据The Information报道，OpenAI正在开发专门针对Grok Bot的功能，后者定位为全天候在线的数字工作伙伴，能够管理软件应用并处理后台例行任务。

同时，OpenAI管理层已就推出一款专属个人AI助手展开讨论，以正面回应Meta的Muse。

OpenAI的应对策略并非从零构建新系统，而是计划对现有ChatGPT和Codex平台中已有的智能体能力进行重组和品牌重塑。

自去年GPT-5迭代以来，新版模型已具备跨邮件、日历等第三方应用执行长周期任务的能力，但这些功能在消费者层面的认知度仍然偏低。

此举折射出OpenAI在AI工具赛道面临的竞争压力——SpaceX和Meta相继推出主打任务自动执行的产品，正对其市场领导地位构成直接挑战。

市场关注OpenAI能否将底层模型能力迅速转化为用户友好的专项智能体产品，抢占市场份额，保持竞争优势。

SpaceX上月将Grok Bot作为每月30美元SuperGrok订阅套餐的一部分正式推出，定位为"数字首席幕僚"，能够持续监控用户工作流、在Gmail、Notion和Figma等应用中自主执行任务，即便用户本地设备关机，系统也可保持运行。

Meta则于本月入局，推出自动化智能体产品Muse，专注于移动端任务场景，涵盖商务沟通、邮件管理及个人购物等需求。

与此同时，Meta旗下仅限受邀用户使用的个人助手应用Instinct已积累逾10万用户，显示出消费者偏好正从传统问答式聊天机器人加速转向至任务执行类工具。

在自主AI助手这一新兴市场，竞争格局正在快速成形。OpenAI一方面需要推进安全对齐和未来版本的模型架构等核心工作，另一方面也面临捍卫先发优势的市场压力。

投资者和企业客户正密切关注OpenAI的产品路线图，以评估其将底层模型能力转化为专项智能体产品的速度与执行力。

这场围绕自动化工作场景工具的竞赛，将在很大程度上决定各方在这一高速增长市场中的份额归属。

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去年，vivo X300系列于10月13日发布，到了今年，X500系列的发布整整早了22天。

发布会上，vivo副总裁黄韬也主动提到，过去几年，vivo年度旗舰发布会大多都在10月中旬以后。甚至有用户调侃，十一长假旅行回来，再看一场主打旅拍的旗舰发布会，正好回味刚刚结束的假期。

今年，vivo等不及10月了。

存储价格上涨后，成本压力正在成为手机厂商共同面对的问题。与此同时，新一代旗舰又集中在短时间内登场。当涨价越来越难避免，谁先发布，就有机会更早进入消费者的换机选择，抢到有限的预算。

X500标准版涨价明显。

X500提供12GB+256GB、12GB+512GB和12GB+1TB三个版本，售价分别为5499元、5999元和6999元。

全天候科技现场摄图

若与去年X300的相同内存版本相比，X500起售价上涨1100元。

不仅如此，X500的高配版也有所降配。上一代X300最高配为16GB+1TB，发售价5799元，但此次X500最高配的运行内存已经降低至12G。

价格向上之后，vivo开始把更多过去属于Pro的能力放进标准版。

影像是X500标准版此次升级的重点。主摄采用vivo X300 Pro同款的蓝图×索尼LYTIA-828传感器，拥有1/1.28英寸大底；长焦则首发搭载与X500 Pro同款的蓝图×索尼LYTIA-610传感器，支持6400万像素与4K 120fps电影级慢动作。

Live也成为这一代的新卖点。X500支持8K原生Live直出和4K原生电影感Live，并加入AI摄影指导等功能。性能上则搭载蓝晶×天玑9600M以及OriginOS 7。

标准版向Pro靠拢，成为vivo给这一轮涨价提供的产品解释。

再往上，X500 Pro和X500 Pro Max进一步拉开差距。两款机型搭载蓝晶×天玑9600 Pro，采用2nm制程，并升级GPU和双NPU架构；影像侧融合V3+与VS1，强化60fps追焦、长焦视频超分以及4K高帧率Log视频能力。Pro Max还搭载6.85英寸2K屏和蔡司2亿APO超级长焦。

价格也继续向上。X500 Pro Max的12GB+256GB版本售价6999元，最高达到8999元，X500系列由此覆盖从5499元到近9000元的价格带。

X500只是第一枪。随着更多国产直板旗舰在9月接连登场，今年的竞争也将更早回答一个问题：当旗舰越来越贵，谁还能让消费者愿意掏钱换机。

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美东时间9月21日周一，贝森特在接受CNBC采访时表示，Hugging Face事件的责任在于OpenAI管理层，而不是“一群智能体”。他还表示，认同麻省理工学院研究实验室联合主任Daniel Huttenlocher的观点，即“责任在人，而不在AI”。

贝森特此次表态，将AI安全讨论的焦点从模型本身的能力与风险，进一步引向开发者和企业管理层的责任。他并未提出针对OpenAI的具体处罚措施，但明确强调，不能因为事故涉及AI，就将责任从创造和部署技术的人类身上转移出去。

OpenAI模型攻击事件引发问责争议

此次争议源于OpenAI先进AI模型在一项网络安全能力评估中攻击Hugging Face的事件。

据报道，OpenAI于今年7月表示，其先进AI模型在一项旨在测试网络攻击能力的评估中，成功攻击了另一家AI初创公司Hugging Face。OpenAI随后于8月承认，公司本可以更早采取行动，阻止此次攻击。

这一事件将AI模型自主执行网络攻击任务的能力，以及相关企业应承担何种责任的问题推到了台前。

贝森特此前已在国会听证会上谈及该事件。9月15日，他表示，政府尚未看到能够明确界定此次事件责任归属的情况。

他同时强调，AI安全治理不应给予相关实验室责任豁免，而这正是他所称AI实验室正在寻求的安排之一。

贝森特当时表示，确保安全的最佳方式，是让创造者对自己开发和生成的内容承担责任。

贝森特谈特朗普拟任命AI“总管”：为治理问题划定框架

据新华社报道，美国总统特朗普9月19日在社交媒体发文称，将组建一支“人工智能部队”，并将在不久后任命一名人工智能事务“总管”。

特朗普在帖文中将人工智能描述为可能比工业革命或互联网浪潮影响更大的技术变革，并称其影响甚至可能占到美国国内生产总值的25%。

特朗普同时表示，美国不会以任何方式阻碍或扼杀AI产业发展，而是要支持和保护其成长；对于AI相关的不法行为，美国将借助现有刑事与民事司法体系予以惩处。

贝森特周一谈及特朗普的上述AI相关未来任命。他表示，任命AI事务“总管”将有助于为相关问题“提供背景、塑造框架并划定边界”，并强调这些问题“非常重要”。

特朗普此前表示，美国不会以任何方式阻碍或扼杀AI产业发展，而是要支持和保护其成长；对于AI相关的不法行为，美国将借助现有刑事与民事司法体系予以惩处。

不过，现阶段尚无公开信息显示这一职位的具体权限、监管职责及其与现有机构之间的关系。贝森特此次表态也未进一步说明，该职位将如何参与AI安全事故的责任认定或监管规则制定。

从网络攻击到失控智能体 AI安全讨论聚焦风险与责任

贝森特在CNBC采访中还谈及AI安全风险。他表示，相关讨论将涉及当前主要的AI风险，包括失控智能体、非国家行为体发起的网络攻击，以及生物武器等潜在威胁。

他强调，AI开发企业需要对自身开发的技术承担责任，并表示相关实验室可以随时放慢开发进程。

这意味着，AI安全议题已不再局限于模型输出是否存在风险，也涉及AI系统在现实环境中执行任务时可能带来的网络安全与其他风险。

对AI开发企业而言，核心问题之一是如何界定模型能力、部署方式、管理决策与实际事故之间的责任关系。贝森特的表态强调，AI系统的自主行动并不意味着开发者和管理层可以免于承担责任。

不过，如何将这一原则落实为具体法律责任、事故报告义务和监管规则，仍有待进一步明确。

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9月21日，据彭博报道，戴蒙将出席摩根大通在孟买举办的年度投资者大会，并与印度大型企业集团高管会面。Mukesh Ambani旗下信实工业已在交易所公告中确认将与摩根大通官员会面，雀巢印度、塔塔钢铁等大型企业代表也预计参与。摩根大通预计，本届大会将吸引逾1000名全球投资者、企业高管及政策制定者。

摩根大通印度高级区域主管Rahul Badhwar表示，印度企业持续向海外扩张，跨国公司也在加深本地布局，战略咨询、融资及资本市场服务需求随之增长。摩根大通联席全球投行主管Dorothee Blessing接受采访时表示，私募股权入境投资和主权财富基金配置需求也在上升。

抢占股权融资高地，摩根大通持续扩大优势

摩根大通已在印度股权融资市场占据领先位置。2025年，该行重夺印度股权发行市场榜首，此前已连续数年无缘第一。去年，印度企业通过IPO、股票配售及大宗交易合计募资近550亿美元。

Badhwar表示，摩根大通重点关注跨境并购、创新经济、制造业、医疗健康、消费、金融服务和科技等领域，同时看好可再生能源、能源转型、数字基础设施、数据中心及人工智能等长期投资机会。

今年早些时候，摩根大通还在印度古吉拉特国际金融科技城（GIFT City）设立分支机构，开展股票等金融工具交易，为境外客户提供服务。GIFT City凭借政策优势，已吸引汇丰、渣打及三菱UFJ金融集团等国际金融机构入驻。

印度市场的吸引力也在推动其他外资银行扩张。高盛、汇丰等机构不断扩大当地业务，日本金融机构也在增加本地存在。不过，在IPO等细分市场，本土机构凭借客户资源和监管经验仍保持较强优势。

六万名员工坐镇，印度成为全球运营重镇

摩根大通在印度的业务远不止投行。该行在印度多个城市的全球能力中心拥有约6万名员工，业务覆盖量化研究、数据科学和云计算等领域，使印度成为其美国以外规模最大的运营基地之一。

与此同时，摩根大通近期也面临印度监管压力。据彭博报道，印度监管机构指控该行一家毛里求斯关联实体存在操纵股票交易行为。相关离岸实体在缴纳要求款项后，交易禁令已解除，摩根大通迄今未就相关指控公开置评。

摩根大通方面表示，该毛里求斯实体独立于其印度本地子公司J.P. Morgan India Pvt.，相关监管命令不会直接影响其主要通过本地实体开展的业务。

随着印度资本市场规模扩大、跨境资金持续流入，戴蒙此次亲赴孟买，也凸显印度在摩根大通全球业务版图中的重要性。

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据CCTV国际时讯，随着也门胡塞武装在国内加大攻势并与沙特持续互袭，美国总统特朗普针对沙特的求援摇摆不定已两周。当地时间上周四，特朗普与沙特王储兼首相穆罕默德再次通话后，一度指示五角大楼准备对胡塞武装实施空袭。

可到了当地时间9月20日中午，特朗普似乎又变卦了。据美国官员透露，美方“至少暂时不会”对胡塞武装发动空袭。报道称，对胡塞武装的空袭行动一度箭在弦上，就在特朗普下令撤回时，打击目标清单已经获批，美军战机也已完成弹药的挂载。

据新华社报道，也门胡塞武装19日晚宣布，该组织发动两次军事行动，分别袭击了沙特阿拉伯首都利雅得的“敏感目标”以及沙特阿美石油公司位于延布的设施。声明称，两次行动均“取得成功”，目标区域发生大规模火灾。

胡塞武装对也门红海沿岸的控制已实质上封堵了沙特绕开霍尔木兹海峡的石油出口替代通道，迫使沙特大幅增加经由霍尔木兹海峡的石油运输。

目前布伦特原油期货价格已从上周接近110美元/桶的高点回落至100美元/桶左右，但精炼燃料零售价格仍处于历史高位，美国零售柴油价格周一再创纪录，突破每加仑6.51美元。

胡塞武装自2014年起控制也门首都，本月完成对红海沿岸的闪电式推进，致使沙特扶持的政府军溃散。

据路透社援引五名也门军方消息人士，胡塞武装目前正在塔兹省和拉赫季省争夺被称为"卡赫布布山脉"的战略制高点，该山脉将红海海岸与政府军控制的南部地区隔断。

目前战斗集中于塔兹省偏远山区的Al-Wazi'iyah地区外围，以及印度洋沿岸的Ras al-Ara一带——该地区介于胡塞武装上周夺取的红海入海口与政府军在亚丁的据点之间。

胡塞武装意在通过控制上述高地，巩固其在曼德海峡周边的后方阵地，从而获得开辟新战线、保护现有占领区的能力。

沙特近日已对胡塞武装阵地发动数百次空袭，但据胡塞武装方面称，这些打击未能撼动其战线。联合国数据显示，本轮冲突升级已造成近700人死亡、数千人受伤，约13万也门人在境内流离失所，另有逾3000人乘船渡过红海逃往非洲。

这场战事令特朗普政府面临两难处境：一方面承受来自沙特盟友的施压，另一方面又不愿扩大他今年2月对伊朗发动"史诗狂怒行动"所引发的这场本已深陷争议的战争。

美国曾于2025年初对胡塞武装轰炸长达两个月，后在与该组织达成停火协议后撤手，此后基本置身事外。

据路透社，特朗普上周日与也门沙特扶持的国际公认政府总统Rashid al-Alimi通话，后者请求美国提供军事援助。其中一名也门籍消息人士和一名西方消息人士表示，特朗普在通话中未作出任何直接的军事支持承诺。

在更广泛的外交层面，今年6月美伊达成的临时协议在数周内即告破裂，相关斡旋工作此后基本停滞。

伊朗总统Masoud Pezeshkian定于周二飞赴纽约出席联合国大会，这是自特朗普联合以色列对伊朗发动攻击以来，伊朗领导人首次出席该会议。

胡塞武装对曼德海峡的控制已实质性封堵了沙特石油出口的关键替代通道。

对此，沙特加大了经由霍尔木兹海峡的原油出货量——卫星数据显示，近日沙特经由该海峡的日出口量达到290万桶，而8月时仅为70万桶。但运力吃紧推动运费急剧攀升，部分油轮收取的费用已高达货物价值的四分之一。

尽管油价已从上周接近110美元/桶的高点回落至约100美元附近，精炼燃料价格却仍居历史高位：美国零售柴油价格周一再创纪录，突破每加仑6.51美元，而今年2月战事爆发前约为3.75美元。

对于将柴油价格视为政治敏感指标的特朗普而言，这一涨幅构成不小的政治压力。

与此同时，霍尔木兹海峡的安全局势亦持续告急。英国海事安全机构UKMTO最新通报称，一艘驶入该海峡的船只遭到投射物袭击，造成船员轻伤。

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根据调整，支付宝事业群、数字支付事业群和芝麻信用事业部将合并组建新的支付宝事业群。吴敏芝出任新支付宝事业群总裁，并继续兼任蚂蚁集团CPO。

此次调整意味着，支付宝的平台运营、数字支付和信用服务将被纳入同一事业群。原本分布在不同业务板块的技术、产品及生态资源也将进一步整合，以强化用户服务和商家经营能力。

韩歆毅在全员信中表示，随着AI技术加速进入各类商业场景，智能体商业正在走向规模化发展。支付宝此前提出的“双飞轮”战略，即围绕用户服务和商家经营同步推进AI能力建设，正是为智能体商业做准备。

过去三年，支付宝已在AI支付、Agent信任机制、AI钱包、个人生活助手“阿宝”、“碰一下”以及多终端生态等方向展开布局。

从业务进展看，“阿宝”上线三个月已推动超过一万项服务完成AI化升级，并与手机、车机、手表和眼镜等终端实现连接；AI支付已搭建全栈产品体系，累计完成3亿笔AI支付；“碰一下”则继续拓展线下支付场景，并被用于连接商家数字化经营服务。

按照此次调整方向，新的支付宝事业群将进一步集中技术、产品和生态能力：面向用户推进AI钱包和生活助手，面向商家则通过支付宝AI开放平台提供服务和经营工具；

支付、信用与平台入口被整合后，支付宝智能体商业的产品开发和商业落地将由同一事业群统筹。

公开资料显示，吴敏芝于2021年8月加入蚂蚁集团。此前，她曾在阿里巴巴集团任职20余年，先后担任阿里巴巴国际贸易事业群总裁、B2B事业群总裁及首席客户官等职务，拥有平台运营和商业服务经验。

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9月21日，据GeekWire报道，亚马逊已切断Meta旗下个人AI代理Muse代表用户在Amazon上购物的通道。用户尝试通过Muse在亚马逊购物时，会看到提示称，未经授权的AI代理持续访问亚马逊违反使用条款。亚马逊表示，此前曾要求Meta主动将亚马逊排除在Muse的服务范围之外，但未获回应。

这场冲突并非发生在两家毫无合作关系的公司之间。自2023年起，亚马逊商品便可在Facebook和Instagram内直接购买；今年4月，Meta还与亚马逊签署数十亿美元协议，将在亚马逊云端运行代理AI工作负载。亚马逊称，目前正与Meta直接沟通，但对于是否考虑采取法律行动，公司拒绝置评。

亚马逊为何封锁Muse？

亚马逊给出的理由主要涉及授权、身份披露和账户安全。

亚马逊称，Meta没有事先告知Muse将访问其平台，且Muse在浏览过程中不会主动披露AI代理身份。亚马逊认为，这相当于未经授权的第三方进入用户账户，处理交易并接触相关数据。

亚马逊还指出，Muse在用户提示下可以访问账户页面和订单历史。亚马逊发言人表示，提供代客购物服务的第三方应用应透明运营，并尊重平台是否允许其参与。

Meta此前则表示，Muse无法获取用户密码或支付方式，用户提供的凭证会进入安全存储，Muse可以在不直接查看凭证的情况下使用相关服务。

Muse的产品设计也恰好触及这一争议：对于提供公开API的服务，Muse可以通过用户凭证接入；如果没有API，则可以“像用户一样通过浏览器使用该服务”。亚马逊此次封锁的正是后一种访问方式。

从法律诉讼到服务条款

亚马逊此前已尝试通过法律手段限制AI代理访问其平台，但相关诉讼结果并不完全有利。

亚马逊此前就Perplexity旗下Comet浏览器提起诉讼，并于今年3月获得初步禁令。但8月4日，第九巡回上诉法院推翻该禁令，认为根据联邦反黑客法律，访问亚马逊计算机系统的是用户本人，而非AI公司。9月10日，法院进一步驳回亚马逊的复审申请。

不过，这一裁决仍为亚马逊基于合同和服务条款提出索赔留下空间。此次针对Muse的提示语也没有援引黑客行为，而是直接指向亚马逊“使用条款”，显示双方争议的重点正转向AI代理是否获得平台授权。

AI代购正在触碰电商平台的核心利益

亚马逊对代理购物保持强硬态度，也与自身商业模式有关。

亚马逊2025年广告收入超过680亿美元。如果AI代理直接完成搜索、比价和下单，用户无需进入亚马逊页面，传统的广告展示和商品推荐机制可能受到影响。过去一年，亚马逊已持续限制外部AI代理访问其平台，除了起诉Perplexity外，公司还着手阻止来自谷歌和OpenAI的购物代理。

与此同时，亚马逊也在发展自己的代理购物能力。今年5月推出的“Alexa for Shopping”中，“Buy for Me”可以代表用户前往外部品牌网站寻找并购买商品。亚马逊强调，该功能会主动披露身份，并允许品牌选择退出。

由此，AI代购带来的一个核心问题逐渐浮现：平台是否允许第三方AI代理代表用户进入自己的交易体系，以及平台能否继续掌握交易入口和用户关系。

Muse快速增长，加速规则博弈

Meta于9月8日正式推出Muse，将其定位为能够执行多步骤任务的个人AI代理，可连接电子邮件、日历、支付、餐饮和购物等服务，支持iOS、Android、muse.ai及WhatsApp。

Muse上线后迅速获得关注。发布仅一周便登顶苹果美国App Store免费应用榜首，超过ChatGPT。早期用户已将其用于切换汽车保险方案、寻找折扣码以及自动填充在线购物车。

Meta表示，Muse运行在安全虚拟机中，配备独立浏览器，并会在发送邮件或完成购物等敏感操作前征得用户确认，同时由“Sentinel”监控代理审核对外发送内容。

随着Muse进入真实交易场景，AI代理与传统互联网平台之间的边界也被进一步推到台前。谁控制代理、谁拥有用户关系、代理可以访问哪些服务，以及交易价值如何分配，都将成为“代理商务”时代需要解决的问题。

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德银认为，当前市场面临的一个关键风险是，通胀压力可能比预期更持久，而金融条件又没有随着政策收紧同步恶化。在这种情况下，央行需要将利率维持在更高水平更长时间，才能达到预期的紧缩效果。

能源价格是这一判断的重要依据。尽管油价近期连续四个交易日下跌，布伦特原油仍徘徊在每桶96美元附近，而大宗商品整体涨势尚未充分反映在通胀数据和市场调查中。德银指出，能源冲击的影响并不止于油价本身，若涨价压力进一步向核心通胀和工资预期传导，通胀回落的速度可能慢于市场当前预期。

与此同时，资产市场表现显示金融条件依然偏宽松。标普500指数接近历史高位，信用利差维持较窄水平，企业融资环境并未因政策利率上升而明显收紧。德银认为，这可能削弱加息对需求的抑制作用，使央行面临进一步收紧政策的压力。

历史经验显示，市场往往低估加息终点

Allen特别提醒，市场低估紧缩幅度并非首次发生。德银援引2022年的经验称，当时投资者最初预计美联储首年加息约200个基点，但最终实际加息幅度超过400个基点。换言之，市场在紧缩周期初期往往难以充分计入后续政策调整。

这种经验在当前环境下尤其值得关注。相比2022年通胀突破8%后才大幅收紧政策，如今主要央行对价格压力的反应明显更快。Allen认为，在经历上一轮通胀冲击后，央行可能更倾向于防止通胀再次失控，因此政策反应函数可能进一步前置。

但更高的利率并不意味着经济或股市必然转弱。Allen指出，1999年美联储加息、债券收益率上升的同时，标普500指数全年仍上涨近20%。因此，德银关注的核心并非加息本身是否终结增长，而是市场是否为利率路径进一步上行留下了足够空间。

如果油价高位持续、通胀的第二轮效应逐渐显现，而宽松金融条件又继续削弱加息效果，那么市场此前对降息的押注可能需要重新调整。届时，债券收益率、美元以及风险资产估值都可能面临新的定价压力。

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9月21日，据彭博报道，美国汽车协会（AAA）数据显示，美国全国柴油均价已升至每加仑6.505美元，首次突破6.50美元关口。华尔街见闻此前文章提及，美国柴油零售价上周五进一步升至6.45美元，此前已首次突破每加仑6美元，如今再度刷新纪录。

地缘冲突对能源供应的扰动仍在扩大。据央视新闻，当地时间9月20日，乌克兰武装部队总参谋部通报称，当天凌晨，乌军对俄罗斯莫斯科地区的莫斯科炼油厂实施打击。

乌方称，炼油厂区域发生大规模火灾，AVT-6初级炼油装置、综合原油加工装置等遭到打击。乌军方称，莫斯科炼油厂是俄罗斯最大的炼油企业之一，年原油加工能力约1200万吨，生产车用汽油、柴油、航空燃料、重油等石油产品。

随着美国中期选举临近，创纪录的柴油价格也开始给农业州以及依赖家用取暖油的地区带来更大成本压力，能源价格正成为影响美国消费者和企业的重要变量。

中东供应受扰叠加俄罗斯炼厂遇袭，全球柴油市场持续收紧

本轮柴油价格上涨的核心驱动力仍来自供给端。中东冲突爆发后，经霍尔木兹海峡运输的能源货物受到严重干扰，中东原油出货量尚未恢复至战前水平，全球炼厂的原料供应因此受到制约。

与此同时，莫斯科炼油厂遇袭进一步凸显全球炼化体系的脆弱性。彭博数据显示，受中东和俄罗斯能源供应扰动影响，上周全球柴油期货和炼油利润率均升至历史高位，美国取暖油裂解价差一度飙升至每桶117美元，创下彭博自2009年有记录以来的最高水平。

俄罗斯方面也在进一步收紧柴油出口。据彭博报道，俄罗斯政府计划将针对燃料生产商的柴油出口禁令延长至10月底。此前，俄罗斯已因国内燃料供应压力及炼厂持续遭袭，多次延长相关出口限制。俄罗斯此前约占全球海运柴油供应的10%，这些供应退出国际市场后，进一步加剧了中东供应受扰带来的缺口。

供给端持续收紧也在迅速推高美国柴油价格。自9月以来，美国柴油价格累计上涨超过87美分，并突破2022年创下的前期峰值。高盛近期警告称，在全球供应约束持续的情况下，柴油价格仍存在进一步上涨空间。

柴油价格的快速上涨还将进一步推高运输、农业和取暖成本，并增加美国通胀压力。随着原油供应受扰、炼油产能承压以及成品油库存偏紧，柴油市场的供需矛盾仍在加剧。

柴油涨价向运输、农业和通胀传导

尽管多数美国消费者并不直接使用柴油，但柴油广泛应用于卡车运输、农业机械、发电机组、船舶、铁路以及家用取暖系统，其价格上涨会通过运输和生产成本向更广泛的商品和服务传导。

美联储明尼阿波利斯联储行长Neel Kashkari周末表示，美国当前通胀水平仍然过高，价格压力已经从能源领域扩散至更广泛范围。美联储上周将基准利率上调25个基点，为2023年以来首次加息，能源价格的持续上涨也进一步增加了后续政策判断的复杂性。

高油价同时引发了市场对美国政府限制柴油出口的讨论，以增加国内供应。不过，美国内政部长Doug Burgum表示，禁止出口并不能有效压低美国国内价格，对这一政策工具持保留态度。

华盛顿智库进步研究所（Institute for Progress）指出，如果以通胀调整后的实际价格衡量，目前柴油价格仍低于2022年的历史高点。但从名义价格和近期涨幅来看，柴油成本正在快速上升，对运输、农业及取暖需求形成更直接的压力。

高盛在最新报告中则指出，相较柴油，汽油价格目前可能为投资者提供更大的交易机会。随着柴油价格持续走高，能源市场的供需矛盾也可能进一步向其他成品油品种扩散。

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9月21日，据彭博报道，在Nscale提交的S-1招股文件中，微软与Anthropic合计贡献约884亿美元合同价值，其中微软约438亿美元、Anthropic约446亿美元。尤其是Anthropic这笔协议，目前尚未获得为项目提供资金的正式融资承诺，且还附带一系列里程碑和持续供算要求。据英国《金融时报》报道，Nscale此次IPO目标估值最高达350亿美元。

更值得关注的是，Nscale目前的实际经营规模与1030亿美元合同总值存在明显落差。截至8月底，公司处于活跃状态的合同仅26亿美元；今年上半年营收1.406亿美元，同时净亏损10.2亿美元。巨额合同能否真正转化为收入和现金流，将成为市场审视Nscale这笔IPO估值的关键。

两大客户贡献85%合同价值

Nscale的合同规模在过去三年迅速膨胀，但增长高度依赖微软和Anthropic两家客户。

微软自2025年底以来与Nscale签署多项协议，合同总额约438亿美元，期限延续至2033年。Anthropic则于今年8月与Nscale签署约446亿美元的算力租赁协议，计划在西弗吉尼亚州一处今年早些时候收购的站址建设总规模8吉瓦的数据中心，其中首批2吉瓦预计于2028年投入运营。

但这笔446亿美元的合同并非已经锁定的收入。根据招股文件，Anthropic协议附带特定里程碑要求以及严格的持续算力供应标准，如果Nscale未能达到相关要求，合同可能被终止。与此同时，公司目前尚未获得为该项目提供融资的具有约束力的承诺。

这意味着，Nscale账面上的巨额合同价值，并不等同于已经确定的收入或现金流。公司也在招股文件中坦言：“我们的绝大部分收入来自少数客户。”

英伟达深度绑定，供应链与融资风险交织

除了客户集中，Nscale与英伟达之间的深度绑定也值得关注。

英伟达既是Nscale的重要股东，也是其数据中心芯片的核心供应商，同时还为Nscale约8.6亿美元的租赁义务提供支持。上周，英伟达又参与了Nscale规模达31亿美元的融资方案，其中包括价值10亿美元的可转换票据或无投票权股份。

这种关系意味着，Nscale的扩张不仅依赖客户订单，也与英伟达的资金和供应链支持紧密相连。Nscale在招股文件中也承认，与英伟达的紧密关系“不能消除供应链风险”，最新一代AI加速芯片的交付仍可能出现延误。

对于一家需要持续投入巨额资本建设数据中心的公司而言，客户订单、芯片供应和外部融资之间形成了高度关联，也放大了其扩张过程中的资金压力。

合同兑现存变数，融资依赖成行业共性

远期合同并非没有退出风险。今年4月，OpenAI退出了与Nscale在挪威和英国共同开发Stargate基础设施项目的计划。随后，微软接手挪威数据中心项目，Alphabet旗下谷歌则计划在英国项目中替代OpenAI。

这种客户集中与融资依赖也并非Nscale独有。据彭博今年3月估算，微软和Meta合计约占Nebius年营收的一半；微软在CoreWeave 2025年营收中的占比约为67%。Rothschild & Co.旗下Redburn指出，这类AI基础设施公司租赁成本高、债务融资依赖度强，营收增长与融资可获得性密切相关。

对Nscale而言，1030亿美元合同能否最终兑现，仍取决于融资、数据中心建设和客户履约等多个环节。随着AI基础设施公司持续加大资本投入，Nscale能否将庞大的远期合同转化为稳定收入和现金流，也将成为市场评估其最高350亿美元IPO估值的重要依据。

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领衔该团队的Michael Wilson在最新报告中指出，若金融条件进一步收紧或能源价格大幅走高，标普500指数可能跌至7100点。这一水平较该指数上周五收盘价低约7%。尽管如此，Wilson仍维持年底看涨立场，预计强劲的企业盈利将推动年末反弹，目标点位为8000点，较当前水平上涨近5%。

标普500指数自8月中旬触及历史高点后持续震荡，通胀前景的不确定性令市场承压。10年期美债收益率徘徊于5%附近，美联储上周也完成了三年来的首次加息。

估值承压，牛市根基仍在

Wilson表示，尽管强劲的企业盈利帮助股价在较高债券收益率环境下保持韧性，但标普500指数的估值在过去四个月已降至3月以来的最低水平。

他在报告中写道："若近期因金融条件进一步收紧和/或能源价格大幅上涨，估值修正出现恶化，我们认为标普500指数可能在年末牛市重启前跌至7100点。"

Wilson同时预计，市场波动性将在11月中期选举前有所上升，但他最终仍看好企业盈利前景对年末行情的支撑作用。

能源与债市构成近期核心风险

能源价格是当前市场的重要变量之一。

西德克萨斯中质原油（WTI）价格虽已从每桶100美元上方回落，但仍较7月低点高出约43%，对通胀预期和企业成本构成持续压力。

与此同时，美联储抗击通胀的决心令债券市场保持紧张态势，10年期美债收益率维持在5%附近的高位，对股票估值形成压制。Wilson指出，金融条件的进一步收紧是触发更深度回调的关键风险因素之一。

盈利支撑与市场分歧并存

目前标普500指数仍仅较历史高点低约2%，二季度创纪录的强劲盈利季为股价提供了重要支撑。

在市场观点方面，摩根大通和高盛同样认为健康的企业盈利将继续利好股市。不过，据彭博报道，美国银行（BofA）策略团队警告称，随着盈利增速放缓，投资者仓位仍然过于偏多。

Wilson在报告中重申了对大盘高质量股票的推荐，并指出服务导向型和轻资产行业的市场动能正在增强。

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9月21日，据彭博，芝加哥联储主席Austan Goolsbee周一警告，近年来供给冲击出现得更频繁、持续时间也更长，美联储不能再将其简单视为暂时性因素“看穿”。如果供给端的价格压力持续向更广泛领域蔓延，央行仍需通过收紧政策压制通胀，但代价可能是就业减少、薪资下降和经济增长放缓。

当地时间上周三，美联储实现三年来首次加息，并释放年内可能进一步收紧的信号。通胀已连续五年半未回落至2%的目标水平，部分官员担忧，关税、油价上涨等供给侧冲击正逐步演变为更持久的价格压力。

Goolsbee的表态与新任美联储主席沃什形成明显张力——后者在会后新闻发布会上表示，实现通胀目标并不意味着必须以损害劳动力市场为代价。

供给冲击不再只是“一次性事件”

Goolsbee在伦敦一场活动的书面讲稿中指出，近年来供给冲击“来得更频繁、冲击更强烈、持续时间更长”。如果由供给冲击引发的通胀开始表现出持续性，美联储继续“看穿”这些冲击的逻辑就不再成立。

过去，央行通常将供应链中断、能源价格上涨等供给冲击视为暂时因素，避免通过加息进一步压低需求。但Goolsbee认为，近年来这类冲击正在成为经济运行中的“常态特征”，持续时间也往往超出最初预期。

他列举了三类压力：供应链紊乱、今年以来持续高位的油价，以及不断升级的关税摩擦。在他看来，如果反复出现的供给冲击最终演变为持续性通胀，美联储仍有必要采取行动，否则就可能无法履行价格稳定这一法定职责。

压制通胀，代价可能落到就业和薪资

Goolsbee认为，即便通胀源于供给冲击而非需求过热，美联储仍需要通过收紧政策压低需求、缩小供需缺口，以推动价格重新稳定。

不过，他也强调，此类加息无需像应对需求过热时那样激进，因为当前的问题并非单纯的需求过强。但只要供给冲击持续存在，政策就很难做到“无痛”：经济重新达到平衡，可能意味着就业减少、薪资下降以及增长放缓。

Goolsbee将这一局面称为滞胀冲击带来的“就业与通胀之间的痛苦权衡”。在供给持续恶化的情况下，央行难以同时完全避免通胀和经济活动受到冲击。

联储内部与白宫的分歧同步升温

Goolsbee的表态与沃什的立场形成鲜明对比。沃什虽然投票支持本次加息，并将其定义为撤回部分宽松、推动通胀进一步降温，但他在新闻发布会上强调，不认为价格稳定与充分就业这两项法定职责在中期存在根本冲突，也不认为实现2%的通胀目标必须以明显损害劳动力市场为代价。

白宫方面则进一步向美联储施压。特朗普经济顾问Peter Navarro在加息决定公布后公开批评称，不应在能源价格冲击最猛烈的时候加息，并将此次决定称为“现代史上任何新任美联储主席最糟糕的首次加息决定”。

随着供给冲击持续时间拉长，美联储面临的政策难题也从“是否需要看穿一次性冲击”，转向“如何应对可能持续的通胀压力”。如果要将通胀重新压回2%，就业、薪资和经济增长可能需要承担多大代价，也将成为联储政策讨论的关键。

