7月30日，A股早盘三大指数集体低开，盘中持续扩大跌幅，创业板跌超5%，失守3200点，并抹去今年以来全部涨幅。在芯片半导体、算力硬件股集体陷入调整之际，科创50指数同样大跌。此外，AI应用端反复活跃。创新药方向，海南海药涨停，联环药业跟涨。银行股同样表现逆势拉升，工行、建行创新高。早盘油气板块一度走高，通源石油涨超7%，受益于隔夜原油大涨6%-7%，中东局势升级推升供给担忧。

港股高开低走，恒指、恒科指双双下跌，恒科指跌超1%，科网股部分转跌，半导体同样承压，华虹宏力跌近6%。中际旭创港股IPO首日破发。债市方面，国债期货多数上涨。商品方面，国内商品方面涨跌分化。核心市场走势：

A股：截至发稿，沪指跌1.15%，深成指跌3.79%，创业板指跌5.89%。

港股：截至发稿，恒指跌0.05%，恒科指跌1.14%。

债市：国债期货震荡盘整，截至发稿，30年期主力合约涨0.02%，10年期主力合约持平，5年期主力合约持平，2年期主力合约跌0.02%。

商品：国内商品期货多数下跌，截止发稿，航运期货跌幅居前，集运指数(欧线)跌2.68%；黑色系多数下跌，铁矿石跌2.16%；基本金属涨跌参半，氧化铝跌1.94%；非金属建材全部下跌，玻璃跌1.81%；新能源材料全部下跌，碳酸锂跌1.76%；油脂油料全部下跌，豆粕跌1.19%；贵金属涨跌参半，钯跌0.99%；化工品涨幅居前，乙二醇涨3.99%；能源品全部上涨，原油涨3.50%；农副产品多数上涨，玉米涨0.27%。

12:03

盘面上，石油股、内银股明显撑市。连续支撑大市上行的科网股部分转跌，小米、阿里巴巴跌1.6%，百度跌超1%，京东仍上涨超2%，腾讯飘红；新东方绩后大涨超16%带领教育股上涨。另外，半导体、光通信、PCB概念股跌势不止，长飞光纤光缆、建滔积层板跌幅明显，广合科技跌10%，华虹宏力跌逾8%，中芯国际、澜起科技跌超6%，兆易创新跌逾5%。

港股中际旭创上市首日跌超7%。

中际旭创此次H股发行定价为每股980港元，较此前招股文件披露的1010港元发行上限折价约3%。按基础发行5450万股计算，募资总额约534亿港元；若全额行使15%超额配售权，总募资规模将达约614亿港元。这一规模不仅是截至目前2026年港股募资规模榜首，也是2019年阿里巴巴回港二次上市以来港股最大规模的IPO项目。

据上证报，中际旭创H股的破发并非毫无征兆。7月29日暗盘交易中，该股最低报价一度触及931港元/股，较招股价下跌5%。此后虽有所回升，但截至暗盘收盘仍报971港元/股，较招股价下跌0.92%，这一收盘价与7月30日开盘价完全一致。

中际旭创H股的破发，或与其A股近期的持续回调相关。自6月23日创下1416.88元/股的高点以来，中际旭创A股大幅回撤，7月28日H股定价公告发布当日，A股股价跌15.69%。

11:47

盘面上，个股跌多涨少，沪深京三市超3400股飘绿，上午半天成交1.46万亿。沪深两市半日成交额1.45万亿，较上个交易日缩量不到300亿。板块方面，半导体、算力硬件产业链深度回调，CPO、PCB、HBM方向大跌，中际旭创跌逾15%。机器人、光伏、商业航天、创新药题材跌幅靠前。白酒、银行、汽车板块逆势走强。

白酒板块半日涨3.63%，领涨两市。舍得酒业强势封涨停，报37.49元，成交额4.62亿元；金徽酒涨停，古井贡酒涨超7%，酒鬼酒、迎驾贡酒涨超5%，五粮液、山西汾酒涨超4%，贵州茅台涨超2%。

催化方面，贵州茅台年内第二次提价是本轮白酒行情最直接的导火索——自7月18日起，53度飞天茅台零售价上调至1639元/瓶，北京、上海直营店售价升至1719元/瓶。

与此同时，国务院近日批复《扩大消费"十五五"规划》，锚定2030年社会消费品零售总额约60万亿元，食品烟酒消费有望系统性受益。

东兴证券认为，这是我国首次以五年规划形式系统部署扩大消费战略，消费在未来五年将重新成为经济增长的核心驱动力。

食品饮料方向多点开花。调味发酵品板块涨2.76%，安记食品逼近涨停；均瑶健康涨停带动白酒概念走强。酒店餐饮板块涨2.84%，西安饮食涨停。

消息面上，可口可乐2026年二季度全球单箱销量增长5%、亚太市场增长8%，并上调全年业绩指引，验证了大型赛事营销对终端消费的强拉动，为国内消费板块情绪回暖提供了外部参照。

光模块龙头集体暴跌。"易中天"（新易盛、中际旭创、天孚通信）半日成交额合计超500亿元。其中新易盛跌16.43%报352元，中际旭创跌15.77%报801元，天孚通信跌超10%。东山精密3个交易日2次跌停，报161.80元，总市值跌破3000亿元；光迅科技跌停报152.33元。通富微电跌停，源杰科技跌近15%，华虹宏力跌超10%，寒武纪跌超7%。

此番科技股暴跌的核心矛盾并非产业基本面恶化，而是多重因素共振下的资金出逃与叙事重构。

据21世纪经济报道，除产品降价传言外，市场对"英伟达链"的叙事逻辑产生广泛质疑。韩国KOSPI指数连续触发熔断、SK海力士股价暴跌，进一步放大了恐慌情绪。美联储最新利率决议中三位委员投下反对票（2016年以来首次），鹰派信号令全球成长股估值承压。

五矿证券认为，本轮调整主要集中在半导体、CPO、PCB、算力硬件等前期涨幅高、融资持仓重的板块，并非中国科技产业基本面单独恶化，而是全球AI资产拥挤交易在宏观冲击下集中释放风险。

从资金结构看，2026年二季度主动权益基金配置电子行业权重达43.3%、通信行业16.9%，合计超60%，为2010年以来最高。一旦预期松动，机构止盈、融资减仓形成负反馈，放大了板块跌幅。

银行股同样表现稳健，截至午盘，工商银行涨2.39%，报8.14元/股；建设银行涨1.88%，报10.83元/股，双双创下历史新高。最新市值分别为2.9万亿元、2.83万亿元。

丰银行、渝农商行、浦发银行、沪农商行、无锡银行、重庆银行等涨幅均超2%。

消息面上，据统计，2025年度，42家A股上市银行中有41家实施现金分红，累计派发现金红利6456.37亿元，较2024年增加约135亿元，连续第三年创下历史新高。

11:01

创业板指跌至3200点下方，日内跌5.2%，抹去年内全部涨幅。

10:57

创业板指、科创50均跌超5%。

10:53

银行板块逆势走强，工商银行、建设银行均创历史新高，瑞丰银行、青农商行、沪农商行、无锡银行等涨幅靠前。

10:27

创业板指跌超4%，科创50指数跌3.8%。半导体芯片、算力硬件股下跌。

10:01

港股中际旭创上市首日开盘破发，截至发稿，跌幅扩大至4.54%，现报935.5港元，目前市值约1.18万亿港元。中际旭创A股同步下跌，目前跌超7%。

消息面，中际旭创7月28日公告，确定H股全球发售定价为每股980港元。按5450万股的基础发行量计算，对应募资额约534亿港元，锁定2026年港股募资规模首位。若保荐人全额行使15%超额配售权，增发817.5万股后，总募资规模将近610亿港元。

从2023年CPO（共封装光学）概念爆发到2025年底，中际旭创A股股价累计涨幅超过10倍；进入2026年，股价一度再涨超120%，6月22日最高触及1416.88元，中际旭创A股总市值突破1.3万亿元。截至发稿，中际旭创A股市值回落至1.02万亿元。

09:53

算力硬件股再度陷入调整，光模块、光芯片等方向跌幅居前。

半导体板块承压，星宸科技、全志科技、有研硅、瑞芯微跌幅居前。

09:48

白酒概念震荡走强，舍得酒业涨停，贵州茅台、古井贡酒、酒鬼酒、金徽酒、口子窖跟涨。消息面上，近期北京、上海等地茅台直营店已将53度、500ml飞天茅台售价提升至1719元/瓶，高于i茅台平台1639元/瓶的售价。

白酒概念震荡走强，舍得酒业涨停，贵州茅台、古井贡酒、酒鬼酒、金徽酒、口子窖跟涨。白酒概念震荡走强，舍得酒业涨停，贵州茅台、古井贡酒、酒鬼酒、金徽酒、口子窖跟涨。白酒概念震荡走强，舍得酒业涨停，贵州茅台、古井贡酒、酒鬼酒、金徽酒、口子窖跟涨。消息面上，近日，国务院批复并发布《扩大消费“十五五”规划》，明确提出要“顺应消费发展规律和阶段性特征”，坚持“供需适配”。

09:41

早盘贵金属板块震荡反弹，招金黄金涨停，赤峰黄金、西部黄金、山金国际、四川黄金、中金黄金跟涨。

油气概念表现活跃，通源石油一度涨近10%，科力股份、泰山石油、中国海油、山东墨龙、石化油服跟涨。

09:37

早盘MLCC概念走强，双星新材涨停，洁美科技、昀冢科技、国瓷材料、风华高科等跟涨。

消息面，7月29日，三星电机宣布自8月起MLCC价格上调30%。该公司已将涨价通知下发合作经销商，所有出货产品自8月1日起执行新价格。另一家MLCC龙头日本太阳诱电也通知，自9月1日起出货的MLCC将涨价。涨价理由为原材料及辅料价格急剧上涨。

09:26

上证指数低开0.43%，创业板指跌1.4%。半导体、算力硬件产业链持续调整，服务器、光刻机、CPO方向领跌。黄金、油气、煤炭板块走强。

09:21

恒生指数高开0.26%，恒生科技指数涨0.43%。新东方涨逾14%，小米集团、美团、智谱涨幅居前；华虹宏力、中芯国际跌幅靠前。

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7月30日，字节跳动启动了一场面向AI业务的组织调整：飞书产品团队与豆包产品团队合并，成立新的豆包产品团队；飞书GTM团队与火山引擎团队合并，成立"创造力服务平台"，统一负责MaaS和SaaS的销售与服务。

翻译成大白话：字节把飞书塞进了豆包，把飞书的销售塞进了火山引擎。豆包企业版已经在部分飞书客户中内测——它集成了飞书的文档、表格、会议、群聊，用户不需要额外部署。

字节终于做出了和阿里一样的决定。

就在一周前，阿里宣布整合QoderWork、悟空、MuleRun三款赛马产品，推出千问办公，由钉钉新任CEO陈宇森统筹。再往前推10天，腾讯把QClaw产品中心整体并入WorkBuddy所在的云产品六部。

三家公司，三条赛马线，在同一个夏天做出了同一个选择：集中兵力，统一入口。

分是为了试错，合是为了开战

2026年初，OpenClaw"龙虾"开源之后，中国互联网大厂几乎同时启动了一个实验：让多个团队各自做AI办公产品，看谁能跑出来。

腾讯内部同时诞生了WorkBuddy、QClaw、Marvis三款产品。字节有Trae、扣子、豆包办公、飞书aily四条探索线。阿里则是QoderWork、悟空、MuleRun三线并行。

赛马机制在行业早期是符合逻辑的。没人知道AI Agent最终会以什么形态落地，多铺几条路，总能踩中节奏。

OpenClaw开源AI智能体框架的核心价值是"给大模型装上手和脚"——能直接操作用户的文件系统、浏览器、终端命令和各类API。大厂们围绕它做的产品，本质上都是一件事：把开源能力做企业级封装，降低部署门槛，加上安全和权限控制，接上自家的生态和用户体系。

但赛马的代价同样真实：重复投入、内部抢人、用户认知分裂。阿里的悟空发布时号称"全球首个企业级AI原生工作平台"，后来长期维持半成品状态，连阿里内部员工都说"自己基本只用QoderWork"。字节的Trae定位编程工具，扣子走Agent搭建路线，豆包逐渐具备办公能力——用户根本搞不清该用哪一个。

7月，易观分析发布了一份报告，成为终结赛马的那根稻草。

榜单显示，6月中国桌面端AI办公智能体月访问量突破6000万次。腾讯WorkBuddy以2097万次登顶，超过第二名字节Trae（1279万次）和第三名阿里QoderWork（788万次）的总和。

数字说明了一个残酷的事实：市场已经做出了选择。继续做实验，就等于把正面战场让给对手。

分是为了试错。合，是为了开战。

腾讯：曾最不被看好的那一个，打了最漂亮的一仗

WorkBuddy的登顶，在几个月前几乎没人预料到。

2026年初，腾讯在AI领域的位置很微妙。它有大模型、有云计算、有社交网络，但始终缺少一款被大众记住的AI产品。"腾讯在AI掉队"几乎是行业共识。

WorkBuddy最初只是腾讯云的一个内部工具，约10人小团队开发。改变发生在3月：腾讯决定把它推向市场。关键决策是——不把它定位成"第二个编程助手"，而是"AI原生工作台"。

前者让程序员写代码更快，后者让每一个坐在电脑前的人都能用自然语言完成工作。这个定位差异，决定了WorkBuddy之后的用户结构完全超出了所有人的预期。

腾讯的决策是在OpenClaw的生态上快速封装：WorkBuddy直接兼容OpenClaw的技能生态，用户不需要从零开始配置，开箱即用。这不是从头造轮子，是在社区成熟的框架上做企业级包装——降低部署门槛，加上安全和权限控制，接上自己的生态体系。

公测后，增长最快的人群不是程序员，而是HR、行政、运营、财务、产线工程师。让WorkBuddy月活冲到2000万的，是那些"从来不写一行代码的人"。

花旗银行在7月的研报中披露了几个关键数字：WorkBuddy跨平台去重月活2000万，日活突破1300万，DAU/MAU比值达到65%-75%。在企业级SaaS中，这属于黏性最高的那一档。花旗的结论是："高价值用户的付费比率有望高于音乐、视频，甚至游戏等典型消费订阅服务。"

腾讯的生态优势也是别人抄不到的——WorkBuddy打通了腾讯文档、腾讯会议、企业微信、QQ邮箱，支持微信和企业微信远程下发任务。用户不需要安装任何额外软件，在聊天框里就能指挥一个Agent干活。

但腾讯也有尚未回答的问题。留存率和付费率是CodeBuddy和WorkBuddy合并计算的，单看WorkBuddy的商业模式是否跑通，还需要时间验证。

而且腾讯真正的杀手锏可能还没完全亮出来——企业微信内测的AI Agent"大圆"，直接长在企微的每一个界面里，左滑唤起。据新浪科技报道，马化腾对这个项目重视到"几乎从不缺席"相关会议。

字节：烧了最多的钱，终于决定收拢战线

今天的组织调整，是字节跳动在AI办公领域最清晰的一次表态。

调整路径和阿里几乎一模一样：合并飞书的产品团队和豆包的产品团队，合并飞书和火山引擎的GTM。豆包企业版作为整合后的第一个产品，已经在部分客户中内测。

字节为什么要这么做？因为它的AI业务有一个致命的尴尬。

只看豆包的数据，字节看起来是中国AI实力最强的公司：月活3.82亿，国内AI应用第一，比第二名千问（1.67亿）和第三名DeepSeek（1.30亿）加起来还多。

但问题在于，这3.82亿用户怎么转化成企业办公场景的收入。字节2026年AI基础设施开支预计2000亿，但据晚点LatePost报道，豆包每天收入不到100万——全年也就3.65亿。

在办公入口这场战役里，字节的产品线也是最分散的。Trae偏编程，扣子是Agent搭建平台，飞书有自己的aily智能体，豆包在逐渐开放办公能力。四条线各自为战，没有一个统一的入口。

但飞书在过去一年展示了一个不容忽视的趋势。2025年营收超过30亿元，2026年Q2同比增长100%，与钉钉的营收差距缩小到历史最低。更关键的是结构变化：2026年以来，飞书新增客户中超过九成同步采购了AI功能。客户群正在从互联网、新能源向零售、制造、能源渗透——瑞幸、海天味业、得力、南京钢铁都出现在最新客户名单中。

飞书证明了一件事：企业客户愿意为嵌入工作流的AI付费。但它缺的是豆包的C端影响力。

这次的整合，本质上是把飞书的B端能力（企业工作流、客户付费体系）和豆包的C端影响力（3.82亿月活）合到一起。如果跑通，字节在办公入口的竞争力会跳一个台阶。

阿里：整合最早，阵痛也最长

阿里是三家里面第一个动手整合的，但也是整合最痛苦的那个。

6月，钉钉创始人陈航卸任CEO，90后陈宇森接棒。他做的第一件事就是把QoderWork、悟空、MuleRun三款产品捏合成千问办公。

三款产品各有来历。QoderWork来自阿里云，悟空来自钉钉，MuleRun来自一个创业团队。它们定位接近、功能重叠，形成了事实上的内部竞争。有限的算力和研发资源被分散到多个项目上。

一位了解钉钉的人士对《财经》说了一句话："手心手背都是肉。产品整合容易，人心不容易整合。"

整合后的千问办公以QoderWork为技术底座，承托悟空的钉钉企业场景和MuleRun的海外增量。阿里云也在OpenClaw生态中找到了自己的位置——提供一键部署方案，用户通过轻量应用服务器就能运行OpenClaw，成本低至56元/月，预装的52个官方Skill日均调用量突破1.2亿次。

但阿里接下来要解决两个问题：第一，在技术圈有口碑的千问办公，如何接住钉钉的大客户体系；第二，钉钉在制造、政务、教育等传统行业的庞大客户群，如何转化成AI业务的收入。

钉钉2025年营收超过40亿元，体量仍是三家中最大的。但这些客户的数字化阶段和AI接受度，与互联网圈原生使用Agent的用户群体存在明显断层。让它们为AI额外付费，"是个需要慢功夫的事"。

入口的归属决定时代的归属

PC时代的入口是浏览器和搜索框，赢家是Google和百度。移动时代的入口是超级App，赢家是微信和抖音。生成式AI正在把入口变成一句对AI说的话，而办公桌是这句话最自然的起点——一个人每天一半醒着的时间坐在工位上，每一次交互都在沉淀最有价值的工作数据。

WorkBuddy的数据揭示了一个被大多数人忽略的事实：AI办公的第一批重度用户不是程序员，是那些"最需要AI帮自己干活"的人。HR、行政、运营、财务、产线工人。一个不会写代码的HR用WorkBuddy自动筛简历、生成面试报告，她比程序员更需要一个AI同事。

这意味着AI办公产品的竞争逻辑与编程工具完全不同。编程工具拼的是模型跑分和能力上限；办公产品拼的是谁能让一个完全不懂技术的普通白领，在3分钟内上手，在3周内离不开。

上一轮入口战争从团购打到外卖再打到出行，用了十年才分出胜负。钉钉CEO陈宇森在5月的阿里云峰会上给了另一个判断："接下来18个月内，各行各业都会发生非常强的生产力变革。"

今天字节完成整合后，国内主要互联网大厂都开始进入资源收拢阶段。接下来就是产品见真章的时候了：谁的Agent能真正走进白领的日常，谁就更有机会成为下一代企业AI生态的核心。

本文来源：AI原生Lab

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7月30日，字节跳动启动针对AI业务的组织架构调整，对旗下豆包、飞书、火山引擎三大业务的产品研发与商业化体系进行重组。

在当前国内agent商业化竞争加剧的背景下，此次调整将字节跳动To B业务的重心进一步向AI方向收拢，意在加强三者在企业生产力场景中的产品与服务协同。

此次业务重构打破了原有的产品线与商业化壁垒。

在产品研发侧，原飞书产品团队与豆包产品团队正式整合，成立新的豆包产品团队，由豆包负责人赵祺统筹负责，飞书负责人谢欣转为向其汇报。

尽管整合后飞书现有的产品及服务保持不变，但这标志着双方在办公场景下的产品融合将进一步深化。

与此同时，在商业化体系方面，飞书GTM（市场、销售、客户服务）团队与火山引擎团队合并，组建新的To B GTM组织“创造力服务平台（Creativity Service Platform）”。

该部门由火山引擎负责人谭待掌舵，原飞书销售负责人林婵、飞书战略及市场负责人史志隽均向谭待汇报，整体负责字节跳动MaaS和SaaS等云服务的商业化运作。

这种跨部门整合，意味着字节跳动试图在面向企业客户时，提供从算力基础设施、模型能力到前端SaaS应用的完整交付闭环。

业务架构的大规模调整，背后有着清晰的商业化数据支撑，且呈现出企业服务与AI高度绑定的趋势。

按7月平均消耗口径统计，字节跳动大模型业务ARR已达40亿美元，超过国内其他大模型公司ARR的总和。在使用频次上，截至今年6月，豆包的日均Token调用量突破180万亿。

在应用端，飞书自身的商业化也正处于提速阶段，其2026年第二季度ARR同比增长超过100%，达到历史最高增速。其中一项决定性数据是，在2026年以来的新增客户中，超过九成同步采购了飞书的AI产品。

这一系列数据客观上证明，单纯的办公协同软件增长逐渐见顶，而AI能力正在成为驱动企业采购、提升单客价值的核心变量。

结合当前科技行业正在演进的“Agent战争”，可以更透彻地理解此次调整的业务逻辑。

进入2026年，大模型厂商的竞争重点已从基础模型参数规模的较量，转向Agent在具体业务场景中的落地。

在企业服务领域，单纯的模型API或独立的AI对话框往往难以满足复杂的业务需求。如果员工每次使用AI都需要脱离当前工作环境、重新输入背景信息，AI便很难进入跨部门协作的深水区。企业长期沉淀的数据、知识资产和组织流程，要求AI必须深入真实的业务流，才能实现从个人效率工具向企业生产力的转化。

飞书与豆包在产品侧的合并，正是对这一趋势的回应。

在此次组织调整前，“飞书里的豆包”便已作为豆包企业版在飞书内的Agent形态投入使用。该模式改变了用户必须跳转至独立AI应用的传统路径，允许员工在飞书的文档、搜索、群聊或会议等工作入口中，直接唤起AI。

在这一协作模式下，飞书提供任务发生的协作现场与企业内部的知识约束，而豆包则基于上下文理解任务，并调用浏览器、数据表格等工具推进多步骤执行。

例如，员工可以基于一份项目会议记录，直接要求Agent整理待办清单、调用业务表格，最终生成可视化的工作台应用。

整体来看，字节跳动此次针对AI业务线的重组，在逻辑上理顺了内部算力、模型与SaaS应用的关系。

通过将飞书产品线并入豆包，并将商业化兵力集中于“创造力服务平台”，字节跳动正在通过组织架构层面的硬性整合，强化其在企业智能化转型和Agent市场中的竞争力。

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财报显示，2026财年第三财季（截至2026年6月28日），高通营收99.5亿美元，同比降4%，微超华尔街预期的96.2亿。Non-GAAP每股收益2.21美元，同比降20%，比预期低了1美分。盘后股价先跌后收窄，目前仍跌超4%。

这份财报的拧巴之处在于：看手机，收入同比暴跌20%，50亿美元出头，是近年最差的一个季度；看汽车，61%的增长创了纪录；看数据中心，公司确认定制芯片今年底开始发货。

同一家公司，三张完全不同的成绩单。该信哪张？

手机：高通的旧地基在塌，但没有塌完

手机芯片收入50.86亿美元，同比掉20%。从FY25Q1的76亿峰值到现在，三个季度少了三分之一。

根因不在需求端。全球智能手机出货量确实在跌——IDC数据，二季度同比降6.7%，连续两个季度下滑——但不是断崖式的。真正掐住高通的，是存储芯片。

本季度内存芯片成本同比涨了约300%。AI数据中心把HBM和DRAM的产能吸走了，手机OEM拿不到量、付不起价。结果就是减产清库存，连带高通芯片订单被砍。

高通CEO Cristiano在电话会上说得挺直白：消费者开始买高端里的低配，或者干脆买去年的旧款。连高通最稳的那块高端安卓基本盘，也在松动。

但事情没那么线性。管理层明确说了，中国OEM的订单在三季度触底，四季度会回到两位数环比增长。三星Galaxy S26系列还是高通定制版骁龙8 Elite Gen 5。高端机这个基本盘没有崩，只是被存储涨价暂时压住了。

手机收入占QCT的比重从一年前的67%掉到了60%。按公司投资者日的路标，2029财年这个数字会降到三分之一。手机不会消失，但它在高通的权重正在被系统性稀释。

汽车：不是概念验证，是真在赚钱了

财报显示，汽车芯片收入15.88亿美元，同比涨61%。连续好几个季度刷新纪录。

年化收入已经跑到63.5亿美元。三个月前公司设定的年度目标是70亿，当时不少分析师私下觉得偏乐观。现在看来，阿蒙的数字大概率能摸到。

逻辑不复杂。燃油车单车芯片价值大概100美元，智能电动车做数字座舱加ADAS方案，单车能推到500到1500美元。高通手里的骁龙数字座舱和Snapdragon Ride平台，刚好卡在这个跃迁的咽喉上。

这个季度新签了宝马和Stellantis。之前已经量产的客户包括奔驰、通用、福特、本田、现代、比亚迪。设计win管线堆到了650亿美元。收入的可预见性很高。

唯一让人有点犹豫的是毛利率。汽车芯片的定制化程度高，验证周期长，毛利率比手机芯片低5到10个点。汽车收入占比从17%继续往上走，会拖QCT整体毛利率。这个问题不大，但需要持续盯。

管理层把2029财年汽车收入目标从80亿调到了100亿。以现在的增速和设计win转化节奏，不算夸张。

数据中心：愿景够大，但窗户纸还没捅破

在6月24日的投资者日上，高通把2029财年非手机收入目标从220亿美元直接拉到400亿，其中数据中心分走150亿。这笔账拆开看是三步走：

第一，定制芯片。两家超大规模云厂商的多代订单已经签了，首款产品年底前出货。管理层管这叫「多年的合作伙伴关系」，不是一锤子买卖。

第二，标准芯片。Dragonfly C1000服务器CPU在投资者日上亮了相，自研Oryon架构，主打能效。Meta是第一批客户，但量产要到2028年。

第三，软件。收了Modular（估值39亿美元），它的MAX推理平台和Mojo语言要对标英伟达的CUDA。去年底收的Alphawave Semi（24亿美元），补了高速互联这块拼图。

摊子铺得很大，但节奏是个问题。连接芯片今年就能贡献收入，定制芯片明年开始，通用AI加速器要到明年下半年，服务器CPU更要等到后年下半年。

高盛在投资者日后给了个「中性」评级，12个月目标价145美元，比当前股价还低。它的原话是：早期合作与大规模收入之间仍有很长的距离。

坦率说，这个判断不保守。市场给数据中心业务的估值，押的是2028年到2029年，中间两年执行窗口，任何一个环节出问题都会打折。

苹果：这个利空比想象中来得快

在所有让高通头疼的事情里，苹果自研基带的进度是最被市场低估的。

高通这次财报首次明确警告：苹果产品收入在加速流失。管理层在电话会上说，即将发布的iPhone上高通基带的份额会“远低于此前20%的预期”，四季度苹果收入可能环比腰斩。

过去五年关于“苹果什么时候踢掉高通基带”的讨论一直没断过，每次都被技术难度拖住了。现在，这个进程正在实质性加速。

算一笔账：苹果每季度给高通贡献15到20亿美元的芯片收入（基带加射频前端）。份额从原来大约20%掉到10%以下，每年就是60到80亿美元的高毛利收入没了。

Amon的应对是：FY2027非手机QCT收入增速超过60%，直接覆盖苹果流失的影响。汽车、IoT、数据中心三条线得同时跑起来。信不信取决于你对这三块业务增速的判断。我个人觉得汽车那条线最稳，数据中心变数最大。

提价：一次没什么退路的测试

高通宣布9月1日起全线提价，幅度两位数百分比。阿蒙的措辞是这样的：「成本上去了，价格就得跟着涨。」

这不是高通第一次涨价，但这回不太一样。以前提价靠制程升级，新产品卖贵点顺理成章。这次是晶圆、封装、存储、材料全面涨价，内部已经吃不下去了。

高通在安卓旗舰芯片上确实有定价权。三星、小米、OPPO、vivo、荣耀的旗舰机离开骁龙几乎没有替代选项。这批客户大概率会接受涨价，再转嫁给消费者。

但有个反身性问题。存储涨300%、芯片涨两位数、终端再涨一轮，中低端手机可能涨300到500块人民币。中低端市场本来就对价格敏感，量会不会进一步萎缩？

量价之间在互相拉扯。

财报显示，FY26Q3毛利率53.77%，一年前是55.56%。提价效果要两个季度后才能看清，最早到FY27Q1才有答案。

高通现在大概1800亿美元的市值，手机撑着下限，汽车和IoT兜住了中期确定性，数据中心决定了估值能弹多高。

三块业务处在完全不同的阶段，但都在年底到明年初集中迎来验证节点。十二月那个季度，手机会不会如管理层说的那样触底反弹，定制芯片能不能准时出货——这两件事的答案，比投资者日上任一个目标数字都更有分量。

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周四，据CNBC获得的内部会议部分文字记录，OpenAI CFO Sarah Friar于周三在面向全体员工的内部会议上表示，公司7月的年化经常性收入超过了整个第二季度。"而二季度本身也相当不俗，"Friar补充道。董事会主席Bret Taylor同样出席了此次会议。

此前，OpenAI 4月公布的营收数据显示，2026年年化经常性收入（ARR）为250亿美元。有测算显示，二季度（4-6月）的ARR为250亿-420亿美元，这意味着二季度合计净新增了约170亿美金ARR。

加上6月底已有的420亿，OpenAI到7月底的ARR接近600亿美元，与Anthropic差距收窄，此前TickerTrends追踪显示，Anthropic2026年的ARR约为741亿美元。

这一表态发生在OpenAI面临来自Anthropic及一批低成本开源模型的激烈竞争之际。公司正积极向员工传递业务健康的信号，同时为潜在的大规模IPO积累估值支撑。

增长引擎：GPT-5.6、企业Agent与Codex

Friar和Taylor在会议上将本轮增长动能归因于三条主线：GPT-5.6系列模型的发布、面向企业的新型AI Agent产品ChatGPT Work，以及AI编程工具Codex的快速普及。

Taylor在会议上承认，OpenAI在编程市场曾一度落后于Anthropic，需要追赶。但他表示对Codex的增长势头感到鼓舞。"你会看到，那些深度使用Claude Code的用户，最终面临高额账单，开始寻找替代方案，"Taylor说。

据The Information今年3月援引知情人士报道，OpenAI年化收入当时已突破250亿美元。此后，随着Codex的爆发式增长，收入曲线明显陡峭化。

竞争压力：Anthropic估值反超，差距仍在收窄

OpenAI的加速增长背后，是一场日趋激烈的市场争夺战。Anthropic今年早些时候在估值上已超越OpenAI，并于5月宣布其收入运行率突破470亿美元——而该公司2025年全年收入约为100亿美元。Anthropic旗下的Claude Code工具在开发者群体中迅速走红，被认为是其收入飙升的核心驱动力。

与此同时，来自中国的开源模型也在持续施压。本月早些时候，中国Moonshot AI发布Kimi K3，声称在部分基准测试上超越了OpenAI和Anthropic的旗舰系统，且可以更低成本获取。

Taylor在会议上坦承Anthropic年初表现强劲，但同时强调OpenAI正在重新夺回主动权。

IPO前景：8520亿美元估值待市场检验

OpenAI目前估值达8520亿美元，正承受着与这一数字相匹配的业绩压力。公司已于6月与Anthropic同步向美国证券交易委员会（SEC）秘密提交IPO申请，但双方均未披露具体上市时间表。

在基础设施投入方面，OpenAI今年2月向投资者披露，计划到2030年在算力上累计投入约6000亿美元。据CNBC本周早些时候报道，公司目前正与英伟达就最高2500亿美元的资金支持进行谈判，用于在俄亥俄州租赁一座大型AI数据中心。

为支撑上述庞大的基础设施支出，OpenAI需要持续扩大企业和开发者用户基础，以产生足够的收入现金流。7月的收入数据，或将成为其IPO路演中最有力的论据之一。

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英国央行将于周四公布利率决议、会议纪要及最新经济预测，行长贝利随后召开新闻发布会。路透调查的大多数经济学家则预计货币政策委员会将以7比2维持利率不变、全年按兵不动。

此前英国6月CPI降至15个月低点，私营部门工资增长创2020年以来最弱水平。新首相Andy Burnham领导的政府将应对生活成本危机列为首要任务，宣布取消家庭电费增值税。

瑞银经济学家Anna Titareva测算，此举将为通胀带来约0.1个百分点的下行压力。Titareva明确押注降息：

下一次政策动作将是降息，在2027年2月和4月。

尽管基本面上几乎找不出支持英国央行加息的逻辑。然而周三利率期货数据指向英国央行11月加息25个基点、2027年3月再加一次。

此次会议恰逢美联储7月决议以三张加息异议票震动市场，主席沃什对通胀表达"零容忍"态度，全球鹰派阴云令英国央行的决策窗口更加逼仄。

CPI与工资同步走弱，财政减负加码

英国国内物价与劳动力成本同步回落，构成英国央行按兵不动的核心支撑。

6月CPI降至2.6%，为15个月新低；作为央行密切关注的粘性指标，私营部门工资增速滑至2.9%，为2020年以来最低，显示劳动力市场过热风险持续消退。

财政端的配合进一步拓宽了政策空间。取消家庭电费增值税是Burnham政府上任以来力推的生活成本举措。

在此基础上，英国央行已在针对能源价格和通胀持续性的三种情景假设中的两种情景下，将今年通胀峰值预期从4月的3.6%-3.7%下调至略高于3.25%。

不过，英国通胀在过去五年的大部分时间里均高于央行2%的目标，英国货币政策委员会正密切关注今年稍晚启动的2027年薪酬谈判是否会重新推升工资诉求。

多数委员目前判断，在劳动力市场疲弱的背景下，当前利率水平已足够推动通胀逐步回落。

经济学家共识与期货定价正面交锋

路透调查显示，多数经济学家预期英国货币政策委员会将以7比2的投票结果维持基准利率3.75%不变，且全年不会调整。

然而，利率期货市场却呈现出截然相反的图景。不仅完全排除年内降息可能，还计入了11月加息25个基点、2027年3月再加一次的概率。

推动这一押注的核心逻辑来自能源价格——霍尔木兹海峡已关闭五个月，尽管当前油价期货仍位于英国央行情景假设的低端，但上周突破每桶100美元的脉冲式上涨仍触发了市场对通胀反弹的警惕。

英国货币政策委员会内部的分歧亦在加深。首席经济学家Huw Pill与外部委员Megan Greene预计将继续投票支持加息，副行长Clare Lombardelli与外部委员Catherine Mann被认为最可能加入他们。Mann本月曾警告，市场借贷成本下降可能令通胀控制更加困难。

金融服务公司Ebury市场策略主管Matthew Ryan指出：

当前的油价水平和近期经济数据，都不支持英国央行仓促加息或释放过度鹰派的沟通信号。

多数英国货币政策委员会委员认为，中东冲突以来金融条件的整体收紧已在事实上替代了部分紧缩职能。

油价变数与美联储鹰派外溢

华尔街见闻提及，美联储7月会议维持利率不变，而FOMC内部有三名成员倾向于加息25个基点。这一内部分歧为全球货币政策路径增添了新的不确定性。

贝利此前表示，英国央行3月释放的暂停降息信号"有望"控制通胀，此番表态的或然性语气实际上为政策路径保留了弹性空间。

在英国央行自身操作层面，量化紧缩节奏已在2025年从此前的每年1000亿英镑放缓至700亿英镑，金融市场参与者预计英国货币政策委员会可能在9月进一步将缩表速度降至500亿英镑。

英国通胀的根基相比欧元区更为脆弱。能源价格在CPI篮子中的传导权重更高、劳动力市场的薪资黏性尚未出清。

在此背景下，即便周四决议大概率维持不变，市场的加息定价本身已经构成一种隐性紧缩。贝利在新闻发布会上的措辞，将成为检验央行对当前市场定价态度的关键信号。

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7月30日周四，韩国KOSPI盘中涨幅扩大至5%，此前两个交易日该指数累计下跌16%，并连续两日触发全市场熔断机制。MSCI亚太指数同步上涨1%。

今日三星电子公布今年二季度营业利润同比增超18倍，半导体营业利润89万亿韩元，同比增250倍。消息提振下，三星股价盘中上涨5.5%。

同为半导体巨头的SK海力士此前两个交易日累计跌幅接近25%，周四跟随反弹，涨幅达2%。

日股方面，日经225指数日内涨幅超2%，铠侠涨超12%。

韩国紧急出手，限制杠杆ETF

周三收盘后，韩国财政部、韩国央行及金融监管机构联合召开紧急会议，承诺采取额外措施稳定股市，并收紧散户参与杠杆ETF的渠道。

据韩国财政部表示，新措施包括：将散户持有杠杆ETF的规模上限与其总投资组合挂钩，同时提高相关交易成本。

此前两日的暴跌令投资者损失数十亿美元，连续两日触发的全市场熔断机制在韩国市场历史上属首次出现。

而KOSPI自6月高点至今已累计下跌约40%。本轮下跌的核心逻辑在于市场对AI交易持续性的质疑。投资者开始重新评估AI驱动的半导体需求能否长期维持，韩国作为全球存储芯片的核心供应地，首当其冲。

不过，也有市场人士认为此轮波动属于正常代价。eToro亚太及中东区首席分析师Josh Gilbert表示："这种波动是入场的代价，而非AI故事终结的证明。"

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具体来看：

• 营收达到171.5万亿韩元，同比大增130%，环比增长28%；
• 营业利润更是飙升至89.49万亿韩元，同比大幅增长1813.8%，相较去年同期的4.68万亿韩元实现跨越式增长，环比亦增长56.4%；营业利润率高达52.2%，同比增幅达到1814%。
• 净利润高达71.62万亿韩元，超出预估68.36万亿韩元，同比暴涨1299.9%，净利润率达41.8%。
• 每股收益10,849韩元，较一年前的737韩元实现了跨越式跃升，环比增加3726韩元
• 从上半年累计数据看，前两个季度合并营收达305.37万亿韩元，营业利润达146.73万亿韩元，分别较去年同期增长98.7%和1191.5%。

驱动这轮业绩爆发的核心引擎，毫无疑问是半导体业务。以AI服务器需求为中心，三星内存部门实现了销售额120.8万亿韩元，创下历史最高纪录，仅DS（器件解决方案）部门单季营业利润就达89.2万亿韩元，占全公司总营业利润的99%以上。与此同时，研发投入同步攀升至16万亿韩元，环比增长41%，显示出三星在技术领先地位上的持续押注。

然而，业绩结构的分化同样清晰可见。DX（器件体验）部门——涵盖手机、电视、家电——营业利润转负至-0.8万亿韩元，零部件成本上涨侵蚀了消费端业务的利润空间。整体业绩的亮丽很大程度上依赖半导体单一引擎的高速旋转。

公告公布后，三星股价周四在首尔盘中一度上涨4.1%，但随后转跌1.9%，目前涨7.91%。

内存业务是本季度最耀眼的亮点。

DS部门销售额从上季度的81.7万亿韩元跃升至127.5万亿韩元，环比增长56%；营业利润从53.7万亿韩元升至89.2万亿韩元，同比增长逾250倍，环比增长66%。DRAM与NAND均实现了历史最高出货量，服务器收入占比创下新纪录。

HBM（高带宽内存）方面，三星已完成HBM4的规模量产并向主要客户批量交货，同时完成了业界首批HBM4E样品的发货——这意味着三星在下一代AI加速器平台的竞争中率先卡位。DDR5、SOCAMM2等高附加值产品的持续放量，配合企业级SSD需求的强劲增长，使得整个内存市场依然处于供给偏紧的格局。

三星半导体部门的业绩大幅超预期，核心驱动力来自AI服务器对高带宽内存需求的爆发式增长。Counterpoint研究总监黄先生表示，三星的DRAM业务正持续扩大市场份额领先优势，"三星正利用其在存储器领域的强大地位，积极拓展其大部分业务部门的市场份额。"

展望下半年，三星预期AI基础设施资本支出维持强劲，Agentic AI的广泛落地将进一步拉动服务器DRAM与企业级SSD需求。尽管移动端和PC端需求存在阶段性软化，三星判断整体市场仍将维持供给不足状态，并计划围绕HBM4、Gen6及UFS 5.0持续巩固技术领先优势。

系统半导体（S.LSI）部门在本季度创下上半年收入历史新高，SoC与图像传感器的强劲销售是主要拉动力。公司已成功锁定下一代旗舰SoC订单及新定制SoC设计合同，在高端移动市场的份额持续扩大。后续重点包括推动下一代旗舰SoC销售、拓展Custom SoC新业务，以及进入更多高价值领域，包括多元化图像传感器应用和Power IC业务。

