10月1日周四，美国10年期国债收益率上涨4个基点至5.348%，突破2007年高点，创2002年以来新高；30年期美债收益率同样触及2002年来最高水平。英国30年期国债收益率升至6%，为1998年3月以来首次。欧元区方面，法国公债收益率触及18年新高，法德利差扩大至2012年6月以来最宽；日本10年期国债收益率亦升至3.11%。彭博全球综合国债总回报指数收益率已升至2000年以来最高，全球债券今年累计亏损2.7%。

收益率的急速攀升正对全球金融市场产生直接冲击，美股股指期货涨幅收窄，欧洲斯托克50指数跌至6月12日以来最低水平。随着美联储等主要央行维持紧缩立场，借贷成本全面走高，债务负担较重的法国、意大利等国财政压力显著上升，欧元区债务可持续性隐忧再度浮现。

AXA集团首席经济学家Gilles Moec表示，"即便部分关键阈值已被突破，长端收益率也未必已达到自我稳定的水平。"Apollo全球管理公司的Torsten Slok则警告，利率存在长期维持高位的风险。

本轮全球债市抛售的直接触发因素，是中东战争引发的能源价格飙升。

高盛将美伊战争造成的石油供应冲击定性为有史以来规模最大。布伦特原油价格最高涨至每桶126.41美元，霍尔木兹海峡能源通道受阻，推高了全球汽油和柴油价格。与此同时，近期热浪导致食品价格同步上涨，进一步加剧全面通胀压力。

通胀持续超出央行目标，令市场对进一步加息的预期持续升温。美联储9月已加息一次，官员暗示若通胀不退，后续仍有加息可能。澳大利亚和日本央行近期亦相继收紧政策，市场目前预期英国、加拿大和欧洲未来数月内将跟进加息。欧元区货币市场预计，到2027年底欧洲央行存款利率将从目前的2.50%升至3.42%。

通胀对债券的杀伤力在于双重侵蚀：一方面压缩未来票息和本金的实际价值，另一方面强化"高利率更久"预期，促使投资者抛售固定收益资产转而持有股票。Wellington Management固定收益组合经理Martin Harvey直言，"债券目前对股票而言并非有效的对冲工具。"

除短期冲击外，政府债务供给的结构性扩张正成为收益率上行的深层驱动力。美国国债规模近期首次突破40万亿美元，OECD国家今年预计合计借款总额高达18万亿美元，债券供给的持续涌入迫使投资者要求更高的收益率补偿。

与此同时，AI基础设施建设热潮正掀起一场企业层面的借贷狂潮。据彭博，全球企业今年已发行逾4000亿美元债券为科技投资融资，与政府借贷争抢同一资金池。T. Rowe Price全球固收主管Arif Husain写道，供给的急速膨胀"最终将推高包括美债在内的高质量政府债券收益率"。

全球国防开支的激增同样加重了政府财政负担。美国国防预算在2026财年首次突破1万亿美元，伊朗战争、乌克兰冲突及北约、中东、亚洲的重新武装趋势，正全面加深各国融资需求。PGIM Credit全球经济副主管Katharine Neiss警告，"长期发达市场利率看似无休止地攀升，正将多个经济体推向难以为继的债务轨道。"TS Lombard全球宏观战略董事总经理Steven Blitz则预测，美国10年期收益率未来数年内可能触及8%。

日本正从全球债市的稳定器变为不确定因素。日本财务省储备数据显示，截至8月底东京持有的外国证券环比骤降878亿美元，为有记录以来最大跌幅，市场普遍认为日本在出售美债以干预汇率、支撑日元。此外，日本利率上行正迫使日元套利交易者——此前以低息日元借款买入全球高收益资产——被动平仓，进一步加剧各国债券抛售压力。日本10年期国债收益率已升至3.11%，30年期升至4.200%。

与此同时，美债传统大买家正逐步淡出。据彭博经济研究，自2020年以来，美联储和外国官方机构持有的美债占GDP比例分别下滑约12个百分点和8个百分点，持有结构日益向对价格更为敏感的对冲基金等私人投资者倾斜。纽约联储研究人员指出，市场已"随时间推移变得对价格越来越敏感"，这解释了"历史上收益率变化的很大一部分"。

支撑全球低利率数十年的另一大基石——全球储蓄过剩——亦已走向终结。据牛津经济研究院分析，金融危机后支撑全球储蓄过剩的三大力量：财政紧缩、美国去杠杆化和中国出口，要么已经逆转，要么受制于贸易保护主义而明显收缩。叠加特朗普贸易战带来的额外通胀风险与地缘政治的持续碎片化，全球资本供给趋紧与借贷需求旺盛的矛盾将长期并存，推动收益率在高位运行。

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与此同时，周五印度市场因当地假日休市。HST Wealth创始人兼首席执行官Hariselvan Radhakrishnan表示：“由于明天市场休市，今天的交易呈现出在长假前谨慎调仓的特征。”

外资抛售力度骤升，年内净卖出创纪录

数据显示，9月30日单日，外资净卖出印度股票约10.6亿美元（约合1014.8亿卢比）。

对比来看，此前五个交易日外资合计卖出约36亿美元，日均约7.2亿美元。周三的单日抛售力度较这一均值明显放大。

累计来看，外资年初至今净卖出已达278亿美元，创历史纪录。

Hariselvan Radhakrishnan指出：“外资持续流出，加上借贷成本高企，持续压制市场情绪——尽管近期原油价格的回落提供了一定缓冲。”

周五休市意味着投资者无法在隔夜风险事件后及时调整仓位，这在一定程度上加剧了周四盘中的谨慎情绪。

布伦特原油期货周四跌至每桶约97美元附近。此前，伊朗表示已收到美国对其最新停火提案的回复，而美国总统特朗普此前数日已公开表示拒绝该提案。原油价格的回落，为近期因能源价格飙升而承压的市场提供了部分喘息空间。

板块分化：汽车领跌，IT逆势走强

16个主要板块中，11个录得下跌。

汽车板块跌幅最为显著，汽车指数下跌2.4%。其中，Bajaj Auto单日重挫6%，Mahindra & Mahindra下跌2.4%，两家公司均公布了国内销量下滑的数据。

小盘股指数与中盘股指数分别下跌0.6%和0.3%。

IT板块则逆势上涨0.9%。此前公布的数据显示，美国8月通胀涨幅低于预期，降低了本月美联储加息的概率，提振了科技股情绪。

个股方面，Kotak Mahindra Bank上涨3%。该行宣布任命Anup Kumar Saha为新任首席执行官，任期三年，接替Ashok Vaswani。

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据科技媒体The Information 9月30日报道，在风投和私募市场，部分投行在早期沟通中讨论给予Anthropic约2万亿美元估值。但在公开市场，两家大型投资机构认为，更合适的估值应接近1.5万亿美元。硅谷风险投资圈仍在追逐AI资产的上行空间，华尔街公开市场则更关注现金流、融资成本和下行情景。

Anthropic预计仍需数周才会启动正式IPO路演。报道称，这家AI公司原本被市场视为年内最受关注的上市项目之一，但股票市场的波动已开始影响投资者对大型科技IPO的定价态度。

2万亿与1.5万亿之间，是两套定价逻辑

Lead Edge Capital公开市场投资组合经理Evan Skorpen对The Information表示，风险投资机构通常会思考：“这家公司在最乐观的情况下能值多少钱？”

他称，在这种思维下，“市场上有大量令人兴奋的数据点”。

但公开市场投资者的考量不同。Skorpen说：“公开市场投资者不能只考虑什么情况会变好，因为我们每天都要持有股票。公开市场投资者会更多考虑什么可能出错。”

他将这种分歧总结为：硅谷投资人坐在沙丘路上押注未来，华尔街投资人则每天盯着股价考虑风险。

据报道，Anthropic已承诺采购至少14.8吉瓦的算力容量。这些协议在未来十年内的成本可能超过5000亿美元。路透本周披露的Anthropic IPO招股书草案数据，也再次引发投资者对其财务承诺和风险敞口的关注。

AllianceBernstein中小盘成长股首席投资官Samantha Lau表示：“现在任何要上市的公司，都必须定价合理，但我还没有看到这一点。”

她说：“打开市场的唯一办法，就是保守一些。”

AI的投入回报，成为公开市场的核心问题

Anthropic和OpenAI等头部AI公司，即使完成IPO，预计仍需要持续融资，以覆盖数据中心、芯片和算力支出。

Lau表示，她看好科技公司展示出的AI智能体软件能力，也认可这些能力可能带来数据中心和芯片投资的回报。但她同时指出，利率上升会推高企业借贷成本，投资机构也需要看到可兑现的回报。

“问题是，在走到最终理想状态之前，谁来为这件事买单？”她说。

Anthropic还面临竞争加剧的变量。

报道称，OpenAI最新模型在企业客户中获得进展，同时正就一轮约300亿美元的上市前融资进行初步洽谈。若交易推进，OpenAI和Anthropic可能将争夺部分相同的资金来源。

中小型AI与数据中心IPO先感受到压力

对估值和融资的谨慎态度，已影响到一批原计划近期上市的公司。

智能戒指公司Oura在周二突然推迟IPO，原定次日确定最终发行价。知情人士称，投资者认为该公司的估值要价过高。

软银旗下SB Energy也尚未启动IPO营销。该公司正在俄亥俄州为OpenAI建设大型设施。知情人士表示，投行讨论的估值约为600亿美元，但部分IPO投资者目前难以接受这一价格，其中一些人还担忧其收入对OpenAI的依赖。

市场对数据中心公司的审视也在升温。

据报道，计划上市的伦敦“新云”公司Nscale，以及私募股权持有的数据中心开发商Switch，都面临投资者对高负债和后续融资需求的担忧。CyrusOne和Silver Lake持有的Vantage Data Center等公司，也预计将在明年初寻求上市融资。

一名资深IPO投资者表示：“我们需要这样的情况提醒投行和私募股权发起人：我们不是价格接受者。”

私募市场仍在高价交易

与公开市场的谨慎形成对比，风险投资市场对AI公司的投资热度并未明显降温。

AI消费助手Instinct的开发公司本周宣布，成立仅一年便以100亿美元估值融资10亿美元。其投资方包括红杉资本、Benchmark和Coatue。

但私募市场内部也开始警惕估值过热。

红杉资本负责人之一Pat Grady上周在向有限合伙人发布的公开演示材料中表示，风险投资人普遍认为，AI公司的能力提升速度很快，已触及“通用人工智能”这一仍存在广泛争议的门槛。

不过，他同时指出：“估值完全疯狂。”

Grady称，一些初创企业在完成一轮融资后，很快便以显著更高的估值进行下一轮融资，“这是泡沫的一个典型标志”。

SpaceX的上涨，仍可能给大型IPO提供支撑

大型IPO并非没有支撑因素。

SpaceX今年6月在史上最大IPO中融资近860亿美元。此后，其股价上涨约10%，对应估值约2万亿美元，表现跑赢大盘。

这一回报让参与认购的投资者获得收益，也为Founders Fund、Valor Equity Partners和红杉资本等早期投资者带来可继续投入AI领域的资金。

对于Anthropic而言，一些大型共同基金此前已在私募阶段以较低价格持有其股份，这可能使它们对IPO定价的容忍度更高。英伟达、Alphabet和亚马逊等科技公司及现有投资者，也可能继续提供资金支持。

Vista Equity Partners股票资本市场策略负责人Ashley MacNeill表示，私募市场的高估值“似乎没有完全传导到公开市场”。

她说：“历史上我们经历过这样的时刻，以后也还会有。只是现在尤其明显，因为市场上有这些超大型IPO。”

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据市场调研机构Sensor Tower最新数据，Muse于9月8日在美国和加拿大上线，截至9月30日已累计下载量突破500万次。相比之下，OpenAI的ChatGPT达到同一里程碑耗时56天，SpaceX旗下Grok耗时103天，Anthropic的Claude则耗时长达492天。Muse的爆发式增长，令市场对Meta在消费级AI领域的布局能力刮目相看。

Muse目前仍稳居苹果App Store与谷歌Play商店双榜首位，这一成绩进一步强化了市场对Meta AI战略落地能力的信心，也加剧了AI智能体赛道的竞争态势。

消费级AI智能体，Muse打破增长纪录

Muse的核心差异化在于其面向普通消费者的产品设计。此前，AI智能体平台的主要用户群体集中于技术开发者和企业用户，而Muse通过可定制的拟人化虚拟形象（avatar）及简洁易用的交互界面，显著降低了普通用户的使用门槛。

值得注意的是，Muse并非史上最快突破500万下载的应用。Sensor Tower指出，Disney+、HBO Max、Threads、《糖果传奇》（Candy Crush）、《精灵宝可梦Go》（Pokémon Go）以及《堡垒之夜》（Fortnite）均曾在同等时间窗口内实现更高下载量。但在AI智能体这一细分赛道，Muse的增速仍具有标志性意义。

此外，ChatGPT于2022年11月上线时，是首款面向大众的主流生成式AI聊天机器人，彼时市场对该类产品尚处于认知初期，这在一定程度上解释了其相对较慢的早期增长节奏。

Meta重金投入广告，强力拉动下载

Muse的快速增长并非完全依赖自然流量，Meta在营销端的大规模投入同样功不可没。

据Sensor Tower数据，在9月14日至9月27日的两周内，Muse获得了Meta内部广告资源50%的"每日自有曝光量"（daily house impressions），并跻身"美国广告曝光量前15大品牌"之列。

Muse目前免费提供下载和使用，Meta表示未来将从通过该智能体促成的交易中抽取小额佣金，以此构建商业变现路径。

AI智能体赛道竞争升温，OpenAI紧随其后

Muse的走红折射出科技巨头在AI智能体领域的全面提速。就在Muse数据公布前一天，OpenAI也推出了自家AI智能体平台，同样配备可定制的卡通化虚拟形象，产品名为Dots。

目前Dots主要面向企业市场，OpenAI首席财务官Sarah Friar表示，公司未来也将向消费者开放该平台。

两大AI巨头在智能体赛道的相继落子，预示着这一市场的竞争将进一步白热化，而谁能率先在消费端建立规模优势，或将成为下一阶段AI商业化竞争的关键变量。

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在最新内部报告中，Privorotsky将近期一个交易日形容为“本轮危机中跨资产信号最令人不安的一天”：信用利差扩大、利率继续承压，同时油价下跌。过去，能源价格回落通常意味着通胀压力减轻，并有助于缓解债券市场压力，但这一传导机制如今正在减弱。

Privorotsky认为，问题可能已经从能源冲击转向财政融资本身。高企的实际收益率或许正是财政主导型经济体为吸引私人资本、为庞大主权债务融资所必须支付的“出清价格”。一旦无风险实际收益率足够高，政府债券就会开始与股票争夺同一池私人储蓄。

能源价格回落，却无法解除利率压力

Privorotsky直言：“能源与利率的联动关系似乎正在瓦解……如果油价下跌无法解决问题，局面将更加复杂。”

尽管霍尔木兹海峡航运基本恢复，实物市场仍偏紧，价差和运费维持高位。战略石油储备再次释放约4000万桶，可以提供一定缓冲，但库存持续下降意味着，供需一旦出现新的失衡，价格仍可能受到更大冲击。

他认为，天然气可能成为欧洲更关键的压力阀门。TTF价格已经明显回落，如果卡塔尔能够增加少量LNG日均供应，欧洲供需平衡或得到进一步改善。但谈判窗口正在收窄，不确定性仍存。

换言之，能源价格下跌已经越来越难以单独扮演“缓解通胀—压低收益率—改善金融条件”的角色。

高实际收益率，正在抬高股票回报门槛

对于利率持续承压，Privorotsky列举了日元升值压缩全球资产负债表容量、触发套息交易平仓，以及极端利率波动令做市商“不愿或无力”继续提供足够流动性等技术性因素。

但在他看来，这些可能只是表象，更深层的问题在于财政融资需求。

“在某个节点上，这不过是财政主导型经济体为吸引足够私人资本、为巨额主权借贷融资而必须支付的出清价格。”

这对股市的影响更为直接。过去数年，低实际收益率推动资金沿风险曲线向股票等资产迁移；如果无风险实际回报持续处于高位，这一过程就可能反向运行。

当政府债券能够提供足够高的真实回报时，股票必须提供更高的预期回报才能吸引私人资本。也就是说，股市当前面临的压力不只是估值受到利率上升挤压，更在于无风险资产回报中枢上移，正在系统性抬高股票的回报门槛。

AI资本开支周期的韧性目前仍为股市提供支撑，但Privorotsky表示，在利率企稳、信用利差停止扩大、能源局势出现实质性进展之前，他不会追高仓位。

至少有一个方向传来了些许安慰。

本周纽约联储主席Williams发表"不急于行动"的表态，打压了市场对10月加息的预期，短端有所喘息，收益率曲线出现温和陡峭化。

不过，Privorotsky认为终端利率定价仍然偏激进。他的逻辑是：在金融条件已经如此迅速收紧的背景下，美联储完全可以在沟通层面软化措辞，而无需额外添加鹰派信号。

Privorotsky表示：

你最终或许需要继续加息，但考虑到金融条件收紧的速度，美联储完全可以在措辞上有所放缓。

本周还有多位联储官员发言，市场可借此进一步校准预期。

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近日，在知名财经播客《The Synopsis》中，主持人Drew与拥有超15万粉丝的资深独立股票分析师Mostly Borrowed Ideas（下文简称MBI）进行了一场深度对话。

MBI讲述，Meta发布Muse约10天后，他下载了这款应用，开始测试。这次测试，最终让他做出了一个投资决定——清仓他重仓的Airbnb（爱彼迎）股票，并进一步加仓Meta。

在这场对话中，Drew还与MBI深入剖析了Meta的AI智能体（Agent）产品Muse将如何颠覆Airbnb、Booking、Uber、DoorDash以及亚马逊等互联网聚合平台的商业模式。一个全新的商业时代——“主动式电商”（Proactive Commerce）或许正在拉开帷幕。

左：Drew，右：Mostly Borrowed Ideas

体验Muse后，清仓了Airbnb

作为Airbnb的重度用户（今年已消费超7000美元）和重仓投资者，MBI最初像很多人一样，对AI颠覆在线旅游平台（OTA）的说法不屑一顾。毕竟，人们订房需要看图片、看评价、甚至和房东聊天，传统的文本AI（如早期的ChatGPT）根本无法满足这些需求。

但Muse改变了他的看法。

MBI分享了他的体验： “我让Muse结合我过去在Airbnb上的住宿体验，在离我家两小时车程内推荐5个住宿。令人震惊的是，Muse不仅自动去浏览了我的历史记录，甚至还能去分析我在Instagram上收藏的旅行短视频（Reels），从而精准掌握我的偏好。它像一个真实的人一样在后台浏览、筛选，最后给我推了包含丰富图片和理由的选项。”

当MBI看中一套农舍并询问能否直接预订时，Muse在一分钟内告诉他：可以，而且绕开Airbnb直接预订，价格能便宜60%。 Muse甚至已经绑定了信用卡，只需要MBI点击一次确认，就能完成支付。

“那一刻我意识到，Airbnb可能站到了未来趋势的对立面。”MBI坦言。

主持人Drew提出了基于传统商业视角的质疑防御： “Airbnb最大的护城河是‘信任’和‘独家供给’。作为消费者，我不敢直接和互联网上的陌生人交易，我需要Airbnb作为中间人来保障退款和售后。同时，很多房东并没有自己的独立网站。”

MBI对此进行了反驳： AI智能体完全可以通过抓取全网的真实评价来建立“信任”评估。更重要的是，在AI时代，房东只需要对AI说一句“帮我把这套房源同步挂到Booking和VRBO上，并管理好日历”，所谓“独家供给”的壁垒就会瞬间瓦解。因为房东苦于单一平台“霸权”久矣，只是以前多平台管理的摩擦成本太高，而AI消除了这种摩擦。

Airbnb vs Booking：谁的抗风险能力更强？

MBI分享卖出Airbnb经历后，两人随后将目光转向了另一家在线旅游平台巨头： Booking。

• 直接流量的诅咒： Airbnb目前有高达90%的流量是“自然/直接流量”，这也是其利润率高的原因。但在AI智能体时代，消费者可能不再直接打开Airbnb的App，而是通过AI来统筹行程。MBI预测，未来5-10年内，Airbnb的直接流量将大幅下滑。

• 获客成本的转移： Booking目前有三分之一的流量需要花钱向谷歌购买（每年营销预算超50亿美元）。对Booking来说，流量入口从谷歌变成AI（如Muse、ChatGPT），可能只是换个地方交“过路费”，甚至获客成本（CAC）还可能下降。

• 估值保护： 目前Booking的估值仅为EBITDA的10-11倍，基本已经被市场当成“传统管道”在估值；而Airbnb的估值高达30倍。如果两者未来都沦为AI的底层基础设施，Airbnb面临的估值杀会惨烈得多。

主持人Drew补充了Booking的另一个防守优势——忠诚度计划： “Booking有超过一半的间夜量来自其忠诚会员。忠诚度计划能提供积分、免费升级，这会促使消费者在AI比价时，依然倾向于选择Booking完成交易。”

但两人达成了一个共识：AI绝不会让这些OTA平台变得“更好”。在最好的情况下，它们只是勉强维持现状；在大概率下，它们的长期复合盈利增长率将被AI压缩。

颠覆亚马逊：当AI接管你的“购物车”

如果说低频高客单价的旅游业首当其冲，那么高频的电商和本地生活呢？

以亚马逊为例。MBI指出，亚马逊面临的最大危机是其高达760亿美元的广告业务。 “以前我们打开亚马逊，往往会无脑购买排在搜索前三名的商品，这就是竞价广告赚钱的逻辑。但AI智能体不会点广告。如果你给AI的指令是‘质量优先，同等质量下价格优先，最后考虑物流速度’，AI会绝对理性地为你寻找全网最优解。”

MBI举例，他在Meta的广告中看到一件T恤，让Muse去评估该不该买。Muse非但没有“护短”推荐自家广告的商品，反而告诉他这个品牌性价比不高，并推荐了更好的替代品。

主持人Drew对此表示赞同，并给出了亚马逊的破局之道： “亚马逊现在的App体验其实很糟糕，只有‘搜索-购买’功能做得很顺。他们必须立刻将原生AI能力深度植入到自己的App中，守住‘用户界面’（UI）。只要用户还习惯遇到购物需求就先打开亚马逊，且亚马逊的AI足够好用，加上其强大的物流履约网络，它就能守住基本盘。”

本地生活（Uber与DoorDash）为何暂时安全？

相较于OTA和电商，Drew和MBI都认为，DoorDash（外卖）和Uber（网约车）受到的冲击会稍晚一些。

MBI分析道：“这两者属于高频、低客单价的冲动型消费。订外卖时，用户往往不知道自己想吃什么，需要‘逛’。更重要的是，外卖是一个三边网络（平台、商家、骑手），AI可以替代平台向餐厅下单，但无法替代骑手把食物送上门。目前DoorDash每单利润只有50美分，说明他们并没有攫取暴利，这反而成了护城河。”

主持人Drew认为网约车（Uber）的风险大于外卖：“外卖如果出错，用户需要客服退款，平台在售后上的价值很大。但网约车不同，未来随着Waymo、特斯拉等自动驾驶（AV）入局，加上AI智能体一秒钟打通所有平台的比价（Uber、Lyft、Waymo），用户对Uber的忠诚度几乎为零，网约车市场的价格战将极其残酷。”

拥抱“主动式电商”（Proactive Commerce）的时代？

在节目的最后，两位专家共同抛出了一个将在未来定义商业的新概念——“主动式电商”（Proactive Commerce）。

传统的商业分为两类：一是“意图驱动”（如去亚马逊搜索买书），二是“发现驱动”（如刷Instagram看到广告产生购买欲）。

而AI智能体将带来第三种模式。MBI描绘了一个令人细思极恐的场景： “Airbnb现在推出了‘先订后付’功能（提前预订，入住前7天扣款）。而在未来，Muse这类AI智能体会读取你的邮箱，发现你预订了酒店但还没付款，它会主动跳出来告诉你：‘嘿，我刚发现你订的那家酒店，如果现在去它的官网直接下单，能便宜20%，需要我帮你退掉Airbnb并重新预订吗？’”

不需要用户下达指令，AI在后台24小时不知疲倦地为你寻找更优解、主动提出替换建议。

在这个新时代里，仅仅依靠信息不对称和流量垄断来收取高额“过路费”的平台，其商业逻辑正在被连根拔起。对于投资者而言，这也是时候重新审视你手中的“平台型”股票了：在AI拥有自主行动力的明天，它们是不可或缺的基础设施，还是即将被绕开的昂贵中介？

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据韩国产业通商资源部10月1日公布的初步数据，韩国9月出口同比大增83.5%至1209.4亿美元，首次突破单月1200亿美元关口，增速较8月的68.7%进一步加快，并大幅超出据华尔街日报调查13位经济学家所得出的65.4%的预期中值。与此同时，9月贸易顺差达498.5亿美元，刷新历史纪录。

半导体是此次出口爆发的核心引擎。9月半导体出口同比激增262.8%至603亿美元，超越8月创下的467亿美元纪录，占当月总出口额的约49.9%。韩国贸易数据素被视为全球AI需求的风向标，此次数据表明市场对芯片的需求尚无消退迹象。

整体出口：单月首破1200亿，前九月已超去年全年

9月出口数据的亮点不仅在于单月规模，更在于其对全年目标的战略意义。

今年1月至9月，韩国累计出口额达8145亿美元，已超越去年全年7093亿美元的历史纪录，同比增幅达56.8%。这一成绩使韩国首次实现年度出口突破1万亿美元的目标成为可能。据测算，若要完成这一里程碑，10月至12月每月平均出口额需达到约618亿美元。

进口方面，9月进口同比增长26.0%至710.9亿美元，由此形成498.5亿美元的单月贸易顺差，超越今年6月创下的359.1亿美元前纪录。今年前九个月累计贸易顺差已达2525亿美元。

值得关注的是，9月适逢韩国秋夕假期，实际工作日少于往年同期，但当月日均出口额仍同比增长105%至56.3亿美元，为历史上首次突破单日50亿美元。剔除半导体后，其他品类出口整体亦录得约23%的增长。

半导体：出口额同比翻近三倍，AI需求驱动量价齐升

半导体出口的爆发式增长，折射出全球AI基础设施投资的持续加码。

9月半导体出口额达603亿美元，同比增幅高达262.8%，再创单月历史新高。增长动力来自内存芯片需求上升带动的量价双升——主要用于PC端的DDR5 16Gb产品固定交易价格从5月的37.5美元升至9月的48美元。

与半导体高度关联的计算机出口同样表现亮眼，受AI基础设施需求扩张驱动，9月同比大增435.3%至70亿美元。无线通信设备出口增长23.4%至21.4亿美元，受益于高端智能手机及iPhone零部件的强劲销售。

韩国是三星电子和SK海力士两大内存芯片巨头的母国，其贸易数据历来被市场视为衡量全球AI需求的重要先行指标。此次数据显示，AI芯片需求的热度仍在持续攀升。

分品类：船舶、化妆品亮眼，汽车、机械承压

在20项主要出口品类中，9月共有11项录得增长，各板块表现分化明显。

增长方面，船舶出口因液化天然气（LNG）运输船交付增加，同比上升29.9%至37.6亿美元；化妆品出口达15.1亿美元，创历史新高，在中国、美国、东盟及欧盟等主要市场均保持稳健增长；二次电池受储能系统（ESS）市场扩张及单价上涨推动，增长14%。石油产品出口因国际油价上涨，出口额同比大增72%至72.2亿美元，但出口量下降6.9%。

承压方面，汽车出口受工作日减少及二手车出口疲软影响，同比下降5.5%至60.5亿美元，不过日均汽车出口额仍增长5.5%。通用机械、显示器及生物健康产品出口均出现下滑。石化产品出口额小幅增长5.1%，但出口量下降19.1%。

分地区：对华、对美出口双双大幅跃升

从出口目的地来看，中国和美国是拉动增长的两大主要市场。

9月对华出口同比增长122.7%至260.1亿美元，对美出口同比激增137%至243.3亿美元。东盟出口增长92.6%至212.9亿美元，首次突破单月200亿美元。

中东方向则是主要拖累项，受霍尔木兹海峡航运中断影响，对中东出口同比下降14.1%。尽管出口数据强劲，韩国官员对外部风险保持警惕。韩国产业通商资源部部长Kim Jung-kwan表示，"全球保护主义强化以及中东紧张局势仍是影响出口的重大变量，我们将积极应对突发外部因素，确保出口增长势头在第四季度得以延续。"

中东地缘政治紧张局势已对石化产品出口量造成拖累，并推高了海运成本。与此同时，全球贸易保护主义抬头带来的不确定性，也将是韩国能否顺利冲击年度万亿美元出口目标的关键考验。

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华尔街见闻提及，周三谷歌正式向外部发布Gemini 4 Argon，将其定位为公司长期研发的旗舰人工智能模型。

然而据彭博报道，尽管该模型在多项基准测试中斩获领先分数，部分有权限直接使用该模型的谷歌内部人员却对其实际表现持保留态度，尤其是在编码能力方面。

谷歌方面明确否认上述质疑，表示有关Gemini 4在编码等领域表现不佳的说法"不准确"，并援引Google DeepMind负责人Koray Kavukcuoglu的表态为佐证。Kavukcuoglu上周在The Information主办的一场会议上表示：

我对团队有充分的信心，在我看来，我们始终处于前沿是板上钉钉的事。

面对OpenAI和Anthropic在模型与产品双线推进的竞争压力，Gemini 4能否在真实场景中兑现承诺，对谷歌的搜索、广告及云业务均具有直接影响。消息传出后，Alphabet盘后涨幅明显收窄。

据彭博援引知情人士，Gemini 4在业界通用基准测试中表现良好，但在员工实际使用中效果明显打折，尤其在编码任务上暴露出明显短板。

报道援引其中一名知情人士指出，该模型在前端设计领域能力欠缺，而前端设计直接决定应用程序和网站的视觉呈现与交互体验。

部分员工认为，Anthropic的Fable和OpenAI的Astra在能力迭代速度上已超过Gemini，Gemini 4即便发挥最佳也将在若干领域落后。

另一部分员工则认为，新模型已经追平业内顶尖水准。一名熟悉模型开发的谷歌员工对彭博表示，公司内部存在"广泛共识"，认为Gemini 4属于前沿级别，并否认其在真实编码任务中存在困难。

此外，据报道援引知情人士透露，Gemini 4体量庞大。大体量模型通常意味着较高的推理成本，这将在谷歌持续加码资本支出的背景下，对公司利润率形成额外压力。

业内人士将上述现象归结为一种被称为“过度优化”（Benchmaxxing）的行业痼疾——即工程师更专注于在标准化测试中取得高分，而非打造真正好用的产品。

据彭博，两名熟悉Gemini 4的知情人士表示，该模型似乎受到这一问题的影响。AI初创公司Surge AI创始人Edwin Chen对此直言不讳：

打个比方，就好比说'我孩子SAT考了很高分'——但SAT成绩并不能转化为真实世界的表现。这是一个极其有害的问题。

AI实验室普遍面临这一困境，因为客户往往以基准分数作为评估模型优劣的主要依据，这在客观上推动了实验室将精力向"刷榜"倾斜。

值得注意的是，Gemini 4并非没有优势。据一名知情人士介绍，该模型在多模态任务上表现突出，例如从视频中提取元数据，在安全性和网络安全领域也具备竞争力。

谷歌称其在一项衡量安全技能的基准测试中超越了OpenAI的Astra模型。此外，该模型单次可生成最多100万个token，约合75万英文单词。

Gemini 4的发布背后，是一段代价不菲的研发弯路。

谷歌原计划于今年5月I/O大会后的6月推出Gemini 3.5 Pro，但该版本最终因未能达到内部目标而被放弃。

彭博资讯分析师Mandeep Singh估计，训练一个前沿模型的单次运算成本最高可达4亿美元，若叠加高薪AI研究人员的人力成本，实际支出将更为可观。

与此同时，谷歌在人才端也承受持续失血之痛。多名明星AI研究员相继离职，包括传奇工程师Jeff Dean、诺贝尔奖得主John Jumper，以及对当下AI浪潮奠基技术有重要贡献的Noam Shazeer。

今年8月，长期执掌谷歌AI研究的Demis Hassabis转任董事长，将DeepMind日常运营交棒给Kavukcuoglu。

去年11月，谷歌发布Gemini 3，广受好评，被普遍视为公司AI竞争力的一次重要转折。此后一系列进展的停滞与反复，令外界对其执行力产生质疑。

Gemini 4面临的外部压力同样不容小觑。

谷歌最直接的风险在于：Gemini系列模型是搜索、地图、Gmail、Chrome等核心产品的技术底座，每款产品的用户规模均超过10亿。

一旦模型竞争力落后，竞争对手将获得更多时间，说服开发者、企业和消费者选择其平台作为未来搜索与软件的运行基础。

与此同时，OpenAI和Anthropic正加速从模型提供商向产品公司转型，包括推进AI编码代理等应用。据报道，Meta本月早些时候发布了其AI代理平台Muse，发布后迅速登顶应用下载榜。

谷歌方面表示，尽管其上一个Pro版本于今年2月发布，公司旗下AI产品仍实现增长，企业版Gemini、消费者聊天机器人应用及谷歌搜索AI模式的用户均在扩张，后两者用户总数已突破10亿。

谷歌强调，庞大的用户分发体系是公司相较部分竞争对手的显著优势。

然而，优势能否转化为AI时代的持续领先，仍取决于Gemini系列能否在真实应用场景中令用户信服。

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签署方是六家公司：Anthropic、OpenAI、谷歌、Meta、xAI和英伟达。

特朗普称它“几乎像一部宪法”，是应对AI风险的“一种保护形式”。然而据英国《金融时报》报道，这份两页纸的文件在东厅仓促起草，其中甚至包含一处拼写错误。

值得注意的是，表面上，这是一份关于AI安全的两页纸文件、缺乏法律效力；但从协议的具体要求、被否决的替代方案以及英伟达近期的产品动作来看，它传递出的更重要信号是：白宫和行业头部公司并未选择“放缓AI”的路径，而是试图把安全要求嵌入持续扩张的AI基础设施投入中。

AI测试、审计与监控等“安全合规”要求将需要更多算力，并催生推理、光互联新需求，英伟达或成最大赢家。黄仁勋更联手扎克伯格否决强监管，并当面质问Anthropic掌门人Amodei为何要在公共场合过度宣扬AI风险言论。

协议写了什么？

根据协议原文，六家签署方须履行三项核心义务：

第一，建立“多层控制与审计”机制。具体要求是部署强健的内部控制系统，持续监控先进模型带来的网络安全和生物安全威胁，并确保模型不会以"非预期方式"入侵其他系统。

第二，与独立外部审计机构合作。签署方须主动接受第三方评估，由外部机构核验内部控制措施是否真正有效。

第三，在董事会层面设立独立委员会，专门负责对上述两项机制进行监督。

这三项义务指向一个共同结果：每一次模型发布，都必须经历一轮测试、监控和外部核验的完整流程。

有多少是真正的新东西？

其实不多。

据报道，Anthropic、OpenAI和谷歌DeepMind此前已在发布前对先进模型进行能力评估，且除英伟达外，其余公司均在2024年首尔AI峰会后签署了类似承诺。媒体评价称，“协议可能迫使此前尚未开放独立评估访问权限的签署方——尤其是英伟达——跟进落实外部审计要求。换言之，协议对头部实验室意义有限，对其他公司则是新约束。”

LawAI美国法律与政策董事总经理Mackenzie Arnold的评价直接：“它在'感觉层面'最有意义。它没有授权任何机构……去真正制定有约束力的标准。”

协议也不具法律效力。特朗普本人将其称为“道德约束”——这本身就是一种承认。

批评者更不客气。科技监督项目（Tech Oversight Project）的Sacha Haworth说，这份协议让CEO们“自己给自己的作业打分，绕开了真正有意义的AI安全护栏”。

不过，保守派律师Joel Thayer提出了另一个角度：“你不能发表公开声明说要做某件事，然后实质上不兑现。这对消费者本质上是一种欺骗。”他还注意到，联邦贸易委员会（FTC）主席Andrew Ferguson出席了当天的午宴。“这些面向公众的承诺……简直就是FTC执法的味道。”

美国FTC在协议发布次日即扩大了对AI公司的调查范围，将Anthropic、OpenAI等纳入审查。

“安全”不等于“放缓”：这才是老黄真正赢得的东西

市场对“安全监管”的本能反应是定价放缓——逻辑是：测试拖慢发布节奏，发布节奏放慢压缩算力需求。

InvestorPlace分析师Luke Lango认为这个逻辑是反的。白宫协议未要求企业放慢模型开发，而是将重点放在内部评估、外部审计和风险控制上。

这也使“AI安全”在产业链层面出现了另一种解读：安全机制可能意味着更多测试、监控和模型运行，而不一定意味着更少的计算资源投入。如果每次模型发布都必须触发一轮测试、监控和同行评审，那么“安全合规”本身就是一笔持续的算力支出，而不是对算力支出的压制。

9月28日，英伟达联合逾100家合作伙伴推出Open Agent Safety Platform，将开源访问控制与运行在独立芯片上的监控层相结合——该监控层可在不嵌入AI系统内部的情况下对其进行监控。黄仁勋的表述简洁直接：AI的潜力只有在安全与能力同步解决的前提下才能实现。

英伟达已承诺向光互联企业Lumentum投入20亿美元，用于扩大产能并深化数据中心光学联合研发——这是把“安全叙事”直接转化为硬件合同的具体动作。

Lango进一步指出，需求结构正在发生方向性转变：从GPU密集的预训练，转向推理与测试阶段。后者更依赖数据传输效率和多任务协调，而非原始算力。他预计这一转变将在未来6至12个月内主导需求走向。

Lango认为，自我监管不会终结AI资本开支周期，它只是改变了钱流向哪里——从预训练GPU流向推理、测试和互联基础设施。正如Amodei在会后所说，处理风险的具体机制“仍在讨论中”。

Lango关注的三个受益方向：

Marvell：专注数据中心网络互联。

Arm：今年3月推出首款自研量产芯片AGI CPU，搭载最多136个Neoverse V3核心，由台积电3纳米工艺制造，Arm称其每机架性能是x86平台的两倍以上。

Lumentum：专注数据中心光互联。随着GPU数量激增、芯片间通信密度上升，数据中心正加速将铜互联替换为光学方案。

幕后交锋：黄仁勋当面质问Amodei

镜头前，各家CEO站在特朗普身旁，呈现出一副团结一致的行业形象。

镜头后，是一场正面交锋。

据《华尔街日报》援引知情人士消息，午餐结束后，在罗斯福厅一个更小范围的会议中，包括英伟达CEO黄仁勋在内的多位高管，当面质问Anthropic CEO Dario Amodei：为什么要在公开场合对AI能力和风险发出如此极端的警告？

Amodei的回应是：对公众诚实地说明模型能力、不淡化风险，这很重要。

这场对话发生在高管们与白宫幕僚共同敲定协议原则的过程中。

Amodei此前多次公开批评白宫和竞争对手淡化安全问题，并警告AI模型可能发动网络攻击、造成大规模失业，这让他在华盛顿和硅谷都成了众矢之的。

当天午宴上，当Amodei再次提出安全顾虑时，扎克伯格的回应是：解决这些问题最好的方式，就是作为一个行业切实落实这些原则。

扎克伯格和黄仁勋：这场局的真正推手

这次白宫午宴并非偶然。

据《华尔街日报》知情人士透露，事情的起点是上周的国宴——扎克伯格和众议院议长Mike Johnson在宴会上相邻而坐，谈起了AI政策。随后，扎克伯格和黄仁勋开始协调各家CEO，特朗普和Johnson则组织了这场午宴。

扎克伯格是协议最终成形的关键人物。他频繁与特朗普及商务部长Howard Lutnick沟通，后者主管政府的一个关键AI测试部门。

他和黄仁勋共同主导了一件更重要的事：否决了此前的强监管方案。

今年夏天，Anthropic、OpenAI和谷歌曾联合推动一个类似FINRA（金融业监管局）的AI自律组织方案。但据此前报道，扎克伯格、黄仁勋和马斯克告诉特朗普，他们担心这会将过多权力集中在头部AI公司手中，该方案随即被放弃。

最终落地的，是这份更轻、更软的自愿协议。

值得注意的是，被否决的FINRA式方案其实也包含了与最终协议类似的内容——更强的内部评审和外部测试机制。两套方案在技术要求上高度重叠，真正的分歧在于：由谁来掌控这套机制。黄仁勋和扎克伯格选择的答案是：行业自己。