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9月21日，在资本市场日投资者简报会上，诺和诺德公布CagriSema两项三期临床试验顶线数据。REIMAGINE 5试验显示，CagriSema 1.0 mg/1.0 mg组2型糖尿病患者平均减重12.4%，高于Tirzepatide 5 mg组的9.1%；REDEFINE 9试验则显示，该药在超重或肥胖人群中的平均减重达到21.0%，安慰剂组为2.0%。

不过，数据公布后，诺和诺德股价在哥本哈根交易中一度暴跌7.7%。分析师认为，市场此前期待管理层在资本市场日给出更明确的业绩反转路径，但此次披露仍未完全消除相关疑虑。

两项试验均达到主要疗效终点。其中，REIMAGINE 5不仅比较了两款药物的减重效果，CagriSema在HbA1c降幅方面也达到非劣效性标准。

CagriSema目前已成为诺和诺德中期增长的重要支柱。彭博行业研究分析师指出，公司未来数年的增长在很大程度上依赖CagriSema，而该药此前曾因与礼来Zepbound的头对头试验未达到市场预期等因素令投资者失望。

减重数据亮眼，CagriSema正面挑战礼来

REIMAGINE 5是一项直接比较CagriSema与Tirzepatide的三期试验，受试者为接受二甲双胍、SGLT2抑制剂或两者联用后，血糖控制仍不达标的2型糖尿病成年患者。

第60周时，CagriSema 1.0 mg/1.0 mg组体重平均减轻12.4%，Tirzepatide 5 mg组为9.1%；HbA1c分别下降1.71%和1.67%，CagriSema达到非劣效性标准。值得注意的是，本次试验采用的是CagriSema相对较低的剂量，而Tirzepatide 5 mg属于其较低剂量方案。

另一项REDEFINE 9试验针对超重或肥胖成年人。第68周时，CagriSema 1.0 mg/1.0 mg组平均减重21.0%，安慰剂组仅为2.0%，同时在收缩压、腰高比和空腹血脂等指标上也表现出改善。

FDA审批进入倒计时，安全性暂未出现新信号

CagriSema由司美格鲁肽（semaglutide）与长效淀粉素受体激动剂卡格列肽（cagrilintide）组成，为每周一次皮下注射的固定剂量复方制剂。

诺和诺德已于2025年12月向FDA提交体重管理适应症NDA，预计监管机构将在2026年第四季度作出决定。目前，CagriSema尚未在任何市场获批。此次资本市场日上，诺和诺德还首次披露了该药用于治疗2型糖尿病痛性周围神经病变的数据，并称初步结果显示出良好前景。

安全性方面，两项试验中CagriSema总体耐受性良好，安全性特征与此前研究一致，未发现新的安全性信号。公司暂未公布具体不良反应发生率，详细数据将于后续披露。

数据改善仍难扭转预期，市场期待的不只是CagriSema

CagriSema此次数据较此前明显改善，但市场反应显示，投资者关注的已不只是这款药物能否在减重效果上追上礼来，而是诺和诺德能否借此重新建立增长预期。公司股价年内已下跌约18%，此次资本市场日原本被市场寄予了更高期待，管理层也提出未来几年推出五款以上重磅产品、带来超过230亿美元新增销售额的目标，但这些规划仍未完全打消疑虑。

彭博行业研究分析师指出，CagriSema是诺和诺德中期增长的重要支柱，但该药此前曾因与礼来Zepbound的头对头试验未达市场预期而令投资者失望。如今，REIMAGINE 5显示其减重幅度高于Tirzepatide 5 mg，虽然改善了市场对产品竞争力的预期，但尚不足以单独改变公司整体增长逻辑。

更大的压力来自现有产品与未来增长之间的衔接。随着Wegovy、Ozempic之外的新增长点受到更多关注，诺和诺德今年已启动大规模重组，累计裁员约1.3万人，并加码新治疗领域和AI研发。公司预计2026年至2030年收入增速将与行业同行大致一致，意味着市场需要看到的不只是CagriSema获批，更是其能否与其他新产品共同填补未来增长缺口。

因此，此次临床数据的积极变化更多是缓解了部分产品层面的担忧，却没有完全解决公司层面的增长疑问。CagriSema能否最终兑现商业价值，以及诺和诺德能否建立新的增长曲线，仍是资本市场接下来关注的重点。

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9月21日，奇富科技宣布管理层调整：原首席风险官吴海生辞任首席执行官兼董事，将更多精力投入国际业务，由郑彦接任首席执行官兼董事。

简历显示，郑彦拥有18年消费金融风险管理经验，曾任招行信用卡中心风险管理部职务、共同创立萨摩耶数字科技，2017年加入奇富科技，2020年起担任首席风险官。

公告指出，此次调整与长期战略及国际业务增长潜力相联系，重点在于管理职责的重新安排。

据奇富科技2026年二季度未经审计财报，其第二季度净收入35.67亿元、经营利润11.61亿元；部分风险指标出现改善，二季度首日逾期率由一季度的5.7%降至5.6%，30日回收率由一季度的85.8%升至88.1%，90天以上逾期率由一季度末的3.50%降至2.83%。

奇富科技将相关变化归因于提高风控标准、调整用户结构和优化催收；

规模收缩与风险指标改善同步出现，反映出管理层正在放款规模、贷款定价和资产质量之间重新寻找平衡。

行业监管的变化，进一步提高了风险管理和定价能力在助贷业务中的权重。

2025年10月实施的助贷新规强化商业银行的自主风控责任，要求银行统一管理合作平台，将增信费用计入综合融资成本，并持续评估增信机构的代偿能力。

针对小额贷款公司的融资成本管理指引提出，逐步降低新发贷款综合融资成本，原则上最晚于2027年底前压降至一年期LPR的四倍以内。奇富科技旗下相关小贷主体也将面对由此带来的定价调整。

国际业务则构成此次管理层调整的另一条线索。

奇富科技此前在定期报告中提到，已在部分海外市场申请资质并组建本地团队。吴海生转向国际业务，进一步明确了海外拓展的管理责任。

此次换帅重新安排了奇富科技的管理重心：郑彦接手整体经营和风险收益管理，吴海生集中推进国际业务。资产质量、放款规模、轻资本业务收入和海外业务贡献，将成为从中长期来看观察这套分工成效的主要指标。

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9月21日，太古地产宣布，西安太古里首开区建筑群完成结构封顶。项目预计于2027年初实现整体结构封顶，并于2027年晚些时候分阶段竣工交付、陆续开业。

西安太古里由太古地产与曲江新区管委会下属国企西安城桓文化投资发展有限公司合作开发，位于西安小雁塔历史文化片区。项目总楼面面积约26.9万平方米，包括零售、酒店及服务式公寓等业态。

按照太古地产披露，这是其目前在中国内地规模最大的太古里项目。

项目延续太古里低密度、开放式街区的产品形态，规划引入近500个零售品牌，并配置“居舍”品牌酒店及服务式公寓。

西安项目是太古地产新一轮内地扩张的一部分。

公司2022年宣布未来十年投资1000亿港元，其中500亿港元用于中国内地。截至2026年6月底，该投资计划整体已有约七成资金得到落实，内地投资额度落实比例超过九成。

目前，太古地产在内地拥有6个已落成综合项目，总楼面面积约130万平方米；另有西安太古里、北京太古坊、三亚项目、陆家嘴太古源、前滩太古里扩建项目及广州聚龙湾太古里等7个项目处于开发阶段。公司此前提出，到2032年将其内地物业总楼面面积扩大一倍。

这轮扩张也将太古地产的项目版图由北京、上海、广州、成都进一步延伸至西安、三亚等城市，项目形态则从核心商圈综合体拓展至历史文化街区、滨水商业和旅游度假型商业。

西安太古里将商业开发嵌入小雁塔历史文化片区，是其城市更新类项目的一次新尝试。

按太古地产口径，2026年上半年，其内地商场零售额同比增长23%，零售物业租金收入增长13%至25.72亿港元。

西安太古里能否延续现有项目的运营表现，仍取决于后续招商、品牌组合以及开业后的实际客流。

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9月21日，据报道援引知情人士称，特朗普于上周日致电泽连斯基，敦促乌方停止对俄罗斯炼油设施的无人机和导弹打击，理由是相关袭击正在加剧全球柴油供应紧张并推高油价。一名参与通话的乌克兰高级官员称，特朗普在通话中反复强调的核心信息就是“柴油、柴油……柴油”。

据央视新闻，9月20日，乌克兰总统泽连斯基表示，他当天与美国总统特朗普通话，双方商定在美国纽约举行会晤。泽连斯基说，这次会晤“可能带来重要改变”，目前外交进程正在推进。

另据新华社，泽连斯基20日晚在社交媒体发文称，和平进程是乌方优先事项，特朗普的特使威特科夫和女婿库什纳近期访问乌克兰期间，双方就“关键细节”进行了详细讨论。关于局势降温的举措以及能源、粮食安全和保护乌民众生命等“根本性安全问题”，乌方有一些构想并正在与美方团队一同努力，乌方愿采取切实举措。

柴油价格成特朗普政治包袱

柴油价格飙升正成为特朗普在中期选举前面临的政治压力。中东战争造成的能源基础设施损毁，叠加俄乌冲突对供应的持续扰动，已将美国柴油价格推至历史高位。

9月21日，据彭博报道，美国汽车协会（AAA）数据显示，美国全国柴油均价已升至每加仑6.505美元，首次突破6.50美元关口。据报道，乌克兰基辅经济学院（KSE Institute）最新评估认为，中东战争对全球柴油及油气供应造成的冲击，明显大于俄乌冲突。

与此同时，乌克兰近期仍在持续打击俄罗斯能源设施。据环球网援引英国天空新闻网、美联社等媒体报道，莫斯科市市长索比亚宁20日称，当天莫斯科遭遇“最大规模袭击”。泽连斯基随后在社交平台X发文称，乌克兰前一晚对莫斯科地区的远程打击“产生了非常重大的影响”，并表示俄罗斯一处重要石油工业设施和后勤设施遭到击中。

能源停火协议尚无实质进展

能源设施互不攻击一度被特朗普视为推动俄乌降温的突破口。

美东时间9月14日周一，据新华社，美国总统特朗普在社交媒体上说，俄罗斯和乌克兰已同意不攻击对方的能源目标。“乌克兰已同意不攻击俄罗斯的能源目标，俄罗斯也同意同样不攻击乌克兰”，“全球柴油价格上涨主要是由俄乌冲突造成的，而非伊朗”。

对此，泽连斯基当地时间9月14日晚表示，如果合作伙伴能够确保俄方不再袭击乌克兰能源设施、基础设施和粮食供应通道，乌克兰已准备好停止对俄打击。据CCTV国际时讯，他称，在关键基础设施问题上采取降级措施，可能成为迈向和平的第一步，并期待合作伙伴提出具体方案。

不过，乌方随后仍继续打击俄罗斯能源设施。据报道，泽连斯基在社交媒体X上确认，乌克兰国防力量对俄罗斯萨马拉地区的锡兹兰炼油厂实施了打击。该炼油厂位于萨马拉以西约75英里、莫斯科东南约466英里处。

据报道，乌克兰官员表示，俄乌之间实际上尚未达成正式的能源停火协议，特朗普的表态属于“超前发布”。俄罗斯方面迄今也未对特朗普推动能源停火的努力作出明确回应。

随着柴油价格持续走高，能源供应压力与俄乌冲突的关联进一步成为特朗普关注的焦点，也成为其敦促乌克兰停止袭击俄罗斯能源设施的重要理由。

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据媒体21日援引知情人士透露，卡塔尔政府正在发行5年期和10年期两个期限的美元债券，5年期初始利差指引约为美国国债基准上浮85个基点，10年期为95个基点。最终定价及发行规模预计将于周一稍晚公布，目标为基准规模，即至少5亿美元。此次发行由高盛集团和汇丰控股联合管理。

霍尔木兹海峡航运受阻对卡塔尔造成尤为沉重的打击。该国依赖这条水道出口液化天然气（LNG），而LNG是其最主要的出口收入来源。据卡塔尔财政部数据，今年第二季度LNG收入从第一季度的90亿美元骤降至仅2亿美元，单季跌幅高达97%。与此同时，卡塔尔财政部长Ali Al-Kuwari周日在纽约卡塔尔经济论坛上呼吁战事尽快结束，称该国迫切需要"喘息空间"，以重回经济发展轨道。

美伊冲突对卡塔尔财政的冲击正在数据层面充分显现。据摩根大通经济学家Francesco Arcangeli在9月14日的研究报告中指出，卡塔尔第二季度录得58亿美元的预算赤字，相当于当季国内生产总值的11.4%，为有记录以来最大单季财政缺口。

摩根大通数据显示，该季度政府收入同比下降57%，几乎完全源于油气收入的大幅缩水。彭博对经济学家的调查预测，卡塔尔经济全年将萎缩12.1%，在所有受访国家中表现最差。

卡塔尔今年4月曾在私募市场发行了30亿美元债券，但此前尚未进入公开国际债市。本次债券发行是其今年首度公开发债。

尽管财政承压，卡塔尔仍具备相当强的抗风险能力。该国坐拥规模约5800亿美元的主权财富基金，外汇储备超过700亿美元，标准普尔对其评级为AA，与英国和韩国同级。

这一信用背书为此次债券发行提供了重要支撑。然而，财政缓冲能够维持多久，在很大程度上取决于霍尔木兹海峡何时恢复正常通航。目前部分油气货物仍可在美军护航下通过海峡，但相关商品流量较冲突爆发前仍大幅下降。

卡塔尔一直是美伊之间的重要斡旋方。财政部长Ali Al-Kuwari在纽约论坛上表示，希望双方能够达成协议、实现和平，并强调卡塔尔需要将注意力重新集中于经济议程和多元化转型。

能源部长Saad Al-Kaabi在同一场合措辞更为强硬。他批评美国财政部长斯科特·贝森特关于霍尔木兹海峡"两年内可被废置"的说法"完全错误"，坚持认为全面重开这条航运要道至关重要。

然而，据目前迹象来看，美伊两国恢复和平谈判的意愿均不明朗，卡塔尔经济所面临的外部压力短期内难以根本缓解。

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不再依靠全球MEB，一汽-大众要靠中国本土技术发起反攻。

9月20日，一汽-大众ID. AURA T6上市，四款车型售价12.99万—16.69万元，其中两款激光雷达车型售价14.99万元起。一汽-大众称，新车预售订单已经超过3万辆。

除了价格上与自主品牌、新势力来到相近区间，T6更值得关注的是两项“首次”：它是大众品牌首款搭载激光雷达的纯电SUV，也是一汽-大众首款采用中国电子电气架构CEA的量产车型。

过去几年，合资品牌在中国市场补充智能座舱、语音交互和辅助驾驶功能，较多依赖采购本土供应商的成熟方案。T6的变化在于，本土化已经进入决定车辆计算、通信和软件迭代方式的电子电气架构，合作范围也由单项功能扩展到整车软硬件协同。

大众集团上半年在华纯电交付约3.09万辆，同比下降47.9%。一汽-大众的燃油车还在撑销量。以T6为始，这套中国底座能不能接住还在燃油基本盘，仍待市场检验。

01 更换电子骨架

T6进入的是当前竞争最密集的价格区间。其入门车型售价12.99万元，两款激光雷达车型分别为14.99万元和16.69万元。正式售价较预售阶段进一步下调，说明即使拥有合资品牌、激光雷达和长续航等标签，新车仍要直面自主品牌的价格压力。

今年4月发布ID. AURA序列时，时任一汽-大众销售有限责任公司执行副总经理、大众品牌执行总监盛晔华提出，要“打造全球领先的大众电车”。这更多体现了一汽-大众对新一轮产品转型的目标。T6则是检验这一目标的首批量产产品之一。

过去，大众在中国销售的纯电车型主要基于MEB平台。MEB侧重整车平台、电池和空间布局，CEA则是面向中国市场开发的新一代电子电气架构，重点解决计算资源、车内通信和软件功能的集中管理。二者并非替代关系，而是分别作用于整车开发的不同层面。

电子电气架构是否足够集中，会影响车内控制器数量、数据传输效率、跨域功能协同及OTA范围。大众汽车集团披露，CEA采用区域控制与中央计算相结合的设计，可使电子控制单元数量减少约30%。

大众预计，这套架构能够提高部分车型的开发效率，并降低开发成本。上述数字属于企业目标，实际效果仍要在不同车型的量产和迭代中验证。

CEA并非一汽-大众独立开发，而是由大众中国科技公司、CARIAD中国和小鹏汽车共同参与。大众安徽的ID.与众07是大众集团首款采用CEA的量产车型，T6则把这套架构带入一汽-大众。

这意味着一汽-大众的中国团队不再只是将全球车型导入国内，而是开始参与车辆软件底座、功能接口和产品节奏的定义。对于过去主要依赖全球统一平台和开发流程的合资企业，这种变化涉及的不只是产品配置，也包括研发分工和决策机制。

调整背后是市场压力。大众集团公布的数据显示，今年上半年其在中国交付约97.3万辆汽车；纯电动车交付约3.09万辆。与此同时，乘联会数据显示，8月国内新能源乘用车零售渗透率达到65.2%，主流合资品牌在新能源车零售中的份额为4.3%。

这一市场结构使合资车企面临提高产品决策和技术迭代速度的压力。在传统全球车型模式下，一款产品往往需要协调总部、区域和合资公司多层体系，软硬件变更周期较长。CEA的作用，是让大众能够更多地从中国市场需求和本土供应链出发开发车型。

大众计划今年在三家在华合资企业推出5款CEA车型，T6是这套架构规模化落地的一部分。架构复用有助于统一接口、减少控制器，并加快座舱、辅助驾驶和车身功能的导入，但最终效果仍取决于软件更新频率、量产稳定性以及成本下降能否反映在终端产品上。

02 系统协同

T6的另一项变化，是大众首次在纯电SUV上提供激光雷达。

两款高配车型搭载192线激光雷达和地平线征程6H芯片，芯片算力为420TOPS，支持高速和城市领航辅助驾驶以及泊车功能。整套方案由酷睿程提供，连接了大众的软件体系与地平线的芯片、算法能力。

地平线董事长兼CEO余凯也成为了T6的“001号车主”。余凯对华尔街见闻表示，T6搭载的辅助驾驶系统在上市前完成了超过45万公里测试。按照他的说法，大众对软件发布、硬件质量和安全验证的要求较为严格；车辆底盘响应和系统延迟，也会影响辅助驾驶的平顺性与安全性。

这一表述点出了智能化竞争中容易被忽视的一面。辅助驾驶体验不只取决于芯片和算法，还需要与制动、转向、动力及底盘系统协同。集中式电子电气架构可以提供更统一的数据通道和控制接口，减少不同控制器之间的通信环节。

一汽-大众还提出，在符合条件的情况下对首年辅助驾驶事故担责。这类承诺有助于降低消费者对新系统的顾虑，但实际保障范围和执行效果，仍需结合具体权益细则及后续案例观察。

大众与地平线的合作不只是购买一套封闭方案。酷睿程由CARIAD和地平线合资成立，大众今年进一步获得地平线辅助驾驶基础模型的“白盒”使用权限，可以在模型基础上开展适配。其目标是在利用本土供应商量产能力的同时，保留对整车集成、功能定义和后续迭代的参与。

放在行业中看，T6并不是第一款把激光雷达带到15万元附近的合资车型。广汽丰田铂智3X激光雷达版本指导价为14.98万元；售价11.99万—14.99万元的东风日产N7，也在部分配置上引入Momenta辅助驾驶方案。激光雷达和城市领航辅助驾驶，正在由高端车型卖点逐步进入主流价格区间。

T6的观察价值因而不只在于增加了一颗激光雷达，而在于电子电气架构、芯片和算法开始被纳入同一套中国本土研发体系。如果CEA和酷睿程方案能够进入更多车型，大众才有可能通过规模复用降低成本，并缩短不同车型之间的功能导入周期。

后续需要关注的包括激光雷达车型的实际订单占比、辅助驾驶功能使用率、OTA更新频率、真实道路中的安全表现，以及同一套技术能否快速复制到其他车型。3万辆预售订单提供了市场兴趣的初步信号。

上汽大众的ID. ERA 9X提供了一个近处参照。这款增程车型一度被看成合资新能源的阶段性突破，上半年交付超过1万辆；公开上险数据显示，8月已回落到约1100辆。新品可以迅速起量，也可以迅速回落。T6若只靠上市窗口的订单，撑不住“换底座”要摊的研发和渠道成本。

对大众而言，T6更像是一次开发体系的量产验证。新的底层架构为其缩短迭代周期提供了条件，但能否重新建立在中国新能源市场的产品吸引力，仍要看后续车型能否稳定地把技术投入转化为用户可以感知的体验。

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9月21日，据《华尔街日报》报道，双方上周末集中磋商，讨论的让步措施已超出15亿美元投资承诺，还涉及制片厂资产、电影产出以及CNN编辑独立性等问题。目前双方尚未达成最终协议。

这场价值810亿美元的并购案此前遭遇多州反垄断诉讼。今年7月，以加州为首的十余个民主党执政州提起诉讼，认为派拉蒙与华纳兄弟探索合并后可能导致院线电影及有线电视频道市场进一步集中；编剧工会（Writers Guild of America）也提起诉讼，认为交易可能影响好莱坞编剧的就业和职业发展。

若和解达成，派拉蒙与华纳兄弟探索的合并将继续推进，HBO、CBS、CNN、多个流媒体平台及知名电影制片厂将归入同一集团。

派拉蒙扩大让步范围，制片厂与CNN均纳入谈判

据报道援引知情人士透露，派拉蒙讨论了不出售旗下制片厂地块、继续留在加州运营的方案。此前，在并购阻力加大的情况下，派拉蒙曾考虑迁出加州。

内容产出方面，双方讨论了派拉蒙合并后每年制作30部电影的承诺，以及未能完成目标时可能面临的处罚，包括被迫出售其持有的Miramax股权。Miramax曾出品《低俗小说》《老无所依》等影片。

此外，双方还讨论了出售部分有线电视频道，以及设立独立委员会保障CNN编辑独立性的方案。CNN一直是这笔交易中的敏感议题，派拉蒙在诉讼提起前就曾讨论设立相关编辑委员会。

多州诉讼叠加高额交易成本，和解面临时间压力

除诉讼本身外，来自地方政府、院线运营商和好莱坞劳工工会的和解压力也在增加。加州州长Gavin Newsom、洛杉矶市长Karen Bass、州长候选人Xavier Becerra等近期均呼吁双方尽快解决争议。

交易持续时间越长，派拉蒙承担的成本也越高。根据双方协议，自下月起至交易完成前，派拉蒙需向华纳股东支付约每季度6.5亿美元的“计时费”，折合每日约700万美元。

与此同时，派拉蒙已向联邦法院申请，要求各州及编剧工会为阻止交易提供约19亿美元的保证金，若最终胜诉，该笔资金将归派拉蒙所有。随着诉讼继续，持续累积的时间和资金成本进一步增加了双方达成和解的压力。

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2026年上半年，贵州茅台营业收入907亿元，涨了不到两个百分点；归母净利润445亿元，降了两个百分点；经营现金流707亿元，涨了将近5倍半。

如果把这段话放进一场考试，给5个描述让你选最贴合的那个，你会选什么。

9月15日，美国创业公司TypeSafe AI结束了两年隐身期，发布了一个叫Jev的模型，点燃了硅谷和AI圈的目光。

上手之后，我们把上面这道题喂给它，它连选三次，每次都选同一个描述，每次都满格把握。整道题花了不到0.001美元。

这个模型特殊性在于，它不写任何一个字，不解释为什么，不写代码或聊天，给它一段材料和几个备选描述，它只在其中勾一个，再报一个数字表示自己有多大把握。

这么一个只做减法的东西，一周内被OpenRouter等多家开发者平台和模型网关接入，几天内还有人做出了开源仿制版，引发了硅谷和AI圈的躁动。

Jev创始人Diogo Almeida在OpenAI做了4年研究，参与的InstructGPT是后来ChatGPT的前身。DCVC领投了4000万美元种子轮。模型名取自19世纪经济学家杰文斯，这个名字里藏着公司的全部赌注。

回到开头茅台那道题会发现，几个正确选项几乎把材料的事实复述了一遍，这道题本身没有多难，但真正值得问的是：一个连字都不写的AI，最终能引起这种热度，凭什么。

一. 从顾问换成开关

做过AI产品的人，都清楚一个日常困境。

一家公司的系统每天做着大量琐碎的判断，这封邮件算不算投诉，这份公告有没有提到诉讼，这笔退款该不该自动批。

最常见的方案是每次都请一个大模型来回答，但大模型的核心工作方式是生成，需要一字一字写，你问它一个“是或否”，它可能先写三段分析再给结论，按字数收费，等上几秒甚至几十秒，回来的文字还需要程序去拆解和校验，格式不对就得重来。

更麻烦的是，大模型说“我很确定”的时候，这句话本身并不附带刻度。

有时候“很确定”如同传统烹饪时的“少许”，究竟是7成还是9成，预制对应的那1-3成不确定落在哪个错误方向上，都无从得知。

于是，大量本该由机器自动完成的判断，卡在了某种两难里：用大模型太贵太慢，靠写死的规则又不够灵活。

Jev对此做了件看上去很简单的事：把答案提前写好，让模型只负责挑选。

把材料和备选答案一起丢给它，它同时给每个选项打出一个支持程度，选出最高的那个返回。因为不用逐字生成，速度快了不止一个数量级；因为只按读入的材料字数收费，不收输出费，每次判断的价格几乎可以忽略。

这里面最关键的商业差异，是计价单位变了。

大模型卖的是“字数”，Jev卖的是“一次判断”。

字数是服务的计价方式，一次判断是零件的计价方式。零件可以进采购清单，可以算单位经济账，可以塞进一行代码里跑上万次。如果这个零件足够便宜，软件里会冒出大量此前根本不值得调用AI的判断点。

TypeSafe自己做过一组评测，在5个业务场景里把Jev和几个大模型工作流做了对比。

准确率上，Jev只追平了中档水平，比最强的那个低了6个百分点。全部优势集中在单价和速度上：每次判断便宜几百倍而且快几十倍。

另一个常被提起的卖点是“不会胡编”。

严格地说，Jev的答案只能落在你给定的选项里，所以它编不出一个凭空的概念或数字。

但它可以很有把握地选错，错误的形态从“写出一段不存在的话”变成了“自信地勾错一个选项”，后者更不容易被察觉。

创始人自己也承认，高把握下答错是可能的。

TypeSafe还做了一件在AI公司里不太常见的事——在说明书里列出了自己模型的所有已知短板。它写到，Jev读日期像读普通文字，不擅长做算术，材料里塞进无关内容会分心，英语表现最好，中文能用但弱一些，并建议非英语场景下先用自己的材料测试。

这份说明书之所以值得写，是因为它正好定义了我们接下来要做的事。

二. 面对猪周期，它犹豫了

TypeSafe的说明书写明中文弱于英文，并建议用户先自测。

Jev发布以来，公开可见的中文实测极少。所以我们解决了API后，用国内的财经场景材料做了一轮测试。

规矩定得很简单，材料取自监管部门、各公司的中报原始公告，用Wind做了交叉核对。每道题的参考答案在调用模型之前写好封存，写完一个字没改。

每道题反复问三遍，看它会不会自己改主意。

我们准备了15道题，覆盖从“两新”政策到降准降息、从煤炭供应冲击到汽车芯片短缺、从光伏到生猪周期，再加上宁德时代、比亚迪、万科、腾讯、茅台、美团、京东、泡泡玛特、安踏九家公司的中报。

45次判断，全部命中，每道题3次答案完全一致。

这张成绩单最没意思的部分就是那个满分，有意思的是第15题。

2021年8月的生猪存栏同比增了将近3成，养殖户每头猪平均亏损上千元，能繁母猪的存栏同比还在涨，尽管环比已经下降了，过剩还没结束，产能收缩的信号已经出现，这道题正好站在拐点上。

Jev3轮都选了“从过剩走向再平衡”，但这是15道题里唯一一道把握没有拉满的，三轮分别报出85%、88%、85%。剩下那一成多不确定，它给了“仍然过剩”，没有给别的错误方向。

一串满格把握什么也说明不了，这个犹豫说明它仍然形成一定的判断力。

满分的原因和测试题目有关。

比如增长率，“同比增长54.80%”“同比下降7.13%”，都是提前算好递给它的，它从头到尾没做过一次加减法。

TypeSafe自己的评测里，Jev最差的一项是发票核对，要比对金额、数量和交货日期，只拿了61.8%，TypeSafe的说明书也写着：算术请留在代码里。

我们相当于照着说明书出了一张卷子，把它已知短板都绕开了。

一个模型表现好坏与否，更取决于给它出题的设计，这也意味着，围绕它做产品的人，核心竞争力可能落在选项设计和数据预处理上。

接着我们做了第二轮测试，把算账的活还给它。

三. 同一道除法，连错10次

第二轮选了3家公司，出了26道题，每道反复问5遍，题目和我们预测一样，在调用之前全部封存。

我们押了13处它会失手，最后只中了两处。

例如它数数居然数对了，泡泡玛特半年报里11个IP和业务线的收入两列中，数出其中几个下降了，它5轮给出的区间都是对的，只是列表越长越不确定。TypeSafe的说明书说它不会可靠计数，这道题它做到了。

青岛啤酒的二季度利润在降，上半年累计利润在涨，方向相反地混在同一段材料里，5次都没被单季数字带偏；海尔2024年的收入增长有多少来自年底完成的3笔收购，有多少来自自身，需要用总增量减去收购贡献再算比例，它5次都归对了。

4家公司的收入增速分档题也全部答对，比如针对伊利业绩，实际增速4.13%，分界线定在4%，只差0.13个百分点，这道题给了97%的把握。

把茅台整章管理层讨论直接投进去，答案准确；泡泡玛特的英文版4.4万字符也放进去了，10次全对，但同样是一整章中报文字，海尔的中文版5次都被接口拒收。

可见同样的篇幅，中文消耗的计费单位明显更高，也更容易撞上读入上限。

然后测试来到了模型的边界。

我们分别给宁德时代、金山办公和茅台两年的收入和成本，问毛利率是变好了还是变差了。

这种题需要先算出两年的毛利率再比较变化幅度，人看一眼也得拿计算器，这种基本答不对，但它自己知道，提出报出来的把握只有不到两成，概率几乎平摊在6个选项上，等于明牌说自己"在猜"。

计算结果离分界线远、粗算一眼就能判断方向的题，它基本都对；结果贴着分界线、要算到小数点后才分得出来的题，三道错了两道。

这印证了说明书的定义：Jev不是计算器，算术要留在代码里，对想用它做金融产品的人来说，这条线划得很清楚：从取数、对齐口径到算比率，这些活必须由程序完成，Jev只能接手最后那一步语义判断。

不过测试中发现的一个意外是，它答错了一道不知道自己错了的题。

为了测它在贴线题上的表现，我们挑了美的2025 年中报做对照：营业成本同比增长 16.83%，我们的分界线划在 17%。

材料里2024 年同期营业成本同时列了原口径约 1584 亿元和调整后约 1599 亿元两个数。它5次都选了"达到 17%"，而且都有超过8成把握。

我们原以为是两套口径把它带偏了如果按原口径算，增速确实会到17.9%，刚过线；于是删掉原口径和调整额，只留调整后的两个干净数再问5次。

结果居然还是全错，把握反而更高了。

同一道题的两种问法，问了10 次错了 10 次。这是我们第 3 次猜错它会在哪里出错。伊利贴着线答对，美的贴着线答错，原因无法确定，主要因为 Jev 不展示解题过程无法溯源，能说的只有观察位数和单位差异，比如美的的数字是 9 位数、单位千元，伊利是 4 位小数、单位亿元。

毛利率题的错误会报警，它自己知道在猜，用它的人可以设一个门槛，把握不够就转人工。

要警惕的反而是美的那道题，它很确定自己是对的，这在真实的产品里，后者更危险。

比较令人好奇的是，它所谓的“把握”到底在衡量什么。

对此我们又做了一组测试：把开篇那道茅台题的正确答案和“以上都不对”从选项表里拿掉，只留3个和事实矛盾的描述，它几乎把全部支持压在了“收入下降”的选项上，但茅台的收入其实在涨。

更直观的对照，是同一个错误描述在2种测试上的待遇不一样。

当设定有“以上都不对”这个选项时，它几乎不给这些描述任何支持；但选项一旦拿掉，支持度一下子跳到8成以上，3家公司无一例外。

TypeSafe在文档里解释过这个机制：把握衡量的是“在这几个答案里，模型有多偏向其中一个”，它并不衡量答案本身对不对。把握打到95%，意思是“这几个里面最像这个”，读成“95%等于100%”就错了。

它只会在你写好的答案里挑一个，挑得再笃定，也挑不出你没写的那个。

四. 衍生的价值流向

190次判断，按公开标价其实合计不到1毛钱，这种判断，1元钱大约可以买数千次。

19世纪，蒸汽机更省煤之后，英国的煤反而烧得更多了，因为便宜到值得用在以前不值得烧煤的地方，这正是杰文斯悖论的起点。

TypeSafe把这种理念写进了模型名，一次AI判断的成本每降一个数量级，调用量的增长会超过省下来的钱，如果判断真能变成零件价格，软件里会冒出大量本就不值得唤起生成式AI的调用点。

应用场景大概率会分为两类。

一是在大模型工作流上叠甲，也就是AI助手每次要动手操作前，由它判断这一步需不需要人来批；检索回来的文档由它先筛一遍再喂给大模型，一些开发者平台已经发教程教人这么用。

另一类是原本就不值得用AI的大量琐碎判断，包括并不限于工单分派、退款原因归类、设备告警分级、商品分类、合同条款初筛，数量巨大、单次不值钱、对速度和成本极其敏感。

但我们在测试中也发现了一件事，真正的成本在接口账单之外。

在我们刻意挑选的难题里，把门槛设到最保守、保证放行的判断零错误，大约4成的判断要转给人。

门槛稍微松一点，错误就混了进来，即便门槛拉到最高，也拦不住一张漏掉了正确答案的选项表。

所以衍生的商业价值会从模型身上往5个方向流动，包括写进代码里的算术规则和口径处理，由懂行的人设计、且留好“以上都不对”出口的选项模板，用自己的业务数据反复校准的门槛，以及承接转人工流量的复核团队。