晶圆代工（Foundry）业务同样呈现积极态势：HBM B-Die需求带动收入增长，来自美国客户的订单强劲，2nm HPC项目的设计合同持续推进。进入下半年，三星计划推进2nm Gen 2移动芯片的量产爬坡，4nm LPU的放量以及Base-Die出货扩大，并将目标锁定在实现两位数的营收增长，并通过先进节点与AI/HPC设计赢单推动中长期增长。

与半导体的辉煌形成鲜明对比，DX部门在本季度录得-0.8万亿韩元的营业亏损。

移动业务（MX/NW）方面，智能手机营收为32.3万亿韩元，同比增长14%，旗舰机型与A系列的销售均表现稳健，Galaxy Z Fold8系列的发布也带来了新的增长点。但营业利润转负至-0.7万亿韩元，行业性零部件成本上涨是核心压力来源。公司正积极推进效率优化举措，并计划通过"智能眼镜"等新形态产品拓展AI体验生态。

VD/DA（影像显示与家电）部门营收为14.5万亿韩元，同比小幅增长，但营业利润接近盈亏平衡（-0.01万亿韩元）。空调需求拉动了DA部门收入，但成本压力依然构成拖累。下半年，三星计划以"Vision AI"为差异化标签，结合TV Plus内容和广告业务的扩展来提升整体盈利能力。

三星显示（SDC）在本季度呈现明显的边际改善。营收达到7.5万亿韩元，同比增长17%；营业利润从上季度的0.4万亿韩元回升至0.7万亿韩元。

高端智能手机OLED面板的旺盛需求是核心驱动力，游戏显示器市场的扩张也带动大尺寸面板业务同步受益。下半年，三星计划推进8.6G IT OLED产线的适时量产，并向平板、游戏及车载市场进一步扩大差异化产品供给。

VD/DA销售额14.5万亿韩元，环比增长2%、同比增长3%；营业利润为-0.01万亿韩元。VD由于成本增加导致环比盈利下降，但受体育赛事需求捕捉推动，收入和盈利同比增长。DA受空调需求推动收入增长，但成本压力拖累盈利。下半年，VD将依托“Vision AI”引领AI TV市场，并通过TV Plus内容多元化和广告业务扩张提升盈利；DA将扩大AI产品销售并强化渠道多元化和产品竞争力。

Harman（收购的高端音频与车载解决方案品牌）录得营收4.6万亿韩元，同比增长19%；营业利润回升至0.4万亿韩元。车载中央计算单元、便携式音频产品的旺销推动了整体表现的改善，公司后续将重点围绕高增长车载细分市场与品牌效应驱动的音频业务保持稳健增长。

三星电子的财务状况随业绩的爆发显著改善。截至2026年6月末，总资产达759.5万亿韩元，较三个月前增长逾12万亿韩元；现金及等价物达到190万亿韩元，净现金头寸高达167.6万亿韩元，较去年同期的86.7万亿韩元近乎翻倍。

本季度经营活动现金流高达105.1万亿韩元，同样是历史最高水平，净利润对现金流的贡献已超过折旧摊销。ROE从一年前的5%跃升至56%，EBITDA利润率达到59%。

投资方面，本季度资本支出为14.1万亿韩元，三星同时斥资5.6万亿韩元回购库存股、6.2万亿韩元派发股息，显示出在强劲盈利支撑下对股东回报的持续重视。负债率维持在31%的低位，净债务/股本比为-29%，财务结构稳健。

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华尔街见闻提及，Meta Q2营收超预期增长28%，但公司将全年资本开支指引区间收窄并上调下限，由此前的1250亿至1450亿美元调整为1300亿至1450亿美元。

当地时间7月29日美股盘后，Mete召开财报电话会议，首席执行官马克·扎克伯格与首席财务官Susan Li（苏珊·李）坚持认为，Meta的AI投资不仅正在实实在在地赚钱，而且还在勾勒一个覆盖数十亿人的“超级智能”商业版图。

扎克伯格在会上用大量篇幅为公司的战略进行了坚定的辩护。他认为当前的大规模投入是为了抢占AI基础设施窗口期，回报将逐步通过核心广告业务提升、企业服务、API变现及算力出租等多条路径兑现。

对于为什么要买这么多算力，扎克伯格表示目前的算力远远无法满足所有的需求。此外公司也确实收到了大量关于计算能力的报价，但他强调：

仅仅出售所有的计算能力并获取短期利润是愚蠢的。我们相信销售智能的利润率将持续显著高于直接销售计算能力。

同时其认为，当前开源模型不如前沿模型强大，Meta作为一家“全栈科技公司”，必须拥有自主构建模型的能力。

AI变现初见成效，广告业务“领跑全行”

市场最关注的收入增速和AI变现能力在二季度得到了有力印证。二季度应用家族广告营收为594亿美元，同比增长27%。

按美元计算，我们的广告业务报告的同比收入增长速度比其他任何公司报告的广告业务都要快。

扎克伯格在电话会中直言：

因此，这些AI投资正在获得回报。

AI对推荐系统和广告转化率的提升是业绩增长的核心引擎。苏珊·李指出，基于大型语言模型（LLM）的预测和排序，全球平均每条广告价格同比上涨12%。

目前，Meta平台上已有900万家小型企业至少使用了一种AI广告创意工具，其AI驱动的Advantage Plus端到端解决方案持续增长，年度营收运行率已超过750亿美元。

尽管业务强劲，但高昂的基础设施和算力投资依然是投资者担忧的焦点。扎克伯格在会上用大量篇幅为公司的战略进行了坚定的辩护。

扎克伯格谈到市场的疑虑：

我明白这是一笔巨大的投资，也是一个巨大的赌注，我个人的押注是，投资于此的人将得到回报，并随着时间的推移感觉非常良好。

对于为什么要买这么多算力，他给出了基于供需关系的判断：

目前的算力远远无法满足所有的需求。

面对外部高价购买Meta算力的诱惑，扎克伯格阐述了Meta“不出售短期算力，而是投资长期智能”的商业逻辑：

我们收到了大量以显著溢价购买我们算力的报价。但我们在思考这个问题时认为，相比直接出售算力，出售智能的利润率将继续显著提高......如果仅仅为了获取短期利润而卖掉所有算力，那是愚蠢的。当你有机会在算力之上构建智能时，这将是对算力价值的成倍放大。

为了支持这种无底洞般的算力需求，Meta甚至拓宽了融资渠道。

不仅通过发债等方式引入低成本的长期资本，就在电话会前一天，Meta宣布与贝莱德（BlackRock）达成战略合作，在德克萨斯州共同开发一个1千兆瓦的新数据中心。

扎克伯格的终极野心：把超级智能直接交到人们手中

除了稳固的核心广告业务，个人与商业AI代理（Agent）构成了Meta未来业绩指引和想象空间的最大看点。扎克伯格在谈及AI长远愿景时使用了极具冲击力的表述：

我们是唯一一家主要目标是将超级智能直接交到人们手中的大型科技公司。我们不是集中化超级智能，而是专注于广泛分发。

他大胆预测了个人代理的广阔前景：

如果你展望五年后，没有数十亿人拥有一个了解你目标、全天候为你工作以实现你目标的个人代理，这种可能性极低。

目前，Meta商业代理已在WhatsApp和Messenger上全球发布，每周有超过100万家企业使用。未来，企业只需在产生实际转化成果时向Meta付费，这有望打造出类似于现有广告系统的全新拍卖商业模式。

面对开源与闭源的路线之争，扎克伯格明确表示Meta不盲从。他认为，当前开源模型不如前沿模型强大，Meta作为一家“全栈科技公司”，必须拥有自主构建模型的能力。

当你看到世界各地许多有鉴别力的客户和公司想要什么时，他们会想知道他们掌控着自己的命运……我认为开源将很重要，但构建模型也将是其中的关键部分。

Meta2026年第二季度财报电话会议全文翻译

Mark Zuckerberg，创始人、董事长兼首席执行官：

好的。大家好，感谢今天加入。我们社区和业务本季度表现强劲，每天有36亿人使用我们的至少一个应用。我们达到了几个里程碑。Instagram日活跃用户达到20亿，Threads月活跃用户超过5亿，使其成为有史以来增长最快的对话应用。Facebook日活跃用户超过20亿已经有一段时间了。

WhatsApp刚刚创下了历史消息记录，在世界杯决赛期间每秒发送的消息峰值达到3000万条。另外，Kunal Shah刚刚加入我们，担任WhatsApp的新负责人，他创办了印度最重要的支付公司之一，将成为团队的重要补充。我们还从Meta超级智能实验室发布了一些强大的新模型，并发布了新款眼镜。总体而言，我们社区在各项应用中的规模和影响力非常惊人，这为我们向数十亿人提供新创新提供了一个强大的平台。

摆在我们面前的机会是巨大的。首先，我们现在正处于这样一个阶段：我们对AI的投资正在加速我们核心业务的每一个主要部分。它们正在改善人们使用我们应用的体验，为广告商带来更好的表现，并帮助我们的团队构建新体验并更快地发布产品。其次，我们正在开发新的个人代理，这将成为我们未来几个月和几年内下一波产品和收入线的基础。第三，我们看到了向企业销售的大型机会，包括API、商业代理、可能直接销售计算能力以及我们为大型客户构建的其他服务。今天我想花些时间详细说明我们的投资如何产生成果，以及我们看到的长期机会。

在加速核心业务方面，我们在几个领域看到了强劲而有希望的结果。在Instagram和Facebook上，我对我们将大型语言模型整合到推荐系统中的工作非常乐观。LLM增加了对内容内容及其引人入胜的原因的第一性原理理解，以及对人们感兴趣的内容和使用我们应用时的目标的更深入理解。这意味着我们可以展示更相关、更具吸引力的内容，更好地反映人们的目标和兴趣。我们新的Muse图像和Muse视频模型也将极大地扩展人们可以在我们平台上发现的内容范围。已经有两大数据内容可供利用，首先是来自您的朋友和您关注的人的内容，其次是来自您不关注的创作者的内容。

但现在将有一个全新的、几乎无限的个性化内容宇宙，这将使我们的服务对人们更有用、更具吸引力。对于广告，我们正在使用LLM来改进我们系统预测和排序所展示广告的方式。我们扩大了可以围绕一个人的自然活动和广告活动考虑的背景范围，以确定广告的相关性，从而在Facebook和Instagram上显著提高了相关性和转化率。按美元计算，我们的广告业务报告的同比收入增长速度比其他任何公司报告的广告业务都要快。

因此，这些AI投资正在获得回报。我们还看到对我们新的AI驱动创意工具的大量需求。我们平台上的900万家小型企业现在至少使用我们的一个AI广告创意工具，我们正在推出新的端到端创意解决方案，帮助广告商将表现数据转化为他们的创意决策。Muse Image将进一步推动这一点。该模型可以分析图像，改进自身工作，并根据广告商输入产生更好的广告变体。到目前为止，我们得到了很好的反馈。我们还刚刚推出了Meta One，这是一种新的订阅服务，在我们的应用中提供更多工具和AI功能。随着需求的增长，我们还将提供各种不同的层级和定价选项。

我也对AI如何帮助我们的团队加速产品开发感到兴奋。今年早些时候，我们发布了Instagram Instance。我们还刚刚推出了forum，一个独立的群组应用，以及seller，一个独立的市场应用。我预计发布新应用会变得容易得多。因此，我们计划开发更多创意，并像我们对Threads所做的那样，使用我们的推荐系统将它们扩展到会发现它们感兴趣的人。Meta超级智能实验室推出已经一年多，我们的发展轨迹很稳健。上个月，我们发布了Muse Spark 1.1和Muse Image。自从我们重建Meta AI并整合Muse Spark以来，每天与助手互动的人数增加了60%，并且周环比继续快速增长。

Muse Spark 1.1是一个强大的编码模型，非常高效，擅长计算机使用、工具使用和多模态理解。它可通过我们新的公共API获得，我们将在未来几周内通过合作伙伴渠道和更多编码代理增加分发。我们还在构建功能，使企业更容易采用Muse Spark，这是我们预计将继续关注的领域。我们如此专注于让Muse Spark在功能上表现出色的原因之一是，我们认为在发布与我们使命和业务一致的几种代理方面存在非常大的机会。首先是个人代理。很快，我们将拥有可以全天候为您工作的代理，帮助您实现目标，改善您的生活、健康、人际关系、财务状况，无论您想要什么。

代理真正兴起的第一个领域是编码。但工程师更具技术性，愿意花时间使这些代理工作。因此，要构建出色的个人代理，这需要是一个出色的消费产品，开箱即用，并且足够简单，让数十亿人能够采用和使用。我对此感到非常兴奋，我们很快将有更多信息分享。随着我们走向一个我们都与多个代理互动的未来，WhatsApp和我们的其他消息服务将变得越来越重要。WhatsApp已经是人们与Meta AI互动的主要界面，随着我们在消息应用中为更多代理构建平台，我们将创新如何提供私密且安全的AI体验。本季度我们在WhatsApp和Meta AI应用上推出了隐身模式，允许人们与助手进行私密对话，即使Meta也无法看到。我们还计划将强大的隐私和安全性作为我们正在构建的代理的基本组成部分。

我也对我们的商业代理进展感到非常兴奋。本季度我们在WhatsApp和Messenger上全球发布了Meta商业代理，每周已有超过100万家企业使用它们与客户交谈或完成销售。我们现在也在Instagram上推出商业代理。有趣的是，让代理每天与您的客户交谈，它会随着时间的推移学习，并可以将所有见解带回来给您。因此，我们正在构建更多功能来总结所有这些对话，消化一夜之间发生的事情，并呈现客户的需求。很快它将更进一步，包括建议发展业务的方式，为您提供竞争情报以及关于哪些有效哪些无效的实时见解。

随着时间的推移，我们希望将其构建为“一站式业务”服务，可以帮助您使用Meta平台启动和运营整个业务。关于我们将如何将这些货币化，我们有订阅、基于数量的定价的组合，我预计我们将继续发展更多这些产品，使其像我们的广告系统一样，企业只有在我们的帮助取得成果时才付费。随着时间的推移，这将让我们在我们的计算能力上运行高效的拍卖，类似于我们今天为广告商所做的那样。

随着AI在我们产品和业务中的使用持续增加，我们将继续积极投资基础设施以满足需求。昨天，作为我们Meta计算计划的一部分，我们宣布与BlackRock建立新的战略合作，在德克萨斯州埃尔帕索开发一个1吉瓦的新数据中心。总体而言，我们预计我们计算的很大一部分将用于训练我们的模型、发展我们的核心业务以及提供个人代理和新产品。但我们也期望为大型客户服务发展出庞大的业务。

我们已经构建了API。我们正在推出商业代理。我们收到了大量关于计算的报价，价格远高于我们支付的价格。我们的路线图上还有更多的编码和生产力工具。我们很快将分享更多相关信息。随着我们接近个人超级智能，我们还将需要硬件，让您能够无缝地与之互动。眼镜是理想的外形，因为它们可以全天陪伴您，并且可以在不将您从当下抽离的情况下为您提供帮助。我们的眼镜仍然是有史以来增长最快的消费电子产品之一，我们继续扩充产品线。我们刚刚发布了与EssilorLuxottica合作开发的自家系列，包括一款我们与Kylie Jenner设计的款式。

它们是首批开箱即搭载Muse Spark的眼镜，因此它们可以理解您所看到的，并给出更有帮助的回答。早期销售强劲，超出我们的预期，我们将在今年9月23日的Connect大会上分享更多关于我们眼镜产品线的信息，所以我鼓励大家届时收看。在我结束之前，我想提一下，我刚刚发表了一篇专栏文章，阐述了我为何如此乐观地认为我们正在为每个人建设一个积极的未来。在Meta，我们一直致力于构建技术，将力量交到人们手中，让他们能够与关心的人联系，并以他们想要的方式塑造世界。

这就是为什么我们始终专注于让我们的产品对每个人都负担得起且易于使用，这一策略对我们的社区和业务都大有裨益。当我们进入下一篇章时，同样的理念指导着我们开发AI的方法。我们是唯一一家主要目标是将超级智能直接交到人们手中的大型科技公司。我们不是集中化超级智能，而是专注于广泛分发，并赋予每个人能力，将其引导到对他们重要的事情上。这是社会取得进步的一贯方式。

我认为这些是构建积极AI未来的正确价值观。如果我们帮助构建这个，那么我认为我们也将继续建立一个非常强大的业务。以上就是我今天想预先介绍的所有内容。AI正在改善我们的核心业务。它使我们的应用更相关，为企业带来更好的结果。我们开始交付更多新颖的产品，很快我们也会在这方面有更多进展。我们正在积极投资，因为潜力巨大，我们知道有很多方式可以在这里创造价值。一如既往，我感谢大家与我们一同踏上这段旅程。现在有请Susan。

Susan Li，首席财务官：

谢谢Mark，大家下午好。让我们从我们的部门业绩开始。除非另有说明，所有比较均为同比。第二季度应用家族总营收为604亿美元，同比增长28%。第二季度应用家族广告营收为594亿美元，同比增长27%，按固定汇率计算增长26%。第二季度，我们各服务提供的总广告展示次数增加了14%。所有区域的展示次数增长均表现良好，这得益于用户参与度和用户数的增长以及广告加载率的优化。

全球平均每条广告价格同比上涨12%，这得益于广告表现提升、相对于去年第二季度宏观环境的改善以及汇率带来的利好。这部分被强劲的展示次数增长所部分抵消，尤其是来自货币化水平较低的区域和界面。应用家族其他营收首次达到10亿美元，同比增长73%，主要由WhatsApp付费消息和订阅收入推动。

在Reality Labs部门，第二季度营收为4.31亿美元，同比增长16%，得益于AI眼镜收入的强劲增长，部分被Quest头显销量下降所抵消。现在来看我们的合并业绩。第二季度总营收为608亿美元，同比增长28%，按固定汇率计算增长27%。第二季度总支出为420亿美元，同比增长55%，其中包括24亿美元的法律诉讼相关费用和12亿美元与2026年5月裁员相关的遣散费用。同比增长主要由于员工薪酬、基础设施成本、法律相关成本和第三方AI代币成本的增加。除去之前提到的遣散费用，员工薪酬的增长是由过去一年新增的技术人员（特别是AI人才）推动的。基础设施成本的增长是由于折旧增加、数据中心运营成本和第三方云支出增加所致。

第二季度末，我们拥有超过75,000名员工，比第一季度下降3%。该总数包括受2026年5月裁员影响的约8,000名员工。我们预计大多数受影响的员工将在2026年第三季度末不再计入我们的员工人数。第二季度GAAP营业收入为188亿美元，同比下降8%，营业利润率为31%。除去第二季度的法律费用和遣散费用，我们的第二季度营业收入将同比增长9%。本季度税率为16%。净利润为158亿美元，每股收益为6.18美元。资本支出，包括融资租赁的本金支付，为311亿美元，由对服务器、数据中心和网络基础设施的投资驱动。自由现金流为7.84亿美元。本季度末，我们拥有903亿美元的现金和有价证券，以及837亿美元的债务。现在来看业务表现。

驱动我们收入表现的主要因素有两个：我们为社区提供引人入胜体验的能力，以及我们随着时间的推移将这些参与度有效货币化的能力。在第一点上，我们继续从内容推荐计划中获得显著收益。在Instagram上，本季度全球使用时长同比增长了两位数，这主要得益于我们对信息流和Reels推荐的改进。在Facebook上，全球视频观看时长同比增长9%，在美国和加拿大增长超过10%，这得益于排序的改进。

我们发现LLM在提供排序和推荐增益方面的能力越来越强。首先，它们通过理解内容实际内容并生成更好的训练数据，使我们现有的系统更加智能。其次，LLM驱动的代理还通过评估内容质量、检测趋势和测试排序变化来帮助工程开发。今年早些时候，我们达到了一个里程碑，Instagram上的每个公开Reels和信息流帖子都自动通过LLM处理，并从主题到语气等多个维度进行分析。

我们也在努力将更多的Facebook界面纳入其中。然后，这些信号可以传递给下游应用，用于排序、推荐和内容政策执行，这是实现更大个性化关键基石。本季度，我们还开始使用我们的Muse模型系列进行内容理解，包括视频主题分类和摘要等信号，并且我们看到了积极的初步结果。

最后，我们的推荐也变得更加个性化，在呈现更多新鲜内容的同时，给予人们更直接的控制权，让他们决定自己看到什么。在Reels上，我们发布了迄今为止最大的单次排序改进，将更快的推理与利用更深层用户历史记录的新架构相结合，以改进预测。这使Instagram上的进站次数增加了15个基点，在转发和观看时长方面尤其强劲，这两者都是内容与用户匹配度提高的有力指标。

我们现在正将其引入信息流，初步结果看起来相当。我们也更快地将新内容带给人们。我们在更实时的基础设施和新视频建模改进方面的投资，使我们最大的排序模型现在能够在创作时识别出高质量的新Reels。在Instagram信息流中，超过一半的推荐内容现在发布时间不足一天，是一年前的两倍多。我们也在给人们更直接的控制权，让他们决定看到的内容。

如今，Instagram用户可以访问Youralgo页面，该页面允许用户编写自然语言提示来调整他们的推荐。同样，在Facebook上，我们推出了Shape Your Feed。早期结果显示，使用该功能的用户留存率超过80%。展望未来，我们正在执行开发下一代推荐系统的长期工作。这包括构建旨在同时支持自然内容和广告推荐的基礎模型，以及开发LLM原生推荐系统。

我们在今年上半年达到了第一个研究里程碑，即使用推荐数据持续预训练一个大规模模型，并在此过程中观察到健康的扩展规律。我们对这一里程碑感到鼓舞，并预计在下半年会继续取得进展。转向我们收入表现的第二个驱动因素，即提高货币化效率。这项工作的第一部分是优化自然参与度内的广告水平。在这里，我们继续增强我们的系统，以在最佳时间和位置展示广告。在第二季度，我们还扩大了广告在新界面上的可用性，包括完成Threads上的全球广告扩展。在WhatsApp上，我们引入了对更多类型广告目标和广告商业绩目标及状态的支持，并继续按计划推进全球发布。转向提高货币化效率的第二部分，即为使用我们服务的企业提高业绩。

在我们的广告系统内，随着我们部署更复杂和更具预测性的模型，我们正在实现性能提升。本季度，我们推出了Meta生成式推荐器，这是我们的广告系统工作方式的一种范式转变。我们现在不再对每个可能的广告进行单独评分，而是使用LLM来共同推理广告内容和用户偏好，并预测适合每个人的最佳广告。这使得我们的广告匹配更加智能和精确，从而为广告商带来复合性的性能提升。

我们将第一个生成模型部署到我们的广告检索系统中，并看到了广告表现的显著改善。早期使用LLM来更好地理解用户偏好的试点项目，使Instagram上的应用内事件转化率提高了1%。在第二季度，我们还推进了用户理解模型，以分析广告和自然活动，并同时改善用户体验和广告商表现。

结合我们的GEM模型用于广告排序和序列学习，这些进步使Facebook上的广告点击量增加了8.3%，转化率提升了15.7%。我们还利用AI赋能企业更轻松地管理其营销活动、开发广告创意并与客户互动。我们的AI驱动的Advantage Plus端到端解决方案持续增长，年度营收运行率超过750亿美元。我们正在努力深化采用率，因为利用多种工具的广告商会看到复合性的性能提升。

我将分享一个例子，说明Advantage Plus如何为中小企业显著简化并提高效果营销的效率。（听不清），一家印度的在线服装品牌，之前在每个营销活动上手动设置Facebook和Instagram广告。在采用Advantage Plus销售活动并叠加AdvantagePlus受众、版位和预算优化后，他们的购买量提升了13%，广告到购物车的转化率提高了16%。我们的Gen AI广告创意工具的采用率持续扩大，超过900万家小型企业至少使用了一种AI创意工具。

图像生成功能现在允许广告商从现有内容中大规模制作更多创意，包括一项从视频资产创建图像的新功能，其采用率本季度增长了一倍多。我们还推出了一种新的端到端创意解决方案，为广告商提供AI基础设施，将实时表现信号转化为他们的下一个创意决策，同时保持品牌标识和基调。我们从第一天起就与代理机构进行集成构建，因此团队可以在不离开现有工作流程的情况下诊断、生成和扩展高绩效创意。展望未来，随着Muse Image的推出，我们预计将进一步提升广告商大规模生成高质量、符合品牌形象的创意的能力。

借助Meta商业代理，企业能够通过我们的消息应用更好地服务客户，全天候响应问询、推荐产品和处理支持。本月早些时候，我们还推出了Meta商业代理平台，该平台为企业提供了在WhatsApp上大规模构建、定制和部署其商业代理的基础设施。该平台为大型企业提供了内置的企业级控制、护栏和测量工具，因此他们可以在客户已使用的消息应用内定义规则并提供个性化体验。Movita，巴西最大的租车公司之一，拥有近400个网点，在WhatsApp上部署了一个商业代理，在单次对话中处理从车辆选择、定价到支付的整个预订流程。

回头客只需三条消息即可完成预订。在一个月的时间内，Movita报告称通过WhatsApp的每日预订量同比增长了44%，并且该渠道中85%的对话完全由AI代理解决，无需人工协助。我们还在构建其他变现我们生态系统的方式。另外两个收入来源是订阅和通过API将我们的竞争模型货币化。Meta One是我们订阅产品组合的演进，旨在为日常用户、企业和创作者创造更多价值，让他们获得更多功能和AI工具来创作、联系和脱颖而出。我们很高兴能将此带给更多用户，并继续为我们的订阅者构建增强工具。我们最近还以具有竞争力的价格推出了一个高智能模型API，并对初步结果感到鼓舞。我们最近使Muse Spark可供美国开发者使用，扩大了其分发范围，并使开发者更容易采用该模型。

我们预计很快会将模型API推广到更多分发渠道，在更多国家/地区提供，并向企业开放。我们构建产能的方法受到几个关键因素的强烈影响。首先，构建基础设施的广泛环境在短期和长期时间范围内都是动态和不确定的。行业历史上对这一波AI采用的产能建设不足，使得现有产能（包括我们自己的产能）极为宝贵。从长远来看，供应链需要建立起来，以支持我们和其他人预计为AI体验所需的产能。其次，我们对利用产能来扩展和构建我们现有体验以及继续投资于将创造大量新机会的基礎模型的能力有很高的信心。因此，我们目前的计划旨在最大化2026年和2027年的产能。过去当我们拥有增量产能时，它已被证明在扩展体验方面非常有价值，我们相信在这个时间范围内这一点同样成立。

从长远来看，确切的用量增长曲线更难预测，但我们相信我们的分发优势将使我们有机会为每个人提供有价值的AI产品，无论是我们的36亿用户还是数百万企业。无论我们的模型是否处于前沿，这一点都应该成立，但我们相信处于前沿将解锁可能需要额外计算能力的新市场和机会。因此，我们的长期产能策略旨在通过铺设数据中心和网络基础以适应未来的服务器决策，为我们提供在2028年及以后继续增长计算能力的灵活性。这些资产的长期性质天然提供了灵活性，使我们能够根据AI采用的节奏调整我们的投资。

此外，我们一直在内部定制芯片等领域进行战略投资，这将提供长期的战略灵活性和供应链杠杆。这将有助于在这些长期投资上获得更好的回报。最后，我们相信整体行业产能将在可预见的未来保持紧张。正如我们之前所说，我们坚信我们正在构建的模型、消费体验和企业产品将是我们基础设施的最佳和最高投资回报率的用途。这些企业产品有潜力采取多种形式，正如Mark提到的，工具、我们的API或直接货币化计算能力，考虑到巨大的市场需求。我们期望对这些机会保持灵活，将帮助我们在保持战略灵活性的同时，在我们需要时拥有计算能力，并为我们提供多种途径来产生超出预期的投资资本回报，从而更有效地为我们的建设提供资金。

在为这些基础设施投资提供资金时，我们资产负债表的实力使我们能够从广泛的市场吸引资本，以补充我们业务产生的现金流。我们昨天与BlackRock的公告是我们可以构建合作伙伴关系以补充我们构建基础设施产能方法的一个例子。现在来看我们的财务展望。我们预计2026年第三季度总营收将在610亿至640亿美元之间。我们的指引假设基于当前汇率，外币汇率将对总营收同比增长造成约1%的拖累。关于支出和展望。我们正在提高支出展望的下限，以纳入第二季度确认的24亿美元法律诉讼相关费用。

我们现在预计2026年全年总支出将在1650亿至1690亿美元之间。我们继续预计今年的营业收入将高于2025年营业收入。我们预计2026年资本支出（包括融资租赁的本金支付）将在1300亿至1450亿美元之间，较我们先前1250亿至1450亿美元的展望有所收窄。如果我们的税收环境没有变化，我们预计2026年剩余季度的税率将在15%至17%之间，高于我们先前13%至16%的展望。

最后，我们继续关注可能对我们的业务和财务业绩产生重大影响的活跃法律和监管事项。例如，我们在多个市场继续看到与青少年相关问题的审查，并且今年在美国有几起与青少年相关的审判，这可能最终导致重大损失。最后，我们的业务势头在第二季度持续，核心广告和参与度举措执行强劲。我们还在推进将个人超级智能带给每个人的努力，推出了令人兴奋的模型，并预计在今年余下时间通过新产品延续这一势头。至此，Krista，让我们开始问答环节。

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问答环节

操作员：

谢谢。我们现在将开启问答环节。（操作员说明）你们的第一个问题来自摩根士丹利的Brian Nowak。请继续。

Brian Nowak，分析师：

感谢回答我的问题。我有两个问题，一个给Mark，一个给Susan。Mark，感谢您提供关于消费级和商业代理、API工具和计算租赁等新产品管线的丰富信息。这里有很多机会。我的问题是，当您审视这些机会和当前产品的状态、计算能力时，您预计哪些机会能够在‘26年和‘27年率先实现规模化，从而向投资者展示可量化的实质性投资资本回报？

然后Susan，关于‘27年产能和翻倍产能有一些公开评论，感谢您对资本支出的说明。关于‘27年资本支出有任何早期评论吗？哪怕是关于上行来源或下行压力的思路，以帮助我们思考为这一多年建设提供融资的不同方式。

Mark Zuckerberg，创始人、董事长兼首席执行官：

我可以回答第一个问题。关于不同的机会和我们如何考虑计算能力，总体而言，相当大一部分计算能力用于训练。作为一个领先的实验室训练模型，我认为这是一项重要的投资。但其余的则用于一系列不同的产品和收入机会，这涵盖了从优化和改进我们的核心业务，到我们即将发布的新消费产品，再到API、商业代理工作、我提到的路线图上的开发者工具工作，以及直接销售计算能力的机会，我提到我们收到了大量报价，价格远高于我们支付的价格。

思考这个问题的关键在于，我们相信销售智能的利润率将持续显著高于直接销售计算能力。但我们认为，显然销售计算能力也有很大的机会。所以，我们正在思考——我想你问的是哪个领域可能规模化最大，但实际上，我对所有这些领域都将实现有意义的增长相当乐观。我认为我们很快将在其中几个方面分享更多信息。

Susan Li，首席财务官：

Brian，关于你的第二个问题，我们目前不提供2027年资本支出的具体展望。基础设施规划仍然高度动态，即使在今年，我们的展望中也包含了一系列可能的结果。我在主要发言中提到了我们当前基础设施计划的一个重点，即致力于最大化2026年和2027年的产能，并给予我们在‘28年及以后继续增长的灵活性，同时也让我们能够在评估‘28年及以后的实际需求时做出服务器决策。

所以我们仍在研究未来几年我们的产能需求。总的来说，我们认为近期产能比长期产能更有价值，而且这仍然是一个非常动态的规划过程。

操作员：

您的下一个问题来自高盛的Eric Sheridan。请继续。

Eric Sheridan，分析师：

感谢回答我的问题。如果可以的话，我有两个问题。当您界定企业机会时，您认为其中有多少是基于您已建立的进入市场策略（作为现有广告和营销业务的延伸）目前即可获得的，而又有多少需要构建新的进入市场策略才能抓住？然后，Susan，如果我能再插进第二个问题。当您考虑未来几年的业务资金来源时，您提到了昨天宣布的交易，作为探索为未来义务融资方式的一个例子。我们不断收到投资者关于如何考虑债务和股权以及资金来源组合的问题。从理念上讲，你们如何平衡在支出上的雄心和对资本的需求？非常感谢。

Mark Zuckerberg，创始人、董事长兼首席执行官：

好的。我可以谈谈第一部分。对于企业，我认为将是现有业务的延伸和新建业务的结合。现有业务实际上是在向营销人员和企业销售，这些企业基本上是面向客户，试图接触客户并直接向他们销售。显然，这占据了Facebook和Instagram业务的绝大部分。我们相信有机会通过消息应用和其他服务，利用商业代理继续与客户互动，并像广告系统一样，有效地在我们为企业取得成果时获得报酬。

因此，我们认为这是对我们与数百万广告商和数亿使用我们平台的小型企业现有销售和合作伙伴关系的自然延伸。所以，我认为这对我们来说应该是一个相当自然的机会，我们正专注于以一种不试图在短期内最大化销售额的方式交付它，而是最大化对用户的成果，并建立一个稳健的拍卖机制，这是我们长期看到能很好地服务业务的方式。还有其他企业客户，我认为我们也将越来越多地服务他们。

我们正在构建编码和内部生产力工具，部分原因是我们需要为自己构建。我们需要确保拥有适合我们自身调优的工具，既然我们现在有了这些，我们认为有巨大的机会去服务，无论是小型企业还是大型企业。这与我们历史上擅长的能力有所不同，我们将很快分享关于如何构建这方面的更多信息。

但我认为这方面机会非常大。我对此的看法是，显然计算方面有很多新闻，但我认为企业机会是所有不同事物的总和。它不仅仅是销售计算能力，还包括API服务、生产力服务、为业务非营销部分提供的商业代理，这些都是整体产品的一部分。

我认为那里有非常非常大的机会。因此我们非常关注这一点。这将是公司需要构建的新能力，但我认为这是非常重要的能力，这样我们才能确保最大化面前的机会。

Susan Li，首席财务官：

Eric，关于你关于资金来源的第二个问题，这是我们一直在认真思考的问题，因为我们正在为未来进行财务规划。显然，我们强劲的运营现金流使我们在为基础设施扩建提供资金方面处于优势地位。但近年来我们也一直在发展我们的资本结构，包括增加债务比例，以努力降低我们的资本成本。

我们发现，在我们投资于本身具有长期视野的举措（尤其是AI基础设施项目）时，继续增加成本效益高的长期资金来源是审慎的做法。我们还拓宽了融资渠道，包括像我们昨天与BlackRock宣布的合作伙伴关系，我们将继续在未来评估项目时，审慎评估不同的资金来源。

操作员：

您的下一个问题来自伯恩斯坦的Mark Shmulik。请继续。

Mark Shmulik，分析师：

是的，感谢回答我的问题。Mark，每个人都有一个故事，某人从硅谷回来，深度编写代码，用AI构建代理，然后他们回家告诉父母，他们用AI的方式错了，它就像一个高级搜索工具。消费者行为总是很难预测，但阅读您关于“AI for everyone”的专栏文章，您如何看待消费者采用是否能弥合这一AI实用性差距？我们是否正处于某种突破的边缘，还是我们只需要更有耐心？谢谢。

Mark Zuckerberg，创始人、董事长兼首席执行官：

嗯，我认为有些事情已经突破了。关于AI与其他技术相比，有趣的一点是，大约每隔一年（这个周期可能会加速），每隔一年你就会获得新的能力，从而创造新的可能产品线。所以显然有面向消费者的AI助手市场，这就是我们通过Meta AI所做的，以及竞争对手在该领域的产品。然后在过去一年，我认为编码代理市场增长非常快，这是第一个真正的代理市场。我认为编码之所以首先出现有几个原因，对吧？你有愿意花时间让它工作的技术客户。编码本质上是数字化的、闭环的活动。所以在某些方面，它有点像一个更容易训练的系统。但我们的赌注——或者说我们在此做出的一个赌注是，我们认为消费者个人代理最终将成为一个极其重要且庞大的市场。

我认为，如果你展望五年后，无论你希望那个时间段是多久，没有数十亿人拥有一个了解你目标、全天候为你工作以实现你目标的个人代理，无论你关心的领域是什么，无论是帮助你改善健康、爱好、个人财务、提高家庭管理效率，还是改善和增强你的人际关系、帮助你的事业，帮助所有这些不同的事情，这种可能性极低。

这是非常非常深层次的用例集。但如你所说，我认为为消费者构建与为开发者构建略有不同。如果你为消费者构建，特别是如果你试图构建的不是给几百万人用，而是给几十亿人用的东西，它就需要能直接工作，对吧？它需要简单。我认为我们今天看到的许多代理、许多原型代理的问题是，它们需要大量调试，你需要进入终端才能设置好。

你启动一个用例，看起来有点神奇，但可能随着时间的推移会崩溃。我认为能够提供“开箱即用”个人代理的公司，这将成为AI领域的下一个主要机会之一。除了我们在Meta AI、商业代理以及所有这些其他事情上的工作之外，我们对此感到非常兴奋，同时我们也在开发我们认为将继续推进新能力以创造新产品线的模型。所以这就是我们非常乐观的原因。现在，我们将在不久的将来某个时候发布这个产品，那将非常令人兴奋。

我们还没有做到。所以，关于这一点，在财报电话会议上我能说的也就这么多了。但我认为这是一个非常大的机会，我认为几乎是必然有人会去做的。我认为这确实发挥了Meta作为一家公司的优势——我们构建覆盖数十亿人的消费产品。一旦我们让某些东西运转起来，我们非常擅长将其扩展到大量用户，我们擅长构建能够支持这些密集型应用的基础设施。所以我对这一点感觉非常好。我理解我们需要为我们的社区交付它，这正是我们非常专注的事情。

操作员：

您的下一个问题来自摩根大通的Doug Anmuth。请继续。

Douglas Anmuth，分析师：

太好了。感谢回答我的问题。一个给Susan，一个给Mark。Susan，您谈到了LLM在提供排序和推荐增益方面能力越来越强。您能否详细谈谈这里的路线图，以及我们在利用更好的模型和更多计算方面进展到了什么程度？然后，Mark，关于外部将您的计算能力货币化的报价数量，您同时也在从多个第三方购买容量。所以希望您能帮助我们理解其中的一些区别？仅仅是时机和过渡问题，还是训练与推理的区别，以及利用最适合每种任务的芯片？谢谢。

Susan Li，首席财务官：

谢谢Doug。我先回答关于推荐路线图进展的问题。首先，我们当然看到在今年剩余时间和2027年还有进一步改进推荐的空间。我们预计这将帮助我们在Facebook和Instagram上推动更多的参与度提升。我想强调几点。首先，我们将继续使推荐更加个性化和与用户兴趣相关，这部分是通过推进我们的推荐模型和架构，以更精确地捕捉用户兴趣，并更快地响应用户在特定时刻关心的事物。我们的AI投资将在实现这一愿景中发挥重要作用，包括扩展基于LLM的内容理解，以更深入地理解用户重视的帖子和创作者，更精确地捕捉用户兴趣，并更快地响应用户在当下关心的事物，以及使用AI来呈现高质量、新鲜和热门的内容，并减少低质量内容的份额。

其次，我们继续改进我们的数据基础设施，以使我们的模型能够训练更多数据并更有效地利用这些数据。我们在描述用户过去互动过的内容方面增加了更多细节，并用更精细的内容丰富了过去的用户互动序列。这使得我们的模型能够更精确地学习哪些互动对用户更有价值或更不重要。我们继续扩大训练中使用的用户互动序列的长度，以及我们在Facebook和Instagram上的模型架构的复杂性，以利用更大的数据集。

然后，我们已经在使用LLM进行内容理解方面取得了重大进展，鉴于它们能够更深入地理解内容，我们将进一步将它们整合到我们的推荐和内容政策执行堆栈中。而且，我想说，总的来说，我们对这一系列工作非常乐观。

我们还投资于使用基于LLM的代理方法来改造我们的推荐系统，并且今年上半年来自我们排序代理的发布数量有所增加。这也帮助提高了我们工程师的生产力，这也是我们感到非常兴奋的另一条路径。

Mark Zuckerberg，创始人、董事长兼首席执行官：

好的，我可以回答第二部分。我认为你的问题是关于我们如何看待收到的销售计算能力的报价，但同时我们也在购买计算能力。我的意思是，高层次的观察是，根本没有足够的计算能力来满足所有需求。这就是为什么我们看到，基本上我们收到了大量关于我们拥有计算能力的报价，但我们也有很多我们认为非常有价值的内部用途。

现在，在运营业务方面，显然我们需要做出的一个常见权衡是，你今天将其货币化多少，与为未来开发未来资产。我认为这始终是一个组合，对吧？你不只想做长期的事情，也不想不做任何短期的事情，不想不去验证近期的市场。但我也认为，仅仅出售所有的计算能力并获取短期利润是愚蠢的。

但当你有机会在其上构建智能时，这将是一个倍数，并在其基础上复合计算能力的价值。所以我认为答案正是我们正在做的，即基本上使用我们的大量资本来构建计算能力，对我们有能力在合理时直接货币化计算能力充满信心，同时也知道我们有许多不同的用例来货币化计算能力之上的智能。

