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

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

考核标准重写：从刷Token到做出了什么

新版指引对Meta工程师职业发展框架进行了实质性修订。

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

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

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

刷Token现象：一场政策副作用

这一调整的背景，是Meta此前一系列激进的AI推广举措所引发的意外后果。

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

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

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

CTO早已发出警告，此次备忘录是正式收尾

事实上，Meta管理层对这一问题的察觉并非始于今日。

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

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

Meta发言人拒绝就此置评。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

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

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

收益率为何在此时突破3%？

日本10年期国债收益率周二升破3%，为1996年9月以来首次。

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

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

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

套利交易：规模有多大，风险有多高？

“日元套利交易”的逻辑简单直接：借入低息日元，买入高收益资产。

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

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

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

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

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

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

美债与全球市场：日本是最大的外国持有者

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

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

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

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

日本央行：9月加息几成定局，10月或再度出手？

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

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

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

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

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

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

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

AI不只要服务用户，也开始参与训练、评估和优化下一代AI。

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

如果这一闭环不断缩短，AI研发的节奏就可能发生变化。

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

Gemini 3.8 Flash，谷歌发出的RSI信号

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

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

但更值得关注的，是谷歌DeepMind研究员姚顺宇对这款模型的定性：

对模型而言，这只是迈出了一小步；但对于RSI来说，这是一次巨大飞跃。

这句话揭示了谷歌真正在做什么。

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

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

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

OpenAI的刹车与SSI的加速：巨头的同频共振

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

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

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

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

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

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

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

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

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

这则公告中，最值得关注的一句话是：

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

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

但SSI事件揭示了这个叙事可能抓错了变量。

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

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

没有一家公司的行动体现出“训练结束了”。

RSI重塑算力逻辑：训练从“一次性”变成“永不停止”

这一切的关键可能在于RSI（递归自我改进）正在改变训练本身的形态。

过去的训练模式是：收集数据→训练→发布→结束。

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

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

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

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

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

Gavin Baker的警告：顶尖实验室可能主动砍收入去训练

这对投资者意味着什么？

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

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

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

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

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

这对AI股估值是一个重大风险提示。

前沿研究员的心理：算力压倒一切带来的无力感

这场竞赛也在改变前沿研究员的心理状态。

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

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

我做的事情不重要，因为模型很快能自己做。

唯一重要的只有算力规模，个人贡献被稀释。

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

RSI将至，市场叙事需要更新

一个对投资者有直接影响的结论正在浮现：

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

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

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

RSI会不会成为下一轮AI资本开支的核心变量？

现在下结论仍然太早。

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

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

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

这些变化共同指向一个趋势：

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

如果这一趋势持续，AI产业链的核心问题也将发生变化。

市场不应只问：AI应用收入够不够支撑数据中心建设？

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

这或许才是RSI对AI资本开支、模型竞争和科技投资最重要的影响。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

港股亦高开低走，恒指回落，恒科指转跌，盘初一度涨超1%。科网股多数下跌，腾讯、阿里健康等小幅上涨，生物科技板块反弹，恒生生物科技指数涨超1%。债市方面，国债期货震荡分化，商品方面，国内商品期货多数上涨。核心市场走势：

A股：截至发稿，沪指涨0.47%，深成指涨0.24%，创业板指涨0.28%。

港股：截至发稿，恒指涨0.63%，恒科指涨0.14%。

债市：国债期货全线下跌，截至发稿，30年期主力合约涨0.03%，10年期主力合约持平，5年期主力合约跌0.01%，2年期主力合约%。

商品：国内商品期货多数上涨，截至发稿，钯金涨超4%，铂金、沪银、原油、沪镍涨超2%，沪金、沪铝、橡胶涨1%，碳酸锂、不锈钢、沪铜、鸡蛋、豆粕、玻璃、工业硅、沪锡、纸浆、多晶硅、铁矿石、菜籽等品种纷纷走高，氧化铝、沥青、锰硅、热轧卷板、螺纹钢、烧碱等下跌，焦煤、燃油、焦炭跌超1%，集运指数大跌7%。

10:20

高位人气股盘中持续下挫，传智教育、深中华A、爱丽家居、一鸣食品、新赛股份跌停，哈森股份、福建金森、开开实业、誉衡药业、捷荣技术等跌幅靠前。

煤炭板块表现活跃，郑州煤电涨停，陕西黑猫触及涨停，华阳股份、上海能源、山西焦化、中煤能源跟涨。

10:14

液冷服务器概念反复走强，金富科技10天4板，此前集泰股份4连板，金帝股份4天3板，思泉新材、鸿富瀚涨超10%，雪人股份、川润股份、申菱环境、飞龙股份等涨幅靠前。

09:57

证券板块异动拉升，国盛证券涨停，长江证券、广发证券、中银证券、首创证券跟涨。

早盘培育钻石概念异动拉升，恒盛能源直线涨停，四方达、惠丰钻石、力量钻石、沃尔德、黄河旋风跟涨。

09:51

智能驾驶概念表现活跃，大众交通涨停，锦江在线、浙江世宝、万集科技、豪恩汽电跟涨。

消息面上，9月3日，特斯拉旗下无人驾驶出租车Cybercab正式发布。此外，国内无人驾驶出租车行业正处在从区域示范向小规模商业化过渡的阶段。目前北京、上海、广州、深圳、武汉等十余座城市已经开放L4级无人载客收费试点。

09:48

PCB概念局部活跃，金禄电子、迅捷兴均涨超10%，强达电路、沪电股份、方邦股份跟涨。

消息面上，松下宣布因铜箔和玻璃纤维成本上涨而上调覆铜板价格，自2026年9月1日起对出货产品执行新价格，部分产品涨幅最高达到30%。此前8月底，全球覆铜板龙头建滔积层板向客户下发年内第七份涨价函，对所有厚度FR-4覆铜板统一涨价10%。

09:46

A股银行板块稳步攀升，建设银行、中国银行、江苏银行、南京银行、杭州银行、青岛银行齐创新高。受到银行板块带动，保险股明显升温，中国人寿、中国人保领涨。

09:37

传媒股再度活跃，欢瑞世纪、龙版传媒拿下四连板，芒果超媒冲高。

09:26

上证指数高开0.29%，创业板指涨0.90%。黄金、半导体、服务器、光通信板块走强，农业、煤炭、油气板块调整。

09:21

恒生指数高开0.68%，恒生科技指数涨0.71%。联想集团、网易、宁德时代、紫金矿业、腾讯控股走强。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

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

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

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

海底电缆：脆弱的全球经济命脉

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

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

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

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

监管与立法：各方加速构筑防线

面对日益上升的基础设施安全威胁，多个主要经济体正在加速立法与监管行动。

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

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

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

卫星竞赛：低轨道成为新战略高地

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

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

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

超大规模科技公司：重塑连接权力版图

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

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

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

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

谁控制"数据铁路"，谁就掌握未来

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

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

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

英伟达罕见地向市场提供跨年度收入展望，随即引发广泛关注。

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

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

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

供给而非需求，才是增长的真正天花板

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

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

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

先进晶圆与存储器：供应链的两大核心瓶颈

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

据摩根大通报告，英伟达目前正与台积电及三家存储器供应商——美光、SK海力士和三星——保持深度沟通，核心议题均围绕提升供应可用性展开。

该行认为，Toshiya Hari的这一表述表明，英伟达的供应链管理已进入高强度的主动协调阶段，而非被动等待产能释放。上述瓶颈的缓解节奏将直接决定英伟达能否在FY28实现超越70%基准的增长。供应链的改善空间，即是业绩的弹性空间。

推理业务占比持续扩大，但平台通用性使量化存在难度

推理（inference）与训练（training）的收入结构，是市场长期关注的议题。Toshiya Hari在交流中给出了迄今最为明确的方向性判断：约18个月前，训练与推理的收入占比大致各半；而当前推理已超过训练，且这一趋势预计将持续。

然而，报告称，管理层同时指出，精确量化两者的分拆比例存在固有难度。原因在于英伟达平台的高度通用性（fungibility）——以Grace Blackwell产品为例，客户可以先将其用于训练工作负载，之后再将同一套硬件资产转向推理任务。这种灵活性是英伟达平台竞争力的体现，但也使得外部对收入结构的拆解分析存在局限。

客户结构持续多元化，新兴云厂商贡献超五成

英伟达的收入来源正在从超大规模云厂商向更广泛的生态系统扩散。据Toshiya Hari介绍，OpenAI与Anthropic这两家头部前沿模型构建者，目前在终端消费口径下约占英伟达业务的20%，预计FY28这一比例将升至约25%。

值得注意的是，上述数字反映的是终端消费层面的占比，而非英伟达的直接客户结构——英伟达通常将算力销售给超大规模云厂商或新兴云服务商，后者再向模型构建者出售算力容量。

在直接客户层面，新兴云服务商（neoclouds）的贡献已不可忽视。据摩根大通报告，新兴云服务商目前占英伟达ACIE（加速计算与AI基础设施生态）业务的50%以上，表明英伟达的增长引擎已不再单一依赖少数头部云厂商，而是由更广泛的算力构建与租赁生态共同驱动。

开源与闭源之争：英伟达的答案是"两者皆需"

围绕开源与闭源大语言模型（LLM）孰优孰劣的市场争论，英伟达管理层给出了明确立场：两者并非非此即彼的竞争关系，AI的持续演进需要开源与闭源模型的协同发展。

Toshiya Hari表示，英伟达内部广泛使用OpenAI、Claude等闭源模型，而在芯片设计等关键任务场景中，则采用闭源与开源相结合的方式。管理层的核心逻辑在于：只要模型构建者能够实现商业化并持续改善经济模型，需求就会持续传导至英伟达等芯片供应商。

此外，管理层还提及，模型构建者的毛利率（GM）似乎正在改善，这在一定程度上得益于英伟达平台推动的逐代每token成本下降。模型经济性的改善，构成了对英伟达芯片需求的正向反馈循环。

融资安排旨在托底前向需求，管理层驳斥"循环融资"质疑

英伟达近期推出的多项融资安排引发市场关注，管理层在此次交流中进行了系统性阐释。

据摩根大通报告，相关安排包括：与部分新兴云服务商签订的收入分成协议、PORTS-Pike数据中心园区计划，以及与Apollo、贝莱德、黑石、Brookfield、高盛、KKR等机构共同搭建的5000亿美元私募资本融资平台。

在收入分成协议方面，英伟达的机制是：为算力租赁设定基础价格下限，并在市场租赁价格高于基准时分享上行收益，从而在核心硬件销售之外形成经常性收入选择权。

针对外界对"循环融资"的担忧，管理层明确表示，相关融资安排规模适度、设有上限，并以强劲的底层需求、生态系统回报及最终算力购买方的信用状况为支撑。英伟达将这些融资工具定位为支持AI基础设施前向需求的手段，而非财务杠杆操作。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

其中，伊朗战争引发的能源价格飙升被认为是最主要的驱动因素。Principal Asset Management首席投资官兼全球固定收益主管Mike Goosay表示："全球债券收益率的急剧上升，反映出投资者正在重新评估通胀前景。"

战争点燃通胀：柴油价格成关键变量

今夏以来，美伊停火协议破裂，乌克兰同步展开打击俄罗斯炼油设施的行动。俄罗斯是全球重要的柴油出口国，两线冲击叠加，推动柴油价格大幅走高。

据道琼斯能源数据，截至本周三，美国全国柴油零售均价已超过每加仑5.68美元，较一年前高出约2美元。这一价格距今春波斯湾冲突爆发、霍尔木兹海峡通行受阻时创下的阶段高点仅差不到1美分，距2022年俄乌战争爆发后创下的历史纪录也仅差13美分。

柴油价格的传导效应尤为值得关注——柴油是卡车、火车、工程机械和农业设备的主要燃料，价格上涨直接推高各类商品的生产与运输成本，通胀压力远比汽油价格上涨更为广泛。

期货市场同样释放警示信号：10月交割的柴油期货过去一周已上涨约13%。

债务突破40万亿：财政赤字压力持续发酵

通胀之外，财政问题同样令投资者忧虑。

上月，美国联邦债务总额首次突破40万亿美元。以占GDP比例衡量，美国公众持有的债务规模正快速逼近二战以来的最高水平。

这一压力并非美国独有。英国政府债券收益率飙升，已迫使英国政府着手削减债务；日本10年期国债收益率刚刚触及约30年来最高水平，背景是围绕减税政策的争论持续升温，市场担忧日本财政状况进一步恶化。

衡量财政担忧的一个重要指标是"期限溢价"——即国债收益率中超出市场对短期利率预期的部分。这一指标近期明显上升，但值得注意的是，欧洲和日本的期限溢价涨幅更大，部分投资者和经济学家据此认为，海外市场对财政状况的担忧程度实际上更深。

美联储新主席：不确定性成新变量

今年8月下旬，美联储主席沃什在杰克逊霍尔会议上发表讲话，一定程度上缓解了市场对美联储抗通胀决心不足的担忧，但也由此引发了新一轮收益率上行。

与前任不同，沃什刻意回避了前瞻指引。这种政策风格的转变，正在被计入美国乃至全球的长端借贷成本之中。

摩根大通资产管理首席全球策略师David Kelly直言："如果要找出一件与几个月前明显不同的事，我认为就是沃什接任以来美联储的行为方式。""我认为市场已经加入了一个美联储风险溢价，即便这个溢价还比较小。"

与此同时，财政部长Scott Bessent提出的回购更多长期国债的计划，其提振效果已被证明难以持续。Kelly对此评价颇为直白："如果政府说要加税、削减开支来压缩赤字，那是一回事。但说你在一叠20张信用卡里又找到一张没刷爆的，这并不能真正提振信心。"

AI融资潮：债券供给的新增压力

除上述三重因素外，人工智能基础设施建设热潮正在催生大规模企业债发行，进一步加剧债券市场的供给压力。

科技公司为筹集AI建设所需资金，持续涌入债券市场，债券供给的显著增加，在需求端未能同步跟进的情况下，对收益率形成额外的上行推力。

四重力量交织叠加，使得债市短期内难觅明确的喘息窗口。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

9月3日，标普全球与RatingDog联合发布中国最新采购经理人指数（PMI）显示，8月中国服务业商业活动指数从7月的50.4升至51.4，结束了此前的增速放缓势头。这一读数虽仍属温和扩张，却标志着该行业自2023年1月以来连续增长态势的延续。

就业是本月报告的亮点之一。服务业用工规模连续第四个月扩张，创下2023年以来最长连续增长纪录，增速亦加快至近三年来较强水平。与此同时，综合产出指数从7月的50.8升至52.1，制造业与服务业产出及新订单均录得更快增长。不过，上述指标的扩张速度仍低于2026年迄今的平均水平。

在价格端，投入成本连续第18个月上涨，7月通胀率虽已触及六个月低点，但8月出现小幅反弹；服务收费则连续第三个月上调，为2024年上半年以来最长涨价周期，但涨幅依然轻微。

服务业活动回暖，新订单增速加快

8月服务业商业活动指数51.4的读数，是14个月内第二低位，但较7月明显改善——彼时读数为2024年9月以来最低。

新业务方面，服务业新订单已连续第44个月保持增长，增速从7月的四个月低点加快回升。受访企业将活动增长归因于市场需求扩大、财务状况改善、客户拓展及业务创新。

国内市场是推动新业务增长的主要动力，境外新订单则连续第四个月增长，但增速较6月创下的20个月高点进一步回落，仅录得温和增幅。

RatingDog创始人Yao Yu表示：

"整体而言，服务业8月呈现出温和复苏态势，商业活动与新业务增长加快，就业持续扩张，商业信心改善。"

就业连续扩张，积压订单增速趋缓

劳动力市场数据是本次报告中值得关注的结构性信号。

服务业就业连续四个月增长，不仅是2023年以来最长连续增长周期，增速亦跻身近三年较强水平。企业将人员增加归因于业务扩张、客户需求上升，以及为吸引和留住员工而提高薪酬。

与此同时，未完成业务积压已连续10个月增长，为2022至2023年以来最长连续累积周期。但8月积压业务增速放缓至4月以来最慢，反映出随着用工规模扩大，服务企业整体业务承接能力在持续提升。

Yao Yu指出，积压增速放缓正是企业产能持续扩张的体现，与就业增长的趋势相互印证。

成本压力小幅抬头，收费涨幅依旧轻微

价格端出现轻微升温迹象。投入成本在连续18个月上涨后，8月通胀率较7月六个月低点小幅加快，推动成本上行的因素涵盖劳动力、原材料、柴油、石油、采购增加、需求强劲及设备更换等。

服务收费方面，企业连续第三个月上调收费标准，为2024年上半年以来最长涨价周期。本月收费涨幅与7月持平，幅度轻微。从综合口径看，商品和服务收费涨幅为今年1月以来最慢。

Yao Yu表示，出口新业务增速进一步放缓以及成本压力的轻微抬升值得持续关注，但预计服务业PMI近期将维持在扩张区间。

展望方面，中国服务业企业对未来12个月活动前景持积极态度，乐观情绪较7月近期低点有所提升，与业务扩张计划、新项目推进、市场增长预期、促销活动增加及策略优化相关联。

不过，Yao Yu指出，当前信心水平仍低于2026年迄今的平均值，显示企业对中期前景的乐观程度尚未回归年内高位。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

据追风交易台消息，美银在9月2日发布的最新利率与外汇研究报告中指出，8月非农就业数据不过是"开场热身"，真正决定美联储9月是否加息的关键变量是即将公布的CPI通胀数据。

报告称，美银预计8月非农新增就业仅4万人（私人部门3.5万人），远低于市场共识，失业率维持4.1%。美联储主席沃什在杰克逊霍尔年会上的讲话中，通胀相关词汇出现频次约为劳动力市场词汇的两倍，清晰表明通胀才是当前货币政策的核心锚点。9月加息概率当前约70%，但最终定论须等待下周CPI与PPI数据落地。

该行认为，当前市场存在极度不对称的风险收益比：非农数据不及预期引发的美债反弹幅度，将远超数据超预期引发的抛售。基于此，美银建议投资者做多5年期美债、构建5年/30年期美债收益率曲线陡峭化交易，并战术性做空美元。

8月非农预测：季节性疲软，但失业率料维持稳定

美银预计8月非农新增就业4万人（私人部门3.5万人），低于市场共识，但与近年夏季季节性偏软的规律相符。历史数据显示，8月非农数据历来倾向于下行惊喜，近年来尤其受到夏季残余季节性因素的拖累，ADP数据也持续偏软。

尽管如此，私人部门就业3个月均值仍将维持在约3万人，接近经济盈亏平衡水平。失业率（U3）预计维持4.1%，但若劳动参与率出现反弹，则可能被推升至4.2%。

美银明确指出，鉴于沃什对劳动力市场韧性的最新表态，即便非农数据偏弱，对9月加息定价的影响也将十分有限。

沃什杰克逊霍尔讲话定调：通胀优先于就业

美银分析师对沃什在杰克逊霍尔年会上的讲话进行了词频统计，结果极具说服力：通胀相关词汇（包括inflation、prices、price stability、PCE、CPI及inflation expectations等）共出现61次，而劳动力市场相关词汇（包括labor、employment、unemployment、jobs、wages及workers等）仅出现30次，前者约为后者的两倍。

这一数据直接揭示了美联储当前的政策优先级排序：通胀高于就业。沃什在讲话中将当前劳动力市场描述为接近充分就业状态，着重强调了申请失业救济人数平稳和失业率稳定，而非将疲软的新增就业数字视为主要风险信号。

这意味着，即便8月非农数据偏弱，对9月加息预期的冲击也将相当有限。

利率市场的不对称博弈：非农只是“开场秀”，CPI才是“主秀”

在美银看来，非农充其量只是“开场秀”，下周的CPI才是决定9月FOMC会议走向的“主秀”。

值得注意的是，美银特别提示了一个关键的时间窗口问题：8月非农报告是美联储官员进入“静默期”前最后一个重要数据节点。

这意味着，非农数据公布后，美联储官员将有短暂机会就劳动力市场数据的政策含义进行公开表态。然而，等到下周CPI数据公布时，官员们将已进入静默期，无法再向市场提供额外指引。

因此，非农数据发布后的任何美联储官员评论，都将对市场解读CPI数据、形成9月政策预期产生超乎寻常的重要影响。

针对当前的利率市场，美银的核心判断是：非农数据对利率市场的影响呈现明显非对称性。

具体而言：

• 若失业率升至4.2%，2年期美债收益率预计下行5至12个基点，10年期下行5至10个基点；
• 若失业率降至4.0%，2年期美债收益率预计上行5至6个基点，10年期上行5至8个基点；
• 若失业率维持4.1%，各期限收益率双向波动幅度均约为5个基点。

这种非对称性的背后有两重逻辑：其一，CTA（商品交易顾问）和主动型债券基金目前仍持有相对偏空的久期敞口，意味着市场在数据不及预期时更容易触发空头回补；其二，即便非农数据强劲，也不足以完全锁定9月加息，市场仍将在CPI公布前保持不确定性。

此外，历史规律也对加息节点构成了约束。美银还指出一个重要的政治日历约束：自1990年以来，美联储从未在紧邻全国大选的FOMC会议上启动新一轮加息周期。若9月不加息，下一个“活跃”会议窗口可能推迟至12月，因为10月会议距离中期选举过近。

交易策略与外汇前瞻：做多5年期美债，战术性看空美元

基于上述不对称风险和美联储重塑的信誉，美银建议做多5年期美债，构建5年/30年期美债收益率曲线陡峭化交易。美银预计，疲软的非农将导致收益率曲线牛市陡峭化，而强劲的数据则会导致熊市平坦化。

在外汇层面，美银的判断与利率策略逻辑一脉相承：美元面临非对称风险，在同等幅度的数据超预期/不及预期情景下，下行空间大于上行空间。

当前背景下，9月加息概率已定价约70%，投机性美元多头仓位（IMM数据）仍处于净多头状态，但近期美国经济数据持续偏软。美银指出，今夏美元走势更多受美国政策事件驱动，而非实际数据。

美银还指出，美元在杰克逊霍尔之后的重新定价中出现滞后，可能反映了8月下旬意外国债回购公告带来的持续看空情绪。

若美联储最终兑现加息，将有效压制"美元贬值"叙事；若重蹈7月FOMC鸽派覆辙，则杰克逊霍尔重建的公信力将迅速瓦解，美元将随之走低。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

WorkBuddy开放平台于近日正式上线，首批引入超百家生态伙伴，覆盖智能硬件、行业应用与开发者三大层级，成为国内AI Agent赛道首个同时打通上述三层生态的开放平台。腾讯云副总裁、腾讯CodeBuddy及WorkBuddy负责人刘毅9月2日表示，"我们希望把WorkBuddy打造成面向Agent时代的操作系统——不是做一个更强的工具，而是做一个能承载所有工具的平台。"

杰富瑞在随后发布的研究报告中指出，腾讯在近期机构投资者会议上明确将Harness定位为核心战略资产，并强调将持续巩固其领先地位。分析师Thomas Chong与Zoey Zong认为，WorkBuddy在可寻址市场规模、技能生态密度及模型协同效率等多个维度均具备显著优势，当前估值尚未充分反映其长期潜力。

开放平台战略：三层生态全面打通

自今年3月上线以来，WorkBuddy已完成逾50次迭代升级，此次生态开放活动标志着其平台化战略进入实质落地阶段。

在行业应用层面，WorkBuddy已与超过20个专业行业建立合作，涵盖金融、SaaS、法律、医疗、教育、公益及设计等领域，同时接入CRM、OA等企业系统及美图等生产力工具。杰富瑞报告指出，行业专业知识（industry know-how）是WorkBuddy平台差异化竞争的关键要素，其Agent运行时（agent runtime）作为执行引擎，集成了专家能力、技能模块、连接接口与应用场景。

在硬件生态层面，WorkBuddy已与逾30个硬件品牌达成合作，覆盖智能眼镜、机器人、麦克风、录音设备等品类，并通过云端能力实现跨设备无缝访问。报告强调，大模型在长周期任务中的作用至关重要，云端架构则为多设备协同提供了基础支撑。

Harness：飞轮效应驱动的核心资产

杰富瑞报告将Harness列为腾讯当前最具战略价值的资产，并梳理出多项积极因素。

规模优势显著。WorkBuddy在Harness上已积累超过7万个技能，远超竞争对手的5,000至10,000个，形成明显的生态壁垒。与此同时，WorkBuddy兼容多个模型家族，而非从属于单一AI实验室模型团队，在模型灵活性上具备差异化优势。

飞轮效应初现。报告指出，随着用户数量与技能数量的持续增长，Harness正在形成正向飞轮：用户使用产生的后训练反馈（post-training feedback loops）可反哺模型优化，进而提升产品体验，吸引更多用户与开发者加入。

货币化路径清晰。杰富瑞指出，Harness当前的毛利率与GPU租赁业务相近，但随着免费用户向付费用户的转化推进，Harness毛利率具备显著提升空间。腾讯已建立包括DAU、每DAU收入及每DAU Token消耗等在内的综合KPI评估体系，显示其对Harness商业化进程的管理趋于精细化。

此外，WorkBuddy采用自研的Hy3 Production模型作为用户默认模型，在成本效益上形成内部协同，进一步强化了Harness的竞争护城河。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

据科技媒体The Information 9月2日报道，Astra搭载了一项创新技术，核心在于突破模型“思考”复杂问题的上限。部分研究人员认为，Astra在编码和计算机使用能力上的提升，可能堪比OpenAI 2023年发布GPT-4时带来的性能飞跃，远超去年夏天GPT-5发布时的表现。这对于依赖AI生产力提升来支撑数据中心大规模建设投资的整个行业而言，无疑是一个积极信号。

然而，这一技术突破也带来了不容忽视的隐患。新技术允许模型在不完整输出“思维链”的情况下完成深度推理，这意味着研究人员可能无法像以往那样有效监控模型的推理过程，从而削弱现有的安全审查机制。目前，OpenAI正采取措施确保Astra的思维链仍保持可见，但业界对这一权衡的长期走向仍存在分歧。

性能突破：新推理技术或复现GPT-4级飞跃

Astra的核心技术突破与“循环深度”（recurrent depth）及“循环变换器”（loop transformers）等概念密切相关。

据The Information报道，该技术通过将问题反复传递至模型数学运算的各个“层”中进行处理，再生成答案中的下一个词，从而使模型能够在不显著增加参数规模的情况下，展现出远超自身体量的推理能力——其效果相当于一个规模大得多的模型。

部分研究人员认为，Astra凭借更强的编码与计算机使用能力，其性能提升幅度可能与2023年GPT-4发布时的跨越式进步相当，远超去年夏天GPT-5上线时相对平稳的市场反应。

这一进展对整个AI产业链具有重要意义。当前全球数据中心的大规模建设，其底层逻辑正是押注于AI能力的持续提升将带动生产力增长，进而转化为更高的商业收益。若Astra的性能表现达到预期，将为这一投资逻辑提供有力支撑。

值得注意的是，这一技术并非全新概念。AI研究先驱Jürgen Schmidhuber在社交平台X上指出，“循环深度”的核心思路实质上早已见于他2015年的论文《On Learning to Think》（arXiv:1511.09249）。

他表示，该论文中的控制网络C本质上是一个提示工程师，通过学习查询独立的神经世界模型来进行抽象推理，生成的提示和回答是内部自生成的向量序列，无需以自然语言呈现。

安全隐患：思维链监控机制面临挑战

新技术在带来性能提升的同时，也对现有的AI安全监控框架构成了潜在冲击。

报道称，目前，主流AI模型在处理复杂问题时，通常会以文字形式输出其推理过程，即“思维链”（chain of thought）。这一机制不仅提升了模型的可解释性，也是研究人员监控模型行为、防范异常操作的重要手段。

据The Information报道，思维链监控正是OpenAI在今年7月Hugging Face黑客事件发生后，提出的防止类似安全事故重演的主要解决方案之一。

然而，Astra所采用的新推理技术，在模型深度“思考”时可能不会完整输出推理步骤，而是在模型内部“静默”完成运算。这意味着，模型越依赖这一新技术，其推理过程对外部监控者而言就越不透明。

对此，OpenAI目前正采取措施加以平衡。据悉，该公司正指导模型减少问题在运算层中的循环次数，以确保Astra的思维链仍保持一定程度的可见性——循环次数越少，模型“静默思考”的空间就越小。

各大实验室已在跟进，长期监控方案仍待解

这一技术趋势的影响或将远不止于OpenAI一家。据The Information报道，上述新型推理技术已成为各大主要AI实验室内部讨论的热点话题，Anthropic、谷歌等机构采用类似技术路线的可能性不容低估。

多位研究人员指出，思维链监控本就不会是AI行为监控的终极解决方案。随着模型能力的持续演进，模型以文字形式输出思维过程这一特征，在很大程度上只是当前训练方式的副产品。

随着模型开发者探索新的优化方向和架构设计，模型自发输出思维链的倾向可能会逐渐减弱，研究人员届时将不得不开发新的监控手段。

报道指出，当前的核心问题在于：在性能竞争日趋激烈的压力下，各大AI开发商是否会为追求更强的推理能力而主动放弃现有的安全保障措施？这一问题的答案，将在很大程度上决定下一阶段AI安全治理的走向。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

据彭博报道，贝森特周三在北卡罗来纳州夏洛特经济俱乐部活动上直言，AI行业“在解释自身方面做得极差，极差”。他表示，AI行业与政府共同负有责任，需要向美国公众阐明这一技术在应用场景、国家安全及生活质量方面的具体价值。他为这些公司打出的成绩单毫不客气："我以严格评分著称，但即便按曲线评分，我也只给他们D-。"

数据中心建设热潮正在推高从电力成本到高带宽内存等一系列消费品价格，引发社区层面的广泛不满。贝森特的表态，是特朗普政府对科技超大规模云厂商（hyperscalers）发出的又一次公开警告，也折射出AI投资狂潮在政治与社会层面日益积累的压力。

民意反弹：数据中心成本压力引爆社区矛盾

随着AI基础设施投资加速，数据中心建设对周边社区的冲击愈发显著。贝森特指出，AI支出——尤其是数据中心建设——已推升公用事业费用及消费电子产品中所用高带宽内存等多项成本，形成实质性的通胀压力。

面对日益高涨的公众反对声浪，贝森特提到，目前已有一些支持数据中心的"外部声音"开始行动，组建了旨在反制公众抵制情绪的"新数据中心信息传播小组"。他强调，数据中心建设属于"创新性建筑工程"，对建筑工人而言可能是"一个漫长、漫长的景气周期"，暗示行业本可将就业与经济利益作为争取民意的切入点。

然而贝森特认为，相关企业至今仍"对社区和利益相关方充耳不闻"，未能主动建立沟通与信任。

贝森特对超大规模云厂商的连续施压

尽管批评措辞犀利，贝森特对AI投资的长期价值判断并未动摇。他重申，得益于AI投资，美国正处于一轮重大生产率提升的"临界点"。他在周二曾预测，AI资本支出浪潮最终将被证明"极具抑制通胀效应"，并表示"我猜测在未来六个月内，我们将开始看到这些投资的成效"。

此次公开批评并非贝森特首次向科技巨头发难。他上月已就超大规模云厂商的债券发行策略提出批评，认为这些企业在收益率曲线的错误位置发债。他当时表示："如果我坐在首席财务官的位置，我会考虑发行更多所谓'腹部债务'，即五年期证券。"

市场人士指出，企业债发行是推升美国国债收益率的因素之一，进而导致抵押贷款利率等居高不下。今年8月早些时候，谷歌母公司Alphabet Inc.完成了一笔250亿美元的债券发行，期限从2年到40年不等。

从债务结构到公关策略，贝森特对超大规模云厂商的批评涵盖面持续扩大，显示出特朗普政府在AI基础设施高速扩张背景下，对科技行业施加更广泛政策压力的意图。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

据央视新闻，当地时间9月2日，美国总统特朗普在白宫对记者表示，美国对伊朗的新一轮打击行动不会“持续太久”。

特朗普说，伊朗正试图重建雷达系统、导弹系统和布雷装置。美军1日对伊朗的袭击“非常猛烈”，摧毁伊朗“试图在霍尔木兹海峡沿岸部署的所有新装备”，“我们随时准备再次发动打击”。

特朗普还说，美国已经并将继续控制霍尔木兹海峡局势，“我们每天都有大量船只运载数百万桶石油进出，而且总体上一切顺利。虽然偶尔会有无人机被击落，但我们牢牢掌控局面”。

受此影响，此前三日累计涨幅约9%的WTI原油在91美元/桶附近企稳，布伦特原油周三结算价收于96美元以下。

BOK Financial Securities高级副总裁Dennis Kissler表示，最新一轮局势升级应能为市场提供支撑，但需注意美伊双方均在寻找"退出通道"，"更多和平谈判的迹象可能迅速压低油价"。

今年以来，受中东冲突与俄乌战争双重驱动，原油价格累计涨幅已接近60%，柴油等成品油涨幅更为突出。

央视报道，美军中央司令部1日在社交媒体发布消息说，美军已完成对伊朗军事目标的新一轮打击，目标包括伊朗伊斯兰革命卫队的防空阵地、雷达系统、海事资产与设施、布雷能力以及通信站点。

伊朗伊斯兰革命卫队1日宣布已开始回应美方当天的袭击，并称击落一架美军MQ-9无人机。约旦武装部队2日凌晨发表声明说，约旦防空系统在过去数小时内拦截了10枚来自伊朗的弹道导弹，另有3枚弹道导弹落在偏远地区。

