破1000W，传统风冷已无法满足散热需求，液冷成为算力部署的"必选项"。单机功率超过100千瓦后冷板式液冷压力明显增加，机柜功率达200千瓦以上浸没式方案更优。

逻辑链二：订单验证，产线满产、交付排至明年。据央视财经报道，山东、广东等地液冷产线满产运行，核心设备CDU订单已排至2026年底，部分交付周期展望至2027年；广东佛山一家液冷部件企业今年订单、产值和交付量同比均接近100%增长。

逻辑链三：市场空间量化。赛迪顾问数据显示，2025年中国液冷数据中心市场规模达159.8亿元，同比增长45.2%；据行业机构预测，2026年全球智算液冷市场规模或将突破千亿元。

中金公司研报称，看好AI算力集群持续扩容背景下光通信散热赛道的高成长性，重点关注光模块VC、液冷Cage及共封装交换机液冷机会。

国泰海通研报指出，液冷具散热能力强、机柜密度高、风机能耗低和余热回收条件好等优势，正由高性能计算的"可选方案"转变为高密度AI机柜的必要基础设施，国内液冷产业正由政策引导向标准化、规模化应用过渡。

东方证券研报认为，英伟达VR及谷歌TPU v7/v8的出货爬坡将成为液冷需求释放的核心驱动力，有望带动全球液冷产业链从小批量出货向规模化量产迈进，三季度起数据中心液冷需求有望加速释放，国内液冷产业链公司下半年逐步进入订单落地和量产阶段。

培育钻石：金刚石散热商用化元年，AI芯片逻辑重估

培育钻石概念延续强势，恒盛能源直线涨停，北交所惠丰钻石涨超10%，四方达（+7.28%）、沃尔德（+8.93%）、力量钻石（+5.56%）跟涨，黄河旋风收涨7.93%（盘中一度涨停）。

逻辑链：散热材料代入AI芯片，产业链协同延伸。2026年被业内视作金刚石散热材料商用化落地元年。据中泰证券测算，2026年全球AI芯片用金刚石散热片市场约87亿元人民币，到2030年有望增至592亿元，年复合增长率超50%。

机构研报进一步指出，培育钻石与工业金刚石共享同一套高温高压合成技术，又可结合CVD外延技术制备半导体级金刚石晶圆，产业链协同性较强，培育钻石企业具备较强产业延伸能力和转产基础，金刚石功能材料需求快速增长，有望通过产业链协同效应向培育钻石环节传导。

大金融盘中活跃

大金融方向，保险板块领涨，板块涨幅超2%，中国太保、中国人寿、中国平安、新华保险均涨超2%。

今年上半年，据央视财经数据，五大险企合计实现归母净利润3173.87亿元，同比增长78.12%，与此同时，五家险企均推出中期分红方案，合计派现总额超过390亿元。

中信建投表示，回顾保险板块2026年上半年业绩，负债端寿险NBV和财险承保利润均保持稳健增长，资产端权益市场向好带动总投资收益率普遍改善。

国信证券表示，行业负债端持续深化产品、渠道与成本的全方位转型，分红险转型与渠道质态改善稳步推进，承保盈利韧性不断增强。资产端方面，险资长久期资产配置与高股息底仓需求延续，资产结构再平衡稳步推进，盈利稳定性逐步提升。

银行板块获利盘逐步兑现，四大行、邮储银行、交通银行尾盘持续扩大跌幅。

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招商证券最新研报指出，厄尔尼诺主要通过农业与生物资源、水资源与高耗能生产、航运与矿山开采、高温与用电需求四条路径影响产业。目前最明确的两条路径已经率先出现变化：秘鲁鱼粉因捕捞收缩推升水产饲料成本，巴拿马运河则因水位压力进一步收紧通航限制、压缩有效运力。相比之下，棕榈油、天然橡胶以及东南亚备用电源的主要影响时点更偏向2027年；铜等品种当前仍主要由自身产业周期驱动。

报告认为，厄尔尼诺更像是产业趋势的“放大器”，而非独立驱动力。历史复盘显示，天气冲击只有与供给收缩、景气改善等产业逻辑形成共振，才更容易转化为持续行情；当前来看，畜牧养殖和航运具备相对更强的中期支撑。

从气候强度看，本轮厄尔尼诺仍在快速增强。美国国家海洋和大气管理局（NOAA）预计，2026年北半球秋冬出现极强厄尔尼诺的概率超过90%；10—12月相对海洋尼诺指数（RONI）达到2.5℃以上、超过1950年以来此前峰值的概率约为69%。

资本市场尚未形成统一的“厄尔尼诺行情”。自6月11日本轮厄尔尼诺获确认以来，农业、畜牧养殖、饲料、水产、种植、种业、轮胎、铜和航运等相关板块均已跑赢万得全A，但上涨驱动并不一致。其中，畜牧养殖更多由生猪周期支撑，航运则同时受自身景气改善和巴拿马运河限航推动，市场仍在等待天气冲击进一步向价格和盈利传导。

第一站：鱼粉、巴拿马运河，冲击已经落地

本轮厄尔尼诺最先兑现的，是两个与水资源和海洋环境直接相关的环节。

秘鲁鱼粉供给收缩已经传导至中国市场。2026年秘鲁北中部第一捕季配额为191.4万吨，截至8月20日累计捕捞约47.1万吨，仅完成24.6%。捕捞进度偏慢带动中国鱼粉进口减少，港口库存持续下降，进口高蛋白鱼粉价格明显上涨，水产饲料企业采购成本已经受到实质性影响。

接下来，第二捕季资源评估和配额设定将成为供给端的关键变量。对于饲料企业而言，前期库存、采购策略、配方调整以及提价能力的差异，也意味着鱼粉涨价最终传导至利润端的幅度并不相同。

巴拿马运河则正在经历新一轮运力约束。巴拿马运河管理局8月20日宣布，9月、10月初将分步下调大型船舶最大允许吃水至47.5英尺，并从9月起进一步缩减每日可预约通航名额。

这意味着影响已经从单纯的“船舶吃水受限”，进一步发展到“能不能过、能过多少”的问题。招商证券预计，2026年四季度船舶等待时间和部分航线运价将较三季度上升；如果进入2027年一季度后厄尔尼诺继续压制流域降水，通航限制不排除进一步收紧。

上一轮厄尔尼诺期间，巴拿马运河每日通航名额最低降至约22艘，干散货船通航量在2023年10月至11月间由164艘降至87艘，降幅达47%。因此，鱼粉和巴拿马运河可以看作本轮交易已经兑现的“第一阶段”。

第二站：生猪、航运，市场已经交易预期，下一步看盈利

相比鱼粉和巴拿马运河，农业和航运的逻辑更复杂，因为天气因素正在与产业自身周期发生共振。

先看生猪。二季度末能繁母猪存栏降至3780万头，同比下降6.5%，降幅较此前进一步扩大；7—8月生猪和猪肉价格也已经从6月底低位回升，行业开始出现“产能先去化、价格随后修复”的早期特征。

招商证券预计，2026年四季度猪价修复仍是畜牧养殖盈利改善的核心变量，2027年上半年仍有望延续这一支撑。不过，市场已经提前交易了部分猪周期改善预期：截至8月20日，畜牧养殖板块跑赢万得全A约14.2%，但Wind一致预测显示，2026年净利润预期近13周仍下调34.8%。

这意味着，生猪行情下一步的关键已经不是“有没有产能去化”，而是猪价上涨能否真正兑现到利润表。

航运也面临类似情况。本轮巴拿马运河约束发生在明显强于2023年的航运景气基础上。截至8月20日，波罗的海巴拿马型船运价指数（BPI）为2088点，较2023年同期高35.5%；上海出口集装箱运价指数（SCFI）为3355点，约为2023年同期的3.3倍。马士基2026年二季度装载量同比增长4.1%，平均运价上涨22%，行业盈利已经明显改善。

但股价同样走在盈利前面。本轮厄尔尼诺确认以来，航运板块跑赢万得全A约21.9%，而FY1盈利预测近13周仅上调约2.6%。前期行情已经同时交易了航运自身景气改善和巴拿马低水位预期，后续需要看到运价上涨进一步转化为盈利增长。

其中，干散货业务占比较高、运价弹性较大的综合航运公司更值得关注。上一轮低水位期间，干散货船通航量同比下降约52%，对巴拿马运河限制最为敏感；气体运输虽然物理敏感度较高，但A股相关企业多采用长期租约和项目制经营，盈利弹性相对有限；集装箱运输则更多由自身景气驱动，巴拿马运河约束主要构成边际催化。

因此，生猪和航运属于本轮交易的“第二阶段”：预期已经被市场定价，接下来要看产业盈利能否接棒。

第三站：棕榈油、天然橡胶、备用电源，真正的交易窗口还在后面

并非所有厄尔尼诺受益方向都已经到了业绩兑现期。

东南亚备用电源就是一个典型例子。2026年上半年，中国对印度尼西亚、马来西亚、菲律宾、泰国和越南五国的柴油发电机组出口约65.1亿元，同比增长61.6%。但当前出口增长并不完全来自天气，数据中心等需求同样提供了重要支撑，因此本轮厄尔尼诺对电力系统的压力目前仍低于2023年。

招商证券认为，2027年3—5月可能是更值得关注的窗口：低湄公河流域来水偏低与制冷负荷上升叠加，可能进一步增加当地电力系统压力，备用电源设备出口存在继续增长的空间。

棕榈油和天然橡胶的影响同样具有滞后性。2026年天然橡胶全球产量预计仍保持增长，短期供给尚有缓冲；棕榈油库存虽然有所回落，但前期天气对单产的影响可能在2027年进一步体现。

因此，这些方向当前更接近“预期在形成、供给影响尚未完全兑现”的交易阶段。

铜、白电：不能什么都归因于厄尔尼诺

厄尔尼诺交易还有一个容易被忽略的问题：并不是所有受到天气影响的行业，都值得被纳入这条交易主线。

以铜为例，2026年1—5月智利铜矿产量同比下降8.8%，但目前部分主要矿山减量更多来自检修、矿石品位下降和既有运营问题，尚未出现由本轮厄尔尼诺导致的区域性减产。因此，铜价当前仍主要由全球供需和矿山自身变化驱动。

白色家电也类似。2026年上半年，中国对东南亚五国的家用空调出口额约54.3亿元，同比增长21.5%，但高温需求尚未推动板块盈利预测明显上修，国内需求和其他海外市场仍是中期盈利的主要来源。

这也是历史复盘最重要的启示：厄尔尼诺本身很少创造一轮持续行情，真正决定行情高度的，还是产业自身的供需周期。

2015年和2019年，生猪行业分别处于供给收缩和非洲猪瘟造成的极端供给缺口阶段，厄尔尼诺进一步放大了猪价和盈利弹性；2023年虽然厄尔尼诺强度更高，但国内生猪供给仍然宽松，农业行情就缺乏持续性。

航运同样如此。2023年巴拿马运河低水位明显压缩有效运力，但当时航运市场正处于疫情后高景气回落阶段，行业自身周期走弱抵消了部分天气冲击。

“厄尔尼诺交易”还没走完，但主线已经在切换

因此，本轮“厄尔尼诺交易”目前并不是一个简单的“受益板块清单”，而是一条有明显时间顺序的产业链。

鱼粉和巴拿马运河已经进入冲击兑现期；生猪和航运正在从预期交易转向盈利验证；棕榈油、天然橡胶和东南亚备用电源则更偏向2027年的后续交易。

而历史经验也意味着，天气本身很难成为行情持续上涨的充分条件。真正值得关注的是，厄尔尼诺造成的供给、成本和运力冲击，能否与产业自身的去产能、景气上行形成共振。

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在二十国集团（G20）科技部长会议上，马斯克和扎克伯格罕见同台，共同向全球政策制定者发出警告：熟练工人短缺与电力供应不足，正成为制约AI发展的两大核心瓶颈。

其中，电力危机尤为紧迫——华尔街见闻文章写道，马斯克明确指出，最快明年就可能出现明显短缺，到2027年AI芯片面临的电力缺口将至少达到15吉瓦。与此同时，扎克伯格坦承Meta当前已面临技术工人短缺问题，数据中心建设所需的"数十万甚至数百万个"熟练岗位缺口难以填补。

分析认为，这一警告对市场的含义直接而深远：AI基础设施投资的竞争，已从芯片和数据中心延伸至发电与能源配套领域。马斯克透露，谷歌、Anthropic等公司已开始向SpaceX租赁算力，核心原因正是SpaceX通过自建发电厂率先解决了电力供给问题。这意味着，能源自给能力正在成为AI竞争的新维度。

本次会议于9月1日在美国北卡罗来纳州教堂山举行，重点讨论AI带来的机遇与冲击。据路透社报道，马斯克与扎克伯格均呼吁加快建设AI数据中心，谷歌旗下DeepMind首席执行官Demis Hassabis也通过视频发言，将AI潜在影响力比作"工业革命的10倍"。

电力危机：AI芯片增速远超电网扩容速度

马斯克在会上就AI能源瓶颈发出了迄今最为具体的警告。

华尔街见闻文章写道，马斯克援引分析师共识估计指出，预计到2027年，AI芯片将面临至少15吉瓦的电力缺口。根本矛盾在于增速的严重失衡：AI芯片产能每年增长约40%至50%，而中国以外地区的可用电力供应每年仅增长约10%至20%。

"显然，增长更快的事物最终会压倒增长较慢的事物。"马斯克如此表述这一结构性矛盾。

马斯克还透露，谷歌、Anthropic等多家公司已在向SpaceX租赁计算能力，原因正是SpaceX通过自建发电厂解决了电力供给瓶颈，得以快速扩容。他表示，旗下公司在建设数据中心的同时，均配套兴建所需发电设施。

人力瓶颈：数据中心建设面临技工荒

电力之外，熟练劳动力短缺同样是科技巨头当前面临的现实困境。

扎克伯格通过视频连线表示，AI数据中心建设需求庞大，未来可能需要"数十万甚至数百万个"熟练技术岗位。他直言，Meta目前已面临找不到足够技术工人建设数据中心的问题，这一挑战并非远期风险，而是当下正在发生的制约。

这一表态与马斯克的电力警告共同勾勒出AI基础设施扩张的双重瓶颈：硬件层面的电力供给，以及软件与施工层面的人才供给。两者均指向同一结论——AI的发展速度，正在超越现有基础设施体系的承载能力。

监管分歧：欧洲模式遭马斯克批评

在基础设施议题之外，监管环境的差异也成为本次会议的争议焦点。

据报道，马斯克在会上批评欧洲对科技监管过严，认为创新应在监管相对宽松的环境下发展。他主张新技术应"默认合法"，而非"默认违法"，并表示欧洲的监管虽无法阻止技术发展，却会明显拖慢创新速度。

这一立场与美国国内的政策基调形成呼应。特朗普此前一天批评反对AI数据中心建设的人"落后而贫穷"，显示出美国政界对加速AI基础设施建设的整体倾向。

然而，科技巨头的强力推动在美国国内也并非毫无阻力。

民调显示，多数美国人反对在当地兴建更多数据中心，主要担忧集中于电费上涨和噪音污染——这与马斯克所警告的电力危机形成了某种政策悖论：解决电力短缺需要大规模建设，而建设本身正遭遇公众抵制。

经济愿景：AI或使全球经济每年增加逾20万亿美元

尽管瓶颈重重，科技领袖们对AI的长期经济价值仍持高度乐观态度。

华尔街见闻文章写道，马斯克估计，AI可能使全球经济规模增长20%至30%，相当于每年增加约20万亿至30万亿美元。他将这一预测定性为"粗略估计"，但同时表示这是他"愿意押重注的预测"。

DeepMind首席执行官Demis Hassabis则将潜在影响力描述得更为宏观，称一旦实现人类水平的AI，其影响可能达到工业革命的10倍，但强调各国必须以负责任的方式推动发展。

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惠普公布截至7月的财季营收达122亿美元，同比增长34%，超出FactSet追踪的分析师120亿美元预期；调整后每股收益1.11美元，亦明显高于市场预期的93美分。管理层将这一表现定性为"可持续的盈利增长势头"。

展望未来，惠普预计下一财季（截至10月）营收在139亿至148亿美元之间，中值超出FactSet共识约13亿美元；同时将2026财年全年营收增长预期上调至34%至37%，2027财年（自11月1日起）营收增长预期则设定在13%至17%之间。消息公布后，惠普股价在盘后交易中小幅下跌约1%，但今年迄今累计涨幅已达约116%。

惠普的云与AI业务本财季营收同比增长25%至90亿美元，成为整体业绩的核心引擎。其中，服务器营收增长35%至68亿美元，存储营收增长10%至13亿美元。惠普同时生产传统数据中心服务器与AI优化服务器，后者可搭载英伟达（Nvidia）GPU等AI芯片。

网络业务同样表现亮眼，财季营收同比增长75%至29亿美元，与分析师预期基本吻合。其中，数据中心网络业务营收为3.82亿美元，同比大涨112%；校园与分支网络业务营收为14亿美元。

惠普首席财务官Marie Myers在接受媒体采访时表示，企业客户正同步推进两项工作：一是升级数据中心以应对新工作负载需求，二是在企业环境中积极部署AI应用。她还指出，本财季公司实现逾20亿美元运营利润，带动现金流显著改善。

与戴尔和超微电脑主攻超大规模数据中心的策略不同，惠普的差异化路径在于专注企业与主权AI客户。据惠普管理层披露，目前惠普约63亿美元AI订单积压中，逾三分之二来自企业及主权客户。

德意志银行分析师Gianmarco Conti在业绩发布前启动对惠普的覆盖，给予买入评级，并将其定位为"AI服务器阵营中刻意走差异化路线的逆向者"。Conti在研报中指出，戴尔和超微电脑深陷为超大规模云厂商配套的"低利润率竞争"，而惠普在企业和主权AI领域的网络与软件能力"具备真正的货币化价值"。

惠普首席财务官Myers亦对此加以印证，表示企业与主权客户是AI服务器需求的主力，也是公司判断利润空间最大的市场所在。

Conti将惠普的网络产品线称为公司的"盈利发动机"，旗下Juniper和Aruba产品使其在校园网络市场占据有利地位。惠普首席执行官Antonio Neri在声明中表示，随着AI演变为公司"多年期增长驱动力"，惠普已做好准备"大规模抓住这一机遇"。

Myers则对当前市场环境表示乐观："我们在正确的时间拥有了正确的产品组合。随着需求持续增长，从事这一行业的时机从未如此之好。"

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博通管理层在3QFY26（截至2026年7月的第三财季）业绩电话会上将FY27 AI收入指引从"超过1000亿美元"上调至1150亿美元，并首度明确给出FY28 AI收入2300亿美元的目标——对应约20GW的数据中心部署规模——同时预计FY28非GAAP每股收益将超过30美元。消息公布后，高盛、汇丰、Jefferies等机构均维持买入评级，目标价分别为540美元、560美元和550美元，相较当前股价367.24美元均隐含逾50%的上涨空间。

然而近期业绩本身并不令人惊艳。博通3QFY26收入296亿美元，与市场预期大体吻合；4QFY26收入指引为348亿美元，低于汇丰和高盛预期，营业利润率指引亦低于市场预估。推动股价预期重估的核心驱动力，在于客户结构的深刻变化——Anthropic和OpenAI正在取代谷歌，成为博通最大的AI芯片买家，客户多元化显著降低了外界对博通过度依赖单一客户的担忧。

博通3QFY26收入296亿美元，与公司指引294亿美元及市场一致预期295亿美元基本持平。其中AI收入167亿美元，较公司指引的160亿美元高出约4%，同比大增221%；半导体解决方案部门收入208亿美元，基础设施软件部门收入88亿美元，均与预期相符。非GAAP调整后每股收益3.32美元，高于市场一致预期的3.24美元。

4QFY26收入指引为348亿美元，低于高盛预期的362亿美元及汇丰预期的373亿美元，仅与市场一致预期352亿美元大体持平。调整后营业利润率指引为66%，低于高盛预期的67.5%和市场预期的66.8%。毛利率压力来自定制AI芯片（ASIC）占比持续上升，以及随XPU产品一同出货的HBM等存储组件成本拖累——4QFY26毛利率指引约73%，较3QFY26的75%下滑约200个基点。

据高盛研究，尽管短期利润率承压，博通管理层预计通过固定成本杠杆效应，运营利润率可在收入快速增长中保持稳定，并预期营运利润杠杆将抵消部分毛利率摊薄。

市场真正为之提振的，是博通管理层对中长期前景的大幅上调。FY26全年AI收入展望从560亿美元上调至580亿美元；FY27 AI收入指引升至1150亿美元，高于此前"超过1000亿美元"的表述，但仍低于汇丰预期的1404亿美元和高盛原先预期的1330亿美元。

更具突破性的是博通史上首次给出的FY28 AI收入指引——2300亿美元，对应约20GW数据中心部署。该数字显著高于汇丰此前预测的2010亿美元、市场一致预期的1745亿美元以及高盛原先预测的1929亿美元。与此同时，FY28非GAAP每股收益指引超过30美元，亦高于汇丰估计的28.77美元和市场一致预期的26.23美元。

据高盛研究报告，博通管理层表示，FY27和FY28的供应链关键组件已完成锁定，当前指引的主要约束来自数据中心土地、电力和机房建设的就绪程度，并非需求或供应层面的短缺，这意味着随着基础设施瓶颈的逐步缓解，实际收入存在进一步超出指引的可能。

此次业绩发布的另一关键看点，是博通客户结构的显著重构。长期以来，博通的ASIC业务高度依赖谷歌TPU订单，这一集中度风险始终是市场的隐忧。而此次管理层首度明确披露，Anthropic将在FY27成为博通最大的XPU客户，OpenAI将在FY28跃升为第二大客户，谷歌则退居第三。

具体来看：Anthropic今年将部署1GW的Ironwood（TPU v8i），FY27计划追加5GW，FY28进一步部署10GW；OpenAI的Jalapeño定制XPU在3QFY26已开始量产出货，FY27计划部署1.3GW，FY28扩展至超过5GW，第三代XPU亦在研发中；Meta的MTIA定制加速器将从4QFY26开始量产，博通预计至2028年累计部署3GW。据汇丰研究，上述非谷歌客户的潜在管道规模合计约18GW，以每GW约100亿美元的收入测算，对应非谷歌ASIC收入约1800亿美元。

尽管如此，谷歌并未退出。博通与谷歌签署了长期协议，涵盖未来TPU代际产品的开发与供应，以及AI网络基础设施合作，管理层表示未来数年谷歌每年的TPU采购规模将达"数百亿美元"级别。博通在3QFY26已开始向谷歌高量出货Ironwood TPU v7，并启动TPU v8i的量产发货。

在AI芯片以外，博通的AI网络业务同样被视为重要增长引擎。管理层预计AI网络收入未来几年将与XPU收入保持同等增速。博通已率先推出行业首款100Tb/s以太网交换机Tomahawk 6，并完成了业界首款200Tb/s以太网交换机Tomahawk 7的流片。与此同时，博通正大幅扩张EML激光器、VCSEL及连续波激光器产能，三类产品年内产能均在翻倍，并计划在未来两年持续扩产，以应对激光器需求超出行业供给的局面。

供应链层面，博通新加坡基板封装工厂将于FY27开始量产，以缓解基板供应瓶颈。管理层指出，除基板外，尖端硅片、HBM及系统内存同为潜在部署瓶颈，正与供应链伙伴协同解决。

面对这份兼具短期波动与长期惊喜的业绩，华尔街主要机构保持一致的乐观立场。

据高盛研究，该行将博通12个月目标价从525美元上调至540美元，基于30倍FY27标准化每股收益18美元，维持买入评级，并将FY28每股收益预测从28.85美元大幅上调至34.25美元，同期AI收入预测从1929亿美元上调至2403亿美元。

汇丰将目标价从600美元下调至560美元，原因在于对FY26和FY27 AI收入预测分别下调3%和7%，但仍维持买入评级，以28倍FY27市盈率为估值基础，目标价隐含约53%上涨空间。汇丰分析师Frank Lee认为，ASIC的强劲放量及AI网络收入的上行空间，足以支撑博通向目标估值倍数靠拢。

据Jefferies研究，该行维持买入评级及550美元目标价，基于20倍CY28每股收益27.21美元，并将FY27收入预测上调约9%。Jefferies指出，FY28 2300亿美元的官方指引是此次业绩发布的最大正面意外，但同时提示，随着未来8个季度的预期已相对明确，股价的"发现价值"空间有所收窄；毛利率摊薄亦将随XPU占比提升和存储内容增加而持续承压，是市场争议的焦点之一。

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据追风交易台9月3日消息，摩根士丹利在近日的一份研报中称，超大规模云厂商（Hyperscaler）预计2027年现金资本开支将超过1.2万亿美元，而同期经营现金流总量估计仅约1万亿美元——缺口已然打开。亚马逊与谷歌的自由现金流（FCF）已于2026年第二季度转负，Meta预计下一季度亦将步入负值区间。这一拐点标志着AI投资进入新阶段：自我造血能力告急，外部融资全面提速。

这场融资扩张的规模与复杂程度令市场警觉。大摩指出，超大规模云厂商叠加英伟达与博通，目前披露的表外承诺与担保总额已超过3.1万亿美元，涵盖租赁、采购承诺、担保及各类信用支持结构。

与此同时，资本开支被低估、自由现金流被高估的会计处理问题正引发投资者关注——若融资成本随承诺规模持续攀升，新增AI基础设施投资的回报率能否覆盖资本成本，将成为悬在整个行业头顶的核心问题。

现金流告急：AI投资强度超越自我造血极限

大摩报告指出，超大规模云厂商目前将超过40%的营收重新投入AI资本开支，这一强度已远超其经营现金流所能支撑的上限。尽管这些公司旗下传统业务利润率依然丰厚，但单靠内生现金流已无法维系当前的投资节奏。

从时间线来看，这一转变正在加速。2025年底，超大规模云厂商开始发行债券；进入2026年，债务与股权融资双双提速。

谷歌已将年度股票回购从逾600亿美元削减至零，并于2026年第二季度增发500亿美元股票，合计为AI基础设施建设腾挪出逾1100亿美元资金，但代价是股东开始承受稀释——该公司过去十年曾将流通股数量压缩13%，如今这一趋势正在逆转。

大摩数据显示，超大规模云厂商表内债务与租赁负债合计已升至7700亿美元。其中，超大规模云厂商在投资级非金融企业债券市场的发行占比，已从2025年的2%跃升至2026年迄今的19%，债务融资对AI资本开支的支撑作用日益凸显。

表外"暗债"：3.1万亿承诺的真实风险

在表内债务之外，更大规模的风险潜伏于表外。

大摩报告揭示，超大规模云厂商通过向供应商和数据中心开发商提供租赁担保、采购承诺及各类信用支持，使后者得以在云厂商尚未付款、尚未确认负债之前，便完成融资并启动建设。

具体而言，超大规模云厂商（及英伟达）已承诺的尚未开始执行的租赁付款总额达 1.1 万亿美元（未折现），其中微软 3290 亿美元、甲骨文 2610 亿美元、Meta 2790 亿美元、亚马逊 1370 亿美元、谷歌 850 亿美元。

与此同时，英伟达、博通与超大规模云厂商合计披露的采购承诺已达 1.7 万亿美元，谷歌一家即占 7070 亿美元。

大摩认为，这些结构的核心逻辑在于：投资级云厂商的信用背书，使特殊目的载体（SPV）得以从私募信贷市场以较低成本融资，建设完成后再由云厂商承租。

然而，该行也警告，这些合同在供需关系正常化之前具有战略价值，一旦供需提前平衡，企业可能面临为过剩产能买单或被迫重新谈判的风险。

会计迷雾：资本开支被低估，自由现金流被高估

大摩报告特别指出，当前的会计处理方式使AI基础设施建设的真实财务负担难以被投资者准确识别。

最典型的案例来自微软。上一季度，微软宣布将数据中心使用寿命从15年延长至25年，由此导致大量数据中心租赁从融资租赁重新分类为经营租赁。

由于微软在计算自由现金流时纳入融资租赁资本开支、但剔除经营租赁，这一会计估计变更将使其资本开支数字看起来更低、自由现金流看起来更高——但经济实质并未改变，租赁仍然类似于以债务融资建设数据中心。

SPV结构同样制造了会计盲区。Meta与谷歌均披露，其数据中心SPV在建设期间不予并表，理由是两家公司均认定自身并非SPV的"主要受益人"——即不具备主导SPV最重要经济活动的权力。

大摩称，这一判断并非一成不变，随着提供剩余价值支持的可能性上升，并表结论可能随时改变，进而影响报告杠杆率与资产负债表呈现。

新兴融资工具：客户预付款与芯片厂商"借表"

随着传统融资渠道趋于饱和，更具创意的融资结构正在涌现。

甲骨文率先引入客户预付款作为资本开支融资来源。最新季度，甲骨文披露收到46亿美元客户预付款用于资本开支。这类预付款在资产负债表上以递延收入列示，但其性质更接近债务融资——预付款收到时间早于收入确认超过一年，甲骨文须按其增量借款利率确认利息费用。目前甲骨文10年期与30年期债券隐含到期收益率分别为6.9%与7.9%，客户预付款的利息成本应与此相近。

芯片厂商则通过SPV结构直接为客户提供融资支持。博通与英伟达均已宣布设立芯片融资SPV，由SPV发行债券购入芯片后租赁给未获评级的AI实验室，两家公司分别提供剩余价值担保，以覆盖租约违约且芯片转售不足以偿还债券持有人的情形。博通宣布的芯片租赁融资工具可支持高达20吉瓦算力的资本开支，英伟达亦有类似结构的报道。这些安排使未获评级的AI实验室得以以接近投资级供应商的融资成本获取芯片。

大摩称，芯片厂商在向SPV出售芯片时，可能需要将收入在芯片销售与剩余价值担保之间进行分拆确认，担保负债应在销售时按公允价值计量，若担保最终无需履行，相关收益通常不计入营业收入。

大摩最终将问题归结为一个核心逻辑：随着每一轮新增承诺推高融资成本，新建AI基础设施的投资回报率必须能够覆盖不断上升的资本成本，否则整个建设逻辑将面临重新审视。该行认为，当前需重点关注以下几点：

• 其一，自由现金流数字的可比性已因会计处理差异而大打折扣，需穿透租赁分类与SPV结构还原真实资本开支；

• 其二，超大规模云厂商股票回购的持续削减与潜在增发，将对每股收益产生实质性稀释影响；

• 其三，超大规模云厂商在投资级债券市场的供给占比已从2%跃升至19%，信用利差走阔的压力正在积聚；

• 其四，3.1万亿美元的表外承诺一旦触发并表条件或供需逆转，将对相关公司的报告杠杆率产生重大冲击。

这场AI基础设施的融资扩张，已远远超出科技公司资产负债表所能承载的范畴，并正在以前所未有的速度重塑整个科技行业的资本结构。

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据CME集团FedWatch工具显示，市场预期美联储本月加息25个基点的概率已从一周前的37%大幅攀升至约67%，升幅近30个百分点。

这一预期转变折射出近期通胀压力持续高企、经济数据整体偏强的市场判断。纽约联储主席威廉姆斯周三发表讲话，对上述加息预期起到一定程度的降温作用，美债收益率周四小幅回落，债市暂获喘息。

然而，从整体格局来看，债券投资者面临的压力并未实质性缓解。油价持续站稳每桶90美元上方，美伊之间的地缘政治紧张局势进一步加剧通胀担忧，令央行维持紧缩立场的必要性依然突出。

加息概率骤升：通胀与地缘风险共同驱动

本月加息概率在短短一周内从37%跳升至67%，背后是多重因素叠加共振。油价持续高于每桶90美元，美伊紧张局势升级推动能源价格进一步承压，市场对通胀前景的担忧随之升温，强化了美联储需要继续收紧货币政策的预期。

与此同时，即将公布的关键经济数据也令市场保持高度警惕。周三公布的ADP就业数据低于预期，但市场更为关注的是周五将出炉的美国非农就业报告，以及9月11日的消费者价格指数（CPI）数据。