而一条能跑起来的流水线大致会是这样的一种状态——程序负责取数和算账，Jev负责语义判断，把握不够的交给人，会写字的大模型负责把结果讲给人听。

TypeSafe自己选的商业姿态很明确，一周内接入多家第三方平台和网关，自己不做应用层。它赌的是"被集成"，在别人的产品里跑上万次，按量收费。

不过这里有一个待验证的风险，TypeSafe自己承认无法证明当前的定价不依赖补贴。

对科技行业更深远的影响可能是计量体系的变化。过去3年，AI产业最通行的需求指标是token消耗量。

如果高频低复杂度的判断被从通用大模型手里切走，这套以“字数”为锚的指标就会开始失真。

推理算力的需求形状也会分化：“长输出、能忍几秒”和“短输入、高并发、一秒内返回”，对应的硬件和调度结构完全不同。

五. 但零件未必稀缺

Jev发布一周，公开信息里，似乎还没有国内模型公司把“只判断、不写字”做成一个单独定价的商业产品。

但国内类似能力其实本身不缺。

蚂蚁和人大做的LLaDA系列也跳出了"一个字一个字往外写"的框架，但它的目的是写得更快，Jev干脆不写，方向稍有区别。

做判断的能力在国内大量存在，智源的BGE、阿里Qwen3的排序模型、各家的内容审核和金融文本打标，在搜索、风控、合规链路里每天跑无数次。

关键它们只是被当成被调用模型来用，没有人把它们包装成一个独立的模型品类、定出独立的计价单位。

事实上，Jev发布几天后就有开源仿制版冒了出来：最受关注的Laya用的是ModernBERT-large（4.21亿参数）纯编码器架构，另有项目直接微调阿里通义开源的Qwen系列模型跑同款决策任务。

中国团队的开源模型成了仿制它的底座，做成商业产品的却是一家旧金山公司。Laya在项目说明里也写明，没有复现TypeSafe声称的校准训练方法。

校准意味着“说8成把握的时候真有8成对”，是TypeSafe标榜的核心差异，壳容易复制，这一层到底有多厚，还需要更多独立测试来验证。

我们的测试，也留下了一个和国内市场相关度更高的发现：

同样篇幅的财报章节，中文材料折算成的Token消耗比英文高出不少，也更容易撞上单次读入的上限。

当然TypeSafe自己都承认中文弱于英文，一个中文原生的判断模型，在纸面上有空间。

国内模型公司的竞争叙事还锁在参数规模、编程能力和Agent榜单上，"把一次判断的单价打到零"这条路，目前还没有人走。

但考虑到底层能力具备、开源底座现成、应用场景天然对接中国庞大的金融数据和内容审核需求，这个商业模式大概率会被快速跟进。

快不快，要看有没有团队愿意把它从一个零件变成一门生意。

我们三轮测试下来，接上模型接口其实容易，但更难的反而是把9家公司的中报数据逐条核对干净，再给每道题设计出一组不漏选项的答案。

这门生意把一次判断的价格压到了几乎为零，剩下的价钱，其实就在了出题人的账上。

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问界把产品、营销、零售和服务交给赛力斯之后，鸿蒙智行其他四界的动作，也引发市场的关注。

近期，有市场消息称，享界将落地专网门店和标杆体验中心，优先铺向核心城市，做成主要陈列、销售享界的线下阵地。专网本身不是新词，但和问界“车企接管、门店单卖”叠在同一周，市场立刻把它理解成：享界也要独立。

对此，北汽蓝谷在9月21日披露的一份投资者纪要中表示，专店系由北汽和华为协同规划、在鸿蒙智行渠道体系内补强享界销售网络的业务举措，目前按计划有序推进。

华尔街见闻了解到，专网在S9T上市后就启动了。2025年6月12日，北汽开过享界专网招募会，126家经销商到场，覆盖66个城市。当年口径是先建数十家专网用户中心。

北汽蓝谷2025年报写过，截至年末全国门店超900家，其中享界专网准入17家；2026年规划是专网继续加密一至三线城市。今年已有“鸿蒙智行享界用户中心”以专营店形态开业，店招仍挂鸿蒙智行，展的是享界车型，功能按展示、销售、交付、售后来配。

合作上，享界仍是北汽与华为联合打造的高端豪华品牌。自去年S9T上市以来，双方合作升级为“车企+华为科技生态”战略共同体，这一定位与合作模式均未发生变化。享界既是北汽发展高端新能源汽车的旗舰品牌，也是鸿蒙智行体系的核心成员之一。未来仍将围绕享界品牌建设深化合作，联合打造豪华旗舰产品。

渠道上，享界确认专网在推进，但拒绝把它写成模式切换。北汽蓝谷称，自S9T上市以来，享界已启动鸿蒙智行享界专网建设；今年以来，部分专网门店和用户中心已正式营业。

关键一句是：享界专网与鸿蒙智行其他渠道业态一样，纳入鸿蒙智行统一管理体系，这一模式未变。

目前，享界已率先形成轿车、旅行车、SUV、MPV全品类布局，对应S9、S9T、G9、V8。G9上市后获得高端旗舰SUV市场关注，双方正有序推进交付；V8定位家庭旗舰智慧MPV，已按节奏持续预热。

9月21日，官方又公布G9将于9月23日在北京享界超级工厂开启首交，V8将于9月28日开启预订。车型变多，混店展位更紧，专网的直接用途是把享界从“四界店里的一块展台”，补成能完整摆开的专属阵地。

9月15日，鸿蒙智行和问界同日说明：问界仍留在鸿蒙智行框架内，但产品定义、产品设计、品牌营销、渠道零售、服务体系改由赛力斯主导，华为终端参与赋能；部分原鸿蒙智行店面将只卖问界。

鸿蒙智行同时划线：此次调整不涉及尊界、享界、智界、尚界，四界仍由华为全流程主导。声明没有把讨论停住。

问界仍是五界里体量最大的一块，说明发布当日赛力斯A股、港股双双大跌。担忧随即外溢：华为会不会再从前台退一步，合作车企能不能自己扛渠道，专属门店是不是独立运营的前奏。

享界最先被拿来对标，是因为店的形态看起来像。鸿蒙智行线下分两类：体验中心多在商超，负责看车、试驾、下定，展位通常只有两三台车；用户中心更接近4S，覆盖销售、交付和售后。

专店会越开越多。五界已经挤不下同一块展台，要拆的是网点，不是合作模式。

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9月21日，据彭博援引知情人士，此次发行包括总额100亿美元的美元债券和总额10亿欧元（约11.4亿美元）的欧元票据，所得资金将部分用于支持软银追加投资OpenAI，相关投资预计于下月完成交割，债券定价或于本周四落地。软银今年以来已在债券市场融资近150亿美元，成为2026年以来高收益债发行规模最大的企业之一。

与此同时，软银债务的市场定价已经明显承压。其2031年到期美元债收益率本月早些时候一度升至8.2%，较1月低点6.7%大幅上升，信用违约保险成本也升至近年来高位。在AI投资规模持续扩大的背景下，融资成本上升与资产退出时间的不确定性正同时考验软银的资金安排。

超110亿美元垃圾债酝酿发行，持续为OpenAI投资输血

此次软银拟发行的债券包括三个期限、总额100亿美元的美元债券，以及两个期限、总额10亿欧元的欧元票据。花旗担任美元债部分的首席记账簿管理人及全球协调人，高盛、摩根大通和摩根士丹利担任联合全球协调人；欧元债部分则由摩根大通担任首席记账簿管理人，高盛和德意志银行参与协调。

软银对OpenAI的总承诺投资额已接近650亿美元，持续加码使其对OpenAI的资金敞口不断扩大。今年3月，软银为追加投资OpenAI安排了400亿美元过渡性贷款，近期已偿还259亿美元未偿余额。

此次债券融资意味着，软银仍在通过新增债务为OpenAI投资提供资金支持。随着单笔投资规模不断扩大，AI资产的资金占用周期及未来退出安排，也越来越直接地影响软银自身的融资需求。

Arm股份抵押贷款扩张，多渠道融资推高杠杆

债券发行之外，软银近期还在扩大以资产抵押为基础的融资规模。

据彭博报道，软银近期寻求将以Arm股份作担保的保证金贷款规模扩大50亿美元至250亿美元，同时获得4.5亿美元的额外信贷额度，使相关授信规模达到65亿美元。

与此同时，据报道援引知情人士，阿波罗全球管理公司正在洽谈将向软银提供的贷款规模扩大36亿美元至90亿美元，同样用于支持其对OpenAI的投资。软银还获得了一笔118.7亿美元的贷款；今年早些时候，公司亦曾安排一笔100亿美元贷款，并以OpenAI股权作为抵押。

从债券到股份抵押贷款，再到以OpenAI股权作为担保的融资，软银正在通过多种方式为AI投资筹集资金。融资工具不断增加，也意味着其资产负债表对利率、信用利差以及所持AI资产估值变化更加敏感。

OpenAI上市推迟，融资成本与退出压力同步上升

软银面临的另一项压力来自OpenAI的退出路径。OpenAI首席执行官Sam Altman近期表示，公司今年不会上市。这意味着，软银此前通过大规模融资投入OpenAI后，短期内可能缺乏明确的公开市场退出渠道，相关资金占用时间也可能进一步拉长。

如果OpenAI未来上市，软银持有的相关股权将获得更加明确的流动性渠道；但上市时间表推迟，则意味着软银需要在更长时间内承担融资成本，同时等待投资价值兑现。

与此同时，软银自身债务的市场定价已经明显恶化。其2031年美元债收益率较今年1月低点已上升约150个基点，融资成本上升与信用利差扩大共同推高了债务负担。

对于软银而言，当前的核心矛盾正在从“能否获得资金”逐渐转向“以多高成本获得资金，以及AI投资何时能够兑现回报”。在OpenAI上市时间表尚不明确的情况下，超过110亿美元垃圾债的发行规模及定价，也将成为市场观察软银杠杆水平和信用风险的重要窗口。

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霍尔木兹海峡封锁已进入第七个月，中东产油国正通过一套船对船（STS）转运系统维持石油出口，但这套体系的运转成本正急剧攀升。根据Kpler数据，9月以来通过霍尔木兹的出口量已回升至约每日650万桶，为6月停火短暂反弹后的最高水平。

然而，这一出口量的背后是史无前例的物流代价。据路透LSEG数据，超大型原油船（VLCC）将波湾原油运往中国的基准运价已飙升至每桶逾30美元，为有记录以来的最高水平——在战争爆发前，这一比例仅占油价的2%至3%，而在当前约每桶105美元的油价下，运费成本已超过总成本的四分之一。上周布伦特原油一度突破每桶108美元，部分原因正是来自沙特出口通道受阻的消息冲击。

能源市场正在适应，而非瘫痪——但这种适应的代价正由产油国、航运市场乃至全球消费者共同承担。

霍尔木兹海峡的封锁迫使产油国重新设计出口路径。阿布扎比国家石油公司（ADNOC）最早于今年4月启动STS方案：将船只用作"穿梭油轮"，把原油从波湾终端运至较为安全的阿曼湾水域，再将货物转载至大型船只继续驶向目的地，通常是亚洲炼厂。母船随后经霍尔木兹返回重新装载，循环往复。

这套机制通过缩短单次航程来降低船只穿越海峡的风险，同时最大化利用有限且昂贵的油轮运力，使部分关键出口得以延续。目前已有越来越多的油轮在美国海军护航下，关闭导航系统，经由阿曼海岸线附近的狭窄走廊穿越海峡。

最初由ADNOC主导的应急方案，如今已演变为一个相当规模的新兴产业，沙特阿美也日益依赖STS转运来维持出口。

这一转变有其紧迫背景：也门伊朗支持的胡塞武装近期持续加强对红海南端曼德海峡的管控；9月10日，伊拉克境内的亲伊朗武装袭击了沙特东西输油管道，切断了约占全球供应4%、原本经由红海港口延布流向国际市场的石油。两路夹击之下，沙特开始通知买家，将改由阿曼路线的STS转运维持发货。

规模数据清晰反映了这一变化。根据Kpler，9月份阿曼湾STS转运装载量预计将达到每日约250万桶，较8月的140万桶大幅跃升，约占当前经霍尔木兹流通量的40%。而在战争爆发前，STS转运几乎从未被使用。相比之下，阿联酋9月石油出口量预计将达每日360万桶，高于2025年均值的340万桶。

这套浮动物流网络在一定程度上避免了更为严峻的供应冲击，但其成本已高度扭曲了市场结构。

运价飙升的直接后果是产油国利润遭到侵蚀。产油国已被迫对原油报价给出更大折扣，以保持出口竞争力，实际上是在自行吸收部分高涨的运输成本。与此同时，波湾STS转运对油轮的大量占用进一步收紧了全球可用运力，推升了整体运价。

"我们正在目睹一场史上最大规模的财富从产油国转移至油轮船东的过程，"HiLo Analytics首席执行官Keshav Lokhiya表示。

全球能源市场正在适应当前高度紧张的地缘政治风险，而非陷入停滞——这一点毋庸置疑。然而，中东石油贸易正变得越来越低效，日益依赖一套由军事护航、临时转运节点和从未被设计用来承载此等规模的替代航线拼凑而成的应急体系。

每一次额外转运都意味着更多船只、更长时间和更高成本，这些压力最终汇聚于全球油市。冲突持续越久、受威胁的航线越多，这套全球能源体系就愈发昂贵，也愈发脆弱。

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这家德国汽车巨头被剔除出欧元区最重要的蓝筹股指数Euro Stoxx 50，这是该公司近15年来首次跌出这一基准指数。此次调整由指数提供商Stoxx在例行审查后作出，大众股价已从2021年高位下跌逾四分之三，跌至约16年低点。

交易员警告，此次被动出局将带来新一轮抛售压力——追踪Euro Stoxx 50的交易所交易基金（ETF）将被迫清仓大众持仓。根据Stoxx数据，目前共有30只ETF复制该指数，合计规模达590亿欧元，另有逾11万只主动结构性产品与之挂钩，销售规模超过680亿欧元。

大众方面回应称，"纳入某一指数并不改变公司的基本面实力"，并坚称集团"对投资者而言仍是具有吸引力的投资标的"。

大众股价已深陷颓势。本月早些时候，该公司与工会达成意外重组协议，股价一度单日反弹逾9%。但好景不长——周五该公司发布盈利预警，因对旗下保时捷股权估值计提60亿欧元减值，叠加海外市场持续低迷与重组成本攀升，股价当日重挫8.3%。

汇丰全球汽车行业高级分析师Michael Tyndall表示，"整个行业正面临几乎是生死存亡的风险，估值因此普遍受压"，同时指出大众当前的低估值也反映出市场对重组成本的忧虑。

尽管本月有所反弹，大众当前市值仅约380亿欧元，与其3220亿欧元的年销售额相比悬殊极大。德国资产管理公司Flossbach von Storch投资组合经理Simon Jäger对英国《金融时报》表示，"这一市值非常清晰地传递出一个信号——投资者对大众有多么悲观。"

大众的出局并非孤例。去年，菲亚特与标致母公司Stellantis已被移出Euro Stoxx 50，此后该公司股价近乎腰斩，同期亦经历管理层换血，并在美国和欧洲市场利润率改善方面屡屡受挫。

此番一同离开指数的还有荷兰信息服务集团Wolters Kluwer。接替两者入选的是芬兰诺基亚——这家曾经的手机巨头已在Nvidia支持下转型为数据中心网络提供商——以及法国公用事业集团Engie。目前，Ferrari、宝马和梅赛德斯-奔驰是仍留在Euro Stoxx 50中仅剩的三只汽车股。

一位竞争对手高管对大众的出局评论称，"这是时代的象征"，并认为此事件带来的声誉冲击将远大于实际资金流出的影响。

大众的离场使德国在Euro Stoxx 50中的席位降至16席，反映出德国大型上市企业持续承压的困境。Stoxx数据显示，过去五年，德国成分股子指数的年化回报率为10.9%，明显落后于Euro Stoxx 50整体的12.5%。

大众历史上曾多次出入这一指数。该公司于指数成立两年后的2000年首次入选，随后因全球金融危机于2010年至2011年间短暂退出，此后重新回归并维持成员资格至今。2008年，大众曾在一场大规模逼空行情中短暂成为全球市值最高的公司。

大众表示，重组将改善其财务表现，"也应对大众股价产生正面影响"，并称公司正着眼于"中期内重返Euro Stoxx 50指数"。然而，在销量下降、美国关税上升、治理结构复杂等多重阻力之下，这一目标实现的时间表仍充满不确定性。

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9月21日，A股三大指数集体收涨，沪指高开高走涨近1%、重新站上3950点整数关口，创业板盘中一度涨超1%。生物医药爆发，CRO、创新药、减肥药、基因检测等概念股全线大涨，光模块、光通信、存储芯片、半导体等科技股走强，长鑫科技一度大涨5%。房地产板块午后快速爆发，基础化工受原油暴跌催化掀起涨停潮，大金融、养老、旅游消费多点开花。

港股全天震荡上涨，恒指高开高走，收涨超1%，恒科指盘中冲高回落，一度转跌，午后转涨，生物科技指数暴涨5%，权重科网股多数走高，芯片股集体拉升。债市方面，国债期货多数下跌。商品方面，国内商品期货涨跌不一。

A股：截至收盘，沪指涨0.97%，深成指涨0.65%，创业板指涨0.80%。

盘面上，个股涨多跌少，沪深京三市约4500股飘红，今日成交2.05万亿。沪深两市成交额2.03万亿，较上一个交易日缩量不到500亿。板块方面，房地产、海运、银行、煤炭板块午后集体发力；ADC、CRO全天领涨概念板块；家电、黄金、公路板块低迷。

港股：截至收盘，恒指涨1.18%，恒科指涨0.40%。恒生生物科技指数涨超5%。

盘面上，房地产、光模块板块走强，家电、建筑板块调整。君实生物、胜宏科技均涨超12%。

债市：国债期货多数下跌，截至收盘，30年期主力合约涨0.15%，10年期主力合约持平，5年期主力合约跌0.02%，2年期主力合约跌0.02%。

商品：国内商品期货涨跌参半，截至收盘，化工品涨幅居前，纸浆涨3.88%；新能源材料全部上涨，碳酸锂涨3.14%；非金属建材全部上涨，玻璃涨1.21%；基本金属多数上涨，锡涨0.90%；贵金属多数上涨，钯涨0.72%；黑色系多数上涨，螺纹钢涨0.42%；航运期货全部上涨，集运指数(欧线)涨0.37%；能源品跌幅居前，原油跌4.23%；农副产品多数下跌，生猪跌1.49%；油脂油料多数下跌，豆粕跌1.25%。

医药生物：十部门“十五五”规划+AI制药，创新药/CRO/医疗服务掀涨停潮

医药生物是当日绝对主线，也是涨停家数最多、板块涨幅最集中的方向。医药生物板块整体涨3.59%，医疗服务板块涨4.51%、化学制药板块涨4.36%、生物制品板块涨3.83%，医疗研发外包（CRO）板块涨幅居行业前列，板块内超20股涨停。

细分来看：

创新药/化学制药：南华生物3连板；百花医药3天2板；新华制药涨停；哈药股份涨停；透景生命、诺禾致源、洁特生物等20CM涨停，成都先导、泓博医药、泰诺麦博-U、科兴制药、亚虹医药-U等盘中涨超10%。

生物制品/CRO：近岸蛋白20CM涨停；华仁药业直线20%涨停；皓宸医疗、瑞康医药、澳洋健康、哈三联、华森制药、新华医疗等涨停。

催化逻辑可拆为三条链：

其一，政策定调。9月18日，工信部、国家发改委等十部门联合印发《医药工业发展"十五五"规划》，部署了八方面25项重点任务。规划提出，到2030年规模以上医药工业企业营业收入超过3.5万亿元，创新药产业规模年均增速达到20%以上，首创新药占全球比例达到25%以上，创新医疗器械上市数量达到200个以上，全球年销售额超10亿美元的品种数量达到5个以上，千亿级医药产业园区数量达到20个。规划还提出加快人工智能、量子计算、超级计算、计算医学等新技术赋能药物研发，探索超限制造、太空制药、生物制造等药械生产新模式。

其二，出海兑现。除“十五五”规划外，有报道称美国拟放宽药企授权许可合作，创新药BD估值有望修复；港股英派药业-B的PARP抑制剂塞纳帕利、贝达药业的恩沙替尼均获欧洲药品管理局人用药品委员会（CHMP）积极意见，出海逻辑持续兑现。

其三，AI制药升温。诺和诺德与Anthropic宣布达成合作，双方将利用Anthropic的AI模型及Claude Science支持药物发现与研发，进一步强化市场对"AI赋能药物研发"的预期。

山西证券指出，规划将创新药产业规模年均增速目标设定为20%以上，创新主线明确，建议把握创新药、CXO、AI制药三条主线。中信证券表示，中国创新药进入全球价值兑现阶段，头部国际化创新药企业有望迎来产品全球价值兑现期。

中金公司认为，规划突出创新药械、AI4S、产业链自主可控与国际化，政策重心转向创新质量和全球竞争力提升。申万宏源提示，三季报临近，建议关注景气度较高的创新药产业链。

房地产：公积金新政+二手房反超新房，午后爆发

房地产板块午后快速走强，成为仅次于医药的强主线。房地产板块涨3.95%、房地产服务板块涨6.04%。

我爱我家涨停；世联行3连板；金融街、华发股份涨停；万科A、绿地控股、保利发展等午后大幅拉升、涨幅居前。

催化来自政策面的密集落地。新版住房公积金管理条例9月20日起施行，提取情形从6种拓展到9种，新增装修、物业费等场景。

国家统计局数据显示，今年1—8月全国二手房网签面积5.5亿平方米、同比增长10.6%，交易规模反超新房，市场全面步入存量房时代。

平安证券指出，二手房交易规模反超新房，行业进入存量时代。兴业证券认为，现房销售制度下，房地产行业格局有望加速向头部集中，资金实力雄厚、交付产品力突出的头部国央企或成核心受益者。国泰海通维持行业"增持"评级。

PCB概念股强势

PCB概念强势，中材科技尾盘回封涨停，胜宏科技大涨超9%，全天成交额较上一交易日翻倍，最新市值2437亿元。澜起科技、新易盛、中际旭创、深南电路走强，“易中天”成交额合计457亿元。

存储芯片同样走强，长鑫科技涨超2%，早盘一度涨5%，大普微、华天科技、中电鑫龙等涨幅居前。

MLCC概念板块今日表现强势，双星新材走出7天4板，华瓷股份一字板封死5连板，宏明电子、康达新材、达利凯普、鸿远电子等跟涨。

消息面上，据央视财经报道，MLCC（多层陶瓷电容器），被业内称为“电子工业大米”。本轮涨价潮最先由村田等海外龙头点燃，5月底开始发酵。进入6月，深圳华强北现货市场一度呈现“一天一价、甚至一小时一价”的火热状态，部分热门型号短短一个月涨幅达7至8倍，现货最高被炒至原价的2至10倍。

这一轮MLCC涨价核心驱动力来自AI服务器、AI工作站、高速光模块的迭代升级。近日，MLCC龙头村田制作所发布产品线优化通知，2026财年停产部分MLCC料号，覆盖消费级常规＋车用规格。机构认为，龙头村田制作本次停产一部分原因是停掉低毛利成熟料号，把产能腾给AI服务器用高附加值产品。

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据高盛最新测算，2027年超大规模云服务商（Hyperscaler）全球直接债务发行规模预计将达4200亿美元，较2026年全年预估的2500亿美元增逾60%。

与此同时，美国银行在其最新报告中测算，到2030年，以微软、亚马逊、Alphabet、Meta、甲骨文、SpaceX、Coreweave及Nebius为代表的核心AI基础设施主体，外部融资总需求将达1.2万亿至1.5万亿美元，若以债务为主要融资渠道，预计每年将为信贷市场带来逾3000亿美元的增量供给，短期内甚至有望冲至5000亿美元。

这一债务扩张浪潮不仅波及投资级债券市场，更通过表外特殊目的载体（SPV）、基础设施融资、私募信贷等多条渠道持续渗透。

AI投资热潮的最直接财务后果，是主要Hyperscaler的现金流状况急剧恶化。

除微软外，其余主要Hyperscaler均已陷入自由现金流负值。这意味着，未来资本开支的扩张几乎完全依赖外部融资——而债务是首选渠道。

美银测算，2026年至2028年，上述八家核心企业的合并经营现金流约为3.3万亿美元，而总资本开支达3.7万亿美元（其中AI资本开支2.9万亿美元），三年净融资缺口约为4000亿美元。将预测区间延伸至2030年后，经营现金流升至6.6万亿美元，总资本开支升至6.9万亿美元，净缺口仍维持在约3000亿美元。若叠加分红、回购及并购等资本运作需求，总资金缺口将扩大至8000亿美元。

美银强调，债务对权益在成本上具有显著优势——Hyperscaler债务税后成本约为5%，而权益融资成本超过11%，两者相差逾一倍。这使得债务融资在可预见的未来仍将是主流选择，但对部分债务成本近期已大幅攀升的企业（如甲骨文）而言，该逻辑的适用性正在减弱。

除直接债券发行外，AI融资体系中另一个不容忽视的风险敞口来自表外安排。

今年截至目前，AI相关跨信用市场美元债务发行总量已达5680亿美元，其中投资级债券2590亿美元，私募信贷、直接贷款及其他双边/非公开融资合计2560亿美元，高收益债券400亿美元，机构贷款110亿美元。

而在已披露的表内债务之外，高达3.1万亿美元的表外承诺与义务——主要由1.1万亿美元的未折现租赁付款和1.7万亿美元的采购承诺构成——仅在三个月内就新增了1.3万亿美元。这些表外敞口通过SPV、基础设施融资等渠道运作，直接映射至私募信贷市场。

在外部融资渠道中，芯片供应商主导的"供应商融资"机制正扮演越来越关键的角色——其核心作用在于将原本难以融资的资产转化为可进入银行信贷市场的标准化债券。

以英伟达为例，其通过"照付不议"（take-or-pay）结构，为部分Neocloud客户提供六年最低收入保障，为贷款人设定合同层面的收入下限，从而替代超大规模云商的承购背书，使相关融资获得市场认可。

博通则通过旗下AI XPV Platform走得更远——在与阿波罗（Apollo）及黑石（Blackstone）联合发行的350亿美元首发债务包中，博通对其中310亿美元的优先票据及芯片残值提供直接担保（占总债务的87%）。从定价差异可清晰看出担保价值：有保障的A2级票据利率为5.75%，无保障的二级留置权票据则高达8.5%。美银分析师测算，若该平台扩张至20GW规模，博通的峰值残值担保（RVG）敞口至2029年中期将达约3700亿美元。

美银报告指出，这类供应商信用机制的本质，是将清算利率的决定权从资金使用方转移至供应商，由此将原本无法进入常规信贷市场的敞口转化为可融资资产。但与此同时，这也意味着大量或有负债正在芯片供应商的资产负债表上悄然积聚。

尽管债务规模持续扩张，美银亦提示，市场存在内生的风险纠偏机制。2026年7月AI信用利差的剧烈波动已提供一次预演——利差走阔迫使部分发行人暂停债券发行计划，印证了当债务成本超过资本配置的经济合理性边界时，发行人将转向股权、可转债，甚至主动削减资本开支。

报告同时警示，阻碍AI基础设施建设步伐的主要约束，可能并非资本本身，而是电力供应、监管审批、施工周期等物理性与制度性瓶颈。

开源模型的快速崛起则构成另一层潜在压力。随着能以极低成本实现接近前沿模型性能的开源方案在市场上渗透，主流前沿模型的Token价格自6月峰值以来已累计下跌逾50%，创历史新低。这不仅冲击了前沿模型的商业逻辑，也令其高达万亿美元级别的IPO估值承压。若Token经济的盈利转折点迟迟未能兑现，整个AI债务生态所依托的收入假设将面临根本性重估。

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IMF总裁Kristalina Georgieva于20日在纽约出席卡塔尔政府主办的经济论坛时表示，各国在巩固财政状况方面行动远远不够。据彭博报道，她指出，IMF最新预测显示，受美国等政府借贷快速攀升驱动，全球公共债务将于2029年超过全球GDP的100%，较此前预期提前整整两年。

在美国财政问题上，Georgieva表示已就此与美国财政部长Scott Bessent进行专项讨论，双方均认同当前美国债务结构不可持续，美国需逐步压缩预算赤字与债务规模。与此同时，她还警告中东战事可能对全球经济造成冲击，并对卡塔尔凭借充裕财政缓冲抵御冲击的能力给予正面评价。

债务警戒线提前触及，美国等政府借贷是主因

IMF此次上调债务风险预警的核心依据，在于美国等政府借贷规模的快速扩张。根据最新预测，全球公共债务占GDP比率将在2029年突破100%这一关键门槛，比此前预期提前两年。

Georgieva在论坛上直言："我们已就财政整顿的必要性发出长期警告，所有人都知道这是必须做的，但实际行动远远不够。"这一措辞罕见地直接点出各国政府在财政纪律上的集体失位。

在所有主要经济体中，美国受到IMF最为明确的关注。Georgieva表示，她已就美国财政问题与财政部长贝森特进行专项沟通，双方达成共识：美国当前债务结构不可持续，需要逐步削减预算赤字和债务水平。

事实上，Georgieva上月已就此发出预警，指出包括美国在内的多数发达经济体正处于需要格外审慎管理的债务轨道上。此次在与美国财政部长直接对话后再度公开表态，显示IMF对美国财政走向的关切程度进一步加深。

货币政策走向被IMF列为可能进一步推高债务负担的另一关键变量。Georgieva指出，全球通胀压力依然具有持续性，美联储和欧洲央行等主要央行可能需要进一步加息。

利率上行将直接推高政府融资成本，令本已背负沉重债务的各国政府面临更高的利息支出压力，从而形成"高债务—高利率—更高债务成本"的负向循环，进一步压缩各国财政腾挪空间。

Georgieva还就中东局势对全球经济的潜在冲击发出警告。她表示，伊朗与美国之间的冲突可能导致卡塔尔、科威特和伊拉克等主要大宗商品生产国经济出现大幅萎缩。

不过，她对卡塔尔的评估相对乐观。Georgieva指出，卡塔尔在战前是全球第二大液化天然气出口国，已积累了相当规模的经济缓冲储备，这些储备目前正有效帮助其抵御冲突带来的外部冲击，为其他资源型经济体提供了一定的参照样本。

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据首尔经济日报报道，三星电子计划将HBM生产工艺中不可或缺的"玻璃载板"的外包清洗量，从今年每月2万片提升至明年每月5万片，增幅达2.5倍。行业人士据此判断，HBM4及HBM4E的实际产量明年将较今年至少翻倍。与此同时，三星HBM整体月均投片量预计将从今年约18万片扩大至明年约25万片，增幅近40%。

产量扩张背后，是三星对高世代产品的战略集中。随着HBM4E量产逐步铺开，HBM4系列在整体HBM出货中的占比预计将从今年的约40%大幅提升至明年的约80%。这一结构性转变意味着三星将把更多产能资源向高利润产品倾斜。

玻璃载板是HBM生产工艺中的关键耗材。在将DRAM晶圆研磨减薄并钻孔的过程中，玻璃载板贴附于晶圆背面，防止其翘曲或破裂。

由于HBM需要在有限厚度内堆叠多层DRAM芯片，随着堆叠层数不断增加，晶圆减薄技术与翘曲控制工艺的重要性随之上升。三星重点扩产的HBM4和HBM4E均以12层及以上高堆叠产品为核心，对玻璃载板的工艺要求更为严苛。

据首尔经济日报报道，三星玻璃载板月需求量从去年的1万片增至今年的2万片，明年将进一步提升至5万片。行业分析人士指出，即便考虑到玻璃载板清洗后可重复使用、且实际用量因工艺投入方式与良率而有所差异，2.5倍的需求增幅仍高度指向HBM4系列产量翻倍以上的预期。

在量产进程方面，三星今年2月已启动HBM4的量产出货。该产品采用10纳米级第六代（1c）DRAM及4纳米工艺制造的基底芯片。今年5月，三星又向英伟达等客户提供了HBM4E 12层版本的样品。

行业预计，随着HBM4E明年进入全面量产阶段，HBM4系列在三星HBM整体出货中的占比将从今年约40%大幅攀升至约80%。一位行业人士表示："三星在扩大HBM产量的同时，似乎将高附加值产品HBM4置于核心位置。"

这一产品结构转变，将直接提升三星HBM业务的整体盈利能力，并强化其在AI加速器存储市场的竞争地位。

三星此轮扩产对上游供应链形成明显拉动。玻璃载板外包清洗量将在两年内从每月1万片扩大至5万片，增幅达五倍，相关供应商的订单规模随之同步放大。

从行业趋势看，HBM堆叠层数的持续增加——从早期的8层、12层向更高层数演进——使得晶圆减薄与支撑工艺在整个制造流程中的瓶颈效应愈发凸显。玻璃载板需求的快速增长，既是三星产能扩张的直接映射，也折射出高堆叠HBM工艺复杂度提升所带来的材料消耗强度上升。

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平台表示，报道截图涉及的10件商品中，9件已被下架或处置，另1件经核查未发现违规，但因表述不当被前台屏蔽。

此前，河北经视《今日调查》报道称，闲鱼上部分商家以按摩、模特约拍、上门健身、游泳教学等正常服务为掩护，通过暗语、私聊和二维码将用户引导至站外，随后要求付费入群或提供色情交易信息。

报道还称，相关客服资料中出现“处宝可约”等涉未成年人暗语，可供“预约”的女孩最小为14岁。

闲鱼对此回应称，报道截图涉及的10件商品中，6件商品在媒体报道发布前已被日常巡查系统识别为风险商品并下架；另有3件商品在报道发出后被核实存在站外引流风险，相关商品和账号已被处置。

闲鱼同时表示，这3件商品在站内未呈现色情信息，记者添加站外社交账号后才出现涉嫌违规的交流。

剩余1件商品为动漫风格图片定制服务。闲鱼称，商品因详情页使用“宝贝很特殊”等表述被报道定性为涉黄，但平台核查商品及交易后未发现违规；考虑到表述容易引发误解，平台仍对其采取前台屏蔽措施。

对于报道中“处宝可约”的截图，闲鱼回应称，该文字并未出现在平台页面、商品信息或站内私聊记录中，而是出现在相关人员的企业微信个人资料中。

平台表示，其对8月10日至9月10日期间涉及按摩券、女性服饰、上门染发、纪念币等商品进行了溯源，未在闲鱼站内的商品、沟通和交易中发现上述信息。媒体报道涉及的“模特拍摄”“私教体验”等商品，部分实际为漫改图片定制、健身私教体验等正常服务。

9月18日，闲鱼曾对外披露专项治理数据：2026年1月以来已累计冻结色情引流类风险账号98358个，排查上千万件商品，并通过移送线索与公安部门协同打击15个色情团伙。

对闲鱼而言，站外交易增加了违规行为的追踪难度，但风险引流事实上从平台内的商品展示和私聊开始。能否在用户转向外部社交工具前，识别异常商品、变体暗语和联系方式交换，仍是平台治理的关键。