包括我们谈到的企业用例，包括我们谈到的消费者用例，还包括核心业务，这甚至不一定是我们没谈到的新产品，而是利用它来进一步增加智能，改进核心服务中的排序、推荐和广告。所以我认为所有这些都是真实的。这创造了一种动态，即我们现在投资建设这些数据中心，它们将在未来的某个时间点上线。

显然，在它们上线之前你不会从中获得价值。但基本上我们看到对这些的需求都非常大，并希望最大化机会来构建所有这些不同的业务。

操作员：

您的下一个问题来自美国银行的Justin Post。请继续。

Justin Post，分析师：

很好。谢谢。Mark，您大约一年前聘请了AI实验室的高级领导。您能否谈谈实验室的表现如何？您认为华尔街是否会真正看到产品速度在模型、芯片或其他方面出现上升？然后，您认为实验室正在构建什么样的可持续竞争优势？谢谢。

Mark Zuckerberg，创始人、董事长兼首席执行官：

是的。所以，我的意思是，我对我们目前的发展轨迹相当满意。我们已经发布了一些在我们的早期扩展阶梯上令人印象深刻的模型。正如我所说，我们正在扩展更大、更先进的模型，我们也对此感到兴奋。我认为这里有智能方面，也有数据方面。我认为在任何你想要进入的产品类别中，都会存在某种飞轮效应，你可以从该社区人们使用产品的行为中学习。所以，你在那方面做得越好，得到的反馈就越多，然后这不可避免地会使产品更好。所以我认为这是一个人们可以理解地痴迷于智能的领域，但数据和服务用户的知识部分确实非常重要。

如果你谈论的是个人超级智能，那么显然，对一个人生活中发生的一切及其目标有一个非常清晰的思维模型将是其非常重要的一个方面。某些公司在不同市场和该领域不同部分拥有不同的优势。但我认为，提前在这些不同事情上工作的部分原因是，首先，技术是通用的。

所以当你构建出智能时，它可以应用于许多不同的用途。然后你想投资于在这些用途上建立飞轮效应，因为我认为这是你如何随着时间的推移建立可持续优势的方式。但我认为我们在Meta已经明确表明，当我们有一个有效形式的产品时，我会说，我们可能是世界上最好的公司，能够将这些体验扩展到数十亿人。

所以我对个人代理工作感觉很好。我对商业代理工作感觉非常好，我们已经有我们的广告客户基础和我们服务的小型企业，以及我们扩展和推广它们的能力。我认为这些也是持久的优势，以及我们在它们之上建立的数据飞轮效应。然后，显然在研究方面，你想建立良好的文化。我的意思是，这只是基本的事情，但我觉得你只是要确保你以一种管理良好、持续稳定、低戏剧性、复利增长的方式建设团队，这是你追求的目标。我认为如果你能做好，那么这也许不是一个清晰的数学解释，但我认为这就是商业运作的方式。所以，是的，这就是我们所做的。

操作员：

您的下一个问题来自巴克莱的Ross Sandler。请继续。

Ross Sandler，分析师：

是的。嘿，Mark。继续关于AI实验室的评论。Muse Spark 1.1非常接近前沿，但它处于智能谱系的低端，我应该说是低成本端。从您上一个回答听起来，您认为在低成本端和更昂贵的高性能端竞争都很重要。您能稍微谈谈这个吗？然后，您实验室的领导层也谈过要回到开源，回到你们几年前的状态。那么这如何融入战略，以及围绕AI产品和模型货币化的所有这些讨论？非常感谢。

Mark Zuckerberg，创始人、董事长兼首席执行官：

是的。所以，让我稍微深入一下这方面的科学过程。基本上，在训练大型模型的每个阶段，你都会看到新的行为。所以基本上，你想要做的是从训练较小的模型逐步建立到构建更大的模型。我们到目前为止发布的模型是基于——在攀登扩展阶梯的某个规模上，我们正在继续扩展更大的模型。

所以我认为对于Muse Spark 1和Muse Spark 1.1，我认为对于该模型的规模、实验室发展阶段来说，它们是非常令人印象深刻的模型，我对它们感觉很好。你也希望拥有更先进的模型，这就是为什么我们正在扩展更大的模型，这就是为什么我们正在围绕这个建立大量研究基础设施。但与此同时，我们也希望有好的、更高效的模型，这些将是我们大规模向消费者提供的很多服务。

但如果你服务数十亿人，你希望有能力为非常困难的问题使用更先进的模型，你也希望有能力为绝大多数提示使用更简单、更高效的模型。所以我认为两者都非常重要。效率确实很重要，但我也认为我们希望能够为世界各地的企业和客户解决最困难的问题。

所以我们两者都关心。关于开源，我们一直认为开源是生态系统的重要组成部分，对世界有益，它创造了对我们有益的反馈循环，让社区投资于我们的基础设施栈，以及我们的工作并贡献改进。但我们一直说我们将采取开源和闭源混合的方式。这一点仍然成立。现在，在扩大Meta超级智能实验室的过程中，实际上在某种程度上反直觉的是，做开源模型需要更多工作，因为如果你做一个只为自己用例构建的封闭系统，它可能会更粗糙一些。而如果你将其开源发布，会用于很多事情，你希望它更全面。

我只是想确保MSL团队能够不受限制地构建我们所能达到的最智能模型，我们预计我们将在不久的将来某个时候恢复发布一些开源模型。但就像我们一直说的，我们对此并不教条。我们认为开源很重要。我们想为那个生态系统做出贡献。我们计划结合开源和闭源模型。

操作员：

我们还有时间回答最后一个问题，这个问题来自富国银行的Ken Gawrelski。请继续。

Ken Gawrelski，分析师：

谢谢。如果允许的话，我有两个问题。首先，Mark，我想再次触及您刚才关于开放权重模型的观点。关于这个话题有很多讨论，您也参与过评论。为什么或为什么不？这会改变Meta开发封闭专有前沿模型的观点吗？如果开放权重模型 proliferate（普及），是否存在机会，使得Meta不必开发自己的前沿模型？这是第一个问题。

第二个问题，如果需要的话，我想向Susan确认一下。您在准备好的发言中提到，计划最大化‘26年和‘27年的产能。这是一个需求还是供应的评论？意思是，您是在暗示Meta计划在‘27年前内部使用所有已建成的产能？还是说，您将根据Meta产品和服务需求来评估‘28年及以后的扩建？谢谢。

Mark Zuckerberg，创始人、董事长兼首席执行官：

我可以回答开源问题。让我看看，问题的本质是不是因为我们有一些开放权重模型，我们就可以依赖那些。我的意思是，目前，开源模型不如前沿模型强大。所以基本的答案是否定的。然后，还有一个总是存在的关于其他公司行动的长期政策辩论和问题，以及这是否是像Meta这样的公司可以依赖的事情。

我认为那非常棘手。所以我认为在这两个方面，我们相信我们能够做得更好，我们认为依赖存在风险。我不认为那是正确的做法。我认为我们是一家——如果你从整体上看Meta，很多人看到的是表面层，我们构建了一些社交媒体应用，我们有广告业务，但我们实际上是一家全栈科技公司。

我们构建了自己的数据中心、基础设施、芯片、底层软件。当我们开始时，因为我的工程背景，我写了很多系统代码。Facebook成功的很大一部分原因是因为它确实能工作，对吧？当其他社交网络无法快速高效地运行时，它确实能工作。我认为我们完全有能力构建更个性化、更优化、更高效的东西。

某些定性体验，其他人甚至无法构建，因为我们一直深入整个技术栈。在我看来，拥有自主构建模型的能力显然将成为未来技术栈的重要组成部分，这就是为什么这对Meta很重要，也是为什么其他人关心开源，为什么开源整体很重要，因为其他公司，即使他们没有能力构建这些模型，也不想仅仅依赖少数几个封闭实验室。我知道开源模型在世界上有非常重要的地位。需要明确的是，这并不影响我谈到的API机会或任何其他事情，因为仍然需要有人来运行模型、进行推理，并高效运行这些模型，拥有这样做的计算能力将继续成为商业优势的来源。所以我不认为这些一定是相互矛盾的。

但当我看到世界各地许多有鉴别力的客户和公司想要什么时，他们会想知道他们掌控着自己的命运，他们可以信任他们使用的模型，他们的数据是安全的，不会发送给竞争对手等等。所以我认为开源将很重要，但我认为对我们来说，构建模型也将是其中的关键部分。

顺便说一句，我知道所有的模型都在一套通用的评估标准上进行评估，然后被归结为，好吧，某些模型与另一个模型相差几分之内或什么的，但它们确实有不同的技能组合，就像人一样，对吧？就像人在某些领域有特长，有不同的个性，在不同的事情上表现有优有劣。如果你试图为人们构建个人超级智能，或者为小企业构建商业代理，那可能需要一些与其他实验室调优不同的技能。就像能够在我们Instagram推荐、广告系统上进行全栈工作是我们如何随着时间的推移取得这些成果一样，我相信构建全栈模型将在很大程度上成为我们如何为所有想要服务的不同客户构建个人超级智能代理、商业代理以及所有这些不同用例的优势。

因此，除了我们拥有的分发优势和覆盖所有这些人并扩展有效产品的能力之外，我认为这是很多持久的优势，你构建出特定于该用例并在这些用例上卓越的东西。我的意思是，我知道这是一项巨大的投资，是一个很大的赌注。我们看到技术在起作用。我们对实验室的发展轨迹感到满意。我对即将推出的产品感到兴奋，我们相信这会是一件大事。

所以，我的意思是，我知道这整个行业是一个大赌注。我个人的赌注是，那些投资于此的人将随着时间的推移获得回报并感到非常满意。

Susan Li，首席财务官：

Ken，我将简要回答你的第二个问题。当我们提到专注于‘26年和‘27年产能时，实际上有两个因素。一是我们现在和可预见的未来都处于需求受限的状态，这实际上也包括我们的核心业务，如果我们有计算能力，我们仍然有许多投资回报率为正的地方可以投入使用。

第二，当然，只是关于长期建设产能限制的不确定性，我们在之前的评论中谈到了一些需要进一步建设供应链的需求。所以我认为在‘27年之后，当我们展望‘28年及更远时，世界将会发生很大变化。我们自己的内部需求将会演变。到那时很多事情都已尘埃落定。因此，当我们今天考虑‘28年的规划时，我们真正关注的是灵活性。这只是给我们拥有土地和电力的能力，但真正关于购买芯片和其他大宗商品的决策将在更晚些时候做出。所以目前，我认为我们知道在‘26年和‘27年有很多好的用例需要产能，这确实是我们建设的目标。

Ken Gawrelski，分析师： 很好。

Mark Zuckerberg，创始人、董事长兼首席执行官：

感谢大家今天参加我们的会议，我们期待很快再次与大家交流。

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自6月22日高点以来，KOSPI指数已暴跌近40%。这场下跌始于基本面担忧和资金轮动，随后被杠杆ETF的强制平仓放大，近期又叠加了对冲基金仓位的集中出清。市场在短时间内经历了剧烈的结构性冲击。

摩根大通：机构去杠杆接近尾声，估值已至“危机水平”

摩根大通股票宏观研究团队在7月29日的报告中指出，韩国市场的去杠杆进程已大幅推进。

杠杆ETF方面，以韩国资产为标的的杠杆ETF规模在6月底一度膨胀至500亿美元，相对市值规模是美国同类产品的4倍，是此轮波动的核心放大器。随着市场下跌，该规模已收缩至170亿美元，且近期资金流入已明显停滞。该行认为，这一环节的去杠杆"已基本完成"。

杠杆ETF规模变化图、杠杆产品累计资金流入图

对冲基金方面，摩根大通Prime账户数据显示，韩国市场多空比（L/S ratio）从高峰时的5.7倍降至7月27日的3.2倍，结合7月28日至29日价格动量因子的大幅回撤，该行判断对冲基金去杠杆进度已达约90%，"已接近2025年区间上沿"。

对冲基金多空比变化图、价格动量因子表现图

散户融资方面，摩根大通的判断相对乐观。融资余额目前约为200亿美元，并未出现快速攀升，占市值比例今年以来实际上是下降的。该行认为，韩国散户手中仍有充足的股票浮盈、现金储备和海外资产，具备应对追加保证金的能力，"散户杠杆风险相对可控"。

散户融资余额绝对值图、融资余额占市值比例图

外资方面，年初至今外资累计卖出韩国股票逾1100亿美元，但该行指出，其中90%的流出集中在两只存储芯片龙头股。随着这两只股票在MSCI新兴市场指数中的权重从6月底的9.5%和8.3%分别降至6.5%和4.5%，被动卖出压力已大幅减轻。

外资累计净流出图、两大存储股流出占比图

在估值层面，该行指出，KOSPI远期市盈率已降至5倍，自由现金流估值同样处于"危机水平"，叠加仓位改善，整体配置吸引力已显现。

KOSPI远期市盈率图、自由现金流估值图

汇丰：散户杠杆仍高，去杠杆远未结束

汇丰亚太股票策略团队在同日发布的报告中，对韩国去杠杆进程持更为审慎的态度。

汇丰的核心关切在于散户融资余额。数据显示，截至7月27日，韩国散户融资余额约为32万亿韩元（约220亿美元），较6月峰值仅下降约15%，"仍处于高位"。7月强制平仓有所增加，但被平仓的融资余额仅占总量的2%，去杠杆力度十分有限。

汇丰的另一个关注点是单只股票杠杆ETF。该类产品规模已从峰值缩水至约100亿美元，约为峰值的三分之一。但汇丰强调，这一缩水"主要由资本损失驱动，而非投资者主动离场"——散户仍在持续买入，无论是单只股票杠杆ETF还是指数挂钩产品。

这一判断与摩根大通形成了明显分歧。摩根大通将ETF规模下降视为去杠杆完成的信号，而汇丰则认为，规模缩水背后是亏损而非撤退，潜在风险并未真正释放。

单只股票杠杆ETF规模图

监管出手：FSC提前收紧杠杆产品规则

面对市场剧烈波动，韩国金融服务委员会（FSC）已采取行动。

具体措施包括：将散户投资单只股票杠杆ETF的最低保证金要求从1000万韩元提高至3000万韩元，且必须以现金缴纳，不得以证券替代；暂停新的单只股票杠杆ETF上市；计划将国内上市单只股票杠杆产品的最低交易手数从1股提高至20股。上述措施的实施时间已从原定的8月提前至7月31日。

汇丰指出，这些措施应能减少单只股票杠杆产品的资金流入，但"投资者可能继续使用其他杠杆工具"，整体去杠杆空间仍然存在。

此外，该行还提示，通过RIA账户享受的税收豁免将从8月起降至50%，这可能进一步影响散户的投资行为。

基本面压力：存储芯片叙事正在转变

两份报告均提及了韩国市场下跌的基本面背景。

SK海力士自6月高点已下跌53%，三星电子下跌43%。汇丰认为，AI交易的叙事正在发生转变，多重因素叠加形成压力：存储芯片制造商开始签订长期合同，市场对价格上行空间的预期趋于保守；超大规模数据中心运营商的高资本支出能否有效变现存在疑问；纽约州已成为美国首个对大型数据中心建设实施暂停令的州；中国存储芯片制造商长鑫科技已通过上海科创板融资98亿美元，供给端压力上升。

摩根大通则通过模型测算指出，当前市场定价隐含的假设是：存储芯片价格将在2027年初开始回归AI前水平，而每延长一年维持当前价格水平，对应的估值增量约为1500亿美元。

存储价格持续时间与估值关系图 现货及合同价格走势图

多元化配置机会：摩根大通看好四条分散化主线

在仓位改善和估值修复的背景下，摩根大通提出了四条分散化配置方向：

1. "财富效应"受益板块：百货、美妆、旅游、券商、建筑，受益于居民资产增值带来的消费升级；

2. 生物医药：相对KOSPI大幅落后，有望受益于全球医疗板块情绪改善；

3. 优先股折价：折价幅度接近历史最大值，对应股息收益率具备吸引力；

4. 银行股：资产质量改善叠加利息收入增长、韩国央行加息周期利好净息差（NIM）、市场成交量上升带动经纪收入，三重顺风。

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面对内存芯片价格飙升带来的成本危机和苹果订单的加速流失，高通宣布以两位数幅度的全线涨价来“破局”，并将其未来的核心想象空间全面押注于汽车芯片与AI数据中心。

在全球半导体供应链成本飙升的当下，高通正经历一场剧烈的阵痛与转型。面对智能手机基本盘的疲软，这家芯片巨头交出了一份喜忧参半的第三财季答卷，并向市场描绘了一个不再极度依赖手机和苹果的未来。

当地时间7月29日，高通公司公布了召开2026财年第三财季业绩报告，并举行了财报电话会议。华尔街见闻文章写道，最新财报显示，高通第三财季营收达到99.5亿美元，处于此前指引区间的上限；非GAAP每股收益为2.21美元。然而，在当前的第四财季业绩展望上，公司预计调整后每股收益在2.05至2.25美元之间，这一指引未能满足华尔街的乐观预期。

在这场信息量巨大的财报电话会上，高通管理层向市场清晰地展现了半导体供应链当前的极端紧绷状态，以及公司在摆脱单一“手机芯片供应商”标签、向多元化计算平台转型的最新进程。整体来看，电话会主要向华尔街传递了三个核心信号：

坚决涨价对冲成本、果断接受苹果订单加速流失的现实，以及全力将数据中心和汽车业务打造成第二增长曲线。

“前所未有的内存价格”施压，高通祭出双位数涨价

高通业绩承压的最核心导火索，是全行业面临的供应链成本急剧膨胀，尤其是内存价格的飙升极大地压制了智能手机的终端需求。

高通CEO Cristiano Amon在会上直言不讳：“在短期内，整个行业继续受到前所未有的内存价格、更高的制造和投入成本，以及由整体数据中心需求驱动的供应链短缺的影响。”

受此影响，当季高通手机芯片（QCT Handsets）营收为51亿美元。高通首席财务官Akash Palkhiwala进一步量化了这一冲击：“安卓系统手机收入同比下滑20%，折合每股盈利损失超过1.50美元。”

为了应对这一危机，高通选择了最直接的手段：涨价。Palkhiwala宣布：

“我们正采取具体行动，将更高的投入成本反映在产品定价中……我们预计的涨价幅度是双位数的。”

Amon补充强调，哪怕是双位数的芯片涨价，与内存BOM（物料清单）成本的激增幅度相比也显得很小，公司预计涨价红利将在未来几个季度内显现，并使毛利率回归历史正常区间。唯一令市场感到安慰的是，高通预计中国区手机业务的营收在第三财季已经触底，并将在第四财季恢复“两位数的环比增长”。

不仅是成本飙升，晶圆代工产能也进入了极度紧张的状态。当被问及供应链现状时，高通CEO Cristiano Amon给出了极具冲击力的原话回答：

“整个行业现在的运转情况可能与疫情期间非常相似。一切都在100%的利用率下运转，一切（都在满负荷）。所以我们看到晶圆、组装、测试等各个环节都出现了短缺和价格上涨……我还没有遇到任何一个如今在使用先进制程节点却不想要更多产能的人。”

苹果份额断崖式下滑，高通加速“去手机化”

此次电话会的另一个重磅炸弹，是高通确认了苹果业务的加速剥离。由于高通自身的供应受限以及双方谈判结果，苹果加速采用自研芯片的进程快于预期。

Palkhiwala表示：“我们现在预计，从第四财季开始，苹果产品收入的下降将加速，因为我们在即将推出的iPhone中的份额预计将大幅低于我们之前20%的预估。” 受此影响，预计从9月到12月季度，高通来自苹果的收入将环比暴跌约50%。

然而，高通管理层对此并未表现出恐慌，反而将其视为业务结构优化的契机。公司高管表示，明年非手机业务的爆发式增长将完全覆盖苹果流失的窟窿。

当分析师追问是否是主动"断供"苹果时，Amon澄清说：

"不应该这样理解。你应该把它理解为：我们的供应约束是其中一部分，然后双方协商的结果是份额实质性低于20%，2027财年来自苹果产品的收入也将低于此前给出的略超20亿美元的指引。"

Palkhiwala随后给出了关键对冲逻辑：

"2027财年，我们非手机收入相对上年的增速将从2026财年的24%，加速至超过60%——这将在年内完全替代苹果产品的全部收入。"

分析师Stacy Rasgon据此推算，2026财年苹果产品收入规模约为75亿美元量级，Palkhiwala确认"这是一个合理的估算区间"。

汽车与数据中心挑大梁，欲打破AI软件封闭生态

在手机业务疲软的背景下，高通的多元化布局正在开花结果，甚至超出了管理层此前的预期。

汽车业务成为了本季度最亮眼的明星。财报显示，当季汽车芯片营收达到16亿美元，同比猛增61%，创下历史新高。Amon宣布了与宝马（BMW）的扩大合作协议，高通将成为其下一代ADAS（高级驾驶辅助系统）和数字座舱的首席计算芯片提供商。基于强劲的订单流，高通将2026财年汽车业务的年化收入目标从60亿美元上调至70亿美元。

更加令人浮想联翩的是高通在数据中心和AI基础设施上的野心。Amon重申了到2029年数据中心业务营收达到150亿美元的宏大目标，并透露两款近期赢得的定制硅芯片项目将在今年12月季度开始产生实质性营收，且目前已经开始晶圆生产。

值得注意的是，高通不仅在硬件上发力，还试图从根本上颠覆目前的AI生态。公司刚刚完成了对AI编程软件公司Modular的收购。Amon在会上抛出了极具冲击力的观点：

“我们有着超越增强自身AI软件能力的野心。我们希望改变当前行业对AI软件的处理方式——从封闭系统走向开放系统，以促进竞争、创新和弹性。”

高通正在极力向华尔街证明，它已经不再仅仅是一家“卖手机芯片”的公司。正如Amon在会议最后所强调的：

“数据中心业务才刚刚开始……我们欢迎前方的挑战，并有信心证明，就像我们以前多次做过的那样，高通能够在新的增长领域执行并获胜。”

高通2026财年第三季度业绩电话会议 全文实录如下（由AI辅助翻译）

会议日期：2026年7月29日

公司名称：高通

会议描述：2026财年第三季度业绩电话会议

来源：高通

陈述环节

操作员： 女士们、先生们，感谢您的等候。欢迎参加高通公司2026财年第三季度业绩电话会议。目前所有参会者处于仅收听模式，稍后我们将进行问答环节。（操作员说明）提醒各位，本次电话会议正在录音，日期为2026年7月29日。今日电话回放号码为877-660-6853，国际来电请拨201-612-7415。回放预约号码为13761080。现在我将把电话转接给投资者关系高级副总裁Brett Simpson先生，请Simpson先生开始发言。

Brett Simpson，投资者关系高级副总裁： 谢谢，大家下午好。

今天的电话会议将包括Cristiano R Amon和Akash Palkhiwala的准备发言。此外，Alex Rogers将参与问答环节。您可以在我们的投资者关系网站上获取本次电话会议的业绩新闻稿及配套幻灯片演示材料。此外，本次电话会议正在qualcomm.com上进行网络直播，回放内容将于今天晚些时候在我们的网站上提供。

在今天的电话会议中，我们将使用符合G条例定义的非GAAP财务指标，您可以在我们的网站上找到与GAAP的相关调节说明。我们还将发表前瞻性陈述，包括对未来事件、商业或行业趋势，以及业务或财务业绩的预测和估计。实际事件或结果可能与我们前瞻性陈述中的预测存在重大差异。 请参阅我们向美国证券交易委员会提交的文件，包括我们最新的10-Q季报，其中载有可能导致实际结果与前瞻性陈述产生重大差异的重要因素。

现在，请听高通公司总裁兼首席执行官Cristiano R Amon的发言。

Cristiano R Amon，总裁兼首席执行官：

谢谢你，Brett，大家下午好。感谢大家今天加入我们。在第三财季，我们实现了99亿美元的营收，处于我们指引区间的高端，非GAAP每股收益为2.21美元。

QCT营收为85亿美元，汽车业务再度创下季度营收纪录，物联网业务也实现增长。授权业务营收为13亿美元。在我们近期举办的投资者日上，我们阐述了高通下一篇章的发展蓝图，围绕三个维度展开：第一，通过四条独特产品线进军数据中心；第二，推动智能体AI与物理AI计算无处不在；第三，从芯片扩展至全栈软件与平台解决方案。

我们还更新了2029财年的财务目标，其中包括汽车与物联网业务合计超过240亿美元的营收，以及数据中心业务超过150亿美元的营收，使我们已知的手机业务营收总展望到2029财年达到400亿美元，较此前220亿美元的目标大幅提升。这反映了我们对本十年末各项机遇的坚定信念，以及我们业务多元化的规模。

短期内，整个行业持续受到前所未有的内存价格上涨、更高的制造及投入成本，以及由整体数据中心需求驱动的供应链短缺的影响。除了由此导致的移动及消费电子业务营收下滑外，这也对QCT毛利率造成短期压力，使其略低于我们的历史区间。我们正在推进提价措施，随着提价逐步落地，我们预计毛利率将重新回归我们的运营模型。尽管面临上述不利因素，我们预计高通在2027财年将实现营收增长，这将由非手机业务营收在整个财年的拐点式增长所驱动。

我们对高通的下一篇章感到无比兴奋，对我们在AI下一阶段及从边缘到云端的分布式智能中的重要地位充满信心，我们也将坚定专注于战略执行阶段。

下面我将分享业务的一些重要亮点。先从数据中心说起。对于高通而言，现在进入这一市场是最理想、最顺理成章的时机，因为智能体工作负载正在重塑AI的经济模式。高效的token生成能力与总拥有成本是AI规模化扩展的根本，因此，推理正在数据中心内走向解耦，并将越来越趋于分布式部署。这意味着混合推理将在从数据中心到本地部署、网络边缘再到边缘设备的整个计算连续体中不断演进。

鉴于高通的资产禀赋，这是我们增长故事的自然延伸。我们正在开发一套差异化的产品线，包括：2026财年的连接产品、2027财年的定制芯片与AI加速器，以及2028财年的服务器级CPU。我们的产品组合将在未来两年内分阶段推出，充分依托我们数十年在功耗高效计算领域的领导地位，以及强大的生态系统影响力与合作关系。

我们近期赢得的两个定制芯片项目将于12月季度开始贡献营收，晶圆生产已经启动。这两个项目均处于战略性多年期客户合作关系的第一阶段，我们预计这些关系将随着时间推移不断深化扩展。

我们创新的高带宽计算（HBC）解决方案旨在通过将计算与高密度内存直接集成，解决业界最棘手的瓶颈之一，从而提升每瓦性能、内存效率与总拥有成本。我很高兴地宣布，HBC Gen 1的流片工作已经完成，这是一个重要的工程里程碑，标志着我们进入客户合作的下一阶段。我们预计将在未来几个季度内在硅片上展示HBC性能，并于2027年中期推出我们首款HPC解决方案。

在我们的商用平台方面，包括基于HPC的AI加速器、SerDes连接产品以及CPU，我们正在与几乎所有领先的数据中心厂商就建立长期合作关系进行积极洽谈。我们对这些机遇所呈现的活跃态势和广泛兴趣感到振奋，并期待随着进展的推进与大家分享更多信息。

如今日早些时候所公告，我们已完成对Modular Incorporated的收购，整合工作现已启动。 Modular将增强我们为数据中心及边缘AI部署交付端到端软件栈的能力。它还将保持硬件无关性，有助于简化跨多平台的AI软件复杂度，为开发者提供一个现代化、开放的异构计算环境。这是我们在AI基础设施演进愿景中迈出的重要一步——软件与硬件协同融合，共同实现更优的性能、灵活性与效率。

我们对Modular的愿景与目标，远不止于增强我们的AI软件能力。 我们有雄心将当前业界的AI软件方式从封闭系统转变为开放系统，以促进更充分的竞争、创新与韧性。Modular将于8月举办ModCon大会，届时将有来自行业合作伙伴的重磅发布，我们期待在这一活动中与开发者及生态系统合作伙伴进一步深入交流。

在汽车领域，客户势头持续推动营收实现卓越增长。本季度，我们与BMW签署了一项具有里程碑意义的扩展协议，经过高度竞争激烈的遴选流程，高通成为其下一代ADAS及数字座舱的首席计算芯片供应商。这一协议代表着我们汽车业务管线的实质性扩张，确立了高通作为BMW首席计算芯片合作伙伴的地位，覆盖范围延伸至未来十年内的多个车型项目。我们期待在未来几年里持续深化与BMW的现有合作。此外，我们近期宣布的与Stellantis的合作，也将支撑我们的汽车业务管线延伸至2030年代。

这些协议反映了我们在数字座舱与ADAS领域所看到的广泛需求。客户正在从逐个插槽的设计授予模式，转向多代际的战略性合作，因为他们越来越认可我们广泛技术组合、平台化方式，以及对合作伙伴关系、汽车行业和开放生态系统的长期承诺。

此外，随着第五代Snapdragon数字底盘于9月开始量产爬坡，我们正在大幅提升单车芯片内容，我们正处于成为营收规模第一汽车半导体厂商的轨道之上。上季度，我们表示目标是在退出2026财年时实现60亿美元的年化营收运营率。今天，我们上调了这一展望，现预计退出2026财年时的年化销售额约为70亿美元。

在工业领域，随着各垂直行业拥抱边缘AI与开放权重模型，我们正在多个垂直领域巩固自身地位。在投资者日上，我们发布了工业、网络与机器人业务到2029财年实现80亿美元营收的预测。我们很高兴地报告，我们的工业设计导入管线已超过70亿美元，本财年已获得超过35亿美元的设计导入。这反映出强劲的客户需求以及新业务的显著增长。我们拥有非常广泛的专用芯片及全栈软件解决方案产品组合，覆盖这一品类。我们的整体客户群超过38,000家，并得到深度合作伙伴生态系统的支撑，这一生态系统已经开始产生实际成果。借助Arduino、Edge和Pulse，我们的触达范围现已延伸至超过3000万用户。

接下来谈谈手机业务。尽管当前内存环境导致整体行业收缩，但我们正看到智能体智能手机周期的早期迹象，这一周期将随时间推移持续增长。在中国，主要OEM厂商正准备将新的设备端智能体与编排器推向市场。我们相信，随着采用率的增长，智能体体验将在高端旗舰需求中发挥更大作用。我们在三星的份额地位依然稳固，Snapdragon为其约70%的旗舰设备提供动力。 正如在三星Unpack大会上所宣布的，我们的合作正扩展至更广泛的Galaxy生态系统，从最新的折叠屏手机、Galaxy Watch，到与Google联合开发的智能眼镜，将全新的智能体体验带到更多设备之上。

这反映出在智能体AI时代重新定义移动体验的更广阔潜力。超越智能手机，PC、智能眼镜及其他新型个人AI形态设备，都正在成为智能体的终端节点。 这为高通创造了一个重要的多年期升级机遇，因为当今的存量设备需要进化升级，以支持更加个人化、情境感知和自主化的AI体验。

在PC领域，我们正在扩大在Google Chromebook设计导入中的领先份额，将Snapdragon与Gemini智能能力相结合，打造新一代AI优先笔记本电脑。与微软合作，我们正在推进Project Solara，这是一个面向智能体优先企业设备的芯片到云端平台。通过我们面向智能眼镜的Snapdragon Start计划，我们正在提供完整的参考平台，使眼镜品牌能够开发自己的设备。全球每年出货约6亿副眼镜，这一计划将有助于扩展生态系统，加速这一品类向智能眼镜的转型。您将在9月的Snapdragon峰会上听到更多相关内容。

在投资者日上，我们阐述了高通下一篇章的愿景，以及迈向2029财年目标的路径。我们已经看到非手机业务出现拐点，这印证了我们多元化战略的成功，而更多精彩还在后面。

我们的数据中心业务才刚刚踏上征程，我们也理解投资者希望看到更多证明我们作为新进入者能够成功执行计划的实证。我们欢迎前方的挑战，并有信心将再次证明——正如我们多次所做到的那样——高通能够在包括数据中心在内的新增长领域成功执行并赢得胜利。

说完这些，我将把电话转交给Akash。

Akash Palkhiwala，执行副总裁、首席财务官兼首席运营官：

谢谢你，Cristiano，大家下午好。

让我先从第三财季的业绩说起。我们实现营收99亿美元，非GAAP每股收益2.21美元，营收达到我们指引区间的高端。QTL营收13亿美元，息税前利润率69%，符合我们的预期。QCT营收85亿美元，达到指引区间高端，息税前利润率26%，符合指引。QCT手机业务营收51亿美元，反映了全行业内存动态对全球智能手机市场的影响。 QCT物联网营收18亿美元，同比增长9%，主要受工业、网络及机器人产品类别增长驱动。在QCT汽车业务方面，我们再次创下单季营收纪录，达到16亿美元，同比增长61%，这得益于需求的加速增长以及每辆车计算内容的不断提升。QCT中非手机业务（包括汽车和物联网）总营收同比增长28%，凸显了我们多元化战略的持续推进执行。

最后，我们向股东返还了23亿美元，其中包括14亿美元的股票回购以及股息。

在进入指引环节之前，我想就影响我们财务表现的几个因素做一些更新说明。第一，与我们的预期一致，我们估计来自中国OEM厂商的QCT手机业务营收已在第三财季触底，并将在第四季度实现两位数的环比增长。第二，半导体行业正在经历广泛的投入成本上涨，涵盖晶圆制造、封装测试、先进封装、内存及其他材料。

我们正在采取切实行动，将较高的投入成本反映到产品定价中。随着定价调整逐步生效，这些举措将随着时间推移改善我们的毛利率。最后，由于我们的供应限制，我们现在预计Apple产品营收的下降将从第四财季开始加速，因为我们在即将推出的iPhone产品中所占的份额预计将大幅低于此前20%的估计。 所有这些因素均已在第三季度业绩和第四季度展望中得到充分考量。

在此背景下，我现在将提供第四财季的业绩指引。我们预测营收为97亿至105亿美元，非GAAP每股收益为2.05至2.25美元。 在QTL方面，我们预计营收为12亿至14亿美元，息税前利润率为68%至72%，反映正常的季节性趋势。在QCT方面，我们预计营收为84亿至90亿美元，息税前利润率为23%至25%。我们预测QCT手机业务营收约为52亿美元，主要受Android业务环比增长驱动，但部分被Apple产品营收下降所抵消。

我们预计QCT物联网营收与去年同期基本持平，工业、网络及机器人产品类别实现两位数增长，但主要被内存限制对平板电脑及其他消费类产品的影响所抵消。在QCT汽车业务方面，我们预计再创单季营收纪录，同比增长约60%。 最后，我们预计本季度非GAAP运营费用约为27亿美元，这反映了对Modular的收购以及在数据中心产品路线图上的持续投入，目前仍处于营收爬坡之前的阶段。

在结束准备好的发言之前，让我总结一下QCT未来增长轨迹的几个关键驱动因素。

我们已做好充分准备，去执行我们在近期投资者日上所阐述的愿景——QCT非手机业务营收预计到2029财年将增长至400亿美元，几乎是我们此前所提目标的两倍。 该预测包括数据中心业务营收到2029财年增长至50亿美元（原文提及"$42 billion in fiscal '29"，结合上下文应为数据中心营收增至50亿美元，整体非手机营收至400亿美元）。由于我们多元化战略的执行推进，我们现在预计非手机业务在2027财年将占QCT营收的50%以上，并在2029财年增长至约三分之二。短期内，我们预计非手机业务营收的同比增速将从2026财年的24%加速至2027财年的60%以上，这是我们增长战略执行过程中的一个重要拐点。

我们预计2027财年非手机业务的这一增长，将足以弥补2026年Apple产品营收的全部缺口。届时，随着内存行业动态趋于稳定，我们的骁龙产品领导力以及智能体AI体验的兴起，将使我们处于有利位置，重新恢复QCT Android业务的营收规模与增长速度。

最后，我想欢迎Modular团队加入高通大家庭。我们很高兴完成了这笔交易，这支世界级团队的AI软件专业能力将增强我们抓住前方重大机遇的执行能力。

以上是我准备好的发言内容。

Brett，交还给你。

Brett Simpson，投资者关系高级副总裁： 谢谢你，Akash。接线员，我们现在准备好接受提问了。

问答环节

操作员： 问答环节

操作员： 谢谢。 （接线员说明）请稍候，等待第一个问题。第一个问题来自TD Cowan的Joshua Buchalter。请提问。

Joshua Buchalter： 嗨，各位，感谢你们接受我的提问，并恭喜你们在艰难的背景下取得了稳健的业绩。 我想先从毛利率问题入手——你们已经很清楚地解释了投入成本上升的情况，以及现在你们正在提价。能否带我们了解一下，我们应该如何看待QCT毛利率回归到此前水平的过程，以及平均销售价格（ASP）的上涨与投入成本上涨相匹配大概需要多长时间？谢谢。

Akash Palkhiwala，执行副总裁、首席财务官兼首席运营官： 嗨，Josh，我是Akash。 正如我在准备好的发言中所说，影响毛利率有两个关键因素。我认为，第一个因素是高端产品层内部的产品组合略有走弱。如你所知，我们在高端产品线中有多款芯片，你可以看到运营商和OEM厂商在选择使用哪款芯片时，也在使用上一代产品，这是对内存成本上涨环境的一种应对。第二个因素是整个供应链中投入成本的上升。 因此，正如你所预期的，我们正在采取行动提高价格，并将其反映在我们对客户的产品定价中，我们预计这一利好将在未来几个季度逐步体现在我们的毛利率上。 这些变化会逐步落地，因为我们有一些合同已经在执行中，所以需要等这些合同到期。此外还涉及产品周期的问题，所以这需要一段时间才能显现。但我认为，当我们度过这一阶段后，预计毛利率将回归到我们历史毛利率区间的水平。

Joshua Buchalter： 感谢你提供的所有信息，Akash。也许可以进一步追问，你提到来自ASIC业务的数据中心收入将从12月季度开始逐步纳入。关于这部分贡献在整个2027财年的走势，你能否给我们一些指引？因为这显然是收入增长上一个相当重要的台阶。谢谢。

Akash Palkhiwala，执行副总裁、首席财务官兼首席运营官： 是的。 我认为，正如我们所说，收入从12月季度开始，随着全年推进，你应该预期会有一个持续的爬坡过程。 正如我们之前所说，我们有两个定制芯片合作项目，这两个项目的客户都是全球规模的超大规模云服务商，我们预计从12月季度开始，两个项目都将陆续产生收入。 如你所知，12月季度就在眼前，我们已经收到了这两个合作项目的采购订单（PO），并且已经开始投片，因此我们对与这两位客户的合作都非常有信心。

操作员： 我们的下一个问题来自 JP Morgan 的 Joseph Cordoso。请提问。

Joseph Cordoso： 嗯，下午好，感谢提问。第一个问题是关于定价动态的延伸，能否详细说明一下定价举措，比如你们计划提价的幅度，以及这些举措是否覆盖整个产品组合，还是会更集中在某些领域？另外，考虑到手机等消费市场已经受到成本通胀和其他零部件价格上涨的影响，需求本就承压，你们打算如何在这种市场环境下推进涨价？之后我还有一个追问。

Akash Palkhiwala（执行副总裁、首席财务官兼首席运营官）： 谢谢。 当然，Joe。你可以这样理解：我们此次涨价行动是在不同终端市场上广泛推进的。正如我之前所说，某些地方我们有合同约束，或者需要等待新产品周期到来，所以涨价会逐步落地。但这与我们行业内很多同行的做法并无不同。你可以预期，我们计划涨价的幅度是两位数，与其他厂商的一些举措幅度相当。

Cristiano R Amon（总裁兼首席执行官）： Joe，我是 Cristiano，能否补充一点？我理解你的顾虑，但我认为市场下滑实际上是由于内存物料清单成本大幅上涨所致。因此，即便是两位数的涨价，其实只是对输入成本上涨和晶圆价格上涨的转嫁，与内存物料清单成本上涨的幅度相比，实际上是微不足道的。 所以我们并不预期这会对高端及较高端产品的出货量带来根本性的改变。我们维持此前的判断——中国手机市场第三季度是底部。

Joseph Cordoso： 明白了，合理。那第二个问题，能否分享一下你们对12月季度手机季节性的初步看法？考虑到苹果的因素以及中国OEM厂商复苏等各种变量，你们是怎么考虑的？

Akash Palkhiwala（执行副总裁、首席财务官兼首席运营官）： 当然。正如你所预期的，我们目前并不对12月季度给出具体指引，但让我就QCT业务第四季度到第一季度的环比收入趋势给出一些定性评论。有几个关键因素需要关注。第一是苹果，正如我在准备好的发言中提到的，我们预计在新品发布中所占份额将大幅低于此前20%的预估。因此，我们预测从9月季度到12月季度收入将下降约50%。 这显然加速了苹果收入从我们模型中退出的进程。第二是安卓。我们预计安卓业务将实现增长，并大幅抵消苹果收入的减少。 此外，数据中心收入将从第一季度开始爬坡。因此，12月季度的收入构成将是上述多重因素的综合体现，我们预计环比将略有增长。从全年来看，不应再按照以往的季节性规律来判断——过去第一季度曾是我们的收入高峰季，但随着苹果强劲的12月季度不再纳入我们的模型，这一格局显然已经改变。因此，我们实际上预计从12月季度到3月季度收入将实现增长。