这两项数据将直接影响美联储的政策路径判断，也是当前加息预期能否进一步强化的关键变量。

威廉姆斯周三的表态为市场情绪提供了一定的边际支撑。他表示，长期债券收益率的上升反映的是经济基本面的稳健，而非单纯的通胀预期失控，并强调在作出利率决定之前，需要看到更多数据。

分析认为，这一表述被市场解读为联储并未急于锁定加息路径，为此前过度定价的加息预期提供了一定修正空间。

不过，威廉姆斯的讲话仅起到边际缓和作用，并未从根本上改变市场对加息的主流预期。下一位值得关注的联储官员是理事沃勒，他将于周四发表讲话。沃勒曾于7月表示，近期可能需要进一步加息，其最新表态或将对市场预期产生新的影响。

另外，值得注意的是，油价高位运行、通胀预期黏性较强，加之美联储加息概率仍维持在高位，债券投资者面临的不确定性依然显著。

沃勒讲话之后，周五非农数据及随后的CPI报告，将是检验当前加息预期是否具有持续性的重要试金石，也将在很大程度上决定债市下一阶段的走向。

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韩国电力公社（KEPCO）已向三星电子和SK海力士提出方案，要求两家公司预付合计25万亿韩元（约181亿美元）的电费，覆盖未来五年用电需求。据电力公社及电力行业人士透露，三星电子被要求预付20万亿韩元，SK海力士为5万亿韩元。

此举背后，KEPCO意在为龙仁及湖南地区半导体产业集群的输电网络建设筹集资金，同时减少债券发行规模。这一方案若成行，将是KEPCO将既有预付电费机制从便民安排升级为大规模电网投资融资工具的重要转变。

KEPCO表示，公司已就该方案与包括三星电子和SK海力士在内的大型电力用户进行接触，但企业参与意愿、利率水平以及预付规模与期限均尚未最终确定。

KEPCO此次寻求预付资金，直接动因是半导体产业集群带来的庞大新增用电需求。龙仁集群提前竣工及新建湖南集群产生的额外电力需求估计高达20.6吉瓦，周边人工智能数据中心另需7.9吉瓦。KEPCO原定在2038年前投入72.8万亿韩元用于电网建设，但相关项目规模不断扩大，使其资金需求进一步上升。

财务压力亦构成KEPCO积极寻求替代融资的重要原因。今年上半年，KEPCO合并口径营业利润为4.91万亿韩元，但截至6月底债务规模已从去年底的205.6万亿韩元升至210.7万亿韩元，仅利息支出一项上半年便达2.1万亿韩元。此外，暂时上调KEPCO债券发行上限的特殊措施将于2027年底到期，2028年起发行限额将回归不超过资本金与准备金合计两倍的常规标准，这意味着KEPCO必须在债券融资之外开辟新的资金来源。

根据目前讨论中的方案，两家公司将在约一年内分批完成预付款项，KEPCO随后每月从余额中扣抵电费账单。对于余额处理，方案考虑的选项包括每半年支付利息或折抵未来电费账单。

方案审议中的利率高于两年期国债收益率，与两年期KEPCO债券收益率持平或略低。这一结构对双方均具吸引力：KEPCO的融资成本低于自行发行债券，而两家芯片企业则可获得高于国债的回报，同时将闲置资金付诸实用，并降低新工厂所需电网建设延期的风险。

25万亿韩元的预付规模接近KEPCO年度营收的四分之一——公司上半年营收为46.32万亿韩元。若该预付款在五年内均摊扣抵，自2027年起每年约有5万亿韩元电费从余额中抵扣，相当于预先锁定约5%年销售额的现金流。

值得注意的是，由于预付款须在实际供电时方可确认为收入，KEPCO的营收与利润不会因此立即提升。实质效果在于，KEPCO可将原本日后才能收取的电费提前用于电网建设，并相应压缩债券发行规模。

预付电费机制在韩国并非新事物。目前，客户可提前缴纳电费，KEPCO按持有时长支付利息。去年全年预付总额约为3900亿韩元，资金来源主要为政府机构。

KEPCO正在评估是否将这一原本定位于支付便利的机制，转变为面向大型电力用户的电网投资融资工具。此次25万亿韩元的提案，规模约为去年预付总量的64倍，标志着这一潜在转型的力度不容小觑。

上述测算以三星电子和SK海力士去年的实际用电支出为基准——三星电子为4.1万亿韩元，SK海力士为9000亿韩元——并以此推算未来五年（2027至2031年）的预付规模。

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据交易商消息，亚洲LNG现货价格于周三晚间升至每百万英热单位25.908美元，为2022年12月以来最高水平。本周累计涨幅超过5%，较战事爆发前价格已翻逾一倍。据央视新闻，特朗普表示，对伊朗的军事打击可能是短暂的，但同时警告称"我们随时准备再次出手"。

价格急涨正在波及亚洲消费端。巴基斯坦因报价过高而取消了一项紧急采购招标，电力短缺持续恶化。

美国与伊朗之间的敌对行动重新升级，打破此前数周中东地区相对平静的局面，并直接推动了本轮LNG价格上涨。

特朗普表示，此轮针对伊朗的打击行动可能持续时间不长，但措辞仍留有强硬余地。这一表态令市场对冲突进一步扩大的预期难以消散，对经由霍尔木兹海峡流通的能源供应构成持续威胁。

据彭博报道，战事爆发前，全球约五分之一的LNG供应经由霍尔木兹海峡输送。一旦该战略水道遭受干扰，对全球天然气贸易的冲击将难以估量。

本轮涨价已对亚洲部分经济体的能源预算形成明显冲击。LNG现货价格较战前水平翻逾一倍，令依赖现货采购的国家和企业成本压力骤增。

据彭博报道，巴基斯坦的处境严峻。该国因所收到的报价过于昂贵而被迫取消一项紧急LNG采购招标，导致电力短缺进一步加剧。

能源价格上涨的影响正逐步向终端传导。分析人士指出，更高的LNG价格可能进一步推高消费者的水电气账单，而当前各国已在同时应对中东冲突与俄乌战争双重供应冲击所带来的能源压力。

据彭博报道，对于财政空间有限、能源对外依存度较高的亚洲新兴经济体而言，持续攀升的LNG成本既影响民生，也对宏观经济稳定构成潜在风险。

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韩国总统府9月3日就美国商务部正在研拟的半导体关税方案作出回应，强调相关具体方案尚未最终确定，首尔将竭尽全力确保相关措施不损害韩国企业利益。

据悉，卢特尼克于当地时间2日在接受美国消费者新闻与商业频道（CNBC）采访时表示，将实施谨慎且具有针对性的半导体关税措施，把对美国半导体投资和关税挂钩。若在美国境内生产（半导体），将获关税豁免，否则就得为付出代价（关税）做好准备。

作为全球存储芯片领域的主导力量，三星电子与SK海力士将直接受到这一政策走向的影响。韩国总统府官员当天向记者表示，政府正密切跟踪美方动向，并将与华盛顿保持紧密沟通，以维护韩国半导体企业的利益。截至发稿，美国商务部尚未就半导体关税发布任何正式文件。

根据卢特尼克在CNBC《Squawk Box》节目中的表态，特朗普政府正在制定的半导体关税方案逻辑简明：若企业在美国生产芯片，则免征关税；若不在美国生产，则须为进入"全球最大市场"付出代价。他将这一方案描述为"有针对性且经过审慎考量的关税政策"，并称主要芯片制造商已提前获悉相关安排。

卢特尼克在采访中未透露具体税率或实施时间表。分析人士指出，这一"生产地点挂钩关税"模式延续了特朗普政府此前针对汽车、钢铁及铝等行业所采用的政策逻辑，即以美国市场准入作为杠杆，迫使跨国企业将产能迁移至美国本土。

韩国是全球半导体供应链的关键环节。三星电子目前正在得克萨斯州泰勒市推进大型晶圆厂建设，SK海力士亦已在美国建立先进封装设施。然而，上述投资能否在政策实施后迅速达到豁免门槛，目前仍存在不确定性。

半导体是韩国对美出口的核心品类之一。若美国对非本土生产的芯片加征关税，韩国企业将在出口成本与定价策略上承受显著压力。从更长远来看，这一政策也可能重塑全球半导体产能的地理分布，推高韩国本土晶圆厂的运营成本。

韩国贸易、工业和能源部已就关税问题与美方举行了多轮工作层磋商。总统府官员强调，当前首要任务是"防止局势向不利于韩国企业的方向发展"，暗示首尔可能寻求通过外交渠道争取豁免安排或过渡期。

此次总统府的表态，恰逢韩美经贸关系的敏感时期。分析人士认为，这一政策若最终落地，短期内可能加速三星电子与SK海力士扩大在美投资的决策进程，但韩国政府与产业界的谈判空间，将在很大程度上取决于美方最终确定的方案细节与实施节奏。

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9月2日，腾讯WorkBuddy举办首场生态大会，并正式上线开放平台，首批超过100家生态伙伴出现。

一边是通达信、广发证券、北森、帆软、微盟等原本就有自己软件入口的公司，另一边则站着Plaud、Rokid、影石、科大讯飞、安克等硬件厂商。

过去，用户要做数据分析、投研、报税或者人力资源管理，需要主动打开不同的软件。

Agent正在试图省掉这一步：用户只需要告诉WorkBuddy想做什么，至于背后应该找哪款软件、调用什么数据和工具，都可以交给Agent继续完成。

硬件厂商也在重新寻找自己的位置。眼镜、耳机、录音设备等产品天然掌握着现实世界里的声音和图像，但仅仅完成采集和转写已经不够。开放接口、接入Agent成为不少硬件厂商补上AI能力的一条路径。

腾讯瞄准的则是这两股变化汇合之后更大的入口。

腾讯云副总裁、腾讯CodeBuddy & WorkBuddy负责人刘毅在现场表示，希望把WorkBuddy打造成“面向Agent时代的操作系统”。

按照腾讯的设想，软件的数据和能力可以被WorkBuddy调用，眼镜、耳机、录音设备等硬件则通过开放接口接进来，成为连接用户和现实世界的通道。

接入的能力越多、通道越多，WorkBuddy就越有机会从一款办公Agent继续向新的工作入口靠近。

大家未必已经认定WorkBuddy会成为最后的入口，但在入口还没有定型的时候，谁也不想先缺席。

软件接能力，硬件接入口

软件和硬件进入WorkBuddy的方式并不一样。

对于软件厂商来说，腾讯此次开放了Buddy应用、Expert、Skill、Connector等不同能力。

软件厂商不需要把完整产品搬进WorkBuddy，可以把过去积累的数据、工具和行业经验拆出来，变成Agent能够调用的能力。

例如目前帆软的连接器和专家都已经进入WorkBuddy。如果用户想做商品、电商或者库存分析，WorkBuddy可以先调用帆软的专家，再通过连接器读取BI中的数据，最后直接生成一份完整的分析报告。

原本需要用户进入BI软件完成的一部分操作，被折叠进了一次Agent任务。

云账房拆得更加彻底。过去开票、报税等工作需要用户进入财税SaaS完成，现在云账房开始把这些能力拆成一个个Skill。

例如用户告诉WorkBuddy需要开票，WorkBuddy负责理解需求，再调用背后的财税能力继续完成任务。

硬件厂商则更像是通道的角色。智能眼镜、麦克风、耳机和录音设备负责把物理世界的信息收进来，WorkBuddy负责后面的理解、规划和执行。

影石Insta360会议产品线负责人罗冠荣向全天候科技表示，设备需要做的是把声音“听清和听对”，再将有效信息输入WorkBuddy。

另一位硬件厂商人士也坦言，从目前的接入来看，硬件主要还是充当数据入口，真正后台的处理仍然交给腾讯这样的AI公司。如果只做入口，这件事情本身的技术难度并不大。

这也是此次首批硬件伙伴大量集中在眼镜、录音设备、耳机和麦克风的原因。它们天然掌握着会议、采访等真实世界的信息，但过去这些信息通常停在记录和转写。

Agent提供了继续往下走的可能。

Plaud此前已经可以生成会议纪要，但Plaud合伙人、亚太区业务负责人孙弛认为，用户最终需要的是“可交付的执行结果”，因此与Agent平台合作是一件自然的事情。

值得注意的是，Plaud也没有把自己完全押给WorkBuddy。

孙弛表示，公司仍会保持生态开放，未来大概率还会继续选择不同的Agent和模型，WorkBuddy是目前双方结合最充分的“第一站”。

不愿错过WorkBuddy这个入口是软硬件参与方的共识。

微盟技术副总裁肖锋更是直言WorkBuddy这个入口“是一定要去占的”，因为它有机会成为未来To B的超级入口。

软件厂商更期待的还是增量。

如果WorkBuddy只能让原有用户换个地方打开微盟，对软件厂商的意义并不大。肖锋更看重的是，这个新的入口最终能不能带来新的用户。

在这个过程中，帆软已经尝到了一点流量。据帆软战略副总裁沈涛介绍，公司目前在WorkBuddy上架了9个专家，已经产生上万次调用，这一数据甚至超过了帆软自己的预期。

在AI办公入口还没有定型之前，先进去占一个位置，已经成为不少软硬件厂商共同的选择。

接进来，不等于全部交出来

但真正接入WorkBuddy之后，软件厂商很快遇到了另一个问题：到底应该把多少能力交给Agent。

以北森为例，对于查询HR数据等助手类需求，北森可以直接接入WorkBuddy。但涉及招聘、人才管理等更深的专家能力时，情况就复杂得多。

北森副总裁王瑶表示，公司在人力资源领域积累多年的Know-how，本身就是核心竞争力。如果把专家类Skill直接放在本地，“就相当于我们被蒸馏掉了”，这些能力可能逐渐变成所有人都能拥有的东西。

如此背景下，目前北森更倾向于把专家能力留在自己的云端，再由WorkBuddy调用。围绕安全、数据和后续迭代方式，双方还需要继续探索。

这种边界背后是传统软件公司普遍需要面对的一层顾虑。

开放得太浅，Agent能够完成的事情有限；开放得越深，原本属于软件公司的入口、用户关系乃至最核心的行业Know-how，也可能越来越多地退到Agent背后。

这种距离已经出现在实际产品中。 全天候科技在实际体验中发现，部分金融终端虽然已经接入WorkBuddy，但用户在WorkBuddy中能够使用的能力与直接使用原软件仍然存在明显差距。例如部分数据已经可以查询和调用，但一些批量获取、深度处理等原软件具备的能力，目前并没有完整开放给WorkBuddy。

这让软件厂商在Agent时代处在一个微妙的位置：一边担心错过新的入口，一边又需要守住最核心的能力。

对于开放能力的问题，腾讯WorkBuddy开放生态负责人林佐露向全天候科技表示，腾讯并不认为合作伙伴需要把所有场景和能力都搬进WorkBuddy。每家软件厂商都会判断哪些能力适合通过自然语言和Agent完成，哪些仍然应该留在独立客户端和网站中。

“用户进入Buddy应用需要完成绑定和授权，软件厂商与用户之间原有的关系仍然存在。过去连接用户的地方可能是浏览器或者小程序，现在又增加了WorkBuddy。”林佐露指出。

另据一位腾讯云内部人士向全天候科技坦承，目前整个生态才刚刚开始，无论是能力调用还是产品体验都还有不少需要优化的地方。按照内部目前的进度，预计到今年10月左右，一批生态能力会迎来比较明显的优化。

首批超过100家伙伴目前更多解决了“有没有接进来”的问题，接下来更难的是“到底能接多深”。

先抢用户，再谈怎么分钱

从商业模式情况来看，目前WorkBuddy和硬件厂商之间的账相对简单。

优篮子表示，硬件厂商还是赚硬件的钱，WorkBuddy的订阅收入归WorkBuddy，双方暂时不会参与对方的收入分成。

腾讯WorkBuddy产品专家汪晟杰也表示，软件产生的Token费用仍然由用户向WorkBuddy支付，“用多少付多少”。

对于不少硬件厂商来说，现阶段接入WorkBuddy更直接的价值，还是给原来的产品补上AI能力。

但软件厂商的账要复杂得多。如果WorkBuddy逐渐成为新的办公入口，软件公司可能得到新的用户，过去按照账号、席位收费的生意也可能随之发生变化。

这也是软件方和Workbuddy目前还未真正触及的核心问题。

北森副总裁王瑶表示，目前双方还没有具体讨论分成问题。

在王瑶看来，最大的变量仍然是用户。

“如果用户都拿脚投票了，你说你的分成多么性感，我觉得没有什么用。”

北森现在更关心的是过去To B软件依赖销售和地推获客，进入WorkBuddy之后，能不能出现新的获客和引流方式。

沈涛也坦承，现在WorkBuddy以及其他大厂的办公Agent仍处于教育用户的阶段。帆软内部此前甚至讨论过要不要给接入WorkBuddy的产品定价，最后还是决定先免费。

“正儿八经谈付费的时候是第二阶段的事情。”沈涛指出。

这也是腾讯做平台业务相当熟悉的一套逻辑。

当一个产品有足够多的人使用，用户规模起来以后，各个行业的开发者和企业才有意愿继续投入，把数据、Skill和专业能力放进WorkBuddy。

这正是典型的网络效应。用户越多，软件、开发者和硬件厂商越愿意进入；能够调用的数据、Skill和设备越多，WorkBuddy能够完成的任务又会继续增加，反过来提高用户留下来的理由。

这套逻辑在互联网时代已经反复出现。只是在Agent时代，平台往前走了一步。

过去的平台更多承担分发功能，用户找到软件以后，仍然需要进入软件自己的界面完成操作。

Agent开始直接参与任务交付。用户提出一个需求后，WorkBuddy可以继续调用背后的软件、数据和Skill，把工作一路往下推进。

软件原来的收费单位也可能随之改变。云账房COO王倩认为，过去SaaS卖的是一年多少账号、多少席位；Agent出现以后，软件的收费单位可能进一步变成一张发票、一个账套，甚至最终交付的结果。例如AI会计师自动处理了多少账套，并且结果正确之后再收费。

但这套网络效应能不能真正跑起来，还有一个现实问题：这些软件和硬件厂商并不只接WorkBuddy。

Plaud已经明确表示未来仍会保持开放；Rokid本身也支持多个大模型和智能体。对于北森、帆软这类软件公司来说，同时进入多个平台更是常见选择。

MCP等标准协议还在继续降低接入不同Agent的成本。今天可以接WorkBuddy，明天同样可以接其他Agent。

因此，100家还是200家合作伙伴本身很难构成长久优势，真正拉开差距的是用户最终愿意把多少任务留在这里。

这也是WorkBuddy这轮生态扩张真正需要观察的地方：伙伴数量扩大了入口的覆盖面；当这些伙伴持续交出更深的能力，用户又愿意把更多工作交给WorkBuddy，网络效应才真正开始形成。

到了那时，腾讯口中的“Agent时代操作系统”，才会真正有一个生态的样子。

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据追风交易台，巴克莱最新研究报告指出，随着数据中心在美国各地遭遇日益强烈的社区抵制、许可审批延误和监管碎片化，"许可"正在成为AI基础设施扩张的下一个核心瓶颈，其影响程度可能不亚于算力短缺或电力供应不足。

盖洛普今年3月的民调显示，71%的美国受访者表示反对在其社区附近建设数据中心，这一比例甚至高于反对建设核电站的53%。反对情绪跨越党派，共和党人、独立人士和民主党人均有多数持反对立场，且据Politico更近期的调查，这一情绪还在持续恶化。巴克莱认为，今日的政治与许可决策将直接影响本十年后半段的AI算力供给，若许可挑战和社区阻力持续拖慢超大规模数据中心的部署，稀缺的算力资源将变得更加珍贵。

特朗普政府虽将AI基础设施定位为经济与国家安全战略资产，并通过联邦土地开放、输电扩张、电力市场改革和核能部署等多项政策工具积极推进，但许多最关键的决策权仍分散在地方层面，联邦影响力受到美国公用事业、许可和监管体系高度碎片化的制约。

反对声浪广泛且跨越党派

数据中心的政治化趋势正在成为AI建设浪潮的重大风险。巴克莱报告援引盖洛普调查数据指出，反对者的顾虑并非集中于单一议题，而是涵盖电力消耗（18%）、水资源使用（18%）、生活质量影响（22%）、电费上涨（20%）、环境污染（16%）、就业冲击（14%）以及对AI技术本身的担忧（14%）。

这种广泛的反对情绪折射出一种更深层的社会认知：地方社区承担了成本，而收益却流向了别处。在部分项目中，保密协议和有限的公开披露进一步加剧了社区对透明度的不信任。与此同时，公众对AI技术、隐私安全和大型科技公司社会影响力的整体疑虑，也在强化这种抵触情绪。

政治敏感性已引发实质性政策反应。全国共和党参议员委员会近期警告AI企业，数据中心引发的民众反对可能危及俄亥俄州关键参议院席位。德克萨斯州长Greg Abbott要求州公用事业监管机构和电网运营商在推进互联互通程序前审查数据中心项目；宾夕法尼亚州长Josh Shapiro发布行政令，要求开发商在许可申请审查前须满足州基础设施标准并获得地方批准；纽约州长Kathy Hochul于2026年7月发布行政令，建立全美首个针对超大规模数据中心新建项目的全州暂停令；弗吉尼亚州——全球最大数据中心市场——州长Abigail Spanberger则要求数据中心为专属服务其设施的输电基础设施买单，而非将成本转嫁给其他用电用户。

电费上涨成为最具政治杀伤力的议题

在所有争议中，电力可负担性已成为政治敏感度最高的核心问题。2026年第一季度，美国住宅平均电价较2024年同期上涨12%，在数据中心高速扩张的地区涨幅更为显著，其中华盛顿州上涨24%，弗吉尼亚州和宾夕法尼亚州均上涨17%，俄亥俄州、路易斯安那州和伊利诺伊州均上涨14%。

巴克莱指出，这些涨幅不能完全归因于超大规模数据中心的扩张，相当部分反映的是电网基础设施多年投资不足以及应对极端天气的电网加固支出。然而，数据中心需求的快速增长确实使公用事业公司和监管机构在平衡可靠性、可负担性与投资激励之间面临更大压力。

报告同时对"数据中心可通过扩大用电基数摊薄固定成本、从而降低电价"的论断持怀疑态度。这一逻辑成立的前提是现有发电和输电容量存在充足冗余，而在大多数AI数据中心所在地区，这一前提并不成立。数据中心的冷却需求往往在夏季达到峰值，恰好与电网因空调负荷而承压最重的时段高度重叠，因此满足增量需求通常需要新建可调度发电设施和输电升级，而非利用现有闲置容量。

监管版图碎片化，地方与州级博弈加剧

巴克莱将美国各州的数据中心治理模式归纳为六类，揭示出一幅日益复杂的监管地图。

在州级主导预先占领模式下，西弗吉尼亚州于2025年通过《电力生产与消耗法》，限制地方政府对符合条件的高影响力数据中心的监管权，将主要审批权上移至州级，并配套税收优惠和微电网认证项目。

在直接州级监管模式下，纽约州的全州暂停令是目前最典型的案例，但缅因州议会通过的类似暂停令遭州长Janet Mills否决，明尼苏达、新罕布什尔、俄克拉荷马和南达科他州的类似提案均未能推进。在混合州地方监管模式下，德克萨斯、俄亥俄和宾夕法尼亚州的地方政府保留主要分区权，但州级机构通过电网规划、互联互通要求和用电方保护政策日益影响项目走向。

这种碎片化格局意味着许可风险正变得高度地域化，监管地理已成为项目选址、开发时间表和AI基础设施部署节奏的重要变量。

联邦政府影响力有限，关键决策权仍在地方

特朗普政府持续将AI基础设施定性为战略经济和国家安全要务。白宫2025年7月发布的《AI行动计划》将AI领导力列为经济与国家安全双重要务，并专设一个支柱推进AI基础设施加速部署。特朗普本人在Truth Social上表示"绝不希望美国人因数据中心而支付更高电费"，并推动超大规模运营商、公用事业公司和州级官员签署《用电方保护承诺》，要求数据中心开发商自行建设、引入或购买所需电力，并承担全部相关基础设施成本。然而，该承诺属于自愿性质，既无约束力，也未涉及水资源、土地使用、排放、噪音和社区影响等驱动地方反对的核心议题。

在联邦土地利用方面，美国能源部已识别出多个潜在AI基础设施选址，包括俄亥俄州最高8吉瓦算力容量的PORTS-Pike技术园区（由SoftBank、OpenAI、Nvidia和AEP Ohio联合参与）、肯塔基州超过1.2吉瓦的前帕迪尤卡气体扩散厂选址（由Brookfield和NextEra Energy主导），以及南卡罗来纳州萨凡纳河选址的1吉瓦项目（由Amentum承接）。

然而，联邦影响力受到美国公用事业和监管体系高度分散化的根本制约。输电投资、互联互通规则、成本分摊、可靠性标准和用电方保护等最关键决策，仍由区域电力市场和州级监管程序主导。FERC虽推进了Order 1920（长期区域输电规划）和Order 2023（互联互通改革）等举措，但一个真正意义上的全国输电网络建设，仍需解决跨越多个州、多个公用事业领地和多个监管辖区的复杂利益协调问题。

超大规模运营商的社区公关攻势能否奏效

面对日益高涨的社区阻力，微软、亚马逊、谷歌、Meta、OpenAI等超大规模运营商正加大社区公关投入，试图以经济利益换取社会许可。微软推出"社区优先AI基础设施"计划，承诺不增加现有用户电费、最小化水资源消耗并补充超额用水、创造本地就业、扩大地方税收，以及投资AI教育和数字技能培训。Meta在路易斯安那州的Hyperion园区配套大规模电力基础设施投资，预计为Entergy Louisiana用户节省约27亿美元电费；PORTS-Pike园区发起方承诺出资约42亿美元用于电网和输电升级。

然而，巴克莱认为，许多驱动地方反对的问题属于结构性而非声誉性问题。即便超大规模运营商做出可信的电网升级和减排承诺，美国许多地区的电价仍可能因与其行为无直接关联的原因持续上涨。水资源争议涉及直接用水、间接上游用水和电力部门排放之间的多维权衡，远比表面看起来复杂。在当前AI军备竞赛环境下，"快速获取电力"的优先级已压倒成本和排放控制，这使行业难以向外界展示其长期可持续发展目标的实质进展。

自备电力与新兴解决方案：缓解而非根治

面对许可和电网瓶颈，自备电力（Bring-Your-Own-Power，BYOP）和电力即服务（Power-as-a-Service，PaaS）模式正获得越来越多关注。通过自建专属发电设施，开发商可减少对输电升级和漫长互联互通排队的依赖，同时降低将电网升级成本转嫁给其他用电方的风险。在AI算力竞赛中，部署速度的价值已超越电力成本本身——单吉瓦AI算力每年可支撑数百亿美元营收，延迟部署的代价极为高昂。

然而，巴克莱强调，自备电力并非万能解药。超大规模运营商通常仍倾向于在条件允许时接入电网，因为电网的规模经济和多元供应组合更有利于实现关键任务负载所要求的"五个九"（99.999%）可靠性。大多数自备电力方案高度依赖天然气发电和配套管道基础设施，在经济上难以达到同等可靠性水平。此外，自备电力项目同样面临空气许可、管道容量、燃料供应协议和社区接受度等风险——xAI孟菲斯设施引发的争议即为典型案例。

从更长远的视角看，算力效率提升、先进能源技术（包括小型模块化核反应堆）、分布式计算架构乃至太空数据中心，正被视为缓解地面基础设施约束的潜在路径。但巴克莱指出，大多数先进核能技术距离商业规模部署仍需数年时间，难以缓解行业近期面临的电力和互联互通压力。数据中心可以迁移，但瓶颈往往如影随形——这或许是当前AI基础设施扩张困局最精准的注脚。

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周三，英伟达与全球最大数据中心托管商Equinix及AI推理平台公司Together AI达成合作，联合为企业客户提供开放模型推理服务，补上从模型训练到推理部署的最后一环。

按照三方分工，Equinix提供数据中心托管，Together AI提供推理平台，英伟达提供GPU及软件栈。三方把硬件、软件与托管能力打包，直接切入企业级AI应用的推理环节。

这一合作是英伟达在推理侧生态的关键补位。公司此前在训练侧已建立起领先地位，如今借开放模型推理向企业客户延伸，进一步拓宽其算力生态的覆盖面。

对Equinix而言，此次合作同样意味着它在万亿美元级的AI数据中心建设热潮中，找到了企业级开放模型推理这一差异化切入点。

三方分工：托管、平台与算力的组合

在此次合作中，Equinix负责数据中心托管，Together AI提供推理平台，英伟达提供GPU及软件栈。

在万亿美元级的AI数据中心建设热潮中，Equinix作为全球最大数据中心托管商，通过与英伟达和Together AI的绑定，将自身定位聚焦于企业级开放模型推理这一细分领域，成为这轮合作中同样受关注的受益方。

三方合作的核心目标，是帮助企业客户运行开放模型的推理工作负载，而非将算力局限于少数头部模型厂商。

英伟达押注开放模型的逻辑清晰。首席执行官黄仁勋近期发表公开文章阐述开源AI的重要性，获得几乎所有主要AI公司联署。在其看来，AI模型和应用是英伟达GPU的互补品，开源模型的繁荣意味着更准确、更广泛的算力需求。

推理收入已超训练，英伟达补上闭环

据英伟达投资者会议透露，约18个月前，英伟达的训练与推理收入大致各占一半；如今推理收入已超过训练，且这一差距预计将继续扩大。

与此同时，新兴云服务商贡献的AI计算基础设施收入已超过50%，增长动力正从传统超大规模云厂商向更广泛的AI算力生态扩散。

在训练与架构侧，英伟达此前已密集落子。

通过技术许可协议引进Groq核心团队及其 LPU 技术，并计划在下一代Vera Rubin 架构（Groq 3 LPX） 中深度融合 LPU；拟以129亿美元收购开源AI平台Hugging Face。

此次联手Equinix与Together AI，则是英伟达把布局延伸至推理侧的关键一步，使其算力生态覆盖从模型训练到推理部署的完整链条。

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8月28日，广发证券刘晨明团队发表报告，指出主观研究员和基金经理的核心工作流是捕捉信息差、形成认知差，并最终转化为研究观点或投资决策。

AI投研系统的设计应以此为第一性原则，在信息摄入层和经验加工层两个核心环节发力。前者负责提升投研语料的广度、质量与即时性，后者负责将真实投研体系沉淀为可复用的Skill，借助AI工程学思想落地执行。

报告同时点名了当前两类低效实践：一是将主观投研"金工化"，丧失信息差与认知差提炼这一超额收益来源；二是单一环节机构尝试打通全链路，既削弱分工优势，又产生隐私泄露风险。报告认为，上述方向均与现代金融产业的分工原则相悖。

广发证券报告指出，随着主流大模型能力趋于同质化，选择Agent基座的本质，是对Harness（驾驭工程）的权衡——即在不修改模型权重的前提下，如何设计外部运行环境以提升复杂任务的执行稳定性。

报告从当代大模型的三个原生技术缺陷切入。

其一是上下文衰减：Prompt输入越长，模型回答质量越差，标准Transformer的全注意力计算复杂度随序列长度呈O(n²)增长，实际有效上下文窗口往往显著小于标称窗口。

其二是输入扰动敏感：Prompt中的微小语义无关改动，会因Token序列分布变化引发输出质量显著偏移，且自回归循环会不断放大该问题。

其三是输出非确定性：相同Prompt两次发送，输出几乎不会相同，根因在于Decoder-Only架构的Token概率抽样机制。

在路径选择上，报告将Agent基座分为两类：一体化产品（如Claude Code、WorkBuddy等）和开源架构（如OpenClaw、Hermes等）。

前者Harness由厂商预调校，易用性强，经轻度优化后可胜任大部分轻量投研任务；后者Harness由用户侧全局自定义，上手难度极高，但合理优化后性能上限显著更高，能实现对Harness和LLM Query的绝对微观控制。