据高盛分析师Privorotsky判断，目前局势相较于最坏情形仍属相对可控——伊朗的行动主要针对军事目标而非能源基础设施，但市场焦点已完全集中在霍尔木兹海峡能否保持畅通这一核心问题上。

美国能源部长Chris Wright本周表示，周一约1700万桶原油过境霍尔木兹海峡，日均流量约为800万桶。

然而，这一数据受到市场质疑。部分油轮此前已关闭船舶自动识别系统（AIS）转发器，以规避风险出港，实际流量的真实性存在争议。分析人士指出，若流量确实正在向该水平正常化，油价或将面临回落压力。

支撑油价的另一关键因素是外交僵局的持续。

自6月达成的阶段性停火协议破裂以来，美伊双方均未展示出重回谈判桌的意愿，令市场对局势快速缓和的预期受到压制。BOK Financial Securities高级副总裁Dennis Kissler表示：

最新的局势升级应会继续为市场提供支撑，但需注意美伊双方都在寻找退出通道，一旦更多和平谈判迹象出现，价格可能迅速回落。

历史规律显示，此类冲突往往经历急剧升级后转入快速降温阶段。部分市场人士注意到，美国"劳工节"（Labor Day）前是否存在一个政治窗口，将是观察局势走向的重要时间节点。

基本面数据亦为油价提供了一定支撑。美国能源信息署（EIA）数据显示，上周美国原油库存减少450万桶，为7月底以来首次下降。

俄克拉荷马州库欣交割库存小幅回升至2250万桶，汽油库存则有所下滑。

值得关注的是，柴油和馏分油等精炼品的供应压力同样不容忽视。中东冲突对炼厂运营与成品油运输的干扰，使得柴油价格的涨幅已超过原油本身，成为本轮能源价格上涨中另一个不可忽视的结构性压力点。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

据华尔街见闻8月19日文章写道，沙特阿美此前为绕开霍尔木兹海峡风险，将原油大规模转道红海延布港出口，发运量一度升至日均约400万桶。但过去数周，也门胡塞武装宣布对沙特实施海上封锁，令这条替代路线失效。

据彭博9月2日报道，Vortexa及Kpler的油轮追踪数据显示，沙特8月可观测原油出口量约为每日300万桶，为2017年初有记录以来的最低值，与原油交易商及一位知情人士的评估相吻合。

分析人士指出，沙特原油出口的持续萎缩，不仅打击了利雅得的财政收入，也令本已因地区冲突持续六个月而绷紧的全球供应链雪上加霜。

据央视新闻报道，本周，两艘运载沙特原油的油轮在霍尔木兹海峡遭到袭击，其中一艘隶属沙特国家航运公司巴赫里航运公司（Bahri）旗下的"Sidr"号于8月31日遭袭，巴赫里方面证实事件造成两名船员死亡。

这一局面对全球市场构成直接冲击。伦敦布伦特原油价格本周重返每桶95美元上方，创7月底以来新高，市场对通胀压力回升及潜在加息风险的担忧随之升温。

红海"替代通道"遭封堵，出口量逐月滑落

据报道，今年2月底战争爆发、伊朗实际封锁霍尔木兹海峡后，沙特迅速将原油出口切换至红海西部海岸线，以绕开波斯湾出口通道。

这一应急转向一度成效显著——据彭博追踪数据，西海岸扬布港的出口量从1月的约每日77万桶，大幅攀升至6月的约每日430万桶，有效缓解了油价冲击，为全球经济抵御通胀压力提供了缓冲。

然而，胡塞武装随即宣布对沙特航运实施封锁，局势急转直下。扬布港出口量7月回落至约每日370万桶，8月进一步跌至约每日225万桶。与此同时，波斯湾方向的出口量7月小幅回升至约每日80万桶后，8月再度下滑。两条通道同步承压，令沙特出口陷入腹背受敌的困境。

油轮遭袭的连锁反应已开始影响买家行为。据彭博报道，部分沙特原油客户已对使用红海港口产生顾虑，不愿冒险安排船只进入该区域。这迫使利雅得不得不考虑绕道非洲的替代航线——这一方案将额外增加数千英里的航程，进一步推高运输成本，并拉长交货周期，对本已脆弱的全球供应链造成新的扰动。

巴赫里旗下"Sidr"号遭袭事件尤为引人关注。该公司证实，这艘油轮于8月31日在霍尔木兹海峡遭到抛射物袭击，两名船员在事件中遇难。这是本周在该海峡遭袭的两艘沙特原油油轮之一，事件发生背景正是美国对伊朗军事目标发动打击、伊朗随即向驻有美军的其他海湾国家发射抛射物进行报复之际。

波斯湾复苏迹象昙花一现

在红海通道受阻的同时，波斯湾方向曾出现短暂的复苏信号。

卫星图像显示，波斯湾沿岸的拉斯塔努拉大型装油终端上月出现四艘油轮同时装载的画面，叠加伊拉克、科威特的供应增量，以及阿联酋成功经由霍尔木兹海峡运出货物，市场一度对供应端改善抱有期待。

然而，本周地区紧张局势的骤然升级令这一复苏势头戛然而止。美伊之间的军事交锋重新点燃了市场对霍尔木兹海峡通行安全的担忧，波斯湾出口量随之再度回落。

值得注意的是，8月的最终数据仍属初步估算，随着更多"暗船"运输及相关船对船转运记录被识别，数据或将有所修正。

能源市场对上述局势的反应已在价格端有所体现。布伦特原油本周重返每桶95美元上方，为7月底以来最高水平。

分析人士指出，沙特出口的持续萎缩与地区冲突的进一步升级，正在强化市场对供应收紧的预期，并重新激活对通胀压力回升的担忧，进而引发对主要央行可能被迫推迟降息乃至重启加息的讨论。

在过去数月中，沙特通过红海通道维持的出口规模，曾是抑制油价过度飙升、为全球经济提供缓冲的关键变量。如今，随着这一"替代方案"本身也陷入危机，市场的脆弱性正在进一步暴露。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

日本30年期国债收益率已升至4.155%，逼近1999年该期限债券推出以来的历史高位。与此同时，10年期日本国债收益率本周首度触及3%，为三十年来之最。

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

此次拍卖还将受到货币政策信号的叠加影响。日本央行行长植田和男本周暗示，本月政策会议上加息存在可能，称决策将综合考量价格上行风险。他的表态呼应了美国财政部长贝森特此前有关需要采取行动的系列言论。

市场人士警告，若本次拍卖结果不佳，或将反向施压美国国债，令美国当局压制长端利率的努力更加复杂。

相比于10年期国债，30年期品种对财政风险与供需结构更为敏感。

在全球长端利率走高和油价飙升的不利背景下，本周早些时候10年期国债拍卖虽平稳落地，但30年期品种面临的市场考验明显更为严峻。

巴克莱策略师Ayao Ehara等人在研报中指出：

我们预计整体结果偏弱至温和。收益率因上月上行而处于高位，当前水平与基于长期因素的合理价值相差不远，但财政担忧仍构成压制。

在TD证券高级亚太利率策略师Prashant Newnaha看来，日本国债在全球固收市场的角色已发生根本性转变。他说：

日债曾长期是全球固收市场的锚，但现在这一逻辑已经反转，日债抛售若进一步延伸，可能引发全球固收市场的重新定价。

Newnaha还指出，30年期收益率的持续上升，可能将市场聚焦点从货币政策重新引向财政政策——尤其是在日本债务占GDP比率远高于上次10年期收益率触及3%时期的背景下。

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

市场也存在一定支撑力量。

SMBC日兴证券高级利率策略师Miki Den指出，前两次同样在收益率约4%水平下举行的30年期拍卖均录得相对较高的认购倍数，而近期寿险及非寿险机构对超长期国债的购买也有所提速。

然而Den也强调，在收益率涨势何时终结尚不明朗的情况下，投资者对于积极拉长久期仍持保留态度。她预计此次拍卖结果将介于"中等"至"偏弱"之间。

这一格局意味着，周四的拍卖将成为近期全球债市走势的重要风向标。结果一旦不及预期，不仅将考验日本国内的财政信心，更可能成为推高全球借贷成本的新导火索。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

博通2026财年第三季度财报展现了其在定制AI芯片（XPU）领域的爆炸性增长，凭借出色的性价比对传统GPU形成强势替代，公司高管更罕见地给出了未来两年AI收入连续翻倍的超预期指引。

华尔街见闻提及，美东时间3日周三美股盘后，博通公布，截至2026年8月2日的公司2026财年第三财季，净营收同比增长86%至295.91亿美元，继续创单季营收新高，略高于市场预期的约294.5亿美元，刷新前一季所创的九年多来最高单季增速。

这一惊人业绩的绝对驱动力来自于AI半导体业务。该季度博通AI半导体收入同比飙升221%，环比增长54%，达到167亿美元。博通预计Q4总营收将达到348亿美元，其中AI收入将达到217亿美元，同比激增236%。

基于此，公司将2026财年全年的AI收入指引从此前预期的560亿美元上调至580亿美元。在电话会议上，博通CEO陈福阳（Hock Tan）直言：

第三季度的需求非常火爆，而我们才刚刚开始。

陈福阳进一步强调，AI芯片收入将在2027财年翻倍至约1150亿美元，并在下一财年飙升至2300亿美元。该公司还有望在2028财年实现每股收益超过30美元的业绩，超出华尔街预期。

陈福阳预计未来数年，每年都将交付数百亿块TPUs。他表示：

预计Anthropic将在2027年部署5GW TPU，该公司有望在2027年成为我们最大的芯片客户。OpenAI也有望在2028年部署5GW芯片，该公司有望在2028年成为我们第二大芯片客户。

定制芯片“一半的成本，超越GPU”

市场高度关注博通未来的增长空间，而最核心的增量信息来自于其六大XPU（定制加速器）客户的规模化部署路径，尤其是谷歌、OpenAI、Anthropic和Meta。

陈福阳指出，开发最前沿大模型的一线阵营正加速采用XPU以实现更优的性能、成本和功耗。

在客户部署细节上，博通透露了极其强劲的订单能见度：

• 谷歌：博通正在大批量交付Ironwood（TPU v7），并已开始生产下一代拥有更高内存和带宽的TPU v8i。
• OpenAI：OpenAI的首代定制加速器Jalapeno已在Q3出货，计划在2027年部署1.3 GW，2028年部署超过5 GW，使其成为博通第二大XPU客户。同时公司正与OpenAI合作开发第三代XPU。
• Anthropic：Anthropic将在2026年部署1 GW，2027年增加5 GW，2028年增加10 GW。
• Meta：正在大批量生产定制的MTIA加速器，预计到2027年底将交付三代产品，部署规模达3 GW。

陈福阳用极具冲击力的话语总结了定制芯片对传统GPU的竞争优势：

正如OpenAI上周宣布的那样，Jalapeno在延迟、吞吐量和功耗方面表现优于Grace Blackwell Ultra，在运行OpenAI工作负载时实际上与Vera Rubin GPU相当。这里的经验是，当你共同开发一款针对特定大语言模型（LLM）工作负载优化的芯片时，你将超越任何GPU，而且你能以GPU一半的成本完成这一切。

长线指引：AI收入将连续两年翻倍

面对火爆的需求，博通打破了常规的季度指引模式，直接向市场抛出了2027和2028财年的宏大目标。

陈福阳在会上表示：

在2027年，我们已经锁定了供应，将再次把AI收入翻倍，达到约1150亿美元。实际上，我们的需求超出了这个预期，我们将努力改善供应。在2028年……我们有清晰的视线，预计2028财年AI半导体收入增长将再次翻倍，达到2300亿美元。

此外，他极具信心地表示，博通“非常有望在2028财年实现每股收益（EPS）超过30美元的目标。”

当华尔街分析师追问2300亿美元背后的供应瓶颈时，陈福阳幽默地回应道：

无论我告诉你们什么，你们出去都会写一个更大的数字，我们试图保持保守。这是基于现有领先晶圆、基板和HBM内存供应链，以及客户数据中心站点在2028年准备就绪的情况得出的真实需求。

两大隐忧与破局：供应链LPS与毛利率稀释

尽管愿景宏大，但市场并非没有担忧。

其一是由于AI硬件中XPU和高带宽内存（HBM）占比增加，博通合并毛利率出现环比下滑，Q3为75%，Q4预计降至73%。

但CFO Amie Thuener强调，强劲的收入增长带来了巨大的经营杠杆，Q4营业利润率将稳定在66%左右。陈福阳也直言：

停止关注毛利率。看看真正重要的地方，最终的营业利润率。

其二是算力中心落地的物理瓶颈：土地、电力和外壳（Land, Power, and Shell，简称LPS）。

陈福阳承认，LPS是决定产能部署时间的关键，这也是为什么博通不仅提供芯片，还在联合阿波罗、黑石设立“AI XPV平台”为OpenAI和Anthropic提供融资支持。陈福阳算了一笔账：

他们部署的每一吉瓦计算能力，有望实现300亿美元的年度经常性收入（ARR）。这绝对是一个极好的商业模式。

在网络侧，博通依然拥有极深的护城河。不仅100T的Tomahawk 6交换芯片大获成功，200T的Tomahawk 7也已流片。

更重要的是，基于以太网的Tomahawk Ultra开始被广泛用于XPU乃至GPU集群的Scale-up互连，打破了原有的封闭协议壁垒。为了解决封装基板瓶颈，博通还宣布将从2027财年开始启用其新加坡工厂生产基板。

博通第三财季电话会全文（AI辅助翻译）：

主持人： 欢迎参加博通公司2026财年第三季度财务业绩电话会议。现在，我将把电话转交给博通投资者关系负责人Ji Yoo，请他致开幕词并介绍与会人员。请开始。

Ji Yoo（投资者关系负责人）： 谢谢Sherif，各位下午好。今天与我一同参加本次电话会议的有：总裁兼首席执行官陈福阳（陈福阳）、首席财务官Amie Thuener，以及半导体解决方案集团总裁Charlie Kawwas。

博通在收市后发布了新闻稿及财务报表，详细介绍了公司2026财年第三季度的财务业绩。如未收到相关资料，可在博通官网 broadcom.com 的投资者专区获取。本次电话会议以网络直播形式进行，音频回放可在博通官网投资者专区保存一年。

在正式发言环节，陈福阳和Amie将详细介绍2026财年第三季度业绩、2026财年第四季度业绩指引，以及对当前业务环境的评述。发言结束后，我们将开放问答环节。请参阅我们今日发布的新闻稿及近期向美国证券交易委员会（SEC）提交的文件，了解可能导致实际结果与本次电话会议前瞻性陈述存在重大差异的风险因素。

除美国通用会计准则（GAAP）报告外，博通还会披露若干非GAAP财务指标。今日新闻稿附表中尽可能提供了GAAP与非GAAP指标的调节说明。本次电话会议的评论将主要引用非GAAP财务数据。下面，我将把电话转交给陈福阳。

陈福阳（首席执行官）：

感谢Ji，也感谢各位今天的参与。我们本季度交出了一份亮眼的成绩单，营收、营业利润和自由现金流均创历史新高。这一表现的核心驱动力，是第三季度AI半导体业务营收同比增长221%、环比增长54%。由此推动，公司合并营收达到296亿美元，同比增长86%。营业利润增速更快，同比增长92%，营业利润率以68%的营收占比创历史纪录，充分体现了强劲的经营杠杆效应。第三季度的需求可谓炙手可热，而我们才刚刚起步。

我们的六位XPU客户正在加速部署定制加速器，AI半导体营收同比增长逾三倍，达到167亿美元。本季度，我们向Anthropic和谷歌批量交付了Ironwood TPU v7（第七代）。与此同时，我们已开始向谷歌量产出货下一代TPU v8i。这一新一代TPU与Ironwood相比，内存和带宽均有所提升，同样针对推理工作负载进行了优化，其性能与MegaRAID GPU相当，甚至有所超越。

以下重申开发这些复杂加速器所面临的重大技术挑战：博通目前出货的TPU v8i已领先于实际上更早启动研发的 MediaTek v80版本。第三季度，我们还出货了OpenAI的第一代定制加速器，其推理工作负载性能优于Grace Blackwell GPU。

总体而言，第三季度XPU出货量同比增长超过3.5倍，占AI营收的73%；AI网络营收同比增长超过2.5倍。这一强劲势头延续至第四季度。

第四季度展望：

• 我们预计将向Anthropic加速出货Ironwood；
• 向谷歌提升TPU v8i的批量出货；
• 继续向OpenAI出货Jalapeno；
• 向Meta开始量产针对推理和大规模推荐优化的定制MTIA加速器。

第四季度，我们预计XPU和AI网络营收将双双实现同比三倍增长。综合来看，我们预计这些部署将推动第四季度AI营收达到217亿美元，同比增长236%。

基于上述第四季度指引，我们预计2026财年全年AI营收将达到580亿美元，同比增长186%，高于此前560亿美元的指引。我们持续看到XPU客户的需求呈指数级增长。我们认为，当今AI工作负载的绝大多数计算需求，源自这一专注于开发前沿大模型的集中群体。我们预计，他们对计算基础设施的需求将在2027年和2028年进一步爆发。他们都在选择XPU路线，以实现在性能、成本和功耗方面的综合优势。

下面，我将逐一带大家了解每位客户在全球范围内利用XPU大规模运行前沿模型的历程。

谷歌： 我们与谷歌的合作从未如此深入。近期，双方签署了长期协议，共同开发并供应未来各代TPU及AI网络产品。根据该协议，我们计划在未来数年内，每年向谷歌交付数百亿美元规模的TPU。我们预计，2028年和2029年不断增长的需求，将通过我们目前正与谷歌共同研发的持续迭代、日益复杂的新一代TPU来满足。

我们与谷歌的合作之所以能够持续深化，在于博通拥有业界最强的半导体设计知识产权组合，包括业界领先的SerDes、芯片间互连、前沿HBM与SRAM集成，以及极具差异化的先进封装能力。最重要的是，我们始终如一地实现了TPU从产品定义到量产的最快上市速度，无需重新提交流片。我们认为，这些都是竞争对手极难逾越的深厚护城河。

Anthropic： 2026年，我们将为其部署1吉瓦的Ironwood。预计Anthropic将在2027年再部署5吉瓦的TPU v8i。展望2028年，我们已具备清晰的交付路径，可再增量交付10吉瓦。与此同时，谷歌的需求也在持续增长，预计将于2027年成为我们最大的XPU客户，并在2028年保持这一地位。

OpenAI： Jalapeno正按计划推进，预计2027年部署1.3吉瓦。我们与OpenAI正深入开发Jalapeno之后的下一代XPU，该产品即将进入流片阶段。展望2028年，我们预计OpenAI将部署超过5吉瓦的Jalapeno及其继任代XPU，届时OpenAI将成为我们第二大XPU客户。此外，我们目前还在与OpenAI共同开发其第三代XPU。

正如OpenAI上周所宣布的，Jalapeno在性能上——包括延迟、吞吐量和功耗——均优于Grace Blackwell Ultra，在运行OpenAI工作负载方面，其性能实际上与Vera Rubin GPU相当。这一案例说明：当你联合开发一颗专为自身LLM工作负载深度优化的芯片时，其性能将超越任何通用GPU。与TPU一样，Jalapeno也证明了其能够运行其他前沿模型。而这一切，仅需GPU成本的一半即可实现。

Meta： 我们持续合作交付多代MTIA XPU的计划保持正轨。从现在到2027年底，我们将向Meta交付三代MTIA加速器。综合这三代产品，我们预计到2028年将累计部署3吉瓦。

AI网络： 我们在AI领域的布局远不止于XPU，我们同样是AI网络领域的领导者，并持续扩大领先优势。在用于横向扩展（scale-out）和纵向扩展（scale-up）的以太网交换机领域，我们率先推出了100太比特的Tomahawk 6，并刚刚完成了Tomahawk 7的流片——这是业界首款200太比特每秒以太网交换机。在纵向扩展（scale-in）互联方面，我们在每一代PCIe交换机中均保持领导地位。我们目前也是前沿光学DSP领域的领导者，并正在快速扩大EML、VCSEL和CW激光器的产能与市场份额。

总而言之，我们持续大力投入，致力于提供覆盖最广、技术最前沿的AI产品组合。事实上，我们预计AI网络营收在未来几年将保持同样快速的增长势头。

长期AI营收展望：

基于上述主要LLM客户群的出色进展，以下是我们对AI半导体营收的展望：

• 2027财年： 我们已保障供应，AI营收预计将再次翻倍，达到约1150亿美元。实际需求甚至超过这一预测，我们将努力提升供应能力。
• 2028财年： 预计增长势头将延续，2028财年AI半导体营收有望再次翻倍，达到2300亿美元。我们同样已保障相应供应能力。

提供上述2028年AI营收展望，旨在向各方呈现我们的增长轨迹，相关需求持续极为强劲。因此，我有把握地说，我们完全有望在2028财年实现每股收益超过30美元的目标。

非AI半导体： 第三季度营收为42亿美元，同比增长5%，环比持平。宽带和服务器存储合计实现增长，部分被无线业务下滑所抵消。第四季度，预计非AI半导体营收约为43亿美元，环比同样增长约5%。

基础设施软件： 第三季度营收88亿美元，同比增长29%，年化经常性收入（ARR）同比持续增长15%。第四季度，预计基础设施软件营收稳定在约87亿美元。

我们发布了VMware Private AI Cloud，为企业提供一个安全、高性价比的平台，用于在现有应用旁边构建和运行AI，集成AI基础设施、安全合规工具以及构建和运营可信AI智能体所需的能力，同时保护企业数据。VMware Cloud Foundation（VCF）同样在帮助客户将工作负载从公有云迁回私有云，以获得更强的管控能力并显著改善基础设施经济性。企业对AI的消费，实际上正在为我们的基础设施软件业务开辟新的增长机遇。

综上所述， 2026财年第四季度，我们预计合并营收将增至348亿美元，同比增长93%；AI营收预计为217亿美元，同比增长236%；营业利润率预计约为营收的66%。

下面，我将把电话转交给Amie。

Amie Thuener（首席财务官）：

谢谢陈总。下面我来详细介绍第三季度的财务表现。

综合业绩： 本季度合并营收为296亿美元，创历史纪录，同比增长86%。毛利率为营收的75%，受AI半导体营收在整体营收结构中占比提升的影响，环比下降210个基点，但优于我们74%的指引目标。第三季度营业利润为201亿美元，创历史纪录，同比增长92%。尽管营收结构导致毛利率有所下降，但得益于显著的经营杠杆效应，营业利润率同比提升240个基点，达到67.9%。相应地，第三季度非GAAP每股收益为3.32美元，同比增长96%。

分部业绩——半导体： 半导体解决方案业务营收为208亿美元，创历史纪录，同比增长127%，占公司总营收的70%。其中，AI半导体营收167亿美元，占总营收的56%，较第二季度的49%进一步提升。半导体解决方案业务毛利率约为67%，运营费用12亿美元，主要体现研发投入，运营费用占业务营收的比例为6%。营业利润率为61%，同比提升440个基点，这得益于127%的营收增速远超22%的运营费用增速。

分部业绩——基础设施软件： 基础设施软件营收88亿美元，同比增长29%，占总营收的30%。毛利率为94%，运营费用超过9亿美元。第三季度软件业务营业利润率同比提升650个基点，至约84%。

资产负债表： 第三季度末，现金余额为240亿美元，较上季度末的196亿美元增加43亿美元。存货余额为45亿美元，以支撑强劲的半导体需求。

现金流： 本季度自由现金流为137亿美元，创历史纪录，占营收的46%。资本支出为5.32亿美元。

资本配置： 第三季度，按每股0.65美元的季度普通股股息，向股东支付现金股息31亿美元。同期偿还长期债务56亿美元。季度结束后，我们又在到期时偿还了15亿美元优先票据。固定利率债务总本金596亿美元的加权平均票息率为4%，加权平均剩余年限为7.4年。

XPV平台： 今年6月，我们与Apollo和黑石（Blackstone）共同成立了AI XPV平台，旨在于2028年底前为OpenAI和Anthropic提供超过20吉瓦的计算基础设施。今年6月，我们完成了第一笔350亿美元的融资交割，用于支持Anthropic 1吉瓦的部署，该部署已经启动。

我们的核心战略保持一贯：

第一， 赋能两家最具战略价值的客户——领先的AI实验室，帮助他们弥合当前现金流与业务发展所需大规模前期投资之间的缺口。我们的XPU能够以倍数于传统基础设施成本的方式，实现具有成本效益的可持续增长。

第二， XPV平台服务于高质量的可投资客户，并在需求已经锁定的前提下促进项目落地执行。

第三， 我们通过商业视角与资产负债表视角双重审视任何战略融资，与我们现有的资本配置框架保持一致。通过XPV平台，我们引入成熟的第三方金融合作伙伴，由其独立承销和资本化相关资产，而非由我们直接提供融资。必要时，我们可能提供有限的残值担保，这属于或有负债，我们认为风险较低，有这些实验室强劲的盈利前景以及标的资产的持续价值为支撑。

第四季度指引：

• 合并营收：348亿美元，同比增长93%；
• 半导体营收：约261亿美元，同比增长136%；
  • 其中AI半导体营收：217亿美元，同比增长超过236%；
• 基础设施软件营收：约87亿美元，同比增长约25%；
• 合并毛利率：随着AI营收占比在第四季度进一步提升，预计约为73%，低于去年同期的78%。这反映了XPU占比提升以及其中内存含量增加对毛利率的稀释效应；
• 营业利润率：预计约为66%，与去年同期持平，这得益于强劲的营收增长所带来的显著经营杠杆效应；
• 非GAAP税率：受全球最低税率影响及收入地理结构变化，预计第四季度及2026财年全年约为16%，高于2025财年；
• 非GAAP摊薄股份数：约49.4亿股（不含潜在回购的影响）；
• 资本支出：约14亿美元，用于扩大半导体产能。

正如陈总所述，我们预计AI营收将在2027财年再次翻倍，达到约1150亿美元，并在2028财年再次翻倍，达到2300亿美元。提供这一AI营收展望旨在呈现增长轨迹，我们不打算在每季度进行更新。

以上是我的正式发言，请主持人开放问答环节。

问答环节

主持人： 谢谢。现在开放问答环节，请稍候，我们整理提问名单。第一个问题来自摩根士丹利的Joseph Moore，请提问。

Joseph Moore（摩根士丹利，分析师）： 谢谢，恭喜取得亮眼成绩。您提到明年业务将翻倍，同时表示需求可能更高，能否谈谈供应方面的情况？当前的供应瓶颈在哪里？如果瓶颈得以解决，哪些因素可能推动该数字进一步提升？

陈福阳： Joe，这是个大问题。不管我说什么，你们都会去报道更大的数字，这挺有意思的。我们非常谨慎，坦率地说，我们力求保守。

是的，从需求来看，我们本可以交付更多。我们有时候也会在想，即便我们把芯片发出去，它们能否被及时部署？这始终是我们给出展望时的一个重要考量。当然，我们的客户希望我们出货更多，但我们已经保障了供应，认为1150亿美元是合理的数字。如果情况发生变化，我们能够扩大供应链规模，自然会上调预测。

同样的逻辑也适用于2028年2300亿美元的展望，这是基于客户所拥有的数据中心选址与供应链——包括前沿晶圆、基板和HBM内存——经过周密评估后给出的数字，我们有信心实现。

主持人： 下一个问题来自Jefferies的Blayne Curtis，请提问。

Blayne Curtis（Jefferies，分析师）： 感谢提问机会，我想继续追问供应这个关键问题。能否具体谈谈在基板或封装方面，是否有XPU客户决定使用你们新加坡的产能？这在整体供应布局中扮演什么角色？

陈福阳： 我们将从2027财年起在新加坡工厂启动基板生产，这将在一定程度上解决我们的关键供应瓶颈。

Blayne Curtis： 好的，还有一个快速确认：您提到了谷歌的数字，也提到了Anthropic的10吉瓦，这两个数字是分开的，对吗？也就是说，10吉瓦仅针对Anthropic？

陈福阳： 是的，10吉瓦仅针对Anthropic。

主持人： 下一个问题来自摩根大通的Harlan Sur，请提问。

Harlan Sur（摩根大通，分析师）： 下午好，谢谢提问机会。随着客户推动XPU和GPU性能不断提升，网络带宽也相应提升，每通道速率从100G提升至200G，从Tomahawk 5升级至Tomahawk 6。我们了解到Tomahawk 6的爬坡是贵公司交换机系列中速度最快的，明年的产品几乎已售罄。此外，看到团队完成了下一代Tomahawk 7的流片也令人振奋。

请问：在贵公司的六个前沿模型XPU客户中，有多少家正在使用Tomahawk进行scale-out网络连接？同时，能否更新一下Tomahawk Ultra scale-up平台的采用进展？

陈福阳： Charlie来回答这个问题，他对这方面了如指掌。

Charlie Kawwas（半导体解决方案集团总裁）： 感谢Harlan。您说得对，Tomahawk 6取得了巨大成功。它最初主要用于scale-out，我们提供100G和200G两个版本，两个版本均表现优秀，几乎部署在所有与我们合作开发XPU的AI超大规模数据中心客户中。即便是那些未使用我们XPU的客户，也在使用Tomahawk 6的100G和200G版本。

关于Tomahawk Ultra，我们在市场中实现了领先创新，利用低延迟以太网实现了scale-up互联。这款产品的采用情况也超出了我们的预期，本季度起已开始部署，并将在2027财年大规模应用于scale-up场景。

陈福阳： 补充一点：Charlie所说的Tomahawk Ultra意味着，我们现在首次能够在以太网上实现GPU、XPU集群内的scale-up互联。Tomahawk Ultra的性能与此前所有非以太网方案相当，在损耗和延迟方面尤为突出。

主持人： 下一个问题来自Bernstein的Stacy Rasgon，请提问。

Stacy Rasgon（Bernstein，分析师）： 谢谢。我想核实一下，将您披露的2027年和2028年各客户吉瓦数加总，我得出的数字大约是：2027年约10吉瓦（其中约6吉瓦来自Anthropic和OpenAI），2028年约20吉瓦（其中约15吉瓦来自Anthropic和OpenAI）。请确认这是否准确。

此外，若将您的营收指引除以吉瓦数，每吉瓦内容价值大约在110亿至120亿美元之间，而有竞争对手的数字约为400亿美元。请问这是评估贵公司单位价值的合理基准吗？随着XPU持续演进、性能提升、内存增加，这一数字将如何变化？

陈福阳： Stacy，你很聪明，把两个棘手的问题合在了一起，我来逐一回应。

是的，您可以把我们所披露的吉瓦数加总——当然不是全部，因为我们聚焦的是最重要的客户。我们有六个客户，其中四个将成为非常庞大的客户。我们带着大家逐一梳理了他们部署XPU的历程：谷歌已走过十年，OpenAI约两到三年，Meta约三年。每家走的路径不同，我们希望大家看清楚这一旅程在2026、2027、2028三年中的意义。

您将吉瓦数加总之后，需要注意：我们并不是说未来两年所有吉瓦都会真正完成部署并出货，因为部署不仅仅是把芯片交付出去，还需要数据中心机房就绪才能真正投产，而且我们谈的是财政年度。我们认为，在六个客户中，这一需求若全部落地将达到30吉瓦，但我们保守估计其中有相当一部分可能无法在这两个财年内全部投产。

因此，我们给出的判断是：2027财年出货1150亿美元，2028财年再出货2300亿美元，合计约3500亿美元。换句话说，我们有相当高的把握，在未来两年内向这些客户出货总计3500亿美元的AI半导体。这是理解这一展望最准确的方式——并不意味着所有吉瓦都必须在这两个财年内完成部署。

关于您的第二个问题：正如我之前所说，XPU不仅能在各客户专属LLM工作负载上实现相当甚至更优的性能，其成本也不足GPU的一半——您的计算恰恰印证了这一点。

主持人： 下一个问题来自Melius的Ben Reitzes团队，请提问。

Jack（代替Ben Reitzes提问，Melius，分析师）： 您好，我是代Ben提问。能否详细说明表外担保协议的最大风险敞口？从贵公司最近披露来看，第一笔融资的最大风险敞口约为290亿美元，这是否大致代表了未来几年Anthropic和OpenAI各批次融资的量级？另外，能否就残值担保及相关风险提供更多说明？谢谢。

Amie Thuener： 谢谢Jack。今天我们没有关于残值担保或支持协议方面的新公告，此前已披露的数字仍然有效。正如我在正式发言中所说，我们会逐笔评估任何战略融资，未来的每笔交易都会根据具体实验室和投资者的需求量身定制，因此我无法给出一个统一的最大上限或每笔交易的具体面貌。我们会在适当时候告知大家，今天暂无新消息。

主持人： 下一个问题来自美国银行的Vivek Arya，请提问。

Vivek Arya（美国银行，分析师）： 谢谢提问机会。Amie，请问随着XPU营收占比提升和内存成本上升，2027年和2028年的毛利率将受到怎样的影响？

另外，Hock，您提到两家前沿实验室将成为最大的AI客户，但谷歌仍表示受到供应约束，为什么谷歌不能采购更多？还有，这些前沿实验室许多都依赖云服务商提供土地、电力和机房空间，有时与英伟达相关实体存在关联。那么他们选择使用哪种芯片，究竟在多大程度上是他们自己的决定？其中有多少受到云服务商或融资方的左右？是什么让您确信他们在2027或2028年会将这部分业务给到博通？