操作员： 我们的下一个问题来自Bernstein的Stacey Rasgon。请提出您的问题。

Stacy Rasgon： 嗨，大家好。感谢你们接受我的提问。 我想问一下关于加速退出Apple的问题。幻灯片段落中的措辞听起来像是你们有意识地选择不像以前那样向他们销售那么多产品。我的意思是，你们某种程度上将其归咎于供应问题。这是真的吗？我不想太夸张，但你们基本上是在"饿死"Apple，比原本可以的更快地让他们出局，然后把那些芯片转移到其他地方？我的意思是，事情是这样的吗？

Cristiano R Amon，总裁兼首席执行官： 是的。 Stacey，我不会这样来描述它。你应该这样理解：我们的供应限制是其中一部分原因，然后谈判最终的结果是，我们的份额将低于20%——实质性地低于20%，因此我们在2027年来自Apple产品的收入将低于我们之前给出的指引，此前的指引是略超过20亿美元。关于2027年，你应该这样理解：我们在非手机领域所瞄准的增长——我们说过将在同比基础上超过60%——将在当年内完全替代整个Apple产品的收入。

Stacy Rasgon： 明白了。那应该大约是75亿美元左右。如果我直接计算同比60%的增长，非手机领域大概是75亿美元左右，所以这大概就是2026年Apple的收入规模，而其中大部分在2027年将消失。我应该这样理解吗？

Akash Palkhiwala，执行副总裁、首席财务官兼首席运营官： 我认为这是一个合理的估算范围。 我们在网页幻灯片中提供了一些额外的披露信息，您可以查阅以获取一些精确的数据点。

Stacy Rasgon： 明白了，谢谢。关于我的追问，我知道毛利率有望在未来几个季度有所改善，但同时你们的数据中心业务也在持续扩张。 你们在分析师日上也提到过，数据中心业务对毛利率应该是稀释性的。那么，这是否会抵消一部分毛利率的回升？或者我应该如何来理解这个问题？

Akash Palkhiwala，执行副总裁、首席财务官兼首席运营官： 是的，这是个很好的问题，Stacy。你应该这样理解：基础业务有一定的毛利率区间，一直处于48%到50%的范围内。因此，随着价格上涨逐步落地，我们预计将维持在这一区间。而数据中心收入的进入——由于初期收入主要来自定制芯片合作项目，我们确实预计其毛利率将显著低于我们持续的基础毛利率水平。因此，这将对QCT的加权平均毛利率造成约1.5%到2%的拖累。

操作员： 我们的下一个问题来自摩根士丹利的 Joe Moore。请提问。

Joe Moore：谢谢。 你们谈到了年末汽车业务的强劲增长。能否让我们了解一下目前的业务构成情况？ADAS（高级驾驶辅助系统）在这部分收入中占多大比例？你们如何看待未来的增长驱动力？你们认为 ADAS 明年会成为更大的驱动力吗？是否看到自动驾驶领域有所渗透？

Akash Palkhiwala，执行副总裁、首席财务官兼首席运营官： 是的，Joe，我是 Akash。如果你看我们在投资者日分享的业务细分情况，你会看到 ADAS 在我们的设计赢单管道中占据相当大的比重，这也反映了未来几年收入的流入方式。我认为，从我们在汽车领域持续的收入增长和设计赢单方面的进展中，一个关键点在于：我们正在向一种新模式转型——与主要整车厂的合作已经扩展到整个平台层面。也就是说，我们不再是在汽车中争夺单个插槽或单项功能，而是在整个平台上全面获胜，因为这能为客户带来大量的技术协同效应。

Cristiano R Amon，总裁兼首席执行官： 也许，Joel，关于这个问题，我只想补充一点。我们之前确实提到过这一点作为增长驱动力，现在依然如此。随着我们转向最新一代芯片，处理能力实现了数量级的提升。 我们已经看到了芯片内容上的这种阶跃式增长。因此，整车厂选择将下一代芯片纳入产品组合，实际上正在推动汽车业务收入的增长，甚至超出了我们的预期。

Joe Moore： 很有帮助，谢谢。 另外，我想请你们谈谈供应链问题——你们的价格上涨反映了部分投入成本的上升。你们对供应链的整体感受如何？特别是，你们是否预见到晶圆方面未来会出现供应紧张的情况？谢谢。

Cristiano R Amon，总裁兼首席执行官： 是的，这是个很好的问题。我认为目前整个行业的运营状态可能与疫情期间非常相似。所有产能都在满负荷运转，一切都是如此。 我们看到晶圆、封装、测试、测试设备等各个环节都出现了供应短缺和价格上涨。第二个回答和我在疫情期间给出的答案是一样的：规模很重要。拥有规模优势很重要，在不同节点上拥有可观的出货量很重要。 这实际上对我们很有帮助，你们可能也看到了我们在库存方面的做法——虽然这不是你的问题，但在供应短缺时期，库存也是一种战略优势。 所以我们实际上非常从容。当然，没有人是真正从容的，每个人都想要更多。我没有遇到过任何一家今天在使用先进制程节点的公司说他们不想要更多产能，但我们有信心，我们拥有足够的供应来基本上按计划执行。

操作员： 我们的下一个问题来自Melius Research的Ben Reitzes。请提问。

Ben Reitzes： 好的，你好。我想进一步了解一下你们的数据中心业务。 六月份，你们的能见度已经足够高，将目标翻了一番。我想知道，除了这两个客户之外，市场反应如何？当你们谈到业务管道以及相关评论时，是否意味着可能会有两个以上的客户？你们如何看待在现有基础上进一步扩展？

Cristiano R Amon（总裁兼首席执行官）： 好的，非常好，非常好的问题。我可能会把这个话题分成两部分来讲。第一部分是现有的客户合作。正如我们之前所说，我们对这些业务的扩展有清晰的规划，涵盖定制芯片、配备高带宽计算的加速器的起步阶段，以及CPU从50亿美元增长到150亿美元的爬坡过程。我认为我们会持续重申这些数字。我认为当我们达到150亿美元的时候，你们将会看到定制ASIC的多产品、多代次组合，加上加速器和CPU的同步爬坡。 现在，问题的第二部分实际上才是最有趣的。这也是为什么我在发言稿中提供了一些相关评论。 我知道，我们生活在一个人人都想要即时满足的时代，有很多客户都想看到实际的芯片。无论是在加速器方面、我们的HPC加加速器方面，还是在CPU方面，都是如此。因此，我们实际上非常高兴，HPC方面的一切都按计划推进，这是一项颠覆性技术。 我在准备好的发言中提到，在未来几个季度，我们将拿出实际芯片，并能够进行芯片演示和评估。我认为这有潜力开启新的机会。 我们正在与更多客户进行洽谈，但下一个里程碑是——Qualcomm需要看到实际芯片，并了解其性能表现，然后才能决定是否继续推进。

Ben Reitzes： 谢谢，我能就中国市场触底的评论做个跟进吗？你们是否听到这些客户表示他们正在获得国产中国存储器的供应，并且对供应保障感到非常有信心？——我只是因为盘后收到了一些问题，想了解你们为何有这样的信心，以及这种情况是否可持续？

Cristiano R Amon（总裁兼首席执行官）： 好的，Ben，这个问题涉及几个方面。我认为我们在中国市场所看到的情况是：首先，我们的营收在六月季度处于最低点，而我们预测九月季度（也就是我们当前所在的季度）营收将实现两位数增长，对此我们非常有信心，而且这一趋势也将延续到下一个季度。其中一个关键驱动因素是，年初时OEM厂商是按照市场规模来采购的，但与此同时他们也在消化渠道库存。 而我们现在所处的状态是，渠道库存已经下降到无法再继续消化的程度，因此我们的营收正在与整体市场规模重新对齐。所以，这种采购模式的转变正是给我们带来信心的原因。至于你问题的第一部分，关于中国存储器——这无疑是中国OEM厂商大量使用的产品。 这并不是一个新趋势。这种情况在过去几年里一直存在，而且随着我们向前推进，这一趋势肯定会进一步增强。

Ben Reitzes： 谢谢。

操作员： 下一个问题来自美国银行的 Vivek Arya 团队。请提问。

Liam Farr： 你好，我是代替 Vivek 提问的 Liam Farr。感谢你们接受我们的问题。我想先问一下，你们如何看待美中限制措施对数据中心业务的潜在影响，以及在制定面向2027财年增长计划的决策过程中，这一因素是如何被考虑进去的？

Cristiano R Amon，总裁兼首席执行官： 很高兴回答这个问题。就我们目前的业务合作而言，我们并不受到限制。我们与其他同样在为中国提供解决方案的公司处于同一类别，所以目前这并不是一个令人担忧的问题。

Chris Caso： 谢谢。那么，如果内存价格持续成为不利因素，你们如何看待2027年高通在手机市场的整体可寻址市场规模（TAM）？它是会继续保持低迷，还是能够回升到你们在投资者日所描述的约5%的年复合增长率（CAGR）水平？

Akash Palkhiwala，执行副总裁、首席财务官兼首席运营官： 是的。我认为，就目前我们对手机市场的判断来看，我们预计市场相较于2025年到2026年将下滑约十几个百分点（低双位数），且大部分影响集中在低端市场。这与行业分析师的普遍看法基本一致。对QCT安卓业务收入的净影响是同比下降20%，对每股收益（EPS）的影响超过1.50美元。 我们的看法是，从长远来看，随着市场条件趋于稳定，凭借我们的骁龙（Snapdragon）领导地位以及手机端智能体AI（Agentic AI）的变革浪潮，我们有机会重新释放端到端业务的规模效应，并实现随之而来的增长。 因此，你可以将这超过1.50美元的每股收益影响，视为我们在市场回归正常化过程中潜在的业绩顺风因素。

操作员： 谢谢。我们最后一个问题来自Wolf Research的 Chris Case。请提问。

Chris Caso： 好的，谢谢。晚上好。我的问题是关于QTL的，尽管市场出现了下滑，但QTL的营收似乎表现得相当不错。您预计这种情况会持续吗？另外，客户不得不实施的价格上涨，是否在某种程度上对QTL的营收有所帮助？

Cristiano R Amon，总裁兼首席执行官： 是的，Chris，你只需要按照QTL现有的模式来理解就好，也就是说，基于设备平均售价，总版税是有上限的。因此，在价格上涨但未超过上限的情况下，QTL会获得一定的收益。而一旦超过上限，对QTL的营收就不会产生实质性影响。所以这只是我们现有许可协议的正常执行。

Chris Caso： 明白了。作为追问，我想问一下关于运营支出和您们的开支情况。显然您们一直在增加开支，也进行了一些收购，我猜这些收购现在应该已经完全反映在九月季度的指引中了。在经历了这次支出的跃升之后，您预计未来的支出走势会是怎样的？关于明年的支出，您能给出什么样的指引？

Akash Palkhiwala，执行副总裁、首席财务官兼首席运营官： 是的，Chris，我们在投资者日提供的指引没有任何变化。你可以这样理解：我们目前有一个现有规模的运营支出。展望未来，这将同时反映AlphaWave以及现在的Modular在这一规模中的影响。 我们正在数据中心方面进行投资，推进CPU和加速器的路线图。所以你会看到这方面有一些增长，但这是未来运营支出变化的主要驱动因素。

操作员： 谢谢。今天的问答环节到此结束。Amon先生，在结束电话会议之前，您还有什么补充吗？

Cristiano R Amon，总裁兼首席执行官： 好的，谢谢。在我们结束之前，我想花一点时间感谢我们的员工，我们尽职尽责的员工，感谢他们出色的执行力和付出，尤其是对于一家正在不断变革、持续开发新能力的公司而言。没有我们优秀的员工，这一切都无法实现。他们绝对是整个公司最宝贵的财富。我也想对我们的客户合作伙伴和供应商表达感谢，感谢他们在当前环境下每天对我们给予的信任。我认为客户对我们的信心，赋予了我们执行战略的能力，这既是我们今天取得成功的关键所在，也将是我们未来取得成功的关键所在。我们下个季度再见。谢谢。

操作员： 谢谢。女士们、先生们，今天的电话会议到此结束。您现在可以挂断电话了。

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美国能源信息署周三公布的政府数据显示，上周商业原油库存骤降720万桶，战略石油储备（SPR）同期减少380万桶至3.077亿桶，创逾40年来最低水平。与此同时，美国炼油厂产能利用率已升至97%，中西部部分地区更达到100%满负荷运转。

此轮库存大幅下滑的直接导火索，是美伊之间过去一周重燃的军事冲突。美伊持续的敌对行动严重限制了霍尔木兹海峡的油轮通行，来自中东的石油及石化产品供应面临持续中断。

分析师警告，库存的快速消耗正在侵蚀美国作为“最后供应方”的能力，而亚洲和欧洲市场高度依赖中东石油，一旦美国无力填补缺口，后果不容小觑。

库存消耗速度远超预期

能源分析机构Kpler分析师Matt Smith指出，美国商业原油库存与战略石油储备自4月初以来已累计下降近20%。“过去四个月，美国承担了全球陆上原油库存降幅的约70%。”

他表示，美国一直通过释放战略储备和扩大出口来压制油价，但库存正在迅速耗尽，“这种消耗速度不可能无限期持续下去。”

油市分析师、Commodity Context创始人Rory Johnston措辞更为严峻，直言原油和汽油库存已处于"极其危险的低水平"。

战略储备触及历史低位，操作底线隐现

战略石油储备目前已降至3.077亿桶，为40余年来最低。据行业分析师估算，SPR的操作最低限约为1.8亿至2亿桶——低于这一水平，进一步抽取将面临损坏基础设施、扰乱管道运营的风险。

这意味着美国政府可动用的战略缓冲空间已大幅压缩。一旦储备逼近操作底线，华盛顿将在未来供应冲击面前愈发被动，届时油价存在显著上行压力。

推动此轮库存骤降的另一重要因素，是美国炼油厂的高强度运转。政府数据显示，炼油厂正以97%的产能利用率生产汽油、柴油和航空燃油，以满足亚洲和欧洲能源市场的旺盛需求。中西部部分炼厂甚至已达到100%满负荷状态。

然而，这种高强度出口导向型生产模式，正在加速消耗本已捉襟见肘的国内库存，进一步压缩了应对突发供应中断的回旋余地。随着霍尔木兹海峡局势持续紧张，市场对美国能否持续扮演全球能源稳定器角色的疑虑正在上升。

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据新华社7月30日报道，美军中央司令部28日在社交媒体发布消息说，伊朗当天对驻中东美军发动导弹突袭，美军拦截了所有来袭导弹。美军和沙特军队则对伊拉克境内“受伊朗支持的”目标进行了打击。

而后，美国总统特朗普表示将对伊朗发动打击，以回应伊朗对驻中东美军发动的突然袭击。

消息传出后，油市反应剧烈。WTI原油期货9月合约飙升6.56%收于每桶84.46美元，盘中一度突破85美元。布伦特原油9月合约暴涨7.91%收于每桶90.74美元，重返90美元上方。盘中一度涨超8%。

与此同时，据《华尔街日报》报道，美军中央司令部司令Brad Cooper已悄然拟定一套为期10至14天的密集空袭方案，目标是大幅削弱伊朗导弹能力。特朗普正面临一个关键抉择：是批准这套"大打"方案，还是选择更有限的军事回应，为外交留出空间。

特朗普：要“狠狠打击”

伊朗袭击发生后，特朗普措辞强硬。他在接受福克斯新闻采访时直言："我们要把他们狠狠揍一顿，我们会重击他们。"

但他随即补充："我们会让他们继续谈。"

这句话透露出特朗普当前的两手策略——军事威慑与外交谈判并行。据报道，一名白宫高级官员29日表示，特朗普"处于升级情绪中"，但仍在权衡"回应的力度"。

以色列总理内塔尼亚胡29日与美国国防部长Pete Hegseth会面，此前一天他刚与特朗普会谈。官员表示，若美国决定恢复大规模军事行动，以色列军队可能参与其中。

美军中央司令部司令的“两周方案”：打破僵局还是深陷泥潭？

据报道援引知情人士，美军中央司令部司令Brad Cooper长期主导着这场战争的实际指挥工作，但在白宫的存在感远不及Dan Caine和Hegseth——后两者频繁在椭圆形办公室向特朗普汇报。自战争开始以来，Cooper与特朗普的面对面会议屈指可数，上一次是上周在停机坪上的"空军一号会议"。

Cooper的核心逻辑是：与其持续"以牙还牙"式的小规模空袭，不如一次性大幅升级，从根本上摧毁伊朗的导弹能力，从而减少伊朗的反击能力，进而降低美军对防空拦截弹药的消耗依赖。

这套方案已获得美国国防部长Hegseth的支持。

然而，参谋长联席会议主席Dan Caine态度更为审慎。据知情人士，Caine经常提醒白宫注意军事行动的"二阶和三阶后果"，并对美军防空拦截弹药库存不足表示担忧——这些弹药不仅要用于中东，还需应对全球其他地区的威胁。Caine的判断是：库存不足不会完全排除恢复大规模作战的可能，但会增加风险。

国会山的批评者则警告，任何新的空袭行动都有可能让美国越陷越深。

这场战争的来龙去脉

美以联合空袭行动于今年2月28日启动。到3月底，特朗普已显露不耐烦——伊朗宣布关闭霍尔木兹海峡并开始布雷，油价飙升冲击全球经济，美国不得不动用战略石油储备平抑价格。

3月31日，Cooper评估仍需约20天才能完成任务。但4月3日，一架美军F-15E战斗机在伊朗西南部被击落，随即触发高风险救援行动。两名飞行员虽被成功救回，但这一事件加速了特朗普达成停火协议的决定。

停火后，Hegseth曾公开宣称伊朗导弹项目已被"功能性摧毁"，发射装置和导弹"耗尽殆尽"。

但美国情报评估显示，伊朗导弹力量并未被彻底摧毁。特朗普6月初在NBC采访中表示，伊朗可能还剩约21%至22%的导弹。部分分析人士认为实际数字更高。

此后，伊朗导弹能力持续展示：7月中旬，伊朗导弹袭击约旦一处美军空军基地，造成3名美军士兵阵亡；28日的突袭再次证明其打击能力犹存。

五角大楼发言人Sean Parnell在声明中表示："Hegseth、Cooper和Caine完全一致，在涉及伊朗的海外行动的使命、战略和决心上高度统一。战争部已严阵以待，随时准备执行总统的指令。"

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DRAM今年持续涨，HBM明年或翻倍

专家对今年DRAM价格走势给出了明确判断。

根据纪要，专家预计2026年三季度传统DRAM价格将实现"两位数百分比"的环比增长，与近期现货价格的强劲反弹相吻合。进入四季度，受持续供应短缺支撑，专家认为"再度实现两位数环比增长"同样存在可能。

他们认为，供给端没有明显放量，需求端AI服务器持续拉动，价格自然易涨难跌。

HBM的故事更为激进。专家认为，由于传统DRAM价格上涨，HBM定价明年"存在翻倍的可能性"。高盛自身的预测是：三星HBM价格2027年同比涨幅将达87%，这一数字已高于彭博汇总的卖方一致预期52%。

长协绑定力增强，超半数服务器DRAM已锁定

价格能否兑现，取决于合同能否守住。

根据纪要，专家指出，长期协议（LTA）包含多项强约束条款：大额预付款、"要么提货要么付款"（take-or-pay）条款，以及取消合同的违约金。这意味着买方一旦签约，退出成本极高。

目前，超过半数的服务器DRAM已被LTA覆盖，专家预计这一比例未来还将继续提升。

这对存储厂商意味着什么？收入能见度更高，价格谈判筹码更强。高盛在投资论点中也明确指出，与过去相比，此轮LTA的约束力度更强，有助于支撑三星的盈利预期。

中国厂商短中期难成威胁

市场一直担忧中国存储厂商的扩产冲击，但专家对此持保留态度。

根据纪要，专家承认中国供应商正在积极扩产，但认为其"在近中期内成为领先厂商明显威胁的可能性较低"。原因在于，中国厂商在生产良率、技术水平等方面与头部玩家仍存在差距。

换言之，扩产规模不等于有效供给，技术壁垒短期内难以逾越。

产能扩张加速，但有效位增长受限

产能在扩，但实际供给增量并不对等。

根据纪要，专家预计今年产能扩张速度将强于历史水平。然而，由于HBM占用晶圆比例（trade ratio）较高——生产同等数量的HBM需要消耗更多DRAM晶圆——实际位（bit）增长预计将低于历史平均水平。

这是理解当前供需格局的关键：表面上产能在扩，实际上可用于传统DRAM的有效供给并未同步增加，这正是支撑价格持续上涨的结构性原因。

混合键合技术：渐进式推进，非跨越式突破

HBM技术路线上，混合键合（hybrid bonding）被视为下一代方向，但专家对其落地节奏持审慎态度。

根据纪要，专家认为，随着DRAM芯片堆叠层数增加，现有键合技术将面临越来越大的挑战。但与此同时，专家并不预期混合键合会被提前大规模采用，原因是"在量产规模下实现足够良率需要相当长的时间和努力"。

专家判断，存储厂商将探索包括无助焊剂键合（fluxless bonding）在内的多种技术路径，同时逐步推进混合键合的导入，而非一步到位。

在上述判断基础上，高盛维持对三星电子普通股的买入评级，12个月目标价为48万韩元，优先股目标价为36万韩元。

报告指出，三星在HBM领域已开始展现出"有实质意义的进展"，叠加更高的股东回报预期，对该股维持积极看法。主要下行风险包括：存储供需大幅恶化、智能手机业务利润率急剧收缩，以及移动OLED市场份额流失。

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微软2026财年第四季度业绩电话会议上，高管们表示AI需求对微软而言仍是强劲顺风，Azure需求持续超越可用容量，这一供需失衡格局短期内未见缓解。资本支出因会计政策调整降至约1750亿美元。

华尔街见闻提及，美东时间29日美股盘后，微软公布，截至2026财年第四季度（Q4）财报，营收同比增长18%至900.1亿美元，较分析师预期高2.6%。

全财年总营收突破3310亿美元，同比增长18%。其中微软云收入突破2140亿美元，增幅27%。

业绩电话会上，微软高管表示，预计整个2026自然年，资本支出仍为此前预计的1900亿美元。但因为会计核算方式变更，调整了数据中心和办公楼的预计使用年限，今年的预计支出规模降至约1750亿美元，相当于较1900亿美元还低了将近8%。

本季度Azure增速从此前的40%进一步加速至43%，并指引下季度增长约45%，超出市场预期。首席执行官Satya Nadella表示，需求持续超越可用容量，这一供需失衡格局短期内未见缓解。

首席财务官Amy Hood则强调，工程团队在CPU与GPU效率提升方面取得显著进展，新释放的容量在季内迅速变现，成为本季业绩超预期的重要驱动力之一。

AI基础设施狂飙，资本支出变相降低

市场最关注的云业务及AI基础设施订单在Q4表现强劲。四季度Azure及其他云服务营收实现了43%的超预期增长。

微软首席财务官Amy Hood直言了当前的供需矛盾：

目前的情况显然是，需求依然超过我们可用的供应。你甚至可以从现货市场的资产定价中看出这一点。

为了应对这一局面，微软在基础设施建设上大幅踩下油门。

微软CEO Satya Nadella透露了惊人的扩产速度：

本季度我们在五大洲新增了31个数据中心，今年总数达到88个。我们本季度又增加了1吉瓦的算力容量，并保持在短短两年内将总算力容量翻倍的既定轨道上。

针对未来的业绩指引，Amy Hood表示，尽管面临产能基数的扩大，预计2027财年第一季度Azure的恒定汇率增速将进一步加速至45%左右。

同时，受数据中心使用寿命会计政策变更（从15年延长至25年）影响，部分租赁从融资租赁转为经营租赁，2027财年全年资本支出预计将在1750亿美元左右。

捍卫企业核心IP，大模型选择权与“智能体架构”

在回答分析师关于企业对开源模型和保护知识产权的顾虑时，Satya Nadella给出了市场洞察，这也是微软未来在AI架构设计上的核心逻辑。

Satya Nadella强调：

这不会是一种让你把所有知识拱手相让、而自己什么都得不到的模式。每家企业都会评估，哪些提供商真正在帮助它们创造价值和知识。

基于这种市场认知，微软推出了将模型与上下文内存、调度工具剥离的底层架构，使任意模型在任意时点均可替换。

他表示，Copilot、GitHub Copilot和Security Copilot均已按此架构构建，而微软正致力于将这一设计模式向全体企业客户推广。Nadella说：

你可以使用前沿模型，也完全可以同时使用多个模型，或者在不希望依赖任何外部模型时，用自己积累的输出、追踪记录和上下文训练专属模型。

他还以近期Hugging Face安全事件为例，强调单一模型依赖的系统性风险，"你不能被一个模型的拒绝服务所左右"。Satya Nadella表示：

我们讨论前沿模型时总以为它是个单一的东西。但真正的前沿是指，每个公司都能拥有自己的前沿，拥有为了掌控自身命运所需的模型选择权、成本控制力和业务能力。

Hood从财务逻辑补充道，无论客户最终选择哪家模型厂商或运行自有模型，Azure平台均为底层基础设施，因此需求增长对微软而言具有相当的穿透力。她表示：

这个基础设施是相当可置换的。

商业模式重塑，“订阅+用量”双管齐下

除了基础设施，AI应用层的商业化落地和收入可持续性是投资者的另一大核心关切。

财报显示，M365 Copilot目前已拥有超过3000万付费席位，环比净新增席位实现翻倍。面向开发者的GitHub Copilot用户数达到5000万，其营收环比加速增长超过60%。

更为关键的是，微软正在改变AI产品的计费逻辑，这将极大地拓展其总潜在市场规模。

Satya Nadella在会上抛出了这一重磅信号：

我们正在将商业模式从单纯的‘按座收费（per seat）’演进为‘按座收费+按量计费（per seat plus consumption）’，这将进一步扩大我们的潜在市场规模并交付更多客户价值。

这意味着，随着AI逐渐深入企业级业务流程的方方面面，微软的收入将不再仅仅受限于企业员工人头数，而是直接与企业调用AI大模型的实际消耗量挂钩。

客服和业务应用已走在前列，Satya Nadella提及：

客户服务正处于这一转型的最前沿，该类别基于用量的积分消耗环比增长了4倍。

分析师Mark Moerdler就AI基础设施潜在供给过剩及硬件价格上涨提出双重质疑。Hood在回应中着重强调了微软资本支出结构的内在弹性。

Hood表示：

我们的资本支出已大幅向短期资产倾斜，主要是CPU和GPU，若需求环境发生变化，可以相对迅速地调整采购节奏，而土地与数据中心建设的时序也具备较大灵活性。

她同时指出，微软在地域、客户细分和行业的高度多元化业务组合，以及第一方应用业务对自有算力的消纳能力，为应对需求波动提供了重要缓冲。

针对硬件价格上涨对利润率的影响，Hood表示，云计算相比客户自建服务器仍具备显著成本优势，新签合同已体现了调整后的定价，Hood说：

对客户和对我们，我们都希望定价能够长期有效。

Nadella补充道，产品组合的正确定型、客户群体的多元结构以及效率的持续提升是应对行业周期的三大关键。Nadella说：

会有起伏，但长期的结构性转变是清晰的，我们对自己的业务组合、利润率结构，以及最重要的，对客户创造的价值非常有信心。

微软Q4财季电话会全文（AI辅助翻译）：

接线员：
各位好，欢迎参加微软 2026 财年第四季度业绩电话会。目前，所有参会者均处于仅收听模式。正式演示结束后将进行问答环节。提醒各位，本次会议正在录音。现在很高兴介绍微软投资者关系副总裁乔纳森·尼尔森。请开始。

乔纳森·尼尔森，投资者关系副总裁：
大家下午好，感谢各位今天参加会议。

与我共同参会的有：董事长兼首席执行官萨提亚·纳德拉；首席财务官艾米·胡德；首席会计官爱丽丝·乔拉；以及副总法律顾问兼公司秘书布莱恩·达福。

在微软投资者关系网站上，您可以查阅我们的业绩新闻稿和财务摘要演示材料。这些材料旨在补充我们今天的预先准备发言，并提供按照公认会计准则（GAAP）和非公认会计准则（Non-GAAP）财务指标之间差异的调节说明。

在今天电话会中提供业绩展望评论时，更详细的业绩展望演示材料将发布在微软投资者关系网站上。

本次电话会中，我们将讨论某些非公认会计准则项目。所提供的非公认会计准则财务指标不应被视为替代或优于按照 GAAP 编制的财务业绩指标。这些指标作为补充说明项目，旨在帮助投资者进一步了解公司第四季度业绩，以及相关项目和事件对财务结果的影响。

除非另有说明，今天电话会中提及的所有增长比较均相对于去年同期。

在适用情况下，我们还将提供固定汇率下的增长率，以帮助评估我们基础业务的表现，排除外汇汇率波动的影响。如固定汇率增长率与报告增长率相同，我们将仅提及增长率。

在完整会议记录发布之前，我们将在电话会结束后立即将预先准备的发言稿发布至网站。今天的电话会正在进行现场直播并录音。如果您提出问题，该问题将被纳入直播内容、会议记录以及未来对录音的任何使用中。您可以在微软投资者关系网站回放本次电话会并查看会议记录。

在本次电话会中，我们将作出前瞻性声明，包括有关未来事件的预测、预计或其他陈述。这些声明基于当前预期和假设，存在风险和不确定性。

由于今日业绩新闻稿、电话会议中的评论，以及我们 Form 10-K、Form 10-Q 和提交给美国证券交易委员会的其他报告及文件中“风险因素”部分所讨论的因素，实际结果可能与这些前瞻性声明存在重大差异。

我们不承担更新任何前瞻性声明的义务。

下面，我将把会议交给萨提亚。

萨提亚·纳德拉，董事长兼首席执行官：
非常感谢，乔纳森。

本财年以强劲表现收官，并创下新的纪录。总体而言，我们全年收入超过 3,310 亿美元，同比增长 18%；Microsoft Cloud 收入超过 2,140 亿美元，同比增长 27%；Azure 收入超过 1,000 亿美元，同比增长 41%。

展望未来，我们有两个目标。

第一，确保 AI 能够赋能每一个人，放大他们的自主性与抱负。

第二，赋能每一家组织建立自身的持续学习闭环，确保它们不会将核心知识产权外包。

下面，我将介绍我们如何在整个技术栈中实现这一目标，首先从 AI 平台和基础设施谈起。

本季度，我们在五大洲新增了 31 个数据中心，使今年新增数据中心总数达到 88 个，以应对不断加速的需求。我们也在以前所未有的速度上线新容量。在上一财年，我们将大型区域中新 GPU 从交付到上线的时间缩短了近 50%。

总体而言，本季度我们新增了 1 吉瓦容量，并仍按计划在两年内将整体容量大致翻倍。

我们也通过在芯片、系统和软件层面进行优化，从现有基础设施中获得更多效能。例如，自年初以来，我们将 Copilot 工作负载的吞吐量提升了四倍。

AI 主权正日益成为客户关注的重点，我们正在扩展产品组合以满足该需求。就在上周，我们宣布与 Mistral 建立合作关系，将其模型引入 Microsoft Sovereign Cloud，使客户能够在公有云、客户控制环境及完全隔离环境中运行这些模型。

我们还在持续推进基础设施现代化，在采用 NVIDIA 和 AMD 最新产品的同时，也推进自研芯片创新。Maya 200 正在持续扩大规模。与我们基础设施中最新一代硬件相比，它每美元可提供高出 30% 的性能，目前已同时支持 OpenAI 和 MAI 模型。

此外，我们将成为首批部署基于 AMD Helios 和 NVIDIA Vera Rubin 的下一代大规模 AI 基础设施的云服务商之一。

在运行智能体方面，CPU 与 GPU 同等重要。我们的 Cobalt 虚拟机正在支持我们自身的第一方工作负载，也在支持包括 Adobe、ARM、Elastic、OpenAI、Sprintler 和 TomTub 在内的客户工作负载。

到本月底，我们预计将在全球超过 25 个数据中心部署 Cobalt 200 机架，以快速扩大容量。

接下来，我将谈谈我们如何在这些基础设施之上构建端到端平台，用于运行、治理和分发应用程序及智能体。

首先是模型选择。每一位客户都希望根据质量、延迟、成本和合规性，为每项任务选择正确的模型。我们提供云端最广泛的模型目录，拥有超过 11,000 个模型，包括 OpenAI、Anthropic、Mistral、xAI 的最新模型，以及我们自有的 MAI 系列模型。

自年初以来，使用多家提供商模型进行开发的客户数量增长了五倍。

例如，Levi Strauss & Co. 正在 Foundry 上使用 OpenAI 和 Anthropic 的模型，将超过 1,000 个特定领域智能体整合至统一的企业 AI 平台中。

我们也在加快自身模型的研发。我们发布了十多种新模型，覆盖图像、语音、转录、编程和安全等领域，其中包括我们的首个推理模型 MAI Thinking One。所有模型均以面向企业使用场景的高成本效益推理为核心。

我们正在将这些模型与自研芯片进行协同设计。在 Maya 200 上运行 MAI 模型时，我们实现了每瓦性能提升 40%。

更重要的是，我们正在构建一种新的模型系统，其中编排层、上下文、记忆和操作空间均与任何单一模型系列分离，从而推动“成本—结果”曲线的前沿。

这不仅关乎成本，也带来业务连续性和韧性的额外优势，因为每个模型都是可替换的。

这正是我们在自有产品中使用的系统，并已取得良好效果。

例如，数百万开发者已在 GitHub Copilot 中使用 MAI Code 1 Flash，实现更高的代码接受率，并将中位 Token 使用量降低了 10%，同时仍可访问 OpenAI 和 Anthropic 的前沿能力。

在 Excel 中，MAI Code 1 Flash 在最常见任务上可提供与 GPT-56 相当的质量，但运营成本显著更低。

在安全领域，当与我们的多智能体安全编排层结合使用时，MAI Cyber 1 Flash 的性能优于规模大得多的 Mithos 模型，但成本仅为后者的一半。

更广泛来看，在我们的模型实施中，我们看到了显著的效率提升，包括：Dynamics 365 采用 MAI Voice 2 Flash 后，GPU 成本降低 89%；PowerPoint 采用 MAI Image 25 后，GPU 成本最高可降低 84%。

该系统现已作为 Foundry 的一部分向所有企业开放。

下一层是企业数据和上下文。

数据资产正在从主要支持人们使用的应用程序，演变为支持智能体。客户正在快速采用为 AI 优化的数据库，例如 Cosmos DB 和 SQL，以便向智能体提供记忆和检索所需的快速、安全、实时数据及上下文访问能力。

PostgreSQL 收入增长 55%，连续第三个季度实现加速增长。同时，既使用 PostgreSQL 又使用 Foundry 的客户数量增长了 80%，客户正越来越多地将 PostgreSQL 选为 AI 工作负载数据库。

我们还通过 Horizon DB 进一步推进这一战略。Horizon DB 是我们在 Azure 上推出的全新完全托管 PostgreSQL 服务，其吞吐量是自托管部署的三倍。

在分析领域，我们目前拥有超过 40,000 家付费 Fabric 客户，同比增长超过 60%。目前使用 Foundry 和 Fabric 的客户超过 17,000 家，同比增长 60%。企业正在将智能体连接至 Fabric 中的实时运营数据、分析数据和非结构化数据。

本季度，我们还推出了 Rayfin，这是一款面向智能体优先开发的 SDK，可为在 Fabric 中构建应用提供后端即服务能力。已有超过 2,500 家客户使用 Rayfin，它目前正在为使用 2 创建的应用提供后端支持。

在这一数据资产之上，我们正在构建 IQ 层，将数据与模型能力结合起来，在正确的时间提供正确的上下文。

已有数万家客户，包括近 90% 的《财富》500 强企业，通过 Foundry、Fabric 和 Work IQ，利用企业上下文为其智能体提供基础支撑。

本季度，我们还推出了 Web，使智能体能够访问来自整个互联网的现实世界智能信息。目前，最受欢迎的 AI 助手，包括 ChatGPT，已经在使用该能力。

除模型选择、数据和上下文外，我们还将 Foundry 构建为完整的应用程序和智能体技术栈。

它使智能体能够访问 IQ 层、所需工具、持久化状态和记忆、安全沙箱、评分标准与评估机制，甚至包括自身的自我改进闭环。

目前，我们拥有 100,000 家 Foundry 客户，收入同比增长超过一倍。

例如，Telefonica 已采用 Foundry 作为其企业平台的基础。其首批智能体聚焦于关键任务网络运营。总体而言，年化 Token 运行率达到 1 万亿 Token 的 Foundry 客户数量同比增长四倍。

最后，通过 Agent 365，我们提供了一个控制平面，可将企业现有的治理、身份、安全和管理框架扩展至其构建的智能体。

推出仅两个月，Agent 365 已在数万家公司中注册近 4,000 万个智能体。

接下来，我将介绍我们基于这一平台为个人和组织构建的应用程序与智能体。

在知识工作领域，我们目前拥有超过 3,000 万个付费 Microsoft 365 Copilot 席位，净新增席位数环比增长超过一倍。

Copilot 正在快速从聊天工具演变为协作工具，并进一步发展为自动驾驶式智能体。

上个月，我们全面推出了 Co-work，帮助客户在遵循企业安全和合规要求的同时，完成以工作数据为基础的多步骤任务。

本季度，我们还推出了 Autopilots，即具备全面企业合规能力、可长期自主运行的智能体，其中包括由 OpenClob 驱动的始终在线个人智能体。

本季度，我们正在将这些 Copilot 体验整合在一起，包括将代码功能整合至一个横跨消费者和商业用户体验的超级应用中。这是重要的一步，我期待很快分享更多信息。

更广泛而言，我们一直在稳步提升 Copilot 的质量与性能，并对近期客户反馈感到非常振奋。

过去三个季度，用户满意度评分翻倍，目前达到历史最高水平；仅在本季度，我们就将延迟降低了 25%。

这些质量提升，加上持续的产品创新，正在推动创纪录的使用强度。

每位用户的对话数量同比几乎翻倍；平均每周参与度已达到 Outlook 和 Teams 的水平。

此外，客户从部署到达到我们所定义的高使用率，即客户用户群中约 80% 实现月度活跃使用，所需时间在过去一年中已从数月缩短至数天。

拥有超过 50,000 个席位的客户数量同比增长超过七倍；向其大多数信息工作者部署 Copilot 的企业客户数量环比增长近 75%，这表明 Copilot 已成为其运营的核心组成部分。

例如，英国国家医疗服务体系（NHS England）正在向 505,000 名临床医生和员工推广 Copilot。这是同类产品中规模最大的医疗部署项目之一，此前试点结果显示，Copilot 平均每天可为员工节省 43 分钟。

毕马威正在将部署范围扩大至其全球超过 276,000 名专业人员；汇丰银行已承诺采购 200,000 个席位，以加快其劳动力转型。

阿斯利康、波音、Infosys、可口可乐、宝洁、Stellantis、塔塔咨询服务公司、匹兹堡大学医学中心以及富国银行，均已采购 60,000 个或更多席位。

我们也受到新推出的 E7 套件市场反响的鼓舞。客户正越来越多地全面采用整合式 AI 产品，该产品将 Copilot、E5、Entra 和 Agent 365 整合在一起。

E7 套件推出仅两个月，已有数百家企业客户采购数百万个席位。本季度，安永向 400,000 名员工部署了 E7，这是我们迄今为止最大的订单。

除此之外，我们也在将商业模式从单纯按席位收费，发展为“按席位收费加按使用量收费”，进一步扩大我们的潜在市场规模，并为客户提供更多价值。

本月早些时候，我们为 Co-work 增加了基于使用量的计费方式，已有数千家客户正在为此付费并积极使用。

在业务应用领域，我们正在为智能体优先的世界重塑 Dynamics 365。

我们正在销售、财务、供应链、人力资源和客户服务领域开放超过 650,000 项 MCP 操作，使智能体现在能够利用与所有应用程序用户相同的数据模型、规则、权限、安全护栏和审计追踪来访问业务上下文并采取行动。

我们也正在从单一的席位模式转向“席位加使用量”的模式。

客户服务正处于这一转型的前沿。本类别中基于使用量的积分消耗环比增长四倍，Northern Trust 等客户正在利用我们的工具推动主动式智能。

在开发者领域，GitHub Copilot 目前拥有 5,000 万用户。

本季度，我们推出了基于使用量的计费方式。在新模式生效后，我们继续看到商业和企业席位增长，也看到显著的消费收入。Copilot 收入环比增长超过 60%。

整个 GitHub 平台目前拥有 2.25 亿用户。各行业组织，包括超过 90% 的《财富》500 强企业，都选择 GitHub 进行 AI 驱动的软件开发。

智能体时代正在 GitHub 上构建。每一种主要的编程智能体都在该平台上运行，目前 GitHub 上每三份拉取请求中就有一份涉及智能体。

在安全领域，我们正在帮助客户保护其 AI 部署，同时使用 AI 强化其安全态势。

迄今为止，Purview 已审计超过 500 亿次 Copilot 交互，以满足合规义务，同比增长近 360%。

本周早些时候，我们推出了 Project Perception，这是一个完整的多模态智能体安全系统，将多组智能体结合起来，用于模拟攻击、调查威胁并推动修复。

随着 Perception 从私密预览阶段逐步开放，我们预计将通过按使用量计费的产品向客户提供这一能力。

在医疗保健领域，我们预计本日历年将自动化处理超过 1 亿次患者就诊，其中本季度完成 2,800 万次，同比增长一倍。

麻省总医院布莱根医疗系统已向超过 4,000 名医疗服务提供者部署 Dragon Copilot。此前的一项研究发现，环境式 AI 可将职业倦怠降低 21%。

在科学领域，现已广泛可用的 Microsoft Discovery 提供了一个全面平台，可用于构建和治理面向科学及工程领域的智能体工作流。早期客户包括必和必拓、葛兰素史克和太平洋西北国家实验室。