报告给出的最佳实践是：开源架构Agent负责具体生产场景，一体化Agent产品负责项目维护，最大化发挥两者的原生禀赋。前者深度适配投研场景，承接深度研报、选股策略等复杂长程任务；后者补齐开源架构Agent在自我诊断修正、自迭代方面的短板。

针对上下文衰减这一核心痛点，报告提出了分步加载与多代理（Multi-Agent）矩阵的解决方案，其底层逻辑是将复杂长程任务拆分为多个独立的"最小高信号集合"子模块，分步独立执行，避免无关上下文干扰特定环节的执行效果。

报告根据二级市场真实投研场景，设计了最小Multi-Agent矩阵，包含三个角色：实习生、分析师和投资总监。三者职责清晰分层：

• 实习生负责调用API或MCP接口查询数据、初步清洗并输出标准化信息卡；
• 分析师负责调用专业投研Skill完成细分领域内容创作，将章节性结论落盘为本地快照；
• 投资总监负责理解用户意图、拆分任务、规划调度，统筹子实例的内容产出。

这一架构的目标是确保数据取数、清洗和无关资料，不会显著影响最终交付产物的质量。

报告指出，该思路同样适用于一体化Agent的工作流设计，在任务流程沉淀为可复用工作流时，可明确要求"最大化实现任务拆分和分步加载，避免上下文堆积"。

Skill（技能）是广发证券报告着力阐述的另一核心模块，指的是可被Agent按需动态加载的文件夹，包含指令、脚本、资源等内容。其设计采用三阶段渐进式披露思想：

• 元数据常驻Context供Agent判断是否激活；
• 指令主体在激活时挂载，本质是任务路由；
• 项目资源则在路由激活后按需加载。

报告通过两个典型案例说明Skill的工程价值。

案例一是投研数据网关Skill，其工程痛点在于，单一Agent配置多个API或MCP时，Tool Schema常驻上下文会造成注意力漂移和工具调用干扰。

优化方案是引入CodeAct思想，对Agent只暴露单一函数签名，由适配层脚本统一管理所有数据需求，确保取数流程不占用LLM注意力。

案例二是组合业绩归因Skill，其工程痛点在于，将个股涨跌幅数据直接发给LLM分析，会因模型输出不确定性导致定量结果存在随机差异。

优化方案是引入数学抽象层，将归因问题转化为Barra CNE10因子模型的数学求解，LLM仅负责自然语言与结构化参数之间的转译，不参与实际运算，从而消除输出随机性。

报告在信息摄入层的核心结论是：私域RAG向量知识库优于LLM-Wiki，且是投研场景的理论最优解。

报告首先从有效市场假说（EMH）出发，论证了私域知识库的必要性。

基于Fama、Grossman-Stiglitz等经典框架，报告指出A股市场呈现明显的结构性有效特征：覆盖不足标的（小微市值、分析师覆盖0-2家以内）存在显著的公告后价格漂移（PEAD），弱式有效假说直接被拒绝。

中等覆盖标的则对公开信息的解读速度差异仍能带来超额收益。由此推论，私域信息（调研、反路演、个人经验等）对投研框架具有实质性的α强化价值。

在路径选择上，报告指出LLM-Wiki存在无解的先天缺陷。一是随着语料规模膨胀，Schema颗粒度难以维持全局最优；二是数据膨胀会持续触发上下文衰减，在复杂任务中LLM有效上下文窗口仅为标称的20%至30%。

报告实测显示，专业投资者合格信息摄入量约为50至70万字/日，持续运营两个月以上后LLM-Wiki的Schema管理问题将显著恶化。

在RAG的投研场景优化上，报告提出两个关键环节。

数据预处理侧，图片和文字均可通过纯算法高效去重，PDF和图片通过VLM解析精度高于OCR方案，切片策略上结构化压缩后完整机械切片的效果优于父子切片、语义切片等特殊方案。

用户查询侧，报告建议采用意图识别与Query改写机制，预设各研究方向最优关键词供Agent补齐；实测显示，该思路效果优于任何形式的知识图谱调优。

报告最后从二级金融机构角度提出了若干前瞻性判断。

在从业者能力层面，报告认为"KYA（Know Your AI）"的重要性将持续上升——进阶性AI工作流有望继经济学思想、财务分析、办公软件操作之后，成为从业者第四大必备基本功。

与此同时，对AI原理的微观理解也将重塑从业者对AI产业中长期逻辑的认知，例如杰文斯悖论在用户侧多级模型路由场景下的呈现，可能对闭源模型厂商和云服务提供商（CSP）的ROIC假设产生影响。

在卖方研究所展业形式上，报告判断行业或将经历一轮MCP化变革，研究观点、数据和活动更新将能更高效、更广泛地触达机构客户。

报告同时提示，AI技术发展及应用效果不及预期、大模型底层技术范式颠覆性变化，以及数据安全与监管政策变化，均构成上述框架的主要风险来源。

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日本财务省周四举行的30年期国债拍卖，认购倍数录得3.79，高于过去12个月均值3.52。此前，多家机构策略师普遍预期结果“偏弱至温和”，实际数据明显好于预期，令市场暂时松了一口气。

这场拍卖之所以备受关注，是因为它发生在一个极为敏感的时间节点：日本10年期国债收益率本周首度突破3%，为1996年9月以来最高；30年期收益率则升至4.155%，逼近1999年该期限债券推出以来的历史高位。

为何这场拍卖牵动全球神经

30年期国债对财政风险与供需结构的敏感程度，远高于10年期品种。

巴克莱策略师Ayao Ehara在拍卖前的研报中写道：“我们预计整体结果偏弱至温和。收益率因上月上行而处于高位，当前水平与基于长期因素的合理价值相差不远，但财政担忧仍构成压制。”

TD证券高级亚太利率策略师Prashant Newnaha则指出，日债在全球固收市场的角色已发生根本性转变：“日债曾长期是全球固收市场的锚，但现在这一逻辑已经反转，日债抛售若进一步延伸，可能引发全球固收市场的重新定价。”

彭博市场策略师Mark Cranfield此前亦警告，日美30年期国债收益率价差存在跌破100个基点的风险。

收益率为何持续走高

日本国债收益率的上行，并非单一因素驱动。

日本央行已结束数十年的超宽松政策，市场目前已完全定价其将于9月加息25个基点——这一节奏远比央行年初所暗示的更为激进。日本央行行长植田和男本周暗示，本月政策会议上加息存在可能，称“决策将综合考量价格上行风险”。

财政层面同样施压。日本各政府部门提交的下一财年预算申请规模创历史纪录，市场对首相高市早苗扩张性财政议程的担忧持续发酵，进一步加剧了投资者对政府举债前景的顾虑。

美国财长贝森特也公开表态，预期植田和男最早本月就会加息，并警告日元市场若出现无序波动，可能引发强制平仓，进而冲击全球市场，最终推高美国家庭和企业的借贷成本。

收益率上行叠加日元走弱，令市场对“日元套利交易”大规模解除的担忧骤然升温。

套利交易的逻辑简单：借入低息日元，买入高收益资产。这一策略在日本长期维持超低利率期间大行其道。据英国《金融时报》报道，花旗外汇分析师Osamu Takashima指出：“对冲基金和其他短期投资者一直在做空日元兑美元，同时做多墨西哥比索等高收益货币。”

Capital Economics援引数据称，今年8月初，日本居民对海外借款人的未偿贷款余额已超过2024年的峰值；东京非日资银行分支机构向其总部的贷款规模，也达到全球金融危机以来的最高水平。

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据追风交易台，摩根士丹利最新研究报告指出，谷歌（GOOGL）、Meta、亚马逊（AMZN）、微软（MSFT）、甲骨文（ORCL）及英伟达（NVDA）等超大规模云厂商和芯片巨头，目前已累计形成逾1.3万亿美元的长期承诺——其中采购承诺超过6400亿美元，租赁承诺约6750亿美元。这些承诺大量游离于资产负债表之外，使得投资者难以准确评估相关公司的真实杠杆水平，这些公司的表外杠杆增速已远超表内杠杆。

从现金流压力来看，部分公司的承诺规模已触目惊心：Meta的租赁与采购承诺合计约为其未来12个月经营现金流的1.7倍，而甲骨文这一比例更超过7倍。这些承诺往往与基础设施融资深度绑定，一旦AI需求预期发生逆转，重新谈判的空间极为有限。

如果算力需求持续超过供给，这些合同会变成锁定稀缺资源的竞争优势。但如果需求预期下修，很多承诺已经嵌入开发商、供应商、私募信贷和公开债券融资结构里，想重新谈判或退出，未必容易。

采购承诺：五年增长六倍，锁定供应链的双刃剑

采购承诺是最直接的表外压力，AI数据中心扩张浪潮推动超大规模云厂商和英伟达的采购承诺急剧膨胀。据摩根士丹利统计，上述六家公司最新披露的采购承诺总额已超过6440亿美元，较一年前翻逾一倍，较五年前增长约六倍。这些承诺涵盖GPU、内存、土地、电力、数据中心外壳租赁及其他基础设施组件。

根据美国通用会计准则（US GAAP）及美国证券交易委员会（SEC）相关规定，企业须披露"无条件采购义务"，即针对固定或最低数量商品或服务的不可撤销付款承诺。然而，在标的商品或服务交付之前，这些义务通常不在资产负债表上确认，仅以脚注形式披露。

英伟达的情况尤为值得关注。为锁定晶圆代工产能和内存供应，英伟达大幅提前备货。截至2026年1月，其库存及相关采购承诺已升至市场预期FY27营收的约32%，而历史水平仅为15%至20%。摩根士丹利指出，这一策略使英伟达在满足需求方面占据有利位置，但若需求出现下滑，下行风险也将随之放大。

算力容量安排：大量承诺游离于表外

云容量安排是另一类关键结构。供应商承诺在一定期间提供算力，客户承诺最低消费。只要合同没有指定具体GPU或机架，且客户不能控制特定资产的使用，很多算力合同就不会被当作租赁处理。

这意味着最低付款可能不形成租赁负债。只有当客户实际使用容量、收到账单，相关成本才进入利润表或形成应付款。

披露中，英伟达有270亿美元云服务协议承诺，Oracle有100亿美元云容量安排；Meta没有量化，但称其1310亿美元合同承诺中包括第三方云容量安排。take-or-pay合同也是这一类：买方要么购买最低量服务，要么支付最低金额。供应商可以拿这类合同支持基础设施融资，客户则牺牲退出空间。

"照付不议"（Take-or-Pay）合同是此类安排的典型形式，要求买方无论实际使用量如何，均须支付最低金额。微软（MSFT）与CoreWeave（CRWV）之间的合同即为一例——CRWV披露，其大部分收入来自多年期照付不议合同，并以此为底层资产支撑数据中心融资债务。这意味着，一旦需求预期改变，相关合同因已嵌入第三方融资结构，重新谈判的难度极高。

租赁承诺：6750亿美元悬而未入表

租赁本身不是新东西。经营租赁和融资租赁都会在开始后进入资产负债表。截至最新披露，MSFT、ORCL、META、AMZN、GOOGL账上已有约820亿美元融资租赁负债和1750亿美元经营租赁负债。

真正大的是尚未开始的租赁：约6750亿美元，较一年前的约2400亿美元激增4350亿美元。很多是长期数据中心壳体租赁，签约时用于支持开发商融资，但在租赁开始前仍留在表外。随着数据中心交付，这部分会逐步进入资产负债表。

其中，甲骨文的未开始租赁承诺达2610亿美元，微软为1550亿美元，Meta为1040亿美元，亚马逊为960亿美元，谷歌为590亿美元。谷歌等公司披露，其未开始租赁承诺将在2031年前陆续进入资产负债表。

此外，会计规则还允许多类租赁支付游离于负债之外，包括：可变租赁支付（如电力、维护费用等）、续租选择权（仅在"合理确定"行使时才计入）、剩余价值担保（RVG），以及第三方租赁背书与担保。以可变租赁支付为例，其占谷歌总租赁成本的比例已达30%，Meta约为25%，亚马逊超过10%，且随着新数据中心租赁陆续开始，这一比例将进一步上升。

担保和残值保证，把风险放到“可能发生”的抽屉里

残值保证是租户承诺租赁资产期末价值不低于某一水平，若低于该水平，租户补差。它类似或有负债，但只有付款被判断为可能发生时，才计入租赁负债。Meta与Blue Owl Capital交易中已出现这类结构。

在第三方租赁背书方面，谷歌（Alphabet）的规模尤为突出。据摩根士丹利，谷歌目前已向正在开发数据中心的比特币矿企提供约170亿美元的租赁背书，涉及Cipher、Hut 8、TeraWulf及Flash Compute四个在建项目，合计覆盖逾1000兆瓦的算力容量。这些背书通常与项目层面的建设债务规模匹配，在租赁开始时生效，并随摊销逐步递减。

根据美国通用会计准则，上述背书在付款概率未达"可能"之前，通常不在资产负债表上确认。然而，评级机构的处理方式更为审慎。标普已表示，一旦背书生效（即租赁开始），将对谷歌的债务进行调整；标普还在去年12月的信用问答中指出，当或有担保对交易对手融资具有关键作用时，可能按净税后金额调整债务（例如，100美元的或有担保对应约79美元的债务调整）。

电力购买协议：数十亿美元的隐性现金流出

数据中心缺的不只是GPU，还有电。

为满足AI数据中心的电力需求，超大规模云厂商正大规模签署长期电力购买协议（PPA），合同期限有时长达20年。这些协议通常以固定价格锁定电力供应，以确保能源生产商能够收回成本并获得合理回报，同时也为相关基础设施融资提供信用支撑。

典型案例包括：微软与Constellation Energy签署的20年PPA，支持三里岛核电站重启；谷歌与NextEra Energy合作重启爱荷华州Duane Arnold核电站；Meta与Vistra Corp签署的20年协议，涉及逾2600兆瓦零碳电力。据摩根士丹利旗下公用事业分析师David Arcaro估算，Meta与Vistra的单项PPA在20年期限内总成本约为70亿至86亿美元，折合每年约3.5亿至4.3亿美元。

在会计处理上，PPA可能被归类为租赁、普通采购承诺或衍生品，具体取决于合同条款，导致披露口径不一。谷歌披露了一项2026年1月签署的20年、99亿美元PPA，将按租赁处理；Meta则表示，其部分PPA因未设定固定或最低用量承诺，无法可靠披露未来负债金额。摩根士丹利指出，无论最终会计处理方式如何，在电力实际交付或租赁开始之前，相关承诺均不在资产负债表上确认，形成大量不透明的未来现金流出。

高评级云厂商可以用现金和公开债务购买芯片；高收益评级或未评级的AI基础设施公司则更依赖资产支持结构。常见方式包括：用take-or-pay算力合同支持SPV贷款、客户预付款、通过SPV进行芯片租赁，以及其他供应链融资或证券化安排。

关键不在有没有SPV，而在谁承担风险。若SPV债务由母公司无条件担保，债务仍会进入母公司资产负债表。若追索权有限，且有高信用客户的长期包销合同支撑，会计上更可能实现表外处理；但评级机构仍可能因经济依赖和潜在母公司支持，将其视为债务样负担。

客户预付款能减少GPUaaS公司的短期现金流压力，账上可能体现为递延收入，通常不直接按债务处理，但会进入信用质量判断。芯片租赁则更直接：租赁开始后进入资产负债表；开始前仍在表外。

这也是AI资本循环最值得盯紧的地方：钱已经承诺出去，风险却分散在采购义务、未开始租赁、变量付款、PPA、担保、SPV和评级调整里。看AI公司，不能只看资产负债表上的债务。未来几年，脚注里的数字可能比债务科目更早告诉市场，谁把AI需求押得最重。

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据英国《金融时报》周四报道，知情人士透露，摩根大通去年大幅削减了向Jane Street提供的债券交易融资，导火索正是这家交易公司开始涉足美国国债做市业务，与摩根大通形成直接竞争。此举标志着这家美国最大银行与旗下最重要的非银行客户之间关系出现实质性裂痕。

知情人士表示，此次融资削减规模约占Jane Street在各银行固定收益融资总量的5%，对其2025年营收未造成实质性影响。然而，这一动作所释放的信号远比数字本身更为深远——它折射出摩根大通内部日益积累的矛盾：银行一方面通过提供融资扶持了一个强劲竞争对手的崛起，另一方面又不得不正视这一竞争对自身核心业务的侵蚀。

竞争格局生变，Jane Street强势进入债券市场

Jane Street近年来已从一家相对低调的自营交易公司，蜕变为全球市场举足轻重的参与者。该公司去年债券交易规模超过9000亿美元，2024年全年交易收入达400亿美元，仅比摩根大通低10亿美元。

Jane Street进军美国国债做市业务，是其与传统银行正面交锋的最新一步。Crisil Coalition Greenwich非银行流动性提供商分析主管Raman Kalra指出，随着债券市场交易逐步向电子化平台迁移，Jane Street、Citadel Securities等交易公司从中受益显著——固定收益市场此前是少数仍以电话和语音交易为主的领域之一。Crisil数据显示，2025年交易公司在固定收益、货币及大宗商品领域的行业总收入中占比已达10%。

内部矛盾浮出水面，银行融资角色遭质疑

摩根大通对Jane Street的融资支持在内部引发了明显不满。据知情人士透露，该行交易员对银行通过提供融资——尤其是固定收益领域的融资——帮助培育出一个强大竞争对手深感不满。

自营交易公司的商业模式以自有资本为基础，但通常借助杠杆放大收益，这使得银行融资长期以来成为双方互利的稳定收入来源。然而，随着非银行机构的业务边界不断扩张，这一关系的平衡正在被打破。

摩根大通的态度转变并非孤例。在Citadel Securities推出与该行股票业务形成竞争的客户服务后，摩根大通同样削减了为其提供的部分交易功能。摩根大通首席执行官杰米·戴蒙在今年4月发布的年度致股东信中，已将Citadel Securities列为新兴竞争对手。

Jane Street高速扩张背后，风险亦在积聚

尽管营收规模令人瞩目，Jane Street的激进策略也开始暴露出代价。该公司今年的部分押注已出现亏损——据报道，7月份因与AI股票相关的交易头寸，以及对24岁的Leopold Aschenbrenner旗下对冲基金Situational Awareness的投资，Jane Street录得约150亿美元亏损。

Jane Street的高速增长，部分源于其愿意承接2008年金融危机后银行普遍回避的风险敞口。这一策略在市场顺风时贡献了丰厚回报，但也使其在市场波动加剧时面临更大的下行压力。

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Meta内部一份最新备忘录显示，这家社交媒体巨头正在纠偏此前激进推行的AI使用量考核机制——一场由公司自身政策催生的"刷Token"风气，正被明确叫停。

9月2日，据The Information获得并审阅的这份内部备忘录，Meta高管Maher Saba与Santosh Janardhan于周二联合发布了面向全公司工程师的最新绩效期望指引。备忘录明确表示，Meta"不会使用AI采用率仪表盘或Token使用量来评估员工影响力"。

考核标准重写：从刷Token到做出了什么

新版指引对Meta工程师职业发展框架进行了实质性修订。

备忘录删除了此前对具体AI工具的引用，也移除了针对特定任务的AI使用指令，转而以工作质量与实际影响作为核心考量维度。

备忘录原文写道："管理者应关注产出质量、工作速度、所承担问题的复杂程度与范围。"

备忘录同时披露，目前Meta 93%的代码变更已由AI智能体辅助完成，但随即补充称，AI采用率"本身并非目标"。"目标是更好的结果：更高质量的交付与更快速的迭代。"

刷Token现象：一场政策副作用

这一调整的背景，是Meta此前一系列激进的AI推广举措所引发的意外后果。

今年早些时候，Meta开始强制要求工程师在工作流程中使用AI工具，并将AI Token使用量与AI辅助编程纳入其绩效管理系统追踪的数百项指标之中。

去年，Meta还曾尝试将AI采用率游戏化，追踪员工使用情况并鼓励提升使用量。

这一机制催生了意想不到的行为：部分员工将高Token使用量与获得好绩效评级画上等号，由此出现了所谓"tokenmaxxing"现象——即刻意消耗AI Token以展示自己对AI工具的高度使用。

CTO早已发出警告，此次备忘录是正式收尾

事实上，Meta管理层对这一问题的察觉并非始于今日。

据The Information报道，Meta首席技术官Andrew Bosworth早在今年4月的一份内部备忘录中便已警告称，"任何人都不应该仅仅为了使用AI工具而使用它们"，并强调"Token使用量本身不是任何意义上的影响力衡量标准"。

此次由两位高管联署发布的新备忘录，则是对上述立场的进一步制度化落实——将考核导向从"使用行为"彻底切换回"工作成果"。

Meta发言人拒绝就此置评。

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这一关键阈值的突破，叠加日元持续走弱与日本央行加息预期升温，令市场对“日元套利交易”大规模解除的担忧骤然升温。美国财长贝森特已公开警告，日元市场若出现无序波动，可能引发强制平仓，进而冲击全球市场，并最终推高美国家庭和企业的借贷成本。

目前，市场已完全定价日本央行将于9月加息25个基点——这一节奏远比央行年初所暗示的更为激进。

收益率为何在此时突破3%？

日本10年期国债收益率周二升破3%，为1996年9月以来首次。

这一走势并非孤立事件。全球债券市场普遍承压，投资者正在重新校准通胀预期，并预期各主要央行将继续加息。但交易员和经济学家认为，日本的情况尤为值得关注。

日本央行已结束数十年的超宽松政策，市场普遍预期其主要政策利率将从当前1%的水平继续上调。与此同时，日元持续走弱、通胀持续上行，进一步加大了央行加快加息的压力。

政策层面同样在施压。美国财长贝森特明确表示，他预期日本央行行长植田和男最早本月就会加息。而日本首相高市早苗（Sanae Takaichi）的政府公开倾向于扩大财政刺激，这令投资者对日本财政稳定性产生顾虑，也是日元走弱和国债收益率上升的部分原因。

套利交易：规模有多大，风险有多高？

“日元套利交易”的逻辑简单直接：借入低息日元，买入高收益资产。

这一策略在日本长期维持超低利率期间大行其道。两年前，当日本央行将政策利率上调至0.25%时，市场曾出现剧烈动荡，正是被归因于套利交易的突然解除。

据英国《金融时报》报道，分析师指出，自2024年以来套利交易头寸的积累规模相当可观。花旗外汇分析师Osamu Takashima指出：“对冲基金和其他短期投资者一直在做空日元兑美元，同时做多墨西哥比索等高收益货币。”

Capital Economics的分析师援引数据称，今年8月初，日本居民对海外借款人的未偿贷款余额已超过2024年的峰值；东京非日资银行分支机构向其总部的贷款规模，也达到全球金融危机以来的最高水平。

美国银行最新一期全球基金经理调查显示，“做空日元”仍是全球最受欢迎的三大交易之一。

不过，多数分析师认为，大规模、突发性套利交易解除的风险目前仍属可控。高盛首席外汇策略师Kamakshya Trivedi表示，今年以日元融资的套利交易比2024年干预期间更具韧性，“结构性解除”需要伴随日本投资者将资金从海外资产大规模汇回国内。他补充说：“目前，官方投资组合流动数据中几乎没有迹象显示，这种轮动已经发生。”

摩根士丹利全球外汇策略主管James Lord也表示，日本投资者仍在“大量购买”美国资产，“我们尚未看到日本投资者向本地资产的显著回流。”

美债与全球市场：日本是最大的外国持有者

日本是美国国债最大的境外持有国，持有规模逾1万亿美元，其中大部分由金融机构持有。

随着日本国内收益率走高，市场担忧日本大型养老基金和寿险公司——这些机构在债券持仓上已积累了数百亿美元的账面亏损——可能调整投资策略，将资金从海外转回国内。

野村利率策略师Naka Matsuzawa表示，周四日本政府的30年期国债拍卖，将是观察这一趋势是否已经启动的重要信号。“如果寿险公司积极参与国债拍卖，很容易引发市场猜测，认为部分资金正在从海外回流至日本资产。”

花旗的Takashima则指出，寿险公司一直在等待20年期日本国债收益率升至2.5%至3%，但目前仍未大规模入场，因为它们担心价格可能进一步下跌。“如果它们认为下行风险已经封顶，我们可能会看到更大规模的资金流动。“

日本央行：9月加息几成定局，10月或再度出手？

市场目前已完全定价日本央行将于9月加息25个基点，这一节奏远比央行年初所暗示的更为激进。

经济学家认为，日本央行此次加息，部分原因是为了配合日本政府支撑日元的整体努力。

更值得关注的是，部分人士开始押注10月可能再度加息。日本央行政策委员会鹰派成员高田创（Hajime Takata）周三发表讲话称，25个基点的加息幅度“并非板上钉钉”，并强调“环境已经发生变化”。植田和男同日表示，日本央行将在此后所有会议上讨论利率问题。

尽管如此，日元仍然疲软，目前徘徊在160日元兑1美元附近。日美两国当局7月和8月的联合干预曾大幅推升日元，但超过一半的涨幅已经回吐。分析师部分将日元持续走弱归因于股市上涨——外国股票投资者通常通过做空日元对冲敞口，股市上涨时被迫加大空头头寸。

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截至8月31日，全市场主动权益基金中，收益翻倍的仅剩7只。主动权益平均净值回报才6.01%。虽然跑赢了上证指数和沪深300，但和上半年的盛况相比，已是另一番光景。

但领跑者依然有名字。杨宗昌管理的易方达供给改革以130.85%的年内收益夺冠，他管理的另一只基金易方达产业机遇斩获亚军。此外，东方的严凯、诺安的左少逸，银华的方建、财通的金梓才等基金经理，亦有在管基金跻身前列。在7月的回调中，他们守住了收益，也守住了自己的位置。

但疑问随之而来：科技赛道剧烈震荡后还能有行情么？这些翻倍产品究竟做对了什么？是赛道的beta，还是基金经理的alpha贡献更大？

这一切，只有细细拆解分析后，才会有答案。

基金业绩彻底洗牌

今年的市场行情分为两个阶段，却一样的戏剧性。前6个月，科技AI一枝独秀让其他风格、板块的管理者猝不及防，进入7月后行情戛然而止，又让许多基金经理悄然“跌倒”。

累计前8个月，整个市场的领跑者“彻底洗牌”。业绩榜单也“换了姓名”。

根据Wind的统计，剔除年内新基金，全市场权益基金（包括指数型、混合型、股票型，不含FOF，统计主份额）前8月平均净值回报6.01%，主动权益基金平均回报7.67%，明显跑赢上证指数、沪深300。

具体来看，截至8月31日，杨宗昌管理的易方达供给改革、易方达产业机遇A前8月复权单位净值增长率分别达130.85%、126.95%。其余5只翻倍产品严凯管理的东方人工智能主题、陈思余管理的汇安趋势动力、左少逸管理的诺安创新驱动、彭凌志的国泰半导体制造精选、方建管理的银华集成电路，年内回报在105%~112%之间。

紧随其后，金梓才管理的财通多策略、财通匠心，卜忠林管理的申万菱信智能驱动、郑晓曦管理的南方信息创新、王先伟管理的创金合信专精特新、王悦管理的民生加银聚优、张岩管理的宏利领先中小盘等也实现了90%的收益率，进入全市场主动基金的前二十名。

附图：2026年1-8月业绩表现较好的主动权益基金

产品方向和基金经理谁更关键

纵观上述基金，多数是科技成长风格或是专注AI半导体方向的产品，再次印证了今年“得AI者得天下”的结论。

但同时基金经理们的贡献也很关键，

一方面，今年8月的榜单和年中的榜单已经出现了很多大变化。前期领跑的产品可能也会在三季度里后劲不足。另一些产品则凭借长期的跑速后来居上。

另一方面，领跑行业的并不全是行业主题产品，无论是左少逸的诺安创新，杨宗昌的易方达产业机遇，还是金梓才的财通匠心，张岩的宏利领先中小盘都是宽基模式。

这几只基金更广泛的投资空间，也会更考验基金经理们的判断和研究能力。

从业绩持续度观察，金梓才、方建这批基金经理，并不是单只产品短期爆发，而是多只产品、过去二至三年内，都在行业前列露脸。这样的基金经理群体的存在，也验证了主动权益投资在国内市场依然大有可为。

普通型基金：领跑者明显“多元”

相对于全市场产品几乎都是成长风格产品外，主动风格的普通股票型基金则相对风格多元一些。

陈思余管理的汇安趋势动力以111.77%的年内收益率位居这类产品的第一，卜忠林管理的申万菱信智能驱动A以98.45%紧随其后。

此外，刘力管理的华商改革创新、蔡丞丰管理的嘉实绿色主题、吴坚管理的国寿安保数字经济、黄子凌管理的建信科技智选、盖俊龙管理的红土创新新科技等也冒出来，在这个类别里崭露头角。

另外，普通股票型基金的头部群体业绩明显拉开差距，首尾收益落差达到52.54个百分点。这充分说明，仓位更高的股票型基金的业绩分化特征。

附图：2026年1-8月领跑普通股票基金

混合型基金：中小公司占据主流

混合型基金的榜单竞争异常激烈，偏股型基金大排名中的领跑者过半来自混合型基金。

除去此前提到的众人外，进入混合型基金领跑群体的还有周谧、梁少文管理的东方阿尔法科技优选、严凯、方建、金梓才管理的更多产品，

另外，混合型基金的前20名与全市场前20名高度重合。混合型基金榜首仍是杨宗昌管理的易方达供给改革基金，随后是其管理的易方达产业机遇A。

另一个有趣的观察角度是，中小基金在混合型产品的排名榜单中占据重要位置，随便数数，就有东方基金、汇安基金、申万菱信、财通基金、创金合信、东方阿尔法、华商等管理的十只产品。

而如果算行业前十名的龙头公司，则只有易方达基金和南方基金在其中占据一定的位置。中小公司的基金经理表现明显更加突出一点。

一些观点认为，这可能和中小公司对于某些细分方向的投资品种更加敢于下注有关。也有看法认为，中小公司聚焦资源于一个焦点，所以形成了差异化的竞争优势。两个看法都有一定的争议。

附图：2026年1-8月领跑混合型基金

指数基金：半导体主题占据“半壁江山”

指数基金中，表现领先的产品比较单一，几乎全部是半导体相关的产品，且半数以上都是半导体材料设备主题指数的关联产品。

大家的收益率也较为接近，基本上从101%到72%不等。

过于统一、一致的表现，反而让人对相关指数在今年3、4季度的走势有所警醒。

附图：2026年1-8月领跑指数基金

QDII产品：分化造就“各自突围”

放眼海外配置赛道，QDII基金之间的收益分化十分显著。

中韩半导体相关产品在其中稍微亮眼一点，李沐阳管理的华泰柏瑞中证韩交所中韩半导体ETF联接年内回报77.57%，柳军、李沐阳共同管理的同系列场内ETF也相对领先。

除韩系半导体之外，原油大宗商品、海外互联网、新兴市场、全球科技芯片方向同样涌现一批高收益产品，行情主线围绕科技产业与能源周期展开。

其中，原油产品为一大类，包括易方达原油、南方原油、嘉实原油、博时标普石油天然气等表现都不错。

另外，徐成管理的国富亚洲机会和国富全球科技互联、陈俊杰管理的嘉实全球产业升级、刘冬管理的天弘全球高端制造、汪洋等管理的景顺长城全球半导体、郑希管理的易方达全球成长精选等宽基选股型产品也表现不错。

附图：2026年1-8月领跑QDII基金

债券型基金：权益投资能力依然关键

具体到债券型基金来看，债券型基金依然表现稳健。张永志管理的华商可转债A基金以 28.76% 的今年以来收益率位居第一。他管理的另一只基金华商瑞鑫排名第二。茅利伟、秦培栋管理的国泰可转债基金排名第三。

还有罗晓倩、匡恒管理的财通收益增强，刘文良、王润栋管理的南方广利回报、陈涵管理的工银瑞信添慧、张清华等管理的易方达丰和，也进入行业前十。

这些产品要么属于上述机构的转债团队、要么属于多资产/绝对收益团队、也有部分是债券团队中分管二级债基（兼投股票）的基金经理负责。凸显了这些基金经理全面、多元的投资特点。