Anthropic的处境：一边修复关系，一边准备IPO

Amodei当天对记者说：“如果行业和政府携手合作，我们可以安全地赢。”特朗普称赞他“很棒”。两人周日刚在白宫共进晚餐，这是两人的首次面对面会面。

但Anthropic的处境并不轻松。

据报道，该公司正在为IPO做准备，目标估值约2万亿美元。与此同时，它今年早些时候经历了两场与政府的正面冲突：两款模型因安全问题被迫下线长达两周半，以及因AI军事用途争议遭五角大楼列入黑名单。

此次协议的直接背景，是Anthropic的Mythos等模型发布后引发的一系列AI网络攻击事件。

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周四，尽管核心PCE数据低于预期，美债收益率依然延续涨势，令市场对"通胀降温将缓解抛压"的预期落空。Yardeni Research与德意志银行均将矛头指向日本，但两者对传导机制的判断截然不同——前者认为日元套利交易平仓是主因，后者则认为日本国债（JGB）收益率本身的上升才是关键。

这场争论的核心影响在于：美债抛售何时止步，或将取决于日本能否稳住本国债市。高盛最新报告显示，CTA趋势追踪基金在全球债市的净空头头寸已达-1700亿美元（以DV01计），且仍在持续扩大，表明市场对债市前景的悲观情绪已蔓延至历史极值。

两种解读：套利平仓还是利率重定价？

Yardeni Research总裁兼首席投资策略师Ed Yardeni在报告中指出，以日元作为融资货币进行套利交易的投资者，可能正在加剧全球债市的抛售。他认为，随着日本央行（BOJ）加息，套利交易者被迫出售此前用廉价日元贷款购入的各国政府债券，"这笔交易曾让许多国家政府得以在不推高债券收益率的情况下维持财政赤字运转，如今是时候还债了。"

Ed Yardeni还指出，在日本央行及其他主要央行将借贷成本压至异常低位期间，各国政府大举举债、积累了庞大债务。他将当前局面定性为"债券义警"的复仇——这一概念正是他本人在1980年代所提出并推广的。

然而，德意志银行首席日本固定收益策略师Shoki Omori对上述逻辑提出质疑。他认为，套利交易平仓在机制上会推动日元升值，并留下固定的市场"指纹"：日元跳涨、投机性日元空头崩溃、股市下跌，同时美债因避险需求而上涨。"但当前走势呈现的是完全相反的特征，"他说，"债券与日元同步下跌，这是通胀与利率重定价的信号，而非去杠杆。"

资金流向数据也支持这一判断。日本财务省周度数据显示，截至9月12日的两周内，日本居民为外国长期债券的净买入方（9月6日至12日当周净买入1.1万亿日元），此前8月下半月曾净卖出2.8万亿日元；与此同时，非居民连续四周净买入日本长期债券，仅9月12日当周便买入2.2万亿日元。Shoki Omori将此解读为"外资流入JGB、日本资金重新流出"，与资金回流本土的逻辑恰好相反。

分歧之下的共识：问题根源在日本债市

尽管传导机制存在争议，两方分析师在一点上达成共识：美债抛售的根源指向日本，核心在于日本本国债市的动荡。

高盛策略师Isabella Rosenberg在最新报告《日本利差在传递什么财政风险信号》中指出，自5月以来，JGB互换利差随收益率上升而沿整条曲线走阔。她注意到，JGB相对于互换的表现优于预期——即互换收益率的涨幅超过债券收益率——这使得"JGB供给及其吸收问题驱动抛售"的论断难以成立，与此前取消收益率曲线控制（YCC）后的市场表现形成对比。

高盛认为，JGB的相对强势可能反映多重因素：长端发行量下降、市场对国内需求的乐观预期（尤其是GPIF及NISA相关政策动向），以及日本、美国、英国等主要经济体政策层面对长端利率供给压力的边际缓解。

然而，高盛同时警告，从中期来看，鉴于明年JGB发行量预计增加、日本央行持续缩表，互换利差应回归更为收窄的水平。换言之，若日本债市无法企稳，美债抛售压力将难以实质性缓解，目前大多数长期日债收益率都处于历史高位。

政治掣肘令BOJ难以出手

令市场更为担忧的是日本央行的政策空间。

新任首相高市早苗（Sanae Takaichi）已对近期加息举措表示不满，并计划以偏鸽派人选替换多名BOJ委员，这意味着BOJ在政治层面缺乏进一步收紧政策的意愿。

在此背景下，10年期JGB收益率已升至历史罕见高位，市场显然认为BOJ的加息力度远不足以遏制日本持续走高的通胀。财政部长贝森特近期对日本局势的高度关注，也从侧面印证了日本债市对美债走势的深远影响。

目前，CTA趋势追踪基金在全球债市的净空头头寸已达-1700亿美元，且仍在逐周扩大，反映出市场对全球债市的悲观押注已达到历史极值。不过，高盛也提示，一旦出现通缩信号或经济明显放缓，美债与JGB的空头头寸或将面临史上最剧烈的轧空行情。

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10年期美国国债收益率9月单月飙升逾50个基点，突破5.3%，触及2002年以来最高水平，远超2007年峰值。这一幅度对于规模达32万亿美元、被视为全球金融体系锚点的市场而言极为罕见。

据彭博及《金融时报》报道，此轮抛售已从基本面驱动演变为技术性强制卖盘主导的恶性循环——收益率上升触发部分基金被迫减仓，进一步压低债券价格，推高借贷成本，再度引发新一轮抛售。摩根大通资产管理公司投资组合经理Priya Misra警告称，"这是一个恶性循环，你不得不思考什么能打破它。没有人愿意站在火车头前面。"

10年期实际利率单月上涨57个基点，与之对比鲜明的历史先例是2013年的"缩减量化宽松恐慌"（Taper Tantrum）——当时美联储前主席伯南克释放出缩减资产购买规模的信号，引发债市剧烈动荡和股市大规模抛售。当前的单月实际利率波动幅度，正是自那次恐慌以来最为严重的波动之一。

收益率的持续攀升已向实体经济传导，推高了家庭房贷成本和企业融资成本，并令股市承压。T. Rowe Price首席美国经济学家Blerina Uruçi表示，"收益率的上行趋势是明确的，驱动因素中有许多是结构性的，且将长期存在。"

此轮美债抛售最初由美国公共债务规模及通胀担忧所驱动，但本周已演变为技术性因素主导的强制平仓潮。

AllianceBernstein全球交易主管Matthew Scott指出，本周大规模抛售长期国债的主要力量来自对冲基金和持有大量抵押贷款支持证券（MBS）的房地产投资信托基金（REITs）。其逻辑在于：随着借贷成本上升，美国居民提前还款意愿下降，MBS持有者的久期被动拉长，为对冲这一变化，他们不得不抛售其他长期债券，包括美国国债。

巴克莱分析师Amrut Nashikkar则指出，类似的动态也在国债期货市场上演——持有大量头寸的杠杆基金被迫重新平衡投资组合。花旗北美利率互换交易主管Daniel Gottlander对此表示认同："当出现大规模抛售时，你需要在投资组合的其他部分降低风险，这就是为什么所有事情会同时发生，溢出效应非常显著。"他同时明确指出，目前"边际买家尚未出现"，在正常市场环境下本应发挥稳定作用的逢低买盘，眼下并未现身。

政策层面的应对措施未能有效遏制抛售势头。财政部长贝森特此前决定扩大国债购买规模，但这一举措未能阻止收益率继续攀升。

通胀数据同样未能给市场带来安慰。周三公布的数据显示，美联储首选通胀指标——个人消费支出（PCE）价格指数8月同比维持在3.4%，低于市场预期的3.7%，但这一结果对债市的提振效果微乎其微。

从基本面来看，能源价格急剧攀升加剧了通胀压力，而通胀对提供固定利息收益的债券具有直接侵蚀作用。此外，大型人工智能企业的大规模融资需求、强劲的美国经济增长预期，以及美国公共债务规模突破40万亿美元，均构成推升收益率的结构性因素。在美联储层面，主席沃什领导下的联邦公开市场委员会本月早些时候已一致投票决定加息，市场目前预期未来12个月内将有数次进一步加息。

第三季度不仅粉碎了市场对"低利率持续更长时间"的希望，更是彻底终结了这一预期。从G20央行的行动轨迹来看，第一季度仅有澳大利亚储备银行一家加息，第二季度增至四家，第三季度则包括澳大利亚储备银行、欧洲央行、日本央行及美联储在内的多家主要央行均相继加息，全球货币政策紧缩的合力正在持续强化。

进一步来看，10年期美国国债收益率周三盘中最高触及5.306%，为2002年以来最高水平。这意味着美国借贷条件已不仅仅是回归2008年金融危机前的"正常化"，而是可能标志着更深层的结构性转变。

据《华尔街日报》报道，上一次收益率处于这一水平时，互联网泡沫刚刚破裂，投资者对1990年代强劲增长和持续高利率的记忆犹新。此后数十年，经济学界普遍认为全球已进入低通胀、低利率的新时代。新冠疫情引发的通胀浪潮对这一判断构成挑战，而当前的市场走势则令其彻底瓦解。

Blerina Uruçi指出，人工智能投资热潮带动的经济增长、不断膨胀的政府债务对投资者需求的考验，以及贸易壁垒上升带来的通胀压力，均属于持久性结构因素。Natixis企业与投资银行美国利率策略主管John Briggs则表示，尽管美国海军和海湾产油国在应对伊朗袭击方面有所改善，但布伦特原油价格仍维持在每桶100美元附近，柴油价格近期更创历史新高，市场对油流中断的担忧并未消散。

高盛的数据揭示出此轮债市动荡的深层风险。高盛的Tony Pasquariello指出，10年期实际利率在一个月内上涨57个基点，已突破其历史上与负股票收益相关的两个标准差"速度限制"——即单月约50个基点的月度"压力"规则"刚刚被触发"。历史记录显示，每当10年期国债收益率在一个月内波动超过50个基点时，股市都会遭受重创。

高盛公布的其他数据同样令人警觉：2年期国债收益率年初至今上涨145个基点，10年期国债收益率已连续七个月上涨。高盛信贷策略预测10年期国债收益率为5.29%，处于2004年以来所有预测区间的第100个百分位。

然而，股市目前似乎仍未充分反应这一压力——或者更确切地说，只有少数构成市值加权标普500指数的股票安然无恙。过去一个月，中位数股票下跌了5%，标普500指数却纹丝不动，唯一支撑指数上涨的是半导体板块6%的月度涨幅。

Crossmark Global Investments首席投资官Bob Doll警告称，若美联储真的希望将通胀压降至2%，可能不得不将金融条件收紧至"限制性"水平，"而这将是股市所不乐见的"。在边际买家缺席、强制卖盘持续、政策工具效果有限的背景下，这一恶性循环何时能够打破，目前仍无明确答案。

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华尔街见闻提及，美东时间9月30日美股盘后，美光科技公布截至9月3日的2026财年第四财季的业绩报告。数据显示，美光Q4单季营收达到创纪录的542亿美元，环比增长31%，同比狂飙379%；单季毛利率大幅攀升至87%。

放眼整个2026财年，美光总营收达到1332亿美元，是上一财年创纪录水平的3.5倍，其中数据中心收入更是翻了四倍。

电话会上，美光董事长兼CEO Sanjay Mehrotra在会上将当下的行业变革定义为：

超级智能（Superintelligence）正在为美光创造其历史上最引人注目的机遇。

Sanjay Mehrotra表示美光目前已签署26项长协锁定约1500亿美元长期订单，2027和2028年存储市场供需将比2026年更为紧缺，且“看不到供需恢复平衡的尽头”。

首席财务官Mark Murphy表示2027财年第一财季收入达615亿美元，每股收益38.15美元，环比继续攀升，并明确指出这一季度将是2027财年全年毛利率的低点，此后各季度毛利率预计逐步回升。

此外，美光向市场勾勒了“物理AI”的新故事。Sanjay Mehrotra指出：

自动驾驶汽车是物理AI的首个重大部署应用……L4及以上自动驾驶汽车的内存容量通常超过200GB，存储容量达到数个TB，比今天的L2+/L3级别高出一个数量级。

他强调，人形机器人预计将有类似的需求量，到本世纪末，物理AI将成为存储需求的重要驱动力。

在强劲现金流支撑下，美光宣布2027财年上半年资本开支达250亿美元，并承诺未来将100%的超额现金返还给股东。

“我们看不到供需何时能恢复平衡的拐点”

在业绩持续超预期的背后，是存储行业正在经历前所未有的结构性紧缺。市场极其关注这种高增长是否具备可持续性，而美光给出了极为笃定的答案。

Sanjay Mehrotra在会上明确指出，自上一次财报电话会议以来，行业需求进一步增强。Sanjay Mehrotra表示：

我们预计2027财年和2028财年的内存和存储供需状况，将比2026财年紧张得多。

他将这一趋势归因为AI架构的演进：

AI正在成为超级智能，而存储增强了这种智能以及客户平台的竞争力。无论运行开源还是闭源模型，在内存能力更强的平台上运行AI应用，能实现更具扩展性的增长。

对于供给端的瓶颈，Sanjay Mehrotra抛出了全场最引人注目的观点：

结构性的供需增长率差距导致了持续的供应紧张……即使考虑到行业新增的DRAM洁净室空间计划，在强劲的需求趋势（包括客户不断提出的增量要求）下，我们看不到供需何时能恢复平衡的拐点。

在备受瞩目的HBM（高带宽内存）领域，美光表示行业HBM需求增速将持续跑赢传统DRAM直至2028年。

Sanjay Mehrotra透露，美光2027年HBM的大部分供应已经签订协议，“价格同比大幅上涨，这缩小了（HBM）与传统DRAM之间的毛利率差距。”

锁定1500亿美元“天价”长单，2027年超75%产能已售罄

为了应对极度紧缺的供应链，下游大客户正在不惜重金锁定美光的长期产能，这也构成了美光未来业绩高确定性的基石。

美光CFO Mark Murphy在会上披露了一组惊人的订单数据：

迄今为止，我们总共签署了26份战略客户协议（SCA），我们的剩余履约义务（RPO）约为1500亿美元。

SCA是具备“照付不议（take-or-pay）”性质的长期合约。Sanjay Mehrotra补充指出：

这26份SCA及延期协议中，客户的资金承诺已增加至320亿美元，绝大多数为现金存款。客户希望获得2030年以后的供应保障，我们现在已经签署了延伸至2031年的SCA。

这种长单模式彻底改变了美光业务的能见度。据管理层透露，这些协议预计将占到美光到2030年总营收的35%以上（甚至可能达到50%）。

目前，美光2027年超过75%的产出已经获得客户承诺，且当下与客户的大多数谈判已经围绕2028年展开。

股东回报承诺与狂飙的资本支出

在基本面极度强劲的背景下，美光的现金流和资本开支规划成为投资者的另一大焦点。

Q4单季，美光产生了惊人的440亿美元运营现金流和332亿美元自由现金流。

面对“现金堆积如山”的现状，Mark Murphy给出了明确的股东回报时间表：

随着时间推移，我们预计将把100%的超额现金返还给股东。我们打算从2026年12月9日（即我们签署《芯片法案》最终协议两周年之际）开始增加资本返还，主要通过股票回购来实现。

同时，为了缓解2028年及以后的产能饥渴，美光正被迫大幅提高资本支出。

公司预计2027财年上半年的CapEx约为250亿美元，下半年将更高，且大部分增量将用于新建晶圆厂（建筑支出）而非单纯的设备采购。

CFO解释称，这完全是因为长单提供了足够的需求能见度，且新建绿地工厂需要极长的提前量。

下一个十年想象空间：物理AI与人形机器人

除了当前火热的数据中心，美光在访谈中向市场描绘了下一个巨大的增量市场——物理AI（Physical AI）。

Sanjay Mehrotra认为：

自动驾驶汽车是物理AI的首个重大部署，我们相信随着时间的推移，它将扩展到人形机器人和其他智能自主系统。

Sanjay Mehrotra抛出了具体的数据展望：

L4级及以上自动驾驶汽车的内存容量通常超过200GB，存储容量达到多个TB，这比今天L2+和L3级半自动驾驶汽车高出一个多数量级。人形机器人预计也将有类似的存储需求。

美光认为，随着设备数量和单机存储含量的双重增长，到本世纪末，物理AI将成为存储需求的一个极其重要的驱动力。正如Sanjay Mehrotra在会议总结时所言：

超级智能正在为美光创造其历史上最引人注目的机遇。

美光科技第四财季电话会全文（AI辅助翻译）：

主持人：

大家好，感谢各位出席，欢迎参加美光科技2026财年第四季度业绩说明会。在今天的发言结束后，我们将进行问答环节。

现在，我将主持权移交给企业副总裁、投资者关系与财务部门负责人 Satya Kumar。Satya，请开始。

Satya Kumar（企业副总裁，投资者关系与财务）：

感谢各位出席美光科技2026财年第四季度业绩电话会议。今天与我一同参加会议的，还有公司董事长兼首席执行官 Sanjay Mehrotra，以及首席财务官 Mark Murphy。

本次会议正在通过我们的投资者关系网站 investors.micron.com 进行网络直播，提供音频及幻灯片。此外，本季度业绩的新闻稿已发布于公司网站，本次电话会议的发言稿也已一并上传。

本次讨论包含涉及风险和不确定性的前瞻性陈述，具体包括有关公司未来财务和经营业绩、商业模式，以及业务、客户、市场、行业、产品、监管等方面的趋势与预期。上述陈述均基于我们当前的假设，我们不承担更新这些陈述的义务。

请参阅我们最近提交的10-K年度报告、10-Q季度报告及其他向美国证券交易委员会提交的文件，以了解可能导致实际结果与预期产生重大差异的风险和不确定性因素。

今天的财务业绩讨论均基于非GAAP财务口径，除非另有说明。GAAP与非GAAP财务指标的调节表可在公司网站查阅。

下面，我将主持权移交给 Sanjay。

Sanjay Mehrotra（董事长、总裁兼首席执行官）：

感谢 Satya。美光在2026财年第四季度取得了卓越成绩，营收、毛利率和每股收益均创历史新高，且均超出我们指引区间的上限。

2026财年是成绩斐然的一年：

营收达到上一财年历史记录的3.5倍，数据中心营收增长了四倍；
美光DRAM业务在2026财年的营收突破1000亿美元。
对于全球员工为实现这些非凡成绩所付出的超常努力，我深表感谢。为表彰员工的贡献，并认可美光的强劲执行力，我们提高了全体员工的2026财年绩效奖金，以强化绩效导向文化，使员工利益与公司长期股东价值创造紧密挂钩。

尽管2026财年已相当出色，我们预计2027财年将更上一层楼。

行业需求持续强化

自上次业绩说明会以来，行业需求进一步增强。我们预计，2027财年和2028财年的存储器及存储供需状况将比2026年更为紧张。

AI赋能记忆优势

人工智能正在向超级智能演进，而存储器正是提升这种智能水平、增强客户平台竞争力的关键所在。无论是基于开源还是闭源模型，各终端市场的AI应用都运行在多种相互竞争的客户平台上，而这些平台有一个共同的重要特征：其价值主张因存储器和存储的性能与容量而得到增强。在具备更强存储能力的平台上运行AI应用，能够支持更可扩展的增长与使用，改善终端用户体验，并提升用户从AI应用中获得的价值。

美光的差异化机遇

存储器对客户的战略重要性，也为美光提供了前所未有的差异化机遇。在应对AI驱动的、越来越复杂的存储产品需求时，我们有机会在差异化性能与质量、上市时间优势，以及包括美国本土DRAM制造在内的地理多元化供应等方面脱颖而出。与竞争对手相比，我们还拥有更丰富的产品组合，专注于更高价值的解决方案。

美光的技术领先地位、强大的产品组合、战略性客户协议（SCA）以及卓越的制造能力，使我们能够抓住这些机遇。

技术领先

美光是行业内的技术领导者。我们的1-Gamma DRAM节点和G9 NAND节点是目前最大规模的量产节点，有望成为美光历史上出货量最高的技术节点。

下一代DRAM和NAND技术节点的开发工作进展顺利，预计将于2027年下半年开始量产。我们正在借助这些技术节点和先进封装能力，在存储层级中交付领先产品，包括行业领先的HBM、大容量SOCAMM、大容量高性能DDR模组以及数据中心SSD产品。

全球产能扩张

我们正在推进全球制造扩张，以满足本十年末及未来的客户需求增长。美光正在通过位于弗吉尼亚州、爱达荷州和纽约州的晶圆厂持续投资，为DDR、LPDRAM和HBM产品提供长期本土供应保障，支持数据中心、PC、移动、汽车、航空航天与国防、医疗、人形机器人及其他工业与消费市场的客户。

上一季度，我们庆祝了纽约州首座晶圆厂的重要建设里程碑，预计初始晶圆产出将于2030年实现。ID1晶圆厂计划于2027年中期开始晶圆产出，ID2晶圆厂计划于2028年底开始晶圆产出。2026财年第四季度，我们举行了日本DRAM晶圆厂扩建的奠基仪式，预计初始产出将于2028年底实现，以支持技术节点转换。在中国台湾，铜锣厂区预计于2027年中期实现有意义的产品出货。在新加坡，我们的HBM先进封装设施洁净室准备工作进度超前，预计于2027年初实现初始产出；此外，新加坡新NAND晶圆厂的建设工作按计划推进，预计于2028年下半年开始产出。

新DRAM和NAND晶圆厂的量产爬坡需要时间，通常在初始产出后数个季度才会逐渐产生显著贡献。

战略性客户协议（SCA）

美光的战略性客户协议正在加速推动我们的业务转型。这些多年期"照单全收"协议使我们能够更清晰地规划长期供应，同时增强了我们强劲财务业绩的持久性和可预测性。这些协议还为客户提供了供应保障，并深化了双方在技术路线图上的协作，进而帮助客户更有信心地投资于自身业务，并使其终端消费者能够从中受益。

迄今为止，我们已签署26份SCA，预计其合同价值将覆盖2030年前我们超过35%的营收。其中四分之三的预估营收具有明确的定价框架，大多数设有价格下限和上限；其余四分之一的SCA营收则基于市场价格定期协商定价。

客户希望在2030年后继续获得SCA保障的供应，我们已签署了延伸至2031年的SCA，以及两份协议的一年期续签延伸至2031年。任何涉及新定价的SCA谈判，均基于当前市场状况和前景以更高价格进行协商。

截至目前，26份已签署的SCA及延伸协议中，客户的财务承诺已增至320亿美元，其中绝大部分为现金存款。这些财务承诺充分体现了客户对长期存储需求的信心。

各终端市场情况

详细的产品组合亮点请参见我们的业绩新闻稿，涵盖大容量DDR及LP服务器DRAM、数据中心SSD、PC、智能手机及物理AI产品等。

我们预计，2026年和2027年日历年的服务器出货量将均实现高个位数十分之几（高十几个百分点）的增长。这一强劲的服务器出货量增长，在存储供应紧张的背景下，得到了相较于此前预期略低的内容增长率的支撑。

不断增长的模型参数规模、更长的上下文窗口以及更高的并发需求，持续推动高效执行AI工作负载所需的存储器和存储内容增加。美光正在利用技术领先优势和卓越制造能力，向数据中心客户交付横跨存储层级的创新产品。

在HBM方面，随着我们向越来越多的客户持续扩大HBM出货量，2026财年第四季度HBM营收的增速超过了公司整体营收的增速。我们已就2027年日历年大部分HBM供应完成协议签署，价格相较于上年有显著提升，使HBM毛利率与传统DRAM的差距进一步收窄。我们在HBM4的量产爬坡上持续执行良好，并拥有强大的未来HBM产品路线图。我们很荣幸与英伟达（NVIDIA）合作，共同推进行业首款定制化HBM4e实施方案NVHBM，该方案将应用于下一代GPU及NVLink Fusion平台。

在NAND方面，用于KV Cache卸载的AI上下文存储，以及HDD替代机会，正在持续扩大SSD的可寻址市场。2026财年第四季度，数据中心SSD营收接近100亿美元，较上年同期增长逾10倍，占公司NAND总营收的三分之二以上。我们有望在2026年日历年连续第五年实现数据中心SSD市场份额创历史新高。这一成绩得益于我们的NAND技术领先实力、端到端数据中心存储产品组合，以及与客户的深度协作，从而赢得了各大数据中心部署项目的设计选型。

PC与移动市场方面，尽管两大市场的整体出货量可能出现两位数的下滑，但受高端市场需求强劲驱动，本日历年行业营收预计仍将实现增长。OEM厂商持续在旗舰PC和智能手机中引入新的AI功能，推动市场对搭载更高DRAM和NAND容量的高性能设备的强劲需求。美光专注于这些高端市场，凭借行业领先的存储产品组合，有能力在客户拓展边缘AI能力时提供有力支持。2026财年第四季度，MCBU（移动与客户业务部门）近一半营收来自1-Gamma产品，这反映出客户正在加快资质认证并积极采用我们的最新技术，该技术具备更低功耗和更高性能。

物理AI方面，自动驾驶汽车是物理AI的首个主要规模化部署场景，我们相信这一趋势将逐步延伸至人形机器人及其他智能自主系统。这些日益复杂的系统需要性能更强、能效更高的存储器与存储设备，以实现实时运行。L4及以上级别自动驾驶汽车的存储器容量通常超过200GB，存储容量达到数TB，均比当今L2+和L3级别半自动驾驶汽车高出一个数量级以上。人形机器人的存储需求预计将与自动驾驶汽车相当。

随着出货量和存储内容的预期双双提升，物理AI有望在本十年末成为存储器与存储需求的重要驱动力。目前已有多家物理AI客户正在对我们的下一代产品进行样品测试，我们也在持续加大技术路线图投入，以确保能够抓住这一机遇。

市场展望

我们预计，2027年和2028年日历年的存储供需状况将比2026年更为紧张。

在NAND方面：2026年日历年，我们预计行业位出货量将增长低二十几个百分点，略高于此前预期；预计美光NAND供应增速将低于行业供应增速。2027年和2028年，我们预计行业NAND位出货量将增长约中二十几个百分点，且两年内行业均将维持供应紧张状态。

在DRAM方面：2026年日历年，我们预计行业位出货量将增长中二十几个百分点，预计美光DRAM供应增速大致与行业供应增速持平。2027年和2028年，我们预计行业DRAM位出货量将增长约低二十几个百分点，且两年内行业均将维持供应紧张状态。

我们预计，HBM位出货量的增速将在2028年前持续超过传统DRAM。

DRAM供需结构性差距正在导致持续的供应紧张，需要增加洁净室空间，以补充节点转换带来的供应增量并帮助弥合供需缺口。即便考虑到行业计划新增的DRAM洁净室空间，加之来自客户的强劲需求——包括新的上调采购请求——我们目前仍看不到供需何时能够重回平衡。

CapEx提升

鉴于DRAM洁净室空间的迫切需求，以及SCA带来的对本十年末及未来需求的更强可见性，我们计划在2027财年增加资本支出。增量部分中大多数为建设类资本支出，主要用于加快2028年底及以后洁净室空间的可用性。同时，我们也在优化现有洁净室空间的产能，这在一定程度上推动了设备支出的提前。Mark将就资本支出提供更多详情。

在推进洁净室空间投资的同时，我们将保持严格的资本纪律，并根据市场环境下的实际需求适时合理地扩充设备产能。

管理层任命

为进一步加快公司整体的执行效率与创新能力，上个月我们宣布了管理层任命：Manish Bhatia 被任命为总裁兼首席运营官，Scott DeBoer 被任命为总裁兼首席技术与产品官。

Manish 负责领导美光的各业务部门及全球运营，承担经营损益责任。作为首席运营官，他端到端地负责从需求到供给的全链路工作，实现更快、更整合的决策，并强化组织内部的协同，以满足客户不断演进的需求。

Scott 负责领导美光的创新、技术和产品组织。作为首席技术与产品官，他负责推进美光行业领先的存储路线图，加速创新以满足客户快速演变的需求，并监管美光研究院——一个专注于存储和计算技术突破的全球旗舰研究中心。

下面，我将主持权移交给 Mark，介绍2026财年第四季度的财务业绩及展望。

Mark Murphy（执行副总裁兼首席财务官）：

感谢 Sanjay，大家下午好。

美光以出色的业绩收官本财年，2026财年第四季度的营收、毛利率和每股收益均超出指引区间上限。

全年业绩回顾

全年实现创纪录营收1332亿美元，同比增长256%。2026财年毛利率扩大至81.1%，较2025财年提升40个百分点；每股收益同比增长811%至75.52美元。

迄今为止，我们共签署了26份SCA，剩余履约义务（RPO）约为1500亿美元。所有SCA均包含照单全收的约定数量，RPO仅反映具有确定定价框架（固定价格或设有价格上下限）的SCA合同价值，以约定数量和最低定价为基础，天然较为保守。如我们在上次业绩说明会中所提及的，即便按价格下限计算，我们预计毛利率也将明显高于任何历史周期高峰水平。我们预计，协议期内实际营收将远超相应的RPO金额。

第四季度业绩

2026财年第四季度综合营收为542亿美元，环比增长31%，同比增长379%，为连续第六个季度刷新营收纪录。

DRAM：第四季度营收创纪录达到398亿美元，同比增长343%，占总营收的73%；环比增长27%，位出货量增长幅度处于中个位数百分点区间，ASP涨幅处于高个位数十分之几（高十几个百分点）区间，受益于DRAM行业供应紧张格局。
NAND：第四季度营收创纪录达到141亿美元，同比增长526%，占总营收的26%；环比增长42%，位出货量增长约10%，价格上涨约30%，受益于NAND行业供应紧张格局。
第四季度综合毛利率为87%，环比提升210个基点，主要驱动因素为价格上涨和强劲的执行力，部分被产品结构的变化所抵消。

各业务部门季度业绩

云存储业务部门（CMBU）：营收创纪录达到163亿美元，占公司总营收的30%，环比增长18%，受价格上涨和位出货量增加驱动；毛利率为83%，环比持平，价格上涨带来的贡献被HBM占比提升所抵消。

核心数据中心业务部门（CDBU）：营收创纪录达到180亿美元，占公司总营收的33%，环比增长56%，受价格上涨和位出货量增加驱动；毛利率为90%，环比提升290个基点，受价格上涨和有利产品结构驱动。

移动与客户业务部门（MCBU）：营收创纪录达到131亿美元，占公司总营收的24%，环比增长14%，受价格上涨驱动，部分被位出货量下降所抵消；毛利率为90%，环比提升260个基点，主要受价格上涨和有利产品结构驱动。

汽车与嵌入式业务部门（AEBU）：营收创纪录达到68亿美元，占公司总营收的13%，环比增长47%，受价格上涨和位出货量增加驱动；毛利率为84%，环比提升470个基点，受价格上涨驱动。

运营支出与盈利

第四季度运营支出为26亿美元，环比增加11亿美元，主要源于面向全体员工增加绩效奖金，以及我们决定向社区投入3亿美元。

第四季度运营利润为446亿美元，运营利润率为82.3%，环比提升110个基点，同比提升47个百分点。

第四季度税项支出为68亿美元，实际税率为15%。非GAAP摊薄每股收益为33.42美元，环比增长33%。

现金流与资本支出

第四季度经营活动现金流为440亿美元，资本支出为108亿美元，自由现金流为332亿美元。

需要说明的是，与SCA相关的客户现金存款计入融资活动，因此不影响自由现金流。第四季度收到的客户现金存款为123亿美元。

第四季度末库存为104亿美元，库存天数（DIO）为129天，环比增加9天。DIO的增加部分反映了制造相关激励薪酬在第四季度被计入库存的影响，其中不包含任何产品生命周期终止相关的备货。我们的库存水平和供应依然极为紧张，预计未来几个季度DIO将有所下降。

截至季末，现金及投资余额创历史新高，达到735亿美元。第四季度末，资产负债表上的客户现金存款为127亿美元。SCA现金存款不受限制，将在协议期末段逐步返还给客户，前提是客户满足最低采购要求。

第四季度，我们偿还债务约5亿美元，其中包括约3亿美元的优先票据赎回。现有债务的加权平均到期年限约为9年。季末持有债务52亿美元，净现金余额为683亿美元。

本季度，我们获得两家信用评级机构的评级上调，目前三大主要信用评级机构均给予我们BBB+或同等水平的评级。我们的资产负债表从未如此强健，预计即便在增加技术和产能投资的情况下，仍将持续得到强化。

如前所述，我们计划从2026年12月9日起——即我们签署CHIPS法案最终协议两周年之日起——增加资本回报力度。长期来看，我们预计将把全部超额现金回报给股东。

业绩展望

我们预计2027财年第一季度营收将创历史新高，达到615亿美元（上下浮动15亿美元），毛利率约为86.25%，运营支出约为20.6亿美元。基于约15亿股的股本基数，预计每股收益为38.15美元（上下浮动1美元）。

我们预计2027财年将是又一个创纪录年份，每季度营收将环比持续增长。与此前预期的强劲执行力和公司创纪录财务表现相一致，预计2027财年的激励薪酬水平将高于2026财年。

我们预计，2027财年第一季度将是全年毛利率的低点，此后各季度毛利率将逐步提升，价格涨幅较为温和。

如 Sanjay 所提及，我们在第四季度决定提升2026财年的激励薪酬。2026财年激励薪酬增量中，大部分与制造相关的部分在第四季度已被计入库存。因此，这批较高成本库存销售的影响将主要体现在第一季度毛利率上。第二季度将因减少承担第四季度相关薪酬费用而受益，但此利好将被2027财年较高激励薪酬的影响所抵消。

我们预计2027财年全年运营支出将增加约25亿美元，主要来自于为把握存储领域前所未有的机遇而持续加大的研发投入，以及更高水平的激励薪酬计划。

我们预计第一季度及2027财年整体税率约为15.5%。

资本支出规划

美光将在全球布局中保持严格的资本纪律，以应对客户需求。提醒大家，我们的资本支出数字已扣除预期政府激励资金。

我们预计，第一季度资本支出约为115亿美元，2027财年上半年资本支出约为250亿美元；下半年资本支出预计将进一步提升。2027财年，建设类资本支出的增速将明显高于设备类资本支出。

最后，我也要向美光全球所有员工表示衷心感谢，感谢大家在技术和产品创新方面的专注投入，以及严格的执行力，正是这些使得今天这样亮眼的业绩成果和积极展望成为可能。

下面，将主持权移回给 Sanjay 作总结发言。

Sanjay Mehrotra（董事长、总裁兼首席执行官）:

感谢 Mark。超级智能正在为美光创造历史上最具吸引力的发展机遇。2026财年是成绩斐然的一年，我们预计2027财年将更上一层楼。

值此美光创立48周年之际，我谨向近五十年来，历代员工在创新、严格执行和坚韧不拔方面的积淀与付出致以崇高的敬意，正是这一切为美光迎接这一历史性时刻奠定了坚实基础。

现在，我们开始问答环节。

问答环节

主持人：现在开始问答环节。第一个提问来自瑞银集团（UBS Securities）的 Timothy Arcuri。请开始提问。

Timothy Arcuri（瑞银证券）：

Mark，我想请教关于资本回报的问题。我知道你不想过早透露太多，但能否给我们一些参照指标？你们对最低现金余额是怎么考虑的？你们持有的现金大约是苹果或英伟达的两倍，那么多少算是足够？你们是否打算保留1000亿美元现金，然后将超额部分全部回报给股东？能否提供一些参考框架？

Sanjay Mehrotra：

Tim，我很乐意分享一些看法。当前市场环境，以及美光在技术、产品和运营上的执行力，共同推动了非常强劲的自由现金流——第四季度我们公布的自由现金流为330亿美元。在持续的市场环境和严格的运营纪律下，即便我们进一步加大研发和资本支出，预计自由现金流的强劲增长势头仍将延续。结合需求驱动因素、供给端的结构性因素，以及我们与客户签订的长期约束性协议，叠加美光的技术实力和执行能力，我们认为这种自由现金流的强劲态势具有更强的持续性。

短期来看，结合第一季度的指引以及我们公布的资本支出数字，第一季度的自由现金流将显著高于第四季度的330亿美元。

关于目标现金水平，我们预计在第一季度末前后达到目标现金水平。此后，随着时机和节奏的确定，我们计划将超额现金主要通过股票回购的方式返还给股东。我们已明确表示，将从12月9日起增加资本回报。最后补充一点，我们现有的股票回购授权额度为22亿美元，可以预见我们将在近期寻求获得更多回购授权。

Timothy Arcuri：

感谢回答。还有一个问题：关于资本支出，你们没有给出全年指引，但从目前情况来看，似乎全年可能达到550亿美元，甚至更高，大约相当于2027财年营收的高个位数十几个百分点。我理解当前营收规模更大，资本支出追上还需要时间，但从长远来看，资本强度应该如何理解？此前你们曾提及中三十几个百分点的水平，这似乎偏高；那么20%至25%是否会成为新的常态？

Sanjay Mehrotra：

Tim，你的理解是正确的——我们提供了上半年的资本支出数字，并表示下半年将更高。重要的是，资本支出的构成正在向更多建设类资本支出倾斜，而非设备类支出，这一趋势预计将在未来几年持续。

至于资本强度，如你所指出的，当前资本密集度处于历史较低水平，这反映出存储和存储已成为战略性资产。行业已发生结构性重置，我们将继续以高度自律的方式扩充产能，确保在每一笔产能投资上都能获得适当的回报。

CJ Muse（Cantor Fitzgerald）：

第一个问题关于毛利率。在11月季度的指引中，能否量化较高成本库存的影响？还有哪些结构性因素需要关注？

Mark Murphy：

CJ，我来提供一些背景信息，帮助大家理解第四季度和第一季度的利润率驱动因素。

第四季度，我们决定提升激励薪酬，这在运营支出数字中体现得最为清晰——对比第三季度和第四季度的运营支出即可看出。在制造成本方面，这部分费用大多被计入第四季度的库存，因此对第四季度毛利率的直接影响较小。

由于激励薪酬提升而形成的较高成本库存，将在第一季度销售时集中体现，叠加部分前期已提及的开办费用及其他成本，激励薪酬是拉低第一季度毛利率展望的主要原因。综合来看，第一季度上述因素带来的额外成本约为10亿美元，由此可以推算出对毛利率的影响幅度。

同样值得注意的是，我们也显著提升了2027财年的激励薪酬水平。第一季度运营支出指引中已体现这一影响，而制造端2027财年较高激励薪酬的影响则将从第二季度开始逐步体现在毛利率上。

2027财年，除产量增加和折旧带来的正常成本增加外，激励薪酬、较高的开办费用及其他因素将合计带来约10亿美元的持续性成本压力。尽管第一季度面临阶段性压力，且全年存在一定的持续性成本，但这里有必要强调公司盈利能力和回报在结构上已发生根本性变化——我们正在更强的基础上运营，且我预计2027年和2028年的市场环境将比2026年更为有利，长期约束性协议也为我们提供了超越合约期限的良好可见性。

部分上述成本可视为变动性或阶段性成本。我们预计第一季度为全年毛利率低点，随着价格持续上涨和运营表现保持强劲，此后各季度毛利率将逐步提升。

CJ Muse：

非常有帮助。关于HBM，您提到价格正在向传统DRAM靠拢，这一涨价是否从1月1日起生效？另外，HBM业务的整体增长预期如何？

Sanjay Mehrotra：

2026年的HBM价格是去年与客户协商确定的。正如我们所提到的，2027年大部分HBM供应已销售完毕，且价格较2026年有显著提升，这有助于缩小HBM与非HBM存储的利润率差距。

总体而言，HBM业务发展势头强劲。我们预计，从行业整体来看，HBM需求增速将超过DRAM整体需求增速。我们的HBM3E、HBM4产品以及明年晚些时候即将推出的HBM4E产品，都处于非常有利的市场地位。HBM业务的强劲增长态势、优质产品组合，以及从2027日历年开始的价格提升，都将持续推动HBM毛利率与非HBM DRAM差距的收窄。

Vivek Arya（美国银行证券）：

Mark，想再问一下现金回报问题。按照目前的节奏，从第二季度到第四季度，美光的现金生成有望超过1000亿美元。即便第一季度用于将现金积累至目标水平，从第二季度起的现金生成似乎足以支撑至少1000亿美元以上的现金回报。请问这一粗略判断是否合理？还是说我在某个环节有所遗漏？

Mark Murphy：

Vivek，我只能补充一点：我们已明确表达了增加资本回报的能力和意愿。请期待我们在获得更多回购授权后，从12月9日起依据CHIPS协议的相关规定，加大资本回报力度。

Vivek Arya：

第二个问题请教 Sanjay。从存储股的当前估值来看，市场似乎认为明年将是本轮周期的定价和盈利高点，原因在于行业正在引入增量产能，或者部分数据中心客户因存储短缺或成本压力而可能下调存储规格。我知道你们不谈具体定价，但从概念层面来说，考虑到增量产能上线和客户降规格的潜在压力，2028年行业定价继续保持有利甚至进一步上涨的可能性有多大？