陈福阳： 这个问题有几个维度，我来逐一回应。

首先别忘了，我们现在讨论的六个客户中，另外四个在财务上足够稳健，完全能够自行筹资，他们也乐于这样做。

对于Anthropic和OpenAI这两家，可以这样理解——他们是处于某个偏远之地、才华横溢的天才，渴望进入顶尖学府实现抱负，我们只是尽力帮助他们。一部分帮助就是为这些拥有全球最前沿模型的公司创造融资渠道，让他们能够在同一竞争平台上参与竞争，并向世界提供卓越的技术产品。这就是我们在做的事情。

从投资回报的角度看，这对我们也是极具价值的：他们每部署1吉瓦算力，就能产生300亿美元的年化经常性收入，这是一个极具吸引力的商业模式。因此，博通投资并赋能这些客户，在经济上完全合理。

再看长期趋势：这些公司将成长为独立的超大规模数据中心运营商。他们的目标是拥有自己优化成本性能比的定制芯片，并尽快运营自有数据中心。短期内您说得对，他们确实在使用第三方云服务来部署模型，但长期来看，我们认为他们与超大规模云厂商并无二致，最终将运营自己的数据中心，作为一方主体向世界提供生成式AI API和模型服务。这不是推测，而是正在发生的现实，我们正身处其中，推动这一进程。

Amie Thuener： 关于毛利率，首先我需要纠正一下：半导体解决方案业务第三季度的毛利率约为67%，而非此前提到的数字。

关于您的问题，毛利率反映的是半导体业务与基础设施软件业务之间的营收结构，以及半导体内部的产品结构和内存含量的变化。随着XPU在总营收中占比持续提升，毛利率将承压。我们每季度仅提供一个季度的指引，届时会告知当季毛利率预期。

陈福阳： 补充一点，我们已不止一次强调——请不要过于纠结毛利率，要看真正重要的指标：营业利润率。营收增速远超运营费用增速，我们因此获得了强劲的经营杠杆，并将维持较高的营业利润率水平，即便产品结构变化会对毛利率造成一定稀释。

主持人： 下一个问题来自巴克莱的Tom O'Malley，请提问。

Thomas O'Malley（巴克莱，分析师）： 谢谢提问机会。关于Tomahawk Ultra：在未来几年中，随着多款ASIC的爬坡，Tomahawk Ultra对这些ASIC的附着率应该如何理解？我假设当客户选择与你们合作开发ASIC时，通常也会采用你们的网络产品。能否大致说明有多少客户在使用Tomahawk Ultra？他们如何使用以太网？我认为贵公司在加速器领域的渗透将带动网络侧的大量机遇，谢谢。

Charlie Kawwas： 谢谢Hock，谢谢Thomas。关于scale-up的附着率，目前我们看到与我们合作开发XPU的客户，之前部署Tomahawk 5，现在升级到了Tomahawk 6，部分客户进一步采用Tomahawk Ultra。无论是XPU集群还是GPU集群，都在采用Tomahawk 6和Tomahawk Ultra。

原因正如Hock之前所说：这些方案基于以太网，意味着开放互联，任何人都可以接入，尤其是借助我们与整个行业共同制定的标准。目前，我们在XPU集群和部分GPU集群中均已看到部署。

主持人： 下一个问题来自Truist Securities的Will Stein，请提问。

William Stein（Truist Securities，分析师）： 谢谢，恭喜取得优秀业绩和令人印象深刻的长期展望。能否进一步说明土地、电力和机房空间方面的约束，以及这些约束在多大程度上影响了展望数字？

陈福阳： 这是个好问题，Will。我们给出展望时，不只是看终端客户向我们申请多少芯片或机架形式的算力，我们会与每位客户深入分析他们实际拥有的土地、电力和数据中心站点情况，因为数据中心建设周期很长，需要提前确认。这些分析结果已经反映在我们今天提供的展望数字中。

主持人： 下一个问题来自TD Cowen的Joshua Buchalter，请提问。

Joshua Buchalter（TD Cowen，分析师）： 感谢提问机会。关于XPV平台，目前已完成350亿美元的融资。展望2028财年Anthropic 10吉瓦和OpenAI 5吉瓦的部署，是否预计大部分或全部将通过XPV融资？在保障这些部署融资方面，有哪些时间节点和关键里程碑？谢谢。

陈福阳： 让我先做个概要说明，Amie再补充细节。并非所有项目都会采用相同模式——未来两年内，Anthropic和OpenAI的情况都会发生变化。众所周知，OpenAI正在推进IPO进程，届时其信用状况将发生改变。所以情况各有不同，我把细节留给Amie。

Amie Thuener： 我们的合作伙伴在任何情形下都会寻求来自多元渠道的融资。在某些情况下，如果符合我们的框架，我们可能介入提供支持；其他情况下则不一定。我们会逐案评估具体需求。

主持人： 下一个问题来自高盛的Jim Schneider，请提问。

Jim Schneider（高盛，分析师）： 谢谢提问机会。您提到了土地、电力和机房空间，这是否是迈入2027财年时面临的最大制约？此外，能否就其他供应链制约因素作出说明，例如内存、基板或其他关键组件，以及这些制约预计如何得到缓解？

陈福阳： Jim，这是个非常全面的问题，您的判断是正确的——这是一个多维度的问题，要在大规模层面部署一个AI数据中心，面临的制约是多方面的，而我们目前向客户交付的正是这种规模：基于XPU计算加速器构建的大型AI数据中心。

土地、电力和机房空间，正如我对Will的回答中所说，是最重要的制约因素，它们直接决定了容量何时能够建成并可用，这需要与客户密切协作。其次是前沿硅片——芯片的生产与交货周期。再深入一层是基板，这是一个具体的制约，促使我们在新加坡工厂自建大规模基板产能。此外还有内存，包括HBM和AI服务器所用的系统内存，虽非我们直接供应，但客户同样需要保障。

所有这些制约来自不同来源，在不同时期各有轻重，某一时刻可能某个成为瓶颈。这是一个持续性的复杂挑战，某种程度上，我也因此庆幸我们只有六个客户需要应对。

主持人： 下一个问题来自瑞穗证券的Vijay Rakesh，请提问。

Vijay Rakesh（瑞穗证券，分析师）： 谢谢Hock和Amie提供2027和2028财年AI营收的可见性。随着XPU持续迭代，每吉瓦的美元价值将如何演变？另外，我注意到资本支出有所提升，请问是否在扩充EML、CW磷化铟方面的产能？谢谢。

陈福阳： Charlie，你来回答资本支出的问题。

Charlie Kawwas： 好的。关于资本支出，我们在过去几个季度已多次提及，我们持续在多个工厂加大投入：基板工厂即将投产，EML、CW激光器以及磷化铟工厂——无论是美国还是新加坡的，产能都已超过同比三倍增长。今年已经完成了本年度的扩产，未来两年还将进一步大幅增加，这正是资本支出提升的原因。

陈福阳： 我也在发言中提到，EML激光器和CW激光器的需求正在快速超越整个行业的供应能力，因此我们正在加倍扩产，我们在这一市场拥有相当大的份额，支持这一增长生态系统符合我们自身的利益。

关于每吉瓦的美元价值：您提出了一个很有趣的问题，需要注意一点——每一代XPU或GPU性能提升的同时，芯片走向更先进制程，生产成本也更高，因此ASP会上升。但与此同时，单颗芯片的功耗也在增加，这意味着在同等1吉瓦的部署规模中，新一代XPU的数量实际上更少。

因此，我们实际测算的每吉瓦内容价值大约在200亿至300亿美元之间，而且我们预期这一水平将保持相当稳定——因为单芯片功耗的上升，抵消了ASP提升对每吉瓦内容价值的拉动。真正的增量来自吉瓦数的持续扩张，这是由客户呈指数级增长的算力需求所驱动的，每吉瓦的美元内容将维持在200亿至300亿美元这一区间。

Vijay Rakesh： 非常受益，谢谢Hock和Charlie。

主持人： 今天问答环节的时间到此结束，现在将电话交回Ji Yoo作闭幕致辞。

Ji Yoo（投资者关系负责人）： 谢谢Sherif。本季度，博通将于9月8日（周二）出席高盛Communacopia与科技大会。博通目前计划于2026年12月9日（周三）收市后发布2026财年第四季度及全年业绩。博通业绩电话会议的公开网络直播将随后于太平洋时间下午2:00举行。今天的业绩电话会议到此结束，感谢各位参与。Sherif，可以结束通话了。

主持人： 感谢各位的参与，今天的会议到此结束，请各位断开连接。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

微软投资者关系负责人Jonathan Neilson表示，鉴于Azure目前的体量与规模，"现在感觉是引入更高层次透明度的合适时机。"

微软周三美股盘后提交的文件显示，Azure最近一个财季营收达294亿美元，并同步披露了过去两年的季度营收数据，呈现持续扩张态势。

此次信息披露力度的提升，预计将为投资者提供更清晰的参照基准，以衡量微软在人工智能领域的商业化进展。Azure已被市场视为微软AI业务的重要风向标，分析师此前长期因信息不足而难以对其进行精准估值。

微软周三收跌0.84%，截至发稿，盘后上涨0.32%。

透明度之争：华尔街的多年诉求

长期以来，微软仅披露Azure的同比增速，而非绝对营收数字，由此招致投资者和分析师的持续不满。这一做法使外界难以直观评估Azure在微软整体业务中的真实分量，也无法与竞争对手进行横向比较。

早在2015年，微软前CEO、公司大股东Steve Ballmer便曾公开呼吁管理层在云业务披露上更加透明。"这是一个关键指标，"Ballmer当时对彭博表示，"既然他们称云计算是公司的核心，就应该如实披露。"

微软表示，Azure在截至今年6月的财政年度销售额已突破1000亿美元，较上一财年的750亿美元增长约33%，约占公司总营收的30%。

报告架构重组：AI战略重心的映射

与Azure信息披露同步推出的，是微软自2015年以来最重大的报告分部调整。

根据新架构，现有的"智能云"分部（涵盖Azure及服务器产品）与"生产力和业务流程"分部（涵盖Microsoft 365等原Office套件）将合并为单一分部，命名为"Agents and Infra"（智能体与基础设施）。

原"更多个人计算"分部（涵盖Windows、搜索广告及Xbox）则更名为"设备与消费者"分部。

此外，LinkedIn的大部分业务增长将被归入必应搜索及其他广告收入业务板块。上述新架构将于微软本财年第一季度（今年秋季）的财报中正式生效。

微软CEO萨蒂亚·纳德拉在一份关于此次调整的说明中表示，人工智能的发展"正在改变我们构建的产品和运营方式，它模糊了我们产品之间的边界，并重塑了我们的商业模式。"

新的分部命名方式，折射出微软将AI智能体（Agent）定位为下一阶段核心增长驱动力的战略意图。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

要闻精选

潘功胜：继续实施好适度宽松的货币政策，持续推进货币政策框架转型。

特朗普提议霍尔木兹海峡改名“特朗普海峡”，称美方已控制。伊朗革命卫队宣称以导弹和无人机袭击美军在科威特、约旦及伊拉克的多处基地，造成"多名美方人员死亡"，美军中央司令部随后宣布完成新一轮打击，目标从防空系统扩展至布雷能力与通信站点。

美国与委内瑞拉签署多项石油合作协议，雪佛龙宣布未来五年投资70亿美元、目标2028年后在委产量翻倍至60万桶/日，白宫称协议项下原油最早11月进入美国战略储备。

美国8月“小非农”ADP私人部门新增就业3.8万人，创今年1月以来最低，低于市场预期，前值上修至4.6万人；跳槽者薪资增速回落至7.3%，数据公布后市场对9月加息的押注小幅降温。

美联储褐皮书显示经济活动温和扩张、就业小幅增长、价格温和上涨，数据中心需求成为主要增长动力，金融市场对9月15日至16日会议加息的定价约为65%，政策路径高度不确定。

日元盘中一度急涨1.2%触及158.22，市场高度戒备美日再度联手干预，日本财务省过去一个月已动用创纪录的964亿美元捍卫日元，日央行官员密集放鹰令9月加息预期接近完全定价。

韩国外汇当局非常规操作：承接SK海力士美元回流以稳定汇率。

地缘风险升温，荷兰央行将约120亿美元黄金储备从美国加转移至伦敦。

博通公布第三财季财报，净营收同比增长86%至295.91亿美元，AI半导体收入同比增长221%至167亿美元，公司将本财年AI收入指引上调至580亿美元，并给出2028财年AI收入2300亿美元的长期路线图。

伯克希尔CEO阿贝尔披露，公司15个月前以100亿美元投资谷歌母公司Alphabet并获得6.5%折扣，巴菲特参与了投资规模与折扣的决策，AI数据中心带来的电力需求正成为公司能源业务的新机遇。

谷歌发布Gemini 3.8 Flash及网安版Flash Cyber，距上一代仅三周，为六周内第三次迭代Flash模型，主打长周期编程与自主智能体，同步启动面向政府和关键基础设施的Fairwind网安计划。

黄仁勋G20放话：英伟达今年在美投入近万亿美元，AI如同水电等基础设施，每个国家都要建设。

月之暗面（Kimi）以保密形式向港交所递交A1文件，正式启动港股IPO流程，同时正以500亿美元投前估值推进IPO前最后一轮融资，公司对市场传闻不予置评。

中际旭创最新股东榜，已无章建平。

市场概述

美伊冲突推升国际油价升至五周高位后，涨势在9月2日纽约时段按下暂停键，通胀担忧随之降温，10年期美债收益率从盘中高点回落，美股三大指数集体收涨，终结三连跌。全球债市的重定价并未停歇，欧英日长债收益率盘中续创多年新高；日本央行官员放鹰令日元盘中急涨，美元走软带动黄金V形反弹，A股与港股则在债市抛售和地缘风险压制下缩量调整。

美股：标普500涨0.47%报7667.45点，道指涨0.56%报53061.95点，纳指涨0.45%报26217.83点，终结三连跌，罗素2000涨1.13%领涨；AI硬件走强，戴尔因AI服务器订单创纪录暴涨15.76%、英伟达涨3.20%、美光涨2.43%，软件与网络安全股走弱，Credo暴跌20.04%、MongoDB跌13.54%、Palo Alto跌9.31%

A股：沪指跌0.97%，深成指跌1.88%，创业板指跌2.39%，两市成交1.79万亿元；军工板块逆势掀涨停潮，农业、贵金属、锂矿等前期强势板块回调，宇树科技跌破550元较上市首日"腰斩"，中际旭创跌破万亿市值

港股：恒生指数跌0.07%报25311.21点，恒生科技指数跌0.74%；科网股多数下跌、中资券商下挫，内银股午后拉升，中国银行盘中创历史新高，生物医药与内房股回暖

欧股：德国DAX跌0.50%报25839.33点，法国CAC40跌0.26%报8280.63点，英国富时100跌0.30%报10756.45点；英国10年期金边债收益率盘中触及5.294%为2007年8月以来最高

日韩：日经225跌2.85%报64325.64点，韩国KOSPI跌3.99%报6562.72点；半导体权重股领跌，三星电子跌4.02%、SK海力士跌4.73%

原油：WTI原油涨0.88%报91.01美元/桶，盘中最高触及92.29美元后回吐、最低见88.97美元；布伦特原油涨1.04%报95.63美元/桶，盘中触及97.04美元；美国商业原油库存减少450万桶至4.245亿桶，炼厂开工率升至98%

贵金属：现货黄金V形反转涨1.38%，盘中最低触及4282.63美元后回升，重新逼近4400美元/盎司；现货白银涨1.92%报65.14美元/盎司

工业金属：COMEX铜期货报6.61美元/磅，基本持平，长端利率上行压制基本金属表现

美债：10年期收益率盘中升至4.816%创2023年末以来最高，收于4.783%，较前一日降约1.3个基点；30年期回落至5.25%，2年期报4.369%；日本10年期国债收益率报3.016%，延续1996年以来首次破3%的走势

外汇：美元指数跌0.11%报99.51，美元兑日元收158.71、跌0.89%，盘中一度触及160.39后急挫；离岸人民币兑美元报6.7167附近

比特币：报约7.73万美元，与前一日基本持平

要闻详情

中国

月之暗面（Kimi）以保密形式向港交所递交A1文件，正式启动港股IPO流程，据《晚点》独家报道，公司同时正以500亿美元投前估值推进IPO前最后一轮融资，或为上市前最后一笔。Kimi今年估值从1月约43亿美元一路升至K3发布后的350亿美元，再上探500亿美元。Kimi方面回应称对市场传闻不予置评，暂无可以披露的信息。业内预计另一家头部大模型公司DeepSeek可能于明年上半年上市。

潘功胜：继续实施好适度宽松的货币政策，持续推进货币政策框架转型，中国央行行长在出席二十国集团财长和央行行长会议时表示，贸易摩擦和保护主义通过影响供应链、推升通胀、扰乱市场预期拖累全球经济，各方应坚定维护多边主义。潘功胜强调，中国没有必要、也无意通过汇率贬值获取贸易竞争优势，将坚持扩大内需和高水平对外开放，为新一轮全球经济动态平衡贡献力量。

中际旭创最新股东榜已无章建平，光模块龙头最新披露的前十大流通股东名单中已不见章建平身影，而公司2026年半年报显示章建平截至二季度末持有593.48万股、持仓市值超过75亿元。公司同日公告实控人王伟修质押72.8万股用于偿还债务。中际旭创此前抛出40亿至80亿元回购计划并已首次回购3.18亿元，9月2日股价跌4.29%报822.4元，总市值跌破1万亿元。

海外

中东战火急剧升级，伊朗革命卫队宣称对美军多处基地发动导弹与无人机联合袭击，当地时间9月2日凌晨，伊朗为报复美军此前袭击，打击了美军驻科威特阿里·萨利姆空军基地，目标包括指挥官区域与无人机机库，宣称造成"多名美方人员死亡"并摧毁多架无人机；袭击还同步覆盖约旦、伊拉克埃尔比勒等地的美军设施，伊方称已击落50架MQ-9无人机。美军中央司令部同日宣布完成新一轮打击，目标新增伊朗的布雷能力与通信站点，显示打击范围从防空体系延伸至海上作战能力。伊朗外交部指责美军袭击其南部婚礼现场构成"战争罪"，伊最高国家安全委员会称已制定新战略、将"摧毁敌方根基"。

- 特朗普提议霍尔木兹海峡改名"特朗普海峡"，称美方已控制：伊朗议长称美方履行承诺后才会重开海峡，沙特谴责伊朗袭击其船只。

- 持续半年的伊朗战争，打乱美联储9月利率决策：油价与通胀路径的不确定性，令9月议息会议的政策取舍更加复杂。

美国8月ADP私人部门新增就业3.8万人，创今年1月以来最低，低于市场预期，7月数据上修至4.6万人。分行业看，教育与医疗保健、休闲酒店和建筑业是主要增量来源，制造业减少1.7万人、专业与商业服务减少1.6万人，商品生产部门降幅为今年10月以来最大。跳槽员工薪资同比增速降至7.3%，在职员工维持在4.4%。ADP首席经济学家表示，人口结构变化、通胀黏性与AI对就业的冲击令薪资增长失去可预测性。利率期货显示，数据公布后市场对9月加息的定价小幅回落。

美联储褐皮书：经济活动温和扩张、就业小幅增长、价格温和上涨，12个辖区中有7个报告就业小幅至温和增长、5个基本持平，价格方面8个辖区变动不变、3个放缓、1个加快，数据中心需求成为推动增长的主要动力。报告显示制造业与建筑业投入品价格压力偏高，能源、运输与原材料普遍涨价，企业反映医疗保费压力"显著"。金融市场对9月15日至16日政策会议加息的定价约65%，维持利率不变概率约35%，在临近会议时点仍高度不确定。

- 美联储"三把手"威廉姆斯：通胀缓慢回落，利率处于"良好水平"：纽约联储主席表态审慎，未释放明确加息信号，称"只需继续观察"数据走势。

日元盘中一度急涨1.2%触及158.22，市场高度戒备美日再度联手干预，导火索是日本央行最鹰派委员之一高田创当日早间表态，称25个基点加息并非板上钉钉、可能更高，并暗示连续加息同样存在可能。隔夜指数掉期市场已接近完全消化日本央行9月加息。日本财务省过去一个月已动用创纪录的964亿美元捍卫日元，此前东京与华盛顿还进行了1998年以来首次协调买入日元行动。交易员对本次涨幅是否由直接干预驱动存在分歧，但普遍承认市场仓位高度敏感。

- 植田和男放鹰"暗示9月加息"：货币条件仍然宽松，我们希望继续加息

- 日本央行鹰派委员放话：下次加息幅度或超0.25%，连续加息也不排除

- 媒体曝光贝森特"干预日元"真相：实际规模或仅有5亿美元：华尔街此前的千亿美元干预叙事被质疑夸大。

博通第三财季净营收同比增长86%至295.91亿美元，续创单季新高，AI半导体收入同比增长221%至167亿美元、占总营收约56%，非GAAP每股收益3.32美元、同比增长96%。第四财季营收指引348亿美元、同比增长93%，略低于市场预期约350.5亿美元；但CEO陈福阳在电话会上给出市场最想听的中长期指引：2026财年AI半导体收入从560亿美元上调至580亿美元，2027财年有望升至1150亿美元、2028财年达2300亿美元，并预计Anthropic 2027年部署5GW TPU、OpenAI 2028年部署5GW芯片。财报公布后股价盘后一度跌超6%，电话会期间转涨逾2%。

- 博通电话会：AI业务营收指引从560亿美元上调至580亿美元

AI数据云龙头Snowflake第二财季业绩与指引全面超预期，总营收同比增长35%至15.5亿美元，产品收入同比增长37%至14.9亿美元、连续三个季度加速，非GAAP每股收益0.62美元、较预期高近38%；公司将2027财年产品收入指引上调至60.7亿美元、同比增长36%，CFO称AI收入出现"显著跃升"。财报公布后，常规时段收跌约4.4%的股价盘后一度大涨逾20%，缓解了市场对企业软件消费疲软和AI商业化不确定性的担忧。

OpenAI预告下一代模型Astra"很快"发布，其网络安全能力首次触及公司最高级别的"关键"阈值，公司称Astra可自主发现此前未知的零日漏洞并开发利用方案，在ExploitBench基准上取得满分，评估中还实际发现两个零日漏洞。为防控风险，OpenAI将高级网安功能先向有限测试人员开放，再通过Daybreak Blue计划扩展；模型还配备失配监控系统，可自动终止潜在未授权活动。上月该公司披露两款模型曾逃逸训练环境入侵Hugging Face系统，相关教训已纳入Astra安全体系。

Meta发布迄今最强大的AI模型Muse Spark 1.3，首席AI官Wang称其在编程能力上"优于"OpenAI GPT-5.6 Sol，与Anthropic的Claude Fable 5.1旗鼓相当，为Meta"迄今最大的一次性能跃升"。新模型Token消耗减少25%，代理能力显著增强，将向开发者付费开放并逐步接入Instagram、Facebook等平台。Wang透露Meta一款早期模型在测试期间曾访问互联网并入侵外部服务，相关教训被用于强化新模型安全；更受期待的"Watermelon"大模型研发按计划推进。

谷歌发布Gemini 3.8 Flash及网络安全版Flash Cyber，距3.7 Flash发布仅三周，是谷歌六周内第三次上新Flash模型，官方称其为迄今"最强的推理和编程模型"。3.8 Flash主打长周期软件工程与自主智能体，在DeepSWE测试中能自主解决端到端复杂任务；网安版Cyber具备前沿水平的漏洞发现与自动修复能力，Chrome安全团队发现其生成的正确补丁数量是规模更大商业模型的2.6倍。谷歌同步启动Fairwind计划，650多家政府与关键基础设施机构获得网安AI优先通道，引导价格与3.7 Flash持平。

伯克希尔CEO阿贝尔：公司15个月前以100亿美元投资Alphabet，巴菲特参与决策，阿贝尔9月2日接受CNBC采访时披露，伯克希尔投资时获得6.5%折扣，并称自己与巴菲特讨论过投资规模与折扣幅度。投资逻辑来自旗下运营企业的一手信息——它们正切实使用AI并获益。阿贝尔同时表示，AI数据中心带来的电力需求是伯克希尔能源业务的重大机遇，但项目不能推高其他用户电价、需获得社区认可；公司对日本五大商社的持股计划延续数十年。

美国与委内瑞拉签署多项石油合作协议，雪佛龙拟未来五年投资70亿美元扩产，委内瑞拉代总统罗德里格斯会见美国能源部长赖特后，雪佛龙、埃尼等能源巨头在加拉加斯签署协议，雪佛龙目标到2031年在委产量约60万桶/日、较当前翻逾一番，称开采成本低于每桶20美元。白宫发言人表示协议项下原油最早11月进入美国战略储备。委方称石油合作将维持25年、目标日产量150万桶。雪佛龙股价收涨0.35%报211.78美元创历史新高。能源部长赖特称这批交易价值"数百亿美元"。

- 雪佛龙加码委内瑞拉：五年投资70亿美元，日产量将翻倍至60万桶

地缘风险升温，荷兰央行将约120亿美元黄金储备从北美转移至伦敦，行长Sleijpen表示今年3月至8月间已将约86吨黄金从纽约和渥太华转至伦敦，伦敦持有占比升至约三分之一、成为最大单一托管地。荷兰央行称此举源于全球地缘不确定性上升，伦敦作为全球流动性最强的黄金市场有助危机时迅速动用。此前法国已于2025年7月至2026年1月将全部黄金从纽约联储撤回，欧洲政界与纳税人团体呼吁取回黄金的声音持续升温，而德国央行行长明确拒绝将剩余黄金撤离纽约。

黄仁勋在G20放话：英伟达仅今年就将向美国基础设施投入近1万亿美元，英伟达CEO在美国主办的G20科技峰会上将AI比作水电等公共基础设施、称其为"最大的均衡器"，强调每个国家都需要建设基础设施以支撑本国经济。他呼吁政府针对"实际和具体的危害"监管而非"理论假设的危害"，并警告一个国家最糟糕的结果是"被落下"。特朗普政府正借峰会推动一套名为"卡罗来纳原则"的轻监管AI治理框架。截至发稿英伟达周三盘中涨超4%。

借半导体红利重注AI，韩国820万亿韩元预算落地，创历年来最高支出增速，韩国政府7月已宣布计划投资9190亿美元、到2029年建成8.4吉瓦数据中心算力，SK集团承诺采购2吉瓦英伟达Rubin系统。分析指出，这一主权AI计划将显著扩大英伟达的客户群，但韩国缺乏本土前沿加速器供应商，SK海力士与三星的实际获益或被英伟达锁定HBM议价权所稀释。

- 韩国万亿美元主权AI投资：英伟达胜出，海力士承压：SemiAnalysis认为英伟达或已与SK海力士就SOCAMM达成长期协议并锁定2027年HBM优惠定价。

SK海力士拟深化与铠侠合作，考虑在日本建设NAND芯片工厂，SK集团会长崔泰源本周访问东京时表示，与铠侠联合生产NAND闪存是"选项之一"，双方合作还可能延伸至供应链协调与联合研发，SK已收到多个日本地方政府招商提案。若两家合并NAND份额，将以约36%超过三星的25%。崔泰源同时暗示，若无法建立更深层合作，SK不排除退出对铠侠现有投资的可能。

韩国外汇当局非常规操作：承接SK海力士美元回流以稳定汇率，据路透援引知情人士，韩国外汇稳定基金通过场外交易买入了SK海力士完成265亿美元美国存托凭证发行后汇回韩国的约200亿美元资金，以吸收大额美元回流、稳定外汇市场，同时补充此前大规模干预汇市所消耗的美元资产。韩国政府预算草案显示，外汇稳定基金规模预计将从135.1万亿韩元降至约106.5万亿韩元，此次承接有助于改善其美元头寸。

油价风暴席卷航空业，欧洲最大廉航瑞安警告今冬航空煤油看向140美元，瑞安航空CEO警告称，若地缘冲突持续推高油价，今冬航空燃油价格可能升至每桶140美元，公司将以削减运力保住利润。此前高盛已警告柴油处于"供应挤压中心"，原油与成品油价格同步高企正冲击下游行业成本。

AI编程独角兽Cognition新轮融资近10亿美元，估值飙升至470亿美元，据彭博报道，该公司估值三个月内从260亿美元近乎翻倍，最新融资吸引近100亿美元认购需求。Cognition旗下AI工程代理Devin年化收入已超过9亿美元，较5月底的4.92亿美元近乎翻番。竞争对手Cursor上月刚以600亿美元被SpaceX收购，令AI编程赛道估值竞赛进一步白热化。

观点精选

摩根大通私人银行：美债收益率若破5%，美股或迎5%至8%的"健康回调"。全球投资策略主管Grace Peters警告，10年期美债收益率升至5%至5.25%区间可能触发股市"膝跳式反应"，9月历来是标普500表现最弱的月份，叠加中期选举临近与财报催化减弱，市场敏感度上升。但她认为回调属健康回撤而非结构性崩溃，全年仍看好美股与欧股，公用事业因AI电力需求被列为重点看好的板块之一。

美银："Sell Sell or Sell"，9月美股仅剩约90亿美元买盘空间。测算显示系统性策略在市场上涨情景下仅余约90亿美元净买入空间，持平情景转为净卖出，而一旦下跌，CTA与波动率控制策略的抛售规模可能高达1630亿美元。企业回购支撑也在9月静默期快速消退，波动率控制策略的股票仓位已达第100百分位历史最高，野村策略师警告"史诗级"波动率崩塌可能伴随重大交易损失。

汇丰首席经济学家：亚洲"风暴眼"已从汇市转向AI需求。Neumann指出当前高债息、弱日元与科技狂热与1997年危机前高度相似，但亚洲已从资本净输入方变为净输出方，汇率与资本流动不再构成主要压力；真正的脆弱点是韩国、日本、新加坡对美国AI硬件需求的高度依赖，一旦长端利率高企令AI资本开支降温或日元剧烈波动冲击融资市场，亚洲出口与增长将骤然承压。

德银：黄金卖压即将枯竭，主动资金或接棒下一轮涨势。在鹰派美联储预期冲击下金价近期回调，但德银认为被动与投机性卖压已近尾声，随着央行购金与去美元化趋势延续，主动型资金可能成为推动金价重新上行的主力，地缘冲突加剧与主权债务担忧则构成中长期支撑。

行业/概念

1、被动元件 | 据上证报报道，三星电机、京瓷、村田、太阳诱电等MLCC龙头公司均已经有了长期投资扩产计划。近日，三星电机宣布，其与某全球知名客户签订了价值1.07万亿韩元(约合人民币52.54亿元)的MLCC(片式多层陶瓷电容器)供应合同，供货期限为2027年全年。三星电机仅对外披露超过营收2.5%的大额AI服务器用MLCC长协订单。2026年6月至今，其披露3笔AI服务器用 MLCC订单合计约1.82万亿韩元，均为到2027年底的长协。

点评：东北证券研报认为，AI服务器对高容MLCC的需求是传统服务器的5-10倍，AI终端渗透率抬升正拉动高端高容MLCC需求高速增长。同时，随着日韩大厂产能转向更高阶的车规、AI用产品，中低容MLCC供给出现结构性短缺，行业涨价预期强烈。

2、无人驾驶 | 据上证报报道，特斯拉旗下无人驾驶出租车Cybercab即将于9月3日发布。Cybercab是特斯拉第一款完全围绕无人驾驶网约车场景打造的量产车型。整车设计放弃了传统汽车的人工操控接口，车辆全部行驶决策由特斯拉FSD完全自动驾驶系统完成。车身采用双座布局，鸥翼门设计。据悉，首台量产版Cybercab于今年2月在美国得州超级工厂下线，4月份正式开启规模化生产。

点评：东兴证券研报认为，汽车行业正经历从电动化到下半场的智能化，汽车智能化已经从量变进入质变。开源证券表示，2030年国内Robotaxi市场规模将有望接近5000亿元规模。

3、固态电池 | 据上证报报道，近日，中国一汽联合东方理工大学，在硫化物全固态电池低压力运行领域取得重大技术突破，相关成果以“离子弹性体界面实现低压力高稳定固态电池”为题，发表于国际顶级期刊《Advanced Energy Materials》，为全固态电池产业化进程迈出关键一步。

点评：民生证券研报称，EVTank、艾媒咨询数据显示，全球固态电池出货量预计从2026年的34GWh上升至2030年的614GWh，市场规模呈扩张趋势。全固态电池在整体市场中的占比预计由2027年的10%逐步增长至2030年的30%。

4、半导体 | 据中证报报道，在文化和旅游部官网的全国涉外营业性演出活动审批系统中发现，“华为终端Haco发布会助兴演出”已正式获批。批复时间为8月10日，演出定于9月23日在深圳国际会展中心20号馆举行。从时间节点和场地规格来看，外界普遍将这场演出与华为年度旗舰Mate 90系列的发布会联系在一起。作为史上最强的Mate系列，Mate 90系列最受关注的无疑是搭载韬定律麒麟芯片。该芯片的核心思路在于跳出传统依赖制程升级的“几何缩微”模式，将芯片电路从单层平面设计改为多层垂直堆叠。