这批基金经理和他们的产品也是本季相当有看头的。

附图：2026年1-8月领跑债券型基金

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过去两年，市场讨论AI时主要围绕几个问题展开：模型能力能否继续提升、推理成本能否下降、Coding之外能否出现新的万亿美元应用、数据中心建设会不会过剩。

但随着谷歌发布Gemini 3.8 Flash、SSI宣布未来12个月算力扩张10倍，以及OpenAI公开讨论递归自我改进（RSI）与训练资源调配，前沿实验室正在把竞争焦点推向另一个方向：

AI不只要服务用户，也开始参与训练、评估和优化下一代AI。

RSI，即Recursive Self-Improvement，通常被译为递归自我改进。通俗理解，这并不是模型突然拥有“自我意识”，更多的是让模型参与模型研发的更多环节：生成算法、编写代码、设计实验、调用训练工具、评估结果、修复错误，并把有效经验反馈给下一轮研发。

如果这一闭环不断缩短，AI研发的节奏就可能发生变化。

而RSI不是某一家公司的孤注一掷。谷歌、OpenAI、SSI、Anthropic，几乎所有前沿实验室都在朝同一个方向走。

Gemini 3.8 Flash，谷歌发出的RSI信号

9月2日，谷歌正式发布Gemini 3.8 Flash。这是谷歌六周内推出的第三款Flash模型。

性能数据本身已足够引人注目：在独立测评机构Artificial Analysis的高推理模式下，3.8 Flash智能指数达到59分，接近GPT-5.6 Sol和Grok 4.6等顶级旗舰模型，单任务成本仅0.58美元，输入价格0.75美元/百万Token。

但更值得关注的，是谷歌DeepMind研究员姚顺宇对这款模型的定性：

对模型而言，这只是迈出了一小步；但对于RSI来说，这是一次巨大飞跃。

这句话揭示了谷歌真正在做什么。

谷歌内部备忘录明确写道，目标是“逼出递归自我进化，把编程模型硬生生改造成全自动AI研究员，彻底打通整个研发闭环”。为此，谷歌组建了由DeepMind CTO领导、联合创始人谢尔盖·布林直接监督的代码突击队，并从OpenAI挖来后训练负责人Barret Zoph出任研究副总裁，主管强化学习和后训练方向。

3.8 Flash的核心升级，正是这一战略的产品体现：模型被设计为在复杂任务上执行更多推理步骤、反复调用工具，通过长时间运行的智能体循环对自身结果进行评估和优化。换句话说，模型开始承担“规划—执行—检查—修复”的完整流程。

值得一提的是，谷歌内部原本有几个3.5 Pro候选模型，但最终全部被否决——原因是它们并没有比Flash系列强出足够多。与此同时，下一代旗舰Gemini 4仍卡在后训练阶段。这一切阴差阳错，反而造就了Flash系列的疯狂迭代。

OpenAI的刹车与SSI的加速：巨头的同频共振

就在谷歌发布新模型前后，OpenAI CEO Sam Altman在一次公开访谈中做出了一个罕见表态。

他承认，OpenAI延迟了一次前沿强化学习（RL）训练run。这是OpenAI历史上第一次主动暂停前沿训练。

原因不是某个单一的“冒烟枪”事件，在训练过程中，团队观察到模型能力提升的速度本身令人震惊。

Altman原话是：“能力进步的速度……我只能用'令人敬畏'来形容。我们需要更多时间让安全、对齐和安全保障跟上来。”

他进一步说：“一年前，我不认为超级智能会很快到来。现在我认为它可能会发生。我不是说一定会，但我们正在以极快的速度推进。”

Altman同时表示，这次暂停专门针对前沿RL训练run，并非所有训练都停止，集群也没有闲置。他强调，OpenAI当前商业势头强劲，企业收入已超过消费者收入，现有模型仍有大量商业价值可以挖掘。

但这一表态的信号意义远超商业层面：连OpenAI自己都要刹车等安全跟上，这是RSI临近最直接的公开信号。

此外，就在近期，英伟达宣布对SSI（Safe Superintelligence Inc.）进行重大战略投资，SSI同时宣布未来12个月算力将扩张10倍。

SSI由OpenAI联合创始人、前首席科学家Ilya Sutskever于2024年6月创立，其“唯一目标与唯一产品”是安全的超级智能。

这则公告中，最值得关注的一句话是：

Our research is worth scaling（我们的研究已经值得大规模扩张）。

据华尔街见闻文章援引“少数派观点”分析显示，市场目前流行一个叙事：除了Coding，AI还没有找到下一个万亿美元级应用，因此到2028年前后，AI资本开支增速大概率见顶。

但SSI事件揭示了这个叙事可能抓错了变量。

决定前沿实验室CapEx的第一变量，从来不是某个应用赛道，而是：下一代模型是否仍然值得继续扩大训练规模。

过去半年，几乎所有前沿实验室释放的信号高度一致：OpenAI继续扩建训练集群，Anthropic持续融资建设AI基础设施，xAI不断扩建Colossus，Meta持续建设GW级AI园区，谷歌继续扩大TPU部署，SSI宣布算力扩张十倍。

没有一家公司的行动体现出“训练结束了”。

RSI重塑算力逻辑：训练从“一次性”变成“永不停止”

这一切的关键可能在于RSI（递归自我改进）正在改变训练本身的形态。

过去的训练模式是：收集数据→训练→发布→结束。

RSI时代的训练模式是：模型A生成新算法→训练模型B→模型B优化训练流程→训练模型C→模型C发现更好的RL策略→循环不止。

这意味着训练变成了持续训练（Continuous Training）——将永不停止。

为了验证一个新算法，以前训练一次，现在可能同时跑100个、1000个、10000个版本，最后只留最好的一个。

据华尔街见闻援引的分析，这带来一个直接推论：算力优势直接变成研究优势，研究优势直接变成模型优势。 拥有足够GPU的实验室一天能完成全部验证，缺少GPU的实验室一天只能完成5个、10个，速度差距立刻被拉开。

OpenAI提出了Automated AI Researcher（自动化AI研究员）的概念；Anthropic大量让Claude参与模型研发；谷歌AlphaEvolve已经开始利用AI寻找新算法。这些都是RSI的真实落地。

Gavin Baker的警告：顶尖实验室可能主动砍收入去训练

这对投资者意味着什么？

知名科技投资人Gavin Baker在近期一次公开对话中给出了一个具体测算：

假设某家实验室拥有10GW算力，其中8GW用于推理，按每GW 600亿美元计算，年化收入约4800亿美元。

假设他们取得了重大研究突破，决定将推理分配从8GW压缩到2GW，同时将训练从2GW扩大到8GW，那么年化收入就会从4800亿骤降至1200亿。我认为他们真的可能做出这样的决定，而这是公开市场必须习惯的事情。

Gavin Baker同时表示，基于对Scaling Laws的坚信，顶尖大模型公司短期内不会追求自由现金流，取而代之的是会将所有利润和资金重新投入购买算力和模型训练。

他还指出，这与Meta、谷歌等互联网公司不同——后者的基本面相当平稳，基础设施成本与收入之间不存在巨大的权衡取舍。而前沿实验室随时可能为了长期技术优势，主动牺牲巨额短期商业收入。

这对AI股估值是一个重大风险提示。

前沿研究员的心理：算力压倒一切带来的无力感

这场竞赛也在改变前沿研究员的心理状态。

Conviction创始人、AI投资人Sarah Guo在一档视频博客采访中分享了自己对约250位前沿AI建设者的观察，过去12个月内，越来越多顶尖研究人员开始相信：具备递归自我改进能力的AI研究模型出现后，人类距离指数级智能可能只有1到2年时间。

但与此同时，当模型训练预算迈向数百甚至数千亿美元、团队扩大到数千人时，部分顶尖研究员产生了两种消极情绪：

我做的事情不重要，因为模型很快能自己做。

唯一重要的只有算力规模，个人贡献被稀释。

这种心理变化本身，也是RSI逻辑正在被业内广泛接受的侧面印证——当研究员开始觉得“只有算力重要”，恰恰说明算力与研究能力之间的绑定已经足够紧密。

RSI将至，市场叙事需要更新

一个对投资者有直接影响的结论正在浮现：

市场关于“2028年AI资本开支见顶”的叙事，建立在一个前提之上——CapEx由商业化应用需求单方面驱动。

但RSI提供了一个不同的判断框架：决定未来CapEx的，不只是推理需求和应用收入，还包括模型能力是否仍值得持续扩大训练。

只要前沿实验室仍然相信“Our research is worth scaling”，训练投入就不会停止。而从目前所有公开信号来看，这个前提尚未动摇。

RSI会不会成为下一轮AI资本开支的核心变量？

现在下结论仍然太早。

RSI尚未被证明能够稳定带来指数级能力跃迁。模型在基准测试中的提升，也不等于能够在真实研发环境中持续、自主地改进模型。更高的智能体能力还会带来更高Token消耗、更复杂的系统工程，以及更大的安全风险。

但从谷歌、SSI和OpenAI释放的信号看，前沿实验室显然已经不再把RSI视为遥远的理论概念。

谷歌在尝试让低成本模型完成更长、更复杂、更可验证的智能体任务；SSI在用10倍算力扩张验证“研究是否值得大规模扩张”；OpenAI则在讨论如何在安全、商业化和前沿训练之间重新分配资源。

这些变化共同指向一个趋势：

大模型行业下一阶段的竞争，可能不只是“谁的模型更会回答问题”，更为重要或许是“谁能让AI更快地参与AI研发，并在安全边界内完成自我迭代”。

如果这一趋势持续，AI产业链的核心问题也将发生变化。

市场不应只问：AI应用收入够不够支撑数据中心建设？

还需要问：前沿模型的能力曲线是否仍在上行？AI能否真正缩短研发周期？训练集群能否将算力转化为研究成果？以及，安全体系能否跟上模型自我迭代的速度？

这或许才是RSI对AI资本开支、模型竞争和科技投资最重要的影响。

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据追风交易台，德意志银行研究院最新报告指出，承载全球逾99%洲际数据流量的海底电缆，以及日益关键的通信卫星网络，已成为各方势力争夺控制权的战略要地——而这场博弈的主角，正从传统电信运营商悄然转向科技巨头。

AI算力需求的爆炸式增长正在重塑全球连接基础设施的权力格局。Google、Meta、Microsoft、Amazon等超大规模科技公司（hyperscalers）正以前所未有的速度向海底电缆和通信卫星领域垂直整合，内容与云网络如今已占据全球国际带宽需求的近四分之三。与此同时，地缘政治紧张局势持续升温——今年早些时候，伊朗威胁切断红海海底电缆，而该走廊承载着全球约17%至25%的互联网流量，一旦中断，后果将极为严峻。

这场争夺战的影响已直接传导至资本市场。据德意志银行股票分析师估算，通信卫星市场2025年同比增长逾35%，规模接近260亿美元，相关空间连接概念股随之大幅上涨。与此同时，2025年至2027年间预计将有140亿美元投入新海底电缆建设，主要由科技内容公司而非传统电信运营商主导。

海底电缆：脆弱的全球经济命脉

全球现有约500条活跃海底电缆，总延伸长度超过180万公里，每天承载约10万亿美元的金融交易，并支撑着SWIFT在195个国家逾8300家金融机构之间的数据传输。然而，这一系统的脆弱性与其重要性同样突出。

据德意志银行报告，2026年一项研究发现，典型的海底电缆中断事件会立即导致受影响经济体人均GDP增速下降约2个百分点；若中断持续，三至六年内该经济体的人均GDP将比未受影响的邻近经济体低出约9个百分点。国际电缆保护委员会数据显示，全球每年记录约150至200起电缆故障，其中约70%至80%源于渔具和船锚等意外因素，但蓄意破坏的威胁正在上升。

修复能力的严重不足加剧了这一风险。全球仅有约40艘专业电缆修复船，分属SubCom、Orange Marine、HMN Technologies等少数公司，且均按先到先得原则运营。单次海底光纤电缆修复费用估计在50万至100万美元之间，而在地缘政治敏感区域，获取修复许可的程序往往大幅延误作业启动时间。

在地理层面，大量跨洲际电缆集中穿越少数几条战略走廊，形成高度集中的"卡脖子"节点。格陵兰—冰岛—英国之间的GIUK缺口，既是北约海上监视的关键通道，也是重要的数据传输走廊，其军事与数字双重敏感性使其成为潜在的高风险区域。

监管与立法：各方加速构筑防线

面对日益上升的基础设施安全威胁，多个主要经济体正在加速立法与监管行动。

美国国会今年2月提出两党共同支持的《战略海底电缆法案》（Strategic Subsea Cables Act of 2026），核心条款要求总统对蓄意破坏关键海底基础设施的外国行为者实施制裁，并与2020年《海底电缆控制法》形成互补，共同构建对潜在"影子战争"的法律威慑。与此同时，美国联邦通信委员会（FCC）近期投票决定将电缆监管延伸至陆上端点，包括电缆登陆站及其内部硬件，并为超大规模科技公司提供快速许可通道，而外国竞争者则须逐一申请许可并面临被拒风险。

欧盟方面，2025年出台了《电缆安全行动计划》，但执行进展迟缓。今年6月，欧盟委员会最终确定向波罗的海和地中海各建立一个区域电缆枢纽提供580万欧元资助，并设立4000万欧元专项基金以提升海底电缆修复能力。

在多边层面，一条被称为"第四路由"的替代方案正在成形。Far North Fiber项目将成为首条完全穿越盟国主权水域、连接欧洲与亚洲的长途海底电缆，预计耗资11.7亿美元，由美国阿拉斯加公司Far North Digital牵头，联合加拿大、日本和芬兰企业共同推进，电缆由Alcatel Submarine Networks供应，预计2026年底投入使用。

卫星竞赛：低轨道成为新战略高地

通信卫星正从传统互联网的补充角色，跃升为AI时代数字连接争夺的新前沿。德意志银行分析师预计，卫星通信市场收入将从2025年的约260亿美元增长至2030年的650亿至700亿美元。

低地球轨道（LEO）卫星星座的战略价值尤为突出。LEO卫星运行于距地面160至1500公里的轨道，可将信号延迟降至接近光纤水平，并实现对地球几乎任意位置的覆盖。这一特性使其在军事通信、偏远地区接入以及AI数据传输等场景中具有不可替代的价值。

在商业竞争层面，Amazon于2026年7月向FCC提交申请，计划部署逾5100颗卫星，目标于2028年提供直连设备服务，直接挑战现有市场格局。Blue Origin则于今年1月宣布TeraWave项目，计划部署一个由5280颗LEO卫星和128颗中地球轨道（MEO）卫星组成的多轨道通信网络，德意志银行分析师估计该星座所需资本支出约为180亿美元。此外，Nvidia支持的Starcloud已申请监管批准，计划部署轨道数据中心卫星，并计划于2026年10月将AWS Outposts硬件搭载其第二颗卫星升空，进行太空AWS基础设施的早期测试。

超大规模科技公司：重塑连接权力版图

AI驱动的数据需求正在加速超大规模科技公司对全球连接基础设施的垂直整合，从根本上改变了延续数十年的电信行业层级结构。

在海底电缆领域，Google通过Pacific Connect Initiative、Meta通过Project Waterworth等项目大举投资，推动2025至2027年间140亿美元新电缆建设的主要资金来源从传统电信运营商转向内容与云服务提供商。超大规模科技公司正在绕过传统Tier 1骨干网运营商，直接与消费者互联网服务提供商对等互联，甚至将自有服务器部署于这些ISP网络内部，压缩了传统电信层级结构的生存空间。

这一趋势正在倒逼传统电信运营商通过并购重组寻求出路。近年来的重大交易包括：Viasat与Inmarsat以73亿美元完成合并（2023年）、SES以31亿美元收购Intelsat（2024年）、以及Rocket Lab与Iridium以80亿美元完成整合（2026年）。

欧洲在这一新格局中处境最为被动。据欧洲发展政策管理中心分析，超大规模科技公司对海底电缆所有权和运营控制权的日益集中，正在形成结构性依赖，侵蚀欧洲的数字主权。与美国拥有FCC统一监管框架不同，欧洲目前缺乏针对海底电缆生态系统的统一治理架构。在卫星领域，欧盟正推进IRIS政府控制星座项目（约290颗卫星，目标2029年投入服务），但进展迟缓，且已与美国FCC就潜在保护主义措施产生摩擦。

谁控制"数据铁路"，谁就掌握未来

德意志银行报告的核心判断是：在"基础设施现实主义"时代，权力的关键不在于拥有多少电缆或卫星，而在于控制网络的关键节点与架构——从海底到低地球轨道。海底电缆几乎没有实际可行的替代品——危机发生时无法临时铺设新电缆，一旦重大中断，支付系统、金融市场、军事指挥与基础通信将同时受损。

对投资者而言，这场博弈的核心逻辑已经清晰：数字连接基础设施的战略价值正在被重新定价，超大规模科技公司的垂直整合将持续压缩传统电信运营商的市场空间，而卫星通信市场的高速增长与相关并购浪潮，将在未来数年内持续提供结构性投资机会。

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摩根大通在9月2日最新发布的报告中称，据近期与英伟达投资者关系及战略财务副总裁Toshiya Hari的交流，这一70%同比增长框架并非源于单一驱动因素，而是建立在超大规模云厂商、新兴云服务商、AI实验室、主权AI及企业端需求全面提速的基础之上。更关键的是，管理层明确表示：若无供应约束，业务增速甚至可能翻倍——当前制约增长的核心变量是供给，而非需求。

英伟达之所以主动披露2028财年前瞻性指引，直接动因在于弥合市场共识与公司内部判断之间的显著落差。管理层认为，若任由这一差距持续存在，可能给供应链合作伙伴的规划带来实质性挑战。这一表态意味着，70%的增长目标在管理层看来是有充分支撑的“舒适区间”，而非激进预测，其隐含的上行空间远超市场当前定价。

与此同时，英伟达在客户结构、推理业务占比、供应瓶颈及融资安排等多个维度均释放出重要信号，进一步勾勒出这家AI芯片巨头的中期增长图景。摩根大通维持对英伟达的增持评级，目标价320美元，较当前股价224.41美元（9月2日收盘）隐含约43%的上行空间。

供给而非需求，才是增长的真正天花板

报告称，摩根大通在与英伟达投资者关系及战略财务副总裁Toshiya Hari交流中发现，英伟达管理层对70%这一增长框架表现出明确的信心，但同时也划定了其边界：这是一个受供应约束的数字，而非需求约束的数字。

据摩根大通报告，Toshiya Hari在交流中指出，若排除供应限制，英伟达的业务增速可能实现同比翻倍以上。这一表述直接揭示了当前指引的保守性质——70%是在现实供应条件下的预期，而非公司所能触及的需求上限。

管理层还特别说明，提供跨年度展望的决定，部分源于市场共识与公司内部观察之间存在"有意义的差距"。若不主动披露，这一信息不对称可能导致供应链合作伙伴在产能规划上出现错配，进而反过来制约英伟达自身的交付能力。换言之，这次前瞻性指引既是对投资者的信号，也是对供应链生态的主动管理。

先进晶圆与存储器：供应链的两大核心瓶颈

在供应约束的具体构成上，Toshiya Hari点名了两类最关键的物料：先进晶圆与存储器，并将其列为英伟达物料清单（BOM）中权重最高的两项。

据摩根大通报告，英伟达目前正与台积电及三家存储器供应商——美光、SK海力士和三星——保持深度沟通，核心议题均围绕提升供应可用性展开。

该行认为，Toshiya Hari的这一表述表明，英伟达的供应链管理已进入高强度的主动协调阶段，而非被动等待产能释放。上述瓶颈的缓解节奏将直接决定英伟达能否在FY28实现超越70%基准的增长。供应链的改善空间，即是业绩的弹性空间。

推理业务占比持续扩大，但平台通用性使量化存在难度

推理（inference）与训练（training）的收入结构，是市场长期关注的议题。Toshiya Hari在交流中给出了迄今最为明确的方向性判断：约18个月前，训练与推理的收入占比大致各半；而当前推理已超过训练，且这一趋势预计将持续。

然而，报告称，管理层同时指出，精确量化两者的分拆比例存在固有难度。原因在于英伟达平台的高度通用性（fungibility）——以Grace Blackwell产品为例，客户可以先将其用于训练工作负载，之后再将同一套硬件资产转向推理任务。这种灵活性是英伟达平台竞争力的体现，但也使得外部对收入结构的拆解分析存在局限。

客户结构持续多元化，新兴云厂商贡献超五成

英伟达的收入来源正在从超大规模云厂商向更广泛的生态系统扩散。据Toshiya Hari介绍，OpenAI与Anthropic这两家头部前沿模型构建者，目前在终端消费口径下约占英伟达业务的20%，预计FY28这一比例将升至约25%。

值得注意的是，上述数字反映的是终端消费层面的占比，而非英伟达的直接客户结构——英伟达通常将算力销售给超大规模云厂商或新兴云服务商，后者再向模型构建者出售算力容量。

在直接客户层面，新兴云服务商（neoclouds）的贡献已不可忽视。据摩根大通报告，新兴云服务商目前占英伟达ACIE（加速计算与AI基础设施生态）业务的50%以上，表明英伟达的增长引擎已不再单一依赖少数头部云厂商，而是由更广泛的算力构建与租赁生态共同驱动。

开源与闭源之争：英伟达的答案是"两者皆需"

围绕开源与闭源大语言模型（LLM）孰优孰劣的市场争论，英伟达管理层给出了明确立场：两者并非非此即彼的竞争关系，AI的持续演进需要开源与闭源模型的协同发展。

Toshiya Hari表示，英伟达内部广泛使用OpenAI、Claude等闭源模型，而在芯片设计等关键任务场景中，则采用闭源与开源相结合的方式。管理层的核心逻辑在于：只要模型构建者能够实现商业化并持续改善经济模型，需求就会持续传导至英伟达等芯片供应商。

此外，管理层还提及，模型构建者的毛利率（GM）似乎正在改善，这在一定程度上得益于英伟达平台推动的逐代每token成本下降。模型经济性的改善，构成了对英伟达芯片需求的正向反馈循环。

融资安排旨在托底前向需求，管理层驳斥"循环融资"质疑

英伟达近期推出的多项融资安排引发市场关注，管理层在此次交流中进行了系统性阐释。

据摩根大通报告，相关安排包括：与部分新兴云服务商签订的收入分成协议、PORTS-Pike数据中心园区计划，以及与Apollo、贝莱德、黑石、Brookfield、高盛、KKR等机构共同搭建的5000亿美元私募资本融资平台。

在收入分成协议方面，英伟达的机制是：为算力租赁设定基础价格下限，并在市场租赁价格高于基准时分享上行收益，从而在核心硬件销售之外形成经常性收入选择权。

针对外界对"循环融资"的担忧，管理层明确表示，相关融资安排规模适度、设有上限，并以强劲的底层需求、生态系统回报及最终算力购买方的信用状况为支撑。英伟达将这些融资工具定位为支持AI基础设施前向需求的手段，而非财务杠杆操作。

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其中，伊朗战争引发的能源价格飙升被认为是最主要的驱动因素。Principal Asset Management首席投资官兼全球固定收益主管Mike Goosay表示："全球债券收益率的急剧上升，反映出投资者正在重新评估通胀前景。"

战争点燃通胀：柴油价格成关键变量

今夏以来，美伊停火协议破裂，乌克兰同步展开打击俄罗斯炼油设施的行动。俄罗斯是全球重要的柴油出口国，两线冲击叠加，推动柴油价格大幅走高。

据道琼斯能源数据，截至本周三，美国全国柴油零售均价已超过每加仑5.68美元，较一年前高出约2美元。这一价格距今春波斯湾冲突爆发、霍尔木兹海峡通行受阻时创下的阶段高点仅差不到1美分，距2022年俄乌战争爆发后创下的历史纪录也仅差13美分。

柴油价格的传导效应尤为值得关注——柴油是卡车、火车、工程机械和农业设备的主要燃料，价格上涨直接推高各类商品的生产与运输成本，通胀压力远比汽油价格上涨更为广泛。

期货市场同样释放警示信号：10月交割的柴油期货过去一周已上涨约13%。

债务突破40万亿：财政赤字压力持续发酵

通胀之外，财政问题同样令投资者忧虑。

上月，美国联邦债务总额首次突破40万亿美元。以占GDP比例衡量，美国公众持有的债务规模正快速逼近二战以来的最高水平。

这一压力并非美国独有。英国政府债券收益率飙升，已迫使英国政府着手削减债务；日本10年期国债收益率刚刚触及约30年来最高水平，背景是围绕减税政策的争论持续升温，市场担忧日本财政状况进一步恶化。

衡量财政担忧的一个重要指标是"期限溢价"——即国债收益率中超出市场对短期利率预期的部分。这一指标近期明显上升，但值得注意的是，欧洲和日本的期限溢价涨幅更大，部分投资者和经济学家据此认为，海外市场对财政状况的担忧程度实际上更深。

美联储新主席：不确定性成新变量

今年8月下旬，美联储主席沃什在杰克逊霍尔会议上发表讲话，一定程度上缓解了市场对美联储抗通胀决心不足的担忧，但也由此引发了新一轮收益率上行。

与前任不同，沃什刻意回避了前瞻指引。这种政策风格的转变，正在被计入美国乃至全球的长端借贷成本之中。

摩根大通资产管理首席全球策略师David Kelly直言："如果要找出一件与几个月前明显不同的事，我认为就是沃什接任以来美联储的行为方式。""我认为市场已经加入了一个美联储风险溢价，即便这个溢价还比较小。"

与此同时，财政部长Scott Bessent提出的回购更多长期国债的计划，其提振效果已被证明难以持续。Kelly对此评价颇为直白："如果政府说要加税、削减开支来压缩赤字，那是一回事。但说你在一叠20张信用卡里又找到一张没刷爆的，这并不能真正提振信心。"

AI融资潮：债券供给的新增压力

除上述三重因素外，人工智能基础设施建设热潮正在催生大规模企业债发行，进一步加剧债券市场的供给压力。

科技公司为筹集AI建设所需资金，持续涌入债券市场，债券供给的显著增加，在需求端未能同步跟进的情况下，对收益率形成额外的上行推力。

四重力量交织叠加，使得债市短期内难觅明确的喘息窗口。

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9月3日，标普全球与RatingDog联合发布中国最新采购经理人指数（PMI）显示，8月中国服务业商业活动指数从7月的50.4升至51.4，结束了此前的增速放缓势头。这一读数虽仍属温和扩张，却标志着该行业自2023年1月以来连续增长态势的延续。

就业是本月报告的亮点之一。服务业用工规模连续第四个月扩张，创下2023年以来最长连续增长纪录，增速亦加快至近三年来较强水平。与此同时，综合产出指数从7月的50.8升至52.1，制造业与服务业产出及新订单均录得更快增长。不过，上述指标的扩张速度仍低于2026年迄今的平均水平。

在价格端，投入成本连续第18个月上涨，7月通胀率虽已触及六个月低点，但8月出现小幅反弹；服务收费则连续第三个月上调，为2024年上半年以来最长涨价周期，但涨幅依然轻微。

服务业活动回暖，新订单增速加快

8月服务业商业活动指数51.4的读数，是14个月内第二低位，但较7月明显改善——彼时读数为2024年9月以来最低。

新业务方面，服务业新订单已连续第44个月保持增长，增速从7月的四个月低点加快回升。受访企业将活动增长归因于市场需求扩大、财务状况改善、客户拓展及业务创新。

国内市场是推动新业务增长的主要动力，境外新订单则连续第四个月增长，但增速较6月创下的20个月高点进一步回落，仅录得温和增幅。

RatingDog创始人Yao Yu表示：

"整体而言，服务业8月呈现出温和复苏态势，商业活动与新业务增长加快，就业持续扩张，商业信心改善。"

就业连续扩张，积压订单增速趋缓

劳动力市场数据是本次报告中值得关注的结构性信号。

服务业就业连续四个月增长，不仅是2023年以来最长连续增长周期，增速亦跻身近三年较强水平。企业将人员增加归因于业务扩张、客户需求上升，以及为吸引和留住员工而提高薪酬。

与此同时，未完成业务积压已连续10个月增长，为2022至2023年以来最长连续累积周期。但8月积压业务增速放缓至4月以来最慢，反映出随着用工规模扩大，服务企业整体业务承接能力在持续提升。

Yao Yu指出，积压增速放缓正是企业产能持续扩张的体现，与就业增长的趋势相互印证。

成本压力小幅抬头，收费涨幅依旧轻微

价格端出现轻微升温迹象。投入成本在连续18个月上涨后，8月通胀率较7月六个月低点小幅加快，推动成本上行的因素涵盖劳动力、原材料、柴油、石油、采购增加、需求强劲及设备更换等。

服务收费方面，企业连续第三个月上调收费标准，为2024年上半年以来最长涨价周期。本月收费涨幅与7月持平，幅度轻微。从综合口径看，商品和服务收费涨幅为今年1月以来最慢。

Yao Yu表示，出口新业务增速进一步放缓以及成本压力的轻微抬升值得持续关注，但预计服务业PMI近期将维持在扩张区间。

展望方面，中国服务业企业对未来12个月活动前景持积极态度，乐观情绪较7月近期低点有所提升，与业务扩张计划、新项目推进、市场增长预期、促销活动增加及策略优化相关联。

不过，Yao Yu指出，当前信心水平仍低于2026年迄今的平均值，显示企业对中期前景的乐观程度尚未回归年内高位。

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据追风交易台消息，美银在9月2日发布的最新利率与外汇研究报告中指出，8月非农就业数据不过是"开场热身"，真正决定美联储9月是否加息的关键变量是即将公布的CPI通胀数据。

报告称，美银预计8月非农新增就业仅4万人（私人部门3.5万人），远低于市场共识，失业率维持4.1%。美联储主席沃什在杰克逊霍尔年会上的讲话中，通胀相关词汇出现频次约为劳动力市场词汇的两倍，清晰表明通胀才是当前货币政策的核心锚点。9月加息概率当前约70%，但最终定论须等待下周CPI与PPI数据落地。

该行认为，当前市场存在极度不对称的风险收益比：非农数据不及预期引发的美债反弹幅度，将远超数据超预期引发的抛售。基于此，美银建议投资者做多5年期美债、构建5年/30年期美债收益率曲线陡峭化交易，并战术性做空美元。

8月非农预测：季节性疲软，但失业率料维持稳定

美银预计8月非农新增就业4万人（私人部门3.5万人），低于市场共识，但与近年夏季季节性偏软的规律相符。历史数据显示，8月非农数据历来倾向于下行惊喜，近年来尤其受到夏季残余季节性因素的拖累，ADP数据也持续偏软。

尽管如此，私人部门就业3个月均值仍将维持在约3万人，接近经济盈亏平衡水平。失业率（U3）预计维持4.1%，但若劳动参与率出现反弹，则可能被推升至4.2%。

美银明确指出，鉴于沃什对劳动力市场韧性的最新表态，即便非农数据偏弱，对9月加息定价的影响也将十分有限。

沃什杰克逊霍尔讲话定调：通胀优先于就业

美银分析师对沃什在杰克逊霍尔年会上的讲话进行了词频统计，结果极具说服力：通胀相关词汇（包括inflation、prices、price stability、PCE、CPI及inflation expectations等）共出现61次，而劳动力市场相关词汇（包括labor、employment、unemployment、jobs、wages及workers等）仅出现30次，前者约为后者的两倍。

这一数据直接揭示了美联储当前的政策优先级排序：通胀高于就业。沃什在讲话中将当前劳动力市场描述为接近充分就业状态，着重强调了申请失业救济人数平稳和失业率稳定，而非将疲软的新增就业数字视为主要风险信号。

这意味着，即便8月非农数据偏弱，对9月加息预期的冲击也将相当有限。

利率市场的不对称博弈：非农只是“开场秀”，CPI才是“主秀”