Sanjay Mehrotra：

如我们所指出的，2027年和2028年日历年，我们预计需求将持续超过供给，且行业的供应紧张程度将比2026年更为突出。

即便我们努力扩充产能，如我在发言中所述，即使到2028年有新的洁净室建成，供应仍将维持紧张——原因在于：其一，洁净室建设本身耗时极长；其二，即便洁净室首片晶圆产出后，产能爬坡也是循序渐进的；其三，随着HBM从3E升级至更大规模的HBM4和HBM4E，较高的换算比例对供给增长形成制约；其四，未来节点转换所带来的每片晶圆生产效率提升空间也在收窄。这些因素共同构成了供给增长的结构性阻力，即便到2028年有新洁净室陆续投产，供给依然偏紧。

与此同时，需求背景依然强劲。尽管部分服务器平台的内容增长率可能较此前预期略有放缓，但服务器整体出货量仍在持续提升——我们预计2026年和2027年服务器出货量均将实现高十几个百分点的增长，这也为2028年数据中心DRAM出货量的增长奠定了良好基础。

当客户在某些平台上适度调低内容增长率时，其核心目的是为了能够出货更多单位、实现更大规模的增长，同时抓住AI不断扩展的终端市场机遇。这类优化行为并不改变系统对更多存储的内在需求，且优化空间本身是递减的。

结合AI应用中更大的模型规模、不断增长的上下文窗口、更高的并发需求，以及企业和消费级智能代理的广泛部署，对存储器的需求——无论是容量还是性能——都将持续增长。因此，我们对行业供需平衡和定价前景保持高度乐观。

最后补充一点，我们的SCA为我们提供了极强的客户需求可见性。SCA客户正在向我们寻求更多供应，非SCA客户也已陆续提交2027年采购订单，且目前与客户的大多数讨论已开始聚焦于2028年。需求已延伸至2030年以后，部分客户甚至已就延伸至2031年的协议进行了签署或续签。我们目前看不到供需何时能够重回平衡的明确迹象。

Krish Sankar（TD Cowen）：

Sanjay，有传言称某大客户正在下调HBM规格，考虑到HBM较高的换算比例，如果相关产能被重新分配至DDR，是否会导致DDR供应显著增加？

Sanjay Mehrotra：

我们实际上预计HBM整体需求在2027年和2028年将超过行业整体DRAM需求增速，存储市场在这两年中将持续保持供应紧张。

AI平台为了发挥最大潜力，需要更多、更快的存储来应对不断增长的上下文、并发需求以及更大的模型规模，这一内在需求依然强劲。客户的优化行为，通常是为了在保障出货量增长、把握AI市场规模扩展机遇的同时，进行合理的资源调配。这类优化并不改变系统对更多存储的根本需求，且进一步优化的空间是递减的。相比之下，存储在AI平台中的价值主张和长期增长逻辑，远比短期的优化调整更具持续性。总体而言，我们对2027年和2028年的市场前景比2026年更为乐观。此外，HBM在2028年以前的需求增速将持续超过传统DRAM。

Krish Sankar：

Mark，一个简短的跟进问题。2027财年资本支出显然高于500亿美元，自由现金流看起来将超过1000亿美元，建设类资本支出的增速高于设备类。我想问的是，设备方面的采购是否存在供应约束？还是说这并不构成限制因素？

Mark Murphy：

Krish，这主要与我们面临的强烈供需失衡以及新建产能落地所需的周期时间有关。我们已详细介绍了多个在建和规划中的晶圆厂，包括ID1、ID2、日本、新加坡、铜锣等。通过战略性客户协议带来的需求可见性，我们获得了推进这些新建产能的底气，并将在需求最新研判的基础上，适时为这些晶圆厂配置设备。

Harlan Sur（摩根大通）：

此前有16份SCA签署时，您认为未来营收覆盖率有望超过50%。如今已签署26份SCA，且行业供需更为紧张，请问若所有在谈SCA均落地，预计未来营收的SCA覆盖率会达到多少？您提到2027财年有超过75%的产出已获客户承诺，这是否意味着包括SCA和非SCA客户在内，未来几年的SCA覆盖率可能达到60%甚至70%？

Sanjay Mehrotra：

首先澄清一下我关于2027年超过75%产出已承诺的表述——这一数字涵盖了SCA客户和非SCA客户，并非仅指SCA。我们与部分大客户也在以年度采购的方式保持合作，目前也在从非SCA客户处收到2027年的采购订单。

关于SCA最终可能覆盖的营收比例，我们此前提及的目标——即到2030年覆盖约50%的营收——基本维持不变。当然，这一比例也可能因我们整体业务的营收规模而有所不同，最终结果可能略低于50%。

我们始终在管理业务的整体结构平衡——保持在客户、终端市场细分以及新兴客户间灵活调配供应的能力，这在我们行业快速变化、大量创新不断涌现的背景下尤为重要。

SCA的核心价值，在于赋予我们对未来需求的长期可见性，使我们能够提前、有据可依地规划产能投资，这对行业的健康运行是一个根本性的改变。相比过去，我们现在能够以更长的时间维度管理供需预期和投资规划，这将有助于减少行业的周期性波动。

Harlan Sur：

在NAND业务方面，尽管美光在NAND位出货量市场份额上处于全球第四或第五的位置，但团队在数据中心和企业级SSD领域保持着接近第二的强劲市场份额。这一领先地位的背后，不仅仅是G9技术的领先，还依赖于控制器技术、固件定制能力，以及参与NVIDIA的SCADA（GPU直接访问存储）项目。随着越来越多的推理场景中KV Cache功能被卸载至存储，以及基于闪存架构的存储层级被纳入越来越多的存储体系中，这是否改变了团队对NAND业务研发和资本支出投入的整体判断？

Sanjay Mehrotra：

从HBM到DRAM再到SSD的存储层级，正在随着上下文窗口的增长和AI的持续演进而被持续深度利用，我们对当前的产品组合定位感到非常满意。

我们的数据中心SSD产品组合是公司历史上最强的，特别适合抓住AI驱动的巨大市场机遇。正如我们所报告的，数据中心SSD已连续五年实现市场份额增长，第四季度数据中心SSD营收接近100亿美元，占公司NAND总营收的三分之二以上，这些成绩都印证了我们团队在这一领域的出色执行。

我们当然也在持续加大产品研发投入，并在制造侧持续配置资源，NAND相关资本支出也在我们整体资本支出中占有重要份额。正如我们所提及的，我们在新加坡正在建设下一座NAND晶圆厂，预计于2028年底投产。目前的资本支出正在支持G9 NAND技术节点转换、设备产能优化、NAND研发投入，以及新加坡运营的其他相关工作。

主持人：问答环节及今天的会议到此结束，感谢各位的参与，请断开连接。会议结束。

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这是去年美韩贸易协议框架下首批大型战略投资项目的正式公布。除阿拉斯加LNG外，投资还包括建设8座大型核电站，以及在得州建设一座6吉瓦燃气发电设施。

其中，阿拉斯加LNG项目长期面临成本高企、融资困难和商业可行性争议。韩国资金的进入有望为项目提供新的融资来源，但韩国方面此前已强调，美国投资项目需要符合商业可行性标准，相关资金能否最终落实仍有待观察。

特朗普此次宣布也具有明显的政治背景。阿拉斯加共和党参议员Dan Sullivan长期支持该项目，并正面临民主党候选人Mary Peltola的连任挑战。特朗普近期正密集在中期选举前宣传大型投资项目，将其作为贸易政策和经济政策成果的一部分。

2000亿美元投资计划公布

特朗普在白宫椭圆形办公室宣布，韩国将在美国投资最多2000亿美元。这是去年美韩贸易协议所涉3500亿美元美国投资承诺下，首批主要项目的公布。

根据此前协议，韩国承诺在美国投资3500亿美元，其中1500亿美元用于造船领域，另外2000亿美元用于战略投资。此次公布的项目正属于后者。

除阿拉斯加LNG项目外，特朗普表示，韩国投资还将包括8座大型核电站，以及得州一座6吉瓦发电设施。韩国工贸部门此前已表示，得州Encinal的燃气发电项目是2000亿美元战略投资计划下首个被选定的项目。

这些能源项目与美国不断增长的电力需求相对应。核电项目将服务于数据中心和制造业等领域不断增加的用电需求，得州燃气电厂则预计向半导体工厂和数据中心等高耗能设施供电。

540亿美元投向阿拉斯加LNG

阿拉斯加LNG是此次投资计划中金额最大的单一项目之一，也是特朗普此次宣布的核心内容。

该项目计划从阿拉斯加北坡地区运输天然气，经一条约807英里（约1300公里）的管道运往阿拉斯加南部的液化设施，再出口至亚洲市场。白宫称，该项目设计输气能力约为39亿立方英尺/日，LNG年产能最高可达2000万吨。

该项目已经筹划多年，但一直受到建设成本、融资和商业可行性等因素制约。开发商Glenfarne此前已经与LNG进口商签署部分初步购买协议，但项目尚未作出最终投资决定。

据路透社，Glenfarne此前已获得每年1300万吨的承诺，但还需要另外300万吨才能完成融资，并使所有承诺具有约束力。日本两大LNG进口商JERA和Tokyo Gas此前已经签署初步协议，合计每年购买200万吨阿拉斯加LNG。

因此，韩国资金虽然可能改善项目融资条件，但并不意味着项目已经完成最终商业闭环。

韩国国内已经出现对相关投资商业可行性和财政风险的担忧。韩国国会贸易委员会主席Kim Sung-won在特朗普宣布前表示，在考虑政治或外交需求之前，应首先充分核实相关投资的商业合理性和可行性。

当前政治背景赋予这一商业宣布更鲜明的战略意义。阿拉斯加与爱荷华州均是民主党重点争夺的共和党参议院席位所在地，两州距离2026年中期选举均不足五周。

就在周三宣布阿拉斯加项目的两天前，特朗普刚刚在白宫宣布，将有一家由印度工业集团持有的明尼苏达公司在爱荷华州建设一座价值150亿美元的钢铁厂。爱荷华州共和党众议员Ashley Hinson正与民主党对手Josh Turek展开激烈的参议院席位争夺。

Sullivan同样面临强劲挑战。前众议员、民主党人Mary Peltola正积极争夺这一席位。民主党若要在100席参议院中夺回多数，需净增四个席位。

目前特朗普的支持率已跌至近乎历史低点。美联社-NORC公共事务研究中心7月底的民调显示，仅约三分之一的美国人认可特朗普对经济的处理方式，约十分之七的受访者认为当前经济状况不佳。

特朗普本人也承认共和党面临逆风，并将责任归因于宣传不足。"我在阐释工作方面做得很差，"他坦言，并表示将在未来30天大量上路巡回造势，首站包括德克萨斯、阿拉巴马、俄亥俄和内布拉斯加——均为传统共和党票仓。

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9月30日，谷歌正式推出最新AI旗舰模型Gemini 4 Argon，该模型在18项基准测试中的13项位居榜首或并列第一，尤以知识型工作和长上下文推理见长。

鉴于近几周来人工智能安全问题在科技界引发了广泛讨论，谷歌表示，其新模型最初将仅供专注于网络安全防御的特定公司和组织使用。待防御者有机会修补系统漏洞并修复模型发现的缺陷后，该模型才会更广泛地发布。

谷歌补充说，Gemini 4 Argon 包含新的安全防护措施，以防止误用和意外行为。这些措施包括监控功能，可以在模型越界执行超出用户预期的任务时将其捕获，并可在模型越界时终止其活动。

Gemini 的高级总监兼产品负责人 Tulsee Doshi 说：

我们看到这些防护措施是有效的。

知识工作领先，编程表现参差不齐

Gemini 4 Argon在知识工作领域的基准测试中展现出压倒性优势，但编程能力的表现则更为复杂。

在谷歌公布的对比数据中，Argon在Vals Index上得分68.9%，领先Opus 5.5的67.0%；在Vals Finance Agent v2上得分65.4%，领先Fable 5.1约6.5个百分点；在Harvey's Legal Agent Benchmark上得分19.6%，约为Fable 5.1得分的三倍。

编程方面，Argon在DeepSWE v1.1上以77.9%的成绩位居榜首，领先Astra和Opus约3至4个百分点，谷歌将其定义为该测试的新最优水平。

然而在FrontierSWE v2上，Argon的55.0%落后于Astra的65.5%，差距达10.5个百分点；在Terminal-bench 4.0上，Argon的57.4%也落后于Opus 5.5的66.4%近9个百分点。

值得注意的是，上述基准测试并非在完全统一的实验条件下进行。以DeepSWE为例，谷歌使用自有的mini-swe agent框架计算Argon得分，竞争对手的数据则来自公开排行榜和各模型方的自有报告。方法论的差异意味着，直接的数字比较需要审慎解读。

百万token输出上限，为复杂任务打开空间

Gemini 4 Argon在技术规格上的一项重要突破是将输出token上限从此前的64,000大幅提升至100万。

在AI技术层面，“让模型读100万Token”和“让模型写100万Token”的难度完全不是一个量级：

• 输入（Prefill）： 主要是并行处理文本，算力开销相对可控。

• 输出（Decoding）： 模型每吐出一个 Token，都需要拿着之前生成的所有 Token 重新计算（自回归生成）。生成 100 万个 Token 意味着要在极长的时间内维持注意力机制不崩溃，对显存、KV Cache 优化和硬件带宽是极其恐怖的考验。

谷歌将这一设计与深度推理能力直接挂钩，认为更大的生成空间使模型能够在单次运行中完成更复杂的任务链。

谷歌披露的内部部署案例印证了这一潜力。在数据中心内存优化方面，Argon智能体通过分析集群性能遥测数据并实施优化方案，已释放超过300 TiB内存，潜在节省规模估计达500 TiB至1 PiB。

在代码迁移领域，Argon已参与将C/C++代码迁移至Rust的工程项目，涉及re2等核心库，以及Fuchsia操作系统Zircon内核超过80万行代码。

在视频解码库libgav1的迁移中，Argon智能体替换了3.2万行SIMD代码，最终实现的解码器运行速度比此前的Rust移植版本快2.7倍。

谷歌还报告称，Argon在量子计算领域协助优化了一个子程序的时空资源，改进幅度达40%。

网络安全是首发核心，访问权限严格管控

安全防御是Argon首批应用场景的重心。

谷歌表示，该模型经过专项训练，能够自主发现、验证并修补软件漏洞，Fairwind Program的受信参与方和谷歌内部团队将获得不附加网络安全护栏的原始模型访问权限。

谷歌旗下子公司Wiz已将Argon用于其"Scan for Good"漏洞扫描项目。谷歌称，该模型发现了一个存在于全球多家医院所用医疗软件中的严重漏洞，而此前多款前沿模型均未能识别该风险。

在内部安全评估中，Argon在源代码漏洞发现测试中得分85.8%，高于Gemini 3.8 Flash Cyber的71.0%；在Wiz黑盒渗透测试评估中得分70.9%，高于后者的58.2%。

在公开的CWE-bench v1漏洞修复测试中，Argon以68.0%与GPT-6 Astra并列，Opus 5.5以67.0%紧随其后。

定价策略：推广期具有竞争力，后续将翻倍

谷歌公布了Argon的API定价：推广期每百万输入token收费2美元，每百万输出token收费10美元，缓存输入享受95%折扣，折算后约为每百万token 0.10美元。

推广期结束后，价格将上调至每百万输入token 4美元、每百万输出token 20美元，涨幅均为一倍，但谷歌未披露推广期的具体截止时间。

与主要竞争对手相比，Argon推广期价格具有显著优势：

• GPT-6 Astra和Claude Fable 5.1的标准API价格分别为每百万输入token 10美元、每百万输出token 50美元，均为Argon推广期的五倍。

• Claude Opus 5.5的定价为每百万输入4美元、每百万输出20美元，与Argon推广期后的价格持平。

不过，对于寻求性价比的用户而言，定价格局并非非此即彼。

OpenAI的GPT-6.1 Sol与Argon推广期定价相同，均为输入2美元、输出10美元；谷歌自家的Gemini 3.8 Flash现行定价为输入0.75美元、输出3.75美元，价格更低。

谷歌的基准测试对比未纳入GPT-6.1 Sol，因此推广期相同价位下两款模型的实际质量差异，尚待市场检验。

跳过3.5 Pro，直接进入Gemini 4时代

Argon的发布同时意味着谷歌放弃了此前规划中的Gemini 3.5 Pro。

谷歌在今年5月的I/O开发者大会上曾宣布计划于6月推出Gemini 3.5 Pro，但该计划始终未能落地，此后以一系列Flash模型替代。

根据AI评测机构Vals AI的分析，这一转变反映出Gemini 3.5 Pro在性能上已不足以赶超竞争对手，谷歌因此决定直接跳级发布Gemini 4，重新争夺AI前沿地位。

今年7月，皮查伊在投资者电话会议上承认了谷歌的落后局面，但表示"我们仍在许多维度上保持前沿水平"，并将Gemini 4视为追赶关键。

去年11月，谷歌曾凭借一款新模型短暂登顶AI排行榜，一度令OpenAI内部拉响"红色警报"紧急备战；如今Argon能否守住这次反攻的成果，仍有待全面开放后的市场验证。

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9月30日，美国总统特朗普在社交媒体发文，要求鲍威尔立即辞去美联储理事职务，并威胁称若其拒绝辞职，美国政府将以腐败或失职为由对其提起诉讼。

此番表态源于美联储内部监察长发布的一份报告，该报告虽未发现任何刑事违规行为，但揭示了多项导致总部翻修项目严重超支的管理失误。

特朗普同日宣布，已指示司法部长Todd Blanche就监察长报告进行研究，并"就后续处置作出判断"。这一表态将鲍威尔在美联储内部的未来处境再度推向聚光灯下。

美联储监察长办公室周三发布报告，对这座价值24亿美元的华盛顿总部翻修项目展开评估。

报告明确指出，"在评估过程中，我们未曾发现任何合理依据认定存在需要依据《监察长法》向司法部长报告的联邦刑事违规行为"，从而基本排除了刑事起诉的可能性。

然而，报告同时列举了一系列管理层面的失误。监察长发现，美联储董事会未能就此前项目的超支教训采取有效行动，未落实设定成本上限的建议，也未要求获取建设成本估算。

更引人关注的是，项目启动四年后、合同招标完成之后的今年7月，美联储仍未确立有保障的最高价格机制。

此外，部分工程缺乏竞争性报价导致成本大幅攀升，内部治理架构也被认为不足以应对这一规模与复杂程度的项目。设计变更、现场条件及通货膨胀亦被列为成本超支的重要因素。

该项目最初预算为2020年的13亿美元，如今实际成本已攀升至24亿美元。

现任美联储主席沃什在随报告附上的回应函中表示，美联储将落实监察长提出的所有建议。

沃什宣布，联邦总务署（GSA）将担任项目执行方，与美联储协作完成后续工程，并向理事会及沃什本人汇报。沃什在致监察长Michael Horowitz的信函中写道：

这其中有重要的教训值得汲取，这些教训结合您的结论以及GSA的建议，将对我们的继任者产生持久价值。

Horowitz于2025年6月由鲍威尔任命担任此职。

沃什还表示，美联储将聘请独立审计机构，对迄今为止所有已确认成本进行全面审查。

鲍威尔于今年5月第二任主席任期届满后，打破惯例选择留任美联储理事，其理事任期将延续至2028年1月。

特朗普在其担任主席期间多次批评其货币政策立场，并将总部翻修问题作为攻击其的抓手。鲍威尔此前已成功抵御特朗普的多次施压，包括解雇威胁。

从法律层面看，美联储理事由总统提名、参议院确认，《联邦储备法》明确规定，总统仅可在"有正当理由"的情况下罢免理事。

Potomac River Capital创始人、美联储研究学者Mark Spindel表示，尽管特朗普此次并未明确威胁罢免鲍威尔，但相关动态清晰表明白宫重塑美联储决策层的意图并未改变。他说：

特朗普对鲍威尔的不满毫无边界，掌控美联储的欲望同样如此。尽管如此，国会、法院等政治力量一直支持美联储的独立性，并将继续在特朗普的持续压力下坚守这一立场。

哥伦比亚大学法学教授Kathryn Judge则注意到，监察长报告对鲍威尔在翻修项目监管中所扮演角色着墨甚少。她说：

考虑到美联储主席肩负众多其他职责，很难简单判定他应当在此类监管事务上投入多少精力。

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要闻精选

《求是》杂志10月1日发表中共中央总书记重要文章《加强普惠性、基础性、兜底性民生建设》。

中国9月官方PMI双双升至扩张区间：制造业为50.1，非制造业为50.2。中国9月RatingDog制造业PMI升至五个月新高52.1，服务业PMI连续两月加速扩张。

统计口径修改后，美联储青睐通胀指标核心PCE物价指数8月同比涨3%，低于预期；高盛将美联储加息预期时间从10月推迟至12月。8月美消费者支出创一年多最快增速。美国Q2实际GDP年化季环比增速终值上修至2.2%，消费与AI投资成主要支撑。美国“小非农”9月ADP就业新增9万人，超预期增长，扭转三个月放缓。

美联储6比1投票通过压力测试改革：资本要求波动性减半，唯一反对票警告韧性受损。美联储24亿美元总部翻修内部调查出炉：未发现违法违规行为，管理缺陷推高成本；特朗普不认账，以政府起诉威胁鲍威尔辞任联储理事。

韩国首批对美投资计划公布：2000亿美元投向能源项目，涵盖八座核电站、得州燃气电厂和阿拉斯加LNG。

伊朗称已收到美国针对提议回复；报道称“七天方案”内容无争，美伊谈判分歧缩窄至“执行顺序”。

一架从阿联酋飞向以色列客机途中异常改道，以防长称该机发生“未遂恐怖袭击”；以总理称该机飞行员“蓄意坠机”、嫌疑人被捕，已指示安全部门做好应对潜在威胁的准备。

俄罗斯将柴油出口禁令延至10月底。报道：中选压力下，特朗普与顾问就柴油出口禁令进行紧急磋商。

美监管方FTC被曝加大对Anthropic、OpenAI等AI巨头调查力度，官员称不会妨碍AI主导地位。

谷歌推出新一代旗舰AI模型Gemini 4 Argon，多项指标登顶基准测试榜单，访问权限受限。

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美光Q4营收同比增近四倍、Q1指引超预期，CEO称2027和28年行业供应紧张将较今年严重，但Q1毛利率指引逊色，盘后先涨后跌。

DeepSeek开源昇腾版“AI工具箱”、对标英伟达CUDA，性能接近硬件上限。

“史上最强”减肥药来了？礼来试验显示组合疗法最高减重23%，远超单药疗效。

市场概述

美PCE后，三大美股指集体高开，但收盘涨跌不一，标普和道指三连跌，纳指反弹；9月道指半年来首次月跌，标普回落，纳指连涨两月；三季度，标普和纳指连涨两季，而道指连跌两季。Meta回落近2%、但9月累涨近27%，创近四年最大月涨；三季度微软涨近40%、在“科技七巨头”中表现最好。

PCE数据未能持续遏制美债抛售。PCE后，美债收益率曲线趋陡、长债收益率续创多年新高：2年期美债收益率盘中创一周新低、后回升，10年期和30年期美债收益率均创2002年来新高；通胀担忧下，全球国债第三季度创2024年特朗普当选总统以来最差单季表现。

美PCE后，美元指数刷新日低，后转涨、逼近两月高位。比特币盘中涨破8.5万美元、较日低涨超3%，后回吐多数涨幅，9月涨超6%。

原油反弹、连涨三个月，布油盘中一度涨超3%，中东局势推动原油三季度两位数大反弹，布油当季涨超40%。黄金冲高回落，美国PCE公布后，期金扩大涨幅、曾涨近2%，后一度转跌，9月回落超6%、扭转两月连涨。纽铜结束三连跌，三季度涨近6%、连涨两季。

欧美股市：标普500收跌0.25%，报7651.54点，9月累跌0.45%，三季度累涨2.03%；道指收跌0.86%，报50906.05点，9月累跌4.29%，三季度累跌2.7%；纳指收涨0.24%，报26861.06点，9月累涨1.86%，三季度累涨2.47%。欧洲STOXX 600指数收跌0.50%，报634.89点，9月累跌2.49%，三季度累跌0.69%。

A股：上证指数收涨0.31%，报3842.19点。深证成指收跌0.11%，报12887.62点。创业板指收跌0.23%，报3135.28点。

债市：到债市尾盘，美国10年期基准国债收益率约为5.28%，日内升约4个基点，9月累计升约53个基点，三季度累计升约81个基点；2年期美债收益率约为4.89%，日内升约1个基点，9月累计升约55个基点，三季度累计升约72个基点。

商品：WTI 11月原油期货收涨1.16%，报90.42美元/桶，9月累涨5.43%，三季度累涨30.1%。布伦特11月原油期货收涨0.92%，报103.53美元/桶，9月累涨14.41%，三季度累涨41.98%。COMEX 10月黄金期货收涨0.19%，报4155.6美元/盎司，9月累跌6.22%，三季度累涨3.3%。COMEX 10月白银期货收跌0.94%，报60.098美元/盎司，9月累跌9.25%，三季度累涨1.04%。COMEX 10月期铜收涨0.24%，报6.559美元/磅，9月累跌0.52%，三季度累涨5.92%。

要闻详情

中国

庆祝中华人民共和国成立77周年招待会在京举行，国家主席发表重要讲话。他强调，今年以来，我国经济顶压前行、向新向优、展现出强大韧性和活力，党和国家事业取得新进展新成效。我们要坚持稳中求进工作总基调，完整准确全面贯彻新发展理念，加快构建新发展格局，进一步深化改革开放，更好统筹发展和安全，推动经济持续向新向优向好发展，切实保障和改善民生，努力完成全年目标任务，实现“十五五”良好开局。

新华社：《求是》杂志10月1日发表中共中央总书记重要文章《加强普惠性、基础性、兜底性民生建设》。文章指出，要坚持以人民为中心，加强普惠性、基础性、兜底性民生建设，实现好、维护好、发展好最广大人民根本利益，着力解决好人民群众急难愁盼问题，健全基本公共服务体系，提高公共服务水平，增强均衡性和可及性，扎实推进共同富裕。

中国9月官方PMI双双升至扩张区间：制造业为50.1，非制造业为50.2。9月中国经济迎来积极信号。制造业PMI三个月内首次重返50%这一荣枯线上方，生产指数环比升至51.7%，中型企业和小型企业PMI均较8月有所回升；非制造业PMI环比跃升1.2个百分点至50.2%，其中建筑业单月大幅跳升3.4个百分点，重返扩张区间；9月综合PMI升至50.7%，整体经济动能在季末明显修复。

中国9月RatingDog制造业PMI升至五个月新高52.1，服务业PMI连续第二个月加速扩张。RatingDog综合产出指数从8月的52.1升至9月的52.4，为三个月高点，制造业与服务业同步实现产出、新订单、出口及就业的全面改善，商业信心亦升至四个月高位。

房贷贴息政策落地次日，六大行集体公告“免申即享”。工农中建交与邮储银行发布关于落实居民购房贷款贴息政策的公告。六家国有大型商业银行均表示，正在积极推进商业性个人住房贷款贴息工作，优化办理流程，简化办理手续，对符合政策要求的客户提供贴息服务。六大行提示，在办理商业性个人住房贷款贴息业务过程中，银行不收取任何费用。

对标英伟达CUDA！DeepSeek开源昇腾版“AI工具箱”，性能接近硬件上限。DeepSeek宣布开源面向华为昇腾平台的完整基础设施组件，包括对标英伟达CUDA的TileLang编程语言及五大计算、通信组件，测试性能已接近硬件上限。华为与DeepSeek联合推进基于昇腾950的128卡超节点方案。媒体评价称，相关工具可能成为英伟达软件生态的潜在替代方案。

海外

统计口径修改后，美联储青睐通胀指标美国核心PCE物价指数8月同比涨3%，低于预期；8月美消费者支出创一年多最快增速。8月核心PCE环比涨幅也低于预期，7月同比和环比涨幅均下修。交易员降低对美联储10月加息的押注。芝商所（CME）数据显示，金融市场预计美联储10月会议加息的概率约为39%，低于PCE公布前约45%的概率；今年12月加息概率为90%。

• 美8月PCE今夜揭晓：统计口径大改或压低读数，但通胀韧性仍存、加息压力未消。
• 华尔街怎么看PCE？高盛推迟美联储加息预期时间。PCE数据公布后，高盛将美联储年内第二次加息预期时间从10月推迟至12月，并称不排除美联储最终认为无需进一步加息。"新美联储通讯社"Timiraos指出，PCE没有改变此前已知的通胀回升的趋势。2年期美债收益率在PCE公布后小幅下降随后回升，10年期收益率持续走高。

美国Q2实际GDP年化季环比增速终值上修至2.2%，消费与AI投资成主要支撑。二季度GDP年化季环比增速较初值1.5%的增速大幅上修。消费支出增速升至3.8%，非住宅固定投资增长9%，AI相关投资成为重要支撑；进口增长12.6%，则拉低GDP增速近1.7个百分点。

美国“小非农”9月ADP就业新增9万人，超预期增长，扭转三个月放缓之势。有“小非农”之称的美国ADP私人就业报告显示，美国9月ADP私营部门新增就业9万人，明显高于市场预期的7.5万人，较8月修正后的3.6万人大幅回升，结束连续三个月ADP就业增长放缓的势头。薪资增速仍具韧性，跳槽者薪资同比增长7.3%。市场将关注周五公布的官方非农就业报告，经济学家预计9月新增就业同样为9万人。

美国8月商品贸易逆差意外扩大至1326亿美元，创一年多来新高。工业用品进口环比激增16.6%成为逆差扩大的主要推手，净出口对三季度GDP的拖累或进一步加深。包含服务贸易在内的美国政府完整贸易数据将于10月6日公布。

美联储24亿美元总部翻修内部调查出炉：未发现违法违规行为，管理缺陷推高成本。美联储内部监察机构报告列出未提交施工成本估算、缺乏竞标等管理缺陷，指出相关问题推动项目成本从最初预算的13亿美元飙升至24亿美元。沃什回应，将引入总务管理局接管项目并启动独立审计。这场工程风波此前是特朗普向前美联储主席鲍威尔施压的核心，曾引发对美联储独立性的激烈讨论。

• 特朗普对调查不认账，以政府起诉威胁鲍威尔辞任联储理事。

美联储6比1投票通过压力测试改革：资本要求波动性减半，唯一反对票警告韧性受损。美联储正式批准两项最终规则，旨在提升透明度、减少资本要求波动性约50%。新规将公开征求压力测试情景意见，并对连续两年测试结果取均值计算资本缓冲，均值机制2028年生效。此次改革是银行业多年博弈成果，行业团体表示欢迎。联储理事巴尔警告，此次改革将削弱压力测试约束力，降低银行体系整体韧性。

韩国首批对美投资计划公布：2000亿美元投向能源。特朗普宣布了韩国对美国的巨额投资计划，韩国将向美国能源项目2000亿美元，涵盖八座核电站、得州燃气电厂和阿拉斯加LNG项目，作为美韩贸易协议下3500亿美元承诺的首批项目。根据去年达成的美韩贸易协议，韩国承诺向美国投资3500亿美元。

伊朗称已收到美国针对提议回复；报道称“七天方案”内容无争，美伊谈判分歧缩窄至“执行顺序”。美伊谈判仍在推进，双方通过卡塔尔持续交换意见。伊朗外长阿拉格齐已收到美方对“七天方案”的回复，当前分歧主要集中于各项措施的实施顺序，而非方案内容。阿拉格齐已向伊朗内阁通报相关情况，后续谈判安排仍待进一步磋商。

一架从阿联酋飞向以色列客机途中异常改道，以总理紧急开会！以媒：客机返航不是因为劫机。据报道，9月30日，一架从阿联酋迪拜飞往以色列特拉维夫的民航客机当天上午在飞行途中报告疑似安全事件，随后客机遭遇劫机的可能性被排除。以色列安全部门消息人士随后透露，这架客机发出紧急信号，“显然是由于机上发生争执”。

• 以防长：迪拜航空客机事件是一起“未遂恐怖袭击”。
• 以总理称赴以航班飞行员“蓄意坠机”。内塔尼亚胡发表视频声明证实，机上一名飞行员刺伤另一名飞行员后试图使飞机坠毁，后被乘客和机组人员制服。袭击嫌疑人已被捕，目前正在接受沙特政府的讯问。他还称，已指示安全部门“做好应对其他潜在威胁的准备”。

俄罗斯将柴油出口禁令延长至10月底。

• 报道：中选压力下，特朗普与顾问就柴油出口禁令进行紧急磋商。白宫官员表示，特朗普“正在评估所有摆在桌面上的选项”，目前尚未就是否暂停出口作出决定。美国柴油价格上周触及每加仑6.53美元，较伊朗战事爆发前涨逾70%。农业州共和党人力推禁令，石油巨头及多名内阁官员强烈反对。

韩国股市Q3全球最差：三个月跌近19%，AI内存交易大幅平仓所致。韩国股指第三季度重挫18.8%，但年内仍涨约60%。7月三星电子、SK海力士遭集中抛售，杠杆平仓进一步放大跌势，AI内存交易经历估值重估。分析人士认为，抛售后芯片股估值已明显回落，但全球债券收益率上行和潜在供给过剩风险仍可能限制估值扩张，AI基础设施投资则继续支撑芯片需求。

美FTC被曝加大对Anthropic、OpenAI等AI巨头调查力度，官员称不会妨碍AI主导地位。据周三报道，数周前就已启动调查的美国联邦贸易委员会（FTC）目前正在起草"民事调查要求"，将强制Anthropic、OpenAI等AI实验室高管就其产品及潜在风险作证。FTC官员表示：“我们希望保持AI主导地位，我们的调查不应以任何方式妨碍这一目标。”

• 特朗普拒绝为AI监管立法，签署AI“道德约束”协议，力推行业自律监管，将成立监督“委员会”。特朗普周二在白宫与马斯克、贝索斯、扎克伯格等全球顶级AI企业领袖举行闭门午餐会，明确拒绝立法监管，力推行业自我监管，并宣布将“人工智能”更名为“超级智能”。他强调，美国AI领先优势的关键在于“不扼杀增”，将司法部和FBI定位为规范AI的核心机制。

谷歌推出新一代旗舰AI模型Gemini 4 Argon，多项指标登顶基准测试榜单但访问权限受限。Gemini 4 Argon是谷歌迄今最先进的模型，在编程、网络安全和复杂专业工作方面均有重大提升。 谷歌表示，其新模型最初将仅供专注于网络安全防御的特定公司和组织使用。待防御者有机会修补系统漏洞并修复模型发现的缺陷后，该模型才会更广泛地发布。

EDA巨头新思科技与OpenAI达成芯片设计AI合作，股价一度涨超7%。新思科技（Synopsys）与OpenAI签署了一份多年期具有法律约束力的协议，将联合开发 GPT-Synopsys，该模型将经过专门训练和调整，以承担芯片设计任务。OpenAI将向Synopsys支付工具授权订阅费用，双方在客户使用该产品时按芯片设计改进成效分享收入。

美光Q4营收增近四倍、Q1指引超预期，但毛利率指引逊色，盘后先涨后跌。存储芯片龙头美光科技第四财季营收同比增长379%至542.29亿美元，高于市场预期514.9亿美元。预计2027财年第一财季营收中值615亿美元，也高于市场预期570.2亿美元。CFO表示，价格上涨速度将趋于温和。CEO表示，预计2027年和2028年供应紧张形势将较2026年更严重。美光盘后先曾涨超2%，后转跌，一度跌超1%。

“史上最强”减肥药来了？礼来试验显示组合疗法最高减重23%，远超单药疗效。礼来下一代减重药组合疗法数据亮眼，实验性药物eloralintide与tirzepatide联用后，最高剂量组患者48周平均减重23.3%，明显高于tirzepatide单药组的14.8%。不同机制联合正成为下一代减重药研发方向，礼来计划于2026年第四季度启动前述组合疗法的3期试验。

观点精选

高盛策略师警示：盈利支撑暂稳股市，美债抛售若提速，美股或将承压。高盛策略师Peter Oppenheimer认为，健康的企业盈利仍能部分抵消高收益率对美股估值的压力，名义经济扩张也为企业营收提供支撑。但若债券收益率快速上行，尤其是调整速度加快，这一缓冲将明显减弱，股市可能迅速承压。

油价下跌救不了美债！高盛：能源与利率联动正在瓦解，实际收益率抬高股票回报门槛。高盛交易台负责人Rich Privorotsky认为，利率和信用市场承压的根源可能正从能源冲击转向财政融资需求，高企的实际收益率正在吸引私人资本流向无风险资产，并抬高股票所需的回报门槛。

实际利率快速上行，高盛警告美股季末“系统性卖压”正在集聚。高盛认为，实际利率快速上行已对美股构成更直接压力，小盘股、金融股等利率敏感板块承压尤为明显。资金面上，高盛估算养老金月末、季末或卖出约330亿美元股票，CTA未来一周或卖出约53亿美元罗素2000指数期货。对市场而言，除非石油与利率问题得到解决，AI叙事“几乎无关紧要”。

今日关注

中国

A股和港股因国庆假期休市。

海外

韩国9月出口。欧元区9月制造业PMI终值。美国上周首次申请失业救济人数。美国9月ISM制造业指数。

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美PCE后，三大美股指集体高开，但收盘涨跌不一，标普和道指三连跌，纳指反弹；9月道指半年来首次月跌，标普回落，纳指连涨两月；三季度，标普和纳指连涨两季，而道指连跌两季。Meta回落近2%、但9月累涨近27%，创近四年最大月涨；三季度微软涨近40%、在“科技七巨头”中表现最好。

PCE数据未能持续遏制美债抛售。PCE后，美债收益率曲线趋陡、长债收益率续创多年新高：2年期美债收益率盘中创一周新低、后回升，10年期和30年期美债收益率均创2002年来新高；通胀担忧下，全球国债第三季度创2024年特朗普当选总统以来最差单季表现。

美PCE后，美元指数刷新日低，后转涨、逼近两月高位。比特币盘中涨破8.5万美元、较日低涨超3%，后回吐多数涨幅，9月涨超6%。

美股广度继续恶化，等权重标普五百连跌七周、中位数个股一个月跌5%

周三美股道指跌0.86%报50906.05点，标普500跌0.25%报7651.54点，两大指数连续三天下跌。

纳指涨0.24%报26861.06点，罗素2000跌0.39%。11个板块里只有科技和半导体ETF收涨，必需消费跌1.52%垫底。苹果涨1.10%，Meta跌1.84%，捷普跌10.09%。

等权重版本的标普500正在走向连续第七周下跌，如果这一趋势延续到周五，将是该指标有史以来第三次出现七周连跌，前两次分别发生在2002年和2022年的熊市里。指数与个股波动率之间的裂口，现在是2000年互联网泡沫破裂以来最宽的。

个股层面的信号更直接。捷普前一日财报超出预期并上调指引，股价当天仍然跌去10.09%，把半导体板块的情绪压到了美光盘后放榜之前。福特跌2.6%，创5月13日以来最低，公司此前因人工智能红利预期累积的45%涨幅被全部抹去。

Moderna被花旗下调评级至"卖出"，股价跌5.35%，报告认为其产品管线缺乏近期催化剂。

衡量涨跌结构的另一把尺子也在报警。当天是连续第12个交易日出现52周新低数量多于新高数量，过去18天里有17天如此。历史上这种情况出现时，股市通常在抛售后接近底部并开始转折，而这一次标普500仍然站在历史高位附近。

甲骨文收盘小跌0.35%，但它的信用违约互换本周走到了有记录以来最阔的水平，债券价格同步下挫。高盛的高贝塔动能篮子结束了连续12个交易日的上涨，当天首次下跌，资金从最激进的一端开始撤出。

美国合众银行的安东尼·萨格利姆贝内认为，通胀降温和经济韧性本身是支撑，但油价仍在高位、长端收益率对估值形成持续压制，这两点决定了市场很难走出单边行情。

30年期收益率触及5.65%创2002年以来首次，信用市场同步开裂

30年期美债收益率当天盘中最高触及5.65%，是2002年以来首次达到这一水平，收盘报5.637%，涨4.4个基点。

10年期收益率盘中最高5.304%，超越2007年的高点、创24年最高，收盘5.292%，涨3.8个基点。5年期收报5.088%，涨2.5个基点。

这是收益率连续第七个月上涨，超过了2023年那一轮连续六个月的纪录。实际10年期利率一个月内上行了57个基点。

高盛的托尼·帕斯夸里洛说，这已经触发了他跟踪的"速度限制"——按历史经验，月度实际利率变动超过约50个基点时，股票回报会转负。

高盛的市场策略团队把这一轮定价称为"今年最重大的利率重定价之一"。两年期美债收益率年内累计上行145个基点。10年期收益率在2004年以来的所有回溯窗口里都处在100分位，整个9月上行约60个基点，是2022年以来最大的月度涨幅。