平台披露的大量风险账号处置数据，也显示色情引流治理具有持续性。治理效果不仅取决于事后下架和封禁，还取决于能否减少违规信息触达用户并将其引向站外的机会。

闲鱼表示，将深化与公安机关的执法合作，并呼吁其他平台联合行动，以切断跨平台违法引流链条。

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据The Information最新报道，阿波罗全球管理公司正悄然布局AI初创企业的早期融资轮，已入股数据标注公司Mercor、芯片公司SiFive及国防科技企业Hadrian。

阿波罗认为，AI硬件时代的初创企业将比上一代软件公司更早需要风投以外的资金，其希望通过早期股权投资建立关系，进而提供债务融资或资产支持融资，复制其今年联合黑石完成的350亿美元芯片租赁交易模式。

入股Mercor：200亿美元估值轮的新面孔

据知情人士透露，阿波罗已在Mercor最新一轮融资中投入数千万美元（低位数千万美元区间），该轮融资由General Catalyst领投，完成后Mercor估值将达200亿美元。

Mercor的业务是为谷歌、OpenAI、Anthropic等大型AI公司提供人工标注服务，帮助这些公司微调模型输出。这一业务让Mercor得以近距离接触头部AI公司的算力需求——这也正是阿波罗感兴趣的核心所在。

此前，阿波罗还参与了SiFive今年1月的融资轮，该公司估值36亿美元，专注于基于开源RISC-V架构的芯片设计，与Arm的CPU方案形成竞争。8月，阿波罗又跟投了Hadrian的融资轮，后者估值78亿美元，主要为国防和航空航天客户建造先进工厂。

硬件时代，初创企业更早需要“非风投资金”

阿波罗的逻辑建立在一个关键判断上：AI时代的初创企业，尤其是硬件和国防科技方向，将比上一代软件公司更早触及风投资金的天花板。

据知情人士向媒体透露，阿波罗内部认为，硬件和国防科技初创企业需要大量前期资本来搭建设备和设施，而距离大规模量产和商业化往往还需要数年时间。这与过去那批软件公司截然不同——后者通常要等到规模相当大之后才会引入债务融资。

阿波罗高管认为，他们可以为这些初创企业提供债务融资、资产支持融资，或者撮合涉及债股混合、多方资金来源的复杂融资结构。

已有先例：350亿美元的芯片租赁交易

阿波罗并非纸上谈兵。今年早些时候，阿波罗联合黑石牵头了一笔350亿美元的融资方案，购买谷歌的芯片并将其租赁给Anthropic——这正是其所擅长的“资产支持融资”逻辑在AI领域的直接应用。

与此同时，市场上类似的结构性融资需求正在涌现。据报道，科技投资机构Coatue Management正与芯片初创公司MatX合作设立合资企业，为后者未来芯片所需零部件的制造产能提供融资和锁定。

与同行的差异化路径

大型私募和银行涉足风险投资并非新鲜事，但成效参差不齐。

黑石今年早些时候将其成长期投资部门并入新成立的AI专项部门BXN1，此前其首只成长基金的表现落后于同期可比基金。Thoma Bravo则在今年关闭了成长投资部门，转而专注于大型并购。

阿波罗目前采取了一条略有不同的路径：不单独设立专注于风险投资的基金，而是通过旗下多只现有基金进行投资，包括其混合资本解决方案基金（该基金本身即进行债股混合投资）。

此外，阿波罗去年10月宣布与8VC建立合作关系——8VC由Palantir联合创始人Joe Lonsdale创立。双方计划向阿波罗所称的“美国工业复兴”方向的高速增长但资金密集型企业投入数十亿美元，涵盖AI、机器人、自主系统、生物技术和核能等领域。Lonsdale当时表示，这一方向正是两家机构共同看好的赛道。

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据中国台湾媒体台湾《经济日报》9月21日报道，业界人士透露，英特尔已取得名为"IC Package with Micro LEDs"的美国授权专利，核心技术路径是将半导体芯片嵌入玻璃基板，并通过贯穿玻璃通孔（TGV）实现Micro LED与封装基板的电气互连，无需额外外接元件即可实现片上发光显示、定制化光效及原位光电测试功能。友达董事长彭双浪此前在法说会上明确表示，公司已在先进封装及玻璃基板领域完成布局，并正与合作伙伴共同开发。

此次合作传言的背后，是双方技术路线的高度契合。友达在Micro LED CPO、玻璃基板、RDL（重布线层）及光互连领域已展开深度布局，与英特尔专利所指向的技术方向重叠度极高。对市场而言，这一合作若落地，将为英特尔在AI算力封装赛道上提供差异化竞争筹码，同时也为友达打开从显示面板向高价值先进封装转型的重要窗口。

英特尔专利揭示光电融合封装路线

英特尔在Micro LED先进封装领域的布局，已有专利层面的具体落地。

其取得的"IC Package with Micro LEDs"美国授权专利，将半导体芯片至少部分嵌入玻璃基板内，玻璃基板中同步嵌入TGV通孔，TGV与半导体芯片电耦合，为Micro LED提供电源。这一架构实现了Micro LED与IC封装的深度整合，无需额外外接元件，即可在封装层面实现芯片工作状态可视化、定制化光效显示乃至原位光电测试功能。

报道称，业界人士指出，该专利的核心意义在于先进封装与Micro LED的跨界融合——将Micro LED预先嵌入式集成至IC封装的玻璃基板中，通过TGV实现电气互连，为CPO及高密度算力封装提供光电异构集成方案。这与当前主流显示玻璃基工艺存在本质差异：传统路线采用单面玻璃背板，驱动IC通过COG方式绑定在玻璃正面边缘，无需TGV通孔，技术复杂度与集成度均低于英特尔所指向的封装级应用。

友达技术积累与英特尔路线高度契合

友达之所以成为英特尔的潜在合作对象，在于其多年深耕所形成的技术壁垒。

据报道，彭双浪在法说会上强调，友达凭借近30年玻璃制程积累，在RDL与TGV方面具备高度技术能力，并拥有异质整合研发能量。公司已将相关技术延伸至高价值领域，包括低轨卫星玻璃天线以及Micro LED相关的CPO封装技术，玻璃基板业务亦在推进中，且已有合作伙伴。

报道称，业界透露，友达目前正围绕Micro LED CPO＋玻璃基板＋RDL＋光互连展开系统性布局，与英特尔专利所描绘的技术路线重叠度相当高，这被认为是英特尔主动寻求合作的直接原因。彭双浪亦表示，今年采用Micro LED的产品种类将较去年增加，并已启动包含TGV、RDL及CPO技术在内的试产线投资准备，显示友达正将上述技术从研发阶段推向量产布局。

抢夺CoWoS外溢订单，英特尔先进封装全面提速

英特尔与友达的潜在合作，是其先进封装战略全面提速的组成部分。

报道指出，业界人士指出，英特尔持续在EMIB（嵌入式多芯片互连桥接）系列技术上发力，积极争抢台积电CoWoS产能外溢订单，同时引入具备平整度高、耐高温、热膨胀系数低及信号损耗低四大优势的玻璃基板应用，近期更跨入Micro LED基板先进封装领域。

分析认为，此次布局的战略意图清晰：在AI算力需求持续扩张的背景下，CPO技术被视为突破高密度芯片互连瓶颈的关键路径，而将Micro LED光源直接集成于封装基板，有望在光电信号转换效率与系统集成度上实现突破。英特尔通过专利卡位与外部合作并举，试图在这一新兴赛道上建立先发优势，并为其代工业务提供差异化技术背书。

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近日，金粒门主体公司湖南探索者品牌管理有限公司发生工商变更，KK集团创始人吴悦宁、KK集团运营主体广东快客电子商务有限公司成为新股东，分别持股5%，认缴出资111.11万元。

增资完成后，两者合计持股10%，深圳市沃伦之道商业管理有限责任公司仍以43.2%的持股比例位居第一大股东。

金粒门的前身可以追溯至2015年成立的炒货品牌“金栗门”。2020年前后，品牌开始提出“新鲜零食”概念，随后启用金粒门品牌，将现烤烘焙、鲜卤、现制饮品和短保零食集中进一家门店。

与依靠标准化包装食品和加盟快速铺店的量贩零食不同，金粒门大量商品的保质期只有数天。公开调研显示，其约46%的SKU保质期在5天以内，门店商品又以自有品牌为主。

这也使金粒门过去几年的扩张相对克制。

直到今年5月，随着常州、东莞等区域生产能力逐步落地，金粒门才明显加快走出湖南。5月底南京华东首店开业，此后陆续进入武汉、深圳、南昌、杭州等市场。

8月公开统计显示，金粒门全国门店已达到40家左右，且仍全部采用直营模式。

一位接近金粒门的人士对华尔街见闻·全天候科技表示，KK集团入股金粒门一事并非近期才敲定，数月前相关安排便已基本明确。

在其看来，KK集团最直接的价值之一是商业地产资源。“金粒门需要优质的商场资源。它虽然不是商场的主力店，但店型不小，和购物中心的关系很密切。”与此同时，KKV本身拥有大量大店，一些现有点位未来也存在转化为金粒门门店的可能。

截至今年6月，KK集团旗下品牌已进入全国200多个城市，全球门店超过1340家，其中KKV超过750家，并长期以购物中心作为主要扩张渠道。

从KKV、THE COLORIST调色师到X11，KK集团过去的扩张积累了一套跨城市寻找商场点位、复制门店模型和运营年轻消费客群的能力。

而金粒门今年外拓也明显偏向万象汇、IFCX等大型商业项目，正在从长沙本地商圈进入全国购物中心体系。

对于一个目前只有数十家直营店的品牌而言，KK集团积累的商业地产合作网络、选址经验和全国门店管理能力，可能帮助金粒门降低进入陌生城市的试错成本。

KK集团进入股东名单，因此释放出一个更明确的信号：走出湖南之后，金粒门正在为下一阶段的全国复制，引入新的零售资源。

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摩根士丹利首席全球经济学家Seth Carpenter在最新研报中指出：此次加息的意义不在于"发生了什么"，而在于"为何发生"以及"接下来将走向何方"。

报告指出，尽管美联储因通胀回落过慢和能源价格上涨而采取了加息行动，但这更像是一次维持去通胀进程的“政策微调”，而非开启了全新的紧缩周期。

美联储主席沃什（Warsh）的政策核心在于“资产负债表”而非单纯的利率工具。一旦其工作组的资产负债表改革方案落地，激进加息的必要性将大幅降低，最终的政策紧缩程度极有可能落在市场预期的下限。

通胀降温不及预期，能源价格重塑加息动力

美联储上周将政策利率上调了25个基点。此前摩根士丹利曾预计，由于通胀正朝着正确的方向发展，且假设美联储主席沃什倾向于尽可能不加息，美联储大概率会按兵不动。

然而，现实情况打破了这一假设。大摩在报告中称，沃什在杰克逊霍尔会议和9月新闻发布会上提及的关键指标——六个月通胀趋势虽然在下降，但对联邦公开市场委员会（FOMC）来说，下降速度显然不够快。

此外，能源价格的重新飙升带来了额外的复杂性。由于供应中断和风险溢价重现，油价并未如预期般温和。面对过慢的去通胀进程和能源价格明确的上行风险，FOMC最终决定采取行动。

委员会意志主导，点阵图释放“方向性”信号

大摩指出，尽管沃什在被任命前的公开评论中明确表示，他认为通胀高于目标的原因是美联储的资产负债表，而非利率，但目前FOMC传统的利率工具显然占据了上风。政策由FOMC投票决定，新任主席拥有巨大影响力，但也无法立即彻底改变这一决策过程。

早在6月的点阵图中，就有相当数量的委员倾向于进一步紧缩，7月甚至有三人投下赞成加息的反对票。因此，9月的加息不仅是沃什个人的决定，更是委员会内部多数人立场的反映——相当一部分委员不愿过早宣布抗击通胀取得胜利。

摩根士丹利警告不要过度解读点阵图。目前中位数预期仅显示还有一次加息，并保留了第二次加息的选择权。点阵图最好被视为一种“方向性信号”而非明确预测：如果通胀没有充分改善，美联储愿意进一步紧缩。此外，明年拥有投票权与无投票权的委员之间的区别至关重要，多数明年的票委可能希望将利率推向更高水平。

政策微调而非框架转变，市场或高估加息幅度

9月的加息究竟是新一轮紧缩周期的开始，还是当前框架内的修正？

摩根士丹利认为这是后者。美联储声明指出，此举旨在使通胀以“更及时（timelier）”的方式回归目标。通胀方向是正确的，美联储只是希望步伐更快一点。这并非宣告此前的政策存在根本性错误，而仅仅是程度上的调整。

这就引出了摩根士丹利提出的“关键问题”：沃什打算如何实现价格稳定？ 沃什一直强调资产负债表是驱动通胀的核心因素，但9月的新闻发布会上却完全没有提及资产负债表。这种矛盾强化了一种可能性：

市场预期的加息次数可能多于这届美联储实际会交付的次数。一旦沃什的工作组完成相关工作，资产负债表改革可能会直接降低采取激进加息措施的必要性。

总体而言，美联储对通胀的担忧加剧并愿意采取行动，但这更像是为了保持去通胀进程而进行的重新校准（市场通常称之为解除去年的“保险性降息”）。美国经济能够承受这些加息。

大摩认为，如果去通胀进程如期继续，美联储寻求的政策紧缩程度将变得更加清晰，并且极有可能处于市场预期的下限。

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在刚刚过去的周末，这个叫Jev的模型在开发者社区迅速出圈，现在已经对所有人敞开了大门。

它不能像ChatGPT那样陪人聊天，不能写长文，也不会一本正经地生成代码。

它的工作更像一道高频选择题：继续还是停止？通过还是拦截？点哪个按钮？这封邮件该转给谁？

看起来能力被“砍掉”不少，为什么反而火了？

因为Jev瞄准的就是一件事情：判断，在“零幻觉”的基础上做判断。

Jev由ChatGPT联合创始人Diogo Almeida主导开发。他在X上写道：“参与共同发明ChatGPT之后，我一直在问自己：为什么超人级别的聊天模型没有带来AGI？”两年隐身研发后，他给出了自己的答案——一套全新的决策模型，或许比更强的聊天更有效。

根据TypeSafe官网公布的测试数据，Jev在自动化工作流任务上比现有大语言模型快193.6倍，成本低444.6倍。输入每百万Token仅需0.042美元，输出Token免费。上线后需求量一度超出预期，API短暂无法正常响应。

一个人，两件相反的事

Diogo Almeida的履历有一种内在张力。

他曾在OpenAI参与构建RLHF（基于人类反馈的强化学习）和InstructGPT，这套方法直接催生了ChatGPT。

然后他离开了，开始反思这套方法。

他在一场演讲中直接提出问题：“今天的AI已经能挑战高等数学，为什么企业还是不敢把客服决策交给它？”

他的答案是：“今天的AI非常擅长协助，但还不擅长自动化。”

协助，是人坐在屏幕前，AI帮你干活，你来检查。

自动化，是人根本不在场，AI在后台自己判断、自己执行。

Almeida把问题指向了RLHF本身。他在演讲中说：“为什么今天的大模型总需要有人在回路里？因为训练它的时候，我们字面意义上就把人塞进了那个回路里。”

RLHF让模型学会了一件事：什么样的回答，人更喜欢？

这对聊天产品是优点。但对自动化系统，却是问题所在。

Jev是什么：一个会做判断的函数

TypeSafe官网将Jev定义为：“把非结构化状态输入，输出类型化的概率决策。”

换成人话：你给它一段信息，它告诉你答案是什么，以及它有多大把握。并且不会产生一点幻觉。

它不生成文字。它只做三件事：

• Noul：是非判断，返回一个0到1之间的概率，代表某件事为真的可能性

• Choice：从预定义列表中选一项，最多支持255个选项，适合分类和路由

• Score：按照设定的尺度打分，用于衡量紧迫程度、质量或风险

每次回答都附带完整的概率分布和置信度。强类型输出，不需要写JSON提示词，不需要额外解析器。

为什么快，为什么便宜

普通大语言模型生成答案的方式是：一个Token一个Token地往外输出，每个Token都依赖上一个。

Jev的采样方式是并行的。所有输出在一次查询中同时生成。这是速度差距的根本来源。

根据TypeSafe官网数据：

• Jev端到端响应时间：70毫秒至500毫秒

• 现有前沿模型：3秒至329秒

• 速度差距：40倍至200倍（System One类型任务）

价格方面：

• Jev输入：每百万Token 0.042美元（每十亿Token 42美元）

• 现有前沿模型输入：每百万Token 0.20美元至10美元

• 输出Token：免费

TypeSafe官网注明，193.6倍速度提升和444.6倍成本降低的数据，来自其自动化工作流评测，“预计这些数字处于实际收益的较高端”。评测由公司模型能力团队成员制作，存在一定偏差可能性。

“校准”才是真正的核心

速度和价格之外，TypeSafe强调的另一个关键词是“校准”。

现有大语言模型即使被要求给出置信度，也往往过度自信且不一致。TypeSafe官网指出：“如果一个模型能完成某项任务95%的时间，但不告诉你它什么时候处于那5%，它就无法自动化那项任务。”

为此，TypeSafe开发了新的训练方法RLCD（Reinforcement Learning for Calibrated Decisions，校准决策强化学习）。

目标是：如果模型说某件事有80%的概率，那么在它判断为80%的一批事情里，最终应该真的有大约80%发生。

这在自动化系统里直接决定了如何分配任务：

• 置信度 > 90%：直接自动执行

• 置信度在70%至90%之间：交给更强的大模型复核

• 置信度 < 70%：转给人来决策

Earendil公司CTO Armin Ronacher对此解释道：“归根结底，这种方式将幻觉问题的处理责任稍微转移到了用户身上。用户需要决定：如果这种情况出现的概率只有50%，那或许可以忽略它。但如果概率达到95%，那我就可以利用它了。”

并行判断：一次问十个问题

Jev还有一个特点：同一次请求中的多个问题，共享一份输入，但独立并行评估。

公众号“数字生命卡兹克”做了个实测：他把一条新闻扔进去，可以同时问——是否AI相关？是否广告？是否融资？应归哪个分类？是否值得推送？

Jev一口气把这些判断全部做完，速度不变。

传统大语言模型需要逐个问题生成回答，或者把所有问题塞进一个提示词，再解析输出。

这个并行特性，在多问题场景下优势最为明显。

开发者已经在用它做什么

Jev上线后，开发者社区迅速涌现出大量实际应用案例。

信息流过滤：开发者Marcel Pociot接入Jev做了一个浏览器插件，用于过滤X平台上不想看的内容。每条帖子的判断平均耗时380毫秒。

广告分析：有人用Jev在40秒内分析724条实时广告，共做出8724次判断。

浏览器代理：Browser Use的开源项目jev-ultrafast，将Jev用作浏览器操作的判断层。以查机票为例，每一轮程序同时问多个问题：下一步点击还是输入？点哪个编号？这些问题共用同一份网页状态，分别作答。

上下文压缩：将Jev接入Claude Code，判断哪些上下文内容是关键信息，实现近乎即时的上下文压缩。

安全分类器：Vercel公司软件工程师Pranit Sharma表示，用Jev替代OpenAI的ChatGPT Luna 5.6来运行命令安全性分类器后，处理速度提高了5到18倍，准确性也大幅提升。

邮件分类：Bryo AI的CTO Nikhil Mudholkar测试了Jev和Gemini在分类商业邮件方面的表现。他的测试结果显示，Gemini准确率略高，但成本高出10到20倍。

营销分析：有团队将Jev接入营销分析流程，扫描Meta广告库、比较广告格式存活周期，把原本需要人工完成的判断提速了30倍，成本压到3美元以内。

游戏演示：TypeSafe官网展示了Jev玩Doom的演示，每秒可做出约10次决策，Jev依据结构化游戏状态做出实时操作判断，每小时成本约7美元。在Ably Pong演示中，Jev在12秒内做出47次操作决策，而Gemini、Claude和GPT在同样时间里只做出两三次。

Jev官网上写着“Zero Hallucinations”，即“零幻觉”。

这句话很抓眼球，也容易被误读。

TypeSafe在技术说明中给出的含义是：Jev的输出类型和结构预先定义，因此模型不会产生类型错误，不会突然跳出指定格式、捏造一个不存在的字段，或在限定选项外随意发挥。

例如，程序只允许它在“通过、拒绝、人工复核”三个选项里选，它不会输出一首诗，也不会附带一段Markdown说明。

这解决的是自动化系统中的结构可靠性问题。

但它不等于模型不会选错。TypeSafe自己的FAQ也明确承认：Jev“仍然可能出错”。

Jev的出现，正好踩中了Agent开发中的一个现实问题。

一个能操作网页、调用工具、处理文件的Agent，在完成任务前，往往要经历大量微小判断。

下一步点击哪个元素？这个工具返回的结果是否有效？上下文里哪部分已经没用？这个任务是真的完成了，还是看起来完成了？

这些判断单独看不难，但一旦进入高频工作流，成本会迅速堆积。

Jev这次爆火，至少有三个清晰原因。

第一，它的定位足够反常。

当行业持续追逐更长的推理、更强的聊天、更大的上下文时，Jev直接放弃生成文本，只解决选择、分类、打分和路由。

第二，它击中了Agent的成本问题。

如果一个系统每天要做数十万次小判断，20—200倍的速度差异、40—400倍的成本差异，即使只在部分任务上成立，也足以吸引开发者测试。

第三，它把“不确定性”做成了接口的一部分。

过去，模型总能给答案；真正让自动化系统头疼的是，模型常常不知道自己什么时候会错。

Jev给出的答案是：不只返回结论，也返回对结论的把握程度。

为什么叫Jev，为什么叫System One

TypeSafe把Jev所在的模型类别命名为“System One Models”。

名称来自丹尼尔·卡尼曼《思考，快与慢》中关于“系统1”和“系统2”的区分：前者偏快速、直觉式判断，后者偏慢速、审慎推理。

Jev显然押注前者。

TypeSafe的产品定位并不是让Jev替代所有大模型。

官方列出的适用任务包括分类、路由、打分、信息提取、工作流分支、内容审核、模型输出验证，以及在大数据上进行批量处理。

复杂推理、长文生成、写代码、创作内容，仍属于传统大语言模型更擅长的领域。

在这种分工下，Jev负责先做大量低延迟决策；当它不够确定时，再把问题交给更慢、更贵、但更适合生成与推理的大模型，或者交给人工。

融资与开放

TypeSafe AI由Diogo Almeida与Erik Gafni、Sasha Sheng共同创办，公司隐身运营约两年。

2026年9月15日正式亮相，同步宣布完成4000万美元种子轮融资，由DCVC领投。

TypeSafe表示，目前市面上采用这一路线的公司只有他们一家。Ronacher预计，随着这种模式的实用价值逐渐被验证，跟进者会陆续出现。

被问及公司是否算前沿实验室时，Almeida说：“前沿实验室的主要产物要么是恐惧，要么是炒作，我希望我们的主要产品是智慧，我们不属于那种一门心思创造无限财富，或者搞宗教式叙事，或者试图在数据中心里造神的实验室。”

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美国银行零售业分析师Lorraine Hutchinson在上周六的研报中警告，海运运费已跳涨201%，正逼近2021年集装箱短缺期间250%的峰值涨幅。与此同时，全美柴油均价接近每加仑6.50美元，正大幅压缩公路运输商的利润空间，并推高陆路运费。Hutchinson表示，"大多数合同在春季已锁定价格，但我们正密切关注使用现货运价的企业，这可能成为2027年的潜在逆风。"

航运界网援引船舶经纪商Gibson的数据显示，霍尔木兹海峡与曼德海峡地缘局势持续升温，VLCC（超大型油轮）市场租金已飙升至前所未有的水平，TD3C航线日租金突破124万美元。分析人士指出，若上述压力持续蔓延至秋冬季节，更高的运输成本将进一步强化通胀压力、压缩企业利润，并对整体经济增长构成拖累。

集装箱与干散货市场同步承压

具体来看，据航运界网，9月18日，波交所数据显示，TD3C航线VLCC日租金已飙升至1241097美元。在大西洋市场，西非-中国航线（TD15）往返日均TCE约527477美元。美湾-中国（TD22）航线往返日均TCE约400265美元。

集装箱运费并非孤立上涨。追踪多类船型运价的波罗的海干散货指数（Baltic Dry Index）已升至2023年12月以来的高点，涵盖好望角型、巴拿马型及超灵便型船舶。

航运分析机构Thurlestone Shipping的分析师将当前局面定性为"完美风暴"，指出船舶供给收紧与两大洋盆需求同步爆发叠加共振，是推动本轮运价急涨的核心驱动力。

双海峡困局加剧能源运输风险

当前全球能源运输正面临"双海峡锁喉"的严峻局面。霍尔木兹海峡方面，尽管通过该海峡的原油量自春季低点有所回升，但仍远低于冲突前水平，且大量船舶采用关闭AIS的"暗航"方式通行，实际流量难以准确追踪。

曼德海峡方面，胡塞武装与沙特之间的冲突持续升级。胡塞武装9月19日发表声明称，已对沙特首都利雅得的"敏感目标"及沙特阿美公司位于延布的设施发动军事行动，动用了大量弹道导弹、巡航导弹与无人机，并表示将继续采取"以封锁回应封锁、以升级回应升级"的策略。

沙特阿美公司已通知至少两家欧洲炼油客户，由于沙特通往红海的关键东西输油管道遭袭，下个月将无法按合同履行原油交付义务。

分析人士警告，若本轮运费冲击持续，将把当前的运输成本压力带入2027年合同谈判周期，企业面临更高运输成本的同时，将承受更大的向消费者转嫁成本的压力，进而对通胀路径产生实质性影响。

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9月19日，据追风交易台消息，美银证券分析师Simon Woo发布最新内存行业研报，渠道调研证实2026年三季度DRAM均价环比涨20-30%、NAND涨超15%，且超大规模云厂商已提前签约锁定2027年一季度更高的DRAM价格。

基于内存供应持续短缺及OEM/科技公司抢筹加剧，美银将2027-2028年DRAM均价预期上调8-12%、NAND上调2-3%，但仍认为2028年价格会从2027年的高位回落约10%，属于“软着陆”。

在更长期维度上，美银将2030年全球内存TAM（市场规模）预测从1.8万亿美元上调至2.0万亿美元，并预测2027-2030年DRAM+NAND销售额年复合增速达21%。

三季度涨价超预期，云厂商提前锁定明年价格

渠道调研结果显示，三季度内存价格强劲。

美银报告指出：“对内存芯片制造商、现货市场分销商、OEM等的最新调研，证实三季度均价强劲：尽管长期协议占比上升，大多数DRAM产品三季度均价仍环比上涨20-30%，NAND涨幅超过15%。”

四季度同样不弱。分析师称，“四季度均价预计至少还有个位数增长”。

更值得关注的是一个新动向：分析师写道，“超大规模云厂商已签订新合同，同意在2027年一季度支付高于2026年四季度的DRAM价格。”这意味着买方已主动接受涨价，并将这一预期锁定进了合同。

上调2027-2028年价格预期，但2028年将迎软着陆

正是基于上述供需格局，美银对此前预测进行了修正。

分析师称：“鉴于持续的内存供应短缺，以及部分OEM和大型科技公司更积极的芯片采购行为，我们对2027年上半年的判断变得更加乐观。”

具体数字：

• DRAM：2027-2028年均价假设上调8-12%；新预测中，2027年均价约为每8Gb当量17.1美元，2028年约16.2美元

• NAND：2027-2028年均价假设上调2-3%；2027年约10.0美元/256Gb当量，2028年约8.7美元

与此同时，美银对2026年下半年的预测维持不变——“由于此前对下半年均价已持乐观态度，本次不作调整”。

但分析师同时指出，“预计2028年均价将（较2027年）下跌约10%（DRAM下跌5%，NAND下跌13%）”，并将此解读为“2029-2030年新一轮增长前的软着陆阶段，届时将由更先进的AI及采用高端内存的GPU/ASIC驱动”。

供应短缺是核心逻辑

为什么价格能持续上涨？供给侧的约束是关键。

数据显示，2026年DRAM供需充足率（supply-to-demand sufficiency）仅约79%，远低于100%的平衡线，直到2027年才逐步回升至接近均衡。NAND情况类似，2026年充足率约80%，2027年才恢复至102%左右。

PC和智能手机的减产也在情理之中。报告指出，尽管内存短缺，“PC和智能手机年初至今的减产幅度并不严重，出货量同比仅下降约10%”。这意味着终端需求尚未出现大幅崩塌，供需缺口主要源于AI服务器对内存的强劲拉动。

服务器端，尤其是AI服务器对HBM（高带宽内存）的需求，已占到DRAM总出货量的50%以上。分析师预计，2026年HBM市场规模达774亿美元，同比增长124%，2027年进一步扩张至1528亿美元。

2030年市场规模目标上调至2万亿美元，长期超级周期

美银将2030年全球内存市场（DRAM+NAND）总规模（TAM）预测从1.8万亿美元上调至2.0万亿美元。

分析师指出，全球DRAM+NAND销售额此前在2018年（云热潮）达到峰值0.17万亿美元，而2025年的回升仅产生0.21万亿美元（NAND下行）。因此，投资者可能会质疑2.0万亿美元的预测，因为相比2018/25年增长了10倍。

分析师给出五个理由支撑这一预测：

（1）截至2026年三季度，年化运行率已超过1.0万亿美元（2,780亿美元；四季度等效：1.1万亿美元）；

（2）2026年ASP或合约价同比上涨3-4倍，而销量增长20%以上；

（3）创纪录的ASP可持续，由于全球供应紧张和强劲的AI芯片需求，到2030年降价有限；

（4）2026-30年年度bit增长应保持在高两位数；

（5）随着先进AI解决方案（HBM、SOCAMM、eSSD等）获得份额，结构应改善。

分析师还表示，不预期新GPU/ASIC出现“降规”或更低内存含量；相反，假设进一步增加，Rubin Ultra每颗达1,000GB，新Rubin为384GB，而当前为288GB。

分析师还预测，从2027年至2030年，DRAM+NAND合计销售额将以21%的年复合增速增长。

届时DRAM+NAND销售额达1.4万亿美元，而2026年为0.9万亿美元，至2030年——明确表明长期超级周期。这也意味着内存行业的合理市值为10万亿美元，基于13倍P/E、2.0万亿美元销售额下50%的OPM和25%的税率。

此外，美银自建的“内存景气指数”（BofA Memory Indicator）综合追踪均价、收入、现货价格及出口的同比增长动能。

分析师称，该指数“7月维持在创纪录的180，而周期中位水平为100，2017-18年的峰值仅为120”。美银预计8月至9月的数据仍将保持强劲，韩国半导体出口及中国台湾南亚科技、群联电子的月度销售额同比增幅均超过100%。

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据追风交易台，德意志银行最新发布的金属资金流报告，美联储主席沃什的鹰派表态对金价的提振作用十分有限，商业与非商业买盘均未见明显放量，CTA（商品交易顾问）头寸几乎原地踏步，CME黄金未平仓合约仅小幅上升，中国ETF资金流入虽在增加，但规模并不异常突出。

德意志银行金属研究主管Daniel Ghali在报告中直言：在所有常规买家均未显著发力的情况下，这一轮金价上涨的驱动力指向一个更深层的结构性力量——储备管理机构。

德意志银行认为，霍尔木兹海峡地缘冲突对黄金的影响，远比沃什的抗通胀立场更为关键。对储备管理机构而言，能源价格同步下跌所释放的储备再配置空间，比几次加息更具实质意义。这一逻辑将黄金与油价的联动性推至前台，并构成该行对黄金走势判断的核心框架。

常规买家集体缺席，神秘买盘浮出水面

德意志银行通过其全球聚合电子交易平台AutobahnTM对现货资金流的实时追踪显示，在美联储议息会议后的最新交易时段内，此前一直为市场提供支撑、对冲零售资金外流的商业与非商业买盘，均未出现明显流入。

与此同时，CTA头寸在该时段基本维持不变，CME黄金未平仓合约仅边际上升，中国ETF资金流入虽呈上升趋势，但流入节奏并不异常。

在上述常规资金来源均未显著发力的背景下，金价却足以突破自杰克逊霍尔以来的下行趋势，这一背离令德意志银行提出核心疑问：谁是这轮行情中的神秘买家？

储备管理机构：地缘与油价才是关键变量

德意志银行的答案指向储备管理机构。报告指出，霍尔木兹海峡冲突所引发的地缘紧张态势，在储备管理层面的影响权重，远超美联储加息路径本身。

对储备管理机构而言，能源价格的同步下跌具有更直接的政策含义——油价下行意味着能源出口国外汇收入减少，储备配置压力上升，而黄金作为非主权储备资产的吸引力随之增强。

德意志银行由此得出结论：黄金对油价的敏感度正在上升，这一联动关系通过美联储决策、储备管理机构买盘行为以及地缘政治三条路径相互强化。报告同时指出，当前市场中主动型投资者的仓位整体偏轻，结构性需求持续存在，这使得黄金即便面临利空压力，也难以出现大幅抛售。

CTA仍偏向卖出，算法压力不容忽视

尽管金价展现出一定韧性，但德意志银行警告，当前价格涨幅尚不足以改变CTA在未来一周的整体卖出倾向。

报告指出，算法交易系统在几乎所有价格情景下，均倾向于在未来一周卖出贵金属。德意志银行的高级仓位分析显示，CTA卖出活动的偏斜与美联储鹰派会议本身并无直接关联，部分市场参与者将其解读为"对鹰派FOMC的滞后反应"，但该行认为这一解读并不准确。

在各贵金属品种中，钯金被认为最为脆弱，原因在于过去一个月现货资金持续大幅外流；白银则相对抗跌，受益于套利空间持续存在及零售买盘的稳定流入；铂金同样面临风险，在没有任何情景能触发大规模算法买入的情况下，一旦价格回调，CTA卖出规模可能达到其历史最大仓位的20%至40%。

面对上述复杂格局，德意志银行维持其既有操作框架不变：在未来一周，若原油价格上涨，则逢算法卖压时买入黄金；若原油价格出现转向信号，则积极做多黄金。这一策略的核心逻辑在于，黄金与油价的联动性已成为当前行情的主要定价锚，而非传统的利率驱动框架。在储备管理机构的结构性买盘尚未充分显现于公开数据之前，油价走势将是判断黄金方向最具前瞻性的参考指标。

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据彭博周一报道，纽约市退休系统（NYCRS）首席投资官Monte Tarbox近期拒绝了一只私募股权基金的募资邀约，原因正是该产品AI持仓过重。"当那一天来临时，我们不想被晾在那里，让人问'你们为什么对所有东西都说了是？'"他说。这一决策折射出当前华尔街几乎所有主要机构投资者的共同处境。