在美银看来，非农充其量只是“开场秀”，下周的CPI才是决定9月FOMC会议走向的“主秀”。

值得注意的是，美银特别提示了一个关键的时间窗口问题：8月非农报告是美联储官员进入“静默期”前最后一个重要数据节点。

这意味着，非农数据公布后，美联储官员将有短暂机会就劳动力市场数据的政策含义进行公开表态。然而，等到下周CPI数据公布时，官员们将已进入静默期，无法再向市场提供额外指引。

因此，非农数据发布后的任何美联储官员评论，都将对市场解读CPI数据、形成9月政策预期产生超乎寻常的重要影响。

针对当前的利率市场，美银的核心判断是：非农数据对利率市场的影响呈现明显非对称性。

具体而言：

• 若失业率升至4.2%，2年期美债收益率预计下行5至12个基点，10年期下行5至10个基点；
• 若失业率降至4.0%，2年期美债收益率预计上行5至6个基点，10年期上行5至8个基点；
• 若失业率维持4.1%，各期限收益率双向波动幅度均约为5个基点。

这种非对称性的背后有两重逻辑：其一，CTA（商品交易顾问）和主动型债券基金目前仍持有相对偏空的久期敞口，意味着市场在数据不及预期时更容易触发空头回补；其二，即便非农数据强劲，也不足以完全锁定9月加息，市场仍将在CPI公布前保持不确定性。

此外，历史规律也对加息节点构成了约束。美银还指出一个重要的政治日历约束：自1990年以来，美联储从未在紧邻全国大选的FOMC会议上启动新一轮加息周期。若9月不加息，下一个“活跃”会议窗口可能推迟至12月，因为10月会议距离中期选举过近。

交易策略与外汇前瞻：做多5年期美债，战术性看空美元

基于上述不对称风险和美联储重塑的信誉，美银建议做多5年期美债，构建5年/30年期美债收益率曲线陡峭化交易。美银预计，疲软的非农将导致收益率曲线牛市陡峭化，而强劲的数据则会导致熊市平坦化。

在外汇层面，美银的判断与利率策略逻辑一脉相承：美元面临非对称风险，在同等幅度的数据超预期/不及预期情景下，下行空间大于上行空间。

当前背景下，9月加息概率已定价约70%，投机性美元多头仓位（IMM数据）仍处于净多头状态，但近期美国经济数据持续偏软。美银指出，今夏美元走势更多受美国政策事件驱动，而非实际数据。

美银还指出，美元在杰克逊霍尔之后的重新定价中出现滞后，可能反映了8月下旬意外国债回购公告带来的持续看空情绪。

若美联储最终兑现加息，将有效压制"美元贬值"叙事；若重蹈7月FOMC鸽派覆辙，则杰克逊霍尔重建的公信力将迅速瓦解，美元将随之走低。

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WorkBuddy开放平台于近日正式上线，首批引入超百家生态伙伴，覆盖智能硬件、行业应用与开发者三大层级，成为国内AI Agent赛道首个同时打通上述三层生态的开放平台。腾讯云副总裁、腾讯CodeBuddy及WorkBuddy负责人刘毅9月2日表示，"我们希望把WorkBuddy打造成面向Agent时代的操作系统——不是做一个更强的工具，而是做一个能承载所有工具的平台。"

杰富瑞在随后发布的研究报告中指出，腾讯在近期机构投资者会议上明确将Harness定位为核心战略资产，并强调将持续巩固其领先地位。分析师Thomas Chong与Zoey Zong认为，WorkBuddy在可寻址市场规模、技能生态密度及模型协同效率等多个维度均具备显著优势，当前估值尚未充分反映其长期潜力。

开放平台战略：三层生态全面打通

自今年3月上线以来，WorkBuddy已完成逾50次迭代升级，此次生态开放活动标志着其平台化战略进入实质落地阶段。

在行业应用层面，WorkBuddy已与超过20个专业行业建立合作，涵盖金融、SaaS、法律、医疗、教育、公益及设计等领域，同时接入CRM、OA等企业系统及美图等生产力工具。杰富瑞报告指出，行业专业知识（industry know-how）是WorkBuddy平台差异化竞争的关键要素，其Agent运行时（agent runtime）作为执行引擎，集成了专家能力、技能模块、连接接口与应用场景。

在硬件生态层面，WorkBuddy已与逾30个硬件品牌达成合作，覆盖智能眼镜、机器人、麦克风、录音设备等品类，并通过云端能力实现跨设备无缝访问。报告强调，大模型在长周期任务中的作用至关重要，云端架构则为多设备协同提供了基础支撑。

Harness：飞轮效应驱动的核心资产

杰富瑞报告将Harness列为腾讯当前最具战略价值的资产，并梳理出多项积极因素。

规模优势显著。WorkBuddy在Harness上已积累超过7万个技能，远超竞争对手的5,000至10,000个，形成明显的生态壁垒。与此同时，WorkBuddy兼容多个模型家族，而非从属于单一AI实验室模型团队，在模型灵活性上具备差异化优势。

飞轮效应初现。报告指出，随着用户数量与技能数量的持续增长，Harness正在形成正向飞轮：用户使用产生的后训练反馈（post-training feedback loops）可反哺模型优化，进而提升产品体验，吸引更多用户与开发者加入。

货币化路径清晰。杰富瑞指出，Harness当前的毛利率与GPU租赁业务相近，但随着免费用户向付费用户的转化推进，Harness毛利率具备显著提升空间。腾讯已建立包括DAU、每DAU收入及每DAU Token消耗等在内的综合KPI评估体系，显示其对Harness商业化进程的管理趋于精细化。

此外，WorkBuddy采用自研的Hy3 Production模型作为用户默认模型，在成本效益上形成内部协同，进一步强化了Harness的竞争护城河。

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据科技媒体The Information 9月2日报道，Astra搭载了一项创新技术，核心在于突破模型“思考”复杂问题的上限。部分研究人员认为，Astra在编码和计算机使用能力上的提升，可能堪比OpenAI 2023年发布GPT-4时带来的性能飞跃，远超去年夏天GPT-5发布时的表现。这对于依赖AI生产力提升来支撑数据中心大规模建设投资的整个行业而言，无疑是一个积极信号。

然而，这一技术突破也带来了不容忽视的隐患。新技术允许模型在不完整输出“思维链”的情况下完成深度推理，这意味着研究人员可能无法像以往那样有效监控模型的推理过程，从而削弱现有的安全审查机制。目前，OpenAI正采取措施确保Astra的思维链仍保持可见，但业界对这一权衡的长期走向仍存在分歧。

性能突破：新推理技术或复现GPT-4级飞跃

Astra的核心技术突破与“循环深度”（recurrent depth）及“循环变换器”（loop transformers）等概念密切相关。

据The Information报道，该技术通过将问题反复传递至模型数学运算的各个“层”中进行处理，再生成答案中的下一个词，从而使模型能够在不显著增加参数规模的情况下，展现出远超自身体量的推理能力——其效果相当于一个规模大得多的模型。

部分研究人员认为，Astra凭借更强的编码与计算机使用能力，其性能提升幅度可能与2023年GPT-4发布时的跨越式进步相当，远超去年夏天GPT-5上线时相对平稳的市场反应。

这一进展对整个AI产业链具有重要意义。当前全球数据中心的大规模建设，其底层逻辑正是押注于AI能力的持续提升将带动生产力增长，进而转化为更高的商业收益。若Astra的性能表现达到预期，将为这一投资逻辑提供有力支撑。

值得注意的是，这一技术并非全新概念。AI研究先驱Jürgen Schmidhuber在社交平台X上指出，“循环深度”的核心思路实质上早已见于他2015年的论文《On Learning to Think》（arXiv:1511.09249）。

他表示，该论文中的控制网络C本质上是一个提示工程师，通过学习查询独立的神经世界模型来进行抽象推理，生成的提示和回答是内部自生成的向量序列，无需以自然语言呈现。

安全隐患：思维链监控机制面临挑战

新技术在带来性能提升的同时，也对现有的AI安全监控框架构成了潜在冲击。

报道称，目前，主流AI模型在处理复杂问题时，通常会以文字形式输出其推理过程，即“思维链”（chain of thought）。这一机制不仅提升了模型的可解释性，也是研究人员监控模型行为、防范异常操作的重要手段。

据The Information报道，思维链监控正是OpenAI在今年7月Hugging Face黑客事件发生后，提出的防止类似安全事故重演的主要解决方案之一。

然而，Astra所采用的新推理技术，在模型深度“思考”时可能不会完整输出推理步骤，而是在模型内部“静默”完成运算。这意味着，模型越依赖这一新技术，其推理过程对外部监控者而言就越不透明。

对此，OpenAI目前正采取措施加以平衡。据悉，该公司正指导模型减少问题在运算层中的循环次数，以确保Astra的思维链仍保持一定程度的可见性——循环次数越少，模型“静默思考”的空间就越小。

各大实验室已在跟进，长期监控方案仍待解

这一技术趋势的影响或将远不止于OpenAI一家。据The Information报道，上述新型推理技术已成为各大主要AI实验室内部讨论的热点话题，Anthropic、谷歌等机构采用类似技术路线的可能性不容低估。

多位研究人员指出，思维链监控本就不会是AI行为监控的终极解决方案。随着模型能力的持续演进，模型以文字形式输出思维过程这一特征，在很大程度上只是当前训练方式的副产品。

随着模型开发者探索新的优化方向和架构设计，模型自发输出思维链的倾向可能会逐渐减弱，研究人员届时将不得不开发新的监控手段。

报道指出，当前的核心问题在于：在性能竞争日趋激烈的压力下，各大AI开发商是否会为追求更强的推理能力而主动放弃现有的安全保障措施？这一问题的答案，将在很大程度上决定下一阶段AI安全治理的走向。

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据彭博报道，贝森特周三在北卡罗来纳州夏洛特经济俱乐部活动上直言，AI行业“在解释自身方面做得极差，极差”。他表示，AI行业与政府共同负有责任，需要向美国公众阐明这一技术在应用场景、国家安全及生活质量方面的具体价值。他为这些公司打出的成绩单毫不客气："我以严格评分著称，但即便按曲线评分，我也只给他们D-。"

数据中心建设热潮正在推高从电力成本到高带宽内存等一系列消费品价格，引发社区层面的广泛不满。贝森特的表态，是特朗普政府对科技超大规模云厂商（hyperscalers）发出的又一次公开警告，也折射出AI投资狂潮在政治与社会层面日益积累的压力。

民意反弹：数据中心成本压力引爆社区矛盾

随着AI基础设施投资加速，数据中心建设对周边社区的冲击愈发显著。贝森特指出，AI支出——尤其是数据中心建设——已推升公用事业费用及消费电子产品中所用高带宽内存等多项成本，形成实质性的通胀压力。

面对日益高涨的公众反对声浪，贝森特提到，目前已有一些支持数据中心的"外部声音"开始行动，组建了旨在反制公众抵制情绪的"新数据中心信息传播小组"。他强调，数据中心建设属于"创新性建筑工程"，对建筑工人而言可能是"一个漫长、漫长的景气周期"，暗示行业本可将就业与经济利益作为争取民意的切入点。

然而贝森特认为，相关企业至今仍"对社区和利益相关方充耳不闻"，未能主动建立沟通与信任。

贝森特对超大规模云厂商的连续施压

尽管批评措辞犀利，贝森特对AI投资的长期价值判断并未动摇。他重申，得益于AI投资，美国正处于一轮重大生产率提升的"临界点"。他在周二曾预测，AI资本支出浪潮最终将被证明"极具抑制通胀效应"，并表示"我猜测在未来六个月内，我们将开始看到这些投资的成效"。

此次公开批评并非贝森特首次向科技巨头发难。他上月已就超大规模云厂商的债券发行策略提出批评，认为这些企业在收益率曲线的错误位置发债。他当时表示："如果我坐在首席财务官的位置，我会考虑发行更多所谓'腹部债务'，即五年期证券。"

市场人士指出，企业债发行是推升美国国债收益率的因素之一，进而导致抵押贷款利率等居高不下。今年8月早些时候，谷歌母公司Alphabet Inc.完成了一笔250亿美元的债券发行，期限从2年到40年不等。

从债务结构到公关策略，贝森特对超大规模云厂商的批评涵盖面持续扩大，显示出特朗普政府在AI基础设施高速扩张背景下，对科技行业施加更广泛政策压力的意图。

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据央视新闻，当地时间9月2日，美国总统特朗普在白宫对记者表示，美国对伊朗的新一轮打击行动不会“持续太久”。

特朗普说，伊朗正试图重建雷达系统、导弹系统和布雷装置。美军1日对伊朗的袭击“非常猛烈”，摧毁伊朗“试图在霍尔木兹海峡沿岸部署的所有新装备”，“我们随时准备再次发动打击”。

特朗普还说，美国已经并将继续控制霍尔木兹海峡局势，“我们每天都有大量船只运载数百万桶石油进出，而且总体上一切顺利。虽然偶尔会有无人机被击落，但我们牢牢掌控局面”。

受此影响，此前三日累计涨幅约9%的WTI原油在91美元/桶附近企稳，布伦特原油周三结算价收于96美元以下。

BOK Financial Securities高级副总裁Dennis Kissler表示，最新一轮局势升级应能为市场提供支撑，但需注意美伊双方均在寻找"退出通道"，"更多和平谈判的迹象可能迅速压低油价"。

今年以来，受中东冲突与俄乌战争双重驱动，原油价格累计涨幅已接近60%，柴油等成品油涨幅更为突出。

央视报道，美军中央司令部1日在社交媒体发布消息说，美军已完成对伊朗军事目标的新一轮打击，目标包括伊朗伊斯兰革命卫队的防空阵地、雷达系统、海事资产与设施、布雷能力以及通信站点。

伊朗伊斯兰革命卫队1日宣布已开始回应美方当天的袭击，并称击落一架美军MQ-9无人机。约旦武装部队2日凌晨发表声明说，约旦防空系统在过去数小时内拦截了10枚来自伊朗的弹道导弹，另有3枚弹道导弹落在偏远地区。

据高盛分析师Privorotsky判断，目前局势相较于最坏情形仍属相对可控——伊朗的行动主要针对军事目标而非能源基础设施，但市场焦点已完全集中在霍尔木兹海峡能否保持畅通这一核心问题上。

美国能源部长Chris Wright本周表示，周一约1700万桶原油过境霍尔木兹海峡，日均流量约为800万桶。

然而，这一数据受到市场质疑。部分油轮此前已关闭船舶自动识别系统（AIS）转发器，以规避风险出港，实际流量的真实性存在争议。分析人士指出，若流量确实正在向该水平正常化，油价或将面临回落压力。

支撑油价的另一关键因素是外交僵局的持续。

自6月达成的阶段性停火协议破裂以来，美伊双方均未展示出重回谈判桌的意愿，令市场对局势快速缓和的预期受到压制。BOK Financial Securities高级副总裁Dennis Kissler表示：

最新的局势升级应会继续为市场提供支撑，但需注意美伊双方都在寻找退出通道，一旦更多和平谈判迹象出现，价格可能迅速回落。

历史规律显示，此类冲突往往经历急剧升级后转入快速降温阶段。部分市场人士注意到，美国"劳工节"（Labor Day）前是否存在一个政治窗口，将是观察局势走向的重要时间节点。

基本面数据亦为油价提供了一定支撑。美国能源信息署（EIA）数据显示，上周美国原油库存减少450万桶，为7月底以来首次下降。

俄克拉荷马州库欣交割库存小幅回升至2250万桶，汽油库存则有所下滑。

值得关注的是，柴油和馏分油等精炼品的供应压力同样不容忽视。中东冲突对炼厂运营与成品油运输的干扰，使得柴油价格的涨幅已超过原油本身，成为本轮能源价格上涨中另一个不可忽视的结构性压力点。

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据华尔街见闻8月19日文章写道，沙特阿美此前为绕开霍尔木兹海峡风险，将原油大规模转道红海延布港出口，发运量一度升至日均约400万桶。但过去数周，也门胡塞武装宣布对沙特实施海上封锁，令这条替代路线失效。

据彭博9月2日报道，Vortexa及Kpler的油轮追踪数据显示，沙特8月可观测原油出口量约为每日300万桶，为2017年初有记录以来的最低值，与原油交易商及一位知情人士的评估相吻合。

分析人士指出，沙特原油出口的持续萎缩，不仅打击了利雅得的财政收入，也令本已因地区冲突持续六个月而绷紧的全球供应链雪上加霜。

据央视新闻报道，本周，两艘运载沙特原油的油轮在霍尔木兹海峡遭到袭击，其中一艘隶属沙特国家航运公司巴赫里航运公司（Bahri）旗下的"Sidr"号于8月31日遭袭，巴赫里方面证实事件造成两名船员死亡。

这一局面对全球市场构成直接冲击。伦敦布伦特原油价格本周重返每桶95美元上方，创7月底以来新高，市场对通胀压力回升及潜在加息风险的担忧随之升温。

红海"替代通道"遭封堵，出口量逐月滑落

据报道，今年2月底战争爆发、伊朗实际封锁霍尔木兹海峡后，沙特迅速将原油出口切换至红海西部海岸线，以绕开波斯湾出口通道。

这一应急转向一度成效显著——据彭博追踪数据，西海岸扬布港的出口量从1月的约每日77万桶，大幅攀升至6月的约每日430万桶，有效缓解了油价冲击，为全球经济抵御通胀压力提供了缓冲。

然而，胡塞武装随即宣布对沙特航运实施封锁，局势急转直下。扬布港出口量7月回落至约每日370万桶，8月进一步跌至约每日225万桶。与此同时，波斯湾方向的出口量7月小幅回升至约每日80万桶后，8月再度下滑。两条通道同步承压，令沙特出口陷入腹背受敌的困境。

油轮遭袭的连锁反应已开始影响买家行为。据彭博报道，部分沙特原油客户已对使用红海港口产生顾虑，不愿冒险安排船只进入该区域。这迫使利雅得不得不考虑绕道非洲的替代航线——这一方案将额外增加数千英里的航程，进一步推高运输成本，并拉长交货周期，对本已脆弱的全球供应链造成新的扰动。

巴赫里旗下"Sidr"号遭袭事件尤为引人关注。该公司证实，这艘油轮于8月31日在霍尔木兹海峡遭到抛射物袭击，两名船员在事件中遇难。这是本周在该海峡遭袭的两艘沙特原油油轮之一，事件发生背景正是美国对伊朗军事目标发动打击、伊朗随即向驻有美军的其他海湾国家发射抛射物进行报复之际。

波斯湾复苏迹象昙花一现

在红海通道受阻的同时，波斯湾方向曾出现短暂的复苏信号。

卫星图像显示，波斯湾沿岸的拉斯塔努拉大型装油终端上月出现四艘油轮同时装载的画面，叠加伊拉克、科威特的供应增量，以及阿联酋成功经由霍尔木兹海峡运出货物，市场一度对供应端改善抱有期待。

然而，本周地区紧张局势的骤然升级令这一复苏势头戛然而止。美伊之间的军事交锋重新点燃了市场对霍尔木兹海峡通行安全的担忧，波斯湾出口量随之再度回落。

值得注意的是，8月的最终数据仍属初步估算，随着更多"暗船"运输及相关船对船转运记录被识别，数据或将有所修正。

能源市场对上述局势的反应已在价格端有所体现。布伦特原油本周重返每桶95美元上方，为7月底以来最高水平。

分析人士指出，沙特出口的持续萎缩与地区冲突的进一步升级，正在强化市场对供应收紧的预期，并重新激活对通胀压力回升的担忧，进而引发对主要央行可能被迫推迟降息乃至重启加息的讨论。

在过去数月中，沙特通过红海通道维持的出口规模，曾是抑制油价过度飙升、为全球经济提供缓冲的关键变量。如今，随着这一"替代方案"本身也陷入危机，市场的脆弱性正在进一步暴露。

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日本30年期国债收益率已升至4.155%，逼近1999年该期限债券推出以来的历史高位。与此同时，10年期日本国债收益率本周首度触及3%，为三十年来之最。

市场对首相高市早苗扩张性财政议程的担忧持续发酵，日本各政府部门提交的下一财年预算申请规模创历史纪录，进一步加剧了投资者对政府举债前景的顾虑。

此次拍卖还将受到货币政策信号的叠加影响。日本央行行长植田和男本周暗示，本月政策会议上加息存在可能，称决策将综合考量价格上行风险。他的表态呼应了美国财政部长贝森特此前有关需要采取行动的系列言论。

市场人士警告，若本次拍卖结果不佳，或将反向施压美国国债，令美国当局压制长端利率的努力更加复杂。

相比于10年期国债，30年期品种对财政风险与供需结构更为敏感。

在全球长端利率走高和油价飙升的不利背景下，本周早些时候10年期国债拍卖虽平稳落地，但30年期品种面临的市场考验明显更为严峻。

巴克莱策略师Ayao Ehara等人在研报中指出：

我们预计整体结果偏弱至温和。收益率因上月上行而处于高位，当前水平与基于长期因素的合理价值相差不远，但财政担忧仍构成压制。

在TD证券高级亚太利率策略师Prashant Newnaha看来，日本国债在全球固收市场的角色已发生根本性转变。他说：

日债曾长期是全球固收市场的锚，但现在这一逻辑已经反转，日债抛售若进一步延伸，可能引发全球固收市场的重新定价。

Newnaha还指出，30年期收益率的持续上升，可能将市场聚焦点从货币政策重新引向财政政策——尤其是在日本债务占GDP比率远高于上次10年期收益率触及3%时期的背景下。

彭博市场策略师Mark Cranfield亦警告，日美30年期国债收益率价差存在跌破100个基点的风险。

市场也存在一定支撑力量。

SMBC日兴证券高级利率策略师Miki Den指出，前两次同样在收益率约4%水平下举行的30年期拍卖均录得相对较高的认购倍数，而近期寿险及非寿险机构对超长期国债的购买也有所提速。

然而Den也强调，在收益率涨势何时终结尚不明朗的情况下，投资者对于积极拉长久期仍持保留态度。她预计此次拍卖结果将介于"中等"至"偏弱"之间。

这一格局意味着，周四的拍卖将成为近期全球债市走势的重要风向标。结果一旦不及预期，不仅将考验日本国内的财政信心，更可能成为推高全球借贷成本的新导火索。

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博通2026财年第三季度财报展现了其在定制AI芯片（XPU）领域的爆炸性增长，凭借出色的性价比对传统GPU形成强势替代，公司高管更罕见地给出了未来两年AI收入连续翻倍的超预期指引。

华尔街见闻提及，美东时间3日周三美股盘后，博通公布，截至2026年8月2日的公司2026财年第三财季，净营收同比增长86%至295.91亿美元，继续创单季营收新高，略高于市场预期的约294.5亿美元，刷新前一季所创的九年多来最高单季增速。

这一惊人业绩的绝对驱动力来自于AI半导体业务。该季度博通AI半导体收入同比飙升221%，环比增长54%，达到167亿美元。博通预计Q4总营收将达到348亿美元，其中AI收入将达到217亿美元，同比激增236%。

基于此，公司将2026财年全年的AI收入指引从此前预期的560亿美元上调至580亿美元。在电话会议上，博通CEO陈福阳（Hock Tan）直言：

第三季度的需求非常火爆，而我们才刚刚开始。

陈福阳进一步强调，AI芯片收入将在2027财年翻倍至约1150亿美元，并在下一财年飙升至2300亿美元。该公司还有望在2028财年实现每股收益超过30美元的业绩，超出华尔街预期。

陈福阳预计未来数年，每年都将交付数百亿块TPUs。他表示：

预计Anthropic将在2027年部署5GW TPU，该公司有望在2027年成为我们最大的芯片客户。OpenAI也有望在2028年部署5GW芯片，该公司有望在2028年成为我们第二大芯片客户。

定制芯片“一半的成本，超越GPU”

市场高度关注博通未来的增长空间，而最核心的增量信息来自于其六大XPU（定制加速器）客户的规模化部署路径，尤其是谷歌、OpenAI、Anthropic和Meta。

陈福阳指出，开发最前沿大模型的一线阵营正加速采用XPU以实现更优的性能、成本和功耗。

在客户部署细节上，博通透露了极其强劲的订单能见度：

• 谷歌：博通正在大批量交付Ironwood（TPU v7），并已开始生产下一代拥有更高内存和带宽的TPU v8i。
• OpenAI：OpenAI的首代定制加速器Jalapeno已在Q3出货，计划在2027年部署1.3 GW，2028年部署超过5 GW，使其成为博通第二大XPU客户。同时公司正与OpenAI合作开发第三代XPU。
• Anthropic：Anthropic将在2026年部署1 GW，2027年增加5 GW，2028年增加10 GW。
• Meta：正在大批量生产定制的MTIA加速器，预计到2027年底将交付三代产品，部署规模达3 GW。

陈福阳用极具冲击力的话语总结了定制芯片对传统GPU的竞争优势：

正如OpenAI上周宣布的那样，Jalapeno在延迟、吞吐量和功耗方面表现优于Grace Blackwell Ultra，在运行OpenAI工作负载时实际上与Vera Rubin GPU相当。这里的经验是，当你共同开发一款针对特定大语言模型（LLM）工作负载优化的芯片时，你将超越任何GPU，而且你能以GPU一半的成本完成这一切。

长线指引：AI收入将连续两年翻倍

面对火爆的需求，博通打破了常规的季度指引模式，直接向市场抛出了2027和2028财年的宏大目标。

陈福阳在会上表示：

在2027年，我们已经锁定了供应，将再次把AI收入翻倍，达到约1150亿美元。实际上，我们的需求超出了这个预期，我们将努力改善供应。在2028年……我们有清晰的视线，预计2028财年AI半导体收入增长将再次翻倍，达到2300亿美元。

此外，他极具信心地表示，博通“非常有望在2028财年实现每股收益（EPS）超过30美元的目标。”

当华尔街分析师追问2300亿美元背后的供应瓶颈时，陈福阳幽默地回应道：

无论我告诉你们什么，你们出去都会写一个更大的数字，我们试图保持保守。这是基于现有领先晶圆、基板和HBM内存供应链，以及客户数据中心站点在2028年准备就绪的情况得出的真实需求。

两大隐忧与破局：供应链LPS与毛利率稀释

尽管愿景宏大，但市场并非没有担忧。

其一是由于AI硬件中XPU和高带宽内存（HBM）占比增加，博通合并毛利率出现环比下滑，Q3为75%，Q4预计降至73%。

但CFO Amie Thuener强调，强劲的收入增长带来了巨大的经营杠杆，Q4营业利润率将稳定在66%左右。陈福阳也直言：

停止关注毛利率。看看真正重要的地方，最终的营业利润率。

其二是算力中心落地的物理瓶颈：土地、电力和外壳（Land, Power, and Shell，简称LPS）。

陈福阳承认，LPS是决定产能部署时间的关键，这也是为什么博通不仅提供芯片，还在联合阿波罗、黑石设立“AI XPV平台”为OpenAI和Anthropic提供融资支持。陈福阳算了一笔账：

他们部署的每一吉瓦计算能力，有望实现300亿美元的年度经常性收入（ARR）。这绝对是一个极好的商业模式。

在网络侧，博通依然拥有极深的护城河。不仅100T的Tomahawk 6交换芯片大获成功，200T的Tomahawk 7也已流片。

更重要的是，基于以太网的Tomahawk Ultra开始被广泛用于XPU乃至GPU集群的Scale-up互连，打破了原有的封闭协议壁垒。为了解决封装基板瓶颈，博通还宣布将从2027财年开始启用其新加坡工厂生产基板。

博通第三财季电话会全文（AI辅助翻译）：

主持人： 欢迎参加博通公司2026财年第三季度财务业绩电话会议。现在，我将把电话转交给博通投资者关系负责人Ji Yoo，请他致开幕词并介绍与会人员。请开始。

Ji Yoo（投资者关系负责人）： 谢谢Sherif，各位下午好。今天与我一同参加本次电话会议的有：总裁兼首席执行官陈福阳（陈福阳）、首席财务官Amie Thuener，以及半导体解决方案集团总裁Charlie Kawwas。

博通在收市后发布了新闻稿及财务报表，详细介绍了公司2026财年第三季度的财务业绩。如未收到相关资料，可在博通官网 broadcom.com 的投资者专区获取。本次电话会议以网络直播形式进行，音频回放可在博通官网投资者专区保存一年。

在正式发言环节，陈福阳和Amie将详细介绍2026财年第三季度业绩、2026财年第四季度业绩指引，以及对当前业务环境的评述。发言结束后，我们将开放问答环节。请参阅我们今日发布的新闻稿及近期向美国证券交易委员会（SEC）提交的文件，了解可能导致实际结果与本次电话会议前瞻性陈述存在重大差异的风险因素。

除美国通用会计准则（GAAP）报告外，博通还会披露若干非GAAP财务指标。今日新闻稿附表中尽可能提供了GAAP与非GAAP指标的调节说明。本次电话会议的评论将主要引用非GAAP财务数据。下面，我将把电话转交给陈福阳。

陈福阳（首席执行官）：

感谢Ji，也感谢各位今天的参与。我们本季度交出了一份亮眼的成绩单，营收、营业利润和自由现金流均创历史新高。这一表现的核心驱动力，是第三季度AI半导体业务营收同比增长221%、环比增长54%。由此推动，公司合并营收达到296亿美元，同比增长86%。营业利润增速更快，同比增长92%，营业利润率以68%的营收占比创历史纪录，充分体现了强劲的经营杠杆效应。第三季度的需求可谓炙手可热，而我们才刚刚起步。

我们的六位XPU客户正在加速部署定制加速器，AI半导体营收同比增长逾三倍，达到167亿美元。本季度，我们向Anthropic和谷歌批量交付了Ironwood TPU v7（第七代）。与此同时，我们已开始向谷歌量产出货下一代TPU v8i。这一新一代TPU与Ironwood相比，内存和带宽均有所提升，同样针对推理工作负载进行了优化，其性能与MegaRAID GPU相当，甚至有所超越。

以下重申开发这些复杂加速器所面临的重大技术挑战：博通目前出货的TPU v8i已领先于实际上更早启动研发的 MediaTek v80版本。第三季度，我们还出货了OpenAI的第一代定制加速器，其推理工作负载性能优于Grace Blackwell GPU。

总体而言，第三季度XPU出货量同比增长超过3.5倍，占AI营收的73%；AI网络营收同比增长超过2.5倍。这一强劲势头延续至第四季度。

第四季度展望：

• 我们预计将向Anthropic加速出货Ironwood；
• 向谷歌提升TPU v8i的批量出货；
• 继续向OpenAI出货Jalapeno；
• 向Meta开始量产针对推理和大规模推荐优化的定制MTIA加速器。

第四季度，我们预计XPU和AI网络营收将双双实现同比三倍增长。综合来看，我们预计这些部署将推动第四季度AI营收达到217亿美元，同比增长236%。

基于上述第四季度指引，我们预计2026财年全年AI营收将达到580亿美元，同比增长186%，高于此前560亿美元的指引。我们持续看到XPU客户的需求呈指数级增长。我们认为，当今AI工作负载的绝大多数计算需求，源自这一专注于开发前沿大模型的集中群体。我们预计，他们对计算基础设施的需求将在2027年和2028年进一步爆发。他们都在选择XPU路线，以实现在性能、成本和功耗方面的综合优势。

下面，我将逐一带大家了解每位客户在全球范围内利用XPU大规模运行前沿模型的历程。

谷歌： 我们与谷歌的合作从未如此深入。近期，双方签署了长期协议，共同开发并供应未来各代TPU及AI网络产品。根据该协议，我们计划在未来数年内，每年向谷歌交付数百亿美元规模的TPU。我们预计，2028年和2029年不断增长的需求，将通过我们目前正与谷歌共同研发的持续迭代、日益复杂的新一代TPU来满足。