无论是我们的高价值体验，还是 AI 平台和基础设施，我们的重点都是帮助客户将 AI 转化为可衡量的成果。

世界上最全面、最有价值的数据存在于每个客户租户内部。因此，存在巨大的机会，可以将客户的工作流、领域知识和长期积累的判断力转化为能够随着每次使用不断学习和改进的 AI 系统。

为了帮助客户抓住这一机会，本月我们推出了 Microsoft Frontier Co，这是行业内规模最大的成果驱动型工程组织。

我们将向客户派驻 6,000 名行业和工程专家，共同设计、共同创新，并持续大规模改进 AI 系统。

过去一年，我们一直在测试这一模式，已为 164 家客户完成超过 330 个项目，其中包括来自各行业的众多全球领先企业。

例如，我们的 FDE 团队与诺和诺德合作，构建了一款智能体，可在满足其严格合规要求的同时帮助分析临床数据。

我们还与伦敦证券交易所集团（LSEG）合作，将 AI 嵌入 LSEG Workspace，帮助金融专业人士提出复杂问题，并快速在结构化和非结构化金融内容中找到答案。

最后，我将谈谈设备和消费者业务。

在 Xbox 业务方面，我们正在针对内容组合、平台和运营作出必要决策，以重整业务并实现长期增长。

我们拥有行业内最优秀的知识产权资产和遍布全球的优秀工作室。我们相信能够整合这些优势，并预计在 2027 财年恢复业务增长。

在 Windows 方面，我们正在投资，以确保其拥有最佳质量和基础能力，同时确保它成为运行安全边缘 AI 的最佳平台。

我们看到，Windows 有重大机会成为承载无限智能的卸载平台，将强大的设备端计算能力与企业级安全性结合起来。

在搜索和广告领域，Bing 和 Edge 均已连续五年提升市场份额。LinkedIn 在整个平台上继续实现强劲参与度，会员数已连续第五年实现双位数增长。

超过 20,000 家公司的招聘人员正在使用我们的 AI 驱动解决方案，以缩短招聘周期并改善候选人匹配。席位数环比增长 140%。

最后，我对未来的机遇感到振奋。

我从未像现在这样，对微软推动可持续长期增长、并确保 AI 红利得到广泛普惠的机会如此充满信心。

下面，我将把会议交给艾米，由她介绍财务业绩和未来展望。

艾米·胡德，首席财务官：
谢谢，萨提亚。各位下午好。

本财年，我们实现收入超过 3,310 亿美元，增长加速至 18%，动力来自 Azure 平台以及第一方 AI 应用和服务的强劲需求。

营业利润增长超过收入增长，增长 21%，超过 1,550 亿美元。我们在持续投资长期增长的同时，也不断扩大经营杠杆。

本季度，收入为 900 亿美元，同比增长 18%，按固定汇率计算增长 17%。

毛利额增长 15%，营业利润增长 18%。

在调整对 OpenAI 投资的影响后，每股收益为 4.74 美元，同比增长 23%。

外汇影响大致符合我们的指引。

与 4 月业绩电话会中提供的前瞻性指引相比，本季度若干一次性项目对财务结果产生影响，使稀释后每股收益增加 0.27 美元。

这些项目包括：对 Anthropic 的投资带来 32 亿美元收益；自愿退休计划相关费用低于预期；但部分被 Xbox 相关遣散费用和减值费用所抵消。

在调整这些项目后，我们在收入、营业利润和每股收益方面均超出预期，原因是本季度需求强劲且执行到位。

公司毛利率为 67%，同比下降，主要由于销售结构向 Azure 转移，以及持续投资 AI 基础设施和产品使用量增长；但 Azure 和 Microsoft 365 商业云持续取得效率提升，部分抵消了上述影响。

运营费用增长 10%，主要由于持续投资研发计算能力、人才和数据，以支持全产品组合的产品开发。

一般及行政费用增长受到较低去年同期基数以及前述部分一次性项目的影响。

营业利润率同比小幅上升至 45%。

公司总员工人数同比下降 2%。

在调整对 OpenAI 投资的影响后，其他收入和费用为 28 亿美元，主要受前述对 Anthropic 投资收益推动。

资本支出为 410 亿美元，其中包括我们在指引中提到的更高组件价格影响。

约三分之二的资本支出用于短寿命资产，主要是 CPU 和 GPU。客户正越来越多地构建同时利用 AI 与非 AI 基础设施的解决方案。

其余支出用于长寿命资产。

本季度，融资租赁总额为 56 亿美元，主要用于大型数据中心场地；以现金支付的物业、厂房及设备支出为 358 亿美元。

经营活动产生的现金流为 554 亿美元，同比增长 30%，主要得益于强劲的云业务开票和回款，但部分被经营租赁付款增加所抵消。

自由现金流为 196 亿美元，反映了更高的资本支出。

最后，我们通过股息和股票回购向股东返还 102 亿美元，使本财年向股东返还的现金总额超过 430 亿美元。

下面介绍商业业务结果。

在剔除 OpenAI 影响后，商业预订额增长 18%，主要受核心年金销售模式强劲执行推动，也反映了各地区和各客户细分市场的广泛需求。

若计入 OpenAI 的 Azure 承诺，预订额增长 10%，按固定汇率计算增长 11%。

商业剩余履约义务（RPO）增长 84%，至 6,780 亿美元。

本季度商业 RPO 的所有环比增长均来自前沿模型公司以外的客户。剔除 OpenAI 后，RPO 增长 25%。

计入 OpenAI 后，RPO 的加权平均期限为 2.3 年，其中约 30% 将在未来 12 个月内确认收入，同比增长 37%。

将在未来 12 个月之后确认收入的剩余部分增长 112%。

Microsoft Cloud 收入为 593 亿美元，同比增长 27%，反映出 Azure 以及第一方 AI 应用和服务的强劲需求。

全年云收入超过 2,140 亿美元，其中近 90% 来自前沿模型公司以外的客户。

Microsoft Cloud 毛利率优于预期，为 65%，同比下降，主要由于销售结构向 Azure 转移、持续投资 AI 基础设施以及产品使用量增加；但前述持续效率提升部分抵消了影响。

下面介绍各业务部门表现。

生产力与业务流程部门收入为 378 亿美元，同比增长 14%。

在 Microsoft 365 商业云方面，若对去年同期受当期收入确认增加两个百分点影响的可比基础进行标准化调整，收入增长 16%；按报告口径计算，收入增长为 14%。

在第三季度 Copilot 势头的基础上，净新增付费席位环比增长超过一倍，付费席位现已超过 3,000 万。

包括 Copilot、E5 以及 E7 早期市场表现的高级产品推动了本季度每用户平均收入增长。

Microsoft 365 商业付费席位同比增长 6%，客户基础在所有细分市场均实现扩张，主要由中小企业和一线员工产品推动。

Microsoft 365 商业产品收入增长 19%，高于预期，主要受大型、长期 Microsoft 365 合同推动。这些合同使 Windows 商业本地部署组件的当期收入确认增加。

消费者云收入增长 24%，按固定汇率计算增长 22%，同样受每用户平均收入增长推动；消费者订阅增长 7%。

LinkedIn 收入增长 12%，按固定汇率计算增长 10%，主要受营销解决方案推动。

Dynamics 365 收入增长 13%，按固定汇率计算增长 12%，去年同期比较基础较高。

ERP 预订额增长保持健康，而 CRM 受销售周期拉长影响，增长继续放缓。

该部门毛利额增长 14%，按固定汇率计算增长 13%。毛利率小幅下降，原因是 Microsoft 365 Copilot 使用量增加；我们持续投资产品质量并推动进一步效率提升。

运营费用增长 11%，主要受前述共享研发投资推动。

营业利润增长 15%，按固定汇率计算增长 14%；营业利润率同比上升至 58%。

下面介绍智能云部门。

收入为 393 亿美元，同比增长 32%，按固定汇率计算增长 31%。

Azure 及其他云服务收入增长 43%，而去年同期的增长速度也在加快。

客户需求持续超过可用容量。

收入增长高于预期，主要由于我们的 CPU 和 GPU 机队效率提升，以及流程改进使新容量能够更早交付。

Azure 在本季度新增的容量很快实现商业化。

在 6 月商业模式变更后，GitHub Copilot 消费收入强于预期，也对结果带来积极影响。该变更旨在使定价与使用量及价值保持一致。

在本地服务器业务方面，收入同比基本持平，按固定汇率计算下降 1%。

业绩高于预期，主要得益于续约合同结构带来更高的当期收入确认。

该部门毛利额增长 24%，毛利率同比下降，主要由于销售结构向 Azure 转移，以及我们在需求增长之前持续扩大 AI 基础设施规模；但 Azure 持续效率提升部分抵消了影响。

该部门毛利率也受到 GitHub Copilot 使用量增长的影响，不过随着 6 月转向基于使用量的定价模式，利润率在本季度内有所改善。

运营费用增长 10%，主要受前述共享研发投资推动。

营业利润增长 31%。在高度重视效率和投资回报的情况下，营业利润率同比基本持平，为 41%。

下面介绍更多个人计算部门。

收入为 129 亿美元，同比下降 4%，按固定汇率计算下降 5%。

Windows OEM 和设备收入下降 7%，其中 Windows OEM 收入下降 5%，主要由于 PC 市场需求下降，以及去年同期受 Windows 10 终止支持推动而形成较高比较基数。

业绩高于预期，因为 OEM 和渠道合作伙伴考虑到组件价格上涨，仍在增加库存。

搜索广告收入（不含流量获取成本）增长 10%，按固定汇率计算增长 9%。增长主要受 Edge 和 Bing 的每次搜索收入提高以及搜索量增长推动。

增长受到第三方合作伙伴关系的影响。

Xbox 收入下降 10%，按固定汇率计算下降 11%。

Xbox 内容与服务收入下降 10%，去年同期受到强劲第一方内容表现推动，比较基数较高。

该部门毛利额下降 2%，毛利率同比上升，主要受动视暴雪收购带来的摊销费用下降推动。

运营费用增长 8%，按固定汇率计算增长 7%，主要由于前述持续的共享研发投资以及 Xbox 减值费用。

营业利润下降 14%，按固定汇率计算下降 15%；营业利润率同比下降至 21%。

在介绍展望之前，我想说明，自 2027 财年开始，我们将数据中心和办公楼的预计使用年限从 15 年延长至 25 年，这反映了我们的运营历史以及对这些资产预期使用方式的判断。

这一更新的影响已纳入今天的指引。

这一变化仅影响未来折旧确认的时间安排，预计对 2027 财年营业利润带来极小的积极影响。

更大的影响在于资本支出。由于这项更新，未来更多数据中心租赁将从融资租赁转为经营租赁。

融资租赁计入资本支出，而经营租赁不计入资本支出。

除使用年限变化的影响外，我们对 2026 日历年资本支出投资的预期保持不变。

但是，由于融资租赁向经营租赁转换，我们对资本支出的预期调整至约 1,750 亿美元。

下面介绍业绩展望。

首先就 2027 财年提供一些全年评论。

第一，提醒各位，在 Microsoft 365 商业产品和服务器产品关键绩效指标中，我们将面对因产品发布时点而产生的较高交易型采购基数，预计两项收入在整个财年将下降中个位数。

Windows OEM 和设备增长将受到 PC 市场需求下降的影响。组件成本上涨推高了设备定价，去年同期则受益于 Windows 10 支持服务和较高库存水平。

因此，我们预计该业务收入将在本财年下降高个位数。

再谈外汇。

假设当前汇率保持稳定，我们目前预计外汇将使全年收入增长减少不足 1 个百分点，对销货成本和运营费用增长没有重大影响。

在公司层面，受强劲商业业务势头推动，我们继续预计下一财年收入和营业利润将实现双位数增长。

运营费用预计增长中高个位数，反映出对研发计算能力、人才和数据的持续投资。

考虑到整个产品组合的需求信号，我们预计 2027 财年资本支出将同比增长。

即使持续投资以满足增长需求，全年营业利润率预计仅下降不足 1 个百分点。

此外，我们预计在 2027 财年继续保持自由现金流为正。

最后，我们预计 2027 财年有效税率约为 20%。

下面介绍第一财季展望。除非另有特别说明，以下均以美元计。

基于当前汇率，我们预计外汇将使总收入增长减少不足 1 个百分点，对销货成本或运营费用增长没有重大影响。

在各业务部门中，外汇预计将使生产力与业务流程部门收入增长减少约 1 个百分点，使智能云部门收入增长减少不足 1 个百分点，对更多个人计算部门没有重大影响。

首先是商业业务。

在商业预订额方面，剔除 OpenAI 影响后，我们预计将在不断增长的到期合同基础上实现健康增长，主要受核心年金销售模式的强劲执行推动。

提醒各位，去年签署的重大 OpenAI 合同将导致预订额和 RPO 增长率在季度之间出现一定波动。

Microsoft Cloud 毛利率预计环比基本保持稳定。

下面是分部门指引。

在生产力与业务流程部门，我们预计收入为 367 亿至 370 亿美元，同比增长 11% 至 12%。

在 Microsoft 365 商业云方面，按固定汇率并对去年同期受当期收入确认增加一个百分点影响的比较基础进行标准化调整后，我们预计收入增长约 16%；按报告口径计算，预计增长 15%。

Copilot、E5 和 E7 的增长势头带来的环比增长，将被一线员工和中小企业 SKU 中每用户平均收入较低的新增席位部分抵消。

随着高级 SKU 持续获得市场动力，以及 7 月在按席位许可基础上新增基于使用量计费产品所带来的货币化机会增加，我们预计商业云收入增长将在本财年内加速。

商业产品收入预计增长中个位数，主要受长期合同签约时点推动，但部分被前述去年同期比较基数影响抵消。

Microsoft 365 消费者云收入预计增长中双位数，环比有所放缓，因为我们将面临去年价格上涨带来的有利影响。

增长仍将由每用户平均收入提升和订阅量增加推动。

对于 LinkedIn，我们预计收入增长高个位数。

对于 Dynamics 365，我们预计收入增长低双位数，环比基本稳定，主要受 ERP 持续增长推动，但会受到前述预订额趋势影响。

在智能云部门，我们预计收入为 409.5 亿至 412.5 亿美元，同比增长 33% 至 34%。

在 Azure 方面，我们预计按固定汇率计算的收入增长约为 45%。随着客户需求继续超过供应，我们将继续专注于提升效率，以缩小供需之间的缺口。

即使第四季度表现强劲，我们仍预计上半年增长将加速。

提醒各位，Azure 同比增长率可能因容量上线时点和合同结构而在季度之间波动。

在本地服务器业务中，我们预计收入下降低至中个位数，主要由于客户持续转向云产品，以及前述去年同期比较基数影响。

在更多个人计算部门，我们预计收入为 122 亿至 127 亿美元。我们将继续面对前述去年同期的强劲比较基数，并应对受组件价格和库存水平影响的复杂 PC 市场动态。

Windows OEM 和设备收入预计下降低 20% 区间，主要受前述市场动态推动。

与此前季度一样，潜在结果区间仍较正常水平更宽。

搜索广告收入（不含流量获取成本）增长预计为中个位数，环比放缓，原因是第三方合作伙伴关系的影响。

增长仍将由每次搜索收入和搜索量的稳定趋势推动。

Xbox 内容与服务收入预计下降中个位数。

硬件收入预计同比下降。

因此，在公司总层面，我们预计收入为 898.5 亿至 909.5 亿美元，同比增长 16% 至 17%。商业业务增长加速将部分被前述 PC 市场动态影响抵消。

我们预计销货成本为 296 亿至 298 亿美元，同比增长 23% 至 24%。

运营费用预计为 168 亿至 169 亿美元，同比增长 7% 至 8%，主要受持续投资研发计算能力和人才推动。

营业利润率预计同比基本持平。

不考虑对 OpenAI 投资的任何影响，其他收入和费用预计约为负 1 亿美元。利息收入将被利息支出完全抵消，后者包括与数据中心融资租赁相关的利息支付。

我们预计第一财季有效税率约为 20%。

接下来谈资本支出。

我们预计资本支出将超过 500 亿美元，其中包括数据中心和办公楼使用年限更新导致的租赁重分类影响。

最后，2026 财年，我们在扩大营业利润率的同时，实现了收入和营业利润增长加速。

我们的销售和产品工程执行力在下半年持续增强。

随着我们进入 2027 财年，我们将继续专注于提供能够为客户创造有意义投资回报的产品，从而为微软和股东带来可持续的长期增长。

下面进入问答环节，乔纳森。

问答环节
乔纳森·尼尔森，投资者关系副总裁：
谢谢，艾米。

现在进入问答环节。出于对其他参会者的尊重，请每位参与者仅提一个问题。

接线员，请重复一下提问说明。

接线员：

第一个问题来自瑞银集团的卡尔·基尔斯特德。请提问。

卡尔·基尔斯特德，分析师：
好的，非常感谢，萨提亚。

我想先暂时不谈数字，想请您花一点时间进一步阐释您开场时关于模型选择和企业知识产权保护的评论。

我的问题可以分为两部分。

首先，考虑到很多企业最初可能不太愿意使用开放模型，您认为未来一到两年内开放模型和定制模型的采用势头会有多大？

其次，鉴于微软也拥有相当大的前沿实验室业务敞口，您如何从这一转变中获益？

非常感谢。

萨提亚·纳德拉，董事长兼首席执行官：
谢谢你，卡尔。

我们的思考方式是，归根结底，目标是让企业能够掌控自己的命运，也就是我所说的建立其自身的人力资本和 Token 资本。

归根结底，如果一家企业是一台学习机器，那么它需要拥有自己的学习机器。

这才是真正的目标。

模型只是一个投入要素，而不是对企业知识的某种提取。某种意义上说，最终每家企业都将评估，哪些提供商真正帮助它们实现成果并创造知识。

我认为这一点如今已经相当清楚，而且会日益清晰。

这不会是“你们进来，拿走我所有知识并从中获益，而我却什么也得不到”的模式。

因此，鉴于这种发展方向，我们对于平台的架构设计非常明确：必须将编排层与模型本身分离。

当编排层确保你的记忆、上下文以及其他一切都外置时，这意味着任何给定模型在任何时点都可以被替换。

你们应该也可以使用前沿模型，没有理由不这样做。

但你们也可以使用多个前沿模型。

如果看看我刚才给出的部分数据，就能很好地说明如何使用前沿模型来获取其提供的能力，如何使用低成本模型来获取其提供的价值。

事实上，在你不希望使用任何外部模型时，也可以训练自己的模型，因为你拥有所有输出、所有轨迹和所有上下文。

这正是我们将要推广的企业设计架构。

我们自己正在使用这一架构。Copilot 是以这种方式构建的，GitHub Copilot 是以这种方式构建的，Security Copilot 也是以这种方式构建的。

我们希望将这种设计模式民主化，使每家企业都可以使用。

在这个体系内，将同时存在开放权重模型和封闭权重模型。

顺便说一句，我们讨论过的一点是，请记住，即使从 Hugging Face 事件中，我们应当得出的最大结论也是：你不能依赖任何单一模型。

你可能需要多个模型，甚至用来修复由某一个模型引发的问题。

这才是正确的思考方式：你不能受制于一个模型的拒答。

这里存在更大的设计空间。

我们经常把前沿能力视为单一事物，但前沿真正意味着每家企业都拥有自己的前沿能力，并拥有作出选择、控制成本以及掌控自身命运所需的能力。

艾米·胡德，首席财务官：
卡尔，我想对你问题的后半部分再补充一点。

这正是构建平台非常重要的原因。正如萨提亚在发言中提到的，平台应当能够在 Azure 这一架构上，为正确的任务提供正确的模型。

因此，无论客户选择什么模型、什么模型系列，或者是否运行自有模型，我们仍持续看到需求增长。Azure 平台在提供这些能力方面具有很高效率。

因此，应将这类基础设施视为高度可替代和可复用的资源。

卡尔·基尔斯特德，分析师：
非常有帮助，谢谢。

乔纳森·尼尔森，投资者关系副总裁：
谢谢，卡尔。

接线员，请转到下一个问题。

接线员：
下一个问题来自杰富瑞的布伦特·希尔。请提问。

布伦特·希尔，分析师：
谢谢，艾米。

Azure 增长加速至 43%，并指引至 40% 中段，表现令人印象深刻。

我想请问，您和萨提亚看到的基础驱动因素是什么？究竟是什么在推动这一增长？

市场上也有很多关于容量限制的问题。我们是否仍然处于同样的供需环境中，还是微软在我们都面临的限制下执行得更好？

谢谢。

艾米·胡德，首席财务官：
谢谢，布伦特。

首先，系统中仍然存在限制。

我们已经连续多个季度持续表示，需求仍然超过可用供应，这一点至今仍然成立。

你甚至可以从资产现货市场的一些定价中看到这一点。

在谈到如何实现更好的交付时，我们首先关注的是效率，即从现有机队的一切资源中获得更多产出。

这既适用于 CPU 机队的效率提升，也适用于 GPU 机队的效率提升。

本季度，我们的工程团队尤其取得了很好的进展，尽可能释放更多可用能力。

由于我们一直讨论的供需失衡，当我们实现效率提升时，这些提升能够在当季迅速实现商业化。

我认为，这一动态确实对本季度产生了积极影响。

我还想说，在过去 90 天中，我们还改进了一些流程，以确保 CPU 和 GPU 从交付到接入、上线和投入使用的周期大幅缩短。

同样，当我们能够做到这一点时，这些改进很快就能实现商业化。

以我们覆盖整个超大规模机队的运营规模来看，能够迅速实现商业化的效率改进会带来季度增长加速。

这也是我们在第一财季预计将继续看到并讨论的因素之一。

乔纳森·尼尔森，投资者关系副总裁：
谢谢，布伦特。

接线员，请转到下一个问题。

接线员：
下一个问题来自伯恩斯坦研究公司的马克·莫尔德勒。请提问。

马克·莫尔德勒，分析师：
非常感谢您接受我的提问，也恭喜你们取得稳健、非常出色的季度业绩。

艾米，围绕 AI 的市场情绪仍然极度波动。

市场既担心未来会出现供应过剩，也担心组件价格上涨会影响利润率。

我有两个相关问题。

如果数据中心、芯片等真的出现过度建设和产能过剩，微软如何保护自身？

反过来，面对我们看到的硬件价格和组件价格上涨，你们如何应对，避免不得不大幅提高产品价格，或对利润率造成负面影响？

谢谢。

艾米·胡德，首席财务官：
谢谢，马克。

这两个问题有一定关联，我先谈第一个问题。

目前，供需状况显然是需求超过可用供应，而且这种失衡程度相当极端。

但当你从更长时间跨度来思考时，我想提醒大家，许多成本，特别是资本支出中的成本，已明显转向我所称的短寿命资产，主要就是 CPU 和 GPU，它们的交付周期相对较短。

因此，如果需求环境发生变化，你只需要放缓这部分支出，而它实际上是最大组成部分，也是销货成本的主要驱动因素。

对土地和数据中心建设的投资实际上具有很大弹性。它占整体成本结构的比例更小。

其中大部分项目的时间安排都可以调整，特别是建设项目本身；或者，你可以错开计划部署的 GPU 和 CPU 的建设及安装时间。

因此，当谈到如何管理这种情况时，超大规模云服务商长期以来都在这样做，即在管理需求变化时保持灵活性并具备相应理解。

另一项重要因素是，马克，你拥有一个在地域、客户细分市场和行业层面都极为多元化的业务组合。

即使看我们的积压订单，或本季度 RPO 的新增情况，来源也覆盖微软广泛的产品组合和客户组合。

因此，当你能够在短期内延后部署部分成本较高的组件，拥有一个灵活的大型业务组合，并且除 Azure 平台外，还拥有使用所建设容量的庞大第一方应用业务时，我们就能够更灵活地应对这些变化。

至于定价问题，我认为它在很多方面对所有人都有类似影响。

我们目前努力做的是，确保尽可能做好效率工作，以便继续为客户提供卓越价值。

我们也提醒客户，坦率地说，与客户自行在本地购买服务器相比，云服务仍然具有巨大优势。因为对于客户而言，本地服务器采购中的价格上涨会更难承受。

因此，在这种情况下，云服务仍然可以提供很高的投资回报。

正如你所说，我们正在增加容量。

但其中很大一部分显然也是通过新合同出售的，我们能够在定价中反映相关情况，以确保价值能够在长期内同时适用于客户和我们自身。

萨提亚·纳德拉，董事长兼首席执行官：
如果我可以补充一下艾米的评论，我认为她已经概括得很好。

我们都在读《1873》这本书。

在我看来，首先必须把产品形态做好，这是我们投入大量精力的重点。

其次，必须把产品组合做好。

艾米谈到了我们在 Copilot、超级应用、各类产品形态整合，以及一直延伸至 Azure 的智能体优先基础能力方面所做的工作。

必须让整个产品组合真正协同起来。

客户结构也非常重要。

必须认识到地域结构、客户细分结构和工作负载结构的广度，并在建设容量时将所有这些因素纳入考虑。

然后，还必须运营一条高效的铁路。

归根结底，必须持续提升效率。艾米刚才也谈到，我们在最近一个季度如何改善效率。

效率并不是某一天突然出现的成果。必须持续不断地投入努力。

因此，我们非常专注于所有这些方面。

我们也知道周期中会有起伏。

但长期结构性转变是明确的。我们非常看好微软能够以正确的业务组合、正确的利润结构，以及最重要的、为客户创造正确价值的方式参与其中。

马克·莫尔德勒，分析师：
非常好，非常感谢。

乔纳森·尼尔森，投资者关系副总裁：
谢谢，马克。

接线员，请转到下一个问题。

接线员：
下一个问题来自摩根士丹利的亚当·伍德。请提问。

参与者：各位晚上好。

感谢接受提问，也祝贺公司以非常强劲的表现结束本财年。

我想问一下 Microsoft 365 Copilot。

显然，本季度表现非常强劲，付费席位超过 3,000 万，增长显著加速。

您能否谈谈，客户是如何从试点转向更广泛部署的？

目前这是否仍主要是由试点驱动，还是我们正在看到更多大规模部署？

此外，当我们考虑产品货币化时，包括新增席位、迁移至 E7 等更高价值 SKU，以及消费型收费，您认为未来最主要的货币化来源或驱动力是什么？

谢谢。

萨提亚·纳德拉，董事长兼首席执行官：谢谢你，亚当，感谢这个问题。

我先回答，然后艾米可以补充。

我认为，首先还是从产品形态开始。

正如你看到的，即使在本季度内，产品形态也发生了相当显著的变化。

我们现在拥有聊天、Co-work、Autopilot 和代码功能，它们都正在汇聚到一个将成为旗舰超级应用的产品中，供不同角色使用。

如果看使用情况，其中也有很多有趣的数据。

从购买许可证到开始使用的时间大幅缩短，过去需要数月，现在只需数天。

使用强度本身也显著上升。

我们的使用强度已达到 Outlook 或 Teams 这类日常沟通工具的水平。

第二点是企业层面的整体连接。

它不再是一个孤立存在于某处的工具，而是已经被接入企业体系。

例如，你提到了 E7。

它通过 Agent 365 接入治理能力，因此安全运营和财务运营也被整合进来，同时还与所有业务流程相连接。

例如，CRM 系统和 ERP 系统都只是可以进入 Co-work 的技能和插件。

因此，你可以将企业范围内的工作流连接到超级应用中，这会进一步提升使用量，所有因素都会相互叠加。

另一点是商业模式。

我们现在拥有按席位收费的商业模式，也拥有按使用量收费的商业模式。

因此，这是“席位加使用量”的模式。

我们已经看到 E7 等产品带来的每用户平均收入增长。

但真正重要的是，随着我们向客户提供更多价值，并在企业层面提供更多成果，如果我回顾历史，Office 与 Copilot 相比范围要窄得多。

这是第一次真正拥有一个覆盖整个企业的工具，同时采用按席位和按使用量的双重定价模式。

因此，潜在市场规模更加广阔。

我们将非常专注于推动客户价值，并随着客户价值的增长而扩大业务。

艾米·胡德，首席财务官：亚当，我在预先准备发言中谈到过一些内容。

我认为，在过去一年里，我们看到的部分每用户平均收入增长来自 E5 加 Copilot 许可证。

萨提亚刚才谈到了这一点。

E7 也将带来更多增长，它在 Agent 365 组件中具有非常有趣的价值。

萨提亚提到安全运营和财务运营。更广泛地说，每个人都将需要对所有业务流程中的 Token 支出进行可观测性管理，也需要具备 Token 支出的可管理性。

这正是 E7 所提供的能力。

该产品本季度仅上市了部分时间，但我们对客户在该 SKU 中看到的价值感到非常鼓舞。

我认为，我们将在全年继续聚焦这一点。

最后，萨提亚谈到的是，潜在市场规模将在全年不断扩大。

当我考虑这一不断扩大的支出型潜在市场时，真正关键的是使用量和消费收入增长。

随着更多体验被整合进来，随着 IT 更深入参与这一过程，人们对 Microsoft 365 能力的理解将发生相当大的变化。

这对你来说会很有意思，亚当。

我想你的一位同事发布了一份关于投入资本回报率的文件。

于是，我把那份 PDF 文件交给 Copilot，并说：“请为我构建一个新的 Power BI 仪表板。”

关键在于，它构建了一个丰富的语义模型，并进入我的 Fabric 和 OneLake，将所有外部来源的数据导入其中。

事实上，它还包含了所有“七巨头”公司的最新美国证券交易委员会文件。

在此基础上，代码库本身位于 GitHub 中，而最终成果则存放在我的站点中。

对我而言，这是企业级工作流的经典案例。

作为知识工作者，我可以去创建一个仪表板。

数据工程师可以进入 Fabric 找到该成果。

专业开发人员可以前往代码库，并在 GitHub 中找到它。

而且，所有内容都已在 Agent 365 中注册。

这正是艾米所描述的新型工作方式：在带来 IT 安全性和可管理性的同时，形成全新的协作模式。

参与者：
非常有帮助，谢谢。

乔纳森·尼尔森，投资者关系副总裁：
谢谢，亚当。

接线员，请转到下一个问题。

接线员：
下一个问题来自德意志银行的布拉德·泽尔德尼克。请提问。

参与者：
非常感谢接受我的提问。

萨提亚，我们理解网络安全是微软所有业务的核心。

随着最新前沿模型的发布，竞争环境最近发生了变化。本周，你们推出了 Project Perception。

您能否进一步说明，这一时刻对微软网络安全业务具体意味着什么？同时，它对市场对微软更广泛的信任又意味着什么？

谢谢。

萨提亚·纳德拉，董事长兼首席执行官：谢谢你的问题。

我认为你说得对。无论是网络安全产品本身所需要的能力，还是网络安全运营方式，都发生了非常显著的变化。

因为归根结底，企业不仅必须改变产品，也必须改变自身运营方式，才能保护自己。

因此，我们的重点首先是采取与知识工作和编程领域相同的方法，也就是从一个智能优先、模型优先的方法开始。

通过 Perception 推出的能力，本质上是在说：我们需要确保拥有红队智能体，持续进行红队测试并发现漏洞。

然后，需要拥有蓝队智能体，持续进行威胁分类和处置；还需要绿队智能体负责修复。

因此，你可以构建一个持续运行的智能体系统，为你提供所需的网络防御能力。

它显然会利用所有信号，无论是 Defender 信号、Entra 身份信号、网络信号，还是应用安全信号。这些信号共同提供上下文，从而帮助真正构建防护能力。

我还想说，在网络安全领域，多模型方法变得尤为关键，这也与第一个问题有关。

这不仅是出于成本考虑。

事实上，我们通过 Cybergym 中的 MDASH 数据证明，借助 MAI Cyber 1 Flash，可以以低 50% 的成本实现相同水平的性能。

原因是，90% 的任务由 Cyber Flash One 模型完成，剩余 10% 的任务仍然交给前沿模型。

因此，在本质上属于流水线式工作的环境中，为正确任务匹配正确模型，是一个极为重要的特征。

对我们而言，这是非常重要的一点。

此外，从韧性角度看，如果由于某种原因某个模型无法使用，你不能因此陷入无法继续运营的境地。

你仍需要能够持续进行网络安全运营。

因此，成本和韧性都是重要标准。

这正是我们正在构建的能力，无论是在编程、网络安全还是知识工作领域。

我们对 Perception 以及它对未来安全业务的意义感到非常兴奋。

乔纳森·尼尔森，投资者关系副总裁：
谢谢，布拉德。

接线员，我们还有时间回答最后一个问题。

接线员：最后一个问题来自高盛的加布里埃拉·博尔赫斯。请提问。

高盛的加布里埃拉·博尔赫斯：大家下午好，谢谢。

艾米，我想问一下投入资本回报率。

您已经就资本支出方面提供了说明，也就货币化方面提供了说明。

能否请您将这两部分结合起来谈谈？

当您审视和追踪当前作出的资本支出决策的投入资本回报率时，与一年前相比情况如何？

此外，未来还可以动用哪些杠杆？例如，内部芯片是否能够成为推动进一步货币化的因素？

谢谢。

艾米·胡德，首席财务官：谢谢，加布里埃拉。

坦率地说，我的计算方法在过去一年里并没有改变。

我认为，更合适的思考方式是：我们对潜在市场规模扩张更有信心，也更有信心利用产品改进和基础设施改进带来的利润率杠杆。

今天的电话会中，我们已经谈到其中一些杠杆，包括我们如何继续在应用层技术栈和基础设施层技术栈中提升效率。

但你说得对，我们还没有谈及所有方面。

我认为萨提亚实际上已经谈到了其中许多内容。

我们显然仍有机会继续寻求最佳的芯片性价比，其中包括对第一方芯片的投资。

模型多元化方面的工作，也是改善利润率的机会。

能够以更高效率的方式提供最佳结果，无论是 Token 使用效率更高，还是成本结构更高效，都是利润率杠杆。

这些因素都会提高我们对当前及未来持续投资资金所产生投入资本回报率的信心。

当我们考虑产品组合结构时，知识工作、编程、安全，以及我称之为 Agent 365 的智能体层，构成了广泛的机会池。

这或许有点取巧，但确实如此。

当然，在 Azure 方面，我们还拥有模型效率、芯片和组件效率，其中包括对第一方解决方案的投资，以及在超大规模环境中运行基础设施的整体效率。

因此，我们拥有相当多的杠杆，可以持续推动改善，而且我们正专注于此。

但正如我提到的，这是一项持续打磨的工作。

每天都要不断进步一点、再进步一点。

而我们非常擅长这种持续打磨的工作，并确保能够为客户实现这些价值。

乔纳森·尼尔森，投资者关系副总裁：谢谢，加布里埃拉。

今天业绩电话会的问答环节到此结束。

感谢各位今天参加会议，期待不久后再次与各位交流。

萨提亚·纳德拉，董事长兼首席执行官：非常感谢。

艾米·胡德，首席财务官：谢谢。

接线员：女士们、先生们，今天的会议到此结束。您现在可以断开电话线路。祝各位今天余下时间愉快。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

在刚刚结束的FOMC会议上，美联储决定将联邦基金利率目标区间维持在3.50%-3.75%不变。会议声明改动极小，但罕见地出现了三位地区联储主席（Hammack、Kashkari和Logan）反对票，他们支持加息25个基点。

沃什对市场自发收紧金融条件的欢迎态度，明确表示，虽然美联储在过去42天里没做什么，但市场已经做了很多。受此影响，美国国债收益率曲线大幅陡峭化，短期利率在能源价格上涨的背景下依然走低，而长期利率则显著攀升，30年期国债收益率一度突破5.20%。

面对长期美债收益率持续攀升，沃什不仅没有压制，反而认为金融条件已经由市场主动收紧，这意味着只要长端利率维持高位，美联储主动加息的必要性将明显下降。高盛、巴克莱和野村分析认为，美联储正在默许由债券市场替代官方加息，但这一策略也可能推高长期收益率，并埋下通胀预期失锚、未来政策波动加剧的风险。

缺乏指引的“鸽派”暂停

高盛分析师David Mericle在报告中指出，在会议召开前，市场对美联储是否加息的预期存在三十年来最大的不确定性，但最终会议结果显得有些虎头蛇尾。高盛认为，沃什在新闻发布会上的言论整体偏向鸽派，且有意避免向市场提供明确的政策指引。

尽管缺乏直接指引，高盛依然从沃什的表态中提取了四个核心的鸽派信号。

首先，沃什刻意淡化了与人工智能相关的价格压力，暗示这些领域的涨价可能独立于更广泛的通胀趋势。其次，在被问及近期实际利率上升是否代表市场认为美联储应当加息时，他将其归因于经济的强劲表现。第三，他多次暗示市场利率的上升可以代替政策加息。第四，沃什认为，相较于直接通过加息抑制需求，提升美联储实现通胀目标的信誉，能更有效地通过压低通胀预期来降低通胀。

高盛预计，未来几个月核心通胀数据的走弱，将使得美联储在2026年剩余时间内继续维持利率不变。目前，债券市场预期9月FOMC会议加息的概率约为60%。

核心焦点：市场自发收紧代替“加息”

本次决议中最令华尔街关注的信号，是沃什对近期债券市场收益率走高的态度。巴克莱和野村证券均在报告中重点指出，沃什不仅没有打压长期收益率的上涨，反而对其表示欢迎，并强烈暗示市场利率的上升可以替代美联储的实质性加息。

巴克莱指出，美联储自身的FRBUS模型分析显示，期限溢价的充分上升可以替代更高的联邦基金利率。沃什在发布会上明确表示，近期名义和实际收益率的上升是过去二十年来最显著的变动之一。他将此归因于经济的强劲表现，并称赞市场参与者正在“学着踢球，而不是看裁判”，认为这是一种“向好的转变”。

高盛同样捕捉到了这一细节。当被问及既然经济强劲为何美联储选择暂停时，沃什直接回应称市场利率“并没有暂停”。他明确表示，虽然美联储在过去42天里没做什么，但市场已经做了很多。

野村证券认为，沃什这种将金融条件收紧视为政策替代品的做法，代表了一种“无过滤”的市场信号偏好。这也意味着，只要长端利率维持在高位，美联储主动扣动加息扳机的紧迫性就会大幅降低。

长期收益率走高与通胀预期风险

由于美联储将收紧金融条件的任务部分“外包”给了债券市场，华尔街机构正在调整其投资策略，并警惕潜在的通胀预期失锚风险。

巴克莱认为，由于政策反应函数的不确定性增加，美联储9月加息的门槛正在变高，但长端收益率继续上行的门槛已经降低。该机构指出，30年期美债收益率突破5%并非昙花一现，目前的收益率水平仍未过度计入中性利率的上升，因此维持支付5年期远期担保隔夜融资利率（5y5y SOFR）的投资建议。

野村证券则对美联储的通胀信誉提出了警告。野村指出，沃什持续的鸽派倾向，以及对政策反应函数的模糊解释，可能会削弱美联储抗击通胀的公信力。这直接导致了5年期远期盈亏平衡通胀率在会后出现跳升。

野村警告称，一旦出现通胀企稳或抗通胀进程停滞的微弱迹象，市场可能会出于对美联储信誉的担忧而做出更剧烈的反应。这种长期通胀预期脱锚的风险，最终可能迫使FOMC内部的鹰派成员采取更为强硬的反击。

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市场的逻辑很直接：沃什嘴上说要打压通胀，但迟迟不动手，市场开始怀疑他是否真的会出手。

曲线陡峭化，市场在“投票”

这次债市的反应，有一个值得关注的结构性信号——收益率曲线出现了罕见的大幅陡峭化。

短端（2年期）收益率下行，因为市场认为近期加息的可能性降低了；长端（30年期）收益率上行，因为投资者要求更高的通胀风险补偿。

据彭博报道，这一"短降长升"的组合，是1990年代中期以来美联储会议后最大幅度的曲线陡峭化之一。

Highline Asset Management固定收益董事总经理、FedWatch Advisors创始人Ben Emons直接点出问题所在："这表明沃什的政策策略缺乏可信度。"

他进一步解释："鹰派表态却不采取行动，是一种让市场自行判断、让市场来替代美联储收紧政策的便捷方式。但一旦通胀加速，市场判定美联储再次落后于形势，这种做法就会适得其反。"