信用端的裂缝更值得警惕。CCC级垃圾债的期权调整利差达到998个基点，一个月走阔140个基点、三个月走阔226个基点，在1年和3年窗口都是100分位。高收益债利差一周走阔43个基点至309个基点，处在97分位；投资级债券的全部收益率6.48%，是2004年以来最高。

30年期固定房贷利率升到7.60%，为2023年11月以来最高，这直接关系到美国居民的再融资与购房成本。

费德利蒂赫姆斯首席投资官R.J.加洛说，眼下不要急着买债，利率波动率仍然太高，另一波债券基金赎回可能把收益率推得更高，他倾向于短久期。

盛宝银行的查鲁·查纳纳认为，市场正在进入一个长期收益率更高的体制，长端的定价还没有走完。

柴油裂解价差飙至110美元，油价连涨两天也没把收益率拉下来

纽约商品交易所11月交货的轻质原油期货结算价涨1.04美元至90.42美元，涨幅1.16%；伦敦布伦特11月合约结算价涨94美分至103.53美元，涨幅0.92%。这是连续第二个交易日上涨。

盘中的波幅比结算价大得多。美国原油期货日内高点91.93美元、低点88.58美元，超过3美元的振幅说明市场对供给消息的反应依然敏感。

美国柴油期货当天涨4.5%，柴油裂解价差飙升至110美元。这个数字衡量的是把一桶原油炼成柴油之后能赚多少钱，比原油价格更能反映终端燃料的紧缺程度。

荷兰合作银行的迈克尔·埃夫里在三季度回顾里提到，裂解价差从年初的17美元涨到62美元，把每桶布伦特的有效成本从90美元推高到166美元。同一份回顾显示，布伦特原油在三季度从73美元起步涨到104美元附近。

原油走高本应推升通胀预期、进而推高收益率。高盛德美业务的里奇·普里沃罗茨基指出，当天的情况恰好相反：油价在回落，信用利差在走阔，利率却继续被抛售，这种背离是股市面临的最大风险。

黄金冲上4200美元后回落，美元指数连涨五个月

美元指数当天上涨0.08%，在纽约汇市尾市收于101.451。欧元兑美元跌至1.1332，英镑兑美元升至1.3262，美元兑日元报157.34。

整个9月，美元兑欧元上涨近2.2%，是14个月来最大的月度涨幅，美元指数由此实现连续第五个月上涨、连续第三个季度上涨。

现货黄金在纽约时段一度冲上4219.16美元的日内高点，随后回落，尾盘报4158.77美元，跌0.56%，前一交易日收在4181.99美元。日内低点4147.30美元，全天波动约72美元。

金价冲高回落的原因在美元和收益率两头。长端收益率上行抬高了持有无息资产的机会成本，美元同步走强又让以美元计价的黄金对非美元买家更贵。

盛宝银行的查鲁·查纳纳说，黄金短期受加息预期和美联储官员表态摆布，但债务与财政的长期担忧没有消失。FOREX.com的法瓦德·拉扎克扎达认为，收益率走高确实压制了无息资产，但四季度黄金仍有走出"更亮行情"的机会。

现货白银跟随黄金走弱，尾盘报60.24美元，跌1.72%，跌幅明显大于黄金，说明工业属性与贵金属属性同时在承压。

比特币全天几乎没有波动，报83640.85美元，涨0.02%。

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9月30日，美联储正式批准了两项最终规则，旨在提升压力测试的透明度与公众监督力度，并减少相关资本要求的波动性。这两项规则与2025年发布的征求意见稿基本保持一致。

根据新规，美联储将公开征求对压力测试情景及重大模型变更的意见，并更新假设情景框架、测试日历及全球市场冲击组成部分。美联储表示，相关变化预计将使资本要求的年度波动性降低约50%，且不会对整体资本要求产生实质性影响。

唯一投票反对的美联储理事Michael Barr警告称，此次改革将"显著削弱压力测试，进而削弱银行的抗风险能力"。前美联储官员、智库Better Markets银行政策总监Christopher Appel亦对改革的实际效果持怀疑态度。

美联储理事会定期开展压力测试，旨在保障大型银行具备充足的资本，确保即使在严重经济衰退期间，依然能够稳健地向家庭和企业发放贷款。此前于2024年12月，理事会已宣布将优化压力测试的方法体系，以进一步增强金融体系的抗风险能力。

美联储监管副主席Michelle Bowman在声明中表示，此次改革"通过确保压力测试的透明性、颗粒度和风险敏感性，维护了其韧性"，公众将获得更充分的保证，确保银行所承担的风险能够在压力损失和资本要求中得到合理反映。

两项最终规则的内容与2025年提案基本一致。

其一，美联储将每年邀请公众对压力测试情景及重大模型变更提交意见，并同步更新假设情景设计框架、调整测试日历，以及更新适用于大型交易账簿银行的全球市场冲击组成部分。相关银行每年将接受两套全球市场冲击测试，美联储将以产生最大损失的情景计算测试结果。

其二，在计算压力资本缓冲要求时，美联储将对连续两年参与压力测试的机构取最近两次年度测试结果的均值。为确保计算中仅使用纳入公众意见的模型，该平均机制将于2028年起正式生效。

美联储同步宣布，就改进非利息收入模型征求公众意见，旨在更好地捕捉不同银行商业模式在创收方式上的差异，意见征集期为在《联邦公报》刊登后60天内。

此次改革是银行业多年施压的成果。

压力测试制度建立于2008年金融危机之后，旨在评估大型银行在假设经济衰退情景下的资本充足性。

美联储于2024年12月宣布将对测试进行修订，但当月行业团体代表摩根大通、高盛等机构，随即对美联储提起诉讼，要求在规则制定过程中获得更多透明度和参与权。

银行政策研究所（Bank Policy Institute）和美国银行家协会（American Bankers Association）等机构对新规表示欢迎，并在联合声明中称：

透明度和公众参与造就了更完善的压力测试框架，有助于提高准确性，使受监管银行得以开展更审慎的资本规划，并为国家经济带来积极效益。

尽管改革获得广泛支持，批评者仍对其方向提出质疑。

美联储理事Michael Barr认为，此次改革将实质性削弱压力测试的约束力，从而降低银行体系的整体韧性。

前美联储官员Christopher Appel则持更根本性的批评立场，认为美联储不应继续依赖"这一日益空洞的练习"来设定资本要求，而应将压力测试作为一种灵活的监管工具，用于发现脆弱性、挑战银行假设并推动纠正行动。

今年早些时候，大型银行在年度压力测试中再度全部通过，随后立即向股东大规模返还资本，通过股息和股票回购发放的金额打破了2019年创下的历史纪录。

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美光预计，2027财年第一季度营收将达到615亿美元，上下浮动15亿美元，市场预期570.2亿美元；非GAAP调整后每股收益为38.15美元，上下浮动1美元，市场预期为35.40美元。两项指引中值均高于华尔街预期。

截至9月3日的2026财年第四季度，美光营收542.29亿美元，环比增长31%，同比增长379%，高于市场预期514.9亿美元。按非GAAP口径，净利润为383.98亿美元，调整后每股收益33.42美元，环比增长33%。毛利率87.0%，较上一季度提高2.1个百分点。

财报公布后，美光盘后股价短暂上涨后回落。但摩根士丹利指出，市场关注点正在从“行业景气度能达到多高？”转向“这种高景气度能维持多久？”

公司预计第一财季毛利率约为86.25%，低于第四季度的87%，也低于分析师预期的86.7%，CFO Mark Murphy表示，第一财季预计将是2027财年的毛利率低点。之后全年剩余季度的毛利率将进一步提高，只是价格上涨速度将趋于温和。

CEO Sanjay Mehrotra表示，行业需求自上一次财报以来进一步增强，公司预计2027年和2028年的内存及存储供需状况将明显紧于2026年。

数据中心业务占比升至33%

AI数据中心需求仍是美光业绩增长的核心驱动力。

第四季度核心数据中心业务营收达到180.02亿美元，环比增长56%，占公司总营收的33%，毛利率达到90%，较上一季度提高2.9个百分点。

云存储业务营收为162.83亿美元，占总营收30%；移动和客户端业务营收131.14亿美元，占24%；汽车和嵌入式业务营收68.24亿美元，占13%。

从产品来看，第四季度DRAM营收达到398亿美元，同比增长343%，占公司总营收73%。DRAM位出货量环比增长处于中个位数区间，但价格上涨处于高个位数区间，公司称主要受行业供应紧张推动。

NAND营收达到141亿美元，同比增长526%，环比增长42%。NAND位出货量增长约10%，价格上涨约30%，同样反映出供应紧张。

HBM需求强劲，2027年大部分产能已签约

美光管理层表示，AI应用对内存容量和性能的要求正在持续提高。

随着模型参数规模扩大、上下文长度增加以及并发量提升，AI工作负载需要更多内存和存储容量。公司认为，内存和存储性能正在成为AI平台竞争力的重要组成部分。

HBM是这一趋势中最直接的受益产品之一。

美光表示，第四季度HBM营收增速超过公司整体营收增速，公司已经完成2027年大部分HBM位供应的协议，相关价格较2026年显著提高。

公司同时继续推进HBM4，并与英伟达合作开发面向下一代GPU和NVLink Fusion平台的定制HBM4E产品。

在NAND领域，AI上下文存储、KV Cache卸载以及HDD替代需求正在扩大数据中心SSD市场。美光第四季度数据中心SSD营收接近100亿美元，同比增长超过10倍，占公司NAND总营收的三分之二以上。

美光预计2027、2028年供需继续偏紧

CEO Sanjay Mehrotra表示，行业需求自上一次财报以来进一步增强，公司预计2027年和2028年的内存及存储供需状况将明显紧于2026年。

其中，美光预计2027年和2028年全球NAND位出货量增速处于中20%区间，但行业仍将受到供应约束。

DRAM方面，公司预计同期行业位出货量增速处于低20%区间，行业同样将持续供应受限。

更值得注意的是，美光表示，即使行业增加DRAM洁净室产能，在需求保持强劲、客户不断提出新增需求的情况下，公司目前仍无法判断供需何时能够恢复平衡。

26份战略协议锁定长期需求

为了提高未来业绩的可预测性，美光正在通过战略客户协议降低内存行业传统的周期性。

截至目前，公司已经签署26份战略客户协议，预计这些协议覆盖的收入将占2030年前总营收的35%以上。

其中约四分之三的相关收入已经确定定价框架，大部分协议包含价格上下限；剩余约四分之一则根据市场价格定期协商。

客户对这些协议的资金承诺已经增加至320亿美元，其中绝大部分为现金存款。

美光表示，这些协议均包含“take-or-pay”约定，即客户需要按照合同约定承担采购义务。公司目前的剩余履约义务约为1500亿美元，且按照协议最低价格计算，预计相关利润率仍将明显高于过去任何一个周期的峰值。

Sanjay Mehrotra称，战略客户协议正在增强公司对未来财务表现持续性的信心。

加大资本开支，为2028年以后扩产做准备

需求持续强劲也意味着美光需要进一步扩大产能。

公司预计2027财年第一季度资本开支约115亿美元，上半年约250亿美元，全年下半年资本开支还将进一步提高。

管理层表示，2027财年资本开支增加的主要部分将用于厂房和洁净室建设，以加快2028年下半年及以后产能的释放。

新建晶圆厂并不能立即转化为有效供应，从开始生产到产能真正形成规模，需要经历数个季度的爬坡。

因此，在AI需求继续增长的情况下，未来几个季度市场关注的重点将从单纯的需求增长，进一步转向新增产能释放速度与AI内存需求增长之间的差距。

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9月30日，Synopsys在投资者峰会上宣布与OpenAI的合作，双方将共同开发用于芯片业务的AI模型。

该模型将被命名为 GPT-Synopsys，它将经过专门训练和调整，以承担芯片设计任务。这些任务从用类似代码的语言描述芯片电路开始，一直到确定如何在小块硅片上布局数十亿个晶体管。

根据协议，OpenAI将向Synopsys支付工具授权订阅费用，双方在客户使用该产品时按芯片设计改进成效分享收入。消息公布后，Synopsys股价盘中一度上涨逾7%，尾盘涨幅回落仍收涨4.78%。

OpenAI联合创始人Greg Brockman表示，GPT-Synopsys将帮助工程师减少芯片设计周期中的数周乃至数月时间，并推动更多芯片进入市场。

Synopsys首席执行官Sassine Ghazi则强调，该合作协议在结构设计上不会蚕食现有业务，而将为公司带来增量价值。

根据Ghazi接受路透采访时透露的细节，OpenAI在合作初期将为学习使用Synopsys电子设计自动化（EDA）工具支付训练订阅费。

待GPT-Synopsys正式向客户推出后，双方将依据模型对芯片设计的实际提升效果按比例共享收入。

Ghazi表示，双方协议在结构上经过专门设计，以确保新产品不会与Synopsys现有业务形成竞争。"这将是我们业务的增量，因为我们正在为客户提供更多价值。"

GPT-Synopsys将运行于OpenAI自有基础设施之上，并与Synopsys旗下的Synopsys.ai及Autopilot智能体平台深度集成。

双方表示，目前已有领先半导体客户参与早期技术合作。客户设计数据将受到企业级安全防护，不会用于模型训练，并在传输和存储过程中全程加密。

GPT-Synopsys的核心设计理念，是将前沿AI模型从通用工具转化为芯片设计领域的专业专家。

按照双方的描述，现有的智能体AI技术已能将通用模型连接至EDA工具以运行设计流程，而此次合作迈出的关键一步，是让模型真正掌握像资深工程师一样操作EDA工具的能力——包括解读工具输出结果、在迭代中优化设计方案。

在具体应用层面，工程师将能够将功耗、性能和面积（PPA）优化、时序收敛及验证等设计目标委托给智能体执行，由模型自主运行工具、解读结果、实施修改并迭代至可供工程师审核的验证结果。

不过，Ghazi强调，GPT-Synopsys的输出结果仍需经过Synopsys传统计算验证工具的复核。他说：

模型需要这些护栏来核验物理规律，以最高保真度进行验证——也就是我们所说的签核或基准真值，是不可或缺的环节。

Synopsys在此次投资者峰会上同步上调了业绩指引。公司目前预计2027财年营收增速将达到15%，而据LSEG数据显示，分析师此前的平均预期仅为11.19%。

Ghazi在发布会上表示，此次与OpenAI的合作将拓展Synopsys先进设计能力的覆盖范围，并扩大对日益复杂芯片设计的市场触达。

OpenAI方面，Greg Brockman则将这一合作定位为以前沿AI技术改进驱动AI本身的算力基础设施：

通过帮助工程师制造更好的芯片，我们可以构建更好的AI，并将其带给更多人。

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高盛周三将美联储年内第二次加息的预期从10月推迟至12月，同时不排除美联储最终认为无需进一步加息。

“新美联储通讯社”Nick Timiraos指出，此前PPI和CPI数据表明通胀改善没有延续，PCE基本没有改变这一趋势，市场价格指标在统计方法调整前后仍运行在约3%的水平，通胀并未继续朝2%的目标取得进展。

Capital Economics首席北美经济学家认为，核心价格压力略逊于此前担忧的程度，支持10月暂停加息；BMO高级经济学家认为，年化涨幅超过3%的PCE价格组成部分的比例从54%降至51%，仍远高于正常水平，无法说明通胀趋势已得到实质性改善。

市场定价方面。芝加哥商品交易所FedWatch Tool显示，市场目前预计10月份加息的概率约为39%，低于PCE数据公布前的约45%。12月份加息的概率则达到了90%。

美债价格方面，2年期美债收益率在PCE公布从4.887%降至4.864%左右，显示投资者降低了对美联储短期加息的押注，但随后收益率继续回升至完全收复降幅。10年期收益率则持续走高。

与此同时，美国经济数据仍显示出较强韧性。美国二季度GDP增速从此前的1.5%大幅上修至2.2%，8月消费者支出增长0.9%。这意味着，PCE虽然降低了10月加息的紧迫性，但尚不足以彻底改变美联储面对的通胀与经济增长局面。

高盛：10月加息可能性不大，第二次加息推迟至12月

基于周三公布的通胀指标以及纽约联储主席John Williams周二发表的讲话，高盛经济学家调整了对美联储政策的预测，预计第二次加息将发生在12月，而非此前预测的10月。

由Jan Hatzius领导的高盛经济学团队在报告中写道，周三公布的8月个人收入与支出数据显示，核心通胀指标涨幅低于预期；当月核心PCE物价指数环比上涨0.25%，同比上涨3.01%，“远低于预期”。

高盛预计，第四季度核心PCE物价指数将同比上涨3%，“远低于美联储公开市场委员会（FOMC）与会者3.4%的预测中位数”。报告写道：

“结合纽约联储主席John Williams昨天的表态，我们现在认为10月份加息的可能性不大；我们将预测中的第二次加息推迟至12月，并且我们认为FOMC最终判定无需进一步加息的可能性很大。”

Timiraos：PCE没有明显改变通胀趋势

Timiraos指出，本次PCE报告最核心的信息是，它并没有大幅改变市场此前已经掌握的通胀趋势。

他认为，6月和7月的通胀数据表现较好，但这一情况此前已经为市场所知；8月数据则显示，这种改善并没有延续，而在PPI和CPI数据公布之后，市场实际上已经能够看到这一点。

Timiraos还指出，当前市场价格指标在统计方法调整前后都运行在约3%的水平。虽然12个月通胀读数看起来没有那么不利，但自2025年4月以来，通胀并没有朝2%的目标取得进一步进展。

其他华尔街分析师观点

Capital Economics首席北美经济学家Stephen Brown对PCE的判断相对偏鸽。Brown表示：

“核心价格压力略逊于此前担忧的程度，这为我们认为美联储将在10月暂停加息的观点提供了一定支持。”

其还指出，BEA这次调整PCE统计方法后，核心通胀历史数据被下修，相关调整合计拉低了核心通胀约0.3个百分点；6月和7月的下修还使得过去三个月核心通胀的年化增速降至2%。

但BMO高级经济学家Sal Guatieri给出了更谨慎的判断，认为通胀潜在趋势没有出现有意义的改善。他表示：

“年化涨幅超过3%的PCE价格组成部分的比例有所缓解，从54%降至51%，这一比例仍远高于正常水平，几乎无法说明通胀的基础趋势已得到实质性改善。”

Guatieri进一步表示，这将强化美联储认为仍需要进一步收紧政策、推动通胀回到目标水平的判断。

从市场定价看，芝加哥商品交易所FedWatch Tool显示，市场目前预计10月份加息的概率约为39%，低于PCE数据公布前的约45%。12月份加息的概率则达到了90%。

GDP大幅上修，消费仍具韧性

周三同步发布的经济数据显示，美国二季度GDP增速被大幅上修至年化2.2%，远高于此前公布的1.5%。

消费支出和投资两大核心分项均优于前值。衡量内生增长动能的关键指标——实际私人国内购买者最终销售额——同样被上调至4.6%。

投资类别的上修凸显了人工智能基础设施建设对经济增长的拉动作用，而消费支出估值的提升则表明，在就业市场稳健和股市强劲的支撑下，居民财务状况总体良好。

8月消费者支出月环比增长0.9%，部分受油价上涨带动的加油站支出增加所驱动；收入增速则从上月的0.3%小幅回落至0.2%。整体PCE价格指数同比上涨3.4%，与前月持平，而月环比则加速至0.3%。

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美联储监察长办公室（OIG）周三发布报告称，在整个评估过程中，未发现合理依据认定存在违反联邦刑事法律的行为，无需向美国司法部长作出转介，也未发现行政违规行为。

报告同时列出一系列管理缺陷，指出这些问题共同推动项目成本从2020年最初预算的13亿美元飙升至目前的24亿美元。

对此，美联储主席沃什在回应函中表示，美联储将落实报告所提建议，并引入总务管理局（GSA）接管该项目，向美联储理事会及沃什本人汇报。沃什还表示，美联储将另聘独立审计机构，对迄今所有已拨付成本进行审查。

报告显示，监察长办公室在评估期间未发现需依据《监察长法》向美国司法部长作出转介的刑事违法迹象，亦未发现行政违规行为。但报告同时指出，美联储理事会在管理层面存在多处失当，并提出相应整改建议。

具体而言，在此前威廉·麦克切斯尼·马丁大楼翻新工程的监察长审查结束后，理事会未能落实当时提出的"设定明确成本上限"的建议，也未要求提交施工成本估算。

报告还指出，直至今年7月——项目启动四年、招标工作已完成之后——美联储仍未确立有保证的最高价格上限。此外，部分工程因缺乏竞标而造成大幅成本上升，内部治理机制亦被认定不具备驾驭如此规模与复杂程度项目的能力。

报告还将设计变更、施工现场条件及通货膨胀列为成本攀升的其他因素，明确指出"通货膨胀显然是理事会所面临成本上升的重要因素之一"。

报告同时澄清，大理石饰面、水景装置或屋顶花园露台等设计元素并非成本激增的主要驱动因素。

沃什在致监察长Michael Horowitz的回函中表示，报告所揭示的教训与相关建议"对理事会的后任者具有长久价值"。Horowitz于2025年6月由前主席鲍威尔任命。

根据整改安排，GSA将正式介入接管项目，向美联储理事会及沃什汇报；美联储还将聘请独立审计机构，对所有已拨付成本展开全面审查。

报告建议包括：在后续工程中采取措施确保实现最优性价比、建立项目成本与进度的成功衡量指标，以及设立专门监督机构，持续跟踪成本控制与进度执行情况。

该翻新项目涉及美联储两栋历史建筑——建于1937年的马里纳·S·埃克尔斯大楼及毗邻的一栋建于1931年的联邦建筑。美联储方面表示，翻新旨在对老化建筑进行现代化改造，并通过整合运营降低长期运营成本。

然而，这一工程在2025年持续发酵为政治议题。特朗普与共和党国会议员指控美联储过度挥霍、翻新设计奢靡，批评声浪随之演变为一场针对前主席鲍威尔本人的刑事调查。

鲍威尔在接受国会质询时明确否认各项奢靡指控，称"没有VIP餐厅，没有新大理石，没有特殊电梯，没有新水景，没有蜂巢，也没有屋顶花园"。

据媒体此前报道，今年1月，鲍威尔披露美联储已收到司法部大陪审团传票，面临刑事起诉威胁。鲍威尔在书面及视频声明中直指，此次调查是对美联储拒绝按特朗普意愿降息的政治报复，"应放在政府持续施压这一更宏观背景下加以审视"。

哥伦比亚特区联邦检察官Jeanine Pirro于今年4月在两党议员反对声中撤销调查，但同时表示将密切关注监察长报告结论，不排除重启调查的可能性。此次监察长调查系鲍威尔于2025年7月应外界批评之声主动启动。

值得关注的是，上述政治风波还对美联储领导层交接造成冲击——沃什的确认听证曾因共和党议员的阻挠而搁置，直至Pirro宣布撤销调查后方才推进。

而就在撤销调查消息公布数日后，鲍威尔宣布将打破惯例，在今年5月主席任期届满后以理事身份留任美联储，并表示"在调查以透明、终结的方式画上句号之前，我不会离开理事会"。

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一名FTC高级官员向《纽约邮报》透露，FTC主席Andrew Ferguson已于数周前启动调查，调查对象涵盖Anthropic、OpenAI及其他顶级AI实验室。

目前FTC正在起草"民事调查要求"（Civil Investigative Demands，CIDs），其效力类似于传票，将强制Anthropic等AI巨头高管就其产品及据称存在的潜在消费者风险作证，并提交相关文件。CIDs预计将于未来数周内正式发出。

该FTC官员还表示："我们必须绝对赢得这场超智能竞争，而我们正在取得胜利，但民主党想要摧毁这项技术，这既不是主席感兴趣做的事，也绝非总统感兴趣做的事。"

FTC的调查与维持美国AI领域主导地位并不矛盾，该官员强调："我们希望保持主导地位，我们的调查不应以任何方式妨碍这一目标。我们不是要他们停下来，不是要他们做任何改变，我们现在处于调查阶段。"

特朗普上周末在接受福克斯新闻采访时暗示，一旦发现违规行为，将迅速移交司法部处理，相关企业或面临因"失控AI代理"引发黑客攻击而承担的法律责任。

与此同时，本周二，包括Anthropic的Dario Amodei、OpenAI的Sam Altman、谷歌的Sundar Pichai及XAI的埃隆·马斯克在内的多位AI企业领袖在白宫与特朗普签署自律协议，承诺对自身模型实施自我监管。

AI代理"失控事件"加速推进调查进程

FTC此次调查的导火索之一，是今年7月被外界称为"Hugging Face事件"的异常情况。

OpenAI此前已披露，超过1000个AI代理入侵了开源开发平台Hugging Face。据报道，Ferguson在该事件发生之前已启动调查，但该事件的曝光进一步加快了调查进程。

调查的法律依据是《FTC法案》中关于"不公平或欺骗性行为"的相关条款。FTC官员表示，"我们现有的法律已经足够，无需等待新立法。"

防止企业借监管"筑护城河"

Ferguson的监管立场颇为微妙——他既强调依法追责，又明确反对AI企业通过推动繁琐监管来构筑竞争壁垒。

他9月20日在接受福克斯新闻采访时表示，"我认为绝不能让这两家公司来到华盛顿，制造恐慌情绪，然后说'我们需要一堆我们能够遵守的法规'，那是企业围绕自身业务建造护城河、阻止竞争对手进入的手段。"

此外，调查范围还延伸至Berkeley-based AI监督机构METR——该机构与"有效利他主义"运动存在关联，同样被列为调查对象。

此次调查并非FTC对AI行业监管的首次出手。据《华尔街日报》本月早些时候报道，FTC此前已就AI聊天机器人对儿童心理健康影响问题，向OpenAI等公司发出过记录调取要求。

在机构层面，FTC的技术办公室正在为本次调查招募新人员。此前在前主席Lina Khan任期内入职的部分技术岗位员工已遭解雇，新一轮人事布局反映出调查重心与执法方向的重新配置。

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高盛首席全球股票策略师Peter Oppenheimer警告称，如果债券市场抛售进一步加剧，尤其是收益率以较快速度上行，美国股市可能迅速变得脆弱。他表示，真正需要关注的是债券市场是否会从当前水平出现更大幅度、更加剧烈的抛售。他称：“在这种情况下，我认为股市将变得脆弱。”

他指出，今年企业盈利表现较为健康，在一定程度上消化了美股估值压力，为股市抵御债券收益率上行提供了一定缓冲。

目前，股市尚未因债券市场持续抛售而受到明显冲击。但随着全球平均债券收益率在这个动荡的9月结束之际仍处于数十年高位附近，债券收益率上行与企业盈利增长之间的拉锯，正成为市场关注的焦点。

盈利仍提供支撑，但缓冲并非无限

Oppenheimer认为，当前美国股票市场的盈利基本面依然较为积极。经过数年的利润增长，企业仍受益于名义经济扩张，通胀和实际产出增长共同推高企业营收，为股市提供了一定支撑。

但这种支撑并非没有边界。他强调，如果债券收益率进一步走高，尤其是上升速度过快，股市仍将面临明显压力。“我们过去发现，关键不仅在于收益率的绝对水平，还在于调整的速度，以及推动收益率变化的原因。”他说。

这意味着，高收益率本身并不必然触发股市调整，更值得警惕的是收益率在短期内快速上行。只要盈利增长仍能消化部分估值压力，股市就可能维持韧性；但如果无风险利率快速抬升，估值承压的速度也会随之加快。

市场分歧聚焦收益率还能涨多快

本轮债券抛售背后，市场对能源价格上涨可能推高通胀、进而影响美联储利率路径的担忧有所升温。周三，美债收益率一度暂缓此前的上行势头，此前公布的美国经济数据释放出一定的降温迹象，但全球债券收益率整体仍处于数十年高位附近。

围绕收益率进一步上行对股市的影响，华尔街机构也存在分歧。摩根士丹利的Marina Zavolock认为，即便美债市场出现新一轮抛售，股市仍可能保持一定韧性。

巴克莱策略师Emmanuel Cau领衔的团队则更为谨慎。据报道，该团队认为，随着利率上升削弱“别无选择”（TINA）交易的吸引力，股市上涨动能正在减弱。

市场当前面临的核心矛盾因此并非单纯的“高收益率”与“高估值”之争，而是企业盈利增长能否继续抵消利率上行带来的估值压力。如果收益率缓慢上行，盈利仍可能为股市提供缓冲；但若债券抛售加速，利率快速攀升，股市面临的压力可能明显放大。

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美国商务部周三公布的数据显示，8月商品贸易逆差环比扩大11.5%，至1326亿美元，为2025年初以来最大单月逆差，远高于彭博调查经济学家预期中值的1150亿美元。商品进口总额升至3361亿美元，环比增加5.5%，工业用品进口激增16.6%，成为进口增长的主要来源。

这一变化可能进一步压低第三季度GDP增速。在最新商品贸易数据公布前，亚特兰大联储GDPNow模型已估算，净出口将拖累第三季度GDP增速1.37个百分点，高于第二季度的1.14个百分点。贸易已连续三个季度对美国经济增长形成负向贡献。

工业用品进口激增，AI相关资本品需求仍强

8月商品进口环比增加174亿美元，其中工业用品进口环比激增16.6%，石油产品是主要构成。彭博指出，中东冲突推高了全球对美国石油产品的需求，带动相关出口和贸易流动变化；与此同时，美国企业也在增加商品和原材料库存，以应对潜在的供应链中断风险，推动工业用品进口进一步增长。

资本品进口也增长4.0%，电脑及配件、半导体和电信设备等均有所增加。人工智能基础设施建设持续推进，使相关设备进口保持较快增长。食品进口增长5.5%，而消费品进口下降1.6%，显示进口增长并非所有类别同步扩张，而是主要集中在工业用品和资本品。

出口端表现相对温和。8月商品出口增长1.9%，至2034亿美元，工业用品出口增长8.3%；但消费品出口下降10.5%，汽车及零部件出口下降6.9%，食品出口下降5.6%。进口大幅增加而出口增长有限，使商品贸易逆差进一步扩大。

贸易拖累或加深，库存增长提供一定缓冲

贸易数据对GDP的影响还需要结合库存变化判断。8月零售库存增长0.3%，批发库存增长0.7%。企业增加库存意味着部分进口商品可能尚未转化为当期消费，因此库存积累有望在GDP核算中部分抵消净出口恶化带来的拖累。不过，库存与贸易最终如何共同影响第三季度GDP，仍取决于后续完整数据。

在最新商品贸易数据公布前，亚特兰大联储GDPNow模型预计，净出口将使第三季度GDP增速减少1.37个百分点，而第二季度的拖累为1.14个百分点。如果8月贸易数据所反映的进口增长在后续核算中得到确认，净出口对三季度GDP的负面贡献可能进一步扩大。

需要注意的是，周三公布的数据尚未包含服务贸易收支，也未经过通胀调整。包含服务贸易以及经通胀调整后的商品贸易数据在内的完整8月贸易报告将于当地时间10月6日公布，届时才能更完整地评估贸易部门对第三季度GDP的实际影响。

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这种期现分化意味着，市场交易的重点正在发生变化。现货价格仍包含较高的地缘风险溢价，但期权市场却越来越多地为风险溢价消退后的油价回落定价。相比下一轮供应冲击，危机意外缓解后的下行风险正受到更多关注。

与此同时，原油的宏观属性正在增强。随着利率市场剧烈波动加大投资组合压力，部分资金开始通过原油头寸对冲其他资产的尾部风险。这类需求推高了原油价格，却没有同步带动上行波动率走强，形成明显的价格与波动率背离。

跨资产联动也在强化。据摩根士丹利量化与衍生品策略数据，WTI与美国10年期美债收益率的相关性已升至35年来最高水平，而美股与10年期收益率之间的负相关性则达到1960年以来最强。这使油期权市场的异常定价开始具有更广泛的宏观含义。

看跌偏斜走强，期权市场开始押注风险溢价消退

正常的危机市场中，看涨和看跌期权往往都会受到追捧：前者用于防范供应冲击，后者用于对冲危机缓解后的价格下跌。但当前布伦特期权市场的需求明显向下行一侧倾斜。

看跌偏斜持续走强，看涨偏斜则已跌破战前水平。尽管布伦特现货仍接近高位，市场对上行波动率的需求却相对有限，资金流更多集中于看跌方向。也就是说，期权市场正在为危机缓解后的油价下跌支付更高溢价，却没有给予进一步供应冲击同等的上行波动率定价。

实体基本面的改善也在削弱上行波动率的支撑。据高盛数据，此前造成市场紧张的供应瓶颈正在缓解：霍尔木兹海峡船运流量改善，东西向管道恢复至冲突前产能，延布港出口也已重启。同时，市场正进入季节性需求走弱窗口。

在这种背景下，平值隐含波动率没有跟随现货价格同步走高。油市波动率的相对平静，与MOVE指数的大幅上升形成鲜明对比，VIX则同样维持低位，显示利率、股票和原油市场的波动率定价正在明显分化。

交易结构反转，原油越来越具有宏观对冲属性

大量看跌期权买盘使交易商形成看跌期权净空头敞口，导致布伦特出现负向“现货—波动率相关性”：油价上涨可能压低波动率，油价下跌则可能增加对冲需求。

与此同时，原油与宏观资产的联动明显增强。据摩根士丹利量化与衍生品策略数据，WTI与美国10年期美债收益率的相关性处于35年来最高水平，美股与10年期收益率的负相关性则达到1960年以来最强。

这意味着，原油多头正越来越多承担宏观对冲功能。当前油期权市场真正值得关注的，已不是油价还能上涨多少，而是风险溢价消退后，市场对油价下行风险的定价正在加深。

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美国商务部经济分析局（BEA）周三公布的数据显示，美国8月核心PCE物价指数同比上涨3.0%，低于市场预期的3.3%，7月同比涨幅下修至3%，环比上涨0.25%，也低于预期。7月核心PCE环比增幅被下修至0.13%，与6月持平，使核心PCE过去三个月的年化增速降至2%，回到美联储2%的通胀目标水平。

整体PCE物价指数8月环比上涨0.3%，符合预期；同比上涨3.4%，低于市场预期的3.7%。

数据公布后，市场通胀焦虑有所缓解，美股股指期货短线拉升，交易员降低对美联储10月加息的押注。

然而，这次数据的下降，很大程度上并非来自物价本身突然降温，而是源于BEA对PCE价格指数计算方法的调整。

从更长周期看，通胀压力仍未完全消退。8月整体PCE物价指数环比上涨0.31%，明显高于7月的0.05%和6月的-0.10%，过去六个月年化增速升至3.6%，高于此前六个月的3.3%和一年前同期的2.3%；整体PCE同比上涨3.4%。

核心PCE同比大降，方法调整是关键

BEA此次更新了PCE平减指数的计算方法，并将新方法追溯至2021年第一季度。

此前，RBC预计，方法调整将使核心PCE同比增速下修约18个基点，并将7月核心PCE从3.3%下调至3.1%。实际结果与这一估算基本一致。

RBC分析认为，此次调整主要涉及三个方面：

一是投资组合管理服务的数量指标改用基于美国劳工统计局调查数据的新计算方式，而非此前的名义价格平减方法；

二是计算机软件价格采用新的PPI与CPI综合平减指标；

三是法律服务采用新的价格平减指标，此前使用的CPI指标被认为无法准确反映相关价格变化。

因此，8月核心PCE同比从3.3%降至3.0%，不能简单理解为美国通胀压力在一个月内明显缓解。

换句话说，这一次“低于预期”的核心PCE，部分来自统计口径和基准调整，而不是经济中的实际价格压力同步下降。

核心PCE低于预期显示通胀压力有所缓和，而消费保持韧性则表明美国经济仍具支撑。美联储正密切关注通胀和消费数据，9月就业报告以及未来几周的通胀、消费数据，将为10月28日利率决策提供更多依据。

超核心通胀重新升温，服务通胀仍然顽固

更值得关注的是，在剔除住房成本后的服务业通胀指标——“超核心”PCE——并没有延续此前的降温趋势。

数据显示，超核心PCE同比增速重新回升，同时环比涨幅明显扩大。

这意味着，虽然整体核心PCE因为统计方法调整而明显走低，但服务业内部的价格压力仍然存在。

8月核心PCE的上涨主要仍来自服务业，其中通信和教育服务价格涨幅尤其明显。

因此，如果将统计口径变化与实际价格变化区分开来看，这份报告并不能简单得出“美国通胀已经明显降温”的结论。

TradeStation全球市场策略主管David Russell表示，这份数据有利于缓解近期美债收益率大幅上升带来的担忧，也增强了美联储10月不加息的理由。但他同时指出，这属于相对滞后的数据，并没有反映近期柴油价格上涨带来的影响。

美国消费者正在“花得更多，赚得更少”

相比通胀数据本身，8月个人收入和消费数据同样值得关注。

8月美国个人消费支出环比增长0.9%，明显高于7月0.1%的增幅，符合市场预期。经通胀调整后的8月个人消费支出环比增长0.6%，为2025年3月以来最大增幅。汽车、家具和服装等商品消费均有所增加，消费者在高油价和整体成本上升的背景下仍保持较强支出意愿。

但个人收入环比仅增长0.2%，低于7月的0.3%，也明显低于市场预期的0.5%。

消费增速明显高于收入增速，意味着美国消费者正在更多依赖此前积累的储蓄来维持支出。

数据显示，美国个人储蓄率从7月修正后的4.6%进一步降至8月的4.1%，创2022年11月以来新低。

与此同时，收入增速已经降至2022年4月以来最低水平。

这意味着，美国消费目前仍然保持韧性，但支撑这种消费增长的基础正在发生变化：收入增长越来越难以跟上支出增长，居民开始更多消耗储蓄。

市场真正需要关注的，是“3.0%”背后的含金量

从市场角度看，8月核心PCE同比降至3.0%，无疑能够暂时缓解美联储政策继续收紧的压力。

但如果这一降幅主要来自统计方法调整，而非广泛的实际价格降温，那么市场对这一数字的解读就需要更加谨慎。

尤其是在超核心服务通胀重新升温、消费仍然保持较快增长、收入增速持续放缓的背景下，美国经济并没有呈现出一个非常清晰的“通胀快速回落、需求同步降温”的组合。

因此，这份PCE报告释放出的信号实际上较为复杂：

一方面，核心PCE同比意外降至3.0%，为美联储暂缓进一步加息提供了新的依据；另一方面，方法调整是此次数据大幅下降的重要原因，服务业价格压力仍然存在，而居民储蓄率持续下降也显示消费增长正在更多依赖存量财富。

对于美联储而言，接下来的关键并不只是核心PCE的3.0%这个数字本身，而是剔除统计调整影响后，通胀是否真的在持续向2%的目标靠拢，以及消费和收入之间的裂口能否继续维持。

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在反腐持续与医保控费双重压力下，国内药企2026年上半年业绩明显分化，覆盖公司股价年初以来平均回调约19%，远超同期沪深300与恒生指数约2%的跌幅。汇丰前海认为，这一回调并不代表基本面同向恶化，而是创新药占比高低正在将板块切割为两个截然不同的增长轨道。

据追风交易台，汇丰前海在最新研报中表示，创新药占比较高的龙头企业2027至2028年产品收入增速预计可达10%至15%，其中创新药收入增速超过20%；其余公司则仅能实现中高个位数增长，且需依赖GLP-1与ADC等新品在2027年后陆续上市来支撑。

与此同时，报告将海外授权资产的全球三期临床进展列为下一阶段估值的核心驱动，BD里程碑收入被视为2027至2028年的第二增长引擎。

国内业务承压，增速分层已成定局

2026年上半年，国内反腐措施与医保控费政策的叠加效应在药企之间制造了明显的业绩落差。

汇丰前海指出，经历多轮合规整改后，头部药企的营销活动已基本适应更严格的监管要求，国内市场有望在2026年下半年温和复苏，但回升节奏偏慢。

报告据此将覆盖公司的中期增速预期切分为两档：

第一档为创新药占比高的龙头，以恒瑞与翰森为代表，2027至2028年产品收入增速预计达10%至15%，创新药收入增速超过20%，增长动力来自GLP-1、ADC及多个自身免疫管线药物的陆续上市。