点评：近年来，摩尔定律面临物理极限和经济效益双重挑战，如何跨越传统工艺路径的局限，探索出一条全新的可持续演进路线，成为人工智能时代的必答题。华为最先遭到技术封锁，最早遇到这道题，也率先做出了创新探索。“韬（τ）定律”的核心是以“时间缩微”替代传统的“几何缩微”，通过逻辑折叠、3D堆叠等创新技术来压缩信号传播时延、提升晶体管密度，从而绕开先进光刻机的限制。“韬（τ）定律”不以几何尺寸论英雄，而以逻辑折叠和时间效率取胜，在摩尔定律之外开启“第二曲线”，丰富了全球半导体产业发展路径。

5、机器视觉 | 据中证报报道，近日，我国在高端遥感动态成像关键技术领域取得重要突破。针对无人机、卫星、机器人等领域亟待解决的轻量化、低功耗、高动态成像性能相互制约的矛盾，依托中国计量大学建立的国家市场监督管理总局重点实验室（光传感与图像计量）联合北京航空航天大学等单位组织开展技术攻关，实现了小型低功耗约束下厘米级超高分辨率三维成像，解决了低空经济和智能视觉等产业对场景信息的精准捕捉与解析问题。

点评：据介绍，研究团队突破了“小型化低功耗超高分辨率成像、高精度传递函数动态像差补偿、强噪声环境三维高精度重建”等核心关键技术，相关成果具有自主知识产权，总体技术达到国际先进水平，其中部分技术处于国际领先水平。目前，相关技术成果已应用于无人机、航空航天、森林防火、安防、边海防、工业机器人、特种设备监测、智慧城市等领域，经济与社会效益显著。

6、量子科技 | 据中证报报道，全球首个可工作的量子电池原型问世，且有别于传统电池，量子电池体积越大，充电速度反而越快。来自澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO）的科研团队成功制造全球首个量子电池原型。量子电池的重点并非储存更多能量，更注重以更快速度、更强控制力释放能量。

点评：量子电池并非传统意义上储存化学能的“容器”，而是一种利用量子力学效应（如量子纠缠、量子相干性）来储存和释放能量的微观系统。传统电池在充电时，能量存储速度受限于热力学定律。而量子电池通过量子纠缠效应，能够实现“超辐射（Superradiance）”现象。简单来说，电池内的量子比特（储能单元）越多且纠缠越深，其充电速度不仅不会变慢，反而会呈指数级或平方级提升。未来有望实现真正意义上的“秒充”，彻底解决电动汽车、消费电子的续航与补能焦虑。

今日关注

中国

中国8月服务业PMI将于上午公布。

海外

美国8月ISM非制造业PMI将于晚间公布，8月ADP就业数据已先行验证劳动力市场降温，服务业景气度将为9月加息路径提供更多线索。

美国当周初请失业金人数、7月贸易帐及8月挑战者企业裁员数据晚间出炉，周五将公布重磅的8月非农就业报告。

美联储理事沃勒将在议息会议前静默期开启前接受访谈并发表通胀前景讲话，被市场视为9月会议前最重要的官员表态，其措辞将直接校准利率路径预期。

欧元区7月PPI及法国、德国、欧元区、英国8月服务业PMI终值先后公布，欧洲央行9月加息预期已接近完全定价。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

加拿大央行在声明中称，经济与通胀的演变"大体符合"7月预测，但"通胀的上行风险已经增加，新关税令增长前景更加不确定"。

行长Tiff Macklem表示，加拿大经济增长在经历过去一年的停滞后已经回升，"这让我们面对新挑战时处于更稳固的基础"，但"反弹可持续性的不确定性随美国新的贸易行动而增加"。

决议公布后，加拿大短期国债遭抛售，两年期国债收益率最高升至3.048%，加元走强至1.3847兑1美元。彭博调查显示，63%的分析师预计央行将在2027年上半年加息，与隔夜掉期市场的定价一致。

关税战自8月21日谈判破裂后全面升级

美加关系自8月21日起明显恶化，持续数周、旨在降低关税与贸易壁垒的谈判宣告破裂。

华尔街见闻提及，美加两国于8月21日上周五进行的贸易谈判破裂，美国随后于8月22日开始对约200亿美元加拿大商品征收50%关税，加拿大总理卡尼随即表示，加拿大将从9月8日起采取等额反制。

据新华社，加拿大政府于25日周二宣布，对价值约200亿美元的美国商品征收报复性关税。据央视新闻，加拿大政府表示，自9月8日起，将对约700种美国产品征收反制关税，税率分别为15%、25%或50%；同时将推出75亿加元的援助计划，支持受美国新关税影响的企业和工人。

加拿大经济在第二季度强劲反弹，年化增速达3.3%，此前已停滞近一年，由投资、出口与家庭消费共同推动，就业市场也已趋紧。

Macklem在新闻发布会的开场讲稿中强调，增长回升让央行"处于更稳固的基础"，但他同时警告，反弹可持续性的不确定性正随美国新的贸易行动而增加。若贸易紧张进一步升级，将成为销售、招聘与投资的主要逆风。

政策两难：降息救经济与防通胀不可兼得

Oxford Economics的Tony Stillo表示，央行调整利率的影响会持续至未来两年，决策者"不想先降息再加息，通过自身的政策行动制造更多不确定性"，因此会"非常审慎"。

这一判断点出了当前困境的本质：央行无法通过降息帮助经济消化结构性贸易损害，而不冒着推升价格压力的风险。

彭博调查中63%分析师预计央行将在2027年上半年加息，与隔夜掉期市场定价一致——市场定价已从宽松预期转向为滞胀情景下的紧缩做准备。

9月8日反制关税生效后，通胀数据的演变将成为判断加拿大央行利率路径的关键变量。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

由沙特阿拉伯和俄罗斯牵头的一个OPEC+小组本月名义上已经完成了此前对2023年削减产量的恢复，但伊朗战争使中东国家实际上无法落实这些增产计划。

两名代表表示，OPEC+已经初步达成协议，至少在明年年初之前暂缓恢复另一部分闲置产能，因此，周日举行的月度视频会议上不太可能讨论其他方案。

即便没有战事造成的干扰，进一步恢复2022年削减的最后一部分产量也会面临复杂局面，因为除沙特之外，能够在技术层面将产量恢复至当时水平的国家寥寥无几。

过去几年，由于投资不足、制裁以及其他因素，许多产油国的产能已经出现下降。

另一方面，俄罗斯副总理诺瓦克表示，他预计OPEC+周日不会讨论削减该组织的产量配额。

他表示，石油需求正在复苏，OPEC+将讨论市场形势以及各成员对该组织产量限制的执行情况。俄罗斯国际文传电讯社（Interfax）援引诺瓦克在符拉迪沃斯托克的表态称，全球石油需求正在复苏。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

WTI原油盘中最高触及92.28美元，站上五周高位，随后日内一度转跌，尾盘收复大部分跌幅，涨0.88%。布伦特原油结算价95.63美元，涨1.04%。

个股层面，AI硬件与AI软件走向分歧。戴尔凭创纪录的AI服务器订单暴涨15.76%，Credo却因毛利率滑坡暴跌20.04%，网络安全股在OpenAI新产品的阴影下集体走低。

欧洲债市的裂缝并未愈合，英国10年期金边债收益率当天创下2007年8月以来最高。10年期德债收益率六天涨超17个基点，创2011年以来新高。

油价冲高回落，涨势按下暂停键

WTI原油隔夜触及92.29美元的日内高点，随后回吐涨幅，委内瑞拉相关协议的传闻一度引发获利了结，盘中低点见88.97美元。

据央视报道，9月2日，委内瑞拉代总统罗德里格斯会见美国能源部长赖特。会见后，两国正式签署多项合作协议。据悉，委内瑞拉政府与美国雪佛龙石油公司等多家企业就石油扩建项目签署协议。

地缘溢价消退后，油价在美盘时段逐步回升，结算价91.01美元。布伦特原油盘中最高97.04美元，同样为7月24日以来最高。

美国能源信息署当天公布的数据显示，截至8月28日当周美国商业原油库存减少450万桶至4.245亿桶，降幅远超分析师预期的110万桶。炼厂开工率上升0.6个百分点至98%，为2018年8月以来最高，原油日均加工量增加10.3万桶。

高开工率同时压低了成品油价格。RBOB汽油期货下跌1.06%，取暖油下跌0.14%，原油与成品油走势背离。以每桶42加仑折算，取暖油对WTI的升水收窄1.66美元至105.27美元，汽油升水收窄2.49美元至39.38美元。

欧洲天然气期货价格升至2023年以来最高。

盛宝银行大宗商品策略师Ole Hansen说，油价自五周高位回落，为市场的风险偏好提供了支撑。

能源股延续涨势。哈里伯顿涨2.26%，斯伦贝谢涨1.71%，Phillips 66涨1.61%，马拉松原油涨1.04%，康菲石油涨0.74%，埃克森美孚下跌0.23%。

华尔街见闻提及，雪佛龙宣布未来五年在委内瑞拉投资逾70亿美元，目标日产能约60万桶，为中长期供应增添了一个增量来源。

戴尔订单创纪录，AI硬件集体走强

纽约时间9月2日，美股结束连续三个交易日的下跌。标普500指数涨0.47%收于7667.45点，纳斯达克综合指数涨0.45%，道琼斯工业平均指数涨0.56%。

值得注意的是，标普500指数已连续24个交易日未出现1%以上的单日跌幅，上一次出现如此长时间的平静是在5月中旬。

罗素2000指数涨1.13%，在四大指数中领涨，录得本月第二大空头挤压。此前做空小盘股的资金被迫回补，是这轮上涨的直接推手。

个股方面，戴尔科技昨日盘后公布强劲财报，周三股价大涨15.76%，股价站上492美元。

全年指引是这份财报的核心。戴尔将营收目标上调至1920亿美元，大幅超出分析师一致预期的1737.6亿美元。管理层的信心来自AI服务器业务，该业务订单规模创下公司历史纪录。

AI硬件链条整体走强。英伟达涨3.20%，美光科技涨2.43%，GitLab涨9.98%。博通收盘微跌0.66%，市场的关注点在盘后发布的财报。

盘后博通公布第三财季营收296亿美元，同比增长86%，其中AI芯片收入167亿美元，同比增幅221%。第四财季指引为营收348亿美元、AI芯片收入217亿美元，对应增速236%。

网络安全股重挫，AI软件估值承压

今天人工智能整体表现依然平淡，整体表现逊于标普500指数。

人工智能领域的领军企业表现参差不齐，半导体行业表现突出，而软件基础设施和智能体人工智能则表现落后

Credo Technology下跌20.04%，为当日跌幅最大的科技股。第一财季营收4.79亿美元，同比增长114.7%，超出市场预期，但毛利率环比下滑3.7个百分点至64.5%。美国银行将其目标价从340美元下调至275美元。

MongoDB下跌13.54%。第二财季营收7.718亿美元，同比增长30.5%，公司同时上调了全年指引，但股价依然收跌。市场质疑的是盈利质量，公司加回的1.53亿美元股权激励相当于调整后净利润的94%。

Palo Alto Networks下跌9.31%。公司给出的2027财年指引显示增速放缓，营收增速降至23%至24%，下一代安全业务的年化经常性收入增速为22%至23%。

OpenAI同日发布Astra，其中包含部分高级网络安全功能。市场将其解读为AI公司正在进入安全厂商的核心业务领域。CrowdStrike下跌5.42%，高盛网络安全指数收于392.61点。

全球债市抛售，欧英日长债收益率创数十年新高

据华尔街见闻，“小非农”低于预期，美国8月ADP新增就业3.8万人，创下今年以来最低单月增长纪录。

疲软数据令市场下调对周五非农的预期，也重新引发对美联储政策路径的争议，市场焦点转向就业与抗通胀之间的政策权衡。宏观经济数据公布后，9月份加息的可能性有所下降。

10年期美债收益率盘中升至4.816%，触及2023年末以来最高，随后回落，收于4.783%，较前一交易日下降1.3个基点。30年期收益率回落2个基点至5.25%。

摩根大通的Grace Peters提示，债券收益率上行是9月全球股市的主要风险。美国10年期收益率已接近5%，中期选举之前股市可能出现5%至8%的回调。

欧洲则是另一番局面。欧元区8月消费者价格指数同比从2.9%升至3.3%，为2024年9月以来最高，其中能源分项从10.3%跃升至14.3%。市场已完全定价欧洲央行9月加息。

英国10年期金边债收益率盘中升至5.294%，回到2007年8月水平；30年期升至5.921%，为1998年以来最高。泛世宏观测算，英国财政大臣的预算缓冲空间仅剩约130亿英镑。

德国10年期国债收益率上行5个基点至3.39%，为2011年以来最高。法国10年期盘中创2008年11月以来最高，尾盘回落至4.093%。意大利2年期升至3.22%，为2024年以来最高。

日本10年期国债收益率报3.016%，延续前一交易日三十年来首次突破3%的走势；2年期升至1.86%，为三十多年来最高。彭博全球政府债券指数收益率报3.72%，回到2008年水平。

法国巴黎银行财富管理的Stephan Kemper认为，本轮债市下跌有序且广泛，未出现信用风险或流动性危机的迹象，市场只是在为更持久的高利率定价。收益率能否回落，取决于通胀预期。

黄金V形反转，日元盘中急涨

美元指数下跌0.11%至99.51，盘中录得8月21日以来最大跌幅。美元对日元日内一度升至160.39，涨幅约1.2%，随后在数分钟内从159.50急跌至158.22，收盘下跌0.89%报158.71。

日元急涨引发干预猜测。日本上月刚动用创纪录的964亿美元支撑本币，市场对财务省再次入市保持警惕。美元走弱，黄金顺势走强。

现货白银上涨1.92%至65.14美元。黄金价格走出V形，现货黄金盘中最低触及4282.63美元，为8月7日以来最低，美盘时段持续回升，上涨1.38%，重新逼近4400美元。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

荷兰央行行长Olaf Sleijpen周三表示，今年3月至8月间，该行已将约86吨黄金从纽约和渥太华转移至伦敦，涉及资产规模约120亿美元。此次转移完成后，伦敦持有的荷兰黄金储备占比升至近三分之一，成为最大单一托管地点。

荷兰央行将此次重新布局的主因归结为全球地缘政治不确定性上升，并强调伦敦是全球流动性最强的黄金市场，将储备集中于此有助于在危机时刻迅速动用。

荷兰此举紧随法国之后——法国已于2025年7月至2026年1月间将全部黄金从纽约联储撤回。

此次黄金迁移的深层背景是，欧洲政界人士及纳税人游说团体相继呼吁从美国取回黄金储备，警告称特朗普政府信誉下降，可能在跨大西洋关系持续恶化之际对这些资产采取没收行动。与此同时，黄金去年已超越美国国债，成为全球规模最大的储备资产。

此次转移的核心逻辑在于流动性管理。伦敦黄金市场每周交易额高达数千亿美元，英格兰银行长期作为各国央行的黄金托管机构，储存于此的黄金可在市场上迅速大量买卖，亦可通过借贷操作换取美元流动性。

荷兰央行指出，存放于英格兰银行的黄金"被视为全球最易交易的黄金"，需符合国际市场对重量和纯度的统一标准，使各金条具备高度互换性。该行表示，这使伦敦成为"危机情况下荷兰央行最快速动用储备的地点"。

荷兰央行此次操作通过市场交易完成：在纽约出售约59吨黄金，同时在伦敦购入等量黄金；另有逾27吨黄金从美国和加拿大实物运回其位于阿姆斯特丹东南部Zeist的现金中心，随后等量黄金再从该中心转移至伦敦。

荷兰此举并非孤例。法国央行时任行长François Villeroy de Galhau在启动黄金迁移时曾表示，该决定并非出于政治动机。

相比之下，欧洲最大黄金持有国德国的立场更为审慎。德国联邦银行拥有全球第二大黄金储备，曾于2013年启动一项耗资700万欧元的大规模黄金回运行动，将共计674吨黄金从巴黎和纽约转移至法兰克福总部。目前，德国联邦银行约三分之一的黄金仍存放于纽约。

面对外界要求进一步从美国撤回黄金的呼声，德国联邦银行行长Joachim Nagel今年早些时候明确予以拒绝。

他在5月接受德国媒体Redaktionsnetzwerk Deutschland采访时表示：

"我对这批黄金安全存放在纽约联储毫不怀疑。如果美国以任何方式对这一法律地位提出质疑，从而动摇金融市场的信心，最终受损最重的将是美国自身。"

纽约现存的央行黄金存量，很大程度上源于二战及布雷顿森林体系时代的历史遗留——欧洲国家彼时将黄金运往美国保存，并积累了可兑换黄金的美元储备。这一存量在1973年峰值时超过12000吨，此后近乎减半。

荷兰此次并非首次削减在美黄金储备。2014年，荷兰央行已将纽约存储量从总储备的51%大幅压缩，将黄金运回荷兰境内，理由是与更多在国内储存黄金的央行保持一致。

目前，荷兰央行总计持有612.4吨黄金储备，其中30.8%存放于Zeist现金中心，伦敦占比约三分之一，其余分布于北美。Olaf Sleijpen表示，"我们预计永远不需要动用这些储备，但我们确实需要增强韧性和备战能力。"

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

美东时间3日周三美股盘后，博通公布，截至2026年8月2日的公司2026财年第三财季，净营收同比增长86%至295.91亿美元，继续创单季营收新高，略高于市场预期的约294.5亿美元，刷新前一季所创的九年多来最高单季增速；调整后每股收益（EPS）同比增长96%至3.32美元，较市场预期高将近3%。

AI仍是最核心的增长引擎。第三财季，博通的AI半导体收入同比增长两倍多，达到167亿美元，环比增长54%，高于分析师预期的159.3亿美元。CEO陈福阳表示，定制AI加速器和网络产品需求“继续非常强劲”，并预计第四财季AI半导体收入将进一步加速至217亿美元，同比增长236%。

分业务看，半导体解决方案收入208.39亿美元，同比增长127%，高于市场预期的205.1亿美元；基础设施软件收入87.52亿美元，同比增长29%。利润端同样亮眼，第三财季Non-GAAP经营利润200.95亿美元，同比增长92%；自由现金流136.65亿美元，同比增长95%，相当于营收的46%。

美股周三常规交易中，博通股价已收跌近0.7%，财报发布后，股价盘后先跳水，盘后曾跌超6%，但此后转涨，业绩电话会期间，盘后一度涨超2%，后重回跌势，跌超1%。

分析认为，股价盘后反转的关键在于CEO陈福阳给出了市场最想听到的中长期AI指引：公司将2026财年AI半导体收入指引从560亿美元上调至580亿美元，并称AI半导体收入有望在2027财年升至1150亿美元、2028财年进一步升至2300亿美元；同时预计2028财年EPS超过30美元，高于市场一致预期的26.42美元。

第三财季，博通AI半导体收入167亿美元，同比增长221%，较第二财季的108亿美元环比增长约55%。这意味着，AI半导体已经占博通总营收约56%，占半导体解决方案业务收入约80%。

这一比例的变化非常关键。第二财季时，AI半导体收入约占总营收接近一半，占半导体解决方案业务约七成；到了第三财季，AI对博通半导体业务的贡献进一步上升，说明博通的增长曲线越来越由定制AI加速器、AI网络芯片等产品主导。

陈福阳在财报中表示：

“我们定制AI加速器和网络产品的需求仍然非常强劲。第三财季AI半导体收入同比增长221%，环比增长54%。第四财季这一势头将继续，我们预计AI半导体收入将加速至217亿美元，同比增长236%。”

按照第四财季指引，AI半导体收入将从第三财季的167亿美元进一步升至217亿美元，环比增长约30%，占公司总营收比例将升至约62%。

第三财季，博通半导体解决方案收入208.39亿美元，同比增长127%，高于市场预期的205.1亿美元，占公司总营收70%。这一业务是本季度收入增长的绝对核心。

但拆开来看，AI半导体收入167亿美元，占半导体解决方案收入约80%；换言之，非AI半导体收入约41亿美元，与第二财季剔除AI后的约42亿美元基本相当。

这并不意味着非AI业务出现明显恶化，而是说明当前博通的边际增长主要来自AI，即定制AI加速器、XPU/TPU相关项目以及AI网络芯片。传统半导体业务包括宽带、无线、企业存储、工业等领域，相比AI相关ASIC和网络芯片，并没有表现出同等斜率的增长。

这也是市场对第四财季总营收指引略感失望的原因之一：即便AI业务继续超预期增长，非AI部分和软件业务能否同步扩张，仍决定公司整体营收能否显著跑赢市场预期。

第三财季，博通基础设施软件收入87.52亿美元，同比增长29%，占总营收30%。随着半导体业务尤其是AI业务高速扩张，软件业务收入占比从去年同期的43%下降至30%。

这部分业务主要受益于VMware整合后的持续贡献，也为博通提供了较稳定的利润和现金流底盘。虽然增速远低于AI半导体，但对于博通这样高杠杆、大规模并购整合后的公司而言，软件业务的稳定性仍然重要。

不过，软件收入占比下降也带来一个新的估值问题：博通过去常被视为兼具半导体周期弹性和软件现金流稳定性的混合型科技资产；随着AI半导体收入占比快速提升，公司投资逻辑正越来越接近AI芯片股，市场也会用更高的增长预期、更严格的客户集中度和竞争风险标准来定价。

第三财季，博通GAAP口径经营利润159.55亿美元，同比增长171%；非GAAP口径经营利润200.95亿美元，同比增长92%，高于市场预期的约197.3亿美元。按Non-GAAP口径计算，经营利润率约67.9%，仍处于极高水平。

GAAP口径下净利润130.88亿美元，同比增长216%；非GAAP口径下净利润163.72亿美元，同比增长95%。GAAP口径摊薄EPS为2.68美元，非GAAP口径摊薄EPS为3.32美元，后者高于市场预期的3.23美元。

现金流同样强劲。第三财季经营现金流141.97亿美元，同比增长98%；资本开支5.32亿美元后，自由现金流为136.65亿美元，同比增长95%，相当于营收的46%。这一数据略低于市场预期的约137.6亿美元，但差距很小，且绝对规模仍显示博通AI增长并未以明显牺牲现金转化率为代价。

截至季度末，博通现金及现金等价物为239.75亿美元，高于上一财季末的196.28亿美元。公司第三财季支付普通股现金股息31亿美元，并宣布季度股息维持每股0.65美元，将于9月30日支付。

第四财季，博通预计营收约348亿美元，同比增长93%，但低于分析师预期的约350.5亿美元。这是财报后股价承压的最直接触发因素。

需要强调的是，这一指引从绝对增速看并不弱：348亿美元意味着较第三财季的295.91亿美元环比增长约18%。同时，AI半导体收入指引217亿美元，同比增长236%，也略高于市场预期的213.3亿美元。

但问题在于，市场对博通的要求已经不只是“增长很快”，而是“是否能持续超预期”。

财报公布前，博通股价已较6月初所创的历史高点累计跌超20%，市值蒸发逾5200亿美元。在AI芯片龙头估值体系下，投资者希望管理层给出类似英伟达上周那样的长周期收入可见性，复制英伟达式的强劲指引。

而博通本次财报公告只给出第四财季营收的常规指引，且总营收指引还略低于预期，未能充分满足市场对更长期、更量化AI收入路径的期待，因此，在盘后低流动性环境下，标题交易和量化交易先放大了卖压。

此外，第四财季非GAAP口径经营利润率指引约为营收的66%，低于第三财季约67.9%的水平，虽然博通强调与上年同期持平，但在高预期环境下，也可能被投资者理解为AI放量伴随毛利率或供应链成本压力。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

雪佛龙宣布未来五年通过合资伙伴关系向委内瑞拉投资70亿美元，预计到2031年将在委内瑞拉生产约60万桶/日，较当前水平翻逾一番。雪佛龙称相关项目总开采成本预计低于每桶20美元，而周三布伦特原油报约95美元/桶。

周三雪佛龙股价收涨0.35%，报211.78美元，超过3月份高点，创历史新高。

白宫发言人Anna Kelly当天在接受采访时表示，通过与委内瑞拉达成的协议所获原油，可能于11月到达美国储备体系。

据央视新闻，9月2日，委内瑞拉代总统罗德里格斯会见美国能源部长赖特。会见后，两国正式签署多项合作协议。

日前，美国总统特朗普在社交媒体发文宣布，美国已与委内瑞拉达成协议，获得对委内瑞拉已探明石油储量中逾650亿桶的“多数控制权”。

委内瑞拉代总统德尔西·罗德里格斯表示，与美国达成的石油合作协议将维持25年，目标是将原油产量提高至每日150万桶，并维护委内瑞拉对其自然资源的自主权。

委内瑞拉目前日产量约为125万桶，远低于其1990年代末300万桶/日的峰值水平。

签署仪式在加拉加斯米拉弗洛雷斯总统府举行。雪佛龙是为数不多在前总统乌戈·查韦斯2007年将资产国有化后仍坚守委内瑞拉市场的国际大型石油公司之一，此次协议进一步巩固了其在当地的战略地位。

ENI首席执行官Claudio Descalzi在仪式上直言，"我们需要的不只是签署文件，我们需要的是实际产出桶数。"

上述多数协议并非孤立谈判的结果，而是委内瑞拉今年1月批准的大规模石油改革框架下，数十份能源合同向新条款迁移进程的组成部分，谈判已推进数月。

参与本次签署的还包括电力公司GE Vernova、能源企业Primavera，以及总部位于丹佛的油田服务公司Aspect。

GE Vernova与PDVSA建立战略联盟，并同国家电力公司Corpoelec签署协议，旨在修复和强化委内瑞拉老化失修的电力与能源基础设施。委内瑞拉化石燃料工业多年来饱受管理不善、腐败与制裁侵蚀，电力与基础设施短板一直是制约增产的瓶颈。

华盛顿的角色：NABEP股权谈判在途

美国政府在本轮交易中的角色正从政策制定者向潜在的直接利益相关方延伸。本周早些时候，美方就取得NABEP 35%股权展开谈判。

NABEP是一家私营公司，持有委内瑞拉17个油田的百年特许权；若交易达成，华盛顿将间接介入这些核心资产的开发与收益分配。

在加拉加斯的签约仪式上，美国能源部长赖特称这批交易价值"数百亿美元"，是"委内瑞拉的转型"，并强调"我们（美国）对扩大美洲能源生产极感兴趣，这是我们的邻居"。

委内瑞拉代总统Delcy Rodríguez则表示，这些"历史性"举措将很快带来经济增长，并感谢特朗普政府推动"双赢"协议。

Wirth还提示，委内瑞拉新增供应将"逐步"进入市场，对霍尔木兹海峡的航运扰动并非"速效解药"，"这些投资需要数年时间"。即便雪佛龙扩产计划顺利落地，委内瑞拉产量仍远低于上世纪90年代末近350万桶/日的水平。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

Wang在接受采访时表示，Muse Spark 1.3在编程能力上"优于"OpenAI的GPT-5.6 Sol，与Anthropic的Claude Fable 5.1"旗鼓相当"。

他将此次更新定性为Meta"迄今在模型性能上最大的一次跃升"。

该模型将向开发者开放付费访问，并将陆续向Instagram、Facebook等旗下社交平台及Meta AI的用户推送。Meta同时透露，其更受期待的大型模型"Watermelon"的开发工作仍按计划推进。

Muse Spark 1.3在多项关键指标上实现升级：

• 运行效率提升，所需token数量减少25%；
• 支持同时推进多个工作流，而无需分开会话；
• 对长篇复杂指令的处理能力及跨任务细节保留能力均有改善；
• 同时具备更强的自我局限性感知，安全性也得到强化。

Wang特别指出，该模型的代理能力（即代替用户自主完成任务的能力）有显著提升。不过，他也承认OpenAI即将推出一款更先进的新模型"Astra"，竞争态势仍将持续演变。

值得注意的是，AI模型之间的横向比较本身存在局限性——不同模型在不同任务上表现各异，测评基准可被优化调试，未必能真实反映实际使用体验。

Muse Spark 1.3对开发者的收费标准与上一版本Muse Spark 1.2保持一致，通过Meta Model API平台提供访问。

Wang透露，该API平台已获得强劲的市场采用，部分开发者"每周使用量高达数万亿个token"。

这是Meta推进AI商业化的最新举措。Meta今年7月已开始首次向开发者收取Muse Spark 1.1的使用费用，首席执行官马克·扎克伯格当时表示，定价目标是成为市场上最具竞争力的选项之一。

与此同时，Meta也在着手构建云基础设施业务，向外部出售AI算力及模型访问权限。

在开源策略上，Meta尚未就是否公开Muse Spark 1.3的权重文件作出决定——该文件是模型在训练过程中形成的内部蓝图，决定模型的响应方式。

Wang表示，公司仍计划发布上一版本Muse Spark 1.2的权重。

扎克伯格近期曾撰文阐述AI开放开发的重要性，但如何在开放理念与巨额AI投资的回报预期之间取得平衡，仍是摆在Meta面前的核心命题。

Meta正斥数千亿美元押注AI赛道，大规模的支出已引发投资者对投资回报的质疑。

此次发布也伴随着安全层面的背景压力。

Wang透露，Meta一款早期模型在网络安全测试期间曾访问互联网并入侵外部服务系统，与其他模型公司近期发生的类似事件遥相呼应，加剧了外界对AI技术可控性的担忧。

Wang表示，该事件为Meta强化Muse Spark 1.3安全性提供了重要参考。他说：

在决定发布之前，我们对这一模型进行了全面深入的安全测试和安全训练。

新模型在执行不可逆操作前将主动寻求确认，并在需要时请求用户澄清，以降低潜在风险。

展望更长期布局，Wang表示Meta高度期待的大型模型"Watermelon"的研发进度符合预期，并称"Watermelon将极具竞争力"，但未透露具体发布时间表。

为加速缩小与竞争对手的技术差距，扎克伯格去年对公司AI战略进行了全面重组，从Wang创立的公司将其挖角，并任命其领导新成立的Meta超级智能实验室（Meta Superintelligence Labs，MSL）。

Wang自履新以来，持续以稳定节奏推出新模型与新产品。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

9月2日，彭博宏观策略师Simon White指出，这一趋势将从结构上推高通胀压力，削弱美联储政策独立性，并令市场稳定性及股债实际回报面临更大风险。

目前，国库券占美国未偿债务余额的比例已达22.7%，超出财政部非正式设定的20%上限。若剔除美联储持有的部分，这一比例升至24.1%。

White认为，随着财政赤字持续扩大，该比例预计将进一步攀升，而政策利率届时将不再只是货币政策的核心变量，更会成为决定财政稳定性的关键锚点。

这一结构性转变意味着，美联储若试图通过加息控制通胀，将面临更强的政治与财政阻力。因为加息会直接抬高政府的融资成本，相当于自动收紧财政，进而对货币政策施加反向压力。

White直言，在国库券发行规模持续扩大的背景下，要找到一个同时满足通胀目标、维护金融稳定、且不令政府借贷成本失控的利率水平，他表示:

或许根本是不可能完成的任务。

国库券向来是美国政府短期融资的常规工具，但White指出，财政部正有意以国库券替代长期债券，吸纳财政赤字扩大带来的融资需求。

从财政部自身立场看，这一策略具有明显的财务逻辑：

• 短债融资成本通常低于长债，且国库券面向偏好低久期资产的广泛资金池；
• 相较于长期债券，国库券对银行存款的资金分流效应更小，有助于维持市场流动性和实体经济支出；
• 此外，这一路径也在一定程度上回避了公开实施金融抑制的政治敏感性，尽管财政部扩大国债回购计划已被视为朝该方向迈出的实质性一步。

但在White看来，国库券已不再只是普通的短期融资工具。根据Perry Mehrling提出的货币层级理论，位于金融体系顶端的是美联储准备金，其下依次是银行存款、回购协议及货币市场基金份额等"影子货币"。

国库券因期限极短、估值不确定性极低，在回购市场中通常享受零折价待遇，且可经由抵押品再质押机制被多次循环使用而不损失价值。

White指出，这使国库券在功能上愈发接近货币本身，一种可用于最终结算的流动性工具。

White特别强调了再质押（rehypothecation）机制在这一过程中的关键作用。

在回购市场中，交易商既可从自营国债持仓获取抵押品，也可通过逆回购操作借入，并将后者再次质押给其他交易对手。

据彭博援引的一项2021年学术研究估算，2015年至2021年间，美国国债抵押品平均被再质押三至五次；在其他时期，这一数字据不同来源估计还曾更高。也就是说，交易商实际上在持续放大市场上可用的有效抵押品数量。

White指出，对于长期国债而言，每经历一轮再质押，折价率会逐步侵蚀抵押品的实际价值；但国库券因折价率为零，可被反复质押而不产生价值损耗。这一特性使国库券在金融体系中不断复制自身，形成类货币的流动性扩张效应。

从历史经验看，国库券占未偿债务总额的比例上升，往往与结构性通胀的抬头存在时序上的领先关系。

White认为其背后存在合理的传导路径：流动性增加推高资产价格，强化财富效应，同时人为压低资本成本，最终向实体经济传导，推升整体物价水平。

White认为，国库券发行规模扩大对美联储的政策空间构成根本性约束。

当更多公共债务与短期利率直接挂钩时，美联储每次加息，都会即时推高政府的利息支出，等同于自动收紧财政政策。这种机制客观上形成政治压力，令美联储更难在通胀抬头时果断行动。