摩根士丹利财富管理首席投资官Lisa Shalett警告称，AI正在加剧资产配置者本已面临的分散化挑战——在通胀持续黏性的环境下，传统60/40股债组合已屡屡失灵，而AI的深度渗透令股票与信贷之间的正相关性进一步恶化。

高盛估计，AI基础设施相关公司（包括芯片制造商和超大规模云计算企业）约占标普500总市值的40%；据Apollo Global Management数据，AI相关发行占今年投资级债券发行总量的近一半，并占风险投资资金的87%。

AI风险无处不在，分散化成为幻觉

AI对市场的渗透是多维度的。在公开市场，仅三家芯片制造商的股票便占新兴市场基准指数逾四分之一的权重。在私募市场，私募股权几乎已成为AI初创企业的代名词。在债券市场，最大的发行主体均为超大规模云计算企业。在基础设施领域，几乎每一个重大项目都指向数据中心。甚至美国国债也可被纳入AI交易的叙事框架——额外的电力需求推升通胀预期，进而影响收益率走势。

同一批公司横跨多个资产类别，进一步集中了风险。以Alphabet为例，其股票市值达4万亿美元，未偿债务规模为1300亿美元，旗下基础设施连接全球逾30个数据中心。与此同时，多家企业之间存在所谓"循环融资"安排，彼此相互持股，风险敞口高度交织。

摩根大通跨资产系统策略研究主管Thomas Salopek构建了四种模拟机构投资者资产配置的模型，结果显示，近年来这些组合均与AI相关风险因子呈现出显著正相关。在Invesco对90家主权财富基金的调查中，逾半数受访者将市场集中度列为AI相关投资的首要风险。

量化AI敞口，各家机构各显神通

面对这一挑战，机构投资者正在摸索各自的应对方式，但首要难题是如何定义和测量AI敞口。与资产类别、行业或地域等惯常分类不同，AI敞口目前尚无统一标准——它可以是纯粹的芯片制造商，也可以是仅仅采用AI技术的普通企业。

洛杉矶县雇员退休协会（LACERA）在今年5月的董事会会议上专门讨论了私募市场AI持仓问题。首席投资官Jonathan Grabel随后主导了一次全面审查，结合内部自下而上分析与借助MSCI的自上而下方法，估算出该养老金8%至19%的持仓与AI相关。"我们不希望追求完美而妨碍洞察，"他说。

芬兰Elo Mutual Pension Insurance Co.管理着360亿欧元资产，其投资组合经理正在以AI追踪AI，利用AI驱动的工具监测公开持仓对AI采用趋势的敏感度。资产配置与另类投资主管Kari Vatanen坦言，为分散化而限制AI敞口存在代价——若AI叙事继续主导市场回报数年，此举可能损害业绩表现。彭博智库追踪全球AI相关股票的指数显示，过去约两年间，该指数年化超额回报达11个百分点。

金融分析机构Markov Processes International对约50家大型养老金进行因子分析后发现，这些基金平均超额AI敞口接近于零，但个别基金存在明显偏差——美国最大公共养老金加州公务员退休系统（CalPERS）的超额AI敞口近年来持续攀升，主要源于对大型非上市公司的投资。

“全投资组合方法”成为新解题思路

AI风险的量化需求，正在为一种名为“全投资组合方法”（Total Portfolio Approach，TPA）的投资框架注入新的生命力。该框架打破资产类别壁垒，将所有投资置于同一维度进行比较，以寻求整体最优配置，CalPERS近期已正式采纳这一方法。

澳大利亚规模达2400亿澳元的Aware Super今年6月完成了代号"Project Odin"的多年期内部投资平台改造，整合了包括贝莱德在内的第三方数据与分析工具。流动性与市场主管Michael Clavin表示，该平台天然适合在全基金层面追踪AI敞口。"真正的分散化不只是地域或行业的分散，而是真正理解资产与主题之间的相关性，"他说。

Marsh Investments and Retirement（前身为Mercer，管理资产规模8460亿美元）则花费六个月开发了一套主题敞口追踪系统，运用代理式AI解析公开及私募公司的收入与利润来源，于今年2月正式上线。美国区首席投资官Andrew McDougall表示："关键在于，你必须先知道自己持有什么，才能知道自己要去哪里。那些今天拥有良好系统的机构，在做出投资之前就能大致判断影响；而那些系统落后的机构，可能要等到为时已晚才会发现问题。"

对于NYCRS的Tarbox而言，挑战在于跟上一项影响既快速又深远的技术的演变节奏。他表示，即便是最精密的投资组合图谱也可能很快过时，AI的风险轮廓必须持续重绘。"我们不仅要提高显微镜的分辨率，还要加快评估的频率，"他说。"我们承诺投资的几乎每一只基金，都不可避免地会带来更多AI敞口。"

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美国银行、摩根大通和高盛最新预测，美国财政部在未来一年将发行约1万亿美元短期国库券（Treasury bills）。

与此同时，美联储本周首次加息后，投资者正将目光集中于短端国债，押注美联储最终将赢得抗通胀之战，两年期美债收益率已升至约4.75%的多年高位。这两股力量交汇，令短端美债市场成为当前最受关注的交易战场。

贝森特一方面试图通过扩大长期国债回购压制长端利率，另一方面其财政部却持续依赖短期债务满足创纪录的借贷需求——这一策略正引发市场对利率风险和再融资风险积聚的广泛担忧，也令贝森特本人陷入政策自洽性的质疑。

三大行预测：短债发行规模逼近1万亿美元

华尔街主要银行对美国财政部短期国库券发行规模的预测高度一致，且均指向历史性高位。

美国银行预测，在截至2027年9月的本财年内，美国将通过发行国库券净借入约1.07万亿美元（不含用于偿还到期债务的部分）；摩根大通预计2027年日历年的国库券发行量为1.09万亿美元；高盛的预测则为9610亿美元。

按美国银行的估算，未偿国库券存量届时将达到约8万亿美元，占可流通国债总量的24.3%。高盛预计这一比例2027年将达24.3%，2028年进一步升至24.9%，接近疫情期间的近期峰值。

这一水平已明显高于财政部借贷咨询委员会设定的"长期维持在约20%左右"的官方目标。该委员会由市场参与者组成，认为20%是在利率成本、债务融资波动性与再融资风险之间取得平衡的合理区间。过去二十年，国库券占比仅在2008年金融危机和疫情期间短暂突破25%。

贝森特的政策悖论：批评者变成了执行者

这一局面令贝森特陷入尴尬处境。他曾公开批评前任财长耶伦过度依赖短期债务发行，指责其"掌控了货币政策"，并在2024年大选前"大幅放宽了融资条件"。然而，贝森特领导下的财政部如今正延续并扩大这一做法。

与此同时，贝森特上月出人意料地宣布扩大财政部对10至30年期国债的回购规模，意在压制长端利率上行。部分分析师指出，这些长债回购所需资金可能正是通过增加短期债务发行来筹集，进一步推高国库券供给压力。

一年期国库券收益率目前约为4.4%，低于10年期国债约5%和30年期国债约5.3%的水平，短期借贷在成本上仍具优势。但美联储本周将基准利率上调至3.75%至4%区间，并释放进一步加息信号，令短期债务的再融资成本面临持续上行压力。

一位财政部官员表示，自1970年以来，国库券发行占总发行量的历史平均比例为24.3%，而截至上月，这一比例为22.8%，低于长期历史均值；特朗普第二任期内的平均值为21.7%。该官员还指出，货币市场基金资产管理规模约8万亿美元，稳定币需求持续增长，加之美联储今年迄今已购入逾3000亿美元国库券，投资者对国库券的需求已大幅上升。

风险争议：再融资压力与利率波动

围绕短债依赖的风险，市场各方存在明显分歧。

美国银行美国利率策略主管Mark Cabana表示，财政部正试图在政府债券市场中“平衡供需”，但大规模发行短期债务将导致利息支出"更大且更为波动"。Sakonnet Research的Adam Josephson也持类似观点，认为短债占比越高，债务偿还成本的波动性就越大。

无党派机构"负责任联邦预算委员会"主席Maya MacGuineas警告称，"对短端的特别倚重使我们极易受到高水平再融资风险的冲击"。

不过，贝森特前经济顾问、现任SMBC Nikko Securities美洲首席经济学家Joe LaVorgna则认为，国库券占比上升"没什么大不了"。他表示，绝对数字看起来庞大，是因为财政赤字本身规模巨大，但从比例来看，"以历史标准衡量并不完全失常"。

贝森特本人则坚持认为，美国可以通过经济增长化解债务压力。"在美国，我们没有收入问题，我们有支出问题。我们努力控制支出，然后通过3%的增长走出困境，"他本月早些时候表示。

短端交易：押注美联储最终胜出

在供给端预期之外，需求端同样出现明显变化。美联储本轮首次加息后，投资者正积极布局短端美债，核心逻辑是押注美联储主席沃什誓言全力抗通胀的承诺将最终兑现，通胀将受控回落。

两年期美债收益率已较2月低点上涨约140个基点，目前远高于美联储3.75%至4%的新利率区间。期货市场定价显示，未来一年美联储还将累计加息约80个基点。

WisdomTree投资策略主管Kevin Flanagan表示，"如果你审视当前收益率曲线的任何部分，问哪里存在收益率超调，答案显然是短端。两年期收益率远高于当前联邦基金利率，这表明短端已经走得太远了。"

Allspring Global Investments固定收益首席投资策略师George Bory表示，该公司在沃什于杰克逊霍尔会议承诺恢复价格稳定后已增持债券，最近的美联储会议进一步强化了其持仓信心。他建议客户"现在是向曲线中段增加久期的好时机"。

Columbia Threadneedle Investments投资组合经理Ed Al-Hussainy则提示风险："问题在于，你如何对一年后的终端利率建立信心。风险在于，在每一轮加息周期中，市场都低估了美联储最终的行动幅度。"

Barings多资产投资组合解决方案主管Trevor Slaven则认为，当前约4.75%的两年期收益率已超过市场通过掉期合约定价的美联储至2027年9月将利率推至4.68%的预期，"短端是目前能构建最具说服力论据、存在真实价值的地方"。

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这次发射呈现出在轨卫星的一项新变化：计算能力正在进入卫星的核心载荷，卫星从数据采集终端向计算节点演进。

“超智算一号”搭载光学遥感和AI计算载荷。

据项目方介绍，卫星可以在轨处理影像、识别目标，只将筛选后的高价值数据传回地面，部分场景的数据响应时间可由数小时压缩至分钟级。

同箭入轨的鹏城首发星，将5G非地面网络基站、核心网、星载AI计算以及激光、微波通信载荷集成在一颗卫星上，验证通信、感知和计算的在轨协同。

一天前，株洲太空星际PIESAT-2 13至16星进入预定轨道。这批SAR卫星搭载星上智能处理和任务规划载荷，可以直接在轨解译遥感数据，再向地面输出应用结果。

两天内，多颗具备在轨处理能力的卫星密集入轨。太空算力的验证正从科研示范走向商业化、工程化部署，也给商业卫星和火箭发射带来了新的任务来源。

卫星数据处理是太空算力当前最明确的应用方向。

卫星经过单个地面站时，有效通信窗口通常只有约10分钟，高分辨率遥感卫星一次生成的原始影像可能达到数百GB。

有限的通信窗口和持续增长的数据量，使星地传输成为遥感应用的效率瓶颈。之江实验室此前披露，受限于地面站资源和带宽，约九成卫星数据未能传回地面，遥感数据平均回传时间超过一小时。

在轨计算可以先识别火点、船舶、洪水范围或地表变化，再将坐标、范围和分析结果传回地面。这种处理方式能够压缩数据量，缩短卫星观测与地面决策之间的时间。

应急救灾、海洋巡查、自然资源管理和生态监测对数据时效要求较高，也最容易体现分钟级响应的价值。这些场景将成为太空算力率先落地的市场。

国内相关探索已经从单颗卫星延伸至计算星座。

2025年发射的三体计算星座首批12颗卫星，单星最高算力达到744TOPS，整体在轨算力达到5POPS。此后，首批卫星实现了星间激光建链，并部署了11个AI模型在轨运行。

星间组网扩大了太空算力的应用边界。多颗卫星可以共享计算和存储资源，在轨分配任务，按照不同区域和场景调用算法。模型部署、任务调度和数据协同由此成为计算卫星的新能力。

这种变化也在重构商业航天的需求结构。算力卫星需要更高性能的处理器、更稳定的电源、更快的星间通信以及持续更新的软件系统，需求将沿着卫星平台、星载芯片、激光通信、操作系统和数据服务向产业链传导。

工程能力决定太空算力的扩张速度。

真空环境主要依靠辐射散热，高密度计算会增加卫星的热控制压力。抗辐照芯片、电源系统和高速星间通信，也直接影响计算载荷的性能与寿命。

发射能力决定计算节点的部署成本和组网效率。可重复使用火箭、批量化卫星制造和标准化搭载，将成为太空算力扩大规模的重要基础。

太空算力正在给商业航天增加一层新的价值。火箭负责把计算节点送入轨道，卫星完成数据采集和处理，星间网络连接分散的算力，地面应用承接最终结果。

这条链路把商业航天的竞争从卫星数量延伸到数据处理效率。

随着更多计算卫星进入轨道，能够更快形成组网能力、匹配高时效场景并持续交付数据服务的参与者，将掌握太空算力的产业主动权。

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近日，在2026年All-In Summit上，AppLovin创始人兼CEO Adam Foroughi首次系统讲述了这段历史——从IPO崩盘到AI转型，再到用回购“逆天改命”的完整路径。

Foroughi在对谈中直言：“广告就是ML 1.0，是所有今天驱动AI的技术的第一个商业实现。”而AppLovin正是沿着这条技术曲线，完成了从移动游戏广告到电商购物意图创造的跨越。

一个"藏在1亿款游戏里"的广告帝国

AppLovin并不是一个家喻户晓的名字。Foroughi自己也承认，“那个蠢名字也没帮上什么忙。”

但它的规模不容小觑。

Foroughi在对谈中介绍，AppLovin本质是一家移动游戏广告公司——帮助游戏开发者变现流量。他给出了几个数字：

• 全球每天有超过10亿人在玩手机休闲游戏

• 2024年初，AppLovin自有平台的年广告支出已达110亿美元，此后以约60%的年增速增长，粗略估算今天接近200亿美元

• 整个移动游戏广告生态的市场规模，他估计约为500亿美元

“不久前，社交媒体广告还是一个500亿美元的机会。”Foroughi说，“这个空间正在快速增长。”

更重要的是，AppLovin的EBITDA利润率目前达到84%，在同类公司中排名第一。

至暗时刻：年赚10亿，市值却只剩38亿

这家公司的现状，和它三年前的处境形成了强烈反差。

2021年4月，AppLovin以约280亿美元市值上市，一度冲高至400亿美元。

然后，崩了。

“2022年，股价几乎每天都在跌。”Foroughi回忆道，“我们最终跌到了38亿美元的市值。”

而那一年，公司的EBITDA是10亿美元。估值倍数从上市时的高位，跌到了不足4倍EBITDA。

崩盘的原因，他解释得很直接：“你在市场上的定价，取决于你的投资者质量。”

2021年IPO潮涌，蓝筹投资者根本没空研究一家名字奇怪的公司。早期私募股东和员工急于套现，供给大于需求，股价一泻千里。

那段时间，Foroughi接到了家人和朋友的电话。“他们问我，你有没有想不开？”他说，“我说，我们当初是一分钱起家的，股价现在还有10块钱，还涨了很多。但作为CEO，你很快意识到，你的团队也在接同样的电话——而他们没有你的底气，也没有你的持股。”

自我救赎：停止路演，买回自己

面对市场的抛弃，Foroughi做了一个反常的决定。

“我告诉团队，我不打算再见投资者了。他们不买我们的股票，见他们是浪费时间。但我们产生了大量现金——那就买回自己的股票，成为自己最好的投资者。”

AppLovin随即启动了大规模回购计划。

结果是：累计回购约60亿美元，注销了约20%-25%的流通股。这批股票在最高峰时，价值超过500亿美元。

与此同时，公司内部推行了一项绩效股票计划，覆盖核心员工，而非只给CEO。Foroughi的逻辑是：“我们知道现在很难熬，你以为自己有套房子，现在没了。但如果你撑下去，等我们反弹，你会赚到很多。”

支撑他判断的，是一次关键的技术升级。

2023年4月，AppLovin将广告算法从回归模型（ML 1.0）升级为深度学习模型（ML 2.0）。效果立竿见影——广告主的投放回报率大幅提升，平台增速随之爆发。

但公司依然没有主动对外发声。

直到2023年9月，Foroughi才第一次去纽约见投资者。那时股价已经从低点反弹到约80美元。

“那一周，股价从80美元涨到了150美元。市值从280亿涨到了550亿。”

“就因为我去了一趟纽约，告诉大家：我们公司还在，我们活下来了。”

广告即“ML 1.0”：技术逻辑怎么看

Foroughi对AppLovin的技术定位，有一套清晰的表述。

广告是ML 1.0。它是所有这些技术最早的商业化实现，而这些技术今天正在驱动AI。

他区分了两种广告逻辑：

搜索广告（漏斗底部）：用户已经知道自己想买什么，去Google搜索完成交易。这类需求，大语言模型正在直接替代Google。

发现式广告（漏斗顶部）：用户不知道自己想要什么，广告创造了需求。“你展示一个推荐，让他们说'哇，这看起来真不错，我去买了'——这才是Meta广告业务的驱动力，也是我们想做的事。”

他认为，发现式广告创造的是真实的经济增量，而搜索广告只是加速了一笔本来就会发生的交易。

对于AI Agent是否会颠覆广告业，他态度审慎：

会有一部分人用Agent来优化固定的消费行为，比如每月自动续订营养品。但发现式平台不是这个逻辑。普通购物者不是那种泡在Twitter上追最新科技的人。

我们的受众，更像是《纽约时报》的读者。今天还有大量人每天在用Yahoo的产品。

为什么小公司能赢过Meta和Google？

AppLovin的EBITDA利润率84%，持续多年。面对Meta和Google这两个拥有最顶级工程师的广告巨头，它为什么没有被打垮？

Foroughi的回答很简单：

我们从不认为自己赢了。每天早上醒来，我们都觉得今天可能就要完蛋了，所以必须拼命干。

他的竞争逻辑是：专注、精简、快速迭代。

如果你非常专注，保持精简，就能比巨头跑得更快。

对于“高利润率会不会被竞争打掉”的质疑，他的解释是：

这些技术极其复杂。如果你能持续创新，拥有差异化数据，你就能建立护城河。就像Anthropic，按道理不应该在大语言模型领域跑那么快——但当一个模型达到规模效应并被大规模采用，它就形成了别人很难逾越的壁垒。

他还提到，AppLovin在中国北京设有工程团队。“中国人非常勤奋、非常聪明。能和他们合作，是这家公司的优势之一。我坐在会议室里，常常觉得自己是房间里最笨的人——这反而让我每天都很兴奋来上班。”

访谈全文：

Adam Foroughi，AppLovin CEO：熬过92%的股价回撤、广告即ML 1.0，以及500亿美元的游戏广告市场

2026年9月21日 · All-In Summit 2026

第一章：Adam Foroughi 加入 Besties！

主持人： Adam 大概是最出色却鲜为人知的创始人。有一个广告平台藏身于十万款手游之中，并正在悄然超越 Facebook 广告，成为电商品牌的首选。在逾千家 IPO 公司中，市值最高的是 AppLovin。创始人心态必须是追求胜利的。他们今年大概会产生约 60 亿美元的现金流。在一个不讲道理的世界里，人们会以为你在作弊，而没有意识到你其实构建了世界上最酷的技术之一。请欢迎 Adam Foroughi！

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主持人： Adam，感谢你来到这里。我们觉得和你聊聊会非常有意思，因为你不怎么出现在媒体头条，你经营公司的方式几乎与媒体完全绝缘——不怎么接受采访，也不太公开谈论公司。但这是一家极其出色的企业。你能向大家介绍一下 AppLovin 是做什么的，并且帮我们描绘一下市场的大致格局吗？

Adam Foroughi： 当然。我认为，我们之所以能在没有早期风险投资的情况下把公司做得这么大，正是因为我们必须埋头苦干、低调行事。当然，这个有点搞怪的公司名字也没帮上什么忙。

我们本质上是一家广告公司，专门帮助手游开发商在这个领域实现商业变现。很多人没意识到手游世界已经变得多么庞大——每天有超过十亿人在玩手机休闲游戏，这些人都是成年人、家庭主事者，市场机会之大，难以想象。

我们在差不多两年前的去年一月披露，仅在我们自己的平台上，每年就有 110 亿美元的广告投放。此后我们保持了大约 60% 的年同比增长，粗略估算，今天这个数字已经接近 200 亿美元。

而我们并非这个市场的唯一玩家，还有许多其他广告公司也在这个领域变现。把这些加总起来，大概可以说整个手游生态系统每年吸引的广告投放大约有 500 亿美元。

不久之前，社交媒体广告市场也就是一个 500 亿美元的规模。这个领域正在快速增长，而且受众群体会主动看广告，很多时候他们是为了获取奖励而选择观看广告，这种机制创造了一种"产生意图"的可能性。

在公司发展的大部分时间里，我们都在通过这种方式创造意图——让用户从一款游戏的体验自然地流向下一款游戏。而真正令投资者，也令我们自己感到兴奋的是：深度学习模型现在已经非常强大，我们可以利用同样的空间，将这些成年用户引导进入消费购物场景。这让我们得以进入规模更大的经济领域，创造更大的经济价值。这也是我们团队对正在做的事情如此充满激情的原因。

第二章：发现式广告 vs. 搜索广告，以及你的手机真的在监听你吗？

主持人： 第一波互联网广告在很多方面点燃了众多关键技术的火花，这些技术随后扩散到了世界各地。比如谷歌通过 AdWords、AdSense、应用语义学等一系列技术所做到的事情。这一代互联网广告是否也在发生同样的事情？这里是否正在诞生一些对整个互联网具有深远意义的基础性技术？

Adam Foroughi： 是的。广告可以说是 ML 1.0——它是如今驱动 AI 的所有这些技术的最早实现形式。大型语言模型今天在社会中创造的经济价值远超广告，但广告是深度学习模型一种非常有利可图的应用形态。

推荐系统在结构上与大型语言模型有所不同，但在许多方面它们遵循着相同的发展轨迹。大型语言模型领域的大量研究成果可以迁移到推荐系统，反之亦然。很多如今投身大语言模型研究的学者，职业生涯早期可能就是从研究广告系统起步的。这两个领域有着深刻的内在关联。

广告业务，以及任何广告生意的好处在于，当你构建一个模型时，你是在预测一个未来的结果——可能是一条广告，或者是社交网络上的一篇推荐帖子，或者是一系列内容——而且你能立即将预测的价值变现。

主持人： 2026 年与 2006 年相比，人类对广告的反应是否存在一种普遍的行为规律？这是否有一条可以预测的演化轨迹？

Adam Foroughi： 这很有意思。我是 2005 年入行的，那时的广告简直一塌糊涂，全是垃圾邮件，技术也完全不够用。后来 Facebook 做了一件很聪明的事——它意识到，如果把手头所有的数据与优秀的技术结合起来，广告就能变得极其精准。如今，如果你去问大多数购物的人，他们大部分的购物灵感都来自 Instagram。广告已经变得很像内容本身。

在我们的领域也一样，人们很喜欢我们展示的广告。你可能以为人们不会喜欢，但我们在小型迷你游戏广告上看到了大量的互动——这些广告出现在其他游戏里，人们会主动去试玩这些预览内容，因为技术已经强大到能够向每个人推荐真正相关的内容。

主持人： 关于 AI 对广告网络的冲击，有很多担忧，尤其是针对谷歌。OpenAI 现在也有了广告产品，我相信你一直在密切关注并从中汲取经验。当人们开始用聊天机器人进行五六轮查询时，广告会是什么样子？很明显，95% 的用户不会每月付 20 美元使用这项技术，他们会期待免费使用。ChatGPT 已经说要免费了。你来说说他们在广告方面的布局。这是会导致单次广告效果下降、但总量上人们使用更多，还是说它会比谷歌搜索的广告模式更有效？

Adam Foroughi： 广告有两个维度。一个是漏斗下端广告——消费者大体知道自己想买什么，只是在做研究来完成这笔交易，这就是谷歌的搜索业务。如果我想买一双皮鞋，过去我会去谷歌搜索，研究一番，然后广告把我引导到我需要去的地方。今天，你可以用大型语言模型同样完成这个闭环。所以这种广告模式将与谷歌搜索业务形成直接竞争。

而我们所在的领域，是在用户没有明确意图的情况下向其展示广告。我们要做的是创造原本不存在的东西——向他们展示一个推荐，让他们心想："哇，这看起来真不错，我要去买一个。"这也是驱动 Facebook 广告业务的底层逻辑。

搜索或大语言模型促成的交易，本来无论如何都会发生——即便谷歌广告从未存在，只要搜索存在，那笔交易也会发生，只是路径不同。所以这条路上其实并没有太多经济增量的创造空间。

但当你向一位消费者展示一件他们压根不知道存在、不知道自己需要的商品的广告时——这就是纯粹的发现，完全的发现式体验。这正是 Meta 广告业务如此强大的原因，也是我们所追求的方向。你创造了那个"发现时刻"，不仅对消费者来说是一次愉快的体验——他们对自己买到的东西充满期待，等着包裹送达，迫不及待地拆开——而且你真实地创造了经济增量。

主持人： 那军备竞赛的问题呢？有些人说，我在朋友聚餐时随口提到了某件事，回头就在 Meta 或其他地方看到了相关广告。这是不是我们反应过度了？这种事真的在发生吗？那种想卖更多东西的冲动会不会让广告越来越具有侵入性？

主持人： 是的，每当这种事发生的时候，感觉真的很诡异。那实际上到底发生了什么——我说了某件事，然后广告就出现了？

Adam Foroughi： 我认为你肯定做了一些其他可以被追踪的行为，比如做了搜索、浏览了某个网站、进行了商品搜索，但你自己没意识到，然后你谈到了相关的话题，开始看到相关广告。并不是麦克风开着，或者某个应用真的做了窃听之类的事。

主持人： 不过有一种理论是，如果我们几个人在一起聚餐，这些应用知道我们的地理位置，可以把我们归为一个群体。比如说，我们都聊到了想买某款车或某块手表，然后 Friedberg 离开时用手机搜索了那块表想收藏，而系统追踪到了我们所有人的位置，就把那块表的广告推给了我们四个人——是这样的逻辑吗？

Adam Foroughi： 我认为广告公司无法追踪位置信息。我们完全不追踪位置。要追踪人的精确位置然后用来投放广告，是一件非常沉重的事情。更何况，如果要监听麦克风，再解析麦克风的内容，再转化为广告指令，数据量之大根本不现实。

主持人： 那如果我们几个人是朋友、彼此有关联呢？

Adam Foroughi： 这个数据我们不会有。但如果你在社交网络上，你们之间的社交关系当然可能会驱动广告体验。如果某个朋友搜索了某样东西，你可能就会看到相关内容。这没什么不对的。

确实，这里面有一种让人感到不安的"creepy 因素"，但在这么多公司大规模投放广告的情况下，所有收集到的数据在很大程度上都已经受到了管控。

人们往往忽略的是，正是因为这些广告变得如此精准，才创造出了巨大的经济价值。你看到的那条广告，你能认同它——20 年前，你根本不会在意那条广告。而如今 GDP 有相当一部分就来自这个数字广告经济体系。这些技术越先进，GDP 增速就越快。

第三章：IPO 暴跌与成为自己最好的投资者

主持人： Adam，我觉得你们公司的运营方式实在太有意思了。你现在在洛杉矶？

Adam Foroughi： 我在洛杉矶。公司最初在硅谷，是在帕洛阿尔托成立的。

主持人： 帕洛阿尔托。然后你在这边，你们在中国也有很多开发人员，是吗？

Adam Foroughi： 我们的工程部门在帕洛阿尔托、北京和新加坡。

主持人： 你们没有融很多风险投资，2021 年公司上市，上市时市值大约 200 亿美元？

Adam Foroughi： 我们是以联合 IPO 的方式于 2021 年 4 月上市的，当时大约是 280 亿美元。

主持人： 280 亿。然后到 2023 年，市值跌到了多少？

Adam Foroughi： 公开市场有个有意思的地方。2021 年上市时，我们有 6 亿美元的 EBITDA，市值 280 亿美元，最高曾到达 400 亿。但到了 2022 年，股价几乎每天都在跌，最终跌到了约 38 亿美元市值。而那一年，我们实现了 10 亿美元的 EBITDA。

主持人： 这太难以置信了。等一下，我们捋一捋——市场出于某种原因对这门生意不买账，那你怎么做的？

Adam Foroughi： 你很快就会意识到，而且我有金融背景所以理解得更清楚：你在市场上的股价，取决于你股东的质量。我们的早期股东包括私募股权投资人、联合创始人和其他团队成员，他们在上市后会选择出售。而当时有大量公司扎堆上市，蓝筹投资者根本没时间去研究这家名字怪怪的公司到底是什么，所以我们面临的局面是需求极少、供给极大，由此造成了股价的暴跌。估值倍数从较高的水平——我倒不会用 50 倍 EBITDA 来给公司估值——跌到了荒谬的低点，不到 4 倍。

所以，作为一个有金融思维的人，面对这样的暴跌，你必须意识到另一面存在机会。我转向内部团队说：我不打算再跟投资者谈了，他们不买我们的股票，谈了也是浪费时间。但我们产生了大量的现金流，那就用来买自己的股票，成为我们自己最好的投资者。我们由此启动了一个非常激进的股票回购计划。从那以后，我们大概回购了约 60 亿美元的公司股票，注销了大约 20% 到 25% 的流通股。在股价高峰期，这 60 亿美元的回购价值超过了 500 亿美元。

所以，那个看起来无比沮丧的时刻，完全可以转化成巨大的机会。

主持人： 你一直是这么想的吗，还是也有过一段非常低落的时期，觉得"天哪，这是怎么了"？

主持人： 对，我正想问这个——当股价下跌 92% 的时候，你怎么维护公司内部的文化氛围？

Adam Foroughi： 确实很艰难。家人、朋友都打电话来问，"你还好吗，有没有想不开？"我说，你看，我们是从一分钱起步的，股价还是 10 美元左右，从绝对值来说还是涨了很多。但作为 CEO，你立刻意识到一件非常艰难的事：你的团队成员也在接到同样的电话。而他们没有你那样的定力，也没有你那样的股权占比。

所以我们的应对方式是，打造一种"我们对抗整个世界"的心态——所有人都背弃了我们，但我们要坚持回购股票。同时，我们也推出了一个绩效股票激励计划。这种计划通常只给 CEO，但我们把它落实到了公司核心骨干，告诉他们：我们知道现在很难熬，你们以为自己手里有一栋房子，现在感觉什么都没了。但只要你们坚持下去，一旦我们反弹，你们将会在上升端获得丰厚的回报。

后来，当投资者开始重新关注我们，那时正好是我们从 ML 1.0 升级到 ML 2.0 的节点——从回归模型转向深度学习模型——结果非常显著。我们的广告算法驱动着整个业务，算法越好，广告主在我们平台上的投资回报就越高，一切都是基于效果计费的。所以公司开始高速增长。

进入 2023 年，我们在 4 月推出了新模型，但彼时我们仍然没有对外沟通，所以外界还不知道。大约到了 2023 年 9 月，我去了纽约，那时股价已经涨到大约 80 美元，业绩驱动下已经有所恢复。我说，该开始跟投资者谈了，因为市值已经足够高了，不能再像以前那么激进地回购了。

结果那一周，股价从 80 美元涨到了 150 美元，市值从大约 280 亿美元翻倍到 550 亿美元——就因为我到了纽约。

主持人： 就因为你去纽约说了句"嘿，我们公司还活着，我们熬过来了"？

Adam Foroughi： 对。我坐在那些会面里，很容易看出对方的反应——我做这种事很有经验。那些人坐在那里，明显是在给外面的人打电话说："买买买买买。"那一刻真是太爽了。

主持人： 那反过来呢？一旦他们做多了，他们是不是又开始问："Adam，我们怎么扩张？怎么增长得更快？为什么只做游戏？为什么不做电商？为什么不做这个、那个？"

Adam Foroughi： 完全是。真是进退两难，怎么做都不对。

大多数人其实并不是逆向投资者——极度下跌有多猛，极度上涨就有多猛。我们的股价在两年半内从 9 美元涨到了 750 美元，市值从 38 亿美元最终到达 2500 亿美元。两端都极端。

我们现在已经回归到一个相对稳定的位置，对增长机会充满期待。但我发现，公开市场的投资者和私募市场的投资者其实没什么本质区别——他们都追逐趋势，只是往往比你希望的要滞后。最优秀的那批人，能早于市场捕捉到这些趋势。这就是为什么顶尖 VC 和普通 VC 之间有差距，顶尖公开市场投资者和普通投资者之间也有差距。

第四章：隐私法规、苹果的管控，以及 AI 智能体如何改变人们的购物行为

主持人： 能不能谈谈隐私问题？苹果和欧盟确实在盯着像你们这样的公司，认为你们收集数据的方式过于激进。一些游戏开发者也不希望平台收集其用户数据，因此已经在逐步收紧。扎克伯格当年就直接面对了这个问题。那么这对你们的业务构成什么样的阻力？当苹果竭力——说白了——想要动摇你们的业务时，你们如何应对隐私问题？

Adam Foroughi： 在任何这类领域，你都希望监管规则是清晰的。规则一旦清晰，技术就能应对。5 年前，你可以在 iOS 上精准定向某个用户；今天，如果用户说"我不想被精准定向"，你就把他归入一个群组，向其投放精准度较低的广告。

有意思的是，苹果做出这个改变之后，有大量用户反而来投诉说："给我看更相关的广告，你现在给我推的都是垃圾。"所以确实需要隐私监管——这让科技公司能够按照预期去做——但另一方面，消费者也确实需要相关广告来帮助他们发现产品。

你坐在游戏里，看 30 秒广告来换一条命，你实际上获得了有货币价值的东西。那你是想看 30 秒垃圾广告，还是看 30 秒和你相关的内容？自从这些隐私规则落地之后，科技公司已经适应了，而深度学习网络的能力也非常强大。

主持人： 有一个快速跟进问题——关于游戏收购的事。你们之前尝试过收购一些游戏，我们今天也请来了 Bending Spoons，他们在积极收购那些不一定差、但增长相对平缓、风投不太感兴趣的业务。对你来说，成为一家游戏工作室是可持续的方向吗？这会不会和现有合作伙伴产生冲突？