第二档公司则预计仅能实现中高个位数增长，且增长时间节点更多依赖2027年之后的新品放量。

这一分层意味着，板块内部的估值逻辑已发生根本性转变——国内销售的边际改善不再是统一的定价锚，创新药收入占比才是区分弹性高低的核心变量。

全球三期进展成为估值新支点

汇丰前海将海外授权资产的全球三期临床进展列为当前阶段最值得跟踪的核心指标，认为这将逐步取代国内销售数据，成为头部药企估值的主要驱动力。

具体而言，报告预计恒瑞将有5个资产、翰森将有3个资产进入全球三期试验。

其中，恒瑞的TSLP/GSK283计划于2026年底至2027年启动6项三期试验，覆盖慢阻肺、哮喘与慢性鼻窦炎伴鼻息肉三个适应症；其肌球蛋白与GLP-1组合资产也将进入三期阶段，背后支撑来自较大的潜在市场空间与前期积极的临床数据。翰森的B7H3与B7H4 ADC则计划开展9项以上三期试验。

石药方面，报告预计其与阿斯利康的多个外授权分子将在近期进入临床阶段，从而触发里程碑付款；中国生物制药则有望启动更多BD交易与二期试验。汇丰前海预计，恒瑞与翰森的BD收入将在2027至2028年随里程碑节点的触发保持增长，而石药与中国生物制药则因高基数效应，BD收入增速可能有所回落。

汇丰前海预计，石药受益于外授权管线和里程碑收入预期，盈利预测上调幅度较大；中国生物制药盈利改善预期仍强；丽珠则因国内业务依赖度较高、创新药转型较慢而承压，复星医药和恒瑞整体变化不大。

汇丰前海将翰森列为首选，主要看好其国内销售增长、BD收入确认，以及多个项目进入全球三期带来的后续催化。

验证窗口与主要风险

上述分层能否成立，还要看后续业绩能否跟上。

汇丰前海认为，2026年三季报披露期（10月下旬至11月）以及2027年1至2月的年报业绩预告，是观察这一分层是否延续的重要时间点。届时，重点看创新药收入占比是否继续提升，以及BD授权收入和里程碑收入能否兑现。

从具体项目来看，恒瑞TSLP/GSK283、翰森B7H3与B7H4 ADC的全球三期启动和入组进展，以及石药与阿斯利康合作项目推进至临床后，能否陆续触发里程碑付款，将直接影响BD收入的释放节奏。

但是，如果国内医保控费进一步加码，或者外授权项目的全球三期进展不及预期甚至失败，相关公司的创新药收入和BD收入都可能受到影响，市场目前给予创新药业务的估值溢价也可能随之收窄。

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在AI基础设施需求持续旺盛的背景下，美光股价已从7月29日低点累计反弹逾40%，市值增加约3700亿美元。Synovus Trust高级投资组合经理Daniel Morgan表示，若管理层在财报电话会上明确表示"不预期超大规模客户明年大幅削减资本开支预算，并预计支出将持续"，将对股价形成强劲催化。

然而，尽管近期基本面强劲，美光股价仍以约7倍远期市盈率交易，远低于过去两年约10倍的均值，也大幅落后于标普500指数的19倍。市场对2027至2028财年增速大幅放缓的预期，以及内存行业固有的周期性风险，持续压制估值。

盈利有望上修，但幅度收窄

分析师普遍预计美光本季度业绩将创历史新高，但上修空间较前几个季度有所收窄。

据彭博汇编的分析师平均预期，美光截至8月底的2026财年第四财季净利润预计达360亿美元，营收约515亿美元，分别较上年同期增长逾1000%和350%。毛利率预计达86%，较2025财年第四季度的46%大幅提升。

摩根士丹利分析师Joseph Moore领衔的团队预测，该季度营收为500.24亿美元，环比增长20.7%，同比增长342.1%，略低于市场一致预期。其毛利率预测为86.4%，高于市场一致预期的85.3%；每股收益预测为31.20美元，略低于市场一致预期的31.49美元。

摩根士丹利在9月28日的研报中指出，预计本季度盈利将出现上修，但幅度低于前几个季度。该团队认为，当前DRAM和NAND市场需求强劲、价格上涨，但部分长期协议设有价格上限，且本季度为14周季度，可能带来一定的技术性阻力。

下季度展望：定价动能延续，营收有望超预期

对于截至11月底的下一财季，摩根士丹利预测营收为575.60亿美元，环比增长15.1%，同比增长321.9%，高于市场一致预期的566.44亿美元。其中，DRAM价格环比预计上涨12%，NAND价格环比上涨10%。毛利率预测为88.1%，高于市场一致预期的85.3%；每股收益预测为35.57美元，亦高于市场一致预期的35.07美元。

摩根士丹利认为，当前DRAM市场定价上行已成市场共识，NAND市场亦在Trendforce大幅上调预测后逐步形成共识。该团队估计，进入第四日历季度，内存价格的起点已较上季度上涨15%至20%，部分品类涨幅更高。

就需求结构而言，摩根士丹利指出，尽管消费市场存在一定不确定性，供给已持续向企业级市场倾斜，且其渠道调研显示，企业采购的内存均被即时部署，库存积压风险有限。

核心争议：周期持续性，而非景气高度

市场对美光的核心争议已从"景气能有多好"转向"好景能持续多久"，这一转变对股价的重新定价意义深远。

据彭博数据，美光营收增速预计将从2026财年的247%大幅放缓至2027财年的96%，并进一步收窄至2028财年的12%。这一增速曲线的急剧下滑，是当前7倍远期市盈率估值折价的核心逻辑所在。

Janus Henderson高级股票分析师Shaon Baqui表示，若内存行业能够维持80%以上的毛利率并保持持续现金流，最终有望推动股票估值重新定价至更高的市盈率倍数。

摩根士丹利则列出投资者对本轮上行周期持续性的三大担忧：一是AI服务器降配（de-specking）风险；二是中国内存供给扩张；三是资本开支驱动的整体供给增加。对此，该团队逐一回应称，AI算力部署对内存需求的价格敏感性较低，中国供给扩张在当前环境下难以超越西方厂商，而其行业调研显示，2027年和2028年供需将比当前更为紧张。摩根士丹利维持美光增持评级及1200美元目标价。

股价反弹持续性：估值折价与催化剂赛跑

美光股价自7月低点反弹逾40%，年内累计涨幅达273%，为标普500指数第四大涨幅股。然而，股价距6月25日历史高点仍有约12%的差距，估值修复之路尚未完成。

近期，半导体板块情绪经历了明显波动。费城半导体指数9月14日单日重挫近6%，导火索是Anthropic首席执行官Dario Amodei呼吁放缓前沿AI模型开发以加强安全保障。此后，Meta旗下Muse AI助手的走红重燃市场对消费级AI落地的信心，推动半导体指数反弹逾13%。

此外，摩根士丹利提示，美光的股票回购进展亦值得关注。受《芯片法案》相关限制，美光在本轮周期中现金回报受限，预计12月后回购空间将有所扩大，但该团队建议投资者对此保持审慎预期。

综合来看，本次财报电话会上管理层对超大规模客户2027年AI资本开支的具体表态，将成为决定美光股价能否突破前高、完成估值重新定价的关键变量。

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10年期美国国债收益率单月上涨逾45个基点，触及2007年6月以来最高水平附近，创下约两年来最大单月涨幅。德国和法国10年期国债收益率本周分别触及17年和18年高位，单季涨幅约达70个基点和120个基点。

推动这一轮收益率飙升的因素包括：主要经济体政府财政状况恶化、债券供给过剩，以及持续七个月的美以对伊战争推高能源成本所带来的通胀压力。

与此同时，纽约联储主席John Williams近期明确反对提前收紧货币政策，令2年期美债收益率小幅回落，但该收益率月内累计涨幅仍超过50个基点，市场对政策路径的分歧并未消散。股市方面，强劲的盈利增长、全球经济韧性以及人工智能热情持续为权益资产提供支撑，欧美亚股指普遍录得季度正收益或跌幅有限，与债市的惨烈走势形成鲜明对比。

债市重压：财政、供给与能源三重打击

全球债券市场9月面临多重逆风叠加。政府财政状况持续恶化推升主权信用溢价，债券一级市场供给大幅放量加剧了价格压力，而美以对伊战争导致能源成本居高不下，进一步强化了市场对通胀持续性的担忧。

10年期美债收益率在欧洲早盘报5.209%，较月初累计上行逾45个基点，为约两年来最大单月涨幅。德法国债收益率本周触及数十年高位，单季涨幅分别约为70个基点和120个基点。日本10年期国债收益率同样徘徊于数十年高位附近，单季涨幅约38个基点。

米兰Banca Ifigest机构客户主管Carlo Franchini表示："我们已经到达了真正具有重要意义的收益率水平，投资者将资金从股市撤出的冲动可能成为一个问题。"主权收益率作为全球市场的定价锚，其快速攀升直接抬高了股票、抵押贷款及企业融资的参考成本。

威廉姆斯表态：暂缓收紧预期，但市场分歧犹存

John Williams的表态为短端利率带来短暂喘息。2年期美债收益率在其发言后小幅下行1.9个基点至4.870%，但月内累计涨幅仍超过50个基点，显示市场对政策收紧的定价并未根本逆转。

Williams明确反对提前收紧政策的立场，在一定程度上压制了市场对美联储加速行动的预期，但收益率曲线整体仍处于高位，表明投资者对通胀前景和财政可持续性的担忧尚未消退。债市与政策预期之间的张力，构成当前跨资产定价分化的核心矛盾之一。

股市逆势：盈利增长与AI热情撑起防线

尽管借贷成本大幅攀升，全球股市整体表现出显著韧性。

欧洲泛区域STOXX 600指数当日上涨0.6%，月内虽小幅下跌1.4%，但季度内基本持平。MSCI亚太（除日本）指数月内跌幅约1.1%，日经225指数月内上涨0.6%。纳斯达克期货和标普500期货均小幅走高。

花旗亚太交易策略主管Mohammed Apabhai在报告中指出："令我们感到意外的是股票市场的平静反应，名义GDP增长正在驱动盈利乐观情绪。"他同时指出，美股对收益率上升的反应主要集中在科技板块以外，科技股受AI主题支撑，表现相对抗跌。

Carlo Franchini表示，他目前尚未对股票获利了结，并押注若霍尔木兹海峡紧张局势缓和、油价回落，股市有望在10月继续获得支撑。"在我看来，继续持有多头更为合适。"

美元走强，欧元跌至16个月低位

收益率上行推动美元9月录得约2%的月度涨幅，尽管当日小幅回落0.1%。

欧元跌至16个月低位附近，报1.1346美元，月内下跌约2.3%，受全球能源冲击和欧洲政治风险双重拖累。

英镑月内跌幅约2.1%。日元则因市场警惕东京与华盛顿联合干预的风险，月内小幅升值约1.7%至156.95。

大宗商品方面，受中东战争持续供应中断担忧支撑，布伦特原油报102.47美元/桶，美国原油报89.41美元/桶，均录得月度涨幅。现货黄金上涨0.44%至4199.28美元/盎司。

分化背后：风险偏好与政策预期的潜在裂痕

债市重挫与股市坚挺并存，折射出当前市场在风险偏好与政策预期上的内在分歧。债券市场的定价逻辑指向通胀持续、财政压力加剧以及政策收紧风险；而股票市场则更多锚定于盈利增长的现实支撑和AI驱动的长期叙事。

这一分化能否持续，在很大程度上取决于能源价格走势和地缘政治局势的演变。若油价因中东局势缓和而回落，债市压力或有所纾解，股债裂口可能收窄；反之，若收益率继续攀升，Carlo Franchini所警示的"资金从股市撤出的冲动"或将逐步成为现实，届时股市的韧性将面临更严峻考验。

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在9月29日于休斯顿举行的年度HOOD Summit上，Robinhood正式发布"Robinhood Agents"——一款深度嵌入其应用程序的AI智能体产品。用户无需任何技术背景，即可通过自然语言指令让AI代为分析市场、制定策略并自动执行交易，即便用户处于睡眠状态也不例外。

与此同时，公司还宣布计划推出股票7×24小时交易、永续期货及盈利合约等一系列新产品，标志着这家以"金融民主化"为旗帜的券商迈出迄今最激进的一步。

此次发布对市场格局的潜在影响不容忽视。Robinhood是目前首家面向大规模非技术用户群体推出原生AI交易智能体的券商，其他金融科技公司和传统经纪商料将跟进。与此同时，AI智能体大规模介入散户交易，也引发了外界对市场波动性上升及监管空白的广泛关注。

AI智能体走出"极客圈"，向全体用户开放

Robinhood Agents的核心逻辑，是将此前仅对技术用户开放的AI交易接口，转化为任何人都能上手的应用内体验。

据Robinhood官方介绍，用户只需为智能体命名、开设专属代理账户，并从OpenAI和Anthropic提供的多个模型中选择一个——包括GPT-6 Luna、GPT-6 Sol或Anthropic的Opus 4.8——即可开始使用。整个配置过程无需编程或技术知识。

配置完成后，用户可以用普通英语向智能体下达指令，范围从简单的"买入200美元福特股票"，到复杂的轮动期权策略均可覆盖。即将推出的"Loops"功能将进一步扩展这一能力——用户可以设定一套策略作为持续性指令，让智能体按照既定条件反复执行，例如"每天早上检查市场，满足条件时自动交易"，或"在用户睡觉时运行隔夜策略寻找机会"。

在数据层面，Robinhood还推出了"Agent Apps"生态，接入了包括Unusual Whales、Nasdaq Investor Intelligence、SpotGamma、Token Terminal等11家第三方数据提供商，为智能体提供机构级数据支持，各应用均附带一个月免费试用期。

用量数据显示早期需求旺盛，但大规模采用仍存变数

Robinhood今年5月曾向技术用户开放MCP（模型上下文协议）工具，允许其将第三方AI助手接入交易账户。据Robinhood披露，自该功能上线以来，已有超过15万名客户开设了代理交易账户，目前各类智能体每天在Robinhood平台上执行操作近3000万次。

此次面向全部约2900万用户的全面开放，是对上述早期需求的正式回应。Robinhood产品管理副总裁Abhishek Fatehpuria表示："无论你是AI专家还是刚刚入门，如果你不使用Robinhood，你就处于劣势。"

不过，普通投资者究竟有多大意愿将完全的交易控制权交给机器人，目前仍是未知数。为此，Robinhood设置了多重安全机制：智能体只能访问专属代理账户内的资金，无法触及用户主账户；系统默认开启"逐笔确认"模式，要求智能体在执行每笔交易前获得用户批准；用户还可自行设定单次交易限额。此外，Robinhood表示已与相关AI研究机构签署零数据留存协议，用户与智能体的对话内容将保持私密。

在定价方面，GPT-6 Luna将免费提供至今年年底，其他模型按标准Token费率收费。公司高管表示，大多数交易场景下的使用成本"微乎其微"，但若算力成本意外上涨或用户大量采用研究密集型策略，实际费用仍存在不确定性。

配套推出7×24小时交易与永续期货，全面扩张产品边界

AI智能体并非此次HOOD Summit的唯一亮点。Robinhood同步宣布了一系列扩大交易时间和资产类别的计划，与智能体功能形成协同。

全天候股票交易：Robinhood计划将现有的"24/5"股票交易服务（周日晚8点至周五晚8点）升级为真正的7×24小时交易，覆盖周末时段，待监管审批通过后推出。该功能将依托机构级另类交易系统Bruce ATS提供流动性支持。

永续期货：Robinhood将向符合条件的美国用户推出永续期货产品，初期覆盖BTC、ETH、SOL、XRP、DOGE、ADA、LINK和HYPE共8个加密货币品种，BTC和ETH最高可提供10倍杠杆，其他品种最高3倍杠杆，年底前每笔交易仅收取1个基点手续费。

盈利合约：公司还将在预测市场板块推出与企业盈利挂钩的二元期权合约，允许用户就公司营收、每股收益等关键财务指标进行交易，预计覆盖20余个热门标的，通过Cboe提供，年底前免收合约费用。

此外，Robinhood还宣布将于10月起将Nvidia、Tesla、SPY和QQQ等热门标的的期权交易时间延长35%，并推出最高4倍日内保证金、OCO（一撤全撤）订单等工具，进一步强化对活跃交易者的吸引力。

监管与市场风险：法律责任归属尚不明朗

AI智能体的大规模商业化落地，也带来了一系列尚待厘清的风险议题。

在法律责任层面，Robinhood的立场是：托管智能体不构成提供投资建议，智能体的建议或操作在性质上类似于用户"询问互联网或朋友"。然而，围绕代理交易的法律框架目前仍在演进之中，一旦出现损失，责任归属尚无定论。

在市场层面，大量AI智能体同时活跃于市场，可能带来难以预判的影响。一个值得关注的假设情景是：若多个智能体开始相互"协商"并集体涌入或撤出某一资产，可能引发更大的市场波动，极端情况下甚至可能触发恐慌性抛售，尤其是在涉及恶意行为者的情况下。

上周嘉信理财、LPL Financial和摩根大通等传统金融机构的股价已因AI代理软件可能自动将客户资金转移至收益更高账户的担忧而出现大幅下跌，显示出市场对AI冲击传统金融业务模式的高度敏感。

Robinhood率先落子，跟进者已在路上

Robinhood此次是首家向大规模非技术用户群体推出原生AI交易智能体的券商，但这一先发优势能否持续，仍有待观察。

eToro、Public和Coinbase等金融科技及加密货币公司目前已允许用户通过MCP工具接入自有智能体，预计这些公司将很快在其平台内直接推出交易智能体。嘉信理财、富达等传统经纪商也被认为迟早会跟进。

Robinhood CEO Vlad Tenev在声明中表示："所有权离不开市场，市场离不开交易者。我们正在让Robinhood成为全球活跃交易者的最佳平台，为他们提供曾经只有对冲基金、大型银行和量化机构才能使用的工具。"

从更宏观的视角来看，若AI智能体最终在市场上每天执行数十亿笔交易，普通投资者得以部署此前只有机构才能运行的复杂策略，这对市场表现和财富积累格局的深远影响，目前仍难以评估。

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据央视新闻，当地时间30日，伊朗政府发言人表示，伊朗外长阿拉格齐已收到美方针对调解方卡塔尔提议的回复。另据媒体报道援引知情人士，双方目前的分歧并非方案内容本身，而是各项措施的实施顺序。

据新华社，9月30日，伊朗政府发言人穆哈杰拉尼在社交媒体上发文说：“在今天的内阁会议上，外交部长阿拉格齐通报了纽约之行及所举行的一系列会议，其中包括伊朗通过调解方就重新开放霍尔木兹海峡所提出的条件……阿拉格齐还通报，已收到美国方面的提议。”

此前，伊朗外长阿拉格齐于28日表示，伊朗已通过卡塔尔调解方提出重开霍尔木兹海峡和推进谈判的条件，卡塔尔将把方案转交美国，伊方正等待美方正式回应。同日，美国总统特朗普证实美伊通过调解方交换信息，但否认有关其愿有条件解除对伊制裁的报道。

谈判进展也将直接影响霍尔木兹海峡恢复正常通航的前景。作为全球重要的能源运输通道，海峡通航状况牵动原油及大宗商品市场。

七天方案：分歧集中于执行顺序

当地时间9月25日，伊朗外长阿拉格齐表示，伊朗已向美国提出一份具体的“七天方案”，只要美方满足相关条件，霍尔木兹海峡最快可在7天内恢复正常通航。但美国总统特朗普随后拒绝了该方案，卡塔尔因此进一步介入斡旋。

据报道援引知情人士称，目前流传的方案文件设定了一个为期七天的信任建立期，目标是推动双方回到一份6月备忘录的强化版本。该版本将纳入针对伊朗核计划的具体措施，但知情人士未透露更多细节。

卡塔尔斡旋方周一与阿拉格齐及其团队会面，并正式转达了华盛顿的反馈。报道援引知情人士表示，美伊双方对于方案包含的措施本身并无根本性分歧，争议主要集中在执行顺序。

卡塔尔一直在华盛顿与德黑兰之间承担信息传递和斡旋角色。今年6月，双方曾在卡塔尔斡旋下达成一份备忘录并促成短暂停火，其中涉及霍尔木兹海峡及伊朗核计划等议题。

双方外交沟通仍在继续，但在执行顺序尚未达成一致的情况下，七天方案能否落地仍待观察。

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9月30日，Kospi结束第三季度交易。尽管单季重挫近19%，该指数年内仍累计上涨约60%。此前的可观涨幅，也使市场开始重新审视韩国芯片股的估值水平与AI交易逻辑。

与此同时，全球债券收益率上行进一步压制风险资产，韩国国内利率环境亦偏紧。据英国《金融时报》援引市场人士，7月的集中抛售已完成一轮估值重估，但芯片行业的周期性供给风险以及高利率环境，仍可能限制韩国股市后续表现。

7月集中平仓，AI内存交易遭遇逆转

据报道，此轮急跌始于7月初的集中抛售。Leopold Aschenbrenner旗下对冲基金Situational Awareness此前在韩国内存芯片股上建立了较大的杠杆头寸，相关头寸平仓引发市场连锁反应；与此同时，韩国散户大量持有单只股票杠杆ETF，市场转跌后进一步加速了去杠杆。

三星电子和SK海力士此前是投资者押注AI基础设施建设的重要标的，两家公司合计约占韩国股市总市值的一半。随着7月抛售，两家公司远期市盈率已降至4至5倍左右，市场开始重新审视芯片股此前较高的估值。

法国巴黎银行财富管理亚洲首席投资官Prashant Bhayani认为，7月抛售后韩国市场估值已经更具吸引力，但再度出现大幅估值扩张的可能性很低。“合理回报或许可期，但你还能看到70%的涨幅吗？绝无可能。”他说。

荷宝亚太股票主管Joshua Crabb也认为，全球债券收益率上升将对韩国股市构成“逆风”。不过，他指出，韩国芯片股目前已经处于低个位数市盈率水平，因此估值进一步压缩的空间相对有限。

但低市盈率并不意味着盈利风险已经消失。标普全球市场情报8月发布的报告警告，芯片行业存在“周期性供给过剩风险”，这可能对企业未来盈利形成压力。

高利率施压，AI需求逻辑仍未改变

除了全球利率上行，韩国国内货币政策也在给股市带来压力。CLSA韩国研究主管Jongmin Shim表示，债券收益率上升将压制股市表现，而韩国央行的加息也将进一步拖累市场回报。

不过，在AI资本开支能否持续的问题上，Shim仍持乐观态度。他认为，尽管超大规模云计算企业的融资成本已经明显上升、对债务融资的依赖也在增加，但AI领域的竞争仍在推动企业持续投入。“AI公司别无选择，必须持续投入——这是生死之战。”他说。

从产业基本面看，韩国芯片股的AI逻辑并未消失。内存芯片是AI基础设施的重要组成部分，高带宽内存（HBM）尤其是英伟达AI加速器的关键配套产品，三星电子和SK海力士在这一市场占据重要地位。AI需求持续增长，也推动传统DRAM和NAND内存价格上涨。

Bhayani将韩国股市视为投资者押注AI基础设施大规模投入的“代理标的”。这种高度集中的交易结构既放大了AI行情带来的上涨，也放大了情绪逆转后的回撤。

因此，第三季度的暴跌并不意味着韩国芯片股的AI需求逻辑已经逆转。更直接的变化在于，此前高度拥挤的AI内存交易经历了集中平仓，估值重估已经发生，而利率上行和芯片供给风险则进一步限制了市场继续扩张估值的空间。

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但本次PCE还有一个特殊因素。美国经济分析局（BEA）将调整投资组合管理、计算机软件及配件、法律服务等项目的计量方法，并对2021年以来的历史数据进行追溯修订。由于历史数据将按新方法重新计算，部分机构预计，修订后的近期核心PCE同比读数将低于此前公布值。

花旗预计，近期核心PCE同比读数可能下修约30个基点，幅度约为15至45个基点；野村预计，经过修订后，7月核心PCE同比将下修约15个基点至3.19%左右。加拿大皇家银行则指出，这类下修源于统计方法变化，并不代表实际通胀压力同步减弱。

因此，本次数据发布后，市场面对的将是两组需要区分的变化：一方面是8月实际公布的价格数据是否符合预期，另一方面是历史序列经过修订后呈现出怎样的通胀轨迹。美国经济分析局将于北京时间9月30日20时30分公布8月PCE价格指数及第二季度GDP第三次估值。

统计口径调整，核心PCE或被下修

此次BEA的方法调整涉及投资组合管理、计算机软件及配件、法律服务三项价格指标。其中，计算机软件及配件将采用新的价格数据组合，投资组合管理调整数量指标估算方式，法律服务则采用新的价格数据来源。BEA表示，此次调整旨在更准确反映相关产品和服务的构成。

方法调整将直接影响历史价格序列。花旗预计，近期核心PCE同比读数可能下修15至45个基点，中值约30个基点；野村预计，7月核心PCE同比将由此前的3.3%下修约15个基点至3.19%。

加拿大皇家银行美国经济主管Mike Reid指出，这类下修主要源于统计方法变化，并不意味着消费者实际面临的价格压力同步减弱。因此，历史数据调整更多改变的是通胀指标的统计轨迹，而非当期实际通胀环境。

核心通胀仍高，加息压力尚未消退

如果把历史修订与8月新增数据分开看，通胀本身仍然偏高。FactSet调查显示，市场预计8月核心PCE环比上涨0.3%，高于7月此前的0.2%，同比维持在3.3%，明显高于美联储2%的目标。

Allianz Trade高级经济学家Dan North认为，核心通胀尚未出现令人信服的回落，美联储仍难以忽视这一水平。

美联储官员近期的表态也较为谨慎。美联储理事Michael Barr表示，关税冲击和中东冲突令通胀回归2%的进程受阻，进一步调整政策“可能仍有必要”。纽约联储主席John Williams则表示，AI基础设施投资带来的商品需求也是通胀持续的因素之一，但同时强调“不需要急于行动”，需要更多数据来判断后续政策路径。

这意味着，即使历史修订令核心PCE同比读数下降，也未必改变美联储对当前通胀压力的判断。

消费仍具韧性，但储蓄率持续下降

8月PCE报告还将公布居民消费、收入和储蓄率数据。市场预计8月个人消费支出环比增长0.8%，明显高于7月此前公布的0.2%，汽油价格上涨预计将推高名义消费。

美国银行信用卡数据显示，截至9月19日当周，美国消费者支出同比增长6.9%，其中汽油支出增长26.5%；剔除汽油后，支出仍增长5.7%，显示消费并未明显降温。

但消费韧性背后的支撑正在发生变化。今年以来，美国个人储蓄率持续下降。摩根大通经济学家Abiel Reinhart和Michael Feroli认为，部分下降源于股市上涨带来的财富效应，只要股市没有出现重大逆转，这一因素暂时不会构成明显问题。

不过，两人同时指出，过去六个月储蓄率下降速度有所加快，可能意味着部分消费者正在高生活成本环境下继续维持消费。一旦财富效应减弱或居民进一步压缩支出，当前消费韧性可能面临考验。

机构预期分化，关键看8月环比数据

历史数据修订后，机构对通胀走势的判断仍存在明显分歧。花旗预计8月核心PCE环比上涨0.29%，同比为3.14%，并预计2026年第四季度核心PCE同比约为3.1%，低于美联储9月预测的3.4%中位数。

野村则预计8月核心PCE环比上涨0.278%，同比为3.30%，并维持美联储12月再加息一次、2027年暂不加息的判断。高盛则认为，未来几个月通胀数据可能出现一些不利变化，随后重新回到温和趋势。

因此，今晚的数据需要同时看8月新增数据和历史修订幅度。如果8月核心PCE环比达到0.3%的预期，即使同比读数因历史修订而下降，也不能简单理解为当前通胀压力明显缓解。

在18名FOMC成员中已有16人预计年内至少再加息一次的情况下，未来几个月核心PCE的月度变化，仍将是判断这一政策路径能否延续的关键。

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领克换了打法。

9月28日，全新领克20在成都上市，限时专享价11.88万元起。在发布会后的采访中，吉利汽车集团销售总公司常务副总经理、领克销售公司总经理范峻毅，首次较为系统地阐述了履新近两个月后的领克经营思路。

8月初，吉利成立销售总公司，范峻毅兼任领克销售公司总经理，同时分管银河销售公司。这项任命把两个价格带相邻、技术资源共享的新能源品牌交到同一名管理者手中，也把“一个吉利”从研发、供应链和资本层面的整合，推向最接近市场的销售端。

他接手的是一个增长承压的品牌。今年前8个月，领克累计销量17.76万辆，只完成40万辆年度目标的四成多；剩下4个月要卖出超过22万辆，月均销量要比前8个月翻一倍还不止。领克20上市一小时大定14663辆，开局不错，但范峻毅谈得更多的，是怎么不让经营动作“变形”。

不卷低配低价、不向经销商压库，并重新划清领克与银河、极氪的边界，构成了他此次表态的核心。

01 重新划定边界

范峻毅的调整，放在吉利8月初成立销售总公司的背景下才看得清楚。此前“一个吉利”的整合多发生在股权、研发、制造和供应链领域，新机构则直接统筹品牌营销、渠道政策和用户运营，整合第一次推进到离市场最近的销售端。

范峻毅兼任领克销售公司总经理，同时分管银河销售公司。两个价格带相邻、技术资源共享的品牌交到同一个人手里，前端必须给出不同的购买理由：消费者为什么选择领克，而不是更大众、覆盖面更广的银河？

他的答案是把品牌定位重新讲清楚。“极氪就是要向上走豪华路线，领克走的是中间这条路线，银河走的是主流大众的路线。”范峻毅向华尔街见闻等表示。

中间路线不等于小众。随着首购需求减少、置换比例提升，消费者不再只买满足全家需求的标准答案，也开始按个人审美、驾驶兴趣和生活方式选车，领克过去积累的品牌性格反而可能成为新的增长机会。

但边界划起来并不容易。按照“一个吉利”对各品牌的规划，领克的目标市场是15万至35万元，以20万元级为主力；而领克20把限时起售价压到12万元以内，实际已经贴近银河的价格带。

成都车展期间，范峻毅曾用“向宽”概括领克下一阶段的方向：品牌内核不变，进入更多能源形式、品类和使用场景。问题是，覆盖更多用户之后，领克如何避免变成另一个银河，市场会先于口号给出答案。

渠道是另一个重点。范峻毅承认40万辆目标有压力，但领克不会靠减配和降价制造短期销量，也不会把不切实际的任务转嫁给经销商。

他用“堰塞湖”形容渠道库存。厂家把车辆压入渠道，经销商为了回笼资金再大幅降价，最终造成亏损、价格混乱和品牌受损。短期销量可能被推高，但未来几个月的市场空间也会被提前透支。

过去两个月，领克已经开始调整部分经销商考核和产品政策，让目标贴近真实市场需求。部分结算和业务指标可以随行情调整，用户体验和满意度不能放松。

“每天进步一点点，每个月比上个月好一点点。”这是范峻毅给渠道设定的新节奏。相比突然冲高，他更在意销量能否建立在稳定价格、合理库存和经销商正常经营的基础上。

渠道之外，范峻毅把重新连接用户视为另一项基础工作。履新后，他参加了多场用户座谈和领克Co客理事会。一些老车主希望持续置换领克，也愿意直接指出产品和传播中的问题。在他看来，这些不一定好听的意见，是领克重新找回品牌“人感”的基础。

范峻毅在吉利工作了23年，却把自己称为“领克新人”。对于外界所说的“空杯心态”，他的说法是再拿一个杯子：把过去对领克有用的经验放进去，再装入用户、经销商和研发团队的新意见。

这意味着领克的销售调整不只是改变传播方式或增加促销，而是先把品牌为谁服务重新讲清楚，再据此校准产品、渠道和营销。

02 第一仗的打法

全新领克20是这套思路第一款接受市场检验的产品。

范峻毅8月接手领克后，新车上市节奏有所推迟，销售和研发团队重新讨论了车型配置。面对是否取消部分高价值装备、推出更低配置版本以压低起售价的意见，领克最终选择了否定。

全新领克20限时售价11.88万元起，全系标配800V高压平台、6C超快充、激光雷达和千里浩瀚H5辅助驾驶系统，电量从10%充至80%约需12分钟。在十几万元纯电SUV普遍通过高低配置拉开价格的市场中，领克试图把影响核心体验的技术全部做成标配。

范峻毅将这种做法概括为成为“价值的普惠者”，而不是参与低价竞争。低价往往来自配置削减，价值竞争则是借助吉利的技术、供应链和规模能力，把用户真正需要的功能下放，同时保留领克在设计、驾驶和安全上的差异。

这也是领克纯电路线的一次重新校准。领克最鲜明的品牌资产形成于燃油车时代，03等车型建立了运动和操控认知；进入新能源市场后，领克虽然已经推出纯电产品，但在智能化、补能效率和市场表达上，还没有形成同样清晰的标签。

范峻毅给出的方向是“传承动感，进阶电感”。所谓电感，不只是把发动机换成电机和电池，而是让800V平台、智能辅助驾驶、电动化设计和座舱体验成为用户可以直接感知的价值。

领克不会因此放弃燃油产品。按照范峻毅的设想，新能源车型积累的电气化和智能化能力，也会逐步应用到03等燃油车型的改款和换代中。领克的能源形式可以继续扩展，但潮流、个性和运动的品牌标签不能改变。

产品尺寸也在被重新审视。过去两年，大尺寸六座和大五座SUV密集上市，但一些用户在实际用车后发现，大部分时间仍是一个人在城市通勤。

范峻毅判断，汽车市场进入置换阶段后，用户会更加理性，也更愿意为自己购买一辆个性化产品。领克20定位A级纯电SUV，瞄准的正是年轻、生活在城市，并对品质和驾驶感有要求的“都市精领”。

这个市场的竞争并不宽松。比亚迪元PLUS、深蓝S05等成熟产品的价格区间与领克20高度重叠，更低价格带还有零跑A10、元UP等车型以性价比分流用户。标配策略能不能让用户感知到差异，直接决定领克20能否站住。

为了让这些判断真正进入产品，范峻毅正在推动销售和研发更早协同。他与领克整车研究院院长康国旺几乎每天通电话，每隔两三天就会开会，把用户反馈直接带入产品规划、配置调整和改款讨论。

过去研发完成产品、销售负责推向市场的线性流程正在被打破。研发不再只负责技术实现，销售也不能等到产品定型后才考虑如何传播。用户需要什么、产品应该解决什么问题，必须在开发阶段形成共识。

营销节奏也随之改变。范峻毅不赞成把预算全部押在上市前。新车发布之后，领克还会把资源留给门店体验、首批用户服务和二次传播，再根据用户为什么选择领克20、实际使用中有哪些反馈，调整后续沟通内容。

发布会结束后立即召开经销商会议，正是这套打法的一部分。相比一场发布会制造的短期声量，范峻毅更看重一款车能否在几个月后继续稳定成交。

上市一小时超过1.46万辆的大定只是起点，持续交付、终端价格和渠道库存才是下一阶段的检验。

对范峻毅而言，这款车的意义不只在于增加一款纯电产品。它需要同时验证领克新的产品逻辑、销售节奏和品牌边界，这也是吉利销售总公司成立后，检验多品牌协同能否避免趋同的第一道考题。

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对冲基金持有的美国国债规模已攀升至历史峰值。美国财政部金融研究办公室数据显示，2025年底，对冲基金持有的现金国债达2万亿美元，在约28.9万亿美元的可流通国债中占比7%，创下历史纪录，较五年前增长近两倍。美联储更近期的数据显示，2026年上半年对冲基金持续净买入，仅二季度净买入额即达606亿美元。

然而，这股需求背后暗藏隐忧。美联储在5月金融稳定报告中警告，对冲基金的杠杆率仍接近历史高位，且集中于大型基金；国际清算银行则直言，对冲基金作为政府债券市场核心中间商的崛起，已制造出"新的金融稳定脆弱性"。国债市场本身亦在承压——10年期美债收益率本周一升至2007年以来最高，30年期收益率周二触及2002年以来峰值。

养老金基金长期以来是长久期国债的主力买家，其超长投资期限天然契合资产负债匹配需求。但这一格局正在改变。

据经合组织（OECD）分析，从固定收益型养老金计划（defined-benefit）向固定缴费型计划（defined-contribution）的结构性迁移，正在削弱养老金机构对长期国债的配置意愿。与此同时，部分养老金正加速向私人信贷等高收益、低流动性资产转移——据Mercer数据，2025年机构投资者流入私人信贷工具的资金接近3000亿美元。

AdvisorShares创始人Noah Hamman指出两类投资者的本质差异："养老金和保险公司拥有极长的投资期限，专注于负债匹配；对冲基金追求业绩，通常以跑赢基准、超越高水位线为目标，持仓周期更短。"

这意味着，替代传统买家登场的对冲基金，其行为模式与市场所需的"压舱石"相去甚远。

对冲基金并非单纯看好国债收益率，其参与国债市场的核心驱动力是相对价值策略。其中最具代表性的是"国债现货-期货基差交易"：买入现货国债的同时卖出对应期货合约，赚取两个市场之间的微小价差。

由于价差极窄，基差交易通常依赖大量杠杆放大回报。基金通过回购融资，以国债为抵押借款，将实际头寸放大至自有资本的数倍乃至数十倍。Agecroft Partners创始人兼首席执行官Don Steinbrugge表示，此类交易"利润率极薄，杠杆倍数常达20倍甚至更高"。

压力信号已经浮现。据摩根士丹利估算，今年对冲基金的杠杆型国债基差交易头寸已较峰值下降约20%，降至约1.2万亿美元。不过，美联储数据显示对冲基金整体仍是净买家，头寸收缩更多反映出策略层面的主动调整，而非全面抛售。

高杠杆策略在市场动荡时的脆弱性，已有前车之鉴。Steinbrugge直言："正如2020年3月所见，当国债市场流动性急剧恶化时，杠杆基金被迫快速平仓。这会触发一个恶性循环——追加保证金、强制抛售、市场波动进一步加剧。"

Union Bancaire Privée对冲基金专家Ricky Siao指出，对冲基金"使用的杠杆相对其他类型投资者更为激进，因此可能放大系统性风险"。一旦极端情境触发强制去杠杆，将可能引发更大范围的流动性危机乃至金融稳定事件。

波动率骤升本身即可成为螺旋下行的起点：价格下跌迫使对冲基金补仓或平仓，抛压进一步压低价格，拖累更多基金被迫出局。

尽管风险显著，专家亦承认对冲基金对国债市场具有不可忽视的正面价值。

对冲基金研究公司总裁Ken Heinz表示，对冲基金倾向于主动交易而非持有至到期，能够在市场上涨与下跌期间均提供双向流动性，有助于平抑利率波动。

争议的核心并非对冲基金天然有害，而在于其稳定器与放大器的双重属性——正常市场环境下，其交易活动改善流动性、修正定价偏差；市场承压时，则可能成为脆弱性的集中爆发点。

Steinbrugge总结了这一两难困境："监管机构在制定政策时，应在权衡对冲基金提供市场流动性的正面作用的同时，关注无序平仓的潜在风险。对冲基金在国债市场中日益增长的角色，既是流动性所必需，也是系统性风险的潜在来源。"

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周三，现货黄金上涨0.3%，报每盎司4193.7美元，但月内累计跌幅仍超过5%。与此同时，美元延续强势，进一步推高非美元投资者的购金成本，限制金价反弹空间。

加息预期仍是压制金价的主要因素之一。CME FedWatch数据显示，交易员预计美联储10月加息的概率为47%，12月加息概率高达91%。纽约联储主席John Williams近日表示，政策制定者今年可能只需再加息一次，就能推动通胀回归2%的目标水平。

在这一背景下，PCE数据将成为市场判断美联储后续政策路径的重要依据。数据若低于预期，可能缓解加息压力并支撑金价；若通胀表现强于预期，则可能进一步推高收益率和美元，对黄金形成压力。PCE价格指数将于北京时间20时30分公布。

PCE数据牵动金价下一步走势

Critical Metals首席执行官Tony Sage表示，PCE数据将是黄金短期走势的重要考验，其结果可能改变市场对美联储货币政策的预期，并进一步影响美债收益率和美元走势。若数据低于预期，金价可能获得支撑，并重新挑战4200至4300美元区间；若数据强于预期，则可能推高收益率和美元，令金价再度承压，4100美元一线或面临考验。

这一传导逻辑也是黄金近期承压的关键所在。由于黄金本身不产生利息收益，利率上升会提高持有黄金的机会成本；美元走强则会抬高非美元投资者的购金成本。在加息预期与强美元的共同作用下，金价本月累计跌幅已超过5%。

压力也延伸至其他贵金属。周三，现货白银下跌0.3%，报每盎司61.30美元；铂金上涨0.7%，报1717.90美元；钯金上涨0.5%，报1229.15美元。尽管日内表现有所分化，但三种金属本月均录得下跌。