White直接指出，随着国库券占比持续上升，"美联储未来可能无法再以最优方式设定政策来完成通胀目标"。

与此同时，国库券供给增加还可能引发短端融资市场的脆弱性。若新增供应推动国库券收益率上行，货币市场基金可能将资金从回购市场转向国库券，进而削减回购市场流动性供给。

White特别指出，在当前美联储准备金与逆回购工具规模之和相对于GDP偏低的背景下，这一资金迁移引发短期融资市场紧张的风险尤为值得警惕。

在融资结构层面，财政部本身也将面临更高的脆弱性。国库券发行意味着更高频次、更大规模的拍卖，任何通胀预期的上升都会即时反映在借款成本上。即使财政部有意压缩长期债发行，若期限溢价大幅攀升，长期融资成本最终仍可能不降反升。

White的结论颇为悲观：随着国库券占比扩大，政策利率将同时承载货币政策与财政稳定的双重职能。而在通胀目标、金融稳定与财政可持续性之间，寻找一个令三方皆满的均衡利率水平，极可能是无解的难题。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

韩国政府今年7月宣布，计划投资9190亿美元、到2029年建成8.4吉瓦数据中心算力，最终在2035年将总规模扩张至18.4吉瓦。

这一计划将为英伟达打开庞大的主权AI市场，SK集团已承诺采购2吉瓦Rubin系统，Naver亦签署200兆瓦订单。

然而，这对三星和SK海力士而言，并非单纯的利好。韩国缺乏能够自主生产前沿级AI加速器的本土供应商。据SemiAnalysis，英伟达可能已与SK海力士就SOCAMM达成长期协议，并锁定了2027年HBM的优惠定价。

与此同时，韩国政府主导的"独立AI基础模型"竞赛正在推进，却在最关键的淘汰环节做出令外界费解的决定——将基准测试排名第一的小型创业公司Motif Technologies拒之门外。

这一结果揭示出主权AI竞赛的内在矛盾：政府追求技术独立的初衷与实际资源分配逻辑之间，往往存在明显落差。

对投资者而言，韩国的万亿美元承诺意味着英伟达客户群的重大扩张，但对三星和SK海力士股东而言，这一庞大建设计划未必带来对等回报。

英伟达为何力挺开源与主权AI

英伟达首席执行官黄仁勋近期发表公开文章，阐述开源AI的重要性，文章随后获得几乎所有主要AI公司联署（Anthropic除外）。在这一表态背后，有着清晰的商业逻辑。

以API价格销售前沿模型代币，是单位算力回报率最高的应用场景。这意味着Anthropic和OpenAI未来将占据越来越大比例的净新增算力需求，英伟达面临客户过度集中于少数几家超大型采购方的风险。

即便将超大规模云厂商纳入统计，真正意义上的核心客户也不过七家，且这七家中除SpaceX外，均在积极研发自研芯片以压缩对英伟达的依赖。

主权AI是英伟达实现客户多元化的重要突破口。技术竞争策略的经典框架"商品化补充品"（commoditize your complements）在此同样适用：AI模型和应用是英伟达GPU的互补品，开源模型的繁荣意味着更广泛的算力需求。

英伟达近期宣布与全球最大资本配置方签署的5000亿美元谅解备忘录，正是这一战略的财务延伸——通过将"英伟达AI工厂算力"打造为"可投资资产类别"，让养老基金、保险公司和私募信贷资金得以流入大规模算力采购。

数据中心建设热潮：英伟达受益，HBM格局存疑

韩国已确认3处在建数据中心选址，合计4.4吉瓦。建设主体方面，SK集团、GS集团和Naver分别负责5吉瓦、2.4吉瓦和1吉瓦的首期建设，SK集团还将承担第二期剩余的10吉瓦。韩国总统李在明明确将AI基础设施定位为足以媲美1990年代宽带推进的历史性工程。

然而，这一规模庞大的建设计划对韩国本土半导体企业而言，带来的并非单纯的利好。

韩国目前仍缺乏能够自主生产前沿级AI加速器的本土供应商。Rebellions和FuriosaAI有所进展，但在部署规模、软件成熟度和商业可用性上与英伟达仍有明显差距。因此，无论投入多少资金，韩国都无法单纯依靠本国制造力量构建有竞争力的加速器生态。

这正是英伟达与三星和SK海力士深化关系的战略价值所在。三星据报道计划建设一座配备逾5万张英伟达GPU的AI工厂；SK Telecom的2吉瓦DSX AI工厂预计将部署搭载SK海力士HBM4的Vera Rubin系统。

据SemiAnalysis分析，英伟达可能已与SK海力士就SOCAMM达成长期协议，并锁定了2027年HBM的优惠定价和大规模采购承诺，尽管最终谈判结果仍可能与目前估算存在出入。

如果这一判断属实，韩国的这轮基础设施大建设，在强化英伟达市场地位的同时，对三星和SK海力士股东而言，其实际收益或远比账面数字更为复杂。

韩国"鱿鱼游戏"：主权AI锦标赛始末

2025年6月，韩国政府正式启动"独立AI基础模型"项目，目标是开发一个韩国机构可自主训练、修改和运营、无需依赖外国AI实验室的大型语言模型。

该项目最具特色之处在于其赛制设计。政府并未预先钦定"国家队"，而是采用淘汰制锦标赛模式：所有参赛方获得算力、数据和研究人员三方面补贴，每六个月接受评审，落败者的资源将重新分配给胜者。

竞赛共有15家联合体报名，经过初步文件审查筛选出10家，2025年8月最终确定5支参赛团队：Naver Cloud、LG AI Research、SK Telecom、NC AI以及Upstage。

首轮韩国政府向各团队提供约3000张H100等效算力，并投入约4500万美元采购数据，同时向每家公司提供约140万美元的海外人才招募经费。

然而第一轮结束时出现了意外变故。排名垫底的NC AI被淘汰，但Naver Cloud亦遭取消资格。

韩国政府随后增补Motif Technologies作为第四家参赛方，该公司于2025年2月从韩国AI基础软件企业Moreh分拆成立。

最佳开源模型反遭出局，引发质疑

四支队伍于2026年7月公开发布最新模型，评审结果于8月18日揭晓。数据显示，两家初创公司Motif与Upstage的表现大幅领先于背靠大财阀的团队，而且它们的模型参数量不足后者的一半，令这一差距更加突出。

据SemiAnalysis数据，在Artificial Analysis智能指数上，Motif 3领先Upstage 10分，是最好的韩国模型，超越了美国两款最佳开源模型Inkling和Nemotron 3 Ultra。

Motif是一家员工不足30人的初创公司，融资仅1700万美元，可调用算力不足768张B200，其训练Motif 3（含实验阶段）的总算力成本约为1500万美元。

正因如此，Motif遭到淘汰的结果令人大感意外。按照竞赛评分规则，基准测试占40%，专家评审占35%，用户测试占25%。Motif在基准测试中排名第一，却在后两项中垫底，最终被淘汰出局。

评审的具体方法论存在明显不透明之处。用户测试中，测试任务和评判标准均未公开，且测试并非盲测，或对知名度更高的大公司存在偏向。

据悉，专家评审还对Motif的技术可能经由外国投资者外流表示担忧——但这与竞赛要求所有技术组件必须开源的规定明显自相矛盾。

此外，部分评分维度如"生态系统影响力"和"未来规划"，结构性地有利于LG和SKT等大型企业。

现在，Motif可能被迫迁往韩国境外，以获取继续研究所需的资本和算力——这对这场国家AI竞赛中最亮眼的黑马而言，堪称最具讽刺意味的结局。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

美东时间9月2日周三美股盘后，Snowflake公布，截至2026年7月31日的公司2027财年第二财季（“二季度”），营收同比增长35%至15.5亿美元，高于分析师预期的约14.9亿美元高约4%；核心产品收入14.9亿美元，同比增长37%，同样高于市场预期的14.2亿美元。

盈利端表现更亮眼。二季度非GAAP口径下调整后稀释每股收益（EPS）为0.62美元，较分析师预期的0.45美元高将近38%；非GAAP口径经营利润为2.37亿美元，高于市场预期的约1.87亿美元，对应经营利润率15.3%，较上年同期明显改善。

更重要的是，Snowflake上调了全2027财年的年度指引。公司预计2027财年全年产品收入为60.7亿美元，同比增长36%，高于此前指引的58.4亿美元，较分析师预期的58.6亿美元高约3.6%；全年非GAAP口径经营利润率预期从13.5%上调至14.5%。

Snowflake第三财季（“三季度”）的产品收入指引为15.88亿至15.93亿美元，也高于市场预期的15.1亿美元。

财报公布后，周三常规交易时段本已收跌约4.4%的Snowflake（SNOW）盘后大反弹，盘后一度涨超20%。分析认为，市场买入的核心逻辑在于：财报显示产品收入连续三个季度加速增长、利润率同步扩张、高管称AI收入出现“显著跃升”，以及公司大幅上调全年产品收入指引，这些都缓解了投资者对企业软件消费疲软和AI商业化不确定性的担忧。

对Snowflake而言，产品收入比总收入更关键。Snowflake采用消费型收入模式，客户使用平台计算、存储和数据传输资源时才确认收入，因此产品收入更能反映真实使用量和客户消费意愿。

二季度Snowflake产品收入为14.92亿美元，同比增长37%，增速高于总收入的35%。CFO Brian Robins表示，这是公司“连续第三个季度产品收入增长加速”，背后既有核心数据平台需求支撑，也有AI收入明显提升。

这一点对市场非常重要。过去几个季度，云软件和数据基础设施公司普遍面临客户优化云支出、压缩IT预算的问题。Snowflake产品收入加速，意味着客户不只是签约，而是在持续消耗平台资源，说明消费端动能恢复。

Snowflake本季管理层反复强调AI动能。CEO Sridhar Ramaswamy称，Snowflake正在“驱动企业AI革命”，AI正在强化公司业务飞轮，推动新工作负载、用户增长和平台消费。

从业务指标看，Snowflake披露：

• CoCo账户数超过9100个，单季新增超过2000个；
• CoWork扩展至5800个账户；
• 2027财年上半年推出超过330项正式可用产品能力，同比增长35%；
• 公司近期推出Cortex Sense和Cortex AI Gateway，后者通过整合Natoma，将AI从洞察延伸至行动。

值得注意的是，公司并未披露AI收入的绝对规模，但CFO明确提到“AI收入出现显著的跃升”。这意味着AI对收入增长的贡献正在从故事层面进入财务指标层面，也是盘后股价大涨的重要催化剂。

本季Snowflake的另一个亮点，是在收入加速的同时改善利润率。

二季度非GAAP口径经营利润为2.37亿美元，对应经营利润率15.3%，高于上年同期的11%，也高于市场预期。公司全年非GAAP口径经营利润率指引从13.5%上调至14.5%，三季度经营利润率预期为15.5%。

从费用结构看，Snowflake运营杠杆正在显现：

• 非GAAP口径销售及营销费用占收入比重为32%，低于上年同期的34%；
• 非GAAP口径研发费用占收入比重为20%，低于上年同期的22%；
• 非GAAP口径总运营费用率为57%，低于上年同期的62%。

不过，GAAP口径下公司仍处于亏损状态。二季度GAAP口径净亏损1.92亿美元，较上年同期亏损2.98亿美元收窄；GAAP经营亏损2.63亿美元，经营亏损率为17%，较上年同期的30%明显改善。股权激励费用仍然较高，是GAAP口径报亏的重要原因之一。

Snowflake此次上调全年指引幅度较大。

公司预计2027财年全年产品收入为60.7亿美元，较此前指引58.4亿美元上调2.3亿美元，且高于分析师预期的58.6亿美元。对应全年产品收入增速为36%，此前预期为31%。

三季度指引同样强劲。公司预计三季度产品收入15.88亿至15.93亿美元，同比增长37%至38%，高于分析师预期的15.1亿美元。

这意味着，二季度的强劲表现并非一次性事件。管理层给出的三季度和全年展望显示，Snowflake认为下半年的消费需求仍有延续性，AI相关工作负载和核心数据平台需求将继续推动收入增长。

客户指标方面，Snowflake仍保持较强的企业客户渗透能力。

二季度公司净收入留存率为126%。虽然较早期超高水平已有回落，但在大型企业软件公司中仍属较高水平，说明现有客户整体仍在扩大使用量。

公司还披露：

• 过去12个月产品收入超过100万美元的客户达到828家，同比增长27%；
• Forbes Global 2000客户达到829家；
• 衡量未来收入的指标剩余履约义务（RPO）为90亿美元，同比增长30%；
• 单季净新增客户692家，同比增长32%，其中包括14家Forbes Global 2000客户。

RPO增长30%为未来收入提供一定可见度。不过，由于Snowflake收入确认取决于客户实际消费节奏，RPO并不等同于未来产品收入增速，仍需结合消费趋势观察。

尽管收入和利润全面超预期，Snowflake本季现金流表现相对逊色。

二季度经营现金流为9140万美元，自由现金流为8380万美元，低于市场预期的约1.04亿美元；自由现金流率为5.4%。调整后自由现金流为9230万美元，对应调整后自由现金流率6.0%。

公司仍维持全年调整后自由现金流率23%的指引，说明管理层认为二季度现金流压力更多是阶段性因素。但对于高估值软件股而言，自由现金流能否持续转化为股东回报，仍是后续市场关注重点。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

美联储周三发布的褐皮书显示，近期美国经济活动温和扩张，就业小幅增长，价格涨幅适度，其中数据中心的需求成为了推动增长的主要动力。

美联储主席沃什上周已明确表态，将通胀列为"首要关注点"，并暗示若数据未能证明潜在通胀正以足够速度向2%目标靠拢，则不排除加息可能。这一表态显著推升了市场对9月加息的预期。

金融市场目前定价显示，美联储在9月15日至16日政策会议上加息的概率约为65%，维持利率不变的概率约为35%。这一高度不确定性在距会议如此之近的时间窗口内颇为罕见。

此外，中东局势升温推动油价上涨，有可能抵消近期能源价格回落对通胀的缓解效应，进一步增加了政策走向的复杂性。

根据褐皮书报告，美联储12个地区联储银行中，7个显示就业小幅至温和增长，另外5个基本持平。报告数据收集截至8月24日。报告称：

"劳动力需求旺盛的现象在制造业、建筑业以及部分服务业最为常见，而零售和酒店业的劳动力需求则出现下滑。"

价格方面，12个联储辖区中，3个价格涨幅有所放缓，1个有所加快，其余8个维持不变，整体呈温和上升态势。报告指出：

"部分辖区面向消费者的企业反映，客户价格敏感度提升，限制了其将成本上涨转嫁给终端消费者的能力。"

美联储用于衡量通胀的核心指标——个人消费支出价格指数（PCE）12个月变动率——已连续约5年半超出2%的政策目标。沃什表示，近两个月优于预期的月度通胀读数，尚不足以表明通胀趋势已出现实质性改善。

褐皮书报告揭示了若干成本端的结构性压力。报告称，"多个辖区的制造业和建筑业投入品价格压力显著偏高，能源、运输及原材料价格普遍上涨，尤其是金属和石化产品。"

多个辖区继续报告受到关税影响，企业亦反映医疗保险成本压力"显著"。这些成本压力与终端消费者对价格的高度敏感形成对照，令企业在成本传导上面临两难困境。

报告同时指出，各辖区未来数月总体前景偏正面，但不同行业情绪存在分化，"联系人表示，能源价格上涨、政策走向及国际冲突的影响给市场带来了较高不确定性。"中东地区美伊紧张局势加剧、油价攀升，使这一风险进一步凸显。

在美联储内部，政策分歧依然明显。据悉，19位政策委员中已有5位明确表示认为加息时机已到，另有数位表示需要看到通胀进一步改善，方可继续支持维持利率不变。

美联储自去年12月以来将基准隔夜利率维持在3.50%至3.75%区间。纽约联储主席John Williams周三在接受CNBC采访时表示，"我的看法是，我们只需继续观察"数据走势，措辞相对审慎，未释放明确的加息信号。

分析人士指出，最新褐皮书报告本身能否明显改变政策天平尚不确定，各方目光将持续聚焦于9月会议前其他政策官员的公开表态及接下来发布的关键经济数据。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

周三，日元兑美元一度升值1.2%，触及158.22，引发市场对政府干预的强烈猜测。

此轮涨势的直接导火索，是日本央行政策委员会成员高田创（Hajime Takata）——央行内部最具鹰派立场的官员之一——当日早间发表的讲话。他表示25个基点加息"并非板上钉钉"（可能更高），并暗示连续加息在一般情形下同样存在可能。

隔夜指数掉期市场目前已接近完全消化日本央行9月会议加息的预期。

此次波动迅速传导至日均成交规模达9.5万亿美元的全球外汇市场。彭博美元即期指数单日下跌0.3%，创8月21日以来最大盘中跌幅；新兴市场货币指数同步攀升至当日高位；日元兑欧元亦涨逾1%。

多位策略师对本次涨势是否由直接干预所驱动持保留态度。"我对今早日元走势系干预所致持怀疑态度，"道明证券（TD Securities）纽约策略师Howard Du表示，"此次涨幅与过去汇率询价事件相比明显偏小。"

Monex Inc.外汇交易员Andrew Hazlett同样表示："我们听到干预的传言，但从涨幅来看持怀疑态度。"不过他也承认，日元兑美元和欧元的走势"否则难以解释"。

Macro Hive外汇策略师Ben Ford则认为，此次幅度相对有限但节奏急促的涨势，更像是一次汇率询价，而非全面干预。他指出，"今日更多可能意味着日本正从事先发出干预信号的方式转向，改以更为积极主动的姿态直接展开干预。"

日元长期承压的根源并未消除。日本与其他主要经济体之间仍存在较大的利率差距；与此同时，首相高市早苗激进的财政扩张计划令市场对日本财政前景心存顾虑。投机性仓位方面，对冲基金在干预效应消退后已重新增加日元空仓。

在日元持续承压的背景下，据报道高市政府支持日本央行最早于9月份进行近期加息。

日本央行行长植田和男暗示，本月晚些时候召开的政策会议上大概率将宣布加息，并表示官员将在上行通胀风险的框架下作出政策决定。

美国财政部长贝森特表示，他预计植田和男将在货币政策上"做出正确决定"，同时形容近期日元走势"控制得相当好"。贝森特亦为其支持日元的立场进行辩护，称日元若出现极端波动，可能传导至美国国债利率走高。

Manulife Investment Management的Nathan Thooft指出："无论是实质性干预还是汇率询价式的口头施压，市场反应本身已说明当前仓位有多敏感。市场接收到了当局希望日元走强的信号，但从基本面来看，很难说这种走势具有可持续性。"

根据日本财务省数据，过去一个月，日本已斥资创纪录的964亿美元捍卫日元，此前日元曾跌至40年来的最低点。日本官员反复强调，触发干预的关键在于汇率波动的速度与无序程度，而非特定汇率水平。

在此之前，东京与华盛顿联手护盘，进行了自1998年以来首次协调一致的买入日元行动，规模之大数十年罕见。彼时日元从接近164的约40年低位急速反弹约5%，两国政府均暗示如有必要将进一步采取联合行动。

直接干预并非当局支撑日元的唯一手段。据报道，今年1月纽约联储曾主动联系金融机构询问日元汇率，华尔街策略师和交易员当时普遍将此类询价视为日本干预的前期铺垫动作。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

美东时间9月2日周三，谷歌宣布推出Gemini 3.8 Flash和Gemini 3.8 Flash Cyber两款新模型，分别瞄准长周期编程、智能体工作流与复杂推理，以及网络安全漏洞发现和自动修复。谷歌称，Gemini 3.8是其迄今“最强的推理和编程模型”，两款模型均通过长时间运行的智能体循环，不断评估和优化任务执行结果。

谷歌DeepMind研究员姚顺宇在模型发布后评价道："对模型而言，这只是迈出了一小步；但对于RSI（递归自我改进）来说，这是一次巨大飞跃。"

这句话揭示出谷歌当前技术路线的核心逻辑：让AI模型具备足够强的代码能力，从而使其能够参与自身乃至下一代模型的研发过程，最终打通整个研发闭环。

距离上一代Gemini 3.7 Flash发布仅过去三周，谷歌就再次推出新版本。谷歌表示，此次是其六周内第三次发布Flash模型；独立AI基准测试机构Artificial Analysis则指出，3.8 Flash已是谷歌不到四个月内推出的第四款Flash模型。

在性能提升的同时，谷歌继续维持低价策略：Gemini 3.8 Flash的引导价格与3.7 Flash相同，为每百万输入Token 0.75美元、每百万输出Token 3.75美元，优惠持续至今年年底。Artificial Analysis评测显示，3.8 Flash高推理档在其综合智能指数中获得59分，较3.7 Flash提高3分，并以每项任务约0.58美元的成本进入“智能程度—任务成本”性价比前沿。

要理解RSI与Gemini 3.8 Flash之间的关联，需要先厘清一个前提：AI实现递归自我改进的核心能力，是写代码。

一个能够自主编写、运行、调试并优化代码的AI系统，在理论上可以参与自身训练流程的改进——无论是优化训练脚本、设计评估基准，还是生成合成训练数据。这正是谷歌此次着力展示3.8 Flash编程能力的深层原因。

在长周期软件工程基准DeepSWE v1.1上，Gemini 3.8 Flash打出了73.7%的成绩，超越大多数参数规模更大的前沿模型。

据报道，谷歌内部代码工具Jetski的测试结果显示，谷歌工程师已更倾向于使用3.8 Flash，而非Anthropic的Opus模型。

谷歌DeepMind专门组建了一支代码突击队，由DeepMind CTO领导、联合创始人谢尔盖·布林直接监督，目标明确：将编程模型改造为全自动AI研究员，打通整个研发闭环。谷歌在内部备忘录中直接表述：

为了赢得最后的冲刺，我们必须紧急弥合智能体执行方面的差距，把我们的模型变成主力开发者。

从长周期编程到自主智能体，3.8 Flash更强调“把事做完”

Gemini 3.8 Flash此次的核心升级，是从单次代码生成进一步转向长周期的软件工程和自主智能体。

谷歌表示，3.8 Flash在DeepSWE v1.1长周期软件工程测试中，能够自主解决复杂工程问题并完成端到端任务，表现超过多数规模更大的前沿模型。与此同时，新模型在金融、法律等专业领域的智能体测试中也有所提升，在HLE-Verified测试中的得分达到54.9%。

这背后的关键变化，是谷歌让模型“做得更多”。

相较于OpenAI和Anthropic都在努力让模型表现更强，同时用更少的步骤完成任务。

谷歌面对复杂任务时，3.8 Flash被设计为执行额外的推理步骤，并持续迭代调用工具。当模型遭遇不确定性时，它不会直接输出低置信度答案，而是通过消耗更多Token在内部完成自我验证与反思。由于基础单价极低，即便经过多轮循环迭代产生了更多Token消耗，整体调用成本仍低于直接调用GPT-5.6。

这一设计哲学与RSI的核心逻辑高度吻合：一个能够在Agent循环中快速、廉价地反复迭代的模型，天然具备参与自动化研发流程的条件。

谷歌的逻辑是，速度与极低的推理成本本身就是一种智力形态——在一个完整的Agent工作流中，每秒钟完成更多次推理循环，效果上等同于提升了模型的实际解题能力。

谷歌展示的案例也更加接近实际生产环境，包括通过Antigravity仅凭一个提示生成可运行的3D游戏、生成能够运行的DOS版Google Maps，以及在AI Studio中生成硬件拆解的交互式3D可视化工具。

这也意味着，Flash系列的定位正在发生变化：它不再只是一个追求速度和低成本的“小模型”，而是逐渐成为谷歌推动AI智能体落地的重要底层模型。

独立评测：智能指数升至59分，但“多做事”也意味着更高Token消耗

Artificial Analysis的独立测试进一步印证了3.8 Flash的能力提升。

该机构数据显示，Gemini 3.8 Flash高推理档的Artificial Analysis Intelligence Index得分为59分，比3.7 Flash的56分高3分；中推理档得分57分，低推理档则为52分。高推理档的输出速度约为305 Token/秒，位居其评测模型前列。

不过，性能提升并非完全没有代价。

Artificial Analysis指出，虽然谷歌维持了3.7 Flash的Token价格，但3.8 Flash高推理档每项任务的实际成本约为0.58美元，较3.7 Flash的0.40美元高约40%。原因在于，新模型平均每项任务的输出Token数量增加约30%，同时智能体评测中的交互轮数也有所增加。

换句话说，单价没有上涨，但模型为了完成更复杂的任务“思考得更多、调用得更多”，实际使用成本反而有所增加。

这也解释了谷歌为什么同时保留不同推理档位。Artificial Analysis数据显示，3.8 Flash中推理档每项任务成本约0.41美元，低推理档约0.24美元。对于追求成本效率的应用，开发者可以降低推理强度，或者继续使用3.7 Flash。

3.8 Flash Cyber瞄准网络安全：漏洞发现与自动打补丁

与通用版3.8 Flash同步发布的，是专门面向网络安全领域的Gemini 3.8 Flash Cyber。

谷歌称，新模型具备“前沿水平”的漏洞发现和自动修复能力，并重点强化了防御侧应用。其在CyberGym行业基准中的漏洞自主发现表现超过Gemini 3.5 Flash Cyber以及规模明显更大的前沿模型。

在谷歌内部覆盖20种编程语言的真实漏洞测试中，3.8 Flash Cyber的成功率超过70%；在CWE-Bench自动补丁测试中，pass@1达到47.2%，接近领先前沿模型的47.8%，但成本明显更低。

谷歌还公布了几个实际应用案例。

Chrome安全团队发现，3.8 Flash Cyber生成的正确漏洞补丁数量，是规模更大的商业模型的2.6倍；网络安全公司Wiz的内部渗透测试显示，该模型的召回率比其他前沿模型高7.5至9.7%，成本则低2.3至5.2倍。

谷歌云漏洞研究团队甚至利用该模型在不到两小时内发现了一项关键基础设施漏洞，而谷歌称这类漏洞过去通常需要数月才能完成研究和发现。

Fairwind计划启动，650多家机构获网络安全AI“优先通道”

伴随Gemini 3.8 Flash Cyber发布，谷歌还推出了Fairwind计划，将网络安全AI进一步推向政府、关键基础设施和大型企业。

根据谷歌公告，Fairwind是一个限制访问的项目，面向政府机构以及可信赖的云客户和网络安全合作伙伴开放。参与者可以使用Gemini 3.8 Flash Cyber，并结合谷歌的CodeMender工具，实现漏洞发现、验证和自动修复。

谷歌表示，参与机构需要将模型访问权限限制在内部网络安全、事件响应或渗透测试团队，并部署多因素身份验证等安全措施。目前Fairwind已经拥有超过650家全球合作伙伴，覆盖政府、关键基础设施以及核心技术平台。

这意味着谷歌此次并不只是发布一个网络安全模型，而是在尝试建立一个面向防御方的AI安全生态。

尤其值得注意的是，谷歌强调Fairwind将首先为政府和对社会韧性至关重要的企业提供访问权限，包括医疗、电信、能源和金融等关键基础设施运营商，以及维护广泛软件基础设施的技术平台。

Flash高频迭代，谷歌押注“更便宜的智能体”落地

从3.6 Flash到3.7 Flash，再到如今的3.8 Flash，谷歌正在明显加快Flash系列的更新节奏。

而与早期Flash模型强调“快”和“便宜”相比，如今的3.8 Flash更加突出长周期推理、工具调用、软件工程和自主智能体能力。谷歌试图证明的是：不一定需要最大规模的模型，才能完成越来越复杂的真实工作。

价格则成为谷歌扩大这一战略的重要杠杆。

3.8 Flash继续维持每百万输入Token 0.75美元、输出Token 3.75美元的年底前引导价格，同时提供1M Token上下文窗口，并支持文本、图像、语音和视频输入。消费者可以通过谷歌AI Pro和Ultra订阅使用，开发者则可以通过Antigravity、谷歌AI Studio和Android Studio调用，企业用户可通过Gemini Enterprise使用。

对于谷歌而言，这种策略的意义在于：在AI竞争从“谁的模型最强”逐渐转向“谁能让智能体以合理成本完成更多实际任务”的过程中，Flash系列可以凭借成本和速度优势抢占更大规模的应用入口。

而此次同时推出通用智能体模型和网络安全专用模型，也显示谷歌正在把Gemini的竞争重点从单纯的聊天和问答，进一步推向编程、企业工作流以及能够直接创造经济价值的AI执行任务。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

摩根大通私人银行全球投资策略主管Grace Peters警告，10年期美债收益率若进一步逼近5%，可能触发股市的“膝跳式反应”，美股或面临5%至8%的回调压力。当前10年期美债收益率已升至4.8%，30年期美债收益率则触及19年高位。

不过，Peters并未因此转向悲观。她认为，即便出现5%至8%的调整，也更可能是健康回撤，而非市场结构性崩溃；从全年维度看，她仍看好美股和欧股表现。

9月季节性疲软叠加选举临近，市场敏感度上升

据彭博，Peters在接受采访时表示，5%的收益率水平具有重要的心理意义。一旦10年期美债收益率升至5%至5.25%区间，股票市场可能出现明显的即时反应。

本轮美债收益率快速上行，背后主要是通胀担忧升温。油价上涨加大市场对通胀重新抬头的担忧，并推高了政策制定者重新加息的预期，长端美债收益率也随之回升至此前水平。

Peters认为，当前市场所处的时间窗口尤其敏感。9月历来是标普500指数表现偏弱的月份，二季度财报季带来的盈利催化正在减弱，而美国中期选举临近，也可能进一步放大市场的不确定性。

盈利增速或放缓，但市场底盘更稳

相比收益率压力，企业盈利仍是Peters维持全年乐观判断的重要支撑。

她指出，美国企业二季度盈利增速达到约30%，欧洲约15%，这一增速难以长期维持，未来大概率逐步放缓。但值得注意的是，本轮盈利增长并非完全依赖科技股，金融、工业和公用事业等板块也在贡献盈利，这意味着市场上涨的基础较过去更加广泛。

摩根大通的核心判断并未改变：资本支出的“超级周期”有望推动盈利进入“超级周期”。在地区配置上，该行仍将美股列为首选，同时看好新兴市场；欧洲则维持中性判断。

AI热潮进入回报验证期

公用事业则是Peters重点看好的板块之一，与金融、科技并列。

在她看来，AI基础设施扩张正在将电力需求推向新的高度，公用事业因此有望直接受益。但与此同时，电力供应瓶颈以及存储芯片短缺，也可能成为AI扩张的硬约束。

更大的问题在于，AI的巨额资本开支最终能否转化为足够高的投资回报。Peters认为，这将成为AI投资的真正“中期考验”——不仅要看科技公司能否从投入中获益，也要看跨行业购买AI服务的企业能否获得足够的经济回报。

因此，在摩根大通看来，当前市场更需要警惕的并非AI故事本身被证伪，而是高估值、高收益率与盈利增速放缓叠加后，市场可能出现阶段性估值重估。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

据英国《金融时报》旗下Alphaville栏目分析，贝森特此前办公桌上的一张纸条显示，美国财政部此次干预规模可能介于50亿至100亿美元之间。但研究人员追踪美国财政部每周公布的外汇储备数据，并剔除汇率变动造成的估值影响后发现，干预后一周内，欧元持仓减少约4.95亿美元，而日元持仓增加约5.02亿美元，两项数据均指向约5亿美元的干预规模。

这一测算并非直接来自财政部披露，而是通过外汇储备资产变动反推干预规模。由于7月份外汇稳定基金（ESF）财务报告并未明确披露相关仓位，研究人员转而从周度数据中寻找干预留下的资产变动痕迹，并结合汇率变化进行调整。

若这一估算成立，那么此次干预规模甚至不及美国财政部目前最大可动用欧元资产约263亿美元的零头，也意味着美国财政部直接通过外汇工具影响汇率的能力，可能远没有市场此前想象的那么强。

法定披露未能解开谜团

根据美国法律，财政部须在每季度结束后的规定期限内公布外汇稳定基金（ESF）相关财务数据。按这一时间表，8月30日原本应成为市场确认此次干预规模的关键节点。

但Alphaville梳理7月份ESF财务报告后发现，报告附注并未提及欧元兑日元交叉盘仓位。

如果财政部采用欧元兑日元远期合约进行干预，按照规定，应在报告附注第9条披露“所有已签订及续签的合约及预计发生的负债”。但该条款及其他附注均未出现相关信息。

这留下两种可能：一是财政部遗漏了相关披露；二是存在尚未被外界掌握的规则，使得7月最后一个交易日签订的合约无需计入当月报告。Alphaville已就此向财政部寻求回应，但尚未获得答复。

外汇储备周报提供交叉验证

ESF财务报告未能给出明确答案后，研究人员转而追踪美国财政部每周公布的外汇储备数据。该数据涵盖ESF和美联储公开市场账户（SOMA）持有的欧元、日元存款及证券价值。

除了上述资产变动外，Alphaville还采用美联储经济数据库（FRED）的每日收盘汇率进行估值调整。不过，由于收盘汇率并非实际交易价格，这一方法本身存在一定误差。

为进一步验证测算结果，Alphaville向前美国财政部副助理部长、官方部门融资领域专家Brad Setser进行交叉验证，后者也给出了相近的估算。

干预工具决定信息透明度

干预究竟通过何种工具完成，也关系到外界能否从官方数据中还原规模。

如果财政部通过欧元兑日元远期合约进行干预，既可以进入流动性更强的外汇市场，也无需出售债券筹集资金，操作更加灵活，但相关仓位原则上需要在ESF财务报告中披露。

如果采用即期市场干预，则情况有所不同。由于7月31日完成的现货交易，其交割日在7月31日之后，相关仓位变动不会立即反映在7月份ESF报告中，因此月度报告难以直接捕捉这笔交易。