我们与谷歌的合作之所以能够持续深化，在于博通拥有业界最强的半导体设计知识产权组合，包括业界领先的SerDes、芯片间互连、前沿HBM与SRAM集成，以及极具差异化的先进封装能力。最重要的是，我们始终如一地实现了TPU从产品定义到量产的最快上市速度，无需重新提交流片。我们认为，这些都是竞争对手极难逾越的深厚护城河。

Anthropic： 2026年，我们将为其部署1吉瓦的Ironwood。预计Anthropic将在2027年再部署5吉瓦的TPU v8i。展望2028年，我们已具备清晰的交付路径，可再增量交付10吉瓦。与此同时，谷歌的需求也在持续增长，预计将于2027年成为我们最大的XPU客户，并在2028年保持这一地位。

OpenAI： Jalapeno正按计划推进，预计2027年部署1.3吉瓦。我们与OpenAI正深入开发Jalapeno之后的下一代XPU，该产品即将进入流片阶段。展望2028年，我们预计OpenAI将部署超过5吉瓦的Jalapeno及其继任代XPU，届时OpenAI将成为我们第二大XPU客户。此外，我们目前还在与OpenAI共同开发其第三代XPU。

正如OpenAI上周所宣布的，Jalapeno在性能上——包括延迟、吞吐量和功耗——均优于Grace Blackwell Ultra，在运行OpenAI工作负载方面，其性能实际上与Vera Rubin GPU相当。这一案例说明：当你联合开发一颗专为自身LLM工作负载深度优化的芯片时，其性能将超越任何通用GPU。与TPU一样，Jalapeno也证明了其能够运行其他前沿模型。而这一切，仅需GPU成本的一半即可实现。

Meta： 我们持续合作交付多代MTIA XPU的计划保持正轨。从现在到2027年底，我们将向Meta交付三代MTIA加速器。综合这三代产品，我们预计到2028年将累计部署3吉瓦。

AI网络： 我们在AI领域的布局远不止于XPU，我们同样是AI网络领域的领导者，并持续扩大领先优势。在用于横向扩展（scale-out）和纵向扩展（scale-up）的以太网交换机领域，我们率先推出了100太比特的Tomahawk 6，并刚刚完成了Tomahawk 7的流片——这是业界首款200太比特每秒以太网交换机。在纵向扩展（scale-in）互联方面，我们在每一代PCIe交换机中均保持领导地位。我们目前也是前沿光学DSP领域的领导者，并正在快速扩大EML、VCSEL和CW激光器的产能与市场份额。

总而言之，我们持续大力投入，致力于提供覆盖最广、技术最前沿的AI产品组合。事实上，我们预计AI网络营收在未来几年将保持同样快速的增长势头。

长期AI营收展望：

基于上述主要LLM客户群的出色进展，以下是我们对AI半导体营收的展望：

• 2027财年： 我们已保障供应，AI营收预计将再次翻倍，达到约1150亿美元。实际需求甚至超过这一预测，我们将努力提升供应能力。
• 2028财年： 预计增长势头将延续，2028财年AI半导体营收有望再次翻倍，达到2300亿美元。我们同样已保障相应供应能力。

提供上述2028年AI营收展望，旨在向各方呈现我们的增长轨迹，相关需求持续极为强劲。因此，我有把握地说，我们完全有望在2028财年实现每股收益超过30美元的目标。

非AI半导体： 第三季度营收为42亿美元，同比增长5%，环比持平。宽带和服务器存储合计实现增长，部分被无线业务下滑所抵消。第四季度，预计非AI半导体营收约为43亿美元，环比同样增长约5%。

基础设施软件： 第三季度营收88亿美元，同比增长29%，年化经常性收入（ARR）同比持续增长15%。第四季度，预计基础设施软件营收稳定在约87亿美元。

我们发布了VMware Private AI Cloud，为企业提供一个安全、高性价比的平台，用于在现有应用旁边构建和运行AI，集成AI基础设施、安全合规工具以及构建和运营可信AI智能体所需的能力，同时保护企业数据。VMware Cloud Foundation（VCF）同样在帮助客户将工作负载从公有云迁回私有云，以获得更强的管控能力并显著改善基础设施经济性。企业对AI的消费，实际上正在为我们的基础设施软件业务开辟新的增长机遇。

综上所述， 2026财年第四季度，我们预计合并营收将增至348亿美元，同比增长93%；AI营收预计为217亿美元，同比增长236%；营业利润率预计约为营收的66%。

下面，我将把电话转交给Amie。

Amie Thuener（首席财务官）：

谢谢陈总。下面我来详细介绍第三季度的财务表现。

综合业绩： 本季度合并营收为296亿美元，创历史纪录，同比增长86%。毛利率为营收的75%，受AI半导体营收在整体营收结构中占比提升的影响，环比下降210个基点，但优于我们74%的指引目标。第三季度营业利润为201亿美元，创历史纪录，同比增长92%。尽管营收结构导致毛利率有所下降，但得益于显著的经营杠杆效应，营业利润率同比提升240个基点，达到67.9%。相应地，第三季度非GAAP每股收益为3.32美元，同比增长96%。

分部业绩——半导体： 半导体解决方案业务营收为208亿美元，创历史纪录，同比增长127%，占公司总营收的70%。其中，AI半导体营收167亿美元，占总营收的56%，较第二季度的49%进一步提升。半导体解决方案业务毛利率约为67%，运营费用12亿美元，主要体现研发投入，运营费用占业务营收的比例为6%。营业利润率为61%，同比提升440个基点，这得益于127%的营收增速远超22%的运营费用增速。

分部业绩——基础设施软件： 基础设施软件营收88亿美元，同比增长29%，占总营收的30%。毛利率为94%，运营费用超过9亿美元。第三季度软件业务营业利润率同比提升650个基点，至约84%。

资产负债表： 第三季度末，现金余额为240亿美元，较上季度末的196亿美元增加43亿美元。存货余额为45亿美元，以支撑强劲的半导体需求。

现金流： 本季度自由现金流为137亿美元，创历史纪录，占营收的46%。资本支出为5.32亿美元。

资本配置： 第三季度，按每股0.65美元的季度普通股股息，向股东支付现金股息31亿美元。同期偿还长期债务56亿美元。季度结束后，我们又在到期时偿还了15亿美元优先票据。固定利率债务总本金596亿美元的加权平均票息率为4%，加权平均剩余年限为7.4年。

XPV平台： 今年6月，我们与Apollo和黑石（Blackstone）共同成立了AI XPV平台，旨在于2028年底前为OpenAI和Anthropic提供超过20吉瓦的计算基础设施。今年6月，我们完成了第一笔350亿美元的融资交割，用于支持Anthropic 1吉瓦的部署，该部署已经启动。

我们的核心战略保持一贯：

第一， 赋能两家最具战略价值的客户——领先的AI实验室，帮助他们弥合当前现金流与业务发展所需大规模前期投资之间的缺口。我们的XPU能够以倍数于传统基础设施成本的方式，实现具有成本效益的可持续增长。

第二， XPV平台服务于高质量的可投资客户，并在需求已经锁定的前提下促进项目落地执行。

第三， 我们通过商业视角与资产负债表视角双重审视任何战略融资，与我们现有的资本配置框架保持一致。通过XPV平台，我们引入成熟的第三方金融合作伙伴，由其独立承销和资本化相关资产，而非由我们直接提供融资。必要时，我们可能提供有限的残值担保，这属于或有负债，我们认为风险较低，有这些实验室强劲的盈利前景以及标的资产的持续价值为支撑。

第四季度指引：

• 合并营收：348亿美元，同比增长93%；
• 半导体营收：约261亿美元，同比增长136%；
  • 其中AI半导体营收：217亿美元，同比增长超过236%；
• 基础设施软件营收：约87亿美元，同比增长约25%；
• 合并毛利率：随着AI营收占比在第四季度进一步提升，预计约为73%，低于去年同期的78%。这反映了XPU占比提升以及其中内存含量增加对毛利率的稀释效应；
• 营业利润率：预计约为66%，与去年同期持平，这得益于强劲的营收增长所带来的显著经营杠杆效应；
• 非GAAP税率：受全球最低税率影响及收入地理结构变化，预计第四季度及2026财年全年约为16%，高于2025财年；
• 非GAAP摊薄股份数：约49.4亿股（不含潜在回购的影响）；
• 资本支出：约14亿美元，用于扩大半导体产能。

正如陈总所述，我们预计AI营收将在2027财年再次翻倍，达到约1150亿美元，并在2028财年再次翻倍，达到2300亿美元。提供这一AI营收展望旨在呈现增长轨迹，我们不打算在每季度进行更新。

以上是我的正式发言，请主持人开放问答环节。

问答环节

主持人： 谢谢。现在开放问答环节，请稍候，我们整理提问名单。第一个问题来自摩根士丹利的Joseph Moore，请提问。

Joseph Moore（摩根士丹利，分析师）： 谢谢，恭喜取得亮眼成绩。您提到明年业务将翻倍，同时表示需求可能更高，能否谈谈供应方面的情况？当前的供应瓶颈在哪里？如果瓶颈得以解决，哪些因素可能推动该数字进一步提升？

陈福阳： Joe，这是个大问题。不管我说什么，你们都会去报道更大的数字，这挺有意思的。我们非常谨慎，坦率地说，我们力求保守。

是的，从需求来看，我们本可以交付更多。我们有时候也会在想，即便我们把芯片发出去，它们能否被及时部署？这始终是我们给出展望时的一个重要考量。当然，我们的客户希望我们出货更多，但我们已经保障了供应，认为1150亿美元是合理的数字。如果情况发生变化，我们能够扩大供应链规模，自然会上调预测。

同样的逻辑也适用于2028年2300亿美元的展望，这是基于客户所拥有的数据中心选址与供应链——包括前沿晶圆、基板和HBM内存——经过周密评估后给出的数字，我们有信心实现。

主持人： 下一个问题来自Jefferies的Blayne Curtis，请提问。

Blayne Curtis（Jefferies，分析师）： 感谢提问机会，我想继续追问供应这个关键问题。能否具体谈谈在基板或封装方面，是否有XPU客户决定使用你们新加坡的产能？这在整体供应布局中扮演什么角色？

陈福阳： 我们将从2027财年起在新加坡工厂启动基板生产，这将在一定程度上解决我们的关键供应瓶颈。

Blayne Curtis： 好的，还有一个快速确认：您提到了谷歌的数字，也提到了Anthropic的10吉瓦，这两个数字是分开的，对吗？也就是说，10吉瓦仅针对Anthropic？

陈福阳： 是的，10吉瓦仅针对Anthropic。

主持人： 下一个问题来自摩根大通的Harlan Sur，请提问。

Harlan Sur（摩根大通，分析师）： 下午好，谢谢提问机会。随着客户推动XPU和GPU性能不断提升，网络带宽也相应提升，每通道速率从100G提升至200G，从Tomahawk 5升级至Tomahawk 6。我们了解到Tomahawk 6的爬坡是贵公司交换机系列中速度最快的，明年的产品几乎已售罄。此外，看到团队完成了下一代Tomahawk 7的流片也令人振奋。

请问：在贵公司的六个前沿模型XPU客户中，有多少家正在使用Tomahawk进行scale-out网络连接？同时，能否更新一下Tomahawk Ultra scale-up平台的采用进展？

陈福阳： Charlie来回答这个问题，他对这方面了如指掌。

Charlie Kawwas（半导体解决方案集团总裁）： 感谢Harlan。您说得对，Tomahawk 6取得了巨大成功。它最初主要用于scale-out，我们提供100G和200G两个版本，两个版本均表现优秀，几乎部署在所有与我们合作开发XPU的AI超大规模数据中心客户中。即便是那些未使用我们XPU的客户，也在使用Tomahawk 6的100G和200G版本。

关于Tomahawk Ultra，我们在市场中实现了领先创新，利用低延迟以太网实现了scale-up互联。这款产品的采用情况也超出了我们的预期，本季度起已开始部署，并将在2027财年大规模应用于scale-up场景。

陈福阳： 补充一点：Charlie所说的Tomahawk Ultra意味着，我们现在首次能够在以太网上实现GPU、XPU集群内的scale-up互联。Tomahawk Ultra的性能与此前所有非以太网方案相当，在损耗和延迟方面尤为突出。

主持人： 下一个问题来自Bernstein的Stacy Rasgon，请提问。

Stacy Rasgon（Bernstein，分析师）： 谢谢。我想核实一下，将您披露的2027年和2028年各客户吉瓦数加总，我得出的数字大约是：2027年约10吉瓦（其中约6吉瓦来自Anthropic和OpenAI），2028年约20吉瓦（其中约15吉瓦来自Anthropic和OpenAI）。请确认这是否准确。

此外，若将您的营收指引除以吉瓦数，每吉瓦内容价值大约在110亿至120亿美元之间，而有竞争对手的数字约为400亿美元。请问这是评估贵公司单位价值的合理基准吗？随着XPU持续演进、性能提升、内存增加，这一数字将如何变化？

陈福阳： Stacy，你很聪明，把两个棘手的问题合在了一起，我来逐一回应。

是的，您可以把我们所披露的吉瓦数加总——当然不是全部，因为我们聚焦的是最重要的客户。我们有六个客户，其中四个将成为非常庞大的客户。我们带着大家逐一梳理了他们部署XPU的历程：谷歌已走过十年，OpenAI约两到三年，Meta约三年。每家走的路径不同，我们希望大家看清楚这一旅程在2026、2027、2028三年中的意义。

您将吉瓦数加总之后，需要注意：我们并不是说未来两年所有吉瓦都会真正完成部署并出货，因为部署不仅仅是把芯片交付出去，还需要数据中心机房就绪才能真正投产，而且我们谈的是财政年度。我们认为，在六个客户中，这一需求若全部落地将达到30吉瓦，但我们保守估计其中有相当一部分可能无法在这两个财年内全部投产。

因此，我们给出的判断是：2027财年出货1150亿美元，2028财年再出货2300亿美元，合计约3500亿美元。换句话说，我们有相当高的把握，在未来两年内向这些客户出货总计3500亿美元的AI半导体。这是理解这一展望最准确的方式——并不意味着所有吉瓦都必须在这两个财年内完成部署。

关于您的第二个问题：正如我之前所说，XPU不仅能在各客户专属LLM工作负载上实现相当甚至更优的性能，其成本也不足GPU的一半——您的计算恰恰印证了这一点。

主持人： 下一个问题来自Melius的Ben Reitzes团队，请提问。

Jack（代替Ben Reitzes提问，Melius，分析师）： 您好，我是代Ben提问。能否详细说明表外担保协议的最大风险敞口？从贵公司最近披露来看，第一笔融资的最大风险敞口约为290亿美元，这是否大致代表了未来几年Anthropic和OpenAI各批次融资的量级？另外，能否就残值担保及相关风险提供更多说明？谢谢。

Amie Thuener： 谢谢Jack。今天我们没有关于残值担保或支持协议方面的新公告，此前已披露的数字仍然有效。正如我在正式发言中所说，我们会逐笔评估任何战略融资，未来的每笔交易都会根据具体实验室和投资者的需求量身定制，因此我无法给出一个统一的最大上限或每笔交易的具体面貌。我们会在适当时候告知大家，今天暂无新消息。

主持人： 下一个问题来自美国银行的Vivek Arya，请提问。

Vivek Arya（美国银行，分析师）： 谢谢提问机会。Amie，请问随着XPU营收占比提升和内存成本上升，2027年和2028年的毛利率将受到怎样的影响？

另外，Hock，您提到两家前沿实验室将成为最大的AI客户，但谷歌仍表示受到供应约束，为什么谷歌不能采购更多？还有，这些前沿实验室许多都依赖云服务商提供土地、电力和机房空间，有时与英伟达相关实体存在关联。那么他们选择使用哪种芯片，究竟在多大程度上是他们自己的决定？其中有多少受到云服务商或融资方的左右？是什么让您确信他们在2027或2028年会将这部分业务给到博通？

陈福阳： 这个问题有几个维度，我来逐一回应。

首先别忘了，我们现在讨论的六个客户中，另外四个在财务上足够稳健，完全能够自行筹资，他们也乐于这样做。

对于Anthropic和OpenAI这两家，可以这样理解——他们是处于某个偏远之地、才华横溢的天才，渴望进入顶尖学府实现抱负，我们只是尽力帮助他们。一部分帮助就是为这些拥有全球最前沿模型的公司创造融资渠道，让他们能够在同一竞争平台上参与竞争，并向世界提供卓越的技术产品。这就是我们在做的事情。

从投资回报的角度看，这对我们也是极具价值的：他们每部署1吉瓦算力，就能产生300亿美元的年化经常性收入，这是一个极具吸引力的商业模式。因此，博通投资并赋能这些客户，在经济上完全合理。

再看长期趋势：这些公司将成长为独立的超大规模数据中心运营商。他们的目标是拥有自己优化成本性能比的定制芯片，并尽快运营自有数据中心。短期内您说得对，他们确实在使用第三方云服务来部署模型，但长期来看，我们认为他们与超大规模云厂商并无二致，最终将运营自己的数据中心，作为一方主体向世界提供生成式AI API和模型服务。这不是推测，而是正在发生的现实，我们正身处其中，推动这一进程。

Amie Thuener： 关于毛利率，首先我需要纠正一下：半导体解决方案业务第三季度的毛利率约为67%，而非此前提到的数字。

关于您的问题，毛利率反映的是半导体业务与基础设施软件业务之间的营收结构，以及半导体内部的产品结构和内存含量的变化。随着XPU在总营收中占比持续提升，毛利率将承压。我们每季度仅提供一个季度的指引，届时会告知当季毛利率预期。

陈福阳： 补充一点，我们已不止一次强调——请不要过于纠结毛利率，要看真正重要的指标：营业利润率。营收增速远超运营费用增速，我们因此获得了强劲的经营杠杆，并将维持较高的营业利润率水平，即便产品结构变化会对毛利率造成一定稀释。

主持人： 下一个问题来自巴克莱的Tom O'Malley，请提问。

Thomas O'Malley（巴克莱，分析师）： 谢谢提问机会。关于Tomahawk Ultra：在未来几年中，随着多款ASIC的爬坡，Tomahawk Ultra对这些ASIC的附着率应该如何理解？我假设当客户选择与你们合作开发ASIC时，通常也会采用你们的网络产品。能否大致说明有多少客户在使用Tomahawk Ultra？他们如何使用以太网？我认为贵公司在加速器领域的渗透将带动网络侧的大量机遇，谢谢。

Charlie Kawwas： 谢谢Hock，谢谢Thomas。关于scale-up的附着率，目前我们看到与我们合作开发XPU的客户，之前部署Tomahawk 5，现在升级到了Tomahawk 6，部分客户进一步采用Tomahawk Ultra。无论是XPU集群还是GPU集群，都在采用Tomahawk 6和Tomahawk Ultra。

原因正如Hock之前所说：这些方案基于以太网，意味着开放互联，任何人都可以接入，尤其是借助我们与整个行业共同制定的标准。目前，我们在XPU集群和部分GPU集群中均已看到部署。

主持人： 下一个问题来自Truist Securities的Will Stein，请提问。

William Stein（Truist Securities，分析师）： 谢谢，恭喜取得优秀业绩和令人印象深刻的长期展望。能否进一步说明土地、电力和机房空间方面的约束，以及这些约束在多大程度上影响了展望数字？

陈福阳： 这是个好问题，Will。我们给出展望时，不只是看终端客户向我们申请多少芯片或机架形式的算力，我们会与每位客户深入分析他们实际拥有的土地、电力和数据中心站点情况，因为数据中心建设周期很长，需要提前确认。这些分析结果已经反映在我们今天提供的展望数字中。

主持人： 下一个问题来自TD Cowen的Joshua Buchalter，请提问。

Joshua Buchalter（TD Cowen，分析师）： 感谢提问机会。关于XPV平台，目前已完成350亿美元的融资。展望2028财年Anthropic 10吉瓦和OpenAI 5吉瓦的部署，是否预计大部分或全部将通过XPV融资？在保障这些部署融资方面，有哪些时间节点和关键里程碑？谢谢。

陈福阳： 让我先做个概要说明，Amie再补充细节。并非所有项目都会采用相同模式——未来两年内，Anthropic和OpenAI的情况都会发生变化。众所周知，OpenAI正在推进IPO进程，届时其信用状况将发生改变。所以情况各有不同，我把细节留给Amie。

Amie Thuener： 我们的合作伙伴在任何情形下都会寻求来自多元渠道的融资。在某些情况下，如果符合我们的框架，我们可能介入提供支持；其他情况下则不一定。我们会逐案评估具体需求。

主持人： 下一个问题来自高盛的Jim Schneider，请提问。

Jim Schneider（高盛，分析师）： 谢谢提问机会。您提到了土地、电力和机房空间，这是否是迈入2027财年时面临的最大制约？此外，能否就其他供应链制约因素作出说明，例如内存、基板或其他关键组件，以及这些制约预计如何得到缓解？

陈福阳： Jim，这是个非常全面的问题，您的判断是正确的——这是一个多维度的问题，要在大规模层面部署一个AI数据中心，面临的制约是多方面的，而我们目前向客户交付的正是这种规模：基于XPU计算加速器构建的大型AI数据中心。

土地、电力和机房空间，正如我对Will的回答中所说，是最重要的制约因素，它们直接决定了容量何时能够建成并可用，这需要与客户密切协作。其次是前沿硅片——芯片的生产与交货周期。再深入一层是基板，这是一个具体的制约，促使我们在新加坡工厂自建大规模基板产能。此外还有内存，包括HBM和AI服务器所用的系统内存，虽非我们直接供应，但客户同样需要保障。

所有这些制约来自不同来源，在不同时期各有轻重，某一时刻可能某个成为瓶颈。这是一个持续性的复杂挑战，某种程度上，我也因此庆幸我们只有六个客户需要应对。

主持人： 下一个问题来自瑞穗证券的Vijay Rakesh，请提问。

Vijay Rakesh（瑞穗证券，分析师）： 谢谢Hock和Amie提供2027和2028财年AI营收的可见性。随着XPU持续迭代，每吉瓦的美元价值将如何演变？另外，我注意到资本支出有所提升，请问是否在扩充EML、CW磷化铟方面的产能？谢谢。

陈福阳： Charlie，你来回答资本支出的问题。

Charlie Kawwas： 好的。关于资本支出，我们在过去几个季度已多次提及，我们持续在多个工厂加大投入：基板工厂即将投产，EML、CW激光器以及磷化铟工厂——无论是美国还是新加坡的，产能都已超过同比三倍增长。今年已经完成了本年度的扩产，未来两年还将进一步大幅增加，这正是资本支出提升的原因。

陈福阳： 我也在发言中提到，EML激光器和CW激光器的需求正在快速超越整个行业的供应能力，因此我们正在加倍扩产，我们在这一市场拥有相当大的份额，支持这一增长生态系统符合我们自身的利益。

关于每吉瓦的美元价值：您提出了一个很有趣的问题，需要注意一点——每一代XPU或GPU性能提升的同时，芯片走向更先进制程，生产成本也更高，因此ASP会上升。但与此同时，单颗芯片的功耗也在增加，这意味着在同等1吉瓦的部署规模中，新一代XPU的数量实际上更少。

因此，我们实际测算的每吉瓦内容价值大约在200亿至300亿美元之间，而且我们预期这一水平将保持相当稳定——因为单芯片功耗的上升，抵消了ASP提升对每吉瓦内容价值的拉动。真正的增量来自吉瓦数的持续扩张，这是由客户呈指数级增长的算力需求所驱动的，每吉瓦的美元内容将维持在200亿至300亿美元这一区间。

Vijay Rakesh： 非常受益，谢谢Hock和Charlie。

主持人： 今天问答环节的时间到此结束，现在将电话交回Ji Yoo作闭幕致辞。

Ji Yoo（投资者关系负责人）： 谢谢Sherif。本季度，博通将于9月8日（周二）出席高盛Communacopia与科技大会。博通目前计划于2026年12月9日（周三）收市后发布2026财年第四季度及全年业绩。博通业绩电话会议的公开网络直播将随后于太平洋时间下午2:00举行。今天的业绩电话会议到此结束，感谢各位参与。Sherif，可以结束通话了。

主持人： 感谢各位的参与，今天的会议到此结束，请各位断开连接。

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微软投资者关系负责人Jonathan Neilson表示，鉴于Azure目前的体量与规模，"现在感觉是引入更高层次透明度的合适时机。"

微软周三美股盘后提交的文件显示，Azure最近一个财季营收达294亿美元，并同步披露了过去两年的季度营收数据，呈现持续扩张态势。

此次信息披露力度的提升，预计将为投资者提供更清晰的参照基准，以衡量微软在人工智能领域的商业化进展。Azure已被市场视为微软AI业务的重要风向标，分析师此前长期因信息不足而难以对其进行精准估值。

微软周三收跌0.84%，截至发稿，盘后上涨0.32%。

透明度之争：华尔街的多年诉求

长期以来，微软仅披露Azure的同比增速，而非绝对营收数字，由此招致投资者和分析师的持续不满。这一做法使外界难以直观评估Azure在微软整体业务中的真实分量，也无法与竞争对手进行横向比较。

早在2015年，微软前CEO、公司大股东Steve Ballmer便曾公开呼吁管理层在云业务披露上更加透明。"这是一个关键指标，"Ballmer当时对彭博表示，"既然他们称云计算是公司的核心，就应该如实披露。"

微软表示，Azure在截至今年6月的财政年度销售额已突破1000亿美元，较上一财年的750亿美元增长约33%，约占公司总营收的30%。

报告架构重组：AI战略重心的映射

与Azure信息披露同步推出的，是微软自2015年以来最重大的报告分部调整。

根据新架构，现有的"智能云"分部（涵盖Azure及服务器产品）与"生产力和业务流程"分部（涵盖Microsoft 365等原Office套件）将合并为单一分部，命名为"Agents and Infra"（智能体与基础设施）。

原"更多个人计算"分部（涵盖Windows、搜索广告及Xbox）则更名为"设备与消费者"分部。

此外，LinkedIn的大部分业务增长将被归入必应搜索及其他广告收入业务板块。上述新架构将于微软本财年第一季度（今年秋季）的财报中正式生效。

微软CEO萨蒂亚·纳德拉在一份关于此次调整的说明中表示，人工智能的发展"正在改变我们构建的产品和运营方式，它模糊了我们产品之间的边界，并重塑了我们的商业模式。"

新的分部命名方式，折射出微软将AI智能体（Agent）定位为下一阶段核心增长驱动力的战略意图。

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要闻精选

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谷歌发布Gemini 3.8 Flash及网安版Flash Cyber，距上一代仅三周，为六周内第三次迭代Flash模型，主打长周期编程与自主智能体，同步启动面向政府和关键基础设施的Fairwind网安计划。

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中际旭创最新股东榜，已无章建平。

市场概述

美伊冲突推升国际油价升至五周高位后，涨势在9月2日纽约时段按下暂停键，通胀担忧随之降温，10年期美债收益率从盘中高点回落，美股三大指数集体收涨，终结三连跌。全球债市的重定价并未停歇，欧英日长债收益率盘中续创多年新高；日本央行官员放鹰令日元盘中急涨，美元走软带动黄金V形反弹，A股与港股则在债市抛售和地缘风险压制下缩量调整。

美股：标普500涨0.47%报7667.45点，道指涨0.56%报53061.95点，纳指涨0.45%报26217.83点，终结三连跌，罗素2000涨1.13%领涨；AI硬件走强，戴尔因AI服务器订单创纪录暴涨15.76%、英伟达涨3.20%、美光涨2.43%，软件与网络安全股走弱，Credo暴跌20.04%、MongoDB跌13.54%、Palo Alto跌9.31%

A股：沪指跌0.97%，深成指跌1.88%，创业板指跌2.39%，两市成交1.79万亿元；军工板块逆势掀涨停潮，农业、贵金属、锂矿等前期强势板块回调，宇树科技跌破550元较上市首日"腰斩"，中际旭创跌破万亿市值

港股：恒生指数跌0.07%报25311.21点，恒生科技指数跌0.74%；科网股多数下跌、中资券商下挫，内银股午后拉升，中国银行盘中创历史新高，生物医药与内房股回暖

欧股：德国DAX跌0.50%报25839.33点，法国CAC40跌0.26%报8280.63点，英国富时100跌0.30%报10756.45点；英国10年期金边债收益率盘中触及5.294%为2007年8月以来最高

日韩：日经225跌2.85%报64325.64点，韩国KOSPI跌3.99%报6562.72点；半导体权重股领跌，三星电子跌4.02%、SK海力士跌4.73%

原油：WTI原油涨0.88%报91.01美元/桶，盘中最高触及92.29美元后回吐、最低见88.97美元；布伦特原油涨1.04%报95.63美元/桶，盘中触及97.04美元；美国商业原油库存减少450万桶至4.245亿桶，炼厂开工率升至98%

贵金属：现货黄金V形反转涨1.38%，盘中最低触及4282.63美元后回升，重新逼近4400美元/盎司；现货白银涨1.92%报65.14美元/盎司

工业金属：COMEX铜期货报6.61美元/磅，基本持平，长端利率上行压制基本金属表现

美债：10年期收益率盘中升至4.816%创2023年末以来最高，收于4.783%，较前一日降约1.3个基点；30年期回落至5.25%，2年期报4.369%；日本10年期国债收益率报3.016%，延续1996年以来首次破3%的走势

外汇：美元指数跌0.11%报99.51，美元兑日元收158.71、跌0.89%，盘中一度触及160.39后急挫；离岸人民币兑美元报6.7167附近

比特币：报约7.73万美元，与前一日基本持平

要闻详情

中国

月之暗面（Kimi）以保密形式向港交所递交A1文件，正式启动港股IPO流程，据《晚点》独家报道，公司同时正以500亿美元投前估值推进IPO前最后一轮融资，或为上市前最后一笔。Kimi今年估值从1月约43亿美元一路升至K3发布后的350亿美元，再上探500亿美元。Kimi方面回应称对市场传闻不予置评，暂无可以披露的信息。业内预计另一家头部大模型公司DeepSeek可能于明年上半年上市。

潘功胜：继续实施好适度宽松的货币政策，持续推进货币政策框架转型，中国央行行长在出席二十国集团财长和央行行长会议时表示，贸易摩擦和保护主义通过影响供应链、推升通胀、扰乱市场预期拖累全球经济，各方应坚定维护多边主义。潘功胜强调，中国没有必要、也无意通过汇率贬值获取贸易竞争优势，将坚持扩大内需和高水平对外开放，为新一轮全球经济动态平衡贡献力量。

中际旭创最新股东榜已无章建平，光模块龙头最新披露的前十大流通股东名单中已不见章建平身影，而公司2026年半年报显示章建平截至二季度末持有593.48万股、持仓市值超过75亿元。公司同日公告实控人王伟修质押72.8万股用于偿还债务。中际旭创此前抛出40亿至80亿元回购计划并已首次回购3.18亿元，9月2日股价跌4.29%报822.4元，总市值跌破1万亿元。

海外

中东战火急剧升级，伊朗革命卫队宣称对美军多处基地发动导弹与无人机联合袭击，当地时间9月2日凌晨，伊朗为报复美军此前袭击，打击了美军驻科威特阿里·萨利姆空军基地，目标包括指挥官区域与无人机机库，宣称造成"多名美方人员死亡"并摧毁多架无人机；袭击还同步覆盖约旦、伊拉克埃尔比勒等地的美军设施，伊方称已击落50架MQ-9无人机。美军中央司令部同日宣布完成新一轮打击，目标新增伊朗的布雷能力与通信站点，显示打击范围从防空体系延伸至海上作战能力。伊朗外交部指责美军袭击其南部婚礼现场构成"战争罪"，伊最高国家安全委员会称已制定新战略、将"摧毁敌方根基"。