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展望节后，光大证券研报认为，国庆假期后A股市场表现或更加积极。在硬科技赛道中，建议聚焦半导体、高端制造等具有核心技术壁垒的领域，这些板块既受益于全球科技产业周期的上行，也契合国家科技创新与自主可控的政策导向，具备较强的成长确定性与估值弹性。

港股全天震荡盘整，午后恒指率先翻红，恒科指收盘微涨0.1%，生物医药爆发，生物科技指数盘中大涨超4%。科网股分化，美团、京东上涨超1%，腾讯、网易等下跌，芯片股承压，兆易创新、澜起科技跌幅居前，江波龙、剑桥科技逆势拉升，AI大模型股反弹，智谱、MINIMAX涨超3%左右。债市方面，国债期货集体下跌。商品方面，国内商品多数上涨。

A股：截至收盘，沪指涨0.31%，深成指跌0.11%，创业板指跌0.23%。

从9月来看，沪指本月累计跌3.62%，创业板指、深成指月跌超8%，科创50指数跌超9%。创业板指三季度大跌27.8%，科创50指数大跌30.7%，均创单季度最大跌幅。

盘面上，个股涨跌互现，超2800只个股下跌。全市场成交1.45万亿。板块方面，房地产板块先抑后扬，医药板块火力全开，银行、煤炭、钢铁、白酒板块等走强。AI硬件侧全天低迷，先进封装、覆铜板领跌。

今天午后银行板块震荡走强，中国银行一度创历史新高，A+H股总市值达2.05万亿元，浦发银行涨超3%。

从板块来看，银行股逆势走强，工商银行、建设银行、中国银行、南京银行、江苏银行、杭州银行、成都银行本月集体创历史新高；CRO近岸蛋白股价翻倍，义翘神州、南模生物涨超60%；PCB澳弘电子大涨超85%，满坤科技涨超70%，迅捷兴涨超65%；黄酒会稽山大涨超95%，古越龙山涨近50%。有色金属板块本月跌幅居前，其中贵金属、锂矿方向走弱，山东黄金、兴业银锡、盛新锂能、融捷股份跌超20%。

港股：截至收盘，恒指收涨0.37%，恒生科技指数涨0.1%。

盘面上，医药板块动能强劲，传媒、军工、金属板块活跃。半导体、煤炭、家电板块调整。

债市：国债期货全线下跌，截至收盘，30年期主力合约跌0.58%，10年期主力合约跌0.19%，5年期主力合约跌0.12%，2年期主力合约跌0.04%。

商品：国内商品期货多数上涨，截至收盘，化工品涨幅居前，20号胶涨5.90%；非金属建材全部上涨，PVC涨4.30%；油脂油料全部上涨，豆一涨2.40%；贵金属全部上涨，钯涨2.15%；农副产品多数上涨，生猪涨1.76%；黑色系多数上涨，硅铁涨0.74%；新能源材料多数上涨，工业硅涨0.53%；航运期货跌幅居前，集运指数(欧线)跌2.70%；能源品涨跌参半，低硫燃料油跌1.99%；基本金属多数下跌，镍跌0.83%。

地产股盘中拉升

今日开盘后，地产股集体杀跌，深物业A、万科A、世联行盘中一度跌停，地产板块整体跌幅一度超过5%。上午10:10过后，抄底资金突然涌入，万科A、深物业A等相继打开跌停板并震荡攀升。临近午盘，地产股再度拉升，深物业A、陆家嘴、中天服务等直线拉升至涨停。

9月29日，财政部会同中国人民银行、金融监管总局印发《关于实施居民购房贷款贴息政策的通知》，明确自10月1日起，在全国范围内实施居民购房贷款贴息政策，政策实施期暂定1年。其间，符合条件的居民房贷可享受1个百分点的贴息支持。这是中央财政首次对商业性个人住房贷款进行贴息。

根据中金地产组的测算，贴息政策每年能够支持约1.8万亿元贷款，占新发放贷款的30%—40%，每年减少居民利息支出约182亿元。截至2026年6月底，个人房贷余额36万亿元，上半年净减少7163亿元，同比下降3.8%，主要受到房地产销售、居民贷款比例以及提前还贷等多方面因素的影响；贴息每年支持的新发放贷款规模占存量个人房贷规模约5%，能够起到一定托底作用。

中信证券指出，房贷贴息政策落地，预计可节约利息成本三分之一左右，预计对四季度低线城市的地产成交有明显促进作用。

国泰海通表示，此次贴息政策可直接提升居民购买力。考虑2026年二季度，全国新发放商业性个人住房贷款加权平均利率3.05%，本次贷款贴息1个百分点后，购房者实际承担平均利率水平将降至2.05%。考虑当前我国50城市租售比大致在2%左右，此次贴息政策将直接推动租售比与贷款利率利差持续收敛，有效改善住房购置性价比。

医药生物——创新药/CRO/疫苗涨停潮，唯一成建制主线

肿瘤疫苗涨9.67%居概念涨幅之首，生物制品涨4.18%、医疗服务涨3.86%、CRO涨3.79%、细胞免疫治疗涨3.37%，尼帕病毒、肝炎概念、单抗、减肥药、肿瘤治疗、生物疫苗等十余个医药子板块同步上行。

龙头与涨停梯队清晰：康希诺20CM涨停报102.64元（主力净买入约1.19亿元），泰诺麦博20CM涨停，美诺华涨停（封单资金约8.18亿元），康辰药业涨停，昭衍新药涨停（封单资金约8.71亿元），南华生物涨停，贝瑞基因涨停；三元基因、近岸蛋白、百普赛斯、锦波生物、键凯科技等涨幅居前。从封单看，医药多只涨停股封单资金位居全市场前列，机构级资金介入迹象明显。

逻辑链一：罗氏自主AI实验室、阿斯利康20亿美元战投Summit，创新药催化密集。

消息面上，瑞士制药巨头罗氏在投资者活动中披露，将推进自主人工智能实验室建设，以此提速新药发现，AI制药的产业化预期进一步升温。9月29日，Summit宣布阿斯利康将出资20亿美元对其进行战略股权投资，并将主导推进依沃西联合阿斯利康的Sonesitatug Vedotin（Sone-V，CLDN18.2 ADC）用于治疗多种胃肠道肿瘤的临床研究，同时双方拟进一步推进依沃西与阿斯利康旗下一系列ADC药物及其他抗肿瘤药物联合疗法的临床探索。海外大药企的密集动作，重新点燃了市场对创新药BD出海与研发投入回暖的预期。

逻辑链二：电子链撤资、医药链承接，资金完成"哑铃切换"。

本档最具辨识度的信号是资金流向的此消彼长：过去数个交易日科技成长一侧持续净流出，今日电子行业单边净流出居首（午间口径约86.47亿元），而医药生物恰好拿到约60亿元的行业级流入，形态上是"科技撤出、医药承接"的一次哑铃切换。同日领涨的美容护理、煤炭、银行、钢铁也多数属低位方向，指向资金整体的风险偏好收敛，医药成为其中受益最集中的方向。

科创50领跌，半导体权重拖累

科创50指数收盘大跌2.51%报1530.01点，盘中一度跌超2.45%，领跌全市场。

半导体产业链是最大空头力量：芯原股份跌超10%，康强电子、杰华特、气派科技、燧原科技、华峰测控纷纷下挫；GPU、存储芯片、HBM概念集体走弱，兆易创新遭净卖出约9.3亿元，亨通光电、长鑫科技、芯原股份净流出额居前。

先进封装概念股走弱，康强电子跌超8%，富满微跌超7%。

这一调整的背景，一是节前出金与避险情绪下高位科技股获利盘集中了结，二是美债利率走高压制全球高估值成长资产的估值中枢，三是前期电子链累计涨幅较大、筹码集中度偏高，回调时弹性也随之放大。

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中国网球市场正在从由明星和赛期驱动的流量生意，转向以大众参与、日常消费和商业合作支撑的全年经营。

每年1月在墨尔本举行的澳网，是网球四大满贯之一，也是时区上最接近中国的一站，长期将自己定位为“亚太地区的大满贯”。

9月28日，澳网举行中国发布会。澳大利亚网球协会合作与国际业务总监罗迪·坎贝尔在接受华尔街见闻专访时，将澳网的长期目标概括为“打造一个贯穿全年的文化和生活方式品牌”。

“我们希望球迷全年都会想到澳网，而不是只在1月的三周。”坎贝尔说，“我们的目标，是让澳网成为一个全年持续发生的品牌体验，而不仅仅是一项在1月举办的赛事。”这意味着消费者在赛期之外仍能观看内容、参加比赛、购买产品，并把赴澳观赛纳入旅行计划。

通常来说，观众占比、社交媒体粉丝和合作伙伴数量是衡量市场规模的重要指标。这一次，谈及中国市场时，坎贝尔也表示，他也关注好的内容能否沉淀为稳定的用户关系。

几乎同期，国内首个以单项运动为主题的年度产业消费季——2026中国网球消费季启动，把赛事、电商、场馆和培训纳入同一套消费促进机制。

对澳网来说，中国市场的价值也不再只由收视率决定。中国球员带来关注，大众参与扩大消费，国际赛事和本土品牌则尝试把热度转化为更长的生意链条。

01 网球热正在进入日常消费

明星仍是中国网球最快的流量入口。李娜在2011年进入澳网决赛、2014年夺冠，让大满贯在中国获得广泛认知。十年后，郑钦文进入2024年澳网女单决赛，并在巴黎奥运会获得女单金牌，再次把网球带入大众话题。

球员成绩对观看数据的拉动十分直接。WTA披露，2025年前九个月，国际女子网球赛事在中国的累计流媒体观众增长超过30倍；同期，WTA中国官方社交账号粉丝增长14%，短视频平台粉丝增长超过300%，视频播放量同比增长71%。覆盖渠道增加是重要原因，WTA也把增长归因于中国球员在国际赛场上的表现。

热度能否变成长期市场，则取决于赛场之外发生什么。

国家体育总局数据显示，2025年中国九站职业网球赛事吸引现场观众近百万人次，票房收入2.5亿元，累计营收超过10亿元，带动餐饮、住宿和文旅等关联消费超过160亿元。关联消费约为票房的64倍，赛事对城市消费的影响主要发生在场馆之外。

今年启动的中国网球消费季，进一步把职业赛事与日常消费连接起来。活动从9月持续至11月，在多站赛事现场设置消费场景，并联合天猫销售装备和衍生品，通过支付宝连接订场、运动积分和购物，场馆运营及智能训练系统也被纳入其中。网球消费由此覆盖装备、场地、培训、观赛和出行，消费周期也不再局限于职业赛事举行期间。

坎贝尔对明星效应保持乐观。他判断，随着中国球员数量和成绩上升，中国观众对赛事的兴趣也会增加。

不过，他紧接着强调：“关键不能只有中国球员。我们希望无论谁在比赛，中国球迷都能与澳网建立关系。”

因此，澳网会在赛前、赛中和赛后持续记录包括中国球员在内所有参赛球员的训练、采访、幕后生活以及与彼此之间的互动，再分发到澳网的官方社交平台。中国球员是社媒增长的加速器，澳网要解决的则是如何用更多元的内容把新增观众留下来。

02 把三周赛事带到全年

大满贯的注意力和收入高度集中在赛期。比赛结束后，赛事与海外观众之间往往出现数月空档。澳网在中国的做法，是用内容维持联系，再把业余比赛、职业通道和品牌活动分布到全年不同节点。

坎贝尔称，澳网目前在微博、微信、抖音和小红书等中国社交平台拥有约650万粉丝。团队在赛期集中采集素材，赛后继续讲述球员和球迷的故事；每年秋季，澳网还会在中国举办发布活动，为下一届比赛预热。

线下项目承担不同功能。与泸州老窖合作的国窖1573澳网业余挑战赛面向业余球员，在多个城市举办。澳网资料显示，这项赛事自2019赛季开始合作以来已经吸引近万名业余选手，优胜者有机会前往墨尔本公园参赛。今年，澳网更是将一分大满贯（AO 1 Point Slam）首次带到中国，通过全新的竞赛形式，让更多网球爱好者有机会参与澳网体验。

亚太区外卡赛则面向职业选手，为尚未直接获得正赛资格的球员提供进入大满贯的通道。坎贝尔透露，今年的外卡赛将于11月在成都举行。一个是扩大普通消费者的参与度，另一个把澳网与亚太球员的职业路径连接起来。

澳网已经在墨尔本验证了赛事外延的商业价值。2026年澳网三周赛事在墨尔本公园录得136.80万人次入场；赛事在墨尔本带动7.22亿澳元的相关总支出，并带来70.52万个住宿人夜。音乐、美食、零售和旅游共同拉长了现场消费时间。

中国市场无法照搬墨尔本公园，澳网复制的是这套经营方法。坎贝尔说：“我们希望把品牌带到这里，并使它适应当地文化。”澳网计划把音乐、美食和娱乐加入中国的线下活动，也与网球圈之外的创作者合作，让赛事接触更广的人群。

这些项目无法只靠赛期营销维持。社交内容、业余赛事、外卡赛和联名零售都需要本地团队与合作伙伴持续投入。与此同时，澳网在中国的商业表现呈现逐渐上身的趋势。经过九年多的发展，目前澳网在中国已有6家合作伙伴。

这段投入解释了澳网如今能够把一项三周赛事拆成常态化业务的原因。本地团队的工作也从海外内容本地化，扩展到内容制作、活动运营和产品开发。

03 体育赞助如何承接品牌出海

中国网球消费扩大，也在改变品牌购买赛事权益的方式。坎贝尔说，全球观众规模只是合作的起点：“合作做得好不好，取决于你具体做了什么，以及如何让它落地。”

澳网目前拥有30多家合作伙伴。坎贝尔强调，每一家与球迷互动的方式都不同，赛事方会与品牌共同开发产品和活动，而不是出售一套相同的赞助方案。

瑞幸是其中一个案例。2024年，瑞幸成为澳网在中国和东南亚市场的官方咖啡合作伙伴。通过与本地品牌合作，澳网正在探索更多连接消费者的方式，让赛事影响力从赛场延伸至日常生活。

泸州老窖的合作更接近长期赛事资产。品牌自2019赛季起与澳网合作，相关权益包括“Winning Moments”、1573球场、澳网业余挑战赛以及亚太区外卡赛。品牌由此同时出现在墨尔本赛场和中国本地赛事中，用户接触也从观看比赛延伸到亲自参赛。

两种合作都说明，体育赞助正在从标识曝光转向产品、渠道和用户运营。

国家体育总局发布的报告显示，2025年中国体育服务贸易进出口总额为748.75亿元，其中赛事赞助进出口额为48.52亿元，赛事版权交易额为65.24亿元，同比增长77.38%。报告将国内企业出海赞助与国际品牌深耕中国市场视为赛事经济增长的重要动力。

对中国品牌而言，澳网提供全球转播、海外现场和旅游零售场景；对澳网而言，中国合作伙伴带来本地门店、产品开发和用户渠道。双方合作能否持续，最终要由联名产品销售、活动参与和海外市场拓展来检验，而不是只看曝光量。

这也解释了坎贝尔为何反复使用“打造生活方式品牌”来描述澳网的目标。

生活方式并非给赛事增加一层音乐、美食或商品包装，而是让内容、球场、零售和旅行在赛期之外继续发生。正如坎贝尔所说，澳网希望“被明确地视为一个全年运营、与中国受众高度相关的文化和生活方式品牌”。

对澳网而言，真正的检验不是1月获得多少关注，而是比赛结束后，消费者是否仍会观看它的内容、参加它的活动、购买合作产品。

当中国消费者不必等到1月开赛才接触澳网，它的中国业务才真正摆脱对赛期流量的依赖，生活方式品牌也才不只是一句定位。

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据《华尔街日报》等多家海外媒体报道，高盛董事会已就接班计划展开讨论——现任总裁兼首席运营官约翰·沃尔德伦最快可能于2027年底接替苏德巍（David Solomon）出任CEO，苏德巍届时或将转任执行董事长。若这一计划落地，它将成为华尔街近年来最具戏剧性的职业逆袭故事之一：那个当年被高盛嫌弃"数学不够好"的文科生，将决定高盛下一个十年怎么走。

从被拒者到接班人：一条反差强烈的职业轨迹

公开资料显示，沃尔德伦今年57岁，成长于克利夫兰，15岁随父亲移居费城。他就读于新泽西州私立学校Lawrenceville School，参加冰球和棒球校队，并为校报撰稿。此后升入佛蒙特州明德学院（Middlebury College），主修英语，辅修经济学。

"我更像是个英语生，而不是金融生，"沃尔德伦在2023年一场杨百翰大学的活动上说。"我以为自己会成为一名作家。"改变他人生轨迹的，是一个芝加哥大学暑期商学课程——他由此决定踏入华尔街，原本只打算待几年便转行，"结果爱上了这份工作，更重要的是，爱上了与我共事的人。"

毕业后，沃尔德伦向高盛投递简历，被拒。原因直接：金融建模测试没过。他后来在Blackstone旗下播客《Inside Blackstone》中坦言："我没有足够扎实的数学和会计功底。"最终，他进入当时以杠杆融资业务见长、风格更为创业化的贝尔斯登。

在那里，一位第二年的分析师导师手把手教会了他如何搭建财务模型——"因为我进去的时候，对怎么平衡一张资产负债表完全没概念。"

沃尔德伦与苏德巍的关系，是理解他职业上升路径的关键。两人在贝尔斯登结识，苏德巍离开后先一步加入高盛。1999年，苏德巍对沃尔德伦说："我觉得你会喜欢这里的。"

沃尔德伦在高盛2019年播客《Exchanges at Goldman Sachs》中回忆，这句话最终促使他于2000年做出跳槽决定。他加入高盛后迅速被提拔为合伙人，仅用两年。此后，他在杠杆融资和金融赞助商业务领域积累资历，2007至2009年出任全球联席主管，2009年转任全球投资银行服务及客户覆盖全球主管，2014年晋升为投资银行部联席主管。

沃尔德伦对这段合作关系的描述直接："苏德巍是我职业生涯的导师，我们有不同的才能，在很多方面互补。我们会在关起门来的地方争论，但当我们走出来，就会展示统一的方向。"

2018年10月，苏德巍出任CEO，沃尔德伦随之被任命为总裁兼首席运营官，正式进入最高管理层。从被高盛拒绝，到成为高盛二号人物，沃尔德伦用了整整18年。

2024年前后，这段高盛内部的"默契搭档"差点出现变数。

据路透社和华尔街日报报道，Apollo等另类资产管理机构开始接触沃尔德伦，就潜在职位展开谈判。消息传至高盛董事会，高盛随即采取行动：向沃尔德伦授予价值约8000万美元的限制性股票留任激励。

此后不久，沃尔德伦于2025年2月正式进入高盛董事会，从运营负责人升格为公司治理层面的正式成员。2025年，沃尔德伦薪酬为4500万美元，略低于苏德巍的4700万美元。差距正在缩小。

这一系列动作在华尔街并不多见，其力度足以说明高盛对这位继任人选的重视程度。从外部机构的角度看，沃尔德伦的吸引力显而易见：超过25年投行与运营管理经验，深度嵌入高盛全球客户网络，并在资产与财富管理业务快速扩张的当下，具备丰富的跨业务线协调经验。

沃尔德伦从投行客户关系起家，这一背景深刻塑造了他的管理风格。他和苏德巍每年合计参与约一千场客户会议，与全球顶级CEO和创始人保持高频接触。他本人将这种信任关系视为职业核心资产："在一个信息传播极快、极度透明的世界里，让人相信你能守住秘密，是非常重要的能力。"

在进入CEO办公室之前，沃尔德伦把总裁和COO这两个头衔做了区分。

"我把COO放在总裁前面，"他在高盛内部播客中说，"总裁的头衔在外部更有共鸣，见政府、监管机构和客户时有用，但在公司内部，大家更在意你是否真的在做COO的事。"他的日常核心是：推动各业务线执行、理顺跨部门协同、协助管理全公司风险——他目前同时担任高盛全公司企业风险委员会联席主席。

其中最重要的内部议题之一，是他与苏德巍在2018年联合推动的"One Goldman Sachs"战略。这一战略的核心逻辑是打破内部壁垒，激励各业务线相互输送客户和业务，以整体一盘棋的方式服务客户。"组织架构正在阻碍公司文化的发挥，"沃尔德伦在谈及这一策略的缘起时说，"我们有协作的文化基因，但需要把它释放出来。"

据《华尔街日报》报道，"One Goldman Sachs"战略的持续推进已带动公司整体营收提升。沃尔德伦的管理风格中，有一条来自艾森豪威尔的领导力格言始终伴随他："所谓领导力，是让别人去做你想让他们做的事，因为他们自己也想做。"

如果沃尔德伦最终成为高盛下一任CEO，他将接手一家正处于战略再聚焦周期中的公司。

在业务结构上，高盛目前约75%的营收来自全球银行与市场业务，25%来自资产与财富管理。沃尔德伦在多个场合表示，超高净值财富管理仍有显著增长空间。他在Inside Blackstone播客中提到，美国家庭财富总量目前约为80万亿美元，接近家庭收入的10倍，这既是机会，也带来社会层面的挑战。

在AI转型层面，沃尔德伦明确表示高盛2026年是一个"学习年"——测试模型，评估效果，判断投入回报。

"到2027年，你将开始看到真正的生产力释放，"他说。他本人已在备会准备环节感受到AI带来的时间节省，但也坦言对AI网络安全风险的关注程度不亚于其技术潜力。在为英伟达领衔的5000亿美元算力联合体提供金融结构设计方面，高盛也已深度参与其中，探索类似汽车贷款或抵押证券化的计算资源融资模式。

对于在AI时代如何招聘和培养人才，沃尔德伦的答案颇具个人色彩："我在为英语专业、历史专业和哲学专业的学生加油。"他说，高盛需要的核心能力——分析性思维、智识好奇心、有效沟通——正在被AI重新放回到招聘标准的中心位置。而他本人，就是这一逻辑最好的注脚：当年那个没通过金融建模测试的英语生，如今正在考虑高盛下一阶段如何部署人工智能。

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9月29日，高盛股票业务负责人Rich Privorotsky表示，尽管股票市场此前表现出韧性，但“利率上行的速度，尤其是实际利率的上行速度，已经严厉到令市场无法忽视”。

他强调，对股票而言，关键不只是利率所处的绝对水平，更是其上行速度。数据显示，当利率出现幅度约两个标准差的快速上行时，股票市场往往会作出更明显反应。

目前，两个标准差这条线已经被突破。

Privorostsky表示，实际利率一个月内的变动幅度，已处于2013年以来最剧烈的阶段之一。他补充道，“更高的利率波动率，会降低华尔街中介风险的意愿和能力。”这意味着，在利率波动加剧时，市场承接风险资产交易的能力可能下降。

从股市内部看，压力并不均匀。Privorostsky称，指数表面之下已经能看到“痛感”：小盘股、金融股及其他久期更长、对利率更敏感的板块，承受的压力明显大于大型科技股。

季末资金再平衡，或带来330亿美元抛压

Privorostsky估算，养老金在月末和季末再平衡中，或合计卖出约330亿美元股票。其中，月度再平衡对应约110亿美元卖盘，季度再平衡对应约220亿美元卖盘。

高盛称，330亿美元的卖出估算，在过去三年所有买卖预测的绝对金额中处于第97百分位；若将观察区间拉长至2000年1月以来，则处于第98百分位。高盛同时预计，养老金将买入相应规模的债券。

Privorostsky表示，季末和月末的资金流可能对久期资产形成支持，因此他在策略上“倾向于战术性地尝试”这一方向。

除养老金再平衡外，系统化资金也可能带来额外卖盘。

根据高盛CTA模型，在市场横盘的情境下，CTA等系统化管理机构未来一周可能卖出约53亿美元罗素2000指数期货。Privorostsky将其称为“过去六年中规模最大的卖出估算之一”。

在信用市场方面，Privorostsky称，信用市场开始显现压力，而此前股票波动率尚未充分反映这一风险。

对于后续市场路径，他认为，能源和利率走势仍是关键。他表示：“我可以对人工智能及其进步速度极度乐观，但在当前阶段，除非能源和利率问题得到解决，否则这几乎无关紧要。”

他进一步表示，若油价回落，可能有助于缓解利率压力；利率趋稳，则可能为更广泛的股票反弹创造条件。反之，季末养老金再平衡和CTA对罗素2000指数期货的卖出，可能成为市场需要消化的资金流因素。

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9月初，Meta正式推出个人AI Agent产品Muse。和过去主要围绕聊天框展开的AI产品相比，Muse试图把AI从“一问一答”变成一个能够长期替用户办事的个人Agent。

为此，Meta给每名用户配置了一套独立的Muse Secure VM，相当于一台长期在线的云端电脑。它拥有自己的浏览器，可以在用户授权后处理邮件、预约服务、填写表格，并围绕一个目标持续推进任务。即使用户暂时离开App，部分工作仍可以继续执行。

另一家个人Agent公司Instinct也在快速获得资本关注。9月28日，Instinct宣布完成10亿美元融资，估值达到100亿美元。其产品可以通过文字或语音帮助用户规划旅行、购买生活用品、订票以及管理订阅等事务。

Muse、Instinct的走红，把Personal Agent推到了新一轮AI应用竞争的中心。

这股热潮很快传导到国内。

9月22日，在云栖大会上，阿里千问明确宣布加速打造Personal Agent，希望从“用户去用千问”进一步走向“我的千问”。

字节也在加快这一方向的产品化。

9月29日，有知情人士透露，豆包内部从今年4月就已经开始内测个人助理方向的探索产品，项目代号为“Spell”，此前主要由豆包手机助手团队主导。

腾讯也加入了这场竞争。

市场消息显示，腾讯正在开发一款名为“Handy Bot”的Personal Agent产品，并计划推出独立App。目前，Handy Bot已经在微信端上线服务号，其简介直接写着“Your Personal AI Agent”。由于产品仍处于内部测试阶段，最终形态仍存在调整可能。

Handy Bot并不是腾讯内部唯一一条个人助理探索线。

早在今年6月，微信已经开始灰度测试原生AI助手“小微”。与计划以独立App形态出现的Handy Bot不同，小微直接长在微信内部，可以通过文字或语音操作发送消息、拨打电话等微信原生功能，也可以调起小程序完成买咖啡等生活服务。

至此，阿里、字节、腾讯三家互联网大厂都将目光投向了个人AI助理。

不过，大厂扎堆并不意味着Personal Agent已经被验证。

一方面，Personal Agent更难回答的问题可能是：用户敢不敢让它做。

近期已经出现了类似争议。一名Muse用户授权AI处理Facebook Marketplace交易后，Muse向买家发送了其家庭地址并推进了线下交易。此后用户发现，自己此前选择了“Allow Always”的权限选项，但其原本理解仍会在关键操作前获得确认。

另一方面，Personal Agent还需要面对生态问题。

一个真正能够处理生活事务的个人助理，需要连接购物、出行、邮件、支付、日历等大量服务。但这些平台未必愿意把用户关系和交易入口交给第三方Agent。近期Amazon就曾限制Muse访问其服务，也显示出Agent与现有互联网平台之间可能出现新的入口之争。

同理，国内大厂同样绕不开这个问题。

从办公Agent到Personal Agent，大厂在“替人办事”方向上逐渐加码。但眼下，这更像是一场围绕未来入口的共同下注，并不是已经被市场验证的答案。

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AI时代，购物链条正在被重写。

据追风交易台，高盛全球投资研究的最新研报显示，AI代理将重构消费者意图的入口——从过去的"用户主动搜索、比价、下单"，演变为"AI代理理解需求、筛选商品、触发支付"。价值链的争夺点，也从"谁有页面流量"转向"谁能捕捉并执行购买意图"。

研报将核心判断压缩为一句话："价值应越来越跟随消费者意图。"含义直接：如果商业意图从搜索框、零售网站和App迁移到AI代理界面，广告预算、支付流量、身份验证、反欺诈和商户分发费用都将随之迁移。这一切不会一夜发生，时间维度更接近电商本身的演化周期，可能持续三至五年以上。

这场迁移已经开始影响投资逻辑。高盛的框架认为，赢家由五件事决定：分发能力、消费者信任、商户参与、交易基础设施，以及捕捉商业意图的能力。受影响的行业横跨电商、数字广告、支付、身份验证、反欺诈和网络安全，而争议始终集中在一个核心问题上：谁拥有消费者。

最先被接管的，是纸巾和清洁剂

代理式购物的落地顺序，取决于两件事：交易复杂度有多高，买错的后果有多严重。

低风险、低复杂度的品类将最先被代理接管。纸制品、清洁用品、包装食品和杂货等，消费者品牌忠诚度相对低，代理可以根据历史购买记录、价格、库存和配送速度完成复购。缺货时，代理也更容易替换SKU或品牌。私人品牌在这类场景中占优势，因为"价值"和"可得性"将成为代理优先排序的指标。

叫车、餐厅预订和配送等复杂但出错代价不高的场景，同样具备早期采用条件。消费者可能仍然设定偏好，但结果若不完全匹配，后果相对可控。

最难自动化的是高个性化、高出错代价的消费。鞋、珠宝、部分服饰和奢侈品受个人偏好影响深，退货风险高；旅行、酒店和航空等场景能给商户带来明显价值，但一旦订错，消费者损失更大，因此需要更成熟的授权、确认和责任规则。

高盛测算显示，美国约有2.6万亿美元消费位于高可能性品类，即低风险、重复购买类型。另一关键数字是：银行卡线下消费中，每有2%的代理式渗透，可能为电商增长贡献约1个百分点。这解释了为何代理式商业被放在"电商渗透率继续提升"的框架下，而非单纯视为AI应用。

广告不会消失，只是换了一个收税口

数字广告的核心从不是展示位置，而是商业意图。桌面互联网时代，广告跟着网页流量走；移动互联网时代，广告跟着App内用户关系走；AI代理时代，广告可能跟着"默认推荐"走。

短期内，AI更多提升广告效率：降低创意成本、优化投放、提高广告支出回报。更大的变量在中长期：越来越多商业意图若发生在AI界面里，传统搜索页、零售页面和信息流广告的价值都将被重新定价。

关键不在于广告预算是否消失，而在于谁成为新的推荐入口。AI原生的赞助推荐、排序和默认选择，都可能成为新的广告货币化形式。搜索被扰动之后，未必走向免费的开放市场，也可能出现新的收费者。

三类公司的位置最为清晰。Meta将个人AI与AI原生广告界面结合，既有消费端个人代理入口，也有广告货币化路径。Alphabet仍然拥有发现入口，AI界面将发现从传统搜索延展出去，代理和支付协议同时触达"意图转交易"的基础设施。Amazon离交易最近，零售媒体本就建立在购买意图上；价格、库存和配送可靠性，正是消费者和代理都会优化的指标。

过去广告买"曝光"，后来买"转化"，下一步可能买"被代理选中"。

大零售商：吃红利，也得防着入口被截走

代理式商业给大型零售商带来两面影响。

有利的一面在于，AI代理天然优化价格、库存、配送速度和交易可靠性，这将偏向规模化平台。Amazon和Walmart在履约网络、库存深度和价格能力上有优势。小商户也可能受益，因为代理能降低发现门槛，帮助用户找到更合适的长尾供给；但当排序函数越来越看重低价、速度和稳定性，规模仍然是硬优势。

不利的一面同样现实：大零售商不愿把发现入口和客户关系交给横向AI代理。一旦用户不再直接进入零售商App或网站，第一方数据、会员体系、交叉销售和零售媒体收入都将被削弱。代理带来订单，也可能拿走用户心智。

Walmart的Sparky提供了一个典型样本。该AI助手于2025年6月推出，功能涵盖客服、根据常购商品建购物车、总结评论并给出推荐、帮助用户规划和比较商品。推出后，周活客户同比翻倍，环比增长60%，平均订单价值高出40%。用户已将其用于派对筹备等复杂多商品购物场景。

Walmart的策略边界也相当清晰：与AI玩家合作共享实时价格和库存等"易腐数据"，获取更上层的发现和新客；长期客户数据则留在自己手里。对广告业务而言，Sparky改变的不只是广告位——对高频用户，广告负载更低但价值更高，搜索查询触发广告的逻辑，正在向上下文信号触发"解决方案"的逻辑迁移。

品牌分化：标品怕被替换，高参与品类靠属性胜出

消费品公司面对AI代理，将按品类走向分化。

在低参与度、商品同质化的品类，风险更直接。纸品、清洁用品、货架食品和基础款服饰，AI代理可以接管完整购买周期，缺货时自动换品牌，价格低且可得性强的私人品牌更容易被选中。过去依赖货架位置、搜索页曝光和惯性复购的品牌，优势将被压缩。CLX和KHC因私人品牌暴露度，被高盛列在风险较高一侧。

高参与度品类相对更抗冲击。高端美妆和护肤等场景中，代理可以推荐，但消费者仍会做最后判断。较高客单价、功效诉求、品牌偏好、DTC关系和会员忠诚度，都将保留品牌建设的回报。EL的位置更好，原因包括与Shopify的DTC体验合作，以及通过Profound参与AI原生品牌发现。

代理推荐还带来一个新约束：选项数量远少于搜索首页。未来品牌争的可能不再是"第一页排名"，而是"能否被AI理解并推荐"。产品属性必须机器可读。高盛中提及，MDLZ旗下Oreos只出现在10%的AI曲奇推荐中；PG正在推进面向生成式引擎的优化（GEO）。营销预算也将随之倾斜——消费者仍参与最终决策的品类，品牌投放越有价值；可替代标品的预算回报越容易被代理排序规则吞掉。

服饰软线：品牌故事在代理时代反而更重要

服饰、鞋包和软线品类的逻辑类似，但更强调品牌差异。

基础款、价格驱动型零售面临更高争议。AI代理若只比较价格、尺码、配送和退货便利度，弱品牌很容易被替代。创新驱动、功能差异明显、需要推荐解释的品类，更适合在代理式发现中胜出。

胜出的品牌需要让AI"看懂"自己为什么不同。产品创新、差异化功能、品牌叙事和AI引擎优化都将变得更重要。线下体验和营销活动也不会失去价值，反而可能承担"让消费者覆盖代理推荐"的作用。

支付网络：新购物方式仍跑在旧轨道上

代理式商业并未绕开支付基础设施。Google、Stripe、Visa和Mastercard的相关协议，正在把"代理到商户"的授权流程接入既有卡组织体系。AI代理可以改变下单入口，但交易仍可能依托卡网络、令牌化、授权、风控和拒付处理。

最大的未解问题是责任归属。传统卡现交易中，欺诈损失通常由发卡行承担；无卡交易中，商户承担更多责任；非卡支付责任结构更分散；代理式商业的责任边界尚未清晰。错误购买、意图验证、欺诈损失、拒付和退货，都将影响大规模采用。

Visa的无卡交易令牌化比例说明了既有网络的适应能力：2019年为4%，2025年已升至54%。这条路径支持一个判断：新行为出现时，成熟网络未必被替代，反而可能通过安全、认证和增值服务提升附着率。

高盛测算显示，若Visa/Mastercard网络安全相关增值服务增速提高5%，将分别推动增值服务增长加快90个基点和200个基点，并推动总净收入增速提高20个基点和80个基点。现代消费金融和BNPL同样在受益范围内——代理式购物可能把融资选择前置到购买路径的更早阶段。

身份与反欺诈：风控逻辑被迫重写

代理式商业越发展，传统反欺诈信号越容易失效。过去风控依赖设备、IP、浏览行为、鼠标轨迹、输入节奏和Cookie；AI代理执行交易时，这些信号将变得不可靠——请求可能来自共享云基础设施，IP可能属于模型提供商，交易速度超过人类正常水平，不存在打字节奏和鼠标移动。

风控逻辑因此从"判断人像不像真人"，转向"判断代理是否注册、是否被授权、背后消费者是谁、交易是否符合授权范围"。新的关键控制点包括代理身份凭证、消费者与代理的绑定关系、持久身份与账户设备关系、交易上下文，以及高风险动作的额外确认。

在身份和决策层，Equifax、TransUnion和FICO分别卡在不同位置。Equifax覆盖最广，能横跨消费者身份、合成身份风险、企业、税号、支付账户、信用、收入和就业数据，覆盖交易生命周期中的多个验证节点。TransUnion强在持久身份解析和网络情报，能把消费者、账户、设备和数字活动联系起来，当合法代理与恶意流量共享同一云基础设施时，这类身份图谱价值显著上升。FICO主要在决策层，代理发起融资比较或申请时，FICO更接近"给出是否通过、如何定价、是否异常"的环节。

网络安全：代理商业的闸门

当合法自动化越来越像恶意自动化，网络安全投入将被提前拉动。

Cloudflare和Okta在这条链路上位置互补。Cloudflare站在商户边缘，Web Bot Auth可加密认证自动化流量，Bot Management用于区分合法购物代理和恶意机器人，API Shield保护目录、库存、账户和结账API，AI Crawl Control控制AI爬虫对网站内容的访问。商户真正关心的问题是：谁可以访问商品数据，谁可以下单，谁只是在抓取，谁在囤库存或撞库。

Okta站在身份和授权层，解决的是代理与消费者如何绑定、代理能访问哪些账户和数据、什么动作需要额外批准、代理权限何时撤销。其Auth0、Token Vault、Async Authorization、Fine-Grained Authorization以及Okta for AI Agents，对应的是授权链条而非网页防护。

代理式商业要大规模发生，必须先回答五个问题：代理是真是假，消费者是否授权，它能访问什么，哪些动作需要确认，当前活动是否恶意。这个环节跑不通，购物体验越流畅，风险反而越大。

票务市场：机会与新通行费并存

现场娱乐票务将代理式商业的机会和风险展示得清楚。

机会在于发现和个性化。AI代理可以按价格、地点、艺人、场馆和时间窗口帮消费者找活动，而不必在多个网站之间跳转。Ticketmaster与Meta Muse的整合，展示了代理式发现叠加在既有基础设施上的路径；StubHub则将AI视作增量获客渠道。代理还可能提高上座率，将仍有余量的活动主动推送给有意愿的用户。

但分发入口长期不会免费。短期内若AI渠道获客成本低于付费搜索，二级票务市场将看到客户获取成本下降和利润率改善；规模扩大后，代理平台可能获得定价权，票务市场需要支付推荐费、展示费或佣金，以确保出现在AI生成推荐中。

最大风险落在库存同质化的平台。二级票务中，同一座位类型可能在多个平台挂牌，AI一旦进行全包价比较，竞争将从品牌和营销转向价格与履约可靠性，服务费随之承压。代理完成明确请求、减少用户浏览行为，还将压低附加销售和站内付费展示价值。因此，拥有差异化库存的一级票务平台位置更好，二级票务平台则面临商品化和新分发收费的双重压力。

真正的分水岭：谁掌握"默认被选中"的位置

代理式商业的本质，是让购物链条里更多环节被代理执行。最早改变的是发现、比较、推荐和补货；最难改变的是高个性化、高风险、高责任成本的决策。

这条主线对行业的影响直接：广告跟着意图走，支付跑在既有网络上，品牌必须变得机器可读，零售商既想接入AI流量又不愿失去客户关系，身份和安全公司负责给整个系统装上刹车。

高盛研报的最终判断是，最值钱的位置未必是模型本身，而是"默认被选中"的位置。AI代理时代的商业竞争，最终可能还是回到一个老问题：当消费者不再亲自翻页、搜索和比价时，谁能决定第一推荐是谁。

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这一数字比市场此前了解的要大得多。

今年5月，SpaceX在自身IPO文件中透露，Anthropic同意以每月12.5亿美元的价格租赁其基于英伟达芯片的算力，协议最长三年，总金额约450亿美元。

彼时，双方均表示协议可提前90天书面通知取消。

而新披露的845亿美元，几乎是上述数字的两倍。

报道指出，新协议中大部分条款同样保留了90天取消条款。

5180亿美元：Anthropic的十年基建账单

据报道，Anthropic预计未来十年在AI基础设施上的总支出至少达到5180亿美元。

合作伙伴共六家，包括谷歌、亚马逊、微软以及SpaceX。

SpaceX在这一生态中的角色正在扩大——除Anthropic外，谷歌和初创公司Reflection AI也已与SpaceX签订算力租赁协议。

Anthropic是当前大模型赛道的头部玩家之一，与OpenAI直接竞争。其背后最大投资方包括亚马逊和谷歌。大规模租赁外部算力，是当前AI公司在自建数据中心之外的主流路径之一。而SpaceX旗下的算力业务，正在成为这一市场的重要供应方。

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9月29日，美国总统特朗普在白宫宴请近二十余名科技行业领袖，特朗普向媒体表示会谈"极为顺利、富有成效"，并称与会各方就诸多议题达成"大量共识"。