沃什的逻辑：长端利率已在替我干活

面对记者的追问——通胀仍以3.5%的年率运行，为何还要等待——沃什给出了自己的解释：长端市场利率的上升，已经在替美联储做一部分收紧工作了。

这个逻辑并非没有道理。长端利率上升会推高房贷、企业融资等实体经济成本，客观上起到抑制需求的效果。

WisdomTree投资策略主管Kevin Flanagan认可这一判断，但也划出了红线："市场已经替美联储收紧了。但这只能走这么远。如果沃什继续鹰派表态，而数据又指向需要加息，那他的公信力就岌岌可危了。"

Brandywine Global Investment Management投资组合经理Jack McIntyre则更直白："我不记得有哪次记者会上，记者们说他们听不懂、要求更多澄清。市场的感受也一样。"他说，"长端根本不相信他的抗通胀故事。"

放弃前瞻指引，债市变“悠悠球”

沃什上任以来，主动抛弃了前任们长期坚持的前瞻指引做法——即提前向市场暗示政策走向。他的理由是，过度的前瞻指引会让决策者陷入被动。

但这一转变的代价，正在债市上显现。

阿波罗全球管理公司首席经济学家Torsten Slok在接受彭博电视采访时表示，正是这种"沉默"，让债市收益率"像悠悠球一样上下震荡"。

数据印证了他的判断：在沃什之前，美联储会议前市场对政策走向的确定性通常高达90%左右；而这次会议前，CME FedWatch显示加息概率仅约38%，分歧之大，在近年来极为罕见。

更戏剧性的是，在沃什新闻发布会进行期间，9月加息的概率从约70%实时跌至50%。

Slok说："市场几乎找不到任何可以依靠的锚。今天决策的依据是什么，也很难搞清楚。"

他同时指出，30年期收益率的飙升，说明债市已经决定自己动手收紧："如果你不加息，我们来。"

三票异见，内部分歧浮出水面

这次会议还有一个不寻常的细节：三名委员投票支持立即加息，公开与沃什的按兵不动立场唱反调。

WisdomTree的Flanagan说："你开始看到一点家庭内部的争吵被摆到台面上来了，就是那三个异见者。"

在会议前，部分华尔街机构已开始预测美联储将在本次会议加息，交易员将加息概率一路推高至40%，这种临近决策日仍存在如此大分歧的情况，相当罕见。

沃什在发布会上也拒绝就8月下旬的杰克逊霍尔年会发出任何信号——那是央行官员传统上释放政策预期的重要场合。Conning北美首席投资官Cindy Beaulieu说，沃什把那次会议形容为"一张白纸"，"这让人们对这届美联储究竟有多认真地准备加息，产生了一些疑虑。"

通胀压力与债务扩张，长端承压有其基本面

长端利率的上行，并非只是对沃什的"惩罚"，背后也有实实在在的基本面支撑。

据彭博报道，推动长端利率走高的因素包括：通胀持续高于目标、联邦债务规模持续膨胀，以及大型科技公司为人工智能投入数千亿美元资本开支所带来的大规模融资需求。

通胀方面，CPI同比涨幅仍维持在3.5%，已连续五年超过美联储2%的目标。Slok补充指出，油价近期再度上涨，进一步加大了通胀的不确定性。

在这一背景下，沃什面临的压力正在从两个方向同时累积：市场在用长端利率倒逼他行动，内部异见者在用选票施压。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

市场概述

市场遭遇伊朗战火重燃、美联储鹰派按兵不动与AI信仰遭质疑的三重冲击。美股三大指数全线下挫，道指重挫2.19%、创15个月最大单日点数跌幅。纳指六连跌。恐慌指数VIX收涨13.29%，报20.63。

费城半导体指数大跌超5%。AMD跌5.51%、英特尔跌超5%、英伟达跌3.55%。软件板块连续第四日走强，日内软件ETF微涨0.64%。盘后绩后高通跌超5%，Meta重挫8%，微软则大涨8%。中概股指数逆市收涨1.73%，连续两个交易日收于50日均线上方，最近三个交易日累计反弹5.41%。

美联储三票委主张加息，30年期美债收益率涨11个基点突破5.2%、创2007年6月以来最高。

美元跳水下跌0.62%，欧元兑美元涨超0.6%。

美元走弱推动现货黄金反弹，现货黄金涨0.87%、日内一度站上4100美元。特朗普一再警告“狠狠打击”伊朗，寻求对伊加征关税，布伦特一度暴涨8%，重返90美元。

亚洲时段，创业板探底回升涨超1%，大消费集体爆发，长鑫大涨12%市值超3.5万亿，恒科指一度涨超3%，小米大涨9%。

要闻

中国

月之暗面完成超35亿美元F轮融资：估值超350亿美元，G轮或下周关闭。

海外

布油盘中涨超8%！特朗普一再警告“狠狠打击”伊朗，寻求对伊加征关税。美国升级对伊朗制裁，首次瞄准霍尔木兹“收费网”，油轮、航运和保险公司被拉黑。美沙联手空袭伊拉克，中东战线再扩大。

美联储继续按兵不动、强调通胀承诺，但三票委支持加息。沃什：2%通胀目标不动摇，保持独立性，关注AI变革。“新美联储通讯社”：2016年来首次三票委在政策调整方面投出同一立场的反对票。

微软上季业绩强劲，云收入增超40%，资本支出低于预期，新增数据中心租约超1300亿，新的年度支出指引较前指引低近8%，股价盘后一度大涨9%。

Meta营收超预期难掩AI投入焦虑，Q3指引逊色、自由现金流创四年新低，盘后一度跌10%。扎克伯格：开源AI模型并没有前沿模型那么强大。

高通Q3财季净利润同比下滑25%，上调产品售价并给出疲软业绩指引。

MLCC又迎涨价潮！报道：三星电机8月起提价30%，太阳诱电拟9月跟进。

Margin Call响起！AI暴跌导致对冲基金“史诗级”亏损，高盛、摩根大通率先追保。

韩国：将采取更多措施稳定股市，考虑限制散户购买杠杆ETF、提高交易成本。“不该这么快推出”！韩国财长就杠杆ETF致歉，金融委员会会长：考虑限制准入并下调杠杆倍数。

市场收报

欧美股市：道指重挫2.19%，报51594.14，标普500跌1.52%，报7316.16，纳指跌1.74%，报24442.94。欧洲STOXX 600指数收跌0.29%，报645.01点。

A股：上证指数收报3828.47点，涨0.40%。深证成指收报13658.44点，涨1.10%。创业板指收报3378.70点，涨1.55%。

债市：美国10年期基准国债收益率涨7.10个基点，报4.6773%。两年期美债收益率跌1.44个基点，报4.2726%，

商品：WTI原油期货9月合约飙升6.56%收于每桶84.46美元，盘中一度突破85美元。布伦特原油9月合约暴涨7.91%，收于每桶90.74美元。现货黄金涨0.87%，报4064.63美元/盎司。现货白银涨0.80%，报57.6059美元/盎司。

要闻详情

全球重磅

中国

月之暗面完成超35亿美元F轮融资：估值超350亿美元，G轮或下周关闭。据澎湃新闻，月之暗面F轮融资超目标金额3倍多，此轮融资提前关闭，原定8月开始的G轮（Pre IPO轮）已提前开始，投前估值升至500亿美元。据报道援引机构人士，当前认购非常踊跃，“可能下周就会关闭”。

海外

布油盘中涨超8%！特朗普一再警告“狠狠打击”伊朗，寻求对伊加征关税。特朗普首提借对俄法案加征关税、军事打击与经济制裁双线并行。他说，因伊朗向中东地区美军发射导弹，美国要痛击，发动袭击的和与美方接触的不是伊朗的同一拨人，后者道过歉，伊方请求不要发动打击，但美方要给点教训；未来能否达成协议，美方拭目以待。受此影响，美股走低，油价涨幅扩大，市场地缘风险溢价重新上修。

美国升级对伊朗制裁，首次瞄准霍尔木兹“收费网”，油轮、航运和保险公司被拉黑。美财政部称，新制裁针对一个长期协助伊朗规避制裁、运输石油并通过霍尔木兹海峡收费获利的航运网络。贝森特称，伊朗试图将国际商业航运作为获取非法收入和资助危险活动的工具，美国将继续切断其融资渠道。

美沙联手空袭伊拉克，中东战线再扩大！因沙特石油设施遭袭，美沙联手空袭伊拉克亲伊朗武装。与此同时，伊朗向约旦美军基地发射导弹并拦截霍尔木兹海峡油轮。24小时内三条战线同步激活，标志着美伊冲突打破短暂休战，正式进入多线同步升级的新常态，外交斡旋空间骤缩，引发国际油价大幅飙升。

美联储继续按兵不动、强调通胀承诺，但三票委支持加息。“新美联储通讯社”：这是2016年来首次三名票委在政策调整方面投出同一立场的反对票，分歧凸显联储内部面临越来越大的应对通胀压力。本次声明显示，四分之一的票委支持加息25基点。声明继续重申，中东冲突导致经济高度不确定性，通胀仍处高位、部分源于能源价格上涨，经济稳步扩张、失业率基本保持不变。

• 沃什：2%通胀目标不动摇，保持独立性，关注AI变革。美联储主席沃什表示，2%通胀目标“没有任何弹性空间”；美联储不会因为军事冲突、关税调整等市场或外部压力而偏离自身职责。AI资本开支激增正在推高内存等价格，供给侧影响的时间与幅度仍难以预测，令货币政策制定的复杂度上升；淡化前瞻指引，要求市场"跟着数据走而非盯着央行"。

微软上季业绩强劲，云收入增超40%，资本支出低于预期，新增数据中心租约超1300亿。第四财季，微软总营收同比增18%，EPS增23%、较分析师预期高逾10%，Azure和其他云服务收入同比增43%、全财年收入首次突破千亿美元；商业剩余履约义务（RPO）同比增84%至6780亿美元、约为全年营收两倍；当季对Anthropic投资带来32亿美元收入；支持云和AI需求的总资本支出同比增70%、较预期低3.5%；未执行数据中心租赁承诺总额环比增67%至3291亿美元。微软新的年度支出指引为1750亿美元，较前指引低近8%，股价盘后一度大涨9%。

Meta大跌！营收超预期难掩AI投入焦虑，Q3指引逊色、自由现金流创四年新低。Meta二季度营收608亿美元，增长28%，略高于市场预期的603亿美元。三季度指引中值625亿美元低于市场预期的632亿美元，同时公司将全年资本开支指引区间收窄并上调下限，由此前的1250亿至1450亿美元调整为1300亿至1450亿美元。自由现金流7.84亿美元，跌至近四年低点。受业绩指引不及预期及AI资本开支上调的影响，Meta盘后股价一度跌10%。扎克伯格在电话会上说，开源AI模型并没有前沿模型那么强大。

高通Q3财季净利润同比下滑25%，上调产品售价并给出疲软业绩指引。高通发布第三财季业绩，营收同比降4%至99.5亿美元，净利润跌25%至20亿美元。核心压力来自内存芯片价格同比暴涨约300%，手机芯片营收锐减20%至51亿美元。第四财季业绩指引低于预期，盘后股价跌约4%。

MLCC又迎涨价潮！报道：三星电机8月起提价30%，太阳诱电拟9月跟进。三星电机此次调价覆盖其Markup Business Code项下的所有MLCC产品，太阳诱电则报拟于9月1日起涨价，并警告无法保证交货时间。已提前备货的代理商也在提高产品价格，平均涨幅达20%至25%，部分现货市场价格更升至原来的两至三倍。

Margin Call响起！AI暴跌导致对冲基金“史诗级”亏损，高盛、摩根大通率先追保。AI股票急速抛售引发华尔街连锁反应——高盛、摩根大通向多家对冲基金密集发出追保通知。部分策略周二跌幅创下新冠疫情以来最差纪录，市场去杠杆压力骤然上升。当前持仓集中度已超互联网泡沫峰值，这场杀跌远未到终点。

韩国：将采取更多措施稳定股市，考虑限制散户购买杠杆ETF、提高交易成本。金融监管部门一致认为，单一股票杠杆产品的集中交易加剧了市场波动。政府计划对散户持有杠杆ETF设定占其投资组合的比例上限，并提高交易成本。

• “不该这么快推出”！韩国财长就杠杆ETF致歉，金融委员会会长：考虑限制准入并下调杠杆倍数。韩国杠杆ETF沦为散户“绞肉机”！挂钩芯片巨头的两倍杠杆产品暴跌逾80%，近百亿美元散户资金惨遭血洗。韩国监管层被迫紧急致歉，拟限制仅专业投资者准入并下调杠杆，高位入场的散户正深陷双重绝境。
• 千亿ETF神话破灭：SK海力士暴跌，中国香港“两倍做多”改"灵活杠杆"，韩国限制杠杆ETF投资。南方东英宣布，自8月3日起，旗下SK海力士、三星等12只海外个股杠杆产品将采用"灵活杠杆"机制。此前产品维持固定2倍杠杆，调整后基金管理人每日自主决定杠杆比例，但不得超过2倍，最低可降至1.1倍。韩国宣布进一步收紧杠杆ETF监管，考虑将个人投资者的投资额上限设定为其总金融投资资产的20%。

研报精选

散户爆仓、外资流出，韩国会不会连环暴雷?摩根大通认为，韩国股市这轮暴跌的核心驱动力——杠杆去化已接近尾声。杠杆ETF规模从500亿美元缩水至170亿美元，对冲基金约完成90%去杠杆，外资卖压也因存储龙头权重下降而减弱。尽管短期仍受美联储和科技股财报扰动，但市场已缺乏“散户爆仓、外资踩踏”进一步恶化的基础。

"史上最强"之后，海力士开始难超预期了。SK海力士二季度营收79.32万亿韩元、营业利润暴增557%，利润率76.3%刷新存储业历史纪录，毛利率83%已超越英伟达——却成了本轮超级周期中唯一miss共识的巨头。根源在于：HBM霸主地位反噬，50%收入被LTA长协锁定，现货狂涨时只能眼看三星、美光收割ASP弹性。这不是经营恶化，而是一场"用确定性换弹性"的主动选择。下半年HBM4放量，才是判断这笔交易值不值的真正答案。

• SK海力士电话会：未见AI投资放缓迹象，HBM4已提前量产，长协不会导致供应过剩。电话会上，管理层明确表示“目前没有看到人工智能投资放缓的迹象”，并预计2027年后AI基础设施投资仍将保持稳健。HBM4已较预期提前一个季度量产，HBM4E已确认2027年起量产。2026年资本开支上调至40万亿韩元中高水平，5年期长期协议不会导致供应过剩。尽管管理层表态积极，电话会结束后SK海力士股价仍盘中转跌10%。

葛卫东：“我相信没结束！”科技板块波动加剧，知名私募密集发声。混沌投资葛卫东发文称“我是相信没结束的”，认为AI产业革命仍具价值。东方港湾但斌指出，海力士成阶段性标志公司，短期方向将见分晓。多家私募仍乐观，汐泰投资朱纪刚称AI有望是后续重点方向，重阳投资认为具备真实业绩的科技股将继续兑现价值。

下半年，垂直Agent先下牌桌？随着OpenAI等基础模型厂商向应用层延伸，传统SaaS的竞争逻辑已被改写，Token消耗呈百倍级增长，推理算力成为新瓶颈。缺乏行业Know-how的垂直Agent，仅靠产品包装和提示词难以形成壁垒，可能被通用模型能力覆盖而退出。

国内公司

中际旭创电话会：1.6T降价传闻严重失实，2027年“真实订单”已下达，新品上量将拉动毛利率。中际旭创表示，公司明年1.6T产品价格“肯定远高于传闻所说的水平”，同行也没有这么低的价格；从加权平均ASP看，相关传闻“非常离谱”；“几乎所有客户都已经下达了2027年订单”，且不是一般性指引，而是真实订单；部分重点客户已给出2028年新产品具体需求指引，金额“非常大”。

减持套现44亿元后，兆易创新实控人朱一明拟增持不低于10亿元，承诺未来12个月不再减持。7月29日，兆易创新公告朱一明拟增持不低于10亿元，同时提议公司回购10亿至20亿元股份并注销。公告同日披露，朱一明于2026年5月6日至6月12日期间减持兆易创新股份总金额达44亿元。

海外宏观

全球最拥挤的交易正在解体。韩国AI概念股经历剧烈逆转，KOSPI周线RSI跌至历史最低。高杠杆ETF放大波动，市场去杠杆仍在进行。美银数据显示过去四周约160亿美元资金高位追入，仓位压力未完全释放。尽管技术面超卖，但AI行情积累的估值压力仍需时间消化，调整过程可能持续。

美股已感受到中期选举的压力！尽管企业盈利表现亮眼，标普500指数自5月初以来却几乎原地踏步。历史数据显示，美国中期选举前一年，标普500往往表现低迷，夏季尤其容易出现回调。不过，选举结束后数月内市场通常重拾升势。

海外公司

一股SK海力士“乌龙单”引发的链上血案：960名多头爆仓，6000万美元仓位灰飞烟灭。7月28日，韩国NXT交易所开盘瞬间，一笔SK海力士股票以跌停价成交，被Hyperliquid第三方预言机捕获后，触发链上永续合约xyz:SKHYNIX价格骤跌约18%，导致960个多头账户遭强制平仓，涉及仓位5740万美元，实际亏损约1730万美元。平台方以责任在第三方为由拒赔，分析称，此事暴露出链上衍生品依赖单一脆弱数据源的结构性风险。

OpenAI 硬件路线图曝光：第一台硬件没有屏幕，手机2027上半年量产。OpenAI首款硬件产品无屏音箱预计2027年初上市，定价200-300美元，配备摄像头与活动结构，定位为AI陪伴者。手机量产提前至2027年上半年，核心规格是增强HDR的ISP芯片，意在强化设备感知能力。两款硬件均搭载摄像头，旨在构建环绕用户生活的视觉感知网络。

Altman复盘OpenAI最艰难一年：蒸馏不在我的十大担忧，AGI近在咫尺，机器人2-3年将迎来ChatGPT时刻。Altman罕见复盘了公司过去一年的战略失误，承认战线过宽是根本原因，并已大幅收缩聚焦。他对外界热议的蒸馏竞争表现淡定，直言“不在我的十大担忧之列”，因为推理业务规模足以支撑训练成本。他判断AGI“非常近了”，GPT-5.6已接近门槛；机器人将在2-3年内迎来类ChatGPT的大众化时刻。

谷歌AI音乐再升级！Lyria 3.5更会写歌、更懂唱歌，精准控制节奏和时长。Lyria 3.5升级了音乐性、歌词生成、AI人声及创作控制能力，同步集成至Google Labs旗下的AI音乐创作工具Flow Music。谷歌发布Lyria 3.5时未公布新的基准测试成绩，重点放在用户体验层面，被视为谷歌希望进一步提升AI生成音乐的可用性。

爱马仕Q2营收超预期，但汇率吞噬逾3.6亿欧元收入，股价狂泻10%至2023年来新低。爱马仕二季度固定汇率营收同比增长6.7%，略高于市场预期，但汇率波动拖累收入逾3.6亿欧元。皮具业务仍是主要增长来源，香水板块继续承压。美洲和日本市场保持韧性，亚太市场增速放缓。

SpaceX暴跌40%反成"产品富矿"：五机构抢发"防摔"票据，赚取高额手续费。大摩、Marex Group等至少五家金融机构已就SpaceX挂钩结构性票据提交监管申报文件，产品设计均内置下行保护机制，部分产品最高可覆盖50%的跌幅，同时对收益上限加以约束，如果股票跌幅超过既定区间，投资者需要承担全部损失。结构性票据通常附带较高费用，是华尔街借助热门股票推出新产品、拓展收费来源的惯常方式。

行业/概念

1、物流 | 据上证报报道，7月29日，国家邮政局在举行的《邮政业发展"十五五"规划》发布会上表示，"十五五"时期，国家邮政局将深入实施创新驱动发展战略，加强人工智能方向技术研发中心建设，统筹发展和安全，协同国家有关部门不断完善相关政策法规标准，拓展应用场景，培育发展行业新质生产力。不仅是"天上飞"、"地上跑"的硬件升级，还要求普及应用一批智能终端和智能体，提高全程智能监控和调度水平。

点评：东吴证券发布研报称，随着大模型端的技术突破，具身智能市场规模增长有望逐渐提升，2027年市场规模有望达到6328亿元。

2、游戏 | 据上证报报道，据报道，伽马数据发布《2026年1-6月上海游戏出版产业报告》及《2026年1-6月上海电子竞技产业发展评估报告》显示，2026年上半年上海网络游戏总收入953亿元，同比增长14.43%；海外收入179.05亿元，同比增长23.1%。客户端游戏收入162.74亿元，同比增长35.31%，增速为移动端(8.42%)的4倍以上。

点评：开源证券研报表示，"悦己消费"趋势下，在游戏中寻找刺激、乐趣和成就感，这些积极的情绪体验成为用户幸福感和满足感的重要来源，特别是带动二次元等品类游戏需求快速增长。国泰海通证券称，常态化、高数量级的版号发放直观印证当前游戏监管环境持续宽松，政策端对游戏产业内容创新、全球化出海的鼓励态度明确。相关公司方面，为全球化游戏发行龙头，"Puzzles&Survival"累计流水破百亿，境外营收占比超31%。游戏项目储备丰富，重磅产品《异环》已经完成国内二测及海外英语和日语地区测试。

3、被动元件 | 据中证报报道，据报道，产能吃紧叠加原材料涨价，日韩两大MLCC供应商一同开启了新一轮涨价。三星电机近日已向销售合作伙伴发出通知，自8月1日起，MLCC产品出货价格将在现行基础上统一上调30%。另一家MLCC龙头日本太阳诱电同样也已经发出涨价通知，宣布自9月1日起出货的MLCC将涨价。

点评：多层陶瓷电容器（MLCC）正从消费电子周期品，向以AI算力与汽车电子为核心的硬科技成长品转型。AI服务器MLCC用量约为传统服务器的8至10倍。与此同时，汽车电动化、智能化、800V高压平台及高阶智驾的推进，持续拉升单车MLCC用量与可靠性要求。MLCC已跃升为AI服务器BOM成本第三大项，仅次于GPU和存储芯片。高盛测算，AI服务器MLCC市场正保持约80%的年复合增速快速扩容。机构称，在行业高景气周期加持下，叠加下游客户长期锁单、产能持续落地，国内MLCC上下游企业将持续实现规模扩容与技术迭代的双重突破，加速抢占全球高端市场份额。

4、光伏 | 据中证报报道，据报道，从业内人士处获悉，国家市场监督管理总局价格监督检查和反不正当竞争局定于7月31日开展光伏行业价格合规指导活动，邀请参会单位包括中国光伏行业协会和相关光伏行业企业。据悉，此次会议为指导光伏行业加强成本核算，落实《光伏行业成本核算模型通则》，遏制非理性竞争。

点评：长期以来，光伏行业陷入"低于成本抢单"的恶性循环。此次价格合规指导活动，是光伏行业治理从"软性自律"迈向"硬性制度约束"的关键转折点，标志着光伏行业治理体系的进一步完善。无序的价格战被制度性遏制，企业将被迫将更多资源投入到技术研发、质量提升和品牌建设等核心竞争力的构建上。这不仅是帮助行业走出短期亏损困境的应急之举，更是推动中国光伏产业巩固技术与规模优势、实现高质量发展的长远之策。

5、金融科技 | 据中证报报道，中国人民银行等九部门联合印发《关于加强科技金融领域数据开发利用的通知》，《通知》提出，协同推进科技金融领域数据开发利用，发布《全国科技金融领域数据开发利用目录1.0》。支持各地形成具有区域特色的科技金融数据开发利用清单，建设省级科技金融领域数据开发利用配套信息设施，加强现有信息系统资源互联互通，促进数据信息归集共享。加强科技金融领域数据开放共享和融合运用，开展科技金融可信数据空间创新发展试点，鼓励有条件的地区加强企业收支流水数据开放利用，搭建行业研究信息交流平台，实现科技金融领域数据资源跨域共享和高效对接。

今日要闻前瞻

美国二季度实际GDP。

美国6月个人收入、消费支出、核心PCE物价指数。

美国上周首次申请失业救济人数。

欧元区二季度GDP。

德国7月CPI。

英国央行政策利率，贝利召开货币政策新闻发布会。

苹果、亚马逊财报。

中际旭创港股挂牌。

<全文完>

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布伦特暴涨8%重返90美元。30年期美债收益率飙升创2007年6月以来最高，道指创15个月最大单日点数跌幅。

伊朗夜袭停火破裂，油价单日暴涨7%

伊朗停火破裂成为周三全球市场最大的冲击变量。

华尔街见闻提及，伊斯兰革命卫队从本土向驻约旦美军基地发射多枚弹道导弹，美军中央司令部确认全部被拦截。特朗普誓言将"狠狠打击"伊朗作为报复，美沙联军随后对伊拉克境内亲伊武装展开"精确打击"。

油市反应剧烈。WTI原油期货9月合约飙升6.56%收于每桶84.46美元，盘中一度突破85美元。

布伦特原油9月合约暴涨7.91%收于每桶90.74美元，重返90美元上方。伊朗同时拒绝了阿曼提出的霍尔木兹海峡共同管理方案，伊朗副外长Gharibabadi在国家电视台明确表示进港航道须完全由伊朗控制。

Tickmill策略师Patrick Munnelly指出，市场定价的不是突如其来的新石油冲击，而是此前任何即期外交缓和溢价的完全消退。德意志银行高级国际经济师Peter Sidorov警告，中东冲突正加大重回"全面战争"的风险。

基本面也在同步收紧。EIA数据显示截至7月24日当周美国原油库存骤降716.7万桶至4.045亿桶，为2018年以来最低水平。

Kpler大宗商品研究主管Matt Smith指出，库欣库存继续下滑逼近临界低位，极大的裂解价差刺激炼厂全力运转。

美联储鹰式按兵不动，30年美债飙至5.21%创2007年最高

美联储维持利率不变的决定本身符合预期，但三票反对的裂痕程度远超市场预估。

克利夫兰联储Hammack、明尼阿波利斯联储Kashkari和达拉斯联储Logan正式投出反对票，均主张加息25基点。这是2022年以来FOMC最大的一次反对票数量，也是沃什时代内部鹰派力量的最强信号。

沃什在发布会上反复强调美联储"不会犹豫行动"以遏制通胀，称"我们面前有一些重要决定要做"。但更令债券市场不安的是他的"不给前瞻指引"立场，市场必须自行从数据中判断利率路径。

美债市场出现剧烈曲线陡峭化。受油价暴涨推升通胀预期，30年期美债收益率飙升10个基点至5.21%，创2007年6月以来最高。

短端2年期收益率在美联储维持利率不变后下行5个基点至约4.27%，2s30s利差急速走阔。10年期美债收益率上涨约3.67bp至4.641%。

债券义勇军全面回归，用长端抛售逼问沃什"你还在等什么"。

芯片股屠戮加速AI信仰崩塌

周三全球市场陷入伊朗战火重燃、美联储鹰派分裂与AI信仰崩塌的三重冲击。

美股三大指数全线下挫，道指重挫1153.18点或2.19%报51594.14，标普500跌1.52%报7316.16，纳指跌1.74%报24442.94，连续第六个交易日收跌。

标普500成分股中约300只收跌仅176只上涨，广度从周二的历史极值逆转为全面负值。

高盛交易部门记录到2022年11月以来最大规模的三日累计去敞口，科技板块空头卖出为2016年以来最大。

美股芯片板块同步遭受重创。AMD跌5.51%、英特尔跌5.12%，费城半导体指数续创近期新低。而成长软件板块则连续第四个交易日上涨。

随着信贷市场趋于稳定，超大规模数据中心的价格略有反弹。

大型股今日表现优异，在财报发布前夕，受沃什评论的影响大幅上涨，但未能守住涨幅。

今日人工智能领军企业表现不一，标普500指数（剔除人工智能板块）基本持平，半导体和数据中心板块表现疲软，而基础设施和平台板块则有所上涨。

值得注意的是，高盛指出，整体动量交易的下滑幅度已接近历史极限。

大类资产联动，黄金反弹美元承压

美元指数在美联储决议公布后急跌，收于约101.17，跌0.25%。

美元走弱推动现货黄金反弹，收于约4066美元/盎司，从周二低点回升。白银同步走强。

比特币维持在64000美元上方，美联储按兵不动的短期流动性宽松预期提供了部分支撑。

周三美股普跌，道指创15个月最大单日点数跌幅。

美股基准股指：

• 标普500指数收跌112.63点，跌幅1.52%，报7316.15点。

• 道琼斯工业平均指数收跌1153.18点，创2025年4月份以来最大单日点数跌幅，百分比跌幅2.19%，报51594.14点。

• 纳指收跌433.97点，跌幅1.74%，报24442.942点。纳斯达克100指数收跌570.828点，跌幅2.06%，报27192.306点。

• 罗素2000指数收跌1.61%，报2906.31点。

• 恐慌指数VIX收涨13.29%，报20.63。

美股行业ETF：

• 行业ETF普跌，芯片ETF跌超5%，标普工业跌3.22%，银行和美国光伏均跌超2%。油气ETF则涨3.40%，标普能源涨1.85%。

（7月29日 美股各行业板块ETF）

科技七巨头：

• 万得美国科技股七巨头（Magnificent 7）指数跌0.8%。

• 英伟达跌3.55%，特斯拉跌2.97%，亚马逊跌1.82%，Meta跌1.31%，微软跌0.71%，苹果跌0.56%，谷歌A涨0.90%。

芯片股：

• 费城半导体指数收跌588.194点，跌幅5.33%，报10447.489点。

• 台积电ADR跌4.48%，AMD跌5.51%。

中概股：

• 纳斯达克金龙中国指数收涨1.73%，报6434.96点，连续两个交易日收于50日均线上方，逼近100日均线，最近三个交易日累计反弹5.41%。

• 热门中概股里，新东方收涨14.7%，小米涨8.1%，理想涨4.6%，拼多多、腾讯涨3.2%，B站、小鹏涨超2%，网易涨1.8%，日月光半导体跌6.8%。

其他个股：

• Circle跌4.68%。

意大利银行板块收跌将近1.3%，英国股指涨超0.3%。

泛欧欧股：

• 欧洲STOXX 600指数收跌0.29%，报645.01点。

• 欧元区STOXX 50指数收跌0.65%，报6248.84点。

各国股指：

• 德国DAX 30指数收跌0.01%，报25460.48点。

• 法国CAC 40指数收跌0.60%，报8408.27点。

• 英国富时100指数收涨0.34%，报10908.41点。

  （7月29日 欧美主要股指表现）

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当地时间7月29日美股盘后，高通发布第三财季报告，营收同比下降4%至99.5亿美元，略超华尔街预期，但当季净利润降至20亿美元。

在当前第四财季的业绩展望上，公司预计调整后每股收益在2.05至2.25美元之间，收入指引区间为97亿至105亿美元。

即便取上限，调整后每股收益仍低于分析师此前预期的2.36至2.38美元，令投资者失望。消息公布后，高通股价盘后跌幅约4%。

公司随即正式宣布将于9月1日起全线上调产品售价，以转嫁持续上涨的供应链成本。高通首席执行官Cristiano Amon直言：

成本上去了，价格就得跟着涨。

他表示，此轮提价是应对高企供应成本的短期举措，预计将随时间推移逐步提升公司毛利率。

高通业绩承压的核心导火索是全球内存芯片价格的大幅上涨。

据报道，本季度内存芯片成本同比上涨约300%，这一涨幅显著推高了智能手机的整机制造成本，压制了终端消费需求。

当季手机芯片营收同比下滑20%至51亿美元。Amon表示，受内存价格上涨影响，中低端智能手机的价格竞争力明显下降，同时就连高通占主导地位的高端安卓手机市场，消费者也开始转向价位较低的旗舰机型或购买上一代产品。

Amon说：

消费者在高端品类内部的偏好正在发生变化，越来越倾向于高端中的低价段，或者干脆选择去年的旧款机型，这背后正是内存价格上涨的驱动。

在行业层面，据国际数据公司数据，今年第二季度全球智能手机出货量同比下滑6.7%，连续第二个季度录得下降，仅苹果和三星实现逆势增长。

半导体行业整体也深陷成本上涨困境，高通在财报中指出，晶圆制造、封装测试、先进封装、内存及其他材料等环节均出现广泛性的投入成本上升。

面对成本压力，高通选择主动出击。

公司宣布，将于9月1日起对旗下芯片产品全线提价，涉及目前主要面向智能手机厂商销售的各类产品线。Amon将此定性为"临时性的短期措施"，并强调公司正通过多种方式优化供应链。

华尔街见闻此前提及，高通此次价格上调幅度达两位数百分比。高通在财报声明中表示，此举旨在"将更高的成本反映至产品定价"，预计将推动毛利率随时间提升。

值得注意的是，高通还警告称，苹果正在加速将iPhone中的调制解调器芯片切换至自研方案，这一进程快于此前预期。

高通预计，搭载安卓系统的手机收入在2026财年将同比下滑约20%，折合每股盈利损失超过1.50美元，对公司长期利润构成实质性拖累。

在手机业务疲软的背景下，高通的多元化布局为业绩提供了重要支撑。

汽车芯片业务本季度营收达15.9亿美元，成为亮点之一。公司于今年6月提出2029财年实现汽车业务100亿美元营收的目标，并在周三宣布与宝马（BMW）签署数字座舱芯片供应协议。

面向工业低功耗应用及智能眼镜等设备的物联网（IoT）业务营收同比增长9%至18.3亿美元。此外，高通的知识产权授权部门QTL当季营收为12.8亿美元，略超市场预期的12.6亿美元。

Amon表示，高通非智能手机业务收入，涵盖汽车、数据中心及物联网预计将于2029财年增至400亿美元，并计划在2027财年使非手机业务占总营收的比例提升至60%。

高通正积极向AI数据中心基础设施市场拓展，以降低对智能手机业务的依赖。

Amon重申，公司明年数据中心业务营收仍有望达到50亿美元的目标。今年6月，高通宣布Meta成为其AI数据中心处理器的首个科技超大规模客户。

周三，高通还宣布完成对AI编程技术软件公司Modular的收购，并表示将于今年8月的一场行业会议上正式发布AI软件平台。

然而，高通的AI转型之路并非坦途。英伟达从约4000亿美元市值的公司跃升至如今逾4.6万亿美元的市场巨头，这一市场空间吸引了包括高通、Arm在内的众多芯片企业竞相布局。

与此同时，AI基础设施的高额投入也正在加剧整个电子产品供应链的紧张局面，并反过来推高了消费端成本，令高通这样的智能手机芯片供应商陷入两难。

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美东时间29日周三美股盘后，微软公布，截至2026年6月30日的公司第四财季，营收同比增长18%至900.1亿美元，较分析师预期高2.6%，非GAAP口径下调整后每股收益（EPS）同比增长23%至4.74美元，较分析师预期高11.5%；运营利润增长18%至406亿美元，较市场预期高4%，显示收入增长并未完全被AI基础设施投入吞噬。

最受市场关注的云业务表现更强。第四财季，微软总体云营收同比增长27%至593亿美元，较分析师预期高1%。其中，Azure和其他云服务收入同比增长43%，明显好于市场预期的39.6%。智能云业务营收393.1亿美元，较市场预期高约3%。

微软CEO Satya Nadella强调了公司在“成本与成果曲线”方面取得的进展，确保每一位客户都能将 Token转化为实际的业务成果。他提到两个重要里程碑：一是整个2026财年，Azure的年收入首次突破1000亿美元大关；二是Microsoft 365 Copilot付费用户数超过3000万。

财报显示，AI军备竞赛仍然代价高昂。微软第四财季投入358亿美元用于购置物业和设备，投入规模是去年同期的两倍多，较分析师预期高约1.6%。不过，当季支持客户对云和AI产品需求的总资本支出同比增70%至410亿美元，较分析师预期低3.5%，2026自然年的年度资本支出有望大致符合约1900亿美元的微软此前公布指引。

这份财报的核心意义在于：微软巨额AI投入开始换来更快的云增长。过去几个季度，投资者最担心的是微软、谷歌、亚马逊等科技巨头在AI数据中心和芯片上的支出是否过快、回报是否遥远。而本季Azure增速明显超预期，给了市场一个初步答案——企业AI需求正在转化为云收入。

同时，微软在一份监管文件中披露，第四财季新增尚未开始执行的数据中心租约承诺超过1300亿美元，总额环比增长67.4%至3291亿美元，显示其AI算力扩张仍在加速。

财报公布前，微软股价周三收跌约0.7%；财报发布后，盘后股价迅速拉升转涨，一度涨近4.9%，随后曾回吐多数涨幅。业绩电话会上，微软公布的今年资本支出指引保持不变、成为首批未上调支出指引的科技巨头，股价加速上涨，盘后曾涨10%。

这种震荡走势反映市场在“云增长超预期”和“AI开支持续高企”之间反复权衡。Azure收入增长大超预期说明AI和云需求强劲；资本开支如果继续高增长，将会让自由现金流和利润率仍面临压力。如果资本支出未继续膨胀，云收入还继续猛增，则是投资者希望看到的信号：钱花得值。

分析认为，当前微软的投资逻辑已经清晰：如果Azure增长继续加速、Copilot渗透率继续提升，市场将更愿意接受高额AI资本开支；但如果未来云增长放缓，而开支仍居高不下，估值压力可能重新加大。

因此，本次季报虽然强化了微软在AI和云计算领域的领先地位，但也把焦点进一步推向未来几个季度：微软能否持续证明，每一美元AI资本开支都能带来可观的云收入、企业软件收入和长期合同增长。

微软第四财季最关键的数字是Azure和其他云服务收入按固定汇率同比增长43%，高于分析师预期的约39.6%。在大型云厂商竞争日趋激烈、市场担忧AI需求能否落地的背景下，这一增速显著提振了投资者信心。

智能云部门收入达到393.1亿美元，高于预期的381.7亿美元，同比增长约32%。这一部门包括Azure、服务器产品和企业服务，是微软AI基础设施变现最直接的窗口。

Nadella披露，Azure全财年收入首次超过1000亿美元，这是一个重要里程碑。它意味着Azure已经不再只是微软云转型中的增长引擎，而是成为公司收入结构中体量巨大、且仍保持高增速的核心业务。

从市场反应看，Azure超预期增长直接缓解了投资者对AI投资回报率的担忧。此前，市场对微软的关注点已经从“是否具备AI领先优势”转向“AI投入是否能带来足够收入”。本季财报给出的答案偏正面。

第四财季微软云收入达到593亿美元，同比增长27%，也高于市场预期的587.1亿美元。微软云包括Azure、Microsoft 365商业云、Dynamics 365以及其他云服务，是衡量微软商业化AI和云生态的综合指标。

其中，Microsoft 365商业云收入增长16%。这显示，微软并不只是依赖Azure基础设施需求，办公软件和企业协作生态也在继续稳健扩张。

值得注意的是，Microsoft 365 Copilot付费席位已超过3000万个。Copilot是微软将生成式AI嵌入Office、Teams、Outlook等核心办公软件的关键产品，其付费席位增长意味着企业客户对AI办公助手的接受度正在提升。

这也是微软相比其他AI公司的优势所在：它不仅提供底层算力和模型接入，还掌握企业软件入口。企业客户可以通过Microsoft 365、Azure、GitHub、Dynamics等现有渠道部署AI功能，从而缩短AI产品从试验到商业化部署的路径。

微软第四财季总营收900.1亿美元，同比增长18%，高于分析师预期的877.2亿美元。调整后EPS为4.74美元，高于预期的4.25美元，盈利端超预期幅度更明显。

运营利润达到406亿美元，同样高于市场预期的390.2亿美元。对一家正在大规模投入AI数据中心、GPU和云基础设施的公司来说，运营利润仍能显著超预期，说明微软核心业务的利润韧性较强。

资料还显示，对Anthropic的投资在第四财季带来32亿美元收入。这一因素对当季业绩形成增量贡献，也需要投资者在评估微软可持续盈利能力时加以区分：一方面，它提升了当季收入和利润表现；另一方面，市场更关注的仍是Azure、Microsoft 365和AI产品本身能否持续增长。

总体来看，本季财报呈现出微软的典型特征：云和企业软件收入体量巨大、增长稳定，同时AI相关投入带来更高资本开支，但公司仍维持强劲盈利能力。

数据显示，微软第四财季物业和设备支出为358亿美元，同比增长约110%，全年此类开支达到1159.5亿美元，较上一财年的645.5亿美元增长近80%。

包括融资租赁获得的资产在内，第四财季微软的资本支出达到410亿美元，低于分析师预期的425亿美元。以约1900亿美元的微软今年支出指引计算，全年支出将较上年增长61%，以会计核算调整后的支出指引1750亿美元计算，全年支出将增长56%。

不同口径之间可能包括融资租赁、物业设备购置等统计差异，但方向一致：微软AI基础设施投入仍在高速扩张。

这些数据显示，微软正在以空前规模建设数据中心、采购AI芯片，并扩张云计算基础设施。对微软而言，这些支出是维持AI领先地位的必要投入；但对投资者而言，问题在于这些投入能否产生足够高、足够快的回报。