Adam Foroughi： 我们已经把那些游戏全部卖掉了。当初买下来是出于数据战略的考量——当我们构建第一个深度学习模型时，需要数据来训练，而游戏工作室通常不愿意把数据分享给第三方公司。所以我们自己买下了工作室，用来填充第一个模型的训练数据，构建出了一个在市场上表现非常好的模型，公司开始快速增长。一旦我们的第三方合作开始进来，我们就把那些工作室剥离出去了。

主持人： 那在一个到处都是 AI 智能体的世界里，广告会是什么形态？人机交互的界面可能已经改变，不再是电脑打字或手机浏览，可能是 Meta 眼镜或其他设备——广告在"智能体商务"中扮演什么角色？那么多人正在努力推动智能体商务落地。

Adam Foroughi： 我觉得现实情况是，这个世界的一部分确实会开始用智能体来优化某些一致性的购物行为。比如我可能会把我的补剂订阅交给一个智能体，让它每个月自动优化并按时送达。但发现式广告平台不是这么回事，而且典型的消费者，并不是那种深度使用智能体、活跃在 Twitter 上、随时追着最新技术跑的人。

我们的受众更像是《纽约时报》的读者——现在每天还是有大量人在使用雅虎的产品。普通消费者想要找到一个商品，想亲身经历那个购物的过程，想货比三家，想追踪物流，想体验整个交易流程。

如果你事后告诉他，"嘿，其实智能体可以帮你做这一切，还能省 20%"，我觉得对于一笔 50 美元的交易来说，这根本无所谓——因为亲自走完这个流程本身就带来多巴胺，这才是他们享受的东西。

所以确实有一部分技术前沿的人群会采用智能体，但我认为我们太过高估 Twitter 圈子的代表性，而忘记了普通消费者其实并不是这样的。

第五章：精小团队如何击败巨头、利润护城河，以及在中国的团队建设

主持人： 让我来理解一下你们是怎么赢的——Meta 和 Alphabet/Google 是世界上最聪明的公司，拥有最顶尖的工程师，其大部分收入来自广告，他们已经建立了自己的模型，并且做了一两个十年了。一家小公司是怎么在这个特定领域参与竞争并且胜出的？而支撑你们继续赢下去的运营模式是什么？

Adam Foroughi： 这里有一点帮助我们走到今天——我们从来不觉得自己赢了。我们每天早上醒来，觉得今天很可能要出事，所以必须拼命干。这造就了一家精小的公司，汇聚了大量真正深耕于这件事的领域专家，高度聚焦于手游体验，以及如何将其转化为另一端的消费行为。

我认为，如果你足够专注，保持精小，就能比那些巨头移动得更快。这就是挑战巨头的能力所在。

主持人： 那业务上的"漏点"在哪里？我说的是看一张损益表，就像我十年前分析亚马逊那样——我们发现了他们各处的漏点，后来的洞察是：亚马逊会把这些漏点吸收进来，变成新的业务线，这就是我们做多亚马逊的长期逻辑。对你们来说，漏点在哪里？是支付基础设施吗，还是别的什么？或者换个说法，利润率扩张的空间在哪里，让人们有理由为这个故事买单？

Adam Foroughi： 我们的 EBITDA 利润率我相信是市场第一，达到 84%。所以我不确定我们还有多少"漏点"可言。

主持人： 鉴于这个数字，确实很难说有什么漏——但换个角度思考：广告主进入我们的平台，他们的模式是基于交易的。比如他们在卖口红，我们给他们提供一个套利空间——他们从我们这里"买"消费者，那个消费者完成交易，立刻覆盖了他们的获客成本。消费者花 20 美元买了口红，他们支付给我们的钱少于 20 美元减去商品成本，他们很满意，于是不断加大投入，这个绩效模式非常可复制。

我们的"漏点"在于，我们不是整条链路上的全部。我们不是广告主本身，我们想做的是赋能广告主触达消费者。我们运营得极其精简，高度聚焦算法和自动化，所以漏点并不多。

主持人： 另一面的问题是，当你有 85% 的 EBIT 利润率时，人们会说"这家公司可能是在过度盈利"，然后竞争对手会说，"我能把 Adam 的利润率卷掉，我愿意以 60% 或 50% 的利润率来做这件事。"但——也许这正是 David 问题的延伸——这种情况并没有真正发生，利润率维持得相当稳定。这是为什么？

Adam Foroughi： 因为这些技术非常复杂，如果你持续创新并且拥有差异化的数据，你就能构建出真正的优势。用类似的逻辑来说，Anthropic 本不该在大语言模型领域一路领跑，但一个模型一旦达到一定的规模，被大量社区用户广泛采用，它就会形成一道其他人难以逾越的护城河。

主持人： 那和我们聊聊中国团队，他们是怎样的一种优势？

Adam Foroughi： 中国人非常谦逊，非常非常勤奋，非常聪明。无论是与在中国工作的、在美国的，还是在世界其他地方的中国工程师合作，你都是在与世界上最聪明的一群人一起工作。

当我创业时，目标之一就是与优秀的人一起共事，然后一起把事情搞清楚。现在每当我坐在团队成员中间，我知道我大概是房间里最笨的那个人——而这让我每天都充满动力来上班。

主持人： 真心话，听到这些感觉如何？

Adam Foroughi： 对我来说很管用。

主持人： 好，让我们为 Adam 鼓掌！Adam，感谢你。

Adam Foroughi： 谢谢，兄弟们，认识你们太好了。

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据韩国媒体9月20日报道，韩国业界人士透露，Druckenmiller最早将于9月22日在首尔与斗山株式会社及斗山能源（Doosan Enerbility）高管会面，此后还计划陆续拜访三星电子、SK海力士、Naver及Coupang等主要AI相关企业。Druckenmiller今年2月曾在接受摩根士丹利采访时表示，他在韩国和日本市场持有"大规模仓位"，此次亲赴首尔被认为是在审视现有投资的同时，积极寻找新的投资标的。

值得关注的是，此次访问恰逢Druckenmiller对AI投资态度明显趋于审慎之际。他在9月10日纽约一场投资者活动上表示，已将AI行业投资规模削减至六个月前的20%。分析人士认为，他亲赴韩国AI企业的举动，意在对AI投资进行更精准的筛选，重点考察真正掌握AI产业链瓶颈环节的企业。此次访问若促成实质性投资，可能引发更多全球重量级投资者相继赴韩，进而推动外界重新评估韩国在全球产业供应链中的地位。

首次公开访韩，聚焦AI与能源两大主线

Druckenmiller此次韩国之行围绕两条主线展开：AI基础设施与能源。

在AI领域，三星电子和SK海力士是高带宽内存（HBM）的核心供应商，而HBM是AI芯片不可或缺的关键组件。斗山株式会社则在AI芯片基板所需的关键材料——覆铜板（CCL，Copper Clad Laminate）领域拥有重要布局。

据报道，业界人士指出，随着AI基础设施投资持续扩张，韩国企业在内存、半导体材料、发电设备及电网等关键瓶颈领域的重要性显著提升，这被认为是Druckenmiller此行的核心驱动力之一。

在能源领域，斗山能源的核心业务涵盖核电站主要设备及燃气轮机，与Druckenmiller近期持续加码能源投资的方向高度契合。

报道称，据悉，其旗下Duquesne Family Office今年一季度斥资逾1.27亿美元买入阿根廷油气生产商YPF股份，并新建了对墨西哥能源公司Vista Energy的投资仓位。市场人士预计，他将在与斗山高管会面后，评估是否进一步加大对韩国能源行业的投资。

AI投资降仓背景下的精准筛选

Druckenmiller此行的另一层深意在于，他正处于主动压缩AI整体敞口的阶段，却选择亲赴韩国考察AI相关企业，这一反差引发市场广泛解读。

分析人士认为，这并非对AI投资的全面撤退，而是一种更具选择性的策略调整——从广泛押注AI概念，转向聚焦真正掌握产业瓶颈的核心标的。韩国企业恰好集中在HBM、半导体材料、数据中心电力基础设施等AI产业链的关键节点，符合这一筛选逻辑。

一位金融业内人士表示，"Druckenmiller访问韩国，可以视为韩国企业已成为全球AI供应链关键轴心的信号。"不过，该人士同时强调，"仍需观察此次访问是否最终转化为对韩国企业的实质性追加投资。"

管理52亿美元资产，与美国核心决策层关系密切

Druckenmiller是华尔街最具影响力的全球宏观投资者之一，以1992年做空英镑并获取巨额利润而声名大噪。目前，他执掌管理个人及家族资产的Duquesne Family Office，该机构去年6月向美国证券交易委员会（SEC）申报的美国上市证券投资组合规模达52亿美元（约合7.2万亿韩元）。

Druckenmiller与美国核心政策圈关系深厚，被业界广泛描述为美国财政部长贝森特（Scott Bessent）的导师，美联储主席沃什（Kevin Warsh）亦曾在Duquesne Family Office任职。报道称，一位金融业内人士表示，“Druckenmiller的判断与市场展望对全球金融投资行业具有重大影响力。”

正因如此，他的投资动向历来受到市场高度关注。业界人士表示，Druckenmiller此次韩国之行有望成为更多全球经济重量级人物相继访韩的催化剂，“如果更多全球商界领袖在访问韩国后扩大投资，将可能促使外界重新审视韩国在全球产业供应链中的地位。”

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据央视新闻，当地时间9月20日，乌克兰武装部队总参谋部通报称，当天凌晨，乌军对俄罗斯莫斯科地区的莫斯科炼油厂实施打击。乌方称，炼油厂区域发生大规模火灾，AVT-6初级炼油装置、综合原油加工装置等遭到打击。乌军方称，莫斯科炼油厂是俄罗斯最大的炼油企业之一，年原油加工能力约1200万吨，生产车用汽油、柴油、航空燃料、重油等石油产品。乌方称，该炼油厂参与保障俄武装力量需求。

该事件迅速引发了市场对全球工业与运输关键燃料——柴油供应的深度担忧。随着东欧与中东两场战争同步限制全球关键产油区的出口能力，全球柴油期货和炼油利润率已飙升至历史高位，美国柴油零售价亦突破历史新纪录。

在供应骤降的背景下，作为当前全球关键“最后补给方”的美国正面临巨大的国内政治压力。华盛顿政界对于限制乃至禁止柴油出口的呼声渐高，分析警告称此举或将进一步颠覆全球能源供应链，引发更广泛的经济震荡。

创纪录空袭重创俄能源重镇

据央视新闻等媒体报道，9月20日的袭击是俄罗斯首都遭遇的“最大规模袭击”。莫斯科市市长索比亚宁表示，自19日以来共击落1600多架无人机，其中450架是在逼近莫斯科时被击落的。在此次袭击中，莫斯科炼油厂遭到严重破坏。

另据环球网综合媒体报道，乌克兰总统泽连斯基20日晚些时候在社交平台X发帖，就相关袭击行动表态。泽连斯基在帖文中表示，乌克兰昨晚对莫斯科地区的远程打击“产生了非常重大的影响”。他称，俄罗斯一个重要的石油工业设施和后勤设施被击中。

据报道，该炼油厂由俄罗斯天然气工业股份公司（Gazprom Neft）所有，距离克里姆林宫仅约16英里，原油日加工能力约为24.5万桶（年加工能力约1200万吨）。乌克兰武装部队总参谋部通报称，该厂的AVT-6初级炼油装置及综合原油加工装置等遭到打击。该设施主要生产车用汽油、柴油和航空燃料，不仅供应莫斯科周边大都市区，也直接参与保障俄罗斯武装力量的需求。

作为回应，俄罗斯同样对乌克兰多地发起了新一轮空袭。据乌克兰国家紧急情况局和空军消息，俄军发射了138架无人机，袭击了基辅州、文尼察州和敖德萨州等地的工业与铁路设施，基辅州的袭击目前已造成4人死亡。

全球柴油市场告急，价格创历史新高

莫斯科遇袭正值全球柴油供应极度脆弱之际。彭博社数据显示，随着海湾地区和俄罗斯的供应严重受扰，上周全球柴油期货和炼油利润率均攀升至历史新高。衡量燃料与原油价格差异的美国取暖油裂解价差飙升至每桶117美元，创下彭博自2009年有该项数据记录以来的最高水平。

华尔街见闻此前提及，美国柴油零售价上周首次突破每加仑6美元，并于本周五进一步攀升至6.45美元，创下历史新高。在全球范围内，巴西农村、利比亚及部分非洲国家已经出现了加油站燃料短缺的现象，全球工业、运输与农业赖以运转的关键燃料正面临严峻考验。

彭博高级大宗商品策略师 Mike McGlone 警告称，当前的柴油价格冲击，与2008年能源危机期间汽油价格的暴涨走势如出一辙。与此同时，有报道称俄罗斯正在考虑延长其柴油出口禁令，这令本已紧张的供应雪上加霜。

地缘冲突颠覆十年炼油格局

全球炼油体系当前的困境，源于过去十年产能扩张格局与当前地缘冲突的剧烈碰撞。过去十年间，中东和俄罗斯斥巨资扩张炼油能力。科威特、阿联酋、伊拉克和沙特阿拉伯新建或扩建了大型炼厂，使中东地区在2017年至2025年间柴油出口量翻番，超越北美成为全球最大的柴油出口地。

然而，据国际能源署（IEA）分析，两场战争令这一供应格局骤然逆转。今年2月以来，霍尔木兹海峡通行受阻迫使科威特、阿联酋和伊拉克大幅削减出口；同时，胡塞武装的袭击压缩了沙特通过红海的出口能力。IEA高级油市分析师 David Martin 表示：“我们正在见证可能是有史以来最为紧张的柴油市场格局。”

此外，西方国家在危机时刻难以弥补这一缺口。咨询公司Wood Mackenzie炼油业务高级副总裁 Alan Gelder 指出，中东国家的大规模投资长期压低了西方炼油商的利润空间，导致西方大型石油公司近三十年未新建炼厂，自2015年以来欧美已有逾十家炼厂关闭。目前西方炼厂虽已满负荷运转并向柴油倾斜，但仍无法有效填补供应缺口。

美国出口禁令之争加剧市场不确定性

面对飙升的国内油价，美国内部关于出口禁令的争论正在急剧升温。众议员 Tim Burchett 本周提出柴油出口禁令法案，参议院多数党领袖 John Thune 亦表示对该提议持开放态度。特朗普则将油价上涨归咎于俄乌战争，而非中东局势。但IEA数据显示，波斯湾受阻的柴油量约为俄罗斯缺口的三倍。

分析人士及多家智库强烈警告，美国的出口禁令不仅无法解决国内问题，反而会祸及全球。美国石油协会早在2022年致时任能源部长 Jennifer Granholm 的信中就指出，限制出口将推高国内油价。

战略与国际研究中心（CSIS）、达拉斯联储和哥伦比亚大学的研究均表明，美国炼油产能高度集中于墨西哥湾沿岸，其基础设施完全面向出口市场设计。国内输油管道目前已接近满负荷，且全球油轮运力紧张。CSIS在报告中强调，若实施禁令，墨西哥湾沿岸炼油商必然会因无利可图而大幅削减炼油活动。这将导致美国国内汽油和柴油供应量不增反降，从而部分甚至完全抵消初期的库存积累，最终对禁令本欲压制的国内油价形成上行压力，并不可避免地引爆全球其他地区价格的进一步暴涨。

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要闻精选

中国商务部：何立峰于9月19日至23日率团赴美国与美方举行经贸磋商。新华社：中美经贸磋商周日在美国纽约开始举行。

中国9月LPR连续16个月维持不变，央行主管媒体刊评“直接下调政策利率的必要性不高”。

国常会听取老龄工作情况汇报，部署实施医疗康复护理扩容提升工程。

中国财政部:1至8月全国一般公共预算收入同比增长5.7%，证券交易印花税同比大增82%；国有土地使用权出让收入同比降28.6%。

住建部：中国房地产进入存量时代，现房销售是大势所趋。

市场监管总局：“十五五”时期加快修订价格法，严打恶意低价竞争；深入实施新修订的反不正当竞争法，持续完善配套监管制度规则。

让中国“自愿限制”汽车出口？中国商务部：中方坚决反对，欧盟有关举措严重违反世贸组织规则。商务部回应特朗普签署针对俄罗斯和伊朗的制裁法案：中方反对非法单边制裁，保留采取一切必要措施的权利。

伊朗：调解方告知美国已准备好与伊谈判并达成协议，且“态度认真”，向美开出7项谈判条件，正等待特朗普回应；特朗普称将对伊朗作出重大决定，考虑是否对伊彻底军事行动。

特朗普宣布与丹麦达成协议、美国将获得对格陵兰岛"永久安全控制权"。特朗普称要组建“人工智能部队”并任命人工智能事务“总管”。

也门胡塞武装袭击沙特“敏感目标”和阿美公司设施，回应沙特“指责也门袭击麦加”等行为。美国警告军事冲突“迅速升级”，沙特紧急向多国求援。特朗普：也门胡塞武装同意不与美国交战。

报道称沙特对欧洲客户10月长协供油归零，北海原油溢价创纪录，欧洲冬季能源风险加剧。欧洲柴油基准价4月以来首次涨破200美元/桶之际，马克龙宣布将在数周内召集G7开会讨论协同释放战略油储。

日本央行加息25个基点至1.25%、1995年以来最高，以1990年来最快速度推进紧缩，9名票委中两票反对；行长植田和男称不排除连续加息选项、要先发制人遏制通胀，中东局势、AI需求与日元汇率是关键变量。日央行“鹰派”信号不足，日元盘中跌超1%；日本或再干预汇市，日媒称日央行汇率摸底，日元盘中收窄过半跌幅。

报道：委内瑞拉接近达成协议，拟将40亿美元黄金从伦敦运往纽约。

报道：Anthropic将IPO时间推迟至11月，估值预期达2万亿美元，2026年年化营收将超1000亿；OpenAI预计2030年前累计烧钱逾2780亿美元，同期营收目标达3500亿。

伯克希尔·哈撒韦宣布沃伦·巴菲特正式卸任董事长，其子接任，继年初卸任CEO后，巴菲特的公司最高治理层交接全部完成。

长鑫科技第五代技术平台正式量产，大容量24GB LPDDR5X量产新品展出。

市场概述

“三巫日”7万亿美元期权到期压顶，美股涨跌不一，芯片股为首科技股力撑标普纳指盘中V形反转，道指回落，全周纳指反弹，标普连跌两周，道指连跌三周；芯片指数收涨近3%、四连涨，闪迪涨11%，美光涨近4%；Coinbase、Strategy等多只加密货币概念股至少涨超10%。

美联储加息周美元大涨、短期美债重挫。美债收益率回升，两年期美债收益率创两年新高、全周升超10个基点。美元指数一周涨超1%、创三个月最大周涨。

日央行加息未能提振日元，日元盘中跌超1%，央行汇率摸底消息后，收窄过半跌幅；离岸人民币盘中涨破6.70、创四年新高；加密货币走高，比特币两周来首次涨破8万美元、一度较日低涨近7%。

原油三连跌，沙特对欧洲客户10月断供消息后，油价一度转涨，布油收创逾一周新低、但美油仍连涨三周。黄金再涨，期金收创一周新高、全周逆转三周连跌。纽铜四连阳、全周反弹超2%。

美股：标普500指数收涨0.17%，报7650.50点，全周累跌0.08%；道指收跌0.18%，报51682.64点，全周累跌1.69%；纳指收涨0.40%，报26522.545点，全周累涨0.72%。

欧股：欧洲STOXX 600指数收跌1.11%，报635.45点，全周累跌0.57%。

A股：上证指数收涨0.94%，报3911.87点。深证成指收涨1.72%，报13640.87点。创业板指收涨2.25%，报3372.68点。

美债：到债市尾盘，美国十年期国债收益率约为5.00%，日内升约7个基点，全周累计升约3个基点；两年期美债收益率约为4.74%，日内升约8个基点，全周累计升约11个基点。

商品：WTI 10月原油期货收跌1.58%，报100.30美元/桶，全周累涨0.25%。布伦特11月原油期货收跌0.91%，报103.87美元/桶，全周累跌0.71%。COMEX 9月黄金期货收涨0.59%，报4385.9美元/盎司，全周累涨0.45%。COMEX 9月白银期货收涨1.66%，报66.556美元/盎司，全周累涨3.1%。COMEX 9月期铜收涨0.43%，报6.615美元/磅，全周累涨2.25%。

要闻详情

中国

商务部：何立峰于9月19日至23日率团赴美国与美方举行经贸磋商。

- 据新华社，当地时间9月20日周日上午，中美经贸磋商在美国纽约开始举行。

中国9月LPR连续16个月维持不变，央行主管媒体刊评“直接下调政策利率的必要性不高”。《金融时报》援引分析人士观点指出，8月新发放贷款实际利率已出现边际回落，"直接下调政策利率的必要性不高"。分析人士判断，短期LPR大概率维持不变，若经济下行压力加大，降准或先于降息落地，届时LPR仍有跟进下调空间。

国常会部署实施医疗康复护理扩容提升工程。会议指出，要全面客观认识人口老龄化带来的影响，深入实施积极应对人口老龄化国家战略，健全多层次多支柱养老保险体系，打通居家、社区、机构养老服务联动渠道，扩大普惠养老服务，培育银发消费新场景。会议还部署以基层为重点建强医疗康复护理服务体系，推动康复护理资源向社区、家庭延伸，并审议通过《中医药传统知识保护条例（草案）》，讨论《〈中华人民共和国突发事件应对法〉等15部法律的修正案（草案）》。

财政部：前8月国有土地使用权出让收入同比下降28.6%，证券交易印花税大增82%。1至8月全国一般公共预算收入同比增长5.7%，其中税收收入增长6.6%；支出增长增长1.2%。个人所得税增长14.5%，印花税增35.6%；车辆购置税增长13.3%，消费税下降3.6%。政府性基金预算收入同比下降19%，显示土地财政收缩与资本市场活跃度提升并存。

住建部：房地产进入存量时代，现房销售是大势所趋。二手房交易占比从2020年的27%提高到2025年的46%，今年前8个月已达52%、超过50%的存量时代门槛。销售端将推进现房销售制，解决"一手交钱、一手交房"问题，从根本上防范交付风险。"十五五"时期还将扩大住房公积金制度覆盖面，支持用于租房、购房、修房和养房，并支持个体工商户与灵活就业人员自愿缴存。

市场监管总局：“十五五”时期加快修订价格法，严打恶意低价竞争；深入实施新修订的反不正当竞争法，持续完善配套监管制度规则。

让中国“自愿限制”汽车出口？中国商务部：中方坚决反对，欧盟有关举措严重违反世贸组织规则。

商务部回应美国将《2026年格雷厄姆制裁俄罗斯和伊朗法案》签署成法。该法全面强化对俄制裁，延长对伊有关制裁，并明确可对进口俄罗斯石油或天然气的第三国加征最高100%所谓“次级关税”。商务部新闻发言人称，中方一贯反对缺乏联合国授权和国际法依据的单边制裁，反对以涉及第三方为由，对他国采取所谓次级制裁措施。中方将密切关注事态发展，保留采取一切必要措施的权利，以坚决维护自身主权、发展利益及企业合法权益。

北京发布"词元经济十条"，高标准建设词元工厂。北京市经信局、发改委联合印发《北京市加快词元经济发展的行动方案（2026—2028年）》，制定词元工厂分级评价标准，覆盖模型适配数量、词元吞吐速度、首字延迟、缓存命中率与电能利用效率（PUE）；技术攻关方面支持推理专用芯片、模型轻量化与边缘端部署，并推动模型与芯片适配调优。

在岸、离岸人民币周五双双升破6.7，创2023年1月以来新高。周五人民币兑美元中间价报6.7521、较上一交易日调高59点，为连续第八个交易日调强。东方金诚首席宏观分析师王青认为，一是美联储加息效应释放后美元指数冲高回落，二是人民币中间价持续向偏强方向调整；短期内人民币有望延续稳中偏强走势，年底前核心波动区间预计在6.7至6.9之间，全年或呈"先升后稳"。

长鑫科技第五代技术平台正式量产，大容量LPDDR5X来了。G5平台在关键工艺维度实现了多项行业领先的技术突破：依托创新的四重曝光技术把内存阵列的有源区半间距微缩至11.95纳米，接近全球最顶尖的内存量产平台制程；通过变革工艺流程、采用新材料，存储电容深宽比达45:1；开发适配DRAM工艺的HKMG工艺，成功将G5平台核心功能区高度缩小到6762纳米。

- 报道：长鑫存储准备进入NAND闪存市场。据周五报道，长鑫存储正准备进入闪存市场，计划在北京新工厂建立一条NAND闪存研发生产线，并在北京设立研究院。长鑫已就NAND计划与客户展开讨论，其中一家新成立的初创公司计划采购其NAND芯片用于人工智能系统和超级计算机的存储产品。

小鹏要把卖车和卖技术一起推向全球。小鹏G9L周四晚以23.18万元限时起售价上市，较8月公布的预售起售价低2.8万元。董事长何小鹏透露，G9L将于10月12日在巴黎车展举行全球上市发布会，计划陆续投放至64个国家和地区，并安排广州与奥地利格拉茨两地生产；除继续与大众集团合作外，小鹏还在与其他车企及非车企洽谈技术、芯片项目。

玛莎拉蒂，想装上"华为心"。据报道，玛莎拉蒂正与华为乾崑洽谈合作，江淮亦参与其中；相关车型拟在国内使用尊界品牌、海外沿用玛莎拉蒂品牌，国内计划利用江淮工厂生产，意大利也在考虑另建生产设施。不过项目尚未正式签约，"从配置到价格都还没谈拢"。

重生与降价，钟薛高还有机会吗。钟薛高9月16日宣布重启，首批恢复轻牛乳、丝绒可可和半半巧巧三个口味。原运营主体已进入破产清算程序，492项注册商标、8项授权专利和8项著作权5月被整体拍卖；新运营方与原公司及原创始团队没有股权关系，能否重新进入主流销售网络与实现复购，是此次重启更实际的考验。

海外

中东突传大消息！伊方：获调解方告知，美国已准备好与伊朗进行谈判并达成协议，且“态度认真”。据央视新闻，当地时间19日周六，伊朗消息人士还表示，只要封锁仍在持续且尚未与美国达成协议，伊朗就不会重新开放霍尔木兹海峡。

- 伊朗称向美国开出7项谈判条件，正等待特朗普回应。伊朗最高国家安全委员会秘书穆赫辛·雷扎伊说，伊朗提出的谈判条件是美国结束所有针对伊朗的战事、解冻被冻结的伊朗资产并结束海上封锁等。伊朗发出的信息明确，即“如果美国希望摆脱其一手造成的困境，并避免越陷越深，那么除了接受伊朗的条件外，别无他途”。

- 特朗普称将对伊朗作出重大决定。特朗普周日表示，未来“不久”将发生“非常重大的事情”。目前摆在桌面上的选项包括“彻底摧毁伊朗”，让伊朗经济继续恶化，或者达成协议。特朗普还表示，他正在考虑“何时以及是否”对伊朗采取彻底军事行动。

- 伊朗总统将赴纽约参加联大会议，巴勒斯坦总统遭美国拒签。据多家美媒，根据美方政策，伊朗代表团规模小于去年并将在美国境内面临出行限制，伊朗总统佩泽希齐扬预计9月23日在联大发表讲话。第81届联大一般性辩论将于9月22日拉开帷幕。此外，联合国大会通过决议，允许巴勒斯坦国在一般性辩论期间提交预先录制的总统阿巴斯发言并在联大会堂播放。

特朗普宣布美国丹麦达成格陵兰协议，美将获该岛"永久安全控制权"。特朗普称，美国将立即启动在格陵兰岛适当地区“建立一个大规模军事存在”的进程，且美国的任何对手今后不得在当地设立基地、维持军事存在或进行敏感投资，除非获得美国“明确的书面批准”。他还称，这份协议“没有终止期”，且美国无需为此承担任何成本。

特朗普要组建“人工智能部队”，此前称“AI安全风险”是“骗局”。特朗普周六还称，他将任命一名AI事务“总管”；AI代表下一场工业革命或互联网浪潮，其规模和影响力将更大，甚至可能占到美国GDP的25%。

也门胡塞武装周六袭击沙特“敏感目标”和阿美公司设施，回应沙特“指责也门袭击麦加”等行为。

- 胡塞新一轮袭击，美国警告“迅速升级”，沙特紧急向多国求援。也门胡塞武装对沙特发动了新一轮袭击，美国周六发布安全警报称，军事冲突有可能“迅速升级”，建议身处中东地区的美国人“保持高度警惕”。据报道，沙特向法、英、巴基斯坦和埃及紧急寻求提供防空支援，甚至罕见向以色列求助。

- 特朗普：也门胡塞武装同意不与美国交战。

报道称沙特对欧洲客户10月长协供应归零。沙特阿美通知欧洲炼油商下月无原油交付的消息传出后，原油周五一度转涨。欧洲炼油商紧急寻购替代原油，推高现货价格与原料成本。作为全球油价重要参考的北海原油实物溢价近日飙升至纪录水平。本周，挪威Johan Sverdrup原油较即期布油现货一度溢价35美元/桶，上周二溢价仅0.6美元。

- 欧洲柴油零售价突破300美元，马克龙要召集G7谈协同释放战略油储。G7协同释储若落地，短期内可能对柴油、汽油等成品油价格形成更直接的压制。半年前，国际能源署（IEA）宣布成员国释放创纪录的4亿桶战略油储，在欧洲，这些储备主要由汽油和柴油等燃料构成。

投票结果7-2！日本央行以1990年以来最快速度升息。日本央行于18日周五加息25个基点至1.25%，为1995年以来最高水平，也是2024年3月退出负利率以来的第六次加息。九名委员中，首相高市早苗任命的两位再通胀派委员浅田统一郎与佐藤绫野投反对票、主张按兵不动，反映内部对进一步紧缩的分歧。央行声明表示将继续上调利率、调整宽松程度，但前瞻指引措辞与7月变化有限，未释放更鹰派信号；决议公布后日元短线走弱、再度跌破157，日经225午后涨幅扩大至1.8%，日本10年期国债收益率下行1.5个基点至2.975%。

- 日本央行行长：不排除连续加息选项，要先发制人地遏制通胀：植田和男在记者会上表示潜在通胀存在超过2%目标的上行风险，企业加薪意愿增强、定价行为趋于积极，AI需求旺盛、油价回升与日元偏弱共同推高生产者价格；他强调不会预先排除任何政策选项，加息步伐缓慢并非总是好事，同时称很难判断金融环境是否过于宽松。

- 日本央行决议点评：进一步加息预期降温，利率上限可能在2%以下：花旗认为终端利率维持在2%或以下的可能性上升，两票反对凸显委员会内"再通胀派"阻力、OIS市场对后续加息的定价随即回落；高盛则认为声明未释放加快加息的明确信号，金融条件仍处宽松区间，政策利率向中性靠拢的进程将延续但步伐渐进。

- 日本央行"鹰派"信号不足，日元下跌再瞄准160大关：富国银行认为植田讲话虽有一些鹰派信号但力度不足，若日本央行紧缩节奏跟不上美联储，美元兑日元存在向160攀升的风险，该水平此前曾引发日美协调干预。

- 日本又要出手？日央行被曝汇率摸底，日元收窄跌幅：日本央行在外汇市场向市场参与者询问汇率水平的消息传出后，盘中曾跌超1%的日元兑美元日内跌幅曾收窄至约0.3%；不过汇率摸底不等于政府已实际入场，外汇干预决策权主要在日本财务省。

美国柴油价格创历史新高，中西部炼油厂停产雪上加霜。埃克森美孚位于伊利诺伊州乔利埃特、日处理能力27.5万桶的炼油厂于13日上上周日因电力故障被迫停产，17日周四的文件又披露一处泵站遭洪水淹没，电力虽已恢复但燃料生产尚未重启。该厂日产汽油和柴油约1100万加仑，占中西部炼油总产能约6%、全美约1.5%。

美国制造业复苏突然"踩刹车"：8月产值意外下降0.3%。美联储周五公布，8月制造业产值下降0.3%，而经济学家调查的预测中值为增长0.3%，为今年以来首次意外下降；工厂产能利用率降至75.7%、创五个月新低。摩根士丹利团队指出，能源价格上涨和地缘政治风险会给制造业带来下行风险，8月工业产值报告可能是这些风险开始显现的初步迹象。

法国债务风险升温：法德利差突破100个基点至2012年以来最高。受经济增长疲弱和利息支出上升影响，法国政府预计今年预算赤字率将扩大至5.4%、高于此前5%的目标；法总理计划明年通过540亿欧元削支措施把赤字率控制在5%，但政府在议会缺乏多数席位。法财长称"3%不应被抛弃"，仍应作为2029年赤字率目标；法兴警告若政治风险升温，法德利差可能扩大至120个基点。

巴菲特正式卸任！其子霍华德接任董事长，伯克希尔进入新时代。伯克希尔·哈撒韦宣布沃伦·巴菲特正式卸任董事长一职，并被任命为名誉董事长、即刻生效，他将继续担任董事会成员；董事会同时选举霍华德·巴菲特为董事长，苏珊·德克尔继续担任首席独立董事。这是继今年年初卸任CEO之后，巴菲特对公司最高治理层作出的最后一项交接，公司由此进入"后巴菲特时代"。市场此前已预期格雷格·阿贝尔接任CEO，如今CEO与董事长两个最高岗位均已明确，继任安排对投资决策与资本配置连续性的影响将成为估值与治理评估的关键变量。

报道：Anthropic IPO延期至11月，华尔街审视日益严苛：从"稳赚不赔"到"不再确定"。据报道，Anthropic预计2026年年化营收将超过1000亿美元、较7月时的650亿美元大幅增长，未来数周可能发布与股票发行相关的诸多细节。该司已表示将大幅加码算力基础设施投入，短暂转正的运营利润或难以持续，这使华尔街对该司IPO的态度趋于审慎。

- 三家AI公司估值超5万亿美元、超过45年科技IPO首日估值总和：Anthropic上市估值预计达2万亿美元、SpaceX今年6月IPO首日估值同为2万亿美元、OpenAI拟以1.2万亿美元完成私募融资并于明年谋求上市。

- Anthropic悄悄建起生物实验室！Claude指挥机器人做实验：公司已在旧金山湾区建立实体"湿实验室"并招聘生物化学人才，生命科学负责人证实实验室存在，称"生物学的最终检验依然是真实的实验室工作"；此举发生在其筹备规模或达2万亿美元IPO、并披露AI生物安全风险案例的敏感窗口。

- 一边高喊AI减速，一边闷头扩算力：Anthropic反证"算力见顶"：公司在呼吁放缓前沿AI能力推进的同时，于澳大利亚签下由Zerra DC开发、园区规划容量约2.16GW的数据中心租赁协议，预计2027年起陆续上线、主要服务AI推理，反映电力与并网的建设周期无法等待模型节奏。