随后，特朗普政府与Anthropic、谷歌、Meta、英伟达、OpenAI及XAI六家公司的首席执行官共同签署了一份名为《白宫超级智能协议：前沿责任联合承诺》的单页文件。

美国众议院议长Mike Johnson将该协议定性为行业"自愿原则声明"。特朗普则将其定性为"道德约束"，并表示该协议"在某种程度上如同一部宪法"，各方将通过内部管控、外部审计及董事会监督等四个层次的安全保障机制实现行业自律。

特朗普表示“看到了巨大的自我监管”，并且政府正在考虑组建一个由 10 人组成的委员会，负责监督人工智能行业。特朗普明确拒绝政府主导的强制监管路线，将执法重心压在企业自律上，并表示将在三至四天内任命新的AI事务主管。

华尔街见闻提及，本次午餐会汇聚了全球科技行业最具影响力的一批人物。与会者包括：特斯拉及SpaceX首席执行官马斯克、亚马逊创始人贝索斯、Meta首席执行官扎克伯格、微软首席执行官Satya Nadella、谷歌首席执行官Sundar Pichai、英伟达首席执行官黄仁勋、Anthropic首席执行官Dario Amodei、OpenAI总裁Greg Brockman，以及Palantir的Alex Karp与Shyam Sankar。众议院议长Mike Johnson及特朗普内阁多名成员亦出席了会议。

自律框架取代立法监管

特朗普在会后明确表达了对行业自我监管的偏好，将执法机构而非专门立法定位为规范AI发展的核心机制。

他表示，对于那些"走上危险黑暗道路"的企业，司法部和联邦调查局已是足够有效的约束手段。

他同时强调，美国在AI领域"领先幅度很大"，而维持这一优势的关键正是"不扼杀增长"。特朗普在当天早些时候的活动上表示：

这就是为什么我绝不会阻碍这一技术的发展——它将比工业革命更具影响力，远超互联网。

根据六家公司与白宫共同签署的协议，各企业须建立内部风险监控机制，覆盖网络安全、生物安全及化学威胁等领域，并指定专属合规团队、引入独立外部审计机构，最终由各公司董事会负责确保相关问题得到整改。

协议同时指出：

随着时间推移，将上述步骤编入法律或法规或许是合理的。

Meta首席执行官扎克伯格表示，该协议将形成"多层审计与管控机制"，并强调"这不是我们唯一会做的事，而是一个起点，是整个行业可以共同遵循的协议"。

英伟达首席执行官黄仁勋则表示"创新、技术与安全之间并不存在冲突"。谷歌首席执行官Sundar Pichai将此次协议比作"金融管控"等领域已有的内控体系。

数据中心问题正从技术议题演变为政治议题。

越来越多的社区对电力账单上涨、土地及水资源占用表达不满，这一争议已渗入两党的中期选举布局。

特朗普表示，科技公司领袖承诺将与地方社区共同努力，使其从大规模数据中心建设中切实获益。

特朗普称，数据中心建设能为所在社区带来财富，他继续将反对者定性为"想要落后和贫穷"。特朗普警告称若无法妥善处理社区关系，企业将面临"被迫转移至海外或其他地点"的压力。

目前，随着中期选举临近，数据中心扩张引发的社区反弹情绪正在多地升温。

Anthropic首席执行官Dario Amodei在白宫门外对记者表示：

这项技术存在非常真实的风险，如何应对这些风险的机制仍在讨论中。

他此前曾公开呼吁有意识地放缓AI发展节奏，此次与特朗普的会面是继周日私人晚宴后的再度会谈。Palantir首席执行官Alex Karp在白宫外对媒体表示：

我们所有人都必须对已知风险承担责任，美国民众不希望科技人员与普通人适用不同的规则。

近期，多起AI系统失控事件令国会议员承压，来自选民对AI可能冲击就业、颠覆社会的担忧日益强烈。

据报道，OpenAI旗下自主系统今年7月出现突破Hugging Face平台限制的事件，此后又被披露曾尝试访问澳大利亚政府网站及三个美国联邦机构网站。OpenAI周一宣布取消其最新模型Astra 6.1的发布计划，原因是内部测试显示该模型未能达到安全标准。

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9月29日知名风投机构a16z的播客中，合伙人Anish Acharya与其投资的Assistant Benchmark创始人David Pawlan进行了一场深度对谈。

（左：a16z合伙人Anish Acharya；右：Assistant Benchmark创始人David Pawlan）

近期，从代码生成向个人助理演进，消费者AI智能体赛道迎来了真正的“寒武纪大爆发”。Instinct、Muse、ChatGPT Voice等产品的相继问世，彻底点燃了科技圈。

作为行业全景的观察者，David Pawlan创立的Assistant Benchmark在上线短短16天内，便吸引了超10万名独立访客，收到了几乎所有主流智能体创始人的联络。

当前，市场上已有122款不同类型的Agent跨越各个垂直领域，不仅展示了强大的技术潜力，也暴露出市场在寻找可持续增长空间时的碰撞与焦虑。

David Pawlan认为大众消费者并不在意效率提升10%，真正打动他们的是"免费的钱"。通过代理自动追讨机票降价退款、批量处理HSA医疗报销、优化家庭用水账单。

与此同时David Pawlan强调，当AI代理开始代替人类与人类交互、代替人类与代理交互，亚马逊、Shopify等平台的流量逻辑、广告模式乃至整个电商生态都将被迫重新定义。

据David Pawlan介绍，其运营的Assistant Bench目前已追踪到122款AI助理产品，涵盖面向消费者的通用型助理和面向企业的工作流助理两大类别。

前者以Instinct、Muse为代表，后者则包括Vellum、Katch等工具。此外，旅行类（如Soar、Miso）、邮件类等垂直方向的专属产品也在涌现。

从市场格局来看，目前绝大多数产品都在追求"大而全"的水平整合路线，试图做所有事情。

Pawlan观察到，在他维护的12个相关话题群组中，旅行是被讨论最多的使用场景，因为其话题传播性强，"我的助理帮我办理了值机"是一个天然的社交媒体话题。

但他同时指出，旅行并非高频需求，真正的日常高频使用场景集中在三类：一是邮件归类、表单填写等日常行政事务；二是代理之间的协作调度；三是编程开发辅助。

在探讨AI Agent的核心竞争力时，Pawlan明确指出：围绕主动性存在着巨大的护城河。能够作为隐形助手在后台自主运行，无需用户指令即可完成任务的Agent将脱颖而出。

然而，主动性与越界之间仅有一线之隔。A16z合伙人Anish玩笑描述了这种潜在的失控感边界：

我们内部开玩笑说，距离Agent给别人发信息说“我注意到你并不怎么喜欢她。所以我直接替你和她分手了”的日子只有几天了。

Pawlan补充道，一旦智能体在未经授权的情况下跨越了涉及用户重大决策的红线，“一旦你越过这条线，就会立即失去用户的所有信任。”

Meta硬件的“醉翁之意”与不可见的“帮赚”价值

在谈及近期热门的Meta智能饰品Muse Charm等硬件形态时，市场普遍聚焦于硬件之争，但Pawlan提出了截然不同的市场逻辑视角。

David Pawlan认为巨头的目光远不止于此：

我有一个大胆的论断，Muse Charm与其说是为了赢得硬件战，不如说是为了在现实世界收集数据，以此来推动扎克伯格未来描绘真实世界的元宇宙。

而在消费者需求端，David Pawlan表示大众并不愿意为“提高10%的生产力”买单，真正的吸引力在于不可见的“降本增效”。

访谈中挖掘出一个极具亮点的真实数据案例：

有用户将Grockbot连接到家里的自动喷水灭火系统和天气系统，现在喷水完全由天气决定，这让他的水费账单下降了50%。

此外，像自动寻找机票降价并申请退款（赚取差价）、自动提交医疗储蓄账户报销等，这种给消费者带来“免费拿到钱”错觉的高价值低频行为，才是Agent打开大众市场的核心抓手。

颠覆电商模型与“代理对代理”的全新基建

随着Agent的普及，市场的交易结构和广告模型正在面临根本性挑战。两人均认为，当前最被低估的机会，是为代理与代理之间的交互构建专属基础设施。

Pawlan说：

代理邮件地址、代理电话号码、代理身份认证体系，这些都是全新的需求，今天还不存在，当服务的预订从'人找人'变成'代理找人'，再变成'代理找代理'，整个服务业的运作范式都将被重写。

他还提到，与互联网时代"先有网络、后有安全"的历史相似，代理网络的网络安全体系同样尚待构建，这将是一个独立的大型机会。

Acharya以一个具象的场景描绘了这一生态的终极形态：用户的代理找到一位在Etsy上编织白色袜子的内布拉斯加州老奶奶，通过她的代理发出合作请求，完成从需求、撮合到履约的全链路，供给方与需求方的代理在彼此不认识的情况下完成了一次高度个性化的商业交易。

Acharya认为：

这将是一个更加动态、更高频、也更有趣的次级经济体。

他同时指出，整个商业互联网分为三层结构，分别是内容网络、应用网络与商业网络。其中内容网络已在下行，应用网络随编程代理的普及而高速增长，而商业网络在代理经济驱动下将迎来最深刻的重组。

近期Shopify拥抱了Muse智能体，而亚马逊则选择将其封禁，这背后的商业逻辑引起了高度关注。Pawlan一针见血地指出，亚马逊赚的是广告费，Pawlan表示：

当你去除了人类的眼球，就破坏了整个系统的目的。

如果允许Muse等智能体直接代客购买，而无法从中抽取广告收入，将直接抽空其利润池；相反，Shopify致力于使商业民主化，Agent为其赋能无疑是利好。

日均20美元的高昂成本，创业公司的商业化生存迷局

在探讨财务指引和商业模式时，Agent高昂的算力成本成为市场必须直面的现实。

基于对122个智能体的调研，Pawlan分享了最新的市场收费数据：

在122个产品中，有65个是付费的，35个完全付费，30个是达到限额后付费的免费增值模式，，实际上只有13个是完全免费的。

在Meta和OpenAI等巨头大举提供免费服务的同时，创业公司面临着极高的财务压力。Anish透露了一个关键数据：

根据我们的估计，以一种真正雄心勃勃的方式做到这一点，每个用户每天的成本大约为20美元。

对于创业公司而言，这意味着每年可能高达数亿美元的开销。

如何破局？A16z给出的市场想象空间是“超垂直的狭窄初创公司”，即为极少数群体打造极高价值的软件。

如果能开发出让用户心甘情愿每月支付1000美元的超级专业Agent，例如具有独特品味或专有数据积累的私人管家，那么这种具备极强产品市场契合度的智能体，将在未来底层算力成本随浏览器使用等技术呈指数级下降的趋势中，获得惊人的利润空间。

访谈全文如下：

Anish Acharya：

欢迎收听A16Z节目。我非常高兴能和我的朋友David Pawlan在这里对谈。几周前我们一起出去聊了聊，两个人对个人助手和消费者AI领域最近发生的一切都充满热情，而这几周实在发生了太多事情。

开场先做个铺垫：回顾这个领域的发展，有几个关键节点让生态中的一部分人突然"开了窍"。

第一个是ChatGPT。2022年11月前后，很多人第一次意识到：这个东西能写邮件、写诗、来回对话，感觉就像在跟一个合成的人类交流——那是一声大爆炸式的开端。

第二个节点是编程智能体，以及开发者群体围绕Claude Code、Codex所产生的狂热——轻而易举地创造软件，这彻底改变了开发者的工作方式。

第三个节点，也就是最近，随着Instinct、Muse和ChatGPT Work的相继推出，个人智能体领域迎来了空前的热情：这些工具究竟能为我们普通消费者做什么？

今天我们就来聊聊一切与个人智能体相关的话题。我们会尽可能深入，默认大家已经看到了我们所看到的大部分内容，这也是我们计划开启的系列对话的第一期。欢迎David。

David Pawlan ：

谢谢，很高兴来到这里。

Anish Acharya：

我们先拉远焦距，聊聊过去几个月、特别是最近几周，个人智能体这条发展弧线。你观察到了什么？你的整体判断是什么？

David Pawlan：

这个领域在过去四周爆炸式增长。往前追溯一下——我是Poke的早期用户，那大概是第一批真正面向消费者的AI智能体之一。它大概是9月8日上线的，我9月11日就开始用了，前后只差三天。那种体验让我至今印象深刻，因为实在太震撼了——它的核心卖点是你跟智能体谈判，决定你到底愿意付多少钱，完全颠覆了我的认知。

然后到了11月底，Open Claw发布，真正让整个世界感受到：有什么重大的东西要来了。之后陆续有一些产品出现，但最近让科技Twitter彻底炸锅的是Instinct——随后就是多米诺效应：Grok Bot、Muse，以及一批长尾产品，比如Caddie、Ollie、Pally等等。

看着这整个科技圈对「这些智能体每天能为我做什么」产生如此强烈的热情和智识好奇，真的很令人振奋。但我觉得大家现在都处于同一个状态：没人真正知道答案，完全是西部拓荒，一边玩一边探索。

Anish Acharya：

完全同意。我们应该花一点时间聊聊Assistant Bench——这个新的评测基准现在非常重要，讨论度也很高。David，你是它的创始人，先简单介绍一下，然后我再问你几个问题。

David Pawlan：

Assistant Bench是一个网站，本质上是以具体使用场景为维度，对所有AI助手进行横向比较。我们向所有助手发送相同的指令，比如「帮我订一张去芝加哥的机票」、「在我当前位置五个街区以内找一家素食餐厅」，然后评估实际结果——在单次指令下，它能否完成任务？会不会追问？在16个不同维度上的表现如何？

需要说明的是，这里说的「基准」更偏向消费者视角，而非技术层面的底层评测。简单说：如果我要订机票，用哪个最好？谁的表现最出色？响应速度怎么样？

做这件事的起点其实很朴素——我自己在做市场调研，想搞清楚这些产品相互之间的差距在哪里。发布后，反响出乎意料，到今天正好16天，网站访问量已经超过了10万，几乎所有相关创始人都来联系了我。这件事本身也说明了一点：大家都在寻找答案，都想知道这个行业的走向。

Anish Acharya：

太令人兴奋了。评测基准能成为行业对话的标配，这件事本身就很有意思——产品实在太多，没人能每个都亲自试，而这本身也是一个积极信号。

那我们来聊聊Instinct和Muse以外的玩家——这两个我们稍后会深入探讨。你觉得还有哪些产品在做有意思的事？你观察到了哪几个值得关注的垂直方向？

David Pawlan：

我大概把它们分成两类。

第一类是面向B端的通用型消费者智能体，比如Instinct、Muse，以及一批长尾产品，像Caty、Ollie、Season等。目前仅在通用类目下，我就收录了64个。往细了分还可以拆出垂直方向：旅行类的有Soar、Miso，邮件处理类的也有专门的产品。

第二类是偏B2B的工作流助手，包括Town、Catch、Vellum等。它们做的事情本质上类似于行政助理，是一种面向企业工作流的执行型助手，而非面向消费者的。

以上就是目前的大致格局。据我所知，覆盖所有类别加在一起，现在已经有122个不同的产品。

Anish Acharya：

惊人。那在竞争格局上，哪个方向的竞争最激烈？

David Pawlan：

目前绝大多数玩家都在押注通用型、横向型产品——

Anish Acharya：

就是什么都做那种？

David Pawlan：

对，就是什么都做。

Anish Acharya：

那拿旅行举例——旅行属于低频但高价值的行为。你觉得旅行这个类目最终会以「接入横向智能体的连接器」的形式存在，还是它们有机会自己成长为通用横向智能体？

David Pawlan：

我觉得垂直旅行类可能会出现一个独立赢家，但总体而言，大概率还是会演变成连接器的角色。

说到这里，我现在有七八个专门讨论助手的群聊，参与人数加起来超过12个人，大家天天在聊。

旅行是被提及最多的使用场景，这挺耐人寻味的——从传播角度看，它是最容易引发朋友间分享的话题，比如「它帮我值机了」「我用它订到机票了」，话题性很强。但如果你再看看大家日常真正在用的是什么，就会发现，正如你说的，没有人每天都在出行。所以旅行更多是一个噱头，一个吸引眼球的切入点。

Anish Acharya：

那排名前三的使用场景是什么？

David Pawlan：

第一是日常行政类工作——整理收件箱、代填表格，就是那些让人烦透了的琐事。我觉得这也指向了这个领域赢家的核心命题，我们后面可以展开聊。

第二是智能体编排——这个方向非常有趣，不过群聊里的讨论可能有点偏，因为参与的都是科技圈的人。大家讨论的是：怎么找到最合适的智能体组合、各个智能体之间如何协同、开发类智能体怎么在手机上接入编程工作流——比如通过Claude Code发短信来控制，或者更进一步，如果我是一个设计师，可不可以直接发消息给智能体来迭代设计文件？

第三是金融——这个方向在我看来是最有趣、但也是目前最不实际的。决策链条太复杂，如果一个智能体真的能帮你赚十亿，所有对冲基金早就在用了。但有意思的是，当你把一个强大的工具交到普通人手里，他们第一个念头往往是：「你能帮我赚多少钱？」这种心理本身就很值得琢磨。

Anish Acharya：

很有意思。本·汤普森前几天在TBPN上说，大多数消费者并不是在寻找效率提升，他们是想要打发时间，而不是节省时间——这一点我基本同意。

但金融这个方向确实特殊，因为普通消费者在金融上承担着大量的行政负担。而且如果你去看那些由消费者的冷漠或信息不对称所造就的金融利润池，背后是一笔相当可观的钱——如果能通过智能体把这些钱还给消费者，那影响力会非常大。

David Pawlan：

对。

Anish Acharya：

总体上我认同Ben的判断，大多数消费者追求的是娱乐和消遣。但美国消费者生活中有一些核心领域是高度行政化的，智能体在这些地方真的可以成为突破口。

David Pawlan：

完全同意。这也触及了我对这个领域赢家的核心判断——正如Ben所说，普通大众并不在乎效率提升10%。

你雇一个助手，是为了让它成为隐形的存在。最好的员工，就是那种默默把事情做完、然后汇报给你「这些我都处理好了」的人。没有人雇助手是为了享受管理的乐趣。

目前我看到最好的主动性用例，确实集中在金融类。而且我预判，这个领域的爆发会发生在「省钱」而非「赚钱」的场景里。举几个我觉得很酷的例子：有人用智能体翻查过去一年的收据，自动提交HSA报销申请；我自己用的一个场景是，每次订机票之后，如果票价下降，智能体会自动联系航空公司申请差价积分。

还有一个我迄今为止最喜欢的用例：我一个朋友把Grok Bot接入了家里的灌溉系统，再连上天气数据，让洒水器根据天气自动调节——水费直接降了50%。

我觉得这类「隐形智能体」——在后台默默执行省钱工作流、无需打扰你——才是金融类真正的爆发点，也是最符合消费者利益的方向。

Anish Acharya：

对，而且这里面还有一个有趣的心理学逻辑——没有人想听「省钱」这个词，大家想听的是「花钱」和「白得的钱」。我觉得真正的钩子在于：这些场景会让人感觉像是在捡钱。翻出历史收据提交HSA报销，是在捡钱；追回降价机票的差额，是在捡钱。这个钩子的吸引力非常强。

同时这类场景也有一个特点：低频但高价值。这让我对旅行和金融的判断趋同——它们可能都会成长为十亿美元级别的业务，但更可能是以垂直连接器的形式存在，而不是通用横向智能体。

David Pawlan：

确实。这也引出了另一个有趣的问题——交互界面。上次我们散步聊到这里，你说你妻子和她的朋友更偏好独立的应用界面，而我们俩都习惯在iMessage里操作。你觉得这个市场最终会是一个主导界面胜出，还是多种界面并存？

Anish Acharya：

这是个好问题。我觉得这里面有很大的消费者偏好差异。有一种说法是Z世代更倾向于直接发消息，而千禧一代和X世代更偏好独立的应用界面。所以可能会有一定程度的代际分化，也可能有一定程度的性别分化。

拿我自己和我妻子举例——她很重视制定愿景板，追踪一年目标和人生目标，所以她更需要视觉化界面；旅行对她来说也是高度视觉驱动的体验。而我的需求更功能性，就是「怎么最快从A到B，最好飞机上有Starlink」。

另外，iMessage对我来说是一个比较「珍贵」的空间，感觉更私密、更个人化。如果每隔一个对话窗口就是智能体，这种感觉可能会改变。但现在，它在我手机上还是占据着一个相对特殊的位置，而普通App图标就没有这种感觉。你呢？

David Pawlan：

我完全同意。iMessage之所以有这种个人化感，是因为我本来就活在那里，不像是新加了一套工作流，而是跟我已有的生活无缝融合的。

就我观察到的来说，目前主要就是两种界面：iMessage和独立App。不过我也看到第三种尝试——一家叫Sky的初创公司，他们做的是iPhone小组件，试图开辟另一个交互入口，挺有意思的。

对了，昨天扎克伯格和Muse团队发布了Muse Charm，这又是一个完全不同的交互形态——通过硬件与智能体互动。你怎么看硬件这个方向？

Anish Acharya：

我觉得很迷人。一个聪明人说过这样一句话：每个做硬件的人都觉得自己做的才是终极形态——吊坠是终极的，表带是终极的。我觉得这种判断是错的。

这件事跟首饰一样，会非常个性化——有人喜欢项链，有人喜欢耳环。智能体硬件的形态最终也会是高度因人而异的。但我确实认为，有一种「与你同在、无处不在」的硬件形态是有价值的——它能持续捕捉你一天中的所有上下文、请求、承诺和事项。

当然，我们作为社会整体还需要在隐私预期方面达成一些共识。华盛顿的一些餐厅已经要求食客把手机留在门口，也许将来还会要求你把吊坠也留下来。但我确实觉得硬件方向有真实价值。而且经历了十年硬件创业被劝退的时期，现在终于看到一批有野心的消费者硬件团队重新涌现，这本身就让人振奋。

David Pawlan：

我有一个大胆的判断：Muse Charm的真正目的，与其说是赢得硬件市场，不如说是Meta借助它的摄像头和多个麦克风，在现实世界中大规模收集数据——来喂养扎克伯格未来的元宇宙，把真实世界映射进去。我不觉得它会实现大众普及，但科技圈的人会到处用它，给Meta积累大量真实世界数据。

但你不觉得他们已经在靠智能眼镜做这件事了吗？

Anish Acharya：

在某种程度上，是的。

David Pawlan：

可能吧，但智能眼镜是常驻佩戴的吗？我觉得不像Charm那样是7×24小时的存在——眼镜更偏向主动使用，Charm更像是一直伴随你的背景存在。

Anish Acharya：

这个观点很有道理。

对了，我试了一下最新的VR设备，挺有意思的。但我觉得「纯音频眼镜」可能是一个被低估的爆款。《安德的游戏》里的Jane，那个无所不知的纯音频AI，给了我很深的印象。我觉得有一批人会很喜欢摄像头那种形态，但另一批人会意识到它可能让别人不舒服，而纯音频眼镜则能让你在享受技术连接感的同时，避免摄像头带来的社交尴尬。

David Pawlan：

音频这个方向我非常看好。昨天ChatGPT语音版本开放了第三方连接器，可以接入Gmail和日历。今天早上我试了一下，那是我进入AI助手这个领域以来的第二次「魔法时刻」。

我骑车上班，手根本腾不出来，但我想把事情处理掉，就直接跟ChatGPT语音开了一个会话。整个30分钟的骑行里，邮件被分类归档，标签设置好了，各种回复发出去了，日历邀请也发了——到公司的时候，收件箱已经清零。那种感觉真的太爽了。

Anish Acharya：

太厉害了。等等，你说的是ChatGPT语音，不是Muse吧？

David Pawlan：

对，是ChatGPT语音。

Anish Acharya：

啊，我刚才理解错了，以为你说的是Muse语音。好，那我完全认同。ChatGPT语音用的是GPT Live 1模型，支持全双工对话，能看到你所有的对话线程——你可以问它「那三个我启动了的项目现在进展怎么样」「我卡在哪了」之类的问题。这是一个非常强大的能力，目前Muse和Instinct都还没有。不过扎克倒是宣布了全双工语音功能，说明Muse这边也快了。

David Pawlan：

肯定快了。但我觉得，对于普通消费者来说，助手最有用的时刻，恰恰是你最忙、最脱不开身的时候——不是你悠闲地坐在沙发上刷手机，而是你在浇花、做饭、两手都占着的时候，你只需要开口说一句话，它就在后台默默把事情跑完了。

科技圈那群人是重度在线、天天对着屏幕的，这跟普通大众的生活方式有很大不同。所以我很好奇：这类产品真正实现大众普及的时候，普通消费者会怎么用它？会不会只在真正痛苦、实在不想做的事情上才想起来用——比如收到一张交通罚单，直接拍张照扔给智能体去处理？

Anish Acharya：

接下来我想聊聊社交场景。我们都在用iMessage，这是智能体接入的一个有特权感的空间，也是Instinct做得好的地方之一。但根据我的经验，把智能体加到群聊里总有一种打扰感，或者说会消耗社交资本。你有没有看到什么做得好的？你对智能体进入多人协作场景的路径有什么判断？

David Pawlan：

很多人都尝试过，我大概看到了三种方向。

第一种是最传统的——把智能体直接拉进群聊，群聊加助手。

第二种是Instinct的方式——构建智能体网络，你邀请另一个智能体进来，它们在后台代表你进行沟通，然后定期向你同步进展。

第三种是我觉得最有意思的，来自Shane Mack创办的一家叫DOC的公司，好像也是a16z投资的，还有SMTP。他们的思路更像Granola——把智能体加进群聊，但它是静默的，只是一个纯粹的聆听者，在后台记录大家的对话。如果有待办事项，它会私下单独发消息给相关人，而不是在群里打扰所有人。如果你想看记录，可以随时去查看它整理的笔记。

这个方式的精妙之处在于：你几乎感觉不到它的存在，但它把你在多人场景里真正需要的行政工作全都默默做了。真的是一个「隐形智能体」。

Anish Acharya：

我得去试试。这个思路我太喜欢了。顺便一提，这确实和Nihar关于移动端的判断吻合——模型在可验证领域（比如编程）的进步是指数级的，但在纯文字表达和社交敏感度方面，进步可能已经趋于平缓，甚至有所退步。

所以我认为，以模型现在的能力，加上我们在社交场景中的期待，智能体能真正增强群体社交连接的方式其实并不多。但如果它非常实用，就是另一回事了——我最近在做的一个实验，是把智能体加到我和收藏圈朋友的群聊里，让它帮我们归档各自的收藏记录和品味。还没完全跑通，但感觉这个方向是真正对群体有增量价值的，而不是让一个情商低的机器人在我们不需要的时候插话。

David Pawlan：

说得对。你应该去试试DOC，我觉得你会被它惊到的。

Anish Acharya：

我会的。这周我还听到另一个有趣的观点：消息这种形态天然不适合智能体参与，因为消息对话有一种「话筒轮流持有」的默契，把话筒交给智能体会让人感到不舒服。相比之下，类似Discord或者传统论坛帖子的形态，智能体可以发布一条内容，你可以选择回应或者忽略——更像是Reddit的形式，反而没那么突兀。我也说不清为什么，就是感觉不那么打扰。

David Pawlan：

有道理，我们好像有点用力过猛地想把智能体「人格化」。这也体现在一些产品的角色设计上——有些公司把智能体做成AI生成的人类形象，而Muse做的则是那只超可爱的Yeti雪人。世界真的爱上了那只Yeti，太萌了。而AI生成的人类形象，像你说的，感觉让人有点不舒服，出现在你的私人空间里确实有点怪。

Anish Acharya：

说到这里，我想问一个相关问题：你觉得这个市场会按照用户的性格或画像来细分吗？我们散步的时候聊到过，比如有些人偏爱严肃权威的医生，有些人偏爱温暖友善的那种，两者在性格上几乎是对立的。你觉得智能体也会有这样的分化吗？

David Pawlan：

每个人喜欢的沟通风格肯定不同。Poke一出来就很有辨识度，它的性格非常鲜明，有很多朋友直接说：「我不愿意把我的个人信息给Poke，因为它太刁钻了，跟它对话让我不舒服。」

但我不认为性格本身是一个可防御的壁垒，因为太容易配置了。你直接跟智能体说「我希望你回复的语气是这样的」，它存进记忆或灵魂文件里，后面就按照你的偏好来了。我觉得最终哪个通用智能体跑出来，它都会具备高度的个性化配置能力，每个人都可以把它调成自己最舒服的那种风格。

Anish Acharya：

这我认同。但让我来做一个反驳——不只是关于性格，而是关于一种更深层的东西，暂且叫「禀性」吧。举个具体的例子：主动代劳的程度。有些场景里，你希望智能体非常主动大胆，哪怕10%的时候会犯错，只要它大多数时候都能把事情搞定。而另一些场景，比如金融类智能体，你希望它非常谨慎保守。

我在想，这些我们今天还叫「性格」的东西，会不会最终下沉成真正的能力差异——比如在不确定情况下怎么打破僵局、往哪个方向走？也许这里才有真正的壁垒。

David Pawlan：

我觉得主动性确实是一道强大的护城河，而且它很可能就是区分赢家和中游玩家的关键。一个能在你开口之前就预判需求、主动在后台帮你把事情做了的智能体，才是真正的隐形助手。

目前大家最兴奋、最有「啊哈时刻」感的功能，就是自动值机。

但回到你说的，确实可以拆成两类场景：一类是你希望保留控制权的——比如智能体发现你的保险公司收费过高，觉得你应该换一家保险，这种时候它必须先问你，因为涉及直接影响你生活的实际行动；另一类是纯粹帮你省事的——「我帮你起草了这封邮件」「我帮你拿到了机票差价积分」，无需你做任何动作，只是为你节省了时间和金钱。

这两类行为的边界需要被清楚定义。因为一旦越线，哪怕只有一次，你就会立刻失去用户的全部信任。

Anish Acharya：

对。我们内部开玩笑，说再过几天，智能体就会给用户发消息：「我注意到你对她好像没什么感觉，所以我替你把她甩了。」这个场景迟早会发生。

但我也觉得，这类让人哭笑不得的事，反而是智能体在积极推动边界的证明。如果你在X上完全看不到「天哪智能体替我做了这件事」这类帖子，那可能才说明它们推得不够大胆。

顺便，我对那个「BangChang事件」真实性持怀疑态度——就是有人发帖说Instinct帮他值机时，把中间名幻觉成了Bong Chang，结果他没能上飞机。我不确定这是真事还是在玩梗，但我猜那个人现在还在用Instinct——因为那条帖子本身就有流量，他大概还在靠它蹭热度。

David Pawlan：

多半是的，毕竟那条帖子的流量说明他还在「喂」它。

Anish Acharya：

至少也是个产出热门推文的素材来源。

回到更大的视角，我觉得现在发生的一件重要的事是：Open Claw那个阶段建立起来的底层能力，已经被产品化，包装成了普通消费者也能理解和享受的形态。

你提了好几次Poke——我觉得Poke做得非常聪明，如果他们晚六个月起步，现在可能已经是赢家了。团队很有才，我很好奇他们下一步会做什么，毕竟他们现在是Cognition的一部分，肯定没停下来。你有没有从Open Claw时代观察到一些能力或经验教训，你觉得能预示消费者智能体接下来的走向？

David Pawlan：

坦白说，我现在看到的消费者智能体，本质上就是Open Claw的复制品，只是做好了预配置。在个人助手领域，没有什么是Open Claw或Hermes做不到的，区别只是你不需要自己从零配置一切，也不会每隔七小时就报一个错。它更易用，界面更友好。

我觉得这个领域接下来会持续朝效率方向演进，同时也会出现更多深度垂直化的产品——这也呼应了你「窄赛道创业」的论点。想象一下：不做通才，而是把全部精力放在专门服务「三岁以下孩子的单亲妈妈」这个群体，深度了解她一天的运转节奏、孩子的发育需求，让这个助手真正做到「读心术」的感觉。这类产品未来可能会以插件形式接入通用平台。

说到这里，你能多聊聊「窄赛道创业」这个概念吗？你怎么看这个方向？

Anish Acharya：

窄赛道创业的核心逻辑是：现在你可以为非常少数的用户构建极具野心、极高价值的软件。我们已经看到有人愿意为某些产品付每月200、250、300美元，这意味着你理论上可以用数万名用户撑起一个百亿美元规模的生意，而这在过去几乎不可能。另一层逻辑是，AI的能力可以被专精到一个惊人的深度。

再结合你说的，我完全认同——这里面有一种「比较优势」的逻辑，来自品味和专有知识的结合。就像你雇一个导乐（Doula），她可能信奉某一套特定的分娩理念；个人智能体也可以订阅某种特定的思维方式、风格，甚至是一套不广为人知的方法论，你雇它就是因为它能按这套方法为你服务。

还有专有数据的护城河——你提到了专门针对纽约市的个人智能体。就像一个顶级礼宾会有一套别人很难复制的城市品味，知道所有真正适合你的好去处。这种主客观兼备的专精化，我认为都会发生。

David Pawlan：

很有意思。我也注意到，就在我们的对话里，我们一会儿说「assistant」，一会儿说「agent」。这个区别在Twitter上也一直有讨论——这个生态的未来到底是「个人助手」还是「个人智能体」？这两个词对你来说意味着什么？

Anish Acharya：

这是个很好的问题。对我来说，「助手」是一种比「智能体」更低级的形态。智能体，你可以想象它是一个社群里真正存在的成员。而助手，从定义上讲只能帮你完成你指派的任务，是被动执行。智能体（Agent）有「自主性」（Agency），能主动让好的事情发生。

这跟企业侧的AI演进路径有点像——从「实习生」开始，通过完成工作、不断提升能力，逐渐晋升到更高层级的任务。在消费者生活里，一个助手怎么被「晋升」为智能体，被允许处理更精细、更重要的事情？这是个值得深思的问题。

David Pawlan：

我非常认同。我也在想这件事可能对社会层面的影响——「智能体」这个词，会不会反而让我们不够重视AI、不去把它拟人化？而「助手」会不会又加入了太多人情味，让社会感到不适？

这些词汇的演变方式，会因为环境不同而有很大差异——你在旧金山，处于科技世界的中心；纽约稍微滞后一点；而世界其他地方则会跟着慢慢赶上来。观察不同地方的人怎么理解和使用这些词，会是一件很有意思的事情。

Anish Acharya：

我倒不觉得这是「泡沫」，我更愿意把它理解为「靠近未来」——我们就是站在时间轴稍靠前的位置。

有趣的是，这件事可能反而能改善一些社交动态——当你开始把智能体定性为「非人类」的时候，它反而可以提供一种特殊的社交调节功能。有些事我对你说会很尴尬，或者群体里存在某种让人不舒服的摩擦，一个设计良好的智能体也许能在不带情绪的前提下，帮助整理和化解这种局面。

David Pawlan：

就像是一个冲突的仲裁者。

Anish Acharya：

某种程度上是。我不是在倡导一种更加被动攻击性的社交方式，但我确实觉得，智能体可以同时成为社交互动的发起点和接收端。

David Pawlan：

而且它会在很多方面产生显著的正向影响。你怎么看未来五年的图景——这些智能体和助手，会把我们带向何方？它们真的能让我们成为更快乐的人吗？

Anish Acharya：

这才是我们真正应该追问的终极问题。我们谈了效率、金融、健康，很多都是世俗琐事。

我昨天在查资料，美国每年有150万人因醉驾被捕，这背后对应的行政负担是极其沉重的，而且很多人根本负担不起律师。你想想，普通消费者承受着多大程度上不必要的官僚压力？所以第一步，是怎么用智能体帮他们减轻这种压力——财务上更优化，健康上更优化，在法律服务、家庭理财等方面，享有过去只有富裕阶层才能负担的同等权利。

然后是更大的问题——我妈妈常说，「知道自己想要什么，是最难的事」。当减轻了这些外部负担之后，这些助手还能怎样帮助我们发现自己真正想要的是什么？我不认为答案只是设定目标那么简单。很多人其实根本没有所谓的目标，他们只是在尝试找到自己是谁、怎么成为最真实的自己。我们与世界的主观体验，加上这些机器的介入，可能会编织出一段很美的故事。

David Pawlan：

完全同意。我能想象这样一个未来：我的孩子看到我们这代人走在街上低着头刷手机的老视频，会困惑地问：「你们在干嘛？外面的世界那么美，你们却盯着屏幕？」希望智能体能帮我们把那些枯燥的事情自动化，让我们作为父母真正陪伴孩子，作为年轻人真正享受和朋友在一起的时光。不必再被那些「生活行政」拖着走。

Anish Acharya：

对。这也是为什么我觉得编程智能体并不是在替代程序员的工作——因为它在做的是人类程序员从来不会做的事。我自己在造一个虚拟唱片店，可以走进去逛，我一会儿发你链接，很酷。五年、七年、十年前我绝对不会雇程序员为这个东西写代码，也不会花一年时间自己学。所以这些事情从来就不是在和谁竞争，而是从无到有地创造出来的——这不是成本压缩，而是可能性的扩张。

David Pawlan：

让生活更有趣了。

Anish Acharya：

回到近期，我最近一直在思考一个问题，想听听你的看法：从Mold Book这类工具的经验来看，「智能体原生系统」需要被怎样构建？Instinct做的智能体间网络，可能就是这个方向的一种尝试。但感觉未来一定会出现专门为智能体之间交互而构建的基础设施，而这类东西今天根本不存在。你怎么看？

David Pawlan：

这会是一个全新的范式。你可以聊很久——智能体有自己的邮件地址，有自己的电话号码。当预订行为不再是「人找人」，也不再是「智能体代人去找人」，而是「智能体找智能体」，整个服务业的底层逻辑都会被重新定义。

还有网络安全这一层——互联网先来，网络安全后来；智能体先来，关于智能体的安全议题随之而来。这又会催生出一个全新的行业。

但这就是资本主义的美妙之处：机会无处不在，每一个细分问题都在等待有人去解决。这一波浪潮会带出一批初创公司，去建造这个新互联网、这个新数字世界的各个角落。

Anish Acharya：

对，而且商业这块尤其值得期待。我一直把互联网看成三张网的叠加：商业网、应用网、内容网。内容网已经深陷危机，应用网随着编程智能体的出现正在大幅上扬，商业网则一直做得不错。

这周最典型的对比是：Shopify选择拥抱Muse，Amazon选择屏蔽Muse。这背后的逻辑其实很清楚——当流量进入这些平台的「前门」被重新定义，谁是赢家谁是输家就开始分野了。你怎么看Amazon和Shopify各自的选择？以及更宏观地看，谁会赢谁会输？

David Pawlan：

Shopify和Amazon是两种完全不同的商业模式。Shopify的核心使命是民主化商业，Amazon的利润来源是广告。

问题的核心就在这里：当你把人类的眼球从购物流程中移除，整个广告体系就失去了意义。Amazon的判断是：如果Muse和这些智能体开始代替用户完成购买，而Amazon拿不到一分广告费，那整个利润模型就垮了。所以Amazon必须抵制——它需要找到一套新的盈利范式，来适应智能体代购的世界。

而对Shopify来说，智能体越普及，个体卖家触达买家的能力就越强，商业就越民主化——这完全契合Shopify的使命，当然选择拥抱。

接下来更有趣的是还没被触及的行业，比如餐厅预订。Rezzy最近开始封禁用浏览器自动化工具抢座的账号，因为让智能体瞬间抢走所有位置，完全破坏了他们「面向人类的预订体验」的基础。但当每个人都有了智能体，大家又回到了同一起跑线，餐厅反而可能重新获得权力——按照忠诚度、平均消费来决定把位置给谁，或者进入一个完全竞价的世界，谁出价高谁拿到位置。你怎么看？

Anish Acharya：

你说得很对。我觉得可以区分两类场景：

一类是供给稀缺型——比如热门餐厅的位置。有了完美信息，餐厅最想要的当然是高单价、高频次回头客，同时尽可能维持满座率。这是一个相当复杂的匹配计算，但专有供给的价值肯定会越来越凸显，而不是依赖消费者端的摩擦来作为隐性防御。

另一类是需求稀缺型——比如明天飞旧金山的机票，供给充足但需求不足。这种场景下，智能体可能催生一种「团购」模式：一批有意愿购买的买家聚集起来，供给侧的商家来竞相报价争取这个集体需求——谁能提供最好的体验，可能还是最低的价格。我们一直有「需求聚合」，但以如此有利于消费者的方式来聚合供给，这在以前几乎没有发生过。