现金流数据体现了这种张力。公司本季运营现金流达到554.4亿美元，同比增长30%，仍然非常强劲。但扣除物业和设备支出后，剩余现金约196.4亿美元，低于上年同期约255.7亿美元。也就是说，AI资本开支正在压缩自由现金流。

这正是微软股价盘后走势震荡的原因之一：Azure增长超预期证明AI投入正在变现，但资本开支规模仍然庞大，未来几个季度市场仍会持续追问“AI回报率”。

微软云的商业剩余履约义务，即RPO，同比大增84%至6780亿美元。这一指标代表已签约但尚未确认为收入的合同金额，涵盖Azure、Microsoft 365和其他企业服务的长期承诺。

6780亿美元的规模非常庞大，约为整个2026财年微软营收规模3318.4亿美元的两倍。它表明企业客户正在与微软签订更长期、更大规模的云和软件合同，为未来收入增长提供了高度可见度。

这也意味着，AI需求可能已经从早期试验阶段进入更大规模的商业部署阶段。企业客户不再只是测试Copilot或Azure AI服务，而是在长期云合同和软件订阅中锁定未来使用量。

RPO高增长与Copilot付费席位超过3000万个相互印证：微软的企业AI生态正在从“概念验证”走向“预算落地”。这对市场而言是一个重要信号，因为AI主题的估值最终需要由真实订单和长期收入支撑。

除了财报中的资本开支，微软在监管文件中披露的一项数据尤其值得关注：第四财季，微软新增尚未开始执行的数据中心租约承诺超过1300亿美元。

文件显示，微软尚未开始执行的租赁承诺总额达到3291亿美元，高于上一季度的1966亿美元。这意味着单季新增承诺约1325亿美元、增幅67.4%，是微软数据中心租赁规模的一次历史性跃升。

这些未来租赁成本目前尚未出现在资产负债表中，只有在租约开始执行、微软开始付款后才会体现。微软表示，这些租约“主要”用于数据中心，其中部分还取决于特定合同条件是否满足。

微软投资者关系主管Jonathan Neilson表示，这反映了公司看到的持续需求强度，这些租约将服务未来“许多年”的需求。

这一数据说明，微软AI基础设施投资并不只是短期资本开支增加，而是已经延伸为长期租赁承诺。换言之，微软正在为未来数年的AI算力需求提前锁定资源。

对投资者而言，这既是积极信号，也是风险来源。积极之处在于，微软显然看到了足够强劲的企业AI和云需求；风险在于，一旦AI需求兑现速度不及预期，大规模长期租约可能对利润率和现金流形成压力。

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尽管二季度营收继续保持接近30%的高速增长，但Meta仍未能打消市场对于AI巨额投入回报周期的担忧。

当地时间7月29日，Meta公布2026年第二季度财报，二季度营收608亿美元，同比增长28%，略高于市场预期的603亿美元。不过，公司给出的三季度营收指引仅为610亿至640亿美元，区间中值625亿美元低于分析师平均预期的632亿美元，令市场失望。

与此同时，公司将全年资本开支指引区间收窄并上调下限，由此前的1250亿至1450亿美元调整为1300亿至1450亿美元，显示AI基础设施投资力度仍将维持高位。

受业绩指引不及预期及AI资本开支上调的影响，Meta盘后股价一度跌超10%。

营收增长依旧强劲，但利润遭成本吞噬

财报显示，Meta二季度营收608.01亿美元，同比增长28%，按固定汇率计算增长27%；广告业务依然是增长核心，广告展示量同比增长14%，平均广告价格上涨12%，推动广告收入达到593.63亿美元，同比增长27%。

Meta创始人兼CEO马克·扎克伯格表示：

AI正在加速公司的核心业务，推动下一代产品，并开启全新的企业级商业机会，成果已经开始显现。

不过，与收入形成鲜明反差的是利润表现。

二季度Meta运营利润同比下降8%至187.75亿美元，运营利润率由去年同期的43%大幅降至31%；净利润同比下降14%至158.48亿美元，每股收益6.18美元，同比下降13%。

利润承压主要来自成本的大幅增长。

财报显示，Meta二季度总成本和费用达到420亿美元，同比激增55%，其中包含24亿美元法律诉讼支出，以及11.8亿美元裁员费用。

研发投入继续快速增长，当季研发支出达到216.56亿美元，同比增长67%，已经占营收超过三分之一。

三季度营收指引低于预期，AI变现速度仍难令市场满意

真正引发股价下跌的是未来展望。

Meta预计第三季度营收将在610亿至640亿美元之间，区间中值625亿美元低于彭博统计分析师平均预期的632亿美元。公司同时预计汇率将拖累约1个百分点收入增长。

这意味着Meta庞大的AI投入尚未迅速转化为足够快的收入增长。

过去一年，Meta不断扩大AI商业布局，包括推出消费者AI聊天机器人订阅服务，以及面向开发者收费的大模型服务，希望逐步建立新的收入来源。但目前公司绝大部分收入依然来自Facebook、Instagram等平台广告业务，而AI业务距离形成规模化盈利仍需时间。

市场因此持续追问一个核心问题：Meta何时才能真正收回数千亿美元AI投资？

市场研究机构Emarketer高级分析师Minda Smiley表示：

Meta强劲的收入增长，再次被资本开支前景所掩盖。即便公司没有进一步提高资本开支预期，投资者仍希望获得更多关于AI计算业务规划以及AI商业化路径的信息。

AI资本开支仍维持历史高位，今年预计最高1450亿美元

资本开支依然是整份财报最大的关注焦点。

Meta将2026年全年资本开支指引调整为1300亿至1450亿美元，较此前1250亿至1450亿美元略微提高下限。

虽然公司没有进一步上调投资规模，但这一数字仍意味着Meta将继续保持全球科技行业最激进的数据中心投资节奏之一。

彭博报道称，Meta近期刚宣布与贝莱德合作建设位于得州埃尔帕索、投资规模140亿美元的数据中心项目；同时还计划在路易斯安那州建设另一座超大型AI数据中心，总投资预计将超过2500亿美元。

Meta目前正与Alphabet、OpenAI、Anthropic等竞争对手展开AI基础设施竞赛，希望率先建立领先的大模型和AI产品体系。

自由现金流跌至近四年最低，AI投入开始明显消耗现金

相比利润下降，更能体现AI投资压力的是现金流。

财报显示，Meta二季度经营现金流达到318.62亿美元，但由于资本开支高达310.8亿美元，自由现金流仅剩7.84亿美元，较去年同期85.49亿美元大幅缩水，创近四年来最低水平。

这正体现出Meta当前AI投入的巨大规模——公司正在以前所未有的速度建设AI基础设施，而广告业务产生的大部分现金正持续流向数据中心、算力及AI研发。

法律诉讼成本继续上升

除AI投入外，Meta还面临不断增加的法律风险。

公司将全年费用指引收窄至1650亿至1690亿美元，其中包括二季度确认的24亿美元法律诉讼相关费用。

Meta表示，公司仍面临多项重大法律及监管事项，尤其是美国多个州围绕未成年人保护问题提起的诉讼，今年仍有多起相关案件等待审理，未来可能造成重大损失。

AI军备竞赛仍在继续

Meta并非唯一承受AI投资压力的科技巨头。

美国大型科技公司今年资本开支合计预计最高将达到7250亿美元，绝大部分将用于建设AI数据中心。就在上周，Alphabet也将全年资本开支预期进一步提高至2050亿美元，同样引发市场担忧。

当前，投资者对于科技巨头的判断标准已经发生变化：相比收入增长，更关注AI投入最终能否形成可持续盈利能力。

对于Meta而言，广告业务依然保持强劲增长，但随着资本开支长期维持历史高位、自由现金流快速缩水，市场需要看到的不只是AI能力持续提升，更需要看到AI真正开始贡献收入和利润。在这一答案变得清晰之前，Meta股价仍可能持续受到AI投资回报周期的考验。

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当地时间7月29日周三，美联储选择按兵不动。本次声明中，美联储对美国经济前景的表述较今年6月会议整体变化不大，有所调整的地方包括：

• 12名今年拥有FOMC会议投票权的委员中，有九人赞成保持利率不变，三人反对此决定（Hammack、Kashkari、Logan）。
• 措辞从"重申"调整为"继续执行"。

和上次一样，本次声明继续强调，美联储致力于实现价格稳定。本次声明再次重申，中东冲突导致经济高度不确定性，通胀仍处高位、部分源于能源价格上涨，经济稳步扩张、失业率基本保持不变。

本次声明照搬了上次声明中对通胀的评价，“相对于（FOMC）委员会2%的目标，通胀率仍处高位，这在一定程度上反映了导致能源等特定领域价格上涨的供应冲击。”

声明全文翻译

声明全文翻译如下。黑色字体是与2026年7月FOMC会议声明相同部分，红色字体为2026年7月的新增部分，括号内蓝色字体为删除的6月声明措辞（转载请注明出处）：

联邦公开市场委员会以9比3（12比0）的投票结果批准发布以下声明：

委员会决定将联邦基金利率目标区间维持在3.5%至3.75%，以支持美联储的双重使命。委员会将继续执行（重申）维持银行体系充裕准备金的政策。

尽管不确定性依然较高（部分原因在于中东地区的冲突），经济活动仍在以稳健的步伐扩张。生产率增长和资本投资表现强劲。就业增长与劳动力规模保持同步，失业率基本未发生变化。

通货膨胀相对于委员会2%的目标仍处于较高水平，部分原因在于供给冲击推动了特定行业（包括能源行业）的价格上涨。委员会将致力于实现价格稳定。

投票反对本次货币政策行动的委员为Beth M. Hammack、Neel Kashkari和Lorie K. Logan，三人倾向于在本次会议上将联邦基金利率目标区间上调25个基点。

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美联储主席沃什将市场利率上行视为金融条件已在收紧的信号，同时重申2%通胀目标“没有任何弹性空间”，并宣布实质性退出前瞻指引，呼吁华尔街脱离对央行表态的依赖，“去捕捉真实的经济信号”。

美联储以9比3的投票结果将基准利率维持在3.5%-3.75%不变。在FOMC会议后的新闻发布会上，美联储主席沃什表示，美国经济在近期冲击下仍显示出韧性，增长趋势向好，就业增长与劳动力增长大体同步，失业率变化不大；但通胀相对于2%的政策目标“仍然偏高”。

在市场最为关心的利率路径问题上，沃什没有释放明确的前瞻指引。他强调，美联储正有意减少对市场的预设和干预，希望从债券、汇率等价格中获取更“直接、未经滤”的信息。

与此同时，他反复重申，如果通胀在预测期内持续高企，利率上调“很可能成为解决方案的一部分”。

沃什还特别提到，AI相关投资正在推升高科技资本开支，但其对生产率、供给能力和通胀的最终影响尚难准确判断。这意味着，投资与生产率改善能否缓解价格压力，仍是美联储后续政策评估中的关键变量。

通胀底线：绝无“软目标”，2%是唯一红线

在长达五年多的高通胀背景下，市场一度猜测美联储可能会默默容忍高于2%的通胀。沃什在会上毫不留情地打破了这一幻想，展现了对击败通胀的强硬态度。

沃什明确指出：

“不存在软通胀目标，不存在软性隐性目标——在本委员会任内绝无可能。只有一个目标，那就是2%。我的FOMC同事中，无人对此抱有幻想。”

他坦言，美国经历的耐心与不耐烦已经持续了“63个月（通胀高于目标）”，美联储深刻明白，这种局面不可能在九周内或仅凭单月温和的价格下降来治愈。

面对如果通胀不降该怎么办的提问，沃什给出了直接回复：

“如果通胀过高且不回落，最好的补救措施是提高利率。”

外部关系与独立性：保持定力，不受干预

在发布会上，沃什多次强调，美联储不会因为市场或外部环境压力而偏离自身职责。他说：

"美联储不会动摇。我们的信誉取决于履行职责和兑现责任。"

谈及近年来经济面临的复杂环境时，沃什将疫情造成的供应链紧张、军事冲突、能源供应中断、关税调整以及AI投资激增列为近年来影响经济的重要外部冲击。

他表示，美联储不会忽视这些变化，而是正在研究这些冲击是否会进一步扩散，并影响更广泛的价格体系。

不过，他强调，美联储关注的是这些事件对通胀和经济的传导，而不是事件本身，其职责始终是围绕价格稳定和充分就业作出政策判断。

AI资本开支成关键经济变量：过去四个季度增速接近20%

在宏观经济热点方面，沃什重点提及了AI热潮对实体经济和物价的真实影响，这在以往的美联储会议中极为罕见。

沃什披露了一组核心数据：

“在与人工智能相关的高科技设备和软件类别中，最新数据显示四个季度的增长率接近20%。”

沃什指出，企业资本支出热潮已在推升“内存和逻辑芯片以及相关人工智能基础设施”的价格。美联储正试图判断，这类价格上涨究竟只是行业性的相对价格变化，还是会向更广泛的通胀领域扩散。

“我们认真对待这些冲击。美联储正在研究这些冲击的影响在多大程度上正在扩大，对远未受到直接影响的价格产生多大影响”。

在供需关系上，沃什认为，美联储对总需求已有相对合理的认识，但对于总供给、生产率和AI投资所带来的结构性变化，仍存在较大不确定性。

“我们在推断总供给。我们在对生产率做出判断，在某种意义上，供给和需求之间存在一场竞赛，而围绕人工智能的企业资本支出激增使这个计算更难判断。”

他同时警告，AI投资热潮并不会自动降低美联储的政策难度。一方面，生产率提升和供给扩张可能有助于缓解通胀压力；另一方面，AI基础设施建设本身也可能推高部分上游价格。

政策沟通变化：淡化前瞻指引，要求市场“跟着数据走”

沃什再次重申美联储正在大幅减少甚至退出过去十几年常用的“前瞻指引”，不再试图通过点阵图或口头安抚来微操市场预期。

沃什指出，在过去42天（两次会议期间），国债收益率曲线上的名义和实际收益率都大幅走高，涨幅甚至排在过去二十年的最高十分位左右。他将此归功于美联储的“后退”：

“市场参与者正在学习跟着球走，而不是跟着裁判走，市场价格将继续朝着他们认为合适的方向和幅度作出反应。在我看来，这是向好的变化。”

面对记者关于美联储是否会失去对叙事主导权的担忧，沃什显得“不太担心”。他直言不讳：

“我们试图置身事外……我们感兴趣的是金融市场的反应。”

他认为，在非危机模式下，美联储不应束缚自己的双手，而是需要观察市场对事态发展直接、未经过滤的反应。

对于本次维持利率不变的决定，沃什拒绝将其定义为“暂停”。在他看来，若仅将政策立场理解为联邦基金利率是否变化，可能忽视了金融市场自身已经发生的调整。他说：

“我不会把我们今天的行动描述为类似暂停。我会把我们的行动描述为对经济形势的严格审查。”

沃什称，在过去42天、即两次FOMC会议之间，整个美国国债收益率曲线上的名义利率和实际利率均明显上升，相关变动在过去二十年中大致处于“最高十分位左右”。

“金融市场价格在这个会议间歇期并没有暂停，名义和实际利率都上升了。”

对于当前市场利率走高的含义，沃什没有将其直接等同于美联储必须加息，但表示，债券市场传递的信号与实体经济表现存在一定一致性。

“经济产出稳健，资本支出和生产率强劲，劳动力市场稳健、稳定。债券市场，国债市场，似乎也在表达同样的事情。即使在一定程度上，我们在42天里没做太多，市场却做了相当多。”

美联储主席沃什新闻发布会全文

沃什开场发言

各位好。我第二次以主席身份参加联邦公开市场委员会会议，时间过得真快。现在说这已成常态可能为时过早，但我们的讨论再次体现出建设性的氛围。我真的很幸运，能与此般能干、专注使命且与我一样决心提升美联储当下表现的同事们共事。如各位所知，本委员会以 9 比 3 的投票结果决定，将联邦基金利率目标区间维持在 3.5% 至 3.75%。

委员会正在继续其向银行体系提供充足准备金的政策。即便近期面临一些冲击，经济仍展现出显著的韧性，趋势向好，并显示出稳健的增长。就业增长与劳动力增长保持同步，失业率变化不大。通胀水平相对于委员会 2% 的目标而言，仍然偏高。

委员会立场坚定。各位以前听过这话，但我们会实现价格稳定。一如往常，政策声明只陈述事实。声明避免了预测，我们认为在当前不确定时期，这一选择尤为审慎。然而，不确定性并不意味着缺乏清晰度。对于一些家庭、企业和市场专业人士而言，五年的高通胀留下了一个难以消除的误解，即认为美联储的隐性通胀目标不知何故高于 2%。

容我重申，不存在软通胀目标，不存在软性隐性目标——在本委员会任内绝无可能。只有一个目标，那就是 2%。我的 FOMC 同事中，无人对此抱有幻想。我们已经开启了新篇章。我们明白，超过五年的高于目标的通胀，不可能在九周内或仅凭单月温和的价格下降来治愈。美联储不会动摇。我们的信誉取决于履行职责和兑现责任。美国人民理应如此期待，因为国家的繁荣有赖于此。对于新闻发布室的各位常客来说，今天的评估或许听起来有些耳熟。

然而，我们的讨论、我们的政策、我们的战略，绝无任何惯性。有两项经济发展值得强调。第一项是自我们 42 天前上次会议以来一个非常显著的变化。整个国债收益率曲线上的名义和实际收益率都大幅走高。事实上，在两次 FOMC 会议期间，市场利率的部分涨幅是过去二十年来最显著的之一，大约排在最高十分位左右。

但如果委员会没有改变政策利率，那么会议期间发生了什么？市场注意力集中在真实数据和真实经济发展上。价格对传入的信息作出了实时反应，而前瞻指引的减少可能是一个因素。市场参与者正在学习跟着球走，而不是跟着裁判走，市场价格将继续朝着他们认为合适的方向和幅度作出反应。

在我看来，这是向好的变化。而这仅仅是开始。毕竟，央行不必总是、也不必处处成为关注的焦点。我理解委员会对滚动预测和评论的渴望，但就我们而言，我们需要观察市场对事态发展的直接、未经过滤的反应。当然，我想强调，本委员会的决定至关重要。在必要且适当时，我们将毫不犹豫地采取行动。

第二项经济发展——我在本月国会监督听证会上提到过，但值得重复——经济最显著的特征是企业投资的强劲增长。高科技资本支出的激增引人注目。但这并不一定让美联储的角色变得更轻松。在与人工智能相关的高科技设备和软件类别中，最新数据显示四个季度的增长率接近 20%。这有助于维持制造业产出的健康势头。更广泛地说，资本支出正在为未来的增长奠定基础。尽管如此，对供给侧影响的确切时间和幅度仍难以预测。

FOMC 会议产生政策决定，但同样重要的是对最重要的大问题进行坦诚讨论。这也是美联储新篇章中的一个优先事项。在我们的会议上，激烈的讨论集中在四个问题上，我将逐一列举。

首先，我们大量讨论了过去五年高通胀对当前政策形势的影响。套用一句老话，过去真的过去了吗？

其次，我和同事们考虑了近年来的经济冲击：疫情造成的供应链紧张、军事冲突、能源供应中断、关税税率的大幅提高，以及是的，与人工智能相关投资的激增。这些冲击来源不同，它们对产出和就业的影响是否也不同？

第三，我们讨论了与冲击相关的价格上涨问题。例如，企业资本支出热潮正在推高内存和逻辑芯片以及相关人工智能基础设施的价格。这些变化是否表明更广泛的通胀动态？还是仅仅因为我们处在聚光灯下才关注它们？

最后，我们讨论了货币政策工具和策略。如果如美联储长期所持观点，利率政策应是其主要货币政策工具，那么为了实现价格稳定，我们从资产负债表中获得了多少宽松？我们在美联储的工作正在推进。我们在提出正确的问题。在这个关键时期，我们深知得到正确答案的重要性。当然，各位也都带着自己的问题来了。

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问答环节

提问者 1：那么我们现在开始提问吧。先从史蒂夫开始。谢谢您回答我们的问题，主席先生。好的。您已经上任几个月或九周了，无论多久，观察市场在没有前瞻指引的情况下运行。我想知道您能否告诉我，您从市场中得到的关于政策应该处于何处的信息是什么？

沃什：是的，所以我想正式说是 8 周零 4 天，但我不在计算市场传递的信息。市场传递的信息是……史蒂夫，我真正一直在尝试做的，我想你和你的同事们也理解，是获取市场未经过滤的信息，获取直接的信息，让买卖双方在国债价格、美元外汇价值上达成交易，然后我们自己判断，这对我们的职责意味着什么？我们在通胀方面做得如何？在就业方面做得如何？

我们试图不干扰那个市场信号，这也是我们措辞较为克制、从前瞻指引中退缩的部分原因。所以他们是在对事件作出反应，我想说，自我们上次会面以来的 42 天里，反应要直接得多。这是件好事。正如我在准备好的发言中提到的，我们不仅看到了名义利率，也看到了实际利率的大幅收紧。我们在观察它。我们试图置身事外，因为你们中的许多人可能对我们的反应函数感兴趣，而我们感兴趣的是金融市场的反应。

提问者 1：我明白，主席先生。我想接着问，如果市场在跟你对话，你听到他们在说什么？如果实际利率更高，那是否暗示联邦基金利率应该上调？是的。所以，在……抱歉，这是你的问题。

沃什：所以，解读市场并非易事。我们央行官员，如同市场专业人士，会觉得这些因素是过度决定的。但容我先做一些推测，首先，正如我们在下午两点发布的 FOMC 声明中所说，经济产出稳健，资本支出和生产率强劲，劳动力市场稳健、稳定。债券市场，国债市场，似乎也在表达同样的事情。如果我要试着分解国债市场的信号，我无法做到完美。但债券市场在说许多同样的事情，这就是为什么我们看到名义利率和实际利率都在收紧，即使在一定程度上，我们在 42 天里没做太多，市场却做了相当多。

提问者 2：Claire Jones，金融时报。您似乎在本会议上得到了您想要的家庭内部争论。我们看到了，我们看到三个反对票。您能描述一下那些持异议者提出的论点吗？并请告诉我们为什么您在这个阶段没有被他们说动。谢谢。所以，我想我不应该给你他们最好的论点。我给你其他一些。

沃什：你说得对。我要求一场好的家庭争论，我得到了。这就是目的，这就是设计特点。我带着过去两天的经历所带来的鼓舞来参加这次会议，甚至是这次新闻发布会。我们的大部分讨论都集中在那些对货币政策实施至关重要的大问题上。我们没有回避它们。我们不怕它们。我的同事们之间的互动要多得多。这是一场真正的家庭争论。我的观点，你们早就听过了，这是制定正确政策的更好方式。这是我们的北极星。

所以，我听到很多共识。我们有权力、工具和权威来实现价格稳定。没有从我们的责任上退缩。在房间里，我们做出的决定得到了绝大多数支持。但克莱尔，我还想给你留下另一个印象。那个讨论没有任何惯性。这是一个积极、热烈的讨论，讨论了我们未来可以做和可能想做的所有事情。你准确地描述了今天对一个决定存在分歧。我想这并没有完全抓住讨论的全部精髓。通往央行天堂的道路要求我们履行使命。如今，这意味着实现价格稳定。我不会用 42 天或任何一次特定的会议来衡量那条路。我开完那个会后更加确信，这是战胜高通胀的正确团队。

你认为 7 月份没有行动在多大程度上是因为 6 月份温和的 CPI 数据？用两个词来说，关系不大。关系不大。我愿意相信委员会认同我的观点，即数据依赖的历史性问题在于数据和依赖本身。我们不是依赖任何单一的数据点作为掩护、借口或验证。我关心的，以及我认为委员会关心的，是数据的趋势。当然，我们得到了一些令人鼓舞的通胀数据。

我想在 42 天前的会议上，我说过类似“63 个月通胀高于目标”的话。不过我没说 64 个月。最终的计算可能很接近。所以我们会在未来一段时间关注通胀数据。但我也不想让你们留下错误的印象，以为我们在屏息等待。我已经召集了一个工作组，重新审视我们用于决策的私人和公共数据。那个工作组正在开展工作。我会在未来几周内与他们再次沟通，但我不会说我们过度依赖任何单一数据点，包括几周前让一些人感到意外的那个数据。

提问者 3：沃什主席，谢谢。我是 Axios 的 Neil Irwin，感谢您回答我们的问题。所以联邦基金利率现在比两年期国债收益率低约 75 个基点。这表明市场认为你们最终将不得不收紧，比大多数泰勒规则估算值低约 100 个基点。你们正在达成就业使命。通胀居高不下。为什么现在的利率不应该更高？

沃什：尼尔，你的问题包含了很多内容。所以现在的利率比 42 天前更高。市场做出了判断，因为我们部分地退出了试图影响那些市场判断的努力，整个国债收益率曲线上的名义利率上升了。这并不意味着我们接受它们的指令，但我们在观察它们。所以，说市场没有反应因为我们今天没有行动，这是一种误解。

市场在实时反应。在未来一段时间，我们在政策利率方面有重要决定要做。在此期间，我认为市场也有很多决定要做。我看看能不能这样说：货币政策的重要性不仅仅在于我们说了什么，甚至不仅仅在于我们做了什么。货币政策的重要性在于它如何影响实体经济，而我们在金融市场看到的这些价格是众多途径之一。我们将继续关注这些市场信息，观察它对传入事件的反应，这有助于我们在七八周后开会时做出决策。

你怎么描述过去几天家庭争论中，你和另外八个希望维持利率不变的成员的情况？那是一种坚定的信念，还是一种一触即发的状态？维持与收紧是接近的决定吗？

沃什：嗯，我想，你知道，投票结果是 9 比 3。在我听来，过去几天更广泛的讨论，在我一开始提出的四个关于经济真正发生了什么、有无冲击、我们的工具和能力、对价格和产出的影响等难题上，显示出很多共识。

我在问题上听到了很多共同点。答案的侧重点有不同吗？当然有。所以人们会得出不同的结论吗？绝对会。但我自己的判断是，这是一个警惕性思考的时期，而不是警惕性等待的时期。我认为在那次投票上的得分是一致的。

提问者 4：谢谢。Colby Smith，纽约时报。您提到审视美联储的政策工具是解决通胀问题的三管齐下策略的一个组成部分。所以我很想知道您如何看待这些工具的有效性。

沃什：如果通胀过高且不回落，最好的补救措施是提高利率。所以，这就是过去两天的讨论内容：如果在预测期内通胀持续高企，利率很可能成为解决方案的一部分。

但我不会说这是孤立的。我试图在今天发言中描述我在几周前向监督委员会提出的一个观点。我认为有些人存在误解，包括金融市场的一些人、一些家庭和企业。他们认为像我这样的央行官员，我们说了 2% 的通胀目标，但也许我们对略高的通胀目标更宽容。在经济学中，我们称之为“显性偏好”。那么，人们有理由认为他们的通胀目标更高一些吗？

过去两天我所听到的，过去八个半星期我所听到的是：不。我们将实现 2% 的通胀目标，这是委员会对价格稳定的定义。因此，在没有你所提及的工具的情况下，确保我们实现目标的一种方式就是确保预期围绕正确的数字。我认为我们在这方面取得了一些进展。我不是说我们已经完成了。这值得重申。最终，科尔比，我们所从事的业务是表现。人们将根据我们的表现来评判我们，而这就是我们打算做的。明确通胀目标预期是其中一部分，确保我们表明我们对此负责，而不是指责他人，这是另一部分。

提问者 4：而我们的政策工具，像你提到的，是第三个同样重要的部分。考虑到声明中再次提到通胀超标很大一部分是由供给冲击造成的，这是否削弱了加息的效果？首先，从你问题的前提说起。

沃什：就好像你在听我们过去一天半的讨论一样，我们关注的很大一部分是试图理解和识别冲击中的潜在通胀动态。

我们认真对待这些冲击。有一系列冲击一直在影响这个经济体，我们并非视而不见，说它们不重要，而是试图理解这些冲击的影响在多大程度上正在扩大，对远未受到直接影响的价格产生多大影响。我们的目标是实现增长广泛化，通胀更加有限、更加受控。

我首先承认，冲击使得这个时期的政策工作更加艰难，但这也是我们问自己的主要问题之一，房间里的人对此有不同看法。我认为在未来几个月，我们会完善这种观点并做出更好的判断。我们也会让市场价格来帮助提供信息。

提问者 5：谢谢你，主席先生。福克斯商业的 Edward Lawrence。我想更深入地探讨一下。具体来说，在你看来，今天暂停（加息）的理由是什么？所以，我不会把我们今天的行动描述为类似暂停。我会把我们的行动描述为对经济形势的严格审查。我会把我们的行动描述为对重大难题的审查，并把它描述为对我们自己功课的看法，以期在未来一段时间解决这些问题。如果你硬要把这次描述为暂停，我会说金融市场价格会持相反看法。金融市场价格在这个会议间歇期并没有暂停。它们朝着一个方向对通胀数据做出反应，朝着另一个方向对强劲的经济增长做出反应，名义和实际利率都上升了。美联储今天是否改变了政策利率？

沃什：没有，但我认为那是故事的开端，而不是结尾。如果可以的话，我确实想问一下，不是关于前瞻指引，而是展望未来。传统上，美联储主席会利用杰克逊霍尔峰会来重置货币政策。您如何看待您将在 8 月发表的演讲？我现在视它如一张白纸。

我尚未开始与这里的优秀团队讨论该文件的内容。我认为你对历史的描述是正确的，至少从我第一次在美联储任职到最近一段时间是这样。它往往是某种设定基调的演讲，多半是关于秋季将要发生的事情。我对此尚未做出任何判断，但那些判断是必须要做的。如果可能的话，在怀俄明州杰克逊的高山空气中。

我还想框定一下大问题。有一种倾向，特别是随着会议和新闻发布会增多，会陷入短视，纠结于你是否加了四分之一个百分点，做了那个。

最终，我们是否能实现价格稳定，取决于我们在六、七或八周周期内做出的一些决定。但它们更重要。大问题是什么？生产率究竟发生了什么？人口结构究竟发生了什么？全球经济在冲击中究竟发生了什么？我尚未决定这将是一个大局观的演讲，还是更传统的为我们九月到十二月所有行动所做的铺垫。

我会告诉你我在杰克逊霍尔之前要做的另一件事。我正在与那些工作组沟通。我建立工作组的第一原则是找到世界上最好的主题专家，把他们放在一起，特别是让他们与可能持不同意见的人在一起。在未来几周，我将进行回访。我给了他们时间去认真思考他们的议程、辩论、时间表以及他们何时能准备好。我会做一点那样的回访，这可能或多或少会影响我在杰克逊要说的内容。

提问者 6：华尔街日报的 Nick。沃什主席，我想接着科尔比关于政策传导的问题提问。您说过在稳定价格和充分就业之间没有残酷的选择。加息通过冷却需求来降低通胀。通常认为这会在劳动力市场上显现出来。如果这不是您所依赖的渠道……

沃什：是什么？是的。那么让我回到基本原则，尼克。我不认为我们使命的任何一部分通常与另一部分为敌。我不认为价格稳定和充分就业是二选一的命题。过去几代决策者中有些人认为存在严格的取舍。那不是我的判断。

事实上，我的判断是，如果我们实现了我们的使命，我们将同时满足两方面。我们将拥有价格稳定和充分就业。事实上，如果你要对劳动力市场造成最大的伤害，你会经历一段高通胀且波动剧烈的时期，使得雇主和企业不知所措。所以我认为我们使命的两个部分同等重要。这里没有立法上的弃儿。

我谈论最多的是价格稳定，因为我们在充分就业方面，作为一个国家、作为决策者，总体上做得相当不错，但在价格方面我们做得差很多。这就是为什么我们将其描述为“偏高”，这也是我们讨论货币政策传导机制时的主要内容。我认为不同的工具通过不同的传导机制起作用。利率通过贷款渠道、信贷渠道，也许还有信心渠道和外汇渠道起作用。资产负债表可能通过信号传递和资产组合平衡等其他渠道起作用。我们在制定政策时充分考虑所有这些工具。但如果暗示我们将在某种程度上……

微调总需求以使其赶上供给，那不是我的思维模式。我认为我们不擅长微调。我们试图使总供求大致平衡。但真的，当我们今天坐在这里开新闻发布会时，我认为我们对这个经济体的总需求样子有一个合理的认识。我们在推断总供给。我们在对生产率做出判断。在某种意义上，供给和需求之间存在一场竞赛，而围绕人工智能的企业资本支出激增使这个计算更难判断。但在未来一段时间，我们将努力做出那个判断。

提问者 6：如果我可以问，今天的分歧到底在哪里？是关于通胀预测？还是更多关于风险、策略？

沃什：是的，所以我会让持异议者自己发言。在我过去两天的听感中，在目标、权力和承诺上存在压倒性的共识。我没听到任何人退缩。关于如何最好地实现价格稳定的判断，这可能是我们试图回答的问题。什么是最好的举措？什么是最好的策略？什么是最好的实现方式？被问及的第二个问题是，我们何时需要做出那些更艰难的决策？何时需要做出那些决定？正如我对你的一位同事所说，我感到欣慰的是，市场在会议间歇期不是在对我们做出反应。他们不是在对点阵图或讲话做出反应。他们似乎比以往任何时候都更多地在对实时事件做出反应。所以他们自己在衡量国债曲线应该有多大的限制性。我认为这是有益的发展。我们不赞同任何特定的市场走势，但我也会说，我们怀着浓厚的兴趣观察它们。

提问者 7：彭博的 Janelle Marty，接着那个问题。市场对美联储此次会议将采取什么行动存在更多的不确定性。在某种程度上，你可能认为这正是你想看到的。但我的问题是，是否存在一种情况，即如果市场以更高的确定性定价了与你意图相反的东西，你会不希望让他们感到意外？

沃什：你看到的与此相关的风险是什么？是的，这是个好问题。意外不是目标函数。意外不是我们要解决的问题。我们有一个清晰的北极星。我们要解决的是如何做出最佳决策。几乎其他一切都应为这个目标服务。通过不给市场喂食，不预告我们的决定，不给予暗示和倾向，我和我的同事们在会议间歇期发现，我们得到的是来自金融市场内部的、非常有造诣的经济学家的观点，而不仅仅是重复或附和我们对他们说的话。他们给我们的是他们自己的判断，虽然不完美。所以意外不是目标。但同时，我想说，我们并非带着被我们面前所有可选方案所束缚的感觉来参加这次会议。

提问者 7：所以，您的一些同行在继续讨论他们如何看待政策决策。如果您不提供您的反应函数或您的思考方式，您有多担心您正在失去对叙事的主导权？所以，不太担心。这是对这个问题简短的回答。

沃什：当一些关注美联储的人说，我们不要你的预测，我们不要你的点阵图，我们只想要你的反应函数。我内心的一部分在想，我们真正想要的是你的预测。我们真正想要的是你在反应函数方面的点阵图。

让我来纠正人们一个可能是也可能不是真实存在的外部问题。任何央行官员，尤其是劳动力市场大致处于均衡状态的央行官员，当他或她看到潜在通胀走高时，更倾向于收紧政策。同样，当你实现了使命的另一面，看到潜在通胀下降时，更倾向于放松政策。

这就是我的反应函数，我怀疑这不会阻止人们继续探询更多，因为事实是，很长一段时间以来，在 2008 年危机后许多国家，我们处于危机模式。我们故意提供大量信息，试图提供大量保证，试图准确告诉人们我们将要做什么，提供清晰的前瞻指引，仿佛我们在束缚自己的双手。

在危机模式下，在我看来这是非常审慎的政策。但在更良性的条件下，我认为值得重新审视。但市场和市场参与者以及记者已经学会消化所有这些信息。所以我认真对待，撤回前瞻指引需要一些过渡。改革不易。但我们大致的判断将有助于我们做出更好的决策，从而履行我们的使命。

提问者8：谢谢。当您谈到 2% 的通胀目标时，您依赖的是哪个衡量标准？

沃什：是的，所以我会给两个答案。首先，让我给出正式的标准答案。美联储每年一月都会发布一份关于宗旨和策略的声明。在那份策略文件中，我相信日期是今年一月，它描述了将个人消费支出通胀衡量指标作为目标函数。在那里。我有我足够的……所以那是我们的数字。我们坚持它。

谁知道，在明年一月之后我们会对策略说些什么。我怀疑工作组可能会有补充。但我想说，某种版本的卢卡斯批判，某种版本的古德哈特定律，应该提醒我们，当我们谈论通胀或其他衡量指标，并描述这些衡量指标符合我们的目标时，我们可能使它们不再是很好的衡量指标或很好的目标。

总的来说，如果你站在我面前对我说，我完全遵守策略文件，我们将实现 2% 的通胀，不会多一丝一毫。但为了实现这一点，我正在观察比个人消费支出更广泛的通胀数据。所以，在不完全摊牌的情况下。

我正试图像我同事一样，理解经济中正在发生的广义的、普遍的价格变化。这不是一门完美的科学。我可能在 42 天前说过，我有一个负责此事的工作组，但我们有一个数据项目，正试图看看我们能否将信号与噪音分开。所以如果你从我这听到一个信息，是的，我关心个人消费支出数据是什么，我关心 CPI 和其他所有指标的贡献，但我的视野比这更广，尽管使命相当狭窄。

提问者 9：彭博广播电视台的 Michael Mckee。我有点纠结于您今天说的一些话，也许您能帮忙澄清。您一遍又一遍地说，您的工作是降低价格，稳定价格，实现您的目标，而您会实现您的目标。市场说你们还没到那一步，因为他们已经提高了利率，但您今天所谈的仅仅是谈论它。而且委员会成员在您之前也并非没有谈论过。所以我想美国人民可能会问，你们在等什么？

沃什：所以，信不信由你，今天的新闻发布会不是我今天所做的全部。在过去两天、两周里，我们花了大量的时间审视我们的货币政策策略，评估我们的工具。深入思考我们手中和希望拥有的数据来源。我们也深入思考了未来一段时间。在这些问题中，哪些将以更清晰的方式得到解答，当然不是确定性。

所以我们今天做出的决定，我们在那个房间里的讨论。是我能想象到的最远离惯性的事情，在一个特定的时刻，在两个选择之间做出了一个点估计。你们听到了结果。但我要告诉你们，这次讨论要激烈得多，我们关于如何最好地实现该目标的思考正在进步。在接下来的几个月里，我预计会有更显著的进步。

如果你要……如果我要偷一个后续问题。是的，我不会让你……如果你不介意我偷一个后续问题，好吧，外界怎么看待你们所做的？我会再次重申，我们所做的不仅仅是关于我们说了什么，也不仅仅是关于我们做了什么。我们是做业绩的。所以如果我看看国债曲线，如果我看看美元，如果我看看金融市场内部的许多东西，我认为他们广泛地说的是，这个委员会确实有担当，有实现它的信誉，他们像我一样相信，我们会做到。但我不想给你们留下错误的印象。我们没有魔杖。这不是我们能在几天或几周内完成的事情，但我们将实现国会赋予我们的责任，今天的会议以及为今天会议所做的准备是朝着那个目标迈出的重要一步。

提问者 9：我还想接着问关于工作组的问题，请问您对您任命到工作组的人员做了什么审查，特别是考虑到马克·安德森在过去一年中为支持反对更严格 AI 监管的候选人提供了 2500 万美元的巨额政治捐款？公众如何能确信他共同主持的委员会将对 AI 的经济影响提供独立评估，而不是……

沃什：……与 AI 行业的利益一致。是的，所以我选择了 15 位杰出的主题专家，来应对五个最重要的问题，如果我们得到正确答案，我们将做得更好。如果我们答错了，我们就有麻烦。

我能给你和你的听众的安慰是，我们才是决策者。美联储理事会主席、理事会成员和 FOMC 成员。我们将是来自五个不同委员会产出的消费者。我们做出的判断将以这些外部小组为参考，但决不是由他们决定。

我设立工作组的理念是选择才华横溢、专业精深、且每个委员会内部存在观点分歧的人，这样他们也能进行家庭争论。

这不是外包给不知名、未经审查的人。这是为了检验新想法能否在房间里催化更广泛、更好、更知情的讨论。我非常确信我们会做到这一点。

我对这 15 个人的资质印象深刻。全面披露，我几乎认识他们所有人很长时间了，我认为他们会就这个问题给出他们最好的看法。但最终，这些是我们将要做的决定，我们对我们的监督委员会和国会赋予我们的使命负责。

提问者 10：你好，路透社的 Anne Sophia。很高兴再次见到你。所以我也需要一点帮助。您反复说过您对通胀零容忍，然而我们五年来持续看到通胀高于目标，直到您上任以来也是如此。当然，您没有魔杖，但您没有采取行动。您刚才也稍微透露了您的反应函数。您说如果潜在通胀上升，您会倾向于认为可能需要收紧。除了最近的通胀数据，这就是我们一直看到的。所以您能解释一下您所说的对通胀零容忍是什么意思，以及您打算怎么做吗？当然。所以，我从你这里听到了。

沃什：我从家庭和企业更广泛地听到的是不耐烦，赶快行动吧。这不是借口。这是事实。这个 FOMC，这个理事会已经运作了八个半星期。家庭和企业感受到的耐心、不耐烦已经持续了 63 个月。我们在任。我们会实现目标。我们像激光一样专注于确保我们能做得到。但暗示我们能拿着魔杖做到这一点，我想打消你和所有人的这个念头。