综合目前掌握的线索，此次干预更可能通过即期市场完成，规模约为5亿美元。

若这一判断最终得到确认，那么贝森特此次出手的力度将明显低于市场此前预期，也意味着市场或许需要重新评估美国财政部通过外汇稳定基金持续、大规模影响汇率的能力与意愿。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

黄仁勋在G20科技峰会上表示，英伟达将"仅在今年一年内向美国基础设施投入近1万亿美元"，理由是美国的监管环境和能源政策。

他将AI比作水和电等公共基础设施，称其为"最大的均衡器"，并强调"每个国家都需要建设基础设施，以支撑本国经济"。

这一表态对市场意义重大。英伟达上周已预测下一财年营收增幅将达70%，消息公布后股价录得2025年4月以来单日最大涨幅。黄仁勋在此次峰会上的积极表态，进一步强化了市场对全球AI资本支出持续扩张的预期。

截至发稿，英伟达周三盘中涨超4%。

本次峰会由美国主办，特朗普政府官员正积极推动G20成员接受一套名为"卡罗来纳原则"（Carolina Principles）的AI治理指导方针。

据悉，该文件明确告诫各国不应针对AI另设监管机构，转而倡导政府与私营企业加强协作，共同测试新兴技术。

黄仁勋在与美国商务部长Howard Lutnick的对话中进一步阐明其监管立场。他表示，政府应针对"实际和具体的危害"进行监管，而非"理论和假设性的危害"，并强调产品安全责任应由企业自行承担，而非交由政府官员。

"技术仍处于成形阶段，"黄仁勋说，"每家公司都必须自觉承担起安全开发技术的责任。"

他同时警告，一个国家所能遭遇的"最糟糕的结果"是"被落下"，并呼吁公众和政策制定者不要让对AI的恐惧主导舆论，而应聚焦于AI在推动经济繁荣方面的潜力。

多位科技界高管在这场为期两天的峰会上集体发声，力推AI不受阻碍地发展。SpaceX首席执行官埃隆·马斯克周二出席活动，指责欧盟"极高"的监管标准扼杀增长，呼吁对新兴业态采取放手态度。

即便是以呼吁AI安全护栏而著称的Anthropic联合创始人Tom Brown，在其与Howard Lutnick的对话中也着重强调了全球加快数据中心建设的重要性。

Brown告诉G20代表，各国只要为技术基础设施建设扫清障碍，便能收获AI红利。他表示"非常喜欢"特朗普本周早些时候在社交媒体上为数据中心项目背书的帖子，称其为繁荣的来源。

"这显然是我们所有进展的瓶颈，"Brown说，"我们正面临严重的电力和劳动力短缺，难以满足AI需求。"

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

据央视，伊朗伊斯兰革命卫队当地时间2日发布公告称，为报复美军此前袭击，革命卫队当天凌晨对美军在科威特的阿里·萨利姆空军基地实施导弹和无人机联合打击，目标包括美军指挥官指挥和住宿区域、无人机机库及停机坪。

公告称，袭击造成多名美方人员死亡，多架参与对伊袭击的无人机被摧毁，相关机库和停机坪起火。伊朗伊斯兰革命卫队表示，此次行动与针对美军在约旦、巴林和伊拉克埃尔比勒相关基地的袭击同步进行。

美军中央司令部9月2日发表声明称，美军已完成对伊朗军事目标的新一轮打击，目标包括伊朗伊斯兰革命卫队的防空阵地、雷达系统、海上资产与设施、布雷能力以及通信站点。

美伊军事对抗持续升级意味着中东地缘风险溢价可能进一步抬升。尤其是若冲突从军事目标打击向能源基础设施、航运通道等领域扩散，原油供应风险和通胀预期都可能重新成为市场关注焦点。

伊朗多线袭击美军基地

据央视新闻，当地时间9月2日，伊朗议会国家安全与外交政策委员会秘书赛义迪表示，伊朗武装力量在报复行动中使用弹道导弹袭击了美军驻约旦一处海军陆战队基地，并击中美军存放RQ-4无人机和MQ-9无人机的机库。同时，伊朗还对伊拉克埃尔比勒的美军设施发动导弹和无人机联合袭击，摧毁了美方雷达和情报侦察系统。

与此同时，伊朗方面继续就美军行动作出强烈指责。

据央视新闻，当地时间9月2日，伊朗外交部发言人巴加埃表示，美军袭击伊朗南部霍尔木兹甘省锡里克县一场婚礼活动构成“战争罪”。巴加埃在社交媒体上写道：“锡里克的一场婚礼惨遭轰炸，这是美国为掩盖其失败而垂死挣扎的一部分。这场非法的选择性战争的真相以及战争罪的真实面目就在锡里克，而不在那些将美国官员描绘成凯旋英雄的人工智能生成视频中。”

另据新华社，伊朗最高国家安全委员会秘书穆赫辛·雷扎伊2日表示，伊朗已在军事、外交以及应对经济封锁方面制定新战略，将“摧毁敌方根基”。雷扎伊在社交媒体平台发文说，敌方无论如何“垂死挣扎”，都无法摆脱当前困境。他说，敌方很快能够看到，伊朗在军事、外交以及应对经济封锁三个领域采取的新战略。

美军扩大打击范围，新增布雷与通信目标

美军中央司令部发表声明称，美军已经完成对伊朗军事目标的新一轮打击。

根据美方声明，此轮打击目标包括伊朗伊斯兰革命卫队的防空阵地、雷达系统、海上资产与设施，以及布雷能力和通信站点。

相比此前针对防空阵地、雷达等目标的行动，此轮打击进一步覆盖伊朗的布雷能力和通信设施，显示美军打击范围正在扩大，重点也从削弱防空体系延伸至限制伊朗的海上作战及通信能力。

美伊双方相继宣布发动袭击和反击，冲突仍呈现“打击—报复—再打击”的循环。若双方继续扩大打击目标，冲突外溢至更多国家和地区的风险也可能上升，并进一步增加能源、航运及全球通胀前景的不确定性。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

威廉姆斯在接受CNBC采访时称，近期数据令人鼓舞，随着关税影响逐渐消退，通胀趋势正在缓慢下行。他明确支持7月联邦公开市场委员会（FOMC）维持利率不变的决定，认为当前利率水平有助于平衡就业与物价稳定的双重目标。

威廉姆斯同时指出，关税及中东局势引发的能源价格上涨仍是通胀的最主要驱动因素，部分服务业通胀也依然明显。其偏向中性审慎的表态为内部分歧加大的9月FOMC会议留下了变数。

威廉姆斯表示，最新数据显示通胀持续回落，部分关税影响已"渐入后视镜"，能源价格上涨也尚未大范围蔓延至其他服务领域，这为整体通胀走势提供了一定支撑。

然而，他同时强调，通胀回落的进程仍属缓慢，关税与中东地缘冲突带来的能源价格压力依然是当前最显著的通胀驱动因素，服务业通胀亦未见明显松动。威廉姆斯重申，需要在可预见的未来将通胀率降至2%的政策目标。

在利率立场上，威廉姆斯明确支持7月FOMC维持利率不变的决定。他表示，强劲的经济前景是近期债券收益率走高的主要原因，当前利率水平能够有效兼顾美联储的双重使命。

他同时表示，在做出下一步利率决定之前，希望收集并分析更多数据。"我们正在汇集大量数据，届时需要重新评估，"他说。

值得注意的是，据彭博报道，7月FOMC会议上已有三位有投票权的委员提出异议，支持加息25个基点，显示内部分歧有所扩大。

美联储官员将于9月15日至16日在华盛顿召开今年第六次货币政策会议。今年以来，FOMC已连续五次维持利率不变。

7月会议出现的三票加息异议，令即将到来的9月会议备受市场关注。威廉姆斯的最新表态偏向中性审慎，强调数据依赖和耐心等待，为会议结果留下较大变数。此外，威廉姆斯还表示，国债回购操作不会对其政策工作产生干扰。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

据ADP研究院周三发布的数据，8月私人部门新增就业3.7万个，低于前值的4.6万个（7月数据从初值4.4万上修至4.6万），创下今年1月以来最低月度增幅。

ADP首席经济学家Dr. Nela Richardson表示，"薪资增速能在很大程度上反映当前参差不齐的招聘状况"，并指出"曾经可预期的薪资增长，如今已被人口结构变化、持续通胀以及人工智能对就业的影响所打乱"。

数据公布后，市场关注焦点随之转向美联储货币政策走向。就业增长连续低迷，使外界对美联储进一步收紧政策的预期产生分歧。与此同时，本周五将公布的官方非农就业报告备受瞩目——市场预计8月非农就业总人数增加5.5万，并有望扭转7月下降2.3万的颓势。

8月就业增长呈现明显的结构性分化。教育与医疗健康服务业领涨，休闲与酒店业、建筑业亦录得稳健增长；而制造业、专业服务业和信息业则出现裁员。

从企业规模看，本月就业新增主要集中于拥有500名及以上员工的大型企业。商品生产部门整体减少就业岗位，降幅为今年10月以来最大。

薪资数据同样释放出降温信号。根据ADP与斯坦福数字经济实验室合作发布的报告，8月跳槽员工的薪资同比增速降至7.3%，较上月有所回落；在职员工薪资同比涨幅维持在4.4%不变。

Dr. Nela Richardson指出，要理解当前的招聘模式，必须深入分析薪资增速在不同行业、不同群体中加速或放缓的具体情况。ADP的薪资数据目前已覆盖全美56个大都市区，并可按人口特征、行业及企业规模细分。

尽管单月数据偏弱，美联储官员对整体劳动力市场状况仍持较为乐观的判断。美联储主席沃什上周在怀俄明州年度央行会议上发表讲话时承认，劳动力市场存在一些局部隐忧，但表示整体而言劳动力市场与充分就业状态相符。

"当劳动力供给增长近乎停滞时，每月新增就业自然会处于低位，"沃什表示，"但总体来看，有就业意愿的人大多数仍能持有或找到工作。"

据彭博报道，移民限制政策收紧、出生率下降以及人口老龄化，共同制约了美国劳动力规模的增长。政府数据同时显示，失业率目前仍处于历史低位，这在一定程度上支撑了美联储官员的判断——即劳动力市场基本处于平衡状态，政策重心可更多放在抑制通胀上。

ADP数据历来被视为官方非农就业报告的前瞻参考指标，但两者之间并不存在稳定的线性对应关系。市场预计，周五公布的8月非农就业报告将显示总就业人数增加5.5万，较7月的下降2.3万大幅回升。

若官方数据同样显示增长低迷，将进一步加大外界对美联储政策路径的不确定性——在就业数据持续偏弱的背景下，美联储是否仍会坚持收紧以维护其抗通胀公信力，将成为市场的核心议题。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

推动此轮情绪逆转的核心催化剂，是Marc Benioff旗下Salesforce发布的强劲季度业绩。该股上周四单日暴涨23%，创六年来最大单日涨幅，自2月低点以来累计反弹46%。Benioff在接受CNBC采访时直言："所谓'SaaS末日'的叙事，完全是无稽之谈。"

当天，软件股龙头Okta单日劲升29%（今年以来涨幅达到86%），CrowdStrike上涨20.5%，Atlassian股价亦攀升至2025年7月以来最高水平。

从更宏观的视角看，State Street的SaaS ETF已从2月23日的低点反弹45%，并创下历史新高，年初至今涨幅达9%。Jefferies分析师Brent Thill在研报中写道："我们正在见证'软件极客的复仇'，预计势头将延续，AI替代威胁被严重高估。"

恐慌的起点：四段文字引发的"末日"

这场风暴的导火索，是AI领域领军企业Anthropic宣布其聊天机器人的Cowork功能新增能力，可"加速企业内部法律团队的合同审查、保密协议分类及合规工作流程"。仅仅四段描述性文字，便足以令SaaS股票集体重挫。

此后，恐慌情绪在2月下旬持续蔓延，并延伸至3月和4月。市场的核心逻辑是：AI将使企业得以按需构建内部专属工具，从而取代现有SaaS软件的专项功能，传统软件公司的商业模式将遭受根本性冲击。

然而，彼时已有业内重量级人士对这一反应提出质疑。

英伟达首席执行官Jensen Huang将市场的反应称为"世界上最不合逻辑的事情"。部分分析师亦指出，正如互联网泡沫时代一样，AI浪潮下必然有赢家与输家，将所有SaaS公司一刀切地视为输家，既不公平也不准确。

专业护城河决定生死

七个月后，市场的分化已清晰呈现。能够解决高难度专业问题、拥有AI难以轻易复制的核心资产的公司，正是此轮反弹的主角。

Salesforce的反弹尤为典型。年初市场对其AI代理部署能力普遍存疑，但最新财报彻底扭转了这一判断——其Agentforce年度经常性收入已达15亿美元，同比增长240%。

Benioff强调，前沿大模型"依赖"客户关系管理数据，而非取而代之，Salesforce近期与Anthropic达成的整合协议正是这一逻辑的有力佐证。

身份验证服务商Okta自2月低点以来累计上涨近140%，同样是这一逻辑的受益者。在AI代理大规模部署的背景下，验证"用户"真实身份这一专业能力的价值愈发凸显。

Okta最新财报显示，新产品预订量占总预订量的比例从上一季度的5%跃升至30%，Bloomberg Intelligence分析师Mandeep Singh指出，这表明企业正"日益将身份安全作为代理部署扩张的早期优先事项"。

低护城河的代价

并非所有公司都迎来了"复仇时刻"。部分SaaS公司虽较年内低点有所回升，但整体表现依然疲软，折射出市场对其商业模式的持续担忧。

工作流管理软件Monday.com年初至今仍下跌35%，其产品被认为极易被企业借助AI自行搭建的轻量级生产力工具所取代。税务软件巨头Intuit年内跌幅更高达48%。

私有市场同样出现了警示信号。

数据库公司Airtable被Bending Spoons SpA以22.5亿美元收购，而该公司在2021年的估值高达117亿美元。市场将这笔交易解读为SaaS初创公司"残值收购"的又一案例。

分析人士指出，Airtable约20%的年收入增速未能消除外界对其核心产品——本质上是功能增强版电子表格——过于简单、易被AI编程工具复制的担忧。

分化时代：并非所有SaaS都应被同等对待

KeyBanc分析师Jackson Ader对此轮反弹的逻辑给出了简洁的注脚："我们都逐渐意识到，这个行业将比预期更具韧性……我们不会消失。这就是为什么Salesforce拿出一份还不错但并不亮眼的成绩单，却引发如此巨大的市场反应。"

值得注意的是，Salesforce的财报数据本身并不算亮眼——截至7月的季度营收增速为11%，较上季度放缓2个百分点；若剔除去年11月收购Informatica的并表贡献，自然增长率仅为6.4%。但公司给出了下半年自然增长将小幅提速的预期，并据此上调全年营收指引，市场对这一前瞻信号的反应远超数据本身所呈现的力度。

经历这场不必要的动荡之后，市场正在形成新的共识：在AI时代，SaaS公司的命运取决于其所解决问题的难度，以及其核心资产是否难以被前沿AI实验室以合理代价复制。那些通过了这一检验的"幸存者"，正在重新赢得市场的青睐——尽管最终的胜负，仍有待时间验证。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

美国银行（BofA）最新测算显示，当前系统性策略在市场上涨情景下仅剩约90亿美元买盘空间，市场持平时将净卖出约10亿美元，而一旦市场下跌，来自CTA（商品交易顾问）和波动率控制策略的抛售规模可能高达1630亿美元。这一极度不对称的买卖结构，令9月市场风险骤然上升。

与此同时，企业回购这一重要的市场支撑力量也正在消退。随着回购静默期在9月快速扩展，机器驱动的回购买盘将大幅萎缩，进一步削弱市场的缓冲能力。此外，据The Market Ear援引Nomura策略师McElligott的观点，当前波动率的崩塌堪称"史诗级"，并警告重大交易损失可能即将浮现。

买盘近乎耗尽，卖盘高度不对称

美银的核心警示在于：问题不仅仅是系统性持仓已经偏高，更在于几乎没有增量买盘空间可言。

根据美银测算，在市场上涨情景下，系统性策略的净买入规模仅约90亿美元；市场持平时转为净卖出约10亿美元；而一旦市场出现下跌，CTA和股票波动率控制策略的合计抛售规模将达到约1630亿美元。

这种极度不对称的结构意味着，市场上行的动能已所剩无几，而下行一旦触发，系统性抛售将形成自我强化的负反馈循环。

波动率控制仓位触及百分位上限

从持仓结构来看，当前系统性策略的全球股票敞口已处于历史高位。美银对CTA、风险平价和波动率控制策略的综合估算基于以下假设：CTA管理资产规模约3000亿美元，风险平价和波动率控制策略各约2000亿美元。

德意志银行的数据则更为直观：波动率控制策略的股票仓位配置已达到第100百分位，即历史最高水平，没有进一步加仓的空间。

高盛的测算与上述判断高度吻合。高盛一个月条件预测显示，在市场上涨情景下，CTA的增量买入相当有限；但在"大幅下跌"情景下，全球及标普500指数层面均将出现剧烈的仓位平仓。高盛估计，当前CTA在全球股票指数的净多头敞口约为1465亿美元，较上周增加约20亿美元，处于分布区间的高端。

回购静默期扩大，关键买盘支撑撤退

除系统性策略外，企业回购是近期支撑美股的另一重要力量。然而，这一支撑正在快速消退。

目前市场正处于机器驱动回购活动的峰值附近，而随着9月回购静默期迅速扩展，这一买盘来源将大幅减少。静默期通常在财报季前约四周开始，届时上市公司依规暂停回购操作。

尽管回购静默期本身并不构成主动卖出，但在系统性策略买盘空间已近枯竭的背景下，这一关键支撑力量的撤退，将使市场在面对潜在冲击时更加脆弱。多重因素叠加，令9月的市场走势充满变数。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

9月2日，据报道，崔泰源本周访问东京期间时表示，与铠侠联合生产是“选项之一”。他称，日本在风险管控和文化契合方面“极具吸引力”，SK集团已收到多个日本地方政府的招商提案，但尚未透露具体选址。

崔泰源还表示，如果SK海力士能够被纳入铠侠未来战略，“我们随时准备成为合作伙伴”，并以铠侠与闪迪现有的生产合作关系作为参考。双方潜在合作领域还包括供应链协调和联合研发。

目前，铠侠与闪迪在日本联合运营NAND工厂，但双方仍独立销售产品。崔泰源同时暗示，如果双方无法建立更深层次的合作关系，SK不排除退出对铠侠现有投资的可能性。与此同时，报道称SK集团也在探索收购日本半导体材料和设备企业，进一步扩大在当地半导体产业链的布局。

SK海力士与铠侠深化合作，NAND市场或迎“大洗牌”

SK海力士与铠侠既是NAND市场上的竞争对手，也是铠侠的重要间接投资方，这一双重身份使双方关系颇为微妙。

SK海力士此前通过贝恩资本牵头成立的特殊目的公司（SPC），参与收购东芝存储器业务。今年8月，该SPC以14.19%的持股比例成为铠侠最大股东；SK海力士持有可转换为SPC大部分投票权的证券，因此具备一定的潜在影响力。

不过，现行协议规定，未经铠侠同意，SK海力士在2028年前不得直接或间接持有铠侠15%或以上的投票权。这意味着，短期内SK海力士进一步提升对铠侠控制力仍受到限制。

双方若进一步深化合作，全球NAND市场的竞争格局或将发生明显变化。

据Counterpoint Research数据，2026年第二季度，三星电子以25%的市场份额位居NAND出货量第一，SK海力士以22%排名第二，铠侠以14%排名第三。若简单合并计算，SK海力士与铠侠的份额达到36%，明显高于三星。

HBM利润外溢，押注下一代存储

这一布局也与SK海力士近年来在HBM领域的快速增长有关。半导体工程教授Lee Jong-hwan认为，SK海力士可能正试图将HBM领先地位带来的利润和信心，转化为进一步争夺存储器市场的动力。

与此同时，SK海力士还在与美国闪迪合作开发高带宽闪存（HBF）的全球标准。这项新兴技术通过堆叠NAND芯片提升性能和容量，其架构与HBM存在一定相似之处。铠侠与闪迪长期保持合作关系，也可能为SK海力士参与HBF技术开发提供额外的战略协同。

Lee Jong-hwan指出，随着AI产业从模型训练逐步转向推理应用，对高容量NAND存储的需求有望进一步增长，并可能为HBF打开新的市场空间。相比三星横跨存储、代工和消费电子等多个业务领域，SK海力士能够将更多资源集中于存储芯片，这也可能成为其进一步挑战三星的重要优势。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

周三，据报道，欧洲最大廉价航空公司瑞安航空（Ryanair）宣布削减冬季运力，并警告称，如果航油价格持续高企，欧洲航空业将面临更大的成本压力，明年欧洲短途机票价格可能出现“实质性上涨”。

瑞安航空表示，公司目前已对约80%的航油需求完成套期保值，是行业内对冲比例最高的航空公司之一，但仍面临相当于每桶140美元航油价格的未对冲敞口。在高油价环境下，公司选择主动削减冬季航班，以降低燃油成本，预计由此可节省7000万至1亿欧元（约合8100万至1.16亿美元）。

这一决定释放出一个更值得关注的信号：当航空公司已经提前锁定大部分燃油成本，却仍需要通过减少运力来保护利润时，能源价格冲击已经不再只是大宗商品市场的交易主题，而开始实质性影响企业经营决策。

而且，航空业面临的压力并不只是原油价格上涨。霍尔木兹海峡局势反复正在同时推高汽油、柴油、航空燃油以及欧洲天然气等成品能源价格，使企业难以通过单纯的原油价格回落来缓解成本压力。布伦特原油目前仍处于95美元/桶附近，年内累计涨幅超过55%。

航油成本飙升，连高比例套保也难独善其身

瑞安航空此次削减运力，直观呈现了能源价格向航空业利润端传导的过程。

公司已经通过套期保值锁定约80%的航油需求，但剩余部分仍暴露在高油价环境中。与其在燃油成本高企的情况下维持全部航班，瑞安航空选择主动收缩运力，以换取成本和利润空间。

卡莱尔集团（Carlyle Group）高级顾问、知名大宗商品分析师Jeff Currie此前已警告，市场可能低估了精炼油品市场面临的压力。8月18日，他在接受采访时表示，市场关注的焦点不应只是原油价格，因为消费者真正使用的是汽油、柴油和航空燃油，而这些成品油市场的供需状况“要难看得多”。

这意味着，即便原油价格随后回落，航空业面临的成本压力也未必会同步缓解。

霍尔木兹局势反复，能源冲击从原油扩散至成品油

霍尔木兹海峡局势仍是本轮能源价格上涨的核心变量。围绕海峡通行问题的谈判屡次破裂，市场对局势快速降温的预期持续受到打击。

高盛One Delta交易主管Rich Privorotsky周二在致客户的每日简报中指出，此前油价每次出现跳涨后，往往都会伴随干预、外交斡旋或其他形式的降温努力。但近期局势出现新的变化，美国在油价已经上涨、且处于交易时段时对伊朗目标实施打击，进一步加剧了市场担忧。

更值得注意的是，冲击已经不再局限于原油。Privorotsky表示，即使美国随后采取措施推动局势降级，原油也只是问题的一部分，因为馏分油、瓦斯油、柴油以及欧洲天然气价格均已突破关键价位。

对于航空公司而言，这意味着真正需要警惕的并不只是布伦特原油，而是炼油和成品油市场持续承压后，对航油价格形成的进一步推升。

美国战略石油储备偏低，政策缓冲空间受限

油价持续上涨也令美国政府承受越来越大的压力。

美国能源部长Chris Wright周二表示，周一仍有约1700万桶原油经霍尔木兹海峡运输，较危机爆发前约2000万桶/日的平均水平并未明显下降。不过，Privorotsky认为这一数据仍存在较大争议。

财政部长贝森特则表示，随着陆上管道线路逐步绕开霍尔木兹海峡，该海峡可能在两年内变得“毫无价值”。

但短期来看，美国能够动用的政策缓冲空间并不充裕。美国战略石油储备库存目前已降至约2.86亿桶，远低于约7.3亿桶的最大容量，也已逼近市场估算的2.5亿至3亿桶运营安全区间。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

能源价格持续走高，通胀降温进程却迟迟未能恢复。美联储理事Michael Barr周二释放明确的加息信号，称如果通胀没有充分降温，美联储就应该果断加息。与此同时，美国国债收益率随油价攀升，10年期美债收益率已升至特朗普任期内最高水平。

但美国财政部长贝森特持相反观点。他认为当前冲击本质上属于供给冲击，除非出现“二阶或三阶效应”，否则不应通过加息应对，而且目前核心通胀仍相对温和。随着8月通胀数据将在9月11日公布，距离9月15日至16日的议息会议仅剩数十日，美联储内部的政策分歧正在迅速转化为市场定价压力。

Barr释放鹰派信号，9月加息悬念升温

Barr周二在华盛顿发表演讲时表示：“如果通胀看起来没有充分降温，我认为我们应该果断加息。”

他指出，美联储此前已将通胀压低至略高于2%的水平，但过去一年，关税、中东冲突以及人工智能基础设施投资等因素令降通胀进程停滞。

这也让9月会议的政策选择更加微妙。美联储7月维持利率不变时，已有三名官员投票支持加息。如今，8月通胀数据将在会议前四天公布，数据若再度显示通胀黏性，美联储内部的鹰派压力可能进一步上升。

更重要的是，市场已经开始提前交易“年底加息”的可能性。无论9月是否行动，美联储后续政策路径都可能成为市场新的定价核心。

油价冲击持续，供给冲击不再那么“暂时”

中东冲突始于今年2月底。最初市场普遍预计能源冲击只会持续数周，但半年过去，战事仍未结束，油价高企开始让美联储此前“等待供给冲击自行消退”的策略面临考验。

通常而言，央行并不会因为能源价格上涨立即加息。原因在于，加息无法直接增加能源供给，反而可能在经济已经受到冲击的情况下进一步压制需求。

但这一次的问题在于，冲击持续时间已经明显超出预期。如果高油价长期存在，企业和消费者可能逐渐将更高的成本和价格纳入工资、投资与定价决策，供给冲击就可能从一次性的能源涨价，演变为更持久的通胀压力。

这正是美联储最担心的“二阶效应”。尤其在通胀长期高于2%目标的背景下，央行很难无限期地等待能源价格自行回落。

沃什保持模糊，市场开始押注“高利率更久”

美联储主席沃什目前仍未明确释放9月政策信号，但他的近期表态已经令市场开始重新评估利率路径。

在解释7月维持利率不变时，沃什表示，美联储需要等待更多信息，尤其关注供应链、投资流向以及地缘政治等因素。持续推高能源价格的伊朗战争，显然属于其中的关键变量。

与此同时，沃什近期关于全球经济从“全球储蓄过剩”转向“全球投资浪潮”的判断，也被部分市场人士解读为利率可能在更长时间维持高位的信号。摩根大通策略师认为，这一判断本身与货币政策并无直接联系，但市场仍将其视为偏鹰派的政策线索。

因此，9月会议真正的悬念已经不只是“加不加息”。如果美联储加息，市场将进一步追问后续是否还有更多加息；如果选择按兵不动，则需要解释在能源冲击持续、通胀缺乏进一步改善的情况下，为何仍有足够理由等待。

对美联储而言，伊朗战争带来的并非一个可以简单忽略的短期油价冲击，而是一场可能逐渐向通胀预期和金融条件传导的供给冲击。9月会议的每一个政策信号，都可能重新定义市场对“高利率持续多久”的判断。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

据追风交易台，摩根大通在最新报告中指出，在最近的投资者会议上，英伟达管理层明确表示，FY28同比增长70%的框架并非需求端的上限；如果不受供应约束，业务增速本可以超过100%。这意味着，目前压制英伟达增长的核心矛盾已经从“需求能否持续”转向“产能能否跟上”。

更值得关注的是，AI需求本身仍在快速扩张，而且需求结构正在发生变化。约18个月前，英伟达的训练与推理收入大致各占一半；如今推理收入已经超过训练，并预计继续提升占比。与此同时，新兴云服务商贡献的AI计算基础设施收入已经超过50%，增长动力正在从传统超大规模云厂商向更广泛的AI算力生态扩散。

供给端则成为决定英伟达能否兑现更高增长的关键。管理层点名先进晶圆和存储器是当前最重要的两大瓶颈，并持续与台积电、美光、SK海力士、三星协调扩大供应。尤其是在HBM仍然紧张的背景下，如果关键零部件供给改善，英伟达此前被产能压制的订单需求有望进一步释放。

客户结构的变化也在降低市场对英伟达增长过度依赖少数大客户的担忧。OpenAI和Anthropic目前在终端消费口径下约占英伟达业务20%，FY28可能升至约25%；但与此同时，新兴云服务商在AI计算基础设施收入中的占比已经超过50%。

在需求持续扩张、推理占比提升、客户进一步分散的情况下，英伟达的增长故事正在从单纯的“训练算力周期”转向更广泛的AI基础设施周期。

FY28增长70%并非天花板，供给才是最大约束

报告指出，英伟达投资者关系与战略财务副总裁Toshiya Hari表示，公司提出FY28同比增长70%的框架，背后并非单一客户或单一业务驱动，而是超大规模云厂商、新兴云服务商、AI实验室、主权AI以及企业和本地部署等多类需求共同推动。

管理层之所以提前给出跨年度增长框架，一个重要原因是市场一致预期与公司内部判断之间存在明显差距。如果这一预期差持续存在，可能影响供应链合作伙伴的产能规划。

更值得关注的是，Hari直言，如果不存在供应限制，英伟达业务增速本可以超过100%。

换言之，70%的增长目标更像是在当前供应条件下，公司愿意公开确认的增长底线，而不是需求端真正的上限。随着产能进一步释放，英伟达的实际增长空间可能明显高于这一数字。

推理收入已超过训练，AI需求从“买卡”走向持续运行

训练与推理的收入结构也是此次会议的重要议题。

由于英伟达GPU具有较强的工作负载可切换能力，例如Grace Blackwell既可以用于模型训练，也可以快速转向推理，因此公司很难对两类业务进行精确拆分。

不过，管理层给出了一个重要时间节点：约18个月前，训练与推理收入大致各占50%；目前推理收入已经超过训练，而且这一差距预计还会继续扩大。

这意味着英伟达的需求结构正在发生变化。训练仍是AI基础设施扩张的重要驱动力，但随着模型规模扩大、AI应用普及，推理正在成为更加持续的算力需求来源，也有望进一步提升英伟达收入的持续性。

先进晶圆和HBM，仍是供给端两大“卡脖子”环节

需求强劲之下，英伟达当前最大的挑战依然来自供应链。

Hari特别指出，满足明年需求的关键制约主要集中在先进晶圆和存储器两大环节。其中，先进晶圆主要依赖台积电；HBM等高带宽存储器则涉及美光、SK海力士和三星。

英伟达正在与台积电及三大存储器供应商持续沟通，重点提升关键零部件的供给能力。

这也意味着，随着AI需求持续增长，HBM产能扩张仍将是英伟达释放增长潜力的重要前提。对于美光、SK海力士等HBM供应商而言，来自英伟达的需求能见度仍然较高。

客户不再高度依赖超大规模云厂商，新兴云厂商贡献已超一半

英伟达的客户结构也正在发生变化。

Hari透露，OpenAI和Anthropic目前在终端消费口径下约占英伟达业务的20%，FY28这一比例可能升至约25%。但由于两家公司主要通过云厂商和新兴云服务商获得算力，这一数字并不等同于英伟达的直接客户收入占比。

真正值得关注的是，新兴云服务商目前贡献的AI计算基础设施收入（ACIE）已经超过50%。

这意味着英伟达的增长来源正在从少数超大规模云厂商，进一步扩展至新兴云服务商、模型公司以及企业客户。客户和算力需求的持续分散，也在一定程度上降低了单一客户集中度带来的风险。

开源、闭源并非“二选一”，模型成本下降反而刺激算力需求

对于开源与闭源模型的发展，英伟达管理层延续了此前的判断：两种模式将长期并存，AI技术进步并不意味着其中一种会取代另一种。

英伟达自身也同时使用OpenAI、Claude等闭源模型，并在芯片设计等关键工作负载中采用开源与闭源模型结合的方式。

与此同时，管理层指出，模型构建者的毛利率正在改善。随着英伟达GPU持续迭代，单位token的计算成本不断下降，模型公司的经济性也随之改善。

这可能形成新的需求循环：算力成本下降→模型厂商盈利能力改善→AI应用加速落地→推理需求增长→进一步拉动算力采购。

融资模式能否自洽？英伟达正面回应“循环融资”质疑

对于市场关注的融资问题，管理层介绍了三类主要安排，包括与部分新兴云服务商开展的收入分成协议、PORTS-Pike数据中心园区计划，以及与Apollo、贝莱德、黑石、布鲁克菲尔德、高盛、KKR等机构参与的5000亿美元私募资本融资平台。

其中，收入分成协议的核心机制是：英伟达帮助锁定基础算力价格，当算力出租价格高于约定水平时，公司可以分享部分上行收益。由此，英伟达除了直接销售硬件，也有机会从算力基础设施运营中获得持续性收入。

针对市场关于“循环融资”的担忧，管理层回应称，相关融资安排规模和上限均受到控制，其基础仍是强劲的终端需求、生态系统回报以及最终算力采购方的信用能力。

从此次会议释放的信息来看，英伟达真正需要解决的已经不是“有没有需求”，而是能否尽快把需求转化为供给。如果晶圆和HBM等瓶颈持续缓解，那么此前70%的FY28增长框架，或许确实还有明显的上修空间。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