回到Amazon和Shopify，我觉得Amazon的判断是对的——它不想被中间化，不仅会失去广告收入，还会失去冲动消费。但我倒是有点好奇，智能体本身会不会也有「冲动消费」的倾向？毕竟一个真正具备主动性的智能体，会尝试给用户带来惊喜和惊喜感——而什么比一份意想不到的礼物更令人愉悦呢？

我猜这些智能体并不会成为完美的理性消费者，它们会以全新的、非理性的方式作出选择。营销、冲动消费、广告——这些东西不会消失，只是需要转型。

David Pawlan：

完全同意。这也引出了另一个问题：在这个智能体商业时代，推荐引擎究竟长什么样？大模型感觉已经打破了传统的搜索质量。但如果你跟智能体说「帮我找双白袜子」，市场上有两万种白袜子，它凭什么知道你喜欢哪种？

我觉得Muse在这里可能有先发优势——扎克的整个逻辑就是对所有商业收税：有Instagram数据，有Facebook数据，对用户的真实偏好理解更深。但推荐层在整个智能体商业体系里会长成什么形态，还是很值得期待的问题。

Anish Acharya：

对于长尾来说，这可能反而是件好事。就拿白袜子举例——我当然可以去Amazon买，但也许我的智能体会回来说：「我在Etsy上找到一位内布拉斯加的奶奶，她手工编织白袜子，要三周时间，你要吗？」我想了想：行，听起来挺有意思的。

在没有任何利益冲突的情况下，智能体能审视所有选项，精准地为你量身定制——这可能会带来更多的惊喜感，反而比现有的推荐引擎更有意思。

David Pawlan：

我太喜欢这个场景了，它能给日常无聊的购物体验加点料。

Anish Acharya：

对于不爱逛街的人来说，购物确实挺无聊的。

更进一步想，可以更大胆一些：也许某天它不只是在Etsy上找到那位奶奶，而是直接给那位奶奶的智能体发消息问：「你愿意接这个单子吗？」

这就是智能体之间协作真正有趣的地方——每个智能体都代表着自己的人类在行动，有的提供产品和服务，有的在创造收入。这样一个动态的、高频运转的次级经济体，也许比我们现在的世界有意思得多。

David Pawlan：

我脑子里出现了一个画面：内布拉斯加的一位奶奶，突然收到一条消息：「旧金山有位先生想要你帮他织双白袜子，你愿意吗？」

Anish Acharya：

哈哈，为什么不呢？当然愿意啊！

这件事还有一个让我很期待的地方：如果智能体真的在做正确的事，它选择产品的依据是真实的产品质量，而不是谁的营销做得最好、谁的品牌最响。当然，如果用户明确说「我就要Nike，因为我喜欢Nike」，智能体也会按照用户的明确意愿去执行——而不是让消费者在各种营销暗示下做出并不真正符合自身利益的选择。

David Pawlan：

这打开了一个真正以消费者利益为中心的互联网的大门。而我觉得这个互联网，我们已经缺失很久了。

Anish Acharya：

完全同意。

顺便说，我们还没聊智能体的商业模式。在你追踪的122个产品里，你个人测试了26个。付费情况是：65个收费，其中35个完全付费，30个是Freemium（到上限后收费）；只有13个是免费的。而Muse和Instinct——也就是目前最强的两个——都是免费的。还有OpenAI据说最近可能也要发布什么东西。

那么，长尾初创公司怎么在这里活下来？为什么它们在巨头免费提供服务的情况下还在收费？

Anish Acharya：

这会非常有挑战。据我们估算，如果真的要以很有野心的方式来做，每用户每天的成本大约是20美元，折合一年可能是数亿美元的开支，对初创公司来说是极大的压力。

有两个趋势值得押注：第一，浏览器自动化（Browser Use）的成本应该会像指数曲线一样下降，变得越来越便宜。如果你今天融了资，赌的是六个月后这个成本会大幅下降，这是一场时间上的博弈——但我们确实已经看到模型token价格大幅压缩，所以这条路是有可能走通的，让更多产品能做到免费。

但从另一个角度看，我并不喜欢「补贴用户」作为核心价值主张。我更期待看到的是一个每月收1000美元、但用户心甘情愿为之付费的智能体——就像人们愿意为各种非必需品每月花1000美元一样，那是因为那个东西让他们足够兴奋。当一个智能体真正做到极致的市场适配，叠加上成本不断下降的趋势，这就是我期待的路径。

David Pawlan：

确实，拭目以待。

Anish Acharya：

好，来自Assistant Bench的David，大家记得去看看这个网站。David，非常感谢你来。我觉得我们可以每周都聊——这个领域每天都在发生新事情。请大家关注他的X账号，也关注我，我们一起在X社区里持续学习、保持同步。祝你和你的智能体一切顺利！

David Pawlan：

谢谢你，这次聊得很开心。

Anish Acharya：

好，再见！

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

9月30日，国家统计局数据显示，9月制造业PMI录得50.1%，较上月上升0.3个百分点，重新站上荣枯线。与此同时，非制造业商务活动指数升至50.2%，环比大幅跳升1.2个百分点，建筑业和服务业均出现不同程度回暖。

制造业方面，生产端表现尤为突出，生产指数升至51.7%，环比大幅上升1.3个百分点，表明制造业生产活动扩张明显加快。需求端同样维持扩张，新订单指数为50.5%，虽较上月小幅回落0.1个百分点，但仍处于临界点以上，显示制造业市场需求持续改善。

从企业规模分化来看，大型企业PMI为50.6%，与上月持平，继续引领扩张；中型企业和小型企业PMI分别为49.7%和48.9%，虽仍低于临界点，但均较上月有所回升，中小企业经营压力边际改善。

非制造业方面，9月表现更为亮眼，分行业看，建筑业商务活动指数为50.3%，单月大幅跳升3.4个百分点，重返扩张区间，其新订单指数亦上升3.3个百分点至45.7%，业务活动预期指数升至55.4%，建筑业信心明显增强。

服务业商务活动指数升至50.2%，环比上升0.9个百分点。其中，电信广播电视及卫星传输服务、货币金融服务、保险等行业商务活动指数均位于55.0%以上的较高景气区间；资本市场服务与房地产行业则仍处于临界点以下，表现相对偏弱。

制造业PMI升至扩张区间

9月份，制造业采购经理指数（PMI）为50.1%，比上月上升0.3个百分点，升至扩张区间。

从企业规模看，大型企业PMI为50.6%，与上月持平，高于临界点；中、小型企业PMI分别为49.7%和48.9%，比上月上升0.3个和1.0个百分点，均低于临界点。

从分类指数看，构成制造业PMI的5个分类指数中，生产指数、新订单指数和供应商配送时间指数均高于临界点；原材料库存指数、从业人员指数低于临界点。

生产指数为51.7%，比上月上升1.3个百分点，表明制造业生产活动扩张加快。

新订单指数为50.5%，比上月下降0.1个百分点，高于临界点，表明制造业市场需求继续改善。

原材料库存指数为48.2%，比上月上升0.1个百分点，表明制造业主要原材料库存量降幅略有收窄。

从业人员指数为48.4%，比上月下降0.3个百分点，表明制造业企业用工景气水平回落。

供应商配送时间指数为50.1%，与上月持平，高于临界点，表明制造业原材料供应商交货时间继续加快。

非制造业PMI上升1.2%，景气水平明显回升

9月份，非制造业商务活动指数为50.2%，比上月上升1.2个百分点，非制造业景气水平明显回升。

分行业看，建筑业商务活动指数为50.3%，比上月上升3.4个百分点；服务业商务活动指数为50.2%，比上月上升0.9个百分点。从服务业行业看，电信广播电视及卫星传输服务、货币金融服务、保险等行业商务活动指数均位于55.0%以上较高景气区间；资本市场服务、房地产等行业商务活动指数均低于临界点。

新订单指数为46.5%，比上月上升2.4个百分点，表明非制造业市场需求景气水平回升。分行业看，建筑业新订单指数为45.7%，比上月上升3.3个百分点；服务业新订单指数为46.7%，比上月上升2.2个百分点。

投入品价格指数为52.5%，比上月上升1.4个百分点，表明非制造业企业用于经营活动的投入品价格总体水平继续上涨。分行业看，建筑业投入品价格指数为54.0%，比上月上升2.8个百分点；服务业投入品价格指数为52.2%，比上月上升1.1个百分点。

销售价格指数为50.3%，比上月上升1.0个百分点，表明非制造业企业销售价格总体水平有所回升。分行业看，建筑业销售价格指数为48.5%，比上月下降1.3个百分点；服务业销售价格指数为50.6%，比上月上升1.4个百分点。

从业人员指数为45.9%，比上月上升0.5个百分点，表明非制造业企业用工景气度改善。分行业看，建筑业从业人员指数为44.3%，比上月上升1.3个百分点；服务业从业人员指数为46.2%，比上月上升0.4个百分点。

业务活动预期指数为55.5%，比上月上升0.5个百分点，表明非制造业企业对市场发展信心有所增强。分行业看，建筑业业务活动预期指数为55.4%，比上月上升3.6个百分点；服务业业务活动预期指数为55.5%，与上月持平。

综合PMI升至临界点以上

9月份，综合PMI产出指数为50.7%，比上月上升1.2个百分点，升至临界点以上，我国企业生产经营活动总体较上月扩张。

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9月29日，据路透社获得的这份保密文件，2025年Anthropic近一半收入经由这两家云巨头的平台完成，而它们同时身兼投资人、算力供应商与直接竞争对手三重角色。

招股书显示，2025年Anthropic营收近46亿美元，同比增长约12倍，但运营亏损同期翻倍至逾80亿美元。高速增长的背后，是对少数合作伙伴日益加深的结构性依赖——这一风险已被Anthropic在招股书中明确列示。

47%的营收，流经两家巨头之手

招股书显示，2025年Anthropic通过亚马逊和谷歌（Alphabet旗下）云平台完成的销售额合计约21.6亿美元，占全年总营收的47%。

这一比例持续攀升——2023年仅为11%，2024年升至32%，去年已接近一半。

路透社测算，Anthropic为此向两家平台支付了约3.51亿美元分销费用，相当于每产生1美元云平台收入，就有约16美分流向亚马逊或谷歌。这笔费用被计入Anthropic财务报表中的“销售、营销及合作伙伴”运营支出项目。

投资方、供应商、分销商、竞争对手——四位一体

这种财务关系的复杂性远不止于此。

亚马逊和谷歌同时扮演四个角色：向Anthropic注入数百亿美元投资、为其提供算力基础设施、替其向客户收款，同时也在AI领域与其直接竞争。

截至2025年底，Anthropic不可撤销的托管和算力采购承付款高达546亿美元。到2026年初，其长期承付款总额已超过4170亿美元，涵盖3.5吉瓦专属算力容量。

招股书中，Anthropic将上述关系定性为竞争优势，称通过亚马逊、谷歌和微软的云平台分发Claude模型，能够借助其庞大销售网络触达现有客户，实现“我们认为任何单一机构都难以直接复制的市场渗透规模”。

但招股书同时也承认，对少数合作伙伴和供应商的依赖“形成了复杂的动态关系，可能产生利益冲突，并对我们获取算力资源产生不利影响”。

文件还指出，云服务商可以看到Anthropic的定价和商业条款，这可能影响他们在算力分配和产品推广力度上的决策。

两大客户各占12%，且无长期合同

客户集中度同样是一大风险。

招股书显示，有两家未具名客户各自贡献了Anthropic 12%的年营收。

Anthropic警告，其多数大客户并不受长期合同约束，随时可能削减或停止支出。

在应收账款层面，截至2025年底，Anthropic共有9.09亿美元未收客户账款，其中60%由亚马逊和谷歌代为收取，高于2024年的42%。Anthropic提示，一旦这一环节出现争议或延迟，即便公司与客户直接签有合同，现金流仍可能受到冲击。

与OpenAI的收入口径之争

这份招股书还将Anthropic与OpenAI之间的收入统计口径之争再度推至台前。

Anthropic将云平台市场合同的全额计入营收，将平台分成计为营销成本——依据是Anthropic作为交易“主要方”负责定价和服务交付，符合会计准则。

但据路透社今年6月的报道，OpenAI曾向投资者和员工表示，这种处理方式使Anthropic的营收虚增了数十亿美元。

对此，Anthropic回应称，公司遵循既定会计准则，确认总收入是因为其在交易中是“主要方”。

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这场本该在10月发布的新机被提前到了9月底。甚至没等到发布会，荣耀就提前亮出Magic9 16GB+512GB版本5999元的价格，率先把牌摆到了桌面上。

这不是唯一一个抢跑的玩家。一周之内，vivo、OPPO亦在发布新一代旗舰。

原本要到10月中旬才会密集打响的国产直板旗舰大战，今年被整体拉到了9月。

过去一年持续上涨的存储成本，把整机价格一步步往上推；另一边，手机市场早已进入存量竞争，用户换机周期越来越长。涨价不可避免，但涨得太快，又可能把本就有限的换机预算推给对手。

这导致今年的秋季旗舰战格外紧张，入门版本彼此盯着价格，高配版本不断向万元靠拢。

但手机厂商的焦虑已经不只停留在手机本身。

当芯片、影像、屏幕继续堆参数带来的体验增量越来越有限，厂商也开始把战线向外延伸。随拍屏、增距镜、云台相机、AI领夹设备开始出现在旗舰发布会和产品规划中。

一边争夺有限的换机预算，一边围绕手机寻找新的增量，这正在成为今年9月国产旗舰大战的另一面。

提前开打

今年的国产旗舰大战比往年来得更早。

9月21日至23日，vivo、OPPO、小米连续三个晚上发布新一代直板旗舰；荣耀Magic9系列则定档9月28日。

相比上一代，vivo和OPPO的发布会分别提前22天和24天，荣耀也计划提前17天，原本集中在10月中旬的旗舰大战被整体拉到了国庆前。

把今年几款新品与上一代放在一起看，一个明显特征是，厂商虽然都在涨价，但主力入门版本彼此仍在紧盯对手，涨幅基本控制在1000元左右。

小米18 Pro的12GB+256GB版本从4999元涨至5999元，增加1000元；vivo X500同容量版本从4399元涨至5499元，增加1100元；OPPO Find X10的12GB+256GB也从4399元来到5499元，同样上涨1100元。

成本需要向终端传导，但谁也不敢率先把主力档位抬得太高，以免把有限的换机需求让给竞争对手。

越往高配走，厂商对价格的试探则更大胆。

小米18 Pro的16GB+1TB版本从上一代5999元升至8999元，一代上涨3000元；18 Pro Max同容量版本则从6999元来到9999元。vivo X500 Pro的16GB+1TB版本，也从上一代X300 Pro的6699元提高到8999元，增加2300元。

价格天花板也随之继续上移。小米18 Pro Max透明特别版16GB+1TB已经达到10999元；vivo X500 Pro Max的16GB+1TB卫星通信版售价9499元，搭配影像设备的创作者套装则达到12999元。后者不能直接视为裸机价格，但万元正在成为国产直板旗舰越来越频繁触及的价格参照。

但越是在涨价周期里，厂商越不敢轻易丢掉价格敏感的用户。

OPPO的选择是主动增加一个更低价格版本的入口。

虽然Find X10标准版起售价已经从上一代4399元涨至5499元，但OPPO今年第一次在Find X系列首发阵容中加入E版本，以4999元守住5000元以内的价格带。

更有意思的是，Find X10 E的16GB+512GB版本与Find X10的12GB+256GB版本同为5499元。相同预算下，消费者可以选择更大的内存和存储，也可以选择更高规格的芯片和影像，相当于给涨价留出一道缓冲带。

小米却走向了另一个方向。

去年9月，小米17、17 Pro和17 Pro Max三款产品在同一场发布会上登场，标准版仍然承担着数字系列更低的价格入口。到了今年9月23日，小米只发布18 Pro和18 Pro Max，标准版没有出现在首发阵容中。

小米总裁卢伟冰随后确认，小米18标准版仍然存在，但会在之后单独发布。

这意味着至少在今年最密集的旗舰换机窗口，小米旗舰机的首发门槛直接从Pro的5999元开始。

价格优势减弱之后，小米把更多筹码压在核心硬件上。18 Pro首发高通第六代骁龙8至尊版，18 Pro Max则首发规格更高的第六代骁龙8超级至尊版，后者CPU最高主频达到5GHz，并采用新一代GPU、NPU架构和Offset PoP封装。

但有意思的是，过去由小米主导的“同价位多给配置”，如今也开始成为其他厂商反攻的武器。

此次Magic9新增了超能版，12G+256G版本售价为4499元，叠加国补甚至可低至3999元；

Magic9的16GB+512GB版本则定在5999元；横向来看同样是5999元，vivo X500和OPPO Find X10对应的都只是12GB+512GB；小米这一轮首发门槛同样是5999元，但18 Pro对应的是12GB+256GB。

对于此次的价格考量，荣耀CEO李健对华尔街见闻·全天候科技等媒体坦言：“我们还是不断地去降低我们的成本，提升效率，尽可能把困难留给自己。完全不做调整确实做不到。这件事决策确实挺难的。”

尽管几款产品的定位并不完全相同，不能只凭容量判断整机价值。但荣耀提前把16GB+512GB放到5999元，价格卡位的意味已经很明显：当同行都在涨价，试图用更大的内存和存储，把这个价格点重新做出吸引力。

价格之外，荣耀打出的是AI和影像两张牌。

一张牌是AI。Magic9将首发MagicOS 11，新一代YOYO支持超过100步的长程任务，荣耀希望让手机AI从回答问题进一步走向主动服务和执行任务。

另一张牌是影像。今年荣耀与专业电影摄影机厂商阿莱（ARRI）合作建设电影工业影像实验室，Magic9 Pro Max搭载了阿莱双2亿影像系统、电影级枪麦与音质等。

“荣耀会坚定的在影像上进行投入。”荣耀CEO李健对华尔街见闻等媒体表示，“包括我们和阿莱的合作未来也会有更大的想象空间。”

有人担心涨价丢掉用户，选择把产品线往下扩；有人接受更高的价格入口，把资源集中到Pro系列；也有人趁同行涨价，用更激进的容量组合主动抢位。

在换机周期不断拉长、成本又持续上升的市场里，提前十几天、二十几天发布，就意味着更早进入消费者这一轮的候选名单，今年手机厂商们抢的是有限的换机预算。

从一部手机到生态圈

旗舰机增长承压后，手机厂商正在发力配件生意。

影像是最明显的一条线。

此次荣耀在Magic9发布会上首发500mm、200mm巨炮增距镜，主打演唱会拍摄。

vivo在X500系列发布会上推出了一块售价699元的“随拍屏”。它可以磁吸在手机背后，在10米范围内无线传输画面，用后置主摄自拍、录口播或者架设特殊机位时，用户可以直接看到构图并控制拍摄。

围绕X500，vivo还继续扩展蔡司增距镜和专业影像手柄的适配，手机变成一个可以继续增加镜头、屏幕和操控设备的拍摄平台。

“更多模式、更多官方应用，以及可能支持更多其他手机产品的开发，都已经在路上。我们的外设会围绕手机影像向外拓展，这是一条长期路线。”vivo X系列产品高级总监赵典指出。

随拍屏本身并不是一个全新的创意。

今年3月，影石已经推出Snap手机自拍屏，同样通过磁吸解决使用后置主摄自拍时看不到构图的问题，售价499元起，而且强调苹果和安卓手机的广泛适配；仅2个月后，荣耀600系列也推出了磁吸副屏“魔法小耀屏”，支持预览构图、操控拍摄和四档补光。

不仅如此，vivo和OPPO还计划推出独立相机。

9月7日，vivo正式宣布将进入云台相机品类，并表示希望明年带来产品；OPPO也在盯着同一块市场，内部已经启动代号“扶摇”的云台相机项目，计划投入大量资源。

云台相机确实是当前消费电子产品类别中为数不多仍保持高速增长的品类。IDC数据显示，今年二季度全球手持智能相机出货量超过588万台，同比增长57%，销售额接近157亿元。其中云台相机出货量接近280万台，同比增长87%，是几个主要品类中增长最明显的市场之一。

手机在运动跟拍、长时间拍摄等场景仍有局限，而云台相机又比微单更轻、更容易使用，给手机之外留下了一块新的影像需求。

对于vivo、OPPO来说，这也是一门相对熟悉的生意。过去几年，两家公司已经在手机上积累传感器调校、计算摄影、色彩和视频能力。当手机影像本身越来越难仅靠增加一个摄像头拉开差距，把这些能力继续延伸到独立设备，成为建立影像生态的一种自然选择。

另一条往外延伸的线则是AI。

OPPO这次推出的“AI心力球”就是一个很有代表性的产品。这是一款只有9.8克的领夹式AI设备，可以全天佩戴，记录用户日常听到和想到的信息，再通过AI整理、关联和复盘，体验价为499元。

AI心力球可以与办公软件配合使用，支持会议记录等场景；同时还计划开放MCP生态，让开发者为它接入常用AI工具。

这给这类小硬件留下了更大的想象空间：未来如果进一步与办公Agent打通，用户在开会、拜访客户甚至走路时产生的一句话，都可以先被硬件捕捉，再交给Agent整理、生成待办，甚至继续完成后续任务。

OPPO目前并没有宣布AI心力球与某一款办公Agent直接合作，但整个办公Agent行业已经在沿着这条路径行动。

9月，腾讯WorkBuddy上线开放平台，同时推出9款联名智能硬件，合作方包括Plaud、影石、科大讯飞、安克、猛玛等。接入的硬件已经覆盖智能眼镜、录音卡片、麦克风、耳机、智能穿戴等十余个品类。硬件负责“听、看、记”，WorkBuddy则在后面负责理解、规划和执行。

现在还很难判断随拍屏、云台相机或者AI领夹设备中，哪一个最终能够成长为真正的大品类。

手机厂商自己也未必知道答案。

但在主力手机增长承压之后，它们开始比过去更愿意关注这些曾经不起眼的生意：看到自拍屏出现需求，就推出与自家手机深度适配的产品；看到云台相机高速增长，就把手机影像能力延伸出去；看到Agent开始需要新的语音入口，就尝试AI领夹设备。

这更像一场围绕手机生态的广泛试错。

当继续在手机内部卷参数带来的边际收益越来越低，围绕手机增加一块屏幕、一颗镜头、一台相机或者一个AI硬件用新的设备创造新的体验，也开始成为手机厂商寻找下一块增量空间的解法。

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中国经济在2026年第三季度末交出一份亮眼成绩单。

9月30日，标普全球与RatingDog联合发布中国最新采购经理人指数（PMI）显示，RatingDog 9月制造业PMI升至52.1，为五个月最高，服务业PMI亦加速扩张，综合PMI同步走强，显示内外需共振推动经济动能持续回升。

制造业方面，新订单连续16个月增长，出口订单创2月以来最佳表现，产能扩张带动就业四个月内第三次回升，整体动能明显好于上月。RatingDog创始人Yao Yu表示，制造业PMI预计在近期维持扩张区间。

服务业方面，新业务增速为6月以来最快，就业连续五个月增长，但激烈市场竞争迫使企业下调售价，且降幅为2022年4月以来最快，成本与售价的背离正在压缩企业利润空间。

综合来看，RatingDog综合产出指数从8月的52.1升至9月的52.4，为三个月高点，制造业与服务业同步实现产出、新订单、出口及就业的全面改善，商业信心亦升至四个月高位。

制造业：PMI五个月新高，内外需双轮驱动扩张加速

数据显示，RatingDog中国制造业PMI 9月录得52.1，较8月的51.5上升0.6个百分点，连续第10个月站稳荣枯线上方，为今年4月以来的最高读数。五大分项指数中，除采购库存小幅回落外，其余分项均对综合指数形成正向贡献。

需求端表现尤为突出。总新订单连续第16个月增长，增速为五个月最快，其中部分企业出于对成本上涨的预判，积极建立安全库存，进一步推升采购意愿。新出口订单连续第三个月扩张，增速为今年2月以来最佳，海外市场需求改善显著。

受需求拉动，制造业产出同步加速，连续第10个月录得增长，增速与新订单水平相当，消费品生产商在新订单和产出两项指标上均表现最为强劲。

就业方面，未完成订单持续积压促使企业加大招聘力度，永久性和临时性员工数量同步增加，就业指数为四个月内第三次录得增长，尽管增幅仍属轻微。招聘主要集中于消费品行业，投资品生产商就业小幅增加，而中间品企业则继续裁员。

价格方面，原材料（尤其是金属和石油）价格上涨推动9月投入成本通胀率升至四个月最高水平，企业随之将出厂价格小幅上调，扭转了8月出厂价格微降的局面，出口价格亦小幅上行。

Yao Yu指出，出厂价格的回升在一定程度上缓解了近期的利润压力，但持续走强的成本通胀和供应商交货延误仍需警惕，供应商交付时间已连续第七个月延长。

在库存方面，采购活动连续第10个月增长，库存累积周期为2006至2007年以来最长，但部分企业因新订单消耗库存，导致累积速度较8月有所放缓。

Yao Yu表示，对于未来12个月的前景，制造业信心从8月进一步改善，企业普遍预期全球宏观经济条件向好，并有新产品推出和业务扩张计划支撑，尽管信心指数整体仍低于长期均值。

服务业：活动连续两月加速，但售价跌幅创逾四年之最

RatingDog中国服务业商务活动指数9月升至51.6，较8月的51.4小幅上行，增速为三个月最快，并连续第二个月加速扩张，但整体扩张步伐仍属温和。

新业务是本月服务业扩张的核心驱动力。总新订单连续第45个月增长，增速为6月以来最快，企业营销和业务拓展工作的成效，以及市场需求条件的普遍改善，共同支撑了这一表现。这一增长序列自2023年1月启动以来从未中断。

与此同时，新出口业务增速三个月来首次加快，将当前持续扩张周期延长至五个月，为2024年以来最长。

就业市场延续正向趋势，服务业就业连续第五个月增长，全职和兼职员工均有所增加，但增速为四个月来最慢，仍属轻微，产能压力总体温和。未完成业务连续第11个月累积，但累积速度已连续第四个月放缓，此前扩张的用工规模对订单积压形成了一定缓冲。

价格层面出现值得警惕的背离信号。服务业投入成本连续第19个月上升，主要由薪资、原材料及能源支出推动，尽管通胀率较8月有所回落且幅度轻微。

然而与此同时，激烈的市场竞争迫使企业以折扣方式吸引客户，服务业出厂价格9月四个月来首度下降，且降幅为2022年4月以来最大。Yao Yu表示，成本上升与售价下跌并存，正在侵蚀企业利润空间，值得持续关注。

展望方面，服务业商业信心从8月进一步改善，并与制造业信心并列为2026年迄今最高水平，企业普遍将乐观预期归因于市场需求改善、扩张计划推进及新项目落地。Yao Yu预计服务业PMI近期将维持在扩张区间。

综合PMI：三个月新高，商业信心为四个月高位

RatingDog综合产出指数9月录得52.4，较8月的52.1上升0.3个百分点，升至三个月高位，但仍略低于2026年年内均值。制造业与服务业在产出、总新订单、新出口订单及就业四项指标上均实现同步改善，经济动能的广度有所改善。

商业信心在综合层面升至四个月高位，两大部门企业均对未来12个月持积极预期，将乐观情绪归因于国内外宏观经济改善预期、新产品推出及业务扩张计划。

然而，综合价格指标发出了值得关注的信号。9月成本压力加剧，主要集中于制造业，由金属和石油等大宗商品价格上涨驱动；而综合出厂价格指数九个月来首度转负，主要源于服务业企业在竞争压力下大幅折价销售。

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据追风交易台，摩根大通分析师Joseph Cardoso在9月29日发布的报告中指出，9月OpenRouter平台Token用量环比激增71%，同比达30倍，整体支出环比增长28%、同比扩大14倍。

与此同时，英伟达GPU租赁市场出现明显分化：A100与H100租赁价格双双环比下滑，而B200在8月首次下跌后小幅反弹。内存市场方面，DRAM现货价格在连续五个月上涨后于9月出现首次环比小幅回落，NAND价格则基本持平。

上述信号对AI基础设施投资者而言意义复杂。Token用量的持续加速印证了AI应用层需求的真实性，但GPU租赁价格的下行压力以及内存价格涨势的暂歇，提示供给端扩张与需求结构变化正在对硬件定价形成制约。

Token用量加速，廉价开源模型主导增长

9月Token用量增长明显提速。据摩根大通追踪OpenRouter平台的数据，9月Token用量环比增长71%，高于8月的47%和7月的18%，同比增速达30倍。

增长的核心驱动力来自开源模型。开源模型（包括DeepSeek、Moonshot AI等）用量环比激增83%，同比增幅高达101倍，增速显著快于闭源模型（OpenAI、Anthropic等）的环比39%、同比10倍。闭源模型在总用量中的占比已从8月的33%降至27%。

按用量排名前五的模型依次为：DeepSeek V4.1 Flash、GLM 5.3 Flash、腾讯Hy4 preview、GPT-5.6 Luna及DeepSeek V4 Flash，合计占总Token用量逾53%。其中，DeepSeek V4.1 Flash与GLM 5.3 Flash两款模型单月合计贡献约41万亿Token，占总量约30%，且定价远低于此前开源模型均值。

量价背离：支出增长依赖用量扩张而非提价

Token用量的爆发式增长并未带动单价上行，量价背离特征显著。9月成交量加权平均价格（VWAP）环比下降25%、同比下降55%，主要由两方面因素驱动：一是用量向更廉价的高流量模型集中，DeepSeek V4.1 Flash与GLM 5.3 Flash的大规模采用拉低了整体均价；二是Kimi K3、GLM 5.3及GPT-5.6 Sol等模型出现同款降价。

尽管如此，整体Token支出仍实现加速增长，9月环比增长28%，高于7月和8月各7%的增速，同比扩大14倍。支出增长的主要贡献来自开源模型，其支出环比增长64%、同比增长132倍，在总支出中的占比从8月的22%升至28%。

值得注意的是，按支出排名的前五大模型与按用量排名的前五大模型仅有一款重叠。支出前五依次为GPT-6 Astra、腾讯Hy4 preview、Claude Fable 5.1、Claude Opus 5及GPT-5.6 Sol，合计占总支出50%，显示高单价闭源旗舰模型仍主导收入端。

GPU租赁：H100承压，B200企稳反弹

9月非超大规模云服务商的GPU租赁市场呈现明显分化。据彭博指数数据，A100租赁均价为每GPU小时1.59美元，环比下降2.8%，降幅较8月的0.7%有所扩大；H100租赁均价为每GPU小时2.64美元，环比下降2.6%，而8月为环比上涨0.4%。

B200走势则与前两者相反。9月B200租赁均价回升至每GPU小时5.70美元，环比上涨1.3%，扭转了8月环比下跌1.5%的局面。B200与H100的价格比率升至2.16倍（8月为2.08倍），H100与A100的价格比率也小幅升至1.66倍（8月为1.65倍）。

摩根大通指出，B200定价约为H100的2.2倍，H100定价约为A100的1.7倍，两项比率均环比走高，反映出市场对新一代算力的相对溢价仍在维持，但旧型号GPU的供给压力正在加剧。

内存价格：DRAM五连涨后首现回落，NAND趋于稳定

内存现货市场的涨势在9月出现阶段性停顿。据彭博数据，DDR5 16Gb现货价格9月报49.70美元，环比下跌约1%，为连续五个月上涨后的首次回落，但同比仍大幅上涨614%（去年同期为6.96美元）。

NAND方面，1Tb现货价格9月报30.54美元，环比微涨0.1%，基本持平，同比涨幅约470%（去年同期为5.36美元）。摩根大通指出，NAND价格在此前连续四个月小幅下跌后于上月首次转正，9月则维持稳定。

DRAM价格的环比回落是否预示涨势终结，目前尚无定论，但同比涨幅仍超6倍的绝对水平，表明AI驱动的内存需求扩张在过去一年间已对价格形成实质性支撑。

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据追风交易台，摩根大通9月29日发布的最新研究报告，中东地区石油出口总量的10日均值已回升至每日2050万桶，相当于2025年战前水平的89%，与战前仅相差11%。摩根大通大宗商品研究团队判断原油市场已基本实现正常化。这意味着尽管地区冲突仍在持续，供应端的实质性恢复已在数据层面得到印证。

然而，复苏并不均衡。原油流量已反弹至每日1750万桶，恢复至战前水平的98%，而成品油出口仅为每日300万桶，仅相当于战前的58%。这意味着原油市场虽已大体正常化，精炼产品供应的缺口依然显著，相关市场仍面临结构性压力。

原油与成品油：复苏分化明显

报告数据显示，此轮中东石油出口的回升呈现出明显的内部分化格局。

原油方面，每日1750万桶的流量已接近战前正常水平（约1800万桶），恢复比例高达98%，表明上游生产和原油运输环节已基本恢复正常运转。

成品油方面，情况则截然不同。目前每日300万桶的出口量，仅为战前正常水平（约520万桶）的58%，缺口超过40%。这意味着中东地区的炼化产能或出口基础设施仍受到较大制约，柴油、航空燃油、汽油等精炼产品的供应紧张局面短期内难以完全消除。

对于能源市场而言，这一分化格局意味着原油与成品油裂解价差可能继续承压，炼厂利润率的走势值得持续关注。

印度进口数据印证需求端回暖

中东石油出口的回升已在下游需求端得到验证，最直接的信号来自印度——中东石油最大的近邻买家。

摩根大通数据显示，9月份印度自中东及“未知来源”的原油进口量升至每日280万桶，较8月份大幅增加120万桶，并已超过2025年全年均值水平。

这一数据表明，随着中东出口通道逐步疏通，买家正在积极补充库存或恢复正常采购节奏。印度进口量的快速回升，既反映了中东供应端的实质性改善，也预示着区域原油贸易流的重新活跃。

霍尔木兹海峡：高运费下的风险定价

霍尔木兹海峡的通行量已接近6月下旬的近期高点，约每日1300万桶，沙特阿拉伯是主要贡献方。但摩根大通提示，过境量的上升并不意味着安全形势的改善，而是反映出行业在持续风险环境下运营能力的增强。

运费市场的表现印证了这一判断。与霍尔木兹挂钩的超大型油轮（VLCC）租船日费率已接近每日127万美元的历史高位，高额运费正在吸引边际运力入场，船东实际上是在对安全风险进行定价并从中获益。

这种"即时溢价"已扭曲了二手船市场的估值逻辑——船龄5至10年的VLCC估值已超过1.5亿美元，高于约1.35亿美元的新造船价格。与此同时，区域生产商自有的运力资源——包括沙特的Bahri船队、阿布扎比国家石油公司旗下的ADNOC L&S、科威特的KOTC以及阿曼的Asyad——在现货市场趋紧的背景下，为维持正常提货提供了重要支撑。

“穿梭”模式向集装箱运输延伸

摩根大通指出，这种在高风险环境下维持运营的"穿梭"模式已不再局限于石油运输，正在向集装箱航运领域蔓延。

目前，霍尔木兹海峡的大部分集装箱货运由与阿布扎比港口集团相关联的支线船舶承运，而全球主要集装箱班轮公司则大体仍处于观望状态。这一格局表明，在地缘风险尚未消退的背景下，区域港口运营商正在填补国际大型航运公司留下的空白，并在这一过程中积累市场份额。

对于大宗商品市场的参与者而言，上述动态意味着中东石油供应的物流瓶颈正在逐步疏解，但运输成本的高企和安全风险的持续存在，仍将是影响原油到岸价格和贸易流向的重要变量。

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华尔街见闻提及，受企业债供给激增拖累，美国国债周二延续数月颓势，30年期国债收益率升至2002年以来最高水平。与此同时，能源价格高企持续推升通胀压力，进一步助长了市场的做空情绪。

然而当前，美债期货空头头寸已高度密集，任何令人意外的经济降温信号都可能触发空头仓位的急剧平仓，引发收益率短期内的大幅下行。

本周，债券交易员的目光将集中在两项关键数据上：周三即将公布的美联储首选通胀指标，以及本周末的月度就业报告。据彭博调查的经济学家预测，9月非农就业人数增幅约为9万，较8月出乎意料的16.2万大幅放缓。

据CME数据显示，过去约两周内，5年期和10年期国债期货未平仓合约均大幅攀升。

据美国商品期货交易委员会（CFTC）数据，截至9月22日当周，资产管理机构新增10年期国债期货空头头寸逾10万张，为2023年以来单周最大增幅之一。

此外，5年期合约在过去12个交易日中有11个交易日出现持仓增加，10年期合约则在过去14个交易日中有13个交易日持续扩张。

从规模来看，自上周初以来，两个期限合约新增期货风险敞口合计约为每基点3200万美元，相当于当前5年期现券750亿美元的等值规模。

美国银行策略师Meghan Swiber等人在研报中指出，：

期货持仓仍倾向于收益率进一步上行，在短期和中期期限上，空头头寸目前仍处于盈利状态。

该团队同时指出，资产管理机构持续增加国债空头，尤其集中在中长期期限，而商品交易顾问（CTA）的趋势信号也显示其"坚定维持美债空头"。

值得注意的是，当前新增持仓规模的背后，除方向性做空外，还可能涉及针对现券国债的基差交易，或资产管理机构对债券持仓的对冲操作，这在一定程度上增加了市场结构的复杂性。

随着做空力量持续累积，一旦经济数据低于预期或美联储官员发出鸽派表态，市场可能面临剧烈的空头回补，届时收益率或出现至少短期内的急速下行。

期权市场的动向已印证了这一担忧。据彭博数据，过去一周，长债期货合约的期权偏度急剧变化，看跌期权溢价升至8月以来最高水平，显示交易员正积极为收益率继续攀升寻求保护，推高了看跌期权相对于看涨期权的成本。

此外，部分看空对冲头寸将于本周末到期，意味着这些头寸亦涵盖了周五非农就业数据的事件风险。

与此同时，摩根大通国债客户调查显示，截至9月28日当周，投资者持仓整体维持不变，其中多头头寸仍处于去年11月以来的最高水平，表明部分多头力量依然存在，为潜在的空头回补提供了一定基础。

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黑石领衔，53亿美元押注天然气场外供电

今年夏天，由黑石牵头、KKR和阿波罗参与的投资财团，与管道巨头Williams公司达成协议，以53亿美元收购其正在开发的五个天然气发电项目49%的股权。这些项目专为数据中心提供场外供电。

速度是场外供电的核心竞争力。Williams表示，其首批200兆瓦的场外发电容量在商业化后不到18个月便已上线。相比之下，据惠誉评级估计，新建电网连接电厂及高压输电线路通常需要5至10年。

股权入股与设备融资，两条路径并行

除项目层面的直接投资外，部分投资方开始直接持有场外供电企业的股权，以获取更广泛的行业增长敞口。

今年5月，黑石与哈里伯顿联合宣布向VoltaGrid注资10亿美元股权投资。VoltaGrid专门为数据中心建设和运营场外天然气供电系统。

律所Troutman Pepper Locke房地产合伙人Carl Bivens表示：

随着大量私募股权和其他资金涌入市场，出现了不同的交易结构。当私募股权介入时，他们希望持有开发主体的所有权权益。

另一条路径是为终端客户提供设备融资。Bloom Energy去年秋天宣布，Brookfield资产管理公司同意提供最高50亿美元，用于为AI数据中心的未来供电项目融资，由Bloom提供燃料电池。今年6月，Bloom宣布Brookfield将潜在融资规模扩大至250亿美元。

据一位熟悉相关融资情况的知情人士透露，Bloom依赖基础设施基金和投资公司组建特殊目的载体（SPV）为其产品部署融资已逾十年，但投资者兴趣近期明显加速。

项目级融资持续落地，橡树资本入局Nebius

今年7月，项目开发商Industrial Development Funding（IDF）与橡树资本（Oaktree Capital Management）宣布，联合投入17亿美元，在Nebius数据中心安装Bloom燃料电池。

在该交易结构中，橡树资本提供少数股权融资，三菱日联金融集团（MUFG）主导优先债务融资，Nebius则向Bloom支付电费。

合同期限错配，成为潜在风险点

场外供电资产的寿命可长达数十年，但AI算力合同通常短得多，数据中心内的GPU往往数年内便面临迭代淘汰。这一周期错配，是投资者当前面临的核心结构性风险。

为此，投资方正在推动更长期的客户承诺。Carl Bivens表示，市场越来越倾向于要求大型云服务商签署10至15年合同，并附带5年续约选项。

"这为投资方提供了更长的有保障租金跑道，也让机构投资者得以摊销其在表后解决方案或数据中心建设上的成本，"他说。

IDF首席执行官Nik Nunes则提出了另一种应对逻辑：即便数据中心的用电需求发生变化，供电资产本身仍具价值——可以向更广泛的市场出售电力。

"如果我有一个在六到八年内已大幅摊销的电力模块，我就有很大的灵活性，可以将电力卖入电网或其他市场，"Nunes说。

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