但过去两天的讨论让我比八个半星期前更有信心。我们在 FOMC 的这个团队，我们从理事会员工那里得到的支持，以及我们提出的新难题，我们需要解决这些。随着我们解决这些问题，在这些问题上变得更明智，我们将实现使命。你不必相信我的话。如果你广泛地看市场价格，它们当然不是说一切明朗，但它们在协同工作，让我们保持警觉，并且它们在这个会议间歇期收紧了金融状况，这给了我们……

提问者 10：……这给我们提供了一些安慰，我们有能力和手段来实现目标。那么，您的解读，或者我想，您对市场做出判断然后您从该判断中获取信号的能力的信任，这如何影响您进入 9 月会议时，市场认为加息可能性接近 100%（正如他们现在所见），这如何影响您的决策和思考？所以我们不会被……

沃什：……市场价格所约束，我们不会被约束，也不会照搬市场的行为，但我认为有用且理解，市场可以是一个非常好的信息来源，不是决定性的来源，不是完美的来源。但如果我们试图平稳着陆并实现 2% 的通胀，我们利用一个非常有用的信息来源，却通过给出我们自己的预测、提供滚动评论把它搞得模糊不清。

我可以向你保证，我们会拥有更少的信息，更少的能力去成功着陆并实现价格稳定。我们只是试图确保那个信息来源尽可能直接和未经过滤。这并不排斥数据来源、意见和其他调查。但如果你从我这里听到，我们想确保我们获得更好的信息来源。我认为在相对较短的时间内，我们正在做到。

提问者 11：我们请 Brian Chung 问最后一个问题。你好，沃什主席。NBC 新闻的 Brian Chung。您说过当有新闻要发布时，您会愿意召开新闻发布会。那么今天，利率不变，对普通家庭没有前瞻指引。我想问，今天的新闻是什么？

沃什：所以，显然我开了新闻发布会就是新闻。让我看看我是否能对此澄清一下。从现在到年底，我的前任们和美联储承诺了今年的新闻发布会。我承诺今年的新闻发布会，这对在座的各位可能是新闻，没什么特别兴趣。

对你在家的观众和读者，我能提供的保证是，美联储在关注此事，这位美联储主席对理事会和委员会实现目标的能力比我来上任第一天时感觉更好。而我来的时候已经相当自信了。我对所受到的欢迎感到鼓舞。毫无疑问，在你们今天的一些评论中，你们会谈到一个分裂的美联储。嗯，那不是我过去几天和前几天感受到的。

我感受到的是一群专业人士，各有不同的视角、观点和判断，但渴望卷起袖子进行家庭争论，渴望改革美联储制定政策的方式，对此充满热情、开放心态和好奇心。所以我们有……更好的机会来实现国会赋予我们的使命。所以我想给你们留下一位新央行行长的乐观态度，我们一如既往地致力于实现目标，并给予你们保证，我们会做到。非常感谢各位。

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至此，在截至去年末连续三次会议降息后，FOMC进入2026年以来的五次货币政策会议均按兵不动。

消息公布后，市场反应明显。美国10年期及两年期国债收益率均出现下行，现货黄金大幅走高，股市表现分化，标普与道指下跌，纳指则转为上涨。

美联储决议公布前

美联储利率决议公布前，市场整体在等待美联储政策信号过程中维持谨慎态势。

美元指数小幅走弱，美股普遍下跌，道指领跌。黄金、白银双双上涨，避险情绪有所升温。美债收益率短端与长端同步小幅上行。具体表现：

• 美元指数跌0.08%，美元兑日元跌0.02%、美元兑瑞郎涨0.09%，欧元兑美元涨0.11%、英镑兑美元涨0.15%，商品货币澳元兑美元跌0.57%、纽元兑美元跌0.17%、美元兑加元跌0.11%。

• 标普500指数跌0.61%，道指跌775点、跌幅1.47%，纳指跌0.58%，半导体指数跌3.3%，银行指数跌1.6%，小盘股指跌1.2%。

• 现货黄金涨幅扩大至0.42%，暂报4045.51美元，白银涨1.40%，暂报57.88美元。

• 美国10年期国债收益率涨2.8个基点，两年期美债收益率涨2.88个基点、暂报4.3159%。

美联储决议公布后

美联储声明公布后、沃什新闻发布会前，主要资产反应强烈：

• 美国10年期国债收益率短线从4.635%附近，一度跳水至4.61%下方。
• 两年期美债收益率从4.32%附近跳水至接近4.24%，整体转跌。
• 现货黄金从4040美元附近拉升至4081美元上方，涨幅超过1.2%。
• 标普跌0.2%，道指跌1.1%，纳指转涨。

沃什新闻发布会

7月29日新闻发布会，沃什释放了强烈的“鹰派暂停”与“制度改革”双重信号。

他一方面用3张反对加息的选票和“必要时将加息”的表态向市场施压，要求通胀必须回落；另一方面，他正试图剥离美联储对前瞻指引的依赖，将决策锚点重新拉回实时数据与底层逻辑（如AI带来的供给侧变革）。

新闻发布会后，美国两年期国债收益率跌7个基点，刷新日低至4.2171%。美国30年期国债收益率2007年以来首次涨穿5.2%，日内当前涨幅将近12个基点。

现货黄金曾涨超2%、一度站上4100美元关口，随后跌幅迅速收窄至0.54%。

美联储主席沃什新闻发布会期间美元指数持续扩大跌幅。彭博美元指数跌0.34%，报1217.55点，日内交投区间为1222.93-1215.52点，也在沃什新闻发布会结束后迅速刷新日低。

欧元兑美元涨超0.6%，在美联储主席沃什新闻发布会结束后刷新日高至1.1467，英镑兑美元涨0.51%，美元兑瑞郎跌0.54%。

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华尔街见闻提及，美东时间7月29日周三，美联储以9比3的表决结果决定维持利率不变，令少数押注意外加息的交易员希望落空。

然而，摩根资产管理首席投资官兼固定收益全球主管Bob Michele指出，三名委员的反对票是一个关键信号，意味着利率上行压力可能将持续存在。他说：

这表明他们开始走向收紧政策。

这一内部分歧引发市场对未来政策路径的重新审视，多位分析师均将目光聚焦于投票结构。

在此次议息结果中，三名地区联储行长投票支持加息，成为市场解读的核心焦点。

Michele将这一投票格局视为政策立场趋紧的早期信号，他明确表示：

最近的那份声明中三位持异见者才是更重要的。

Bianco Research总裁Jim Bianco同样强调了异议票的重要性。他表示：

异议才是最重要的。

Bianco还指出，解读美联储当前立场面临额外的复杂性。

由于美联储主席沃什拒绝提供前瞻指引，议息会议后的记者会更多反映的是主席本人的观点，而非整个委员会的集体立场，这在一定程度上削弱了记者会作为政策信号来源的参考价值。

这意味着，对于试图研判美联储政策走向的投资者而言，委员会内部的投票分布或比官方声明及新闻发布会提供更为直接、可靠的线索。

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随着SK海力士较6月高点累计跌近46%，曾经规模突破1300亿港元、号称全球最大单一股票杠杆ETF的南方东英SK海力士每日杠杆（2x）产品净值累计回撤超过80%，规模蒸发逾千亿港元。

与此同时，香港证监会宣布调整个股杠杆及反向产品监管框架，自8月3日起，固定2倍杠杆将改为最高2倍的动态杠杆机制，引发市场关于投资者保护与产品投资价值的广泛讨论。

而在韩国，本周连续两日触发熔断后，财政部长公开致歉，并宣布进一步收紧单一股票杠杆ETF监管，考虑将个人投资者对此类产品的投资额上限设定为其总金融投资资产的20%。

千亿"明星ETF"遭遇滑铁卢

过去一年，AI算力浪潮推动SK海力士成为全球资本市场最受追捧的半导体股票之一，也催生了香港个股杠杆ETF市场的爆发。

2025年10月上市的南方东英SK海力士每日杠杆（2x）产品，凭借SK海力士在HBM（高带宽存储）领域的领先优势快速吸引资金，仅8个月规模便突破1300亿港元，成为全球规模最大的单一股票杠杆ETF。

然而，高杠杆同样放大了风险。

自6月下旬韩国市场开启去杠杆以来，SK海力士股价持续回落。7月29日，公司虽然交出创纪录利润，但营收和营业利润均低于市场预期，当日股价盘中一度暴跌逾19%，最终收跌9.61%，较历史高点累计跌近46%。

对应的2倍杠杆产品遭遇更剧烈回撤。

7月29日，该ETF盘中一度暴跌超过28%，收盘跌近14%；自6月25日高点以来累计下跌78.77%，最大回撤超过86%。

基金规模也快速缩水。

截至7月28日，该产品资产管理规模已由6月下旬1320.72亿港元高点降至319.2亿港元，短短一个多月蒸发超过1000亿港元，缩水约76%。

不过，一个颇为特殊的现象是，在规模缩水的同时，基金总份额却继续增加，显示大量资金选择在下跌过程中持续申购，试图博取反弹机会。

香港监管推出"灵活杠杆"

面对个股杠杆产品规模急剧扩张及市场剧烈波动，香港证监会开始调整监管框架。

7月24日，香港证监会修订《有关上市结构性基金的通函》，随后南方东英宣布，自8月3日起，旗下SK海力士、三星电子、英伟达、特斯拉等12只海外个股杠杆及反向产品将全面采用"灵活杠杆"机制。

新规最大的变化，是固定杠杆比例变成动态目标杠杆。

此前产品每日维持固定2倍（或-2倍）杠杆；调整后，基金管理人可根据市场流动性、掉期交易容量及交易成本等因素，每日自主决定杠杆比例，但不得超过2倍，最低可降至1.1倍，反向产品最低则可调整至-1.1倍。

与此同时，产品名称也将同步调整，例如"南方东英SK海力士每日杠杆（2x）产品"，将更名为"南方东英SK海力士每日杠杆最多（2x）产品"，以强调其杠杆并非固定。

按照监管要求，基金管理人需在每个交易日收盘后公布下一交易日目标杠杆水平，8月3日实施首日的杠杆倍数将于7月31日提前披露。

香港证监会表示，优化措施旨在平衡市场发展和投资者保护，并帮助投资者更充分理解杠杆及反向产品本质上属于单日投资工具。

数据显示，截至今年5月底，个股杠杆及反向产品已占香港整个杠杆及反向产品市场资产规模的80%，成交额占比达到78%，市场影响力显著提升。

新机制引发业内争议

尽管监管部门强调风险控制，但市场对于"灵活杠杆"机制仍存在不少质疑。

不少业内人士认为，对于存量投资者而言，最大的争议在于产品契约属性发生改变。

此前投资者购买产品，本质上就是押注固定2倍杠杆带来的高弹性收益。如今产品改为"最高2倍"，意味着管理人可能在市场剧烈波动期间主动降低杠杆。若后续SK海力士出现快速反弹，ETF净值修复速度将明显慢于过去，投资者回本周期也可能进一步拉长。

此外，新机制还提高了投资者操作门槛。

由于杠杆比例每日可能发生变化，投资者必须在每个交易日前查询管理人公布的目标杠杆倍数，增加了交易复杂度和理解成本。

还有市场人士担忧，基金经理获得更大裁量权后，产品未来可能逐渐失去原有高弹性特征，演变成一只波动率更低的"类现货ETF"，从而削弱其对高风险偏好资金的吸引力。

不过，也有公募基金风控人士认为，监管调整具有现实必要性。

对于规模达到千亿港元的2倍杠杆产品而言，一旦标的股票剧烈波动，做市商及掉期交易对手为了维持风险敞口，可能需要在现货市场集中买卖股票，从而进一步放大个股波动，形成负反馈。

灵活杠杆机制能够通过主动降低杠杆比例，减少被动再平衡带来的市场冲击，有助于缓释系统性风险。

韩国同步收紧单一股票杠杆ETF

香港调整监管之际，韩国也开始全面收紧杠杆ETF监管。

7月29日，韩国KOSPI指数和KOSDAQ指数连续第二个交易日盘中跌幅超过8%，双双触发熔断机制，为韩国市场历史上罕见情况。

当日晚间，韩国副总理兼企划财政部长官具润哲紧急召开由财政部、韩国央行、金融服务委员会及金融监督院组成的"F4会议"，研究稳定市场措施。

据韩国媒体及路透社报道，韩国监管部门正考虑限制个人投资者投资单一股票杠杆ETF的规模，上限拟设为个人金融投资资产的20%；同时提高交易成本，并引入模拟交易要求，加强投资者适当性管理。

此前公布的提高最低保证金至3000万韩元等措施，也将于7月31日起正式实施。

值得关注的是，具润哲当天还罕见公开致歉，承认监管部门在批准单一股票杠杆ETF时，对潜在风险考虑不足，并表示如有必要将继续推出新的监管措施。

分析人士：AI高景气仍在，但交易风险显著上升

虽然SK海力士二季度营收和利润双双创下历史新高，但由于未达到市场此前极高预期，最终成为本轮市场调整的重要导火索。

业内人士认为，韩国股市此前在AI产业、高杠杆资金及政策鼓励等多重因素推动下快速上涨，而监管近期连续去杠杆，使市场资金面明显收紧，加剧了股价波动。

分析人士指出，从中长期来看，韩国半导体产业基本面仍相对稳健，SK海力士、三星电子等龙头企业盈利能力依然较强。但短期内，多层杠杆资金集中押注半导体板块，叠加全球利率环境及市场风险偏好变化，韩国股市仍可能维持较高波动。

此次香港推出灵活杠杆机制、韩国进一步限制单一股票杠杆ETF，也意味着监管思路正从鼓励创新逐步转向风险控制。

对于投资者而言，在高杠杆产品带来高收益可能的同时，也需要更加关注产品每日杠杆变化、复利效应以及极端行情下可能产生的净值偏离风险。

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美东时间7月29日周三，美联储在货币政策委员会FOMC会后公布，联邦基金利率的目标区间继续维持在3.50%至3.75%不变。至此，在截至去年末连续三次会议降息后，FOMC进入2026年以来的五次货币政策会议均按兵不动。

此次美联储决策符合大多数市场人士的意料。到本周二收盘，芝商所（CME）工具显示，期货市场预计本周不加息的概率接近70%、有一次25基点加息的概率略微超过30%，9月下次会议继续保持利率不变的概率不到24%，到12月，利率不变的概率不足9%，至少两次25基点加息的概率约有58%。

本次公布的决议声明几乎沿用了6月的上次会议声明说辞。和上次一样，本次声明继续强调，美联储致力于实现价格稳定。本次声明再次重申，中东冲突导致经济高度不确定性，通胀仍处高位、部分源于能源价格上涨，经济稳步扩张、失业率基本保持不变。

本次声明照搬了上次声明中对通胀的评价，“相对于（FOMC）委员会2%的目标，通胀率仍处高位，这在一定程度上反映了导致能源等特定领域价格上涨的供应冲击。”

相比上次，本次声明只有一处大变动：投票结果显示，在12名今年拥有FOMC会议投票权的委员中，有九人赞成保持利率不变，三人反对此决定。有“新美联储通讯社”之称的记者Nick Timiraos评论称，这是2016年来首次有三名票委在政策调整方面投出同一立场的反对票。

Timiraos撰文指出，此次分歧凸显，在沃什接任主席两个月后，美联储内部正面临越来越大的压力，这种压力要求联储针对已连续五年高于目标水平的通胀采取行动。

Timiraos在决议公布前就指出，如果此次会议有一两位委员投票反对暂停加息，就清晰地表明FOMC内部的鹰派压力正积聚。以往的美联储主席可以通过在声明中加入鹰派或鸽派措辞、或暗示下次会议更可能行动等方式，来安抚潜在的异见者。但沃什明确表示要抛弃这些工具，因此他可能没有足够的手段把分歧压在台面之下。

本次声明最大变化：四分之一FOMC票委支持加息25基点

据本次会议声明，三名对利率决议投反对票的FOMC委员均为地区联储主席。

他们分别是克利夫兰联储主席哈玛克（Beth Hammack）、明尼阿波利斯联储主席卡什卡利（Neel Kashkari）和达拉斯联储主席洛根（Lorie K. Logan）。声明显示，这三人均支持本次会议加息25个基点。

这相当于，四分之一的今年FOMC票委倾向于本次就采取加息行动。上次会后公布的点阵图显示，在18名提供利率预期的美联储决策者中，共九人预计今年至少有一次25个基点的加息，其中六人预计至少有此类加息两次。

本周FOMC会议的投票结果印证了沃什在担任美联储主席前后作出的联储会有“内战”这一预言。

上次FOMC会议上，包括沃什在内的全体FOMC票委同意维持政策利率不变，这是利率决议九个月来首次获票委全票支持。

不过，随着中东局势紧张不断推升油价，新一轮通胀压力浮现，美联储在上次会议转向暗示加息可能性超过降息后面临新的挑战。

Timiraos本周一撰文指出，本周的FOMC会议是对沃什整套策略的一次集中检验。如果选择维持利率不变，问题就来了：沃什上任两个月来反复强调美联储绝不容忍通胀超标，但如果按兵不动又不给出任何行动触发条件，市场自然会质疑这些强硬表态究竟有没有牙齿。

以下截图中的红字为本次美联储删除的上次FOMC会议声明内容，绿字为本次声明的新增内容。

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美东时间29日周三，谷歌宣布推出新一代AI音乐生成模型Lyria 3.5，并同步集成至Google Labs旗下的AI音乐创作工具Flow Music。相比此前版本，新模型重点升级了音乐性（Musicality）、歌词生成、AI人声（Vocals）以及创作控制能力，使用户能够生成更加自然、结构更完整、情感更丰富的歌曲。

此次更新意味着，在OpenAI、Suno、Udio等AI音乐产品持续竞争之际，谷歌正进一步强化其从文本到完整歌曲（text-to-song）的生成能力，希望借助Flow Music打造覆盖创作、编辑到生成的一站式AI音乐平台。

Lyria 3.5四大升级

据谷歌介绍，Lyria 3.5主要围绕四个方向进行了升级：

首先是音乐表现力（Musicality）。

谷歌表示，新模型能够生成更加复杂的旋律结构（melodic structures），音乐整体更加自然流畅，歌曲编排也更加符合真实音乐创作逻辑，而非简单重复循环。

其次是歌词生成能力。

Lyria 3.5进一步提升了Prompt理解能力（Prompt Adherence），能够更准确理解用户要求，并生成结构更加合理、歌词质量更高的歌曲，在段落组织和整体连贯性方面均有所改善。

第三，也是此次最大的升级，是AI人声。

谷歌称，新模型生成的人声拥有更自然、更具情绪表达力（emotionally nuanced）的演唱效果，同时改善了发音准确率（pronunciation），使AI演唱更加接近真人。

与此同时，用户还能更加精确地控制歌曲节奏（tempo）以及生成长度（duration），进一步提升创作自由度。

第四，创作控制进一步增强。

除了生成质量提升之外，谷歌此次还将重点放在“创作控制”（Creative Control）。

谷歌表示，Flow Music希望让AI更像创作伙伴，而不仅仅是一次性的音乐生成工具。

用户可以通过自然语言Prompt持续修改歌曲，对旋律、歌词、风格、节奏以及整体氛围进行迭代，而无需每次重新生成整首歌曲。

谷歌称，希望借助Lyria 3.5帮助用户“创作自己真正喜欢的歌曲”，而不仅仅是生成一段音乐Demo。

Lyria系列持续迭代，谷歌加码AI音乐生态

Lyria是谷歌DeepMind打造的AI音乐生成模型系列，也是谷歌近年来布局AI内容生成的重要组成部分。

今年2月，谷歌推出Lyria 3；3月底又发布Lyria 3 Pro，将歌曲最长生成时长从此前约30秒提升至3分钟，并支持用户定义前奏（Intro）、主歌（Verse）、副歌（Chorus）、桥段（Bridge）等完整歌曲结构，使AI生成内容更加接近专业音乐制作流程。

此次谷歌发布Lyria 3.5时并未公布新的基准测试成绩，而是将升级重点放在人声质量、歌词创作和创作控制等用户体验层面。业内认为，这意味着谷歌希望进一步提升AI生成音乐的可用性，而非单纯追求模型性能指标。

AI音乐竞争持续升温

近年来，AI音乐已成为生成式AI竞争的重要方向之一。

除了谷歌外，Suno、Udio等初创公司快速崛起，OpenAI也持续探索多模态内容生成能力，各家厂商正围绕歌曲创作、音频编辑、人声生成等领域展开竞争。

作为Google Labs创意工具矩阵的重要组成部分，Flow Music正与Flow视频生成平台共同构建谷歌AI内容创作生态。随着Lyria 3.5上线，谷歌希望将AI能力进一步融入音乐创作全过程，覆盖从创意构思、歌词编写到歌曲生成与编辑的完整工作流，进一步提升其在生成式创作领域的竞争力。

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摩根士丹利、Marex Group等至少五家金融机构已就SpaceX挂钩结构性票据提交监管申报文件，产品设计均内置下行保护机制，部分产品最高可覆盖50%的跌幅，同时对收益上限加以约束。

自SpaceX今年6月IPO以来，围绕SpaceX华尔街已构建起涵盖期权、杠杆ETF在内的完整投资产品生态。

目前SpaceX股价较上市后高点已累计下跌逾40%，剧烈震荡的走势正进一步刺激产品发行热情。Steward Partners旗下Washington Wealth Group执行董事总经理Aaron Brachman表示，随着更多机构跟进，这一市场有望持续扩容。

结构性票据通常附带较高费用，是华尔街借助热门股票推出新产品、拓展收费来源的惯常方式。

下行保护产品竞相落地

根据监管申报文件，各机构推出的SpaceX挂钩结构性票据在保护力度与收益结构上存在明显差异。

Marex正在发售一款期限为九个月的可自动赎回票据。若SpaceX股价在预设观察日收于初始价格及以上，产品将自动提前赎回并全额返还本金。在票据存续期间，无论股价表现如何，投资者每月可获得至少1.8%的固定利息。到期时，产品对最高35%的股价跌幅提供保护，一旦跌幅超过该阈值，投资者将承担全部损失。

摩根士丹利的产品则采用不同路径：若SpaceX股价在2028年初到期时持平或上涨，或跌幅不超过50%，投资者均可获得40%的固定收益；但一旦跌幅突破50%，下行风险将不受任何保护。

此外，花旗集团、富国银行及加拿大皇家银行资本市场也在寻求发行SpaceX挂钩结构性票据。GraniteShares此前已申报发行与SpaceX挂钩的可自动赎回ETF。

上行封顶，下行风险敞口依然存在

并非所有市场人士都对这类产品持正面态度。Aaron Brachman明确表示不看好单一股票结构性票据，将其核心缺陷概括为"风险与回报的逆转"。

"这类产品限制了高波动性公司的上行空间，但一旦保护阈值被突破，投资者往往面临无限制的下行风险，"他说，"这让人不禁要问：既然如此，为什么不直接买入股票？"

结构性票据通常附带较高费用，是华尔街借助热门股票推出新产品、拓展收费来源的惯常方式。

随着SpaceX股价持续波动，这一产品热潮能否真正为投资者提供有效保护，仍有待市场检验。

主要面向高净值客群

结构性票据融合了固定收益特征与衍生品属性，作为类债务证券，其潜在回报优于普通债券，主要面向高净值个人、家族办公室及全权委托管理人等寻求定制化风险敞口的客群。

Marex美国结构性产品销售总监Sarah Laconte表示："这是迄今为止与新发行证券挂钩、推出速度最快的结构性产品之一。对股票标的、波动率以及AI相关交易的需求，在结构性票据市场中早已司空见惯。"

Aaron Brachman则将产品推出速度与市场情绪直接挂钩："随着围绕新股的期权市场流动性持续改善，更多银行将有信心为相关风险定价。某只股票的波动性越大、公众关注度越高，相关票据就越容易问世。"

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白宫顾问哈塞特表示，预计美联储主席沃什将做正确的事，我们相信沃什的判断，我们对沃什的信心是极高的。没理由认为美国债务将被降级，长期预算在正确的方向上发展，我们预计通胀将面临下行压力。

此次美联储议息会议之所以充满不确定性，很大程度上源于沃什承诺放弃美联储长期以来提前释放政策信号的做法。尽管他多次强调将恢复价格稳定，但对于具体如何实现这一目标，他始终没有透露太多线索。

彭博调查的100多位经济学家中，仅有两人预计美联储将在7月会议上加息，其余均预计将联邦基金利率目标区间维持在3.5%至3.75%不变。

美国银行同样预计此次会议将按兵不动，但预测将有两位地区联储主席——Lorie Logan和Beth Hammack——投下反对票，主张加息。

不过，包括城堡证券在内的少数投资机构认为，市场低估了美联储立即采取行动的可能性。

他们认为，若沃什选择意外加息，不仅能够强化其遏制通胀的决心，也能向市场证明，美联储未来不再依赖前瞻性指引提前向投资者“打招呼”。

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高盛顶级交易员Lee Coppersmith表示，此轮调整之后，将"仓位过重"视为AI板块最大风险的逻辑正迅速削弱。Prime Brokerage数据显示，上周五与本周一，全球信息技术板块录得自2021年1月以来最大的两日多头平仓规模，也是过去十年第二大的集中去杠杆；全球存储芯片股遭遇有记录以来最猛烈抛售，科技股资金流向也跌入历史最弱区间之一。

与此同时，韩国市场成为本轮调整的"震中"，监管层已开始酝酿进一步收紧杠杆交易规则。不过，高盛One-Delta业务负责人Rich Privorotsky认为，对于能够承受短期波动的长期资金而言，市场已开始出现值得布局的机会，其中半导体资本开支产业链仍是首选方向。

仓位出清力度创近年之最

本轮风险释放已跻身近年来最剧烈的去杠杆事件。

高盛数据显示，对冲基金多空策略、宏观策略以及股票多空策略三大主流策略同日跌幅均超过1%，上一次出现这一幕还是2020年3月疫情引发全球市场暴跌期间。

与此同时，全球"科技七巨头"（Mag 7）的净敞口和多空比率均已降至近一年低位，位于历史约第3百分位；此前处于全年高位的中期动量敞口也迅速回落。

高盛指出，历史经验显示，每轮拥挤交易瓦解后的动量反转通常都会出现超调，而本轮已属于历史上较为严重的一次仓位清洗，意味着大规模被动平仓或已基本完成。

目前，动量因子的波动幅度约为大盘的9倍，历史上可比的情形仅有2020年第四季度，当时疫苗突破与美国大选共同引发剧烈的风格切换。

韩国成为风暴中心，监管拟加码杠杆限制

韩国市场成为本轮AI去杠杆风暴的“重灾区”：KOSPI 200指数自高点起，仅用27个交易日便急速回落46%。尽管SK海力士财报未能提振信心，反而成为最新一轮抛售的导火索，但指数随后在200日均线附近暂获支撑，14日相对强弱指标（RSI）也已逼近30。

市场的剧烈波动已引发监管层关注。据市场消息，韩国正讨论进一步收紧杠杆交易限制。高盛认为，若相关政策最终落地，长期看将有助于降低市场波动率，提升市场韧性。

不过，Privorotsky对存储芯片板块仍保持审慎。他认为，即便经历大幅回调，当前更多只是交易层面的超跌反弹机会，板块未来表现更可能取决于个股基本面，而非板块整体趋势。

值得关注的是，本轮调整明显集中于AI相关资产，并未扩散为全面性市场风险。标普500等权指数近期反而逆势创出新高，与AI核心资产的大幅调整形成鲜明对比。这表明，当前抛售更像是一场高集中度交易的“出清”，而非系统性风险的蔓延。

Coppersmith则指出，尤其在韩国市场，交易结构或已发生根本性变化，杠杆资金短期内不会迅速回流。但与一周前相比，市场最大的积极变化在于：仓位层面的压力已显著缓解，市场情绪正在逐步修复。

下一阶段，看基本面接棒

随着仓位因素逐渐淡出，市场开始重新聚焦基本面。

Privorotsky认为，在经历如此剧烈的调整后，无论是动量交易、存储芯片还是硬件板块，拥有长期资金属性的投资者都可以开始重新评估配置机会，而其最看好的方向依旧是具备长期竞争壁垒的半导体资本开支产业链。

接下来，市场将迎来首个重要考验——美联储FOMC会议。尽管近期市场波动剧烈，标普500期权隐含的会议日波动率仅对应约70个基点的涨跌幅，显示投资者普遍预计本次会议不会成为新的风险来源。

真正决定AI交易能否重新启动的，更可能是随后科技巨头财报季对于资本开支、盈利能力以及AI投资回报的最新指引。经历仓位出清之后，市场下一轮定价权，正逐渐回到基本面手中。

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

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

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

交易架构：85%股权作价约10亿美元，财团同步注资5亿美元

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

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

此外，收购方还将向戴比尔斯注入约5亿美元资金，用于支持业务运营与转型发展。

历史估值对比：从逾180亿美元到约10亿美元

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

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

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

此次低价出售背后，是全球钻石行业所经历的一场罕见且持续深化的危机。

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

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

博茨瓦纳谈判：15%少数股权背后的主权诉求

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

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

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

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

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

"似乎没有任何事情能够真正撼动这个市场。"Kettner团队在报告中写道。

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

五大理由支撑"最大超配"

汇丰维持股票"最大超配"评级，主要基于五方面判断。

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

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

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

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

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

连续看多之后，Kettner依然坚定

自2023年以来，Kettner一直是华尔街最坚定的多头之一。

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

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

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

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

规模越滚越大，利润却越赚越少，这组数据像一记闷棍打在理财行业的脸上。

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

规模升至33.66万亿元

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

从规模看，2026年上半年银行理财市场仍在扩张。

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

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

收益比2025年少赚844亿元

收益数据是本次半年报最值得关注的部分。

近三份半年报显示，理财产品的平均收益率连续下降。

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

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

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

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

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

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

收益率为什么难以回升

银行理财收益率下行，首先与其高度固收化的产品结构有关。

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

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

资产配置图也显示，银行理财在收益与波动之间采取了更加审慎的平衡。

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

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

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

这种配置结构有助于控制回撤，却也意味着组合的收益弹性仍然有限。

扩张主角落到理财公司

更明显的变化发生在管理主体上。

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

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

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

换言之，银行理财市场还在扩张，但扩张的主角已经高度集中到理财公司。

固收仍是绝对主角

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

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

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

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

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

产品在悄悄“拉长期限”

不过，在保持低风险底色的同时，理财产品的期限结构正在变化。

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

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

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

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

养老理财呈现差异化

此外，值得注意的是，养老理财正在成为低收益环境中的重要差异化产品。

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

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

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

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

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

盈利强劲，却难以提振指数

标普500指数的停滞并非源于基本面的疲弱。

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

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

历史规律：选举前承压，选举后反弹

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

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

伊朗变量令本轮周期更趋复杂

与以往中期选举周期不同，当前局势因伊朗战争而增添了额外的不确定性。

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

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

科技股拖累，板块分化加剧

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

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

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

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

高温干旱重创核心产区

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

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

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

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

粮价上涨警报拉响，食品通胀压力回归

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

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

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

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

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

动能崩塌：KOSPI周线RSI创历史最低

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

三星电机：8月起全面上调30%

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

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

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

太阳诱电拟跟进，交期风险浮现

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

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

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

AI服务器需求重塑产品结构

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

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

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

日韩厂商出货创高，产能转向加剧消费级紧缺

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

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

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

渠道报价走强，需求向其他厂商外溢

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

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

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

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

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

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

下跌近四成，核心是集中持仓与杠杆平仓

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

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

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

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

杠杆ETF规模已从500亿美元降至170亿美元

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

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

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

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

对冲基金去杠杆接近完成

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

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

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

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

散户融资余额并不支持“全面爆仓”判断

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

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

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

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

外资流出创纪录，但卖压高度集中

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

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

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

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

估值与盈利构成缓冲，短线仍取决于外部事件

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

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

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

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

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奔驰二季度的利润反弹，没能掩盖中国市场的失速。

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

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

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

真正改变全年判断的，是中国市场。

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

上半年，奔驰在华累计交付21.02万辆，同比下降28%。

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

营收层面同样反映了这一趋势。

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

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

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

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

但汽车业务本身仍面临较大压力。

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

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

电动车是奔驰为数不多的亮点。

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

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

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

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

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

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

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

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当地时间7月28日，福特汽车公布2026年第二季度财报。

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

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

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

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

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

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

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

福特在华业务的主要矛盾，是销量暂时稳住，但新能源产品仍未补上。

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

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

从更长的时间维度看，福特在华销量已从2016年的127万辆峰值持续萎缩。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

这场抗议的背后，是韩国股市连续两日遭遇的“史诗级”暴跌。

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

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

对于大量押注半导体的韩国散户而言，这无异于一场财富"屠杀"。

为什么杠杆ETF是"散户绞肉机"？

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

例如，一只两倍杠杆ETF理论上追踪三星电子或SK海力士的每日收益表现：

• 如果标的股票上涨10%，ETF理论上涨约20%；

• 如果标的股票下跌10%，ETF理论下跌约20%。

但这类产品最大的风险，并不只是简单的“放大亏损”。

首先，是杠杆放大效应。

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

其次，是负复利效应。

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

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

各方反应：从"废除"到"审慎"

• 散户愤怒“溢出屏幕”：单一股票杠杆ETF就是“凶器”

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

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

• 总统府“甩锅”：不应全怪杠杆ETF

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

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

金容范表示，金融委员会和金融监督院将从整体市场结构层面展开审查。

• 国会“开撕”：杠杆ETF到底该砍还是管

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

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

• 金融监管当局“马后炮”：当初是不是应该躺下也要阻止它

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

这句话折射出监管机构在此次风波中的尴尬处境。

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

亡羊补牢：监管急踩刹车

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

财报后，爱马仕股价重挫逾10%，创2023年以来新低。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

乌龙指：一笔卖单如何引爆连锁清算

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

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

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

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

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

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

清算全貌：960个账户，5740万美元

据MarketsAlpha的链上分析，此次事件的最终损益数据如下：

• 960个多头账户遭到强制平仓；

• 被清算仓位总规模约5740万美元；

• 交易者实际亏损约1730万美元；

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

• 单个账户最大盈利为255万美元，最大亏损为205万美元。

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

价格护栏：为何跌幅是17.9%而非28.7%

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

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

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

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

责任归属：Hyperliquid为何撇清关系

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

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

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

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

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

赔偿困局：罚没机制形同虚设

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

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

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

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

目前，Trade.xyz尚未发布任何事后分析报告，亦未提出任何赔偿方案。

行业警示：链上传统资产衍生品的结构性脆弱

此次事件将加密市场永续合约产品的深层矛盾暴露无遗。

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

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

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

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

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

此次事件亦令外界再度审视Hyperliquid此前的争议先例。

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

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

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

一笔几乎空仓市场中的单股交易，足以成为触发数千万美元清算的导火索。

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

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

更重要的是，管理层在财报电话会上释放了更强的前瞻信号。

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

市场迅速重新定价。

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

对刚经历重挫的存储和半导体板块而言，希捷的业绩成为一针“强心剂”。

希捷本季交出的不仅是“beat”，还包括更强的利润率表现。

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

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

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

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

希捷管理层最核心的表态，是需求没有放缓迹象。

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

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

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

定价是本次电话会中最受关注的问题之一。

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

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

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

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

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

技术路线图是希捷利润弹性的另一条主线。

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

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

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

希捷管理层对AI需求保持审慎乐观，强调许多新增场景仍处早期。

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

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

不过，管理层也强调，即便不考虑物理AI，企业级应用趋势本身已经对希捷有利。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

港股：截至发稿，恒生指数收涨1.96%，恒生科技指数涨2.84%。

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

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

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

大消费赛道全线爆发

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

半导体持续承压：通富微电跌停

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

三重压力叠加导致半导体板块持续调整：

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

长鑫科技一度拉涨超5%，随后涨幅回落至3.7%。

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MLCC：产能挤压+库存骤降，风华高科3天2板

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

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

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

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

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

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

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

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

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

24小时内三线开火：从无人机到弹道导弹

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

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

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

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

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

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

霍尔木兹：共管方案被拒，海峡控制权博弈再度落空

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

核心要点归纳

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

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

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

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

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

资本狂热与ROI大拷问：AI产业的两大核心争议

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

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

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

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

护城河坍塌与开源逆袭：大模型不再是“独角戏”

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

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

此外，嘉宾们还特别援引了Palantir首席执行官亚历克斯·卡普的警告。

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

SaaS末日论分化：谁在制造恐慌，谁在通吃市场？

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

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

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

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

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

终极胜负手：华尔街眼中的科技赢家与输家

基于以上分析，两位分析师梳理出了一份清晰的胜负手清单。

在赢家阵营中，英伟达依然占据着绝无仅有的核心卖水人地位。

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

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

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

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

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

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

以下为访谈全文：

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

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

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

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

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

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

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

今天我们请到了两位嘉宾。第一位是我们的老朋友丹·艾夫斯。

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

非常高兴能再次来到这里，史蒂夫。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

第二位是我们的新嘉宾吉尔·鲁里亚。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

非常感谢。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

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

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

是的。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

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

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

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

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

没问题。目前科技界正在展开两大核心争论：

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

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

确实是前所未有。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

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

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

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

没错，SaaS 末日。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

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

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

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

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

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

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

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

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

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

丹，这个总结太精彩了。看来你没什么可补充的了？

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

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

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

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

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

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

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

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

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

那让我来逼问一下你们两位。我提出三个反驳论点，你们告诉我怎么看。

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

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）/ 丹·艾夫斯（Dan Ives）：

我认为这个说法很客观/确实如此。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

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

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

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

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

这就是我的反驳逻辑，请告诉我你们怎么看。

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

那我先说，吉尔你补充或反驳。

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

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

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

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

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

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

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

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

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

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

2. 其次是设计和制造芯片的公司，英伟达、AMD、美光（Micron）等；

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

4. 最后才是模型公司。

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

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

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

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

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

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

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

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

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

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

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

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

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

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

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

Meta 之前尝试过用 Llama 搞开源，但进展并不太顺利，对吧？

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

对，我觉得这也是个原因……

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

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

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

但我们最终一定会拥有优秀的美国开源模型，而且我们已经看到这正在发生。

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

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

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

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

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

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

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

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

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

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

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

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

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

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

明白了。我们换个话题，聊聊谷歌（Google）。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

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

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

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

简单来说，谷歌依然是 AI 的赢家。

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

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

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

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

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

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

去 OpenAI 了。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

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

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

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

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

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

对于那些不舍得砸钱投入的公司来说，这才是最危险的。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

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

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

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

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

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

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

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

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

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

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

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

我们再换个档位，聊聊甲骨文（Oracle），这可是一只充满争议的股票。

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

你们怎么看甲骨文对 OpenAI 的这种高度依赖？怎么看待甲骨文这家公司？

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

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

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

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

谢谢你，丹。我也想借此说明一下我们各自的角色：

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

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

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

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

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

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

主要有几点：

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

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

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

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

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

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

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

甚至可以某种程度上说是按负数计价了。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

是的，至少被估值为了零。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

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

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

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

好的，我们用微软、Palantir、美光（Micron） 作为赢家代表。

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

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

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

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

这种定价是完全矛盾的：

• 美光的交易市盈率（PE）只有 6 倍；

• AMD 是 50 倍；

• 英特尔是 100 倍！

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

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

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

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

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

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

关于赢家：

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

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

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

至于潜在的输家/风险标的：

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

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

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

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

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

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

所以你们两位都认为，有一批软件公司在这场浪潮中会被伤得很惨。

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

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

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

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

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

拉斯维加斯大道的比喻与美国科技霸权

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

我们再用前面提到的拉斯维加斯来做个类比：

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

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

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

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

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

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

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

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

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

政治、公关与科技就业真相

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

你们认为政治层面的角力会如何演变？

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

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

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

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

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

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

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

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

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

吉尔·鲁里亚（Gil Luria）：

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

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

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

是的，最近确实能看到他们两人的对外表态叙事发生了明显的收敛与改变。

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

两位，太感谢你们了，这场对话太棒了！今年入秋之后我们一定要再聚一次。

丹·艾夫斯（Dan Ives）：

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

吉尔·鲁里亚 / 丹·艾夫斯：

非常感谢！

史蒂夫·艾斯曼（Steve Eisman）：

好的，欢迎回到镜头前。

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

我觉得这场对话里几个最有趣的亮点是：

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

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

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

我们下期再见！

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

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

但真正最先被大模型学会的，却是另一群人。

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

按理说，这应该是最难被AI复制的能力。

结果恰恰相反。

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

看起来是四个行业、四套系统。

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

这也是这一轮工业AI最反直觉的地方。

老师傅一退休，经验就跟着走了

永洋特钢企管部部长代子伟说了一句："过去炼钢全凭老师傅的经验。"

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

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

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

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

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

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

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

看火焰变读数据

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

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

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

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

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

把"听声辨故障""转化为技术参数

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

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

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

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

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

6小时变3分钟

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

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

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

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

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

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

四步把经验搬进模型

四家企业的做法拆开看，路径惊人地相似。

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

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

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

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

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

从抵触到依赖

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

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

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

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

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

本文来源：AI原生Lab

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