OpenAI预计2030年前累计烧钱逾2780亿美元，同期营收目标达3500亿。OpenAI预计在未来五年内将产生高达2780亿美元的负自由现金流，与此同时，OpenAI预计2030年营收为3500亿美元，而2026年料将为360亿美元。巨额现金消耗与高速营收增长并存，表明该公司在此期间的资本支出和运营投入将远超收入规模。

暴赚17000%的神话破灭！"土耳其版高盛"轰然崩塌。曾立志成为"土耳其高盛"的Tera集团轰然倒塌，其旗舰基金自2025年初以来回报率一度超过17000%、相关股票去年涨幅高达2000%。如今Tera被官方定性为"类庞氏骗局"，近200亿美元规模基金进入清算程序，多名高管被捕，土耳其股市一度触发熔断，数十万投资者受损。

台积电代工涨价传导？AMD全系芯片据称Q4起涨10%。据供应链渠道机构报道，AMD计划将台积电晶圆代工成本上涨全额转嫁至下游，旗下全系列芯片产品价格预计自2026年第四季度起统一上调约10%，调价覆盖AI加速芯片、消费级GPU及主板芯片组，Ryzen CPU虽未被明确列入但同样面临上行风险。

美SEC"创新豁免"："美股代币化"打开"合规大门"。SEC于17日周四发布一项为期五年、附带严格条件的"创新豁免"，首次为许可制AMM模式下的代币化NMS股票链上交易提供专项联邦豁免路径，暂时豁免符合条件的交易场所被认定为《证券交易法》下的"交易所"，并为特定流动性提供商提供有限的"交易商"定义豁免。CFTC同日扩大了数字资产无执行行动范围。

- 比特币周五重上8万美元，加密货币概念股狂飙，SEC"放行"代币化股票成催化剂：摩根大通数据显示周四贝莱德等机构管理的比特币ETF合计获约1.6亿美元净流入，结束此前连续两日流出。

美债收益率上涨之际，短期美债借券成本飙升。随着投资者大量借入近期发行的美债建立空头头寸，关键短期美债的借贷成本正在飙升。据经纪商ICAP数据，周五借入两年期当期国债的隔夜回购利率约为0.79%，五年期当期国债一度降至负0.85%，而普通国债回购利率约为3.88%；回购利率越低意味着借券需求越旺盛。

通用汽车进军军工：首批"爱国者"导弹部件交付洛克希德。洛克希德·马丁周四确认，通用汽车已于8月交付首批PAC-3 MSE拦截弹的导弹壳体组件，且仅用三周完成生产交付，而传统国防供应商通常需数月。报道称一份国会报告显示，中东冲突已消耗美国导弹防御拦截弹库存的约二分之一至三分之二；五角大楼今年1月要求洛克希德将"爱国者"导弹年产量提升至逾2000枚、较当前水平增加一倍以上，并计划在2030年底前实现。

AI数据中心又带火一项"新清洁能源"！Meta、谷歌押注长时储能。据报道，自2025年初以来，美国已有至少150吉瓦时的长时储能项目宣布、获批或完成融资，较2024年底全国规划装机总量增长逾五倍，其中大部分新增需求来自AI数据中心。与传统锂电通常只能提供数小时储能不同，长时储能可储存数十小时乃至数天。

Figure租了30套房，让机器人挨家"考核家务"。人形机器人公司Figure于17日周四发布神经网络模型Helix 2.5，并公布零样本全身自主实验结果：在30套陌生住宅中，不采集新数据、不额外训练、也不做环境适配，机器人零样本成功率从9%提升至56%。

3个人+Claude，攻进OpenAI核心代码库！。安全研究公司Hacktron AI的三名研究人员借助Anthropic的Claude模型，于今年7月突破OpenAI防线并访问其名为"Monorepo"的私有代码库，OpenAI支付6500美元赏金并确认漏洞已修复。攻击起点是OpenAI社区论坛托管服务Discourse中与图片文件处理方式相关的漏洞，多个安全边界被依次串联。

- 用魔法打败魔法，OpenAI被Claude"黑了"：研究人员在72小时内将一个图像处理漏洞扩展为完整攻击链，最终获取OpenAI员工ChatGPT账户访问权限及内部GitHub环境能力；报道指出AI正在显著压缩高级漏洞利用的开发成本，同时暴露AI代理作为企业权限枢纽带来的新安全风险。

OpenAI、Anthropic开始"抢小单"！AI算力争夺转向20–30MW小型数据中心。据报道，Anthropic已在英国和北欧就20至30兆瓦规模的数据中心项目展开接触，OpenAI也在北欧寻找类似机会，双方在美国亦有相关谈判，与其此前动辄数百兆瓦乃至吉瓦级的超大规模布局形成对比。变化源于AI计算需求从训练向推理迁移，小型设施落地更快、更适合分布式部署。

丰田计划在制造业务中部署40万台机器人。据日媒，丰田及旗下集团公司将从2028年起每年投入约1万亿日元用于全球工厂翻新与重建，其中丰田自有工厂部署15万台机器人、集团旗下公司工厂部署25万台，覆盖全球约60家工厂。核心产品之一是重约50公斤的ELEY具身学习机器人，采用轮式底盘与双指机械手，可通过视觉观察工人操作自主学习精细动作。

报道：SK海力士旗下Solidigm考虑在美国建设首座NAND工厂。据报道，Solidigm正考虑在美国东海岸选址建设首条NAND量产线，并就产品组合、量产时间表等细节展开讨论，最终投资规模仍取决于与客户长期协议（LTA）的谈判进展。

韩媒：半导体设备关键零部件交货周期已"延长一倍以上"。据报道，韩国多家半导体设备企业零部件采购困难加剧：沉积设备制造商A公司反映相关零部件交货周期已从四个月延长至十个月；激光工艺设备制造商B公司所需日本制造关键零部件等待时间更延伸至40个月，即便支付溢价也无法加快交付。

报道：委内瑞拉接近达成协议，拟将40亿美元黄金从伦敦运往纽约。据报道，根据讨论中的条款，代理总统罗德里格斯领导的临时政府将获得这批价值约40亿美元黄金的法律控制权但不得立即出售，黄金可能被用作抵押品供政府借款融资，资金部分用于今年6月毁灭性双重地震后的重建。争端可追溯至2019年英国最高法院层面的归属争议。

伦铜最近12周内第11周累涨，洋山铜溢价创近四年新高。衡量进口铜需求的洋山铜溢价周五升至124美元/吨，显示中国需求明显改善。上涨核心逻辑之一是市场强烈预计特朗普政府将对精炼铜加征关税，促使大量铜货提前涌入美国、挤压其他地区可供货量；惠誉旗下BMI分析师预计未来数周基本金属大体维持区间波动，以消化智利产量超预期下滑的影响。

超级油轮短缺！全球油运成本“从未如此之高”，“海事史上最大豪赌”赚翻了。从休斯顿运往亚洲每桶运费约26美元，占WTI原油价格四分之一。运力紧张从超大型油轮蔓延至中小型船舶，油轮船东坐享暴利，行业市值飙升至近700亿美元。背后两大驱动力：中东冲突拉长有效运距，以及韩国航运大亨斥资逾70亿美元打造全球最大自有油轮船队的世纪押注。

美国对伊朗军事行动已花费436亿美元，不包括中东基地损失。美国中央司令部提供议员的评估数据显示，截至9月3日，五角大楼已为此次军事行动产生的额外成本拨付约112亿美元，更换已消耗弹药预计需要281亿美元、补充损失装备还需约43亿美元，后两项资金目前尚未获得拨付。上述估算尚未包括伊朗袭击造成的美国中东基地可能遭受的数百亿美元损失。

大众大幅下调2026年盈利预期，保时捷计提60亿欧元商誉减值。大众称，保时捷正受到美国关税以及中国对海外豪华品牌需求下降的双重压力；中国车企竞争力提升是另一大压力来源，中国市场消费者需求加速向纯电动车转移，奥迪和大众乘用车品牌受影响尤为明显。大众股价周五一度跌7.5%、最终收跌5.6%，保时捷股价跌4.9%，欧股汽车板块跌超3%。

观点精选

“炼油”成为全球能源瓶颈，美国距离“出口禁令”不远了？俄乌与中东两场战争同步冲击全球炼油体系，导致柴油供应骤紧、价格飙升，美国柴油零售价周五创历史新高至每加仑6.45美元。美国国会内部出现出口禁令立法动向，但分析人士警告，禁令将推高全球价格并引发连锁反应，且受制于基础设施瓶颈，未必能有效平抑国内油价。

高盛：市场“定价4次加息”过于悲观，年底有“全资产上涨”交易窗口。市场目前定价的约四次累计加息"明显偏多"，两人均认为本轮加息周期实际落地次数更可能为两次。两人均指出，油价走势是决定最终加息路径的关键变量，一旦油价出现实质性回落，将为全球多类资产提供同步走强的条件。

人形机器人的“三大争议”：何时大规模部署？算力需求暴增？“人形”是必要的吗？巴克莱分析称，瓶颈在智能而非硬件，算力拉动集中在边缘而非数据中心，Physical AI颠覆的第一波浪潮很可能根本不是人形的。

今日关注

中国

何立峰率团赴美国与美方举行经贸磋商。

富时中国A50指数纳入中微公司、生益科技。

AICC 2026人工智能计算大会于21日在北京中关村国际创新中心举行。

海外

韩国9月出口。

纳斯达克100指数季度再平衡生效，SpaceX权重将升至2.82%。

美联储FOMC 2027年会议投票委员、芝加哥联储主席古尔斯比发表讲话。

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见闻财经日历提醒本周重点关注：

首先关注外交大事和地缘政治。据央视新闻，国务院副总理何立峰将于9月19日至23日率团赴美国与美方举行经贸磋商。外交部表示中美双方就年内元首互动安排保持着沟通。这一节点发生在联合国大会的背景下：第81届联大高级别周9月22日在纽约拉开帷幕，美国政府已同意伊朗领导人出席，伊朗总统佩泽希齐扬预计23日发言；泽连斯基计划21日至23日在纽约与特朗普会晤讨论能源领域停火。中东战事、俄乌局势与大国互动集中在一周之内，油价、黄金与避险资产将随表态剧烈波动。

其次是AI与半导体的“产业周”。本周，阿里2026云栖大会在杭州召开，围绕模型、Agent与Agentic Cloud拆解“五层全栈”技术；GMIF 2026全球存储器行业创新峰会在深圳举行，主题“AI存储，驱动未来”；高通骁龙峰会或发布首款2nm骁龙8 Elite Gen6；Meta Connect 2026或推出XR与智能眼镜新品。叠加AICC人工智能计算大会、全球AI芯片峰会GACS与第五届全球数字贸易博览会，本周是模型、Agent、算力与存储四条线同时发声的窗口。

最后是数据与交易节奏的“休市周”。、韩国9月出口20天同比将验证半导体出口的高增是否延续；欧元区9月制造业PMI初值与美国初请失业金陆续发布。A股25日至27日中秋休市、28日开市；郑商所已自21日结算时起上调PTA、甲醇、对二甲苯合约保证金与涨跌停板，节前杠杆与流动性需留意。

经济指标

韩国关税厅9月21日公布9月前20天出口同比，前值增56%。据韩国关税厅，9月前10天出口同比增82.6%至349.7亿美元，其中半导体出口同比增270.1%、占出口总值47.1%，为历年同期最高。欧元区9月制造业PMI初值与美国初请失业金本周也将陆续发布。

财经事件

• 阿里2026年云栖大会9月22日至24日在杭州举行

9月22日至24日，2026年云栖大会将在杭州举行，主题为“智以致用”。大会的看点在于“五层全栈”的技术发布，将围绕模型、Agent、Agentic Cloud拆解五层全栈技术，发布阿里云核心技术及年度产品。

• 纳指季度再平衡生效，SpaceX权重将升至2.82%

纳斯达克100指数季度再平衡将于9月21日美股开盘前生效，届时SpaceX在该指数中的权重将升至2.82%，较目前约1.28%的权重大幅提高。权重提高之所以重要，是因为追踪该基准的被动型基金必须相应调整持仓。其中包括规模达4,820亿美元的Invesco QQQ Trust Series 1，也就是QQQ，这是全球规模最大的ETF之一。

同日，标普道琼斯指数公司季度再平衡生效，标普100纳入Palo Alto Networks、Arista Networks、闪迪、戴尔，标普500纳入Bloom Energy、Illumina。调整属例行换仓，生效日被动资金调仓或带动相关科技股量价波动，Arista、Palo Alto等获被动增配。

• 多位美联储政策制定者将于本周发表讲话

多位美联储政策制定者将于本周发表讲话，鉴于美联储主席沃什本人已表示希望避免就利率路径提供前瞻性指引，任何有关央行本轮加息周期计划的线索都将变得更加重要。美联储副主席杰斐逊在2026年美债市场会议发表讲话。FOMC票委、克利夫兰联储主席哈玛克、FOMC永久票委、纽约联储主席威廉姆斯等发表讲话。

• AICC 2026人工智能计算大会

AICC 2026人工智能计算大会将于2026年9月21日在北京中关村国际创新中心正式举行。本届大会聚焦智能体（Agent）时代的AI计算底座与体系变革。

• 第二届上海AI应用生态大会

第二届上海AI应用生态大会将于 2026年9月21日至22日 举办。主要聚焦企业智能体（Agent）技术实践、应用场景生态共建以及产业成果规模化复制，致力于打通人工智能技术与企业业务的深度融合。

• 星河动力航天将于近期择机实施谷神星一号海射型（遥八）运载火箭发射任务（待定）

9月17日，星河动力航天宣布，将于近期择机实施“谷神星一号海射型（遥八）”商业运载火箭发射任务，任务名：海对羊城阔。该公司主要为航天领域客户提供航天发射服务，核心产品包括“智神星”系列中大型重复使用液体运载火箭、“谷神星”系列轻小型固体运载火箭等。

• 特朗普为共和党筹款活动发表主题演讲

据Politico，特朗普将于9月21日在纽约市为共和党筹款活动发表主题演讲。

• 苹果新款Mac mini、Mac Studio9月22日正式发售

8月25日，苹果推出时隔两年更新的便携型台式主机Mac mini，推出搭载M6或M5 Pro芯片的新款Mac mini，以及搭载M5 Ultra或M5 Max芯片的升级版Mac Studio。两款产品均于8月27日上午9点开启预购，并将于9月22日正式发售。

• 中秋节：沪深北三大交易所9月25日至27日休市

沪深北三大交易所均发布2026年中秋节、国庆节休市安排：9月25日(星期五)至9月27日(星期日)休市，9月28日(星期一)起照常开市，10月1日(星期四)至10月7日(星期三)休市，10月8日(星期四)起照常开市。

提前预警

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例如，上海松江富明村镇银行公告显示，9月21日起，该行一年期、二年期和三年期整存整取利率分别为1.65%、1.50%和1.30%，存期从一年拉长至三年，利率反而低了35个基点。

一个月前，该行一年期、二年期和三年期利率均为1.65%；

与8月21日执行的利率相比，此次二年期和三年期利率分别下调15个和35个基点，一年期利率保持不变，由此形成期限倒挂。

部分中小银行则在上调特定期限利率。

枢纽注意到，微众银行9月将三年期定存利率从1.60%上调至1.75%，蓝海银行将一年期定存利率由1.65%上调至1.70%。

目前，微众银行三年期定存利率高于五年期；苏商银行近期发行的三年期、五年期大额存单利率分别为1.95%和1.85%，最高利率同样没有落在最长期限。

9月的这轮调整呈现出两个特点：不同银行的利率有升有降，部分银行内部的期限利差也出现倒挂；

这也意味着，不同机构对存款期限、负债成本和阶段性资金需求的安排正在分化。

长端成本受到压缩

部分银行压低中长期存款利率，主要与负债成本压力有关。

国家金融监督管理总局数据显示，2026年一季度商业银行净息差为1.40%，二季度小幅回升至1.41%；大型商业银行二季度净息差为1.31%。净息差仍处低位，长期高息存款对银行盈利的压力更为明显。

一些中小银行的息差空间更窄。

2026年上半年，哈尔滨银行净息差降至0.98%，广州农商银行为1.07%，甘肃银行和紫金银行均为1.09%。

资产端收益率承压时，存款利率越高、期限越长，银行锁定的付息成本越高，下调三年期、五年期存款利率，可以减少长期高成本资金，保留后续调整负债价格的空间。

天府立言金融研究院院长曾刚表示，部分银行出现存款利率倒挂，属于阶段性经营策略。

曾刚表示，银行通过下调中长期存款利率，引导部分资金转向短期存款；如果存款利率继续下行，短期负债可以更快完成重新定价，从而缓解成本压力。

上海松江富明村镇银行此次调整主要集中在二年期和三年期，一年期利率保持不变，与上述逻辑一致。

存量高息定期存款集中到期，也为银行调整续存价格提供了窗口。

华泰证券、国信证券和中金公司根据不同口径测算，2026年到期定期存款规模约为50万亿至75万亿元；

存款到期后，银行可以按照当前利率安排续存期限和价格，从而降低存量高息负债的成本。

期限缩短也会增加续存和流动性管理压力。存款到期频率提高后，客户是否续存、银行需要付出多高的利率留住资金，都会影响最终的降成本效果。

局部加息补充资金

中小银行近期加息主要集中在特定期限，反映出部分机构仍有补充存款的需求。

博通咨询金融行业资深分析师王蓬博表示，民营银行大多获客渠道较为单一，存款来源高度依赖线上，为稳定存款规模、补充稳定负债，部分民营银行会通过适度提高利率吸引资金。

例如，微众银行此次上调的是三年期利率，调整后，其一年期、二年期、三年期和五年期定存利率分别为1.50%、1.60%、1.75%和1.60%，三年期利率最高，五年期利率仍低于三年期。

这说明部分银行愿意为当前需要的期限支付更高成本，但对更长期存款仍保持谨慎。

不同类型银行对长期资金的安排也有差异。

枢纽注意到，7月以来，中国银行、农业银行、建设银行和工商银行先后重启五年期大额存单，相关产品利率最高为1.60%，起存金额为20万元。

股份制银行中，华夏银行7月15日上线的五年期大额存单年利率为1.75%至1.80%，招商银行、浦发银行等当时未上架五年期产品。

这些差异表明，银行是否吸收长期资金以及愿意支付多高的利率，与存量客户、到期资金规模和资产配置情况有关。

利率较高的机构需要在留住存款和控制成本之间寻找平衡。

值得注意的是，监管也在限制高息揽储。

中国人民银行6月5日就《人民币存贷款利率管理规定》公开征求意见，将违规手工补息、突破利率自律上限等行为纳入高息揽储范围。

接下来可以关注高息存款到期后的续存利率、中小银行净息差变化，以及短期负债占比上升后的续存和流动性成本。

这些指标将进一步反映本轮利率调整对银行负债成本的实际影响。

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9月20日，中国人民银行授权全国银行间同业拆借中心公布最新LPR报价：1年期为3.0%，5年期以上为3.5%，均与上月持平。央行主管媒体《金融时报》援引分析人士观点指出，8月新发放贷款实际利率已出现边际回落，"直接下调政策利率的必要性不高"。

多位受访经济学家判断，美联储9月加息25个基点、将联邦基金利率目标区间上调至3.75%—4.00%，进一步加剧中美利差倒挂，短期内LPR大概率维持不变。

但分析人士同时强调，我国货币政策坚持"以我为主"基调未变，若后续国内经济下行压力加大，降准或先于降息落地，届时LPR仍有跟进下调空间。

此次LPR持平，首要原因在于定价锚稳定。

东方金诚首席宏观分析师王青在接受《金融时报》采访时指出，自上月LPR报价公布以来，央行7天期逆回购利率持续维持在1.40%，"这意味着9月LPR报价的定价基础稳定，已在很大程度上预示当月LPR报价会继续按兵不动"。

从商业银行自身经营状况来看，报价行主动压缩加点的意愿同样不足。

数据显示，9月以来货币市场隔夜资金利率DR001均值较上月小幅上行，1年期商业银行（AAA级）同业存单到期收益率也略有走高，批发融资成本有所上升。

二季度商业银行净息差较一季度回升0.01个百分点至1.41%，为2022年一季度以来首次回升，但仍处历史低位附近。

招联首席经济学家董希淼亦表示，商业银行净息差降至1.41%的低位，"报价行从维护稳健经营、防范风险的角度出发，主动压缩加点的意愿不足"。

经济基本面的阶段性稳固，为LPR按兵不动提供了另一层支撑。2026年上半年国内生产总值（GDP）同比增长4.7%，位于全年4.5%至5.0%目标区间之内，前期出台的存量政策仍处于效果观察期。

中国民生银行首席经济学家温彬进一步援引高频数据支撑这一判断。8月出口当月同比增速连续第三个月保持在20%以上，且较7月继续提速；8月CPI和PPI同比增速均出现回暖；工业增加值当月同比增速明显回升，制造业PMI中生产和新订单分项重返荣枯线上方。

温彬同时指出，8月企业和个人住房新发放贷款利率均延续低位，叠加CPI和PPI同比小幅回升，各项贷款实际利率出现边际回落，"对实体经济支持作用有所加强，直接下调政策利率的必要性不高"。

他还提到，9月新型政策性金融工具已逐步落地拨付，将带动政金债提速发行及配套贷款投入，货币政策重心更多在于保持流动性充裕，并以结构性工具形成协同效应。

外部环境的变化是当前制约LPR下行的另一关键变量。9月美联储加息25个基点，欧洲、日本央行亦在上调政策利率，全球主要央行货币政策集体转向紧缩。王青指出，这使中美利差倒挂进一步加大，人民币汇率和跨境资本流动面临压力。

董希淼表示，美联储加息"客观上压缩了我国央行降息及LPR下降的空间，短期内LPR下降的可能性确实更小"。

不过，分析人士普遍认为，外部紧缩对国内货币政策的传导效果不应高估。王青强调，国内外物价走势存在根本差异，1至8月国内CPI累计同比仅为0.9%，持续低于2.0%左右的目标水平；而同期美国、欧元区CPI累计同比分别达3.3%和2.7%，持续偏高。"这在很大程度上决定了当前国内外货币政策会存在方向性差别。"

王青还指出，我国已建立跨境资金流动"宏观审慎+微观监管"两位一体监管框架，因货币政策周期错位引发的大规模跨境资金流动将得到有效控制，其对人民币汇率的影响"不必高估"。

民生银行温彬也表示，我国债市和人民币汇率的运行态势反映出国内资产较高的安全属性，有助于货币政策坚持"以我为主"。

尽管短期降息窗口收窄，分析人士对后续政策空间仍持较为积极的看法。

董希淼认为，若后续国内经济下行压力加大，央行"有可能先通过降准释放流动性，再择机小幅下降政策利率10个基点，届时LPR有望跟进调整，降幅或在5个基点左右"。他同时强调，我国货币政策工具箱丰富，适度宽松的基调未变。

王青则指出，不排除接下来出台新一轮增量政策的可能。具体路径包括两条：一是结构性货币政策工具继续降价、增量、扩围，定向支持科技融资、普惠金融；二是实施降息降准，估计降息幅度为10个基点，降准0.5个百分点，届时LPR报价将跟进下调。

董希淼总结称：

美联储加息强化外部制约，短期内LPR大概率维持不变；未来是否下降，取决于国内经济修复、物价走势、银行息差及外部环境变化。

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它叫 Jev。

不会聊天，不写代码，甚至不会像ChatGPT一样给你生成一大段答案。它只干一件事：做判断。

但就是这样一个看起来“能力被砍了一大半”的模型，却突然在开发者圈火了。

有人用它40秒分析724条实时广告，总共做出8724次判断；有人把它接进Claude Code，专门清理没用的上下文；还有人让它给AI Agent当“裁判”，检查任务到底有没有真的完成。LangChain也已经开始测试Jev作为Agent评估器的表现。

更夸张的是速度和价格。

TypeSafe公布的测试中，Jev最高提速约193.6倍，成本最多降低444.6倍。输入每百万Token只要0.042美元，输出Token甚至免费。

一个能力看起来更少的AI，为什么反而火了？

因为到了Agent时代，AI真正需要的可能不只是“深思熟虑”，还有海量、快速、便宜的判断：下一步做什么、该调用哪个工具、任务到底完成没有。更重要的是，这些判断未来需要AI自己在后台完成，不再需要人一直坐在屏幕前盯着。Jev看上的，就是这些每天可能发生几百万次的小决定。

更有意思的是，Jev模型创始人Diogo Almeida，恰恰参与过RLHF，而现在他开始反思RLHF：这套让ChatGPT变得好用的训练方式，可能并不适合AI真正走向自动化。

一个多月前，Almeida做过一场演讲。现在回头再看，那场演讲几乎就是Jev的“思想说明书”。

01 AI都会做高等数学了，为什么还做不好客服？

Diogo Almeida的履历很特殊。

他曾在OpenAI工作，是GPT-4、ChatGPT以及InstructGPT/RLHF相关工作的参与者。也就是说，他曾亲手参与构建了今天大模型最重要的一套后训练范式。

但在那场演讲里，他上来就调侃自己，是OpenAI内部少数几个公开“黑”ChatGPT的人之一。

他的演讲主题更加直接：What's Next After RLHF？

Diogo先提出了一个看起来很矛盾的问题。

今天的大模型已经可以挑战非常难的数学题，代码、推理和各种benchmark一路往上走。

可到了很多企业真正想自动化的业务里，人却始终拿不掉。

比如客服。

让AI查资料、总结文档、起草回复，没问题。

但如果让AI自己决定：这笔钱到底退不退？这个用户要不要赔偿？

企业一下就谨慎起来了。

明明这些事情看起来比高等数学简单得多，为什么反而不敢交给AI？

Diogo给出的答案很简单：Today's AI is incredible at assistance, not automation.

今天的AI很会帮你干活，却还不太能自己把活干完。

这两件事看起来只差一点，实际上完全不同。

Claude Code再强，你通常还是坐在电脑前。它写代码，你看；它改文件，你检查；错了，你再让它改。

所以在Diogo看来，Claude Code依然属于ChatGPT开启的“协助时代”。

真正的自动化是什么？

人根本不在场。

AI在后台自己判断、自己执行，一天可能运行几十万甚至几百万次，你甚至永远不会看到它做了什么。

问题也就来了：为什么今天的AI这么聪明，却偏偏离不开人？

Diogo把矛头指向了一个自己非常熟悉的东西——RLHF。

02 我们训练AI的时候，就把人塞进了回路里

这件事多少有点讽刺。

因为RLHF，恰恰是Diogo当年参与推动的技术路线之一。

RLHF的基本逻辑其实不复杂：收集人的偏好，然后让模型越来越符合人的偏好。

所以Diogo在演讲里给出了一个非常直白的解释：为什么今天的大模型总需要有人在回路里？

因为训练它的时候，我们字面意义上就把人塞进了那个回路里。

模型从一开始就在学习：什么样的回答，人更喜欢？

这也解释了大模型一个我们已经非常熟悉的特点——哪怕不知道，它也经常能说得特别像那么回事。

Diogo在现场举了一个很损的例子。

有人给ChatGPT发了一段放屁的录音，告诉它这是自己创作的一首音乐，请它“真诚、坦率”地评价。

结果ChatGPT一本正经地夸了起来，说这是一首很有阴森、诡异氛围感的环境音乐。

Diogo甚至用了一句话总结：“Overpromising is a feature.”

过度承诺不是Bug，是feature。

对于聊天产品来说，这未必致命。用户还在屏幕前，错了可以纠正。

但真正的自动化系统完全不同。

机器不关心你的回答好不好听，它只需要知道两件事：到底该怎么做，以及你到底有多大把握？

这也就解释了，为什么一个多月后发布的Jev，看起来会如此反常。

03 所以，Jev干脆不让AI“说话”了

普通大模型哪怕最终只需要回答“A还是B”，往往也要经过生成Token的过程。

Jev直接把这部分砍掉。

它目前主要做三件事：

• Noul，回答Yes还是No；
• Choice，从几个选项里选一个；
• Score，按照标准打分。

然后直接返回判断和概率。

不给你写小作文，也不陪你聊天。

官方公布的端到端延迟低至70—500毫秒，相比前沿模型快20—200倍，价格低40—400倍。

但真正关键的，其实不是“快”，是后面那个概率。

为此，TypeSafe提出了一套新的训练方法：RLCD，Reinforcement Learning for Calibrated Decisions，校准决策强化学习。

它想解决的问题非常现实：如果AI告诉你一件事有80%的概率发生，这个80%到底能不能信？

理想情况下，模型判断为80%概率的一批事情，最后就应该大约有80%真的发生。

这在自动化系统里非常重要。

99%的把握，可以直接执行。

51%的把握，可以扔给更强、更贵的大模型，甚至转给人。

真正麻烦的不是AI不知道，是AI不知道自己不知道。

所以Jev真正想改变的，是AI输出的对象。

过去ChatGPT生成的答案，主要是给人看的。Jev给出的判断和概率，则是准备直接交给软件用的。

04 Agent时代，可能需要的不是一个更大的大脑

这也解释了为什么Jev偏偏在现在火了。

因为Agent真正运行起来以后，会产生海量的小判断：

下一步调用哪个工具？这个网页该点哪个按钮？这条信息还有没有用？任务到底完成没有？结果要不要重新检查？

这些问题单个看都不难，但一个Agent一天可能需要判断几十万、几百万次。

如果每一次都叫最强的大模型，花几秒钟“深思熟虑”，再吐出一大段Token，成本和延迟很快就上去了。

Jev想抢的，就是这一层。

大量高频的小决定交给Jev，真正需要复杂推理的任务，再交给大模型。

这也是为什么TypeSafe把Jev叫做 System One Model。

这个概念来自丹尼尔·卡尼曼的“系统1”和“系统2”：一个负责快速、直觉式的判断，一个负责慢速、复杂的思考。

Jev甚至连名字都来自“杰文斯悖论”：

一种资源变得越来越便宜，人们未必会少用，反而可能用得更多。

如果调用一次AI很贵，你只会把它用在最重要的地方。

但如果一次AI判断便宜到几乎可以忽略呢？

一封邮件、一条日志、一次工具调用、一个网页按钮、Agent执行的每一步，都可能加入一次AI判断。

当然，现在就说Jev代表下一代AI，还太早。

它所谓的“零幻觉”，更多意味着不会跳出规定的答案类型乱编，不代表不会选错；193.6倍、444.6倍这样的极端数据，也主要来自TypeSafe自己的测试。

但Jev这次爆火真正值得关注的，可能不是它能不能挑战GPT或者Claude。

而是一个参与造出ChatGPT的人，正在重新追问一个更底层的问题：

过去几年，整个行业都在想，怎样让AI想得更久、说得更多。

但如果未来真正需要的是几十亿次机器之间的判断，AI为什么每一次都要先“说一段话”？

ChatGPT教会了机器怎么和人说话。

而Jev押注的下一步是：当人不再坐在屏幕前，机器能不能自己做决定？

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据新华社，美国驻中东多国大使馆19日发布新的安全警报称，也门胡塞武装对沙特发动了新一轮袭击，军事冲突有可能“迅速升级”，建议身处中东地区的美国人“保持高度警惕”，并为可能出现的旅行中断做好准备。

华尔街见闻提及，也门胡塞武装19日发表声明说，当天对沙特首都利雅得的“敏感目标”以及沙特阿美公司位于延布的设施发动了两次军事行动，使用了大量弹道导弹、巡航导弹和无人机。

据新华社援引美联社等媒体报道，沙特已经请求法国、英国、巴基斯坦和埃及提供防空支援，帮忙防御胡塞武装及其他武装发射的导弹和无人机。一名官员说，之所以向上述国家求援，是因为沙特最主要盟友及武器供应国美国自顾不暇，其自身拦截弹库存已经因伊朗战事大幅下降。

报道援引官员讲话称，沙特目前处于“非常困难的境地”，不仅要保护军事基地和重要政府设施，还要保护全国各地的石油设施。另据《日本经济新闻》19日报道，为避免石油供应中断，全球最大石油出口国之一的沙特甚至罕见地向尚未建交的以色列提出支援请求。

据波罗的海交易所数据，9月18日，VLCC基准航线TD3C日租金已飙升至124.1万美元，船舶经纪Gibson称这一水平"前所未有"。分析人士指出，霍尔木兹海峡与曼德海峡"双海峡锁喉"态势叠加沙特东西输油管道遭袭停运，全球能源运输正面临极端压力。

面对困局，沙特将希望寄托于8月刚签署的《麦加共同防务协议》。该协议规定，对沙特、土耳其和巴基斯坦三国中任何一国的武装攻击，将被视为对三国全体的攻击。

截至19日，土耳其外长费丹表示将信守承诺并可能提供军事技术援助，巴基斯坦军方发言人Ahmed Sharif Chaudhry称将"从外交上和实质行动上"不惜一切保卫沙特安全。然而两国均未提出具体军事支援方案。

分析人士指出，该协议尚待三国正式批准，条款暂不具法律约束力。三国军事能力与战略利益存在差异，政治承诺能否转化为实际军事协调仍是未知数。费丹同日亦强调，对沙特而言，成为美伊冲突的一部分"不可接受"。

至于美国，此前沙特王储穆罕默德·本·萨勒曼曾两度致电特朗普请求对胡塞武装发动空袭，均遭拒绝。特朗普上周六对媒体表示，胡塞武装"打来电话说不想与我们打"，并暗示有"一个国家"才是胡塞武装真正的矛头所指——明显意指沙特。

一名美方官员19日表示，美军中央司令部已有工作组在"加强与沙特部队的情报共享和规划支持"，措辞明显较直接军事介入更为克制。

上周，也门胡塞武装发动突袭，夺取了红海战略要地曼德海峡附近的领土，此举在美伊之间动荡的战争中开辟了一条新的战线。

而胡塞武装此番攻势速度之快令多方震惊。反胡塞武装各部名义上由沙特和阿联酋提供训练、装备与支持，却在推进面前几乎一触即溃。

国际危机组织高级分析师Ahmed Nagi描述，当部分部队开始后退，其他士兵便认为撤退的人"已从领导层获得更好的情报"，于是引发多米诺效应——"能想象吗，六万名士兵只是夺路而逃。"