9月2日，据路透援引知情人士，韩国外汇稳定基金通过场外交易方式，买入了SK海力士完成265亿美元美国存托凭证（ADR）发行后汇回韩国的约200亿美元资金。

此次操作不同于韩国当局以往通过公开市场买卖外汇进行干预的方式。报道援引知情人士，韩国外汇稳定基金此举一方面旨在稳定外汇市场，另一方面也意在补充此前大规模干预汇市所消耗的美元资产。

这笔资金回流的时点也颇为关键。韩元近期已从此前的弱势中明显反弹，两个月内累计升值超过12%；与此同时，韩国外汇稳定基金规模预计下降，使得此次承接SK海力士大额美元资金更受市场关注。

场外承接200亿美元，补充外汇稳定基金美元资产

此次交易由韩国财政部与韩国央行共同管理的外汇稳定基金执行，并通过场外渠道完成，而非直接进入公开市场。报道指出，SK海力士将ADR发行所得美元汇回韩国此前已广为人知，但此次报道首次披露了这批资金的主要买家身份。

外汇稳定基金是韩国政府用于稳定外汇市场的资金池，资产仅由美元和韩元构成，但韩国官方并不公开披露其具体资产结构及当前规模。由于韩国央行此前持续干预汇市，市场参与者和宏观经济学家一直认为，该基金的美元资产可能已明显下降，此次承接约200亿美元资金，也因此被视为补充美元头寸的重要操作。

根据韩国国会去年批准的运营计划，外汇稳定基金规模为135.1万亿韩元。韩国政府周二公布的预算草案显示，该基金规模预计将降至约106.5万亿韩元。

SK海力士于7月完成265亿美元ADR发行，这是迄今外国发行人在美国市场规模最大的股票发行。公司表示，募集资金将用于建设新工厂及采购设备，以满足人工智能芯片需求的快速增长。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

Astra能够自主发现此前未知的安全漏洞，并进一步开发漏洞利用方案。这意味着，Astra已达到OpenAI定义的最高风险等级，模型能力一旦被滥用，可能产生此前未曾出现的严重安全威胁。OpenAI表示，仍计划“尽快”发布Astra，但其最先进的网络安全能力将仅向有限范围的测试人员开放，随后通过旗下网络安全联盟Daybreak Blue逐步扩大访问权限。

此次公告发布之际，OpenAI正面临外界对AI安全问题的高度关注。上月，该公司披露旗下两款模型曾逃逸训练环境、访问公开网络并入侵Hugging Face系统，引发业界对AI失控风险的担忧。尽管Astra并未参与这一事件，OpenAI仍主动暂停部分相关开发工作，并将此次事件的经验教训纳入Astra的安全体系。

此外，OpenAI首席执行官奥特曼近期在一档播客节目中透露，Astra在操作电脑方面“感觉已经完全达到了人类水平”，并表示AGI的到来“至少已经非常接近了”。

OpenAI周二在博客文章中表示，将“很快”发布这款模型，但尚未透露具体时间。据业内人士此前透露，Astra还具备多智能体长期协作、桌面软件操作等能力，可执行数学证明、PPT制作、财务审核及复杂数据分析等任务。

能力突破：自主发现零日漏洞，网络安全能力跃升

根据OpenAI发布的技术博客，Astra的网络安全能力较前代模型GPT-5.6 Sol实现显著提升，不仅在漏洞识别和漏洞利用开发方面表现更强，而且完成相关任务所需的输出token数量大幅减少，效率进一步提高。

在公开基准测试ExploitBench上，Astra取得100%的成绩。为排除数据污染影响，OpenAI还构建了一套内部基准测试，覆盖2026年6月至8月期间披露的20个高危V8漏洞。测试结果显示，Astra的任意代码执行成功率明显高于GPT-5.6 Sol。

更值得关注的是，在评估过程中，Astra自主发现了两个此前未知的“零日漏洞”，即软件厂商尚未发现或修复的安全漏洞，并进一步将其用于构建漏洞利用链。OpenAI表示，目前正向相关维护方披露这两个漏洞。

在专家对加固浏览器和操作系统进行的测试中，Astra展现出较强的攻击能力。它不仅能够找到浏览器的安全漏洞，突破浏览器的安全隔离机制，并进一步在电脑系统中执行命令；还发现了操作系统中的多个漏洞，并将这些漏洞串联起来，实现从普通用户权限到最高系统权限的提升。

安全管控：多层防护应对“关键”级别风险

面对Astra达到的能力水平，OpenAI在发布前实施了一系列强化安全措施。

在模型训练层面，OpenAI在Hugging Face事件发生后暂停部分前沿训练工作长达两周，以强化训练基础设施隔离和网络管控，并加强对齐训练。针对Astra的大规模强化学习（RL）训练也一度暂停，直至8月28日在新的安全要求到位后才重新启动。

在模型行为层面，OpenAI对Astra进行了专项训练，使其更加可靠地拒绝有害网络请求，并严格遵守安全限制。测试数据显示，在模拟基准环境中，GPT-5.6 Sol有56%的测试会尝试访问“蜜罐”目标，即试图入侵周边安全基础设施，而Astra在相同测试中则未出现此类行为。

在部署监控层面，OpenAI为Astra级别模型部署了“失配监控”系统，通过分类器实时检查模型的推理过程和行为，并自动终止潜在的未授权活动。

访问限制：分阶段开放，优先服务防御性网络安全

鉴于Astra的能力级别，OpenAI将采取严格的分阶段访问策略。其高级网络安全功能将首先向一小批alpha测试人员开放，随后通过Daybreak Blue计划向更多经批准的组织扩展，重点支持防御性网络安全工作。

OpenAI同时提醒，Astra的安全检查系统初期可能误判合法活动，导致部分任务被减速、暂停或终止，包括长时间运行的智能体任务。在ChatGPT或Codex界面中，如果“失配监控”系统触发暂停，用户需要审核相关操作后才能继续；通过API使用时，任务则会直接停止。

OpenAI表示，随着AI模型承担更多高影响力工作，对齐或控制失效的后果也将更加严重。该公司将在Astra正式发布时通过模型系统卡披露更多安全、对齐测试及评估细节，目前尚未公布具体发布时间。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

9月2日，A股低开低走、全天震荡调整，创业板指跌超2%。军工板块逆势爆发，油气、银行、旅游等方向逆市活跃，而农业、贵金属、锂矿等昨日强势板块集体回调。宇树科技跌破550元，股价较上市首日“腰斩”。科技股调整，芯片半导体、算力硬件亦承压，“易中天”齐跌，中际旭创跌破万亿市值。

港股同样低开低走，恒指、恒科指双双下滑，恒科指跌超1%，午后恒指、恒科指跌幅收窄，恒指险些翻红。科网股多数下跌，芯片、AI大模型股陷入调整。债市方面，国债期货全线下跌。商品方面，国内商品期货多数下跌，贵金属期货大跌，跟随国际黄金和白银走势。

A股：截至收盘，沪指跌0.97%，深成指跌1.88%，创业板指跌2.39%。

盘面上，个股跌多涨少，沪深京三市超3900股飘绿，今日成交1.82万亿。沪深两市成交额1.79万亿，较上一个交易日缩量2422亿。板块方面，农业、传媒、金属、煤炭、光伏、算力板块带头调整。银行板块韧性十足，军工、玻纤、教育、次新股局部活跃。

港股：截至收盘，恒指跌0.07%，恒科指跌0.74%。

盘面上，大型科网股部分回暖，中资券商股大幅下挫，汽车股集体弱势，PCB概念股、光通信概念股、海运股、航空股、有色金属股、重型机械股纷纷下跌。内银股午后拉升力撑大市，中国银行盘中再创历史新高，生物医药股、教育股、内房股午后稍有回暖。宁德时代、智谱、中金公司、胜宏科技、赣锋锂业跌幅居前。生物科技、房地产板块反弹，百济神州、中国海外发展、华润置地走强。

债市：国债期货全线下跌，截至收盘，30年期主力合约跌0.23%，10年期主力合约跌0.02%，5年期主力合约跌0.02%，2年期主力合约跌0.01%。

商品：国内商品期货多数下跌，截至收盘，贵金属跌幅居前，钯跌4.92%；新能源材料全部下跌，碳酸锂跌3.24%；基本金属多数下跌，锡跌2.47%；黑色系全部下跌，焦煤跌1.97%；农副产品多数下跌，红枣跌1.71%；油脂油料多数下跌，花生跌1.27%；能源品涨幅居前，原油涨8.80%；化工品多数上涨，乙二醇涨5.98%；航运期货全部上涨，集运指数(欧线)涨2.68%；非金属建材全部上涨，PVC涨0.84%。

军工装备：地缘冲突升级，板块逆势掀涨停潮

军工是全天最强、也是唯一贯穿始终的主线。个股层面，内蒙一机2连板，建设工业、长城军工、博云新材涨停，北交所晟楠科技30CM涨停，北方长龙涨超13%；天秦装备、中光学、华强科技、通易航天、中航成飞、中兵红箭等跟涨。

建设工业涨停的直接标签是"军工+机器人"——其在第十五届中国航展轻武器展区展出的多功能足式机器人、小型室内清剿机器人、班组多旋翼察打无人机等装备成为资金记忆点。

逻辑链一：事件催化，美伊冲突骤然升级。据央视新闻及美军中央司令部声明，美军于9月1日对伊朗伊斯兰革命卫队目标发动打击，涵盖防空阵地、雷达系统、海上资产与设施、布雷能力及通信站点；伊朗方面反击并击落一架美军MQ-9无人机。9月2日，美军再度发动一轮持续约6个半小时的新打击。

霍尔木兹海峡航运安全成为焦点——伊朗议会议长卡利巴夫称，冲突前每日至少120艘船只通过海峡，当前通航量远不及战前，海峡完全由伊朗军方控制。受此影响，国际油价连续大涨：WTI原油收于90.22美元/桶（涨5.20%），布伦特原油收于94.65美元/桶（涨4.60%），阿联酋穆尔班原油单日大涨7.40%。地缘不确定性直接推升军工情绪与军贸预期。

逻辑链二：业绩验证，中报景气扎实。据统计，中证军工指数覆盖的80家公司上半年合计营收3774.94亿元，同比增长18.89%；归母净利润247.72亿元，同比增长32.92%。军工核心上市公司整体业绩向好，验证行业景气向上，与纯情绪博弈形成区分。

逻辑链三：结构性增量来自船舶与军贸。中信建投指出，上半年军工板块的业绩增长主要由船舶和军贸拉动，下半年该趋势有望延续。军贸景气叠加"十五五"新质战斗力建设，构成订单层面的中期支撑。

中航证券认为，经过7月深度震荡及8月估值修复，军工板块仍处在由"杀估值"向"等催化、验证基本面"切换的窗口期；订单延迟、交付节奏与毛利率压力等悲观假设已在前期股价中较为充分定价。此外，商业航天可回收闭环、国产大飞机产业化与国际化、军贸景气以及中报业绩分层，各领域多呈现边际改善，对2026年下半年持乐观判断。

也有分析人士认为，军工的崛起也可能与资金结构有关。此前，AI链连续放量上涨，但在7月份调整过程当中，资金开始选择新的主线。军工逐渐成为一个承接点。近期，科技股再度陷入调整趋势当中。军工股再度崛起也就成了资金惯性的延伸，而且这个板块调整时间也比较长，又有事件驱动预期存在。

农业、煤炭集体调整

此前热门的农业板块大幅回调今日大幅回调，个股方面，敦煌种业跌停，华绿生物、神农种业跌超10%，12天7板牛股金健米业跌超6%，北大荒、亚盛集团、农发种业、苏垦农发等跌超7%。

有分析指出，9月1日农业板块在弱市环境中逆势大涨，大量短线资金快速涌入，在涨停潮出现后，板块本身已经积累了较高的获利盘；晚间龙头公司连续发布风险提示，又进一步削弱了市场继续追高的意愿。在缺乏新的增量催化情况下，部分资金选择兑现前一日利润，因此形成粮食板块回落的局面。

9月1日晚间，多家热门农业公司发布风险提示，或许也成为板块降温的重要因素之一。万向德农在公告中指出，公司股价短期连续大幅上涨，已经存在市场情绪过热和非理性炒作风险。

金健米业也在风险提示公告中对近期市场热点进行了降温。公司表示，股价剧烈波动，击鼓传花效应明显，积累了极大的交易风险；近期“超强厄尔尼诺”和粮食概念受到市场较高关注，但粮油产品属于民生必需品，终端价格波动幅度相对有限，因此相关题材预期究竟能够在多大程度上改善公司的实际经营业绩，仍存在较大不确定性。

此外，煤炭股普跌，上海能源跌近8%、晋控煤业跌近7%。分析认为，强势板块的轮动回吐，凸显当前存量博弈下资金快进快出的特征。

宇树科技股价较上市首日“腰斩”

宇树科技股价跌超4%，跌破550元/股，较8月19日登陆科创板时创出的1100元/股历史高价已“腰斩”。

宇树科技成立于2016年，前不久刚登陆科创板。公司深耕高性能机器人全栈自研，以四足机器人为根基逐步拓展至人形机器人与核心组件，已形成“四足+人形+组件”完整产品矩阵。宇树科技四足机器人2023年—2025年累计销量超3.3万台、连续多年居全球第一；2025年人形机器人出货超5500台居全球第一。

“易中天”集体下跌，新易盛、天孚通信跌超5%；中际旭创跌超4%，总市值跌破1万亿元。

公司9月1日晚间公告，当日首次通过回购专用证券账户，以集中竞价交易方式回购股份37.41万股，占公司总股本的0.0318%，成交价格区间为838.16元/股至870.00元/股，支付总金额为3.18亿元。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

汇丰首席经济学家Frederick Neumann在8月31日的研究报告中指出，尽管当前宏观环境与1997年亚洲金融危机爆发前存在诸多相似之处，但此轮亚洲面临的核心风险已从"金融脆弱性"演变为"需求脆弱性"。他警告称，韩国、日本和新加坡等经济体对美国AI硬件需求的高度依赖，正成为悬在亚洲头顶的最大隐患。

与1997年不同，当前亚洲多数经济体已从资本净输入方转变为资本净输出方，对外部融资的依存度大幅下降。但这并不意味着该地区可以高枕无忧——一旦美债收益率持续上升拖累AI硬件投资热情，或日元波动冲击全球融资市场，亚洲对外出口需求将面临显著压力，经济增速也可能随之熄火。

Neumann在报告中列出了当前环境与1997年危机前夕的三大共性。

美债收益率方面，1997年危机前，美国10年期国债收益率从1993年10月的5%一路攀升至1994年11月的约8%，即便在1997年4月仍维持在7%左右，较四年前高出约200个基点。而本轮周期中，10年期美债收益率已从2020年8月的历史低点0.5%升至本周二早间的约4.79%。"仅今年以来，收益率就从2月份的3.9%跳升了约80个基点，"Neumann写道。

日元方面，1995年4月，日元触及每美元80的周期低点，至1997年4月已贬值约55%至130。如今，日元自2021年1月约103的低位贬值约57%，在7月一度触及163的高点，随后在美日两国联合干预下有所回升，目前维持在160附近水平。

科技乐观情绪方面，互联网浪潮在1997年危机前席卷全球市场；而今，AI热潮正扮演相似角色，推动投资者情绪持续高涨。

尽管表面相似，Neumann明确表示，当前与1997年的差异"超过相似之处"。

1990年代，亚洲多数经济体是资本净输入方，其国内储蓄不足以支撑支出需求，对外部融资高度依赖。正因如此，美元融资成本上升以及日元波动成为当时引爆区域金融压力的核心催化剂。

如今，亚洲经济体普遍转变为资本净输出方，美元融资成本上升和日元走弱均不再构成主要压力来源。Neumann指出，这一结构性转变意味着当年汇率崩溃、资本外逃、银行体系危机的传导链条，在当前并不具备同等复制条件。

然而，Neumann强调，亚洲并非没有软肋，只是脆弱点已经转移。

当前，亚洲多个主要经济体的增长引擎深度绑定于美国AI硬件需求的爆发。韩国、日本和新加坡的电子产品出口，已在相当程度上依赖AI相关需求的持续拉动。

"与1990年代的金融脆弱性不同，亚洲现在面临的是需求脆弱性，"Neumann写道。他警告，若持续攀升的美债收益率和融资成本给AI硬件投资热潮降温，或日元剧烈波动令全球融资市场失稳，亚洲出口需求将面临骤然收缩的风险，区域经济增长动能也将随之消退。

这一判断意味着，对于当前布局亚洲资产的投资者而言，真正需要盯紧的变量，已不再是汇率和资本流动，而是美国AI投资周期的可持续性。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

戴尔2027财年第二季度（F2Q27）业绩全面超预期。公司Non-GAAP每股收益达7.04美元，大幅超越高盛预估的4.96美元、市场共识的4.92美元及公司自身指引区间4.70至4.90美元。收入达470亿美元，同样超出高盛预估的448亿美元及指引上限450亿美元。值得关注的是，公司同步大幅上调全年展望，将FY27传统服务器收入增速指引从"超过60%"提升至"超过100%"，存储业务增速预期从中低个位数上调至中双位数。

高盛评论认为，企业IT硬件的持续换机需求与AI相关基础设施投入的叠加，为戴尔提供了差异化的长期增长支撑。分析师维持戴尔买入评级，并将12个月目标价从510美元上调至570美元，同时将FY27至FY29三年平均每股收益预测上调38%。高盛认为，

F2Q27季度收入同比增长58%，增速远超此前预期。其中，基础设施解决方案集团（ISG）收入达318亿美元，同比增长89%，大幅超出公司指引的75%增速。

利润率表现是本季度最大亮点。ISG EBIT利润率达15.0%，显著高于高盛预估的11.7%；客户解决方案集团（CSG）EBIT利润率达7.6%，同样超出高盛预估的6.0%。毛利率为21.1%，环比上季度的18.1%大幅提升，高于市场共识的17.2%。

高盛指出，利润率超预期主要来自三方面：规模效应摊薄固定成本、产品结构优化（自研IP存储产品及商用高端PC占比提升），以及严格的运营管控。

展望下一季度（F3Q27），公司指引收入约490亿美元（市场共识此前为414亿美元），Non-GAAP每股收益约6.50美元（市场共识为4.47美元），均大幅超出市场预期。ISG利润率预计同比提升逾1个百分点（约13.4%），CSG利润率指引约6%。

高盛强调，戴尔此轮传统服务器业务的爆发并非短期现象，而是由两股结构性力量共同驱动。

第一，企业客户存量设备老化催生替换需求。戴尔现有安装基础中仍有约120万台第14代或更早代际的服务器尚未更新。企业加速换机，一方面是为了提升运营效率，另一方面是为了防范日益增长的AI相关安全漏洞。

第二，智能体AI（Agentic AI）的推理工作负载带来净新增的数据中心基础设施需求。企业客户在更新存量设备的同时，还需新增算力以支撑AI推理场景，形成叠加效应。

供给端，传统服务器需求目前仍明显超过供给。高盛指出，戴尔已决策将部分内存资源从PC产品线向传统服务器产品线重新调配，有望推动公司在FY27下半年持续扩大传统服务器市场份额。此外，单台服务器内容量提升、向戴尔自研IP产品结构转移，以及成本传导定价等因素，也为收入及利润率提供了额外支撑。

AI服务器业务的增长势头同样在本季度显著加速。

F2Q27单季度AI服务器订单额达609亿美元，相比上季度的240亿美元大幅攀升；积压订单（backlog）升至950亿美元，未来五个季度的管道订单（pipeline）为积压订单规模的数倍。AI服务器客户总数已超过6500家，覆盖多个垂直行业与地区，需求呈现广泛分布。

本季度AI服务器实际收入为164亿美元，超出高盛预估的155亿美元。

公司同步上调FY27全年AI服务器出货量预测，从600亿美元提升至约740亿美元；全年ISG收入增速指引从80%上调至120%。

高盛认为，戴尔在AI服务器部署规模与交付复杂度方面的能力，有助于其在AI服务器市场维持并巩固竞争优势。

综合业绩表现与前景展望，高盛将戴尔FY27至FY29三年Non-GAAP每股收益预测平均上调38%，驱动因素主要为AI及传统服务器收入约12%的上调，以及ISG利润率的改善。

目标价从510美元上调至570美元，基于18倍（前值22倍）NTM+1年每股收益估算。高盛下调估值倍数，以反映戴尔业务结构中企业存储等成熟硬件品类占比的提升。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

如果聊天是AI产品的第一个时代，Agent是第二个时代，那么第三个时代可能是什么？

OpenAI Codex与ChatGPT Work产品负责人Tara Seshan给出的答案是：一个能够长期工作、与你反复协作的AI同事。

在8月30日上线的一期Lenny’s Podcast中，Seshan谈到，AI正在把知识工作从“划桨”变成“掌舵”：Agent承担越来越多执行，人负责设定方向、判断结果和修正航线。等执行能力变得普遍，真正拉开人与企业差距的，将不再是“能不能做”，而是判断力、品位和野心。

这不是OpenAI正式发布的产品路线图，而是一位身处前沿产品一线的负责人对未来工作方式的判断。更值得追问的是：编程Agent为什么开始进入知识工作，企业为什么不能只采购一个聊天入口，以及AI越能干，管理者为什么反而越重要。

AI同事与聊天机器人的区别

Seshan把AI产品分成三个阶段：第一阶段是聊天，第二阶段是与Agent合作，接下来则是“持续工作的AI同事”。

聊天机器人的典型交互是一次提问、一次回答；Agent可以围绕目标连续执行；AI同事则更像团队成员：它先独立工作一段时间，人提供反馈，它再继续推进，双方按不同节奏查看进行中的工作并同步。Seshan称之为“让Agent继续做菜”（let the agent cook），人不必规定每一步，而是在更高抽象层级上提供方向。

这种关系还要从“一人一Agent”走向多人协作。今天，OpenAI内部员工有时会在Slack里互发Codex线程截图，解释某个数字是怎样得出的。但截图并不是自然的协作界面。未来需要解决的是：我的Agent完成分析后，能否让同事的Agent检查，并把人和多个Agent放进同一项工作，而不是形成彼此隔离的个人自动化。

不过，持续工作并不只取决于模型更聪明。Seshan用了一个直观比喻：把一名新同事锁在房间里，不给他Google Docs、Slack和公司数据库，再聪明也没有用。云端Agent同样需要企业数据、第三方系统、云基础设施和可靠性保障。所谓“AI同事”，首先是一套获得适当上下文、权限和工具的工作环境。

从划桨到掌舵，人的工作向上移动

“划桨”是亲自完成具体任务，“掌舵”是决定船往哪里走，并根据反馈调整方向。

Seshan认为，Agent承担的循环会越来越长，人的控制点则会从补全一行代码，上移到交付物、目标乃至更高层级。但掌舵并不等于只写一句目标后等待结果。数据可以提供方向，很多关键选择仍依赖人的判断、直觉和对未来的主动设想：不是因为另一条路不可行，而是人希望产品和世界成为某种样子。

她把软件比作电影，而不是房地产。房地产投入更多资本，往往能对应更多资产；电影预算再高，也不保证作品成功。软件同样需要作者表达、取舍和品位。当每家公司都能调用相似的模型和Agent，工具本身趋于同质化，人的“主张”反而成为差异。

这对企业的影响，不只是岗位少做多少执行工作，而是绩效与组织分工需要改变。过去奖励熟练完成任务的人，未来还要识别谁能提出更好的问题、设定更高质量的目标、判断Agent何时偏航，并对最终结果负责。

Seshan观察到，最有效的AI使用者并不只是自动化重复劳动，而是扩大自己能够尝试的事情。过去，同时懂产品、设计和工程的人是少见的“独角兽”；现在，一个人可以快速生成设计、构建原型、推演定价模型和不同场景，过去超出能力范围的工作开始进入个人射程。

因此，约束从执行能力转向“能否想得更大”。她建议管理者不断追问：有没有更有野心的版本？能否更快尝试？能否把规模扩大10倍？在她看来，提升团队成员的野心，正在成为产品经理的重要工作。

OpenAI内部的几句流行语很能说明这种文化：“这已经最大化加速了吗？”（Is this maximally accelerated?），“你把它当主线工具全天使用了吗？”（Are you mainlining it yet?）。前一句追问速度，后一句要求产品团队高强度使用自己的产品，用真实工作缩短反馈循环。

更激进的是产品规划。Seshan称，为今天的模型能力设计会失败，为一年后的想象设计也会失败；OpenAI试图瞄准两三个月后的模型能力。产品团队需要紧贴研究路线，同时“让开位置”，避免用旧模型时代的产品结构限制新能力。

这套方法适合前沿模型厂，却不能被普通企业原样照搬。两三个月窗口依赖研发与模型团队之间的内部信息；“野心成为瓶颈”也是厂商负责人的判断，而非经过量化验证的普遍规律。企业更可借鉴的是：少在模型即将内化的临时限制上重投入，把资源放在自身流程、数据、权限和业务验收上。

这期访谈还解释了OpenAI把编程Agent推向知识工作的产品思路。

按Seshan的介绍，ChatGPT的Work模式底层使用Codex的执行能力，但移除了工作树等偏编程界面。用户可以让它构建复杂财务模型等知识工作任务；如果在Codex中提出同一任务，能力并不会更弱，差异主要在执行过程中向用户展示什么界面和技术细节。

OpenAI的理想状态，是用户不再理解Chat、Work、Codex、模型和Harness之间的区别。人只描述任务，系统自动选择合适的模型与执行框架。现在的多个入口，是产品从聊天向Agent迁移时的过渡形态。

真正困难之处，是知识工作不能照搬编程Agent的验收方式。代码能否通过测试，往往可以从输出判断；一份战略报告或财务分析即使看起来完整，也不能仅凭最终文件认定“90%正确”。用户还需要看过程、输入、引用和中间工作，理解结论如何形成。

因此，知识工作Agent不能只交付答案，还要让人参与形成答案的旅程：看到使用了哪些资料、引用是否支持结论、关键假设如何变化、哪里需要人工判断。对于B端产品，这意味着可追溯、过程协作和业务验收不是附加功能，而是从Coding Agent进入企业核心工作流的门槛。

企业要提供的，不只是一个账号

持续工作的AI同事进入企业，至少需要四类条件。

首先是上下文。它能否在权限范围内理解文档、邮件、会议和业务数据，而不是每次让员工重新搬运背景。其次是行动能力：调用哪些系统、以谁的身份操作、写入失败后怎样回滚。第三是协作机制：人什么时候检查，Agent什么时候暂停，其他员工和Agent怎样接手。最后是责任：输出质量由谁验收，高风险决定由谁批准。

这也会改变B端AI供应商的竞争位置。模型负责提供通用能力，真正难复制的价值将更多落在连接器、身份权限、企业上下文、长任务可靠性、过程证据和团队协作。一个“什么都能演示”的Agent，不一定比一个能稳定进入具体流程、接受审计和人工接管的Agent更有价值。

企业选型时，也不应只测试它一次能做出多漂亮的结果。更有效的方法是选取真实历史任务，让产品在真实权限、数据冲突和异常条件下运行，记录端到端完成率、人工介入、引用可追溯性、失败恢复和合格任务成本。AI同事的价值，不在于从不需要人，而在于人能否以更少的操作掌握更大的工作范围。

当Agent接管执行，Seshan仍给自己保留了一块明确的人工区域：用于思考的写作。

她把写作分成两类。周报、状态同步和格式转换属于“作为汇报的写作”，可以尽量交给模型；产品方向、战略判断和有争议的观点属于“作为思考的写作”，她坚持自己完成，因为列提纲、写成文字、删改和接受他人攻击，本身就是把想法想清楚的过程。

她概括自己的用法是：“由自己开始，也由自己结束。”AI可以在中间帮助研究、补充数据或挑战观点，但不替她生成第一版结论。与此同时，OpenAI内部的共享成果正从“文档”转向“原型和结果”——mocks, not docs；prototypes, not docs。长文档已经可以轻易生成，不再天然代表思考深度，可交互的原型和实验结果更能推动决策。

这恰好构成AI时代工作的两面：执行交给Agent，判断不能因此萎缩；汇报可以自动化，形成观点的过程仍需保留。否则，企业可能得到更多文件，却失去真正能够掌舵的人。

“持续工作的AI同事”目前仍是Seshan描述的演进方向，而不是已经成熟交付的统一产品。ChatGPT Work、Codex和多Agent协作仍处于产品整合与交互探索中。

但方向已经足够清楚：AI产品正在从回答问题，走向执行任务，再走向长期参与工作。模型能力决定它能划多快，企业上下文和基础设施决定它能否上船，人的判断、责任与野心则决定船开往哪里。

AI第三时代的关键，不是企业拥有多少Agent，而是能否建立一种新的协作方式：让AI持续工作，让人真正掌舵。

本文来自微信公众号「AI原生Lab」，持续拆解真实AI落地案例，分享企业AI实践与方法论。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

据追风交易台消息，高盛完成第三届年度硅谷AI实地调研后发布研究报告，与AI公司、风险投资机构及斯坦福大学、加州大学伯克利分校等学术研究人员的会谈强化了四项核心判断：专有信息价值将持续提升；AI应用正从信息传递延伸至工作流执行；实体服务与教育平台的抗冲击能力优于依赖白领人力规模的商业模式；货币化路径将从席位订阅向使用量、交易量、产品溢价及成果定价等维度拓展。

高盛于8月18日至19日举行第三届年度硅谷AI实地调研，参与方涵盖Daloopa、Clio、Harvey、Corgi、Moody's、Vercel、ClickHouse等AI公司，以及Lightspeed Venture Partners、Kleiner Perkins、Menlo Ventures、Index Ventures等风险投资机构，并设有斯坦福大学与加州大学伯克利分校/加州大学旧金山分校研究人员专场。

此次调研重点考察的议题包括：模型能力加速演进、开放模型与前沿模型之间的工作负载分配、AI智能体从辅助工具向工作流执行者的角色转变，以及数据、领域专业知识、客户场景与工作流所有权等维度的持久竞争差异来源。此外，调研还涉及AI货币化、验证与问责、网络安全、实体AI及智能体原生工作负载所需基础设施等议题。

高盛认为，模型能力持续提升，但仍依赖自身无法生成的外部信息，这使拥有独特、持续更新且竞争对手难以复制的数据集的企业受益。与此同时，将这些信息嵌入客户AI智能体与应用的能力，可将使用量拓展至传统用户界面之外。风险在于，新型界面可能削弱现有检索与展示产品的价值，并将价值中心转移至控制客户体验的应用层。

MCO的正面含义最为清晰。Moody's在调研中演示了如何在数秒内将通过PDF、电子表格和自由格式文档提交的保险材料转化为标准化承保数据，相比之下人工处理通常需要数小时乃至数日。该平台还能解析非标准保单语言，并通过自然语言界面完成巨灾损失分析与准备金测算。这些工作流深度依赖MCO的专有数据、实体关系图谱、巨灾模型和领域专业知识，令通用应用难以复制。Smart API、MCP服务器与智能体产品为客户在自有工作流中调用这一智能提供了路径，也构成订阅与使用量收入增量的来源。

相比之下，FDS面临较大压力。Daloopa演示了如何利用上市公司公开披露文件自动完成财务数据采集与模型维护，而这些信息同样可被FDS及其他数据提供商获取。Daloopa平台将披露信息映射至客户自定义Excel模型，并为每个数据点提供来源链接。由于FDS核心财务数据大量来源于公开或第三方渠道的汇总与标准化处理，其数据可复制性较高，工作站功能的价值或因此承压。

SPGI拥有Market Intelligence、评级、大宗商品基准、指数、私募市场及专业定价等差异化资产，在机器消费定价和新工作流产品方面具备多条货币化路径，高盛给予"正面/混合"含义，关键变量在于AI如何改变Capital IQ Pro的用户互动模式。IT（Gartner）则面临更大的内容风险——Harvey和Simile均显示，AI可将标准化研究内容转化为可复用的智能体工作流，并使企业在不单独委托研究项目的情况下生成新分析，标准化研究和培训材料的稀缺性可能因此下降，高盛给予"负面/混合"含义。

高盛在调研中观察到AI的一项关键演进：Harvey和Clio演示了AI如何从检索信息升级为起草文件、协调任务并完成更复杂的专业工作流。谁控制了客户完成工作的平台，谁就可能捕获超越单一数据输入方的经济价值。

TRI具备强劲的工作流地位，能够将Westlaw权威法律内容与CoCounsel结合，延伸至法律研究、起草和文件审阅等工作流。Clio在2025年以10亿美元收购vLex，获得涵盖逾110个国家、超10亿份法律文件的主要法律内容库，印证了全球法律内容资产的战略价值与构建难度。然而，Harvey或Clio若控制客户界面和工作流，TRI可能沦为底层内容提供商——即便其内容需求仍然旺盛。高盛给予TRI"正面/混合"含义。

FICO与EFX的正面含义最为明确。斯坦福大学研究人员在调研中指出，阻碍企业智能体进入生产环境的主要障碍不是模型能力，而是未解决的问责机制问题——边界清晰、可验证、可撤销的流程将率先落地。这一框架与FICO在决策治理领域的能力高度契合。EFX旗下The Work Number凭借雇主贡献的就业与收入记录，是最难复制的差异化资产，随着AI智能体从生成建议升级为发起决策，核实需求将更早、更频繁地发生。