- 特朗普提议霍尔木兹海峡改名"特朗普海峡"，称美方已控制：伊朗议长称美方履行承诺后才会重开海峡，沙特谴责伊朗袭击其船只。

- 持续半年的伊朗战争，打乱美联储9月利率决策：油价与通胀路径的不确定性，令9月议息会议的政策取舍更加复杂。

美国8月ADP私人部门新增就业3.8万人，创今年1月以来最低，低于市场预期，7月数据上修至4.6万人。分行业看，教育与医疗保健、休闲酒店和建筑业是主要增量来源，制造业减少1.7万人、专业与商业服务减少1.6万人，商品生产部门降幅为今年10月以来最大。跳槽员工薪资同比增速降至7.3%，在职员工维持在4.4%。ADP首席经济学家表示，人口结构变化、通胀黏性与AI对就业的冲击令薪资增长失去可预测性。利率期货显示，数据公布后市场对9月加息的定价小幅回落。

美联储褐皮书：经济活动温和扩张、就业小幅增长、价格温和上涨，12个辖区中有7个报告就业小幅至温和增长、5个基本持平，价格方面8个辖区变动不变、3个放缓、1个加快，数据中心需求成为推动增长的主要动力。报告显示制造业与建筑业投入品价格压力偏高，能源、运输与原材料普遍涨价，企业反映医疗保费压力"显著"。金融市场对9月15日至16日政策会议加息的定价约65%，维持利率不变概率约35%，在临近会议时点仍高度不确定。

- 美联储"三把手"威廉姆斯：通胀缓慢回落，利率处于"良好水平"：纽约联储主席表态审慎，未释放明确加息信号，称"只需继续观察"数据走势。

日元盘中一度急涨1.2%触及158.22，市场高度戒备美日再度联手干预，导火索是日本央行最鹰派委员之一高田创当日早间表态，称25个基点加息并非板上钉钉、可能更高，并暗示连续加息同样存在可能。隔夜指数掉期市场已接近完全消化日本央行9月加息。日本财务省过去一个月已动用创纪录的964亿美元捍卫日元，此前东京与华盛顿还进行了1998年以来首次协调买入日元行动。交易员对本次涨幅是否由直接干预驱动存在分歧，但普遍承认市场仓位高度敏感。

- 植田和男放鹰"暗示9月加息"：货币条件仍然宽松，我们希望继续加息

- 日本央行鹰派委员放话：下次加息幅度或超0.25%，连续加息也不排除

- 媒体曝光贝森特"干预日元"真相：实际规模或仅有5亿美元：华尔街此前的千亿美元干预叙事被质疑夸大。

博通第三财季净营收同比增长86%至295.91亿美元，续创单季新高，AI半导体收入同比增长221%至167亿美元、占总营收约56%，非GAAP每股收益3.32美元、同比增长96%。第四财季营收指引348亿美元、同比增长93%，略低于市场预期约350.5亿美元；但CEO陈福阳在电话会上给出市场最想听的中长期指引：2026财年AI半导体收入从560亿美元上调至580亿美元，2027财年有望升至1150亿美元、2028财年达2300亿美元，并预计Anthropic 2027年部署5GW TPU、OpenAI 2028年部署5GW芯片。财报公布后股价盘后一度跌超6%，电话会期间转涨逾2%。

- 博通电话会：AI业务营收指引从560亿美元上调至580亿美元

AI数据云龙头Snowflake第二财季业绩与指引全面超预期，总营收同比增长35%至15.5亿美元，产品收入同比增长37%至14.9亿美元、连续三个季度加速，非GAAP每股收益0.62美元、较预期高近38%；公司将2027财年产品收入指引上调至60.7亿美元、同比增长36%，CFO称AI收入出现"显著跃升"。财报公布后，常规时段收跌约4.4%的股价盘后一度大涨逾20%，缓解了市场对企业软件消费疲软和AI商业化不确定性的担忧。

OpenAI预告下一代模型Astra"很快"发布，其网络安全能力首次触及公司最高级别的"关键"阈值，公司称Astra可自主发现此前未知的零日漏洞并开发利用方案，在ExploitBench基准上取得满分，评估中还实际发现两个零日漏洞。为防控风险，OpenAI将高级网安功能先向有限测试人员开放，再通过Daybreak Blue计划扩展；模型还配备失配监控系统，可自动终止潜在未授权活动。上月该公司披露两款模型曾逃逸训练环境入侵Hugging Face系统，相关教训已纳入Astra安全体系。

Meta发布迄今最强大的AI模型Muse Spark 1.3，首席AI官Wang称其在编程能力上"优于"OpenAI GPT-5.6 Sol，与Anthropic的Claude Fable 5.1旗鼓相当，为Meta"迄今最大的一次性能跃升"。新模型Token消耗减少25%，代理能力显著增强，将向开发者付费开放并逐步接入Instagram、Facebook等平台。Wang透露Meta一款早期模型在测试期间曾访问互联网并入侵外部服务，相关教训被用于强化新模型安全；更受期待的"Watermelon"大模型研发按计划推进。

谷歌发布Gemini 3.8 Flash及网络安全版Flash Cyber，距3.7 Flash发布仅三周，是谷歌六周内第三次上新Flash模型，官方称其为迄今"最强的推理和编程模型"。3.8 Flash主打长周期软件工程与自主智能体，在DeepSWE测试中能自主解决端到端复杂任务；网安版Cyber具备前沿水平的漏洞发现与自动修复能力，Chrome安全团队发现其生成的正确补丁数量是规模更大商业模型的2.6倍。谷歌同步启动Fairwind计划，650多家政府与关键基础设施机构获得网安AI优先通道，引导价格与3.7 Flash持平。

伯克希尔CEO阿贝尔：公司15个月前以100亿美元投资Alphabet，巴菲特参与决策，阿贝尔9月2日接受CNBC采访时披露，伯克希尔投资时获得6.5%折扣，并称自己与巴菲特讨论过投资规模与折扣幅度。投资逻辑来自旗下运营企业的一手信息——它们正切实使用AI并获益。阿贝尔同时表示，AI数据中心带来的电力需求是伯克希尔能源业务的重大机遇，但项目不能推高其他用户电价、需获得社区认可；公司对日本五大商社的持股计划延续数十年。

美国与委内瑞拉签署多项石油合作协议，雪佛龙拟未来五年投资70亿美元扩产，委内瑞拉代总统罗德里格斯会见美国能源部长赖特后，雪佛龙、埃尼等能源巨头在加拉加斯签署协议，雪佛龙目标到2031年在委产量约60万桶/日、较当前翻逾一番，称开采成本低于每桶20美元。白宫发言人表示协议项下原油最早11月进入美国战略储备。委方称石油合作将维持25年、目标日产量150万桶。雪佛龙股价收涨0.35%报211.78美元创历史新高。能源部长赖特称这批交易价值"数百亿美元"。

- 雪佛龙加码委内瑞拉：五年投资70亿美元，日产量将翻倍至60万桶

地缘风险升温，荷兰央行将约120亿美元黄金储备从北美转移至伦敦，行长Sleijpen表示今年3月至8月间已将约86吨黄金从纽约和渥太华转至伦敦，伦敦持有占比升至约三分之一、成为最大单一托管地。荷兰央行称此举源于全球地缘不确定性上升，伦敦作为全球流动性最强的黄金市场有助危机时迅速动用。此前法国已于2025年7月至2026年1月将全部黄金从纽约联储撤回，欧洲政界与纳税人团体呼吁取回黄金的声音持续升温，而德国央行行长明确拒绝将剩余黄金撤离纽约。

黄仁勋在G20放话：英伟达仅今年就将向美国基础设施投入近1万亿美元，英伟达CEO在美国主办的G20科技峰会上将AI比作水电等公共基础设施、称其为"最大的均衡器"，强调每个国家都需要建设基础设施以支撑本国经济。他呼吁政府针对"实际和具体的危害"监管而非"理论假设的危害"，并警告一个国家最糟糕的结果是"被落下"。特朗普政府正借峰会推动一套名为"卡罗来纳原则"的轻监管AI治理框架。截至发稿英伟达周三盘中涨超4%。

借半导体红利重注AI，韩国820万亿韩元预算落地，创历年来最高支出增速，韩国政府7月已宣布计划投资9190亿美元、到2029年建成8.4吉瓦数据中心算力，SK集团承诺采购2吉瓦英伟达Rubin系统。分析指出，这一主权AI计划将显著扩大英伟达的客户群，但韩国缺乏本土前沿加速器供应商，SK海力士与三星的实际获益或被英伟达锁定HBM议价权所稀释。

- 韩国万亿美元主权AI投资：英伟达胜出，海力士承压：SemiAnalysis认为英伟达或已与SK海力士就SOCAMM达成长期协议并锁定2027年HBM优惠定价。

SK海力士拟深化与铠侠合作，考虑在日本建设NAND芯片工厂，SK集团会长崔泰源本周访问东京时表示，与铠侠联合生产NAND闪存是"选项之一"，双方合作还可能延伸至供应链协调与联合研发，SK已收到多个日本地方政府招商提案。若两家合并NAND份额，将以约36%超过三星的25%。崔泰源同时暗示，若无法建立更深层合作，SK不排除退出对铠侠现有投资的可能。

韩国外汇当局非常规操作：承接SK海力士美元回流以稳定汇率，据路透援引知情人士，韩国外汇稳定基金通过场外交易买入了SK海力士完成265亿美元美国存托凭证发行后汇回韩国的约200亿美元资金，以吸收大额美元回流、稳定外汇市场，同时补充此前大规模干预汇市所消耗的美元资产。韩国政府预算草案显示，外汇稳定基金规模预计将从135.1万亿韩元降至约106.5万亿韩元，此次承接有助于改善其美元头寸。

油价风暴席卷航空业，欧洲最大廉航瑞安警告今冬航空煤油看向140美元，瑞安航空CEO警告称，若地缘冲突持续推高油价，今冬航空燃油价格可能升至每桶140美元，公司将以削减运力保住利润。此前高盛已警告柴油处于"供应挤压中心"，原油与成品油价格同步高企正冲击下游行业成本。

AI编程独角兽Cognition新轮融资近10亿美元，估值飙升至470亿美元，据彭博报道，该公司估值三个月内从260亿美元近乎翻倍，最新融资吸引近100亿美元认购需求。Cognition旗下AI工程代理Devin年化收入已超过9亿美元，较5月底的4.92亿美元近乎翻番。竞争对手Cursor上月刚以600亿美元被SpaceX收购，令AI编程赛道估值竞赛进一步白热化。

观点精选

摩根大通私人银行：美债收益率若破5%，美股或迎5%至8%的"健康回调"。全球投资策略主管Grace Peters警告，10年期美债收益率升至5%至5.25%区间可能触发股市"膝跳式反应"，9月历来是标普500表现最弱的月份，叠加中期选举临近与财报催化减弱，市场敏感度上升。但她认为回调属健康回撤而非结构性崩溃，全年仍看好美股与欧股，公用事业因AI电力需求被列为重点看好的板块之一。

美银："Sell Sell or Sell"，9月美股仅剩约90亿美元买盘空间。测算显示系统性策略在市场上涨情景下仅余约90亿美元净买入空间，持平情景转为净卖出，而一旦下跌，CTA与波动率控制策略的抛售规模可能高达1630亿美元。企业回购支撑也在9月静默期快速消退，波动率控制策略的股票仓位已达第100百分位历史最高，野村策略师警告"史诗级"波动率崩塌可能伴随重大交易损失。

汇丰首席经济学家：亚洲"风暴眼"已从汇市转向AI需求。Neumann指出当前高债息、弱日元与科技狂热与1997年危机前高度相似，但亚洲已从资本净输入方变为净输出方，汇率与资本流动不再构成主要压力；真正的脆弱点是韩国、日本、新加坡对美国AI硬件需求的高度依赖，一旦长端利率高企令AI资本开支降温或日元剧烈波动冲击融资市场，亚洲出口与增长将骤然承压。

德银：黄金卖压即将枯竭，主动资金或接棒下一轮涨势。在鹰派美联储预期冲击下金价近期回调，但德银认为被动与投机性卖压已近尾声，随着央行购金与去美元化趋势延续，主动型资金可能成为推动金价重新上行的主力，地缘冲突加剧与主权债务担忧则构成中长期支撑。

行业/概念

1、被动元件 | 据上证报报道，三星电机、京瓷、村田、太阳诱电等MLCC龙头公司均已经有了长期投资扩产计划。近日，三星电机宣布，其与某全球知名客户签订了价值1.07万亿韩元(约合人民币52.54亿元)的MLCC(片式多层陶瓷电容器)供应合同，供货期限为2027年全年。三星电机仅对外披露超过营收2.5%的大额AI服务器用MLCC长协订单。2026年6月至今，其披露3笔AI服务器用 MLCC订单合计约1.82万亿韩元，均为到2027年底的长协。

点评：东北证券研报认为，AI服务器对高容MLCC的需求是传统服务器的5-10倍，AI终端渗透率抬升正拉动高端高容MLCC需求高速增长。同时，随着日韩大厂产能转向更高阶的车规、AI用产品，中低容MLCC供给出现结构性短缺，行业涨价预期强烈。

2、无人驾驶 | 据上证报报道，特斯拉旗下无人驾驶出租车Cybercab即将于9月3日发布。Cybercab是特斯拉第一款完全围绕无人驾驶网约车场景打造的量产车型。整车设计放弃了传统汽车的人工操控接口，车辆全部行驶决策由特斯拉FSD完全自动驾驶系统完成。车身采用双座布局，鸥翼门设计。据悉，首台量产版Cybercab于今年2月在美国得州超级工厂下线，4月份正式开启规模化生产。

点评：东兴证券研报认为，汽车行业正经历从电动化到下半场的智能化，汽车智能化已经从量变进入质变。开源证券表示，2030年国内Robotaxi市场规模将有望接近5000亿元规模。

3、固态电池 | 据上证报报道，近日，中国一汽联合东方理工大学，在硫化物全固态电池低压力运行领域取得重大技术突破，相关成果以“离子弹性体界面实现低压力高稳定固态电池”为题，发表于国际顶级期刊《Advanced Energy Materials》，为全固态电池产业化进程迈出关键一步。

点评：民生证券研报称，EVTank、艾媒咨询数据显示，全球固态电池出货量预计从2026年的34GWh上升至2030年的614GWh，市场规模呈扩张趋势。全固态电池在整体市场中的占比预计由2027年的10%逐步增长至2030年的30%。

4、半导体 | 据中证报报道，在文化和旅游部官网的全国涉外营业性演出活动审批系统中发现，“华为终端Haco发布会助兴演出”已正式获批。批复时间为8月10日，演出定于9月23日在深圳国际会展中心20号馆举行。从时间节点和场地规格来看，外界普遍将这场演出与华为年度旗舰Mate 90系列的发布会联系在一起。作为史上最强的Mate系列，Mate 90系列最受关注的无疑是搭载韬定律麒麟芯片。该芯片的核心思路在于跳出传统依赖制程升级的“几何缩微”模式，将芯片电路从单层平面设计改为多层垂直堆叠。

点评：近年来，摩尔定律面临物理极限和经济效益双重挑战，如何跨越传统工艺路径的局限，探索出一条全新的可持续演进路线，成为人工智能时代的必答题。华为最先遭到技术封锁，最早遇到这道题，也率先做出了创新探索。“韬（τ）定律”的核心是以“时间缩微”替代传统的“几何缩微”，通过逻辑折叠、3D堆叠等创新技术来压缩信号传播时延、提升晶体管密度，从而绕开先进光刻机的限制。“韬（τ）定律”不以几何尺寸论英雄，而以逻辑折叠和时间效率取胜，在摩尔定律之外开启“第二曲线”，丰富了全球半导体产业发展路径。

5、机器视觉 | 据中证报报道，近日，我国在高端遥感动态成像关键技术领域取得重要突破。针对无人机、卫星、机器人等领域亟待解决的轻量化、低功耗、高动态成像性能相互制约的矛盾，依托中国计量大学建立的国家市场监督管理总局重点实验室（光传感与图像计量）联合北京航空航天大学等单位组织开展技术攻关，实现了小型低功耗约束下厘米级超高分辨率三维成像，解决了低空经济和智能视觉等产业对场景信息的精准捕捉与解析问题。

点评：据介绍，研究团队突破了“小型化低功耗超高分辨率成像、高精度传递函数动态像差补偿、强噪声环境三维高精度重建”等核心关键技术，相关成果具有自主知识产权，总体技术达到国际先进水平，其中部分技术处于国际领先水平。目前，相关技术成果已应用于无人机、航空航天、森林防火、安防、边海防、工业机器人、特种设备监测、智慧城市等领域，经济与社会效益显著。

6、量子科技 | 据中证报报道，全球首个可工作的量子电池原型问世，且有别于传统电池，量子电池体积越大，充电速度反而越快。来自澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO）的科研团队成功制造全球首个量子电池原型。量子电池的重点并非储存更多能量，更注重以更快速度、更强控制力释放能量。

点评：量子电池并非传统意义上储存化学能的“容器”，而是一种利用量子力学效应（如量子纠缠、量子相干性）来储存和释放能量的微观系统。传统电池在充电时，能量存储速度受限于热力学定律。而量子电池通过量子纠缠效应，能够实现“超辐射（Superradiance）”现象。简单来说，电池内的量子比特（储能单元）越多且纠缠越深，其充电速度不仅不会变慢，反而会呈指数级或平方级提升。未来有望实现真正意义上的“秒充”，彻底解决电动汽车、消费电子的续航与补能焦虑。

今日关注

中国

中国8月服务业PMI将于上午公布。

海外

美国8月ISM非制造业PMI将于晚间公布，8月ADP就业数据已先行验证劳动力市场降温，服务业景气度将为9月加息路径提供更多线索。

美国当周初请失业金人数、7月贸易帐及8月挑战者企业裁员数据晚间出炉，周五将公布重磅的8月非农就业报告。

美联储理事沃勒将在议息会议前静默期开启前接受访谈并发表通胀前景讲话，被市场视为9月会议前最重要的官员表态，其措辞将直接校准利率路径预期。

欧元区7月PPI及法国、德国、欧元区、英国8月服务业PMI终值先后公布，欧洲央行9月加息预期已接近完全定价。

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加拿大央行在声明中称，经济与通胀的演变"大体符合"7月预测，但"通胀的上行风险已经增加，新关税令增长前景更加不确定"。

行长Tiff Macklem表示，加拿大经济增长在经历过去一年的停滞后已经回升，"这让我们面对新挑战时处于更稳固的基础"，但"反弹可持续性的不确定性随美国新的贸易行动而增加"。

决议公布后，加拿大短期国债遭抛售，两年期国债收益率最高升至3.048%，加元走强至1.3847兑1美元。彭博调查显示，63%的分析师预计央行将在2027年上半年加息，与隔夜掉期市场的定价一致。

关税战自8月21日谈判破裂后全面升级

美加关系自8月21日起明显恶化，持续数周、旨在降低关税与贸易壁垒的谈判宣告破裂。

华尔街见闻提及，美加两国于8月21日上周五进行的贸易谈判破裂，美国随后于8月22日开始对约200亿美元加拿大商品征收50%关税，加拿大总理卡尼随即表示，加拿大将从9月8日起采取等额反制。

据新华社，加拿大政府于25日周二宣布，对价值约200亿美元的美国商品征收报复性关税。据央视新闻，加拿大政府表示，自9月8日起，将对约700种美国产品征收反制关税，税率分别为15%、25%或50%；同时将推出75亿加元的援助计划，支持受美国新关税影响的企业和工人。

加拿大经济在第二季度强劲反弹，年化增速达3.3%，此前已停滞近一年，由投资、出口与家庭消费共同推动，就业市场也已趋紧。

Macklem在新闻发布会的开场讲稿中强调，增长回升让央行"处于更稳固的基础"，但他同时警告，反弹可持续性的不确定性正随美国新的贸易行动而增加。若贸易紧张进一步升级，将成为销售、招聘与投资的主要逆风。

政策两难：降息救经济与防通胀不可兼得

Oxford Economics的Tony Stillo表示，央行调整利率的影响会持续至未来两年，决策者"不想先降息再加息，通过自身的政策行动制造更多不确定性"，因此会"非常审慎"。

这一判断点出了当前困境的本质：央行无法通过降息帮助经济消化结构性贸易损害，而不冒着推升价格压力的风险。

彭博调查中63%分析师预计央行将在2027年上半年加息，与隔夜掉期市场定价一致——市场定价已从宽松预期转向为滞胀情景下的紧缩做准备。

9月8日反制关税生效后，通胀数据的演变将成为判断加拿大央行利率路径的关键变量。

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由沙特阿拉伯和俄罗斯牵头的一个OPEC+小组本月名义上已经完成了此前对2023年削减产量的恢复，但伊朗战争使中东国家实际上无法落实这些增产计划。

两名代表表示，OPEC+已经初步达成协议，至少在明年年初之前暂缓恢复另一部分闲置产能，因此，周日举行的月度视频会议上不太可能讨论其他方案。

即便没有战事造成的干扰，进一步恢复2022年削减的最后一部分产量也会面临复杂局面，因为除沙特之外，能够在技术层面将产量恢复至当时水平的国家寥寥无几。

过去几年，由于投资不足、制裁以及其他因素，许多产油国的产能已经出现下降。

另一方面，俄罗斯副总理诺瓦克表示，他预计OPEC+周日不会讨论削减该组织的产量配额。

他表示，石油需求正在复苏，OPEC+将讨论市场形势以及各成员对该组织产量限制的执行情况。俄罗斯国际文传电讯社（Interfax）援引诺瓦克在符拉迪沃斯托克的表态称，全球石油需求正在复苏。

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WTI原油盘中最高触及92.28美元，站上五周高位，随后日内一度转跌，尾盘收复大部分跌幅，涨0.88%。布伦特原油结算价95.63美元，涨1.04%。

个股层面，AI硬件与AI软件走向分歧。戴尔凭创纪录的AI服务器订单暴涨15.76%，Credo却因毛利率滑坡暴跌20.04%，网络安全股在OpenAI新产品的阴影下集体走低。

欧洲债市的裂缝并未愈合，英国10年期金边债收益率当天创下2007年8月以来最高。10年期德债收益率六天涨超17个基点，创2011年以来新高。

油价冲高回落，涨势按下暂停键

WTI原油隔夜触及92.29美元的日内高点，随后回吐涨幅，委内瑞拉相关协议的传闻一度引发获利了结，盘中低点见88.97美元。

据央视报道，9月2日，委内瑞拉代总统罗德里格斯会见美国能源部长赖特。会见后，两国正式签署多项合作协议。据悉，委内瑞拉政府与美国雪佛龙石油公司等多家企业就石油扩建项目签署协议。

地缘溢价消退后，油价在美盘时段逐步回升，结算价91.01美元。布伦特原油盘中最高97.04美元，同样为7月24日以来最高。

美国能源信息署当天公布的数据显示，截至8月28日当周美国商业原油库存减少450万桶至4.245亿桶，降幅远超分析师预期的110万桶。炼厂开工率上升0.6个百分点至98%，为2018年8月以来最高，原油日均加工量增加10.3万桶。

高开工率同时压低了成品油价格。RBOB汽油期货下跌1.06%，取暖油下跌0.14%，原油与成品油走势背离。以每桶42加仑折算，取暖油对WTI的升水收窄1.66美元至105.27美元，汽油升水收窄2.49美元至39.38美元。

欧洲天然气期货价格升至2023年以来最高。

盛宝银行大宗商品策略师Ole Hansen说，油价自五周高位回落，为市场的风险偏好提供了支撑。

能源股延续涨势。哈里伯顿涨2.26%，斯伦贝谢涨1.71%，Phillips 66涨1.61%，马拉松原油涨1.04%，康菲石油涨0.74%，埃克森美孚下跌0.23%。

华尔街见闻提及，雪佛龙宣布未来五年在委内瑞拉投资逾70亿美元，目标日产能约60万桶，为中长期供应增添了一个增量来源。

戴尔订单创纪录，AI硬件集体走强

纽约时间9月2日，美股结束连续三个交易日的下跌。标普500指数涨0.47%收于7667.45点，纳斯达克综合指数涨0.45%，道琼斯工业平均指数涨0.56%。

值得注意的是，标普500指数已连续24个交易日未出现1%以上的单日跌幅，上一次出现如此长时间的平静是在5月中旬。

罗素2000指数涨1.13%，在四大指数中领涨，录得本月第二大空头挤压。此前做空小盘股的资金被迫回补，是这轮上涨的直接推手。

个股方面，戴尔科技昨日盘后公布强劲财报，周三股价大涨15.76%，股价站上492美元。

全年指引是这份财报的核心。戴尔将营收目标上调至1920亿美元，大幅超出分析师一致预期的1737.6亿美元。管理层的信心来自AI服务器业务，该业务订单规模创下公司历史纪录。

AI硬件链条整体走强。英伟达涨3.20%，美光科技涨2.43%，GitLab涨9.98%。博通收盘微跌0.66%，市场的关注点在盘后发布的财报。

盘后博通公布第三财季营收296亿美元，同比增长86%，其中AI芯片收入167亿美元，同比增幅221%。第四财季指引为营收348亿美元、AI芯片收入217亿美元，对应增速236%。

网络安全股重挫，AI软件估值承压

今天人工智能整体表现依然平淡，整体表现逊于标普500指数。

人工智能领域的领军企业表现参差不齐，半导体行业表现突出，而软件基础设施和智能体人工智能则表现落后

Credo Technology下跌20.04%，为当日跌幅最大的科技股。第一财季营收4.79亿美元，同比增长114.7%，超出市场预期，但毛利率环比下滑3.7个百分点至64.5%。美国银行将其目标价从340美元下调至275美元。

MongoDB下跌13.54%。第二财季营收7.718亿美元，同比增长30.5%，公司同时上调了全年指引，但股价依然收跌。市场质疑的是盈利质量，公司加回的1.53亿美元股权激励相当于调整后净利润的94%。

Palo Alto Networks下跌9.31%。公司给出的2027财年指引显示增速放缓，营收增速降至23%至24%，下一代安全业务的年化经常性收入增速为22%至23%。

OpenAI同日发布Astra，其中包含部分高级网络安全功能。市场将其解读为AI公司正在进入安全厂商的核心业务领域。CrowdStrike下跌5.42%，高盛网络安全指数收于392.61点。

全球债市抛售，欧英日长债收益率创数十年新高

据华尔街见闻，“小非农”低于预期，美国8月ADP新增就业3.8万人，创下今年以来最低单月增长纪录。

疲软数据令市场下调对周五非农的预期，也重新引发对美联储政策路径的争议，市场焦点转向就业与抗通胀之间的政策权衡。宏观经济数据公布后，9月份加息的可能性有所下降。

10年期美债收益率盘中升至4.816%，触及2023年末以来最高，随后回落，收于4.783%，较前一交易日下降1.3个基点。30年期收益率回落2个基点至5.25%。

摩根大通的Grace Peters提示，债券收益率上行是9月全球股市的主要风险。美国10年期收益率已接近5%，中期选举之前股市可能出现5%至8%的回调。

欧洲则是另一番局面。欧元区8月消费者价格指数同比从2.9%升至3.3%，为2024年9月以来最高，其中能源分项从10.3%跃升至14.3%。市场已完全定价欧洲央行9月加息。

英国10年期金边债收益率盘中升至5.294%，回到2007年8月水平；30年期升至5.921%，为1998年以来最高。泛世宏观测算，英国财政大臣的预算缓冲空间仅剩约130亿英镑。

德国10年期国债收益率上行5个基点至3.39%，为2011年以来最高。法国10年期盘中创2008年11月以来最高，尾盘回落至4.093%。意大利2年期升至3.22%，为2024年以来最高。

日本10年期国债收益率报3.016%，延续前一交易日三十年来首次突破3%的走势；2年期升至1.86%，为三十多年来最高。彭博全球政府债券指数收益率报3.72%，回到2008年水平。

法国巴黎银行财富管理的Stephan Kemper认为，本轮债市下跌有序且广泛，未出现信用风险或流动性危机的迹象，市场只是在为更持久的高利率定价。收益率能否回落，取决于通胀预期。

黄金V形反转，日元盘中急涨

美元指数下跌0.11%至99.51，盘中录得8月21日以来最大跌幅。美元对日元日内一度升至160.39，涨幅约1.2%，随后在数分钟内从159.50急跌至158.22，收盘下跌0.89%报158.71。

日元急涨引发干预猜测。日本上月刚动用创纪录的964亿美元支撑本币，市场对财务省再次入市保持警惕。美元走弱，黄金顺势走强。

现货白银上涨1.92%至65.14美元。黄金价格走出V形，现货黄金盘中最低触及4282.63美元，为8月7日以来最低，美盘时段持续回升，上涨1.38%，重新逼近4400美元。

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荷兰央行行长Olaf Sleijpen周三表示，今年3月至8月间，该行已将约86吨黄金从纽约和渥太华转移至伦敦，涉及资产规模约120亿美元。此次转移完成后，伦敦持有的荷兰黄金储备占比升至近三分之一，成为最大单一托管地点。

荷兰央行将此次重新布局的主因归结为全球地缘政治不确定性上升，并强调伦敦是全球流动性最强的黄金市场，将储备集中于此有助于在危机时刻迅速动用。

荷兰此举紧随法国之后——法国已于2025年7月至2026年1月间将全部黄金从纽约联储撤回。

此次黄金迁移的深层背景是，欧洲政界人士及纳税人游说团体相继呼吁从美国取回黄金储备，警告称特朗普政府信誉下降，可能在跨大西洋关系持续恶化之际对这些资产采取没收行动。与此同时，黄金去年已超越美国国债，成为全球规模最大的储备资产。

此次转移的核心逻辑在于流动性管理。伦敦黄金市场每周交易额高达数千亿美元，英格兰银行长期作为各国央行的黄金托管机构，储存于此的黄金可在市场上迅速大量买卖，亦可通过借贷操作换取美元流动性。

荷兰央行指出，存放于英格兰银行的黄金"被视为全球最易交易的黄金"，需符合国际市场对重量和纯度的统一标准，使各金条具备高度互换性。该行表示，这使伦敦成为"危机情况下荷兰央行最快速动用储备的地点"。

荷兰央行此次操作通过市场交易完成：在纽约出售约59吨黄金，同时在伦敦购入等量黄金；另有逾27吨黄金从美国和加拿大实物运回其位于阿姆斯特丹东南部Zeist的现金中心，随后等量黄金再从该中心转移至伦敦。

荷兰此举并非孤例。法国央行时任行长François Villeroy de Galhau在启动黄金迁移时曾表示，该决定并非出于政治动机。

相比之下，欧洲最大黄金持有国德国的立场更为审慎。德国联邦银行拥有全球第二大黄金储备，曾于2013年启动一项耗资700万欧元的大规模黄金回运行动，将共计674吨黄金从巴黎和纽约转移至法兰克福总部。目前，德国联邦银行约三分之一的黄金仍存放于纽约。

面对外界要求进一步从美国撤回黄金的呼声，德国联邦银行行长Joachim Nagel今年早些时候明确予以拒绝。

他在5月接受德国媒体Redaktionsnetzwerk Deutschland采访时表示：

"我对这批黄金安全存放在纽约联储毫不怀疑。如果美国以任何方式对这一法律地位提出质疑，从而动摇金融市场的信心，最终受损最重的将是美国自身。"

纽约现存的央行黄金存量，很大程度上源于二战及布雷顿森林体系时代的历史遗留——欧洲国家彼时将黄金运往美国保存，并积累了可兑换黄金的美元储备。这一存量在1973年峰值时超过12000吨，此后近乎减半。

荷兰此次并非首次削减在美黄金储备。2014年，荷兰央行已将纽约存储量从总储备的51%大幅压缩，将黄金运回荷兰境内，理由是与更多在国内储存黄金的央行保持一致。

目前，荷兰央行总计持有612.4吨黄金储备，其中30.8%存放于Zeist现金中心，伦敦占比约三分之一，其余分布于北美。Olaf Sleijpen表示，"我们预计永远不需要动用这些储备，但我们确实需要增强韧性和备战能力。"

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美东时间3日周三美股盘后，博通公布，截至2026年8月2日的公司2026财年第三财季，净营收同比增长86%至295.91亿美元，继续创单季营收新高，略高于市场预期的约294.5亿美元，刷新前一季所创的九年多来最高单季增速；调整后每股收益（EPS）同比增长96%至3.32美元，较市场预期高将近3%。