此外还有报道称，胡塞武装渗透了对手的通信系统，发出虚假撤退命令。

胡塞武装现已控制也门整条红海海岸线，从而将曼德海峡纳入射程之内。这一水道在伊朗今年早些时候封锁霍尔木兹海峡后，已成为波斯湾石油出口的重要替代通道。

沙特自3月起将原油经东西输油管道输送至红海港口延布出口，但该管道随后遭无人机袭击停运。至此，两大出口通道相继承压，沙特能源出口面临腹背受敌之困。

胡塞武装19日更宣布对利雅得"敏感目标"及沙特阿美位于延布的设施发动导弹与无人机攻击，并明确声称将坚持"以封锁回应封锁、以升级回应升级"方针。

航运市场对双峡锁喉态势的反应已经充分显现。

华尔街见闻提及，如今从休斯顿运往亚洲的一船原油，每桶运费约达26美元，合每船5200万美元，约占WTI原油期货价格的四分之一。

全球最大宗商品交易商之一Trafigura集团首席经济学家Saad Rahim在彭博大宗商品投资者论坛上直言：

将原油运往世界各地的成本从未如此之高。

高运费正迫使全球炼油商放弃远途货源、转而抢购近端供应。运力紧张已从超大型油轮蔓延至中小型船舶，全面推高各级别运费。

船舶经纪Gibson指出，VLCC市场的异常高运价主要由日益严重的地缘政治动荡驱动：TD3C日租金突破124万美元，在大西洋市场，西非至中国航线（TD15）往返日均TCE约52.7万美元，美湾至中国航线（TD22）往返日均TCE约40万美元。

Gibson同时提示市场的自我纠正机制正在启动：超高VLCC运价已将部分需求切换至苏伊士型油轮，而油价上涨则可能抑制原油购买意愿。

Gibson总结称，短期内"中断仍是主导力量，对货运市场起到高度支撑作用"，但异常高油价与运费持续的时间越长，需求破坏的风险就越大。意大利已被曝光计划派遣多达4艘舰船赴曼德海峡以保障通航安全，但局势能否实质性缓和，目前几乎没有迹象。

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沃尔沃准备以一轮密集的新车投放，推动增长和盈利修复。

当地时间9月17日，沃尔沃汽车宣布一项战略更新，宣布计划到2030年底推出13款全新车型，覆盖纯电动和第三代混合动力产品。

沃尔沃方面将其称为99年历史上规模最大的全球产品攻势，新车还将进入新的细分市场，扩大品牌的产品覆盖范围。

“到2030年，我们的展厅将呈现截然不同的面貌。”沃尔沃汽车总裁兼CEO哈肯·塞缪尔森表示，这将是公司有史以来最强大的产品阵容，并针对不同区域的需求开发。

这轮扩张有一项明确的财务要求：在推出更多新车的同时，降低技术和制造投入。沃尔沃提出，长期要建设一家能够实现超过8%息税前利润率、并产生强劲现金流的公司。

销量端的压力已经显现。今年6月至8月，沃尔沃全球销量为14.82万辆，同比下降7.4%；同期纯电动和插电式混合动力车型销量增长13%，占总销量的53.5%。新能源产品的增长，尚未抵消整体销量的下滑。

面对不同市场的电动化节奏，沃尔沃选择同时推进纯电与混动。纯电车型用于扩大市场覆盖，第三代混动车型则面向尚不愿完全转向纯电的客户。产品计划也将按区域需求展开，让动力和技术配置更贴近当地市场。

“我们将通过更快推进电动化实现增长。”塞缪尔森表示，与吉利合作，是沃尔沃开发这13款新车的重要条件。他将共享平台与扩大产品阵容直接联系起来。

分别开发产品容易增加投入，沃尔沃给出的办法是复用既有平台，并扩大与吉利的协同。按照规划，面向西方市场的7款新车将继续利用SPA2、SPA3架构及此前投入，公司预计相关技术和制造投资将从当前水平下降。已经投入的平台，需要通过更多车型分摊开发成本。

另外6款新车面向中国。它们将利用与吉利共享的平台、中国专用软件体系、零部件和供应链开发。

沃尔沃汽车CFO Fredrik Hansson谈到了中国竞争带来的变化。他指出，一些不久前还未被视为豪华品牌的品牌，旗下单一车系的销量已超过沃尔沃在华全部车型的销量。在他看来，合适的产品、技术和价格，能够帮助新品牌卖出高价汽车。

沃尔沃的计划，是将自身品牌、安全等优势与吉利技术结合。“我们正在做六次这样的尝试。”Hansson用这句话解释六款中国新车的安排。

这份产品计划公布之际，沃尔沃中国管理团队也已接连调整。今年5月，段建军接替袁小林，担任沃尔沃汽车大中华区总裁兼CEO；9月8日，何阔接替于柯鑫，出任大中华区销售公司总裁，全面负责在华销售业务。四个月内，中国业务和销售条线相继换帅。

新班子面对的，是销量与价格的两难。沃尔沃在9月初的销量公告中，将中国市场竞争加剧及宏观环境疲弱列为销量承压的原因，并明确表示，面对中国和美国的市场状况，优先保护成交价格，而非追求销量增长。

保护价格，给新销售团队提出了更高要求。当客户有越来越多替代选择时，减少优惠需要产品吸引力支撑；继续用折扣促成交易，又会压缩厂家和渠道的收益空间。何阔接手销售业务的同时，产品供给能否跟上中国市场的变化，也成了这轮调整的重要一环。

中国车市的需求结构已经走得很远。据乘联分会数据显示，8月新能源车在国内乘用车市场的零售渗透率达到65.2%，比去年同期提高9.9个百分点；自主品牌的新能源零售渗透率为83.9%，豪华车为38.9%。

对于沃尔沃，这意味着守住现有燃油车客户之外，还需要拿出足够有竞争力的新能源产品。过去积累的豪华品牌销售经验仍有价值，但可供销售的新车、动力选择和使用体验，正在更早地决定客户是否走进展厅。

如今，面向中国的6款新车有了专门的技术合作安排。对这支团队而言，市场端收到的需求，需要进入产品开发和成本安排，才能转化为展厅里可卖的车。单靠销售端调整，能够使用的手段终究有限。

共享技术和采购，则为产品调整留出成本空间。沃尔沃计划，到2030年将零部件完全共用比例从当前的10%提高至约30%，预计由此带来约5%的材料成本节约。对于正在保护成交价格的沃尔沃，减少每款新车独自承担的投入，可以为产品配置和定价保留更多回旋余地。

沃尔沃希望减少对价格让步的依赖，调整也就必须从销售端向前延伸。中国团队接到的六款新车计划，承载着重新争取客户的任务。展厅里的价格能否站稳，越来越取决于新车进入展厅之前的产品和成本选择。

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本周据The Information报道，OpenAI目前正与投资者就新一轮私募融资进行早期谈判，该公司在此轮融资中的估值可能达到1.2万亿美元或更高。

就在此轮融资消息传出前，OpenAI首席执行官Sam Altman公开表示，公司今年不会进行IPO。

通过维持私有化状态，OpenAI能够争取更多时间来提升销售额，同时免于向公开市场披露其高昂的增长成本，例如为从竞争对手Anthropic手中争夺业务而提供的严重挤压利润率的折扣。

然而，此轮融资面临的核心难题在于：谁能为这笔巨额交易充当压舱石？OpenAI已累计获得或承诺融资高达1820亿美元，远超Anthropic的1300亿美元，创下私营企业融资历史纪录。但其主要现有投资者正各自面临资本压力，能够再度大笔出手的空间有限。

Sam Altman近期明确表态，IPO今年不会发生。对于OpenAI而言，维持私有化状态提供了一个关键缓冲：无需向公众股东披露增长背后的代价。

据The Information分析，OpenAI目前正以降价换增长。这一策略有助于用户规模扩张，但对实际现金回收并无太大帮助。其7月份的年化营收增速已超过400亿美元，但仍落后于Anthropic的650亿美元。

与此同时，OpenAI此前预测，仅AI模型训练所需的服务器租赁成本，就将在2028年前累计消耗约1700亿美元。

若此轮融资估值定为1.2万亿美元，而IPO时估值达到1.5万亿美元。这一数字与外界对Anthropic IPO估值的预测相近，则早期进入者将获得约25%的账面回报。

过去几轮融资中，OpenAI已将市场上几乎所有大型机构投资者纳入股东名册。

今年3月宣布的1220亿美元融资中，参与方多达近30家，涵盖T. Rowe Price、Fidelity、BlackRock等资产管理巨头，Coatue Management、D1 Capital Partners、Dragoneer Investment Group等跨界基金，以及Andreessen Horowitz、Sequoia Capital等硅谷顶级风投。

但上述机构中，真正具备数百亿美元出手能力的寥寥无几。而目前规模最大的几位股东，恰恰都面临自身的资本压力：

• 软银为交付其对OpenAI承诺的最后100亿美元投资，已申请了近120亿美元的贷款。
• 亚马逊今年7月预计资本支出将达2000亿美元，大概率远超其运营现金流。
• 英伟达则正为OpenAI位于俄亥俄州的大型数据中心提供高达1050亿美元的信贷支持，这已是一笔沉重的表外负担。

上述公司若再大举增持OpenAI股权，势必引发各自债权人和股东的警惕。

在现有大股东普遍受限的情况下，OpenAI的芯片与算力供应商群体成为外界关注的潜在融资来源。其逻辑在于：若OpenAI业务持续增长，这些供应商本身就是直接受益者，以投资换深度绑定具有战略价值。

其中，博通与OpenAI正在合作开发定制芯片，截至今年8月持有约240亿美元的现金及等价物，是少数几家仍有腾挪空间的潜在买方。

不过，OpenAI的营收能否真正加速依然是最大的未知数。该公司近期虽推出了Codex编程产品，并发布了5.6和Astra等新模型，但同步下调价格的举措令营收前景蒙上了阴影。

更令市场关注的是，OpenAI内部已有研究人员公开呼吁放缓模型开发节奏，以等待安全实践跟上。这一内部分歧，无疑为这家公司的下一步走向增添了更多变量。

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“降低词元成本最有效的方式，绝非降低 GPU 售价或使用低成本网络，而是每一代都交付大幅提升的算力性能。如果将节点或机架的性能提升 10 倍到 30 倍，这种性能提升会直接作用于计算公式的分子，从而降低整个数据中心每个词元的成本。”

解析

传统 IT 采购习惯通过压低硬件单价来控制成本。然而在 AI 工厂时代，算力性能的提升呈指数级（10 倍至 30 倍），对 TCO 的拉动作用远超芯片单价的微调。因此，通过提升性能来摊薄单位算力成本，远比单纯采购低价硬件更为高效。

Agentic AI 排除人工干预，引发算力消耗剧增

“智能体让人类退出了这个交互循环，计算资源的消耗速度完全取决于智能体自我转折与思考的速度。以前服务设计者可以依赖‘人类阅读和打字需要时间’这一间隙来调度算力，而现在智能体自我提问和转折极快，在 AgentX 基准测试中，算力需求在纯数值层面直接提升了 100 倍。”

解析

从 Chat 模式跨越到 Agentic AI，算力需求迎来了范式转变。过去云服务调度的底层假设建立在人类反应与输入速度受限的基础上，而 Agent 移除了 Human-in-the-Loop 的缓冲，使算力进入无缝且高频的满载状态。

评价 AI 芯片的核心指标发生转移

“对于每一代算力产品，我们考虑的不只是绝对词元性能，唯一关键的指标是每兆瓦（MW）的总词元吞吐量。提高这一指标，就能提升 AI 工厂产生营收的能力。”

解析

AI 硬件评价体系正在发生重塑。行业评估标准已从追求单芯片 FLOPs 或单卡跑分，转向评估数据中心的电能转换效率（Tokens per Megawatt）。算力的核心价值不再局限于峰值性能，而是体现为将电能转化为实际营收的效率。

通过软件挖掘数据中心 40% 的隐性产能

“通过软件在机架与固件层面动态管控功耗，确保其永不超出阈值，可以在完全相同的预留电力包络下部署多达 40% 的机架，直接将吞吐量提升至每秒 12 亿词元。”

解析

数据中心按照硬件最大峰值功耗预留电力的静态部署模式已被打破。在电力供应受限的客观条件下，利用 MaxLPS 等软件定义电力技术，无需新建数据中心或增加电力配额，即可在原有电力包络内提升 40% 的 GPU 部署密度。

Ian Buck：从 Vera Rubin 平台看 Agentic AI 时代的算力演进

目录

1. 引言：二十五载计算演进与数据变换的力量

2. 范式转变：从2023年的Chat基准测试到智能体AI工作负载

3. 认识Vera Rubin：面向智能体计算的全栈架构

4. 极致延迟与吞吐量：Groq LPU集成与Olympus核心

5. 生态系统与扩展：NVLink Fusion、智能存储与MaxLPS功率管理

6. 展望未来：按年度节奏交付AI基础设施路线图

引言：二十五载计算演进与数据变换的力量

Ian Buck： 今天我将分享如何面向智能体AI时代推进基础设施建设，这本质上代表了推理含义的新时代。我会从我的工作视角分享一些看法，并介绍我们正在研发的创新技术，让这里的社区了解我们正在构建的产品。同时，我也会详细介绍Vera Rubin，说明过去几年甚至仅在过去一年中发生的巨大变化，以及我们在高层面采取的应对措施。

我认为计算的领域极其广阔。Ian和Patterson博士解释过计算如何改变了他的视角，从早期的磁芯存储一直延伸到今天与未来。这切实展示了计算基础设施与计算能力的重要性：将数据进行变换，获取信息后施加计算并输出结果，再反馈回来重新变换。这就是价值创造的本质。存储信息很重要，传输信息也很重要，但价值是在计算以及将实际数据变换为计算的过程中产生的。

从我们的角度来看，这个平台规模巨大。我在NVIDIA工作了近26年，这一切显然始于将一种全新的计算平台上线，即CUDA。从那时起，它的应用范围得到了极大扩展。这张图展示了使用我们GPU的人群多样性，涵盖超大规模云服务商、AI原生企业、初创公司、各大AI实验室、企业客户以及边缘端。这融合了AI模型与传统模拟计算，或者说是两者的结合，因为它们如今在相互支持。

现在Hugging Face上已有超过300万个模型，其中约3000个模型占据了约90%的下载量。模型的多元化在持续扩展，工作负载正从计算机视觉扩展到物理科学、生命科学、语音、自然语言以及机器人技术。我们拥有用于量子计算和模拟的AI模型，也有正在探索全新架构的多模态与前沿模型。在此之上，还有一整套用于计算的模拟库和应用，覆盖计算光刻、决策制定、医学成像、天气分析到基因组学等各个领域。

计算已成为科学研究、工业生产、消费者互动和企业计算不可或缺的能力，横跨AI与模拟计算。我们目前有超过8000个主要的CUDA应用运行在这些平台上，而我们构建这个平台已经有大约25年了。

范式转变：从2023年的Chat基准测试到智能体AI工作负载

现在的状况如何？这就是Vera Rubin。它的设计初衷是成为下一代推理与智能体平台。显然，我们继续支持大规模训练，这也是我们能够提供的能力。但让这一切落地生根的是AI工厂，而Vera Rubin就是为此而设计的。

它建立在丰厚的生态系统之上。我们在全球可追踪到有超过1000万名开发者在NVIDIA GPU上进行开发。它涵盖云服务商、网络服务商、OEM和ODM。有超过300家主要公司构建了供应链来协助交付这个平台，看着这一切发生令人惊叹。

它具有极高的通用可替代性。我认为这也是它能够为全球带来巨大价值和帮助的原因之一：你提供了一个可以运行所有工作负载和每个模型的计算平台，无论是开源模型、闭源模型还是前沿模型。它可以支持预训练、后训练、推理、智能体AI以及加速计算，所有这些都在智能体工作负载中同时调用。

此外，它具有很强的耐用性。David提到GCP中的GPU仍在提供最初的Voltas，那可以追溯到很久以前，几乎有十年了。你仍然能看到我们十年前发布的GPU在创造价值。事实上，如果你追踪我们在COVID初期发布的A100的每小时实例租用价格，就会发现它随时间推移不降反升，且需求依然强劲。

那么软件层面发生了什么变化？变化最显著的是工作负载。最初的大量基准测试是基于Chat进行的，那是2023年突破性的工作负载，后来成为MLPerf Inference等基准测试的基础。它当时大约有1K的输入词元数量，用于系统提示词和其他用户数据的KV Cache大小可能在4K左右，人们以多轮对话的方式与它交互。你提出问题，它给出回复，然后你可能再追问，平均大约三轮对话。这是一种人机回环（Human-in-the-Loop）模式，当时还没有智能体，但这成为了基准测试和理解我们价值的基础，即运行此类工作负载的效果如何，无论是DeepSeek模型还是类似于ChatGPT的闭源接口。

如今，智能体AI已截然不同，它带来的挑战超乎想象。它的需求极其严苛，在纯数值层面提升了100倍。这是来自AgentX基准测试的数据，虽然不能说代表所有人，但对比我们今天的基准测试与以前的推理，平均输入规模达到了142000个词元。而且它是动态的，你需要支持从1K、10K、100K一直到142K、200K甚至更长的短输入。每一种输入长度都需要一整套全新的算子内核优化、调优和数学计算调整，这极大增加了软件优化的复杂度。

KV Cache的规模变得异常庞大。模型开始支持多达100万个词元。你开始时规模可能很小，但随着智能体进行多轮交互（现在不再是人在回路中，而是智能体在不断自我提问），上下文会持续累加。现在所有这些KV Cache都需要在整个数据中心范围内进行管理。

最后，交互轮数呈爆发式增长。以前服务设计者可以依赖这样一个事实：人类需要花时间阅读答案然后再给出下一个提示词，这使得任务调度相对容易。现在智能体让人类退出了这个循环，计算资源的消耗速度完全取决于智能体自我转折的速度，这种速度非常快。

在AgentX基准测试中，他们只设置了大约四个子智能体，而我们在商业服务中拥有成千上万个智能体，但它们都需要进行智能路由。模型现在必须做出决策，并在整个平台中调用所有这些不同的子智能体，且KV Cache需要在所有环节中得以保留。

如果审视工作负载的结构，会发现它复杂得多。过去只是词元输入、运行模型、词元输出，现在则涉及调度CPU通过Helm Charts管理动态Kubernetes容器。我们有LLM负责处理上下文和观察数据，另一层负责推理，还有一层负责决定在下一轮中调用哪些子智能体或工具。

最后，我们还要运行所有这些工具：有些基于CPU，有些需要GPU，有些是模拟计算，有些则是加速计算。在此之上，我们有CPU集群在管理和监控安全与治理。我们不希望智能体发生幻觉、产生错误想法或浪费时间和词元营收资金，因为那会导致系统崩溃。所有这些都需要在内存上下文窗口中进行管理，而作为模型工作知识库的上下文窗口也因此发生了爆炸式增长。

认识Vera Rubin：面向智能体计算的全栈架构

这就是Vera Rubin的设计初衷。当我们发布它时，我们谈论的不是推出单芯片，也不是降低单个LLM模型的成本，而是要能够运行整个工作负载。

在基础平台方面，Vera Rubin NVL72建立在我们为Grace Blackwell所做的基础之上，并扩展了其能力。当我们希望从用户词元角度实现更快速度时，我们还加入了基于Groq LPU技术的加速包。对于这些高价值工作负载，我们可以进一步提升平台性能。

在此之上，智能体CPU至关重要。我们必须能够快速、高效、满载地完成所有工具调用和计算，从而将结果快速返回给用户。我们绝不希望CPU拖慢整个技术栈的运行速度。

最后，所有KV Cache都需要在智能存储中进行管理。随着系统内部流动着各种上下文，所有数据都需要被管理、治理并集成到软件定义网络中，同时在后台进行优化时对KV Cache执行索引和向量检索。这就是为什么我们针对存储推出了BlueField，与所有构建这些系统的存储合作伙伴合作，由我们向他们提供SmartNIC和计算平台。

再来看规模化网络。这些模型非常庞大，单个GPU根本装不下。事实上，目前所有人都在做解耦推理。我们去年讨论过Dynamo软件，如今它已经广泛应用。每个人都在将Prefill阶段与Decode阶段分离运行，并在其上管理所有KV Cache，从而获得最佳的词元速率和吞吐量。要连接所有这些组件，需要网络基础设施的支持。当然，所有这些设施也可以用于RL和后训练阶段的训练过程。

这些是刚刚发布的SemiAnalysis智能体基准测试在Vera Rubin上的运行结果。通过与整个生态系统在开源和闭源模型上的全栈协同设计，它在智能体工作负载上实现了30倍的AI工厂吞吐量提升。事实上，根据你在帕累托曲线上观察的位置不同，部分场景下的性能提升甚至高达60倍。

左侧是每兆瓦（MW）的总词元吞吐量。所有这些数据中心都受到兆瓦（MW）功耗的限制。对于每一代产品，我们考虑的不只是绝对词元性能，关键指标是每兆瓦（MW）的总词元吞吐量。提高这一指标就能提升AI工厂产生营收的能力。

如果你在运行像DeepSeek v4这样的模型，你会希望思考速率达到每秒100个词元以上，以便计算出答案并快速返回。事实上，你可能希望进一步提升到每秒200至250个词元，这样智能体就可以进行更深度的思考，并在65轮交互中更快给出答案，无需让用户等待太久。

此外，我们还必须降低每百万词元的成本。这张图展示了对比Grace Blackwell与Vera Rubin生成词元的成本。可以看到，由于性能提升，成本大幅下降。我们降低成本最有效的方式就是每一代都交付更强的性能。如果我只是降低GPU芯片的售价，或者采用成本更低的网络，我只是改善了这个庞大数据中心里的一个细小环节。如果我将那个节点或机架的性能提升10倍或30倍，这种性能提升会直接作用于公式分子，从而降低整个数据中心每个词元的成本。

极致延迟与吞吐量：Groq LPU集成与Olympus核心

如果我们希望思考得更快、更积极，并能够执行快速交互，该怎么做？在许多应用场景中智能体举足轻重，我们希望将它们置于关键路径上，用于实时业务分析或前沿计算。我们可以进一步提升Vera Rubin的性能。从Blackwell到Vera Rubin，我们提升了整体用户交互体验。但如果我们想追求极致，从每秒数百个词元提升到单用户每秒数千个词元，我们可以借助Groq技术进一步释放性能。

这些是最新出来的测试数据。对于像Gemma 4或Qwen 3.8这样拥有100K长上下文的模型，我们在Gemma 4上可以实现每用户每秒3400个词元，在Qwen 3.8上可以实现每用户每秒2529个词元。在大上下文场景下这个速度非常惊人。上下文越长，模型为了生成每个新词元就越需要检索整个对话历史，这增加了计算量，但这也是智能体应用场景所必需的。

工具调用极为关键。全球不仅缺乏数据中心和GPU，也同样缺乏CPU。虽然此前人们使用连接到Blackwell的Grace CPU来进行工具调用，但我们现在看到了对用于智能体计算的高效快速专用CPU的需求。我们提取了原本连接到Rubin GPU上的CPU，构建了专用的Vera CPU机架。

什么是Vera？它采用了NVIDIA自主设计的Olympus核心。它的设计目标是实现高速度，在每个核心满载运行的同时，以最快的速度输出答案。我们通过定制的Olympus核心实现了这一点。

为了让所有核心高速运转且不产生瓶颈，核心与核心之间拥有极高的带宽。这是一个大型单片计算裸片，每个核心无需跨越Chiplet进行多跳传输即可访问内存，从而获得了极低的内存访问延迟。配合LPDDR内存子系统，它不仅功耗低，而且延迟比市面上其他方案低40%。在CPU计算中，内存延迟往往起主导作用。

这与云时代之前的CPU表现形态有所不同。过去的CPU具有高单线程性能但核心数较少，导致整体吞吐量较低。而在AI出现前的云计算时代，衡量指标变成了每个核心的成本，这拉高了核心数量，而单线程性能则退居其次。这就是核心数量激增的原因，因为当时云服务客户主要询问的是每个核心的价格，用于运行网页托管和数据库。

Vera的设计旨在让188个核心（开启SMT时为176个核心）保持高吞吐量，同时维持高单线程性能，确保词元延迟不受影响。

这些结果经由Signal65使用斯坦福大学的Terminal Bench基准测试进行了验证。我们在80多项测试中运行了Terminal Bench的CPU端任务，Vera展现出了1.6倍的性能提升。智能体完成工具调用的速度提高了60%，在编译代码、运行Git和代码验证等核心智能体任务上的处理速度最高提升了2倍。

客户已经开始寻求部署这款产品。Perplexity Space发现，任务执行往往受限于创建沙盒的速度。通过引入Vera，他们观察到沙盒启动、执行快速计算并关闭的整体速度提升了1.5倍。

ClickHouse是一个被各大前沿实验室用于安全与治理的实时分析型数据库，他们在Vera上运行了其公开基准测试套件，结果位列榜首。

Vera目前已正式发布，早期采用者涵盖Oracle Cloud Infrastructure（OCI）以及多家系统厂商。

生态系统与扩展：NVLink Fusion、智能存储与MaxLPS功率管理

NVLink是实现AI与推理高速运行的关键要素。从无NVLink到8路互连，再到完整的NVLink 72，它显著改善了帕累托性能曲线。NVIDIA是一家网络技术公司，我们正在通过NVLink Fusion计划向所有人开放NVLink。芯片设计者只需设计自己的XPU加速芯片，通过与NVIDIA合作，即可对接我们的NVLink Chiplet IP和NVHBM技术，从而直接融入完整的NVLink生态系统。

早期合作伙伴包括初创公司The Matrix，他们正在为其下一代Raptor XPU采用NVLink Fusion，以连接Vera和NVLink Switch机架，构建包含The Matrix芯片的完整NVLink 72架构。亚马逊AWS及Annapurna Labs也在与我们合作，将定制IP集成到NVHBM的基底裸片中，在其定制芯片上释放出30%至40%的计算资源，同时利用NVIDIA SerDes实现更高的带宽和更低的延迟。

在数据中心层面，随着我们专注于提升每兆瓦（MW）或每吉瓦（GW）的推理效率，一个核心问题是数据中心内部可以容纳多少GPU。工作负载的功耗特征是动态变化的。即便在DeepSeek-R1上，GPU功耗也会根据不同阶段在600W（瓦）到1900W（瓦）之间波动，导致预留的电力资源未能充分利用。

为了解决这个问题，我们与生态系统合作开发了名为MaxLPS（Max Land Power Shell）的软件。MaxLPS能够在Vera、Rubin和NVSwitch层级动态管理并限制机架和固件层面的功耗。通过与数据中心管理软件协同，运营商可以在完全相同的电力包络内部署多达40%的机架（例如在吉瓦级数据中心内从4000个机架扩展到5600个机架），将词元吞吐量提升至每秒12亿个词元。

Lambda验证了这一软件栈，Dave Ward指出，在相同的兆瓦（MW）容量下，可部署的GPU密度得到了显著提升，B200提升了约25%，Vera Rubin上则可提升高达40%的计算资源。

展望未来：按年度节奏交付AI基础设施路线图

NVIDIA始终坚持严格按一年为周期推进路线图。在Vera Rubin之后，我们接下来的演讲将介绍Vera Rubin Ultra，随后是Feynman架构以及Feynman Ultra。您可以确信NVIDIA将保持年度发布节奏，持续推进AI词元工厂、推理以及数据中心规模的智能体基础设施建设。

非常感谢大家的时间。

本文来源：Andy730

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9月16日，京东发布面向家庭健康膳食场景的新业务“七鲜大厨”，并在北京、上海、广州、深圳等城市开启首批预售，面向家庭用户的创始会员价格为19888元。

售价接近2万元的炒菜机器人进入家庭固然吸睛，但对七鲜大厨而言，机器只是整套服务中的一环。

用户上传体检报告，填写饮食偏好和家庭成员信息后，系统生成阶段性膳食方案和每日菜单。京东再按照计划配送已经洗切、配好的净菜，由机器人根据预设程序完成烹饪。

套餐除包含“市价近2万元”的家庭烹饪机器人外，还有15000大厨币对应的RTC即烹净菜消费权益，以及为期一年的AI膳食分析和营养师指导服务。

从七鲜小厨将自动炒菜引入外卖后厨，到七鲜咖啡尝试机器化出餐，再到七鲜大厨进入家庭厨房，京东正在把机器人放进更多真实餐饮场景。

这并不是一项顺理成章的选择。

早在2018年，京东就开出“X未来餐厅”，但相关项目此后没有形成大规模复制；餐饮所需要的门店运营、菜单设计和用户获客，也不是京东原有的核心能力。

机器人技术逐渐成熟，给这门生意带来了新的变量。

对餐饮而言，自动化设备可以降低对人工经验的依赖，提高出餐稳定性；对机器人企业而言，餐饮又能提供连续任务、真实订单和运行数据。

这给了京东继续投入餐饮的理由：它既想借助机器人提高厨房的标准化程度，也希望通过餐饮业务验证机器人的商业价值。

昂贵的大厨

从接近2万元的定价来看，七鲜大厨至少在首发阶段不是面向大众家庭的厨房电器。

实测七鲜大厨小程序发现，以“均衡营养计划”为例，一套21天方案需要消耗4251大厨币。按照首发套餐包含的15000大厨币计算，大约可以购买3.5个周期，对应74天左右。

在套餐内的大厨币消耗完毕后，用户可以继续充值，购买与膳食计划相匹配的RTC即烹净菜。

一位接近七鲜大厨的人士告诉华尔街见闻·全天候科技，后续充值将按照1元对应1大厨币计算。

从小程序的菜品价格看，一份“公瑾爆蛋”需要30大厨币，炒土豆丝22大厨币，紫菜芙蓉蛋花汤25大厨币，多数荤菜集中在35至60大厨币。

按1元对应1大厨币计算，不少菜品的单份价格接近一线城市普通餐厅的现炒菜定价。

把炒菜机器人从餐饮门店迁移到家庭并不是新主意。

全天候科技此前从一位接近锅圈的人士处了解到，锅圈也曾研究将“锅圈小炒”中的炒菜机器人与净菜一起送入普通家庭。

两者的差别在于，锅圈原有业务更偏向社区零售和高性价比食材；七鲜大厨则把健康管理放在产品设计的前端，并以此提高整套服务的附加值。

这也决定了京东首批瞄准的主要是支付能力较强、健康管理需求较明确的家庭。

在小程序中，不同菜品被标注“补铁”“轻卡”等标签，系统结合用户录入的体检资料、身体状况和饮食偏好推荐菜单。

用户支付的费用，既包含设备和食材，也包含健康分析、营养指导以及个性化推荐带来的服务溢价。

除19888元的专业版外，七鲜大厨“传世版”增加国宴大师菜、家庭菜谱数字化和名厨上门定制等内容，进入高端家庭服务渠道；面向专业机构的方案则把Health Brain、净菜和智能烹饪设备以模块化形式对外输出。

这套模式目前还处于预售验证期。

一位接近七鲜大厨的人士向全天候科技表示，七鲜大厨首批预售覆盖北京、上海、广州、深圳等城市，首批用户将按照预订顺序陆续交付。该业务仍处于预售阶段，具体交付时间未定。

套餐默认对应几人份，增加家庭成员后净菜数量和大厨币消耗如何调整，不同健康需求的家庭成员能否共用一套菜单，相关规则也仍待明确。

把净菜与炒菜机器人捆绑销售，本意是通过标准化食材降低机器的操作门槛，并让用户不必重新学习备菜和配料。但进入家庭后，高度标准化的设备仍要面对高度随机的饮食需求。

连锁餐饮每天需要大量重复出餐，SKU相对有限，口味必须稳定，同时面临厨师成本和门店快速复制的压力。

机器人可以连续处理固定菜谱，节省多少人工、多久能够收回设备成本，也相对容易计算。

家庭每天的开火次数有限。家庭饮食又有很强的随机性——今天几个人吃、是否临时加菜、会不会外出就餐、冰箱里还有多少剩余食材，都可能改变原定计划。

更现实的门槛来自厨房本身。

商用厨房可以根据设备重新设计空间和工作动线，家庭厨房却面积不同、装修各异。机器人若不能适配现有厨房，消费者面对的就不是购买一件小家电，而是一次小型厨房改造。

在这些问题得到明确答案之前，七鲜大厨能否从一项面向少数高支付能力家庭的服务，走向更广泛的家庭市场，仍难判断。

京东需要餐饮，餐饮也需要机器人

京东对餐饮机器人的投入形成连续动作，始于对橡鹿机器人的两轮投资。橡鹿官网披露，京东分别于2023年12月投资数千万元、2024年7月追加近2亿元。

2025年，橡鹿旗下“美膳狮”炒菜机器人进入采用“外卖+自提”模式的自营餐饮项目“七鲜小厨”。

2026年，橡鹿“鲜咖方舟”又进入七鲜咖啡无人店，负责饮品生产，再由UniX AI的Panther轮式双臂机器人将饮品送入取餐柜。

从目前的动作看，京东并未表现出成为餐饮机器人整机制造商的明确意图。它更希望扮演渠道商、场景提供方和综合服务商，让机器人能够完成展示、销售、测试和交付。

京东已经提出，到2028年投入百亿机器人产业资源，帮助100个品牌分别实现超过10亿元销售额。要完成这一目标，仅在电商页面上摆放机器人显然不够。

机器人不像手机，消费者和企业客户很难只看参数作出购买决定。

机器人的价值需要在真实环境中接受验证：任务成功率是多少，发生故障后多久恢复，是否需要改造场地，又能否真正节省人工成本。

七鲜小厨和七鲜咖啡不仅是餐饮业务，也是京东为机器人企业搭建的测试场、展示厅和销售样板间。

京东的优势，在于能把机器人、食材供应链和即时履约能力整合成一套餐饮解决方案。

对京东而言，餐饮还是一日多次发生的高频消费。外卖、生鲜和净菜可以共同使用采购、仓储、冷链及即时配送网络，为京东已有的供应链和履约体系增加订单。

京东零售具身智能业务负责人郑小丹在2026年世界机器人大会期间表示，京东希望成为连接技术与产品的桥梁，以及为产业加速的“生态合作伙伴”。

具体来看，京东可以在线上平台和线下门店展示、销售机器人，并把消费者和企业客户的需求反馈给厂商；物流、零售、健康和餐饮业务则能够提供真实运行环境。

设备售出后，京东还试图承接租赁、安装和维修，并通过JoyInside、京东云等能力支持机器人的模型接入、人机交互和产品迭代。

但京东要扮演这一角色，还存在一个先天不足：与成熟餐饮品牌相比，它缺少大规模、可直接用于测试和复制的门店网络。

七鲜咖啡2025年11月推出时即定下三年万店目标。截至目前，七鲜咖啡在营门店不足五十家，而七鲜小厨只在百家上下。

规模化是七鲜必须回答的问题，但机器人与标准化生产，也正在降低门店复制的门槛。

炒菜、咖啡制作具有重复、连续的流程，可以为机器人积累运行和故障数据；机器人则可以降低餐饮对厨师经验的依赖，提高出餐稳定性和门店复制效率。

这笔经济账仍缺少关键数据。

但京东仍需证明，机器人能够真正降低餐饮成本，七鲜小厨、七鲜咖啡等业务也能获得足够的订单，覆盖门店和设备投入。

否则，所谓测试场、展示厅和销售样板，也很难脱离持续投入的试验性质。

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