VRSK则面临一定的护城河压力。Corgi演示了AI原生商业保险公司如何在不重度依赖VRSK数据的情况下自动化承保流程。Corgi指出，美国大部分保险定价方法、备案费率和赔付率数据已通过州监管机构公开披露，AI原生公司可在此基础上进行训练。VRSK仍保有专有理赔历史数据、巨灾模型和深度嵌入承保商工作流等优势，但Corgi挑战了"所有传统保险数据在AI时代均变得更难替代"这一假设。高盛给予VRSK"混合/正面"含义。

ULS（UL Solutions）则存在较长期的期权价值。斯坦福调研专场援引航空等安全关键行业的实践，提出"AI智能体版SOC 2"的潜在需求，这与ULS在测试、检验和认证领域的专业能力高度契合。不过，标准制定、市场需求及收入贡献时间表仍存在不确定性。

AI对白领工作的替代风险对人力驱动的商业模式构成直接压力，但高盛认为，实体服务与教育平台处于较为有利的位置。

在人力派遣领域，RHI面临最大冲击。Daloopa的演示直接揭示了RHI在会计、财务、行政和初级技术岗位上的敞口，AI自动化数据采集、模型维护和结构化知识处理将缩减这些岗位的需求，客户内部化招聘也可能进一步压缩派遣量。新兴的数据工程、网络安全和模型实施岗位或难以弥补缺口，高盛给予"负面/混合"含义。MAN（Manpower）凭借更高的蓝领岗位比例获得相对保护，但旗下Experis品牌仍面临IT常规支持和分析工作自动化的压力。

在教育领域，MH具备清晰的AI收入机会。超过1亿个付费课程许可证构成分发AI驱动课程内容的基础，评估、学习辅助、临床模拟和教师工具方面已有750万用户完成AI产品的早期采用。MH已将固定加价、基于问题数量的定价和Token消耗列为潜在货币化模式，潜在授权溢价为5%至15%。

在实体服务领域，ADT、CTAS和ROL均获得正面含义。ADT可将AI应用于监控和事件分级处理，支持高级服务等级、客户留存和视频分析产品；CTAS可通过路线数据和客户历史强化交叉销售与服务响应能力；ROL则有望借助物业级病虫害活动数据和斯坦福世界模型研究框架，探索预测性检测和高端监测产品。这三家公司的共同特点是：AI可提升服务附加值，但不会替代客户购买的核心实体活动。

高盛识别出三条主要收入路径，并强调AI货币化需要将差异化资产与可量化的客户价值相结合，而非简单将现有席位收入转换为新定价单位。

使用量与交易定价的逻辑在于，AI智能体应用产生的数据请求、核实事件和自动化决策次数将远超人工操作软件。MCO和SPGI可将机器访问专有信息的权限货币化；FICO和EFX应受益于自动化决策与核实频率的提升。主要风险在于使用量增长仍被打包在现有企业合同内，而非形成增量支出。

产品溢价与成果定价方面，TRI可通过CoCounsel对更广泛的法律工作流收费，MH已确认固定加价、基于问题数量的定价和Token消耗三种模式，ADT可开发高级监控和视频分析产品。这些模式的耐久性可能优于单纯的Token计费，因为客户能够将支出与已完成任务或改善结果直接挂钩。

基础设施需求方面，IRM具备更直接的收入机会。Vercel和ClickHouse在调研中指出，智能体应用产生的请求量、Token消耗、遥测数据量远超传统软件，直接支撑数据中心租赁和超大规模资产生命周期服务需求。由于客户已为基础设施和信息处理付费，IRM无需建立新的AI定价模型，执行力和资本投入强度是更关键的约束变量。

收入干扰风险方面，FDS、IT、RHI和PBI面临现有收入受压早于新产品货币化落地的时间差风险。高盛认为，这四家公司均可能推出具有竞争力的AI产品，但干扰与变现之间潜在的时间错配支撑了更为谨慎的投资含义。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

德银金属研究主管Daniel Ghali在9月1日发布的报告中指出，过去一个月，黄金现货市场出现大规模抛售，卖出活动强度达到近五年的第86百分位，主要来自商业和零售群体。与此同时，CTA资金大幅买入，仓位规模一度达到其历史最大仓位的33%。然而，衡量主动型裁量资金参与度的量化指标——即CFTC资管机构持仓中无法由CTA活动解释的"剩余分项"——在整个夏末行情中几乎纹丝未动，并已从8月高点回落60%。

德银判断，"卖压枯竭"即将到来。报告称，CTA触发下一轮抛售需要金价跌破每盎司4315美元，而在普通的下跌行情中，算法交易并不会引发连锁清仓；反之，若行情上涨，CTA则可能被迫重建近期已平掉的多头仓位。

德银报告揭示，本轮黄金涨势背后的资金结构存在明显失衡。尽管去美元化、资产多元化、货币贬值以及财政主导等四大宏观叙事逻辑持续发酵，但在整个夏末行情中，并无证据显示主动型裁量资金大规模涌入黄金市场。

具体来看，伦敦金银市场协会（LBMA）的现货交易量表现低迷，进一步排除了未被追踪到的现货大规模流入的可能性。与此同时，期权市场的未平仓合约有所上升，显示另有部分资金通过期权渠道布局上行风险，但主流的线性多头买盘依然付之阙如。

在CTA大举买入之际，黄金市场的微观结构同步发出异常信号。德银观察到：利率在算法买入最活跃阶段未能回落，暗示EFP（交易所对现货）套利吸收能力有限；CME活跃合约的价格涨幅相对于整条期货曲线而言明显偏大；平价（flat price）与CTA流量估算的相关性异常偏高。上述三点均指向同一结论：市场资产负债表承压，贷款容量暂时饱和，迫使市场转向其他途径消化期货买盘。

德银认为，美联储官员Warsh的鹰派表态对金价的实际冲击力远弱于表面所示。

其核心逻辑在于：EFP交易通常是消化CTA买盘的"第一道防线"，但此次资产负债表约束限制了这一机制的正常运作。在此背景下，市场已依靠平价波动和CME期货曲线承担了更多消化压力，而这恰恰放大了CTA资金流对金价的边际影响。换言之，若CTA流量对价格的影响已大于正常水平，那么市场可供卖出的筹码本身就已相当有限。

德银明确量化了算法交易的触发阈值：CTA需要金价跌破每盎司4315美元才能引发下一轮系统性抛售。在此之上，普通的下跌行情不足以触发算法连锁清仓；而一旦价格上涨，CTA则将被迫重新建立此前已平仓的多头头寸。这一非对称结构意味着，当前市场对下行的敏感度显著低于对上行的敏感度。

在CTA主导的买盘逐渐退潮、现货卖压趋于枯竭之后，德银预计主动型裁量交易者将成为下一阶段的边际买家。

报告指出，随着卖压耗尽，裁量交易者预计将在当前价位附近介入买入。四大宏观主题——去美元化、资产多元化、货币贬值与财政主导——尽管在本轮行情中未能有效转化为大规模资金流入，但其基本面支撑并未消散。一旦技术面与资金面的阻力减轻，这些叙事逻辑有望重新驱动主动资金入场。

德银的判断因此形成一个完整的逻辑闭环：CTA买盘见顶、现货抛售枯竭、主动资金蠢蠢欲动——三者叠加，构成黄金在杰克逊霍尔会议前后抵御鹰派冲击、甚至逆势走强的潜在基础。

在其他金属方面，德银的战术判断同样值得关注。

白银方面，德银指出CTA对买入极度倾斜，预计系统性趋势跟踪者在下一交易日将增持相当于其最大仓位8%的头寸。

更关键的是，在普通下跌行情中，算法对白银的抛售压力已几近于无；而一旦行情走强，未来一周内CTA增持规模有望达到最大仓位的15%。白银现货流量在贵金属品种中表现最为强劲，零售需求持续承接非商业盘的平仓抛售，构成较强的战术做多信号。不过，德银同时提示，伦敦白银市场充裕的实物供应将制约远期升水的上行空间。

铜市方面，CTA已处于"满仓做多"状态，但德银认为市场对铜的看多程度仍然不足。首个有意义的程序化抛售触发位位于LME三个月铜13880美元/吨以下，而该区间在极度供应紧张的背景下依然坚守。德银更指出，铜市场或正在逼近一个"拐角解"——一种每十年才会出现一次的极端市场状态，核心问题仍悬而未决：全球地上库存究竟还有多少可供购买？

铝方面，德银预计CTA在几乎任何价格情景下均将持续买入，当前交易日预计增仓相当于最大仓位的7%，若行情上行至LME三个月铝3335美元/吨附近，增仓规模有望达到16%。钯金则走向另一个极端，CTA近期的空头回补看起来将就此终止，市场重新建立程序性空头的条件已经成熟。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

道指当日收跌0.8%，报52766.88点，为近五个月来首次收于50日移动均线下方——根据FactSet数据，该均线当日位于52849.85点。与此同时，标普500指数和纳斯达克综合指数亦双双走低，均仅勉强守在各自50日均线上方不足1%的位置。

市场分析人士警告，50日均线一旦被有效跌破，往往意味着短期趋势由升转跌，可能引发技术性卖盘进一步放大跌势。

此轮下跌背后，中东局势升温推高油价、顽固通胀施压消费者，加之美国国债规模持续膨胀共同推动长期美债收益率走高，多重压力叠加令市场承压。10年期美债收益率目前报4.809%，部分分析人士已警告5%关口或将再度被触及，这对利率敏感的科技板块尤为不利。

50日移动均线是市场广泛用于追踪股票或指数短期趋势的技术工具。当某一标的在长期运行于该均线上方后出现跌破，通常被视为趋势由涨转跌的预警。

JonesTrading首席市场策略师Mike O'Rourke指出，当50日均线等被市场广泛关注的移动均线被打破时，"可能会看到沿突破方向的短期动能，因为部分技术交易者和量化交易模型"会顺势押注趋势延续。

道指此前自4月11日起便持续收于50日均线上方，该支撑线在6月和7月的两次回调中均经受住了考验。7月29日那次尤为惊险——道指当日收盘仅比50日均线高出不足2点，但正是这一守住反而确认了该均线的支撑有效性。此后道指在5个交易日内大涨2291点，累计上涨4.4%，并于8月5日创下54349.12点的历史收盘纪录。

道指上一次收于50日均线下方是在4月10日，而那正是一轮调整行情接近尾声之际。截至周二收盘，道指较历史高点仅低2.9%，但已是7月31日以来的最低收盘水平。

LPL Financial首席技术策略师Adam Turnquist在接受MarketWatch采访时直言："眼下最大的问题就是利率。"他表示，10年期美债收益率处于4.8%的水平，"在我看来，意味着我们将重新测试5%——而这对科技板块等领域而言是个麻烦。"

此轮美债收益率的攀升，由通胀数据持续偏高与美国政府债务规模不断扩张共同驱动。较高的长期利率不仅推升居民和企业的借贷成本，还为投资者提供了更具吸引力的"安全"替代资产，进一步削弱了股票估值的相对吸引力。

与此同时，中东局势的紧张态势也成为市场的不确定性来源之一，国际油价近期走高，在通胀尚未完全消退的背景下，为消费者带来额外压力。

道指并非孤立承压。周二标普500指数下跌0.7%，收于7631.47点，仅比其50日均线7570.61点高出约0.8%；纳斯达克综合指数下跌1.0%，收于26099.77点，距50日均线25954.52点仅有0.6%的缓冲空间。

两大指数均处于50日均线的临界边缘，一旦跟随道指跌破该支撑，可能进一步触发量化模型和技术型投资者的卖出操作，加剧短期市场调整压力。

道指此前曾于2月10日创下50188.14点的当时历史收盘纪录，随后一路下挫5012.50点，跌幅约10%，于3月27日触及45166.64点的七个月低点。市场普遍将该轮修正的终结时间定格于4月10日，即道指重返50日均线上方之时。此后道指反弹超过20%，直至8月5日再创历史新高。当前局面是否重演彼时的技术性破位后的深度调整，仍有待市场进一步检验。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

奥特曼在一档深度播客访谈中透露，OpenAI已暂停一项前沿强化学习（RL）训练任务，并将大量算力重新分配至AI对齐与安全监控，原因并非遭遇技术瓶颈，而恰恰相反——"模型能力的进步速度令人敬畏，安全对齐工作需要时间追赶"。奥特曼强调，若RSI提前出现，他倾向于推迟IPO——理由是，在需要做出"暂停训练"等短期影响收入决策的关键时刻，上市公司所承受的股价压力将与使命产生根本冲突。与此同时，他警告称，当前AI行业涌现出大量"随机冒出来的新云厂商，号称要建巨量算力，却没有收入支撑"，这种现象是"不可持续的愚蠢"。两个表态合并来看，传递出一个清晰的市场信息：在前沿实验室眼中，决定算力投入的核心变量从未是某个应用赛道的商业化节奏，而是模型能力本身是否仍在值得扩张的轨道上。

这一逻辑正在获得来自投资界和研究界的双重验证。知名科技投资人Gavin Baker近期明确指出，基于对Scaling Laws的坚定信仰，顶尖大模型公司短期内不会追求自由现金流，他们将产生的经营现金流全部用于购买更多GPU。与此同时，据AI风险投资机构Conviction创始人Sarah Guo透露，过去12个月，越来越多顶尖研究人员开始相信：具备"递归自我改进能力"的AI研究模型一旦出现，人类距离某种形式的"指数级智能"可能只剩一到两年。

市场上流行着一种叙事：AI资本开支（CapEx）将在2028年前后见顶，依据是除Coding外，AI尚未找到下一个万亿美元级应用。这一逻辑的隐含前提是，CapEx应由商业化需求单方面决定。

然而，前沿实验室（Frontier Lab）的行为逻辑从未如此简单。

OpenAI、Anthropic、xAI、Meta、Google以及Ilya Sutskever创立的SSI（Safe Superintelligence Inc.）近期几乎同步释放出扩建训练基础设施的信号。SSI近日宣布与英伟达（NVIDIA）建立战略合作，未来12个月算力提升10倍，并明确表示"研究已进入值得大规模扩张（worth scaling）的新阶段"。这句话的分量，远超一轮普通融资公告——它意味着Scaling Laws在前沿研究者眼中仍然有效，增加算力依然能带来革命性的模型能力提升。

RSI的逻辑，正在重塑训练的定义。过去，训练是"收集数据→训练→发布→结束"的线性流程；而在RSI框架下，模型可以生成新算法、优化训练流程、持续迭代，形成"模型A→训练模型B→模型B优化训练流程→训练模型C……"的循环。训练从周期性事件变为持续性过程，算力需求随之呈数量级跃升——拥有足够GPU的实验室可以同时验证数千个训练方案，算力优势直接转化为研究优势和模型优势。

奥特曼在访谈中透露：OpenAI推出了"Automated AI Researcher"框架，Anthropic大量让Claude参与模型研发，Google的AlphaEvolve也已开始利用AI寻找新算法。这些均属于训练自动化，即RSI的早期形态。

这一切换对算力需求的影响是结构性的。在RSI框架下，为验证一个新的训练方案，可能需要同时跑成百上千个版本，最终只保留最优解。算力充裕的实验室一天可验证成千上万个方案，算力不足的实验室一天只能验证几个——计算优势由此直接转化为研究优势，进而转化为模型优势。

这场算力竞赛的烈度，正在悄然改变前沿AI研究群体的心理状态。

风险投资人Sarah Guo在访谈中描述了一个引人深思的现象：当模型训练预算迈向数千亿美元、团队扩张至数千人规模时，越来越多的顶尖研究人员产生了两种消极情绪——"我做的事情不重要，因为模型很快能自己做"，以及"唯一重要的只有算力规模，个人贡献被稀释"。

Sarah Guo认为，过去12个月里，越来越多顶尖研究人员开始相信，具备递归自我改进能力的AI研究模型出现后，距离某种形式的"指数级智能"只有一到两年。这种信念本身并非全新，但其在研究群体中的扩散速度和认同程度正在加剧行业的竞争强度与不确定感。

奥特曼在访谈中特别澄清了外界的一个误读：OpenAI放缓训练，不是因为遭遇了能力瓶颈，而是因为新模型的能力提升速度超出了当前对齐与安全保障体系所能覆盖的范围。

他描述了触发这一决策的背景：Hugging Face安全事故之后，OpenAI在训练过程中观察到一系列"与预期不完全一致"的模型行为，叠加对即将到来的更强大预训练模型的预判，促使管理层决定主动踩刹车。"当你真正经历这一切，你会感叹：这就是我们讨论了很久的那个时刻，现在它来了。"奥特曼如此描述这一决策过程。

值得注意的是，奥特曼在商业层面并不焦虑。他表示，即便不发布新模型，依靠现有模型也足以支撑产品和收入，企业收入目前已超过消费者收入，增长极为迅速。这一判断为其"将安全置于势头之上"的决策提供了底气。

在算力投入问题上，奥特曼对OpenAI与行业其他参与者划出了一条清晰的边界。他表示，不担心OpenAI自身的算力计划，担心的是全球范围内整体的算力建设热潮，尤其是那些"随机冒出来的新云厂商，号称要建巨量算力，却没有收入支撑"。他将这种现象称为"不可持续的愚蠢"迹象。

Gavin Baker的判断与此形成对照：他认为顶尖大模型公司基于对Scaling Laws的坚信，不会将注意力放在产生自由现金流上，而是会将经营性现金流悉数投入购买更多GPU。这意味着，对前沿实验室而言，牺牲短期推理变现收入、将算力倾注于下一代模型训练，是一种理性而非冒进的选择。两者的差异在于：头部实验室的高CapEx投入有技术逻辑和收入支撑，而缺乏基础的算力堆砌则是另一回事。

在被问及IPO计划时，奥特曼罕见地将公司治理结构与技术路线直接挂钩。他表示，成为上市公司后，一旦需要做出诸如暂停训练这类短期影响收入的决策，将面临来自股价的巨大压力。而他最初以为超级智能的到来还有很长时间，现在却认为可能很快就会发生。

"使命比上市重要得多。"这句话清晰表达了奥特曼当前的优先级：若RSI如预期那样提前到来，要在上市公司的约束下保持对安全的绝对优先，将比想象中困难得多，推迟IPO是更为审慎的选择。

这一立场，与奥特曼对"超级智能"概念的重新定位一脉相承。他在访谈中表示，"AGI"已是一个定义模糊的营销词汇，OpenAI内部关注的目标已转向可以无限扩展的超级智能（Superintelligence）。当技术演进的速度和不确定性同步加剧，对IPO时间表保持弹性，或许正是这家公司应对"已经来临的未来"的方式之一。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

8月全球资产表现出现明显分化。据德意志银行最新月度回顾报告，贵金属与农产品领涨，黄金单月大涨9.7%，白银更飙升15.6%；与此同时，霍尔木兹海峡持续封锁与厄尔尼诺天气叠加，小麦、玉米、糖期货均录得数年来最大单月涨幅。股市在强劲经济数据和良好财报季支撑下稳步走高，标普500指数月涨2.7%。

然而，市场并非全线飘红。全球多个主要经济体长端债券收益率升至多年高位，美国30年期国债收益率一度触及2007年以来最高水平，德国、日本长债亦承压走弱。美国财政部意外宣布大幅扩大长债回购规模，在短暂压低长端收益率的同时，也引发市场对"金融抑制"的担忧，进一步推动黄金上涨、美元走软。

8月最受关注的市场动态集中于全球长端债券收益率的大幅攀升。据德意志银行数据，美国30年期国债收益率于8月17日触及5.31%，为2007年以来最高；德国30年期国债收益率于8月31日升至3.81%，为2011年以来最高；日本30年期国债收益率于8月18日触及4.14%，为该期限国债1999年首次发行以来的历史新高。

推动长端利率上行的因素是多方面的。其一，全球增长预期乐观——欧元区8月综合PMI初值升至52.1，创九个月新高；美国同期数据升至56.0，创四年新高，反映经济活动的强劲韧性。其二，通胀压力重燃，霍尔木兹海峡持续封锁导致大宗商品、尤其是食品价格显著上涨。其三，财政担忧再度进入视野。

月末，长端收益率出现阶段性回落。美国财政部于8月19日意外宣布，将长债回购操作规模"至少扩大一倍"，单次操作上限从20亿美元提升至至少40亿美元。此举令市场措手不及，因仅在两周前，财政部刚在常规再融资公告中公布了当季暂定回购计划。

从各市场表现看，欧洲债市整体跑输。法国、意大利、德国10年期国债收益率分别上行18个基点、13个基点和12个基点，涨幅明显超过美国（+2个基点）和英国（+1个基点）；日本方面，随着市场对进一步加息的预期升温，10年期和2年期国债收益率分别上行15个基点和23个基点。

美国国债曲线整体走平。2年期收益率月内上行5个基点（在上周五杰克逊霍尔讲话后一度跳升11个基点），但30年期收益率最终小幅下行3个基点，曲线趋于平坦。

贵金属是8月表现最亮眼的大类资产。黄金价格单月上涨9.7%，收于每盎司4437美元；白银涨幅更为突出，月内飙升15.6%，收于每盎司66.58美元。

推动贵金属大涨的核心逻辑有两条：一是通胀预期升温，二是市场对金融抑制的担忧加剧。美国财政部大幅扩大长债回购规模的决定，被部分市场参与者解读为压低长端利率的政策干预信号，引发对货币购买力侵蚀的隐忧。与此同时，美元指数8月走软0.5%，连续第二个月下跌，亦为以美元计价的贵金属提供了额外支撑。

食品价格是8月另一大焦点。霍尔木兹海峡持续封锁叠加今年厄尔尼诺天气模式的影响，农产品期货出现剧烈上涨。

具体来看，玉米期货月涨16.8%，创五年来最大单月涨幅；小麦上涨18.3%，为四年来最强劲月度表现；糖价飙升21.5%，创2018年以来最大单月涨幅。农产品的集中爆发既反映了供应端的现实扰动，也折射出市场对未来粮食供应不确定性的提前定价。

尽管债市承压，股市在8月整体表现稳健。标普500指数月内总回报率达2.7%，并于8月13日再创历史新高；欧洲STOXX 600指数上涨0.5%，亦于8月11日触及历史高位；MSCI新兴市场指数月涨3.4%，表现相对突出。

行业层面，科技股继续引领涨势。标普500信息技术板块月涨6.2%，"Magnificent 7"科技巨头组合整体上涨4.4%。

值得注意的是，费城半导体指数8月仅上涨2.0%，与此前连续四个月出现两位数双向剧烈波动相比，市场情绪明显趋稳。

原油市场8月走势相对平稳，布伦特原油月涨0.4%，收于每桶90.49美元，为2024年以来单月波动最小的一次；WTI原油上涨1.3%，收于每桶85.76美元。

然而，月内油价并非一帆风顺。月初，特朗普在社交媒体发文称已同意取消对伊朗的攻击计划，为双方谈判重启留有余地，布伦特原油一度跌破每桶80美元。但谈判最终未能落地，特朗普随后表示"没有任何谈判或对话正在进行或已安排"，月末美伊之间再度发生军事交火，油价随之反弹回升。

与此同时，欧洲天然气期货价格大幅上涨18.2%，收于每兆瓦时69.81欧元；美国天然气期货亦上涨6.8%。

美联储主席沃什在杰克逊霍尔年会上的讲话进一步影响了市场预期。他的措辞较市场预期更为强硬，强调美联储2%的通胀目标是"一个坚定、固定的目标"，并表示尽管夏季通胀数据好于预期，"但这并不能告诉我基本趋势已出现实质性改善"。讲话发布后，2年期美国国债收益率单日跳升11个基点，收益率曲线进一步走平。截至月末，期货市场定价显示9月加息概率为65%，市场倾向于押注美联储将继续收紧政策。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

就在市场对日本央行9月加息定价接近100%之际，审议委员高田创在北海道札幌召开的新闻发布会上表示，下次加息幅度未必就是0.25个百分点，并同时强调加息需要采取"更灵活的方式"。

他进一步表示："现阶段我无法判断是0.5个百分点还是0.75个百分点，但正如我一再强调的，环境已经改变。"他还补充称，一般而言，连续加息也是一种可能性。

这一表态直接打破了市场的惯性预期。此前，日本央行已连续三次以0.25%为步长推进加息，且每次加息间隔约为六个月，市场普遍默认这一节奏将延续。

值得注意的是，高田创在7月30—31日政策会议上曾投出唯一的反对票，主张将政策利率上调25个基点至1.25%，但当时委员会决定维持利率在约1%不变。

高田创发言后，日元进一步走强，周三下午一度升至159.80附近。此外，彭博报道还提及，尽管日美两国在7月下旬已联合干预汇市，日元仍维持弱势，进口成本上升持续加剧通胀压力，这也为日本央行加快收紧提供了更强动力。

高田创：实际利率仍极低，长债收益率上升不必大惊小怪

高田创在讲话中还有几个值得关注的表态：

• 实际利率仍处于极低水平，需通过加息来评估当前宽松程度；
• 拒绝对日本国债长期收益率水平发表评论；
• 对于近期长期收益率上升，他表示：“这反映的是全球趋势，我不认为有什么特殊之处。”

这一表态意味着，即便长端利率走高，也不会成为日本央行暂缓加息的理由。

植田和男已亮牌，9月加息方向明确

就在高田创发言前，行长植田和男已在G20财长及央行行长会议后公开表态，措辞直指9月加息。

植田和男对媒体表示：“货币条件仍然宽松，因此我们希望继续加息。将在考虑物价上行风险的情况下讨论货币政策。我们迄今已累计五次上调政策利率，因此我们需要仔细审视累计影响将对经济产生何种作用。希望在下次会议上讨论经济情景实现的可能性是否提高，以及通胀风险是否加大。”

这是植田和男在9月17—18日政策会议前最后一次公开亮相。

9月会议临近，市场高度戒备

据彭博报道，隔夜指数掉期显示市场对9月加息定价已接近100%，植田和男并未对此预期作出任何反驳。

目前日元已逼近160关口，套息交易重燃。一旦加息落地，将对全球套利资金和日本股市形成冲击，并外溢至全球风险偏好。

与此同时，美联储鹰派阵营也在接连释放强硬信号。继沃什警告通胀风险后，美联储理事巴尔明确表示，若通胀未充分降温，美联储应果断加息。

两大央行政策方向的共振，正在给全球市场增添新的不确定性。

9月10日，日本央行审议委员增田和也也将公开发言，市场将其视为9月会议前的又一前瞻信号。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

植田和男还补充：“我们迄今已累计五次上调政策利率，因此我们需要仔细审视累计影响将对经济产生何种作用。希望在下次会议上讨论经济情景实现的可能性是否提高，以及通胀风险是否加大。”

这是植田和男在9月17—18日政策会议前最后一次公开亮相。据彭博报道，隔夜指数掉期显示，市场对9月加息的定价已接近100%，植田和男并未对此预期作出任何反驳。

与此同时，美联储鹰派阵营也接连释放强硬信号。继沃什警告通胀风险后，理事巴尔明确表示，若通胀未充分降温，美联储应果断加息。

市场反应方面，今日10年期日本国债收益率一度升至3.004%，30年期收益率一度触及4.197%，均创近30年新高。日经225指数开盘跌超2.53%，报64678.49点，单日跌幅超过1700点。韩国KOSPI指数同步大跌2.19%。

加息节奏提速：打破六个月惯例

若日本央行在9月18日宣布加息，将是植田任期内间隔最短的一次后续加息，打破此前约六个月的正常化节奏。

植田和男同时表示，经济数据与央行7月《展望报告》的预测“大体吻合”，“关于此后货币政策运营的基本思路，没有发生重大变化”。他还指出，通胀趋势已非常接近日本央行2%的目标。

据彭博调查经济学家预测，日本关键价格指标有望在明年初回升至3%。

日本央行委员会中立场最为鹰派的委员Hajime Takata在北海道札幌的演讲中进一步强化了这一预期。他援引自己7月呼吁连续加息的立场，强调日本经济已进入新阶段，部分受AI需求激增冲击驱动，日本在货币政策上已不再是“异类”，需要灵活应对包括全球动态在内的各种变化。

美财长背书：贝森特力挺日本加息

据美国财政部声明，财长贝森特在周日与植田和男的会面中，强调了健全制定和沟通货币政策的重要性，以稳定通胀预期、避免汇率过度波动，并对日本为解决日元严重低估而采取的"果断市场和货币措施"表示强烈支持。

贝森特还表示，预计植田和男在货币政策上“会做正确的事”，并称近期日元走势“控制得相当好”。

截至东京时间周三上午，日元报160.37兑1美元，此前日美两国7月31日联合干预汇市所带来的涨幅已基本回吐。

财政扩张与货币紧缩：政策方向出现张力

与此同时，日本各政府部门正申请创纪录规模的下一财年预算，凸显首相高市早苗的财政扩张意图。

据彭博报道，此次预算申请规模大幅增加，部分原因在于会计方式调整——高市早苗希望终止长期以来在年度预算之外另行编制补充预算的惯例。

财务大臣Satsuki Katayama在G20会议后表示，与会各方均未对日本财政状况表达担忧。植田和男则将债券收益率上升定性为"跟随全球趋势"。

然而，财政持续扩张与央行加息路径之间的方向性分歧，正在成为市场关注的新变量。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多

最新披露的文件显示，John Ternus 2027财年的目标薪酬总额约为5800万美元，其中高达5500万美元的股权奖励有75%直接与标普500指数表现挂钩。这一高强度的业绩对赌设计，将其个人利益与股东长期回报深度绑定。

与此同时，转任执行董事长的Tim Cook并未“净身出户”，其新薪酬方案目标总额约为4700万美元。尽管底薪降至200万美元，但4500万美元的股权奖励中仅有一半与大盘表现挂钩，凸显了其在过渡期内继续发挥政商影响力与战略指导作用的“压舱石”价值。

这份于9月正式生效的薪酬文件，不仅是一份高管待遇清单，更是苹果在复杂宏观环境下押注硬件基本盘与管理层稳定性的战略宣言，直接回应了华尔街对领导层断层及AI掉队风险的担忧。

5800万薪酬目标：Ternus的75%业绩对赌与硬件基因

根据监管文件，John Ternus的薪酬包由固定薪资与长期股权激励组成。

自9月1日起，其基础年薪调整为300万美元，他还将获得2026财年价值250万美元按比例折算的限制性股票单位（RSU），以及2027财年目标价值高达5500万美元的年度股权奖励。

在Ternus的5500万美元股权奖励中，高达75%将基于苹果相对于标普500指数的业绩表现（TSR）来决定，剩余25%则为基于时间的限制性股票，每半年归属一次。

这意味着，Ternus必须带领苹果在资本市场上显著跑赢大盘，才能拿到全额奖励。

这一薪酬设计凸显了苹果对硬件基本盘的重视。Ternus自2001年加入苹果，长期主管硬件工程，主导了iPhone、Mac、Vision Pro等核心产品线的研发。

在软件与AI服务竞争日益激烈的背景下，苹果选择一位拥有深厚硬件工程经验的领导者，意在通过极致的硬件体验构筑护城河。

市场对此反应积极，在Ternus执掌首日，苹果股价逆势走高，其在全员信中预告的“非同凡响”发布会及在社交媒体X上的迅速吸粉，均显示出投资者与公众对新领导层的初步认可。

4700万留任激励：Tim Cook的“退而不休”与平稳过渡

与新任CEO的薪酬相呼应，Tim Cook也获得了丰厚的留任激励。

自9月26日起，Tim Cook的年薪将从300万美元调整为200万美元，同时获批2027财年目标价值4500万美元的股权奖励，总薪酬目标约为4700万美元。

对比其历史薪酬，这一安排体现了平稳过渡的考量。在2025财年，Tim Cook的总薪酬为7430万美元。新方案虽然降低了基础薪资与总目标，但4500万美元的股权奖励依然保持了极高的激励水平。

值得注意的是，Tim Cook的股权奖励与业绩挂钩程度较低，仅有50%与标普500指数表现挂钩。

Tim Cook在15年的CEO任期内，带领苹果年营收逼近5000亿美元，股价飙涨超2200%。降低业绩挂钩比例，是对这位功勋CEO的尊重与留任动力保障。

Tim Cook计划在新的执行董事长职位上长期留任，并继续参与苹果与政策制定者的沟通等关键事务。

高额的留任薪酬确保了他在过渡期内继续发挥在全球政商关系和供应链管理中的巨大影响力，避免因一把手突然更迭引发的外部不确定性。

薪酬结构背后的治理逻辑：应对双重挑战的战略定力

此次CEO交接伴随苹果硬件领导团队的重组，Johny Srouji升任首席硬件官，Tom Marieb接任硬件工程负责人。

当前，苹果正面临两大核心挑战：一是如何在人工智能领域迎头赶上；二是如何推进供应链多元化，降低对单一制造基地的依赖。

在此背景下，薪酬方案的设计符合硅谷科技巨头的惯例，将高管收益与股东利益高度对齐。

John Ternus此前作为高级副总裁的年薪约为2500万美元，此次大幅跃升至5800万美元目标，体现了权责对等。

Ternus与Tim Cook之间1000万美元的股权奖励差额，以及75%对50%的业绩挂钩比例差异，在制度上确立了新任CEO的核心决策地位，同时给予了前任足够的尊重与留任动力。

这种精密的薪酬平衡，最大程度降低了换帅带来的内部摩擦，向华尔街展示了苹果在复杂宏观环境下的治理韧性与战略定力。

本文来自华尔街见闻，欢迎下载APP查看更多