AI仍是最核心的增长引擎。第三财季，博通的AI半导体收入同比增长两倍多，达到167亿美元，环比增长54%，高于分析师预期的159.3亿美元。CEO陈福阳表示，定制AI加速器和网络产品需求“继续非常强劲”，并预计第四财季AI半导体收入将进一步加速至217亿美元，同比增长236%。

分业务看，半导体解决方案收入208.39亿美元，同比增长127%，高于市场预期的205.1亿美元；基础设施软件收入87.52亿美元，同比增长29%。利润端同样亮眼，第三财季Non-GAAP经营利润200.95亿美元，同比增长92%；自由现金流136.65亿美元，同比增长95%，相当于营收的46%。

美股周三常规交易中，博通股价已收跌近0.7%，财报发布后，股价盘后先跳水，盘后曾跌超6%，但此后转涨，业绩电话会期间，盘后一度涨超2%，后重回跌势，跌超1%。

分析认为，股价盘后反转的关键在于CEO陈福阳给出了市场最想听到的中长期AI指引：公司将2026财年AI半导体收入指引从560亿美元上调至580亿美元，并称AI半导体收入有望在2027财年升至1150亿美元、2028财年进一步升至2300亿美元；同时预计2028财年EPS超过30美元，高于市场一致预期的26.42美元。

第三财季，博通AI半导体收入167亿美元，同比增长221%，较第二财季的108亿美元环比增长约55%。这意味着，AI半导体已经占博通总营收约56%，占半导体解决方案业务收入约80%。

这一比例的变化非常关键。第二财季时，AI半导体收入约占总营收接近一半，占半导体解决方案业务约七成；到了第三财季，AI对博通半导体业务的贡献进一步上升，说明博通的增长曲线越来越由定制AI加速器、AI网络芯片等产品主导。

陈福阳在财报中表示：

“我们定制AI加速器和网络产品的需求仍然非常强劲。第三财季AI半导体收入同比增长221%，环比增长54%。第四财季这一势头将继续，我们预计AI半导体收入将加速至217亿美元，同比增长236%。”

按照第四财季指引，AI半导体收入将从第三财季的167亿美元进一步升至217亿美元，环比增长约30%，占公司总营收比例将升至约62%。

第三财季，博通半导体解决方案收入208.39亿美元，同比增长127%，高于市场预期的205.1亿美元，占公司总营收70%。这一业务是本季度收入增长的绝对核心。

但拆开来看，AI半导体收入167亿美元，占半导体解决方案收入约80%；换言之，非AI半导体收入约41亿美元，与第二财季剔除AI后的约42亿美元基本相当。

这并不意味着非AI业务出现明显恶化，而是说明当前博通的边际增长主要来自AI，即定制AI加速器、XPU/TPU相关项目以及AI网络芯片。传统半导体业务包括宽带、无线、企业存储、工业等领域，相比AI相关ASIC和网络芯片，并没有表现出同等斜率的增长。

这也是市场对第四财季总营收指引略感失望的原因之一：即便AI业务继续超预期增长，非AI部分和软件业务能否同步扩张，仍决定公司整体营收能否显著跑赢市场预期。

第三财季，博通基础设施软件收入87.52亿美元，同比增长29%，占总营收30%。随着半导体业务尤其是AI业务高速扩张，软件业务收入占比从去年同期的43%下降至30%。

这部分业务主要受益于VMware整合后的持续贡献，也为博通提供了较稳定的利润和现金流底盘。虽然增速远低于AI半导体，但对于博通这样高杠杆、大规模并购整合后的公司而言，软件业务的稳定性仍然重要。

不过，软件收入占比下降也带来一个新的估值问题：博通过去常被视为兼具半导体周期弹性和软件现金流稳定性的混合型科技资产；随着AI半导体收入占比快速提升，公司投资逻辑正越来越接近AI芯片股，市场也会用更高的增长预期、更严格的客户集中度和竞争风险标准来定价。

第三财季，博通GAAP口径经营利润159.55亿美元，同比增长171%；非GAAP口径经营利润200.95亿美元，同比增长92%，高于市场预期的约197.3亿美元。按Non-GAAP口径计算，经营利润率约67.9%，仍处于极高水平。

GAAP口径下净利润130.88亿美元，同比增长216%；非GAAP口径下净利润163.72亿美元，同比增长95%。GAAP口径摊薄EPS为2.68美元，非GAAP口径摊薄EPS为3.32美元，后者高于市场预期的3.23美元。

现金流同样强劲。第三财季经营现金流141.97亿美元，同比增长98%；资本开支5.32亿美元后，自由现金流为136.65亿美元，同比增长95%，相当于营收的46%。这一数据略低于市场预期的约137.6亿美元，但差距很小，且绝对规模仍显示博通AI增长并未以明显牺牲现金转化率为代价。

截至季度末，博通现金及现金等价物为239.75亿美元，高于上一财季末的196.28亿美元。公司第三财季支付普通股现金股息31亿美元，并宣布季度股息维持每股0.65美元，将于9月30日支付。

第四财季，博通预计营收约348亿美元，同比增长93%，但低于分析师预期的约350.5亿美元。这是财报后股价承压的最直接触发因素。

需要强调的是，这一指引从绝对增速看并不弱：348亿美元意味着较第三财季的295.91亿美元环比增长约18%。同时，AI半导体收入指引217亿美元，同比增长236%，也略高于市场预期的213.3亿美元。

但问题在于，市场对博通的要求已经不只是“增长很快”，而是“是否能持续超预期”。

财报公布前，博通股价已较6月初所创的历史高点累计跌超20%，市值蒸发逾5200亿美元。在AI芯片龙头估值体系下，投资者希望管理层给出类似英伟达上周那样的长周期收入可见性，复制英伟达式的强劲指引。

而博通本次财报公告只给出第四财季营收的常规指引，且总营收指引还略低于预期，未能充分满足市场对更长期、更量化AI收入路径的期待，因此，在盘后低流动性环境下，标题交易和量化交易先放大了卖压。

此外，第四财季非GAAP口径经营利润率指引约为营收的66%，低于第三财季约67.9%的水平，虽然博通强调与上年同期持平，但在高预期环境下，也可能被投资者理解为AI放量伴随毛利率或供应链成本压力。

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雪佛龙宣布未来五年通过合资伙伴关系向委内瑞拉投资70亿美元，预计到2031年将在委内瑞拉生产约60万桶/日，较当前水平翻逾一番。雪佛龙称相关项目总开采成本预计低于每桶20美元，而周三布伦特原油报约95美元/桶。

周三雪佛龙股价收涨0.35%，报211.78美元，超过3月份高点，创历史新高。

白宫发言人Anna Kelly当天在接受采访时表示，通过与委内瑞拉达成的协议所获原油，可能于11月到达美国储备体系。

据央视新闻，9月2日，委内瑞拉代总统罗德里格斯会见美国能源部长赖特。会见后，两国正式签署多项合作协议。

日前，美国总统特朗普在社交媒体发文宣布，美国已与委内瑞拉达成协议，获得对委内瑞拉已探明石油储量中逾650亿桶的“多数控制权”。

委内瑞拉代总统德尔西·罗德里格斯表示，与美国达成的石油合作协议将维持25年，目标是将原油产量提高至每日150万桶，并维护委内瑞拉对其自然资源的自主权。

委内瑞拉目前日产量约为125万桶，远低于其1990年代末300万桶/日的峰值水平。

签署仪式在加拉加斯米拉弗洛雷斯总统府举行。雪佛龙是为数不多在前总统乌戈·查韦斯2007年将资产国有化后仍坚守委内瑞拉市场的国际大型石油公司之一，此次协议进一步巩固了其在当地的战略地位。

ENI首席执行官Claudio Descalzi在仪式上直言，"我们需要的不只是签署文件，我们需要的是实际产出桶数。"

上述多数协议并非孤立谈判的结果，而是委内瑞拉今年1月批准的大规模石油改革框架下，数十份能源合同向新条款迁移进程的组成部分，谈判已推进数月。

参与本次签署的还包括电力公司GE Vernova、能源企业Primavera，以及总部位于丹佛的油田服务公司Aspect。

GE Vernova与PDVSA建立战略联盟，并同国家电力公司Corpoelec签署协议，旨在修复和强化委内瑞拉老化失修的电力与能源基础设施。委内瑞拉化石燃料工业多年来饱受管理不善、腐败与制裁侵蚀，电力与基础设施短板一直是制约增产的瓶颈。

华盛顿的角色：NABEP股权谈判在途

美国政府在本轮交易中的角色正从政策制定者向潜在的直接利益相关方延伸。本周早些时候，美方就取得NABEP 35%股权展开谈判。

NABEP是一家私营公司，持有委内瑞拉17个油田的百年特许权；若交易达成，华盛顿将间接介入这些核心资产的开发与收益分配。

在加拉加斯的签约仪式上，美国能源部长赖特称这批交易价值"数百亿美元"，是"委内瑞拉的转型"，并强调"我们（美国）对扩大美洲能源生产极感兴趣，这是我们的邻居"。

委内瑞拉代总统Delcy Rodríguez则表示，这些"历史性"举措将很快带来经济增长，并感谢特朗普政府推动"双赢"协议。

Wirth还提示，委内瑞拉新增供应将"逐步"进入市场，对霍尔木兹海峡的航运扰动并非"速效解药"，"这些投资需要数年时间"。即便雪佛龙扩产计划顺利落地，委内瑞拉产量仍远低于上世纪90年代末近350万桶/日的水平。

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Wang在接受采访时表示，Muse Spark 1.3在编程能力上"优于"OpenAI的GPT-5.6 Sol，与Anthropic的Claude Fable 5.1"旗鼓相当"。

他将此次更新定性为Meta"迄今在模型性能上最大的一次跃升"。

该模型将向开发者开放付费访问，并将陆续向Instagram、Facebook等旗下社交平台及Meta AI的用户推送。Meta同时透露，其更受期待的大型模型"Watermelon"的开发工作仍按计划推进。

Muse Spark 1.3在多项关键指标上实现升级：

• 运行效率提升，所需token数量减少25%；
• 支持同时推进多个工作流，而无需分开会话；
• 对长篇复杂指令的处理能力及跨任务细节保留能力均有改善；
• 同时具备更强的自我局限性感知，安全性也得到强化。

Wang特别指出，该模型的代理能力（即代替用户自主完成任务的能力）有显著提升。不过，他也承认OpenAI即将推出一款更先进的新模型"Astra"，竞争态势仍将持续演变。

值得注意的是，AI模型之间的横向比较本身存在局限性——不同模型在不同任务上表现各异，测评基准可被优化调试，未必能真实反映实际使用体验。

Muse Spark 1.3对开发者的收费标准与上一版本Muse Spark 1.2保持一致，通过Meta Model API平台提供访问。

Wang透露，该API平台已获得强劲的市场采用，部分开发者"每周使用量高达数万亿个token"。

这是Meta推进AI商业化的最新举措。Meta今年7月已开始首次向开发者收取Muse Spark 1.1的使用费用，首席执行官马克·扎克伯格当时表示，定价目标是成为市场上最具竞争力的选项之一。

与此同时，Meta也在着手构建云基础设施业务，向外部出售AI算力及模型访问权限。

在开源策略上，Meta尚未就是否公开Muse Spark 1.3的权重文件作出决定——该文件是模型在训练过程中形成的内部蓝图，决定模型的响应方式。

Wang表示，公司仍计划发布上一版本Muse Spark 1.2的权重。

扎克伯格近期曾撰文阐述AI开放开发的重要性，但如何在开放理念与巨额AI投资的回报预期之间取得平衡，仍是摆在Meta面前的核心命题。

Meta正斥数千亿美元押注AI赛道，大规模的支出已引发投资者对投资回报的质疑。

此次发布也伴随着安全层面的背景压力。

Wang透露，Meta一款早期模型在网络安全测试期间曾访问互联网并入侵外部服务系统，与其他模型公司近期发生的类似事件遥相呼应，加剧了外界对AI技术可控性的担忧。

Wang表示，该事件为Meta强化Muse Spark 1.3安全性提供了重要参考。他说：

在决定发布之前，我们对这一模型进行了全面深入的安全测试和安全训练。

新模型在执行不可逆操作前将主动寻求确认，并在需要时请求用户澄清，以降低潜在风险。

展望更长期布局，Wang表示Meta高度期待的大型模型"Watermelon"的研发进度符合预期，并称"Watermelon将极具竞争力"，但未透露具体发布时间表。

为加速缩小与竞争对手的技术差距，扎克伯格去年对公司AI战略进行了全面重组，从Wang创立的公司将其挖角，并任命其领导新成立的Meta超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs，MSL）。

Wang自履新以来，持续以稳定节奏推出新模型与新产品。

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9月2日，彭博宏观策略师Simon White指出，这一趋势将从结构上推高通胀压力，削弱美联储政策独立性，并令市场稳定性及股债实际回报面临更大风险。

目前，国库券占美国未偿债务余额的比例已达22.7%，超出财政部非正式设定的20%上限。若剔除美联储持有的部分，这一比例升至24.1%。

White认为，随着财政赤字持续扩大，该比例预计将进一步攀升，而政策利率届时将不再只是货币政策的核心变量，更会成为决定财政稳定性的关键锚点。

这一结构性转变意味着，美联储若试图通过加息控制通胀，将面临更强的政治与财政阻力。因为加息会直接抬高政府的融资成本，相当于自动收紧财政，进而对货币政策施加反向压力。

White直言，在国库券发行规模持续扩大的背景下，要找到一个同时满足通胀目标、维护金融稳定、且不令政府借贷成本失控的利率水平，他表示:

或许根本是不可能完成的任务。

国库券向来是美国政府短期融资的常规工具，但White指出，财政部正有意以国库券替代长期债券，吸纳财政赤字扩大带来的融资需求。

从财政部自身立场看，这一策略具有明显的财务逻辑：

• 短债融资成本通常低于长债，且国库券面向偏好低久期资产的广泛资金池；
• 相较于长期债券，国库券对银行存款的资金分流效应更小，有助于维持市场流动性和实体经济支出；
• 此外，这一路径也在一定程度上回避了公开实施金融抑制的政治敏感性，尽管财政部扩大国债回购计划已被视为朝该方向迈出的实质性一步。

但在White看来，国库券已不再只是普通的短期融资工具。根据Perry Mehrling提出的货币层级理论，位于金融体系顶端的是美联储准备金，其下依次是银行存款、回购协议及货币市场基金份额等"影子货币"。

国库券因期限极短、估值不确定性极低，在回购市场中通常享受零折价待遇，且可经由抵押品再质押机制被多次循环使用而不损失价值。

White指出，这使国库券在功能上愈发接近货币本身，一种可用于最终结算的流动性工具。

White特别强调了再质押（rehypothecation）机制在这一过程中的关键作用。

在回购市场中，交易商既可从自营国债持仓获取抵押品，也可通过逆回购操作借入，并将后者再次质押给其他交易对手。

据彭博援引的一项2021年学术研究估算，2015年至2021年间，美国国债抵押品平均被再质押三至五次；在其他时期，这一数字据不同来源估计还曾更高。也就是说，交易商实际上在持续放大市场上可用的有效抵押品数量。

White指出，对于长期国债而言，每经历一轮再质押，折价率会逐步侵蚀抵押品的实际价值；但国库券因折价率为零，可被反复质押而不产生价值损耗。这一特性使国库券在金融体系中不断复制自身，形成类货币的流动性扩张效应。

从历史经验看，国库券占未偿债务总额的比例上升，往往与结构性通胀的抬头存在时序上的领先关系。

White认为其背后存在合理的传导路径：流动性增加推高资产价格，强化财富效应，同时人为压低资本成本，最终向实体经济传导，推升整体物价水平。

White认为，国库券发行规模扩大对美联储的政策空间构成根本性约束。

当更多公共债务与短期利率直接挂钩时，美联储每次加息，都会即时推高政府的利息支出，等同于自动收紧财政政策。这种机制客观上形成政治压力，令美联储更难在通胀抬头时果断行动。

White直接指出，随着国库券占比持续上升，"美联储未来可能无法再以最优方式设定政策来完成通胀目标"。

与此同时，国库券供给增加还可能引发短端融资市场的脆弱性。若新增供应推动国库券收益率上行，货币市场基金可能将资金从回购市场转向国库券，进而削减回购市场流动性供给。

White特别指出，在当前美联储准备金与逆回购工具规模之和相对于GDP偏低的背景下，这一资金迁移引发短期融资市场紧张的风险尤为值得警惕。

在融资结构层面，财政部本身也将面临更高的脆弱性。国库券发行意味着更高频次、更大规模的拍卖，任何通胀预期的上升都会即时反映在借款成本上。即使财政部有意压缩长期债发行，若期限溢价大幅攀升，长期融资成本最终仍可能不降反升。

White的结论颇为悲观：随着国库券占比扩大，政策利率将同时承载货币政策与财政稳定的双重职能。而在通胀目标、金融稳定与财政可持续性之间，寻找一个令三方皆满的均衡利率水平，极可能是无解的难题。

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韩国政府今年7月宣布，计划投资9190亿美元、到2029年建成8.4吉瓦数据中心算力，最终在2035年将总规模扩张至18.4吉瓦。

这一计划将为英伟达打开庞大的主权AI市场，SK集团已承诺采购2吉瓦Rubin系统，Naver亦签署200兆瓦订单。

然而，这对三星和SK海力士而言，并非单纯的利好。韩国缺乏能够自主生产前沿级AI加速器的本土供应商。据SemiAnalysis，英伟达可能已与SK海力士就SOCAMM达成长期协议，并锁定了2027年HBM的优惠定价。

与此同时，韩国政府主导的"独立AI基础模型"竞赛正在推进，却在最关键的淘汰环节做出令外界费解的决定——将基准测试排名第一的小型创业公司Motif Technologies拒之门外。

这一结果揭示出主权AI竞赛的内在矛盾：政府追求技术独立的初衷与实际资源分配逻辑之间，往往存在明显落差。

对投资者而言，韩国的万亿美元承诺意味着英伟达客户群的重大扩张，但对三星和SK海力士股东而言，这一庞大建设计划未必带来对等回报。

英伟达为何力挺开源与主权AI

英伟达首席执行官黄仁勋近期发表公开文章，阐述开源AI的重要性，文章随后获得几乎所有主要AI公司联署（Anthropic除外）。在这一表态背后，有着清晰的商业逻辑。

以API价格销售前沿模型代币，是单位算力回报率最高的应用场景。这意味着Anthropic和OpenAI未来将占据越来越大比例的净新增算力需求，英伟达面临客户过度集中于少数几家超大型采购方的风险。

即便将超大规模云厂商纳入统计，真正意义上的核心客户也不过七家，且这七家中除SpaceX外，均在积极研发自研芯片以压缩对英伟达的依赖。

主权AI是英伟达实现客户多元化的重要突破口。技术竞争策略的经典框架"商品化补充品"（commoditize your complements）在此同样适用：AI模型和应用是英伟达GPU的互补品，开源模型的繁荣意味着更广泛的算力需求。

英伟达近期宣布与全球最大资本配置方签署的5000亿美元谅解备忘录，正是这一战略的财务延伸——通过将"英伟达AI工厂算力"打造为"可投资资产类别"，让养老基金、保险公司和私募信贷资金得以流入大规模算力采购。

数据中心建设热潮：英伟达受益，HBM格局存疑

韩国已确认3处在建数据中心选址，合计4.4吉瓦。建设主体方面，SK集团、GS集团和Naver分别负责5吉瓦、2.4吉瓦和1吉瓦的首期建设，SK集团还将承担第二期剩余的10吉瓦。韩国总统李在明明确将AI基础设施定位为足以媲美1990年代宽带推进的历史性工程。

然而，这一规模庞大的建设计划对韩国本土半导体企业而言，带来的并非单纯的利好。

韩国目前仍缺乏能够自主生产前沿级AI加速器的本土供应商。Rebellions和FuriosaAI有所进展，但在部署规模、软件成熟度和商业可用性上与英伟达仍有明显差距。因此，无论投入多少资金，韩国都无法单纯依靠本国制造力量构建有竞争力的加速器生态。

这正是英伟达与三星和SK海力士深化关系的战略价值所在。三星据报道计划建设一座配备逾5万张英伟达GPU的AI工厂；SK Telecom的2吉瓦DSX AI工厂预计将部署搭载SK海力士HBM4的Vera Rubin系统。

据SemiAnalysis分析，英伟达可能已与SK海力士就SOCAMM达成长期协议，并锁定了2027年HBM的优惠定价和大规模采购承诺，尽管最终谈判结果仍可能与目前估算存在出入。

如果这一判断属实，韩国的这轮基础设施大建设，在强化英伟达市场地位的同时，对三星和SK海力士股东而言，其实际收益或远比账面数字更为复杂。

韩国"鱿鱼游戏"：主权AI锦标赛始末

2025年6月，韩国政府正式启动"独立AI基础模型"项目，目标是开发一个韩国机构可自主训练、修改和运营、无需依赖外国AI实验室的大型语言模型。

该项目最具特色之处在于其赛制设计。政府并未预先钦定"国家队"，而是采用淘汰制锦标赛模式：所有参赛方获得算力、数据和研究人员三方面补贴，每六个月接受评审，落败者的资源将重新分配给胜者。

竞赛共有15家联合体报名，经过初步文件审查筛选出10家，2025年8月最终确定5支参赛团队：Naver Cloud、LG AI Research、SK Telecom、NC AI以及Upstage。

首轮韩国政府向各团队提供约3000张H100等效算力，并投入约4500万美元采购数据，同时向每家公司提供约140万美元的海外人才招募经费。

然而第一轮结束时出现了意外变故。排名垫底的NC AI被淘汰，但Naver Cloud亦遭取消资格。

韩国政府随后增补Motif Technologies作为第四家参赛方，该公司于2025年2月从韩国AI基础软件企业Moreh分拆成立。

最佳开源模型反遭出局，引发质疑

四支队伍于2026年7月公开发布最新模型，评审结果于8月18日揭晓。数据显示，两家初创公司Motif与Upstage的表现大幅领先于背靠大财阀的团队，而且它们的模型参数量不足后者的一半，令这一差距更加突出。

据SemiAnalysis数据，在Artificial Analysis智能指数上，Motif 3领先Upstage 10分，是最好的韩国模型，超越了美国两款最佳开源模型Inkling和Nemotron 3 Ultra。

Motif是一家员工不足30人的初创公司，融资仅1700万美元，可调用算力不足768张B200，其训练Motif 3（含实验阶段）的总算力成本约为1500万美元。

正因如此，Motif遭到淘汰的结果令人大感意外。按照竞赛评分规则，基准测试占40%，专家评审占35%，用户测试占25%。Motif在基准测试中排名第一，却在后两项中垫底，最终被淘汰出局。

评审的具体方法论存在明显不透明之处。用户测试中，测试任务和评判标准均未公开，且测试并非盲测，或对知名度更高的大公司存在偏向。

据悉，专家评审还对Motif的技术可能经由外国投资者外流表示担忧——但这与竞赛要求所有技术组件必须开源的规定明显自相矛盾。

此外，部分评分维度如"生态系统影响力"和"未来规划"，结构性地有利于LG和SKT等大型企业。

现在，Motif可能被迫迁往韩国境外，以获取继续研究所需的资本和算力——这对这场国家AI竞赛中最亮眼的黑马而言，堪称最具讽刺意味的结局。

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美东时间9月2日周三美股盘后，Snowflake公布，截至2026年7月31日的公司2027财年第二财季（“二季度”），营收同比增长35%至15.5亿美元，高于分析师预期的约14.9亿美元高约4%；核心产品收入14.9亿美元，同比增长37%，同样高于市场预期的14.2亿美元。

盈利端表现更亮眼。二季度非GAAP口径下调整后稀释每股收益（EPS）为0.62美元，较分析师预期的0.45美元高将近38%；非GAAP口径经营利润为2.37亿美元，高于市场预期的约1.87亿美元，对应经营利润率15.3%，较上年同期明显改善。

更重要的是，Snowflake上调了全2027财年的年度指引。公司预计2027财年全年产品收入为60.7亿美元，同比增长36%，高于此前指引的58.4亿美元，较分析师预期的58.6亿美元高约3.6%；全年非GAAP口径经营利润率预期从13.5%上调至14.5%。

Snowflake第三财季（“三季度”）的产品收入指引为15.88亿至15.93亿美元，也高于市场预期的15.1亿美元。

财报公布后，周三常规交易时段本已收跌约4.4%的Snowflake（SNOW）盘后大反弹，盘后一度涨超20%。分析认为，市场买入的核心逻辑在于：财报显示产品收入连续三个季度加速增长、利润率同步扩张、高管称AI收入出现“显著跃升”，以及公司大幅上调全年产品收入指引，这些都缓解了投资者对企业软件消费疲软和AI商业化不确定性的担忧。

对Snowflake而言，产品收入比总收入更关键。Snowflake采用消费型收入模式，客户使用平台计算、存储和数据传输资源时才确认收入，因此产品收入更能反映真实使用量和客户消费意愿。

二季度Snowflake产品收入为14.92亿美元，同比增长37%，增速高于总收入的35%。CFO Brian Robins表示，这是公司“连续第三个季度产品收入增长加速”，背后既有核心数据平台需求支撑，也有AI收入明显提升。

这一点对市场非常重要。过去几个季度，云软件和数据基础设施公司普遍面临客户优化云支出、压缩IT预算的问题。Snowflake产品收入加速，意味着客户不只是签约，而是在持续消耗平台资源，说明消费端动能恢复。

Snowflake本季管理层反复强调AI动能。CEO Sridhar Ramaswamy称，Snowflake正在“驱动企业AI革命”，AI正在强化公司业务飞轮，推动新工作负载、用户增长和平台消费。

从业务指标看，Snowflake披露：

• CoCo账户数超过9100个，单季新增超过2000个；
• CoWork扩展至5800个账户；
• 2027财年上半年推出超过330项正式可用产品能力，同比增长35%；
• 公司近期推出Cortex Sense和Cortex AI Gateway，后者通过整合Natoma，将AI从洞察延伸至行动。

值得注意的是，公司并未披露AI收入的绝对规模，但CFO明确提到“AI收入出现显著的跃升”。这意味着AI对收入增长的贡献正在从故事层面进入财务指标层面，也是盘后股价大涨的重要催化剂。

本季Snowflake的另一个亮点，是在收入加速的同时改善利润率。

二季度非GAAP口径经营利润为2.37亿美元，对应经营利润率15.3%，高于上年同期的11%，也高于市场预期。公司全年非GAAP口径经营利润率指引从13.5%上调至14.5%，三季度经营利润率预期为15.5%。

从费用结构看，Snowflake运营杠杆正在显现：

• 非GAAP口径销售及营销费用占收入比重为32%，低于上年同期的34%；
• 非GAAP口径研发费用占收入比重为20%，低于上年同期的22%；
• 非GAAP口径总运营费用率为57%，低于上年同期的62%。

不过，GAAP口径下公司仍处于亏损状态。二季度GAAP口径净亏损1.92亿美元，较上年同期亏损2.98亿美元收窄；GAAP经营亏损2.63亿美元，经营亏损率为17%，较上年同期的30%明显改善。股权激励费用仍然较高，是GAAP口径报亏的重要原因之一。

Snowflake此次上调全年指引幅度较大。

公司预计2027财年全年产品收入为60.7亿美元，较此前指引58.4亿美元上调2.3亿美元，且高于分析师预期的58.6亿美元。对应全年产品收入增速为36%，此前预期为31%。

三季度指引同样强劲。公司预计三季度产品收入15.88亿至15.93亿美元，同比增长37%至38%，高于分析师预期的15.1亿美元。

这意味着，二季度的强劲表现并非一次性事件。管理层给出的三季度和全年展望显示，Snowflake认为下半年的消费需求仍有延续性，AI相关工作负载和核心数据平台需求将继续推动收入增长。

客户指标方面，Snowflake仍保持较强的企业客户渗透能力。

二季度公司净收入留存率为126%。虽然较早期超高水平已有回落，但在大型企业软件公司中仍属较高水平，说明现有客户整体仍在扩大使用量。

公司还披露：

• 过去12个月产品收入超过100万美元的客户达到828家，同比增长27%；
• Forbes Global 2000客户达到829家；
• 衡量未来收入的指标剩余履约义务（RPO）为90亿美元，同比增长30%；
• 单季净新增客户692家，同比增长32%，其中包括14家Forbes Global 2000客户。

RPO增长30%为未来收入提供一定可见度。不过，由于Snowflake收入确认取决于客户实际消费节奏，RPO并不等同于未来产品收入增速，仍需结合消费趋势观察。

尽管收入和利润全面超预期，Snowflake本季现金流表现相对逊色。

二季度经营现金流为9140万美元，自由现金流为8380万美元，低于市场预期的约1.04亿美元；自由现金流率为5.4%。调整后自由现金流为9230万美元，对应调整后自由现金流率6.0%。

公司仍维持全年调整后自由现金流率23%的指引，说明管理层认为二季度现金流压力更多是阶段性因素。但对于高估值软件股而言，自由现金流能否持续转化为股东回报，仍是后续市场关注重点。

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美联储周三发布的褐皮书显示，近期美国经济活动温和扩张，就业小幅增长，价格涨幅适度，其中数据中心的需求成为了推动增长的主要动力。

美联储主席沃什上周已明确表态，将通胀列为"首要关注点"，并暗示若数据未能证明潜在通胀正以足够速度向2%目标靠拢，则不排除加息可能。这一表态显著推升了市场对9月加息的预期。

金融市场目前定价显示，美联储在9月15日至16日政策会议上加息的概率约为65%，维持利率不变的概率约为35%。这一高度不确定性在距会议如此之近的时间窗口内颇为罕见。

此外，中东局势升温推动油价上涨，有可能抵消近期能源价格回落对通胀的缓解效应，进一步增加了政策走向的复杂性。

根据褐皮书报告，美联储12个地区联储银行中，7个显示就业小幅至温和增长，另外5个基本持平。报告数据收集截至8月24日。报告称：

"劳动力需求旺盛的现象在制造业、建筑业以及部分服务业最为常见，而零售和酒店业的劳动力需求则出现下滑。"

价格方面，12个联储辖区中，3个价格涨幅有所放缓，1个有所加快，其余8个维持不变，整体呈温和上升态势。报告指出：

"部分辖区面向消费者的企业反映，客户价格敏感度提升，限制了其将成本上涨转嫁给终端消费者的能力。"

美联储用于衡量通胀的核心指标——个人消费支出价格指数（PCE）12个月变动率——已连续约5年半超出2%的政策目标。沃什表示，近两个月优于预期的月度通胀读数，尚不足以表明通胀趋势已出现实质性改善。

褐皮书报告揭示了若干成本端的结构性压力。报告称，"多个辖区的制造业和建筑业投入品价格压力显著偏高，能源、运输及原材料价格普遍上涨，尤其是金属和石化产品。"

多个辖区继续报告受到关税影响，企业亦反映医疗保险成本压力"显著"。这些成本压力与终端消费者对价格的高度敏感形成对照，令企业在成本传导上面临两难困境。

报告同时指出，各辖区未来数月总体前景偏正面，但不同行业情绪存在分化，"联系人表示，能源价格上涨、政策走向及国际冲突的影响给市场带来了较高不确定性。"中东地区美伊紧张局势加剧、油价攀升，使这一风险进一步凸显。

在美联储内部，政策分歧依然明显。据悉，19位政策委员中已有5位明确表示认为加息时机已到，另有数位表示需要看到通胀进一步改善，方可继续支持维持利率不变。

美联储自去年12月以来将基准隔夜利率维持在3.50%至3.75%区间。纽约联储主席John Williams周三在接受CNBC采访时表示，"我的看法是，我们只需继续观察"数据走势，措辞相对审慎，未释放明确的加息信号。

分析人士指出，最新褐皮书报告本身能否明显改变政策天平尚不确定，各方目光将持续聚焦于9月会议前其他政策官员的公开表态及接下来发布的关键经济数据。

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